CN108462726A - 面向未知状况的车辆辅助驾驶决策系统和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策系统和装置，属于车联网和车辆主动安全领域。包括车辆端的车辆环境感知系统、车辆决策系统、车辆控制系统，以及云端系统的云端机器决策系统、云端人工决策系统、人工坐席。在遇到未知状况，车辆决策系统无法做出决策时，车辆向云端服务系统请求云端机器决策系统介入指挥；当云端机器决策系统也无法做出决策时，则向云端人工决策系统请求，由人工坐席依据人类经验做出决策，向车辆控制系统发出控制指令。本发明避免了完全依赖机器决策的车辆控制方式，由人工决策未知状态下的车辆控制，可以依靠人类经验指导车辆控制，提高行车决策的可靠性，降低车辆控制决策风险。
Description
技术领域
本发明涉及人工和机器决策相结合的智能辅助行车系统，尤其涉及一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策系统和装置。
背景技术
先进辅助驾驶系统（ADAS）以其在提高驾驶舒适性、满足智能出行，特别是提高驾驶安全性方面，越来越收到人们的重视。
当前国内外ADAS系统大多采用车载感知系统，如摄像头、雷达、各种传感器等设备，实现对车辆自身和环境的检测，并依据一定的规则做出车辆运行决策，然后根据决策结果对车辆行驶状态进行控制，例如：车辆减速、刹车、变道、转向、掉头、倒车等，从而实现智能辅助驾驶功能。
现有技术中，车辆运行决策大多基于人工预先设定好的决策模型、规则和策略，同时也根据一些自学习方法进行新规则的训练、学习和更新，但是，无论是人工设定还是自学习扩展的决策模型、规则和策略，通常无法覆盖所有的路况，对于突发的、没有对应规则的未知状况，将无法做出正确的决策，存在很大的行车安全隐患。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明提供一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策系统和装置，采用本发明后，在面对未知状况的情况下，可以通过车辆端决策系统、云端机器决策系统、云端人工决策系统的三重决策方式，避免了完全依赖机器决策的车辆控制方式，由人工决策处理未知状态下的车辆控制，依靠人类经验指导车辆控制，提高行车决策的可靠性，降低车辆控制决策风险。
本发明通过以下技术方案实现：
一方面，提供了一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策装置，所述装置包括：设置于车辆端的车辆环境感知系统、车辆决策系统、车辆控制系统，以及设置于云端的云端机器决策系统、云端人工决策系统、人工坐席系统。
所述车辆环境感知系统用于监测车辆的实时运行状态，生成车辆实时运行状态信号，并将该信号向车辆决策系统输出。
所述车辆决策系统用于接收车辆实时运行状态信号，并依据预先存储的决策模型、决策规则和决策策略做出车辆运行决策，并向车辆控制系统输出决策信号；当遇到未知状况，车辆决策系统所存储的决策规则无法对该未知状态做出决策时，车辆决策系统向云端机器决策系统发送请求决策信号，并接收和存储云端机器决策系统发送的新增决策规则。
所述车辆控制系统用于接收决策信号，控制车辆运行。
所述云端机器决策系统用于接收车辆决策系统发送的请求决策信号，并依据云端机器决策规则和策略生成决策数据和决策规则，向车辆控制系统发出决策指令，同时发送给车辆决策系统。
所述云端人工决策系统用于接收云端机器决策系统发送的请求决策信号，向人工坐席请求人工介入决策；并接收人工决策数据，向车辆控制系统发出决策指令；并将人工决策规则新增存储于云端机器决策系统。
所述人工坐席系统用于富有经验的人接收云端人工决策系统发送的决策请求，依据人类经验做出决策。
进一步的，所述的车辆环境感知系统包括车辆自身状态感知模块和车辆外部环境感知模块；其中，车辆自身状态感知模块用于获取包括但不限于车速、油量、发动机转速、胎压、制动系统在内的车辆机械状态、信号系统、电子控制系统、照明系统在内的车辆电气状态、以及车辆加速度信号、车辆速度信号、车辆横摆角速度信号的车辆运行状态；车辆外部环境感知模块包括但不限于摄像头和车载雷达，所述摄像头用于获取车辆外部环境的实时图像，所述车载雷达用于获取车辆外部环境中车辆、行人、标志物的实时环境雷达信号。
