CN116639152B - 一种自动驾驶车辆的人工引导识别方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明适用于自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆的人工引导识别方法及***，所述方法包括：检测车辆驾驶模式，采集自动驾驶车辆行车数据；识别伴驶车辆，确定对应伴驶车辆行车数据，判定驾驶环境；在车辆处于左右变道伴驶环境时，识别相邻两车道上的伴驶车辆，确定可变道车道，采集转向灯数据，控制车辆进行变道；在车辆处于直行伴驶环境时，识别前方车辆的车距与车速，确定是否具有超越条件，采集加速踏板数据，控制自动驾驶车辆超越伴驶车辆。本发明通过对周边环境进行识别，使得车辆能够在与用户交互的过程中，完成相应的处理过程，上述过程既能够满足驾驶者的控制需求，也能够保证驾驶安全性，避免车辆在并行风险中行驶。

Description

一种自动驾驶车辆的人工引导识别方法及***

技术领域

本发明属于自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆的人工引导识别方法及***。

背景技术

自动驾驶***是指列车驾驶员执行的工作完全自动化的、高度集中控制的列车运行***。自动驾驶***具备列车自动唤醒启动和休眠、自动出入停车场、自动清洗、自动行驶、自动停车、自动开关车门、故障自动恢复等功能，并具有常规运行、降级运行、运行中断等多种运行模式。实现全自动运营可以节省能源，优化***能耗和速度的合理匹配。

在当前的自动驾驶过程中，自动驾驶车辆不会考虑车辆并行的风险，在车辆并行时，一旦并行车辆出现异常，自动驾驶车辆无法及时进行响应以躲避风险。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种自动驾驶车辆的人工引导识别方法，旨在解决在当前的自动驾驶过程中，自动驾驶车辆不会考虑车辆并行的风险，在车辆并行时，一旦并行车辆出现异常，自动驾驶车辆无法及时进行响应以躲避风险的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种自动驾驶车辆的人工引导识别方法，所述方法包括：

检测车辆驾驶模式，在车辆处于自动驾驶模式时，采集自动驾驶车辆行车数据，所述自动驾驶车辆行车数据至少包括视频数据和雷达数据；

基于视频数据识别伴驶车辆，基于雷达数据确定对应伴驶车辆行车数据，判定车辆当前所处的驾驶环境，所述驾驶环境包括左右变道伴驶环境、直行伴驶环境、安全伴驶环境和危险伴驶环境，所述伴驶车辆行车数据至少包括距离数据和车速数据；

在车辆处于左右变道伴驶环境时，根据视频数据识别相邻两车道上的伴驶车辆，确定可变道车道，采集转向灯数据，控制车辆进行变道；

在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的车距与车速，确定是否具有超越条件，采集加速踏板数据，控制自动驾驶车辆超越伴驶车辆。

优选的，所述基于视频数据识别伴驶车辆，基于雷达数据确定对应伴驶车辆行车数据，判定车辆当前所处的驾驶环境的步骤，具体包括：

基于视频数据进行图形识别，判断当前车道以及相邻车道内是否存在伴驶车辆；

基于雷达数据和/或视频数据对伴驶车辆进行车速与车距识别，得到伴驶车辆行车数据；

基于当前车道与相邻车道内是否存在伴驶车辆，对当前驾驶环境进行划分，将其划分为左右变道伴驶环境、直行伴驶环境、安全伴驶环境和危险伴驶环境。

优选的，所述在车辆处于左右变道伴驶环境时，根据视频数据识别相邻两车道上的伴驶车辆，确定可变道车道，采集转向灯数据，控制车辆进行变道的步骤，具体包括：

在车辆处于左右变道伴驶环境时，基于视频数据和雷达数据不断识别伴驶车辆的实时车距与实时车速；

基于预设的变道时间、实时车距与实时车速判断相邻车道是否允许变道，确定对应的可变道车道；

进行变道提示并采集转向灯数据，当转向灯数据中的转向方向与可变道车道的方向重合时，控制车辆向该可变道车道变道。

优选的，所述在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的车距与车速，确定是否具有超越条件，采集加速踏板数据，控制自动驾驶车辆超越伴驶车辆的步骤，具体包括：

