一种车辆下线检测方法、装置、交通工具及存储介质与流程

1.本发明涉及交通工具技术领域，尤其涉及一种车辆下线检测方法、装置、交通工具及存储介质。


背景技术：

2.无人驾驶车辆在生产完成后，在出厂前需要进行车辆下线检测。当前车辆下线检测一般由生产人员进行手动检测，检测过程中发现车辆存在问题后，需要由工程师进行排查及修复。检测过程需要工程师参与，检测效率较低且检测成本较高、下线的车辆存在一定的质量风险。


技术实现要素：

3.本发明的主要目的在于提供一种车辆下线检测方法、装置、交通工具及存储介质，旨在解决现有技术中下线检测过程需要工程师参与，检测效率较低且检测成本较高、下线的车辆存在一定的质量风险的问题。
4.为实现上述目的，本发明提供了一种车辆下线检测方法，所述方法包括以下步骤：
5.a1：绑定需要检测的车辆，获取所述车辆的第一车辆标识；
6.a2：检测静态参数状态；
7.a3：检测动态参数状态；
8.a4：根据所述a2步骤的检测结果和所述a3步骤的检测结果判定所述车辆是否可以下线。
9.可选地，所述步骤a1包括以下步骤：
10.与车辆建立网络连接；
11.配置第一车辆标识和/或网络信息，保存所述第一车辆标识与所述网络信息的关联关系，所述网络信息包括以下至少一种：vpn、登录账号、登录密码。
12.可选地，所述步骤a2，包括以下步骤：
13.a21：从服务器获取第二车辆标识，判断所述第二车辆标识与所述第一车辆标识是否匹配；如果匹配成功，则执行步骤a22；如果匹配失败，则提示用户所述第二车辆标识与所述第一车辆标识不匹配；和/或，
14.a22：获取网络信息，判断所述网络信息与所述第一车辆标识是否匹配；如果匹配成功，则执行步骤a23；如果匹配失败，则提示用户所述网络信息与所述第一车辆标识不匹配；和/或，
15.a23：检测车载计算机设备是否正常，所述检测车载计算机设备包括以下至少一种：检测磁盘、检测显卡、检测内存；如果正常，则执行步骤a24；如果异常，则提示用户所述车载计算机设备异常；和/或，
16.a24：检测雷达设备和/或网络设备的连通性，如果连通，则执行步骤a25；如果没有连通，则提示用户所述雷达设备和/或所述网络设备没有连通；和/或，
17.a25：检测所述雷达设备的网络速率是否大于第三阈值；如果大于所述第三阈值，则执行步骤a26；如果小于等于所述第三阈值，则提示用户所述雷达设备网络速率小于等于所述第三阈值；和/或，
18.a26：检测定位设备报文收发是否正常；如果正常，则停止检测；如果异常，则提示用户所述定位设备报文收发异常。
19.可选地，所述步骤a3，包括以下步骤：
20.a31：检测传感器与车载计算机之间的数据通信频率是否在指定频率范围内，如果在所述指定频率范围内，则标识所述传感器数据通信频率正常，执行步骤a32；如果不在所述指定频率范围内，则提示用户所述传感器数据通信频率异常；和/或，
21.a32：检测设备安装角度是否为指定角度，如果所述设备安装角度为所述指定角度，则标识所述设备安装角度正确，执行步骤a33；如果所述设备安装角度不是所述指定角度，则提示用户所述设备安装角度错误；和/或，
22.a33：检测雷达设备能否输出点云数据，如果所述雷达设备能够输出点云数据，则标识所述雷达设备点云数据输出正确，执行步骤a34；如果所述雷达设备无法输出点云数据，则提示用户所述雷达设备输出点云数据异常；和/或，
23.a34：检测摄像装置能否输出图像数据，如果所述摄像装置能够输出图像数据，则标识所述摄像装置图像数据输出正确；如果所述摄像装置无法输出图像数据，则提示用户所述摄像装置输出图像数据异常。
24.可选地，在所述步骤a3之后，还包括以下步骤：
25.对设备进行标定，包括以下至少一种：检测雷达设备的安装角度是否合格、对传感器进行标定、对刹车进行标定；
26.对自动驾驶系统进行验证。
27.可选地，所述检测雷达设备的安装角度是否合格，包括以下步骤：
28.将车辆停放在直线道路，然后以指定速度向前行驶；
29.获取所述雷达设备采集的雷达数据；
30.根据所述雷达数据判断所述雷达设备安装角度是否合格，输出判断结果；
31.所述对刹车进行标定，包括以下步骤：
32.将车辆行驶到指定区域，然后获取车辆刹车数据；
33.重复多次上述步骤，获得多个所述车辆刹车数据；
34.对多个所述车辆刹车数据进行刹车标定。
35.可选地，所述对自动驾驶系统进行验证，包括以下步骤：
36.根据检测列表，手动检测车辆设备是否正常；
37.将车辆行驶到直线路段，通过手动驾驶方式驾驶车辆行驶指定时长；
38.根据车辆行驶过程中获取的数据检测标定参数是否正确。
39.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种车辆下线检测装置，所述车辆下线检测装置包括：
40.车辆绑定单元，用于绑定需要检测的车辆，获取所述车辆的第一车辆标识；
