[發明專利]車輛控制方法、裝置、設備和介質

在審

• 申請號: 201910828972.2
• 申請日: 2019-09-03
• 公開（公告）號: CN112519765A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 呂雷兵;姚冬春;王俊平;于寧;楊凡
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: B60W30/08
• 分類號: B60W30/08;B60W60/00;B60W50/00;G08G1/16
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種車輛控制方法，其特征在于，包括：

獲取在所述車輛的行駛過程中識別的動態障礙物的運動軌跡信息；

將所述運動軌跡信息輸入到經訓練的機器學習模型，以預測所述動態障礙物的運動意圖；

根據預測出的所述運動意圖，控制所述車輛的路線規劃或者所述車輛的行駛狀態。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述機器學習模型的訓練過程中所需的運動軌跡樣本集為標注有運動意圖的樣本集，所述運動軌跡樣本集的獲取過程具體包括：

獲取車輛在車道內行駛過程中，采集到的動態障礙物的運動軌跡信息；

按照設定意圖現象規則，從所述動態障礙物的運動軌跡信息中確定運動意圖；

其中，所述運動軌跡信息和運動意圖的二元集合組成所述運動意圖樣本。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，按照設定意圖現象規則，從所述動態障礙物的運動軌跡信息中確定運動意圖包括下述至少一項：

如果識別所述動態障礙物為行人并且識別所述運動軌跡信息為橫穿所述車道，則確定所述運動意圖為行人穿越車道；

如果識別所述動態障礙物為行人并且識別所述運動軌跡信息為沿所述車道的同一邊緣直行，則確定所述運動意圖為行人沿車道直行；

如果識別所述動態障礙物為車輛并且識別所述運動軌跡信息為從相鄰車道進入當前車道，處于當前車輛的前方，則確定所述運動意圖為切換車道或超車。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述機器學習模型的訓練過程中所需運動意圖樣本集的獲取過程具體包括：

獲取車輛在車道內行駛過程中，采集到的動態障礙物的運動軌跡信息；

獲取所述車輛針對所述動態障礙物的運動軌跡信息的穩定駕駛控制指令，作為所述運動意圖；

其中，所述運動軌跡信息和運動意圖的二元集合組成所述運動意圖樣本。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，獲取所述車輛針對所述動態障礙物的運動軌跡信息的穩定駕駛控制指令，作為所述運動意圖包括：

響應于所述動態障礙物進入所述車輛的行駛影響范圍，獲取針對所述車輛的至少一個駕駛控制指令；

響應于所述動態障礙物脫離所述車輛的行駛影響范圍內，從所述至少一個駕駛控制指令中選擇最后一個駕駛控制指令，作為所述穩定駕駛控制指令；

基于所述穩定駕駛控制指令，獲取所述運動意圖。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述運動軌跡信息輸入到經訓練的機器學習模型，以預測所述動態障礙物的運動意圖包括：

將所述運動軌跡信息輸入所述機器學習模型，以進行運動意圖的識別；

如果根據運動意圖識別結果的概率值，識別到運動意圖結果為不確定，則返回執行運動軌跡信息的采集操作，將新采集的運動軌跡信息疊加至歷史采集的運動軌跡信息中，用于輸入所述機器學習模型，直至確定所述動態障礙物的運動意圖。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述運動意圖通過對沒有包含運動意圖的所述運動軌跡樣本集中所述運動軌跡樣本進行聚類后標注得到。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述運動軌跡信息的數據格式是采用順序記錄的至少一個軌跡點表示所述運動軌跡信息，且每個軌跡點記錄動態障礙物沿車道線方向運動的速度和垂直于車道線方向運動的速度的二元組。

9.一種車輛控制裝置，其特征在于，包括：

獲取運動軌跡模塊，用于獲取在所述車輛的行駛過程中識別的動態障礙物的運動軌跡信息；

預測運動意圖模塊，用于將所述運動軌跡信息輸入到經訓練的機器學習模型，以預測所述動態障礙物的運動意圖；

車輛控制模塊，用于根據預測出的所述運動意圖，控制所述車輛的路線規劃或者所述車輛的行駛狀態。