本发明涉及汽车技术领域，特别是涉及一种车辆的故障处理方法、装置、车辆和介质。
背景技术：
车辆工作的场景多种多样，不同工况的车辆设计也千差万别，自动驾驶将在各个领域内不断改进现有车辆。
在车辆使用过程中，难以避免会发生硬件故障的情况。目前，在车辆的感知硬件出现问题时，主要的处理方案包括：1.不做相关故障风险做应急处理。2.仅根据可能出现的故障设计简单的应急机制。3.处理机制的逻辑制定依赖人或相关开发工程师的经验。
上述三种方案都无法满足复杂的自动驾驶工况，甚至会对自动驾驶的车辆以及车内人员带来安全隐患。
技术实现要素：
鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种车辆的故障处理方法和相应的一种车辆的故障处理装置、车辆、介质。
为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种车辆的故障处理方法，包括：
针对预设的多个传感器，确定感知方向以及与所述感知方向对应的感知冗余度；所述感知冗余度为同一感知方向的传感器输出的感知信息的冗余程度；
获取所述传感器的故障状态信息；
根据所述感知冗余度和所述故障状态信息生成与所述感知方向对应的风险评分等级；
根据所述风险评分等级执行相应的故障策略。
可选地，所述针对预设的多个传感器，确定感知方向以及与所述感知方向对应的感知冗余度的步骤，包括：
获取预设的多个传感器的位置信息以及数量信息；
根据所述位置信息确定至少一个感知方向；
根据所述感知方向对应的传感器的数量信息，确定与所述感知方向对应的感知冗余度。
可选地，所述故障状态信息包括正常标识；所述根据所述故障状态信息生成与所述感知方向对应的风险评分等级的步骤，包括：
确定与正常标识对应的目标传感器；
确定目标传感器的权重分值；
依据同一感知方向对应的目标传感器的权重分值，得到所述感知方向对应的风险评分等级。
可选地，所述方法还包括：确定当前的行驶环境信息；
所述确定目标传感器的权重分值的步骤，包括：按照所述当前的行驶环境信息确定所述目标传感器的权重分值。
可选地，所述感知方向包括：车前、车尾、左侧、右侧、左前角、右前角、左后角、右后角；
所述感知冗余度包括：高冗余感知、低冗余感知、无冗余感知。
可选地，所述方法还包括：确定当前的行驶模式信息；所述行驶模式信息包括自动驾驶以及辅助驾驶；所述获取多个传感器的位置信息以及数量信息的步骤，包括：
按照所述当前的行驶模式信息获取所述多个传感器的位置信息以及数量信息。
可选地，所述根据所述风险评分等级执行相应的故障策略的步骤，包括：
按照所述风险评分等级生成提示信息；
按照所述风险评分等级退出采用预设自动驾驶系统控制车辆行驶。
本发明实施例还公开了一种车辆的故障处理装置，包括：
感知确定模块，用于针对预设的多个传感器，确定感知方向以及与所述感知方向对应的感知冗余度；所述感知冗余度为同一感知方向的传感器输出的感知信息的冗余程度；
状态获取模块，用于获取所述传感器的故障状态信息；
风险模块，用于根据所述感知冗余度和所述故障状态信息生成与所述感知方向对应的风险评分等级；
故障策略模块，用于根据所述风险评分等级执行相应的故障策略。
本发明实施例还公开了一种车辆，包括：
一个或多个处理器；和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述车辆执行如上所述的一个或多个的方法。
本发明实施例还公开了一个或多个机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行如上所述的一个或多个的方法。
本发明实施例包括以下优点：
可以针对车辆的多个传感器确定以车辆为中心的多个感知方向，以及与所述感知方向对应的感知冗余度，在获取传感器的故障状态信息后，根据感知冗余度和故障状态信息生成与感知方向对应的风险评分等级，从而当感知方向对应的传感器的发生故障时，结合感知冗余度确定该感知方向上的行车风险得到风险评分等级，并根据风险评分等级执行相应的故障策略，实现结合车辆中的多个传感器确定多个感知方向以及感知冗余度，并根据感知方向对应的传感器的故障状态信息和感知冗余度，确定行车风险并执行相应的故障策略，避免通过人工经验的方法判断是否需要执行相应的故障处理，同时，可以有效避免遗漏、车型间逻辑不具有继承性等问题，提高行车安全性，进而针对不同车型、不同功能的车辆感知硬件(传感器)提供一种具备普遍适用性的行车故障策略。
