CN110544376A - 一种自动驾驶辅助方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种自动驾驶辅助方法和装置，该自动驾驶辅助方法包括：获取监测范围内的当前传感器数据，根据预先获取的高精度地图数据与当前传感器数据，确定当前高精度地图数据，根据预设规则从当前高精度地图数据中确定监测范围内的目标数据，将目标数据发送至第一服务器，第一服务器根据目标数据生成辅助信息，将辅助信息发送至自动驾驶车辆，自动驾驶车辆根据辅助信息和自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。通过对路侧设备采集的监测范围内的当前传感器数据进行提前处理，获得数据量较小的辅助信息，避免了向自动驾驶车辆发送大量的原始数据，减少了传输的数据量，提高了数据传输速率，满足了自动驾驶车辆的实时性需求。

Description

一种自动驾驶辅助方法和装置

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，特别是涉及一种自动驾驶辅助方法和装置。

背景技术

自动驾驶技术是智能交通技术领域最前沿的技术，自动驾驶技术是通过多种传感器结合高精度地图获取车辆周围的路况信息，并通过获取的路况信息进行决策，以对行驶中的车辆进行自动控制的技术。车路协同是自动驾驶技术中的一种，主要指根据无线通信、传感探测等技术进行路况信息获取，实现车辆和路侧设备之间的智能协同与配合，通过路侧设备扩展车辆对路况信息的感知。

现有的车路协同技术方案中，路侧设备获取路况信息后，直接将获取的路况信息发送至车载设备，车载设备获取到路侧设备发送的路况信息后，将获取的路况信息与车载传感器获取的路况信息进行融合，通过融合后的路况信息进行决策，对车辆进行控制。

由于路侧设备获取的路况信息中包括大量的原始数据，对带宽的要求高，导致数据传输给车载设备的速度慢、网络延时长，无法满足自动驾驶的实时性需求。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种自动驾驶辅助方法和装置。

为了解决上述问题，本发明实施例第一方面公开了一种自动驾驶辅助方法，应用于路侧设备，包括：

获取监测范围内的当前传感器数据；

根据预先获取的高精度地图数据与所述当前传感器数据，确定当前高精度地图数据；

根据预设规则从所述当前高精度地图数据中确定所述监测范围内的目标数据；

将所述目标数据发送至第一服务器，以使所述第一服务器根据所述目标数据生成辅助信息，并将所述辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使所述自动驾驶车辆根据所述辅助信息和所述自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。

本发明实施例第二方面公开了另一种自动驾驶辅助方法，应用于第一服务器，包括：

接收至少一个路侧设备发送的目标数据，所述目标数据为所述至少一个路侧设备根据预先获取的高精度地图数据、以及获取的监测范围内的当前传感器数据确定当前高精度地图数据，并根据预设规则从所述当前高精度地图数据中确定的所述监测范围内的目标数据；

根据所述至少一个路侧设备各自发送的目标数据生成辅助信息；

将所述辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使所述自动驾驶车辆根据所述辅助信息和所述自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。

本发明实施例第三方面公开了一种自动驾驶辅助装置，设置于路侧设备，包括：

获取模块，用于获取监测范围内的当前传感器数据；

第一确定模块，用于根据预先获取的高精度地图数据与所述当前传感器数据，确定当前高精度地图数据；

第二确定模块，用于根据预设规则从所述当前高精度地图数据中确定所述监测范围内的目标数据；

发送模块，用于将所述目标数据发送至第一服务器，以使所述第一服务器根据所述目标数据生成辅助信息，并将所述辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使所述自动驾驶车辆根据所述辅助信息和所述自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。

本发明实施例第四方面公开了另一种自动驾驶辅助装置，设置于第一服务器，包括：

接收模块，用于接收至少一个路侧设备发送的目标数据，所述目标数据为所述至少一个路侧设备根据预先获取的高精度地图数据、以及获取的监测范围内的当前传感器数据确定当前高精度地图数据，并根据预设规则从所述当前高精度地图数据中确定的所述监测范围内的目标数据；

生成模块，用于根据所述至少一个路侧设备各自发送的目标数据生成辅助信息；

发送模块，用于将所述辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使所述自动驾驶车辆根据所述辅助信息和所述自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。

本发明实施例包括以下优点：本发明实施例通过获取监测范围内的当前传感器数据，根据预先获取的高精度地图数据与当前传感器数据，确定当前高精度地图数据，根据预设规则从当前高精度地图数据中确定目标数据，将目标数据发送至第一服务器，以使第一服务器根据目标数据生成辅助信息，并将辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使自动驾驶车辆根据所述辅助信息和自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。根据预先获取的高精度地图数据与当前传感器数据，确定当前传感器数据，并根据预设规则从当前高精度地图数据中确定目标数据，由于目标数据为当前高精度地图数据中的部分数据，数据量远远小于当前传感器数据的数据量，将数据量较小的目标数据发送给第一服务器，第一服务器根据此目标数据生成数据量较小的辅助信息发送给自动驾驶车辆，可以避免向第一服务器和自动驾驶车辆发送大量的原始数据；只发送有用的辅助信息，减少了传输的数据量，降低了网络带宽需求，提高了数据传输速率，可以满足了自动驾驶车辆的实时性需求。

