姿态监测方法、系统、车载装置及存储介质与流程

1.本技术涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种姿态监测方法、系统、车载装置及存储介质。

背景技术：

2.在自动驾驶过程中，车辆的行车安全影响着车内人员的安全。但是，一些现有的方案，没有对车辆的车身姿态进行监测，外界无法得知车辆在行驶过程中发生的故障，导致车内的驾驶人员及同行人员的人身安全无法保障。

技术实现要素：

3.本技术至少提供一种姿态监测方法、系统、车载装置及存储介质，以解决上述问题。
4.本技术第一方面提供了一种姿态监测方法，包括：获取自动驾驶车辆的imu数据；
5.响应于所述imu数据满足预设突变条件，获取所述自动驾驶车辆的gnss数据、轮速数据及雷达数据，并依据所述gnss数据、所述轮速数据及所述雷达数据得到所述自动驾驶车辆的车辆数据；
6.响应于所述车辆数据表征所述自动驾驶车辆的姿态异常，执行紧急处理流程。
7.其中，响应于所述车辆数据表征所述自动驾驶车辆的姿态异常，执行紧急处理流程，包括：响应于所述车辆数据表征所述自动驾驶车辆的姿态异常，判断所述车辆数据是否满足预设异常条件；
8.响应于所述车辆数据满足预设异常条件，执行所述紧急处理流程。
9.其中，姿态监测方法进一步包括：响应于所述车辆数据表征所述自动驾驶车辆的姿态异常，且所述车辆数据不满足预设异常条件，则生成姿态告警信息。
10.其中，所述预设异常条件包括所述车辆数据对应的事故等级大于预设阈值。
11.其中，姿态监测方法进一步包括：响应于所述车辆数据表征所述自动驾驶车辆的姿态正常，则获取自动驾驶车辆的imu数据；
12.响应于所述imu数据满足预设突变条件，则生成所述imu数据对应的传感器装置故障的信息。
13.其中，紧急处理流程，包括：获取所述自动驾驶车辆的定位信息；
14.生成并发送所述定位信息相关的救援信息。
15.其中，所述预设突变条件包括：坐标轴平面翻转、纵向坐标轴突变以及速度突变。
16.本技术第二方面提供了一种姿态监测系统，包括：传感器装置，用于采集自动驾驶车辆的imu数据、gnss数据、轮速数据及雷达数据；
17.车载装置，用于响应于所述imu数据满足预设突变条件，依据所述gnss数据、所述轮速数据及所述雷达数据得到所述自动驾驶车辆的车辆数据；
18.紧急处理装置，用于响应于所述车辆数据表征所述自动驾驶车辆的姿态异常，执
行紧急处理流程。
19.本技术第三方面提供了一种车载装置，包括相互耦接的存储器和处理器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序指令，以实现上述第一方面中的姿态监测方法。
20.本技术第四方面提供了一种非易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序指令，所述程序指令在被处理器执行时，用于实现上述第一方面中的姿态监测方法。
21.上述方案，通过获取自动驾驶车辆的imu数据，响应于imu数据满足预设突变条件，则获取自动驾驶车辆的gnss数据、轮速数据及雷达数据，并依据gnss数据、轮速数据及雷达数据得到自动驾驶车辆的车辆数据，响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，执行紧急处理流程。本技术的方案通过获取imu数据对自动驾驶车辆的姿态进行监测，并通过车辆数据对自动驾驶车辆的姿态进一步确认，进而在自动驾驶车辆的姿态异常时，进行紧急处理，从而有效保障车内人员的人身安全。
22.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本技术。
附图说明
23.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于说明本技术的技术方案。
24.图1是本技术实施例中姿态监测系统的结构示意图；
25.图2是本技术实施例中姿态监测方法的第一流程示意图；
26.图3是本技术实施例中姿态监测方法的第三流程示意图；
27.图4是本技术实施例中姿态监测方法的第四流程示意图；
28.图5是本技术实施例中姿态监测方法的第五流程示意图；
29.图6是本技术实施例中车载装置的结构示意图；
30.图7是本技术实施例中非易失性计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
