【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶，具体涉及智能交通和图像处理等，特别涉及一种自动驾驶车辆的交通事故自动处理方法及相关装置。
技术介绍
1、随着自动驾驶技术的成熟，越来越多的自动驾驶车辆被允许上路。当自动驾驶车辆作为交通参与者，直接或间接造成交通事故后，由于自动驾驶车辆缺少对事故的处理机制，导致车辆长时间停在原位置等待处理，极大的增加交通堵塞。
2、而且，即便等到人来处理，其对交通事故责任判定，也往往对于轻微的事故均采用非现场执法判定方案，也就是说，双方在短时间现场拍照留证，同步交警及保险公司报案，快速将车辆移开事故现场，避免交通进一步拥堵。但是以上操作受制于事故解决双方的拍摄水平和对事故发生时各执一词的描述，可能导致后面的事故判定存在错误或者数据支撑不足的风险。
3、由此，亟需找到一种自动驾驶车辆的交通事故处理方案，以解决上述存在的事故处理不及时，事故数据不完整，事故判定不准确等问题。
技术实现思路
1、本申请提供了一种自动驾驶车辆的交通事故自动处理方法及相关装置，以解决现有技术中自动驾驶车辆发生交通事故后，事故处理不及时、事故数据不完整以及事故判定不准确等问题。
2、所述技术方案如下：
3、第一方面，提供了一种自动驾驶车辆的交通事故自动处理方法，包括：
4、在自动驾驶车辆发生交通事故后，基于点云地图确定该自动驾驶车辆在交通事故发生前后的设定时间段内的自车行驶轨迹；
5、基于点云地图和所述设定时间段内的图像信息，确定参与本次
6、将所述自动驾驶车辆的自车行驶轨迹和所述至少一个目标物体的行动轨迹，以时间和空间坐标进行轨迹融合，还原本次交通事故的碰撞轨迹；
7、基于所述碰撞轨迹，对本次交通事故进行判定，并根据判定结果执行事故处理决策。
8、在一种可能的实现方式中，基于点云地图确定该自动驾驶车辆在交通事故发生前后的设定时间段内的自车行驶轨迹，具体包括：
9、根据所述自动驾驶车辆在交通事故发生前后的设定时间段内的行车数据构建点云地图，并从所述点云地图中识别该自动驾驶车辆的多个轮廓，基于所述多个轮廓确定该自动驾驶车辆的第一行驶轨迹；
10、基于所述自动驾驶车辆的质心为中心，采用运动学原理搭建的运动控制模型，模拟所述自动驾驶车辆在所述设定时间段内的第二行驶轨迹；
11、将所述第一行驶轨迹与所述第二行驶轨迹进行轨迹对比融合，得到所述自动驾驶车辆在所述设定时间段内的自车行驶轨迹。
12、在一种可能的实现方式中，基于点云地图和所述设定时间段内的图像信息，确定参与本次交通事故的至少一个目标物体，在所述设定时间段内的行动轨迹，具体包括：
13、针对静止的目标物体，基于摄像头采集的碰撞过程中目标物体的图像信息，并结合所述目标物体在点云地图中点云空间的形状变化，确定目标物体的碰撞形变作为该目标物体在所述设定时间段内的行动轨迹；和/或；
14、针对移动的目标物体，从所述设定时间段内由摄像头采集的图像信息中识别出目标物体，并结合点云地图计算得到的目标物体的点云质心，确定目标物体在所述设定时间段内的行动轨迹。
15、在一种可能的实现方式中，从所述设定时间段内由摄像头采集的图像信息中识别出目标物体，并结合点云地图计算得到的目标物体的点云质心，确定目标物体在所述设定时间段内的行动轨迹，具体包括：
16、基于卷积神经网络训练的物体识别模型，从所述设定时间段内由摄像头采集的图像信息中识别出目标物体；
17、根据目标物体在图像中的空间分布，基于密度的聚类算法，在点云地图中确定目标物体的点云变化，并结合图像轮廓分割目标物体的点云轮廓，计算目标物体的点云质心；
18、统计属于同一目标物体的所有点云质心得到该目标物体在所述设定时间段内的行动轨迹。
19、在一种可能的实现方式中，所述判定结果中包含事故等级；则根据判定结果执行事故处理决策，具体包括：
20、将所述判定结果进行上报；并根据事故等级决策是否在判定完成后即刻自动驶离事故现场或者等待救援。
21、第二方面，提供了一种自动驾驶车辆的交通事故自动处理装置，包括：
22、第一确定模块，用于在自动驾驶车辆发生交通事故后，基于点云地图确定该自动驾驶车辆在交通事故发生前后的设定时间段内的自车行驶轨迹；
23、第二确定模块，用于基于点云地图和所述设定时间段内的图像信息，确定参与本次交通事故的至少一个目标物体，在所述设定时间段内的行动轨迹；
24、还原模块，用于将所述自动驾驶车辆的自车行驶轨迹和所述至少一个目标物体的行动轨迹，以时间和空间坐标进行轨迹融合，还原本次交通事故的碰撞轨迹；
25、判定模块，用于基于所述碰撞轨迹，对本次交通事故进行判定，并根据判定结果执行事故处理决策。
26、第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。
27、第四方面，提供了一种电子设备，包括：
28、至少一个处理器；以及
29、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
30、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。
31、第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。
32、第六方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括如上所述的电子设备。
33、本申请提供的技术方案的有益效果至少包括：
34、由上述技术方案可知，本申请实施例可以在自动驾驶车辆发生交通事故后，基于点云地图确定该自动驾驶车辆在交通事故发生前后的设定时间段内的自车行驶轨迹；基于点云地图和设定时间段内的图像信息，确定参与本次交通事故的至少一个目标物体，在设定时间段内的行动轨迹；将自动驾驶车辆的自车行驶轨迹和至少一个目标物体的行动轨迹，以时间和空间坐标进行轨迹融合，还原本次交通事故的碰撞轨迹；基于碰撞轨迹，对本次交通事故进行判定，根据判定结果执行事故处理决策。从而可以准确还原碰撞轨迹，较为客观准确的对交通事故进行责任判定，并根据判定结果及时执行事故处理决策，进而，避免轻微事故对交通造成堵塞，提升事故处理效率。
35、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种自动驾驶车辆的交通事故自动处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于点云地图确定该自动驾驶车辆在交通事故发生前后的设定时间段内的自车行驶轨迹，具体包括：
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，基于点云地图和所述设定时间段内的图像信息，确定参与本次交通事故的至少一个目标物体，在所述设定时间段内的行动轨迹，具体包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，从所述设定时间段内由摄像头采集的图像信息中识别出目标物体，并结合点云地图计算得到的目标物体的点云质心，确定目标物体在所述设定时间段内的行动轨迹，具体包括：
5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述判定结果中包含事故等级；
6.一种自动驾驶车辆的交通事故自动处理装置，其特征在于，包括：
7.一种电子设备，包括：
8.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-5中任一项所述的方法。
9.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述
10.一种自动驾驶车辆，包括如权利要求7所述的电子设备。
...【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶车辆的交通事故自动处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于点云地图确定该自动驾驶车辆在交通事故发生前后的设定时间段内的自车行驶轨迹，具体包括：
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，基于点云地图和所述设定时间段内的图像信息，确定参与本次交通事故的至少一个目标物体，在所述设定时间段内的行动轨迹，具体包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，从所述设定时间段内由摄像头采集的图像信息中识别出目标物体，并结合点云地图计算得到的目标物体的点云质心，确定目标物体在所述设定时间...
【专利技术属性】
技术研发人员：张明，
申请(专利权)人：贵州翰凯斯智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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