智能路考系统及方法与流程

本申请涉及驾考智能教学和模拟考试路考领域，具体而言，涉及一种智能路考系统及方法。

背景技术：

路考系统，可以模拟实际考场环境，用于驾校学车人员的模拟练习。

发明人发现，路考系统大多不能评判大部分考试项目，和考试车相比差距很大，对学员学车和模拟考试的效果有限。此外，如果想要完全模拟考试环境，则需要花费较多的资金。

针对相关技术中路考系统成本高、模拟测试效果较差的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本申请的主要目的在于提供一种智能路考系统及方法，以解决路考系统成本高、模拟测试效果较差的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种智能路考系统。

根据本申请的智能路考系统包括：处理模块，用于接收从车辆获取的第一车辆数据、在所述车辆预设位置处的第一图像信息以及当前所述车辆的第一定位信息；以及所述处理模块，还用于根据所述第一车辆数据、所述第一图像信息以及所述第一定位信息，判断所述车辆的驾驶者是否符合预设路考要求。

进一步地，智能路考系统还包括：与所述处理模块输入端连接的控制模块，所述控制模块包括：车辆obd数据单元和传感器单元，所述车辆obd数据单元，用于与车辆obd接口连接并获取车辆系统数据；所述第一传感器单元，用于通过档位传感器获取车辆的档位信号，根据所述档位信号判断车辆是否按照预设路考规则在挂挡、在减档或挂空档。

进一步地，智能路考系统还包括：第二传感器单元，用于通过陀螺仪获取车辆的转向信号，根据所述转向信号判断车辆是否按照预设路考规则行驶。

进一步地，智能路考系统还包括：第三传感器单元，用于通过感应探头获取在车辆的前、后位置的触发信号，根据所述触发信号判断驾驶者是否按照预设路考规则检查车辆。

进一步地，所述处理模块包括：数据传输单元，所述数据传输单元，用于将所述处理模块获取到的数据向服务器同步。

进一步地，智能路考系统还包括：图像采集单元和gps定位单元，所述图像采集单元与处理模块相连，用于传输车辆在预设第一位置处的视频信号，根据所述第一位置判断车辆是否压线或是否靠边停车；所述gps定位单元与处理模块相连，用于传输车辆在预设第二位置处的地理位置信号，根据所述地理位置信号判断所述车辆是否到达预设路考考点。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种智能路考方法，用于路考练习或考试车辆。

根据本申请的智能路考方法包括：接收从车辆获取的第一车辆数据、在所述车辆预设位置处的第一图像信息以及当前所述车辆的第一定位信息；以及根据所述第一车辆数据、所述第一图像信息以及所述第一定位信息，判断所述车辆的驾驶者是否符合预设路考要求。

进一步地，方法还包括：通过车辆obd接口获取车辆系统数据；通过档位传感器获取车辆的档位信号，根据所述档位信号判断车辆是否按照预设路考规则在挂挡、在减档或挂空档。

进一步地，方法还包括：通过陀螺仪获取车辆的转向信号，根据所述转向信号判断车辆是否按照预设路考规则行驶。

进一步地，方法还包括：通过感应探头获取在车辆的前、后位置的触发信号，根据所述触发信号判断驾驶者是否按照预设路考规则检查车辆。

在本申请实施例中，采用处理模块，用于接收从车辆获取的第一车辆数据、在所述车辆预设位置处的第一图像信息以及当前所述车辆的第一定位信息的方式，通过根据所述第一车辆数据、所述第一图像信息以及所述第一定位信息，判断所述车辆的驾驶者是否符合预设路考要求，达到了模拟路考环境(科目三)的目的，从而实现了快速、准确的数据采集和对模拟考场环境的操作结果智能处理判断的技术效果让学员在训练车辆上就能全真模拟考试，进而解决了路考系统成本高、模拟测试效果较差的的技术问题。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例的智能路考系统结构示意图；

图2是根据本申请实施例的智能路考系统实现方法流程示意图；

图3是根据本申请实施例的智能路考系统实现方法流程示意图；

图4是根据本申请实施例的智能路考系统实现方法流程示意图；

图5是根据本申请实施例的智能路考系统实现方法流程示意图；

图6是根据本申请优选实施例的智能路考系统示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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，以便这里描述的本申请的实施例。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。

在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本申请及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。

