CN111462514B - 自动驾驶控制方法和相关装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种自动驾驶控制方法和相关装置，用于解决相关技术中信息处理耗时长的问题。该方法中获取车队中各辆车采集的路况环境参数的初始信号；将车队的初始信号划分成多个信号分组，分别以每个信号分组为单位将与信号分组对应的初始信号分组转换为信号接收方耐受范围内的转换信号；将车队的转换信号发送给信号接收方对车队进行驾驶控制。通过信号分组实现分治策略的思想，可理解为通过划分不同的分组，采用分治策略将庞大的矩阵乘法运算转换为低级运算如加法运算和少量的乘法运算。当需要处理的信号量庞大时，能够有效降低运算耗时，提高信号处理的实时性，这样，信号接收方能够更快的得到信号以便于对车队进行实时控制。

Description

自动驾驶控制方法和相关装置
技术领域
本申请涉及信号处理技术领域，特别涉及一种自动驾驶控制方法和相关装置。
背景技术
相关技术中，信号传输过程中，往往需要对信号进行相应的转换，以适配接收器。
当对车队信号进行处理时，信号接收方需要实现矩阵乘法计算，由于车队信号数据量大，同时对车队中的信号进行转换处理，导致信号计算量大，处理耗时较多，这对信号的实时性要求具有挑战，故此如何减少信号处理耗时，有待解决。
发明内容
本申请实施例提供了一种目标对象检测方法和相关装置，用于解决相关技术中目标对象的检测需要大量标注导致检测成本较高的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶控制方法，所述方法包括：
获取车队中各辆车采集的路况环境参数的初始信号；
将所述车队的初始信号划分成多个信号分组，分别以每个信号分组为单位将与信号分组对应的初始信号分组转换为信号接收方耐受范围内的转换信号；
将所述车队的转换信号发送给所述信号接收方，以使所述信号接收方根据接收到的转换信号对所述车队进行驾驶控制。
其中，在一个实施例中，所述路况环境参数包括多种参数时，方形信号矩阵中同一行或同一列的信号为同类型参数的信号。
第二方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶控制装置，所述装置包括：
信号收发机，用于获取车队中各辆车采集的路况环境参数的初始信号；
处理器，用于依照斯特拉森strassen算法的要求将所述车队的初始信号构造成至少一个方形信号矩阵，其中，每个方形信号矩阵的行列数相同；并，针对每个方形信号矩阵分别执行：将所述方形信号矩阵划分成四个子方阵作为信号分组，并获取每个子方阵对应的信号转换因子方阵；其中，每辆车的初始信号对应一个信号转换因子；每个方形信号矩阵的四个子方阵分别为第一信号方阵A11、第二信号方阵A12、第三信号方阵A21和第四信号方阵A22；第一信号方阵A11对应第一信号转换因子方阵B11、第二信号方阵A12对应第二信号转换因子方阵B12、第三信号方阵A21对应第三信号转换因子方阵B21、第四信号方阵A22对应第四信号转换因子方阵B22；
斯特拉森单元，包括：
第一加法器，用于将第二信号转换因子方阵B12以及第四信号转换因子方阵B22的相反矩阵进行加法处理，得到第一加法处理结果S1；
第二加法器，用于将第一信号方阵A11以及第二信号方阵A12进行加法处理，得到第二加法处理结果S2；
第三加法器，用于将第三信号方阵A21以及第四信号方阵A22进行加法处理，得到第三加法处理结果S3；
第四加法器，用于将第三信号转换因子方阵B21以及第一信号转换因子方阵B11的相反矩阵进行加法处理，得到第四加法器处理结果S4；
第五加法器，用于将第一信号方阵A11以及第四信号方阵A22进行加法处理，得到第五加法器处理结果S5；
第六加法器，用于将第一信号转换因子方阵B11以及第四信号转换因子方阵B22进行加法处理，得到第六加法器处理结果S6；
第七加法器，用于将第二信号方阵A12以及第四信号方阵A22的相反矩阵进行加法处理，得到第七加法器处理结果S7；
第八加法器，用于将第三信号转换因子方阵B21以及第四信号转换因子方阵B22进行加法处理，得到第八加法器处理结果S8；
第九加法器，用于将第一信号方阵A11以及第三信号方阵A21的相反矩阵进行加法处理，得到第九加法器处理结果S9；
第十六加法器，用于将第一信号转换因子方阵B11以及第二信号转换因子方阵B12进行加法处理，得到第十加法器处理结果S10；
第一乘法器，用于将第一信号方阵A11以及第一加法器处理结果S1进行乘法处理，得到第一乘法器处理结果P1；
第二乘法器，用于将第二加法处理结果S2以及第四信号转换因子方阵B22进行乘法处理，得到第二乘法器处理结果P2；
第三乘法器，用于将第三加法处理结果S3以及第一信号转换因子方阵B11进行乘法处理，得到第三乘法器处理结果P3；
第四乘法器，用于将第四信号方阵A22以及第四加法器处理结果S4进行乘法处理，得到第四乘法器处理结果P4；
第五乘法器，用于将第五加法器处理结果S5以及第五加法器处理结果S6进行乘法处理，得到第五乘法器处理结果P5；
第六乘法器，用于将第七加法器处理结果S7以及第八加法器处理结果S8进行乘法处理，得到第六乘法器处理结果P6；
第七乘法器，用于将第九加法器处理结果S9以及第十加法器处理结果S10进行乘法处理，得到第七乘法器处理结果P7；
第十一加法器，用于将第二乘法器处理结果P2的相反矩阵、第四乘法器处理结果P4、第五乘法器处理结果P5以及第六乘法器处理结果P6进行加法处理，得到所述第十一加法器的处理结果C11；
第十二加法器，用于将第一乘法器处理结果P1以及第二乘法器处理结果P2进行加法处理，得到所述第十二加法器的处理结果C12；
第十三加法器，用于将第三乘法器处理结果P3以及第四乘法器处理结果P4进行加法处理，得到所述第十三加法器的处理结果C21；
第十四加法器，用于将第一乘法器处理结果P1、第三乘法器处理结果P3的相反矩阵、第五乘法器处理结果P5、以及第七乘法器处理结果P7的相反矩阵进行加法处理，得到所述第十四加法器的处理结果C22；
所述信号收发机还用于将所述第十一加法器、所述第十二加法器、所述第十三加法器以及所述第十四加法器的处理结果发送给信号接收方以使所述信号接收方对所述车队进行驾驶控制。
第三方面，本申请实施例还提供一种自动驾驶控制装置，包括：
信号获取模块，用于获取车队中各辆车采集的路况环境参数的初始信号；
转换模块，用于将所述车队的初始信号划分成多个信号分组，分别以每个信号分组为单位将与信号分组对应的初始信号分组转换为信号接收方耐受范围内的转换信号；
传输模块，用于将所述车队的转换信号发送给所述信号接收方，以使所述信号接收方根据接收到的转换信号对所述车队进行驾驶控制。
第四方面，本申请另一实施例还提供了一种计算设备，包括至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请实施例提供的任自动驾驶控制方法。
