车辆控制方法、装置及存储介质与流程

1.本技术实施例涉及汽车电子技术领域，特别涉及一种车辆控制方法、装置及存储介质。


背景技术：

2.随着智能辅助驾驶技术的不断发展，越来越多的汽车可以实现辅助驾驶功能。辅助驾驶是指驾驶员和车辆共同参与驾驶，以完成驾驶任务的一种驾驶方式。辅助驾驶可以减轻驾驶员的驾驶任务，同时还可以提高驾驶过程中的安全性。
3.相关技术中，主要是通过毫米波雷达和摄像头来配合实现辅助驾驶功能。其中，毫米波雷达通过发射和接收电磁波信号来获取本车和前车之间的相对距离、相对速度等数据，进而基于这些数据控制当前车辆(本车)的行驶速度、加速度等，以实现对车辆的纵向控制。摄像头通过采集车辆行驶过程中的周围环境信息的图像，来识别车辆行驶道路上的车道中心线，并基于车辆当前时间的方向盘转动角度等信息，来控制车辆的方向盘转动角度，以实现对车辆的横向控制。但是，上述实现辅助驾驶功能的方案需要同时部署毫米波雷达和摄像头来对车辆进行横纵向控制，该方案的成本过高。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种车辆控制方法、装置及存储介质，可以解决通过毫米波雷达和摄像头来对车辆进行横纵向控制的方案的成本过高的问题。所述技术方案如下：
5.一方面，提供了一种车辆控制方法，所述方法包括：
6.获取第一车辆上的摄像头采集的图像数据，所述图像数据指示所述第一车辆行驶过程中的周围环境信息；
7.基于所述图像数据，确定所述第一车辆所在的行驶道路的道路信息以及所述行驶道路上出现的目标对象的对象信息；
8.基于所述道路信息和/或所述对象信息对所述第一车辆进行纵向控制。
9.可选地，所述方法还包括：
10.基于所述道路信息和/或所述对象信息对所述第一车辆进行横向控制。
11.可选地，所述目标对象包括所述行驶道路上行驶的第二车辆；
12.所述基于所述道路信息和/或所述对象信息对所述第一车辆进行纵向控制，包括：
13.基于所述道路信息和所述对象信息确定所述行驶道路中位于所述第一车辆行驶方向前方的至少一个第二车辆，从所述至少一个第二车辆中确定危险车辆；
14.从所述危险车辆的对象信息中确定所述危险车辆的车速信息、以及所述危险车辆与所述第一车辆之间的当前距离；
15.基于所述危险车辆的车速信息、所述危险车辆与所述第一车辆之间的当前距离以及安全距离，控制所述第一车辆的纵向速度信息。
16.可选地，所述从所述危险车辆的对象信息中确定所述危险车辆的车速信息、以及
所述危险车辆与所述第一车辆之间的当前距离之后，所述方法还包括：
17.基于所述危险车辆的车速信息、所述危险车辆与所述第一车辆之间的当前距离，确定碰撞所需时长，所述碰撞所需时长为所述第一车辆与所述危险车辆发生碰撞所需的时长；
18.获取所述第一车辆的当前速度，基于所述第一车辆的当前速度，确定与所述第一车辆的当前速度对应的刹车时长；
19.如果所述碰撞所需时长小于所述刹车时长与驾驶员反应时长的和，则控制所述第一车辆进行报警。
20.可选地，所述控制所述第一车辆进行报警之后，所述方法还包括：
21.如果没有检测所述第一车辆开始刹车，则每隔固定时长重新获取所述第一车辆的当前速度，在每次获取到所述第一车辆的当前速度时，确定与每次获取到的所述第一车辆的当前速度对应的刹车时长；
22.如果与第i次获取到的所述第一车辆的当前速度对应的刹车时长大于所述碰撞时长，则控制所述第一车辆开始刹车，所述i为正整数。
23.可选地，所述基于所述道路信息和/或所述对象信息对所述第一车辆进行横向控制，包括：
24.如果基于所述道路信息确定所述第一车辆的当前行驶道路中存在车道线，则确定所述行驶道路中所述第一车辆当前所处的车道两侧的车道线；
25.确定所述第一车辆当前所处的车道两侧的车道线的中心线；
26.控制所述第一车辆的行驶方向，以使所述第一车辆按照所述中心线行驶。
27.可选地，所述目标对象包括所述行驶道路上行驶的第二车辆；
28.所述基于所述道路信息和/或所述对象信息对所述第一车辆进行横向控制，包括：
29.如果基于所述道路信息确定所述第一车辆的当前行驶道路中不存在车道线，则基于所述道路信息和所述对象信息确定所述行驶道路中位于所述第一车辆行驶方向前方的至少一个第二车辆，从所述至少一个第二车辆中确定跟随车辆；
30.从所述跟随车辆的对象信息中获取所述跟随车辆与所述第一车辆之间的横向距离；
31.基于所述横向距离控制所述第一车辆行驶，以使控制后的所述第一车辆与所述跟随车辆之间的横向距离减小。
32.可选地，所述基于所述道路信息和/或所述对象信息对所述第一车辆进行横向控制，包括：
33.如果基于所述道路信息确定所述第一车辆的当前行驶道路中不存在车道线，且基于所述道路信息和所述对象信息确定所述行驶道路中位于所述第一车辆行驶方向前方没有第二车辆，则生成提示信息，所述提示信息用于提示所述第一车辆的驾驶员控制所述第一车辆行驶。
34.另一方面，提供了一种车辆控制装置，所述装置包括：
35.获取模块，用于获取第一车辆上的摄像头采集的图像数据，所述图像数据指示所述第一车辆行驶过程中的周围环境信息；
36.确定模块，用于基于所述图像数据，确定所述第一车辆所在的行驶道路的道路信
