一种基于环境感知的驾驶技能考试评判设备、系统及方法与流程

本发明涉及机动车驾驶技术技术领域，应用于无人驾驶、辅助驾驶、驾驶人考试、培训等领域，具体涉及到一种基于环境感知的驾驶技能考试评判设备、系统及方法。

背景技术：

近些年(2015-2017)我国每年新增领证驾驶人保持在2500万的高速增长，大量新驾驶人上路，由于不适应真实的道路交通环境、实际驾驶经验不足以及缺乏安全驾驶意识等原因，易发各类交通违法，特别是1年以下驾龄的实习期新驾驶人肇事率较高。现阶段驾驶技能考试设备不能筛选出合格的机动车考试学员，特别是在评判学员驾驶技能和安全驾驶意识两方面还有很大的改进空间。遏制道路交通事故高发、降低交通事故伤害任重道远，提升驾驶人的驾驶技能、提高驾驶人的安全驾驶意识刻不容缓。

我国现阶段的机动车驾驶人驾驶技能考试采用的是计算机评判和考试员人工评判相结合的评判方式。以通过路口、人行横道、学校区域、公共汽车站为例，学员在考试过程中并不主动注意观察周围交通状况，考试员由于不仅要实时监督学员驾驶情况并进行相关考试操作，还要实时注意交通情况避免发生危险，他们没有足够精力和时间来确定学员在通过上述路段时是否做到主动观察四周。当会车、超车时，由于考试员精力有限、观察盲点等原因，考试员同样无法确定学员是否跟四周(特别是左侧)行驶车辆保持安全车距，是否合理避让。因此，考试员可能会给驾驶技能和安全驾驶意识的学员考试通过的评判结果，使评判结果的可信度较低。

技术实现要素：

为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种基于环境感知的驾驶技能考试评判设备、系统及方法。

根据第一方面，本发明实施例提供了一种基于环境感知的驾驶技能考试评判设备，包括：数据采集单元、评判单元；其中，

数据采集单元包括若干个环境感知装置、若干个驾驶人检测装置和至少一个位置采集装置；环境感知装置用于采集车辆外部的环境数据，并将环境数据发送到评判单元，驾驶人检测装置用于采集车辆内的驾驶人相关数据，并将驾驶人相关数据发送给评判单元，位置采集装置用于采集车辆的位置数据，并将位置数据发送到评判单元；

评判单元包括相互耦合的评判处理器和存储器，环境感知装置、驾驶人检测装置和位置采集装置均与评判处理器相耦合；评判处理器用于调用存储器中的评判规则，根据评判规则对接收到的环境数据、驾驶人相关数据以及位置数据进行评判，得到驾驶技能考试的评判结果。

通过设置若干个环境感知装置、若干个驾驶人检测装置和至少一个位置采集装置分别采集环境数据、驾驶人相关数据以及位置数据，并设置评判单元根据其内部的存储器中的评判规则对采集环境数据、驾驶人相关数据以及位置数据进行评判，得到驾驶技能考试的评判结果，减少了驾驶技能考试中对考试员人工评判的依赖，能够防止出现由于考试员不仅要实时监督学员驾驶情况并进行相关考试操作，还要实时注意交通情况避免发生危险，因此没有精力和时间确实驾驶人(学员)的操作是否符合规范，车辆的外部环境(与其他行驶车辆是否保持安全车距等)是否符合考试要求，从而导致评判结果与学员的实际考试情况存在一定的出入的问题，提高了驾驶技能考试的评判结果的可信度。

结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，若干个环境感知装置包括若干个第一图像检测装置和若干个雷达检测装置；其中，

第一图像检测装置包括第一图像采集装置和第一图像识别装置，第一图像采集装置用于采集车辆的四周道路图像，第一图像识别装置用于对四周道路图像进行识别，得到车辆的四周道路环境数据；

雷达检测装置设置于车辆的外部，用于检测车辆与其周边物体的距离。

通过在环境感知装置中设置第一图像检测装置和雷达检测装置，使评判处理器不仅能够接收到车辆的四周道路环境数据(车辆周围存在什么物体)，还能够接收到车辆与其周边物体的距离的数据，增加评判处理器的评判纬度，能够提高评判结果的准确性。此外，通过将第一图像检测装置设置为包括第一图像采集装置和第一图像识别装置，使评判处理器接收到的四周道路环境数据为图像识别结果数据(如，信号灯显示数据，前方车辆数据，侧面行人数据等)，而非未处理的四周道路图像数据，能够减少评判处理器的工作量，提高驾驶技能考试的评判效率。

