具体实施方式

为了提高汽车的驾驶效率和功能安全，很多车辆中都设置有辅助驾驶系统。辅助驾驶系统根据本车辆信息和环境感知信息，从而规划、控制车辆自动驾驶。现有技术中，通过在路侧设立的相应的设备，采集车辆、行人等信息作为车辆自动驾驶的环境感知信息的来源，并提供给相应的车辆或云端软件使用。

但是，现有方案需要在路侧部署相应的设备，投入成本高、工期长、且不容易更新升级。因此，如何通过其他更好的方式获取环境感知信息，是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

为解决上述技术问题，本申请提供的方案，通过运行在边缘云服务器上的环境感知融合软件，接收区域内车辆发送的环境感知信息，并对各环境感知信息进行融合处理得到边缘云服务器所覆盖区域的环境信息，并向区域内所有车辆反馈车辆外部的环境信息，供车辆利用外部的环境信息规划、控制车辆自动驾驶。在特定条件下无需在路侧部署相应的感知设备，这种新的环境感知融合方案，投入成本低、工期短、且容易更新升级。

图1为本申请第一示例性实施例示出的确定自动驾驶车辆环境信息方法的流程示意图。本实施例提供的确定自动驾驶车辆环境信息的方法可以应用于边缘云服务器。

如图1所示，本实施例提供的确定自动驾驶车辆环境信息的方法包括：

步骤101，接收车辆发送的环境感知信息。

其中，本申请提供的方法可以由具备计算能力的电子设备来执行，比如可以是计算机等设备。该电子设备能够接收车辆上报的环境感知信息。该电子设备例如可以是边缘云服务器，该边缘云服务器可以是集群服务器、分布式服务器等形式，具体不做限制。

其中，环境感知信息可以包括车辆的自车行驶信息和车辆所感知到的车辆的外部感知信息。

其中，在一种可实现方式中，当车辆启动时，车辆上设置的传感器能够采集车辆外部的环境信息，比如通过雷达采集车辆外部的点云数据，再比如可以通过摄像头拍摄车辆外部的图片。一种实施方式中，车辆可以对这些传感器数据进行处理得到感知结果，将感知结果上报给边缘云服务器，另一种实施方式中，车辆可以直接将传感器数据上报给边缘云服务器。

进一步的，车辆还可以向边缘云服务器上报自车行驶信息，比如自车的位置、速度、行驶方向等信息。

具体的，车辆可以接入边缘云服务器，具体可以在启动后接入覆盖车辆当前所在区域的边缘云服务器，比如，车辆可以向边缘云服务器发送启动信息。覆盖车辆所在区域的该边缘云服务器接收到车辆发送的车辆启动信息，此后，可以在边缘云服务器和车辆之间建立一个通信通道，用于边缘云服务器与车辆之间相互通信。利用这个通信通道，边缘云服务器可以接收到车辆发送的环境感知信息。具体的，可以由边缘云服务器建立与车辆之间的通信通道。

具体的，边缘云服务器指基站处机房中的服务器，这里所说的基站指可以满足实时性、可靠性、有带宽保证的基站，比如5G基站。

进一步的，若覆盖车辆所在区域的边缘云服务器不止一处，则覆盖车辆所在区域的所有边缘云服务器都可以跟车辆建立通信通道，并接收车辆发送的环境感知信息。

进一步的，随着车辆的行驶，若车辆驶离前一个边缘云服务器的覆盖范围，进入下一个边缘云服务器的覆盖范围，则前一个边缘云服务器就接收不到车辆发送的环境感知信息，而下一个边缘云服务器可以接收到车辆发送的环境感知信息。

步骤102，对接收的各环境感知信息进行融合处理，得到边缘云服务器所覆盖区域的环境信息。

其中，融合处理指边缘云服务器对各个车辆上报的环境感知信息进行融合计算，最终得到边缘云服务器所覆盖区域的环境信息。

可选的，由于边缘云所覆盖区域的环境是实时变化的，因此，可以对各车辆上报的用于表征同一时刻的环境感知信息进行融合处理。比如，车辆1在时刻t上报了信息1，车辆2在时刻t上报了信息2，则边缘云可以对信息1和信息2进行融合，得到时刻t的环境感知信息。