31.下面结合附图和实施例，对本技术作进一步的详细描述。特别指出的是，以下实施例仅用于说明本技术，但不对本技术的范围进行限定。同样的，以下实施例仅为本技术的部分实施例而非全部实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
32.在本技术中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
33.本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任
意组合，例如，包括a、b、c中的至少一种，可以表示包括从a、b和c构成的集合中选择的任意一个或多个元素。另外，本技术中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。
34.如上述，一些现有的方案，没有对车辆的车身姿态进行监测，外界无法得知车辆在行驶过程中发生的故障，导致车内的驾驶人员及同行人员的人身安全无法保障。
35.为此，本技术提供一种姿态监测方法、系统、车载装置及存储介质。
36.图1是本技术实施例中姿态监测系统的结构示意图。如图1所示，姿态监测系统10包括：传感器装置11、车载装置12以及紧急处理装置13；其中，传感器装置11用于采集自动驾驶车辆的imu数据、gnss数据、轮速数据及雷达数据，车载装置12用于响应于imu数据满足预设突变条件，依据gnss数据、轮速数据及雷达数据得到自动驾驶车辆的车辆数据，紧急处理装置13用于响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，执行紧急处理流程。
37.可以理解的，传感器装置11可以包括装备于自动驾驶车辆的毫米波雷达、激光雷达、惯性测量单元(inertial measurement unit，imu)装置、全球导航卫星系统(global navigation satellite system，gnss)装置、轮速及摄像头，其中，毫米波雷达或激光雷达可以用于采集自动驾驶车辆的雷达数据，imu装置可以用于采集自动驾驶车辆的imu数据，gnss装置可以用于采集自动驾驶车辆的gnss数据，轮速装置可以用于采集自动驾驶车辆的轮速数据。
38.车载装置12和紧急处理装置13均设置于自动驾驶车辆上，车载设备12与紧急处理装置13之间能够建立连接，车载装置12用于接收传感器装置11发出的数据，如imu数据、gnss数据、轮速数据及雷达数据，对相应的数据进行处理，并将处理后的数据发送至紧急处理装置13。
39.例如，imu装置可以通过串行外设接口(serial peripheral interface，spi)连接于车载装置12的嵌入式平台上，以传输imu数据，进而通过嵌入式平台的imu驱动对imu数据进行预处理，从而在后续有需要时，将预处理后的imu数据发送至紧急处理装置13。gnss装置可以通过串口连接于车载装置12的嵌入式平台上，以传输gnss数据，进而通过嵌入式平台的gnss驱动对gnss数据进行预处理，从而在后续有需要时，将预处理后的gnss数据发送至紧急处理装置13。轮速装置可以通过通信接口(can)连接于车载装置12的嵌入式平台上，以传输轮速数据，进而通过嵌入式平台的轮速驱动对轮速数据进行预处理，从而在后续有需要时，将预处理后的轮速数据发送至紧急处理装置13。雷达装置可以通过网口连接于车载装置12的嵌入式平台上，以传输雷达数据，进而通过嵌入式平台的雷达驱动对雷达数据进行预处理，从而在后续有需要时，将预处理后的雷达数据发送至紧急处理装置13。
40.图2是本技术实施例中姿态监测方法的第一流程示意图，姿态监测系统10可以安装于自动驾驶车辆，用于实现该姿态监测方法，以对自动驾驶车辆的车身姿态进行监测。需注意的是，若有实质上相同的结果，本技术的方法并不以图2所示的流程顺序为限。本方法应用于自动驾驶车辆，例如可以应用于具有计算等功能的车载装置，车载装置可通过接收传感器装置采集的信息，执行本方法，传感器装置可以是自动驾驶车辆装备的毫米波雷达、激光雷达、惯性测量单元(inertial measurement unit，imu)装置、全球导航卫星系统(global navigation satellite system，gnss)装置及轮速装置，传感器装置在自动驾驶车辆行驶过程中感知自动驾驶车辆的相关数据以及车辆周边真实物理世界动态场景。如图
2所示，姿态监测方法包括如下步骤：
41.s1、获取自动驾驶车辆的imu数据。
42.可以利用imu装置对自动驾驶车辆的imu数据进行采集，例如，将imu装置安装于一可移动的设备上。其中，该可移动的设备可以是自动移动设备，如机器人、自动驾驶车辆等。
