CN116853282A

CN116853282A - 一种车辆控制方法、装置、计算机设备及存储介质

Info

Publication number: CN116853282A
Application number: CN202311022422.4A
Authority: CN
Inventors: 刘飞
Original assignee: Beijing Jidu Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Jidu Technology Co Ltd
Priority date: 2023-08-14
Filing date: 2023-08-14
Publication date: 2023-10-10

Abstract

本公开提供了一种车辆控制方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及计算机技术领域，其中，该方法通过在车辆进入停车准备状态时(也即停车之前)，就开始获取车辆外的第一环境信息，并在车辆从停车准备状态进入已停车状态后，开始利用第一环境信息建立车辆所在的目标停车区域的三维场景地图，展示三维场景地图，为用户提供行目标停车区域的导航信息，帮助用户离开目标停车区域。

Description

一种车辆控制方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本公开涉及车辆技术领域，具体而言，涉及一种车辆控制方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着车辆的持有率不断增高，停车场构造越来越复杂，用户寻找停车位的难易度也在逐渐升高，用户经常需要将车辆停放在陌生的场所(如地下停车场、露天停车场)中。

由于停车场复杂的结构，用户也可能对停车场的了解不足，导致用户在驱车离开停车场时通常较为困难。

发明内容

本公开实施例至少提供一种车辆控制方法、装置、计算机设备及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种车辆控制方法，包括：

响应于车辆进入停车准备状态，利用所述车辆上部署的传感器获取所述车辆外的第一环境信息；

响应于所述车辆从所述停车准备状态进入已停车状态，基于所述第一环境信息，建立所述车辆当前所在目标停车区域对应的三维场景地图；所述三维场景地图用于提供行驶出所述目标停车区域的导航信息；

展示所述三维场景地图。

上述方面，通过在车辆进入停车准备状态时(也即停车之前)，就开始获取车辆外的第一环境信息，并在车辆从停车准备状态进入已停车状态后，开始利用第一环境信息建立车辆所在的目标停车区域的三维场景地图，展示三维场景地图，为用户提供行目标停车区域的导航信息，帮助用户离开目标停车区域。

一种可选的实施方式中，所述展示所述三维场景地图，包括：

响应于所述车辆从所述已停车状态进入启动状态，展示所述三维场景地图。

上述实施方式，能够通过确定车辆是否从已停车状态进入启动状态，来判断用户是否有离开目标停车区域的意图，进而在用户需要离开目标停车区域的情况下，展示三维场景地图，为用户提供导航信息。

