CN111063055A - 一种基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法，属于无人驾驶技术领域，用于实现无人驾驶车辆的警报和救援功能。其包括无人驾驶车辆、车辆信息处理器、主系统服务器和故障警报系统，主系统服务器包括具有无线传输功能的中央处理器和云服务器，故障警报系统包括车辆外界障碍警报系统、车辆内部零件故障警报系统和车辆自身事故警报系统。本基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法主系统服务器和车辆外界障碍警报系统的配合使用，使得无人驾驶汽车在行驶过程中能够发现周边存在的事故，并采取措施，还可以有效避免无人驾驶车辆周边障碍物对车辆造成损伤而制动，提高了乘客会员的使用便捷性。
Description
技术领域
本发明属于无人驾驶技术领域，涉及一种基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法。
背景技术
无人驾驶车辆归属于一种智能汽车，也被称为轮式移动机器人，主要依靠车内的计算机系统以及智能驾驶仪对车辆中的各个结构进行精准的控制与计算分析，并通过控制指令控制无人驾驶车辆上的不同设备，从而实现车辆的全自动运行，达到车辆无人驾驶的目的。
但是，无人驾驶车辆中并没有实际的驾驶人员，只能根据无人驾驶系统中预设的路线和模式进行运作，但是实际道路上存在许多突发状况，无人驾驶车辆在行驶过程中的风险较大，并且车辆本身的所含有零件较多，没有实际驾驶人员对车辆运行的把控，可能无法及时知道车辆上的零件是否存在异常运行的状况，这就影响到了无人驾驶车辆和乘员的安全问题以及后续的救援问题，如无人驾驶车辆在预设路线上碰到较大障碍物时，不便于及时调整路线以及车辆位置，又如无人驾驶车辆在发生事故时，无法及时传递救援信息等，因此，我们提出一种基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法。
发明内容
本发明的目的是针对现有的技术存在上述问题，提出了一种基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法，该装置要解决的技术问题是：如何实现无人驾驶车辆的警报和救援功能。
本发明的目的可通过下列技术方案来实现：
一种基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法，包括无人驾驶车辆、车辆信息处理器、主系统服务器和故障警报系统，车辆信息处理器安装在无人驾驶车辆内部，主系统服务器包括具有无线传输功能的中央处理器和云服务器，云服务器中存储协助会员信息、乘客会员信息以及不同种类故障警报分类信息，故障警报系统安装在无人驾驶车辆内部，故障警报系统包括车辆外界障碍警报系统、车辆内部零件故障警报系统和车辆自身事故警报系统。
本发明的工作原理是：故障警报系统连接车辆内置电源，且故障警报系统通过无线传输的方式与主系统服务器连接，无人驾驶车辆触发不同种类的故障警报系统后，处在主控制室内的主系统服务器会接收到不同信号，主系统服务器按照不同类型的故障分派协助会员去处理车辆故障，能够减少无人驾驶车辆的事故率，确保了无人驾驶车辆的安全可靠性，提高了乘客会员的使用便捷性。
外界障碍警报系统分为障碍物阻挡类、行人事故类和非无人驾驶车辆交通事故类三类报警类型，外界障碍警报系统包括障碍监测模块，障碍监测模块电连接无人驾驶车辆内部电源，障碍监测模块内设置有GPS定位模块、摄像头、测距雷达和压力传感器，GPS定位模块安装在无人驾驶车辆内部，摄像头分别安装在车辆四周侧壁上，测距雷达安装在车辆四周侧壁上，压力传感器安装在车辆四周侧壁上。
采用以上结构，摄像头、测距雷达和压力传感器均设置四个，用来对无人驾驶车辆所处的环境进行检测，摄像头用来记录车辆周边环境的实际状况，测距雷达用来监测距离障碍物的距离，压力传感器用来检测与障碍物碰撞的压力大小。
外界障碍警报系统处理过程如下：
步骤一：无人驾驶车辆按规定路线行驶，障碍监测模块开始工作；
步骤二：障碍监测模块中的GPS定位模块、摄像头、测距雷达和压力传感器将信息传递到车辆信息处理器中；
步骤三：车辆信息处理器将信息传递到主系统服务器中；
步骤四：主系统服务器中的云服务器与车辆信息处理器传递的信息做对比，由中央处理器确定外界障碍的种类；
步骤五：
(1)确定为障碍物阻挡类，主系统服务器通过GPS定位模块、摄像头、测距雷达和传感器、结合预设参数和模型，判断外界障碍物的性质，生成相对应的任务指令，匹配协助会员，如无法实施排障，再通过GPS定位模块、摄像头、雷达和传感器，将现场的位置、影像推送到中央处理器和协助会员终端，由中央处理器中车辆控制程序的操作员和协助会员能通过影像视频判断障碍的性质，提前做好排除障碍的准备工作；
