CN110942635A - 一种智能驾驶车辆的监控方法、装置及计算机设备 - Google Patents

Abstract

本公开实施例涉及一种智能驾驶车辆的监控方法、装置及计算机设备，方法包括：确定监控模式；获取智能驾驶车辆的运行状态数据；基于所述智能驾驶车辆的运行状态数据，获取车辆标记图形；基于所述智能驾驶车辆的运行状态数据和所述监控模式，确定地图姿态数据；基于所述车辆标记图形，以及所述地图姿态数据进行渲染，获得所述智能驾驶车辆的监控地图；或者，基于所述车辆标记图形，获得所述智能驾驶车辆的监控地图，以解决目前可用于监控智能驾驶车辆的方法不利于工作人员快速获知监控车辆状态的问题。

Description

一种智能驾驶车辆的监控方法、装置及计算机设备

技术领域

本公开实施例涉及智能驾驶车辆技术领域，具体涉及一种智能驾驶车辆的监控方法、装置及计算机设备。

背景技术

智能驾驶车辆是通过车载传感***感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。它集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。

智能驾驶车辆可以通过软件程序实现车辆的自动驾驶，相比于人工驾驶的车辆，智能驾驶车辆具有更高的复杂性。为保证其正常的无人化运行，需要人工监控车辆状态，即工作人员须通过远程的显示器超视距监控管理车辆。但是，目前可用于监控智能驾驶车辆的方法不利于工作人员快速获知监控车辆状态。

上述对问题的发现过程的描述，仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

为了解决现有技术存在的至少一个问题，本发明的至少一个实施例提供了一种智能驾驶车辆的监控方法、装置及计算机设备，以解决目前可用于监控智能驾驶车辆的方法不利于工作人员快速获知监控车辆状态的问题。

第一方面，本公开实施例提出一种智能驾驶车辆的监控方法，所述方法包括：

确定监控模式；

获取智能驾驶车辆的运行状态数据；

基于所述智能驾驶车辆的运行状态数据，获取车辆标记图形；

基于所述智能驾驶车辆的运行状态数据和所述监控模式，确定地图姿态数据；基于所述车辆标记图形，以及所述地图姿态数据进行渲染，获得所述智能驾驶车辆的监控地图；或者，基于所述车辆标记图形，获得所述智能驾驶车辆的监控地图。

第二方面，本公开实施例提出一种智能驾驶车辆的监控装置，该装置包括：

模式确定模块，用于确定监控模式；

状态获取模块，用于获取智能驾驶车辆的运行状态数据；

图形获取模块，用于基于所述智能驾驶车辆的运行状态数据，获取车辆标记图形；

地图渲染模块，用于基于所述智能驾驶车辆的运行状态数据和所述监控模式，确定地图姿态数据；基于所述智能驾驶车辆的车辆标记图形，以及所述地图姿态数据进行渲染，获得所述智能驾驶车辆的监控地图；或者，用于基于所述车辆标记图形，获得所述智能驾驶车辆的监控地图。

第三方面，本公开实施例提出一种计算机设备，该计算机设备包括：处理器和存储器；

所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行本公开实施例提供的任一种所述方法的步骤。

第四方面，本公开实施例提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行本公开实施例提供的任一种所述方法的步骤。

可见，本公开实施例的至少一个实施例中，通过基于所述智能驾驶车辆的运行状态数据，获取车辆标记图形；基于所述智能驾驶车辆的运行状态数据和所述监控模式，确定地图姿态数据；基于所述车辆标记图形，以及所述地图姿态数据进行渲染，获得所述智能驾驶车辆的监控地图；或者，基于所述车辆标记图形，获得所述智能驾驶车辆的监控地图，可以以车辆标记图形和地图姿态数据组合的方式，或者以车辆标记图形的方式在监控地图上体现，便于工作人员直观、快速地获知监控车辆状态。此外，本公开实施例可以实现两种监控模式，单车监控模式，便于工作人员观察具体车辆的行为、分析***进程；多车监控模式，便于工作人员了解交通状况、业务进展和发现异常车辆。两种监控模式信息粒度不同，可以实现多维度的智能驾驶车辆状态监控，可以便于一名工作人员超视距监控管理多辆智能驾驶车辆。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，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一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本公开实施例提供的一种智能驾驶车辆的监控装置的结构框图；

