一种自动驾驶车辆控制方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆控制方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.目前自动驾驶的环境感知是通过摄像头传感器，辅助激光雷达、毫米波雷达传感器进行环境探测和感知，以规控自动驾驶的行驶。
3.不同传感器由于工作原理不同，其优缺点各异，适合的应用场景也有所差异：
4.1)视觉传感器(摄像头)，其优点在于探测距离较远、分辨率高，且能识别路标和交通信号灯，但是其缺点也很明显，对光线要求很高，容易受天气影响；
5.2)毫米波雷达，其优点在于探测距离远、灵敏度高、穿透性强，但是其缺点在于对非金属不敏感、静止测距能力弱、很难探测物体大小和形状；
6.3)超声波雷达，其优点在于成本低、精度高，但是其缺点在于反馈时间长，只适用于倒车等短距离场景；
7.4)激光雷达，其综合性能最好，不仅灵敏度高、探测角度广，而且可探测多数物体，精度高、且可3d建模，但是其缺点在于成本高昂、受天气影响大；
8.5)红外传感器，最大优势在于可以夜视，但是其灵敏度、静止测距、探测角度都比较一般。
9.以上传感器实现了对环境的感知，但无法判断自动驾驶车辆的行驶状态，从而无法提高自动驾驶车辆行驶的安全性。


技术实现要素：

10.有鉴于此，本技术提出了一种自动驾驶车辆控制方法、装置、设备及存储介质，至少可以实现对自动驾驶车辆周围环境光线的感知，从而判断自动驾驶车辆行驶状态，进而提高自动驾驶车辆行驶的安全性。
11.根据本技术的一方面，提供了一种自动驾驶车辆控制方法，该方法包括：
12.获取自动驾驶车辆的顶部对应的目标顶部环境光线信息，以及上述自动驾驶车辆的底部对应的目标底部环境光线信息；上述自动驾驶车辆的顶部为上述自动驾驶车辆的顶棚外侧区域，自动驾驶车辆的底部为上述自动驾驶车辆的底盘外侧区域；
13.确定上述目标顶部环境光线信息和上述目标底部环境光线信息之间的目标光线差异信息；
14.在上述目标光线差异信息满足预设条件的情况下，确定上述自动驾驶车辆处于异常行驶状态；
15.获取上述自动驾驶车辆处于上述异常行驶状态的持续时间；
16.根据上述持续时间，对上述自动驾驶车辆进行自动驾驶控制处理。
17.进一步的，上述自动驾驶车辆的顶棚外侧设置有多个顶部环境光传感器，上述自
动驾驶车辆的底盘外侧设置有多个底部环境光传感器，上述获取自动驾驶车辆的顶部对应的目标顶部环境光线信息，以及上述自动驾驶车辆的底部对应的目标底部环境光线信息，包括：
18.基于上述多个顶部环境光传感器，获取上述多个顶部环境光传感器各自对应的当前顶部环境光信信息；
19.基于上述多个顶部环境光传感器各自对应的当前顶部环境光信息，确定上述目标顶部环境光信息；
20.基于上述多个底部环境光传感器，获取上述多个底部环境光传感器各自对应的当前底部环境光信信息；
21.基于上述多个底部环境光传感器各自对应的当前底部环境光信息，确定上述目标底部环境光信息。
22.进一步的，上述基于上述多个顶部环境光传感器各自对应的当前顶部环境光信息，确定上述目标顶部环境光信息，包括：
23.获取上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息；上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息为预设权重阈值，或，上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于上述多个顶部环境光传感器各自对应的位置信息确定得到，或，上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于钟型曲线确定得到；
24.基于上述多个顶部环境光传感器各自对应的当前顶部环境光信息，以及上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息，确定上述目标顶部环境光信息。
25.进一步的，上述基于上述多个底部环境光传感器各自对应的当前底部环境光信息，确定上述目标底部环境光信息，包括：
26.获取上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息；上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息为预设权重阈值，或，上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于上述多个底部环境光传感器各自对应的位置信息确定得到，或，上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于钟型曲线确定得到；
