基于环境感知和移动边缘计算的自动驾驶警示方法、设备、存储介质技术

本发明专利技术涉及一种基于环境感知和移动边缘计算的自动驾驶警示方法、设备、存储介质，包括：步骤S1.沿道路旁侧等间距排列多个用于网联通信的路侧单元，控制各路侧单元分别与其通信范围内的各车辆组网；步骤S2.基于移动边缘计算架构建立位于本地的MEC服务器及位于云端的核心网。还包括下述周期性执行的步骤：步骤S3.获取当前路段的天气类型，根据所述天气类型确定本车的安全车速；步骤S4.比较安全车速与当前道路其他车辆的平均速度，根据比较结果直接经核心网向外部运营中心示警，由运营中心向当前道路的其他车辆发出警示。本发明专利技术可实现对路段危险性的短期精准评估及数据高时效通讯。

【技术实现步骤摘要】
基于环境感知和移动边缘计算的自动驾驶警示方法、设备、存储介质
本专利技术涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种基于环境感知和移动边缘计算的自动驾驶警示方法、设备、存储介质。
技术介绍
当前，车辆自动驾驶过程中，运营中心需利用大数据统计分析不断为车辆提供风险警示，警示方法基本是通过分析车辆当前行驶道路的历史数据为车辆提供路段危险性评估，由于方法一般利用前天甚至更久前数据进行分析，无法结合实时数据，对于短期性评估难以确保准确性。
技术实现思路
本专利技术为解决或部分解决现有技术中的不足之处，而提供一种基于环境感知和移动边缘计算的自动驾驶警示方法、设备、存储介质。为此，提供一种基于环境感知和移动边缘计算的自动驾驶警示方法，包括：步骤S1.沿道路旁侧等间距排列多个用于网联通信的路侧单元，控制各路侧单元分别与其通信范围内的各车辆组网；步骤S2.基于移动边缘计算架构建立位于本地的MEC服务器及位于云端的核心网；以及包括下述周期性执行的步骤：步骤S3.获取当前路段的天气类型，根据所述天气类型确定本车的安全车速；步骤S4.比较安全车速与当前道路其他车辆的平均速度，根据比较结果直接经核心网向外部运营中心示警，由运营中心向当前道路的其他车辆发出警示。作为优选方案，步骤S4中运营中心向当前道路的其他车辆发出警示的方式包括：运营中心经核心网、MEC服务器向各路侧单元下发指令，由各路侧单元向其通信范围内各车辆广播。作为优选方案，步骤S4进一步包括：需与道路上指定车辆交互时，运营中心仅经核心网、路侧单元直接通信指定车辆。作为优选方案，步骤S3进一步包括：在天气类型改变后的首个周期中，根据所述天气类型调整往后各个周期之间的间隔时长。作为优选方案，步骤S3进一步包括：事先分别为每种天气类型配置安全车速。作为优选方案，步骤S3进一步包括：控制本车以所述天气类型对应的安全车速行驶。作为优选方案，步骤S4进一步包括：实时统计路途中各驶经本车的车辆的车速，并对各驶经本车的车辆的车速求均值，以求均结果作为所述当前道路其他车辆的平均速度。还提供一种设备，其中，该设备包括：控制器；以及，被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述控制器实现上述的方法。还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被控制器执行时，实现上述的方法。有益效果：本专利技术采用由道路实地运行的自动驾驶车辆基于道路当前天气及实际车速进行路侧主动性警示，再结合移动边缘计算架构进行数据高速有序通信，由运营中心进行统筹反馈至当前道路其他车辆，达到对路段危险性的短期精准评估及数据高时效通讯的目的。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1示出了本专利技术中车辆通信的移动边缘计算架构；图2示出了本专利技术的自动驾驶警示方法的实施流程图；图3为本专利技术的电子设备的结构示意图；图4为本专利技术的计算机可读存储介质的结构示意图。具体实施方式本实施例所指的车辆为自动驾驶电动车辆，其上设有由常规激光传感器(Ibeo)、视觉传感器(双目视觉摄像头)、位置传感器(GPS)、前后雷达、主控电脑(Nuvo-5095GC工控机)所组成的自动驾驶系统，能够实施自动驾驶所需的常规传感检测及驾驶控制。本实施例的自动驾驶警示方法基于图1所示架构实施，见图2，包括事先设置的以下前提步骤：步骤S1.沿道路旁侧等间距排列多个用于网联通信的路侧单元，控制各路侧单元分别与其通信范围内的各车辆组网；具体而言，所述路侧单元指代基于移动通信技术的网联通信设备，设置时，沿行车方向，在道路旁侧等间距布置多个路侧单元，并设置各路侧单元的通信范围紧邻而又互不重叠，然后控制各路侧单元在其通信范围内以较短周期进行周期性广播组网寻呼请求，车辆接收到请求后建立通信链路，从而实现路侧单元与其通信范围内的各车辆组网，保障每个路侧单元及其组网车辆均组成一局域通信网络。