(2)确定为行人事故类，主系统服务器的显示屏显示障碍类别和位置信息，无人驾驶车辆调整位置；
(3)确定为非无人驾驶车辆交通事故类，主系统服务器的显示屏显示障碍类别和位置信息，主系统服务器的中央处理器输送救援信号给救援人员和协助会员，并发送位置信息。
车辆内部零件故障警报系统包括自身监测模块和独立制动模块，自身监测模块和独立制动模块均安装在无人驾驶车辆内部，且与无人驾驶车辆内置电源连接，自身监测模块包括GPS定位模块、监测处理器、监测传感器、警报灯和警报音响，GPS定位模块、监测处理器和监测传感器固定在无人驾驶车辆内部，GPS定位模块电连接监测处理器，监测处理器电连接车辆信息处理器，警报灯和警报音响安装在车辆车厢内部。
采用以上结构，GPS定位模块用来实时定位无人驾驶车辆位置，方便车辆内部零件故障时，能够及时确定故障车辆位置，监测传感器分为多种，如：发动机温度传感器、变速箱抖动频率传感器、胎压传感器等，监测处理器用来处理监测传感器传递的信息。
车辆内部零件故障报警系统处理过程如下：
步骤一：无人驾驶车辆按规定路线行驶，自身监测模块开始工作；
步骤二：自身监测模块中的GPS定位模块和监测传感器将信息传递到监测处理器中，有监测处理器将信息传递到车辆信息处理器中；
步骤三：主系统服务器中的云服务器与车辆信息处理器传递的信息做对比，由中央处理器确定是否发生车辆内部零件故障；
步骤四：
(1)未发生车辆内部零件故障，警报灯、警报音响和独立制动模块均不工作；
(2)发生车辆内部零件故障，警报灯变亮，警报音响发出声音，提示乘客会员，车辆信息处理器控制独立制动模块工作，将行驶的无人驾驶车辆停下；
步骤五：主系统服务器的中央处理器输送救援信号给救援人员和协助会员，并发送位置信息
车辆自身事故警报系统处理过程如下：
车辆自身事故警报系统包括自检模块和独立监测系统，自检模块为带有自检车辆内部零件故障程序的处理器，独立监测系统包括GPS定位模块、独立的监测处理器和独立电源，独立监测系统安装在车辆顶棚内。
采用上述结构，自检模块中的的自检车辆内部零件故障的程序可以在上述车辆内部零件故障警报系统未损坏的情况下，启动车辆内部零件故障警报系统，独立监测系统能够在自检车辆内部零件故障警报系统损坏的情况下启动，对车辆进行监测。
车辆自身事故警报系统处理过程如下：
步骤一：无人驾驶车辆按规定路线行驶，自检模块开始工作，独立监测系统不工作；
步骤二：发生车辆自身事故时，车辆内部零件故障系统未损坏，自检模块中的自检程序启动；
步骤三：自身监测模块中的GPS定位模块和监测传感器将信息传递到监测处理器中，有监测处理器将信息传递到车辆信息处理器中；
步骤四：主系统服务器中的云服务器与车辆信息处理器传递的信息做对比，由中央处理器确定是否发生车辆内部零件故障；
步骤五：主系统服务器的中央处理器输送救援信号给救援人员和协助会员，并发送位置信息；
步骤六：发生车辆自身事故时，车辆内部零件故障系统损坏，自检模块中的自检程序无法正常工作，启动独立监测系统；
步骤七：独立电源为独立监测系统中的GPS定位模块和独立的监测处理器供电，GPS定位模块将信号输送到独立的监测处理器中；
步骤八：独立的监测处理器将信号输送到主系统服务器中；
步骤九：主系统服务器中的云服务器与独立的监测处理器传递的信息做对比，由中央处理器确定是否发生车辆内部零件故障；
步骤十：主系统服务器的中央处理器输送救援信号给救援人员和协助会员，并发送位置信息
与现有技术相比，本基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法具有以下优点：
1、通过主系统服务器和车辆外界障碍警报系统的配合使用，使得无人驾驶汽车在行驶过程中能够发现周边存在的事故，并采取措施，还可以有效避免无人驾驶车辆周边障碍物对车辆造成损伤而制动，提高了乘客会员的使用便捷性。
2、通过主系统服务器和车辆内部零件故障警报系统的配合使用，能够监测无人驾驶车辆行驶内部零件是否异常，降低了无人驾驶车辆的事故率，确保了无人驾驶车辆的安全可靠性。
3、能够在发生事故后，及时向外传递信息，确保了救援的及时性。
附图说明
图1是本发明的系统框图；
图2是本发明的系统控制流程框图；
图3是本发明的故障报警分类图；
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
下面详细描述本专利的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利，而不能理解为对本专利的限制。