息以及所述行驶道路上出现的目标对象的对象信息；
37.第一控制模块，用于基于所述道路信息和/或所述对象信息对所述第一车辆进行纵向控制。
38.可选地，所述装置还包括：
39.第二控制模块，用于基于所述道路信息和/或所述对象信息对所述第一车辆进行横向控制。
40.可选地，所述目标对象包括所述行驶道路上行驶的第二车辆；
41.所述第一控制模块还用于：
42.基于所述道路信息和所述对象信息确定所述行驶道路中位于所述第一车辆行驶方向前方的至少一个第二车辆，从所述至少一个第二车辆中确定危险车辆；
43.从所述危险车辆的对象信息中确定所述危险车辆的车速信息、以及所述危险车辆与所述第一车辆之间的当前距离；
44.基于所述危险车辆的车速信息、所述危险车辆与所述第一车辆之间的当前距离以及安全距离，控制所述第一车辆的纵向速度信息。
45.可选地，所述第一控制模块还用于：
46.基于所述危险车辆的车速信息、所述危险车辆与所述第一车辆之间的当前距离，确定碰撞所需时长，所述碰撞所需时长为所述第一车辆与所述危险车辆发生碰撞所需的时长；
47.获取所述第一车辆的当前速度，基于所述第一车辆的当前速度，确定与所述第一车辆的当前速度对应的刹车时长；
48.如果所述碰撞所需时长小于所述刹车时长与驾驶员反应时长的和，则控制所述第一车辆进行报警。
49.可选地，所述第一控制模块还用于：
50.如果没有检测所述第一车辆开始刹车，则每隔固定时长重新获取所述第一车辆的当前速度，在每次获取到所述第一车辆的当前速度时，确定与每次获取到的所述第一车辆的当前速度对应的刹车时长；
51.如果与第i次获取到的所述第一车辆的当前速度对应的刹车时长大于所述碰撞时长，则控制所述第一车辆开始刹车，所述i为正整数。
52.可选地，所述第二控制模块还用于：
53.如果基于所述道路信息确定所述第一车辆的当前行驶道路中存在车道线，则确定所述行驶道路中所述第一车辆当前所处的车道两侧的车道线；
54.确定所述第一车辆当前所处的车道两侧的车道线的中心线；
55.控制所述第一车辆的行驶方向，以使所述第一车辆按照所述中心线行驶。
56.可选地，所述目标对象包括所述行驶道路上行驶的第二车辆；
57.所述第二控制模块还用于：
58.如果基于所述道路信息确定所述第一车辆的当前行驶道路中不存在车道线，则基于所述道路信息和所述对象信息确定所述行驶道路中位于所述第一车辆行驶方向前方的至少一个第二车辆，从所述至少一个第二车辆中确定跟随车辆；
59.从所述跟随车辆的对象信息中获取所述跟随车辆与所述第一车辆之间的横向距
离；
60.基于所述横向距离控制所述第一车辆行驶，以使控制后的所述第一车辆与所述跟随车辆之间的横向距离减小。
61.可选地，所述第二控制模块还用于：
62.如果基于所述道路信息确定所述第一车辆的当前行驶道路中不存在车道线，且基于所述道路信息和所述对象信息确定所述行驶道路中位于所述第一车辆行驶方向前方没有第二车辆，则生成提示信息，所述提示信息用于提示所述第一车辆的驾驶员控制所述第一车辆行驶。
63.另一方面，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上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现上述车辆控制方法中的任一步骤。
64.另一方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述车辆控制方法中任一步骤。
65.本技术实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
66.在本技术实施例中，通过获取的第一车辆上的摄像头采集的图像数据，来确定第一车辆所在的行驶道路的道路信息以及该行驶道路上出现的目标对象的对象信息，并基于该道路信息和/或该对象信息对第一车辆进行纵向控制。由于摄像头采集的图像数据指示第一车辆行驶过程中的周围环境信息，这样，就可以基于对该图像数据处理后得到的信息来对第一车辆进行纵向控制。另外，由于辅助驾驶原本就可以通过摄像头采集的图像数据来对第一车辆进行横向控制。因此相比于需要同时部署毫米波雷达和摄像头来对车辆进行横纵向控制的方案，本技术实施例中利用摄像头采集的图像数据来对车辆进行横纵向控制的方案成本较低。
附图说明
67.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，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。
68.图1是本技术实施例提供的一种系统架构的示意图；
69.图2是本技术实施例提供的一种摄像头的结构示意图；
70.图3是本技术实施例提供的一种车辆控制方法的流程图；
71.图4是本技术实施例提供的一种对图像中的车辆进行检测的示意图；
72.图5是本技术实施例提供的一种对图像中的行人进行检测的示意图；
73.图6是本技术实施例提供的一种对图像中的车道线进行检测的示意图；
74.图7是本技术实施例提供的一种对图像中的可行驶区域进行检测的示意图；
