【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及汽车自动驾驶，具体而言，涉及一种汽车及其控制方法、控制装置及可读存储介质。
技术介绍
1、随着自动驾驶技术的不断发展，业界提出了端到端的自动驾驶技术的实现方法，能够解决在复杂场景的情况下，数学和物理模型的数量剧增的问题。但是，在实际应用的过程中，存在这样一个问题：在模型训练的初期，控制指令的准确性不高，存在较大的安全隐患。
技术实现思路
1、因此，本专利技术提供一种汽车及其控制方法、控制装置和可读存储介质。一种实现端到端的自动驾驶控制的控制方法，自动驾驶控制的控制方法用于汽车的自动驾驶系统，控制方法包括：对输入信息进行特征分析，获取抽样因子；将抽样因子进行第一次分析，得出第一控制指令；将抽样因子进行第二次分析，得出第二控制指令；将第一控制指令参考第二控制指令进行纠偏，得出最终控制指令；其中，输入信息包括：道路图像信息。
2、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：从输入信息中获取抽样因子，减少了数据处理的数量。第一控制指令参考第二控制指令进行纠偏，得出最终控制指令，增加了最终控制指令的准确性，减小了最终控制指令的误差，使控制方法更加智能，自动驾驶系统更加安全。
3、进一步的，对输入信息进行特征分析，获取抽样因子，具体包括：针对道路图像信息，对每一帧的图像进行采样处理，获取抽样因子；其中，对每一帧的图像进行采样处理，包括：根据道路图像信息的每一层rgb图像的长和宽，获取抽样因子。
4、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术
5、进一步的，输入信息还包括：车辆信息。
6、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：输入信息还包括车辆信息，获取车辆的实际情况，依据车辆信息，生成最终控制指令，增加最终控制指令的可靠性。
7、进一步的，自动驾驶系统包括：多层感知器，将抽样因子进行第一次特征分析，得出第一控制指令，具体包括：将抽样因子输入多层感知器中，得出第一计算结果；将第一计算结果进行贝叶斯深度学习，得出第一控制指令。
8、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：多层传感器可以识别不可线性分离的数据，多层传感器识别抽样因子，从而得出第一计算结果，增加第一计算结果的可靠性，将第一计算结果进行贝叶斯深度学习，第一计算结果通过贝叶斯深度学习，输出针对汽车的第一控制指令，进而增加了第一控制指令的可靠性。
9、进一步的，将抽样因子输入多层感知器中，得出第一计算结果，具体包括：抽样因子输入多层感知器中，激活多层感知器的内部函数，并获得第一计算结果；其中，内部函数为
10、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：抽样因子激活多层感知器中的内部函数，得出第一计算结果。多层感知器具有非常完备的联想记忆功能，能够记住第一计算结果，并将第一计算结果进行贝叶斯深度学习，得出第一控制指令，增加第一控制指令的可靠性。
11、进一步的，自动驾驶系统包括专家mpc控制器，抽样因子进行第二次计算分析，得出第二控制指令，具体包括：将抽样因子输入专家mpc控制器，得出第二计算结果；将第二计算结果进行贝叶斯深度学习，得出第二控制指令。
12、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：专家mpc控制器能够利用已有的模型预测未来时间的控制指令，专家mpc控制器基于已有的模型预测得出第二计算结果，将第二计算结果进行贝叶斯深度学习，获取第二控制指令，增加第二控制指令的可靠性。
13、进一步的，专家mpc控制器包括：预测模型、计算模型和求解模型，具体包括：抽样因子输入预测模型中，得出第一预测结果；抽样因子输入计算模型中，得出第二预测结果，将第一预测结果与第二预测结果输入求解模型，得出第二计算结果。
14、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：专家mpc控制器通过预测模型和计算模型得出第一预测结果和第二预测结果，将第一预测结果和第二预测结果相互结合，通过求解模型，得出第二计算结果，使得专家mpc控制器的第二计算结果更加可靠，进而使得最终控制指令更加准确。
15、进一步的，本专利技术还提供了一种控制装置，控制装置实现控制方法，控制装置包括：第一计算模块，第一计算模块对抽样因子进行第一次分析，并得出第一控制指令；第二计算模块，第二计算模块对抽样因子进行第二次分析，并得出第二控制指令，输出模块，输出模块输出最终控制指令。
16、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：第一计算模块的出的第一控制指令参考第二计算模块得出的第二控制指令进行纠偏，进而得出最终控制指令，使得最终控制指令的准确性更高，增加了控制装置的可靠性。
17、进一步的，本专利技术还提供了一种汽车，汽车包括控制装置。
18、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：本专利技术的汽车实现本专利技术任一技术方案的控制方法，因此，其具有本专利技术任一技术方案的控制方法的全部有益效果，在此不再赘述。
19、进一步的，本专利技术还提供了一种可读存储介质，可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序被处理器运行时控制存储介质所在设备执行实现端到端的自动驾驶控制的控制方法。
20、与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：本专利技术的可读存储介质实现本专利技术任一技术方案的自动驾驶的控制方法，因此，其具有本专利技术任一技术方案的控制方法的全部有益效果，在此不再赘述。
21、采用本专利技术的技术方案后，能够达到如下技术效果：
22、(1)从输入信息中获取抽样因子，减少了数据处理的数量。第一控制指令参考第二控制指令进行纠偏，得出最终控制指令，增加了最终控制指令的准确性，减小了最终控制指令的误差，使控制方法更加智能，更加安全；
23、(2)输入信息还包括车辆信息，获取车辆的实际情况，依据车辆信息，生成最终控制指令，增加最终控制指令的可靠性；
24、(3)专家mpc控制器通过预测模型和计算模型得出第一预测结果和第二预测结果，将第一预测结果和第二预测结果相互结合，通过求解模型，得出第二计算结果，使得专家mpc控制器的第二计算结果更加可靠，进而使得最终控制指令更加准确。
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1.一种实现端到端的自动驾驶控制的控制方法，其特征在于，所述自动驾驶控制的控制方法用于汽车的自动驾驶系统，所述控制方法包括：
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述对输入信息进行特征分析，获取抽样因子，具体包括：
3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述输入信息还包括：车辆信息。
4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，所述自动驾驶系统包括：多层感知器；
5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，所述将所述抽样因子输入多层感知器中，得出第一计算结果，具体包括：
6.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述自动驾驶系统包括专家MPC控制器；
7.根据权利要求6所述的控制方法，其特征在于，所述专家MPC控制器包括：预测模型、计算模型和求解模型，所述控制方法还包括：
8.一种控制装置，其特征在于，所述控制装置控制如权利要求1至7中任一项所述的控制方法，所述控制装置包括：
9.一种汽车，其特征在于，所述汽车包括如权利要求8所述的控制装置。
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...【技术特征摘要】
1.一种实现端到端的自动驾驶控制的控制方法，其特征在于，所述自动驾驶控制的控制方法用于汽车的自动驾驶系统，所述控制方法包括：
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述对输入信息进行特征分析，获取抽样因子，具体包括：
3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述输入信息还包括：车辆信息。
4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，所述自动驾驶系统包括：多层感知器；
5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，所述将所述抽样因子输入多层感知器中，得出第一计算结果，具体包括：
6.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述自动...
【专利技术属性】
技术研发人员：周思伟，彭钟钟，王建琴，王明星，
申请(专利权)人：宁波均胜智能汽车技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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