[发明专利]一种基于转向的横向控制方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种基于转向的横向控制方法，其特征在于，包括：

当检测到车辆在弯道转向时，计算所述弯道的类型及偏差值，所述偏差值表示所述车辆偏离标准方向的程度；

以所述弯道的车道线作为参考，将部分所述偏差值划分表示紧急转向的第一目标偏差值、表示非紧急转向的第二目标偏差值；

以所述第一目标偏差值、所述第二目标偏差值作为已分类的样本，更新与所述弯道的类型匹配的事件识别模块，获得目标事件识别模型；

将部分所述偏差值输入所述目标事件识别模型中进行分类，以识别表示紧急转向的操作；

根据所述紧急转向的操作对所述车辆在所述弯道的转向进行横向控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当检测到车辆在弯道转向时，计算所述弯道的类型及偏差值，包括：

检测车辆所处车道的车道线，及计算所述车道线的曲率；

若所述曲率大于预设的曲率阈值，则确定所述车道为弯道、及所述车辆在所述弯道转向；

在预设的多个曲率范围中查找所述曲率所在的曲率范围，作为目标范围，每个所述曲率范围关联类型；

将所述目标范围关联的类型设置为所述弯道的类型；

采集所述车辆在所述弯道上的角度；

以指定的方向为标准方向，计算所述角度与所述标准方向之间的差值，作为偏差值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述弯道的车道线作为参考，将部分所述偏差值划分表示紧急转向的第一目标偏差值、表示非紧急转向的第二目标偏差值，包括：

确定目标车道线，所述目标车道线的方向与所述车辆转向的方向相反；

测量所述车辆与所述目标车道线之间的距离；

若所述距离单调下降，则确定所述偏差值为表示紧急转向的第一目标偏差值；

若所述距离在预设的安全范围内，则确定所述偏差值为表示非紧急转向的第二目标偏差值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述第一目标偏差值、所述第二目标偏差值作为已分类的样本，更新与所述弯道的类型匹配的事件识别模块，获得目标事件识别模型，包括：

查找为所述弯道的类型训练的事件识别模型，所述事件识别模型关联标准偏差值；

计算所述第二目标偏差值与所述标准偏差值之间的相关性；

基于所述相关性从所述事件识别模型中选定原始事件识别模型；

以所述第一目标偏差值、所述第二目标偏差值作为已分类的样本，更新所述原始事件识别模块，获得目标事件识别模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所述第二目标偏差值与所述标准偏差值之间的相关性，包括：

若所述标准偏差值为数据点，则计算所述第二目标偏差值与所述标准偏差值之间的相似度，作为相关性；

或者，

若所述标准偏差值为数据范围，则确定所述第二目标偏差值中、落入所述数据范围的数据点，作为目标点；

统计所述目标点占所述第二目标偏差值的比例，作为相关性。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述相关性从所述事件识别模型中选定原始事件识别模型，包括：

计算所述相关性的平均值；

若所述相关性的平均值大于或等于预设的相关性阈值，则计算所述相关性的离散值；

选择所述离散值最小的事件识别模型为原始事件识别模型；

若所述相关性的平均值小于预设的相关性阈值，则选择所述相关性的平均值最小的事件识别模型为原始事件识别模型。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述以所述第一目标偏差值、所述第二目标偏差值作为已分类的样本，更新所述原始事件识别模块，获得目标事件识别模型，包括：

获取标识紧急转向的偏差值，作为新的第一目标偏差值；

从所有所述第一目标偏差值中提取第一样本特征；

从所述第二目标偏差值中提取第二样本特征；

以所述第一样本特征、所述第二样本特征作为样本，所述紧急转向、所述非紧急转向作为分类的目标，对所述原始事件识别模型进行迁移学习，获得目标事件识别模型。