CN109324608B - 无人车控制方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种无人车控制方法、装置、设备以及存储介质,其中,该方法包括:在确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息;根据预设的无人车监控信息与安全等级的对应关系,确定与无人监控信息对应的安全等级;根据与无人监控信息对应的安全等级,控制无人车进行行驶。从而在确定无人车超出自动驾驶的边界的时候,确定无人车将出现行驶危险的问题,然后根据危险的严重程度,对无人车自动驾驶过程进行降级,例如进行降速、进行调整方向等,避免安全风险。

Description

无人车控制方法、装置、设备以及存储介质
技术领域
本申请实施例涉及无人车技术领域,尤其涉及一种无人车控制方法、装置、设备以及存储介质。
背景技术
随着智能技术的发展,无人车开始得到发展和应用。在无人车的行驶过程中,需要对无人车进行控制。
现有技术中,会采用控制算法对无人车的自动驾驶过程进行控制,进而完成无人车的自动驾驶。举例来说,采用防碰撞算法,检测无人车是否遇到障碍物、以及是否会发生碰撞。
现有技术中,由于采用的控制算法对无人车进行控制的过程中,一旦算法出现错误或计算不准确,进而无人车的自动行驶过程将不受到控制,导致出现无人车驾驶危险的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种无人车控制方法、装置、设备以及存储介质,用于解决上述方案中一旦算法出现错误或计算不准确,进而无人车的自动行驶过程将不受到控制,导致出现无人车驾驶危险的问题。
本申请第一方面提供一种无人车控制方法,包括:
在确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息;
根据预设的无人车监控信息与安全等级的对应关系,确定与所述无人监控信息对应的安全等级;
根据与所述无人监控信息对应的安全等级,控制所述无人车进行行驶。
进一步地,根据与所述无人监控信息对应的安全等级,控制所述无人车进行行驶,包括:
根据预设的安全等级与无人车行驶信息的对应关系,确定与所述安全等级对应的无人行驶信息;
根据与所述安全等级对应的无人行驶信息,控制所述无人车进行行驶。
进一步地,根据与所述安全等级对应的无人行驶信息,控制所述无人车进行行驶,包括:
根据预设的安全等级与自动行驶控制装置的对应关系,确定与所述安全等级对应的自动驾驶控制装置;
将与所述安全等级对应的无人行驶信息发送给与所述安全等级对应的自动驾驶控制装置,以使与所述安全等级对应的自动驾驶控制装置对无人车的行驶进行控制。
进一步地,无人车监控信息包括以下的至少一种:车速、无人车行驶方向、无人车位置信息、定位频率信息、自动驾驶应用程序状态。
进一步地,无人行驶信息包括以下的至少一种:改变后的车速、改变后的行驶方向、改变后的位置信息、改变后的定位频率。
进一步地,在确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息之前,还包括:
获取无人车的驾驶信息;
若所述驾驶信息表征的数值超出预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象。
进一步地,若所述驾驶信息表征的数值超出预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象,包括:
根据预设的边界值列表,其中,所述边界值列表中包括至少一个驾驶信息,所述至少一个驾驶信息中的每一个驾驶信息具有预设边界值,确定与所述驾驶信息对应的预设边界值;
若所述驾驶信息表征的数值超出与所述驾驶信息对应的预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象。
进一步地,所述预设边界值包括至少一个行驶场景信息对应的预设边界值;
根据预设的边界值列表,确定与所述驾驶信息对应的预设边界值,包括:
获取所述无人车的行驶场景信息;
根据无人车的驾驶信息、所述无人车的行驶场景信息和所述边界值列表,确定所述行驶场景信息下的与所述无人车的驾驶信息对应的预设边界值;
若所述驾驶信息表征的数值超出与所述驾驶信息对应的预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象,包括:
若所述无人车的驾驶信息表征的数值,超出所述行驶场景信息下的与所述无人车的驾驶信息对应的预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象。
进一步地,所述驾驶信息为以下的任意一种:加速度、减速度、车辆响应时间、车速、障碍物位置信息。
本申请第二方面提供一种无人车控制装置,包括:
第一获取单元,用于在确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息;
第一确定单元,用于根据预设的无人车监控信息与安全等级的对应关系,确定与所述无人监控信息对应的安全等级;
控制单元,用于根据与所述无人监控信息对应的安全等级,控制所述无人车进行行驶。
进一步地,所述控制单元,包括:
第一确定模块,用于根据预设的安全等级与无人车行驶信息的对应关系,确定与所述安全等级对应的无人行驶信息;
控制模块,用于根据与所述安全等级对应的无人行驶信息,控制所述无人车进行行驶。
进一步地,所述控制模块,包括:
第一确定子模块,用于根据预设的安全等级与自动行驶控制装置的对应关系,确定与所述安全等级对应的自动驾驶控制装置;
发送子模块,用于将与所述安全等级对应的无人行驶信息发送给与所述安全等级对应的自动驾驶控制装置,以使与所述安全等级对应的自动驾驶控制装置对无人车的行驶进行控制。
进一步地,无人车监控信息包括以下的至少一种:车速、无人车行驶方向、无人车位置信息、定位频率信息、自动驾驶应用程序状态。
进一步地,无人行驶信息包括以下的至少一种:改变后的车速、改变后的行驶方向、改变后的位置信息、改变后的定位频率。
进一步地,所述装置,还包括:
