【技术实现步骤摘要】
本申请涉及汽车安全，特别是涉及一种以损伤风险最优化为目标的车辆控制方法和装置。
技术介绍
1、随着人工智能逐步走向成熟，城市的智能化进程也随之越来越完善，自动驾驶车辆是人工智能领域中的一个新兴产业。车辆的自动驾驶过程中，通过车辆上的传感器采集车辆运行数据，车载系统基于车辆运行数据，利用驾驶算法预测出车辆的行驶轨迹，进而根据预测出的行驶轨迹对车辆进行控制。
2、目前，当车载系统基于算法预测出车辆存在碰撞风险时，即可控制车辆的车载安全装置对乘员进行安全的保护，例如使用安全带、安全气囊、安全座椅等进行安全保护。
3、但是，上述车辆控制方法存在控制不准确的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种以损伤风险最优化为目标的车辆控制方法和装置。
2、第一方面，本申请提供了一种以损伤风险最优化为目标的车辆控制方法，该方法包括：
3、根据当前车辆的行驶信息和驾驶员的行为状态，对当前车辆的碰撞规避能力进行预测，得到第一预测结果和预测的多个规避路径；
4、在第一预测结果表示当前车辆无法规避障碍物的情况下，根据行驶信息和驾驶员的驾驶信息，对各规避路径的目标损伤风险进行预测，得到当前车辆的目标损伤风险值；
5、根据损伤风险值和控制策略之间的对应关系，确定与目标损伤风险值对应的目标控制策略，并根据目标控制策略对当前车辆进行控制。
6、在其中一个实施例中，目标损伤风险包括车辆损伤风险和人员损伤风险，根据
7、根据行驶信息和驾驶员的驾驶信息，对各规避路径的人员损伤风险进行预测，得到各规避路径的人员损伤风险值；
8、根据行驶信息对各规避路径的车辆损伤风险进行预测，得到各规避路径的车辆损伤风险值；
9、为各人员损伤风险值和各车辆损伤风险值分配相应的权重比例，计算得到各规避路径对应的目标损伤风险值；
10、根据预设规则从多个目标损伤风险值中筛选出一个目标损伤风险值作为当前车辆的目标损伤风险值。
11、在其中一个实施例中，根据行驶信息和驾驶员的驾驶信息，对各规避路径的人员损伤风险进行预测，得到各规避路径的人员损伤风险值，包括：
12、根据各规避路径对应的碰撞控制参数，对各规避路径的人员损伤进行识别，得到各规避路径对应的人员损伤信息；
13、将各人员损伤信息输入至损伤风险预测模型中进行损伤预测，得到各规避路径对应的人员损伤风险值。
14、在其中一个实施例中，根据各规避路径对应的碰撞控制参数，对各规避路径的人员损伤进行识别，得到各规避路径对应的人员损伤信息，包括：
15、在预设信息库中查找与碰撞控制参数匹配的预设碰撞控制参数；
16、若查找到与碰撞控制参数匹配的预设碰撞控制参数，则将预设碰撞控制参数对应的损伤信息确定为规避路径对应的人员损伤信息；
17、若未查找与碰撞控制参数匹配的预设碰撞控制参数，则从预设信息库中提取与碰撞控制参数相邻的预设碰撞控制参数，并对相邻的预设碰撞控制参数对应的损伤信息进行插值运算，得到规避路径对应的人员损伤信息。
18、在其中一个实施例中，根据当前车辆的行驶信息和驾驶员的行为状态，对当前车辆的碰撞规避能力进行预测，得到第一预测结果和预测的多个规避路径，包括：
19、根据行驶信息和驾驶员的行为状态，确定多个规避路径；
20、根据行驶信息，确定各规避路径是否存在障碍物，若所有的规避路径上存在障碍物，则确定第一预测结果表示当前车辆无法规避障碍物；若任一规避路径上不存在障碍物，则确定第一预测结果表示当前车辆能够规避障碍物。
21、在其中一个实施例中，该方法还包括：
22、在第一预测结果表示当前车辆能够规避障碍物的情况下，将不存在障碍物的规避路径确定为目标规避路径；
23、根据目标规避路径控制当前车辆行驶。
24、在其中一个实施例中，该方法还包括：
25、根据当前车辆的行驶信息对当前车辆的碰撞风险进行预测，得到第二预测结果；
26、根据当前车辆的行驶信息和驾驶员的行为状态，对当前车辆的碰撞规避能力进行预测，得到第一预测结果和预测的多个规避路径，包括：
27、在第二预测结果表示当前车辆存在碰撞风险时，根据当前车辆的行驶信息和驾驶员的行为状态，对当前车辆的碰撞规避能力进行预测，得到第一预测结果和预测的多个规避路径。
28、第二方面，本申请还提供了一种以损伤风险最优化为目标的车辆控制装置，该装置包括：
29、第一预测模块，用于根据当前车辆的行驶信息和驾驶员的行为状态，对当前车辆的碰撞规避能力进行预测，得到第一预测结果和预测的多个规避路径；
