车辆避障方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及汽车主动安全领域，特别涉及一种车辆避障方法及装置。
【背景技术】
[0002]随着汽车工业的快速发展和人们生活水平的不断提高，汽车已经取代了传统交通工具。由于道路上行驶的车辆越来越多，因此如果不对车辆避障进行有效控制，就可能引发交通安全事故。作为汽车主动安全系统的关键技术之一，车辆避障方法得到了广泛关注。
[0003]相关技术中，车辆避障方法利用摄像机和雷达探测障碍车的位置，获取本车与前车的横向距离、本车与前车的纵向距离及本车与车道线的距离，通过相应的控制算法控制本车与前车的距离、本车与车道线的距离，然后按照人为设定的避障轨迹和车道保持轨迹，调整本车与前车的横向距离、本车与前车的纵向距离及本车与车道线的距离。
[0004]由于上述车辆避障方法中的避障轨迹和车道保持轨迹都是人为设定的，属于监督学习过程，而基于监督学习的车辆避障方法的稳定性较差，可靠性较低，且灵活性较差。
【发明内容】
[0005]为了解决车辆在避障过程中的稳定性较差，可靠性较低，且灵活性较差的问题，本发明提供了一种车辆避障方法及装置。所述技术方案如下:
[0006]第一方面，提供了一种车辆避障方法，所述方法包括:
[0007]检测本车与障碍车的第一纵向距离，所述第一纵向距离为本车处于避障状态时，所述障碍车的车尾中点到第一直线的距离，所述第一直线为经过本车的车头中点且垂直于本车的行驶方向的直线；
[0008]当所述第一纵向距离小于第一预设距离时，检测本车与所述障碍车的当前距离，所述当前距离包括本车与所述障碍车的当前横向距离和当前纵向距离；
[0009]查询预设的横纵距离与第一增强信号值的对应关系，确定所述当前距离对应的第一增强信号值，所述第一增强信号值用于表示本车距离所述障碍车的可靠程度；
[0010]当所述第一增强信号值大于第一预设值时，根据所述当前距离，通过增强学习法确定第一动作控制参数，所述第一动作控制参数包括油门或刹车的参考力度值、方向盘旋转的参考角度，所述增强学习法表示本车通过学习选择的方式获得用于车辆避障的参考动作；
[0011]根据所述第一动作控制参数控制本车完成避障动作。
[0012]可选的，所述根据所述当前距离，通过增强学习法确定第一动作控制参数，包括:
[0013]将向动作网络输入所述当前距离后，所述动作网络输出的参数确定为第二动作控制参数，所述第二动作控制参数包括油门或刹车的初始力度值、方向盘旋转的初始角度，所述动作网络为包含隐藏层的多输入多输出非线性神经网络；
[0014]采用评价网络对所述第二动作控制参数进行实时评估，确定所述动作网络输出的第一动作控制参数，所述评价网络为包含隐藏层的多输入多输出非线性神经网络。
[0015]可选的，所述根据所述当前距离，通过增强学习法确定第一动作控制参数，包括:
[0016]将向动作网络输入所述当前距离后，所述动作网络输出的参数确定为第二动作控制参数，所述第二动作控制参数包括油门或刹车的初始力度值、方向盘旋转的初始角度，所述动作网络为包含隐藏层的多输入多输出非线性神经网络；
[0017]采用评价网络对所述第二动作控制参数进行实时评估，确定所述动作网络输出的第一动作控制参数，所述评价网络为包含隐藏层的多输入多输出非线性神经网络。
[0018]可选的，在所述检测本车与所述障碍车的第一纵向距离之前，所述方法还包括:
[0019]检测本车前方是否有障碍车；
[0020]当本车前方有障碍车，且本车与所述障碍车的第二纵向距离小于或等于第二预设距离时，控制本车进入避障状态。
[0021]可选的，在所述检测本车前方是否有障碍车之后，所述方法还包括:
[0022]当本车前方没有障碍车时，确定位于本车两侧的车道线，所述车道线包括左侧车道线和右侧车道线；
[0023]确定本车与所述左侧车道线的第一距离、本车与所述右侧车道线的第二距离；
[0024]查询预设的车道线距离与第二增强信号值的对应关系，确定所述第一距离和所述第二距离对应的第二增强信号值，所述第二增强信号值用于表示本车距离所述车道线的可靠程度；
[0025]当所述第二增强信号值大于第二预设值时，根据所述第一距离和所述第二距离，通过所述增强学习法确定第三动作控制参数；
[0026]根据所述第三动作控制参数使本车处于车道保持状态。
[0027]可选的，所述确定位于本车两侧的车道线，包括:
[0028]通过摄像机对所述车道线进行检测；
[0029]采用图像增强技术增强所述车道线的边缘；
