速度控制模型的生成方法、车辆控制方法及装置与流程

1.本技术涉及汽车技术领域，具体而言，涉及一种速度控制模型的生成方法、车辆控制方法及装置。


背景技术：

2.在车辆行驶过程中，车速过快可能会造成交通事故，车速过慢可能会给后面车辆造成行驶困难进而造成拥堵。因此，适当的车速可以在确保交通安全的前提下，提高交通的通畅率。然而，目前主要依靠驾驶员自身的驾驶经验和/或车辆周围路况来调整车速，难以控制整个路网上的车辆均在所行驶路段上采用适当车速行驶。
3.综上所述，如何对车辆进行智能控制是目前亟待解决的。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种速度控制模型的生成方法、车辆控制方法及装置，能够解决智能驾驶车辆或自动驾驶车辆难以按照合适车速行驶，而易造成交通拥堵、交通事故的问题。
5.具体的技术方案如下：第一方面，本技术实施例提供了一种速度控制模型的生成方法，方法包括：获取训练样本集合，其中，训练样本集合中的每条训练样本包括：地图数据中每个预设车道段的起始坐标、终止坐标、预设车道段内的目标速度控制特征和速度控制标签，目标速度控制特征为影响车速的特征，速度控制标签是根据经验速度统计得到的目标速度的标签；利用训练样本集合进行训练获得用于控制车速的速度控制模型。
6.通过上述方案可知，与依靠驾驶员自身的驾驶经验和/或车辆周围路况来调整车速的相关技术相比，本技术实施例可以基利用地图数据中每个预设车道段的起始坐标、终止坐标、预设车道段内的目标速度控制特征和速度控制标签构成的训练样本集合训练得到速度控制模型，从而可以基于该速度控制模型自动为车辆提供适当的目标速度，进而可以使得整个路网均采用适当车速行驶，由此在确保交通安全的同时，可以提高交通的通畅率。
7.在第一方面的第一种可能的实现方式中，获取目标速度控制特征的方法包括：将地图数据中的车道划分成第一车道分区和第二车道分区，其中，第一车道分区和第二车道分区所指示的待测速度控制特征不同；在第一经验上限速度分布与第二经验上限速度分布之间的差异大于或者等于第一差异阈值的情况下，将待测速度控制特征确定为目标速度控制特征，其中，第一经验上限速度分布包括多个车辆在第一车道分区行驶过程中的多个经验上限速度，第二经验上限速度分布包括多个车辆在第二车道分区行驶过程中的多个经验上限速度。
8.通过上述方案可知，本技术实施例可以先通过基于待测速度控制特征划分的两种车道分区的经验上限速度分布差异，挖掘出影响车速的目标速度控制特征，而并没有依靠人工经验挖掘，从而不仅可以保证挖掘目标速度控制特征的完整性和准确性，还可以提高
挖掘效率。
9.在第一方面的第二种可能的实现方式中，获取速度控制标签的方法包括：针对每个待统计预设车道段，对待统计预设车道段上的多个经验速度进行拟合，获得多个速度等级的经验速度，其中，速度等级与经验速度呈正相关关系；将最高速度等级的经验速度的平均值作为待统计预设车道段的目标速度，并生成包含目标速度的速度控制标签。
10.在第一方面的第三种可能的实现方式中，在利用训练样本集合进行训练获得用于控制车速的速度控制模型之前，方法还包括：对第一预设车道段进行旋转，并将旋转后的第一预设车道段的起始坐标、终止坐标、旋转后的第一预设车道段对应的目标速度控制特征和旋转后的第一预设车道段对应的速度控制标签作为训练样本增加到训练样本集合中，其中，第一预设车道段为用于缩放的预设车道段；和/或，对第二预设车道段和第二预设车道段对应的速度控制标签等比例缩放，并将缩放后的第二预设车道段的起始坐标、终止坐标、缩放后的第二预设车道段对应的目标速度控制特征和缩放后的第二预设车道段对应的速度控制标签作为训练样本增加到训练样本集合中，其中，第二预设车道段为用于旋转的预设车道段。
11.通过上述方案可知，本技术实施例通过对原有训练样本进行旋转和/或缩放，能够获得更多场景的训练样本，从而使得速度控制模型可以学习到更具有泛化能力的训练集数据，进而提高了速度控制模型的预测精度。
12.在第一方面的第四种可能的实现方式中，当预设车道段内包括交通灯和/或障碍物时，预设车道段对应的训练样本还包括预设车道段内的交通灯标签和/或障碍物标签。
13.第二方面，本技术实施例提供了一种车辆控制方法，方法包括：获取目标车辆的当前地理位置和当前地理位置对应的目标速度控制特征，其中，目标速度控制特征为影响车速的特征；将当前地理位置和当前地理位置对应的目标速度控制特征输入速度控制模型，获得目标车辆的当前目标速度，其中，速度控制模型根据第一方面任一可能实现方式生成；根据当前目标速度控制目标车辆行驶。
14.通过上述方案可知，与依靠驾驶员自身的驾驶经验和/或车辆周围路况来调整车速的相关技术相比，本技术实施例可以通过将目标车辆的当前地理位置和当前地理位置对应的目标速度控制特征输入到预先训练好的速度控制模型中，自动预测出适当的当前目标速度，并根据当前目标速度控制目标车辆行驶，从而可以使得整个路网均采用适当车速行驶，由此在确保交通安全的同时，可以提高交通的通畅率。
