(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 202211082496.2 (22)申请日 2022.09.06 (71)申请人 湖南大学无锡智能控制研究院 地址 214072 江苏省无锡市 市辖区高浪东 路999号D1栋6、 7、 8层 (72)发明人 谢国涛　张彬　唐峻峰　秦晓辉　 徐彪　秦兆博　王晓伟　秦洪懋　 边有钢　胡满江　丁荣军　 (74)专利代理 机构 北京汇智胜知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11346 专利代理师 赵立军 (51)Int.Cl. B60W 60/00(2020.01) B60W 50/02(2012.01) G08G 1/0967(2006.01)G06V 20/56(2022.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 一种多传感器安全自认知及安全处理装置 及方法 (57)摘要 本发明公开了一种多传感器安全自认知及 安全处理装置及系统， 其包括传感器模块、 传感 器安全自认知模块、 传感器软硬件功能安全监测 模块和安全处理模块， 其中， 传感器模块用于获 取自车上各个传感器采集到的传感器原始数据， 传感器安全自认知模块用于根据传感器原始数 据， 判断当前行驶环境对自动驾驶的影响， 同时 结合可行驶区域检测， 对各传感器的预期功能安 全进行感知， 以获取传感器软硬件故障信息， 安 全处理模块用于根据预设的故障等级以及传感 器软硬件功能安全监测模块监控获取得到的传 感器模块和传感器安全自认知模块的运行状态， 输出相应的安全处 理决策。 权利要求书3页 说明书9页 附图6页 CN 115465293 A 2022.12.13 CN 115465293 A 1.一种多传感器安全自认知及安全处理装置， 其特征在于， 包括传感器模块、 传感器安 全自认知 模块、 传感器软硬件功能安全监测模块和安全处理模块， 其中， 传感器模块用于获 取自车上各个传感器采集到的传感器原始数据， 传感器安全自认知模块用于根据传感器原 始数据， 判断当前行驶环境对自动 驾驶的影响， 同时结合可行驶区域检测， 对各传感器的预 期功能安全进行感知， 以获取传感器软硬件故障信息， 安全处理模块用于根据预设的故障 等级以及传感器软硬件功 能安全监测模块监控获取得到的传感器模块和传感器安全自认 知模块的运行状态， 输出相应的安全处 理决策； 其中， 传感器安全自认知模块包括： 传感器遮挡检测子模块， 其用于根据传感器原始数据， 通过网络深度 学习， 获得传感器 的遮挡相关信息； 行驶环境检测子模块， 其用于根据传感器原始数据， 通过网络深度 学习， 获得行驶环境 的检测结果以及对应的等级信息； 多传感器互校验子模块， 其用于通过融合传感器原始数据获取多传感器融合结果， 以 及用于通过多传感器融合结果分别与点云检测结果、 图像检测结果和毫米波检测结果进 行 相互校验， 判定故障传感器。 2.如权利要求1所述的种多传感器安全自认知及安全处理装置， 其特征在于， “通过多 传感器融合结果分别与点云检测结果、 图像检测结果和毫米波检测结果进行相互校验， 判 定故障传感器 ”的方法具体包括： 首先， 在选定区域判断第 一检测结果与第二检测结果是否一致， 如果为否， 则判定该传 感器为可能有故障的传感器； 然后， 判断可能有故障的传感器在预设帧数内是否均被判定为可能有故障传感器， 如 果是， 则判定该 可能有故障传感器为故障传感器。 3.如权利要求1或2所述的种多传感器安全自认知及安全处理装置， 其特征在于， 安全 处理模块包括： 功能安全处理子模块， 其用于接收传感器软硬件功能安全监测模块和传感器安全自认 知模块的传感器软硬件故障信息， 并且， 当其故障类型为次要故障时， 正常行驶并发出警 报； 当故障类型为重要故障时， 暂停使用故障传感器， 并对故障传感器类别进行划分， 结合 可行驶区域信息， 输出对应的安全处 理决策。 4.