自动驾驶控制方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种自动驾驶控制方法、装置、系统及存储介质，该方法，包括：获取高精度地图，所述高精度地图包括可靠性图层；根据车辆的当前位置，从所述可靠性图层中提取要素信息；获取车辆传感器采集到的环境信息；根据所述环境信息，确定所述要素信息的要素状态；其中，所述要素状态包括：可靠、不可靠、可疑；若所述要素状态为可靠，则根据所述要素信息生成控制决策。从而实现根据高精度地图中的可靠性图层，快速生成自动驾驶控制决策的目的，提高了自动驾驶装置决策的准确性、实时性。

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶控制方法、装置、系统及存储介质
本专利技术涉及车辆驾驶控制
，尤其涉及一种自动驾驶控制方法、装置、系统及存储介质。
技术介绍
近年来，自动驾驶技术得到了飞速发展，自动驾驶系统通常包含高精度地图、环境感知、决策规划和运动控制几大模块。其中，高精度地图主要包括了道路层，车道层和定位数据层，用于为车辆定位，引导和决策提供依据，是实现自动驾驶的基础。目前，自动驾驶技术方案主要集中在使用车道级路网和路边设施更准确的表达现实。道路层可以支持自动驾驶长距离，大范围的路径规划，提前预知前方行驶状态；车道层数据，可以支持车道级路径规划，引导和决策；车道信息，定位信息，与其它传感器一起，用于提升自动驾驶定位精度。但是，这种方式中车道级路网层和路边设施层的信息量大，而车辆的传感器分辨率低，识别度不高，决策信息需要从大量信息中去提取，检索，不利于自动驾驶装置快速做出驾驶决策，影响了自动驾驶控制指令的实时性、准确性。
技术实现思路
本专利技术提供一种自动驾驶控制方法、装置、系统及存储介质，通过在高精度地图中构建可靠性图层，利用车辆传感器采集到的环境信息确定可靠性图层中的要素信息的要素状态，若所述要素状态为可靠，则根据所述要素信息生成控制决策，从而提高了生成自动驾驶控制决策的实时性、准确性。第一方面，提供一种自动驾驶控制方法，包括：获取高精度地图，所述高精度地图包括可靠性图层；根据车辆的当前位置，从所述可靠性图层中提取要素信息；获取车辆传感器采集到的环境信息；根据所述环境信息，确定所述要素信息的要素状态；其中，所述要素状态包括：可靠、不可靠、可疑；若所述要素状态为可靠，则根据所述要素信息生成控制决策。第二方面，提供一种自动驾驶控制装置，包括：第一获取模块，用于获取高精度地图，所述高精度地图包括可靠性图层；提取模块，用于根据车辆的当前位置，从所述可靠性图层中提取要素信息；第二获取模块，用于获取车辆传感器采集到的环境信息；分析模块，用于根据所述环境信息，确定所述要素信息的要素状态；其中，所述要素状态包括：可靠、不可靠、可疑；控制模块，用于若所述要素状态为可靠，则根据所述要素信息生成控制决策。第三方面，提供一种自动驾驶控制系统，包括：存储器和处理器，存储器中存储有所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行第一方面中任一项所述的自动驾驶控制方法。第四方面，本专利技术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时实现第一方面中任一项所述的自动驾驶控制方法。本专利技术提供一种自动驾驶控制方法、装置、系统及存储介质，通过获取高精度地图，所述高精度地图包括可靠性图层；根据车辆的当前位置，从所述可靠性图层中提取要素信息；获取车辆传感器采集到的环境信息；根据所述环境信息，确定所述要素信息的要素状态；其中，所述要素状态包括：可靠、不可靠、可疑；若所述要素状态为可靠，则根据所述要素信息生成控制决策。从而实现根据高精度地图中的可靠性图层，快速生成自动驾驶控制决策的目的，提高了自动驾驶装置决策的准确性、实时性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术一应用场景的原理示意图；图2为本专利技术实施例一提供的自动驾驶控制方法的流程图；图3为本专利技术实施例二提供的自动驾驶控制方法的流程图；图4为本专利技术实施例三提供的自动驾驶控制装置的结构示意图；图5为本专利技术实施例四提供的自动驾驶控制装置的结构示意图；图6为本专利技术实施例五提供的自动驾驶控制系统的结构示意图。通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。下面以具体地实施例对本专利技术的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。