第五方面，本申请另一实施例还提供了一种计算机存储介质，其中，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行本申请实施例中的任一自动驾驶控制方法。
由此，本申请实施例，通过分治思想将复杂的乘法处理的运算时间复杂度降低，以满足实时车辆自动驾驶控制的需求，提高信号处理效率，为高效的自动驾驶控制提供可能。
本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所介绍的附图仅仅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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本申请一个实施例的应用环境的示意图之一；
图2为根据本申请一个实施例的应用环境的示意图之二；
图3为根据本申请一个实施例的应用环境的示意图之三；
图4为根据本申请一个实施例的自动驾驶控制方法的流程示意图之一；
图5为根据本申请一个实施例的自动驾驶控制方法的流程示意图之二；
图6为根据本申请一个实施例中构建方形信号矩阵的示意图；
图7-图8为根据本申请一个实施例的多车辆对应同一接收器的示意图；
图9为根据本申请一个实施例划分方形信号矩阵的示意图；
图10为根据本申请一个实施例的自动驾驶控制方法的流程示意图之三；
图11为根据本申请一个实施例的实现信号转换的加法器的示意图；
图12为根据本申请一个实施例的实现信号转换的乘法器的示意图；
图13为根据本申请一个实施例的实现信号转换的另一加法器的示意图；
图14为根据本申请一个实施例的实现自动驾驶控制装置的示意图；
图15为根据本申请一个实施例的实现自动驾驶控制装置的另一示意图；
图16为根据本申请一个实施例的计算设备的示意图。
具体实施方式
为了解决相关技术中车队自动驾驶控制中，信号转换处理耗时较大的问题。本申请实施例中提供了一种自动驾驶控制方法，用于降低时间成本。
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。
图1为根据本申请一个实施例的应用环境的示意图。
如图1所示，该应用环境中可以包括车队1中的多辆车10、信号转换装置20和信号接收方30。各辆车10可以经由网络40实现与信号转换装置20的信息收发。车辆之间(例如，10_1与10_2或10_N之间)也可以经由网络40彼此通信。网络40可以是广义上的用于信息传递的网络，可以包括一个或多个通信网络，诸如无线通信网络、因特网、私域网、局域网、城域网、广域网或是蜂窝数据网络等。
车队中各车辆10采集的路况环境参数可上报给信号转换装置20进行信号转换。然后信号转换装置20将得到的转换信号发送给信号接收方30。信号接收方30例如可以是车队的控制中心，用于根据车队采集的路况环境参数对车队实现自动驾驶控制。该路况环境参数例如可以是温度、湿度、车辆行驶速度、地面摩擦系数，车辆间距等用于进行自动驾驶控制的参数。
信号转换装置20可以实现为服务器，如图2所示，服务器配套有数据库50，服务器可通过访问数据库50来获取车辆相关信息。
服务器20不仅能够为车队1提供服务，还能够对车队2、车队3等等更多的车队提供服务实现各车队的信号转换。相应的，服务器完成不同车队的信号转换后发送给各车队对应的信号接收方，如车队2对应信号接收方2、车队3对应信号接收方3。如有需要，在另一种实施例中，可以多个车队共同对应一个信号接收方。
另外，在另一种应用场景中，信号转换装置20可以是功能模块，并设置在信号接收方30的上，或设置在车队的头车中。
其中，车队的控制中心在进行自动驾驶控制时，可以根据路况环境参数中的温度、湿度、地面摩擦系数等对车队中的行驶间距和车速分别进行控制。例如，如图3所示，可以将整个车队中各个车辆的车间距控制信号发送给头车，以便于头车和车队中其它车辆进行通信，调整车队中车辆之间的间距。亦或者，可以将控制信号分别发送给车队中对应的车辆，各车辆收到控制信号后执行相应的操作。对车队的控制信号可以由车队控制中心直接发送给车队，也可以通过服务器转发给车队，本申请对此不作限定。
为了能够减少信号处理耗时，下面对本申请实施例中自动驾驶控制方法进行说明，如图4所示：
车队中包括多辆车，每辆车可采集一种或多种路况环境参数，得到路况环境参数的初始信号。实施时，可通过相应的传感器进行路况环境参数的采集，例如，温度传感器采集温度信息得到温度信号、速度传感器采集速度信息得到速度信号，湿度传感器采集湿度信息得到湿度信号等。然后，在步骤401中，可获取车队中各辆车采集的路况环境参数的初始信号；并在步骤402中，将所述车队的初始信号划分成多个信号分组，分别以每个信号分组为单位将与信号分组对应的初始信号分组转换为信号接收方耐受范围内的转换信号；之后，在步骤403中，将车队的转换信号发送给信号接收方。信号接收方可根据接收到的转换信号对车队进行驾驶控制。例如根据温湿度和地面摩擦系数控制车速和车间距。
本申请实施例中，通过信号分组实现以分治策略的思想完成信号转换。分治策略的思想，可理解为通过划分不同的分组，采用分治策略将庞大的矩阵乘法运算转换为低级运算如加法运算和少量的乘法运算。当需要处理的信号量庞大时，能够有效降低运算耗时，提高信号处理的实时性，这样，信号接收方能够更快的得到信号以便于对车队进行实时控制。
为了能够有效的降低运算复杂度，本申请实施例中，采用了在分之策略思想上进行改进的算法--斯特拉森(strassen)算法。在实施时，可依照斯特拉森strassen算法的要求将所述车队的初始信号构造成至少一个方形信号矩阵，并针对每个方形信号矩阵分别执行如图5所示的处理操作：
步骤B1：将方形信号矩阵划分成四个子方阵。
其中，一个子方阵作为一个信号分组。
在一个实施例中，为了尽可能降低信号处理的时间复杂度，每个方形信号矩阵中的车可排列成行列数相同的矩阵，即方形矩阵。每个子方阵也为行列数相同的矩阵。
步骤B2：获取每个子方阵对应的信号转换因子方阵。
其中，每辆车对应一个信号转换因子。
步骤B3：按照strassen算法中的加法运算规则以及乘法运算规则，采用信号转换因子方阵对方形信号矩阵的初始信号进行信号转换，得到方形信号矩阵的转换信号。
如果设矩阵A与B的乘积为矩阵C，即C＝A×B。则矩阵C的第i行第j列的元素C(i,j)等于矩阵A的第i行和矩阵B的第j列对应元素乘积的和。若C为n*n矩阵，可表示为如公式(1)所示：
C(i,j)＝∑1≤k≤nA(i,k)×B(k,j) 1≤i,j≤n (1)
按这个公式计算C(i,j)需要n次乘法与n-1次加法，而矩阵C中有n×n个元素，因此，由矩阵乘法定义而直接产生的矩阵相乘算法时间复杂度为O(n3)。
当采用strassen算法，时间复杂度降低为O(nlog7)，当需要处理的数据量越大时，时间复杂度的降低带来的效果越明显。
下面针对如果使用strassen算法进行信号处理进行信号转换做进一步说明。
1、关于构造方形信号矩阵
在实施时，同一类型的路况环境参数的初始信号单独处理。例如，同一车队采集多种类型的路况环境参数时，每种路况环境参数单独构造一个方形信号矩阵进行处理。
