基于云端的辅助驾驶控制系统及方法技术方案

本发明专利技术属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于云端的辅助驾驶控制系统及方法，旨在解决驾驶员操作驾驶模拟器进行远程辅助驾驶控制无法实现一对多车的接管控制与调度的问题。本系统包括设置于远程服务器的云端、设置于被控车辆的车辆端；车辆端与云端通过无线通讯链路连接；车辆端，配置为基于控制状态切换指令切换至远程控制状态时，获取车辆行驶环境数据、车辆驾驶行为数据并发送至云端，获取云端发送的车辆控制数据，以对车辆进行控制；云端，配置为接收车辆行驶环境数据、车辆驾驶行为数据，基于预设的自动驾驶控制模型，获取对应被控车辆的车辆控制数据，并发送至对应的车辆端。本发明专利技术通过云端实现了一对多车的接管控制及调度。

Assistant driving control system and method based on cloud

【技术实现步骤摘要】
基于云端的辅助驾驶控制系统及方法
本专利技术属于自动驾驶
，具体涉及一种基于云端的辅助驾驶控制系统及方法。
技术介绍
近年来，自动驾驶技术发展迅速，通过对传统车辆进行改造，配置摄像头、激光雷达、高精度定位装置等传感器，可以实现在简单环境的自动驾驶。然而，由于车辆本身计算资源、功耗的限制，单体车辆难以实时高效的处理传感器数据进行自动驾驶决策规划计算，导致单体自动驾驶功能的发展受限。另外，在一些特定场景的自动驾驶车辆中，如矿山、港口、长距离物流运输等常常面临路况复杂的情况，使得单体车辆无法具有自主驾驶的决策能力，从而导致作业效率低且安全风险高的问题。由于上述情况的限制，使得很多单体车辆在无法利用车辆自身的处理器来处理传感器数据和/或复杂路况下无法进行自动驾驶决策等情况发生，因此，便有了远程应急接管需求(或远程辅助驾驶控制需求)。进一步，由于5G通讯技术具有高可靠、低时延、大宽带特性等特点，为自动驾驶的车联网络提供了高速通道，使得远程辅助驾驶控制成为可能。现有的远程辅助驾驶控制过程，多采用测试员监管驾驶模拟器的远程驾驶控制方式，这种针对驾驶模拟器的操作通常是人为的，一般情况下，同一时刻只能对一辆自动驾驶车辆进行辅助控制，难以进行一对多车的接管控制与调度。针对同时有多辆车需要远程辅助接管或者控制的情况，通过人为操作驾驶模拟器进行一对一控制的可扩展性差，成本较高。另外，这种远程驾驶控制方法需要通过外部设备或人为指令才可实现驾驶控制策略的自动化升级，无法实现灵活的远程驾驶控制方法的升级操作。
技术实现思路
为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决驾驶员操作驾驶模拟器进行远程辅助驾驶控制无法实现一对多车的接管控制与调度的问题，本专利技术第一方面，提出了一种基于云端的辅助驾驶控制系统，该系统包括设置于远程服务器的云端、设置于被控车辆的车辆端；所述车辆端与所述云端通过无线通讯链路连接；所述车辆端，配置为基于控制状态切换指令切换至远程控制状态时，获取第一数据并发送至所述云端，获取所述云端发送的第二数据，以对车辆进行控制；所述第一数据包括车辆行驶环境数据、车辆驾驶行为数据；所述第二数据包括车辆控制数据；所述云端，配置为接收第一数据，基于预设的自动驾驶控制模型，计算对应被控车辆的车辆控制数据作为所述第二数据，并发送至对应的车辆端。在一些优选的实施方式中，所述辅助驾驶控制系统还包括应急接管端；所述云端还包括应急接管监测模块；所述应急接管端为人工远程遥控端；所述应急接管监测模块，配置为在车辆控制数据计算失败时，建立所述车辆端与所述应急接管端的信息通路；所述应急接管端，配置为接收被控车辆的第一数据，并获取人工控制信息作为车辆控制数据发送至被控车辆对应的车辆端；所述车辆控制数据计算失败，为所述云端的自动驾驶控制模型向对应被控车辆的车辆端发送车辆控制数据的时间间隔大于预设时间阈值。在一些优选的实施方式中，所述车辆端包括第一采集模块、第二采集模块：所述第一采集模块，配置为实时采集车辆在运行过程中的车辆行驶环境视频数据，并实时标记时间戳形成车辆行驶环境数据；所述第二采集模块，配置为实时获取车辆在运行过程中车辆驾驶的控制信息，并实时标记时间戳形成车辆驾驶行为数据。在一些优选的实施方式中，所述车辆端还包括车辆控制器模块；所述车辆控制器模块，配置为获取并解析所述第二数据，得到针对各类驾驶操纵部件的控制指令，并将其发送至对应的操纵部件的控制器中，以驱动各部件按照相应控制指令动作。在一些优选的实施方式中，所述自动驾驶控制模型基于卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM构建。在一些优选的实施方式中，所述自动驾驶模型设置于所述云端的自动驾驶控制模块，所述自动驾驶模块包括第一模型单元、第二模型单元；所述第一模型单元用于基于训练样本进行模型训练，获取新的模型参数，并更新所述第二模型单元中的自动驾驶控制模型；所述第二模型单元用于基于自动驾驶控制模型进行所述第二数据的计算。在一些优选的实施方式中，所述云端包括数据存储模块，用于存储所述自动驾驶控制模型的训练样本；所述数据存储模块其包括第一数据存储模块、第二数据存储模块、第三数据存储模块；所述第一数据存储模块，配置为获取所述车辆端未进行辅助驾驶控制的第一数据，将其作为第一类训练样本进行存储；所述第二数据存储模块，配置为获取所述人工远程遥控端在真实或模拟环境下采集的第一数据，将其作为第二类训练样本进行存储；所述第三数据存储模块，配置为获取采集车在实时运行过程中采集的第一数据，将其作为第三类训练样本进行存储。在一些优选的实施方式中，所述无线通讯链路为5G无线通讯链路。本专利技术的第二方面，提出了一种基于云端的辅助驾驶控制方法，基于上述的基于云端的辅助驾驶控制系统，包括以下步骤：步骤S100，所述车辆端基于控制状态切换指令切换至远程控制状态时，实时获取对应的被控车辆的第一数据并发送至所述云端；所述第一数据包括车辆行驶环境数据、车辆驾驶行为数据；步骤S200，所述云端基于获取的被控车辆的第一数据，通过预设的自动驾驶控制模型，获取对应被控车辆的车辆控制数据作为第二数据，并发送至对应的车辆端；步骤S300，所述车辆端基于获取的所述第二数据对车辆进行控制。在一些优选的实施方式中，若所述云端获取对应被控车辆的车辆控制数据时间间隔大于预设时间阈值时，设置于远程遥控中心的人工远程遥控端获取被控车辆的第一数据，并获取人工控制信息作为车辆控制数据发送至被控车辆对应的车辆端。本专利技术的有益效果：本专利技术通过云端实现了一对多车的接管控制及调度。本专利技术通过在云端构建端到端的自动驾驶控制模型，充分利用云端资源进行自动驾驶决策的规划，大大减少了车辆端传感器成本及计算资源的需求，突破车辆端的功耗与计算资源的限制。相比于人工驾驶员操作远程遥控装置(驾驶模拟器)实现远程驾驶，端到端自动驾驶控制模型通过训练和定期更新，使得自动驾驶过程具有易扩展性，并且可以充分利用并行计算的便捷性，作用于针对多辆车的远程操控，实现多车的远程接管与调度。同时，本专利技术对端到端自动驾驶过程进行监测，若端到端自动驾驶过程接管出现失误的情况，仍然可以选用人为操作的驾驶模拟器进行接管，双重接管保障，具有较高的安全性。附图说明通过阅读参照以下附图所做的对非限制性实施例所做的详细描述，本申请的其他特征、目的和优点将会变得更明显。图1是本专利技术一种实施例的基于云端的辅助驾驶控制系统的整体结构的示意图；图2是本专利技术一种实施例的基于云端的辅助驾驶控制系统的详细结构的示意图；图3是本专利技术一种实施例的自动驾驶控制模型的训练及运用模型进行控制数据获取的示例图；图4是本专利技术一种实施例的基于云端的辅助驾驶控制方法的流程示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云端的辅助驾驶控制系统，其特征在于，该系统包括设置于远程服务器的云端、设置于被控车辆的车辆端；所述车辆端与所述云端通过无线通讯链路连接；/n所述车辆端，配置为基于控制状态切换指令切换至远程控制状态时，获取第一数据并发送至所述云端，获取所述云端发送的第二数据，以对车辆进行控制；所述第一数据包括车辆行驶环境数据、车辆驾驶行为数据；所述第二数据包括车辆控制数据；/n所述云端，配置为接收第一数据，基于预设的自动驾驶控制模型，计算对应被控车辆的车辆控制数据作为所述第二数据，并发送至对应的车辆端。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于云端的辅助驾驶控制系统，其特征在于，该系统包括设置于远程服务器的云端、设置于被控车辆的车辆端；所述车辆端与所述云端通过无线通讯链路连接；
所述车辆端，配置为基于控制状态切换指令切换至远程控制状态时，获取第一数据并发送至所述云端，获取所述云端发送的第二数据，以对车辆进行控制；所述第一数据包括车辆行驶环境数据、车辆驾驶行为数据；所述第二数据包括车辆控制数据；
所述云端，配置为接收第一数据，基于预设的自动驾驶控制模型，计算对应被控车辆的车辆控制数据作为所述第二数据，并发送至对应的车辆端。