并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本申请中的具体含义。

此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如，可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

在本申请中通过车辆数据、图像信息、定位信息收集的多个车辆行驶过程中数据，再结合车辆数据中的通用数据接口obd数据辅助指导学员学车，并评判学员模拟考试是否合格，达到和考试系统同样级别的效果。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

如图1所示，该装置包括：处理模块10，用于接收从车辆获取的第一车辆数据、在所述车辆预设位置处的第一图像信息以及当前所述车辆的第一定位信息；以及所述处理模块，还用于根据所述第一车辆数据、所述第一图像信息以及所述第一定位信息，判断所述车辆的驾驶者是否符合预设路考要求。处理模块10可以从车辆获取得到第一车辆数据，从车辆获得的数据可以包括：通过通用数据obd接口获得的车辆系统数据。从车辆获得的数据也可以包括：从各类安装在车辆上的传感器获取得到。比如，车辆上安装的档位传感器可以监测车辆的驾驶者是否挂上了档位或者是否在挂在了空档上。又比如，车辆上安装的红外感应探头，可以检测到在车辆的右前方和车辆的右后方是否有出现目标障碍物(驾驶者或学员)，并以此作为标准。再比如，车辆控制台上安装的陀螺仪可以检测驾驶者是否对车辆进行打轮操作车辆是否发生了转弯以及发生转弯的转弯角度。通过在车辆的各个预设位置安装的传感器配合使用，可获取车辆行驶过程中内外部环境数据，通过内外部环境数据可以更加准确地判断驾驶者当前对车辆的操作。在所述车辆预设位置处的图像信息主要通过图像采集装置获得，通常可以设置多个摄像头以达到较好的效果，作为本实施例中的优选，主要在左右后视镜和车内后视镜上安装图像采集装置，可以监测到驾驶者在驾驶位置上的转头、抬头或低头操作，进而可以配合路考的项目。比如，超车时是否转头看后视镜。又比如，拐弯时是否看后视镜。再比如，上车后是否调节后视镜等。当前所述车辆的定位信息包括：针对车辆在不同行程位置上的实时地理位置信息，可以理解多个实时地理位置信息可以构成用于模拟考试的考场线路图。

需要注意的是，在本申请并不对具体的传感器进行限定，本领域技术人员可以根据实际的使用考试场景需要进行选用。

还需要注意的是，在本申请中的智能路考系统的处理模块是指一类具有处理功能的硬件、软件或者软硬结合的设备，通常可以安装在车辆内，结合语音自动播报设备和自动评判系统使用综合判断驾驶者对车辆的操作是否符合预设路考要求。

所述处理模块10中根据获取的第一车辆数据、所述第一图像信息以及所述第一定位信息，并按照路考规则判断当前车辆的驾驶者对车辆的操作是否符合预设路考的要求。在判断当前车辆的驾驶者对车辆的操作是否符合预设路考的要求时根据不同的路考项目选择使用车辆数据、图像信息和/或定位信息。在一种实施例中，根据定位信息获取gps信号，根据gps信号获得考点的位置，通过考点的位置结合图像信息或者车辆数据单独或同时判断当前驾驶者对车辆的操作是否符合预设的路考要求。

在一种实施例中，根据车辆数据获取车速信号，根据车速信号判断当前在直线行驶场景下，通过结合图像信息判断当前驾驶者对车辆的操作是否符合预设的路考要求。

从以上的描述中，可以看出，本申请实现了如下技术效果：

在本申请实施例中，采用处理模块，用于接收从车辆获取的第一车辆数据、在所述车辆预设位置处的第一图像信息以及当前所述车辆的第一定位信息的方式，通过根据所述第一车辆数据、所述第一图像信息以及所述第一定位信息，判断所述车辆的驾驶者是否符合预设路考要求，达到了模拟路考环境(科目三)的目的，从而实现了快速、准确的数据采集和对模拟考场环境的操作结果智能处理判断的技术效果让学员在训练车辆上就能全真模拟考试，进而解决了路考系统成本高、模拟测试效果较差的的技术问题。

