一种分配数据处理资源的方法及装置与流程

本发明涉及定位领域，尤其涉及定位中的数据处理资源分配。

背景技术：

在很多领域，例如，自动驾驶领域，定位占据着十分重要的地位。有时，定位需要耗费大量的计算资。为了保证快速高效地实现定位，在定位过程中实现分配数据处理资源是很有必要的。

技术实现要素：

本申请的目的在于保证定位精度的情况下实现快速地定位。由于不同定位传感器对应的传感器数据解析模型(例如，算法)不同，本申请可以将有限的数据处理资源分配给工作状态好的定位传感器对应的传感器数据解析模型。从而，使得定位可以精确高效的展开。

本申请一方面提供一种用于地点识别的方法。所述方法包括：确定系统的当前系统状态；基于所述当前系统状态分配所述数据处理设备的数据处理资源。其中，系统状态由系统的定位传感器的工作状态确定，系统状态对应一个或多个生命值。所述系统的定位传感器至少包括第一组定位传感器和第二组定位传感器，所述第一组定位传感器包括至少一个定位传感器，所述第二组定位传感器包括至少一个定位传感器。

在一些实施例中，所述数据处理设备为自动驾驶车辆车载电子数据处理设备；所述第一组定位传感器至少包括安装在自动驾驶车辆前部的第一摄像单元和安装在自动驾驶车辆后部的第二摄像单元；和所述第二组定位传感器至少包括安装在自动驾驶车辆左边的第三摄像单元和安装在自动驾驶车辆右边的第四摄像单元。

在一些实施例中，所述确定当前系统状态包括：获取所述当前系统状态的前一时刻系统状态；确定在所述前一时刻系统状态下分配到数据处理资源的且工作状态良好的定位传感器的定位反馈为正反馈，增加所述前一时刻系统状态的生命值并将其设定为当前时刻系统状态的生命值，其中，当前时刻的系统状态生命值始终不超过预设的最大生命值；并且将当所述前系统状态维持在所述前一时刻系统状态。

在一些实施例中，所述确定当前状态包括：获取所述当前系统状态的前一时刻系统状态；确定在所述前一时刻系统状态下分配到数据处理资源的且工作状态不良的定位传感器的定位反馈为负反馈；将当所述前系统状态维持在所述前一时刻系统状态。

在一些实施例中，所述确定当前系统状态包括：获取所述当前系统状态的前一时刻系统状态；确定在所述前一时刻系统状态下分配到数据处理资源的且工作状态良好的定位传感器的定位反馈为负反馈，减少所述前一时刻系统状态的生命值并将其设定为当前时刻系统状态的生命值；并且当所述当前时刻系统状态的生命值小于预设的最小生命值，所述当前系统状态不同于所述前一时刻系统状态。

在一些实施例中，所述确定当前系统状态包括：获取所述当前系统状态的前一时刻系统状态；确定在所述前一时刻系统状态下分配到数据处理资源的且工作状态不良的定位传感器的定位反馈为正反馈；所述当前系统状态不同于所述前一时刻系统状态。

在一些实施例中，所述基于所述当前系统状态分配数据处理资源包括：确定所述当前系统状态对应的传感器数据解析模型；将所述数据处理资源分配给所述当前系统状态对应的传感器数据解析模型。

在一些实施例中，所述系统包括第一定位传感器、第二定位传感器、第三定位传感器和第四定位传感器，所述系统状态包括第一状态、第二状态、第三状态、第四状态、第五状态和第六状态，所述第一状态为仅第一传感器的工作状态良好，所述第二状态为仅第二定位传感器的工作状态良好，所述第三状态为仅第一传感器和第二传感器的工作状态良好，所述第四状态为仅第三定位传感器的工作状态良好，所述第五状态为仅第四传感器的工作状态良好，所述第六状态为仅第三定位传感器和第四定位传感器的工作状态良好，所述第一状态、第二状态和第三状态对应的第一传感器数据解析模型，所述第四状态、第五状态和第六状态对应第二传感器数据解析模型。

在一些实施例中，运行所述第一传感器数据解析模型所需的数据处理资源小于运行所述第二传感器数据解析模型时所需的数据处理资源；所述第一状态和第二状态对应的最大生命值中大于所述第四状态和第五状态对应的最大生命值。

在一些实施例中，所述第一状态和所述第二状态对应的最大生命值相同，所述第三状态和所述第六状态对应的最大生命值相同，所述第四状态和所述第五状态对应的最大生命值相同，所述第一状态和所述第二状态对应的最大生命值大于所述第三状态和所述第六状态对应的最大生命值，所述第四状态和所述第五状态对应的最大生命值大于所述第三状态和所述第六状态对应的最大生命值。

