CN110263564A - 车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法、系统、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法、系统、设备及介质，所述自动行驶数据处理方法包括：自动行驶数据处理方法包括：S10，接收自动驾驶系统的启动信号；S20，响应于自动驾驶启动信号，将采集得到的车辆的自动行驶数据存储于一随机存取存储器中；S30，满足预设的存储条件时，则进行步骤S40；S40，将随机存取存储器中的自动行驶数据存储于一非易失存储器，非易失存储器包括若干个存储分区，自动行驶数据循环存储于存储分区中，本发明能够在自动驾驶系统启动时即开始采集车辆的自动行驶数据，并将该自动行驶数据存储于非易失存储器中；通过对自动行驶数据进行划分并且分别加密，确保存储的自动行驶数据不被篡改，增加了数据的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种车辆自动驾驶领域的技术，更具体的说，涉及一种车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法、系统、设备及介质。
背景技术
目前自动驾驶技术尚不成熟，自动驾驶分为6个级别，即L0、L1、L2、L3、L4、L5，总共六个等级，自动驾驶汽车必须需装备黑匣子以便于场景还原和责任划分。尤其是L3级别的自动驾驶汽车因涉及驾驶员和车辆的接管控制任何不当操作都有可能带来风险并且现有的传感器存在漏检率和误检率都有可能导致发生交通事故。但是现有的黑匣子无法及时并且完整的记录车辆的自动行驶数据，使得无法有效的还原场景。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法、系统、设备及介质，能够在自动驾驶系统启动时即开始采集车辆的自动行驶数据，并将该自动行驶数据存储于非易失存储器中；通过对自动行驶数据进行划分并且分别加密，确保存储的自动行驶数据不被篡改，增加了数据的安全性。
根据本发明的一个方面，提供一种车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法，所述车辆设有一自动驾驶系统，所述自动行驶数据处理方法包括：
S10，接收所述自动驾驶系统的启动信号；
S20，响应于所述自动驾驶启动信号，将采集得到的所述车辆的自动行驶数据存储于一随机存取存储器中；
S30，满足预设的存储条件时，则进行步骤S40，其中，所述存储条件为下列条件的任意一项：
所述车辆的自动紧急制动系统启动；
所述车辆的横向加速度大于一第一阈值；
所述车辆的纵向加速度大于一第二阈值；
S40，将所述随机存取存储器中的所述自动行驶数据存储于一非易失存储器，所述非易失存储器包括若干个存储分区，所述自动行驶数据循环存储于所述存储分区中。
优选的，所述步骤S30具体包括：
S31，判断所述车辆的自动紧急制动系统是否启动；若是，则进行步骤S40，若否，则进行步骤S32；
S32，判断所述车辆的前方碰撞预警系统是否启动，若是，则进行步骤S40，若否，则进行步骤S33
S33，判断所述车辆的横向加速度是否大于一第一阈值，若是，则进行步骤S40，若否，则进行步骤S34；
S34，判断所述车辆的纵向加速度是否大于一第二阈值，若是，则进行步骤S40，若否，则进行步骤S35；
S35，判断所述车辆的所述自动驾驶系统是否关闭，若是，则进行步骤S40，若否，则回到步骤S31。
优选的，所述步骤S40进一步包括以下步骤：
S41，获得所述存储条件被满足时的检测时间；
S42，于所述随机存取存储器中获取位于所述检测时间之前的第一时段内的自动行驶数据；
S43，于所述随机存取存储器中获取位于所述检测时间之后的第二时段内的自动行驶数据；
S44，将所述第一时段内的自动行驶数据和所述第二时段内的自动行驶数据存储于所述非易失存储器。
优选的，所述步骤S44进一步包括以下步骤：
S441，将所述第一时段内的自动行驶数据以第一单位时段划分为若干第一子数据集；
S442，将所述第二时段内的自动行驶数据以第二单位时段划分为若干第二子数据集；
S443，对每一所述第一子数据集以第一密钥进行加密压缩；
S444，对每一所述第二子数据集以第二密钥进行加密压缩；
S445，将加密压缩后的所有的第一子数据集和第二子数据集存储于所述非易失存储器；
S446，将所述第一密钥和所述第二密钥发送至一密钥服务器。
优选的，所述车辆设有前视摄像头、环视摄像头、疲劳监测设备、角雷达、前置雷达、后置雷达、激光雷达，所述自动行驶数据包括：
所述前视摄像头的图像数据；
所述环视摄像头的图像数据；
所述疲劳监测设备的监测数据；
所述角雷达的雷达数据；
所述前置雷达的雷达数据；
所述后置雷达的雷达数据；
