CN112835346A - 用于控制车辆的方法和系统、及车载自动驾驶系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于控制车辆的方法和系统、及车载自动驾驶系统。该方法包括：由云端服务器根据实时采集到的受控车辆的信息和周边车辆的信息，对预定地域范围内的车辆的实际行驶状况进行三维模拟；由云端服务器根据三维模拟的车辆的行驶状况，生成关于受控车辆的模拟行进决策的控制信息；以及将控制信息发送给受控车辆的车载自动驾驶系统，以同步控制受控车辆按照所发送的控制信息行驶。本发明可以降低自动驾驶车辆的技术门槛、以及车载自动驾驶系统的制造成本和维护成本，并可基于周边道路实际情况对车辆的行进决策进行优化。

Description

用于控制车辆的方法和系统、及车载自动驾驶系统
技术领域
本发明涉及一种用于控制车辆的方法和系统、及车载自动驾驶系统。
背景技术
汽车自动驾驶系统是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统，其依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。汽车自动驾驶系统通常包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器等装置，用以了解周围的交通状况，并通过地图对前方的道路进行导航。汽车自动驾驶技术不断发展，现已呈现出接近实用化的趋势。然而，当前以探测周边交通状况为基础的自动驾驶策略对自动驾驶车辆的探测能力和计算能力提出了非常高的要求。例如，用于探测周边实时环境信息的激光雷达不仅价格高，而且所采集关于周边实时环境信息的数据量可高达每秒数百MB，需要由车载电脑系统进行实时处理；此外，车载电脑系统还需要接收和实时处理超声波雷达、毫米波雷达、高清摄像头等监控装置采集的信号，这就要求车载电脑系统有强大的数据处理能力，以确保车辆操控的实时性。因此使得自动驾驶车辆的技术门槛很高，车载自动驾驶系统的制造成本和维护成本也都非常高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于控制车辆的方法和系统、及车载自动驾驶系统，用以至少部分地克服现有技术存在的缺陷。
本发明的实施例提供一种用于控制车辆的方法，包括：由云端服务器根据实时采集到的受控车辆的信息和周边车辆的信息，对预定地域范围内的车辆的实际行驶状况进行三维模拟；由云端服务器根据所述三维模拟的车辆的行驶状况，生成关于所述受控车辆的模拟行进决策的控制信息；以及将所述控制信息发送给所述受控车辆的车载自动驾驶系统，以同步控制所述受控车辆按照所发送的控制信息行驶。
本发明的实施例还提供一种用于控制车辆的系统，包括：云端服务器，被配置用于根据实时采集到的受控车辆的信息和周边车辆的信息，对预定地域范围内的车辆的实际行驶状况进行三维模拟；以及根据所述三维模拟的车辆的行驶状况，生成关于所述受控车辆的模拟行进决策的控制信息；以及将所述控制信息发送给所述受控车辆的车载自动驾驶系统，以同步控制所述受控车辆按照所发送的控制信息行驶。
本发明的实施例又提供一种车载自动驾驶系统，包括：探测感应装置，被配置用于检测车辆及其周边车辆的行驶状态信息；远程通信接口，被配置用于从云端服务器接收关于所述车辆的行进决策的控制信息；所述控制信息至少包括所述车辆的速度、位置和方向信息；以及操控模块，被配置用于至少部分地基于所述探测感应装置所检测到的信息和/或所述远程通信接口所接收的控制信息来同步控制所述车辆的行驶。
利用本发明的实施例所提供的用于控制车辆的方法和系统、及车载自动驾驶系统，不仅可以降低自动驾驶车辆的技术门槛，大大降低车载自动驾驶系统的制造成本和维护成本，而且能够基于周边道路实际情况对受控车辆的行进决策进行优化。
以下结合附图进一步说明本发明的实施例。
附图说明
图1是根据本发明的实施例的用于控制车辆的方法流程图；
图2是根据本发明的实施例的用于控制车辆的系统的方框图；
图3是根据本发明的实施例的车载自动驾驶系统的方框图。
具体实施方式
图1示出根据本发明的实施例的用于车辆自动驾驶的方法100的流程图。该方法100包括：由云端服务器根据实时采集到的受控车辆的信息和周边车辆的信息，对预定地域范围内的车辆的实际行驶状况进行三维模拟(步骤110)；由云端服务器根据三维模拟的车辆的行驶状况，生成关于受控车辆的模拟行进决策的控制信息(步骤120)；以及将所述控制信息发送给所述受控车辆的车载自动驾驶系统，以同步控制所述受控车辆按照所发送的控制信息行驶(步骤130)。
这种同步发送的控制信息可以由云端服务器通过中继站发送给受控车辆，也可以由云端服务器直接发送给受控车辆。在本发明的实施例中，控制信息包括在三维模拟过程中生成的受控车辆的速度、位置和方向信息中的至少一项。利用该控制信息，可以控制受控车辆在实际道路上完成各种操控动作，例如停车及等待、减速或加速、变线、超车、换挡、转弯及选择行驶路线等。
云端服务器具有高度分布式、高度虚拟化等特点，使得网络资源得到充分的利用，因而具有强大的数据存储和数据处理能力，远胜于通常的车载自动驾驶系统的数据处理单元。
在本发明的一个实施例中，对预定地域范围内的车辆的实际行驶状况进行三维模拟(步骤110)可包括：对预定地域范围内的道路、以及车辆的实际行驶状况进行三维模拟；及控制受控车辆的三维模型在模拟的道路上模拟行进。云端服务器可调用中继站的位置信息、以及该中继站所上传的车辆信息，对该中继站前后一段距离(例如500米)内的道路实际情况进行三维模拟，并使自动驾驶的受控车辆的三维模型在模拟的道路上模拟行进。在模拟过程中，将被模拟的受控车辆的速度、位置和方向信息同步给正在道路上行驶的受控车辆，使受控车辆按照模拟状态行驶。利用本实施例的方法，可以控制道路上的所有自动驾驶的车辆都按照其模拟状态来行驶。
在本发明的一个实施例中，对预定地域范围内的车辆的实际行驶状况进行三维模拟(步骤110)还可包括：以动态图像的形式呈现车辆在道路上相对运动的运行轨迹。
在本发明的一个实施例中，控制受控车辆的三维模型在模拟的道路上模拟行进的步骤包括：根据三维模拟的道路实际情况确定道路的整体车流量，并相应地控制受控车辆的行驶速度和/或规划受控车辆的行驶路线；由此可相应地生成针对受控车辆的行驶的控制信息。
在本发明的一个实施例中，由分布在道路边的多个中继器采集受控车辆的信息和周边车辆的信息，并从中继器将所采集到的信息上传到云端服务器。
每个中继站都具有地理位置信息标签，其中包含其经度、纬度和绝对海拔高度等信息。每个中继站可以实时监控例如附近200至500米范围内的道路实际情况，实时接收例如500米范围内所有车辆的车辆位置、车辆三维信息(包括车辆的三维尺寸信息)、方向和速度信息。中继站可采用基于蜂窝网络的通讯方式，其通信标准可采用C-V2X协议。例如，中继站可将某一个特定时间点(可选地)500米范围内的车辆位置、车辆三维信息、方向和速度等信息都传输给云端服务器。特定时间点的所有中继站的信息在服务器段被拼接成一个完整的道路以及道路上的实时车辆运行状况。设特定时间点为T1，则特定间隔的下一个时间点为T2，以此类推有T3、T4、…Tn。由于中继站的地理位置信息通常是固定的，则当把T1至Tn的信息加总，并且以数字的形式顺序呈现的时候，呈现出来的就是特定时间内、特定道路上的车辆的运行轨迹。
这种运行轨迹可以以动态图像的形式呈现，也可以以其它不特定的数据组合形式呈现。在呈现中，由于中继站传输的地理位置信息是不变的，则车辆的三维数据形象表现为对道路的相对运动。
由于中继站的地理位置信息和车辆三维信息几乎接近不变，中继站在一个特定时间点需要更新给云端服务器的数据量仅包括车辆位置、方向和速度信息，数据传输量非常小(数量级在KB水平上)，但在定位精度和判断车辆与车辆，车辆与周边环境的位置关系方面，效率非常高，对单车的计算能力要求非常低，由此，实现了车载自动驾驶系统的定位高精度、低成本、和高可靠性。
在本发明的一个实施例中，采集车辆信息的步骤包括：由多个中继器在多个不同的地域范围内从受控车辆接收受控车辆的信息，并且从周边车辆接收周边车辆的信息；其中，受控车辆的信息至少包括受控车辆的速度、位置、行驶方向和目的地信息、以及车辆三维信息；周边车辆的信息至少包括在受控车辆的预定周边范围内其它车辆的位置、方向和速度信息、以及车辆三维信息。
云端服务器、中继站和车辆之间的信息传输可采用交通系统内约定标准的信息交换包。中继站上传给云端服务器的信息包括但不限于车辆位置、速度、方向、目标和车辆三维信息。在本发明的实施例中，通过采用这种信息的标准设定、以及车辆向中继站的主动信息广播之技术，使得与车辆依靠其自身所配备的各种探测感应装置所感测的环境数据信息以及网络通信(例如车联网)并进行数据处理来完成自动驾驶控制之技术相比，有助于大幅减少车载数据处理单元的计算量和网络信息的传输量。
在本发明的实施例中，大量的环境数据信息的采集和处理都是由中继器、云端服务器来完成的，这就使得车辆可以不必配置各种昂贵的高精度探测感应装置，其车载自动驾驶系统也不必配置高性能、高速率的数据处理单元，由此可以降低自动驾驶车辆的技术门槛，以及降低车载自动驾驶系统的制造成本和维护成本。
图2示出根据本发明的实施例的用于控制车辆的系统的方框图。该系统包括：多个中继器(1,2,…,N)，被分布在道路(230)边的多个不同位置，并被配置用于采集受控车辆(210)的信息及其至少一个周边车辆(220)的信息，并将所采集到的信息上传到云端服务器(200)；以及云端服务器(200)，云端服务器，被配置用于根据实时采集到的受控车辆(210)的信息和周边车辆(220)的信息，对预定地域范围内的车辆(例如包括受控车辆和相关的周边车辆)的实际行驶状况进行三维模拟；以及根据三维模拟的车辆的行驶状况，生成关于受控车辆(210)的模拟行进决策的控制信息；以及将生成的控制信息发送给受控车辆(210)的车载自动驾驶系统，以同步控制受控车辆(210)按照所发送的控制信息行驶。
在本发明的一个实施例中，云端服务器(200)被进一步配置用于对预定地域范围内的道路、以及车辆的实际行驶状况进行三维模拟；以及控制受控车辆的三维模型在模拟的道路上模拟行进。
在本发明的一个实施例中，云端服务器(200)被进一步配置用于根据三维模拟的道路实际情况确定道路的整体车流量，并相应地控制受控车辆的行驶速度和/或规划受控车辆的行驶路线。
在本发明的一个实施例中，云端服务器(200)被进一步配置用于以动态图像的形式呈现车辆在道路上相对运动的运行轨迹。
在本发明的一个实施例中，本发明的用于控制车辆的系统还包括多个中继器(1,2,…,N)，被分布在道路(230)边的多个不同位置，并被配置用于采集受控车辆(210)的信息及其至少一个周边车辆(220)的信息，并将所采集到的信息上传到云端服务器(200)。
在本发明的一个实施例中，如图2所示，云端服务器(200)包括：信息接收模块(201)，被配置用于与多个中继器(1,2,…,N)进行通信，并接收通过多个中继器(1,2,…,N)所采集并上传的信息；数据处理模块(202)，被配置用于处理和计算信息接收模块(201)所接收的信息；数据呈现模块(203)，被配置用于呈现经数据处理模块(202)处理的信息，以对预定周边范围内的道路和道路实际情况进行三维模拟；决策模块(204)，被配置用于根据三维模拟的道路实际情况，生成关于受控车辆(210)的模拟行进决策的控制信息；以及数据发送模块(205)，被配置用于将所述控制信息发送给受控车辆(210)的车载自动驾驶系统，以同步控制受控车辆(210)按照所发送的控制信息行驶。决策模块(204)可根据三维模拟的道路实际情况确定道路的整体车流量，并相应地控制车辆(210)的行驶速度和/或规划车辆(210)的行驶路线。
当所有道路上的所有车辆(210,220)都按照本发明的方法实施例来进行自动驾驶控制时，将使得整体道路交通的运行更加有效和快捷，以及快速消除交通拥堵状态。在本发明的实施例中，云端服务器(200)的三维模拟可以取代车载自动驾驶系统对周边交通参与者的动态检测、以及本车与它车的动态变化的跟踪。而决策模块(204)在涉及根据道路整体流量对单车的行驶速度与路线规划方面相对于现有技术具有显而易见的优势。云端服务器(200)基于对中继站所上传信息的汇总，可以对道路上所有车辆的当前位置、目标位置和道路的车流量进行统合模拟，实时高效率地为每一辆车设定最佳速度和行驶轨迹。
在本发明的一个实施例中，数据呈现模块(203)被进一步配置用于以动态图像的形式呈现车辆(如包括受控车辆及其相关的周边车辆)在道路上相对运动的运行轨迹，以利于交通管制人员直观了解道路实际情况。交通管制人员可以根据突发情况通过数据发送模块(205)向受控车辆(210)发送特定的驾驶控制信息。
在本发明的一个实施例中，本发明的用于控制车辆的系统还包括多个压力传感器。这些压力传感器被设置在道路上并被配置用于测量在道路上行驶的车辆的位置。多个压力传感器可与多个中继器中的至少一个中继器相连接，并将所测量的车辆的位置信息通过中继器传输到云端服务器(200)。这些压力传感器按特定间隔铺设在道路上，用于测量车辆(210,220)的准确位置，作为对车辆(210,220)所发送的车辆位置信息的校准。压力传感器通常是与其附近的中继站进行物理连接，以将所测量的车辆的精确位置(其位置误差可低至1厘米)信息通过中继站发送给云端服务器，以完成车辆位置的校准。相邻的两个中继站所连接的压力传感器可实现道路的无缝探测。
图3示出根据本发明的实施例的车载自动驾驶系统的方框图。该车载自动驾驶系统包括：探测感应装置(211)，被配置用于检测本车及其周边车辆的行驶状态信息；远程通信接口(212)，被配置用于从云端服务器接收关于车辆的行进决策的控制信息；其中，控制信息至少包括车辆的速度、位置和方向信息；以及操控模块(213)，被配置用于至少部分地基于探测感应装置(211)所检测到的信息和/或远程通信接口(212)所接收的控制信息来同步控制车辆的行驶。探测感应装置(211)包括但不限于激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达、高清摄像头、全球定位系统(GPS)、速度计和加速度计、以及各种车载传感器。
在本发明的一个实施例中，可以根据驾驶需要(例如根据路况或天气状况)，将从云端服务器(200)接收的控制信息对车辆的控制优先级设定为高于或低于车载自动驾驶系统根据车载探测感应装置所采集的道路实际情况和/或车辆运行状态所生成的操控指令的控制优先级。还可以将从云端服务器(200)接收的控制信息对车辆的控制优先级设定为低于驾驶员发出的操控指令的控制优先级，例如，一旦驾驶员开始操控汽车，即将由驾驶员接管汽车操控权，而从云端服务器(200)接收的控制信息将不再对车辆进行操控。
在本发明的一个实施例中，车载自动驾驶系统可以包括人类控制命令入口、车载控制器命令入口和云端同步命令入口，例如可分别用于接收驾驶员操控指令、车载自动驾驶系统根据车载探测感应装置和/或车车通信接口所采集的道路实际情况所生成的操控指令、以及从云端服务器同步发送的控制指令
在本发明的一个实施例中，车载的远程通信接口(212)还被配置用于向中继器发送车辆的信息；该车辆的信息至少包括车辆的速度、位置、行驶方向和目的地信息、以及车辆三维信息。其中车辆三维信息是基本不变的，其它信息则需要不断更新。远程通信接口(212)可以对外部实时发送标准信息包，以公布本车的位置、速度、方向和车辆3D信息。设定每一辆车都遵循这种信息发布规则，则道路状况对所有车辆和云端、以及中继站是完全透明的。
在本发明的一个实施例中，图3所示的车载自动驾驶系统还可包括车车通信接口(214)，用于与周边车辆直接进行信息交互，还可以接收关于周边车辆的速度、位置、行驶方向和目的地信息、以及车辆三维信息。利用探测感应装置(211)所检测本车的其周边车辆的信息(如行驶状态信息、车辆三维尺寸信息等)，可以验证通过车车通信接口(214)所接收的关于周边车辆的信息、以及从中继站或云端服务器所接收的关于周边车辆的信息是否与当前实际情况相符。
在本发明的实施例中，由于中继站的地理位置信息和车辆三维信息几乎接近不变，中继站在一个特定时间点需要更新给云端服务器的数据量仅包括车辆位置、方向和速度信息，数据传输量非常小(数量级在Kb水平上)，但在定位精度和判断车辆与车辆，车辆与周边环境的位置关系方面，效率非常高，对单车的计算能力要求非常低，由此，实现了车载自动驾驶系统的定位高精度、低成本、和高可靠性。
在本发明的实施例中，云端服务器可以承担针对采集的大量数据信息的处理任务，从而可以降低车载自动驾驶系统所承担的计算量和信息交换量。例如，车载激光雷达的主要任务是实时监测周边的交通参与者变化情况。而当交通参与者都主动与路侧的中继站进行信息交换时，且所有交通参与者能获得汇总后的反馈信息时，云端服务器的信息整合功能就可以取代激光雷达的探测功能。这意味着在车辆上可以不必安装昂贵的高性能激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达或高清摄像头等，从而能够节约巨大的材料成本、计算资源及降低车载自动驾驶系统的能耗。
本领域技术人员应当理解，以上所描述的各个实施例只是说明性的，而非限制性的，本领域技术人员可以在不偏离本发明实质的情况下做出各种变型和修改，这些变型和修改都应落入本发明的保护范围之内。

Claims (18)

1.一种用于控制车辆的方法，包括：
由云端服务器根据实时采集到的受控车辆的信息和周边车辆的信息，对预定地域范围内的车辆的实际行驶状况进行三维模拟；
由云端服务器根据所述三维模拟的车辆的行驶状况，生成关于所述受控车辆的模拟行进决策的控制信息；以及
将所述控制信息发送给所述受控车辆的车载自动驾驶系统，以同步控制所述受控车辆按照所发送的控制信息行驶。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述控制信息包括在所述三维模拟过程中生成的所述受控车辆的速度、位置和方向信息中的至少一项。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述三维模拟的步骤包括：
对所述预定地域范围内的道路、以及车辆的实际行驶状况进行三维模拟；以及
控制所述受控车辆的三维模型在模拟的道路上模拟行进。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述控制所述受控车辆的三维模型在模拟的道路上模拟行进的步骤包括：
根据所述三维模拟的道路实际情况确定道路的整体车流量，并相应地控制所述受控车辆的行驶速度和/或规划所述受控车辆的行驶路线。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，所述三维模拟的步骤还包括：
以动态图像的形式呈现车辆在道路上相对运动的运行轨迹。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
由分布在道路边的多个中继器采集所述受控车辆的信息和所述周边车辆的信息；以及
从所述中继器将所采集到的信息上传到所述云端服务器。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述采集信息的步骤包括：
由所述多个中继器在多个不同的地域范围内从所述受控车辆接收所述受控车辆的信息，并且从所述周边车辆接收所述周边车辆的信息；
其中，所述受控车辆的信息至少包括所述受控车辆的速度、位置、行驶方向和目的地信息、以及车辆三维信息；所述周边车辆的信息至少包括在所述受控车辆的预定周边范围内其它车辆的位置、方向和速度信息、以及车辆三维信息。
8.一种用于控制车辆的系统，包括：
云端服务器，被配置用于根据实时采集到的受控车辆的信息和周边车辆的信息，对预定地域范围内的车辆的实际行驶状况进行三维模拟；以及根据所述三维模拟的车辆的行驶状况，生成关于所述受控车辆的模拟行进决策的控制信息；以及将所述控制信息发送给所述受控车辆的车载自动驾驶系统，以同步控制所述受控车辆按照所发送的控制信息行驶。
9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述控制信息包括在所述三维模拟过程中生成的所述受控车辆的速度、位置和方向信息中的至少一项。
10.根据权利要求8所述的系统，其中，所述云端服务器被进一步配置用于对所述预定地域范围内的道路、以及车辆的实际行驶状况进行三维模拟；以及控制所述受控车辆的三维模型在模拟的道路上模拟行进。
11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述云端服务器被进一步配置用于根据所述三维模拟的道路实际情况确定道路的整体车流量，并相应地控制所述受控车辆的行驶速度和/或规划所述受控车辆的行驶路线。
12.根据权利要求8至11中任一项所述的系统，其中，所述云端服务器被进一步配置用于以动态图像的形式呈现车辆在道路上相对运动的运行轨迹。
13.根据权利要求8所述的系统，还包括：
多个中继器，被分布在道路边的多个不同位置，并被配置用于采集所述受控车辆的信息及其所述周边车辆的信息，并将所采集到的信息上传到所述云端服务器。
14.根据权利要求13所述的系统，其中，所述多个中继器被配置用于在多个不同的地域范围内从所述受控车辆接收所述受控车辆的信息，并且从所述周边车辆接收所述周边车辆的信息；
其中，所述受控车辆的信息至少包括所述受控车辆的速度、位置、行驶方向和目的地信息、以及车辆三维信息；所述周边车辆的信息至少包括在所述受控车辆的预定周边范围内其它车辆的位置、方向和速度信息、以及车辆三维信息。
15.根据权利要求8所述的系统，还包括：
多个压力传感器，设置在道路上并被配置用于测量在所述道路上行驶的车辆的位置；
其中，所述多个压力传感器与所述多个中继器中的至少一个中继器相连接，并将所测量的车辆的位置信息通过所述中继器传输到所述云端服务器。
16.一种车载自动驾驶系统，包括：
探测感应装置，被配置用于检测车辆及其周边车辆的行驶状态信息；
远程通信接口，被配置用于从云端服务器接收关于所述车辆的行进决策的控制信息；其中，所述控制信息至少包括所述车辆的速度、位置和方向信息；以及
操控模块，被配置用于至少部分地基于所述探测感应装置所检测到的信息和/或所述远程通信接口所接收的控制信息来同步控制所述车辆的行驶。
17.根据权利要求16所述的车载自动驾驶系统，其中，所述控制信息对所述车辆的控制优先级被设定为高于或低于所述车载自动驾驶系统所生成的操控指令的控制优先级，以及低于驾驶员发出的操控指令的控制优先级。
18.根据权利要求16所述的车载自动驾驶系统，其中，所述远程通信接口还被配置用于向中继器发送所述车辆的信息；所述车辆的信息至少包括所述车辆的速度、位置、行驶方向和目的地信息、以及车辆三维信息。
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