一种可选的实施方式中，所述第一环境信息包括至少一种传感器的多帧采集数据；

所述基于所述第一环境信息，建立所述车辆当前所在目标停车区域对应的三维场景地图，包括：

从所述多帧采集数据中，识别出所述目标停车区域内的多个第一对象；

针对任一第一对象，基于从所述多帧采集数据中识别到所述第一对象的目标次数，以及所述采集数据的总帧数，对所述第一对象进行筛选，得到第二对象；

基于所述第二对象的位姿信息，建立所述目标停车区域对应的三维场景地图。

上述实施方式，能够从车辆传感器的采集数据中，识别出目标停车区域内的对象，从而建立包含更多细节的三维场景地图，为用户提供更多信息。

一种可选的实施方式中，所述基于从所述多帧采集数据中识别到所述第一对象的目标次数，以及所述采集数据的总帧数，对所述第一对象进行筛选，得到第二对象，包括：

在所述采集数据的总帧数大于或等于第一目标数量的情况下，确定所述目标次数与所述总帧数之间的比值；

在所述比值大于或等于目标比值的情况下，将所述第一对象作为所述第二对象；

在所述采集数据的总帧数小于第二目标数量的情况下，若目标次数大于或等于基准次数，将所述第一对象作为所述第二对象。

上述实施方式，能够通过采集数据的总帧数以及识别到第一对象的目标次数，对第一对象进行过滤，从而将车辆识别到的无关对象去除，提高三维场景地图的精确度。

一种可选的实施方式中，所述从所述多帧采集数据中，识别出所述目标停车区域内的多个第一对象，包括：

针对任一帧采集数据，从所述采集数据中识别出至少一个第三对象，以及所述第三对象的位姿信息；

针对任一第三对象，基于所述第三对象的位姿信息，确定除当前采集数据之外的其他采集数据中，与所述第三对象匹配的第四对象；

将所述第三对象以及所述第四对象作为所述第一对象在不同采集数据中的识别结果。

上述实施方式，能够将实际上是同一对象，但被识别为不同对象的对象进行合并，提高三维场景地图的精确度。

一种可选的实施方式中，在展示所述三维场景地图之后，所述方法还包括：

利用所述车辆上部署的传感器获取所述车辆外的第二环境信息；

基于所述第二环境信息，对展示的所述三维场景地图进行更新。

上述实施方式，能够在车辆重新启动后，利用启动后采集到的第二环境信息对三维场景地图进行更新，实现三维场景地图的修正、拓展。

一种可选的实施方式中，通过以下步骤确定所述车辆进入停车准备状态：

在确定所述车辆的当前车速低于目标速度，和/或所述车辆进入预设的停车场所时，确定所述车辆进入停车准备状态；所述停车场所中包含所述目标停车区域。

上述实施方式，能够通过车辆的车速和/或车辆的位置，判断车辆是否进入停车准备状态，从而精确触发环境信息的采集以及三维环境地图的建立。

一种可选的实施方式中，所述基于所述第二对象的位姿信息，建立所述目标停车区域对应的三维场景地图，包括：

基于所述第二对象对应的采集数据，对所述第二对象进行语义识别，确定所述第二对象的类型信息；

基于所述第二对象的类型信息，以及所述第二对象的位姿信息，建立所述目标停车区域对应的三维场景地图；所述三维场景地图中指示有基于至少一个第二对象的类型信息及位姿信息的导航信息。

上述实施方式，能够对识别到的第二对象进行语义分析，得到第二对象的类型信息，再利用第二对象的类型信息，生成能够指示第二对象类型信息的三维场景地图，提高三维场景地图的信息量，提高导航效果。

一种可选的实施方式中，所述基于所述第一环境信息，建立所述车辆当前所在目标停车区域对应的三维场景地图，包括：

将所述第一环境信息发送至云端服务器；

接收所述云端服务器基于所述第一环境信息返回的停车场所的三维场景地图，所述停车场所包含所述目标停车区域；所述三维场景地图基于多个车辆采集的环境信息生成。

上述实施方式，能够利用云端服务器生成三维场景地图，云端服务器利用多个车辆采集的环境信息生成，可以具有当前车辆未采集到的环境信息，生成的三维场景地图具有更加丰富信息。

第二方面，本公开实施例还提供一种车辆控制装置，包括：

获取模块，用于响应于车辆进入停车准备状态，利用所述车辆上部署的传感器获取所述车辆外的第一环境信息；

建图模块，用于响应于所述车辆从所述停车准备状态进入已停车状态，基于所述第一环境信息，建立所述车辆当前所在目标停车区域对应的三维场景地图；所述三维场景地图用于提供行驶出所述目标停车区域的导航信息；

展示模块，用于展示所述三维场景地图。

一种可选的实施方式中，所述展示模块具体用于：

所述建图模块具体用于：

一种可选的实施方式中，所述建图模块在基于从所述多帧采集数据中识别到所述第一对象的目标次数，以及所述采集数据的总帧数，对所述第一对象进行筛选，得到第二对象时，用于：

一种可选的实施方式中，所述建图模块在从所述多帧采集数据中，识别出所述目标停车区域内的多个第一对象时，用于：

一种可选的实施方式中，在展示所述三维场景地图之后，所述建图模块还用于：

一种可选的实施方式中，所述装置还包括确定模块，用于：

一种可选的实施方式中，所述建图模块在基于所述第二对象的位姿信息，建立所述目标停车区域对应的三维场景地图时，用于：

一种可选的实施方式中，所述建图模块在基于所述第一环境信息，建立所述车辆当前所在目标停车区域对应的三维场景地图时，用于：

将所述第一环境信息发送至云端服务器；

第三方面，本公开可选实现方式还提供一种计算机设备，处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

第四方面，本公开可选实现方式还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

关于上述车辆控制装置、计算机设备、及计算机可读存储介质的效果描述参见上述车辆控制方法的说明，这里不再赘述。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开的技术方案。

为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本公开一些实施例所提供的车辆控制方法的流程图；

图2示出了本公开一些实施例所提供的车辆控制装置的示意图；

图3示出了本公开一些实施例所提供的计算机设备的示意图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中附图，对本公开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公开一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

经研究发现，用户经常有将车辆停在陌生场所的需求，有些场所的结构复杂，用户回到车辆，离开停车场所时可能较为困难。

基于上述研究，本公开提供了一种车辆控制方法，通过在车辆进入停车准备状态时(也即停车之前)，就开始获取车辆外的第一环境信息，并在车辆从停车准备状态进入已停车状态后，开始利用第一环境信息建立车辆所在的目标停车区域的三维场景地图，并在车辆从已停车状态进入启动状态时，展示三维场景地图，为用户提供行驶出目标停车区域的导航信息，帮助用户离开目标停车区域。