15.在第二方面的第一种可能的实现方式中，根据当前目标速度控制目标车辆行驶，包括：将当前车速调整为当前目标速度；或者，在当前目标速度位于预设速度控制范围内的情况下，根据当前目标速度控制目标车辆行驶。
16.在第二方面的第二种可能的实现方式中，在当前目标速度位于预设速度控制范围内的情况下，根据当前目标速度控制目标车辆行驶，包括：
在当前目标速度位于预设速度控制范围内的情况下，确定当前目标速度所属的目标预设速度控制子范围，并将当前车速调整为目标预设速度控制子范围中的指定速度，其中，预设速度控制范围包括多个预设速度控制子范围；或者，在当前目标速度位于预设速度控制范围内的情况下，将当前车速调整为当前目标速度。
17.在第二方面的第三种可能的实现方式中，目标速度控制特征包括以下至少一项：道路曲率、路口左转、路口右转、路口直行、匝道、汇流车道和分流车道。
18.在第二方面的第四种可能的实现方式中，根据当前目标速度控制目标车辆行驶，包括：在满足预设速度条件的情况下，根据当前目标速度控制目标车辆行驶；其中，预设速度条件包括以下至少一项：当前地理位置处于法定限速范围外；当前地理位置处于法定限速范围内且当前目标速度小于或者等于当前地理位置对应的法定限速；当前目标速度与上次目标速度之间的差异小于或者等于第二差异阈值，其中，上次目标速度为上次基于速度控制模型确定的目标速度；当前目标速度小于或者等于目标车辆所属车道前方车辆的速度；当前地理位置与目标交通灯的距离大于或者等于预设距离阈值，其中，目标交通灯为目标车辆行驶方向上最近的交通灯。
19.通过上述方案可知，本技术实施例在预测出当前目标速度后，并没有盲目地直接根据当前目标速度控制目标车辆行驶，而是结合交通法规（如法定限速）、实际路况（如前方车辆行驶情况、交通灯等）来确定是否根据当前目标速度控制目标车辆行驶，从而可以在遵守交通规则的基础上，给目标车辆提供合适且安全的速度进行行驶。
20.在第二方面的第五种可能的实现方式中，方法还包括：在不满足预设速度条件的情况下，根据法定限速、上次目标速度和目标车辆所属车道前方车辆的速度中至少一项控制目标车辆行驶。
21.第三方面，本技术实施例提供一种速度控制模型的生成装置，装置包括：样本获取单元，用于获取训练样本集合，其中，训练样本集合中的每条训练样本包括：地图数据中每个预设车道段的起始坐标、终止坐标、预设车道段内的目标速度控制特征和速度控制标签，目标速度控制特征为影响车速的特征，速度控制标签是根据经验速度统计得到的目标速度的标签；模型生成单元，用于利用训练样本集合进行训练获得用于控制车速的速度控制模型。
22.在第三方面的第一种可能的实现方式中，样本获取单元包括：划分模块，用于将地图数据中的车道划分成第一车道分区和第二车道分区，其中，第一车道分区和第二车道分区所指示的待测速度控制特征不同；确定模块，用于在第一经验上限速度分布与第二经验上限速度分布之间的差异大于或者等于第一差异阈值的情况下，将待测速度控制特征确定为目标速度控制特征，其中，第一经验上限速度分布包括多个车辆在第一车道分区行驶过程中的多个经验上限速度，第
二经验上限速度分布包括多个车辆在第二车道分区行驶过程中的多个经验上限速度。
23.在第三方面的第二种可能的实现方式中，样本获取单元包括：拟合模块，用于针对每个待统计预设车道段，基于高斯混合模型对待统计预设车道段上的多个经验速度进行拟合，获得多个速度等级的经验速度，其中，速度等级与经验速度呈正相关关系；标签生成模块，用于将最高速度等级的经验速度的平均值作为待统计预设车道段的目标速度，并生成包含目标速度的速度控制标签。
24.在第三方面的第三种可能的实现方式中，样本获取单元还包括：第一样本扩增模块和/或第二样本扩增模块；第一样本扩增模块，用于在利用训练样本集合进行训练获得用于控制车速的速度控制模型之前，对第一预设车道段进行旋转，并将旋转后的第一预设车道段的起始坐标、终止坐标、旋转后的第一预设车道段对应的目标速度控制特征和旋转后的第一预设车道段对应的速度控制标签作为训练样本增加到训练样本集合中，其中，第一预设车道段为用于缩放的预设车道段；和/或，第二样本扩增模块，用于对第二预设车道段和第二预设车道段对应的速度控制标签等比例缩放，并将缩放后的第二预设车道段的起始坐标、终止坐标、缩放后的第二预设车道段对应的目标速度控制特征和缩放后的第二预设车道段对应的速度控制标签作为训练样本增加到训练样本集合中，其中，第二预设车道段为用于旋转的预设车道段。
25.在第三方面的第四种可能的实现方式中，当预设车道段内包括交通灯和/或障碍物时，预设车道段对应的训练样本还包括预设车道段内的交通灯标签和/或障碍物标签。
