[发明专利]一种车辆的自动驾驶控制方法及装置

说明书

本发明公开了一种车辆的自动驾驶控制方法及装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：采集车辆所处环境的第一环境图像；利用深度学习模型识别所述第一环境图像中是否存在交通标识；所述深度学习模型是基于第二环境图像的多个样本数据训练得到的，其中，所述样本数据指示了第二环境图像中是否含有交通标识以及交通标识的类型；当识别出所述第一环境图像中存在所述交通标识时，确定所述车辆与所述交通标识的第一距离；根据所述第一环境图像中的交通标识的识别结果及所述第一距离，控制所述车辆的行驶状态。该实施方式降低了自动驾驶控制所需硬件要求、降低了成本，提高了车辆对环境的感知能力，从而提高了自动驾驶控制的准确性。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种车辆的自动驾驶控制方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的发展，自动驾驶技术的发展也日益成熟，其已逐渐应用于儿童玩具、机器人教学和机动车辆的自动控制等领域。但现有自动驾驶控制方法需要配套的硬件成本较高，例如需要计算能力较强的芯片和感知能力较强的传感器，并且现有的控制方法在实际适用过程中的准确性也较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种车辆的自动驾驶控制方法及装置，通过深度学习模型降低自动驾驶过程中的计算量，降低了自动驾驶控制所需硬件要求、降低了成本，提高了车辆对环境的感知能力，从而提高了自动驾驶控制的准确性。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车辆的自动驾驶控制方法。

本发明实施例的一种车辆的自动驾驶控制方法包括：

采集所述车辆所处环境的第一环境图像；

利用深度学习模型识别所述第一环境图像中是否存在交通标识；所述深度学习模型是基于第二环境图像的多个样本数据训练得到的，其中，所述样本数据指示了第二环境图像中是否含有交通标识以及交通标识的类型；

当识别出所述第一环境图像中存在所述交通标识时，确定所述车辆与所述交通标识的第一距离；

根据所述第一环境图像中的交通标识的识别结果及所述第一距离，控制所述车辆的行驶状态。

可选地，所述根据所述第一环境图像中的交通标识的识别结果及所述第一距离，控制所述车辆的行驶状态，包括：

利用所述深度学习模型识别所述交通标识的类型，并根据所述交通标识的类型及所述第一距离控制所述车辆的行驶状态。

可选地，该方法还包括：

采集所述车辆的行驶数据，根据所述行驶数据确定所述车辆的当前位置，并构建与所述当前位置相对应的行驶地图；

根据所述行驶地图确定所述车辆的行驶路径。

可选地，所述根据所述第一环境图像中的交通标识的识别结果及所述第一距离，控制所述车辆的行驶状态，还包括：

根据所述车辆的当前位置与所述交通标识之间的第一距离以及所述交通标识的类型，控制所述车辆按照所述行驶路径行驶的速度。

可选地，

所述确定所述车辆与所述交通标识的第一距离，包括：

根据采集所述第一环境图像时的采集点在所述当前位置对应于所述第一环境图像的投影位置，以及所述交通标识在所述当前位置对应于第一环境图像的位置，计算所述第一距离。

可选地，该方法还包括：

当识别出所述第一环境图像中不存在所述交通标识时，控制所述车辆以当前状态行驶。

可选地，

所述深度学习模型为Mobilenet-SSD模型。