车路协同自动驾驶的方法、路侧设备、云控平台和系统与流程

1.本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶和智能交通技术领域，具体涉及用于车路协同自动驾驶的方法、装置、系统、路侧设备、云控平台和车路协同系统。


背景技术：

2.自动驾驶目前主要依靠单车智能自动驾驶(autonomous driving，ad)。其中ad主要依靠车辆自身的视觉、毫米波雷达、激光雷达等传感器、计算单元、线控系统进行环境感知、计算决策和控制执行。
3.在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。


技术实现要素：

4.本公开提供了一种用于车路协同自动驾驶的方法、装置、系统、路侧设备、云控平台和车路协同系统。
5.根据本公开的一方面，提供了一种用于车路协同自动驾驶的方法，包括：响应于检测到第一车辆，采集第一车辆的第一行车信息和第一路况信息，其中，第一行车信息包括第一车辆的第一定位信息；将第一行车信息和第一路况信息传送至服务器；从服务器接收用于第一车辆的第一车辆控制信息，第一车辆控制信息是基于第一行车信息和第一路况信息而生成的；将第一车辆控制信息传送至第一车辆，其中，第一行车信息是由路侧设备采集的，其中，所述第一车辆控制信息包括以下中的至少一者：行为决策信息，所述行为决策信息指示所述第一车辆的动作；运动规划信息，所述运动规划信息指示所述第一车辆的运动状态和/或运动轨迹；以及控制指令信息，所述控制指令信息用于对所述第一车辆的执行器进行控制。
6.根据本公开的另一方面，提供了一种用于车路协同自动驾驶的方法，包括：从路侧设备接收第一车辆的第一行车信息和第一路况信息；基于第一行车信息和第一路况信息，生成用于第一车辆的第一车辆控制信息；以及经由路侧设备将第一车辆控制信息传送至第一车辆，其中，第一行车信息是由路侧设备采集的，其中，所述第一车辆控制信息包括以下中的至少一者：行为决策信息，所述行为决策信息指示所述第一车辆的动作；运动规划信息，所述运动规划信息指示所述第一车辆的运动状态和/或运动轨迹；以及控制指令信息，所述控制指令信息用于对所述第一车辆的执行器进行控制。
7.根据本公开的另一方面，提供了一种用于车路协同自动驾驶的装置，包括：采集单元，被配置为响应于检测到第一车辆，采集第一车辆的第一行车信息和第一路况信息，其中，第一行车信息包括第一车辆的第一定位信息；第一传送单元，被配置为将第一行车信息和第一路况信息传送至服务器；第一接收单元，被配置为从服务器接收用于第一车辆的第一车辆控制信息，第一车辆控制信息是基于第一行车信息和第一路况信息而生成的；第二
传送单元，被配置为将第一车辆控制信息传送至第一车辆，其中，第一行车信息是由路侧设备采集的，其中，所述第一车辆控制信息包括以下中的至少一者：行为决策信息，所述行为决策信息指示所述第一车辆的动作；运动规划信息，所述运动规划信息指示所述第一车辆的运动状态和/或运动轨迹；以及控制指令信息，所述控制指令信息用于对所述第一车辆的执行器进行控制。
8.根据本公开的另一方面，提供了一种用于车路协同自动驾驶的装置，包括：第二接收单元，被配置为从路侧设备接收第一车辆的第一行车信息和第一路况信息；生成单元，被配置为基于第一行车信息和第一路况信息，生成用于第一车辆的第一车辆控制信息；以及第三传送单元，被配置为将第一车辆控制信息传送至路侧设备，其中，第一行车信息是由路侧设备采集的，其中，所述第一车辆控制信息包括以下中的至少一者：行为决策信息，所述行为决策信息指示所述第一车辆的动作；运动规划信息，所述运动规划信息指示所述第一车辆的运动状态和/或运动轨迹；以及控制指令信息，所述控制指令信息用于对所述第一车辆的执行器进行控制。
9.根据本公开的另一方面，提供了一种用于车路协同自动驾驶的系统，包括：如上所述的用于生成并将第一车辆控制信息传送至路侧设备的用于车路协同自动驾驶的装置和用于将第一车辆控制信息进一步传送至第一车辆的用于车路协同自动驾驶的装置。
10.根据本公开的另一方面，提供了一种路侧设备，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任一项中路侧设备或路侧系统所执行的方法。
11.根据本公开的另一方面，提供了一种云控平台，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任一项中服务器所执行的方法。
12.根据本公开的另一方面，提供了一种车路协同系统，包括如上所述的路侧设备和如上所述的云控平台。
13.根据本公开的一个或多个实施例，可以利用路侧设备来执行对车辆的自动控制，提升了在多种场景下对车辆的自动控制能力，满足当前人们对于自动驾驶技术的应用的多方面的需求。此外，通过向车辆发送不同类型的控制信息，实现了对车辆行驶的灵活控制。
14.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
15.附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。
16.图1示出了根据本公开的实施例的可以在其中实施本文描述的各种方法的示例性系统的示意图；
17.图2示出了根据本公开的实施例的用于车路协同自动驾驶的系统的示意图；
18.图3示出了根据本公开的实施例的用于车路协同自动驾驶的方法的流程图；
19.图4示出了根据本公开的实施例的用于车路协同自动驾驶的方法的流程图；
20.图5示出了根据本公开的实施例的用于基于纯路侧感知实现自动驾驶的路侧系统的结构框图；
21.图6示出了根据本公开的实施例的路侧感知设备示意图；
22.图7示出了根据本公开的实施例的用于车路协同自动驾驶的方法的流程图；
23.图8示出了根据本公开的实施例的用于车路协同自动驾驶的装置的结构框图；
24.图9示出了根据本公开的实施例的用于车路协同自动驾驶的装置的结构框图；以及
25.图10示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。
具体实施方式
26.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。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。
