CN109788030B - 无人车数据处理方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种无人车数据处理方法、装置、系统及存储介质，该方法，包括：接收云端服务器发送的数据采集指示信息；根据数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据；存储目标数据，和/或将目标数据发送给云端服务器。从而可以实现对符合预设条件的数据的采集和存储，减少无人车的数据存储量以及向云端服务器发送的数据量，节约网络资源，提高数据的传输效率。

Description

无人车数据处理方法、装置、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种无人车数据处理方法、装置、系统及存储介质。
背景技术
随着汽车技术的发展，无人车开始得到应用，但是无人车在行驶过程中会采集大量的数据，因此需要对无人车行驶过程中所生成的数据进行存储和管理。
目前，无人车将行驶过程中实时生成的数据进行不断的存储，然后发送给云端服务器；或者，在无人车行驶结束之后，将行驶过程中的数据进行存储，然后一起发送给云端服务器。
但是，这种数据处理方式，会使得采集的数据占用无人车的大量存储空间，影响数据传输效率，带来网络拥堵等问题。
发明内容
本发明提供一种无人车数据处理方法、装置、系统及存储介质，可以实现对符合预设条件的数据的采集和存储，减少无人车的数据存储量以及向云端服务器发送的数据量，节约网络资源，提高数据的传输效率。
第一方面，本发明实施例提供一种无人车数据处理方法，包括：
接收云端服务器发送的数据采集指示信息；
根据所述数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据；
存储所述目标数据，和/或将所述目标数据发送给所述云端服务器。
在一种可能的设计中，接收云端服务器发送的数据采集指示信息，包括：
接收云端服务器通过OTA(Over the Air，空中下载技术)方式发送的数据采集指示信息；所述数据采集指示信息包含：条件信息，以及所述条件信息关联的数据信息。
在一种可能的设计中，在接收云端服务器发送的数据采集指示信息之前，还包括：
将无人车行驶过程中生成的所有数据，存储到所述数据集中；且所述数据集中记录有每一项数据的采集时间。
在一种可能的设计中，根据所述数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据，包括：
从所述数据采集指示信息中提取出条件信息，所述条件信息包括：时间信息、位置信息、车辆信息、车辆用途信息中的任一或任多；
当无人车的当前状态符合所述条件信息时，确定数据采集的目标时间段；
将与所述条件信息关联，且数据采集的时间在所述目标时间段内的数据作为目标数据，所述目标数据包括：用户数量、物流信息、用户体感信息、刹车信息、环境信息、障碍物与无人车的距离信息中的任一或任多；
从所述数据集中获取目标数据。
在一种可能的设计中，当无人车的当前状态符合所述条件信息时，确定数据采集的目标时间段，包括：
当无人车的当前状态符合所述条件信息时，获取所述条件信息中的时间信息；
从所述时间信息中选取一个时间点；
将所述时间点前后X秒对应的时间段作为数据采集的目标时间段。
在一种可能的设计中，存储所述目标数据，和/或将所述目标数据发送给所述云端服务器，包括：
将所述目标数据存储到日志文件中，和/或将所述日志文件发送给所述云端服务器。
第二方面，本发明实施例提供一种无人车数据处理装置，包括：
接收模块，用于接收云端服务器发送的数据采集指示信息；
获取模块，用于根据所述数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据；
存储模块，用于存储所述目标数据，和/或将所述目标数据发送给所述云端服务器。
在一种可能的设计中，所述接收模块，具体用于：
接收云端服务器通过OTA方式发送的数据采集指示信息；所述数据采集指示信息包含：条件信息，以及所述条件信息关联的数据信息。
在一种可能的设计中，还包括：
采集模块，用于将无人车行驶过程中生成的所有数据，存储到所述数据集中；且所述数据集中记录有每一项数据的采集时间。
在一种可能的设计中，所述获取模块，具体用于：
从所述数据采集指示信息中提取出条件信息，所述条件信息包括：时间信息、位置信息、车辆信息、车辆用途信息中的任一或任多；
当无人车的当前状态符合所述条件信息时，确定数据采集的目标时间段；
将与所述条件信息关联，且数据采集的时间在所述目标时间段内的数据作为目标数据，所述目标数据包括：用户数量、物流信息、用户体感信息、刹车信息、环境信息、障碍物与无人车的距离信息中的任一或任多；
从所述数据集中获取目标数据。
在一种可能的设计中，当无人车的当前状态符合所述条件信息时，确定数据采集的目标时间段，包括：
