自动驾驶控制方法、装置、车辆和计算机可读存储介质与流程

本发明涉及汽车控制领域，尤其涉及一种自动驾驶控制方法、装置、车辆和计算机可读存储介质。

背景技术：

驾驶员长时间保持一个姿势控制油门踏板，驾驶的舒适性毫无保障，并容易产生疲劳，不利于安全行进，由此，促进了智能交通的快速发展，其中，自动驾驶和辅助驾驶系统在智能交通领域占有重要的地位，是智能车辆速度控制的一个重要的组成部分，其性能的好坏直接影响到了智能车辆的速度控制性能和精度。智能车辆的应用对车辆的自动和半自动驾驶，速度巡航自动泊车辅助驾驶技术有重要的实际意义。其电子油门的控制系统将计算机、单片机、机械、电气、控制技术的结合；同时也是辅助驾驶和主动安全技术的重要组成部分，随着人们对交通和车辆的安全意识的提高，其越来越受到人们的重视。

相关技术中，机动车自动驾驶技术，借助雷达系统来检测机动车前方、后方和两侧的行车环境并计算出车道、道路类型和/或机动车、行人和/或障碍物等信息以及其它与驾驶相关的数据，例如机动车的车道和转向等数据，并将获取的所述与驾驶相关的数据作为机动车自动驾驶过程中的参考数据。

但是，目前机动车上的雷达系统往往精确度不是很高，在很大的程度上会受天气条件所影响，这样，会大大降低了雷达的检测精准度，导致机动车在通过自动驾驶进行行驶控制时，存在安全隐患等问题。

技术实现要素：

本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种自动驾驶控制方法。该方法大大提高了自动驾驶的安全性，提升了用户的使用体验。

本发明的第二个目的在于提出一种自动驾驶控制装置。

本发明的第三个目的在于提出一种车辆。

本发明的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出的自动驾驶控制方法，包括：通过结构光组件，获取当前车辆周围道路的第一结构光图像以及周围行驶车辆的第二结构光图像；对所述第一结构光图像进行解调以获取所述周围道路的道路信息，并对所述第二结构光图像进行解调以获取所述周围行驶车辆的深度信息；从所述周围行驶车辆的深度信息中获取所述当前车辆与所述周围行驶车辆之间的距离值；根据所述道路信息和所述距离值，对所述当前车辆进行车速、直行、向左转弯、向右转弯、或者变更车道的控制。

根据本发明实施例的自动驾驶控制方法，可通过结构光组件，获取当前车辆周围道路的第一结构光图像以及周围行驶车辆的第二结构光图像，并对第一结构光图像进行解调以获取周围道路的道路信息，并对第二结构光图像进行解调以获取周围行驶车辆的深度信息，并从周围行驶车辆的深度信息中获取当前车辆与周围行驶车辆之间的距离值，最后，根据道路信息和距离值，对当前车辆进行车速、直行、向左转弯、向右转弯、或者变更车道的控制。即利用结构光能够精准实时测试距离，达到毫米级别，通过精准的测距辅助车辆中的自动驾驶控制系统实现自动驾驶的功能，大大提高了自动驾驶的安全性，提升了用户的使用体验。

为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出的自动驾驶控制装置，包括：第一获取模块，用于通过结构光组件，获取当前车辆周围道路的第一结构光图像以及周围行驶车辆的第二结构光图像；第二获取模块，用于对所述第一结构光图像进行解调以获取所述周围道路的道路信息，并对所述第二结构光图像进行解调以获取所述周围行驶车辆的深度信息；第三获取模块，用于从所述周围行驶车辆的深度信息中获取所述当前车辆与所述周围行驶车辆之间的距离值；控制模块，用于根据所述道路信息和所述距离值，对所述当前车辆进行车速、直行、向左转弯、向右转弯、或者变更车道的控制。