27.基于上述多个底部环境光传感器各自对应的当前底部环境光信息，以及上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息，确定上述目标底部环境光信息。
28.进一步的，上述确定上述目标顶部环境光线信息和上述目标底部环境光线信息之间的目标光线差异信息，包括：
29.计算上述目标顶部环境光线信息和上述目标底部环境光线信息之间的差值，得到上述目标光线差异信息。
30.进一步的，上述在上述目标光线差异信息满足预设条件的情况下，确定上述自动驾驶车辆处于异常行驶状态，包括：
31.获取预设环境光关系曲线；上述预设环境关系曲线表征上述自动驾驶车辆的历史顶部环境光线信息与历史光线差异信息之间的关系；
32.将上述目标光线差异信息与上述目标顶部环境光线信息之间的关系，与上述预设环境光关系曲线进行对比，得到对比结果；
33.在上述对比结果指示上述目标光线差异信息与上述目标顶部环境光线信息之间的关系，不满足上述预设环境光关系曲线的情况下，确定上述自动驾驶车辆处于异常行驶
状态。
34.进一步的，上述预设环境光关系曲线的生成过程包括：
35.获取历史车辆；上述历史车辆的顶棚外侧设置有多个历史顶部环境光传感器，上述历史车辆的底盘外侧设置有多个历史底部环境光传感器；
36.基于上述多个历史顶部环境光传感器和多个历史底部环境光传感器，分别获取上述多个历史顶部环境光传感器各自对应的历史顶部环境光信息和上述多个历史底部环境光传感器各自对应的历史底部环境光信息；
37.基于上述多个历史顶部环境光传感器各自对应的历史顶部环境光信息，得到目标历史顶部环境光信息；
38.基于上述多个历史底部环境光传感器各自对应的历史底部环境光信息，得到目标历史底部环境光信息；
39.基于上述目标历史顶部环境光信息和上述目标历史底部环境光信息，得到目标历史环境光差异信息；
40.基于上述目标历史顶部环境光信息和上述目标历史环境光差异信息，生成上述预设环境光曲线。
41.进一步的，上述根据上述持续时间，对上述自动驾驶车辆进行自动驾驶控制处理，包括：
42.在上述持续时间小于或等于预设时间阈值的情况下，控制上述自动驾驶车辆刹车或控制上述自动驾驶车辆向驾驶对象发出安全驾驶警告；
43.在上述持续时间大于上述预设时间阈值的情况下，控制上述自动驾驶车辆报警。
44.根据本技术的另一方面，提供了一种自动驾驶车辆控制装置，上述装置包括：
45.信息获取模块，用于获取自动驾驶车辆的顶部对应的目标顶部环境光线信息，以及上述自动驾驶车辆的底部对应的目标底部环境光线信息；上述自动驾驶车辆的顶部为上述自动驾驶车辆的顶棚外侧区域，自动驾驶车辆的底部为上述自动驾驶车辆的底盘外侧区域；
46.差异信息确定模块，用于确定上述目标顶部环境光线信息和上述目标底部环境光线信息之间的目标光线差异信息；
47.车辆状态确定模块，用于在上述目标光线差异信息满足预设条件的情况下，确定上述自动驾驶车辆处于异常行驶状态；
48.持续时间获取模块，用于获取上述自动驾驶车辆处于上述异常行驶状态的持续时间；
49.控制处理模块，用于根据上述持续时间，对上述自动驾驶车辆进行自动驾驶控制处理。
50.根据本技术的另一方面，提供了一种自动驾驶车辆控制的电子设备，上述电子设备包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现上述的自动驾驶车辆控制方法。
51.根据本技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，上述至少一条指令或上述至少一段程序由处理器加载并执行以实现上述的自动驾驶车辆控制方法。
52.根据本技术的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，上述计算机程序被处理器执行时实现上述的自动驾驶车辆控制方法。
53.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本技术。
54.实施本技术，具有以下有益效果：
55.本技术实施例通过对自动驾驶车辆周围的环境光线进行感知，获取环境光线差异信息，实现了对自动驾驶车辆行驶状态的判断，从而提高了自动驾驶车辆行驶的安全性。
