[发明专利]车辆及其控制方法、计算机可读存储介质在审
申请号: | 202310084975.6 | 申请日: | 2023-02-08 |
公开(公告)号: | CN115891877A | 公开(公告)日: | 2023-04-04 |
发明(设计)人: | 赵益青;刘丞;黄权兴 | 申请(专利权)人: | 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 |
主分类号: | B60R16/023 | 分类号: | B60R16/023;B60Q1/14 |
代理公司: | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人: | 胡庆 |
地址: | 510000 广东省广州市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 车辆 及其 控制 方法 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种车辆控制方法,其特征在于,所述车辆设有广角摄像头,所述方法包括:
获取车辆的第一道路对应的第一曲率数据;
基于所述第一曲率数据,确定所述车辆是否满足预设条件;
若所述车辆满足所述预设条件,则将所述车辆中光源检测的图像输入源切换为所述广角摄像头。
2.如权利要求1所述的车辆控制方法,其特征在于,所述获取车辆对应的第一道路的第一曲率数据的步骤包括:
基于所述光源检测的图像输入源,获取所述第一道路对应的第一图像数据,并基于所述第一图像数据,获取所述第一曲率数据;或者,
获取所述车辆对应的地图引导信息,并基于所述地图引导信息确定所述第一曲率数据。
3.如权利要求2所述的车辆控制方法,其特征在于,所述基于所述第一图像数据,获取所述第一曲率数据的步骤包括:
将所述第一图像数据输入预设卷积神经网络,并将所述预设卷积神经网络的输出作为所述第一道路轮廓线点集;
基于所述第一道路轮廓线点集,获取所述第一曲率数据。
4.如权利要求3所述的车辆控制方法,其特征在于,所述基于所述第一道路轮廓线点集,获取所述第一曲率数据的步骤包括:
基于所述第一道路轮廓线点集进行曲线拟合,以获得所述第一道路对应的第一道路轮廓线;
基于所述第一道路轮廓线获取所述第一曲率数据。
5.如权利要求1所述的车辆控制方法,其特征在于,所述基于所述第一曲率数据,确定所述车辆是否满足预设条件的步骤包括:
确定所述第一曲率数据是否大于或等于预设曲率,其中,若所述第一曲率数据大于或等于所述预设曲率,则确定所述车辆满足所述预设条件;
若所述第一曲率数据小于所述预设曲率,则确定所述车辆未满足所述预设条件。
6.如权利要求1所述的车辆控制方法,其特征在于,所述基于所述第一曲率数据,确定所述车辆是否满足预设条件的步骤之后,还包括:
若所述车辆未满足所述预设条件,则保持所述车辆中光源检测的图像输入源为窄角摄像头。
7.如权利要求1至6任一项所述的车辆控制方法,其特征在于,所述若所述车辆满足所述预设条件,则将所述车辆中光源检测的图像输入源切换为广角摄像头的步骤之后,还包括:
获取车辆的第二道路对应的第二曲率数据;
基于所述第二曲率数据,确定所述车辆是否满足预设条件;
若所述车辆未满足所述预设条件,则将所述车辆中光源检测的图像输入源切换为所述车辆的窄角摄像头;
若所述车辆满足所述预设条件,则保持所述车辆中光源检测的图像输入源为所述广角摄像头。
8.如权利要求10所述的车辆控制方法,其特征在于,所述获取车辆的第二道路对应的第二曲率数据的步骤包括:
基于所述广角摄像头,获取所述第二道路对应的第二图像数据;
将所述第二图像数据输入预设卷积神经网络,并将所述预设卷积神经网络的输出作为所述第二道路轮廓线点集;
基于所述第二道路轮廓线点集进行曲线拟合,以获得所述第二道路对应的第二道路轮廓线;
基于所述第二道路轮廓线获取所述第二曲率数据。
9.一种车辆,其特征在于,所述车辆设有广角摄像头,包括:
获取模块,用于获取车辆的第一道路对应的第一曲率数据;
确定模块,用于基于所述第一曲率数据,确定所述车辆是否满足预设条件;
切换模块,用于若所述车辆满足所述预设条件,则将所述车辆中光源检测的图像输入源切换为所述广角摄像头。
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上存储有车辆控制程序,所述车辆控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的车辆控制方法的步骤。
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