针对以上方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本公开针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本公开过程中对本公开做出的贡献。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

为便于对本实施例进行理解，首先对本公开实施例所公开的一种车辆控制方法进行详细介绍，本公开实施例所提供的车辆控制方法的执行主体一般为具有一定计算能力的计算机设备，该计算机设备例如包括：终端设备或其它处理设备，终端设备可以为车载终端等。在一些可能的实现方式中，该车辆测试方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。

下面以执行主体为车载终端为例对本公开实施例提供的车辆控制方法加以说明。

参见图1所示，为本公开实施例提供的车辆控制方法的流程图，所述方法包括步骤S101～S103，其中：

S101、响应于车辆进入停车准备状态，利用所述车辆上部署的传感器获取所述车辆外的第一环境信息。

该步骤中，用户在停车之前，通常会做一些准备行为，比如减速、行驶到停车区域等，因此，可以通过车辆的速度和/或车辆的位置来判断车辆是否进入停车准备状态。

示例性的，可以在确定车辆当前车速低于目标速度时，确定车辆进入停车准备状态。

上述目标速度可以根据当前用户的历史停车操作之前一段时间内的车速确定，从而对于不同行车习惯的用户，确定出匹配的目标速度。或者，也可以根据多个测试用户在停车操作之前的车速确定。

示例性的，可以将目标速度设置为30km/h。

由于用户进行车辆减速的场景较多，用户进行车辆减速的理由可能并不是需要停车，因此，还可以使用车辆的位置信息判断车辆是否进入停车准备状态。

比如，可以根据车辆的位置信息，确定车辆是否进入预设的停车场所，若进入预设的停车场所，则可以确定车辆进入停车准备状态。

在一种可能的实施方式中，可以预先对道路或区域进行等级划分，将需要生成三维场景地图的停车区域设置为目标等级，然后，根据车辆当前行驶中道路的道路等级判断车辆是否进入停车场所。

在一些场景中，用户驾驶车辆可能途经预设的停车场所，因此，若仅使用车辆的位置信息判断车辆是否进入停车场所，其精确度可能不足，因此，可以同时根据车辆的位置信息及车速判断车辆是否进入预设的停车场所。

示例性的，若同时利用车辆的位置信息及车速判断车辆是否进入预设的停车场所，则可以在确定车辆的当前车速低于目标速度，并且车辆进入预设的停车场所时，确定车辆进入停车准备状态。这样，可以在计算足够简单、快捷的情况下，提高判断车辆是否进入停车准备状态的精确度，减少误判，从而避免在不必要的情况下进行后续建立三维场景地图的步骤。

为了进一步提高判断车辆是否进入停车准备状态的精确度，还可以使用更多的车辆状态信息进行判断，如车辆速度的变化信息、油门的变化信息、传感器是否采集到停车场所的标识、车辆与停车场所之间的距离等。

示例性的，可以使用训练好的机器学习模型，利用相关信息进行车辆是否进入停车准备状态的判断。机器学习模型可以对各种信息与车辆是否进入停车准备状态的关联关系进行学习，从而提高判断车辆是否进入停车准备状态的精确度。

为了降低计算量，可以为判断车辆是否进入停车准备状态设置触发条件，在车辆满足触发条件之后，再进行车辆是否进入停车准备状态的判断。

通过设置上述触发条件，可以将大量无关场景过滤，有效降低车辆的计算量。

示例性的，上述触发条件可以如：车辆的当前车速低于预设速度、车辆位于停车场所附近等。

车辆采集环境信息的目标停车区域可以为上述预设的停车场所的至少一部分，也可以是预设的停车场所的全部区域。

在确定车辆进入停车准备状态之后，可以利用车辆上部署的传感器获取车辆外的第一环境信息，示例性的，车辆可以从进入停车准备状态之后开始，将获取到的环境信息缓存，直到车辆进入已停车状态。

上述第一环境信息可以包括至少一种传感器的多帧采集数据。

在获取并缓存第一环境信息时，可以对缓存的环境信息设置失效时长(如20S)，当环境信息存储的时长超过失效时长时，可以将其从缓存中删除，当车辆进入已停车状态后，将当前缓存的环境信息作为上述第一环境信息，这样，第一环境信息中的第一帧数据距离车辆进入已停车状态的事件节点的时间差不超过上述失效时长，提高第一环境信息与停车场所的相关度。

