CN113771877B - 基于自动驾驶的制动控制方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明属于自动驾驶技术领域，公开了一种基于自动驾驶的制动控制方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图；根据所述制动意图生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行制动操作。通过上述方法，实现了在可移动载体自动驾驶的测试过程中，通过安全员人工干预指令在自动驾驶系统下发的制动力不足时进行制动，由于制动指令的输入参数可以与可移动载体的其他工作参数相结合，提供更加精细化的控制，通过输入制动指令，解决了自动驾驶测试过程中完全依赖自动控制进行制动方法安全性较低的问题，提高了可移动载体在自动驾驶测试过程中的安全性。

Description

基于自动驾驶的制动控制方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种基于自动驾驶的制动控制方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着汽车技术不断发展，自动驾驶可移动载体在测试阶段存在对于障碍物和周围环境的误识别风险，进而导致决策失误(需要刹车的地方计算单元并没有刹车指令)。在此情况下需要安全员进行拉动机械刹车，由于自动驾驶测试过程中可移动载体的功能还需要调试，因此安全员的操作十分重要，目前大部分接入机械副刹的形式进行人工刹车，紧急情况下会有因为心理慌张而误操作机械刹车进而导致撞车，因此目前自动驾驶测试过程中机械刹车的制动方法安全性较低的问题亟待解决。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于自动驾驶的制动控制方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术自动驾驶测试过程中机械刹车的制动方法安全性较低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于自动驾驶的制动控制方法，所述方法包括以下步骤:

在可移动载体处于行驶状态下，接收到安全员输入的当前制动指令时，获取可移动载体基于自动驾驶算法生成的自动控制指令；

根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图；

根据所述制动意图生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行制动操作。

可选的，在所述制动意图为误触缓慢制动时，根据所述自动控制指令确定当前自动制动参数；

根据所述当前自动制动参数和预设自动制动参数-速度控制曲线确定初始虚拟速度值；

根据所述虚拟速度值和预设误触补偿系数确定目标虚拟速度值，所述目标虚拟速度值大于初始虚拟速度值；

根据所述目标虚拟速度值和预设制动参数-速度控制曲线确定误触缓慢制动参数；

根据所述误触缓慢制动参数生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行对应的制动操作。

可选的，在所述制动意图为紧急制动时，获取预设制动值，根据所述预设制动值生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行对应的制动操作；

在所述制动意图为缓慢制动时，获取所述可移动载体的行驶速度，根据所述行驶速度和预设制动参数-速度控制曲线确定待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行对应的制动操作。

可选的，获取所述可移动载体的控制状态信息；

在所述可移动的控制状态信息为自动驾驶状态时，确定所述当前制动指令的类型；

在所述当前制动指令的类型为紧急制动指令时，判定所述安全员的制动意图为紧急制动；

在所述当前制动指令的类型为缓慢制动指令时，根据所述自动控制信息预测所述安全员的制动意图。

可选的，在所述当前制动指令为缓慢制动指令时，根据所述自动控制信息确定自动制动的制动值；

获取所述可移动载体的行驶速度，根据所述行驶速度和预设制动参数-速度控制曲线确定缓慢制动的制动值；

在所述自动制动的制动值大于等于缓慢制动的制动值时，判定所述安全员的制动意图为误触缓慢制动；

在所述自动制动的制动值小于缓慢制动的制动值时，判定所述安全员的制动意图为缓慢制动。

可选的，在所述当前制动指令为混合制动指令时，根据所述自动控制指令确定自动驾驶参数和自动制动参数，所述混合制动指令为预设时间内紧急制动指令和缓慢制动指令均被检测到时所生成的制动指令；

获取所述可移动载体的行驶速度；

根据所述自动驾驶参数、自动制动参数、可移动载体的行驶速度以及预设安全员意图预测模型确定所述安全员的制动意图。

可选的，获取目标可移动载体的自动驾驶样本参数、自动制动样本参数以及速度样本参数；

根据所述目标可移动载体的自动驾驶样本参数、自动制动样本参数以及速度样本参数确定采样数据以及采样数据对应的制动意图；

根据所述采样数据以及采样数据对应的制动意图对预设初始预测模型进行训练，得到预设安全员意图预测模型。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于自动驾驶的制动控制装置，所述基于自动驾驶的制动控制装置包括：

