一种速度控制指令处理方法和车辆技术

本发明专利技术实施例提供一种速度控制指令处理方法和车辆，该方法包括：采集图像数据；将所述图像数据输入到速度控制模型处理，以预测目标时间的速度控制指令，其中，所述目标时间比所述图像数据的采集时间晚特定时长，所述特定时长与响应时延对应，所述响应时延为所述速度控制指令的预测时间到速度控制设备响应所述速度控制指令的时延；向所述速度控制设备传递所述速度控制指令，以使所述速度控制设备响应所述速度控制指令。本发明专利技术实施例可以提高车辆的速度控制性能。

A Speed Control Instruction Processing Method and Vehicle

The embodiment of the present invention provides a speed control instruction processing method and a vehicle, which includes: acquiring image data; inputting the image data into the speed control model for processing to predict the speed control instruction of the target time, in which the target time is later and longer than the acquisition time of the image data, and the specific time corresponds to the response time delay, and the response time is described. The time delay is the predicted time of the speed control instruction to the time delay of the speed control device responding to the speed control instruction; the speed control instruction is transmitted to the speed control device so that the speed control device responds to the speed control instruction. The embodiment of the invention can improve the speed control performance of the vehicle.

【技术实现步骤摘要】
一种速度控制指令处理方法和车辆
本专利技术涉及自动驾驶
，尤其涉及一种速度控制指令处理方法和车辆。
技术介绍
随着深度学习技术的迅速发展，以及人工智能的深入研究，目前车辆从人工驾驶向自动驾驶的趋势进行变化。其中，通过端到端的深度学习实现自动驾驶是目前自动驾驶领域的一个主要研究方向。然而，目前车辆从预测速度控制指令到速度控制设备响应该速度控制指令会存在时延，因为，速度控制指令需要在车辆内传递至速度控制设备。这样，导致车辆速度控制性能比较差。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种速度控制指令处理方法和车辆，以解决车辆速度控制性能比较差的问题。本专利技术实施例提供一种速度控制指令处理方法，应用于车辆，包括：采集图像数据；将所述图像数据输入到速度控制模型处理，以预测目标时间的速度控制指令，其中，所述目标时间比所述图像数据的采集时间晚特定时长，所述特定时长与响应时延对应，所述响应时延为所述速度控制指令的预测时间到速度控制设备响应所述速度控制指令的时延；向所述速度控制设备传递所述速度控制指令，以使所述速度控制设备响应所述速度控制指令。可选的，所述速度控制模型为输入为图像数据输出为速度控制指令的端到端模型，所述速度控制模型的训练样本数据包括：样本图像数据和所述样本图像数据对应的样本速度控制指令，其中，所述样本速度控制指令的预测时间比所述样本图像数据的采集时间晚所述特定时长。可选的，所述样本图像数据和所述样本速度控制指令是从数据集合中选取的，其中，所述数据集合中包括多帧图像数据，以及多个速度控制指令，其中，所述多个速度控制指令的预测时间分别等于所述多帧图像数据的采集时间。可选的，所述特定时长等于N个图像耗时的总时长，其中，所述响应时延与所述N个图像耗时的总时长匹配，所述图像耗时为所述速度控制模型处理图像数据的频率的倒数，所述N为大于或者等于1整数。可选的，所述N等于响应时延除以所述图像耗时得到的整数；或者所述N等于响应时延除以所述图像耗时向上取整得到的整数；或者所述N等于响应时延除以所述图像耗时向下取整得到的整数。本专利技术实施例还提供一种车辆，包括：采集模块，用于采集图像数据；处理模块，用于将所述图像数据输入到速度控制模型处理，以预测目标时间的速度控制指令，其中，所述目标时间比所述图像数据的采集时间晚特定时长，所述特定时长与响应时延对应，所述响应时延为所述速度控制指令的预测时间到速度控制设备响应所述速度控制指令的时延；执行模块，用于向所述速度控制设备传递所述速度控制指令，以使所述速度控制设备响应所述速度控制指令。可选的，所述速度控制模型为输入为图像数据输出为速度控制指令的端到端模型，所述速度控制模型的训练样本数据包括：样本图像数据和所述样本图像数据对应的样本速度控制指令，其中，所述样本速度控制指令的预测时间比所述样本图像数据的采集时间晚所述特定时长。可选的，所述样本图像数据和所述样本速度控制指令是从数据集合中选取的，其中，所述数据集合中包括多帧图像数据，以及多个速度控制指令，其中，所述多个速度控制指令的预测时间分别等于所述多帧图像数据的采集时间。可选的，所述特定时长等于N个图像耗时的总时长，其中，所述响应时延与所述N个图像耗时的总时长匹配，所述图像耗时为所述速度控制模型处理图像数据的频率的倒数，所述N为大于或者等于1整数。可选的，所述N等于响应时延除以所述图像耗时得到的整数；或者所述N等于响应时延除以所述图像耗时向上取整得到的整数；或者所述N等于响应时延除以所述图像耗时向下取整得到的整数。本专利技术实施例还提供一种车辆，包括处理器、存储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，所述计算机程序被所述处理器执行时实现本专利技术实施例提供的速度控制指令处理方法的步骤。本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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本专利技术实施例提供的速度控制指令处理方法的步骤。本专利技术实施例中，采集图像数据；将所述图像数据输入到速度控制模型处理，以预测目标时间的速度控制指令，其中，所述目标时间比所述图像数据的采集时间晚特定时长，所述特定时长与响应时延对应，所述响应时延为所述速度控制指令的预测时间到速度控制设备响应所述速度控制指令的时延；向所述速度控制设备传递所述速度控制指令，以使所述速度控制设备响应所述速度控制指令。由于预测目标时间的速度控制指令，从而可以降低上述响应时延对速度控制指令的影响，从而提高车辆的速度控制性能。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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是本专利技术实施例提供的一种速度控制指令处理方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的一种车辆的结构图；图3是本专利技术实施例提供的另一种车辆的结构图。具体实施方式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作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。本申请的说明书和权利要求书中的术语“包括”以及它的任何变形，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。此外，说明书以及权利要求中使用“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，例如A和/或B，表示包含单独A，单独B，以及A和B都存在三种情况。在本专利技术实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本专利技术实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。请参见图1，图1是本专利技术实施例提供的一种速度控制指令处理方法的流程图，该方法应用于车辆，如图1所示，包括以下步骤：步骤101、采集图像数据。其中，上述采集图像数据车辆通过车辆上安装的摄像头采集的图像数据，例如：上述摄像头采集视频数据，而上述图像数据可以是该视频数据中的某一帧图像数据。需要说明的是，本专利技术实施例中，上述车辆可以是自动驾驶汽车或者其他能够通过图像数据预测速度控制指令的汽车，对此本专利技术实施例不作限定。步骤102、将所述图像数据输入到速度控制模型处理，以预测目标时间的速度控制指令，其中，所述目标时间比所述图像数据的采集时间晚特定时长，所述特定时长与响应时延对应，所述响应时延为所述速度控制指令的预测时间到速度控制设备响应所述速度控制指令的时延。其中，上述速度控制指令可以是对油门控制的指令，或者可以是对刹车控制的指令，或者可以是对档位控制的指令等车辆中与速度关联的指令。而上述速度控制设备可以是油门设备，例如：油门踏板或者油门控制器等，或者可以是刹车设备，例如：刹车踏板或者刹车控制器等，或者可以是档位控制设备等与速度关联的设备。其中，上述速度控制模型本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种速度控制指令处理方法，应用于车辆，其特征在于，包括：采集图像数据；将所述图像数据输入到速度控制模型处理，以预测目标时间的速度控制指令，其中，所述目标时间比所述图像数据的采集时间晚特定时长，所述特定时长与响应时延对应，所述响应时延为所述速度控制指令的预测时间到速度控制设备响应所述速度控制指令的时延；向所述速度控制设备传递所述速度控制指令，以使所述速度控制设备响应所述速度控制指令。