所述激光雷达的雷达数据。
优选的，所述自动行驶数据还包括：所述车辆的位置数据。
优选的，所述第一时段为10s，所述第二时段为5s。
优选的，所述非易失存储器为EPROM或闪存。
优选的，所述第一单位时段和所述第二单位时段均为1s。
根据本发明的一个方面，提供一种车辆黑匣子的自动行驶数据处理系统，包括：
接收模块，接收所述自动驾驶系统的启动信号；
采集模块，响应于所述自动驾驶启动信号，将采集得到的所述车辆的自动行驶数据存储于一随机存取存储器中；
检测模块，检测满足预设的存储条件；
存储模块，将所述随机存取存储器中的所述自动行驶数据存储于一非易失存储器。
优选的，还包括：
第一判断模块，用于判断所述车辆的自动紧急制动系统；
第一判断模块，用于判断所述车辆的前方碰撞预警系统是否启动；
第三判断模块，用于判断所述车辆的横向加速度是否大于一第一阈值；
第四判断模块，用于判断所述车辆的纵向加速度是否大于一第二阈值；
第五判断模块，用于判断所述车辆的所述自动驾驶系统是否关闭。
根据本发明的一个方面，提供一种车辆黑匣子设备，包括：
处理器；
存储器，其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上述自动行驶数据处理方法的步骤。
根据本发明的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现上述自动行驶数据处理方法的步骤。
上述技术方案的有益效果是：本发明的车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法、系统、设备及介质，能够在自动驾驶系统启动时即开始采集车辆的自动行驶数据，并将该自动行驶数据存储于非易失存储器中；通过对自动行驶数据进行划分并且分别加密，确保存储的自动行驶数据不被篡改，增加了数据的安全性。
本发明的其它特征和优点以及本发明的各种实施例的结构和操作，将在以下参照附图进行详细的描述。应当注意，本发明不限于本文描述的具体实施例。在本文给出的这些实施例仅仅是为了说明的目的。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。
图1是一种车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法具体实施场景；
图2是一种车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法的流程图；
图3是一种存储条件检测流程示意图；
图4是一种自动行驶数据存储过程示意图；
图5是自动行驶数据加密过程示意图；
图6是一种车辆黑匣子的自动行驶数据处理系统的结构框图；
图7是一种本发明的车辆黑匣子设备结构框图；
图8是本发明的一种计算机可读存储介质的结构示意图。
从以下结合附图的详细描述中，本发明的特征和优点将变得更加明显。贯穿附图，相同的附图标识相应元素。在附图中，相同附图标记通常指示相同的、功能上相似的和/或结构上相似的元件。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅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付出创造性劳动的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。
本申请中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
根据本发明的一个方面，提供一种车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法。自动驾驶分为6个级别，即L0、L1、L2、L3、L4、L5，总共六个等级。L0级别就是人工驾驶；L1级的自动驾驶能给驾驶员一些驾驶支援；L2级别则是部分自动驾驶；L3级别有限制条件的自动化驾驶；L4级别高度自动驾驶，只要在出发前输入出发地和目的地，然后就可以将车辆完全交给自动驾驶系统；L5级别则要求自动驾驶汽车在任何场景下都可以做到完全驾驶车辆行驶。为了保证自动驾驶的场景还原，需要对黑匣子中的自动行驶数据进行处理。
图1是一种车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法具体实施场景。图1中的实施场景100包括车辆101，在该车辆101中设有黑匣子102，该黑匣子102设置于车辆101的车厢内并且位于方向盘的一侧。车辆101的黑匣子102内设有无线通讯模块，可以通过网络103与一个密钥服务器104相连，通过网络103与该密钥服务器104之间实现数据的交换。密钥服务器104可以是但不限于一种能够按照实现设定或存储的指令，自动进行数值计算和信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)以及嵌入式设备等。密钥服务器104还可以是台式计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集群或多个服务器构成的云；在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机组成的虚拟超级计算机。网络103可以包括但不限于互联网、广域网、城域网、VPN网络、无线自组织网络(Ad Hoc网络)等。
