被拖车辆自动驾驶方法、装置、设备及介质与流程

本技术属于自动驾驶，具体涉及一种被拖车辆自动驾驶方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、在车辆维修与救援领域，当车辆发生故障或遭遇损坏而无法自主行驶时，传统做法是通过拖车服务将损坏车辆牵引至修车场进行维修。这一过程中，拖车通过牵引绳牵引损坏车辆，利用牵引绳的牵引力带动损坏车辆的轮胎转动，进而实现车辆的移动。然而，现行的拖车方式存在一个显著的安全隐患：它要求损坏车辆内必须配备一名司机，该司机需在整个拖车过程中保持高度警觉，密切关注拖车的行驶状态，并适时对损坏车辆进行刹车与转向操作，以确保拖车过程的安全进行，避免发生追尾、侧翻或偏离道路等交通事故。但传统的依赖牵引绳连接拖车与损坏车辆，并由损坏车辆内的司机控制刹车与转向，这一做法在实践中暴露出了诸多不足。

2、一方面，从安全性的角度来看，损坏车辆内的司机在拖车过程中扮演着至关重要的角色，但其面临的压力却不容忽视。车辆损坏本身可能伴随着复杂的机械故障、电气系统失灵等问题，这些都可能对司机的判断和操作造成干扰。同时，拖车过程中可能出现的路况变化、拖车速度不匹配、牵引绳张力突变等情况，都要求司机具备高度的应变能力和专注度。在实际操作中，司机可能因为疲劳、紧张、疏忽大意或是对车辆状况的误判，而未能及时采取正确的应对措施，从而导致交通事故的发生。

3、另一方面，从效率与成本的角度来看，传统拖车方法也存在明显的局限性。例如，要求损坏车辆内必须有人员随行的做法，增加了救援行动的人力成本和时间成本。在紧急救援场景下，这种额外的人员配置可能会延误宝贵的救援时间，导致更大的损失。如果司机在拖车过程中因操作不当或疏忽大意而导致车辆受损或交通事故，那么还将产生额外的维修费用和法律责任，进一步增加了救援成本。

