无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆与流程

本发明涉及车辆控制技术领域，具体而言，涉及一种无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆。

背景技术：

相关技术中，在对车辆进行自动化控制时，常常考虑的是车辆在直线道路上如何行使，避免与其它车辆相碰撞，但是当前的车辆控制方式中，并未考虑到车辆在进行多车道变道、车辆转弯、车辆转向等情况下的车辆变向控制，而车辆在城市道路、乡间道路上行驶时，常常会遇见需要变道或者转向的情况，如果不考虑这些特殊行驶情况，容易导致车辆在转向时，无法及时进行变向，或者与其它车辆容易发生碰撞的情况发生。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆，以至少解决相关技术中未考虑无人驾驶车辆的变向状态，导致车辆易发生碰撞的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种无人驾驶车辆的控制方法，包括：获取车道前方预设距离范围内的标识牌和信号灯，其中，所述信号灯指示当前时刻的通行信号；基于所述标识牌和所述通行信号，判断是否进入车道转向模式；若确定进入所述车道转向模式，根据当前车辆类型和自身车辆参数，预估车辆转向时间点和车辆转向向量，其中，所述车辆转向向量指示了车辆转向角；在到达所述车辆转向时间点时，控制无人驾驶车辆按照所述车辆转向向量进行转向操作。

可选地，获取车道前方预设距离范围内的标识牌和信号灯的步骤，包括：采用地图模型库和车道微波反馈信号，分析车道前方预设距离范围内的标识牌，其中，所述地图模型库中集成有多个车道与建筑简化模型，所述车道与建筑简化模型为所述无人驾驶车辆周围区域的简化模型，所述车道微波反馈信号为所述无人驾驶车辆向前方预设距离范围内发射微波后，接收到的车道反馈信号，通过所述车道微波反馈信号能够分析所述标识牌；向车道控制系统发送信号灯读取请求，并接收所述车道控制系统反馈的信号响应包，其中，所述信号响应包中包含有信号灯颜色以及所述信号灯颜色所指示的通行信号。

可选地，基于所述标识牌和所述通行信号，判断是否进入车道转向模式的步骤，包括：基于所述标识牌和所述通行信号，判断所述标识牌指示的前方车道是否为变道车道或者转向车道；若确定所述标识牌指示的前方车道为变道车道或者转向车道，确定进入所述车道转向模式。

可选地，根据当前车辆类型和自身车辆参数，预估车辆转向时间点和车辆转向向量的步骤，包括：基于所述当前车辆类型和自身车辆参数，确定所述无人驾驶车辆在转向时的所需时长；基于所述无人驾驶车辆在转向时的所需时长，预估车辆转向时间点；确定所述无人驾驶车辆在进入车道转向模式后的转向方向；基于所述转向方向和车道转弯长度，计算所述车辆转向向量。

可选地，基于所述转向方向和车道转弯长度，计算所述车辆转向向量的步骤，包括：获取所述无人驾驶车辆的当前车速和车辆前后轮轴距；基于所述当前车速和所述车辆前后轮轴距，计算车辆转弯半径和在转向时的最优转向角；根据所述转向方向、所述车辆转弯半径和所述最优转向角，计算所述车辆转向向量。

可选地，所述车辆类型包括下述至少之一：轿车、重卡、公共汽车；所述自身车辆参数包括下述至少之一：车辆重量、车辆座位、车辆长度。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种无人驾驶车辆的控制装置，包括：获取单元，用于获取车道前方预设距离范围内的标识牌和信号灯，其中，所述信号灯指示当前时刻的通行信号；判断单元，用于基于所述标识牌和所述通行信号，判断是否进入车道转向模式；预估单元，用于在确定进入所述车道转向模式，根据当前车辆类型和自身车辆参数，预估车辆转向时间点和车辆转向向量，其中，所述车辆转向向量指示了车辆转向角；控制单元，用于在到达所述车辆转向时间点时，控制无人驾驶车辆按照所述车辆转向向量进行转向操作。

可选地，所述获取单元包括：第一分析模块，用于采用地图模型库和车道微波反馈信号，分析车道前方预设距离范围内的标识牌，其中，所述地图模型库中集成有多个车道与建筑简化模型，所述车道与建筑简化模型为所述无人驾驶车辆周围区域的简化模型，所述车道微波反馈信号为所述无人驾驶车辆向前方预设距离范围内发射微波后，接收到的车道反馈信号，通过所述车道微波反馈信号能够分析所述标识牌；第一接收模块，用于向车道控制系统发送信号灯读取请求，并接收所述车道控制系统反馈的信号响应包，其中，所述信号响应包中包含有信号灯颜色以及所述信号灯颜色所指示的通行信号。