下面结合图1中示出的具体实施场景来对本发明中的车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法进行具体的描述。
图2是一种车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法的流程图。车辆设有一自动驾驶系统。在步骤S10中，接收自动驾驶系统的启动信号。设置于车辆内部的黑匣子时刻检测自动驾驶系统是否启动，自动驾驶系统启动之后会向黑匣子发出一个启动信号。在步骤S20中，黑匣子响应于自动驾驶启动信号，将采集得到的车辆的自动行驶数据存储于一随机存取存储器(RAM)中。黑匣子通过无线或有线与车辆各个系统连接，采集车辆的自动行驶数据。例如，车辆设有前视摄像头、环视摄像头、疲劳监测设备、角雷达、前置雷达、后置雷达、激光雷达，则自动行驶数据包括：前视摄像头的图像数据，环视摄像头的图像数据，疲劳监测设备的监测数据，角雷达的雷达数据，前置雷达的雷达数据，后置雷达的雷达数据，激光雷达的雷达数据，车辆的位置数据。黑匣子还通过发动机管理系统(EMS)采集油门数据，通过车身稳定控制系统(ESP)采集刹车力度数据，通过电子助力转向系统(EPS)采集转向力矩数据和方向盘的转角数据，通过车身控制模块(BCM)采集安全带数据。在步骤S30中，满足预设的存储条件时，则进行步骤S40。其中，所述存储条件为下列条件的任意一项：所述车辆的自动紧急制动系统启动；所述车辆的横向加速度大于一第一阈值；所述车辆的纵向加速度大于一第二阈值。不满足预设的存储条件时，则回到步骤S30。在步骤S40中，将随机存取存储器(RAM)中的自动行驶数据存储于一非易失存储器，该非易失存储器可以是但不限于SD卡、固态硬盘或EPROM。所述非易失存储器包括若干个存储分区，所述自动行驶数据循环存储于所述存储分区中。
图3是一种存储条件检测流程示意图。步骤S30具体包括：步骤S31，判断车辆的自动紧急制动系统(AEB)是否启动；若是，则进行步骤S40；若否，则进行步骤S32。步骤S32，判断车辆的前方碰撞预警系统(FCW)是否启动；若是，则进行步骤S40；若否，则进行步骤S33。步骤S33，判断车辆的横向加速度是否大于一第一阈值；若是，则进行步骤S40；若否，则进行步骤S34。步骤S34，判断车辆的纵向加速度是否大于一第二阈值；若是，则进行步骤S40；若否，则进行步骤S35。步骤S35，判断车辆的自动驾驶系统是否关闭；若是，则进行步骤S40；若否，则回到步骤S31。通过步骤S31至步骤S35，来时刻的检测RAM中的自动行驶数据是否需要被存储至非易失存储器。在步骤S31中，车辆的自动紧急制动系统(AEB)被触发时，则满足存储条件。在步骤S32中，车辆的前方碰撞预警系统(FCW)被触发时，则满足存储条件。在步骤S33中，判断的条件则为横向加速度是否大于一第一阈值，该第一阈值可以为0.5g。在步骤S34中，纵向加速度的第二阈值可以为6m/s2。第一阈值和第二阈值还可以通过标定获得。
图4是一种自动行驶数据存储过程示意图。步骤S40进一步包括以下步骤：步骤S41、步骤S42、步骤S43以及步骤S44。在步骤S41中，获得所述存储条件被满足时的检测时间。在上述步骤中，对存储条件进行判断时都会相应的记录检测时间。在步骤S42中，于随机存取存储器(RAM)中获取位于检测时间之前的第一时段内的自动行驶数据。该第一时段可以为10s，即提取检测时间的前10s的自动行驶数据。在步骤S43中，于随机存取存储器中获取位于检测时间之后的第二时段内的自动行驶数据，该第二时段可以是5s，即提取检测时间之后的5s的自动行驶数据。在步骤S44中，将第一时段内的自动行驶数据和第二时段内的自动行驶数据存储于非易失存储器。将检测时间之前的10s以及之后的5s的自动行驶数据存储于非易失存储器即SD卡或固态硬盘中。