26.第四方面，本技术实施例提供一种车辆控制装置，装置包括：获取单元，用于获取目标车辆的当前地理位置和当前地理位置对应的目标速度控制特征，其中，目标速度控制特征为影响车速的特征；速度预测单元，用于将当前地理位置和当前地理位置对应的目标速度控制特征输入速度控制模型，获得目标车辆的当前目标速度，其中，速度控制模型根据第一方面任一可能的实现方式的方法生成；速度控制单元，用于根据当前目标速度控制目标车辆行驶。
27.在第四方面的第一种可能的实现方式中，速度控制单元包括第一速度控制模块和/或第二速度控制模块；第一速度控制模块，用于将当前车速调整为当前目标速度；第二速度控制模块，用于在当前目标速度位于预设速度控制范围内的情况下，根据当前目标速度控制目标车辆行驶。
28.在第四方面的第二种可能的实现方式中，第二速度控制模块，用于在当前目标速度位于预设速度控制范围内的情况下，确定当前目标速度所属的目标预设速度控制子范围，并将当前车速调整为目标预设速度控制子范围中的指定速度，其中，预设速度控制范围包括多个预设速度控制子范围；或者，在当前目标速度位于预设速度控制范围内的情况下，将当前车速调整为当前目标速度。
29.在第四方面的第三种可能的实现方式中，目标速度控制特征包括以下至少一项：道路曲率、路口左转、路口右转、路口直行、匝道、汇流车道和分流车道。
30.在第四方面的第四种可能的实现方式中，速度控制单元，用于在满足预设速度条件的情况下，根据当前目标速度控制目标车辆行驶；其中，预设速度条件包括以下至少一项：当前地理位置处于法定限速范围外；当前地理位置处于法定限速范围内且当前目标速度小于或者等于当前地理位置对应的法定限速；当前目标速度与上次目标速度之间的差异小于或者等于第二差异阈值，其中，上次目标速度为上次基于速度控制模型确定的目标速度；当前目标速度小于或者等于目标车辆所属车道前方车辆的速度；当前地理位置与目标交通灯的距离大于或者等于预设距离阈值，其中，目标交通灯为目标车辆行驶方向上最近的交通灯。
31.在第四方面的第五种可能的实现方式中，速度控制单元，还用于在不满足预设速度条件的情况下，根据法定限速、上次目标速度和目标车辆所属车道前方车辆的速度中至少一项控制目标车辆行驶。
32.第五方面，本技术实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面或第二方面任一可能的实现方式所述的方法。
33.第六方面，本技术实施例提供了一种电子设备，电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得电子设备实现如第一方面或第二方面任一可能的实现方式所述的方法。
34.第七方面，本技术实施例提供了一种车辆，车辆包含如第三方面或第四方面任一任一可能的实现方式所述的装置，或者包含如第六方面所述的电子设备。
附图说明
35.为了更清楚地说明本技术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。
36.图1为本技术实施例提供的一种速度控制模型的生成方法的流程示意图；图2为本技术实施例提供的一种车辆控制方法的流程示意图；图3为本技术实施例提供的一种速度控制模型的生成装置的组成框图；图4为本技术实施例提供的一种车辆控制装置的组成框图；图5为本技术实施例提供的一种车辆结构示意图。
具体实施方式
37.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其
他实施例，都属于本技术保护的范围。
38.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本技术实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含的一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
39.图1为一种速度控制模型的生成方法的流程示意图，该方法可以应用于电子设备或计算机设备，具体可以应用于车辆或者服务器，该方法可以包括如下步骤：s110：获取训练样本集合，其中，训练样本集合中的每条训练样本包括：地图数据中每个预设车道段的起始坐标、终止坐标、预设车道段内的目标速度控制特征和速度控制标签。
40.其中，目标速度控制特征为影响车速的特征，目标速度控制特征包括以下至少一项：道路曲率、路口左转、路口右转、路口直行、匝道、汇流车道和分流车道。速度控制标签是根据经验速度统计得到的目标速度的标签，经验速度是车辆实际行驶速度。预设车道段内的目标速度控制特征可以为预设车道段内每个道路点的目标速度控制特征，预设车道段内的速度控制标签也可以为预设车道段内每个道路点的速度控制标签。当整个预设车道段的目标速度控制特征和速度控制标签分别相同时，为了节省存储空间，可以将该预设车道段内多个道路点的目标速度控制特征和速度控制标签分别合并为一个目标速度控制特征和速度控制标签。
