本发明涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种无人车调度方法、系统、设备及存储介质。
背景技术：
随着无人驾驶技术的发展，无人车将来可能会成为大众主流的出行方式，但由于大众生活水平的提高，在车辆较多的大城市人工驾驶的车辆基数较为庞大。因此，无人车在行进过程中可能会出现不可预知的复杂场景，从而导致交通事故的发生，究其原因大多是由人工驾驶的机动车在移动时的不确定性引起的。因此，如何对无人车进行安全有效地调度，成为一个亟待解决的问题。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现要素：
本发明的主要目的在于提供了一种无人车调度方法、系统、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法对无人车进行安全有效调度的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种无人车调度方法，所述方法包括以下步骤:
获取无人车位置信息以及所述无人车周围预设范围内的物体与所述无人车之间的距离信息；
接收所述预设范围内若干辆人工驾驶车辆上传的行驶信息，并根据所述行驶信息对所述人工驾驶车辆的进行行驶路径预测，获得若干对应的预测路径；
基于所述预测路径，根据所述无人车位置信息以及所述距离信息对所述无人车的行驶路径进行规划，获得目标行驶路径，并将所述目标行驶路径发送至所述无人车，实现对所述无人车的调度。
优选地，所述接收所述预设范围内若干辆人工驾驶车辆上传的行驶信息，并根据所述行驶信息对所述人工驾驶车辆的进行行驶路径预测，获得若干对应的预测路径，包括：
接收所述预设范围内若干辆人工驾驶车辆上传的行驶信息；
获取当前网络延时，根据所述当前网络延时确定所述行驶信息对应的传播时长；
根据所述传播时长和所述行驶信息对所述人工驾驶车辆的进行行驶路径预测，获得若干对应的预测路径。
优选地，所述行驶信息包括：车辆位置信息、车辆行驶方向以及车辆行驶速度；
所述根据所述传播时长和所述行驶信息对所述人工驾驶车辆的进行行驶路径预测，获得若干对应的预测路径，包括：
根据所述车辆行驶速度和所述传播时长，确定所述人工驾驶车辆在预设时段内的行驶距离；
根据所述车辆位置信息、车辆行驶方向和所述行驶距离对所述人工驾驶车辆的进行行驶路径预测，获得若干对应的预测路径。
优选地，所述根据所述车辆行驶速度和所述传播时长，确定所述人工驾驶车辆在预设时段内的行驶距离，包括：
根据所述车辆行驶速度和所述传播时长，通过下式计算确定所述人工驾驶车辆在预设时段内的行驶距离，
s＝v×(2t1+t2)，
其中，s为行驶距离，v为车辆行驶速度，t1为传播时长，t2为预设时段。
优选地，所述获取无人车位置信息以及所述无人车周围预设范围内的物体与所述无人车之间的距离信息之后，所述方法还包括：
在检测到存在与所述无人车的距离小于预警距离的物体时，向所述无人车发送制动指令，以控制所述无人车降低车速。
优选地，所述基于所述预测路径，根据所述无人车位置信息以及所述距离信息对所述无人车的行驶路径进行规划，获得目标行驶路径，包括：
根据接收到的若干辆行驶信息，确定当前时刻所述无人车所在道路上的车辆平均速度；
获取所述无人车的当前车速，检测所述当前车速是否高于所述车辆平均速度；
在检测到所述当前车速低于所述车辆平均速度时，根据所述预测路径、所述无人车位置信息以及所述距离信息对所述无人车的行驶路径进行规划，获得目标行驶路径。
优选地，所述获取所述无人车的当前车速，检测所述当前车速是否高于所述车辆平均速度之后，所述方法还包括：
在检测到所述当前车速高于所述车辆平均速度时，向所述无人车发送制动指令，并根据所述预测路径、所述无人车位置信息以及所述距离信息对所述无人车的行驶路径进行规划，获得目标行驶路径。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种无人车调度系统，所述系统包括：信息获取模块、路径预测模块和路径规划模块；
所述信息获取模块，用于获取无人车位置信息以及所述无人车周围预设范围内的物体与所述无人车之间的距离信息；
