【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种自动驾驶协同感知系统及自动驾驶控制方法和装置。
技术介绍
1、目前的自动驾驶技术中，一般通过在云端配置大量计算资源，例如大规模人工智能算法模型和大规模数据集中化分析模型，使得云端能够在极短的时间内完成数据计算处理。自动驾驶汽车在行驶过程中将采集到的数据上传至云端进行数据处理，之后生成驾驶决策发送给自动驾驶汽车执行。然而，随着自动驾驶汽车数量的增多，云端则需要同时处理并传输大量的数据，会增大云端计算和数据传输的压力，一旦核心网络出现堵塞导致数据传输不稳定，数据传输和驾驶决策的确定便会出现很大的时延，影响自动驾驶汽车驾驶决策的执行实时性。
技术实现思路
1、本申请的目的在于克服现有技术中自动驾驶决策依赖云端处理的不足，提供一种云端和车端结合确定驾驶决策以避免数据传输不稳定导致决策延时的自动驾驶协同感知系统及自动驾驶控制方法和装置。
2、本申请的技术方案提供一种自动驾驶协同感知系统，包括安装在系统车辆上的数据采集单元、数据处理边缘节点和车端决策单元；
3、所述数据采集单元，用于获取当前系统车辆周围的环境数据；
4、所述数据处理边缘节点，用于对所述环境数据进行数据处理得到车周环境信息；
5、所述车端决策单元，用于根据所述车周环境信息进行路况分析后得到车端驾驶决策，将所述车端驾驶决策作为目标驾驶决策。
6、进一步地，还包括设置在云端的云端决策平台，所述云端决策平台与所有所述系统车辆通信连接；>
7、所述云端决策平台，用于在目标车辆处于预设高风险路况下，根据参考车辆的所述车周环境信息进行路况分析并生成云端驾驶决策并发送至所述目标车辆，所述参考车辆为所述目标车辆周边预设范围内的所有系统车辆；
8、所述车端决策单元，还用于在接收到所述云端驾驶决策时，确定所述云端驾驶决策作为所述目标驾驶决策。
9、进一步地，所述目标车辆处于预设高风险路况下，具体包括
10、若所述目标车辆处于预设事故高发路况，和/或
11、所述目标车辆所处位置出现预设异常天气，则
12、认为所述目标车辆处于预设高风险路况。
13、进一步地，所述环境数据包括静态环境数据和动态环境数据；
14、所述数据处理边缘节点包括静态数据处理边缘节点和动态数据处理边缘节点；
15、所述静态数据处理边缘节点，用于对所述静态环境数据进行数据处理得到环境静态信息；
16、所述动态数据处理边缘节点，用于对所述动态环境数据进行数据处理得到环境动态信息。
17、进一步地，所述根据所述车周环境信息进行路况分析后得到车端驾驶决策，具体包括获取车辆的实时定位信息；
18、根据所述实时定位信息、所述静态环境信息和所述动态环境信息对路况进行预测，生成路况预测信息；
19、对所述路况预测信息进行分析后确定车端驾驶决策。
20、本申请的技术方案还提供一种自动驾驶控制方法，包括
21、获取车辆周围的环境数据；
22、对所述环境数据进行数据处理得到车周环境信息；
23、根据所述车周环境信息进行路况分析后得到车端驾驶决策；
24、确定所述车端驾驶决策作为目标驾驶决策。
25、进一步地，所述环境数据包括静态环境数据和动态环境数据；
26、所述对所述环境数据进行数据处理得到车周环境信息，具体包括
27、对所述静态环境数据进行数据处理得到环境静态信息；
28、对所述动态环境数据进行数据处理得到环境动态信息。
29、进一步地，所述根据所述车周环境信息进行路况分析后得到车端驾驶决策，具体包括获取当前系统车辆的实时定位信息；
30、根据所述实时定位信息、所述静态环境信息和所述动态环境信息对路况进行预测，生成路况预测信息；
31、对所述路况预测信息进行分析后确定车端驾驶决策。
32、进一步地，所述对所述环境数据进行数据处理得到车周环境信息之后，还包括
33、将所述车周环境信息发送至云端决策平台；
34、若接收到所述云端决策平台发送的云端驾驶决策，则确定所述云端驾驶决策作为目标驾驶决策，否则
35、根据所述车周环境信息进行路况分析后得到车端驾驶决策；
36、确定所述车端驾驶决策作为目标驾驶决策。
37、进一步地，所述云端驾驶决策由云端决策平台生成，具体包括
38、所述云端决策平台响应于目标车辆处于预设高风险路况下，确定所述目标车辆周边预设范围内的所有车辆作为参考车辆；
