CN117593904A - 基于云原生的辅助驾驶控制方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及云原生技术领域，公开了一种基于云原生的辅助驾驶控制方法及装置，该方法应用于目标车辆，目标车辆存在相对应的至少一个边缘端设备，每个边缘端设备存在相对应的云端设备，对于每个边缘端设备，该边缘端设备根据获取到的目标车辆的目标运行信息，判断目标车辆是否满足紧急控制条件，当判断结果为是时，则该边缘端设备根据目标运行信息，确定对应的目标控制策略，并将目标控制策略发送到相对应的云端设备，以触发云端设备根据所有目标控制策略，确定目标执行策略，并控制目标设备执行相匹配的目标操作，目标设备包括边缘端设备和/或目标车辆的制动控制设备。可见，实施本发明实施例能够提高车辆辅助驾驶的控制效率和控制准确性。

Description

基于云原生的辅助驾驶控制方法及装置

技术领域

本发明涉及云原生技术领域，尤其涉及一种基于云原生的辅助驾驶控制方法及装置。

背景技术

随着科技的不断发展和人们生活水平的不断提高，我国车辆普及率也越来越高，车辆不仅方便了人们的日常出行，也为国家的经济社会发展提供了新的经济动力。

然而，在车辆普及率提高的同时，为了防止交通拥堵，提高民众出行体验感，国家的道路规划也越来越丰富，与此同时，每个车辆驾驶员也需要面对越来越错综复杂的道路环境，交通事故的发生率也在不断提高，由于交通事故的发生往往出现的一瞬间，仅仅依靠驾驶员的主观判断和控制，依然会因为人们自身生理存在的反应延迟而无法有效的降低交通事故的发生率，不利于保障民众的生命财产安全。

可见，提出一种提高车辆辅助驾驶控制效率，从而降低交通事故发生率的技术方案显得尤为重要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于云原生的辅助驾驶控制方法及装置，能够有利于提高车辆辅助驾驶控制效率，从而降低交通事故发生率。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于云原生的辅助驾驶控制方法，所述方法应用于目标车辆，所述目标车辆存在相对应的至少一个边缘端设备，每个所述边缘端设备存在相对应的云端设备，所述方法包括：

对于每个所述边缘端设备，该边缘端设备根据获取到的所述目标车辆的目标运行信息，判断所述目标车辆是否满足紧急控制条件，当判断出所述目标车辆满足所述紧急控制条件时，则该边缘端设备根据所述目标运行信息，确定对应的目标控制策略，并将所述目标控制策略发送到相对应的所述云端设备，以触发所述云端设备根据所有所述目标控制策略，确定目标执行策略，并控制目标设备执行与所述目标执行策略相匹配的目标操作，所述目标设备包括所述边缘端设备和/或所述目标车辆的制动控制设备。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，对于每个所述边缘端设备，所述方法还包括：

该边缘端设备将运算运行信息发送到相对应的所述云端设备，以触发所述云端设备根据所述运算运行信息，判断该边缘端设备是否满足异常监测条件，当所述云端设备判断出该边缘端设备满足所述异常监测条件时，则触发所述云端设备根据该边缘端设备的所有关联处理设备，确定该边缘端设备对应的新的边缘端设备，以使所述新的边缘端设备执行所述的根据获取到的所述目标车辆的目标运行信息，判断所述目标车辆是否满足紧急控制条件，当判断出所述目标车辆满足所述紧急控制条件时，则根据所述目标运行信息和所述紧急控制条件，确定对应的目标控制策略，并将所述目标控制策略发送到相对应的所述云端设备的操作；

所述运算运行信息用于表示该边缘端设备当前处理信息对应的处理状态的信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述目标运行信息包括行驶车道信息和实时速度信息，对于每个所述边缘端设备，所述该边缘端设备根据获取到的所述目标车辆的目标运行信息，判断所述目标车辆是否满足紧急控制条件，包括：

该边缘端设备根据获取到的所述行驶车道信息，确定所述目标车辆的行驶趋势信息；

该边缘端设备根据所述行驶趋势信息，确定所述目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息；

该边缘端设备根据获取到的所述实时车速信息和所述运行状态信息，计算所述目标物对所述目标车辆的运行影响度值；

该边缘端设备判断所述运行影响度值是否大于等于预设影响度阈值，当判断出所述运行影响度值大于等于所述预设影响度阈值时，则确定所述目标车辆满足紧急控制条件。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，对于每个所述边缘端设备，所述该边缘端设备根据获取到的所述目标车辆的目标运行信息，判断所述目标车辆是否满足紧急控制条件，还包括：

该边缘端设备根据所述行驶趋势信息和所述实时速度信息，确定所述目标车辆的行驶被控数据和所述行驶被控数据的变化轨迹，所述行驶被控数据用于表示所述目标车辆在被控行驶过程中产生的数据；

该边缘端设备判断预设异常驾驶数据轨迹集合中是否存在与所述变化轨迹相匹配的目标轨迹，当判断出所述预设异常驾驶数据轨迹集合中存在所述目标轨迹时，则确定所述目标车辆满足紧急控制条件。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述该边缘端设备根据所述行驶趋势信息，确定所述目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息，包括：

该边缘端设备根据所述行驶趋势信息，确定所述目标车辆对应的目标监测区域；

该边缘端设备根据所述实时车速信息，控制所述目标车辆的感知监测设备向所述目标监测区域发送与所述实时车速信息对应频率的第一感知信号，并由所述感知监测设备接收所述第一感知信号对应的第二感知信号，以使所述感知监测设备根据所述第一感知信号和所述第二感知信号生成感知监测信号，所述第二感知信号为所述第一感知信号的反馈信号；