27.在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个要素与另一要素区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。
28.在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。
29.在当前的自动驾驶领域中，较为普遍地采用了单车智能自动驾驶技术。在单车自动驾驶中，环境感知是通过车上安装的传感器完成对周围环境的探测和定位功能。计算决策一方面将传感器数据进行分析处理，实现对目标的识别；另一方面进行行为预测和全局路径规划、局部路径规划和即时动作规划，决定车辆当前及未来的运行轨迹。控制执行主要包括车辆的运动控制以及人机交互，决定每个执行器如电机、油门、刹车等控制信号。
30.然而，单车智能自动驾驶受到车端传感器安装位置、探测距离、视场角、数据吞吐、计算能力、标定精度、时间同步等限制，车辆在繁忙路口、恶劣天气、小物体感知识别信号灯识别、逆光等环境条件中行驶时，难以彻底解决准确感知识别和高精度定位问题，无法满足当前人们对于自动驾驶技术的应用需求。
31.基于此，本公开提出能够利用路侧设备来执行对车辆的自动控制的方法，提升了在多种场景下对车辆的自动控制能力，满足当前人们对于自动驾驶技术的应用的多方面的需求。此外，通过向车辆发送不同类型的控制信息，实现了对车辆行驶的灵活控制。
32.下面将结合附图详细描述本公开的实施例。
33.图1示出了根据本公开的实施例可以将本公开描述的各种方法和装置在其中实施的示例性系统100的示意图。参考图1，该系统100包括机动车辆110、服务器120以及将机动
车辆110耦接到服务器120的一个或多个通信网络130。
34.在本公开的实施例中，机动车辆110可以包括根据本公开实施例的计算设备和/或被配置以用于执行根据本公开实施例的方法。
35.服务器120可以运行使得能够实现自动驾驶的方法的一个或多个服务或软件应用。在某些实施例中，服务器120还可以提供可以包括非虚拟环境和虚拟环境的其他服务或软件应用。在图1所示的配置中，服务器120可以包括实现由服务器120执行的功能的一个或多个组件。这些组件可以包括可由一个或多个处理器执行的软件组件、硬件组件或其组合。机动车辆110的用户可以依次利用一个或多个客户端应用程序来与服务器120进行交互以利用这些组件提供的服务。应当理解，各种不同的系统配置是可能的，其可以与系统100不同。因此，图1是用于实施本公开所描述的各种方法的系统的一个示例，并且不旨在进行限制。
36.服务器120可以包括一个或多个通用计算机、专用服务器计算机(例如pc(个人计算机)服务器、unix服务器、中端服务器)、刀片式服务器、大型计算机、服务器群集或任何其他适当的布置和/或组合。服务器120可以包括运行虚拟操作系统的一个或多个虚拟机，或者涉及虚拟化的其他计算架构(例如可以被虚拟化以维护服务器的虚拟存储设备的逻辑存储设备的一个或多个灵活池)。在各种实施例中，服务器120可以运行提供下文所描述的功能的一个或多个服务或软件应用。
37.服务器120中的计算单元可以运行包括上述任何操作系统以及任何商业上可用的服务器操作系统的一个或多个操作系统。服务器120还可以运行各种附加服务器应用程序和/或中间层应用程序中的任何一个，包括http服务器、ftp服务器、cgi服务器、java服务器、数据库服务器等。
38.在一些实施方式中，服务器120可以包括一个或多个应用程序，以分析和合并从机动车辆110接收的数据馈送和/或事件更新。服务器120还可以包括一个或多个应用程序，以经由机动车辆110的一个或多个显示设备来显示数据馈送和/或实时事件。
39.网络130可以是本领域技术人员熟知的任何类型的网络，其可以使用多种可用协议中的任何一种(包括但不限于tcp/ip、sna、ipx等)来支持数据通信。仅作为示例，一个或多个网络110可以是卫星通信网络、局域网(lan)、基于以太网的网络、令牌环、广域网(wan)、因特网、虚拟网络、虚拟专用网络(vpn)、内部网、外部网、公共交换电话网(pstn)、红外网络、无线网络(包括例如蓝牙、wifi)和/或这些与其他网络的任意组合。
40.系统100还可以包括一个或多个数据库150。在某些实施例中，这些数据库可以用于存储数据和其他信息。例如，数据库150中的一个或多个可用于存储诸如音频文件和视频文件的信息。数据存储库150可以驻留在各种位置。例如，由服务器120使用的数据存储库可以在服务器120本地，或者可以远离服务器120且可以经由基于网络或专用的连接与服务器120通信。数据存储库150可以是不同的类型。在某些实施例中，由服务器120使用的数据存储库可以是数据库，例如关系数据库。这些数据库中的一个或多个可以响应于命令而存储、更新和检索到数据库以及来自数据库的数据。
41.在某些实施例中，数据库150中的一个或多个还可以由应用程序使用来存储应用程序数据。由应用程序使用的数据库可以是不同类型的数据库，例如键值存储库，对象存储库或由文件系统支持的常规存储库。
42.机动车辆110可以包括传感器111用于感知周围环境。传感器111可以包括下列传感器中的一个或多个：视觉摄像头、红外摄像头、超声波传感器、毫米波雷达以及激光雷达(lidar)。不同的传感器可以提供不同的检测精度和范围。摄像头可以安装在车辆的前方、后方或其他位置。视觉摄像头可以实时捕获车辆内外的情况并呈现给驾驶员和/或乘客。此外，通过对视觉摄像头捕获的画面进行分析，可以获取诸如交通信号灯指示、交叉路口情况、其他车辆运行状态等信息。红外摄像头可以在夜视情况下捕捉物体。超声波传感器可以安装在车辆的四周，用于利用超声波方向性强等特点来测量车外物体距车辆的距离。毫米波雷达可以安装在车辆的前方、后方或其他位置，用于利用电磁波的特性测量车外物体距车辆的距离。激光雷达可以安装在车辆的前方、后方或其他位置，用于检测物体边缘、形状信息，从而进行物体识别和追踪。由于多普勒效应，雷达装置还可以测量车辆与移动物体的速度变化。
