CN108549384A - 一种5g环境下远程控制自动驾驶方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种5G环境下远程控制自动驾驶方法，所述方法根据5G网络节点间延迟情况，设立多个远程驾驶云中心，收集来自车辆及路侧传感装置的数据，并通过远程控制实现车辆自动驾驶；利用自动驾驶区域化、道路局部化、个性化的特点，结合5G网络切片能力，将车辆采集数据通过高带宽传输到云端，利用云中心海量的计算能力实现决策，并将结果通过高可靠低延时网络传回车辆端，实现了车辆的实时控制。本发明方法能有效利用5G网络，在云端形成远程驾驶能力，解决网络延迟问题，并提高车辆间互联通信，实现车辆更高级的自动驾驶。
Description
技术领域
本发明涉及云计算、5G技术、辅助驾驶、协同驾驶和自动驾驶技术领域，具体涉及一种5G环境下远程控制自动驾驶方法。
背景技术
随着云计算、移动互联网等技术和业务为代表的新一轮信息革命浪潮的来临，带来了从提供产品向提供服务的革命性转变，已成为推动信息产业升级、促进垂直行业与互联网融合的关键要素；云端中心聚合了大量的物理硬件资源，并采用虚拟化技术实现了异构网络计算资源的统一的分配、调度和管理，集中建设数据中心大大降低了计算和存储的成本。
伴随着云端数据量越来越庞大，传输的速率却在下降，甚至有时会有很大的网络延迟，网络延迟成为制约应用的一大因素。5G的出现给整个产业带了新的可能性。5G具有超高带宽、低延迟、大容量的特点，其端到端的网络切片能力，可以将所需的网络资源面向不同的需求灵活动态地分配，针对垂直化行业为用户提供定制化的网络。
自动驾驶是汽车产业与人工智能、视觉计算、物联网、雷达、高精地图、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物,是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。近年来，自动驾驶技术发展迅速，对于传统车辆进行改造，增加高清摄像头、激光雷达、高精度定位装置等核心传感器，并通过传感器实时采集数据，配合高精地图，实现了简单环境的自动驾驶。然而受限于车辆本身功耗、体积的限制，基于单个独立车辆的自动驾驶控制遇到瓶颈，另一方面，针对自动驾驶场景，5G技术提供了高可靠低延时通信，使得决策可以在云端完成，并迅速反馈于车辆，同时针对车与车互联提供了网络通信支持，使得协同驾驶成为可能。在这种情况下，如何有效利用5G网络，在云端形成远程驾驶能力，解决网络延迟问题，并提高车辆间互联通信，实现车辆更高级的自动驾驶成为亟需解决的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：本发明针对以上问题，提供一种5G环境下远程控制自动驾驶方法。
本发明所采用的技术方案为：
一种5G环境下远程控制自动驾驶方法，所述方法根据5G网络节点间延迟情况，设立多个远程驾驶云中心，收集来自车辆及路侧传感装置的数据，并通过远程控制实现车辆自动驾驶；利用自动驾驶区域化、道路局部化、个性化的特点，结合5G网络切片能力，将车辆采集数据通过高带宽传输到云端，利用云中心海量的计算能力实现决策，解决了车辆本身功耗、体积限制带来的计算需求问题，并将结果通过高可靠低延时网络传回车辆端，实现了车辆的实时控制，确保行驶安全。
所述远程驾驶云中心实时监控车辆的运行状况，并实时监测云端和车辆间网络响应情况，通过汇集海量驾驶数据及路基侧数据，融合环境数据和驾驶数据，产生覆盖区域内更加精细准确的自动驾驶决策模型，利用本地自动驾驶决策模型进行实时决策，将决策分析得到的结果转换为车辆控制执行指令，通过超低延迟高可靠的下行5G通路发送到车辆，并针对具体环境完善其决策能力，采取了更加高效的自动驾驶决策方案，提升自动驾驶模型的准确性。
所述方法通过利用车辆间通信，使车队形成实现协同驾驶，提高了区域内自动驾驶车辆的协作能力，更加有效的利用计算资源以及道路资源，提高车辆自动驾驶效率。
所述远程驾驶云中心根据目标车辆的行驶状况、网络延迟状况及计算资源状况，动态切换车辆连接的远程驾驶云中心，保证自动驾驶车辆控制的实时性。
所述远程驾驶云中心根据收集到的数据持续优化自动驾驶模型，更好的满足本区域自动驾驶个性化的需求。
采用所述方法的车辆具备计算单元，安装高清摄像头、激光雷达、高精度定位装置核心传感器，实时采集环境感知数据和车辆行驶状况数据，通过5G超高速网络传送到其最近的远程驾驶云中心，并且执行来自云端的车辆控制指令，同时根据远程驾驶云中心要求，动态形成车队、切换远程驾驶云中心的网络连接。
所述方法还包括内容如下：
在车辆行驶道路旁设置路基侧传感装置，包括各类环境感知类传感器、相控阵雷达等复杂传感设备，将感知的环境数据通过5G超高速网络传送到其最近的远程驾驶云中心。
所述的5G网络是超高带宽、低延迟、高可靠的网络，其分布式网络部署覆盖整个道路，提供专用的自动驾驶通信信道，满足大流量、控制实时性及车队互联的需要。
所述方法实现步骤包括：
在云端节点聚集大量计算资源，根据5G网络节点间延迟情况，设立多个远程驾驶云中心；
所述的远程驾驶云中心根据其周边网络的时延情况，确定其自动驾驶覆盖区域；
所述的远程驾驶云中心结合大量历史自动驾驶数据，并结合其网络覆盖区域的道路交通情况，训练自动驾驶决策模型；
采用所述方法的车辆向远程驾驶云中心发送自动驾驶远程控制请求，并提交其当前位置、行驶目的地、路线要求、车辆状况及其他相关约束条件；
所述远程驾驶云中心根据车辆提交请求，判断其是否符合自动驾驶要求，建立网络连接，进行测试；
采用所述方法的车辆通过传感设备采集环境感知数据，上传至所述的远程驾驶云中心，并由所述的远程驾驶云中心进行决策反馈，将决策结果得到的测试控制指令反馈；
所述远程驾驶云中心确定当前网络延时时间，如果网络延迟满足要求，根据自动驾驶请求，规划其行驶路线，根据规划行驶路线、规划路线车速等因素，计算其网络延时要求，规划采用所述方法的车辆与所述的远程驾驶云中心之间网络的最佳路由；
如果网络延迟不满足要求，则选出最优的远程驾驶云中心，发送切换远程驾驶云中心指令，采用所述方法的车辆接收到切换远程驾驶云中心指令，重新选择远程驾驶云中心；
采用所述方法的车辆如果找不到满足网络延时要求的云中心，则终止本次自动驾驶请求。
所述远程驾驶云中心发现采用所述方法的车辆能够形成协同自动驾驶车队，则发送协同驾驶指令；采用所述方法的车辆接收到指令，与相关车辆，通过5G车与车通信信道完成车队建立，形成的车队实现协同自动驾驶。
本发明的有益效果为：
本发明方法能有效利用5G网络，在云端形成远程驾驶能力，解决网络延迟问题，并提高车辆间互联通信，实现车辆更高级的自动驾驶。
附图说明
图1是远程控制自动驾驶组成示意图。
具体实施方式
下面根据说明书附图，结合具体实施方式对本发明进一步说明：
实施例1：
如图1所示，一种5G环境下远程控制自动驾驶方法，所述方法根据5G网络节点间延迟情况，设立多个远程驾驶云中心，收集来自车辆及路侧传感装置的数据，并通过远程控制实现车辆自动驾驶；利用自动驾驶区域化、道路局部化、个性化的特点，结合5G网络切片能力，将车辆采集数据通过高带宽传输到云端，利用云中心海量的计算能力实现决策，并将结果通过高可靠低延时网络传回车辆端，实现了车辆的实时控制。
所述远程驾驶云中心实时监控车辆的运行状况，并实时监测云端和车辆间网络响应情况，通过汇集海量驾驶数据及路基侧数据，融合环境数据和驾驶数据，产生覆盖区域内自动驾驶决策模型，利用本地自动驾驶决策模型进行实时决策，将决策分析得到的结果转换为车辆控制执行指令，通过超低延迟高可靠的下行5G通路发送到车辆，并针对具体环境完善其决策能力。
所述方法通过利用车辆间通信，使车队形成实现协同驾驶。
所述远程驾驶云中心根据目标车辆的行驶状况、网络延迟状况及计算资源状况，动态切换车辆连接的远程驾驶云中心。
所述远程驾驶云中心根据收集到的数据持续优化自动驾驶模型。
采用所述方法的车辆具备计算单元，安装高清摄像头、激光雷达、高精度定位装置核心传感器，实时采集环境感知数据和车辆行驶状况数据，通过5G超高速网络传送到其最近的远程驾驶云中心，并且执行来自云端的车辆控制指令，同时根据远程驾驶云中心要求，动态形成车队、切换远程驾驶云中心的网络连接。
在车辆行驶道路旁设置路基侧传感装置，包括各类环境感知类传感器、相控阵雷达，将感知的数据通过5G超高速网络传送到其最近的远程驾驶云中心。
所述的5G网络是超高带宽、低延迟、高可靠的网络，其分布式网络部署覆盖整个道路，提供专用的自动驾驶通信信道，满足大流量、控制实时性及车队互联的需要。
实施例2
所述方法实现步骤包括：
在云端节点聚集大量计算资源，根据5G网络节点间延迟情况，设立多个远程驾驶云中心；
所述的远程驾驶云中心根据其周边网络的时延情况，确定其自动驾驶覆盖区域；
所述的远程驾驶云中心结合大量历史自动驾驶数据，并结合其网络覆盖区域的道路交通情况，训练自动驾驶决策模型；
采用所述方法的车辆向远程驾驶云中心发送自动驾驶远程控制请求，并提交其当前位置、行驶目的地、路线要求、车辆状况及其他相关约束条件；
所述远程驾驶云中心根据车辆提交请求，判断其是否符合自动驾驶要求，建立网络连接，进行测试；
采用所述方法的车辆通过传感设备采集环境感知数据，上传至所述的远程驾驶云中心，并由所述的远程驾驶云中心进行决策反馈，将决策结果得到的测试控制指令反馈；
所述远程驾驶云中心确定当前网络延时时间，如果网络延迟满足要求，根据自动驾驶请求，规划其行驶路线，根据规划行驶路线、规划路线车速等因素，计算其网络延时要求，规划采用所述方法的车辆与所述的远程驾驶云中心之间网络的最佳路由；
如果网络延迟不满足要求，则选出最优的远程驾驶云中心，发送切换远程驾驶云中心指令，采用所述方法的车辆接收到切换远程驾驶云中心指令，重新选择远程驾驶云中心；
采用所述方法的车辆如果找不到满足网络延时要求的云中心，则终止本次自动驾驶请求。
所述远程驾驶云中心发现采用所述方法的车辆能够形成协同自动驾驶车队，则发送协同驾驶指令；采用所述方法的车辆接收到指令，与相关车辆，通过5G车与车通信信道完成车队建立，形成的车队实现协同自动驾驶。
实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。
Claims (10)
1.一种5G环境下远程控制自动驾驶方法，其特征在于，所述方法根据5G网络节点间延迟情况，设立多个远程驾驶云中心，收集来自车辆及路侧传感装置的数据，并通过远程控制实现车辆自动驾驶；利用自动驾驶区域化、道路局部化、个性化的特点，结合5G网络切片能力，将车辆采集数据通过高带宽传输到云端，利用云中心海量的计算能力实现决策，并将结果通过高可靠低延时网络传回车辆端，实现了车辆的实时控制。
2.根据权利要求1所述的一种5G环境下远程控制自动驾驶方法，其特征在于，所述远程驾驶云中心实时监控车辆的运行状况，并实时监测云端和车辆间网络响应情况，通过汇集海量驾驶数据及路基侧数据，融合环境数据和驾驶数据，产生覆盖区域内自动驾驶决策模型，利用本地自动驾驶决策模型进行实时决策，将决策分析得到的结果转换为车辆控制执行指令，通过超低延迟高可靠的下行5G通路发送到车辆，并针对具体环境完善其决策能力。
3.根据权利要求2所述的一种5G环境下远程控制自动驾驶方法，其特征在于，所述方法通过利用车辆间通信，使车队形成实现协同驾驶。
4.根据权利要求3所述的一种5G环境下远程控制自动驾驶方法，其特征在于，所述远程驾驶云中心根据目标车辆的行驶状况、网络延迟状况及计算资源状况，动态切换车辆连接的远程驾驶云中心。
5.根据权利要求4所述的一种5G环境下远程控制自动驾驶方法，其特征在于，所述远程驾驶云中心根据收集到的数据持续优化自动驾驶模型。
6.根据权利要求5所述的一种5G环境下远程控制自动驾驶方法，其特征在于，采用所述方法的车辆具备计算单元，安装高清摄像头、激光雷达、高精度定位装置核心传感器，实时采集环境感知数据和车辆行驶状况数据，通过5G超高速网络传送到其最近的远程驾驶云中心，并且执行来自云端的车辆控制指令，同时根据远程驾驶云中心要求，动态形成车队、切换远程驾驶云中心的网络连接。
7.根据权利要求6所述的一种5G环境下远程控制自动驾驶方法，其特征在于，所述方法还包括内容如下：
在车辆行驶道路旁设置路基侧传感装置，包括各类环境感知类传感器、相控阵雷达，将感知的数据通过5G超高速网络传送到其最近的远程驾驶云中心。
8.根据权利要求7所述的一种5G环境下远程控制自动驾驶方法，其特征在于，所述的5G网络是超高带宽、低延迟、高可靠的网络，其分布式网络部署覆盖整个道路，提供专用的自动驾驶通信信道，满足大流量、控制实时性及车队互联的需要。
9.根据权利要求8所述的一种5G环境下远程控制自动驾驶方法，其特征在于，所述方法实现步骤包括：
在云端节点聚集大量计算资源，根据5G网络节点间延迟情况，设立多个远程驾驶云中心；
所述的远程驾驶云中心根据其周边网络的时延情况，确定其自动驾驶覆盖区域；
所述的远程驾驶云中心结合大量历史自动驾驶数据，并结合其网络覆盖区域的道路交通情况，训练自动驾驶决策模型；
采用所述方法的车辆向远程驾驶云中心发送自动驾驶远程控制请求，并提交其当前位置、行驶目的地、路线要求、车辆状况及其他相关约束条件；
所述远程驾驶云中心根据车辆提交请求，判断其是否符合自动驾驶要求，建立网络连接，进行测试；
采用所述方法的车辆通过传感设备采集环境感知数据，上传至所述的远程驾驶云中心，并由所述的远程驾驶云中心进行决策反馈，将决策结果得到的测试控制指令反馈；
所述远程驾驶云中心确定当前网络延时时间，如果网络延迟满足要求，根据自动驾驶请求，规划其行驶路线，根据规划行驶路线、规划路线车速，计算其网络延时要求，规划采用所述方法的车辆与所述的远程驾驶云中心之间网络的最佳路由；
如果网络延迟不满足要求，则选出最优的远程驾驶云中心，发送切换远程驾驶云中心指令，采用所述方法的车辆接收到切换远程驾驶云中心指令，重新选择远程驾驶云中心；
采用所述方法的车辆如果找不到满足网络延时要求的云中心，则终止本次自动驾驶请求。
10.根据权利要求9所述的一种5G环境下远程控制自动驾驶方法，其特征在于，所述远程驾驶云中心发现采用所述方法的车辆能够形成协同自动驾驶车队，则发送协同驾驶指令；采用所述方法的车辆接收到指令，与相关车辆，通过5G车与车通信信道完成车队建立，形成的车队实现协同自动驾驶。
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