56.根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本技术的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
57.包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本技术的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本技术的原理。
58.图1是本技术提供的一种自动驾驶车辆控制方法的流程图。
59.图2是本技术提供的一种自动驾驶车辆的传感器安装示意图。
60.图3是本技术提供的一种自动驾驶车辆控制方法的流程示意图一。
61.图4是本技术提供的一种自动驾驶车辆控制方法的流程示意图二。
62.图5是本技术提供的一种自动驾驶车辆控制方法的流程示意图三。
63.图6是本技术提供的一种自动驾驶车辆的环境光线关系图。
64.图7是本技术提供的一种自动驾驶车辆的环境光线关系图一。
65.图8是本技术提供的一种自动驾驶车辆控制装置的结构示意图。
具体实施方式
66.以下将参考附图详细说明本技术的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
67.在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
68.另外，为了更好的说明本技术，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本技术同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本技术的主旨。
69.本说明书提供了如实施例或流程图的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或服务器产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。
70.图1是本技术提供的一种自动驾驶车辆控制方法的流程图。如图1所示，该方法可以包括：
71.s101.获取自动驾驶车辆的顶部对应的目标顶部环境光线信息，以及上述自动驾
驶车辆的底部对应的目标底部环境光线信息；上述自动驾驶车辆的顶部为上述自动驾驶车辆的顶棚外侧区域，自动驾驶车辆的底部为上述自动驾驶车辆的底盘外侧区域；
72.图2是本技术提供的一种自动驾驶车辆的传感器安装示意图，如图2所示，在一个可选的实施例中，上述自动驾驶车辆的顶棚外侧设置有多个顶部环境光传感器，例如，如图2所示，可以有四个顶部环境光传感器，这四个顶部环境光传感器可以分别命名为t1,t2,t3,t4，上述自动驾驶车辆的底盘外侧设置有多个底部环境光传感器，可以有四个底部环境光传感器，这四个底部环境光传感器可以分别命名为b1,b2,b3,b4，需要说明的是，上述顶部环境光传感器的数量并不局限于四个，上述底部环境光传感器的数量也不局限于四个，图2仅是一种实施例的位置示意图，实际使用中环境光传感器的位置可根据需要自行设置，图3是本技术提供的一种自动驾驶车辆控制方法的流程示意图一，如图3所示，s101可以包括：
73.s301.基于上述多个顶部环境光传感器，获取上述多个顶部环境光传感器各自对应的当前顶部环境光信息；
74.具体的，基于上述四个顶部环境光传感器，可以获取四个顶部环境光传感器分别对应的当前顶部环境光信息，该四个顶部环境光传感器分别对应的当前顶部环境光信息可以分别命名为t1，t2，t3，t4。
75.s303.基于上述多个顶部环境光传感器各自对应的当前顶部环境光信息，确定上述目标顶部环境光信息；
76.在一个可选的实施例中，s303可以包括：
77.获取上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息；上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息为预设权重阈值，或，上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于上述多个顶部环境光传感器各自对应的位置信息确定得到，或，上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于钟型曲线确定得到；
78.基于上述多个顶部环境光传感器各自对应的当前顶部环境光信息，以及上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息，确定上述目标顶部环境光信息。
