无人车运行场景确定方法及设备与流程

本发明实施例涉及无人车
技术领域：
，尤其涉及一种无人车运行场景确定方法及设备。
背景技术：
：随着人工智能技术的不断进步，无人驾驶技术也取得了长足的发展，各种无人车受到越来越多用户的青睐。无人车在行驶过程中，无人车需要将无人车的运行场景发送给云端服务器，由云端服务器无人车的运行场景对无人车的行驶状况进行分析，实现对无人车的控制进行的修正，这里的无人车的运行场景，其中运行场景包括行驶时间和位置、障碍物情况以及无人车行驶状态等信息。目前，现有的确定无人车运行场景的过程是，无人车在行驶过程中采集无人车的行驶数据实时发送至云端服务器，云端服务器在接收到无人车发送的行驶数据后，需要对行驶数据进行分析，确定无人车发送数据的时候是处于何种运行状态，进而根据无人车的运行状态对无人车的行驶状况进行分析，得到无人车的运行场景。然而，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：由于无人车在采集数据的过程中，只能采集无人车的固定类型的数据，因此云端服务器采集到的数据固定且单一，不能准确分析无人车的运行场景，导致云端服务器根据无法准确地对无人车的控制进行修正。技术实现要素：本发明实施例提供一种无人车运行场景确定方法及设备，以解决现有技术中无人车在采集数据的过程中，只能采集无人车的固定类型的数据，因此云端服务器采集到的数据固定且单一，不能准确分析无人车的运行场景的技术问题。第一方面，本发明实施例提供一种无人车运行场景确定方法，所述方法应用于无人车，包括：接收服务器发送的数据采集指令，其中所述数据采集指令中包括采集条件和待采集数据类型；在满足所述采集条件时获取所述待采集数据类型对应的行驶数据；将所述行驶数据发送至所述服务器，以使所述服务器根据所述行驶数据确定还原所述无人车的运行场景。在一种可能的设计中，所述采集条件包括目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种；所述在满足所述采集条件时获取所述待采集数据类型对应的行驶数据，包括：实时获取无人车各传感设备发送的目标数据，其中所述目标数据包括时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种；当所述时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种与所述目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种匹配时，确定所述无人车满足所述采集条件，并获取无人车的所述待采集数据类型对应的行驶数据。在一种可能的设计中，所述接收服务器发送的数据采集指令，包括：接收所述服务器通过空中下载ota方式每隔设定时间间隔发送的所述数据采集指令。第二方面，本发明实施例提供一种无人车运行场景确定方法，所述方法应用于服务器，包括：向无人车发送数据采集指令，其中所述数据采集指令中包括采集条件和待采集数据类型；接收所述无人车满足所述采集条件时所发送的对应的行驶数据，其中所述行驶数据是无人车根据所述待采集数据类型获取得到；根据所述行驶数据确定还原所述无人车的运行场景。在一种可能的设计中，所述采集条件包括目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种；其中所述行驶数据是所述无人车每隔设定时间间隔从无人车各传感设备获取的时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种，当所述时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种与所述目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种匹配时，确定所述无人车满足所述采集条件，获取的无人车的所述待采集数据类型对应的行驶数据。在一种可能的设计中，所述行驶数据包含所述采集条件对应的目标标识码和历史行驶数据；所述根据所述行驶数据确定还原所述无人车的运行场景，包括：查询预存的标识码与采集条件的对应关系，获取所述目标标识码对应的采集条件；根据所述采集条件和所述历史行驶数据确定生成所述无人车的运行场景。在一种可能的设计中，所述接收所述无人车满足所述采集条件时所发送的对应的行驶数据之后，还包括：判断所述行驶数据的时间标识是否超出设定时间阈值，其中所述时间标识对应所述无人车生成所述行驶数据的时间；若所述行驶数据的时间标识超出设定时间阈值，则重新执行向所述无人车发送数据采集指令的步骤。在一种可能的设计中，特征在于，所述向无人车发送数据采集指令，包括：通过空中下载ota方式每隔设定时间间隔向所述无人车发送所述数据采集指令。第三方面，本发明实施例提供一种无人车运行场景确定装置，所述装置应用于无人车，包括：采集指令接收模块，用于接收服务器发送的数据采集指令，其中所述数据采集指令中包括采集条件和待采集数据类型；行驶数据获取模块，用于在满足所述采集条件时获取所述待采集数据类型对应的行驶数据；行驶数据发送模块，用于将所述行驶数据发送至所述服务器，以使所述服务器根据所述行驶数据确定生成所述无人车的运行场景。