附图说明
图1是本发明的一种车辆的故障处理方法实施例一的步骤流程图；
图2是本发明的一种车辆的故障处理方法实施例二的步骤流程图；
图3是本发明的一种车辆的故障处理示例的传感器分布图；
图4是本发明的一种车辆的故障处理示例步骤流程图；
图5是本发明的一种车辆的故障处理装置实施例的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明实施例的核心构思之一在于，结合车辆中的多个传感器确定多个感知方向以及感知冗余度，并根据感知方向对应的传感器的故障状态信息和感知冗余度，确定行车风险并执行相应的故障策略，避免通过人工方法判断是否需要执行相应的故障处理，提高行车安全性。
参照图1，示出了本发明的一种车辆的故障处理方法实施例一的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101，针对预设的多个传感器，确定感知方向以及与所述感知方向对应的感知冗余度；所述感知冗余度为同一感知方向的传感器输出的感知信息的冗余程度；
车辆可以在不同位置上设置有多个传感器，一般地，传感器的感知方向与其所在位置对应，例如：位于车左侧的传感器，其感知方向则为从车身向左的方向。
可以针对不同的传感器，确定基于车辆的感知方向，以及感知方向对应的感知冗余度。
其中，传感器用于输出感知信息，所述感知冗余度为同一感知方向的传感器输出的感知信息的冗余程度。当同一感知方向的传感器输出的感知信息越多，感知信息的冗余量越多，即感知信息的冗余程度越高，感知冗余度越高。
步骤102，获取所述传感器的故障状态信息；
本发明实施例可以应用于车辆中的控制模组，例如：整车控制器vcu(vehiclecontrolunit)。该控制模组可以实时读取多个传感器对应的故障状态信息，或者传感器实时上报其故障状态信息至该控制模组。
步骤103，根据所述感知冗余度和所述故障状态信息生成与所述感知方向对应的风险评分等级；
由于不同的感知方向可能对应不同的感知冗余度，使得在不同感知方向上传感器发送相同故障时，造成的潜在风险并不完全相同，则需要在传感器发生故障时，需要结合该感知方向的感知冗余度和传感器的故障状态信息，得出风险评分等级。
感知方向上可以对应于的至少一个传感器，针对同一感知方向上的传感器对应的故障状态信息及该感知方向对应的感知冗余度确定该感知方向对应的风险评分等级。
例如：感知方向包括车前和左侧。车前可以对应传感器a、传感器b、传感器c，左侧可以对应传感器a、传感器d。则根据传感器a、传感器b、传感器c对应的三个故障状态信息以及车前感知方向对应的感知冗余度，确定车前感知方向对应的风险评分等级；根据传感器a、传感器d对应的两个故障状态信息以及左侧感知方向对应的感知冗余度，确定左侧感知方向对应的风险评分等级。
步骤104，根据所述风险评分等级执行相应的故障策略。
针对感知方向对应的风险评分等级，执行相应的故障策略，以响应该感知方向上由于传感器发送故障带来的风险的情况。
在本发明实施例中，可以针对车辆的多个传感器确定以车辆为中心的多个感知方向，以及与所述感知方向对应的感知冗余度，在获取传感器的故障状态信息后，根据故障状态信息生成和感知冗余度与感知方向对应的风险评分等级，从而当感知方向对应的传感器的发生故障时，结合感知冗余度确定该感知方向上的行车风险得到风险评分等级，并根据风险评分等级执行相应的故障策略，实现结合车辆中的多个传感器确定多个感知方向以及感知冗余度，并根据感知方向对应的传感器的故障状态信息和感知冗余度，确定行车风险并执行相应的故障策略，避免通过人工经验的方法判断是否需要执行相应的故障处理，同时，可以有效避免遗漏、车型间逻辑不具有继承性等问题，提高行车安全性，进而针对不同车型、不同功能的车辆感知硬件(传感器)提供一种具备普遍适用性的行车故障策略。
参照图2，示出了本发明的一种车辆的故障处理方法实施例二的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
201，获取预设的多个传感器的位置信息以及数量信息；
位置信息为传感器处于车辆中的位置，例如车前、左侧等。数量信息为传感器数量。
