[发明专利]车辆控制装置以及车辆在审

专利信息
申请号: 201611247722.2 申请日: 2016-12-29
公开(公告)号: CN108263371A 公开(公告)日: 2018-07-10
发明(设计)人: 孙龙飞 申请(专利权)人: 乐视汽车(北京)有限公司
主分类号: B60W30/00 分类号: B60W30/00;B60W40/00;B60W40/10;B60W40/105;B60W40/107;B60W50/00
代理公司: 北京润平知识产权代理有限公司 11283 代理人: 许冠男;金旭鹏
地址: 100026 北京市朝*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 车辆控制装置 车辆状态数据 自动控制技术 车辆控制 技术基础 接收模块 控制模块 模型确定 无人驾驶 有效地 智能性 自动地
【权利要求书】:

1.一种车辆控制装置,其特征在于,该装置包括:

接收模块,用于接收车辆状态数据;以及

控制模块,用于根据所述车辆状态数据以及车辆控制模型确定对车辆的控制操作。

2.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,所述车辆状态数据包括以下中的至少一者:

车辆车速、车辆到停车线的距离、车辆偏距、车辆与障碍物的冲突时间、以及所述障碍物车速。

3.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,所述车辆控制模型根据以下步骤建立:

建立样本集的步骤,其中该步骤包括:

采集用户驾驶车辆时的训练车辆状态数据作为训练条件属性样本集,将所述用户驾驶车辆时的对应于所述训练车辆状态数据所采取的控制操作作为训练决策属性样本集;其中所述训练条件属性样本集包括多个条件属性,所述多个条件属性对应训练车辆状态数据的不同数据类型,以及所述训练决策属性样本集包括多个决策属性,所述多个决策属性对应不同的控制操作;

建立决策树模型的步骤,其中该步骤包括:

计算所述训练条件属性样本集中各个条件属性的信息增益;

根据所计算的信息增益和训练决策属性样本集,确定决策树模型。

4.根据权利要求3所述的装置,其特征在于,所述根据所计算的信息增益和训练决策属性样本集确定决策树模型包括:

将所计算的信息增益值最大的条件属性作为根节点;

按照各个剩余的条件属性的信息增益值从大到小的顺序依次建立各个下层节点;以及

将所述根节点和所述各个下层节点对应的决策属性作为结果节点。

5.根据权利要求3或4所述的装置,其特征在于,所述建立样本集的步骤进一步包括:

对所述训练条件属性样本集进行预处理;

将预处理后的所述训练条件属性样本集进行属性约简;

将所述训练条件属性样本集更新为属性约简后的所述训练条件属性样本集。

6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述训练车辆状态数据包括以下中的至少一者:

车辆车速、车辆加速度、车辆到停车线的距离、车辆偏距、车辆横向车距、车辆纵向车距、车辆与障碍物的冲突时间、以及所述障碍物车速。

7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述控制操作包括以下中的至少一者:

怠速、制动、加速并车道保持、减速并车道保持、减速并左转、以及减速并右转。

8.一种车辆,其特征在于,该车辆包括:

多个检测装置,用于检测车辆状态数据;以及

根据权利要求1-7中任一项权利要求所述的车辆控制装置,所述车辆控制装置分别与所述多个检测装置连接。

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