43.机动车辆110还可以包括通信装置112。通信装置112可以包括能够从卫星141接收卫星定位信号(例如，北斗、gps、glonass以及galileo)并且基于这些信号产生坐标的卫星定位模块。通信装置112还可以包括与移动通信基站142进行通信的模块，移动通信网络可以实施任何适合的通信技术，例如gsm/gprs、cdma、lte等当前或正在不断发展的无线通信技术(例如5g技术)。通信装置112还可以具有车联网或车联万物(vehicle-to-everything，v2x)模块，被配置用于实现例如与其它车辆143进行车对车(vehicle-to-vehicle，v2v)通信和与路侧设备144进行车辆到路侧设备(vehicle-to-infrastructure，v2i)通信的车与外界的通信。此外，通信装置112还可以具有被配置为例如通过使用ieee802.11标准的无线局域网或蓝牙与用户终端145(包括但不限于智能手机、平板电脑或诸如手表等可佩戴装置)进行通信的模块。利用通信装置112，机动车辆110还可以经由网络130接入服务器120。
44.机动车辆110还可以包括控制装置113。控制装置113可以包括与各种类型的计算机可读存储装置或介质通信的处理器，例如中央处理单元(cpu)或图形处理单元(gpu)，或者其他的专用处理器等。控制装置113可以包括用于自动控制车辆中的各种致动器的自动驾驶系统。自动驾驶系统被配置为经由多个致动器响应来自多个传感器111或者其他输入设备的输入而控制机动车辆110(未示出的)动力总成、转向系统以及制动系统等以分别控制加速、转向和制动，而无需人为干预或者有限的人为干预。控制装置113的部分处理功能可以通过云计算实现。例如，可以使用车载处理器执行某一些处理，而同时可以利用云端的计算资源执行其他一些处理。控制装置113可以被配置以执行根据本公开的方法。此外，控制装置113可以被实现为根据本公开的机动车辆侧(客户端)的计算设备的一个示例。
45.可以理解，机动车不是必须包括上述各种车端传感设备。根据本发明的一些实施例，在机动车辆不具备或者不启用这些车端传感设备的情况下仍可实现安全可靠的自动驾驶。
46.本公开所涉及的路侧设备可以包括道路工程及配套附属设施，智能感知设施，例如，摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，路侧通信设施，例如，直连无线通信设施、蜂窝移动通信设施等，计算控制设施，例如，边缘计算节点、mec或各级云平台，高精度地图与辅助定位设施，以及电力功能等配套附属设备等。
47.图1的系统100可以以各种方式配置和操作，以使得能够应用根据本公开所描述的各种方法和装置。
48.图2示出了根据本公开的实施例的用于车路协同自动驾驶的系统的示意图，其中的各个子系统、设备、单元等将在下文中进行描述和说明。
49.根据本公开的一方面，图3是示出根据本公开示例性实施例的一种用于车路协同自动驾驶的方法，包括：步骤s301、响应于检测到第一车辆，采集第一车辆的第一行车信息和第一路况信息，其中，第一行车信息包括第一车辆的第一定位信息；步骤s302、将第一行车信息和第一路况信息传送至服务器；步骤s303、从服务器接收用于第一车辆的第一车辆控制信息，第一车辆控制信息是基于第一行车信息和第一路况信息而生成的；步骤s304、将第一车辆控制信息传送至第一车辆，其中，第一行车信息是由路侧设备采集的，其中，第一车辆控制信息包括以下中的至少一者：行为决策信息，行为决策信息指示第一车辆的动作；运动规划信息，运动规划信息指示第一车辆的运动状态和/或运动轨迹；以及控制指令信息，控制指令信息用于对第一车辆的执行器进行控制。
50.由此，可以利用独立于车辆之外的路侧设备所具有的感知、定位、决策和控制的能力实现对车辆的自动控制，避免了仅依赖车载自动驾驶系统执行车辆控制的方式在感知、计算等能力上的局限性，提升了自动驾驶的性能。此外，通过向车辆发送不同类型的控制信息，实现了对车辆行驶的灵活控制。
51.可以理解，上述步骤s301～s304可以由同一路侧设备执行，也可以由多个路侧设备协同执行，在此不作限定。
52.根据一些实施例，车辆的行车信息例如可以包括车辆的速度、加速度、位置等信息。路况信息例如可以包括反映当前路面状况的各类信息。
53.根据一些实施例，采集第一车辆的第一行车信息可以包括：由检索到第一车辆的第一路侧设备以及沿第一车辆的行车方向设置的多个第二路侧设备协同采集第一车辆的第一行车信息。基于第一路侧设备以及沿行车方向设置的多个第二路侧设备的协同采集，能够实现对第一车辆的连续覆盖感知，提升了对车辆的定位精度。
54.图6示出根据本公开示例性实施例的多个路侧设备所构成的路侧系统的路侧感知设备部署示意图。
55.如图6所示，道路每间隔一定距离设置有一个与道路垂直的横杆，在每个横杆上设置有分别朝向不同方向的摄像机，以实现对在该路段行驶的车辆的连续覆盖感知。无论车辆行驶在该路段的任何位置，都能够采集到该车辆的行车信息。
56.根据一些实施例，第一路侧设备和多个第二路侧设备中的至少一个具备不同类型的传感器。由此，可以使路侧设备具有多样化的感知能力，通过不同类型的传感器所获取多种感知数据，能够实现更为精确的定位效果。
57.其中，传感器可以包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等。
58.在获取到行车信息和路况信息之后，可以执行步骤s302，利用服务器对所获取的数据的分析处理，生成相应的第一车辆控制信息。
59.根据一些实施例，用于生成第一车辆控制信息的第一行车信息是仅由第一路侧设备和多个第二路侧设备采集的。
60.由此，能够摆脱自动驾驶过程中对车载自动驾驶系统的依赖，即使在车辆中没有配备或无法正常运行车载感知设备的情况下，也能够实现对车辆行车信息的感知，进而实现对车辆的自动控制。
61.最终，基于步骤s303和步骤s304，将从服务器接收的第一车辆控制信息发送至第一车辆，以实现对第一车辆的自动控制。
62.在一些实施例中，如上所述，随着车辆的运动，沿车辆行驶方向的其他路侧设备也会采集并向服务器报告所述车辆的行车信息。服务器可以将第一车辆控制信息发送至最近报告行车信息的路侧设备，也可以发送至根据行车信息而确定的与第一车辆距离最近的路侧设备，还可以基于行车信息(车辆的位置、速度、加速度等)预测信号发回时第一车辆所在的位置，并将第一车辆控制信息发送至与预测的位置距离最近的路侧设备。可以理解的是，服务器还可以将第一车辆控制信息同步发送至上述多个路侧设备或这些路侧设备附近的其他路侧设备，以确保第一车辆能够接收到第一车辆控制信息，在此不做限定。
