车辆远程控制安全防护方法、装置和无人驾驶车辆.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010011107.1 (22)申请日 2020.01.06 (71)申请人 中智行科技有限公司 地址 210033 江苏省南京市南京经济技术 开发区红枫科技园A3栋第2层 (72)发明人 王东科王劲 (74)专利代理机构 深圳紫藤知识产权代理有限 公司 44570 代理人 李新干 (51)Int.Cl. G05D 1/02(2020.01) (54)发明名称 车辆远程控制安全防护方法、 装置和无人驾 驶车辆 (57)摘要 本申请实施例公开了一种车辆远程控制安 全防护方法、。

2、 装置和无人驾驶车辆， 其中， 本申请 实施例可以获取来自远程控制端的控制指令， 控 制指令携带行驶状态控制信息； 获取无人驾驶车 辆在当前时刻的行驶状态信息； 基于行驶状态信 息、 行驶状态控制信息和无人驾驶车辆的预设车 辆参数信息， 预测所述无人驾驶车辆的预测行驶 路径信息； 获取无人驾驶车辆在当前所处的外部 驾驶环境中的风险区域信息； 基于所述预测行驶 路径信息和所述风险区域信息， 对所述无人驾驶 车辆的行驶进行安全风险判断， 得到判断结果； 基于判断结果， 控制无人驾驶车辆行驶。 从而可 以确保无人驾驶车辆在远程控制时的行驶安全。 权利要求书4页 说明书28页 附图4页 CN 1107。

3、94851 A 2020.02.14 CN 110794851 A 1.一种车辆远程控制安全防护方法， 其特征在于， 适用于无人驾驶车辆， 包括： 获取来自远程控制端的控制指令， 所述控制指令携带行驶状态控制信息； 获取所述无人驾驶车辆在当前时刻的当前行驶状态信息； 基于所述当前行驶状态信息、 所述行驶状态控制信息和所述无人驾驶车辆的预设车辆 参数信息， 预测所述无人驾驶车辆的预测行驶路径信息； 获取所述无人驾驶车辆在当前所处的外部驾驶环境中的风险区域信息； 基于所述预测行驶路径信息和所述风险区域信息， 对所述无人驾驶车辆的行驶进行安 全风险判断， 得到判断结果； 基于所述判断结果， 控制所述。

4、无人驾驶车辆行驶。 2.如权利要求1所述的车辆远程控制安全防护方法， 其特征在于， 还包括： 获取来自所述远程控制端的参考路径信息； 基于所述当前行驶状态信息、 所述风险区域信息和所述参考路径信息， 获取所述无人 驾驶车辆受到的势场力信息； 所述基于所述判断结果， 对所述无人驾驶车辆进行控制， 包括： 基于所述判断结果和所述势场力信息， 得到用于控制所述无人驾驶车辆行驶的控制路 径信息； 基于所述控制路径信息， 控制所述无人驾驶车辆行驶。 3.如权利要求2所述的车辆远程控制安全防护方法， 其特征在于， 所述基于所述判断结 果和所述势场力信息， 得到用于控制所述无人驾驶车辆行驶的控制路径信息， 。

5、包括： 若所述判断结果为存在安全风险， 则基于所述势场力信息和所述当前行驶状态信息， 规划出所述控制路径信息； 若所述判断结果为不存在安全风险， 则基于所述势场力信息获取反馈信息； 向所述远程控制端发送所述反馈信息； 获取所述远程控制端基于所述反馈信息返回的参考路径信息， 作为所述控制路径信 息。 4.如权利要求2所述的车辆远程控制安全防护方法， 其特征在于， 所述基于所述当前行 驶状态信息、 所述风险区域信息和所述参考路径信息， 获取所述无人驾驶车辆受到的势场 力信息， 包括： 基于所述当前行驶状态信息和所述参考路径信息， 获取目标参考位置； 基于所述目标参考位置与预设引力增益系数， 获取所。

6、述无人驾驶车辆关于所述目标参 考位置的引力信息； 基于所述风险区域信息、 预设斥力增益系数和预设第一距离阈值， 获取所述无人驾驶 车辆关于风险区域的斥力信息； 基于所述引力信息和所述斥力信息， 获取所述无人驾驶车辆关于所处位置的势场力信 息。 5.如权利要求4所述的车辆远程控制安全防护方法， 其特征在于， 所述基于所述当前行 驶状态信息和所述参考路径信息， 获取目标参考位置， 包括： 基于所述当前行驶状态信息和所述参考路径信息， 确定所述参考路径中与当前时刻对 应的当前参考位置； 权利要求书 1/4 页 2 CN 110794851 A 2 基于所述当前行驶状态信息和预设第二距离阈值， 确定当。

