无人驾驶汽车降级的控制方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种无人驾驶汽车降级的控制方法、装置、设备及介质。

背景技术

无人自动驾驶汽车，依据完全智能化程度，当前分为L0-无自动化，L1-驾驶员协助，L2-部分自动化，L3-条件自动化，L4-高度自动化，L5-完全自动化共6个等级。伴随通信技术、边缘计算，物联网、大数据、云技术发展，传统以单车智能技术发展，正面向与车联网整体系统融合，无人驾驶汽车在车联网系统中对网络通信质量要求越来越高。

现有技术中，车载设备通过周期性获取网络质量信息和路况信息，再将网络质量信息和路况信息发送至业务平台，业务平台根据网络质量信息和路况信息，确定车辆的自动驾驶级别的调整方案，网络的当前质量相对于前一时刻的质量降低超过一定范围的情况下，确定降低车辆的自动驾驶级别。

综上所述，现有的无人驾驶汽车降级的控制方法只考虑网络质量，降级的判断准确性较低。

发明内容

本发明实施例提供一种无人驾驶汽车降级的控制方法、装置、设备及介质，用于解决现有技术中无人驾驶汽车降级的控制方法只考虑网络质量，导致降级的判断准确性较低的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种无人驾驶汽车降级的控制方法，应用于车载设备，所述车载设备设置在无人驾驶汽车上，所述方法包括：

根据实时监测到的道路场景数据以及天气状态数据，计算得到最小网络指标，所述最小网络指标为所述道路场景数据和所述天气状态数据指示的环境状态下网络指标的最小值；

根据当前周期检测到的无线通信网络数据计算实时网络指标值；

若所述实时网络指标值小于所述最小网络指标，则向所述无人驾驶汽车的驾驶控制单元发送第一降级指令，所述第一降级指令用于指示所述驾驶控制单元控制降低自动化等级。

在一种具体的实施方式中，所述方法还包括：

若所述实时网络指标值大于或等于所述最小网络指标，则根据所述实时网络指标值和历史网络指标值，计算获取网络状态变化因子，所述网络状态变化因子用于指示网络质量的变化；

若所述网络状态变化因子小于0，且所述网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值大于或等于第一预设值，则向所述无人驾驶控制单元发送第二降级指令，所述第二降级指令用于指示所述驾驶控制单元控制降低自动化等级。

在一种具体的实施方式中，所述方法还包括：

若所述实时网络指标值大于或等于所述最小网络指标，则获取所述无人驾驶汽车当前的定位数据；

根据所述定位数据和历史定位数据确定所述无人驾驶汽车的行进方向和车辆位置；

根据实时获取到的车联网广播消息，获取RSU位置以及所述RSU对应的RSRP电平值；

根据所述行进方向，所述车辆位置和所述RSU位置，确定所述无人驾驶汽车是否与所述RSU位置背离；

若所述无人驾驶汽车与所述RSU位置背离，且所述RSRP电平值小于第二预设值，则向所述无人驾驶控制单元发送第三降级指令，所述第三降级指令用于指示所述驾驶控制单元控制降低自动化等级。

在一种具体的实施方式中，所述方法还包括：

若所述网络状态变化因子小于0，且所述网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值小于第一预设值，且所述比值大于或等于第三预设值，且所述无人驾驶汽车与所述RSU位置背离的同时所述RSRP电平值大于或等于第二预设值并小于第四预设值，则向所述无人驾驶控制单元发送第四降级指令，所述第四降级指令用于指示所述驾驶控制单元控制降低自动化等级；其中，所述第一预设值大于所述第三预设值，所述第二预设值小于所述第四预设值。

在一种具体的实施方式中，所述无线通信网络数据，包括以下至少一项：RSRP、RSSI、SNR、时延、速率、丢包率。

在一种具体的实施方式中，所述方法还包括：

根据实时环境监测获取所述道路场景数据以及所述天气状态数据。

在一种具体的实施方式中，所述根据所述实时网络指标值和历史网络指标值，计算获取网络状态变化因子，包括：

计算所述历史网络指标值和所述实时网络指标值的差值，得到网络状态变化因子。

在一种具体的实施方式中，所述根据所述定位数据和历史定位数据确定所述无人驾驶汽车的行进方向和车辆位置，包括：

根据所述无人驾驶汽车的经度和纬度确定所述车辆位置；

根据所述无人驾驶汽车的经度和纬度，以及历史经度和历史纬度，确定所述无人驾驶汽车的行进方向；

其中，所述定位数据包括所述无人驾驶汽车的所述经度和所述纬度，所述历史定位数据包括所述无人驾驶汽车的所述历史经度和所述历史纬度。

第二方面，本发明实施例提供一种无人驾驶汽车降级的控制装置，包括：

处理模块，用于根据实时监测到的道路场景数据以及天气状态数据，计算得到最小网络指标，所述最小网络指标为所述道路场景数据和所述天气状态数据指示的环境状态下网络指标的最小值；

