一种车辆导航方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种车辆导航方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：当驾驶员驾驶当前车辆在当前车道上行驶时，检测所述驾驶员在当前检测时段内的驾驶行为；若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为满足预先设置的行为变更条件，获取当前车辆在当前位置上的环境数据；根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为，以及所述当前车辆在所述当前位置上的环境数据，通过增强现实‑抬头显示AR‑HUD导航系统为所述驾驶员驾驶所述当前车辆进行导航。当驾驶员在驾驶车辆的过程中希望变更车道时，可以为驾驶员提供安全性、及时性以及可行性的保障。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆导航方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术实施例涉及到导航
，尤其涉及一种车辆导航方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
增强现实-抬头显示AR-HUD导航系统是一种增强现实技术、抬头显示技术以及地图导航技术集成在一起的车载导航系统。该系统将生成的AR导航动画叠加到导航视频流中，然后投影显示在驾驶员的可视区域内。通过该系统能够为驾驶员提供直观且准确的前往目的地的路线指引。在现有的车辆导航方法中，通过融合各种车辆传感器采集到的车辆行驶数据来为驾驶员驾驶当前车辆进行导航；具体地，当驾驶员驾驶当前车辆在当前车道上行驶时，可以先获取当前车辆中的车速传感器、全球定位系统GPS传感器、惯性测量单元IMU传感器采集到的车辆行驶数据；然后将车速传感器、GPS传感器、IMU传感器采集到的车辆行驶数据融合在一起，通过AR-HUD导航系统为驾驶员驾驶当前车辆进行导航。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：当驾驶员驾驶当前车辆在当前车道上行驶时，驾驶员经常会根据实际路况变更车道。例如，驾驶员可能会驾驶当前车辆从当前车道变更到左车道上行驶，或者也可能会驾驶当前车辆从当前车道变更到右车道上行驶。而在现有的车辆导航方法中，一般只能根据当前车道的车辆拥堵状态和当前车道的相邻车道的车辆拥堵状态为驾驶员驾驶车辆进行导航；当驾驶员在驾驶车辆的过程中希望变更车道时，缺乏安全性、及时性以及可行性的保障。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种车辆导航方法、装置、电子设备及存储介质，当驾驶员在驾驶车辆的过程中希望变更车道时，可以为驾驶员提供安全性、及时性以及可行性的保障。第一方面，本专利技术实施例提供了一种车辆导航方法，所述方法包括：当驾驶员驾驶当前车辆在当前车道上行驶时，检测所述驾驶员在当前检测时段内的驾驶行为；若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为满足预先设置的行为变更条件，获取当前车辆在当前位置上的环境数据；根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为，以及所述当前车辆在所述当前位置上的环境数据，通过增强现实-抬头显示AR-HUD导航系统为所述驾驶员驾驶所述当前车辆进行导航。在上述实施例中，所述检测所述驾驶员在当前检测时段内的驾驶行为，包括：提取所述驾驶员在所述当前检测时段内的人脸特征信息；根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的人脸特征信息，检测所述驾驶员在所述当前检测时段内的头部运动姿态；根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的头部运动姿态，检测所述驾驶员在当前检测时段内的驾驶行为；其中，所述驾驶行为包括以下至少一个：在所述当前车道上的驾驶行为、从所述当前车道向左变更车道的驾驶行为和从所述当前车道向右变更车道的驾驶行为。在上述实施例中，所述根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的人脸特征信息，检测所述驾驶员在所述当前检测时段内的头部运动姿态，包括：将所述驾驶员在所述当前检测时段内的人脸特征信息输入到预先训练的循环神经网络模型中；根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的人脸特征信息，通过所述循环神经网络模型检测出所述驾驶员在所述当前检测时段内的头部运动姿态。