CN113479215A - 自动驾驶异常数据的传输方法、装置、设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种自动驾驶异常数据的传输方法、装置、设备和介质，涉及数据传输技术领域，具体涉及车联网、智能交通等技术领域。自动驾驶异常数据的传输包括：监控自动驾驶车辆发生的异常事件；响应所述异常事件，以向用户显示异常提示信息，所述异常提示信息用于提示所述用户是否上传所述异常事件对应的异常数据；若接收到所述用户基于所述异常提示信息产生的确认上传指令，将所述异常数据传输给云端。本公开可以提高异常数据传输的有效性。
Description
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域，具体涉及车联网、智能交通等技术领域，尤其涉及一种自动驾驶异常数据的传输方法、装置、设备和介质。
背景技术
自动驾驶车辆(Autonomous vehicles；Self-driving automobile)又称无人驾驶车辆、电脑驾驶车辆或轮式移动机器人，是一种通过电脑***实现无人驾驶的智能车辆。
自动驾驶车辆运行过程中，难免出现异常事件，自动驾驶车辆可以将异常事件对应的异常数据传输给云端，以便云端对异常数据进行分析，为后续流程提供基础数据。
相关技术中，自动驾驶车辆可以根据开发人员预先配置的信息，将预先配置的异常事件对应的异常数据自动传输给云端。
发明内容
本公开提供了一种自动驾驶异常数据的传输方法、装置、设备和介质。
根据本公开的一方面，提供了一种自动驾驶异常数据的传输方法，包括：监控自动驾驶车辆发生的异常事件；响应所述异常事件，以向用户显示异常提示信息，所述异常提示信息用于提示所述用户是否上传所述异常事件对应的异常数据；若接收到所述用户基于所述异常提示信息产生的确认上传指令，将所述异常数据传输给云端。
根据本公开的另一方面，提供了一种自动驾驶异常数据的传输装置，包括：监控模块，用于监控自动驾驶车辆发生的异常事件；第一提示模块，用于响应所述异常事件，以向用户显示异常提示信息，所述异常提示信息用于提示所述用户是否上传所述异常事件对应的异常数据；第一传输模块，用于若接收到所述用户基于所述异常提示信息产生的确认上传指令，将所述异常数据传输给云端。
根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，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上述任一方面的任一项所述的方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述任一方面的任一项所述的方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述任一方面的任一项所述的方法。
根据本公开的技术方案，可以提高异常数据传输的有效性。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1是根据本公开第一实施例的示意图；
图2是根据本公开第二实施例的示意图；
图3是根据本公开第三实施例的示意图；
图4是根据本公开第四实施例的示意图；
图5是根据本公开第五实施例的示意图；
图6是根据本公开第六实施例的示意图；
图7是根据本公开第七实施例的示意图；
图8是用来实现本公开实施例的自动驾驶异常数据的传输方法中任一方法的电子设备的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
相关技术中，自动驾驶汽车可以根据开发人员预先配置的信息，将预先配置的异常事件对应的异常数据自动传输给云端。但是，根据预先配置的信息自动上传数据的方式，可能会将一些无用数据传输给云端，浪费数据流量。
为了解决自动上传数据引起的问题，本公开提供如下一些实施例。
图1是根据本公开第一实施例的示意图。本实施例提供一种自动驾驶异常数据的传输方法，该方法包括：
101、监控自动驾驶车辆的异常事件。
102、响应所述异常事件，以向用户显示异常提示信息，所述异常提示信息用于提示用户是否上传所述异常事件对应的异常数据。
103、若接收到所述用户基于所述异常提示信息产生的确认上传指令，将所述异常数据传输给云端。
本实施例的方法可以应用在自动驾驶车辆中，自动驾驶车辆可以与云端进行交互。
如图2所示，自动驾驶车辆可以包括数据源模块和异常事件监控模块，数据源模块可以采集自动驾驶车辆的多种数据，比如***信息、传感器数据、控制器局域网络(Controller Area Network，CAN)信息、功能模块数据等。