请参阅图1-2，本实施例提供了一种基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法，包括无人驾驶车辆、车辆信息处理器、主系统服务器和故障警报系统，车辆信息处理器安装在无人驾驶车辆内部，主系统服务器包括具有无线传输功能的中央处理器和云服务器，云服务器中存储协助会员信息、乘客会员信息以及不同种类故障警报分类信息，故障警报系统安装在无人驾驶车辆内部，故障警报系统包括车辆外界障碍警报系统、车辆内部零件故障警报系统和车辆自身事故警报系统，在本实施例中，故障警报系统连接车辆内置电源，且故障警报系统通过无线传输的方式与主系统服务器连接，无人驾驶车辆触发不同种类的故障警报系统后，处在主控制室内的主系统服务器会接收到不同信号，主系统服务器按照不同类型的故障分派协助会员去处理车辆故障，能够减少无人驾驶车辆的事故率，确保了无人驾驶车辆的安全可靠性，提高了乘客会员的使用便捷性。
外界障碍警报系统分为障碍物阻挡类、行人事故类和非无人驾驶车辆交通事故类三类报警类型，外界障碍警报系统包括障碍监测模块，障碍监测模块电连接无人驾驶车辆内部电源，障碍监测模块内设置有GPS定位模块、摄像头、测距雷达和压力传感器，GPS定位模块安装在无人驾驶车辆内部，摄像头分别安装在车辆四周侧壁上，测距雷达安装在车辆四周侧壁上，压力传感器安装在车辆四周侧壁上，在本实施例中，摄像头、测距雷达和压力传感器均设置四个，用来对无人驾驶车辆所处的环境进行检测，摄像头用来记录车辆周边环境的实际状况，测距雷达用来监测距离障碍物的距离，压力传感器用来检测与障碍物碰撞的压力大小。
外界障碍警报系统处理过程如下：
步骤一：无人驾驶车辆按规定路线行驶，障碍监测模块开始工作；
步骤二：障碍监测模块中的GPS定位模块、摄像头、测距雷达和压力传感器将信息传递到车辆信息处理器中；
步骤三：车辆信息处理器将信息传递到主系统服务器中；
步骤四：主系统服务器中的云服务器与车辆信息处理器传递的信息做对比，由中央处理器确定外界障碍的种类；
步骤五：
(1)确定为障碍物阻挡类，主系统服务器通过GPS定位模块、摄像头、测距雷达和传感器、结合预设参数和模型，判断外界障碍物的性质，生成相对应的任务指令，匹配协助会员，如无法实施排障，再通过GPS定位模块、摄像头、雷达和传感器，将现场的位置、影像推送到中央处理器和协助会员终端，由中央处理器中车辆控制程序的操作员和协助会员能通过影像视频判断障碍的性质，提前做好排除障碍的准备工作；
(2)确定为行人事故类，主系统服务器的显示屏显示障碍类别和位置信息，无人驾驶车辆调整位置；
(3)确定为非无人驾驶车辆交通事故类，主系统服务器的显示屏显示障碍类别和位置信息，主系统服务器的中央处理器输送救援信号给救援人员和协助会员，并发送位置信息。
车辆内部零件故障警报系统包括自身监测模块和独立制动模块，自身监测模块和独立制动模块均安装在无人驾驶车辆内部，且与无人驾驶车辆内置电源连接，自身监测模块包括GPS定位模块、监测处理器、监测传感器、警报灯和警报音响，GPS定位模块、监测处理器和监测传感器固定在无人驾驶车辆内部，GPS定位模块电连接监测处理器，监测处理器电连接车辆信息处理器，警报灯和警报音响安装在车辆车厢内部，在本实施例中，GPS定位模块用来实时定位无人驾驶车辆位置，方便车辆内部零件故障时，能够及时确定故障车辆位置，监测传感器分为多种，如：发动机温度传感器、变速箱抖动频率传感器、胎压传感器等，监测处理器用来处理监测传感器传递的信息。
车辆内部零件故障报警系统处理过程如下：
步骤一：无人驾驶车辆按规定路线行驶，自身监测模块开始工作；
步骤二：自身监测模块中的GPS定位模块和监测传感器将信息传递到监测处理器中，有监测处理器将信息传递到车辆信息处理器中；
步骤三：主系统服务器中的云服务器与车辆信息处理器传递的信息做对比，由中央处理器确定是否发生车辆内部零件故障；
步骤四：
(1)未发生车辆内部零件故障，警报灯、警报音响和独立制动模块均不工作；
(2)发生车辆内部零件故障，警报灯变亮，警报音响发出声音，提示乘客会员，车辆信息处理器控制独立制动模块工作，将行驶的无人驾驶车辆停下；
步骤五：主系统服务器的中央处理器输送救援信号给救援人员和协助会员，并发送位置信息。
车辆自身事故警报系统包括自检模块和独立监测系统，自检模块为带有自检车辆内部零件故障程序的处理器，独立监测系统包括GPS定位模块、独立的监测处理器和独立电源，独立监测系统安装在车辆顶棚内，在本实施例中，自检模块中的的自检车辆内部零件故障的程序可以在上述车辆内部零件故障警报系统未损坏的情况下，启动车辆内部零件故障警报系统，独立监测系统能够在自检车辆内部零件故障警报系统损坏的情况下启动，对车辆进行监测。