所述路径预测模块，用于接收所述预设范围内若干辆人工驾驶车辆上传的行驶信息，并根据所述行驶信息对所述人工驾驶车辆的进行行驶路径预测，获得若干对应的预测路径；
所述路径规划模块，用于基于所述预测路径，根据所述无人车位置信息以及所述距离信息对所述无人车的行驶路径进行规划，获得目标行驶路径，并将所述目标行驶路径发送至所述无人车，实现对所述无人车的调度。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种无人车调度设备，所述无人车调度设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的无人车调度程序，所述无人车调度程序配置为实现如上文所述的无人车调度方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有无人车调度程序，所述无人车调度程序被处理器执行时实现如上文所述的无人车调度方法的步骤。
本发明无人车调度设备通过获取无人车位置信息以及无人车周围预设范围内的物体与无人车之间的距离信息；然后接收预设范围内若干辆人工驾驶车辆上传的行驶信息，并根据行驶信息对人工驾驶车辆的进行行驶路径预测，获得若干对应的预测路径；然后基于预测路径，根据无人车位置信息以及距离信息对无人车的行驶路径进行规划，获得目标行驶路径，并将目标行驶路径发送至无人车，实现对无人车的调度。本发明在获得无人车的目标行驶路径前会先对无人车周围人工驾驶车辆的移动路径进行预测，并将预测获得的移动路径以及与无人车与周围物体的距离信息作为目标路径的规划依据，因而能够有效避免由人工驾驶车辆移动不确定性导致的交通事故发生的情况，提高了无人车行驶的安全性。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的无人车调度设备的结构示意图；
图2为本发明无人车调度方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明无人车调度方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明无人车调度方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明无人车调度系统第一实施例的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的无人车调度设备结构示意图。
如图1所示，该无人车调度设备可以包括：处理器1001，例如cpu，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对无人车调度设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及无人车调度程序。
在图1所示的无人车调度设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明无人车调度设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在无人车调度设备中，所述无人车调度设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的无人车调度程序，并执行本发明实施例提供的无人车调度方法。
本发明实施例提供了一种无人车调度方法，参照图2，图2为本发明一种无人车调度方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，所述无人车调度方法包括以下步骤：
步骤s10：获取无人车位置信息以及所述无人车周围预设范围内的物体与所述无人车之间的距离信息；
需要说明的是，本实施例方法的执行主体可以是上述无人车调度设备，该设备可以是具有数据获取以及分析运算功能的、能够进行全城车辆调度的计算服务设备(服务器)或系统，也可以是其它具有类似功能的设备，本实施例对此不作限制。