获取模块，用于在可移动载体处于行驶状态下，接收到安全员输入的当前制动指令时，获取可移动载体基于自动驾驶算法生成的自动控制指令；

处理模块，用于根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图；

控制模块，用于根据所述制动意图生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行制动操作。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于自动驾驶的制动控制设备，所述基于自动驾驶的制动控制设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于自动驾驶的制动控制程序，所述基于自动驾驶的制动控制程序配置为实现如上文所述的基于自动驾驶的制动控制方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于自动驾驶的制动控制程序，所述基于自动驾驶的制动控制程序被处理器执行时实现如上文所述的基于自动驾驶的制动控制方法的步骤。

本发明在接收到安全员输入的当前制动指令时，获取可移动载体基于自动驾驶算法生成的自动控制指令；根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图；根据所述制动意图生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行制动操作。通过上述方法，实现了在可移动载体自动驾驶的测试过程中，通过安全员人工干预指令在自动驾驶系统下发的制动力不足时进行制动，由于制动指令的输入参数可以与可移动载体的其他工作参数相结合，提供更加精细化的控制，通过输入制动指令，解决了自动驾驶测试过程中完全依赖自动控制进行制动方法安全性较低的问题，提高了可移动载体在自动驾驶测试过程中的安全性。

附图说明

图1为本发明基于自动驾驶的制动控制方法第一实施例的流程示意图；

图2为本发明基于自动驾驶的制动控制方法一实施例的预设制动参数-速度控制曲线示意图；

图3为本发明基于自动驾驶的制动控制方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明基于自动驾驶的制动控制方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明基于自动驾驶的制动控制装置第一实施例的结构框图；

图6是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的可移动载体的结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供了一种基于自动驾驶的制动控制方法，参照图1，图1为本发明一种基于自动驾驶的制动控制方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述基于自动驾驶的制动控制方法包括以下步骤：

步骤S10：在可移动载体处于行驶状态下，接收到安全员输入的当前制动指令时，获取可移动载体基于自动驾驶算法生成的自动控制指令。

需要说明的是，本实施例的执行主体可为当前可移动载体上控制终端，控制终端上运行有操作系统，所述可移动载体有多种表现形式，如汽车、机器人，飞行器等具有移动能力的载体，本实施例对可移动载体的形式不加以限定。

可以理解的是，本实施例应用于可移动载体的自动驾驶测试过程中，由于可移动载体处于测试过程中，很多可能模块并非最佳的工作状态，因此容易出现判断失误或者计算不准确等问题，进而导致安全事故的发生，其中，自动驾驶系统在遇到需要减速或者停车的过程中制动力不足的情况时有发生，因此需要安全员根据自身经验的判断进行人工制动，本实施例中的制动方案可以为通过可移动载体上设置紧急制动按键和缓慢制动按键让可移动载体进入制动状态以应对不同的状况，但多个按键的使用过程中可能出现误触的情况，因此需要根据可移动载体的实际运行情况对按键的指令进行判断进一步的确定安全员意图，以避免意外的发生。例如：可移动载体正常行驶，前方有障碍物，规划控制模块导致可移动载体没有避让和停车时，需要紧急刹车而自动驾驶系统没有下发足够的制动力，需要急刹时安全员拍下急停按键，可移动载体会以一个较大的减速度刹停并自动挂P挡。

应当说明的是，所述安全员输入的当前制动指令为安全员下发的人工制动指令，为了操作简单即使，一般为安全员拍下对应的制动键进行操作，也可以为其他便捷的操作手段，本实施例对此不加以限定。所述人工制动指令一般可以分为两种，其中第一种为紧急制动按钮发出的指令让可移动载体在紧急情况下快速停止，第二种为缓慢制动按钮发出的指令让可移动载体逐渐停止减少乘客的颠簸感也减少了与其他载体发生碰撞的风险。

进一步的，可移动载体基于自动驾驶算法生成的自动控制指令即为，可移动载体中自动驾驶系统下发控制指令，其中包括了自动驾驶系统下发的制动指令、行驶指令以及转向指令等用于控制可移动载体自动运行的控制参数。

