一种车辆节能方法技术

本发明专利技术涉及一种车辆节能方法，该方法包括以下步骤：车辆与外部环境建立通讯；车辆将其相关信息发送至路侧单元；车辆自主进行感知运算；路侧单元实时将感知结果发送至车辆；车辆和路侧单元进行信息融合；车辆和路侧信息系统分别评估当前环境是否满足接管条件，若是，则车辆和路侧单元获取接管条件的满足程度和结论，并请求进行算力接管；车辆请求进行算力接管；路侧设备进行算力资源评估，并判断是否通过请求；车辆降低算力，处于低算力模式；判断车辆当前是否满足自动驾驶需求，若是，则维持低算力模式，若否，则车辆恢复算力；车辆恢复算力，并与路侧信息系统进行确认，与现有技术相比，本发明专利技术具有降低车辆能耗和节能减排等优点。点。点。

A vehicle energy saving method

【技术实现步骤摘要】
一种车辆节能方法


[0001]本专利技术涉及自动驾驶的能耗领域，尤其是涉及一种车辆节能方法。

技术介绍

[0002]随着自动驾驶技术的发展，越来越多驾驶行为中原有需要人类完成的任务已经逐渐被机器所完成，其中接替人眼对道路的观察工作的是自动驾驶系统中的车辆感知技术，驾驶员的感知是通过各种器官观测，经由大脑处理判断后，对环境或事物形成的认知，相对应的，在自动驾驶领域，中央控制器接受各个传感器的信息经过一系列融合算法处理的这一过程便是感知技术，传感器就是汽车的感知器官，因此，近几年的感知技术跟随着传感器的发展不断的进行技术革新。
[0003]自动驾驶的关键技术主要为感知(Perception)、决策(Planning)和控制(Control)三个方面，其中感知系统以多种传感器捕获的数据以及高清地图的信息作为输入，经过一系列的计算和处理，来预估车辆的状态和实现对车辆周围环境的精确感知，可以为下游决策系统模块提供丰富的信息。
[0004]目前NVIDIA、Intel、高通等传统芯片制造商凭借自身的整合和研发能力，致力于通过自研或收购的方式建立自动驾驶芯片生产能力，并纷纷推出可实现L3级以上高等级自动驾驶的车载计算平台，这些智能传感器，深度学习高性能计算平台在车上的使用需要消耗大量的电力，并且需要实时工作，当前这种车辆智能驾驶主要是单车智能，依靠车辆自身的电池供电，功耗较高。
[0005]高算力带来高性能的同时也使得车辆的电力消耗快速增长，并且出于安全监控等的原因，所有的传感器及中央计算机在车辆工作时刻随时都在全负荷工作，例如在路口等待红灯，或者停车等待过程中，传统的燃油车可以通过自动启停功能关闭发动机运行以减少运行，智能车辆虽然可以关闭电力驱动，但智能部分目前没有好的办法在特定场景下降低算力节省电耗，因此本专利技术提出一种通过降低自动驾驶和辅助驾驶车辆智能传感器和智能控制器算力的方式降低车辆能耗的方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种车辆节能方法。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0008]一种车辆节能方法，该方法包括以下步骤：
[0009]步骤1：车辆与外部环境建立通讯；
[0010]步骤2：车辆将其相关信息发送至外部环境中的路侧单元；
[0011]步骤3：车辆自主进行感知运算；
[0012]步骤4：路侧单元实时感知周边环境，并将感知结果发送至车辆；
[0013]步骤5：车辆和路侧单元的路侧感知设备进行信息确认，并将信息进行融合；
[0014]步骤6：车辆和路侧单元的路侧信息系统分别评估当前环境是否满足由路侧感知
接管车辆感知的接管条件，若是，则车辆和路侧获取接管条件的满足程度和结论，并执行步骤7，若否，则返回步骤2；
[0015]步骤7：车辆请求进行算力接管；
[0016]步骤8：路侧单元进行算力资源评估，并判断是否通过请求，若是，则执行步骤9，若否，则返回步骤2；
[0017]步骤9：车辆降低算力，处于低算力模式；
[0018]步骤10：判断车辆当前的低算力状态是否满足自动驾驶需求，若是，则维持低算力模式，若否，则执行步骤11；
[0019]步骤11：车辆恢复算力，处于自主算力的使用阶段，并与路侧信息系统进行确认，并返回步骤2。
[0020]所述的步骤1中，路侧单元包括路侧感知设备和路侧信息系统。
[0021]所述的路侧感知设备包括激光雷达、摄像头和毫米波雷达。
[0022]所述的路侧信息系统为路侧边缘计算单元，即路侧的计算机，用以接收路侧感知设备传输的数据。
[0023]所述的相关信息包括当前车辆的状态、车辆的自动驾驶等级以及自动驾驶是否激活。
[0024]所述的步骤6中，接管条件包括车辆当前无故障、路侧感知设备无故障、通讯信号强度大于设定的强度阈值、车辆和路侧握手正常和路侧感知设备预留的算力大于设定的算力阈值。
[0025]所述的步骤9中，低算力模式具体为：
[0026]当车辆进入特定区域后，位于特定区域内的路侧感知设备基于V2X技术接收车辆周边环境的感知结果，与车辆发送的相关信息进行融合，获取融合的感知结果，路侧信息系统和云端的信息集成系统将该区域内的融合的感知结果和规划的路径发送至车辆，车辆通过接收非车辆自身感知和计算的信息对算力进行控制，即路侧和云端将感知计算的结果告知车辆，以降低车辆功耗。
[0027]所述的特定区域包括路口、地下车库和高速公路。
[0028]所述的非车辆自身感知和计算的信息包括路径的规划、温度的控制和未来的拥堵情况。
[0029]所述的步骤9中，车辆降低算力的行为包括关闭部分摄像头、关闭全部摄像头、关闭部分毫米波雷达、关闭全部毫米波雷达、关闭部分激光雷达、关闭全部激光雷达、关闭红外传感器、关闭部分感知计算算法、关闭全部感知计算算法、关闭部分感知融合算法、关闭全部感知融合算法、关闭高精地图、关闭规划决策算法、降低摄像头采样率、降低毫米波雷达采样率、降低激光雷达采样率、关闭车辆域控制器的部分AI芯片和降低AI芯片的工作频率。
[0030]与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0031]1、本专利技术通过将车辆、云端和路侧形成一个分布式计算系统，形成云端、边缘端和车端的计算架构，基于优化算法优化云端、边缘端和车端的算力分配，以实现整个分布式计算系统的能耗最优；
[0032]2、本专利技术的车辆具有LTE
‑
V2X通讯功能，以实现远程驾驶，当车辆由远程驾驶员接
管后，发出降低本车自动驾驶运算算力的要求，得到握手后，降低车辆的运算能力或关闭部分自动驾驶功能，以实现降低车辆的功耗；
[0033]3、本专利技术能够在特定场景下降低车辆的算力，进而节省电耗，达到节能减排的技术效果。
附图说明
[0034]图1为本专利技术的方法流程图。
具体实施方式
[0035]下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。
[0036]实施例
[0037]本专利技术提供了一种车辆节能方法，该方法包括以下步骤：
[0038]步骤1：车辆与外部环境建立通讯；
[0039]步骤2：车辆将其相关信息发送至外部环境中的路侧单元(路端)；
[0040]步骤3：车辆自主进行感知运算；
[0041]步骤4：路侧单元实时感知周边环境，并将感知结果发送至车辆；
[0042]步骤5：车辆和路侧感知设备进行信息确认，根据双方发送和收到的信息确认信息是否可信，并将信息进行融合；
[0043]步骤6：车辆和路侧信息系统分别评估当前环境是否满足由路侧感知接管车辆感知的接管条件，若是，则车辆和路侧获取接管条件的满足程度和结论，并执行步骤7，若否，则返回步骤2；
[0044]步骤7：车辆或路侧信息系统中的一方请求进行算力接管；
[0045]步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆节能方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：车辆与外部环境建立通讯；步骤2：车辆将其相关信息发送至外部环境中的路侧单元；步骤3：车辆自主进行感知运算；步骤4：路侧单元实时感知周边环境，并将感知结果发送至车辆；步骤5：车辆和路侧单元的路侧感知设备进行信息确认，并将信息进行融合；步骤6：车辆和路侧单元的路侧信息系统分别评估当前环境是否满足由路侧感知接管车辆感知的接管条件，若是，则车辆和路侧获取接管条件的满足程度和结论，并执行步骤7，若否，则返回步骤2；步骤7：车辆请求进行算力接管；步骤8：路侧单元进行算力资源评估，并判断是否通过请求，若是，则执行步骤9，若否，则返回步骤2；步骤9：车辆降低算力，处于低算力模式；步骤10：判断车辆当前的低算力状态是否满足自动驾驶需求，若是，则维持低算力模式，若否，则执行步骤11；步骤11：车辆恢复算力，处于自主算力的使用阶段，并与路侧信息系统进行确认，并返回步骤2。2.根据权利要求1所述的一种车辆节能方法，其特征在于，所述的步骤1中，路侧单元包括路侧感知设备和路侧信息系统。3.根据权利要求2所述的一种车辆节能方法，其特征在于，所述的路侧感知设备包括激光雷达、摄像头和毫米波雷达。4.根据权利要求2所述的一种车辆节能方法，其特征在于，所述的路侧信息系统为路侧边缘计算单元，即路侧的计算机，用以接收路侧感知设备传输的数据。5.根据权利要求1所述的一种车辆节能方法，其特征在于，所述的相关信息包括当前车辆的状态、车辆的自动驾驶等级以及自动驾驶是否激活。6.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦文刚，代堃鹏，殷承良，
申请(专利权)人：上智联检测技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：