[发明专利]一种在自动驾驶系统中进行雨刷控制的方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种在自动驾驶系统中进行雨刷控制的方法和装置。

背景技术

伴随着深度学习的发展，通过端到端的深度学习实现自动驾驶便是自动驾驶领域的主要研究方向。在端到端的自动驾驶中，自动驾驶系统通常以单目摄像头进行输入，摄像头安装在汽车内侧，挡风玻璃上。由于摄像头采集到的图像质量，对端到端的安全驾驶非常重要，因此，在雨雪天气，不开启雨刷，就会影响采集的图像质量，影响驾驶安全。

现有技术中采用诸如雨量传感器等方式来实现对雨刷的控制，然而，一方面，该种方式需要额外安装雨量传感器等设备，另一方面，雨量传感器的准确性较差，并且无法适用于复杂情况。例如，在玻璃被尘雾遮盖时，雨量传感器可能无法感应到这一变化，从而无法有效地在此情况下驱动雨刷操作，影响自动驾驶的图像获取质量。

发明内容

本发明的目的是提供一种自动驾驶系统中的雨刷控制的方法和装置。

根据本发明的方案，提供了一种在自动驾驶系统中进行雨刷控制的方法，其中，所述方法包括以下步骤：

-获取一道路图像信息对应的用户对雨刷的真实控制信息；

-将所述道路图像信息及其对应的真实控制信息作为训练数据，来对自动驾驶模型进行训练，以获得自动驾驶过程中，该道路图像信息对应的控制预测信息，所述控制预测信息包括雨刷预测信息。

根据本发明的方案，提供了一种在自动驾驶系统中进行雨刷控制的控制装置，其中，所述控制装置包括：

用于获取一道路图像信息对应的用户对雨刷的真实控制信息的装置；

用于将所述道路图像信息及其对应的真实控制信息作为训练数据，来对自动驾驶模型进行训练，以获得自动驾驶过程中，该道路图像信息对应的控制预测信息的装置。

根据本发明的一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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程序时实现所述的方法。

根据本发明的一种计算机可读的存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现所述的方法。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：本方案中，通过获取与道路图像信息对应的真实控制信息进行训练，尤其基于用户在雨雪天气的真实控制信息，能够有效地提高自动驾驶中对于雨刷控制的预测的准确性。并且，本方案中无需专门在车辆中安装其他设备，而仅基于自动驾驶系统所连接的摄像头的道路图像信息的输入即可。避免了由于雨量传感器等外部设备不精确等原因造成的错误操作，并能够适应更多更复杂的环境情况。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示意出了根据本发明的一种优选实施例自动驾驶系统中的雨刷控制方法的方法流程图；

图2示意出了根据本发明的一种优选实施例自动驾驶系统中的雨刷控制装置的结构示意图。

附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

其中，执行本发明方法的控制装置通过计算机设备来实现。所述计算机具有存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行程序相应的计算机程序时实现如存取装置所执行的方法。此外，通过在计算机可读存储介质上存储相应的计算机程序，以使得处理器执行该程序时可实现如控制装置对应的方法。

其中，所述计算机设备包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程门阵列(FPGA)、数字处理器(DSP)、嵌入式设备等。所述计算机设备可包括网络设备和/或用户设备。

优选地，所述计算机设备包括可控制车辆进行自动驾驶的用户设备和/或网络设备。

其中，所述用户设备包括但不限于任何一种可内嵌于所述车辆中并可与用户触控方式进行人机交互的电子产品，例如，内嵌智能导航设备、平板电脑等。

其中，所述网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量主机或网络服务器构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。其中，根据本发明的网络设备可通过与车辆的通信来控制车辆进行自动驾驶。