CN108492603A - 一种边缘计算站及基于边缘计算站的自动驾驶方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种边缘计算站及基于边缘计算站的自动驾驶方法，包括传感设备，用于获取覆盖范围内自动驾驶车辆的定位、环境信息及规划信息；自动驾驶车辆接入接口池，通过约定的网络协议自动连接该自动驾驶车辆；计算模块，用于完成所接入自动驾驶车辆的计算并给出相应驾驶决策信息；存储模块，将所有数据信息进行存储；网络模块，用于连接边缘计算站和云端，从而完成存储模块中存储信息的上传及云端信息的下载。本发明的一种边缘计算站及基于边缘计算站的自动驾驶方法与现有技术相比，能够解决在高速公路、固定园区、城市公交等需要特定路线场所的自动驾驶车量应用需求，实用性强。
Description
技术领域
本发明涉及计算机应用技术领域，具体地说是一种基于人工智能、大数据和云计算的边缘计算站及基于边缘计算站的自动驾驶方法。
背景技术
自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物，是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，已成为各国争抢的战略制高点。而对于传统车企、一级供应商、科技企业等能否转型成功或提前进行产业布局，具备核心竞争力，而积极预研各自的自动驾驶车辆。按照自动驾驶车辆实现功能的不同主要分辅助驾驶、半自动驾驶和全自动驾驶三个阶段。
自动驾驶的功能越是强大，则在车辆上需要的成本越高：配置大量的传感设备（如摄像头、毫米波雷达、激光雷达、GPS等），具备大计算力及大容量的车载计算单元，大量的车辆软硬改造及安规监测费用。所以具备高级别自动驾驶功能的软硬件配备及改造的费用往往多于车辆本身的费用，目前各企业都在进行车辆的预研，真正实现产业化及实际上路应用却寥寥无几。
基于此，本发明提出了一种可减少自动驾驶车辆成本的技术。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种边缘计算站及基于边缘计算站的自动驾驶方法。
一种边缘计算站，包括，
传感设备，用于获取覆盖范围内自动驾驶车辆的定位、环境信息及规划信息；
自动驾驶车辆接入接口池，用于当自动驾驶车辆进入边缘计算站覆盖范围时，通过约定的网络协议自动连接该自动驾驶车辆，并结合区域内其他自动驾驶车辆运行情况发出车辆驾驶控制信息；
计算模块，用于完成所接入自动驾驶车辆的计算并给出相应驾驶决策信息；
存储模块，将所有数据信息进行存储，这里的数据信息包括传感设备采集到的信息和计算模块给出的决策信息；
网络模块，用于连接边缘计算站和云端，从而完成存储模块中存储信息的上传及云端信息的下载。
还包括连接模块，用于连接相邻的边缘计算站，从而使若干边缘计算站相互连接覆盖，形成自动驾驶边缘计算群组，且所述边缘计算站安装于包括高速公路路灯、基站、公交车站牌的固定场所。
所述传感设备包括激光雷达、高精度摄像头，用于构建特定范围内的高精地图，并在构建的高精地图中获取自动驾驶车辆的定位、环境感知、预测及规划信息。
所述计算模块用于根据接收到的传感设备传输来的信息，进行包括多种传感器数据融合、自动驾驶车辆决策的运算过程，给出车辆的决策命令。
所述网络模块包括通信基站连接器和无线传输模块，其中基站连接器用于将边缘计算站与附近的基站相结合，减少自动驾驶车辆应用的网络回路；无线传输模块则用于连接云端并与云端完成通信。
所述边缘计算站将存储的数据传输到云端后，云端进行模型训练、更新，提高自动驾驶汽车运行的安全可靠性，并将训练更新信息传输给边缘计算站。
一种基于边缘计算站的自动驾驶方法，其实现过程为，
一、首先可自动驾驶车辆进入由边缘计算站覆盖的路段；
二、传感设备发现自动驾驶车辆，自动驾驶车辆接入接口池与自动驾驶车辆连接并接收来自自动驾驶车辆的驾驶信息，该信息包括车速、温湿度信息；
三、边缘计算站的计算模块根据接收到的信息完成计算过程，给出相应驾驶决策，该驾驶策略包括降速、提速、左转、右转；