图2-图4为本公开提供的三种车辆标记图形；

图5是本公开实施例提供的一种计算机设备的结构示意图；

图6为本公开实施例提供的一种智能驾驶车辆的监控方法的流程图；

图7为本公开实施例提供的另一种智能驾驶车辆的监控方法的流程图；

图8为本公开实施例提供的另一种智能驾驶车辆的监控方法的流程图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

为保证智能驾驶车辆正常的无人化运行，需要人工监控车辆状态，即工作人员须通过远程的显示器超视距监控管理车辆。但是，目前可用于监控智能驾驶车辆的方法不利于工作人员快速获知监控车辆状态。针对于这一问题，本公开实施例提供一种智能驾驶车辆的监控方案，以车辆标记图形的形式，或者以车辆标记图形与地图姿态结合的形式在监控地图上展示智能驾驶车辆的状态，可以帮助工作人员直观、快速获知监控车辆状态。

此外，本公开实施例提供的智能驾驶车辆的监控方案包括两种监控模式，其中，单车监控模式，便于工作人员观察具体车辆的行为、分析***进程；多车监控模式，便于工作人员了解交通状况、业务进展和发现异常车辆。两种监控模式信息粒度不同，可以实现多维度的智能驾驶车辆状态监控，可以便于一名工作人员超视距监控管理多辆智能驾驶车辆。

本公开实施例提供的智能驾驶车辆的监控方法，可应用于监控智能驾驶车辆。

在执行本方案的过程中，以预定时间间隔(如500ms)不断获取所有智能驾驶车辆的运动参数；然后确定所有智能驾驶车辆的运动状态数据，智能驾驶车辆的运动状态数据与智能驾驶车辆的运动参数相关。

在一些实施例中，智能驾驶车辆的运动参数包括速度、加速度、距上一次状态变化的持续时间、经纬度坐标、其车头方向与标准方向(如正北方向)的偏转角等。

智能驾驶车辆的运动状态数据包括运营状态数据、行驶状态数据，以及异常状态数据中的至少一项；运营状态数据包括空闲、行程中以及暂停等；行驶状态数据包括直行，转弯、避让、加速、行驶速度、减速、以及变道等；异常状态数据包括故障、急停以及定位异常等。

示例性地，若当前智能驾驶车辆未搭载乘客或执行运输任务，当前运营状态为空闲状态；若当前智能驾驶车辆上载有乘客或正在接乘客的路上，则运营状态数据为行程中；若当前智能驾驶车辆在一段时间内不接收任务或车辆保持静止或设置自身状态为暂停运营，则运营状态数据为暂停运营。

智能驾驶车辆包括：传感器组、智能驾驶***、车辆底层执行***以及其他可用于驱动车辆和控制车辆运行的部件。

其中的传感器组，用于采集车辆外界环境的数据和探测车辆的位置数据。传感器组例如包括但不限于摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS(Global Positioning System，全球定位***)和IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)中的至少一个。本申请中智能驾驶车辆的运动参数基于设置于智能驾驶车辆上的传感器组采集得到。

图1为本公开实施例提供的一种智能驾驶车辆的监控装置的结构框图。本公开实施例提供的智能驾驶车辆的监控装置可以集成在远程监控台上。参见图1，该智能驾驶车辆的监控装置包括：模式确定模块110、状态获取模块120、图形获取模块130以及地图渲染模块140。

模式确定模块110，用于确定监控模式。

在一些实施例中，模式确定模块110包括监控模式指令接收单元和监控模式确定单元。监控模式指令接收单元用于接收监控模式指令。监控模式确定单元用于基于监控模式指令确定监控模式，监控模式包括单车监控模式和多车监控模式。

