CN113783651B - 平行驾驶的远程控制方法、装置、云端、车端及平行驾驶系统 - Google Patents
平行驾驶的远程控制方法、装置、云端、车端及平行驾驶系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113783651B CN113783651B CN202111062930.6A CN202111062930A CN113783651B CN 113783651 B CN113783651 B CN 113783651B CN 202111062930 A CN202111062930 A CN 202111062930A CN 113783651 B CN113783651 B CN 113783651B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- cloud
- information
- vehicle end
- channel
- time delay
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 125
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 21
- 230000001934 delay Effects 0.000 claims description 29
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 24
- 230000000153 supplemental effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 20
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 18
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04J—MULTIPLEX COMMUNICATION
- H04J3/00—Time-division multiplex systems
- H04J3/02—Details
- H04J3/06—Synchronising arrangements
- H04J3/0635—Clock or time synchronisation in a network
- H04J3/0638—Clock or time synchronisation among nodes; Internode synchronisation
- H04J3/0658—Clock or time synchronisation among packet nodes
- H04J3/0661—Clock or time synchronisation among packet nodes using timestamps
- H04J3/0667—Bidirectional timestamps, e.g. NTP or PTP for compensation of clock drift and for compensation of propagation delays
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04Q—SELECTING
- H04Q9/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems for selectively calling a substation from a main station, in which substation desired apparatus is selected for applying a control signal thereto or for obtaining measured values therefrom
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
- H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
- H04W4/44—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for communication between vehicles and infrastructures, e.g. vehicle-to-cloud [V2C] or vehicle-to-home [V2H]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W56/00—Synchronisation arrangements
- H04W56/001—Synchronization between nodes
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04Q—SELECTING
- H04Q2209/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems
- H04Q2209/20—Arrangements in telecontrol or telemetry systems using a distributed architecture
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本公开提供了一种平行驾驶的远程控制方法、装置、云端、车端及平行驾驶系统，涉及自动驾驶、智能交通技术领域，尤其涉及平行驾驶技术领域。具体实现方案为：获取云端与车端间多种信息通道的网络时延，多种信息通道包括命令通道和视频通道；响应于多种信息通道中任一信息通道的网络时延大于该任一信息通道的预设时延阈值，根据该任一信息通道对应的预设控制指令，控制车端行驶。
Description
技术领域
本公开涉及自动驾驶、智能交通技术领域，尤其涉及平行驾驶技术领域。
背景技术
随着自动驾驶、智能交通技术的发展，自动驾驶日趋升温。在自动驾驶车辆进入无人化运营阶段，自动驾驶车辆上没有随车安全员的情况下，自动驾驶车辆在遇到静止障碍物或识别不出前方物体，且无其他同向可借用车道时，便会停滞在路上，堵塞交通。平行驾驶需要在保证自动驾驶车辆安全的情况下，执行远程控制自动驾驶车辆。
发明内容
本公开提供了一种平行驾驶的远程控制方法、装置、云端、车端及平行驾驶系统。
根据本公开的第一方面，提供了一种平行驾驶的远程控制方法，应用于平行驾驶系统中的云端，，所述平行驾驶系统还包括车端，包括：
获取所述云端与所述车端间多种信息通道的网络时延，所述多种信息通道包括命令通道和视频通道；
响应于所述多种信息通道中任一信息通道的网络时延大于所述任一信息通道的预设时延阈值，根据所述任一信息通道对应的预设控制指令，控制所述车端行驶。
根据本公开的第二方面，提供了一种平行驾驶的远程控制方法，应用于平行驾驶系统中的车端，所述平行驾驶系统还包括云端和驾驶舱端，包括：
获取所述云端与所述车端间命令通道的网络时延，获取所述车端与所述驾驶舱端间数据通道的网络时延；
响应于多种信息通道中任一信息通道的网络时延大于所述任一信息通道的预设时延阈值，根据所述任一信息通道对应的预设控制指令，控制所述车端行驶，所述多种信息通道包括所述命令通道和所述数据通道。
根据本公开的第三方面，提供了一种平行驾驶的远程控制装置，应用于平行驾驶系统中的云端，所述平行驾驶系统还包括车端，包括：
第一获取单元，用于获取所述云端与所述车端间多种信息通道的网络时延，所述多种信息通道包括命令通道和视频通道；
第一控制单元，用于响应于所述多种信息通道中任一信息通道的网络时延大于所述任一信息通道的预设时延阈值，根据所述任一信息通道对应的预设控制指令，控制所述车端行驶。
根据本公开的第四方面，提供了一种平行驾驶的远程控制装置，应用于平行驾驶系统中的车端，所述平行驾驶系统还包括云端和驾驶舱端，包括：
第二获取单元，用于获取所述云端与所述车端间命令通道的网络时延，获取所述车端与所述驾驶舱端间数据通道的网络时延；
第二控制单元，用于响应于多种信息通道中任一信息通道的网络时延大于所述任一信息通道的预设时延阈值，根据所述任一信息通道对应的预设控制指令，控制所述车端行驶，所述多种信息通道包括所述命令通道和所述数据通道。
根据本公开的第五方面，提供了一种云端，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上述应用于平行驾驶系统中的云端的任一平行驾驶的远程控制方法。
根据本公开的第六方面，提供了一种车端，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上述应用于平行驾驶系统中的车端的任一平行驾驶的远程控制方法。
根据本公开的第七方面，提供了一种平行驾驶系统，包括驾驶舱端、上述云端和上述车端。
根据本公开的第八方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述应用于平行驾驶系统中的云端的任一平行驾驶的远程控制方法。
根据本公开的第九方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述应用于平行驾驶系统中的车端的任一平行驾驶的远程控制方法。
根据本公开的第十方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述应用于平行驾驶系统中的云端的任一平行驾驶的远程控制方法。
根据本公开的第十一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述应用于平行驾驶系统中的车端的任一平行驾驶的远程控制方法。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1为本公开实施例提供的平行驾驶系统的一种示意图；
图2为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第一种流程示意图；