在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的实时车距与实时车速；

基于预设的加速参数、实时车距与实时车速判定是否允许超越；

实时采集加速踏板数据，若加速踏板被踩下，则控制自动驾驶车辆加速超越伴驶车辆。

优选的，自动驾驶过程中，当检测到刹车踏板被踩下时，则退出自动驾驶模式，车辆由驾驶员接管。

优选的，所述雷达数据包括激光雷达数据、超声波雷达数据以及毫米波雷达数据。

本发明实施例的另一目的在于提供一种自动驾驶车辆的人工引导识别***，所述***包括：

数据采集模块，用于检测车辆驾驶模式，在车辆处于自动驾驶模式时，采集自动驾驶车辆行车数据，所述自动驾驶车辆行车数据至少包括视频数据和雷达数据；

驾驶环境识别模块，用于基于视频数据识别伴驶车辆，基于雷达数据确定对应伴驶车辆行车数据，判定车辆当前所处的驾驶环境，所述驾驶环境包括左右变道伴驶环境、直行伴驶环境、安全伴驶环境和危险伴驶环境，所述伴驶车辆行车数据至少包括距离数据和车速数据；

左右变道引导模块，用于在车辆处于左右变道伴驶环境时，根据视频数据识别相邻两车道上的伴驶车辆，确定可变道车道，采集转向灯数据，控制车辆进行变道；

超越引导模块，用于在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的车距与车速，确定是否具有超越条件，采集加速踏板数据，控制自动驾驶车辆超越伴驶车辆。

优选的，所述驾驶环境识别模块包括：

伴驶车辆识别单元，用于基于视频数据进行图形识别，判断当前车道以及相邻车道内是否存在伴驶车辆；

伴驶车辆数据采集单元，用于基于雷达数据和/或视频数据对伴驶车辆进行车速与车距识别，得到伴驶车辆行车数据；

驾驶环境分类单元，用于基于当前车道与相邻车道内是否存在伴驶车辆，对当前驾驶环境进行划分，将其划分为左右变道伴驶环境、直行伴驶环境、安全伴驶环境和危险伴驶环境。

优选的，所述左右变道引导模块包括：

第一数据采集单元，用于在车辆处于左右变道伴驶环境时，基于视频数据和雷达数据不断识别伴驶车辆的实时车距与实时车速；

可变车道识别单元，用于基于预设的变道时间、实时车距与实时车速判断相邻车道是否允许变道，确定对应的可变道车道；

变道控制单元，用于进行变道提示并采集转向灯数据，当转向灯数据中的转向方向与可变道车道的方向重合时，控制车辆向该可变道车道变道。

优选的，所述超越引导模块包括：

第二信息采集单元，用于在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的实时车距与实时车速；

超越判定单元，用于基于预设的加速参数、实时车距与实时车速判定是否允许超越；

超越控制单元，用于实时采集加速踏板数据，若加速踏板被踩下，则控制自动驾驶车辆加速超越伴驶车辆。

本发明实施例提供的一种自动驾驶车辆的人工引导识别方法，通过采集视频数据和雷达数据判定当前车辆所处的环境，若车辆周边存在并行的伴驶车辆时，通过对周边环境进行识别，使得车辆能够在与用户交互的过程中，完成相应的处理过程，上述过程既能够满足驾驶者的控制需求，也能够保证驾驶安全性，避免车辆在并行风险中行驶。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种自动驾驶车辆的人工引导识别方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的基于视频数据识别伴驶车辆，基于雷达数据确定对应伴驶车辆行车数据，判定车辆当前所处的驾驶环境的步骤的流程图；

图3为本发明实施例提供的在车辆处于左右变道伴驶环境时，根据视频数据识别相邻两车道上的伴驶车辆，确定可变道车道，采集转向灯数据，控制车辆进行变道的步骤的流程图；

图4为本发明实施例提供的在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的车距与车速，确定是否具有超越条件，采集加速踏板数据，控制自动驾驶车辆超越伴驶车辆的步骤的流程图；

