一种基于互联网的无人驾驶汽车运行状态预警方法与流程

1.本发明涉及基于互联网的无人驾驶技术领域，具体涉及一种基于互联网的无人驾驶汽车运行状态预警方法。


背景技术：

2.随着汽车科技的发展，以互联网技术在新时代的普及，无人驾驶的研究就成为整个汽车产业的最新发展方向。就这一技术的突破，无人驾驶汽车意味着在交通上能够给人们带来更多的便利。尽管无人驾驶的前景非常诱人，减少了人为原因导致的事故率，但是在一些恶劣环境下，比如暴雨、洪水、人迹罕至的环境下，无人驾驶汽车内部的人员很难寻求救助，甚至在遭遇交通事故时，无法向外发出预警、求救信号，且无法根据无人驾驶汽车目前的状态进行分析，无法达到及时处理一些故障或准备相关应对措施，导致出现故障；同时在无法向外求助的情况下，因而错过最佳救援时间，给人的生命、财产造成极大的威胁。
3.无人驾驶汽车在出现事故前，如果能对当前的运行状态进行预警分析，提前采取对应的方法，则有利于减少此类情况的发生。


技术实现要素：

4.本发明提供一种基于互联网的无人驾驶汽车运行状态预警方法，案根据无人驾驶汽车此刻的基础特征数据和位置数据，获得无人驾驶汽车此刻相应的运行失常水平和环境紧急系数，进而获得无人驾驶汽车此刻相应的预警紧急水平，最后对无人驾驶汽车此刻对应的预警紧急水平进行发送信号前，先将无人驾驶汽车对应的预警紧急水平进行转化成信息代码占比，利用信息代码对无人驾驶汽车此刻对应的预警紧急水平进行发送。利用卫星通信系统作为信号传输，便于对无人驾驶汽车当前的运行状态依据当前的所处的位置以及内部温度数据，以及环境因素进行监测，并依据此进行预警提示，从而解决了现有技术中存在的无法对无人驾驶汽车运行状态进行提前预警提示，错过最佳救援或处理时间，给人的生命和财产带来极大的影响。
5.本发明通过下述技术方案实现：
6.一种基于互联网的无人驾驶汽车运行状态预警方法，所述方法包括以下步骤：
7.s001：获得无人驾驶汽车此刻的基础特征数据和位置数据，所述基础特征数据包括汽车内部温度数据和与障碍物的距离数据，所述位置数据包括经度数据、纬度数据和海拔数据；
8.s002：根据无人驾驶汽车此刻的基础特征数据，获得无人驾驶汽车此刻的运行失常水平；
9.s003：将无人驾驶汽车此刻的位置数据发送到模拟好的神经网络模型中，获得无人驾驶汽车当前所在位置对应的环境紧急系数；
10.s004：将无人驾驶汽车此刻的运行失常水平和环境紧急系数的上限确定为预警紧急水平；
11.s005：根据无人驾驶汽车此刻的预警紧急水平转换成信息代码，对无人驾驶汽车此刻的信息代码进行传输，进行运行状态预警提示。
12.可选地，步骤s002，根据无人驾驶汽车此刻的基础特征数据，获得无人驾驶汽车此刻的运行失常水平，包括以下步骤：
13.s0020：根据无人驾驶汽车此刻的汽车内部温度数据，获得相应的温度失常水平参数；
14.s0021：根据无人驾驶汽车此刻的与障碍物的距离数据，获得相应的与障碍物距离失常水平参数；
15.s0022：根据无人驾驶汽车此刻的温度失常水平参数和与障碍物失常水平参数，获得无人驾驶汽车此刻的运行失常水平。
16.可选地，步骤s0022中，获得无人驾驶汽车在预定时间阶段内每一次信号发送时相应的温度失常水平参数和与障碍物失常水平参数；根据无人驾驶汽车在预定时间阶段内相应的温度失常水平参数和与障碍物失常水平参数，获得无人驾驶汽车此刻相应的累加紧急度。
17.可选地，步骤s0022中，将无人驾驶汽车此刻相应的温度失常水平参数和与障碍物距离失常水平参数的上限同1与累积紧急度的和相乘，获得无人驾驶汽车相应运行失常水平；
18.累积紧急度的计算公式为：
[0019][0020]
其中，rs为累积迫切度，n为预定时间阶段内信号发送的次数，xin为预定时间阶段内第n次信号发送时对应的温度失常水平参数，xln为预定时间阶段内第n次信号发送时对应的与障碍物距离失常水平参数，ain为目标时间阶段内第n次信号发送时对应的失常水平，max为最大值。
[0021]