75.图8是本技术实施例提供的一种前向碰撞预警功能的示意图；
76.图9是本技术实施例提供的一种自动紧急制动功能的示意图；
77.图10是本技术实施例提供的一种偏航角的示意图；
78.图11是本技术实施例提供的一种车辆控制装置的结构示意图。
具体实施方式
79.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术实施方式作进一步地详细描述。
80.在对本技术实施例提供的车辆控制方法进行详细的解释说明之前，先对本技术实施例提供的应用场景和系统架构进行介绍。
81.在车联网技术和人工智能技术的支持下，汽车可以实现自动驾驶功能。自动驾驶可以为用户规划出行时间和行车路线，从而大幅度提高出行效率。而且，自动驾驶还能避免用户醉驾、疲劳驾驶等危险驾驶行为，一定程度上提高了驾驶过程中的安全性。
82.通常情况下，基于驾驶员参与驾驶的程度，可以将自动驾驶分为六个等级。等级越高，驾驶员参与程度越少。由于l2等级及其以下等级的自动驾驶需要驾驶员参与并完成大部分操作，因此，l2等级及其以下等级的自动驾驶也称为辅助驾驶，由驾驶员辅助完成驾驶任务。
83.目前，辅助驾驶功能的实现主要是通过毫米波雷达和摄像头来配合完成。摄像头采集车辆行驶过程中的图像，基于该图像确定车辆行驶道路上的车道线，以实现车辆的车道居中及车道保持等横向控制功能。毫米波雷达通过发射和接收电磁波信号来控制车辆的行驶速度、加速度等，以实现对车辆的纵向控制。通过摄像头和毫米波雷达的共同作用，可以对车辆进行横纵向控制。但是，上述需要同时部署毫米波雷达和摄像头来对车辆进行横纵向控制的方案的成本过高。
84.另外，毫米波雷达是通过发射和接收电磁波信号来检测目标物的，当毫米波雷达检测到目标物和当前车辆之间的距离较近时，就会触发车辆的前向碰撞预警和自动紧急制动功能。由于毫米波雷达没有成像功能，无法对目标物进行分辨，因此，毫米波雷达可能会将当前车辆前方出现的一切对象都作为目标物，进而检测当前车辆和目标物之间的距离，以控制车辆的行驶速度。这样，在一些复杂道路环境如水洼、钢架桥，铁轨，路标，电线杆，隧道等环境中，可能会误触发车辆的前向碰撞预警和自动紧急制动功能。而自动紧急制动功能误触发产生的危害等级比未触发产生的危害等级要高。因此，毫米波雷达实现车辆辅助驾驶的方案还存在一定的安全隐患。
85.基于上述问题，本技术实施例提供了一种车辆控制方法，该方法通过获取车辆上的摄像头采集的图像数据，来对车辆进行横纵向控制。而且，在对车辆进行纵向控制的情况下，还可以基于当前车辆(本车)与前车之间的相对距离和相对车速，来实现车辆的前向碰撞预警和自动紧急制动的功能。
86.请参考图1，图1是根据一示例性实施例示出的一种系统架构的示意图。该系统架构包括摄像头101和车辆102。摄像头101部署在车辆102上。示例地，该摄像头101可以为车辆上的行车记录仪。
87.其中，摄像头101用于采集车辆行驶过程中的周围环境信息的图像数据，并对该图像数据进行处理，将处理后的结果发送至车辆102。车辆102基于处理后的结果对车辆进行横纵向控制。
88.可选地，摄像头101也可以在采集得到车辆的图像数据后，将该图像数据发送至车辆102。车辆102用于对图像数据进行处理，并基于处理后的结果对车辆进行横纵向控制。
89.其中，摄像头101是一种具有摄像功能的电子设备。该摄像头可以为单目摄像头，
也可以为多目摄像头，本技术实施例对此不作限定。车辆102是一种通过发动机引擎驱动行驶的交通工具，本技术实施例对车辆102的类型不作限定。
90.可选地，在摄像头101对采集的图像数据进行处理的场景下，该系统架构中的摄像头101的内部结构如图2所示，摄像头101包括摄像头模组、图像处理芯片和mcu芯片(microcontroller unit，微控制单元)。
91.其中，摄像头模组用于采集车辆的图像数据，并将该图像数据通过mipi(mobile industry processor interface，移动产业处理器接口)传输至图像处理芯片。图像处理芯片中部署了深度学习算法，用于对该图像数据进行处理，确定车辆行驶道路上的道路信息以及出现的目标对象的信息，并将得到的道路信息和/或目标对象的信息通过spi(serial peripheral interface，串行外设接口)传输至mcu芯片。mcu芯片用于基于道路信息和/或目标对象的信息进行诸如轨迹规划和车辆横纵向控制等操作。
92.示例地，图像处理芯片可以为soc(system on chip，系统级芯片)，也可以为ai(artificial intelligence，人工智能)芯片，本技术实施例对此不作限定。