附图说明

图1为本发明实施例所提供的一种自动驾驶辅助方法的流程图；

图2A为本发明实施例所提供的另一种自动驾驶辅助方法的流程图；

图2B为本发明实施例所提供的一种自动驾驶辅助系统示意图；

图3为本发明实施例所提供的一种自动驾驶辅助装置的结构框图；

图4为本发明实施例所提供的另一种自动驾驶辅助装置的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

参照图1，图1为本发明实施例所提供的一种自动驾驶辅助方法的流程图，该方法适用于为自动驾驶车辆提供辅助信息，以满足自动驾驶车辆对路况信息的实时性需求。本实施例提供的方法可以由自动驾驶辅助装置执行，自动驾驶辅助装置通常以软件和/或硬件的方式实现，自动驾驶辅助装置设置于路侧设备，该方法具体可以包括如下步骤：

步骤101、获取监测范围内的当前传感器数据。

其中，监测范围可以根据路侧设备中集成的各传感器的探测距离设定，也可以根据路侧设备的安装位置进行确定。具体的，监测范围可以为该路侧设备监测的一定范围的道路区域，路侧设备用于监测该段道路区域内的路况信息。当前传感器数据是路侧设备通过集成的各传感器实时采集的未经过处理的原始数据，包括摄像头采集的原始的图像数据和雷达采集的原始的点云数据等，当前传感器数据表征监测范围内实时的路况信息。

本实施例中，路侧设备可以集成有激光雷达、毫米波雷达和摄像头等传感器。当前传感器数据可以包括路侧设备通过激光雷达采集的监测范围内的点云数据，监测范围内物体的距离、位置、速度和行驶方向等数据，以及毫米波雷达采集的监测范围内物体的距离、位置、速度和行驶方向等数据，以及通过摄像头采集的监测范围内的图像数据。其中，激光雷达和毫米波雷达采集的数据互为补充。

实际使用时，路侧设备集成的传感器的种类和数量可以根据实际需求进行设置，本实施例对路侧设备集成的传感器的种类和数量，以及获取的传感器数据的种类和数量不做具体限制。

步骤102、根据预先获取的高精度地图数据与当前传感器数据，确定监测范围内的当前高精度地图数据。

其中，预先获取的高精度地图数据可以包括静态数据和动态数据，静态数据如道路数据，如车道线的位置、类型、宽度、坡度和曲率，以及车道内车辆的行驶方向等车道信息。以及车道周边的固定对象信息，比如交通标志、交通信号灯等信息、车道限高、下水道口、障碍物及其他道路细节，还可以包括高架物体、防护栏、数目、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。动态数据如车辆和行人的位置、行驶方向和行驶速度等数据。当前高精度地图数据为根据当前传感器数据对预先获取的高精度地图数据进行更新后，得到的当前时刻下最新的高精度地图数据。

具体的，路侧设备可以预先获取一定范围内的高精度地图数据，路侧设备预先获取的高精度地图数据包括该路侧设备的监测范围内。路侧设备获取到当前传感器数据后，结合预先获取的高精度地图数据对监测范围进行识别，确定监测范围内发生变化的目标物体，以及发生变化的目标物体的位置、速度、行驶方向和尺寸等信息。例如，路侧设备根据预先获取的高精度地图数据通过比对监测范围内的高精度地图数据中包括的车道信息和摄像头采集的当前的图像数据后(当前的图像数据即为当前传感器数据中包括的由摄像头采集的原始的图像数据)，发现当前的图像数据相对于预先获取的高精度地图数据中的车道，车道内出现了车辆A，此时路侧设备可以根据当前传感器数据中包括的由激光雷达采集到的点云数据计算得到车辆A的三维轮廓信息，确定车辆A的三维尺寸，并通过激光雷达和/或毫米波雷达采集的数据，确定车辆A的位置、行驶速度和行驶方向。路侧设备将与车辆A有关的数据增加到预先获取的高精度地图数据中，得到当前高精度地图数据。此时，在当前高精度地图数据中，该监测范围内不仅包括了预先获取的道路数据和车道周边的固定对象信息，而且包括了当前时刻与车辆A有关的数据。又比如，预先获取的高精度地图数据的车道中存在车辆B，预先获取的高精度地图数据中包括了车辆B的位置、行驶方向和行驶速度。路侧设备在获取到当前传感器数据后，可以根据当前的传感器数据和预先获取的高精度地图数据确定车辆B在当前时刻的位置、行驶方向和行驶速度。此时，路侧设备可以用当前时刻车辆B的位置、行驶方向和行驶速度替换预先获取的高精度地图数据中车辆B的位置、行驶方向和行驶速度，以对车辆B的数据进行更新。实际使用时，路侧设备预先获取的高精度地图数据不仅可以包括该路侧设备的监测范围，也可以包括其他路侧设备的监测范围内。本实施例对路侧设备预先获取的高精度地图数据的范围不做具体限制。

