一种车辆控制方法及装置制造方法及图纸

本公开提供了一种车辆控制方法及装置，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉、增强现实、虚拟显示、深度学习等技术领域，可应用于自动驾驶、元宇宙等场景。具体实现方案为：获得车辆所在车道的道路图像以及所述车辆的行驶信息；确定所述道路图像中道路元素的关键点；根据所确定的关键点获得所述车辆的期望行驶轨迹；根据所述行驶信息，确定所述车辆的实际行驶轨迹与所述期望行驶轨迹之间的误差信息；基于所述误差信息控制所述车辆行驶。应用本公开实施例提供的方案控制车辆时，车辆中仅需安装一台图像采集设备，从而降低车辆控制的成本。本。本。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆控制方法及装置


[0001]本公开涉及人工智能
，具体为计算机视觉、增强现实、虚拟现实、深度学习等
，可应用于自动驾驶、元宇宙等场景。

技术介绍

[0002]车辆在车道上行驶时，为了与其它车道上的车辆保持安全的行驶距离，期望沿期望的轨迹行驶。
[0003]当前车辆上安装有多种传感器，对车辆的行驶状态进行监控，以便于控制车辆沿期望的轨迹行驶。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种车辆控制方法及装置。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种车辆控制方法，包括：
[0006]获得车辆所在车道的道路图像以及所述车辆的行驶信息；
[0007]确定所述道路图像中道路元素的关键点；
[0008]根据所确定的关键点获得所述车辆的期望行驶轨迹；
[0009]根据所述行驶信息，确定所述车辆的实际行驶轨迹与所述期望行驶轨迹之间的误差信息；
[0010]基于所述误差信息控制所述车辆行驶。
[0011]根据本公开的另一方面，提供了一种车辆控制装置，包括：
[0012]信息获得模块，用于获得车辆所在车道的道路图像以及所述车辆的行驶信息；
[0013]关键点确定模块，用于确定所述道路图像中道路元素的关键点；
[0014]轨迹获得模块，用于根据所确定的关键点获得所述车辆的期望行驶轨迹；
[0015]误差确定模块，用于根据所述行驶信息，确定所述车辆的实际行驶轨迹与所述期望行驶轨迹之间的误差信息；
[0016]车辆控制模块，用于基于所述误差信息控制所述车辆行驶。
[0017]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
[0018]至少一个处理器；以及
[0019]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0020]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述方法实施例所述的方法。
[0021]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述方法实施例所述的方法。
[0022]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述方法实施例所述的方法。
[0023]由以上可见，应用本公开实施例提供的方案控制车辆时，在车辆所在车道的道路
图像中确定道路元素的关键点，根据关键点获得车辆的期望行驶轨迹，根据车辆的行驶信息，确定车辆的实际行驶轨迹与期望行驶轨迹之间的误差信息，从而基于误差信息控制车辆行驶。由上可知，本方案中进行车辆控制所使用的信息仅为道路图像，道路图像可以是图像采集设备采集得到的，因此，在应用本方案进行车辆控制时，车辆中最少可仅安装一台图像采集设备，这样能降低进行车辆控制的成本。
[0024]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0025]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0026]图1a为本公开实施例提供的第一种车辆控制方法的流程示意图；
[0027]图1b为本公开实施例提供的一种道路图像；
[0028]图2a为本公开实施例提供的第二种车辆控制方法的流程示意图；
[0029]图2b为本公开实施例提供的一种多边形简化方法的流程示意图；
[0030]图3为本公开实施例提供的第三种车辆控制方法的流程示意图；
[0031]图4为本公开实施例提供的第四种车辆控制方法的流程示意图；
[0032]图5为本公开实施例提供的第五种车辆控制方法的流程示意图；
[0033]图6为本公开实施例提供的第六种车辆控制方法的流程示意图；
[0034]图7为本公开实施例提供的第七种车辆控制方法的流程示意图；
[0035]图8为本公开实施例提供的第八种车辆控制方法的流程示意图；
[0036]图9为本公开实施例提供的一种二维码示意图；
[0037]图10为本公开实施例提供的第一种车辆控制装置的结构示意图；
[0038]图11为本公开实施例提供的第二种车辆控制装置的结构示意图；
[0039]图12为本公开实施例提供的第三种车辆控制装置的结构示意图；
[0040]图13为本公开实施例提供的第四种车辆控制装置的结构示意图；
[0041]图14为本公开实施例提供的第五种车辆控制装置的结构示意图；
[0042]图15是用来实现本公开实施例的车辆控制方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0043]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0044]现有的车辆控制方案中，车辆上安装有多种传感器，基于多种传感器采集的数据对车辆的行驶状态进行监控，进而基于监控所得信息控制车辆行驶，由于车辆中需要安装多种传感器，因此，应用现有的车辆控制方案进行车辆控制的成本较高。