如权利要求3所述的种 多传感器安全自认知及安全处理装置， 其特征在于， 当故障类 型为重要故障时， 功 能安全处理子模块根据如下几种类型输出安全处理决策： 如果所有的 传感器均发生故障， 则执行一级安全处理决策； 如果用于感知车辆正前方道路区域的传感 器发生故障， 则执行二级安全处理决策； 如果用于感知车辆侧前方道路区域的传感器发生 故障， 则执行三级安全处理决策； 如果用于感知车辆侧 后方道路区域的传感器发生 故障， 则 执行四级安全处 理决策； 如果 其他传感器发生故障， 则执 行五级安全处 理决策。 5.如权利要求4所述的种 多传感器安全自认知及安全处理装置， 其特征在于， 安全处理 模块还包括： 可行驶区域检测子模块； 传感器遮挡安全处理子模块， 其用于接收遮挡相关信 息和可行驶 区域检测子模块获取 到的可行驶区域信息， 则按照如下步骤执 行：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115465293 A 2步骤321， 判断清洗模块是否正常工作， 如果是， 则进入步骤32 2， 否则进入步骤323； 步骤322， 判断清洗装置正常执行的清洗次数是否不超过预设次数， 如果是， 则进入步 骤324， 否则进入步骤323； 步骤323， 判断遮挡物是否位于特定区域且遮挡比例是否超过预设值， 如果是则进入步 骤325， 否则进入步骤326； 步骤324， 根据可行驶区域信息， 判断前方是否有障碍物， 如果是， 则 进入步骤327， 否则 进入步骤328； 步骤325， 暂停使用该传感器， 同时报警并降低车速 到第一预设车速； 步骤326， 根据遮挡物计算 安全行驶的最高车速； 步骤327， 根据可行驶区域距离信息、 障碍物信息， 计算与障碍物保持安全距离的最高 车速， 报警传感器遮挡信息， 将车速降低到该最高车速以下， 并执 行清洗操作； 步骤328， 报警传感器遮挡信息， 并向传感器的清洗模块执 行清洗操作。 6.如权利要求4所述的种 多传感器安全自认知及安全处理装置， 其特征在于， 安全处理 模块还包括： 恶劣环境安全处理子模块， 其用于接收行驶环境检测子模块获取到的行驶环境天气信 息和可行驶区域检测子模块获取到的可行驶区域信息， 若当前行驶环境为轻微恶劣天气 时， 则输出当前天气信息； 若当前行驶环境为中度恶劣天气， 则获取当前可行驶区域距离信 息， 并计算出当前场景下的最高车速， 将车速调到该最高车速以下、 输出当前天气信息； 若 当前行驶环境 为重度恶劣天气， 则将车速降低到第一预设速度、 输出当前天气信息 。 7.一种多传感器安全自认知 及安全处 理方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1， 获取自车 上各个传感器采集到的传感器原 始数据； 步骤2， 根据传感器原始数据， 判断当前行驶环境对自动驾驶的影响， 同时结合可行驶 区域检测， 对各传感器的预期功能安全进行感知； 步骤3， 根据预设的故障等级以及步骤1和步骤2的运行状态， 输出相应的安全处理决 策； 其中， 步骤2具体包括： 步骤21， 根据传感器原 始数据， 通过网络深度学习， 获得传感器的遮挡相关信息； 步骤22， 根据传感器原始数据， 通过网络深度学习， 获得行驶环境的检测结果以及对应 的等级信息； 步骤23， 通过融合传感器原始数据获取多传感器融合结果， 以及用于通过多传感器融 合结果分别与点云检测结果、 图像检测结果和毫米波检测结果进行相互校验， 判定故障传 感器。 8.如权利要求1所述的多传感器安全自认知及安全处理方法， 其特征在于， 步骤23 中的 “通过多传感器融合结果分别与点云检测结果、 图像检测结果和毫米波检测结果进行相互 校验， 判定故障传感器 ”的方法具体包括： 首先， 在选定区域判断第 一检测结果与第二检测结果是否一致， 如果为否， 则判定该传 感器为可能有故障的传感器； 然后， 判断可能有故障的传感器在预设帧数内是否均被判定为可能有故障传感器， 如 果是， 则判定该 可能有故障传感器为故障传感器。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115465293 A 3