[发明专利]基于共享感知数据的自动驾驶控制方法、装置及设备在审
申请号: | 202111416013.3 | 申请日: | 2021-11-25 |
公开(公告)号: | CN114103996A | 公开(公告)日: | 2022-03-01 |
发明(设计)人: | 杨小枫;黄洪;冯刚;张晔 | 申请(专利权)人: | 国汽智控(北京)科技有限公司 |
主分类号: | B60W60/00 | 分类号: | B60W60/00;B60W40/02 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 梁瑜;臧建明 |
地址: | 100176 北京市大兴区北京经*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 共享 感知 数据 自动 驾驶 控制 方法 装置 设备 | ||
1.一种基于共享感知数据的自动驾驶控制方法,其特征在于,所述方法包括:
基于目标车辆的位置,从多个备选车辆中,确定感知车辆,其中,所述备选车辆为距离所述目标车辆第一范围内的车辆,所述备选车辆与所述目标车辆通过数字孪生网络连接,所述数字孪生网络用于实现至少两个车辆的数字镜像,以及各所述车辆的数字镜像之间的通信;
通过所述数字孪生网络,获取所述感知车辆的目标感知数据,其中,所述目标感知数据表征所述感知车辆所在道路的行驶环境信息;
基于所述目标感知数据,生成自动驾驶指令,所述自动驾驶指令用于控制所述目标车辆行驶。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于目标车辆的位置,从多个备选车辆中,确定感知车辆,包括:
基于所述目标车辆的位置和所述第一范围,通过所述数字孪生网络,确定至少一个所述备选车辆;
根据各所述备选车辆和所述目标车辆的位置关系,确定感知车辆。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述数字孪生网络中包括至少两个相互通信的数字孪生体,所述数字孪生体表征所述车辆的数字镜像;基于所述目标车辆的位置和所述第一范围,通过所述数字孪生网络,确定至少一个所述备选车辆,包括:
获取所述目标车辆对应的目标数字孪生体;
根据所述目标数字孪生体对应的第一位置坐标和所述第一范围,确定至少一个备选数字孪生体,所述备选数字孪生体对应的第二位置坐标位于所述第一位置坐标的所述第一范围内;
根据所述备选数字孪生体,确定对应的备选车辆。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据各所述备选车辆和所述目标车辆的位置关系,确定感知车辆,包括:
将与所述目标车辆处于第一位置关系和/或第二位置关系的备选车辆,确定为感知车辆;
其中,所述第一位置关系表征所述备选车辆位于所述目标车辆所在车道,且所述备选车辆位于所述目标车辆的前方;
所述第二位置关系表征所述备选车辆位于所述目标车辆所在车道的相邻车道。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,目标感知数据包括基于目标传感器采集的目标传感器数据,通过所述数字孪生网络,获取所述感知车辆的目标感知数据,包括:
通过数字孪生网络,获取所述感知车辆的感知区域和目标车辆的感知区域,所述感知区域表征车辆的所述目标传感器在当前位置所能够覆盖的区域;
根据所述感知车辆的感知区域和所述目标车辆的感知区域,确定感知盲区,所述感知盲区为所述感知车辆的感知区域内未被所述目标车辆的感知区域覆盖的区域;
根据感知盲区,获取对应的目标传感器采集的目标传感器数据。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据感知盲区,获取对应的目标传感器采集的目标传感器数据,包括:
通过所述数字孪生网络,获取感知车辆的数字孪生体;
基于所述感知车辆的数字孪生体,获取所述感知盲区对应的目标传感器标识;
根据所述目标传感器标识,获得对应的所述目标传感器采集的目标传感器数据。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标感知数据包括车辆的传感器数据和基于车辆的传感器数据生成的预测数据,其中,所述传感器数据用于表征距离车辆周围第二范围内的目标物体的实际位置,所述预测数据用于表征所述目标物体在第一时长后的预测位置。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述传感器数据包括原始传感器数据和特征数据,所述特征数据为对原始传感器数据进行特征识别后生成的数据,所述特征数据用于表征所述目标物体的类别,以及所述目标物体的所述实际位置。
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