2.根据权利要求1所述的基于云端的辅助驾驶控制系统，其特征在于，所述辅助驾驶控制系统还包括应急接管端；所述云端还包括应急接管监测模块；所述应急接管端为人工远程遥控端；
所述应急接管监测模块，配置为在车辆控制数据计算失败时，建立所述车辆端与所述应急接管端的信息通路；
所述应急接管端，配置为接收被控车辆的第一数据，并获取人工控制信息作为车辆控制数据发送至被控车辆对应的车辆端；
所述车辆控制数据计算失败，为所述云端的自动驾驶控制模型向对应被控车辆的车辆端发送车辆控制数据的时间间隔大于预设时间阈值。


3.根据权利要求1所述的基于云端的辅助驾驶控制系统，其特征在于，所述车辆端包括第一采集模块、第二采集模块；
所述第一采集模块，配置为实时采集车辆在运行过程中的车辆行驶环境视频数据，并实时标记时间戳形成车辆行驶环境数据；
所述第二采集模块，配置为实时获取车辆在运行过程中车辆驾驶的控制信息，并实时标记时间戳形成车辆驾驶行为数据。


4.根据权利要求1所述的基于云端的辅助驾驶控制系统，其特征在于，所述车辆端还包括车辆控制器模块；
所述车辆控制器模块，配置为获取并解析所述第二数据，得到针对各类驾驶操纵部件的控制指令，并将其发送至对应的操纵部件的控制器中，以驱动各部件按照相应控制指令动作。


5.根据权利要求1-4任一项所述的基于云端的辅助驾驶控制系统，其特征在于，所述自动驾驶控制模型基于卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM构建。


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【专利技术属性】
技术研发人员：要婷婷，田滨，胡成云，王晓，王飞跃，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11