CN112347623A - 一种模拟车辆控制的在线仿真平台及车辆控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种模拟车辆控制的在线仿真平台及车辆控制方法，系统包括处理平台、与每一个受控车辆对应的动力学模块和环境感知模块，环境感知模块感知对应的受控车辆的当前行驶环境信息；处理平台根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，确定每一个受控车辆的决策规划信息；每一个动力学模块根据对应的受控车辆的决策规划信息，确定受控车辆需要执行的相应动作，并将相应的动作发送给对应的受控车辆，使得受控车辆执行相应的动作。本发明通过仿真平台模拟对车辆的控制，模拟车辆行驶的真实场景，可避免实车测试时会出现的某些危险和极端的工况，能够实现高速、城市，复杂园区、自动驾驶全功能。

Description

一种模拟车辆控制的在线仿真平台及车辆控制方法

技术领域

本发明模拟仿真领域，更具体地，涉及一种模拟车辆控制的在线仿真平台及车辆控制方法。

背景技术

随着自动驾驶功能的不断丰富与发展，对于行驶中的车辆的控制的测试也显得尤为重要。

传统的车辆控制测试方法，是采集实际的车辆行驶过程中的一些场景数据，根据收集的场景数据信息来分析车辆的控制决策。

但是真实的场景信息越来越多，也越来越复杂，因此，真实的场景信息数据不容易收集，故此对车辆控制的测试过程也会大打折扣。

发明内容

本发明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模拟车辆控制的在线仿真平台及车辆控制方法，用于对车辆队列的控制进行仿真。

根据本发明的第一方面，提供了一种模拟车辆控制的在线仿真平台，包括：

处理平台、与受控车辆队列中的每一个受控车辆对应的动力学模块和环境感知模块，所述受控车辆为虚拟受控车辆；

每一个所述环境感知模块，用于感知对应的受控车辆的当前行驶环境信息，将感知的受控车辆的当前行驶环境信息发送给处理平台；

所述处理平台，用于根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，对每一个受控车辆的行驶行为进行决策规划，且将每一个受控车辆的决策规划信息发送给每一个受控车辆对应的动力学模块；

每一个所述动力学模块，用于根据对应的受控车辆的决策规划信息，确定受控车辆需要执行的相应动作，并将相应的动作发送给对应的受控车辆，使得受控车辆执行相应的动作。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。

可选的，所述处理平台包括决策模块、规划模块和控制模块；

所述决策模块，用于根据每一个环境感知模块发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，确定受控车辆队列的行为决策结果；

所述规划模块，用于根据所述受控车辆队列的行为决策结果，对每一个受控车辆的行驶行为进行规划；

所述控制模块，用于根据规划的每一个受控车辆的行驶行为，向对应的受控车辆的动力学模块发送相应的行为控制信息；

相应的，所述动力学模块，用于根据行为控制信息，确定受控车辆需要执行的相应动作。

可选的，所述处理平台中还包括行为规则库，所述行为规则库中存储有每一个受控车辆的当前行驶环境信息与对应的行为决策结果之间的对应关系；

相应的，所述决策模块，用于根据每一个环境感知发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，确定受控车辆队列的行为决策结果包括：

根据每一个环境感知发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，在所述行为规则库中查找与环境信息对应的行为决策结果。

可选的，所述环境感知模块，用于感知每一个受控车辆行驶时，与前后受控车辆的距离、定位信息、路面状态信息和天气状况。

可选的，每一个所述受控车辆，用于将当前行驶的执行动作信息发送给所述决策模块；

相应的，所述决策模块，用于根据每一个环境感知发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，在所述行为规则库中查找与环境信息对应的行为决策结果之后还包括：

根据每一个所述受控车辆发送的当前行驶的执行动作信息，对查找到的行为决策结果进行调整，并将调整后的行为决策结果发送给所述规划模块。

可选的，所述系统还包括多个OBU单元和一个OBU总单元，所述OBU单元的数量与受控车辆的数量相同；

每一个所述受控车辆，用于通过对应的OBU单元将当前行驶的执行动作信息汇总到所述OBU总单元；

所述OBU总单元，用于将所有受控车辆的当前行驶的执行动作信息发送给所述决策模块。

可选的，所述控制模块与每一个所述动力学模块通过CAN总线通讯连接，每一个所述动力学模块通过以太网与对应的受控车辆通讯连接，每一个所述环境感知模块通过以太网与所述决策模块通讯连接。