其中，边缘云服务器所覆盖区域为此边缘云所提供网络服务的区域。

环境信息包括该边缘云服务器覆盖区域中的车辆信息、行人信息、红绿灯的状态信息等多种信息。在一种可实现方式中，环境信息还可以包括车道线信息、斑马线信息等。

具体的，本申请所提供的方案中，假定边缘云服务器所覆盖区域中的车辆分布是均匀的。当边缘云服务器所覆盖区域中的车辆足够多时，边缘云服务器并不会接收边缘云服务器所覆盖区域中所有车辆发送的环境感知信息，或者边缘云服务器不会对接收的所有环境感知信息进行融合处理。当边缘云服务器接收到的车辆发送的环境感知信息足够多并能够构建出其所覆盖区域的环境信息时，边缘云服务器便不再接收区域内其他车辆发送的环境感知信息，或者，不会对区域内其他车辆发送的环境感知信息进行融合处理。若边缘云服务器接收的环境感知信息所属的车辆驶离边缘云服务器所覆盖范围，边缘云服务器可以再接收所覆盖区域内其他车辆发送的环境感知信息，直至接收到的所有环境感知信息足够构建出其所覆盖区域的环境信息为止。

进一步的，根据不同边缘云服务器所覆盖区域的实际环境情况不同，用来构建所覆盖区域的环境信息所需要的环境感知信息数量也不尽相同。

具体的，可以根据实际环境情况，可以提前设置边缘云服务器接收车辆发来的环境感知信息的数量。比如，若设置边缘云服务器最多接收50辆车辆发送的环境感知信息，则边缘云服务器可以在接收的环境感知信息中筛选50个环境感知信息，并基于这50个环境感知信息构建出其所覆盖区域的环境信息。例如，可以根据各车辆所处的位置筛选环境感知信息，具体可以筛选在边缘云服务器覆盖区域内均匀分布的50个车辆。

若区域内的车辆足够多，则边缘云服务器可以丢弃第51辆车辆及往后的车辆发送来的环境感知信息，而不对其进行融合处理。

当这50辆车中的部分车辆驶离边缘云服务器所覆盖区域，则边缘云服务器可以在所覆盖区域内再筛选其他车辆，并对这些环境感知信息进行融合处理，以保证有50个环境感知信息作为融合的原始数据。

步骤103，根据车辆的自车行驶信息、边缘云服务器所覆盖区域的环境信息，向车辆反馈车辆外部的环境信息。

其中，车辆的自车行驶信息包括车辆的位置、行驶方向和速度等信息。

边缘云服务器可以根据车辆的自车行驶信息，在边缘云服务器所覆盖区域的环境信息中确定该车辆外部的环境信息。

车辆外部的环境信息是指除车辆的自车行驶信息外，在车辆一定范围内的环境信息，包括其他车辆的信息、行人信息、红绿灯的状态信息等，还可以包括斑马线信息和车道线信息等信息。

具体的，若边缘服务器接收的车辆发送来的环境感知信息达到一定的数量，并且通过融合计算能够构建出边缘云服务器所覆盖区域的环境信息，那么边缘云服务器会根据车辆的自车信息，在得到的所覆盖区域的环境信息中过滤出车辆外部的环境信息发送给车辆。具体的，边缘云服务器会给其所覆盖范围内的所有车辆发送与车辆对应的外部的环境信息。

进一步的，若边缘云服务器所覆盖范围内车辆不够多，致使边缘云服务器接收的车辆发送的环境感知信息，通过融合计算后不足以构建出边缘云服务器所覆盖范围的环境信息。此种情况下，边缘云不会给车辆发送与车辆对应的环境信息。

本申请提供的确定自动驾驶车辆的环境信息的方法、设备、程序产品，包括：接收车辆发送的环境感知信息；对接收的各环境感知信息进行融合处理，得到边缘云服务器所覆盖区域的环境信息；根据车辆的自车行驶信息、边缘云服务器所覆盖区域的环境信息，向车辆反馈车辆外部的环境信息。本申请提供的方案，通过边缘云服务器覆盖范围内的车辆把车辆获得的环境感知信息发送给边缘云服务器，边缘云服务器对接收的各环境感知信息进行融合处理的到边缘云服务器所覆盖区域的环境信息，根据车辆的自车行驶信息以及边缘云服务器所覆盖区域的环境信息，向边缘云服务器所覆盖区域内所有车辆反馈车辆外部的环境信息。车辆利用接收的外部的环境信息，从而规划、控制车辆自动驾驶。且无需在路侧部署相应的设备，投入成本低、工期短、且容易更新升级。