第二获取单元,用于在所述第一获取单元确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息之前,获取无人车的驾驶信息;
第二确定单元,用于若所述驾驶信息表征的数值超出预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象。
进一步地,所述第二确定单元,包括:
第二确定模块,用于根据预设的边界值列表,其中,所述边界值列表中包括至少一个驾驶信息,所述至少一个驾驶信息中的每一个驾驶信息具有预设边界值,确定与所述驾驶信息对应的预设边界值;
第三确定模块,用于若所述驾驶信息表征的数值超出与所述驾驶信息对应的预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象。
进一步地,所述预设边界值包括至少一个行驶场景信息对应的预设边界值;
所述第二确定模块,包括:
获取子模块,用于获取所述无人车的行驶场景信息;
第二确定子模块,用于根据无人车的驾驶信息、所述无人车的行驶场景信息和所述边界值列表,确定所述行驶场景信息下的与所述无人车的驾驶信息对应的预设边界值;
所述第三确定模块,具体用于:
若所述无人车的驾驶信息表征的数值,超出所述行驶场景信息下的与所述无人车的驾驶信息对应的预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象。
进一步地,所述驾驶信息为以下的任意一种:加速度、减速度、车辆响应时间、车速、障碍物位置信息。
本申请第三方面提供一种控制设备,包括:发送器、接收器、存储器和处理器;
所述存储器用于存储计算机指令;所述处理器用于运行所述存储器存储的所述计算机指令实现第一方面任一实现方式提供的无人车控制方法。
本申请第四方面提供一种存储介质,其特征在于,包括:可读存储介质和计算机指令,所述计算机指令存储在所述可读存储介质中;所述计算机指令用于实现第一方面任一实现方式提供的无人车控制方法。
本申请实施例提供的无人车控制方法、装置、设备以及存储介质,通过在确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息;根据预设的无人车监控信息与安全等级的对应关系,确定与无人监控信息对应的安全等级;根据与无人监控信息对应的安全等级,控制无人车进行行驶。从而在确定无人车超出自动驾驶的边界的时候,确定无人车将出现行驶危险的问题,然后根据危险的严重程度,对无人车自动驾驶过程进行降级,例如进行降速、进行调整方向等,避免安全风险。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请实施例提供的一种无人车控制方法的流程图;
图2为本申请实施例提供的另一种无人车控制方法的流程图;
图3为本申请实施例提供的一种无人车控制装置的结构示意图;
图4为本申请实施例提供的另一种无人车控制装置的结构示意图;
图5为本申请实施例提供的一种控制设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本申请保护的范围。
现有技术中,会采用控制算法对无人车的自动驾驶过程进行控制,进而完成无人车的自动驾驶。举例来说,采用防碰撞算法,检测无人车是否遇到障碍物、以及是否会发生碰撞。
现有技术中,由于采用的控制算法对无人车进行控制的过程中,一旦算法出现错误或计算不准确,进而无人车的自动行驶过程将不受到控制,导致出现无人车驾驶危险的问题。
针对上述存在的问题,本申请提出一种无人车控制方法、装置、设备以及存储介质,可以根据危险的严重程度,对无人车自动驾驶过程进行降级,例如进行降速、进行调整方向等,避免安全风险。下面通过几个具体实施例对该方案进行详细说明。
图1为本申请实施例提供的一种无人车控制方法的流程图,如图1所示,该方案的执行主体为无人车的控制器、无人车的控制设备、无人车自动驾驶系统的控制设备等等,该无人车控制方法,包括:
步骤101、在确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息。
可选的,无人车监控信息包括以下的至少一种:车速、无人车行驶方向、无人车位置信息、定位频率信息、自动驾驶应用程序状态。
在本步骤中,具体的,本实施例以执行主体为无人车的控制器进行说明。
无人车的控制器在检测到无人车将出现轨迹不受控制现象时,例如无人车离开了预设的行驶轨迹、无人车的车速过大、无人车的加速度过大等等,无人车的控制器获取无人车的无人车监控信息。
其中,无人车监控信息为车速、无人车行驶方向、无人车位置信息、定位频率信息、自动驾驶应用程序状态、障碍物信息中的至少一种。
举例来说,在无人车的行驶过程中,无人车是具有车速、加速度、减速度的;从而无人车的控制器根据无人车的行驶状态,可以获知加速度、减速度、车辆响应时间、车速等信息。
举例来说,无人车的控制器可以通过全球定位系统(Global PositioningSystem,简称GPS)确定出无人车位置信息和无人车行驶方向。
举例来说,无人车的控制器可以根据无人车的行驶情况和/或无人车自动驾驶系统的运行状态,确定定位频率信息。
举例来说,无人车的控制器可以获取到无人车自动驾驶系统中各个应用程序的运行状态,进而得到自动驾驶应用程序状态。
举例来说,在无人车上设置有激光雷达等检测装置;检测装置可以对无人车的周围进行检测,检测装置可以对无人车周围的障碍物进行检测,可以获取到障碍物的点云数据,障碍物的点云数据表征了障碍物的位置,从而无人车的控制器可以确定出障碍物位置信息。也可以通过激光雷达等检测装置,获取到障碍物的加速度和速度。
举例来说,在无人车上设置有图像装置;图像装置可以获取到无人车周围的图像信息;无人车的控制器对图像信息进行图像识别和障碍物检测,可以确定出障碍物位置信息。
步骤102、根据预设的无人车监控信息与安全等级的对应关系,确定与无人监控信息对应的安全等级。
在本步骤中,具体的,无人车的控制器中存储有不同的无人车监控信息与不同的安全等级之间的对应关系,然后,无人车的控制器根据该对应关系,可以查询出与获取到的无人监控信息对应的安全等级。
