CN112327855A - 自动驾驶车辆的控制方法、装置和电子设备 - Google Patents
自动驾驶车辆的控制方法、装置和电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112327855A CN112327855A CN202011264781.7A CN202011264781A CN112327855A CN 112327855 A CN112327855 A CN 112327855A CN 202011264781 A CN202011264781 A CN 202011264781A CN 112327855 A CN112327855 A CN 112327855A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- traffic signal
- target
- signal lamp
- identified
- lane
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 14
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
- G06V20/584—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of vehicle lights or traffic lights
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
- G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
- G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
- G08G1/096708—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control
- G08G1/096725—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control where the received information generates an automatic action on the vehicle control
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Atmospheric Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明提供了一种自动驾驶车辆的控制方法、装置和电子设备,包括:获取包含待识别交通信号灯的待处理图像;基于待处理图像确定待识别交通信号灯中的目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息;根据目标车道、各目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息控制自动驾驶车辆行驶。本发明的方法赋予了各目标待识别交通信号灯的车道信息,这样,自动驾驶***便可根据各目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯的车道信息控制自动驾驶车辆下一时刻的行驶,实现了真正意义上的通过交通信号灯的指示信息来指导自动驾驶车辆的安全行驶。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶的技术领域,尤其是涉及一种自动驾驶车辆的控制方法、装置和电子设备。
背景技术
自动驾驶领域中,自动驾驶***的核心主要包括以下三个部分:感知、规划和控制。其中,感知是指自动驾驶***从周围的环境中收集信息并从中提取相关信息的能力,尤其是对环境的场景理解能力,例如判断障碍物的位置、检测道路标记和周围的行人车辆。获取上述信息以保证自动驾驶车辆的安全行驶。
目前,自动驾驶车辆在获得红绿灯标记时,一般是通过自动驾驶车辆上安装的车载摄像头对自动驾驶车辆当前位置预设范围内的交通信号灯进行拍摄,进而再对拍摄得到的图像中的交通信号灯进行识别,确定图像中各交通信号灯的指示信息。但是,在上述过程中,无法确定各交通信号灯的指示信息与道路的关系,这样,自动驾驶车辆便无法确定当前时刻哪些指示信息是与其行驶相关的信息,从而影响了自动驾驶车辆的安全行驶。
综上,现有技术中无法实现真正意义上的通过交通信号灯的指示信息来指导自动驾驶车辆的安全行驶。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种自动驾驶车辆的控制方法、装置和电子设备,以缓解现有技术中无法实现真正意义上的通过交通信号灯的指示信息来指导自动驾驶车辆安全行驶的技术问题。
第一方面,本发明提供了一种自动驾驶车辆的控制方法,应用于自动驾驶***,所述方法包括:
获取包含待识别交通信号灯的待处理图像,其中,所述待处理图像为安装在自动驾驶车辆上的车载摄像头对目标车道第一预设范围内的交通信号灯进行拍摄得到的,所述目标车道为所述自动驾驶车辆所在的车道;
基于所述待处理图像确定所述待识别交通信号灯中的目标待识别交通信号灯的指示信息以及各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息,其中,所述目标待识别交通信号灯为预设高精度地图返回的与待查询交通信号灯相对应的交通信号灯,所述待查询交通信号灯为所述自动驾驶车辆所在位置第二预设范围内的交通信号灯;
根据所述目标车道、各所述目标待识别交通信号灯的指示信息以及各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息控制所述自动驾驶车辆行驶。