7、前时刻的目标前向长度； 基于所述当前参考位置、 所述目标前向长度和所述参考路径信息， 获取局部参考路径 信息； 基于所述局部参考路径信息与所述当前位置， 确定所述局部参考路径中的目标参考位 置。 6.如权利要求5所述的车辆远程控制安全防护方法， 其特征在于， 所述基于所述当前行 驶状态信息和所述参考路径信息， 确定所述参考路径中与当前时刻对应的当前参考位置， 包括： 基于所述当前行驶状态信息， 确定所述无人驾驶车辆在当前时刻所处的当前位置； 根据所述当前位置和所述参考路径信息， 获取参考路径中各参考位置与所述当前位置 之间的参考距离； 根据所述参考距离， 从所述参考路径信息中确定当前参考位置。。

8、 7.如权利要求1所述的车辆远程控制安全防护方法， 其特征在于， 所述基于所述预测行 驶路径信息和所述风险区域信息， 对所述无人驾驶车辆的行驶进行安全风险判断， 得到判 断结果， 包括： 基于所述预测行驶路径信息与所述风险区域信息， 获取预测行驶路径与所述风险区域 之间的最短距离； 基于所述最短距离和预设第三距离阈值， 对所述无人驾驶车辆的行驶进行安全风险判 断， 得到判断结果。 8.如权利要求3所述的车辆远程控制安全防护方法， 其特征在于， 所述基于所述势场力 信息和所述当前行驶状态信息， 规划出所述控制路径信息， 包括： 基于所述当前行驶状态信息， 获取所述无人驾驶车辆在当前位置的当前位置。

9、信息； 基于所述当前位置信息和所述势场力信息， 获取所述无人驾驶车辆在当前时刻的受到 的当前势场力； 基于所述当前势场力、 所述当前位置信息与预设更新距离， 获取所述无人驾驶车辆在 当前位置的下一位置的位置信息； 若所述下一位置的位置信息不满足预设条件， 则将所述下一位置更新为当前位置； 返回执行所述基于所述当前势场力、 所述当前位置信息与预设更新距离， 获取所述无 人驾驶车辆在当前位置的下一位置的位置信息的步骤， 直至所述下一位置的位置信息满足 所述预设条件； 基于获取到的所有位置的所述位置信息， 得到所述控制路径信息。 9.如权利要求8所述的车辆远程控制安全防护方法， 其特征在于， 所述若。

10、所述下一位置 的位置信息不满足预设条件， 则将所述下一位置更新为当前位置， 包括： 获取所述下一位置与预设目标位置之间的目标距离； 判断所述目标距离是否大于预设第四距离阈值； 若是， 则确定所述下一位置的位置信息不满足预设条件； 将所述下一位置更新为当前位置。 10.如权利要求8所述的车辆远程控制安全防护方法， 其特征在于， 所述当前行驶状态 信息包括当前速度信息， 所述基于获取到的所有位置的所述位置信息， 得到所述控制路径 权利要求书 2/4 页 3 CN 110794851 A 3 信息， 包括： 根据所述位置信息和所述风险区域信息， 获取对所述无人驾驶车辆的安全行驶具有威 胁的目标风险区。

11、域； 根据所述目标风险区域、 所述当前位置信息和所述当前速度信息， 获取所述当前位置 对应的当前减速指令； 根据所述当前减速指令和所述当前速度信息， 获取所述所有位置对应的速度信息； 基于所述位置信息和所述速度信息， 得到所述控制路径信息。 11.如权利要求1所述的车辆远程控制安全防护方法， 其特征在于， 在所述基于所述当 前行驶状态信息、 所述行驶状态控制信息和所述无人驾驶车辆的预设车辆参数信息， 预测 所述无人驾驶车辆的预测行驶路径信息之前， 还包括： 获取所述控制指令的传输延迟时间， 以及所述无人驾驶车辆对所述控制指令的响应延 迟时间； 基于所述传输延迟时间、 所述响应延迟时间与预设时间。

12、步长， 获取行驶状态信息的预 测数量。 12.如权利要求11所述的车辆远程控制安全防护方法， 其特征在于， 所述基于所述当前 行驶状态信息、 所述行驶状态控制信息和所述无人驾驶车辆的预设车辆参数信息， 预测所 述无人驾驶车辆的预测行驶路径信息， 包括： 基于所述行驶状态控制信息和所述无人驾驶车辆的预设车辆参数信息， 获取预测权重 信息和预测偏置信息； 基于所述预测权重信息、 所述预测偏置信息和所述当前行驶状态信息， 获取当前时刻 的下一时刻的行驶状态信息； 将所述下一时刻更新为当前时刻， 返回执行所述基于所述预测权重信息和所述当前行 驶状态信息， 获取下一时刻对应的行驶状态信息的步骤， 直至获。