举例来说,无人车的控制器中存储了无人车监控信息1与安全等级1对应、无人车监控信息2与安全等级2对应、无人车监控信息3与安全等级3对应;从而无人车的控制器根据该对应关系,可以查询出与获取到的无人监控信息2对应的安全等级2。
举例来说,无人车的控制器中存储了车速1与安全等级1对应、车速2与安全等级2对应、行驶方向1与安全等级3对应、行驶方向2与安全等级4对应;无人车的控制器确定无人车的车速为车速2,进而确定出与车速2对应的安全等级2。
步骤103、根据与无人监控信息对应的安全等级,控制无人车进行行驶。
在本步骤中,具体的,无人车的控制器根据与获取到的无人监控信息对应的安全等级,对无人车的行驶速度、方向等等进行控制。
举例来说,无人车的控制器中存储了车速1与安全等级1对应、车速2与安全等级2对应、行驶方向1与安全等级3对应、行驶方向2与安全等级4对应;无人车的控制器确定无人车的车速为车速2,进而确定出与车速2对应的安全等级2。安全等级2表征了车速3,则无人车的控制器根据车速3,对无人车进行控制,以使无人车的车速为车速3。
本实施例通过在确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息;根据预设的无人车监控信息与安全等级的对应关系,确定与无人监控信息对应的安全等级;根据与无人监控信息对应的安全等级,控制无人车进行行驶。从而在确定无人车超出自动驾驶的边界的时候,确定无人车将出现行驶危险的问题,然后根据危险的严重程度,对无人车自动驾驶过程进行降级,例如进行降速、进行调整方向等,避免安全风险。
图2为本申请实施例提供的另一种无人车控制方法的流程图,如图2所示,该方案的执行主体为无人车的控制器、无人车的控制设备、无人车自动驾驶系统的控制设备等等,该无人车控制方法,包括:
步骤201、获取无人车的驾驶信息。
可选的,驾驶信息为以下的任意一种:加速度、减速度、车辆响应时间、车速、障碍物位置信息。
在本步骤中,具体的,本实施例以执行主体为无人车的控制器进行说明。
在无人车的行驶过程中,例如无人车进行直行、转弯的时候,无人车的控制器获取无人车的驾驶信息,其中,驾驶信息为以下的任意一种:无人车的加速度、无人车的减速度、无人车的车辆响应时间、无人车的车速、无人车周围的障碍物位置信息。
步骤202、若驾驶信息表征的数值超出预设边界值,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
在本步骤中,具体的,为不同的驾驶信息配置了预设边界值,无人车的控制器可以判断获取到的驾驶信息所表征的数值值是否超出预设边界值;无人车的控制器若确定获取到的驾驶信息所表征的数值值超出预设边界值,则可以确定无人车将出现轨迹不受控现象。
举例来说,驾驶信息为加速度时,预设边界值为最大加速度;驾驶信息为减速度时,预设边界值为最大减速度;驾驶信息为车辆响应时间时,预设边界值为最大车辆响应时间;驾驶信息为车速时,预设边界值为最大车速;驾驶信息为障碍物位置信息时,预设边界值为无人车与障碍物之间的安全距离。
其中,步骤202的第一种实施方式为:驾驶信息为无人车的加速度;若加速度大于预设的最大加速度,则确定无人车将出现轨迹不受控现象;或者,若加速度小于预设的最小加速度,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
具体来说,无人车的控制器获取到无人车的加速度;无人车的控制器中存储有最大加速度和最小加速度。无人车的控制器判断无人车的加速度是否大于最大加速度;无人车的控制器若确定无人车的加速度大于最大加速度,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。或者,无人车的控制器判断无人车的加速度是否小于最小加速度;无人车的控制器若确定无人车的加速度小于最小加速度,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
步骤202的第二种实施方式为:驾驶信息为无人车的车速;若无人车的车速大于预设的最大车速,则确定无人车将出现轨迹不受控现象;或者,若无人车的车速小于预设的最小车速,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
具体来说,无人车的控制器获取到无人车的车速。无人车的控制器中存储有最大车速和最小车速。无人车的控制器判断无人车的车速是否大于最大车速;无人车的控制器若确定无人车的车速大于最大车速,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。无人车的控制器判断无人车的车速是否小于最小车速;无人车的控制器若确定无人车的车速小于最小车速,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
步骤202的第三种实施方式为:驾驶信息为障碍物位置信息;根据障碍物位置信息,确定障碍物与无人车之间的距离值;若距离值小于预设的安全距离,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
具体来说,无人车的控制器获取到障碍物位置信息;无人车的控制器可以通过GPS确定出无人车的位置信息;无人车的控制器根据障碍物位置信息和无人车的位置信息,可以计算出障碍物与无人车之间的距离值;无人车的控制器中存储有安全距离;无人车的控制器判断距离值是否小于安全距离;无人车的控制器若确定无人车的距离值小于安全距离,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
步骤202的第四种实施方式为:驾驶信息为无人车的车辆响应时间;若车辆响应时间大于预设的响应时间,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
具体来说,无人车的控制器获取到无人车的车辆响应时间;无人车的控制器中存储有响应时间的阈值;无人车的控制器判断车辆响应时间是否大于响应时间;无人车的控制器若确定车辆响应时间大于响应时间,则确定无人车的响应过慢,确定无人车将出现轨迹不受控现象。
步骤202的第五种实施方式为:驾驶信息为无人车的减速度;若减速度大于预设的最大减速度,则确定无人车将出现轨迹不受控现象;或者,若减速度小于预设的最小减速度,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