在一些实施例中，通过工作人员点击人机交互界面图标发送监控模式指令。

在一些实施例中，单车监控模式是指同一时间仅监控一辆智能驾驶车辆的模式。在该单车监控模式下，监控地图上仅展示被监控的一辆智能驾驶车辆。多车监控模式是指同一时间段监控至少两辆智能驾驶车辆的模式。同样地，在该多车监控模式下，监控地图上仅展示被监控的至少两辆智能驾驶车辆。需要说明的是，在多车监控模式下，可以监控所有智能驾驶车辆。

状态获取模块120用于获取智能驾驶车辆的运行状态数据。

在一些实施例中，若监控模式为单车监控模式，状态获取模块120具体用于先确定需要监控的智能驾驶车辆标识；然后基于需要监控的智能驾驶车辆标识获取智能驾驶车辆的运动状态数据。智能驾驶车辆标识用于与其他智能驾驶车辆进行区别，其具体可以为智能驾驶车辆的编号、名称等。由于单车监控模式下，仅对一辆智能驾驶车辆进行监控，这样设置的目的是从所有智能驾驶车辆的运动状态数据中过滤不需要监控的智能驾驶车辆的运动状态数据，仅获取单车监控模式下需要监控的智能驾驶车辆的运动状态数据。

在一些实施例中，若监控模式为多车监控模式，状态获取模块120具体用于确定需要监控的多个智能驾驶车辆标识；基于多个智能驾驶车辆标识获取多个智能驾驶车辆的运动状态数据。这样设置的目的是获取多车监控模式下需要监控的所有智能驾驶车辆的运动状态数据。

图形获取模块130用于基于智能驾驶车辆的运行状态数据，获取车辆标记图形。

在一些实施例中，车辆标记图形是预先设定的用于表征其运动状态数据的图像标记。不同的运动状态数据对应不同的车辆标记图形，且运动状态数据与车辆标记图形应当一一对应。

图2-图4为本公开提供的三种车辆标记图形。示例性地，图2中车辆标记图形表示智能驾驶车辆处于空闲状态。图3中车辆标记图形表示智能驾驶车辆处于直行状态。图4中车辆标记图形表示智能驾驶车辆处于故障状态。

在一些实施例中，图形获取模块130具体用于预先设定智能驾驶车辆的运动状态数据与车辆标记图形的对应关系；根据智能驾驶车辆的运行状态数据以及该对应关系，获取车辆标记图形。

若监控模式为多车监控模式，在一些实施例中，状态获取模块120会获取多个智能驾驶车辆的运动状态数据。图形获取模块130具体用于将多个智能驾驶车辆的运动状态数据分发至不同的地图节点，地图节点与智能驾驶车辆位置相对应；基于智能驾驶车辆的运动状态数据，确定不同的地图节点的车辆标记图形。这样设置的实质是在多车监控模式下，监控地图上需要展示所监控的所有智能驾驶车辆的运动状态数据，每一辆智能驾驶车辆以其对应的车辆标记图形表示，这里便于工作人员可以直观、快速获知监控车辆状态。

地图渲染140可以理解为用于渲染形成3D地图的模块。

若监控模式为单车监控模式，在一些实施例中，地图渲染140用于基于智能驾驶车辆的运行状态数据和监控模式，确定地图姿态数据；基于车辆标记图形，以及地图姿态数据进行渲染，获得智能驾驶车辆的监控地图。

地图姿态数据包括地面倾斜度、比例尺缩放尺度、中心点位置和方向旋转角度等。其中，方向旋转角度是指当前车头方向与指定方向(如正北方向)的夹角。

基于智能驾驶车辆的运行状态数据和监控模式，确定地图姿态数据，是指所监控的车辆的运行状态数据对地图姿态数据进行调整，使得监控地图与所监控的车辆的运行状态相适宜，能够更好地展现智能驾驶车辆当前的运动状态。

在一些实施例中，基于智能驾驶车辆的运行状态数据和监控模式，确定地图姿态数据，包括：基于单车监控模式下运行状态数据与地图姿态数据的函数关系获取与运行状态数据对应的地图姿态数据。单车监控模式下运行状态数据与地图姿态数据的函数关系具体如何，本公开对此不作限制。