【技术特征摘要】
1.一种速度控制指令处理方法，应用于车辆，其特征在于，包括：采集图像数据；将所述图像数据输入到速度控制模型处理，以预测目标时间的速度控制指令，其中，所述目标时间比所述图像数据的采集时间晚特定时长，所述特定时长与响应时延对应，所述响应时延为所述速度控制指令的预测时间到速度控制设备响应所述速度控制指令的时延；向所述速度控制设备传递所述速度控制指令，以使所述速度控制设备响应所述速度控制指令。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述速度控制模型为输入为图像数据输出为速度控制指令的端到端模型，所述速度控制模型的训练样本数据包括：样本图像数据和所述样本图像数据对应的样本速度控制指令，其中，所述样本速度控制指令的预测时间比所述样本图像数据的采集时间晚所述特定时长。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述样本图像数据和所述样本速度控制指令是从数据集合中选取的，其中，所述数据集合中包括多帧图像数据，以及多个速度控制指令，其中，所述多个速度控制指令的预测时间分别等于所述多帧图像数据的采集时间。4.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述特定时长等于N个图像耗时的总时长，其中，所述响应时延与所述N个图像耗时的总时长匹配，所述图像耗时为所述速度控制模型处理图像数据的频率的倒数，所述N为大于或者等于1整数。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述N等于响应时延除以所述图像耗时得到的整数；或者所述N等于响应时延除以所述图像耗时向上取整得到的整数；或者所述N等于响应时延除以所述图像耗时向下取整得到的整数。6.一种车辆，其特征在于，包括：采集模块，用于采集图像数据；处理模块，用于将所述图像数据输入到速度控制模型处理，以预测目标时间的速度控制指令，其中，所述目标时间比所述图像数据的采集时间晚特定时...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫泳杉，
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