CN109358591A - 车辆故障处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种车辆故障处理方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:第一车辆故障处理设备实时获取车辆主***的第一数据信息,以及获取第二车辆故障处理设备发送的所述主***的第二数据信息,并将所述第一数据信息发送给所述第二车辆故障处理设备,以使所述第二车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息对所述主***进行故障判断;所述第一车辆故障处理设备,根据所述第一数据信息和所述第二数据信息判断所述主***是否发生故障;若所述主***发生故障,所述第一车辆故障处理设备根据预配置的控制权限对所述车辆进行相应的控制。不仅有效提高了车辆的安全性,还提升了无人驾驶***的健壮性。
Description
技术领域
本申请涉及无人驾驶技术领域,尤其涉及一种车辆故障处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
无人驾驶车辆是一种新型的智能汽车,主要通过ECU(Electronic Control Unit,电子控制单元)对车辆中各个部分进行精准的控制与计算分析实现车辆的全自动运行,达到车辆无人驾驶的目的。
在无人驾驶***中,如果无人驾驶车辆在行驶过程中发生***软硬件失效,无法及时传递数据,而车辆继续行驶,导致不可预期的安全隐患。
发明内容
本申请提供一种车辆故障处理方法、装置、设备及存储介质,以解决现有技术车辆安全性低等缺陷。
本申请第一个方面提供一种车辆故障处理方法,包括:
第一车辆故障处理设备实时获取车辆主***的第一数据信息,以及获取第二车辆故障处理设备发送的所述主***的第二数据信息,并将所述第一数据信息发送给所述第二车辆故障处理设备,以使所述第二车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息对所述主***进行故障判断;
所述第一车辆故障处理设备,根据所述第一数据信息和所述第二数据信息判断所述主***是否发生故障;
若所述主***发生故障,所述第一车辆故障处理设备根据预配置的控制权限对所述车辆进行相应的控制。
本申请第二个方面提供一种车辆故障处理方法,包括:
第二车辆故障处理设备实时获取车辆主***的第二数据信息,以及获取第一车辆故障处理设备发送的所述主***的第一数据信息,并将所述第二数据信息发送给所述第一车辆故障处理设备,以使所述第一车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息对所述主***进行故障判断;
所述第二车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息判断所述主***是否发生故障;
若所述主***发生故障,所述第二车辆故障处理设备根据预配置的控制权限对所述车辆进行相应的控制。
本申请第三个方面提供一种车辆故障处理装置,包括:
第一获取模块,用于第一车辆故障处理设备实时获取车辆主***的第一数据信息,以及获取第二车辆故障处理设备发送的所述主***的第二数据信息,并将所述第一数据信息发送给所述第二车辆故障处理设备,以使所述第二车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息对所述主***进行故障判断;
第一确定模块,用于所述第一车辆故障处理设备,根据所述第一数据信息和所述第二数据信息判断所述主***是否发生故障;
第一处理模块,用于若所述主***发生故障,所述第一车辆故障处理设备根据预配置的控制权限对所述车辆进行相应的控制。
本申请第四个方面提供一种车辆故障处理装置,包括:
第二获取模块,用于第二车辆故障处理设备实时获取车辆主***的第二数据信息,以及获取第一车辆故障处理设备发送的所述主***的第一数据信息,并将所述第二数据信息发送给所述第一车辆故障处理设备,以使所述第一车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息对所述主***进行故障判断;
第二确定模块,用于所述第二车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息判断所述主***是否发生故障;
第二处理模块,用于若所述主***发生故障,所述第二车辆故障处理设备根据预配置的控制权限对所述车辆进行相应的控制。
本申请第五个方面提供一种车辆故障处理设备,包括:至少一个处理器和存储器;
所述存储器存储计算机程序;所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序,以实现第一个方面提供的方法。
本申请第六个方面提供一种车辆故障处理设备,包括:至少一个处理器和存储器;
所述存储器存储计算机程序;所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序,以实现第二个方面提供的方法。
本申请第七个方面提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序被执行时实现第一个方面提供的方法。
本申请第八个方面提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序被执行时实现第二个方面提供的方法。
本申请提供的车辆故障处理方法、装置、设备及存储介质,通过在无人驾驶车辆同构地建立第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备,实时监控车辆主***,并且两个车辆故障处理设备共享各自获取的主***的参数数据信息,使得两者都能获得一致的故障结果,并依据各自的控制权限进行控制,不仅有效提高了车辆的安全性,还提升了无人驾驶***的健壮性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例适用的无人驾驶***的结构示意图;
图2为本申请一实施例提供的车辆故障处理方法的流程示意图;
图3为本申请另一实施例提供的车辆故障处理方法的流程示意图;
图4为本申请一实施例提供的车辆故障处理装置的结构示意图;
图5为本申请另一实施例提供的车辆故障处理装置的结构示意图;
图6为本申请一实施例提供的车辆故障处理设备的结构示意图;
图7为本申请另一实施例提供的车辆故障处理设备的结构示意图。。
通过上述附图,已示出本申请明确的实施例,后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围,而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
首先对本申请所涉及的名词进行解释:
计算设备:具有计算处理能力的设备,可以是工控机(Industrial PersonalComputer,IPC,即工业控制计算机),是一种采用总线结构,对生产过程及机电设备、工艺装备进行检测与控制的工具总称。工控机具有重要的计算机属性和特征,如具有计算机主板、CPU、硬盘、内存、外设及接口,并有操作***、控制网络和协议、计算能力、友好的人机界面。工控行业的产品和技术非常特殊,属于中间产品,是为其他各行业提供稳定、可靠、嵌入式、智能化的工业计算机。在无人驾驶车辆上,工控机是对车辆各方面进行检测和控制的工具,可以称为车载终端。也可以是其他可以用于车辆的计算设备,具体不做限定。
主***:是指无人驾驶车辆的计算设备(比如工控机)的主***,负责车辆的感知数据收集、规划与控制,实现自动驾驶。