根据本发明实施例的自动驾驶控制装置，可通过第一获取模块通过结构光组件，获取当前车辆周围道路的第一结构光图像以及周围行驶车辆的第二结构光图像，第二获取模块对第一结构光图像进行解调以获取周围道路的道路信息，并对第二结构光图像进行解调以获取周围行驶车辆的深度信息，第三获取模块从周围行驶车辆的深度信息中获取当前车辆与周围行驶车辆之间的距离值，控制模块根据道路信息和距离值，对当前车辆进行车速、直行、向左转弯、向右转弯、或者变更车道的控制。即利用结构光能够精准实时测试距离，达到毫米级别，通过精准的测距辅助车辆中的自动驾驶控制系统实现自动驾驶的功能，大大提高了自动驾驶的安全性，提升了用户的使用体验。

为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出的车辆，包括：存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机可读指令，所述指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行本发明第一方面实施例所述的自动驾驶控制方法。

为达到上述目的，本发明第四方面实施例提出的一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行本发明第一方面实施例所述的自动驾驶控制方法。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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。

图1是根据本发明一个实施例的自动驾驶控制方法的流程图；

图2是根据本发明一个实施例的周围道路的深度信息的测量示例图；

图3是根据本发明一个实施例的周围道路的深度信息的原理示例图；

图4是根据本发明一个实施例的自动驾驶控制装置的结构示意图；

图5是根据本发明另一个实施例的自动驾驶控制装置的结构示意图；

图6为一个实施例中图像处理电路的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

可以理解，本发明所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本发明的范围的情况下，可以将第一客户端称为第二客户端，且类似地，可将第二客户端称为第一客户端。第一客户端和第二客户端两者都是客户端，但其不是同一客户端。

下面参考附图描述本发明实施例的自动驾驶控制方法、装置、车辆和计算机可读存储介质。

图1是根据本发明一个实施例的自动驾驶控制方法的流程图。需要说明的是，本发明实施例的自动驾驶控制方法可应用于本发明实施例的自动驾驶控制装置，其中，该装置可被配置于车辆中，以辅助车辆实现自动驾驶的功能。

如图1所示，该自动驾驶控制方法可以包括：

s110，通过结构光组件，获取当前车辆周围道路的第一结构光图像以及周围行驶车辆的第二结构光图像。

需要说明的是，本发明实施例的自动驾驶控制方法可应用于车辆中，该车辆中可设置有结构光组件。其中，在本发明的一个实施例中，该结构光组件可为一个，也可以为多个。例如，当该结构光组件为一个时，该结构光组件可设置于车辆内的前挡风玻璃处，且该结构光组件具有360度旋转的功能，进行能够对当前车辆的前、后、左和右等周围环境进行图像采集。

又如，该结构光组件可为多个，该多个结构光组件可分别设置于当前车辆的前挡风玻璃处、左前车门处、右前车门处、后挡风玻璃处。作为一种示例，该结构光组件可为4个，其中，一个结构光组件可设置于当前车辆内部的前挡风玻璃处，用以获取当前车辆前方道路和前方车辆的结构光图像；一个结构光组件可设置于左前车门外侧，用以获取当前车辆左侧道路和左侧车辆的结构光图像；一个结构光组件可设置于右前车门外侧，用以获取当前车辆右侧道路和右侧车辆的结构光图像；一个结构光组件可设置于当前车辆内部的后挡风玻璃处，用以获取当前车辆后方道路和后方车辆的结构光图像。

可选地，在车辆的行驶过程中，可通过结构光组件获取当前车辆周围道路环境的结构光图像。其中，该周围道路环境的结构光图像可包括周围道路的第一结构光图像以及周围行驶车辆的第二结构光图像。该周围道路可包括但不限于道路上的道路指示标志(如直行指示标志、左转弯指示标志、右转弯指示标志等)。

作为一种示例，结构光组件包括投射装置和摄像头(如结构光投射器)。其中，该投射装置可向被测物体所处的空间投射一个预设的散斑图案，其中，该散斑图案中具有多个光斑点。摄像头可用以对已投射过散斑图案的被测物体进行采集，以得到带有散斑图案的被测物体的结构光图像。

在本步骤中，在车辆的行驶过程中，可通过投射装置向当前车辆周围道路所处的空间投射预设的散斑图案，并通过摄像头对当前车辆周围道路进行采集，得到带有散斑图案的当前车辆周围道路的第一结构光图像；通过投射装置向周围行驶车辆所处的空间投射预设的散斑图案，并通过摄像头对周围行驶车辆进行采集，得到带有散斑图案的周围行驶车辆的第二结构光图像。