41.静态参数检测单元，用于检测静态参数状态；
42.动态参数检测单元，用于检测动态参数状态；
43.设备标定单元，用于对设备进行标定；
44.系统验证单元，用于对自动驾驶系统进行验证。
45.下线判定单元，用于根据检测结果判定所述车辆是否可以下线。
46.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种交通工具，所述交通工具包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆下线检测程序，所述车辆下线检测程序配置为实现如上文所述车辆下线检测方法的步骤。
47.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的车辆下线检测方法的步骤。
48.本发明实施例，用于车辆批量生产下线，减少下线中工程师的参与。工人按照app的指示对车进行初始化设置和检查，修复简单的设备问题，无需工程师在生产线进行排查；将以前需要工程师人为检查机器设备的工作转换为自动化检查，车辆按照严格的检查步骤进行下线，减少车辆出现问题的情况，保证车辆高质量下线。
附图说明
49.图1为本发明提供的一种车辆下线检测方法的一个流程示意图。
50.图2为本发明提供的检测静态参数配置的一个流程示意图。
51.图3为本发明提供的检测动态参数配置的一个流程示意图。
52.图4为本发明提供的设备标定的一个流程示意图。
53.图5为本发明提供的检测雷达设备安装角度的一个流程示意图。
54.图6为本发明提供的刹车进行标定的一个流程示意图。
55.图7为本发明提供的自动驾驶系统进行验证的一个流程示意图。
56.图8为本发明车辆下线检测装置实施例的结构框图。
57.图9是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的交通工具结构示意图。
58.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
59.为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅以解释本发明，并不用于限定本发明。
60.在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
61.需要说明的是，本发明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。
62.在一个实施例中，如图1所示，本发明提供车辆下线检测方法，所述方法包括：
63.步骤a1、绑定需要检测的车辆，获取所述车辆的第一车辆标识
64.量产助手app，用于车辆批量生产下线，减少车辆下线过程中工程师的参与，集成在下线工艺中。工人按照app的指示对车进行初始化设置和检查，能修复一些简单的设备问
题，无需工程师在生产线进行排查，将以前需要工程师人为的检查机器设备的工作，转换为使用app来进行自动化检查，车辆按照严格的标准的检查步骤进行下线，可以极大的减少车辆出现问题的情况，保证高质量下线。
65.与车辆建立网络连接，检测人员使用移动终端(如平板电脑)安装的量产app扫描需要检测的无人驾驶车的二维码，通过扫描该二维码和无人驾驶车辆建立wifi网络连接。每辆无人驾驶车辆都已一个wifi热点，以车辆id作为wifi热点名称；密码为某个固定值，如车辆id的后6位+固定字符。本实施例中，第一车辆标识是指车辆本地设置的标识，如车辆本地张贴的二维码标识、wifi热点名称等。
66.配置第一车辆标识和/或网络信息，保存所述第一车辆标识与所述网络信息的关联关系，所述网络信息包括以下至少一种：vpn、登录账号、登录密码。
67.网络连接后，可通过u盘给无人驾驶车辆安装自动驾驶系统。自动驾驶系统也可以在车辆出厂前进行安装，车辆出厂检测过程中可以不用安装无人驾驶系统。
68.安装完无人驾驶系统后点击下一步进入到绑定车号页面中绑定对应车辆的车号；如果车辆在出厂前已安装无人驾驶系统，则直接进入绑定车号页面中绑定对应车的车号。绑定车号操作步骤：
69.1、输入车辆车工号id后3位。
70.2、点击右下角的继续按钮，扫描车上对应的二维码，此二维码与绑定wifi的二维码一致。
71.3、检查下方的车号与二维码上的车号与显示的车号是否对应，如果一致，则进行vpn设置。
72.无人驾驶车辆需要通过vpn网络和后台系统进行网络通信，确保网络通信安全。配置vpn网络时，用户名使用车辆id，如gzu_mkz_00001。
73.量产检测app会记录车辆id、wifi名称、vpn用户名之间的对应关系，然后把这些对应关系保存到后台服务器中。
74.步骤a2、检测静态参数状态。
75.静态配置检查，用来检查车辆的硬件配置连接状况，保证自动驾驶系统的正常运行。通过点击量产助手app右下角的开始检查按钮进行检查。