可选地，步骤s005中，根据无人驾驶汽车此刻的预警紧急水平转换成信息代码，对无人驾驶汽车此刻的信息代码进行传输，进行运行状态预警提示，具体步骤为：
[0022]
s0051：根据所述无人驾驶汽车此刻相应的预警紧急水平，计算所述无人驾驶汽车相应的适配推断时间间隔，所述适配推断时间间隔为确定无人驾驶汽车预警紧急水平的时间间隙；
[0023]
s0052：根据所述无人驾驶汽车此刻相应的预警紧急水平，计算所述无人驾驶汽车此刻相应的发送周期，所述发送周期为适配推断时间间隔内发送信号的周期；
[0024]
s0053：根据所述无人驾驶汽车此刻相应的预警紧急水平和信息代码记录，获得无人驾驶汽车此刻相应的预警紧急水平相对应的信息代码；
[0025]
s0054：根据所述无人驾驶汽车此刻相对应的发送周期对所述无人驾驶汽车此刻相对应的预警紧急水平的信息代码进行传输。
[0026]
可选地，s0053中获得信息代码记录的操作步骤为：
[0027]
s00531：获得大量的预警紧急水平数据，根据每个预警紧急水平数据，获得相应的发送周期；
[0028]
s00532：根据每个预警紧急水平数据和相应的发送周期，计算每个预警紧急水平数据对应的转换信息代码占比；
[0029]
s00533：根据每个预警紧急水平数据对应的转换信息代码占比，对每个预警紧急水平进行转换信息代码，获得每个预警紧急水平的信息代码记录。
[0030]
可选地，步骤s00531中，计算发送周期的公式为：
[0031][0032]
其中，ps为无人驾驶汽车此刻相应的发送周期，pd为在设定时间间隙发送的信号的设定回数，pt为无人驾驶汽车在此刻相应的适配推定时间间隔，pw为无人驾驶汽车在此刻相应的预警紧急水平。
[0033]
可选地，适配推定时间间隔的计算公式为：
[0034]
pt＝pu*(1-pw)
[0035]
其中，pu为设定时间间隙。
[0036]
可选地，计算每个预警紧急水平对应的转换信息代码占比的公式为：
[0037][0038]
其中，xuv为预警紧急水平v相应的转换成信息代码占比，pw
ent
为每个预警紧急水平数据集，ps
ent
为每个预警紧急水平相应的发送周期数据集，pwv为预警紧急水平v，psv为预警紧急水平v相应的发送周期，min表示最小值，max表示最大值。
[0039]
可选地，步骤s003中，将无人驾驶汽车此刻的位置数据发送到模拟好的神经网络模型中，获得无人驾驶汽车当前所在位置对应的环境紧急系数，神经网络模型包括：通过利用平均标准差代价函数管理神经网络模型对获得运行失常水平的模拟，通过信息熵代价函数管理神经网络模型对环境紧急系数的模拟，通过概括代价函数管理神经网络模型整体的模拟。
[0040]
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
[0041]
本技术所述技术方案根据无人驾驶汽车此刻的基础特征数据和位置数据，获得无人驾驶汽车此刻相应的运行失常水平和环境紧急系数，进而获得无人驾驶汽车此刻相应的预警紧急水平，最后对无人驾驶汽车此刻对应的预警紧急水平进行发送信号前，先将无人驾驶汽车对应的预警紧急水平进行转化成信息代码占比，利用信息代码对无人驾驶汽车此刻对应的预警紧急水平进行发送。利用卫星通信系统作为信号传输，便于对无人驾驶汽车当前的运行状态依据当前的所处的位置以及内部温度数据，以及环境因素进行监测，并依据此进行预警提示。
附图说明
[0042]
图1为本发明的流程结构示意框图。
具体实施方式
[0043]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例，对本发明作
进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
[0044]
实施例1：
[0045]
如图1所示，一种基于互联网的无人驾驶汽车运行状态预警方法，所述方法包括以下步骤：
[0046]
s001：获得无人驾驶汽车此刻的基础特征数据和位置数据，所述基础特征数据包括汽车内部温度数据和与障碍物的距离数据，所述位置数据包括经度数据、纬度数据和海拔数据；
