【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶，尤其涉及一种道路场景识别方法、车辆控制方法及装置。
技术介绍
1、自动驾驶技术近些年来飞速发展，其核心目标是让车辆在少有人工干预的情况下能够自主地进行驾驶。adas(advanced driving assistance system，高级驾驶辅助系统)/ad(autonomous driving，自动驾驶)系统在执行车辆控制操作之前，如果能够对车辆的道路场景进行高效识别，将有效提高自动驾驶的安全性和驾驶效率。
2、相关技术中，主要通过获取道路环境的图像数据、声音或者视频数据，并将这些数据信息传输至神经网络模型中进行检测，根据检测结果实现道路场景的识别，这对于较低级别的adas/ad系统来说，过于复杂和昂贵；此外，上述相关技术在进行道路场景识别时，通常不会针对不同的交通参与者进行分析，导致识别效果较差。
技术实现思路
1、本申请提供一种道路场景识别方法、车辆控制方法及装置，以至少解决上述技术问题之一。
2、第一方面，本申请提供一种道路场景识别方法
【技术保护点】
1.一种道路场景识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个交通参与者的种类信息包括如下数据中的至少一项：所述交通参与者的位置、速度、方向和参与者类型。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果，识别所述目标车辆当前的道路场景，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对种类信息中的每种数据，对所述目标车辆所处道路环境中的交通参数者进行聚类分析，包括如下中的至少一项：
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种道路场景识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个交通参与者的种类信息包括如下数据中的至少一项：所述交通参与者的位置、速度、方向和参与者类型。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果，识别所述目标车辆当前的道路场景，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对种类信息中的每种数据，对所述目标车辆所处道路环境中的交通参数者进行聚类分析，包括如下中的至少一项：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果确定场景特征信息，包括如下中的至少一项：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果确定场景特征信息，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述确定每种数据对应的聚类结果各自的内部关系，和/或每种数据对应的聚类结果之间的外部关系，包...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁增贺，
申请(专利权)人：采埃孚商用车系统青岛有限公司，
类型：发明
国别省市：
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