79.其中，上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息可以表示为qt1，qt2，qt3，qt4，上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息为预设权重阈值，例如，上述预设权重阈值可以是该四个顶部环境光传感器分别对应的权重为20％；或，上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息可以是基于上述多个顶部环境光传感器各自对应的位置信息确定得到，例如，靠近车头的传感器的权重高，靠近车尾感的权重低、靠近驾驶员一侧的权重高，靠近副驾驶一侧的权重低等，t1对应的权重为10％，t2对应的权重为20％，t3对应的权重为30％，t4对应的权重为40％，或，上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于钟型曲线确定得到。上述目标顶部环境光信息可以表示为targettl。上述目标顶部环境光信息可以通过下列式子计算：
80.targettl＝qt1
·
t1+qt2
·
t2+qt3
·
t3+qt4
·
t4
81.通过上述计算过程，可以获取上述自动驾驶车辆顶棚及顶棚外侧区域的环境光线信息。
82.s305.基于上述多个底部环境光传感器，获取上述多个底部环境光传感器各自对应的当前底部环境光信信息；
83.具体的，基于上述四个底部环境光传感器，可以获取四个底部环境光传感器分别对应的当前底部环境光信息，该四个底部环境光传感器分别对应的当前底部环境光信息可以分别命名为b1，b2，b3，b4。
84.s307.基于上述多个底部环境光传感器各自对应的当前底部环境光信息，确定上述目标底部环境光信息。
85.在一个可选的实施例中，s307可以包括：
86.获取上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息；上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息为预设权重阈值，或，上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于上述多个底部环境光传感器各自对应的位置信息确定得到，或，上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于钟型曲线确定得到；
87.基于上述多个底部环境光传感器各自对应的当前底部环境光信息，以及上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息，确定上述目标底部环境光信息。
88.其中，上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息可以表示为qb1，qb2，qb3，qb4，上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息为预设权重阈值，上述预设权重阈值可以是该四个底部环境光传感器分别对应的权重为20％，或，上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息可以是基于上述多个底部环境光传感器各自对应的位置信息，例如，靠近车头的传感器的权重高，靠近车尾的传感器的权重低、靠近驾驶员一侧的权重高，靠近副驾驶一侧的权重低等，例如，b1对应的权重为10％，b2对应的权重为20％，b3对应的权重为30％，b4对应的权重为40％，或，上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于钟型曲线确定得到。上述目标底部环境光信息可以表示为targetbl。上述目标底部环境光信息可以通过下列式子计算：
89.targetbl＝qb1
·
b1+qb2
·
b2+qb3
·
b3+qb4
·
b4
90.通过上述计算过程，可以获取上述自动驾驶车辆底盘及底盘外侧区域的环境光线信息。
91.s102.确定上述目标底部环境光线信息和上述目标底部环境光线信息之间的目标光线差异信息；
92.在一个可选的实施例中，s102可以包括：
93.计算上述目标顶部环境光线信息和上述目标底部环境光线信息之间的差值，得到上述目标光线差异信息。
94.其中，上述目标光线差异信息可以表示为δlight，上述目标光线差异信息可以通过下列式子计算：