41.在一种实施方式中，获取目标速度控制特征的方法包括：将地图数据中的车道划分成第一车道分区和第二车道分区，其中，第一车道分区和第二车道分区所指示的待测速度控制特征不同；在第一经验上限速度分布与第二经验上限速度分布之间的差异大于或者等于第一差异阈值的情况下，将待测速度控制特征确定为目标速度控制特征，其中，第一经验上限速度分布包括多个车辆在第一车道分区行驶过程中的多个经验上限速度，第二经验上限速度分布包括多个车辆在第二车道分区行驶过程中的多个经验上限速度。
42.其中，第一车道分区和第二车道分区所指示的待测速度控制特征不同是指第一车道分区和第二车道分区中包含同一个待测速度控制特征的特征程度不同。例如，第一车道分区和第二车道分区均包括待测速度控制特征a，但第一车道分区和第二车道分区中所包含的待测速度控制特征a的特征值不同，如道路曲率不同。又如，第一车道分区不包括待测速度控制特征b，但第二车道分区包括待测速度控制特征b，那么第一车道分区包含待测速度控制特征b的特征程度是0，第二车道分区包含待测速度控制特征b的特征程度是为100%。
43.待测速度控制特征包括以下至少一项：道路曲率、路口左转、路口右转、路口直行、匝道、汇流车道和分流车道。
44.当待测速度控制特征包括道路曲率时，将地图数据中的车道划分成第一车道分区和第二车道分区的具体实现方式包括：将地图数据中的车道划分成满足第一道路曲率范围的第一车道分区和满足第二道路曲率范围的第二车道分区。其中，第一道路曲率范围和第二道路曲率范围不相交，且在划分这两个道路曲率范围时，可以以预设道路曲率为临界值，分别划分为低道路曲率范围和高道路曲率范围，预设道路曲率为经验值。
45.其中，道路曲率的具体计算方法包括：通过对地图数据中道路点的坐标进行曲线
拟合获得道路曲率。例如，可以先对地图数据中道路点的坐标进行曲线拟合，获得最接近车道形状的曲线，在计算曲线上每个道路点的道路曲率。
46.当待测速度控制特征包括路口左转、路口右转、路口直行、匝道、汇流车道和分流车道中任一项时，将地图数据中的车道划分成第一车道分区和第二车道分区的具体实现方式包括：将地图数据中的车道划分成具有待测速度控制特征的第一车道分区和不具有待测速度控制特征的第二车道分区。例如，将地图数据中的车道划分成包括路口左转的车道分区和不包括路口左转的车道分区。
47.经验上限速度是指多个车辆在同一个车道段行驶过程中的最高时速。针对同一个待测速度控制特征，可以将地图数据中的多条车道划分成第一车道分区和第二车道分区，使得第一车道分区包括至少一个第一车道子分区，第二车道分区包括至少一个第二车道子分区。
48.下面对经验上限速度进行举例说明：当待测速度控制特征为道路曲率时，可以将地图数据中的多条车道划分成第一车道分区和第二车道分区，使得第一车道分区包括低曲率车道子分区1、低曲率车道子分区2和低曲率车道子分区3，第二车道分区包括高曲率车道子分区1、高曲率车道子分区2和高曲率车道子分区3。那么，三个车辆在高曲率车道子分区1上行驶过程中的经验速度包括车辆1的速度m1、车辆1的速度m2、车辆2的速度n1、车辆2的速度n2、车辆3的速度p1、车辆3的速度p2、车辆3的速度p3，其中，车辆1速度m2在所有经验速度中取值最高，所以车辆2的速度m2是高曲率车道子分区1上的经验上限速度。
49.在一种实施方式中，在计算第一经验上限速度分布和第二经验上限速度分布的差异时，可以先计算第一经验上限速度分布和第二经验上限速度分布之间的分布形状相似度，若分布形状相似度大于或者等于预设相似度阈值，再分别计算相同横坐标所对应的两个不同纵坐标之间的差值，通过将所有纵坐标的差值的均方差与预设差异阈值作比较，确定待测速度控制特征是否为目标速度控制特征，而若分布形状相似度小于预设相似度阈值，则直接确定第一经验上限速度分布和第二经验上限速度分布差异较大，将待测速度控制特征确定为目标速度控制特征。
50.经验上限速度分布可以通过直方图的形式表示，也可以通过其他分布图的形式表示。不同形式的经验上限速度分布的横纵坐标可能不同。直方图是频数直方图的简称，它用一系列宽度相等、高度不等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形的高度表示在给定间隔内的数据频数。因此，当经验上限速度分布采用直方图时，横坐标可以包括多个车速范围，纵坐标可以包括给定车速范围内的车速频数。
51.在一种实施方式中，获取速度控制标签的方法可以包括：针对每个待统计预设车道段，将该待统计预设车道段的经验上限速度作为目标速度，并生成包含目标速度的速度控制标签。然而经验上限速度具有个例性，并不具有普遍性，若直接将经验上限速度作为目标速度，则可能会发生车速过快而导致交通事故的问题。因此，为了使得后续基于速度控制模型预测的目标速度能够在提高通畅率的基础上，进一步确保交通安全，获取速度控制标签的方法包括：针对每个待统计预设车道段，对待统计预设车道段上的多个经验速度进行拟合，获得多个速度等级的经验速度，其中，速度等级与经验速度呈正相关关系，即速度等级越高，经验速度越大；将最高速度等级的经验速度的平均值作为待统计预设车道段的目