93.示例地，mcu芯片包括具备autosar(automotive open system architecture，汽车开放系统架构)的底层驱动单元、规划控制单元、以及横纵向控制单元。其中，规划控制单元中部署了一些算法，这些算法可以相应实现acc(adaptive cruise control，自适应巡航)、fcw(forward collision warning，前向碰撞预警)、aeb(automatic emergency braking，自动紧急制动)等功能。横纵向控制单元包括横向控制单元和纵向控制单元。其中，横向控制单元利用eps(electronic power steering，电子助力转向)系统来控制车辆方向盘的转向，以达到对车辆的横向控制。纵向控制单元利用esp(electronic stability program，电子稳定编程)系统来控制车身的稳定性，以达到对车辆的纵向控制。纵向控制单元还可以利用ems(engine management system，发动机管理系统)来对发动机输出的动力进行控制，以达到对车辆的纵向控制。
94.下面对本技术实施例提供的车辆控制方法进行详细说明。
95.图3是本技术实施例提供的一种车辆控制方法的流程图，请参考图3，该方法包括几个步骤。下述实施例以应用于摄像头为例进行说明。
96.步骤301：获取第一车辆上的摄像头采集的图像数据，该图像数据指示第一车辆行驶过程中的周围环境信息。
97.其中，摄像头用于采集第一车辆前方视野的图像数据。该图像数据指示第一车辆行驶过程中的周围环境信息。示例地，周围环境信息可以包括第一车辆行驶过程中出现的行人、车辆、以及周围出现的树木、建筑物等对象。
98.当第一车辆行驶时，摄像头持续采集图像数据，并将该图像数据发送至图像处理芯片。由图像处理芯片基于步骤302对该图像数据进行实时处理，并将处理结果发送至mcu芯片，后续mcu芯片可以基于该处理结果对第一车辆进行控制。
99.步骤302：基于该图像数据，确定第一车辆所在的行驶道路的道路信息以及行驶道路上出现的目标对象的对象信息。
100.其中，对象信息包括第一车辆所在的行驶道路上的车辆信息、行人信息等。车辆信息可以为车辆类型、该车辆与第一车辆之间的相对距离、该车辆的相对速度、绝对速度等信息。行人信息可以为行人类型、该行人与第一车辆之间的相对距离、该行人的相对速度、绝
对速度等信息。
101.道路信息包括第一车辆所在的行驶道路上的车道线的颜色、虚实线、曲率、横向偏移量、偏航角等信息。其中，横向偏移量为车道线与第一车辆中心线之间的距离，偏航角为第一车辆的中心线与车道中心线之间的夹角。当然，第一车辆所在的行驶道路上也可能不存在车道线，这样，该道路信息中就没有车道线信息。
102.下面将对确定对象信息和确定道路信息的实现过程分别进行说明。
103.图像处理芯片确定目标对象的对象信息的实现过程可以为：图像处理芯片采用深度学习算法检测该图像数据中出现的目标对象，并将检测到的目标对象进行框选并标注。然后测量该目标对象与第一车辆之间的相对距离和相对速度等对象信息。以便于后续基于该相对距离和相对速度对第一车辆进行控制，以使第一车辆处于安全行驶的范围内。该相对距离包括目标对象与第一车辆之间的横向距离和纵向距离。
104.另外，图像处理芯片还可以测量得到目标对象相对于地面的绝对速度。后续在第一车辆与目标对象之间的相对距离大于安全距离时，可以使第一车辆按照目标对象的绝对速度行驶。如此，可以有效保证第一车辆的行驶安全。
105.其中，对目标对象进行标注是标注该目标对象的类型，如该目标对象为车辆时，该标注可以为小轿车(car)、公共汽车(bus)等车辆类型。如该目标对象为行人时，该标注可以为行人、骑自行车的行人等类型。
106.示例地，图4是图像处理芯片对图像中出现的车辆进行检测的示意图。如图4所示，该图像中出现的车辆都被框选，并且每个框的旁边都有相应的对象信息，以表征该车辆的类型、该车辆与第一车辆之间的相对距离、该车辆的相对速度、绝对速度。
107.示例地，图5是图像处理芯片对图像中出现的行人进行检测的示意图。如图5所示，该图像中出现的行人都被框选，并且每个框的旁边都有相应的对象信息，以表征该行人、该行人与第一车辆之间的相对距离、该行人的相对速度、绝对速度。
108.在检测目标对象的同时，图像处理芯片也会对第一车辆所在行驶道路的车道线进行处理，以得到道路信息。
109.通常情况下，车道线的颜色和路面的颜色不同，车道线和路面存在稳定的灰度梯度差。因此，图像处理芯片确定道路信息的实现过程可以为：图像处理芯片检测该图像数据中的各车道线，提取每条车道线边缘的各像素点，然后将属于一条车道线的各像素点连接起来拟合成一条曲线，该曲线即为一条车道线。对该图像数据中的每条车道线都进行上述操作，即可得到该图像数据中的全部车道线。在确定车道线后，图像处理芯片还可以检测到该车道线的颜色、虚实线、曲率、横向偏移量、偏航角等道路信息，并将该道路信息标注在每条车道线的旁边。
110.示例地，图6是图像处理芯片对图像中的车道线进行检测的示意图。如图6所示，该图像中的每条车道线旁都标注了该车道线的颜色、虚实线、曲率、横向偏移量、偏航角等道路信息。
111.另外，图像处理芯片在对图像数据进行处理时，还可以利用图像感知算法对图像进行深度处理，以实现对图像中的道路边缘、绿化带、道路占用物等进行分割。如此，可以实现对第一车辆的可行驶区域的检测划分，以便于后续为第一车辆进行路径规划，也即是，在为第一车辆进行路径规划时，只能在可行驶区域内进行路径规划，在非可行使区域内不允
许进行路径规划。
