CN110335488A - 一种基于车路协同的车辆自动驾驶方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种基于车路协同的车辆自动驾驶方法和装置，其中，所述方法包括：获得目标车辆上传的当前实时位置信息和目的地信息；利用预设的路侧传感器获得实时路况信息，根据所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆的实时行驶建议；根据所述车载设备接收的所述行驶建议和高精度地图控制所述目标车辆执行自动驾驶。采用本发明所述的基于车路协同的车辆自动驾驶方法，能够通过获取路侧传感器采集较远的探测区域内的实时路况信息，避免了在自动驾驶车辆上安装大量的传感器，提升了基于车路协同的车辆自动驾驶感知范围，从而提高了自动驾驶车辆的效率和安全性。
Description
技术领域
本发明实施例涉及车辆自动驾驶领域，具体涉及一种基于车路协同的车辆自动驾驶方法和装置，另外还涉及一种电子设备和计算机可读存储介质。
背景技术
随着道路车辆的逐渐增多，交通问题日益凸显，据统计每年有将近9万人因碰撞的交通意外而失去了他们宝贵的生命，还有大约30万人在交通意外中受伤，因此车辆驾驶的安全性往往是人们最关注的部分。近年来，人工智能技术的快速发展，实现车辆的智能化和自动化驾驶已成为汽车行业发展的重点，而辅助车辆自动驾驶系统是实现车辆自动驾驶的基础，如何实现车辆自动驾驶的安全性成为本领域亟待解决的问题。
现有技术中为了实现车辆自动驾驶的安全，通常采取的手段是在普通车辆内部增加了大量的传感器(例如：雷达、摄像头等)、控制器、执行器等装置，通过车载传感系统实现车辆对周围人、车、路、障碍物等自动感知，使车辆具备能够自动分析汽车行驶的安全状态和危险状态，最终实现车辆无人安全自动驾驶的目的。然而，由于上述方式需要在车辆上安装大量的传感器，导致自动驾驶车辆成本升高，耗电量增加，并且仅仅依靠车辆自身携带的传感器实现的探测距离有限，无法有效检测到较远范围的实时路况信息，导致车辆自动驾驶的安全性和效率仍然较差。
发明内容
为此，本发明实施例提供一种基于车路协同的车辆自动驾驶方法，以解决现有技术中存在的车辆自动驾驶过程感知距离有限，无法感知车辆较远距离的实施路况信息，导致车辆自动驾驶安全性和运行效率较差问题。
为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
第一方面，本发明实施例提供一种基于车路协同的车辆自动驾驶方法，包括：获得目标车辆上传的当前实时位置信息和目的地信息；利用预设的路侧传感器获得所述目标车辆的探测区域内的实时路况信息，根据所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆的实时行驶建议；利用预设的路侧设备将所述行驶建议和高精度地图信息发送至所述目标车辆的车载设备，根据所述车载设备接收的所述行驶建议和所述高精度地图控制所述目标车辆执行自动驾驶。
进一步的，所述利用预设的路侧传感器获得所述目标车辆的探测区域内的实时路况信息，根据所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆的实时行驶建议，具体包括：
利用所述路侧传感器获得所述探测区域内车流信息，根据所述车流信息、所述当前实时位置信息以及所述目的地信息，判断所述当前实时位置信息和所述目的地信息之间的目标路段是否拥堵，若是，则生成控制所述目标车辆按照重新规划后的路线进行行驶的实时行驶建议。
进一步的，所述利用预设的路侧传感器获得所述目标车辆的探测区域内的实时路况信息，根据所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆的实时行驶建议，具体包括：
利用所述路侧传感器获得所述探测区域内气象条件信息，根据所述气象条件信息、所述当前实时位置信息以及所述目的地信息，判断所述当前实时位置信息和所述目的地信息之间的目标路段是否需要调整至预设的异常气象条件行驶状态，若是，则生成控制所述目标车辆按照预设的异常气象条件行驶状态进行行驶的实时行驶建议；其中，所述异常气象条件行驶状态包括：减速慢行以及开启警示灯中的至少一种。
进一步的，所述根据所述车载设备接收的所述行驶建议和所述高精度地图控制所述目标车辆执行自动驾驶，具体包括：
对所述行驶建议进行识别处理，根据识别处理结果在所述高精度地图中标注自动驾驶指示信息，根据所述高精度地图中标注的所述自动驾驶指示信息控制所述目标车辆执行自动驾驶。