车辆自身事故警报系统处理过程如下：
步骤一：无人驾驶车辆按规定路线行驶，自检模块开始工作，独立监测系统不工作；
步骤二：发生车辆自身事故时，车辆内部零件故障系统未损坏，自检模块中的自检程序启动；
步骤三：自身监测模块中的GPS定位模块和监测传感器将信息传递到监测处理器中，有监测处理器将信息传递到车辆信息处理器中；
步骤四：主系统服务器中的云服务器与车辆信息处理器传递的信息做对比，由中央处理器确定是否发生车辆内部零件故障；
步骤五：主系统服务器的中央处理器输送救援信号给救援人员和协助会员，并发送位置信息；
步骤六：发生车辆自身事故时，车辆内部零件故障系统损坏，自检模块中的自检程序无法正常工作，启动独立监测系统；
步骤七：独立电源为独立监测系统中的GPS定位模块和独立的监测处理器供电，GPS定位模块将信号输送到独立的监测处理器中；
步骤八：独立的监测处理器将信号输送到主系统服务器中；
步骤九：主系统服务器中的云服务器与独立的监测处理器传递的信息做对比，由中央处理器确定是否发生车辆内部零件故障；
步骤十：主系统服务器的中央处理器输送救援信号给救援人员和协助会员，并发送位置信息。
综上，通过主系统服务器和车辆外界障碍警报系统的配合使用，使得无人驾驶汽车在行驶过程中能够发现周边存在的事故，并采取措施，还可以有效避免无人驾驶车辆周边障碍物对车辆造成损伤而制动，提高了乘客会员的使用便捷性，此外通过主系统服务器和车辆内部零件故障警报系统的配合使用，能够监测无人驾驶车辆行驶内部零件是否异常，降低了无人驾驶车辆的事故率，确保了无人驾驶车辆的安全可靠性，并且能够在发生事故后，及时向外传递信息，确保了救援的及时性。
上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下做出各种变化。
Claims (7)
1.一种基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法，包括无人驾驶车辆、车辆信息处理器、主系统服务器和故障警报系统，所述车辆信息处理器安装在无人驾驶车辆内部，主系统服务器包括具有无线传输功能的中央处理器和云服务器，云服务器中存储协助会员信息、乘客会员信息以及不同种类故障警报分类信息，故障警报系统安装在无人驾驶车辆内部，故障警报系统包括车辆外界障碍警报系统、车辆内部零件故障警报系统和车辆自身事故警报系统。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法，其特征在于，所述外界障碍警报系统分为障碍物阻挡类、行人事故类和非无人驾驶车辆交通事故类三类报警类型，外界障碍警报系统包括障碍监测模块，障碍监测模块电连接无人驾驶车辆内部电源，障碍监测模块内设置有GPS定位模块、摄像头、测距雷达和压力传感器，GPS定位模块安装在无人驾驶车辆内部，摄像头分别安装在车辆四周侧壁上，测距雷达安装在车辆四周侧壁上，压力传感器安装在车辆四周侧壁上。
3.根据权利要求2所述的一种基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法，其特征在于，所述外界障碍警报系统处理过程如下：
步骤一：无人驾驶车辆按规定路线行驶，障碍监测模块开始工作；
步骤二：障碍监测模块中的GPS定位模块、摄像头、测距雷达和压力传感器将信息传递到车辆信息处理器中；
步骤三：车辆信息处理器将信息传递到主系统服务器中；
步骤四：主系统服务器中的云服务器与车辆信息处理器传递的信息做对比，由中央处理器确定外界障碍的种类；
步骤五：
(1)确定为障碍物阻挡类，主系统服务器通过GPS定位模块、摄像头、测距雷达和传感器、结合预设参数和模型，判断外界障碍物的性质，生成相对应的任务指令，匹配协助会员，如无法实施排障，再通过GPS定位模块、摄像头、雷达和传感器，将现场的位置、影像推送到中央处理器和协助会员终端，由中央处理器中车辆控制程序的操作员和协助会员能通过影像视频判断障碍的性质，提前做好排除障碍的准备工作；
(2)确定为行人事故类，主系统服务器的显示屏显示障碍类别和位置信息，无人驾驶车辆调整位置；
(3)确定为非无人驾驶车辆交通事故类，主系统服务器的显示屏显示障碍类别和位置信息，主系统服务器的中央处理器输送救援信号给救援人员和协助会员，并发送位置信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法，其特征在于，所述车辆内部零件故障警报系统包括自身监测模块和独立制动模块，自身监测模块和独立制动模块均安装在无人驾驶车辆内部，且与无人驾驶车辆内置电源连接，自身监测模块包括GPS定位模块、监测处理器、监测传感器、警报灯和警报音响，GPS定位模块、监测处理器和监测传感器固定在无人驾驶车辆内部，GPS定位模块电连接监测处理器，监测处理器电连接车辆信息处理器，警报灯和警报音响安装在车辆车厢内部。