示例性地，若当前所监控的车辆处于空闲状态，其速度为0。可选地，地图姿态数据中地面倾斜度为0；比例尺缩放尺度为8，即比例尺为1:40；中心点位置为不限(可以设置默认为进入单车监控模式时刻监控地图的中心点位置)；方向旋转角度为0。

若当前所监控的车辆处于行驶状态，其速度为v。可选地，地图姿态数据中地面倾斜度为kv(k为常量系数)；比例尺缩放尺度为tv(t为小于1的常量系数)；中心点位置为车辆位置；方向旋转角度为r，即车头方向与指定方向(如正北方向)的夹角。

若当前所监控的车辆处于暂停状态，其速度为0。可选地，地图姿态数据中地面倾斜度为0；比例尺缩放尺度为4，即比例尺为1:20；；中心点位置为车辆位置；方向旋转角度为r，即车头方向与指定方向(如正北方向)的夹角。

若监控模式为多车监控模式，在一些实施例中，地图渲染140用于基于车辆标记图形，获得智能驾驶车辆的监控地图。

本公开实施例提供的智能驾驶车辆的监控装置，以车辆标记图形的形式，或者以车辆标记图形与地图姿态结合的形式在监控地图上展示智能驾驶车辆的状态，其可以帮助工作人员直观、快速获知监控车辆状态。此外，上述监控装置包括两种监控模式，其中，单车监控模式，也即微观单车视角，便于工作人员观察具体车辆的行为、分析***进程；多车监控模式，也即宏观多车视角，便于工作人员了解交通状况、业务进展和发现异常车辆。两种监控模式信息粒度不同。上述监控装置可以实现多维度的智能驾驶车辆状态监控，可以便于一名工作人员超视距监控管理多辆智能驾驶车辆。

需要强调的是，在实际中，根据监控的需要，可能出现两种监控模式不断切换，或者某一种监控模式不断地刷新。为此，可选地，在整个监控的过程中(包括但不限于在地图渲染140完成3D地图渲染，获得智能驾驶车辆的监控地图之后)，模式确定模块110不断获取监控模式指令并进行监控模式确定。

在一些实施例中，在远程监控台的人机交互页面上，始终显示监控指令图标，当工作人员点击监控指令图标时，选择单车监控模式或多车监控模式。若选择单车监控模式时，可以弹出智能驾驶车辆标识选择或输入界面。若选择多车监控模式时，可以弹出部分车辆监控或全部车辆监控选项。当选择部分车辆监控时，可以同样弹出智能驾驶车辆标识选择或输入界面。

图5是本公开实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。如图5所示，计算机设备包括：至少一个处理器201、至少一个存储器202和至少一个通信接口203。计算机设备中的各个组件通过总线***204耦合在一起。通信接口203，用于与外部设备(如智能驾驶车辆)之间的信息传输。可理解，总线***204用于实现这些组件之间的连接通信。总线***204除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但为了清楚说明起见，在图5中将各种总线都标为总线***204。

可以理解，本实施例中的存储器202可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。

在一些实施方式中，存储器202存储了如下的元素，可执行单元或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作***和应用程序。

其中，操作***，包含各种***程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序，包含各种应用程序，例如媒体播放器(Media Player)、浏览器(Browser)等，用于实现各种应用业务。实现本公开实施例提供的智能驾驶车辆的监控方法的程序可以包含在应用程序中。

在本公开实施例中，处理器201通过调用存储器202存储的程序或指令，具体的，可以是应用程序中存储的程序或指令，处理器201用于执行本公开实施例提供的智能驾驶车辆的监控方法各实施例的步骤。

本公开实施例提供的智能驾驶车辆的监控方法可以应用于处理器201中，或者由处理器201实现。处理器201可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器201中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器201可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

本公开实施例提供的智能驾驶车辆的监控方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件单元组合执行完成。软件单元可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器202，处理器201读取存储器202中的信息，结合其硬件完成方法的步骤。

图6为本公开实施例提供的一种智能驾驶车辆的监控方法的流程图。该智能驾驶车辆的监控方法的执行主体为智能驾驶车辆的远程监控台。参见图6，该智能驾驶车辆的监控方法包括：模式确定步骤310、状态获取步骤320、图形获取步骤330以及地图渲染步骤340。

