CN106681250B - 一种基于云的智能汽车控制与管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于云的智能汽车控制与管理系统,包括云端服务器、智能电动汽车、车云客户端、物联网汽车零配件以及环境感知设备;云端服务器用于数据读写、环境感知、车身定位、车辆管理、车辆监控以及自动驾驶算法的计算;车云客户端用于可视化地对车辆的监控和管理、车辆相关传感数据的查询;物联网汽车零配件用于提供汽车所需的各种零配件;环境感知设备用于采集周围的环境信息。本系统在“互联网+”开放共享的思路下,利用云端系统实现智能汽车的控制,同时其他外部系统可以通过接口调用本系统,使得其他系统能够基于本系统下的自动驾驶车辆进行更多场景下的自动驾驶应用。
Description
技术领域
本发明涉及智能汽车范畴,尤其涉及一种基于云的智能汽车控制与管理系统。
背景技术
2015年2月26日,国家统计局发布《2014年国民经济和社会发展统计公报》显示,截止2014年末全国民用汽车保有量达到15447万辆,其中私人汽车保有量12584万辆。车辆数量的增长引发一系列交通问题。目前,城市交通问题是一个全世界普遍存在的问题,如城市拥堵,污染严重,事故多等等城市交通问题亟待解决。
自动驾驶汽车成为解决这些问题的突破口。随着计算机、通信、传感器等技术的发展与进步,掌握实时路况信息、分析道路交通网络交通流已经成为可能。为了在城市交通困境中找到突破口,各国政府,企业与机构纷纷开始智能汽车相关系统的研究与开发。
智能汽车之所以能解决以上交通问题原因有以下几点:首先,智能汽车是电动汽车,相比燃油汽车,电动汽车将大大的降低汽车队城市环境的影响;其次,智能汽车由控制系统统一调度与控制,能结合城市交通数据进行路径规划和智能限行等,能有效的缓解城市交通拥堵问题;此外,城市交通拥堵的一大原因也是因为驾驶员不遵守交通规则,或者行人不遵守交通规则导致交通无序,智能汽车采用无人化自动驾驶,能实现零违规,从而保证交通的有序;最后,在交通安全方面,每年95%以上的交通事故是由人为过失导致,并造成大量生命财产损失。根据Eno交通中心的数据显示,如果在美国90%的车都是无人驾驶车,每年的交通事故案例数会从6百万件降至130万件,死亡人数会从3.3万人降至1.13万人。因此,交通安全的根本保障是无人化的自动驾驶智能汽车。
如今大部分研发人员和公司都认同美国高速公路安全管理局对智能汽车的划分,认为无人驾驶的智能汽车发展将经历五个层次(完全无智能化、具有特殊功能的智能化、具有多项功能的智能化、有限制条件下的无人驾驶、全工况下的无人驾驶)。研发思路是仅靠无人驾驶汽车本身便能够让无人驾驶汽车和普通汽车、非机动车、行人一起参与交通行驶。
但是这种做法存在以下不足,如车辆成本高、可靠性低、适用场景有限、安全责任界定困难等。为了进行行人和障碍物的检测、交通灯和交通标示的识别以及车辆的定位,车辆自身必须搭载激光雷达、摄像头、陀螺仪等多种传感设备。同时,还需搭载一个强大的车载计算机,进行相关计算。然而,仅仅车载的系统来实现各种场景的识别与判定是远远不够的,最后实现的也仅仅是局部环境下的环境感知和自动驾驶控制。由于投入巨大导致实际使用困难,且实际使用后车辆产生的价值也很有限。此外,车辆采用集成式系统实现,也就是各种感知设备均集成到车辆,计算单元也集成到车辆上,一旦某个部分出现故障将会是牵一发而动全身,这也大大的增加了车辆的成本和风险。
目前随着人工智能技术快速发展,数据能够被快速有效的采集分析,各种人工智能相关的机器学习算法不断被优化,通过将数据的存储与算法的计算从车端转移到云端,解决复杂算法计算和大数据存储问题,在降低了自动驾驶车辆成本的同时,提升车辆控制策略的可靠性,使得自动驾驶的实现将更加切实可行。
发明内容
鉴于上述,本发明提供了一种基于云的智能汽车控制与管理系统,该系统将采集的各种数据的存储与计算于云端服务器云执行,降低车辆成本且提高控制可靠性;此外,系统的客户端提供了对自动驾驶的智能电动车辆的便捷管理,实现了基于云端控制的自动驾驶。
一种基于云的智能汽车控制与管理系统,包括:
环境感知设备,其采集周围的环境数据传送给云端服务器,并接收云端服务器发出的更换或维护命令;
物联网汽车零配件,其提供所有的汽车零配件供云端服务器支配,并接收云端服务器发出的维护命令;
智能电动汽车,其拥有自己的车辆编号,提供车辆定位数据,将云端服务器计算得到的统一控制数据翻译成相应的控制命令,并执行;
