异常状态监控方法、系统、存储介质及电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术的提供了一种异常状态监控方法、系统、存储介质及电子装置，异常状态监控方法用于监测自动驾驶车辆，异常状态监控方法包括：获取车辆的实时状态信息，并将实时状态信息与正常状态信息进行比对，以根据比对结果判断判断车辆的状态是否出现异常；当车辆的状态出现异常时，在车端发出警报以进行安全提醒；记录在车辆的状态出现异常时的问题数据以形成问题数据包，获取在车辆的状态出现异常的时间前后的一定时间段内的相关日志，并将问题数据包和相关日志上传至云端服务器，以用于对自动驾驶算法的训练升级，以解决自动驾驶车辆在道路测试中当系统状态出现异常不能及时发现并采取相应的措施的问题。取相应的措施的问题。取相应的措施的问题。

【技术实现步骤摘要】
异常状态监控方法、系统、存储介质及电子装置


[0001]本专利技术涉及车辆自动驾驶
，具体而言，涉及一种异常状态监控方法、系统、存储介质及电子装置。

技术介绍

[0002]随着机器学习、智能网联和大数据开发的高速发展，通过模拟人的驾驶行为来将人工智能与汽车驾驶相结合，依靠视觉计算、雷达以及全球定位系统等模块的协同工作，让机器可以在没有任何人类进行主动操作的前提下，自动安全地操作机动车辆，从而实现车辆的自动驾驶。
[0003]道路测试贯穿在自动驾驶算法的开发、应用和改进的全部流程中，要使自动驾驶汽车安全运行，能够在道路上做出明智的决策，就需要进行大规模、长里程的道路测试，同时记录有效的系统异常问题数据来提升算法成熟度。
[0004]因此，在道路测试中及时准确地发现系统故障至关重要，一方面能够保证测试过程中的安全性，另一方面能够快速地定位并记录问题，从而有利于自动驾驶算法的开发。
[0005]自动驾驶车辆在长期道路测试过程会遇到软、硬件等不同模块方面的问题，目前在路测时对状态的监控大多是针对单一的模块，或者需要工程师人工进行持续性地检查，不具有智能化地检测和报警功能。这样就存在两个问题，一是无法第一时间对异常状态进行警报，存在较大的安全隐患，二是遇到系统状态异常定位问题的时效性和准确性较低，导致了研发效率较低。
[0006]综上，要从大量的道路测试中更加智能、方便地记录到有用的异常问题信息以加速对系统的各模块进行优化更迭，对提高自动驾驶系统的开发效率来说具有重要意义。
[0007]然而，当前自动驾驶技术中没有能够对系统的软、硬件故障进行智能监测的方法或工具，在车辆进入自动驾驶模式的道路测试时，如果发生系统故障且工程师和安全员没有及时发现，就会存在较大的危险。在现有技术中，对于自动驾驶车辆在道路测试中系统状态出现的异常并不能及时地发现并采取相应措施。

技术实现思路

[0008]本专利技术的主要目的在于提供一种异常状态监控方法、系统、存储介质及电子装置，以解决自动驾驶车辆在道路测试中当系统状态出现异常不能及时发现并采取相应的措施的问题。
[0009]为了实现上述目的，根据本专利技术的第一个方面，提供了一种异常状态监控方法，异常状态监控方法用于监测自动驾驶车辆，异常状态监控方法包括：获取车辆的实时状态信息，并将实时状态信息与正常状态信息进行比对，以根据比对结果判断判断车辆的状态是否出现异常；当车辆的状态出现异常时，在车端发出警报以进行安全提醒；记录在车辆的状态出现异常时的问题数据以形成问题数据包，获取在车辆的状态出现异常的时间前后的一定时间段内的相关日志，并将问题数据包和相关日志上传至云端服务器，以用于对自动驾
驶算法的训练升级。
[0010]在一个示例性实施例中，车辆的实时状态包括车辆的系统的总状态、车辆的各个模块的子状态和车辆的驾驶状态；其中，各个模块的子状态包括相应的模块的软件状态、硬件状态和其他状态；驾驶状态包括自动驾驶状态和人工驾驶状态。
[0011]在一个示例性实施例中，软件状态包括融合感知状态和预测规划状态；和/或硬件状态包括雷达状态和相机状态；和/或其他状态包括时间同步状态、时延状态和通道数据帧率状态。
[0012]在一个示例性实施例中，异常状态监控方法包括：当车辆处于人工驾驶状态时，自动触发录制工具对各个模块的数据进行录制，同时获取人工驾驶状态出现的时间前后的一定时间段内的各个模块的相关日志。
[0013]在一个示例性实施例中，在车端发出警报以进行安全提醒的方法包括：通过在车端的显示器上显示车辆的系统的总状态、车辆的各个模块的子状态和所述车辆的驾驶状态并发出警报以进行安全提醒。
[0014]在一个示例性实施例中，在车端发出警报以进行安全提醒的方法包括：设定绿灯和红灯分别代表车辆处于正常状态和异常状态，当车辆的状态出现异常时，通过闪烁红灯以提醒车辆的状态出现异常；和/或通过发出语音警报以提醒车辆的状态出现异常。
[0015]在一个示例性实施例中，当车辆的状态出现异常时，异常状态监控方法还包括：控制车辆打开双闪灯并退出自动驾驶状态。
[0016]根据本专利技术的第二个方面，提供了一种异常状态监控系统，包括上述的异常状态监控方法，异常状态监控系统包括：后端处理模块，用于获取车辆的实时状态信息，并将实时状态信息与正常状态信息进行比对，以根据比对结果判断判断车辆的状态是否出现异常；车端输出模块，用于当车辆的状态出现异常时，在车端发出警报以进行安全提醒；云端记录模块，用于记录在车辆的状态出现异常时的问题数据，并将问题数据上传给云端服务器，同时发送相关日志，以用于自动驾驶算法的训练升级。
[0017]根据本专利技术的第三个方面，提供了一种计算机可读的存储介质，计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，程序运行时执行上述的异常状态监控方法。
[0018]根据本专利技术的第四个方面，提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为通过计算机程序执行上述的异常状态监控方法。
[0019]应用本专利技术的技术方案，本专利技术的异常状态监控方法用于监测自动驾驶车辆，异常状态监控方法包括：获取车辆的实时状态信息，并将实时状态信息与正常状态信息进行比对，以根据比对结果判断判断车辆的状态是否出现异常；当车辆的状态出现异常时，在车端发出警报以进行安全提醒；记录在车辆的状态出现异常时的问题数据以形成问题数据包，获取在车辆的状态出现异常的时间前后的一定时间段内的相关日志，并将问题数据包和相关日志上传至云端服务器，以用于对自动驾驶算法的训练升级。这样，本专利技术通过车辆后端来监控和判断车辆的状态是否出现异常，以在车端发出警报来提醒安全员和工程师，并将这些问题数据上传至云端服务器以用于云端的机器的学习和评价，简化了人工监控和记录问题的持续过程，能够从海量的测试中智能抽取出有问题的“精品”数据，优化了海量的“无用”路测数据在云端存储较为困难的现状，降低了自动驾驶开发过程中的数据存储所需的成本，且能够用于定位、环境感知、规划与控制等关键任务中，更加智能、全面地了解车
辆系统的健康状态，自动化记录路测的问题信息，提高工作效率，增加测试准确度，对于促进自动驾驶系统的开发具有重要的意义，解决了现有技术中在自动驾驶道路测试中人工发现系统异常的时效性和准确性较低的问题，也就解决了自动驾驶车辆在道路测试中当系统状态出现异常不能够及时发现并采取相应的措施的问题，从而保证了人员及车辆的安全。
附图说明
[0020]构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0021]图1示出了根据本专利技术的异常状态监控方法的第一个实施例的流程图；
[0022]图2示出了根据本专利技术的异常状态监控方法的第二个实施例的流程图；
[0023]图3示出了根据本专利技术的异常状态监控方法所监控的车辆的实时状态的组成示意图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常状态监控方法，其特征在于，所述异常状态监控方法用于监测自动驾驶车辆，所述异常状态监控方法包括：获取车辆的实时状态信息，并将所述实时状态信息与正常状态信息进行比对，以根据比对结果判断判断所述车辆的状态是否出现异常；当所述车辆的状态出现异常时，在车端发出警报以进行安全提醒；记录在所述车辆的状态出现异常时的问题数据以形成问题数据包，获取在所述车辆的状态出现异常的时间前后的一定时间段内的相关日志，并将所述问题数据包和所述相关日志上传至云端服务器，以用于对自动驾驶算法的训练升级。2.根据权利要求1所述的异常状态监控方法，其特征在于，所述车辆的实时状态包括所述车辆的系统的总状态、所述车辆的各个模块的子状态和所述车辆的驾驶状态；其中，所述各个模块的子状态包括相应的所述模块的软件状态、硬件状态和其他状态；所述驾驶状态包括自动驾驶状态和人工驾驶状态。3.根据权利要求2所述的异常状态监控方法，其特征在于，所述软件状态包括融合感知状态和预测规划状态；和/或所述硬件状态包括雷达状态和相机状态；和/或所述其他状态包括时间同步状态、时延状态和通道数据帧率状态。4.根据权利要求3所述的异常状态监控方法，其特征在于，所述异常状态监控方法包括：当所述车辆处于所述人工驾驶状态时，自动触发录制工具对各个所述模块的数据进行录制，同时获取所述人工驾驶状态出现的时间前后的一定时间段内的各个所述模块的相关日志。5.根据权利要求2所述的异常状态监控方法，其特征在于，所述在车端发出警报以进行安全提醒的方法包括：通过在所述车端的显示器上显示所述车辆的系...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘坤鹏，黄硕，王栋梁，高立，周俊杰，王振东，郑朝友，段锐，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：