[发明专利]车辆的控制方法及装置、存储介质及处理器

说明书

本发明公开了一种车辆的控制方法及装置、存储介质及处理器。其中，该方法包括：获取目标车辆行驶过程中当前道路上预定范围内的图像；从图像中获取当前道路上的目标对象的特征信息以及当前道路的道路信息；通过预定模型，确定与特征信息以及道路信息对应的行车策略，其中，预定模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，多组训练数据中的每一组训练数据均包括：特征信息和道路信息以及与特征信息和道路信息对应的行车策略；基于行车策略控制目标车辆的行驶方式，以使目标车辆不与目标对象发生碰撞。本发明解决了相关技术中无法对无人车在道路上的行驶进行比较精确的控制，容易引起交通事故的技术问题。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种车辆的控制方法及装置、存储介质及处理器。

背景技术

各种设备的智能化程度不断提高，为人们的生活提供了极大的便利。例如，智能空调、智能冰箱、智能电饭锅等，然而，这些都是智能家电，为人们的家庭生活提供了智能化的服务。关乎人们生活质量的不仅仅是在衣食层面上，人们的出行更加智能化也是人们所追求的。因此，更加智能化的出行工具也是人们急需的。其中，高智能车辆，例如，无人驾驶车辆可以为用户提供比较舒心的出行体验。但是，在无人车的研发过程中，需要对车辆在不同路况下的行车控制做出比较精确的判断，否则，会导致比较严重的交通事故。然而，目前在无人车行驶过程中，仍无法对路况以及行驶道路的人流及车流信息做出比较精确的判定，使得无人车的可靠性仍然较低

针对上述相关技术中无法对无人车在道路上的行驶进行比较精确的控制，容易引起交通事故的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种车辆的控制方法及装置、存储介质及处理器，以至少解决相关技术中无法对无人车在道路上的行驶进行比较精确的控制，容易引起交通事故的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车辆的控制方法，包括：获取目标车辆行驶过程中当前道路上预定范围内的图像；从所述图像中获取所述当前道路上的目标对象的特征信息以及所述当前道路的道路信息；通过预定模型，确定与所述特征信息以及所述道路信息对应的行车策略，其中，所述预定模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：特征信息和道路信息以及与所述特征信息和所述道路信息对应的行车策略；基于所述行车策略控制所述目标车辆的行驶方式，以使所述目标车辆不与所述目标对象发生碰撞。

可选地，获取目标车辆行驶过程中当前道路预定范围内的图像包括：确定目标车辆处于行驶状态；向所述目标车辆上设置的图像采集设备发送请求信息，以触发所述图像采集设备采集所述当前道路上预定范围内的图像。

可选地，从所述图像中获取所述当前道路上的目标对象的特征信息以及所述当前道路的道路信息包括：对所述图像进行识别，以提取得到所述目标对象的图像；对所述目标对象的图像进行分析，得到所述目标对象的如下至少之一信息：所述目标对象的年龄，所述目标对象的当前姿态，所述目标对象距离所述目标车辆的距离值，所述目标对象相对于所述目标车辆的方位角度。

可选地，在通过预定模型，确定与所述特征信息以及所述道路信息对应的行车策略之前，所述车辆的控制方法还包括：采集历史时间段内多个历史特征信息、多个历史道路信息和多个历史行车策略；对包括所述多个历史特征信息、所述多个历史道路信息以及所述多个历史行车策略的多组训练数据进行训练，得到所述行车策略。

可选地，对包括所述多个历史特征信息、所述多个历史道路信息以及所述多个历史行车策略的多组训练数据进行训练，得到所述行车策略还包括：采集所述多个历史特征信息对应的多个目标对象当时所在的多个历史环境信息；对包括所述多个历史特征信息、所述多个历史道路信息、所述多个历史环境信息以及所述多个历史行车策略的多组训练数据进行训练，得到所述行车策略。