可选的，路侧设备可以将预先获取的高精度地图数据与当前传感器数据进行融合，得到当前高精度地图数据。

具体的，路侧设备可以通过多传感器融合技术，对当前传感器数据和预先获取的高精度地图数据进行综合分析，确定当前高精度地图数据。例如，路侧设备通过融合算法对激光雷达和毫米波雷达采集的数据、图像数据和预先获取的高精度地图数据进行整合，确定监测范围内处于运动状态的物体的类别，如车辆、人物、动物和路障等目标物体，并确定目标物体在车道中的具体位置、行驶方向、行驶速度，以及三维尺寸等信息。此时，得到的当前高精度地图数据中，不仅包括了车道位置、类型、宽度等静态数据，而且包括了运动物体的位置、三维尺寸、行驶方向、和行驶速度等动态数据。其中，静态数据不仅可以包括预先获取的高精度地图数据中的车道的位置、类型、宽度和坡度等信息，而且也可以包括当前时刻的静态数据，例如当前时刻出现在车道中的路障的位置和三维尺寸。

本实施例中，路侧设备可以采用现有的融合算法对当前传感器数据和预先获取的高精度地图数据进行综合分析，获取当前高精度地图数据，为自动驾驶车辆提供实时的辅助信息。多传感器融合计算的方法可参考现有技术中的融合算法，在此不做赘述。

可选的，每隔预设时间，路侧设备可以从第二服务器获取高精度地图数据。

本实施例中，路侧设备集成有通信装置，可以与提供高精度地图数据的第二服务器通信连接，每隔预设时间向第二服务器发送数据请求，用于获取高精度地图数据。路侧设备每隔预设时间从第二服务器获取高精度地图数据，可以对监测范围的高精度地图数据进行更新，防止因监测范围内道路状况的改变而产生错误的数据。其中，预设时间可以根据需求进行设置，本实施例对此不做限制。

步骤103、根据预设规则从当前高精度地图数据中确定监测范围内的目标数据。

其中，目标数据可以为根据预设规则从当前高精度地图数据中确定的监测范围内的部分数据。

本实施例中，预设规则可以根据自动驾驶的需求设置。例如，预设规则可以为确定处于运动状态物体的相关数据为目标数据，此时路侧设备可以识别当前高精度地图数据中的运动物体，将处于运动状态的物体的相关数据确定为目标数据。例如，行驶中的车辆的行驶方向、行驶速度和三维尺寸。或者预设规则可以为确定特定物体的相关数据为目标数据，此时路侧设备可以对当前高精度地图数据中的特定物体进行识别，将特定物体的相关数据确定为目标数据。例如，特定物体可以为车辆、行人、路障、积水和深坑等，此时路侧设备可以分别将车辆、行人、路障、积水和深坑的位置、行驶速度、行驶方向和三维尺寸等数据确定为目标数据。同理，目标数据中可以包括与交通信息相关的数据，例如车道的限速标志、转弯标志和红绿灯信息。实际上使用中，预设规则可以根据自动驾驶的需求进行设置，本实施例对预设规则不做具体限制。

本实施例中，路侧设备根据预设规则确定当前高精度地图数据中的目标数据，通过预设规则的设置可以根据需求灵活的确定当前高精度地图数据中的目标数据，并且可以根据预设规则调整确定的目标数据的大小，调整数据量。

步骤104、将目标数据发送至第一服务器。

本实施例中，路侧设备与第一服务器通信连接，路侧设备在确定目标数据后，将该目标数据发送至第一服务器。第一服务器可以根据目标数据生成辅助信息，并将辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使自动驾驶车辆根据辅助信息和自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。

具体的，第一服务器与自动驾驶车辆通信连接，当自动驾驶车辆进入监测范围或即将进入监测范围时，服务器可以将该监测范围和相邻监测范围内的目标数据进行拼接后，得到辅助信息，将辅助信息发送至自动驾驶车辆。自动驾驶车辆自身集成的传感器可以包括摄像头，激光雷达和毫米波雷达。自动驾驶车辆在行驶过程中，通过自身集成的传感器采集的周围的路况信息，并接受第一服务器发送的辅助信息，结合辅助信息和车辆自身采集的传感器数据作出行驶决策，控制车辆自动行驶。自动驾驶车辆根据辅助信息和自身传感器采集的数据进行自动驾驶的过程可参考现有技术中自动驾驶车辆的驾驶过程，本实施例对此不做限制。

本实施中，获取监测范围内的当前传感器数据，根据预先获取的高精度地图数据与当前传感器数据，确定当前高精度地图数据，根据预设规则从当前高精度地图数据中确定目标数据，将目标数据发送至第一服务器，以使第一服务器根据目标数据生成辅助信息，并将辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使自动驾驶车辆根据辅助信息和自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。根据预先获取的高精度地图数据与当前传感器数据，确定当前高精度地图数据，并根据预设规则从当前高精度地图数据中确定目标数据，由于目标数据为当前高精度地图数据中的部分数据，数据量远远小于当前传感器数据的数据量，将数据量较小的目标数据发送给第一服务器，第一服务器根据此目标数据生成数据量较小的辅助信息发送给自动驾驶车辆，可以避免向第一服务器和自动驾驶车辆发送大量的原始数据，只发送有用的辅助信息，减少了传输的数据量，降低了网络带宽需求，提高了数据传输速率，可以满足了自动驾驶车辆的实时性需求。