具体来说,无人车的控制器获取到无人车的减速度;无人车的控制器中存储有最大减速度和最小减速度。无人车的控制器判断无人车的减速度是否大于最大减速度;无人车的控制器若确定无人车的减速度大于最大减速度,则确定无人车将出现轨迹不受控现象;无人车的控制器判断无人车的减速度是否小于最小减速度;无人车的控制器若确定无人车的减速度小于最小减速度,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
可选的,步骤202具体包括步骤2021-2022:
步骤2021、根据预设的边界值列表,其中,边界值列表中包括至少一个驾驶信息,至少一个驾驶信息中的每一个驾驶信息具有预设边界值,确定与驾驶信息对应的预设边界值。
步骤2022、若驾驶信息表征的数值超出与驾驶信息对应的预设边界值,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
可选的,预设边界值包括至少一个行驶场景信息对应的预设边界值,步骤2021-2022的具体实施方式为:
获取无人车的行驶场景信息;
根据无人车的驾驶信息、无人车的行驶场景信息和边界值列表,确定行驶场景信息下的与无人车的驾驶信息对应的预设边界值;
若无人车的驾驶信息表征的数值,超出行驶场景信息下的与无人车的驾驶信息对应的预设边界值,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
具体来说,无人车的控制器中存储有一个边界值列表,边界值列表中包括一个或多个驾驶信息,并且每一个驾驶信息具有预设边界值。无人车的控制器可以依据边界值列表,查询到与无人车的驾驶信息对应的预设边界值。无人车的控制器可以判断获取到的驾驶信息,是否超出与驾驶信息对应的预设边界值;无人车的控制器若确定驾驶信息表征的数值超出与驾驶信息对应的预设边界值,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
举例来说,边界值列表中包括了驾驶信息1、驾驶信息2、驾驶信息3、驾驶信息4;驾驶信息1具有预设边界值1,驾驶信息2具有预设边界值2,驾驶信息3具有预设边界值3,驾驶信息4具有预设边界值4。
举例来说,无人车的控制器获取到的驾驶信息为无人车的加速度,则无人车的加速度对应的预设边界值为最大加速度和/或最小加速度。
举例来说,无人车的控制器获取到的驾驶信息为无人车的车速,则车速对应的预设边界值为最大车速和/或最小车速。
举例来说,无人车的控制器获取到的驾驶信息为障碍物加速度,则障碍物加速度对应的预设边界值为最大加速度和/或最小加速度。
举例来说,无人车的控制器获取到的驾驶信息为障碍物速度,则障碍物速度对应的预设边界值为最大速度和/或最小速度。
在步骤2021-2022中,具体的,无人车的控制器中存储的边界值列表中包括至少一个行驶场景信息,至少一个行驶场景信息中的每一个行驶场景信息下具有至少一个驾驶信息,每一个驾驶信息具有一个边界值。可知在不同场景下,同一驾驶信息对应预设边界值的取值不同;例如,在无人车直行的时候,驾驶信息对应的预设边界值的取值为第一值;在无人车转向的时候,驾驶信息对应的预设边界值的取值为第二值。
无人车的控制器根据无人车的行驶状态和/或环境信息,确定出无人车的行驶场景信息。其中,行驶状态包括了无人车加速状态、无人车加速状态、无人车转弯状态等等。环境信息包括了无人车所在环境的图像信息、无人车所在环境的噪音信息等等。行驶场景信息包括了直行场景、转弯场景、躲避障碍物场景、加速行驶场景、减速行驶场景、刹车场景等等。
举例来说,无人车的控制器可以确定出无人车处于加速状态,则无人车的控制器确定无人车的行驶场景信息为加速行驶场景。
再举例来说,无人车的控制器可以确定出无人车处于转弯状态、且无人车所在环境的图像信息表征有障碍物,则无人车的控制器确定无人车的行驶场景信息为躲避障碍物场景。
又举例来说,无人车的控制器可以确定出无人车所在环境的噪音信息表征有警笛声,则无人车的控制器确定无人车的行驶场景信息为减速行驶场景。
无人车的控制器根据无人车的行驶场景信息,查询边界值列表,确定出无人车的行驶场景信息下的各驾驶信息。然后,无人车的控制器确定出无人车的行驶场景信息下与无人车的驾驶信息所对应的预设边界值。然后,无人车的控制器若确定无人车的驾驶信息表征的数值超出查询出的预设边界值,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
举例来说,在边界值列表中,行驶场景信息1下具有行驶信息a、行驶信息b、行驶信息c,行驶场景信息2下具有行驶信息a、行驶信息b、行驶信息c,行驶场景信息3下具有行驶信息a、行驶信息b、行驶信息c;行驶场景信息1下的行驶信息a具有预设边界值A1,行驶场景信息1下的行驶信息b具有预设边界值B1,行驶场景信息1下的行驶信息c具有预设边界值C1;行驶场景信息2下的行驶信息a具有预设边界值A2,行驶场景信息2下的行驶信息b具有预设边界值B2,行驶场景信息2下的行驶信息c具有预设边界值C2;行驶场景信息3下的行驶信息a具有预设边界值A3,行驶场景信息3下的行驶信息b具有预设边界值B3,行驶场景信息3下的行驶信息c具有预设边界值C3。无人车的控制器可以确定无人车的行驶场景信息为2,无人车的控制器已经获取到了无人车的驾驶信息为b,则无人车的控制器可以确定行驶场景信息2下驾驶信息b的预设边界值为B2;无人车的控制器若确定驾驶信息b表征的数值大于B2,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
例如,在边界值列表中,直行场景下具有加速度、车辆响应时间、车速;转弯场景下具有加速度、车辆响应时间、车速;直行场景下的加速度具有第一最大加速度,直行场景下的车辆响应时间具有第一响应时间,直行场景下的车速具有第一最大车速;转弯场景下的加速度具有第二最大加速度,转弯场景下的车辆响应时间具有第二响应时间,转弯场景下的车速具有第二最大车速。无人车的控制器可以确定无人车的行驶场景信息为直行场景,无人车的控制器已经获取到了无人车的车速,则无人车的控制器可以确定直行场景下车速的预设边界值,为第一最大车速;无人车的控制器若确定无人车的车速大于第一最大车速,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