图2为本申请第二示例性实施例示出的确定自动驾驶车辆环境信息方法的流程示意图。本实施例提供的确定自动驾驶车辆环境信息的方法可以应用于边缘云服务器。

如图2所示，本实施例提供的确定自动驾驶车辆环境信息的方法包括：

步骤201，接收车辆发送的环境感知信息。

步骤201与步骤101的实现方式、原理类似，不再赘述。

步骤202，获取环境感知信息中包括的自车行驶信息，根据接收环境感知信息的延迟信息对自车行驶信息进行矫正，得到矫正后的自车行驶信息。

其中，边缘云服务器获取的车辆发送的环境感知信息包括车辆的自车行驶信息和车辆的外部感知信息。其中，自车行驶信息可以包括车辆的位置信息、行驶方向信息、速度信息。

其中，车辆发送环境感知信息到边缘云接收到车辆发送来的环境感知信息，这个过程会有一个时间的延迟，可以预先设置边缘云服务器接收环境感知信息的延迟信息。边缘云服务器可以根据这个延迟信息通过计算对自车行驶信息进行矫正，得到矫正后的自车行驶信息，也就是边缘云服务器接收到环境感知信息的时刻车辆实际的自车行驶信息。比如，可以根据车辆的速度和延迟信息矫正车辆的位置。

步骤203，获取各环境感知信息中包括的外部感知信息，根据各外部感知信息确定环境中各对象的矫正感知信息。

其中，边缘云服务器获取的车辆发送的环境感知信息包括车辆的自车行驶信息和车辆的外部感知信息。其中，外部感知信息可以包括车辆所能感知到的车辆周围其他车辆信息、行人信息和红绿灯的状态信息，在一种可实现方式在中，还可以包括斑马线信息和车道线信息等。其中，其他车辆信息包括其它车辆的位置信息、行驶方向信息、速度信息。行人信息包括行人的位置信息、方向信息和速度信息。红绿灯的状态信息指红绿灯的指示信息。

具体的，车辆可以通过车辆中配置的摄像头、雷达等电子设备来获取车辆的外部感知信息。

其中，外部感知信息中的每一辆车、每个行人或者每个红绿灯都可以作为一个对象。在一种可实现方式中，每一处斑马线或者每一条车道线也可以作为一个对象。

边缘云服务器接收的车辆发送的环境感知信息中的外部感知信息可能存在误差。比如由于车辆中设置的某个传感器存在一定的误差，那么利用该传感器采集到的外部感知信息也会存在误差。边缘云服务器可以对接收的各车辆发送的环境感知信息中的外部感知信息进行融合，通过融合计算最终确定各对象的矫正感知信息。

在一种可实现方式中，若多个外部感知信息中包括同一个对象的感知信息，则根据该对象的多个感知信息，确定该对象的矫正感知信息。比如，车辆A在时刻t上报的外部感知信息中包括车辆C的信息，车辆B在时刻t上报的外部感知信息中也包括车辆C的信息，则可以对这两个信息进行处理，得到车辆C矫正后的感知信息。

具体的，一个对象还可以有多个不同类型的感知信息。比如，其他车辆的感知信息可以包括车辆的位置感知信息、行驶方向感知信息、速度感知信息；行人的感知信息可以包括行人的位置感知信息、方向感知信息、速度感知信息。

进一步的，在根据该对象的多个感知信息，确定该对象的矫正感知信息时，可根据该对象同一类别的多个信息确定该对象该类别的矫正感知信息。

比如，行人A为一个对象，边缘云服务器接收到的多个外部感知信息中都包括行人A的信息，且每个行人A的信息中又包括位置感知信息，则可以通过行人A的多个位置感知信息确定行人A位置的矫正感知信息。同理，可以确定出行人A方向的矫正感知信息，行人A速度的矫正感知信息。可以将行人A位置的矫正感知信息、方向的矫正感知信息、速度的矫正感知信息共同组成行人A的矫正感知信息。

具体的，边缘云服务器可以根据接收到的各外部感知信息中的同一个对象的所有感知信息，确定该对象的矫正感知信息。

在一种可实现方式中，比对该对象的多个感知信息得到比对结果。

具体的，边缘云服务器可以对该对象的所有感知信息中相同类型的感知信息进行比对，得到比对结果，该比对结果例如可以是任两个感知信息之间的差值，还可以是每个感知信息与感知信息均值之间的差异等。

一种情况中，若比对结果表征各感知信息之间的差异小于预设差异值，则将各感知信息的平均值作为该对象的矫正感知信息。

其中，预设差异值是根据实际情况预先设置的值。比如其他车辆信息中其它车辆的位置信息预设差异值、行驶方向信息预设差异值、速度信息预设差异值。行人信息中行人的位置信息预设差异值、方向信息预设差异值和速度信息预设差异值。红绿灯的状态信息中红绿灯的指示信息预设差异值。

若边缘云服务器对该对象的所有感知信息中相同类型的感知信息两两进行比对后得到的差值都小于预设差异值，则将该对象的该类型的感知信息的平均值作为该对象对于此类型的矫正感知信息。该对象的多个矫正感知信息组成该对象的矫正感知信息。

其中，该对象的矫正感知信息表征该对象在当前时刻的实际状态。比如在边缘服务器覆盖范围内的一个对象为行人A，边缘云服务器对行人A的所有感知信息进行融合计算，得到对象行人A的矫正感知信息为，行人A在位置B处，方向为朝南运动，速度为3米/秒，则可以认为在当前时刻行人A的位置在B处，正在以3米/秒的速度向南运动。

若比对结果表征存在异常感知信息，异常感知信息与至少两个其他感知信息之间的差异大于预设差异值，则将该异常感知信息以外的各其他感知信息的平均值作为该对象的矫正感知信息。

具体的，比如，在边缘云服务器覆盖范围内的一个对象为行人A，行人A的一个位置感知信息与行人A的其他两个或以上位置感知信息之间的差异大于预设的位置信息差异值，则把此行人A的这个位置感知信息称为异常感知信息。

将行人A的所有位置感知信息中的所有异常感知信息除去后，再将其他位置感知信息的平均值作为行人A的位置感知信息的矫正感知信息。同理得到行人A的方向感知信息的矫正感知信息和速度感知信息的矫正感知信息。行人A的位置感知信息的矫正感知信息、方向感知信息的矫正感知信息和速度感知信息的矫正感知信息共同组成行人A的矫正感知信息。

其中，步骤202与步骤203之间的执行时序不做限制。

步骤204，根据各矫正后的自车行驶信息、各对象的矫正感知信息，确定边缘云服务器所覆盖区域的环境信息。

具体的，边缘云服务器所覆盖区域中的对象可以包括区域内的所有车辆以及行人和红绿灯，在一种可实现方式中还可以包括车道线、斑马线等。

有矫正后的自车行驶信息的，以矫正后的自车行驶信息为准。没有矫正后的自车行驶信息的，以其他车辆的矫正感知信息为准。在一种可实现方式中，车辆的矫正后的自车行驶信息、其他车辆的矫正感知信息、行人的矫正感知信息和红绿灯状态信息的矫正感知信息共同组成了边缘云服务器所覆盖区域的环境信息。

其中，边缘云服务器可以根据各矫正后的自车行驶信息、各对象的矫正感知信息，确定环境中各对象的位置，从而可以对这些对象进行拼接，得到边缘云服务器所覆盖区域中各对象的相对位置关系，还可以根据各矫正后的自车行驶信息、各对象的矫正感知信息，为环境中的各对象赋予参数，比如速度参数、方向参数等，以形成边缘云服务器所覆盖区域的环境信息。