所述处理模块还用于根据当前周期检测到的无线通信网络数据计算实时网络指标值；

发送模块，用于若所述实时网络指标值小于所述最小网络指标，则向所述无人驾驶汽车的驾驶控制单元发送第一降级指令，所述第一降级指令用于指示所述驾驶控制单元控制降低自动化等级。

在一种具体的实施方式中，所述处理模块，还用于若所述实时网络指标值大于或等于所述最小网络指标，则根据所述实时网络指标值和历史网络指标值，计算获取网络状态变化因子，所述网络状态变化因子用于指示网络质量的变化；

所述发送模块，还用于若所述网络状态变化因子小于0，且所述网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值大于或等于第一预设值，则向所述无人驾驶控制单元发送第二降级指令，所述第二降级指令用于指示所述驾驶控制单元控制降低自动化等级。

在一种具体的实施方式中，所述处理模块，还用于若所述实时网络指标值大于或等于所述最小网络指标，则获取所述无人驾驶汽车当前的定位数据；

所述处理模块，还用于根据所述定位数据和历史定位数据确定所述无人驾驶汽车的行进方向和车辆位置；

所述处理模块，还用于根据实时获取到的车联网广播消息，获取RSU位置以及所述RSU对应的RSRP电平值；

所述处理模块，还用于根据所述行进方向，所述车辆位置和所述RSU位置，确定所述无人驾驶汽车是否与所述RSU位置背离；

所述发送模块，还用于若所述无人驾驶汽车与所述RSU位置背离，且所述RSRP电平值小于第二预设值，则向所述无人驾驶控制单元发送第三降级指令，所述第三降级指令用于指示所述驾驶控制单元控制降低自动化等级。

在一种具体的实施方式中，所述发送模块，还用于：

若所述网络状态变化因子小于0，且所述网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值小于第一预设值，且所述比值大于或等于第三预设值，且所述无人驾驶汽车与所述RSU位置背离的同时所述RSRP电平值大于或等于第二预设值并小于第四预设值，则向所述无人驾驶控制单元发送第四降级指令，所述第四降级指令用于指示所述驾驶控制单元控制降低自动化等级；其中，所述第一预设值大于所述第三预设值，所述第二预设值小于所述第四预设值。

在一种具体的实施方式中，所述无线通信网络数据，包括以下至少一项：RSRP、RSSI、SNR、时延、速率、丢包率。

在一种具体的实施方式中，所述装置还包括：

环境检测模块，用于根据实时环境监测获取所述道路场景数据以及所述天气状态数据。

在一种具体的实施方式中，所述处理模块具体用于：

计算所述历史网络指标值和所述实时网络指标值的差值，得到网络状态变化因子。

在一种具体的实施方式中，所述处理模块具体用于：

根据所述无人驾驶汽车的经度和纬度确定所述车辆位置；

根据所述无人驾驶汽车的经度和纬度，以及历史经度和历史纬度，确定所述无人驾驶汽车的行进方向；

其中，所述定位数据包括所述无人驾驶汽车的所述经度和所述纬度，所述历史定位数据包括所述无人驾驶汽车的所述历史经度和所述历史纬度。

第三方面，本发明实施例提供一种车载设备，包括：

中央处理器，存储器，通信接口，以及分别与所述处理器连接的环境监测模块、数据通信模块、车联网通信模块和定位模块；

其中，所述环境监测模块，用于进行实时环境监测得到道路场景数据和天气状态数据；

所述数据通信模块，用于检测获取无线通信网络数据；

所述车联网通信模块，用于接收车联网广播的车联网广播消息；

所述定位模块，用于获取所述车载设备或者装配所述车载设备的无人驾驶汽车的定位数据；

所述存储器用于存储所述处理器的可执行指令；

所述中央处理器用于执行所述可执行指令来实现第一方面任一项提供的无人驾驶汽车降级的控制方法。

第四方面，本发明实施例提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一项提供的无人驾驶汽车降级的控制方法。

本发明实施例提供的无人驾驶汽车降级的控制方法、装置、设备及介质，通过实时监测无人驾驶汽车外部的道路场景数据和天气状态数据，进而计算得到最小网络指标，最小网络指标为道路场景数据和天气状态数据指示的环境状态下能够满足无人驾驶的网络指标的最小值，再通过检测到的无线通信网络数据计算实时网络指标值，根据最小网络指标与实时网络指标值的大小来判断是否要降级，实时网络指标值小于最小网络指标时，确定降低车辆的自动驾驶级别。本方案通过根据无线通信网络数据计算得到的实时网络指标值小于根据道路场景数据和天气状态数据计算得到的最小网络指标值来确定降低车辆的自动驾驶级别，有效提高了降级的判断准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1a为本发明提供的无人驾驶汽车降级的控制方法的应用场景示意图；

