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申请/专利权人：北京航空航天大学;国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心

摘要：本发明涉及自动驾驶汽车安全防护技术领域，特别涉及一种基于单车‑多车融合的云端安全监测系统和监测方法。云端安全监测系统与若干个自动驾驶车辆的汽车原车系统连接，云端安全监测系统包括：数字孪生模型、车辆安全监测模块、安全态势感知与缺陷判定模块；车辆安全监测模块用于基于数字孪生模型、汽车原车系统传输的故障信息和车辆各子系统的状态性能数据，对自动驾驶车辆进行单车安全分析，以及基于同一型号各自动驾驶车辆的故障信息、自动驾驶性能数据和驾驶员的操作行为数据，对同一型号自动驾驶车辆进行多车安全分析。本方案，可以全方位监测智能网联车辆的运行状态，识别风险与判定缺陷，从而提高自动驾驶车辆的安全水平。

主权项：1.一种基于单车-多车融合的云端安全监测系统，其特征在于，设置于云端服务器，所述云端安全监测系统与若干个自动驾驶车辆的汽车原车系统连接，所述云端安全监测系统包括：数字孪生模型、车辆安全监测模块、安全态势感知与缺陷判定模块；所述数字孪生模型用于搭建各型号自动驾驶车辆的物理模型，以利用采集的周围环境、车辆状态和驾驶行为数据构建数字孪生虚拟场景，以对各型号自动驾驶车辆进行仿真分析；所述车辆安全监测模块用于基于所述数字孪生模型、所述汽车原车系统传输的故障信息和车辆各子系统的状态性能数据，对自动驾驶车辆进行单车安全分析，以及基于同一型号各自动驾驶车辆的故障信息、自动驾驶性能数据和驾驶员的操作行为数据，对同一型号自动驾驶车辆进行多车安全分析；所述安全态势感知与缺陷判定模块用于基于单车安全分析结果和多车安全分析结果，对各自动驾驶车辆的运行安全风险进行评估分级；所述车辆安全监测模块中用于单车安全分析的模块包括：车辆累计故障分析模块、车辆功能安全预警模块和车辆质量状态体检模块；所述车辆累计故障分析模块用于对自动驾驶车辆每一时间段内的故障信息进行存储，并对存储和生成的累计故障数据进行统计分析，确定该自动驾驶车辆的高频故障；所述车辆功能安全预警模块用于基于该自动驾驶车辆的累计故障数据和所述数字孪生模型，判断各故障与车辆功能安全的相关性，以在获取到实时故障数据时，对当前故障容易引起的车辆功能安全问题进行预警；所述车辆质量状态体检模块用于基于循环神经网络模型和该自动驾驶车辆的里程、损耗数据、各子系统的状态性能数据，对该自动驾驶车辆的部件质量状态进行预测；所述车辆安全监测模块中用于多车安全分析的模块包括：批次性缺陷识别模块、自动驾驶性能评价模块和驾驶行为分析模块；所述批次性缺陷识别模块用于基于同一型号各自动驾驶车辆的故障信息和同一型号各自动驾驶车辆的生产时间，识别车辆批次性缺陷；所述自动驾驶性能评价模块用于基于同一型号各自动驾驶车辆的自动驾驶性能数据和打分模型，对该型号车辆的自动驾驶性能进行评价；所述驾驶行为分析模块用于基于同一型号各自动驾驶车辆各个驾驶群体的操作行为数据，对驾驶员的异常状态和不安全行为进行判定；所述自动驾驶性能评价模块在执行所述基于同一型号各自动驾驶车辆的自动驾驶性能数据和打分模型，对该型号车辆的自动驾驶性能进行评价时，具体用于：针对每一个研究时段，均执行：获取该研究时段内的自动驾驶性能数据，并将该研究时段内的自动驾驶性能数据分为若干个研究周期；其中，所述自动驾驶性能数据包括自动驾驶的横纵向加速度、驾驶人员接管时长和危险事件发生的次数，所述危险事件指自动驾驶系统出现故障或车辆发生碰撞；基于每一个研究周期内的横纵向加速度和驾驶人员接管时长，确定每一个研究周期的性能评分；基于每一个研究周期的性能评分和该研究时段内危险事件发生的次数，计算该研究时段的自动驾驶性能综合评分。

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百度查询： 北京航空航天大学 国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心 基于单车-多车融合的云端安全监测系统和监测方法