【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车辆，特别涉及一种车辆的纠偏功能的控制方法、装置、车辆、介质及程序。
技术介绍
1、一分二场景是指在道路交通中，原本单条车道因为道路设计，例如：如道路合并、分岔路口、施工改道等场景下需要车辆在某个特定区域从一条车道分成两条或多条车道继续前行的情况。
2、相关技术中，adas(advanced driving assistance system，高级驾驶辅助系统)可能仅依据车道线信息工作，而没有充分识别到车道结构的变化，导致在一分二路段错误地激活车道偏离警告或纠偏功能，引发驾驶不适和安全隐患。
技术实现思路
1、本申请提供一种车辆的纠偏功能的控制方法、装置、车辆、介质及程序，以相关技术中由于识别场景不准确导致辅助驾驶功能的误触发，影响用户驾驶体验等问题。
2、本申请第一方面实施例提供一种车辆的纠偏功能的控制方法，包括以下步骤：获取当前时刻的环境信息和车辆行驶数据；将所述环境信息和车辆行驶数据输入预先训练的场景识别模型，所述场景识别模型输出当前时刻的场景，其中，场景包括一分二场景和非一分二场景，其中，一分二场景为车辆行驶方向为道路分叉路段的场景；若所述场景为一分二场景，则将车辆的纠偏功能关闭，否则恢复车辆的纠偏功能，并实时修正车辆的行驶方向。
3、可选地，所述场景识别模型的训练方法：获取车辆的历史行驶数据；提取所述历史行驶数据中多个一分二路段车辆环境数据和车辆数据作为正样本和多个正常车道数据作为负样本；将所述正样本和所述负样本按照预设比例划
4、可选地，所述模式识别算法包括多层感知机模型、马尔可夫链和支持向量机算法。
5、可选地，所述利用模式识别算法和所述训练数据集训练所述场景识别模型，包括：当所述模式识别算法为多层感知机，则标注一分二路段的实车数据做为标签数据样本，其中，多层感知机包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层；将连续多帧的标签数据样本输入至多层感知机的输入层，所述隐藏层对所述标签数据样本进行分析，识别所述实车数据中场景相似度确定训练数据的权重，基于所述权重通过链式反向梯度传递方法优化场景识别模型的网络参数得到训练好的场景识别模型。
6、可选地，所述利用模式识别算法和所述训练数据集训练所述场景识别模型，还包括：当所述模式识别算法为马尔可夫链，则通过前后向算法计算出当前样本数据的各种隐藏状态的概率取值，当一分二状态的概率高于第二阈值时则判定为一分二路段，根据所述一分二路段构建场景模型，并基于构建的场景模型训练场景识别模型。
7、可选地，所述利用模式识别算法和所述训练数据集训练所述场景识别模型，还包括：当所述模式识别算法为支持向量机，则通过核函数将输入数据向高纬度空间映射，将不同类型的数据通过最大间隔的超平面划分为一分二路段和非一分二路段，通过约束条件将一分二路段转化为二次规划问题，并利用序列最小优化算法求解得到一分二场景，基于所述一分二场景训练场景识别模型。
8、本申请第二方面实施例提供一种车辆的纠偏装置，包括：获取模块，用于获取当前时刻的环境信息和车辆行驶数据；输入模块，用于将所述环境信息和车辆行驶数据输入预先训练的场景识别模型，所述场景识别模型输出当前时刻的场景，其中，场景包括一分二场景和非一分二场景，其中，一分二场景为车辆行驶方向为道路分叉路段的场景；处理模块，用于若所述场景为一分二场景，则将车辆的纠偏功能关闭，否则恢复车辆的纠偏功能，并实时修正车辆的行驶方向。
9、本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车辆的纠偏功能的控制方法。
10、本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的车辆的纠偏功能的控制方法。
11、本申请第五方面实施例提供一种计算机程序产品，计算机程序被执行时，以用于实现如上述实施例的车辆的纠偏功能的控制方法。
12、由此，本申请至少具有如下有益效果：
13、本申请实施例将环境信息和车辆行驶数据输入训练好的场景识别模型，场景识别模型输出当前时刻的场景，若当前场景为一分二场景，则将车辆的纠偏功能关闭，否则恢复车辆的纠偏功能，并实时修正车辆的行驶方向，提升场景识别的准确性，避免辅助驾驶功能的误触发，提升用户的驾驶体验。
14、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种车辆的纠偏功能的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车辆的纠偏功能的控制方法，其特征在于，所述场景识别模型的训练方法：
3.根据权利要求2所述的车辆的纠偏功能的控制方法，其特征在于，所述模式识别算法包括多层感知机模型、马尔可夫链和支持向量机算法。
4.根据权利要求3所述的车辆的纠偏功能的控制方法，其特征在于，所述利用模式识别算法和所述训练数据集训练所述场景识别模型，包括：
5.根据权利要求3所述的车辆的纠偏功能的控制方法，其特征在于，所述利用模式识别算法和所述训练数据集训练所述场景识别模型，还包括：
6.根据权利要求3所述的车辆的纠偏功能的控制方法，其特征在于，所述利用模式识别算法和所述训练数据集训练所述场景识别模型，还包括：
7.一种车辆的纠偏装置，其特征在于，包括：
8.一种车辆，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-6任一项所述的车辆的纠偏功能的控制方法。
<...【技术特征摘要】
1.一种车辆的纠偏功能的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车辆的纠偏功能的控制方法，其特征在于，所述场景识别模型的训练方法：
3.根据权利要求2所述的车辆的纠偏功能的控制方法，其特征在于，所述模式识别算法包括多层感知机模型、马尔可夫链和支持向量机算法。
4.根据权利要求3所述的车辆的纠偏功能的控制方法，其特征在于，所述利用模式识别算法和所述训练数据集训练所述场景识别模型，包括：
5.根据权利要求3所述的车辆的纠偏功能的控制方法，其特征在于，所述利用模式识别算法和所述训练数据集训练所述场景识别模型，还包括：
6.根据权利要求3所述的车辆的纠偏功能的控制方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：程成，陈远龙，隋记魁，孟宇翔，张芬，姚孟，
申请(专利权)人：大卓智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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