图1b为本发明提供的一种车载设备与无人驾驶汽车自动驾驶控制单元的交互场景示意图；

图2为本发明提供的无人驾驶汽车降级的控制方法实施例一的流程示意图；

图3为本发明提供的无人驾驶汽车降级的控制方法实施例二的流程示意图；

图4为本发明提供的无人驾驶汽车降级的控制方法实施例三的流程示意图；

图5为本发明提供的无人驾驶汽车降级的控制方法实施例四的流程示意图；

图6为本发明提供的无人驾驶汽车降级的控制装置实施例一的结构示意图；

图7为本发明提供的无人驾驶汽车降级的控制装置实施例二的结构示意图；

图8为本发明提供的一种车载设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合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，本领域普通技术人员在根据本实施例的启示下作出的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

无人自动驾驶汽车，依据完全智能化程度，当前分为L0-无自动化，L1-驾驶员协助，L2-部分自动化，L3-条件自动化，L4-高度自动化，L5-完全自动化共6个等级。伴随通信技术、边缘计算，物联网、大数据、云技术发展，传统以单车智能技术发展，正面向与车联网整体系统融合，无人驾驶汽车在车联网系统中对网络通信质量要求越来越高，无人自动驾驶需要毫秒级的通信时延，稳定的网络指标，无人驾驶汽车在运行过程中，若丢失车联网系统消息数据包或与车联网平台通信中断，容易发生较大安全事故，需要紧急降低自动驾驶等级或手动接管干预。

在进行判断是否要降低车辆的自动驾驶级别时，车联网终端通过周期性获取车联网终端连接的网络质量信息和路况信息，业务平台根据网络的质量信息和路况信息，确定车辆的自动驾驶级别的调整方案，网络的当前质量相对于前一时刻的质量降低超过一定范围的情况下，确定降低车辆的自动驾驶级别，导致降级的判断准确性较低。

针对现有技术中存在的问题，发明人在对无人驾驶汽车降级的控制方法进行研究的过程中发现，可以通过实时监测无人驾驶汽车外部的道路场景数据和天气状态数据，进而计算得到最小网络指标，再通过检测到的无线通信网络数据计算实时网络指标值，若实时网络指标值的小于最小网络指标，则确定降低车辆的自动驾驶级别。

若实时网络指标值的大于或等于最小网络指标，根据实时网络指标值和历史网络指标值，计算获取网络状态变化因子，再根据网络状态变化因子的大小以及网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值大小来判断是否降低车辆的自动驾驶级别。

若实时网络指标值的大于或等于最小网络指标，还可以根据定位数据和历史定位数据确定无人驾驶汽车的行进方向和车辆位置，根据实时获取到的车联网广播消息，获取路测单元(Road Side Unit，简称：RSU)位置以及RSU对应的参考信号接收功率(ReferenceSignal Receiving Power，简称：RSRP)电平值，进而根据车辆位置、RSU位置和行进方向来判断车辆是否与RSU位置背离，最后根据无人驾驶汽车是否与RSU位置背离和RSRP电平值的大小来判断是否降低车辆的自动驾驶级别；

若实时网络指标值的大于或等于最小网络指标，还可以根据网络状态变化因子的大小和网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值大小以及无人驾驶汽车是否与RSU位置背离和RSRP电平值的大小进行综合判断是否降低车辆的自动驾驶级别，基于上述发明构思，设计了本发明中的无人驾驶汽车降级的控制方案。

示例性的，图1a为本发明提供的无人驾驶汽车降级的控制方法的应用场景示意图。如图1a所示，该应用场景可以包括：道路11、行驶在道路上的无人驾驶汽车12、道路旁边的RSU 13，无人驾驶汽车中包括设置在无人驾驶汽车上的车载设备14和驾驶控制单元15。

示例性的，在图1a所示的应用场景中，车载设备14可以根据实时环境监测获取道路场景数据以及天气状态数据，监测无线通信网络数据，接收和解析RSU 13发送的车联网广播消息，获取定位数据。车载设备14在处理完上述数据后，可以向驾驶控制单元15发送降级指令。

RSU 13可以发送车联网广播消息，从车联网广播消息中可以解析出RSU13的位置以及它所对应的RSRP电平值。

驾驶控制单元15可以接收来自车载设备14的降级指令，并控制无人驾驶汽车降低自动化等级。

需要说明的是，RSU 13的数量至少有一个，在图1a中，作为示例，只示出了一个RSU13，本发明实施例不对RSU的具体数量进行限定，可根据实际情况确定。

示例性的，图1b为本发明提供的一种车载设备与无人驾驶汽车自动驾驶控制单元的交互场景示意图。如图1b所示，车载设备中包括环境监测模块、第五代移动通信技术(5thGeneration Mobile Communication Technology，简称：5G)数据通信模块、车联网通信模块、全球定位系统(Global Positioning System，简称：GPS)定位模块和中央处理模块。