[0047]
具体地，获得基础特征数据的方法为通过定位系统获得，定位系统如卫星导航系统和gps定位系统等。比如卫星通信系统，可根据获得的无人驾驶汽车的基础特征数据和位置数据来初步判断无人驾驶汽车的目前情况，从而自动调整发送周期及信息代码。当无人驾驶汽车安装该卫星通信系统后，能够提前根据无人驾驶汽车的运行状态进行预警分析，并发出求救信号。
[0048]
当无人驾驶汽车驾驶至位置偏远，路况特殊，环境路况不熟悉的地方时，在突然的恶劣环境条件下，如果无人驾驶汽车内部的人员缺乏相应的应对措施时，该系统可对基础特征数据进行实时采集和监控，并对无人驾驶汽车可能出现的危险状况进行预警提示，并且向外发送救援信息，避免情况继续变差时，导致错过最佳救援时间，最大化的确保人员和财产的安全性。
[0049]
卫星通信系统包括预警结构主体和安装在无人驾驶汽车上的传感器，预警结构主体由采集数据单元、分析处理单元和数据发送单元组成；传感器包括设置在无人驾驶汽车内部、以及相关核心部件上，如发动机、引擎、散热风扇等等位置以及安装无人驾驶汽车外部的温度检测装置，安装在无人驾驶汽车外部的测距传感器，比如激光测距仪，主要实时监控无人驾驶汽车与障碍物的距离，对于障碍物的识别主要通过现有的基于激光雷达的无人驾驶汽车动态障碍物检测、跟踪和识别的方法完成。测距传感器具体可为激光测距仪，实时测量无人驾驶汽车与障碍物之间的距离，并将该信号发送给卫星通信系统，进行进一步的处理。
[0050]
本实施例中利用卫星通信系统获取目前无人驾驶汽车的基础特征数据和位置数据，所述位置特征数据包括汽车内部温度数据和与障碍物的距离数据；所述温度检测装置可为热敏电阻，也可以其他具有相同温度检测功能的传感器。
[0051]
本实施例中首先通过卫星通信系统收集无人驾驶汽车的基础特征数据和位置数据，所述技术特征数据包括汽车内部温度数据和与障碍物的距离数据，所述位置数据包括无人驾驶汽车的经度数据、纬度数据和海拔数据，位置数据是通过卫星定位系统的定位单元获得的。
[0052]
s002：根据无人驾驶汽车此刻的基础特征数据，获得无人驾驶汽车此刻的运行失常水平；
[0053]
具体地，本实施例中为了便于进一步对无人驾驶汽车的运行状态进行预警，将无人驾驶汽车此刻的运行状态，记录为预警紧急水平，利于确定预警信号的发送周期以及对应的信息代码。而预警的依据为无人驾驶汽车的基础特征数据和无人驾驶汽车的位置数据。本实施例中所述方案可以根据无人驾驶汽车的基础特征数据判断无人驾驶汽车目前的
运行状态，而依据位置数据可用于分析无人驾驶汽车当前所处的位置，根据位置分析无人驾驶汽车可能出现的状况，比如位于偏远地区，结合最近天气等其他情况，可能会出现的危险情况，以及在该危险情况下，人员所面临的状况，以便进一步是否采取救援或者仅进行预警提示，便于车内人员采取措施，或者对无人驾驶汽车给出信号进行执行。
[0054]
s003：将无人驾驶汽车此刻的位置数据发送到模拟好的神经网络模型中，获得无人驾驶汽车当前所在位置对应的环境紧急系数；
[0055]
具体地，本实施例中通过建立神经网络模型对无人驾驶汽车所在位置的惊险程度进行预估。所述确定神经网络包括：确定神经网络采用全连接fc的结构，在知道位置数据后，即可输出该位置处的相关地理情况，具体为地理惊险程度以及存在的危险因素，比如靠近悬崖，雷暴雨天气等等。
[0056]
模拟的确定神经网络内随机选择一些区域内的位置数据，然后根据选择位置数据的位置分配相应的地理情况以及对应的地理惊险程度作为标记，例如，位置在偏远地区，且为事故多发地区，地理危险程度为0.8；位置在城市，则地理危险系数为0.1。不同的位置信息对应的地理类型相同，地理危险程度也会有区别，会根据位置处影响无人驾驶汽车的天气等情况有一定不同，对应的地理危险程度不同，便于及时对无人驾驶汽车的运行状态进行预警提示。
[0057]
s004：将无人驾驶汽车此刻的运行失常水平和环境紧急系数的上限确定为预警紧急水平；
[0058]