当无人车的当前状态符合所述条件信息时，获取所述条件信息中的时间信息；
从所述时间信息中选取一个时间点；
将所述时间点前后X秒对应的时间段作为数据采集的目标时间段。
在一种可能的设计中，所述存储模块，具体用于：
将所述目标数据存储到日志文件中，和/或将所述日志文件发送给所述云端服务器。
第三方面，本发明实施例提供一种无人车数据处理系统，包括：存储器和处理器，存储器中存储有所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行第一方面中任一项所述的无人车数据处理方法。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的无人车数据处理方法。
第五方面，本发明实施例提供一种程序产品，所述程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，服务器的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得服务器执行第一方面中任一所述的无人车数据处理方法。
本发明提供一种无人车数据处理方法、装置、系统及存储介质，通过接收云端服务器发送的数据采集指示信息；根据所述数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据；存储所述目标数据，和/或将所述目标数据发送给所述云端服务器。从而可以实现对符合预设条件的数据的采集和存储，减少无人车的数据存储量以及向云端服务器发送的数据量，节约网络资源，提高数据的传输效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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他的附图。
图1为本发明一应用场景的原理示意图；
图2为本发明实施例一提供的无人车数据处理方法的流程图；
图3为本发明实施例二提供的无人车数据处理方法的流程图；
图4为本发明实施例三提供的无人车数据处理装置的结构示意图；
图5为本发明实施例四提供的无人车数据处理装置的结构示意图；
图6为本发明实施例五提供的无人车数据处理系统的结构示意图。
通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
以下，对本申请中的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解：
1)空中下载技术(Over the Air，简称OTA)，是通过移动通信的空中接口对卡数据及应用进行远程管理的技术。空中接口可以采用无线应用通讯协议(WirelessApplication Protocol，WAP)、通用分组无线服务技术(General Packet Radio Service，GPRS)、短消息技术。OTA技术的应用，使得移动通信不仅可以提供语音和数据服务，而且还能提供新业务下载。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
无人驾驶车辆也被称为无人车，无人驾驶车辆是电子计算机等最新科技成果与现代汽车工业相结合的产物，通常具有自动驾驶，自动变速，自动识别道路的功能。无人车上有大量的数据采集装置，如视频图像采集装置、雷达测距装置、定位装置、体感装置等。无人车在行驶过程中，这些数据采集装置会实时采集大量的数据，并进行不断的存储，然后发送给云端服务器；或者，在无人车行驶结束之后，将行驶过程中的数据进行存储，然后一起发送给云端服务器。
但是，这种数据处理方式，会使得采集的数据占用无人车的大量存储空间，影响数据传输效率，带来网络拥堵等问题。同时，很多数据为分析价值很低的数据，例如，无人车处于正常行驶状态时，数据采集装置采集的数据基本一致，不存在特殊性，分析价值较低。
针对上述技术问题，本发明提供一种方法，可以设置条件信息，可以实现对符合预设条件的数据的采集和存储，减少无人车的数据存储量以及向云端服务器发送的数据量，节约网络资源，提高数据的传输效率。同时，这些数据分析价值更高，更有针对性。
图1为本发明一应用场景的原理示意图，如图1所示，云端服务器10可以通过OTA等方式，向无人车20发送数据采集指示信息。其中，数据采集指示信息包含：条件信息，以及条件信息关联的数据信息。
具体地，当无人车20的当前状态符合条件信息时，获取条件信息中的时间信息，并从时间信息中选取一个时间点；将时间点前后X秒对应的时间段作为数据采集的目标时间段。从数据集中将与条件信息关联，且数据采集的时间在目标时间段内的数据作为目标数据。