112.示例地，图7是图像处理芯片进行可行驶区域检测的示意图。如图7所示，图像中第一车辆的行驶道路上被占用的区域都被划分出来，作为非行驶区域，剩余的区域为可行驶区域。这样，后续第一车辆的行驶路线只能在可行驶区域中规划。
113.在图像处理芯片检测得到第一车辆行驶道路的道路信息、行驶道路上出现的目标对象的对象信息以及行驶道路上的可行驶区域信息后，将这些信息发送至mcu芯片，以使mcu芯片基于这些信息为第一车辆进行下一步的规划控制。
114.步骤303：基于该道路信息和/或该对象信息对第一车辆进行纵向控制。
115.其中，纵向控制为控制第一车辆的行驶速度、加速度，以使第一车辆实现自适应巡航、前向碰撞预警、以及自动紧急制动的功能。下面对这三个功能分别进行说明。
116.(1)自适应巡航
117.自适应巡航主要是控制第一车辆行驶过程中的加速度值以使第一车辆处于安全驾驶的范围内。在第一车辆前方无其他车辆的情况下，控制第一车辆的加速度，以使第一车辆克服道路环境阻力的同时保证第一车辆的行驶速度维持驾驶员设定的目标车速，使第一车辆根据目标车速进行定速巡航。在第一车辆前方有车辆的情况下，使第一车辆进行跟车行驶。并控制第一车辆的加速度，使第一车辆与前方车辆保持安全距离的同时保证第一车辆的行驶速度不大于目标车速。在第一车辆跟车过程中，如果第一车辆和前方车辆之间的相对距离大于安全距离，则控制第一车辆的加速度值增大，以保证第一车辆与前方车辆处于安全距离的前提下第一车辆尽早达到目标车速。如果第一车辆和前方车辆之间的相对距离小于安全距离，则控制第一车辆的加速度值减小，以保证第一车辆与前方车辆之间的距离为安全距离。具体地，控制第一车辆的加速度值的实现过程后续进行详细描述。
118.mcu芯片在接收到第一车辆行驶道路的道路信息、行驶道路上出现的目标对象的对象信息以及行驶道路上的可行驶区域信息后，基于这些信息来对第一车辆进行自适应巡航。
119.在一些实施例中，图像数据中的目标对象包括行驶道路上行驶的第二车辆，该第二车辆是位于第一车辆行驶方向前方的车辆。自适应巡航的实现过程可以分为以下几个步骤。
120.步骤1：基于道路信息和对象信息确定行驶道路中位于第一车辆行驶方向前方的至少一个第二车辆，从至少一个第二车辆中确定危险车辆。
121.其中，该危险车辆为可能会影响第一车辆正常行驶的车辆。步骤1中确定危险车辆的实现过程可以为：基于道路信息确定第一车辆当前所处的车道两侧的车道线。基于第一车辆当前所处的车道两侧的车道线和至少一个第二车辆中每个第二车辆的对象信息，确定位于第一车辆当前所处的车道的第二车辆。将位于第一车辆当前所处的车道的第二车辆中，距离第一车辆最近的第二车辆确定为危险车辆。
122.具体地，mcu芯片首先基于道路信息中的横向偏移量对车道线进行判断，确定距第一车辆横向偏移量最小的两条车道线，将这两条车道线作为第一车辆当前所处车道两侧的车道线。在得到第一车辆当前所处车道两侧的车道线后，mcu芯片从图像数据中确定位于第一车辆前方的至少一个第二车辆，通过比较这些第二车辆中每个第二车辆的第一距离和第一横向偏移量的大小，将小于该第一横向偏移量的第一距离对应的第二车辆作为第一车辆
当前所处车道的第二车辆。在得到第一车辆当前所处车道的第二车辆后，将与第一车辆之间的纵向距离最小的第二车辆作为危险车辆。其中，第一距离为第二车辆与第一车辆之间的横向距离，第一横向偏移量为第一车辆当前所处车道两侧的车道线的道路信息中较大的横向偏移量。第二车辆与第一车辆之间的横向距离可以从第二车辆的对象信息中获取。
123.在确定危险车辆后，即可进行下述步骤2的操作。
124.步骤2：从危险车辆的对象信息中确定危险车辆的车速信息、以及危险车辆与第一车辆之间的当前距离。
125.其中，危险车辆的车速信息示例地可以包括该危险车辆与第一车辆之间的相对速度和绝对速度。危险车辆与第一车辆之间的当前距离示例地为该危险车辆与第一车辆之间的纵向距离。
126.在得到危险车辆的车速信息、以及危险车辆与第一车辆之间的当前距离后，可以基于下述步骤3来控制第一车辆的纵向速度信息。
127.步骤3：基于危险车辆的车速信息、危险车辆与第一车辆之间的当前距离以及安全距离，控制第一车辆的纵向速度信息。
128.其中，安全距离是指第一车辆为了避免与危险车辆发生意外碰撞而在行驶中与危险车辆所保持的必要间隔距离。该安全距离示例地为预置的碰撞时间和危险车辆与第一车辆之间的相对速度的乘积。碰撞时间可以设置为2秒。该安全距离的值可能大于危险车辆与第一车辆之间的纵向距离，也可能小于危险车辆与第一车辆之间的纵向距离。
129.如果危险车辆与第一车辆之间的当前距离超过安全距离，则说明第一车辆当前的行驶速度为安全行驶速度，此时，可以使第一车辆加速行驶。在第一车辆加速行驶的过程中，只需保证第一车辆与危险车辆之间的距离还处于安全距离内即可。
130.如果危险车辆与第一车辆之间的当前距离低于安全距离，则说明第一车辆当前的行驶速度为危险行驶速度，此时，可以使第一车辆减速行驶，以增大危险车辆与第一车辆之间的距离。
131.因此，下面将在两种不同的场景下，对步骤3中控制第一车辆的纵向速度信息的实现过程进行描述。