进一步的，所述行驶建议包括行驶路径信息、行驶车速信息、行驶车道信息、所述目标车辆行驶过程中车灯控制信息以及鸣笛控制信息中的至少一种。
进一步的，所述路侧传感器包括：用于采集所述探测区域内视频数据的视频采集装置、用于测量所述目标车辆的所述探测区域内周围障碍物的位置信息和间距信息的雷达装置以及用于定位所述目标车辆当前实时位置的地理位置定位装置。
进一步的，所述实时路况信息包括所述探测区域内的障碍物信息、车流信息、气象条件信息以及路段限速信息中的至少一种。
第二方面，本发明实施例还提供的一种基于车路协同的车辆自动驾驶装置，包括：位置信息获得单元，用于获得目标车辆上传的当前实时位置信息和目的地信息；实时行驶建议生成单元，用于利用预设的路侧传感器获得所述目标车辆的探测区域内的实时路况信息，根据所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆的实时行驶建议；控制执行单元，用于利用预设的路侧设备将所述行驶建议和高精度地图信息发送至所述目标车辆的车载设备，根据所述车载设备接收的所述行驶建议和所述高精度地图控制所述目标车辆执行自动驾驶。
进一步的，所述实时行驶建议生成单元具体用于：
利用所述路侧传感器获得所述探测区域内车流信息，根据所述车流信息、所述当前实时位置信息以及所述目的地信息，判断所述当前实时位置信息和所述目的地信息之间的目标路段是否拥堵，若是，则生成控制所述目标车辆按照重新规划后的路线进行行驶的实时行驶建议。
进一步的，所述实时行驶建议生成单元具体用于：
利用所述路侧传感器获得所述探测区域内气象条件信息，根据所述气象条件信息、所述当前实时位置信息以及所述目的地信息，判断所述当前实时位置信息的所述目的地信息之间的目标路段是否需要调整至预设的异常气象条件行驶状态，若是，则生成控制所述目标车辆按照预设的异常气象条件行驶状态进行行驶的实时行驶建议；其中，所述异常气象条件行驶状态包括：减速慢行以及开启警示灯中的至少一种。
进一步的，所述控制执行单元具体用于：
对所述行驶建议进行识别处理，根据识别处理结果在所述高精度地图中标注自动驾驶指示信息，根据所述高精度地图中标注的所述自动驾驶指示信息控制所述目标车辆执行自动驾驶。
进一步的，所述行驶建议包括行驶路径信息、行驶车速信息、行驶车道信息、所述目标车辆行驶过程中车灯控制信息以及鸣笛控制信息中的至少一种。
进一步的，所述路侧传感器包括：用于采集所述探测区域内视频数据的视频采集装置、用于测量所述目标车辆的所述探测区域内周围障碍物的位置信息和间距信息的雷达装置以及用于定位所述目标车辆当前实时位置的地理位置定位装置。
进一步的，所述路况信息包括所述探测区域内的障碍物信息、车流信息、气象条件信息以及路段限速信息中的至少一种。
第四方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器，用于存储基于车路协同的车辆自动驾驶方法的程序，该电子设备通电并通过所述处理器运行该基于车路协同的车辆自动驾驶方法的程序后，执行上述所述的任意一项所述的基于车路协同的车辆自动驾驶方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于被服务器执行上述基于车路协同的车辆自动驾驶方法中任一项所述的方法。
采用本发明所述的基于车路协同的车辆自动驾驶方法，能够通过获取路侧传感器采集较远的探测区域内的实时路况信息，避免了在自动驾驶车辆上安装大量的传感器，提升了基于车路协同的车辆自动驾驶感知范围，从而提高了自动驾驶车辆的效率和安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引申获得其它的实施附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于车路协同的车辆自动驾驶方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种基于车路协同的车辆自动驾驶装置的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种基于车路协同的车辆自动驾驶方法中路侧传感器系统的安装示意图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，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做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。
