【技術實現步驟摘要】
本申請涉及車輛，具體涉及一種車輛紅綠燈感知異常的檢測方法、系統及車輛。
技術介紹
1、自動駕駛技術正經歷從算法驅動向數據驅動的轉型，其中大數據和智能模型發揮著關鍵作用。傳感器數據不僅促進感知模塊的持續優化，還能夠識別新的未知物體。同時，人類駕駛行為數據對于提煉駕駛策略的共性與特征至關重要，這些數據支持決策規劃模塊生成更貼近人類駕駛習慣的車輛運動。
2、在自動駕駛算法的開發和ota升級過程中，真實世界的駕駛數據對算法迭代至關重要。由于大部分數據樣本反映的是常態駕駛場景，但異常駕駛場景難以識別，影響自動駕駛的安全性。
3、針對以上問題，本領域技術人員一直在尋求解決方法。
技術實現思路
1、本申請要解決的技術問題在于，針對上述現有技術的缺陷，提供一種車輛紅綠燈感知異常的檢測方法、系統及車輛。
2、為了實現上述目的，本申請是通過如下的技術方案來實現：
3、本申請提供一種車輛紅綠燈感知異常的檢測方法，包括：
4、s1、獲取車輛周圍的實時環境圖像；
5、s2、根據所述實時環境圖像對車輛周圍的物體進行識別與跟蹤以獲取障礙物的運動數據；
6、s3、根據所述實時環境圖像獲取道路信息，和獲取車輛行駛信息；
7、s4、根據所述障礙物的運動數據、所述道路信息和所述車輛行駛信息確定車輛紅綠燈感知異常。
8、可選地，所述道路信息包括紅綠燈位置、紅綠燈展示顏色、紅綠燈展示數字、車道線、交通標識；
<...【技術保護點】
1.一種車輛紅綠燈感知異常的檢測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路信息包括紅綠燈位置、紅綠燈展示顏色、紅綠燈展示數字、車道線、交通標識；
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，步驟S2包括：
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，步驟S2還包括：
5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，步驟S4包括：
6.一種基于權利要求1-5中任一項所述方法的檢測系統，其特征在于，包括：傳感器模塊、數據處理模塊、通信模塊；
7.如權利要求6所述的系統，其特征在于，所述數據處理模塊還用于對所述實時環境圖像進行預處理，和對預處理后的所述實時環境圖像進行特征提取以獲取特征信息，和利用機器學習和/或深度學習模型對所述特征信息進行分析以獲取障礙識別結果。
8.如權利要求7所述的系統，其特征在于，所述數據處理模塊還用于對所述障礙識別結果進行運動追蹤以獲取所述障礙物的運動數據。
9.如權利要求8所述的系統，其特征在于，所述數據處理模塊還用于將預設幀數的所述障礙物的運動數
10.一種車輛，其特征在于，包括如權利要求6-9中任一項所述的系統。
...【技術特征摘要】
1.一種車輛紅綠燈感知異常的檢測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路信息包括紅綠燈位置、紅綠燈展示顏色、紅綠燈展示數字、車道線、交通標識；
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，步驟s2包括：
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，步驟s2還包括：
5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，步驟s4包括：
6.一種基于權利要求1-5中任一項所述方法的檢測系統，其特征在于，包括：傳感器模塊、數據處理模塊、通信模塊；
7.如權利要求6所述的系統，其特征在于，所述數據處理模塊還用于...
【專利技術屬性】
技術研發人員：石得君，
申請(專利權)人：合眾新能源汽車股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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