在一种可能的设计中，所述采集条件包括目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种；所述采集条件包括目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种；所述行驶数据获取模块，具体用于每隔设定时间间隔获取无人车各传感设备发送的目标数据，其中所述目标数据包括时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种；当所述时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种与所述目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种匹配时，确定所述无人车满足所述采集条件，并获取无人车的所述待采集数据类型对应的行驶数据。在一种可能的设计中，所述采集指令接收模块，具体用于接收所述服务器通过ota方式每隔设定时间间隔发送的所述数据采集指令。第四方面，本发明实施例提供一种无人车运行场景确定装置，所述装置应用于服务器，包括：采集指令发送模块，用于向无人车发送数据采集指令，其中所述数据采集指令中包括采集条件和待采集数据类型；数据接收模块，用于接收所述无人车满足所述采集条件时所发送的对应的行驶数据，其中所述行驶数据是无人车根据所述待采集数据类型获取得到；运行场景确定模块，用于根据所述行驶数据确定还原所述无人车的运行场景。在一种可能的设计中，所述采集条件包括目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种；其中所述行驶数据是所述无人车每隔设定时间间隔从无人车各传感设备获取的时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种，当所述时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种与所述目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种匹配时，确定所述无人车满足所述采集条件，获取的无人车的所述待采集数据类型对应的行驶数据。在一种可能的设计中，所述行驶数据包含所述采集条件对应的目标标识码和历史行驶数据；所述运行场景确定模块，具体用于查询预存的标识码与采集条件的对应关系，获取所述目标标识码对应的采集条件；根据所述采集条件和所述历史行驶数据确定生成所述无人车的运行场景。在一种可能的设计中，所述装置还包括：时间阈值判断模块，用于判断所述行驶数据的时间标识是否超出设定时间阈值，其中所述时间标识对应所述无人车生成所述行驶数据的时间；若所述行驶数据的时间标识超出设定时间阈值，则重新执行向所述无人车发送数据采集指令的步骤。在一种可能的设计中，所述采集指令发送模块，具体用于通过ota方式每隔设定时间间隔向所述无人车发送所述数据采集指令。第五方面，本发明实施例提供一种无人车运行场景确定设备，包括：至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的无人车运行场景确定方法。第六方面，本发明实施例提供一种无人车运行场景确定设备，包括：至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第二方面以及第二方面各种可能的设计所述的无人车运行场景确定方法。第七方面，本发明实施例提供一种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中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的无人车运行场景确定方法。第八方面，本发明实施例提供一种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中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的无人车运行场景确定方法。本实施例提供的无人车运行场景确定方法及设备，该方法首先接收服务器发送的数据采集指令，其中所述数据采集指令中包括采集条件和待采集数据类型，然后在满足所述采集条件时获取所述待采集数据类型对应的行驶数据；最后将所述行驶数据发送至所述服务器，以使所述服务器根据所述行驶数据确定还原所述无人车的运行场景。由于数据采集指令是由服务器发送的，根据数据采集指的采集条件和待采集数据类型采集对应的行驶数据，使得无人采集的行驶数据是根据数据采集指令确定的，而不是现有技术中是固定不变的，服务器可以根据数据采集指令获取无人车行驶数据，进而准确分析无人车的运行场景，实现服务器对无人车的准确控制。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明实施例提供的无人车运行场景确定系统的系统架构示意图；图2为本发明实施例提供的无人车运行场景确定方法的流程示意图一；图3为本发明实施例提供的无人车运行场景确定方法的流程示意图二；图4为本发明实施例提供的无人车运行场景确定方法的流程示意图三；图5为本发明实施例提供的无人车运行场景确定方法的交互流程示意图；图6为本发明实施例提供的无人车运行场景确定装置的结构示意图一；图7为本发明实施例提供的无人车运行场景确定装置的结构示意图二；图8为本发明实施例提供的无人车定位设备的硬件结构示意图。具体实施方式为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。图1为本发明实施例提供的无人车运行场景确定系统的系统架构示意图。如图1所示，本实施例提供系统包括无人车101和服务器102，无人车101与服务器102通过网络103通信。这里，无人车101可以是可以安装有处理器以及其他传感器，传感器用于感知无人车的各种状态或行驶参数。服务器102可以是台服务器，也可以是多台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算平台。服务器102可以通过网络103实现与无人车101的数据传输，完成对无人车101的控制。应理解的是，图1中的无人车101和服务器102数目仅仅是示意性的，根据需要，设置任意数目的无人车101和服务器102。目前，现有的确定无人车运行场景的过程是，无人车在行驶过程中采集无人车的行驶数据实时发送至云端服务器，云端服务器在接收到无人车发送的行驶数据后，需要对行驶数据进行分析，确定无人车发送数据的时候是处于何种运行状态，进而根据无人车的运行状态对无人车的行驶状况进行分析，得到无人车的运行场景。由于无人车在采集数据的过程中，只能采集无人车的固定类型的数据，因此云端服务器采集到的数据固定且单一，不能准确分析无人车的运行场景，导致云端服务器根据无法准确地对无人车的控制进行修正。本发明实施例提供了一种无人车运行场景确定方法及设备，使得无人采集的行驶数据是根据数据采集指令确定的，而不是现有技术中是固定不变的，服务器可以根据数据采集指令获取无人车行驶数据，进而准确分析无人车的运行场景，实现服务器对无人车的准确控制图2为本发明实施例提供的无人车运行场景确定方法的流程示意图一，本实施例的执行主体可以为图1所示实施例中的无人车，本实施例此处不做特别限制。如图2所示，该方法包括：步骤s201：接收服务器发送的数据采集指令，其中数据采集指令中包括采集条件和待采集数据类型。在本实施例中，数据采集指令可以根据待确认的无人车的类型确定，数据采集指令中可以携带无人车的类型标识。每种类型的无人车对应不同的数据采集指令。例如，对于a型无人车，接收的数据采集指令中携带a型无人车的采集条件和待采集数据类型；对于b型无人车，接收的数据采集指令中携带b型无人车的采集条件和待采集数据类型。在本实施例中，采集条件包括无人车的目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态等。其中目标时间指的是无人车行驶的时间，目标障碍物数量指的是无人车行驶方向传感器检测到的障碍物的数量，目标位置指的是无人车的行驶的地点，目标行驶状态指的是无人车是处于行驶或者刹车状态。无人车上设有各种采集无人车行驶数据的传感设备，例如，采集图像的摄像头、进行定位的全球定位系统(globalpositioningsystem，简称gps)模块、获取无人车行驶状态的加速度传感器等等。待采集数据类型用于指示无人车从无人车上设置的各种传感设备获取待采集数据类型对应的行驶数据。待采集数据类型可以包括车身状态数据类型、障碍物数据类型和用户体感数据类型等类型。其中车身状态数据类型用于指示无人车采集无人车运行时的各种参数，例如，速度、加速度、方向等；障碍物数据类型用于指示无人车采集障碍物的数量、大小等；用户体感数据类型用于指示无人车采集用户的感知的相对加速度等。步骤s202：在满足采集条件时获取待采集数据类型对应的行驶数据。在本实施例中，采集条件可以包括目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态。具体地，判断无人车是否满足采集条件的过程，可以是：无人车每隔设定时间间隔从无人车各传感设备获取的时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中，当时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数与目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态一致时，确定无人车满足采集条件。判断无人车是否满足采集条件的过程，也可以是：实时获取无人车各传感设备发送的目标数据，其中目标数据包括时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种；当时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种与目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种匹配时，确定无人车满足采集条件。具体地，获取待采集数据类型对应的行驶数据的过程，可以是：获取待采集数据类型中各类型标识；根据各类型标识，确定各类型标识对应的传感器；向各类型标识对应的传感器发送采集指令，控制各传感器采集各类型标识对应的行驶数据；接收各传感器采集各类型标识对应的行驶数据。其中待采集数据类型可以包括车身状态数据类型、障碍物数据类型和用户体感数据类型等类型。步骤s203：将行驶数据发送至服务器，以使服务器根据行驶数据确定还原无人车的运行场景。在本实施例中，行驶数据包括无人车的车身状态数据、障碍物数据和用户体感数据等，通过对车身状态数据、障碍物数据和用户体感数据等进行提取，得到无人车的运行场景，其中无人车的运行场景指的是无人车运行的时间和位置信息；以及无人车外的障碍物情况，包括障碍物的数量和大小等信息，以及用户的状态等。从上述描述可知，本实施例首先接收服务器发送的数据采集指令，其中所述数据采集指令中包括采集条件和待采集数据类型，然后在满足所述采集条件时获取所述待采集数据类型对应的行驶数据；最后将所述行驶数据发送至所述服务器，以使所述服务器根据所述行驶数据确定还原所述无人车的运行场景。