CN114153220A - 基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法,该远程控制方法的步骤包括:获取智慧杆管理***检测的车辆实时信息,通过人工智能物联网平台对车辆实时信息进行预处理得到目标车辆信息,并通过人工智能数字孪生云平台对目标车辆信息进行建模得到对应的数字模型;将数字模型发送至可穿戴式虚拟/现实交互设备进行显示,并通过可穿戴式虚拟/现实交互设备获取实时控制指令;根据数字模型,通过实时控制指令对无人驾驶车辆进行控制。本发明能够实现针对无人驾驶车辆的远程控制,便于远程进行紧急挪车和提前预判当前路况和警告,并实时寻找到合适的驾车路线图和合适的车位等方法。
Description
技术领域
本发明涉及无人驾驶技术领域,尤其是涉及基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法。
背景技术
近年,城市的车辆数量在不断的增加,为了保证城市交通的正常运转,在城市的交通枢纽中,通常需要对车辆进行有效的调度。一般地,在对车辆进行调度时需要联系车主对车辆进行移动,一旦车主不在车辆附近就无法对车辆进行移动,尤其是车流高峰期时,由于车辆调度的不及时,导致了城市交通运转效率降低。
发明内容
本发明的主要目的在于提供基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法,旨在实现针对无人驾驶车辆的远程控制,便于车主远程进行紧急挪车和提前预知当前路况,并实时寻找到合适的驾车路张和寻找到合适的车位。
为实现上述目的,本发明提供一种基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法,所述基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法包括:
获取所述智慧杆管理***检测的车辆实时信息,通过所述人工智能物联网平台对所述车辆实时信息进行预处理得到目标车辆信息,并通过所述人工智能数字孪生云平台对所述目标车辆信息进行建模得到对应的数字模型;
将所述数字模型发送至所述可穿戴式虚拟/现实交互设备进行显示,并通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备获取实时控制指令;
根据所述数字模型,通过所述实时控制指令对所述无人驾驶车辆进行控制,以实现对所述无人驾驶车辆的紧急挪车、路况预判、行车路线规划和车位寻找。
可选地,在所述获取所述智慧杆管理***检测的车辆实时信息的步骤之前,还包括:
建立所述可穿戴式虚拟/现实交互设备和所述人工智能物联网平台之间的连接,并基于所述可穿戴式虚拟/现实交互设备建立所述无人驾驶车辆与所述智慧杆管理***之间的连接。
可选地,在所述获取所述智慧杆管理***检测的车辆实时信息的步骤之前,还包括:
通过所述无人驾驶车辆中的采集模块对车辆参数和车辆所处环境进行实时采集生成所述车辆实时信息,并通过所述无人驾驶车辆中的车载无线网络模块将所述车辆实时信息发送至所述智慧杆管理***,其中,所述采集模块包括:激光雷达模块和/或图像采集模块。
可选地,所述通过所述实时控制指令对所述无人驾驶车辆进行控制的步骤,包括:
将所述实时控制指令发送至所述人工智能物联网平台,并通过所述人工智能物联网平台对所述实时控制指令进行解析,根据解析后的实时控制指令对无人驾驶车辆进行远程移动控制。
可选地,在所述根据解析后的实时控制指令对无人驾驶车辆进行远程移动控制的步骤之后,还包括:
获取移动后的无人驾驶车辆的位置信息,并根据所述位置信息判断所述无人驾驶车辆是否处于预设目标位置;
若否,则将所述位置信息发送至所述可穿戴式虚拟/现实交互设备,使得车主可基于所述位置信息对所述无人驾驶车辆再次进行远程移动控制,直至所述无人驾驶车辆到达所述预设目标位置。
可选地,所述通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备获取实时控制指令的步骤,包括:
通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备中的诱发图案对车主进行视觉刺激得到实时控制指令。
可选地,所述可穿戴式虚拟/现实交互设备包括:可穿戴式MR设备或者可穿戴式AR/VR设备。
为实现上述目的,本发明还提供基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法,包括:
建模模块,用于获取所述智慧杆管理***检测的车辆实时信息,通过所述人工智能物联网平台对所述车辆实时信息进行预处理得到目标车辆信息,并通过所述人工智能数字孪生云平台对所述目标车辆信息进行建模得到对应的数字模型;
获取模块,用于将所述数字模型发送至所述可穿戴式虚拟/现实交互设备进行显示,并通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备获取实时控制指令;
控制模块,用于根据所述数字模型,通过所述实时控制指令对所述无人驾驶车辆进行控制,以实现对所述无人驾驶车辆的紧急挪车、路况预判、行车路线规划和车位寻找。
其中,本发明基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制装置的各个功能模块各自在运行时均实现如上所述的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法的步骤。
为实现上述目的,本发明还提供一种终端设备,所述终端设备包括:存储器、处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序,所述基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法的步骤。
此外,为实现上述目的,本发明还提出基于人工智能物联网平台用于自动驾驶车辆远程控制方法上存储有基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序,所述基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序被处理器执行时实现如上所述的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法的步骤。
此外,为实现上述目的,本发明还提供计算机程序产品,所述计算机程序产品包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法的步骤。
