车辆控制方法、装置、非易失性存储介质及处理器制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆控制方法、装置、非易失性存储介质及处理器。其中，该方法包括：获取目标对象所处的第一位置；基于第一位置，确定目标区域，其中，第一位置位于目标区域的区域范围内；采集目标区域的数据，目标区域的数据包括如下至少之一：目标区域的激光雷达回波数据，目标区域的图像数据；根据目标区域的数据，判断第一位置是否允许停车；在第一位置允许停车的情况下，控制车辆停泊在第一位置。本发明专利技术解决了难以准确判断目标对象的位置是否可以停车的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
车辆控制方法、装置、非易失性存储介质及处理器
本专利技术涉及车辆控制领域，具体而言，涉及一种车辆控制方法、装置、非易失性存储介质及处理器。
技术介绍
在车辆的应用场景中，如何确定安全、合理、合法的停车地点一直是城市交通中的痛点，若停车地点不安全、不合理或者不合法，则不利于接驳乘客上下车，或者会导致不必要的风险，影响乘客的上下车体验。目前车辆的停车地点选择均是根据司机的个人经验进行确定，在车辆的自动驾驶场景中，由于没有司机进行决策，无人驾驶车辆难以进行合理的自动停车接驳乘客。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种车辆控制方法、装置、非易失性存储介质及处理器，以至少解决难以准确判断目标对象的位置是否可以停车的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种车辆控制方法，包括：获取目标对象所处的第一位置；基于所述第一位置，确定目标区域，其中，所述第一位置位于所述目标区域的区域范围内；采集所述目标区域的数据，所述目标区域的数据包括如下至少之一：所述目标区域的激光雷达回波数据，所述目标区域的图像数据；根据所述目标区域的数据，判断所述第一位置是否允许停车；在所述第一位置允许停车的情况下，控制车辆停泊在所述第一位置。可选地，在所述目标区域的数据包括所述目标区域的激光雷达回波数据和所述目标区域的图像数据的情况下，根据所述目标区域的数据，判断所述第一位置是否允许停车，包括：根据所述目标区域的激光雷达回波数据，确定所述第一位置的第一判断结果；根据所述目标区域的图像数据，确定所述第一位置的第二判断结果；在所述第一判断结果和所述第二判断结果均为允许停车的情况下，确定所述第一位置允许停车。可选地，根据所述目标区域的激光雷达回波数据，确定所述第一位置的第一判断结果，包括：根据所述目标区域的激光雷达回波数据，得到所述目标区域的点云图；处理所述目标区域的点云图，得到所述第一位置处的障碍物的信息，其中，所述障碍物的信息包括：所述障碍物的轮廓，所述障碍物的类型，所述障碍物的运动信息；根据所述障碍物的信息，判断所述第一位置是否允许停车，得到所述第一判断结果。可选地，根据所述目标区域的图像数据，确定所述第一位置的第二判断结果，包括：采用交通图像识别模型识别所述目标区域的图像数据，得到所述第一位置的交通位置类型，其中，基于交通图像数据训练神经网络模型得到所述交通图像识别模型；根据所述第一位置的交通位置类型和第一预设条件，判断所述第一位置是否允许停车，得到所述第二判断结果，其中，所述第一预设条件包括以下至少之一：交通规则，预设的交通习惯要求。可选地，上述方法还包括：在所述第一位置不允许停车的情况下，根据所述目标区域的数据，判断第二位置是否允许停车，其中，所述第二位置为所述目标区域中的任意位置；在所述第二位置允许停车的情况下，控制所述车辆停在所述第二位置。可选地，在至少存在两个允许停车的第二位置的情况下，还包括：根据第二预设条件，从所述第二位置中确定一个最佳第二位置，其中，所述第二预设条件包括以下至少之一：与所述车辆的距离，所述车辆的停车便捷程度；控制所述车辆停在所述最佳第二位置。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种车辆控制方法，包括：在人机交互界面显示目标对象，以及显示所述目标对象所处的第一位置；在所述人机交互界面上显示所述第一位置是否允许停车的判断结果，其中，所述判断结果通过以下方式确定：根据目标区域的数据判断得到所述判断结果，所述目标区域的区域范围包括所述第一位置，所述目标区域的数据包括以下至少之一：所述目标区域的激光雷达回波数据，所述目标区域的图像数据；在所述判断结果为允许停车的情况下，在所述人机交互界面接收停车指令，其中，所述停车指令控制车辆停在所述第一位置。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种车辆控制装置，包括：获取模块，用于获取目标对象所处的第一位置；确定模块，用于基于所述第一位置，确定目标区域，其中，所述第一位置位于所述目标区域的区域范围内；采集模块，用于采集所述目标区域的数据，所述目标区域的数据包括如下至少之一：所述目标区域的激光雷达回波数据，所述目标区域的图像数据；判断模块，用于根据所述目标区域的数据，判断所述第一位置是否允许停车；控制模块，用于在所述第一位置允许停车的情况下，控制车辆停泊在所述第一位置。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行上述任意一项所述车辆控制方法。