图5为本发明实施例提供的一种自动驾驶车辆的人工引导识别***的架构图；

图6为本发明实施例提供的一种驾驶环境识别模块的架构图；

图7为本发明实施例提供的一种左右变道引导模块的架构图；

图8为本发明实施例提供的一种超越引导模块的架构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。

如图1所示，为本发明实施例提供的一种自动驾驶车辆的人工引导识别方法的流程图，所述方法包括：

S100，检测车辆驾驶模式，在车辆处于自动驾驶模式时，采集自动驾驶车辆行车数据，所述自动驾驶车辆行车数据至少包括视频数据和雷达数据。

在本步骤中，检测车辆驾驶模式，判定车辆是否处于自动驾驶模式，若不处于自动驾驶模式，则车辆由驾驶员自行控制，自动驾驶***不参与控制车辆，当车辆处于自动驾驶模式时，则车辆由自动驾驶***接管，在此过程中，自动驾驶***需要不断的采集视频数据预计雷达数据，将其作为控制车辆的依据，所述自动驾驶车辆行车数据至少包括视频数据和雷达数据，雷达数据包括激光雷达数据、超声波雷达数据以及毫米波雷达数据，视频数据则为车辆上安装的摄像头所采集的视频。

S200，基于视频数据识别伴驶车辆，基于雷达数据确定对应伴驶车辆行车数据，判定车辆当前所处的驾驶环境，所述驾驶环境包括左右变道伴驶环境、直行伴驶环境、安全伴驶环境和危险伴驶环境，所述伴驶车辆行车数据至少包括距离数据和车速数据。

在本步骤中，基于视频数据识别伴驶车辆，当处于自动驾驶过程中，自动驾驶***会根据车辆被设定的速度进行行驶，当前车辆的相邻车道存在伴驶车辆不影响当前车辆的行驶，此时驾驶人员则可以根据需要进行交互，自动驾驶车辆根据收集得到视频数据和雷达数据判定当前车道与相邻车道中是否存在伴驶车辆，并且确定伴驶车辆的行驶数据，行驶数据至少包括行驶速度和车距，根据上述数据对当前所处的驾驶环境进行分类，驾驶环境包括左右变道伴驶环境、直行伴驶环境、安全伴驶环境和危险伴驶环境，当无伴驶车辆时，即当前自动驾驶车辆前方以及左右方向上都没有伴驶车辆时，则判定车辆处于安全伴驶环境，当自动驾驶车辆前方没有伴驶车辆时，则判定车辆处于直行伴驶环境，当自动驾驶车辆前方存在伴驶车辆，但相邻车道至少有一个车道上没有伴驶车辆，则判定车辆处于左右变道伴驶环境，当自动驾驶车辆前方以及左右方向上都有伴驶车辆时，则判定为危险伴驶环境。

S300，在车辆处于左右变道伴驶环境时，根据视频数据识别相邻两车道上的伴驶车辆，确定可变道车道，采集转向灯数据，控制车辆进行变道。

在本步骤中，在车辆处于左右变道伴驶环境时，通过对视频数据和雷达数据进行识别，确定各个伴驶车辆的车速以及其与当前自动驾驶车辆的车距，基于预设的变道条件，判定相邻车道是否允许变道，当相邻车道内伴驶车辆与当前车辆的距离小于预设值时，则该车道不属于可变道车道，根据预设的变道时间和伴驶车辆的行车数据进行计算，若在当前车辆完成变道之后，相邻车道上伴驶车辆仍与当前车辆有足够的安全距离（安全距离为预设值，如50米，安全距离根据当前车速确定），则该车道为可变道车道，此时若驾驶员有变道意图，则开启对应方向的转向灯，即当前车辆左侧车道为可变道车道时，驾驶人员开启左转向灯，则自动驾驶***将会控制车辆向左变道，向右变道同理。

S400，在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的车距与车速，确定是否具有超越条件，采集加速踏板数据，控制自动驾驶车辆超越伴驶车辆。