可选地，所述判断单元包括：第一判断模块，用于基于所述标识牌和所述通行信号，判断所述标识牌指示的前方车道是否为变道车道或者转向车道；第一确定模块，用于在确定所述标识牌指示的前方车道为变道车道或者转向车道，确定进入所述车道转向模式。

可选地，所述预估单元包括：第二确定模块，用于基于所述当前车辆类型和自身车辆参数，确定所述无人驾驶车辆在转向时的所需时长；第一预估模块，用于基于所述无人驾驶车辆在转向时的所需时长，预估车辆转向时间点；第三确定模块，用于确定所述无人驾驶车辆在进入车道转向模式后的转向方向；第一计算模块，用于基于所述转向方向和车道转弯长度，计算所述车辆转向向量。

可选地，所述第一计算模块包括：获取子模块，用于获取所述无人驾驶车辆的当前车速和车辆前后轮轴距；第一计算子模块，用于基于所述当前车速和所述车辆前后轮轴距，计算车辆转弯半径和在转向时的最优转向角；第二计算子模块，用于根据所述转向方向、所述车辆转弯半径和所述最优转向角，计算所述车辆转向向量。

可选地，所述车辆类型包括下述至少之一：轿车、重卡、公共汽车；所述自身车辆参数包括下述至少之一：车辆重量、车辆座位、车辆长度。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种无人驾驶车辆，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的无人驾驶车辆的控制方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项所述的无人驾驶车辆的控制方法。

本发明实施例中，采用获取车道前方预设距离范围内的标识牌和信号灯，其中，信号灯指示当前时刻的通行信号，基于标识牌和通行信号，判断是否进入车道转向模式，若确定进入车道转向模式，根据当前车辆类型和自身车辆参数，预估车辆转向时间点和车辆转向向量，其中，车辆转向向量指示了车辆转向角，在到达车辆转向时间点时，控制无人驾驶车辆按照车辆转向向量进行转向操作。在该实施例中，可以基于标识牌和通行信号，提前判断是否进入车道转向模式，进而在进入车道转向模块时，控制转向时间和转向向量，实现车辆的安全变向，降低车辆之间的发生碰撞的概率，从而解决相关技术中未考虑无人驾驶车辆的变向状态，导致车辆易发生碰撞的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种可选的无人驾驶车辆的控制方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的无人驾驶车辆的控制装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

本发明实施例，可以应用于各种无人驾驶车辆，该无人驾驶车辆的类型包括但不限于：新能源车、汽车、轿车、卡车。每种类型的无人驾驶车辆的车身参数和可扫描信息不一样，在分析道路路况、道路路标以及其它车辆信息、障碍物时，所使用的参数都不一样，根据各类型车辆的具体情况自行调整。

在无人驾驶车辆上可以集成：控制平台、摄像装置、感知设备(包括距离感知器、传感设备)、安全预警装置等。

根据本发明实施例，提供了一种无人驾驶车辆的控制方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的一种可选的无人驾驶车辆的控制方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤s102，获取车道前方预设距离范围内的标识牌和信号灯，其中，信号灯指示当前时刻的通行信号；

步骤s104，基于标识牌和通行信号，判断是否进入车道转向模式；

步骤s106，若确定进入车道转向模式，根据当前车辆类型和自身车辆参数，预估车辆转向时间点和车辆转向向量，其中，车辆转向向量指示了车辆转向角；

步骤s108，在到达车辆转向时间点时，控制无人驾驶车辆按照车辆转向向量进行转向操作。

通过上述步骤，可以获取车道前方预设距离范围内的标识牌和信号灯，其中，信号灯指示当前时刻的通行信号，基于标识牌和通行信号，判断是否进入车道转向模式，若确定进入车道转向模式，根据当前车辆类型和自身车辆参数，预估车辆转向时间点和车辆转向向量，其中，车辆转向向量指示了车辆转向角，在到达车辆转向时间点时，控制无人驾驶车辆按照车辆转向向量进行转向操作。在该实施例中，可以基于标识牌和通行信号，提前判断是否进入车道转向模式，进而在进入车道转向模块时，控制转向时间和转向向量，实现车辆的安全变向，降低车辆之间的发生碰撞的概率，从而解决相关技术中未考虑无人驾驶车辆的变向状态，导致车辆易发生碰撞的技术问题。