结合第一方面或第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，若干个驾驶人检测装置包括若干个第二图像检测装置，第二图像检测装置包括第二图像采集装置和第二图像识别装置，第二图像采集装置用于采集车辆内的驾驶人图像，第二图像识别装置用于对驾驶人图像进行识别，得到车辆的驾驶人相关数据。

结合第一方面第一实施方式，在第一方面第三实施方式中，位置采集装置包括卫星导航定位装置和惯性导航定位装置。惯性导航定位装置(imu)包括三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺，其中，加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号，陀螺检测载体相对于导航坐标系的角速度信号。

发明人发现，当车辆行驶在道路两旁有树木遮挡，或者是进入隧道时，卫星导航定位装置不能准确定位车辆的地理位置，可能会导致评判处理器做出错误评判(如评判处理器可能会判断车辆熄火而扣分)，而本发明实施例中设置的惯性导航定位装置测量物体在三维空间中的角速度和加速度，并以此解算出物体的姿态，可以弥补卫星导航定位装置的上述不足之处。此外，设置惯性导航定位装置还能够实时纠正卫星定位的偏差，提高车辆定位精度，例如，在一些山区、丘陵地带，行驶道路高度起伏、路面倾斜时，卫星定位虽然能够高准确的经纬度数据，但高程数据可能会存在很大的偏差，尤其是当车辆在倾斜道路行驶时，卫星定位的车辆模型在高精度车道模型地图上的投影会产生偏差，也可能会导致评判处理器错误评判(如评判处理器基于投影计算出的偏差速度可能不符合要求，从而做出扣分评判)，而通过设置卫星导航装置和惯性定位装置协同工作，能够准确采集车辆的空间姿态数据，精确投影车辆模型，避免上述错误评判的出现。

结合第一方面第三实施方式，在第一方面第四实施方式中，雷达检测装置和卫星导航定位装置均设置于一车顶装置上，车顶装置包括：支架；支架通过锁紧机构与车辆顶部固定连接；锁紧机构包括与支架固定连接的固定件，对固定件活动连接的锁紧件以及穿设在锁紧件和固定件之间的调节件，调节件用以调节锁紧件相对于固定件的距离；雷达检测装置和卫星导航定位装置固设于支架上。

通过将雷达检测装置和卫星导航定位装置均设置于车顶装置上，能够防止出现雷达检测装置和卫星导航定位装置被零散的安装于车顶上时，对车辆的整洁度影响较大的问题，从而能够提高使用该基于环境感知的驾驶技能考试评判设备的车辆外表的整洁度和美观性。

结合第一方面第四实施方式，在第一方面第五实施方式中，卫星导航定位装置包括第一卫星天线和第二卫星天线，以及与第一卫星天线和第二卫星天线相耦合的定位处理器，定位处理器的输出端与评判处理器相耦合；定位处理器用于依据第一卫星天线和第二卫星天线获取的导航卫星信号得到车辆位置数据，并将车辆位置数据发送给评判处理器；第一卫星天线和第二卫星天线分置于支架的两端；第一卫星天线和第二卫星天线之间的水平距离大于1m。

结合第一方面第五实施方式，在第一方面第六实施方式中，雷达检测装置包括机械激光雷达、第一固态激光雷达和第二固态激光雷达，第一固态激光雷达和第二固态激光雷达对称设置于支架两端，机械激光雷达设置于支架的中部。

结合第一方面第四实施方式或第一方面第五实施方式或第一方面第六实施方式，在第一方面第七实施方式中，锁紧机构还包括与车辆顶部固定设置的支撑件，支撑件具有与车辆顶部固定支撑的支撑端和沿车辆顶部向上延伸的延伸端；延伸端与固定件通过调节件活动连接设置，以对固定件和锁紧件固定支撑。

根据第二方面，本发明实施例提供了一种基于环境感知的驾驶技能考试评判系统，包括规则定制设备、云服务设备和如第一方面或第一方面任一实施方式的基于环境感知的驾驶技能考试评判设备，其中，规则定制设备用于根据用户输入的信息生成评判规则，并将评判规则上传至云服务设备；云服务设备用于存储评判规则，以供基于环境感知的驾驶技能考试评判设备下载并存储。