5.根据权利要求4所述的一种基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法，其特征在于，所述车辆内部零件故障报警系统处理过程如下：
步骤一：无人驾驶车辆按规定路线行驶，自身监测模块开始工作；
步骤二：自身监测模块中的GPS定位模块和监测传感器将信息传递到监测处理器中，有监测处理器将信息传递到车辆信息处理器中；
步骤三：主系统服务器中的云服务器与车辆信息处理器传递的信息做对比，由中央处理器确定是否发生车辆内部零件故障；
步骤四：
(1)未发生车辆内部零件故障，警报灯、警报音响和独立制动模块均不工作；
(2)发生车辆内部零件故障，警报灯变亮，警报音响发出声音，提示乘客会员，车辆信息处理器控制独立制动模块工作，将行驶的无人驾驶车辆停下；
步骤五：主系统服务器的中央处理器输送救援信号给救援人员和协助会员，并发送位置信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法，其特征在于，所述车辆自身事故警报系统包括自检模块和独立监测系统，自检模块为带有自检车辆内部零件故障程序的处理器，独立监测系统包括GPS定位模块、独立的监测处理器和独立电源，独立监测系统安装在车辆顶棚内。
7.根据权利要求6所述的一种基于无人驾驶车辆智联协助系统的警报分级方法，其特征在于，所述车辆自身事故警报系统处理过程如下：
步骤一：无人驾驶车辆按规定路线行驶，自检模块开始工作，独立监测系统不工作；
步骤二：发生车辆自身事故时，车辆内部零件故障系统未损坏，自检模块中的自检程序启动；
步骤三：自身监测模块中的GPS定位模块和监测传感器将信息传递到监测处理器中，有监测处理器将信息传递到车辆信息处理器中；
步骤四：主系统服务器中的云服务器与车辆信息处理器传递的信息做对比，由中央处理器确定是否发生车辆内部零件故障；
步骤五：主系统服务器的中央处理器输送救援信号给救援人员和协助会员，并发送位置信息；
步骤六：发生车辆自身事故时，车辆内部零件故障系统损坏，自检模块中的自检程序无法正常工作，启动独立监测系统；
步骤七：独立电源为独立监测系统中的GPS定位模块和独立的监测处理器供电，GPS定位模块将信号输送到独立的监测处理器中；
步骤八：独立的监测处理器将信号输送到主系统服务器中；
步骤九：主系统服务器中的云服务器与独立的监测处理器传递的信息做对比，由中央处理器确定是否发生车辆内部零件故障；
步骤十：主系统服务器的中央处理器输送救援信号给救援人员和协助会员，并发送位置信息。
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|---|---|
| CN (1) | CN111063055A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112071061A (zh) * | 2020-09-11 | 2020-12-11 | 谢能丹 | 基于云计算和数据分析的车辆服务系统 |
| CN112747936A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-05-04 | 宁波大榭招商国际码头有限公司 | 一种无人驾驶车辆的检测方法 |
| CN114428695A (zh) * | 2022-01-11 | 2022-05-03 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种针对群体无人系统行为树的异常分级处理方法及系统 |
| WO2023102765A1 (zh) * | 2021-12-08 | 2023-06-15 | 陈献忠 | 一种智能电机车用故障警报系统 |
| CN114428695B (zh) * | 2022-01-11 | 2024-05-28 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种针对群体无人系统行为树的异常分级处理方法及系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN204821320U (zh) * | 2015-08-04 | 2015-12-02 | 内蒙古麦酷智能车技术有限公司 | 无人驾驶汽车危情自处理系统 |
