本技術(shù)涉及自動(dòng)駕駛，具體而言，本技術(shù)涉及一種車輛控制方法、裝置及電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、利用自動(dòng)駕駛技術(shù)控制車輛，可使車輛在無(wú)需駕駛員干預(yù)的情況下自主行駛。對(duì)于礦車而言，由于礦車在工作時(shí)易受到天氣的影響，且面臨的地形形貌更復(fù)雜，因此，目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)難以為礦車做出精準(zhǔn)的決策。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例提供了一種車輛控制方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，可以解決目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)難以為礦車做出精準(zhǔn)的決策的問(wèn)題。本技術(shù)提供的技術(shù)方案如下：

2、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種車輛控制方法，該方法包括：

3、獲取目標(biāo)車輛的實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)，所述實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)包括天氣數(shù)據(jù)、地面狀態(tài)數(shù)據(jù)及車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)；

4、根據(jù)所述天氣數(shù)據(jù)及所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)第一車輛控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型，確定第一車輛控制參數(shù)，所述第一車輛控制參數(shù)包括第一可行駛區(qū)域；

5、根據(jù)所述地面狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)第二車輛控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型，確定第二車輛控制參數(shù)，所述第二車輛控制參數(shù)包括第二可行駛區(qū)域；

6、根據(jù)所述第一車輛控制參數(shù)及所述第二車輛控制參數(shù)，確定所述目標(biāo)車輛的目標(biāo)控制參數(shù)，所述目標(biāo)控制參數(shù)包括目標(biāo)可行駛區(qū)域；

7、根據(jù)所述目標(biāo)控制參數(shù)，控制所述目標(biāo)車輛的行駛。

8、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的另一個(gè)方面，提供了一種車輛控制裝置，該裝置包括：

9、實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取目標(biāo)車輛的實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)，所述實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)包括天氣數(shù)據(jù)、地面狀態(tài)數(shù)據(jù)及車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)；

10、第一車輛控制參數(shù)確定模塊，用于根據(jù)所述天氣數(shù)據(jù)及所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)第一車輛控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型，確定第一車輛控制參數(shù)，所述第一車輛控制參數(shù)包括第一可行駛區(qū)域；

11、第二車輛控制參數(shù)確定模塊，用于根據(jù)所述地面狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)第二車輛控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型，確定第二車輛控制參數(shù)，所述第二車輛控制參數(shù)包括第二可行駛區(qū)域；

12、目標(biāo)控制參數(shù)確定模塊，用于根據(jù)所述第一車輛控制參數(shù)及所述第二車輛控制參數(shù)，確定所述目標(biāo)車輛的目標(biāo)控制參數(shù)，所述目標(biāo)控制參數(shù)包括目標(biāo)可行駛區(qū)域；

13、控制模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)控制參數(shù)，控制所述目標(biāo)車輛的行駛。

14、可選地，所述控制模塊可以用于根據(jù)所述目標(biāo)可行駛區(qū)域，采用預(yù)設(shè)的路徑規(guī)劃算法確定目標(biāo)車輛的行駛路徑；

15、根據(jù)所述目標(biāo)車輛的行駛路徑，控制所述目標(biāo)車輛的行駛方向。

16、可選地，所述目標(biāo)控制參數(shù)還包括目標(biāo)速度參數(shù)，所述目標(biāo)速度參數(shù)包括目標(biāo)速度閾值及目標(biāo)加速度閾值中的至少一項(xiàng)；

17、所述控制模塊可以用于所述根據(jù)所述目標(biāo)速度閾值及所述目標(biāo)加速度閾值中的至少一項(xiàng)，控制所述車輛的行駛速度。

18、可選地，所述第一車輛控制參數(shù)確定模塊可以用于將所述天氣數(shù)據(jù)及所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的第一車輛控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型，得到所述第一車輛控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型輸出的第一車輛控制參數(shù)；

19、其中，所述第一車輛控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型是通過(guò)以下方法訓(xùn)練得到的：

20、獲取第一訓(xùn)練集，所述第一訓(xùn)練集包括多個(gè)第一樣本數(shù)據(jù)及每個(gè)所述第一樣本數(shù)據(jù)的第一標(biāo)簽，每個(gè)所述第一樣本數(shù)據(jù)包括天氣樣本數(shù)據(jù)及車輛狀態(tài)樣本數(shù)據(jù)，每個(gè)所述第一樣本數(shù)據(jù)的第一標(biāo)簽表征所述第一樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的真實(shí)車輛控制參數(shù)；

21、基于所述第一訓(xùn)練集對(duì)第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不斷執(zhí)行迭代訓(xùn)練操作，至少滿足訓(xùn)練結(jié)束條件，將滿足訓(xùn)練結(jié)束條件的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為所述第一車輛控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型；

22、其中，一次訓(xùn)練操作包括：

23、將各所述第一樣本數(shù)據(jù)分別輸入第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到各所述第一樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一預(yù)測(cè)車輛控制參數(shù)；

24、根據(jù)各所述第一樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一標(biāo)簽和第一預(yù)測(cè)車輛控制參數(shù)之間的差異，確定第一訓(xùn)練損失；