[0030]采用自适应二值化算法提取所述边缘；
[0031]根据所述车道线特征在所述边缘内提取所述车道线的内侧边缘；
[0032]根据所述内侧边缘采用霍夫变换技术拟合所述车道线；
[0033]根据拟合的车道线确定位于本车两侧的车道线。
[0034]第二方面，提供了一种车辆避障装置，所述装置包括:
[0035]第一检测单元，用于检测本车与障碍车的第一纵向距离，所述第一纵向距离为本车处于避障状态时，所述障碍车的车尾中点到第一直线的距离，所述第一直线为经过本车的车头中点且垂直于本车的行驶方向的直线；
[0036]第二检测单元，用于在所述第一纵向距离小于第一预设距离时，检测本车与所述障碍车的当前距离，所述当前距离包括本车与所述障碍车的当前横向距离和当前纵向距离；
[0037]第一查询单元，用于查询预设的横纵距离与第一增强信号值的对应关系，确定所述当前距离对应的第一增强信号值，所述第一增强信号值用于表示本车距离所述障碍车的可靠程度；
[0038]第一确定单元，用于在所述第一增强信号值大于第一预设值时，根据所述当前距离，通过增强学习法确定第一动作控制参数，所述第一动作控制参数包括油门或刹车的参考力度值、方向盘旋转的参考角度，所述增强学习法表示本车通过学习选择的方式获得用于车辆避障的参考动作；
[0039]第一控制单元，用于根据所述第一动作控制参数控制本车完成避障动作。
[0040]可选的，所述第一确定单元，包括:
[0041]第一确定模块，用于将向动作网络输入所述当前距离后，所述动作网络输出的参数确定为第二动作控制参数，所述第二动作控制参数包括油门或刹车的初始力度值、方向盘旋转的初始角度，所述动作网络为包含隐藏层的多输入多输出非线性神经网络；
[0042]评估模块，用于采用评价网络对所述第二动作控制参数进行实时评估，确定所述动作网络输出的第一动作控制参数，所述评价网络为包含隐藏层的多输入多输出非线性神经网络。
[0043]可选的，所述装置还包括:
[0044]第三检测单元，用于检测本车前方是否有障碍车；
[0045]第二控制单元，用于在本车前方有障碍车，且本车与所述障碍车的第二纵向距离小于或等于第二预设距离时，控制本车进入避障状态。
[0046]可选的，所述装置还包括:
[0047]第二确定单元，用于在本车前方没有障碍车时，确定位于本车两侧的车道线，所述车道线包括左侧车道线和右侧车道线；
[0048]第三确定单元，用于确定本车与所述左侧车道线的第一距离、本车与所述右侧车道线的第二距离；
[0049]第二查询单元，用于查询预设的车道线距离与第二增强信号值的对应关系，确定所述第一距离和所述第二距离对应的第二增强信号值，所述第二增强信号值用于表示本车距离所述车道线的可靠程度；
[0050]第四确定单元，用于当所述第二增强信号值大于第二预设值时，根据所述第一距离和所述第二距离，通过所述增强学习法确定第三动作控制参数；
[0051]处理单元，用于根据所述第三动作控制参数使本车处于车道保持状态。
[0052]可选的，所述第二确定单元，包括:
[0053]第一检测模块，用于通过摄像机对所述车道线进行检测；
[0054]增强模块，用于采用图像增强技术增强所述车道线的边缘；
[0055]第一提取模块，用于采用自适应二值化算法提取所述边缘；
[0056]第二提取模块，用于根据所述车道线特征在所述边缘内提取所述车道线的内侧边缘；
[0057]拟合模块，用于根据所述内侧边缘采用霍夫变换技术拟合所述车道线；
[0058]第二确定模块，用于根据拟合的车道线确定位于本车两侧的车道线。
[0059]本发明提供了一种车辆避障方法及装置，能够检测本车与障碍车的当前距离，并确定当前距离对应的第一增强信号值，进而通过增强学习法确定用于控制本车完成避障动作的第一动作控制参数，相较于相关技术，提高了车辆的自主学习能力，因此，提高了车辆避障时的稳定性，可靠性，和灵活性。
[0060]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
【附图说明】
[0061]为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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。
[0062]图1是本发明实施例提供的一种车辆避障方法的流程图；
[0063]图2-1是本发明实施例提供的另一种车辆避障方法的流程图；
[0064]图2-2是本发明实施例提供的一种车辆的行驶环境示意图；<