一种无人驾驶车辆的控制方法及设备与流程

1.本发明涉及一种无人驾驶车辆的控制方法及设备。


背景技术：

2.代客泊车功能是指用户通过远程控制激活功能，车辆可以在带有地图的停车场或者相关区域内进行无人代客泊车，或者无人智能召唤来接客的功能。
3.为了解决用户泊车难，找车难和泊车耗时的痛点，低速代客泊车功能就出现了，从之前的apa半自动泊车，到全自动泊车，到融合泊车，以及到现在出现的rpa，和将来要出现的hpp以及最终形态的代客泊车功能avp。
4.对于现有的avp代客泊车功能，所有的车端的感知、决策、规划、控制均由车辆端自己完成，同时车辆端需要由该停车场或者区域的高精度地图。当车辆端无停车场或者某些区域的地图，车辆端无法完成无人代客泊车或者智能召唤功能。


技术实现要素：

5.本发明提供一种无人驾驶车辆的控制方法及设备。
6.一种基于云端的无人驾驶车辆的控制方法，其中，该方法包括：在云端存储各张区域地图，其中，每张区域地图包括对应的位置信息；获取车辆端发送的车辆当前区域位置信息，基于车辆当前区域位置信息和各张区域地图对应的位置信息的匹配结果，得到对应匹配的一张区域地图；基于匹配到的一张区域地图，对所述车辆端进行路径规划，基于路径规划的结果向所述车辆端发送行驶控制指令。
7.进一步的，上述方法中，基于车辆当前位置信息和各张区域地图对应的位置信息的匹配结果，得到对应匹配的一张区域地图，包括：若车辆当前位置信息与某张区域地图对应的位置信息之间的距离小于预设阈值，则将该张区域地图选择为对应匹配的一张区域地图。
8.进一步的，上述方法中，在云端存储各张区域地图中，每张区域地图还包括区域内的各个位置点的图像信息；基于匹配到的一张区域地图，对所述车辆端进行路径规划，包括：获取车辆端发送的当前位置点的视觉图像信息；将车辆端的当前位置点的视觉图像信息与匹配到的一张区域地图中的各个位置点的图像信息进行匹配，以得到匹配到的一张区域地图中的对应匹配位置点；基于匹配位置点和匹配到的一张区域地图，对所述车辆端进行路径规划。
9.进一步的，上述方法中，基于匹配位置点和匹配到的一张区域地图，对所述车辆端进行路径规划，包括：获取车辆端发送的车辆实时运行信息；基于车辆实时运行信息、匹配位置点和匹配到的一张区域地图，对所述车辆端进
行路径规划。
10.进一步的，上述方法中，基于车辆实时运行信息、匹配位置点和匹配到的一张区域地图，对所述车辆端进行路径规划，包括：获取所述车辆端附近的其他车辆采集到的环境信息；基于所述环境信息、车辆实时运行信息、匹配位置点和匹配到的一张区域地图，对所述车辆端进行路径规划。
11.进一步的，上述方法中，获取所述车辆端附近的其他车辆采集到的环境信息和实时运行信息；基于所述车辆实时运行信息、匹配位置点、匹配到的一张区域地图和其他车辆采集到的环境信息和实时运行信息，对所述车辆端进行路径规划。
12.进一步的，上述方法中，基于路径规划的结果向所述车辆端发送行驶控制指令，包括：在获取车辆端或智能移动端发送的车辆自动驾驶请求后，基于路径规划的结果向所述车辆端发送行驶控制指令。
13.根据本发明的另一方面，还提供一种基于车辆端的无人驾驶车辆的控制方法，其中，该方法包括：向云端发送车辆当前区域位置信息；从所述云端接收行驶控制指令，基于所述行驶控制指令控制车辆行驶。
14.进一步的，上述方法中，从所述云端接收行驶控制指令之前，还包括：向所述云端发送当前位置点的视觉图像信息。
15.进一步的，上述方法中，从所述云端接收行驶控制指令之前，还包括：向所述云端发送车辆实时运行信息。
16.进一步的，上述方法中，从所述云端接收行驶控制指令之前，还包括：向所述云端发送车辆自动驾驶请求。
17.根据本发明的另一方面，还提供 一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现上述任一项所述的方法。
18.根据本发明的另一方面，还提供一种用于在网络设备端信息处理的设备，该设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该设备执行所述任一项所述的方法。
19.本发明由云端存储海量的区域地图，云端根据车辆位置信息完成车辆端定位，而且，路径规划和行驶控制指令的生成由云端完成，车辆端仅仅提供相关的采集数据，可以实现车辆端无停车场或者某些区域的地图缺失的情况下，车辆端还能完成车辆无人代客泊车或者智能召唤功能，可以避免车辆端下载大量的区域地图，消耗流量，大大节省了车辆端的流量费用；同时也可以避免由于在某些地方网络可能存在不稳定，车辆端下载地图可能会非常慢，也会影响用户的使用的情况；另外，也可以解决车辆端有限的存储空间内存储的区域地图的数量有限制、不能下载所有的相关地图的问题；而且，云端强大的算力可以解决车辆端的算力不足的问题；车辆端可以不需要相关的控制器，只需要接收云端的行驶控制指令行，基于行驶控制指令进行车辆控制即可。