进一步的,基于所述待处理图像确定所述待识别交通信号灯中的目标待识别交通信号灯的指示信息以及各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息包括:
获取所述预设高精度地图返回的待查询交通信号灯的基本信息,其中,所述基本信息包括:所述待查询交通信号灯在所述预设高精度地图中的地图位置坐标和所述待查询交通信号灯在所述预设高精度地图中的车道信息;
将所述地图位置坐标转换为所述待查询交通信号灯在所述车载摄像头拍摄的图像中的图像位置坐标;
根据所述图像位置坐标对所述待处理图像中的目标待识别交通信号灯进行颜色识别,得到各所述目标待识别交通信号灯的指示信息,并基于所述待查询交通信号灯在所述预设高精度地图中的车道信息确定各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息。
进一步的,获取所述预设高精度地图返回的待查询交通信号灯的基本信息包括:
向所述预设高精度地图发送交通信号灯查询请求,以使所述预设高精度地图根据所述交通信号灯查询请求返回所述待查询交通信号灯的基本信息,其中,所述交通信号灯查询请求中携带有所述自动驾驶车辆的位置坐标和查询范围信息。
进一步的,根据所述图像位置坐标对所述待处理图像中的目标待识别交通信号灯进行颜色识别包括:
采用颜色识别模型对所述待处理图像中所述图像位置坐标所对应的区域进行颜色识别,得到各所述目标待识别交通信号灯的指示信息。
进一步的,根据所述目标车道、各所述目标待识别交通信号灯的指示信息以及各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息控制所述自动驾驶车辆行驶包括:
根据所述目标车道和各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息确定各所述目标待识别交通信号灯与所述自动驾驶车辆的位置关系;
根据各所述目标待识别交通信号灯与所述自动驾驶车辆的位置关系、各所述目标待识别交通信号灯的指示信息控制所述自动驾驶车辆行驶。
进一步的,所述车载摄像头包括车载双目摄像头,且所述车载双目摄像头为长焦摄像头。
第二方面,本发明实施例还提供了一种自动驾驶车辆的控制装置,应用于自动驾驶***,所述装置包括:
获取单元,用于获取包含待识别交通信号灯的待处理图像,其中,所述待处理图像为安装在自动驾驶车辆上的车载摄像头对目标车道第一预设范围内的交通信号灯进行拍摄得到的,所述目标车道为所述自动驾驶车辆所在的车道;
确定单元,用于基于所述待处理图像确定所述待识别交通信号灯中的目标待识别交通信号灯的指示信息以及各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息,其中,所述目标待识别交通信号灯为预设高精度地图返回的与待查询交通信号灯相对应的交通信号灯,所述待查询交通信号灯为所述自动驾驶车辆所在位置第二预设范围内的交通信号灯;
控制单元,用于根据所述目标车道、各所述目标待识别交通信号灯的指示信息以及各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息控制所述自动驾驶车辆行驶。
进一步的,所述确定单元还包括:
获取模块,用于获取所述预设高精度地图返回的待查询交通信号灯的基本信息,其中,所述基本信息包括:所述待查询交通信号灯在所述预设高精度地图中的地图位置坐标和所述待查询交通信号灯在所述预设高精度地图中的车道信息;
坐标转换模块,用于将所述地图位置坐标转换为所述待查询交通信号灯在所述车载摄像头拍摄的图像中的图像位置坐标;
颜色识别模块,用于根据所述图像位置坐标对所述待处理图像中的目标待识别交通信号灯进行颜色识别,得到各所述目标待识别交通信号灯的指示信息,并基于所述待查询交通信号灯在所述预设高精度地图中的车道信息确定各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息。
第三方面,本发明实施例还提供了一种电子设备,包括存储器、处理器,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项所述的方法的步骤。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有机器可运行指令,所述机器可运行指令在被处理器调用和运行时,所述机器可运行指令促使所述处理器运行上述第一方面任一项所述的方法。
在本发明实施例中,提供了一种自动驾驶车辆的控制方法,应用于自动驾驶***,该方法包括:获取包含待识别交通信号灯的待处理图像;然后,基于待处理图像确定待识别交通信号灯中的目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息,目标待识别交通信号灯为预设高精度地图返回的与待查询交通信号灯相对应的交通信号灯,待查询交通信号灯为自动驾驶车辆所在位置第二预设范围内的交通信号灯;最后,根据目标车道、各目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息控制自动驾驶车辆行驶。通过上述描述可知,本发明的方法赋予了各目标待识别交通信号灯的车道信息,这样,自动驾驶***便可根据各目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯的车道信息控制自动驾驶车辆下一时刻的行驶,实现了真正意义上的通过交通信号灯的指示信息来指导自动驾驶车辆的安全行驶,缓解了现有技术无法实现真正意义上的通过交通信号灯的指示信息来指导自动驾驶车辆安全行驶的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种自动驾驶车辆的控制方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的基于待处理图像确定待识别交通信号灯中的目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息的流程图;
