CN109544725A - 一种基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法 - Google Patents

一种基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明特别涉及一种基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法。该基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法，根据车辆感知模块和车辆计算模块采集的自动驾驶事故特征，建立自动驾驶事故类型和事故征兆关联模型；及时监控自动驾驶过程中将要出现的问题，并发出智能预警信息，作出相应的策略调整；将发生故障的原因和应对措施存入云计算节点，进行分析，形成事故分析报告和处理策略，完成自动驾驶事故的智能分析。该基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法，结合雾计算节点和云计算节点，判断速度快，效率高，事故推理过程和推理判断清晰，整体性能优越，能够及时监控自动驾驶过程中将要出现的问题，并发出智能预警信息，极大地保障了行驶安全。

Description

一种基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法。
背景技术
自动驾驶汽车(Autonomous vehicles；Self-piloting automobile)又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。
随着当今计算机技术。人工智能技术对自动驾驶技术的推进，自动驾驶技术在逐渐发展，整个汽车行业在自动驾驶技术方面积累已经很深厚。自动驾驶汽车对社会、驾驶员和行人均有益处。自动驾驶汽车的交通事故发生率几乎可以下降至零，即使受其他汽车交通事故发生率的干扰，自动驾驶汽车市场份额的高速增长也会使整体交通事故发生率稳步下降。自动驾驶汽车的行驶模式可以更加节能高效，因此交通拥堵及对空气的污染将得以减弱。
汽车自动驾驶技术是物联网技术应用之一，包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。这一切都通过云计算数据中心来实现，云计算数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。就这点而言，自动驾驶汽车相当于云计算数据中心的遥控汽车或者智能汽车。
现有的自动驾驶通常采用双目系统做感知，计算系统做处理，执行机构做控制。这三个系统会涉及到很多具体的东西：传感器、计算和控制等等。在自动驾驶硬件方面需要配备传感器、激光雷达、摄像头、超声波等等。这些大量的传感器及雷达是用来探测车辆周围路况，但毕竟车载设备数量有限，同时因为传感器位置集中，并不利于采集周围路况，因此交通事故时有发生。再者，自动驾驶的计算处理模块集中，一旦出现故障或者被黑客入侵，对道路安全影响巨大。
基于上述情况，本发明提出了一种基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法。
发明内容
本发明为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种简单高效的基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法。
本发明是通过如下技术方案实现的：
一种基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
(A)根据车辆感知模块和车辆计算模块采集的自动驾驶事故特征，建立自动驾驶事故类型和事故征兆关联模型；
(B)及时监控自动驾驶过程中将要出现的问题，并发出智能预警信息，作出相应的策略调整；
(C)将发生故障的原因和应对措施存入云计算节点，进行分析，形成事故分析报告和处理策略，完成自动驾驶事故的智能分析。
所述步骤(A)中，采用专用于自动驾驶汽车的道路传感器和自动驾驶汽车上的传感器以及摄像头作为车辆感知模块，采用云计算节点作为车辆计算模块，所述车辆感知模块采集行驶数据和图片，所述车辆计算模块完成自动驾驶事故的智能分析，形成事故分析报告和处理策略。
所述自动驾驶事故类型和事故征兆关联模型包括事故类型表和事故征兆类型表，所述事故类型表和事故征兆类型表之间相关联。
所述步骤(A)中，建立自动驾驶事故类型和事故征兆关联模型，包括以下步骤：
(1)创建车辆感知模块，利用摄像头采集图片，并将图片发送到云计算节点，传感器采集车内环境和道路环境数据，并将数据处理发送到云计算节点；
(2)创建事故类型表；
(3)创建事故类型征兆表，并与事故类型表关联；
(4)创建事件驱动模型；
(5)定义辅助事件触发条件；
(6)定义合理应对措施；
(7)针对实际场景开发事件发送和监听方法。
所述步骤(1)中，利用专用于自动驾驶汽车的道路传感器采集车流量周围路况及车辆行驶数据，将车辆感知模块和车辆计算模块采集的数据和计算结果用于建立事故类型表和事故类型征兆类型表。
所述步骤(1)中，在增加事故类型表和事故类型征兆类型表时，将增加的事故类型和相应的事故征兆相关联。
所述步骤(4)中，动驾驶车辆以及道路中的传感器和摄像头作为雾计算节点，实时监控道路情况和自动驾驶车辆的情况，对各自获得的数据进行实时计算，将处理得出的数据及时和所建立的事故征兆数据集的数据进行分析，并将分析结果和采集的图片传给云计算节点；云计算节点收集处理好的图片和数据，根据数据变化情况形成事件驱动模型。
所述步骤(4)中，建立事件驱动模型时定义辅助事件触发条件，根据事故征兆的类型，将特定条件的数据变化映射的输入事件表对应时间表和作为事故判断依据的辅助触发条件，所述输入事件表包括道路事故事件和驾驶故障事件。
所述输入事件表中包含输入事件类型和作为事故判断依据的辅助触发条件，进行事故分析，根据输入事件表中的内容确定设备的事故征兆；事故类型与事故征兆类型之间为多对多关联。
本发明的有益效果是：该基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法，结合雾计算节点和云计算节点，判断速度快，效率高，事故推理过程和推理判断清晰，整体性能优越，能够及时监控自动驾驶过程中将要出现的问题，并发出智能预警信息，极大地保障了行驶安全。
附图说明
附图1为本发明基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法示意图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行详细的说明。应当说明的是，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
该基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法，包括以下步骤：
(A)根据车辆感知模块和车辆计算模块采集的自动驾驶事故特征，建立自动驾驶事故类型和事故征兆关联模型；
(B)及时监控自动驾驶过程中将要出现的问题，并发出智能预警信息，作出相应的策略调整；
(C)将发生故障的原因和应对措施存入云计算节点，进行分析，形成事故分析报告和处理策略，完成自动驾驶事故的智能分析。
所述步骤(A)中，采用专用于自动驾驶汽车的道路传感器和自动驾驶汽车上的传感器以及摄像头作为车辆感知模块，采用云计算节点作为车辆计算模块，所述车辆感知模块采集行驶数据和图片，所述车辆计算模块完成自动驾驶事故的智能分析，形成事故分析报告和处理策略。
所述自动驾驶事故类型和事故征兆关联模型包括事故类型表和事故征兆类型表，所述事故类型表和事故征兆类型表之间相关联。
所述步骤(A)中，建立自动驾驶事故类型和事故征兆关联模型，包括以下步骤：
(1)创建车辆感知模块，利用摄像头采集图片，并将图片发送到云计算节点，传感器采集车内环境和道路环境数据，并将数据处理发送到云计算节点；
(2)创建事故类型表；
(3)创建事故类型征兆表，并与事故类型表关联；
(4)创建事件驱动模型；
(5)定义辅助事件触发条件；
(6)定义合理应对措施；
(7)针对实际场景开发事件发送和监听方法。
所述步骤(1)中，利用专用于自动驾驶汽车的道路传感器采集车流量周围路况及车辆行驶数据，将车辆感知模块和车辆计算模块采集的数据和计算结果用于建立事故类型表和事故类型征兆类型表。
所述步骤(1)中，在增加事故类型表和事故类型征兆类型表时，将增加的事故类型和相应的事故征兆相关联。
所述步骤(4)中，动驾驶车辆以及道路中的传感器和摄像头作为雾计算节点，实时监控道路情况和自动驾驶车辆的情况，对各自获得的数据进行实时计算，将处理得出的数据及时和所建立的事故征兆数据集的数据进行分析，并将分析结果和采集的图片传给云计算节点；云计算节点收集处理好的图片和数据，根据数据变化情况形成事件驱动模型。
所述步骤(4)中，建立事件驱动模型时定义辅助事件触发条件，根据事故征兆的类型，将特定条件的数据变化映射的输入事件表对应时间表和作为事故判断依据的辅助触发条件，所述输入事件表包括道路事故事件和驾驶故障事件。
所述输入事件表中包含输入事件类型和作为事故判断依据的辅助触发条件，进行事故分析，根据输入事件表中的内容确定设备的事故征兆；事故类型与事故征兆类型之间为多对多关联。