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述车辆控制方法。在本专利技术实施例中，采用获取目标对象所处的第一位置的方式，通过基于第一位置，确定包括第一位置的目标区域；采集目标区域的数据，目标区域的数据包括如下至少之一：目标区域的激光雷达回波数据，目标区域的图像数据；根据目标区域的数据，判断第一位置是否允许停车，在第一位置允许停车的情况下，控制车辆停泊在第一位置，达到了判断第一位置是否可以停车并将车辆停在第一位置的目的，从而实现了准确判断目标对象所处的位置是否可以停车的技术效果，进而解决了难以准确判断目标对象的位置是否可以停车技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例提供的车辆控制方法一的流程示意图；图2是根据本专利技术实施例提供的车辆控制方法二的流程示意图；图3是根据本专利技术实施例提供的车辆控制装置一的结构框图；图4是根据本专利技术实施例提供的车辆控制装置二的结构框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，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，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，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，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，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”等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。实施例1根据本专利技术实施例，提供了一种车辆控制的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆控制方法，其特征在于，包括：/n获取目标对象所处的第一位置；/n基于所述第一位置，确定目标区域，其中，所述第一位置位于所述目标区域的区域范围内；/n采集所述目标区域的数据，所述目标区域的数据包括如下至少之一：所述目标区域的激光雷达回波数据，所述目标区域的图像数据；/n根据所述目标区域的数据，判断所述第一位置是否允许停车；/n在所述第一位置允许停车的情况下，控制车辆停泊在所述第一位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆控制方法，其特征在于，包括：
获取目标对象所处的第一位置；
基于所述第一位置，确定目标区域，其中，所述第一位置位于所述目标区域的区域范围内；
采集所述目标区域的数据，所述目标区域的数据包括如下至少之一：所述目标区域的激光雷达回波数据，所述目标区域的图像数据；
根据所述目标区域的数据，判断所述第一位置是否允许停车；
在所述第一位置允许停车的情况下，控制车辆停泊在所述第一位置。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标区域的数据包括所述目标区域的激光雷达回波数据和所述目标区域的图像数据的情况下，根据所述目标区域的数据，判断所述第一位置是否允许停车，包括：
根据所述目标区域的激光雷达回波数据，确定所述第一位置的第一判断结果；
根据所述目标区域的图像数据，确定所述第一位置的第二判断结果；
在所述第一判断结果和所述第二判断结果均为允许停车的情况下，确定所述第一位置允许停车。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标区域的激光雷达回波数据，确定所述第一位置的第一判断结果，包括：
根据所述目标区域的激光雷达回波数据，得到所述目标区域的点云图；
处理所述目标区域的点云图，得到所述第一位置处的障碍物的信息，其中，所述障碍物的信息包括：所述障碍物的轮廓，所述障碍物的类型，所述障碍物的运动信息；
根据所述障碍物的信息，判断所述第一位置是否允许停车，得到所述第一判断结果。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标区域的图像数据，确定所述第一位置的第二判断结果，包括：
采用交通图像识别模型识别所述目标区域的图像数据，得到所述第一位置的交通位置类型，其中，基于交通图像数据训练神经网络模型得到所述交通图像识别模型；
根据所述第一位置的交通位置类型和第一预设条件，判断所述第一位置是否允许停车，得到所述第二判断结果，其中，所述第一预设条件包括以下至少之一：交通规则，预设的交通习惯要求。


5.根据权利要求2所述的车辆控制方法，其特征在于，还包括：
在所述第一位置不...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖信华，倪晓鹤，熊辉，栾琳，李永业，赵红芳，李宁，肖春辉，
申请(专利权)人：银隆新能源股份有限公司，珠海广通汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44