车路协同自动驾驶辅助方法、系统、处理设备及车载设备与流程

[0001]
本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种车路协同自动驾驶辅助方法、系统、处理设备及车载设备。


背景技术：

[0002]
自动驾驶车辆可在设计行驶区域(odd，operational design domain)内安全驾驶。但是，当道路条件临时改变时，例如道路因故需要临时维修施工时，自动驾驶车辆可能因为车载传感器的感知局限而不能及时获取施工区域的相关信息，从而导致驾驶员不能及时接管车辆，引发交通事故，造成人身安全和财产损失；也可能因为车辆不能立即自动重新规划路线绕行施工区域，而将车辆停靠在路侧，降低道路的通行效率。


技术实现要素：

[0003]
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术存在当道路条件临时改变时需要驾驶员临时接管车辆或自动停车的缺陷，提供一种车路协同自动驾驶辅助方法、系统、处理设备及车载设备。
[0004]
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种车路协同自动驾驶辅助方法，包括：
[0005]
接收交通环境信息，并对所述交通环境信息进行融合分析获得交通环境结构化描述，且根据交通环境结构化描述判断是否发生道路特定事件；
[0006]
若发生所述道路特定事件，则获取发生所述道路特定事件的区域位置，并根据所述区域位置生成当前路段信息；
[0007]
当安装有车载设备的自动驾驶车辆驶进所述处理设备对应的管控区域时，从车载设备接收所述自动驾驶车辆的规划行驶路径，并根据所述规划行驶路径判断所述自动驾驶车辆是否需经过所述区域位置；
[0008]
若需经过所述区域位置，则根据所述当前路段信息指引所述自动驾驶车辆通过所述区域位置。
[0009]
优选地，所述当前路段信息包括标注所述道路特定事件的动态地图，所述动态地图是根据交通环境结构化描述与高精地图映射后获得的。
[0010]
优选地，根据所述当前路段信息指引所述自动驾驶车辆通过所述区域，具体包括：
[0011]
根据所述当前路段信息生成路径引导信息，并将所述路径引导信息发送给所述车载设备，以使自动驾驶决策控制系统根据所述路径引导信息通过所述区域位置；或者，
[0012]
向所述车载设备发送所述当前路段信息，以使自动驾驶决策控制系统根据所述当前路段信息生成路径引导信息，且根据所述路径引导信息通过所述区域位置。
[0013]
优选地，接收交通环境信息，包括：
[0014]
从路侧传感器接收交通环境信息；和/或，
[0015]
接收交通管理者终端输入的交通环境信息；和/或，
[0016]
从与所述处理设备通讯连接的第二处理设备接收交通环境信息。
[0017]
优选地，对所述对交通环境信息进行融合分析获得交通环境结构化描述，包括：
[0018]
根据深度学习神经网络算法，和/或，传感融合算法对交通环境信息进行甄别、清洗、分类，从而获得所述交通环境结构化描述。
[0019]
本发明还构造一种车路协同自动驾驶辅助方法，应用在自动驾驶车辆的车载设备中，包括：
[0020]
在所述自动驾驶车辆驶进处理设备对应的管控区域时，向处理设备发送所述自动驾驶车辆的规划行驶路径，以使所述处理设备根据所述规划行驶路径判断所述自动驾驶车辆是否需经过发生道路特定事件的区域位置，其中所述区域位置是所述处理设备对所接收的交通环境信息进行融合分析获得交通环境结构化描述后，根据所述交通环境结构化描述判断发生了道路特定事件时生成的；
[0021]
在需经过所述区域位置时，根据所述当前路段信息指引所述自动驾驶车辆通过所述区域位置；其中所述当前路段信息是所述处理设备根据所述区域位置生成后向所述车载设备发送的。
[0022]
优选地，根据所述当前路段信息指引所述自动驾驶车辆通过所述区域，具体包括：
[0023]
从所述处理设备接收路径引导信息，并使自动驾驶决策控制系统根据所述路径引导信息通过所述区域位置，其中，所述路径引导信息是所述处理设备根据所述当前路段信息生成的；或者，
[0024]
从所述处理设备接收所述当前路段信息，并使自动驾驶决策控制系统根据所述当前路段信息生成路径引导信息，且根据所述路径引导信息通过所述区域位置。