通过设置规则定制设备和基于环境感知的驾驶技能考试评判设备，将技术规则层和技术决策层分离，能够减小各个设备的运算量，特别是能够减少驾驶技能考试评判设备中的评判处理器的运算量，提高驾驶技能考试的评判效率。

根据第三方面，本发明实施例提供了一种基于环境感知的驾驶技能考试评判方法，包括如下步骤：通过环境感知装置、驾驶人检测装置和位置检测装置获取车辆的环境数据、驾驶人相关数据和位置数据；获取驾驶技能考试的评判规则；根据评判规则对环境数据、驾驶人相关数据和位置数据进行评判，得到驾驶技能考试的评判结果。

通过环境感知装置、驾驶人检测装置和位置检测装置获取车辆的环境数据、驾驶人相关数据和位置数据，并根据评判规则对上述数据进行评判，得到驾驶技能考试的评判结果，能够减少驾驶技能考试中对考试员人工评判的依赖，防止出现由于考试员不仅要实时监督学员驾驶情况并进行相关考试操作，还要实时注意交通情况避免发生危险，因此没有精力和时间确实驾驶人(学员)的操作是否符合规范，车辆的外部环境(与其他行驶车辆是否保持安全车距等)是否符合考试要求，从而导致评判结果与学员的实际考试情况存在一定的出入的问题，提高驾驶技能考试的评判结果的可信度。

附图说明

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

图1为本发明实施例提供的基于环境感知的驾驶技能考试评判设备的原理框图；

图2为本发明另一实施例提供的基于环境感知的驾驶技能考试评判设备的原理框图；

图3为本发明实施例提供的车顶装置安装在车顶的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的车顶装置的一种结构示意图；

图5为图4中的车顶装置的主视图；

图6为本发明实施例提供的车顶装置中锁紧机构的放大图；

图7为本发明实施例提供的车顶装置的另一种结构示意图；

图8为本发明实施例提供的基于环境感知的驾驶技能考试评判系统的原理框图；

图9为本发明实施例提供的基于环境感知的驾驶技能考试评判方法的流程图；

附图标记说明：

1-数据采集单元；

11-环境感知装置；111-第一图像检测装置；111a-第一图像采集装置；111b-第一图像识别装置；112-雷达检测装置；112a-机械激光雷达；112b-第一固态激光雷达；112c-第二固态激光雷达；

12-驾驶人检测装置；121-第二图像检测装置；121a-第二图像采集装置；121b-第二图像识别装置；

13-位置采集装置；131-卫星导航定位装置；131a-第一卫星天线；131b-第二卫星天线；131c-定位处理器；132-惯性导航定位装置；

2-评判单元；21-评判处理器；22-存储器；

3-车顶装置；31-支架；32-锁紧机构；321-固定件；322-锁紧件；323-调节件；324-支撑件；3241-支撑端；3242-延伸端。

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，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

实施例1

图1示出了本发明实施例的基于环境感知的驾驶技能考试评判设备的原理框图，如图1所示，该设备可以包括：数据采集单元1和评判单元2。

其中，数据采集单元1包括若干个环境感知装置11、若干个驾驶人检测装置12和至少一个位置采集装置13；环境感知装置11用于采集车辆外部的环境数据，并将环境数据发送到评判单元2，驾驶人检测装置12用于采集车辆内的驾驶人相关数据，并将驾驶人相关数据发送给评判单元2，位置采集装置13用于采集车辆的位置数据，并将位置数据发送到评判单元2；

评判单元2包括相互耦合的评判处理器21和存储器22，环境感知装置11、驾驶人检测装置12和位置采集装置13均与评判处理器21相耦合；评判处理器21用于调用存储器22中的评判规则，根据评判规则对接收到的环境数据、驾驶人相关数据以及位置数据进行评判，得到驾驶技能考试的评判结果。

需要说明的是，图1中所示出的是数据采集单元1包括一个环境感知装置11、一个驾驶人检测装置12和一个位置采集装置13，但仅是示例说明，实际应用中，该环境感知装置11、驾驶人检测装置12及位置采集装置13的数量并不以此为限，可根据实际检测的数据的种类和数量进行调整。并且，评判处理器21除了与本实施例中具体陈述的数据采集单元1相连接，当然还与常规的车载检测设备，如转向、档位、制动、油门、灯光、离合、喇叭、手刹、雨刮、车门、点火、安全带等检测设备相连接，从而获取车辆的运行状态数据。

在这里，车辆外部的环境数据可以包括车辆四周的道路本体数据(包括道路的边缘，道路上的标线等)，道路上的车辆、行人或者其他物体的数据，信号灯数据等；驾驶人相关数据可以包括驾驶人的生物特征数据(指纹，面部，虹膜等)，操作、动作数据等；位置数据可以包括车辆的经纬度数据，高程差数据，加速度数据，角速度数据等；具体采集的数据的数量和种类可以根据实际应用场景的需要进行选择，在此不做任何限制。

在这里，评判规则为根据驾驶考试内容生成的计算机指令，具体地，可以为脚本程序、c语言程序或者java语言程序等任一种可以被计算机执行的语言程序，在此不做任何限制。评判处理器得到的评判结果可以为是否扣分、是否合格等结果，如当评判处理器根据采集到的环境数据判断车辆行驶中车轮触轧车道边线的，得到扣10分的评判结果；当评判处理器根据采集到的环境数据以及驾驶人相关数据判断驾驶人通过路口时，为观察侧前方交通情况的，得到不及格的评判结果；当驾驶人的考试分数低于合格分数线时，得到不及格的评判结果等。

在这里，为了使上述数据采集单元1和评判单元2能够正常运行，本发明实施例的基于环境感知的驾驶技能考试评判设备当然还包括电源单元这类供电设备，该电源单元与数据采集单元1和评判单元2相耦合，用以给数据采集单元1和评判单元2供电。

具体地，电源单元可以为车载电源装置和/或自备独立电源装置，例如，当车辆为电动车辆或者混动车辆时，车载电源装置有足够的电量供给，本发明实施例的电源单元可以仅为车载电源装置；当车辆为燃油或者燃气车辆时，车载电源装置电量有限，为了保护车载电源，降低车载电源的负载，本发明实施例的电源单元可以为自备独立电源装置，或者既包括车载电源装置也包括自备独立电源装置。在这里，当电源单元为自备独立电源装置，或者包括自备独立电源装置时，可以将自备独立电源装置安装在后备箱内。具体地，自备独立电源装置可以为可充电锂电池或者蓄电池任一种独立电源，在此不做任何限制。

在这里，为了输出评判结果，本发明实施例的基于环境感知的驾驶技能考试评判设备当然还包括显示设备、扬声器和麦克风中的一种或者多种的等必备输出设备。

本发明实施例的基于环境感知的驾驶技能考试评判设备，通过设置若干个环境感知装置11、若干个驾驶人检测装置12和至少一个位置采集装置13分别采集环境数据、驾驶人相关数据以及位置数据，并设置评判单元2根据其内部的存储器22中的评判规则对采集环境数据、驾驶人相关数据以及位置数据进行评判，得到驾驶技能考试的评判结果，减少了驾驶技能考试中对考试员人工评判的依赖，能够防止出现由于考试员不仅要实时监督学员驾驶情况并进行相关考试操作，还要实时注意交通情况避免发生危险，因此没有精力和时间确实驾驶人(学员)的操作是否符合规范，车辆的外部环境(与其他行驶车辆是否保持安全车距等)是否符合考试要求，从而导致评判结果与学员的实际考试情况存在一定的出入的问题，提高了驾驶技能考试的评判结果的可信度。

作为本实施例的一种可选实施方式，如图2所示，若干个环境感知装置11包括若干个第一图像检测装置111和若干个雷达检测装置112。

该第一图像检测装置111包括第一图像采集装置111a和第一图像识别装置111b，第一图像采集装置111a用于采集车辆的四周道路图像，第一图像识别装置111b用于对四周道路图像进行识别，得到车辆的四周道路环境数据；雷达检测装置112设置于车辆的外部，用于检测车辆与其周边物体的距离。

在这里，第一图像采集装置111a可以为摄像头或者照相机等，具体地，以第一图像采集装置111a为摄像头为例，该摄像头可以为一个或多个，如，可以包括用于采集车辆前方道路图像的摄像头(该摄像头可以设置于车辆的车顶位置、车内后视镜附近位置或者中控台上方位置)，用于采集车辆后方道路图像的摄像头(该摄像头可以设置于车辆的车内后挡风玻璃附近或者后保险杠附近位置)，用于采集车辆左侧道路图像的摄像头(该摄像头可以设置于车外左侧后视镜附近位置或者车顶位置)以及用于采集车辆右侧道路图像的摄像头(该摄像头可以设置于车外右侧后视镜附近位置或者车顶位置)等，在这里，当摄像头为多个时，每个摄像头均具有对应的第一图像识别装置111b，当然，摄像头的数量以及设置位置还可以根据实际应用场景的需要进行调节，在此不做任何限制。