标速度，并生成包含目标速度的速度控制标签。其中，可以基于高斯混合模型对待统计预设车道段上的多个经验速度进行拟合，也可以基于其他拟合算法对待统计预设车道段上的多个经验速度进行拟合。
52.在一种实施方式中，为了进一步提高训练样本集合的完整性，从而提高速度控制模型的预测精度，当预设车道段内包括交通灯和/或障碍物时，预设车道段对应的训练样本还包括预设车道段内的交通灯标签和/或障碍物标签，此外，每个预设车道段对应的训练样本还可以包括预设车道段的道路类型、预设车道段所属道路的车道数、预设车道段的车道排位（即位于第几个车道）中至少一项。其中，道路类型包括高速公路、普通公路。障碍物包括公交站、人行道等。
53.s120：利用训练样本集合进行训练获得用于控制车速的速度控制模型。
54.其中，速度控制模型可以为vector net模型，也可以为其他模型。速度控制模型训练过程中所使用的损失函数为mean square error（均方误差）函数，即可以计算训练样本的预测值（预测出的目标速度）和真实值（真实的目标速度）之间的均方误差，并在均方误差小于或者等于预设误差阈值时，模型训练收敛，获得最终所需的速度控制模型。
55.为了提升车速预测的一致性，在选取预设车道段中道路点的目标速度控制特征和速度控制标签时，可以使得道路点的间隔较小，从而使得相邻两个道路点的输入会比较接近，进而使得速度控制模型的输出更加有连续性。
56.与依靠驾驶员自身的驾驶经验和/或车辆周围路况来调整车速的相关技术相比，本技术实施例提供的速度控制模型的生成方法，可以基利用地图数据中每个预设车道段的起始坐标、终止坐标、预设车道段内的目标速度控制特征和速度控制标签构成的训练样本集合训练得到速度控制模型，从而可以基于该速度控制模型自动为车辆提供适当的目标速度，进而可以使得整个路网均采用适当车速行驶，由此在确保交通安全的同时，可以提高交通的通畅率。
57.在一种实施方式中，在利用训练样本集合进行训练获得用于控制车速的速度控制模型之前，还可以包括如下方法：对第一预设车道段进行旋转，并将旋转后的第一预设车道段的起始坐标、终止坐标、旋转后的第一预设车道段对应的目标速度控制特征和旋转后的第一预设车道段对应的速度控制标签作为训练样本增加到训练样本集合中，其中，第一预设车道段为用于缩放的预设车道段；和/或，对第二预设车道段和第二预设车道段对应的速度控制标签等比例缩放，并将缩放后的第二预设车道段的起始坐标、终止坐标、缩放后的第二预设车道段对应的目标速度控制特征和缩放后的第二预设车道段对应的速度控制标签作为训练样本增加到训练样本集合中，其中，第二预设车道段为用于旋转的预设车道段。
58.第一预设车道段和第二预设车道段可以为同一个预设车道段，也可以为不同预设车道段。第一预设车道段和第二预设车道段可以人工确定，也可以根据预设筛选规则确定。例如，所使用的地图数据中预设车道段的车道宽度两级分化，只存在很宽或者很窄的预设车道段，而缺少中间宽度的预设车道段，则可以对很宽的预设车道段进行缩小，对很窄的预设车道段进行放大，从而得到一定数量的中间宽度的预设车道段。又如，所使用的地图数据中南北方向的预设车道段较多，东西方向的预设车道段较少，则可以对南北方向的预设车道段进行旋转以获得一定数量东西方向的预设车道段。再如，所使用的地图数据中向左弯曲的预设车道段数量远比向右弯曲的预设车道段数量多，则可以对向左弯曲的部分或全部
预设车道段进行旋转获得一定数量向右弯曲的预设车道段。
59.在进行缩放处理时，可以在保持通行时间不变的基础上，对第二预设车道段和第二预设车道段对应的速度控制标签中的目标速度进行等比例放大或缩小；在进行旋转处理时，由于旋转不会改变预设车道段的长度和宽度，所以可以直接对第一预设车道段进行旋转即可。
60.本技术实施例通过对原有速度控制模型的训练样本进行缩放和/或旋转，利用有限的地图数据和行车经验信息获得更多场景的训练样本，从而使得速度控制模型可以学习到更具有泛化能力的训练集数据，进而提高了速度控制模型的预测精度。
61.在一种实施方式中，在检测车辆速度的过程中，可能会因为速度传感器发生故障等原因导致获得的经验速度异常，从而导致获得的训练样本集准确性降低。为了解决该技术问题，可以删除每个预设车道段对应的多个经验速度中的异常数据。
62.其中，异常数据包括以下至少一项：在高速路段上小于或者等于预设速度阈值的经验速度；经验速度数量小于或者等于预设数量阈值的预设车道路段上的经验速度；经验速度差异大于或者等于预设速度差异阈值的相邻两个道路点上的经验速度。
63.其中，预设速度阈值、预设数量阈值和预设速度差异阈值可以根据实际经验确定。例如，预设速度阈值为20km/h，预设数量阈值为20，预设速度差异阈值为8km/h。
64.需要说明的是，删除异常数据的步骤可以在确定目标速度控制特征之前，也可以在确定目标速度控制特征之后，本技术实施例对此不作限定。