参照图2A，图2A为本发明实施例所提供的另一种自动驾驶辅助方法的流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤201、路侧设备获取监测范围内的当前传感器数据。

路侧设备获取监测范围内的当前传感器数据的过程与步骤101相同，在此不做赘述。

步骤202、路侧设备根据预先获取的高精度地图数据与当前传感器数据，确定当前高精度地图数据。

路侧设备根据预先获取的高精度地图数据与当前传感器数据，确定监测范围内的目标数据的过程与步骤102相同，在此不做赘述。

步骤203、路侧设备根据预设规则从当前高精度地图数据中确定监测范围内的目标数据。

路侧设备根据预设规则从当前高精度地图数据中确定监测范围内的目标数据的过程与步骤103相同，在此不做赘述。

步骤204、路侧设备将目标数据发送至第一服务器。

路侧设备将目标数据发送至第一服务器的过程与步骤104相同，在此不做赘述。

步骤205、第一服务器接收至少一个路侧设备发送的目标数据。

本实施例中，第一服务器可以与多个路侧设备通信连接，获取每个路侧设备发送的目标数据。例如，参照图2B，图2B为本发明实施例所提供的一种自动驾驶辅助系统示意图。如图2B所示，第一服务器分别与路侧设备DRSU1、路侧设备DRSU2、路侧设备DRSU3、路侧设备DRSU4、路侧设备DRSU5、路侧设备DRSU6和路侧设备DRSU7通信连接。其中，路侧设备DRSU1采集监测范围S1的目标数据，路侧设备DRSU2采集监测范围S2的目标数据，路侧设备DRSU3采集监测范围S3的目标数据，路侧设备DRSU4采集监测范围S4的目标数据，路侧设备DRSU5采集监测范围S5的目标数据，路侧设备DRSU6采集监测范围S6的目标数据，路侧设备DRSU7采集监测范围S7的目标数据。第一服务器可以分别接收每个路侧设备发送的目标数据。为便于说明，本实施例中仅以监测范围S1、S2、S3、S4、S5、S6和S7表示自动驾驶辅助系统中整个路段的监测范围，实际使用中，自动驾驶辅助系统中的监测范围可以包括整个路段的所有范围。

本发明实施例中，各路侧设备与第一服务器可以分别集成GPS模块，路侧设备与第一服务器可以通过GPS模块保持时间同步，各路侧设备每隔预定时间采集当前传感器数据。例如，如图2B所示，路侧设备DRSU1、路侧设备DRSU2、路侧设备DRSU3、路侧设备DRSU4、路侧设备DRSU5、路侧设备DRSU6和路侧设备DRSU7可以通过GPS模块保持时间同步后，每隔0.1秒钟采集一次当前传感器数据。例如，若当前的时间为14点20分0秒，路侧设备DRSU1、路侧设备DRSU2、路侧设备DRSU3、路侧设备DRSU4、路侧设备DRSU5、路侧设备DRSU6和路侧设备DRSU7分别在14点20分0秒采集第一次当前传感器数据，在14点20分0.1秒采集第二次当前传感器数据，在14点20分0.2秒采集第三次当前传感器数据，以此类推每隔0.1秒钟采集一次当前传感器数据。各路侧设备采集的当前传感器数据在时间上是同步的，因此各路侧设备根据预先获取的高精度地图数据与当前传感器数据确定的监测范围内的目标数据在时间上也是同步的。结合上述举例，路侧设备DRSU1、路侧设备DRSU2、路侧设备DRSU3、路侧设备DRSU4、路侧设备DRSU5、路侧设备DRSU6和路侧设备DRSU7在每隔0.1秒钟采集一次当前传感器数据后，可以分别确定14点20分0秒的目标数据，14点20分0.1秒的目标数据和14点20分0.2秒的目标数据。需要说明的是，各路侧设备采集当前传感器数据的间隔时间可以根据需求设置，例如每隔33毫秒或100毫秒采集一次当前传感器数据，本实施例对路侧设备采集当前传感器数据的间隔时间不做具体限制。

可选的，目标数据中可以包括对应的时间信息。每个路侧设备发送给第一服务器的目标数据中可以包括该目标数据对应的时间信息。

本发明实施例中，各路侧设备可以与第一服务器使用统一的世界坐标系。可以将获取的目标数据统一到同一个世界坐标系中。例如，结合步骤102中的举例，路侧设备DRSU1确定监测范围S1内出现车辆A，并确定车辆A的位置、行驶速度和行驶方向后，可以将车辆A相对于路侧设备DRSU1的位置、行驶速度和行驶方向等数据转换为世界坐标系中的位置、行驶速度和行驶方向。同理，路侧设备DRSU2、路侧设备DRSU3、路侧设备DRSU4、路侧设备DRSU5、路侧设备DRSU6和路侧设备DRSU7也可以将各自监测范围内的目标数据转换为世界坐标系中的数据。本实施例中，各路侧设备与第一服务器采用统一的世界坐标系，各路侧设备分别发送给第一服务器的目标数据为统一的世界坐标系数据，方便第一服务器对数据的处理和使用。