附图说明
20.图1为本发明一实施例的无人驾驶车辆的控制方法的时序图；图2为本发明一实施例的无人驾驶车辆的控制方法的原理图。
具体实施方式
21.下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
22.在本技术一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器 (cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
23.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (ram) 和/或非易失性内存等形式，如只读存储器 (rom) 或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
24.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (pram)、静态随机存取存储器 (sram)、动态随机存取存储器 (dram)、其他类型的随机存取存储器 (ram)、只读存储器 (rom)、电可擦除可编程只读存储器 (eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器 (cd-rom)、数字多功能光盘 (dvd) 或其他光学存储、 磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。
25.如图1和2所示，本发明提供一种基于云端的无人驾驶车辆的控制方法，所述方法包括如下步骤s1~步骤s3。
26.步骤s1，在云端存储各张区域地图，其中，每张区域地图包括对应的位置信息；在此，可以在云端存储海量的各个区域地图，其中，各张区域地图，例如，可以是各张停车场地图，或者可以是其他可供车辆自动行驶的区域地图。
27.步骤s2，获取车辆端发送的车辆当前区域位置信息，基于车辆当前区域位置信息和各张区域地图对应的位置信息的匹配结果，得到对应匹配的一张区域地图；在此，可以通过车辆和云端实时通讯，完成车辆端的定位信息上传到云端；云端可以管理所有的区域地图，每张区域地图都会带有相关的区域位置信息如gnss2信息。车辆端会实时发送当前车辆位置信息如gnss1信息给云端，当两者的gnss信息相匹配的时候，无人驾驶车辆的控制功能如自动泊车功能可用。
28.步骤s3，基于匹配到的一张区域地图，对所述车辆端进行路径规划，基于路径规划的结果向所述车辆端发送行驶控制指令。
29.具体的，行驶控制指令，例如，可以包括：加速、转向、制动、保压、打开双闪灯、控制喇叭、转向灯等。
30.本发明中，由云端存储海量的区域地图，云端根据车辆位置信息完成车辆端定位，而且，路径规划和行驶控制指令的生成由云端完成，车辆端仅仅提供相关的采集数据，可以实现车辆端无停车场或者某些区域的地图缺失的情况时，车辆端还能完成车辆无人代客泊车或者智能召唤功能，可以避免车辆端下载大量的区域地图，消耗流量，大大节省了车辆端
的流量费用；同时也可以避免由于在某些地方网络可能存在不稳定，车辆端下载地图会非常慢，影响用户的使用；另外，也可以解决车辆端有限的存储空间内存储的区域地图的数量有限制、不能下载所有的相关地图的问题；而且，云端强大的算力可以解决车辆端的算力不足的问题，车辆端可以不需要相关的控制器，只需要接收云端的行驶控制指令行，基于行驶控制指令进行车辆控制即可。
31.本发明的基于云端的无人驾驶车辆的控制方法一实施例中，步骤s2中，基于车辆当前位置信息和各张区域地图对应的位置信息的匹配结果，得到对应匹配的一张区域地图，包括：若车辆当前位置信息与某张区域地图对应的位置信息之间的距离小于预设阈值，则将该张区域地图选择为对应匹配的一张区域地图。
32.在此，车辆端可以实时发送车辆当前gnss1区域位置信息给到云端，云端接收该车辆当前gnss1区域位置信息后，开始和所有存储的区域地图附带的位置gnss2信息进行匹配，当gnss1区域位置信息和gnss2位置信息之间的距离低于设定阈值后，云端会判断车辆在gnss2位置信息对应的区域附近，用户有在该停车场激活无人驾驶车辆的控制功能的可能，需要将该张区域地图选择为对应匹配的一张区域地图，为无人驾驶车辆的控制功能的启用提前做好准备。
33.本实施例通过gnss1区域位置信息和gnss2位置信息之间的距离的判断，可以准确选择出合适的区域地图。
34.本发明的基于云端的无人驾驶车辆的控制方法一实施例中，步骤s1，在云端存储各张区域地图，每张区域地图还包括区域内的各个位置点的图像信息；步骤s3，基于匹配到的一张区域地图，对所述车辆端进行路径规划，包括：步骤s31，获取车辆端发送的当前位置点的视觉图像信息；步骤s32，将车辆端的当前位置点的视觉图像信息与匹配到的一张区域地图中的各个位置点的图像信息进行匹配，以得到匹配到的一张区域地图中的对应匹配位置点；步骤s33，基于匹配位置点和匹配到的一张区域地图，对所述车辆端进行路径规划。
