无人车的控制方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种无人车的控制方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：在无人车的行驶路段上存在障碍物的情况下，获取该障碍物对应的障碍信息；将该障碍信息作为预设避障模型的输入，得到目标安全参数；其中，该预设避障模型为根据安全行驶数据获取的模型，该安全行驶数据包括该无人车按照驾驶员的驾驶操作在目标路段行驶过程中采集到的无人车行驶数据和该障碍物对应的障碍信息，该目标路段为预先设置的包括该障碍物的一个或多个路段；根据该目标安全参数，控制该无人车行驶。这样，根据预设避障模型可以得到与驾驶员操作相符的目标安全参数，并根据该目标安全参数控制该无人车行驶，从而可以降低人工干预次数。从而可以降低人工干预次数。从而可以降低人工干预次数。

【技术实现步骤摘要】
无人车的控制方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本公开涉及无人驾驶领域，具体地，涉及一种无人车的控制方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]无人车是通过车载传感器系统感知道路环境，并基于感知到的道路环境自动规划行车路线以到达预定目标地点的无人驾驶车辆。由于无人驾驶技术还不够完善，因此，在现阶段的无人车自动行驶中，需要安全驾驶员对无人车的行驶过程进行监控，在根据无人车的行驶情况判断可能发生意外情况时，安全驾驶员可以将无人车的驾驶模式从自动驾驶模式切换为人工驾驶模式。可以用MPI(Miles Per Intervention，每两次人工干预之间行驶的平均里程数)对无人车的自动驾驶性能进行评估。在相关技术下，在行车路段上存在障碍物的情况下，较容易发生无人车从自动驾驶模式切换为人工模式，导致MPI指标较差。