由于数据采集指令是由服务器发送的，根据数据采集指的采集条件和待采集数据类型采集对应的行驶数据，使得无人采集的行驶数据是根据数据采集指令确定的，而不是现有技术中是固定不变的，服务器可以根据数据采集指令获取无人车行驶数据，进而准确分析无人车的运行场景，实现服务器对无人车的准确控制。在本发明的一个实施例中，采集条件包括目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种；在图2对应的实施例中，步骤s202在满足采集条件时获取待采集数据类型对应的行驶数据的过程，包括：实时获取无人车各传感设备发送的目标数据，其中目标数据包括时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种；当时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种与目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种匹配时，确定无人车满足采集条件，并获取无人车的待采集数据类型对应的行驶数据。其中，当时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种与目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种匹配，指的是时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的一种参数或多种参数与目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的对应的一种参数或多种参数相同。从上述实施例可知，通过在满足采集条件时，才发送行驶数据至服务器，可减轻实时发送数据给服务器带来的网络带宽的压力。例如，采集条件为无人车处于目标时间为a、障碍物数量为0、目标位置为地点b以及目标行驶状态为“急刹车”。在无人车检测到从各传感设备获取的各种参数满足目标时间为a、障碍物数量为0、目标位置为地点b以及目标行驶状态为“急刹车”时，确定无人车满足采集，此时获取无人车的待采集数据类型对应的行驶数据。在本发明的一个实施例中，在图2对应的实施例中，步骤s201中所述接收服务器发送的数据采集指令，包括：接收所述服务器通过空中下载ota方式每隔设定时间间隔发送的所述数据采集指令。图3为本发明实施例提供的无人车运行场景确定方法的流程示意图二，本实施例的执行主体可以为图1所示实施例中的服务器，本实施例此处不做特别限制。如图3所示，该方法包括：步骤s301：向无人车发送数据采集指令，其中所述数据采集指令中包括采集条件和待采集数据类型。步骤s302：接收所述无人车满足所述采集条件时所发送的对应的行驶数据，其中所述行驶数据是无人车根据所述待采集数据类型获取得到。步骤s303：根据所述行驶数据确定还原所述无人车的运行场景。从上述描述可知，本实施例向无人车发送数据采集指令，其中所述数据采集指令中包括采集条件和待采集数据类型；接收所述无人车满足所述采集条件时所发送的对应的行驶数据，其中所述行驶数据是无人车根据所述待采集数据类型获取得到；根据所述行驶数据确定还原所述无人车的运行场景。由于数据采集指令是由服务器发送的，根据数据采集指的采集条件和待采集数据类型采集对应的行驶数据，使得无人采集的行驶数据是根据数据采集指令确定的，而不是现有技术中是固定不变的，服务器可以根据数据采集指令获取无人车行驶数据，进而准确分析无人车的运行场景，实现服务器对无人车的准确控制。在本发明的一个实施例中，所述采集条件包括目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种；其中所述行驶数据是所述无人车每隔设定时间间隔从无人车各传感设备获取的时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种，当所述时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种与所述目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种匹配时，确定所述无人车满足所述采集条件，获取的无人车的所述待采集数据类型对应的行驶数据。图4为本发明实施例提供的无人车运行场景确定方法的流程示意图三，本实施例在图3实施例的基础上，所述行驶数据包含所述采集条件对应的目标标识码和历史行驶数据，详细描述了步骤根据所述行驶数据确定生成所述无人车的无人车的运行场景的过程。如图4所示，该方法包括：步骤s401：查询预存的标识码与采集条件的对应关系，获取所述目标标识码对应的采集条件。在本实施例中，由于相无人车发送的采集指令可能是多个，为了确定该行驶数据对应的采集条件，将无人车采集该行驶数据的采集条件对应的目标标识码和历史行驶数据打包得到行驶数据中。当接收到行驶数据后提取出目标标识码，并根据目标标识码查询预存的标识码与采集条件的对应关系，获取所述目标标识码对应的采集条件。例如，参考表1，表1为预存的标识码与采集条件的对应关系的一个实例。表1.预存的标识码与采集条件的对应关系的一个实例标识码采集条件01目标时间1、目标障碍物数量1、目标位置1和目标行驶状态102目标时间2、目标障碍物数量2、目标位置2和目标行驶状态203目标时间3、目标障碍物数量4、目标位置4和目标行驶状态4步骤s402：根据所述采集条件和所述历史行驶数据确定生成所述无人车的运行场景。