在这里，以第一图像采集装置111a为摄像头为例，摄像头将采集到的拍摄的视频发送给第一图像识别装置111b，第一图像识别装置111b以一定帧率，如5-30帧/秒的帧率，实时获取图像，截取采集到的图像的一部分作为感兴趣区域，对待识别目标进行定位识别，在这里，第一图像识别装置111b执行的具体识别方法包括如下步骤：

步骤s1：将采集到的包含待识别目标的图像组进行预处理，记处理好的这组图像为图像集img，将图像集img分为训练集和验证集。在这里，预处理的过程可以包括：裁剪、旋转、翻转、调整亮度、对比度、从rgb颜色空间{r:[0,255],g:[0,255],b:[0,255]}转换至rgb颜色空间{r:[-1.0,1.0],g:[-1.0,1.0],b:[-1.0,1.0]}等，当进行rgb颜色空间转换时，可以使用如下公式进行转换：

步骤s2：将图像集img中各图像所包含的区域标注信息排列为{该区域是否是背景，该区域的边界框中心坐标，该区域的边界框的长，该区域的边界框的宽}，记为标注集label，其中，该区域的边界框标注的范围包含待识别目标。

步骤s3：构造神经网络模型为y(img)＝label，将图像集img和标注集label放入神经网络模型y进行训练，训练可得神经网络模型y的参数。

具体地，神经网络模型为y可以如下表1所示进行设置：

表1

在这里，神经网络可以包括卷积层、激活层和池化层，该神经网络模型为y中训练识别目标位置的类别使用的损失函数为：

其中，m为输入的训练集中的样本数，i取1到m；k为输出的目标的类别数，l取1到k；e为自然常数。

在这里，用于回归该识别目标位置边界框的损失函数为loss＝||y(img)-label||2。

步骤s4：将预处理后的识别场景图像new_img放入训练好的神经网络模型y可得识别场景图像中的待识别目标位置标注new_label,依据new_label可截得待识别目标图像，实现对待识别目标的识别。

在这里，还可以构造多级神经网络模型完成对识别场景图像中待识别目标的识别，具体地，以待识别目标为信号灯为例，可以首先构造一级神经网络模型y1，识别场景图像中的信号灯本体，再构建二级神经网络模型y2识别信号灯本体中的信号灯源指示内容。

在这里，雷达检测装置112可以为超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达中的一种或者多种，具体地，为了检测车辆与其周边物体的距离，可以设置多个雷达，如车辆的前后左右四个方向上均设置至少一个雷达，也可以在车顶上设置一个可360度旋转检测的雷达。在这里，当雷达检测装置112为激光雷达时，还可以为机械激光雷达和/或固态激光雷达，当雷达检测装置112为机械激光雷达时，可以为4线、8线、16线、32线或者64线等机械激光雷达中的任一种。

本实施例的基于环境感知的驾驶技能考试评判设备，通过在环境感知装置11中设置第一图像检测装置111和雷达检测装置112，使评判处理器21不仅能够接收到车辆的四周道路环境数据(车辆周围存在什么物体，如周围是否存在信号灯、车辆、行人等)，还能够接收到车辆与其周边物体(车辆、行人、树木等)的距离的数据，增加评判处理器21的评判纬度，能够提高评判结果的准确性。此外，通过将第一图像检测装置111设置为包括第一图像采集装置111a和第一图像识别装置111b，使评判处理器21接收到的四周道路环境数据为图像识别结果数据(如，信号灯显示数据，前方车辆数据，侧面行人数据等)，而非未处理的四周道路图像数据，能够减少评判处理器21的工作量，提高驾驶技能考试的评判效率。

作为本实施例的一种可选实施方式，如图2所示，该驾驶人检测装置12包括若干个第二图像检测装置121，第二图像检测装置121包括第二图像采集装置121a和第二图像识别装置121b，第二图像采集装置121a用于采集车辆内的驾驶人图像，第二图像识别装置121b用于对驾驶人图像进行识别，得到车辆的驾驶人相关数据。