本申请另一方面提供一种分配数据处理资源的装置。所述装置包括至少一个存储设备，所述存储设备包括一组指令；以及与所述至少一个存储设备通信的至少一个处理器。当执行所述一组指令时，所述至少一个处理器：确定系统的当前系统状态；基于所述当前系统状态分配所述数据处理设备的数据处理资源。系统状态由系统的定位传感器的工作状态确定，系统状态对应一个或多个生命值，所述系统的定位传感器至少包括第一组定位传感器和第二组定位传感器，所述第一组定位传感器包括至少一个定位传感器，所述第二组定位传感器包括至少一个定位传感器。

本申请中另外的特征将部分地在下面的描述中阐述。通过该阐述，使以下附图和实施例叙述的内容对本领域普通技术人员来说变得显而易见。本申请中的发明点可以通过实践或使用下面讨论的详细示例中阐述的方法、手段及其组合来得到充分阐释。

附图说明

以下附图详细描述了本申请中披露的示例性实施例。其中相同的附图标记在附图的若干视图中表示类似的结构。本领域的一般技术人员将理解这些实施例是非限制性的、示例性的实施例，附图仅用于说明和描述的目的，并不旨在限制本公开的范围，其他方式的实施例也可能同样的完成本申请中的发明意图。应当理解，附图未按比例绘制。其中：

图1示出了根据本申请的一些实施例所示的分配数据处理资源的应用场景图；

图2示出了根据本申请的一些实施例所示的可以在其上实现分配数据处理资源的方法的示例性数据处理设备；

图3示出了根据本申请的一些实施例所示的分配数据处理资源的方法的流程图；

图4示出了根据本申请的一些实施例所示的资源数据处理资源分配示意图。

具体实施方式

以下描述提供了本申请的特定应用场景和要求，目的是使本领域技术人员能够制造和使用本申请中的内容。对于本领域技术人员来说，对所公开的实施例的各种局部修改是显而易见的，并且在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用。因此，本公开不限于所示的实施例，而是与权利要求一致的最宽范围。

这里使用的术语仅用于描述特定示例实施例的目的，而不是限制性的。比如，除非上下文另有明确说明，这里所使用的，单数形式“一”，“一个”和“该”也可以包括复数形式。当在本说明书中使用时，术语“包括”、“包含”和/或“含有”意思是指所关联的整数，步骤、操作、元素和/或组件存在，但不排除一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元素、组件和/或组的存在或在该系统/方法中可以添加其他特征、整数、步骤、操作、元素、组件和/或。

在本公开中，术语“自动驾驶车辆”可以指能够感知其环境并且在没有人(例如，驾驶员，飞行员等)输入和/或干预的情况下对外界环境自动进行感知、判断并进而做出决策的车辆。术语“自动驾驶车辆”和“车辆”可以互换使用。术语“自动驾驶”可以指没有人(例如，驾驶员，飞行员等)输入的对周边环境进行智能判断并进行导航的能力。

考虑到以下描述，本公开的这些特征和其他特征、以及结构的相关元件的操作和功能、以及部件的组合和制造的经济性可以得到明显提高。参考附图，所有这些形成本公开的一部分。然而，应该清楚地理解，附图仅用于说明和描述的目的，并不旨在限制本公开的范围。

本公开中使用的流程图示出了根据本公开中的一些实施例的系统实现的操作。应该清楚地理解，流程图的操作可以不按顺序实现。相反，操作可以以反转顺序或同时实现。此外，可以向流程图添加一个或多个其他操作。可以从流程图中移除一个或多个操作。

本公开中使用的定位技术可以基于全球定位系统(gps)，全球导航卫星系统(glonass)，罗盘导航系统(compass)，伽利略定位系统，准天顶卫星系统(qzss)，无线保真(wifi)定位技术等，或其任何组合。一个或多个上述定位系统可以在本公开中互换使用。

本公开的一个方面涉及一种分配数据处理资源的方法。具体地，该方法可以确定当前系统状态，并根据当前系统状态分配数据处理资源。系统的状态由系统的定位传感器的工作状态确定，优选地将数据处理资源分配给工作状态良好的定位传感器对应的传感器数据解析模型。

图1示出了根据本申请的一些实施例所示的分配数据处理资源的方法的应用场景图。

当自动驾驶车辆130行驶在路面120时，自动驾驶车辆130经常需要确定自身所在的地理位置。由于一般的定位技术(例如，gps定位)的精确度不能满足自动驾驶车辆130的需求，此时可以结合定位传感器来确定自动驾驶车辆130的精确地理位置。本申请中，定位传感器是指其获取的信息可以用于定位的传感器，例如，摄像单元。

如图所示，自动驾驶车辆130可以包括一个或多个传感器，例如传感器142、传感器144和传感器146，定位装置(图中未示出)，以及分配数据处理资源的装置150。

上述一个或多个传感器可以包括摄像单元、定位单元、激光雷达、惯性传感器等。所述摄像单元可以获取在当前位置和当前拍摄方位下景物(例如，建筑110)的图像，用于后续的定位。所述摄像单元为定位传感器。

