[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

说明书

本申请公开了一种基于人工智能的车辆控制方法，应用于自动驾驶领域，本申请包括：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；根据初始加速度、初始速度以及目标加速度，确定目标场景类型；根据目标场景类型获取N组调节参数；基于初始加速度、初始速度、目标加速度以及目标速度，通过N组调节参数确定目标车辆所对应的速度曲线路径；根据速度曲线路径控制目标车辆行驶。本申请实施例还提供了相关装置及存储介质。本申请针对当前的场景类型即可获取对应的调节参数，不同的调节参数作为定义速度曲线路径的约束和指标，能够解决速度曲线路径规划单一的问题，从而达到更好的跟车效果。

技术领域

本申请涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种基于人工智能的车辆控制方法、相关装置及存储介质。

背景技术

随着车辆工业的快速发展和人们生活水平的不断提高，汽车在人们日常生活中的比重逐渐增大，为了缓解驾驶员的驾驶强度，自动驾驶汽车应运而生，自动驾驶汽车又称无人驾驶汽车，简称为“自车”，自车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的车辆。

在稳定跟车过程中，引导车行为是自车行为的重要参照。根据引导车的运动状态，通常可计算得到自车的目标加速度或目标速度。基于此，已有一些公司开发了自动驾驶辅助系统，例如，特斯拉(Tesla)的自动驾驶仪(Autopilot)，蔚来自动辅助驾驶系统(NIOPilot)以及凯迪拉克的CT6的高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System，ADAS)等。

在自车到达目标状态之前的过程，需要规划一条定义在时间和空间上的速度曲线路径(speed profile)，speed profile的质量直接影响到跟车过程中的舒适性和安全性。然而，现有的自动驾驶辅助系统主要面向高速封闭场景，因此，对于speed profile设计也较为单一，在实际行车过程中，往往存在多种的场景，由此，单一的speed profile设计会导致跟车效果较差。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于人工智能的车辆控制方法、相关装置及存储介质，针对当前的场景类型即可获取对应的调节参数，不同的调节参数作为定义速度曲线路径的约束和指标，能够解决速度曲线路径规划单一的问题，从而达到更好的跟车效果。

有鉴于此，本申请一方面提供一种基于人工智能的车辆控制方法，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；

根据初始加速度、初始速度以及目标加速度，确定目标场景类型，其中，目标场景类型包含于场景类型集合中，场景类型集合包括至少两种场景类型，每种场景类型对应于至少一组调节参数，目标场景类型对应于N组调节参数，N为大于或等于1的整数；

根据目标场景类型获取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，加加速度为加速度的时间变化率；

基于初始加速度、初始速度、目标加速度以及目标速度，通过N组调节参数确定目标车辆所对应的速度曲线路径；

根据速度曲线路径控制目标车辆行驶。

本申请另一方面提供一种车辆控制装置，包括：

获取模块，用于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；

确定模块，用于根据初始加速度、初始速度以及目标加速度，确定目标场景类型，其中，目标场景类型包含于场景类型集合中，场景类型集合包括至少两种场景类型，每种场景类型对应于至少一组调节参数，目标场景类型对应于N组调节参数，N为大于或等于1的整数；

获取模块，还用于根据目标场景类型获取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，加加速度为加速度的时间变化率；