在上述实施例中，所述若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为满足预先设置的行为变更条件时，获取所述当前车辆在当前位置上的环境数据，包括：若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为是从所述当前车道向左变更车道的驾驶行为，获取所述当前车辆在所述当前位置上的所述当前车道的环境数据以及所述当前车辆在所述当前位置上的左车道的环境数据；其中，所述当前车道的环境数据包括：所述当前车辆在所述当前车道上的车速状态；所述左车道的环境数据包括以下至少一个：所述左车道的交通标志、所述当前位置的左前方预设距离内是否存在障碍物；所述当前位置的左后方预设距离内是否存在障碍物；或者，若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为是从所述当前车道向右变更车道的驾驶行为，获取所述当前车辆在所述当前位置上的所述当前车道的环境数据以及所述当前车辆在所述当前位置上的右车道的环境数据；其中，所述当前车道的环境数据包括：所述当前车辆在所述当前车道上的车速状态；所述右车道的环境数据包括以下至少一个：所述右车道的交通标志、所述当前位置的右前方预设距离内是否存在障碍物、所述当前位置的右后方预设距离内是否存在障碍物。在上述实施例中，所述根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为，以及所述当前车辆在所述当前位置上的环境数据，通过AR-HUD导航系统为所述驾驶员驾驶所述当前车辆进行导航，包括：若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为是从所述当前车道向左变更车道的驾驶行为，根据所述当前车辆在所述当前位置上的所述当前车道的环境数据以及所述当前车辆在所述当前位置上的所述左车道的环境数据，通过AR-HUD导航系统为所述驾驶员驾驶所述当前车辆向左行驶进行导航；或者，若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为是从所述当前车道向右变更车道的驾驶行为，根据所述当前车辆在所述当前位置上的所述当前车道的环境数据以及所述当前车辆在所述当前位置上的所述右车道的环境数据，通过AR-HUD导航系统为所述驾驶员驾驶所述当前车辆向右行驶进行导航。第二方面，本专利技术实施例提供了一种车辆导航装置，所述装置包括：检测模块、获取模块和导航模块；其中，所述检测模块，用于当驾驶员驾驶当前车辆在当前车道上行驶时，检测所述驾驶员在当前检测时段内的驾驶行为；所述获取模块，用于若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为满足预先设置的行为变更条件时，获取当前车辆在当前位置上的环境数据；所述导航模块，用于根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为，以及所述当前车辆在所述当前位置上的环境数据，通过AR-HUD导航系统为所述驾驶员驾驶所述当前车辆进行导航。在上述实施例中，所述检测模块包括：提取子模块和检测子模块；其中，所述提取子模块，用于提取所述驾驶员在所述当前检测时段内的人脸特征信息；所述检测子模块，用于根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的人脸特征信息，检测所述驾驶员在所述当前检测时段内的头部运动姿态；根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的头部运动姿态，检测所述驾驶员在当前检测时段内的驾驶行为；其中，所述驾驶行为包括以下至少一个：在所述当前车道上的驾驶行为、从所述当前车道向左变更车道的驾驶行为和从所述当前车道向右变更车道的驾驶行为。在上述实施例中，所述检测子模块，具体用于将所述驾驶员在所述当前检测时段内的人脸特征信息输入到预先训练的循环神经网络模型中；根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的人脸特征信息，通过所述循环神经网络模型检测出所述驾驶员在所述当前检测时段内的头部运动姿态。在上述实施例中，所述获取模块，具体用于若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为是从所述当前车道向左变更车道的驾驶行为，获取所述当前车辆在所述当前位置上的所述当前车道的环境数据以及所述当前车辆在所述当前位置上的左车道的环境数据；其中，所述当前车道的环境数据包括：所述当前车辆在所述当前车道上的车速状态；所述左车道的环境数据包括以下至少一个：所述左车道的交通标志、所述当前位置的左前方预设距离内是否存在障碍物；所述当前位置的左后方预设距离内是否存在障碍物；或者，若所述驾驶员在所述当前检测时段内本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆导航方法，其特征在于，所述方法包括：当驾驶员驾驶当前车辆在当前车道上行驶时，检测所述驾驶员在当前检测时段内的驾驶行为；若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为满足预先设置的行为变更条件，获取当前车辆在当前位置上的环境数据；根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为，以及所述当前车辆在所述当前位置上的环境数据，通过增强现实‑抬头显示AR‑HUD导航系统为所述驾驶员驾驶所述当前车辆进行导航。

