[发明专利]一种智能网联汽车的车路云协同方法、装置及系统

权利要求书

1.一种智能网联汽车的车路云协同方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取云端的信息，将所述云端的信息根据网络协议转换为实时环境信息、预测环境信息、决策信息及控制信息；

根据车端感知信息和所述实时环境信息融合计算得到感知结果；

根据所述感知结果计算得到车端的预测信息；

根据所述车端的预测信息和所述预测环境信息融合计算得到预测结果；

根据所述感知结果、所述预测结果计算得到车辆的决策行为信息；

根据所述车辆的决策行为信息和所述决策信息融合计算得到决策结果；

根据车端感知信息和所述决策结果计算得到车端的控制行为信息；

根据所述车端的控制行为信息和所述控制信息融合计算得到控制结果；

其中，根据车端感知信息和所述实时环境信息融合计算得到感知结果，包括：

根据车端感知信息计算得到第一感知目标；

根据所述实时环境信息计算得到第二感知目标；

根据目标识别算法识别所述第一感知目标和所述第二感知目标中的重复目标和非重复目标；

对重复目标的参数进行融合优化后得到第三感知目标；

将第二感知目标中的非重复目标融合到第一感知目标的非重复目标中，得到第四感知目标；

根据所述第三感知目标和第四感知目标计算得到感知结果；

根据所述车端的预测信息和所述预测环境信息融合计算得到预测结果，包括：

根据所述车端的预测信息计算得到预测信息的第一准确度，根据所述预测环境信息计算得到预测环境信息的第二准确度；

判断所述车端的预测信息和所述预测环境信息是否具有属于同样时间段的信息；

当具有属于同样时间段的信息时，判断同样时间段内所述第一准确度和所述第二准确度的大小；

根据所述车端的预测信息和所述预测环境信息中准确度较大的信息作为第一预测结果；

当具有属于不同时间段的信息时，将不同时间段的信息作为第二预测结果；

根据所述第一预测结果和所述第二预测结果计算得到预测结果；

根据所述车辆的决策行为信息和所述决策信息融合计算得到决策结果，包括：

判断所述车辆的决策行为信息和所述决策信息是否相同；

当两种信息相同时，根据所述车辆的决策行为信息或所述决策信息得到决策结果；

根据所述车端的控制行为信息和所述控制信息融合计算得到控制结果，包括：

根据所述车端的控制行为信息和所述控制信息计算两种信息的相似度；

当所述相似度在预设范围之外时，将车端的控制行为信息作为控制结果。

2.根据权利要求1所述的智能网联汽车的车路云协同方法，其特征在于，根据车端感知信息和所述实时环境信息融合计算得到感知结果，包括:

判断汽车是否处于故障状态下；

当所述汽车处于故障状态下时，判断是否禁止自动驾驶；

当禁止自动驾驶时，输出人工请求信号或停车信号；

当不禁止自动驾驶或汽车处于无故障状态下时，根据车端感知信息和所述实时环境信息融合计算得到感知结果。

3.根据权利要求1所述的智能网联汽车的车路云协同方法，其特征在于，根据所述车辆的决策行为信息和所述决策信息融合计算得到决策结果，包括：

判断汽车是否处于故障状态下；

当所述汽车处于故障状态下时，判断是否禁止自动驾驶；

当禁止自动驾驶时，输出人工请求信号；

当不禁止自动驾驶时，根据所述决策信息计算得到决策结果；

当所述汽车处于无故障状态下时，根据所述车辆的决策行为信息和所述决策信息融合计算得到决策结果。

4.根据权利要求1所述的智能网联汽车的车路云协同方法，其特征在于，根据所述车端的控制行为信息和所述控制信息融合计算得到控制结果，包括：

判断汽车是否处于故障状态下；

当所述汽车处于故障状态下时，判断是否禁止自动驾驶；

当禁止自动驾驶时，输出人工请求信号；

当不禁止自动驾驶时，根据所述控制信息计算得到控制结果；

当所述汽车处于无故障状态下时，根据所述车端的控制行为信息和所述控制信息融合计算得到控制结果。