步骤S20：根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图。

需要说明的是，本实施例中的制动方案可以为通过可移动载体上设置紧急制动按键和缓慢制动按键让可移动载体进入制动状态以应对不同的状况，但多个按键的使用过程中可能出现误触的情况，因此需要根据可移动载体的实际运行情况对按键的指令进行判断进一步的确定安全员意图，以避免意外的发生。例如：当可移动载体处于需要紧急制动的情况时安全员触发了缓慢制动对应的按键，那么此时依然按照缓慢制动的制动力进行制动是十分危险的容易出现碰撞的情况，因此可以结合可移动载体的自动控制指令对当前的情况进行进一步分析，判断安全员是否误触了缓慢制动的按键，如果预测为安全员误触时，需要增加制动力以保证可移动载体以及车上乘客的安全。

进一步的，以可移动载体对应的制动控制按键为紧急制动按键和缓慢制动按键为例，那么可能出现的安全员意图可以为，紧急制动意图、缓慢制动意图、紧急制动情况下误触了缓慢制动的意图和缓慢制动情况下误触的紧急制动的意图。通过对上述几种意图进行判断即可得到一个十分安全的安全员制动指令下达的策略。

在本实施例中，制动意图的具体判断过程可以为：获取所述可移动载体的控制状态信息；在所述可移动的控制状态信息为自动驾驶状态时，确定所述当前制动指令的类型；在所述当前制动指令的类型为紧急制动指令时，判定所述安全员的制动意图为紧急制动；在所述当前制动指令的类型为缓慢制动指令时，根据所述自动控制信息预测所述安全员的制动意图。

需要说明的是，所述控制状态信息一般为可移动载体的行驶速度，这是因为行驶速度是和制动过程相关性最大的控制参数，速度越快应当下发越大的制动力。而在所述可移动的控制状态信息为自动驾驶状态时，可以通过确定所述当前制动指令的类型对制动意图进行判断。在当前制动指令为紧急制动指令时，当前环境大概率十分危急，需要以安全员下发的紧急指令为第一优先级进行制动，此时不应当再去判断紧急制动指令是否为误触，因为一旦判断错误造成的损失是巨大的。因此在接受到紧急制动指令时，一律判定所述安全员意图为紧急制动的意图。

在本实施中，当触发缓慢制动按键时，安全员意图判断的过程本实施例提出优选方案如下：在所述当前制动指令为缓慢制动指令时，根据所述自动控制信息确定自动制动的制动值；获取所述可移动载体的行驶速度，根据所述行驶速度和预设制动参数-速度控制曲线确定缓慢制动的制动值；在所述自动制动的制动值大于等于缓慢制动的制动值时，判定所述安全员的制动意图为误触缓慢制动；在所述自动制动的制动值小于缓慢制动的制动值时，判定所述安全员的制动意图为缓慢制动。

需要说明的是，在所述当前制动指令为缓慢制动指令时，根据所述自动控制信息确定自动驾驶系统下发的制动值，再将该制动值与此时缓慢制动指令所生成的制动值进行比对，所述比对过程可以是直接比对，也可以根据可移动载体的实际情况对自动驾驶系统下发的制动值乘以一个调整系数再进行比对，本实施例对此不加以限定。若缓慢制动指令所对应的制动值比自动驾驶系统下发的制动值小，那么很明显不符合制动力不足时安全员进行人工干预的情况，即在自动驾驶制动力不足时，安全员所下发的制动力更小的情况。因此可以确定此时安全员的意图为安全员误触了缓慢制动按键(误触缓慢制动)。

其中，缓慢制动的制动值的获取方式可以为：获取所述可移动载体的行驶速度，根据所述行驶速度和预设制动参数-速度控制曲线确定缓慢制动的制动值，所述预设制动参数-速度控制曲线如图2所示，随着可移动载体行驶速度的增加，缓慢制动的制动值也随之增强，以保证可移动载体能快速且平稳进行制动。

步骤S30：根据所述制动意图生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行制动操作。

需要说明的是，面对的不同的制动意图，需要进行不同的制动力处理过程，以得到最终用于控制的待执行制动指令，以帮助可移动载体完成制动操作。例如：在制动意图判定为误触缓慢制动时，应当对自动驾驶下发的制动力基础上增加一定的额外制动力以得到新的制动指令，以保证可移动载体在安全员的误触操作后依然能增加可移动载体的制动力使可移动载体快速到达低速状态或者停止。

在本实施例中，不同的制动意图时，待执行制动指令的生成过程如下，在所述制动意图为紧急制动时，获取预设制动值，根据所述预设制动值生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行对应的制动操作；在所述制动意图为缓慢制动时，获取所述可移动载体的行驶速度，根据所述行驶速度和预设制动参数-速度控制曲线确定待执行制动指令，所述预设制动参数-速度控制曲线即为缓慢制动状态时，根据速度下发制动值的控制逻辑，最后根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行对应的制动操作。

可以理解的是，在所述制动意图为紧急制动时，获取预设制动值，根据所述预设制动值生成待执行制动指令，例如：自动驾驶状态下可移动载体正常行驶，前方有障碍物，规划控制模块导致可移动载体没有避让和停车时，需要紧急刹车需要急刹时拍下急停按键，可移动载体会以一个较大的减速度刹停并自动挂P挡，所述较大的减速度一般对应的是一个恒定的刹车开度，如以恒定70％的刹车开度进行制动。

应当说明的是，在所述制动意图为缓慢制动时，获取所述可移动载体的行驶速度，根据所述行驶速度和预设制动参数-速度控制曲线确定待执行制动指令，所述预设制动参数-速度控制曲线可以如图2所示。其中纵坐标为刹车开度值，横坐标为可移动载体的行驶速度。

在具体实现中，所述根据所述制动意图生成待执行制动指令的步骤之前，还包括：根据所述当前制动指令确定当前制动指令对应的上位机；在所述上位机为远程控制系统时，获取当前制动指令的时间同步信息；根据所述时间同步信息确定当前制动指令对应的补偿参数；相应的，所述根据所述制动意图生成待执行制动指令，还包括：根据所述制动意图和补偿参数生成待执行制动指令。通过上位机判断当前自动驾驶状态为本地运算的自动驾驶还是远程驾驶，当驾驶状态为远程驾驶时，制动指令的获取收到了网络质量的干扰，例如：当网络延迟过大时，此时可移动载体的碰撞时间已经小于远程控制系统下发制动指令时的碰撞时间了，此时根据当时下发的制动指令很有可能发生碰撞，因此需要根据数据的延迟状况对制动力进行补偿，以提高制动力保证可移动载体的安全，避免事故的发生。

在本实施例中接收到安全员输入的当前制动指令时，获取可移动载体基于自动驾驶算法生成的自动控制指令；根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图；根据所述制动意图生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行制动操作。通过上述方法，实现了在可移动载体自动驾驶的测试过程中，通过安全员人工干预指令在自动驾驶系统下发的制动力不足时进行制动，由于制动指令的输入参数可以与可移动载体的其他工作参数相结合，提供更加精细化的控制，通过输入制动指令，解决了自动驾驶测试过程中完全依赖自动控制进行制动方法安全性较低的问题，提高了可移动载体在自动驾驶测试过程中的安全性。

参考图2，图2为本发明一种基于自动驾驶的制动控制方法第二实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，本实施例基于自动驾驶的制动控制方法在所述步骤S30，具体包括：

步骤S31：在所述制动意图为误触缓慢制动时，根据所述自动控制指令确定当前自动制动参数。

需要说明的是，在所述制动意图为误触缓慢制动时，根据所述自动控制指令确定当前自动制动参数的具体方式可以为，从自动驾驶系统中获取实时下发的制动值，所述制动值一般为刹车开度，也可以为其他用于控制制动参数的制动量。

步骤S32：根据所述当前自动制动参数和预设自动制动参数-速度控制曲线确定初始虚拟速度值。

可以理解的是，根据当前自动制动参数可以获得当前自动驾驶系统下发的制动值，根据该制动值可以通过预设自动制动参数-速度控制曲线得到在缓慢制动的情况下达到该制动值需要可移动载体达到多少行驶速度，将得到的速度作为初始虚拟速度值，根据所述初始虚拟速度值即可以在当前自动驾驶系统下发的制动值的基础上根据缓慢制动的逻辑增加制动量以在保证制动力增加的同时又不破坏缓慢制动的制动逻辑。

步骤S33：根据所述虚拟速度值和预设误触补偿系数确定目标虚拟速度值，所述目标虚拟速度值大于初始虚拟速度值。

需要说明的是，预设误触补偿系数为增加虚拟速度值的系数，所述目标虚拟速度值大于初始虚拟速度值，再通过预设制动参数-速度控制曲线找到目标虚拟速度值对应的制动值。

步骤S34：根据所述目标虚拟速度值和预设制动参数-速度控制曲线确定误触缓慢制动参数。

根据所述目标虚拟速度值和预设制动参数-速度控制曲线确定误触缓慢制动参数，所述误触缓慢制动参数即为在误触缓慢制动意图时根据实时的自动驾驶系统下发的制动值得到的对应的制动值。

步骤S35：根据所述误触缓慢制动参数生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行对应的制动操作。

根据所述误触缓慢制动参数生成待执行制动指令，此时所述待执行制动指令下发的制动量即为缓慢制动参数对应的制动量，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行对应的制动操作。

需要说明的是，存在安全员确实是希望缓慢制动，却被系统误认为误触缓慢制动的情况，而在误触缓慢制动意图的所使用预设制动参数-速度控制曲线依然是和缓慢制动意图时的预设制动参数-速度控制曲线保持一致，因此制动参数随着速度的变化规律是一致的，均是根据速度平稳的改变制动参数，因此不会出现急刹这种速度突变导致用户乘客体验下降的情况。

在本实施例中在所述制动意图为误触缓慢制动时，根据所述自动控制指令确定当前自动制动参数；根据所述当前自动制动参数和预设自动制动参数-速度控制曲线确定初始虚拟速度值；根据所述虚拟速度值和预设误触补偿系数确定目标虚拟速度值，所述目标虚拟速度值大于初始虚拟速度值；根据所述目标虚拟速度值和预设制动参数-速度控制曲线确定误触缓慢制动参数；根据所述误触缓慢制动参数生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行对应的制动操作。通过上述方法，实现了根据当前自动制动参数获取对应的增加后的误触缓慢制动参数，由于所述误触缓慢制动参数是根据预设误触补偿系数补偿后的制动参数，可移动载体会获得相比于自动制动参数更大的制动力的同时，符合缓慢制动的控制逻辑，在提高了安全性。

参考图3，图3为本发明一种基于自动驾驶的制动控制方法第三实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，本实施例基于自动驾驶的制动控制方法在所述步骤S20，具体包括：

步骤S21：在所述当前制动指令为混合制动指令时，根据所述自动控制指令确定自动驾驶参数和自动制动参数，所述混合制动指令为预设时间内紧急制动指令和缓慢制动指令均被检测到时所生成的制动指令。

需要说明的是，在测试过程中可能会出现安全员在一次制动过程中紧急制动按键和缓慢制动按键都触发的情况，这可能是因为安全员紧张、失误或者判断出现问题造成的，此时如果不加以干预系统会出现紊乱，不知道以哪种制动模式进行制动的情况，者会造成系统无响应进而导致可移动载体出现事故。此时控制系统在预先设置好的时间内即接收到了紧急制动对应的指令也受到了缓慢制动对应的指令，因此根据上述两种指令生成了混合制动指令以进入后续的处理流程。

在本实施例中，紧急制动按键和缓慢制动按键都触发的情况，本实施例提出了优选控制方案，例如：获取目标可移动载体的自动驾驶样本参数、自动制动样本参数以及速度样本参数；根据所述目标可移动载体的自动驾驶样本参数、自动制动样本参数以及速度样本参数确定采样数据以及采样数据对应的制动意图；根据所述采样数据以及采样数据对应的制动意图对预设初始预测模型进行训练，得到预设安全员意图预测模型。

需要说明的是，根据预先设置好的安全员意图预测模型，将自动驾驶样本参数、自动制动样本参数以及速度样本参数带入其中，让预设安全员意图预测模型预测出此时安全员的真实意图，并根据该意图对制动过程进行控制。其中，预设安全员意图预测模型即为根据同一采样时间及同一采样设备时自动驾驶样本参数、自动制动样本参数、速度样本参数以及上述参数对应的安全员意图进行训练的模型即可，其中，自动驾驶样本参数即为采样时用于采样的可移动载体自动驾驶系统相关的控制参数，其中包括安全员制动指令，例如：转向控制以及油门控制等，所述自动制动样本即为用于采样的可移动载体在采样时自动驾驶系统下发的制动参数，速度样本参数即为采样时用于采样的可移动载体的行驶速度。根据上述数据支撑采样数据以及采样数据对应的制动意图。

步骤S22：获取所述可移动载体的行驶速度。

需要说明的是，从自动驾驶系统中获取所述可移动载体的行驶速度。

步骤S23：根据所述自动驾驶参数、自动制动参数、可移动载体的行驶速度以及预设安全员意图预测模型确定所述安全员的制动意图。

可以理解的是，根据所述自动驾驶参数、自动制动参数、可移动载体的行驶速度带入已经训练好的预设安全员意图预测模型，即可确定所述安全员的制动意图，由于安全员的真实制动意图应当是与可移动载体的行驶速度、自动驾驶的工作参数以及自动驾驶系统下发的制动量有紧密关联的，因此根据上述参数训练的预设安全员意图预测模型可以准确地识别出安全员的制动意图。

在本实施例中在所述当前制动指令为混合制动指令时，根据所述自动控制指令确定自动驾驶参数和自动制动参数，所述混合制动指令为预设时间内紧急制动指令和缓慢制动指令均被检测到时所生成的制动指令；获取所述可移动载体的行驶速度；根据所述自动驾驶参数、自动制动参数、可移动载体的行驶速度以及预设安全员意图预测模型确定所述安全员的制动意图。通过上述方法，实现了对两种制动模式同时触发时的合理控制，避免了制动指令相互冲突时控制系统混乱的情况，提高了自动驾驶测试过程中可移动载体的安全性。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于自动驾驶的制动控制程序，所述基于自动驾驶的制动控制程序被处理器执行时实现如上文所述的基于自动驾驶的制动控制方法的步骤。

参照图5，图5为本发明基于自动驾驶的制动控制装置第一实施例的结构框图。

如图5所示，本发明实施例提出的基于自动驾驶的制动控制装置包括：

获取模块10，用于在可移动载体处于行驶状态下，接收到安全员输入的当前制动指令时，获取可移动载体基于自动驾驶算法生成的自动控制指令；

处理模块20，用于根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图；

控制模块30，用于根据所述制动意图生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行制动操作。

应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。

本实施在获取模块10接收到安全员输入的当前制动指令时，获取可移动载体基于自动驾驶算法生成的自动控制指令；处理模块20根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图；控制模块30根据所述制动意图生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行制动操作。通过上述方法，实现了在可移动载体自动驾驶的测试过程中，通过安全员人工干预指令在自动驾驶系统下发的制动力不足时进行制动，由于制动指令的输入参数可以与可移动载体的其他工作参数相结合，提供更加精细化的控制，通过输入制动指令，解决了自动驾驶测试过程中完全依赖自动控制进行制动方法安全性较低的问题，提高了可移动载体在自动驾驶测试过程中的安全性。

需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的基于自动驾驶的制动控制方法，此处不再赘述。

参照图6，图6为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的可移动载体结构示意图。

如图6所示，该可移动载体可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构并不构成对可移动载体的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图6所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于自动驾驶的制动控制程序。

在图6所示的基于自动驾驶的制动控制设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明基于自动驾驶的制动控制设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在基于自动驾驶的制动控制设备中，所述基于自动驾驶的制动控制设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于自动驾驶的制动控制程序，并执行以下操作：

在可移动载体处于行驶状态下，接收到安全员输入的当前制动指令时，获取可移动载体基于自动驾驶算法生成的自动控制指令；

根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图；

根据所述制动意图生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行制动操作。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于自动驾驶的制动控制程序，还执行以下操作：

