CN112557056A - 车辆的下线检测系统和方法 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种车辆的下线检测系统和方法。该系统包括：下线检测控制器和测试装置，下线检测控制器中存储有车辆的检测路线，检测路线中包括至少一个测试场景，测试场景用于实现车辆的无人驾驶功能检测；测试装置中设置有与至少一个测试场景相对应的至少一个测试工位，以及监控模块；下线检测控制器，用于控制车辆沿检测路线行驶，以使车辆依次经过各测试场景；监控模块，用于在车辆经过各测试场景对应的各测试工位时，采集车辆针对各测试工位中的各种测试工况的响应结果，并基于响应结果判断车辆的无人驾驶功能是否正常。通过该下线检测系统，实现了对车辆所支持的所有无人驾驶功能的下线检测。

Description

车辆的下线检测系统和方法

技术领域

本申请涉及车辆控制领域，特别是涉及一种车辆的下线检测系统和方法。

背景技术

随着科技的不断发展，无人驾驶车辆应运而生。无人驾驶车辆在出厂前，需要对无人驾驶车辆进行下线检测，确定无人驾驶车辆是否合格。如果无人驾驶车辆合格，才可以将无人驾车车辆出厂，以避免不合格的无人驾驶车辆出厂后对人身安全和企业荣誉造成不良影响。

由于无人驾驶车辆的驾驶操控方式与传统车辆不同，因此，传统车辆的下线检测方式已不适用于无人驾驶车辆。针对无人驾驶车辆的下线检测，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种车辆的下线检测系统和方法。

第一方面，本申请实施例提供一种车辆的下线检测系统，包括：下线检测控制器和测试装置，所述下线检测控制器中存储有所述车辆的检测路线，所述检测路线中包括至少一个测试场景，所述测试场景用于实现所述车辆的无人驾驶功能检测；所述测试装置中设置有与所述至少一个测试场景相对应的至少一个测试工位，以及监控模块；

所述下线检测控制器，用于控制所述车辆沿所述检测路线行驶，以使所述车辆依次经过各测试场景；

所述监控模块，用于在所述车辆经过各测试场景对应的各测试工位时，采集所述车辆针对所述各测试工位中的各种测试工况的响应结果，并基于所述响应结果判断所述车辆的无人驾驶功能是否正常。

第二方面，本申请实施例提供一种车辆的下线检测方法，应用于本申请实施例第一方面提供的车辆的下线检测系统，所述方法包括：

控制所述车辆沿预先规划的检测路线行驶；其中，所述检测路线中包括至少一个测试场景，所述测试场景用于实现所述车辆的无人驾驶功能检测；

在所述车辆经过各测试场景对应的各测试工位时，采集所述车辆针对所述各测试工位中的各种测试工况的响应结果，并基于所述响应结果判断所述车辆的无人驾驶功能是否正常。

本申请实施例提供的技术方案，通过下线检测系统中的下线检测控制器控制车辆沿预设规划的检测路线行驶，以使车辆依次经过各测试场景，并在车辆经过各测试场景对应的各测试工位时，通过测试装置中的监控模块采集车辆针对各测试工位中的各种测试工况的响应结果，并基于采集的响应结果判断车辆的无人驾驶功能是否正常。由于测试装置中设置有用于实现车辆的无人驾驶功能检测的测试工位，并能够基于车辆针对测试工位中产生的各种测试工况的响应结果，来检测车辆的无人驾驶功能。通过上述过程，实现了对车辆所支持的所有无人驾驶功能的下线检测。

附图说明

图1为本申请实施例提供的车辆的下线检测系统的一种结构示意图；

图2为本申请实施例提供的车辆的下线检测系统的另一种结构示意图；

图3为本申请实施例提供的车辆的下线检测方法的一种流程示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，通过下述实施例并结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

图1为本申请实施例提供的车辆的下线检测系统的一种结构示意图。如图1所示，该系统可以包括：下线检测控制器10和测试装置11。下线检测控制器10中存储有车辆的检测路线，检测路线中包括至少一个测试场景，测试场景用于实现车辆的无人驾驶功能检测；测试装置11中设置有与至少一个测试场景相对应的至少一个测试工位110，以及监控模块111；下线检测控制器10，用于控制车辆沿检测路线行驶，以使车辆依次经过各测试场景；测试装置11中的监控模块111，用于在车辆经过各测试场景对应的各测试工位110时，采集车辆针对各测试工位中的各种测试工况的响应结果，并基于响应结果判断车辆的无人驾驶功能是否正常。

其中，该车辆为无人驾驶车辆，其具有传统车辆无法支持的多种无人驾驶功能。每一种无人驾驶功能均与指定的应用场景相关联，这样，在车辆工作过程中，车辆可以基于所处的应用场景，启用与应用场景相适应的无人驾驶功能，从而完成车辆的自动驾驶。例如，车辆所支持的无人驾驶功能可以为：人机模式切换、终端叫车、自动起步、室内自动驾驶、动态障碍物避撞、室外自动驾驶、红绿灯路口识别、避障绕行以及目的地自动停车。

在车辆下线时，需要对车辆所支持的上述各个无人驾驶功能进行下线检测。为了实现上述各无人驾驶功能的下线检测，需要基于待检测的无人驾驶功能，预先设计实现该无人驾驶功能检测的测试场景，并基于各无人驾驶功能对应的各测试场景通过道路连接形成检测路线，然后将形成的检测路线预先存储到车辆的下线检测控制器10中。同时，还需要基于下线检测所采用的方式，搭建与测试场景相对应的测试工位110，以重现各种测试场景。在实际测试过程中，可以采用模拟仿真的方式(如控制虚拟车辆在转鼓试验台上行驶)或者真实模拟的方式，来对车辆进行下线检测。因此，测试装置11中预先设置有实现车辆无人驾驶功能检测的各测试工位110。可选的，根据车辆所支持的无人驾驶功能，测试装置11中设置的测试工位110可以包括用户约车工位、静态障碍物绕行工位、动态障碍物避让工位、路口红绿灯工位以及目的地停车工位中的至少一种。另外，根据车辆所支持的无人驾驶功能的应用场景，测试装置11中设置的测试工位110可以包括室内测试工位和室外测试工位中的至少一种。

需要说明的是，测试工位110可以基于实际无人驾驶功能检测需求进行设置。上述所述的测试工位110仅是一种示例，本实施例并未限制测试工位110的具体类型，可以基于实际的功能检测需求进行相应的设置。

上述用户约车工位中设置有一个停车等待的车位，该测试工位110可以用于检测车辆是否能够基于约车指令实现自动起步以及按照指定规划路线进行行驶的功能。上述静态障碍物绕行工位中设置有至少一个障碍物，如锥桶或者静止的车辆等，该测试工位110可以用于检测车辆在遇到障碍物时是否能够实现绕行防撞的功能。上述动态障碍物避让工位中设置有至少一个可移动的障碍物，如车辆以及行人等，该测试工位110可以用于检测车辆在遇到障碍物时是否能够实现减速避让的功能。上述路口红绿灯工位中设置有安装信号灯的路口，该测试工位110可以用于检测车辆是否能够正确识别红绿灯并能够基于红绿灯执行相应响应的功能。上述目的地停车工位中设置有停车位，该测试工位110可以用于检测车辆到达目的地后是否能够平稳停止到该停车位以及在对用户进行认证后是否能够实现自动开门的功能。

当车辆进行下线检测时，下线检测控制器10控制车辆沿预先规划的检测路线行驶，以使车辆依次经过各测试场景。在车辆行驶至各测试场景对应的各测试工位110时，车辆会遇到各种用于检测无人驾驶功能是否正常的测试工况，若车辆无人驾驶功能正常，则车辆会正确识别出测试工况，并准确地执行相应的响应动作以应对测试工位110中产生的测试工况。若车辆的无人驾驶功能异常，则车辆在面对测试工况时会做出错误的响应动作甚至无响应。基于此，在车辆行驶至各测试场景对应的各测试工位110时，测试装置11中的监控模块111会实时采集车辆在应对各种测试工况时的响应结果，并基于采集的响应结果判断车辆的无人驾驶功能是否正常。以动态障碍物避让工位为例，在车辆行驶到该测试工位110时，车辆的行驶路线上会出现动态障碍物，从而对车辆的行驶形成阻挡。此时，若监控模块111采集到车辆在面对动态障碍物时调整了行驶速度和行驶方向，并成功地避让了动态障碍物，则确定车辆的动态障碍物避让功能正常。反之，则确定车辆的动态障碍物避让功能异常。

本申请实施例提供的下线检测系统，通过下线检测系统中的下线检测控制器控制车辆沿预设规划的检测路线行驶，以使车辆依次经过各测试场景，并在车辆经过各测试场景对应的各测试工位时，通过测试装置中的监控模块采集车辆针对各测试工位中的各种测试工况的响应结果，并基于采集的响应结果判断车辆的无人驾驶功能是否正常。由于测试装置中设置有用于实现车辆的无人驾驶功能检测的测试工位，并能够基于车辆针对测试工位中产生的各种测试工况的响应结果，来检测车辆的无人驾驶功能。通过上述过程，实现了对车辆所支持的所有无人驾驶功能的下线检测。

在实际应用中，为了对车辆进行下线检测，在车辆行驶至各测试工位时，还需要产生各测试工位中的测试工况。为此，在上述实施例的基础上，可选的，如图2所示，测试装置11还可以包括：测试工况控制模块112；测试工况控制模块112，用于控制各测试工位110中的测试参数，以产生与各测试工位110相对应的各种测试工况。

其中，测试工况控制模块112与各测试工位110电连接，以向各测试工位110中的场景设备发送控制指令，通过调整场景设备的工作状态来产生各种测试工况。另外，测试工况控制模块112还可以与下线检测控制器10电连接，通过模拟用户使用车辆的方式，向下线检测控制器10发送控制指令，来产生相应的测试工况。

为了能够通过测试工况控制模块112精准地控制各测试工位110中的测试参数，在上述实施例的基础上，可选的，测试装置11中的监控模块111与测试工况控制模块112电连接；监控模块111，用于监测车辆在各测试工位下的行驶状态信息，并将行驶状态信息发送给测试工况控制模块112，以使测试工况控制模块112基于行驶状态信息控制各测试工位中的测试参数。

以上述测试装置11中设置的测试工位110包括用户约车工位、静态障碍物绕行工位、动态障碍物避让工位、路口红绿灯工位以及目的地停车工位为例来介绍对车辆的下线检测过程，具体的：

当车辆进入用户约车工位时，该测试工位中设置有停车等待的车位，测试工况控制模块112模拟用户约车方式向下线检测控制器10发送约车指令。测试装置11中的监控模块111采集车辆针对约车指令的响应结果，并基于响应结果判断车辆的自动起步以及自动约车功能是否正常。当监控模块111采集到车辆启动，并驶离该测试工位中的车位，并进入预先规划的检测路线，则确定车辆的自动起步以及自动约车功能正常。反之，则确定车辆的自动起步以及自动约车功能异常。

当车辆进入静态障碍物绕行工位时，该测试工位在车辆行驶的道路上设置有一个或多个静态障碍物(障碍物可以是锥桶、车辆以及行人等)。测试装置11中的监控模块111采集车辆在行驶过程中针对静态障碍物的响应结果，并基于响应结果判断车辆的静态障碍物绕行功能是否正常。当监控模块111采集到车辆在面对障碍物时自动调整了行驶路线，并成功绕过了障碍物，则确定静态障碍物绕行功能正常。反之，则确定静态障碍物绕行功能异常。

接着，当车辆进入动态障碍物避让工位时，该测试工位在车辆行驶的道路上设置有一个或多个可移动障碍物(可移动障碍物可以是车辆以及行人等)，该可移动障碍物受测试装置11中的测试工况控制模块112控制。测试装置11中的监控模块111实时监控车辆的行驶状态信息，并将车辆的行驶状态信息发送给测试工况控制模块112。这样，测试工况控制模块112便可以基于车辆的行驶状态信息确定可移动障碍物的启动时机。测试工况控制模块112控制可移动障碍物移动，以使可移动障碍物在车辆到来时正好运动到车辆的行驶路线上以形成阻挡。监控模块111采集车辆在行驶过程中针对可移动障碍物的响应结果，并基于响应结果判断车辆的动态障碍物避让是否正常。当监控模块111采集到车辆调整了行驶速度和行驶方向，并成功实施了避让功能，则确定动态障碍物避让功能正常。反之，则确定动态障碍物避让功能异常。

当车辆进入路口红绿灯工位时，该测试工位在车辆行驶路线上设置有一路口，并且该路口上安装有信号灯，该信号灯受测试工况控制模块112控制。当监控模块111监测到车辆到达该路口时，监控模块111将车辆的行驶状态信息(包括车辆的当前位置)发送给测试工况控制模块112，测试工况控制模块112控制信号灯的工作状态，以在车辆到达路口时信号灯的工作状态为红灯，此时，监控模块111采集车辆针对信号灯的响应结果；接着，测试工况控制模块112再次控制信号灯的工作状态，将信号灯的工作状态调整为绿灯，监控模块111再次采集车辆针对信号灯的响应结果，并基于响应结果判断车辆的红绿灯识别功能是否正常。在车辆在行驶到路口，且信号灯的工作状态变为红灯时，若车辆能够平稳地停止在停止线前，并且，在信号灯的工作状态由红灯切换为绿灯时，车辆能够正常启动并通过路口，则确定车辆的红绿灯识别功能正常。反之，则确定车辆的红绿灯识别功能异常。

当车辆行驶至目的地停车工位，该测试工位中设置有一个停车位。监控模块111监测到车辆平稳地停止在该停车位后，向测试工况控制模块112发送车辆的当前状态。这样，测试工况控制模块112便可以基于车辆的当前状态获知车辆已停止在目的地，此时，测试工况控制模块112模拟用户上车方式向车辆发送开门请求。监控模块111采集车辆针对开门请求的响应结果，并基于响应结果判断车辆的自动开门功能是否正常。若监控模块111采集到车辆解锁开门，则确定车辆的自动开门功能正常。反之，则确定自动开门功能异常。

可选的，上述测试装置11中还可以包括数据存储模块113；数据存储模块113与监控模块111电连接；数据存储模块113，用于存储车辆在各测试工位下的运行数据以及检测结果。通过数据存储模块113将所有下线车辆的测试内容和测试结果进行存储，从而实现所有下线车辆下线检测数据的查询功能。

在本实施例中，测试装置中还可以包括测试工况控制模块，以在车辆行驶至各测试工位时，控制各测试工位中的测试参数，从而产生与各测试工位110相对应的各种测试工况。这样，测试装置中的监控模块便可以采集车辆针对各测试工位中的各种测试工况的响应结果，并基于采集的响应结果判断车辆的无人驾驶功能是否正常，从而实现了对车辆所支持的所有无人驾驶功能的下线检测。

在一个实施例中，还提供了一种车辆的下线检测方法，该方法应用于上述任一实施例所述的下线检测系统。如图3所示，该方法可以包括：

S301、控制所述车辆沿预先规划的检测路线行驶。

其中，所述检测路线中包括至少一个测试场景，所述测试场景用于实现所述车辆的无人驾驶功能检测。

S302、在所述车辆经过各测试场景对应的各测试工位时，采集所述车辆针对所述各测试工位中的各种测试工况的响应结果，并基于所述响应结果判断所述车辆的无人驾驶功能是否正常。

其中，根据车辆所支持的无人驾驶功能的应用场景，所述测试工位可以包括室内测试工位和/或室外测试工位。可选的，根据车辆所支持的无人驾驶功能，所述测试工位包括用户约车工位、静态障碍物绕行工位、动态障碍物避让工位、路口红绿灯工位以及目的地停车工位中的至少一种。

本申请实施例提供的下线检测方法，控制车辆沿预设规划的检测路线行驶，以使车辆依次经过各测试场景，并在车辆经过各测试场景对应的各测试工位时，采集车辆针对各测试工位中的各种测试工况的响应结果，并基于采集的响应结果判断车辆的无人驾驶功能是否正常。由于下线检测系统中设置有用于实现车辆的无人驾驶功能检测的测试工位，并且下线检测系统能够基于车辆针对测试工位中产生的各种测试工况的响应结果，来检测车辆的无人驾驶功能。通过上述过程，实现了车辆所支持的所有无人驾驶功能的下线检测，具有普适性。

在实际应用中，为了对车辆进行下线检测，在车辆行驶至各测试工位时，还需要产生各测试工位中的测试工况。为此，在上述实施例的基础上，可选的，在所述车辆经过各测试场景对应的各测试工位时，下线检测系统控制各测试工位中的测试参数，以产生与各测试工位相对应的各种测试工况。

其中，下线检测系统通过向各测试工位中的场景设备发送控制指令，通过调整场景设备的工作状态来产生各种测试工况。另外，下线检测系统还可以通过模拟用户使用车辆的方式，向车辆发送控制指令，来产生相应的测试工况。

为了能够精准地控制各测试工位中的测试参数，在上述实施例的基础上，可选的，所述控制各测试工位中的测试参数可以包括：监测所述车辆在各测试工位下的行驶状态信息，并基于所述行驶状态信息控制各测试工位中的测试参数。

可选的，下线检测系统还可以存储所述车辆在各测试工位下的运行数据以及检测结果。通过将所有下线车辆的测试内容和测试结果进行存储，从而实现所有下线车辆下线检测数据的查询功能。

在本实施例中，下线检测系统在车辆行驶至各测试工位时控制各测试工位中的测试参数，从而产生与各测试工位相对应的各种测试工况。这样，下线检测系统便可以采集车辆针对各测试工位中的各种测试工况的响应结果，并基于采集的响应结果判断车辆的无人驾驶功能是否正常，从而实现了对车辆所支持的所有无人驾驶功能的下线检测。

需要说明的是，本实施例提供的车辆的下线检测方法可以参照上述实施例提供的车辆的下线检测系统，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请任意实施例所提供的车辆的下线检测系统。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种车辆的下线检测系统，其特征在于，包括：下线检测控制器和测试装置，所述下线检测控制器中存储有所述车辆的检测路线，所述检测路线中包括至少一个测试场景，所述测试场景用于实现所述车辆的无人驾驶功能检测；所述测试装置中设置有与所述至少一个测试场景相对应的至少一个测试工位，以及监控模块；

所述下线检测控制器，用于控制所述车辆沿所述检测路线行驶，以使所述车辆依次经过各测试场景；

所述监控模块，用于在所述车辆经过各测试场景对应的各测试工位时，采集所述车辆针对所述各测试工位中的各种测试工况的响应结果，并基于所述响应结果判断所述车辆的无人驾驶功能是否正常。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述测试装置还包括：测试工况控制模块；

所述测试工况控制模块，用于控制各测试工位中的测试参数，以产生与各测试工位相对应的各种测试工况。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述监控模块与所述测试工况控制模块电连接；

所述监控模块，还用于监测所述车辆在各测试工位下的行驶状态信息，并将所述行驶状态信息发送给所述测试工况控制模块，以使所述测试工况控制模块基于所述行驶状态信息控制各测试工位中的测试参数。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述测试装置还包括：数据存储模块；所述数据存储模块与所述监控模块电连接；

所述数据存储模块，用于存储所述车辆在各测试工位下的运行数据以及检测结果。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，其特征在于，所述测试工位包括室内测试工位和室外测试工位中的至少一种。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，其特征在于，所述测试工位包括用户约车工位、静态障碍物绕行工位、动态障碍物避让工位、路口红绿灯工位以及目的地停车工位中的至少一种。

7.一种车辆的下线检测方法，其特征在于，应用于如权利要求1至6中任一项所述的系统，所述方法包括：

控制所述车辆沿预先规划的检测路线行驶；其中，所述检测路线中包括至少一个测试场景，所述测试场景用于实现所述车辆的无人驾驶功能检测；

在所述车辆经过各测试场景对应的各测试工位时，采集所述车辆针对所述各测试工位中的各种测试工况的响应结果，并基于所述响应结果判断所述车辆的无人驾驶功能是否正常。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述车辆经过各测试场景对应的各测试工位时，所述方法还包括：

控制各测试工位中的测试参数，以产生与各测试工位相对应的各种测试工况。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述控制各测试工位中的测试参数，包括：

监测所述车辆在各测试工位下的行驶状态信息，并基于所述行驶状态信息控制各测试工位中的测试参数。

10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

存储所述车辆在各测试工位下的运行数据以及检测结果。

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