步骤203、在确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息。
在本步骤中,具体的,本步骤可以参见图1的步骤101,不再赘述。
步骤204、根据预设的无人车监控信息与安全等级的对应关系,确定与无人监控信息对应的安全等级。
在本步骤中,具体的,本步骤可以参见图1的步骤102,不再赘述。
步骤205、根据预设的安全等级与无人车行驶信息的对应关系,确定与安全等级对应的无人行驶信息。
可选的,无人行驶信息包括以下的至少一种:改变后的车速、改变后的行驶方向、改变后的位置信息、改变后的定位频率。
在本步骤中,具体的,无人车的控制器中存储有不同的安全等级与不同的无人车行驶信息之间的对应关系,然后,无人车的控制器根据该对应关系,可以查询出与获取到的安全等级对应的无人行驶信息。可知,无人车监控信息、安全等级、无人行驶信息三者之间具有对应关系。
举例来说,无人车的控制器中存储了无人车监控信息1与安全等级1对应、无人车监控信息2与安全等级2对应、无人车监控信息3与安全等级3对应;从而无人车的控制器可以确定与获取到的无人监控信息2对应的安全等级2。无人车的控制器中存储了安全等级1与无人行驶信息1对应、安全等级2与无人行驶信息2对应、安全等级3与无人行驶信息3对应。从而无人车的控制器可以确定与安全等级2对应的无人行驶信息2。
举例来说,无人车的控制器中存储了车速1与安全等级1对应、车速2与安全等级2对应、行驶方向1与安全等级3对应、行驶方向2与安全等级4对应;无人车的控制器确定无人车的车速为车速2,进而确定出与车速2对应的安全等级2。无人车的控制器中存储了安全等级1与第一车速对应、安全等级2与第二车速对应、安全等级3与第一方向对应、安全等级4与第二方向对应。无人车的控制器确定与安全等级2对应的第二车速。进而确定需要将无人车的车速调整为第二车速。
例如,在确定无人车将出现轨迹不受控现象的时候,获取无人车的车速a,确定与车速对应的安全等级为第二等级,并确定与第二等级对应的车速b,车速b小于车速a;无人车的控制器根据车速a对无人车进行控制,进而对无人车进行降速。
举例来说,无人车的控制器中存储了车速1与安全等级1对应、车速2与安全等级2对应、行驶方向1与安全等级3对应、行驶方向2与安全等级4对应;无人车的控制器确定无人车的行驶方向1,进而确定出与行驶方向1对应的安全等级3。无人车的控制器中存储了安全等级1与第一车速对应、安全等级2与第二车速对应、安全等级3与第一方向对应、安全等级4与第二方向对应。无人车的控制器确定与安全等级3对应的第一方向。进而确定需要将无人车的行驶方向调整为第一方向。
步骤206、根据与安全等级对应的无人行驶信息,控制无人车进行行驶。
步骤206具体包括:
步骤2061、根据预设的安全等级与自动行驶控制装置的对应关系,确定与安全等级对应的自动驾驶控制装置;
步骤2062、将与安全等级对应的无人行驶信息发送给与安全等级对应的自动驾驶控制装置,以使与安全等级对应的自动驾驶控制装置对无人车的行驶进行控制。
在本步骤中,具体的,不同的安全等级与不同的自动行驶控制装置对应,针对于同一行驶行为来说,不同的自动行驶控制装置的功能相同,但是不同的自动行驶控制装置的成本、耗电量等不同。
无人车的控制器确定与安全等级对应的自动行驶控制装置,并根据与安全等级对应的无人行驶信息,使用与安全等级对应的自动行驶控制装置对无人车的行驶进行控制。
举例来说,安全等级1与自动行驶控制装置1对应,安全等级2与自动行驶控制装置2对应,安全等级3与自动行驶控制装置3对应;无人车的控制器确定出了安全等级2,并且确定出了与安全等级2对应的无人行驶信息2;无人车的控制器确定与安全等级2对应的自动行驶控制装置2;无人车的控制器将无人行驶信息2发送给自动行驶控制装置2,自动行驶控制装置2根据无人行驶信息2控制无人车的行驶。
举例来说,无人车的控制器确定出了安全等级2,确定了与安全等级2对应的第二车速。安全等级1与自动行驶控制装置1对应,安全等级2与自动行驶控制装置2对应,安全等级3与自动行驶控制装置3对应。无人车的控制器可以确定与安全等级2对应的自动行驶控制装置2。无人车的控制器将第二车速发送给自动行驶控制装置2,自动行驶控制装置2将无人车的车速调整为第二车速。
本实施例通过在确定无人车将出现轨迹不受控现象的时候,获取无人车的无人车监控信息,无人车监控信息包括了以下的至少一种:车速、无人车位置信息、定位频率信息、自动驾驶应用程序状态;确定无人车监控信息对应的安全等级,并确定与安全等级对应的无人车行驶信息;其中,无人车监控信息、安全等级、无人车行驶信息,三者具有对应关系;进而根据与安全等级对应的无人车行驶信息,采用与安全等级对应的自动行驶控制装置对无人车的行驶进行控制。从而在确定无人车超出自动驾驶的边界的时候,确定无人车将出现行驶危险的问题,然后根据危险的严重程度,对无人车自动驾驶过程进行降级,例如进行降速、进行调整方向等,避免安全风险。并且,采用与安全等级对应的自动行驶控制装置对无人车进行控制,针对于同一行驶行为来说,不同的自动行驶控制装置的功能相同,但是不同的自动行驶控制装置的成本、耗电量等不同;在安全等级低的时候,采用耗电量低的自动行驶控制装置,可以保证降低无人车的耗电量。
图3为本申请实施例提供的一种无人车控制装置的结构示意图,如图3所示,本实施例提供的无人车控制装置,包括:
第一获取单元31,用于在确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息;
第一确定单元32,用于根据预设的无人车监控信息与安全等级的对应关系,确定与无人监控信息对应的安全等级;
控制单元33,用于根据与无人监控信息对应的安全等级,控制无人车进行行驶。
本实施例提供的无人车控制装置,同于实现前述任一实施例提供的无人车控制方法中的技术方案,其实现原理类似,不再赘述。
