自动驾驶车辆的控制方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了自动驾驶车辆的控制方法、装置、设备及存储介质，涉及大数据技术领域。具体实现方案为：获取周围车辆的行驶习惯数据；根据所述行驶习惯数据、所述周围车辆的当前位置信息和当前行驶状态信息，生成驾驶决策；根据所述驾驶决策，控制自动驾驶车辆行驶。本申请可以提高对周围车辆的行驶轨迹的预测准确度，使得自动驾驶车辆能够做出合理的驾驶决策，保证行驶安全。

Control method, device, equipment and storage medium of automatic driving vehicle

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶车辆的控制方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及大数据
中的自动驾驶技术，尤其涉及一种自动驾驶车辆的控制方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着自动驾驶技术的发展，驾驶决策所依据的道路要素信息也越来越丰富。当自动驾驶车辆在道路上行驶时，需要连续对车辆周边的其他车辆在未来时刻的驾驶行为进行的预测，然后基于预测结果做出驾驶决策。但是，上述方式是基于所有其他车辆均遵循交通法规的前提来进行预测的，而现实道路上，存在大量的违章驾驶行为，而这些违章驾驶行为会影响自动驾驶车辆对周边车辆的预测结果，导致自动驾驶车辆的决策不符合实际路况，从而诱发交通事故。
技术实现思路
本申请提供一种自动驾驶车辆的控制方法、装置、设备及存储介质，可以提高对周围车辆的行驶轨迹的预测准确度，使得自动驾驶车辆能够做出合理的驾驶决策，保证行驶安全。第一方面，本申请实施例提供一种自动驾驶车辆的控制方法，包括：获取周围车辆的行驶习惯数据；根据所述行驶习惯数据、所述周围车辆的当前位置信息和当前行驶状态信息，生成驾驶决策；根据所述驾驶决策，控制自动驾驶车辆行驶。本实施例中，通过获取周围车辆的行驶习惯数据；根据所述行驶习惯数据、所述周围车辆的当前位置信息和当前行驶状态信息，生成驾驶决策；根据所述驾驶决策，控制自动驾驶车辆行驶。从而可以提高对周围车辆的行驶轨迹的预测准确度，使得自动驾驶车辆能够做出合理的驾驶决策，保证行驶安全。在一种可能的设计中，所述获取周围车辆的行驶习惯数据，包括：获取周围车辆的预测行驶轨迹和实际行驶轨迹；当确定所述周围车辆的预测行驶轨迹和实际行驶轨迹之间的差异满足预设条件时，则获取所述周围车辆的车牌信息；将所述周围车辆的车牌信息发送给云端，以使得所述云端根据所述车辆信息获取所述周围车辆的行驶习惯数据；接收云端反馈的行驶习惯数据。本实施例中，可以通过云端来获取周围车辆的行驶习惯数据，然后将该行驶习惯数据反馈给自动驾驶车辆，使得自动驾驶车辆在对周围车辆的驾驶行为预测中充分考虑了驾驶员的驾驶习惯，因此可以对实际道路上存在却又无法避免的违章行为进行预测，使得自动驾驶车辆对周围环境中其他车辆的预测结果的准确率得到较大的提升，从而可以使自动驾驶车辆能够选择更加合理、更平滑的行驶路径，避免了与周边车辆碰撞、剐蹭、追尾等危险情况，保证自动车辆的安全行驶和乘客安全。在一种可能的设计中，所述获取周围车辆的行驶习惯数据，包括：接收云端推送的行驶习惯数据，并将所述行驶习惯数据存储到本地存储器中；获取周围车辆的预测行驶轨迹和实际行驶轨迹；当确定所述周围车辆的预测行驶轨迹和实际行驶轨迹之间的差异满足预设条件时，则获取所述周围车辆的车牌信息；根据所述车牌信息，从本地存储器中获取所述周围车辆的行驶习惯数据。本实施例中，云端可以定期地给自动驾驶车辆推行驶习惯数据，然后将该行驶习惯数据存储在自动驾驶车辆的本地存储器中，从而可以在离线的情况下，也能够及时地获取到周围车辆的行驶习惯数据，以便于自动驾驶车辆可以准确地做出驾驶决策。在一种可能的设计中，所述获取周围车辆的预测行驶轨迹和实际行驶轨迹，包括：通过传感器采集周围的环境信息；所述环境信息包括：自身车辆与周围车辆的距离信息、周围车辆的形状信息、周围车辆的速度信息、周围车辆的位置信息；根据连续采集的环境信息中周围车辆的位置变化情况，获取周围车辆的实际行驶轨迹和预测行驶轨迹。本实施例中，可以通过安装在车辆上的各种传感器(例如摄像头、激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达等等)来采集自动驾驶车辆周围的环境信息，通过连续采集的环境信息中周围车辆的位置变化情况，获取周围车辆的实际行驶轨迹和预测行驶轨迹。在一种可能的设计中，所述预设条件，包括：所述周围车辆的预测行驶轨迹和实际行驶轨迹的距离之差不在第一范围内；和/或所述周围车辆的预测行驶轨迹和实际行驶轨迹相对于水平方向的偏角之差不在第二范围内。本实施例中，通过比对周围车辆的预测行驶轨迹和实际行驶轨迹的距离之差，以及相对于水平方向的偏角之差来评判实际行驶轨迹和预测行驶轨迹的差异。若两者均在对应的范围内，则说明周围的车辆是正常行驶。从而可以设置触发条件，仅在周围车辆出现非正常驾驶时，才获取相应的行驶习惯数据，从而减少数据的处理量。在一种可能的设计中，所述驾驶决策包括：减速、变换车道、加速、刹车停驻、跟车行驶。本实施例中，可以通过减速、变换车道、加速、刹车停驻、跟车行驶等等方式，实现对周围车辆的避让，从而可以使自动驾驶车辆能够选择更加合理、更平滑的行驶路径，避免了与周边车辆碰撞、剐蹭、追尾等危险情况，保证自动车辆的安全行驶和乘客安全。第二方面，本申请实施例提供一种自动驾驶车辆的控制方法，包括：获取与车牌信息对应的关联信息；根据所述关联信息构建驾驶员的习惯画像，得到行驶习惯数据；将所述行驶习惯数据推送给自动驾驶车辆；以使得所述自动驾驶车辆生成考虑所述行驶习惯数据的驾驶决策，并根据所述驾驶决策进行车辆行驶。本实施例中，通过获取与车牌信息对应的关联信息；根据所述关联信息构建驾驶员的习惯画像，得到行驶习惯数据；将所述行驶习惯数据推送给自动驾驶车辆；以使得所述自动驾驶车辆生成考虑所述行驶习惯数据的驾驶决策，并根据所述驾驶决策进行车辆行驶。从而可以提高自动驾驶车辆对周围车辆的行驶轨迹的预测准确度，使得自动驾驶车辆能够做出合理的驾驶决策，保证行驶安全。在一种可能的设计中，获取车牌信息对应的关联信息，包括：从机动车登记数据库、驾驶员登记数据库、交通违章数据库中获取所述关联信息，所述关联信息包括：历史驾驶行为信息、违章信息、驾驶员注册信息。本实施例中，通过构建云端与机动车登记数据库、驾驶员登记数据库、交通违章数据库等数据库的数据交互，获取到与车牌信息对应的关联信息，以便于获取全面的数据构建驾驶员的习惯画像。在一种可能的设计中，在获取与车辆的车辆信息对应的关联信息之前，还包括：接收自动驾驶车辆发送的车牌信息。本实施例中，云端还可以是在接收到自动驾驶车辆发送的车牌信息之后，再向自动驾驶车辆反馈对应车辆的行驶习惯数据，从而减少数据的交互次数，降低云端的数据处理压力。第三方面，本申请实施例提供一种自动驾驶车辆的控制装置，包括：获取模块，用于获取周围车辆的行驶习惯数据；决策模块，用于根据所述行驶习惯数据、所述周围车辆的当前位置信息和当前行驶状态信息，生成驾驶决策；控制模块，用于根据所述驾驶决策，控制自动驾驶车辆行驶。本实施例中，通过获取周围车辆的行驶习惯数据；根据所述行驶习惯数据、所述周围车辆的当前位置信息和当前行驶状态信息，生成驾驶决策；根据所述驾驶决策，控制自动驾驶车辆行驶。从而可以提高对周围车辆的行驶轨迹的预测准确度，使得自动驾驶车辆能够做出合理的驾驶决策，保证行驶安全。...