作为示例，自动驾驶车辆130可以包含四个摄像单元，第一个摄像单元142安装在自动驾驶车辆130的前部，第二个摄像单元144安装在自动驾驶车辆130的后部，第三个摄像单元146安装在自动驾驶车辆130的左部，第四个摄像单元148安装在自动驾驶车辆130的右部。

定位装置可以用于确定自动驾驶车辆130的具体位置。在一些实施例中，所述定位装置可以包括一个或多个计算模块，每个计算模块可以运行相同或不同的传感器数据解析模型。

分配数据处理资源的装置150可以执行分配数据处理资源的方法。具体地，某一时刻，分配数据处理资源的装置150可以将所有数据处理资源分配给特定模块，使得所有数据处理资源均用于运行特定的传感器数据解析模型。所述特定的传感器数据解析模型是由当前系统状态决定的，所述当前系统状态是由定位传感器的工作状态决定的。具体的分配数据处理资源的方法可以参见附图3、附图4及其相关描述。

应当理解的是，定位传感器可以为摄像单元，也可以为其他传感器，例如激光雷达和/或超声波雷达等。为了便于叙述，本申请中使用摄像单元作为示例，并不限制本申请的保护范围。

应当理解的是，定位装置和分配数据处理资源的装置150可以作为整体，也可以为个体。当定位装置和分配数据处理资源的装置150为整体时，所述定位装置具有优化数据处理资源分配的功能。

应当可以理解的是，上述对分配数据处理资源的方法的应用场景的描述仅为示意性的，并不限制本申请保护的范围。上述分配数据处理资源的方法可以应用在任何需要定位的领域中，例如，旅游自动讲解设备定位、共享单车定位。

图2示出了根据本申请的一些实施例所示的可以在其上实现分配数据处理资源的方法的示例性数据处理设备。

计算设备200上可以承载/包括实施自动驾驶车辆130的车载控制单元、车载定位装置、车载分配数据处理资源的装置150等等。例如，分配数据处理资源的装置150可以在计算设备200上实现以执行本申请中公开的分配数据处理资源的装置150的功能。

例如，计算设备200可以包括连接到与其连接的网络的com端口250，以便于数据通信。计算设备200还可以包括处理器220，处理器220以一个或多个处理器的形式，用于执行计算机指令。计算机指令可以包括例如执行本文描述的特定功能的例程，程序，对象，组件，数据结构，过程，模块和功能。例如，处理器220可以确定系统的定位传感器的工作状态，进而确定当前系统状态。又例如，处理器220可以根据系统的当前的状态分配数据处理资源。

在一些实施例中，处理器220可以包括一个或多个硬件处理器，例如微控制器，微处理器，精简指令集计算机(risc)，专用集成电路(asic)，特定于应用的指令-集处理器(asip)，中央处理单元(cpu)，图形处理单元(gpu)，物理处理单元(ppu)，微控制器单元，数字信号处理器(dsp)，现场可编程门阵列(fpga)，高级risc机器(arm)，可编程逻辑器件(pld)，能够执行一个或多个功能的任何电路或处理器等，或其任何组合。

示例性计算机设备200可以包括内部通信总线210，程序存储和不同形式的数据存储(例如，磁盘270，只读存储器(rom)230，或随机存取存储器(ram)240)用于由计算机处理和/或发送的各种数据文件。示例性计算机设备200还可以包括存储在rom230，ram240和/或将由处理器220执行的其他类型的非暂时性存储介质中的程序指令。本申请的方法和/或过程可以作为程序指令实现。计算设备200还包括i/o组件260，支持计算机和其他组件(例如，用户界面元件)之间的输入/输出。计算设备200还可以通过网络通信接收编程和数据。

仅仅为了说明问题，在本申请中计算设备200中仅描述了一个处理器。然而，应当注意，本申请中计算设备200还可以包括多个处理器，因此，本申请中披露的操作和/或方法步骤可以如本公开所述的由一个处理器执行，也可以由多个处理器联合执行。例如，如果在本申请中计算设备200的处理器220执行步骤a和步骤b，则应该理解，步骤a和步骤b也可以由信息处理中的两个不同处理器联合或分开执行(例如，第一处理器执行步骤a，第二处理器执行步骤b，或者第一和第二处理器共同执行步骤a和b)。

图3示出了根据本申请的一些实施例所示的分配数据处理资源的方法的流程图。流程300可以实施为分配数据处理资源的装置150中的非临时性存储介质中的一组指令。分配数据处理资源的装置150可以执行该一组指令并且可以相应地执行过程300中的步骤来分配数据处理设备(例如，自动驾驶车辆车载电子数据处理设备)的数据处理资源。所述数据处理资源是指数据处理设备在数据处理上的能力。

以下呈现的所示流程300的操作，旨在是说明性的而非限制性的。在一些实施例中，流程300在实现时可以添加一个或多个未描述的额外操作，和/或删减一个或多个此处所描述的操作。此外，图3中所示的和下文描述的操作的顺序并不对此加以限制。