环境监测模块用于实时监测无人驾驶汽车外部行驶道路场景数据及天气状态数据，并将该数据发送给中央处理模块。

5G数据通信模块用于监测无人驾驶汽车使用的无线通信网络数据，并将该数据发送给中央处理模块。

车联网通信模块用于接收和解析指定车联网广播消息，并将解析后的指定车联网广播消息发送给中央处理模块。

GPS定位模块用于实现无人驾驶汽车的定位，监测得到定位数据，并将该数据发送给中央处理模块。

中央处理模块用于接收来自环境监测模块的数据、5G数据通信模块的数据、车联网通信模块的数据、GPS定位模块的数据，综合处理完所接收的数据，向无人驾驶汽车自动驾驶控制单元发送降级指令。

无人驾驶汽车自动驾驶控制单元可以接收来自中央处理模块的降级指令，并控制无人驾驶汽车降低自动化等级。

需要说明的是，图1b仅对一种车载设备与无人驾驶汽车自动驾驶控制单元的交互场景进行示出，本发明不对车载设备与无人驾驶汽车自动驾驶控制单元的交互进行具体限定，可根据实际情况进行设置。

下面，通过具体实施例对本发明的技术方案进行详细说明。需要说明的是，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。

图2为本发明提供的无人驾驶汽车降级的控制方法实施例一的流程示意图，如图2所示，该无人驾驶汽车降级的控制方法具体包括以下步骤：

S201：根据实时监测到的道路场景数据以及天气状态数据，计算得到最小网络指标。

在本步骤中，车载设备对是否要降低车辆的自动驾驶级别进行判断时，首先要获取到道路场景数据以及天气状态数据，车载设备可以根据实时环境监测无人驾驶汽车外部的道路场景数据以及天气状态数据，进而通过计算得到最小网络指标。

需要说明的是，实时环境包括道路场景和天气状态，示例性的，道路场景可以是高速、省道、乡村道路和隧道，天气状态可以是晴、雨、雪和大雾，本发明实施例不对道路场景和天气状态进行具体限定，可根据实际情况进行设置。

需要说明的是，最小网络指标是道路场景数据和天气状态数据指示的环境状态下能够满足无人驾驶的网络指标的最小值，只有网络指标大于或等于网络指标的最小值时，无人驾驶汽车才能够进行无人驾驶。

需要说明的是，道路场景和天气状态可以反映最小网络指标值，示例性的，无人驾驶汽车在高速和晴天的最小网络指标值要大于在高速和雨天的最小网络指标值。本发明实施例不对根据道路场景数据以及天气状态数据计算得到最小网络指标的计算方法进行限定，可根据实际情况进行设置。

S202：根据当前周期检测到的无线通信网络数据计算实时网络指标值。

在本步骤中，车载设备在得到最小网络指标后，需要通过监测无人驾驶汽车使用的无线通信网络数据，进而计算实时网络指标值，只有实时网络指标大于或等于网络指标的最小值时，无人驾驶汽车才能够进行无人驾驶。

需要说明的是，无线通信网络数据，包括以下至少一项：RSRP、接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator，简称：RSSI)、信噪比(signal to noise ratio，简称：SNR)、时延、速率、丢包率。

需要说明的是，无线通信网络数据可以反映实时网络指标，示例性的，RSRP、RSSI、SNR和速率越大表示实时网络指标越好，时延和丢包率越小表示实时网络指标越好。本发明实施例不对实时网络指标值的具体计算方法进行限定，可根据实际情况进行设置。

S203：若实时网络指标值小于最小网络指标，则向无人驾驶汽车的驾驶控制单元发送第一降级指令。

在本步骤中，在电子设备得到实时网络指标值和最小网络指标后，对两者进行大小判断，若实时网络指标值小于最小网络指标，说明此时网络指标并不满足无人驾驶的条件，则向无人驾驶汽车的驾驶控制单元发送第一降级指令。

需要说明的是，第一降级指令用于指示驾驶控制单元控制降低自动化等级，无人驾驶汽车的驾驶控制单元在接收到第一降级指令后，控制无人驾驶汽车降低自动化等级。

示例性的，第一降级指令可以是指示从当前的自动化等级降级到L0等级，也可以是指示当前的自动化等级降低一个等级，还可以是指示从当前自动化等级降级至低于当前自动化等级的任意等级。例如，当前自动化等级为L5，第一降级指令可以是指示从L5降级到L0，也可以是指示从L5降级至L4，还可以是从L5降级至L0～L4中的任一等级。

