车辆的控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆的控制方法及装置。其中，该方法包括：在目标车辆行驶过程中，获取位于当前道路上的目标车辆行驶前方的交通信号信息和车道信息；基于交通信号信息以及车道信息为目标车辆匹配目标车道；基于交通信号信息以及目标车道的路况信息，确定目标行驶策略；控制目标车辆按照目标行驶策略行驶于目标车道。本发明专利技术解决了车辆控制过程中会由于分析不够合理，导致行驶决策的确定过程较长，存在安全隐患的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
车辆的控制方法及装置
本专利技术涉及车辆控制
，具体而言，涉及一种车辆的控制方法及装置。
技术介绍
车辆的驾驶安全会受到很多因素的影响，例如，车辆性能、驾驶员的驾驶水平、道路状态、车辆周围的路况、交通信号等。相关技术中，车辆行驶过程中，也会考虑多种因素。然而，在进行车辆驾驶行为决策时，仍会存在安全隐患，例如，信号采集不够及时、对采集的信号的分析不够及时等因素，会导致车辆控制中心接收到行驶策略存在滞后性，进而会存在安全隐患。针对上述车辆控制过程中会由于分析不够合理，导致行驶决策的确定过程较长，存在安全隐患的问题，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的控制方法及装置，以至少解决车辆控制过程中会由于分析不够合理，导致行驶决策的确定过程较长，存在安全隐患的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种车辆的控制方法，包括：在目标车辆行驶过程中，获取位于当前道路上的所述目标车辆行驶前方的交通信号信息和车道信息；基于所述交通信号信息以及所述车道信息为所述目标车辆匹配目标车道；基于所述交通信号信息以及所述目标车道的路况信息，确定目标行驶策略；控制所述目标车辆按照所述目标行驶策略行驶于所述目标车道。可选地，获取位于当前道路上的所述目标车辆行驶前方的交通信号信息，包括：采集所述目标车辆行驶前方的第一图像；通过图像识别模型一，确定与所述第一图像对应的所述交通信号信息，其中，所述图像识别模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像以及与所述第一图像对应的交通信号信息。可选地，获取位于当前道路上的所述目标车辆行驶前方的车道信息，包括：采集所述目标车辆行驶前方的第二图像；通过图像识别模型二，确定与所述第二图像对应的所述车道信息，其中，所述图像识别模型二为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：第二图像以及与所述第二图像对应的车道信息。可选地，基于所述交通信号信息以及所述目标车道的路况信息，确定目标行驶策略，包括：获取所述目标车道的车辆数据；对所述车辆数据进行分析，得到所述路况信息；通过行驶决策模型，确定与所述交通信号信息以及所述路况信息对应的所述目标行驶策略，其中，所述行驶决策模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：交通信号信息和车道信息、以及与所述交通信号信息和所述车道信息对应的行驶策略。可选地，所述交通信号信息至少包括：交通信号灯的当前显示状态、所述交通信号灯在所述当前显示状态下的剩余持续时长。根据本专利技术实施例的另外一个方面，还提供了一种车辆的控制方法，包括：在目标车辆行驶过程中，在目标车辆的操作面板上显示位于当前道路上的所述目标车辆行驶前方的交通信号信息和车道信息；在所述操作面板上标识出基于所述交通信号信息以及所述车道信息为所述目标车辆匹配目标车道；在所述操作面板上显示基于所述交通信号信息以及所述目标车道的路况信息，确定目标行驶策略；在所述操作面板上显示所述目标车辆按照所述目标行驶策略在所述目标车道上的行驶路线。根据本专利技术实施例的另外一个方面，还提供了一种车辆的控制装置，包括：获取单元，用于在目标车辆行驶过程中，获取位于当前道路上的所述目标车辆行驶前方的交通信号信息和车道信息；匹配单元，用于基于所述交通信号信息以及所述车道信息为所述目标车辆匹配目标车道；确定单元，用于基于所述交通信号信息以及所述目标车道的路况信息，确定目标行驶策略；控制单元，用于控制所述目标车辆按照所述目标行驶策略行驶于所述目标车道。可选地，所述获取单元，包括：第一采集模块，用于采集所述目标车辆行驶前方的第一图像；第一确定模块，用于通过图像识别模型一，确定与所述第一图像对应的所述交通信号信息，其中，所述图像识别模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像以及与所述第一图像对应的交通信号信息。可选地，所述获取单元，包括：第二采集模块，用于采集所述目标车辆行驶前方的第二图像；第二确定模块，用于通过图像识别模型二，确定与所述第二图像对应的所述车道信息，其中，所述图像识别模型二为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：第二图像以及与所述第二图像对应的车道信息。可选地，所述确定单元，包括：获取模块，用于获取所述目标车道的车辆数据；分析模块，用于对所述车辆数据进行分析，得到所述路况信息；第三确定模块，用于通过行驶决策模型，确定与所述交通信号信息以及所述路况信息对应的所述目标行驶策略，其中，所述行驶决策模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：交通信号信息和车道信息、以及与所述交通信号信息和所述车道信息对应的行驶策略。