30、第二预测模块，用于在第一预测结果表示当前车辆无法规避障碍物的情况下，根据行驶信息和驾驶员的驾驶信息，对各规避路径的目标损伤风险进行预测，得到当前车辆的目标损伤风险值；
31、第一控制模块，用于根据损伤风险值和控制策略之间的对应关系，确定与目标损伤风险值对应的目标控制策略，并根据目标控制策略对当前车辆进行控制。
32、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
33、根据当前车辆的行驶信息和驾驶员的行为状态，对当前车辆的碰撞规避能力进行预测，得到第一预测结果和预测的多个规避路径；
34、在第一预测结果表示当前车辆无法规避障碍物的情况下，根据行驶信息和驾驶员的驾驶信息，对各规避路径的目标损伤风险进行预测，得到当前车辆的目标损伤风险值；
35、根据损伤风险值和控制策略之间的对应关系，确定与目标损伤风险值对应的目标控制策略，并根据目标控制策略对当前车辆进行控制。
36、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
37、根据当前车辆的行驶信息和驾驶员的行为状态，对当前车辆的碰撞规避能力进行预测，得到第一预测结果和预测的多个规避路径；
38、在第一预测结果表示当前车辆无法规避障碍物的情况下，根据行驶信息和驾驶员的驾驶信息，对各规避路径的目标损伤风险进行预测，得到当前车辆的目标损伤风险值；
39、根据损伤风险值和控制策略之间的对应关系，确定与目标损伤风险值对应的目标控制策略，并根据目标控制策略对当前车辆进行控制。
40、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
41、根据当前车辆的行驶信息和驾驶员的行为状态，对当前车辆的碰撞规避本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种以损伤风险最优化为目标的车辆控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标损伤风险包括车辆损伤风险和人员损伤风险，所述根据所述行驶信息和所述驾驶员的驾驶信息，对各所述规避路径的目标损伤风险进行预测，得到所述当前车辆的目标损伤风险值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述行驶信息和所述驾驶员的驾驶信息，对各所述规避路径的人员损伤风险进行预测，得到各所述规避路径的人员损伤风险值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各所述规避路径对应的碰撞控制参数，对各所述规避路径的人员损伤进行识别，得到各所述规避路径对应的人员损伤信息，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据当前车辆的行驶信息和驾驶员的行为状态，对所述当前车辆的碰撞规避能力进行预测，得到第一预测结果和预测的多个规避路径，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包
8.一种以损伤风险最优化为目标的车辆控制装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种以损伤风险最优化为目标的车辆控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标损伤风险包括车辆损伤风险和人员损伤风险，所述根据所述行驶信息和所述驾驶员的驾驶信息，对各所述规避路径的目标损伤风险进行预测，得到所述当前车辆的目标损伤风险值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述行驶信息和所述驾驶员的驾驶信息，对各所述规避路径的人员损伤风险进行预测，得到各所述规避路径的人员损伤风险值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各所述规避路径对应的碰撞控制参数，对各所述规避路径的人员损伤进行识别，得到各所述规避路径对应的人员损伤信息，包括：
5.根据权利要求1-4任一项...
【专利技术属性】
技术研发人员：聂冰冰，卢天乐，李泉，王情帆，徐冬阳，周青，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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