[0025]
优选地，还包括：输出所述路径引导信息。
[0026]
优选地，输出所述路径引导信息包括：
[0027]
通过显示输出所述路径引导信息；和/或，
[0028]
语音播放所述路径引导信息。
[0029]
本发明还构造一种处理设备，包括第一处理器及第一存储器，所述第一处理器在执行所述第一存储器中所存储的计算机程序时实现以上所述的车路协同自动驾驶辅助方法。
[0030]
本发明还构造一种车载设备，包括第二处理器及第二存储器，其特征在于，所述第二处理器在执行所述第二存储器中所存储的计算机程序时实现以上所述的车路协同自动驾驶辅助方法。
[0031]
本发明还构造一种车路协同自动驾驶辅助系统，其特征在于，包括：
[0032]
以上所述的处理设备，且所述处理设备为路侧设备和/或云平台；
[0033]
以上所述的车载设备。
[0034]
本发明所提供的技术方案，通过对所获取的交通环境信息进行融合分析来判断是否发生道路特定事件，当发生时会生成当前路段信息。同时，还根据自动驾驶车辆的规划行驶路径判断该车辆是否需经过特定事件所对应的区域位置，如果需经过，则根据该当前路段信息引导车辆安全的、自动的通过该区域位置，这样，可减少交通事故的发生，降低损失，同时，也提高了通行效率，为自动驾驶车辆持续安全的驾驶提供支撑。
附图说明
[0035]
为了更清楚地说明本发明实施例，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。附图中：
[0036]
图1是本发明车路协同自动驾驶辅助方法实施例一的流程图；
[0037]
图2是本发明车路协同自动驾驶辅助方法实施例二的流程图；
[0038]
图3是本发明车路协同自动驾驶辅助方法实施例三的流程图。
具体实施方式
[0039]
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。
[0040]
首先说明的是，车路协同技术通过为自动驾驶车辆提供路侧传感信息，可以一定程度解决车载传感器感知不足的问题，而且，自动驾驶车辆接收路侧信息后需要经过快速地信息处理分析，再输入决策控制模型才能实现数据的有效利用。
[0041]
图1是本发明车路协同自动驾驶辅助方法实施例一的流程图，该实施例的车路协同自动驾驶辅助方法应用在处理设备中，且适应于施工区等道路条件临时改变的情况，其中，处理设备例如为路侧设备或云平台，路侧设备可安装在路侧l型杆、路侧立杆或龙门架等上，而且，路侧设备或云平台内置有通信模块、存储模块、处理分析模块等。
[0042]
该实施例的车路协同自动驾驶辅助方法具体包括：
[0043]
步骤s11.接收交通环境信息，并对所述交通环境信息进行融合分析获得交通环境结构化描述，且根据交通环境结构化描述判断是否发生道路特定事件，若是，则执行步骤s12；
[0044]
步骤s12.获取发生所述道路特定事件的区域位置，并根据所述区域位置生成当前路段信息；
[0045]
步骤s13.当安装有车载设备的自动驾驶车辆驶进所述处理设备对应的管控区域时，从车载设备接收所述自动驾驶车辆的规划行驶路径，并根据所述规划行驶路径判断所述自动驾驶车辆是否经过所述区域位置，若是，则执行步骤s14；
[0046]
步骤s14.根据所述当前路段信息指引所述自动驾驶车辆通过所述区域位置。
[0047]
在该实施例中，当获取到交通环境信息后，通过融合分析对特定区域(例如施工区域)做结构化描述，重构道路交通环境，
[0048]
可获得交通环境结构化描述，例如包括特定区域(例如施工区域)的位置和影响范围信息，进而判断是否发生道路特定事件。当自动驾驶车辆进入该处理设备的管控区域时，可从车载设备接收该车辆的规划行驶路径，若判定该车辆将经过特定区域时，则根据当前路段信息引导该车辆在自动驾驶模式下顺利通过该特定区域。应理解，自动驾驶模式既包括车内有驾驶员的情况下的自动驾驶模式，也包括云端远程操控的自动驾驶模式。
[0049]
进一步地，关于步骤s11中接收交通环境信息的方式，在一个可选实施例中，从路