在本发明的一种可选实施例中，所述传感器包括激光雷达、毫米波雷达、图像传感器的一种或多种。
在本发明的一种可选实施例中，在步骤201之前所述方法还包括：确定当前的行驶模式信息；所述行驶模式信息包括自动驾驶以及辅助驾驶；步骤201可以包括：按照所述当前的行驶模式信息获取所述多个传感器的位置信息以及数量信息。
车辆可以包含不同的自动行驶模式，可以通过获取自动行驶模式相应的数据，确定车辆当前的行驶模式信息，具体的，行驶模式信息可以包括自动驾驶和辅助驾驶。
由于不同的自动行驶模式会调用不同的传感器进行工作，所以需要按照当前的行驶模式信息确定车辆中当前需要的各个传感器的位置信息和数量信息。
步骤202，根据所述位置信息确定至少一个感知方向；
根据传感器的位置信息，确定以车辆为中心的至少一个感知方向。所述感知方向包括：车前、车尾、左侧、右侧、左前角、右前角、左后角、右后角的至少一个。
例如：车辆左侧设置有传感器，则可以确定感知方向包括有左侧。基于车辆中多个传感器的位置信息，可以确定至少一个感知方向，以及感知方向对应的传感器。
步骤203，根据所述感知方向对应的传感器的数量信息，确定与所述感知方向对应的感知冗余度；
不同感知方向可能具有不同数量的传感器，可以根据传感器数量信息确定感知方向的感知冗余度。
其中，如果同一感知方向对应的传感器数量越多，即针对该感知方向的传感器输出的感知信息越多，感知信息的冗余量越多，即感知信息的冗余程度越高，感知冗余度越高。
在本发明的一种实施例中，所述感知冗余度可以包括如下三种：高冗余感知、低冗余感知、无冗余感知。
步骤204，获取所述传感器的故障状态信息；
步骤205，根据所述感知冗余度和所述故障状态信息生成与所述感知方向对应的风险评分等级；
在本发明的一种可选实施例中，所述故障状态信息包括正常标识；步骤205可以包括：确定与正常标识对应的目标传感器；确定目标传感器的权重分值；依据同一感知方向对应的目标传感器的权重分值和所述感知冗余度，得到所述感知方向对应的风险评分等级。
本实施例可以通过确定正常工作的传感器，从而确定感知方向对应的风险评分等级。具体的，故障状态信息可以包括正常标识和故障标识，确定正常标识对应的传感器为目标传感器，进而确定目标传感器对应的权重分值，依据同一感知方向对应的目标传感器的权重分值和所述感知冗余度，得到该感知方向的风险评分等级。
在一示例中，可以针对不同的感知冗余度确定不同的风险阈值，针对同一感知方向对应的目标传感器的权重分值进行求和，得到该感知方向的风险评分值，依据风险评分制和风险阈值的大小关系确定风险评分等级。
例如：风险阈值可以包括：第一风险阈值和第二风险阈值，其中，第一风险阈值大于第二风险阈值。当风险评分值小于第一风险阈值且大于第二风险阈值时，确定风险评分等级为一般故障；当风险评分值小于第二风险阈值时，确定风险评分等级为严重故障。
在本发明的一种可选实施例中，所述方法还包括：确定当前的行驶环境信息；
所述确定目标传感器的权重分值的步骤，包括：按照所述当前的行驶环境信息确定所述目标传感器的权重分值。
车辆处于不同的行驶环境时，传感器的感应对象(例如：行人、车辆、交通灯等)可能不同，目标传感器在不同的行驶环境中，可以对应不同的权重分值。可以通过确定当前的行驶环境信息后，按照当前的行驶环境信息确定目标传感器的权重分值。
在一示例中，可以通过车辆当前位置以及预设的地图信息，确定当前的行驶环境信息。
步骤206，按照所述风险评分等级生成提示信息；
通过生成提示信息(例如：语音信息、文字信息、图像信息)，以提示用户传感器发生故障，已提示用户当前的风险评分等级。
步骤207，按照所述风险评分等级退出采用预设自动驾驶系统控制车辆行驶。
根据不同的风险评分等级，车辆会退出采用预设的自动驾驶系统控制车辆，调整为驾驶员手动控制车辆行驶。
例如：当风险评分等级为严重故障时，则自动驾驶系统以适当方式(语音播放、文字显示等方式)提醒驾驶员，并在3秒内退出车辆自动驾驶控制。当风险评分等级为一般故障时，自动驾驶系统以适当方式提醒驾驶员，并保证驾驶员在接管车辆行驶前10秒内行车安全。
