[发明专利]一种车辆的遇障制动方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种车辆的遇障制动方法，其特征在于，包括：

当车辆沿道路行驶时，感知位于所述车辆前方的障碍物与所述道路的类型，所述类型关联原始附着系数；

根据不确定性对所述原始附着系数进行修正，得到目标附着系数；

根据所述目标附着系数预测所述车辆对所述障碍物制动并渐变式减速时行驶过的制动距离；

当所述车辆与所述障碍物之间的相对距离大于或等于所述制动距离时，根据所述相对距离与所述制动距离计算表示所述车辆与所述障碍物发生碰撞的风险程度；

根据所述风险程度控制所述车辆减速；

其中，所述感知位于所述车辆前方的障碍物与所述道路的类型，包括：

向所述车辆的外部环境采集目标图像数据；

确定语义分割网络，所述语义分割网络包括编码器与解码器；

将所述目标图像数据输入编码器中执行编码操作，获得目标编码特征；

将所述目标编码图像数据输入所述解码器中执行解码操作，获得目标解码特征；

将所述目标解码特征激活为目标语义数据，所述目标语义数据中包含所述道路的类型；

其中，所述确定语义分割网络，包括：

获取样本图像数据，所述样本图像数据中各个像素点已针对预设的道路的类型标注标签；

将所述样本图像数据输入所述编码器中执行编码操作，获得样本编码特征；

将所述样本编码特征输入所述解码器中执行解码操作，获得样本解码特征；

将所述样本解码特征激活为样本语义数据，所述样本语义数据的像素点包含属于预设的道路的类型的置信度；

计算所述置信度与所述标签之间的差异，作为损失值；

根据所述损失值更新所述语义分割网络；

判断是否满足预设的训练条件；若是，则确定所述语义分割网络训练完成，若否，则返回执行所述将所述样本图像数据输入所述编码器中执行编码操作，获得样本编码特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本编码特征包括第一样本编码特征、第二样本编码特征、第三样本编码特征、第四样本编码特征、第五样本编码特征、第六样本编码特征、第七样本编码特征、第八样本编码特征；

所述将所述样本图像数据输入所述编码器中执行编码操作，获得样本编码特征，包括：

对所述样本图像数据执行第一卷积操作，得到第一样本编码特征；

对所述第一样本编码特征执行第一最大池化操作，得到第二样本编码特征；

对所述第二样本编码特征执行第二卷积操作，得到第三样本编码特征；

对所述第三样本编码特征执行第二最大池化操作，得到第四样本编码特征；

对所述第四样本编码特征执行第三卷积操作，得到第五样本编码特征；

对所述第五样本编码特征执行第三最大池化操作，得到第六样本编码特征；

对所述第六样本编码特征执行第四卷积操作，得到第七样本编码特征；

对所述第七样本编码特征执行第三最大池化操作，得到第八样本编码特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述样本解码特征包括第一样本解码特征、第二样本解码特征、第三样本解码特征、第四样本解码特征、第五样本解码特征、第六样本解码特征、第七样本解码特征、第八样本解码特征；

所述将所述样本编码特征输入所述解码器中执行解码操作，获得样本解码特征，包括：

对所述第八样本编码特征执行第一上采样操作，得到第一样本解码特征；

对所述第一样本解码特征执行第一反卷积操作，得到第二样本解码特征；

对所述第二样本解码特征执行第二上采样操作并池化索引至所述第六样本编码特征，得到第三样本解码特征；

对所述第三样本解码特征执行第二反卷积操作，得到第四样本解码特征；

对所述第四样本解码特征执行第三上采样操作并池化索引至所述第四样本编码特征，得到第五样本解码特征；

对所述第五样本解码特征执行第三反卷积操作，得到第六样本解码特征；

对所述第六样本解码特征执行第四上采样操作并池化索引至所述第二样本编码特征，得到第七样本解码特征；

对所述第七样本解码特征执行第四操作，得到第八样本解码特征；

所述将所述样本解码特征映射为样本语义数据，包括：

使用柔性最大值函数Softmax将所述第八样本解码特征映射为样本语义数据。