132.在危险车辆与第一车辆之间的当前距离超过安全距离的场景下，步骤3中控制第一车辆的纵向速度信息的实现过程可以为：控制第一车辆按照第一目标加速度行驶，该第一目标加速度为正。在控制第一车辆按照第一目标加速度行驶的过程中，从图像数据中获取第一车辆和危险车辆之间的实时距离。当第一车辆和危险车辆之间的实时距离减小至安全距离时，控制第一车辆按照危险车辆的速度行驶。
133.其中，第一目标加速度可以由驾驶员设定，本技术实施例对此不作限定。
134.由于第一车辆上的摄像头是实时采集图像数据，并将采集到的图像数据发送至图像处理芯片，图像处理芯片实时处理接收到的图像数据，并将处理结果(道路信息、对象信息以及可行驶区域信息)发送至mcu芯片。因此，mcu芯片可以获取基于图像数据获取到第一车辆与危险车辆之间实时的纵向距离。在第一车辆按照第一目标加速度加速行驶的过程中，如果第一车辆和危险车辆之间的纵向距离减小至安全距离时，则使第一车辆按照危险车辆的绝对速度行驶。如此，可以使第一车辆和危险车辆之间始终保持安全距离，不会发生两车碰撞的危险情况。
135.另外，如果在确定第一车辆和危险车辆之间的实时距离减小至安全距离之前，第一车辆的当前速度增加到速度阈值，则控制第一车辆按照速度阈值行驶。如此，可以使第一车辆以该速度阈值正常行驶，有效保证第一车辆的行驶安全。
136.其中，速度阈值可以为第一车辆的目标车速。该目标车速可以由驾驶员提前设定，本技术实施例对此不作限定。
137.在危险车辆与第一车辆之间的当前距离低于安全距离的场景下，步骤3中控制第一车辆的纵向速度信息的实现过程可以为：控制第一车辆按照第二目标加速度行驶，该第二目标加速度为负。在控制第一车辆按照第二目标加速度行驶的过程中，从图像数据中获取第一车辆与危险车辆之间的实时距离。当第一车辆与危险车辆之间的实时距离增大至安全距离时，控制第一车辆按照危险车辆的速度行驶。
138.其中，第二目标加速度可以由驾驶员设定，本技术实施例对此不作限定。
139.在第一车辆以第二目标加速度减速行驶的过程中，如果第一车辆和危险车辆之间的纵向距离增大至安全距离时，则使第一车辆按照危险车辆的绝对速度行驶。如此，可以使第一车辆和危险车辆之间始终保持安全距离，不会发生两车碰撞的危险情况。
140.(2)前向碰撞预警和自动紧急制动
141.本技术实施例还可以实现前向碰撞预警和自动紧急制动功能，以使第一车辆在紧急情况下预警并自动制动，帮助驾驶员规避追尾等交通事故。
142.在一些实施例中，mcu芯片可以在上述步骤2确定危险车辆和第一车辆之间的当前距离后，基于危险车辆的车速信息、危险车辆与第一车辆之间的当前距离，确定碰撞所需时长，该碰撞所需时长为第一车辆与危险车辆发生碰撞所需的时长。并获取第一车辆的当前速度，基于第一车辆的当前速度，确定与第一车辆的当前速度对应的刹车时长。如果碰撞所需时长小于刹车时长与驾驶员反应时长的和，则控制第一车辆进行报警，从而实现前向碰撞预警功能。
143.其中，危险车辆的车速信息为该危险车辆与第一车辆之间的相对速度。危险车辆与第一车辆之间的当前距离为该危险车辆与第一车辆之间的纵向距离。碰撞所需时长ttc(time-to-collision，碰撞时间)为危险车辆与第一车辆之间的纵向距离和危险车辆与第一车辆之间的相对速度作商后的值。第一车辆的当前速度可以从该第一车辆的仪表盘上获取。刹车时长ts为第一车辆的当前速度和第三目标加速度作商后的值。其中，该第三目标加速度可以为部分制动下的加速度-4米/平方秒，也可以为完全制动下的加速度-10米/平方秒，本技术实施例对此不作限定。
144.如图8所示，如果碰撞所需时长ttc小于刹车时长ts与驾驶员反应时长treact，则mcu芯片触发前向碰撞预警功能，以提醒驾驶员紧急制动第一车辆。
145.示例地，mcu芯片可以利用震动提醒、声音提醒、动画提醒等方式来触发前向碰撞预警功能。震动提醒可以是mcu芯片控制车辆的方向盘振动和/或驾驶员的安全带振动来提醒驾驶员。声音提醒可以是mcu芯片控制车辆发出提醒声音来提醒驾驶员，该提醒声音可以事先录制。动画提醒可以是mcu芯片控制车辆仪表盘播放提醒动画来提醒驾驶员，该提醒动画也可以事先录制。
146.另外，如果在mcu芯片触发前向碰撞预警功能后，驾驶员仍没有采取紧急制动，也即是，如果没有检测到第一车辆开始刹车，则每隔固定时长重新获取第一车辆的当前速度，
在每次获取到第一车辆的当前速度时，确定与每次获取到的第一车辆的当前速度对应的刹车时长。如果与第i次获取到的第一车辆的当前速度对应的刹车时长大于碰撞时长，则控制第一车辆开始刹车，i为正整数。
147.其中，固定时长可以事先设定，如2秒，本技术实施例对此不作限定。该第一车辆的当前速度可以从第一车辆的仪表盘上直接获取。刹车时长为第一车辆的当前速度与第三目标加速度作商后的值。由于第三目标加速度可以为部分制动下的加速度-4米/平方秒，也可以为完全制动下的加速度-10米/平方秒，因此，刹车时长也相应的可以为部分制动下的刹车时长t
pbt
，也可以为完全制动下的刹车时长t
fb
。