43.在一应场景中，自动驾驶车辆在道路上行驶，通过设置于该自动驾驶车辆上的imu装置获取自动驾驶车辆的imu数据。
44.例如，设置于自动驾驶车辆上的imu装置一般包括三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪，加速度计检测自动驾驶车辆在世界坐标系独立三轴的加速度信号，以得到自动驾驶车辆在车辆坐标系的x轴、y轴及z轴的三个坐标轴中的加速度数据；陀螺仪检测自动驾驶车辆相对于车辆坐标系的角速度信号，从而测量自动驾驶车辆在三维空间中的角速度和加速度。imu数据可以包括角速度数据和加速度数据，并根据得到的角速度数据和加速度数据能够解算出自动驾驶车辆的姿态。
45.s2、响应于imu数据满足预设突变条件，获取自动驾驶车辆的gnss数据、轮速数据及雷达数据，并依据gnss数据、轮速数据及雷达数据得到自动驾驶车辆的车辆数据。
46.imu数据满足预设突变条件，此时可能是自动驾驶车辆出现姿态异常的情况，因此获取自动驾驶车辆的gnss数据、轮速数据及雷达数据。在一应用场景中，通过设置于该自动驾驶车辆上的gnss装置获取自动驾驶车辆的gnss数据，通过设置于该自动驾驶车辆上的轮速装置获取自动驾驶车辆的轮速数据，通过设置于该自动驾驶车辆上的雷达装置获取自动驾驶车辆的雷达数据。在一些实施例中，雷达装置可以激光雷达装置，如机械式激光雷达、半固态激光雷达或者固态激光雷达。进而依据gnss数据、轮速数据和雷达数据得到自动驾驶车辆的车辆数据，车辆数据可以用于表征自动驾驶车辆的姿态情况。
47.可以理解的，获取到imu数据后，可以对imu数据进行预处理，以通过预处理后的imu数据得到自动驾驶车辆的姿态，当imu数据满足预设突变条件，其中，预设突变条件根据实际使用需求设置即可，不作具体限定。也即imu数据突发异常，表示自动驾驶车辆的姿态可能发生异常，因此获取自动驾驶车辆的gnss数据、轮速数据及雷达数据，并通过车载装置12依据gnss数据、轮速数据及雷达数据得到自动驾驶车辆的车辆数据，以通过车辆数据进一步判断自动驾驶车辆的姿态。
48.在一些实施例中，获取到gnss数据、轮速数据以及雷达数据后，会分别对gnss数据、轮速数据以及雷达数据进行预处理，其中，预处理的具体方法根据实际使用需求选择即可，不作具体限定。
49.s3、响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，执行紧急处理流程。
50.响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，执行紧急处理流程。可以理解的，车辆数据能够表征自动驾驶车辆的姿态情况，当表征自动驾驶车辆的姿态出现异常时，执行紧急处理流程。
51.例如，gnss数据表征自动驾驶车辆的位置发生偏斜且航向偏移了90
°
；轮速数据为0，表征此时自动驾驶车辆的车轮转速为0，即车轮不再转动；雷达数据表征自动驾驶车辆的定位发生改变，由此，可以表征自动驾驶车辆的姿态异常，则通过紧急处理装置13执行紧急处理流程，以对自动驾驶车辆的姿态异常进行处理。
52.上述方案，通过获取自动驾驶车辆的imu数据，响应于imu数据满足预设突变条件，
则获取自动驾驶车辆的gnss数据、轮速数据及雷达数据，并依据gnss数据、轮速数据及雷达数据得到自动驾驶车辆的车辆数据，响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，执行紧急处理流程。本技术的方案通过获取imu数据对自动驾驶车辆的姿态进行监测，并通过车辆数据对自动驾驶车辆的姿态进一步确认，进而在自动驾驶车辆的姿态异常时，进行紧急处理，从而有效保障车内人员的人身安全。
53.如上述，响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，执行紧急流程。在本技术一实施例中，响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，执行紧急处理流程，包括：响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，判断车辆数据是否满足预设异常条件；响应于车辆数据满足预设异常条件，执行紧急处理流程。
