一种自动驾驶车辆的远程控制方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种自动驾驶车辆的远程控制方法、装置及系统，属于自动驾驶控制技术领域。本发明专利技术通过在远端对自动驾驶车辆进行实时跟踪采集，获取自动驾驶车辆所处的环境和车辆状态数据，并根据上述数据确定对应的远程控制操作指令，在自动驾驶车辆由自动驾驶状态向人工驾驶状态紧急切换时，按照远程控制操作指令控制车辆运行，避免了只在紧急情况下生成远程控制指令导致的驾驶安全问题，提高了自动驾驶车辆由自动驾驶状态向人工驾驶状态紧急切换时行驶的安全性。行驶的安全性。行驶的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶车辆的远程控制方法、装置及系统


[0001]本专利技术涉及一种自动驾驶车辆的远程控制方法、装置及系统，属于自动驾驶控制


技术介绍

[0002]自动驾驶车辆融合了传感器、雷达、GPS定位、人工智能等技术，使车辆具备智能环境感知能力，能够自动分析车辆形式的安全及危险状态，使车辆按照人的意志到达目的地，最终实现替代人来操作。从技术发展角度看，目前的自动驾驶车辆的研发还处于初级阶段，即半自动驾驶，在某些驾驶交通环境下驾驶员完全不用控制车辆，实现完全的自动驾驶。但是如遇到感知受限、硬件模块故障、或驾驶环境超出ODD(Operational Design Domain，即设计适用范围)等无法处理的情况时，需要人类驾驶员紧急切换，接管车辆，即需要将车辆由自动驾驶模式切换人工驾驶模式。研究和实际测试表明，由于自动驾驶车辆的可靠性，容易让驾驶员或安全员分心，很难快速从“乘客”转变为“司机”角色，以至于在紧急切换时下司机难以成功接管，即便在发出提示音或请求后让驾驶员接手，驾驶员也很难实现对车辆的安全控制。
[0003]为此，目前的自动驾驶车辆都配备有远程控制系统，但是目前的远程控制系统仅在需要切换时才进行远程控制指令的生成，很难要求等待远程接管或远程控制的驾驶员在紧急情况下发出准确的远程控制指令，无法保证行车安全。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种自动驾驶车辆的远程控制方法、装置及系统，以解决目前车辆由自动驾驶模式紧急切换到人工驾驶模式时车辆行驶安全性低的问题。
[0005]本专利技术为解决上述技术问题而提供自动驾驶车辆的远程控制方法，该远程控制方法包括以下步骤：
[0006]1)实时检测自动驾驶车辆当前的环境数据、车辆状态数据和车辆控制数据，并将其发送给远端；
[0007]2)远端将接收到车辆当前的环境数据和车辆状态数据与远端上存储的不同场景下的历史驾驶数据，确定与车辆当前的环境数据和车辆状态数据相对应的人类驾驶操作建议，并将其作为远程控制操作指令；
[0008]3)当自动驾驶车辆由自动驾驶状态向人工驾驶状态紧急切换时，按照远程控制操作指令控制车辆运行。
[0009]本专利技术通过在远端对自动驾驶车辆进行实时跟踪采集，获取自动驾驶车辆所处的环境和车辆状态数据，并根据上述数据确定对应的远程控制操作指令，在自动驾驶车辆由自动驾驶状态向人工驾驶状态紧急切换时，按照远程控制操作指令控制车辆运行，避免了只在紧急情况下生成远程控制指令导致的驾驶安全问题，提高了自动驾驶车辆由自动驾驶状态向人工驾驶状态紧急切换时行驶的安全性。
[0010]进一步地，为了保证得到的远程控制操作指令的准确性，所述步骤2)中确定的远程控制操作指令是通过将车辆当前的环境数据和车辆状态数据输入到决策模型中预测得到，所述决策模型的确定过程如下：
[0011]A.远端对存储的历史驾驶数据进行降维处理，确定影响驾驶员操作的若干个参数，所述的历史驾驶数据包括环境数据、车辆状态数据、驾驶员所采取的操作数据；
[0012]B.对降维处理后的数据进行聚类；
[0013]C.将聚类后的数据集作为训练集，利用该训练集对机器学习模型进行训练，得到决策模型。
[0014]进一步地，为了保证对远程控制自动驾驶车辆的准确性，该方法还包括根据实时采集到的车辆当前环境数据和车辆状态数据进行场景重建，并将场景呈现给远程驾驶员，使远程驾驶员根据当前车辆所处环境给出控制指令，得到远程驾驶员控制指令。
[0015]进一步地，为了保证远程控制的精准性，当自动驾驶车辆由自动驾驶状态向人工驾驶状态紧急切换时，比较远程控制操作指令和远程驾驶员控制指令，若不一致，则经远程驾驶员再次确认后，按照远程驾驶员控制指令控制车辆。
[0016]进一步地，为了保证决策模型能够实时更新，提高预测精准度，所述远端还用于将远程控制操作指令与对应的车辆控制数据进行比较，根据两者之间的误差对决策模型进行修正。
[0017]本专利技术还提供了一种自动驾驶车辆的远程控制装置，该远程控制装置包括存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器与所述存储器相耦合，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述自动驾驶车辆的远程控制方法。
