车辆控制方法、装置、电子设备和介质制造方法及图纸

本公开提供了一种车辆控制方法、装置、电子设备和介质，涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及路径规划、云计算技术领域。具体实现方案为：根据目标区域中目标静止障碍物的道路属性信息，预测所述目标静止障碍物在未来时刻的运动状态；根据所述目标静止障碍物的位置信息和所述运动状态，确定所述目标静止障碍物在所述目标区域中的风险区域；根据所述风险区域控制主车在所述目标区域中行驶。本公开实现了基于预测的目标静止障碍物的风险区域，控制主车行驶的效果，避免了目标静止障碍物突然启动，导致主车存在碰撞风险的问题，提高了主车的行驶安全性。全性。全性。

【技术实现步骤摘要】
车辆控制方法、装置、电子设备和介质


[0001]本公开涉及自动驾驶
，尤其涉及路径规划、云计算及云服务
，特别涉及一种车辆控制方法、装置、电子设备和介质。

技术介绍

[0002]在自动驾驶技术中，主车通常需要使用感知器件来采集周围环境的数据，以发现周围可能的障碍物，从而进行避障。障碍物一般包括静止障碍物和动态障碍物。
[0003]目前通常会根据障碍物的预测运动轨迹来控制主车进行避障。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种用于提高主车行驶安全性的方法、装置、电子设备和介质。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种车辆控制方法，包括：
[0006]根据目标区域中目标静止障碍物的道路属性信息，预测所述目标静止障碍物在未来时刻的运动状态；
[0007]根据所述目标静止障碍物的位置信息和所述运动状态，确定所述目标静止障碍物在所述目标区域中的风险区域；
[0008]根据所述风险区域控制主车在所述目标区域中行驶。
[0009]根据本公开的另一方面，提供了一种车辆控制装置，包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆控制方法，包括：根据目标区域中目标静止障碍物的道路属性信息，预测所述目标静止障碍物在未来时刻的运动状态；根据所述目标静止障碍物的位置信息和所述运动状态，确定所述目标静止障碍物在所述目标区域中的风险区域；根据所述风险区域控制主车在所述目标区域中行驶。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标静止障碍物的位置信息和所述运动状态，确定所述目标静止障碍物在所述目标区域中的风险区域，包括：在所述运动状态为移动状态的情况下，根据所述位置信息和所述主车的速度信息确定风险时间；根据所述目标静止障碍物的类型，确定所述目标静止障碍物在启动时的平均前进速度、平均后退速度、平均左转速度、以及平均右转速度；根据所述平均前进速度、所述平均后退速度、所述平均左转速度、所述平均右转速度和所述风险时间，确定所述风险区域。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述平均前进速度、所述平均后退速度、所述平均左转速度、所述平均右转速度和所述风险时间，确定所述风险区域，包括：根据所述平均前进速度、所述平均后退速度、所述平均左转速度、所述平均右转速度和所述风险时间，分别确定所述目标静止障碍物在启动时的前进风险距离、后退风险距离、左转风险距离和右转风险距离；根据所述目标静止障碍物的位置信息，确定所述目标静止障碍物的外接矩形区域；根据所述外接矩形区域、所述前进风险距离、所述后退风险距离、所述左转风险距离和所述右转风险距离，确定所述风险区域。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标静止障碍物的位置信息和所述运动状态，确定所述目标静止障碍物在所述目标区域中的风险区域，包括：在所述运动状态为静止状态的情况下，根据所述目标静止障碍物的位置信息，确定所述目标静止障碍物的外接矩形区域；将所述外接矩形区域作为所述风险区域。5.根据权利要求1所述的方法，所述确定所述目标静止障碍物在所述目标区域中的风险区域之后，还包括：根据所述目标静止障碍物的位置信息，确定所述目标静止障碍物的外接矩形区域；根据所述主车的位置信息、所述目标区域以及所述外接矩形区域，确定所述目标静止障碍物导致的所述主车的盲区区域；在所述盲区区域存在路口的情况下，根据所述盲区区域和所述风险区域确定风险集合区域，并根据所述风险集合区域控制主车在所述目标区域中行驶。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述盲区区域和所述风险区域确定风险集合区域，包括：根据所述主车的当前行驶方向，从所述盲区区域的候选盲区边界中确定目标盲区边界；将与所述当前行驶方向垂直，且经过所述目标盲区边界中第一边界顶点的方向，作为
第一基准方向，并将与所述当前行驶方向垂直，且经过所述目标盲区边界中第二边界顶点的方向，作为第二基准方向；根据所述第一边界顶点的第一顶点位置、所述第二边界顶点的第二顶点位置、所述第一基准方向和所述第二基准方向，确定所述盲区区域的盲区风险区域；将所述风险区域、所述盲区区域以及所述盲区风险区域的区域并集，作为所述风险集合区域。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述第一边界顶点的第一顶点位置、所述第二边界顶点的第二顶点位置、所述第一基准方向和所述第二基准方向，确定所述盲区区域的盲区风险区域，包括：根据所述第一基准方向以及最大转向角，确定第一左转方向和第一右转方向，并根据所述第二基准方向以及最大转向角，确定第二左转方向和第二右转方向；根据所述风险时间和预设风险速度确定盲区风险距离，并根据所述第一顶点位置、所述盲区风险距离、所述第一左转方向和所述第一右转方向，确定第一左转风险位置和第一右转风险位置；根据所述第二顶点位置、所述盲区风险距离、所述第二左转方向和所述第二右转方向，确定第二左转风险位置和第二右转风险位置；根据所述第一顶点位置、所述第一左转风险位置、所述第一右转风险位置、所述第二顶点位置、所述第二左转风险位置和所述第二右转风险位置，确定所述盲区区域的盲区风险区域。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据目标区域中目标静止障碍物的道路属性信息，预测所述目标静止障碍物在未来时刻的运动状态，包括：将目标静止障碍物的道路属性信息输入至二分类模型中，确定所述目标静止障碍物在未来时刻的运动状态的概率；其中，所述运动状态为静止状态或移动状态；根据所述运动状态的概率和概率阈值，确定所述目标静止障碍物在未来时刻的运动状态。9.根据权利要求1
‑
8中任一所述的方法，其中，所述道路属性信息包括尺寸信息、类型信息、位置信息、姿态信息、车道信息和红绿灯信息中的至少一种。10.一种车辆控制装置，包括：运动状态预测模块，用于根据目标区域中目标静止障碍物的道路属性信息，预测所述目标静止障碍物在未...

【专利技术属性】
技术研发人员：于宁，章桢，
申请(专利权)人：阿波罗智行信息科技南京有限公司，
类型：发明
国别省市：