需要说明的是，数据集中存储有无人车20行驶过程中生成的数据(例如：环境信息、用户体感信息、行驶信息等等)，而且每一项数据在采集时都会相应地记录下数据的采集时间。无人车可以根据与预设的规则对数据集中的数据进行清理。例如将符合条件信息的数据存储到日志文件中，然后定期清理剩余的不符合条件信息的数据。可选地，日志文件可以存储在无人车端，也可以将日志文件发送给云端服务器10。
具体地，例如，数据采集指示信息为“采集急刹车时的障碍物与无人车的距离”，那么首先获取急刹车时的时间信息，然后获取这个时间点前后10秒内的障碍物与无人车的距离。通过对障碍物与无人车的距离，可以分析出无人车的刹车时的加速度曲线、刹车性能等信息，是无人车研发人员关心的、有价值的数据。而其他时刻的数据，相对于这部分数据的分析价值较低，可以进行针对性处理，从而减少无人车的数据存储量以及向云端服务器发送的数据量，节约网络资源。
需要说明的是，云端服务器10可以同时向多个无人车20发送数据采集指示信息，同时也可以接收多个无人车20发送的目标数据。可选地，云端服务器10与无人车20之间的通信方式还可以是除去OTA以外的无线传输方式，其实现原理与上述方法相类似，此处不再赘述。
应用上述方法可以实现对符合预设条件的数据的采集和存储，减少无人车的数据存储量以及向云端服务器发送的数据量，节约网络资源，提高数据的传输效率。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。
图2为本发明实施例一提供的无人车数据处理方法的流程图，如图2所示，本实施例中的方法可以包括：
S101、接收云端服务器发送的数据采集指示信息。
本实施例中，无人车接收云端服务器通过OTA方式发送的数据采集指示信息；数据采集指示信息包含：条件信息，以及条件信息关联的数据信息。
具体地，OTA是通过移动通信的空中接口对卡数据及应用进行远程管理的技术。空中接口可以采用无线应用通讯协议(Wireless Application Protocol，WAP)、通用分组无线服务技术(General Packet Radio Service，GPRS)、短消息技术。云端服务器可以通过OTA方式，向目标无人车发送数据采集指示信息。数据采集指示信息包含：条件信息，以及条件信息关联的数据信息。
具体地，数据采集指示信息为“采集急刹车时的障碍物与无人车的距离”，其中“急刹车”为触发数据采集的条件信息，“障碍物与无人车的距离”为关联的数据信息，即为用户关心的数据指标信息。
需要说明的是，云端服务器可以同时向多个无人车发送数据采集指示信息，同时也可以接收多个无人车发送的目标数据。
可选地，云端服务器10与无人车20之间的通信方式还可以是除去OTA以外的无线传输方式，其实现原理与上述方法相类似，此处不再赘述。
S102、根据数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据。
本实施例中，从数据采集指示信息中提取出条件信息，条件信息包括：时间信息、位置信息、车辆信息、车辆用途信息中的任一或任多；当无人车的当前状态符合条件信息时，确定数据采集的目标时间段；将与条件信息关联，且数据采集的时间在目标时间段内的数据作为目标数据，目标数据包括：用户数量、物流信息、用户体感信息、刹车信息、环境信息、障碍物与无人车的距离信息中的任一或任多；从数据集中获取目标数据。
具体地，条件信息中的时间信息可以为定时长的信息，例如以6个月为触发条件，采集和反馈一次数据。车辆信息可以包括车型、车架号等信息。例如采集某个车型或者某个批次的车辆的数据。车辆用途信息可以分为载客和物流两种用途。用途不同的车辆，关心的数据不同，因此，采集的目标数据可能都不相同。
具体地，用于载客用途的车辆可能更关心用户的体感数据，而用于物流的车辆可能更关心物流的效率。当无人车的当前状态符合条件信息时，确定数据采集的目标时间段。从数据集中将与条件信息关联，且数据采集的时间在目标时间段内的数据作为目标数据。其中，数据集中存储有无人车行驶过程中生成的所有数据，而且每项数据记录包含有数据的采集时间。
需要说明的是，本实施例不限定条件信息、目标数据的内容，本领域的技术人员可以根据实际情况增加或者减少条件信息、目标数据的内容。
可选地，当无人车的当前状态符合条件信息时，确定数据采集的目标时间段，包括：当无人车的当前状态符合条件信息时，获取条件信息中的时间信息；从时间信息中选取一个时间点；将时间点前后X秒对应的时间段作为数据采集的目标时间段。
具体地，数据采集指示信息为“采集急刹车时的障碍物与无人车的距离”，那么首先获取急刹车时的时间信息，然后获取这个时间点前后10秒内的障碍物与无人车的距离。通过对障碍物与无人车的距离，可以分析出无人车的刹车时的加速度曲线、刹车性能等信息，是无人车研发人员关心的、有价值的数据。而其他时刻的数据，相对于这部分数据的分析价值较低，可以进行针对性处理，从而减少无人车的数据存储量以及向云端服务器发送的数据量，节约网络资源。
S103、存储目标数据，和/或将目标数据发送给云端服务器。