步骤205，从边缘云服务器所覆盖区域的环境信息中获取距离车辆所处位置预设距离内的环境信息，并将获取的环境信息发送给车辆。

其中，预设距离是根据实际情况预先设定的。

具体的，边缘云服务器发送给车辆的环境信息，为距离车辆所处位置预设距离内的环境信息，还可以为车辆的外部感知信息，而不包括车辆的自车行驶信息。

进一步的，边缘云服务器可以根据车辆所处的位置，还可以根据车辆所处位置的道路环境获取该车辆的外部的环境信息。

在一种可实现方式中，比如，若车辆行驶在市区内，且不同方向的车辆之间有隔离带，则边缘服务器发送给车辆的环境信息包括，距离车辆500米以内的同方向其他车辆信息，距离车辆30米以内的行人信息和车辆行驶方向前方500米以内的红绿灯的状态信息，还可以包括车辆行驶方向前方30米内的斑马线信息，距离车辆500米以内的车道线信息。若车辆行驶在高速路上且不同方向的车辆之间有隔离带，则边缘服务器给车辆发送的环境信息可以包括，距离车辆1000米以内的同方向其他车辆信息。其中，若不同方向的车辆之间没有隔离带，则边缘云服务器发送给车辆的环境信息中其他车辆信息还包括与车辆反方向的车辆信息。其中，其他车辆信息可以包括其他车辆的位置信息、行驶方向信息和速度信息。行人信息可以包括行人的位置信息、方向信息和速度信息。

图3为本申请第三示例性实施例示出的获取自动驾驶车辆环境信息方法的流程示意图。本实施例提供的获取自动驾驶车辆环境信息的方法可以应用于车辆。

如图3所示，本实施例提供的获取自动驾驶车辆环境信息的方法包括：

步骤301，获取并向边缘云服务器发送环境感知信息；环境感知信息用于确定边缘云服务器所覆盖区域的环境信息。

其中，在一种可实现方式中，当车辆启动时，车辆上设置的传感器能够采集车辆外部的环境信息，比如通过雷达采集车辆外部的点云数据，再比如可以通过摄像头拍摄车辆外部的图片。一种实施方式中，车辆可以对这些传感器数据进行处理得到感知结果，将感知结果上报给边缘云服务器，另一种实施方式中，车辆可以直接将传感器数据上报给边缘云服务器。

具体的，车辆可以接入边缘云服务器，具体可以在车辆启动后接入覆盖车辆当前所在区域的边缘云服务器。比如，车辆可以向边缘云服务器发送启动信息。覆盖车辆所在区域的该边缘云服务器接收到车辆发送的车辆启动信息后，可以在边缘云服务器和车辆之间建立一个通信通道，用于边缘云服务器与车辆之间相互通信。利用这个通信通道，车辆可以向边缘云服务器发送环境感知信息。具体可以由边缘云服务器建立与车辆之间的通信通道。

进一步的，若覆盖车辆所在区域的边缘云服务器不止一处，则车辆都可以跟覆盖车辆所在区域的所有边缘云服务器建立通信通道，并发送环境感知信息给覆盖车辆所在区域的所有边缘云服务器。

进一步的，随着车辆的行驶，若车辆驶离前一个边缘云服务器的覆盖范围，进入下一个边缘云服务器的覆盖范围，则车辆只给当前覆盖车辆所在区域的边缘云服务器发送环境感知信息。

具体的，边缘云服务器可利用车辆发送的环境感知信息，确定边缘云服务器所覆盖区域的环境信息。

步骤302，接收边缘云服务器发送的车辆外部的环境信息，车辆外部的环境信息是基于车辆的自车行驶信息、从边缘云服务器所覆盖区域的环境信息中获取的。

其中，车辆的自车行驶信息可以包括车辆的位置信息、行驶方向信息、速度信息。

边缘云服务器可以根据车辆的自车行驶信息，在边缘云服务器所覆盖区域的环境信息中确定该车辆外部的环境信息。车辆可以接收边缘元服务器发送的车辆外部的环境信息。

车辆外部的环境信息是指除车辆的自车行驶信息外，在车辆一定范围内的环境信息，包括其他车辆的信息、行人信息、红绿灯的状态信息等，还可以包括斑马线信息和车道线信息等信息。