下面结合上述各实施步骤来详细说明本发明实施例。

步骤s102，获取车道前方预设距离范围内的标识牌和信号灯，其中，信号灯指示当前时刻的通行信号。

本发明实施例中的标识牌可以理解为道路两旁/道路上方的道路指示牌，包括但不限于：距离指示牌、前方道路指示牌、变向指示牌、转弯指示牌、直行指示牌、爬坡指示牌、禁行指示牌、下坡指示牌等，而信号灯可以是指设置在道路交叉口、道路上方等位置的信号指示灯。

本发明实施例中涉及的道路可以包括一个车道或者多个并行车道。

可选的，获取车道前方预设距离范围内的标识牌和信号灯的步骤，包括：采用地图模型库和车道微波反馈信号，分析车道前方预设距离范围内的标识牌，其中，地图模型库中集成有多个车道与建筑简化模型，车道与建筑简化模型为无人驾驶车辆周围区域的简化模型，车道微波反馈信号为无人驾驶车辆向前方预设距离范围内发射微波后，接收到的车道反馈信号，通过车道微波反馈信号能够分析标识牌；向车道控制系统发送信号灯读取请求，并接收车道控制系统反馈的信号响应包，其中，信号响应包中包含有信号灯颜色以及信号灯颜色所指示的通行信号。

车道与建筑简化模型包括但不限于：车道与各个建筑模型、树木、花坛、路标等立体简化信息，在构建车道与建筑简化模型时，可以采用导航地图来辅助得到基础信息(包括但不限于：地理坐标、区域面积、名称、高度、长宽、形态)，然后对车道、建筑等进行扫描，完成模型构建。其中，在构建车道与建筑简化模型时，重点标注：是否为单行道、与车道的距离信息、车道上方是否有干扰建筑、车道两旁的人行道与车道距离、是否可停车、是否可转向、各类型车辆是否可通行。

对于上述的导航地图，包括但不限于：离线地图和在线地图，利用航拍照片、车载传感器(激光雷达和摄像装置)、高精度组合定位系统(卫星定位系统和惯性导航系统)来获取道路数据，然后将原始道路数据进行预处理，提取出多种道路信息，最后将道路信息提取结果融合生成导航地图。

上述的车道控制系统可以理解为城市道路控制系统，通过无线连接方式，确定前方道路的通行信号。

可选的，本发明实施例还可以通过前方车辆来获取到信号灯颜色以及距离下一信号灯的间隔时长。

步骤s104，基于标识牌和通行信号，判断是否进入车道转向模式。

本发明实施例中，基于标识牌和通行信号，判断是否进入车道转向模式的步骤，包括：基于标识牌和通行信号，判断标识牌指示的前方车道是否为变道车道或者转向车道；若确定标识牌指示的前方车道为变道车道或者转向车道，确定进入车道转向模式。

步骤s106，若确定进入车道转向模式，根据当前车辆类型和自身车辆参数，预估车辆转向时间点和车辆转向向量，其中，车辆转向向量指示了车辆转向角。

可选的，根据当前车辆类型和自身车辆参数，预估车辆转向时间点和车辆转向向量的步骤，包括：基于当前车辆类型和自身车辆参数，确定无人驾驶车辆在转向时的所需时长；基于无人驾驶车辆在转向时的所需时长，预估车辆转向时间点；确定无人驾驶车辆在进入车道转向模式后的转向方向；基于转向方向和车道转弯长度，计算车辆转向向量。

车道转向模式包括但不限于：车道切换操作、超车操作或者变向行驶机动操作。

在预估车辆转向时间点时，需要考虑到该车道上的其它车辆和转向位置点处的障碍物信息，避开周围其它车辆和障碍物，以能够及时到达转向位置点。

作为本发明可选的实施方式，基于转向方向和车道转弯长度，计算车辆转向向量的步骤，包括：获取无人驾驶车辆的当前车速和车辆前后轮轴距；基于当前车速和车辆前后轮轴距，计算车辆转弯半径和在转向时的最优转向角；根据转向方向、车辆转弯半径和最优转向角，计算车辆转向向量。

在确定进入车道转向模式后，可以获取车速和前后轮轴距，然后确定车辆最佳转向角，根据最佳转向角和前后轮轴距，获取机动车转弯半径，最后根据最佳转向角和机动车转弯半径规划出车道切换路径轨迹。

步骤s108，在到达车辆转向时间点时，控制无人驾驶车辆按照车辆转向向量进行转向操作。

可选的，车辆类型包括下述至少之一：轿车、重卡、公共汽车；自身车辆参数包括下述至少之一：车辆重量、车辆座位、车辆长度。

通过上述实施例，可以在控制无人驾驶车辆行驶时，考虑车辆变向操作，及时预估车辆变向时间点、转向向量，控制无人驾驶车辆安全到达转向位置点，从而控制无人驾驶车辆安全执行变向操作。