本申请实施例提供的车辆故障处理方法,适用于以下无人驾驶***:如图1所示,为本申请实施例适用的无人驾驶***的结构示意图。该无人驾驶***包括第一计算设备,第一计算设备包括功能安全子***(即第一车辆故障处理设备),还可以包括主***,即可以在与主***所在的同一个硬件(第一计算设备或工控机)上建立功能安全子***,对主***进行监控,以实现车辆故障的发现与召回,第一车辆故障处理设备可以就是第一计算设备,为了与主***区分,认为第一车辆故障处理设备与主***设置在第一计算设备上。并且在该无人驾驶***中冗余一套第二车辆故障处理设备,该第二车辆故障处理设备本身即可以为第二计算设备,也可以认为该第二车辆故障处理设备设置在第二计算设备上。第一车辆故障处理设备在实时监控主***的同时,与第二车辆故障处理设备相互监控,可有效提升无人驾驶***的健壮度。第二车辆故障处理设备与第一车辆故障处理设备具有同等地位,即具有完全一致的决策能力,具体的,第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备的具体处理能力可以分为三个层次,检查层、决策层和控制层,检查层即监控并获得参数,决策层即根据获得的监控参数判断故障情况并作出决策,两者的决策层能力同等,控制层即根据决策层的决策对车辆进行控制。本申请实施例中,两个车辆故障处理设备可以分别负责采集不同的参数数据,并相互共享这些数据,从而两者都可以获得主***的全量数据信息,两者又具有同等的决策层,因此可以采用相同的决策算法得到故障结果,可以为两者配置不同的控制权限,根据故障结果两者可以各自执行自己的控制权限,实现无中心点的故障处理。即在无人驾驶的主***和冗余***中,建立同构的策略层,同构的策略层会输出一致的处理结果,当主硬件故障后,冗余硬件的同构策略层会继续输出一致结果保证故障的正确处理,可以理解地,在其他的类似无人驾驶的功能***中,也可以采取本申请实施例提供的车辆故障处理方法,本申请实施例提供的车辆故障处理方法不限于使用在无人驾驶***。
此外,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。在以下各实施例的描述中,“多个”的含义是两个以上,除非另有明确具体的限定。
下面这几个具体的实施例可以相互结合,对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图,对本发明的实施例进行描述。
实施例一
本实施例提供一种车辆故障处理方法,用于对无人驾驶车辆进行故障处理。本实施例的执行主体为车辆故障处理装置,该装置可以设置在车辆的第一计算设备上,具体可以设置在第一车辆故障处理设备上。
如图2所示,为本实施例提供的车辆故障处理方法的流程示意图,该方法包括:
步骤101,第一车辆故障处理设备实时获取车辆主***的第一数据信息,以及获取第二车辆故障处理设备发送的主***的第二数据信息,并将第一数据信息发送给第二车辆故障处理设备,以使第二车辆故障处理设备根据第一数据信息和第二数据信息对主***进行故障判断。
步骤102,第一车辆故障处理设备,根据第一数据信息和第二数据信息判断主***是否发生故障。
步骤103,若主***发生故障,第一车辆故障处理设备根据预配置的控制权限对车辆进行相应的控制。
具体的,在与无人驾驶车辆的主***所在的第一计算设备上建立第一车辆故障处理设备,实时监控主***的状态,获取主***的第一数据信息,及时进行故障的发现及召回。并且在该无人驾驶车辆中冗余一套第二车辆故障处理设备,该第二车辆故障处理设备本身即可以为计算设备,可以称为第二计算设备,也可以认为该第二车辆故障处理设备设置在第二计算设备上。第一车辆故障处理设备在实时监控主***的同时,与第二车辆故障处理设备相互监控,可有效提升无人驾驶***的健壮度。第二车辆故障处理设备也实时监控主***的部分参数,获取主***的第二数据信息。第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备可以共享第一数据信息和第二数据信息,即第一车辆故障处理设备在实时获取到第一数据信息后发送给第二车辆故障处理设备,第二车辆故障处理设备在实时获取到第二数据信息后,发送给第一车辆故障处理设备,如此,第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备都可以获取到主***的全量数据信息。第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备具有同等地位,具有完全一致的决策层,可以采用相同的决策算法确定出一致的故障结果。
对于第一车辆故障处理设备来说,在获取到第一数据信息和第二数据信息后,第一车辆故障处理设备可以根据第一数据信息和第二数据信息判断主***是否发生故障,当然同时第二车辆故障处理设备也可以根据第一数据信息和第二数据信息判断主***是否发生故障。
第一车辆故障处理设备在判断出主***发生故障后,根据预配置的控制权限对车辆进行相应的控制。
具体的,可以预先配置第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备的控制权限,即预先确定好,发生哪些故障由第一车辆故障处理设备控制车辆,发生哪些故障由第二车辆故障处理设备控制车辆,在决策层得到故障结果后,第一车辆故障处理设备根据故障结果与预配置的控制权限判断该故障结果是否由自己对车辆进行相应的控制,若是,则第一车辆故障处理设备对车辆进行相应的控制,若不是,则不需要进行控制,而由第二车辆故障处理设备进行控制。
示例性的,第一车辆故障处理设备可以实时获取主***的全部数据,包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息(如转向角信息、制动信息、整车控制信息等)、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息等等。第二车辆故障处理设备实时获取主***的部分数据,包括碰撞检测信息等关键故障数据。具体可以在配置文件中设置,可以根据实际需求配置第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备所监控的参数分配。
这里的第一数据信息可以是主***中任意层次或环节的相关数据信息,比如主***可以分为感知、规划和控制三个层次。感知是指无人驾驶***从环境中收集信息并从中提取相关知识的能力。其中,环境感知(Environmental Perception)特指对于环境的场景理解能力,例如障碍物的位置,道路标志/标记的检测,行人车辆的检测等数据的语义分类。一般来说,定位(Localization)也是感知的一部分,定位是无人车确定其相对于环境的位置的能力。规划是无人车为了某一目标而作出一些有目的性的决策的过程,对于无人驾驶车辆而言,这个目标通常是指从出发地到达目的地,同时避免障碍物,并且不断优化驾驶轨迹和行为以保证乘客的安全舒适。规划层通常又被细分为任务规划(Mission Planning),行为规划(Behavioral Planning)和动作规划(Motion Planning)三层。控制则是无人驾驶车辆精准地执行规划好的动作的能力,这些动作来源于更高的层。每个层次都可能涉及到很多种数据的传递,这些数据能够正常准确地传递是无人驾驶车辆能够完全自动驾驶的重要依据。第一车辆故障处理设备即可以实时获取这些数据的第一数据信息。
对于第一车辆故障处理设备获取主***的第一数据信息的方式,可以是主***各个数据流程执行时都主动将相关数据发送给第一车辆故障处理设备,或者可以是第一车辆故障处理设备实时向主控***请求数据信息,具体方式不做限定,总之,第一车辆故障处理设备能够根据配置文件获取到其应当获取的主***的各种数据信息。
示例性的,第一车辆故障处理设备可以从车载ECU获取以上数据信息,车载ECU可以采集车辆上各传感器的信号,并根据采集的信号生成控制信号,第一车辆故障处理设备可以通过有线或无线的方式与ECU连接,向ECU发送数据获取请求,并接收ECU发送的数据信息。第一车辆故障处理设备也可以直接与车辆上的各传感器进行通信连接,可以采用如下方式获取主***的数据信息:获取与主***数据流相关的传感器探测到的信息。比如碰撞检测相关的传感器、底盘采集相关的传感器、安全网关监控相关的传感器、工控机环境相关的传感器等等。传感器可以包括图像传感器、力学传感器、速度传感器、加速度传感器、温度传感器、距离传感器等等。第一车辆故障处理设备还可以与主***约定好,主***在实现感知数据收集、规划、控制的整个过程中,哪些数据流需要发送给第一车辆故障处理设备,或者是将数据流的相关信息发送给第一车辆故障处理设备等等。总之,具体的获取方式都可以根据实际需求进行设置,在此不再赘述。
同样的,第二车辆故障处理设备可以获取到主***的第二数据信息,并发送给第一车辆故障处理设备。具体不再赘述。
第一车辆故障处理设备可以根据第一数据信息和第二数据信息判断主***是否发生故障,若判断出主***发生故障,则根据预配置的控制权限进行相应的控制,比如向刹车***发送刹车指令,进行减速或停车,再比如生成告警信息进行告警等等。