35.在此，区域地图中会包含某些特殊位置点的图像信息，例如：停车场入口的照片，可以从照片中提取该位置点相关的特征元素和语义信息；云端开启定位模块后，车辆端可以实时发送视觉传感器采集的视觉图像信息发送到云端，云端可以对视觉图像信息进行语义信息、特征元素提取，并基于语义信息、特征元素车辆端的当前位置点的视觉图像信息与匹配到的一张区域地图中的各个位置点的图像信息的匹配，完成更准确的车辆定位。
36.在前述实施例通过车辆当前区域位置信息和各张区域地图对应的位置信息的匹配结果，得到对应匹配的一张区域地图后，为了后续进行更准确的路径规划，通过将车辆端的当前位置点的图像信息与匹配到的一张区域地图中的各个位置点的图像信息进行匹配，以得到匹配到的一张区域地图中的对应匹配位置点，从而准确将车辆端的当前位置点对应到匹配到的一张区域地图中对应位置点。
37.如图2所示，本发明的基于云端的无人驾驶车辆的控制方法一实施例中，步骤s33，基于匹配位置点和匹配到的一张区域地图，对所述车辆端进行路径规划，包括：
步骤s331，获取车辆端发送的车辆实时运行信息；步骤s332，基于车辆实时运行信息、匹配位置点和匹配到的一张区域地图，对所述车辆端进行路径规划。
38.具体的，云端收到的车辆端发送的实时运行信息，如：车速信息、惯性传感器imu发送的三个方向的速度、角速度、角加速度、轮速信息、轮速脉冲信息、方向盘转角信息等；通过这些实时运行信息，云端可以来进行车辆行驶轨迹的实时推算，以实现更可靠的路径规划。
39.本实施例在匹配位置点和匹配到的一张区域地图的基础上，进一步结合车辆端发送的车辆实时运行信息，可以保证路径规划更准确。
40.本发明的基于云端的无人驾驶车辆的控制方法一实施例中，步骤s3中，基于路径规划的结果向所述车辆端发送行驶控制指令，包括：在获取车辆端或智能移动端发送的车辆自动驾驶请求后，基于路径规划的结果向所述车辆端发送行驶控制指令。
41.在此，用户可以通过在车辆端按下对应的按键向云端发送车辆自动驾驶请求，或者，用户可以通过智能移动端如手机向云端发送车辆自动驾驶请求。
42.云端在收到车辆端或智能移动端发送的车辆自动驾驶请求后，即在用户激活自动驾驶功能后，才基于路径规划的结果向所述车辆端发送行驶控制指令，可以保证自动驾驶功能在可靠的时机启动。
43.如图2所示，本发明的基于云端的无人驾驶车辆的控制方法一实施例中，步骤s332，基于车辆实时运行信息、匹配位置点和匹配到的一张区域地图，对所述车辆端进行路径规划，包括：获取所述车辆端附近的其他车辆采集到的环境信息；基于所述环境信息、车辆实时运行信息、匹配位置点和匹配到的一张区域地图，对所述车辆端进行路径规划。
44.在此，例如，本车辆为a，车辆a附近的其他车辆有车辆b、车辆c，云端可以通过车辆b、车辆c为本车辆a提前获取即将经过的位置的行人、障碍物等环境信息，实现多车辆的感知信息融合，从而可以为车辆a进行更可靠、安全的路径规划，如避免鬼探头的场景，云端可以基于其他车辆采集到的环境信息，实现自车a可以进行超视距的感知，提前生成刹停制动的控制指令给车辆a。
45.如图2所示，本发明的基于云端的无人驾驶车辆的控制方法一实施例中，步骤s332，基于车辆实时运行信息、匹配位置点和匹配到的一张区域地图，对所述车辆端进行路径规划，包括：获取所述车辆端附近的其他车辆采集到的环境信息和实时运行信息；基于所述车辆实时运行信息、匹配位置点、匹配到的一张区域地图和其他车辆采集到的环境信息和实时运行信息，对所述车辆端进行路径规划。
46.在此，例如，本车辆为a，车辆a附近的其他车辆有车辆b、车辆c，云端可以通过车辆b、车辆c为本车辆a提前获取即将经过的位置的行人、障碍物等环境信息和车辆b、车辆c的如：车速信息、惯性传感器imu发送的三个方向的速度、角速度、角加速度、轮速信息、轮速脉冲信息、方向盘转角信息等，实现多车辆的感知信息融合，从而可以为车辆a、b、c进行更可
靠、安全的路径规划，防止区域内堵车，协调各车辆端可以有序地在一个停车场内自动行驶。
47.根据本发明的另一方面，还提供一种基于车辆端的无人驾驶车辆的控制方法，其中，该方法包括：向云端发送车辆当前区域位置信息；从所述云端接收行驶控制指令，基于所述行驶控制指令控制车辆行驶。
48.具体的，行驶控制指令，例如，可以包括：加速、转向、制动、保压、打开双闪灯、控制喇叭、转向灯等。