63.根据一些实施例，第一车辆和路侧设备之间的通信方式为直连无线通信，例如，lte-v2x、专用短程通信(dedicated short range communication，dsrc)。通过直连无线通信的方式，能够使得第一车辆和路侧设备之间具有较好的通信质量，以使得自动驾驶的各项要求和指标能够被满足。在一些实施例中，也可以使用蜂窝移动通信方式，例如4g/5g通信方式，但需要确保蜂窝基站和自动驾驶车辆上的通信单元以及两者间的通信均具有较好的质量。
64.根据一些实施例，第一车辆的车载系统例如可以包括车载通信模块、车载计算处理模块、控制执行模块等。其中，车载通信模块可以用于和路侧设备进行通信，车载计算处理模块可以用于接收相应的车辆控制信息并生成控制指令，以指示控制执行模块执行该控制指令以控制车辆行驶。车载计算处理模块也可以具备一定的单车智能，以生成自动驾驶决策。此外，车载系统还可以包括感知设备(例如，各类传感器)，以获得车辆的行车信息、路况信息、以及其他信息，而车载计算处理模块还可以融合感知数据，以得到高精度的感知结果信息。
65.在一些实施例中，车载系统还可以实现车端融合定位。如图2所示，车载系统可以基于惯性测量单元(inertial measurement unit，imu)、全球导航卫星系统(global navigation satellite system，gnss)、点云定位、视觉定位，以及车载单元(on board unit，obu)直连接收到的或通过4g/5g方式接收到的路侧安全消息(road safety message，rsm)、感知共享消息(sensor sharing message，ssm)等信息，进行车辆多传感器融合定位，从而得到定位结果，包括位置、速度、加/角速度、协方差矩阵等等。
66.根据一些实施例，第一车辆控制信息可以包括以下中的至少一者：行为决策信息，行为决策信息指示第一车辆的动作；运动规划信息，运动规划信息指示第一车辆的运动状态和/或运动轨迹；以及控制指令信息，控制指令信息用于对第一车辆的执行器进行控制。由此，通过向车辆发送上述控制信息，可以实现对自动驾驶车辆不同级别的控制。在一些实施例中，车辆的动作例如可以包括变换车道、进入匝道、在路口处调头等较高级别的车辆驾驶行为；车辆的运动状态例如可以包括车辆的速度、加速度、需要前往的位置，或者在特定时刻车辆的速度、加速度、位置等内容；对车辆的执行器的控制例如可以包括对电机、油门、刹车等单元的控制。可以理解的是，车辆的行为决策信息、运动规划信息、控制指令信息还可以采用除上述方式以外的其他方式，在此不做限定。
67.根据一些实施例，用于车路协同的自动驾驶的方法还可以包括：采集第一车辆的自动驾驶智能等级；以及将自动驾驶智能等级传送至服务器。第一车辆控制信息可以包括
基于自动驾驶智能等级而在行为决策信息、运动规划信息和控制指令信息中确定并生成的能够用于第一车辆的一者。
68.在一些实施例中，服务器可以根据车辆的自动驾驶智能等级在上述多种控制信息中确定并生成能够用于该车辆的控制信息。在一个示例性实施例中，车辆的自动驾驶智能等级较低，仅支持自动跟车、车道保持等功能，则服务器可以生成控制指令信息(例如，刹车)，车辆可以根据该控制指令信息控制相应的执行器。在一个示例性实施例中，车辆的自动驾驶智能等级支持车辆按规划好的路线进行自动驾驶，则服务器可以生成运动规划信息(例如，车辆在每个时间点应当所处的位置)，以指示车辆按特定的路线行驶。在一个示例性实施例中，车辆的自动驾驶智能等级较高，则服务器可以生成行为决策信息(例如，在xx出口驶出高速)，以指示车辆按该行为决策的内容进行自动驾驶。在一些实施例中，车辆可能不具备自动驾驶能力，则服务器也可以生成并发送行为决策信息，以向驾驶员提示优选的车辆行驶行为策略。
69.可以理解的是，以上仅描述了一种示例性的车辆自动驾驶智能等级的划分方式。除上述方式外，自动驾驶智能等级还可以按其他方式进行划分，在此不做限定。此外，服务器还可以通过与上述方式不同的其他方式基于车辆的自动驾驶智能等级确定需要生成车辆控制信息，在此不作限定。
70.根据一些实施例，服务器可以同时生成上述三种控制信息，即行为决策信息、运动规划信息和控制指令信息，并将这三种控制信息均发送至路侧设备，进而由路侧设备基于第一车辆的自动驾驶智能等级确定需要下发到第一车辆的控制信息。步骤s304、将第一车辆控制信息传送至第一车辆可以包括：基于第一车辆的自动驾驶智能等级，在行为决策信息、运动规划信息或控制指令信息中确定一项能够用于第一车辆的控制信息；将确定的控制信息发送至第一车辆。
71.根据一些实施例，将第一车辆控制信息传送至第一车辆，包括：在第一车辆的自动驾驶智能等级为一级时，将行为决策信息发送至第一车辆；在第一车辆的自动驾驶智能等级为二级时，将运动规划信息发送至第一车辆；在第一车辆的自动驾驶智能等级为三级时，将控制指令信息发送至第一车辆。一级的自动驾驶智能大于二级且二级大于三级，自动驾驶智能等级与第一车辆的处理速度、处理资源、处理能力中的至少一个相关。由此，可以根据第一车辆对控制指令的处理能力、处理速度等指标确定需要发送给第一车辆的控制信息。在一个示例性实施例中，车辆的处理能力越强、处理速度越快，可以向车辆发越简单的指令(例如，行为决策)。
72.在一些实施例中，还可以根据路侧设备和第一车辆之间的通信质量确定需要发送给第一车辆的控制信息。通信质量例如可以包括帧率、时延、丢包率、带宽等多种指标。在一个示例性实施例中，在第一车辆和路侧设备之间的通信质量等级为三级时，将行为决策信息发送至第一车辆；在第一车辆和路侧设备之间的通信质量等级为二级时，将运动规划信息发送至第一车辆；在第一车辆和路侧设备之间的通信质量等级为一级时，将控制指令信息发送至第一车辆。一级的通信质量大于二级且二级大于三级。可以理解的是，以上仅为一种示例，在实施本公开的方法时，可以采用各种方式根据路侧设备和第一车辆的通信质量确定需要发送给车辆的控制信息，在此不做限定。
73.根据一些实施例，将第一车辆控制信息传送至第一车辆，包括：将行为决策信息、
运动规划信息和控制指令信息发送至第一车辆，以供第一车辆基于自动驾驶智能等级在行为决策信息、运动规划信息或控制指令信息中确定能够用于第一车辆的控制信息。
74.在一些实施例中，路侧设备可以将上述所有的控制信息全部发送到车辆。车辆在接收到全部的信息后，可以根据自身的自动驾驶智能等级选择其中的一个或多个实施自动驾驶。可以理解的是，车辆在第一车辆控制信息中确定能够使用的控制信息的方式与上述服务器确定并生成用于第一车辆的控制信息的方式类似，在此不作赘述。
