[發明專利]一種故障檢測的方法、裝置、存儲介質及電子設備

有效

• 申請號: 202110596544.9
• 申請日: 2021-05-31
• 公開（公告）號: CN113037576B
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發明（設計）人: 胡志鵬;宋爽;王乃崢
• 申請（專利權）人: 北京三快在線科技有限公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;G06N20/00
• 代理公司: 北京曼威知識產權代理有限公司 11709
• 代理人: 方志煒

1.一種故障檢測的方法，其特征在于，包括：

獲取當前多個無人設備各自的綜合感知結果；其中，針對每個無人設備，該無人設備的綜合感知結果為：根據該無人設備自身的各傳感器分別獲得的單一感知結果處理得到的；

針對每個無人設備，根據該無人設備的綜合感知結果以及其他無人設備的綜合感知結果，確定該無人設備的綜合感知結果與其他無人設備的綜合感知結果的第一差異；

根據所述第一差異，檢測該無人設備是否出現故障；

確定該無人設備的綜合感知結果與其他無人設備的綜合感知結果的第一差異，具體包括：

確定該無人設備的綜合感知結果中的靜態障礙物感知結果與其他無人設備的綜合感知結果中的靜態障礙物感知結果的第一差異；

獲取當前多個無人設備各自的綜合感知結果，具體包括：

針對每個預設區域，獲取當前位于該預設區域中的多個無人設備各自的綜合感知結果。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述靜態障礙物感知結果包括：無人設備感知到的靜態障礙物的數量、無人設備感知到的靜態障礙物的實際位置、無人設備感知到的靜態障礙物與無人設備之間的相對位置、無人設備感知到每個靜態障礙物的感知時長中的至少一種。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，確定該無人設備的綜合感知結果與其他無人設備的綜合感知結果的第一差異，具體包括：

將該無人設備的綜合感知結果與其他無人設備的綜合感知結果輸入預先訓練的機器學習模型，獲得所述機器學習模型輸出的該無人設備的綜合感知結果與其他無人設備的綜合感知結果的第一差異。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述第一差異，檢測該無人設備是否出現故障，具體包括：

若所述第一差異大于第一設定閾值，確定該無人設備出現故障；

若所述第一差異不大于第一設定閾值，確定該無人設備未出現故障。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

針對每個預設區域，獲取歷史上位于該預設區域中的多個無人設備各自的綜合感知結果；

確定當前位于該預設區域中的多個無人設備各自的綜合感知結果與歷史上位于該預設區域中的多個無人設備各自的綜合感知結果的第二差異；

若所述第二差異大于第二設定閾值，確定該預設區域的環境異常；

若所述第二差異不大于第二設定閾值，確定該預設區域的環境正常。

6.一種故障檢測的裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取當前多個無人設備各自的綜合感知結果；其中，針對每個無人設備，該無人設備的綜合感知結果為：根據該無人設備自身的各傳感器分別獲得的單一感知結果處理得到的；

第一差異確定模塊，用于針對每個無人設備，根據該無人設備的綜合感知結果以及其他無人設備的綜合感知結果，確定該無人設備的綜合感知結果與其他無人設備的綜合感知結果的第一差異；

故障檢測模塊，用于根據所述第一差異，檢測該無人設備是否出現故障；

所述第一差異確定模塊，具體用于確定該無人設備的綜合感知結果中的靜態障礙物感知結果與其他無人設備的綜合感知結果中的靜態障礙物感知結果的第一差異；

所述獲取模塊，具體用于針對每個預設區域，獲取當前位于該預設區域中的多個無人設備各自的綜合感知結果。

7.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述權利要求1-5任一項所述的方法。

8.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現上述權利要求1-5任一項所述的方法。