实施例二

本实施例涉及到无人驾驶车辆的控制装置，该控制装置包含的多个实施单元分别对应于上述实施例一中的各个实施步骤。

图2是根据本发明实施例的一种可选的无人驾驶车辆的控制装置的示意图，如图2所示，该控制装置可以包括：获取单元21，判断单元23，预估单元25，控制单元27，其中，

获取单元21，用于获取车道前方预设距离范围内的标识牌和信号灯，其中，信号灯指示当前时刻的通行信号；

判断单元23，用于基于标识牌和通行信号，判断是否进入车道转向模式；

预估单元25，用于在确定进入车道转向模式，根据当前车辆类型和自身车辆参数，预估车辆转向时间点和车辆转向向量，其中，车辆转向向量指示了车辆转向角；

控制单元27，用于在到达车辆转向时间点时，控制无人驾驶车辆按照车辆转向向量进行转向操作。

上述无人驾驶车辆的控制装置，可以通过获取单元21获取车道前方预设距离范围内的标识牌和信号灯，其中，信号灯指示当前时刻的通行信号，通过判断单元23基于标识牌和通行信号，判断是否进入车道转向模式，通过预估单元25确定进入车道转向模式，根据当前车辆类型和自身车辆参数，预估车辆转向时间点和车辆转向向量，其中，车辆转向向量指示了车辆转向角，通过控制单元27在到达车辆转向时间点时，控制无人驾驶车辆按照车辆转向向量进行转向操作。在该实施例中，可以基于标识牌和通行信号，提前判断是否进入车道转向模式，进而在进入车道转向模块时，控制转向时间和转向向量，实现车辆的安全变向，降低车辆之间的发生碰撞的概率，从而解决相关技术中未考虑无人驾驶车辆的变向状态，导致车辆易发生碰撞的技术问题。

可选的，获取单元包括：第一分析模块，用于采用地图模型库和车道微波反馈信号，分析车道前方预设距离范围内的标识牌，其中，地图模型库中集成有多个车道与建筑简化模型，车道与建筑简化模型为无人驾驶车辆周围区域的简化模型，车道微波反馈信号为无人驾驶车辆向前方预设距离范围内发射微波后，接收到的车道反馈信号，通过车道微波反馈信号能够分析标识牌；第一接收模块，用于向车道控制系统发送信号灯读取请求，并接收车道控制系统反馈的信号响应包，其中，信号响应包中包含有信号灯颜色以及信号灯颜色所指示的通行信号。

可选的，判断单元包括：第一判断模块，用于基于标识牌和通行信号，判断标识牌指示的前方车道是否为变道车道或者转向车道；第一确定模块，用于在确定标识牌指示的前方车道为变道车道或者转向车道，确定进入车道转向模式。

可选的，预估单元包括：第二确定模块，用于基于当前车辆类型和自身车辆参数，确定无人驾驶车辆在转向时的所需时长；第一预估模块，用于基于无人驾驶车辆在转向时的所需时长，预估车辆转向时间点；第三确定模块，用于确定无人驾驶车辆在进入车道转向模式后的转向方向；第一计算模块，用于基于转向方向和车道转弯长度，计算车辆转向向量。

可选的，第一计算模块包括：获取子模块，用于获取无人驾驶车辆的当前车速和车辆前后轮轴距；第一计算子模块，用于基于当前车速和车辆前后轮轴距，计算车辆转弯半径和在转向时的最优转向角；第二计算子模块，用于根据转向方向、车辆转弯半径和最优转向角，计算车辆转向向量。

可选的，车辆类型包括下述至少之一：轿车、重卡、公共汽车；自身车辆参数包括下述至少之一：车辆重量、车辆座位、车辆长度。

上述的无人驾驶车辆的控制装置还可以包括处理器和存储器，上述获取单元21，判断单元23，预估单元25，控制单元27等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

上述处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来在到达车辆转向时间点时，控制无人驾驶车辆按照车辆转向向量进行转向操作。

上述存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)，存储器包括至少一个存储芯片。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种无人驾驶车辆，包括：处理器；以及存储器，用于存储处理器的可执行指令；其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述任意一项的无人驾驶车辆的控制方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项的无人驾驶车辆的控制方法。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取车道前方预设距离范围内的标识牌和信号灯，其中，信号灯指示当前时刻的通行信号；基于标识牌和通行信号，判断是否进入车道转向模式；若确定进入车道转向模式，根据当前车辆类型和自身车辆参数，预估车辆转向时间点和车辆转向向量，其中，车辆转向向量指示了车辆转向角；在到达车辆转向时间点时，控制无人驾驶车辆按照车辆转向向量进行转向操作。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。