可以理解，如图2所述，光学投射装置将一个预设的散斑图案分别投射到被测物体(如当前车辆周围道路、周围行驶车辆)所处的空间内，在被测物体的表面上形成由被测物体形状所调制的光条的三维图像。该三维图像由处于另一位置的摄像头探测，从而获得光条二维畸变图像，即上述的结构光图像，如通过结构光组件向当前车辆周围道路进行图像采集即可得到第一结构光图像；通过结构光组件向周围行驶车辆进行图像采集即可得到第二结构光图像。

s120，对第一结构光图像进行解调以获取周围道路的道路信息，并对第二结构光图像进行解调以获取周围行驶车辆的深度信息。

在如上本发明的实施例中，光条的畸变程度取决于投射装置与摄像头之间的相对位置和被测物体表面高度成比例，扭曲表示了平面的变化，不连续显示了表面的物理间隙，当投射装置与摄像头之间的相对位置一定时，由畸变的二维图像(即上述的结构光图像)的坐标即可重现被测物体表面的三维轮廓，即该三维轮廓即理解为被测物体的深度图像，进而从该深度图像中获取该被测物体的深度信息。

可选地，可利用预设公式经对第一结构光图像进行计算后得到周围道路的深度信息，并从周围道路的深度信息中提取出周围道路的道路信息(如直行指示标志、左转弯指示标志、右转弯指示标志等)；利用预设公式经对第二结构光图像进行计算后得到周围行驶车辆的深度信息。

也就是说，可通过结构光组件中的投射装置分别向当前车辆的周围道路和周围行驶车辆所处的空间投射一个散斑图案，该散斑图案中具有多个光斑点，该散斑图案被投射到周围道路和周围行驶车辆表面上时，该散斑图案中的好多光斑点的位置由于周围道路和周围行驶车辆表面的原因而发生了偏移，这样，利用预设公式根据相对于光斑点的初始位置偏移的量计算出周围道路的道路信息和周围行驶车辆的深度信息。

作为一种示例，上述预设公式为：

其中，(x,y,z)为被测物体(如上述周围道路和周围行驶车辆)的深度信息的坐标，b为投射装置与摄像头之间的基线间距，f为摄像头的焦距，θ为投射装置向被测物体所处的空间投射预设的散斑图案时的投影角度，(x',y')为带有散斑图案的被测物体的结构光图像。

为了更加清楚的说明上述预设公式的原理，下面以投射的散斑图案中的一个单点为例说明，如图3所示，通过上述预设公式即可获得投射点的深度信息。也就是说，通过从已知角度投影一个激光点到被测物体(如上述周围道路和周围行驶车辆)上，然后用摄像头获取该点的二维畸变图像(即上述的结构光图像)，并确定投射装置与摄像头之间相距一个基线距离b，这样，将已知投影角度、投射装置与摄像头之间的基线间距、摄像头的焦距、该单点对应的二维畸变图像的坐标，代入上述预设公式(1)即可得到该单点对应的被测物体的深度信息的坐标。由此，实现了由畸变的二维图像坐标重现物体表面的三维轮廓的目的，进而得到了被测物体的深度信息。

s130，从周围行驶车辆的深度信息中获取当前车辆与周围行驶车辆之间的距离值。

可以理解，深度信息中的像素是以三维坐标值表示的。在本步骤中，可从该周围行驶车辆的深度信息中获取用以表示两者之间距离的坐标值，该坐标值即为当前车辆与周围行驶车辆之间的距离值。

s140，根据道路信息和距离值，对当前车辆进行车速、直行、向左转弯、向右转弯、或者变更车道的控制。

可选地，在根据道路信息确定当前车辆进行直行时，根据当前车辆与前方车辆之间的距离值控制当前车辆的车速；在根据道路信息当前车辆需要进行向左转弯、或者向右转弯时，获取后方车辆的车速；根据后方车辆的车速和当前车辆与后方车辆之间的距离值，控制当前车辆以第一预设车速在第一预设时间内进行向左转弯、或者向右转弯；根据后方车辆的车速、以及当前车辆与周围行驶车辆之间的距离值，控制当前车辆以第二预设车速在第二预设时间内进行变更车道，其中，周围行驶车辆包括前方车辆、后方车辆、左侧车辆和右侧车辆。

