[發明專利]基于無人車的控制方法、裝置、無人車和電子設備

有效

• 申請號: 202010617333.4
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111959526B
• 公開（公告）日: 2022-02-15
• 發明（設計）人: 龍翔;高原
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: B60W60/00
• 分類號: B60W60/00;G06V20/58;G06V10/46
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 韓海花

1.一種基于無人車的控制方法，包括：

獲取無人車前方行駛道路的圖像；

獲取所述圖像的視覺語義特征圖；

根據綠植檢測模型對所述圖像的視覺語義特征圖進行識別，以確定所述圖像中的異常綠植障礙物或固定綠植障礙物，其中，所述異常綠植障礙物包括闖入無人車前方行駛道路的綠植障礙物，所述固定綠植障礙物包括無人車前方行駛道路兩側的綠植障礙物；以及

根據所述異常綠植障礙物或固定綠植障礙物對所述無人車進行控制，包括：

如果無人車的行駛軌跡和所述異常綠植障礙物的實際位置發生交叉，控制所述無人車進入第一障礙物規避模式；

如果無人車的行駛軌跡和所述固定綠植障礙物的實際位置發生交叉，控制所述無人車進入第二障礙物規避模式；

所述第一障礙物規避模式的等級高于所述第二障礙物規避模式。

2.根據權利要求1所述的基于無人車的控制方法，其中，所述綠植檢測模型通過以下方式生成：

獲取樣本圖像，其中，所述樣本圖像中包含標定的異常綠植障礙物；

將所述樣本圖像輸入所述綠植檢測模型以生成預測的異常綠植障礙物；

根據所述預測的異常綠植障礙物和所述標定的異常綠植障礙物生成損失值，并根據所述損失值對所述綠植檢測模型進行訓練。

3.根據權利要求1所述的基于無人車的控制方法，其中，所述根據綠植檢測模型對所述圖像的視覺語義特征圖進行識別，以確定所述圖像中的異常綠植障礙物或固定綠植障礙物，具體包括：

將所述圖像的視覺語義特征圖輸入至所述綠植檢測模型；

通過所述綠植檢測模型檢測所述圖像的視覺語義特征圖中的異常綠植障礙物，以確定所述圖像的視覺語義特征圖中的異常綠植障礙物或固定綠植障礙物，其中，所述異常綠植障礙物為闖入所述無人車前方行駛道路的綠植障礙物，所述固定綠植障礙物為所述無人車前方行駛道路兩側的綠植障礙物。

4.根據權利要求1所述的基于無人車的控制方法，其中，所述根據所述異常綠植障礙物或固定綠植障礙物對所述無人車進行控制，具體包括：

獲取所述圖像的深度特征圖；

根據所述深度特征圖、所述視覺語義特征圖和攝像頭參數，確定所述圖像中的異常綠植障礙物或固定綠植障礙物在空間中的實際位置；

獲取所述無人車的行駛軌跡；

判斷所述無人車的行駛軌跡和所述常綠植障礙物或固定綠植障礙物的實際位置是否會發生交叉；

如果否，則控制所述無人車正常行駛。

5.根據權利要求4所述的基于無人車的控制方法，還包括：

如果是，則當所述實際位置為所述異常綠植障礙物的實際位置時，控制所述無人車進入第一障礙物規避模式；

當所述實際位置為固定綠植障礙物的實際位置時，控制所述無人車進入第二障礙物規避模式，其中，所述第一障礙物規避模式的等級高于所述第二障礙物規避模式。

6.一種基于無人車的控制裝置，包括：

第一獲取模塊，用于獲取無人車前方行駛道路的圖像；

第二獲取模塊，用于獲取所述圖像的視覺語義特征圖；

識別模塊，用于根據綠植檢測模型對所述圖像的視覺語義特征圖進行識別，以確定所述圖像中的異常綠植障礙物或固定綠植障礙物，其中，所述異常綠植障礙物包括闖入無人車前方行駛道路的綠植障礙物，所述固定綠植障礙物包括無人車前方行駛道路兩側的綠植障礙物；以及

控制模塊，用于根據所述異常綠植障礙物或固定綠植障礙物對所述無人車進行控制，包括：

如果無人車的行駛軌跡和所述異常綠植障礙物的實際位置發生交叉，控制所述無人車進入第一障礙物規避模式；

如果無人車的行駛軌跡和所述固定綠植障礙物的實際位置發生交叉，控制所述無人車進入第二障礙物規避模式；

所述第一障礙物規避模式的等級高于所述第二障礙物規避模式。