其中，模式确定步骤310是执行后续步骤的基础。

在一些实施例中，模式确定步骤310包括：接收监控模式指令；基于监控模式指令确定监控模式，监控模式包括单车监控模式和多车监控模式。

其中，单车监控模式是指同一时间仅监控一辆智能驾驶车辆的模式。在该单车监控模式下，监控地图上仅展示被监控的一辆智能驾驶车辆。多车监控模式是指同一时间段监控至少两辆智能驾驶车辆的模式。同样地，在该多车监控模式下，监控地图上仅展示被监控的至少两辆智能驾驶车辆。

状态获取步骤320是指在所有智能驾驶车辆的运动状态数据中获取与监控模式相关的智能驾驶车辆的运动状态数据。

若监控模式为单车监控模式，在一些实施例中，可以先确定需要监控的智能驾驶车辆标识；然后基于需要监控的智能驾驶车辆标识获取智能驾驶车辆的运动状态数据。智能驾驶车辆标识用于与其他智能驾驶车辆进行区别，其具体可以为智能驾驶车辆的编号、名称等。由于单车监控模式下，仅对一辆智能驾驶车辆进行监控，这样设置的目的是对不需要监控的智能驾驶车辆的运动状态数据进行过滤，仅获取单车监控模式下需要监控的智能驾驶车辆的运动状态数据。

若监控模式为多车监控模式，在一些实施例中，可以确定需要监控的多个智能驾驶车辆标识；基于多个智能驾驶车辆标识获取多个智能驾驶车辆的运动状态数据。这样设置的目的是获取多车监控模式下需要监控的所有智能驾驶车辆的运动状态数据。

图形获取步骤330是指根据智能驾驶车辆的运行状态数据，获取车辆标记图形。

在一些实施例中，车辆标记图形是预先设定的用于表征其运动状态数据的图像标记。不同的运动状态数据对应不同的车辆标记图形，且运动状态数据与车辆标记图形应当一一对应。

图2-图4为本公开提供的三种车辆标记图形。示例性地，图2中车辆标记图形表示智能驾驶车辆处于空闲状态。图3中车辆标记图形表示智能驾驶车辆处于直行状态。图4中车辆标记图形表示智能驾驶车辆处于故障状态。

在一些实施例中，可以首先，预先设定智能驾驶车辆的运动状态数据与车辆标记图形的对应关系；然后，根据智能驾驶车辆的运行状态数据以及该对应关系，获取车辆标记图形。

若监控模式为多车监控模式，需要获取多个智能驾驶车辆的运动状态数据。在一些实施例中，可以将多个智能驾驶车辆的运动状态数据分发至不同的地图节点，地图节点与智能驾驶车辆位置相对应；基于智能驾驶车辆的运动状态数据，确定不同的地图节点的车辆标记图形。这样设置的实质是在多车监控模式下，监控地图上需要展示所监控的所有智能驾驶车辆的运动状态数据，每一辆智能驾驶车辆以其对应的车辆标记图形表示，这里便于工作人员可以直观、快速获知监控车辆状态。

地图渲染步骤340用于渲染形成用于展示智能驾驶车辆的状态3D地图。其包括两种情况：

情况一、若监控模式为单车监控模式，基于智能驾驶车辆的运行状态数据和监控模式，确定地图姿态数据；基于车辆标记图形，以及地图姿态数据进行渲染，获得智能驾驶车辆的监控地图。

地图姿态数据包括地面倾斜度、比例尺缩放尺度、中心点位置和方向旋转角度等。其中，方向旋转角度是指当前车头方向与指定方向(如正北方向)的夹角。

基于智能驾驶车辆的运行状态数据和监控模式，确定地图姿态数据，是指所监控的车辆的运行状态数据对地图姿态数据进行调整，使得监控地图与所监控的车辆的运行状态相适宜，能够更好地展现智能驾驶车辆当前的运动状态。