可理解的是，车载终端是车辆监控管理系统的前端设备，也可以叫做车辆调度监控终端，它集成定位，通信、汽车行驶记录仪等多项功能；具有强大的业务调度功能和数据处理能力。在本实施例中，无人车可通过内置的车载终端对车辆进行全球定位系统(globalpositioningsystem，gps)定位，获取无人车的位置信息以及无人车周围预设范围(如，3米、5米、7米等)内的物体(如，行人、花坛、非机动车辆和/或机动车辆等)的距离信息。在获取到自身的位置信息以及上述距离信息后，车载终端可将获取到的信息上传至无人车调度设备。
在具体实现中，所述无人车调度设备接收无人车车载终端发送的所述无人车位置信息以及所述距离信息。
步骤s20：接收所述预设范围内若干辆人工驾驶车辆上传的行驶信息，并根据所述行驶信息对所述人工驾驶车辆的进行行驶路径预测，获得若干对应的预测路径；
可以理解的是，实际情况中，无人车在道路上行驶时周围预设范围内的物体中可能包括若干辆人工驾驶的车辆。为了能够保证无人车调度的安全性，这些人工驾驶车辆可响应于无人车调度设备发送的信息获取请求，通过内置的车载终端将自身的行驶信息上传至所述无人车调度设备。
所述行驶信息可包括：车辆速度信息、车辆位置信息、历史行驶路径信息和/或目的地信息等。相应地，所述无人车调度设备在接收到不同人工驾驶车辆发送的行驶信息后，可根据该行驶信息对人工驾驶车辆接下来一段时间的行驶路径进行大致预测，以获取不同人工驾驶车辆对应的行驶路径，即所述预测路径。
步骤s30：基于所述预测路径，根据所述无人车位置信息以及所述距离信息对所述无人车的行驶路径进行规划，获得目标行驶路径，并将所述目标行驶路径发送至所述无人车，实现对所述无人车的调度。
在本步骤中，所述无人车调度设备在获取到不同人工驾驶车辆对应的预测路径后，可基于所述预测路径以及无人车与周围物体的距离信息来对在保证无人车不与周围物体发生碰撞的前提下，结合无人车当前所处的位置信息来对无人车的行驶路径进行一个大致规划，获得无人车接下来的行驶路径，即所述目标行驶路径。在得出无人车对应的行驶路径后，所述无人车调度设备将该行驶路径发送至无人车，以使无人车的按照所述目标行驶路径行驶，保证无人车行驶的安全性。
本实施例无人车调度设备通过获取无人车位置信息以及无人车周围预设范围内的物体与无人车之间的距离信息；然后接收预设范围内若干辆人工驾驶车辆上传的行驶信息，并根据行驶信息对人工驾驶车辆的进行行驶路径预测，获得若干对应的预测路径；然后基于预测路径，根据无人车位置信息以及距离信息对无人车的行驶路径进行规划，获得目标行驶路径，并将目标行驶路径发送至无人车，实现对无人车的调度。由于是以无人车周围一定范围内人工驾驶车辆的预测路径以及无人车与周围物体之间的距离信息作为路径规划依据来确定无人车的目标行驶路径，从而能够保证无人车行驶过程中的安全性，减少了交通事故的发生率。
参考图3，图3为本发明一种无人车调度方法第二实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤s20包括：
步骤s201：接收所述预设范围内若干辆人工驾驶车辆上传的行驶信息；
可以理解的是，无人车在道路上行驶时，周围可能存在大量的人工驾驶车辆，为了避免无人车调度设备获取过多的人工驾驶车辆上传的驾驶信息，从而导致无人车调度设备长时间处于高运算量状态，影响其使用寿命。本实施例中可以无人车为中心以预设距离为半径，设定一个行驶信息的接收范围(即所述预设范围)，以便所述无人车调度设备只接收该预设范围内的人工驾驶车辆上传的行驶信息。其中，所述预设距离可根据实际经验值设定，具体数值本实施例不做限制。
步骤s202：获取当前网络延时，根据所述当前网络延时确定所述行驶信息对应的传播时长；
应理解的是，由于网络环境的差异，信息数据的传递会存在延时，因此，为了保证人工驾驶车辆行驶路径预测的准确性，本实施例在对人工驾驶车辆的行驶路径进行预测时，考虑数据传递的网络延时。具体的，所述无人车调度设备根据所述行驶信息离开人工驾驶车辆的时刻(即离开时刻)以及接收到所述行驶信息的时刻(即接收时刻)确定出所述当前网络延时，即传播时长＝当前网络延时＝接收时刻-发送时刻。
在获取到当前网络延时后，所述无人车调度设备即可确定出行驶信息对应的传播时长。
步骤s203：根据所述传播时长和所述行驶信息对所述人工驾驶车辆的进行行驶路径预测，获得若干对应的预测路径。
在具体实现中，无人车调度设备确定出行驶信息的传播时长后，便可根据行驶信息中包含的车辆速度信息和车辆位置信息来对人工驾驶车辆的行驶路径进行预测，从而获得预测路径。