具体的，若边缘云服务器所覆盖区域中车辆发送给边缘云服务器的环境感知信息足够多，边缘云服务器通过融合计算能够构建出边缘云服务器所覆盖区域的环境信息。边缘云服务器覆盖范围内所有车辆都可以接收到边缘云服务器发送的与车辆对应的环境信息。车辆可以根据接收的与车辆对应的环境信息来规划控制车辆的运行。

进一步的，若边缘云服务器所覆盖区域中车辆发送给边缘云服务器的环境感知信息不够多，边缘云服务器通过融合计算不能够构建出边缘云服务器所覆盖区域的环境信息。边缘云服务器覆盖范围内所有车辆都接收不到边缘云服务器发送的与车辆对应的环境信息，此种情况下，车辆规划控制车辆降级行驶即规划控制车辆切换到人工驾驶模式。

图4为本申请第四示例性实施例示出的获取自动驾驶车辆环境信息方法的流程示意图。本实施例提供的获取自动驾驶车辆环境信息的方法可以应用于车辆。

如图4所示，本实施例提供的获取自动驾驶车辆环境信息的方法包括：

步骤401，获取并向边缘云服务器发送环境感知信息；环境感知信息用于确定边缘云服务器所覆盖区域的环境信息；环境感知信息包括自车行驶信息、外部感知信息。

步骤401与步骤301中获取环境感知信息并向边缘云服务器发送环境感知信息的方式相同，不再赘述。

本实施例中，环境感知信息具体可以包括自车行驶信息以及外部感知信息。

其中，车辆给边缘云服务器发送的环境感知信息包括车辆的自车行驶信息和车辆所能感知到的车辆的外部感知信息。

其中，外部感知信息可以包括车辆所能感知到的车辆周围的其他车辆信息、行人信息和红绿灯的状态信息，在一种可实现方式在中，还可以包括斑马线信息和车道线信息等。其中，其他车辆信息包括其它车辆的位置信息、行驶方向信息、速度信息。行人信息包括行人的位置信息、方向信息和速度信息。红绿灯的状态信息指红绿灯的指示信息。

具体的，车辆可以通过车辆中配置的摄像头、雷达等电子设备来获取车辆的外部感知信息。

进一步的，车辆还可以向边缘云服务器上报自车行驶信息，比如自车的位置、行驶方向、速度等信息。

步骤402，接收边缘云服务器发送的车辆外部的环境信息，车辆外部的环境信息是基于车辆的自车行驶信息、从边缘云服务器所覆盖区域的环境信息中获取的。

步骤402与步骤302的实现方式、原理类似，不再赘述。

图5为本申请一示例性实施例示出的确定自动驾驶车辆环境信息的过程示意图。

如图5所示，车辆启动后向覆盖车辆当前所在区域的边缘云服务器发送启动信息。覆盖车辆所在区域的边缘云服务器会接收到车辆发送的车辆启动信息，此后，边缘云服务器可以在边缘云服务器和车辆之间建立一个通信通道，用于边缘云服务器和车辆之间相互通信。

车辆启动时，车辆上设置的传感器能够采集车辆外部的环境信息，一种实施方式中，车辆可以对这些传感器数据进行处理得到感知结果，将感知结果上报给边缘云服务器，另一种实施方式中，车辆可以直接将传感器数据上报给边缘云服务器。具体的，车辆外部的感知信息可以包括其他车辆信息、行人信息、红绿灯的状态信息等多种信息，其中其他车辆信息可以包括车辆的位置、行驶方向、速度信息；行人信息可以包括行人的位置、方向、速度信息。进一步的，车辆还可以向边缘云服务器上报自车行驶信息，比如自车的位置、行驶方向、速度等信息。车辆外部感知信息和自车行驶信息构成了车辆的环境感知信息。车辆把环境感知信息发送给边缘云服务器。

边缘云服务器接收到车辆发送的环境感知信息后，对接收到的环境感知信息进行融合计算，若边缘云服务器接收到的环境感知信息足够多，则可以构建出边缘云服务器所覆盖区域的环境信息。

根据车辆的自车行驶信息、边缘云服务器所覆盖范围的环境信息，边缘云服务器通过通信通道向车辆反馈车辆外部的环境信息。其中，车辆外部的环境信息是指除车辆的自车行驶信息外，在车辆一定范围内的环境信息，包括其他车辆的信息、行人信息、红绿灯的状态信息等，还可以包括斑马线信息和车道线信息等信息。