图3为本发明实施例提供的根据目标车道、各目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息控制自动驾驶车辆行驶的流程图;
图4为本发明实施例提供的一种自动驾驶车辆的控制装置的示意图;
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,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,都属于本发明保护的范围。
目前,在自动驾驶领域中,无法实现通过交通信号灯的指示信息来指导自动驾驶车辆的安全行驶。
基于此,本实施例提供了一种自动驾驶车辆的控制方法,该方法赋予了各目标待识别交通信号灯的车道信息,这样,自动驾驶***便可根据各目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯的车道信息控制自动驾驶车辆下一时刻的行驶,实现了实现真正意义上的通过交通信号灯的指示信息来指导自动驾驶车辆的安全行驶。
下面结合附图对本发明实施例进行进一步介绍。
实施例一:
根据本发明实施例,提供了一种自动驾驶车辆的控制方法的实施例,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***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自动驾驶车辆的控制方法的流程图,如图1所示,该方法应用于自动驾驶***,包括如下步骤:
步骤S102,获取包含待识别交通信号灯的待处理图像,其中,待处理图像为安装在自动驾驶车辆上的车载摄像头对目标车道第一预设范围内的交通信号灯进行拍摄得到的,目标车道为自动驾驶车辆所在的车道;
在本发明实施例中,自动驾驶车辆在行驶的过程中,可以获取包含待识别交通信号灯的待处理图像。上述待识别交通信号灯可以为由红、黄和绿三种颜色的灯具组成的灯组,或者,可以为能够产生红、黄或绿色光的单一灯。
上述车载摄像头可以为车载双目摄像头,且车载双目摄像头为长焦摄像头,能够对自动驾驶车辆所在位置第一预设范围内的交通信号灯进行拍摄,上述第一预设范围为车载摄像头的拍摄范围,在本发明实施例中,上述第一预设范围可以为100米至200米的任意范围。
具体的,在自动驾驶车辆行驶的过程中,可以实时获取自动驾驶车辆所在的位置,可以基于车载的GPS全球定位***确定车辆的当前位置,进而可以基于该当前位置与预设高精度地图中各个车道的坐标确定自动驾驶车辆当前所处的目标车道。具体实现时,可以将车辆的当前位置与预设高精度地图进行匹配,得到自动驾驶车辆所处的目标车道。
步骤S104,基于待处理图像确定待识别交通信号灯中的目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息,其中,目标待识别交通信号灯为预设高精度地图返回的与待查询交通信号灯相对应的交通信号灯,待查询交通信号灯为自动驾驶车辆所在位置第二预设范围内的交通信号灯;
在具体实现时,自动驾驶***先向预设高精度地图发送交通信号灯查询请求,该交通信号灯查询请求中携带有自动驾驶车辆的位置坐标和查询范围(即上述第二预设范围)信息,这样,预设高精度地图就能向自动驾驶***返回以自动驾驶车辆的位置坐标为中心,以查询范围为半径的范围内的待查询交通信号灯(也即目标待识别交通信号灯)的地图位置坐标和待查询交通信号灯所对应的车道信息,进而,自动驾驶***再将上述地图位置坐标转换为图像位置坐标,最后,再基于转换得到的图像位置坐标对待处理图像对应的位置进行颜色识别,从而得到目标待识别交通信号灯的指示信息。
步骤S106,根据目标车道、各目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息控制自动驾驶车辆行驶。
通过上述的描述可知,上述各目标待识别交通信号灯的指示信息实际为预设高精度地图返回的自动驾驶车辆所在位置第二预设范围内的交通信号灯的指示信息,也就是自动驾驶车辆所在的目标车道和目标车道周围的其他车道的各交通信号灯的指示信息,这样,自动驾驶***便可根据目标车道、目标车道的交通信号灯的指示信息、目标车道周围的其他车道(即各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息)的各交通信号灯的指示信息(即各目标待识别交通信号灯的指示信息)来进一步规划自动驾驶车辆的行驶行为,从而控制自动驾驶车辆行驶。
下文中再对该过程进行详细描述,在此不再赘述。
在本发明实施例中,提供了一种自动驾驶车辆的控制方法,应用于自动驾驶***,该方法包括:获取包含待识别交通信号灯的待处理图像;然后,基于待处理图像确定待识别交通信号灯中的目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息,目标待识别交通信号灯为预设高精度地图返回的与待查询交通信号灯相对应的交通信号灯,待查询交通信号灯为自动驾驶车辆所在位置第二预设范围内的交通信号灯;最后,根据目标车道、各目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息控制自动驾驶车辆行驶。通过上述描述可知,本发明的方法赋予了各目标待识别交通信号灯的车道信息,这样,自动驾驶***便可根据各目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯的车道信息控制自动驾驶车辆下一时刻的行驶,实现了真正意义上的通过交通信号灯的指示信息来指导自动驾驶车辆的安全行驶,缓解了现有技术无法实现真正意义上的通过交通信号灯的指示信息来指导自动驾驶车辆安全行驶的技术问题。
上述内容对本发明的自动驾驶车辆的控制方法进行了简要介绍,下面对其中涉及到的具体内容进行详细描述。
在本发明的一个可选实施例中,参考图2,步骤S104,基于待处理图像确定待识别交通信号灯中的目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息的过程包括如下步骤:
步骤S201,获取预设高精度地图返回的待查询交通信号灯的基本信息,其中,基本信息包括:待查询交通信号灯在预设高精度地图中的地图位置坐标和待查询交通信号灯在预设高精度地图中的车道信息;
具体的,向预设高精度地图发送交通信号灯查询请求,以使预设高精度地图根据交通信号灯查询请求返回待查询交通信号灯的基本信息,其中,交通信号灯查询请求中携带有自动驾驶车辆的位置坐标和查询范围信息。
步骤S202,将地图位置坐标转换为待查询交通信号灯在车载摄像头拍摄的图像中的图像位置坐标;
具体的,可以得到自动驾驶车辆在预设高精度地图中的位置,也可以得到交通信号灯在预设高精度地图中的位置,那么,就能计算得到灯在自动驾驶车辆坐标系下的位置,自动驾驶车辆坐标系和车载摄像头坐标系又存在标定关系,这样,就可以得到灯在车载摄像头坐标系下的位置,而车载摄像头到图像的图像位置坐标是由摄像头的成像原理确定,这样就能将将灯在车载摄像头坐标系下的位置转换为灯在图像中的图像位置坐标,如此,便实现了将地图位置坐标转换为待查询交通信号灯在车载摄像头拍摄的图像中的图像位置坐标。
步骤S203,根据图像位置坐标对待处理图像中的目标待识别交通信号灯进行颜色识别,得到各目标待识别交通信号灯的指示信息,并基于待查询交通信号灯在预设高精度地图中的车道信息确定各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息。
具体的,采用颜色识别模型对待处理图像中图像位置坐标所对应的区域进行颜色识别,得到各目标待识别交通信号灯的指示信息。
在本发明的一个可选实施例中,参考图3,步骤S106,根据目标车道、各目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息控制自动驾驶车辆行驶的过程包括如下步骤:
步骤S301,根据目标车道和各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息确定各目标待识别交通信号灯与自动驾驶车辆的位置关系;
步骤S302,根据各目标待识别交通信号灯与自动驾驶车辆的位置关系、各目标待识别交通信号灯的指示信息控制自动驾驶车辆行驶。
例如:自动驾驶车辆左边车道的交通信号灯由红色变为绿色,那么,可以判定左边车道的车辆在下一时刻可以行驶,这样,就能辅助指导自动驾驶车辆下一时刻的行驶行为,从而保证自动驾驶车辆的安全行驶。
本发明的方法赋予了各目标待识别交通信号灯的车道信息,这样,自动驾驶***便可根据各目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯的车道信息控制自动驾驶车辆下一时刻的行驶,实现了真正意义上的通过交通信号灯的指示信息来指导自动驾驶车辆的安全行驶,缓解了现有技术无法实现真正意义上的通过交通信号灯的指示信息来指导自动驾驶车辆安全行驶的技术问题。
实施例二:
本发明实施例还提供了一种自动驾驶车辆的控制装置,该自动驾驶车辆的控制装置主要用于执行本发明实施例上述内容所提供的自动驾驶车辆的控制方法,以下对本发明实施例提供的自动驾驶车辆的控制装置做具体介绍。
图4是根据本发明实施例的一种自动驾驶车辆的控制装置的示意图,如图4所示,该自动驾驶车辆的控制装置应用于自动驾驶***,主要包括:获取单元10、确定单元20和控制单元30,其中:
获取单元,用于获取包含待识别交通信号灯的待处理图像,其中,待处理图像为安装在自动驾驶车辆上的车载摄像头对目标车道第一预设范围内的交通信号灯进行拍摄得到的,目标车道为自动驾驶车辆所在的车道;
确定单元,用于基于待处理图像确定待识别交通信号灯中的目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息,其中,目标待识别交通信号灯为预设高精度地图返回的与待查询交通信号灯相对应的交通信号灯,待查询交通信号灯为自动驾驶车辆所在位置第二预设范围内的交通信号灯;
控制单元,用于根据目标车道、各目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息控制自动驾驶车辆行驶。
在本发明实施例中,提供了一种自动驾驶车辆的控制装置,应用于自动驾驶***,该方法包括:获取包含待识别交通信号灯的待处理图像;然后,基于待处理图像确定待识别交通信号灯中的目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息,目标待识别交通信号灯为预设高精度地图返回的与待查询交通信号灯相对应的交通信号灯,待查询交通信号灯为自动驾驶车辆所在位置第二预设范围内的交通信号灯;最后,根据目标车道、各目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息控制自动驾驶车辆行驶。通过上述描述可知,本发明的方法赋予了各目标待识别交通信号灯的车道信息,这样,自动驾驶***便可根据各目标待识别交通信号灯的指示信息以及各目标待识别交通信号灯的车道信息控制自动驾驶车辆下一时刻的行驶,实现了真正意义上的通过交通信号灯的指示信息来指导自动驾驶车辆的安全行驶,缓解了现有技术无法实现真正意义上的通过交通信号灯的指示信息来指导自动驾驶车辆安全行驶的技术问题。
可选地,确定单元还包括:
获取模块,用于获取预设高精度地图返回的待查询交通信号灯的基本信息,其中,基本信息包括:待查询交通信号灯在预设高精度地图中的地图位置坐标和待查询交通信号灯在预设高精度地图中的车道信息;
坐标转换模块,用于将地图位置坐标转换为待查询交通信号灯在车载摄像头拍摄的图像中的图像位置坐标;
颜色识别模块,用于根据图像位置坐标对待处理图像中的目标待识别交通信号灯进行颜色识别,得到各目标待识别交通信号灯的指示信息,并基于待查询交通信号灯在预设高精度地图中的车道信息确定各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息。