为了便于说明，在以下描述中，均以具有四个定位传感器的系统为例。所述四个定位传感器为第一定位传感器、第二定位传感器、第三定位传感器和第四定位传感器。这四个传感器可以均为摄像单元(参加图1的描述)，也可以均为其他定位传感器，或摄像单元与其他定位传感器的结合。应当理解的是，具有四个定位传感器的系统仅为示例，本发明可以用在具有两个以上定位传感器的系统，例如六个、八个。

在310中，分配数据处理资源的装置150可以确定当前系统状态。

系统状态可以由系统的定位传感器的工作状态确定。每个定位传感器的工作状态可以是良好或者不良，则系统可以有16种系统状态(2*2*2*2)。本申请中，定位传感器的工作状态良好是指定位传感器获取的信息可以成功定位，定位传感器的工作状态不良是指定位传感器获取的信息不能成功定位。

将系统状态用二进制数表示，右起第一位表示第三定位传感器146的工作状态，右起第二位表示第四定位传感器148的工作状态，第三位表示第一定位传感器142的工作状态，第四位表示第二位定位传感器144的工作状态，“0”表示定位传感器的工作状态不良，“1”表示定位传感器的工作状态良好。那么，由第二定位传感器，第一定位传感器，第四定位传感器，第三定位传感器组成的系统一共有16种状态。这16种系统状态可以分别表示为“0000”、“0001”、“0010”、“0100”、“1000”、“0011”、“0101”、“1001”、“0110”、“1010”、“1100”、“0111”、“1011”、“1101”、“1110”和“1111”。

不同定位传感器获取的信息用于定位时所使用的传感器数据解析模型可以相同或不同，则这16种系统状态对应的传感器数据解析模型数量可以为一个或多个。分配数据处理资源的装置150可以将数据处理资源分配给该一个或多个传感器数据解析模型。系统状态对应的传感器数据解析模型是指，该系统状态下工作状态好的定位传感器获取的信息用于定位时所使用的数据解析模型，例如，算法。

在某些情形下，例如，所述第一定位传感器142和所述第二定位传感器144可以为安装在自动驾车车辆130前后部的摄像单元，所述第三定位传感器146和所述第四定位传感器148可以为安装在自动驾驶车辆130左右部的摄像单元。第一定位传感器142和第二定位传感器144获取的信息用于定位时所使用的传感器数据解析模型是相同的，标记为第一传感器数据解析模型；第三定位传感器146和第四定位传感器148获取的信息用于定位时所使用的传感器数据解析模型是相同的，标记为第二传感器数据解析模型。

将对应第一传感器数据解析模型的第一定位传感器142和第二定位传感器144分为一组，标记为n。将对应第二传感器数据解析模型的第三定位传感器146和第四传感器148分为一组，标记为c。则上述16个系统状态可以表示为“n00c00”、“n00c01”、“n00c10”、“n01c00”、“n10c00”、“n00c11”、“n01c01”、“n10c01”、“n01c10”、“n10c10”、“n11c00”、“n01c11”、“n10c11”、“n11c01”、“n11c10”和“n11c11”。

其中，在系统状态为“n00c00”时，代表所有定位传感器均不能成功定位，如果系统运行正常，这种状态要么不会存在，要么这是系统的暂态，系统状态将会迅速切换到其他状态。系统状态“n00c01”、“n00c10”、“n01c00”、“n10c00”、“n00c11”和“n11c00”代表或者前后或者左右的定位传感器可以定位成功。此时，分配数据处理资源的装置150只需要运行第一传感器数据解析模型或者第二传感器数据解析模型中的一个数据解析模型即可。系统状态“n01c01”、“n10c01”、“n01c10”、“n10c10”、“n01c11”、“n10c11”、“n11c01”、“n11c10”和“n11c11”表示前后定位传感器至少一个定位成功以及左右定位传感器中至少一个定位成功，此时分配数据处理资源的装置150必须同时针对前后定位传感器实施第一传感器数据解析模型以及对左右传感器实施第二传感器数据解析模型，因此分配数据处理资源的装置150必须同时运行两个数据解析模型。

为了增加定位的速度，同一时刻分配数据处理资源的装置150可以仅将数据处理资源分配给一个数据解析模型。则对应于两个数据解析模型的系统状态可以迅速切换为对应于一个数据解析模型的系统状态。例如，将系统状态“n01c01”切换为“n01c00”或“n00c01”，将系统状态“n10c01”切换为“n10c00”或“n00c01”，将系统状态“n01c11”切换为“n01c00”或“n00c11”，将系统状态“n11c11”切换为“n11c00”或“n00c11”。切换的原则是，仅保留对应于一个数据解析模型的定位传感器。