本发明公开的技术方案主要是基于车路协同技术实现的车辆自动驾驶，通过预设的路侧传感器系统感知周围环境，获取车辆行驶道路上较远范围的实施路况信息并预先做出调整，实现车路之间的有效协调，从而实现自动驾驶，提升了车辆自动驾驶的安全性和行车效率。
下面基于本发明所述的基于车路协同的车辆自动驾驶方法，对其实施例进行详细描述。如图1所示，其为本发明实施例提供的一种基于车路协同的车辆自动驾驶方法的流程图，具体实现过程包括以下步骤：
步骤S101：获得目标车辆上传的当前实时位置信息和目的地信息。
在本发明实施例中，路侧处理系统可以通过目标车辆内设置的车载设备获得其上传的当前实时位置信息和目的地信息。其中，所述的车载设备可以是指车载单元，所述的车载单元即OBU(On board Unit)，其可以基于V2X微波通信技术(vehicle to X；车辆对外界的信息交换)实现与路侧设备(RSU；Road Side Unit，即：路侧单元)之间的数据传输，进而由路侧设备将所述目标车辆的当前实时位置信息和目的地信息发送至路侧系统。
在实际实施过程中，设置有所述车载单元的目标车辆通过所述路侧设备的时候，所述路侧设备与所述车载单元之间可以通过V2X微波进行通信，V2X微波的频率可以设置为5.9GHz。需要说明的是，所述车载单元内部可以设置处理模块，所述处理模块可以为微型处理器，所述微型处理器具备一定的运算、指令识别处理以及传输能力。
步骤S102：利用预设的路侧传感器获得所述目标车辆的探测区域内的实时路况信息，根据所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆的实时行驶建议。
在步骤S101中获得目标车辆上传的当前实时位置信息和目的地信息之后，在本步骤中可以基于所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆的实时行驶建议。
在本发明实施例中，所述路况信息包括所述探测区域内的障碍物信息、车流信息、气象条件信息以及路段限速信息中的至少一种。所述行驶建议包括行驶路径信息、行驶车速信息、行驶车道信息、所述目标车辆行驶过程中车灯控制信息以及鸣笛控制信息中的至少一种。所述探测区域可以是指目标车辆在高速公路上的当前实时位置和目的地之间的部分行驶区域或完整行驶区域。
如图4所示，其为本发明实施例提供的一种基于车路协同的车辆自动驾驶方法中路侧传感器系统的安装示意图。所述的路侧传感器可以设置在高速公路的龙门架、道路两侧或者道路中央隔离带等。所述路侧传感器可以包括用于采集所述探测区域内视频数据的视频采集装置403、用于测量所述目标车辆401的所述探测区域内周围障碍物的位置信息和间距信息的雷达装置、用于定位所述目标车辆401当前实时位置的地理位置定位装置以及用于检测气象数据的气象检测器等。其中，所述雷达装置包括激光雷达、微波雷达402(即毫米波雷达)等。
在具体实施过程中，可以将高速公路道路按照预设的距离划分为多个路段，按照不同的路段设置路测站，每个所述路测站由若干个所述路侧传感器组成。具体过程可以通过对道路、地形以及各路侧传感器的感知性能的综合分析进行划分，从而以保证各传感器对高速公路上划分的各个路段的全覆盖。其中，各路侧传感器的感知性能是确定划分路段的长度最重要影响因素。
例如：在实际实施过程中，可以将视频采集装置403(比如摄像头)布设在道路上方龙门架上。基于视频采集装置403自身的性能，视频采集装置403的布设密度可以为：在道路纵向上每300米布设一列视频采集装置403，在道路横向上每2-3车道布设一个视频采集装置403。为保证视频采集装置403采集范围覆盖目标车辆401的行驶区域，龙门架高度可适当提高。气象传感器404可以布设在高速公路道路两侧，主要检测能见度、降雨量、风力等容易对车辆正常行驶产生影响的气象数据。微波雷达402也可以布设在高速公路道路上方的龙门架上，基于微波雷达402的性能，可以在道路纵向上设置为每600米布设一列微波雷达402。激光雷达可以布设在高速公路道路中央分隔带内，距离摄像头水平距离150米处，可以采用低线束多激光雷达阵列均匀布设在高度1.5-2.5米的横杆上。
需要说明的是，在实际设置各种路侧传感器时，需要使得各路侧传感器检测范围满足预设部分的重叠，以便可以基于路侧传感器采集的实时路况信息对各个路段进行无缝拼接。同时，在本发明实施例中采用多种路侧传感器结合的方式可以避免采集信息不准确的影响，提高对实时路况信息感知的精确度，从而有效保证车辆自动驾驶的安全性。
为了实现在车辆自动驾驶过程中避开道路拥堵或者恶劣天气的影响，所述利用预设的路侧传感器获得所述目标车辆401的探测区域内的实时路况信息，根据所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆401的实时行驶建议，具体实现过程可以包括：路侧处理系统可以利用所述路侧传感器(比如摄像头)获得所述探测区域内车流信息，根据所述车流信息、所述当前实时位置信息以及所述目的地信息，判断所述当前实时位置信息和所述目的地信息之间的目标路段是否拥堵，若是，则生成控制所述目标车辆401按照重新规划后的路线进行行驶的实时行驶建议，从而避免道路拥堵。进一步的，路侧处理系统还可以利用所述路侧传感器(比如气象传感器404)获得所述探测区域内气象条件信息，根据所述气象条件信息、所述当前实时位置信息以及所述目的地信息，判断所述当前实时位置信息的所述目的地信息之间的目标路段是否需要调整至预设的异常气象条件行驶状态，若是，则生成控制所述目标车辆401按照预设的异常气象条件行驶状态进行行驶的实时行驶建议，从而避免恶劣天气导致的交通事故的发生。其中，所述异常气象条件行驶状态包括：减速慢行以及开启警示灯中的至少一种。
当然，本发明所述的根据所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆401的实时行驶建议的具体实现过程不限于上述所列举的内容，例如：还可以根据目标车辆401的探测区域内闯入的行人、车辆或者其他障碍物等及时控制自动驾驶车辆执行减速、变道或者躲避等行驶建议，从而实现安全自动驾驶，在此不再一一赘述。
步骤S103：利用预设的路侧设备将所述行驶建议和高精度地图信息发送至所述目标车辆的车载设备，根据所述车载设备接收的所述行驶建议和所述高精度地图控制所述目标车辆执行自动驾驶。
在步骤S102中生成针对所述目标车辆的实时行驶建议之后，进一步的，在本步骤中可以根据所述车载设备接收的所述行驶建议和所述高精度地图控制所述目标车辆执行自动驾驶。
在本发明实施例中，所述的根据所述车载设备接收的所述行驶建议和所述高精度地图控制所述目标车辆执行自动驾驶的实现过程可以包括：对所述行驶建议进行识别处理，根据识别处理结果在所述高精度地图中标注自动驾驶指示信息，根据所述高精度地图中标注的所述自动驾驶指示信息控制所述目标车辆执行自动驾驶。具体的，路侧处理系统从路侧传感器获取的探测区域内的目标对象进行识别分析，获得该目标对象的大小、位置以及移动速度等实时路况信息，并将该目标对象转换到预设的目标坐标系中，进一步的，将所述目标坐标系中的目标对象标注在高精度地图中。其中，所述目标对象可以是指动物、车辆或者其他障碍物等。所述的路侧处理系统可以内置多种智能算法，比如可以包括用于识别摄像头拍摄的视频数据的图像识别算法、基于激光雷达云图的三维重构算法、基于微波的跟踪识别算法、基于视觉的三维提取算法以及基于多传感器的数据拼接融合算法等。
例如，针对摄像头采集的视频数据，经过一系列降噪、识别等图像识别处理后，基于预设的深度学习的图像识别算法提取方法实时获取视频数据中道路上目标对象的大小、位置以及移动速度等实时路况信息，并对该目标对象进行实时定位跟踪，然后将数据实时转换到目标坐标系中。对于激光雷达、微波雷达等路侧传感器的实现过程与上述内容类似，在此不再一一赘述。
需要说明的是，本发明实施例所述的高精度地图可以预先制作并进行存储。路侧处理系统基于各路侧传感器采集的周围环境中的目标对象可以实时转换至目标坐标系中。所述目标坐标系可以是指UTM(Universal Transverse Mercartor Grid System，通用横墨卡托格网系统)坐标系，UTM坐标系是一种平面直角坐标系，这种坐标系及其所依据的投影已经广泛用于地形图，通常用于分析卫星影像、自然资源数据库的参考格网以及要求精确定位的应用场景中。通过上述技术手段，将预设的路侧传感器采集的实时路况信息转换到目标坐标系中之后，进一步在所述高精度地图中将采集的实时路况信息进行标注，最后路侧处理系统基于高精度地图中的标注指示信息控制所述目标车辆执行自动驾驶。