技术实现思路

1、本技术的目的在于提供一种被拖车辆自动驾驶方法、装置、设备及介质。

2、根据本技术的一个方面，提供一种被拖车辆自动驾驶方法，拖车通过牵引绳牵引本车，包括如下步骤：

3、控制前置摄像头持续采集本车前方图像数据；

4、将获取的所述前方图像数据输入预设的拖车趋势识别模型中，以生成所述拖车的趋势信息与所述牵引绳的松紧变化信息，所述趋势信息包括拖车的倾角数据与速度数据；

5、将所述趋势信息与所述松紧变化信息输入至预设的驾驶处理模型中，生成本车的驾驶信息，所述驾驶信息包括转向数据与刹车数据；

6、基于所述驾驶信息，控制本车的转向与速度。

7、在一个实施例中，将所述趋势信息与所述松紧变化信息输入至预设的驾驶处理模型中，生成本车的驾驶信息的步骤之前：

8、获取本车的倾角数据；

9、确定本车的倾角数据与拖车的倾角数据之间的差值，将该差值、所述趋势信息及所述松紧变化信息共同输入至预设的驾驶处理模型中以生成所述驾驶信息。

10、在一个实施例中，将所述趋势信息与所述松紧变化信息输入至预设的驾驶处理模型中，生成本车的驾驶信息的步骤之前：

11、从所述趋势信息中获取拖车的转向灯信息；

12、将所述转向灯信息、所述趋势信息及所述松紧变化信息共同输入至预设的驾驶处理模型中以生成所述驾驶信息。

13、在一个实施例中，将所述趋势信息与所述松紧变化信息输入至预设的驾驶处理模型中，生成本车的驾驶信息的步骤之前：

14、从所述趋势信息中获取拖车的刹车灯信息；

15、将所述刹车灯信息、所述趋势信息及所述松紧变化信息共同输入至预设的驾驶处理模型中以生成所述刹车数据。

16、在一个实施例中，将所述趋势信息与所述松紧变化信息输入至预设的驾驶处理模型中，生成本车的驾驶信息的步骤之前：

17、控制车载雷达对外发送信号，根据外界障碍物对应反射的信号确定本车与障碍物之间的距离数据；

18、将所述距离数据、所述趋势信息及所述松紧变化信息共同输入至预设的驾驶处理模型中以生成所述驾驶信息。

19、在一个实施例中，将所述趋势信息与所述松紧变化信息输入至预设的驾驶处理模型中，生成本车的驾驶信息的步骤之前：

20、获取本车的速度数据；

21、将本车的速度数据、所述趋势信息及所述松紧变化信息共同输入至预设的驾驶处理模型中以生成所述驾驶信息。

22、在一个实施例中，将获取的所述前方图像数据输入至预设的拖车趋势识别模型中之前，包括如下步骤：

23、获取预设的训练集，所述训练集包括多个训练样本及其监督标签，所述训练样本为拖车场景中采集的若干所述的前方图像数据，所述监督标签表征该训练样本相对应的拖车的趋势信息和牵引绳的松紧变化信息；

24、调用所述训练集训练拖车趋势识别模型至收敛状态，使其习得根据输入的前方图像数据识别出拖车的趋势信息和牵引绳的松紧变化信息的能力。

25、根据本技术的一个方面，提供一种被拖车辆自动驾驶装置，拖车通过牵引绳牵引本车，包括：

26、图像采集模块，控制前置摄像头持续采集本车前方图像数据；

27、趋势识别模块，将获取的所述前方图像数据输入至预设的拖车趋势识别模型中，以生成所述拖车的趋势信息与所述牵引绳的松紧变化信息，所述趋势信息包括拖车的倾角数据与速度数据；

28、驾驶处理模块，将所述趋势信息与所述松紧变化信息输入至预设的驾驶处理模型中，生成本车的驾驶信息，所述驾驶信息包括转向数据与刹车数据；

29、驾驶控制模块，基于所述驾驶信息，控制本车的转向与速度。

30、根据本技术的一个方面，提供一种计算机设备，包括中央处理器和存储器，所述中央处理器用于调用运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行如前一目的中任意一项所述的方法的步骤。

31、根据本技术的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其以计算机可读指令的形式存储有依据前一目的任意一项所述的方法所实现的计算机程序，该计算机程序被计算机调用运行时，执行相应的方法所包括的步骤。

32、相对于现有技术，本技术具有多方面的优势，包括但不限于：

33、(1)本技术的方法可通过前置摄像头持续采集本车前方图像数据，并实时分析拖车的趋势信息(如倾角数据与速度数据)以及牵引绳的松紧变化信息，该方法能够迅速响应拖车状态的任何细微变化。这种即时反馈机制使得被拖车辆能够提前预判并采取相应的驾驶动作，如适时调整转向或刹车，从而有效避免由于拖车状态突变(如急转弯、加速或减速)导致的失控或碰撞风险，显著提升了驾驶过程中的安全性。

34、(2)本技术的方法将识别到的拖车趋势信息与牵引绳的松紧变化信息输入到预设的驾驶处理模型中，驾驶处理模型能够基于这些精准的数据生成最优的驾驶信息(包括转向数据与刹车数据)。这种基于数据的智能决策方式确保了被拖车辆能够紧密跟随拖车的运动轨迹，即使在复杂多变的路况下也能保持稳定的行驶状态，减少因操作不当导致的晃动或偏离轨迹现象。

35、(3)传统的拖车驾驶过程中，本车的驾驶员需要高度集中注意力，不断观察拖车及牵引绳的状态，并根据经验手动调整驾驶操作。而该方法通过自动化处理这一过程，大大减轻了驾驶员的负担，使其能够更专注于整体路况的监控和应急处理，提高了驾驶的舒适性和效率。

36、(4)由于本技术的方法能够迅速且准确地响应拖车状态的变化，减少了因人为判断失误或反应延迟导致的停滞或延误时间。这对于需要高效完成拖车任务的场景(如物流运输、事故救援等)尤为重要，能够显著提升作业效率，降低运营成本。

37、(5)该被拖车辆自动驾驶方法的引入，不仅是对传统拖车驾驶模式的一次革新，也是智能驾驶技术在特定领域应用的一次重要尝试。随着技术的不断成熟和普及，有望推动整个交通运输行业的智能化、自动化发展，促进产业升级和转型。