例如，可设置加速距离门限值和降低速度门限值，左转弯或者右转弯后车距离门限值，在监测当前车辆正在直行时，可实时监控前车距离，根据与两个门限值的比较，实时控制车速，保证安全距离。在监测当前车辆需要向左转弯、向右转弯或者变更车道时，实时测试后车距离和速度，以安全的速度和时间进行换道和转弯。

为了进一步提升用户体验，提高自动驾驶的安全性，进一步地，在本发明的一个实施例中，在对当前车辆进行自动驾驶的控制过程中，该自动驾驶控制方法还可包括：根据周围行驶车辆的深度信息，建立该周围行驶车辆的三维立体模型；根据该三维立体模型识别出该周围行驶车辆的车型；当判断车型为预设车型时，控制当前车辆与周围行驶车辆之间的距离保持在安全距离。其中，在本发明的实施例中，该预设车型可为中型客车、大型客车、货车等大型车辆。

更具体地，可根据周围行驶车辆的深度信息建立该周围行驶车辆的三维立体模型，以识别出该周围行驶车辆的车型，并判断当前车辆跟踪该周围行驶车辆进行行驶时的风险，如果该车型为中型客车、大型客车、货车等大型车辆，则控制当前车辆与属于该车型的行驶车辆之间的距离保持在安全距离。由此，降低跟车风险，提高自动驾驶的行驶安全性。

根据本发明实施例的自动驾驶控制方法，可通过结构光组件，获取当前车辆周围道路的第一结构光图像以及周围行驶车辆的第二结构光图像，并对第一结构光图像进行解调以获取周围道路的道路信息，并对第二结构光图像进行解调以获取周围行驶车辆的深度信息，并从周围行驶车辆的深度信息中获取当前车辆与周围行驶车辆之间的距离值，最后，根据道路信息和距离值，对当前车辆进行车速、直行、向左转弯、向右转弯、或者变更车道的控制。即利用结构光能够精准实时测试距离，达到毫米级别，通过精准的测距辅助车辆中的自动驾驶控制系统实现自动驾驶的功能，大大提高了自动驾驶的安全性，提升了用户的使用体验。

与上述几种实施例提供的自动驾驶控制方法相对应，本发明的一种实施例还提供一种自动驾驶控制装置，由于本发明实施例提供的自动驾驶控制装置与上述几种实施例提供的自动驾驶控制方法相对应，因此在前述自动驾驶控制方法的实施方式也适用于本实施例提供的自动驾驶控制装置，在本实施例中不再详细描述。图4是根据本发明一个实施例的自动驾驶控制装置的结构示意图。如图4所示，该自动驾驶控制装置可以包括：第一获取模块410、第二获取模块420、第三获取模块430和控制模块440。

具体地，第一获取模块410用于通过结构光组件，获取当前车辆周围道路的第一结构光图像以及周围行驶车辆的第二结构光图像。作为一种示例，所述结构光组件为多个，所述多个结构光组件分别设置于所述当前车辆的前挡风玻璃处、左前车门处、右前车门处、后挡风玻璃处。

在本发明的一个实施例中，结构光组件包括投射装置和摄像头。其中，在本发明的实施例中，第一获取模块410具体用于：通过投射装置向当前车辆周围道路所处的空间投射预设的散斑图案，并通过摄像头对当前车辆周围道路进行采集，得到带有散斑图案的当前车辆周围道路的第一结构光图像；通过投射装置向周围行驶车辆所处的空间投射预设的散斑图案，并通过摄像头对周围行驶车辆进行采集，得到带有散斑图案的周围行驶车辆的第二结构光图像。

第二获取模块420用于对第一结构光图像进行解调以获取周围道路的道路信息，并对第二结构光图像进行解调以获取周围行驶车辆的深度信息。可选地，第二获取模块420具体用于：利用预设公式经对第一结构光图像进行计算后得到周围道路的深度信息，并从周围道路的深度信息中提取出周围道路的道路信息；利用预设公式经对第二结构光图像进行计算后得到周围行驶车辆的深度信息。