在本发明实施例中，不同设备之间信息的传输可以基于LTE-V2X、DSRC(DedicatedShort Range Communications；专用短程通信技术)以及5G技术等低时延通信技术实现数据传输，及时将生成的行驶建议发送至目标车辆的车载终端，从而控制所述目标车辆实现安全有效的自动驾驶。需要说明的是，在实际实施过程中，本发明所述的技术方案可以与现有的基于车辆内部设置的传感器实现的车辆自动驾驶进行结合，从而使得车辆自动驾驶过程更加安全高效。
采用本发明所述的基于车路协同的车辆自动驾驶方法，能够通过获取路侧传感器采集较远的探测区域内的实时路况信息，避免了在自动驾驶车辆上安装大量的传感器，提升了基于车路协同的车辆自动驾驶感知范围，从而提高了自动驾驶车辆的效率和安全性。
与上述提供的一种基于车路协同的车辆自动驾驶方法相对应，本发明还提供一种基于车路协同的车辆自动驾驶装置。由于该装置的实施例相似于上述方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处请参见上述方法实施例部分的说明即可，下面描述的基于车路协同的车辆自动驾驶装置的实施例仅是示意性的。请参考图2所示，其为本发明实施例提供的一种基于车路协同的车辆自动驾驶装置的示意图。
本发明所述的一种基于车路协同的车辆自动驾驶装置包括如下部分：
位置信息获得单元201，用于获得目标车辆上传的当前实时位置信息和目的地信息。
在本发明实施例中，路侧处理系统可以通过目标车辆内设置的车载设备获得其上传的当前实时位置信息和目的地信息。其中，所述的车载设备可以是指车载单元，所述的车载单元即OBU(On board Unit)，其可以基于V2X微波通信技术(vehicle to X；车辆对外界的信息交换)实现与路侧设备(RSU；Road Side Unit，即：路侧单元)之间的数据传输，进而由路侧设备将所述目标车辆的当前实时位置信息和目的地信息发送至路侧系统。
在实际实施过程中，设置有所述车载单元的目标车辆通过所述路侧设备的时候，所述路侧设备与所述车载单元之间可以通过V2X微波进行通信，V2X微波的频率可以设置为5.9GHz。需要说明的是，所述车载单元内部可以设置处理模块，所述处理模块可以为微型处理器，所述微型处理器具备一定的运算、指令识别处理以及传输能力。
实时行驶建议生成单元202，用于利用预设的路侧传感器获得所述目标车辆的探测区域内的实时路况信息，根据所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆的实时行驶建议。
在本发明实施例中，所述路况信息包括所述探测区域内的障碍物信息、车流信息、气象条件信息以及路段限速信息中的至少一种。所述行驶建议包括行驶路径信息、行驶车速信息、行驶车道信息、所述目标车辆行驶过程中车灯控制信息以及鸣笛控制信息中的至少一种。
如图4所示，其为本发明实施例提供的一种基于车路协同的车辆自动驾驶方法中路侧传感器系统的安装示意图。所述的路侧传感器可以设置在高速公路的龙门架、道路两侧或者道路中央隔离带等。所述路侧传感器可以包括用于采集所述探测区域内视频数据的视频采集装置403、用于测量所述目标车辆401的所述探测区域内周围障碍物的位置信息和间距信息的雷达装置、用于定位所述目标车辆401当前实时位置的地理位置定位装置以及用于检测气象数据的气象检测器等。其中，所述雷达装置包括激光雷达、微波雷达402(即毫米波雷达)等。
在具体实施过程中，可以将高速公路道路按照预设的距离划分为多个路段，按照不同的路段设置所述路侧传感器，具体过程可以根据道路、地形以及各路侧传感器的感知性能的不同进行划分，从而以保证各传感器对高速公路上划分的各个路段的全覆盖。其中，各路侧传感器的感知性能是确定划分路段的长度最重要影响因素。
例如：在实际实施过程中，可以将视频采集装置403(比如摄像头)布设在道路上方龙门架上。基于视频采集装置403自身的性能，视频采集装置403的布设密度可以为：在道路纵向上每300米布设一列视频采集装置403，在道路横向上每2-3车道布设一个视频采集装置403。为保证视频采集装置403采集范围覆盖目标车辆401的行驶区域，龙门架高度可适当提高。气象传感器404可以布设在高速公路道路两侧，主要检测能见度、降雨量、风力等容易对车辆正常行驶产生影响的气象数据。微波雷达402也可以布设在高速公路道路上方的龙门架上，基于微波雷达402的性能，可以在道路纵向上设置为每600米布设一列微波雷达402。激光雷达可以布设在高速公路道路中央分隔带内，距离摄像头水平距离150米处，可以采用低线束多激光雷达阵列均匀布设在高度1.5-2.5米的横杆上。