75.除上述方式外，服务器还可以以其他方式判断需要生成哪一种车辆控制信息。
76.在一个示例性实施例中，服务器可以根据第一车辆和其他车辆的距离进行判断。例如，当第一车辆和第二车辆距离较远时，服务器可以为第一车辆(或同时为两个车辆)生成行为决策信息，以指示两个车辆避让；当第一车辆和第二车辆靠近时，服务器可以为第一车辆(或同时为两个车辆)生成运动规划信息，以指示两个车辆减速或错车；当第一车辆和第二车辆距离很近时，服务器可以为第一车辆(或同时为两个车辆)生成控制指令信息，以指示两个车辆刹车。
77.在一个示例性实施例中，服务器可以根据第一车辆和其他对象的距离进行判断。例如，当第一车辆和其他对象(例如，高速路出口、障碍物等)距离较远时，服务器可以为第一车辆生成行为决策信息，以指示车辆执行减速、并线、驶出高速、避障等行为；当第一车辆和其他对象靠近时，服务器可以为第一车辆生成运动规划信息，以指示车辆沿特定的行驶路线和行驶速度进行行驶；当第一车辆和其他对象距离很近时，服务器可以为第一车辆生成控制指令信息，以指示车辆按照特定的控制指令进行行驶。
78.可以理解的是，服务器还可以以其他方式进行判断，例如根据第一车辆当前的危险状态等级等等，在此不作限定。
79.根据一些实施例，如图4所示，用于车路协同自动驾驶的方法还可以包括：步骤s405、响应于检测到距离第一车辆预定范围内的第二车辆，采集第二车辆的第二行车信息和第二路况信息，其中，第二行车信息包括第二车辆的第二定位信息；步骤s406、将第二行车信息和第二路况信息传送至服务器；步骤s407、从服务器接收用于第二车辆的第二车辆控制信息，其中，第一车辆控制信息和第二车辆控制信息是服务器基于第一行车信息、第一路况信息、第二行车信息和第二路况信息进行整体决策而生成的；以及步骤s408、将第二车辆控制信息传送至第二车辆，其中，第二行车信息是由路侧设备采集的。可以理解的是，图4中的步骤s401-步骤s404和图3中的步骤s301-步骤s304类似，在此不做赘述。
80.由此，通过采集第二车辆的相关信息，并基于第一车辆的相关信息和第二车辆的相关信息对两个车辆进行整体决策，能够实现对多个车辆的同时控制，并且能够生成全局最优的道路通行规划和用于每个车辆的车辆控制信息。
81.在一些实施例中，第一车辆和第二车辆对应的场景例如可以是会车、同向行驶、无信号灯交叉口依次通行等等。如果两个车辆都基于各自的单车智能生成驾驶决策，则两者的驾驶决策可能会产生冲突。此外，两个车辆在生成驾驶决策时，仅使用了自身的传感器采集到的信息，而由于缺乏对方车辆的信息以及视野盲区的路况信息，在这样的条件下做出的驾驶决策可靠性较低。而通过由服务器基于两个车辆的信息以及路况信息进行整体决策，能够生成全局最优的方案以提升道路通行效率，并且能够提高车辆的安全性。
82.可以理解的是，上述预定范围仅用于说明第二车辆与第一车辆位于同一行驶场景
中，而并非指代某个具体的范围。在实施本公开的技术方案时，可以根据需求自行确定预定范围的大小和形状，在此不做限定。
83.根据一些实施例，用于车路协同自动驾驶的方法还可以包括：从第一车辆接收用于第一车辆的第三车辆控制信息；以及将第三车辆控制信息传送至服务器。第一车辆控制信息和第二车辆控制信息可以是服务器基于第一行车信息、第一路况信息、第二行车信息、第二路况信息和第三车辆控制信息进行整体决策而得到的。
84.在一些实施例中，第三车辆控制信息可以是第一车辆当前的车辆控制信息。通过将第一车辆的当前车辆控制信息发送至服务器，丰富了服务器进行整体决策的依据，使得服务器能够输出更合理的驾驶决策。在一些实施例中，第三车辆控制信息也可以是第一车辆期望实现的驾驶决策对应的车辆控制信息，例如，第一车辆的安全员发出的超车请求，或由第一车辆的单车智能做出的超车决策。服务器接收到该请求后，可以结合该请求以及关于第一车辆和第二车辆的相关信息进行整体决策，并向第一车辆反馈相应的车辆控制信息，以指示第一车辆超车或不超车。
85.根据一些实施例，所述路侧设备可以包括路侧系统中的各类设备。如图5所示，路侧系统500可以包括：多个路侧感知设备5011至501k(k是大于1的自然数)，沿道路延伸方向布置在道路一侧或两侧且彼此间隔开，其中，每两个相邻路侧感知设备具有彼此部分重叠的感知范围，使得道路被多个路侧感知设备5011至501k的感知范围连续覆盖；多个路侧计算设备5021至502m(m是大于1的自然数)，沿道路延伸方向布置在道路一侧或两侧且彼此间隔开，其中，每个路侧计算设备与多个路侧感知设备5011至501k中的至少一个路侧感知设备通信耦接，以接收来自至少一个路侧感知设备的感知信息，其中，每个路侧计算设备被配置为处理所接收的感知信息，以得到路侧感知数据；以及多个路侧通信设备5031至503n(n是大于1的自然数)，沿道路延伸方向布置在道路一侧或两侧且彼此间隔开，其中，每个路侧通信设备与多个路侧计算设备5021至502m中的至少一个路侧计算设备通信耦接，以接收来自至少一个路侧计算设备的路侧感知数据，其中，每个路侧通信设备被配置为将所接收的路侧感知数据传输至道路上的车辆和服务器中的至少一者。
86.由此，通过路侧系统的协同感知以及连续覆盖感知，能够实现对道路数据的采集以及计算分析，并且能够确保无论车辆行驶在该路段的任何位置，都能够采集到该车辆的行车信息，进而实现道路对车辆、交通的决策控制，支撑车辆实现基于路侧感知的自动驾驶，保证自动驾驶安全、提高交通效率。
87.在一些实施例中，路侧感知设备、路侧计算设备、以及路侧通信设备可以构成若干个组。其中，k、m、n可以相同，也可以不同，即路侧感知设备、路侧计算设备、以及路侧通信设备之间可以是一一对应的，也可以满足一对多/多对一关系。
88.在一个示例性实施例中，路侧计算设备、路侧通信设备、以及路侧感知设备三者间可以一一对应。也就是说，在路侧系统中可以包括多个分组，每个分组包括通信耦接的一个路侧计算设备、一个路侧通信设备、以及一个路侧感知设备。其中，路侧计算设备对同组的路侧感知设备采集的感知信息进行处理，而路侧通信设备负责与同组的路侧感知设备能够感知的范围内的车辆进行通信。在一个示例性实施例中，路侧计算设备、路侧通信设备、以及路侧感知设备可以以其他方式进行分组，例如，与某道路对应的路侧计算设备负责处理该道路上的多个路侧感知设备采集的感知信息，而该道路上的多个路侧通信设备分别负责
与道路上的不同区域内的车辆进行通信。可以理解的是，路侧计算设备、路侧通信设备、以及路侧感知设备之间还可以具有其他的对应关系，在此不做限定。