76.静态配置检查，参见图2所示流程。
77.步骤a21、从服务器获取第二车辆标识，判断所述第二车辆标识与所述第一车辆标识是否匹配；如果匹配成功，则执行步骤a22；如果匹配失败，则提示用户所述第二车辆标识与所述第一车辆标识不匹配。
78.量产助手app从后台服务器获取系统中配置的车辆id(如车辆id_a)，然后判断通过扫描二维码获取的当前检测的车辆id(如车辆id_b)。获取的车辆id如下表所示：
[0079][0080]
当前后台系统配置的车辆id：gzu_mkz_00001与下线检查的本地车辆的车辆id：
gzu_mkz_00001后四位一致，则继续进行后续检测步骤；如果后四位不一致，则停止检测并在量产app上提示用户：请联系工程师-》检请检查系统车id。
[0081]
本实施例中,第二车辆标识是指后台系统中配置的车辆标识，即后台系统中为每辆需要进行下线检测的车辆配置一个车辆标识，检测过程中通过该车辆标识获取相应信息。
[0082]
步骤a22：获取网络信息，判断所述网络信息与所述第一车辆标识是否匹配；如果匹配成功，则执行步骤a23；如果匹配失败，则提示用户所述网络信息与所述第一车辆标识不匹配。
[0083]
量产助手app从后台服务器获取系统中配置的车辆id对应的vpn信息，如获取vpn中的用户名。无人驾驶车辆登录vpn服务器时使用的用户名一般采用车辆id。获取系统中车辆id对应的vpn信息中的用户名，然后获取当前检测的车辆id(如车辆id_b)，如下表所示：
[0084]
vpn用户名车辆id_bgzu_mkz_00001gzu_mkz_00001
[0085]
当前后台系统中车辆id对应的vpn的用户名：gzu_mkz_00001与下线检查的本地车辆的车辆id：gzu_mkz_00001后四位一致，则继续进行后续检测步骤；如果后四位不一致，则停止检测并在量产app上提示用户：当前系统vpn车id{gzu_mkz_00001}与系统车id{gzu_mkz_00002}后四位不一致,请联系工程师-》检检查系统vpn车id。
[0086]
步骤a23：检测车载计算机设备是否正常，所述检测车载计算机设备包括以下至少一种：检测磁盘、检测显卡、检测内存；如果正常，则执行步骤a24；如果异常，则提示用户所述车载计算机设备异常。
[0087]
获取无人驾驶车辆上计算机设备(如车载计算单元)的磁盘id，如：gzu_wd_00001。然后比较磁盘id与系统车辆id的后三位是否一致，如果一致则继续后续步骤；否则停止检测并在量产app上提示用户：当前磁盘id{gzu_wd_00002}与系统车id{gzu_mkz_00001}后三位不一致,请联系工程师-》检检查磁盘id。
[0088]
检测blackbox/esata磁盘信息，如果获取到blackbox/esata磁盘信息，则继续后续步骤；否则停止检测并在量产app上提示用户：无法获知blackbox/esata磁盘信息,请联系工程师-》检检查挂载。
[0089]
检测显卡输出是否在gpu0上，如果显卡输出在gpu0上，则继续后续步骤；否则停止检测并在量产app上提示用户：显卡输出不在gpu0上,请联系工程师-》检检查显卡是否插好。
[0090]
检测显卡数量,判断显卡数量是否为2。如果显卡数量是2，则继续后续步骤；否则停止检测并在量产app上提示用户：显卡数量不为2,请联系工程师-》检检查显卡是否插好。
[0091]
检测显卡温度，判断显卡温度是否大于温度阈值(如55度，具体数值可以根据实际需求进行设置)。如果显卡温度小于温度阈值，则继续后续步骤；否则停止检测并在量产app上提示用户：未检测到显卡温度/显卡温度为{xx}c高于标定温度{xx}c,检查电脑水冷系统。
[0092]
检测内存条容量，判断内存容量是否大于内存阈值(如96gb，具体数值可以根据实际需求进行设置)。如果内存容量大于等于内存阈值，则继续后续步骤；否则停止检测并在量产app上提示用户：内存条大小小于标定的96gb,请联系工程师-》检查内存条是否插好。
[0093]
检测交换分区磁盘用量。如果交换分区磁盘用量为0，则继续后续步骤；否则停止检测并在量产app上提示用户：交换分区磁盘用量不为0,请联系工程师-》检检查交换分区磁盘用量。
[0094]
步骤a24：检测雷达设备和/或网络设备的连通性，如果连通，则执行步骤a25；如果没有连通，则提示用户所述雷达设备和/或所述网络设备没有连通。
[0095]
检查毫米波雷达是否有输出。如果毫米波雷达有输出，则继续后续步骤；否则停止检测并在量产app上提示用户：毫米波雷达没有输出,检查毫米波雷达连接。
[0096]
检查dbw是否有数据输出。如果dbw有数据输出，则继续后续步骤；否则停止检测并在量产app上提示用户：dbw线控没有输出,检查线控的连接。
[0097]