需要说明的是，在实际设置各种路侧传感器时，需要使得各路侧传感器检测范围满足预设部分的重叠，以便可以基于路侧传感器采集的实时路况信息对各个路段进行无缝拼接。同时，在本发明实施例中采用多种路侧传感器结合的方式可以避免采集信息不准确的影响，提高对实时路况信息感知的精确度，从而有效保证车辆自动驾驶的安全性。
为了实现在车辆自动驾驶过程中避开道路拥堵或者恶劣天气的影响，所述利用预设的路侧传感器获得所述目标车辆401的探测区域内的实时路况信息，根据所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆401的实时行驶建议，具体实现过程可以包括：路侧处理系统可以利用所述路侧传感器(比如摄像头)获得所述探测区域内车流信息，根据所述车流信息、所述当前实时位置信息以及所述目的地信息，判断所述当前实时位置信息和所述目的地信息之间的目标路段是否拥堵，若是，则生成控制所述目标车辆401按照重新规划后的路线进行行驶的实时行驶建议，从而避免道路拥堵。进一步的，路侧处理系统还可以利用所述路侧传感器(比如气象传感器404)获得所述探测区域内气象条件信息，根据所述气象条件信息、所述当前实时位置信息以及所述目的地信息，判断所述当前实时位置信息的所述目的地信息之间的目标路段是否需要调整至预设的异常气象条件行驶状态，若是，则生成控制所述目标车辆401按照预设的异常气象条件行驶状态进行行驶的实时行驶建议，从而避免恶劣天气导致的交通事故的发生。其中，所述异常气象条件行驶状态包括：减速慢行以及开启警示灯中的至少一种。
当然，本发明所述的根据所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆401的实时行驶建议的具体实现过程不限于上述所列举的内容，例如：还可以根据目标车辆401的探测区域内闯入的行人、车辆或者其他障碍物等及时控制自动驾驶车辆执行减速、变道或者躲避等行驶建议，从而实现安全自动驾驶，在此不再一一赘述。
控制执行单元203，用于利用预设的路侧设备将所述行驶建议和高精度地图信息发送至所述目标车辆的车载设备，根据所述车载设备接收的所述行驶建议和所述高精度地图控制所述目标车辆执行自动驾驶。
在本发明实施例中，所述的根据所述车载设备接收的所述行驶建议和所述高精度地图控制所述目标车辆执行自动驾驶的实现过程可以包括：对所述行驶建议进行识别处理，根据识别处理结果在所述高精度地图中标注自动驾驶指示信息，根据所述高精度地图中标注的所述自动驾驶指示信息控制所述目标车辆执行自动驾驶。具体的，路侧处理系统从路侧传感器获取的探测区域内的目标对象进行识别分析，获得该目标对象的大小、位置以及移动速度等实时路况信息，并将该目标对象转换到预设的目标坐标系中，进一步的，将所述目标坐标系中的目标对象标注在高精度地图中。其中，所述目标对象可以是指动物、车辆或者其他障碍物等。所述的路侧处理系统可以内置多种智能算法，比如可以包括用于识别摄像头拍摄的视频数据的图像识别算法、基于激光雷达云图的三维重构算法、基于微波的跟踪识别算法、基于视觉的三维提取算法以及基于多传感器的数据拼接融合算法等。
例如，针对摄像头采集的视频数据，经过一系列降噪、识别等图像识别处理后，基于预设的深度学习的图像识别算法提取方法实时获取视频数据中道路上目标对象的大小、位置以及移动速度等实时路况信息，并对该目标对象进行实时定位跟踪，然后将数据实时转换到目标坐标系中。对于激光雷达、微波雷达等路侧传感器的实现过程与上述内容类似，在此不再一一赘述。
需要说明的是，本发明实施例所述的高精度地图可以预先制作并进行存储。路侧处理系统基于各路侧传感器采集的周围环境中的目标对象可以实时转换至目标坐标系中。所述目标坐标系可以是指UTM(Universal Transverse Mercartor Grid System，通用横墨卡托格网系统)坐标系，UTM坐标系是一种平面直角坐标系，这种坐标系及其所依据的投影已经广泛用于地形图，通常用于分析卫星影像、自然资源数据库的参考格网以及要求精确定位的应用场景中。通过上述技术手段，将预设的路侧传感器采集的实时路况信息转换到目标坐标系中之后，进一步在所述高精度地图中将采集的实时路况信息进行标注，最后路侧处理系统基于高精度地图中的标注指示信息控制所述目标车辆执行自动驾驶。