具体的根据第一数据信息和第二数据信息判断主***是否故障的方式,比如可以是为每种数据信息预先设置预设参考范围,或者预设条件,根据获取到的第一数据信息或第二数据信息与其对应的预设参考范围进行比较,若都满足预设参考范围,则确定主***未发生故障,若有任意一个或多个数据信息不满足预设范围,则确定主***发生故障。
可选地,对于每种数据信息可以对应不同的故障码,对于不同的故障码可以对应不同的控制措施,比如频率信息正常范围为10-15HZ,控制措施为:若当前频率大于5HZ小于10HZ则进行减速,若当前频率小于5HZ,则紧急停车等等。这里只是示例性的说明,具体可以根据实际需求设置,在此不做限定。
本实施例提供的车辆故障处理方法,通过在无人驾驶车辆同构地建立第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备,实时监控车辆主***,并且两个车辆故障处理设备共享各自获取的主***的参数数据信息,使得两者都能获得一致的故障结果,并依据各自的控制权限进行控制,不仅有效提高了车辆的安全性,还提升了无人驾驶***的健壮性。
实施例二
本实施例对实施例一提供的方法做进一步补充说明。
作为一种可实施的方式,在上述实施例一的基础上,可选地,该方法还可以包括:
步骤2011,第一车辆故障处理设备实时获取第二车辆故障处理设备的状态信息。
步骤2012,第一车辆故障处理设备根据第二车辆故障处理设备的状态信息,判断第二车辆故障处理设备是否发生故障。
步骤2013,若第二车辆故障处理设备发生故障,第一车辆故障处理设备获取第二车辆故障处理设备的控制权限,对车辆进行相应的控制。
具体的,第一车辆故障处理设备还可以实时监控第二车辆故障处理设备的状态,即监控第二计算设备的状态,看其是否在线或者是否故障等。第一车辆故障处理设备可以获取第二车辆故障处理设备的状态信息,并根据第二车辆故障处理设备的状态信息判断第二车辆故障处理设备是否发生故障,若第二车辆故障处理设备发生了故障,第一车辆故障处理设备接替第二车辆故障处理设备的控制权限,对车辆进行相应的控制。即,原来需要由第二车辆故障设备执行的控制权限,在第二车辆故障处理设备故障后,可以由第一车辆故障处理设备接替,以解决在主***故障时,若第二车辆故障处理设备也故障,且该主***故障对应的控制权限是第二车辆故障处理设备时,无法及时控制车辆的行驶状态,造成事故的问题。
可选地,第二车辆故障处理设备的状态信息可以是第二车辆故障处理设备的心跳检测信息,还可以是第二车辆故障处理设备的环境信息,比如第二车辆故障处理设备的CPU使用率、内存使用率等环境信息。
可选地,第一车辆故障处理设备根据第二车辆故障处理设备的状态信息,判断第二车辆故障处理设备是否发生故障,包括:
若第一车辆故障处理设备在第一预设时间内未获取到第二车辆故障处理设备的心跳检测信息,则确定第二车辆故障处理设备发生故障;若第一车辆故障处理设备根据第二车辆故障处理设备的心跳检测信息判断出第二车辆故障处理设备未发生故障,第一车辆故障处理设备根据第二车辆故障处理设备的环境信息判断第二车辆故障处理设备是否发生故障。
具体的,第一车辆故障处理设备可以与第二车辆故障处理设备通过心跳机制检测第二车辆故障处理设备是否在线,比如约定第二车辆故障处理设备需要每隔一定时间向第一车辆故障处理设备发送心跳包(即心跳检测信息),若第一车辆故障处理设备在第一预设时间内未接收到第二车辆故障处理设备发送的心跳包,则证明第二车辆故障处理设备已经掉线,无法实施正常的控制权限,第一车辆故障处理设备则需要接替第二车辆故障处理设备的控制权限进行相应的控制,比如发出告警,提醒相关人员第二车辆故障处理设备发生了故障需要维修等。或者,第二车辆故障处理设备的CPU使用率太高或内存使用率太高等原因导致第二车辆故障处理设备可能无法正常工作时,第一车辆故障处理设备都可以接替第二故障处理设备的执行权限,确保能够有效监控主***并在主***故障时及时执行相应的控制。具体故障的情况可以根据实际需求设置,本实施例不做限定。
当然,第二车辆故障处理设备也可以实时监控第一车辆故障处理设备的状态,也可以是监控第一计算设备的状态,其监控的具体操作与第一车辆故障处理设备监控第二车辆故障处理设备的具体操作一致,在此不再赘述。
作为另一种可实施的方式,在上述实施例一的基础上,可选地,第一数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息等信息中的一种或多种;第二数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息等信息中的部分数据信息。具体监控哪些参数的数据信息可以根据实际需求设置。
可选地,第一车辆故障处理设备,根据第一数据信息和第二数据信息判断主***是否发生故障,包括:
对于每种数据信息,第一车辆故障处理设备判断其是否满足其对应的预设参考范围,数据信息为第一数据信息或第二数据信息;
若存在至少一个数据信息不满足其对应的预设参考范围,第一车辆故障处理设备则确定主***发生故障。
作为另一种可实施的方式,在上述实施例一的基础上,可选地,步骤103具体包括:
步骤1031,若主***发生故障,第一车辆故障处理设备根据预配置的控制权限确定是否具有当前发生的故障所对应的控制权限。
步骤1032,若确定具有当前发生的故障所对应的控制权限,第一车辆故障处理设备控制车辆的行驶状态。
步骤1033,若确定不具有当前发生的故障所对应的控制权限,则由第二车辆故障处理设备控制车辆的行驶状态。
需要说明的是,本实施例中各可实施的方式可以单独实施,也可以在不冲突的情况下以任意组合方式结合实施本申请不做限定。
第一车辆故障处理设备在判断出主***发生故障后,一方面可以控制车辆的行驶状态,另一方面还可以进行告警,提示相关人员,比如乘客、管理人员、车辆维修人员等。
具体的告警方式可以是声音告警、也可以是显示在车辆的屏幕上告警、还可以是发送给车辆的远程控制服务端进行告警等等,具体方式不做限定。
示例性的,发出告警提示音提示车内乘客进行相应的安全处理,或者提示周围其他车辆注意避让,或者提示车外测试管理人员进行维修等等。
需要说明的是,本实施例中各可实施的方式可以单独实施,也可以在不冲突的情况下以任意组合方式结合实施本申请不做限定。
本实施例提供的车辆故障处理方法,通过在无人驾驶车辆同构地建立第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备,实时监控车辆主***,并且两个车辆故障处理设备共享各自获取的主***的参数数据信息,使得两者都能获得一致的故障结果,并依据各自的控制权限进行控制,不仅有效提高了车辆的安全性,还提升了无人驾驶***的健壮性。并且第一车辆故障处理设备还可以实时监控第二车辆故障处理设备,以解决在主***故障时,若第二车辆故障处理设备也故障,且该主***故障对应的控制权限是第二车辆故障处理设备时,无法及时控制车辆的行驶状态,造成事故的问题。
实施例三
本实施例提供一种车辆故障处理方法,用于对无人驾驶车辆进行故障处理。本实施例的执行主体为车辆故障处理装置,该装置可以设置在车辆的第二计算设备上,具体可以设置在第二车辆故障处理设备上。
如图3所示,为本实施例提供的车辆故障处理方法的流程示意图,该方法包括:
步骤301,第二车辆故障处理设备实时获取车辆主***的第二数据信息,以及获取第一车辆故障处理设备发送的主***的第一数据信息,并将第二数据信息发送给第一车辆故障处理设备,以使第一车辆故障处理设备根据第一数据信息和第二数据信息对主***进行故障判断。
步骤302,第二车辆故障处理设备根据第一数据信息和第二数据信息判断主***是否发生故障。
步骤303,若主***发生故障,第二车辆故障处理设备根据预配置的控制权限对车辆进行相应的控制。
需要说明的是,第二车辆故障处理设备执行的上述各步骤与上述第一车辆故障处理设备一致或相似,在此不再赘述。不同的是,第一车辆故障处理设备与第二车辆故障处理设备监控的参数可能不同,具有的控制权限不同。
本实施例提供的车辆故障处理方法,通过在无人驾驶车辆同构地建立第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备,实时监控车辆主***,并且两个车辆故障处理设备共享各自获取的主***的参数数据信息,使得两者都能获得一致的故障结果,并依据各自的控制权限进行控制,不仅有效提高了车辆的安全性,还提升了无人驾驶***的健壮性。