在本步骤中，在车辆处于直行伴驶环境时，当前自动驾驶车辆与伴驶车辆的距离小于预设值，处于并行状态，此时自动驾驶车辆前方没有伴驶车辆，而当前自动驾驶车辆的设定速度已经达到，如设定限速80公里每小时，相邻车道的伴驶车辆也为80公里每小时，此时则，根据雷达数据识别前方车辆的车距与车速，确定是否具有超越条件，即前方存在车辆，但是其距离远大于安全距离，则视为存在超越条件，此时采集加速踏板数据，当驾驶人员想要加速脱离伴驶车辆时，则轻踏加速踏板，自动驾驶***检测到上述动作之后，则控制自动驾驶车辆超越伴驶车辆，随后继续保持限速值行驶，以实现避免并行情况出现的效果。

如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，所述基于视频数据识别伴驶车辆，基于雷达数据确定对应伴驶车辆行车数据，判定车辆当前所处的驾驶环境的步骤，具体包括：

S201，基于视频数据进行图形识别，判断当前车道以及相邻车道内是否存在伴驶车辆。

在本步骤中，基于视频数据进行图形识别，通过图像识别技术能够判定在各个车道内是否存在车辆，具体的，判定当前车道、相邻车道内是否有车辆，将车距小于预设值的车辆作为伴驶车辆。

S202，基于雷达数据和/或视频数据对伴驶车辆进行车速与车距识别，得到伴驶车辆行车数据。

在本步骤中，基于雷达数据和/或视频数据对伴驶车辆进行车速与车距识别，所述雷达数据包括激光雷达数据、超声波雷达数据以及毫米波雷达数据，能够识别相邻车道以及当前车道内车辆的车速数据和车距数据，以得到伴驶车辆行车数据。

S203，基于当前车道与相邻车道内是否存在伴驶车辆，对当前驾驶环境进行划分，将其划分为左右变道伴驶环境、直行伴驶环境、安全伴驶环境和危险伴驶环境。

在本步骤中，基于当前车道与相邻车道内是否存在伴驶车辆，进行划分，当无伴驶车辆时，即当前自动驾驶车辆前方以及左右方向上都没有伴驶车辆时，则判定车辆处于安全伴驶环境，当自动驾驶车辆前方没有伴驶车辆时，则判定车辆处于直行伴驶环境，当自动驾驶车辆前方存在伴驶车辆，但相邻车道至少有一个车道上没有伴驶车辆，则判定车辆处于左右变道伴驶环境，当自动驾驶车辆前方以及左右方向上都有伴驶车辆时，则判定为危险伴驶环境。

如图3所示，作为本发明的一个优选实施例，所述在车辆处于左右变道伴驶环境时，根据视频数据识别相邻两车道上的伴驶车辆，确定可变道车道，采集转向灯数据，控制车辆进行变道的步骤，具体包括：

S301，在车辆处于左右变道伴驶环境时，基于视频数据和雷达数据不断识别伴驶车辆的实时车距与实时车速。

在本步骤中，在车辆处于左右变道伴驶环境时，说明自动驾驶车辆前方存在伴驶车辆，但相邻车道至少有一个车道上没有伴驶车辆，此时自动驾驶车辆只能够向没有伴驶车辆的相邻车道进行变道，基于视频数据和雷达数据不断识别伴驶车辆的实时车距与实时车速。

S302，基于预设的变道时间、实时车距与实时车速判断相邻车道是否允许变道，确定对应的可变道车道。

在本步骤中，进行变道判定，预设的变道时间即为自动驾驶车辆完成变道所需的时间，只要在完成变道之后，自动驾驶车辆与伴驶车辆的距离大于安全距离即可，该车道即为可变道车道。

S303，进行变道提示并采集转向灯数据，当转向灯数据中的转向方向与可变道车道的方向重合时，控制车辆向该可变道车道变道。

在本步骤中，进行变道提示并采集转向灯数据，当驾驶人员开启转向灯时，说明驾驶人员授权自动驾驶车辆进行变道，此时，在转向灯数据中的转向方向与可变道车道的方向重合时，控制车辆向该可变道车道变道。