49.本发明中，由云端存储海量的区域地图，云端根据车辆位置信息完成车辆端定位，而且，路径规划和行驶控制指令的生成由云端完成，车辆端仅仅提供相关的采集数据，可以实现车辆端无停车场或者某些区域的地图缺失的情况先，车辆端还能完成车辆无人代客泊车或者智能召唤功能，可以避免车辆端下载大量的区域地图，消耗流量，大大节省了车辆端的流量费用；同时也可以避免由于在某些地方网络可能存在不稳定，车辆端下载地图非常慢，影响用户的使用的情况；另外，也可以解决车辆端有限的存储空间内存储的区域地图的数量有限制、不能下载所有的相关地图的问题；而且，云端强大的算力可以解决车辆端的算力不足的情况；可以解放车辆端，车辆端可以不需要相关的控制器，只需要接收云端的行驶控制指令，基于行驶控制指令进行车辆控制即可。
50.进一步的，上述方法中，从所述云端接收行驶控制指令之前，还包括：向所述云端发送当前位置点的视觉图像信息。
51.在此，区域地图中会包含某些特殊位置点的图像信息，例如：停车场入口的照片，可以从照片中提取该位置点相关的特征元素和语义信息；云端开启定位模块后，车辆端可以实时发送视觉传感器采集的视觉图像信息到云端，云端可以对视觉图像信息进行语义信息、特征元素提取，并基于语义信息、特征元素车辆端的当前位置点的视觉图像信息与匹配到的一张区域地图中的各个位置点的图像信息的匹配，完成更准确的车辆定位。
52.在前述实施例中，通过车辆当前区域位置信息和各张区域地图对应的位置信息的匹配结果，得到对应匹配的一张区域地图后，为了后续进行更准确的路径规划，通过将车辆端的当前位置点的图像信息与匹配到的一张区域地图中的各个位置点的图像信息进行匹配，以得到匹配到的一张区域地图中的对应匹配位置点，从而准确将车辆端的当前位置点对应到匹配到的一张区域地图中对应位置点。
53.进一步的，上述方法中，从所述云端接收行驶控制指令之前，还包括：向所述云端发送车辆实时运行信息。
54.具体的，云端收到的车辆端发送的实时运行信息，如：车速信息、惯性传感器imu发送的三个方向的速度、角速度、角加速度、轮速信息、轮速脉冲信息、方向盘转角信息等；通过这些实时运行信息，云端可以来进行车辆行驶轨迹的实时推算，以实现更可靠的路径规划。
55.进一步的，上述方法中，从所述云端接收行驶控制指令之前，还包括：向所述云端发送车辆自动驾驶请求。
56.在此，用户可以通过在车辆端按下对应的按键向云端发送车辆自动驾驶请求，或者，用户可以通过智能移动端如手机向云端发送车辆自动驾驶请求。
57.云端在收到车辆端或智能移动端发送的车辆自动驾驶请求后，即在用户激活自动驾驶功能后，才基于路径规划的结果向所述车辆端发送行驶控制指令，可以保证自动驾驶功能在可靠的时机启动。
58.根据本发明的另一方面，还提供 一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现上述任一项所述的方法。
59.根据本发明的另一方面，还提供一种用于在网络设备端信息处理的设备，该设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该设备执行所述任一项所述的方法。
60.本发明各设备实施例的详细内容具体可参见各方法实施例的对应部分，在此，不再赘述。
61.显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。
62.需要注意的是，本发明可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路（asic）、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本发明的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本发明的软件程序（包括相关的数据结构）可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，ram存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本发明的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
63.另外，本发明的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本发明的方法和/或技术方案。而调用本发明的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本发明的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本发明的多个实施例的方法和/或技术方案。
64.对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
65.此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。