在本发明实施例中，不同设备之间信息的传输可以基于LTE-V2X、DSRC(DedicatedShort Range Communications；专用短程通信技术)以及5G技术等低时延通信技术实现数据传输，及时将生成的行驶建议发送至目标车辆的车载终端，从而控制所述目标车辆实现安全有效的自动驾驶。需要说明的是，在实际实施过程中，本发明所述的技术方案可以与现有的基于车辆内部设置的传感器实现的车辆自动驾驶进行结合，从而使得车辆自动驾驶过程更加安全高效。
采用本发明所述的基于车路协同的车辆自动驾驶装置，能够通过获取路侧传感器采集较远的探测区域内的实时路况信息，避免了在自动驾驶车辆上安装大量的传感器，提升了基于车路协同的车辆自动驾驶感知范围，从而提高了自动驾驶车辆的效率和安全性。
与上述提供的基于车路协同的车辆自动驾驶方法相对应，本发明还提供一种电子设备。由于该电子设备的实施例相似于上述方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处请参见上述方法实施例部分的说明即可，下面描述的电子设备仅是示意性的。如图3所示，其为本发明实施例提供的一种电子设备的示意图。
该电子设备具体包括：处理器301和存储器302；其中，存储器302用于运行一个或多个程序指令，用于存储基于车路协同的车辆自动驾驶方法的程序，该服务器通电并通过所述处理器301运行该基于车路协同的车辆自动驾驶方法的程序后，执行上述任意一项所述的基于车路协同的车辆自动驾驶方法。本发明所述的电子设备可以是指内置有路侧处理系统的服务器。
与上述提供的一种基于车路协同的车辆自动驾驶方法相对应，本发明还提供一种计算机存储介质。由于该计算机存储介质的实施例相似于上述方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处请参见上述方法实施例部分的说明即可，下面描述的计算机存储介质仅是示意性的。
所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于被服务器执行上述所述的基于车路协同的车辆自动驾驶方法。
在本发明实施例中，处理器或处理器模块可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。处理器读取存储介质中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
存储介质可以是存储器，例如可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。
其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，简称PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，简称EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，简称EEPROM)或闪存。
易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，简称SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，简称DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，简称SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM，简称DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(EnhancedSDRAM，简称ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synch link DRAM，简称SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Ram bus RAM，简称DRRAM)。
本发明实施例描述的存储介质旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用硬件与软件组合来实现。当应用软件时，可以将相应功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。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。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于车路协同的车辆自动驾驶方法，其特征在于，包括：