四、所有数据信息存储在存储模块中，并通过网络模块传输给云端，云端完成模型训练更新过程，并将更新后的信息发送至边缘计算站中。
在步骤一中所述的边缘计算站覆盖的路段中，包括若干边缘计算站，这些边缘计算站均通过连接模块通信连接，从而使所有边缘计算站相互连接覆盖，形成自动驾驶边缘计算群组，实现路段全覆盖，且所有边缘计算站均通过网络模块连接至云端，同时接收来自云端的训练更新信息，提高自动驾驶汽车运行的安全可靠性。
本发明的一种边缘计算站及基于边缘计算站的自动驾驶方法和现有技术相比，具有以下有益效果：
本发明的一种边缘计算站及基于边缘计算站的自动驾驶方法，涉及的自动驾驶边缘计算站具备计算、存储、多传感器及融合、网络、驱动接口等模块功能，通过与道路、车辆的协同，使得只具备较弱自动驾驶功能的车辆也可以实现特定场景下的自动驾驶，同时，边缘计算站之间存在松耦合关联，形成完整自动驾驶链状线路，并与云端进行协同，实时进行模型的更新及数据的上传下载，实用性强，适用范围广泛，具有广阔的应用前景。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
附图1是本发明实现示例图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明的方案，下面结合具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如附图1所示，一种边缘计算站，包括，
传感设备，用于获取覆盖范围内自动驾驶车辆的定位、环境信息及规划信息；
自动驾驶车辆接入接口池，用于当自动驾驶车辆进入边缘计算站覆盖范围时，通过约定的网络协议自动连接该自动驾驶车辆，并结合区域内其他自动驾驶车辆运行情况发出车辆驾驶控制信息，从而实现结合范围内的其他自动驾驶车辆运行情况进行车辆智能决策的辅助；
计算模块，用于完成所接入自动驾驶车辆的计算并给出相应驾驶决策信息；
存储模块，将所有数据信息进行存储，这里的数据信息包括传感设备采集到的信息和计算模块给出的决策信息；
网络模块，用于连接边缘计算站和云端，从而完成存储模块中存储信息的上传及云端信息的下载。
还包括连接模块，用于连接相邻的边缘计算站，从而使若干边缘计算站相互连接覆盖，形成自动驾驶边缘计算群组，满足较大范围自动驾驶车辆的应用，且所述边缘计算站安装于包括高速公路路灯、基站、公交车站牌的固定场所。
所述传感设备包括激光雷达、高精度摄像头，用于构建特定范围内的高精地图，并在构建的高精地图中获取自动驾驶车辆的定位、环境感知、预测及规划信息。
所述计算模块用于根据接收到的传感设备传输来的信息，进行包括多种传感器数据融合、自动驾驶车辆决策的运算过程，给出车辆的决策命令。
所述网络模块包括通信基站连接器和无线传输模块，其中基站连接器用于将边缘计算站与附近的基站相结合，减少自动驾驶车辆应用的网络回路，降低网络时延；无线传输模块则用于连接云端并与云端完成通信。
所述边缘计算站将存储的数据传输到云端后，云端进行模型训练、更新，提高自动驾驶汽车运行的安全可靠性，并将训练更新信息传输给边缘计算站。
在本发明中，通过在固定场所下，如高速公路、智能公交线路、园区等，部署边缘计算站群组，不具备高级别自动驾驶功能的汽车进入到计算站所覆盖的场所后，借用计算站的环境感知能力、智能决策等功能，实现高级别自动驾驶的功能。
一种基于边缘计算站的自动驾驶方法，其实现过程为，
一、首先可自动驾驶车辆进入由边缘计算站覆盖的路段；
二、传感设备发现自动驾驶车辆，自动驾驶车辆接入接口池与自动驾驶车辆连接并接收来自自动驾驶车辆的驾驶信息，该信息包括车速、温湿度信息；
三、边缘计算站的计算模块根据接收到的信息完成计算过程，给出相应驾驶决策，该驾驶策略包括降速、提速、左转、右转；
四、所有数据信息存储在存储模块中，并通过网络模块传输给云端，云端完成模型训练更新过程，并将更新后的信息发送至边缘计算站中。
在步骤一中所述的边缘计算站覆盖的路段中，包括若干边缘计算站，这些边缘计算站均通过连接模块通信连接，从而使所有边缘计算站相互连接覆盖，形成自动驾驶边缘计算群组，实现路段全覆盖，且所有边缘计算站均通过网络模块连接至云端，同时接收来自云端的训练更新信息，提高自动驾驶汽车运行的安全可靠性。