在这里，第二图像采集装置121a可以为摄像头或者照相机等，具体地，以第二图像采集装置121a为摄像头为例，该摄像头可以为一个或多个，如，可以包括用于采集车内驾驶位图像的摄像头(该摄像头可以设置于车内后视镜附近位置或者主驾驶位中控台上方位置)，用于采集驾驶人手部操作图像的摄像头(该摄像头可以设置于车内后视镜附近位置或者前排车顶位置)，在这里，当摄像头为多个时，每个摄像头均具有对应的第二图像识别装置121b，当然，摄像头的数量以及设置位置还可以根据实际应用场景的需要进行调节，在此不做任何限制。

在这里，用于采集车内驾驶位图像的摄像头对应的第二图像识别装置121b，可以识别驾驶人的动作数据，如瞭望、左右观察、回头观察等，以使评判处理单元可以在车辆行驶的特殊情景中判断驾驶人动动作是否符合要求，如在超车时驾驶人是否回头观察被超越车辆的动态，还可以对驾驶人进行身份识别避免代考现象的发生；用于采集驾驶人手部操作图像的摄像头对应的第二图像识别装置，可以识别驾驶人的挂挡操作以及方向盘操作等是否符合要求，各第二图像识别装置121b执行的识别方法与第一图像识别装置111b执行的识别方法相同，在此不再赘述。

作为本实施例的一种可选实施方式，驾驶人检测装置12还可以包括指纹检测器和/或身份读卡器，在这里，指纹检测器和/或身份读卡器可以设置于车辆上方便驾驶人操作的任一位置。

作为本实施例的一种可选实施方式，位置采集装置13包括卫星导航定位装置131和惯性导航定位装置132。在这里，卫星导航定位系统(gnss)采用rtk差分卫星定位系统，具体地，可以采用全球定位系统(gps)、格洛纳斯卫星导航系统(glonass)、伽利略卫星导航系统(gsns)或者北斗卫星导航系统(bds)中的一种或多种。在这里，惯性导航定位装置132可以包括三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪，其中加速度计用于检测车辆在导航坐标系中独立三轴的加速度信号，陀螺仪用于检测车辆相对于导航坐标系的角速度信号。

发明人发现，当车辆行驶在道路两旁有树木遮挡，或者是进入隧道时，卫星导航定位装置不能准确定位车辆的地理位置，可能会导致评判处理器做出错误评判(如评判处理器可能会判断车辆熄火而扣分)，而本发明实施例中设置的惯性导航定位装置测量物体在三维空间中的角速度和加速度，并以此解算出物体的姿态，可以弥补卫星导航定位装置的上述不足之处。此外，设置惯性导航定位装置还能够实时纠正卫星定位的偏差，提高车辆定位精度，例如，在一些山区、丘陵地带，行驶道路高度起伏、路面倾斜时，卫星定位虽然能够高准确的经纬度数据，但高程数据可能会存在很大的偏差，尤其是当车辆在倾斜道路行驶时，卫星定位的车辆模型在高精度车道模型地图上的投影会产生偏差，也可能会导致评判处理器错误评判(如评判处理器基于投影计算出的偏差速度可能不符合要求，从而做出扣分评判)，而本发明实施例通过设置卫星导航装置和惯性定位装置协同工作，能够准确采集车辆的空间姿态数据，精确投影车辆模型，避免上述错误评判的出现。

作为本发明实施例的一种可选实施方式，如图3-图6所示，雷达检测装置112和卫星导航定位装置131均设置于一车顶装置3上，该车顶装置3包括：支架31和锁紧机构32，其中，支架31通过锁紧机构32与车辆顶部固定连接；锁紧机构32，安装在支架31底部，锁紧机构32用以将支架31卡接在车辆的车顶上；雷达检测装置112和卫星导航定位装置131固设于支架31上。

在这里，锁紧机构32可以包括：固定件321、锁紧件322、调节件323以及支撑件324，其中，固定件321与支架31固定连接，支撑件324与车辆顶部固定设置，支撑件324与锁定件相对固定件321活动连接；调节件323由左至右依次穿设在锁紧件322、固定件321和支撑件324之间，用以调节锁紧件322相对于固定件321的距离。支撑件324具有与车辆顶部固定支撑的支撑端3241和沿车辆顶部向上延伸的延伸端3242；延伸端3242与固定件321通过调节件323活动连接设置，以对固定件321和锁紧件322固定支撑。