当一个车队的车辆数量可以是任意自然数，当车队车辆无法满足方向车队的数量要求时，可以通过补0的方式构造方形信号矩阵。如图6所示，假设车队中的车辆数为15，则构造行列数分别为4的方形信号矩阵。其中，在图6中带有S标识的为车辆的初始信号，图6所示的方形信号矩阵中包括1个0元素。当需要多个0元素时，0元素尽可能在同一行或同一列。
在实际计算时0元素的计算量可以视为0，因为进行加法计算时，只需复制与0元素相加的量即可，乘法计算时遇到0元素也是将对应的值设置为0即可。
当然，在另一个实施例中，上述补0的方式总能够将车队的初始信号构造成一个方形信号矩阵。如果车队可划分多个方形信号矩阵时，则可以不采用补0的方式构造方形信号矩阵。而是将车队划分为多个方形信号矩阵。如图7所示，一个具有48辆车的车队，可划分为3个4*4的方形信号矩阵。当然，一个车队划分出的方形信号矩阵大小可以相同也可以不同，本申请实施例对此不作限定。
在另一个实施例中，如图7所示，信号接收方的接收器可构成接收阵列。不同接收器接收来自同一车队中不同车辆采集的路况环境参数。其中，同一类型的路况环境参数可被一个或多个接收器接收。采集同一类型的路况环境参数的多个车辆中，不同接收器可接收来自不同车辆的信号。例如车辆编号1-8的车辆，均采集温度信息，接收器1接收来自编号1-4的车辆采集的温度信息，接收器2接收来自编号5-8的车辆采集的温度信息。那么，为了能够快速准确的识别出转换后的信号发送给哪个接收器，在构建方形信号矩阵时按照车队中各辆车与接收器的对应关系，将对应同一接收器的至少一个辆车作为方形信号矩阵中的一组，一组为相邻的至少一行或相邻的至少一列。
如图7所示为方形信号矩阵中一行对应一接收器的示意图。编号依序为S1-S16的车辆，其中编号为S1-S4的车辆对应接收器1，编号为S5-S8的车辆对应接收器2、编号为S9-S12的车辆对应接收器3、编号为S13-S16的车辆对应接收器4。
继续采用图7所示的方形信号矩阵，图8示出了多行车辆的初始信号对应同一接收器的示意图。
这样，在发送转换信号时，可以能够准确的识别出哪些转换信号对应哪些接收器，以便于将各方形信号矩阵中提取出各接收器对应的一组转换信号并发送给对应的接收器。
在另一个实施例中，同一车队的不同类型的路况环境参数的初始信号可共同构造方形信号矩阵。例如，继续以图8为例，第一行和第二行表示同一组车辆A，第一行表示车辆组A采集的温度信息的初始信号，第二行表示车辆组A采集的湿度信息的初始信号。
在一个实施例，对应同一接收器的车辆数量小于所需构造行向量或列向量中元素数量时，也可以采用补0的方式来补齐行向量或列向量。
在另一个实施例中，可根据需要确定对应同一接收器的至少一组信号的均值或加权求和结果，并发送给对应的接收器。当然，信号接收方也可以接收到多组信号后，对同一类型路况环境参数的转化信号求取均值或加权求和结果。
例如，可以获知不同车辆的传感器的精度，对于精度高的传感器所在车辆采集的信号其权重可以大一些，相应的精度低的传感器所在车辆采集的信号的权重可以小一些，以便于能够通过加权求和得到逼近真值的信号。
2、关于获取信号转换因子方阵
如9所示，每个方形信号矩阵划分为四个子方阵，每个子方阵用一个虚线框表示。每个子方阵对应一个信号转换因子方阵。每辆车可从对应的信号转换区间选取对应的信号转换因子。
为了使得信号转换因子方阵中的信号转换因子能够更加反应信号转换需求，以适用于不同的接收器，也可理解为选择的信号转换因子对任何受该信号转换因子作用的车辆都能够适用。本申请实施例中，采用不同车辆的信号转换区间的交叉区间(即交集)进行信号转换因子的选取。如图10所示，各子方阵的信号转换因子方阵可根据以下方法确定：
步骤1001：获取所述子方阵中的各辆车的信号转换区间。
步骤1002：确定所述子方阵中的各辆车的信号转换区间的交叉区间；
步骤1003：将所述子方阵中每一行或每一列信号对应的车辆作为一车辆组。
对每个车辆组分别执行：
步骤1004：从所述交叉区间中为所述车辆组中各辆车随机选择一个信号转换因子；
步骤1005：由车辆组中的各辆车的信号转换因子构成信号转换因子方阵。
其中由所述车辆组中的各辆车的信号转换因子构成所述信号转换因子方阵，其中当所述车辆组对应所述子方阵中的行向量时，所述车辆组中的各辆车的信号转换因子构成列向量，当所述车辆组对应所述子方阵中的列向量时，所述车辆组中的各辆车的信号转换因子构成行向量。也即，当车辆组对应子方阵中的行向量时，车辆组的信号转换因子为列向量，当车辆组对应子方阵中的列向量时，车辆组的信号转换因子为行向量。
例如，当图8中第一行车辆均采集温度时，第一行中每辆车对应一个信号转换因子，则第一行车辆的初始信号行向量将与信号转换因子的列向量进行乘法运算。则，该信号转换因子列向量中每个元素都是从信号转换区间的交叉区间选取的。
当方形信号矩阵，具有多种不同类型的路况环境采集参数时，信号转换因子是该方形信号矩阵对应的所有车辆的不同信号的信号转换区间的交叉区间。例如，温度信号和湿度信号的交叉区间。
为了满足求信号均值的计算要求，本申请实施例中，可以对信号转换区间进行预处理，使得信号方形矩阵中的信号行向量和信号转换因子方阵中的列向量的乘积为均值，该预处理可实施为：获取信号接收方的耐受区间的上限值的漂移区间；然后对子方阵中每辆车，确定漂移区间除以车的信号耐受区间的最大值并除以子方阵的行数或列数，得到该车的信号转换区间。
例如，继续以图8所示的第一行车辆为例。该行车辆构成车辆组，车辆组内各车辆均采集温度信息并用不同的电压信号表示不同的温度。其中，假设关于(-20摄氏度,20摄氏度)的温度范围，车辆S1的用电压值(-5v，5v)表示，车辆S2采用(-4v,4v)表示。接收器1能够承受的电压范围为(-3v，3v)。由于存在漂移，接收器1的上限在(2.9-3.1)V之间波动。则，车辆S1的信号转换区间为(((2.9-3.1)/5)/4)。同理，车辆S2的信号转换区间为(((2.9-3.1)/4)/4)。
也即，通过除以子方阵的行数或列数实现了在信号转换因子上完成了求均值的操作，使得信号方形矩阵中的信号行向量和信号转换因子方阵中的列向量的乘积为均值为一行车辆的转换信号的均值。
3、参照strassen算法设计加法器和乘法器完成信号转换
实施时，如图11-图13所示，可以由14个加法器和7个乘法器完成相应的信号转换。本申请实施例中，加法器和乘法器可以为实体电子元器件，也可以由处理器进行相应的加法和乘法运算处理实现。
对每个信号方形矩阵可划分四个子方阵，四个子方阵分别为第一信号方阵A11、第二信号方阵A12、第三信号方阵A21和第四信号方阵A22；第一信号方阵A11对应第一信号转换因子方阵B11、第二信号方阵A12对应第二信号转换因子方阵B12、第三信号方阵A21对应第三信号转换因子方阵B21、第四信号方阵A22对应第四信号转换因子方阵B22；
如图11所示，介绍了十个加法器的处理：
将第二信号转换因子方阵B12以及第四信号转换因子方阵B22的相反矩阵作为第一加法器的输入信息，得到第一加法处理结果S1；