54.图3是本技术实施例中姿态监测方法的第三流程示意图，如图3所示，响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，判断车辆数据是否满足预设异常条件，可以理解的，车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，进一步判断车辆数据是否满足预设异常条件，响应于车辆数据满足预设异常条件，执行紧急处理流程。可以理解的，车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，若车辆数据还满足预设异常条件，则通过紧急处理装置13执行紧急处理流程。
55.如上述，响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常。在本技术一实施例中，姿态监测方法进一步包括：响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，且车辆数据不满足预设异常条件，则生成姿态告警信息。
56.图4是本技术实施例中姿态监测方法的第四流程示意图，如图4所示，响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，且车辆数据不满足预设异常条件，则生成姿态告警信息。可以理解的，车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，进一步判断车辆数据是否满足预设异常条件，若车辆数据不满足预设异常条件，则通过紧急处理装置13生成告警信息。例如，车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，但是异常的程度不会影响车内人员的人身安全，因此生成姿态告警信息，以提示车内人员车辆姿态异常的情况。
57.在本技术一实施例中，预设异常条件包括车辆数据对应的事故等级大于预设阈值。
58.预设异常条件包括车辆数据对应的事故等级大于预设阈值，可以理解的，车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，其中，自动驾驶车辆的姿态异常可能有多种情况，可以通过车辆数据对应的事故等级进行表征。
59.例如，车辆数据对应的事故等级可以包括低级、中级和高级，当车辆数据表征自动驾驶车辆发生剐蹭，且不会对车内人员的人身安全造成影响时，则车辆数据对应的事故等级为低级；当车辆数据表征自动驾驶车辆发生碰撞，且可能会对车内人员造成一定的挤压，可能会影响到车内人员的人身安全时，则车辆数据对应的事故等级为中级；当车辆数据表征自动驾驶车辆发生翻车，严重影响车内人员的人身安全时，则车辆数据对应的事故等级为高级。
60.其中预设阈值可以设置为低级，也即预设异常条件包括车辆数据对应的事故等级大于低级。可以理解的，车辆数据对应的事故等级为低级时，不大于预设阈值，进而车辆数据不满足预设异常条件；车辆数据对应的事故等级为中级时，大于预设阈值，满足预设异常条件；车辆数据对应的事故等级为高级时，大于预设阈值，满足预设异常条件。
61.例如，预设阈值为低级，则车辆数据对应的事故等级为中级或高级时，满足预设异常条件，从而通过紧急处理装置13执行紧急处理流程。若车辆数据对应的事故等级为低级，则车辆数据对应的事故等级不大于预设阈值，即车辆数据对应的不满足预设异常条件，表示自动驾驶车辆的姿态异常，但是异常的程度不会影响车内人员的人身安全，因此通过紧急处理装置13生成姿态告警信息，以提示车内人员车辆姿态异常的情况。
62.如上述，从自动驾驶车辆接收自动驾驶车辆的车辆数据。在本技术一实施例中，姿态监测方法进一步包括：响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态正常，则获取自动驾驶车辆的imu数据；响应于imu数据满足预设突变条件，则生成imu数据对应的传感器装置故障的信息。
63.图5是本技术实施例中姿态监测方法的第五流程示意图，如图5所示，响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态正常，则获取自动驾驶车辆的imu数据。可以理解的，车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态正常，也即gnss数据、轮速数据及雷达数据均为正常数值，则获取自动驾驶车辆的imu数据。
64.在一应场景中，自动驾驶车辆在道路上行驶，通过设置于该自动驾驶车辆上的imu装置获取自动驾驶车辆的imu数据并发送给自动驾驶车辆的车载装置，车载装置从imu装置接收imu数据，使得车载装置响应于imu数据满足预设突变条件，则生成imu数据对应的传感器装置故障的信息。