具体地，锁紧件322可以包括卡装在车辆顶部凹槽内的锁紧端，锁紧端呈倾斜设置的l形，且勾设在凹槽内，以提高安装的稳定性。调节件323为六角头螺钉和螺母的配合结构，螺母设置在支撑件324的右侧，螺钉头设置在锁定件的左侧，依据车辆顶部两凹槽的宽度，以调节螺母旋进或旋出螺钉的长度。当然，调节件323还可以为螺柱和螺母的组合。

本发明实施例的基于环境感知的驾驶技能考试评判设备，通过将雷达检测装置112和卫星导航定位装置131均设置于车顶装置3上，能够防止出现雷达检测装置112和卫星导航定位装置131被零散的安装于车顶上时，对车辆的整洁度影响较大的问题，从而能够提高使用该驾驶技能考试评判设备的车辆外表的整洁度和美观性。

此外，通过锁紧机构32与车辆顶部固定连接，保证集成在支架31上的雷达检测装置112和卫星导航定位装置131与车辆安装的位置确定性，提车顶装置3的安装可靠度。通过支撑件324的设置，进一步减少锁紧机构32放置在车辆顶部时，对车辆顶部的刮碰以及磨损，提高设备安全性；同时对支架31起到支撑作用，还能够进一步提高车顶装置3安装在车辆顶部的稳定性。

作为本发明实施例的一种可选实施方式，如图4和图5所示，为了提高卫星定位数据的准确性，卫星导航定位装置131包括第一卫星天线131a和第二卫星天线131b，以及与第一卫星天线131a和第二卫星天线131b相耦合的定位处理器131c，定位处理器131c的输出端同一评判处理器21相耦合；定位处理器131c用于依据第一卫星天线131a和第二卫星天线131b获取的导航卫星信号得到车辆位置数据，并将车辆位置数据发送给评判处理器21。在这里，为了减少第一天线和第二天线所接收到的信号相互干扰，进一步提高信号获取的精准度，第一卫星天线131a和第二卫星天线131b分置于支架31的两端，第一卫星天线131a和第二卫星天线131b之间的水平距离大于1m。具体地，定位处理器131c可以为一个处理器，第一卫星天线131a和第二卫星天线131b均与该处理器的输入端相连接，该处理器同时处理第一卫星天线131a和第二卫星天线131b获取的导航电文等导航卫星信号，得到两个定位数据(该定位数据可以包括经纬度数据和高程差数据)，当然，也可以为对应于两个卫星天线设置的两个处理器，其中一个处理器用于处理第一卫星天线131a获取的导航电文等导航卫星信号，得到一个定位数据，另一个处理器用于处理第二卫星天线131b获取的导航电文等导航卫星信号，得到另一个定位数据，虽然图2中示出的是一个定位处理器，但仅是示例说明，并不以此为限。

作为本发明实施例的一种可选实施方式，如图4和图5所示，雷达检测装置112包括机械激光雷达112a、第一固态激光雷达112b和第二固态激光雷达112c，第一固态激光雷达112b和第二固态激光雷达112c对称设置于支架31两端，机械激光雷达112a设置于支架31的中部。在这里，可以将机械激光雷达112a固定安装在支架31的中心位置，且该机械激光雷达112a中的激光发射元件可沿其自身轴线360度旋转运动，以使其可以检测车辆本体与车辆四周的物体的距离。在这里，第一固态激光雷达112b和第二固态激光雷达112c分别用于检测车辆的左侧前方和车辆的右侧前方的物体到车辆的距离，具体地，第一固态激光雷达112b和第二固态激光雷达112c可以均为辐射角度为120度的固态激光雷达。此外，为了方便第一固态激光雷达112b和第二固态激光雷达112c的检测，第一固态激光雷达112b和第二固态激光雷达112c分别设置于支架31两端的最外侧，固定于支架31两端的侧壁上。

作为本发明实施例的一种可选实施方式，还可以将一个或者多个适于安装在车顶上的第一图像检测装置111设置于车顶装置3中的支架31上，当将多个第一图像检测装置设置111于支架上31时，多个第一图像检测装置111的图像采集镜头可根据实际应用场景的需要设置为朝向任意多个不同方向。以将一个第一图像检测装置111设置于支架31上为例，如图7所示，可以将两个第一图像检测装置111设置于支架31的中部；若将两个第一图像检测装置111设置于支架31上，则可以将另一个第一图像检测装置111设置于图7中示出的第一图像检测装置111的背面。

实施例2

图8示出了本发明实施例的基于环境感知的驾驶技能考试评判系统的原理框图，如图8所示，该系统可以包括：规则定制设备、云服务设备和如实施例1或者其任意可选实施方式所述的基于环境感知的驾驶技能考试评判设备。