65.基于上述实施例，本技术的另一个实施例还提供了一种车辆控制方法，该方法可以应用于电子设备或计算机设备，具体可以应用于车辆或者服务器，如图2所示，该方法包括：s210：获取目标车辆的当前地理位置和当前地理位置对应的目标速度控制特征。
66.其中，目标速度控制特征为影响车速的特征。目标速度控制特征包括以下至少一项：道路曲率、路口左转、路口右转、路口直行、匝道、汇流车道和分流车道。在获取当前地理位置对应的目标速度控制特征时，可以先从地图数据中获取当前地理位置，然后再从地图数据中获取当前地理位置对应的目标速度控制特征。
67.当训练样本集还包括预设车道段的道路类型、预设车道段所属道路的车道数、预设车道段的车道排位中至少一项时，本技术实施还需要获取当前地理位置所对应的道路类型、车道数和车道排位中至少一项。当该当前地理位置距离交通灯或者障碍物较近时，本技术实施例还需要获取交通灯或者障碍物。
68.需要补充的是，当本技术实施例应用于服务器时，可以由目标车辆定位自身的当前地理位置，并将当前地理位置上报给服务器，服务器根据地图数据获取当前地理位置所对应的目标速度控制特征，并将当前地理位置和当前地理位置对应的目标速度控制特征输入速度控制模型，获得目标车辆的当前目标速度，将当前目标速度下发给目标车辆，由目标车辆根据当前目标速度进行行驶。
69.s220：将当前地理位置和当前地理位置对应的目标速度控制特征输入速度控制模型，获得目标车辆的当前目标速度。
70.其中，速度控制模型可以根据上述任一速度控制模型的生成方法的实施例生成。
71.s230：根据当前目标速度控制目标车辆行驶。
72.在一种实施方式中，根据当前目标速度控制目标车辆行驶的具体实现方式包括但不限以下两种：方式一：将当前车速调整为当前目标速度。
73.方式二：在当前目标速度位于预设速度控制范围内的情况下，根据当前目标速度控制目标车辆行驶，在当前目标速度位于预设速度控制范围外的情况下，可以保持原有车速，或者驾驶员根据周围路况手动调整车速。
74.其中，预设速度控制范围可以根据实际经验确定，并且不同预设车道段对应的预设速度控制范围可以相同，也可以不同。
75.在当前目标速度位于预设速度控制范围内的情况下，可以直接将当前车速调整为当前目标速度，还可以先确定当前目标速度所属的目标预设速度控制子范围，并将当前车速调整为目标预设速度控制子范围中的指定速度。
76.其中，预设速度控制范围包括多个预设速度控制子范围，该多个预设速度控制子范围之间没有交集。目标预设速度控制子范围中的指定速度可以为目标预设速度控制子范围的中值，也可以为其他数值。
77.一般情况下，基于速度控制模型预测出的相邻两次目标速度可能接近但不相同，本技术实施例通过将当前车速调整为当前目标速度所对应目标预设速度控制子范围中的指定速度，可以使得相邻两次车速均为指定速度，从而可以提高车速连续性，进而提高了车辆行驶平稳性。
78.需要补充的是，为了提高目标预设速度控制子范围的获取效率，可以在模型训练阶段，将训练样本中的速度控制标签中的目标速度调整为one-hot特征向量，该one-hot特征向量的维度与预设速度控制子范围的个数相同，并在速度控制模型中增加一个softmax层，通过回归运算的方法预测出一个包含当前目标速度属于各个预设速度控制子范围概率的向量，概率最高的就是目标预设速度控制子范围。
79.在获取当前目标速度后，目标车辆可以直接将当前车速调整为当前目标速度，也可以在满足预设速度条件的情况下，根据当前目标速度控制目标车辆行驶。
80.其中，预设速度条件包括以下至少一项：（1）当前地理位置处于法定限速范围外；（2）当前地理位置处于法定限速范围内且当前目标速度小于或者等于当前地理位置对应的法定限速；（3）当前目标速度与上次目标速度之间的差异小于或者等于第二差异阈值，其中，上次目标速度为上次基于速度控制模型确定的目标速度；（4）当前目标速度小于或者等于目标车辆所属车道前方车辆的速度；（5）当前地理位置与目标交通灯的距离大于或者等于预设距离阈值，其中，目标交通灯为目标车辆行驶方向上最近的交通灯。
81.对于第（1）、（2）条而言，法定限速范围是指交通法规中规定的限速区域，例如，设置有限速牌的限速区域，未设置限速牌的限速区域（如规定在没有中心线的公路限速为每小时40公里），特殊时段和特殊天气的限速区域（如客运车辆夜间行驶时的速度不得超过日间限速的80%，在普通公路行驶时，若遇到冰雪、沙尘等特殊天气，限速为每小时30公里）。当
目标车辆处于法定限速范围内且当前目标速度小于或者等于当前地理位置对应的法定限速，或者目标车辆处于法定限速范围外时，根据当前目标速度控制目标车辆行驶，可以在遵守交通规则的基础上，给目标车辆提供合适且安全的速度进行行驶。
82.对于第（3）条而言，在当前目标速度与上次目标速度之间的差异小于或者等于第二差异阈值时，根据当前目标速度控制目标车辆行驶可以避免目标车辆发生车速突变，进而避免给乘车人造成不适甚至发生交通事故。