| CN206819423U (zh) * | 2017-06-29 | 2017-12-29 | 泰州圣斯泰科汽车部件有限公司 | 一种非接触式无人驾驶车辆行驶状态测量系统 |
| CN107862640A (zh) * | 2017-11-01 | 2018-03-30 | 鄂尔多斯市普渡科技有限公司 | 一种无人驾驶汽车救援方法 |
| CN109800958A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-05-24 | 广东天创同工大数据应用有限公司 | 一种无人驾驶车辆的智联协助系统 |
| US20190313317A1 (en) * | 2018-04-04 | 2019-10-10 | T-Mobile Usa, Inc. | Behavior-based uav detection for communication networks |
| CN112519800A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-03-19 | 安徽网思科技有限公司 | 一种无人驾驶汽车用自检系统 |
-
2019
- 2019-12-24 CN CN201911344032.2A patent/CN111063055A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN204821320U (zh) * | 2015-08-04 | 2015-12-02 | 内蒙古麦酷智能车技术有限公司 | 无人驾驶汽车危情自处理系统 |
| CN206819423U (zh) * | 2017-06-29 | 2017-12-29 | 泰州圣斯泰科汽车部件有限公司 | 一种非接触式无人驾驶车辆行驶状态测量系统 |
| CN107862640A (zh) * | 2017-11-01 | 2018-03-30 | 鄂尔多斯市普渡科技有限公司 | 一种无人驾驶汽车救援方法 |
| US20190313317A1 (en) * | 2018-04-04 | 2019-10-10 | T-Mobile Usa, Inc. | Behavior-based uav detection for communication networks |
| CN109800958A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-05-24 | 广东天创同工大数据应用有限公司 | 一种无人驾驶车辆的智联协助系统 |
| CN112519800A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-03-19 | 安徽网思科技有限公司 | 一种无人驾驶汽车用自检系统 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112071061A (zh) * | 2020-09-11 | 2020-12-11 | 谢能丹 | 基于云计算和数据分析的车辆服务系统 |
| CN112071061B (zh) * | 2020-09-11 | 2021-10-15 | 武汉云上融媒科技有限公司 | 基于云计算和数据分析的车辆服务系统 |
| CN112747936A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-05-04 | 宁波大榭招商国际码头有限公司 | 一种无人驾驶车辆的检测方法 |
| WO2023102765A1 (zh) * | 2021-12-08 | 2023-06-15 | 陈献忠 | 一种智能电机车用故障警报系统 |
| CN114428695A (zh) * | 2022-01-11 | 2022-05-03 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种针对群体无人系统行为树的异常分级处理方法及系统 |
| CN114428695B (zh) * | 2022-01-11 | 2024-05-28 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种针对群体无人系统行为树的异常分级处理方法及系统 |
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