如图4所示，作为本发明的一个优选实施例，所述在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的车距与车速，确定是否具有超越条件，采集加速踏板数据，控制自动驾驶车辆超越伴驶车辆的步骤，具体包括：

S401，在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的实时车距与实时车速。

在本步骤中，在车辆处于直行伴驶环境时，识别伴驶车辆的行车参数，所述行车参数至少包括实时车距与实时车速。

S402，基于预设的加速参数、实时车距与实时车速判定是否允许超越。

在本步骤中，基于预设的加速参数、实时车距与实时车速判定是否允许超越，基于同样的原理，需要判定当前车辆完成超越时，是否还能与前车保持足够的车距，若能够保持，则判定允许超越。

S403，实时采集加速踏板数据，若加速踏板被踩下，则控制自动驾驶车辆加速超越伴驶车辆。

在本步骤中，实时采集加速踏板数据，当处于直行伴驶环境时，车辆将会发出提示，此时驾驶人员若想要脱离并行处境，则轻踏加速踏板，自动驾驶***检测到加速踏板被踩下时，控制自动驾驶车辆加速超越伴驶车辆。

在本实施例中，当自动驾驶车辆处于危险伴驶环境时，则适当减速，拉开与伴驶车辆的距离行驶，从而逐渐进入到其他驾驶环境。

如图5所示，为本发明实施例提供的一种自动驾驶车辆的人工引导识别***，所述***包括：

数据采集模块100，用于检测车辆驾驶模式，在车辆处于自动驾驶模式时，采集自动驾驶车辆行车数据，所述自动驾驶车辆行车数据至少包括视频数据和雷达数据。

在本***中，数据采集模块100检测车辆驾驶模式，判定车辆是否处于自动驾驶模式，若不处于自动驾驶模式，则车辆由驾驶员自行控制，自动驾驶***不参与控制车辆，当车辆处于自动驾驶模式时，则车辆由自动驾驶***接管，在此过程中，自动驾驶***需要不断的采集视频数据预计雷达数据，将其作为控制车辆的依据，所述自动驾驶车辆行车数据至少包括视频数据和雷达数据，雷达数据包括激光雷达数据、超声波雷达数据以及毫米波雷达数据，视频数据则为车辆上安装的摄像头所采集的视频。

驾驶环境识别模块200，用于基于视频数据识别伴驶车辆，基于雷达数据确定对应伴驶车辆行车数据，判定车辆当前所处的驾驶环境，所述驾驶环境包括左右变道伴驶环境、直行伴驶环境、安全伴驶环境和危险伴驶环境，所述伴驶车辆行车数据至少包括距离数据和车速数据。

在本***中，驾驶环境识别模块200基于视频数据识别伴驶车辆，当处于自动驾驶过程中，自动驾驶***会根据车辆被设定的速度进行行驶，当前车辆的相邻车道存在伴驶车辆不影响当前车辆的行驶，此时驾驶人员则可以根据需要进行交互，自动驾驶车辆根据收集得到视频数据和雷达数据判定当前车道与相邻车道中是否存在伴驶车辆，并且确定伴驶车辆的行驶数据，行驶数据至少包括行驶速度和车距，根据上述数据对当前所处的驾驶环境进行分类，驾驶环境包括左右变道伴驶环境、直行伴驶环境、安全伴驶环境和危险伴驶环境，当无伴驶车辆时，即当前自动驾驶车辆前方以及左右方向上都没有伴驶车辆时，则判定车辆处于安全伴驶环境，当自动驾驶车辆前方没有伴驶车辆时，则判定车辆处于直行伴驶环境，当自动驾驶车辆前方存在伴驶车辆，但相邻车道至少有一个车道上没有伴驶车辆，则判定车辆处于左右变道伴驶环境，当自动驾驶车辆前方以及左右方向上都有伴驶车辆时，则判定为危险伴驶环境。