那么对于具有四个定位传感器的系统，仅有六个系统状态稳定存在，分别为第一状态“n01c00”、第二状态“n10c00”、第三状态“n11c00”、第四状态“n00c01”、第五状态“n00c10”和第六状态“n00c11”。分配数据处理资源的装置150根据系统所处的这个六个系统状态分配数据处理资源，其他状态(例如，系统状态“n00c00”)可以忽略。结合上文描述，所述第一状态“n01c00”为仅第一传感器的工作状态良好，所述第二状态“n10c00”为仅第二定位传感器的工作状态良好，所述第三状态“n11c00”为仅第一传感器和第二传感器的工作状态良好，所述第四状态“n00c01”为仅第三定位传感器的工作状态良好，所述第五状态“n00c10”为仅第四传感器的工作状态良好，所述第六状态“n00c11”为仅第三定位传感器和第四定位传感器的工作状态良好。所述第一状态、第二状态和第三状态对应的第一传感器数据解析模型，所述第四状态、第五状态和第六状态对应第二传感器数据解析模型。

系统状态对应一个或多个生命值。不同时刻，同一系统状态对应的生命值可以是相同的或不同的。对于同一系统状态，其具有最大生命值。所述生命值表示系统状态的稳定性，也就是所述分配数据处理资源装置150对该状态变化的敏感性如何，即允许测量到的所述系统状态错误次数。生命值越高，所述分配数据处理资源装置150能允许的在这个系统状态错误次数越高，系统在这个状态上对系统状态变化的敏感性越低，该状态的鲁棒性越高，该系统状态稳定性也越高。在一些实施例中，系统状态的稳定性与其可变系统状态有关。在一些实施例中，系统状态的稳定性与其对应的传感器数据解析模型有关。更多关于生命值的描述参见下文的描述。

具体地，步骤310中可以包含：确定前一时刻系统状态；确定所述前一时刻系统状态下定位传感器的定位反馈；基于所述定位反馈更新所述当前系统状态。

分配数据处理资源的装置150可以根据系统在前一时刻下定位传感器的工作状态确定前一时刻系统状态。比如，前一时刻系统状态可以为初始状态。初始状态可以是人工设置或分配数据处理资源的装置150自动选择的。再比如，前一时刻系统状态可以为系统运行中的某一状态，本披露不对此作特别要求。

分配数据处理资源的装置150可以确定前一时刻系统状态下定位传感器的定位反馈。当所述前一时刻系统状态下定位传感器工作状态良好(即，定位传感器可以成功定位)，则定位传感器会发送正反馈给分配数据处理资源的装置150，分配数据处理资源的装置150确定所述定位反馈为正反馈；当所述前一时刻系统状态下定位传感器的工作状态不良(即，定位传感器不能成功定位)，则定位传感器不发送反馈信号或者发送负反馈信号给分配数据处理资源的装置150，分配数据处理资源的装置150确定所述定位反馈为负反馈。由此可知，在前一时刻系统状态下，不同的定位传感器，其定位反馈可能是不同的。这里分配数据处理资源的装置150只关注前一时刻系统状态下分配到数据处理资源的定位传感器的定位反馈，其他定位传感器的定位反馈忽略。

对于前一时刻系统状态下分配到数据处理资源的且工作状态良好的定位传感器(比如第一定位传感器142)，分配数据处理资源的装置150可以基于其定位反馈更新所述前一时刻系统状态的生命值。如果前一时刻系统状态下工作状态良好(传感器状态为1的情况)的定位传感器的定位反馈为正反馈，则增加所述前一时刻系统状态的生命值，例如增加1；当前一时刻系统状态下工作状态良好的定位传感器的定位反馈为负反馈，则减少所述前一时刻系统状态的生命值，例如减少1。应当理解的是，系统为所述当前系统状态设定有最大生命值，因此所述前一时刻系统状态的生命值应当小于所述前一时刻系统状态对应的最大生命值。当某系统状态的生命值达到最大生命值时，正反馈不会进一步增加该系统状态的生命值，该系统状态维持在最大生命值，也就是说，即便有正反馈，该生命值也不会因为加1而增加数值。然后，分配数据处理资源的装置150可以基于更新后的生命值确定当前系统状态。当所述前一时刻系统状态的生命值小于等于所述前一时刻系统状态对应的最大生命值且大于最小生命值，将当所述前系统状态维持在所述前一时刻系统状态；当所述前一时刻系统状态的生命值小于或等于最小生命值时，所述当前系统状态发生变化，所述当前系统状态不同于所述前一时刻系统状态。最小生命值可以设置为0或者任何小于最大生命值的数值。

对于前一时刻系统状态下分配到数据处理资源的且工作状态不良的定位传感器(比如第二定位传感器144，也即，获取的信息用于定位时所使用的数据解析模型和所述前一时刻系统状态下工作状态良好的定位传感器相同的定位传感器)，分配数据处理资源的装置150可以基于其定位反馈确定当前系统状态。当其定位反馈为正反馈时，系统状态发生变化，所述当前系统状态不同于所述前一时刻系统状态；当其定位反馈为负反馈时，不影响系统状态的变化，将当所述前系统状态维持在所述前一时刻系统状态。