89.在一些实施例中，如图2所示，路侧系统可以包括路侧感知定位系统。路侧感知定位系统可以包括上述路侧计算设备和路侧感知设备。除上述设备外，路侧感知定位系统还可以包括其他附属设备，如电源、交换机、抱杆箱、光纤等。路侧感知定位系统可以将路侧感知定位结果发送至上述路侧通信设备。路侧通信设备可以包括路侧单元(road side unit，rsu)和4g/5g通信。
90.图6示出了根据本公开的实施例的路侧感知设备示意图。如图6所示，路侧感知设备600包括：第一摄像机601，被配置为感知第一摄像机601正下方一定范围内的第一道路区域的视觉信息；第二摄像机602，被配置为感知沿道路延伸方向与第一道路区域相邻的第二道路区域的视觉信息；以及第三摄像机603，被配置为感知沿道路延伸方向与第一道路区域相邻的第三道路区域的视觉信息，其中，第一道路区域位于第二道路区域与第三道路区域之间。
91.由此，通过在每个路侧感知设备中分别设置第一摄像机、第二摄像机和第三摄像机来实现道路的连续覆盖感知。
92.根据一些实施例，第一摄像机601为鱼眼摄像机，并且第二摄像机602和第三摄像机603为枪式摄像机。
93.根据一些实施例，多个路侧感知设备中的至少一个路侧感知设备还包括：至少一个激光雷达和/或至少一个毫米波雷达。
94.根据一些实施例，可以通过路侧系统依靠纯路侧感知实现车路协同自动驾驶。在不使用车载传感器，仅依靠路侧轻量感知的前提下，实现连续覆盖感知(如图6所示)，并利用v2x、5g等无线通信技术就可以实现车-路-云协同的自动驾驶。一辆具备有限算力、无车载感知设备的车也能在该路段实现部分高级别自动驾驶能力，相当于让一辆有人车升级具备部分无人车的能力。依靠用于基于纯路侧感知实现自动驾驶的路侧系统，还可以持续反哺现有的智能路口解决方案，将技术降维释放给车路协同量产产品，为共享无人车运营和高级别辅助驾驶提供高可靠性的路侧感知数据。
95.根据一些实施例，可以根据路侧系统的协同感知能力对道路进行智能化分级。对道路进行智能化分级的目标有两方面：不同等级智能驾驶汽车需要不同能力等级的道路支撑，以实现规模商业化；我国道路公路数庞大，需要分级规划建设。参考国内外自动驾驶与道路分级标准，依据道路的协同感知定位能力、网络通信能力以及协同决策控制能力等将道路智能等级分为c0至c5，其中c0为不具备智能化的道路，c5为完全智能化的道路。
96.根据一些实施例，高等级智能化道路，例如c4或c5，与一般等级自动驾驶汽车结合，可以适用于多种智能化等级的车辆，是实现自动驾驶规模化的最佳路径和必然选择。
97.根据一些实施例，多个路侧感知设备被配置使得路侧系统具有感知定位交通对象的能力和感知定位交通事件的能力。
98.根据一些实施例，感知定位交通对象的能力包括以下各项中的至少一项：识别包括机动车、非机动车、行人和障碍物的交通对象的准确率大于或等于95％，召回率大于或等于95％；位置精度的第99百分位数小于或等于3m，均值小于或等于0.5m；速度大小精度的第99百分位数小于或等于4.5m/s，均值小于或等于1.5m/s；速度方向精度的第99百分位数小
于或等于10
°
；感知对象漏检率小于2％；从路侧通信设备到车辆的端到端时延的第99百分位数小于或等于200ms；或从路侧通信设备到车辆的数据发送频率为10-20hz。
99.由此，实现精准、及时的感知道路上的交通工具、行人或障碍物等。
100.根据一些实施例，感知定位交通事件的能力包括以下各项中的至少一项：事件类型识别的准确率大于或等于95％，召回率大于或等于95％；定位精度的第99百分位数小于或等于3m；从路侧通信设备到车辆的端到端时延的第99百分位数小于或等于200ms；或从路侧通信设备到车辆的数据发送频率大于或等于10hz。
101.由此，通过对交通对象和交通事件精准、及时的感知，实现了路侧系统对实时路况的感知，进而实现了道路对车辆、行人和交通的决策控制，保证自动驾驶安全、提高交通效率。
102.根据一些实施例，用于基于纯路侧感知实现自动驾驶的路侧系统还包括：多个信号采集器，每个信号采集器被配置为采集来自相应一个路口的交通信号灯的信号。
103.根据一些实施例，多个信号采集器被配置使得路侧系统具有感知交通信号灯的能力。
104.根据一些实施例，感知交通信号灯的能力包括以下各项中的至少一项：交通信号灯颜色感知准确率大于或等于99.9999％；故障灯状态识别率大于或等于99.9999％；从信号采集器到车辆的端到端时延的第99百分位数小于或等于200ms；或从信号采集器到车辆的数据发送频率大于或等于8hz。
105.由此，通过路侧系统对信号灯的准确、及时的感知，保证了车辆在经过信号灯时的驾驶安全。
106.根据一些实施例，路侧系统具有路侧系统服务稳定性，路侧系统服务稳定性包括以下各项中的至少一项：交通信号灯有效服务率大于或等于99.9％；交通对象感知有效服务率大于或等于99.9％；或v2x丢包率小于5％。路侧系统服务稳定性进一步保证了车辆的驾驶安全和交通效率。
107.根据一些实施例，路侧系统的性能可以归纳为下表1：
108.表1
109.[0110][0111]
通过利用上述路侧系统和路侧设备，可以实现对车辆和道路的准确感知识别以及对车辆的高精度定位，进而通过与服务器和车辆进行高质量通信，能够将基于准确感知信息和高精度定位信息而得到车辆控制信息发送到对应的车辆，从而实现对车辆的自动控制，避免了仅依赖车载自动驾驶系统执行车辆控制的方式在感知、计算等能力上的局限性，提升了自动驾驶的性能。
[0112]
根据本公开的一方面，提供了一种用于车路协同自动驾驶的方法。如图7所示，该方法包括：步骤s701、从路侧设备接收第一车辆的第一行车信息和第一路况信息；步骤s702、基于第一行车信息和第一路况信息，生成用于第一车辆的第一车辆控制信息；以及步骤s703、经由路侧设备将第一车辆控制信息传送至第一车辆，其中，第一行车信息是由路侧设备采集的，其中，第一车辆控制信息包括以下多项中的至少一者：行为决策信息，行为决策信息指示第一车辆的动作；运动规划信息，运动规划信息指示第一车辆的运动状态和/或运动轨迹；以及控制指令信息，控制指令信息用于对第一车辆的执行器进行控制。
[0113]
由此，可以利用独立于车辆之外的路侧设备所具有的感知、定位、决策和控制的能力实现对车辆的自动控制，避免了仅依赖车载自动驾驶系统执行车辆控制的方式在感知、计算等能力上的局限性，提升了自动驾驶的性能。此外，通过向车辆发送不同类型的控制信息，实现了对车辆行驶的灵活控制。