图3为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第二种流程示意图；
图4为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第三种流程示意图；
图5为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第一种部分流程示意图；
图6为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第二种部分流程示意图；
图7为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第四种流程示意图；
图8为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第五种流程示意图；
图9为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第六种流程示意图；
图10为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第七种流程示意图；
图11为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第八种流程示意图；
图12为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第九种流程示意图；
图13为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第三种部分流程示意图；
图14为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第四种部分流程示意图；
图15为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第十种流程示意图；
图16为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第十一种流程示意图；
图17为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第十二种流程示意图；
图18为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制装置的第一种结构示意图；
图19为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制装置的第二种结构示意图；
图20是用来实现本公开实施例的平行驾驶的远程控制方法的云端的第一种框图；
图21是用来实现本公开实施例的平行驾驶的远程控制方法的车端的第一种框图；
图22是用来实现本公开实施例的平行驾驶的远程控制方法的云端的第二种框图；
图23是用来实现本公开实施例的平行驾驶的远程控制方法的车端的第二种框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
平行驾驶需要在保证自动驾驶车辆安全的情况下，执行远程控制自动驾驶车辆。而为了保证自动驾驶车辆的安全，就需要监控网络状态，保证云端和车端信息的同步。
为提高自动驾驶车辆的安全性，本公开实施例提供了一种平行驾驶制系统，如图1所示，该控制系统包括云端11、驾驶舱端12和车端13。云端11可以为计算机、服务器、分布式系统或云计算系统等。车端13可以为自动驾驶车辆或安装在自动驾驶车辆上控制终端等。
本公开实施例中，云端11、驾驶舱端12和车端13之间需要传输多种信息，如视频、数据和命令等。相应的，云端11、驾驶舱端12和车端13之间会存在多种信息通道，以传输不同的信息。例如，图1所示，传输视频的视频通道、传输数据的数据通道以及传输命令的命令通道等。
其中，车端13实时采集的车端13所处环境的视频，进而车端13通过视频通道向云端11传输的视频，以便于位于云端11的驾驶员了解车端13所处环境。
通过命令通道传输的命令为控制车端13行驶的命令，如下述预设控制指令、第一控制指令和第二控制指令等。通过命令通道传输的命令用于远程控制车端行驶。
通过数据通道传输的数据为车端13的状态信息，如主车信息、障碍物信息、路径规划线、碰撞提醒数据和车端网速检测值等。其中，主车信息可以包括但不限于速度、位置、长宽、油门状态、刹车状态、方向盘转角、档位和转向灯状态等。障碍物可以包括但不限于车辆、行人、自行车和其他物体等。通过数据通道传输的数据，云端或驾驶舱端或车端可以构建一个车端的3D模型，这样位于云端11的驾驶员可以更好的了解车端13所处环境，辅助驾驶员驾驶车端。
在同一时刻，由于不同信息通道传输的信息不同，因此不同信息通道的网络时延会有所区别。
不同信息通道满足信息同步的最大网络时延不同。本公开实施例中，云端11获取平行驾驶系统中多种信息通道的网络时延，根据多种信息通道的网络时延，可确定当前各个信息通道的网络时延是否满足信息同步的需求，进而控制平行驾驶系统中的车端13行驶。这样，可以保证云端11在满足信息同步的情况下对车端13进行远程控制，进而提高了自动驾驶车辆的安全性。
基于上述平行驾驶系统，本公开实施例提供了一种平行驾驶的远程控制方法。下面通过具体实施例，对本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法进行说明。
如图2所示，图2为本公开实施例提供的平行驾驶的远程控制方法的第一种流程示意图。该方法应用于平行驾驶系统的云端，该平行驾驶系统还包括车端。这种情况下，上述平行驾驶的远程控制方法包括如下步骤：
步骤S21，获取云端与车端间多种信息通道的网络时延，多种信息通道包括命令通道和视频通道。
本公开实施例中，上述多种信息通道还可以包括数据通道。上述多种信息通道可以用于连接平行驾驶系统的各端设备。如图1所示，车端与云端之间分别通过视频通道、数据通道和命令通道连接，车端与驾驶舱端之间通过数据通道连接，云端与驾驶舱端之间通过数据通道和命令通道连接。
针对上述多种信息通道，本公开实施例中，多种信息通道的网络时延可以包括云端与车端间命令通道的网络时延、云端与车端间视频通道的网络时延、云端与车端间数据通道的网络时延、云端与驾驶舱端间命令通道的网络时延、以及车端与驾驶舱端间数据通道的网络时延中至少两种。
本公开实施例中，云端与车端间命令通道的网络时延，可以包括：从车端向云端传输命令的第一时延，从云端向车端传输命令的第二时延。
云端与车端间视频通道的网络时延，可以包括：从车端向云端传输视频的第三时延。
云端与车端间数据通道的网络时延，可以包括：从车端向云端传输数据的第四时延。
云端与驾驶舱端间命令通道的网络时延，可以包括：从驾驶舱端向云端传输命令的第五时延，从云端向驾驶舱端传输命令的第六时延。
车端与驾驶舱端间数据通道的网络时延，可以包括：从驾驶舱端向车端传输数据的第七时延。
上述第一时延、第三时延、第四时延和第五时延为云端所关注的网络时延，第二时延和第七时延为车端所关注的网络时延，第六时延为驾驶舱端所关注的网络时延。每端所关注的网络时延还可以包括其他时延，本公开实施例进行上述时延为例，并不起限定作用。
本公开实施例中，云端在对车端进行远程控制时，可以周期性获取多种信息通道的网络时延，也可以在接收到触发指令时，获取多种信息通道的网络时延。对此不进行限定。
步骤S22，响应于多种信息通道中任一信息通道的网络时延大于任一信息通道的预设时延阈值，根据任一信息通道对应的预设控制指令，控制车端行驶。
本公开实施例中，云端中预存了每一信息通道的预设时延阈值，以及每一信息通道对应的预设控制指令。预设控制指令可以用于指示车端减速行驶、车端立即停车以及车端靠边停车等。预设时延阈值可以根据实际需求进行设定。一个示例中，云端预存的每一信息通道的预设时延阈值以及每一信息通道对应的预设控制指令，如表1所示。
表1
步骤S21中，云端获取到多种信息通道的网络时延，针对每种信息通道，可以将该信息通道的网络时延与该信息通道的预设时延阈值进行比较。若该信息通道的网络时延大于该信息通道的预设时延阈值，这里以第一信息通道的网络时延大于第一信息通道的预设时延阈值为例，则云端可确定当前平行驾驶系统无法满足信息同步的需求，当前采用远程控制车端行驶的方式，会导致自动驾驶车辆的安全问题，因此，获取第一信息通道对应的预设控制指令，向车端下发所获取的预设控制指令。车端按照云端下发的预设控制指令，控制自身行驶。
例如，如上述表1中，预设控制指令指示车端立即停车。则车端按照云端下发的预设控制指令，控制自身立即停车，以提高车端的安全性。
本公开实施例中，第一信息通道的数量可以为一个或多个。
一个示例中，每个信息通道预先配置了优先级。当存在多个第一信息通道时，云端可以获取优先级最高的第一信息通道所对应的预设控制指令，并按照所获取的预设控制指令，控制车端行驶。
另一个示例中，云端也可以配置多种控制策略。该控制策略包括至少一种信息通道和预设控制指令。当存在至少一个第一信息通道时，云端将这至少一个第一信息通道与控制策略进行匹配，确定仅包括这至少一个第一信息通道的目标控制策略，按照该目标控制策略包括的预设控制指令，控制车端行驶。
本公开实施例中，将平行驾驶系统中各端之间的信息通道进行了细化，划分为不同的信息通道，如上述视频通道、数据通道和命令通道。云端获取每种信息通道的网络时延，根据多种信息通道的网络时延，可以获知每种信息通道的网络时延是否满足信息同步需求。云端基于多种信息通道的网络时延，可以实现在每种信息通道分别满足信息同步的需求的情况下控制车端行驶。这样可以有效提高了自动驾驶车辆的安全性。
此外，本公开实施例中，将平行驾驶系统中各端之间的信息通道进行了细化，划分为不同的信息通道。这样，在某种信息通道的网络时延不满足信息同步需求，可以准确的采取相应的安全措施，并及时通知平行驾驶系统的操作人员，进一步提高了自动驾驶车辆的安全性。
另外，本公开实施例中，利用预设时延阈值，规范了每种信息通道的网络时延，实现了对信息通道的通信状况的量化，为云端控制车端行驶提供了依据。再者，本公开实施例中，综合考虑了各个信息通道的网络时延是否满足信息同步需求，并基于不同的信息通道的网络时延状况，采用了相应的措施控制车端行驶，有效提高了云端对车端进行控制的可靠性，进而提高了自动驾驶车辆的安全性。
在本公开的一个实施例中，平行驾驶系统还包括驾驶舱端。这种情况下，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制方法，如图3所示，该方法还可以包括如下步骤：
