【技術實現步驟摘要】
本申請涉及汽車安全，特別是涉及一種以損傷風險最優化為目標的車輛控制方法和裝置。
技術介紹
1、隨著人工智能逐步走向成熟，城市的智能化進程也隨之越來越完善，自動駕駛車輛是人工智能領域中的一個新興產業。車輛的自動駕駛過程中，通過車輛上的傳感器采集車輛運行數據，車載系統基于車輛運行數據，利用駕駛算法預測出車輛的行駛軌跡，進而根據預測出的行駛軌跡對車輛進行控制。
2、目前，當車載系統基于算法預測出車輛存在碰撞風險時，即可控制車輛的車載安全裝置對乘員進行安全的保護，例如使用安全帶、安全氣囊、安全座椅等進行安全保護。
3、但是，上述車輛控制方法存在控制不準確的問題。
技術實現思路
1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種以損傷風險最優化為目標的車輛控制方法和裝置。
2、第一方面，本申請提供了一種以損傷風險最優化為目標的車輛控制方法，該方法包括：
3、根據當前車輛的行駛信息和駕駛員的行為狀態，對當前車輛的碰撞規避能力進行預測，得到第一預測結果和預測的多個規避路徑；
4、在第一預測結果表示當前車輛無法規避障礙物的情況下，根據行駛信息和駕駛員的駕駛信息，對各規避路徑的目標損傷風險進行預測，得到當前車輛的目標損傷風險值；
5、根據損傷風險值和控制策略之間的對應關系，確定與目標損傷風險值對應的目標控制策略，并根據目標控制策略對當前車輛進行控制。
6、在其中一個實施例中，目標損傷風險包括車輛損傷風險和人員損傷風險，根據
7、根據行駛信息和駕駛員的駕駛信息，對各規避路徑的人員損傷風險進行預測，得到各規避路徑的人員損傷風險值；
8、根據行駛信息對各規避路徑的車輛損傷風險進行預測，得到各規避路徑的車輛損傷風險值；
9、為各人員損傷風險值和各車輛損傷風險值分配相應的權重比例，計算得到各規避路徑對應的目標損傷風險值；
10、根據預設規則從多個目標損傷風險值中篩選出一個目標損傷風險值作為當前車輛的目標損傷風險值。
11、在其中一個實施例中，根據行駛信息和駕駛員的駕駛信息，對各規避路徑的人員損傷風險進行預測，得到各規避路徑的人員損傷風險值，包括：
12、根據各規避路徑對應的碰撞控制參數，對各規避路徑的人員損傷進行識別，得到各規避路徑對應的人員損傷信息；
13、將各人員損傷信息輸入至損傷風險預測模型中進行損傷預測，得到各規避路徑對應的人員損傷風險值。
14、在其中一個實施例中，根據各規避路徑對應的碰撞控制參數，對各規避路徑的人員損傷進行識別，得到各規避路徑對應的人員損傷信息，包括：
15、在預設信息庫中查找與碰撞控制參數匹配的預設碰撞控制參數；
16、若查找到與碰撞控制參數匹配的預設碰撞控制參數，則將預設碰撞控制參數對應的損傷信息確定為規避路徑對應的人員損傷信息；
17、若未查找與碰撞控制參數匹配的預設碰撞控制參數，則從預設信息庫中提取與碰撞控制參數相鄰的預設碰撞控制參數，并對相鄰的預設碰撞控制參數對應的損傷信息進行插值運算，得到規避路徑對應的人員損傷信息。
18、在其中一個實施例中，根據當前車輛的行駛信息和駕駛員的行為狀態，對當前車輛的碰撞規避能力進行預測，得到第一預測結果和預測的多個規避路徑，包括：
19、根據行駛信息和駕駛員的行為狀態，確定多個規避路徑；
20、根據行駛信息，確定各規避路徑是否存在障礙物，若所有的規避路徑上存在障礙物，則確定第一預測結果表示當前車輛無法規避障礙物；若任一規避路徑上不存在障礙物，則確定第一預測結果表示當前車輛能夠規避障礙物。
21、在其中一個實施例中，該方法還包括：
22、在第一預測結果表示當前車輛能夠規避障礙物的情況下，將不存在障礙物的規避路徑確定為目標規避路徑；
23、根據目標規避路徑控制當前車輛行駛。
24、在其中一個實施例中，該方法還包括：
25、根據當前車輛的行駛信息對當前車輛的碰撞風險進行預測，得到第二預測結果；
26、根據當前車輛的行駛信息和駕駛員的行為狀態，對當前車輛的碰撞規避能力進行預測，得到第一預測結果和預測的多個規避路徑，包括：
27、在第二預測結果表示當前車輛存在碰撞風險時，根據當前車輛的行駛信息和駕駛員的行為狀態，對當前車輛的碰撞規避能力進行預測，得到第一預測結果和預測的多個規避路徑。
28、第二方面，本申請還提供了一種以損傷風險最優化為目標的車輛控制裝置，該裝置包括：
29、第一預測模塊，用于根據當前車輛的行駛信息和駕駛員的行為狀態，對當前車輛的碰撞規避能力進行預測，得到第一預測結果和預測的多個規避路徑；
30、第二預測模塊，用于在第一預測結果表示當前車輛無法規避障礙物的情況下，根據行駛信息和駕駛員的駕駛信息，對各規避路徑的目標損傷風險進行預測，得到當前車輛的目標損傷風險值；