[0114]
可以理解的是，该方法可以用于与路侧设备通信连接的服务器。
[0115]
根据一些实施例，用于车路协同自动驾驶的方法还可以包括：从路侧设备接收第一车辆的自动驾驶智能等级。步骤s702、基于第一行车信息和第一路况信息，生成用于第一车辆的第一车辆控制信息可以包括：基于第一车辆的自动驾驶智能等级，在行为决策信息、运动规划信息和控制指令信息中确定并生成能够用于第一车辆的一者。
[0116]
在一些实施例中，服务器可以根据车辆的自动驾驶智能等级在上述多种控制信息中确定并生成能够用于该车辆的控制信息。在一个示例性实施例中，车辆的自动驾驶智能等级较低，仅支持自动跟车、车道保持等功能，则服务器可以生成控制指令信息(例如，刹车)，车辆可以根据该控制指令信息控制相应的执行器。在一个示例性实施例中，车辆的自动驾驶智能等级支持车辆按规划好的路线进行自动驾驶，则服务器可以生成运动规划信息(例如，车辆在每个时间点应当所处的位置)，以指示车辆按特定的路线行驶。在一个示例性实施例中，车辆的自动驾驶智能等级较高，则服务器可以生成行为决策信息(例如，在xx出口驶出高速)，以指示车辆按该行为决策的内容进行自动驾驶。在一些实施例中，车辆可能不具备自动驾驶能力，则服务器也可以生成并发送行为决策信息，以向驾驶员提示优选的车辆行驶行为策略。
[0117]
可以理解的是，以上仅描述了一种示例性的车辆自动驾驶智能等级的划分方式。除上述方式外，自动驾驶智能等级还可以按其他方式进行划分，在此不做限定。此外，服务器还可以通过其他方式基于车辆的自动驾驶智能等级确定需要生成车辆控制信息，在此不作限定。
[0118]
根据一些实施例，基于自动驾驶智能等级，在行为决策信息、运动规划信息和控制指令信息中确定并生成能够用于第一车辆的一者可以包括：在第一车辆的自动驾驶智能等级为一级时，生成行为决策信息；在第一车辆的自动驾驶智能等级为二级时，生成运动规划信息；在第一车辆的自动驾驶智能等级为三级时，生成控制指令信息。一级的自动驾驶智能大于二级且二级大于三级，自动驾驶智能等级与第一车辆的处理速度、处理资源、处理能力中的至少一个相关。由此，可以根据第一车辆对控制指令的处理能力、处理速度等指标确定需要发送给第一车辆的控制信息。在一个示例性实施例中，车辆的处理能力越强、处理速度越快，可以向车辆发越简单的指令(例如，行为决策)。
[0119]
在一些实施例中，还可以根据路侧设备和第一车辆之间的通信质量确定需要生成的控制信息。通信质量例如可以包括帧率、时延、丢包率、带宽等多种指标。在一个示例性实施例中，在第一车辆和路侧设备之间的通信质量等级为三级时，生成行为决策信息；在第一车辆和路侧设备之间的通信质量等级为二级时，生成运动规划信息；在第一车辆和路侧设备之间的通信质量等级为一级时，生成控制指令信息。一级的通信质量大于二级且二级大于三级。可以理解的是，以上仅为一种示例，在实施本公开的方法时，可以采用各种方式根据路侧设备和第一车辆的通信质量确定需要生成的控制信息，在此不做限定。
[0120]
根据一些实施例，服务器可以同时生成上述三种控制信息，即行为决策信息、运动规划信息和控制指令信息，并将这三种控制信息均发送至路侧设备，进而由路侧设备基于第一车辆的自动驾驶智能等级确定需要下发到第一车辆的控制信息。路侧设备也可以将这些控制信息都发送至第一车辆，由第一车辆确定将要采用的控制信息。
[0121]
根据一些实施例，第一车辆控制信息包括行为决策信息、运动规划信息和控制指令信息中的每一者，以供路侧设备或第一车辆基于自动驾驶智能等级在第一车辆控制信息
中确定能够用于第一车辆的控制信息。
[0122]
可以理解的是，车辆在第一车辆控制信息中确定能够使用的控制信息的方式与上述服务器确定并生成用于第一车辆的控制信息的方式类似，在此不作赘述。
[0123]
除上述方式外，服务器还可以以其他方式判断需要生成哪一种车辆控制信息。
[0124]
在一个示例性实施例中，服务器可以根据第一车辆和其他车辆的距离进行判断。例如，当第一车辆和第二车辆距离较远时，服务器可以为第一车辆(或同时为两个车辆)生成行为决策信息，以指示两个车辆避让；当第一车辆和第二车辆靠近时，服务器可以为第一车辆(或同时为两个车辆)生成运动规划信息，以指示两个车辆减速或错车；当第一车辆和第二车辆距离很近时，服务器可以为第一车辆(或同时为两个车辆)生成控制指令信息，以指示两个车辆刹车。
[0125]
在一个示例性实施例中，服务器可以根据第一车辆和其他对象的距离进行判断。例如，当第一车辆和其他对象(例如，高速路出口、障碍物等)距离较远时，服务器可以为第一车辆生成行为决策信息，以指示车辆执行减速、并线、驶出高速、避障等行为；当第一车辆和其他对象靠近时，服务器可以为第一车辆生成运动规划信息，以指示车辆沿特定的行驶路线和行驶速度进行行驶；当第一车辆和其他对象距离很近时，服务器可以为第一车辆生成控制指令信息，以指示车辆按照特定的控制指令进行行驶。
[0126]
可以理解的是，服务器还可以以其他方式进行判断，例如根据第一车辆当前的危险状态等级等等，在此不作限定。
[0127]
根据本公开的一方面，提供了一种用于车路协同自动驾驶的装置。如图8所示，装置800包括：采集单元810，被配置为响应于检测到第一车辆，采集第一车辆的第一行车信息和第一路况信息，其中，第一行车信息包括第一车辆的第一定位信息；第一传送单元820，被配置为将第一行车信息和第一路况信息传送至服务器；第一接收单元830，被配置为从服务器接收用于第一车辆的第一车辆控制信息，第一车辆控制信息是基于第一行车信息和第一路况信息而生成的；以及第二传送单元840，被配置为将第一车辆控制信息传送至第一车辆，其中，第一行车信息是由路侧设备采集的，其中，第一车辆控制信息包括以下多项中的至少一者：行为决策信息，行为决策信息指示第一车辆的动作；运动规划信息，运动规划信息指示第一车辆的运动状态和/或运动轨迹；以及控制指令信息，控制指令信息用于对第一车辆的执行器进行控制。可以理解的是，装置800中的单元810-单元840的操作和图3中的步骤s301-步骤s304的操作类似，在此不做赘述。
[0128]
可以理解，上述单元810-单元840可以用于同一路侧设备，也可以用于包括多个路侧设备的路侧系统，在此不作限定。
[0129]