本发明提供基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法以及计算机程序产品,基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法包括以下步骤:获取所述智慧杆管理***检测的车辆实时信息,通过所述人工智能物联网平台对所述车辆实时信息进行预处理得到目标车辆信息,并通过所述人工智能数字孪生云平台对所述目标车辆信息进行建模得到对应的数字模型;将所述数字模型发送至所述可穿戴式虚拟/现实交互设备进行显示,并通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备获取实时控制指令;根据所述数字模型,通过所述实时控制指令对所述无人驾驶车辆进行控制,以实现对所述无人驾驶车辆的紧急挪车、路况预判、行车路线规划和车位寻找。
相比于现有技术中由车主在驾驶位对车辆进行移动控制的方式,在本发明中,通过智慧杆管理***将车辆实时信息发送至人工智能物联网平台进行预处理得到目标车辆信息;将该目标车辆信息通过人工智能物联网平台发送至人工智能数字孪生云平台,通过人工智能数字孪生云平台对目标车辆信息进行建模得到对应的数字模型;最终通过人工智能数字孪生云平台将该数字模型发送至可穿戴式虚拟/现实交互设备进行显示,并基于该可穿戴式虚拟/现实交互设备获取用户触发的实时控制指令,以通过该实时控制指令对车辆进行远程移动控制,使得车主不必在驾驶位对车辆进行移动。因此,本发明基于人工智能物联网平台、人工智能数字孪生云平台、智慧杆管理***以及可穿戴式虚拟/现实交互设备实现了针对无人驾驶车辆远程控制的智慧交通,提高了城市交通运转效率,也提升了车主体验。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图;
图2为本发明基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法一实施例的流程示意图;
图3为本发明基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制装置一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
需要说明的是,本发明实施例终端设备可以是用于实现多类型数据源的数据抽取的终端设备,该终端设备具体可以是智能手机、个人计算机和服务器等。
如图1所示,该设备可以包括:处理器1001,例如CPU,网络接口1004,用户接口1003,存储器1005,通信总线1002。其中,通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keybod),可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器,也可以是稳定的存储器(non-volatile memory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解,图1中示出的设备结构并不构成对设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图1所示,作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序。操作***是管理和控制设备硬件和软件资源的程序,支持基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序以及其它软件或程序的运行。在图1所示的设备中,用户接口1003主要用于与客户端进行数据通信;网络接口1004主要用于与服务器建立通信连接;而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制的控制程序,并执行以下操作:
获取所述智慧杆管理***检测的车辆实时信息,通过所述人工智能物联网平台对所述车辆实时信息进行预处理得到目标车辆信息,并通过所述人工智能数字孪生云平台对所述目标车辆信息进行建模得到对应的数字模型;
将所述数字模型发送至所述可穿戴式虚拟/现实交互设备进行显示,并通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备获取实时控制指令;
根据所述数字模型,通过所述实时控制指令对所述无人驾驶车辆进行控制,以实现对所述无人驾驶车辆的紧急挪车、路况预判、行车路线规划和车位寻找。
进一步地,在所述获取通过所述获取所述智慧杆管理***检测的车辆实时信息的步骤之前,处理器1001还可以用于调用存储器1005中存储的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序,还执行以下操作:
建立所述可穿戴式虚拟/现实交互设备和所述人工智能物联网平台之间的连接,并基于所述可穿戴式虚拟/现实交互设备建立所述无人驾驶车辆与所述智慧杆管理***之间的连接。
进一步地,在所述获取所述智慧杆管理***检测的车辆实时信息的步骤之前,处理器1001还可以用于调用存储器1005中存储的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序,还执行以下操作:
通过所述无人驾驶车辆中的采集模块对车辆参数和车辆所处环境进行实时采集生成所述车辆实时信息,并通过所述无人驾驶车辆中的车载无线网络模块将所述车辆实时信息发送至所述智慧杆管理***,其中,所述采集模块包括:激光雷达模块和/或图像采集模块。
进一步地,处理器1001还可以用于调用存储器1005中存储的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序,还执行以下操作:
将所述实时控制指令发送至所述人工智能物联网平台,并通过所述人工智能物联网平台对所述实时控制指令进行解析,根据解析后的实时控制指令对无人驾驶车辆进行远程移动控制。
进一步地,在所述根据解析后的实时控制指令对无人驾驶车辆进行远程移动控制的步骤之后,处理器1001还可以用于调用存储器1005中存储的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序,还执行以下操作:
获取移动后的无人驾驶车辆的位置信息,并根据所述位置信息判断所述无人驾驶车辆是否处于预设目标位置;
若否,则将所述位置信息发送至所述可穿戴式虚拟/现实交互设备,使得车主可基于所述位置信息对所述无人驾驶车辆再次进行远程移动控制,直至所述无人驾驶车辆到达所述预设目标位置。
进一步地,处理器1001还可以用于调用存储器1005中存储的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序,还执行以下操作:
通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备中的诱发图案对车主进行视觉刺激得到实时控制指令。
进一步地,所述可穿戴式虚拟/现实交互设备包括:可穿戴式MR设备或者可穿戴式AR/VR设备。
参照图2,图2为本发明基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法第一实施例的流程示意图。