步骤S23，获取云端与驾驶舱端间命令通道的网络时延。
步骤S24，获取车端与驾驶舱端间数据通道的网络时延。
本公开实施例中，云端与驾驶舱端间命令通道的网络时延可以包括但不限于上述第五时延和第六时延，车端与驾驶舱端间数据通道的网络时延可以包括但不限于上述第七时延。针对上述步骤S23和步骤S24中网络时延的获取，下面会进行展开说明，此处不做详细说明。
本公开实施例中，步骤S23和步骤S24的执行顺序不进行限定。
本公开实施例中，将平行驾驶系统中各端之间的信息通道进行了细化，划分为不同的信息通道。云端获取各端所关注的每种信息通道的网络时延，根据多种信息通道的网络时延，可以获知每种信息通道的网络时延是否满足信息同步需求。云端基于多种信息通道的网络时延，可以实现在每种信息通道分别满足信息同步的需求的情况下控制车端行驶。这样可以有效提高了自动驾驶车辆的安全性。
在本公开的一个实施例中，对于包含视频通道的平行驾驶系统，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制方法，如图4所示，该方法中，上述步骤S21可以细化为如下步骤：
步骤S211，接收车端发送的视频，视频中包括补充增强信息(SupplementalEnhancement Infomation，SEI)帧，相邻两个SEI帧间的视频帧数为预设帧数。
本公开实施例中，车端和云端之间可以通过视频通道传输视频。这种情况下，车端可以具有采集器，用于采集视频；云端可以具有播放器，用于播放视频。
在车端采集视频前，车端和云端之间进行网络时间协议(Network TimeProtocol，NTP)时间校准，使得车端和云端时间同步，以便于后续准确的确定从车端向云端传输视频的第一时延。
本公开实施例中，车端采集原始视频，并对原始视频进行编码。在对原始视频进行编码时，车端可以在原始视频中每隔预设帧数的视频帧插入SEI帧，并通过推流、处理转码和内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)路由分发等处理，将编码后的视频(后续简称为视频)发送给云端。云端接收车端发送的视频。该视频包括多个视频帧和多个SEI帧，相邻两个SEI帧间的视频帧数为预设帧数。
上述SEI帧可以用来给视频增加额外的私有信息。本公开实施例中，该私有信息为时间戳，即上述视频中插入SEI帧时的时间戳。为便于描述和理解，后续将SEI帧携带的时间戳称为第一时间戳，并不起限定作用。
预设帧数可以根据实际需要进行设定。例如，预设帧数为10、15或20等，对此不进行限定。
步骤S212，根据SEI帧包括的第一时间戳，以及接收到SEI帧的第二时间戳，确定从车端向云端传输视频的第三时延。
云端在接收到视频后，可以对视频进行解码、播放和渲染处理，获得视频包括的具体内容。云端利用视频包括的具体内容，可以确定车端的行驶状态，进而实现远程控制车端行驶。
本公开实施例中，云端对接收的视频进行解码后，可获得视频携带的SEI帧，进而获得SEI帧中携带的第一时间戳。此外，云端接收到SEI帧后，可确定接收到SEI帧时的时间戳。为便于描述和理解，后续将接收到SEI帧时的时间戳称为第二时间戳，并不起限定作用。
云端可以计算第二时间戳与第一时间戳的差值，从而确定车端向云端传输视频的网络时延，即上述第三时延。
本公开实施例提供的技术方案中，云端通过在视频中插入SEI帧，便可准确的确定出车端向云端传输视频的网络时延。与相关技术中通过发送心跳包或探测包确定网络时延的方式相比，本公开实施例提供的技术方案节约了网络资源，提高了网络时延检测的快捷性。
另外，本公开实施例提供的技术方案中，云端利用SEI帧，确定出车端向云端传输视频的网络时延，该网络时延为视频通道的网络时延。利用该视频通道的网络时延，云端可准确的确定视频通道的网络时延是否满足信息同步需求，进而提高了利用视频对车端进行远端控制的准确性，提高了平行驾驶的安全性。
在本公开的一个实施例中，SEI帧位于视频的I帧之前，且与I帧相邻。I帧为视频中的关键帧，又称帧内编码帧，是一种自带全部信息的独立帧，无需参考其他视频帧，便可独立进行解码。本公开实施例中，将SEI帧插在I帧之前，便于定位出SEI帧的位置，快速的提取到SEI帧。另外，将SEI帧插在I帧之前，不需要对SEI帧做如B帧或P帧的编码处理，即可完成SEI帧的插入，提高了SEI帧插入的便捷性。
在本公开的一个实施例中，对于包含命令通道和/或数据通道的平行驾驶系统，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制方法，如图5所示，该方法可以应用于平行驾驶系统的云端，上述步骤S21可以细化为如下步骤：
步骤S213，接收车端发送的信息，信息中每个信息帧标记有第三时间戳，信息为数据或命令。
本公开实施例中，车端和云端之间可以通过数据通道传输数据，车端和云端之间还可以通过命令通道传输命令。车端与云端之间传输数据，上述信息帧即为数据帧，车端与云端之间传输命令，上述信息帧即为命令帧。
每条数据中包括若干个数据帧，每条命令中包括若干个命令帧。数据帧和命令帧中携带有时间戳。为便于描述和理解，下面将车端发送的信息中数据帧和命令帧中携带有时间戳称为第三时间戳，并不起限定作用。
步骤S214，根据信息帧标记的第三时间戳，以及接收到信息帧的第四时间戳，确定从车端向云端传输信息的网络时延。
本公开实施例中，云端可以在接收到车端发送的信息帧后，可确定接收到信息帧时的时间戳。为便于描述和理解，后续将接收到信息帧时的时间戳称为第四时间戳，并不起限定作用。
云端可以计算第四时间戳与第三时间戳的差值，从而确定从车端向云端传输信息的网络时延，如上述第一时延和第四时延。
在本公开的一个实施例中，对于包含命令通道和/或数据通道的平行驾驶系统，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制方法，如图6所示，该方法可以应用于平行驾驶系统的云端，上述步骤S23可以细化为如下步骤：
步骤S231，接收驾驶舱端发送的命令，命令中每个命令帧标记有第五时间戳。
本公开实施例中，驾驶舱端和云端之间可以通过数据通道传输数据，驾驶舱端和云端之间还可以通过命令通道传输命令。驾驶舱端与云端之间传输数据，驾驶舱端与云端之间传输命令。对于驾驶舱端与云端之间传输信息，云端和驾驶舱端较为关心传输命令的网络时延，即驾驶舱端与云端之间传输命令的网络时延对整个平行驾驶系统的影响较大。而本公开实施例中，云端接收驾驶舱端发送的命令，命令中每个命令帧标记有第五时间戳，便于后续确定从驾驶舱端向云端传输命令的第五时延，进而提高整个平行驾驶系统的可靠性。
步骤S232，根据命令帧标记的第五时间戳，以及接收到命令帧的第六时间戳，确定从驾驶舱端向云端传输命令的第五时延。
本公开实施例中，云端可以在接收到驾驶舱端发送的命令帧后，可确定接收到命令帧时的时间戳。为便于描述和理解，后续将接收到命令帧时的时间戳称为第六时间戳，并不起限定作用。
云端可以计算第六时间戳与第五时间戳的差值，从而确定从驾驶舱端向云端传输命令的第五时延。
下面通过车端向云端传输数据和命令的场景，以及驾驶舱端向云端传输命令的场景，对上述步骤S213和步骤S214中确定车端向云端传输信息的网络时延的方式、以及步骤S231和步骤S232中确定驾驶舱端向云端传输信息的网络时延的方式进行详细说明。
(1)车端向云端传输数据的场景。
车端采集原始数据，并对原始数据进行编码，为每个数据帧标记第三时间戳，得到编码后的数据(后续简称为数据)。车端通过推送、CDN路由分发等处理，将数据发送至云端。云端接收车端发送的数据，对数据进行订阅获取、解码和渲染等处理，得到数据包括的具体内容。云端利用数据包括的具体内容，可以确定车端的行驶状态，进而实现远程控制车端行驶。
本公开实施例中，云端对接收的数据进行解码后，可获得数据帧上标记的第三时间戳。云端利用数据帧上标记的第三时间戳和接收到该数据帧的第四时间戳，可确定车端向云端传输数据的网络时延，即上述第四时延。
(2)车端向云端传输命令的场景。
车端为每个命令帧标记第三时间戳，得到处理后的命令(后续简称为命令)。车端通过推送、CDN路由分发等处理，将命令发送至云端。云端接收车端发送的命令，并执行命令。
本公开实施例中，云端获取命令帧上标记的第三时间戳。云端利用命令帧上标记的第三时间戳和接收到该命令帧的第四时间戳，可确定车端向云端传输命令的网络时延，即上述第一时延。
(3)驾驶舱端向云端传输命令的场景。
驾驶舱端为每个命令帧标记第三时间戳，得到处理后的命令(后续简称为命令)。驾驶舱端通过推送、CDN路由分发等处理，将命令发送至云端。云端接收驾驶舱端发送的命令，并执行命令。
本公开实施例中，云端获取命令帧上标记的第五时间戳。云端利用命令帧上标记的第五时间戳和接收到该命令帧的第六时间戳，可确定驾驶舱端向云端传输命令的网络时延，即上述第五时延。
本公开实施例提供的技术方案中，云端通过在每个数据帧和命令帧上标记时间戳，便可准确的确定出车端向云端传输数据和命令的网络时延，以及驾驶舱端向云端传输命令的网络时延。与相关技术中通过发送心跳包或探测包确定网络时延的方式相比，本公开实施例提供的技术方案节约了网络资源，提高了网络时延检测的快捷性。
另外，本公开实施例提供的技术方案中，云端通过在每个数据帧和命令帧上标记时间戳，确定车端向云端传输数据和命令的网络时延，以及驾驶舱端向云端传输命令的网络时延。利用该数据通道的网络时延和命令通道的网络时延，云端可准确的确定数据通道和命令通道的网络时延是否满足信息同步需求，进而提高了利用数据和命令对车端进行远端控制的准确性，提高了平行驾驶的安全性。
在本公开的一个实施例中，车端可以独立计算从驾驶舱端向车端传输数据的网络时延，即第七时延，以及从云端向车端传输命令的网络时延，即第二时延。具体计算第七时延和第二时延的方式，可参见上述图5和图6部分的描述，此处不再赘述。
这种情况下，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制方法，如图7所示，该方法中，步骤S21可以细化为如下步骤S215，步骤S24可以细化为如下步骤S241：
步骤S215，从车端获取从云端向车端传输命令的第二时延。
步骤S241，从车端获取从驾驶舱端向车端传输数据的第七时延。