进一步的，所述车辆决策系统包括数据接收模块、存储模块、运算模块、数据发送模块；其中，所述数据接收模块用于接收车辆实时运行状态信号，存储模块用于存储预先训练好的决策模型、决策规则和决策策略，运算模块用于根据接收的车辆实时运行状态信号，以及存储的决策模型、决策规则和决策策略做出车辆运行决策，数据发送模块用于向车辆控制系统输出决策信号。
另一方面，提供了一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策系统，所述系统包括如下步骤：
（S1）在车辆行驶过程中，监测车辆的实时运行状态，生成车辆实时运行状态信息；
（S2）根据预先存储于车辆决策系统中的决策模型、决策规则和决策策略，以及获取到的
车辆实时运行状态信息，做出决策规则范围内的车辆运行决策，对车辆行驶状态进行控制；
（S3）当遇到未知状况，车辆决策系统所存储的决策规则无法对该未知状态做出决策时，向云端机器决策系统发送请求决策信号；
（S4）云端机器决策系统接收车辆决策系统发送的未知状态请求决策信号，依据预先存储的云端机器决策规则和策略，做出云端机器决策规则范围内的车辆运行决策，对车辆行驶状态进行控制；同时，生成新的决策规则发送给车辆决策系统，作为新增决策规则存储于车辆决策系统规则库，以便再次遇到该未知状态时，能够直接由车辆决策系统做出决策；
（S5）当云端决策系统所存储的决策规则也无法对该未知状态做出决策时，则向云端人工决策系统发送请求决策信号；
（S6）云端人工决策系统接收云端机器决策系统发送的未知状态请求决策信号，向人工坐席请求人工介入决策；
（S7）人工坐席采用人工方式，由富有经验的人员对未知状况，依据人类经验做出决策，向车辆控制系统发出决策指令，对车辆行驶状态进行控制；同时，生成新的决策规则发送给云端机器决策系统，作为新增决策规则存储于云端机器决策系统规则库，以便再次遇到该未知状态时，能够直接由云端机器决策系统做出决策。
进一步的，所述车辆决策模型的类型包括但不限于支持向量机模型、遗传算法模型、神经网络模型；车辆运行决策指令包括但不限于车辆减速、刹车、变道、转向、掉头、倒车、向云端服务系统发送辅助决策请求等内容。
进一步的，对于未知状态，由人工决策生成的新增决策规则以实时或者批量定期的方式更新云端机器决策规则库。
进一步的，对于未知状态，由云端机器决策生成的新增决策规则以实时或者批量定期的方
式更新车辆决策规则库。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果为：本发明提出的一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策系统和装置，可以由人工决策处理未知状态下的车辆控制，依靠人类经验指导车辆控制，可适用于任意路况，提高了对未知路况的决策能力，从而提高了安全性。
附图说明
图1为本发明提出的一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策系统和装置的整体结构图；
图2为本发明提出的一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策系统和装置的车辆端模块图；
图3为本发明提出的一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策系统和装置的工作流程图；
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例做进一步详细描述，但该实施例不应理解为对本发明的限制。
如图1和图2所示，包括：车辆端系统2和云端系统1；车辆端系统2包括：车辆环境感知单元、车辆决策系统、车辆控制系统；云端系统1包括云端机器决策系统、云端人工决策系统、人工坐席系统。
其中：如图2所示，车辆环境感知系统2.1包括车辆自身状态感知模块2.1.1和车辆外部环境感知模块2.1.2，车辆自身状态感知模块2.1.1用于获取包括但不限于车速、油量、发动机转速、胎压、制动系统在内的车辆机械状态、信号系统、电子控制系统、照明系统在内的车辆电气状态、以及车辆加速度信号、车辆速度信号、车辆横摆角速度信号的车辆运行状态；车辆外部环境感知模块2.1.2包括但不限于摄像头和车载雷达，所述摄像头用于获取车辆外部环境的实时图像，所述车载雷达用于获取车辆外部环境中车辆、行人、标志物的实时环境雷达信号。