通过脚本(如python脚本)检测是否有pcan的usb设备。如果有pcan的usb设备，则继续后续步骤；否则停止检测并在量产app上提示用户：没有检测到pcan,检查pcan与主机连接。
[0098]
检测cpe设备的连通性，通过ping方式检测cpe设备的连通性。如果能够ping通cpe设备的ip地址，则表示cpe已连通。如果cpe已连通，则继续后续步骤；否则停止检测并在量产app上提示用户：cpe连接异常,检查网络连接。
[0099]
检测ioboard设备、pdu设备、雷达设备(如左前64线雷达)、路由器、外网的连通性。如果已连通，则继续后续步骤；否则停止检测并在量产app上提示用户对应设备未连接正常。
[0100]
步骤a25：检测所述雷达设备的网络速率是否大于第三阈值；如果大于所述第三阈值，则执行步骤a26；如果小于等于所述第三阈值，则提示用户所述雷达设备网络速率小于等于所述第三阈值。
[0101]
检测雷达设备的网络速率，如果网络速率大于等于100mb/s，则继续后续步骤；否则停止检测并在量产app上提示用户该雷达设备网络速率低于100mb/s。具体网络速率可以根据需求进行设置，本技术方案不做限制。
[0102]
步骤a26：检测定位设备报文收发是否正常；如果正常，则停止检测；如果异常，则提示用户所述定位设备报文收发异常。
[0103]
检测主机是否收到gprmc报文和rtcm报文，如果收到这两种报文，则表示定位设备(如gps定位设备)连接正常，继续进行后续步骤；如果没有收到这两种报文，则停止检测并在量产app上提示用户定位设备异常。
[0104]
步骤a3、检测动态参数状态。
[0105]
静态检查成功后，需要启动自动驾驶系统，进行车辆动态配置检查，包括各模块传感器频率、gps定位状态、天线方向角(heading数据)、天线是否接反、雷达点云以及相机图像输出等情况进行检测。点击动态检查，等待自动驾驶系统启动完成后，关注模块状态信息，当所有的状态都正常时即可进行动态参数检查。
[0106]
检测动态参数状态，如图3所示。
[0107]
步骤a31、检测传感器与车载计算机之间的数据通信频率是否在指定频率范围内，如果在所述指定频率范围内，则标识所述传感器数据通信频率正常，执行步骤a32；如果不在所述指定频率范围内，则提示用户所述传感器数据通信频率异常。
[0108]
后台系统为每个传感器(传感器名称，如topic名称)配置一个传感器与车载计算
机的数据交互的频率范围，如传感器a(topic名称：/hdl64/belodyne_points)频率范围为：95～105hz。如果有多个传感器，则每个需要检测的传感器都配置一个对应的频率范围，如下表所示：
[0109]
传感器topic名称频率范围传感器a/hdl64/belodyne_points95～105hz传感器b/vlp16_right/velodyne_points8～12hz传感器c/camera_left/image_color/compressed9～11hz
[0110]
量产助手app从服务器获取每个传感器对应的频率范围，然后从自动驾驶系统中获取该传感器当前和车载计算机的数据交互的频率，判断该频率是否在该传感器配置的频率范围内。如果在该频率范围内，则标识该传感器的频率正确，如在量产助手app的界面中通过绿色显示该传感器的频率；如果不在该频率范围内，则使用红色显示该传感器的频率。
[0111]
步骤a32、检测设备安装角度是否为指定角度，如果所述设备安装角度为所述指定角度，则标识所述设备安装角度正确，执行步骤a33；如果所述设备安装角度不是所述指定角度，则提示用户所述设备安装角度错误。
[0112]
检测传感器设备(如雷达设备、摄像头设备)的安装角度是否为指定角度，检测传感器设备的安装角度时，需要把车辆的车头超正北方向。获取各传感器的角度数据，如飞行姿态角度数据。根据这些角度数据得到传感器设备的安装角度，然后根据安装角度判断该传感器设备的安装角度是否为指定角度。
[0113]
后台服务器为每个传感器配置了一个安装角度(可以是一个角度范围)，量产助手app获取这些传感器的安装角度范围，然后获取当前传感器的安装角度，判断传感器的当前安装角度是否在这个角度范围内。如果在该安装角度范围内，则标识该传感器的安装角度正确，如在量产助手app的界面中通过绿色显示该传感器的安装角度；如果不在该安装角度范围内，则使用红色显示该传感器的安装角度。
[0114]
步骤a33、检测雷达设备能否输出点云数据，如果所述雷达设备能够输出点云数据，则标识所述雷达设备点云数据输出正确，执行步骤a34；如果所述雷达设备无法输出点云数据，则提示用户所述雷达设备输出点云数据异常。
[0115]
量产助手app获取雷达设备的点云数据输出状态，根据该点云输出状态判断雷达设备是否输出点云数据。雷达设备会实时上报点云数据给自动驾驶系统，自动驾驶系统接收到点云数据后，会标识该雷达设备能够输出点云数据，同时把接收到的点云数据发送给量产助手app，由量产助手app呈现该雷达设备接收到的点云数据。