本实施例通过在确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息;根据预设的无人车监控信息与安全等级的对应关系,确定与无人监控信息对应的安全等级;根据与无人监控信息对应的安全等级,控制无人车进行行驶。从而在确定无人车超出自动驾驶的边界的时候,确定无人车将出现行驶危险的问题,然后根据危险的严重程度,对无人车自动驾驶过程进行降级,例如进行降速、进行调整方向等,避免安全风险。
图4为本申请实施例提供的另一种无人车控制装置的结构示意图,在图3所示实施例的基础上,如图4所示,本实施例提供的无人车控制装置,控制单元33,包括:
第一确定模块331,用于根据预设的安全等级与无人车行驶信息的对应关系,确定与安全等级对应的无人行驶信息。
控制模块332,用于根据与安全等级对应的无人行驶信息,控制无人车进行行驶。
控制模块332,包括:
第一确定子模块3321,用于根据预设的安全等级与自动行驶控制装置的对应关系,确定与安全等级对应的自动驾驶控制装置。
发送子模块3322,用于将与安全等级对应的无人行驶信息发送给与安全等级对应的自动驾驶控制装置,以使与安全等级对应的自动驾驶控制装置对无人车的行驶进行控制。
无人车监控信息包括以下的至少一种:车速、无人车行驶方向、无人车位置信息、定位频率信息、自动驾驶应用程序状态。
无人行驶信息包括以下的至少一种:改变后的车速、改变后的行驶方向、改变后的位置信息、改变后的定位频率。
本实施例提供的装置,还包括:
第二获取单元41,用于在第一获取单元31确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息之前,获取无人车的驾驶信息。
第二确定单元42,用于若驾驶信息表征的数值超出预设边界值,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
第二确定单元42,包括:
第二确定模块421,用于根据预设的边界值列表,其中,边界值列表中包括至少一个驾驶信息,至少一个驾驶信息中的每一个驾驶信息具有预设边界值,确定与驾驶信息对应的预设边界值。
第三确定模块422,用于若驾驶信息表征的数值超出与驾驶信息对应的预设边界值,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
预设边界值包括至少一个行驶场景信息对应的预设边界值;第二确定模块421,包括:
获取子模块4211,用于获取无人车的行驶场景信息。
第二确定子模块4212,用于根据无人车的驾驶信息、无人车的行驶场景信息和边界值列表,确定行驶场景信息下的与无人车的驾驶信息对应的预设边界值。
第三确定模块422,具体用于:若无人车的驾驶信息表征的数值,超出行驶场景信息下的与无人车的驾驶信息对应的预设边界值,则确定无人车将出现轨迹不受控现象。
驾驶信息为以下的任意一种:加速度、减速度、车辆响应时间、车速、障碍物位置信息。
本实施例提供的无人车控制装置,同于实现前述任一实施例提供的无人车控制方法中的技术方案,其实现原理类似,不再赘述。
本实施例通过在确定无人车将出现轨迹不受控现象的时候,获取无人车的无人车监控信息,无人车监控信息包括了以下的至少一种:车速、无人车位置信息、定位频率信息、自动驾驶应用程序状态;确定无人车监控信息对应的安全等级,并确定与安全等级对应的无人车行驶信息;其中,无人车监控信息、安全等级、无人车行驶信息,三者具有对应关系;进而根据与安全等级对应的无人车行驶信息,采用与安全等级对应的自动行驶控制装置对无人车的行驶进行控制。从而在确定无人车超出自动驾驶的边界的时候,确定无人车将出现行驶危险的问题,然后根据危险的严重程度,对无人车自动驾驶过程进行降级,例如进行降速、进行调整方向等,避免安全风险。并且,采用与安全等级对应的自动行驶控制装置对无人车进行控制,针对于同一行驶行为来说,不同的自动行驶控制装置的功能相同,但是不同的自动行驶控制装置的成本、耗电量等不同;在安全等级低的时候,采用耗电量低的自动行驶控制装置,可以保证降低无人车的耗电量。
图5为本申请实施例提供的一种控制设备的结构示意图,如图5所示,该控制设备,包括:发送器71、接收器72、存储器73和处理器74;
存储器73用于存储计算机指令;处理器74用于运行存储器73存储的计算机指令实现前述实施例提供的任一实现方式的无人车控制方法的技术方案。
本申请还提供一种存储介质,其特征在于,包括:可读存储介质和计算机指令,计算机指令存储在可读存储介质中;计算机指令用于实现前述例提供的任一实现方式的无人车控制方法的技术方案。
在上述控制设备的具体实现中,应理解,处理器74可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit,简称CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor,简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时,执行包括上述各方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)、随机存储器(Random Access Memory,简称RAM)、快闪存储器、硬盘、固态硬盘、磁带(Magnetic Tape)、软盘(Floppy Disk)、光盘(Optical Disc)及其任意组合。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (16)

1.一种无人车控制方法,其特征在于,包括:
在确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息;
根据预设的无人车监控信息与安全等级的对应关系,确定与所述无人监控信息对应的安全等级;
根据预设的安全等级与无人车行驶信息的对应关系,确定与所述安全等级对应的无人行驶信息;
根据预设的安全等级与自动行驶控制装置的对应关系,确定与所述安全等级对应的自动驾驶控制装置;
将与所述安全等级对应的无人行驶信息发送给与所述安全等级对应的自动驾驶控制装置,以使与所述安全等级对应的自动驾驶控制装置对无人车的行驶进行控制;