对于前一时刻系统状态下未分配到数据处理资源的定位传感器(比如第三定位传感器146和/或第四定位传感器148，也即，获取的信息用于定位时所使用的数据解析模型和所述前一时刻系统状态下工作状态良好的定位传感器不同的定位传感器)，无论其定位反馈是正反馈还是负反馈，分配数据处理资源的装置150都不对其状态进行响应，当前系统状态不变，直到当前工作状态好的定位传感器所在组(比如第一定位传感器142和第二定位传感器144组成的定位传感器组)的状态变为00(比如n00)。

在320中，分配数据处理资源的装置150可以基于当前系统状态分配数据处理资源。

具体地，步骤320可以包括：确定所述当前系统状态对应的传感器数据解析模型；将所述数据处理资源分配给所述当前系统状态对应的数据解析模型。例如，当当前系统状态为“n00c10”时，分配数据处理资源的装置150将全部数据处理资源分配给第二传感器数据解析模型。

图4为针对包括以上六个系统状态的系统的数据处理资源分配实施例的示意图。“state_no_change_reinforce”表示系统状态不变且该反馈可以增强系统状态；“statedemote”表示该反馈可以减弱系统状态；“statepromote”表示系统状态升级；“state_no_change”表示系统状态不变；“state_no_change_ignore”表示系统状态不变，且该反馈可以被忽略。

在本实施例中，因为如前所述，在一个时刻装置150将数据处理资源只分配给一个数据解析模型，装置150在同一时刻只关注某一个数据解析模型对应的定位传感器状态，而忽略或者关闭接收另一个数据解析模型对应的传感器状态。因此，对于装置150来说，只存在“n10c00”、“n01c00”、“n00c10”、“n00c01”、“n11c00”、“n00c11”这几个状态，第一到第四定位传感器的16种状态组合中的其他状态是不关心也不响应的。比如装置15不会响应“n00c00”、“n01c01”、“n10c01”、“n01c10”、“n10c10”、“n01c11”、“n10c11”、“n11c01”、“n11c10”和“n11c11”这几种状态。

在本实施例中，根据n组和c组定位传感器在自动驾驶中重要性的不同，系统为不同组的传感器状态设置了不同的生命值。生命值大的重要性高。比如，定位传感器状态“n10c00”和“n01c00”的生命值为5，“n00c10”和“n00c01”的生命值为3(也可以是相同的数值)，定位传感器状态“n11c00”和“n00c11”的生命值为1。比如，在系统状态标有mix_n10c00的椭圆中，mix_n10c00表示第四定位传感器的状态为1，其余状态为0，[0f:5]表示生命值最大为5。na+表示n组第一个定位传感器(即第一定位传感器142)的定位反馈为正反馈；na-表示n组第一个定位传感器的定位反馈为负反馈；nb+表示n组第二个定位传感器(即第二定位传感器144)的定位反馈为正反馈；nb-表示n组第二个定位传感器的定位反馈为负反馈。ca+、ca-、cb+和cb-的释义类似。ca+表示c组(左右定位传感器)的第一个定位传感器(即第三定位传感器146)的定位反馈为正反馈；ca-表示c组第一个定位传感器的定位反馈为负反馈；cb+表示c组第二个定位传感器(即第四定位传感器148)的定位反馈为正反馈；cb-表示c组第二个定位传感器的定位反馈为负反馈。不同时刻系统状态可以相同或不同。当系统状态不变时，分配数据处理资源的装置150对数据处理资源的分配不变。当系统状态发生改变时，分配数据处理资源的装置150对数据处理资源的分配可以不变或变化。例如，当系统状态从第一状态“n01c00”变化为第三状态“n11c00”时，由于c组的状态始终为0，只是n组的状态变化了，则数据处理资源的分配不变，仍然运行相应于n组的第一传感器数据解析模型。同理当系统状态从第四状态“n00c01”变化为第五状态“n00c10”时，数据处理资源的分配不变，仍然运行第二传感器数据解析模型。同理，当系统状态从第一状态“n01c00”变化为第六状态“n00c11”时，由于含有1的定位传感器从n组变换成了c组，数据处理资源的分配发生相应变化，从第一传感器数据解析模型转换成第二传感器数据解析模型。当数据处理资源的分配发生变化时，分配数据处理资源的装置150可以将数据处理资源在第一传感器数据解析模型或第二传感器数据解析模型之间切换。系统为不同的状态设置不同的生命值，以便减少数据解析模型切换的次数。

应当理解的是，在一些实施例中，所述第一传感器142和所述第二传感器144为安装在自动驾车车辆130前后部的摄像单元，所述第三传感器144和所述第四传感器146为安装在自动驾驶车辆130左右部的摄像单元。由于在同一个时间点，同一个传感器数据解析模型下最多有一个传感器的状态允许变化，或者发生一个传感器状态的变化触发传感器数据解析模型的变化，上述六个系统状态之间的变化不是任意的。例如，第一状态“n01c00”和第二状态“n10c00”之间不能直接相互变化，第四状态“n00c01”和第五状态“n00c10”之间不能直接相互变化，第三状态“n11c00”和第六状态“n00c11”之间不能直接相互变化。