将第一信号方阵A11以及第二信号方阵A12作为第二加法器的输入信息，得到第二加法处理结果S2；
将第三信号方阵A21以及第四信号方阵A22作为第三加法器的输入信息，得到第三加法处理结果S3；
将第三信号转换因子方阵B21以及第一信号转换因子方阵B11的相反矩阵作为第四加法器的输入信息，得到第四加法器处理结果S4；
将第一信号方阵A11以及第四信号方阵A22作为第五加法器的输入信息，得到第五加法器处理结果S5；
将第一信号转换因子方阵B11以及第四信号转换因子方阵B22作为第六加法器的输入信息，得到第六加法器处理结果S6；
将第二信号方阵A12以及第四信号方阵A22的相反矩阵作为第七加法器的输入信息，得到第七加法器处理结果S7；
将第三信号转换因子方阵B21以及第四信号转换因子方阵B22作为第八加法器的输入信息，得到第八加法器处理结果S8；
将第一信号方阵A11以及第三信号方阵A21的相反矩阵作为第九加法器的输入信息，得到第九加法器处理结果S9；
将第一信号转换因子方阵B11以及第二信号转换因子方阵B12作为第十加法器的输入信息，得到第十加法器处理结果S10；
如图12所示，介绍了七个乘法器的处理，其中：
将第一信号方阵A11以及第一加法器处理结果S1作为第一乘法器的输入信息，得到第一乘法器处理结果P1；
将第二加法处理结果S2以及第四信号转换因子方阵B22作为第二乘法器的输入信息，得到第二乘法器处理结果P2；
将第三加法处理结果S3以及第一信号转换因子方阵B11作为第三乘法器的输入信息，得到第三乘法器处理结果P3；
将第四信号方阵A22以及第四加法器处理结果S4作为第四乘法器的输入信息，得到第四乘法器处理结果P4；
将第五加法器处理结果S5以及第五加法器处理结果S6作为第六乘法器的输入信息，得到第五乘法器处理结果P5；
将第七加法器处理结果S7以及第八加法器处理结果S8作为第六乘法器的输入信息，得到第六乘法器处理结果P6；
将第九加法器处理结果S9以及第十加法器处理结果S10作为第七乘法器的输入信息，得到第七乘法器处理结果P7；
如图13所示，介绍了十个加法器的处理：
将第二乘法器处理结果P2的相反矩阵、第四乘法器处理结果P4、第五乘法器处理结果P5以及第六乘法器处理结果P6作为第十一加法器的输入信息，得到第十一加法器的处理结果C11；
将第一乘法器处理结果P1以及第二乘法器处理结果P2作为第十二加法器的输入信息，得到第十二加法器的处理结果C12；
将第三乘法器处理结果P3以及第四乘法器处理结果P4作为第十三加法器的输入信息，得到第十三加法器的处理结果C21；
将第一乘法器处理结果P1、第三乘法器处理结果P3的相反矩阵、第五乘法器处理结果P5、以及第七乘法器处理结果P7的相反矩阵作为第十四加法器的输入信息，得到第十四加法器的处理结果C22。
图13中的四个加法器的输出C11，C12，C21，C22拼接成转换信号矩阵(C11，C12，C21，C22)分别对应一个子方阵，C11，C12，C21，C22分别位于方形信号矩阵的左上角、右上角、左下角和右下角。
如图11-13的基本运算单元(即加法器和乘法器)按照输入与输出的匹配关系连接起来构成本申请实施例中的信号转换装置。
下面以信号缩放处理为例对本申请实施例中的自动驾驶控制方法进行说明。其中，信号缩放中的缩指缩小信号，放指放大信号。
车辆的电信号的含义：车队中的车辆采集到路况信息后，一般会以三种形式记录该信息：电压形式、电流形式、频率形式，这些电信号会进行模数转换后其通过网络传送出去。然而，信号接收方的信息接收装置的电压、电流或者频率耐受能力可能是有限的。例如，如果传送过来的最大电压是4伏，而信息接收装置的电压耐受上限是3伏，那么在接收该信息之前需要将传输过来的电压进行压缩使得该电压表示的信息能成功传送到信息接收装置。信号接收装置知道电压压缩系数。如果接收到的电压是3伏，那么会认为车辆发送过来的信息的电信号其实是4伏，因而认为车辆传感器采集到的温度是20摄氏度。综上，车辆电信号就是从车辆发出来的承载了车辆待传送信息的包括电压、电流、频率在内的物理量。
以采集温度信息为例，信号接收方接收到不同车辆发送过来的温度信息之后会采用求平均的方式估计真实的温度，而求平均这个步骤可以移到信号转换转置中，这样可以降低信号接收方的计算负担。这样信号转换转置就涉及到类似a1*b1+a2*b2+...+an*bn的运算。而运算时间会影响被采集到的信息的实时性(即运算时间越多，带来的延时越多，信号的实时性越差；运算时间越少，带来的延时越少，信号的实时性越好)，因此，如何优化信号转换转置对车辆信号的缩放过程对于提高信号的实时性非常重要。采用本申请实施例提供的strassen的方法，对于n行n列的车队，延时能减少n*n*n-n^lg7个时间单位。时间单位是指执行一次乘积运算消耗的时间。
为了描述简便，车队中每辆车均采集温度信息，车队中的每一辆车生成承载了自身采集到的温度信息的电信号(以电压信号或者电流信号或者频率信号形式表示)。信号接收方具有多个接收器，不同接收器接收不同车辆的温度信息。
为了实现信号缩放，当接收到车队中各车辆发送的温度信号后，信号转换装置构造温度信号的信号矩阵。然后将信号矩阵划分成一个或者多个方形信号矩阵，即行列数相同的矩阵。任何一个车队的温度信号均能够表示成一个或多个方形信号矩阵。
针对方形信号矩阵，可以采用划分成四个子方形信号矩阵，如果划分的子方形信号矩阵还是足够大，可以继续划分成四个子方形信号矩阵，以此类推，一个车队的温度信号能够划分从多个方形信号矩阵。
例如，用A表示方形信号矩阵，用n表示方形信号矩阵的行数或列数(对于重新排列得到的方形车队，其行数或者列数是已知的，且行数和列数相等)。
然后，分割信号矩阵：将方形信号矩阵进一步分割成4个子方形信号矩阵。每一个方形信号矩阵的行数和列数是n/2。分别用A11，A12，A21，A22表示这4个子方形信号矩阵；
配置缩放因子矩阵：针对A11，A12，A21，A22分别配置对应的缩放因子矩阵。用B11，B12，B21，B22分别表示为A11，A12，A21，A22配置的缩放因子矩阵(缩放因子矩阵与其对应的信号矩阵是同型矩阵：行数和列数都相等)。
方向信号矩阵中的每一个元素都有允许的缩放区间。对于信号矩阵中的第i列，求取它的所有元素的允许缩放区间的交叉区间。从此交叉区间中随机选取n/2个数值(不要求选出的n/2个数值互异)，构成缩放因子矩阵的第i行。以此内推，得到缩放因子矩阵。
其中，如前文所述，信号接收方的最大耐受值的变化区间，因为电信号存在漂移的特点，所以电信号的耐受值不是一个确定的值，而是一个区间。用信号接收方的电信号耐受区间除以车辆能输出的电信号最大值然后除以需处理的方向信号矩阵的行数或者列数得到信号缩放区间。然后，利用信号缩放区间的交叉区间获得每个温度信号对应的信号缩放因子。
然后，采用如图11-图13所示的加法器和乘法器进行信号缩放得到由C11，C12，C21，C22拼接成的转换信号矩阵。然后发送给信号接收方进行处理。