异常事件监控模块用于监控异常事件，异常事件可以包括：***异常、状态异常、操作异常等。
***异常是软硬件异常，硬件异常比如车辆、传感器等异常，软件异常是指***运行环境、功能模块等异常，***异常一般由***故障引起。
状态异常一般由外界环境导致。以自动代客泊车(Automated Valet Parking，AVP)功能为例，状态异常可以包括：训练异常、开启条件异常、执行异常。训练异常是由外部环境超出学习范围、车辆状态不满足学习要求、车辆传感器被遮挡等原因引起。开启条件异常通常在启动自动泊车功能时产生，主要由全球定位***(Global Positioning System，GPS)定位偏差、使用与学习条件不一致等原因引起。执行异常一般在车辆自动执行泊车功能时出现，主要因受障碍物干扰、无可泊空车位等外部环境不满足执行要求引起。
操作异常是指在***正常、运行状态正常的情况下，驾驶员(或称为用户)主动执行操作引起的自动泊车中断或停止的情况，通常包括用户接管车辆、用户取消泊车和用户违规操作三类。用户接管车辆一般包括驾驶员接管方向盘、切换档位、踩下油门踏板、踩下制动踏板等，主要发生于用户认为自动泊车状态不符合预期而采取干预措施，以对自动驾驶行为进行修正或强化，此状态下自动泊车仍可继续进行，但其发生意味着自动驾驶模型出现了不符合人类期望的结果。用户取消泊车表现为驾驶员通过车端按键或远程手机软件操作，彻底终止本次自动泊车。主要发生于用户认为自动泊车功能无法满足当前需求，或出于人为因素考虑需要完全改由人工驾驶，此状态下自动泊车功能结束运行，其发生意味着自动驾驶模型出现了不能够满足当时环境泊车需要的问题。用户违规操作通常由驾驶员不当操作引起，如产生自动泊车过程打开车门、主驾半路松开安全带、行驶过程开启油箱盖等影响正常驾驶行为，此状态发生意味着自动驾驶模型受到严重干扰，不符合自动泊车功能条件。
异常事件可以对应异常数据，异常数据可以从数据源中获取。异常数据可以包括多种类型，以AVP功能为例，如图3所示，异常数据可以包括其中的一项或多项。
进一步地，自动驾驶车辆内可以预先配置待提示的异常事件，比如，若发生的异常事件属于预设的异常事件，则可以对用户进行提示。预设的异常事件比如为用户主动的刹车事件。具体地，不同的异常事件可以配置不同的异常码，当发生的异常事件的异常码属于预设的异常码时进行提示。
相关技术中，用户主动的刹车事件一般被认为是异常事件，当发生用户主动的刹车事件时，会自动上传对应的异常数据给云端。但是，用户主动的刹车事件可能是因为用户习惯不同造成的，比如，有些用户习惯进行刹车，并不一定是客观上遇到了行车危险，如果全部的刹车事件都上传对应的异常数据，无疑会造成较大的数据流量浪费。
本实施例中，对应用户主动的刹车事件可以对用户进行提示，按照用户需求，将用户确认后的异常数据上传给云端，避免流量浪费，另外，由于向用户进行了提示，也可以保证用户的知情权，保护用户隐私。
其中，异常提示信息可以显示在交互界面上，交互界面可以为硬件设备的显示屏，或者，硬件设备上安装的应用(Application，APP)的显示界面，硬件设备可以为自动驾驶车辆上安装的车载设备，比如，抬头(Head Up，HU)显示设备，或者，也可以为用户使用的移动设备，比如为手机。
如图4所示，异常提示信息比如为“发生了刹车异常，您需要上传异常数据吗”类似的提示信息，另外，在交互界面上还可以显示“是”、“否”的选择项，以便用户选择是否上传异常数据。
若用户产生确认上传指令，比如，用户选择上述选项中的“是”，自动驾驶车辆将异常数据传输给云端。
上述说明了监控到异常事件后，对用户进行提示。在对用户进行提示时，还可以同步将异常事件对应的异常数据存储到自动驾驶车辆的内存中，内存比如为双倍速率同步动态随机存储器(Double Data Rate，DDR)。
即，所述方法还可以包括：在所述自动驾驶车辆发生所述异常事件后，将所述异常事件对应的异常数据存储在所述自动驾驶车辆的内存中；
所述将所述异常数据传输给云端，包括：从所述内存中读取所述异常数据，并将读取的所述异常数据传输给云端。
通过异常事件发生时，将对应的异常数据存储在内存中，可以实现异常数据的及时存储，避免异常数据丢失。
另一方面，若所述将所述异常数据，存储在所述自动驾驶车辆的内存中之后，所述方法还包括：若接收到所述用户基于所述异常提示信息产生的否定上传指令，或者，预设时长内未接收到所述确认上传指令或所述否定上传指令，在所述内存中删除所述异常数据。