在本实施例中,提供了基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法的实施例,需要说明的是,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
在本实施例中,基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法应用于基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制***,基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制***包括:人工智能物联网平台、可穿戴式虚拟/现实交互设备和智慧杆管理***。其中,人工智能物联网平台是在传统IOT平台上发展起来,但是不止于AI技术,人工智能物联网平台同时支持视频云、大数据***等,人工智能物联网平台是真正将物联网技术发挥价值的赋能平台。人工智能物联网平台应用包括:业务与业态、人工智能物联网平台包括业务,技术,数据、运营架构即(IAAS、PAAS、SAAS、DAAS)以及网络通讯层和设备层等多层架构融合平台,其中,业务与业态包括:智慧城市、智慧交通,智慧园区、智慧社区和智慧农业等;人工智能物联网平台平台使能还包括:应用使能、数据使能和集成使能等;PAAS包括:物联网平台、AI平台和视频云平台等;IAAS包括:共有云、私有云和混合云,网络通讯层包括:2G/3G/4G/5G、以以太网、5G、Wi-Fi、蓝牙、LORA和NB-IOT等;DaaS包括大数据处理,3D全息影像,3D建模等。设备层包括:控制类设备、网关边缘设备、摄像头和传感器等。
另外,智慧杆管理***为是集智慧照明、视频监控、交通管理、环境检测、无线通信、信息交互、应急求助等多功能于一体的公共基础设施,是构建新型智慧城市的重要载体。智慧杆管理***能挂载5G通信基站、WiFi无线网络、智能节能路灯、智能安防监控、智能人脸识别、交通诱导与指示、音响与广播电视、无人机充电、汽车充电桩、停车无感支付、无人驾驶诱导等设备。在本实施例中可通过智慧杆管理***接收无人驾驶车辆的车辆实时信息,并通过人工智能物联网平台对车辆实时信息进行预处理,并将预处理后的车辆实时信息发送至人工智能数字孪生云平台进行建模得到对应的数字模型,并将该数字模型发送至可穿戴式虚拟/现实交互设备进行显示,使得车主能够随时获取车辆实时信息,并对无人驾驶车辆进行远程控制。
步骤S10,获取所述智慧杆管理***检测的车辆实时信息,通过所述人工智能物联网平台对所述车辆实时信息进行预处理得到目标车辆信息,并通过所述人工智能数字孪生云平台对所述目标车辆信息进行建模得到对应的数字模型;
需要说明的是,在本实施例中,当车主不在车辆附近且需要对车辆进行紧急挪动时,为了不妨碍城市交通运转,可基于智慧杆管理***、人工智能物联网平台和人工智能数字孪生云平台得到车辆实时信息的数字模型,并将该数字模型通过可穿戴式虚拟/现实交互设备进行显示。
具体地,例如,通过智慧杆管理***获取到无人驾驶车辆的车辆实时信息,该车辆实时信息可以包括:车辆参数信息和车辆所处环境信息等;通过智慧杆管理***将车辆实时信息发送至人工智能物联网平台,通过人工智能物联网平台中的边缘计算网关对该车辆实时信息进行预处理得到目标车辆信;将该目标车辆信息发送至人工智能数字孪生云平台,通过人工智能数字孪生云平台对该目标车辆信息进行数字建模得到关于该目标车辆信息的数字模型;将目标车辆信息对应的数字模型通过人工智能数字孪生云平台发送至可穿戴式虚拟/现实交互设备中进行展示,使得车主可通过该可穿戴式虚拟/现实交互设备浏览到车辆参数信息和车辆所处环境信息等,进而对车辆进行远程进行紧急挪车、提前预判当前路况和警告以及实时寻找到合适的驾车路线图和合适的车位等。其中,数字模型为目标车辆信息在人工智能数字孪生云平台的数字化。
步骤S20,将所述数字模型发送至所述可穿戴式虚拟/现实交互设备进行显示,并通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备获取实时控制指令;
需要说明的是,在本实施例中,为了使得车主能够远程控制无人驾驶车辆的移动,可将通过智慧杆管理***、人工智能物联网平台和人工智能数字孪生云平台得到关于车辆实时信息的数字模型实时交互和显示在可穿戴式虚拟/现实交互设备。可穿戴式虚拟/现实交互设备包括一个可视化交互界面,可通过该可视化交互界面对数字模型进行显示,也可以基于该可视化交互界面对车主进行视觉刺激得到车主触发的实时控制指令,也可在该可视化界面显示车辆实时参数,如车辆的油量/电量等。
具体地,例如,在通过人工智能物联网平台中的边缘计算网关对车辆实时信息进行预处理得到目标车辆信息,并通过人工智能数字孪生云平台对该目标车辆信息进行建模得到车辆实时信息的数字模型后,将通过人工智能数字孪生云平将该数字模型发送至车主所佩戴的可穿戴式虚拟/现实交互设备,使得车主可在该可穿戴式虚拟/现实交互设备中浏览到该车辆实时信息对应的数字模型,同时通过可穿戴式虚拟/现实交互设备接收车主触发的实时控制指令,以根据该实时控制指令对无人驾驶车辆进行控制。
步骤S30,根据所述数字模型,通过所述实时控制指令对所述无人驾驶车辆进行控制,以实现对所述无人驾驶车辆的紧急挪车、路况预判、行车路线规划和车位寻找。
在通过可穿戴式虚拟/现实交互设备获取到车主远程发起的实时控制指令后,将根据实时控制指令和车辆实时信息对应的数字模型对无人驾驶车辆进行远程控制。
具体地,例如,当通过可穿戴式虚拟/现实交互设备接收到车主触发的实时控制指令后,将该实时控制指令发送至人工智能物联网平台;通过人工智能物联网平台对该实时控制指令进行解析;将解析后的实时控制指令发送至智慧杆管理***,以通过智慧杆管理***将解析后的实时控制指令发送至无人驾驶车辆;而无人驾驶车辆的计算中心将解析后的实时控制指令转化为相应的CAN信号,以通过该CAN信号对无人驾驶车辆的制动电机驱动器进行控制,进而实现对车辆进行远程的紧急挪车、路况预判、行车路线规划和车位寻等。
进一步地,在上述步骤S10,“获取所述智慧杆管理***检测的车辆实时信息”之前,还包括:
步骤S40,建立所述可穿戴式虚拟/现实交互设备和所述人工智能物联网平台之间的连接,并基于所述可穿戴式虚拟/现实交互设备建立所述无人驾驶车辆与所述智慧杆管理***之间的连接。
当车主需要对无人驾驶车辆进行远程控制之前,需要通过可穿戴式虚拟/现实交互设备发送连接指令,将该连接指令通过可穿戴式虚拟/现实交互设备发送至人工智能物联网平台,人工智能物联网平台在接收到该连接指令后将建立与可穿戴式虚拟/现实交互设备的连接;同时,将该连接指令通过人工智能物联网平台发送至智慧杆管理***,并通过所述智慧杆管理***中的5G基站模块将该连接指令发送至无人驾驶车辆,而无人驾驶车辆在基于信号接收模块接收到该连接指令后,将与距离最近的智慧杆管理***建立连接,以实现无人驾驶车辆与所述智慧杆管理***之间的连接。
