【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种低速自动驾驶小车控制方法、相应的装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在现有的技术方案中，自动驾驶系统的开发与应用通常是搭载在一些高性能开发板上。但这类开发板需要嵌入到车辆之中，针对不同车辆需要不同类型的设计，不具有便携性与通用性。同时，这类开发板为了保持高性能的计算能力，其所需功耗量较高，对车辆的续航能力也会有一定影响。
2、在现有的传感器信息融合方案中，通常是在车辆的不同位置上搭载各式各样的传感器用以获取环境信息，用于自动驾驶算法处理。这同样使得不同车辆需要不同类型的设计，不具备便携性与通用性。同时，由于各传感器之间分散排布，使得获取的信息需要额外进行时间对齐，增加了信息处理的时间。
3、综上，适应现有技术中自动驾驶系统的开发与应用通常是搭载在一些高性能开发板上，其所需功耗量较高，以及由于各传感器之间分散排布，使得获取的信息需要额外进行时间对齐，增加了信息处理的时间等问题，本申请人出于解决该问题的考虑作出相应的探索。
技术实现思路<
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【技术保护点】
1.一种低速自动驾驶小车控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的低速自动驾驶小车控制方法，其特征在于，采用基于运动物体位置的交并比匹配算法以及基于外观特征的重识别匹配算法，计算确定当前路况图像帧与上一路况图像帧之间的各个动态目标检测框的置信度，以匹配跟踪当前路况图像帧和上一路况图像帧的动态目标位置信息的步骤,包括：
3.根据权利要求1所述的低速自动驾驶小车控制方法，其特征在于，从所述路况图像帧中推断表面法线信息，采用RGB编码器和表面法线编码器分别从RGB图像和推断的表面法线信息中提取特征映射，采用预训练的语义道路分割模型根据融合...
【技术特征摘要】
1.一种低速自动驾驶小车控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的低速自动驾驶小车控制方法，其特征在于，采用基于运动物体位置的交并比匹配算法以及基于外观特征的重识别匹配算法，计算确定当前路况图像帧与上一路况图像帧之间的各个动态目标检测框的置信度，以匹配跟踪当前路况图像帧和上一路况图像帧的动态目标位置信息的步骤,包括：
3.根据权利要求1所述的低速自动驾驶小车控制方法，其特征在于，从所述路况图像帧中推断表面法线信息，采用rgb编码器和表面法线编码器分别从rgb图像和推断的表面法线信息中提取特征映射，采用预训练的语义道路分割模型根据融合后的rgb和表面法线信息确定可行驶路面区域的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的低速自动驾驶小车控制方法，其特征在于，基于预设的扩展卡尔曼滤波算法融合所述轮式里程计数据以及gps数据，以确定低速自动驾驶小车的车辆位置信息的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的低速自动驾驶小车...
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