可选地,获取模块还用于:向预设高精度地图发送交通信号灯查询请求,以使预设高精度地图根据交通信号灯查询请求返回待查询交通信号灯的基本信息,其中,交通信号灯查询请求中携带有自动驾驶车辆的位置坐标和查询范围信息。
可选地,颜色识别模块还用于:采用颜色识别模型对待处理图像中图像位置坐标所对应的区域进行颜色识别,得到各目标待识别交通信号灯的指示信息。
可选地,控制单元还用于:根据目标车道和各目标待识别交通信号灯所对应的车道信息确定各目标待识别交通信号灯与自动驾驶车辆的位置关系;根据各目标待识别交通信号灯与自动驾驶车辆的位置关系、各目标待识别交通信号灯的指示信息控制自动驾驶车辆行驶。
可选地,车载摄像头包括车载双目摄像头,且车载双目摄像头为长焦摄像头。
本发明实施例所提供的装置,其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同,为简要描述,装置实施例部分未提及之处,可参考前述方法实施例中相应内容。
如图5所示,本申请实施例提供的一种电子设备600,包括:处理器601、存储器602和总线,所述存储器602存储有所述处理器601可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述处理器601与所述存储器602之间通过总线通信,所述处理器601执行所述机器可读指令,以执行如上述自动驾驶车辆的控制方法的步骤。
具体地,上述存储器602和处理器601能够为通用的存储器和处理器,这里不做具体限定,当处理器601运行存储器602存储的计算机程序时,能够执行上述自动驾驶车辆的控制方法。
处理器601可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器601中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器601可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU)、网络处理器(Network Processor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processing,简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit,简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器602,处理器601读取存储器602中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
对应于上述自动驾驶车辆的控制方法,本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有机器可运行指令,所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时,所述计算机可运行指令促使所述处理器运行上述自动驾驶车辆的控制方法的步骤。
本申请实施例所提供的自动驾驶车辆的控制装置可以为设备上的特定硬件或者安装于设备上的软件或固件等。本申请实施例所提供的装置,其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同,为简要描述,装置实施例部分未提及之处,可参考前述方法实施例中相应内容。所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,前述描述的***、装置和单元的具体工作过程,均可以参考上述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露装置和方法,可以通过其它的方式实现。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,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,又例如,多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,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通信接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
再例如,附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
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网络单元上。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,在本申请提供的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。
所述功能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,本申请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电子设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述自动驾驶车辆的控制方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释,此外,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本申请的具体实施方式,用以说明本申请的技术方案,而非对其限制,本申请的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的范围。都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种自动驾驶车辆的控制方法,其特征在于,应用于自动驾驶***,所述方法包括:
获取包含待识别交通信号灯的待处理图像,其中,所述待处理图像为安装在自动驾驶车辆上的车载摄像头对目标车道第一预设范围内的交通信号灯进行拍摄得到的,所述目标车道为所述自动驾驶车辆所在的车道;
基于所述待处理图像确定所述待识别交通信号灯中的目标待识别交通信号灯的指示信息以及各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息,其中,所述目标待识别交通信号灯为预设高精度地图返回的与待查询交通信号灯相对应的交通信号灯,所述待查询交通信号灯为所述自动驾驶车辆所在位置第二预设范围内的交通信号灯;
根据所述目标车道、各所述目标待识别交通信号灯的指示信息以及各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息控制所述自动驾驶车辆行驶。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述待处理图像确定所述待识别交通信号灯中的目标待识别交通信号灯的指示信息以及各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息包括:
获取所述预设高精度地图返回的待查询交通信号灯的基本信息,其中,所述基本信息包括:所述待查询交通信号灯在所述预设高精度地图中的地图位置坐标和所述待查询交通信号灯在所述预设高精度地图中的车道信息;
将所述地图位置坐标转换为所述待查询交通信号灯在所述车载摄像头拍摄的图像中的图像位置坐标;
根据所述图像位置坐标对所述待处理图像中的目标待识别交通信号灯进行颜色识别,得到各所述目标待识别交通信号灯的指示信息,并基于所述待查询交通信号灯在所述预设高精度地图中的车道信息确定各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,获取所述预设高精度地图返回的待查询交通信号灯的基本信息包括:
向所述预设高精度地图发送交通信号灯查询请求,以使所述预设高精度地图根据所述交通信号灯查询请求返回所述待查询交通信号灯的基本信息,其中,所述交通信号灯查询请求中携带有所述自动驾驶车辆的位置坐标和查询范围信息。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述图像位置坐标对所述待处理图像中的目标待识别交通信号灯进行颜色识别包括:
采用颜色识别模型对所述待处理图像中所述图像位置坐标所对应的区域进行颜色识别,得到各所述目标待识别交通信号灯的指示信息。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述目标车道、各所述目标待识别交通信号灯的指示信息以及各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息控制所述自动驾驶车辆行驶包括:
根据所述目标车道和各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息确定各所述目标待识别交通信号灯与所述自动驾驶车辆的位置关系;
根据各所述目标待识别交通信号灯与所述自动驾驶车辆的位置关系、各所述目标待识别交通信号灯的指示信息控制所述自动驾驶车辆行驶。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述车载摄像头包括车载双目摄像头,且所述车载双目摄像头为长焦摄像头。
7.一种自动驾驶车辆的控制装置,其特征在于,应用于自动驾驶***,所述装置包括:
获取单元,用于获取包含待识别交通信号灯的待处理图像,其中,所述待处理图像为安装在自动驾驶车辆上的车载摄像头对目标车道第一预设范围内的交通信号灯进行拍摄得到的,所述目标车道为所述自动驾驶车辆所在的车道;
确定单元,用于基于所述待处理图像确定所述待识别交通信号灯中的目标待识别交通信号灯的指示信息以及各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息,其中,所述目标待识别交通信号灯为预设高精度地图返回的与待查询交通信号灯相对应的交通信号灯,所述待查询交通信号灯为所述自动驾驶车辆所在位置第二预设范围内的交通信号灯;
控制单元,用于根据所述目标车道、各所述目标待识别交通信号灯的指示信息以及各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息控制所述自动驾驶车辆行驶。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述确定单元还包括:
获取模块,用于获取所述预设高精度地图返回的待查询交通信号灯的基本信息,其中,所述基本信息包括:所述待查询交通信号灯在所述预设高精度地图中的地图位置坐标和所述待查询交通信号灯在所述预设高精度地图中的车道信息;
坐标转换模块,用于将所述地图位置坐标转换为所述待查询交通信号灯在所述车载摄像头拍摄的图像中的图像位置坐标;
颜色识别模块,用于根据所述图像位置坐标对所述待处理图像中的目标待识别交通信号灯进行颜色识别,得到各所述目标待识别交通信号灯的指示信息,并基于所述待查询交通信号灯在所述预设高精度地图中的车道信息确定各所述目标待识别交通信号灯所对应的车道信息。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至6任一项所述的方法的步骤。
10.一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存储有机器可运行指令,所述机器可运行指令在被处理器调用和运行时,所述机器可运行指令促使所述处理器运行所述权利要求1至6任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011264781.7A CN112327855A (zh) | 2020-11-11 | 2020-11-11 | 自动驾驶车辆的控制方法、装置和电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011264781.7A CN112327855A (zh) | 2020-11-11 | 2020-11-11 | 自动驾驶车辆的控制方法、装置和电子设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112327855A true CN112327855A (zh) | 2021-02-05 |