根据本发明的第二方面，提供一种基于在线仿真平台的车辆控制方法，包括：

通过每一个环境感知模块感知对应的受控车辆的当前行驶环境信息；

根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，对每一个受控车辆的行驶行为进行决策规划，得到每一个受控车辆的决策规划信息；

根据对应的受控车辆的决策规划信息，确定受控车辆需要执行的相应动作，并将相应的动作发送给对应的受控车辆，使得受控车辆执行相应的动作。

可选的，所述根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，对每一个受控车辆的行驶行为进行决策规划，得到每一个受控车辆的决策规划信息包括：

根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，确定受控车辆队列的行为决策结果；

根据所述受控车辆队列的行为决策结果，对每一个受控车辆的行驶行为进行规划；

根据规划的每一个受控车辆的行驶行为，确定出对应的受控车辆的行为控制信息，

根据行为控制信息，确定受控车辆需要执行的相应动作。

可选的，还包括：

建立行为规则库，所述行为规则库中存储有每一个受控车辆的当前行驶环境信息与对应的行为决策结果之间的对应关系；

所述根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，确定受控车辆队列的行为决策结果包括：

根据每一个环境感知发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，在所述行为规则库中查找与环境信息对应的行为决策结果。

本发明提供的一种模拟车辆控制的在线仿真平台和车辆控制方法，通过仿真平台模拟对车辆的控制，模拟车辆行驶的真实场景，可避免实车测试时会出现的某些危险和极端的工况，能够实现高速、城市，复杂园区、自动驾驶全功能。

附图说明

图1是本发明实施例提供的模拟车辆控制的在线仿真平台连接框图示意图；

图2为本发明实施例提供的模拟车辆控制的在线仿真平台的整体连接框图；

图3为本发明实施例提供的基于在线仿真平台的车辆控制方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

图1是本发明实施例提供的一种模拟车辆控制的在线仿真平台，如图1所示，所述的在线仿真平台包括处理平台、与受控车辆队列中的每一个受控车辆对应的动力学模块和环境感知模块，所述受控车辆为虚拟受控车辆。

其中，每一个所述环境感知模块，用于感知对应的受控车辆的当前行驶环境信息，将感知的受控车辆的当前行驶环境信息发送给处理平台；处理平台，用于根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，对每一个受控车辆的行驶行为进行决策规划，且将每一个受控车辆的决策规划信息发送给每一个受控车辆对应的动力学模块；每一个所述动力学模块，用于根据对应的受控车辆的决策规划信息，确定受控车辆需要执行的相应动作，并将相应的动作发送给对应的受控车辆，使得受控车辆执行相应的动作。

可以理解的是，对于车辆自动驾驶的控制测试，由于测试的场景越来越多，也越来越复杂，利用实车测试，很难兼顾到各种场景，本发明实施例提出了一种能够在仿真平台上模拟车辆控制的方法，能够对车辆队列进行控制，在线仿真系统主要包括处理平台，多个受控车辆组成的受控车辆队列，每一个受控车辆均对应有一个动力学模块和一个环境感知模块。

其中，环境感知模块，用来对对应的受控车辆在行驶过程中的环境信息进行感知，此处的环境信息可以理解为受控车辆在行驶过程中的周围场景信息。由于整套系统为一套仿真系统，因此，在环境感知模块感知受控车辆当前行驶的环境信息时，是通过向系统平台输入对应的场景信息的数据，比如，道路的拐角数据，外界天气温度等，环境感知模块可以获取到这些场景环境数据。每一个环境感知模块将感知到的受控车辆行驶时的环境信息发送给处理平台。处理平台根据每一个受控车辆的环境信息，对每一个受控车辆的行驶行为进行决策规划，也就是决策规划每一个受控车辆后续的行为行为。

处理平台在对每一个受控车辆的行驶行为进行决策规划后，将决策规划信息发送给每一个动力学模块，其中，动力学模块与受控车辆具有对应关系。处理平台将每一个受控车辆的决策规划信息发送给与受控车辆对应的动力学模块。

