(19)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 202210746649.2 (22)申请日 2022.06.28 (71)申请人 东莞中科云计算研究院 地址 523000 广东省东莞 市松山湖高新 技 术产业开发区科汇路1号 (72)发明人 朱凤华　武许可　宋冰　熊刚　 吕宜生　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 赵贯杰 (51)Int.Cl. G08G 1/0967(2006.01) G08G 1/0968(2006.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 面向封闭道路环境的无人驾驶车辆控制方 法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种面向封闭道路环境的无 人驾驶车辆控制方法及系统， 车辆上设置有环境 感知传感器和定位器， 环境 感知传感器用于感知 车辆运行环 境中的道路环境数据， 车辆控制方法 包括辅助导航方法： 车辆将当前采集到的实时道 路环境数据和实时位置数据同步传输至云平台； 云平台提取车辆当前运行道路的历史道路环境 数据； 基于图像数据融合模型对实时道路环境数 据和历史道路环境数据进行融合， 以生成远程导 航信息； 通过上述技术方案， 有效提升了车辆应 对复杂恶劣道路环境的能力， 而且， 由于辅助导 航数据的生成需要大量的运算， 对硬件要求较 高， 因此， 通过云平台来进行辅助导航数据的运 算和生成， 可 大幅降低单台车辆的成本 。 权利要求书2页 说明书8页 附图5页 CN 115148040 A 2022.10.04 CN 115148040 A 1.一种面向封闭道路环境的无人驾驶车辆控制方法， 其特征在于， 车辆上设置有环境 感知传感器和定位器， 所述环境感知传感器用于感知车辆运行环境中的道路环境数据， 所 述定位器用于实时确定车辆当前位置， 车辆控制方法包括远程辅助控制的辅助导 航方法： 所述车辆通过高速无线 网络与云平台建立通信连接， 所述云平台中预存有所述车辆当 前运行的目标道路的道路环境数据； 所述车辆将当前采集到的实时道路环境数据和实时位置数据同步传输 至所述云平台； 所述云平台基于所述车辆当前位置提取 所述车辆当前运行道路的历史道路环境数据； 基于图像数据融合模型对实时道路环境数据和预存的相同位置点的历史道路环境数 据进行融合， 以生成远程 导航信息， 并将该远程 导航信息发送给 所述车辆； 通过所述远程 导航信息控制所述车辆的行驶。 2.根据权利要求1所述的面向封闭道路环境的无人驾驶车辆控制方法， 其特征在于， 所 述道路环 境数据包括2D图像数据和3D点云数据， 所述环境 感知传感器包括摄像元件和激光 雷达， 所述摄像元件用于感知车辆运行环境中的所述2D图像数据， 所述激光雷达用于感知 车辆运行环境中的所述3D点云数据； 对所述 实时道路环境数据和所述历史道路环境数据进 行融合的方法包括： 将当前道路环境数据中的2D图像数据和历史道路环境中的2D图像数据结合； 并将当前 道路环境数据中的3D点云数据和历史道路环境中的3D点云数据结合； 基于图像数据融合模型对结合后的2D图像数据和结合后的3D点云数据进行融合。 3.根据权利要求2所述的面向封闭道路环境的无人驾驶车辆控制方法， 其特征在于， 还 包括自导航方法， 所述车辆根据预设条件和当前道路环境选择使用所述自导航方法或辅助 导航方法行驶； 所述自导 航方法包括： 所述车辆， 基于图像数据融合模型实时地对接收到的2D图像数据和3D点云数据进行融 合， 以生成自导 航信息； 通过所述自导 航信息控制所述车辆的行驶。 4.根据权利要求3所述的面向封闭道路环境的无人驾驶车辆控制方法， 其特征在于， 当 所述云平台接收到所述车辆选择使用辅助导航的请求后， 根据所述车辆持续传输的当前道 路环境数据， 持续生成包括一段时间长度的融合数据， 并根据该一段时间长度的融合数据 判断当前车辆是否适合继续正常行驶， 如果是， 则生成并发送所述辅助导航信息， 如果否， 则向所述车辆发出停止运行的指令； 所述车辆控制方法还包括云平台做出应对策略前的临 时导航方法： 当所述车辆选择自导航方法行驶 时， 将接收到的所述道路环境数据存储在本地存储器 并发送至所述云平台； 所述车辆向所述云平台发出使用辅助导航方法行驶的请求后且未接收到所述云平台 的信息前， 降低车速， 并提取同路段的历史道路环境数据； 基于图像数据融合模型， 对当前道路环境数据从本体存储器中提取到的相同位置点的 历史道路环境数据进行融合， 以生成临时导 航信息； 通过所述临时导 航信息控制车辆行驶。 5.一种面向封闭道路环境的无人驾驶车辆控制系统， 其特征在于， 车辆上设置有环境 感知传感器和定位器， 所述环境感知传感器用于感知车辆运行环境中的道路环境数据， 所权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115148040 A 2述定位器用于实时确定车辆 当前位置， 所述车辆控制系统包括远程辅助控制的辅助导航系 统， 该辅助导航系统包括设置于车端的车端通信模块以及设置于云平台的云端通信模块、 云端历史数据提取模块和云端融合模块； 所述车端通信模块和所述云端通信模块， 用于车辆与云平台的无线通信连接， 所述云 平台中预存有所述车辆当前运行的目标道路的道路环境数据； 所述历史数据提取模块， 用于基于所述车辆当前位置提取所述车辆当前运行道路的历 史道路环境数据； 所述云端融合模块， 用于基于图像数据融合模型对来自于车辆的实时道路环境数据和 云端预存的相同位置点的历史道路环境数据进行融合， 以生成远程 导航信息。 6.根据权利要求5所述的面向封闭道路环境的无人驾驶车辆控制系统， 其特征在于， 所 述道路环 境数据包括2D图像数据和3D点云数据， 所述环境 感知传感器包括摄像元件和激光 雷达， 所述摄像元件用于感知车辆运行环境中的所述2D图像数据， 所述激光雷达用于感知 车辆运行环境中的所述3D点云数据； 所述云端融合模块包括前融合模块和总融合模块； 所述前融合模块， 用于将当前道路环境数据中的2D图像数据和历史道路环境中的2D图 像数据结合， 并将当前道路环境数据中的3D点云数据和历史道路环境中的3D点云数据结 合； 所述总融合模块， 用于基于图像数据融合模型对结合后的2D图像数据和结合后的3D点 云数据进行融合。 7.根据权利要求6所述的面向封闭道路环境的无人驾驶车辆控制系统， 其特征在于， 还 包括设置于车端的车端判断模块和车端融合模块； 所述车端判断模块， 用于车辆根据预设 条件和当前道路环境选择使用自导航信息或辅助导航信息行驶； 所述车端融合模块， 用于 基于图像数据融合模型实时地对接收到的2D图像数据和3D点云数据进 行融合， 以生 成所述 自导航信息。 8.根据权利要求7所述的面向封闭道路环境的无人驾驶车辆控制系统， 其特征在于， 所 述云平台中还设置有云端判断模块， 所述云端判断模块用于根据所述云端融合模块持续生 成的一段时间长度的融合数据判断当前 车辆是否适 合继续正常行驶； 所述车辆向所述云平台发出使用辅助导航方法行驶的请求后且未接收到所述云平台 的反馈信息前， 所述车端融合模块还基于图像数据融合模型， 对当前道路环境数据从本体 存储器中提取到的相同位置点的历史道路环境数据进行融合， 以生成临时导 航信息。 9.一种面向封闭道路环境的无 人驾驶车辆控制系统， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 存储器； 以及一个或多个程序， 其中一个或多个程序被存储在所述存储器中， 并且被配置成由 所述一个或多个处理器执行， 所述程序包括用于执行如权利要求 1至4任一项 所述的面向封 闭道路环境的无 人驾驶车辆控制方法的指令 。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 包括计算机程序， 所述计算机程序可被处 理器执行以完成如权利要求1至4任一项所述的面向封闭道路环境的无人驾驶车辆控制方 法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115148040 A 3