图5是自动行驶数据加密过程示意图。步骤S44进一步包括以下步骤：步骤S441、步骤S442、步骤S443、步骤S444、步骤S445以及步骤S446。在步骤S441中，将第一时段内的自动行驶数据以第一单位时段划分为若干第一子数据集。该第一单位时段可以是1s。在步骤S442中，将第二时段内的自动行驶数据以第二单位时段划分为若干第二子数据集，该第二单位时段可以是1s。在步骤S443中，对每一第一子数据集以第一密钥进行加密压缩。在步骤S444中，对每一第二子数据集以第二密钥进行加密压缩。通过步骤S443和步骤S444对第一子数据集和第二子数据集采用不同密钥进行加密，这样可以提高加密的效率，并且进一步的提高数据的安全性。在步骤S445中，将加密压缩后的所有的第一子数据集和第二子数据集存储于非易失存储器。在步骤S446中，将第一密钥和第二密钥发送至一密钥服务器。为了最大限度的还原自动驾驶过程中的场景，就要保证存储于非易失存储器的自动行驶数据不可更改性，通过步骤S441、步骤S442、步骤S443、步骤S444、步骤S445以及步骤S446将黑匣子中的自动行驶数据进行加密，并且将密钥存储在密钥服务器中，这样，被授权的用户即可以直接通过密钥服务器得到第一密钥和第二密钥，从而对自动行驶数据进行解密，保证了数据的安全性。
一些实施例中，用于存储自动行驶数据的非易失存储器容量是有限的，因此采用循环存储的驱动方式，存储次数达到上限，例如10次时，则会依次覆盖之前的数据，即只能会最近10次的自动行驶数据。
根据本发明的一个方面，提供一种车辆黑匣子的自动行驶数据处理系统。
图6是一种车辆黑匣子的自动行驶数据处理系统的结构框图。图6中的自动行驶数据处理系统500包括：
接收模块501，接收自动驾驶系统的启动信号；
采集模块502，响应于自动驾驶启动信号，将采集得到的车辆的自动行驶数据存储于一随机存取存储器中；
检测模块503，检测满足预设的存储条件；
存储模块504，将随机存取存储器中的自动行驶数据存储于一非易失存储器。
一些实施方式中，自动行驶数据处理系统500还包括：第一判断模块，用于判断车辆的自动紧急制动系统；第一判断模块，用于判断车辆的前方碰撞预警系统是否启动；第三判断模块，用于判断车辆的横向加速度是否大于一第一阈值；第四判断模块，用于判断车辆的纵向加速度是否大于一第二阈值；第五判断模块，用于判断车辆的自动驾驶系统是否关闭。
根据本发明的一个方面，提供一种车辆黑匣子设备，包括：处理器；存储器，其中存储有处理器的可执行指令；其中，可执行指令在被执行时处理器执行自动行驶数据处理方法的步骤。
图7是一种本发明的车辆黑匣子设备结构框图。下面参照图7来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图7显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同平台组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。
其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元610执行，使得处理单元610执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元610可以执行如图2中所示的步骤。
存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。
存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。
根据本发明的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现上述方法的步骤。
图8是本发明的一种计算机可读存储介质的结构示意图。参考图8所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
综上，本发明的车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法、系统、设备及介质，能够在自动驾驶系统启动时即开始采集车辆的自动行驶数据，并将该自动行驶数据存储于非易失存储器中；通过对自动行驶数据进行划分并且分别加密，确保存储的自动行驶数据不被篡改，增加了数据的安全性。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (13)
1.一种车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法，其特征在于，所述车辆设有一自动驾驶系统，所述自动行驶数据处理方法包括：
S10，接收所述自动驾驶系统的启动信号；
S20，响应于所述自动驾驶启动信号，将采集得到的所述车辆的自动行驶数据存储于一随机存取存储器中；
S30，满足预设的存储条件时，则进行步骤S40，其中，所述存储条件为下列条件的任意一项：
所述车辆的自动紧急制动系统启动；
所述车辆的横向加速度大于一第一阈值；
所述车辆的纵向加速度大于一第二阈值；
S40，将所述随机存取存储器中的所述自动行驶数据存储于一非易失存储器，所述非易失存储器包括若干个存储分区，所述自动行驶数据循环存储于所述存储分区中。