第三获取模块430用于从周围行驶车辆的深度信息中获取当前车辆与周围行驶车辆之间的距离值。

控制模块440用于根据道路信息和距离值，对当前车辆进行车速、直行、向左转弯、向右转弯、或者变更车道的控制。可选地，控制模块440具体用于：在根据道路信息确定当前车辆进行直行时，根据当前车辆与前方车辆之间的距离值控制当前车辆的车速；在根据道路信息当前车辆需要进行向左转弯、或者向右转弯时，获取后方车辆的车速；根据后方车辆的车速和当前车辆与后方车辆之间的距离值，控制当前车辆以第一预设车速在第一预设时间内进行向左转弯、或者向右转弯；根据后方车辆的车速、以及当前车辆与周围行驶车辆之间的距离值，控制当前车辆以第二预设车速在第二预设时间内进行变更车道，其中，周围行驶车辆包括前方车辆、后方车辆、左侧车辆和右侧车辆。

为了进一步提升用户体验，提高自动驾驶的安全性，进一步地，在本发明的一个实施例中，如图5所示，该自动驾驶控制装置还可包括：建立模块450和识别模块460。其中，建立模块450用于根据周围行驶车辆的深度信息，建立周围行驶车辆的三维立体模型；识别模块460用于根据三维立体模型识别出周围行驶车辆的车型；其中，在本发明的实施例中，控制模块440还用于在判断车型为预设车型时，控制当前车辆与周围行驶车辆之间的距离保持在安全距离。

根据本发明实施例的自动驾驶控制装置，可通过第一获取模块通过结构光组件，获取当前车辆周围道路的第一结构光图像以及周围行驶车辆的第二结构光图像，第二获取模块对第一结构光图像进行解调以获取周围道路的道路信息，并对第二结构光图像进行解调以获取周围行驶车辆的深度信息，第三获取模块从周围行驶车辆的深度信息中获取当前车辆与周围行驶车辆之间的距离值，控制模块根据道路信息和距离值，对当前车辆进行车速、直行、向左转弯、向右转弯、或者变更车道的控制。即利用结构光能够精准实时测试距离，达到毫米级别，通过精准的测距辅助车辆中的自动驾驶控制系统实现自动驾驶的功能，大大提高了自动驾驶的安全性，提升了用户的使用体验。

上述自动驾驶控制装置中各个模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将自动驾驶控制装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述自动驾驶控制装置的全部或部分功能。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

s110’，通过结构光组件，获取当前车辆周围道路的第一结构光图像以及周围行驶车辆的第二结构光图像；

s120’，对第一结构光图像进行解调以获取周围道路的道路信息，并对第二结构光图像进行解调以获取周围行驶车辆的深度信息；

s130’，从周围行驶车辆的深度信息中获取当前车辆与周围行驶车辆之间的距离值；

s140’，根据道路信息和距离值，对当前车辆进行车速、直行、向左转弯、向右转弯、或者变更车道的控制。

本发明实施例还提供一种车辆。上述车辆中包括图像处理电路，图像处理电路可以利用硬件和/或软件组件实现，可包括定义isp(imagesignalprocessing，图像信号处理)管线的各种处理单元。图6为一个实施例中图像处理电路的示意图。如图6所示，为便于说明，仅示出与本发明实施例相关的图像处理技术的各个方面。

如图6所示，图像处理电路包括成像设备610、isp处理器630和控制逻辑器640。成像设备610可包括具有一个或多个透镜612、图像传感器614的摄像头和结构光投射器616。结构光投射器616将结构光投影至被测物。其中，该结构光图案可为激光条纹、格雷码、正弦条纹、或者，随机排列的散斑图案等。图像传感器614捕捉投影至被测物形成的结构光图像，并将结构光图像发送至isp处理器630，由isp处理器630对结构光图像进行解调获取被测物的深度信息。同时，图像传感器614也可以捕捉被测物的色彩信息。当然，也可以由两个图像传感器614分别捕捉被测物的结构光图像和色彩信息。