本实施例中，无人车将目标数据存储到日志文件中，和/或将日志文件发送给云端服务器。
具体地，可以根据数据采集指示信息，将一条数据采集指示信息对应的目标数据存储成一个日志文件，并按照预设的规则对文件进行命名。最后，通过OTA方式，将日志文件发送给云端服务器，以备用户对这部分数据进行分析和解读。
本实施例，通过接收云端服务器发送的数据采集指示信息；根据数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据；存储目标数据，和/或将目标数据发送给云端服务器。从而可以实现对符合预设条件的数据的采集和存储，减少无人车的数据存储量以及向云端服务器发送的数据量，节约网络资源，提高数据的传输效率。
图3为本发明实施例二提供的无人车数据处理方法的流程图，如图3所示，本实施例中的方法可以包括：
S201、将无人车行驶过程中生成的所有数据，存储到数据集中。
本实施例中，无人车上的传感器采集行驶过程中生成的所有数据，并且每条数据记录有采集时间，这些数据构成一个数据集。在后续步骤中，只需要根据条件，从数据集中获取对应的数据就可以，提高了数据的处理速度。
本实施例中，数据集中存储有无人车行驶过程中生成的数据(例如：环境信息、用户体感信息、行驶信息等等)，而且每一项数据在采集时都会相应地记录下数据的采集时间。无人车可以根据与预设的规则对数据集中的数据进行清理。例如将符合条件信息的数据存储到日志文件中，然后定期清理剩余的不符合条件信息的数据。可选地，日志文件可以存储在无人车端，也可以将日志文件发送给云端服务器10。
需要说明的是，本实施例中，数据集作为无人车行驶过程中生成的数据的一个临时存储空间。可以将无人车行驶过程中生成的所有数据都存储到数据集中，也在数据集中设置数据过滤模块，用于对无人车行驶过程中生成的数据进行预过滤处理。从而可以提高数据集中存储空间的利用率，减少数据集存储空间溢出的情况。
在一种可选的实施方式中，用户可以设置数据集自动清理空间的频率，或者当数据集中存储的数据超过预设阈值时，自动清理数据集中的数据。
在另一种可选的实施方式中，无人车可以在数据集中存储的数据超过预设阈值时，在车载终端界面上生成数据清理提醒。然后根据用户在车载终端界面上输入的操作信息，完成对数据集的数据清理。
S202、接收云端服务器发送的数据采集指示信息。
S203、根据数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据。
S204、存储目标数据，和/或将目标数据发送给云端服务器。
本实施例中，步骤S202～步骤S204的具体实现过程和技术原理请参见图2所示的方法中步骤S101～步骤S103中的相关描述，此处不再赘述。
本实施例，通过接收云端服务器发送的数据采集指示信息；根据数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据；存储目标数据，和/或将目标数据发送给云端服务器。从而可以实现对符合预设条件的数据的采集和存储，减少无人车的数据存储量以及向云端服务器发送的数据量，节约网络资源，提高数据的传输效率。
另外，本实施还可以实时对无人车行驶过程中的所有数据进行采集，存储到数据集中，从而实现了对无人车的全方位监控。
图4为本发明实施例三提供的无人车数据处理装置的结构示意图，如图4所示，本实施例的无人车数据处理装置可以包括：
接收模块31，用于接收云端服务器发送的数据采集指示信息；
获取模块32，用于根据数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据；
存储模块33，用于存储目标数据，和/或将目标数据发送给云端服务器。
在一种可能的设计中，接收模块31，具体用于：
接收云端服务器通过OTA方式发送的数据采集指示信息；数据采集指示信息包含：条件信息，以及条件信息关联的数据信息。
在一种可能的设计中，获取模块32，具体用于：
从数据采集指示信息中提取出条件信息，条件信息包括：时间信息、位置信息、车辆信息、车辆用途信息中的任一或任多；
当无人车的当前状态符合条件信息时，确定数据采集的目标时间段；
将与条件信息关联，且数据采集的时间在目标时间段内的数据作为目标数据，目标数据包括：用户数量、物流信息、用户体感信息、刹车信息、环境信息、障碍物与无人车的距离信息中的任一或任多；
从数据集中获取目标数据。
在一种可能的设计中，当无人车的当前状态符合条件信息时，确定数据采集的目标时间段，包括：
当无人车的当前状态符合条件信息时，获取条件信息中的时间信息；
从时间信息中选取一个时间点；
将时间点前后X秒对应的时间段作为数据采集的目标时间段。
在一种可能的设计中，存储模块33，具体用于：
将目标数据存储到日志文件中，和/或将日志文件发送给云端服务器。