信号接收方接收到转换信号后，进行转换信号矩阵解码。这个转换信号矩阵中的第i行第j列的元素的值信号接收阵列中的第i行第j列的信号接收装置接收到的信号值。信息解码装置对该信号进行解码后就得到了温度信息。例如，如果温度值与输出的电压值成正比，能检测到的最大温度是20摄氏度(车辆传感器在20摄氏度以下能正常工作)，车辆上的传感器传送过来的电压是4伏，而信息接收装置的电压耐受上限是3伏，那么解码器看到该信号后就知道车辆采集到的温度值是20摄氏度)。然后，信号接收方可由根据温度信息对车队进行自动驾驶控制。
采用本申请实施例提供的自动驾驶控制方法对的车队中的每一辆车的信息进行适当的缩放调整，从而让信息接收端接收到高质量的信息。
经试验验证，在信号接收方通过统计信号缺失率，信号接收端统计信号缺失率，如表1所示。由表1可知，本申请提出的方法优于传统的方法。其中，信号缺失率可以用信号畸变次数与总信号次数的比值表示。信号畸变例如是采集的温度为50度，其对应的输出为信号采集车辆的上限即4伏，信号接收方的耐受上限最大3v但是接收到2V，导致信号错误。
表1实验结果
故此，本申请实施例能够更好的满足信号的实时性要求，并且信号缺失率较低。
本实施例仅用于说明本申请，本实施例的软硬件平台架构、开发环境、开发语言、信息获取源头等的选取都是可以变化的，在本申请技术方案的基础上，凡根据本发明原理对某个部分进行的改进和等同变换，均不应排除在本申请的保护范围之外。
基于相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种自动驾驶控制装置。
图14为根据本申请一个实施例的自动驾驶控制装置的示意图。
如图14所示，该装置1400可以包括：
信号收发机1401，用于获取车队中各辆车采集的路况环境参数的初始信号；
处理器1402，用于依照斯特拉森strassen算法的要求将所述车队的初始信号构造成至少一个方形信号矩阵，其中，每个方形信号矩阵的行列数相同；并，针对每个方形信号矩阵分别执行：将所述方形信号矩阵划分成四个子方阵作为信号分组，并获取每个子方阵对应的信号转换因子方阵；其中，每辆车的初始信号对应一个信号转换因子；每个方形信号矩阵的四个子方阵分别为第一信号方阵A11、第二信号方阵A12、第三信号方阵A21和第四信号方阵A22；第一信号方阵A11对应第一信号转换因子方阵B11、第二信号方阵A12对应第二信号转换因子方阵B12、第三信号方阵A21对应第三信号转换因子方阵B21、第四信号方阵A22对应第四信号转换因子方阵B22；
斯特拉森单元1403，包括以下电子器件：
第一加法器14031，用于将第二信号转换因子方阵B12以及第四信号转换因子方阵B22的相反矩阵进行加法处理，得到第一加法处理结果S1；
第二加法器14032，用于将第一信号方阵A11以及第二信号方阵A12进行加法处理，得到第二加法处理结果S2；
第三加法器14033，用于将第三信号方阵A21以及第四信号方阵A22进行加法处理，得到第三加法处理结果S3；
第四加法器14034，用于将第三信号转换因子方阵B21以及第一信号转换因子方阵B11的相反矩阵进行加法处理，得到第四加法器处理结果S4；
第五加法器14035，用于将第一信号方阵A11以及第四信号方阵A22进行加法处理，得到第五加法器处理结果S5；
第六加法器14036，用于将第一信号转换因子方阵B11以及第四信号转换因子方阵B22进行加法处理，得到第六加法器处理结果S6；
第七加法器14037，用于将第二信号方阵A12以及第四信号方阵A22的相反矩阵进行加法处理，得到第七加法器处理结果S7；
第八加法器14038，用于将第三信号转换因子方阵B21以及第四信号转换因子方阵B22进行加法处理，得到第八加法器处理结果S8；
第九加法器14039，用于将第一信号方阵A11以及第三信号方阵A21的相反矩阵进行加法处理，得到第九加法器处理结果S9；
第十六加法器140310，用于将第一信号转换因子方阵B11以及第二信号转换因子方阵B12进行加法处理，得到第十加法器处理结果S10；
第一乘法器140311，用于将第一信号方阵A11以及第一加法器处理结果S1进行乘法处理，得到第一乘法器处理结果P1；
第二乘法器140312，用于将第二加法处理结果S2以及第四信号转换因子方阵B22进行乘法处理，得到第二乘法器处理结果P2；
第三乘法器140313，用于将第三加法处理结果S3以及第一信号转换因子方阵B11进行乘法处理，得到第三乘法器处理结果P3；
第四乘法器140314，用于将第四信号方阵A22以及第四加法器处理结果S4进行乘法处理，得到第四乘法器处理结果P4；
第五乘法器140315，用于将第五加法器处理结果S5以及第五加法器处理结果S6进行乘法处理，得到第五乘法器处理结果P5；
第六乘法器140316，用于将第七加法器处理结果S7以及第八加法器处理结果S8进行乘法处理，得到第六乘法器处理结果P6；
第七乘法器140317，用于将第九加法器处理结果S9以及第十加法器处理结果S10进行乘法处理，得到第七乘法器处理结果P7；
第十一加法器140318，用于将第二乘法器处理结果P2的相反矩阵、第四乘法器处理结果P4、第五乘法器处理结果P5以及第六乘法器处理结果P6进行加法处理，得到所述第十一加法器的处理结果C11；
第十二加法器140319，用于将第一乘法器处理结果P1以及第二乘法器处理结果P2进行加法处理，得到所述第十二加法器的处理结果C12；
第十三加法器140320，用于将第三乘法器处理结果P3以及第四乘法器处理结果P4进行加法处理，得到所述第十三加法器的处理结果C21；
第十四加法器140321，用于将第一乘法器处理结果P1、第三乘法器处理结果P3的相反矩阵、第五乘法器处理结果P5、以及第七乘法器处理结果P7的相反矩阵进行加法处理，得到所述第十四加法器的处理结果C22；
所述信号收发机1401还用于将所述第十一加法器140318、所述第十二加法器140319、所述第十三加法器140320以及所述第十四加法器140321的处理结果发送给信号接收方以使所述信号接收方对所述车队进行驾驶控制。
基于相同的发明构思，本申请实施例还提供了另一种自动驾驶控制装置。
图15为根据本申请一个实施例的自动驾驶控制装置的示意图。
信号获取模块1501，用于获取车队中各辆车采集的路况环境参数的初始信号；
转换模块1502，用于将所述车队的初始信号划分成多个信号分组，分别以每个信号分组为单位将与信号分组对应的初始信号分组转换为信号接收方耐受范围内的转换信号；
传输模块1503，用于将所述车队的转换信号发送给所述信号接收方，以使所述信号接收方根据接收到的转换信号对所述车队进行驾驶控制。
在一个实施例中，所述转换模块，包括：
方形矩阵构造单元，用于依照strassen算法的要求将所述车队的初始信号构造成至少一个方形信号矩阵，其中，每个方形信号矩阵的行列数相同；
转换单元，用于针对每个方形信号矩阵分别执行：
将所述方形信号矩阵划分成四个子方阵作为信号分组，并获取每个子方阵对应的信号转换因子方阵；其中，每辆车的初始信号对应一个信号转换因子；