【技术特征摘要】
1.一种车辆导航方法，其特征在于，所述方法包括：当驾驶员驾驶当前车辆在当前车道上行驶时，检测所述驾驶员在当前检测时段内的驾驶行为；若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为满足预先设置的行为变更条件，获取当前车辆在当前位置上的环境数据；根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为，以及所述当前车辆在所述当前位置上的环境数据，通过增强现实-抬头显示AR-HUD导航系统为所述驾驶员驾驶所述当前车辆进行导航。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测所述驾驶员在当前检测时段内的驾驶行为，包括：提取所述驾驶员在所述当前检测时段内的人脸特征信息；根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的人脸特征信息，检测所述驾驶员在所述当前检测时段内的头部运动姿态；根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的头部运动姿态，检测所述驾驶员在当前检测时段内的驾驶行为；其中，所述驾驶行为包括以下至少一个：在所述当前车道上的驾驶行为、从所述当前车道向左变更车道的驾驶行为和从所述当前车道向右变更车道的驾驶行为。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的人脸特征信息，检测所述驾驶员在所述当前检测时段内的头部运动姿态，包括：将所述驾驶员在所述当前检测时段内的人脸特征信息输入到预先训练的循环神经网络模型中；根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的人脸特征信息，通过所述循环神经网络模型检测出所述驾驶员在所述当前检测时段内的头部运动姿态。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为满足预先设置的行为变更条件时，获取所述当前车辆在当前位置上的环境数据，包括：若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为是从所述当前车道向左变更车道的驾驶行为，获取所述当前车辆在所述当前位置上的所述当前车道的环境数据以及所述当前车辆在所述当前位置上的左车道的环境数据；其中，所述当前车道的环境数据包括：所述当前车辆在所述当前车道上的车速状态；所述左车道的环境数据包括以下至少一个：所述左车道的交通标志、所述当前位置的左前方预设距离内是否存在障碍物；所述当前位置的左后方预设距离内是否存在障碍物；或者，若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为是从所述当前车道向右变更车道的驾驶行为，获取所述当前车辆在所述当前位置上的所述当前车道的环境数据以及所述当前车辆在所述当前位置上的右车道的环境数据；其中，所述当前车道的环境数据包括：所述当前车辆在所述当前车道上的车速状态；所述右车道的环境数据包括以下至少一个：所述右车道的交通标志、所述当前位置的右前方预设距离内是否存在障碍物、所述当前位置的右后方预设距离内是否存在障碍物。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为，以及所述当前车辆在所述当前位置上的环境数据，通过AR-HUD导航系统为所述驾驶员驾驶所述当前车辆进行导航，包括：若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为是从所述当前车道向左变更车道的驾驶行为，根据所述当前车辆在所述当前位置上的所述当前车道的环境数据以及所述当前车辆在所述当前位置上的所述左车道的环境数据，通过AR-HUD导航系统为所述驾驶员驾驶所述当前车辆向左行驶进行导航；或者，若所述驾驶员在所述当前检测时段内的驾驶行为是从所述当前车道向右变更车道的驾驶行为，根据所述当前车辆在所述当前位置上的所述当前车道的环境数据以及所述当前车辆在所述当前位置上的所述右车道的环境数据，通过AR-HUD导航系统为所述驾驶员驾驶所述当前车辆向右行驶进行导航。6.一种车辆导航装置，其特征在于，所述装置包括：检测模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗志平，周志鹏，张丙林，邓苏南，李冰，刘毅，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11