【技术保护点】
1.一种自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，包括：/n获取周围车辆的行驶习惯数据；/n根据所述行驶习惯数据、所述周围车辆的当前位置信息和当前行驶状态信息，生成驾驶决策；/n根据所述驾驶决策，控制自动驾驶车辆行驶。/n

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，包括：
获取周围车辆的行驶习惯数据；
根据所述行驶习惯数据、所述周围车辆的当前位置信息和当前行驶状态信息，生成驾驶决策；
根据所述驾驶决策，控制自动驾驶车辆行驶。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取周围车辆的行驶习惯数据，包括：
获取周围车辆的预测行驶轨迹和实际行驶轨迹；
当确定所述周围车辆的预测行驶轨迹和实际行驶轨迹之间的差异满足预设条件时，则获取所述周围车辆的车牌信息；
将所述周围车辆的车牌信息发送给云端，以使得所述云端根据所述车辆信息获取所述周围车辆的行驶习惯数据；
接收云端反馈的行驶习惯数据。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取周围车辆的行驶习惯数据，包括：
接收云端推送的行驶习惯数据，并将所述行驶习惯数据存储到本地存储器中；
获取周围车辆的预测行驶轨迹和实际行驶轨迹；
当确定所述周围车辆的预测行驶轨迹和实际行驶轨迹之间的差异满足预设条件时，则获取所述周围车辆的车牌信息；
根据所述车牌信息，从本地存储器中获取所述周围车辆的行驶习惯数据。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述获取周围车辆的预测行驶轨迹和实际行驶轨迹，包括：
通过传感器采集周围的环境信息；所述环境信息包括：自身车辆与周围车辆的距离信息、周围车辆的形状信息、周围车辆的速度信息、周围车辆的位置信息；
根据连续采集的环境信息中周围车辆的位置变化情况，获取周围车辆的实际行驶轨迹和预测行驶轨迹。


5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述预设条件，包括：
所述周围车辆的预测行驶轨迹和实际行驶轨迹的距离之差不在第一范围内；和/或
所述周围车辆的预测行驶轨迹和实际行驶轨迹相对于水平方向的偏角之差不在第二范围内。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述驾驶决策包括：减速、变换车道、加速、刹车停驻、跟车行驶。


7.一种自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，包括：
获取与车牌信息对应的关联信息；
根据所述关联信息构建驾驶员的习惯画像，得到行驶习惯数据；
将所述行驶习惯数据推送给自动驾驶车辆；以使得所述自动驾驶...

【专利技术属性】
技术研发人员：卫勇，禤彪，田山，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11