具体地，根据步骤s002和步骤s003可计算获得无人驾驶汽车相应的运行失常水平和环境紧急参数。本方案综合无人驾驶汽车此刻对应的运行失常水平和环境紧急参数可以获得无人驾驶汽车此刻相应的预警紧急水平，所述预警紧急水平主要作用是反应无人驾驶汽车当前的状态，预警紧急水平越大，说明无人驾驶汽车目前运行状态异常，则需要进一步环境紧急水平进行发送，对目前所面临的情况进行预警提示，甚至就近开展救援。反之，如果预警紧急水平越小，则说明无人驾驶汽车目前的状态是正常的。
[0059]
s005：根据无人驾驶汽车此刻的预警紧急水平转换成信息代码，对无人驾驶汽车此刻的信息代码进行传输，进行运行状态预警提示。
[0060]
本实施例中，将无人驾驶汽车此刻的预警紧急水平进行信号发送前，需要将预警紧急水平转换为信息代码，即预警紧急水平对应的信息代码。信息代码具体可为二进制代码，便于进行发送和传输，且传输速度块，从而达到快速预警提示的目的。
[0061]
可选地，步骤s002，根据无人驾驶汽车此刻的基础特征数据，获得无人驾驶汽车此刻的运行失常水平，包括以下步骤：
[0062]
s0020：根据无人驾驶汽车此刻的汽车内部温度数据，获得相应的温度失常水平参数；
[0063]
s0021：根据无人驾驶汽车此刻的与障碍物的距离数据，获得相应的与障碍物距离失常水平参数；
[0064]
s0022：根据无人驾驶汽车此刻的温度失常水平参数和与障碍物失常水平参数，获得无人驾驶汽车此刻的运行失常水平。
[0065]
可选地，步骤s0022中，获得无人驾驶汽车在预定时间阶段内每一次信号发送时相应的温度失常水平参数和与障碍物失常水平参数；根据无人驾驶汽车在预定时间阶段内相
应的温度失常水平参数和与障碍物失常水平参数，获得无人驾驶汽车此刻相应的累加紧急度。
[0066]
具体地，本实施例中，考虑到基础特征数据如温度失常水平参数和与障碍物距离失常水平参数的一些状态信息进行发送时，需要在短时间获得反应。实际在发送过程中，有可能会受到一些干扰因素的影响，无法保证在一定时间范围内一定得到响应。本实施例中，将上一次获得信号回应的时刻与此刻中间的时间段，作为预定时间阶段。根据预定时间阶段内信号发送的数量。即预定时间阶段内采集无人驾驶汽车基础特征信息的数量，每一次信号发送都会包括一组温度失常水平参数和与障碍物距离失常水平参数，获得无人驾驶汽车此刻相应的累加紧急度。
[0067]
所述预定时间阶段内，每一次传输的信号未获得对应的反馈，当未反馈的次数越多时，累加紧急度越大。在分析处理过程中，距离此刻时间最长的一次信号发送更受到重视，其产生的影响越大。
[0068]
可选地，步骤s0022中，将无人驾驶汽车此刻相应的温度失常水平参数和与障碍物距离失常水平参数的上限同1与累积紧急度的和相乘，获得无人驾驶汽车相应运行失常水平；
[0069]
累积紧急度的计算公式为：
[0070][0071]
其中，rs为累积迫切度，n为预定时间阶段内信号发送的次数，xin为预定时间阶段内第n次信号发送时对应的温度失常水平参数，xln为预定时间阶段内第n次信号发送时对应的与障碍物距离失常水平参数，ain为目标时间阶段内第n次信号发送时对应的失常水平，max为最大值。
[0072]
如果第n次信号发送时相应的与障碍物距离失常水平参数与温度失常水平参数的上限值小于假设的失常水平边界数值，则ain的值等于0。如果第n次信号发送时相应的与障碍物距离失常水平参数与温度失常水平参数的上限值大于等于假设的失常水平边界数值，则ain的值等于1。
[0073]
当系统收到信号后，则会重新计算累加紧急度。举例：如果在第m个时刻获得反馈，则计算n个时刻的累加紧急度时，预定时间阶段为第m个时刻到第n个时刻之间的时间长度。
[0074]
本实施例中将无人驾驶汽车此刻相应的温度失常水平参数和与障碍物距离失常水平参数的上限值与1累加紧急度的和进行乘法计算，获得无人驾驶汽车此刻相应的基础特征数据失常水平参数，即(xi，xl)
max
*(1+rs)。
[0075]
本实施例中所述技术方案中采集获得大量无人驾驶汽车的基础特征数据，并计算获得对应的基础特征数据失常水平参数，然后进行归纳化处理，让无人驾驶汽车的基础特征数据失常水平参数的取值范围在0到1之间。