比如，用户选择上述选项中的“否”，则不进行异常数据的上传。或者，用户未进行反馈，具体地，若预设时长内未收到用户的反馈指令，即，用户既没有选择“是”，也没有选择“否”，则不进行异常数据的上传。此时，可以将内存中存储的异常数据删除。
通过用户未确认上传异常数据时，删除内存中的异常数据，可以释放内存资源。
可以采用如下方式，将异常数据存储到内存中：
将所述自动驾驶车辆使用预设功能时，产生的全量使用数据，以预设周期存储在所述内存的第一分区中；在所述自动驾驶车辆发生所述异常事件时，以所述异常事件的时间点为基准时间点，将所述基准时间点之前的第一预设时长的时间点作为起始时间点，将所述基准时间点之后的第二预设时长的时间点作为结束时间点，将所述起始时间点和所述结束时间点之间的全量使用数据作为所述异常数据；将所述异常数据存储在所述内存的第二分区中，所述第一分区与所述第二分区不同。
其中，预设功能比如为AVP功能，因此，在自动驾驶车辆使用AVP功能时，可以获取AVP功能对应的全量使用数据，全量数据数据的类型可以如图3所示中的一项或多项。
预设周期比如为10s，即，可以用当前的10s的全量使用数据覆盖上一个10秒的全量使用数据，从而实现以10s为周期的循环擦写。
第一预设时长和第二预设时长可以相同或不同，比如，第一预设时长为10秒，第二预设时长为5秒，则可以将异常事件发生前的10秒的数据以及异常事件发生后的5秒的数据作为异常数据。
通过将基准时间点前后一段时长的数据作为异常数据，可以保证异常数据的完整性。
将异常数据存储到内存中后，若存在网络传输条件，则将异常数据传输给云端。网络传输条件包括存在网络传输信号，另外，还可以设置数据优先级，根据数据优先级对各种数据进行排序传输，在达到异常数据的排序顺序时，进行异常数据的传输。比如，一般来讲功能调度数据的优先级较高，则优先传输功能调度数据，在功能调度数据传输完毕后，再传输异常数据等。若不存在网络传输条件，将所述异常数据存储到所述自动驾驶车辆的非易失性存储器中。
另一方面，若不存在网络传输条件，将所述异常数据存储到所述自动驾驶车辆的非易失性存储器中。非易失性存储器可以是嵌入式多媒体存储器(Embedded Multi MediaCard，eMMC)。
其中，由于内存为易失性存储器，以内存为DDR为例，DDR下电后，其内的数据会被擦除，因此，为了避免数据丢失，在无法实时将异常数据传输给云端时，可以将异常数据存储到eMMC中。
通过将异常数据存储到非易失性存储器中，可以避免数据丢失。
以AVP功能为例，在AVP功能出现异常时，可以执行如图5所示的流程。具体可以包括：用户在使用AVP功能时，发生异常事件后，可以通过HU或APP进行异常报告，比如，以弹窗形式显示异常码，以及，向用户进行提示，即故障信息上报提示。另外，在发生异常事件后，可以根据预先配置的异常策略触发异常数据的采集。采集到异常数据后，可以存储在DDR中。可以理解的是，异常数据存储在DDR中和向用户进行提示，可以同步执行，而不需要用户同意或不同意上传数据才进行数据的存储。
向用户显示提示信息后，用户可以选择同意或不同意，比如，点击“是”或“否”，若用户确认上传，且网络条件允许，将异常数据从DDR中读取后实时回传到云端。若用户没有确认上传，比如，用户点击了“否”，或者用户未反馈，则可以将DDR中的异常数据删除，另外，DDR在下电后，可以将其内的数据删除。若网络条件不允许，可以将DDR中的异常数据存储到eMMC中，之后，可以从eMMC中读取数据到云端，实现eMMC缓存回传。
本实施例中，通过在自动驾驶车辆发生异常事件后，向用户显示异常提示信息，在用户确认上传后，才进行异常数据的上传，可以提高异常数据传输的有效性，避免无用数据传输给云端，另外，还可以保证用户的知情权，保护用户隐私。
上述以传输异常数据时，对用户进行提示为例进行了说明，本公开实施例还可以提示用户进行全量使用数据的传输。全量使用数据是指包括正常数据和异常数据。
即，所述方法还可以包括：获取所述自动驾驶车辆使用预设功能时，最近预设次数对应的全量使用数据；将不超过预设容量的所述全量使用数据，存储在所述自动驾驶车辆的非易失性存储器中。
其中，预设功能比如为AVP功能，预设次数比如为3次，则可以获取自动驾驶车辆最近3次使用AVP功能时的全量使用数据，全量使用数据的类型可以如图3所示的一项或多项。
以非易失性存储器为eMMC为例，全量使用数据可以以循环覆盖的方式进行存储，比如，发生新的AVP功能的使用记录时，采用新的全量使用数据替代旧的全量使用数据，eMMC中一直存储最近3次的全量使用数据。