进一步地,在上述步骤S10,“获取通过所述智慧杆管理***发送的车辆实时信息”之前,还包括:
步骤S50,通过所述无人驾驶车辆中的采集模块对车辆参数和车辆所处环境进行实时采集生成所述车辆实时信息,并通过所述无人驾驶车辆中的车载无线网络模块将所述车辆实时信息发送至所述智慧杆管理***,其中,所述采集模块包括:激光雷达模块和/或图像采集模块。
需要说明的是,在本实施例中,可通过无人驾驶车辆所搭载的采集模块可以包括激光雷达模块和图像采集模块等。激光雷达模块可用于对车辆周围环境进行扫描形成3D全景影像图,而图像采集模块可用于捕获车辆的周边环境,通过深度学习识别出图像中包含的物体,比如行人、行车、交通路标等。
具体地,例如,在对车辆进行远程移动时,需要通过雷达模块和/或图像采集模块预先获取车辆周围的障碍物以及车辆周围的路况以及停车区域的分割线等车辆实时信息,并将该车辆实时信息通过无人驾驶车辆中的车载无线网络模块发送给智慧杆管理***,而智慧杆管理***可通过5G基站模块接收该车辆实时信息,并在接收到该车辆实时信息后将该车辆实时信息发送至人工智能物联网平台和人工智能数字孪生云平台分得到车辆实时信息对应的数字模型,并将该数字模型在可穿戴式虚拟/现实交互设备中进行显示,使得车主可基于可穿戴式虚拟/现实交互设备远程对无人驾驶车辆进行紧急挪车、路况预判、行车路线规划和车位寻找等。
在本实施例中,当车主需要对车辆进行远程移动时,可通过可穿戴式虚拟/现实交互设备发送连接指令,在通过人工智能物联网平台接收到该连接指令后,通过人工智能物联网平台将该连接指令发送至智慧杆管理***,并通过智慧杆管理***中的5G基站模块将该连接指令发送至无人驾驶车辆的信号接收模块,无人驾驶车辆在接收到该连接信号后与距离最近的智慧杆管理***进行连接。在对车辆进行远程控制时,需要通过无人驾驶车辆搭载的雷达模块和/或图像采集模块预先获取车辆周围的障碍物以及车辆周围的路况等车辆实时信息,并将该车辆实时信息发送至智慧杆管理***;通过智慧杆管理***将车辆实时信息发送至人工智能物联网平台进行预处理得到目标车辆信息;将该目标车辆信息通过人工智能物联网平台发送至人工智能数字孪生云平台,通过人工智能数字孪生云平台对目标车辆信息进行建模得到对应的数字模型;将该数字模型通过人工智能数字孪生云平台无线传输至车主所佩戴的可穿戴式虚拟/现实交互设备,并通过可穿戴式虚拟/现实交互设备接收车主触发的实时控制指令,以根据实时控制指令对无人驾驶车辆进行远程移动。
相比于现有技术中由车主在驾驶位对车辆进行移动控制的方式,在本发明中,通过无人驾驶车辆搭载的采集模块得到车辆实时信息,通过智慧杆管理***将车辆实时信息发送至人工智能物联网平台进行预处理得到目标车辆信息;将该目标车辆信息通过人工智能物联网平台发送至人工智能数字孪生云平台,通过人工智能数字孪生云平台对目标车辆信息进行建模得到对应的数字模型;最终通过可穿戴式虚拟/现实交互设备显示该数字模型,并基于该可穿戴式虚拟/现实交互设备获取用户触发的实时控制指令,以通过该实时控制指令对车辆进行远程移动控制,使得车主不必在驾驶位对车辆进行移动。因此,本发明基于人工智能物联网平台、人工智能数字孪生云平台、智慧杆管理***以及可穿戴式虚拟/现实交互设备实现了针对无人驾驶车辆远程控制的智慧交通,提高了城市交通运转效率,也提升了车主体验。
进一步地,基于上述本发明基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法的第一实施例,提出本发明基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法的第二实施例。
本实施例与第一实施例的区别在于,在本实施例中,在上述步骤S30中,“通过所述实时控制指令对所述无人驾驶车辆进行控制”的步骤,包括:
步骤S301,将所述实时控制指令发送至所述人工智能物联网平台,并通过所述人工智能物联网平台对所述实时控制指令进行解析,根据解析后的实时控制指令对无人驾驶车辆进行远程移动控制。
终端设备在通过可穿戴式虚拟/现实交互设备获取到车主触发的实时控制指令后,将该实时控制指令通过穿戴式虚拟/现实交互设备以无线传输的方式发送至人工智能物联网平台,由人工智能物联网平台对该实时控制指令进行解析,使得解析后的实时控制指令能够对车辆的制动***进行控制,进而实现车辆的远程控制。
需要说明的是,在本实施例中,车主在通过可穿戴式虚拟/现实交互设备触发的实时控制指令时,该实时控制指令实际上基于视觉诱发产生的电信号,因此需要通过人工智能物联网平台对该实时控制指令进行解析得到能够对车辆的制动电机驱动器进行控制的信号。
进一步地,在上述步骤S301,“根据解析后的实时控制指令对无人驾驶车辆进行远程移动控制”之后,还包括:
步骤S302,获取移动后的无人驾驶车辆的位置信息,并根据所述位置信息判断所述无人驾驶车辆是否处于预设目标位置;
步骤S303,若否,则将所述位置信息回传至所述可穿戴式虚拟/现实交互设备,使得车主可基于所述位置信息对所述无人驾驶车辆再次进行远程移动控制,直至到达所述预设目标位置。
需要说明的是,在本实施例中,由于车主在对车辆进行远程控制时可能出现误差,因此,在对每次通过可穿戴式虚拟/现实交互设备进行远程移动控制之后,需要再次通过车载的采集模块对车辆的当前信息进行采集,以保证车辆处于预设目标位置。
具体地,例如,在对车辆进行一次远程移动之后,将再次通过图像采集模块获取车辆的当前位置信息,进而将车辆当前的位置信息与预设目标位置进行比对,判断车辆当前是否已处于该预设目标位置。若是判断到车辆当前仍旧未处于预设目标位置,将通过人工智能物联网平台将车辆当前的位置信息发送至人工智能数字孪生云平台进行建模得到数字模型,并将车辆当前的位置信息对应的数字模型通过人工智能数字孪生云平台发送至可穿戴式虚拟/现实交互设备进行显示,使得车主能够通过该可穿戴式虚拟/现实交互设备获取车辆当前状态,进而基于车辆当前状态再次对车辆进行移动,直至将车辆移动至预设目标位置。
进一步地,上述步骤S20中,“通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备获取实时控制指令”,可以包括:
步骤S201,通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备中的诱发图案对车主进行视觉刺激得到实时控制指令。
需要说明的是,在本实施例中,可穿戴式虚拟/现实交互设备配置有一可视化交互界面,在该可视化交互界面中可将车辆信息对应的数字模型进行展示,也能够以3D全息影像或者三维方式进行展示,车主可在该可视化界面中浏览车辆的实时信息,并且车主也可通过该可视化界面触发实时控制指令,实现车辆的远程移动。