[0116]
量产助手app接收到该雷达设备的点云数据后，标识该雷达设备点云数据输出正常，同时把接收到的点云数据在界面中进行呈现；如果在一定时长内(如自动驾驶系统启动5分钟后，具体时长可以进行设置)没有收到雷达设备的点云数据，则标识该雷达设备输出点云数据异常。
[0117]
步骤a34、检测摄像装置能否输出图像数据，如果所述摄像装置能够输出图像数据，则标识所述摄像装置图像数据输出正确；如果所述摄像装置无法输出图像数据，则提示用户所述摄像装置输出图像数据异常。
[0118]
量产助手app获取拍摄装置(如摄像头)的图像数据输出状态，根据该图像数据输出状态判断摄像头是否输出图像数据。拍摄装置会实时上报图像数据给自动驾驶系统，自
动驾驶系统接收到图像数据后，会标识该拍摄装置(如摄像头)能够输出图像数据，同时把接收到的图像数据发送给量产助手app，由量产助手app呈现该拍摄装置接收到的图像数据。
[0119]
量产助手app接收到该拍摄装置的图像数据后，标识该拍摄装置图像数据输出正常，同时把接收到的图像数据在界面中进行呈现；如果在一定时长内(如自动驾驶系统启动5分钟后，具体时长可以进行设置)没有收到拍摄装置的图像数据，则标识该拍摄装置输出图像数据异常。
[0120]
在步骤a3之后还包括以下步骤：
[0121]
步骤a5、对设备进行标定，包括以下至少一种：检测雷达设备的安装角度是否合格、对传感器进行标定、对刹车进行标定。
[0122]
对设备进行标定，如图4所示，包括：检测雷达设备的安装角度是否合格、对传感器进行标定、对刹车进行标定。
[0123]
步骤a51、检测雷达设备的安装角度是否合格。
[0124]
角度检查负责检查安装雷达(如激光雷达、毫米波雷达)的安装角度是否合格，相差的角度不能大于标准的3度。进入到量产app的标定任务页面，点击右下角的蓝色按钮，开始启动标定系统。
[0125]
等待系统启动，注意下面的模块状态,当所有的状态都正常、为绿色时，任务列表中的检查系统状态任务会变成成功。
[0126]
注意：模块状态中的定位模块和标定模块如果提示需要到空旷的地方绕圈，则需要将车开出去绕圈，直到不提示，最好是有个大的掉头。等待定位模块和标定模块状态都正常后就可以点击进行角度检查按钮进入角度检查页面。
[0127]
角度检查，参见图5所示流程。
[0128]
步骤a511、将车辆停放在直线道路，然后以指定速度向前行驶。
[0129]
无人驾驶车辆会基于当前的停车的角度和位置以4km/h的速度向前开，将车停到最右车道，将车摆直停在车道中间，点击量产app
[0130]
中间的开始按钮。这时需要检测人员在前面注意好安全，当出现安全问题时及时接管。
[0131]
步骤a512、获取所述雷达设备采集的雷达数据。
[0132]
步骤a513、根据所述雷达数据判断所述雷达设备安装角度是否合格，输出判断结果。
[0133]
获取车辆行驶过程中的雷达数据，然后根据雷达数据判断无人驾驶车辆行驶过程中是否发生偏移或漂移。根据偏移量或漂移量计算雷达设备的安装角度是否合格。如果不合格，则提示用户进行雷达设备的角度调整。
[0134]
步骤a52、对传感器进行标定。
[0135]
角度检查完成后进行传感器标定。将车开到固定的场地进行标定。
[0136]
可以选择自动标定或者手动标定与原有标定流程一致。自动标定需要检测人员到达固定的标定地点，点击开始标定，车辆即会自动启动，自动走直线进行标定，检测人员只需按照图中所示步骤到对应的点点击开始录制即可。
[0137]
车辆走完四趟之后，点击下一步进行分析数据。当出现标定失败时可以一直点击
上一步回到标定页面重新进行标定，或者一直点上一步回到任务列表页面求助工程师进行查看。如果都成功，点击下一步会回到任务列表页面。点击右下角的蓝色按钮，完成传感器标定，系统接下来会自动进行重启，与前面的步骤一样，需要等待所有的状态正常后再点击进入刹车标定。
[0138]
步骤a53、对刹车进行标定。
[0139]
刹车标定用于标定刹车的参数，刹车标定过程参见图6所示流程。
[0140]
步骤a531、将车辆行驶到指定区域，然后获取车辆刹车数据。
[0141]
步骤a532、重复多次上述步骤，获得多个所述车辆刹车数据。
[0142]
在系统正常后进行刹车标定，检测人员需要提前将无人驾驶车开到车流量、人流量少的地方，点击量产app开始录制。无人驾驶车辆会慢慢启动，然后会进行刹车。刹车完后点击结束录制。重复以上操作12次(具体次数可以根据需求进行设定)，注意刹车力度会不断的进行加大，这时候检测人员可以接管调整方向盘，只要不动油门刹车即可。
[0143]
步骤a533、对多个所述车辆刹车数据进行刹车标定。
[0144]
无人驾驶车辆获取到多次刹车数据后，根据刹车数据和车辆采集的数据进行刹车系统的标定。刹车系统的标定属于现有技术，本技术方案不再进行详细描述。
[0145]
步骤a6、对自动驾驶系统进行验证。
[0146]
自动驾驶系统验证这一步主要用于验证自动驾驶系统是否正常，具体流程参见图7所示：
[0147]
步骤a61、根据检测列表，手动检测车辆设备是否正常。
[0148]
量产助手app从后台服务器获取检测列表，然后把该检测列表呈现在页面中，指导检测人员进行检测。检测人员根据检测列表列出的内容进行检测，检测通过后，对该项目进行勾选；否则，对该项目进行叉选。具体测试那些项目、如何选择测试通过的项目，本技术方案不进行限制。
[0149]
步骤a62、将车辆行驶到直线路段，通过手动驾驶方式驾驶车辆行驶指定时长。
[0150]
步骤a63、根据车辆行驶过程中获取的数据检测标定参数是否正确。
[0151]
测试人员提前将无人驾驶车辆开到一条直线的道路上，在量产v助手app上点击启动任务，提示测试人员手动开直线持续60s如果时间过短没有开直线行驶60s需要点击左侧检查标定参数按钮再重新运行此任务进行检查。
[0152]
量产助手app根据车辆行驶过程中采集的数据对标定的参数进行检测，判断标定的参数是否正确，把判断结果在app中进行呈现。如何对标定的参数进行判断是否标定正确，属于现有技术，本技术方案不再进行详细描述。
[0153]
步骤a4、根据所述a2步骤的检测结果和所述a3步骤的检测结果判定所述车辆是否可以下线。
[0154]
测试人员根据量产助手app中的任务列表执行相应的下线检测后，当该任务检测完成且后台判断检测通过后，会提时用户进行下一任务的检测操作。如果该任务未检测通过，即该任务检测失败时，可以点击日志信息输出查看具体的错误信息；然后根据提示信息对车辆进行相应维修，维修完成后，在量产助手app中对该任务重新进行检测，直到该任务检测通过。
[0155]
当量产助手app中列出的任务都检测通过后，则量产助手app会标识该车辆可以进
行下线，同时把检测任务结果保存到后台系统中，后续可以根据车辆标识(如张贴在车辆上的二维码或车架号等车辆唯一标识)查询车辆下线检测结果。
[0156]
如果检测过程中，某些任务检测未通过且根据提示信息进行维修后人无法检测通过，则标识该车辆无法进行下线，需要对该车辆进一步进行维修，如需要专门的维修部门对车辆进行维修后，再进行下线检测。
[0157]
本发明实施例，用于车辆批量生产下线，减少下线中工程师的参与。工人按照app的指示对车进行初始化设置和检查，修复简单的设备问题，无需工程师在生产线进行排查；将以前需要工程师人为检查机器设备的工作转换为自动化检查，车辆按照严格的检查步骤进行下线，减少车辆出现问题的情况，保证车辆高质量下线。
[0158]
此外，本发明实施例还提出一种车辆下线检测装置，参照图8，所述车辆下线检测装置包括：
[0159]
车辆绑定单元10，用于绑定需要检测的车辆，获取所述车辆的第一车辆标识；
[0160]
静态参数检测单元20，用于检测静态参数状态；
[0161]
动态参数检测单元30，用于检测动态参数状态；
[0162]
设备标定单元40，用于对设备进行标定；
[0163]
系统验证单元50，用于对自动驾驶系统进行验证。
[0164]
下线判定单元60，用于根据检测结果判定所述车辆是否可以下线。
[0165]
本发明实施例，用于车辆批量生产下线，减少下线中工程师的参与。工人按照app的指示对车进行初始化设置和检查，修复简单的设备问题，无需工程师在生产线进行排查；将以前需要工程师人为检查机器设备的工作转换为自动化检查，车辆按照严格的检查步骤进行下线，减少车辆出现问题的情况，保证车辆高质量下线。
[0166]
参照图9，图9为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的交通工具的结构示意图。
[0167]
如图9所示，该交通工具可以包括：处理器1001，例如cpu，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi、4g、5g接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
[0168]
本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构并不构成对交通工具的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0169]
如图9所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及车辆下线检测程序。
[0170]
在图9所示的交通工具中，网络接口1004主要用于与外部网络进行数据通信；用户接口1003主要用于接收用户的输入指令；交通工具通过处理器1001调用存储器1005中存储的车辆下线检测程序，并执行以下操作：
[0171]
a1：绑定需要检测的车辆，获取所述车辆的第一车辆标识；
[0172]
a2：检测静态参数状态；
[0173]
a3：检测动态参数状态；
[0174]
a4：根据所述a2步骤的检测结果和所述a3步骤的检测结果判定所述车辆是否可以下线。
[0175]
可选地，所述步骤a1包括以下步骤：
[0176]
与车辆建立网络连接；
[0177]
配置第一车辆标识和/或网络信息，保存所述第一车辆标识与所述网络信息的关联关系，所述网络信息包括以下至少一种：vpn、登录账号、登录密码。
[0178]
可选地，所述步骤a2，包括以下步骤：
[0179]
a21：从服务器获取第二车辆标识，判断所述第二车辆标识与所述第一车辆标识是否匹配；如果匹配成功，则执行步骤a22；如果匹配失败，则提示用户所述第二车辆标识与所述第一车辆标识不匹配；和/或，
[0180]
a22：获取网络信息，判断所述网络信息与所述第一车辆标识是否匹配；如果匹配成功，则执行步骤a23；如果匹配失败，则提示用户所述网络信息与所述第一车辆标识不匹配；和/或，
[0181]
a23：检测车载计算机设备是否正常，所述检测车载计算机设备包括以下至少一种：检测磁盘、检测显卡、检测内存；如果正常，则执行步骤a24；如果异常，则提示用户所述车载计算机设备异常；和/或，
[0182]
a24：检测雷达设备和/或网络设备的连通性，如果连通，则执行步骤a25；如果没有连通，则提示用户所述雷达设备和/或所述网络设备没有连通；和/或，
[0183]
a25：检测所述雷达设备的网络速率是否大于第三阈值；如果大于所述第三阈值，则执行步骤a26；如果小于等于所述第三阈值，则提示用户所述雷达设备网络速率小于等于所述第三阈值；和/或，
[0184]
a26：检测定位设备报文收发是否正常；如果正常，则停止检测；如果异常，则提示用户所述定位设备报文收发异常。
[0185]
可选地，所述步骤a3，包括以下步骤：
[0186]
a31：检测传感器与车载计算机之间的数据通信频率是否在指定频率范围内，如果在所述指定频率范围内，则标识所述传感器数据通信频率正常，执行步骤a32；如果不在所述指定频率范围内，则提示用户所述传感器数据通信频率异常；和/或，
[0187]
a32：检测设备安装角度是否为指定角度，如果所述设备安装角度为所述指定角度，则标识所述设备安装角度正确，执行步骤a33；如果所述设备安装角度不是所述指定角度，则提示用户所述设备安装角度错误；和/或，
[0188]
a33：检测雷达设备能否输出点云数据，如果所述雷达设备能够输出点云数据，则标识所述雷达设备点云数据输出正确，执行步骤a34；如果所述雷达设备无法输出点云数据，则提示用户所述雷达设备输出点云数据异常；和/或，
[0189]
a34：检测摄像装置能否输出图像数据，如果所述摄像装置能够输出图像数据，则标识所述摄像装置图像数据输出正确；如果所述摄像装置无法输出图像数据，则提示用户所述摄像装置输出图像数据异常。
[0190]
可选地，在所述步骤a3之后，还包括以下步骤：
[0191]
对设备进行标定，包括以下至少一种：检测雷达设备的安装角度是否合格、对传感
器进行标定、对刹车进行标定；
[0192]
对自动驾驶系统进行验证。
[0193]
可选地，所述检测雷达设备的安装角度是否合格，包括以下步骤：
[0194]
将车辆停放在直线道路，然后以指定速度向前行驶；
[0195]
获取所述雷达设备采集的雷达数据；
[0196]
根据所述雷达数据判断所述雷达设备安装角度是否合格，输出判断结果；
[0197]
所述对刹车进行标定，包括以下步骤：
[0198]
将车辆行驶到指定区域，然后获取车辆刹车数据；
[0199]
重复多次上述步骤，获得多个所述车辆刹车数据；
[0200]
对多个所述车辆刹车数据进行刹车标定。
[0201]
可选地，所述对自动驾驶系统进行验证，包括以下步骤：
[0202]
根据检测列表，手动检测车辆设备是否正常；
[0203]
将车辆行驶到直线路段，通过手动驾驶方式驾驶车辆行驶指定时长；
[0204]
根据车辆行驶过程中获取的数据检测标定参数是否正确。
[0205]
本发明实施例，用于车辆批量生产下线，减少下线中工程师的参与。工人按照app的指示对车进行初始化设置和检查，修复简单的设备问题，无需工程师在生产线进行排查；将以前需要工程师人为检查机器设备的工作转换为自动化检查，车辆按照严格的检查步骤进行下线，减少车辆出现问题的情况，保证车辆高质量下线。
[0206]
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有车辆下线检测程序，车辆下线检测程序被处理器执行时实现如下操作：
[0207]
a1：绑定需要检测的车辆，获取所述车辆的第一车辆标识；
[0208]
a2：检测静态参数状态；
[0209]
a3：检测动态参数状态；
[0210]
a4：根据所述a2步骤的检测结果和所述a3步骤的检测结果判定所述车辆是否可以下线。
[0211]
可选地，所述步骤a1包括以下步骤：
[0212]
与车辆建立网络连接；
[0213]
配置第一车辆标识和/或网络信息，保存所述第一车辆标识与所述网络信息的关联关系，所述网络信息包括以下至少一种：vpn、登录账号、登录密码。
[0214]
可选地，所述步骤a2，包括以下步骤：
[0215]
a21：从服务器获取第二车辆标识，判断所述第二车辆标识与所述第一车辆标识是否匹配；如果匹配成功，则执行步骤a22；如果匹配失败，则提示用户所述第二车辆标识与所述第一车辆标识不匹配；和/或，
[0216]
a22：获取网络信息，判断所述网络信息与所述第一车辆标识是否匹配；如果匹配成功，则执行步骤a23；如果匹配失败，则提示用户所述网络信息与所述第一车辆标识不匹配；和/或，
[0217]
a23：检测车载计算机设备是否正常，所述检测车载计算机设备包括以下至少一种：检测磁盘、检测显卡、检测内存；如果正常，则执行步骤a24；如果异常，则提示用户所述车载计算机设备异常；和/或，
[0218]
a24：检测雷达设备和/或网络设备的连通性，如果连通，则执行步骤a25；如果没有连通，则提示用户所述雷达设备和/或所述网络设备没有连通；和/或，
[0219]
a25：检测所述雷达设备的网络速率是否大于第三阈值；如果大于所述第三阈值，则执行步骤a26；如果小于等于所述第三阈值，则提示用户所述雷达设备网络速率小于等于所述第三阈值；和/或，
[0220]
a26：检测定位设备报文收发是否正常；如果正常，则停止检测；如果异常，则提示用户所述定位设备报文收发异常。
[0221]
可选地，所述步骤a3，包括以下步骤：
[0222]
a31：检测传感器与车载计算机之间的数据通信频率是否在指定频率范围内，如果在所述指定频率范围内，则标识所述传感器数据通信频率正常，执行步骤a32；如果不在所述指定频率范围内，则提示用户所述传感器数据通信频率异常；和/或，
[0223]
a32：检测设备安装角度是否为指定角度，如果所述设备安装角度为所述指定角度，则标识所述设备安装角度正确，执行步骤a33；如果所述设备安装角度不是所述指定角度，则提示用户所述设备安装角度错误；和/或，
[0224]
a33：检测雷达设备能否输出点云数据，如果所述雷达设备能够输出点云数据，则标识所述雷达设备点云数据输出正确，执行步骤a34；如果所述雷达设备无法输出点云数据，则提示用户所述雷达设备输出点云数据异常；和/或，
[0225]
a34：检测摄像装置能否输出图像数据，如果所述摄像装置能够输出图像数据，则标识所述摄像装置图像数据输出正确；如果所述摄像装置无法输出图像数据，则提示用户所述摄像装置输出图像数据异常。
[0226]
可选地，在所述步骤a3之后，还包括以下步骤：
[0227]
对设备进行标定，包括以下至少一种：检测雷达设备的安装角度是否合格、对传感器进行标定、对刹车进行标定；
[0228]
对自动驾驶系统进行验证。
[0229]
可选地，所述检测雷达设备的安装角度是否合格，包括以下步骤：
[0230]
将车辆停放在直线道路，然后以指定速度向前行驶；
[0231]
获取所述雷达设备采集的雷达数据；
[0232]
根据所述雷达数据判断所述雷达设备安装角度是否合格，输出判断结果；
[0233]
所述对刹车进行标定，包括以下步骤：
[0234]
将车辆行驶到指定区域，然后获取车辆刹车数据；
[0235]
重复多次上述步骤，获得多个所述车辆刹车数据；
[0236]
对多个所述车辆刹车数据进行刹车标定。
[0237]
可选地，所述对自动驾驶系统进行验证，包括以下步骤：
[0238]
根据检测列表，手动检测车辆设备是否正常；
[0239]
将车辆行驶到直线路段，通过手动驾驶方式驾驶车辆行驶指定时长；
[0240]
根据车辆行驶过程中获取的数据检测标定参数是否正确。
[0241]
本发明实施例，用于车辆批量生产下线，减少下线中工程师的参与。工人按照app的指示对车进行初始化设置和检查，修复简单的设备问题，无需工程师在生产线进行排查；将以前需要工程师人为检查机器设备的工作转换为自动化检查，车辆按照严格的检查步骤
进行下线，减少车辆出现问题的情况，保证车辆高质量下线。
[0242]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0243]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0244]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，控制器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0245]
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。