[发明专利]车辆所处地形的识别方法、装置及车辆

说明书

本发明提供了一种车辆所处地形的识别方法、装置及车辆，该方法包括：获取车辆在当前地形上行驶的第一行车参数组，该第一行车参数组包括方向盘转角、方向盘角速率、纵向加速度、侧向加速度以及偏航角速度中的至少一种行车参数；根据该第一行车参数组，以及分别对应于不同地形的多个地形识别区间集合，确定该当前地形属于不同地形中每个地形的地形类别概率；根据该当前地形属于不同地形中每个地形的地形类别概率，确定该当前地形所属的地形。本发明所述的方法，能够通过对车辆行驶中采集到的车辆部件和车辆动作相关的行车参数的计算和处理以及对车辆可能处于的地形的精确分类，对车辆所处的地形进行识别。

技术领域

本公开涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种车辆所处地形的识别方法、装置及车辆。

背景技术

随着人工智能技术的兴起，越来越多的汽车厂商在车辆中设置了自动驾驶功能，其中，基于地形的自动驾驶装置用于根据车辆当前形式的地形或者天气环境，选用不同的自动驾驶策略。现有技术中，基于地形的自动驾驶装置一般采用非接触式的感应器，例如，视觉感应器，收集地形相关的图像信息，再通过提取这些图像信息中的颜色和纹理对相应的地形进行分类和识别。但是，通过视觉感应器收集的图像信息容易受到外界环境因素，例如，光线状况和气候的影响，进而造成地形分类和识别不准确的状况。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种车辆所处地形的识别方法、装置及车辆，以减小外界环境因素对地形识别的影响，提高地形识别的准确性。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种车辆所处地形的识别方法，所述方法包括：

获取车辆在当前地形上行驶的第一行车参数组，所述第一行车参数组包括方向盘转角、方向盘角速率、纵向加速度、侧向加速度以及偏航角速度中的至少一种行车参数；

根据所述第一行车参数组，以及分别对应于不同地形的多个地形识别区间集合，确定所述当前地形属于所述不同地形中每个地形的地形类别概率；

根据所述当前地形属于所述不同地形中每个地形的地形类别概率，确定所述当前地形所属的地形。

进一步的，在获取车辆在当前地形上行驶的第一行车参数组之前，所述方法还包括：

收集车辆分别在不同地形上行驶的多组第二行车参数组，所述多组第二行车参数组中的每组行车参数组所包含的行车参数的种类与所述第一行车参数组包含的行车参数的种类一致；

根据所述多组第二行车参数组，确定每种行车参数对应的地形信息投影矩阵；

针对所述不同地形中的任一地形，根据每种行车参数对应的地形信息投影矩阵，获取每种行车参数在该地形下对应的地形识别区间，其中，在该地形下的全部行车参数对应的全部地形识别区间组成该地形对应的地形识别区间集合。

进一步的，所述根据所述多组第二行车参数组，确定每种行车参数对应的地形信息投影矩阵，包括：

针对在所述不同地形中的任一地形上获取的任一种行车参数：

获取该行车参数包括的峰值和谷值，以组成该行车参数的峰值数组和谷值数组；

根据所述峰值数组和所述谷值数组，计算该行车参数的第一峰值平均值和第一谷值平均值；

根据所述峰值数组、所述谷值数组、所述第一峰值平均值以及所述第一谷值平均值，构造该行车参数的第一行车参数矩阵；

根据所述第一峰值平均值、所述第一谷值平均值以及所述第一行车参数矩阵，获取所述第一行车参数矩阵的离散矩阵；

在获得每种地形下的该行车参数对应的离散矩阵后，根据获取的全部的离散矩阵，确定该行车参数对应的地形信息投影矩阵。