图1为本专利技术一应用场景的原理示意图，如图1所示，通过车辆传感器采集到的环境信息对高精度地图的可靠性图层中的要素进行判断；若要素状态为可靠，则根据要素信息快速生成控制决策；若要素状态为不可靠或可疑，则向服务器反馈对应的要素信息，以使得服务器对要素信息进行更新，得到更新后的高精度地图。应用上述方法，可以实现在高精度地图中构建可以被车辆的低分辨率传感装置识别的可靠性图层，且可靠性图层中的信息实时性高、准确可靠，根据可靠性图层快速生成自动驾驶控制决策的目的，从而提高了生成自动驾驶控制决策的实时性、准确性。下面以具体地实施例对本专利技术的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本专利技术的实施例进行描述。图2为本专利技术实施例一提供的自动驾驶控制方法的流程图，如图2所示，本实施例中的方法可以包括：S101、获取高精度地图，高精度地图包括可靠性图层。本实施例中，高精度地图的可靠性图层是根据原始高精度地图的道路层、车道层、定位数据层中提取出的要素信息生成的；其中，要素信息包括：行政区域信息、交通标识信息、道路信息、物理隔离物信息等在自动驾驶决策时，重要且需要先行判断的信息。具体地，高精度地图的可靠性图层是根据原始高精度地图的道路层、车道层、定位数据层中提取出的要素信息生成的，可靠性图层中的要素信息包含属性ID、要素状态、要素位置等信息。其中，要素信息包括：行政区域信息、交通标识信息、道路信息、物理隔离物信息。行政区划信息，是非常稳定的信息，通过行政区划，清楚自动驾驶车辆行驶在哪个国家、哪个省份，通过行政区划信息可以获取每个省份特定的交通法则，辅助自动驾驶装置进行决策。例如，不同国家的交通法规不同，英国是靠左侧通行，中国是靠右侧通行。交通标识信息包括车道线、路面箭头、路面提示文字、标示牌、信号灯、路灯、导流线等等，辅助自动驾驶装置进行决策。例如，若判断信号灯为红灯时，则生成停车指令。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动驾驶控制方法，其特征在于，包括：获取高精度地图，所述高精度地图包括可靠性图层；根据车辆的当前位置，从所述可靠性图层中提取要素信息；获取车辆传感器采集到的环境信息；根据所述环境信息，确定所述要素信息的要素状态；其中，所述要素状态包括：可靠、不可靠、可疑；若所述要素状态为可靠，则根据所述要素信息生成控制决策。

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶控制方法，其特征在于，包括：获取高精度地图，所述高精度地图包括可靠性图层；根据车辆的当前位置，从所述可靠性图层中提取要素信息；获取车辆传感器采集到的环境信息；根据所述环境信息，确定所述要素信息的要素状态；其中，所述要素状态包括：可靠、不可靠、可疑；若所述要素状态为可靠，则根据所述要素信息生成控制决策。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高精度地图的可靠性图层是根据原始高精度地图的道路层、车道层、定位数据层中提取出的要素信息生成的。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据车辆的当前位置，从所述可靠性图层中提取要素信息，包括：根据车辆的当前位置，确定所述车辆在高精度地图中的当前坐标；从所述可靠性图层中提取与所述当前坐标对应的要素信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述环境信息，确定所述要素信息的要素状态，包括：根据所述环境信息，判断所述要素信息与所述环境信息是否匹配；若匹配，则确定所述要素信息的要素状态为可靠；若不匹配，则确定所述要素信息的要素状态为不可靠；若匹配结果不唯一，则确定所述要素信息的要素状态为可疑。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述环境信息，确定所述要素信息的要素状态之后，还包括：若所述要素状态为不可靠或可疑，则向服务器反馈对应的要素信息，以使得所述服务器对所述要素信息进行判别，若判别结果符合要素更新条件，则对所述要素信息进...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹翠，何晶，
申请(专利权)人：北京四维图新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11