[0045]为解决上述问题，本公开实施例提供了一种车辆控制方法及装置。下面通过具体实施例进行详细说明。
[0046]参见图1a，图1a为本公开实施例提供的第一种车辆控制方法的流程示意图，本实
施例中，上述方法包括以下步骤S101
‑
S105。
[0047]步骤S101：获得车辆所在车道的道路图像以及车辆的行驶信息。
[0048]其中，上述车辆的行驶信息可以包括车辆的朝向、车辆在车道中的位置等等。
[0049]具体的，上述车辆中可以安装有图像采集设备，该图像采集设备可以用于在车辆行驶过程中持续采集车辆所在车道的图像，这样在车辆行驶过程中，可以获得图像采集设备实时采集的车辆所在车道的道路图像。
[0050]另外，上述车辆的行驶信息也可以是由车辆中安装的各种传感器采集得到的，在车辆行驶过程中，也可以获得各种传感器实时采集的车辆的行驶信息。
[0051]步骤S102：确定道路图像中道路元素的关键点。
[0052]其中，上述道路元素可以是车道中的箭头、引导线、减速线、停止线等等。
[0053]具体的，可以通过以下两种实现方式中任一种确定道路图像中道路元素的关键点。
[0054]第一种实现方式中，可以预先训练得到关键点识别模型，这样在获得上述道路图像后，可以将道路图像输入该关键点识别模型，得到模型输出的、道路图像中道路元素的关键点。
[0055]在对上述关键点识别模型进行训练的过程中，可以以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆控制方法，包括：获得车辆所在车道的道路图像以及所述车辆的行驶信息；确定所述道路图像中道路元素的关键点；根据所确定的关键点获得所述车辆的期望行驶轨迹；根据所述行驶信息，确定所述车辆的实际行驶轨迹与所述期望行驶轨迹之间的误差信息；基于所述误差信息控制所述车辆行驶。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述道路图像中道路元素的关键点，包括：检测所述道路图像中道路元素所在的目标区域；提取所述目标区域的区域轮廓；对所述区域轮廓进行多边形简化处理；根据简化处理后的区域轮廓，确定所述道路元素的关键点。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据简化处理后的区域轮廓，确定所述道路元素的关键点，包括：确定简化后的区域轮廓的顶点为所述道路元素的关键点；或获得所述道路元素的元素类型，基于所述元素类型对应的预设关键点相对位置，在简化后的区域轮廓确定所述道路元素的关键点。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据简化处理后的区域轮廓，确定所述道路元素的关键点，包括：获得历史图像中所述道路元素的历史关键点，其中，所述历史图像为在所述道路图像之前采集的所述车道的图像；根据所获得的历史关键点，获得所述道路图像中道路元素的第一预测关键点；根据简化处理后的区域轮廓，获得所述道路元素的第二预测关键点；基于所获得的第一预测关键点和第二预测关键点，确定所述道路元素的关键点。5.根据权利要求1
‑
4中任一项所述的方法，其中，所述根据所确定的关键点获得所述车辆的期望行驶轨迹，包括：获得所述道路元素的元素类型；根据所述元素类型确定所述车道的道路类型；按照所述道路类型，根据所确定的关键点，获得所述车辆的期望行驶轨迹。6.根据权利要求5所述的方法，其中，在所述道路类型为直线道路类型的情况下，所述按照所述道路类型，根据所确定的关键点，获得所述车辆的期望行驶轨迹，包括：获得所确定的关键点对应的位置信息的平均位置；根据所确定的关键点对应的位置信息以及所述平均位置，获得所述道路的方向向量；基于所述方向向量生成所述车辆的期望行驶轨迹。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所确定的关键点对应的位置信息以及所述平均位置，获得所述道路的方向向量，包括：按照以下表达式获得所述道路的方向向量：
其中，i表示各个关键点的序号，n表示所确定关键点的总个数，(x
i
，y
i
)表示第i个关键点对应的坐标，(c
x
，c
y
)表示所述平均位置，A、B表示所述方向向量包括的元素。8.根据权利要求5所述的方法，其中，在所述道路类型为弯曲道路类型的情况下，所述按照所述道路类型，根据所确定的关键点，获得所述车辆的期望行驶轨迹，包括：根据所确定的关键点对应的位置信息，获得所述道路的弯曲半径以及圆心；基于所述弯曲半径以及圆心生成所述车辆的期望行驶轨迹。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所确定的关键点对应的位置信息，获得所述道路的弯曲半径以及圆心，包括：按照以下表达式获得所述道路的弯曲半径以及圆心：其中，i表示各个关键点的序号，n表示所确定关键点的总个数，(x
i
，y
i
)表示第i个关键点的坐标，(p
x
，p
y
)表示圆心坐标，r表示弯曲半径。10.根据权利要求1
‑
4中任一项所述的方法，其中，所述误差信息包括以下信息中至少一种：所述车辆的行驶方向与所述期望行驶轨迹指示的前进方向形成的夹角的角度、所述车辆与所述期望行驶轨迹之间的横向距离。11.一种车辆控制装置，包括：信息获得模块，用于获得车辆所在车道的道路图像以及所述车辆的行驶信息；关键点确定模块，用于确定所述道路图像中道路元素的关键点；轨迹获得模块，用于根据所确定的关键点获得所述车辆的期望行驶轨迹；误差确定模块，用于根据所述行驶信息，确定所述车辆的实际行驶轨迹与所述期望行驶轨迹之间的误差信息；车辆控制模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王星博，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：