83.对于第（4）、（5）条而言，通过结合实际路况（如前方车辆行驶情况、交通灯等）来确定是否根据当前目标速度控制目标车辆行驶，可以进一步提高交通安全。
84.此外，在不满足预设速度条件的情况下，可以根据法定限速、上次目标速度和目标车辆所属车道前方车辆的速度中至少一项控制目标车辆行驶。
85.当仅不满足预设速度条件中第（2）条时，可以将当前车速调整为法定限速；当仅不满足预设速度条件中第（3）条时，可以将当前车速调整为上次目标速度；当仅不满足预设速度条件中第（4）条时，可以将当前车速调整为目标车辆所属车道前方车辆的速度；当仅不满足预设速度条件中第（2）、（3）条时，可以将当前车速调整为法定限速和上次目标速度中的最小值；当仅不满足预设速度条件中第（2）、（4）条时，可以将当前车速调整为法定限速和目标车辆所属车道前方车辆的速度中的最小值；当仅不满足预设速度条件中第（3）、（4）条时，可以将当前车速调整为上次目标速度和目标车辆所属车道前方车辆的速度中的最小值；当仅不满足预设速度条件中第（2）、（3）、（4）条时，可以将当前车速调整为法定限速、上次目标速度和目标车辆所属车道前方车辆的速度中的最小值；当不满足预设速度条件中第（5）条时，可以输出当前目标速度，供驾驶员参考是否将当前车速调整为当前目标速度。
86.与依靠驾驶员自身的驾驶经验和/或车辆周围路况来调整车速的相关技术相比，本技术实施例提供的车辆控制方法，可以通过将目标车辆的当前地理位置和当前地理位置对应的目标速度控制特征输入到预先训练好的速度控制模型中，自动预测出适当的当前目标速度，并根据当前目标速度控制目标车辆行驶，从而可以使得整个路网均采用适当车速行驶，由此在确保交通安全的同时，可以提高交通的通畅率。
87.相应于上述方法实施例，本技术的另一个实施例提供了一种速度控制模型的生成装置，如图3所示，装置包括：样本获取单元31，用于获取训练样本集合，其中，训练样本集合中的每条训练样本包括：地图数据中每个预设车道段的起始坐标、终止坐标、预设车道段内的目标速度控制特征和速度控制标签，目标速度控制特征为影响车速的特征，速度控制标签是根据经验速度统计得到的目标速度的标签；模型生成单元32，用于利用训练样本集合进行训练获得用于控制车速的速度控制模型。
88.在一种实施方式中，样本获取单元31包括：划分模块，用于将地图数据中的车道划分成第一车道分区和第二车道分区，其中，第一车道分区和第二车道分区所指示的待测速度控制特征不同；确定模块，用于在第一经验上限速度分布与第二经验上限速度分布之间的差异大于或者等于第一差异阈值的情况下，将待测速度控制特征确定为目标速度控制特征，其中，第一经验上限速度分布包括多个车辆在第一车道分区行驶过程中的多个经验上限速度，第
二经验上限速度分布包括多个车辆在第二车道分区行驶过程中的多个经验上限速度。
89.在一种实施方式中，样本获取单元31包括：拟合模块，用于针对每个待统计预设车道段，基于高斯混合模型对待统计预设车道段上的多个经验速度进行拟合，获得多个速度等级的经验速度，其中，速度等级与经验速度呈正相关关系；标签生成模块，用于将最高速度等级的经验速度的平均值作为待统计预设车道段的目标速度，并生成包含目标速度的速度控制标签。
90.在一种实施方式中，样本获取单元31还包括：第一样本扩增模块和/或第二样本扩增模块；第一样本扩增模块，用于在利用训练样本集合进行训练获得用于控制车速的速度控制模型之前，对第一预设车道段进行旋转，并将旋转后的第一预设车道段的起始坐标、终止坐标、旋转后的第一预设车道段对应的目标速度控制特征和旋转后的第一预设车道段对应的速度控制标签作为训练样本增加到训练样本集合中，其中，第一预设车道段为用于缩放的预设车道段；和/或，第二样本扩增模块，用于对第二预设车道段和第二预设车道段对应的速度控制标签等比例缩放，并将缩放后的第二预设车道段的起始坐标、终止坐标、缩放后的第二预设车道段对应的目标速度控制特征和缩放后的第二预设车道段对应的速度控制标签作为训练样本增加到训练样本集合中，其中，第二预设车道段为用于旋转的预设车道段。
91.在一种实施方式中，当预设车道段内包括交通灯和/或障碍物时，预设车道段对应的训练样本还包括预设车道段内的交通灯标签和/或障碍物标签。
92.靠驾驶员自身的驾驶经验和/或车辆周围路况来调整车速的相关技术相比，本技术实施例提供的速度控制模型的生成装置，可以基利用地图数据中每个预设车道段的起始坐标、终止坐标、预设车道段内的目标速度控制特征和速度控制标签构成的训练样本集合训练得到速度控制模型，从而可以基于该速度控制模型自动为车辆提供适当的目标速度，进而可以使得整个路网均采用适当车速行驶，由此在确保交通安全的同时，可以提高交通的通畅率。