侧传感器接收交通环境信息，路侧传感器包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，主要用于实时感知交通环境信息，包括机动车、非机动车、行人、道路障碍物等信息，也包括道路交通事件、道路标志标线等。在另一个可选实施例中，接收交通管理者终端输入的交通环境信息，例如，由施工人员、管理人员手动输入等方式获取到交通环境信息。在再一个可选实施例中，还可从与该处理设备通讯连接的第二处理设备接收交通环境信息，例如，从云平台或其它路侧设备接收交通环境信息。应理解，在实际应用中，可通过以上一种或多种方式的组合来获取交通环境信息。
[0050]
进一步地，步骤s11中，关于获得交通环境结构化描述的方式，在一个可选实施例中，可根据深度学习神经网络算法对交通环境信息进行甄别、清洗、分类，从而获得所述交通环境结构化描述。在另一个可选实施例中，根据传感融合算法对交通环境信息进行甄别、清洗、分类，从而获得所述交通环境结构化描述。
[0051]
进一步地，在一个可选实施例中，当前路段信息包括标注所述道路特定事件的动态地图，所述动态地图是根据交通环境结构化描述与高精地图映射后获得的。在该实施例中，处理设备可基于各来源渠道数据生成动态地图，并将施工区域信息标注在动态地图上，以及为即将经过施工区域的车辆生成更新的动态行驶轨迹地图，并传递给车载设备。
[0052]
进一步地，步骤s14中，关于根据所述当前路段信息指引所述自动驾驶车辆通过所述区域的方式，在一个可选实施例中，根据所述当前路段信息生成路径引导信息，并将所述路径引导信息发送给所述车载设备，以使自动驾驶决策控制系统根据所述路径引导信息通过所述区域位置。在该实施例中，由处理设备根据当前路段信息生成路径引导信息，并发送至车载设备，车载设备再将路径引导信息发送至车辆上的自动驾驶决策控制系统，车辆上的自动驾驶决策控制系统根据路径引导信息在保持自动驾驶的情况下顺利通过施工区域，其中车辆上的自动驾驶决策控制系统可以通过有线或者无线的方式与车载设备进行通讯，有线方式包括can通信，无线方式包括4g/5g通讯、c-v2x通讯、5.8g dsrc通讯等方式。在另一个可选实施例中，向所述车载设备发送所述当前路段信息，以使自动驾驶决策控制系统根据所述当前路段信息生成路径引导信息，且根据所述路径引导信息通过所述区域位置。在该实施例中，车载设备根据当前路段信息基于自身计算生成路径引导信息，然后，决策控制系统根据路径引导信息在保持自动驾驶的情况下顺利通过施工区域。
[0053]
本发明还构造一种处理设备，包括第一处理器及第一存储器，其中，第一处理器在执行所述第一存储器中所存储的计算机程序时实现以上所述的车路协同自动驾驶辅助方法。
[0054]
关于处理设备，需说明的是，处理设备例如可为路侧设备或云平台。路侧设备可安装在路侧l型杆、路侧立杆或龙门架等上，而且，其内置有通信模块、存储模块(即第一存储器)、处理分析模块(即第一处理器)等，其中，通信模块例如为4g/5g模块、c-v2x模块、5.8g dsrc模块等，具备与邻近车载设备和其它路侧设备进行信息交互的能力，也可以将信息上传至云平台，或者将云平台下发的信息传递给其他路侧设备及车载设备。存储模块用于存储接收到的信息，包括来源于路侧传感器的信息(包括：如车辆速度的高度动态信息、如红绿灯相位的准动态信息、如标志标线情况的准静态信息)、来源于车载设备的信息、来源于基础数据库的持续静态信息(如高精地图)、以及来源于其他路侧设备传递的和云平台下发的信息等。处理分析模块用于融合处理各类信息，判断施工区域的位置和影响范围；以及接
收到车载设备传输的自动驾驶车辆的规划行驶轨迹后，分析判断其是否需经过施工区域。应理解，路侧设备的上述功能模块也可设置在云平台中，即，车载设备、路侧传感器等各类数据均上传至云平台，云平台通过数据融合处理生成动态地图，并为车辆规划新的行驶轨迹，并将其传递给车载设备。
[0055]
图2是本发明车路协同自动驾驶辅助方法实施例二的流程图，该实施例的车路协同自动驾驶辅助方法应用在自动驾驶车辆的车载设备中，且适应于施工区等道路条件临时改变的情况。该实施例的车路协同自动驾驶辅助方法具体包括：
[0056]
步骤s21.在所述自动驾驶车辆驶进处理设备对应的管控区域时，向处理设备发送所述自动驾驶车辆的规划行驶路径，以使所述处理设备根据所述规划行驶路径判断所述自动驾驶车辆是否需经过发生道路特定事件的区域位置，其中所述区域位置是所述处理设备对所接收的交通环境信息进行融合分析获得交通环境结构化描述后，根据所述交通环境结构化描述判断发生了道路特定事件时生成的；
[0057]