[0076]
可选地，步骤s005中，根据无人驾驶汽车此刻的预警紧急水平转换成信息代码，对无人驾驶汽车此刻的信息代码进行传输，进行运行状态预警提示，具体步骤为：
[0077]
s0051：根据所述无人驾驶汽车此刻相应的预警紧急水平，计算所述无人驾驶汽车相应的适配推断时间间隔，所述适配推断时间间隔为确定无人驾驶汽车预警紧急水平的时
间间隙；
[0078]
s0052：根据所述无人驾驶汽车此刻相应的预警紧急水平，计算所述无人驾驶汽车此刻相应的发送周期，所述发送周期为适配推断时间间隔内发送信号的周期；
[0079]
s0053：根据所述无人驾驶汽车此刻相应的预警紧急水平和信息代码记录，获得无人驾驶汽车此刻相应的预警紧急水平相对应的信息代码；
[0080]
s0054：根据所述无人驾驶汽车此刻相对应的发送周期对所述无人驾驶汽车此刻相对应的预警紧急水平的信息代码进行传输。
[0081]
具体地，本实施例中所述技术方案根据无人驾驶汽车对应的预警紧急水平查找信息代码记录，获得无人驾驶汽车此刻相应的预警紧急水平相应的信息代码，最后根据获得的发送周期对无人驾驶汽车此刻相应的预警紧急水平对应的信息代码进行信号发送。在具体实际应用过程中，卫星通信系统会保存对应的信息代码记录，利于对接收到的信息代码进行解析，获得无人驾驶汽车相应的预警紧急水平。本实施例中设置了边界数值，当接收到的预警紧急水平大于等于边界数值中的最小值小于边界数值的最大值时，首先关注预警紧急水平中相应的无人驾驶汽车的信息；当预警紧急水平大于等于边界数值的最大值，或/和预警紧急水平小于边界数值的最小值时，立刻对该预警紧急水平对应的无人驾驶汽车进行通信和救援。所述边界数值的最小值，边界数值的最大值以及范围根据需要进行设置。边界数值可理解为阈值。
[0082]
可选地，s0053中获得信息代码记录的操作步骤为：
[0083]
s00531：获得大量的预警紧急水平数据，根据每个预警紧急水平数据，获得相应的发送周期；
[0084]
s00532：根据每个预警紧急水平数据和相应的发送周期，计算每个预警紧急水平数据对应的转换信息代码占比；
[0085]
s00533：根据每个预警紧急水平数据对应的转换信息代码占比，对每个预警紧急水平进行转换信息代码，获得每个预警紧急水平的信息代码记录。
[0086]
具体地，每个预警紧急水平对应的信息代码，是基于每个预警紧急苏平的二进制代码建立信息代码记录，所述信息代码记录中每个预警紧急水平对应一个不发生变化的二进制代码。其中二进制代码可为信息代码。
[0087]
可选地，步骤s00531中，计算发送周期的公式为：
[0088][0089]
其中，ps为无人驾驶汽车此刻相应的发送周期，pd为在设定时间间隙发送的信号的设定回数，pt为无人驾驶汽车在此刻相应的适配推定时间间隔，pw为无人驾驶汽车在此刻相应的预警紧急水平。
[0090]
本实施例中，计算获得的无人驾驶汽车此刻的预警紧急水平对后续信号的发送周期以及适配推定时间间隔进行调整。具体为，首先根据无人驾驶汽车当前对应的基础特征数据失常水平和环境紧急系数中的上限值，即pw＝(ys，ws)
max
，其中，pw为无人驾驶汽车此刻对应的预警紧急水平，ys为无人驾驶汽车此刻对应的运行失常水平，ws为无人驾驶汽车此刻相应的环境紧急系数。
[0091]
其次，预警紧急水平越高，则发送信号的周期会缩短，即发送频率增加。在信号或
信息发送方面，能够调整的主要为两部分，包括发送周期和适配推定时间间隔。所述适配推定时间间隔是卫星通信系统判断无人驾驶汽车预警紧急水平的时间周期差，具体为收集无人驾驶汽车基础特征数据和位置数据的周期。所述发送周期为适配推定时间间隔内发送频率之间的具体时间段。
[0092]
可选地，适配推定时间间隔的计算公式为：
[0093]
pt＝pu*(1-pw)
[0094]