该边缘端设备根据所述感知监测信号，确定所述目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述该边缘端设备根据获取到的所述实时车速信息和所述运行状态信息，计算所述目标物对所述目标车辆的运行影响度值，包括：

该边缘端设备根据所述运行状态信息，分析所述目标物的实时速度信息和移动趋势信息；

该边缘端设备根据所述实时速度信息、所述移动趋势信息和所述实时车速信息，确定所述目标车辆的车速被动衰减度值；

该边缘端设备根据所述车速被动衰减度值，计算所述目标物对所述目标车辆的运行影响度值。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述该边缘端设备根据所述目标运行信息，确定对应的目标控制策略，包括：

该边缘端设备根据所述实时速度信息和所述运行状态信息，确定所述目标物与所述目标车辆的实时距离信息和所述目标物与所述目标车辆之间的遮挡物信息；

该边缘端设备根据所述实时距离信息，确定所述目标车辆的速度制动策略；

该边缘端设备根据所述遮挡物信息，确定所述目标车辆的提示策略，所述提示策略用于向所述目标车辆对应的驾驶员和/或所述目标物提示所述目标车辆满足紧急控制条件；

该边缘端设备根据所述速度制动策略和所述提示策略，确定对应的目标控制策略。

本发明第二方面公开了一种基于云原生的辅助驾驶控制装置，所述装置应用于目标车辆，所述装置包括至少一个边缘端设备，每个所述边缘端设备与所述目标车辆相对应，每个所述边缘端设备存在相对应的云端设备，对于每个所述边缘端设备，该边缘端设备包括：

判断模块，用于根据获取到的所述目标车辆的目标运行信息，判断所述目标车辆是否满足紧急控制条件；

确定模块，用于当所述判断模块判断出所述目标车辆满足所述紧急控制条件时，则根据所述目标运行信息，确定对应的目标控制策略；

第一发送模块，用于将所述目标控制策略发送到相对应的所述云端设备，以触发所述云端设备根据所有所述目标控制策略，确定目标执行策略，并控制目标设备执行与所述目标执行策略相匹配的目标操作，所述目标设备包括所述边缘端设备和/或所述目标车辆的制动控制设备。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，该边缘端设备还包括：

第二发送模块，用于对于每个所述边缘端设备，将运算运行信息发送到相对应的所述云端设备，以触发所述云端设备根据所述运算运行信息，判断该边缘端设备是否满足异常监测条件，当所述云端设备判断出该边缘端设备满足所述异常监测条件时，则触发所述云端设备根据该边缘端设备的所有关联处理设备，确定该边缘端设备对应的新的边缘端设备，以使所述新的边缘端设备的所述判断模块执行所述的根据获取到的所述目标车辆的目标运行信息，判断所述目标车辆是否满足紧急控制条件，当所述判断模块判断出所述目标车辆满足所述紧急控制条件时，则所述确定模块根据所述目标运行信息和所述紧急控制条件，确定对应的目标控制策略，以及，所述第一发送模块将所述目标控制策略发送到相对应的所述云端设备的操作；

所述运算运行信息用于表示该边缘端设备当前处理信息对应的处理状态的信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述目标运行信息包括行驶车道信息和实时速度信息，对于每个所述边缘端设备，所述判断模块根据获取到的所述目标车辆的目标运行信息，判断所述目标车辆是否满足紧急控制条件的具体方式包括：

根据获取到的所述行驶车道信息，确定所述目标车辆的行驶趋势信息；

根据所述行驶趋势信息，确定所述目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息；

根据获取到的所述实时车速信息和所述运行状态信息，计算所述目标物对所述目标车辆的运行影响度值；

判断所述运行影响度值是否大于等于预设影响度阈值，当判断出所述运行影响度值大于等于所述预设影响度阈值时，则确定所述目标车辆满足紧急控制条件。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，对于每个所述边缘端设备，所述判断模块根据获取到的所述目标车辆的目标运行信息，判断所述目标车辆是否满足紧急控制条件的具体方式还包括：

根据所述行驶趋势信息和所述实时速度信息，确定所述目标车辆的行驶被控数据和所述行驶被控数据的变化轨迹，所述行驶被控数据用于表示所述目标车辆在被控行驶过程中产生的数据；

判断预设异常驾驶数据轨迹集合中是否存在与所述变化轨迹相匹配的目标轨迹，当判断出所述预设异常驾驶数据轨迹集合中存在所述目标轨迹时，则确定所述目标车辆满足紧急控制条件。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述判断模块根据所述行驶趋势信息，确定所述目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息的具体方式包括：

根据所述行驶趋势信息，确定所述目标车辆对应的目标监测区域；

根据所述实时车速信息，控制所述目标车辆的感知监测设备向所述目标监测区域发送与所述实时车速信息对应频率的第一感知信号，并由所述感知监测设备接收所述第一感知信号对应的第二感知信号，以使所述感知监测设备根据所述第一感知信号和所述第二感知信号生成感知监测信号，所述第二感知信号为所述第一感知信号的反馈信号；

根据所述感知监测信号，确定所述目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述判断模块根据获取到的所述实时车速信息和所述运行状态信息，计算所述目标物对所述目标车辆的运行影响度值的具体方式包括：

根据所述运行状态信息，分析所述目标物的实时速度信息和移动趋势信息；

根据所述实时速度信息、所述移动趋势信息和所述实时车速信息，确定所述目标车辆的车速被动衰减度值；

根据所述车速被动衰减度值，计算所述目标物对所述目标车辆的运行影响度值。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块根据所述目标运行信息，确定对应的目标控制策略具体方式包括：