需要说明的是，路侧设备的数量，以及每个路侧设备的设置位置可以根据需求进行设置，本实施例对路侧设备的数量和设置位置不做具体限制。

步骤206、第一服务器根据至少一个路侧设备各自发送的目标数据生成辅助信息。

本实施例中，第一服务器在接收到路侧设备发送的目标数据后，可以根据目标数据中包括的时间信息确定该目标数据对应的时间，从而可以直接将路侧设备发送的最新的目标数据作为辅助信息，也可以将多个路侧设备分别发送的最新的目标数据进行拼接后得到更大范围的辅助信息。例如，结合步骤205，若车辆A在监测范围S1内，当前时刻为14点20分0.3秒，则第一服务器根据接收到的路侧设备DRSU1发送的目标数据中包括的时间信息，确定目标数据对应的时间，可以直接将路侧设备DRSU1发送的14点20分0.2秒的目标数据作为辅助信息发送给车辆A(路侧设备DRSU1在14点20分0.3秒之前，向第一服务器分别发送了14点20分0秒、14点20分0.1秒和14点20分0.2秒对应的目标数据，14点20分0.2秒的目标数据最靠近当前时刻，为最新的目标数据)，也可以将路侧设备DRSU1、路侧设备DRSU2和路侧设备DRSU3分别发送的14点20分0.2秒的目标数据进行拼接后得到辅助信息发送给车辆A。具体的，在目标数据的拼接过程中，第一服务器可以将不同监测范围内的目标数据进行整合，得到包括不同监测范围内的目标数据的辅助信息。例如，若车辆A在监测范围S1内，同时监测范围S2内出现了车辆B，此时第一服务器将监测范围S1与监测范围S2中的目标数据进行整合得到辅助信息，辅助信息中不仅包括车辆A的位置、三维尺寸、行驶方向、和行驶速度等数据，而且包括车辆B的位置、三维尺寸、行驶方向、和行驶速度等数据。其中，将最新的目标数据作为辅助信息发送给自动驾驶车辆，可以满足辅助信息的时效性。同时，将同一时刻的目标数据进行拼接，可以保证各监测范围内目标数据的在时间上同步，提高数据在时间上的统一性，防止因为时间的误差产生错误的信息。

可选的，第一服务器可以接收自动驾驶车辆发送的位置信息，根据位置信息预测自动驾驶车辆的行驶范围，该行驶范围包括至少一个监测范围，将该行驶范围内的目标数据拼接后得到辅助信息。具体的，自动驾驶车辆可以周期性的上报车辆的位置信息，第一服务器接收车辆上报的位置信息后，可以根据自动驾驶车辆的位置信息预测自动驾驶车辆的行驶范围，将行驶范围内的路侧设备发送的目标数据进行拼接后得到辅助信息。例如，参照图2B，第一服务器可以预先从第二服务器获取所有全路段内路侧设备的监测范围内的高精度地图数据，当车辆A上报的位置信息位于监测范围S2时，第一服务器可以直接将监测范围S2确定为行驶范围，将监测范围S2内的目标数据作为辅助信息发送给车辆A。也可以将监测范围S2，以及与监测范围S2相邻的监测范围S1和监测范围S3都确定为行驶范围，将监测范围S1、监测范围S2和监测范围S3内的目标数据进行拼接后得到辅助信息，发送至车辆A。

可选的，第一服务器接收车辆上报的位置信息后，可以根据自动驾驶车辆位置的变化确定车辆的行驶方向，并根据行驶方向和位置信息预测车辆的行驶范围。具体的，自动驾驶车辆可以周期性的上报车辆的位置信息，第一服务器接收车辆在不同时间内的位置信息，根据位置信息的变化确定车辆的行驶方向。例如，参照图2B，当车辆A第一次上报的位置信息位于监测范围S1，第二次上报的位置信息位于监测范围S2时，第一服务器可以确定车辆A的行驶方向为从监测范围S1至监测范围S2，此时第一服务器可以直接将监测范围S2确定为车辆A的行驶范围，将路侧设备DRSU2发送的目标数据作为辅助信息。同样的，第一服务器可以将监测范围S2和监测范围S3确定为车辆A的行驶范围，将路侧设备DRSU2和路侧设备DRSU3发送的目标数据进行拼接后得到辅助信息。当车辆A位于监测范围S3时，第一服务器可以将路侧设备DRSU3、路侧设备DRSU4、路侧设备DRSU5、路侧设备DRSU6和路侧设备DRSU7的目标数据进行拼接后得到辅助信息，发送至车辆A。