95.δlight＝targettl-targetbl
96.通过计算上述目标光线差异信息，可以将上述目标顶部环境光线信息和上述目标底部环境光信息之间建立联系。
97.s103.在上述目标光线差异信息满足预设条件的情况下，确定上述自动驾驶车辆处于异常行驶状态；
98.其中，上述异常行驶状态可以是颠簸、车身翻转或搁浅。通过对上述目标光线差异信息是否满足预设条件的判断，可以确定上述自动驾驶车辆的行驶状态。
99.图4是本技术提供的一种自动驾驶车辆控制方法的流程示意图二，如图4所示，在
一个可选的实施例中，s103可以包括：
100.s401.获取预设环境光关系曲线；上述预设环境关系曲线表征上述自动驾驶车辆的历史顶部环境光线信息与历史光线差异信息之间的关系；
101.图5是本技术提供的一种自动驾驶车辆控制方法的流程示意图三，如图5所示，上述预设环境光关系曲线的生成过程包括：
102.s501.获取历史车辆；上述历史车辆的顶棚外侧设置有多个历史顶部环境光传感器，上述历史车辆的底盘外侧设置有多个历史底部环境光传感器；
103.其中，上述历史车辆和上述自动驾驶车辆应该属于同一车型，上述历史车辆的顶棚外侧设置的多个历史顶部环境光传感器的位置和上述自动驾驶车辆顶棚设置的多个顶部环境光传感器的位置相同，上述历史车辆的底盘外侧设置的多个历史顶部环境光传感器的位置和上述自动驾驶车辆底盘设置的多个顶部环境光传感器的位置相同。上述历史顶部环境光传感器和上述自动驾驶车辆的顶部环境光传感器型号、参数设置以及数量等都相同，上述历史底部环境光传感器和上述自动驾驶车辆的底部环境光传感器型号、参数设置以及数量等都相同。在一个可选的实施例中，可以有四个历史顶部环境光传感器，这四个历史顶部环境光传感器可以分别命名为ht1,ht2,ht3,ht4，可以有四个历史底部环境光传感器，这四个历史底部环境光传感器可以分别命名为hb1,hb2,hb3,hb4。
104.s503.基于上述多个历史顶部环境光传感器和多个历史底部环境光传感器，分别获取上述多个历史顶部环境光传感器各自对应的历史顶部环境光信息和上述多个历史底部环境光传感器各自对应的历史底部环境光信息；
105.具体的，基于上述四个历史顶部环境光传感器，可以获取四个历史顶部环境光传感器分别对应的当前历史顶部环境光信息，该四个历史顶部环境光传感器分别对应的当前历史顶部环境光信息可以分别命名为ht1，ht2，ht3，ht4。具体的，基于上述四个历史底部环境光传感器，可以获取四个历史底部环境光传感器分别对应的当前历史底部环境光信息，该四个历史底部环境光传感器分别对应的当前历史底部环境光信息可以分别命名为hb1，hb2，hb3，hb4。
106.s505.基于上述多个历史顶部环境光传感器各自对应的历史顶部环境光信息，得到目标历史顶部环境光信息；
107.其中，上述目标历史顶部环境光信息的获取与计算和上述顶部环境光信息的获取与计算方式相同。其中，上述多个历史顶部环境光传感器各自对应的权重信息可以表示为qht1，qht2，qht3，qht4，上述多个历史顶部环境光传感器各自对应的权重信息为预设权重阈值，上述预设权重阈值可以是该四个历史顶部环境光传感器分别对应的权重为20％，或，上述多个历史顶部环境光传感器各自对应的权重信息可以是基于上述多个历史顶部环境光传感器各自对应的位置信息，例如，靠近车头的传感器的权重高，靠近车尾的传感器的权重低、靠近驾驶员一侧的权重高，靠近副驾驶一侧的权重低等，ht1对应的权重为10％，ht2对应的权重为20％，ht3对应的权重为30％，ht4对应的权重为40％，或，上述多个历史顶部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于钟型曲线确定得到。上述多个历史顶部环境光传感器各自对应的权重信息应该和上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息保持一致或按照预设比例保持变化的一致，上述目标历史顶部环境光信息可以表示为front light sensor。上述目标历史顶部环境光信息可以通过下列式子计算：
108.front light sensor＝qht1
·
ht1+qht2
·
ht2+qht3
·
ht3+qht4
·
ht4
109.通过上述计算，可以获取上述历史车辆和上述自动驾驶车辆相对于车辆自身的相同区域的环境光信息。
110.s507.基于上述多个历史底部环境光传感器各自对应的历史底部环境光信息，得到目标历史底部环境光信息；