根据所述实时速度信息和所述运行状态信息，确定所述目标物与所述目标车辆的实时距离信息和所述目标物与所述目标车辆之间的遮挡物信息；

根据所述实时距离信息，确定所述目标车辆的速度制动策略；

根据所述遮挡物信息，确定所述目标车辆的提示策略，所述提示策略用于向所述目标车辆对应的驾驶员和/或所述目标物提示所述目标车辆满足紧急控制条件；

根据所述速度制动策略和所述提示策略，确定对应的目标控制策略。

本发明第三方面公开了另一种基于云原生的辅助驾驶控制装置，所述装置包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的基于云原生的辅助驾驶控制方法。

本发明第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的基于云原生的辅助驾驶控制方法。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

本发明实施例应用于目标车辆，目标车辆存在相对应的至少一个边缘端设备，每个边缘端设备存在相对应的云端设备，本发明实施例中，对于每个边缘端设备，该边缘端设备根据获取到的目标车辆的目标运行信息，判断目标车辆是否满足紧急控制条件，当判断出目标车辆满足紧急控制条件时，则该边缘端设备根据目标运行信息，确定对应的目标控制策略，并将目标控制策略发送到相对应的云端设备，以触发云端设备根据所有目标控制策略，确定目标执行策略，并控制目标设备执行与目标执行策略相匹配的目标操作，目标设备包括边缘端设备和/或目标车辆的制动控制设备。可见，实施本发明实施例能够依靠目标车辆对应的至少一个边缘端设备根据获取到的目标车辆的目标运行信息，判断目标车辆是否满足紧急控制条件，并在判断结果为是时，根据目标运行信息，确定对应的目标控制策略，从而在保证目标控制策略确定准确性的基础上，提高目标控制策略的确定效率，有利于提高车辆辅助驾驶的控制效率和控制准确性，以及，通过触发云端设备根据所有目标控制策略，确定目标执行策略，能够提高目标控制策略的联合控制准确性，即目标执行策略的生成准确性，从而通过控制目标设备执行与目标执行策略相匹配的目标操作，提高车辆辅助驾驶的控制效率和控制准确性，有利于降低交通事故的发生率和保障民众的生命财产安全。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例公开的一种基于云原生的辅助驾驶控制方法的流程示意图；

图2是本发明实施例公开的另一种基于云原生的辅助驾驶控制方法的流程示意图；

图3是本发明实施例公开的一种基于云原生的辅助驾驶控制装置的结构示意图；

图4是本发明实施例公开的另一种基于云原生的辅助驾驶控制装置的结构示意图；

图5是本发明实施例公开的又一种基于云原生的辅助驾驶控制装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或端没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或端固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本发明公开了一种基于云原生的辅助驾驶控制方法及装置，能够依靠目标车辆对应的至少一个边缘端设备根据获取到的目标车辆的目标运行信息，判断目标车辆是否满足紧急控制条件，并在判断结果为是时，根据目标运行信息，确定对应的目标控制策略，从而在保证目标控制策略确定准确性的基础上，提高目标控制策略的确定效率，有利于提高车辆辅助驾驶的控制效率和控制准确性，以及，通过触发云端设备根据所有目标控制策略，确定目标执行策略，能够提高目标控制策略的联合控制准确性，即目标执行策略的生成准确性，从而通过控制目标设备执行与目标执行策略相匹配的目标操作，提高车辆辅助驾驶的控制效率和控制准确性，有利于降低交通事故的发生率和保障民众的生命财产安全。以下分别进行详细说明。

实施例一

请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于云原生的辅助驾驶控制方法的流程示意图。其中，图1所描述的基于云原生的辅助驾驶控制方法可以应用于目标车辆中，且上述的目标车辆包括但不限于机动车、非机动车等，也可以应用于目标车辆中的智能设备，比如边缘计算设备或者具有数据处理功能的车载终端设备/云端设备/后台OTA设备等，本发明实施例不做限定。如图1所示，本发明实施例中，上述的目标车辆存在相对应的至少一个边缘端设备，每个边缘端设备存在相对应的云端设备，该基于云原生的辅助驾驶控制方法可以包括以下操作：

101、对于每个边缘端设备，该边缘端设备根据获取到的目标车辆的目标运行信息，判断目标车辆是否满足紧急控制条件。

本发明实施例中，上述的边缘端设备用于表示具备边缘计算功能的智能设备，以及，可选的，当上述的边缘端设备的数量大于1时，上述的每个边缘端设备可以分别负责处理从目标车辆不同方位获取到的周边车辆运行数据/目标车辆周边环境数据。进一步可选的，也可以根据不同数据类型，选择不同的边缘计算设备，以实现在保证边缘计算设备处理数据准确性的基础上，进一步提高边缘计算设备的处理效率。

本发明实施例中，作为一种可选的实施方式，上述的目标运行信息包括行驶车道信息和实时速度信息，对于每个边缘端设备，该边缘端设备根据获取到的目标车辆的目标运行信息，判断目标车辆是否满足紧急控制条件可以包括以下操作：