进一步地，为了保证人工驾驶车辆行驶路径预测的有效性，本实施例会对人工驾驶车辆在一段时间内的行驶距离进行预测。具体的，所述无人车调度设备可先提取行驶信息中的车辆位置信息以及车辆行驶速度，然后根据所述车辆行驶速度和所述传播时长，确定所述人工驾驶车辆在预设时段内的行驶距离；根据所述车辆位置信息和所述行驶距离对所述人工驾驶车辆的进行行驶路径预测，获得预测路径。考虑信息传递的延时性，本实施例中所述行驶距离的具体计算方式可以是根据公式s＝v×(2t1+t2)获得，其中，s为行驶距离，v为车辆行驶速度，t1为传播时长，t2为预设时段。所述预设时段为预先设定的预测时长，例如1分钟，2分钟等。
本实施例无人车调度设备通过接收预设范围内若干辆人工驾驶车辆上传的行驶信息，获取当前网络延时，根据所述当前网络延时确定所述行驶信息对应的传播时长；根据传播时长和行驶信息中包含的车辆行驶速度，确定所述人工驾驶车辆在预设时段内的行驶距离；根据行驶距离和行驶信息中包含的车辆位置信息和车辆行驶方向对所述人工驾驶车辆的进行行驶路径预测，获得预测路径，从而使得获得的预测路径更加准确有效，进一步提升了无人车调度的安全性。
参考图4，图4为本发明一种无人车调度方法第三实施例的流程示意图。
基于上述各实施例，在本实施例中，所述步骤s10之后，所述方法还包括：
步骤s101：在检测到存在与所述无人车的距离小于预警距离的物体时，向所述无人车发送制动指令，以控制所述无人车降低车速。
可以理解的是，所述无人车调度设备可根据无人车上传的距离信息获取无人车周围的物体(行人、花坛、非机动车辆和/或机动车辆等)与无人车之间的当前距离。
为了保证无人车行驶的安全性，避免无人车与周围物体的距离过近发生碰撞事故。在本实施例中，可预先设定一个安全距离，即所述预警距离，来防止碰撞事故的发生。所述预警距离的具体数值可以根据实际情况设定，例如：1米、1.5米等，本实施例对此不做限制。
在具体实现中，所述无人车调度设备在检测到所述当前距离小于预警距离时，表明无人车此时与周围物体的距离过近，此时无人车调度设备会向所述无人车发送制动指令，以使所述无人车响应于所述制动指令降低车速或进行紧急刹车，防止碰撞。
本实施例无人车调度设备通过从距离信息中获取无人车周围预设范围内的物体与无人车之间的当前距离；在检测到当前距离小于预警距离时，向无人车发送制动指令，以使无人车响应于制动指令降低车速，有效地让无人车保持与周围物体的距离，保证行车安全。
基于上述各实施例，提出本发明一种无人车调度方法第四实施例。
在本实施例中，所述步骤s30可具体包括以下步骤：
根据接收到的若干辆行驶信息，确定当前时刻所述无人车所在道路上的车辆平均速度；
可理解的是，所述无人车调度设备可根据人工驾驶车辆上传的行驶信息来大致确定当前道路上的车辆的平均行驶速度。当然，所述无人车调度设备也可以根据人工驾驶车辆或无人车所在的位置信息，从交通管制系统来获取当前时刻无人车所在道路上的车辆平均速度，本实施例对此不作限制。
获取所述无人车的当前车速，检测所述当前车速是否高于所述车辆平均速度；
在获取到当前道路上车辆的平均速度后，无人车调度设备可获取无人车的当前车速，并将所述当前车速与车辆平均速度进行比较，检测无人车是否存在速度过快的情况。
在检测到所述当前车速低于所述车辆平均速度时，根据所述预测路径、所述无人车位置信息以及所述距离信息对所述无人车的行驶路径进行规划，获得目标行驶路径。
在具体实现中，当所述无人车调度设备检测到当前车速低于所述车辆平均速度时，即可根据不同人工驾驶车辆各自对应的预测路径，无人车的位置信息以及无人车与周围物体的距离信息对所述无人车的行驶路径进行规划，从而获得安全有效的目标行驶路径。
在检测到所述当前车速高于所述车辆平均速度时，向所述无人车发送制动指令，并根据所述预测路径、所述无人车位置信息以及所述距离信息对所述无人车的行驶路径进行规划，获得目标行驶路径。
在具体实现中，当所述无人车调度设备检测到当前车速高于所述车辆平均速度时，表明无人车的当前车速可能偏快，出于安全考虑，所述无人车调度设备可向无人车发送制动指令，以使无人车将车速降低到所述车辆平均速度附近，然后再根据所述预测路径、所述无人车位置信息以及所述距离信息对所述无人车的行驶路径进行规划，获得目标行驶路径。