其中，以散斑结构光为例，isp处理器630对结构光图像进行解调，具体包括，从该结构光图像中采集被测物的散斑图像，将被测物的散斑图像与参考散斑图像按照预定算法进行图像数据计算，获取被测物上散斑图像的各个散斑点相对于参考散斑图像中的参考散斑点的移动距离。利用三角法转换计算得到散斑图像的各个散斑点的深度值，并根据该深度值得到被测物的深度信息。

当然，还可以通过双目视觉的方法或基于飞行时差tof的方法来获取该深度图像信息等，在此不做限定，只要能够获取或通过计算得到被测物的深度信息的方法都属于本实施方式包含的范围。

在isp处理器630接收到图像传感器614捕捉到的被测物的色彩信息之后，可被测物的色彩信息对应的图像数据进行处理。isp处理器630对图像数据进行分析以获取可用于确定和/或成像设备610的一个或多个控制参数的图像统计信息。图像传感器614可包括色彩滤镜阵列(如bayer滤镜)，图像传感器614可获取用图像传感器614的每个成像像素捕捉的光强度和波长信息，并提供可由isp处理器630处理的一组原始图像数据。

isp处理器630按多种格式逐个像素地处理原始图像数据。例如，每个图像像素可具有8、10、12或14比特的位深度，isp处理器630可对原始图像数据进行一个或多个图像处理操作、收集关于图像数据的图像统计信息。其中，图像处理操作可按相同或不同的位深度精度进行。

isp处理器630还可从图像存储器620接收像素数据。图像存储器620可为存储器装置的一部分、存储设备、或电子设备内的独立的专用存储器，并可包括dma(directmemoryaccess，直接直接存储器存取)特征。

当接收到原始图像数据时，isp处理器630可进行一个或多个图像处理操作。

在isp处理器630获取到被测物的色彩信息和深度信息后，可对其进行融合，得到三维图像。其中，可通过外观轮廓提取方法或轮廓特征提取方法中的至少一种提取相应的被测物的特征。例如通过主动形状模型法asm、主动外观模型法aam、主成分分析法pca、离散余弦变换法dct等方法，提取被测物的特征，在此不做限定。再将分别从深度信息中提取到被测物的特征以及从色彩信息中提取到被测物的特征进行配准和特征融合处理。这里指的融合处理可以是将深度信息以及色彩信息中提取出的特征直接组合，也可以是将不同图像中相同的特征进行权重设定后组合，也可以有其他融合方式，最终根据融合后的特征，生成三维图像。

三维图像的图像数据可发送给图像存储器620，以便在被显示之前进行另外的处理。isp处理器630从图像存储器620接收处理数据，并对所述处理数据进行原始域中以及rgb和ycbcr颜色空间中的图像数据处理。三维图像的图像数据可输出给显示器660，以供用户观看和/或由图形引擎或gpu(graphicsprocessingunit，图形处理器)进一步处理。此外，isp处理器630的输出还可发送给图像存储器620，且显示器660可从图像存储器620读取图像数据。在一个实施例中，图像存储器620可被配置为实现一个或多个帧缓冲器。此外，isp处理器630的输出可发送给编码器/解码器650，以便编码/解码图像数据。编码的图像数据可被保存，并在显示于显示器660设备上之前解压缩。编码器/解码器650可由cpu或gpu或协处理器实现。

isp处理器630确定的图像统计信息可发送给控制逻辑器640单元。控制逻辑器640可包括执行一个或多个例程(如固件)的处理器和/或微控制器，一个或多个例程可根据接收的图像统计信息，确定成像设备610的控制参数。

以下为运用图6中图像处理技术实现自动驾驶控制方法的步骤：

s210’，通过结构光组件，获取当前车辆周围道路的第一结构光图像以及周围行驶车辆的第二结构光图像；

s220’，对第一结构光图像进行解调以获取周围道路的道路信息，并对第二结构光图像进行解调以获取周围行驶车辆的深度信息；

s230’，从周围行驶车辆的深度信息中获取当前车辆与周围行驶车辆之间的距离值；

s240’，根据道路信息和距离值，对当前车辆进行车速、直行、向左转弯、向右转弯、或者变更车道的控制。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)等。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。