实施例四
本实施例对实施例三的方法做进一步补充说明。
作为一种可实施的方式,在上述实施例的基础上,可选地,该方法还包括:
步骤4011,第二车辆故障处理设备实时获取第一计算设备的状态信息,第一车辆故障处理设备和主***设置在第一计算设备上。
步骤4012,第二车辆故障处理设备根据第一计算设备的状态信息,判断第一计算设备是否发生故障;
步骤4013,若第一计算设备发生故障,第二车辆故障处理设备获取第一车辆故障处理设备的控制权限,对车辆进行相应的控制。
即第二车辆故障处理设备也可以实时监控第一车辆故障处理设备的状态,也可以是监控第一计算设备的状态,其监控的具体操作与第一车辆故障处理设备监控第二车辆故障处理设备的具体操作一致,在此不再赘述。
可选地,第一计算设备的状态信息包括对第一计算设备的心跳检测信息及第一计算设备的环境信息。
可选地,第二车辆故障处理设备根据第一计算设备的状态信息,判断第一计算设备是否发生故障,包括:
第二车辆故障处理设备根据第一计算设备的心跳检测信息及第一计算设备的环境信息,判断第一计算设备是否发生故障。
第二车辆故障处理设备判断第一计算设备是否发生故障的具体操作与上述第一车辆故障处理设备判断第二计算设备(或第二车辆故障处理设备)是否发生故障的操作一致,在此不再赘述。
可选地,第一数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息等信息中的一种或多种;第二数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息等信息中的部分数据信息。
可选地,步骤302具体可以包括:
对于每种数据信息,第二车辆故障处理设备判断其是否满足其对应的预设参考范围,数据信息为第一数据信息或第二数据信息;若存在至少一个数据信息不满足其对应的预设参考范围,第二车辆故障处理设备则确定主***发生故障。
作为另一种可实施的方式,在上述实施例的基础上,可选地,若主***发生故障,步骤303具体可以包括:
步骤3031,若主***发生故障,第二车辆故障处理设备根据预配置的控制权限确定是否具有当前发生的故障所对应的控制权限。
步骤3032,若确定具有当前发生的故障所对应的控制权限,第二车辆故障处理设备控制车辆的行驶状态。
步骤3033,若确定不具有当前发生的故障所对应的控制权限,则由第一车辆故障处理设备控制车辆的行驶状态。
需要说明的是,第二车辆故障处理设备与第一车辆故障处理设备具有同等的地位,因此其所执行的各操作步骤与第一车辆故障处理设备一致,具体操作在上述实施例一或实施例二中进行了详细描述,在此不再赘述。
本实施例提供的车辆故障处理方法,通过在无人驾驶车辆同构地建立第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备,实时监控车辆主***,并且两个车辆故障处理设备共享各自获取的主***的参数数据信息,使得两者都能获得一致的故障结果,并依据各自的控制权限进行控制,不仅有效提高了车辆的安全性,还提升了无人驾驶***的健壮性。并且第二车辆故障处理设备还可以实时监控第一车辆故障处理设备,即监控第一计算设备,以解决在主***故障时,若第一计算设备故障或第一车辆故障处理设备也故障,且该主***故障对应的控制权限是第一车辆故障处理设备时,无法及时控制车辆的行驶状态,造成事故的问题。
实施例五
本实施例提供一种车辆故障处理装置,用于执行上述实施例一的方法。
如图4所示,为本实施例提供的车辆故障处理装置的结构示意图。该车辆故障处理装置50包括第一获取模块51、第一确定模块52和第一处理模块53。
其中,第一获取模块51用于第一车辆故障处理设备实时获取车辆主***的第一数据信息,以及获取第二车辆故障处理设备发送的所述主***的第二数据信息,并将所述第一数据信息发送给所述第二车辆故障处理设备,以使所述第二车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息对所述主***进行故障判断;第一确定模块52用于所述第一车辆故障处理设备,根据所述第一数据信息和所述第二数据信息判断所述主***是否发生故障;第一处理模块53用于若所述主***发生故障,所述第一车辆故障处理设备根据预配置的控制权限对所述车辆进行相应的控制。
关于本实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
根据本实施例提供的车辆故障处理装置,通过在无人驾驶车辆同构地建立第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备,实时监控车辆主***,并且两个车辆故障处理设备共享各自获取的主***的参数数据信息,使得两者都能获得一致的故障结果,并依据各自的控制权限进行控制,不仅有效提高了车辆的安全性,还提升了无人驾驶***的健壮性。
实施例六
本实施例对上述实施例五提供的装置做进一步补充说明,以执行上述实施例二提供的方法。
作为一种可实施的方式,在上述实施例五的基础上,可选地,所述第一获取模块,还用于所述第一车辆故障处理设备实时获取所述第二车辆故障处理设备的状态信息;
所述第一确定模块,还用于所述第一车辆故障处理设备根据所述第二车辆故障处理设备的状态信息,判断所述第二车辆故障处理设备是否发生故障;
所述第一处理模块,还用于若所述第二车辆故障处理设备发生故障,所述第一车辆故障处理设备获取所述第二车辆故障处理设备的控制权限,对所述车辆进行相应的控制。
可选地,所述第二车辆故障处理设备的状态信息包括所述第二车辆故障处理设备的心跳检测信息及环境信息;
所述第一确定模块,具体用于:
若所述第一车辆故障处理设备在第一预设时间内未获取到所述第二车辆故障处理设备的心跳检测信息,则确定所述第二车辆故障处理设备发生故障;
若所述第一车辆故障处理设备根据所述第二车辆故障处理设备的心跳检测信息判断出所述第二车辆故障处理设备未发生故障,所述第一车辆故障处理设备根据所述第二车辆故障处理设备的环境信息判断所述第二车辆故障处理设备是否发生故障。
作为另一种可实施的方式,在上述实施例五的基础上,可选地,所述第一数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息中的一种或多种;所述第二数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息中的部分数据信息;所述第一确定模块,具体用于:
对于每种数据信息,所述第一车辆故障处理设备判断其是否满足其对应的预设参考范围,所述数据信息为第一数据信息或第二数据信息;若存在至少一个所述数据信息不满足其对应的预设参考范围,所述第一车辆故障处理设备则确定所述主***发生故障。
作为再一种可实施的方式,在上述实施例五的基础上,可选地,所述第一处理模块,具体用于:
若所述主***发生故障,所述第一车辆故障处理设备根据预配置的控制权限确定是否具有当前发生的故障所对应的控制权限;若确定具有当前发生的故障所对应的控制权限,所述第一车辆故障处理设备控制所述车辆的行驶状态;若确定不具有当前发生的故障所对应的控制权限,则由所述第二车辆故障处理设备控制所述车辆的行驶状态。
关于本实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
需要说明的是,本实施例中各可实施的方式可以单独实施,也可以在不冲突的情况下以任意组合方式结合实施本申请不做限定。
根据本实施例提供的车辆故障处理装置,通过在无人驾驶车辆同构地建立第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备,实时监控车辆主***,并且两个车辆故障处理设备共享各自获取的主***的参数数据信息,使得两者都能获得一致的故障结果,并依据各自的控制权限进行控制,不仅有效提高了车辆的安全性,还提升了无人驾驶***的健壮性。并且第一车辆故障处理设备还可以实时监控第二车辆故障处理设备,即监控第二计算设备,以解决在主***故障时,若第二计算设备故障或第二车辆故障处理设备也故障,且该主***故障对应的控制权限是第二车辆故障处理设备时,无法及时控制车辆的行驶状态,造成事故的问题。
实施例七
本实施例提供一种车辆故障处理装置,用于执行上述实施例三的方法。
如图5所示,为本实施例提供的车辆故障处理装置的结构示意图。该车辆故障处理装置70包括第二获取模块71、第二确定模块72和第二处理模块73。
