[发明专利]车辆控制方法和装置

权利要求书

1.一种车辆控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述当前车辆的图像数据；

将所述图像数据输入人工智能模型，输出所述当前车辆的预测车辆状态数据；

获取所述当前车辆的当前车辆状态数据；

基于所述预测车辆状态数据和所述当前车辆状态数据确定所述当前车辆的车辆控制数据；

按照所述车辆控制数据控制所述当前车辆。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测车辆状态数据和所述当前车辆状态数据确定所述当前车辆的车辆控制数据，包括：

获取所述当前车辆状态数据中的当前驾驶参数；

获取所述预测车辆状态数据中的预测驾驶参数；

确定将所述当前驾驶参数调整至所述预测驾驶参数所需的控制值；

将所述控制值作为所述车辆控制数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述当前车辆的当前车辆状态数据之前，包括：

获取样本数据；

搭建人工智能训练框架；

将所述样本数据导入所述人工智能训练框架中，在所述人工智能训练框架中对所述样本数据进行训练，得到所述人工智能模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取样本数据，包括：

获取至少一个样本车辆的多个第一历史驾驶数据，每个样本车辆的第一历史驾驶数据包括所述样本车辆的第一历史图像数据和与所述第一历史图像数据对应的历史车辆状态数据，将所述多个第一历史驾驶数据作为所述样本数据；或者，

获取至少一个样本车辆的多个第一历史驾驶数据，每个样本车辆的第一历史驾驶数据包括所述样本车辆的第一历史图像数据和与所述第一历史图像数据对应的历史车辆状态数据；对于每个第一历史驾驶数据，对所述第一历史驾驶数据中的第一历史图像数据进行数据增强，得到第二历史驾驶数据，将所述多个第一历史驾驶数据和多个第二历史驾驶数据组成所述样本数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对于每个第一历史驾驶数据，对所述第一历史驾驶数据中的第一历史图像数据进行数据增强，得到第二历史驾驶数据，包括：

对于每个第一历史驾驶数据，对所述第一历史驾驶数据中的第一历史图像数据对应的第一图像进行随机平移，得到第二图像，将所述第二图像的第二历史图像数据和所述第一历史驾驶数据中的历史车辆状态数据组成所述第二历史驾驶数据；和/或，

对于每个第一历史驾驶数据，对所述第一历史驾驶数据中的第一历史图像数据对应的第一图像进行随机翻转，得到第三图像，将所述第三图像的第三历史图像数据和所述第一历史驾驶数据中的历史车辆状态数据组成所述第二历史驾驶数据。

6.一种车辆控制装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于在当前车辆的当前驾驶状态发生变化时，获取所述当前车辆的图像数据；

输出模块，用于将所述图像数据输入人工智能模型，输出所述当前车辆的预测车辆状态数据；

所述获取模块，还用于获取所述当前车辆的当前车辆状态数据；

确定模块，用于基于所述预测车辆状态数据和所述当前车辆状态数据确定所述当前车辆的车辆控制数据；

控制模块，用于按照所述车辆控制数据控制所述当前车辆。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块，还用于

获取所述当前车辆状态数据中的当前驾驶参数；获取所述预测车辆状态数据中的预测驾驶参数；确定将所述当前驾驶参数调整至所述预测驾驶参数所需的控制值；将所述控制值作为所述车辆控制数据。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括训练模块，用于获取样本数据；搭建人工智能训练框架；将所述样本数据导入所述人工智能训练框架中，在所述人工智能训练框架中对所述样本数据进行训练，得到所述人工智能模型。