该边缘端设备根据获取到的行驶车道信息，确定目标车辆的行驶趋势信息。

该边缘端设备根据行驶趋势信息，确定目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息。

该边缘端设备根据获取到的实时车速信息和运行状态信息，计算目标物对目标车辆的运行影响度值。

该边缘端设备判断运行影响度值是否大于等于预设影响度阈值，当判断出运行影响度值大于等于预设影响度阈值时，则确定目标车辆满足紧急控制条件。

该可选的实施例中，上述的行驶趋势信息可以是在预设目标距离范围内的行驶趋势，随着目标车辆的不断行进，行驶趋势信息也在发生变化。

该可选的实施例中，上述的目标物可以包括移动障碍物、人、动物、车辆等其中的一种或多种。

可见，实施该可选的实施例能够依靠边缘端设备根据获取到的行驶车道信息，确定目标车辆的行驶趋势信息，从而进一步的伴随着目标车辆行驶趋势信息的不断变化，确定目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息，以进一步的根据获取到的目标车辆的实时车速信息和目标物的运行状态信息，计算目标物对目标车辆的运行影响度值，通过判断该运行影响度值与预设影响度阈值的大小关系，从而确定出目标车辆是否满足紧急控制条件，能够提高目标车辆满足紧急控制条件的确定准确性、可实施性和科学性，有利于进一步的根据目标运行信息，确定对应的目标控制策略，以提高辅助驾驶控制的准确性。

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，上述的对于每个边缘端设备，该边缘端设备根据获取到的目标车辆的目标运行信息，判断目标车辆是否满足紧急控制条件还可以包括以下操作：

该边缘端设备根据行驶趋势信息和实时速度信息，确定目标车辆的行驶被控数据和行驶被控数据的变化轨迹，行驶被控数据用于表示目标车辆在被控行驶过程中产生的数据。

该边缘端设备判断预设异常驾驶数据轨迹集合中是否存在与变化轨迹相匹配的目标轨迹，当判断出预设异常驾驶数据轨迹集合中存在目标轨迹时，则确定目标车辆满足紧急控制条件。

该可选的实施例中，可选的，上述的行驶被控数据包括目标车辆过程中的被控加速次数、减速次数、加速量、减速量、加速油耗/电耗、减速油耗/电耗、车辆重量、车辆胎压、车辆油量/电量、车辆娱乐开启状态、车内驾驶员实时图像数据、车辆方向盘转动幅度数据、驾驶员疲劳驾驶监测数据、驾驶员心跳数据、血压数据、血氧数据中的一种或多种。

可见，实施该可选的实施例能够进一步的通过分析目标车辆的行驶趋势信息和实时速度信息，确定目标车辆的行驶被控数据对应的变化轨迹，从而通过预设异常驾驶数据轨迹集合，确定目标车辆是否满足紧急控制条件，能够进一步的提高提高目标车辆满足紧急控制条件的确定准确性、实施多样性和科学性，有利于更进一步的根据目标运行信息，确定对应的目标控制策略，以提高辅助驾驶控制的准确性。

在一个可选的实施例中，上述的该边缘端设备根据行驶趋势信息，确定目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息可以包括以下操作：

该边缘端设备根据行驶趋势信息，确定目标车辆对应的目标监测区域。

该边缘端设备根据实时车速信息，控制目标车辆的感知监测设备向目标监测区域发送与实时车速信息对应频率的第一感知信号，并由感知监测设备接收第一感知信号对应的第二感知信号，以使感知监测设备根据第一感知信号和第二感知信号生成感知监测信号，第二感知信号为第一感知信号的反馈信号。

该边缘端设备根据感知监测信号，确定目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息。

该可选的实施例中，可选的，上述的第一感知信号可以包括通信感知融合帧结构，具体的通信控制域和感知控制域根据实际应用场景可以自由匹配，以提高感知监测信号的生成准确性为准。

该可选的实施例中，可选的，上述的感知监测信号可以为点云信号，还可以为图像信号，包括但不限于视频/图片，也可以是点云信号与图像信号相融合处理出的数字信号。

该可选的实施例中，可选的，上述的目标监测区域可以是目标车辆周边区域，也可以是在目标车辆周边区域的基础上进一步包括带有目标物趋势的感兴趣区域，即该感兴趣区域与目标车辆周边区域想独立且不连续，该感兴趣区域可以是基于监测到的大型建筑物、公园、广场、停车场、人行横道等标志性区域确定出的。

可见，实施该可选的实施例能够根据行驶趋势信息不断更新确定目标车辆对应的目标监测区域，提高目标监测区域的确定准确性，并基于目标车辆的实时车速信息，控制目标车辆的感知监测设备向目标监测区域发送与实时车速信息对应频率的第一感知信号，以及，接收第一感知信号对应的第二感知信号，能够提高第一感知信号的发送准确性和第二感知信号的接收准确性，进一步的提高感知监测信号的生成准确性，防止出现感知信号丢失，从而无法准确确定目标物和目标物的运行状态信息的情况发生，能够有效提高目标物的感知准确性和目标物的运行状态信息的感知准确性，有利于在保证目标控制策略确定准确性的基础上，提高目标控制策略的确定效率，是辅助驾驶控制的关键部分。

在另一个可选的实施例中，上述的该边缘端设备根据获取到的实时车速信息和运行状态信息，计算目标物对目标车辆的运行影响度值可以包括以下操作：

该边缘端设备根据运行状态信息，分析目标物的实时速度信息和移动趋势信息。

该边缘端设备根据实时速度信息、移动趋势信息和实时车速信息，确定目标车辆的车速被动衰减度值。

该边缘端设备根据车速被动衰减度值，计算目标物对目标车辆的运行影响度值。

可见，实施该可选的实施例能够基于分析出的目标物的实时速度信息和移动趋势信息，以及目标车辆的实时车速信息，确定目标车辆的车速被动衰减度值，从而计算目标物对目标车辆的运行影响度值，能够提高运行影响度值的计算准确性和计算科学性，有利于提高基于运行影响度值确定目标车辆是否满足紧急控制条件的确定准确性。

102、当判断出目标车辆满足紧急控制条件时，则该边缘端设备根据目标运行信息，确定对应的目标控制策略。

103、该边缘端设备将目标控制策略发送到相对应的云端设备，以触发云端设备根据所有目标控制策略，确定目标执行策略，并控制目标设备执行与目标执行策略相匹配的目标操作，目标设备包括边缘端设备和/或目标车辆的制动控制设备。

可见，实施本发明实施例能够依靠目标车辆对应的至少一个边缘端设备根据获取到的目标车辆的目标运行信息，判断目标车辆是否满足紧急控制条件，并在判断结果为是时，根据目标运行信息，确定对应的目标控制策略，从而在保证目标控制策略确定准确性的基础上，提高目标控制策略的确定效率，有利于提高车辆辅助驾驶的控制效率和控制准确性，以及，通过触发云端设备根据所有目标控制策略，确定目标执行策略，能够提高目标控制策略的联合控制准确性，即目标执行策略的生成准确性，从而通过控制目标设备执行与目标执行策略相匹配的目标操作，提高车辆辅助驾驶的控制效率和控制准确性，有利于降低交通事故的发生率和保障民众的生命财产安全。

实施例二

请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种基于云原生的辅助驾驶控制方法的流程示意图。其中，图2所描述的基于云原生的辅助驾驶控制方法可以应用于目标车辆中，且上述的目标车辆包括但不限于机动车、非机动车等，也可以应用于目标车辆中的智能设备，比如边缘计算设备或者具有数据处理功能的车载终端设备/云端设备/后台OTA设备等，本发明实施例不做限定。如图2所示，本发明实施例中，上述的目标车辆存在相对应的至少一个边缘端设备，每个边缘端设备存在相对应的云端设备，该基于云原生的辅助驾驶控制方法可以包括以下操作：

201、对于每个边缘端设备，该边缘端设备根据获取到的目标车辆的目标运行信息，判断目标车辆是否满足紧急控制条件。

202、当判断出目标车辆满足紧急控制条件时，则该边缘端设备根据实时速度信息和运行状态信息，确定目标物与目标车辆的实时距离信息和目标物与目标车辆之间的遮挡物信息。

203、该边缘端设备根据实时距离信息，确定目标车辆的速度制动策略。

204、该边缘端设备根据遮挡物信息，确定目标车辆的提示策略。

本发明实施例中，可选的，执行上述的步骤203和步骤204不分先后顺序。

本发明实施例中，上述的提示策略用于向目标车辆对应的驾驶员和/或目标物提示目标车辆满足紧急控制条件。

205、该边缘端设备根据速度制动策略和提示策略，确定对应的目标控制策略。

206、该边缘端设备将目标控制策略发送到相对应的云端设备，以触发云端设备根据所有目标控制策略，确定目标执行策略，并控制目标设备执行与目标执行策略相匹配的目标操作，目标设备包括边缘端设备和/或目标车辆的制动控制设备。

本发明实施例中，针对步骤201、步骤202和步骤206的相关描述和说明，请参考本发明实施例一中针对步骤101-步骤103中的相关描述和说明，本发明实施例不再赘述。

本发明实施例中，可选的，上述的速度制动策略包括但不限于减速变道策略、制动站定策略等，上述的提示策略可以包括闪灯策略、语音提示策略、图像提示策略、氛围灯提示策略等。

可见，实施本发明实施例能够基于边缘端设备的近端数据处理效率，提高目标车辆是否满足紧急控制条件的确定准确性，以及，基于目标车辆的实时车速信息和运行状态信息，确定目标物与目标车辆之间的实时距离信息和遮挡物信息的准确性，从而提高速度制动策略和提示策略的确定准确性，以提高目标控制策略的确定准确性和确定效率，并结合云端设备进行综合调控，生成目标执行策略，以控制目标设备执行目标执行策略相匹配的目标操作，从而提高车辆辅助驾驶的控制效率和控制准确性，有利于降低交通事故的发生率和保障民众的生命财产安全。

本发明实施例中，作为一种可选的实施方式，上述的对于每个边缘端设备，该方法还可以包括以下操作：

该边缘端设备将运算运行信息发送到相对应的云端设备，以触发云端设备根据运算运行信息，判断该边缘端设备是否满足异常监测条件，当云端设备判断出该边缘端设备满足异常监测条件时，则触发云端设备根据该边缘端设备的所有关联处理设备，确定该边缘端设备对应的新的边缘端设备，以使新的边缘端设备执行的根据获取到的目标车辆的目标运行信息，判断目标车辆是否满足紧急控制条件，当判断出目标车辆满足紧急控制条件时，则根据目标运行信息和紧急控制条件，确定对应的目标控制策略，并将目标控制策略发送到相对应的云端设备的操作。

该可选的实施例中，上述的运算运行信息用于表示该边缘端设备当前处理信息对应的处理状态的信息，比如日志信息。

该可选的实施例中，可选的，上述的关联处理设备可以是该边缘端设备临近的其他边缘端设备，也可以是与其他边缘端设备具备通信连接的远程终端设备。

可见，实施该可选的实施例能够进一步的深化云端设备对边缘端设备的管控能力，通过实时接收边缘端设备发送的运算运行信息，判断边缘端设备是否满足异常监测条件，从而能够及时确定新的边缘端设备，以保障目标控制策略的确定稳定性和本发明方案的执行稳定性，有效实现云边协同，在满足运行稳定性的基础上，提高车辆辅助驾驶的控制效率和控制准确性，有利于降低交通事故的发生率和保障民众的生命财产安全。

实施例三

请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种基于云原生的辅助驾驶控制装置的结构示意图。其中，图3所描述的基于云原生的辅助驾驶控制装置可以应用于目标车辆中，且上述的目标车辆包括但不限于机动车、非机动车等，也可以应用于目标车辆中的智能设备，比如边缘计算设备或者具有数据处理功能的车载终端设备/云端设备/后台OTA设备等，本发明实施例不做限定。如图3所示，本发明实施例中，该基于云原生的辅助驾驶控制装置应用于目标车辆，该装置包括至少一个边缘端设备，每个边缘端设备与目标车辆相对应，每个边缘端设备存在相对应的云端设备，对于每个边缘端设备，该边缘端设备包括：

判断模块301，用于根据获取到的目标车辆的目标运行信息，判断目标车辆是否满足紧急控制条件。

确定模块302，用于当判断模块301判断出目标车辆满足紧急控制条件时，则根据目标运行信息，确定对应的目标控制策略。

第一发送模块303，用于将目标控制策略发送到相对应的云端设备，以触发云端设备根据所有目标控制策略，确定目标执行策略，并控制目标设备执行与目标执行策略相匹配的目标操作，目标设备包括边缘端设备和/或目标车辆的制动控制设备。

可见，实施本发明实施例能够依靠目标车辆对应的至少一个边缘端设备根据获取到的目标车辆的目标运行信息，判断目标车辆是否满足紧急控制条件，并在判断结果为是时，根据目标运行信息，确定对应的目标控制策略，从而在保证目标控制策略确定准确性的基础上，提高目标控制策略的确定效率，有利于提高车辆辅助驾驶的控制效率和控制准确性，以及，通过触发云端设备根据所有目标控制策略，确定目标执行策略，能够提高目标控制策略的联合控制准确性，即目标执行策略的生成准确性，从而通过控制目标设备执行与目标执行策略相匹配的目标操作，提高车辆辅助驾驶的控制效率和控制准确性，有利于降低交通事故的发生率和保障民众的生命财产安全。

本发明实施例中，作为一种可选的实施方式，该边缘端设备还包括：

第二发送模块304，用于对于每个边缘端设备，将运算运行信息发送到相对应的云端设备，以触发云端设备根据运算运行信息，判断该边缘端设备是否满足异常监测条件，当云端设备判断出该边缘端设备满足异常监测条件时，则触发云端设备根据该边缘端设备的所有关联处理设备，确定该边缘端设备对应的新的边缘端设备，以使新的边缘端设备的判断模块301执行的根据获取到的目标车辆的目标运行信息，判断目标车辆是否满足紧急控制条件，当判断模块301判断出目标车辆满足紧急控制条件时，则确定模块302根据目标运行信息和紧急控制条件，确定对应的目标控制策略，以及，第一发送模块303将目标控制策略发送到相对应的云端设备的操作。

运算运行信息用于表示该边缘端设备当前处理信息对应的处理状态的信息。

可见，实施该可选的实施例能够进一步的深化云端设备对边缘端设备的管控能力，通过实时接收边缘端设备发送的运算运行信息，判断边缘端设备是否满足异常监测条件，从而能够及时确定新的边缘端设备，以保障目标控制策略的确定稳定性和本发明方案的执行稳定性，有效实现云边协同，在满足运行稳定性的基础上，提高车辆辅助驾驶的控制效率和控制准确性，有利于降低交通事故的发生率和保障民众的生命财产安全。

本发明实施例中，作为另一种可选的实施方式，上述的目标运行信息包括行驶车道信息和实时速度信息，对于每个边缘端设备，判断模块301根据获取到的目标车辆的目标运行信息，判断目标车辆是否满足紧急控制条件的具体方式包括：

根据获取到的行驶车道信息，确定目标车辆的行驶趋势信息。

根据行驶趋势信息，确定目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息。

根据获取到的实时车速信息和运行状态信息，计算目标物对目标车辆的运行影响度值。

判断运行影响度值是否大于等于预设影响度阈值，当判断出运行影响度值大于等于预设影响度阈值时，则确定目标车辆满足紧急控制条件。

可见，实施该可选的实施例能够依靠边缘端设备根据获取到的行驶车道信息，确定目标车辆的行驶趋势信息，从而进一步的伴随着目标车辆行驶趋势信息的不断变化，确定目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息，以进一步的根据获取到的目标车辆的实时车速信息和目标物的运行状态信息，计算目标物对目标车辆的运行影响度值，通过判断该运行影响度值与预设影响度阈值的大小关系，从而确定出目标车辆是否满足紧急控制条件，能够提高目标车辆满足紧急控制条件的确定准确性、可实施性和科学性，有利于进一步的根据目标运行信息，确定对应的目标控制策略，以提高辅助驾驶控制的准确性。

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，上述的对于每个边缘端设备，判断模块301根据获取到的目标车辆的目标运行信息，判断目标车辆是否满足紧急控制条件的具体方式还包括：

根据行驶趋势信息和实时速度信息，确定目标车辆的行驶被控数据和行驶被控数据的变化轨迹，行驶被控数据用于表示目标车辆在被控行驶过程中产生的数据。

判断预设异常驾驶数据轨迹集合中是否存在与变化轨迹相匹配的目标轨迹，当判断出预设异常驾驶数据轨迹集合中存在目标轨迹时，则确定目标车辆满足紧急控制条件。

可见，实施该可选的实施例能够进一步的通过分析目标车辆的行驶趋势信息和实时速度信息，确定目标车辆的行驶被控数据对应的变化轨迹，从而通过预设异常驾驶数据轨迹集合，确定目标车辆是否满足紧急控制条件，能够进一步的提高提高目标车辆满足紧急控制条件的确定准确性、实施多样性和科学性，有利于更进一步的根据目标运行信息，确定对应的目标控制策略，以提高辅助驾驶控制的准确性。

在一个可选的实施例中，上述的判断模块301根据行驶趋势信息，确定目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息的具体方式包括：

根据行驶趋势信息，确定目标车辆对应的目标监测区域。

根据实时车速信息，控制目标车辆的感知监测设备向目标监测区域发送与实时车速信息对应频率的第一感知信号，并由感知监测设备接收第一感知信号对应的第二感知信号，以使感知监测设备根据第一感知信号和第二感知信号生成感知监测信号，第二感知信号为第一感知信号的反馈信号。

根据感知监测信号，确定目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息。

可见，实施该可选的实施例能够根据行驶趋势信息不断更新确定目标车辆对应的目标监测区域，提高目标监测区域的确定准确性，并基于目标车辆的实时车速信息，控制目标车辆的感知监测设备向目标监测区域发送与实时车速信息对应频率的第一感知信号，以及，接收第一感知信号对应的第二感知信号，能够提高第一感知信号的发送准确性和第二感知信号的接收准确性，进一步的提高感知监测信号的生成准确性，防止出现感知信号丢失，从而无法准确确定目标物和目标物的运行状态信息的情况发生，能够有效提高目标物的感知准确性和目标物的运行状态信息的感知准确性，有利于在保证目标控制策略确定准确性的基础上，提高目标控制策略的确定效率，是辅助驾驶控制的关键部分。

在另一个可选的实施例中，上述的判断模块301根据获取到的实时车速信息和运行状态信息，计算目标物对目标车辆的运行影响度值的具体方式包括：

根据运行状态信息，分析目标物的实时速度信息和移动趋势信息。

根据实时速度信息、移动趋势信息和实时车速信息，确定目标车辆的车速被动衰减度值。

根据车速被动衰减度值，计算目标物对目标车辆的运行影响度值。

可见，实施该可选的实施例能够基于分析出的目标物的实时速度信息和移动趋势信息，以及目标车辆的实时车速信息，确定目标车辆的车速被动衰减度值，从而计算目标物对目标车辆的运行影响度值，能够提高运行影响度值的计算准确性和计算科学性，有利于提高基于运行影响度值确定目标车辆是否满足紧急控制条件的确定准确性。

在又一个可选的实施例中，上述的确定模块302根据目标运行信息，确定对应的目标控制策略具体方式包括：

根据实时速度信息和运行状态信息，确定目标物与目标车辆的实时距离信息和目标物与目标车辆之间的遮挡物信息。

根据实时距离信息，确定目标车辆的速度制动策略。

根据遮挡物信息，确定目标车辆的提示策略，提示策略用于向目标车辆对应的驾驶员和/或目标物提示目标车辆满足紧急控制条件。

根据速度制动策略和提示策略，确定对应的目标控制策略。

可见，实施本发明实施例能够基于边缘端设备的近端数据处理效率，提高目标车辆是否满足紧急控制条件的确定准确性，以及，基于目标车辆的实时车速信息和运行状态信息，确定目标物与目标车辆之间的实时距离信息和遮挡物信息的准确性，从而提高速度制动策略和提示策略的确定准确性，以提高目标控制策略的确定准确性和确定效率，并结合云端设备进行综合调控，生成目标执行策略，以控制目标设备执行目标执行策略相匹配的目标操作，从而提高车辆辅助驾驶的控制效率和控制准确性，有利于降低交通事故的发生率和保障民众的生命财产安全。

实施例四

请参阅图5，图5是本发明实施例公开的又一种基于云原生的辅助驾驶控制装置的结构示意图。如图5所示，该基于云原生的辅助驾驶控制装置可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器401。

与存储器401耦合的处理器402。

处理器402调用存储器401中存储的可执行程序代码，执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的基于云原生的辅助驾驶控制方法中的步骤。

实施例五

本发明实施例公开了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的基于云原生的辅助驾驶控制方法中的步骤。

实施例六

本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一或实施例二中所描述的基于云原生的辅助驾驶控制方法中的步骤。

以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

最后应说明的是：本发明实施例公开的一种基于云原生的辅助驾驶控制方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于云原生的辅助驾驶控制方法，其特征在于，所述方法应用于目标车辆，所述目标车辆存在相对应的至少一个边缘端设备，每个所述边缘端设备存在相对应的云端设备，所述方法包括：

对于每个所述边缘端设备，该边缘端设备根据获取到的所述目标车辆的目标运行信息，判断所述目标车辆是否满足紧急控制条件，当判断出所述目标车辆满足所述紧急控制条件时，则该边缘端设备根据所述目标运行信息，确定对应的目标控制策略，并将所述目标控制策略发送到相对应的所述云端设备，以触发所述云端设备根据所有所述目标控制策略，确定目标执行策略，并控制目标设备执行与所述目标执行策略相匹配的目标操作，所述目标设备包括所述边缘端设备和/或所述目标车辆的制动控制设备。

