导航方法、装置、存储介质、电子设备及系统与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种导航方法、装置、存储介质、电子设备及系统。


背景技术：

2.随着无人驾驶技术的发展，各种应用场景中对低成本、高效率的无人化物料运输的需求不断提高。
3.相关无人驾驶技术中，主要通过智能化车辆的车载传感器识别道路、车辆、行人和障碍物，并将激光雷达实时构建的全局地图与车载终端系统中的高精度地区进行比对，以实现车辆定位和导航。然而，车辆的智能化改装成本较高，且车辆传感器的识别结果易受传感器角度、遮挡物的影响，安全风险较高。此外，当缺乏足够的道路环境信息时，智能化车辆难以得到准确的导航线路，导致相关生产效率降低。
4.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了一种导航方法、装置、存储介质、电子设备及系统，以至少解决相关技术提供的无人物流车导航方法其导航效率低、精准度差的技术问题。
6.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种导航方法，包括：获取对象采集数据和初始路侧感知数据，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据；基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果；按照规划结果对目标对象进行路径导航。
7.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种导航装置，包括：获取模块，用于获取对象采集数据和初始路侧感知数据，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据；规划模块，用于基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果；导航模块，用于按照规划结果对目标对象进行路径导航。
8.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，上述存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述存储介质所在设备执行任意一项上述的导航方法。
9.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种导航电子设备，包括：处理器；以及存储器，与上述处理器连接，用于为上述处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取对象采集数据和初始路侧感知数据，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据；基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果；按照规划结果对目标对象进行路径导航。
10.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种导航系统，包括：数据汇聚中心，服务调度中心，分布式算法服务集群和矢量数据搜索引擎；数据汇聚中心，用于存储对象采集
数据，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据；矢量数据搜索引擎，用于存储初始路侧感知数据，其中，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据；分布式算法服务集群，用于经由服务调度中心获取对象采集数据，从矢量数据搜索引擎获取初始路侧感知数据，基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划以得到规划结果，以及按照规划结果经由服务调度中心对目标对象进行路径导航。
11.在本发明实施例中，采用获取对象采集数据和初始路侧感知数据的方式，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据，基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果，并按照规划结果对目标对象进行路径导航，达到了基于目标对象的上报数据和实时感知的路侧数据进行路径规划和路径导航的目的，从而实现了提高目标对象路径导航的效率和精准度技术效果，进而解决了相关技术提供的无人物流车导航方法其导航效率低、精准度差的技术问题。
附图说明
12.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
13.图1示出了一种用于实现导航方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；
14.图2是根据本发明实施例的一种导航方法的流程图；
15.图3是根据本发明实施例的一种可选的无人物流车导航云控平台的示意图；
16.图4是根据本发明实施例的一种可选的动态索引结构的示意图；
17.图5是根据本发明实施例的一种可选的分布式服务调度过程的示意图；
18.图6是根据本发明实施例的一种导航装置的结构示意图；
19.图7是根据本发明实施例的另一种计算机终端的结构框图；
20.图8是根据本发明实施例的一种导航系统的示意图。
具体实施方式
21.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
22.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
23.首先，在对本发明实施例进行描述的过程中出现的部分名词或术语适用于如下解
释：
24.高精度地图：是指由含有语义信息的车道模型、道路部件、道路属性三类矢量信息构成的高分辨率地图。高精度地图是面向自动驾驶的一种新的地图数据范式。
25.空间矢量搜索引擎：是指地理信息系统在物理介质上存储的与应用相关的空间数据总和。空间矢量搜索引擎可以提供地理空间数据的表示、存储、管理和检索功能。
26.空间索引：是指依据空间实体的位置和形状，或依据空间实体之间的空间关系，按一定顺序排列的一种数据结构。空间索引中包含空间实体的概要信息(如对象的标识、外接矩形等)和指向空间实体数据的指针。通过空间索引，可以将空间对象按空间关系进行划分，并基于划分块进行对空间对象的存取。
27.分布式服务调度：是指由一个统一的服务注册中心管理分布式部署的各服务状态和服务生命周期，对外提供高可用服务和负载均衡服务的调度方式。分布式服务调度中支持服务的弹性伸缩和故障迁移。
28.远程过程调用(remote procedure call，简称rpc)：是指调用者可以像调用本地服务一样调用部署在不同服务器上的分布式系统的调用方式。在远程过程调用中，采用二进制字节码进行数据传输，相比http协议更高效安全。
29.实施例1
30.根据本发明实施例，还提供了一种导航方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
31.本发明实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现导航方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10(或移动设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a，102b，
……
，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输装置106。除此以外，还可以包括：显示器、键盘、光标控制设备(如鼠标)、输入/输出接口(i/o接口)、通用串行总线(usb)端口(可以作为bus总线的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
32.应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本发明实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
33.存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的导航方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的导航方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者
其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
34.传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(network interface controller，nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(radio frequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
35.显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(lcd)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或移动设备)的用户界面进行交互。
36.此处需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图1所示的计算机设备(或移动设备)可以包括硬件元件(包括电路)、软件元件(包括存储在计算机可读介质上的计算机代码)、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图1仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述计算机设备(或移动设备)中的部件的类型。
37.在上述运行环境下，本发明提供了如图2所示的一种导航方法。图2是根据本发明实施例的一种导航方法的流程图，如图2所示，该导航方法包括：
38.步骤s21，获取对象采集数据和初始路侧感知数据，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据；
39.步骤s22，基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果；
40.步骤s23，按照规划结果对目标对象进行路径导航。
41.上述待控制的目标对象可以是无人物流车、物流机器人等。上述对象采集数据可以是该待控制的目标对象上报的运行状态数据。
42.上述路侧感知设备可以是视频采集设备(如相机)、路侧雷达、传感器等。上述路侧感知数据可以是由该路测感知设备感知的路侧数据。
43.上述路径规划可以是全局路径规划，也可以是局部路径规划。基于上述对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果，该规划结果可以是所规划的全局路径或局部路径。按照该规划结果们可以对上述目标对象进行路径导航。
44.图3是根据本发明实施例的一种可选的无人物流车导航云控平台的示意图，如图3所示，无人物流车导航云控平台包括：数据汇聚中心、服务调度中心、分布式算法服务、矢量数据搜索引擎。该无人物流车导航云控平台可以部署在云端服务器上，通过网络传输方式实现车路云互联。
45.具体地，上述获取对象采集数据和初始路侧感知数据，基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果，以及按照规划结果对目标对象进行路径导航，还包括其他方法步骤，可以参照下文中对于本发明实施例的进一步介绍，此处不予赘述。
46.可选地，本发明所提供的上述导航方法可以但不限于应用于各个领域中任何涉及无人物流技术的应用场景中。
47.在本发明实施例中，采用获取对象采集数据和初始路侧感知数据的方式，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据，初始路侧感知数据是由路侧感知
设备感知的路侧数据，基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果，并按照规划结果对目标对象进行路径导航，达到了基于目标对象的上报数据和实时感知的路侧数据进行路径规划和路径导航的目的，从而实现了提高目标对象路径导航的效率和精准度技术效果，进而解决了相关技术提供的无人物流车导航方法其导航效率低、精准度差的技术问题。
48.下面对本发明实施例的上述方法进行进一步介绍。
49.在一种可选的实施例中，在步骤s21中，获取对象采集数据，包括如下方法步骤：
50.步骤s211，接收目标对象采用第一数据通信协议实时上报的对象采集数据，并将对象采集数据存储至第一存储区域。
51.在无人物流应用场景中，上述第一数据通信协议可以是无人物流车(相当于上述目标对象)和云控平台之间的车云数据通信协议。无人物流车可以根据车云数据通信协议，将无人物流车采集的无人物流车采集数据实时上报给云控平台。
52.上述第一存储区域可以是云控平台的数据汇聚中心，云控平台将接收的无人物流车采集数据存储至该数据汇聚中心。
53.仍然如图3所示，路侧感知设备(如雷达、相机)通过路云数据通信协议实时上报感知到的交通参与者数据(如图3所示的雷视融合数据)至云控平台。云控平台的数据汇聚中心(如图3所示的雷视融合数据汇聚)汇聚多个路侧感知设备的数据，并存储到矢量数据搜索引擎。
54.在一种可选的实施例中，在步骤s21中，获取初始路侧感知数据，包括如下方法步骤：
55.步骤s212，接收路侧感知设备采用第二数据通信协议实时上报的初始路侧感知数据，并将初始路侧感知数据存储至第二存储区域，其中，初始路侧感知数据是对目标精度地图数据和路侧感知障碍物数据进行融合得到的数据。
56.在无人物流应用场景中，上述第二数据通信协议可以是路侧感知设备(如路侧雷达、路侧相机等)和云控平台之间的路云数据通信协议。上述目标精度地图数据可以是无人物流区域高精度地图数据，上述路侧感知障碍物数据可以是通过路侧雷达和路侧相机对路侧障碍物进行感知得到的数据。将该无人物流区域高精度地图数据和该路侧感知障碍物数据进行融合，可以得到上述初始路侧感知数据。路侧感知设备可以根据路云数据通信协议，将该初始路侧感知数据实时上报给云控平台。
57.上述第二存储区域可以是云控平台的矢量数据搜索引擎，云控平台将接收的无人物流车采集数据存储至该数据汇聚中心。
58.仍然如图3所示，无人物流车通过车云数据通信协议实时上报车端实时原始数据(包括原始运行数据和原始状态数据)至云控平台。云控平台的数据汇聚中心(如图3所示的车端数据汇聚)基于车端实时原始数据生成车端结构化数据，并存储到服务调度中心。
59.在一种可选的实施例中，在步骤s212中，在第二存储区域中采用动态索引结构存储初始路侧感知数据，动态索引结构包括：第一类结点和第二类结点，其中，第一类结点中的每个结点包括：多个第一索引项，多个第一索引项中的每个第一索引项包括：第一索引和对象标识，第一索引用于索引对应的空间数据对象，对象标识用于标识空间数据对象，第二类结点的每个结点包括：多个第二索引项，多个第二索引项中的每个第二索引项包括：第二
索引和指针，指针用于指向第二类结点的每个结点的多个子结点，第二索引用于索引多个子结点对应的空间数据对象。
60.在无人物流应用场景中，云控平台的矢量数据搜索引擎采用的上述动态索引结构可以是树状数据结构，例如r-tree。
61.图4是根据本发明实施例的一种可选的动态索引结构的示意图，如图4所示，树状数据结构r-tree为n叉树，由多个结点组成(如图4所示的多个矩形)。该多个结点包括叶子结点(相当于上述第一类结点)和非叶子结点(相当于上述第二类结点)。
62.具体地，叶子结点上可以包含至多n个对象，该叶子节点对应于如图4所示的所有对象的外包矩形。非叶子结点对应于如图4随时的所有叶子结点矩形的外包矩形。
63.具体地，叶子结点包括多个第一索引项，该多个第一索引项的每个第一索引项包括：index01索引项，相当于上述第一索引，用于索引对应的空间数据对象；obj_id索引项，相当于上述对象标识，用于表示空间数据对象。
64.具体地，非叶子节点包括多个第二索引项，该多个第二索引项的每个第二索引项包括：index02索引项，相当于上述第二索引，用于索引上述多个子节点对应的空间数据对象；child_pointer索引项，相当于上述指针，用于指向非叶子结点的每个结点的多个子结点。
65.需要说明的是，如图4所示，index01索引项表示包围空间数据对象的最小外接矩形，记为mbr01。index02索引项表示包围child_pointer索引项所指向的所有子结点对应的mbr01的最小外接矩形，记为mbr02。
66.如图4所示，根据树状数据结构，r-tree的叶子节点包含了多个指向不同数据的指针。当进行高维查询时，通过缩小范围遍历少数几个叶子节点所包含的指针，并判断指针所指向的数据是否满足查询要求，即可完成查询，进而可以提高数据查询的效率。
67.容易注意到的是，在无人物流路径规划的相关算法中，涉及大量空间矢量距离计算。通过本发明实施例提供的方法，使用空间矢量搜索引擎，将大量空间矢量距离计算转化为数据搜索问题，并且，基于动态索引结构的时空索引技术，可以实时获取无人物流车的环境信息和多视角、超视距的障碍物信息以进行路径决策和规划，提高无人物流车导航路径规划的效率和规划结果的精准度，进而提高云控平台的性能。
68.在一种可选的实施例中，在步骤s22中，基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果，包括如下方法步骤：
69.步骤s221，基于对象采集数据和初始路侧感知数据，获取目标对象的目标范围内的目标路侧感知数据；
70.步骤s222，利用目标路侧感知数据进行局部或全部路径规划，得到规划结果。
71.在无人物流应用场景中，上述目标范围可以是无人物流区域中的部分或全部范围。基于上述无人物流车采集数据和初始路侧感知数据，可以获取无人物流车在该目标范围内的目标路侧感知数据。
72.利用上述目标路侧感知数据，可以对无人物流车进行局部路径规划或者全部路径规划，进而得到局部路径规划结果或者全部路径规划结果。
73.在一种可选的实施例中，在步骤s222中，利用目标路侧感知数据进行局部或全部路径规划，得到规划结果，包括如下方法步骤：
74.步骤s2221，获取服务实例列表，其中，服务实例列表用于记录预先注册的多个服务实例，多个服务实例包括：至少一个全局路径规划服务实例，至少一个局部路径规划服务实例；
75.步骤s2222，基于服务实例列表发送负载均衡请求，其中，负载均衡请求用于从多个服务实例中调用部分或全部实例；
76.步骤s2223，利用目标路侧感知数据，调用部分或全部实例进行局部或全部路径规划，得到规划结果。
77.在无人物流应用场景中，利用目标路侧感知数据对无人物流车进行局部或全部路径规划，可以是通过分布式服务调度实现的。
78.仍然如图3所示，云控平台的服务调度中心将获取到的车端结构化数据发送至分布式部署的算法服务集群(包括至少一个动态局部路径规划算法和至少一个车道级全局路径规划算法)。该算法服务集群可以从矢量数据搜索引擎中获取无人物流车实时定位附近的高精度地图数据和路侧感知障碍物数据，进而对无人物流车进行局部路径规划或者全局路径规划。
79.图5是根据本发明实施例的一种可选的分布式服务调度过程的示意图，如图5所示，高可用的服务注册中心对多个路径规划相关且分布式部署的多个算法服务实例进行维护，其中，每个算法服务实例均可以独立进行路径规划，当算法服务实例启动时会自动向服务注册中心发起注册(相当于上述预先注册)。
80.进一步地，云控平台中的服务调度中心可以获取用于记录上述多个算法服务实例的服务实例列表，该多个算法服务实例包括至少一个全局路径规划服务实例和至少一个局部路径规划服务实例。
81.进一步地，云控平台中的服务调度中心可以基于上述服务实例列表，发送负载均衡请求，从多个服务实例中调用部分或全部服务实例。
82.进一步地，云控平台中的服务调度中心可以利用上述目标路侧感知数据以及所调用的部分或全部服务实例，对无人物流车进行局部路径规划或者全部路径规划，得到局部路径规划结果或者全部路径规划结果。
83.容易注意到的是，通过本发明实施例提供的上述方法，多个算法服务实例中每个算法服务实例均可以独立进行路径规划，服务调度中心调用多个读物实例中的部分或全部实例，因此，在实际应用场景中，当某个服务实例出现故障时，也不会影响到整个路径规划系统的稳定性。
84.在一种可选的实施例中，在步骤s23中，按照规划结果对目标对象进行路径导航，包括如下方法步骤：
85.步骤s231，按照规划结果生成控制指令；
86.步骤s232，将控制指令下发至目标对象进行路径导航。
87.在无人物流应用场景中，云控平台可以按照局部路径规划结果或者全部路径规划结果，生成控制指令，并将该控制指令发送给无人物流车进行无人物流车路径导航。
88.仍然如图3所示，云控平台的算法服务集群将得到的路径规划结果返回给服务调度中心，由该服务调度中心基于路径规划结果生成控制指令，并将控制指令数据发送给数据汇聚中心(如图3所示的控制指令汇聚)。云控平台将云端控制指令发送给无人物流车，以
实现对该无人物流车的实时路径规划和导航。
89.需要说明的是，本发明实施例的重点在于通过云控平台的方法对无人物流车进行实时路径规划和导航，并不对车云、路云相关的数据通信协议以及数据融合算法做出限定。
90.容易注意到的是，根据本发明实施例提供的方法，可以构建高精度地图数据与路侧感知设备感知到的交通参与者数据的空间矢量搜索引擎，通过高效的时空索引技术可以实时获取车辆附近道路环境信息和多视角、超视距的障碍物目标信息进行路径规划；还可以通过一种高并发、低延时、高可用的分布式算法服务架构，提高计算服务器的系统资源利用率，提升云控平台的吞吐量性能，满足实际应用场景中多车同时调度运营的需求，实现更高精度、更低风险，更智能的无人物流车导航。
91.需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
92.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根据上述实施例的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，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
93.实施例2
94.根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述导航方法的装置，图6是根据本发明实施例的一种导航装置的结构示意图，如图6所示，该装置包括：获取模块61、规划模块62和导航模块63，其中，
95.获取模块61，用于获取对象采集数据和初始路侧感知数据，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据；规划模块62，用于基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果；导航模块63，用于按照规划结果对目标对象进行路径导航。
96.可选地，上述获取模块61还用于：接收目标对象采用第一数据通信协议实时上报的对象采集数据，并将对象采集数据存储至第一存储区域。
97.可选地，上述获取模块61还用于：接收路侧感知设备采用第二数据通信协议实时上报的初始路侧感知数据，并将初始路侧感知数据存储至第二存储区域，其中，初始路侧感知数据是对目标精度地图数据和路侧感知障碍物数据进行融合得到的数据。
98.可选地，上述规划模块62还用于：基于对象采集数据和初始路侧感知数据，获取目标对象的目标范围内的目标路侧感知数据；利用目标路侧感知数据进行局部或全部路径规划，得到规划结果。
99.可选地，上述规划模块62还用于：获取服务实例列表，其中，服务实例列表用于记录预先注册的多个服务实例，多个服务实例包括：至少一个全局路径规划服务实例，至少一个局部路径规划服务实例；基于服务实例列表发送负载均衡请求，其中，负载均衡请求用于
从多个服务实例中调用部分或全部实例；利用目标路侧感知数据，调用部分或全部实例进行局部或全部路径规划，得到规划结果。
100.可选地，上述导航模块63还用于：按照规划结果生成控制指令；将控制指令下发至目标对象进行路径导航。
101.此处需要说明的是，上述获取模块61、规划模块62和导航模块63对应于实施例1中的步骤s21至步骤s23，三个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例一提供的计算机终端10中。
102.在本发明实施例中，采用获取对象采集数据和初始路侧感知数据的方式，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据，基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果，并按照规划结果对目标对象进行路径导航，达到了基于目标对象的上报数据和实时感知的路侧数据进行路径规划和路径导航的目的，从而实现了提高目标对象路径导航的效率和精准度技术效果，进而解决了相关技术提供的无人物流车导航方法其导航效率低、精准度差的技术问题。
103.需要说明的是，本实施例的优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。
104.实施例3
105.根据本发明实施例，还提供了一种电子装置的实施例，该电子装置可以是计算装置群中的任意一个计算装置。该电子装置包括：处理器和存储器，其中：
106.存储器，与上述处理器连接，用于为上述处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取对象采集数据和初始路侧感知数据，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据；基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果；按照规划结果对目标对象进行路径导航。
107.在本发明实施例中，采用获取对象采集数据和初始路侧感知数据的方式，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据，基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果，并按照规划结果对目标对象进行路径导航，达到了基于目标对象的上报数据和实时感知的路侧数据进行路径规划和路径导航的目的，从而实现了提高目标对象路径导航的效率和精准度技术效果，进而解决了相关技术提供的无人物流车导航方法其导航效率低、精准度差的技术问题。
108.需要说明的是，本实施例的优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。
109.实施例4
110.本发明的实施例可以提供一种计算机终端，该计算机终端可以是计算机终端群中的任意一个计算机终端设备。可选地，在本实施例中，上述计算机终端也可以替换为移动终端等终端设备。
111.可选地，在本实施例中，上述计算机终端可以位于计算机网络的多个网络设备中
的至少一个网络设备。
112.在本实施例中，上述计算机终端可以执行导航方法中以下步骤的程序代码：获取对象采集数据和初始路侧感知数据，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据；基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果；按照规划结果对目标对象进行路径导航。
113.可选地，图7是根据本发明实施例的另一种计算机终端的结构框图，如图7所示，该计算机终端可以包括：一个或多个(图中仅示出一个)处理器122、存储器124、以及外设接口126。
114.其中，存储器可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的导航方法和装置对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的导航方法。存储器可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
115.处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：获取对象采集数据和初始路侧感知数据，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据；基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果；按照规划结果对目标对象进行路径导航。
116.可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：接收目标对象采用第一数据通信协议实时上报的对象采集数据，并将对象采集数据存储至第一存储区域。
117.可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：接收路侧感知设备采用第二数据通信协议实时上报的初始路侧感知数据，并将初始路侧感知数据存储至第二存储区域，其中，初始路侧感知数据是对目标精度地图数据和路侧感知障碍物数据进行融合得到的数据。
118.可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：在第二存储区域中采用动态索引结构存储初始路侧感知数据，动态索引结构包括：第一类结点和第二类结点，其中，第一类结点中的每个结点包括：多个第一索引项，多个第一索引项中的每个第一索引项包括：第一索引和对象标识，第一索引用于索引对应的空间数据对象，对象标识用于标识空间数据对象，第二类结点的每个结点包括：多个第二索引项，多个第二索引项中的每个第二索引项包括：第二索引和指针，指针用于指向第二类结点的每个结点的多个子结点，第二索引用于索引多个子结点对应的空间数据对象。
119.可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：基于对象采集数据和初始路侧感知数据，获取目标对象的目标范围内的目标路侧感知数据；利用目标路侧感知数据进行局部或全部路径规划，得到规划结果。
120.可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：获取服务实例列表，其中，服务实例列表用于记录预先注册的多个服务实例，多个服务实例包括：至少一个全局路径规划服务实例，至少一个局部路径规划服务实例；基于服务实例列表发送负载均衡请求，其
中，负载均衡请求用于从多个服务实例中调用部分或全部实例；利用目标路侧感知数据，调用部分或全部实例进行局部或全部路径规划，得到规划结果。
121.可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：按照规划结果生成控制指令；将控制指令下发至目标对象进行路径导航。
122.本领域普通技术人员可以理解，图7所示的结构仅为示意，计算机终端也可以是智能手机(如android手机、ios手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(mobile internet devices，mid)、pad等终端设备。图7并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端还可包括比图7中所示更多或者更少的组件(如网络接口、显示装置等)，或者具有与图7所示不同的配置。
123.本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取器(random access memory，ram)、磁盘或光盘等。
124.根据本发明实施例，还提供了一种存储介质的实施例。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于保存上述实施例1所提供的导航方法所执行的程序代码。
125.可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。
126.可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取对象采集数据和初始路侧感知数据，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据；基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果；按照规划结果对目标对象进行路径导航。
127.可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：接收目标对象采用第一数据通信协议实时上报的对象采集数据，并将对象采集数据存储至第一存储区域。
128.可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：接收路侧感知设备采用第二数据通信协议实时上报的初始路侧感知数据，并将初始路侧感知数据存储至第二存储区域，其中，初始路侧感知数据是对目标精度地图数据和路侧感知障碍物数据进行融合得到的数据。
129.可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在第二存储区域中采用动态索引结构存储初始路侧感知数据，动态索引结构包括：第一类结点和第二类结点，其中，第一类结点中的每个结点包括：多个第一索引项，多个第一索引项中的每个第一索引项包括：第一索引和对象标识，第一索引用于索引对应的空间数据对象，对象标识用于标识空间数据对象，第二类结点的每个结点包括：多个第二索引项，多个第二索引项中的每个第二索引项包括：第二索引和指针，指针用于指向第二类结点的每个结点的多个子结点，第二索引用于索引多个子结点对应的空间数据对象。
130.可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：基于对象采集数据和初始路侧感知数据，获取目标对象的目标范围内的目标路侧感知数据；利用目标路侧感知数据进行局部或全部路径规划，得到规划结果。
131.可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取服务实例列表，其中，服务实例列表用于记录预先注册的多个服务实例，多个服务实例包括：至少一个全局路径规划服务实例，至少一个局部路径规划服务实例；基于服务实例列表发送负载均衡请求，其中，负载均衡请求用于从多个服务实例中调用部分或全部实例；利用目标路侧感知数据，调用部分或全部实例进行局部或全部路径规划，得到规划结果。
132.可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：按照规划结果生成控制指令；将控制指令下发至目标对象进行路径导航。
133.在本发明实施例中，采用获取对象采集数据和初始路侧感知数据的方式，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据，基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果，并按照规划结果对目标对象进行路径导航，达到了基于目标对象的上报数据和实时感知的路侧数据进行路径规划和路径导航的目的，从而实现了提高目标对象路径导航的效率和精准度技术效果，进而解决了相关技术提供的无人物流车导航方法其导航效率低、精准度差的技术问题。
134.需要说明的是，本实施例的优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。
135.实施例5
136.根据本发明实施例，还提供了一种导航系统，图8是根据本发明实施例的一种导航系统的示意图，如图8所示，该系统包括：数据汇聚中心，服务调度中心，分布式算法服务集群和矢量数据搜索引擎，其中，
137.数据汇聚中心，用于存储对象采集数据，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据；
138.矢量数据搜索引擎，用于存储初始路侧感知数据，其中，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据；
139.分布式算法服务集群，用于经由服务调度中心获取对象采集数据，从矢量数据搜索引擎获取初始路侧感知数据，基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划以得到规划结果，以及按照规划结果经由服务调度中心对目标对象进行路径导航。
140.在一种可选的实施例中，上述导航系统还包括：服务注册中心(图中未画出)；服务调度中心，用于从服务注册中心获取服务实例列表，以及基于服务实例列表向分布式算法服务集群发送负载均衡请求，其中，服务实例列表用于记录预先向服务注册中心进行注册的多个服务实例，多个服务实例包括：至少一个全局路径规划服务实例，至少一个局部路径规划服务实例，负载均衡请求用于从多个服务实例中调用部分或全部实例；分布式算法服务集群，用于利用目标路侧感知数据，调用部分或全部实例进行局部或全部路径规划，得到规划结果。
141.在本发明实施例中，采用获取对象采集数据和初始路侧感知数据的方式，其中，对象采集数据是由待控制的目标对象上报的运行状态数据，初始路侧感知数据是由路侧感知设备感知的路侧数据，基于对象采集数据和初始路侧感知数据进行路径规划，得到规划结果，并按照规划结果对目标对象进行路径导航，达到了基于目标对象的上报数据和实时感知的路侧数据进行路径规划和路径导航的目的，从而实现了提高目标对象路径导航的效率
和精准度技术效果，进而解决了相关技术提供的无人物流车导航方法其导航效率低、精准度差的技术问题。
142.需要说明的是，本实施例的优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。
143.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。
144.在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
145.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，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，例如多个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连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
146.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
147.另外，在本发明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。
148.所述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(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
149.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。