需要说明的是，上述例子只是对第一降级指令进行示例，本发明实施例不对第一降级指令进行具体限定，可根据实际情况进行设置。

本实施例提供的无人驾驶汽车降级的控制方法，通过实时监测到的道路场景数据以及天气状态数据，计算得到最小网络指标，再通过当前周期检测到的无线通信网络数据计算实时网络指标值，根据实时网络指标值和最小网络指标的大小来判断是否降低自动化等级，当实时网络指标值小于最小网络指标时，确定降低自动化等级。在计算最小网络指标时，考虑了道路场景和天气状态，有效提高了降级的判断准确性。

在上述实施例的基础上，图3为本发明提供的无人驾驶汽车降级的控制方法实施例二的流程示意图。如图3所示，在本实施例中，在上述实施例一中的步骤S202之后，该无人驾驶汽车降级的控制方法还包括：

S301：若实时网络指标值大于或等于最小网络指标，则根据实时网络指标值和历史网络指标值，计算获取网络状态变化因子。

在本步骤中，若实时网络指标值大于或等于最小网络指标，说明当前的网络指标能够满足无人驾驶的需求，这时候就需要获取网络状态变化因子进一步判断是否需要降低自动化等级。

需要说明的是，网络状态变化因子用于指示网络质量的变化，若网络质量变差，且变差的幅度较大，就需要降低自动化等级。

需要说明的是，网络状态变化因子是通过计算历史网络指标值和所述实时网络指标值的差值得到的，网络状态变化因子小于0表示网络质量变差，网络状态变化因子大于0表示网络质量变好，网络状态变化因子等于0表示网络质量不变。其中，历史网络指标值指的是当前周期的前一个周期的实时网络指标值。

S302：若网络状态变化因子小于0，且网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值大于或等于第一预设值，则向无人驾驶控制单元发送第二降级指令。

在本步骤中，若网络状态变化因子大于或等于0，说明网络质量没有变差，不需要降低自动化等级。若网络状态变化因子小于0，说明网络质量变差，这时候需要得到网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值，进而根据此比值与第一预设值的大小来判断是否降低自动化等级。若此比值大于或等于第一预设值，则向无人驾驶控制单元发送第二降级指令。

需要说明的是，在网络状态变化因子小于0的情况下，上述网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值可以反映网络质量变差的程度，比值越大，网络质量变得越差。

需要说明的是，第一预设值是在车载设备设置在无人驾驶汽车前，由工作人员设置保存至车载设备中，用于和网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值做大小比较。本发明实施例不对第一预设值的大小进行具体限定，可根据实际情况进行设置。

需要说明的是，第二降级指令用于指示驾驶控制单元控制降低自动化等级，无人驾驶汽车的驾驶控制单元在接收到第二降级指令后，控制无人驾驶汽车降低自动化等级。

示例性的，第二降级指令可以是指示从当前的自动化等级降级到L0等级，也可以是指示当前的自动化等级降低一个等级，还可以是指示从当前自动化等级降级至低于当前自动化等级的任意等级。例如，当前自动化等级为L5，第二降级指令可以是指示从L5降级到L0，也可以是指示从L5降级至L4，还可以是从L5降级至L0～L4中的任一等级。

需要说明的是，上述例子只是对第二降级指令进行示例，本发明实施例不对第一降级指令进行具体限定，可根据实际情况进行设置

本实施例提供的无人驾驶汽车降级的控制方法，在网络指标满足无人驾驶的需求后，通过计算网络状态变化因子和在网络状态变化因子小于0的情况下计算网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值，根据此比值和第一预设值的大小来判断是否降低自动化等级，若比值大于或等于第一预设值，确定降低自动化等级。在判断是否降低自动化等级时考虑了网络指标值的大小和网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值，有效提高了降级的判断准确性。

在上述实施例的基础上，图4为本发明提供的无人驾驶汽车降级的控制方法实施例三的流程示意图。如图4所示，在本实施例中，在上述实施例一中的步骤S202之后，该无人驾驶汽车降级的控制方法还包括：

S401：若实时网络指标值大于或等于最小网络指标，则获取无人驾驶汽车当前的定位数据。

在本步骤中，若实时网络指标值大于或等于最小网络指标，说明当前的网络指标能够满足无人驾驶的需求，这时候就需要获取无人驾驶汽车当前的定位数据，可以根据定位数据和历史定位数据确定无人驾驶汽车的行进方向和车辆位置，还可以根据定位数据和RSU位置确定无人驾驶汽车与RSU是否位置背离。