148.如图9所示，t1时刻开始第一车辆进入1级部分制动，t2时刻开始第一车辆进入2级部分制动直至第一车辆停止。从t1到t2直至第一车辆停止的这段时间称为刹车时长t
pbt
。当刹车时长t
pbt
或t
fb
大于碰撞时长ttc，mcu芯片会触发第一车辆的自动紧急制动功能，持续向第一车辆的底盘制动系统输出第三目标加速度控制请求，来控制第一车辆开始刹车，直至第一车辆停止。
149.上述内容是本技术实施例提供的对车辆进行纵向控制的操作。本技术实施例中还可以对车辆进行横向控制，这样，在本技术实施例中，可以通过摄像头采集的图像数据来实现对车辆的横纵向控制，相对于需要通过毫米波雷达和摄像头才能实现横纵向控制，本技术实施例提供的方法成本较低。下面将对第一车辆进行横向控制的操作进行详细描述。
150.在一些实施例中，mcu芯片可以基于道路信息和/或对象信息对第一车辆进行横向控制。由于第一车辆中的行驶道路上可能有车道线，也可能没有车道线，因此，道路信息中可能有车道线信息，也可能没有车道线信息，也即是，基于道路信息确定的第一车辆的当前行驶道路中可能存在车道线，也可能不存在车道线。因此，下面将在车道线存在与否的两种场景下，将对第一车辆进行横向控制的实现过程进行描述。
151.在基于道路信息确定第一车辆的当前行驶道路中存在车道线的场景下，不论第一车辆前方是否有车辆，第一车辆的行驶方向都是沿着第一车辆当前所处车道的车道线的中心线行驶。
152.具体地，对第一车辆进行横向控制的实现过程可以为：确定行驶道路中第一车辆当前所处的车道两侧的车道线。确定第一车辆当前所处的车道两侧的车道线的中心线，控制第一车辆的行驶方向，以使第一车辆按照中心线行驶。
153.其中，mcu芯片确定第一车辆当前所处的车道两侧的车道线的实现过程在上述实施例中已经描述过，在此不再赘述。
154.由于道路信息中的偏航角为第一车辆的中心线与车道中心线之间的夹角，如图10所示，在得到该偏航角e后，mcu芯片可以控制第一车辆的方向盘的转向角度来修正该偏航角e，使该偏航角e最小化，以保证第一车辆的中心线与车道中心线尽可能地重合。这样，第一车辆可以沿着第一车辆当前所处车道的中心线来行驶。
155.当然，mcu芯片也可以对第一车辆的方向盘的助力扭矩进行补偿，以使该偏航角e趋于最小，方向盘的助力扭矩与偏航角的对应关系可以标定，本技术实施例对此不作限定。
156.在基于道路信息确定第一车辆的当前行驶道路中不存在车道线的场景下，第一车辆的行驶方向有两种确定方式，一种是在第一车辆前方有车辆的情况下，第一车辆可以跟随前方车辆行驶。另一种是在第一车辆前方无车辆的情况下，此时，需要驾驶员自行确定第
一车辆的行驶方向。下面将对这两种情况展开描述。
157.在第一车辆当前行驶道路中不存在车道线，且第一车辆前方存在车辆的情况下，对第一车辆进行横向控制的实现过程可以为：基于道路信息和对象信息确定行驶道路中位于第一车辆行驶方向前方的至少一个第二车辆，从至少一个第二车辆中确定跟随车辆。从跟随车辆的对象信息中获取跟随车辆与第一车辆之间的横向距离。基于该横向距离控制第一车辆行驶，以使控制后的第一车辆与跟随车辆之间的横向距离减小。
158.其中，至少一个第二车辆为位于第一车辆当前行驶道路前方的车辆。在得到这些第二车辆后，将第二车辆的对象信息中与第一车辆之间的纵向距离最小的第二车辆作为跟随车辆。在确定跟随车辆后，通过该跟随车辆的对象信息中跟随车辆与第一车辆之间的横向距离，控制第一车辆的方向盘来调整转向角度以消除该横向距离。方向盘的转向角度与横向距离的对应关系可以标定，本技术实施例对此不作限定。
159.由于该横向距离为第一车辆的中心线和跟随车辆的中心线之间的距离，在消除该横向距离后，第一车辆的行驶方向是沿着跟随车辆的中心线行驶的。
160.在第一车辆当前行驶道路中不存在车道线，且第一车辆前方不存在车辆的情况下，对第一车辆进行横向控制的实现过程可以为：如果基于道路信息确定第一车辆的当前行驶道路中不存在车道线，且基于道路信息和对象信息确定行驶道路中位于第一车辆行驶方向前方没有第二车辆，则生成提示信息，该提示信息用于提示第一车辆的驾驶员控制第一车辆行驶。
161.其中，该提示信息可以为提示语音，由mcu芯片来控制车辆发出提示语音，以提醒驾驶员需自行控制第一车辆行驶，该提示语音可以事先录制，本技术实施例对此不作限定。
162.在本技术实施例中，通过获取的第一车辆上的摄像头采集的图像数据，来确定第一车辆所在的行驶道路的道路信息以及该行驶道路上出现的目标对象的对象信息，并基于该道路信息和/或该对象信息对第一车辆进行纵向控制，以实现第一车辆的自适应巡航、前向碰撞预警、以及自动紧急制动的功能。相比于利用毫米波雷达来对车辆进行纵向控制的方案，本技术实施例中利用摄像头采集的图像数据来对车辆进行纵向控制的方案成本较低，且能够降低毫米波雷达容易导致的前向碰撞预警和自动紧急制动等功能误触发的几率，保证第一车辆的行驶安全。同时，本技术实施例还可以基于摄像头采集的图像数据，来控制第一车辆的方向盘转动角度，以实现对第一车辆的横向控制。
163.上述所有可选技术方案，均可按照任意结合形成本技术的可选实施例，本技术实施例对此不再一一赘述。