本公开实施例中，车端独立计算得到第二时延和第七时延。车端可以实时地向云端上报第二时延和第七时延，也可以在接收到云端发送的获取指令后，向云端上报第二时延和第七时延。对此不进行限定。
在本公开的另一个实施例中，驾驶舱端可以独立计算从云端向驾驶舱端传输命令的第六时延。具体计算第六时延的方式，可参见上述图5和图6部分的描述，此处不再赘述。
这种情况下，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制方法，如图8所示，该方法中，步骤S23可以细化为如下步骤：
步骤S233，从驾驶舱端获取从云端向驾驶舱端传输命令的第六时延。
本公开实施例中，驾驶舱端独立计算得到第六时延。驾驶舱端可以实时地向云端上报第六时延，也可以在接收到云端发送的获取指令后，向云端上报第六时延。对此不进行限定。
应用上述图7和图8所示的技术方案，平行驾驶系统中各端可以依据相同的网络延时计算逻辑，独立计算网络时延，便于各端执行相应的自动驾驶安全措施。对于云端，其只需要收集各端计算得到的网络时延即可，降低了云端的计算资源的消耗。
另外，云端基于各端计算得到的各种通道的网络时延，便于对整个平行驾驶系统进行统一地监控处理，以及提示云端驾驶员各个通道的网络时延状况，便于云端驾驶员做出相应的安全措施。
本公开实施例中，上述图3-8所示实施例中的任意多个可以相互结合，以为云端控制车端行驶系统依据。对此不进行限定。
在本公开的又一个实施例中，上述网络时延也可以由云端统一计算得到。也就是，车端和驾驶舱端依据相同的网络延时计算逻辑，获取计算各种信息通道的网络延时的时间戳，并将获取的时间戳实时上传给云端。云端根据各端获取到的时间戳，计算相应信息通道的网络时延。
本公开实施例中，还可以采用其他方式计算各种信息通道的网络时延，对此不进行限定。
在本公开的一个实施例中，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制方法，如图9所示，该方法还可以包括如下步骤：
步骤S25，响应于每种信息通道的网络时延均小于等于该种信息通道的预设时延阈值，根据车端的行驶状态，生成第一控制指令，并根据第一控制指令控制车端行驶。
针对每种信息通道，云端将该信息通道的网络时延与该通道的预设时延阈值进行比较。若比较结果为：每种信息通道的网络时延均小于等于该种信息通道的预设时延阈值，则云端可确定当前平行驾驶系统满足信息同步的需求，根据车端的行驶状态，生成第一控制指令，并根据第一控制指令控制车端行驶。
上述车端的行驶状态可以根据车端上传的视频和数据确定。车端的行驶状态可以包括但不限于：行驶方向、行驶速度、前方路况和行驶目的地等信息。
本公开实施例提供的技术方案中，利用预设时延阈值，规范了每种信息通道的网络时延，实现了对信息通道的通信状况的量化，为云端控制车端行驶提供了依据。
另外，本公开实施例中，综合考虑了各个信息通道的网络时延是否满足信息同步需求，并基于不同的信息通道网络时延状况，采用了相应的措施控制车端行驶，有效提高了云端对车端进行控制的可靠性，进而提高了自动驾驶车辆的安全性。
在本公开的一个实施例中，基于图2，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制方法，如图10所示，该方法中，在上述步骤S22之后还包括如下步骤：
步骤S26，在预设时长后，重新获取平行驾驶系统中多种通道的网络时延。
上述预设时长可以根据实际需求进行设定。例如，预设时长可以为10秒(s)、15s或60s等，对此不进行限定
步骤S27，响应于每种信息通道的网络时延均小于等于该种信息通道的预设时延阈值，向车端发送第二控制指令，第二控制指令指示车端根据第一控制指令行驶。
本公开实施例中，以网络时延均大于预设时延阈值的任一信息通道为第一信息通道为例。云端在根据第一信息通道对应的预设控制指令控制车端行驶后，可以等待预设时长。在预设时长后，云端重新获取平行驾驶系统中多种信息通道的网络时延，以检测信息通道的网络时延状况恢复至满足信息同步需求的状况。
等待预设时长后，云端若检测到第一信息通道的网络时延小于等于第一信息通道的预设时延阈值，即平行驾驶系统中每种信息通道的网络时延均小于等于该种信息通道的预设时延阈值，则可确定第一信息通道的网络时延小于等于第一信息通道的预设时延阈值是由于网络抖动造成的。这种情况下，云端向车端发送第二控制指令，第二控制指令指示车端根据第一控制指令行驶。
车端接收到第二控制指令后，即可等待接收云端发送的第一控制指令，进而基于第一控制指令控制自身行驶，车端恢复了正常的远端控制，即云端基于车端的行驶状态控制车端行驶。
本公开实施例提供的技术方案中，当检测到存在不满足信息同步需求的信息通道时，等待预设时长，以重新检测是否存在不满足信息同步需求的信息通道。这避免了因网络抖动造成云端无法正常远程控制车端的情况，提高了平行驾驶系统的可靠性。
在本公开的一个实施例中，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制方法，如图11所示，该方法中还可以包括如下步骤：
步骤S28，响应于任一信息通道的网络时延大于任一信息通道的预设时延阈值，输出第一告警信息，第一告警信息用于指示该任一信息通道的网络时延大于该任一信息通道的预设时延阈值。
上述第一告警信息可以包括：该任一信息通道的标识、该任一信息通道的网络时延和该任一信息通道的预设时延阈值、车端所处位置、车端的行驶状态等。
本公开实施例提供的技术方案中，当任一信息通道的网络时延大于该任一信息通道的预设时延阈值时，云端可以输出第一告警信息，以提示云端驾驶员：该任一信息通道的网络时延大于该任一信息通道的预设时延阈值，以便云端驾驶员及时准确的采取相应的安全措施，提高了平行驾驶的安全性。
与上述应用于云端的平行驾驶的远程控制方法对应，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制方法，如图12所示，该方法应用于平行驾驶系统的车端，该平行驾驶系统还可以包括云端和驾驶舱端。基于此，该方法包括如下步骤：
步骤S121，获取云端与车端间命令通道的网络时延。
步骤S122，获取车端与驾驶舱端间数据通道的网络时延。
云端与车端间命令通道的网络时延，可以包括从云端向车端传输命令的第二时延；车端与驾驶舱端间数据通道的网络时延，可以包括：从驾驶舱端向车端传输数据的第七时延。具体可参见上述步骤S21部分描述，此处不再赘述。
本公开实施例中，不限定步骤S121和步骤S122的执行顺序。
步骤S123，响应于多种信息通道中任一信息通道的网络时延大于任一信息通道的预设时延阈值，根据该任一信息通道对应的预设控制指令，控制车端行驶，多种信息通道包括命令通道和数据通道。
本公开实施例中，车端中预存了每一信息通道的预设时延阈值，以及每一信息通道对应的预设控制指令。预设控制指令可以用于指示车端减速行驶、车端立即停车以及车端靠边停车等。一个示例中，车端预存的每一信息通道的预设时延阈值以及每一信息通道对应的预设控制指令，如上述表1所示。
车端在获取多种信息通道的网络时延后，针对每种信息通道，可以将该信息通道的网络时延与该信息通道的预设时延阈值进行比较。若该信息通道的网络时延大于该信息通道的预设时延阈值，这里以第二信息通道的网络时延大于第二信息通道的预设时延阈值为例，则车端可确定当前平行驾驶系统无法满足信息同步的需求，当前采用远程控制车端行驶的方式，会导致自动驾驶车辆的安全问题，因此，车端获取第二信息通道对应的预设控制指令，按照所获取的预设控制指令，控制自身行驶。
这里，第二信息通道和上述第一信息通道可以相同，也可以不同。对此不进行限定。
本公开实施例中，第二信息通道的数量可以为一个或多个。
一个示例中，每个信息通道预先配置了优先级。当存在多个第二信息通道时，车端可以获取优先级最高的第二信息通道所对应的预设控制指令，并按照所获取的预设控制指令，控制车端行驶。
另一个示例中，车端也可以配置多种控制策略。该控制策略包括至少一种信息通道和预设控制指令。当存在至少一个第二信息通道时，云端将这至少一个第二信息通道与控制策略进行匹配，确定仅包括这至少一个第二信息通道的目标控制策略，按照该目标控制策略包括的预设控制指令，控制车端行驶。
本公开实施例中，将平行驾驶系统中各端之间的信息通道进行了细化，划分为不同的信息通道，如上述视频通道、数据通道和命令通道。车端获取每种信息通道的网络时延，根据多种信息通道的网络时延，可以获知每种信息通道的网络时延是否满足信息同步需求。车端基于多种信息通道的网络时延，可以实现在每种信息通道分别满足信息同步的需求的情况下控制车端自身行驶。这样可以有效提高了自动驾驶车辆的安全性。
此外，本公开实施例中，将平行驾驶系统中各端之间的信息通道进行了细化，划分为不同的信息通道。这样，在某种信息通道的网络时延不满足信息同步需求，可以准确的采取相应的安全措施，并及时上报给云端，以通知平行驾驶系统的操作人员，进一步提高了自动驾驶车辆的安全性。
本公开实施例提供的技术方案中，利用预设时延阈值，规范了每种信息通道的网络时延，实现了对通道的通信状况的量化，为车端控制自身行驶提供了依据。
另外，本公开实施例中，综合考虑了各个信息通道的网络时延是否满足信息同步需求，并基于不同的信息通道网络时延状况，采用了相应的措施控制车端行驶，有效提高了云端对车端进行控制的可靠性，进而提高了自动驾驶车辆的安全性。
在本公开的一个实施例中，为计算从云端向车端传输命令的第二时延，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制方法，如图13所示，该方法可以应用于平行驾驶系统的车端，上述步骤S121可以细化为如下步骤：
步骤S1211，接收云端发送的命令，命令中每个命令帧标记有第七时间戳。
步骤S1212，根据命令帧标记的第七时间戳以及接收到命令帧的第八时间戳，确定从云端向车端传输命令的第二时延。
在本公开的一个实施例中，为计算从驾驶舱端向车端传输数据的第七时延，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制方法，如图14所示，该方法可以应用于平行驾驶系统的车端，上述步骤S122可以细化为如下步骤：
步骤S1221，接收驾驶舱端发送的数据，数据中每个数据帧标记有第九时间戳。
步骤S1222，根据数据帧标记的第九时间戳以及接收到数据帧的第十时间戳，确定从驾驶舱端向车端传输数据的第七时延。