具体地,例如,在可穿戴式虚拟/现实交互设备的可视化界面中,可通过可视化界面中的刺激模块对车主进行视觉刺激,车主接收到一定频率的图形闪烁刺激时大脑枕叶视觉区随之产生与刺激频率相关的脑电信号响应,采集该脑电信号进行特征提取与分析从而识别车主的意图,即得到车主触发的实时控制指令,以根据该实时控制指令对车辆进行远程挪移。
进一步地,所述可穿戴式虚拟/现实交互设备包括:可穿戴式MR设备或者可穿戴式AR/VR设备。
需要说明的是,在本实施例中,为了使得车主能够随时对车辆进行远程移动,穿戴式虚拟/现实交互设备可为可穿戴式MR(混合现实)设备或者可穿戴式AR(增强现实)/VR(虚拟现实)设备,具体地,可将该可穿戴式MR设备或者可穿戴式AR/VR设备集成于眼镜或者墨镜中,使得车主能够随时通过可穿戴式MR设备或者可穿戴式AR/VR设备对车辆进行远程移动。
在本实施例中,终端设备在通过可穿戴式虚拟/现实交互设备获取到车主触发的实时控制指令后,将该实时控制指令通过无线传输的方式发送至人工智能物联网平台,由人工智能物联网平台对该实时控制指令进行解析,使得解析后的实时控制指令能够对车辆的制动***进行控制。在对车辆进行一次远程移动之后,将再次通过图像采集模块获取车辆的当前位置信息,进而将车辆当前的位置信息与预设目标位置进行比对,判断车辆当前是否已处于该预设目标位置。若是判断到车辆当前仍旧未处于预设目标位置,将通过人工智能物联网平台和人工智能数字孪生云平台将车辆当前的位置信息进行处理得到对应的数字模型,并通过人工智能数字孪生云平台将该数据模型发送至可穿戴式虚拟/现实交互设备进行显示,使得车主能够通过该可穿戴式虚拟/现实交互设备获取车辆当前的位置信息,进而基于车辆当前的位置信息再次对车辆进行移动,直至将车辆移动至预设目标位置。可穿戴式虚拟/现实交互设备包括:可穿戴式MR设备或者可穿戴式AR/VR设备,并且可将该可穿戴式MR设备或者可穿戴式AR/VR设备集成于眼镜或者墨镜中,使得车主能够随时通过可穿戴式MR设备或者可穿戴式AR/VR设备对车辆进行远程移动。
在本发明中,在可穿戴式MR设备或者可穿戴式AR/VR设备的可视化界面中将实时显示人工智能物联网平台所发送的车辆实时位置信息,使得车主根据车辆实时位置信息对车辆进行多次移动,直至将车辆移动到预设目标位置。因此,本发明基于车辆、智慧杆管理***、人工智能物联网平台、人工智能数字孪生云平台、以及可穿戴式虚拟/现实交互设备之间的信息交互实现了车辆的远程移动,提升了城市交通的运转效率,使得车主可进行紧急挪车操作或者寻车操作。
此外,本发明实施例还提出基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制装置,参照图3,图3为本发明基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制装置一实施例的功能模块示意图。如图3所示,本发明基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制装置,包括:
建模模块10,用于获取所述智慧杆管理***检测的车辆实时信息,通过所述人工智能物联网平台对所述车辆实时信息进行预处理得到目标车辆信息,并通过所述人工智能数字孪生云平台对所述目标车辆信息进行建模得到对应的数字模型;
获取模块20,用于将所述数字模型发送至所述可穿戴式虚拟/现实交互设备进行显示,并通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备获取实时控制指令;
控制模块30,用于根据所述数字模型,通过所述实时控制指令对所述无人驾驶车辆进行控制,以实现对所述无人驾驶车辆的紧急挪车、路况预判、行车路线规划和车位寻找。
进一步地,本发明基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制装置,还包括:
建立连接模块,用于建立所述可穿戴式虚拟/现实交互设备和所述人工智能物联网平台之间的连接,并基于所述可穿戴式虚拟/现实交互设备建立所述无人驾驶车辆与所述智慧杆管理***之间的连接。
进一步地,本发明基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制装置,还包括:
实时采集模块,用于通过所述无人驾驶车辆中的采集模块对车辆参数和车辆所处环境进行实时采集生成所述车辆实时信息,并通过所述无人驾驶车辆中的车载无线网络模块将所述车辆实时信息发送至所述智慧杆管理***,其中,所述采集模块包括:激光雷达模块和/或图像采集模块。
进一步地,所述控制模块30,包括
远程控制单元,用于将所述实时控制指令发送至所述人工智能物联网平台,并通过所述人工智能物联网平台对所述实时控制指令进行解析,根据解析后的实时控制指令对无人驾驶车辆进行远程移动控制。
进一步地,本发明基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制装置,还包括:
判断模块,用于获取移动后的无人驾驶车辆的位置信息,并根据所述位置信息判断所述无人驾驶车辆是否处于预设目标位置;
发送模块,用于若否,则将所述位置信息发送至所述可穿戴式虚拟/现实交互设备,使得车主可基于所述位置信息对所述无人驾驶车辆再次进行远程移动控制,直至所述无人驾驶车辆到达所述预设目标位置。
进一步地,所述获取模块20,包括
视觉刺激单元,用于通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备中的诱发图案对车主进行视觉刺激得到实时控制指令。
进一步地,所述可穿戴式虚拟/现实交互设备包括:可穿戴式MR设备或者可穿戴式AR/VR设备。
本发明基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制装置的各个功能模块的具体实施方式与上述基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法各实施例基本相同,在此不做赘述。
此外,本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序,所述基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序被处理器执行时实现如上所述的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法的步骤。
本发明基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制***和计算机可读存储介质的各实施例,均可参照本发明基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法各个实施例,此处不再赘述。
此外,本发明实施例还提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如以上基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法的任一项实施例所述的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法的步骤。
本发明计算机程序产品的具体实施例与上述基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法的各实施例基本相同,在此不作赘述。
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。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是智能手机、个人计算机和服务器等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法,所述远程控制方法应用于远程控制***,所述远程控制***包括:人工智能物联网平台、人工智能数字孪生云平台、可穿戴式虚拟/现实交互设备和智慧杆管理***;
所述基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法包括以下步骤:
获取所述智慧杆管理***检测的车辆实时信息,通过所述人工智能物联网平台对所述车辆实时信息进行预处理得到目标车辆信息,并通过所述人工智能数字孪生云平台对所述目标车辆信息进行建模得到对应的数字模型;
将所述数字模型发送至所述可穿戴式虚拟/现实交互设备进行显示,并通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备获取实时控制指令;
根据所述数字模型,通过所述实时控制指令对无人驾驶车辆进行控制,以实现对所述无人驾驶车辆的紧急挪车、路况预判、行车路线规划和车位寻找。
2.如权利要求1所述的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法,其特征在于,在所述获取所述智慧杆管理***检测的车辆实时信息的步骤之前,还包括:
建立所述可穿戴式虚拟/现实交互设备和所述人工智能物联网平台之间的连接,并基于所述可穿戴式虚拟/现实交互设备建立所述无人驾驶车辆与所述智慧杆管理***之间的连接。
3.如权利要求1所述的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法,其特征在于,在所述获取通过所述智慧杆管理***发送的车辆实时信息的步骤之前,还包括:
通过所述无人驾驶车辆中的采集模块对车辆参数和车辆所处环境进行实时采集生成所述车辆实时信息,并通过所述无人驾驶车辆中的车载无线网络模块将所述车辆实时信息发送至所述智慧杆管理***,其中,所述采集模块包括:激光雷达模块和/或图像采集模块。
4.如权利要求1所述的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法,其特征在于,所述通过所述实时控制指令对所述无人驾驶车辆进行控制的步骤,包括:
将所述实时控制指令发送至所述人工智能物联网平台,并通过所述人工智能物联网平台对所述实时控制指令进行解析,根据解析后的实时控制指令对无人驾驶车辆进行远程移动控制。
5.如权利要求4所述的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法,其特征在于,在所述根据解析后的实时控制指令对无人驾驶车辆进行远程移动控制的步骤之后,还包括:
获取移动后的无人驾驶车辆的位置信息,并根据所述位置信息判断所述无人驾驶车辆是否处于预设目标位置;
若否,则将所述位置信息发送至所述可穿戴式虚拟/现实交互设备,使得车主可基于所述位置信息对所述无人驾驶车辆再次进行远程移动控制,直至所述无人驾驶车辆到达所述预设目标位置。
6.如权利要求1所述的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法,其特征在于,所述通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备获取实时控制指令的步骤,包括:
通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备中的诱发图案对车主进行视觉刺激得到实时控制指令。
7.如权利要求1所述的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法,其特征在于,所述可穿戴式虚拟/现实交互设备包括:可穿戴式MR设备或者可穿戴式AR/VR设备。
8.基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制装置,其特征在于,所述远程控制装置应用于远程控制***,所述远程控制***包括:人工智能物联网平台、人工智能数字孪生云平台、可穿戴式虚拟/现实交互设备和智慧杆管理***;
所述远程控制装置包括:
建模模块,用于获取所述智慧杆管理***检测的车辆实时信息,通过所述人工智能物联网平台对所述车辆实时信息进行预处理得到目标车辆信息,并通过所述人工智能数字孪生云平台对所述目标车辆信息进行建模得到对应的数字模型;
获取模块,用于将所述数字模型发送至所述可穿戴式虚拟/现实交互设备进行显示,并通过所述可穿戴式虚拟/现实交互设备获取实时控制指令;
控制模块,用于根据所述数字模型,通过所述实时控制指令对无人驾驶车辆进行控制,以实现对所述无人驾驶车辆的紧急挪车、路况预判、行车路线规划和车位寻找。
9.一种终端设备,其特征在于,所述终端设备包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序,所述基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法的步骤。
10.一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上存储有基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序,所述基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法的步骤。
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---|---|
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WO (1) | WO2023151522A1 (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114445563A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-05-06 | 深圳市爱云信息科技有限公司 | 3d全息影像交互方法、装置、***与介质 |