在一些实施例中，基于智能驾驶车辆的运行状态数据和监控模式，确定地图姿态数据，包括：基于单车监控模式下运行状态数据与地图姿态数据的函数关系获取与运行状态数据对应的地图姿态数据。单车监控模式下运行状态数据与地图姿态数据的函数关系具体如何，本公开对此不作限制。

示例性地，若当前所监控的车辆处于空闲状态，其速度为0。可选地，地图姿态数据中地面倾斜度为0；比例尺缩放尺度为8，即比例尺为1:40；中心点位置为不限(可以设置默认为进入单车监控模式时刻监控地图的中心点位置)；方向旋转角度为0。

若当前所监控的车辆处于行驶状态，其速度为v。可选地，地图姿态数据中地面倾斜度为kv(k为常量系数)；比例尺缩放尺度为tv(t为小于1的常量系数)；中心点位置为车辆位置；方向旋转角度为r，即车头方向与指定方向(如正北方向)的夹角。

若当前所监控的车辆处于暂停状态，其速度为0。可选地，地图姿态数据中地面倾斜度为0；比例尺缩放尺度为4，即比例尺为1:20；；中心点位置为车辆位置；方向旋转角度为r，即车头方向与指定方向(如正北方向)的夹角。

情况二、若监控模式为多车监控模式，基于车辆标记图形，获得智能驾驶车辆的监控地图。

本公开实施例提供的智能驾驶车辆的监控方法，以车辆标记图形的形式，或者以车辆标记图形与地图姿态结合的形式在监控地图上展示智能驾驶车辆的状态，其可以帮助工作人员直观、快速获知监控车辆状态。此外，上述监控方法包括两种监控模式，其中，单车监控模式，也即微观单车视角，便于工作人员观察具体车辆的行为、分析***进程；多车监控模式，也即宏观多车视角，便于工作人员了解交通状况、业务进展和发现异常车辆。两种监控模式信息粒度不同。上述监控方法可以实现多维度的智能驾驶车辆状态监控，可以便于一名工作人员超视距监控管理多辆智能驾驶车辆。

图7为本公开实施例提供的另一种智能驾驶车辆的监控方法的流程图。参见图7，该智能驾驶车辆的监控方法包括：

S410、确定监控模式。

S420、获取智能驾驶车辆的运行状态数据。

S430、基于智能驾驶车辆的运行状态数据，获取车辆标记图形。

S440、基于智能驾驶车辆的运行状态数据和监控模式，确定地图姿态数据；基于车辆标记图形，以及地图姿态数据进行渲染，获得智能驾驶车辆的监控地图；或者，基于车辆标记图形，获得智能驾驶车辆的监控地图。