其中,第二获取模块71用于第二车辆故障处理设备实时获取车辆主***的第二数据信息,以及获取第一车辆故障处理设备发送的所述主***的第一数据信息,并将所述第二数据信息发送给所述第一车辆故障处理设备,以使所述第一车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息对所述主***进行故障判断;第二确定模块72用于所述第二车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息判断所述主***是否发生故障;第二处理模块73用于若所述主***发生故障,所述第二车辆故障处理设备根据预配置的控制权限对所述车辆进行相应的控制。
关于本实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
根据本实施例的车辆故障处理装置,通过在无人驾驶车辆同构地建立第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备,实时监控车辆主***,并且两个车辆故障处理设备共享各自获取的主***的参数数据信息,使得两者都能获得一致的故障结果,并依据各自的控制权限进行控制,不仅有效提高了车辆的安全性,还提升了无人驾驶***的健壮性。并且第二车辆故障处理设备还可以实时监控第一车辆故障处理设备,即监控第一计算设备,以解决在主***故障时,若第一计算设备故障或第一车辆故障处理设备也故障,且该主***故障对应的控制权限是第一车辆故障处理设备时,无法及时控制车辆的行驶状态,造成事故的问题。
实施例八
本实施例对上述实施例七提供的装置做进一步补充说明,以执行上述实施例四提供的方法。
作为一种可实施的方式,在上述实施例七的基础上,可选地,所述第二获取模块,还用于所述第二车辆故障处理设备实时获取第一计算设备的状态信息,所述第一车辆故障处理设备和所述主***设置在所述第一计算设备上;所述第二确定模块,还用于所述第二车辆故障处理设备根据所述第一计算设备的状态信息,判断所述第一计算设备是否发生故障;所述第二处理模块,还用于若所述第一计算设备发生故障,所述第二车辆故障处理设备获取所述第一车辆故障处理设备的控制权限,对所述车辆进行相应的控制。
可选地,所述第一计算设备的状态信息包括对所述第一计算设备的心跳检测信息及所述第一计算设备的环境信息;所述第二确定模块,具体用于:
所述第二车辆故障处理设备根据所述第一计算设备的心跳检测信息及所述第一计算设备的环境信息,判断所述第一计算设备是否发生故障。
作为另一种可实施的方式,在上述实施例七的基础上,可选地,所述第一数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息中的一种或多种;所述第二数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息中的部分数据信息;所述第二确定模块,具体用于:
对于每种数据信息,所述第二车辆故障处理设备判断其是否满足其对应的预设参考范围,所述数据信息为第一数据信息或第二数据信息;若存在至少一个所述数据信息不满足其对应的预设参考范围,所述第二车辆故障处理设备则确定所述主***发生故障。
作为再一种可实施的方式,在上述实施例七的基础上,可选地,所述第二处理模块,具体用于:
若所述主***发生故障,所述第二车辆故障处理设备根据预配置的控制权限确定是否具有当前发生的故障所对应的控制权限;若确定具有当前发生的故障所对应的控制权限,所述第二车辆故障处理设备控制所述车辆的行驶状态;若确定不具有当前发生的故障所对应的控制权限,则由所述第一车辆故障处理设备控制所述车辆的行驶状态。
关于本实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
需要说明的是,本实施例中各可实施的方式可以单独实施,也可以在不冲突的情况下以任意组合方式结合实施本申请不做限定。
根据本实施例的车辆故障处理装置,通过在无人驾驶车辆同构地建立第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备,实时监控车辆主***,并且两个车辆故障处理设备共享各自获取的主***的参数数据信息,使得两者都能获得一致的故障结果,并依据各自的控制权限进行控制,不仅有效提高了车辆的安全性,还提升了无人驾驶***的健壮性。并且第二车辆故障处理设备还可以实时监控第一车辆故障处理设备,即监控第一计算设备,以解决在主***故障时,若第一计算设备故障或第一车辆故障处理设备也故障,且该主***故障对应的控制权限是第一车辆故障处理设备时,无法及时控制车辆的行驶状态,造成事故的问题。
实施例九
本实施例提供一种车辆故障处理设备,用于执行上述实施例一或实施例二提供的车辆故障处理方法。
如图6所示,为本实施例提供的车辆故障处理设备的结构示意图。该车辆故障处理设备即为上述第一车辆故障处理设备。该车辆故障处理设备90包括:至少一个处理器91和存储器92;
存储器存储计算机程序;至少一个处理器执行存储器存储的计算机程序,以实现上述实施例提供的车辆故障处理方法。
根据本实施例的车辆故障处理设备,通过在无人驾驶车辆同构地建立第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备,实时监控车辆主***,并且两个车辆故障处理设备共享各自获取的主***的参数数据信息,使得两者都能获得一致的故障结果,并依据各自的控制权限进行控制,不仅有效提高了车辆的安全性,还提升了无人驾驶***的健壮性。并且两车辆故障处理设备还可以实时互相监控,以解决在主***故障时,若具有相应控制权限的车辆故障处理设备故障,无法及时控制车辆的行驶状态,造成事故的问题。
实施例十
本实施例提供一种车辆故障处理设备,用于执行上述实施例三或实施例四提供的方法。
如图7所示,为本实施例提供的车辆故障处理设备的结构示意图。该车辆故障处理设备即为上述第二车辆故障处理设备。该车辆故障处理设备100包括:处理器1001和存储器1002。
存储器存储计算机程序;处理器执行存储器存储的计算机程序,以实现上述实施例三或实施例四提供的方法。
根据本实施例的车辆故障处理设备,通过在无人驾驶车辆同构地建立第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备,实时监控车辆主***,并且两个车辆故障处理设备共享各自获取的主***的参数数据信息,使得两者都能获得一致的故障结果,并依据各自的控制权限进行控制,不仅有效提高了车辆的安全性,还提升了无人驾驶***的健壮性。并且两车辆故障处理设备还可以实时互相监控,以解决在主***故障时,若具有相应控制权限的车辆故障处理设备故障,无法及时控制车辆的行驶状态,造成事故的问题。
实施例十一
本实施例提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有计算机程序,计算机程序被执行时实现上述实施例一或实施例二提供的方法。
根据本实施例的计算机可读存储介质,通过在无人驾驶车辆同构地建立第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备,实时监控车辆主***,并且两个车辆故障处理设备共享各自获取的主***的参数数据信息,使得两者都能获得一致的故障结果,并依据各自的控制权限进行控制,不仅有效提高了车辆的安全性,还提升了无人驾驶***的健壮性。并且两车辆故障处理设备还可以实时互相监控,以解决在主***故障时,若具有相应控制权限的车辆故障处理设备故障,无法及时控制车辆的行驶状态,造成事故的问题。
实施例十二
本实施例提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有计算机程序,计算机程序被执行时实现上述实施例三或实施例四提供的方法。
根据本实施例的计算机可读存储介质,通过在无人驾驶车辆同构地建立第一车辆故障处理设备和第二车辆故障处理设备,实时监控车辆主***,并且两个车辆故障处理设备共享各自获取的主***的参数数据信息,使得两者都能获得一致的故障结果,并依据各自的控制权限进行控制,不仅有效提高了车辆的安全性,还提升了无人驾驶***的健壮性。并且两车辆故障处理设备还可以实时互相监控,以解决在主***故障时,若具有相应控制权限的车辆故障处理设备故障,无法及时控制车辆的行驶状态,造成事故的问题。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的装置的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。