Family
ID=74318477
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011264781.7A Pending CN112327855A (zh) | 2020-11-11 | 2020-11-11 | 自动驾驶车辆的控制方法、装置和电子设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112327855A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113450588A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-28 | 通视(天津)信息技术有限公司 | 交通信号灯时信息的处理方法、装置以及电子设备 |
CN116824895A (zh) * | 2023-08-29 | 2023-09-29 | 成都通广网联科技有限公司 | 一种控制自动驾驶车辆进入路口待行区的网联***及方法 |
CN117292360A (zh) * | 2023-11-24 | 2023-12-26 | 福思(杭州)智能科技有限公司 | 交通信号灯识别方法和装置、存储介质及电子设备 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008242987A (ja) * | 2007-03-28 | 2008-10-09 | Aisin Aw Co Ltd | 運転支援方法及び運転支援装置 |
CN106004438A (zh) * | 2016-07-19 | 2016-10-12 | 广汽菲亚特克莱斯勒汽车有限公司 | 车载智能交通灯联动方法及*** |
WO2018050181A1 (de) * | 2016-09-14 | 2018-03-22 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Verfahren zum zuordnen einer ampel zu einer fahrspur, fahrzeug und speichermedium |
CN108305475A (zh) * | 2017-03-06 | 2018-07-20 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种交通灯识别方法及装置 |
KR20180086632A (ko) * | 2017-01-23 | 2018-08-01 | 한국전자통신연구원 | 자율주행 차량의 행동 결정 장치 및 방법 |
WO2018201835A1 (zh) * | 2017-05-03 | 2018-11-08 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 信号灯状态识别方法、装置、车载控制终端及机动车 |
CN109859509A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-06-07 | 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 | 车道通行状态提醒方法及设备 |
CN109949594A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-06-28 | 北京智行者科技有限公司 | 实时的交通灯识别方法 |
CN111582189A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-08-25 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 交通信号灯识别方法、装置、车载控制终端及机动车 |
CN111695546A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-09-22 | 北京京东乾石科技有限公司 | 用于无人车的交通信号灯识别方法和装置 |
-
2020
- 2020-11-11 CN CN202011264781.7A patent/CN112327855A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008242987A (ja) * | 2007-03-28 | 2008-10-09 | Aisin Aw Co Ltd | 運転支援方法及び運転支援装置 |
CN106004438A (zh) * | 2016-07-19 | 2016-10-12 | 广汽菲亚特克莱斯勒汽车有限公司 | 车载智能交通灯联动方法及*** |
WO2018050181A1 (de) * | 2016-09-14 | 2018-03-22 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Verfahren zum zuordnen einer ampel zu einer fahrspur, fahrzeug und speichermedium |
KR20180086632A (ko) * | 2017-01-23 | 2018-08-01 | 한국전자통신연구원 | 자율주행 차량의 행동 결정 장치 및 방법 |
