CN116931496A - 一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统，包括任务信息采集模块、车辆信息采集模块、车辆运行采集模块、能源信息采集模块、路线信息采集模块、数据处理模块与信息发送模块；所述任务信息采集模块用于车辆执行任务信息，所述车辆信息采集模块用于采集车辆信息，所述车辆运行采集模块用于采集车辆运行信息，所述路线信息采集模块用于采集路线信息，所述能源信息采集模块用于采集车辆能源信息；所述数据处理模块用于对车辆执行任务信息、车辆信息、环境信息、路线信息与车辆能源信息进行处理，获取到第一管控信息、第二管控信息、第三管控信息与第四管控信息。本发明能够更加全面的智能化进行无人驾驶车辆控制。

Description

一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统

技术领域

本发明涉及智能控制领域，具体涉及一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统。

背景技术

无人驾驶车辆又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，无人驾驶车辆又依靠人工智能、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；

无人驾驶车辆的应用范围很广，在生产园区内进行物料运输中也会使用到无人驾驶车辆，通过无人驾驶车辆能够进行高效的物料运输，在进行无人驾驶车辆的控制过程中，即会使用到无人驾驶车辆控制系统。

现有的无人驾驶车辆控制系统，控制类型单一，智能化程度不够高，给无人驾驶车辆控制系统的使用带来了一定的影响，因此，提出一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：如何解决现有的无人驾驶车辆控制系统，控制类型单一，智能化程度不够高，给无人驾驶车辆控制系统的使用带来了一定的影响的问题，提供了一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括任务信息采集模块、车辆信息采集模块、车辆运行采集模块、能源信息采集模块、路线信息采集模块、数据处理模块与信息发送模块；

所述任务信息采集模块用于车辆执行任务信息，所述车辆信息采集模块用于采集车辆信息，所述车辆运行采集模块用于采集车辆运行信息，所述路线信息采集模块用于采集路线信息，所述能源信息采集模块用于采集车辆能源信息；

路线信息包括路线里程信息、路线道路信息与路线坡度信息，能源信息包括车辆单位距离消耗能源信息与车辆剩余总能源信息，车辆执行任务信息包括任务优先级信息与任务目的地信息，车辆信息包括车辆实时位置信息、车辆震动信息与车辆惯性信息；

所述数据处理模块用于对车辆执行任务信息、车辆信息、环境信息、路线信息与车辆能源信息进行处理，获取到第一管控信息、第二管控信息、第三管控信息与第四管控信息；

所述信息发送模块用于在第一管控信息、第二管控信息、第三管控信息与第四管控信息生成后，将上述信息发送到预设接收终端。

进一步在于，所述第一管控信息的具体处理过程如下：提取出采集到的车辆执行任务信息，从车辆执行任务信息中获取到任务优先级信息与任务目的地信息，任务优先级包括紧急任务与非紧急，之后再从车辆信息中提取车辆实时位置信息，将提取车辆实时位置信息标记为点A1，将任务目的地信息标记为点A2，之后规划出园区内的所有的点A1与点A2之间的路径信息，将其所有的路径标记为Ki，i为路径数量信息；

当任务优先级为紧急任务时，提取所有的路径Ki的路线信息，对路线信息进行处理提取出距离最小的路线为推送路线，之后将推送路线发送到车辆控制终端，即生成第一管控信息发送到车辆控制终端对车辆进行控制；

当任务优先级为非紧急任务时，提取出所有的路径Ki的路线信息，对取所有的路径Ki的路线信息的路线信息进行处理，获取到所有路径Ki的路线评估参数信息，之后选取路线评估参数信息最高的导出为第一管控信息。

进一步在于，所述路线评估参数信息的具体处理过程如下：提取出单个路径Ki的路线信息，从路线信息中提取出路线里程信息、路线道路信息与路线坡度信息，对路线信息进行评分，获取到第一评分，对路线道路信息进行评分获取到第二评分，对路线坡度信息进行处理获取到第三评分；