在所述制动意图为误触缓慢制动时，根据所述自动控制指令确定当前自动制动参数；

根据所述当前自动制动参数和预设自动制动参数-速度控制曲线确定初始虚拟速度值；

根据所述虚拟速度值和预设误触补偿系数确定目标虚拟速度值，所述目标虚拟速度值大于初始虚拟速度值；

根据所述目标虚拟速度值和预设制动参数-速度控制曲线确定误触缓慢制动参数；

根据所述误触缓慢制动参数生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行对应的制动操作。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于自动驾驶的制动控制程序，还执行以下操作：

在所述制动意图为紧急制动时，获取预设制动值，根据所述预设制动值生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行对应的制动操作；

在所述制动意图为缓慢制动时，获取所述可移动载体的行驶速度，根据所述行驶速度和预设制动参数-速度控制曲线确定待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行对应的制动操作。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于自动驾驶的制动控制程序，还执行以下操作：

获取所述可移动载体的控制状态信息；

在所述可移动的控制状态信息为自动驾驶状态时，确定所述当前制动指令的类型；

在所述当前制动指令的类型为紧急制动指令时，判定所述安全员的制动意图为紧急制动；

在所述当前制动指令的类型为缓慢制动指令时，根据所述自动控制信息预测所述安全员的制动意图。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于自动驾驶的制动控制程序，还执行以下操作：

在所述当前制动指令为缓慢制动指令时，根据所述自动控制信息确定自动制动的制动值；

获取所述可移动载体的行驶速度，根据所述行驶速度和预设制动参数-速度控制曲线确定缓慢制动的制动值；

在所述自动制动的制动值大于等于缓慢制动的制动值时，判定所述安全员的制动意图为误触缓慢制动；

在所述自动制动的制动值小于缓慢制动的制动值时，判定所述安全员的制动意图为缓慢制动。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于自动驾驶的制动控制程序，还执行以下操作：

在所述当前制动指令为混合制动指令时，根据所述自动控制指令确定自动驾驶参数和自动制动参数，所述混合制动指令为预设时间内紧急制动指令和缓慢制动指令均被检测到时所生成的制动指令；

获取所述可移动载体的行驶速度；

根据所述自动驾驶参数、自动制动参数、可移动载体的行驶速度以及预设安全员意图预测模型确定所述安全员的制动意图。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于自动驾驶的制动控制程序，还执行以下操作：

获取目标可移动载体的自动驾驶样本参数、自动制动样本参数以及速度样本参数；

根据所述目标可移动载体的自动驾驶样本参数、自动制动样本参数以及速度样本参数确定采样数据以及采样数据对应的制动意图；

根据所述采样数据以及采样数据对应的制动意图对预设初始预测模型进行训练，得到预设安全员意图预测模型。

此外，本发明实施例还提出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基于自动驾驶的制动控制程序，所述基于自动驾驶的制动控制程序被处理器执行时实现如下操作：

在可移动载体处于行驶状态下，接收到安全员输入的当前制动指令时，获取可移动载体基于自动驾驶算法生成的自动控制指令；

根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图；

根据所述制动意图生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行制动操作。

本实施例在接收到安全员输入的当前制动指令时，获取可移动载体基于自动驾驶算法生成的自动控制指令；根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图；根据所述制动意图生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行制动操作。通过上述方法，实现了在可移动载体自动驾驶的测试过程中，通过安全员人工干预指令在自动驾驶系统下发的制动力不足时进行制动，由于制动指令的输入参数可以与可移动载体的其他工作参数相结合，提供更加精细化的控制，通过输入制动指令，解决了自动驾驶测试过程中完全依赖自动控制进行制动方法安全性较低的问题，提高了可移动载体在自动驾驶测试过程中的安全性。

需要说明的是，上述计算机可读存储介质被处理器执行时还可实现上述方法中的各个步骤，同时达到相应的技术效果，本实施例在此不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于自动驾驶的制动控制方法，其特征在于，所述基于自动驾驶的制动控制方法包括：