CN108305475A (zh) * | 2017-03-06 | 2018-07-20 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种交通灯识别方法及装置 |
WO2018201835A1 (zh) * | 2017-05-03 | 2018-11-08 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 信号灯状态识别方法、装置、车载控制终端及机动车 |
CN109859509A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-06-07 | 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 | 车道通行状态提醒方法及设备 |
CN109949594A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-06-28 | 北京智行者科技有限公司 | 实时的交通灯识别方法 |
CN111582189A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-08-25 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 交通信号灯识别方法、装置、车载控制终端及机动车 |
CN111695546A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-09-22 | 北京京东乾石科技有限公司 | 用于无人车的交通信号灯识别方法和装置 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113450588A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-28 | 通视(天津)信息技术有限公司 | 交通信号灯时信息的处理方法、装置以及电子设备 |
CN116824895A (zh) * | 2023-08-29 | 2023-09-29 | 成都通广网联科技有限公司 | 一种控制自动驾驶车辆进入路口待行区的网联***及方法 |
CN117292360A (zh) * | 2023-11-24 | 2023-12-26 | 福思(杭州)智能科技有限公司 | 交通信号灯识别方法和装置、存储介质及电子设备 |
CN117292360B (zh) * | 2023-11-24 | 2024-02-09 | 福思(杭州)智能科技有限公司 | 交通信号灯识别方法和装置、存储介质及电子设备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112327855A (zh) | 自动驾驶车辆的控制方法、装置和电子设备 | |
JP6886079B2 (ja) | 交通標識認識を用いたカメラキャリブレーションシステム、方法、および、コンピュータ可読媒体 | |
US9922565B2 (en) | Sensor fusion of camera and V2V data for vehicles | |
CN110530372B (zh) | 定位方法、路径确定方法、装置、机器人及存储介质 | |
CN109584706B (zh) | 电子地图车道线处理方法、设备及计算机可读存储介质 | |
US11352090B2 (en) | Information providing device and program for motorcycle | |
CN112991791B (zh) | 交通信息识别和智能行驶方法、装置、设备及存储介质 | |
US20070168113A1 (en) | Map-aided vision-based lane sensing | |
CN111507129A (zh) | 车道级定位方法及***、计算机设备、车辆、存储介质 | |
JP2019099138A (ja) | 車線維持補助方法及び装置 | |
CN111507130A (zh) | 车道级定位方法及***、计算机设备、车辆、存储介质 | |
CN111046709A (zh) | 车辆车道级定位方法、***、车辆及存储介质 | |
WO2015186294A1 (ja) | 車載画像処理装置 | |
CN103843048A (zh) | 用于车辆的显示方法和显示*** | |
WO2016159364A1 (ja) | 歩行者判定装置 | |
CN113008260A (zh) | 一种导航信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US20200103918A1 (en) | Method for detecting caller by autonomous vehicle | |
WO2018119701A1 (zh) | 导航界面显示方法和装置 | |
CN112455465B (zh) | 一种行驶环境感知方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN111157012B (zh) | 一种机器人导航方法、装置、可读存储介质及机器人 | |
CN110870332A (zh) | 用于对自动化程度较高的车辆(haf)、尤其高度自动化车辆的数字地图进行验证的方法 | |
CN116978246A (zh) | 车辆提示方法、装置、车辆和可读存储介质 | |
CN110023781B (zh) | 用于根据车辆周围环境的雷达签名确定车辆的准确位置的方法和设备 | |
CN109196307B (zh) | 用于定位车辆的方法和设备 | |
CN111661054B (zh) | 车辆控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |