CN116331266A - 一种基于域控制器的自动驾驶***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于域控制器的自动驾驶***及方法，属于自动驾驶技术领域。所述***包括：域控制器模块、信息获取模块、决策规划模块、车辆控制模块以及云平台；所述域控制器模块与信息获取模块、决策规划模块、车辆控制模块以及云平台之间双向连接，所述信息获取模块的输出端与决策规划模块的输入端连接、所述决策控制模块的输出端与车辆控制模块的输入端连接、所述云平台与域控制器模块进行双向连接。该***可以提高汽车驾驶的安全性和效率性，提高车辆自动驾驶的精度和稳定性，降低交通事故发生率。通过该***可以实时获取和处理车辆周围的路况信息，并通过精准的控制策略将车辆驾驶在最安全的道路位置上，可以提高行车的舒适性。
Description
技术领域
本发明提出了一种基于域控制器的自动驾驶***及方法，属于自动驾驶技术领域。
背景技术
自动驾驶技术是近年来汽车行业的热门话题，其核心在于实现车辆的智能化、自主化驾驶。现有的自动驾驶***中，车辆内部各个模块之间的通信和数据管理非常重要，这直接关系到***的稳定性和可靠性。
域控制器在自动驾驶领域的运用，主要是针对自动驾驶车辆的网络通信和数据管理方面。域控制器可以作为车辆的中央控制节点，负责管理车辆内部的各个模块之间的通信和数据交换。通过域控制器，可以实现车辆内部各个模块之间的实时数据共享，确保车辆可以快速、准确地响应各种道路情况和交通信号，从而实现自动驾驶的功能。
发明内容
本发明提供了一种基于域控制器的自动驾驶***及方法，用以解决技术中数据传输安全性差，***可靠性不高的问题：
本发明提出的一种基于域控制器的自动驾驶***，所述***包括：域控制器模块、信息获取模块、决策规划模块、车辆控制模块以及云平台；所述域控制器模块与信息获取模块、决策规划模块、车辆控制模块以及云平台之间双向连接，所述信息获取模块的输出端与决策规划模块的输入端连接、所述决策控制模块的输出端与车辆控制模块的输入端连接、所述云平台与域控制器模块进行双向连接。
进一步的，所述域控制器模块用于管理车辆内部各个模块之间的通信以及数据交换，并用于从云平台获取数据并进行数据交换。
进一步的，所述域控制器模块通过对称与非对称加密相结合的方法对数据进行加密，并引入数字签名技术实现对身份验证与访问管理数据的双重加密保护和有效性验证。
进一步的，所述信息获取模块用于感知获取车辆周围的环境信息，并对车辆周围的环境信息进行处理，所述处理包括数据滤波、目标检测以及轨迹预测，并将处理后的车辆周围的环境信息发送给决策规划模块，并通过域控制器进行数据共享，所述车辆周围的环境信息包括道路状况、车道及交通标志、前方障碍物以及其他车辆信息。
进一步的，所述信息获取模块包括传感器子模块、边缘计算子模块，所述传感器子模块将获取到的车辆周围的环境信息传输给边缘计算子模块，边缘计算子模块根据接收到的车辆周边的环境信息并结合域控制器获取的云平台数据构建当前路段的高清实时地图，所述传感器子模块包括一个或多个传感器，所述传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元、微波雷达、GPS以及超声波传感器。
进一步的，所述决策规划模块用于从信息获取模块接收车辆周围的环境信息以及当前路段的高清实时地图，根据车辆周围的环境信息以及高清实时地图结合车辆自身的行驶状态对车辆接下来的行驶状态进行提前决策与规划，并生成控制指令发送给车辆控制模块，并通过域控制器进行数据共享。
进一步的，所述根据车辆周围的环境信息以及高清实时地图结合车辆自身的行驶状态对车辆接下来的行驶状态进行提前决策与规划，包括路线规划、多模态决策以及外部信息交互管理，并通过机器学习技术结合人工智能技术不断完善决策以及规划策略。
进一步的，所述车辆控制模块用于接收从决策规划模块发送过来的指令，执行指令控制车辆的行驶状态，并生成相应控制代码，所述车辆的行驶状态包括加减速、刹车、转向以及停车等待，并将控制代码发送给域控制器，并通过域控制器进行数据共享。
进一步的，所述云平台用于储存车辆通过域控制器传输过来的数据，并通过互联网将云平台中储存的数据通过域控制器传输给车辆，进行数据共享。
本发明提供一种基于域控制器的自动驾驶方法，所述方法包括：
S1：通过域控制器模块管理车辆内部各个模块之间的通信以及数据交换，并用于从云平台获取数据并进行数据交换；
S2：通过传感器获取车辆周围的环境信息，并将获取到的车辆周围的环境信息发送给边缘计算子模块，边缘计算子模块根据接收到的车辆周边的环境信息并结合域控制器获取的云平台数据构建当前路段的高清实时地图，并将高清实时地图以及道路周边的环境信息通过信息获取模块传送给决策规划模块以及域控制器；
S3：决策规划模块通过接收的车辆周围的环境信息以及高清实时地图结合车辆自身的行驶状态对车辆接下来的行驶状态进行提前决策与规划，并生成控制指令发送给车辆控制模块，并通过域控制器进行数据共享；
S4：车辆控制模块用于接收从决策规划模块发送过来的指令，执行指令控制车辆的行驶状态，并生成相应控制代码，所述车辆的行驶状态包括加减速、刹车、转向以及停车等待，并将控制代码发送给域控制器，并通过域控制器进行数据共享；
S5：通过云平台储存车辆通过域控制器传输过来的数据，并通过互联网将云平台中储存的数据通过域控制器传输给车辆，进行数据共享。
本发明有益效果：该***可以提高汽车驾驶的安全性和效率性，提高车辆自动驾驶的精度和稳定性，降低交通事故发生率。通过该***可以实时获取和处理车辆周围的路况信息，并通过精准的控制策略将车辆驾驶在最安全的道路位置上。可以减少驾驶员的工作负担，提高行车的舒适性。在自动驾驶模式下，驾驶员可以将精力集中在其他事务上，例如沟通、娱乐和工作等，从而提高行车的舒适度。还可以提高道路通行效率，降低城市交通拥堵。由于该***可以通过先进的交通流优化策略，确保车辆在道路上的最佳行驶速度和距离，从而减少交通事故和堵车，提高道路通行效率。通过对车辆的行驶状态进行实时监控，对车辆的控制进行调整，以提高汽车的稳定性和安全性。同时，该***还能够通过分析车辆的行驶数据，预测车辆未来的行驶状态，从而提前进行控制调整，以确保车辆的安全行驶。该***还可以通过实时监测车辆的行驶状态和周围环境的变化，快速地进行反应和决策，从而减少驾驶员的干预和操作，提高驾驶的自动化程度和效率性。
附图说明
图1为本发明所述一种基于域控制器的自动驾驶***步骤图；
图2为本发明所述一种基于域控制器的自动驾驶***应用场景图；
图3为本发明所述一种基于域控制器的自动驾驶***车辆与障碍物位置关系示意图。
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，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
本发明的一个实施例，一种基于域控制器的自动驾驶***，所述***包括：域控制器模块、信息获取模块、决策规划模块、车辆控制模块以及云平台；所述域控制器模块与信息获取模块、决策规划模块、车辆控制模块以及云平台之间双向连接，所述信息获取模块的输出端与决策规划模块的输入端连接、所述决策控制模块的输出端与车辆控制模块的输入端连接、所述云平台与域控制器模块进行双向连接。
上述技术方案的工作原理为：通过各种传感器获取车辆周围环境信息，并通过边缘计算子模块对这些信息构建当前车辆所处路段的高清实时地图，并将高清实时地图与车辆周边的环境信息一起发送给决策规划模块，基于获取到的信息，对车辆进行决策和规划路线。接着将决策规划模块计算出的结果转换为车辆行驶的控制指令，将控制指令发送给车辆的执行器，控制车辆进行行驶操作。域控制器负责将车辆控制模块和信息获取模块、决策规划模块以及云平台进行双向连接，协调车辆控制和信息获取、决策规划等各个模块之间的工作。云平台与域控制器模块双向连接，并通过域控制器实时获取状态、位置、行驶数据等，并将云平台获取的其他车辆通过域控制器传输过来的数据进行共享。