左右变道引导模块300，用于在车辆处于左右变道伴驶环境时，根据视频数据识别相邻两车道上的伴驶车辆，确定可变道车道，采集转向灯数据，控制车辆进行变道。

在本***中，左右变道引导模块300在车辆处于左右变道伴驶环境时，通过对视频数据和雷达数据进行识别，确定各个伴驶车辆的车速以及其与当前自动驾驶车辆的车距，基于预设的变道条件，判定相邻车道是否允许变道，当相邻车道内伴驶车辆与当前车辆的距离小于预设值时，则该车道不属于可变道车道，根据预设的变道时间和伴驶车辆的行车数据进行计算，若在当前车辆完成变道之后，相邻车道上伴驶车辆仍与当前车辆有足够的安全距离（安全距离为预设值，如50米，安全距离根据当前车速确定），则该车道为可变道车道，此时若驾驶员有变道意图，则开启对应方向的转向灯，即当前车辆左侧车道为可变道车道时，驾驶人员开启左转向灯，则自动驾驶***将会控制车辆向左变道，向右变道同理。

超越引导模块400，用于在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的车距与车速，确定是否具有超越条件，采集加速踏板数据，控制自动驾驶车辆超越伴驶车辆。

在本***中，超越引导模块400在车辆处于直行伴驶环境时，当前自动驾驶车辆与伴驶车辆的距离小于预设值，处于并行状态，此时自动驾驶车辆前方没有伴驶车辆，而当前自动驾驶车辆的设定速度已经达到，如设定限速80公里每小时，相邻车道的伴驶车辆也为80公里每小时，此时则，根据雷达数据识别前方车辆的车距与车速，确定是否具有超越条件，即前方存在车辆，但是其距离远大于安全距离，则视为存在超越条件，此时采集加速踏板数据，当驾驶人员想要加速脱离伴驶车辆时，则轻踏加速踏板，自动驾驶***检测到上述动作之后，则控制自动驾驶车辆超越伴驶车辆，随后继续保持限速值行驶，以实现避免并行情况出现的效果。

如图6所示，作为本发明的一个优选实施例，所述驾驶环境识别模块200包括：

伴驶车辆识别单元201，用于基于视频数据进行图形识别，判断当前车道以及相邻车道内是否存在伴驶车辆。

在本模块中，伴驶车辆识别单元201基于视频数据进行图形识别，通过图像识别技术能够判定在各个车道内是否存在车辆，具体的，判定当前车道、相邻车道内是否有车辆，将车距小于预设值的车辆作为伴驶车辆。

伴驶车辆数据采集单元202，用于基于雷达数据和/或视频数据对伴驶车辆进行车速与车距识别，得到伴驶车辆行车数据。

在本模块中，伴驶车辆数据采集单元202基于雷达数据和/或视频数据对伴驶车辆进行车速与车距识别，所述雷达数据包括激光雷达数据、超声波雷达数据以及毫米波雷达数据，能够识别相邻车道以及当前车道内车辆的车速数据和车距数据，以得到伴驶车辆行车数据。

驾驶环境分类单元203，用于基于当前车道与相邻车道内是否存在伴驶车辆，对当前驾驶环境进行划分，将其划分为左右变道伴驶环境、直行伴驶环境、安全伴驶环境和危险伴驶环境。

在本模块中，驾驶环境分类单元203基于当前车道与相邻车道内是否存在伴驶车辆，进行划分，当无伴驶车辆时，即当前自动驾驶车辆前方以及左右方向上都没有伴驶车辆时，则判定车辆处于安全伴驶环境，当自动驾驶车辆前方没有伴驶车辆时，则判定车辆处于直行伴驶环境，当自动驾驶车辆前方存在伴驶车辆，但相邻车道至少有一个车道上没有伴驶车辆，则判定车辆处于左右变道伴驶环境，当自动驾驶车辆前方以及左右方向上都有伴驶车辆时，则判定为危险伴驶环境。