之后对第一评分、第二评分与第三评分进行计算即获取到单个路径Ki的路线评估参数信息。

进一步在于，所述第一评分的具体处理过程如下：提取出路线里程信息，对路线里程信息的大小进行评估获取到第一评分Q，当路线里程信息的大于预设值a1时，第一评分Q为预设值A1，路线里程信息的在预设值a1到a2之间时，第一评分Q为预设值A2，路线里程信息的小于预设值a2时，第一评分Q为预设值A3，a1＞a2，A1＜A2＜A3；

所述第二评分的具体过程如下：提取出获取到路线道路信息，路线道路信息为路线的道路平均每宽度信息，对路线的道路平均每宽度信息进行评估获取到第二评分E，当路线的道路平均每宽度信息的大于预设值b1时，第一评分E为预设值B1，路线的道路平均每宽度信息的在预设值b1到b2之间时，第一评分E为预设值B2，路线的道路平均每宽度信息的小于预设值b2时，第一评分E为预设值B3，b1＞b2，B3＜B2＜B1；

所述第三评分的具体处理过程如下：提取出采集到的路线坡度信息，路线坡度信息为路线中坡度大于预设值的里程信息，对路线中坡度大于预设值的里程信息进行评估获取到第三评分P，当路线中坡度大于预设值的里程信息的大于预设值c1时，第一评分E为预设值C1，路线中坡度大于预设值的里程信息的在预设值c1到c2之间时，第一评分E为预设值C2，路线中坡度大于预设值的里程信息的小于预设值c2时，第一评分E为预设值C3，c1＞c2，C1＜C2＜C3;

所述对第一评分、第二评分与第三评分进行计算即获取到单个路径Ki的路线评估参数信息的具体过程如下：提取出获取到的第一评分Q、第二评分E与第三评分P，赋予第一评分Q一个修正值M1，赋予第二评分E一个修正值M2，赋予第三评分P一个修正值M3，M1＞M2＞M3，M1=M2+M3，M1+M2+M3=1，通过公式Q*M1+E*M2+P*M3=Qpm，即获取到路线评估参数信息Qpm。

进一步在于，所述第二管控信息的具体处理过程如下：提取出采集到的车辆能源信息与路线信息，从车辆能源信息中提取出车辆单位距离消耗能源信息与车辆剩余总能源信息，再从路线信息中提取出路线里程信息，将车辆单位距离消耗能源信息标记为G1，将车辆剩余总能源信息标记为G2，将路线里程信息标记为G3，通过公式G2/G1*α-G3=Gg，获取到行驶评估参数Gg，当行驶评估参数Gg小于预设值时，即生成第二管控信息。

进一步在于，所述第三管控信息的具体处理过程如下：提取出采集到的车辆信息，从车辆信息中提取出车辆震动信息与车辆惯性信息，对车辆震动信息与车辆惯性信息进行处理获取到车辆震动参数与车辆惯性参数，当车辆震动参数与车辆惯性参数中任意一个存在异常时，即生成第三管控信息；

连续采集车辆惯性信息，当车辆惯性信息连续大于预设值超过预设次数时，即生成第三管控信息。

进一步在于，所述车辆震动参数与车辆惯性参数的具体处理过程如下：每隔预设间隔即采集一次车辆震动信息，采集预设时长后，提取出车辆震动信息大于预设值的次数，即获取到车辆震动参数；

每隔预设间隔即采集一次车辆惯性参数，采集预设时长后，提取出车辆惯性参数大于预设值的次数，即获取到车辆震动参数；

当车辆震动参数大于预设值时，即表示车辆震动参数异常，当车辆惯性参数大于预设值时，即表示车辆惯性参数异常。

进一步在于，所述第四管控信息的具体处理过程如下：提取出采集到车辆运行信息，车辆运行包括预设时长内车辆执行任务次数信息与每次执行任务载重信息，对预设时长内车辆执行任务次数信息与每次执行任务载重信息进行处理获取到车辆运行评估参数，当预设时长内车辆执行任务次数信息、每次执行任务载重信息与车辆运行评估参数中任意一个异常时，即生成第四管控信息。