164.本技术实施例还提供了一种车辆控制装置，图11是本技术实施例提供的车辆控制装置的结构示意图，如图11所示，该装置包括：获取模块1101、确定模块1102和第一控制模块1103。
165.获取模块1101，用于获取第一车辆上的摄像头采集的图像数据，图像数据指示第一车辆行驶过程中的周围环境信息；
166.确定模块1102，用于基于图像数据，确定第一车辆所在的行驶道路的道路信息以及行驶道路上出现的目标对象的对象信息；
167.第一控制模块1103，用于基于道路信息和/或对象信息对第一车辆进行纵向控制。
168.可选地，该装置还包括：
169.第二控制模块，用于基于道路信息和/或对象信息对第一车辆进行横向控制。
170.可选地，目标对象包括行驶道路上行驶的第二车辆；
171.第一控制模块1103用于：
172.基于道路信息和对象信息确定行驶道路中位于第一车辆行驶方向前方的至少一个第二车辆，从至少一个第二车辆中确定危险车辆；
173.从危险车辆的对象信息中确定危险车辆的车速信息、以及危险车辆与第一车辆之间的当前距离；
174.基于危险车辆的车速信息、危险车辆与第一车辆之间的当前距离以及安全距离，控制第一车辆的纵向速度信息。
175.可选地，第一控制模块1103还用于：
176.基于危险车辆的车速信息、危险车辆与第一车辆之间的当前距离，确定碰撞所需时长，碰撞所需时长为第一车辆与危险车辆发生碰撞所需的时长；
177.获取第一车辆的当前速度，基于第一车辆的当前速度，确定与第一车辆的当前速度对应的刹车时长；
178.如果碰撞所需时长小于刹车时长与驾驶员反应时长的和，则控制第一车辆进行报警。
179.可选地，第一控制模块1103还用于：
180.如果没有检测第一车辆开始刹车，则每隔固定时长重新获取第一车辆的当前速度，在每次获取到第一车辆的当前速度时，确定与每次获取到的第一车辆的当前速度对应的刹车时长；
181.如果与第i次获取到的第一车辆的当前速度对应的刹车时长大于碰撞时长，则控制第一车辆开始刹车，i为正整数。
182.可选地，第二控制模块用于：
183.如果基于道路信息确定第一车辆的当前行驶道路中存在车道线，则确定行驶道路中第一车辆当前所处的车道两侧的车道线；
184.确定第一车辆当前所处的车道两侧的车道线的中心线；
185.控制第一车辆的行驶方向，以使第一车辆按照中心线行驶。
186.可选地，目标对象包括行驶道路上行驶的第二车辆；
187.第二控制模块还用于：
188.如果基于道路信息确定第一车辆的当前行驶道路中不存在车道线，则基于道路信息和对象信息确定行驶道路中位于第一车辆行驶方向前方的至少一个第二车辆，从至少一个第二车辆中确定跟随车辆；
189.从跟随车辆的对象信息中获取跟随车辆与第一车辆之间的横向距离；
190.基于横向距离控制第一车辆行驶，以使控制后的第一车辆与跟随车辆之间的横向距离减小。
191.可选地，第二控制模块还用于：
192.如果基于道路信息确定第一车辆的当前行驶道路中不存在车道线，且基于道路信息和对象信息确定行驶道路中位于第一车辆行驶方向前方没有第二车辆，则生成提示信息，提示信息用于提示第一车辆的驾驶员控制第一车辆行驶。
193.在本技术实施例中，通过获取的第一车辆上的摄像头采集的图像数据，来确定第一车辆所在的行驶道路的道路信息以及该行驶道路上出现的目标对象的对象信息，并基于该道路信息和/或该对象信息对第一车辆进行纵向控制，以实现第一车辆的自适应巡航、前向碰撞预警、以及自动紧急制动的功能。相比于利用毫米波雷达来对车辆进行纵向控制的方案，本技术实施例中利用摄像头采集的图像数据来对车辆进行纵向控制的方案成本较低，且能够降低毫米波雷达容易导致的前向碰撞预警和自动紧急制动等功能误触发的几率，保证第一车辆的行驶安全。同时，本技术实施例还可以基于摄像头采集的图像数据，来控制第一车辆的方向盘转动角度，以实现对第一车辆的横向控制。
194.需要说明的是：上述实施例提供的车辆控制装置在控制车辆时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的车辆控制装置与车辆控制方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
195.需要说明的是，本技术实施例所涉及的信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)、数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)以及信号，均为经用户授权或者经过各方充分授权的，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。例如，本技术实施例中涉及到的目标对象的对象信息等都是在充分授权的情况下获取的。
196.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
197.以上所述仅为本技术实施例的较佳实施例，并不用以限制本技术实施例，凡在本技术实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。