需要说明的是，车载设备可以通过其中的定位模块获取到定位数据，定位数据中包括经度和纬度。

S402：根据定位数据和历史定位数据确定无人驾驶汽车的行进方向和车辆位置。

在本步骤中，在车载设备获取到定位数据后，由于定位数据中包括经度和纬度，车载设备可以根据经度和纬度确定车辆的位置，再根据历史经度和历史纬度可以确定出车辆的行进方向。其中，历史定位数据为当前周期的前一个周期的定位数据，历史经度和历史纬度为历史定位数据中的经度和纬度。

S403：根据实时获取到的车联网广播消息，获取路测单元RSU位置以及路测单元RSU对应的参考信号接收功率RSRP电平值。

在本步骤中，车载设备确定无人驾驶汽车的行进方向和车辆位置后，RSU向车载设备发送车联网广播消息，车载设备接收到车联网广播消息后，通过解析获得RSU位置以及RSU对应的RSRP电平值。当RSU与无人驾驶汽车位置背离时，可以通过RSRP电平值的大小来判断是否降低自动化等级。

需要说明的是，RSU发送的车联网广播消息中包含RSU位置以及RSU对应的RSRP电平值，车载设备可以对车联网广播消息进行接收和解析获得RSU位置以及RSU对应的RSRP电平值。

示例性的，若RSU的数量只有一个，电子设备获取此RSU的位置以及此RSU对应的RSRP电平值，若RSU的数量有多个，则电子设备获取所有RSU的位置以及RSU对应的RSRP电平值。

需要说明的是，RSU的数量可以是一个，也可以是多个，本发明实施例不对RSU的具体数量进行限定，可根据实际情况进行确定。

S404：根据行进方向，车辆位置和RSU位置，确定无人驾驶汽车是否与RSU位置背离。

在本步骤中，示例性的，若RSU的数量只有一个，根据车辆位置和RSU位置可以确定车辆指向RSU的方向，如果行进方向与车辆指向RSU的方向的夹角大于等于九十度时，就确定无人驾驶汽车与RSU位置背离，若夹角小于九十度，就确定无人驾驶汽车不与RSU位置背离。

示例性的，若RSU的数量有多个，根据车辆位置和RSU位置可以确定车辆指向RSU的方向，如果行进方向与所有的车辆指向RSU的方向的夹角大于等于九十度时，就确定无人驾驶汽车与RSU位置背离，若存在一个夹角小于九十度，就确定无人驾驶汽车不与RSU位置背离。

S405：若无人驾驶汽车与RSU位置背离，且RSRP电平值小于第二预设值，则向无人驾驶控制单元发送第三降级指令。

在本步骤中，若无人驾驶汽车不与RSU位置背离，则不需要降低自动化等级；若无人驾驶汽车与RSU位置背离，则需要进一步确定RSU对应的RSRP电平值大小。示例性的，若RSU的数量只有一个，电子设备将获取到的RSU对应的RSRP电平值与第二预设值进行大小比较，如果RSRP电平值小于第二预设值，则向无人驾驶控制单元发送第三降级指令。

示例性的，若RSU的数量有多个，电子设备将获取到的所有的RSU对应的RSRP电平值与第二预设值进行大小比较，如果所有的RSRP电平值都小于第二预设值，则向无人驾驶控制单元发送第三降级指令。

需要说明的是，RSU对应的RSRP电平值可以反映网络指标，电平值越大说明网络指标越好，所以在无人驾驶汽车与RSU位置背离的情况下，若RSU对应的RSRP电平值小于第二预设值，就需要降低自动化等级。

需要说明的是，第二预设值是在车载设备设置在无人驾驶汽车前，由工作人员设置保存至车载设备中，用于和RSU对应的RSRP电平值做大小比较。本发明实施例不对第二预设值的大小进行具体限定，可根据实际情况进行设置。

需要说明的是，第三降级指令用于指示驾驶控制单元控制降低自动化等级，无人驾驶汽车的驾驶控制单元在接收到第三降级指令后，控制无人驾驶汽车降低自动化等级。

示例性的，第三降级指令可以是指示从当前的自动化等级降级到L0等级，也可以是指示当前的自动化等级降低一个等级，还可以是指示从当前自动化等级降级至低于当前自动化等级的任意等级。例如，当前自动化等级为L5，第三降级指令可以是指示从L5降级到L0，也可以是指示从L5降级至L4，还可以是从L5降级至L0～L4中的任一等级。

需要说明的是，上述例子只是对第三降级指令进行示例，本发明实施例不对第一降级指令进行具体限定，可根据实际情况进行设置

本实施例提供的无人驾驶汽车降级的控制方法，在网络指标满足无人驾驶的需求后，通过无人驾驶汽车当前的定位数据和历史定位数据确定无人驾驶汽车的行进方向和车辆位置，再通过车联网广播消息获取RSU位置以及RSU对应的RSRP电平值，进而可以确定无人驾驶汽车是否与RSU位置背离，若位置背离，RSRP电平值小于第二预设值时确定降低自动化等级。在判断是否降低自动化等级时考虑了无人驾驶汽车是否与RSU位置背离和RSRP电平值，有效提高了降级的判断准确性。