上述步骤S1211-步骤S1212部分、以及步骤S1221-步骤S1222的描述相对简单，具体可以参见上述步骤S213-S214以及步骤S231-S232部分的描述，此处不再赘述。
在本公开的一个实施例中，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制方法，如图15所示，该方法还包括如下步骤：
步骤S124，响应于每种信息通道的网络时延均小于等于该种信息通道的预设时延阈值，根据云端发送的第一控制指令，控制车端行驶，第一控制指令为：云端根据车端的行驶状态生成的控制指令。
针对每种信息通道，车端将该信息通道的网络时延与该信息通道的预设时延阈值进行比较。若比较结果为：每种信息通道的网络时延均小于等于该种信息通道的预设时延阈值，则车端可确定当前平行驾驶系统满足信息同步的需求，也就是，车端可由云端进行远程控制，以提高车端的安全性。这种情情况下，云端可以根据车端的行驶状态，生成第一控制指令，并根据第一控制指令控制车端行驶。车端根据云端发送的第一控制指令，控制车端行驶。
本公开实施例提供的技术方案中，利用预设时延阈值，规范了每种信息通道的网络时延，实现了对信息通道的通信状况的量化，为车端控制自身行驶提供了依据。
另外，本公开实施例中，综合考虑了各个信息通道的网络时延是否满足信息同步需求，并基于不同的信息通道网络时延状况，采用了相应的措施控制车端行驶，有效提高了云端对车端进行控制的可靠性，进而提高了自动驾驶车辆的安全性。
在本公开的一个实施例中，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制方法，如图16所示，该方法中，上述步骤S123之后还包括如下步骤：
步骤S125，接收云端发送的第二控制指令，第二控制指令为：云端响应于每种信息通道的网络时延均小于等于该种信息通道的预设时延阈值，所发送的控制指令，第二控制指令指示车端根据第一控制指令行驶。
上述第二控制指令的生成可参见上述图8部分的描述，此处不再赘述。
步骤S126，响应于车端的远程通信模块正常，执行根据云端发送的第一控制指令，控制车端行驶的步骤。
本公开实施例中，远程通信模块为车端与云端和驾驶舱端进行通信的模块。车端接收云端发送的第二控制指令后，可以检测远程通信模块是否正常。若车端的远程通信模块正常，则车端可以确定自身可以正常的与云端进行通信，接受云端的远端控制，因此，车端恢复平行驾驶功能，接收云端发送的第一控制指令，进而根据云端发送的第一控制指令，控制车端行驶。
若车端的远程通信模块异常，则车端不做其他处理，继续依据自身确定的预设控制指令，控制自身行驶，避免因远程通信模块异常接收到云端发送的错误控制指令，给车端带来的安全问题。
本公开实施例提供的技术方案中，由云端触发车端平行驾驶功能的恢复，同时车端也对自身进行检测，如上述检测远程通信模块是否正常，这最大限度的提高了平行驾驶系统的可靠性，进而提高了自动驾驶车辆的安全性。
在本公开的一个实施例中，基于图12，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制方法，如图17所示，该方法还可以如下步骤：
步骤S127，响应于任一信息通道的网络时延大于任一信息通道的预设时延阈值，向云端发送第二告警信息，第二告警信息用于指示该任一信息通道的网络时延大于该任一信息通道的预设时延阈值。
上述第二告警信息可以包括：该任一信息通道的标识、该任一信息通道的网络时延和该任一信息通道的预设时延阈值、车端所处位置、车端的行驶状态等。
本公开实施例提供的技术方案中，当任一信息通道的网络时延大于该任一信息通道的预设时延阈值时，云端可以输出第二告警信息，以提示云端驾驶员：该任一信息通道的网络时延大于该任一信息通道的预设时延阈值，以便云端驾驶员及时准确的采取相应的安全措施，提高了平行驾驶的安全性。
与上述平行驾驶的远程控制方法对应，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制装置，如图18所示，该装置应用于平行驾驶系统中的云端，平行驾驶系统还包括车端。该平行驾驶的远程控制装置包括：
第一获取单元181，用于获取云端与车端间多种信息通道的网络时延，多种信息通道包括命令通道和视频通道；
第一控制单元182，用于响应于多种信息通道中任一信息通道的网络时延大于任一信息通道的预设时延阈值，根据任一信息通道对应的预设控制指令，控制车端行驶。
可选的，多种信息通道还包括数据通道。
可选的，平行驾驶系统还包括驾驶舱端，第一获取单元181，还用于：
获取云端与驾驶舱端间命令通道的网络时延，以及获取车端与驾驶舱端间数据通道的网络时延。
可选的，云端与车端间命令通道的网络时延，包括：
从车端向云端传输命令的第一时延；
从云端向车端传输命令的第二时延；
云端与车端间视频通道的网络时延，包括：
从车端向云端传输视频的第三时延；
云端与车端间数据通道的网络时延，包括：
从车端向云端传输数据的第四时延；
云端与驾驶舱端间命令通道的网络时延，包括：
从驾驶舱端向云端传输命令的第五时延；
从云端向驾驶舱端传输命令的第六时延；
车端与驾驶舱端间数据通道的网络时延，包括：
从驾驶舱端向车端传输数据的第七时延。
可选的，第一获取单元181，具体用于：
接收车端发送的视频，视频中包括补充增强信息SEI帧，相邻两个SEI帧间的视频帧数为预设帧数；
根据SEI帧包括的第一时间戳，以及接收到SEI帧的第二时间戳，确定从车端向云端传输视频的第三时延。
可选的，SEI帧位于I帧之前，且与I帧相邻。
可选的，第一获取单元181，具体用于：
接收车端发送的信息，信息中每个信息帧标记有第三时间戳，信息为数据或命令；
根据信息帧标记的第三时间戳，以及接收到信息帧的第四时间戳，确定从车端向云端传输信息的网络时延。
可选的，第一获取单元181，具体用于：
从车端获取从云端向车端传输命令的第二时延。
可选的，第一获取单元181，具体用于：
接收驾驶舱端发送的命令，命令中每个命令帧标记有第五时间戳；
根据命令帧标记的第五时间戳，以及接收到命令帧的第六时间戳，确定从驾驶舱端向云端传输命令的第五时延。
可选的，第一获取单元181，具体用于：
从驾驶舱端获取从云端向驾驶舱端传输命令的第六时延。
可选的，第一获取单元181，具体用于：
从车端获取从驾驶舱端向车端传输数据的第七时延。
可选的，第一控制单元182，还用于：
响应于每种信息通道的网络时延均小于等于该种信息通道的预设时延阈值，根据车端的行驶状态，生成第一控制指令，并根据第一控制指令控制车端行驶。
可选的，第一获取单元181，还用于在根据第一信息通道对应的预设控制指令，控制车端行驶之后，在预设时长后，重新获取多种信息通道的网络时延；
第一控制单元182，还用于响应于每种信息通道的网络时延均小于等于该种信息通道的预设时延阈值，向车端发送第二控制指令，第二控制指令指示车端根据第一控制指令行驶。
可选的，第一控制单元182，还用于响应于任一信息通道的网络时延大于任一信息通道的预设时延阈值，输出第一告警信息，第一告警信息用于指示任一信息通道的网络时延大于任一信息通道的预设时延阈值。
与上述平行驾驶的远程控制方法对应，本公开实施例还提供了一种平行驾驶的远程控制装置，如图19所示，该装置应用于平行驾驶系统中的车端，平行驾驶系统还包括云端和驾驶舱端。该平行驾驶的远程控制装置包括：
第二获取单元191，用于获取云端与车端间命令通道的网络时延，获取车端与驾驶舱端间数据通道的网络时延；
第二控制单元192，用于响应于多种信息通道中任一信息通道的网络时延大于任一信息通道的预设时延阈值，根据任一信息通道对应的预设控制指令，控制车端行驶，多种信息通道包括命令通道和数据通道。
可选的，云端与车端间命令通道的网络时延，包括：
从云端向车端传输命令的第二时延；
车端与驾驶舱端间数据通道的网络时延，包括：
从驾驶舱端向车端传输数据的第七时延。
可选的，第二获取单元191，具体用于：
接收云端发送的命令，命令中每个命令帧标记有第七时间戳；
根据命令帧标记的第七时间戳以及接收到命令帧的第八时间戳，确定从云端向车端传输命令的第二时延。
可选的，第二获取单元191，具体用于：
接收驾驶舱端发送的数据，数据中每个数据帧标记有第九时间戳；
根据数据帧标记的第九时间戳以及接收到数据帧的第十时间戳，确定从驾驶舱端向车端传输数据的第七时延。
可选的，第二控制单元192，还用于响应于每种信息通道的网络时延均小于等于该种信息通道的预设时延阈值，根据云端发送的第一控制指令，控制车端行驶，第一控制指令为：云端根据车端的行驶状态生成的控制指令。
可选的，第二获取单元191，还用于在根据任一信息通道对应的预设控制指令，控制车端行驶，接收云端发送的第二控制指令，第二控制指令为：云端响应于每种信息通道的网络时延均小于等于该种信息通道的预设时延阈值，所发送的控制指令，第二控制指令指示车端根据第一控制指令行驶；
第二控制单元192，还用于响应于车端的远程通信模块正常，执行根据云端发送的第一控制指令，控制车端行驶的步骤。
可选的，第二控制单元192，还用于响应于任一信息通道的网络时延大于任一信息通道的预设时延阈值，向云端发送第二告警信息，第二告警信息用于指示任一信息通道的网络时延大于任一信息通道的预设时延阈值。
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种云端、一种车端、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图20示出了可以用来实施本公开的实施例的示例云端2000的示意性框图。云端旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。云端还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图20所示，设备2000包括计算单元2001，其可以根据存储在只读存储器(ROM)2002中的计算机程序或者从存储单元2008加载到随机访问存储器(RAM)2003中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 2003中，还可存储设备2000操作所需的各种程序和数据。计算单元2001、ROM 2002以及RAM 2003通过总线2004彼此相连。输入/输出(I/O)接口2005也连接至总线2004。