根据本公开的一方面，提供了一种用于车路协同自动驾驶的装置。如图9所示，装置900包括：第二接收单元910，被配置为从路侧设备接收第一车辆的第一行车信息和第一路况信息；生成单元920，被配置为基于第一行车信息和第一路况信息，生成用于第一车辆的第一车辆控制信息；以及第三传送单元930，被配置为将第一车辆控制信息传送至路侧设备，其中，第一行车信息是由路侧设备采集的，其中，第一车辆控制信息包括以下多项中的至少一者：行为决策信息，行为决策信息指示第一车辆的动作；运动规划信息，运动规划信息指示第一车辆的运动状态和/或运动轨迹；以及控制指令信息，控制指令信息用于对第一车辆的执行器进行控制。可以理解的是，装置900中的单元910-单元930的操作和图7中的步
骤s701-步骤s703的操作类似，在此不做赘述。
[0130]
可以理解的是，该装置可以用于与路侧设备通信连接的服务器。
[0131]
根据本公开的一方面，提供了一种用于车路协同自动驾驶的系统，包括上述装置800和装置900。
[0132]
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
[0133]
根据本公开的实施例，还提供了一种路侧设备、云控平台、以及包括上述路侧设备和上述云控平台的车路协同系统。
[0134]
参考图10，现将描述可以作为本公开的路侧设备、路侧系统、服务器或云控平台的电子设备1000的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，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。电子设备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。
[0135]
如图10所示，电子设备1000包括计算单元1001，其可以根据存储在只读存储器(rom)1002中的计算机程序或者从存储单元1008加载到随机访问存储器(ram)1003中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 1003中，还可存储电子设备1000操作所需的各种程序和数据。计算单元1001、rom 1002以及ram 1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(i/o)接口1005也连接至总线1004。
[0136]
电子设备1000中的多个部件连接至i/o接口1005，包括：输入单元1006、输出单元1007、存储单元1008以及通信单元1009。输入单元1006可以是能向电子设备1000输入信息的任何类型的设备，输入单元1006可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元1007可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元1008可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元1009允许电子设备1000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，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙tm设备、802.11设备、wifi设备、wimax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
[0137]
计算单元1001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1001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1001执行上文所描述的各个方法和处理，例如用于车路协同自动驾驶的方法。例如，在一些实施例中，用于车路协同自动驾驶的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1008。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 1002和/或通信单元1009而被载入和/或安装到电子设备1000上。当计算机程序加载到ram 1003并由计算单元1001执行时，可以执行上文描述的用于车路协同自动驾驶的方法的一个或多个步骤。备选地，在其他
实施例中，计算单元1001可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行用于车路协同自动驾驶的方法。
[0138]
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。
[0139]
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。
[0140]
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。
[0141]
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。
[0142]
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)、互联网和区块链网络。
[0143]
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。
[0144]
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，本公开中记载的各步骤可以并行地执行、也可以顺序地或以不同的次序执行，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。
[0145]
虽然已经参照附图描述了本公开的实施例或示例，但应理解，上述的方法、系统和设备仅仅是示例性的实施例或示例，本发明的范围并不由这些实施例或示例限制，而是仅由授权后的权利要求书及其等同范围来限定。实施例或示例中的各种要素可以被省略或者可由其等同要素替代。此外，可以通过不同于本公开中描述的次序来执行各步骤。进一步地，可以以各种方式组合实施例或示例中的各种要素。重要的是随着技术的演进，在此描述的很多要素可以由本公开之后出现的等同要素进行替换。