如图7所示，作为本发明的一个优选实施例，所述左右变道引导模块300包括：

第一数据采集单元301，用于在车辆处于左右变道伴驶环境时，基于视频数据和雷达数据不断识别伴驶车辆的实时车距与实时车速。

在本模块中，第一数据采集单元301在车辆处于左右变道伴驶环境时，说明自动驾驶车辆前方存在伴驶车辆，但相邻车道至少有一个车道上没有伴驶车辆，此时自动驾驶车辆只能够向没有伴驶车辆的相邻车道进行变道，基于视频数据和雷达数据不断识别伴驶车辆的实时车距与实时车速。

可变车道识别单元302，用于基于预设的变道时间、实时车距与实时车速判断相邻车道是否允许变道，确定对应的可变道车道。

在本模块中，可变车道识别单元302进行变道判定，预设的变道时间即为自动驾驶车辆完成变道所需的时间，只要在完成变道之后，自动驾驶车辆与伴驶车辆的距离大于安全距离即可，该车道即为可变道车道。

变道控制单元303，用于进行变道提示并采集转向灯数据，当转向灯数据中的转向方向与可变道车道的方向重合时，控制车辆向该可变道车道变道。

在本模块中，变道控制单元303进行变道提示并采集转向灯数据，当驾驶人员开启转向灯时，说明驾驶人员授权自动驾驶车辆进行变道，此时，在转向灯数据中的转向方向与可变道车道的方向重合时，控制车辆向该可变道车道变道。

如图8所示，作为本发明的一个优选实施例，所述超越引导模块400包括：

第二信息采集单元401，用于在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的实时车距与实时车速。

在本模块中，第二信息采集单元401在车辆处于直行伴驶环境时，识别伴驶车辆的行车参数，所述行车参数至少包括实时车距与实时车速。

超越判定单元402，用于基于预设的加速参数、实时车距与实时车速判定是否允许超越。

在本模块中，超越判定单元402基于预设的加速参数、实时车距与实时车速判定是否允许超越，基于同样的原理，需要判定当前车辆完成超越时，是否还能与前车保持足够的车距，若能够保持，则判定允许超越。

超越控制单元403，用于实时采集加速踏板数据，若加速踏板被踩下，则控制自动驾驶车辆加速超越伴驶车辆。

在本模块中，超越控制单元403实时采集加速踏板数据，当处于直行伴驶环境时，车辆将会发出提示，此时驾驶人员若想要脱离并行处境，则轻踏加速踏板，自动驾驶***检测到加速踏板被踩下时，控制自动驾驶车辆加速超越伴驶车辆。

应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种自动驾驶车辆的人工引导识别方法，其特征在于，所述方法包括：

检测车辆驾驶模式，在车辆处于自动驾驶模式时，采集自动驾驶车辆行车数据，所述自动驾驶车辆行车数据至少包括视频数据和雷达数据；

基于视频数据识别伴驶车辆，基于雷达数据确定对应伴驶车辆行车数据，判定车辆当前所处的驾驶环境，所述驾驶环境包括左右变道伴驶环境、直行伴驶环境、安全伴驶环境和危险伴驶环境，所述伴驶车辆行车数据至少包括距离数据和车速数据；

在车辆处于左右变道伴驶环境时，根据视频数据识别相邻两车道上的伴驶车辆，确定可变道车道，采集转向灯数据，控制车辆进行变道；

在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的车距与车速，确定是否具有超越条件，采集加速踏板数据，控制自动驾驶车辆超越伴驶车辆；

所述在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的车距与车速，确定是否具有超越条件，采集加速踏板数据，控制自动驾驶车辆超越伴驶车辆的步骤，具体包括：

在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的实时车距与实时车速；

基于预设的加速参数、实时车距与实时车速判定是否允许超越；

实时采集加速踏板数据，若加速踏板被踩下，则控制自动驾驶车辆加速超越伴驶车辆。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的人工引导识别方法，其特征在于，所述基于视频数据识别伴驶车辆，基于雷达数据确定对应伴驶车辆行车数据，判定车辆当前所处的驾驶环境的步骤，具体包括：

基于视频数据进行图形识别，判断当前车道以及相邻车道内是否存在伴驶车辆；

基于雷达数据和/或视频数据对伴驶车辆进行车速与车距识别，得到伴驶车辆行车数据；

基于当前车道与相邻车道内是否存在伴驶车辆，对当前驾驶环境进行划分，将其划分为左右变道伴驶环境、直行伴驶环境、安全伴驶环境和危险伴驶环境。

3.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的人工引导识别方法，其特征在于，所述在车辆处于左右变道伴驶环境时，根据视频数据识别相邻两车道上的伴驶车辆，确定可变道车道，采集转向灯数据，控制车辆进行变道的步骤，具体包括：

在车辆处于左右变道伴驶环境时，基于视频数据和雷达数据不断识别伴驶车辆的实时车距与实时车速；

基于预设的变道时间、实时车距与实时车速判断相邻车道是否允许变道，确定对应的可变道车道；

进行变道提示并采集转向灯数据，当转向灯数据中的转向方向与可变道车道的方向重合时，控制车辆向该可变道车道变道。

4.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的人工引导识别方法，其特征在于，自动驾驶过程中，当检测到刹车踏板被踩下时，则退出自动驾驶模式，车辆由驾驶员接管。

5.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的人工引导识别方法，其特征在于，所述雷达数据包括激光雷达数据、超声波雷达数据以及毫米波雷达数据。

6.一种自动驾驶车辆的人工引导识别***，其特征在于，所述***包括：

数据采集模块，用于检测车辆驾驶模式，在车辆处于自动驾驶模式时，采集自动驾驶车辆行车数据，所述自动驾驶车辆行车数据至少包括视频数据和雷达数据；

驾驶环境识别模块，用于基于视频数据识别伴驶车辆，基于雷达数据确定对应伴驶车辆行车数据，判定车辆当前所处的驾驶环境，所述驾驶环境包括左右变道伴驶环境、直行伴驶环境、安全伴驶环境和危险伴驶环境，所述伴驶车辆行车数据至少包括距离数据和车速数据；

左右变道引导模块，用于在车辆处于左右变道伴驶环境时，根据视频数据识别相邻两车道上的伴驶车辆，确定可变道车道，采集转向灯数据，控制车辆进行变道；

超越引导模块，用于在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的车距与车速，确定是否具有超越条件，采集加速踏板数据，控制自动驾驶车辆超越伴驶车辆；

所述超越引导模块包括：

第二信息采集单元，用于在车辆处于直行伴驶环境时，根据雷达数据识别前方车辆的实时车距与实时车速；

超越判定单元，用于基于预设的加速参数、实时车距与实时车速判定是否允许超越；

超越控制单元，用于实时采集加速踏板数据，若加速踏板被踩下，则控制自动驾驶车辆加速超越伴驶车辆。

7.根据权利要求6所述的自动驾驶车辆的人工引导识别***，其特征在于，所述驾驶环境识别模块包括：

伴驶车辆识别单元，用于基于视频数据进行图形识别，判断当前车道以及相邻车道内是否存在伴驶车辆；

伴驶车辆数据采集单元，用于基于雷达数据和/或视频数据对伴驶车辆进行车速与车距识别，得到伴驶车辆行车数据；

驾驶环境分类单元，用于基于当前车道与相邻车道内是否存在伴驶车辆，对当前驾驶环境进行划分，将其划分为左右变道伴驶环境、直行伴驶环境、安全伴驶环境和危险伴驶环境。

8.根据权利要求6所述的自动驾驶车辆的人工引导识别***，其特征在于，所述左右变道引导模块包括：

第一数据采集单元，用于在车辆处于左右变道伴驶环境时，基于视频数据和雷达数据不断识别伴驶车辆的实时车距与实时车速；

可变车道识别单元，用于基于预设的变道时间、实时车距与实时车速判断相邻车道是否允许变道，确定对应的可变道车道；

变道控制单元，用于进行变道提示并采集转向灯数据，当转向灯数据中的转向方向与可变道车道的方向重合时，控制车辆向该可变道车道变道。