技术特征：
1.一种自动驾驶转向故障预测及冗余控制方法，其特征在于，包括：根据自车周围环境信息与道路信息得到预测轨迹与规划路径，所述预测轨迹以及规划路径对应生成预设路径；根据行驶时的自车周围环境信息、自车状态、控制器状态以及执行器状态得到转向系统的故障预测结果；根据行驶时自车的通信状态、控制器状态以及执行器状态得到转向系统的故障监测结果；根据所述故障预测结果和/或故障监测结果响应车辆的对应冗余控制策略，以控制车辆按照预设路径或紧急路径行驶。2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶转向故障预测及冗余控制方法，其特征在于，所述根据行驶时的自车周围环境信息、自车状态、控制器状态以及执行器状态得到转向系统的故障预测结果；根据行驶时自车的通信状态、控制器状态以及执行器状态得到转向系统的故障监测结果；包括：将车辆行驶时的自车周围环境信息、自车状态、控制器状态以及执行器状态输入训练好的基于深度学习的故障预测模型，计算出转向系统的故障预测结果；根据行驶时自车的通信状态、控制器状态以及执行器状态判断车辆是否存在故障，并根据判断结果输出故障监测结果；其中，所述通信状态包括主通信链路状态和副通信链路状态，所述控制器状态包括主控制器状态和副控制器状态。3.根据权利要求2所述的一种自动驾驶转向故障预测及冗余控制方法，其特征在于，对基于深度学习的故障预测模型进行训练的过程，包括：通过车辆行驶过程的自车周围环境历史信息、传感器历史数据、控制器状态历史数据以及执行器状态历史数据组成的训练集对基于卷积神经网络的故障预测模型进行训练，得到所述故障预测模型权重文件；通过训练过程的反向传播，采用使损失函数最小的方式，不断变更网络权值使网络输出迭代逼近真值，得到优化的故障预测模型权重文件，所述优化的故障预测模型权重文件作为所述故障预测模型的输入。4.根据权利要求3所述的一种自动驾驶转向故障预测及冗余控制方法，其特征在于，对基于深度学习的故障预测模型进行训练的过程，还包括：通过车辆行驶过程的自车周围环境历史信息、传感器历史数据、控制器状态历史数据、执行器状态历史数据以及对应的故障预测结果组成的测试集，采用交叉验证法，对优化的故障预测模型进行验证。5.根据权利要求1所述的一种自动驾驶转向故障预测及冗余控制方法，其特征在于，所述自车状态包括仪表车速、电机转速、电机扭矩、adas功能状态、方向盘转角、方向盘转角速度、横向控制扭矩、横纵向加速度、can总线负载率中的任意一项或多项；所述自车周围环境信息包括包括道路曲率、碰撞目标、可行驶区域、紧急停车区域中的任意一项或多项；所述控制器状态包括控制器电压、控制器温度、内存使用率、mcu使用率、soc使用率中的任意一项或多项；所述执行器状态包括控制转角指令和实际执行情况的偏差、控制转矩指令和实际执行
的偏差中的任意一项或多项。6.根据权利要求1～5任一项所述的一种自动驾驶转向故障预测及冗余控制方法，其特征在于，所述根据所述故障预测结果和/或故障监测结果响应车辆的对应冗余控制策略，以控制车辆按照预设路径或紧急路径行驶，包括：若所述故障预测结果和故障监测结果均指示无故障，则车辆按照预设路径行驶；若所述故障预测结果指示存在故障、且故障监测结果指示无故障，则自动驾驶功能降级，同时根据驾驶场景自适应执行场景控制优化策略；若故障监测结果指示存在故障，则根据故障类型启动冗余备份策略，控制车辆按照紧急路径行驶。7.根据权利要求6所述的一种自动驾驶转向故障预测及冗余控制方法，其特征在于，所述若所述故障预测结果指示存在故障、且故障监测结果指示无故障，则自动驾驶功能降级，同时根据驾驶场景自适应执行场景控制优化策略，包括：在自动驾驶状态下，若所述故障预测结果指示存在故障、且故障监测结果指示无故障，则车辆从高级别自动驾驶功能按照级别依次向较低级别自动驾驶功能降级；根据自车状态、所述预测轨迹、自车周围环境信息与道路信息自适应减少车辆的纵向扭矩和横向转角速率。8.根据权利要求6所述的一种自动驾驶转向故障预测及冗余控制方法，其特征在于，所述若故障监测结果指示存在故障，则根据故障类型启动冗余备份策略，控制车辆按照紧急路径行驶，包括：判断故障监测结果指示的故障类型，其中，所述故障类型包括通信故障、控制器故障或主执行器故障中的任意一种；当故障类型为通信故障时，仅采用主通信链路或副通信链路中状态正常的通信链路进行通信；当故障类型为控制器故障时，主控制器或副控制器中状态正常的一方接替故障方的工作；当故障类型为主执行器故障时，副执行器直接以订阅的方式获取路径规划轨迹信息和环境感知信息，通过副执行器计算和调整车辆左右轮不同的驱动力大小来实现差速转向，从而实现靠边安全停车策略。9.一种自动驾驶转向故障预测及冗余控制系统，其特征在于，包括：路径预测模块，用于根据自车周围环境信息与道路信息得到预测轨迹与规划路径，所述预测轨迹以及规划路径对应生成预设路径；故障获取模块，用于根据行驶时的自车周围环境信息、自车状态、控制器状态以及执行器状态得到转向系统的故障预测结果；根据行驶时自车的通信状态、控制器状态以及执行器状态得到转向系统的故障监测结果；冗余控制模块，用于根据所述故障预测结果和/或故障监测结果响应车辆的对应冗余控制策略，以控制车辆按照预设路径或紧急路径行驶。10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现如权利要求1-8任一项所述的一种自动驾驶转向故障预测及冗余控制方法的步骤。
技术总结
本发明提供一种自动驾驶转向故障预测及冗余控制方法、系统及电子设备，该方法包括：根据自车周围环境信息与道路信息得到预测轨迹与规划路径，所述预测轨迹以及规划路径对应生成预设路径；根据行驶时的自车周围环境信息、自车状态、控制器状态以及执行器状态得到转向系统的故障预测结果；根据行驶时自车的通信状态、控制器状态以及执行器状态得到转向系统的故障监测结果；根据所述故障预测结果和/或故障监测结果响应车辆的对应冗余控制策略，以控制车辆按照预设路径或紧急路径行驶。本发明针对自动驾驶转向系统进行故障安全分析，利用智能预测和故障监测相结合的方法来满足转向系统冗余需求，提升自动驾驶系统系统安全等级。提升自动驾驶系统系统安全等级。提升自动驾驶系统系统安全等级。
技术研发人员：任聪 沈忱 钟小凡 付斌
受保护的技术使用者：岚图汽车科技有限公司
技术研发日：2022.06.17
技术公布日：2022/8/30