在上述实施例的基础上，图5为本发明提供的无人驾驶汽车降级的控制方法实施例四的流程示意图。如图5所示，在本实施例中，在上述实施例一中的步骤S202之后，该无人驾驶汽车降级的控制方法还包括：

S501：若实时网络指标值大于或等于最小网络指标，则根据实时网络指标值和历史网络指标值，计算获取网络状态变化因子。

需要说明的是，本步骤与实施例二中的步骤S301类似，此处不再赘述

S502：获取无人驾驶汽车当前的定位数据。

S503：根据定位数据和历史定位数据确定无人驾驶汽车的行进方向和车辆位置。

S504：根据实时获取到的车联网广播消息，获取路测单元RSU位置以及路测单元RSU对应的参考信号接收功率RSRP电平值。

S505：根据行进方向，车辆位置和RSU位置，确定无人驾驶汽车是否与RSU位置背离。

需要说明的是，上述步骤S502至S505与实施例三中的步骤S401至S404类似，此处不再赘述

S506：若网络状态变化因子小于0，且网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值小于第一预设值，且比值大于或等于第三预设值，且无人驾驶汽车与RSU位置背离的同时RSRP电平值大于或等于第二预设值并小于第四预设值，则向无人驾驶控制单元发送第四降级指令。

需要说明的是，在实时网络指标值大于或等于最小网络指标时，说明当前的网络指标能够满足无人驾驶的需求，还可以根据网络状态变化因子的大小、网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值、无人驾驶汽车是否与RSU位置背离和RSRP电平值的大小综合进行判断是否降低自动化等级。

在本步骤中，在电子设备获取到网络状态变化因子的大小、网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值、无人驾驶汽车是否与RSU位置背离和RSRP电平值的大小后，如果网络状态变化因子小于0，且网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值小于第一预设值，且比值大于或等于第三预设值，并且无人驾驶汽车与RSU位置背离的同时RSRP电平值大于或等于第二预设值并小于第四预设值，则向无人驾驶控制单元发送第四降级指令。

如果网络状态变化因子大于或等于0，不需要降低自动化等级。

如果网络状态变化因子小于0，且网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值小于第三预设值，不需要降低自动化等级。

如果无人驾驶汽车不与RSU位置背离，不需要降低自动化等级。

如果无人驾驶汽车与RSU位置背离的同时RSRP电平值大于或等于第四预设值，不需要降低自动化等级。

需要说明的是，第三和第四预设值是在车载设备设置在无人驾驶汽车前，由工作人员设置保存至车载设备中，要求第一预设值大于第三预设值，第二预设值小于第四预设值。第三预设值用于网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值做大小比较，第四预设值用于和RSU对应的RSRP电平值做大小比较。本发明实施例不对第三和第四预设值的大小进行具体限定，可根据实际情况进行设置。

需要说明的是，第四降级指令用于指示驾驶控制单元控制降低自动化等级，无人驾驶汽车的驾驶控制单元在接收到第四降级指令后，控制无人驾驶汽车降低自动化等级。

示例性的，第四降级指令可以是指示从当前的自动化等级降级到L0等级，也可以是指示当前的自动化等级降低一个等级，还可以是指示从当前自动化等级降级至低于当前自动化等级的任意等级。例如，当前自动化等级为L5，第四降级指令可以是指示从L5降级到L0，也可以是指示从L5降级至L4，还可以是从L5降级至L0～L4中的任一等级。

需要说明的是，上述例子只是对第四降级指令进行示例，本发明实施例不对第一降级指令进行具体限定，可根据实际情况进行设置

本实施例提供的无人驾驶汽车降级的控制方法，在网络指标满足无人驾驶的需求后，根据网络状态变化因子的大小、网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值、无人驾驶汽车是否与RSU位置背离和RSRP电平值的大小综合进行判断是否降低自动化等级，有效提高了降级的判断准确性。下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。

图6为本发明提供的无人驾驶汽车降级的控制装置实施例一的结构示意图；如图6所示，该基于人脸识别的图像推荐装置60包括：

处理模块61，用于根据实时监测到的道路场景数据以及天气状态数据，计算得到最小网络指标，所述最小网络指标为所述道路场景数据和所述天气状态数据指示的环境状态下网络指标的最小值；

处理模块61还用于根据当前周期检测到的无线通信网络数据计算实时网络指标值；

发送模块62，用于若所述实时网络指标值小于所述最小网络指标，则向所述无人驾驶汽车的驾驶控制单元发送第一降级指令，所述第一降级指令用于指示所述驾驶控制单元控制降低自动化等级。