在本发明中，通过与道路、车辆的协同，使得只具备较弱自动驾驶功能的车辆也可以实现特定场景下的自动驾驶。同时，边缘计算站之间存在松耦合关联，形成完整自动驾驶链状线路，并与云端进行协同，实时进行模型的更新及数据的上传下载。
此方法能够解决在高速公路、固定园区、城市公交等需要特定路线场所的自动驾驶车量应用需求。其设计很好的分担了车辆本身的自动驾驶功能设计难度以及研发费用，打造一整套的、标准化的辅助于高级别自动驾驶车辆的应用，对大范围推广的可行性较高。
通过上面具体实施方式，所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解，本发明并不限于上述的具体实施方式。在公开的实施方式的基础上，所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征，从而实现不同的技术方案。
除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。
Claims (8)
1.一种边缘计算站，其特征在于，包括，
传感设备，用于获取覆盖范围内自动驾驶车辆的定位、环境信息及规划信息；
自动驾驶车辆接入接口池，用于当自动驾驶车辆进入边缘计算站覆盖范围时，通过约定的网络协议自动连接该自动驾驶车辆，并结合区域内其他自动驾驶车辆运行情况发出车辆驾驶控制信息；
计算模块，用于完成所接入自动驾驶车辆的计算并给出相应驾驶决策信息；
存储模块，将所有数据信息进行存储，这里的数据信息包括传感设备采集到的信息和计算模块给出的决策信息；
网络模块，用于连接边缘计算站和云端，从而完成存储模块中存储信息的上传及云端信息的下载。
2.根据权利要求1所述的一种边缘计算站，其特征在于，还包括连接模块，用于连接相邻的边缘计算站，从而使若干边缘计算站相互连接覆盖，形成自动驾驶边缘计算群组，且所述边缘计算站安装于包括高速公路路灯、基站、公交车站牌的固定场所。
3.根据权利要求1所述的一种边缘计算站，其特征在于，所述传感设备包括激光雷达、高精度摄像头，用于构建特定范围内的高精地图，并在构建的高精地图中获取自动驾驶车辆的定位、环境感知、预测及规划信息。
4.根据权利要求1所述的一种边缘计算站，其特征在于，所述计算模块用于根据接收到的传感设备传输来的信息，进行包括多种传感器数据融合、自动驾驶车辆决策的运算过程，给出车辆的决策命令。
5.根据权利要求1所述的一种边缘计算站，其特征在于，所述网络模块包括通信基站连接器和无线传输模块，其中基站连接器用于将边缘计算站与附近的基站相结合，减少自动驾驶车辆应用的网络回路；无线传输模块则用于连接云端并与云端完成通信。
6.根据权利要求1所述的一种边缘计算站，其特征在于，所述边缘计算站将存储的数据传输到云端后，云端进行模型训练、更新，提高自动驾驶汽车运行的安全可靠性，并将训练更新信息传输给边缘计算站。
7.一种基于边缘计算站的自动驾驶方法，其特征在于，其实现过程为，
一、首先可自动驾驶车辆进入由边缘计算站覆盖的路段；
二、传感设备发现自动驾驶车辆，自动驾驶车辆接入接口池与自动驾驶车辆连接并接收来自自动驾驶车辆的驾驶信息，该信息包括车速、温湿度信息；
三、边缘计算站的计算模块根据接收到的信息完成计算过程，给出相应驾驶决策，该驾驶策略包括降速、提速、左转、右转；
四、所有数据信息存储在存储模块中，并通过网络模块传输给云端，云端完成模型训练更新过程，并将更新后的信息发送至边缘计算站中。
8.根据权利要求7所述的一种基于边缘计算站的自动驾驶方法，其特征在于，在步骤一中所述的边缘计算站覆盖的路段中，包括若干边缘计算站，这些边缘计算站均通过连接模块通信连接，从而使所有边缘计算站相互连接覆盖，形成自动驾驶边缘计算群组，实现路段全覆盖，且所有边缘计算站均通过网络模块连接至云端，同时接收来自云端的训练更新信息，提高自动驾驶汽车运行的安全可靠性。
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