[发明专利]一种基于人工智能的车辆控制方法、相关装置及存储介质有效
申请号: | 202010979532.X | 申请日: | 2020-09-17 |
公开(公告)号: | CN112046503B | 公开(公告)日: | 2022-03-25 |
发明(设计)人: | 由长喜 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | B60W60/00 | 分类号: | B60W60/00;B60W30/165;B60T7/22 |
代理公司: | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人: | 李杭 |
地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 人工智能 车辆 控制 方法 相关 装置 存储 介质 | ||
1.一种基于人工智能的车辆控制方法,其特征在于,包括:
获取目标车辆所对应的初始加速度、初始速度、目标加速度以及目标速度;
根据所述初始加速度、所述初始速度以及所述目标加速度,确定N个任务类型,其中,每个任务类型对应一组调节参数;
根据所述N个任务类型,从场景类型集合中确定所述目标车辆所对应的目标场景类型,其中,所述目标场景类型包含于所述场景类型集合中,所述场景类型集合包括常规跟车场景、急减速场景、加减速切换场景以及跟车起步场景中至少两种场景类型,每种场景类型对应于至少一组调节参数,所述目标场景类型对应于N组调节参数,所述N为大于或等于1的整数;
根据所述目标场景类型获取N组调节参数,其中,每组调节参数用于表示车辆在加加速度上的变化情况,所述加加速度为加速度的时间变化率;
基于所述初始加速度、所述初始速度、所述目标加速度以及所述目标速度,通过所述N组调节参数确定所述目标车辆所对应的速度曲线路径;
根据所述速度曲线路径控制所述目标车辆行驶。
2.根据权利要求1所述的车辆控制方法,其特征在于,所述获取目标车辆所对应的初始加速度、初始速度、目标加速度以及目标速度,包括:
获取所述目标车辆的定位信息;
根据所述目标车辆的定位信息确定所述初始加速度以及所述初始速度;
获取所述目标车辆的环境信息以及车辆状态信息;
根据所述环境信息以及所述车辆状态信息确定所述目标加速度以及所述目标速度。
3.根据权利要求1所述的车辆控制方法,其特征在于,所述根据所述初始加速度、所述初始速度以及所述目标加速度,确定N个任务类型,包括:
若所述初始速度大于静态值,所述初始加速度在第一加速度区间内,且所述目标加速度在第二加速度区间内,则确定所述N个任务类型包括常规行驶任务;
所述根据所述N个任务类型,从场景类型集合中确定所述目标车辆所对应的目标场景类型,包括:
根据所述常规行驶任务,从所述场景类型集合中确定所述目标车辆所对应的目标场景类型为常规跟车场景。
4.根据权利要求3所述的车辆控制方法,其特征在于,所述根据所述目标场景类型获取N组调节参数,包括:
根据所述常规跟车场景,获取所述常规行驶任务所对应的调节参数;
所述基于所述初始加速度、所述初始速度、所述目标加速度以及所述目标速度,通过所述N组调节参数确定所述目标车辆所对应的速度曲线路径,包括:
根据所述常规行驶任务所对应的调节参数、所述初始加速度、所述初始速度、所述目标加速度以及所述目标速度,计算得到目标时间段内不同时刻所对应的速度;
根据所述目标时间段内不同时刻所对应的速度,生成所述目标车辆所对应的速度曲线路径。
5.根据权利要求1所述的车辆控制方法,其特征在于,所述根据所述初始加速度、所述初始速度以及所述目标加速度,确定N个任务类型,包括:
在第一时间段内,若所述初始速度大于静态值,所述初始加速度大于第一阈值,且所述目标加速度小于或等于0,则确定所述N个任务类型包括释放加速踏板任务;
在第二时间段内,若所述初始速度大于静态值,且所述目标加速度小于第二阈值,则确定所述N个任务类型还包括急减速任务,其中,所述第二阈值小于0,所述第二时间段为所述第一时间段相邻的下一个时间段;
所述根据所述N个任务类型,从场景类型集合中确定所述目标车辆所对应的目标场景类型,包括:
根据所述释放加速踏板任务以及所述急减速任务,从所述场景类型集合中确定所述目标车辆所对应的目标场景类型为急减速场景。
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