上述技术方案的效果为：通过域控制器模块实时监控车辆的行驶状态，对车辆的控制进行调整，可以提高汽车的稳定性和安全性。同时，通过信息获取模块的采集和处理，预测车辆未来的行驶状态，从而提前进行控制调整，以确保车辆的安全行驶。该***可以通过实时监测车辆的行驶状态和周围环境的变化，快速地进行反应和决策，从而减少驾驶员的干预和操作，提高驾驶的自动化程度和效率性。该***中的各模块之间双向连接，可以快速升级和扩展，以适应未来技术的发展和需求的变化。云平台与域控制器模块进行双向连接，可以实现对车辆行驶数据的实时采集与数据共享，为车辆的管理和维护提供数据支持。
本发明的一个实施例，所述域控制器模块用于管理车辆内部各个模块之间的通信以及数据交换，并用于从云平台获取数据并进行数据交换。
所述域控制器模块通过对称与非对称加密相结合的方法对数据进行加密，并引入数字签名技术实现对身份验证与访问管理数据的双重加密保护和有效性验证。
上述技术方案的工作原理为：域控制器模块通过管理车辆内部各个模块之间的通信和数据交换，实现车辆内部各个模块的协同工作。同时，通过与云平台的数据交换，实现对车辆行驶数据的实时采集和管理。为保证车辆行驶数据的安全性和有效性，域控制器模块通过对称与非对称加密相结合的方法对数据进行加密，引入数字签名技术实现对身份验证和访问管理数据的双重加密保护和有效性验证。
上述技术方案的效果为：通过采用对称与非对称加密相结合的方法对数据进行加密，同时引入数字签名技术实现对身份验证和访问管理数据的双重加密保护和有效性验证，从而保障车辆行驶数据的安全性和可信度。域控制器模块能够管理车辆内部各个模块之间的通信和数据交换，从而简化了***架构，提高了***的可维护性和可拓展性。域控制器模块能够对车辆内部各个模块之间的通信进行统一管理和优化，从而提高了***的稳定性和可靠性。域控制器模块能够从云平台获取数据并进行数据交换，从而为用户提供更加智能化的服务和更优质的用户体验。
本发明的一个实施例，所述信息获取模块用于感知获取车辆周围的环境信息，并对车辆周围的环境信息进行处理，所述处理包括数据滤波、目标检测以及轨迹预测，并将处理后的车辆周围的环境信息发送给决策规划模块，并通过域控制器进行数据共享，所述车辆周围的环境信息包括道路状况、车道及交通标志、前方障碍物以及其他车辆信息。
所述信息获取模块包括传感器子模块、边缘计算子模块，所述传感器子模块将获取到的车辆周围的环境信息传输给边缘计算子模块，边缘计算子模块根据接收到的车辆周边的环境信息并结合域控制器获取的云平台数据构建当前路段的高清实时地图，所述传感器子模块包括一个或多个传感器，所述传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元、微波雷达、GPS以及超声波传感器。
上述技术方案的工作原理为：传感器子模块通过激光雷达、摄像头、惯性测量单元、微波雷达、GPS以及超声波传感器等一个或多个传感器，对车辆周围的道路状况、车道及交通标志、前方障碍物以及其他车辆信息等环境信息进行感知和采集。并将其传送给边缘计算子模块，边缘计算子模块根据接收到的车辆周边的环境信息并结合域控制器获取的云平台数据构建当前路段的高清实时地图。同时，边缘计算子模块还能够对车辆周围的环境信息进行处理，如目标检测、跟踪、分类等。边缘计算子模块将处理后的车辆周围的环境信息发送给决策规划模块，并通过域控制器进行数据共享。
上述技术方案的效果为：信息获取模块能够准确感知和处理车辆周围的环境信息，并将处理后的数据传递给决策规划模块，从而保证自动驾驶车辆行驶的安全性和稳定性。传感器子模块的多重传感器组合可以实现全方位的环境感知，为车辆提供多重保障，以应对不同的复杂路况和环境。同时，边缘计算子模块可以根据车辆周围的环境信息构建高清实时地图，为车辆提供更准确的导航和路径规划，提高行驶的效率和精度。域控制器的数据共享机制可以保证数据的安全性和可信度，从而提高整个***的可靠性和稳定性。