另外，eMMC是有容量限制的，比如，eMMC的最大容量为240M，在数据容量大于240M时，会进行覆盖存储。
因此，可以将不超过240M的最近3次的全量使用数据，存储在eMMC中。
通过将全量使用数据存储在非易失性存储器中，可以为后续数据分析提供基础数据。
全量使用数据也可以传输给云端，即，所述方法还包括：向所述用户展示初始入口；响应所述用户基于所述初始入口触发的多级选择操作，以向所述用户显示全量数据上传入口；若接收到所述用户对所述全量数据上传入口的选择指令，向所述用户显示全量提示信息，所述全量提示信息用于提示所述用户是否上传所述全量使用数据；若接收到所述用户基于所述全量提示信息产生的确认上传指令，将所述全量使用数据传输给云端。
以AVP功能为例，可以执行如图6所示的全量使用数据的上传流程。具体可以包括：用户在使用AVP功能时，AVP功能对应的全量使用数据可以存储在eMMC中。另外，自动驾驶车辆的***还可以设置初始入口和全量数据上传入口，比如，图6中的初始入口为“设置”，全量数据上传入口为“报bug”，通过多级选择操作，比如先点击“设置”，再点击“设置”下一级的“反馈”，展示全量数据上传入口“报bug”。用户点击“报bug”后，可填写问题，另外，还向用户显示全量提示信息，全量提示信息比如为“此次操作需要耗费X流量”等类似的信息，以对用户进行流量告知，同时，界面上也可以提供“是”、“否”的选择按钮，若用户点击“是”后，表明用户确认上传，此时，若网络条件允许，将全量使用数据上传到云端，实现即时回传。若网络条件不允许，则停止覆盖，等待回传。若用户点击“否”，表明用户拒绝上传，此时，可以依然进行循环覆盖存储。
通过设置全量数据上传入口，可以使得全量使用数据被传输到云端，便于云端对全量使用数据进行分析。通过多级选择，可以使得全量数据上传入口隐蔽，避免用户轻易接触。通过全量提示信息，可以告知用户流量消耗，保证用户的知情权，避免无用的流量消耗。
需要说明的是，本公开实施例中，自动驾驶异常数据的传输方法的执行主体可以通过各种公开、合法合规的方式获取异常数据、全量使用数据等，例如可以是从公开数据集处获取的，或者是经过了用户的授权从用户处获取的。通过本公开实施例的传输方法是在经用户授权后执行的，其执行过程符合相关法律法规。本公开实施例中的传输方法是为普遍用户提供的普遍方法，并不是专门为了对特定用户进行画像，并不能唯一标识出具体个人的隐私数据。
图7是本公开第七实施例的示意图，本实施例提供一种自动驾驶异常数据的传输装置。如图7所示，该装置700包括监控模块701、第一提示模块702和第一传输模块703。
监控模块701用于监控自动驾驶车辆发生的异常事件；第一提示模块702用于响应所述异常事件，以向用户显示异常提示信息，所述异常提示信息用于提示所述用户是否上传所述异常事件对应的异常数据；第一传输模块703用于若接收到所述用户基于所述异常提示信息产生的确认上传指令，将所述异常数据传输给云端。
一些实施例中，所述装置还包括：
第一存储模块，用于在所述自动驾驶车辆发生所述异常事件后，将所述异常事件对应的异常数据存储在所述自动驾驶车辆的内存中；所述第一传输模块具体用于：从所述内存中读取所述异常数据，并将读取的所述异常数据传输给云端。
一些实施例中，所述第一存储模块具体用于：将所述自动驾驶车辆使用预设功能时产生的全量使用数据，以预设周期存储在所述内存的第一分区中；在所述自动驾驶车辆发生所述异常事件时，以所述异常事件的时间点为基准时间点，将所述基准时间点之前的第一预设时长的时间点作为起始时间点，将所述基准时间点之后的第二预设时长的时间点作为结束时间点，将所述起始时间点和所述结束时间点之间的全量使用数据作为所述异常数据；将所述异常数据存储在所述内存的第二分区中，所述第一分区与所述第二分区不同。
一些实施例中，所述装置还包括：删除模块，用于若接收到所述用户基于所述异常提示信息产生的否定上传指令，或者，预设时长内未接收到所述确认上传指令或所述否定上传指令，在所述内存中删除所述异常数据。
一些实施例中，所述异常数据在存在网络传输条件时传输给云端，所述装置还包括：第二存储模块，用于若不存在网络传输条件，将所述异常数据存储在所述自动驾驶车辆的非易失性存储器中。
一些实施例中，所述装置还包括：第三存储模块，用于获取所述自动驾驶车辆使用预设功能时，最近预设次数对应的全量使用数据；将不超过所述非易失性存储器的最大容量的所述全量使用数据，存储在所述自动驾驶车辆的非易失性存储器中。
一些实施例中，所述装置还包括：第一显示模块，用于向所述用户展示初始入口；第二显示模块，用于响应所述用户基于所述初始入口触发的多级选择操作，以向所述用户显示全量数据上传入口；第二提示模块，用于若接收到所述用户对所述全量数据上传入口的选择指令，向所述用户显示全量提示信息，所述全量提示信息用于提示所述用户是否上传所述全量使用数据；第二传输模块，用于若接收到所述用户基于所述全量提示信息产生的确认上传指令，将所述全量使用数据传输给云端。
本实施例中，通过在自动驾驶车辆发生异常事件后，向用户显示异常提示信息，在用户确认上传后，才进行异常数据的上传，可以提高异常数据传输的有效性，避免无用数据传输给云端，另外，还可以保证用户的知情权，保护用户隐私。
可以理解的是，本公开的不同实施例中相同或相应的内容可以相互参考，实施例中未做详细说明的内容，可以参见其他实施例的相关内容。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图8示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备800的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字助理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图8所示，电子设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还可存储电子设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。
电子设备800中的多个部件连接至I/O接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许电子设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理，例如自动驾驶异常数据的传输方法。例如，在一些实施例中，自动驾驶异常数据的传输方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元808而被载入和/或安装到电子设备800上。当计算机程序加载到RAM 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的自动驾驶异常数据的传输方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行自动驾驶异常数据的传输方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的***和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server"，或简称"VPS")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式***的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (17)
1.一种自动驾驶异常数据的传输方法，包括：
监控自动驾驶车辆发生的异常事件；
响应所述异常事件，以向用户显示异常提示信息，所述异常提示信息用于提示所述用户是否上传所述异常事件对应的异常数据；
若接收到所述用户基于所述异常提示信息产生的确认上传指令，将所述异常数据传输给云端。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
在所述自动驾驶车辆发生所述异常事件后，将所述异常事件对应的异常数据存储在所述自动驾驶车辆的内存中；
所述将所述异常数据传输给云端，包括：
从所述内存中读取所述异常数据，并将读取的所述异常数据传输给云端。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述异常事件对应的异常数据，存储在所述自动驾驶车辆的内存中，包括：
将所述自动驾驶车辆使用预设功能时产生的全量使用数据，以预设周期存储在所述内存的第一分区中；
在所述自动驾驶车辆发生所述异常事件时，以所述异常事件的时间点为基准时间点，将所述基准时间点之前的第一预设时长的时间点作为起始时间点，将所述基准时间点之后的第二预设时长的时间点作为结束时间点，将所述起始时间点和所述结束时间点之间的全量使用数据作为所述异常数据；
将所述异常数据存储在所述内存的第二分区中，所述第一分区与所述第二分区不同。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述异常数据，存储在所述自动驾驶车辆的内存中之后，所述方法还包括：
