车辆行驶控制方法、装置、智能座舱和车辆与流程

本申请涉及智能汽车，特别是涉及一种车辆行驶控制方法、装置、智能座舱和车辆。

背景技术：

1、近年来，随着电子技术和通信技术的迅速发展，汽车已经不再是单纯的交通工具，而是向着智能终端方向发展。

2、目前针对车辆的行驶控制，大多是基于车辆目前所处的环境信息，对车辆进行行驶控制，此种行驶控制方式基本仅能符合自动驾驶的控制要求，执行行驶控制所依靠的信息较为单一，已经无法满足智能汽车的发展需求。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种既考虑了车辆的车辆状态信息，又考虑了车内人员的人员特征信息的车辆行驶控制方法、装置、智能座舱和车辆。

2、第一方面，本申请提供了一种车辆行驶控制方法。该方法包括：

3、获取目标车辆的当前车辆信息和目标车辆内人员的当前图像信息；

4、基于目标车辆关联的数字孪生模型，根据当前车辆信息和当前图像信息，预测目标车辆在未来时段的车辆状态信息和人员在未来时段的人员特征信息；

5、根据车辆状态信息和人员特征信息，对目标车辆的行驶进行控制。

6、在其中一个实施例中，目标车辆关联的数字孪生模型包括目标车辆的车舱孪生模型和目标车辆内人员的人员孪生模型；

7、基于目标车辆关联的数字孪生模型，根据当前车辆信息和当前图像信息，预测目标车辆在未来时段的车辆状态信息和人员在未来时段的人员特征信息，包括：

8、根据当前车辆信息，通过车舱孪生模型对目标车辆的运行过程进行模拟，以获取目标车辆在未来时段的车辆状态信息；

9、根据当前图像信息和人员生命特征信息，通过人员孪生模型对人员的驾乘过程进行模拟，以获取人员在未来时段的人员特征信息。

10、在其中一个实施例中，根据当前图像信息和人员生命特征信息，通过人员孪生模型对人员的驾乘过程进行模拟，以获取人员在未来时段的人员特征信息，包括：

11、根据当前图像信息和人员生命特征信息，通过人员孪生模型对人员的驾乘过程进行模拟，以获取人员孪生模型在未来时段的模型特征信息；

12、根据模型特征信息，确定人员在未来时段的人员特征信息。

13、在其中一个实施例中，根据模型特征信息，确定人员在未来时段的人员特征信息，包括：

14、根据驾驶人员对应的人员孪生模型的模型特征信息，确定驾驶人员在未来时段的眼部特征点信息、嘴部特征点信息和健康情况；

15、根据眼部特征点信息，确定驾驶人员在未来时段的眼部纵横比变化情况；

16、根据嘴部特征点信息，确定驾驶人员在未来时段的嘴部纵横比变化情况；

17、根据驾驶人员在未来时段的眼部纵横比变化情况、嘴部纵横比变化情况，以及健康情况，确定驾驶人员在未来时段的人员特征信息。

18、在其中一个实施例中，根据模型特征信息，确定人员在未来时段的人员特征信息，包括：

19、根据乘客对应的人员孪生模型的模型特征信息，确定乘客的年龄信息，以及乘客在未来时段的健康情况和姿态信息；

20、将乘客的年龄信息，以及乘客在未来时段的健康情况和姿态信息，作为乘客在未来时段的人员特征信息。

21、在其中一个实施例中，人员生命特征信息包括心率、体温、血氧和血压中的至少一种。

22、在其中一个实施例中，根据车辆状态信息和人员特征信息，对目标车辆的行驶进行控制，包括：

23、根据车辆状态信息，确定目标车辆的车辆安全等级；

24、根据人员特征信息，确定目标车辆内人员的驾乘安全等级；

25、根据车辆安全等级和驾乘安全等级，对目标车辆的行驶进行控制。

26、第二方面，本申请还提供了一种车辆行驶控制装置。该装置包括：

27、获取模块，用于获取目标车辆的当前车辆信息和目标车辆内人员的当前图像信息；

28、预测模块，用于基于目标车辆关联的数字孪生模型，根据当前车辆信息和当前图像信息，预测目标车辆在未来时段的车辆状态信息和人员在未来时段的人员特征信息；

29、控制模块，用于根据车辆状态信息和人员特征信息，对目标车辆的行驶进行控制。

30、第三方面，本申请还提供了一种智能座舱。该智能座舱包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