云端服务器,其根据环境数据、车辆定位数据、外部环境系统数据进行自动驾驶算法的计算、环境感知与车身定位计算以及车辆管理与监控,并对所有环境数据、车辆定位数据、外部环境系统数据以及计算结果数据进行存储;
车云客户端,其接收云端服务器发来的各种数据,可视化地进行车辆的监控、车辆的管理、车辆相关传感数据的查询、用户信息的修与维护以及云端服务器的维护。
作为优选,所述的环境感知设备为传感器设备,该环境感知设备设置于车身以外的环境中或可拆卸地设置于智能汽车上的任一位置,设置于智能汽车上的环境感知设备拥有自己的编号,与车辆编号形成映射关系且将映射关系存储于云端服务器的数据库中。设置于环境中的环境感知设备减轻了车辆负载,且实现了环境感知设备复用的可能。
所述的传感器设备包括:摄像头或雷达。
作为优选,所述物联网汽车零配件包括所有的汽车零配件,这些零配件是独立于智能汽车的联网节点;各零配件自身联网,不依赖于智能汽车,且能够发送自己的数据到云端服务器并接收云端服务器数据;每个零配件拥有自己的编号,在装备的时候与车辆编号绑定,形成映射关系,该映射关系存储于云端服务器的数据库中;当零配件损坏或者需要维修,车辆管理者直接根据零配件发送的警报信息定位具体车辆以及车辆所处的位置,进行零件的更换或者维修。这一特性实现了方便的车辆零件故障定位和便捷的替换。
作为优选,所述的智能电动汽车包括:用于智能电动汽车与云端服务器网络连接的通信模块、用于将云端服务器发送的统一控制数据转换成对应车辆具体控制指令的指令翻译模块以及用于将具体控制指令发送给车辆执行机构的指令控制模块。
所述的通信模块采用TCP协议完成统一控制数据的接收与确认信号的发送,保证数据的可靠性。
所述的指令翻译模块中的翻译程序由汽车厂商根据车辆类型开发得到,多种智能汽车可以接入同一车辆管理系统。
所述的服务器发送的统一控制数据为方向、速度以及时间戳。
所述的执行机构为发动机与转向盘。
作为优选,所述的车云客户端包括:
车辆监控界面,其用于显示车辆的实时状态与位置信息,紧急情况时发出警报;
车辆管理界面,其用于车辆管理者对车辆数据进行增删改查操作;
数据查询界面,其用于车辆管理者对与车辆绑定的相关传感器数据进行查询操作;
用户管理界面,其用于用户管理员对自己基本信息进行修改与维护;
服务器维护界面,其用于用户管理员对云端服务器的维护。
作为优选,所述的云端服务器包括:
Web模块,其接收车云客户端数据查询和增删改查操作的请求,并将该请求的响应反馈给车云客户端;接收其他服务器通过Http调用开放接口获取车辆当前状态、车辆当前位置以及自动驾驶服务的请求,并将该请求的响应反馈给其他服务器;
I/O模块,其将接收到的车辆定位数据、车辆反馈数据、零配件采集数据、环境数据发送给Database模块;将接收到的环境数据、车辆定位数据转发给Perceptron模块;将车辆定位数据、车辆控制指令执行反馈数据发送给AutoDrive模块;将AutoDrive模块发出的统一控制数据转发给智能电动汽车;将Manage模块发出的调用汽车零配件指令转发给物联网汽车零配件;将Manage模块发出的操作环境感知设备的指令转发给环境感知设备;将AutoDrive模块计算得到的统一控制数据发送给智能电动车;
Database模块,其将车辆定位数据、车辆反馈数据、零配件采集数据、环境数据、Perceptron模块计算结果数据、AutoDrive模块计算结果数据以及Manage模块处理数据通过其内存数据库操作接口存储于数据库中;调用数据库中的任一数据给Perceptron模块、AutoDrive模块以及Manage模块;
Perceptron模块,其将环境感知设备采集的环境数据、车身定位数据以及外部环境系统接入的数据进行融合计算,确定车辆所在环境特征与高精度定位数据;
AutoDrive模块,其对车辆定位数据、环境数据、Perceptron模块计算结果数据计算生成统一控制数据,并将统一控制数据通过Database模块存储于数据库中,且通过I/O模块根据车辆编号获取与车辆的连接,再将统一控制数据发送给智能电动车;
Manage模块,根据数据库中的Perceptron模块计算结果数据、AutoDrive模块计算结果数据、车辆定位数据以及零配件采集数据对车辆进行管理和监控;
数据库,存储该系统中的各种数据。
所述的车云客户端数据查询和简单增删改查操作的请求的响应是通过Manage模块的具体函数实现的;
所述的车辆当前状态、车辆当前位置的请求的响应是通过Manage模块的具体函数实现的;
所述自动驾驶服务请求的响应是通过AutoDrive模块的具体函数实现的。
所述的Database模块包括:内存数据库操作接口和持久化关系数据库操作接口,用于数据库中数据的读写。