设备2000中的多个部件连接至I/O接口2005，包括：输入单元2006，例如键盘、鼠标等；输出单元2007，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元2008，例如磁盘、光盘等；以及通信单元2009，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元2009允许设备2000通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元2001可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元2001的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元2001执行上文所描述的各个方法和处理，例如应用于平行驾驶系统中的云端的平行驾驶的远程控制方法。例如，在一些实施例中，应用于平行驾驶系统中的云端的平行驾驶的远程控制方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元2008。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 2002和/或通信单元2009而被载入和/或安装到设备2000上。当计算机程序加载到RAM 2003并由计算单元2001执行时，可以执行上文描述的应用于平行驾驶系统中的云端的平行驾驶的远程控制方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元2001可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行应用于平行驾驶系统中的云端的平行驾驶的远程控制方法。
图21示出了可以用来实施本公开的实施例的示例车端2100的示意性框图。车端旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。车端还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图21所示，设备2100包括计算单元2101，其可以根据存储在只读存储器(ROM)2102中的计算机程序或者从存储单元2108加载到随机访问存储器(RAM)2103中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 2103中，还可存储设备2100操作所需的各种程序和数据。计算单元2101、ROM 2102以及RAM 2103通过总线2104彼此相连。输入/输出(I/O)接口2105也连接至总线2104。
设备2100中的多个部件连接至I/O接口2105，包括：输入单元2106，例如键盘、鼠标等；输出单元2107，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元2108，例如磁盘、光盘等；以及通信单元2109，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元2109允许设备2100通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元2101可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元2101的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元2101执行上文所描述的各个方法和处理，例如应用于平行驾驶系统中的车端的平行驾驶的远程控制方法。例如，在一些实施例中，应用于平行驾驶系统中的车端的平行驾驶的远程控制方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元2108。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 2102和/或通信单元2109而被载入和/或安装到设备2100上。当计算机程序加载到RAM 2103并由计算单元2101执行时，可以执行上文描述的应用于平行驾驶系统中的车端的平行驾驶的远程控制方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元2101可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行应用于平行驾驶系统中的车端的平行驾驶的远程控制方法。
根据本公开的实施例，本公开实施例还提供了一种云端，如图22所示，包括：
至少一个处理器2201；以及
与至少一个处理器2201通信连接的存储器2202；其中，
存储器2202存储有可被至少一个处理器2201执行的指令，所述指令被至少一个处理器2201执行，以使至少一个处理器2201能够执行上述应用于平行驾驶系统中的云端的任一平行驾驶的远程控制方法。
根据本公开的实施例，本公开实施例还提供了一种车端，如图23所示，包括：
至少一个处理器2301；以及
与至少一个处理器2301通信连接的存储器2302；其中，
存储器2302存储有可被至少一个处理器2301执行的指令，所述指令被至少一个处理器2301执行，以使至少一个处理器2301能够执行上述应用于平行驾驶系统中的车端的任一平行驾驶的远程控制方法。
根据本公开的实施例，本公开实施例还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述应用于平行驾驶系统中的云端的任一平行驾驶的远程控制方法。
根据本公开的实施例，本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述应用于平行驾驶系统中的云端的任一平行驾驶的远程控制方法。
根据本公开的实施例，本公开实施例还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述应用于平行驾驶系统中的车端的任一平行驾驶的远程控制方法。
根据本公开的实施例，本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述应用于平行驾驶系统中的车端的任一平行驾驶的远程控制方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (28)
1.一种平行驾驶的远程控制方法，应用于平行驾驶系统中的云端，所述平行驾驶系统还包括车端，包括：
获取所述云端与所述车端间多种信息通道的网络时延，所述多种信息通道包括命令通道和视频通道，所述云端中预存了每一信息通道的预设时延阈值，以及每一信息通道对应的预设控制指令，每个信息通道预先配置了优先级；
响应于所述多种信息通道中第一信息通道的网络时延大于所述第一信息通道的预设时延阈值，根据所述第一信息通道对应的预设控制指令，控制所述车端行驶，所述第一信息通道为任一信息通道；
当存在多个第一信息通道时，获取优先级最高的第一信息通道对应的预设控制指令，按照所述预设控制指令，控制所述车端行驶。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多种信息通道还包括数据通道。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述平行驾驶系统还包括驾驶舱端，所述方法还包括：
获取所述云端与所述驾驶舱端间命令通道的网络时延，以及获取所述车端与所述驾驶舱端间数据通道的网络时延。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述云端与所述车端间命令通道的网络时延，包括：
从所述车端向所述云端传输命令的第一时延；
从所述云端向所述车端传输命令的第二时延；
所述云端与所述车端间视频通道的网络时延，包括：
从所述车端向所述云端传输视频的第三时延；
所述云端与所述车端间数据通道的网络时延，包括：
从所述车端向所述云端传输数据的第四时延；
所述云端与所述驾驶舱端间命令通道的网络时延，包括：
从所述驾驶舱端向所述云端传输命令的第五时延；
从所述云端向所述驾驶舱端传输命令的第六时延；
所述车端与所述驾驶舱端间数据通道的网络时延，包括：
从所述驾驶舱端向所述车端传输数据的第七时延。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取所述云端与所述车端间多种信息通道的网络时延的步骤，包括：
接收所述车端发送的视频，所述视频中包括补充增强信息SEI帧，相邻两个SEI帧间的视频帧数为预设帧数；
根据所述SEI帧包括的第一时间戳，以及接收到所述SEI帧的第二时间戳，确定从所述车端向所述云端传输视频的第三时延。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述SEI帧位于I帧之前，且与所述I帧相邻。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取所述云端与所述车端间多种信息通道的网络时延的步骤，包括：
接收所述车端发送的信息，所述信息中每个信息帧标记有第三时间戳，所述信息为数据或命令；
根据所述信息帧标记的第三时间戳，以及接收到所述信息帧的第四时间戳，确定从所述车端向所述云端传输信息的网络时延。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取所述云端与所述车端间多种信息通道的网络时延步骤，包括：
从所述车端获取从所述云端向所述车端传输命令的第二时延。
9.根据权利要求3所述的方法，其中，所述获取所述云端与所述驾驶舱端间命令通道的网络时延的步骤，包括：
接收所述驾驶舱端发送的命令，所述命令中每个命令帧标记有第五时间戳；
根据所述命令帧标记的第五时间戳，以及接收到所述命令帧的第六时间戳，确定从所述驾驶舱端向所述云端传输命令的第五时延。
10.根据权利要求3所述的方法，其中，所述获取所述云端与所述驾驶舱端间命令通道的网络时延的步骤，包括：
从所述驾驶舱端获取从所述云端向所述驾驶舱端传输命令的第六时延。
11.根据权利要求3所述的方法，其中，所述获取所述车端与所述驾驶舱端间数据通道的网络时延的步骤，包括：
从所述车端获取从所述驾驶舱端向所述车端传输数据的第七时延。