进一步在于，所述预设时长内车辆执行任务次数信息、每次执行任务载重信息与车辆运行评估参数的异常时判定过程如下：提取出采集到的预设时长内车辆执行任务次数信息，预设时长内车辆执行任务次数信息大于预设次数，即表示其存在异常，连续出现每次执行任务载重信息大于预设值重量时，即表示其存在异常，车辆运行评估参数大于预设值即表示其存在异常；

车辆运行评估参数的获取过程如下：提取出预设时长内车辆执行任务次数信息与每次执行任务载重信息，对预设时长内车辆执行任务次数信息与每次执行任务载重信息进行计算处理，即获取到车辆运行评估参数。

本发明相比现有技术具有以下优点：该基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统，通过对车辆执行任务信息、车辆信息、环境信息、路线信息与车辆能源信息进行处理生成第一管控信息、第二管控信息、第三管控信息与第四管控信息，来进行无人驾驶车辆的全面的智能化的控制，保证无人驾驶车辆在园区内行驶的更加稳定，从而使得无人驾驶车辆运输的物品能够快速稳定的运送到目标地，实现了对无人驾驶车辆的运送路线的智能控制，同时通过生成的第二管控信息，对执行运送任务的车辆进行了能源管控，当发现车辆能源不足以完成输送任务时，及时的更换车辆，避免运输到中途时车辆能源不足的状况发生，通过生成的第三管控信息与第四管控信息，能够了解到无人驾驶车辆的是否存在异常故障，在发现时及时的发现车辆移动，并控制车辆前往维修站点进行检修维护，让该系统更加值得推广使用。

附图说明

图1是本发明的系统框图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图1所示，本实施例提供一种技术方案：一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统，包括任务信息采集模块、车辆信息采集模块、车辆运行采集模块、能源信息采集模块、路线信息采集模块、数据处理模块与信息发送模块；

所述任务信息采集模块用于车辆执行任务信息，所述车辆信息采集模块用于采集车辆信息，所述车辆运行采集模块用于采集车辆运行信息，所述路线信息采集模块用于采集路线信息，所述能源信息采集模块用于采集车辆能源信息；

路线信息包括路线里程信息、路线道路信息与路线坡度信息，能源信息包括车辆单位距离消耗能源信息与车辆剩余总能源信息，车辆执行任务信息包括任务优先级信息与任务目的地信息，车辆信息包括车辆实时位置信息、车辆震动信息与车辆惯性信息；

所述数据处理模块用于对车辆执行任务信息、车辆信息、环境信息、路线信息与车辆能源信息进行处理，获取到第一管控信息、第二管控信息、第三管控信息与第四管控信息；

所述信息发送模块用于在第一管控信息、第二管控信息、第三管控信息与第四管控信息生成后，将上述信息发送到预设接收终端；

本发明通过对车辆执行任务信息、车辆信息、环境信息、路线信息与车辆能源信息进行处理生成第一管控信息、第二管控信息、第三管控信息与第四管控信息，来进行无人驾驶车辆的全面的控制，保证无人驾驶车辆在园区内行驶的更加稳定，从而保证无人驾驶车辆运输的物品能够快速稳定的运送到目标地，实现了对无人驾驶车辆的运送路线的智能控制，同时通过生成的第二管控信息，对执行运送任务的车辆进行了能源管控，当发现车辆能源不足以完成输送任务时，及时的更换车辆，避免运输到中途时车辆能源不足的状况发生，通过生成的第三管控信息与第四管控信息，能够了解到无人驾驶车辆的是否存在异常故障，在发现时及时的发现车辆移动，并控制车辆前往维修站点进行检修维护。

所述第一管控信息的具体处理过程如下：提取出采集到的车辆执行任务信息，从车辆执行任务信息中获取到任务优先级信息与任务目的地信息，任务优先级包括紧急任务与非紧急，之后再从车辆信息中提取车辆实时位置信息，将提取车辆实时位置信息标记为点A1，将任务目的地信息标记为点A2，之后规划出园区内的所有的点A1与点A2之间的路径信息，将其所有的路径标记为Ki，i为路径数量信息；

当任务优先级为紧急任务时，提取所有的路径Ki的路线信息，对路线信息进行处理提取出距离最小的路线为推送路线，之后将推送路线发送到车辆控制终端，即生成第一管控信息发送到车辆控制终端对车辆进行控制；

当任务优先级为非紧急任务时，提取出所有的路径Ki的路线信息，对取所有的路径Ki的路线信息的路线信息进行处理，获取到所有路径Ki的路线评估参数信息，之后选取路线评估参数信息最高的导出为第一管控信息；

第一管控信息的具体内容即为控制无人驾驶的车辆按照规定的路线进行园区内的物品运输；

通过根据推荐路线进行物品运输，在运送任务紧急时，优先推送最近路径保证物品能够及时到达目的地，在运送任务不紧急时，选择最优路线，减少无人驾驶车辆行驶过程中可能出现的碰撞和能源过度消耗。

所述路线评估参数信息的具体处理过程如下：提取出单个路径Ki的路线信息，从路线信息中提取出路线里程信息、路线道路信息与路线坡度信息，对路线信息进行评分，获取到第一评分，对路线道路信息进行评分获取到第二评分，对路线坡度信息进行处理获取到第三评分；

之后对第一评分、第二评分与第三评分进行计算即获取到单个路径Ki的路线评估参数信息；

通过上述过程，能够获取到更加准确的路线评估参数信息，从而保证最终推送路线为最优路线。

所述第一评分的具体处理过程如下：提取出路线里程信息，对路线里程信息的大小进行评估获取到第一评分Q，当路线里程信息的大于预设值a1时，第一评分Q为预设值A1，路线里程信息的在预设值a1到a2之间时，第一评分Q为预设值A2，路线里程信息的小于预设值a2时，第一评分Q为预设值A3，a1＞a2，A1＜A2＜A3；

所述第二评分的具体过程如下：提取出获取到路线道路信息，路线道路信息为路线的道路平均每宽度信息，对路线的道路平均每宽度信息进行评估获取到第二评分E，当路线的道路平均每宽度信息的大于预设值b1时，第一评分E为预设值B1，路线的道路平均每宽度信息的在预设值b1到b2之间时，第一评分E为预设值B2，路线的道路平均每宽度信息的小于预设值b2时，第一评分E为预设值B3，b1＞b2，B3＜B2＜B1；

所述第三评分的具体处理过程如下：提取出采集到的路线坡度信息，路线坡度信息为路线中坡度大于预设值的里程信息，对路线中坡度大于预设值的里程信息进行评估获取到第三评分P，当路线中坡度大于预设值的里程信息的大于预设值c1时，第一评分E为预设值C1，路线中坡度大于预设值的里程信息的在预设值c1到c2之间时，第一评分E为预设值C2，路线中坡度大于预设值的里程信息的小于预设值c2时，第一评分E为预设值C3，c1＞c2，C1＜C2＜C3;

所述对第一评分、第二评分与第三评分进行计算即获取到单个路径Ki的路线评估参数信息的具体过程如下：提取出获取到的第一评分Q、第二评分E与第三评分P，赋予第一评分Q一个修正值M1，赋予第二评分E一个修正值M2，赋予第三评分P一个修正值M3，M1＞M2＞M3，M1=M2+M3，M1+M2+M3=1，通过公式Q*M1+E*M2+P*M3=Qpm，即获取到路线评估参数信息Qpm；

无人驾驶车辆行驶路线的路面宽度过窄的话，其可能会与路边的障碍物碰撞，当行驶路径坡度过大时，即会造成无人驾驶车辆的能源损坏过度，因此通过上述过程赋予了第一评分、第二评分与第三评分不同的权重，实现了更加全面的路线最终推送的考量。

所述第二管控信息的具体处理过程如下：提取出采集到的车辆能源信息与路线信息，从车辆能源信息中提取出车辆单位距离消耗能源信息与车辆剩余总能源信息，再从路线信息中提取出路线里程信息，将车辆单位距离消耗能源信息标记为G1，将车辆剩余总能源信息标记为G2，将路线里程信息标记为G3，通过公式G2/G1*α-G3=Gg，获取到行驶评估参数Gg，当行驶评估参数Gg小于预设值时，即生成第二管控信息；

第二管控信息的内容为车辆能源不足，需进行能源补充后执行运输任务或更换车辆执行任务；

α为修正值，0.95≤α≤0.99，α与车辆剩余总能源信息G2成正比；

通过上述过程，实现了对车辆能源的整体考虑，智能化的进行车辆调控，减少车辆能源不足在执行任务途中停止行驶的状况发生。

所述第三管控信息的具体处理过程如下：提取出采集到的车辆信息，从车辆信息中提取出车辆震动信息与车辆惯性信息，对车辆震动信息与车辆惯性信息进行处理获取到车辆震动参数与车辆惯性参数，当车辆震动参数与车辆惯性参数中任意一个存在异常时，即生成第三管控信息；

连续采集车辆惯性信息，当车辆惯性信息连续大于预设值超过预设次数时，即生成第三管控信息；

第三管控信息的具体内容车辆行驶异常，需要控制车辆驶入检修站进行检修维护；

通过上述过程，能够在行驶过程中实时了解到无人驾驶车辆的状态，发现异常时，及时的控制其进行检修维护，避免车辆异常未及时处理导致的大故障发生。

所述车辆震动参数与车辆惯性参数的具体处理过程如下：每隔预设间隔即采集一次车辆震动信息，采集预设时长后，提取出车辆震动信息大于预设值的次数，即获取到车辆震动参数；

每隔预设间隔即采集一次车辆惯性参数，采集预设时长后，提取出车辆惯性参数大于预设值的次数，即获取到车辆震动参数；

当车辆震动参数大于预设值时，即表示车辆震动参数异常，当车辆惯性参数大于预设值时，即表示车辆惯性参数异常；

上述过程能够获取到更加准确的车辆震动参数与车辆惯性参数，从而保证第三管控信息生成的准确性。

所述第四管控信息的具体处理过程如下：提取出采集到车辆运行信息，车辆运行包括预设时长内车辆执行任务次数信息与每次执行任务载重信息，对预设时长内车辆执行任务次数信息与每次执行任务载重信息进行处理获取到车辆运行评估参数，当预设时长内车辆执行任务次数信息、每次执行任务载重信息与车辆运行评估参数中任意一个异常时，即生成第四管控信息；

第四管控信息的具体内容为控制车辆暂停执行任务前往维护站点进行保养维护。

所述预设时长内车辆执行任务次数信息、每次执行任务载重信息与车辆运行评估参数的异常时判定过程如下：提取出采集到的预设时长内车辆执行任务次数信息，预设时长内车辆执行任务次数信息大于预设次数，即表示其存在异常，连续出现每次执行任务载重信息大于预设值重量时，即表示其存在异常，车辆运行评估参数大于预设值即表示其存在异常；

车辆运行评估参数的获取过程如下：提取出预设时长内车辆执行任务次数信息与每次执行任务载重信息，对预设时长内车辆执行任务次数信息与每次执行任务载重信息进行计算处理，即获取到车辆运行评估参数；

通过上述过程，能够获取到更加准确的车辆运行评估参数，从而保证第四管控信息生成的准确性。

此外，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。在本发明的描述中，“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。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (9)

1.一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统，其特征在于，包括任务信息采集模块、车辆信息采集模块、车辆运行采集模块、能源信息采集模块、路线信息采集模块、数据处理模块与信息发送模块；

所述任务信息采集模块用于车辆执行任务信息，所述车辆信息采集模块用于采集车辆信息，所述车辆运行采集模块用于采集车辆运行信息，所述路线信息采集模块用于采集路线信息，所述能源信息采集模块用于采集车辆能源信息；

路线信息包括路线里程信息、路线道路信息与路线坡度信息，能源信息包括车辆单位距离消耗能源信息与车辆剩余总能源信息，车辆执行任务信息包括任务优先级信息与任务目的地信息，车辆信息包括车辆实时位置信息、车辆震动信息与车辆惯性信息；

所述数据处理模块用于对车辆执行任务信息、车辆信息、环境信息、路线信息与车辆能源信息进行处理，获取到第一管控信息、第二管控信息、第三管控信息与第四管控信息；

所述信息发送模块用于在第一管控信息、第二管控信息、第三管控信息与第四管控信息生成后，将上述信息发送到预设接收终端。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统，其特征在于：所述第一管控信息的具体处理过程如下：提取出采集到的车辆执行任务信息，从车辆执行任务信息中获取到任务优先级信息与任务目的地信息，任务优先级包括紧急任务与非紧急，之后再从车辆信息中提取车辆实时位置信息，将提取车辆实时位置信息标记为点A1，将任务目的地信息标记为点A2，之后规划出园区内的所有的点A1与点A2之间的路径信息，将其所有的路径标记为Ki，i为路径数量信息；

当任务优先级为紧急任务时，提取所有的路径Ki的路线信息，对路线信息进行处理提取出距离最小的路线为推送路线，之后将推送路线发送到车辆控制终端，即生成第一管控信息发送到车辆控制终端对车辆进行控制；

当任务优先级为非紧急任务时，提取出所有的路径Ki的路线信息，对取所有的路径Ki的路线信息的路线信息进行处理，获取到所有路径Ki的路线评估参数信息，之后选取路线评估参数信息最高的导出为第一管控信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统，其特征在于：所述路线评估参数信息的具体处理过程如下：提取出单个路径Ki的路线信息，从路线信息中提取出路线里程信息、路线道路信息与路线坡度信息，对路线信息进行评分，获取到第一评分，对路线道路信息进行评分获取到第二评分，对路线坡度信息进行处理获取到第三评分；

之后对第一评分、第二评分与第三评分进行计算即获取到单个路径Ki的路线评估参数信息。

4.根据权利要求3所述的一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统，其特征在于：所述第一评分的具体处理过程如下：提取出路线里程信息，对路线里程信息的大小进行评估获取到第一评分Q，当路线里程信息的大于预设值a1时，第一评分Q为预设值A1，路线里程信息的在预设值a1到a2之间时，第一评分Q为预设值A2，路线里程信息的小于预设值a2时，第一评分Q为预设值A3，a1＞a2，A1＜A2＜A3；

所述第二评分的具体过程如下：提取出获取到路线道路信息，路线道路信息为路线的道路平均每宽度信息，对路线的道路平均每宽度信息进行评估获取到第二评分E，当路线的道路平均每宽度信息的大于预设值b1时，第一评分E为预设值B1，路线的道路平均每宽度信息的在预设值b1到b2之间时，第一评分E为预设值B2，路线的道路平均每宽度信息的小于预设值b2时，第一评分E为预设值B3，b1＞b2，B3＜B2＜B1；