技术实现思路

[0003]本公开的目的是提供一种无人车的控制方法、装置、存储介质及电子设备，以部分地解决相关技术中存在的上述问题。
[0004]为了实现上述目的，本公开的第一方面提供了一种无人车的控制方法，所述方法包括：
[0005]在无人车的行驶路段上存在障碍物的情况下，获取该障碍物对应的障碍信息；
[0006]将所述障碍信息作为预设避障模型的输入，得到所述障碍信息对应的目标安全参数；其中，所述预设避障模型为根据安全行驶数据获取的模型，所述安全行驶数据包括所述无人车按照驾驶员的驾驶操作在目标路段行驶过程中采集到的无人车行驶数据和所述障碍物对应的障碍信息，所述目标路段为预先设置的包括所述障碍物的一个或多个路段；
[0007]根据所述目标安全参数控制所述无人车行驶。
[0008]可选地，所述预设避障模型包括预设速度控制模型，所述目标安全参数包括目标安全速度，所述障碍信息包括所述障碍物与所述无人车的障碍物距离；所述将所述障碍信息作为预设避障模型的输入，得到所述障碍信息对应的目标安全速度和目标安全距离包括：
[0009]将所述障碍物距离作为预设速度控制模型的输入，得到所述障碍物距离对应的目标安全速度；其中，所述预设速度控制模型为根据所述安全行驶数据获取的模型，所述安全行驶数据包括无人车按照驾驶员的驾驶操作在目标路段行驶过程中，距离该无人车最近的障碍物与该无人车的障碍物距离、以及该无人车的真实行驶速度。
[0010]可选地，所述预设避障模型包括预设距离控制模型，所述目标安全参数包括目标安全距离，所述障碍信息包括所述障碍物的障碍物类型；所述将所述障碍信息作为预设避障模型的输入，得到所述障碍信息对应的目标安全速度和目标安全距离包括：
[0011]将所述障碍物类型作为预设距离控制模型的输入，得到所述障碍物类型对应的目
标安全距离；其中，所述预设距离控制模型为根据所述安全行驶数据获取的模型，所述安全行驶数据包括无人车按照驾驶员的驾驶操作在目标路段行驶过程中绕过的每个障碍物的障碍物类型和无人车与该障碍物的饶障距离。
[0012]可选地，所述预设避障模型通过以下方式获取：
[0013]周期性采集所述无人车按照驾驶员的驾驶操作在目标路段行驶过程中的安全行驶数据；
[0014]根据多个周期采集的所述安全行驶数据，获取所述预设避障模型。
[0015]可选地，所述预设避障模型包括预设速度控制模型，所述目标安全参数包括目标安全速度，所述障碍信息包括所述障碍物与所述无人车的障碍物距离，所述安全行驶数据包括无人车按照驾驶员的驾驶操作在目标路段行驶过程中，距离该无人车最近的障碍物与该无人车的障碍物距离、以及该无人车的真实行驶速度；所述根据多个周期采集的所述安全行驶数据，获取所述预设避障模型包括：
[0016]将所述障碍物距离作为自变量，将所述真实行驶速度作为因变量，采用预设回归模型，对多个周期采集的所述安全行驶数据进行分析，得到所述障碍物距离与所述真实行驶速度的第一对应关系；
[0017]根据所述障碍物距离与所述真实行驶速度的第一对应关系，得到所述障碍物距离与所述目标安全速度的第二对应关系；
[0018]将所述第二对应关系作为所述预设速度控制模型。
[0019]可选地，所述根据所述障碍物距离与所述真实行驶速度的第一对应关系，得到所述障碍物距离与所述目标安全速度的第二对应关系，包括：
[0020]根据所述第一对应关系得到无人车的预设最大安全速度对应的障碍物距离；将该障碍物距离作为第一距离阈值；
[0021]将所述第一对应关系中大于或等于该第一距离阈值的所有障碍物距离对应的真实行驶速度更新为预设最大安全速度；
[0022]将更新后的第一对应关系中的真实行驶速度作为目标安全速度，得到所述第二对应关系。
[0023]可选地，所述预设避障模型包括预设距离控制模型，所述目标安全参数包括目标安全距离，所述障碍信息包括所述障碍物的障碍物类型，所述安全行驶数据包括无人车按照驾驶员的驾驶操作在目标路段行驶过程中绕过的每个障碍物的障碍物类型和该障碍物与无人车的饶障距离；所述根据多个周期采集的所述安全行驶数据，获取所述预设避障模型包括：
[0024]针对每个障碍物类型，确定该障碍物类型对应的多个障碍物，并获取多个该障碍物与无人车的饶障距离；将该障碍物类型对应的多个所述饶障距离排序后得到绕障距离序列，并根据该绕障距离序列得到该障碍物类型对应的目标安全距离；
[0025]将多个障碍物类型与目标安全距离的对应关系作为所述预设距离控制模型。
[0026]可选地，所述将该障碍物类型对应的多个所述饶障距离排序后得到绕障距离序列，并根据该绕障距离序列得到该障碍物类型对应的目标安全距离包括：
[0027]将该障碍物类型对应的多个饶障距离进行递增排序后得到绕障距离序列；
[0028]获取该绕障距离序列的预设百分位数对应的目标饶障距离；
[0029]将该目标饶障距离作为该障碍物类型对应的目标安全距离。
[0030]第二方面，本公开提供了一种无人车的控制装置，所述装置包括：
[0031]障碍信息获取模块，用于在无人车的行驶路段上存在障碍物的情况下，获取该障碍物对应的障碍信息；
[0032]安全参数获取模块，用于将所述障碍信息作为预设避障模型的输入，得到所述障碍信息对应的目标安全参数；其中，所述预设避障模型为根据安全行驶数据获取的模型，所述安全行驶数据包括所述无人车按照驾驶员的驾驶操作在目标路段行驶过程中采集到的无人车行驶数据和所述障碍物对应的障碍信息，所述目标路段为预先设置的包括所述障碍物的一个或多个路段；
[0033]无人车控制模块，用于根据所述目标安全参数控制所述无人车行驶。
[0034]可选地，所述预设避障模型包括预设速度控制模型，所述目标安全参数包括目标安全速度，所述障碍信息包括所述障碍物与所述无人车的障碍物距离；所述安全参数获取模块，用于将所述障碍物距离作为预设速度控制模型的输入，得到所述障碍物距离对应的目标安全速度；其中，所述预设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人车的控制方法，其特征在于，所述方法包括：在无人车的行驶路段上存在障碍物的情况下，获取该障碍物对应的障碍信息；将所述障碍信息作为预设避障模型的输入，得到所述障碍信息对应的目标安全参数；其中，所述预设避障模型为根据安全行驶数据获取的模型，所述安全行驶数据包括所述无人车按照驾驶员的驾驶操作在目标路段行驶过程中采集到的无人车行驶数据和所述障碍物对应的障碍信息，所述目标路段为预先设置的包括所述障碍物的一个或多个路段；根据所述目标安全参数控制所述无人车行驶。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设避障模型包括预设速度控制模型，所述目标安全参数包括目标安全速度，所述障碍信息包括所述障碍物与所述无人车的障碍物距离；所述将所述障碍信息作为预设避障模型的输入，得到所述障碍信息对应的目标安全速度和目标安全距离包括：将所述障碍物距离作为预设速度控制模型的输入，得到所述障碍物距离对应的目标安全速度；其中，所述预设速度控制模型为根据所述安全行驶数据获取的模型，所述安全行驶数据包括无人车按照驾驶员的驾驶操作在目标路段行驶过程中，距离该无人车最近的障碍物与该无人车的障碍物距离、以及该无人车的真实行驶速度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设避障模型包括预设距离控制模型，所述目标安全参数包括目标安全距离，所述障碍信息包括所述障碍物的障碍物类型；所述将所述障碍信息作为预设避障模型的输入，得到所述障碍信息对应的目标安全速度和目标安全距离包括：将所述障碍物类型作为预设距离控制模型的输入，得到所述障碍物类型对应的目标安全距离；其中，所述预设距离控制模型为根据所述安全行驶数据获取的模型，所述安全行驶数据包括无人车按照驾驶员的驾驶操作在目标路段行驶过程中绕过的每个障碍物的障碍物类型和无人车与该障碍物的饶障距离。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设避障模型通过以下方式获取：周期性采集所述无人车按照驾驶员的驾驶操作在目标路段行驶过程中的安全行驶数据；根据多个周期采集的所述安全行驶数据，获取所述预设避障模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设避障模型包括预设速度控制模型，所述目标安全参数包括目标安全速度，所述障碍信息包括所述障碍物与所述无人车的障碍物距离，所述安全行驶数据包括无人车按照驾驶员的驾驶操作在目标路段行驶过程中，距离该无人车最近的障碍物与该无人车的障碍物距离、以及该无人车的真实行驶速度；所述根据多个周期采集的所述安全行驶数据，获取所述预设避障模型包括：将所述障碍物距离作为自变量，将所述真实行驶速度作为因变量，采用预设回归模型，对多个周期采集的所述安全行驶数据进行分析，得到所述障碍物距离与所述真实行驶速度的第一对应关系；根据所述障碍物距离与所述真实行驶速度的第一对...

【专利技术属性】
技术研发人员：王博，杨磊，黄昊，刘麒春，李潇，周奕达，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：