可选的，第一服务器还可以根据车辆上报的位置信息和高精度地图数据确定车辆的行驶方向，根据车辆的位置信息和行驶方向预测车辆的行驶范围。具体的，高精度地图数据中可以包括每条车道内车辆的行驶方向，第一服务器根据车辆上报的位置信息，确定车辆所在的车道，根据车道信息确定车辆的行驶方向。实际使用中，第一服务器可以通过其他任意的方确定车辆的行驶方向，例如结合车辆所在的车道信息和车辆位置的变化确定车辆的行驶方向，进一步的根据车辆的行驶方向和位置信息预测车辆的行驶范围。

可选的，第一服务器还可以将自动驾驶车辆后方的监测范围内的目标数据发送给自动驾驶车辆。例如，当第一服务器确定车辆A的行驶方向为从监测范围S1至监测范围S3，车辆A所在的位置为监测范围S2时，第一服务器可以将路侧设备DRSU1、路侧设备DRSU2和路侧设备DRSU3发送的目标数据进行拼接，得到同时包括车辆A后方的监测范围1和车辆A前方的监测范围S2和监测范围S3中的目标数据的辅助信息。将车辆后方监测范围内的目标数据作为辅助信息的一部分发送给车辆，可以将车辆后方的路况信息发送给车辆，若车辆后方存在超速行驶和/或变道行驶等异常行驶的车辆时，可以帮助车辆预测是否存在碰撞的可能，提高自动驾驶的安全性。

可选的，第一服务器可以接收自动驾驶车辆发送的位置信息和速度信息，根据位置信息和速度信息预测自动驾驶车辆的行驶范围，将该行驶范围内的目标数据拼接后得到辅助信息。

例如，参照图2B，当车辆A上报的位置信息位于监测范围S2，行驶速度为30公里/小时，则第一服务器可以根据车辆A所在的位置确定车辆A的行驶方向，并根据车辆A的行驶速度判断车辆A需要使用较长的时间驶出监测范围S2，此时第一服务器可以预测车辆A的行驶范围为监测范围1、监测范围2和监测范围3，第一服务器可以将路侧设备DRSU1发送的目标数据、路侧设备DRSU2发送的目标数据和路侧设备DRSU3发送的目标数据进行拼接后，得到辅助信息。同理，若车辆A的行驶速度为90公里/小时，则第一服务器可以根据车辆A的行驶速度判断车辆A只需使用很短的时间就能驶出监测范围S3和监测范围S4，此时第一服务器可以预测车辆A的行驶范围为监测范围S1、监测范围2、监测范围S3、监测范围S4、监测范围S5、监测范围S6和监测范围S7。第一服务器可以将预测范围内的所有路侧设备发送的目标数据进行拼接后得到辅助信息。

实际使用时，第一服务器可以采用其他方法获取自动驾驶车辆的位置信息、速度信息和方向信息，本实施例对第一服务器获取自动驾驶车辆的位置信息、速度信息和方向信息的方法不做具体限制。

可选的，参照图2B，各监测范围之间分别有一定程度的重叠，第一服务器在拼接过程中可以根据目标数据的时间信息，去掉重叠的数据。例如，结合上述举例，第一服务器在拼接路侧设备DRSU1、路侧设备DRSU2和路侧设备DRSU3分别发送的14点20分0.2秒的目标数据时，在路侧设备DRSU1和路侧设备DRSU2之间，可以保留路侧设备DRSU1发送的14点20分0.2秒在路侧设备DRSU1与路侧设备DRSU2之间的重叠区域的数据，去掉DRSU2发送的14点20分0.2秒在路侧设备DRSU1和路侧设备DRSU2之间的重叠区域的数据。同理，可以只保留路侧设备DRSU2或路侧设备DRSU3其中的一个在二者之间的重叠区域中的目标数据。各监测范围之间有部分重叠，可以防止路侧设备遗漏部分区域的路况信息。

本实施例中，各路侧设备与第一服务器在时间上同步，并且各路侧设备与第一服务器采用统一的世界坐标系。在获取辅助信息的过程中，第一服务器可以根据目标数据中的时间信息，将同一时刻，并且在统一坐标系中的各监测范围内的目标数据进行拼接后得到辅助信息，可以得到同一时刻全路段的辅助信息，为该路段上的自动驾驶车辆提供辅助信息。

步骤207、第一服务器将辅助信息发送至自动驾驶车辆。

本实施例中，结合步骤206，第一服务器可以针对每个自动驾驶车辆，确定每个自动驾驶车辆的辅助信息，将辅助信息发送至对应的自动驾驶车辆。

步骤208、自动驾驶车辆接收第一服务器发送的辅助信息，根据辅助信息和自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。

具体的，自动驾驶车辆自身可以集成摄像头、激光雷达和毫米波雷达，通过自身集成的传感器获取车辆周围的路况信息。自动驾驶车辆根据自身集成的传感器采集的路况信息和第一服务器发送的辅助信息做出行驶决策，控制自动驾驶车辆实现自动驾驶。辅助信息可以作为自动驾驶车辆自身传感器数据的补充，延伸自动驾驶车辆的感知范围，为自动驾驶车辆提供更多的数据支持，提高自动驾驶的安全性。