根据本申请实施例，作为本实施例中的优选，如图1所示，智能路考系统中还包括：控制模块20，所述控制模块20包括：车辆obd数据单元201和传感器单元202，所述车辆obd数据单元201，用于与车辆obd接口连接并获取车辆系统数据；所述第一传感器单元202，用于通过档位传感器获取车辆的档位信号，根据所述档位信号判断车辆是否按照预设路考规则在挂挡、在减档或挂空档。所述车辆obd数据单元201中可以获取得到车辆的车速，结合第一传感器单元202获取车辆的档位信号可以判断车辆是否照预设路考规则在挂挡、在减档或挂空档。具体地，在加减档操作场景的模拟考试项目中，预设路考规是：需要驾驶者依次从2挡加至4挡，再依次从4挡减到2挡，挂完挡位必须完全松开离合，保持车辆直线行驶状态，一挡上限20km/h，二挡上限27km/h，三挡上限37km/h，四挡上限47km/h，五挡下限30km/h，加减挡操作距离250米。通过所述车辆obd数据单元101和所述第一传感器单元102配合能够判断考试项目是否按照规定完成。

通过第一传感器单元202比如可以是档位传感器读取所有车型档位数据可获取模拟考试过程中所有和档位相关的路考考点。

根据本申请实施例，作为本实施例中的优选，如图1所示，所述控制模块20还包括：第二传感器单元203，用于通过陀螺仪获取车辆的转向信号，根据所述转向信号判断车辆是否按照预设路考规则行驶。所述车辆obd数据单元201中可以获取得到车辆的车速，结合第二传感器单元203中获取的转向信号，根据所述转向信号判断车辆是否按照预设路考规则行驶。具体地，在超车场景的模拟考试项目中，预设路考规则为：车辆打左转向灯比如3秒以上，驾驶者需要将车调整到超车道，行驶超过20米后变回原车道，超车距离200米。通过所述车辆obd数据单元201和第二传感器单元203配合能够判断考试项目是否按照规定完成。

根据本申请实施例，作为本实施例中的优选，如图1所示，所述控制模块20还包括：第三传感器单元204，用于通过感应探头获取在车辆的前、后位置的触发信号，根据所述触发信号判断驾驶者是否按照预设路考规则检查车辆。具体地，在上车准备场景的模拟考试项目中，驾驶者需要绕车一周后上车系安全带。通过第三传感器单元204能够判断考试项目是否按照规定完成。

通过第三传感器单元204比如，通过感应探头评判是否完成绕车一周考点。

根据本申请实施例，作为本实施例中的优选，如图1所示，所述处理模块10包括：数据传输单元101，所述数据传输单元101，用于将所述处理模块获取到的数据向服务器同步。数据传输单元101可以选择无线网络的方式接入互联网并与服务器同步数据。优选地，数据定时或实时与云端的服务器同步，完成数据的实时传送。

根据本申请实施例，作为本实施例中的优选，如图1所示，智能路考系统还包括：图像采集单元301和gps定位单元302，所述图像采集单元301与处理模块10相连，用于传输车辆在预设第一位置处的视频信号，根据所述第一位置判断车辆是否压线或是否靠边停车；所述gps定位单元302与处理模块10相连，用于传输车辆在预设第二位置处的地理位置信号，根据所述地理位置信号判断所述车辆是否到达预设路考考点。图像采集单元301设置在左右后视镜可以判别靠边停车、车辆是否压线。

通过图像采集单元301比如可以是高清摄像头结合预设的图像识别算法能评判靠边停车、车辆是否压实线等路考考点。

需要注意的是，在图像采集单元301中采用图像识别算法可以根据不同的需要进行配置或开发，在本申请中并不进行限定。

具体地，在会车场景模拟考试项目中，预设路考规则为：车辆左侧距离双黄线30厘米以上，会车速度低于30km/h，会车距离70米。通过所述车辆obd数据单元201和图像采集单元301配合能够判断考试项目是否按照规定完成。

具体地，在起步场景模拟考试项目中，预设路考规则为：上车起步行驶距离10米。图像采集单元301可以采集到车辆的行驶距离配合所述第一传感器单元202的档位信号能够判断考试项目是否按照规定完成。

具体地，在直线行驶场景模拟考试项目中，预设路考规则为：将车辆调整于车道内，不得骑轧标线，直线行驶距离100米。图像采集单元301可以采集到车辆是否骑轧标线配合采集到车辆的行驶距离能够判断考试项目是否按照规定完成。

具体地，在路口直行场景模拟考试项目中，预设路考规则为：速度不超过30km/h，保持车辆直线行驶状态，直行通过路口，不得骑轧标线。路口左转场景模拟考试项目中，预设路考规则为：进入左转车道，打左转向灯，超过30km/h，左转通过路口，不得骑轧标线。路口右转场景模拟考试项目中，预设路考规则为：进入右转车道，打右转向灯，速度不超过30km/h，右转通过路口，不得骑轧标线。通过车辆obd数据单元201获取车辆速度和图像采集单元301获取的车辆是否骑轧标线图像信息能够判断考试项目是否按照规定完成。

具体地，在通过人行横道场景模拟考试项目中，预设路考规则为：速度不超过30km/h，保持车辆直线行驶状态，直行通过，不得骑轧标线。通过公交车站场景模拟考试项目中，预设路考规则为：速度不超过30km/h，保持车辆直线行驶状态，直行通过距离50米，不得骑轧标线。通过学校场景模拟考试项目中，预设路考规则为：速度不超过30km/h，保持车辆直线行驶状态，直行通过距离50米，不得骑轧标线。通过车辆obd数据单元201获取车辆速度和图像采集单元301获取的车辆是否骑轧标线图像信息能够判断考试项目是否按照规定完成。

具体地，靠边停车场景模拟考试项目中，预设路考规则为：打右转向灯(3秒以上)，靠边停车，保持车辆右侧与道牙30厘米以内，大于30厘米扣10分，靠边停车距离100米，置空挡，拉手刹松脚刹安全带，开关车门。一挡连续行驶不得超过100米，骑线行驶不得超过60米。

如图6所示，作为本实施例中的优选，在本申请实施例的智能路考系统中，处理模块10可以选用车载平板电脑1，连接高精度gps模块6和高清摄像头5。控制模块200可以选用obd控制器2。在obd控制器2主要是读取车辆obd数据和各种传感器数据，各种传感器包含了档位红外传感器3、触摸探头7、陀螺仪4。obd控制器2通过标准接口连接车辆obd接口，通过数据线各种传感器连接，obd控制器2内置芯片处理所有接收到的数据，再通过通讯线统一传输给车载平板电脑1。obd控制器2和车载平板电脑1的供电均由汽车obd接口提供，可以不单独配置电源装置。

车载平板电脑1主要是处理从obd控制器2、高清摄像头5、gps模块6传输的数据，并按照路考考试规则自动播报考试项目、自动评判考试结果，同时将这些数据处理之后传输到云端服务器。

在车辆上安装上述设备时，可以按照如下操作进行：

车载平板电脑1安装在副驾控制台上，面向副驾人员一般为教练。左右后视镜下方各装一个高清摄像头5，通过数据线直接与车载平板电脑1连接。为了避免遮挡影响gps信号高精度gps模块6固定在控制台上。通过预置的数据线与车载平板电脑1连接。obd控制器2可以放置在驾驶室或副驾下方，一根线连接汽车obd接口，一根线连接档位红外传感器3，一根线连接陀螺仪4，另外一根输出线连接车载平板电脑1。触摸探头7外置在车辆前后，通过数据线与obd控制器2相连，也可直接与车载平板电脑1。

无论车辆是否启动，obd控制器2和车载平板电脑1都能通过obd接口取电并开机。

需要注意的是，在首次使用上述设备时，需要采集一条考试线路或可以使用其他教练员采集过并共享的考试线路。具体地，采集过程如下：打开车载平板电脑1的线路采集程序，开动车辆并行驶到考点位置，高精度gps模块6定位到当前位置后选择考点，继续类似操作，最终形成一条包含所有考点的线路。之后每次练车，教练员可以直接从起点开始选择开始考试，车辆沿着路线行驶，当高精度gps模块6定位到相应考点时，配合自动语音播辅助报考试项目，并在车载平板电脑1评判学员是否按照考试要求操作正确并实时语音播报。

需要注意的是，语音播报的功能可以根据实际模拟场景进行选择并安装，在本申请中并不进行限定。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

根据本申请实施例，还提供了一种用于实施上述智能路考系统的智能路考方法，如图2所示，该方法包括：

步骤s102，接收从车辆获取的第一车辆数据、在所述车辆预设位置处的第一图像信息以及当前所述车辆的第一定位信息；

从车辆获取得到第一车辆数据，从车辆获得的数据可以包括：通过通用数据obd接口获得的车辆系统数据。从车辆获得的数据也可以包括：从各类安装在车辆上的传感器获取得到。比如，车辆上安装的档位传感器可以监测车辆的驾驶者是否挂上了档位或者是否在挂在了空档上。又比如，车辆上安装的红外感应探头，可以检测到在车辆的右前方和车辆的右后方是否有出现目标障碍物(驾驶者或学员)，并以此作为标准。再比如，车辆控制台上安装的陀螺仪可以检测驾驶者是否对车辆进行打轮操作车辆是否发生了转弯以及发生转弯的转弯角度。通过在车辆的各个预设位置安装的传感器配合使用，可获取车辆行驶过程中内外部环境数据，通过内外部环境数据可以更加准确地判断驾驶者当前对车辆的操作。在所述车辆预设位置处的图像信息主要通过图像采集装置获得，通常可以设置多个摄像头以达到较好的效果，作为本实施例中的优选，主要在左右后视镜和车内后视镜上安装图像采集装置，可以监测到驾驶者在驾驶位置上的转头、抬头或低头操作，进而可以配合路考的项目。比如，超车时是否转头看后视镜。又比如，拐弯时是否看后视镜。再比如，上车后是否调节后视镜等。当前所述车辆的定位信息包括：针对车辆在不同行程位置上的实时地理位置信息，可以理解多个实时地理位置信息可以构成用于模拟考试的考场线路图。

需要注意的是，在本申请并不对具体的传感器进行限定，本领域技术人员可以根据实际的使用考试场景需要进行选用。

步骤s104，根据所述第一车辆数据、所述第一图像信息以及所述第一定位信息，判断所述车辆的驾驶者是否符合预设路考要求。

根据获取的第一车辆数据、所述第一图像信息以及所述第一定位信息，并按照路考规则判断当前车辆的驾驶者对车辆的操作是否符合预设路考的要求。在判断当前车辆的驾驶者对车辆的操作是否符合预设路考的要求时根据不同的路考项目选择使用车辆数据、图像信息和/或定位信息。在一种实施例中，根据定位信息获取gps信号，根据gps信号获得考点的位置，通过考点的位置结合图像信息或者车辆数据单独或同时判断当前驾驶者对车辆的操作是否符合预设的路考要求。

在一种实施例中，根据车辆数据获取车速信号，根据车速信号判断当前在直线行驶场景下，通过结合图像信息判断当前驾驶者对车辆的操作是否符合预设的路考要求。

作为本实施例中的优选，如图3所示，方法还包括：步骤s106，通过车辆obd接口获取车辆系统数据；步骤s108，通过档位传感器获取车辆的档位信号，根据所述档位信号判断车辆是否按照预设路考规则在挂挡、在减档或挂空档。获取得到车辆的车速，结合传感器获取车辆的档位信号可以判断车辆是否照预设路考规则在挂挡、在减档或挂空档。具体地，在加减档操作场景的模拟考试项目中，预设路考规是：需要驾驶者依次从2挡加至4挡，再依次从4挡减到2挡，挂完挡位必须完全松开离合，保持车辆直线行驶状态，一挡上限20km/h，二挡上限27km/h，三挡上限37km/h，四挡上限47km/h，五挡下限30km/h，加减挡操作距离250米。通过车辆obd数据接口和车内档位传感器配合能够判断考试项目是否按照规定完成。

作为本实施例中的优选，如图4所示，方法还包括：步骤s110，通过陀螺仪获取车辆的转向信号，根据所述转向信号判断车辆是否按照预设路考规则行驶。具体地，在超车场景的模拟考试项目中，预设路考规则为：车辆打左转向灯比如3秒以上，驾驶者需要将车调整到超车道，行驶超过20米后变回原车道，超车距离200米。通过车辆obd数据接口和车内传感器配合能够判断考试项目是否按照规定完成。

作为本实施例中的优选，如图5所示，方法还包括：步骤s112，通过感应探头获取在车辆的前、后位置的触发信号，根据所述触发信号判断驾驶者是否按照预设路考规则检查车辆。具体地，在上车准备场景的模拟考试项目中，驾驶者需要绕车一周后上车系安全带。通过外置在车位的红外感应传感器能够判断考试项目是否按照规定完成。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本申请的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本申请不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。