65.可以理解的，imu数据满足预设突变条件，用于表征自动驾驶车辆出现姿态异常的情况，但是车辆数据表征自动驾驶车辆姿态正常，表示imu装置可能出现故障，因此生成imu数据对应的传感器装置故障的信息，即通过紧急处理装置13生成imu装置故障的信息。
66.如上述，响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，执行紧急处理流程。在本技术一实施例中，紧急处理流程，包括：获取自动驾驶车辆的定位信息；生成并发送定位信息相关的救援信息。
67.获取自动驾驶车辆的定位信息，在一应场景中，自动驾驶车辆在道路上行驶，通过设置于该自动驾驶车辆上的卫星信号接收装置获取自动驾驶车辆的定位信息并发送给自动驾驶车辆的车载装置，使得车载装置能够接收自动驾驶车辆的定位信息。
68.生成并发送定位信息相关的救援信息，可以理解的，可以根据定位信息生成相关的救援信息，救援信息中可以包括定位信息、自动驾驶车辆的车辆数据、车辆数据对应的事故等级，或其他能够实现的需求信息，根据实际使用需求设置即可，不作具体限定。
69.如上述，响应于imu数据满足预设突变条件。在本技术一实施例中，预设突变条件包括：坐标轴平面翻转、纵向坐标轴突变以及速度突变。
70.预设突变条件包括坐标轴平面翻转、纵向坐标轴突变以及速度突变。可以理解的，预设突变条件用于表征imu数据的突变，也即imu数据突然发生变化。imu数据的突变包括坐标轴平面翻转、纵向坐标轴突变以及速度突变。
71.例如，以自动驾驶车辆的纵向，即车尾至车头的连线方向为坐标系的x轴，并以车辆的前进方向为x轴的正向，以车辆的横向为y轴，其中，x轴和y轴相互垂直，能够确定一个水平面；以垂直车辆的车顶面的方向为z轴，并以背离地面的方向为z轴的正向，且x轴、y轴和z轴相互垂直，作为车辆坐标系。
72.其中，坐标轴平面翻转可以理解为车辆坐标系中以x轴为转轴时的y轴翻转，如自
动驾驶车辆发生向左或向右的侧翻，或者，以y轴为转轴时的x轴翻转，如自动驾驶车辆发生前翻或后翻；从而在imu数据的突变为坐标轴平面翻转时，可能是自动驾驶车辆发生翻车情况。纵向坐标轴突变可以理解为车辆坐标系中z轴突变，如z轴数据发生急速变化，此时自动驾驶车辆可能发生坠落；从而在imu数据的突变为纵坐标轴突变时，可能是自动驾驶车辆发生坠落情况。速度突变，如加速度突然变化，此时自动驾驶车辆可能发生碰撞情况。
73.在其他实施例中，imu数据的突变还可以包括其他可能实现的情况，不作具体限定。
74.本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
75.请参阅图6，图6是本技术实施例中车载装置的结构示意图。车载装置12包括相互耦接的存储器121和处理器122，处理器122用于执行存储器121中存储的程序指令，以实现上述的姿态监测方法实施例中的步骤。在一个具体的实施场景中，车载装置12可以包括但不限于：微型计算机、服务器，在此不做限定。
76.具体而言，处理器122用于控制其自身以及存储器121以实现上述姿态监测方法实施例中的步骤。处理器122还可以称为cpu(central processing unit，中央处理单元)，处理器122可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器122还可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor,dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit,asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array,fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。另外，处理器122可以由集成电路芯片共同实现。
77.请参阅图7，图7是本技术实施例中非易失性计算机可读存储介质的结构示意图。计算机可读存储介质700用于存储程序指令701，程序指令701在被处理器122执行时，用于实现上述的姿态监测方法实施例中的步骤；或者，程序指令701在被处理器122执行时，用于实现上述的姿态监测方法实施例中的步骤。
78.上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。