2.根据权利要求1所述的基于云原生的辅助驾驶控制方法，其特征在于，对于每个所述边缘端设备，所述方法还包括：

该边缘端设备将运算运行信息发送到相对应的所述云端设备，以触发所述云端设备根据所述运算运行信息，判断该边缘端设备是否满足异常监测条件，当所述云端设备判断出该边缘端设备满足所述异常监测条件时，则触发所述云端设备根据该边缘端设备的所有关联处理设备，确定该边缘端设备对应的新的边缘端设备，以使所述新的边缘端设备执行所述的根据获取到的所述目标车辆的目标运行信息，判断所述目标车辆是否满足紧急控制条件，当判断出所述目标车辆满足所述紧急控制条件时，则根据所述目标运行信息和所述紧急控制条件，确定对应的目标控制策略，并将所述目标控制策略发送到相对应的所述云端设备的操作；

所述运算运行信息用于表示该边缘端设备当前处理信息对应的处理状态的信息。

3.根据权利要求1或2所述的基于云原生的辅助驾驶控制方法，其特征在于，所述目标运行信息包括行驶车道信息和实时速度信息，对于每个所述边缘端设备，所述该边缘端设备根据获取到的所述目标车辆的目标运行信息，判断所述目标车辆是否满足紧急控制条件，包括：

该边缘端设备根据获取到的所述行驶车道信息，确定所述目标车辆的行驶趋势信息；

该边缘端设备根据所述行驶趋势信息，确定所述目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息；

该边缘端设备根据获取到的所述实时车速信息和所述运行状态信息，计算所述目标物对所述目标车辆的运行影响度值；

该边缘端设备判断所述运行影响度值是否大于等于预设影响度阈值，当判断出所述运行影响度值大于等于所述预设影响度阈值时，则确定所述目标车辆满足紧急控制条件。

4.根据权利要求3所述的基于云原生的辅助驾驶控制方法，其特征在于，对于每个所述边缘端设备，所述该边缘端设备根据获取到的所述目标车辆的目标运行信息，判断所述目标车辆是否满足紧急控制条件，还包括：

该边缘端设备根据所述行驶趋势信息和所述实时速度信息，确定所述目标车辆的行驶被控数据和所述行驶被控数据的变化轨迹，所述行驶被控数据用于表示所述目标车辆在被控行驶过程中产生的数据；

该边缘端设备判断预设异常驾驶数据轨迹集合中是否存在与所述变化轨迹相匹配的目标轨迹，当判断出所述预设异常驾驶数据轨迹集合中存在所述目标轨迹时，则确定所述目标车辆满足紧急控制条件。

5.根据权利要求3所述的基于云原生的辅助驾驶控制方法，其特征在于，所述该边缘端设备根据所述行驶趋势信息，确定所述目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息，包括：

该边缘端设备根据所述行驶趋势信息，确定所述目标车辆对应的目标监测区域；

该边缘端设备根据所述实时车速信息，控制所述目标车辆的感知监测设备向所述目标监测区域发送与所述实时车速信息对应频率的第一感知信号，并由所述感知监测设备接收所述第一感知信号对应的第二感知信号，以使所述感知监测设备根据所述第一感知信号和所述第二感知信号生成感知监测信号，所述第二感知信号为所述第一感知信号的反馈信号；

该边缘端设备根据所述感知监测信号，确定所述目标车辆对应目标监测区域内的目标物的运行状态信息。

6.根据权利要求3所述的基于云原生的辅助驾驶控制方法，其特征在于，所述该边缘端设备根据获取到的所述实时车速信息和所述运行状态信息，计算所述目标物对所述目标车辆的运行影响度值，包括：

该边缘端设备根据所述运行状态信息，分析所述目标物的实时速度信息和移动趋势信息；

该边缘端设备根据所述实时速度信息、所述移动趋势信息和所述实时车速信息，确定所述目标车辆的车速被动衰减度值；

该边缘端设备根据所述车速被动衰减度值，计算所述目标物对所述目标车辆的运行影响度值。

7.根据权利要求3所述的基于云原生的辅助驾驶控制方法，其特征在于，所述该边缘端设备根据所述目标运行信息，确定对应的目标控制策略，包括：

该边缘端设备根据所述实时速度信息和所述运行状态信息，确定所述目标物与所述目标车辆的实时距离信息和所述目标物与所述目标车辆之间的遮挡物信息；

该边缘端设备根据所述实时距离信息，确定所述目标车辆的速度制动策略；

该边缘端设备根据所述遮挡物信息，确定所述目标车辆的提示策略，所述提示策略用于向所述目标车辆对应的驾驶员和/或所述目标物提示所述目标车辆满足紧急控制条件；

该边缘端设备根据所述速度制动策略和所述提示策略，确定对应的目标控制策略。

8.一种基于云原生的辅助驾驶控制装置，其特征在于，所述装置应用于目标车辆，所述装置包括至少一个边缘端设备，每个所述边缘端设备与所述目标车辆相对应，每个所述边缘端设备存在相对应的云端设备，对于每个所述边缘端设备，该边缘端设备包括：

判断模块，用于根据获取到的所述目标车辆的目标运行信息，判断所述目标车辆是否满足紧急控制条件；

确定模块，用于当所述判断模块判断出所述目标车辆满足所述紧急控制条件时，则根据所述目标运行信息，确定对应的目标控制策略；

第一发送模块，用于将所述目标控制策略发送到相对应的所述云端设备，以触发所述云端设备根据所有所述目标控制策略，确定目标执行策略，并控制目标设备执行与所述目标执行策略相匹配的目标操作，所述目标设备包括所述边缘端设备和/或所述目标车辆的制动控制设备。

9.一种基于云原生的辅助驾驶控制装置，其特征在于，所述装置包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-7任一项所述的基于云原生的辅助驾驶控制方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如权利要求1-7任一项所述的基于云原生的辅助驾驶控制方法。