所述的外部环境系统接入的数据包括:交通管理系统数据、气象系统数据等。
为了提供开放服务,所述的AutoDrive模块提供统一的自动驾驶接口,对输入的车辆定位数据、环境数据、Perceptron模块计算结果数据计算生成统一控制数据,生成的统一控制数据代表的命令内容包括:车辆编号、方向、速度以及时间戳。
所述的车辆定位数据包括:
室内定位数据,其根据摄像头或雷达生成的室内地图进行定位计算,生成一个当前地图的坐标;
室外定位数据,其根据GPS定位数据获取车辆在城市地图中的定位,然后根据雷达采集的数据进行补偿计算,从而获得精准的定位数据。
所述的Manage模块中车辆管理的内容为:车辆以及车辆相关配件的增、删、改、查等功能业务。所述的Manage模块中车辆监控的内容为:车辆运行状态和车辆本身状态,其中,车辆运行状态包括:车速、加速度以及运行里程;车辆本身状态包括:电池电量,电压,轮胎高度,轮胎温度,轮胎压力,车内温度等。当监控到的车辆的运行状态或本身状态不在设定阈值范围内,则触发警报事件并发送给车云客户端显示。警报事件为人为设定并存储的阈值、错误码以及事件描述组成。
本发明基于云的智能汽车控制与管理系统在“互联网+”开放共享的思路下,利用云端系统实现智能汽车的控制,同时其他外部系统可以通过接口调用本系统,使得其他系统能够基于本系统下的自动驾驶车辆进行更多场景下的自动驾驶应用。
与现有技术相比,本发明具有以下有益技术效果:
(1)本发明提出了基于云的自动驾驶,数据的收集、存储以及自动驾驶策略的计算均放在远程云端服务器。这种方法能解决传统智能汽车存储空间或计算能力不足的问题,进而充分利用大数据和各种先进的人工智能算法。
(2)本发明将各种车载传感器与车辆分离,实现车辆的轻量化与低成本。传感器设备采用物联网实现,能方便有效的进行故障定位、车辆维护与替换。
(3)云端服务器与车端通信协议及数据格式标准统一,不同车辆根据自身指令格式进行翻译。这种方案实现同一个车辆管理系统可以接入多种智能汽车。
(4)本发明结合“互联网+”思维,开放系统数据与服务接口,通过外部系统对本系统的相关数据与服务的使用,实现数据的增值,同时也让自动驾驶车辆作为一种服务提供给其他系统使用。
附图说明
图1为本发明系统结构示意图。
具体实施方式
为了更为具体地描述本发明,下面结合附图及具体实施方式对本发明的技术方案进行详细说明。
如图1所示,基于云的智能汽车控制与管理系统,包括:云端服务器、智能电动汽车、车云客户端、物联网汽车零配件和环境感知设备。云端服务器包括Web、I/O、Database、Perceptron、AutoDrive、Manage六个模块;智能电动汽车包括通信模块,指令翻译模块和指令控制模块;车云客户端指web管理客户端,包括:车辆监控、车辆管理、数据查询、服务器维护以及用户管理界面,主要通过云端服务器获取电动汽车的数据信息,用于查看智能汽车的数据信息或维护智能汽车;物联网汽车零配件包括联网的电池,联网的空调等各种汽车零配件;环境感知设备负责车辆所在环境的感知,将感知数据发送至云端服务器计算,从而获得环境信息和高精度定位。
云端服务器的Web模块负责Restful请求的响应,接收http request,比如其他服务器通过Http调用开放接口,这些接口有获取车辆当前状态,当前位置以及自动驾驶服务。发到Web模块的请求还包括车云客户端发来的请求,客户端的请求主要包括数据的查询和简单的增删改查操作请求。实现请求的响应需要调用其他模块的具体实现函数。
云端服务器的I/O模块实现了高性能TCP/IP连接和接发数据功能,再将接收数据通过Database模块的接口进行存储。其中发送数据给I/O模块包括车辆,车上的联网传感器,I/O接收的数据直接输出到Database模块,利用内存数据存储实现高效写入。通过I/O发送数据给外部的模块为AutoDrive模块。
云端服务器的Database模块包含内存数据库操作接口与实现和持久化关系数据库操作接口与实现。内存数据库实现高性能读写,然后定期将内存数据库内容理由关系型持久化到磁盘。
云端服务器的Manage模块实现车辆的管理和车辆监控。车辆管理包括车辆以及车辆相关配件的增、删、改、查等功能业务。
车辆监控包括对车辆实时状态的监控和警报。车辆状态包括了车辆本身状态,如车速、加速度、运行里程;还包括了车辆的零配件数据,如电池电量、电压、轮胎高度、轮胎温度、轮胎压力、温度等。
当监控到的实时状态不在阈值范围内则触发警报事件并发送给车云客户端显示。警报事件由人为事先定义阈值、错误码、事件描述,然后将其存储。
云端服务器的Perceptron模块包括对车身周围的环境感知和车身定位。环境感知数据来源于环境感知传感器设备采集所得,也包括外部系统接入数据。车身定位包含室内依靠传感设备进行定位,室外依靠传感器设备数据对GPS定位进行补偿计算所得。
具体的,环境中的地图数据来源包括通过外部导入的电子地图,或者摄像头和雷达等传感器采集的数据中获取的地图来得到地图数据;环境数据来源包括外部系统,如交通管理系统、气象系统等导入相关数据。Perceptron模块通过对多种类数据进行融合计算,从而获得车辆周围环境状况感知。最后将环境数据利用Database模块的接口存储到数据库。
具体的车身定位,定位依赖于环境感知模块所得地图数据。室内定位则是根据摄像头或者雷达等传感器设备生成的室内地图进行定位计算,生成一个当前地图的坐标。室外定位则是依据GPS定位数据获取车辆在城市地图中的定位,然后根据雷达等传感设备采集的数据进行补偿计算,从而获得精准的定位数据。最后计算所得定位数据将利用Database模块的接口存储到数据库。
云端服务器的AutoDrive模块负责车辆的自动驾驶算法,根据地图、环境数据和路径生成对车辆的控制指令,然后调用I/O接口将命令发送给车辆通信模块。为了提供开放服务,该模块提供统一的自动驾驶接口,生成的命令内容包含车辆编号、方向、速度和时间戳,然后利用I/O模块根据车辆编号获取与车辆的连接,再将命令内容发送给指定车辆。
智能电动汽车,包含车辆运行的基本设备,实现驱动、制动和转向的核心功能,还具体包括通信模块实现车端与服务端的网络连接,从而完成指令的接收与确认信号的发送。这里采用的是TCP协议,保证了数据的可靠性。指令翻译模块负责将服务器发送的统一控制数据,也就是方向,速度和时间戳,然后转换成所对应车辆的具体控制指令。不同的汽车厂商根据相应的车辆类型开发相应的翻译程序。这种方案使得同一个车辆管理系统可以接入多种智能汽车。指令控制模块则将翻译后的控制指令发送给车辆执行机构,如发动机与转向盘。
车云客户端指web管理客户端,包括车辆监控、车辆管理、车辆相关传感器数据查询、服务器维护和用户管理。具体的,车辆监控页面用于显示车辆的实时状态与位置信息,在发生紧急情况时发出警报等;车辆管理为车辆管理者提对车辆数据供增删改查的可视界面;车辆相关传感器数据查询页面用于管理者根据车辆查询其绑定的相关传感器数据;用户管理用户管理员对自己基本信息的修改与维护。
物联网汽车零配件包括联网的电池、联网的空调等各种物联网零配件,这些配件是独立于智能汽车的联网节点。各个零配件能够不依赖于汽车,自身能够联网,然后发送自己的数据到服务器并且接受服务器数据。
零件在装配上车的时候便将其唯一编号与车辆编号绑定,将该映射关系发送到车云服务器中的数据库进行存储。一旦零配件损坏或者需要维修,可直接从零件发送的警报信息定位具体的车辆和位置,然后将该零件更换成新的零件,最后将新的零件与车辆绑定。这一特性实现了方便的车辆零件故障定位和便捷的替换。
环境感知设备为部署在车身外部环境中的传感器设备,如摄像头和雷达等。传感器部署位置可以是外部环境,如道路上,也可以将传感器置于车上。这里的车上传感器依然是与车辆分离,仅仅在云端服务器存储着两者之间的编号映射关系。车上环境感知设备可以任意布置,替换或者撤销而不影响智能汽车本身,而且采集的信息由传感器设备独立发送到云端服务器I/O模块进行接收,然后由Perceptron模块进行计算。环境感知设备从车端分离到环境中,减轻了车辆负载,同时也实现了环境感知设备复用的可能。
以上所述的具体实施方式对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明,应理解的是以上所述仅为本发明的最优选实施例,并不用于限制本发明,凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于云的智能汽车控制与管理系统,其特征在于:包括:
环境感知设备,其采集周围的环境数据传送给云端服务器,并接收云端服务器发出的更换或维护命令;
物联网汽车零配件,其提供所有的汽车零配件供云端服务器支配,并接收云端服务器发出的维护命令;
智能汽车,其拥有自己的车辆编号,提供车辆定位数据,将云端服务器计算得到的统一控制数据翻译成相应的控制命令,并执行;
云端服务器,其根据环境数据、车辆定位数据、外部环境系统接入的数据进行自动驾驶算法的计算、环境感知与车身定位计算以及车辆管理与监控,并对所有环境数据、车辆定位数据、外部环境系统接入的数据以及计算结果数据进行存储;
车云客户端,其接收云端服务器发来的各种数据,可视化地进行车辆的监控、车辆的管理、车辆相关传感数据的查询、用户信息的修改与维护以及云端服务器的维护;
所述的云端服务器包括:
Web模块,其接收车云客户端数据查询和增删改查操作的请求,并将该请求的响应反馈给车云客户端;接收其他服务器通过Http调用开放接口获取车辆当前状态、车辆当前位置以及自动驾驶服务的请求,并将该请求的响应反馈给其他服务器;
I/O模块,其将接收到的车辆定位数据、车辆反馈数据、零配件采集数据、环境数据发送给Database模块;将接收到的环境数据、车辆定位数据转发给Perceptron模块;将车辆定位数据、车辆控制指令执行反馈数据发送给AutoDrive模块;将AutoDrive模块发出的统一控制数据转发给智能汽车;将Manage模块发出的调用汽车零配件指令转发给物联网汽车零配件;将Manage模块发出的操作环境感知设备的指令转发给环境感知设备;将AutoDrive模块计算得到的统一控制数据发送给智能汽车;
Database模块,其将车辆定位数据、车辆反馈数据、零配件采集数据、环境数据、Perceptron模块计算结果数据、AutoDrive模块计算结果数据以及Manage模块处理数据通过其内存数据库操作接口存储于数据库中;调用数据库中的任一数据给Perceptron模块、AutoDrive模块以及Manage模块;
Perceptron模块,其将环境感知设备采集的环境数据、车辆定位数据以及外部环境系统接入的数据进行融合计算,确定车辆所在环境特征与高精度定位数据;
AutoDrive模块,其对车辆定位数据、环境数据、Perceptron模块计算结果数据计算生成统一控制数据,并将统一控制数据通过Database模块存储于数据库中,且通过I/O模块根据车辆编号获取与智能汽车的连接,再将统一控制数据发送给智能汽车;
Manage模块,根据数据库中的Perceptron模块计算结果数据、AutoDrive模块计算结果数据、车辆定位数据以及零配件采集数据对车辆进行管理和监控;
数据库,存储该系统中的各种数据。
2.根据权利要求1所述基于云的智能汽车控制与管理系统,其特征在于:所述的环境感知设备为传感器设备,该环境感知设备设置于车身以外的环境中或可拆卸地设置于智能汽车上的任一位置,设置于智能汽车上的环境感知设备拥有自己的编号,与车辆编号形成映射关系且将映射关系存储于云端服务器的数据库中。
3.根据权利要求1所述基于云的智能汽车控制与管理系统,其特征在于:所述物联网汽车零配件包括所有的汽车零配件,这些零配件是独立于智能汽车的联网节点;各零配件自身联网,不依赖于智能汽车,且能够发送自己的数据到云端服务器并接收云端服务器数据;每个零配件拥有自己的编号,在装备的时候与车辆编号绑定,形成映射关系,该映射关系存储于云端服务器的数据库中;当零配件损坏或者需要维修,车辆管理者直接根据零配件发送的警报信息定位具体车辆以及车辆所处的位置,进行零件的更换或者维修。
4.根据权利要求1所述基于云的智能汽车控制与管理系统,其特征在于:所述的智能汽车包括:用于智能汽车与云端服务器网络连接的通信模块、用于将云端服务器发送的统一控制数据转换成对应车辆具体控制指令的指令翻译模块以及用于将具体控制指令发送给车辆执行机构的指令控制模块。
5.根据权利要求1所述基于云的智能汽车控制与管理系统,其特征在于:所述的车云客户端包括:
车辆监控界面,其用于显示车辆的实时状态与位置信息,紧急情况时发出警报;
车辆管理界面,其用于车辆管理者对车辆数据进行增删改查操作;
数据查询界面,其用于车辆管理者对与车辆绑定的相关传感器数据进行查询操作;
用户管理界面,其用于用户管理员对自己基本信息进行修改与维护;
服务器维护界面,其用于用户管理员对云端服务器的维护。
6.根据权利要求1所述基于云的智能汽车控制与管理系统,其特征在于:所述的车云客户端数据查询和增删改查操作的请求的响应是通过Manage模块的具体函数实现的;
所述的车辆当前状态、车辆当前位置的请求的响应是通过Manage模块的具体函数实现的;
所述自动驾驶服务请求的响应是通过AutoDrive模块的具体函数实现的。
7.根据权利要求1所述基于云的智能汽车控制与管理系统,其特征在于:所述的AutoDrive模块提供统一的自动驾驶接口,生成的统一控制数据代表的命令内容包括:车辆编号、方向、速度以及时间戳。
8.根据权利要求1所述基于云的智能汽车控制与管理系统,其特征在于:所述的车辆定位数据包括:
室内定位数据,其根据摄像头或雷达生成的室内地图进行定位计算,生成一个当前地图的坐标;
室外定位数据,其根据GPS定位数据获取车辆在城市地图中的定位,然后根据雷达采集的数据进行补偿计算,从而获得精准的定位数据。
9.根据权利要求1所述基于云的智能汽车控制与管理系统,其特征在于:所述的外部环境系统接入的数据包括:交通管理系统数据、气象系统数据。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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CN107462243B (zh) * | 2017-08-04 | 2019-09-20 | 浙江大学 | 一种基于高精度地图的云控自动驾驶任务生成方法 |
CN107562056A (zh) * | 2017-09-06 | 2018-01-09 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种基于云计算的机动车自动驾驶方法及系统 |
KR101992416B1 (ko) * | 2017-09-15 | 2019-06-24 | 엘지전자 주식회사 | 차량에 구비된 차량 제어 장치 및 차량의 제어방법 |
CN109561409A (zh) * | 2017-09-27 | 2019-04-02 | 郑州宇通客车股份有限公司 | 一种用于无人驾驶汽车的控制系统 |
CN107894768A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-04-10 | 苏州睿安芯微电子有限公司 | 一种汽车自动驾驶系统及方法 |
CN108225553A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-06-29 | 合肥大明节能科技股份有限公司 | 一种车载光照度校验设备 |
CN108712455A (zh) * | 2018-03-14 | 2018-10-26 | 斑马网络技术有限公司 | 车辆共享方法及其共享系统 |
US20190361454A1 (en) * | 2018-05-24 | 2019-11-28 | GM Global Technology Operations LLC | Control systems, control methods and controllers for an autonomous vehicle |
US20190380012A1 (en) * | 2018-06-06 | 2019-12-12 | GM Global Technology Operations LLC | Method and system for facilitating data communication between publishers and applications |
CN108898536A (zh) * | 2018-08-27 | 2018-11-27 | 深圳壹智云科技有限公司 | 一种智能驾驶交通运输系统 |
CN109407587A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-03-01 | 清华大学 | 一种电动汽车的车载远程监控系统 |
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CN110390619B (zh) * | 2019-07-26 | 2023-10-13 | 新誉庞巴迪信号系统有限公司 | 一种交通车辆管理方法与系统 |
US11775816B2 (en) * | 2019-08-12 | 2023-10-03 | Micron Technology, Inc. | Storage and access of neural network outputs in automotive predictive maintenance |
CN110930699A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-03-27 | 成都工业职业技术学院 | 一种控制车辆安全通过路口的方法及系统 |
CN110996286A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-04-10 | 的卢技术有限公司 | 一种基于无线传感器的车辆控制方法和系统 |
CN111399481B (zh) * | 2020-03-30 | 2022-02-01 | 东风汽车集团有限公司 | 一种自动驾驶场景信息收集及远程升级方法及系统 |
CN114390434A (zh) * | 2020-10-19 | 2022-04-22 | 北京大码技术有限公司 | 电子设备的元器件管理系统和方法 |
CN113194138B (zh) * | 2021-04-28 | 2022-10-18 | 昭通亮风台信息科技有限公司 | 基于ai深度学习的出行管理方法和系统 |
CN113965619B (zh) * | 2021-10-21 | 2024-03-01 | 宜信普惠信息咨询(北京)有限公司 | 一种gps设备上线判定方法及装置 |
CN114254766B (zh) * | 2021-12-10 | 2024-07-05 | 智己汽车科技有限公司 | 一种车云两端联合训练机器学习模型的方法及系统 |
CN115391455B (zh) * | 2022-08-08 | 2023-09-29 | 润芯微科技(江苏)有限公司 | 一种车辆互联针对特殊场景进行设定同步的方法 |
CN116729356B (zh) * | 2023-06-02 | 2024-03-15 | 深圳市哲思特科技有限公司 | 一种基于物联网技术的新能源汽车控制系统及方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103457983A (zh) * | 2012-05-26 | 2013-12-18 | 王洪举 | 智能云汽车 |
CN204557218U (zh) * | 2015-05-15 | 2015-08-12 | 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) | 基于北斗导航的电动汽车自动驾驶系统 |
CN105446338A (zh) * | 2015-12-21 | 2016-03-30 | 福州华鹰重工机械有限公司 | 云辅助自动驾驶方法及系统 |
CN105739534A (zh) * | 2016-04-22 | 2016-07-06 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 基于车联网的无人驾驶车多车协同驾驶方法及装置 |
CN105741595A (zh) * | 2016-04-27 | 2016-07-06 | 常州加美科技有限公司 | 一种基于云端数据库的无人驾驶车辆导航行车方法 |
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Family Cites Families (1)
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---|---|---|---|---|
US10515416B2 (en) * | 2014-09-03 | 2019-12-24 | Infatics, Inc. | System and methods for hosting missions with unmanned aerial vehicles |
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103457983A (zh) * | 2012-05-26 | 2013-12-18 | 王洪举 | 智能云汽车 |
CN204557218U (zh) * | 2015-05-15 | 2015-08-12 | 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) | 基于北斗导航的电动汽车自动驾驶系统 |
CN105446338A (zh) * | 2015-12-21 | 2016-03-30 | 福州华鹰重工机械有限公司 | 云辅助自动驾驶方法及系统 |
CN105739534A (zh) * | 2016-04-22 | 2016-07-06 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 基于车联网的无人驾驶车多车协同驾驶方法及装置 |
CN105741595A (zh) * | 2016-04-27 | 2016-07-06 | 常州加美科技有限公司 | 一种基于云端数据库的无人驾驶车辆导航行车方法 |
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