79.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和相关设备，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的相关设备实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信断开连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信断开连接，可以是电性、机械或其它的形式。
80.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
81.集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者
说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本技术各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

技术特征：

1.一种姿态监测方法，其特征在于，包括：获取自动驾驶车辆的imu数据；响应于所述imu数据满足预设突变条件，获取所述自动驾驶车辆的gnss数据、轮速数据及雷达数据，并依据所述gnss数据、所述轮速数据及所述雷达数据得到所述自动驾驶车辆的车辆数据；响应于所述车辆数据表征所述自动驾驶车辆的姿态异常，执行紧急处理流程。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，响应于所述车辆数据表征所述自动驾驶车辆的姿态异常，执行紧急处理流程，包括：响应于所述车辆数据表征所述自动驾驶车辆的姿态异常，判断所述车辆数据是否满足预设异常条件；响应于所述车辆数据满足预设异常条件，执行所述紧急处理流程。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，进一步包括：响应于所述车辆数据表征所述自动驾驶车辆的姿态异常，且所述车辆数据不满足预设异常条件，则生成姿态告警信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设异常条件包括所述车辆数据对应的事故等级大于预设阈值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：响应于所述车辆数据表征所述自动驾驶车辆的姿态正常，则获取自动驾驶车辆的imu数据；响应于所述imu数据满足预设突变条件，则生成所述imu数据对应的传感器装置故障的信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，紧急处理流程，包括：获取所述自动驾驶车辆的定位信息；生成并发送所述定位信息相关的救援信息。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设突变条件包括：坐标轴平面翻转、纵向坐标轴突变以及速度突变。8.一种姿态监测系统，其特征在于，包括：传感器装置，用于采集自动驾驶车辆的imu数据、gnss数据、轮速数据及雷达数据；车载装置，用于响应于所述imu数据满足预设突变条件，依据所述gnss数据、所述轮速数据及所述雷达数据得到所述自动驾驶车辆的车辆数据；紧急处理装置，用于响应于所述车辆数据表征所述自动驾驶车辆的姿态异常，执行紧急处理流程。9.一种车载装置，其特征在于，包括相互耦接的存储器和处理器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序指令，以实现如权利要求1-7中任一项所述的姿态监测方法。10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序指令，所述程序指令在被处理器执行时，用于实现如权利要求1-7中任一项所述的姿态监测方法。

技术总结

本申请公开了一种姿态监测方法、系统、车载装置及存储介质，姿态监测方法包括获取自动驾驶车辆的IMU数据；响应于IMU数据满足预设突变条件，获取自动驾驶车辆的GNSS数据、轮速数据及雷达数据，并依据GNSS数据、轮速数据及雷达数据得到自动驾驶车辆的车辆数据；响应于车辆数据表征自动驾驶车辆的姿态异常，执行紧急处理流程。本申请的方案通过获取IMU数据对自动驾驶车辆的姿态进行监测，并通过车辆数据对自动驾驶车辆的姿态进一步确认，进而在自动驾驶车辆的姿态异常时，进行紧急处理，从而有效保障车内人员的人身安全。保障车内人员的人身安全。保障车内人员的人身安全。