按照所述strassen算法中的加法运算规则以及乘法运算规则，采用所述信号转换因子方阵对所述方形信号矩阵的初始信号进行信号转换，得到所述方形信号矩阵的转换信号。
在一个实施例中，所述信号接收方包括多个信号接收器，所述转换单元，用于：
按照所述车队中各辆车与接收器的对应关系，将对应同一接收器的至少一个初始信号作为所述方形信号矩阵中的一组，所述一组为相邻的至少一行或相邻的至少一列；
所述传输模块，用于将各方形信号矩阵中各组转换信号发送给对应的接收器。
在一个实施例中，所述传输模块用于确定对应同一接收器的至少一组转换信号的均值或加权求和结果，并发送给对应的接收器。
在一个实施例中，所述装置还包括：
转换因子方阵生成模块，用于获取所述子方阵中的各辆车的信号转换区间；
确定所述子方阵中的各辆车的信号转换区间的交叉区间；
将所述子方阵中每一行或每一列信号对应的车辆作为一车辆组，对每个车辆组分别执行：
从所述交叉区间中为所述车辆组中各辆车随机选择一个信号转换因子；
由所述车辆组中的各辆车的信号转换因子构成所述信号转换因子方阵，其中当所述车辆组对应所述子方阵中的行向量时，所述车辆组中的各辆车的信号转换因子构成列向量，当所述车辆组对应所述子方阵中的列向量时，所述车辆组中的各辆车的信号转换因子构成行向量。
在一个实施例中，所述转换因子方阵生成模块，用于：
获取所述信号接收方的耐受区间的上限值的漂移区间；
对所述子方阵中的每辆车，确定所述漂移区间除以所述车的信号耐受区间的最大值并除以所述子方阵的行数或列数，得到所述车的信号转换区间。
在一个实施例中，所述路况环境参数包括多种参数时，所述方形信号矩阵中同一行或同一列的信号为同类型参数的信号。
在一个实施例中，所述四个子方阵分别为第一信号方阵A11、第二信号方阵A12、第三信号方阵A21和第四信号方阵A22；第一信号方阵A11对应第一信号转换因子方阵B11、第二信号方阵A12对应第二信号转换因子方阵B12、第三信号方阵A21对应第三信号转换因子方阵B21、第四信号方阵A22对应第四信号转换因子方阵B22；
所述转换单元，用于：
将第二信号转换因子方阵B12以及第四信号转换因子方阵B22的相反矩阵作为第一加法器的输入信息，得到第一加法处理结果S1；
将第一信号方阵A11以及第二信号方阵A12作为第二加法器的输入信息，得到第二加法处理结果S2；
将第三信号方阵A21以及第四信号方阵A22作为第三加法器的输入信息，得到第三加法处理结果S3；
将第三信号转换因子方阵B21以及第一信号转换因子方阵B11的相反矩阵作为第四加法器的输入信息，得到第四加法器处理结果S4；
将第一信号方阵A11以及第四信号方阵A22作为第五加法器的输入信息，得到第五加法器处理结果S5；
将第一信号转换因子方阵B11以及第四信号转换因子方阵B22作为第六加法器的输入信息，得到第六加法器处理结果S6；
将第二信号方阵A12以及第四信号方阵A22的相反矩阵作为第七加法器的输入信息，得到第七加法器处理结果S7；
将第三信号转换因子方阵B21以及第四信号转换因子方阵B22作为第八加法器的输入信息，得到第八加法器处理结果S8；
将第一信号方阵A11以及第三信号方阵A21的相反矩阵作为第九加法器的输入信息，得到第九加法器处理结果S9；
将第一信号转换因子方阵B11以及第二信号转换因子方阵B12作为第十加法器的输入信息，得到第十加法器处理结果S10；
将第一信号方阵A11以及第一加法器处理结果S1作为第一乘法器的输入信息，得到第一乘法器处理结果P1；
将第二加法处理结果S2以及第四信号转换因子方阵B22作为第二乘法器的输入信息，得到第二乘法器处理结果P2；
将第三加法处理结果S3以及第一信号转换因子方阵B11作为第三乘法器的输入信息，得到第三乘法器处理结果P3；
将第四信号方阵A22以及第四加法器处理结果S4作为第四乘法器的输入信息，得到第四乘法器处理结果P4；
将第五加法器处理结果S5以及第五加法器处理结果S6作为第六乘法器的输入信息，得到第五乘法器处理结果P5；
将第七加法器处理结果S7以及第八加法器处理结果S8作为第六乘法器的输入信息，得到第六乘法器处理结果P6；
将第九加法器处理结果S9以及第十加法器处理结果S10作为第七乘法器的输入信息，得到第七乘法器处理结果P7；
将第二乘法器处理结果P2的相反矩阵、第四乘法器处理结果P4、第五乘法器处理结果P5以及第六乘法器处理结果P6作为第十一加法器的输入信息，得到所述第十一加法器的处理结果C11；
将第一乘法器处理结果P1以及第二乘法器处理结果P2作为第十二加法器的输入信息，得到所述第十二加法器的处理结果C12；
将第三乘法器处理结果P3以及第四乘法器处理结果P4作为第十三加法器的输入信息，得到所述第十三加法器的处理结果C21；
将第一乘法器处理结果P1、第三乘法器处理结果P3的相反矩阵、第五乘法器处理结果P5、以及第七乘法器处理结果P7的相反矩阵作为第十四加法器的输入信息，得到所述第十四加法器的处理结果C22。
关于应用于目标对象检测装置的具体功能实现可参见上文结合图1-图13的相关描述，在此不再赘述。
在介绍了本申请示例性实施方式的自动驾驶控制方法和装置之后，接下来，介绍根据本申请的另一示例性实施方式的计算设备。
所属技术领域的技术人员能够理解，本申请的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本申请的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
在一些可能的实施方式中，根据本申请的计算设备可以至少包括至少一个处理器、以及至少一个存储器。其中，存储器存储有程序代码，当程序代码被处理器执行时，使得处理器执行本说明书上述描述的根据本申请各种示例性实施方式的应用于目标对象检测方法中的步骤。
下面参照图16来描述根据本申请的这种实施方式的计算设备130。图16显示的计算设备130仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图16所示，计算设备130以通用计算设备的形式表现。计算设备130的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器131、上述至少一个存储器132、连接不同系统组件(包括存储器132和处理器131)的总线133。
总线133表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
存储器132可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(RAM)1321和/或高速缓存存储器1322，还可以进一步包括只读存储器(ROM)1323。
存储器132还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1324的程序/实用工具1325，这样的程序模块1324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。
