CN110736627A - 一种自动驾驶测试车及其远程控制***、方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自动驾驶测试车及其远程控制***、方法，该自动驾驶测试车，包括外壳、连接在外壳底部的动力底盘以及车载环境感知设备；所述车载环境感知设备包括：定位装置、视频采集装置、环境感知装置、总线控制器和车载处理器；***包括自动驾驶测试车、通讯基站、远程控制中心和驾驶模拟器；远程控制中心接收测试车运行数据，以及测试车与被测车相对位置信息和被测车的运行状态数据，对接收到的数据进行多方面融合处理和针对性处理，实现测试车运行状态正常与否监控；接收驾驶模拟器上传的用户手动操作驾驶模拟器的状态数据或者接收用户输入的行驶轨迹数据，并对其进行解析，生成控制指令，将控制指令经通讯基站发送给自动测试车。

Description

一种自动驾驶测试车及其远程控制***、方法

技术领域

本公开涉及测试车辆技术领域，特征涉及一种针对无人驾驶车辆进行行为测试的自动驾驶测试车及其远程控制***、方法。

背景技术

随着对自动驾驶汽车自动化、智能化、网联化的研究不断深入，越来越多的企业开始在这一领域取得突破性进展，针对自动驾驶汽车的测试在当前成了众多研发者们不得不考虑的一个问题。然而在中国，由于相关法律的缺失，自动驾驶汽车目前还不被允许在公共道路上测试，使得有自动驾驶汽车测试需求的企业，要么选择在美国、德国、日本等已经开放了路测的地方进行测试，要么只能通过国内的示范区来实现。因此，国内近两年陆续建成一大批智能网联或自动驾驶示范区。

自动驾驶示范区在一定范围内提供了丰富的静态交通场景，而对于如何营造动态交通场景，同时既要达到测试效果，还要保证测试人员的安全，是一个难度更大的问题。有的测试场地采用人工遥控的方式营造交通场景，如移动的假人、动物、车辆等。但是，此类测试方法只能评价汽车单场景单次的测试表现，由于交通环境的复杂性和随机性，目前缺少机动灵活、覆盖场景广泛的测试手段和设备。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本公开提供了一种自动驾驶测试车及其远程控制***、方法。

本公开一方面提供的一种自动驾驶测试车的技术方案是：

一种自动驾驶测试车，包括外壳、连接在外壳底部的动力底盘以及车载环境感知设备；

所述车载环境感知设备包括：

定位装置，用于采集测试车的位置信息，包括经纬度、速度和航向信息，并传输至车载处理器；

视频采集装置，用于采集测试车的前方路况视频信息，并传输至车载处理器；

环境感知装置，用于采集测试车周围环境数据，包括静止障碍物数据、移动障碍物数据以及障碍物的图像信息，并传输至车载处理器；

总线控制器，用于采集测试车运行状态数据及故障状态数据，并传输至车载处理器；接收车载控制器输出的控制信号，控制测试车执行相应动作；

车载处理器，用于接收测试车的位置信息、前方路况视频信息、周围环境数据以及运行状态数据和故障状态数据，并通过通讯装置上传至远程控制中心；接收远程控制中心发送的控制指令，对控制指令进行解析，转换成对测试车的控制信号，通过总线控制器输出给动力底盘，控制自动测试车完成相应动作。

进一步的，所述定位装置包括安装在外壳与动力底盘之间形成的空腔内的GPS接收机和IMU惯导设备以及安装在外壳前后的GPS定位天线；所述GPS接收机，用于接收GPS定位天线采集的测试车的位置信息以及与被测车相对位置信息；所述IMU惯导设备，用于采集测试车的姿态信息。

进一步的，所述环境感知装置包括安装在外壳顶部的激光雷达、摄像头以及设置在测试车前部的毫米波雷达，所述激光传感器，用于探测测试车与静止障碍物之间的距离；所述毫米波雷达，用于检测移动障碍物的数量、距离与速度；所述摄像头，用于采集障碍物图像信息。

