[發明專利]車輛控制方法、裝置及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201910574212.3
• 申請日: 2019-06-28
• 公開（公告）號: CN110239529A
• 公開（公告）日: 2019-09-17
• 發明（設計）人: 江小夏;劉芬
• 申請（專利權）人: 北京海益同展信息科技有限公司
• 主分類號: B60W30/08
• 分類號: B60W30/08;B60W30/09
• 代理公司: 中國國際貿易促進委員會專利商標事務所 11038
• 代理人: 姜雍;方亮

本公開提供了一種車輛控制方法、裝置及計算機可讀存儲介質，涉及自動駕駛技術領域。其中的車輛控制方法包括：檢測車輛前方的行車視頻中人體的骨骼關鍵點；獲取骨骼關鍵點在行車視頻中的位置信息；根據位置信息判斷是否需要對車輛制動。本公開利用骨骼關鍵點檢測技術，能夠根據骨骼關鍵點在行車視頻中的位置信息檢測出是否有行人在車輛前方經過，從而準確的判斷是否需要對車輛制動，提高車輛自動駕駛的安全度和可靠性。

技術領域

本公開涉及自動駕駛技術領域，特別涉及一種車輛控制方法、裝置及計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著互聯網技術的發展，自動駕駛技術逐漸成為人們關注的焦點。隨著車廠與各科技企業在自動駕駛領域的不斷探求，越來越多的自動駕駛技術問世。

傳統的自動駕駛技術中具體的技術實踐方式主要包括雙目攝像頭和激光掃描。采用雙目攝像頭可以進行物體識別，判斷車輛前方是否有水平障礙物，并進一步判斷水平障礙物與車頭的距離。采用激光掃描技術，可以通過激光掃描建立三維模型來判斷車輛前方是否有水平障礙物。

發明內容

發明人研究發現，傳統的自動駕駛技術可能無法有效的檢測出行人在車輛前方經過，因此不能準確的判斷是否需要對車輛制動，導致車輛發生意外事故的風險較高，使得傳統的自動駕駛技術的安全度和可靠性較差。

本公開解決的一個技術問題是，如何準確的判斷是否需要對車輛制動，提高車輛自動駕駛的安全度和可靠性。

根據本公開實施例的一個方面，提供了一種車輛控制方法，包括：檢測車輛前方的行車視頻中人體的骨骼關鍵點；獲取所述骨骼關鍵點在所述行車視頻中的位置信息；根據所述位置信息判斷是否需要對車輛制動。

在一些實施例中，所述位置信息包括同一人體的不同骨骼關鍵點在所述行車視頻中位置重合的頻率；所述根據所述位置信息判斷是否需要對車輛制動包括：在同一人體的不同骨骼關鍵點在所述行車視頻中位置重合的頻率大于預設頻率的情況下，判斷需要對車輛制動。

在一些實施例中，所述位置信息包括同一人體的相同骨骼關鍵點在所述行車視頻中的位置坐標；所述根據所述位置信息判斷是否需要對車輛制動包括：在同一人體的相同骨骼關鍵點在所述行車視頻中的位置坐標從所述行車視頻的邊緣向所述行車視頻的中心移動的情況下，判斷需要對車輛制動。

在一些實施例中，還包括：在根據所述位置信息判斷需要對車輛制動的情況下，控制對車輛進行制動。

在一些實施例中，所述控制對車輛進行制動包括：通過攝像頭確定所述骨骼關鍵點與車輛之間的最短物理距離；根據所述位置信息以及車輛的行駛速度，確定所述骨骼關鍵點與車輛之間的相對速度；根據所述最短物理距離以及所述相對速度，確定對車輛進行制動的程度，并控制對車輛進行相應程度的制動。

在一些實施例中，還包括：利用預先訓練的卷積神經網絡，對檢測出所述骨骼關鍵點的行車視頻進行逐幀處理，得到實時的制動策略；其中，所述卷積神經網絡是采用檢測出骨骼關鍵點的行車視頻幀作為訓練樣本訓練得到的，所述檢測出骨骼關鍵點的行車視頻幀標注有相應的制動策略；在實時得到的制動策略指示需要對車輛制動的情況下，控制對車輛進行制動。

在一些實施例中，還包括：對所述檢測出骨骼關鍵點的行車視頻幀標注制動策略；采用所述檢測出骨骼關鍵點的行車視頻幀作為訓練樣本，對卷積神經網絡進行訓練，使得訓練后的卷積神經網絡能夠根據輸入的檢測出骨骼關鍵點的行車視頻幀輸出相應的制動策略。

在一些實施例中，制動策略包括制動程度。

根據本公開實施例的一個方面，提供了一種車輛控制裝置，包括：控制器，用于執行前述的車輛控制方法。

在一些實施例中，還包括：攝像頭，與所述控制器電連接，用于拍攝車輛前方的行車視頻；其中，所述攝像頭的攝像方向與車輛的行駛方向相同。