其中,不同的安全等级与不同的自动行驶控制装置对应;针对于同一行驶行为,不同的自动行驶控制装置的功能相同,不同的自动行驶控制装置的耗电量与所述安全等级成正相关。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,无人车监控信息包括以下的至少一种:车速、无人车行驶方向、无人车位置信息、定位频率信息、自动驾驶应用程序状态。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,无人行驶信息包括以下的至少一种:改变后的车速、改变后的行驶方向、改变后的位置信息、改变后的定位频率。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,在确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息之前,还包括:
获取无人车的驾驶信息;
若所述驾驶信息表征的数值超出预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,若所述驾驶信息表征的数值超出预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象,包括:
根据预设的边界值列表,其中,所述边界值列表中包括至少一个驾驶信息,所述至少一个驾驶信息中的每一个驾驶信息具有预设边界值,确定与所述驾驶信息对应的预设边界值;
若所述驾驶信息表征的数值超出与所述驾驶信息对应的预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述预设边界值包括至少一个行驶场景信息对应的预设边界值;
根据预设的边界值列表,确定与所述驾驶信息对应的预设边界值,包括:
获取所述无人车的行驶场景信息;
根据无人车的驾驶信息、所述无人车的行驶场景信息和所述边界值列表,确定所述行驶场景信息下的与所述无人车的驾驶信息对应的预设边界值;
若所述驾驶信息表征的数值超出与所述驾驶信息对应的预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象,包括:
若所述无人车的驾驶信息表征的数值,超出所述行驶场景信息下的与所述无人车的驾驶信息对应的预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象。
7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述驾驶信息为以下的任意一种:加速度、减速度、车辆响应时间、车速、障碍物位置信息。
8.一种无人车控制装置,其特征在于,包括:
第一获取单元,用于在确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息;
第一确定单元,用于根据预设的无人车监控信息与安全等级的对应关系,确定与所述无人监控信息对应的安全等级;
控制单元,用于根据与所述无人监控信息对应的安全等级,控制所述无人车进行行驶;
所述控制单元,包括:
第一确定模块,用于根据预设的安全等级与无人车行驶信息的对应关系,确定与所述安全等级对应的无人行驶信息;
控制模块,用于根据与所述安全等级对应的无人行驶信息,控制所述无人车进行行驶;
所述控制模块,包括:
第一确定子模块,用于根据预设的安全等级与自动行驶控制装置的对应关系,确定与所述安全等级对应的自动驾驶控制装置;
发送子模块,用于将与所述安全等级对应的无人行驶信息发送给与所述安全等级对应的自动驾驶控制装置,以使与所述安全等级对应的自动驾驶控制装置对无人车的行驶进行控制;
其中,不同的安全等级与不同的自动行驶控制装置对应;针对于同一行驶行为,不同的自动行驶控制装置的功能相同,不同的自动行驶控制装置的耗电量与所述安全等级成正相关。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,无人车监控信息包括以下的至少一种:车速、无人车行驶方向、无人车位置信息、定位频率信息、自动驾驶应用程序状态。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,无人行驶信息包括以下的至少一种:改变后的车速、改变后的行驶方向、改变后的位置信息、改变后的定位频率。
11.根据权利要求8-10任一项所述的装置,其特征在于,所述装置,还包括:
第二获取单元,用于在所述第一获取单元确定无人车将出现轨迹不受控制现象时,获取无人车的无人车监控信息之前,获取无人车的驾驶信息;
第二确定单元,用于若所述驾驶信息表征的数值超出预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述第二确定单元,包括:
第二确定模块,用于根据预设的边界值列表,其中,所述边界值列表中包括至少一个驾驶信息,所述至少一个驾驶信息中的每一个驾驶信息具有预设边界值,确定与所述驾驶信息对应的预设边界值;
第三确定模块,用于若所述驾驶信息表征的数值超出与所述驾驶信息对应的预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象。
13.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,所述预设边界值包括至少一个行驶场景信息对应的预设边界值;
所述第二确定模块,包括:
获取子模块,用于获取所述无人车的行驶场景信息;
第二确定子模块,用于根据无人车的驾驶信息、所述无人车的行驶场景信息和所述边界值列表,确定所述行驶场景信息下的与所述无人车的驾驶信息对应的预设边界值;
所述第三确定模块,具体用于:
若所述无人车的驾驶信息表征的数值,超出所述行驶场景信息下的与所述无人车的驾驶信息对应的预设边界值,则确定所述无人车将出现轨迹不受控现象。
14.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述驾驶信息为以下的任意一种:加速度、减速度、车辆响应时间、车速、障碍物位置信息。
15.一种控制设备,其特征在于,包括:发送器、接收器、存储器和处理器;