[0018]本专利技术还提供了一种自动驾驶车辆的远程控制系统，该远程控制系统包括云端平台和云端虚拟控制器，所述云端平台用于与设置在自动驾驶车辆上的远程监控系统通讯，以获取自动驾驶车辆的当前的环境数据、车辆状态数据和车辆控制数据，所述云端平台上存储有不同场景下的历史驾驶数据，所述云端虚拟控制器用于根据云端平台上存储的历史驾驶数据确定与车辆当前的环境数据和车辆状态数据相对应的人类驾驶操作建议，并将其作为远程控制操作指令；所述云端平台还用于在自动驾驶车辆由自动驾驶状态向人工驾驶状态紧急切换时，按照所述远程控制操作指令控制车辆运行。
[0019]本专利技术通过在云端对自动驾驶车辆进行实时跟踪采集，获取自动驾驶车辆所处的环境和车辆状态数据，并根据上述数据确定对应的远程控制操作指令，在自动驾驶车辆由自动驾驶状态向人工驾驶状态紧急切换时，按照远程控制操作指令控制车辆运行，避免了只在紧急情况下生成远程控制指令导致的驾驶安全问题，提高了自动驾驶车辆由自动驾驶状态向人工驾驶状态紧急切换时行驶的安全性。
[0020]进一步地，为了保证对远程控制自动驾驶车辆的准确性，所述的远程控制系统还包括驾驶模拟器，所述驾驶模拟器与云端平台通讯连接，用于根据云端平台实时获取到的车辆当前环境数据和车辆状态数据进行场景重建，并将场景呈现给远程驾驶员，使远程驾驶员根据当前车辆所处环境给出控制指令，得到远程驾驶员控制指令。
[0021]进一步地，为了保证远程控制的精准性，当自动驾驶车辆由自动驾驶状态向人工驾驶状态紧急切换时，比较远程控制操作指令和远程驾驶员控制指令，若不一致，则经远程
驾驶员再次确认后，按照远程驾驶员控制指令控制车辆。
[0022]进一步地，为了保证得到的远程控制操作指令的准确性，所述的远程控制操作指令是通过将车辆当前的环境数据和车辆状态数据输入到决策模型中预测得到，所述决策模型的确定过程如下：
[0023]A.云端平台对存储的历史驾驶数据进行降维处理，确定影响驾驶员操作的若干个参数，所述的历史驾驶数据包括环境数据、车辆状态数据、驾驶员所采取的操作数据；
[0024]B.云端虚拟控制器对降维处理后的数据进行聚类；
[0025]C.云端虚拟控制器将聚类后的数据集作为训练集，利用该训练集对机器学习模型进行训练，得到决策模型。
附图说明
[0026]图1是本专利技术自动驾驶车辆的远程控制原理示意图；
[0027]图2是本专利技术中云端虚拟控制器中远程控制指令生成流程图；
[0028]图3是本专利技术中驾驶模拟器中控制指令生成流程图。
具体实施方式
[0029]下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做进一步地说明。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶车辆的远程控制方法，其特征在于，该远程控制方法包括以下步骤：1)实时检测自动驾驶车辆当前的环境数据、车辆状态数据和车辆控制数据，并将其发送给远端；2)远端将接收到车辆当前的环境数据和车辆状态数据与远端上存储的不同场景下的历史驾驶数据，确定与车辆当前的环境数据和车辆状态数据相对应的人类驾驶操作建议，并将其作为远程控制操作指令；3)当自动驾驶车辆由自动驾驶状态向人工驾驶状态紧急切换时，按照远程控制操作指令控制车辆运行。2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的远程控制方法，其特征在于，所述步骤2)中确定的远程控制操作指令是通过将车辆当前的环境数据和车辆状态数据输入到决策模型中预测得到，所述决策模型的确定过程如下：A.远端对存储的历史驾驶数据进行降维处理，确定影响驾驶员操作的若干个参数，所述的历史驾驶数据包括环境数据、车辆状态数据、驾驶员所采取的操作数据；B.对降维处理后的数据进行聚类；C.将聚类后的数据集作为训练集，利用该训练集对机器学习模型进行训练，得到决策模型。3.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的远程控制方法，其特征在于，该方法还包括根据实时采集到的车辆当前环境数据和车辆状态数据进行场景重建，并将场景呈现给远程驾驶员，使远程驾驶员根据当前车辆所处环境给出控制指令，得到远程驾驶员控制指令。4.根据权利要求3所述的自动驾驶车辆的远程控制方法，其特征在于，当自动驾驶车辆由自动驾驶状态向人工驾驶状态紧急切换时，比较远程控制操作指令和远程驾驶员控制指令，若不一致，则经远程驾驶员再次确认后，按照远程驾驶员控制指令控制车辆。5.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆的远程控制方法，其特征在于，所述远端还用于将远程控制操作指令与对应的车辆控制数据进行比较，根据两者之间的误差对决策模型进行修正。6.一种自动驾驶车辆的远程控制装置，其特征在于，该远程控制装置包括存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器与所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王传秋，朱敏，陈旭亮，刘磊，
申请(专利权)人：郑州宇通客车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：