CN112367352A - 车辆异常检测方法及系统 - Google Patents

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CN112367352A CN202011060039.4A CN202011060039A CN112367352A CN 112367352 A CN112367352 A CN 112367352A CN 202011060039 A CN202011060039 A CN 202011060039A CN 112367352 A CN112367352 A CN 112367352A
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廖文龙
何弢
陈晓磊
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Wuhu Kuwa Robot Industry Technology Research Institute Co ltd
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Wuhu Kuwa Robot Industry Technology Research Institute Co ltd
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Abstract

本发明提供了一种车辆异常检测系统及方法，包括异常检测模块：通过车辆设备的信息监控进行车辆异常状态的检测，判断车辆是否异常，如判断结果为是，则停止车辆运行，若判断结果为否，则持续进行异常检测；数据采集模块：实时采集车辆运行数据，并发送给异常检测模块。本发明通过对车辆设备信息的监控，进行车辆异常状态的检测，提高车辆运行的安全性；利用异常声音检测，防止因车辆正常运行的数据波动而产生误检；通过在线车辆运行，进行数据采集，并对数据进行分析和学习，改进异常检测的方法，提高检测的准确率，防止误检，提高车辆运行的稳定性。

Description

车辆异常检测方法及系统
技术领域
本发明涉及无人驾驶领域，具体地，涉及一种车辆异常检测方法及系统。
背景技术
现有无人驾驶车辆通常利用雷达或者相机对路面及周边环境进行检测，但是雷达和相机存在盲区及检测率等方面的问题，无法完全满足车辆运行检测的需求，尤其是当雷达和相机存在漏检或无法检测的情况时，缺乏对车辆异常的检测和处理方法。
专利文献为CN109523651A的发明专利公开了一种车辆异常检测方法和车辆异常检测系统，涉及车辆异常检测技术领域。所述车辆异常检测方法包括：每一个路旁通信设备分别采集经过的各待测车辆的运行数据，并将该运行数据发送给对应的第一电子设备；每一个第一电子设备通过预先构建的第一检测模型对接收的运行数据进行处理，以判断该运行数据是否属于异常数据，并将运行数据发送给第二电子设备；所述第二电子设备通过预先构建的第二检测模型对所述运行数据进行处理，以判断该运行数据是否属于异常数据；其中，构建第一检测模型的数据属于构建第二检测模型的数据中的一部分。通过上述方法，以使车辆异常检测具备较高的实时性和准确性。但是上述方案没有给出具体的解决方案。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种车辆异常检测系统及方法。
根据本发明提供的一种车辆异常检测系统，包括如下模块：
异常检测模块：通过车辆设备的信息监控进行车辆异常状态的检测，判断车辆是否异常，如判断结果为是，则停止车辆运行，若判断结果为否，则持续进行异常检测；
数据采集模块：实时采集车辆运行数据，并发送给异常检测模块。
优选地，所述异常检测模块包括车辆设备信息监控模块和异常声音监控模块，其中：
车辆设备信息监控模块用于检测车辆异常状态；
异常声音监控模块用于监控车辆异常声音。
优选地，所述车辆设备包括IMU和/或电机，采集车辆速度、加速度及电机电流信息。
优选地，所述数据采集模块包括在线数据采集模块和离线数据分析模块，其中：
在线数据采集模块用于采集车辆运行数据，发送给异常检测模块，并保存历史数据；
离线分析模块用于对采集的车辆运行数据进行分析。
优选地，车辆异常状态包括无异常状态、轻微异常状态以及严重异常状态，其中：
判断车辆异常状态为无异常状态或轻微异常状态时，则进行远程异常处理，并恢复车辆运行。
根据本发明提供的一种车辆异常检测方法，包括如下步骤：
异常检测步骤：通过车辆设备的信息监控进行车辆异常状态的检测，判断车辆是否异常，如判断结果为是，则停止车辆运行，若判断结果为否，则持续进行异常检测；
数据采集步骤：实时采集车辆运行数据，发送给异常检测步骤。
优选地，所述异常检测步骤包括车辆设备信息监控步骤和异常声音监控步骤，其中：
车辆设备信息监控步骤：检测车辆异常状态；
异常声音监控步骤：监控车辆异常声音。
优选地，所述车辆设备包括IMU和/或电机。
优选地，所述数据采集步骤包括在线数据采集步骤和离线数据分析步骤，其中：
在线数据采集步骤：采集车辆数据，发送给异常检测模块，并保存历史数据；
离线分析步骤：对采集的车辆数据进行分析。
优选地，车辆异常状态包括无异常状态、轻微异常状态以及严重异常状态，其中：判断车辆异常状态为无异常状态或轻微异常状态时，则进行远程异常处理，并恢复车辆运行。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明能够针对现有雷达及相机的盲区、漏检或无法检测问题，通过对车辆设备信息的监控，进行车辆异常状态的检测，提高车辆运行的安全性；
2、本发明利用异常声音检测，防止因车辆正常运行的数据波动(如路面颠簸等)而产生误检；
3、本发明通过在线车辆运行，进行数据采集，并对数据进行分析和学习，改进异常检测的方法，提高检测的准确率，防止误检，提高车辆运行的稳定性。
4、本发明在车辆异常发生时，能够通过人工远程介入的方式，进行异常状态确认和处理，实现车辆的远程异常检测，处理和恢复，提高车辆的可控性和运行效率。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为车辆异常检测系统的系统示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
人在驾驶车辆过程中进行异常判断时，除了通过视觉观察，还能够通过车辆的异常振动或者异常声音来判断车辆是否发生异常状况。本发明基于人的驾驶经验，在现有雷达和相机检测的基础上，提出了利用车辆自身设备，如IMU，电机等，对设备运行信息进行监控，通过检测设备信息的异常波动，实现对车辆的异常状态的检测，进一步提高车辆运行的安全性。结合实际车辆发生异常时通常会产生异常的声音，如车辆碰撞，电机故障等，有助于车辆异常的判断，本方法利用了异常声音检测的方法，防止车辆正常运行中设备信息的正常波动对异常检测的影响；同时，通过本方法可以通过不断采集车辆运行数据，通过对数据的分析和学习，改进异常检测效果，降低误检率，提高车辆运行稳定性。此外，在检测到车辆异常状态后，本方法可以通过远程介入，实现人工对车辆异常的快速判断，处理和恢复，提高车辆运行的可控性。
具体的，根据本发明提供的一种车辆异常检测系统及方法，包括异常检测模块、远程介入模块以及数据采集模块，异常检测模块为车载模块，通过对车载设备的信息监控进行车辆异常状态的检测，如果判断车辆出现异常状态车辆可以停止车辆运行，等待远程介入模块处理异常状态。远程介入模块接收到车辆异常状态，可以快速判断车辆异常状态，根据实际情况处理车辆异常，直至恢复车辆运行。此外，数据采集模块可以实时采集车辆运行数据，并通过离线的处理不断提高异常检测模块的准确性。
进一步的，异常检测模块结合人在驾驶过程中进行异常判断的经验，在雷达和相机检测的基础上，利用车辆现有设备，如IMU和电机等设备，通过监控设备信息的波动(如IMU的角速度和加速度，电机的电流和力矩等信息)，来判断雷达和相机因盲区或无法检测而导致的车辆异常状态。如车辆轧过路面异物时，IMU会检测到车辆Z方向加速度的异常波动；车辆发生碰撞时，IMU会检测到车辆瞬时的加速度异常，且如果车辆因碰撞无法继续前行，而车辆没有停止运行，车辆电机会检测到电机电流过大等异常信息。同时，为了防止车辆正常运行过程中车辆设备信息的波动产生对车辆异常状态的误检(如路面颠簸等)，本方法结合实际车辆异常时通常会产生异常的声音(如车辆碰撞，电机故障等)的情况，在车辆现有设备信息的基础上，利用了异常声音检测的方法，提高车辆异常检测的准确性。
数据采集模块主要用于采集数据以提高异常检测模块的检测准确性，降低误检率。在实际的检测中可以从两个方面设置检测的标准，一方面可以根据车辆运行过程中一段时间内的实时数据计算车辆当前的运行状态(如设备信息的均值，波动/方差等统计学信息)，根据车辆的运行状态初步判断车辆异常状态(如设置车辆异常信息超出车辆运行均值的实时阈值等)，再结合异常声音的检测，对车辆的异常状态做出判断；另一方面可以通过车辆的在线运行不断采集数据，并保存采集的数据用于进行离线分析，不断改进车辆异常状态检测的标准(如优化异常检测的经验阈值等)，更进一步可以通过大量的数据建立车辆运行信息的模型，包括但不限于信号分析方法，统计分析方法，聚类模型，分类模型等方法和模型，进一步提高异常检测的准确性。
在车辆检测到异常状态，应立刻停止运行处理异常状态，以保证安全性。为了保证车辆运行的稳定性，远程介入模块能够通过远程控制的方式，进行异常状态的确认，分析和恢复。若判断车辆无明显异常(应通过改进检测方法，不断降低该情况发生的概率)或者通过可以远程解决异常(如手动控制车辆驶离异常区域或者重新启动车辆故障设备等)，可以快速的处理异常状态，恢复车辆运行，保证车辆的运行效率。若车辆出现严重异常无法通过远程恢复，也可以通过远程介入的方式，发现车辆的异常原因，及时安排人员前往现场对异常进行处理，尽快恢复车辆的正常运行。
本发明针对现有雷达及相机的盲区、漏检或无法检测的问题，充分利用了IMU、电机等车辆设备信息通过在线检测，离线优化和远程介入的方案，在不影响车辆整体性能的情况下，能够提高车辆的安全性，稳定性和可控性。通过异常声音检测，防止因车辆正常运行的数据波动而产生误检，并通过在线车辆运行进行数据采集，从而对车辆异常检测方法进行离线优化，改进检测效果和提高检测准确度。本发明在车辆异常发生时，能够通过人工远程介入的方式，进行异常状态确认和处理，实现车辆的远程异常检测，处理和恢复，提高车辆的可控性和运行效率。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种车辆异常检测系统，其特征在于，包括如下模块：
异常检测模块：通过车辆设备的信息监控进行车辆异常状态的检测，判断车辆是否异常，如判断结果为是，则停止车辆运行，若判断结果为否，则持续进行异常检测；
数据采集模块：实时采集车辆运行数据，并发送给异常检测模块。
2.根据权利要求1所述的车辆异常检测系统，其特征在于，所述异常检测模块包括车辆设备信息监控模块和异常声音监控模块，其中：
车辆设备信息监控模块用于检测车辆异常状态；
异常声音监控模块用于监控车辆异常声音。
3.根据权利要求1所述的车辆异常检测系统，其特征在于，所述车辆设备包括IMU和/或电机，采集车辆速度、加速度及电机电流信息。
4.根据权利要求1所述的车辆异常检测系统，其特征在于，所述数据采集模块包括在线数据采集模块和离线数据分析模块，其中：
在线数据采集模块用于采集车辆运行数据，发送给异常检测模块，并保存历史数据；
离线分析模块用于对采集的车辆运行数据进行分析。
5.根据权利要求1所述的车辆异常检测系统，其特征在于，车辆异常状态包括无异常状态、轻微异常状态以及严重异常状态，其中：
判断车辆异常状态为无异常状态或轻微异常状态时，则进行远程异常处理，并恢复车辆运行。
6.一种车辆异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
异常检测步骤：通过车辆设备的信息监控进行车辆异常状态的检测，判断车辆是否异常，如判断结果为是，则停止车辆运行，若判断结果为否，则持续进行异常检测；
数据采集步骤：实时采集车辆运行数据，发送给异常检测步骤。
7.根据权利要求1所述的车辆异常检测方法，其特征在于，所述异常检测步骤包括车辆设备信息监控步骤和异常声音监控步骤，其中：
车辆设备信息监控步骤：检测车辆异常状态；
异常声音监控步骤：监控车辆异常声音。
8.根据权利要求6所述的车辆异常检测方法，其特征在于，所述车辆设备包括IMU和/或电机。
9.根据权利要求1所述的车辆异常检测方法，其特征在于，所述数据采集步骤包括在线数据采集步骤和离线数据分析步骤，其中：
在线数据采集步骤：采集车辆数据，发送给异常检测模块，并保存历史数据；
离线分析步骤：对采集的车辆数据进行分析。
10.根据权利要求1所述的车辆异常检测方法，其特征在于，车辆异常状态包括无异常状态、轻微异常状态以及严重异常状态，其中：判断车辆异常状态为无异常状态或轻微异常状态时，则进行远程异常处理，并恢复车辆运行。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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