[发明专利]车辆的控制方法及装置

权利要求书

1.一种车辆的控制方法，其特征在于，包括：

在目标车辆行驶过程中，采集所述目标车辆所在的预定区域内的区域图像，其中，所述区域图像是由所述目标车辆的信息感知模块采集得到；

通过图像识别模型，确定所述区域图像中需要评估风险等级的目标对象，其中，所述图像识别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组训练数据均包括：区域图像和所述区域图像中需要评估风险等级的目标对象；

通过风险判断模型，确定所述目标对象对应的风险等级，其中，所述风险判断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组训练数据均包括：目标对象和所述目标对象对应的风险等级；

根据所述风险等级控制所述目标车辆的行驶行为。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过图像识别模型，确定所述区域图像中需要评估风险等级的目标对象之前，所述方法还包括：

获取用于对所述区域图像进行过滤的过滤条件；

利用所述过滤条件过滤掉所述区域图像中的无效信息，得到过滤后的区域图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过图像识别模型，确定所述区域图像中需要评估风险等级的目标对象之前，所述方法还包括：

获取历史时间段的多个历史区域图像以及所述多个历史区域图像中需要评估风险等级的多个历史目标对象；

将所述多个历史区域图像以及所述多个历史目标对象转换为神经网络模型能够识别的格式，得到多组训练数据；

对所述多组训练数据进行训练，得到所述图像识别模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过风险判断模型，确定所述目标对象对应的风险等级之前，所述方法还包括：

获取历史时间段的多个历史目标对象以及与所述多个历史目标对象对应的多个历史风险等级；

将所述多个历史目标对象以及所述多个历史风险等级转换为神经网络模型能够识别的格式，得到多组训练数据；

对所述多组训练数据进行训练，得到所述风险判断模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述风险等级控制所述目标车辆的行驶行为，包括：

根据所述风险等级判定所述目标对象是否对所述目标车辆的行驶构成危险，得到判断结果；

在所述判断结果表示所述风险等级判定所述目标对象对所述目标车辆的行驶构成危险时，向云端发送请求消息，以获取所述目标车辆预定范围的当前路况信息，并基于所述当前路况信息确定新的行驶路径，控制所述目标车辆基于所述新的行驶路径行驶；

在所述判断结果表示所述风险等级判定所述目标对象对所述目标车辆的行驶不构成危险时，控制所述目标车辆按照原行驶路径行驶。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述判断结果表示所述风险等级判定所述目标对象对所述目标车辆的行驶构成危险时，判定所述目标车辆按所述原行驶路径行驶，改变驾驶策略时，是否能够不与所述目标对象发生碰撞，得到判定结果；

若是，则基于所述目标对象的特征信息调整驾驶策略，并控制所述目标车辆基于调整后的驾驶策略沿原行驶路径行驶；

若否，则向云端发送请求消息，以获取所述目标车辆预定范围的当前路况信息，并基于所述当前路况信息确定新的行驶路径，控制所述目标车辆基于所述新的行驶路径行驶。