【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶车辆的控制方法及装置
[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，尤其涉及一种自动驾驶车辆的控制方法及装置。
技术介绍
[0002]自动驾驶车辆所处的交通环境具有复杂性和动态变化性，提高自动驾驶系统环境感知能力，使自动驾驶车辆在复杂环境下能够准确实时的做出正确反应，这是实现车辆自动驾驶的技术基础。而单一传感器设计的感知系统已无法满足自动驾驶车辆对复杂环境的探测要求，因此需要为自动驾驶车辆配置多传感器以实现车辆的高感知能力。
[0003]目前，自动驾驶感知系统的传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、定位系统等，这些传感器收集车辆周围的信息，为感知系统提供全面的环境数据。而多个不同类传感器分别获得不同局部和类别的信息，这些信息之间可能相互补充，但也可能存在冗余和矛盾。而现有的车辆控制都是基于控制策略的需要对传感器进行数据采集，并不会对整车的所有传感器进行统筹，使得控制策略的准确性过渡依赖于控制算法的准确性。因此，如何对整车所有传感器的数据整合并将其应用到车辆控制中是目前亟待解决的技术问题。
【技术保护点】
【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：获取预设周期内自动驾驶车辆中所有传感器的采集数据；其中，所述传感器包括：相机视觉传感器、毫米波雷达传感器、激光雷达传感器、超声波雷达传感器、IMU/GPS传感器以及V2X车联网设备；根据各传感器的类型以及各类型对应的特征提取算法，分别对各采集数据进行特征提取，获得每个采集数据对应的一类或多类特征数据；其中，所述特征数据的类别包括：用户输入类、车道信息类、交通标志类、目标对象类和位置类；将同类别的特征数据进行数据融合，获得每个类别对应的融合数据；根据目标对象类的融合数据和位置类的融合数据，结合所述自动驾驶车辆的预设行为规划，获得所述自动驾驶车辆在当前周期的行为动作；根据各类别对应的融合数据和所述行为动作，结合当前的车辆控制策略，对所述自动驾驶车辆进行运动控制。2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，所述分别对各采集数据进行特征提取，获得每个采集数据对应的一类或多类特征数据，具体为：当所述采集数据为相机视觉传感器采集数据时，对所述相机视觉传感器采集数据进行图像特征提取，分别获得车道信息类、交通标志类和目标对象类各自对应的特征数据；当所述采集数据为毫米波雷达传感器采集数据、激光雷达传感器采集数据或超声波雷达传感器采集数据时，对采集数据进行目标特征提取，获得目标对象类对应的特征数据；当所述采集数据为IMU传感器采集数据时，对所述IMU传感器采集数据进行信息特征提取，获得用户输入类对应的特征数据；当所述采集数据为GPS传感器采集数据时，对所述GPS传感器采集数据进行位置特征提取，获得位置类对应的特征数据；当所述采集数据为V2X车联网设备采集数据时，对所述V2X车联网设备采集数据进行综合特征提取，分别获得用户输入类、车道信息类和位置类对应的特征数据。3.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，所述将同类别的特征数据进行数据融合，获得每个类别对应的融合数据，具体为：根据预设的目标状态融合算法或目标特性融合算法，将同类别的特征数据进行特征层融合，获得每个类别对应的融合数据。4.根据权利要求3所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，所述根据目标对象类的融合数据和位置类的融合数据，结合所述自动驾驶车辆的预设行为规划，获得所述自动驾驶车辆在当前周期的行为动作，具体为：获取所述自动驾驶车辆的预设行车规划，并根据所述位置类融合数据，确定所述自动驾驶车辆在所述预设行车规划中所处的第一位置和下一时刻所处的第二位置；根据所述目标对象类的融合数据，结合所述第一位置和所述第二位置，确定所述自动驾驶车辆在下一时刻的行为动作；其中，所述行为动作包括：向左、向右、减速、加速、停车或后退中的一种或多种结合。5.根据权利要求4所述的自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，所述根据各类别对应的融合数据和所述行为动作，结合当前的车辆控制策略，对所述自动驾驶车辆进行运动控制，具体为：
获取当前的车辆控制策略，并确定所述车辆控制策略中所需的一个或多个类别；根据所需类别对应的融合数据，结合所述车辆控制策略的控制逻辑，对所述自动驾驶车辆进行运动控制。6.一种自动驾驶车辆的控制装置，其特征在于，包括：获取模块、特征提取模块、融合模块、行为动作确定模块和车辆控制模块；其中，所述获取模块用于获取预设周期内自动驾驶车辆中所有传感器的采集数据；所述传...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓马华，吴超，
申请(专利权)人：国汽智控北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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