可选的，自动驾驶车辆也可以从第二服务器下载高精度地图数据。自动驾驶车辆可以采用多传感器融合技术对高精度地图数据、自身的传感器数据和辅助信息进行融合，得到准确的路况信息，根据准确的路况信息实现自动驾驶。

本实施例中，第一服务器接收至少一个路侧设备发送的目标数据，并根据路侧设备发送的目标数据生成辅助信息，将辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使自动驾驶车辆可以根据辅助信息和自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。路侧设备对原始的传感器数据进行处理，并将处理后得到的目标数据发送至第一服务器。第一服务器根据路侧设备发送的目标数据生成辅助信息，将辅助信息发送至自动驾驶车辆，自动驾驶车辆根据辅助信息结合自身传感器数据实现自动驾驶，扩展了自动驾驶车辆的感知范围。根据预先获取的高精度地图数据与当前传感器数据，确定当前传感器数据，根据预设规则从当前高精度地图数据中确定监测范围内的目标数据，由于目标数据为当前高精度地图数据中的部分数据，数据量远远小于当前传感器数据的数据量，将数据量较小的目标数据发送给第一服务器，第一服务器根据此目标数据生成数据量较小的辅助信息发送给自动驾驶车辆，可以避免向第一服务器和自动驾驶车辆发送大量的原始数据，只发送有用的辅助信息，减少了传输的数据量，降低了网络带宽需求，提高了数据传输速率，可以满足了自动驾驶车辆的实时性需求。并且第一服务器可以根据车辆的位置信息和速度信息预测车辆的行驶范围，将自动驾驶车辆行驶范围内的目标数据发送至自动驾驶车辆，可以避免向自动驾驶车辆发送大量的辅助信息，降低传输速率，同时可以避免发送的辅助信息较少，不能满足自动驾驶车辆的行驶需求。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图3，图3为本发明实施例所提供的一种自动驾驶辅助装置的结构框图，该自动驾驶辅助装置300设置于路侧设备，具体可以包括：获取模块301、第一确定模块302、第二确定模块303和发送模块304。

获取模块301用于获取监测范围内的当前传感器数据。

第一确定模块302用于根据预先获取的高精度地图数据与当前传感器数据，确定当前高精度地图数据。

第二确定模块303用于根据预设规则从当前高精度地图数据中确定监测范围内的目标数据。

发送模块304用于将目标数据发送至第一服务器，以使第一服务器根据目标数据生成辅助信息，并将辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使自动驾驶车辆根据辅助信息和自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。

本实施中，获取监测范围内的当前传感器数据，根据预先获取的高精度地图数据与当前传感器数据，确定当前高精度地图数据，根据预设规则从当前高精度地图数据中确定目标数据，将目标数据发送至第一服务器，以使第一服务器根据目标数据生成辅助信息，并将辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使自动驾驶车辆根据辅助信息和自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。根据预先获取的高精度地图数据与当前传感器数据，确定当前高精度地图数据，并根据预设规则从当前高精度地图数据中确定目标数据，从而得到辅助信息。路侧设备对采集的传感器数据进行提前处理，获得数据量较小的辅助信息，避免了向自动驾驶车辆发送大量的原始数据，只发送有用的辅助信息，减少了传输的数据量，提高了数据传输速率，可以满足了自动驾驶车辆的实时性需求。

可选的，第一确定模块302具体用于将预先获取的高精度地图数据与当前传感器数据进行融合，得到当前高精度地图数据。

可选的，获取模块301还用于在获取监测范围内的当前传感器数据之前，每隔预设时间，从第二服务器获取高精度地图数据。

参照图4，图4为本发明实施例所提供的另一种自动驾驶辅助装置的结构框图，该自动驾驶辅助装置400设置于路侧设备，具体可以包括：接收模块401、生成模块402和发送模块403。

接收模块401用于接收至少一个路侧设备发送的目标数据，目标数据为至少一个路侧设备根据预先获取的高精度地图数据、以及获取的监测范围内的当前传感器数据确定当前高精度地图数据，并根据预设规则从当前高精度地图数据中确定的监测范围内的目标数据。

生成模块402用于根据至少一个路侧设备各自发送的目标数据生成辅助信息。

发送模块403用于将辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使自动驾驶车辆根据辅助信息和自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。

本实施例中，第一服务器接收至少一个路侧设备发送的目标数据，并根据路侧设备发送的目标数据生成辅助信息，将辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使自动驾驶车辆可以根据辅助信息和自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。路侧设备对原始的传感器数据进行处理，并将处理后得到的目标数据发送至第一服务器。第一服务器根据路侧设备发送的目标数据生成辅助信息，将辅助信息发送至自动驾驶车辆，自动驾驶车辆根据辅助信息结合自身传感器数据实现自动驾驶，扩展了自动驾驶车辆的感知范围。因为在路侧设备对原始数据进行处理后，得到数据量较少的目标数据，根据目标数据得到辅助信息，从而避免了向自动驾驶车辆发送原始的传感器数据，降低了数据量，提高了传输速率，可以满足了自动驾驶车辆的实时性需求。并且第一服务器可以根据车辆的位置信息和速度信息预测车辆的行驶范围，将自动驾驶车辆行驶范围内的目标数据发送至自动驾驶车辆，可以避免向自动驾驶车辆发送大量的辅助信息，降低传输速率，同时可以避免发送的辅助信息较少，不能满足自动驾驶车辆的行驶需求。