步骤s22.在需经过所述区域位置时，根据所述当前路段信息指引所述自动驾驶车辆通过所述区域位置；其中所述当前路段信息是所述处理设备根据所述区域位置生成后向所述车载设备发送的。
[0058]
进一步地，步骤s22中，关于根据所述当前路段信息指引所述自动驾驶车辆通过所述区域位置，在一个可选实施例中，从所述处理设备接收路径引导信息，并使自动驾驶决策控制系统根据所述路径引导信息通过所述区域位置，其中，所述路径引导信息是所述处理设备根据所述当前路段信息生成的。在另一个可选实施例中，从所述处理设备接收所述当前路段信息，并使自动驾驶决策控制系统根据所述当前路段信息生成路径引导信息，且根据所述路径引导信息通过所述区域位置。
[0059]
进一步地，还包括：输出所述路径引导信息。具体地，可通过显示输出路径引导信息，也可通过语音导航模块实现语音播放该路径引导信息。
[0060]
本发明还构造一种车载设备，包括第二处理器及第二存储器，其中，第二处理器在执行第二存储器中所存储的计算机程序时实现以上所述的车路协同自动驾驶辅助方法。
[0061]
关于车载设备，还需说明的是，其安装在自动驾驶车辆上，且内置有通信模块，如lte-v2x模块、5g-v2x模块、5g模块、5.8g dsrc模块等，通信模块主要负责与路侧设备、其他车载设备、云平台等进行信息交互，将自身规划行驶路径通过通信模块传递至路侧设备或者云平台。另外，车载设备与车辆上的决策控制系统相连，将路侧设备或其他车载设备传递的信息发送给决策控制系统，为其决策控制提供支撑。
[0062]
图3是本发明车路协同自动驾驶辅助方法实施例三的流程图，该实施例的车路协同自动驾驶辅助方法的实现可包括感知、处理分析、交互、执行四个环节，下面将分别说明这四个环节：
[0063]
感知：路侧摄像头、毫米波雷达和激光雷达采集各类环境信息和道路信息，包括：高度动态信息(如自动驾驶车辆和行人的位置等)、准动态信息(如道路施工信息等)、准静态信息(如交通标志等)。此外，基础数据库的持续静态信息(如地图等)、车载设备传输的信息、云平台下发的信息等也将作为路侧设备分析、处理的数据基础。管理人员还可通过手动输入信息等方式代替传感器感知。
[0064]
处理分析：路侧设备的数据处理分析模块，通过深度学习、传感融合算法等对感知
信息进行甄别、清洗、分类等操作，实现对施工区域信息的统一表达，获取施工区域的位置和尺寸信息，并将其与基础数据建立联系，将施工区域信息加载到路侧设备存储的高精地图中，形成高精动态地图。此过程也可以由云平台完成。
[0065]
交互：当自动驾驶车辆驶进路侧设备管控区域时，车载设备可将其规划行驶路径通过一定通信手段发送给路侧设备或云平台，路侧设备或云平台基于车载设备传递的规划行驶路径，判断其是否需经过施工区域，若是，则根据原规划行驶路径的起点与终点信息，以及周围交通环境，生成新的路径引导信息，并通过一定通信手段传递给车辆，引导车辆安全通过施工区域；或者将动态地图传递给车辆，辅助车辆自主决策并通过施工区域。此处的通信手段包括但不限于lte-v2x、5g-v2x、5.8g dsrc、5g蜂窝网等。
[0066]
执行：车载设备接收到新的路径引导信息或动态地图后，将其传递到车辆的决策控制系统，决策控制系统向车辆发出总线指令，通过准确控制车辆的转向幅度、行驶轨迹等，使车辆在自动驾驶模式下顺利通过施工区域。车载设备显示模块也可同步展示路径引导信息，或通过语音功能进行播报。
[0067]
上流程完成了路侧设备或云平台辅助自动驾驶车辆安全通过施工区域的过程，本发明利用路侧设备或云平台生成施工区域的结构化信息描述，以及车辆的行驶轨迹路线，为车辆安全通过施工区域提供指引，解决自动驾驶车辆面对施工区域要么需要驾驶员接管、要么自动停车，不能自动通过施工区域的难题，为自动驾驶车辆持续安全的驾驶提供支撑。
[0068]
本发明还构造一种车路协同自动驾驶辅助系统，包括处理设备及安装在自动驾驶车辆上的车载设备，其中，处理设备为路侧设备和/或云平台，而且，处理设备及车载设备的逻辑结构可参照前文，在此不做赘述。
[0069]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何纂改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。