CN114715197A (zh) * | 2022-06-10 | 2022-07-08 | 深圳市爱云信息科技有限公司 | 基于数字孪生DaaS平台的自动驾驶安全方法及*** |
CN114968162A (zh) * | 2022-06-20 | 2022-08-30 | 阿维塔科技(重庆)有限公司 | 车载食品的信息展示方法及装置 |
WO2023151522A1 (zh) * | 2022-02-10 | 2023-08-17 | 深圳市爱云信息科技有限公司 | 基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法 |
CN117354347A (zh) * | 2023-12-05 | 2024-01-05 | 广东申创光电科技有限公司 | 用于物联网多功能智慧灯杆的车路协同控制方法及装置 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170242428A1 (en) * | 2016-02-18 | 2017-08-24 | Sony Corporation | Method and device for managing interaction between a wearable device and a vehicle |
US20190236847A1 (en) * | 2018-01-31 | 2019-08-01 | Red Crater Global Limited | Method and system for aligning digital display of images on augmented reality glasses with physical surrounds |
CN110907966A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-03-24 | 东华理工大学 | 物联网时代下基于实时车流量的应急车辆导航***及方法 |
EP3629059A1 (en) * | 2018-09-27 | 2020-04-01 | Aptiv Technologies Limited | Sharing classified objects perceived by autonomous vehicles |
CN113009931A (zh) * | 2021-03-08 | 2021-06-22 | 北京邮电大学 | 一种有人机与无人机混合编队协同控制装置及方法 |
US20210272394A1 (en) * | 2018-09-30 | 2021-09-02 | Strong Force Intellectual Capital, Llc | Intelligent transportation systems including digital twin interface for a passenger vehicle |
US20210307146A1 (en) * | 2020-03-30 | 2021-09-30 | Ubicquia Llc | Celestial scheduling of a smart streetlight controller |
CN113485392A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-10-08 | 广东工业大学 | 基于数字孪生的虚拟现实交互方法 |
WO2021222384A1 (en) * | 2020-04-28 | 2021-11-04 | Strong Force Intellectual Capital, Llc | Digital twin systems and methods for transportation systems |
CN114024997A (zh) * | 2022-01-06 | 2022-02-08 | 深圳市爱云信息科技有限公司 | 基于自动驾驶的智能设备和aiot物联网平台方法 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106394545A (zh) * | 2016-10-09 | 2017-02-15 | 北京汽车集团有限公司 | 驾驶***、无人驾驶车辆及车辆远程控制端 |
US10843689B2 (en) * | 2018-06-13 | 2020-11-24 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Collision avoidance for a connected vehicle based on a digital behavioral twin |
CN108944916A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-12-07 | 上海擎感智能科技有限公司 | 车辆、车机设备、远程控制泊车方法和*** |
CN110874945A (zh) * | 2018-08-31 | 2020-03-10 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 基于车路协同的路侧感知***及其车辆控制方法 |
CN111741254B (zh) * | 2020-05-13 | 2022-03-25 | 苏州锦添科技产业发展有限公司 | 一种基于无人机信息终端的可视化数字孪生高端装备*** |
CN112581633A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-03-30 | 北京亮道智能汽车技术有限公司 | 一种自动驾驶功能车辆在环虚拟仿真测试方法及*** |
CN113050455A (zh) * | 2021-03-27 | 2021-06-29 | 上海智能新能源汽车科创功能平台有限公司 | 一种用于智能网联汽车的数字孪生测试***及控制方法 |
CN113642242A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-12 | 上海电气集团智能交通科技有限公司 | 一种基于数字孪生的智能公交车交通仿真平台 |
CN114153220B (zh) * | 2022-02-10 | 2022-06-14 | 深圳市爱云信息科技有限公司 | 基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法 |
-
2022
- 2022-02-10 CN CN202210123280.XA patent/CN114153220B/zh active Active
-
2023