本实施例的无人车数据处理装置，可以执行图2所示方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理参见图2所示方法中的相关描述，此处不再赘述。
本实施例，通过接收云端服务器发送的数据采集指示信息；根据数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据；存储目标数据，和/或将目标数据发送给云端服务器。从而可以实现对符合预设条件的数据的采集和存储，减少无人车的数据存储量以及向云端服务器发送的数据量，节约网络资源，提高数据的传输效率。
图5为本发明实施例四提供的无人车数据处理装置的结构示意图，如图5所示，本实施例的人车数据处理装置在图4所示装置的基础上，还可以包括：
采集模块34，用于将无人车行驶过程中生成的所有数据，存储到数据集中；且数据集中记录有每一项数据的采集时间。
本实施例的无人车数据处理装置，可以执行图2、图3所示方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理参见图2、图3所示方法中的相关描述，此处不再赘述。
本实施例，通过接收云端服务器发送的数据采集指示信息；根据数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据；存储目标数据，和/或将目标数据发送给云端服务器。从而可以实现对符合预设条件的数据的采集和存储，减少无人车的数据存储量以及向云端服务器发送的数据量，节约网络资源，提高数据的传输效率。
另外，本实施还可以实时对无人车行驶过程中的所有数据进行采集，存储到数据集中，从而实现了对无人车的全方位监控。
图6为本发明实施例五提供的无人车数据处理系统的结构示意图，如图6所示，本实施例的无人车数据处理系统40可以包括：处理器41和存储器42。
存储器42，用于存储程序；存储器42，可以包括易失性存储器(英文：volatilememory)，例如随机存取存储器(英文：random-access memory，缩写：RAM)，如静态随机存取存储器(英文：static random-access memory，缩写：SRAM)，双倍数据率同步动态随机存取存储器(英文：Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory，缩写：DDR SDRAM)等；存储器也可以包括非易失性存储器(英文：non-volatile memory)，例如快闪存储器(英文：flash memory)。存储器42用于存储计算机程序(如实现上述方法的应用程序、功能模块等)、计算机指令等，上述的计算机程序、计算机指令等可以分区存储在一个或多个存储器42中。并且上述的计算机程序、计算机指令、数据等可以被处理器41调用。
上述的计算机程序、计算机指令等可以分区存储在一个或多个存储器42中。并且上述的计算机程序、计算机指令、数据等可以被处理器41调用。
处理器41，用于执行存储器42存储的计算机程序，以实现上述实施例涉及的方法中的各个步骤。
具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
处理器41和存储器42可以是独立结构，也可以是集成在一起的集成结构。当处理器41和存储器42是独立结构时，存储器42、处理器41可以通过总线43耦合连接。
本实施例，通过接收云端服务器发送的数据采集指示信息；根据数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据；存储目标数据，和/或将目标数据发送给云端服务器。从而可以实现对符合预设条件的数据的采集和存储，减少无人车的数据存储量以及向云端服务器发送的数据量，节约网络资源，提高数据的传输效率。
本实施例的服务器可以执行图2、图3所示方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理参见图2、图3所示方法中的相关描述，此处不再赘述。
此外，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当用户设备的至少一个处理器执行该计算机执行指令时，用户设备执行上述各种可能的方法。
本实施例，通过接收云端服务器发送的数据采集指示信息；根据数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据；存储目标数据，和/或将目标数据发送给云端服务器。从而可以实现对符合预设条件的数据的采集和存储，减少无人车的数据存储量以及向云端服务器发送的数据量，节约网络资源，提高数据的传输效率。
其中，计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。
