一种车辆的智能避障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智能避障方法及装置，包括：获取目标车辆的目标实时信息；分析目标车辆所包括的每个乘客的乘客实时信息，得到目标车辆所包括的每个乘客的乘客姿态信息；对于目标车辆的每个乘客，根据该乘客的乘客姿态信息以及预先确定出的舒适评估模型，确定该乘客的乘坐舒适参数；分析目标车辆所在道路的道路实时信息，得到道路分析结果；根据所有乘客的乘坐舒适参数以及道路分析结果

【技术实现步骤摘要】
一种车辆的智能避障方法及装置


[0001]本专利技术涉及智能安全驾驶
，尤其涉及一种车辆的智能避障方法及装置
。

技术介绍

[0002]随着互联网技术及经济水平的飞速发展，车辆已然成为人民日常生活中的一项重要的交通工具
。
驾驶安全一直是人们关注的重点，并且随着科学技术的发展，驾驶的智能化也成为人们在车辆驾驶过程中的热点
。
[0003]当前，在车辆驾驶安全上，一般是通过判断车辆与障碍物之间的距离进而判断是否执行避障操作，且当前避障操作的方式往往是固定的，并没有考虑到乘客在车内的具体情况
。
因此，若车辆在驾驶的过程中遇到障碍物并执行避障操作时，存在因避障操作过于激烈从而降低乘客乘坐的舒适度，甚至会降低乘客乘坐车辆的安全性
。
可见，提供一种新的车辆的避障方法以提高车辆避障过程中乘客的舒适度及安全性显得尤为重要
。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种车辆的智能避障方法及装置，能够结合车内乘客的乘坐情况对车辆实现智能化避障，有利于提高车辆避障的智能性，以及有利于提高车辆避障的精准性，进而有利于提高乘客乘坐车辆的舒适度和安全性
。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种车辆的智能避障方法，所述方法包括：获取目标车辆的目标实时信息，其中所述目标实时信息包括所述目标车辆的车辆实时信息
、
所述目标车辆中所包括的每个乘客的乘客实时信息r/>、
所述目标车辆所在道路的道路实时信息；分析所述目标车辆所包括的每个所述乘客的乘客实时信息，得到所述目标车辆所包括的每个所述乘客的乘客姿态信息，其中，所述乘客姿态信息包括每个所述乘客的身体倾斜角度信息
、
每个所述乘客的身体扭曲程度信息中的一种或多种；对于所述目标车辆的每个所述乘客，根据该乘客的乘客姿态信息以及预先确定出的舒适评估模型，确定该乘客的乘坐舒适参数；分析所述目标车辆所在道路的道路实时信息，得到道路分析结果，所述道路分析结果包括所述目标车辆所在道路的障碍物的障碍信息；根据所有所述乘客的乘坐舒适参数以及所述道路分析结果
、
所述目标车辆的车辆实时信息，生成所述目标车辆的避障控制参数
。
[0006]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所有所述乘客的乘坐舒适参数以及所述道路分析结果
、
所述目标车辆的车辆实时信息，生成所述目标车辆的避障控制参数，包括：根据所述道路分析结果以及所述目标车辆的车辆实时信息，生成所述目标车辆与所述障碍物之间的障碍影响关系；
根据所有所述乘客的乘坐舒适参数以及所述障碍影响关系，生成所述目标车辆的避障控制参数
。
[0007]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述对于所述目标车辆的每个所述乘客，根据该乘客的乘客姿态信息以及预先确定出的舒适评估模型，确定该乘客的乘坐舒适参数之前，所述方法还包括：获取若干个训练样本信息，所述训练样本信息包括驾驶参数值；对于每个所述训练样本信息，计算该训练样本信息的个体适应度；根据所有所述训练样本信息的个体适应度，从所有所述训练样本信息中筛选出所述个体适应度大于等于预设的适应度阈值的至少一个目标训练样本信息；根据每个所述目标训练样本信息的驾驶参数值以及每个所述目标训练样本信息的个体适应度，对预先确定出的备用舒适评估模型执行模型训练操作，以生成训练至收敛的舒适评估模型
。
[0008]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述分析所述目标车辆所包括的每个所述乘客的乘客实时信息，得到所述目标车辆所包括的每个所述乘客的乘客姿态信息，包括：获取所述目标车辆所包括的每个所述乘客的多模态信息，所述多模态信息包括表情信息
、
语音信息
、
动作信息中的一种或多种；对于所述目标车辆上所乘坐的每个所述乘客，对该乘客的多模态信息以及该乘客的乘客姿态信息执行多模态拟合操作，得到该乘客的姿态拟合结果；对于所述目标车辆上所乘坐的每个所述乘客，根据该乘客的姿态拟合结果，确定该乘客的乘客姿态信息
。
[0009]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所有所述乘客的乘坐舒适参数以及所述道路分析结果
、
所述目标车辆的车辆实时信息，生成所述目标车辆的避障控制参数之前，所述方法还包括：获取所述目标车辆的每个所述乘客的乘客属性信息，根据每个所述乘客的乘客属性信息，生成每个所述乘客的避障优先级；基于所有所述乘客的避障优先级以及所有所述乘客的乘坐舒适参数，生成乘客避障顺序，其中，所述乘客避障顺序中排列越前的乘客的避障优先级越高；其中，所述根据所有所述乘客的乘坐舒适参数以及所述障碍影响关系，生成所述目标车辆的避障控制参数，包括：根据所述乘客避障顺序以及所述障碍影响关系，生成所述目标车辆的避障控制参数
。