31、获取目标车辆的当前车辆信息和目标车辆内人员的当前图像信息；

32、基于目标车辆关联的数字孪生模型，根据当前车辆信息和当前图像信息，预测目标车辆在未来时段的车辆状态信息和人员在未来时段的人员特征信息；

33、根据车辆状态信息和人员特征信息，对目标车辆的行驶进行控制。

34、第四方面，本申请还提供了一种车辆，该车辆包括上述第三方面中的智能座舱。

35、第五方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

36、获取目标车辆的当前车辆信息和目标车辆内人员的当前图像信息；

37、基于目标车辆关联的数字孪生模型，根据当前车辆信息和当前图像信息，预测目标车辆在未来时段的车辆状态信息和人员在未来时段的人员特征信息；

38、根据车辆状态信息和人员特征信息，对目标车辆的行驶进行控制。

39、第六方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

40、获取目标车辆的当前车辆信息和目标车辆内人员的当前图像信息；

41、基于目标车辆关联的数字孪生模型，根据当前车辆信息和当前图像信息，预测目标车辆在未来时段的车辆状态信息和人员在未来时段的人员特征信息；

42、根据车辆状态信息和人员特征信息，对目标车辆的行驶进行控制。

43、上述车辆行驶控制方法、装置、智能座舱和车辆，在对目标车辆进行行驶控制时，预先根据采集目标车辆的当前车辆信息，以及车内人员的当前图像信息，并基于目标车辆关联的数字孪生模型，根据当前车辆信息和当前图像信息，预测目标车辆在未来时段的车辆状态信息和人员在未来时段的人员特征信息。最后根据预测得到的目标车辆在未来时段的车辆状态信息和人员在未来时段的人员特征信息，对目标车辆进行行驶控制，也就是说，本申请在对目标车辆进行行驶控制时，不仅考虑了目标车辆在未来时段的车辆状态信息，还考虑了车内人员在未来时段的人员特征信息，相较于传统的仅考虑了车辆状态信息，进行车辆行驶控制的方案，本申请还考虑了未来时段的车辆状态信息和人员特征信息，使得行驶控制兼具人性化和舒适性，同时还可为目标车辆在未来时段的行驶提供了预警功能。

技术特征：

1.一种车辆行驶控制方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标车辆关联的数字孪生模型包括所述目标车辆的车舱孪生模型和所述目标车辆内人员的人员孪生模型；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前图像信息和人员生命特征信息，通过所述人员孪生模型对所述人员的驾乘过程进行模拟，以获取所述人员在未来时段的人员特征信息，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述模型特征信息，确定所述人员在未来时段的人员特征信息，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述模型特征信息，确定所述人员在未来时段的人员特征信息，包括：

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述人员生命特征信息包括心率、体温、血氧和血压中的至少一种。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆状态信息和所述人员特征信息，对所述目标车辆的行驶进行控制，包括：

8.一种车辆行驶控制装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种智能座舱，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的车辆行驶控制方法的步骤。

10.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括权利要求9所述的智能座舱。

技术总结本申请涉及一种车辆行驶控制方法、装置、计算机设备、存储介质。属于智能驾驶技术领域，方法包括：获取目标车辆的当前车辆信息和目标车辆内人员的当前图像信息；基于目标车辆关联的数字孪生模型，根据当前车辆信息和当前图像信息，预测目标车辆在未来时段的车辆状态信息和人员在未来时段的人员特征信息；根据车辆状态信息和人员特征信息，对目标车辆的行驶进行控制。本申请不仅考虑了目标车辆在未来时段的车辆状态信息，还考虑了车内人员在未来时段的人员特征信息，使得行驶控制兼具人性化和舒适性，同时还为目标车辆在未来时段的行驶提供了预警功能。技术研发人员：张坤超,刘秋铮,张养浩,都聪,郭小洋,史轩宇,刘俊霆受保护的技术使用者：中国第一汽车股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/15