在本发明实施例中，可以在获取当前的行驶模式信息后，按照当前的行驶模式信息获取当前需要的多个传感器的位置信息以及类型信息，通过位置信息确定多个感知方向，通过位置信息和类型信息确定感知方向对应的感知冗余度，并在获取传感器的故障状态信息后，根据感知冗余度和故障状态信息生成与感知方向对应的风险评分等级，从而按照当前的行驶模式进行感知冗余度分析，确定相应的感知方向和感知冗余度，当感知方向对应的传感器的发生故障时，结合感知冗余度确定该感知方向上的行车风险得到风险评分等级，并根据风险评分等级执行相应的故障策略，避免通过人工经验的方法判断是否需要执行相应的故障处理，同时，可以有效避免遗漏、车型间逻辑不具有继承性等问题，提高行车安全性，进而针对不同车型、不同功能的车辆感知硬件(传感器)提供一种具备普遍适用性的行车故障策略。
以下，以一个示例对本发明实施例作进一步说明。
参照图3，示出了本发明的一种车辆的故障处理示例的传感器分布图，参照图4，示出了本发明的一种车辆的故障处理示例步骤流程图。
以车辆的运行区域为高速公路、城际快速路等半封闭结构化道路，车辆的最高行驶速度为80公里每小时，道路复杂度包括：卡车、小型乘用车、行人、交通灯、车道线、交通标志为例，本示例可以包括如下步骤：
401、车辆感知冗余度分析。
具体的，可以根据自动驾驶和辅助驾驶两种行驶模式进行感知冗余度分析，针对自动驾驶的感知冗余度分析如表1所示，针对辅助的感知冗余度分析如表2所示。
表1
表2
其中，tja为trafficjamassistant，交通拥堵辅助；hwa为highwayassist，高速公路辅助。
402、传感器感知权重比分值计算。其中，针对“道路复杂度”中涉及行人的情况如表3所示，针对“道路复杂度”中不涉及行人的情况如表4所示。
表3
表4403、设计故障处理策略(如表5所示)。
表5
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图5，示出了本发明的一种车辆的故障处理装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
感知确定模块501，用于针对预设的多个传感器，确定感知方向以及与所述感知方向对应的感知冗余度；所述感知冗余度为同一感知方向的传感器输出的感知信息的冗余程度；
状态获取模块502，用于获取所述传感器的故障状态信息；
风险模块503，用于根据所述感知冗余度和所述故障状态信息生成与所述感知方向对应的风险评分等级；
故障策略模块504，用于根据所述风险评分等级执行相应的故障策略。
在本发明的一种可选实施例中，所述感知确定模块501包括：
传感器信息获取子模块，用于获取预设的多个传感器的位置信息以及数量信息；
方向确定子模块，用于根据所述位置信息确定至少一个感知方向；
冗余确定子模块，用于根据所述感知方向对应的传感器的数量信息，确定与所述感知方向对应的感知冗余度。
在本发明的一种可选实施例中，所述故障状态信息包括正常标识；所述风险模块503包括：
目标子模块，用于确定与正常标识对应的目标传感器；
权重分值确定子模块，用于确定目标传感器的权重分值；
风险评分等级确定子模块，用于依据同一感知方向对应的目标传感器的权重分值和所述感知冗余度，得到所述感知方向对应的风险评分等级。
在本发明的一种可选实施例中，所述装置还包括：
行驶环境信息模块，用于确定当前的行驶环境信息；
权重分值确定子模块，用于按照所述当前的行驶环境信息确定所述目标传感器的权重分值。
在本发明的一种可选实施例中，所述感知方向包括：车前、车尾、左侧、右侧、左前角、右前角、左后角、右后角；
所述感知冗余度包括：高冗余感知、低冗余感知、无冗余感知。
在本发明的一种可选实施例中，所述装置还包括：
行驶模式模块，用于确定当前的行驶模式信息；所述行驶模式信息包括自动驾驶以及辅助驾驶；
所述传感器信息获取子模块，用于按照所述当前的行驶模式信息获取所述多个传感器的位置信息以及数量信息。
在本发明的一种可选实施例中，所述故障策略模块504包括：
风险提示子模块，用于按照所述风险评分等级生成提示信息；
风险控制子模块，用于按照所述风险评分等级退出采用预设自动驾驶系统控制车辆行驶。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本发明实施例还公开了一种车辆，包括：
一个或多个处理器；和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述车辆执行如上所述的一个或多个的车辆的故障处理方法。