Claims (26)
1.一种车辆故障处理方法,其特征在于,包括:
第一车辆故障处理设备实时获取车辆主***的第一数据信息,以及获取第二车辆故障处理设备发送的所述主***的第二数据信息,并将所述第一数据信息发送给所述第二车辆故障处理设备,以使所述第二车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息对所述主***进行故障判断;
所述第一车辆故障处理设备,根据所述第一数据信息和所述第二数据信息判断所述主***是否发生故障;
若所述主***发生故障,所述第一车辆故障处理设备根据预配置的控制权限对所述车辆进行相应的控制。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
所述第一车辆故障处理设备实时获取所述第二车辆故障处理设备的状态信息;
所述第一车辆故障处理设备根据所述第二车辆故障处理设备的状态信息,判断所述第二车辆故障处理设备是否发生故障;
若所述第二车辆故障处理设备发生故障,所述第一车辆故障处理设备获取所述第二车辆故障处理设备的控制权限,对所述车辆进行相应的控制。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述第二车辆故障处理设备的状态信息包括所述第二车辆故障处理设备的心跳检测信息及环境信息;
所述第一车辆故障处理设备根据所述第二车辆故障处理设备的状态信息,判断所述第二车辆故障处理设备是否发生故障,包括:
若所述第一车辆故障处理设备在第一预设时间内未获取到所述第二车辆故障处理设备的心跳检测信息,则确定所述第二车辆故障处理设备发生故障;
若所述第一车辆故障处理设备根据所述第二车辆故障处理设备的心跳检测信息判断出所述第二车辆故障处理设备未发生故障,所述第一车辆故障处理设备根据所述第二车辆故障处理设备的环境信息判断所述第二车辆故障处理设备是否发生故障。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息中的一种或多种;所述第二数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息中的部分数据信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述第一车辆故障处理设备,根据所述第一数据信息和所述第二数据信息判断所述主***是否发生故障,包括:
对于每种数据信息,所述第一车辆故障处理设备判断其是否满足其对应的预设参考范围,所述数据信息为第一数据信息或第二数据信息;
若存在至少一个所述数据信息不满足其对应的预设参考范围,所述第一车辆故障处理设备则确定所述主***发生故障。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,若所述主***发生故障,所述第一车辆故障处理设备根据预配置的控制权限对所述车辆进行相应的控制,包括:
若所述主***发生故障,所述第一车辆故障处理设备根据预配置的控制权限确定是否具有当前发生的故障所对应的控制权限;
若确定具有当前发生的故障所对应的控制权限,所述第一车辆故障处理设备控制所述车辆的行驶状态;
若确定不具有当前发生的故障所对应的控制权限,则由所述第二车辆故障处理设备控制所述车辆的行驶状态。
7.一种车辆故障处理方法,其特征在于,包括:
第二车辆故障处理设备实时获取车辆主***的第二数据信息,以及获取第一车辆故障处理设备发送的所述主***的第一数据信息,并将所述第二数据信息发送给所述第一车辆故障处理设备,以使所述第一车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息对所述主***进行故障判断;
所述第二车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息判断所述主***是否发生故障;
若所述主***发生故障,所述第二车辆故障处理设备根据预配置的控制权限对所述车辆进行相应的控制。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,还包括:
所述第二车辆故障处理设备实时获取第一计算设备的状态信息,所述第一车辆故障处理设备和所述主***设置在所述第一计算设备上;
所述第二车辆故障处理设备根据所述第一计算设备的状态信息,判断所述第一计算设备是否发生故障;
若所述第一计算设备发生故障,所述第二车辆故障处理设备获取所述第一车辆故障处理设备的控制权限,对所述车辆进行相应的控制。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述第一计算设备的状态信息包括对所述第一计算设备的心跳检测信息及所述第一计算设备的环境信息;
所述第二车辆故障处理设备根据所述第一计算设备的状态信息,判断所述第一计算设备是否发生故障,包括:
所述第二车辆故障处理设备根据所述第一计算设备的心跳检测信息及所述第一计算设备的环境信息,判断所述第一计算设备是否发生故障。
10.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述第一数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息中的一种或多种;所述第二数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息中的部分数据信息。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述第二车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息判断所述主***是否发生故障,包括:
对于每种数据信息,所述第二车辆故障处理设备判断其是否满足其对应的预设参考范围,所述数据信息为第一数据信息或第二数据信息;
若存在至少一个所述数据信息不满足其对应的预设参考范围,所述第二车辆故障处理设备则确定所述主***发生故障。
12.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,若所述主***发生故障,所述第二车辆故障处理设备根据预配置的控制权限对所述车辆进行相应的控制,包括:
若所述主***发生故障,所述第二车辆故障处理设备根据预配置的控制权限确定是否具有当前发生的故障所对应的控制权限;
若确定具有当前发生的故障所对应的控制权限,所述第二车辆故障处理设备控制所述车辆的行驶状态;
若确定不具有当前发生的故障所对应的控制权限,则由所述第一车辆故障处理设备控制所述车辆的行驶状态。
13.一种车辆故障处理装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于第一车辆故障处理设备实时获取车辆主***的第一数据信息,以及获取第二车辆故障处理设备发送的所述主***的第二数据信息,并将所述第一数据信息发送给所述第二车辆故障处理设备,以使所述第二车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息对所述主***进行故障判断;
第一确定模块,用于所述第一车辆故障处理设备,根据所述第一数据信息和所述第二数据信息判断所述主***是否发生故障;
第一处理模块,用于若所述主***发生故障,所述第一车辆故障处理设备根据预配置的控制权限对所述车辆进行相应的控制。
14.根据权利要求13所述的装置,其特征在于,所述第一获取模块,还用于所述第一车辆故障处理设备实时获取所述第二车辆故障处理设备的状态信息;
所述第一确定模块,还用于所述第一车辆故障处理设备根据所述第二车辆故障处理设备的状态信息,判断所述第二车辆故障处理设备是否发生故障;
所述第一处理模块,还用于若所述第二车辆故障处理设备发生故障,所述第一车辆故障处理设备获取所述第二车辆故障处理设备的控制权限,对所述车辆进行相应的控制。
15.根据权利要求14所述的装置,其特征在于,所述第二车辆故障处理设备的状态信息包括所述第二车辆故障处理设备的心跳检测信息及环境信息;
所述第一确定模块,具体用于:
若所述第一车辆故障处理设备在第一预设时间内未获取到所述第二车辆故障处理设备的心跳检测信息,则确定所述第二车辆故障处理设备发生故障;