[0010]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述乘客避障顺序以及所述障碍影响关系，生成所述目标车辆的避障控制参数，包括：根据障碍影响关系，生成所述目标车辆的至少一个避障参考方案，每个所述避障参考方案包括避障参考速度控制参数
、
避障参考加速度控制参数
、
避障参考弯度控制参数；根据所述乘客避障顺序，从所述目标车辆所包括的所有所述乘客中确定出目标乘客，所述目标乘客对应的避障优先级为最高避障优先级；基于所述目标乘客的乘坐舒适参数，从所有所述避障参考方案中确定出目标避障
参考方案，并根据所述目标避障参考方案，生成所述目标车辆的避障控制参数
。
[0011]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述基于所述目标乘客的乘坐舒适参数，从所有所述避障参考方案中确定出目标避障参考方案，包括：对于每个所述避障参考方案，根据所述目标乘客的乘坐舒适参数，计算所述目标乘客与该避障参考方案之间的匹配度；根据所述目标乘客与每个所述避障参考方案之间的匹配度，从所有所述匹配度中确定出最高匹配度，并将所述最高匹配度对应的避障参考方案确定为目标避障参考方案；或者，对于每个所述避障参考方案，确定该避障参考方案的方案关键字，以及根据所述目标乘客的乘坐舒适参数，确定所述目标乘客的舒适关键字；对于每个所述避障参考方案，计算该避障参考方案的方案关键字与所述目标乘客的舒适关键字之间的关键字匹配度；从所有所述关键字匹配度中确定出最高关键字匹配度，并将所述关键字匹配度对应的避障参考方案确定为目标避障参考方案
。
[0012]本专利技术第二方面公开了一种车辆的智能避障装置，所述装置包括：获取模块，用于获取目标车辆的目标实时信息，其中所述目标实时信息包括所述目标车辆的车辆实时信息
、
所述目标车辆中所包括的每个乘客的乘客实时信息
、
所述目标车辆所在道路的道路实时信息；分析模块，用于分析所述目标车辆所包括的每个所述乘客的乘客实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种车辆的智能避障方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标车辆的目标实时信息，其中所述目标实时信息包括所述目标车辆的车辆实时信息
、
所述目标车辆中所包括的每个乘客的乘客实时信息
、
所述目标车辆所在道路的道路实时信息；分析所述目标车辆所包括的每个所述乘客的乘客实时信息，得到所述目标车辆所包括的每个所述乘客的乘客姿态信息，其中，所述乘客姿态信息包括每个所述乘客的身体倾斜角度信息
、
每个所述乘客的身体扭曲程度信息中的一种或多种；对于所述目标车辆的每个所述乘客，根据该乘客的乘客姿态信息以及预先确定出的舒适评估模型，确定该乘客的乘坐舒适参数；分析所述目标车辆所在道路的道路实时信息，得到道路分析结果，所述道路分析结果包括所述目标车辆所在道路的障碍物的障碍信息；根据所有所述乘客的乘坐舒适参数以及所述道路分析结果
、
所述目标车辆的车辆实时信息，生成所述目标车辆的避障控制参数
。2.
根据权利要求1所述的车辆的智能避障方法，其特征在于，所述根据所有所述乘客的乘坐舒适参数以及所述道路分析结果
、
所述目标车辆的车辆实时信息，生成所述目标车辆的避障控制参数，包括：根据所述道路分析结果以及所述目标车辆的车辆实时信息，生成所述目标车辆与所述障碍物之间的障碍影响关系；根据所有所述乘客的乘坐舒适参数以及所述障碍影响关系，生成所述目标车辆的避障控制参数
。3.
根据权利要求1或2所述的车辆的智能避障方法，其特征在于，所述对于所述目标车辆的每个所述乘客，根据该乘客的乘客姿态信息以及预先确定出的舒适评估模型，确定该乘客的乘坐舒适参数之前，所述方法还包括：获取若干个训练样本信息，所述训练样本信息包括驾驶参数值；对于每个所述训练样本信息，计算该训练样本信息的个体适应度；根据所有所述训练样本信息的个体适应度，从所有所述训练样本信息中筛选出所述个体适应度大于等于预设的适应度阈值的至少一个目标训练样本信息；根据每个所述目标训练样本信息的驾驶参数值以及每个所述目标训练样本信息的个体适应度，对预先确定出的备用舒适评估模型执行模型训练操作，以生成训练至收敛的舒适评估模型
。4.
根据权利要求1所述的车辆的智能避障方法，其特征在于，所述分析所述目标车辆所包括的每个所述乘客的乘客实时信息，得到所述目标车辆所包括的每个所述乘客的乘客姿态信息，包括：获取所述目标车辆所包括的每个所述乘客的多模态信息，所述多模态信息包括表情信息
、
语音信息
、
动作信息中的一种或多种；对于所述目标车辆上所乘坐的每个所述乘客，对该乘客的多模态信息以及该乘客的乘客姿态信息执行多模态拟合操作，得到该乘客的姿态拟合结果；对于所述目标车辆上所乘坐的每个所述乘客，根据该乘客的姿态拟合结果，确定该乘客的乘客姿态信息
。
5.
根据权利要求2所述的车辆的智能避障方法，其特征在于，所述根据所有所述乘客的乘坐舒适参数以及所述道路分析结果
、
所述目标车辆的车辆实时信息，生成所述目标车辆的避障控制参数之前，所述方法还包括：获取所述目标车辆的每个所述乘客的乘客属性信息，根据每个所述乘客的乘客属性信息，生成每个所述乘客的避障优先级；基于所有所述乘客的避障优先级以及所有所述乘客的乘坐舒适参数，生成乘客避障顺序，其中，所述乘客避障顺序中排列越前的乘客的避障优先级...

【专利技术属性】
技术研发人员：程斯荣，潘俊芳，陈秋钿，冼国文，
申请(专利权)人：广州市德赛西威智慧交通技术有限公司，
类型：发明
国别省市：