如图4所示，第一状态“n01c00”可以变化为第三状态“n11c00”和第六状态“n00c11”；第二状态“n10c00”可以变化为第三状态“n11c00”和第六状态“n00c11”；第三状态“n11c00”可以变化为第一状态“n01c00”和第二状态“n10c00”；第四状态“n00c01”可以变化为第三状态“n11c00”和第六状态“n00c11”；第五状态“n00c10”可以变化为第三状态“n11c00”和第六状态“n00c11”；第六状态“n00c11”可以变化为第四状态“n00c01”和第五状态“n00c10”。

定位结果不仅依赖于当前定位，同时依赖于前一时刻的定位。例如，视觉定位通常需要上一帧的定位结果(即前一时刻的定位)和运动模型来估计下一帧的定位结果(即当前定位)，再对下一帧的定位结果优化。应当理解的是，如果当前定位和前一时刻的定位使用的数据解析模型相同，则定位结果好；如果当前定位和前一时刻的定位使用的数据解析模型不同，则定位结果差。那么，频换切换资源会导致定位结果差。

由上述描述可知，对于第一状态“n01c00”，其可变系统状态为第三状态“n11c00”和第六状态“n00c11”。第一状态“n01c00”对应第一传感器数据解析模型，第六状态“n00c11”对应第二传感器数据解析模型。为了防止数据处理资源频繁地在第一传感器数据解析模型和第二传感器数据解析模型之间切换，赋予第一状态“n01c00”较高的稳定性，即赋予第一状态“n01c00”较大的最大生命值。同理，赋予第二状态“n10c00”、第四状态“n00c01”和第五状态“n00c10”较大的最大生命值。

对于第三状态“n11c00”，其可变系统状态为第一状态“n01c00”和第二状态“n10c00”。第一状态“n01c00”、第二状态“n10c00”和第三状态“n11c00”均对应第一传感器数据解析模型。即使第三状态“n11c00”发生变化，分配数据处理资源的装置150仍将数据处理资源分配给第一传感器数据解析模型，不存在数据处理资源在第一传感器数据解析模型和第二传感器数据解析模型之间切换的情形。因此，赋予第三状态“n11c00”较小的最大生命值。同理，赋予第六状态“n00c11”较小的最大生命值。

由上可知，为了防止数据处理资源频繁地切换，所述第一状态“n01c00”和所述第二状态“n10c00”对应的最大生命值大于所述第三状态“n11c00”和所述第六状态“n00c11”对应的最大生命值，所述第四状态“n00c01”和所述第五状态“n00c10”对应的最大生命值大于所述第三状态“n11c00”和所述第六状态“n00c11”对应的最大生命值。

更进一步地，运行第一传感器数据解析模型和第二传感器数据解析模型所述的数据处理资源是不同的。例如，运行所述第一传感器数据解析模型所需的数据处理资源小于运行所述第二传感器数据解析模型时所需的数据处理资源。为了数据处理资源的最优配置，赋予第一状态“n01c00”和第二状态“n10c00”较高的稳定性，及赋予第四状态“n00c01”和第五状态“n00c10”较低的稳定性。即，第一状态“n01c00”和第二状态“n10c00”对应的最大生命值大于第四状态“n00c01”和第五状态“n00c10”对应的最大生命值。

综上，所述第一状态“n01c00”和所述第二状态“n10c00”对应的最大生命值相同，所述第三状态“n11c00”和所述第六状态“n00c11”对应的最大生命值相同，所述第四状态“n00c01”和所述第五状态“n00c10”对应的最大生命值相同，第一状态“n01c00”和第二状态“n10c00”对应的最大生命值大于第四状态“n00c01”和第五状态“n00c10”对应的最大生命值，第四状态“n00c01”和第五状态“n00c10”对应的最大生命值大于第三状态“n11c00”和第六状态“n00c11”对应的最大生命值。作为示例，第一状态“n01c00”和第二状态“n10c00”对应的最大生命值为5，第四状态“n00c01”和第五状态“n00c10”对应的最大生命值为3，第三状态“n11c00”和第六状态“n00c11”对应的最大生命值为1。

参考图4，以当前时刻下前一时刻系统状态为n00c01且该前一时刻系统状态对应的生命值为最大生命值3为例，来阐述流程300。

第三定位传感器146作为前一时刻系统状态下分配到数据处理资源的且工作状良态良好的定位传感器，当其定位反馈为正反馈(即ca+)时，增加该状态对应的生命值，即“state_no_change_reinforce”。增加后的生命值为4(大于最大生命值3)，设增加后的生命值为最大生命值3。此时，系统状态不变，当前系统状态为前一时刻系统状态n00c01。当其定位反馈为负反馈(即ca-)时，减少该状态对应的生命值，即“statedemote”。减少后的生命值为2(大于0)。此时，系统的状态不变，当前系统状态仍为前一时刻系统状态n00c01。

应当理解的是，当第三定位传感器的定位反馈连续三次为负反馈时，该状态对应的生命值降低为0。此时，系统状态变化为n11c00，从而在图4中表示为从标有mix_n00c01的椭圆跳到标有mix_n11c00的椭圆状态。从图4可以看出，状态n11c00对应的生命值为1，也就是说第一定位传感器142和第二定位传感器144任何一个如果出现一次负反馈，系统状态都会发生跳转。如果第一定位传感器142出现一次负反馈na-，则系统状态直接跳转成n10c00，如果第二定位传感器144出现一次负反馈nb-，则系统状态直接跳转成n01c00。对于n11c00、n10c00和n01c00这三种状态，装置150的传感器数据解析模型都为第一传感器数据解析模型。

第四定位传感器作为前一时刻系统状态下分配到数据处理资源的且工作状良态不良的定位传感。当其定位反馈为正反馈(即cb+)时，系统状态变化为n00c11，即“statepromote”。当其定位反馈为负反馈时，系统状态不变，不影响系统状态n00c01，即“state_no_change”。当前系统状态为前一时刻系统状态n00c01。

第一定位传感器和第二定位传感器获取的信息用于定位时所使用的数据解析模型同第三定位传感器不同。作为未前一时刻系统状态下未分配到数据处理资源的定位传感器，其定位反馈对系统状态变化的影响可以忽略，即“state_no_change_ignore”。系统状态不变，当前系统状态为前一时刻系统状态n00c01。

然后，分配数据处理资源的装置150根据当前系统状态将数据处理资源分配给当前系统状态对应的数据解析模型。

综上所述，在阅读本详细公开内容之后，本领域技术人员可以明白，前述详细公开内容可以仅以示例的方式呈现，并且可以不是限制性的。尽管这里没有明确说明，本领域技术人员可以理解本申请意图囊括对实施例的各种合理改变，改进和修改。这些改变，改进和修改旨在由本公开提出，并且在本公开的示例性实施例的精神和范围内。

此外，本申请中的某些术语已被用于描述本公开的实施例。例如，“一个实施例”，“实施例”和/或“一些实施例”意味着结合该实施例描述的特定特征，结构或特性可以包括在本公开的至少一个实施例中。因此，可以强调并且应当理解，在本说明书的各个部分中对“实施例”或“一个实施例”或“替代实施例”的两个或更多个引用不一定都指代相同的实施例。此外，特定特征，结构或特性可以在本公开的一个或多个实施例中适当地组合。

应当理解，在本公开的实施例的前述描述中，为了帮助理解一个特征，出于简化本公开的目的，本申请有时将各种特征组合在单个实施例、附图或其描述中。或者，本申请又是将各种特征分散在多个本发明的实施例中。然而，这并不是说这些特征的组合是必须的，本领域技术人员在阅读本申请的时候完全有可能将其中一部分特征提取出来作为单独的实施例来理解。也就是说，本申请中的实施例也可以理解为多个次级实施例的整合。而每个次级实施例的内容在于少于单个前述公开实施例的所有特征的时候也是成立的。

在一些实施方案中，表达用于描述和要求保护本申请的某些实施方案的数量或性质的数字应理解为在某些情况下通过术语“约”，“近似”或“基本上”修饰。例如，除非另有说明，否则“约”，“近似”或“基本上”可表示其描述的值的±20％变化。因此，在一些实施方案中，书面描述和所附权利要求书中列出的数值参数是近似值，其可以根据特定实施方案试图获得的所需性质而变化。在一些实施方案中，数值参数应根据报告的有效数字的数量并通过应用普通的舍入技术来解释。尽管阐述本申请的一些实施方案列出了广泛范围的数值范围和参数是近似值，但具体实施例中都列出了尽可能精确的数值。

本文引用的每个专利，专利申请，专利申请的出版物和其他材料，例如文章，书籍，说明书，出版物，文件，物品等，可以通过引用结合于此。用于所有目的的全部内容，除了与其相关的任何起诉文件历史，可能与本文件不一致或相冲突的任何相同的，或者任何可能对权利要求的最宽范围具有限制性影响的任何相同的起诉文件历史。现在或以后与本文件相关联。举例来说，如果在与任何所包含的材料相关联的术语的描述、定义和/或使用与本文档相关的术语、描述、定义和/或之间存在任何不一致或冲突时，使用本文件中的术语为准。

最后，应理解，本文公开的申请的实施方案是对本申请的实施方案的原理的说明。其他修改后的实施例也在本申请的范围内。因此，本申请披露的实施例仅仅作为示例而非限制。本领域技术人员可以根据本申请中的实施例采取替代配置来实现本申请中的发明。因此，本申请的实施例不限于申请中被精确地描述过的哪些实施例。