计算设备130也可以与一个或多个外部设备134(例如键盘、指向设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与计算设备130交互的设备通信，和/或与使得该计算设备130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135进行。并且，计算设备130还可以通过网络适配器136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。如图所示，网络适配器136通过总线133与用于计算设备130的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合计算设备130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、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
在一些可能的实施方式中，本申请提供的一种自动驾驶控制方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在计算机设备上运行时，程序代码用于使计算机设备执行本说明书上述描述的根据本申请各种示例性实施方式的一种应用于自动驾驶控制方法中的步骤。
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是——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。
本申请的实施方式的用于应用于自动驾驶控制的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在计算设备上运行。然而，本申请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。
可读信号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。可读信号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申请操作的程序代码，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)。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本申请方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、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设备上，使得在计算机或其他可编程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。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种自动驾驶控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取车队中各辆车采集的路况环境参数的初始信号；
依照斯特拉森strassen算法的要求将所述车队的初始信号构造成至少一个方形信号矩阵，其中，每个方形信号矩阵的行列数相同；
针对每个方形信号矩阵分别执行：
将所述方形信号矩阵划分成四个子方阵作为信号分组，并获取每个子方阵对应的信号转换因子方阵；其中，每辆车的初始信号对应一个信号转换因子；
按照所述strassen算法中的加法运算规则以及乘法运算规则，采用所述信号转换因子方阵对所述方形信号矩阵的初始信号进行信号转换，得到所述方形信号矩阵的转换信号；
将所述车队的转换信号发送给所述信号接收方，以使所述信号接收方根据接收到的转换信号对所述车队进行驾驶控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号接收方包括多个信号接收器，所述依照斯特拉森strassen算法的要求将所述车队的初始信号构造成至少一个方形信号矩阵，包括：
按照所述车队中各辆车与接收器的对应关系，将对应同一接收器的至少一个初始信号作为所述方形信号矩阵中的一组，所述一组为相邻的至少一行或相邻的至少一列；
所述将所述车队的转换信号发送给所述信号接收方，包括：
将各方形信号矩阵中各组转换信号发送给对应的接收器。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将各方形信号矩阵中各组转换信号发送给对应的接收器，包括：
确定对应同一接收器的至少一组转换信号的均值或加权求和结果，并发送给对应的接收器。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对每个子方阵，获取所述子方阵对应的信号转换因子方阵，包括：
获取所述子方阵中的各辆车的信号转换区间；
确定所述子方阵中的各辆车的信号转换区间的交叉区间；
将所述子方阵中每一行或每一列信号对应的车辆作为一车辆组，对每个车辆组分别执行：
从所述交叉区间中为所述车辆组中各辆车随机选择一个信号转换因子；
由所述车辆组中的各辆车的信号转换因子构成所述信号转换因子方阵，其中当所述车辆组对应所述子方阵中的行向量时，所述车辆组中的各辆车的信号转换因子构成列向量，当所述车辆组对应所述子方阵中的列向量时，所述车辆组中的各辆车的信号转换因子构成行向量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述子方阵中的各辆车的信号转换区间，包括：
获取所述信号接收方的耐受区间的上限值的漂移区间；
对所述子方阵中的每辆车，确定所述漂移区间除以所述车的信号耐受区间的最大值并除以所述子方阵的行数或列数，得到所述车的信号转换区间。
6.根据权利要求1-5中任一所述的方法，其特征在于，所述四个子方阵分别为第一信号方阵A11、第二信号方阵A12、第三信号方阵A21和第四信号方阵A22；第一信号方阵A11对应第一信号转换因子方阵B11、第二信号方阵A12对应第二信号转换因子方阵B12、第三信号方阵A21对应第三信号转换因子方阵B21、第四信号方阵A22对应第四信号转换因子方阵B22；
所述按照所述strassen算法中的加法运算规则以及乘法运算规则，采用所述信号转换因子方阵对所述方形信号矩阵的信号进行信号转换，得到所述方形信号矩阵的转换信号，包括：
将第二信号转换因子方阵B12以及第四信号转换因子方阵B22的相反矩阵作为第一加法器的输入信息，得到第一加法处理结果S1；
将第一信号方阵A11以及第二信号方阵A12作为第二加法器的输入信息，得到第二加法处理结果S2；
将第三信号方阵A21以及第四信号方阵A22作为第三加法器的输入信息，得到第三加法处理结果S3；