获得目标车辆上传的当前实时位置信息和目的地信息；
利用预设的路侧传感器获得所述目标车辆的探测区域内的实时路况信息，根据所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆的实时行驶建议；
利用预设的路侧设备将所述行驶建议和高精度地图信息发送至所述目标车辆的车载设备，根据所述车载设备接收的所述行驶建议和所述高精度地图控制所述目标车辆执行自动驾驶。
2.根据权利要求1所述的基于车路协同的车辆自动驾驶方法，其特征在于，所述利用预设的路侧传感器获得所述目标车辆的探测区域内的实时路况信息，根据所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆的实时行驶建议，具体包括：
利用所述路侧传感器获得所述探测区域内车流信息，根据所述车流信息、所述当前实时位置信息以及所述目的地信息，判断所述当前实时位置信息和所述目的地信息之间的目标路段是否拥堵，若是，则生成控制所述目标车辆按照重新规划后的路线进行行驶的实时行驶建议。
3.根据权利要求1所述的基于车路协同的车辆自动驾驶方法，其特征在于，所述利用预设的路侧传感器获得所述目标车辆的探测区域内的实时路况信息，根据所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆的实时行驶建议，具体包括：
利用所述路侧传感器获得所述探测区域内气象条件信息，根据所述气象条件信息、所述当前实时位置信息以及所述目的地信息，判断所述当前实时位置信息和所述目的地信息之间的目标路段是否需要调整至预设的异常气象条件行驶状态，若是，则生成控制所述目标车辆按照预设的异常气象条件行驶状态进行行驶的实时行驶建议；其中，所述异常气象条件行驶状态包括：减速慢行以及开启警示灯中的至少一种。
4.如权利要求1所述的基于车路协同的车辆自动驾驶方法，其特征在于，所述根据所述车载设备接收的所述行驶建议和高精度地图控制所述目标车辆执行自动驾驶，具体包括：
对所述行驶建议进行识别处理，根据识别处理结果在所述高精度地图中标注自动驾驶指示信息，根据所述高精度地图中标注的所述自动驾驶指示信息控制所述目标车辆执行自动驾驶。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的基于车路协同的车辆自动驾驶方法，其特征在于，所述行驶建议包括行驶路径信息、行驶车速信息、行驶车道信息、所述目标车辆行驶过程中车灯控制信息以及鸣笛控制信息中的至少一种。
6.根据权利要求1-4任意一项所述的基于车路协同的车辆自动驾驶方法，其特征在于，所述路侧传感器包括：用于采集所述探测区域内视频数据的视频采集装置、用于测量所述目标车辆的所述探测区域内周围障碍物的位置信息和间距信息的雷达装置以及用于定位所述目标车辆当前实时位置的地理位置定位装置。
7.根据权利要求1-4任意一项所述的基于车路协同的车辆自动驾驶方法，其特征在于，所述实时路况信息包括所述探测区域内的障碍物信息、车流信息、气象条件信息以及路段限速信息中的至少一种。
8.一种基于车路协同的车辆自动驾驶装置，其特征在于，包括：
位置信息获得单元，用于获得目标车辆上传的当前实时位置信息和目的地信息；
实时行驶建议生成单元，用于利用预设的路侧传感器获得所述目标车辆的探测区域内的实时路况信息，根据所述当前实时位置信息、所述目的地信息以及所述实时路况信息生成针对所述目标车辆的实时行驶建议；
控制执行单元，用于利用预设的路侧设备将所述行驶建议和高精度地图信息发送至所述目标车辆的车载设备，根据所述车载设备接收的所述行驶建议和所述高精度地图控制所述目标车辆执行自动驾驶。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储基于车路协同的车辆自动驾驶方法的程序，该电子设备通电并通过所述处理器运行该基于车路协同的车辆自动驾驶方法的程序后，执行上述权利要求1-7任意一项所述的基于车路协同的车辆自动驾驶方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于被服务器执行如权利要求1-7任一项所述的基于车路协同的车辆自动驾驶方法。
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