[發明專利]車輛的控制方法及裝置、無人駕駛車輛

在審

• 申請號: 202110491914.2
• 申請日: 2021-05-06
• 公開（公告）號: CN113183985A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 顧裕潔;孫豐濤;聶曉馬;趙紅芳;李永業;欒琳;李寧;肖春輝
• 申請（專利權）人: 銀隆新能源股份有限公司;珠海廣通汽車有限公司
• 主分類號: B60W60/00
• 分類號: B60W60/00;B60W50/14;B60W40/00
• 代理公司: 北京博浩百睿知識產權代理有限責任公司 11134
• 代理人: 宮傳芝

1.一種車輛的控制方法，其特征在于，包括：

獲取目標車輛的行駛環境圖像；

對所述行駛環境圖像進行預處理，得到預處理后的行駛環境圖像；

通過駕駛行為決策模型，確定與所述預處理后的行駛環境圖像對應的控制策略，其中，所述駕駛行為決策模型為使用多組訓練數據通過機器學習訓練得到的，所述多組訓練數據中的每一組訓練數據均包括：行駛環境圖像以及與所述行駛環境圖像對應的控制策略，所述行駛環境圖像為預處理后的圖像；

按照所述控制策略控制所述目標車輛的行駛行為。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取目標車輛當前所在空間的行駛環境圖像，包括：

確定所述目標車輛處于運行狀態；

觸發所述目標車輛上的圖像采集設備采集所述目標車輛預定區域內的行駛環境圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述行駛環境圖像進行預處理，包括以下至少之一：

利用熱核擴散方式對所述行駛環境圖像進行去噪處理，以過濾掉所述行駛環境圖像中的背景噪聲；

將所述行駛環境圖像與行駛環境圖像模板比較，以過濾掉所述行駛環境圖像中的背景噪聲，其中，所述行駛環境圖像模板為預先設置并用于對行駛環境圖像進行去噪的模板。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述控制策略控制所述目標車輛的行駛行為，包括以下至少之一：

按照所述控制策略控制所述目標車輛的行駛速度；

按照所述控制策略控制所述目標車輛的行駛方向。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

對所述行駛環境圖像進行分析，得到所述目標車輛所在環境的氣象信息；

基于所述氣象信息確定所述目標車輛所在環境的環境等級；

按照所述環境等級控制所述目標車輛的預定部件，其中，所述預定部件包括以下至少之一：車窗、雨刷器、空調器。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述氣象信息確定所述目標車輛所在環境的環境等級，包括：

通過環境等級判定模型，確定與所述氣象信息對應的環境等級，其中，所述環境等級判定模型為使用多組訓練數據通過機器學習訓練得到的，所述多組訓練數據中每一組訓練數據均包括：氣象信息與氣象信息對應的環境等級。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，在通過環境等級判定模型，確定與所述氣象信息對應的環境等級之前，所述方法還包括：

獲取多個歷史氣象信息；

通過預定判斷條件對所述多個歷史氣象信息進行標定，確定多個所述歷史氣象信息中每一個歷史氣象信息對應的環境等級，以獲取所述訓練數據。

8.根據權利要求5至7中任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

采集所述目標車輛中乘客的圖像；

對所述圖像進行分析，得到所述乘客的情緒信息；

確定與所述情緒信息對應的多媒體文件；

控制所述目標車輛的媒體部件播放所述多媒體文件。

9.一種車輛的控制方法，其特征在于，包括：

在目標車輛的操作界面中展示所述目標車輛的行駛環境圖像；

對所述行駛環境圖像進行預處理，得到預處理后的行駛環境圖像；

在所述操作界面中展示通過駕駛行為決策模型，確定與所述預處理后的行駛環境圖像對應的控制策略，其中，所述駕駛行為決策模型為使用多組訓練數據通過機器學習訓練得到的，所述多組訓練數據中的每一組訓練數據均包括：行駛環境圖像以及與所述行駛環境圖像對應的控制策略，所述行駛環境圖像為預處理后的圖像；

在所述操作界面上展示所述目標車輛按照所述控制策略行駛的行駛路線。