其中，pu为设定时间间隙。设置pu为20min，也可根据需要缩短或延长。pt为当前无人驾驶汽车的适配推定时间间隔。当预警紧急水平越大时，说明无人驾驶汽车当前的运行状态比较紧急，需要缩短推定间隔，利于更加快速或多次的对无人驾驶汽车的运行状态进行进一步检测，并对该无人驾驶汽车进行重点监控。
[0095]
可选地，计算每个预警紧急水平对应的转换信息代码占比的公式为：
[0096][0097]
其中，xuv为预警紧急水平v相应的转换成信息代码占比，pw
ent
为每个预警紧急水平数据集，ps
ent
为每个预警紧急水平相应的发送周期数据集，pwv为预警紧急水平v，psv为预警紧急水平v相应的发送周期，min表示最小值，max表示最大值。(pw
ent
+ps
ent
)
min
为每个预警紧急水平和对应的发送周期之和中的最小值，(pw
ent
+ps
ent
)
max
为每个预警紧急水平和对应的发送周期之和中的最大值。计算各预警紧急水平对应的信息代码占比的过程为：将每个预警紧急水平和对应的发送周期之和进行归纳化的过程，即每个预警紧急水平对应的转换成信息代码占比之和为1。
[0098]
本实施例中根据每个预警紧急水平对应的转换成信息代码占比，从而建立信息代码树，获得每个预警紧急水平的信息代码。常规的信息代码采用的字符显示的频率，来对字符进行编码，字符显示的频率越低，则对应的信息代码越长。预警紧急水平相当于字符，预警紧急水平对应的转换为信息代码的占比等同于预警紧急水平显示的频率。
[0099]
转换成信息代码占比越大，则对应的信息代码越短，对应的传输速度越快，反之，转换成信息代码占比越小，信息代码越长。本实施例中所述的构建信息代码树方式与构建霍树方式相近，均为本领域现有技术，不再具体详述。
[0100]
可选地，步骤s003中，将无人驾驶汽车此刻的位置数据发送到模拟好的神经网络模型中，获得无人驾驶汽车当前所在位置对应的环境紧急系数，神经网络模型包括：通过利用平均标准差代价函数管理神经网络模型对获得运行失常水平的模拟，通过信息熵代价函数管理神经网络模型对环境紧急系数的模拟，通过概括代价函数管理神经网络模型整体的模拟。
[0101]
模拟确定神经网络的代价函数采用的是平均标准差代价函数和信息熵代价函数，其中，平均标准差代价函数用于对运行失常水平的模拟，信息熵代价函数用于对环境紧急系数进行模拟，其中，还增加了概括代价函数通过对比运行失常水平和环境紧急系数来管理神经网络模型的整体训练，根据位置数据预估出来的环境紧急程度和位置处的地貌、危险标记等相对应，使神经网络模型的模拟靠谱。
[0102]
在实际使用过程中，虽然位置信息结合实际地图也能实现对位置情况进行判断，
如果进一步结合采集到的无人驾驶汽车所处位置的信息，以及无人驾驶汽车本身的运行状态信息，能有利于对可能出现危险情况进行预警提示，也便于进一步管理和监控，必要时，及时开展救援。本实施例中，通过建立一个神经网络模型，利用模拟好的神经网络模型，对无人驾驶汽车当前的位置数据对应的地理紧急程度和危险因素比如天气、地理环境等进行预估，利于提前预警提示。
[0103]
本实施例中根据无人驾驶汽车此刻的基础特征数据和位置数据，获得无人驾驶汽车此刻相应的运行失常水平和环境紧急系数，进而获得无人驾驶汽车此刻相应的预警紧急水平，最后对无人驾驶汽车此刻对应的预警紧急水平进行发送信号前，先将无人驾驶汽车对应的预警紧急水平进行转化成信息代码占比，利用信息代码对无人驾驶汽车此刻对应的预警紧急水平进行发送。利用卫星通信系统作为信号传输，便于对无人驾驶汽车当前的运行状态依据当前的所处的位置以及内部温度数据，以及环境因素进行监测，并依据此进行预警提示。
[0104]
本实施例所述技术方案通过无人驾驶汽车的基础特征数据和位置数据进行实施管理，利于进一步判断分析无人驾驶汽车的预警紧急水平，进而适配调节信号数据发送的周期，以及数据采集的间隔时间，实现了能根据无人驾驶汽车的相关数据对人员或者无人驾驶汽车发出已经提示，并且利于外部人员及部门在最佳时间内给予援助。
[0105]
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。