所述存储器用于存储计算机指令;所述处理器用于运行所述存储器存储的所述计算机指令实现权利要求1至7任一项所述的无人车控制方法。
16.一种存储介质,其特征在于,包括:可读存储介质和计算机指令,所述计算机指令存储在所述可读存储介质中;所述计算机指令用于实现权利要求1至7任一项所述的无人车控制方法。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7294230B2 (ja) * 2020-05-01 2023-06-20 トヨタ自動車株式会社 自動運転用通信インターフェースモジュール及び自動運転用情報処理方法
CN111619561B (zh) * 2020-05-22 2022-01-14 安徽江淮汽车集团股份有限公司 自动驾驶汽车的逃逸救生方法、装置、设备及存储介质
CN113885559B (zh) * 2021-09-28 2023-04-11 佛山中科云图智能科技有限公司 无人机紧急返航高度路径获取方法、装置、介质和设备
CN117590856B (zh) * 2024-01-18 2024-03-26 北京航空航天大学 一种基于单一场景和多场景的自动驾驶方法

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4578795B2 (ja) * 2003-03-26 2010-11-10 富士通テン株式会社 車両制御装置、車両制御方法および車両制御プログラム
WO2010101749A1 (en) * 2009-03-05 2010-09-10 Massachusetts Institute Of Technology Predictive semi-autonomous vehicle navigation system
CN102521978A (zh) * 2011-11-21 2012-06-27 天津中兴软件有限责任公司 一种监控驾驶时间的方法
KR102058897B1 (ko) * 2013-11-12 2019-12-24 현대모비스 주식회사 차량 자동 주행 제어 장치 및 방법
CN105270398B (zh) * 2015-10-21 2018-06-12 北京新能源汽车股份有限公司 电动汽车的车距控制方法、装置和电动汽车
JP2017153188A (ja) * 2016-02-22 2017-08-31 パナソニックIpマネジメント株式会社 車輌制御システム
US9645577B1 (en) * 2016-03-23 2017-05-09 nuTonomy Inc. Facilitating vehicle driving and self-driving
JP2017211229A (ja) * 2016-05-24 2017-11-30 パナソニックIpマネジメント株式会社 車輌の制御装置、及び制御プログラム
CN106094823A (zh) * 2016-06-29 2016-11-09 北京奇虎科技有限公司 汽车危险驾驶行为的处理方法及系统
CN106094830B (zh) * 2016-07-11 2019-09-06 百度在线网络技术(北京)有限公司 用于控制无人驾驶车辆的方法和装置
CN106347359B (zh) * 2016-09-14 2019-03-12 北京百度网讯科技有限公司 用于操作自动驾驶车辆的方法和装置
CN106627174A (zh) * 2016-11-08 2017-05-10 江宣霖 用于自动驾驶电动车队的自动连续供电系统
US10515390B2 (en) * 2016-11-21 2019-12-24 Nio Usa, Inc. Method and system for data optimization
US20180154906A1 (en) * 2016-12-05 2018-06-07 Ford Global Technologies, Llc Autonomous vehicle processor self-diagnostic
CN108422949B (zh) * 2017-02-15 2019-06-28 百度在线网络技术(北京)有限公司 用于无人驾驶车辆的信息共享方法、装置、系统及设备
JP2018135069A (ja) * 2017-02-23 2018-08-30 パナソニックIpマネジメント株式会社 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
DE102017213390A1 (de) * 2017-08-02 2019-02-07 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines automatisierten mobilen Systems
WO2019033025A1 (en) * 2017-08-10 2019-02-14 Patroness, LLC SYSTEMS AND METHODS FOR IMPROVED AUTONOMOUS OPERATIONS OF A MOTORIZED MOBILE SYSTEM
CN107515607A (zh) * 2017-09-05 2017-12-26 百度在线网络技术(北京)有限公司 用于无人车的控制方法和装置
US10507844B2 (en) * 2017-09-26 2019-12-17 GM Global Technology Operations LLC Drive-cycle sampling and monitoring for impairment detection system
JP6676697B2 (ja) * 2018-05-24 2020-04-08 本田技研工業株式会社 車両制御装置、車両制御方法、及びプログラム
KR20200081523A (ko) * 2018-12-17 2020-07-08 현대자동차주식회사 차량 및 그 제어방법

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