12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
响应于每种信息通道的网络时延均小于等于该种信息通道的预设时延阈值，根据所述车端的行驶状态，生成第一控制指令，并根据所述第一控制指令控制所述车端行驶。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，在根据所述任一信息通道对应的预设控制指令，控制所述车端行驶之后，还包括：
在预设时长后，重新获取所述多种信息通道的网络时延；
响应于每种信息通道的网络时延均小于等于该种信息通道的预设时延阈值，向所述车端发送第二控制指令，所述第二控制指令指示所述车端根据所述第一控制指令行驶。
14.根据权利要求12或13所述的方法，其中，还包括：
响应于所述任一信息通道的网络时延大于所述任一信息通道的预设时延阈值，输出第一告警信息，所述第一告警信息用于指示所述任一信息通道的网络时延大于所述任一信息通道的预设时延阈值。
15.一种平行驾驶的远程控制方法，应用于平行驾驶系统中的车端，所述平行驾驶系统还包括云端和驾驶舱端，包括：
获取所述云端与所述车端间命令通道的网络时延，获取所述车端与所述驾驶舱端间数据通道的网络时延，所述车端中预存了每一信息通道的预设时延阈值，以及每一信息通道对应的预设控制指令，每个信息通道预先配置了优先级；
响应于多种信息通道中第一信息通道的网络时延大于所述第一信息通道的预设时延阈值，根据所述第一信息通道对应的预设控制指令，控制所述车端行驶，所述多种信息通道包括所述命令通道和所述数据通道，所述第一信息通道为任一信息通道；
当存在多个第一信息通道时，获取优先级最高的第一信息通道对应的预设控制指令，按照所述预设控制指令，控制所述车端行驶。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述云端与所述车端间命令通道的网络时延，包括：
从所述云端向所述车端传输命令的第二时延；
所述车端与所述驾驶舱端间数据通道的网络时延，包括：
从所述驾驶舱端向所述车端传输数据的第七时延。
17.根据权利要求15所述的方法，其中，所述获取所述云端与所述车端间命令通道的网络时延的步骤，包括：
接收所述云端发送的命令，所述命令中每个命令帧标记有第七时间戳；
根据所述命令帧标记的第七时间戳以及接收到所述命令帧的第八时间戳，确定从所述云端向所述车端传输命令的第二时延。
18.根据权利要求15所述的方法，其中，所述获取所述车端与所述驾驶舱端间数据通道的网络时延的步骤，包括：
接收所述驾驶舱端发送的数据，所述数据中每个数据帧标记有第九时间戳；
根据所述数据帧标记的第九时间戳以及接收到所述数据帧的第十时间戳，确定从所述驾驶舱端向所述车端传输数据的第七时延。
19.根据权利要求15所述的方法，其中，所述方法还包括：
响应于每种信息通道的网络时延均小于等于该种信息通道的预设时延阈值，根据所述云端发送的第一控制指令，控制所述车端行驶，所述第一控制指令为：所述云端根据所述车端的行驶状态生成的控制指令。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，在根据所述任一信息通道对应的预设控制指令，控制所述车端行驶，还包括：
接收所述云端发送的第二控制指令，所述第二控制指令为：所述云端响应于每种信息通道的网络时延均小于等于该种信息通道的预设时延阈值，所发送的控制指令，所述第二控制指令指示所述车端根据所述第一控制指令行驶；
响应于所述车端的远程通信模块正常，执行所述根据所述云端发送的第一控制指令，控制所述车端行驶的步骤。
21.根据权利要求15所述的方法，其中，还包括：
响应于所述任一信息通道的网络时延大于所述任一信息通道的预设时延阈值，向所述云端发送第二告警信息，所述第二告警信息用于指示所述任一信息通道的网络时延大于所述任一信息通道的预设时延阈值。
22.一种平行驾驶的远程控制装置，应用于平行驾驶系统中的云端，所述平行驾驶系统还包括车端，包括：
第一获取单元，用于获取所述云端与所述车端间多种信息通道的网络时延，所述多种信息通道包括命令通道和视频通道，所述云端中预存了每一信息通道的预设时延阈值，以及每一信息通道对应的预设控制指令，每个信息通道预先配置了优先级；
第一控制单元，用于响应于所述多种信息通道中第一信息通道的网络时延大于所述第一信息通道的预设时延阈值，根据所述第一信息通道对应的预设控制指令，控制所述车端行驶，所述第一信息通道为任一信息通道；当存在多个第一信息通道时，获取优先级最高的第一信息通道对应的预设控制指令，按照所述预设控制指令，控制所述车端行驶。
23.一种平行驾驶的远程控制装置，应用于平行驾驶系统中的车端，所述平行驾驶系统还包括云端和驾驶舱端，包括：
第二获取单元，用于获取所述云端与所述车端间命令通道的网络时延，获取所述车端与所述驾驶舱端间数据通道的网络时延，所述车端中预存了每一信息通道的预设时延阈值，以及每一信息通道对应的预设控制指令，每个信息通道预先配置了优先级；
第二控制单元，用于响应于多种信息通道中第一信息通道的网络时延大于所述第一信息通道的预设时延阈值，根据所述第一信息通道对应的预设控制指令，控制所述车端行驶，所述多种信息通道包括所述命令通道和所述数据通道，所述第一信息通道为任一信息通道；当存在多个第一信息通道时，获取优先级最高的第一信息通道对应的预设控制指令，按照所述预设控制指令，控制所述车端行驶。
24.一种云端，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权利要求1-14中任一项所述的方法。
25.一种车端，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权利要求15-21中任一项所述的方法。
26.一种平行驾驶系统，包括驾驶舱端、权利要求24所示的云端和权利要求25所示的车端。
27.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-14中任一项所述的方法。
28.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求15-21中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111062930.6A CN113783651B (zh) | 2021-09-10 | 2021-09-10 | 平行驾驶的远程控制方法、装置、云端、车端及平行驾驶系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111062930.6A CN113783651B (zh) | 2021-09-10 | 2021-09-10 | 平行驾驶的远程控制方法、装置、云端、车端及平行驾驶系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113783651A CN113783651A (zh) | 2021-12-10 |
| CN113783651B true CN113783651B (zh) | 2024-02-06 |
Family
ID=78842561
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111062930.6A Active CN113783651B (zh) | 2021-09-10 | 2021-09-10 | 平行驾驶的远程控制方法、装置、云端、车端及平行驾驶系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113783651B (zh) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115086385A (zh) * | 2022-05-12 | 2022-09-20 | 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 | 车云间数据交互方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN114940124A (zh) * | 2022-05-17 | 2022-08-26 | 上海安亭地平线智能交通技术有限公司 | 感知系统的分时复用方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN115165400B (zh) * | 2022-09-08 | 2022-11-18 | 江苏天一航空工业股份有限公司 | 一种用于自动驾驶试验场的平行驾驶试验系统及方法 |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107682715A (zh) * | 2016-08-01 | 2018-02-09 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 视频同步方法及装置 |
| CN108234673A (zh) * | 2018-02-14 | 2018-06-29 | 上海赫千电子科技有限公司 | 车载分布式映射系统及映射方法 |
| CN109032116A (zh) * | 2018-08-30 | 2018-12-18 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 车辆故障处理方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109167703A (zh) * | 2018-08-29 | 2019-01-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 无人车数据监控方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109189567A (zh) * | 2018-08-30 | 2019-01-11 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 时延计算方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN109451469A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-08 | 驭势科技（北京）有限公司 | 一种智能通讯的方法及装置 |