13、取到预测数量的行驶状态 信息； 将获取到的所述行驶状态信息按照时间顺序排列， 得到所述预测行驶路径信息。 13.如权利要求12所述的车辆远程控制安全防护方法， 其特征在于， 所述预测权重信息 包括第一权重信息和第二权重信息， 所述预测偏置信息包括第一偏置信息和第二偏置信 息， 所述行驶状态控制信息包括转向信息和加速度信息； 所述基于所述行驶状态控制信息和所述无人驾驶车辆的预设车辆参数信息， 获取预测 权重信息和预测偏置信息， 包括： 根据所述预设时间步长， 获取第一权重信息； 基于所述加速度信息和所述预设时间步长， 获取第一偏置信息； 根据所述车辆参数信息和所述预设时间步长， 获取第二权重信息。

14、； 基于所述转向信息、 所述预设时间步长和所述车辆参数信息， 获取第二偏置信息。 14.如权利要求13所述的车辆远程控制安全防护方法， 其特征在于， 所述当前行驶状态 信息包括当前行驶状态横向分量信息和当前行驶状态纵向分量信息； 所述基于所述预测权重信息、 所述预测偏置信息和所述当前行驶状态信息， 获取当前 时刻的下一时刻的行驶状态信息， 包括： 根据所述第一权重信息、 所述第一偏置信息和所述当前行驶状态纵向分量信息， 获取 权利要求书 3/4 页 4 CN 110794851 A 4 当前时刻的下一时刻的纵向分量信息； 根据所述第二权重信息、 所述第二偏置信息和所述当前行驶状态横向分量信息，。

15、 获取 当前时刻的下一时刻的横向分量信息； 根据所述下一时刻的纵向分量信息和所述下一时刻的横向分量信息， 得到所述下一时 刻的行驶状态信息。 15.一种无人驾驶车辆远程控制安全防护装置， 其特征在于， 包括： 第一获取单元， 用于获取来自远程控制端的控制指令， 所述控制指令携带行驶状态控 制信息； 第二获取单元， 用于获取所述无人驾驶车辆在当前时刻的当前行驶状态信息； 预测单元， 用于基于所述当前行驶状态信息、 所述行驶状态控制信息和所述无人驾驶 车辆的预设车辆参数信息， 预测所述无人驾驶车辆的预测行驶路径信息； 第三获取单元， 用于获取所述无人驾驶车辆在当前所处的外部驾驶环境中的风险区域 信。

16、息； 判断单元， 用于基于所述预测行驶路径信息和所述风险区域信息， 对所述无人驾驶车 辆的行驶进行安全风险判断， 得到判断结果； 控制单元， 用于基于所述判断结果， 控制所述无人驾驶车辆行驶。 16.一种无人驾驶车辆， 包括车身， 所述车身上设置有执行装置、 感知装置和车载设备， 所述执行装置和所述感知装置分别与所述车载设备通过总线相连， 以使所述车载设备执行 如权利要求1至14中任一项所述的车辆远程控制安全防护方法中的步骤。 权利要求书 4/4 页 5 CN 110794851 A 5 车辆远程控制安全防护方法、 装置和无人驾驶车辆 技术领域 0001 本申请涉及智能汽车的技术领域， 具体涉。

17、及一种车辆远程控制安全防护方法、 装 置和无人驾驶车辆。 背景技术 0002 近年来， 随着人工智能的发展， 无人驾驶技术取得了较大的进步， 无人驾驶车辆是 智能无人驾驶车辆的一种， 在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景， 无人驾驶车辆可 以感知道路环境， 并且根据道路环境自动规划路线并控制无人驾驶车辆到达预定目标。 0003 无人驾驶车辆在道路上行驶时， 当出现运行状态异常， 可以自动切换到远程控制 模式， 由远程控制端来接管无人驾驶车辆， 控制无人驾驶车辆运行。 但是在远程控制过程 中， 由于网络延迟或者远程控制端发布的控制指令有误， 可能会导致无人驾驶车辆驶入不 可行区域或者与障碍物发。

18、生碰撞等情形， 将会影响无人驾驶车辆的行驶安全。 目前的智能 汽车不能在无人驾驶车辆处于远程控制模式时， 确保无人驾驶车辆行驶安全。 发明内容 0004 有鉴于此， 本申请实施例提供了一种车辆远程控制安全防护方法、 装置、 存储介质 和无人驾驶车辆， 可以确保无人驾驶车辆在远程控制时的行驶安全。 0005 第一方面， 本申请实施例提供了一种车辆远程控制安全防护方法， 适用于无人驾 驶车辆， 包括： 获取来自远程控制端的控制指令， 控制指令携带行驶状态控制信息； 获取无人驾驶车辆在当前时刻的当前行驶状态信息； 基于当前行驶状态信息、 行驶状态控制信息和无人驾驶车辆的预设车辆参数信息， 预 测无人。

19、驾驶车辆的预测行驶路径信息； 获取无人驾驶车辆在当前所处的外部驾驶环境中的风险区域信息； 基于预测行驶路径信息和风险区域信息， 对无人驾驶车辆的行驶进行安全风险判断， 得到判断结果； 基于判断结果， 控制无人驾驶车辆行驶。 0006 在一些实施例中， 车辆远程控制安全防护方法， 还包括： 获取来自远程控制端的参考路径信息； 基于当前行驶状态信息、 风险区域信息和参考路径信息， 获取无人驾驶车辆受到的势 场力信息； 基于判断结果， 对无人驾驶车辆进行控制， 包括： 基于判断结果和势场力信息， 得到用于控制无人驾驶车辆行驶的控制路径信息； 基于控制路径信息， 控制无人驾驶车辆行驶。 0007 在一。

20、些实施例中， 基于判断结果和势场力信息， 得到用于控制无人驾驶车辆行驶 的控制路径信息， 包括： 说明书 1/28 页 6 CN 110794851 A 6 若判断结果为存在安全风险， 则基于势场力信息和当前行驶状态信息， 规划出控制路 径信息； 若判断结果为不存在安全风险， 则基于势场力信息获取反馈信息； 向远程控制端发送反馈信息； 获取远程控制端基于反馈信息返回的参考路径信息， 作为控制路径信息。 0008 在一些实施例中， 基于当前行驶状态信息、 风险区域信息和参考路径信息， 获取无 人驾驶车辆受到的势场力信息， 包括： 基于当前行驶状态信息和参考路径信息， 获取目标参考位置； 基于目标。

21、参考位置与预设引力增益系数， 获取无人驾驶车辆关于目标参考位置的引力 信息； 基于风险区域信息、 预设斥力增益系数和预设第一距离阈值， 获取无人驾驶车辆关于 风险区域的斥力信息； 基于引力信息和斥力信息， 获取无人驾驶车辆关于所处位置的势场力信息。 0009 在一些实施例中， 基于当前行驶状态信息和参考路径信息， 获取目标参考位置， 包 括： 基于当前行驶状态信息和参考路径信息， 确定参考路径中与当前时刻对应的当前参考 位置； 基于当前行驶状态信息和预设第二距离阈值， 确定当前时刻的目标前向长度； 基于当前参考位置、 目标前向长度和参考路径信息， 获取局部参考路径信息； 基于局部参考路径信息与。

22、当前位置， 确定局部参考路径中的目标参考位置。 0010 在一些实施例中， 基于当前行驶状态信息和参考路径信息， 确定参考路径中与当 前时刻对应的当前参考位置， 包括： 基于当前行驶状态信息， 确定无人驾驶车辆在当前时刻所处的当前位置； 根据当前位置和参考路径信息， 获取参考路径中各参考位置与当前位置之间的参考距 离； 根据参考距离， 从参考路径信息中确定当前参考位置。 0011 在一些实施例中， 基于预测行驶路径信息和风险区域信息， 对无人驾驶车辆的行 驶进行安全风险判断， 得到判断结果， 包括： 基于预测行驶路径信息与风险区域信息， 获取预测行驶路径与风险区域之间的最短距 离； 基于最短距。

23、离和预设第三距离阈值， 对无人驾驶车辆的行驶进行安全风险判断， 得到 判断结果。 0012 在一些实施例中， 基于势场力信息和当前行驶状态信息， 规划出控制路径信息， 包 括： 基于当前行驶状态信息， 获取无人驾驶车辆在当前位置的当前位置信息； 基于当前位置信息和势场力信息， 获取无人驾驶车辆在当前时刻的受到的当前势场 力； 基于当前势场力、 当前位置信息与预设更新距离， 获取无人驾驶车辆在当前位置的下 一位置的位置信息； 说明书 2/28 页 7 CN 110794851 A 7 若下一位置的位置信息不满足预设条件， 则将下一位置更新为当前位置； 返回执行基于当前势场力、 当前位置信息与预设。

24、更新距离， 获取无人驾驶车辆在当前 位置的下一位置的位置信息的步骤， 直至下一位置的位置信息满足预设条件； 基于获取到的所有位置的位置信息， 得到控制路径信息。 0013 在一些实施例中， 若下一位置的位置信息不满足预设条件， 则将下一位置更新为 当前位置， 包括： 获取下一位置与预设目标位置之间的目标距离； 判断目标距离是否大于预设第四距离阈值； 若是， 则确定下一位置的位置信息不满足预设条件； 将下一位置更新为当前位置。 0014 在一实施例中， 当前行驶状态信息包括当前速度信息， 基于获取到的所有位置的 位置信息， 得到控制路径信息， 包括： 根据位置信息和风险区域信息， 获取对无人驾驶。

25、车辆的安全行驶具有威胁的目标风险 区域； 根据目标风险区域、 当前位置信息和当前速度信息， 获取当前位置对应的当前减速指 令； 根据当前减速指令和当前速度信息， 获取所有位置的速度信息； 基于位置信息和速度信息， 得到控制路径信息。 0015 在一实施例中， 根据目标风险区域、 当前位置信息和当前速度信息， 获取当前位置 对应的当前减速指令， 包括： 确定控制路径中与目标风险区域距离最近的相对位置； 获取相对位置与当前位置之间的相对路径长度； 根据相对路径长度、 当前速度信息， 获取当前位置对应的减速指令。 0016 在一些实施例中， 在基于当前行驶状态信息、 行驶状态控制信息和无人驾驶车辆 。

26、的预设车辆参数信息， 预测无人驾驶车辆的预测行驶路径信息之前， 还包括： 获取控制指令的传输延迟时间， 以及无人驾驶车辆对控制指令的响应延迟时间； 基于传输延迟时间、 响应延迟时间与预设时间步长， 获取行驶状态信息的预测数量。 0017 在一些实施例中， 基于当前行驶状态信息、 行驶状态控制信息和无人驾驶车辆的 预设车辆参数信息， 预测无人驾驶车辆的预测行驶路径信息， 包括： 基于行驶状态控制信息和无人驾驶车辆的预设车辆参数信息， 获取预测权重信息和预 测偏置信息； 基于预测权重信息、 预测偏置信息和当前行驶状态信息， 获取当前时刻的下一时刻的 行驶状态信息； 将下一时刻更新为当前时刻， 返回。

27、执行基于预测权重信息和当前行驶状态信息， 获取 下一时刻对应的行驶状态信息的步骤， 直至获取到预测数量的行驶状态信息； 将获取到的行驶状态信息按照时间顺序排列， 得到预测行驶路径信息。 0018 在一些实施例中， 预测权重信息包括第一权重信息和第二权重信息， 预测偏置信 息包括第一偏置信息和第二偏置信息， 行驶状态控制信息包括转向信息和加速度信息； 基于行驶状态控制信息和无人驾驶车辆的预设车辆参数信息， 获取预测权重信息和预 说明书 3/28 页 8 CN 110794851 A 8 测偏置信息， 包括： 根据预设时间步长， 获取第一权重信息； 基于加速度信息和预设时间步长， 获取第一偏置信息。

28、； 根据车辆参数信息和预设时间步长， 获取第二权重信息； 基于转向信息、 预设时间步长和车辆参数信息， 获取第二偏置信息。 0019 在一些实施例中， 当前行驶状态信息包括当前行驶状态横向分量信息和当前行驶 状态纵向分量信息； 基于预测权重信息、 预测偏置信息和当前行驶状态信息， 获取当前时刻的下一时刻的 行驶状态信息， 包括： 根据第一权重信息、 第一偏置信息和当前行驶状态纵向分量信息， 获取当前时刻的下 一时刻的纵向分量信息； 根据第二权重信息、 第二偏置信息和当前行驶状态横向分量信息， 获取当前时刻的下 一时刻的横向分量信息； 根据所述下一时刻的纵向分量信息和所述下一时刻的横向分量信息，。

29、 得到所述下一时 刻的行驶状态信息。 0020 第二方面， 本申请的实施例提供了一种无人驾驶车辆远程控制安全防护装置， 包 括： 第一获取单元， 用于获取来自远程控制端的控制指令， 控制指令携带行驶状态控制信 息； 第二获取单元， 用于获取无人驾驶车辆在当前时刻的当前行驶状态信息； 预测单元， 用于基于当前行驶状态信息、 行驶状态控制信息和无人驾驶车辆的预设车 辆参数信息， 预测无人驾驶车辆的预测行驶路径信息； 第三获取单元， 用于获取无人驾驶车辆在当前所处的外部驾驶环境中的风险区域信 息； 判断单元， 用于基于预测行驶路径信息和风险区域信息， 对无人驾驶车辆的行驶进行 安全风险判断， 得到判。

30、断结果； 控制单元， 用于基于判断结果， 控制无人驾驶车辆行驶。 0021 第三方面， 本申请的实施例提供的存储介质， 其上存储有计算机程序， 当计算机程 序在计算机上运行时， 使得计算机执行如本申请任一实施例提供的车辆远程控制安全防护 方法。 0022 第四方面， 本申请的实施例还提供了一种无人驾驶车辆， 包括车身， 车身上设置有 执行装置、 感知装置和车载设备， 执行装置和感知装置分别与车载设备通过总线相连， 以使 车载设备执行如本申请任一实施例提供的车辆远程控制安全防护方法中的步骤。 0023 本申请实施例可以获取来自远程控制端的控制指令， 控制指令携带行驶状态控制 信息； 获取无人驾驶。

31、车辆在当前时刻的行驶状态信息； 基于行驶状态信息、 行驶状态控制信 息与无人驾驶车辆参数信息， 预测无人驾驶车辆的预测行驶路径信息； 获取无人驾驶车辆 在当前所处的外部驾驶环境中的风险区域信息； 基于预测行驶路径信息和风险区域信息， 对无人驾驶车辆的行驶进行安全风险判断， 得到判断结果； 基于判断结果， 控制无人驾驶车 辆行驶。 本发明实施例在远程控制状态时， 还要实时预测行驶路径并获取风险区域信息， 判 说明书 4/28 页 9 CN 110794851 A 9 断是否存在安全风险， 并根据判断结果对车辆进行控制， 避免发生因远程控制失效等情况 导致的事故， 从而可以确保无人驾驶车辆在远程控。

32、制时的行驶安全。 附图说明 0024 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案， 下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍， 显而易见地， 下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例， 对于 本领域技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前提下， 还可以根据这些附图获得其他的附 图。 0025 图1为本申请实施例提供的车辆远程控制安全防护方法的应用场景示意图。 0026 图2a是本申请实施例提供的车辆远程控制安全防护方法的一个流程示意图。 0027 图2b是本申请实施例提供的车辆远程控制安全防护方法的另一个流程示意图。 0028 图3a是本申请实施例提供的无人驾驶车辆远程控制安全防护装置的。

33、结构示意图。 0029 图3b是本申请实施例提供的无人驾驶车辆远程控制安全防护装置的结构示意图。 0030 图3c是本申请实施例提供的无人驾驶车辆远程控制安全防护装置的结构示意图。 0031 图4是本申请实施例提供的车载设备的结构示意图。 0032 图5是本申请实施例提供的无人驾驶车辆的结构示意图。 具体实施方式 0033 下面将分组本发明实施例中的附图， 对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完 整地描述， 显然， 所描述的实施例仅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， 本领域技术人员在没有作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。

34、围。 0034 本发明实施例提供一种车辆远程控制安全防护方法、 装置和无人驾驶车辆。 0035 其中， 本发明的车辆远程控制安全防护方法适用于无人驾驶车辆， 其中， 无人驾驶 车辆是通过车载传感系统感知道路环境， 自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智 能车辆。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境， 并根据感知所获得的道路、 车辆位置和 障碍物信息， 控制车辆的转向和速度， 从而使车辆能够安全、 可靠地在道路上行驶。 无人驾 驶技术集自动控制、 体系结构、 人工智能、 视觉计算等众多技术于一体， 是计算机科学、 模式 识别和智能控制技术高度发展的产物。 0036 其中， 安全防护指的是在。

35、无人驾驶车辆处于远程控制状态时， 通过实时获取预测 路径信息， 并获取外部驾驶环境中的风险区域信息， 判断无人驾驶车辆是否存在安全风险， 当存在安全风险时， 可以及时接管无人驾驶车辆， 以防止发生事故。 0037 本发明的实施例提供了一种无人驾驶车辆远程控制安全防护系统， 包括本发明实 施例任一提供的无人驾驶车辆远程控制安全防护装置， 该无人驾驶车辆远程控制安全防护 装置具体可集成在计算机设备， 比如车载设备中。 0038 此外， 该无人驾驶车辆远程控制安全防护系统还可以包括其他设备， 比如传感器、 摄像头等感知装置， 刹车结构、 动力电池等执行装置， 还有服务器、 其它车载设备等网络装 置，。

36、 其中， 车载设备可以为： 车载电脑、 车载微型处理盒子等设备。 其中， 车载设备与执行装 置、 感知装置等装置可以通过总线或者网络连接。 说明书 5/28 页 10 CN 110794851 A 10 0039 车载设备可以获取来自远程控制端的控制指令， 控制指令携带行驶状态控制信 息； 获取无人驾驶车辆在当前时刻的行驶状态信息； 基于行驶状态信息、 行驶状态控制信息 与无人驾驶车辆参数信息， 预测无人驾驶车辆的预测行驶路径信息； 获取无人驾驶车辆在 当前所处的外部驾驶环境中的风险区域信息； 基于预测行驶路径信息和风险区域信息， 对 无人驾驶车辆的行驶进行安全风险判断， 得到判断结果； 基于。

37、判断结果， 控制无人驾驶车辆 行驶。 本发明实施例在远程控制状态时， 还要实时预测行驶路径并获取风险区域信息， 判断 是否存在安全风险， 并根据判断结果对车辆进行控制， 避免发生因远程控制失效等情况导 致的事故， 从而可以确保无人驾驶车辆在远程控制时的行驶安全。 0040 上述图1的例子只是实现本发明实施例的一个系统架构实例， 本发明实施例不限 于上述图1所示的系统结构， 基于该系统架构， 提出本发明各个实施例。 其中， 如图1所示， 为 了方便表述， 可以将车身长度方向记为纵向方向， 将车身宽度方向记为横向方向。 0041 以下分别进行详细说明。 需说明的是， 以下实施例的序号不作为对实施例。

38、优选顺 序的限定。 0042 如图2a所示， 提供了一种车辆远程控制安全防护方法， 该方法可以由车载设备的 处理器执行， 该车辆远程控制安全防护方法的具体流程可以如下： 101、 获取来自远程控制端的控制指令， 控制指令携带行驶状态控制信息。 0043 其中， 远程控制端是指通过网络与无人驾驶车辆相连的终端或者服务器等计算机 设备。 其中， 网络中包括路由器、 网关等网络实体。 无人驾驶车辆可以通过网络实时获取来 自远程控制端的控制指令。 0044 其中， 控制指令是由远程控制端发布的， 用于控制无人驾驶车辆运行的指令。 远程 控制端通过控制指令， 实现对无人驾驶车辆的远程控制。 0045 其。

39、中， 控制指令可以包括多种不同维度的控制指令， 分别用于控制车辆不同维度 的状态。 比如， 控制指令可以包括当前时刻的纵向加速度指令， 以及横向方向盘指令 ， 分别用于控制车辆的加速程度， 以及方向盘在横向方向上的转动角度。 0046 其中， 行驶状态控制信息是由远程控制端设定的， 用于控制无人驾驶车辆从当前 时刻到下一时刻行驶状态变化的信息， 行驶控制信息可以包括转向信息、 加速度信息等信 息。 其中， 转向信息可以包括方向盘在横向方向上的转动角度。 0047 在一实施例中， 行驶状态控制信息可以由控制指令携带， 通过网络发送到无人驾 驶车辆的车载设备中。 0048 其中， 控制指令是远程控。

40、制端根据从无人驾驶车辆端获取到的信息， 进行计算、 分 析和规划等处理得到的， 由于信息传输、 处理信息、 指令传输、 响应指令等环节需要时间， 因 此， 根据上一时刻的信息获得的控制指令无法完全符合当前时刻的行驶状态， 在正常情况 下， 这种时间差带来的影响较小， 一般不会导致车辆行驶出现安全风险。 但是但是当出现网 络传输延迟、 控制指令丢失、 错误等情况时， 将会导致车辆出现安全风险。 0049 102、 获取无人驾驶车辆在当前时刻的当前行驶状态信息。 0050 其中， 行驶状态信息是用于表示在行驶过程中， 无人驾驶车辆在不同时刻的行驶 状态的信息。 行驶状态信息可以包括车辆所处的位置坐。

41、标、 车辆的速度、 车辆的航向角等信 息。 说明书 6/28 页 11 CN 110794851 A 11 0051 其中， 航向角是车辆的正前方向与描述车辆位置所在的坐标系横向正方向的夹 角。 0052 其中， 方向盘横向角度为方向盘转动角度， 用于控制车辆的行驶方向偏离纵向方 向的程度。 0053 其中， 当前行驶状态信息是指车辆在当前时刻的行驶状态信息。 0054 在一实施例中， 可以通过车载感知装置获取实时获取行驶状态信息。 0055 其中， 车载感知装置是用于实时获取多种无人驾驶车辆状态信息的装置， 车载感 知装置可以通过总线或者网络等方式与车载设备连接。 无人驾驶车辆感知装置可以包。

42、括定 位器、 车轮速计、 各种传感器以及摄像头等。 0056 103、 基于当前行驶状态信息、 行驶状态控制信息和无人驾驶车辆的预设车辆参数 信息， 预测无人驾驶车辆的预测行驶路径信息。 0057 其中， 预测行驶路径信息是用于表示根据车辆当前时刻的实际状态和控制指令， 在未来一段时间内 （指） 车辆的行驶状态及其发展变化情况的信息， 预测行驶路径 信息为预测行驶路径中各时刻对应的行驶状态信息。 可以包括各时刻对应的位置坐标， 以 及各时刻对应的车辆速度等信息。 0058 在一实施例中， 在基于当前行驶状态信息、 行驶状态控制信息和无人驾驶车辆的 预设车辆参数信息， 预测无人驾驶车辆的预测行驶。

43、路径信息之前， 还包括如下步骤： 获取控制指令的传输延迟时间， 以及无人驾驶车辆对控制指令的响应延迟时间； 基于传输延迟时间、 响应延迟时间与预设时间步长， 获取行驶状态信息的预测数量。 0059其中， 传输延迟时间是指远程控制端通过网络发送到无人驾驶车辆的无人 驾驶车辆端时， 由于网络传输产生的时间。 0060其中， 响应延迟时间是指从无人驾驶车辆获取到控制指令时， 到执行装置 （包括油门、 方向盘、 刹车等） 响应控制指令， 做出相应的动作之间的时间。 0061其中， 预设时间步长 （记为)是开发人员根据经验和实验预先确定的时间长 度， 用于表示预测行驶路径信息中两个相邻时刻之间的时间间隔。

44、。 0062 其中， 预测数量为在预测行驶路径中预测位置的数量。 0063 其中， 车辆参数指的是用于表示无人驾驶车辆本身状态的参数， 可以包括转动惯 量， 前、 后轮转角刚度系数， 前、 后轮到重心的轴长， 以及无人驾驶车辆质量等参数， 车辆参 数在车辆行驶过程中一般不会发生变化。 在车辆空载的情况下， 车辆参数是由车辆开发人 员设计的， 在车辆制造完成后即可确定。 在车辆装载有乘客或者货物等时， 可以根据开发人 员预设的参数， 以及装载质量来获取车辆参数。 0064 在一实施例中， 基于当前行驶状态信息、 行驶状态控制信息和无人驾驶车辆的预 设车辆参数信息， 预测无人驾驶车辆的预测行驶路径。

45、信息， 包括： 基于行驶状态控制信息和无人驾驶车辆的预设车辆参数信息， 获取预测权重信息和预 测偏置信息； 基于预测权重信息、 预测偏置信息和当前行驶状态信息， 获取当前时刻的下一时刻的 行驶状态信息； 将下一时刻更新为当前时刻， 返回执行基于预测权重信息和当前行驶状态信息， 获取 说明书 7/28 页 12 CN 110794851 A 12 下一时刻对应的行驶状态信息的步骤， 直至获取到预测数量的行驶状态信息； 将获取到的行驶状态信息按照时间顺序排列， 得到预测行驶路径信息。 0065 其中， 预测权重信息是用于表示当前行驶状态信息对下一时刻的行驶状态信息的 重要程度的信息。 预测偏置信息。

46、是用于表示下一时刻的行驶状态信息与当前行驶状态信息 的偏离程度的信息。 0066 基于预测权重信息、 预测偏置信息和当前行驶状态信息， 获取当前时刻的下一时 刻的行驶状态信息， 可以理解为当前行驶状态乘以预测权重信息的结果， 加上预测偏置信 息为下一时刻的行驶状态信息。 0067经过上述步骤， 最终可以较为准确地预测从当前时刻开始，时间段内的 行驶路径信息。 0068 在一实施例中， 预测权重信息包括第一权重信息和第二权重信息； 行驶状态控制 信息包括转向信息和加速度信息， 预测偏置信息包括第一偏置信息和第二偏置信息； 基于 行驶状态控制信息和无人驾驶车辆的预设车辆参数信息， 获取预测权重信息。

47、和预测偏置信 息， 可以包括如下步骤： 根据预设时间步长， 获取第一权重信息； 基于加速度信息和预设时间步长， 获取第一偏置信息； 根据车辆参数信息和预设时间步长， 获取第二权重信息； 基于转向信息、 预设时间步长和车辆参数信息， 获取第二偏置信息。 0069 其中， 转向信息包括方向盘横向转动角度， 加速度信息包括加速度。 0070 在一实施例中， 当前行驶状态信息包括当前行驶状态横向分量信息和当前行驶状 态纵向分量信息； 根据基于预测权重信息、 预测偏置信息和当前行驶状态信息， 获取当前时 刻的下一时刻的行驶状态信息， 包括： 根据第一权重信息、 第一偏置信息和当前行驶状态纵向分量信息， 。

48、获取当前时刻的下 一时刻的纵向分量信息； 根据第二权重信息、 第二偏置信息和当前行驶状态横向分量信息， 获取当前时刻的下 一时刻的横向分量信息； 根据所述下一时刻的纵向分量信息和所述下一时刻的横向分量信息， 得到所述下一时 刻的行驶状态信息。 0071 其中， 当前行驶状态纵向分量信息为车辆当前行驶状态信息的纵向分量， 可以包 括车辆在当前位置的纵向分速度， 以及车辆当前位置的总坐标等信息。 0072 其中， 当前行驶状态横向分量信息为车辆当前行驶状态信息的横向分量， 可以包 括车辆在当前位置的横向分速度， 以及车辆当前位置的总坐标等信息。 0073 104、 获取无人驾驶车辆在当前所处的外部。

49、驾驶环境中的风险区域信息。 0074 其中， 外部驾驶环境是无人驾驶车辆当前所处位置周围某范围内的外部环境。 0075 在一实施例中， 外部驾驶环境的形状和范围是开发人员根据监控需求和装置的感 知、 通信能力预先设定的， 对于不同的传感器和摄像头， 所能感知到的外部驾驶环境的形状 和范围不同， 外部驾驶环境的形状和范围并不是唯一的、 确定的一个数值， 而是与不同感知 装置、 通信装置对应的多个数值。 0076 在本发明实施例中， 除了利用车载传感器、 摄像头等感知装置获取外部驾驶环境 说明书 8/28 页 13 CN 110794851 A 13 中的风险区域信息外， 还可以通过V2X技术， 。

50、扩大无人驾驶车辆的感知范围， 辅助无人驾驶 车辆全面地、 准确地了解外部驾驶环境。 车载设备中包括V2X无线通信模块， 可以用于与其 他无人驾驶车辆、 基础设施等进行通信。 0077 其中， 外部驾驶环境可以包括可行驶区域和不可行驶区域。 其中， 不可行驶区域包 括道路以外的区域、 道路中交通标线分隔出来的禁止压越的区域。 其中， 可行驶区域包括道 路可行使区域内的障碍物、 行人、 其他车辆等。 风险区域包括不可行驶区域， 以及可行驶区 域内障碍物、 行人、 车辆等占据的区域。 0078 其中， 风险区域信息是指外部驾驶环境中可能造成安全风险的风险区域的信息， 可以包括不可行驶区域的位置， 以。