可选地，所述交通信号信息至少包括：交通信号灯的当前显示状态、所述交通信号灯在所述当前显示状态下的剩余持续时长。根据本专利技术实施例的另外一个方面，还提供了一种车辆的控制装置，包括：第一显示单元，用于在目标车辆行驶过程中，在目标车辆的操作面板上显示位于当前道路上的所述目标车辆行驶前方的交通信号信息和车道信息；标识单元，用于在所述操作面板上标识出基于所述交通信号信息以及所述车道信息为所述目标车辆匹配目标车道；第二显示单元，用于在所述操作面板上显示基于所述交通信号信息以及所述目标车道的路况信息，确定目标行驶策略；第三显示单元，用于在所述操作面板上显示所述目标车辆按照所述目标行驶策略在所述目标车道上的行驶路线。根据本专利技术实施例的另外一个方面，还提供了一种无人驾驶车辆，使用上述中任一项所述的车辆的控制方法。根据本专利技术实施例的另外一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序被处理器运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述中任一项所述的车辆的控制方法。根据本专利技术实施例的另外一个方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行计算机程序，其中，所述计算机程序运行时执行上述中任一项所述的车辆的控制方法，。在本专利技术实施例中，在目标车辆行驶过程中，获取位于当前道路上的目标车辆行驶前方的交通信号信息和车道信息；基于交通信号信息以及车道信息为目标车辆匹配目标车道；基于交通信号信息以及目标车道的路况信息，确定目标行驶策略；控制目标车辆按照目标行驶策略行驶于目标车道。通过本专利技术实施例提供的车辆的控制方法，实现了利用目标车辆行驶前方的交通信号信息以及车道信息匹配目标车道，并利用交通信号信息以及目标车道的路况信息确定目标行驶策略的目的，达到了提高车辆行驶策略确定的可靠性的技术效果，进而解决了车辆控制过程中会由于分析不够合理，导致行驶决策的确定过程较长，存在安全隐患的技术问题。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本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆的控制方法，其特征在于，包括：/n在目标车辆行驶过程中，获取位于当前道路上的所述目标车辆行驶前方的交通信号信息和车道信息；/n基于所述交通信号信息以及所述车道信息为所述目标车辆匹配目标车道；/n基于所述交通信号信息以及所述目标车道的路况信息，确定目标行驶策略；/n控制所述目标车辆按照所述目标行驶策略行驶于所述目标车道。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆的控制方法，其特征在于，包括：
在目标车辆行驶过程中，获取位于当前道路上的所述目标车辆行驶前方的交通信号信息和车道信息；
基于所述交通信号信息以及所述车道信息为所述目标车辆匹配目标车道；
基于所述交通信号信息以及所述目标车道的路况信息，确定目标行驶策略；
控制所述目标车辆按照所述目标行驶策略行驶于所述目标车道。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取位于当前道路上的所述目标车辆行驶前方的交通信号信息，包括：
采集所述目标车辆行驶前方的第一图像；
通过图像识别模型一，确定与所述第一图像对应的所述交通信号信息，其中，所述图像识别模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像以及与所述第一图像对应的交通信号信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取位于当前道路上的所述目标车辆行驶前方的车道信息，包括：
采集所述目标车辆行驶前方的第二图像；
通过图像识别模型二，确定与所述第二图像对应的所述车道信息，其中，所述图像识别模型二为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：第二图像以及与所述第二图像对应的车道信息。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述交通信号信息以及所述目标车道的路况信息，确定目标行驶策略，包括：
获取所述目标车道的车辆数据；
对所述车辆数据进行分析，得到所述路况信息；
通过行驶决策模型，确定与所述交通信号信息以及所述路况信息对应的所述目标行驶策略，其中，所述行驶决策模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：交通信号信息和车道信息、以及与所述交通信号信息和所述车道信息对应的行驶策略。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交通信号信息至少包括：交通信号灯的当前显示状态、所述交通信号灯在所述当前显示状态下的剩余持续时长。

【专利技术属性】
技术研发人员：唐烨，周强，党刘纪，丁坤鹏，栾琳，李宁，李永业，赵红芳，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