本申请还提供一种程序产品，程序产品包括计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，服务器的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得服务器实施上述本发明实施例任一的无人车数据处理方法。
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：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，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，或对其中部分或全部技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (8)

1.一种无人车数据处理方法，其特征在于，包括：
将无人车行驶过程中所述无人车上的传感器生成的所有数据，存储到数据集中；且所述数据集中记录有每一项数据的采集时间；
接收云端服务器发送的数据采集指示信息；
根据所述数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据；
存储所述目标数据，和/或将所述目标数据发送给所述云端服务器；
所述根据所述数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据，包括：
从所述数据采集指示信息中提取出条件信息；当无人车的当前状态符合所述条件信息时，确定数据采集的目标时间段；将与所述条件信息关联，且数据采集的时间在所述目标时间段内的数据作为目标数据；从所述数据集中获取目标数据；所述条件信息包括：时间信息、位置信息、车辆信息、车辆用途信息中的任一或任多；
所述当无人车的当前状态符合所述条件信息时，确定数据采集的目标时间段，包括：
当无人车的当前状态符合所述条件信息时，获取所述条件信息中的时间信息；
从所述时间信息中选取一个时间点；
将所述时间点前后X秒对应的时间段作为数据采集的目标时间段。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，接收云端服务器发送的数据采集指示信息，包括：
接收云端服务器通过OTA方式发送的数据采集指示信息；所述数据采集指示信息包含：条件信息，以及所述条件信息关联的数据信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述目标数据包括：用户数量、物流信息、用户体感信息、刹车信息、环境信息、障碍物与无人车的距离信息中的任一或任多。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，存储所述目标数据，和/或将所述目标数据发送给所述云端服务器，包括：
将所述目标数据存储到日志文件中，或将存储有目标数据的日志文件发送给所述云端服务器。
5.一种无人车数据处理装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于将无人车行驶过程中所述无人车上的传感器生成的所有数据，存储到数据集中；且所述数据集中记录有每一项数据的采集时间；
接收模块，用于接收云端服务器发送的数据采集指示信息；
获取模块，用于根据所述数据采集指示信息，从数据集中获取目标数据；
存储模块，用于存储所述目标数据，和/或将所述目标数据发送给所述云端服务器；
所述获取模块，具体用于从所述数据采集指示信息中提取出条件信息；当无人车的当前状态符合所述条件信息时，确定数据采集的目标时间段；将与所述条件信息关联，且数据采集的时间在所述目标时间段内的数据作为目标数据；从所述数据集中获取目标数据；所述条件信息包括：时间信息、位置信息、车辆信息、车辆用途信息中的任一或任多；
所述当无人车的当前状态符合所述条件信息时，确定数据采集的目标时间段，包括：
当无人车的当前状态符合所述条件信息时，获取所述条件信息中的时间信息；
从所述时间信息中选取一个时间点；
将所述时间点前后X秒对应的时间段作为数据采集的目标时间段。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述接收模块，具体用于：
接收云端服务器通过OTA方式发送的数据采集指示信息；所述数据采集指示信息包含：条件信息，以及所述条件信息关联的数据信息。
7.一种无人车数据处理系统，其特征在于，包括：存储器和处理器，存储器中存储有所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-4所述的无人车数据处理方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-4任一项所述的无人车数据处理方法。
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