可选的，该接收模块401还用于在根据至少一个路侧设备各自发送的目标数据生成辅助信息之前，接收自动驾驶车辆发送的位置信息；根据位置信息预测自动驾驶车辆的行驶范围，行驶范围包括至少一个监测范围。

该生成模块402具体用于将行驶范围内的目标数据拼接后得到辅助信息。

可选的，接收模块401具体用于接收自动驾驶车辆发送的位置信息和速度信息；根据位置信息和速度信息预测自动驾驶车辆的行驶范围。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种自动驾驶辅助方法和装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (12)

1.一种自动驾驶辅助方法，应用于路侧设备，其特征在于，包括：

获取监测范围内的当前传感器数据；

根据预先获取的高精度地图数据与所述当前传感器数据，确定当前高精度地图数据；

根据预设规则从所述当前高精度地图数据中确定所述监测范围内的目标数据；

将所述目标数据发送至第一服务器，以使所述第一服务器根据所述目标数据生成辅助信息，并将所述辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使所述自动驾驶车辆根据所述辅助信息和所述自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先获取的高精度地图数据与所述当前传感器数据，确定当前高精度地图数据，包括：

将所述预先获取的高精度地图数据与所述当前传感器数据进行融合，得到所述当前高精度地图数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取监测范围内的当前传感器数据之前，还包括：

每隔预设时间，从第二服务器获取所述高精度地图数据。

4.一种自动驾驶辅助方法，其特征在于，应用于第一服务器，包括：

接收至少一个路侧设备发送的目标数据，所述目标数据为所述至少一个路侧设备根据预先获取的高精度地图数据、以及获取的监测范围内的当前传感器数据确定当前高精度地图数据，并根据预设规则从所述当前高精度地图数据中确定的所述监测范围内的目标数据；

根据所述至少一个路侧设备各自发送的目标数据生成辅助信息；

将所述辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使所述自动驾驶车辆根据所述辅助信息和所述自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个路侧设备各自发送的目标数据生成辅助信息之前，还包括：

接收所述自动驾驶车辆发送的位置信息；

根据所述位置信息预测所述自动驾驶车辆的行驶范围，所述行驶范围包括至少一个所述监测范围；

所述根据所述至少一个路侧设备各自发送的目标数据生成辅助信息，包括：

将所述行驶范围内的所述目标数据拼接后得到所述辅助信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述接收所述自动驾驶车辆发送的位置信息，包括：

接收所述自动驾驶车辆发送的所述位置信息和速度信息；

所述根据所述位置信息预测所述自动驾驶车辆的行驶范围，包括：

根据所述位置信息和速度信息预测所述自动驾驶车辆的行驶范围。

7.一种自动驾驶辅助装置，设置于路侧设备，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取监测范围内的当前传感器数据；

第一确定模块，用于根据预先获取的高精度地图数据与所述当前传感器数据，确定当前高精度地图数据；

第二确定模块，用于根据预设规则从所述当前高精度地图数据中确定所述监测范围内的目标数据；

发送模块，用于将所述目标数据发送至第一服务器，以使所述第一服务器根据所述目标数据生成辅助信息，并将所述辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使所述自动驾驶车辆根据所述辅助信息和所述自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，

所述第一确定模块，具体用于将所述预先获取的高精度地图数据与所述当前传感器数据进行融合，得到所述当前高精度地图数据。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块，还用于在所述获取监测范围内的当前传感器数据之前，每隔预设时间，从第二服务器获取所述高精度地图数据。

10.一种自动驾驶辅助装置，其特征在于，设置于第一服务器，包括：

接收模块，用于接收至少一个路侧设备发送的目标数据，所述目标数据为所述至少一个路侧设备根据预先获取的高精度地图数据、以及获取的监测范围内的当前传感器数据确定当前高精度地图数据，并根据预设规则从所述当前高精度地图数据中确定的所述监测范围内的目标数据；

生成模块，用于根据所述至少一个路侧设备各自发送的目标数据生成辅助信息；

发送模块，用于将所述辅助信息发送至自动驾驶车辆，以使所述自动驾驶车辆根据所述辅助信息和所述自动驾驶车辆的传感器数据进行自动驾驶。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，

所述接收模块，还用于在所述根据所述至少一个路侧设备各自发送的目标数据生成辅助信息之前，接收所述自动驾驶车辆发送的位置信息；根据所述位置信息预测所述自动驾驶车辆的行驶范围，所述行驶范围包括至少一个所述监测范围；

所述生成模块，具体用于将所述行驶范围内的所述目标数据拼接后得到所述辅助信息。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，

所述接收模块，具体用于接收所述自动驾驶车辆发送的所述位置信息和速度信息；根据所述位置信息和速度信息预测所述自动驾驶车辆的行驶范围。