其中，规则定制设备用于根据用户输入的信息生成评判规则，并将评判规则上传至云服务设备；云服务设备用于存储评判规则，以供基于环境感知的驾驶技能考试评判设备下载并存储。

在这里，基于环境感知的驾驶技能考试评判设备的具体结构以及功能等内容可以参考实施例1来理解，在此不再赘述。

本发明实施例的基于环境感知的驾驶技能考试评判系统，通过设置规则定制设备和基于环境感知的驾驶技能考试评判设备，将技术规则层和技术决策层分离，能够减小各个设备的运算量，特别是能够减少驾驶技能考试评判设备中的评判处理器的运算量，提高驾驶技能考试的评判效率。

在这里，评判规则为根据驾驶考试内容生成的计算机指令，具体地，可以为脚本语言程序、c语言程序或者java语言程序等任一种可以被计算机执行的语言程序，在此不做任何限制。规则定制设备可以包括一台运行规则定制模块的计算机，云服务设备可以包括一台云服务器，具体地，计算机根据用户输入的信息生成评判规则，并将评判规则上传至云服务器，以供驾驶技能考试评判设备下载并存储，并在进行驾驶技能考试评判时调用该评判规则，得到考试的评判结果。例如，当评判处理器通过车载检测设备检测到发动机熄火时，扣10分；当评判处理器通过位置采集装置检测到车辆压实线时，扣100分；当评判处理器通过第一图像检测装置检测到车辆闯红灯时，扣100分。

在这里，为了进一步提高评判设备的评判速度，评判规则选用脚本语言，在评判设备的评判处理器中设置用于判断车辆所处的情景编码(根据环境感知装置、驾驶人检测装置和位置采集装置分别采集的环境数据、驾驶人相关数据和位置数据进行判断)，并根据车辆所处的情景编码筛选出相应的评判规则脚本的情景判断模块，以及用于运行情景判断模块筛选出来的评判规则脚本的引擎模块。具体地，首先需要对情景编码进行定义，例如，可以定义发动机点火为情景编码00001，定义车辆挂倒挡为情景编码00002等，此外，还可以根据事件的类别、高低级别来分类定义，如定义车辆进入路口区域为情景编码20001，定义车辆进入路口白实线区域为情景编码20002，定义车辆到达路口停车点的为情景编码20003；然后，当评判处理器通过位置采集装置采集到车辆行驶到路口附近，评判处理器中的情景判断模块判断车辆所属的情景编码为20001，则引擎模块运行与情景编码20001相应的评判规则脚本，并在通过车载检测设备检测到车辆熄火时，引擎模块得出扣除10分的评判结果。

在这里，需要说明的是，一个情景编码可以对应一个或者多个评判规则脚本，也可以是多个情景编码对应一个评判规则脚本，这些都是设计或者开发人员根据实际情况或者评判、控制规则进行合适的开发设计。具体地，仍以车辆到达路口(情景编码20001-20003)为例，可以生成如下的评判规则脚本：

实施例3

图9示出了本发明实施例的基于环境感知的驾驶技能考试评判方法的流程图，如图9所示，该方法可以包括如下步骤：

s101，通过环境感知装置、驾驶人检测装置和位置检测装置获取车辆的环境数据、驾驶人相关数据和位置数据。

s102，获取驾驶技能考试的评判规则。

s103，根据评判规则对环境数据、驾驶人相关数据和位置数据进行评判，得到驾驶技能考试的评判结果。

该方法的具体执行内容可以参考实施例1和实施例2来理解，在此不再赘述。

本发明实施例的基于环境感知的驾驶技能考试评判方法，通过环境感知装置、驾驶人检测装置和位置检测装置获取车辆的环境数据、驾驶人相关数据和位置数据，并根据评判规则对上述数据进行评判，得到驾驶技能考试的评判结果，能够减少驾驶技能考试中对考试员人工评判的依赖，防止出现由于考试员不仅要实时监督学员驾驶情况并进行相关考试操作，还要实时注意交通情况避免发生危险，因此没有精力和时间确实驾驶人(学员)的操作是否符合规范，车辆的外部环境(与其他行驶车辆是否保持安全车距等)是否符合考试要求，从而导致评判结果与学员的实际考试情况存在一定的出入的问题，提高驾驶技能考试的评判结果的可信度。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。