车辆的控制方法与流程

本申请涉及车辆控制技术领域，具体而言，涉及一种车辆的控制方法。

背景技术：

自动驾驶功能是科技发展的趋势，可以使驾驶更省力、便利。但在手动驾驶模式与自动驾驶模式之间进行切换时，目前的做法都是对设置在中控台或方向盘上的按键来启动或终止自动驾驶模式。这种方式容易在操作其他功能键时，对车辆的模式切换造成误操作。

技术实现要素：

本申请实施例的目的在于提供一种车辆的控制方法，用以改善现有技术中容易因对开关的误操作造成车辆的模式切换误操作的问题。

第一方面，实施例提供一种车辆的控制方法，应用于云平台，所述方法包括：

向目标车辆发送模式转换请求，以供所述目标车辆根据所述模式转换请求向所述云平台发送车辆自检结果以及车辆状态数据；

获取所述目标车辆所在地区的环境数据；

根据所述车辆自检结果、所述车辆状态数据以及所述环境数据，判断所述目标车辆是否满足自动驾驶条件；

在所述目标车辆满足自动驾驶条件时，向所述目标车辆发送自动驾驶控制指令，以供所述目标车辆根据所述自动驾驶控制指令进行自动驾驶。

通过上述方法，可以结合车辆本身的数据以及云端获取的数据，从多方面综合考虑车辆是否满足自动驾驶条件，从而能够更有效、准确地对车辆的模式切换过程进行控制，且可以在车辆满足自动驾驶条件的情况下，随时控制车辆进行模式切换。相较于仅通过人为触发车内的自动驾驶开关的方式，本申请实施例提供的控制过程更为智能，且能够降低对于开关的误操作概率，降低安全隐患。

在可选的实施方式中，所述车辆自检结果包括整车控制器的自检结果以及自动驾驶控制器的自检结果；

所述根据所述车辆自检结果、所述车辆状态数据以及所述环境数据，判断所述目标车辆是否满足自动驾驶条件，包括：

根据所述整车控制器的自检结果、所述自动驾驶控制器的自检结果、所述车辆状态数据以及所述环境数据，判断所述目标车辆是否满足自动驾驶条件；

其中，在所述整车控制器的自检结果、所述自动驾驶控制器的自检结果、所述车辆状态数据以及所述环境数据中的至少一项不满足自动驾驶条件时，确定所述目标车辆不满足自动驾驶条件。

通过上述实现方式，接收到模式转换请求的目标车辆将整车控制器的自检结果以及自动驾驶控制器的自检结果发送给云平台，云平台可以根据整车控制器的自检结果以及自动驾驶控制器的自检结果确定该目标车辆的车辆自检情况，从而确定该目标车辆的硬件条件是否能够支持自动驾驶功能，以此能够降低安全隐患。

在可选的实施方式中，所述车辆状态数据包括所述目标车辆的位置数据，所述获取所述目标车辆所在地区的环境数据，包括：

根据所述目标车辆的位置数据，获取所述目标车辆所在地区的环境数据。

通过上述实现方式，可以结合目标车辆的位置数据得到一些有关于目标车辆所在地的环境数据，从而对目标车辆的当前状态进行综合判断。在该目标车辆当前不允许自动驾驶时，即使车辆自身的硬件组件或其他方面都满足自动驾驶条件，云平台也判定该目标车辆不满足自动驾驶条件，可以降低安全隐患。

在可选的实施方式中，所述获取所述目标车辆所在地区的环境数据，包括：

获取所述目标车辆上安装的环境感知设备采集的数据，得到所述目标车辆所在地区的环境数据。

通过上述实现方式，当云平台在得到环境感知设备采集的数据时，可以进行数据分析从而得知该目标车辆当前的移动环境、目标车辆周围的障碍物情况，从而得到该目标车辆周边的环境数据，有利于避免堵车状态下控制目标车辆进行自动驾驶，能够降低安全隐患。

在可选的实施方式中，所述获取所述目标车辆所在地区的环境数据，包括：

获取所述目标车辆所在地区的交通信息、天气信息，得到所述目标车辆所在地区的环境数据。

通过上述实现方式，有利于避免目标车辆在不符合交通制度的情况下进行自动驾驶，也有利于避免目标车辆在恶劣天气状况下进行自动驾驶。

在可选的实施方式中，所述环境数据包括所述目标车辆的车队数据，所述根据所述车辆自检结果、所述车辆状态数据以及所述环境数据，判断所述目标车辆是否满足自动驾驶条件，包括：

根据所述车辆自检结果、所述车辆状态数据以及所述车队数据，判断判断所述目标车辆是否满足自动驾驶条件；

其中，在所述车辆自检结果、所述车辆状态数据以及所述车队数据中的至少一项不满足自动驾驶条件时，确定所述目标车辆不满足自动驾驶条件。

通过上述实现方式，可以在目标车辆执行车队任务时结合目标车辆在车队中的身份对当前车辆的模式切换过程进行综合判断，从而避免对车队中的其他车辆造成影响。

第二方面，实施例提供一种车辆的控制方法，应用于机动车，所述方法包括：

接收云平台的模式转换请求；

根据所述模式转换请求向所述云平台发送车辆自检结果；

根据所述模式转换请求向所述云平台发送车辆状态数据；

在接收到所述云平台根据所述车辆自检结果以及所述车辆状态数据发送的自动驾驶控制指令时，根据所述自动驾驶控制指令进入自动驾驶模式。

通过上述方法，可以结合车辆本身的数据以及云端获取的数据，从多方面综合考虑车辆是否满足自动驾驶条件，能够更有效、准确地对车辆的模式切换过程进行控制，在车辆满足自动驾驶条件的情况下，可以随时进行模式切换。相较于仅通过人为触发车内的自动驾驶开关的方式，上述方法更为智能，且能够降低对于开关的误操作概率，降低安全隐患。

在可选的实施方式中，所述根据所述模式转换请求向所述云平台发送车辆自检结果，包括以下至少一者：

根据所述模式转换请求向所述云平台发送整车控制器的自检结果；

根据所述模式转换请求向所述云平台发送自动驾驶控制器的自检结果。

通过上述实现方式，有利于得知该目标车辆的硬件条件当前是否能够支持自动驾驶功能，以此能够降低安全隐患。

在可选的实施方式中，根据所述模式转换请求向所述云平台发送车辆状态数据，包括：

根据所述模式转换请求，将所述机动车的环境感知设备采集到的数据作为所述车辆状态数据；

将所述车辆状态数据发送给所述云平台。

通过上述实现方式，有利于避免云平台在目标车辆处于堵车状态下控制该目标车辆进行自动驾驶，降低安全隐患。

在可选的实施方式中，根据所述模式转换请求向所述云平台发送车辆状态数据，包括：

根据所述模式转换请求向所述云平台发送所述机动车的位置数据。

通过上述实现方式，有利于云平台结合目标车辆的位置数据对目标车辆的当前状态进行综合判断，降低安全隐患。

第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：

存储器；

处理器；

存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时执行前述第一方面或第二方面所述的方法。

第四方面，本申请实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时执行前述第一方面或第二方面所述的方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种车辆的控制系统的示意图。

图2为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。

图3为本申请实施例提供的一种车辆的控制方法的流程图。

图4为本申请实施例提供的一种车辆的控制装置的功能模块框图。

图5为本申请实施例提供的另一种车辆的控制装置的功能模块框图。

图6为本申请实施例提供的一种机动车的示意图。

具体实施方式

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描述。

请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种车辆的控制系统的示意图。如图1所示，该系统中包括云平台100以及至少一个机动车200。

云平台100又称云计算平台、云管理平台，具备计算、通信、存储能力，云平台100可以基于至少一个实体主机提供服务。云平台100可以与服务器集群进行通信，云平台100的平台应用和数据库可运行在服务器集群上。基于此，应用于云平台100的方法也可以应用于服务器集群。

云平台100可以通过网络与上述至少一个机动车200中的每个机动车200进行数据通信或交互。例如，云平台100可以接收上述至少一个机动车200中每个机动车200发送的数据，并根据机动车200发送的数据向相应的机动车200下发自动控制指令，以供接收到自动控制指令的机动车200根据自动控制指令进行自动驾驶。

图2示出了一种可应用于本申请实施例中的电子设备300的结构框图。

如图2所示，该电子设备300包括存储器301、处理器302、网络单元303等组件。这些组件通过一条或多条通信总线/信号线进行通讯。

存储器301作为一种存储介质，可用于存储计算机程序，例如可以存储本申请实施例提供的车辆的控制方法对应的计算机程序，处理器302通过运行存储在存储器301中的计算机程序，从而实现本申请实施例提供的车辆的控制方法。

存储器301可以是但不限于：随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，只读存储器(readonlymemory，rom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，电可擦除只读存储器(electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。

处理器302具有运算处理能力，可以是一种集成电路芯片。处理器302可以是中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)、网络处理器(networkprocessor，简称np)等通用处理器，还可以是数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立硬件组件搭建的专用处理器。本申请实施例所揭示的各方法、步骤及逻辑框图可以由处理器302实现。

网络单元303可以用于实现与外部设备的网络连接，部署有云平台100的电子设备300的网络单元可以与机动车200的网络单元进行网络通信。

可以理解的是，图2所示的结构仅作为示意，在具体实施时，电子设备300还可以有比图2所示更多或更少的组件，或具有与图2所不同的配置。在本申请实施例中，电子设备300可以是服务器、移动设备、车载设备等能够连接网络并具有运算处理能力的设备。作为一种实现方式，云平台100可以运行在电子设备300上，从而与机动车200进行数据交互。作为另一种实现方式，电子设备300可以作为机动车200的车载设备，与部署有云平台100的设备进行数据通信。在一些实施方式中，电子设备300可以不限于物理设备，例如还可以是虚拟服务器。

请参阅图3，图3为本申请实施例提供的一种车辆的控制方法的流程图。

如图3所示，该方法可包括步骤s11-s16。

s11：云平台向目标车辆发送模式转换请求。

其中，目标车辆是一种机动车。云平台可以定时或不定时地向目标车辆发送模式转换请求。模式转换请求可以用于请求目标车辆从手动驾驶模式进入自动驾驶模式，也可以用于请求目标车辆从一种自动驾驶模式切换至另一种自动驾驶模式，还可以用于请求目标车辆维持当前的自动驾驶模式。

s12：目标车辆根据接收到的模式转换请求，向云平台发送车辆自检结果以及车辆状态数据。

其中，目标车辆可以根据云平台发送的模式转换请求，对车辆自身的各硬件组件进行自检，从而得到车辆自检结果。

目标车辆还可以根据云平台发送的模式转换请求，获取车辆上的各检测装置(包括环境感知设备)的数据，从而得到车辆状态数据。

在目标车辆得到车辆自检结果和车辆状态数据后，将车辆自检结果及车辆状态数据发送给云平台，以此实现目标车辆对于该模式转换请求的初步响应。可以理解的是，目标车辆可以同时将车辆自检结果和车辆状态数据发送给云平台，也可以分别发送。

云平台在接收到车辆自检结果后，可以根据车辆自检结果，从硬件条件上得知该目标车辆是否符合自动驾驶条件。

云平台在接收到车辆状态数据后可以得知该目标车辆当前是否存在其他不允许自动驾驶的状态因素(例如是否没油了等)，还可以根据车辆状态数据获取到与该目标车辆有关的其他数据，例如可以根据车辆状态数据获取该目标车辆当前所在地区的部分环境数据。

s13：云平台获取目标车辆所在地区的环境数据。

其中，对于云平台所获取的该目标车辆所在地区的环境数据，是指与车辆本身的驾驶参数无关的环境数据，例如道路状况、天气状况、周边其他车辆状况等环境数据。云平台可以通过该目标车辆发送的车辆状态数据直接得到该目标车辆所在地区的环境数据，数据可以来源于目标车辆的环境感知设备，云平台也可以通过互联网或电台得到该目标车辆所在地区的环境数据。

s14：云平台根据车辆自检结果、车辆状态数据以及环境数据，判断目标车辆是否满足自动驾驶条件。

其中，云平台可以分别对车辆自检结果、车辆状态数据、环境数据进行判断，以从多方面确定该目标车辆是否满足自动驾驶条件。在此在判断过程中结合车辆的硬件条件，从软件层面多角度地检测该目标车辆是否满足自动驾驶条件。

s15：在目标车辆满足自动驾驶条件时，云平台向目标车辆发送自动驾驶控制指令。

s16：目标车辆根据云平台发送的自动驾驶控制指令进行自动驾驶。

作为一种实现方式，云平台可以在获取到目标车辆的车辆自检数据时，根据车辆自检数据确定目标车辆是否通过自检。在获取到目标车辆的车辆状态数据时，根据车辆状态数据判断目标车辆当前的状态是否允许自动驾驶。在获取到目标车辆所在地区的环境数据时，以环境数据作为参考信息，判断目标车辆所在的地区是否允许自动驾驶。在确定出目标车辆通过自检，且目标车辆当前的状态允许自动驾驶，且目标车辆所在的地区允许自动驾驶时，云平台可以判定该目标车辆满足自动驾驶条件，并向该目标车辆发送自动驾驶控制指令，以供该目标车辆根据自动驾驶控制指令进行自动驾驶。

其中，目标车辆在接收到云平台根据车辆自检结果以及车辆状态数据发送的自动驾驶控制指令时，根据自动驾驶控制指令从手动驾驶模式进入自动驾驶模式，从而进行自动驾驶，或者根据自动驾驶控制指令从一种自动驾驶模式切换至另一种自动驾驶模式，或者根据该自动驾驶控制指令维持当前的自动驾驶模式不变。

通过上述方法，可以结合车辆本身的数据以及云端获取的数据，从多方面综合考虑车辆是否满足自动驾驶条件，从而能够更有效、准确地对车辆的模式切换过程进行控制，且可以在车辆满足自动驾驶条件的情况下，随时控制车辆进行模式切换。

通常情况下，单个车辆的数据处理能力是远低于云平台的，相较于车辆自行进行决策的方式，本申请实施例的方案将数据搜集、分析的过程交于云平台，由云平台进行分析计算，处理能力和处理速度将优于车辆自行处理的方式。相较于仅通过人为触发车内的自动驾驶开关的方式，本申请实施例提供的控制过程更为智能，且能够降低对于开关的误操作概率，降低安全隐患。

在一些实施例中，云平台在按照预设的周期发送模式转换请求后，按照前述方法判定出目标车辆不符合自动驾驶条件时，可以向目标车辆发送还原指令，以供已经处于自动驾驶模式的车辆根据还原指令对车内人员进行提醒，并根据还原指令退出当前的自动驾驶模式。

需要说明的是，本申请实施例提供的上述车辆的控制方法提供的是一种辅助控制方式，在一些实施例中，车内人员仍然可以通过触发车辆的相应触发区域以进行模式还原或关闭车辆的自动驾驶功能，从而退出自动驾驶模式。

作为一种实现方式，前述的车辆自检结果可以包括整车控制器的自检结果以及自动驾驶控制器的自检结果。

在目标车辆接收到云平台的模式转换请求后，可以根据模式转换请求向云平台发送整车控制器的自检结果，根据模式转换请求向云平台发送自动驾驶控制器的自检结果。

云平台可以根据整车控制器的自检结果、自动驾驶控制器的自检结果、车辆状态数据以及环境数据，判断该目标车辆是否满足自动驾驶条件。

其中，在该目标车辆的整车控制器的自检结果、自动驾驶控制器的自检结果、车辆状态数据以及环境数据中的至少一项不满足自动驾驶条件时，确定目标车辆不满足自动驾驶条件。

在该目标车辆的整车控制器的自检结果、自动驾驶控制器的自检结果、车辆状态数据以及环境数据中的每一项都满足相应的自动驾驶条件时，可以判定该目标车辆满足自动驾驶条件。

在一个实例中，目标车辆接收到模式转换请求后，可以对车辆进行上电自检，检测整车控制器(vehiclecontrolunit，vcu)和自动驾驶控制器(autonomousdrivingunit，adu)是否通过自检。

在检测整车控制器(vcu)时，若确定出目标车辆的动力电池、电机控制器(motorcontrolunit，mcu)、驱动电机等与车辆驱动能力相关的组件均未发生故障时，确定整车控制器(vcu)通过自检。

在检测自动驾驶控制器(adu)时，可以对目标车辆的各个环境感知设备进行检测，环境感知设备可以包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、摄像机、定位器(globalpositioningsystem，gps)以及惯性导航系统(inertialmeasurementunit，imu)等。在目标车辆的各个环境感知设备均未发生故障时，确定自动驾驶控制器(adu)通过自检。

作为一种车辆自检结果的表现形式，目标车辆可以在确定车辆的硬件组件自检合格的情况下，向云平台发送各个硬件组件的合格标志，合格标志作为车辆自检结果。

作为另一种车辆自检结果的表现形式，目标车辆可以将自检过程中得到的自检数据发送给云平台，自检数据可以包括车辆系统故障代码。云平台可以根据目标车辆发送的自检数据得知该目标车辆的哪些组件存在故障，从而进行决策分析。

通过上述实现方式，接收到模式转换请求的目标车辆将整车控制器的自检结果以及自动驾驶控制器的自检结果发送给云平台，云平台可以根据整车控制器的自检结果以及自动驾驶控制器的自检结果确定该目标车辆的车辆自检情况，从而确定该目标车辆的硬件条件是否能够支持自动驾驶功能。在整车控制器或自动驾驶控制器未通过自检时，云平台判定该目标车辆不满足自动驾驶条件，以此能够降低安全隐患。

作为一种实现方式，前述的车辆状态数据可以包括目标车辆的位置数据。

在目标车辆接收到云平台的模式转换请求后，可以根据模式转换请求向云平台发送该目标车辆(机动车)的位置数据。云平台可以根据目标车辆的位置数据，获取目标车辆所在地区的环境数据。

在一个实例中，目标车辆在接收到模式转换请求后可以获取车辆的gps定位数据、imu惯导数据，从而得到车辆的经纬度、航向角度、航向精度等位置数据。云平台在接收到目标车辆发送的位置数据后可以根据位置数据得知目标车辆所在的具体位置，可以得知车辆当前的驾驶状态(包括驾驶速度、加速度等)。

云平台还可以根据目标车辆的位置数据，基于目标车辆所在地区从互联网上获取一些环境数据，例如车辆所在地的交通信息、车辆所在地的地图、车辆所在地的天气信息等环境数据。

在该目标车辆所在地的交通制度不允许自动驾驶时，即使该目标车辆的其他所有条件都满足自动驾驶要求，云平台也会判定该目标车辆当前不满足自动驾驶条件。

在该目标车辆所在地的道路情况不允许自动驾驶时，云平台将判定该目标车辆当前不满足自动驾驶条件。例如，在该目标车辆当前所在路段是国道、省道等较宽的多车道干道路况时，确定该目标车辆在道路条件上允许组对自动驾驶或单车自动驾驶(但即使道路条件满足也仍需考虑其他判定条件)。在该目标车辆当前所在路段是城市支路、乡村道路等较窄的复杂路况时，可以确定该目标车辆在道路条件上当前不允许自动驾驶，以降低交通事故的发生概率。

在该目标车辆当前所处环境的天气恶劣时(例如雨雪天气、视线较差的夜晚)，确定该目标车辆在气候条件上当前不允许自动驾驶，以降低交通事故的发生概率。

通过上述实现方式，可以结合目标车辆的位置数据得到一些有关于目标车辆所在地的环境数据，从而对目标车辆的当前状态进行综合判断。在该目标车辆当前不允许自动驾驶时，即使车辆自身的硬件组件或其他方面都满足自动驾驶条件，也判定该目标车辆不满足自动驾驶条件。

作为另一种实现方式，前述的车辆状态数据可以包括由目标车辆上的各检测装置(包括环境感知设备)的检测得到的数据。

在一个实例中，车辆状态数据可以包括目标车辆上的辅助检测装置的检测数据，用以检测轮胎气压是否过高、车内剩余油量等。在轮胎气压过高、车内剩余油量过低时，可以视作车辆状态不佳，此时可能不适合进行自动驾驶。在检测到车辆状态不佳时，云平台可以向目标车辆发送状态提示消息，目标车辆的扬声器、显示器可以根据状态提示消息进行状态提示。在其他实例中，目标车辆自行可以完成此类状态检测并进行提示。

在另一个实例中，车辆状态数据可以包括目标车辆上安装的环境感知设备采集的数据。

目标车辆在接收到模式转换请求后，可以根据模式转换请求，将机动车的环境感知设备采集到的数据作为车辆状态数据，将车辆状态数据发送给云平台。

云平台通过获取目标车辆上安装的环境感知设备采集的数据，得到目标车辆所在地区的环境数据。

通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头等环境感知设备可以采集到与车辆自身运行参数无关的区域环境信息。目标车辆的自动驾驶控制器(adu)可以通过can总线或其他通讯线得到各个环境感知设备采集的数据。

需要说明的是，环境感知设备采集的数据与环境感知设备的自检数据是不同的，自检时关注的是设备是否可以正常运行，而采集时关注的是采集对象与当前目标车辆之间的相对位置关系。

通过上述实现方式，云平台在得到环境感知设备采集的数据时，可以进行数据分析从而得知该目标车辆当前的移动环境、目标车辆周围的障碍物情况，从而得到该目标车辆周边的环境数据，可以避免堵车状态下控制目标车辆进行自动驾驶，能够降低安全隐患。

可选地，在云平台根据环境数据确定出该目标车辆附近存在需要进行特殊避让的车辆(例如救护车、消防车等)时，判定该目标车辆当前不允许自动驾驶。

作为再一种实现方式，环境数据可以包括目标车辆的车队数据。云平台对应的上述s14步骤可以包括：

根据车辆自检结果、车辆状态数据以及车队数据，判断判断目标车辆是否满足自动驾驶条件。

其中，在车辆自检结果、车辆状态数据以及车队数据中的至少一项不满足自动驾驶条件时，确定目标车辆不满足自动驾驶条件。

在车辆自检结果、车辆状态数据以及车队数据中的每一项都满足自动驾驶条件时，确定目标车辆满足自动驾驶条件。

在一个实例中，云平台可以根据该目标车辆的车辆标识(例如车牌号)查询该目标车辆当前是否在执行车队任务。

在确定该目标车辆在执行车队任务时，可以通过该目标车辆的车队数据得知该目标车辆在车队中的车辆身份，车辆身份可以是领航车辆、跟随车辆。其中，跟随车辆可以执行自动驾驶模式中的跟车模式。

在识别出该目标车辆当前是领航车辆时，云平台可以确定该领航车辆不允许切换驾驶模式或者确定该领航车辆可以执行自动驾驶模式中的领航模式。

在识别出该目标车辆是跟随车辆时，云平台可以定期向跟随车辆发送模式转换请求以检测跟随车辆当前的状态是否能够满足自动驾驶条件，并在判定出跟随车辆当前不适合自动驾驶时，对相应车队中的各个车辆进行提示。

其中，同一车队中的各个车辆可以通过广播的方式进行相互通信。

通过上述实现方式，可以在目标车辆执行车队任务时，结合目标车辆在车队中的身份对当前车辆的模式切换过程进行综合判断，从而避免对车队中的其他车辆造成影响。

在其他实施方式中，若云平台根据车辆标识识别出目标车辆当前已经在执行自动驾驶模式，可以向已经处于自动驾驶模式的目标车辆发送新的模式转换请求，从而对目标车辆进行状态检测，以便于根据状态检测结果(包括前述的车辆自检结果和车辆状态数据、环境数据)向目标车辆下发新的指令。

在一个实例中，对于已经处于自动驾驶模式下的目标车辆，云平台在通过环境数据得知目标车辆周边的车辆与当前的目标车辆距离过近时或者当前的目标车辆速度过快时，可以从预先设定的几个自动驾驶模式选定一个适合该目标车辆当前状态的新驾驶模式，并基于新驾驶模式向该目标车辆下发新的指令。

预先设定的驾驶模式可以是根据车辆身份、车辆所在路况进行区分的，也可以是根据最大行驶速度区分的(每个驾驶模式的最大行驶速度不同)。

在检测到目标车辆临近红绿灯和路测单元(roadsideunite，rsu)时，可以向目标车辆下发调速指令，以使目标车辆根据调速指令进行调速，避免目标车辆违反交通制度。

在检测到目标车辆位于高速公路时，由于高速公路的红绿灯少，云平台可以提供较少的自动驾驶指令以对目标车辆进行控制。

在检测到目标车辆处于市区内时，由于红绿灯路口较多，可以结合目标车辆的环境感知设备，调用多个环境感知设备的数据进行决策，从而对目标车辆进行控制。

基于同一发明构思，请参阅图4，本申请实施例还提供一种车辆的控制装置400，该装置可应用于运行有云平台的电子设备。

该装置可以包括：第一发送模块401、获取模块402、决策模块403。

第一发送模块401，用于向目标车辆发送模式转换请求，以供目标车辆根据模式转换请求向云平台发送车辆自检结果以及车辆状态数据。

获取模块402，用于获取目标车辆所在地区的环境数据。

决策模块403，用于根据车辆自检结果、车辆状态数据以及环境数据，判断目标车辆是否满足自动驾驶条件。

该决策模块403还用于在目标车辆满足自动驾驶条件时，向目标车辆发送自动驾驶控制指令，以供目标车辆根据自动驾驶控制指令进行自动驾驶。

通过该装置可以执行前述应用于云平台的方法部分，从而提供更为智能的车辆控制方式，降低安全隐患。

可选地，获取模块402还可用于获取目标车辆的整车控制器的自检结果以及自动驾驶控制器的自检结果，决策模块403还可用于根据整车控制器的自检结果、自动驾驶控制器的自检结果、车辆状态数据以及环境数据，判断目标车辆是否满足自动驾驶条件。其中，在整车控制器的自检结果、自动驾驶控制器的自检结果、车辆状态数据以及环境数据中的至少一项不满足自动驾驶条件时，确定目标车辆不满足自动驾驶条件。在整车控制器的自检结果、自动驾驶控制器的自检结果、车辆状态数据以及环境数据中的每一项都满足自动驾驶条件时，确定目标车辆满足自动驾驶条件。

可选地，获取模块402还可用于根据目标车辆的位置数据，获取目标车辆所在地区的环境数据。

可选地，获取模块402还可用于获取目标车辆上安装的环境感知设备采集的数据，得到目标车辆所在地区的环境数据。

可选地，获取模块402还可用于获取目标车辆的车队数据，决策模块403还可用于根据车辆自检结果、车辆状态数据以及车队数据，判断判断目标车辆是否满足自动驾驶条件。其中，在车辆自检结果、车辆状态数据以及车队数据中的至少一项不满足自动驾驶条件时，确定目标车辆不满足自动驾驶条件。在车辆自检结果、车辆状态数据以及车队数据中的每一项都满足自动驾驶条件时，确定目标车辆满足自动驾驶条件。

关于该车辆的控制装置400的其他细节，请进一步参考前述方法中关于云平台的相关描述，在此不再赘述。

基于同一发明构思，请参阅图5，本申请实施例还提供另一种车辆的控制装置500，该装置可应用于机动车的车载设备。该装置可以执行应用于前述目标车辆的方法部分。

如图5所示，该装置可包括：接收模块501、第二发送模块502、执行模块503。

接收模块501，用于接收云平台的模式转换请求。

第二发送模块502，用于根据模式转换请求向云平台发送车辆自检结果。

第二发送模块502，还用于根据模式转换请求向云平台发送车辆状态数据。

执行模块503，用于在接收到云平台根据车辆自检结果以及车辆状态数据发送的自动驾驶控制指令时，根据自动驾驶控制指令进入自动驾驶模式。

可选地，第二发送模块502还可用于根据模式转换请求向云平台发送整车控制器的自检结果；根据模式转换请求向云平台发送自动驾驶控制器的自检结果。

可选地，第二发送模块502还可用于根据模式转换请求，将机动车的环境感知设备采集到的数据作为车辆状态数据；将车辆状态数据发送给云平台。

可选地，第二发送模块502还可用于根据模式转换请求向云平台发送机动车的位置数据。

关于该装置的其他细节可以参考前述方法中关于目标车辆的相关描述，在此不再赘述。

基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种机动车，该机动车上安装有环境感知设备以及部署有前述图5所示装置的电子设备。该电子设备的结构部分可以参考图2所示结构。

请参阅图6，在图6中的“a”表示16线激光雷达，可以用于检测车辆两侧相邻车道内的目标。在图6中的“b”表示4线激光雷达，可用于进行车辆的前向碰撞检测，可配合毫米波雷达进行目标检测。在图6中的“c”表示毫米波雷达，毫米波雷达可用于对车辆前、后方的障碍物进行检测，以助于车辆预警，毫米波雷达的数据可以配合激光雷达、摄像头(图6中的“d”)进行目标检测。图6中的“e”可以表示定位器，“f”可以表示惯性导航系统(imu)。

可以理解的是，图6所示的结构仅作为示意，实际车辆中还具有整车控制器、自动驾驶控制器等组件，机动车上各个组件的安装位置不应理解为对本申请的限制。

基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时执行前述方法中的任一实现方式对应的方法步骤。存储介质可以包括：移动硬盘、存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所讨论的相互之间的连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个地方。本领域技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，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。