[发明专利]一种自动驾驶系统

说明书

本发明提供了一种自动驾驶系统，包括：第一处理单元，获取当前位置信息和第一障碍物信息，生成第一决策结果信息，并且获取状态信息；第二处理单元，获取第二障碍物信息、转向信息和速度信息，生成第二决策结果信息；将每个状态信息与预设机制进行比较，当任一状态信息与预设机制中的全部信息均不同，且当第一决策结果信息和第二决策结果信息的差值在预设阈值内时，将第一决策结果信息标记为第一可信信息并存储；当第一决策结果信息和第二决策结果信息的差值不在预设阈值内时，根据已存储的第二可信信息和第二决策结果信息进行规划停车，提高了自动驾驶系统的安全性。

技术领域

本发明涉及自动驾驶系统设计领域，尤其涉及一种自动驾驶系统。

背景技术

随着无人车算法、理论及信息技术的快速发展，自动驾驶已经逐渐从实验室走向产业界。感知、定位、决策、控制、软件架构等自动驾驶的核心技术领域不断有新方法被提出。新的软件算法与架构拓展了能力边界的同时，对自动驾驶安全提出重大挑战。

传统的汽车电子电气系统通过功能安全体系，比如ISO26262确保安全。该体系要求设计者针对系统软硬件的所有潜在失效情况进行分析，并且提出相应的处理机制。然而，L3及更高级自动驾驶系统由于如下原因无法应用功能安全设计体系。

首先，由于算法原理，难以对深度学习等算法的潜在失效点进行有效分析和约束，而这些算法往往是L3及更高等级自动驾驶系统的关键算法。

其次，自动驾驶系统必须能够应对复杂路况，目前很难按照功能安全体系对所有自动驾驶系统需要应对的场景进行穷举与失效分析。

再次，为了适配复杂算法，高等级自动驾驶系统通常采用支持多核的计算平台、操作系统及支持层软件，进一步增加了系统复杂度，导致无法对所有潜在问题进行分析与处理。

最后，高等级自动驾驶算法代码量远高于传统汽车电子软件，对其进行功能安全认证的成本也相应增加。

因此，传统的功能安全体系难以应用于L3及更高等级的自动驾驶系统。

为了解决传统的功能安全体系所存在的问题，现有技术中,一般主要有以下几个类型。

冗余系统方案，主要指采用两套或者多套自动驾驶系统同时进行计算，通过比较计算结果来判断是否具有计算错误并做出决策。该方案需要车端部署一套主自动驾驶系统；在云端或者车端再部署一套或多套从系统。如果主从系统的计算结果差值在阈值之内，则按照主系统计算结果控制车辆；如果在阈值之外，则控制车辆停车或者尽快驶离驾驶环境，进入安全环境后停车。

决策与控制系统互相监督方案，主要指将自动驾驶系统分为感知与决策子系统和控制子系统，并分别部署于不同的域控制器。两者之间通过控制器局域网络CAN总线或者以太网总线进行通信，并且两者互相进行监督。具体到监督手段，一般通过心跳信息进行：如果本地系统运行正常，则向对方发送心跳。如果感知与决策子系统出现问题，则控制子系统立即停车；如果控制子系统出现问题，则感知与决策系统通过声光进行警告。

但是，现有技术中的方案存在如下问题：

针对冗余系统方案，首先，如果主从系统采用相同的算法，则无法避免算法失效问题；其次，如果主从系统采用不同算法，则要求两套系统、不同算法始终保证较小的误差，如何在多系统计算差值与避免算法失效之间权衡为系统设计提出挑战；再次，主从算法如果采用相同的传感器方案，则可能受到传感器单点失效的影响，同时对传感器安全没有提出要求。最后，如果冗余系统部署在云端，每次系统计算需要等待云端结果返回，增加了处理延迟和依赖。此外，该方法没有针对功能安全的实施提出解决思路。