31、第一控制模塊，用于根據損傷風險值和控制策略之間的對應關系，確定與目標損傷風險值對應的目標控制策略，并根據目標控制策略對當前車輛進行控制。
32、第三方面，本申請還提供了一種計算機設備，該計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現以下步驟：
33、根據當前車輛的行駛信息和駕駛員的行為狀態，對當前車輛的碰撞規避能力進行預測，得到第一預測結果和預測的多個規避路徑；
34、在第一預測結果表示當前車輛無法規避障礙物的情況下，根據行駛信息和駕駛員的駕駛信息，對各規避路徑的目標損傷風險進行預測，得到當前車輛的目標損傷風險值；
35、根據損傷風險值和控制策略之間的對應關系，確定與目標損傷風險值對應的目標控制策略，并根據目標控制策略對當前車輛進行控制。
36、第四方面，本申請還提供了一種計算機可讀存儲介質，該計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現以下步驟：
37、根據當前車輛的行駛信息和駕駛員的行為狀態，對當前車輛的碰撞規避能力進行預測，得到第一預測結果和預測的多個規避路徑；
38、在第一預測結果表示當前車輛無法規避障礙物的情況下，根據行駛信息和駕駛員的駕駛信息，對各規避路徑的目標損傷風險進行預測，得到當前車輛的目標損傷風險值；
39、根據損傷風險值和控制策略之間的對應關系，確定與目標損傷風險值對應的目標控制策略，并根據目標控制策略對當前車輛進行控制。
40、第五方面，本申請還提供了一種計算機程序產品，該計算機程序產品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現以下步驟：
41、根據當前車輛的行駛信息和駕駛員的行為狀態，對當前車輛的碰撞規避本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種以損傷風險最優化為目標的車輛控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標損傷風險包括車輛損傷風險和人員損傷風險，所述根據所述行駛信息和所述駕駛員的駕駛信息，對各所述規避路徑的目標損傷風險進行預測，得到所述當前車輛的目標損傷風險值，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述行駛信息和所述駕駛員的駕駛信息，對各所述規避路徑的人員損傷風險進行預測，得到各所述規避路徑的人員損傷風險值，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據各所述規避路徑對應的碰撞控制參數，對各所述規避路徑的人員損傷進行識別，得到各所述規避路徑對應的人員損傷信息，包括：
5.根據權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，所述根據當前車輛的行駛信息和駕駛員的行為狀態，對所述當前車輛的碰撞規避能力進行預測，得到第一預測結果和預測的多個規避路徑，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包
8.一種以損傷風險最優化為目標的車輛控制裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種以損傷風險最優化為目標的車輛控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標損傷風險包括車輛損傷風險和人員損傷風險，所述根據所述行駛信息和所述駕駛員的駕駛信息，對各所述規避路徑的目標損傷風險進行預測，得到所述當前車輛的目標損傷風險值，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述行駛信息和所述駕駛員的駕駛信息，對各所述規避路徑的人員損傷風險進行預測，得到各所述規避路徑的人員損傷風險值，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據各所述規避路徑對應的碰撞控制參數，對各所述規避路徑的人員損傷進行識別，得到各所述規避路徑對應的人員損傷信息，包括：
5.根據權利要求1-4任一項...
【專利技術屬性】
技術研發人員：聶冰冰，盧天樂，李泉，王情帆，徐冬陽，周青，
申請(專利權)人：清華大學，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。