本公开一方面提供的一种自动驾驶测试车的远程控制***的技术方案是：

一种自动驾驶测试车的远程控制***，该***包括如上所述的自动驾驶测试车、通讯基站、远程控制中心和驾驶模拟器；

所述自动测试车，用于采集测试车的位置信息、前方路况视频信息、周围环境数据、运行状态数据和故障状态数据，并上传至远程控制中心；接收并执行远程控制中心发送的控制指令；

所述通讯基站，用于完成自动测试车与远程控制中心的数据交互；

所述远程控制中心，用于接收测试车的位置信息、前方路况视频信息、周围环境数据、运行状态数据和故障状态数据，以及测试车与被测车相对位置信息和被测车的运行状态数据，对接收到的数据进行多方面融合处理，并对接收到的数据进行分类存储，对不同类别的数据进行针对性处理，实现测试车运行状态正常与否监控；构建模拟仿真驾驶环境，并利用接收到的测试车运行状态数据和被测车运行状态数据实时更新模拟仿真驾驶环境；同时，接收驾驶模拟器上传的用户手动操作驾驶模拟器的状态数据或者接收用户输入的行驶轨迹数据，并对其进行解析，生成控制指令，将控制指令经通讯基站发送给自动测试车。

进一步的，所述远程控制中心对接收到的数据进行多方面融合处理的具体实现方法为：

引入时间同步机制，同步获取测试车的路况视频数据、周边环境信息、位置信息及测试车运动状态信息，以及自动测试车与被测车相对位置信息、被测车的运行状态数据；

结合测试车位置信息、与被测车相对位置信息以及测试任务信息，判断自动测试车的行驶轨迹是否正常；

结合测试车运动状态信息、被测车运动状态信息和测试任务信息，综合判断测试节点的任务完成情况。

进一步的，所述远程控制中心对不同类别的数据进行针对性处理的具体实现方法为：

设定自动测试车运行状态阈值，将接收到的自动测试车运行状态数据与设定的阈值相比，判断自动测试车运行状态是否正常；

设定自动测试车故障阈值，将接收到的自动测试车故障状态数据与设定的故障阈值相比较，判断测试车是否存在故障；

确定自动测试车的行驶轨迹，包括速度、位置、相对道路的位置、相对被测车的位置以及相对被测车的速度，根据相对道路的位置判断车辆是否行驶正常，根据相对被测车的位置和速度判断是否调整测试车当前的速度和航向，是否达到预定范围内需要执行设定动作；

记录被测车的运行状态数据，同时，在测试节点同步记录测试车的相对位置和速度。

本公开一方面提供的一种自动驾驶测试车的远程控制方法的技术方案是：

一种自动驾驶测试车的远程控制方法，该方法是基于如上所述的自动驾驶测试车的远程控制***实现的，该方法包括以下步骤：

自动驾驶测试车采集其自身的运行状态数据、路况视频数据、周围环境信息和位置信息，并传输给远程控制中心；

远程控制中心接收自动测试车运行状态数据、路况视频数据、周围环境信息和位置信息，以及自动测试车与被测车相对位置信息、被测车的运行状态数据，对接收到的数据进行多方面融合处理，并对接收到的数据进行分类存储，对不同类别的数据进行针对性处理，实现测试车运行状态正常与否监控；同时，接收驾驶模拟器上传的用户手动操作驾驶模拟器的状态数据或者接收用户输入的行驶轨迹数据，并对其进行解析，生成控制指令，控制指令经通讯基站发送给自动测试车。

进一步的，还包括：

远程控制中心构建模拟仿真驾驶环境，并利用接收到的自动测试车的运行数据和被测车运行状态数据更新模拟仿真驾驶环境。

进一步的，所述对接收到的数据进行多方面融合处理的具体实现方法为：

引入时间同步机制，同步获取测试车的路况视频数据、周边环境信息、位置信息及测试车运动状态信息，以及自动测试车与被测车相对位置信息、被测车的运行状态数据；

结合测试车位置信息、与被测车相对位置信息以及测试任务信息，判断自动测试车的行驶轨迹是否正常；

结合测试车运动状态信息、被测车运动状态信息和测试任务信息，综合判断测试节点的任务完成情况。

进一步的，所述对不同类别的数据进行针对性处理的具体实现方法为：

设定自动测试车运行状态阈值，将接收到的自动测试车运行状态数据与设定的阈值相比，判断自动测试车运行状态是否正常；

设定自动测试车故障阈值，将接收到的自动测试车故障状态数据与设定的故障阈值相比较，判断测试车是否存在故障；

确定自动测试车的行驶轨迹，包括速度、位置、相对道路的位置、相对被测车的位置以及相对被测车的速度，根据相对道路的位置判断车辆是否行驶正常，根据相对被测车的位置和速度判断是否调整测试车当前的速度和航向，是否达到预定范围内需要执行设定动作；

记录被测车的运行状态数据，同时，在测试节点同步记录测试车的相对位置和速度。

通过上述技术方案，本公开的有益效果是：

(1)本公开实现在封闭测试场内对无人车的实地测试验证，提高了工作效率，丰富了测试场景；

(2)本公开有助于提高测试安全性和场景构造灵活性；

(3)本公开采用两种方式对自动测试车进行控制，一种通过驾驶模拟器远程控制，另一种根据输入的预定轨迹自动控制，提高了工作效率。

附图说明

构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本公开的不当限定。

图1是实施例一自动驾驶测试车的结构图；

图2是实施例一车载环境感知设备的结构框图；

图3是实施例二自动驾驶测试车的远程控制***的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本公开使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

实施例一

本实施例提供一种自动驾驶测试车，请参阅附图1，该自动驾驶测试车包括外壳、动力底盘以车载环境感知设备，所述外壳采用机械连接件与底盘连接。

在本实施例中，所述外壳是一体成型的，所述外壳的材料是环氧树脂，所述外壳的样式可根据需求设计，通过更换外壳就能达到模拟不同车型的目的。

所述动力底盘包括底盘、车轮和设置在底盘上的动力***，所述外壳与底盘之间通过螺丝固定。

在本实施例中，所述动力***采用直驱动力总成，包括整车控制器、电池、电池管理***、驱动电机及电机控制器，所述整车控制器通过内部CAN总线连接电机控制器和电池管理***，整车控制器向电机控制器发布指令，并接收电机控制器和电池管理***的状态反馈；电池为电机控制器和电机提供电源；电机控制器与电机相连，用于将直流电转换成电机所需要的交流电，并通过转速或转矩来控制电机转动，使电机按指令要求执行；电机采用永磁同步电机，并与车轮传动轴相连，为车辆提供动力。

请参阅附图2，所述车载环境感知设备包括定位装置、视频采集装置、通讯装置、环境感知装置、总线控制器和车载处理器；所述车载处理器连接定位装置、视频采集装置、通讯装置、环境感知装置和总线控制器，其中：

所述定位装置，用于采集测试车的位置信息，包括经纬度、速度和航向信息，并传输至车载处理器；

所述视频采集装置，用于采集测试车的前方路况视频信息，并传输至车载处理器；

所述环境感知装置，用于采集测试车周围环境数据，包括静止障碍物数据、移动障碍物数据，以及障碍物的图像信息，并传输至车载处理器。

所述总线控制器，用于采集车辆运行状态数据及故障状态数据，包括刹车踏板、油门踏板、转向幅度、电池电量、电池异常状态等，并传输至车载处理器；接收车载控制器输出的控制信号，控制底盘执行驱动、制动、转向操作。

所述车载处理器，用于接收定位装置采集的测试车位置信息，视频采集装置采集的测试车前方路况视频信息，环境感知装置采集的测试车周围环境数据，总线控制器采集的车辆运行状态数据及故障状态数据，并通过通讯装置上传至远程控制中心；接收远程控制中心发送的控制指令，对该指令进行解析，转换成对自动测试车的控制信号，通过总线控制器输出给动力***，控制自动测试车完成相应动作。

在本实施例中，所述定位装置包括安装在外壳与底盘之间形成的空腔内的GPS接收机和IMU惯导设备以及安装在外壳前后的GPS定位天线；所述GPS接收机，用于接收GPS定位天线采集的测试车的位置信息、与被测车相对位置信息；所述IMU惯导设备，用于采集测试车的姿态信息。

在本实施例中，所述视频采集装置包括安装在外壳挡风玻璃处的摄像头，所述摄像头用于采集前方路况视频信息。

在本实施例中，所述环境感知装置包括安装在外壳顶部的激光雷达、摄像头以及设置在测试车前部的毫米波雷达，所述激光传感器，用于探测测试车与静止障碍物之间的距离；所述毫米波雷达，用于检测移动障碍物的数量、距离与速度；所述摄像头，用于采集障碍物图像信息，并提供给模式识别模块用于识别不同的物体。

在本实施例中，所述外壳与底盘之间构成的空腔内设置有车辆处理器、通讯装置和总线控制器。

实施例二

本实施例提供一种自动驾驶测试车的远程控制***，请参阅附图3，该***包括自动测试车、通讯基站、远程控制中心和驾驶模拟器。

所述自动测试车，用于采集其运行数据并执行远程控制中心的控制指令，并将采集的测试车运行数据上传至远程控制中心，便于远程控制中心分析决策下一步动作，所述测试车运行数据包括测试车位置信息、测试车前方路况视频信息、测试车周围环境数据、车辆运行状态数据及故障状态数据。

其中，本实施例的自动测试车的具体结构请参阅前面实施例的相关描述，在此不做赘述。

所述通讯基站提供无线网络，用于完成自动测试车与远程控制中心的数据交互。测试场内通讯基站接收自动测试车的车载环境感知设备采集的周边环境的视频数据和其自身的运行数据，并通过以太网传输到远程控制中心服务器。

所述远程控制中心，用于接收自动测试车的车载环境感知设备采集的路况视频数据、周边环境信息、位置信息和其自身的运行数据，以及自动测试车与被测车相对位置信息、被测车的运行状态数据，对接收到的自动测试车运行数据进行多方面融合处理，并对数据进行分类存储，对不同类别的数据进行针对性处理，通过监控车辆运行数据分析车辆运行状态是否正常，将路况视频数据传输到显示设备，进行显示，并将路况视频数据、周边环境信息、位置信息和其自身的运行数据，以及自动测试车与被测车相对位置信息、被测车的运行状态数据传输到驾驶模拟器；构建模拟仿真驾驶环境，并利用接收到的自动测试车的运行数据和被测车运行状态数据更新模拟仿真驾驶环境；同时，接收驾驶模拟器上传的用户手动操作驾驶模拟器的状态数据或者接收用户输入的行驶轨迹数据，并对其进行解析，生成控制指令，控制指令经通讯基站发送给自动测试车，使之完成相应动作。

具体地，所述远程控制中心对接收到的自动测试车数据进行多方面融合处理的具体实现过程如下：

(1)时间同步融合，为了实现不同传感器数据之间，以及测试车与被测车之间的数据同步，需要引入时间同步机制，让传感器节点发送的数据报文中带一个时间戳，在一个融合节点，将数据报文记录的时间与本地时间比较，如果两者在给定的误差范围内则作为一组同步数据。

(2)对行驶轨迹的数据融合，结合车辆状态信息、与被测车相对位置信息以及测试任务信息综合判断自动测试车的行驶轨迹是否正常。这些信息具体包括来自GPS接收机的定位信息、姿态信息、速度信息、与目标被测车的距离、相对位置，测试任务动作类型及次数。

在本实施例中，所述综合判断的方法是定义自动测试车正常行驶与异常行驶时的逻辑关系。

(3)对测试节点的数据融合，结合测试车动作信息、被测车动作信息和测试任务，综合判断测试节点的任务完成情况。所述测试车动作信息包括自动测试车轨迹、速度、与被测车相对位置信息，所述被测车动作信息包括被测车轨迹、油门、刹车、转向状态、任务动作类型和次数等。

具体地，所述远程控制中心对不同类别的数据进行针对性处理的具体实现过程为：

对于自动测试车运行状态数据，包括测试车的速度、位置、刹车踏板、油门踏板、转向状态数据，设定测试车的速度、位置、刹车踏板、油门踏板、转向的正常运行阈值，将测试车的速度、位置、刹车踏板、油门踏板、转向分别与相应的阈值相比，判断自动测试车运行状态是否正常。

对于自动测试车故障状态数据，包括电池剩余电量、电池总电压、电池欠压/过压状态、电机温度、电机电压状态等，通过接收自动测试车发送的故障状态数据与设定的故障阈值相比较，判断测试车是否存在故障。

对于自动测试车的行驶轨迹数据，包括速度、位置、相对道路的位置、相对被测车的位置、相对被测车的速度等，通过相对道路的位置判断车辆是否行驶正常，通过相对被测车的位置和速度决定是否调整当前的速度和航向，是否达到预定范围内需要开展既定动作。

对于被测车的运行状态数据，包括速度、位置、刹车踏板、油门踏板、转向状态，记录被测车在行驶过程中的状态数据，在测试节点同步记录测试车的相对位置和速度。

所述驾驶模拟器，用于获取用户手动操作驾驶模拟器的状态数据，并传输给远程控制中。

在本实施例中，所述驾驶模拟器包括方向盘、刹车踏板、油门踏板、离合踏板、档位操纵杆、若干自定义按键；驾驶模拟器与远程控制中心之间通过通讯线连接，当用户手动操作驾驶模拟器时，会生成一组状态报文，传送到远程控制中心；远程控制中心接收和解析驾驶模拟器数据，获取方向盘、刹车、油门踏板、档位等状态，生成控制指令。

所述远程控制中心还接收用户输入的行驶轨迹数据，对行驶轨迹数据进行解析，生成控制指令，通过通讯基站传输给自动测试车。

本实施例对自动测试车的控制有两种方式，一种是直接操纵模拟驾驶器，另一种是将一组轨迹数据输入到远程控制中心，这两种方式都是通过远程控制中心将控制指令发送给自动测试车，使之完成相应动作。

所述自动测试车的通讯装置接收控制指令，通过车载处理器转换为车辆的控制信号，由总线控制器发送到车辆执行机构完成相应动作。

相比现有技术需要现场操作假人、车辆的方法，难以营造随机交通场景、难以复现同一场景、对不同工况下的测试场景需要重复操作等不足，本实施例提出的自动驾驶测试车的远程控制***，通过驾驶模拟器将人工定义行驶轨迹生成控制命令，通过远程控制中心发布控制命令并接收状态反馈，通过自动测试车来创建真实的交通环境，这种方式有助于实现复杂的测试场景和测试方案，有助于模拟在现实中很少出现的极端情况，一些在实际路况中极少出现的情境，可利用自动测试车进行重复构造，有助于提高测试安全性和场景构造灵活性。

实施例三

本实施例提供一种自动驾驶测试车的远程控制方法，该方法是基于实施例二所述的自动驾驶测试车的远程控制***实现的，该方法包括以下步骤：

步骤1：自动测试车将车辆运行状态数据、路况视频数据、周围环境信息和位置信息发往远程控制中心。

在本实施例中，所述车辆运行状态数据，包括刹车踏板、油门踏板、转向幅度、电池电量、电池异常状态等；所述位置信息，包括经纬度、速度和航向，并传输至车载处理器。

步骤2：远程控制中心接收自动测试车的车载环境感知设备采集的路况视频数据、周边环境信息、位置信息和其自身的运行数据，以及自动测试车与被测车相对位置信息、被测车的运行状态数据，对数据进行分类存储，对不同类别的数据进行针对性处理，通过监控车辆运行数据分析车辆运行状态是否正常，将路况视频数据传输到显示设备，进行显示，并将路况视频数据、周边环境信息、位置信息和其自身的运行数据，以及自动测试车与被测车相对位置信息、被测车的运行状态数据传输到驾驶模拟器。

具体地，所述对不同类别的数据进行针对性处理的具体实现过程为：

对于自动测试车运行状态数据，包括测试车的速度、位置、刹车踏板、油门踏板、转向状态数据，设定测试车的速度、位置、刹车踏板、油门踏板、转向的正常运行阈值，将测试车的速度、位置、刹车踏板、油门踏板、转向分别与相应的阈值相比，判断自动测试车运行状态是否正常。

对于自动测试车故障状态数据，包括电池剩余电量、电池总电压、电池欠压/过压状态、电机温度、电机电压状态等，通过接收自动测试车发送的故障状态数据与设定的故障阈值相比较，判断测试车是否存在故障。

对于自动测试车的行驶轨迹数据，包括速度、位置、相对道路的位置、相对被测车的位置、相对被测车的速度等，通过相对道路的位置判断车辆是否行驶正常，通过相对被测车的位置和速度决定是否调整当前的速度和航向，是否达到预定范围内需要开展既定动作。

对于被测车的运行状态数据，包括速度、位置、刹车踏板、油门踏板、转向状态，记录被测车在行驶过程中的状态数据，在测试节点同步记录测试车的相对位置和速度。

步骤3：驾驶模拟器获取用户手动操作驾驶模拟器的状态数据，并上传至远程控制中心；或者远程控制中心接收用户输入的行驶轨迹数据；远程控制中心对用户手动操作驾驶模拟器的状态数据或者行驶轨迹数据进行解析，生成控制指令，控制指令信号通过通讯基站播报后被自动测试车内的数据通讯装置接收，经车载处理器转换为控制信号，由总线控制器发送到车辆执行机构完成相应动作，实现对自动测试车的远程控制。

当自动测试车收到自动模式切换指令且车辆处于待机状态时，自动测试车切换为自动控制模式，当自动测试车收到自动模式切换指令且车辆处于远程控制状态时，自动测试车仍保持远程控制模式；当自动测试车收到远程控制指令时，无论车辆处于何种状态，立刻切换到远程控制模式。

还包括，所述远程控制中心构建模拟仿真驾驶环境，所述构建模拟仿真驾驶环境的实现过程为：

远程控制中心利用仿真软件构建模拟仿真驾驶环境，接收自动测试车的运行数据和被测车运行数据，更新模拟仿真驾驶环境中自动测试车的数据；

远程控制中心构建模拟仿真驾驶环境，能够同步反应测试车的运行状态；远程控制中心在接收到模拟驾驶器的控制信号后，将其打包发送到测试场地的通讯基站，进而被自动测试车的通讯终端接收，由车载处理器对报文解包，根据控制指令控制车辆进行相应动作；自动测试车和目标被测车的运行状态实时传送到远程控制中心，并在模拟仿真驾驶环境中同步呈现。

在本实施例中，生成控制指令的实现过程为：

当用户手动操作驾驶模拟器时，驾驶模拟器会生成一组状态报文，传送到远程控制中心；远程控制中心接收和解析驾驶模拟器数据，获取方向盘、刹车、油门踏板、档位等状态，生成控制指令，通过通讯基站传输给自动测试车。

或者，远程控制中心接收用户输入的行驶轨迹数据，并上传给远程控制中心，远程控制中心，对行驶轨迹数据进行解析，生成控制指令，通过通讯基站传输给自动测试车。

本实施例对自动测试车的控制有两种方式，一种通过驾驶模拟器远程控制，一种根据输入的预定轨迹自动控制。对第一种方式，控制指令来源于驾驶模拟器的人工操作，通过远程控制中心主机将控制指令远程发送到自动测试车内，由车载处理器将其翻译成车辆的控制信号，实现对车辆的控制。对于第二种方式，工作人员将预定轨迹输入到远程控制中心主机，将轨迹数据远程传输到自动测试车内，车载处理器将预定轨迹和当前位置输入到轨迹跟踪算法，得到下一步的转向角度，再将转向角度翻译成对车辆的控制信号，实现对车辆的控制。

上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种自动驾驶测试车，其特征是，包括外壳、连接在外壳底部的动力底盘以及车载环境感知设备；

所述车载环境感知设备包括：

定位装置，用于采集测试车的位置信息，包括经纬度、速度和航向信息，并传输至车载处理器；

视频采集装置，用于采集测试车的前方路况视频信息，并传输至车载处理器；

环境感知装置，用于采集测试车周围环境数据，包括静止障碍物数据、移动障碍物数据以及障碍物的图像信息，并传输至车载处理器；

总线控制器，用于采集测试车运行状态数据及故障状态数据，并传输至车载处理器；接收车载控制器输出的控制信号，控制测试车执行相应动作；

车载处理器，用于接收测试车的位置信息、前方路况视频信息、周围环境数据以及运行状态数据和故障状态数据，并通过通讯装置上传至远程控制中心；接收远程控制中心发送的控制指令，对控制指令进行解析，转换成对测试车的控制信号，通过总线控制器输出给动力底盘，控制自动测试车完成相应动作。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶测试车，其特征是，所述定位装置包括安装在外壳与动力底盘之间形成的空腔内的GPS接收机和IMU惯导设备以及安装在外壳前后的GPS定位天线；所述GPS接收机，用于接收GPS定位天线采集的测试车的位置信息以及与被测车相对位置信息；所述IMU惯导设备，用于采集测试车的姿态信息。

3.根据权利要求1所述的自动驾驶测试车，其特征是，所述环境感知装置包括安装在外壳顶部的激光雷达、摄像头以及设置在测试车前部的毫米波雷达，所述激光传感器，用于探测测试车与静止障碍物之间的距离；所述毫米波雷达，用于检测移动障碍物的数量、距离与速度；所述摄像头，用于采集障碍物图像信息。

4.一种自动驾驶测试车的远程控制***，其特征是，包括权利要求1至3中任一项所述的自动驾驶测试车、通讯基站、远程控制中心和驾驶模拟器；

所述自动测试车，用于采集测试车的位置信息、前方路况视频信息、周围环境数据、运行状态数据和故障状态数据，并上传至远程控制中心；接收并执行远程控制中心发送的控制指令；

所述通讯基站，用于完成自动测试车与远程控制中心的数据交互；

所述远程控制中心，用于接收测试车的位置信息、前方路况视频信息、周围环境数据、运行状态数据和故障状态数据，以及测试车与被测车相对位置信息和被测车的运行状态数据，对接收到的数据进行多方面融合处理，并对接收到的数据进行分类存储，对不同类别的数据进行针对性处理，实现测试车运行状态正常与否监控；构建模拟仿真驾驶环境，并利用接收到的测试车运行状态数据和被测车运行状态数据实时更新模拟仿真驾驶环境；同时，接收驾驶模拟器上传的用户手动操作驾驶模拟器的状态数据或者接收用户输入的行驶轨迹数据，并对其进行解析，生成控制指令，将控制指令经通讯基站发送给自动测试车。

5.根据权利要求4所述的自动驾驶测试车的远程控制***，其特征是，所述远程控制中心对接收到的数据进行多方面融合处理的具体实现方法为：

引入时间同步机制，同步获取测试车的路况视频数据、周边环境信息、位置信息及测试车运动状态信息，以及自动测试车与被测车相对位置信息、被测车的运行状态数据；

结合测试车位置信息、与被测车相对位置信息以及测试任务信息，判断自动测试车的行驶轨迹是否正常；

结合测试车运动状态信息、被测车运动状态信息和测试任务信息，综合判断测试节点的任务完成情况。

6.根据权利要求4所述的自动驾驶测试车的远程控制***，其特征是，所述远程控制中心对不同类别的数据进行针对性处理的具体实现方法为：

设定自动测试车运行状态阈值，将接收到的自动测试车运行状态数据与设定的阈值相比，判断自动测试车运行状态是否正常；

设定自动测试车故障阈值，将接收到的自动测试车故障状态数据与设定的故障阈值相比较，判断测试车是否存在故障；

确定自动测试车的行驶轨迹，包括速度、位置、相对道路的位置、相对被测车的位置以及相对被测车的速度，根据相对道路的位置判断车辆是否行驶正常，根据相对被测车的位置和速度判断是否调整测试车当前的速度和航向，是否达到预定范围内需要执行设定动作；

记录被测车的运行状态数据，同时，在测试节点同步记录测试车的相对位置和速度。

7.一种自动驾驶测试车的远程控制方法，该方法是基于权利要求4至6中任一项所述的自动驾驶测试车的远程控制***实现的，其特征是，包括以下步骤：

自动驾驶测试车采集其自身的运行状态数据、路况视频数据、周围环境信息和位置信息，并传输给远程控制中心；

远程控制中心接收自动测试车运行状态数据、路况视频数据、周围环境信息和位置信息，以及自动测试车与被测车相对位置信息、被测车的运行状态数据，对接收到的数据进行多方面融合处理，并对接收到的数据进行分类存储，对不同类别的数据进行针对性处理，实现测试车运行状态正常与否监控；同时，接收驾驶模拟器上传的用户手动操作驾驶模拟器的状态数据或者接收用户输入的行驶轨迹数据，并对其进行解析，生成控制指令，控制指令经通讯基站发送给自动测试车。

8.根据权利要求7所述的自动驾驶测试车的远程控制方法，其特征是，还包括：

远程控制中心构建模拟仿真驾驶环境，并利用接收到的自动测试车的运行数据和被测车运行状态数据更新模拟仿真驾驶环境。

9.根据权利要求7所述的自动驾驶测试车的远程控制方法，其特征是，所述对接收到的数据进行多方面融合处理的具体实现方法为：

引入时间同步机制，同步获取测试车的路况视频数据、周边环境信息、位置信息及测试车运动状态信息，以及自动测试车与被测车相对位置信息、被测车的运行状态数据；

结合测试车位置信息、与被测车相对位置信息以及测试任务信息，判断自动测试车的行驶轨迹是否正常；

结合测试车运动状态信息、被测车运动状态信息和测试任务信息，综合判断测试节点的任务完成情况。

10.根据权利要求7所述的自动驾驶测试车的远程控制方法，其特征是，所述对不同类别的数据进行针对性处理的具体实现方法为：

设定自动测试车运行状态阈值，将接收到的自动测试车运行状态数据与设定的阈值相比，判断自动测试车运行状态是否正常；

设定自动测试车故障阈值，将接收到的自动测试车故障状态数据与设定的故障阈值相比较，判断测试车是否存在故障；

确定自动测试车的行驶轨迹，包括速度、位置、相对道路的位置、相对被测车的位置以及相对被测车的速度，根据相对道路的位置判断车辆是否行驶正常，根据相对被测车的位置和速度判断是否调整测试车当前的速度和航向，是否达到预定范围内需要执行设定动作；

记录被测车的运行状态数据，同时，在测试节点同步记录测试车的相对位置和速度。

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