2.根据权利要求1所述的车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法，其特征在于，所述步骤S30具体包括：
S31，判断所述车辆的自动紧急制动系统是否启动；若是，则进行步骤S40，若否，则进行步骤S32；
S32，判断所述车辆的前方碰撞预警系统是否启动，若是，则进行步骤S40，若否，则进行步骤S33
S33，判断所述车辆的横向加速度是否大于一第一阈值，若是，则进行步骤S40，若否，则进行步骤S34；
S34，判断所述车辆的纵向加速度是否大于一第二阈值，若是，则进行步骤S40，若否，则进行步骤S35；
S35，判断所述车辆的所述自动驾驶系统是否关闭，若是，则进行步骤S40，若否，则回到步骤S31。
3.根据权利要求2所述的车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法，其特征在于，所述步骤S40进一步包括以下步骤：
S41，获得所述存储条件被满足时的检测时间；
S42，于所述随机存取存储器中获取位于所述检测时间之前的第一时段内的自动行驶数据；
S43，于所述随机存取存储器中获取位于所述检测时间之后的第二时段内的自动行驶数据；
S44，将所述第一时段内的自动行驶数据和所述第二时段内的自动行驶数据存储于所述非易失存储器。
4.根据权利要求3所述的车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法，其特征在于，所述步骤S44进一步包括以下步骤：
S441，将所述第一时段内的自动行驶数据以第一单位时段划分为若干第一子数据集；
S442，将所述第二时段内的自动行驶数据以第二单位时段划分为若干第二子数据集；
S443，对每一所述第一子数据集以第一密钥进行加密压缩；
S444，对每一所述第二子数据集以第二密钥进行加密压缩；
S445，将加密压缩后的所有的第一子数据集和第二子数据集存储于所述非易失存储器；
S446，将所述第一密钥和所述第二密钥发送至一密钥服务器。
5.根据权利要求1所述的车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法，其特征在于，所述车辆设有前视摄像头、环视摄像头、疲劳监测设备、角雷达、前置雷达、后置雷达、激光雷达，所述自动行驶数据包括：
所述前视摄像头的图像数据；
所述环视摄像头的图像数据；
所述疲劳监测设备的监测数据；
所述角雷达的雷达数据；
所述前置雷达的雷达数据；
所述后置雷达的雷达数据；
所述激光雷达的雷达数据。
6.根据权利要求5所述的车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法，其特征在于，所述自动行驶数据还包括：所述车辆的位置数据。
7.根据权利要求3所述的车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法，其特征在于，所述第一时段为10s，所述第二时段为5s。
8.根据权利要求1所述的车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法，其特征在于，所述非易失存储器为EPROM或闪存。
9.根据权利要求4所述的车辆黑匣子的自动行驶数据处理方法，其特征在于，所述第一单位时段和所述第二单位时段均为1s。
10.一种车辆黑匣子的自动行驶数据处理系统，其特征在于，包括：
接收模块，接收所述自动驾驶系统的启动信号；
采集模块，响应于所述自动驾驶启动信号，将采集得到的所述车辆的自动行驶数据存储于一随机存取存储器中；
检测模块，检测满足预设的存储条件；
存储模块，将所述随机存取存储器中的所述自动行驶数据存储于一非易失存储器。
11.根据权利要求10所述的车辆黑匣子的自动行驶数据处理系统，其特征在于，还包括：
第一判断模块，用于判断所述车辆的自动紧急制动系统；
第一判断模块，用于判断所述车辆的前方碰撞预警系统是否启动；
第三判断模块，用于判断所述车辆的横向加速度是否大于一第一阈值；
第四判断模块，用于判断所述车辆的纵向加速度是否大于一第二阈值；
第五判断模块，用于判断所述车辆的所述自动驾驶系统是否关闭。
12.一种车辆黑匣子设备，其特征在于，包括：
处理器；
存储器，其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1-9中任意一项所述自动行驶数据处理方法的步骤。
13.一种计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被执行时实现权利要求1-9中任意一项所述自动行驶数据处理方法的步骤。
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