动力学模块根据受控车辆的决策规划信息，确定受控车辆需要执行的相应动作，并将相应的动作发送给对应的受控车辆，使得受控车辆执行相应的动作。

本发明实施例通过仿真平台模拟对车辆的控制，模拟车辆行驶的真实场景，在在线仿真平台上，可对真实环境中的各种场景进行模拟，可避免实车测试时会出现的某些危险和极端的工况，能够实现高速、城市，复杂园区、自动驾驶全功能。

在一种可能的实施例方式中，处理平台包括决策模块、规划模块和控制模块。其中，决策模块，用于根据每一个环境感知模块发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，确定受控车辆队列的行为决策结果；所述规划模块，用于根据所述受控车辆队列的行为决策结果，对每一个受控车辆的行驶行为进行规划；所述控制模块，用于根据规划的每一个受控车辆的行驶行为，向对应的受控车辆的动力学模块发送相应的行为控制信息；相应的，所述动力学模块，用于根据行为控制信息，确定受控车辆需要执行的相应动作。

可以理解的是，参见图2，其中，处理平台主要包括决策模块、规划模块和控制模块。决策模块主要是根据每一个环境感知模块发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，通过分析，得到车辆队列的行为决策结果，其中，车辆队列的行为决策结果包括，比如，车队是解对，还是保持队形等。

规划模块根据决策模块决策出的车辆队列的行为决策结果，对每一个受控车辆的行驶行为进行规划，比如，每一个受控车辆是转弯、直行，以及行驶车速和轨迹规划等。

控制模块根据规划模块对每一个受控车辆规划的行驶行为，组织相应的控制信息，并向与每一个受控车辆对应的动力学模块发送相应的控制信息，其中，控制信息中包括受控车辆的行驶行为。

动力学模块根据行为控制信息，确定受控车辆需要执行的相应动作，比如，对方向盘转角或者油门的动作执行，也就是受控车辆具体的动作执行，受控车辆执行相应的动作，以达到相应的目的。

在一种可能的实施例方式中，处理平台中还包括行为规则库，行为规则库中存储有每一个受控车辆的当前行驶环境信息与对应的行为决策结果之间的对应关系。

相应的，决策模块，用于根据每一个环境感知发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，确定受控车辆队列的行为决策结果包括：根据每一个环境感知发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，在所述行为规则库中查找与环境信息对应的行为决策结果。

可以理解的是，在处理平台中还建立有行为规则库，行为规则库中存储有每一个受控车辆的当前行驶环境信息和对应的行为决策结果之间的对应关系。当处理平台中的决策模块接收到每一个环境感知模块发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，在行为规则库中查找对应的行为决策结果。

其中，受控车辆在行驶过程中的环境信息主要包括本受控车辆与前后受控车辆的距离、本受控车辆的定位信息以及本受控车辆当前行驶的路面状态信息和天气状况。比如，路面状态信息包括直线道路、弯道、交叉口等多样的道路线形情况，在仿真平台上设置不同路面状态、不同天气(雨、雪)等多种仿真场景，研究在不同场景下对受控车辆的控制。

在一种可能的实施例方式中，每一个所述受控车辆，用于将当前行驶的执行动作信息发送给所述决策模块。相应的，所述决策模块，用于根据每一个环境感知发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，在所述行为规则库中查找与环境信息对应的行为决策结果之后还包括：根据每一个所述受控车辆发送的当前行驶的执行动作信息，对查找到的行为决策结果进行调整，并将调整后的行为决策结果发送给所述规划模块。

可以理解的是，在每一个动力学模块将受控车辆需要执行的动作信息发送给受控车辆，受控车辆根据需要执行的动作信息进行执行，将本受控车辆当前执行的动作信息反馈给决策模块。决策模块根据受控车辆当前执行的动作信息对查找到的行为决策结果进行调整，并将调整后的行为决策结果发送给规划模块，再次对受控车辆的控制决策进行调整，经过反复调整，最终确定出受控车辆的最佳行为控制决策，以实现对受控车辆的最佳控制。

在一种可能的实施例方式中，系统还包括硬件通信组件，所述硬件通信组件中包括多个OBU单元，以及还包括一个OBU总单元，OBU单元的数量与受控车辆的数量相同；每一个受控车辆，用于通过对应的OBU单元将当前行驶的执行动作信息汇总到所述OBU总单元；OBU总单元，用于将所有受控车辆的当前行驶的执行动作信息发送给所述决策模块。