在本实施例中，历史行驶数据可以包括车身状态数据、障碍物数据和用户体感数据。采集条件包括无人车的目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态。通过对车身状态数据、障碍物数据和用户体感数据等进行提取，得到无人车的运行场景，其中无人车的运行场景指的是无人车运行的时间和位置信息；以及无人车外的障碍物情况，包括障碍物的数量和大小等信息，以及用户的状态等。从上述描述可知，根据目标标识查询采集条件，而不是直接将采集条件的数据和历史行驶数据一并发送，可减少传输数据的体量，提高数据传输效率。在本发明的一个实施例中，所述接收所述无人车满足所述采集条件时所发送的对应的行驶数据之后，还包括：判断所述行驶数据的时间标识是否超出设定时间阈值，其中所述时间标识对应所述无人车生成所述行驶数据的时间；若所述行驶数据的时间标识超出设定时间阈值，则重新执行向所述无人车发送数据采集指令的步骤。在本实施例中，由于对无人车的控制具有实时性，需要接收到的行驶数据不能超过一定的失效时间，否则接收到的行驶数据不能代表无人当前的行驶状态。从上述描述可知，通过在设定时间阈值判断行驶数据的时间标识是否超出设定时间阈值时，新执行向所述无人车发送数据采集指令的步骤，能够避免接收到时间失效的行驶数据。在本发明的一个实施例中，所述向无人车发送数据采集指令，包括：通过ota方式每隔设定时间间隔向所述无人车发送所述数据采集指令。图5为本发明实施例提供的无人车运行场景确定方法的交互流程示意图，本实施例的对无人车和服务器的交互过程进行描述，本实施例此处不做特别限制。如图5所示，该方法包括：步骤s501：服务器向无人车发送数据采集指令，其中所述采集指令中包括采集条件和待采集数据类型。步骤s502：无人车在满足所述采集条件时获取所述待采集数据类型对应的行驶数据。步骤s503：无人车将所述行驶数据发送至所述服务器。步骤s504：服务器根据所述行驶数据确定所述无人车的运行场景。从上述描述可知，还原由于数据采集指令是由服务器发送的，根据数据采集指的采集条件和待采集数据类型采集对应的行驶数据，使得无人采集的行驶数据是根据数据采集指令确定的，而不是现有技术中是固定不变的，服务器可以根据数据采集指令获取无人车行驶数据，进而准确分析无人车的运行场景，实现服务器对无人车的准确控制。图6为本发明实施例提供的无人车运行场景确定装置的结构示意图一。如图6所示，该无人车运行场景确定装置600包括：采集指令接收模块601、行驶数据获取模块602和行驶数据发送模块603。其中，采集指令接收模块601，用于接收服务器发送的数据采集指令，其中所述数据采集指令中包括采集条件和待采集数据类型；行驶数据获取模块602，用于在满足所述采集条件时获取所述待采集数据类型对应的行驶数据；行驶数据发送模块603，用于将所述行驶数据发送至所述服务器，以使所述服务器根据所述行驶数据确定生成所述无人车的运行场景。本实施例提供的设备，可用于执行上述图2对应的方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。在在本发明的一个实施例中，所述采集条件包括目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种；所述行驶数据获取模块602，具体用于每隔设定时间间隔获取无人车各传感设备发送的目标数据，其中所述目标数据包括时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种；当所述时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种与所述目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种匹配时，确定所述无人车满足所述采集条件，并获取无人车的所述待采集数据类型对应的行驶数据。在本发明的一个实施例中，所述采集指令接收模块601，具体用于接收所述服务器通过ota方式每隔设定时间间隔发送的所述数据采集指令。图7为本发明实施例提供的无人车运行场景确定装置的结构示意图二。如图7所示，该无人车运行场景确定装置700包括：采集指令发送模块701，用于向无人车发送数据采集指令，其中所述数据采集指令中包括采集条件和待采集数据类型；数据接收模块702，用于接收所述无人车满足所述采集条件时所发送的对应的行驶数据，其中所述行驶数据是无人车根据所述待采集数据类型获取得到；运行场景确定模块703，用于根据所述行驶数据确定还原所述无人车的运行场景。本实施例提供的设备，可用于执行上述图3对应的方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。在本发明的一个实施例中，所述采集条件包括目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种；其中所述行驶数据是所述无人车每隔设定时间间隔从无人车各传感设备获取的时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种，当所述时间参数、障碍物数量参数、位置参数和行驶状态参数中的至少一种与所述目标时间、目标障碍物数量、目标位置和目标行驶状态中的至少一种匹配时，确定所述无人车满足所述采集条件，获取的无人车的所述待采集数据类型对应的行驶数据。