在本发明实施例的一种可能设计中，处理模块61，还用于若所述实时网络指标值大于或等于所述最小网络指标，则根据所述实时网络指标值和历史网络指标值，计算获取网络状态变化因子，所述网络状态变化因子用于指示网络质量的变化。

发送模块62，还用于若所述网络状态变化因子小于0，且所述网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值大于或等于第一预设值，则向所述无人驾驶控制单元发送第二降级指令，所述第二降级指令用于指示所述驾驶控制单元控制降低自动化等级。

在本发明实施例的一种可能设计中，处理模块61，还用于若所述实时网络指标值大于或等于所述最小网络指标，则获取所述无人驾驶汽车当前的定位数据。

处理模块61，还用于根据所述定位数据和历史定位数据确定所述无人驾驶汽车的行进方向和车辆位置。

处理模块61，还用于根据实时获取到的车联网广播消息，获取RSU位置以及所述RSU对应的RSRP电平值。

处理模块61，还用于根据所述行进方向，所述车辆位置和所述RSU位置，确定所述无人驾驶汽车是否与所述RSU位置背离。

发送模块62，还用于若所述无人驾驶汽车与所述RSU位置背离，且所述RSRP电平值小于第二预设值，则向所述无人驾驶控制单元发送第三降级指令，所述第三降级指令用于指示所述驾驶控制单元控制降低自动化等级。

在本发明实施例的一种可能设计中，发送模块62，还用于：

若所述网络状态变化因子小于0，且所述网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值小于第一预设值，且所述比值大于或等于第三预设值，且所述无人驾驶汽车与所述RSU位置背离的同时所述RSRP电平值大于或等于第二预设值并小于第四预设值，则向所述无人驾驶控制单元发送第四降级指令，所述第四降级指令用于指示所述驾驶控制单元控制降低自动化等级；其中，所述第一预设值大于所述第三预设值，所述第二预设值小于所述第四预设值。

在本发明实施例的一种可能设计中，所述无线通信网络数据，包括以下至少一项：RSRP、RSSI、SNR、时延、速率、丢包率。

本实施例提供的无人驾驶汽车降级的控制装置，用于执行前述任一方法实施例中的技术方案，其实现原理和技术效果类似，通过在实时网络指标值小于最小网络指标的情况下降低自动化等级，在在实时网络指标值大于或等于最小网络指标的情况下，考虑根据网络状态变化因子的大小、网络状态变化因子的绝对值与当前周期的前一个周期的实时网络指标值的比值、无人驾驶汽车是否与RSU位置背离和RSRP电平值的大小进行判断是否降低自动化等级，有效提高了降级的判断准确性。

图7为本发明提供的无人驾驶汽车降级的控制装置实施例二的结构示意图，如图7所示，在本发明实施例的另一种可能设计中，该无人驾驶汽车降级的控制装置60还包括：

环境检测模块63，用于根据实时环境监测获取所述道路场景数据以及所述天气状态数据。

在本发明实施例的一种可能设计中，处理模块61具体用于：

计算所述历史网络指标值和所述实时网络指标值的差值，得到网络状态变化因子。

在本发明实施例的一种可能设计中，处理模块61具体用于：

根据所述无人驾驶汽车的经度和纬度确定所述车辆位置；根据所述无人驾驶汽车的经度和纬度，以及历史经度和历史纬度，确定所述无人驾驶汽车的行进方向；其中，所述定位数据包括所述无人驾驶汽车的所述经度和所述纬度，所述历史定位数据包括所述无人驾驶汽车的所述历史经度和所述历史纬度。

前述任一实施例提供的基于人脸识别的图像推荐装置，用于执行前述任一方法实施例提供的技术方案，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

图8为本发明提供的一种车载设备的结构示意图。如图8所示，该车载设备80包括：

中央处理器81，存储器82，通信接口83以及分别与所述处理器连接的环境监测模块84、数据通信模块85、车联网通信模块86和定位模块87；

其中，所述环境监测模块84，用于进行实时环境监测得到道路场景数据和天气状态数据；

所述数据通信模块85，用于检测获取无线通信网络数据；

所述车联网通信模块86，用于接收车联网广播的车联网广播消息；

所述定位模块87，用于获取所述车载设备或者装配所述车载设备的无人驾驶汽车的定位数据；

所述存储器82用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器81配置为经由执行所述可执行指令来执行前述任一方法实施例中的技术方案。

可选的，存储器82既可以是独立的，也可以跟处理器81集成在一起。

可选的，当所述存储器82是独立于处理器81之外的器件时，所述服务器80还可以包括：

总线，用于将上述器件连接起来。

本发明实施例还提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述任一实施例提供的技术方案。

本发明实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现前述任一方法实施例提供的技术方案。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或对其中部分或全部技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。