111.其中，上述目标历史底部环境光信息的获取与计算和上述底部环境光信息的获取与计算方式相同。其中，上述多个历史底部环境光传感器各自对应的权重信息可以表示为qhb1，qhb2，qhb3，qhb4，上述多个历史底部环境光传感器各自对应的权重信息为预设权重阈值，上述预设权重阈值可以是该四个历史底部环境光传感器分别对应的权重为20％，或，上述多个历史底部环境光传感器各自对应的权重信息可以是基于上述多个历史底部环境光传感器各自对应的位置信息，例如，靠近车头的传感器的权重高，靠近车尾的传感器的权重低、靠近驾驶员一侧的权重高，靠近副驾驶一侧的权重低等，hb1对应的权重为10％，hb2对应的权重为20％，hb3对应的权重为30％，hb4对应的权重为40％，或，上述多个历史底部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于钟型曲线确定得到。上述多个历史底部环境光传感器各自对应的权重信息应该和上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息保持一致或按照预设比例保持变化的一致，上述目标历史底部环境光信息可以表示为back light sensor。上述目标历史底部环境光信息可以通过下列式子计算：
112.back light sensor＝qhb1
·
hb1+qhb2
·
hb2+qhb3
·
hb3+qhb4
·
hb4
113.通过上述计算，可以获取上述历史车辆和上述自动驾驶车辆相对于车辆自身的相同区域的环境光信息。
114.图6是本技术提供的一种自动驾驶车辆的环境光线关系图，图6是本技术提供的一种自动驾驶车辆的环境光线关系图，基于上述目标历史顶部环境光信息和上述目标历史底部环境光信息，通过大量数据的深度学习，可以得到上述目标历史顶部环境光信息和上述目标历史底部环境光信息的关系曲线，如图6所示，显示了上述目标历史顶部环境光信息和上述目标历史底部环境光信息之间的关系曲线。勒克斯(lux)是照度(luminance)的单位。横轴为front light sensor，表示目标历史顶部环境光信息，纵轴为back light sensor，表示目标历史底部环境光信息。由图6可知，上述目标历史顶部环境光信息和上述目标历史底部环境光信息之间满足一定的数学关系。
115.s509.基于上述目标历史顶部环境光信息和上述目标历史底部环境光信息，得到目标历史环境光差异信息；
116.其中，上述目标历史环境光差异信息可以表示为δlux，上述目标历史环境光差异信息可以通过下列式子计算：
117.δlux＝front light sensor-back light sensor
118.通过计算上述目标历史环境光差异信息，可以建立上述目标历史顶部环境光信息和上述目标历史底部环境光信息之间的关系。
119.s5011.基于上述目标历史顶部环境光信息和上述目标历史环境光差异信息，生成上述预设环境光曲线。
120.通过生成上述预设环境光曲线，在上述目标历史顶部环境光信息和上述目标历史环境光差异信息之间建立了联系，为上述自动驾驶车辆提供了参对比对象。
121.图7是本技术提供的一种自动驾驶车辆的环境光线关系图一，如图7所示，上述预设环境光曲线体现了上述目标历史顶部环境光信息和上述目标历史环境光差异信息之间的关系。横轴为front light sensor，表示上述目标历史顶部环境光信息，纵轴为δlux，表示上述目标历史环境光差异信息。
122.在一个可选的实施例中，也可以基于上述目标历史底部环境光信息和上述目标历史环境光差异信息，生成上述预设环境光曲线一。
123.在一个可选的实施例中，也可以综合上述目标历史底部环境光信息和上述目标历史顶部环境光信息，得到历史处理结果，基于该历史处理结果和上述目标历史环境光差异信息，生成上述预设环境光曲线二。
124.s403.将上述目标光线差异信息与上述目标顶部环境光线信息之间的关系，与上述预设环境光关系曲线进行对比，得到对比结果；
125.在一个可选的实施例中，也可以将上述目标光线差异信息与上述目标底部环境光线信息之间的关系，与上述预设环境光关系曲线一进行对比，得到对比结果一；
126.在一个可选的实施例中，也可以将上述目标顶部环境光信息和目标底部环境光信息经过处理，得到处理结果，将上述目标光线差异信息与上述处理结果之间的关系，与上述预设环境光关系曲线二进行对比，得到对比结果二。
127.s405.在上述对比结果指示上述目标光线差异信息与上述目标顶部环境光线信息之间的关系，不满足上述预设环境光关系曲线的情况下，确定上述自动驾驶车辆处于异常行驶状态。
128.其中，不满足上述预设环境光曲线具体可以是以(targettl,δlight)为坐标的点不落在上述预设环境光曲线上，或，以(targettl,δlight)为坐标的点和上述预设环境光曲线之间的距离超过预设阈值范围。
129.s104.获取上述自动驾驶车辆处于上述异常行驶状态的持续时间；
130.其中，上述持续时间指示了上述自动驾驶车辆维持异常行驶状态的时间。通过获取上述持续时间，可以判断上述自动驾驶车辆是短时间的颠簸还是长时间的翻转。
131.s105.根据上述持续时间，对上述自动驾驶车辆进行自动驾驶控制处理。
132.在一个可选的实施例中，s105可以包括：
133.在上述持续时间小于或等于预设时间阈值的情况下，控制上述自动驾驶车辆刹车或控制上述自动驾驶车辆向驾驶对象发出安全驾驶警告；
134.在上述持续时间大于上述预设时间阈值的情况下，控制上述自动驾驶车辆报警。
135.通过将上述目标光线差异信息与上述目标顶部环境光线信息之间的关系，与上述预设环境光关系曲线进行对比，得到对比结果，并结合上述异常状态的持续时间，在上述持续时间小于或等于预设时间阈值的情况下，控制上述自动驾驶车辆刹车或控制上述自动驾驶车辆向驾驶对象发出安全驾驶警告；在上述持续时间大于上述预设时间阈值的情况下，控制上述自动驾驶车辆报警，实现了对自动驾驶车辆车身状态的判断，通过及时刹车、发出警告或报警，提高了自动驾驶行驶的安全性。
136.图8是本技术提供的一种自动驾驶车辆控制装置的结构示意图，如图8所示，本技术实施例还提供了一种自动驾驶车辆控制装置，该自动驾驶车辆控制装置可以包括：
137.信息获取模块801，用于获取自动驾驶车辆的顶部对应的目标顶部环境光线信息，
以及上述自动驾驶车辆的底部对应的目标底部环境光线信息；上述自动驾驶车辆的顶部为上述自动驾驶车辆的顶棚外侧区域，自动驾驶车辆的底部为上述自动驾驶车辆的底盘外侧区域；
138.差异信息确定模块802，用于确定上述目标顶部环境光线信息和上述目标底部环境光线信息之间的目标光线差异信息；
139.车辆状态确定模块803，用于在上述目标光线差异信息满足预设条件的情况下，确定上述自动驾驶车辆处于异常行驶状态；
140.持续时间获取模块804，用于获取上述自动驾驶车辆处于上述异常行驶状态的持续时间；
141.控制处理模块805，用于根据上述持续时间，对上述自动驾驶车辆进行自动驾驶控制处理。
142.在一个可选的实施例中，上述自动驾驶车辆的顶棚外侧设置有多个顶部环境光传感器，上述自动驾驶车辆的底盘外侧设置有多个底部环境光传感器，上述信息获取模块801包括：
143.获取单元一，用于基于上述多个顶部环境光传感器，获取上述多个顶部环境光传感器各自对应的当前顶部环境光信信息；
144.信息确定单元一，用于基于上述多个顶部环境光传感器各自对应的当前顶部环境光信息，确定上述目标顶部环境光信息；
145.获取单元二，用于基于上述多个底部环境光传感器，获取上述多个底部环境光传感器各自对应的当前底部环境光信信息；
146.信息确定单元二，用于基于上述多个底部环境光传感器各自对应的当前底部环境光信息，确定上述目标底部环境光信息。
147.在一个可选的实施例中，上述信息确定单元一包括：
148.权重信息获取单元一，用于获取上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息；上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息为预设权重阈值，或，上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于上述多个顶部环境光传感器各自对应的位置信息确定得到，或，上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于钟型曲线确定得到；
149.确定单元一，用于基于上述多个顶部环境光传感器各自对应的当前顶部环境光信息，以及上述多个顶部环境光传感器各自对应的权重信息，确定上述目标顶部环境光信息。
150.在一个可选的实施例中，上述信息确定单元二包括：
151.权重信息获取单元二，用于获取上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息；上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息为预设权重阈值，或，上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于上述多个底部环境光传感器各自对应的位置信息确定得到，或，上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息，为基于钟型曲线确定得到；
