(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210927857.2 (22)申请日 2022.08.03 (71)申请人 九识 （苏州） 智能科技有限公司 地址 215124 江苏省苏州市苏州工业园区 金鸡湖大道88号人工智能产业园G4- 202-010单元 (72)发明人 潘余昌　任祥华　程长军　 (74)专利代理 机构 苏州新知行知识产权代理事 务所(特殊普通 合伙) 32414 专利代理师 马素琴 (51)Int.Cl. H04L 67/12(2022.01) H04L 67/10(2022.01) H04L 67/1042(2022.01) H04L 67/1061(2022.01)G06F 9/50(2006.01) (54)发明名称 一种低速自动驾驶车辆分布式算力增强方 法 (57)摘要 本发明公开了一种低速自动驾驶车辆分布 式视野增强方法， 其包括以下步骤： 自动驾驶车 辆发现复杂场景， 并向云端自动驾驶管理系统上 报复杂场景信息； 云端自动驾驶管理系统根据上 报的复杂场景信息， 计算优先级与可分配的哨兵 车辆， 并且按照优先级分配哨兵车辆； 执行哨兵 任务的车辆， 到达指定地点之后， 只启动传感器 相关模块， 关闭车端其他无关计算， 并与云端自 动驾驶管 理系统通讯， 创建身份校验密钥与通信 协议， 开启哨兵模式； 其他正常行驶的自动驾驶 车辆， 在到达复杂场景的时候， 选择是否使用哨 兵车辆提供的分布式视野增强服务， 进行视野增 强； 哨兵模式解除后， 哨兵车辆 返程。 本发明能优 化自动驾驶效果， 且不增 加硬件和部署成本 。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 115086382 A 2022.09.20 CN 115086382 A 1.一种低速自动驾驶车辆分布式算力增强方法， 其特 征在于： 其包括以下步骤： S1、 复杂场景的发现： 正常行驶的所有自动驾驶车辆均有对复杂场景的发现能力， 若是 自动驾驶车辆在某特定环境下无法通行、 通行困难或者云端自动 驾驶管理系统评判需要 更 丰富的算力支持的情况， 均视为需要外力协助的复杂场景； S2、 复杂场景上报： 发现复杂场景的自动驾驶车辆主动向云端自动驾驶管理系统上报 复杂场景信息； S3、 侍从车辆分配： 云端自动驾驶管理系统根据上报上来的复杂场景信息， 计算优先级 与可分配的侍从车辆， 并且按照优先级分配侍从车辆； S4、 侍从模式： 执行侍从任务的车辆， 到达指定地点之后， 只启动任务处理相关模块， 关 闭车端其他无关计算， 并与云端自动驾驶管理系统通讯， 创建身份校验密钥与通信协议， 开 启侍从模式； S5、 分布式算力增强网络： 分配的侍从车辆组成分布式算力增强网络， 其他正常行驶的 自动驾驶车辆在到达分布式算力增强网络特定距离的时候， 若任务路线 经过侍从车辆的服 务区域， 正常行驶的自动驾驶车辆根据当前场景 的实际情况， 选择是否使用侍从车辆提供 的分布式算力增强网络服务， 若使用服务， 则需要通过身份密钥验证， 建立车到车安全连 接， 并进行任务再分配； S6、 网络任务分配： 被服务的自动驾驶车辆， 会获得分布式算力增强网络内的所有节点 的侍从车辆的算力 资源信息， 以及侍从车辆所在 网络内的空间位置信息， 根据主车实际的 任务情况， 合理分配子任务给网络内的所有节点的侍从车辆， 使被服务的自动驾驶车辆顺 利通过复杂场景； S7、 当复杂场景发生变化之后， 经过该侍从服务区域的自动驾驶车辆均判定无需再使 用分布式算力增强网络服务， 则将解除建议发送给云端自动驾驶管理系统， 云端自动驾驶 管理系统根据实际情况解除侍从模式， 侍从车辆返程。 2.根据权利要求1所述的低速自动驾驶车辆分布式算力增强方法， 其特征在于： 所述任 务处理相关模块包括车载的cpu、 gpu模块及额外的fpga模块， 任务处理相关模块的共享方 式为通过车到车 的安全链路， 侍从车辆进入侍从模式之后， 会接 收其他车辆通过加密协议 发送过来的所有的数据和控制指 令， 并且利用本车可用的算力单元， 完成任务的计算， 并将 结果通过加密协议反馈给其 他车辆。 3.根据权利要求1所述的低速自动驾驶车辆分布式算力增强方法， 其特征在于： 所述步 骤S2中， 复杂场景信息包括复杂场景的位置、 时间、 路况和类型。 4.根据权利要求1所述的低速自动驾驶车辆分布式算力增强方法， 其特征在于： 所述的 复杂场景包括无红绿灯路口、 或几种超大型路口、 机非混行道路、 不规则施工道路、 临时管 制道路或停靠点中的任意 一种。 5.根据权利要求1所述的低速自动驾驶车辆分布式算力增强方法， 其特征在于： 步骤S3 中， 按优先级分配侍从车辆时， 要根据各个自动驾驶车辆与复杂场景的距离远近、 各自动驾 驶车辆的任务情况及车辆电量 来设定优先级， 并确定执 行侍从任务的侍从车辆 。 6.根据权利要求1所述的低速自动驾驶车辆分布式算力增强方法， 其特征在于： 步骤S6 中， 分布式算力增强网络能同时服务于多个经过复杂场景 的自动驾驶车辆， 若有多个 自动 驾驶车辆同时接入网络， 根据系统的优 先级， 优先 处理优先级高的车辆的任务， 并通知优先权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115086382 A 2级低的车辆等待。 7.根据权利要求1所述的低速自动驾驶车辆分布式算力增强方法， 其特征在于： 步骤S6 中， 自动驾驶车辆接入分布式算力增强网络之后， 会根据分布式算力增强网络实际的资源 情况， 分配计算任务， 分配的方式通过车到车的安全链路， 侍从车辆进入侍从模式之后， 会 接收其他车辆通过加密协议 发送过来的所有的数据和控制指令， 并且利用侍从车辆可用的 所有算力单 元， 完成任务的计算， 并将结果 通过加密协议反馈给其 他车辆。 8.根据权利要求1所述的低速自动驾驶车辆分布式算力增强方法， 其特征在于： 步骤S6 中， 在分配子任务时， 按照高并发原则来分配。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115086382 A 3