CN115402349B 一种结合天气状态的高速辅助驾驶控制方法及系统 （岚图汽车科技有限公司）

一种结合天气状态的高速辅助驾驶控制方本发明提供一种结合天气状态的高速辅助广角图像信息得到视觉检测结果A，识别车辆前视窄角图像信息得到视觉检测结果B，识别毫米波雷达信息得到雷达检测结果C；获取当前天气目标E以及自车行驶状态，输出车辆横纵向控制结合自车行车状态和道路环境自适应调节NOA驾2识别车辆前视广角图像信息得到视觉检测结果A，识别车辆前视窄角图像信息得到视分别根据视觉检测结果A中目标的纵向距离和视觉检测结果B中目标的纵向距离自适若视觉检测结果A或视觉检测结果B中仅有一方具有目标，则将述识别车辆前视广角图像信息得到视觉检测结果A，识别车辆前视窄角图像信息得到视觉获取车辆前方毫米波雷达信息，对所述毫米波雷达信息进行识别识别车辆前视广角图像信息和/或前视窄角图像信息，根据图像质量诊断结果判定当根据车辆的雨量传感器和/或雨刮频率数据判定当前天气为正常或雨天天气，并判断3若当前天气为恶劣天气，则判断恶劣天气严重程分别根据视觉检测结果A中目标的纵向距离和视觉检测结果B中目标的纵向距离自适若视觉检测结果A或视觉检测结果B中仅有一方具有目标，则将储的计算机管理类程序时实现如权利要求1_5任一项所述的一种结合天气状态的高速辅助管理类程序被处理器执行时实现如权利要求1_5任一项所述的一种结合天气状态的高速辅4行车状态和道路环境自适应调节NOA(高速导航辅助)驾驶系统在恶劣天气下的车辆横纵向[0005]识别车辆前视广角图像信息得到视觉检测结果A，识别车辆前视窄角图像信息得[0014]识别车辆前视广角图像信息和/或前视窄角图像信息，根据图像质量诊断结果判定当前天气类型为正常、雪或雾天气，还用于判断雪和/或雾天气对应天气严重程度的等5[0015]根据车辆的雨量传感器和/或雨刮频率数据判定当前天气为正常或雨天天气，并[0017]分别根据视觉检测结果A中目标的纵向距离和视觉检测结果B中目标的纵向距离级自适应降低视觉目标融合结果D的置信度、提高目标检测结果C的置信度并进行目标融[0027]若前方车道曲率半径不小于半径阈值，则根据融合目标E判断前方是否存在行驶6用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现上述一种结合天气状态的高速辅助驾[0039]图2为NOA驾驶系统结合当前天气对应的目标检测结果以及自车行驶状态进行车[0045]识别车辆前视广角图像信息得到视觉检测结果A，识别车辆前视窄角图像信息得采集的窄角图像信息和前向毫米波雷达采集的毫米波雷达信息分别输出前方道路障碍物7[0054]在一种可能的实施例方式中，所述获取当前天气类型以及各类型的天气严重程[0055]识别车辆前视广角图像信息和/或前视窄角图像信息，根据图像质量诊断结果判定当前天气类型为正常、雪或雾天气，还用于判断雪和/或雾天气对应天气严重程度的等[0056]根据车辆的雨量传感器和/或雨刮频率数据判定当前天气为正常或雨天天气，并更加准确的天气检测结果，对于雨天的判断通过雨量传感器和/或雨刮的活动频率来进行8[0059]分别根据视觉检测结果A中目标的纵向距离和视觉检测结果B中目标的纵向距离[0062]可以理解的是，通过对视觉检测结果A和视觉检测结果B的检测目标进行距离调级自适应降低视觉目标融合结果D的置信度、提高目标检测结果C的置信度并进行目标融融合根据视觉检测结果A和视觉检测结果B是否在同一个位置来输出视觉目标融合结果D：[0071]视觉检测融合目标D和目标检测结果C根据不同天气状态严重程度进行多传感器9先提高毫米波雷达输出目标C的置信度。恶劣天气程度与融合目标类型的置信度调整策略[0077]若前方车道曲率半径不小于半径阈值，则根据融合目标E判断前方是否存在行驶[0080]可以理解的是，本实施例中NOA辅助驾驶系统能够根据多传感器融合输出的当前天气对应的融合目标E和自车行驶状态来自适应调整车辆在恶劣天气下的横纵向控制，从[0081]图3为本发明实施例提供的一种结合天气状态的高速辅助驾驶控制系统结构图，驾驶控制系统的相关技术特征可参考结合天气状态的高速辅助驾驶控制方法的相关技术[0087]识别车辆前视广角图像信息得到视觉检测结果A，识别车辆前视窄角图像信息得[0091]识别车辆前视广角图像信息得到视觉检测结果A，识别车辆前视窄角图像信息得天气类型下高质量目标筛选，结合自车行车状态和道路环境自适应调节NOA(高速导航辅现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0098]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执