在本发明的一个实施例中，所述行驶数据包含所述采集条件对应的目标标识码和历史行驶数据；所述运行场景确定模块703，具体用于查询预存的标识码与采集条件的对应关系，获取所述目标标识码对应的采集条件；根据所述采集条件和所述历史行驶数据确定生成所述无人车的运行场景。在本发明的一个实施例中，参考图7，所述装置还包括：时间阈值判断模块704，用于判断所述行驶数据的时间标识是否超出设定时间阈值，其中所述时间标识对应所述无人车生成所述行驶数据的时间；若所述行驶数据的时间标识超出设定时间阈值，则重新执行向所述无人车发送数据采集指令的步骤。在本发明的一个实施例中，所述采集指令发送模块701，具体用于通过ota方式每隔设定时间间隔向所述无人车发送所述数据采集指令。图8为本发明实施例提供的无人车定位设备的硬件结构示意图。如图8所示，本实施例提供的无人车定位设备800包括：至少一个处理器801和存储器802。该基于神经网络的道路病害识别设备800还包括通信部件803。其中，处理器801、存储器802以及通信部件803通过总线804连接。在具体实现过程中，至少一个处理器801执行所述存储器802存储的计算机执行指令，使得至少一个处理器801执行上述任一方法实施例中的无人车运行场景确定方法。通信部件803用于与终端设备和/或服务器进行通讯。处理器801的具体实现过程可参见上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。在上述的图8所示的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：centralprocessingunit，简称：cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：digitalsignalprocessor，简称：dsp)、专用集成电路(英文：applicationspecificintegratedcircuit，简称：asic)等。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。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。存储器可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储nvm，例如至少一个磁盘存储器。总线可以是工业标准体系结构(industrystandardarchitecture，isa)总线、外部设备互连(peripheralcomponent，pci)总线或扩展工业标准体系结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上所述的无人车运行场景确定方法。在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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，例如多个模块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，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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模块来实现本实施例方案的目的。另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述模块成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块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(英文：processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。应理解，上述处理器可以是中央处理单元(英文：centralprocessingunit，简称：cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：digitalsignalprocessor，简称：dsp)、专用集成电路(英文：applicationspecificintegratedcircuit，简称：asic)等。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。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。存储器可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储nvm，例如至少一个磁盘存储器，还可以为u盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。总线可以是工业标准体系结构(industrystandardarchitecture，isa)总线、外部设备互连(peripheralcomponent，pci)总线或扩展工业标准体系结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuits，简称：asic)中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。当前第1页12