如图2所示，车辆决策系统2.2包括数据接收模块2.2.1、存储模块2.2.2、数据发送模块2.2.3，运算模块2.2.4；其中，数据接收模块2.2.1用于接收车辆实时运行状态信号，存储模块2.2.2用于存储预先训练好的决策模型、决策规则和决策策略，数据发送模块2.2.3用于向车辆控制系统输出决策信号，运算模块2.2.4用于根据接收的车辆实时运行状态信号，以及存储的决策模型、决策规则和决策策略做出车辆运行决策。
本发明提供的面向未知状况的车辆辅助驾驶决策系统和装置的交互控制过程如图3所示：
（S1）在车辆行驶过程中，监测车辆的实时运行状态，生成车辆实时运行状态信息；
（S2）根据预先存储于车辆决策系统中的决策模型、决策规则和决策策略，以及获取到的
车辆实时运行状态信息，做出决策规则范围内的车辆运行决策，对车辆行驶状态进行控制；
（S3）当遇到未知状况，车辆决策系统所存储的决策规则无法对该未知状态做出决策时，向云端机器决策系统发送请求决策信号；
（S4）云端机器决策系统接收车辆决策系统发送的未知状态请求决策信号，依据预先存储的云端机器决策规则和策略，做出云端机器决策规则范围内的车辆运行决策，对车辆行驶状态进行控制；同时，生成新的决策规则发送给车辆决策系统，作为新增决策规则存储于车辆决策系统规则库，以便再次遇到该未知状态时，能够直接由车辆决策系统做出决策；
（S5）当云端决策系统所存储的决策规则也无法对该未知状态做出决策时，则向云端人工决策系统发送请求决策信号；
（S6）云端人工决策系统接收云端机器决策系统发送的未知状态请求决策信号，向人工坐席请求人工介入决策；
（S7）人工坐席采用人工方式，由富有经验的人员对未知状况，依据人类经验做出决策，向车辆控制系统发出决策指令，对车辆行驶状态进行控制；同时，生成新的决策规则发送给云端机器决策系统，作为新增决策规则存储于云端机器决策系统规则库，以便再次遇到该未知状态时，能够直接由云端机器决策系统做出决策。
本实施例中，车辆决策模型采用神经网络模型；车辆运行决策指令包括车辆减速、刹车、变道、转向、掉头、倒车、向云端服务系统发送辅助决策请求等内容。
本实施实施例中，对于未知状态，由人工决策生成的新增决策规则以批量定期的方式更新云端机器决策规则库，更新周期为1次/天。
本实施实施例中，对于未知状态，由云端机器决策生成的新增决策规则以批量定期的方式更新车辆决策规则库，更新周期为1次/天。
需要说明的是，上述实施例仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要将上述功能分配由不同的模块完成，即将内部结构划分为不同的功能模块，以完成上述的全部或者部分功能。
上述的实施例仅为本发明的优选实施例，不能以此来限定本发明的权利范围，因此，依本发明申请专利范围所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (7)
1.一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策装置，其特征在于：包括设置于车辆端的车辆环境感知系统、车辆决策系统、车辆控制系统，以及云端的云端机器决策系统、云端人工决策系统、人工坐席系统；
所述车辆环境感知系统用于监测车辆的实时运行状态，生成车辆实时运行状态信号，并将该信号向车辆决策系统输出；
所述车辆决策系统用于接收车辆实时运行状态信号，并依据预先存储的决策模型、决策规则和决策策略做出车辆运行决策，并向车辆控制系统输出决策信号；当遇到未知状况，车辆决策系统所存储的决策规则无法对该未知状态做出决策时，车辆决策系统向云端机器决策系统发送请求决策信号，并接收和存储云端机器决策系统发送的新增决策规则；
所述车辆控制系统用于接收决策信号，控制车辆运行；
所述云端机器决策系统用于接收车辆决策系统发送的请求决策信号，并依据云端机器决策规则和策略生成决策数据和决策规则，向车辆控制系统发出决策指令，同时发送给车辆决策系统；