可以理解的是，在线仿真系统还包括硬件通信组件，硬件通信组件包括多个OBU(On board Unit，车载单元)单元，其中，OBU单元的数量与受控车辆的数量相等，每一个受控车辆通过对应的OBU单元将执行的动作信息发送给OBU总单元，OBU总单元将每一个受控车辆执行的动作信息进行收集汇总，并将汇总后的所有的受控车辆当前执行的动作信息均发送给处理平台中的决策模块，供决策模块根据所有的受控车辆当前行驶执行的动作信息调整行为决策结果。

在一种可能的实施例方式中，处理平台中的控制模块与每一个动力学模块通过CAN(Controller Area Network，控制器局域网络)总线通讯连接，每一个动力学模块通过以太网与对应的受控车辆通讯连接，每一个环境感知模块通过以太网与决策模块通讯连接，形成一套硬件系统。

本发明提供的一套模拟车辆控制的在线仿真平台，能够模拟车辆行驶的真实场景，可避免实车测试时会出现的某些危险和极端的工况，能够实现高速、城市，复杂园区、自动驾驶全功能。

图3是本发明实施例提供的基于在线仿真平台的车辆控制方法的流程图，如图3所示，车辆控制方法包括：101、通过每一个环境感知模块感知对应的受控车辆的当前行驶环境信息；102、根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，对每一个受控车辆的行驶行为进行决策规划，得到每一个受控车辆的决策规划信息；103、根据对应的受控车辆的决策规划信息，确定受控车辆需要执行的相应动作，并将相应的动作发送给对应的受控车辆，使得受控车辆执行相应的动作。

可以理解的是，环境感知模块对对应的受控车辆在行驶过程中的环境信息进行感知，此处的环境信息可以理解为受控车辆在行驶过程中的周围场景信息。每一个环境感知模块将感知到的受控车辆行驶时的环境信息发送给处理平台。处理平台根据每一个受控车辆的环境信息，对每一个受控车辆的行驶行为进行决策规划，也就是决策规划每一个受控车辆后续的行为行为。

处理平台在对每一个受控车辆的行驶行为进行决策规划后，将决策规划信息发送给每一个动力学模块，其中，动力学模块与受控车辆具有对应关系。处理平台将每一个受控车辆的决策规划信息发送给与受控车辆对应的动力学模块。

动力学模块根据受控车辆的决策规划信息，确定受控车辆需要执行的相应动作，并将相应的动作发送给对应的受控车辆，使得受控车辆执行相应的动作。

在一种可能的实施例方式中，根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，对每一个受控车辆的行驶行为进行决策规划，得到每一个受控车辆的决策规划信息包括：根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，确定受控车辆队列的行为决策结果；根据所述受控车辆队列的行为决策结果，对每一个受控车辆的行驶行为进行规划；根据规划的每一个受控车辆的行驶行为，确定出对应的受控车辆的行为控制信息，根据行为控制信息，确定受控车辆需要执行的相应动作。

在一种可能的实施例方式中，还包括：建立行为规则库，所述行为规则库中存储有每一个受控车辆的当前行驶环境信息与对应的行为决策结果之间的对应关系；所述根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，确定受控车辆队列的行为决策结果包括：根据每一个环境感知发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，在所述行为规则库中查找与环境信息对应的行为决策结果。

可以理解的是，在处理平台中还建立有行为规则库，行为规则库中存储有每一个受控车辆的当前行驶环境信息和对应的行为决策结果之间的对应关系。当处理平台中的决策模块接收到每一个环境感知模块发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，在行为规则库中查找对应的行为决策结果。

其中，受控车辆在行驶过程中的环境信息主要包括本受控车辆与前后受控车辆的距离、本受控车辆的定位信息以及本受控车辆当前行驶的路面状态信息和天气状况。比如，路面状态信息包括直线道路、弯道、交叉口等多样的道路线形情况，在仿真平台上设置不同路面状态、不同天气(雨、雪)等多种仿真场景，研究在不同场景下对受控车辆的控制。

本发明实施例提供的模拟车辆控制的在线仿真系统及车辆控制方法，能够模拟直线道路、弯道、交叉口等多样的道路线形情况，能够设置不同路面状态、不同天气(雨、雪)等多种仿真场景，可以测试较为普遍的工况，特别是有些实车无法测试的工况。减少对场地、真实交通和试验车辆的需求，可重复测试场景，能够实现高速、城市，复杂园区、自动驾驶全功能的仿真测试。

需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

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。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、嵌入式计算机或者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。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作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申请范围的所有变更和修改。

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，则本申请也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种模拟车辆控制的在线仿真系统，其特征在于，包括处理平台、与受控车辆队列中的每一个受控车辆对应的动力学模块和环境感知模块，所述受控车辆为虚拟受控车辆；

每一个所述环境感知模块，用于感知对应的受控车辆的当前行驶环境信息，将感知的受控车辆的当前行驶环境信息发送给处理平台；

所述处理平台，用于根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，对每一个受控车辆的行驶行为进行决策规划，且将每一个受控车辆的决策规划信息发送给每一个受控车辆对应的动力学模块；

每一个所述动力学模块，用于根据对应的受控车辆的决策规划信息，确定受控车辆需要执行的相应动作，并将相应的动作发送给对应的受控车辆，使得受控车辆执行相应的动作。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述处理平台包括决策模块、规划模块和控制模块；

所述决策模块，用于根据每一个环境感知模块发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，确定受控车辆队列的行为决策结果；

所述规划模块，用于根据所述受控车辆队列的行为决策结果，对每一个受控车辆的行驶行为进行规划；

所述控制模块，用于根据规划的每一个受控车辆的行驶行为，向对应的受控车辆的动力学模块发送相应的行为控制信息；

相应的，所述动力学模块，用于根据行为控制信息，确定受控车辆需要执行的相应动作。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述处理平台中还包括行为规则库，所述行为规则库中存储有每一个受控车辆的当前行驶环境信息与对应的行为决策结果之间的对应关系；

相应的，所述决策模块，用于根据每一个环境感知发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，确定受控车辆队列的行为决策结果包括：

根据每一个环境感知发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，在所述行为规则库中查找与环境信息对应的行为决策结果。

4.根据权利要求1-3任一项所述的系统，其特征在于，所述环境感知模块，用于感知每一个受控车辆行驶时，与前后受控车辆的距离、定位信息、路面状态信息和天气状况。

5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，

每一个所述受控车辆，用于将当前行驶的执行动作信息发送给所述决策模块；

相应的，所述决策模块，用于根据每一个环境感知发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，在所述行为规则库中查找与环境信息对应的行为决策结果之后还包括：

根据每一个所述受控车辆发送的当前行驶的执行动作信息，对查找到的行为决策结果进行调整，并将调整后的行为决策结果发送给所述规划模块。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述系统还包括多个OBU单元和一个OBU总单元，所述OBU单元的数量与受控车辆的数量相同；

每一个所述受控车辆，用于通过对应的OBU单元将当前行驶的执行动作信息汇总到所述OBU总单元；

所述OBU总单元，用于将所有受控车辆的当前行驶的执行动作信息发送给所述决策模块。

7.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述控制模块与每一个所述动力学模块通过CAN总线通讯连接，每一个所述动力学模块通过以太网与对应的受控车辆通讯连接，每一个所述环境感知模块通过以太网与所述决策模块通讯连接。

8.一种基于在线仿真系统的模拟车辆控制方法，其特征在于，包括：

通过每一个环境感知模块感知对应的受控车辆的当前行驶环境信息；

根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，对每一个受控车辆的行驶行为进行决策规划，得到每一个受控车辆的决策规划信息；

根据对应的受控车辆的决策规划信息，确定受控车辆需要执行的相应动作，并将相应的动作发送给对应的受控车辆，使得受控车辆执行相应的动作。

9.根据权利要求8所述的控制方法，其特征在于，所述根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，对每一个受控车辆的行驶行为进行决策规划，得到每一个受控车辆的决策规划信息包括：

根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，确定受控车辆队列的行为决策结果；

根据所述受控车辆队列的行为决策结果，对每一个受控车辆的行驶行为进行规划；

根据规划的每一个受控车辆的行驶行为，确定出对应的受控车辆的行为控制信息，

根据行为控制信息，确定受控车辆需要执行的相应动作。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，还包括：

建立行为规则库，所述行为规则库中存储有每一个受控车辆的当前行驶环境信息与对应的行为决策结果之间的对应关系；

所述根据每一个受控车辆的当前行驶环境信息，确定受控车辆队列的行为决策结果包括：

根据每一个环境感知发送的每一个受控车辆的当前行驶环境信息，在所述行为规则库中查找与环境信息对应的行为决策结果。

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