在可移动载体处于行驶状态下，接收到安全员输入的当前制动指令时，获取可移动载体基于自动驾驶算法生成的自动控制指令；

根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图；

根据所述制动意图生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行制动操作；

所述根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图，包括：

获取所述可移动载体的控制状态信息；

在所述可移动的控制状态信息为自动驾驶状态时，确定所述当前制动指令的类型；

在所述当前制动指令的类型为紧急制动指令时，判定所述安全员的制动意图为紧急制动；

在所述当前制动指令的类型为缓慢制动指令时，根据所述自动控制信息预测所述安全员的制动意图。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述制动意图生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行制动操作，包括：

在所述制动意图为误触缓慢制动按键时，根据所述自动控制指令确定当前自动制动参数；

根据所述当前自动制动参数和预设自动制动参数-速度控制曲线确定初始虚拟速度值；

根据所述虚拟速度值和预设误触补偿系数确定目标虚拟速度值，所述目标虚拟速度值大于初始虚拟速度值；

根据所述目标虚拟速度值和预设制动参数-速度控制曲线确定误触缓慢制动按键参数；

根据所述误触缓慢制动按键参数生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行对应的制动操作。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图，包括：

在所述制动意图为紧急制动时，获取预设制动值，根据所述预设制动值生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行对应的制动操作；

在所述制动意图为缓慢制动时，获取所述可移动载体的行驶速度，根据所述行驶速度和预设制动参数-速度控制曲线确定待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行对应的制动操作。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述当前制动指令为缓慢制动指令时，根据所述自动控制信息预测所述安全员的制动意图，包括：

在所述当前制动指令为缓慢制动指令时，根据所述自动控制信息确定自动制动的制动值；

获取所述可移动载体的行驶速度，根据所述行驶速度和预设制动参数-速度控制曲线确定缓慢制动的制动值；

在所述自动制动的制动值大于等于缓慢制动的制动值时，判定所述安全员的制动意图为误触缓慢制动按键；

在所述自动制动的制动值小于缓慢制动的制动值时，判定所述安全员的制动意图为缓慢制动。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图，还包括：

在所述当前制动指令为混合制动指令时，根据所述自动控制指令确定自动驾驶参数和自动制动参数，所述混合制动指令为预设时间内紧急制动指令和缓慢制动指令均被检测到时所生成的制动指令；

获取所述可移动载体的行驶速度；

根据所述自动驾驶参数、自动制动参数、可移动载体的行驶速度以及预设安全员意图预测模型确定所述安全员的制动意图。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述自动驾驶参数、自动制动参数、可移动载体的行驶速度以及预设安全员意图预测模型确定所述安全员的制动意图的步骤之前，还包括：

获取目标可移动载体的自动驾驶样本参数、自动制动样本参数以及速度样本参数；

根据所述目标可移动载体的自动驾驶样本参数、自动制动样本参数以及速度样本参数确定采样数据以及采样数据对应的制动意图；

根据所述采样数据以及采样数据对应的制动意图对预设初始预测模型进行训练，得到预设安全员意图预测模型。

7.一种基于自动驾驶的制动控制装置，其特征在于，所述基于自动驾驶的制动控制装置包括：

获取模块，用于在可移动载体处于行驶状态下，接收到安全员输入的当前制动指令时，获取可移动载体基于自动驾驶算法生成的自动控制指令；

处理模块，用于根据所述自动控制指令和所述当前制动指令预测所述安全员的制动意图；

控制模块，用于根据所述制动意图生成待执行制动指令，并根据所述待执行制动指令控制所述可移动载体进行制动操作；

所述处理模块，还用于获取所述可移动载体的控制状态信息；在所述可移动的控制状态信息为自动驾驶状态时，确定所述当前制动指令的类型；在所述当前制动指令的类型为紧急制动指令时，判定所述安全员的制动意图为紧急制动；在所述当前制动指令的类型为缓慢制动指令时，根据所述自动控制信息预测所述安全员的制动意图。

8.一种基于自动驾驶的制动控制设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于自动驾驶的制动控制程序，所述基于自动驾驶的制动控制程序配置为实现如权利要求1至6中任一项所述的基于自动驾驶的制动控制方法。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有基于自动驾驶的制动控制程序，所述基于自动驾驶的制动控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的基于自动驾驶的制动控制方法。

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