具体的，由边缘云服务器中的环境感知融合软件来完成上述融合计算、以及计算反馈的车辆外部的环境感知信息等操作。

边缘云服务器覆盖范围内的所有车辆都可以接收到边缘服务器发送的车辆外部的环境信息。车辆利用接收的外部的环境信息，进行规划、控制车辆自动驾驶。

图6为本申请第一示例性实施例示出的确定自动驾驶车辆环境信息的装置的结构图。

本实施例提供的确定自动驾驶车辆环境信息的装置可以应用于边缘云服务器。

如图6所示，本申请提供的确定自动驾驶车辆环境信息的装置600，包括：

接收单元610，用于接收车辆发送的环境感知信息；

融合单元620，用于对接收的各环境感知信息进行融合处理，得到边缘云服务器所覆盖区域的环境信息；

发送单元630，用于根据车辆的自车行驶信息、边缘云服务器所覆盖区域的环境信息，向车辆反馈车辆外部的环境信息。

图7为本申请第二示例性实施例示出的确定自动驾驶车辆环境信息的装置的结构图。

本实施例提供的确定自动驾驶车辆环境信息的装置可以应用于边缘云服务器。

如图7所示，在上述实施例基础上，本申请提供的确定自动驾驶车辆环境信息的装置700中，融合单元620包括：自车行驶信息矫正模块621，用于获取环境感知信息中包括的自车行驶信息，根据接收环境感知信息的延迟信息对自车行驶信息进行矫正，得到矫正后的自车行驶信息；

外部感知信息矫正模块622，用于获取各环境感知信息中包括的外部感知信息，根据各外部感知信息确定环境中各对象的矫正感知信息；

环境信息确定模块623，用于根据各矫正后的自车行驶信息、各对象的矫正感知信息，确定边缘云服务器所覆盖区域的环境信息。

外部感知信息矫正模块622具体用于，若多个外部感知信息中包括同一个对象的感知信息，则根据该对象的多个感知信息，确定该对象的矫正感知信息。

在一种可实现方式中，外部感知信息矫正模块622还可以用于，比对该对象的多个感知信息得到比对结果；若比对结果表征各感知信息之间的差异小于预设差异值，则将各感知信息的平均值作为该对象的矫正感知信息；若比对结果表征存在异常感知信息，异常感知信息与至少两个其他感知信息之间的差异大于预设差异值，则将该异常感知信息以外的各其他感知信息的平均值作为该对象的矫正感知信息。

发送单元630，具体用于，从边缘云服务器所覆盖区域的环境信息中获取距离车辆所处位置预设距离内的环境信息，并将获取的环境信息发送给车辆。

图8为本申请第三示例性实施例示出的获取自动驾驶车辆环境信息的装置的结构图。

本实施例提供的获取自动驾驶车辆环境信息的装置可以应用于车辆。

如图8所示，本申请提供的获取自动驾驶车辆环境信息的装置800，包括：

发送单元810，用于获取并向边缘云服务器发送环境感知信息；环境感知信息用于确定边缘云服务器所覆盖区域的环境信息；

接收单元820，用于接收边缘云服务器发送的车辆外部的环境信息，车辆外部的环境信息是基于车辆的自车行驶信息、从边缘云服务器所覆盖区域的环境信息中获取的。

在一种可选的实施方式中，发送单元810中环境感知信息包括自车行驶信息、外部感知信息。

图9为本申请一示例性实施例示出的电子设备的结构图。

如图9所示，本实施例提供的电子设备有边缘云服务器和车辆包括：

存储器901；

处理器902；以及

计算机程序；

其中，计算机程序存储在存储器901中，并配置为由处理器902执行以实现如上的任一种确定自动驾驶车辆环境信息的方法。

本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，

计算机程序被处理器执行以实现如上的任一种确定自动驾驶车辆环境信息的方法。

本实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现上述任一种确定自动驾驶车辆环境信息的方法。

一种确定自动驾驶车辆环境信息的系统，包括边缘云服务器、车辆；边缘云服务器用于执行如图1、图2的任一种方法，车辆用于执行如图3、图4的任一种方法。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。