152.确定单元二，用于基于上述多个底部环境光传感器各自对应的当前底部环境光信息，以及上述多个底部环境光传感器各自对应的权重信息，确定上述目标底部环境光信息。
153.在一个可选的实施例中，上述差异信息确定模块802包括：
154.计算单元，用于计算上述目标顶部环境光线信息和上述目标底部环境光线信息之间的差值，得到上述目标光线差异信息。
155.在一个可选的实施例中，上述车辆状态确定模块803包括：
156.曲线获取单元，用于获取预设环境光关系曲线；上述预设环境关系曲线表征上述自动驾驶车辆的历史顶部环境光线信息与历史光线差异信息之间的关系；
157.对比单元，用于将上述目标光线差异信息与上述目标顶部环境光线信息之间的关系，与上述预设环境光关系曲线进行对比，得到对比结果；
158.状态确定单元，用于在上述对比结果指示上述目标光线差异信息与上述目标顶部环境光线信息之间的关系，不满足上述预设环境光关系曲线的情况下，确定上述自动驾驶车辆处于异常行驶状态。
159.在一个可选的实施例中，上述自动驾驶车辆控制装置还包括一个预设环境光关系曲线生成模块，该预设环境光关系曲线生成模块包括：
160.历史车辆获取模块，用于获取历史车辆；上述历史车辆的顶棚外侧设置有多个历史顶部环境光传感器，上述历史车辆的底盘外侧设置有多个历史底部环境光传感器；
161.历史信息获取模块，用于基于上述多个历史顶部环境光传感器和多个历史底部环境光传感器，分别获取上述多个历史顶部环境光传感器各自对应的历史顶部环境光信息和上述多个历史底部环境光传感器各自对应的历史底部环境光信息；
162.历史顶部信息获取模块，用于基于上述多个历史顶部环境光传感器各自对应的历史顶部环境光信息，得到目标历史顶部环境光信息；
163.历史底部信息获取模块，用于基于上述多个历史底部环境光传感器各自对应的历史底部环境光信息，得到目标历史底部环境光信息；
164.差异信息确定模块，用于基于上述目标历史顶部环境光信息和上述目标历史底部环境光信息，得到目标历史环境光差异信息；
165.曲线生成模块，用于基于上述目标历史顶部环境光信息和上述目标历史环境光差异信息，生成上述预设环境光曲线。
166.在一个可选的实施例中，上述控制处理模块805包括：
167.刹车警告单元，用于在上述持续时间小于或等于预设时间阈值的情况下，控制上述自动驾驶车辆刹车或控制上述自动驾驶车辆向驾驶对象发出安全驾驶警告；
168.报警单元，用于在上述持续时间大于上述预设时间阈值的情况下，控制上述自动驾驶车辆报警。
169.本技术可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本技术的各个方面的计算机可读程序指令。
170.计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算
机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
171.这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
172.用于执行本技术操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本技术的各个方面。
173.这里参照根据本技术实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本技术的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
174.这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
175.也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
176.附图中的流程图和框图显示了根据本技术的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也
可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
177.以上已经描述了本技术的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。