一种基于人工智能的车辆控制方法、相关装置及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种基于人工智能的车辆控制方法，应用于自动驾驶领域，本申请包括：获取目标车辆所对应的初始加速度、初始速度、目标加速度以及目标速度；根据初始加速度、初始速度以及目标加速度，确定目标场景类型；根据目标场景类型获取N组调节参数；基于初始加速度、初始速度、目标加速度以及目标速度，通过N组调节参数确定目标车辆所对应的速度曲线路径；根据速度曲线路径控制目标车辆行驶。本申请实施例还提供了相关装置及存储介质。本申请针对当前的场景类型即可获取对应的调节参数，不同的调节参数作为定义速度曲线路径的约束和指标，能够解决速度曲线路径规划单一的问题，从而达到更好的跟车效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的车辆控制方法、相关装置及存储介质
本申请涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种基于人工智能的车辆控制方法、相关装置及存储介质。
技术介绍
随着车辆工业的快速发展和人们生活水平的不断提高，汽车在人们日常生活中的比重逐渐增大，为了缓解驾驶员的驾驶强度，自动驾驶汽车应运而生，自动驾驶汽车又称无人驾驶汽车，简称为“自车”，自车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的车辆。在稳定跟车过程中，引导车行为是自车行为的重要参照。根据引导车的运动状态，通常可计算得到自车的目标加速度或目标速度。基于此，已有一些公司开发了自动驾驶辅助系统，例如，特斯拉(Tesla)的自动驾驶仪(Autopilot)，蔚来自动辅助驾驶系统(NIOPilot)以及凯迪拉克的CT6的高级驾驶辅助系统(AdvancedDrivingAssistanceSystem，ADAS)等。在自车到达目标状态之前的过程，需要规划一条定义在时间和空间上的速度曲线路径(speedprofile)，speedprofile的质量直接影响到跟车过程中的舒适性和安全性。然而，现有的自动驾驶辅助本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的车辆控制方法，其特征在于，包括：/n获取目标车辆所对应的初始加速度、初始速度、目标加速度以及目标速度；/n根据所述初始加速度、所述初始速度以及所述目标加速度，确定目标场景类型，其中，所述目标场景类型包含于场景类型集合中，所述场景类型集合包括至少两种场景类型，每种场景类型对应于至少一组调节参数，所述目标场景类型对应于N组调节参数，所述N为大于或等于1的整数；/n根据所述目标场景类型获取N组调节参数，其中，每组调节参数用于表示车辆在加加速度上的变化情况，所述加加速度为加速度的时间变化率；/n基于所述初始加速度、所述初始速度、所述目标加速度以及所述目标速度，通过所述N组调节参数...

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的车辆控制方法，其特征在于，包括：
获取目标车辆所对应的初始加速度、初始速度、目标加速度以及目标速度；
根据所述初始加速度、所述初始速度以及所述目标加速度，确定目标场景类型，其中，所述目标场景类型包含于场景类型集合中，所述场景类型集合包括至少两种场景类型，每种场景类型对应于至少一组调节参数，所述目标场景类型对应于N组调节参数，所述N为大于或等于1的整数；
根据所述目标场景类型获取N组调节参数，其中，每组调节参数用于表示车辆在加加速度上的变化情况，所述加加速度为加速度的时间变化率；
基于所述初始加速度、所述初始速度、所述目标加速度以及所述目标速度，通过所述N组调节参数确定所述目标车辆所对应的速度曲线路径；
根据所述速度曲线路径控制所述目标车辆行驶。


2.根据权利要求1所述的车辆控制方法，其特征在于，所述获取目标车辆所对应的初始加速度、初始速度、目标加速度以及目标速度，包括：
获取所述目标车辆的定位信息；
根据所述目标车辆的定位信息确定所述初始加速度以及所述初始速度；
获取所述目标车辆的环境信息以及车辆状态信息；
根据所述环境信息以及所述车辆状态信息确定所述目标加速度以及所述目标速度。


3.根据权利要求1所述的车辆控制方法，其特征在于，所述根据所述初始加速度、所述初始速度以及所述目标加速度，确定目标场景类型，包括：
根据所述初始加速度、所述初始速度以及所述目标加速度，确定N个任务类型，其中，每个任务类型对应一组调节参数；
根据所述N个任务类型，从所述场景类型集合中确定所述目标车辆所对应的目标场景类型。


4.根据权利要求3所述的车辆控制方法，其特征在于，所述根据所述初始加速度、所述初始速度以及所述目标加速度，确定N个任务类型，包括：
若所述初始速度大于静态值，所述初始加速度在第一加速度区间内，且所述目标加速度在第二加速度区间内，则确定所述N个任务类型包括常规行驶任务；
所述根据所述N个任务类型，从所述场景类型集合中确定所述目标车辆所对应的目标场景类型，包括：
根据所述常规行驶任务，从所述场景类型集合中确定所述目标车辆所对应的目标场景类型为常规跟车场景。


5.根据权利要求4所述的车辆控制方法，其特征在于，所述根据所述目标场景类型获取N组调节参数，包括：
根据所述常规跟车场景，获取所述常规行驶任务所对应的调节参数；
所述基于所述初始加速度、所述初始速度、所述目标加速度以及所述目标速度，通过所述N组调节参数确定所述目标车辆所对应的速度曲线路径，包括：
根据所述常规行驶任务所对应的调节参数、所述初始加速度、所述初始速度、所述目标加速度以及所述目标速度，计算得到目标时间段内不同时刻所对应的速度；
根据所述目标时间段内不同时刻所对应的速度，生成所述目标车辆所对应的速度曲线路径。


6.根据权利要求3所述的车辆控制方法，其特征在于，所述根据所述初始加速度、所述初始速度以及所述目标加速度，确定N个任务类型，包括：
在第一时间段内，若所述初始速度大于静态值，所述初始加速度大于第一阈值，且所述目标加速度小于或等于0，则确定所述N个任务类型包括释放加速踏板任务；
在第二时间段内，若所述初始速度大于静态值，且所述目标加速度小于第二阈值，则确定所述N个任务类型还包括急减速任务，其中，所述第二阈值小于0，所述第二时间段为所述第一时间段相邻的下一个时间段；
所述根据所述N个任务类型，从所述场景类型集合中确定所述目标车辆所对应的目标场景类型，包括：
根据所述释放加速踏板任务以及所述急减速任务，从所述场景类型集合中确定所述目标车辆所对应的目标场景类型为急减速场景。


7.根据权利要求6所述的车辆控制方法，其特征在于，所述根据所述目标场景类型获取N组调节参数，包括：
根据所述急减速场景，获取所述释放加速踏板任务所对应的调节参数；
根据所述急减速场景，获取所述急减速任务所对应的调节参数；
所述基于所述初始加速度、所述初始速度、所述目标加速度以及所述目标速度，通过所述N组调节参数确定所述目标车辆所对应的速度曲线路径，包括：
基于所述初始加速度、所述初始速度、所述目标加速度以及所述目标速度，通过所述释放加速踏板任务所对应的调节参数以及所述急减速任务所对应的调节参数，确定所述目标车辆在所述第一时间段内不同时刻所对应的速度，以及所述目标车辆在所述第二时间段内不同时刻所对应的速度；
根据所述第一时间段内不同时刻所对应的速度，以及所述第二时间段内不同时刻所对应的速度，生成所述目标车辆所对应的速度曲线路径。


8.根据权利要求3所述的车辆控制方法，其特征在于，所述根据所述初始加速度、所述初始速度以及所述目标加速度，确定N个任务类型，包括：
在第一时间段内，若所述初始速度大于静态值，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：由长喜，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44