Claims (9)

1.一种基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
(A)根据车辆感知模块和车辆计算模块采集的自动驾驶事故特征，建立自动驾驶事故类型和事故征兆关联模型；
(B)及时监控自动驾驶过程中将要出现的问题，并发出智能预警信息，作出相应的策略调整；
(C)将发生故障的原因和应对措施存入云计算节点，进行分析，形成事故分析报告和处理策略，完成自动驾驶事故的智能分析。
2.根据权利要求1所述的基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法，其特征在于：所述步骤(A)中，采用专用于自动驾驶汽车的道路传感器和自动驾驶汽车上的传感器以及摄像头作为车辆感知模块，采用云计算节点作为车辆计算模块，所述车辆感知模块采集行驶数据和图片，所述车辆计算模块完成自动驾驶事故的智能分析，形成事故分析报告和处理策略。
3.根据权利要求1所述的基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法，其特征在于：所述自动驾驶事故类型和事故征兆关联模型包括事故类型表和事故征兆类型表，所述事故类型表和事故征兆类型表之间相关联。
4.根据权利要求2所述的基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法，其特征在于，所述步骤(A)中，建立自动驾驶事故类型和事故征兆关联模型，包括以下步骤：
(1)创建车辆感知模块，利用摄像头采集图片，并将图片发送到云计算节点，传感器采集车内环境和道路环境数据，并将数据处理发送到云计算节点；
(2)创建事故类型表；
(3)创建事故类型征兆表，并与事故类型表关联；
(4)创建事件驱动模型；
(5)定义辅助事件触发条件；
(6)定义合理应对措施；
(7)针对实际场景开发事件发送和监听方法。
5.根据权利要求4所述的基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法，其特征在于：所述步骤(1)中，利用专用于自动驾驶汽车的道路传感器采集车流量周围路况及车辆行驶数据，将车辆感知模块和车辆计算模块采集的数据和计算结果用于建立事故类型表和事故类型征兆类型表。
6.根据权利要求5所述的基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法，其特征在于：所述步骤(1)中，在增加事故类型表和事故类型征兆类型表时，将增加的事故类型和相应的事故征兆相关联。
7.根据权利要求4所述的基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法，其特征在于：所述步骤(4)中，动驾驶车辆以及道路中的传感器和摄像头作为雾计算节点，实时监控道路情况和自动驾驶车辆的情况，对各自获得的数据进行实时计算，将处理得出的数据及时和所建立的事故征兆数据集的数据进行分析，并将分析结果和采集的图片传给云计算节点；云计算节点收集处理好的图片和数据，根据数据变化情况形成事件驱动模型。
8.根据权利要求7所述的基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法，其特征在于：所述步骤(4)中，建立事件驱动模型时定义辅助事件触发条件，根据事故征兆的类型，将特定条件的数据变化映射的输入事件表对应时间表和作为事故判断依据的辅助触发条件，所述输入事件表包括道路事故事件和驾驶故障事件。
9.根据权利要求8所述的基于事件驱动的自动驾驶事故智能处理方法，其特征在于：所述输入事件表中包含输入事件类型和作为事故判断依据的辅助触发条件，进行事故分析，根据输入事件表中的内容确定设备的事故征兆；事故类型与事故征兆类型之间为多对多关联。
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