若接收到所述用户基于所述异常提示信息产生的否定上传指令，或者，预设时长内未接收到所述确认上传指令或所述否定上传指令，在所述内存中删除所述异常数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述异常数据在存在网络传输条件时传输给云端，所述方法还包括：
若不存在网络传输条件，将所述异常数据存储在所述自动驾驶车辆的非易失性存储器中。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，还包括：
获取所述自动驾驶车辆使用预设功能时，最近预设次数对应的全量使用数据；
将不超过所述非易失性存储器的最大容量的所述全量使用数据，存储在所述自动驾驶车辆的非易失性存储器中。
7.根据权利要求6所述的方法，还包括：
向所述用户显示初始入口；
响应所述用户基于所述初始入口触发的多级选择操作，以向所述用户显示全量数据上传入口；
若接收到所述用户对所述全量数据上传入口的选择指令，向所述用户显示全量提示信息，所述全量提示信息用于提示所述用户是否上传所述全量使用数据；
若接收到所述用户基于所述全量提示信息产生的确认上传指令，将所述全量使用数据传输给云端。
8.一种自动驾驶异常数据的传输装置，包括：
监控模块，用于监控自动驾驶车辆发生的异常事件；
第一提示模块，用于响应所述异常事件，以向用户显示异常提示信息，所述异常提示信息用于提示所述用户是否上传所述异常事件对应的异常数据；
第一传输模块，用于若接收到所述用户基于所述异常提示信息产生的确认上传指令，将所述异常数据传输给云端。
9.根据权利要求8所述的装置，还包括：
第一存储模块，用于在所述自动驾驶车辆发生所述异常事件后，将所述异常事件对应的异常数据存储在所述自动驾驶车辆的内存中；
所述第一传输模块具体用于：从所述内存中读取所述异常数据，并将读取的所述异常数据传输给云端。
10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述第一存储模块具体用于：
将所述自动驾驶车辆使用预设功能时产生的全量使用数据，以预设周期存储在所述内存的第一分区中；
在所述自动驾驶车辆发生所述异常事件时，以所述异常事件的时间点为基准时间点，将所述基准时间点之前的第一预设时长的时间点作为起始时间点，将所述基准时间点之后的第二预设时长的时间点作为结束时间点，将所述起始时间点和所述结束时间点之间的全量使用数据作为所述异常数据；
将所述异常数据存储在所述内存的第二分区中，所述第一分区与所述第二分区不同。
11.根据权利要求9所述的装置，还包括：
删除模块，用于若接收到所述用户基于所述异常提示信息产生的否定上传指令，或者，预设时长内未接收到所述确认上传指令或所述否定上传指令，在所述内存中删除所述异常数据。
12.根据权利要求8所述的装置，其中，所述异常数据在存在网络传输条件时传输给云端，所述装置还包括：
第二存储模块，用于若不存在网络传输条件，将所述异常数据存储在所述自动驾驶车辆的非易失性存储器中。
13.根据权利要求8-12任一项所述的装置，还包括：
第三存储模块，用于获取所述自动驾驶车辆使用预设功能时，最近预设次数对应的全量使用数据；将不超过所述非易失性存储器的最大容量的所述全量使用数据，存储在所述自动驾驶车辆的非易失性存储器中。
14.根据权利要求13所述的装置，还包括：
第一显示模块，用于向所述用户展示初始入口；
第二显示模块，用于响应所述用户基于所述初始入口触发的多级选择操作，以向所述用户显示全量数据上传入口；
第二提示模块，用于若接收到所述用户对所述全量数据上传入口的选择指令，向所述用户显示全量提示信息，所述全量提示信息用于提示所述用户是否上传所述全量使用数据；
第二传输模块，用于若接收到所述用户基于所述全量提示信息产生的确认上传指令，将所述全量使用数据传输给云端。
15.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
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权利要求1-7中任一项所述的方法。
16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
17.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
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