39、根据所有所述参考车辆的车周环境信息生成云端驾驶决策。
40、进一步地，所述目标车辆处于预设高风险路况下，具体包括
41、若所述目标车辆处于预设事故高发路况，和/或
42、所述目标车辆所处位置出现预设异常天气，则
43、认为所述目标车辆处于预设高风险路况。
44、本申请的技术方案还提供一种存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机执行所述计算机指令时，用于执行如前所述的自动驾驶控制方法。
45、本申请的技术方案还提供一种电子设备，包括至少一个处理器；以及，
46、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
47、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如前所述的自动驾驶控制方法。
48、采用上述技术方案后，具有如下有益效果：
49、本申请通过在车辆上设置数据处理边缘节点，对环境数据进行数据处理得到车周环境信息，车端决策单元根据车周环境信息确定车端驾驶决策，以提高驾驶决策的响应速度，保证驾驶决策的实时性。
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1.一种自动驾驶协同感知系统，其特征在于，包括安装在系统车辆上的数据采集单元、数据处理边缘节点和车端决策单元；
2.根据权利要求1所述的自动驾驶协同感知系统，其特征在于，还包括设置在云端的云端决策平台，所述云端决策平台与所有所述系统车辆通信连接；
3.根据权利要求2所述的自动驾驶协同感知系统，其特征在于，所述目标车辆处于预设高风险路况下，具体包括
4.根据权利要求1-3任一项所述的自动驾驶协同感知系统，其特征在于，所述环境数据包括静态环境数据和动态环境数据；
5.根据权利要求4所述的自动驾驶协同感知系统，其特征在于，所述根据所述车周环境信息进行路况分析后得到车端驾驶决策，具体包括
6.一种自动驾驶控制方法，其特征在于，包括
7.根据权利要求1所述的自动驾驶控制方法，其特征在于，所述环境数据包括静态环境数据和动态环境数据；
8.根据权利要求7所述的自动驾驶控制方法，其特征在于，所述根据所述车周环境信息进行路况分析后得到车端驾驶决策，具体包括
9.根据权利要求6-8任一项所述的自动驾驶控制
10.根据权利要求9所述的自动驾驶控制方法，其特征在于，所述云端驾驶决策由云端决策平台生成，具体包括
11.根据权利要求10所述的自动驾驶控制方法，其特征在于，所述目标车辆处于预设高风险路况下，具体包括
12.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储计算机指令，当计算机执行所述计算机指令时，用于执行如权利要求6-11任一项所述的方法。
13.一种电子设备，其特征在于，包括至少一个处理器；以及，
...【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶协同感知系统，其特征在于，包括安装在系统车辆上的数据采集单元、数据处理边缘节点和车端决策单元；
2.根据权利要求1所述的自动驾驶协同感知系统，其特征在于，还包括设置在云端的云端决策平台，所述云端决策平台与所有所述系统车辆通信连接；
3.根据权利要求2所述的自动驾驶协同感知系统，其特征在于，所述目标车辆处于预设高风险路况下，具体包括
4.根据权利要求1-3任一项所述的自动驾驶协同感知系统，其特征在于，所述环境数据包括静态环境数据和动态环境数据；
5.根据权利要求4所述的自动驾驶协同感知系统，其特征在于，所述根据所述车周环境信息进行路况分析后得到车端驾驶决策，具体包括
6.一种自动驾驶控制方法，其特征在于，包括
7.根据权利要求1所述的自动驾驶控制方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：常丽莹，
申请(专利权)人：北京罗克维尔斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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