将第三信号转换因子方阵B21以及第一信号转换因子方阵B11的相反矩阵作为第四加法器的输入信息，得到第四加法器处理结果S4；
将第一信号方阵A11以及第四信号方阵A22作为第五加法器的输入信息，得到第五加法器处理结果S5；
将第一信号转换因子方阵B11以及第四信号转换因子方阵B22作为第六加法器的输入信息，得到第六加法器处理结果S6；
将第二信号方阵A12以及第四信号方阵A22的相反矩阵作为第七加法器的输入信息，得到第七加法器处理结果S7；
将第三信号转换因子方阵B21以及第四信号转换因子方阵B22作为第八加法器的输入信息，得到第八加法器处理结果S8；
将第一信号方阵A11以及第三信号方阵A21的相反矩阵作为第九加法器的输入信息，得到第九加法器处理结果S9；
将第一信号转换因子方阵B11以及第二信号转换因子方阵B12作为第十加法器的输入信息，得到第十加法器处理结果S10；
将第一信号方阵A11以及第一加法器处理结果S1作为第一乘法器的输入信息，得到第一乘法器处理结果P1；
将第二加法处理结果S2以及第四信号转换因子方阵B22作为第二乘法器的输入信息，得到第二乘法器处理结果P2；
将第三加法处理结果S3以及第一信号转换因子方阵B11作为第三乘法器的输入信息，得到第三乘法器处理结果P3；
将第四信号方阵A22以及第四加法器处理结果S4作为第四乘法器的输入信息，得到第四乘法器处理结果P4；
将第五加法器处理结果S5以及第五加法器处理结果S6作为第六乘法器的输入信息，得到第五乘法器处理结果P5；
将第七加法器处理结果S7以及第八加法器处理结果S8作为第六乘法器的输入信息，得到第六乘法器处理结果P6；
将第九加法器处理结果S9以及第十加法器处理结果S10作为第七乘法器的输入信息，得到第七乘法器处理结果P7；
将第二乘法器处理结果P2的相反矩阵、第四乘法器处理结果P4、第五乘法器处理结果P5以及第六乘法器处理结果P6作为第十一加法器的输入信息，得到所述第十一加法器的处理结果C11；
将第一乘法器处理结果P1以及第二乘法器处理结果P2作为第十二加法器的输入信息，得到所述第十二加法器的处理结果C12；
将第三乘法器处理结果P3以及第四乘法器处理结果P4作为第十三加法器的输入信息，得到所述第十三加法器的处理结果C21；
将第一乘法器处理结果P1、第三乘法器处理结果P3的相反矩阵、第五乘法器处理结果P5、以及第七乘法器处理结果P7的相反矩阵作为第十四加法器的输入信息，得到所述第十四加法器的处理结果C22。
7.一种车队信号处理装置，其特征在于，包括：
信号收发机，用于获取车队中各辆车采集的路况环境参数的初始信号；
处理器，用于依照斯特拉森strassen算法的要求将所述车队的初始信号构造成至少一个方形信号矩阵，其中，每个方形信号矩阵的行列数相同；并，针对每个方形信号矩阵分别执行：将所述方形信号矩阵划分成四个子方阵作为信号分组，并获取每个子方阵对应的信号转换因子方阵；其中，每辆车的初始信号对应一个信号转换因子；每个方形信号矩阵的四个子方阵分别为第一信号方阵A11、第二信号方阵A12、第三信号方阵A21和第四信号方阵A22；第一信号方阵A11对应第一信号转换因子方阵B11、第二信号方阵A12对应第二信号转换因子方阵B12、第三信号方阵A21对应第三信号转换因子方阵B21、第四信号方阵A22对应第四信号转换因子方阵B22；
斯特拉森单元，包括：
第一加法器，用于将第二信号转换因子方阵B12以及第四信号转换因子方阵B22的相反矩阵进行加法处理，得到第一加法处理结果S1
第二加法器，用于将第一信号方阵A11以及第二信号方阵A12进行加法处理，得到第二加法处理结果S2；
第三加法器，用于将第三信号方阵A21以及第四信号方阵A22进行加法处理，得到第三加法处理结果S3；
第四加法器，用于将第三信号转换因子方阵B21以及第一信号转换因子方阵B11的相反矩阵进行加法处理，得到第四加法器处理结果S4；
第五加法器，用于将第一信号方阵A11以及第四信号方阵A22进行加法处理，得到第五加法器处理结果S5；
第六加法器，用于将第一信号转换因子方阵B11以及第四信号转换因子方阵B22进行加法处理，得到第六加法器处理结果S6；
第七加法器，用于将第二信号方阵A12以及第四信号方阵A22的相反矩阵进行加法处理，得到第七加法器处理结果S7；
第八加法器，用于将第三信号转换因子方阵B21以及第四信号转换因子方阵B22进行加法处理，得到第八加法器处理结果S8；
第九加法器，用于将第一信号方阵A11以及第三信号方阵A21的相反矩阵进行加法处理，得到第九加法器处理结果S9；
第十六加法器，用于将第一信号转换因子方阵B11以及第二信号转换因子方阵B12进行加法处理，得到第十加法器处理结果S10；
第一乘法器，用于将第一信号方阵A11以及第一加法器处理结果S1进行乘法处理，得到第一乘法器处理结果P1；
第二乘法器，用于将第二加法处理结果S2以及第四信号转换因子方阵B22进行乘法处理，得到第二乘法器处理结果P2；
第三乘法器，用于将第三加法处理结果S3以及第一信号转换因子方阵B11进行乘法处理，得到第三乘法器处理结果P3；
第四乘法器，用于将第四信号方阵A22以及第四加法器处理结果S4进行乘法处理，得到第四乘法器处理结果P4；
第五乘法器，用于将第五加法器处理结果S5以及第五加法器处理结果S6进行乘法处理，得到第五乘法器处理结果P5；
第六乘法器，用于将第七加法器处理结果S7以及第八加法器处理结果S8进行乘法处理，得到第六乘法器处理结果P6；
第七乘法器，用于将第九加法器处理结果S9以及第十加法器处理结果S10进行乘法处理，得到第七乘法器处理结果P7；
第十一加法器，用于将第二乘法器处理结果P2的相反矩阵、第四乘法器处理结果P4、第五乘法器处理结果P5以及第六乘法器处理结果P6进行加法处理，得到所述第十一加法器的处理结果C11；
第十二加法器，用于将第一乘法器处理结果P1以及第二乘法器处理结果P2进行加法处理，得到所述第十二加法器的处理结果C12；
第十三加法器，用于将第三乘法器处理结果P3以及第四乘法器处理结果P4进行加法处理，得到所述第十三加法器的处理结果C21；
第十四加法器，用于将第一乘法器处理结果P1、第三乘法器处理结果P3的相反矩阵、第五乘法器处理结果P5、以及第七乘法器处理结果P7的相反矩阵进行加法处理，得到所述第十四加法器的处理结果C22；
所述信号收发机还用于将所述第十一加法器、所述第十二加法器、所述第十三加法器以及所述第十四加法器的处理结果发送给信号接收方以使所述信号接收方对所述车队进行驾驶控制。
8.一种计算设备，其特征在于，包括至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行根据权利要求1-6任一项所述的方法。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行根据权利要求1-6任一项所述的方法。
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