进一步地，为了避免无人车频繁进行制动操作，在对无人车的当前车速进行检测时，可设定一个制动因子来判断此时无人车是否需要进行制动操作，具体的，可令制动因子＝当前车速/车辆平均速度，当检测到所述制动因子大于预设阈值(例如5％、8％等)时，判定无人车当前需要进行制动；反之则不需要进行制动，保持当前车速即可。
本实施例无人车调度设备根据接收到的若干辆行驶信息，确定当前时刻无人车所在道路上的车辆平均速度；获取无人车的当前车速，检测当前车速是否高于车辆平均速度；在检测到当前车速低于车辆平均速度时，根据预测路径、无人车位置信息以及距离信息对无人车的行驶路径进行规划；在检测到当前车速高于车辆平均速度时，向无人车发送制动指令，然后再进行行驶路径规划，保证了无人车调度的安全性。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有无人车调度程序，所述无人车调度程序被处理器执行时实现如上文所述的无人车调度方法的步骤。
参照图5，图5为本发明无人车调度系统第一实施例的结构框图。
如图5所示，本发明实施例提出的无人车调度系统包括：信息获取模块501、路径预测模块502和路径规划模块503；
所述信息获取模块501，用于获取无人车位置信息以及所述无人车周围预设范围内的物体与所述无人车之间的距离信息；
可理解的是，车载终端是车辆监控管理系统的前端设备，也可以叫做车辆调度监控终端，它集成定位，通信、汽车行驶记录仪等多项功能；具有强大的业务调度功能和数据处理能力。在本实施例中，无人车可通过内置的车载终端对车辆进行gps定位，获取无人车的位置信息以及无人车周围预设范围(如，3米、5米、7米等)内的物体(如，行人、花坛、非机动车辆和/或机动车辆等)的距离信息。在获取到自身的位置信息以及上述距离信息后，无人车车载终端可将获取到的信息上传至信息获取模块501。
所述路径预测模块502，用于接收所述预设范围内若干辆人工驾驶车辆上传的行驶信息，并根据所述行驶信息对所述人工驾驶车辆的进行行驶路径预测，获得若干对应的预测路径；
可以理解的是，实际情况中，无人车在道路上行驶时周围预设范围内的物体中可能包括若干辆人工驾驶的车辆。为了能够保证无人车调度的安全性，这些人工驾驶车辆可响应于无人车调度设备发送的信息获取请求，通过内置的车载终端将自身的行驶信息上传至路径预测模块502。
所述行驶信息可包括：车辆速度信息、车辆位置信息、历史行驶路径信息和/或目的地信息等。相应地，所述路径预测模块502在接收到不同人工驾驶车辆发送的行驶信息后，可根据该行驶信息对人工驾驶车辆接下来一段时间的行驶路径进行大致预测，以获取不同人工驾驶车辆对应的行驶路径，即所述预测路径。
所述路径规划模块503，用于基于所述预测路径，根据所述无人车位置信息以及所述距离信息对所述无人车的行驶路径进行规划，获得目标行驶路径，并将所述目标行驶路径发送至所述无人车，实现对所述无人车的调度。
在本步骤中，所述路径规划模块503在获取到不同人工驾驶车辆对应的预测路径后，可基于所述预测路径以及无人车与周围物体的距离信息来对在保证无人车不与周围物体发生碰撞的前提下，结合无人车当前所处的位置信息来对无人车的行驶路径进行一个大致规划，获得无人车接下来的行驶路径，即所述目标行驶路径。在得出无人车对应的行驶路径后，所述路径规划模块503将该行驶路径发送至无人车，以使无人车的按照所述目标行驶路径行驶，保证无人车行驶的安全性。
本实施例无人车调度系统通过获取无人车位置信息以及无人车周围预设范围内的物体与无人车之间的距离信息；然后接收预设范围内若干辆人工驾驶车辆上传的行驶信息，并根据行驶信息对人工驾驶车辆的进行行驶路径预测，获得预测路径；然后基于预测路径，根据无人车位置信息以及距离信息对无人车的行驶路径进行规划，获得目标行驶路径，并将目标行驶路径发送至无人车，实现对无人车的调度。由于是以无人车周围一定范围内人工驾驶车辆的预测路径以及无人车与周围物体之间的距离信息作为路径规划依据来确定无人车的目标行驶路径，从而能够保证无人车行驶过程中的安全性，减少了交通事故的发生率。
本发明无人车调度系统的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。