步骤S2.基于移动边缘计算架构建立位于本地的MEC服务器及位于云端的核心网；具体而言，以区为单位，依照移动边缘计算架构为每个区独立配备的本地MEC服务器，控制该区内各路侧单元共同与区内的MEC服务器联网通信，然后根据移动边缘计算架构设立云端核心网，控制各MEC服务器共同与核心网通信，核心网再与作为运营中心的交通控制中心通信，此时，路侧单元承担道路车辆与运营中心之间数据中继传输功能，使车辆在驾驶路途中得以经路侧单元快速地与运营中心进行交互，从而辅助实施自动驾驶行为。本实施例的自动驾驶警示方法还包括以下周期性执行的警示步骤：步骤S3.获取当前路段的天气类型，根据所述天气类型确定本车的安全车速；具体而言，控制本车经路侧单元向运营中心请求当前路段的天气类型，其中，天气类型包含晴天、雨天、大风天、雪天等多种类型。对于每种天气类型，事先配置一安全车速，本车驾驶时，根据当前的天气类型，经查表确定其对应的安全车速作为当前的安全车速，并控制本车以当前的安全车速进行行驶。步骤S4.比较安全车速与当前道路其他车辆的平均速度，根据比较结果直接经核心网向外部运营中心示警，由运营中心向当前道路的其他车辆发出警示。具体而言，控制本车在驾驶过程中，实时统计路途中各驶经本车的车辆的车速，并对各驶经本车的车辆的车速求均值，以求均结果作为所述当前道路其他车辆的平均速度。在当前道路其他车辆的平均速度大于当前的安全车速时，意味其他车辆有风险隐患嫌疑，则控制本车不经MEC服务器，而是直接经核心网向运营中心示警，以缩短警示信息的传送时长，加快送达速度。运营中心收到警示后，通过人工分析处理，在认为必须时，对道路中车辆进行警示，实现路段风险评估警示。运营中心可设置为收到警示后直接转发给当前道路的其他车辆，以实现加快反馈。本实施例的方法一改以往基于历史数据分析评估的方式，采用由道路实地运行的自动驾驶车辆基于道路当前天气及实际车速进行路侧主动性警示，再结合移动边缘计算架构进行数据高速有序通信，由运营中心进行统筹反馈至当前道路其他车辆，达到对路段危险性的短期精准评估及数据高时效通讯的目的。进一步地，步骤S4中，为避免下行数据传输占用从路侧单元直接到核心网的高速链路，运营中心向当前道路的其他车辆发出警示的方式设置为：运营中心经核心网、MEC服务器向各路侧单元下发指令，由各路侧单元向其通信范围本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于环境感知和移动边缘计算的自动驾驶警示方法，其特征在于，包括：/n步骤S1.沿道路旁侧等间距排列多个用于网联通信的路侧单元，控制各路侧单元分别与其通信范围内的各车辆组网；/n步骤S2.基于移动边缘计算架构建立位于本地的MEC服务器及位于云端的核心网；/n以及包括下述周期性执行的步骤：/n步骤S3.获取当前路段的天气类型，根据所述天气类型确定本车的安全车速；/n步骤S4.比较安全车速与当前道路其他车辆的平均速度，根据比较结果直接经核心网向外部运营中心示警，由运营中心向当前道路的其他车辆发出警示。/n

【技术特征摘要】
1.基于环境感知和移动边缘计算的自动驾驶警示方法，其特征在于，包括：
步骤S1.沿道路旁侧等间距排列多个用于网联通信的路侧单元，控制各路侧单元分别与其通信范围内的各车辆组网；
步骤S2.基于移动边缘计算架构建立位于本地的MEC服务器及位于云端的核心网；
以及包括下述周期性执行的步骤：
步骤S3.获取当前路段的天气类型，根据所述天气类型确定本车的安全车速；
步骤S4.比较安全车速与当前道路其他车辆的平均速度，根据比较结果直接经核心网向外部运营中心示警，由运营中心向当前道路的其他车辆发出警示。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中运营中心向当前道路的其他车辆发出警示的方式包括：运营中心经核心网、MEC服务器向各路侧单元下发指令，由各路侧单元向其通信范围内各车辆广播。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S4进一步包括：需与道路上指定车辆交互时，运营中心仅经核心网、路侧单元直接通信指定车辆。

【专利技术属性】
技术研发人员：杨敬锋，王立，张南峰，蓝飞腾，刘晓松，魏忠伟，杨峰，
申请(专利权)人：广东中科臻恒信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44