所述第三评分的具体处理过程如下：提取出采集到的路线坡度信息，路线坡度信息为路线中坡度大于预设值的里程信息，对路线中坡度大于预设值的里程信息进行评估获取到第三评分P，当路线中坡度大于预设值的里程信息的大于预设值c1时，第一评分E为预设值C1，路线中坡度大于预设值的里程信息的在预设值c1到c2之间时，第一评分E为预设值C2，路线中坡度大于预设值的里程信息的小于预设值c2时，第一评分E为预设值C3，c1＞c2，C1＜C2＜C3；

所述对第一评分、第二评分与第三评分进行计算即获取到单个路径Ki的路线评估参数信息的具体过程如下：提取出获取到的第一评分Q、第二评分E与第三评分P，赋予第一评分Q一个修正值M1，赋予第二评分E一个修正值M2，赋予第三评分P一个修正值M3，M1＞M2＞M3，M1=M2+M3，M1+M2+M3=1，通过公式Q*M1+E*M2+P*M3=Qpm，即获取到路线评估参数信息Qpm。

5.根据权利要求1所述的一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统，其特征在于：所述第二管控信息的具体处理过程如下：提取出采集到的车辆能源信息与路线信息，从车辆能源信息中提取出车辆单位距离消耗能源信息与车辆剩余总能源信息，再从路线信息中提取出路线里程信息，将车辆单位距离消耗能源信息标记为G1，将车辆剩余总能源信息标记为G2，将路线里程信息标记为G3，通过公式G2/G1*α-G3=Gg，获取到行驶评估参数Gg，当行驶评估参数Gg小于预设值时，即生成第二管控信息。

6.根据权利要求1所述的一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统，其特征在于：所述第三管控信息的具体处理过程如下：提取出采集到的车辆信息，从车辆信息中提取出车辆震动信息与车辆惯性信息，对车辆震动信息与车辆惯性信息进行处理获取到车辆震动参数与车辆惯性参数，当车辆震动参数与车辆惯性参数中任意一个存在异常时，即生成第三管控信息；

连续采集车辆惯性信息，当车辆惯性信息连续大于预设值超过预设次数时，即生成第三管控信息。

7.根据权利要求6所述的一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统，其特征在于：所述车辆震动参数与车辆惯性参数的具体处理过程如下：每隔预设间隔即采集一次车辆震动信息，采集预设时长后，提取出车辆震动信息大于预设值的次数，即获取到车辆震动参数；

每隔预设间隔即采集一次车辆惯性参数，采集预设时长后，提取出车辆惯性参数大于预设值的次数，即获取到车辆震动参数；

当车辆震动参数大于预设值时，即表示车辆震动参数异常，当车辆惯性参数大于预设值时，即表示车辆惯性参数异常。

8.根据权利要求1所述的一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统，其特征在于：所述第四管控信息的具体处理过程如下：提取出采集到车辆运行信息，车辆运行包括预设时长内车辆执行任务次数信息与每次执行任务载重信息，对预设时长内车辆执行任务次数信息与每次执行任务载重信息进行处理获取到车辆运行评估参数，当预设时长内车辆执行任务次数信息、每次执行任务载重信息与车辆运行评估参数中任意一个异常时，即生成第四管控信息。

9.根据权利要求8所述的一种基于数据采集的无人驾驶车辆控制系统，其特征在于：所述预设时长内车辆执行任务次数信息、每次执行任务载重信息与车辆运行评估参数的异常时判定过程如下：提取出采集到的预设时长内车辆执行任务次数信息，预设时长内车辆执行任务次数信息大于预设次数，即表示其存在异常，连续出现每次执行任务载重信息大于预设值重量时，即表示其存在异常，车辆运行评估参数大于预设值即表示其存在异常；

车辆运行评估参数的获取过程如下：提取出预设时长内车辆执行任务次数信息与每次执行任务载重信息，对预设时长内车辆执行任务次数信息与每次执行任务载重信息进行计算处理，即获取到车辆运行评估参数。