本发明的一个实施例，所述决策规划模块用于从信息获取模块接收车辆周围的环境信息以及当前路段的高清实时地图，根据车辆周围的环境信息以及高清实时地图结合车辆自身的行驶状态对车辆接下来的行驶状态进行提前决策与规划，并生成控制指令发送给车辆控制模块，并通过域控制器进行数据共享。其中，所述决策规划模块针对可能出现的障碍物设置障碍物安全距离碰撞风险评估方法，障碍物安全距离碰撞风险评估包括预测安全通行距离Yt以及预测安全制动距离Yz，并通过公式进行计算，预测安全通行距离Yt计算公式为：
预测安全通行距离Yt的计算公式为：
Yt = C1 * (1 + V / Vc) / (1 + C2 * V / Vc)
预测安全制动距离Yz的计算公式为：
Yz = C3 * α*sinq*β / [C4 * (1 + α' *β')]
其中V表示车辆的行驶速度， Vc表示参考车速，
表示选定的障碍物的长度，
表示选定的障碍物的高度，其中选定障碍物的长度为2m，高度为1米，α表示障碍物的长度，β表示障碍物的高度；如果不规则的障碍物，转化为外切长方体计算长度和高度，障碍物垂直车辆水平视野的方向视为障碍物的长度。C1、C2、C3、C4为调节参数，可以根据实际情况设定，例如，在120 km/h~100 km/h的速度范围内，C1可以设置为65，C2可以设置为3-4，以保证预测安全通行距离的准确性和稳定性。在80 km/h以下的速度范围内，C1可以设定为85，C2可以设定为2-3，以进一步提高预测精度。C3可以设置为25，C4可以设置为2-3，以保证预测安全制动距离的准确性和稳定性。这些参数的具体取值范围还需要根据不同类型和大小的障碍物进行优化和调节，以满足实际需求。此外，对于不同的驾驶场景和环境，这些参数的取值范围也可能存在差异，需要根据实际情况进行优化和调整。
所述根据车辆周围的环境信息以及高清实时地图结合车辆自身的行驶状态对车辆接下来的行驶状态进行提前决策与规划，包括路线规划、多模态决策以及外部信息交互管理，并通过机器学习技术结合人工智能技术不断完善决策以及规划策略。其中路线规划指基于车辆当前位置、目的地信息以及道路信息等，对车辆的行驶路线进行规划，以确保车辆在行驶过程中能够遵循最佳路线，并在遇到交通拥堵或其他意外情况时及时做出调整。多模态决策是在不同的驾驶场景下，决策规划模块需要能够采用不同的决策策略。例如，在城市内部行驶时，需考虑车辆内部乘客的舒适性，而在高速公路上则需要更加注重行驶安全和效率。外部交互管理指在车辆行驶过程中，决策规划模块需要与外部环境进行交互，以了解交通信号灯、路障和其他车辆的动态信息，从而调整车辆行驶策略，确保行驶安全和顺畅。
上述技术方案的工作原理为：决策规划模块会对接收到的数据进行分析处理，包括对车辆周围环境的感知和对车辆自身状态的监测。通过对这些数据的分析，决策规划模块可以提取出车辆当前的行驶状态，并根据这些信息进行决策和规划，生成相应的控制指令，决策和规划包括。这些控制指令包括车辆的加速、刹车、转向等控制指令。当决策规划模块生成了控制指令，这些指令会被发送给执行控制模块，并通过域控制器进行数据传输。执行控制模块会根据接收到的指令对车辆进行相应控制，使车辆能够按照规划的路线行驶。同时，域控制器会对数据进行安全加密和传输，确保车辆行驶数据的安全和可信度。
上述技术方案的效果为：决策规划模块的分析处理能够有效提取车辆当前的行驶状态，并根据车辆周围的环境信息和高清地图进行决策和规划。这样可以确保车辆行驶的安全性，避免出现危险情况，提高行驶效率，减少交通拥堵。同时，决策规划模块生成的控制指令可以准确地控制车辆的加速、刹车、转向等操作，使车辆按照规划的路线行驶。这可以大大提高自动驾驶***的稳定性，避免因为操作失误导致的事故。域控制器的安全加密和传输可以保障车辆行驶数据的安全和可信度。这样可以避免黑客攻击和数据篡改等风险，确保车辆行驶的可靠性和安全性。同时，域控制器还可以对车辆行驶数据进行监控和分析，为后续的优化和改进提供数据支持。并且通过使用机器学习技术结合人工智能技术自主学习车辆行驶数据，不断完善自己的决策和规划策略，从而逐步实现更加高效和安全的自动驾驶。通过上述公式可以提高预测的精度和可信度并且可以适应不同的驾驶场景和驾驶习惯，提高自动驾驶的适应性和灵活性。同时，上述公式通过引入了调节参数C1、C2、C3和C4，可以根据实际情况进行优化调节，以提高预测精度和可靠性，公式中的速度区间划分更为细致，可以适应不同车速下的实际驾驶场景，从而更好地保护驾驶员和乘客的安全，公式中的速度、障碍物类型和大小等参数可以通过实时传感器采集获得，能够在驾驶过程中实时更新和计算，从而更好地满足自动驾驶的高实时性要求。
本发明的一个实施例，所述车辆控制模块用于接收从决策规划模块发送过来的指令，执行指令控制车辆的行驶状态，并生成相应控制代码，所述车辆的行驶状态包括加减速、刹车、转向以及停车等待，并将控制代码发送给域控制器，并通过域控制器进行数据共享。
上述技术方案的工作原理为：决策规划模块根据车辆的当前状态，例如位置、速度、路况等，以及自动驾驶的目标（如导航路线、行驶策略等），生成相应的行驶指令。然后，车辆控制模块会接收这些指令，并根据具体的控制算法，将指令转换为相应的控制动作，如加速、刹车、转向等。接着，车辆控制模块会根据执行的控制动作，生成相应的控制代码，这些代码可以是指令码、控制位等形式，用于控制车辆的各个部件，比如电动机、制动器、转向器等。车辆控制模块将这些代码发送给域控制器，并通过域控制器进行数据共享，保证各个模块间的交互和数据同步。最后，车辆控制模块不断接收来自决策规划模块发送过来的指令，并执行相应的控制代码，从而让车辆按照预设的行驶策略进行自主行驶。
上述技术方案的效果为：通过上述方案实现了车辆的智能化控制，使车辆能够对周围环境做出更加智能的反应和决策，从而提高了行驶的安全性和可靠性。并且可以提高了车辆的行驶效率和节能性，使车辆能够更加精准地控制加减速和转向等行驶状态，减少了能源的浪费和排放的污染。通过与域控制器进行数据共享，实现了对整个***的协同控制和优化，使得车辆能够更加精准地与其他模块进行协同工作，从而提高了整个***的智能化水平和效率。
本发明的一个实施例，所述云平台用于储存车辆通过域控制器传输过来的数据，并通过互联网将云平台中储存的数据通过域控制器传输给车辆，进行数据共享。
上述技术方案的工作原理为：首先，数据储存的过程为：车辆通过域控制器将数据发送到云平台；云平台将接收到的数据储存到数据库中；存储的数据可以通过云平台提供的API或其他方式被其他***或应用程序调用或处理。其次，数据共享的过程如下：车辆通过域控制器请求云平台上的数据；云平台将请求的数据传输给域控制器；域控制器将数据传输给车辆。
上述技术方案的效果为：通过云平台可以实现多重安全措施来保障数据的安全性，如访问控制、数据备份、加密等措施，从而提高数据的安全性。使用云平台可以提高数据的可靠性，因为云平台可以部署在多个地点，通过数据备份和容错措施，确保数据不会因为单点故障而丢失。通过云平台与域控制器的连接，车辆之间可以共享数据，避免了每个车辆都需要独立获取数据的情况，从而提高数据共享的效率。通过云平台，可以将一部分计算和存储的任务转移到云端进行处理，从而减轻了车辆端的负担，提高了***的稳定性。使用云平台可以简化***架构，减少了车辆端的计算和存储需求，从而降低了***的成本和复杂度。
本发明的一个实施例，一种基于域控制器的自动驾驶方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：通过域控制器模块管理车辆内部各个模块之间的通信以及数据交换，并用于从云平台获取数据并进行数据交换；
S2：通过传感器获取车辆周围的环境信息，并将获取到的车辆周围的环境信息发送给边缘计算子模块，通过边缘计算子模块将接收到的车辆周边的环境信息构建成当前路段的高清实时地图，并将高清实时地图以及道路周边的环境信息通过信息获取模块传送给决策规划模块以及域控制器；
S3：决策规划模块通过接收的车辆周围的环境信息以及高清实时地图结合车辆自身的行驶状态对车辆接下来的行驶状态进行提前决策与规划，并生成控制指令发送给车辆控制模块，并通过域控制器进行数据共享；
S4：车辆控制模块用于接收从决策规划模块发送过来的指令，执行指令控制车辆的行驶状态，并生成相应控制代码，所述车辆的行驶状态包括加减速、刹车、转向以及停车等待，并将控制代码发送给域控制器，并通过域控制器进行数据共享；
S5：通过云平台储存车辆通过域控制器传输过来的数据，并通过互联网将云平台中储存的数据通过域控制器传输给车辆，进行数据共享。
上述技术方案的工作原理为：通过域控制器模块管理车辆内部各个模块之间的通信以及数据交换，并用于从云平台获取数据并进行数据交换；通过传感器获取车辆周围的环境信息，并将获取到的车辆周围的环境信息发送给边缘计算子模块，通过边缘计算子模块将接收到的车辆周边的环境信息构建成当前路段的高清实时地图，并将高清实时地图以及道路周边的环境信息通过信息获取模块传送给决策规划模块以及域控制器；决策规划模块通过接收的车辆周围的环境信息以及高清实时地图结合车辆自身的行驶状态对车辆接下来的行驶状态进行提前决策与规划，并生成控制指令发送给车辆控制模块，并通过域控制器进行数据共享；车辆控制模块用于接收从决策规划模块发送过来的指令，执行指令控制车辆的行驶状态，并生成相应控制代码，所述车辆的行驶状态包括加减速、刹车、转向以及停车等待，并将控制代码发送给域控制器，并通过域控制器进行数据共享；通过云平台储存车辆通过域控制器传输过来的数据，并通过互联网将云平台中储存的数据通过域控制器传输给车辆，进行数据共享。
上述技术方案的效果为：通过这种智能化的车辆控制***，可以实现车辆的智能化、自主化驾驶，提高行车安全和效率，减少事故风险和交通拥堵。同时，还可以降低驾驶员的劳动强度，提高驾驶舒适性，提升出行体验。此外，通过数据共享和云平台的储存，可以对车辆进行数据统计、分析和优化，不断改进车辆的性能和驾驶体验，为未来交通出行提供更加智能、安全、便捷的解决方案。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种基于域控制器的自动驾驶***，其特征在于，所述***包括：域控制器模块、信息获取模块、决策规划模块、车辆控制模块以及云平台；所述域控制器模块与信息获取模块、决策规划模块、车辆控制模块以及云平台之间双向连接；所述信息获取模块的输出端与决策规划模块的输入端连接、所述决策控制模块的输出端与车辆控制模块的输入端连接、所述云平台与域控制器模块进行双向连接。
2.根据权利要求1所述一种基于域控制器的自动驾驶***，其特征在于，所述域控制器模块用于管理车辆内部各个模块之间的通信以及数据交换，并用于从云平台获取数据并进行数据交换。
3.根据权利要求2所述一种基于域控制器的自动驾驶***，其特征在于，所述域控制器模块通过对称与非对称加密相结合的方法对数据进行加密，并引入数字签名技术实现对身份验证与访问管理数据的双重加密保护和有效性验证。
4.根据权利要求1所述一种基于域控制器的自动驾驶***，其特征在于，所述信息获取模块用于感知获取车辆周围的环境信息，并对车辆周围的环境信息进行处理，所述处理包括数据滤波、目标检测以及轨迹预测；并将处理后的车辆周围的环境信息发送给决策规划模块，并通过域控制器进行数据共享，所述车辆周围的环境信息包括道路状况、车道及交通标志、前方障碍物以及其他车辆信息。
5.根据权利要求2或4所述一种基于域控制器的自动驾驶***，其特征在于，所述信息获取模块包括传感器子模块以及边缘计算子模块，所述传感器子模块将获取到的车辆周围的环境信息传输给边缘计算子模块，边缘计算子模块根据接收到的车辆周边的环境信息并结合域控制器获取的云平台数据构建当前路段的高清实时地图，所述传感器子模块包括一个或多个传感器，所述传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元、微波雷达、GPS以及超声波传感器。
6.根据权利要求1或5所述一种基于域控制器的自动驾驶***，其特征在于，所述决策规划模块用于从信息获取模块接收车辆周围的环境信息以及当前路段的高清实时地图，根据车辆周围的环境信息以及高清实时地图结合车辆自身的行驶状态对车辆接下来的行驶状态进行提前决策与规划，并生成控制指令发送给车辆控制模块，并通过域控制器进行数据共享。
7.根据权利要求6所述一种基于域控制器的自动驾驶***，其特征在于，所述根据车辆周围的环境信息以及高清实时地图结合车辆自身的行驶状态对车辆接下来的行驶状态进行提前决策与规划，包括路线规划、多模态决策以及外部信息交互管理，并通过机器学习技术结合人工智能技术不断完善决策以及规划策略。
8.根据权利要求1所述一种基于域控制器的自动驾驶***，其特征在于，所述车辆控制模块用于接收从决策规划模块发送过来的指令，执行指令控制车辆的行驶状态，并生成相应控制代码，所述车辆的行驶状态包括加减速、刹车、转向以及停车等待，并将控制代码发送给域控制器，并通过域控制器进行数据共享。
9.根据权利要求1所述一种基于域控制器的自动驾驶***，其特征在于，所述云平台用于储存车辆通过域控制器传输过来的数据，并通过互联网将云平台中储存的数据通过域控制器传输给车辆，进行数据共享。
10.一种基于域控制器的自动驾驶方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：通过域控制器模块管理车辆内部各个模块之间的通信以及数据交换，并用于从云平台获取数据并进行数据交换；
S2：通过传感器获取车辆周围的环境信息，并将获取到的车辆周围的环境信息发送给边缘计算子模块，边缘计算子模块根据接收到的车辆周边的环境信息并结合域控制器获取的云平台数据构建当前路段的高清实时地图，并将高清实时地图以及道路周边的环境信息通过信息获取模块传送给决策规划模块以及域控制器；
S3：决策规划模块通过接收的车辆周围的环境信息以及高清实时地图结合车辆自身的行驶状态对车辆接下来的行驶状态进行提前决策与规划，并生成控制指令发送给车辆控制模块，并通过域控制器进行数据共享；
S4：车辆控制模块用于接收从决策规划模块发送过来的指令，执行指令控制车辆的行驶状态，并生成相应控制代码，所述车辆的行驶状态包括加减速、刹车、转向以及停车等待，并将控制代码发送给域控制器，并通过域控制器进行数据共享；
S5：通过云平台储存车辆通过域控制器传输过来的数据，并通过互联网将云平台中储存的数据通过域控制器传输给车辆，进行数据共享。
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|---|---|---|---|
| CN202310612115.5A CN116331266A (zh) | 2023-05-29 | 2023-05-29 | 一种基于域控制器的自动驾驶***及方法 |
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|---|---|
| CN116331266A true CN116331266A (zh) | 2023-06-27 |
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| CN202310612115.5A Pending CN116331266A (zh) | 2023-05-29 | 2023-05-29 | 一种基于域控制器的自动驾驶***及方法 |
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116331266A (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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2023
- 2023-05-29 CN CN202310612115.5A patent/CN116331266A/zh active Pending
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