93.相应于上述方法实施例，本技术的另一个实施例提供了一种车辆控制装置，如图4所示，该装置包括：获取单元41，用于获取目标车辆的当前地理位置和当前地理位置对应的目标速度控制特征，其中，目标速度控制特征为影响车速的特征；速度预测单元42，用于将当前地理位置和当前地理位置对应的目标速度控制特征输入速度控制模型，获得目标车辆的当前目标速度，其中，速度控制模型根据第一方面任一可能的实现方式的方法生成；速度控制单元43，用于根据当前目标速度控制目标车辆行驶。
94.在一种实施方式中，速度控制单元43包括第一速度控制模块和/或第二速度控制模块；第一速度控制模块，用于将当前车速调整为当前目标速度；第二速度控制模块，用于在当前目标速度位于预设速度控制范围内的情况下，根据当前目标速度控制目标车辆行驶。
95.在一种实施方式中，第二速度控制模块，用于在当前目标速度位于预设速度控制范围内的情况下，确定当前目标速度所属的目标预设速度控制子范围，并将当前车速调整为目标预设速度控制子范围中的指定速度，其中，预设速度控制范围包括多个预设速度控制子范围；或者，在当前目标速度位于预设速度控制范围内的情况下，将当前车速调整为当前目标速度。
96.在一种实施方式中，目标速度控制特征包括以下至少一项：道路曲率、路口左转、路口右转、路口直行、匝道、汇流车道和分流车道。
97.在一种实施方式中，速度控制单元43，用于在满足预设速度条件的情况下，根据当前目标速度控制目标车辆行驶；其中，预设速度条件包括以下至少一项：当前地理位置处于法定限速范围外；当前地理位置处于法定限速范围内且当前目标速度小于或者等于当前地理位置对应的法定限速；当前目标速度与上次目标速度之间的差异小于或者等于第二差异阈值，其中，上次目标速度为上次基于速度控制模型确定的目标速度；当前目标速度小于或者等于目标车辆所属车道前方车辆的速度；当前地理位置与目标交通灯的距离大于或者等于预设距离阈值，其中，目标交通灯为目标车辆行驶方向上最近的交通灯。
98.在一种实施方式中，速度控制单元43，还用于在不满足预设速度条件的情况下，根据法定限速、上次目标速度和目标车辆所属车道前方车辆的速度中至少一项控制目标车辆行驶。
99.与依靠驾驶员自身的驾驶经验和/或车辆周围路况来调整车速的相关技术相比，本技术实施例提供的车辆控制装置，可以通过将目标车辆的当前地理位置和当前地理位置对应的目标速度控制特征输入到预先训练好的速度控制模型中，自动预测出适当的当前目标速度，并根据当前目标速度控制目标车辆行驶，从而可以使得整个路网均采用适当车速行驶，由此在确保交通安全的同时，可以提高交通的通畅率。
100.基于上述方法实施例，本技术的另一实施例提供了一种存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器实现如上任一实施方式所述的方法。
101.基于上述方法实施例，本技术的另一实施例提供了一种电子设备或计算机设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得电子设备或计算机设备实现如上任一实施方式所述的方法。
102.基于上述方法实施例，本技术的另一实施例提供了车辆，该车辆包含如上任一实施方式所述的装置，或者包含如上所述的电子设备。
103.如图5所示，车辆包括速度传感器51、ecu（electronic control unit，电子控制单元）52、gps（global positioning system，全球定位系统）定位设备53、t-box（telematicsbox，远程信息处理器）54。其中，速度传感器51用于测量车速，并将车速作为经
验速度供模型训练使用；gps定位设备53用于获取车辆的当前地理位置；t-box54可以作为网关与服务器进行通信；ecu52可以执行上述速度控制模型的生成方法和/或上述车辆控制方法，ecu52还可以获取gps定位设备53定位的当前地理位置，并通过t-box54将当前地理位置上报为服务器，并接收服务器基于上述车辆控制方法预测出的当前目标速度，根据当前目标速度控制车辆行驶。
104.车辆还可以包括：v2x（vehicle-to-everything，车联网）模块、雷达和摄像头。v2x模块用于与其他车辆、路侧设备等进行通信；雷达或摄像头用于感知前方和/或其他方向的道路环境信息，雷达和/或摄像头可以配置在车身前部和/或车身尾部。
105.上述装置实施例与方法实施例相对应，与该方法实施例具有同样的技术效果，具体说明参见方法实施例。装置实施例是基于方法实施例得到的，具体的说明可以参见方法实施例部分，此处不再赘述。本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本技术所必须的。
106.本领域普通技术人员可以理解：实施例中的装置中的模块可以按照实施例描述分布于实施例的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
107.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术实施例技术方案的精神和范围。