| WO2020170237A1 (en) * | 2019-02-19 | 2020-08-27 | Edgy Bees Ltd. | Estimating real-time delay of a video data stream |
| CN112526980A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-03-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | 远程控制方法、驾驶舱、云端服务器和自动驾驶车辆 |
| CN112650247A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-13 | 北京百度网讯科技有限公司 | 远程控制方法、驾驶舱、云端服务器及自动驾驶车辆 |
| CN112687122A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-20 | 北京百度网讯科技有限公司 | 自动驾驶过程中的信息传输方法、车辆、云端和驾驶舱 |
| CN112714167A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-27 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于远程控制的通信方法、云端服务器、驾驶舱和车辆 |
| CN112954402A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-11 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 视频显示方法、设备、存储介质及计算机程序产品 |
| CN113163222A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-07-23 | 杭州奥点科技股份有限公司 | 一种视频帧同步方法、系统、设备及可读存储介质 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7004547B2 (ja) * | 2017-11-13 | 2022-01-21 | 日立Astemo株式会社 | 電子制御装置、車載システム、および電源装置 |
-
2021
- 2021-09-10 CN CN202111062930.6A patent/CN113783651B/zh active Active
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107682715A (zh) * | 2016-08-01 | 2018-02-09 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 视频同步方法及装置 |
| CN108234673A (zh) * | 2018-02-14 | 2018-06-29 | 上海赫千电子科技有限公司 | 车载分布式映射系统及映射方法 |
| CN109167703A (zh) * | 2018-08-29 | 2019-01-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 无人车数据监控方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109032116A (zh) * | 2018-08-30 | 2018-12-18 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 车辆故障处理方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109189567A (zh) * | 2018-08-30 | 2019-01-11 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 时延计算方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN109451469A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-08 | 驭势科技（北京）有限公司 | 一种智能通讯的方法及装置 |
| WO2020170237A1 (en) * | 2019-02-19 | 2020-08-27 | Edgy Bees Ltd. | Estimating real-time delay of a video data stream |
| CN112526980A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-03-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | 远程控制方法、驾驶舱、云端服务器和自动驾驶车辆 |
| CN112650247A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-13 | 北京百度网讯科技有限公司 | 远程控制方法、驾驶舱、云端服务器及自动驾驶车辆 |
| CN112687122A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-20 | 北京百度网讯科技有限公司 | 自动驾驶过程中的信息传输方法、车辆、云端和驾驶舱 |
| CN112714167A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-27 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于远程控制的通信方法、云端服务器、驾驶舱和车辆 |
| CN112954402A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-11 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 视频显示方法、设备、存储介质及计算机程序产品 |
| CN113163222A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-07-23 | 杭州奥点科技股份有限公司 | 一种视频帧同步方法、系统、设备及可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113783651A (zh) | 2021-12-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113783651B (zh) | 平行驾驶的远程控制方法、装置、云端、车端及平行驾驶系统 | |
| CN113269820B (zh) | 空间几何信息估计模型的生成方法和装置 | |
| CN112702660B (zh) | 多媒体数据的传输方法、装置、自动驾驶车辆及云服务器 | |
| CN110595490B (zh) | 车道线感知数据的预处理方法、装置、设备和介质 | |
| CN112528927A (zh) | 基于轨迹分析的置信度确定方法、路侧设备及云控平台 | |
| CN113467875A (zh) | 训练方法、预测方法、装置、电子设备以及自动驾驶车辆 | |
| CN111027195B (zh) | 仿真场景的生成方法、装置及设备 | |
| CN113900431B (zh) | 远程控制信息处理方法、装置、电子设备及自动驾驶车辆 | |
| CN114363643B (zh) | 用于智慧高速的大屏实时视频流播放方法以及装置 | |
| CN112991735B (zh) | 交通流量监测系统的测试方法、装置及设备 | |
| CN113052047B (zh) | 交通事件的检测方法、路侧设备、云控平台及系统 | |
| CN114758068A (zh) | 空间几何信息估计模型的训练方法及装置 | |
| CN112560726B (zh) | 目标检测置信度确定方法、路侧设备及云控平台 | |
| CN115277675B (zh) | 数据流处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| CN112887939B (zh) | 车辆信息确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114228735A (zh) | 智能驾驶车辆的可视化方法、装置及系统 | |
| CN113313944A (zh) | 灯态数据的处理方法、装置及系统 | |
| CN113359669A (zh) | 生成测试数据的方法、装置、电子设备和介质 | |
| CN113361388B (zh) | 图像数据修正方法、装置、电子设备及自动驾驶车辆 | |
| CN112700657B (zh) | 用于生成检测信息的方法、装置、路侧设备和云控平台 | |
| WO2024087959A1 (zh) | 车辆驾驶状态的展示方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| WO2023207360A1 (zh) | 图像分割方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116347398A (zh) | 用于代驾系统的控制方法及装置 | |
| CN117135387A (zh) | 一种视频显示方法、系统、车辆及存储介质 | |
| CN118133649A (zh) | 针对元宇宙的决策方法、装置、设备以及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |