CN116572995A - 车辆的自动驾驶方法、装置及车辆 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种车辆的自动驾驶方法、装置及车辆，属于自动驾驶技术领域。该方法包括：采集图像，并基于图像获取第一检测结果；接收至少一个路侧点云采集装置发送的第二检测结果，第二检测结果基于路侧采集装置采集的点云得到；对第一检测结果和第二检测结果进行同步匹配，获取检测结果对；基于检测结果对，控制车辆行驶。由此，本方案车辆通过采集图像，得到第一检测结果，通过接收第二检测结果，将第一检测结果与第二检测结果进行同步匹配，得到检测结果对。基于检测结果对，控制车辆行驶，可以及时做出决策和规划路线，以避免碰撞，实现安全可靠的自动驾驶。

Description

车辆的自动驾驶方法、装置及车辆

技术领域

本公开涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆的自动驾驶方法、装置及车辆。

背景技术

在自动驾驶领域，车对外界的信息交换（Vehicle To Everything，V2X）需要与交通、公路以及不同车企之间进行信息同步，但由于行业中数据、标准不统一，车企数据封闭，V2X不能大规模应用于自动驾驶中，无法进一步保障自动驾驶的安全性，进而无法有效地推动城区辅助驾驶（Navigate on Autopilot，NOA）的建设。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种车辆的自动驾驶方法、装置、车辆、计算机可读存储介质，以解决车辆无法与外界信息进行交换，导致无法保障自动驾驶的安全性的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种车辆的自动驾驶方法，所述方法包括：采集图像，并基于所述图像获取第一检测结果；接收至少一个路侧点云采集装置发送的第二检测结果，所述第二检测结果基于所述路侧采集装置采集的点云得到；对第一检测结果和所述第二检测结果进行同步匹配，获取检测结果对；基于所述检测结果对，控制车辆行驶。

在本公开的一个实施例中，所述对第一检测结果和所述第二检测结果进行同步匹配，获取检测结果对，包括：获取所述第一检测结果的第一时间戳和所述第二检测结果的第二时间戳；基于所述第一时间戳和所述第二时间戳进行结果的同步配对，得到所述检测结果对。

在本公开的一个实施例中，所述接收至少一个路侧点云采集装置发送的第二检测结果，包括：与所述路侧点云采集装置建立通信链路；通过所述通信链路接收所述路侧点云采集装置发送的所述第二检测结果。

在本公开的一个实施例中，所述与所述路侧点云采集装置建立通信链路，包括：获取所述车辆当前搜索到的路侧点云采集装置的无线信号；确定所述无线信号满足设定条件的路侧点云采集装置，并与所述无线信号满足设定条件的路侧点云采集装置建立所述通信链路。

在本公开的一个实施例中，所述基于所述检测结果对，控制车辆行驶，包括：对所述检测结果对中的第一检测结果和所述第二检测结果进行结果融合，得到融合后的目标检测结果；基于所述目标检测结果，控制所述车辆行驶。

在本公开的一个实施例中，所述基于所述目标检测结果，控制所述车辆行驶，包括：基于所述目标检测结果确定所述车辆的第一状态信息，以及处于所述车辆周围的障碍物的第二状态信息；基于所述第一状态信息和所述第二状态信息，判断所述车辆与周围障碍物之间，以及所述周围障碍物之间是否存在碰撞风险；响应于所述车辆存在碰撞风险，进行避险控制和/或风险提醒。

在本公开的一个实施例中，所述获取车辆基于图像得到的第一检测结果之后，包括：向所述路侧点云采集装置发送所述第一检测结果。

在本公开的一个实施例中，所述方法还包括：接收所述路侧点云采集装置发送的车辆预警信息，所述车辆预警信息由基于所述第一检测结果和/或所述第二检测结果确定，所述车辆预警信息包括对所述车辆造成风险的目标障碍物的状态信息和/或风险类型。

根据本公开实施例的第一方面，提供另一种车辆的自动驾驶方法，由路侧点云采集装置执行，所述方法包括：采集点云，并获取所述点云的第二检测结果；向车辆发送所述第二检测结果，以使所述车辆获取同步的检测结果对，其中所述检测结果对中包括同步第二检测结果和由所述车辆基于图像确定的第一检测结果。

在本公开的一个实施例中，所述向车辆发送所述第二检测结果，包括：与所述车辆建立通信链路，并通过所述通信链路向所述车辆发送所述第二检测结果。

在本公开的一个实施例中，所述向车辆发送所述第二检测结果之前，还包括：向云端服务器发送所述点云，并接收所述云端服务器基于所述点云确定的所述第二检测结果。

在本公开的一个实施例中，所述方法还包括：接收所述车辆发送的第一检测结果，并发送给所述云端服务器；接收所述云端服务器发送车辆预警信息，并向所述车辆发送所述车辆预警信息，其中，所述车辆预警信息基于所述第一检测结果和/或所述第二检测结果确定，所述车辆预警信息包括对所述车辆造成风险的目标障碍物的状态信息和/或风险类型。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种车辆的自动驾驶装置，包括：采集模块，用于采集图像，并基于所述图像获取第一检测结果；接收模块，用于接收至少一个路侧点云采集装置发送的第二检测结果，所述第二检测结果基于所述路侧采集装置采集的点云得到；匹配模块，用于对第一检测结果和所述第二检测结果进行同步匹配，获取检测结果对；控制模块，用于基于所述检测结果对，控制车辆行驶。

根据本公开实施例的第二方面，提供另一种车辆的自动驾驶装置，包括：采集模块，用于采集点云，并获取所述点云的第二检测结果；发送模块，用于向车辆发送所述第二检测结果，以使所述车辆获取同步的检测结果对，其中所述检测结果对中包括同步第二检测结果和由所述车辆基于图像确定的第一检测结果。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种车辆，包括车辆；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为实现本公开实施例第一方面所述方法的步骤。

根据本公开实施例的第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被车辆执行时实现本公开实施例第一方面所述方法的步骤。

根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被车辆执行时实现如本公开实施例第一方面所述方法的步骤。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：车辆通过采集图像，得到第一检测结果，通过接收路侧点云采集装置发送的第二检测结果，并将第一检测结果与第二检测结果进行同步匹配，得到检测结果对，以实现实时同步两个检测结果，做到检测无死角，进一步保障了自动驾驶的安全性。基于检测结果对，控制车辆行驶，可以及时做出决策和规划路线，以避免碰撞，实现安全可靠的自动驾驶。进一步地，路侧点云采集装置采集点云并不直接发送给车辆进行目标检测，而是向车辆发送点云的检测结果，从而可以减轻车辆的算力，提高车辆的性能。同时，在路侧设置点云采集装置不仅可以无需在车辆上设置点云采集装置，降低了车辆的成本，而且点云采集装置覆盖范围更广，适用于经过的各个车辆，有助于推动自动驾驶的发展。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据本公开的一些实施例示出的一种车辆的自动驾驶方法的流程图。

图2是根据本公开的一些实施例示出的另一种车辆的自动驾驶方法的流程图。

图3是根据本公开的一些实施例示出的另一种车辆的自动驾驶方法的流程图。

图4是根据本公开的一些实施例示出的另一种车辆的自动驾驶方法的流程图。

图5是根据本公开的一些实施例示出的另一种车辆的自动驾驶方法的流程图。

图6是根据本公开的一些实施例示出的另一种车辆的自动驾驶方法的流程图。

图7是根据本公开的一些实施例示出的另一种车辆的自动驾驶方法的流程图。

图8是根据本公开的一些实施例示出的车辆的自动驾驶的流程图。

图9是根据本公开的一些实施例示出的一种车辆的自动驾驶装置的框图。

图10是根据本公开的一些实施例示出的另一种车辆的自动驾驶装置的框图。

图11是根据本公开的一示例性实施例示出的一种车辆的功能框图示意图。

具体实施方式

这里将详细地对本公开一些实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。本文所描述的方法、装置和/或系统的各种改变、变型及等同物将在理解本公开之后变得显而易见。例如，本文所描述的操作的顺序仅仅为示例，且并非受限于本文中所阐述的那些顺序，而是除了必须以特定顺序进行的操作之外，如在理解本公开之后变得显而易见的那样可进行改变。另外，为提升清楚性和简洁性，对本领域中已知的特征的描述可被省略。

以下本公开的一些实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据本公开的一些实施例示出的一种车辆的自动驾驶方法的流程图，如图1所示，该车辆的自动驾驶方法的流程包括但不限于以下步骤：

S101，采集图像，并基于图像获取第一检测结果。

需要说明的是，本公开实施例中车辆的自动驾驶方法的执行主体为电子设备，该电子设备可以是车辆控制系统或车载终端等。本公开实施例的车辆的自动驾驶方法可以由本公开实施例的车辆的自动驾驶装置执行，本公开实施例的车辆的自动驾驶装置可以配置在任意电子设备中，以执行本公开实施例的车辆的自动驾驶方法。

在一些实现中，可以使用车辆自身的传感器或独立于车辆的传感器采集的图像，可选地，可以使用车辆自身的一个或多个摄像头，采集图像数据。可选地，还可以使用车辆自身的车载雷达采集图像。本公开实施例对车辆的摄像头和车载雷达不作限定。

可选地，可以基于目标检测算法对采集到的图像进行检测，将采集的图像输入至车辆的车载终端进行检测，得到第一检测结果。其中，第一检测结果可以包括但不限于目标的类别、目标的位置、目标的朝向等数据。可选地，还可以使用基于计算机视觉的目标检测算法或目标检测模型，对采集到的图像进行目标检测。本公开实施例对目标检测算法不作限定。

可以理解的是，对采集的图像进行检测，检测到的目标可以包括但不限于行人、车道线、交通标识、机动车、非机动车等。

S102，接收至少一个路侧点云采集装置发送的第二检测结果，第二检测结果基于路侧采集装置采集的点云得到。

在一些实现中，在路侧安装一个或多个点云采集装置，用于采集当前路段的点云。可选地，路侧点云采集装置可以安装在路口、路侧灯柱、交通标识、建筑物或其他固定结构上。可选地，路侧点云采集装置可以间隔进行布设，以实现对路段的全面覆盖。可选地，可以布设在较高位置上，以便从高处采集点云，以更高维度的监控交通参与者之间的位置关系，提前预警风险并将风险预警与车辆进行实时同步，保障了自动驾驶的安全性。

在一些实现中，将采集到的点云数据上传至云端服务器进行目标检测，得到第二检测结果。可以理解的是，在云端服务器进行目标检测，拥有较快计算速度，由于无需车辆对点云进行目标检测，可以减轻车辆的算力，节约车辆配置成本，提高车辆的性能。

在一些实现中，还可以由路侧点云采集装置对采集到的点云进行目标检测，得到第二检测结果。可选地，可以基于目标检测算法对采集到的点云进行目标检测。可选地，还可以使用基于计算机视觉的目标检测算法或目标检测模型，对采集到的点云进行目标检测。本公开实施例对目标检测算法不作限定。

在一些实现中，点云采集装置可以但不限于激光雷达。

在一些实现中，第二检测结果可以是目标轨迹、目标速度、目标位置等数据。检测到的目标可以包括但不限于行人、车道线、交通标识、机动车、非机动车等。

在一些实现中，车辆行驶在当前路段上，当前路段上可以安装N个点云采集装置，相应地车辆可以接收到该路段上M个点云采集装置发送的第二检测结果，其中M大于等于1，小于等于N。也就是接收至少一个路侧点云采集装置发送的第二检测结果。可以理解的是，只要是能够与车辆进行通信的路侧点云采集装置，都可以将第二检测结果发送给车辆。

S103，对第一检测结果和第二检测结果进行同步匹配，获取检测结果对。

在一些实现中，可以预先确定进行同步匹配的匹配标准，基于匹配标准对第一检测结果和第二检测结果进行匹配，可以得到更加准确的检测结果对。其中，检测结果对中包括匹配成功的第一检测结果和第二检测结果。可以理解的是，对第一检测结果和第二检测结果进行同步匹配，可以使得匹配成功的两个检测结果处于同一时间范围内，基于同一时间范围内的两个检测结果进行自动驾驶引导，有助于提高自动驾驶的安全性。

可选地，可以基于时间戳，对第一检测结果和第二检测结果进行同步匹配。通过分别提取第一检测结果和第二检测结果的时间戳，将时间戳相同的两个结果进行同步匹配，得到检测结果对。可选地，可以对处于预设时间内的第一检测结果和第二检测结果进行同步匹配。在预设的时间内，通过参考前几帧的匹配结果，对当前帧的第一检测结果和第二检测结果进行同步匹配，得到检测结果对。

可选地，可以基于两个检测结果的时间偏移量，对第一检测结果和第二检测结果进行同步匹配。通过分别提取第一检测结果和第二检测结果的时间偏移量，将时间偏移量相同的两个结果进行同步匹配，得到检测结果对。

需要说明的是，在路侧设有点云采集装置的情况下，检测结果以路侧的点云采集装置的第二检测结果为主、车辆的第一检测结果为辅。但当出现无网络连接、定位信号弱、极端天气等情况下，车辆可能存在接收不到第二检测结果的情况，此时车辆以第一检测结果为主。

S104，基于检测结果对，控制车辆行驶。

在一些实现中，可以从检测结果对中获取车辆的第一状态信息，以及驾驶路线中障碍物的第二状态信息。其中，障碍物包括其他机动车、非机动车、行人、固定障碍物等。进一步地，基于第一状态信息和第二状态信息，可以确定车辆的位置、速度、障碍物的位置、速度以及车辆与障碍物之间的距离等信息。可选地，第一状态信息包含车辆的驾驶路线、车辆的速度、位置等信息；第二状态信息包含是否存在障碍物、障碍物的大小、距离、速度等信息。

在一些实现中，若车辆与障碍物之间的距离小于设定的安全距离，确定车辆与障碍物之间存在碰撞风险，进而对车辆进行避险控制和/或风险提醒。可选地，可以基于第一状态信息和第二状态信息，控制车辆改变驾驶路线，或者降低行驶速度等，以避免可能出现的碰撞。可选地，可以生成风险语音提醒信息，如喇叭声，用于提醒周围的障碍物注意车辆，或者，语音播放用于提醒驾驶员注意周围障碍物。

在本公开的实施例提供的车辆的自动驾驶方法中，车辆通过采集图像，得到第一检测结果，通过接收路侧点云采集装置发送的第二检测结果，并将第一检测结果与第二检测结果进行同步匹配，得到检测结果对，以实现实时同步两个检测结果，做到检测无死角，进一步保障了自动驾驶的安全性。基于检测结果对，控制车辆行驶，可以及时做出决策和规划路线，以避免碰撞，实现安全可靠的自动驾驶。进一步地，路侧点云采集装置采集点云并不直接发送给车辆进行目标检测，而是向车辆发送点云的检测结果，从而可以减轻车辆的算力，提高车辆的性能。同时，在路侧设置点云采集装置不仅可以无需在车辆上设置点云采集装置，降低了车辆的成本，而且点云采集装置覆盖范围更广，适用于经过的各个车辆，有助于推动自动驾驶的发展。

图2是根据本公开的一些实施例示出的一种车辆的自动驾驶方法的流程图，如图2所示，该车辆的自动驾驶方法的流程包括但不限于以下步骤：

S201，采集图像，并基于图像获取第一检测结果。

在本公开实施例中，步骤S201的实现方式可以分别采用本公开各实施例中的任一种方式实现，在此并不对此作出限定，也不再赘述。

S202，接收至少一个路侧点云采集装置发送的第二检测结果，第二检测结果基于路侧采集装置采集的点云得到。

在本公开实施例中，步骤S202中获取第二检测结果的实现方式可以分别采用本公开各实施例中的任一种方式实现，在此并不对此作出限定，也不再赘述。

在一些实现中，为了保障自动驾驶的安全性，车辆还需向路侧点云采集装置反馈检测结果。也就是当车辆获取第一检测结果后，基于建立好的通信链路，向路侧点云采集装置发送第一检测结果，以便基于第一检测结果和第二检测结果对车辆进行同步控制。

在一些实现中，车辆可以接收路侧点云采集装置发送的车辆预警信息，车辆预警信息基于第一检测结果和/或第二检测结果确定，也就是说，路侧点云采集装置或者云端服务器可以基于第一检测结果和/或第二检测结果，进行车辆所在路面的全局监控，在确定出车辆存在风险时，可以由路侧点云采集装置向车辆发送车辆预警信息。可选地，可以基于车辆的车辆标识如车牌号识别存在风险的车辆，路侧点云采集装置可以点对点发送车辆预警信息，也可以广播发送，由车辆进行车辆标识验证，在自身的车辆标识与车辆预警信息中的车辆标识一致时，进行相应地的避险控制。

可选地，车辆预警信息可以包括但不限于对车辆造成风险的目标障碍物的状态信息和/或风险类型。其中，状态信息包括位置信息、速度信息、驾驶轨迹等；风险类型包括碰撞风险、刮蹭风险等。

S203，获取第一检测结果的第一时间戳和第二检测结果的第二时间戳。

在一些实现中，可以从第一检测结果中提取第一时间戳，从第二检测结果中提取第二时间戳。其中，第一时间戳和第二时间戳的需以相同的方式表示。例如，两个时间戳的格式保持一致，或两个时间戳转换为相同的时间单位。

S204，基于第一时间戳和第二时间戳进行结果的同步配对，得到检测结果对。

可选地，可以基于第一时间戳和第二时间戳，对第一检测结果和第二检测结果进行排序，将两个检测结果按照时间的先后顺序进行排序。将第一检测结果和第二检测结果中顺序相同的结果进行同步匹配，得到检测结果对。

可选地，可以基于第一时间戳和第二时间戳的大小，对第一检测结果和第二检测结果进行同步匹配。通过比较两个时间戳的大小，将时间戳相同的两个结果进行同步匹配，得到检测结果对。

可以理解的是，将第一检测结果和第二检测结果进行同步匹配，可以使得匹配成功的两个检测结果处于同一时间范围内，基于同一时间范围内的两个检测结果，可以获得图像和点云的互补信息，进而提高目标检测的准确性、可靠性，增强自动驾驶的感知能力和决策能力，提高自动驾驶的响应能力。

S205，基于检测结果对，控制车辆行驶。

在本公开实施例中，步骤S205的实现方式可以分别采用本公开各实施例中的任一种方式实现，在此并不对此作出限定，也不再赘述。

在本公开的实施例提供的车辆的自动驾驶方法中，车辆通过采集图像，得到第一检测结果，通过接收路侧点云采集装置发送的第二检测结果，并将第一检测结果与第二检测结果进行同步匹配，得到检测结果对，以实现实时同步两个检测结果，做到检测无死角，进一步保障了自动驾驶的安全性。基于检测结果对，控制车辆行驶，可以及时做出决策和规划路线，以避免碰撞，实现安全可靠的自动驾驶。进一步地，路侧点云采集装置采集点云并不直接发送给车辆进行目标检测，而是向车辆发送点云的检测结果，从而可以减轻车辆的算力，提高车辆的性能。同时，在路侧设置点云采集装置不仅可以无需在车辆上设置点云采集装置，降低了车辆的成本，而且点云采集装置覆盖范围更广，适用于经过的各个车辆，有助于推动自动驾驶的发展。

图3是根据本公开的一些实施例示出的一种车辆的自动驾驶方法的流程图，如图3所示，该车辆的自动驾驶方法的流程包括但不限于以下步骤：

S301，采集图像，并基于图像获取第一检测结果。

在本公开实施例中，步骤S301的实现方式可以分别采用本公开各实施例中的任一种方式实现，在此并不对此作出限定，也不再赘述。

S302，与路侧点云采集装置建立通信链路。

在一些实现中，车辆和路侧点云采集装置间存在建立好的通信链路，基于通信链路可以传输检测结果，也就是车辆可以通过通信链路接收路侧点云采集装置发送的第二检测结果。

在一些实现中，车辆与路侧点云采集装置之间可以通过无线信号建立通信链路，其中，无线信号包括但不限于蓝牙信号、WIFI信号、第五代移动通信技术（5th GenerationMobile Communication Technology，5G）信号等。

在一些实现中，车辆往往与处于自身覆盖范围内的路侧点云采集装置建立通信链路。可选地，车辆对路侧点云采集装置的无线信号进行搜索，并车辆可以与当前搜索到的路侧点云采集装置之间建立通信链路。

在一些实现中，可以设定一定条件，用于选择无线信号满足设定条件的路侧点云采集装置进行建立通信链路。可选地，设定条件可以是设定无线信号的频率、设定无线信号的传输速率、设定无线信号的功率等条件。

可选地，车辆基于设定条件从搜索到的多个路侧点云采集装置中，确定无线信号满足设定条件的路侧点云采集装置，并与无线信号满足设定条件的路侧点云采集装置建立通信链路。例如，设定条件是无线信号的质量，如信号强度、信噪比等。若设定条件为无线信号的信号强度要处于设定强度范围或者大于设定强度阈值，例如，设定范围可以为-50dBm至-20dBm，任一路侧点云采集装置的无线信号的强度为-30dBm，确定该路侧点云采集装置的无线信号满足设定条件，则车辆与该路侧点云采集装置建立通信链路。

需要说明的是，该通信链路用于车辆与路侧点云采集装置之间的数据交互，为了确保通信链路的安全性，防止数据被篡改，可以采用加密、身份验证或其他安全措施来保护通信链路和数据的安全性。

S303，通过通信链路接收路侧点云采集装置发送的第二检测结果。

在一些实现中，当通信链路建立后，车辆和路侧点云采集装置可以进行数据传输和处理。路侧点云采集装置可以将第二检测结果通过通信链路发送至车辆，车辆通过通信链路接收第二检测结果。

S304，对第一检测结果和第二检测结果进行同步匹配，获取检测结果对。

在本公开实施例中，步骤S304的实现方式可以分别采用本公开各实施例中的任一种方式实现，在此并不对此作出限定，也不再赘述。

S305，基于检测结果对，控制车辆行驶。

在本公开实施例中，步骤S305的实现方式可以分别采用本公开各实施例中的任一种方式实现，在此并不对此作出限定，也不再赘述。

在本公开的实施例提供的车辆的自动驾驶方法中，车辆通过采集图像，得到第一检测结果，通过通信链路接收路侧点云采集装置发送的第二检测结果，并将第一检测结果与第二检测结果进行同步匹配，得到检测结果对，以实现实时同步两个检测结果，做到检测无死角，进一步保障了自动驾驶的安全性。基于检测结果对，控制车辆行驶，可以及时做出决策和规划路线，以避免碰撞，实现安全可靠的自动驾驶。进一步地，路侧点云采集装置采集点云并不直接发送给车辆进行目标检测，而是向车辆发送点云的检测结果，从而可以减轻车辆的算力，提高车辆的性能。同时，在路侧设置点云采集装置不仅可以无需在车辆上设置点云采集装置，降低了车辆的成本，而且点云采集装置覆盖范围更广，适用于经过的各个车辆，有助于推动自动驾驶的发展。

图4是根据本公开的一些实施例示出的一种车辆的自动驾驶方法的流程图，如图4所示，该车辆的自动驾驶方法的流程包括但不限于以下步骤：

S401，采集图像，并基于图像获取第一检测结果。

在本公开实施例中，步骤S401的实现方式可以分别采用本公开各实施例中的任一种方式实现，在此并不对此作出限定，也不再赘述。

S402，接收至少一个路侧点云采集装置发送的第二检测结果，第二检测结果基于路侧采集装置采集的点云得到。

在本公开实施例中，步骤S402的实现方式可以分别采用本公开各实施例中的任一种方式实现，在此并不对此作出限定，也不再赘述。

S403，对第一检测结果和第二检测结果进行同步匹配，获取检测结果对。

在本公开实施例中，步骤S403的实现方式可以分别采用本公开各实施例中的任一种方式实现，在此并不对此作出限定，也不再赘述。

S404，对检测结果对中的第一检测结果和第二检测结果进行结果融合，得到融合后的目标检测结果。

可选地，可以基于加权融合，对检测结果对中的第一检测结果和第二检测结果进行结果融合。通过对第一检测结果和第二检测结果配置的权重，并按权重进行加权求和，得到融合后的目标检测结果。

可选地，可以基于第一检测结果和第二检测结果的特征信息，对第一检测结果和第二检测结果进行结果融合。通过将第一检测结果和第二检测结果的特征进行拼接，得到融合后的目标检测结果。

S405，基于目标检测结果，控制车辆行驶。

在一些实现中，基于目标检测结果可以确定车辆的第一状态信息，以及处于车辆周围的障碍物的第二状态信息。其中，第一状态信息包含车辆的驾驶路线、车辆的速度、位置等信息；第二状态信息包含是否存在障碍物、障碍物的大小、距离、速度等信息。

可选地，基于第一状态信息和第二状态信息，判断车辆与周围障碍物之间，以及周围障碍物之间是否存在碰撞风险。可以理解的是，基于第一状态信息和第二状态信息，可以判断车辆的驾驶路线中是否存在障碍物，若驾驶路线中存在障碍物，可以确定车辆与障碍物之间、障碍物之间的距离、车辆和障碍物的速度等信息，基于该信息可以确定车辆与周围障碍物之间以及周围障碍物之间的安全距离是否充足，进而判断是否存在碰撞风险。

在一些实现中，若车辆与周围障碍物之间存在碰撞风险，响应于车辆存在碰撞风险，进行避险控制和/或风险提醒。可选地，可以基于第一状态信息和第二状态信息控制车辆改变驾驶路线，或者降低驾驶速度，以避免可能出现的碰撞。可选地，可以生成风险语音提醒信息，如喇叭声，用于提醒周围的障碍物注意车辆，或者，语音播放用于提醒驾驶员注意周围障碍物。

在本公开的实施例提供的车辆的自动驾驶方法中，车辆通过采集图像，得到第一检测结果，通过接收路侧点云采集装置发送的第二检测结果，并将第一检测结果与第二检测结果进行同步匹配，得到检测结果对，以实现实时同步两个检测结果，做到检测无死角，进一步保障了自动驾驶的安全性。基于检测结果对，可以确定驾驶路线中车辆以及障碍物的状态信息，基于状态信息控制车辆行驶，可以及时做出决策和规划路线，以避免碰撞，实现安全可靠的自动驾驶。进一步地，路侧点云采集装置采集点云并不直接发送给车辆进行目标检测，而是向车辆发送点云的检测结果，从而可以减轻车辆的算力，提高车辆的性能。在路侧设置点云采集装置不仅可以无需在车辆上设置点云采集装置，降低了车辆的成本，而且点云采集装置覆盖范围更广，适用于经过的各个车辆，有助于推动自动驾驶的发展。

图5是根据本公开的一些实施例示出的一种车辆的自动驾驶方法的流程图，如图5所示，该车辆的自动驾驶方法的流程包括但不限于以下步骤：

S501，采集点云，并获取点云的第二检测结果。

在一些实现中，路侧安装了一个或多个点云采集装置，基于点云采集装置，采集当前路况的点云数据。可选地，可以在路侧安装一个或多个激光雷达采集点云。本公开中对激光雷达不做限定。可选地，路侧点云采集装置可以安装在路口、路侧灯柱、交通标识、建筑物或其他固定结构上，可选地，路侧点云采集装置可以间隔进行布设，以实现对路段的全面覆盖。可选地，可以布设在较高位置上，以便从高处采集点云。

进一步地，路侧点云采集装置向云端服务器发送点云，并接收云端服务器基于点云确定的第二检测结果。也就是路侧点云采集装置将采集到的点云数据，传输至云端服务器，云端服务器对点云进行目标检测，得到第二检测结果，并接收云端服务器向第二检测结果。

可选地，还可以由路侧点云采集装置对采集到的点云进行目标检测，得到第二检测结果。

S502，向车辆发送第二检测结果，以使车辆获取同步的检测结果对，其中检测结果对中包括同步第二检测结果和由车辆基于图像确定的第一检测结果。

在一些实现中，路侧点云采集装置与车辆之间进行数据传输需要建立通信链路。可选地，可以基于无线信号与车辆建立通信链路，并通过通信链路向车辆发送第二检测结果。基于第二检测结果与第一检测结果进行同步匹配，车辆可以获取同步的检测结果对。其中，检测结果对中包括同步第二检测结果和由车辆基于图像确定的第一检测结果。

在本公开的实施例提供的车辆的自动驾驶方法中，路侧点云采集装置采集点云，并通过云端服务器对点云进行检测，不仅实现了快速检测点云，得到第二检测结果，还减轻了车辆的算力，提高车辆的性能。将第二检测结果通过通信链路发送给车辆，以获取检测结果对，以实现实时同步两个检测结果，做到检测无死角，进一步保障了自动驾驶的安全性，有助于自动紧急转向（Automatic Emergency Steering，AES）功能的落地，进而推动自动驾驶的发展。同时，路侧点云采集装置由于安装位置处于较高位置，摆脱了车辆的高度限制，可以在更高的维度上采集点云，全面监控路段上交通参与者的位置关系，对事故责任划分增加了公正的第三方角色，有助于事故归因。

图6是根据本公开的一些实施例示出的一种车辆的自动驾驶方法的流程图，如图6所示，该车辆的自动驾驶方法的流程包括但不限于以下步骤：

S601，接收车辆发送的第一检测结果，并发送给云端服务器。

在一些实现中，路侧点云采集装置通过建立的通信链路，接收车辆发送的第一检测结果，并将第一检测结果发送给云端服务器。云端服务器可以基于第一检测结果和/或第二检测结果确定车辆预警信息。

S602，接收云端服务器发送车辆预警信息，并向车辆发送车辆预警信息。

在一些实现中，为了保障自动驾驶的安全性，路侧点云采集装置接收云端服务器发送车辆预警信息，并将车辆预警信息发送给车辆。

其中，车辆预警信息基于第一检测结果和/或第二检测结果确定，也就是说，路侧点云采集装置或者云端服务器可以基于第一检测结果和/或第二检测结果，进行车辆所在路面的全局监控，在确定出车辆存在风险时，可以由路侧点云采集装置向车辆发送车辆预警信息。可选地，可以基于车辆的车辆标识如车牌号识别存在风险的车辆，路侧点云采集装置可以点对点发送车辆预警信息，也可以广播发送，由车辆进行车辆标识验证，在自身的车辆标识与车辆预警信息中的车辆标识一致时，进行相应地的避险控制。

可选地，车辆预警信息以包括但不限于包括对车辆造成风险的目标障碍物的状态信息和/或风险类型。其中，状态信息包括位置信息、速度信息、驾驶轨迹等；风险类型包括碰撞风险、刮蹭风险等。

在本公开的实施例提供的车辆的自动驾驶方法中，路侧点云采集装置通过建立的通信链路，接收车辆发送的第一检测结果，并将第一检测结果发送给云端服务器，做到了车辆与外界信息的交互，以实现实时同步两个检测结果，做到检测无死角，有助于自动紧急转向AES功能的落地，云端服务器可以基于第一检测结果和/或第二检测结果确定车辆预警信息，将车辆预警信息与车辆进行同步，保障自动驾驶的安全性，推动自动驾驶的发展。

图7是根据本公开的一些实施例示出的一种车辆的自动驾驶方法的流程图，如图7所示，该车辆的自动驾驶方法的流程包括但不限于以下步骤：

S701，车辆采集图像，并基于图像获取第一检测结果。

S702，路侧点云采集装置采集点云。

S703，路侧点云采集装置采集点云发送给云端服务器，生成点云的第二检测结果。

S704，云端服务器将第二检测结果发送给路侧点云采集装置。

S705，路侧点云采集装置向车辆发送第二检测结果。

S706，车辆对第一检测结果和第二检测结果进行同步匹配，获取检测结果对。

S707，车辆向路侧点云采集装置发送第一检测结果。

S708，路侧点云采集装置接收车辆发送的第一检测结果，并发送给云端服务器。

S709，云端服务器基于第一检测结果和/或第二检测结果确定车辆预警信息。

S710，云端服务器将车辆预警信息发送给路侧点云采集装置。

S711，路侧点云采集装置向车辆发送车辆预警信息。

S712，车辆基于检测结果对和车辆预警信息，控制车辆行驶。

在本公开的实施例提供的车辆的自动驾驶方法中，车辆通过采集图像，得到第一检测结果，路侧点云采集装置采集点云，并通过云端服务器对点云进行检测，不仅实现了快速检测点云，得到第二检测结果，还减轻了车辆的算力，提高车辆的性能。将第二检测结果发送给车辆，以获取检测结果对，以实现实时同步两个检测结果，做到检测无死角，进一步保障了自动驾驶的安全性，有助于自动紧急转向AES功能的落地。路侧点云采集装置通过接收车辆发送的第一检测结果，并将第一检测结果发送给云端服务器，做到了车辆与外界信息的交互。云端服务器基于第一检测结果和/或第二检测结果确定车辆预警信息，将车辆预警信息与车辆进行同步，保障自动驾驶的安全性，推动自动驾驶的发展。基于检测结果对，控制车辆行驶，可以及时做出决策和规划路线，以避免碰撞，实现安全可靠的自动驾驶。

如图8所示的车辆的自动驾驶流程图，通过在路侧安装激光雷达（点云采集装置），实时采集路段的点云，将采集的点云在云端服务器进行计算，并将第二检测结果发送给车辆，以实现检测结果与车辆实时同步。车辆通过摄像头采集图像，得到第一检测结果，基于第一检测结果和第二检测结果，可以对车辆的驾驶路线进行规划与控制。同时，车辆可以将第一检测结果发送给激光雷达，并上传至云端服务器，以生成车辆预警信息。将车辆预警信息与车辆进行实时同步，可以控制车辆行驶，及时做出决策和规划路线，以避免碰撞，实现安全可靠的自动驾驶。

图9是根据本公开的一些实施例示出的一种车辆的自动驾驶装置框图900。参照图9，该装置包括采集模块901，接收模块902，匹配模块903和控制模块904。该车辆的自动驾驶装置900可以为车端、车机或者车辆内的自动驾驶控制系统。

采集模块901，用于采集图像，并基于图像获取第一检测结果。

接收模块902，用于接收至少一个路侧点云采集装置发送的第二检测结果，第二检测结果基于路侧采集装置采集的点云得到。

匹配模块903，用于对第一检测结果和第二检测结果进行同步匹配，获取检测结果对。

控制模块904，用于基于检测结果对，控制车辆行驶。

在本公开的一个实施例中，对匹配模块903，还用于：获取第一检测结果的第一时间戳和第二检测结果的第二时间戳；基于第一时间戳和第二时间戳进行结果的同步配对，得到检测结果对。

在本公开的一个实施例中，接收模块902，还用于：与路侧点云采集装置建立通信链路；通过通信链路接收路侧点云采集装置发送的第二检测结果。

在本公开的一个实施例中，接收模块902，还用于：获取车辆当前搜索到的路侧点云采集装置的无线信号；确定无线信号满足设定条件的路侧点云采集装置，并与无线信号满足设定条件的路侧点云采集装置建立通信链路。

在本公开的一个实施例中，控制模块904，还用于：对检测结果对中的第一检测结果和第二检测结果进行结果融合，得到融合后的目标检测结果；基于目标检测结果，控制车辆行驶。

在本公开的一个实施例中，控制模块904，还用于：基于目标检测结果确定车辆的第一状态信息，以及处于车辆周围的障碍物的第二状态信息；基于第一状态信息和第二状态信息，判断车辆与周围障碍物之间，以及周围障碍物之间是否存在碰撞风险；响应于车辆存在碰撞风险，进行避险控制和/或风险提醒。

在本公开的一个实施例中，采集模块901，还用于：向路侧点云采集装置发送第一检测结果。

在本公开的一个实施例中，接收模块902，还用于：接收路侧点云采集装置发送的车辆预警信息，车辆预警信息由基于第一检测结果和/或第二检测结果确定，车辆预警信息包括对车辆造成风险的目标障碍物的状态信息和/或风险类型。

在本公开的实施例中，车辆通过采集图像，得到第一检测结果，通过接收路侧点云采集装置发送的第二检测结果，并将第一检测结果与第二检测结果进行同步匹配，得到检测结果对，以实现实时同步两个检测结果，做到检测无死角，进一步保障了自动驾驶的安全性。基于检测结果对，控制车辆行驶，可以及时做出决策和规划路线，以避免碰撞，实现安全可靠的自动驾驶。进一步地，路侧点云采集装置采集点云并不直接发送给车辆进行目标检测，而是向车辆发送点云的检测结果，从而可以减轻车辆的算力，提高车辆的性能。同时，在路侧设置点云采集装置不仅可以无需在车辆上设置点云采集装置，降低了车辆的成本，而且点云采集装置覆盖范围更广，适用于经过的各个车辆，有助于推动自动驾驶的发展。

图10是根据本公开的一些实施例示出的另一种车辆的自动驾驶装置框图1000。参照图10，该装置包括采集模块1001和发送模块1002。该车辆的自动驾驶装置1000可以为路侧点云采集装置。

采集模块1001，用于采集点云，并获取点云的第二检测结果。

发送模块1002，用于向车辆发送第二检测结果，以使车辆获取同步的检测结果对，其中检测结果对中包括同步第二检测结果和由车辆基于图像确定的第一检测结果。

在本公开的一个实施例中，发送模块1002，还用于：与车辆建立通信链路，并通过通信链路向车辆发送第二检测结果。

在本公开的一个实施例中，发送模块1002，还用于：向云端服务器发送点云，并接收云端服务器基于点云确定的第二检测结果。

在本公开的一个实施例中，发送模块1002，还用于：接收车辆发送的第一检测结果，并发送给云端服务器；接收云端服务器发送车辆预警信息，并向车辆发送车辆预警信息，其中，车辆预警信息基于第一检测结果和/或第二检测结果确定，车辆预警信息包括对车辆造成风险的目标障碍物的状态信息和/或风险类型。

在本公开的实施例中，路侧点云采集装置采集点云，并通过云端服务器对点云进行检测，不仅实现了快速检测点云，得到第二检测结果，还减轻了车辆的算力，提高车辆的性能。将第二检测结果通过通信链路发送给车辆，以获取检测结果对，以实现实时同步两个检测结果，做到检测无死角，进一步保障了自动驾驶的安全性，有助于自动紧急转向AES功能的落地，进而推动自动驾驶的发展。同时，路侧点云采集装置由于安装位置处于较高位置，摆脱了车辆的高度限制，可以在更高的维度上采集点云，全面监控路段上交通参与者的位置关系，对事故责任划分增加了公正的第三方角色，有助于事故归因。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图11是根据一示例性实施例示出的一种车辆1100的框图。例如，车辆1100可以是混合动力车辆，也可以是非混合动力车辆、电动车辆、燃料电池车辆或者其他类型的车辆。车辆1100可以是自动驾驶车辆、半自动驾驶车辆或者非自动驾驶车辆。

参照图11，车辆1100可包括各种子系统，例如，信息娱乐系统1101、感知系统1102、决策控制系统1103、驱动系统1104以及计算平台1105。其中，车辆1100还可以包括更多或更少的子系统，并且每个子系统都可包括多个部件。另外，车辆1100的每个子系统之间和每个部件之间可以通过有线或者无线的方式实现互连。

在一些实施例中，信息娱乐系统1101可以包括通信系统，娱乐系统以及导航系统等。

感知系统1102可以包括若干种传感器，用于感测车辆1100周边的环境的信息。例如，感知系统1102可包括全球定位系统（全球定位系统可以是GPS系统，也可以是北斗系统或者其他定位系统）、惯性测量单元（inertial measurement unit，IMU）、激光雷达、毫米波雷达、超声雷达以及摄像装置。

决策控制系统1103可以包括计算系统、整车控制器、转向系统、油门以及制动系统。

驱动系统1104可以包括为车辆1100提供动力运动的组件。在一个实施例中，驱动系统1104可以包括引擎、能量源、传动系统和车轮。引擎可以是内燃机、电动机、空气压缩引擎中的一种或者多种的组合。引擎能够将能量源提供的能量转换成机械能量。

车辆1100的部分或所有功能受计算平台1105控制。计算平台1105可包括至少一个处理器1151和存储器1152，处理器1151可以执行存储在存储器1152中的指令1153。

处理器1151可以是任何常规的处理器，诸如商业可获得的CPU。处理器还可以包括诸如图像处理器（Graphic Process Unit，GPU），现场可编程门阵列（Field ProgrammableGate Array，FPGA）、片上系统（System on Chip，SOC）、专用集成芯片（ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC）或它们的组合。

存储器1152可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM），电可擦除可编程只读存储器（EEPROM），可擦除可编程只读存储器（EPROM），可编程只读存储器（PROM），只读存储器（ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

除了指令1153以外，存储器1152还可存储数据，例如道路地图，路线信息，车辆的位置、方向、速度等数据。存储器1152存储的数据可以被计算平台1105使用。

在本公开实施例中，处理器1151可以执行指令1153，以完成上述的车辆的自动驾驶方法的全部或部分步骤。

本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开提供的车辆的自动驾驶方法的步骤。

此外，在本文中使用词语“示例性的”以表示充当示例、实例、示图。在本文中被描述为“示例性的”任何方面或设计都不一定理解为与其他方面或设计相比是有利的。相反，使用词语示例性的旨在以具体的方式呈现概念。如在本文中所使用的，术语“或”旨在表示包括性的“或”而不是排他性的“或”。即，除非另外指定，或者从上下文中清楚，否则“X应用A或B”旨在表示自然的包括性排列中的任何一种排列。即，如果X应用A；X应用B；或者X应用A和B两者，则“X应用A或B”在前述实例中的任何一个实例下都满足。另外，除非另外指定或者从上下文中清楚指向单数形式，否则如在该公开和所附权利要求中所使用的冠词“一”和“一个”通常被理解为表示“一个或多个”。

同样，尽管已经关于一个或多个实现示出并描述了本公开，但是在阅读并理解了该说明书和附图之后，本领域技术人员将想到等同的变型和修改。本公开包括所有这样的修改和变型，并且仅由权利要求的范围来限制。特别关于由上文所描述的组件（例如，元件、资源等）执行的各种功能，除非另外指出，否则用于描述这样的组件的术语旨在对应于执行所描述的组件的具体功能的任何组件（功能上等价的），即使结构上不等价于所公开的结构。另外，尽管可以已经关于几个实现中的仅仅一个而公开了本公开的特定的特征，但是如可以是期望的并且有利于任何给定的或特定的应用的那样，这样的特征可以与其它实现的一个或多个其它特征相结合。此外，就在具体实施方式或者权利要求中所使用的“包括”、“拥有”、“具有”、“有”、或其变型而言，这样的术语旨在作为类似于术语“包含”的方式是包括性的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

在上述详细描述中，参考了附图，其中通过图示的方式示出了可以实践本公开的特定方面。在这点上，可以参考所描述的图的取向来使用诸如“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示方向或表示位置关系的术语。由于所描述的器件的部件可以以多个不同的取向定位，所以方向术语可以用于说明的目的，而不是限制性的。应当理解，在不脱离本公开的概念的情况下，可以利用其它方面并且可以进行结构或逻辑改变。因此，以下详细描述不应被视为限制意义。

应当理解，除非另外特别指出，否则本文描述的各种本公开的一些实施例的特征可以彼此组合。如在本文中使用的，术语“和/或”包括相关所列项中的任一者以及任何两者或更多者的任何组合；类似地，“.......中的至少一个”包括相关所列项中的任一者以及任何两者或更多者的任何组合。

应当理解，除非另有明确的规定和限定，本公开的实施例中所采用的，术语“接合”、“附接”、“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接或彼此可通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本文中的具体含义。

此外，关于在表面“之上”形成或位于表面“之上”的部件、元件或材料层中所使用的词语“之上”在本文中可用于表示部件、元件或材料层“间接”定位（例如，放置、形成、沉积等）在该表面上而使得一个或多个附加部件、元件或层布置在该表面与所述部件、元件或材料层之间。然而，关于在表面“之上”形成或位于表面“之上”的部件、元件或材料层中所使用的词语“之上”还可以可选地具有特定含义：部件、元件或材料层“直接”定位（例如，放置、形成、沉积等）在该表面上、例如与该表面直接接触。

尽管本文中可使用诸如“第一”、“第二”和“第三”的术语来描述各种构件、部件、区域、层或区段，但是这些构件、部件、区域、层或区段并不受限于这些术语。相反地，这些术语仅用于将一个构件、部件、区域、层或区段与另一个构件、部件、区域、层或区段区分开。因此，在不脱离各示例的教导的情况下，本文所描述的示例中所提到的第一构件、部件、区域、层或区段也可以被称作第二构件、部件、区域、层或区段。另外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本文描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

应当理解，在本文中使用空间相对术语，诸如“上方”、“上部”、“下方”和“下部”等来描述图中所示的一个元件与另一元件的关系。除了附图中描绘的定向之外，这种空间相对术语还旨在包含装置在使用或操作中的不同定向。例如，如果附图中的装置被翻转，则描述为在相对于另一元件的“上方”或“上部”的元件则将处于相对于该另一元件的“下方”或“下部”。因此，根据装置的空间定向，术语“上方”包含上方和下方两种定向。装置可具有其他方式的定向（例如，旋转90度或处于其他定向），并且本文中使用的空间相对术语应相应地进行解释。

Claims (16)

1.一种车辆的自动驾驶方法，其特征在于，所述方法包括：

采集图像，并基于所述图像获取第一检测结果；

接收至少一个路侧点云采集装置发送的第二检测结果，所述第二检测结果基于所述路侧采集装置采集的点云得到；

对第一检测结果和所述第二检测结果进行同步匹配，获取检测结果对；

基于所述检测结果对，控制车辆行驶。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对第一检测结果和所述第二检测结果进行同步匹配，获取检测结果对，包括：

获取所述第一检测结果的第一时间戳和所述第二检测结果的第二时间戳；

基于所述第一时间戳和所述第二时间戳进行结果的同步配对，得到所述检测结果对。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收至少一个路侧点云采集装置发送的第二检测结果，包括：

与所述路侧点云采集装置建立通信链路；

通过所述通信链路接收所述路侧点云采集装置发送的所述第二检测结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述与所述路侧点云采集装置建立通信链路，包括：

获取所述车辆当前搜索到的路侧点云采集装置的无线信号；

确定所述无线信号满足设定条件的路侧点云采集装置，并与所述无线信号满足设定条件的路侧点云采集装置建立所述通信链路。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述检测结果对，控制车辆行驶，包括：

对所述检测结果对中的第一检测结果和所述第二检测结果进行结果融合，得到融合后的目标检测结果；

基于所述目标检测结果，控制所述车辆行驶。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标检测结果，控制所述车辆行驶，包括：

基于所述目标检测结果确定所述车辆的第一状态信息，以及处于所述车辆周围的障碍物的第二状态信息；

基于所述第一状态信息和所述第二状态信息，判断所述车辆与周围障碍物之间，以及所述周围障碍物之间是否存在碰撞风险；

响应于所述车辆存在碰撞风险，进行避险控制和/或风险提醒。

7.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取车辆基于图像得到的第一检测结果之后，包括：

向所述路侧点云采集装置发送所述第一检测结果。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述路侧点云采集装置发送的车辆预警信息，所述车辆预警信息由基于所述第一检测结果和/或所述第二检测结果确定，所述车辆预警信息包括对所述车辆造成风险的目标障碍物的状态信息和/或风险类型。

9.一种车辆的自动驾驶方法，其特征在于，由路侧点云采集装置执行，所述方法包括：

采集点云，并获取所述点云的第二检测结果；

向车辆发送所述第二检测结果，以使所述车辆获取同步的检测结果对，其中所述检测结果对中包括同步第二检测结果和由所述车辆基于图像确定的第一检测结果。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述向车辆发送所述第二检测结果，包括：

与所述车辆建立通信链路，并通过所述通信链路向所述车辆发送所述第二检测结果。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述向车辆发送所述第二检测结果之前，还包括：

向云端服务器发送所述点云，并接收所述云端服务器基于所述点云确定的所述第二检测结果。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述车辆发送的第一检测结果，并发送给所述云端服务器；

接收所述云端服务器发送车辆预警信息，并向所述车辆发送所述车辆预警信息，其中，所述车辆预警信息基于所述第一检测结果和/或所述第二检测结果确定，所述车辆预警信息包括对所述车辆造成风险的目标障碍物的状态信息和/或风险类型。

13.一种车辆的自动驾驶装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于采集图像，并基于所述图像获取第一检测结果；

接收模块，用于接收至少一个路侧点云采集装置发送的第二检测结果，所述第二检测结果基于所述路侧采集装置采集的点云得到；

匹配模块，用于对第一检测结果和所述第二检测结果进行同步匹配，获取检测结果对；

控制模块，用于基于所述检测结果对，控制车辆行驶。

14.一种车辆的自动驾驶装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于采集点云，并获取所述点云的第二检测结果；

发送模块，用于向车辆发送所述第二检测结果，以使所述车辆获取同步的检测结果对，其中所述检测结果对中包括同步第二检测结果和由所述车辆基于图像确定的第一检测结果。

15.一种车辆，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

实现权利要求1-12中任一项所述方法的步骤。

16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该程序指令被处理器执行时实现权利要求1-12中任一项所述方法的步骤。