- 2023-02-03 WO PCT/CN2023/074475 patent/WO2023151522A1/zh unknown
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170242428A1 (en) * | 2016-02-18 | 2017-08-24 | Sony Corporation | Method and device for managing interaction between a wearable device and a vehicle |
US20190236847A1 (en) * | 2018-01-31 | 2019-08-01 | Red Crater Global Limited | Method and system for aligning digital display of images on augmented reality glasses with physical surrounds |
EP3629059A1 (en) * | 2018-09-27 | 2020-04-01 | Aptiv Technologies Limited | Sharing classified objects perceived by autonomous vehicles |
US20210272394A1 (en) * | 2018-09-30 | 2021-09-02 | Strong Force Intellectual Capital, Llc | Intelligent transportation systems including digital twin interface for a passenger vehicle |
CN110907966A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-03-24 | 东华理工大学 | 物联网时代下基于实时车流量的应急车辆导航***及方法 |
US20210307146A1 (en) * | 2020-03-30 | 2021-09-30 | Ubicquia Llc | Celestial scheduling of a smart streetlight controller |
WO2021222384A1 (en) * | 2020-04-28 | 2021-11-04 | Strong Force Intellectual Capital, Llc | Digital twin systems and methods for transportation systems |
CN113009931A (zh) * | 2021-03-08 | 2021-06-22 | 北京邮电大学 | 一种有人机与无人机混合编队协同控制装置及方法 |
CN113485392A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-10-08 | 广东工业大学 | 基于数字孪生的虚拟现实交互方法 |
CN114024997A (zh) * | 2022-01-06 | 2022-02-08 | 深圳市爱云信息科技有限公司 | 基于自动驾驶的智能设备和aiot物联网平台方法 |
Non-Patent Citations (7)
Title |
---|
兰昆等: "定量和定性相结合的物联网漏洞分类方法研究", 《通信技术》, no. 02, 10 February 2020 (2020-02-10), pages 207 - 214 * |
刘琪,等: "基于5G的车联网体系架构及其应用研究", 《移动通信》 * |
刘琪,等: "基于5G的车联网体系架构及其应用研究", 《移动通信》, 15 November 2019 (2019-11-15), pages 57 - 64 * |
季玮,等: "数字孪生智能交通***的技术内涵与应用展望", 《第十五届中国智能交通年会科技论文集(2)》 * |
季玮,等: "数字孪生智能交通***的技术内涵与应用展望", 《第十五届中国智能交通年会科技论文集(2)》, 5 November 2020 (2020-11-05), pages 1 - 11 * |
江涛,等: "智慧交通中车路协同感知一体化平台设计", 《中国新技术新产品》 * |
江涛,等: "智慧交通中车路协同感知一体化平台设计", 《中国新技术新产品》, no. 12, 31 December 2021 (2021-12-31), pages 25 - 29 * |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023151522A1 (zh) * | 2022-02-10 | 2023-08-17 | 深圳市爱云信息科技有限公司 | 基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法 |
CN114445563A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-05-06 | 深圳市爱云信息科技有限公司 | 3d全息影像交互方法、装置、***与介质 |
CN114715197A (zh) * | 2022-06-10 | 2022-07-08 | 深圳市爱云信息科技有限公司 | 基于数字孪生DaaS平台的自动驾驶安全方法及*** |
WO2023236562A1 (zh) * | 2022-06-10 | 2023-12-14 | 深圳市爱云信息科技有限公司 | 基于数字孪生DaaS平台的自动驾驶安全方法及*** |
CN114968162A (zh) * | 2022-06-20 | 2022-08-30 | 阿维塔科技(重庆)有限公司 | 车载食品的信息展示方法及装置 |
CN114968162B (zh) * | 2022-06-20 | 2023-08-01 | 阿维塔科技(重庆)有限公司 | 车载食品的信息展示方法及装置 |
CN117354347A (zh) * | 2023-12-05 | 2024-01-05 | 广东申创光电科技有限公司 | 用于物联网多功能智慧灯杆的车路协同控制方法及装置 |
CN117354347B (zh) * | 2023-12-05 | 2024-02-20 | 广东申创光电科技有限公司 | 用于物联网多功能智慧灯杆的车路协同控制方法及装置 |
Also Published As
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---|---|
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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