25、基于所述第一訓(xùn)練損失對(duì)所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

26、可選地，所述第二車輛控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型包括級(jí)聯(lián)的卷積層、池化層及全連接層；

27、所述第二車輛控制參數(shù)確定模塊可以用于將所述地面狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入所述卷積層，通過(guò)所述卷積層對(duì)所述地面狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到所述地面狀態(tài)數(shù)據(jù)的空間特征；

28、將所述空間特征輸入池化層，通過(guò)所述池化層對(duì)所述空間特征進(jìn)行降維，得到低維特征；

29、將所述低維特征輸入所述全連接層，通過(guò)所述全連接層，確定第二車輛控制參數(shù)；

30、其中，所述第二車輛控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型是通過(guò)以下方式訓(xùn)練得到的：

31、獲取第二訓(xùn)練集，所述第二訓(xùn)練集包括多個(gè)第二樣本數(shù)據(jù)及每個(gè)所述第二樣本數(shù)據(jù)的第二標(biāo)簽，每個(gè)所述第二樣本數(shù)據(jù)包括地面狀態(tài)樣本數(shù)據(jù)，每個(gè)所述第二本數(shù)據(jù)的第二標(biāo)簽表征所述第二樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的真實(shí)車輛控制參數(shù)；

32、基于所述第二訓(xùn)練集對(duì)第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不斷執(zhí)行迭代訓(xùn)練操作，至少滿足訓(xùn)練結(jié)束條件，將滿足訓(xùn)練結(jié)束條件的第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為所述第二車輛控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型；

33、其中，一次訓(xùn)練操作包括：

34、將各所述第二樣本數(shù)據(jù)分別輸入第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)級(jí)聯(lián)的卷積層、池化層及全連接層，輸出各所述第二樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第二預(yù)測(cè)車輛控制參數(shù)；

35、根據(jù)各所述第二樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第二標(biāo)簽和第二預(yù)測(cè)車輛控制參數(shù)之間的差異，確定第二訓(xùn)練損失；

36、基于所述第二訓(xùn)練損失對(duì)所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

37、可選地，所述目標(biāo)控制參數(shù)確定模塊可以用于獲取所述第一車輛控制參數(shù)對(duì)應(yīng)的第一權(quán)重和所述第二車輛控制參數(shù)對(duì)應(yīng)的第二權(quán)重；

38、采用所述第一權(quán)重和所述第二權(quán)重，對(duì)所述第一車輛控制參數(shù)及所述第一車輛控制參數(shù)進(jìn)行加權(quán)求和，得到融合車輛控制參數(shù)；

39、根據(jù)所述融合車輛控制參數(shù)，確定所述目標(biāo)車輛的目標(biāo)控制參數(shù)。

40、可選地，所述實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)獲取模塊可以用于接收天氣服務(wù)提供商發(fā)送的所述車輛所在位置的天氣數(shù)據(jù)，所述天氣數(shù)據(jù)包括降水量、溫度、風(fēng)速、濕度中的至少一項(xiàng)；

41、接收地面狀態(tài)傳感器發(fā)送的地面狀態(tài)數(shù)據(jù)，所述地面狀態(tài)傳感器包括激光雷達(dá)、圖像獲取設(shè)備中的至少一項(xiàng)，所述地面狀態(tài)數(shù)據(jù)包括地面濕滑度、積水深度、積雪厚度、地面硬度中的至少一項(xiàng)；

42、接收所述車輛傳感器發(fā)送的車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)，所述車輛傳感器包括定位傳感器、慣性測(cè)量單元、車速計(jì)中的至少一項(xiàng)，所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)包括車輛的當(dāng)前速度、當(dāng)前加速度、當(dāng)前車輛姿態(tài)、當(dāng)前位置中的至少一項(xiàng)。

43、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的另一個(gè)方面，提供了一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)本技術(shù)任一可選實(shí)施例提供的方法的步驟。

44、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的再一個(gè)方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本技術(shù)任一可選實(shí)施例提供的方法的步驟。

45、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本技術(shù)任一可選實(shí)施例提供的方法的步驟。

46、本技術(shù)實(shí)施例提供的技術(shù)方案帶來(lái)的有益效果是：本技術(shù)獲取了目標(biāo)車輛的多模態(tài)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，其中包括天氣數(shù)據(jù)、地面狀態(tài)數(shù)據(jù)及車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)。多種模態(tài)的數(shù)據(jù)可捕捉到不同維度的特征，因此，基于天氣數(shù)據(jù)、車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)第一車輛控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型，確定第一車輛控制參數(shù)，基于地面狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)第二車輛控制參數(shù)預(yù)測(cè)模型，確定第二車輛控制參數(shù)。聯(lián)合基于多模態(tài)數(shù)據(jù)生成的第一車輛控制參數(shù)及第二車輛控制參數(shù)，得到準(zhǔn)確率較高的目標(biāo)控制參數(shù)。該目標(biāo)控制參數(shù)用于為礦車做出決策，控制礦車行駛，因此，基于該目標(biāo)控制參數(shù)可較為精準(zhǔn)地控制車輛，為礦車做出較為精準(zhǔn)的決策。