本发明实施例还公开了一个或多个机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行如上所述的一个或多个的车辆的故障处理方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，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。而且，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、物品或者终端设备不仅包括那些要素，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、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种车辆的故障处理方法、装置、车辆和介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
1.一种车辆的故障处理方法，其特征在于，包括：
针对预设的多个传感器，确定感知方向以及与所述感知方向对应的感知冗余度；所述感知冗余度为同一感知方向的传感器输出的感知信息的冗余程度；
获取所述传感器的故障状态信息；
根据所述感知冗余度和所述故障状态信息生成与所述感知方向对应的风险评分等级；
根据所述风险评分等级执行相应的故障策略。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对预设的多个传感器，确定感知方向以及与所述感知方向对应的感知冗余度的步骤，包括：
获取预设的多个传感器的位置信息以及数量信息；
根据所述位置信息确定至少一个感知方向；
根据所述感知方向对应的传感器的数量信息，确定与所述感知方向对应的感知冗余度。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述故障状态信息包括正常标识；所述根据所述感知冗余度和所述故障状态信息生成与所述感知方向对应的风险评分等级的步骤，包括：
确定与正常标识对应的目标传感器；
确定目标传感器的权重分值；
依据同一感知方向对应的目标传感器的权重分值和所述感知冗余度，得到所述感知方向对应的风险评分等级。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述方法还包括：确定当前的行驶环境信息；
所述确定目标传感器的权重分值的步骤，包括：按照所述当前的行驶环境信息确定所述目标传感器的权重分值。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述感知方向包括：车前、车尾、左侧、右侧、左前角、右前角、左后角、右后角；
所述感知冗余度包括：高冗余感知、低冗余感知、无冗余感知。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定当前的行驶模式信息；所述行驶模式信息包括自动驾驶以及辅助驾驶；所述获取多个传感器的位置信息以及数量信息的步骤，包括：
按照所述当前的行驶模式信息获取所述多个传感器的位置信息以及数量信息。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述风险评分等级执行相应的故障策略的步骤，包括：
按照所述风险评分等级生成提示信息；
按照所述风险评分等级退出采用预设自动驾驶系统控制车辆行驶。
8.一种车辆的故障处理装置，其特征在于，包括：
感知确定模块，用于针对预设的多个传感器，确定感知方向以及与所述感知方向对应的感知冗余度；
状态获取模块，用于获取所述传感器的故障状态信息；
风险模块，用于根据所述感知冗余度和所述故障状态信息生成与所述感知方向对应的风险评分等级；
故障策略模块，用于根据所述风险评分等级执行相应的故障策略。
9.一种车辆，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述车辆执行如权利要求1-7任一项所述的一个或多个的方法。
10.一个或多个机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的一个或多个的方法。
技术总结