所述云端人工决策系统用于接收云端机器决策系统发送的请求决策信号，向人工坐席请求人工介入决策；并接收人工决策数据，向车辆控制系统发出决策指令；并将人工决策规则新增存储于云端机器决策系统；
所述人工坐席系统用于富有经验的人接收云端人工决策系统发送的决策请求，依据人类经验做出决策。
2.如权利要求1所述，一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策装置，其特征在于：
所述的车辆环境感知系统包括车辆自身状态感知模块和车辆外部环境感知模块；其中，车辆自身状态感知模块用于获取包括但不限于车速、油量、发动机转速、胎压、制动系统在内的车辆机械状态、信号系统、电子控制系统、照明系统在内的车辆电气状态、以及车辆加速度信号、车辆速度信号、车辆横摆角速度信号的车辆运行状态；车辆外部环境感知模块包括但不限于摄像头和车载雷达，所述摄像头用于获取车辆外部环境的实时图像，所述车载雷达用于获取车辆外部环境中车辆、行人、标志物的实时环境雷达信号。
3.如权利要求1所述，一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策装置，其特征在于：
所述车辆决策系统包括数据接收模块、存储模块、运算模块、数据发送模块；所述数据接收模块用于接收车辆实时运行状态信号，存储模块用于存储预先训练好的决策模型、决策规则和决策策略，运算模块用于根据接收的车辆实时运行状态信号，以及存储的决策模型、决策规则和决策策略做出车辆运行决策，数据发送模块用于向车辆控制系统输出决策信号。
4.一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策系统，其特征在于：面向未知状况的车辆车辆辅助驾驶决策包括如下步骤：
（S1）在车辆行驶过程中，监测车辆的实时运行状态，生成车辆实时运行状态信息；
（S2）根据预先存储于车辆决策系统中的决策模型、决策规则和决策策略，以及获取到的车辆实时运行状态信息，做出决策规则范围内的车辆运行决策，对车辆行驶状态进行控制；
（S3）当遇到未知状况，车辆决策系统所存储的决策规则无法对该未知状态做出决策时，向云端机器决策系统发送请求决策信号；
（S4）云端机器决策系统接收车辆决策系统发送的未知状态请求决策信号，依据预先存储的云端机器决策规则和策略，做出云端机器决策规则范围内的车辆运行决策，对车辆行驶状态进行控制；同时，生成新的决策规则发送给车辆决策系统，作为新增决策规则存储于车辆决策系统规则库，以便再次遇到该未知状态时，能够直接由车辆决策系统做出决策；
（S5）当云端决策系统所存储的决策规则也无法对该未知状态做出决策时，则向云端人工决策系统发送请求决策信号；
（S6）}云端人工决策系统接收云端机器决策系统发送的未知状态请求决策信号，向人工坐席请求人工介入决策；
（S7）人工坐席采用人工方式，由富有经验的人员对未知状况，依据人类经验做出决策，向车辆控制系统发出决策指令，对车辆行驶状态进行控制；同时，生成新的决策规则发送给云端机器决策系统，作为新增决策规则存储于云端机器决策系统规则库，以便再次遇到该未知状态时，能够直接由云端机器决策系统做出决策。
5.如权利要求4所述，一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策系统，其特征在于：所述车辆决策模型的类型包括但不限于支持向量机模型、遗传算法模型、神经网络模型；车辆运行决策指令包括但不限于车辆减速、刹车、变道、转向、掉头、倒车、向云端服务系统发送辅助决策请求等内容。
6.如权利要求4所述，一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策系统，其特征在于：对于未知状态，由人工决策生成的新增决策规则以实时或者批量定期的方式更新云端机器决策规则库。
7.如权利要求4所述，一种面向未知状况的车辆辅助驾驶决策系统，其特征在于：对于未知状态，由云端机器决策生成的新增决策规则以实时或者批量定期的方式更新车辆决策规则库。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20180828 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |