[发明专利]一种基于雾节点的城市环境自动驾驶方法

权利要求书

1.一种基于雾节点的城市环境自动驾驶方法，其特征是

云端收集雾计算节点上传的数据，进行大数据分析，绘制的高精地图，训练自动驾驶模型，并将高精地图和自动驾驶模型发送给雾计算节点及自动驾驶车辆的车载核心计算单元，雾计算节点根据高精地图和收集网络覆盖区域内的传感设备采集的数据，修正网络覆盖区域内交通环境的高精地图及进行自动驾驶模型优化，对网络覆盖区域内环境信息的动态数据进行实时分析，并将分析结果和建议反馈给网络覆盖区域内自动驾驶车辆，保证自动驾驶车辆间互联通信及自动驾驶车辆间的协作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述自动驾驶车辆通过定位装置获取实时位置数据，利用传感设备采集环境信息形成云点数据，并将位置数据、云点数据实时上传到雾计算节点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征是雾计算节点根据大量来自自动驾驶车辆的位置数据、云点数据进行分析识别，结合原有的高精地图，修正网络覆盖区域内交通环境的高精地图，并标识出静态障碍物。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征是所述雾计算节点根据自动驾驶车辆的位置数据实时推送覆盖区域的高精地图及其他自动驾驶车辆的数据。

5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征是所述自动驾驶车辆及相邻的其他自动驾驶车辆交互，形成自动驾驶车队，选择相应的自动驾驶策略进行自动驾驶。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征是具体步骤为：

S1：云端收集雾计算节点上传的数据，进行大数据分析，绘制高精地图，并结合大量历史车辆操控数据，训练自动驾驶模型，

S2：云端根据雾计算节点的位置，将雾计算节点所在区域的高精地图及自动驾驶模型分发到雾计算节点，

S3：云端节点根据自动驾驶车辆核心计算单元的能力，将高精地图及自动驾驶模型分发到自动驾驶车辆，

S4：雾计算节点收集传感设备采集的数据，修正网络覆盖区域内交通环境的高精地图，对网络覆盖区域内环境信息的动态数据进行实时分析，并将分析结果和建议反馈给网络覆盖区域内自动驾驶车辆，保证自动驾驶车辆间互联通信及自动驾驶车辆间的协作；

S5：循环执行步骤S1至步骤S4，持续进行自动驾驶模型优化，修正高精地图精度，以便满足城市复杂环境下自动驾驶的需求。

7.一种基于雾节点的指导城市环境自动驾驶的系统，其特征是包括云端、雾计算节点、自动驾驶车辆，

云端收集雾计算节点上传的数据，进行大数据分析，绘制的高精地图，训练自动驾驶模型，并将高精地图和自动驾驶模型发送给雾计算节点及自动驾驶车辆的车载核心计算单元，雾计算节点根据高精地图和收集网络覆盖区域内的传感设备采集的数据，修正网络覆盖区域内交通环境的高精地图，对网络覆盖区域内环境信息的动态数据进行实时分析，并将分析结果和建议反馈给网络覆盖区域内自动驾驶车辆，保证自动驾驶车辆间互联通信及自动驾驶车辆间的协作。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征是所述自动驾驶车辆通过定位装置获取实时位置数据，利用传感设备采集环境信息形成云点数据，并将位置数据、云点数据实时上传到雾计算节点。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征是雾计算节点根据大量来自自动驾驶车辆的位置数据、云点数据进行分析识别，结合原有的高精地图，修正网络覆盖区域内交通环境的高精地图，并标识出静态障碍物。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征是雾计算节点根据自动驾驶车辆的位置数据实时推送覆盖区域的高精地图及其他自动驾驶车辆的数据。