若所述第一车辆故障处理设备根据所述第二车辆故障处理设备的心跳检测信息判断出所述第二车辆故障处理设备未发生故障,所述第一车辆故障处理设备根据所述第二车辆故障处理设备的环境信息判断所述第二车辆故障处理设备是否发生故障。
16.根据权利要求13所述的装置,其特征在于,所述第一数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息中的一种或多种;所述第二数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息中的部分数据信息;所述第一确定模块,具体用于:
对于每种数据信息,所述第一车辆故障处理设备判断其是否满足其对应的预设参考范围,所述数据信息为第一数据信息或第二数据信息;
若存在至少一个所述数据信息不满足其对应的预设参考范围,所述第一车辆故障处理设备则确定所述主***发生故障。
17.根据权利要求13所述的装置,其特征在于,所述第一处理模块,具体用于:
若所述主***发生故障,所述第一车辆故障处理设备根据预配置的控制权限确定是否具有当前发生的故障所对应的控制权限;
若确定具有当前发生的故障所对应的控制权限,所述第一车辆故障处理设备控制所述车辆的行驶状态;
若确定不具有当前发生的故障所对应的控制权限,则由所述第二车辆故障处理设备控制所述车辆的行驶状态。
18.一种车辆故障处理装置,其特征在于,包括:
第二获取模块,用于第二车辆故障处理设备实时获取车辆主***的第二数据信息,以及获取第一车辆故障处理设备发送的所述主***的第一数据信息,并将所述第二数据信息发送给所述第一车辆故障处理设备,以使所述第一车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息对所述主***进行故障判断;
第二确定模块,用于所述第二车辆故障处理设备根据所述第一数据信息和所述第二数据信息判断所述主***是否发生故障;
第二处理模块,用于若所述主***发生故障,所述第二车辆故障处理设备根据预配置的控制权限对所述车辆进行相应的控制。
19.根据权利要求18所述的装置,其特征在于,所述第二获取模块,还用于所述第二车辆故障处理设备实时获取第一计算设备的状态信息,所述第一车辆故障处理设备和所述主***设置在所述第一计算设备上;
所述第二确定模块,还用于所述第二车辆故障处理设备根据所述第一计算设备的状态信息,判断所述第一计算设备是否发生故障;
所述第二处理模块,还用于若所述第一计算设备发生故障,所述第二车辆故障处理设备获取所述第一车辆故障处理设备的控制权限,对所述车辆进行相应的控制。
20.根据权利要求19所述的装置,其特征在于,所述第一计算设备的状态信息包括对所述第一计算设备的心跳检测信息及所述第一计算设备的环境信息;
所述第二确定模块,具体用于:
所述第二车辆故障处理设备根据所述第一计算设备的心跳检测信息及所述第一计算设备的环境信息,判断所述第一计算设备是否发生故障。
21.根据权利要求18所述的装置,其特征在于,所述第一数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息中的一种或多种;所述第二数据信息包括频率信息、延迟信息、心跳检测信息、碰撞检测信息、底盘采集的信息、自动驾驶辅助进程信息、安全网关监控信息、第一计算设备环境信息中的部分数据信息;所述第二确定模块,具体用于:
对于每种数据信息,所述第二车辆故障处理设备判断其是否满足其对应的预设参考范围,所述数据信息为第一数据信息或第二数据信息;
若存在至少一个所述数据信息不满足其对应的预设参考范围,所述第二车辆故障处理设备则确定所述主***发生故障。
22.根据权利要求18所述的装置,其特征在于,所述第二处理模块,具体用于:
若所述主***发生故障,所述第二车辆故障处理设备根据预配置的控制权限确定是否具有当前发生的故障所对应的控制权限;
若确定具有当前发生的故障所对应的控制权限,所述第二车辆故障处理设备控制所述车辆的行驶状态;
若确定不具有当前发生的故障所对应的控制权限,则由所述第一车辆故障处理设备控制所述车辆的行驶状态。
23.一种车辆故障处理设备,其特征在于,包括:至少一个处理器和存储器;
所述存储器存储计算机程序;所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序,以实现权利要求1-6中任一项所述的方法。
24.一种车辆故障处理设备,其特征在于,包括:至少一个处理器和存储器;
所述存储器存储计算机程序;所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序,以实现权利要求7-12中任一项所述的方法。
25.一种计算机可读存储介质,其特征在于,该计算机可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序被执行时实现权利要求1-6中任一项所述的方法。
26.一种计算机可读存储介质,其特征在于,该计算机可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序被执行时实现权利要求7-12中任一项所述的方法。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110077420A (zh) * | 2019-05-23 | 2019-08-02 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 一种自动驾驶控制***和方法 |
CN110606070A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-12-24 | 驭势科技(北京)有限公司 | 一种智能驾驶车辆及其制动方法、车载设备和存储介质 |
CN110700131A (zh) * | 2019-10-12 | 2020-01-17 | 山东科技大学 | 基于视觉特征的长隧道距离信息标识装置与使用方法 |
CN112863244A (zh) * | 2019-11-28 | 2021-05-28 | 大众汽车股份公司 | 用于促进车辆的安全行驶的方法和装置 |
CN113548033A (zh) * | 2020-04-15 | 2021-10-26 | 百度(美国)有限责任公司 | 基于***负载的安全操作员告警方法及*** |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108255646B (zh) * | 2018-01-17 | 2022-02-01 | 重庆大学 | 一种基于心跳检测的工控应用程序故障自恢复的方法 |
CN113495547A (zh) * | 2020-03-20 | 2021-10-12 | 北京智行者科技有限公司 | 一种实时安全的无人驾驶故障诊断与保护方法及*** |
US11695851B2 (en) * | 2020-06-03 | 2023-07-04 | Micron Technology, Inc. | Gateway for vehicle with caching buffer for distributed storage system |
CN114148269A (zh) * | 2020-09-07 | 2022-03-08 | 奥迪股份公司 | 处理车辆异常的方法、装置、设备及存储介质 |
CN112165528B (zh) * | 2020-09-30 | 2022-03-11 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 车辆事件及其事件文件数据的管理方法、***及存储介质 |
CN112644409B (zh) * | 2020-12-29 | 2022-07-22 | 长城汽车股份有限公司 | 一种车辆控制方法及装置 |
CN112947382A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-06-11 | 奇瑞新能源汽车股份有限公司 | 一种汽车故障诊断***及诊断方法 |
CN114347929B (zh) * | 2022-01-04 | 2024-02-23 | 一汽解放汽车有限公司 | 电动汽车运行故障诊断方法 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5565856A (en) * | 1993-10-05 | 1996-10-15 | Nippondenso Co., Ltd. | Abnormality detecting device for vehicle communication system and method of using same |
CN102834818A (zh) * | 2009-09-28 | 2012-12-19 | 网际网路控制架构网络有限公司 | 具有并行处理架构的集成安全*** |
CN104950740A (zh) * | 2014-03-26 | 2015-09-30 | 空中客车防卫和太空有限责任公司 | 具有冗余计算机的用于交通工具的*** |
JP2015228051A (ja) * | 2014-05-30 | 2015-12-17 | 株式会社東芝 | 原子力プラントの共通故障要因検知システム及び共通故障要因検知方法 |
CN105253076A (zh) * | 2014-07-11 | 2016-01-20 | 福特全球技术公司 | 车辆中的故障管理 |
CN106054868A (zh) * | 2016-08-12 | 2016-10-26 | 北京车和家信息技术有限责任公司 | 整车控制器和车辆 |
CN106233260A (zh) * | 2014-03-31 | 2016-12-14 | 日本信号株式会社 | 冗余***控制装置及其***切换方法 |
CN106462485A (zh) * | 2014-06-20 | 2017-02-22 | 日立汽车***株式会社 | 马达控制装置 |
JP6224186B1 (ja) * | 2016-08-01 | 2017-11-01 | 株式会社東芝 | Raidストレージシステム、ストレージコントローラ及びraidアレイパトロール方法 |
CN107885184A (zh) * | 2016-09-29 | 2018-04-06 | 福特全球技术公司 | 故障功能自动驾驶 |
JP2018097697A (ja) * | 2016-12-14 | 2018-06-21 | アルパイン株式会社 | 処理装置 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10121376B2 (en) * | 2016-10-05 | 2018-11-06 | Ford Global Technologies, Llc | Vehicle assistance |
JP2018112901A (ja) * | 2017-01-11 | 2018-07-19 | 太平洋工業株式会社 | 送信機、受信機、及び、送受信システム |
US10481600B2 (en) * | 2017-09-15 | 2019-11-19 | GM Global Technology Operations LLC | Systems and methods for collaboration between autonomous vehicles |
-
2018
- 2018-08-30 CN CN201811001630.5A patent/CN109358591B/zh active Active
-
2019
- 2019-07-16 US US16/512,687 patent/US10991177B2/en active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5565856A (en) * | 1993-10-05 | 1996-10-15 | Nippondenso Co., Ltd. | Abnormality detecting device for vehicle communication system and method of using same |
CN102834818A (zh) * | 2009-09-28 | 2012-12-19 | 网际网路控制架构网络有限公司 | 具有并行处理架构的集成安全*** |
CN104950740A (zh) * | 2014-03-26 | 2015-09-30 | 空中客车防卫和太空有限责任公司 | 具有冗余计算机的用于交通工具的*** |
CN106233260A (zh) * | 2014-03-31 | 2016-12-14 | 日本信号株式会社 | 冗余***控制装置及其***切换方法 |
JP2015228051A (ja) * | 2014-05-30 | 2015-12-17 | 株式会社東芝 | 原子力プラントの共通故障要因検知システム及び共通故障要因検知方法 |
CN106462485A (zh) * | 2014-06-20 | 2017-02-22 | 日立汽车***株式会社 | 马达控制装置 |
CN105253076A (zh) * | 2014-07-11 | 2016-01-20 | 福特全球技术公司 | 车辆中的故障管理 |
JP6224186B1 (ja) * | 2016-08-01 | 2017-11-01 | 株式会社東芝 | Raidストレージシステム、ストレージコントローラ及びraidアレイパトロール方法 |
CN106054868A (zh) * | 2016-08-12 | 2016-10-26 | 北京车和家信息技术有限责任公司 | 整车控制器和车辆 |
CN107885184A (zh) * | 2016-09-29 | 2018-04-06 | 福特全球技术公司 | 故障功能自动驾驶 |
JP2018097697A (ja) * | 2016-12-14 | 2018-06-21 | アルパイン株式会社 | 処理装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
张成光等: "基于故障模式、影响及危害度分析(FMECA)的地铁车辆检修工艺优化方法", 《城市轨道交通研究》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110077420A (zh) * | 2019-05-23 | 2019-08-02 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 一种自动驾驶控制***和方法 |
CN110606070A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-12-24 | 驭势科技(北京)有限公司 | 一种智能驾驶车辆及其制动方法、车载设备和存储介质 |
CN110606070B (zh) * | 2019-08-30 | 2021-11-02 | 驭势科技(北京)有限公司 | 一种智能驾驶车辆及其制动方法、车载设备和存储介质 |
CN110700131A (zh) * | 2019-10-12 | 2020-01-17 | 山东科技大学 | 基于视觉特征的长隧道距离信息标识装置与使用方法 |
CN110700131B (zh) * | 2019-10-12 | 2023-03-14 | 山东科技大学 | 基于视觉特征的长隧道距离信息标识装置与使用方法 |
CN112863244A (zh) * | 2019-11-28 | 2021-05-28 | 大众汽车股份公司 | 用于促进车辆的安全行驶的方法和装置 |
CN112863244B (zh) * | 2019-11-28 | 2023-03-14 | 大众汽车股份公司 | 用于促进车辆的安全行驶的方法和装置 |
CN113548033A (zh) * | 2020-04-15 | 2021-10-26 | 百度(美国)有限责任公司 | 基于***负载的安全操作员告警方法及*** |
CN113548033B (zh) * | 2020-04-15 | 2023-12-01 | 百度(美国)有限责任公司 | 基于***负载的安全操作员告警方法及*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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