图8为本公开实施例提供的另一种智能驾驶车辆的监控方法的流程图。参见图8，该智能驾驶车辆的监控方法包括：

S501、以设定间隔时间不断获取与远程监控台关联的各智能驾驶车辆的运动参数，执行S502。

S502、基于各智能驾驶车辆的运动参数，得到各智能驾驶车辆的运行状态数据，执行S503。

S503、接收监控模式指令，判断该监控模式指令的监控模式是否为多车监控模式。若是，执行S504；若否，执行S509。

S504、根据监控模式指令，确定需要监控的多个智能驾驶车辆标识，执行S505。

S505、基于多个智能驾驶车辆标识获取需要监控的多个智能驾驶车辆的运动状态数据，执行S506。

S506、将需要监控的多个智能驾驶车辆的运动状态数据分发至不同的地图节点，执行S507。

S507、基于智能驾驶车辆的运动状态数据，确定不同的地图节点的车辆标记图形，执行S508。

S508、基于车辆标记图形，获得智能驾驶车辆的监控地图，执行S503。

S509、根据监控模式指令，确定需要监控的单个智能驾驶车辆标识，执行S510。

S510、基于需要监控的智能驾驶车辆标识，获取智能驾驶车辆的运动状态数据，执行S511。

S511、基于单车监控模式下运行状态数据与地图姿态数据的映射关系，获取与运行状态数据对应的地图姿态数据，执行S512。

S512、基于车辆标记图形以及地图姿态数据进行渲染，获得智能驾驶车辆的监控地图，执行S503。

上述智能驾驶车辆的监控方法，以车辆标记图形的形式，或者以车辆标记图形与地图姿态结合的形式在监控地图上展示智能驾驶车辆的状态，其可以帮助工作人员直观、快速获知监控车辆状态。此外，上述监控方法包括两种监控模式，其中，单车监控模式，也即微观单车视角，便于工作人员观察具体车辆的行为、分析***进程；多车监控模式，也即宏观多车视角，便于工作人员了解交通状况、业务进展和发现异常车辆。两种监控模式信息粒度不同。上述监控方法可以实现多维度的智能驾驶车辆状态监控，可以便于一名工作人员超视距监控管理多辆智能驾驶车辆。

本公开实施例还提出一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如智能驾驶车辆的监控方法各实施例的步骤，为避免重复描述，在此不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。

本领域的技术人员能够理解，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (11)

1.一种智能驾驶车辆的监控方法，其特征在于，包括：

确定监控模式；

获取智能驾驶车辆的运行状态数据；

基于所述智能驾驶车辆的运行状态数据，获取车辆标记图形；

基于所述智能驾驶车辆的运行状态数据和所述监控模式，确定地图姿态数据；基于所述车辆标记图形，以及所述地图姿态数据进行渲染，获得所述智能驾驶车辆的监控地图；或者，基于所述车辆标记图形，获得所述智能驾驶车辆的监控地图。

2.根据权利要求1所述的监控方法，其特征在于，所述确定监控模式包括：

接收监控模式指令；

基于所述监控模式指令确定监控模式，所述监控模式包括单车监控模式和多车监控模式。

3.根据权利要求2所述的监控方法，其特征在于，所述监控模式为单车监控模式，所述获取智能驾驶车辆的运动状态数据包括：

确定需要监控的智能驾驶车辆标识；

基于所述需要监控的智能驾驶车辆标识获取所述智能驾驶车辆的运动状态数据。

4.根据权利要求3所述的监控方法，其特征在于，所述基于智能驾驶车辆的运行状态数据和所述监控模式，确定地图姿态数据包括：

基于单车监控模式下运行状态数据与地图姿态数据的映射关系获取与所述运行状态数据对应的地图姿态数据。

5.根据权利要求2所述的监控方法，其特征在于，所述监控模式为多车监控模式，所述获取智能驾驶车辆的运行状态数据包括：

确定需要监控的多个智能驾驶车辆标识；

基于所述多个智能驾驶车辆标识获取所述多个智能驾驶车辆的运动状态数据。

6.根据权利要求5所述的监控方法，其特征在于，所述基于智能驾驶车辆的运行状态数据，获取车辆标记图形包括：

将所述多个智能驾驶车辆的运动状态数据分发至不同的地图节点，所述地图节点与智能驾驶车辆位置相对应；

基于所述智能驾驶车辆的运动状态数据，确定不同的地图节点的车辆标记图形。

7.根据权利要求1所述的监控方法，其特征在于，所述智能驾驶车辆的运动状态数据包括运营状态数据、行驶状态数据，以及异常状态数据中的至少一项；

所述运营状态数据包括空闲、行程中以及暂停；

所述行驶状态数据包括直行，转弯、避让、加速、行驶速度、减速、以及变道；

所述异常状态数据包括故障、急停以及定位异常。

8.根据权利要求1所述的智能驾驶车辆的监控方法，其特征在于，所述地图姿态数据包括地面倾斜度、比例尺缩放尺度、中心点位置和方向旋转角度。

9.一种智能驾驶车辆的监控装置，其特征在于，包括：

模式确定模块，用于确定监控模式；

状态获取模块，用于获取智能驾驶车辆的运行状态数据；

图形获取模块，用于基于所述智能驾驶车辆的运行状态数据，获取车辆标记图形；

地图渲染模块，用于基于所述智能驾驶车辆的运行状态数据和所述监控模式，确定地图姿态数据；基于所述智能驾驶车辆的车辆标记图形，以及所述地图姿态数据进行渲染，获得所述智能驾驶车辆的监控地图；或者，用于基于所述车辆标记图形，获得所述智能驾驶车辆的监控地图。

10.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；

所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

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