上述车辆中部署的传感器可以包括摄像装置、雷达装置、定位装置等。

S102、响应于所述车辆从所述停车准备状态进入已停车状态，基于所述第一环境信息，建立所述车辆当前所在目标停车区域对应的三维场景地图；所述三维场景地图用于提供行驶出所述目标停车区域的导航信息。

该步骤中，可以在车辆从停车准备状态进入已停车状态后，基于获取的第一环境信息，对目标停车区域进行场景重建，得到目标停车区域对应的三维场景地图，并在需要时展示三维场景地图，引导用户驾车离开目标停车区域。

在一种可能的实施方式中，可以在上述车辆的控制档位进入驻车档(parking档，P档)时，确定车辆从停车准备状态进入已停车状态。此时，车辆处于静止状态，用户可以离开车辆。当用户重新回到车辆内，并启动车辆时，通常会驾车离开目标停车区域，因此，可以在用户回到车辆内之前、车辆进入P档后，开始三维场景地图的建立。

在建立三维场景地图时，车载终端可以从多帧采集数据中，识别出目标停车区域内的各个第一对象，由于第一场景数据是用户在停车过程中实时采集的，可能会识别到一些无关对象，与导航功能无关，或者识别到了错误的对象(如识别到的对象实际不存在)，因此，可以针对每个第一对象，确定出多帧采集数据中识别到第一对象的目标次数，以及采集数据的总帧数，之后，可以基于上述目标次数和总帧数，判断第一对象在附近停留是否对导航造成影响，从而对第一对象进行筛选，得到第二对象。

这样，可以将与导航无关的识别对象进行过滤，从而使三维场景地图中仅包含与导航相关的第二对象。

示例性的，在采集数据的总帧数大于或等于第一目标数量的情况下，可以确定目标次数与所述总帧数之间的比值；在上述比值大于或等于目标比值的情况下，将第一对象作为第二对象。这样，在停车时间较长时，可以根据检测到该对象占停车时长的比例来判断该对象是否需要进行展示。

在采集数据的总帧数小于第二目标数量的情况下，若目标次数大于或等于基准次数，则可以将该第一对象作为第二对象。这样，在停车时间较短时，可以更精确的判断该对象是否需要展示在三维场景地图中。

在从多帧采集数据中，识别出上述第一对象时，可以通过以下步骤进行：

针对任一帧采集数据，从所述采集数据中识别出至少一个第三对象，以及所述第三对象的位姿信息；针对任一第三对象，基于所述第三对象的位姿信息，确定除当前采集数据之外的其他采集数据中，与所述第三对象匹配的第四对象；将所述第三对象以及所述第四对象作为所述第一对象在不同采集数据中的识别结果。

在进行对象识别时，可能存在识别错误的情况，将不同帧采集数据中，实际是同一个对象的对象识别为了不同的对象，比如，在第i帧中识别到了一个减速带，将其标记为减速带a，在第i+1帧中识别到了新的减速带，将其标记为减速带b，但实际上减速带a与减速带b为同一个减速带，则需要将减速带a与减速带b合并。

为此，针对任一帧采集数据，可以从中选取出任意识别到的第三对象，根据该第三对象的位姿信息，判断其他帧采集数据中识别到的第四对象是否与第三对象匹配，若匹配，则说明该第三对象与第四对象为同一对象，可以将该第三对象与第四对象作为一个第一对象在不同采集数据中的识别结果。

上述针对第三对象与第四对象的匹配过程，可以通过第三对象与第四对象的位姿信息确定，比如，若第三对象与第四对象的位姿信息的相似度高于预设相似度，则可以确定该第三对象与第四对象匹配，是同一对象。

这样，经过上述筛选步骤，可以显著降低第二对象中识别错误的对象，能够有效提升三维场景地图的精确度。

在得到第二对象之后，即可利用第二对象的位姿信息建立三维场景地图。建立三维场景地图时，可以采用即时定位与地图构建(Simultaneous Localization andMapping，SLAM)技术。上述三维场景地图中可以包含检测到的第二对象的三维模型，并按照其对应的位姿信息，设置在地图中相应的位置。

由于上述三维场景地图用于导航，若仅展示识别到的第二对象的三维模型，可能不足以满足导航需求，因此，在一些可能的实施方式中，可以基于第二对象对应的采集数据，对第二对象进行语义识别，确定第二对象的类型信息。

其中，第二对象的类型信息可以包括挡车器(限位器)、减速带、其他车辆、出口、地点标识、道路、障碍物等中的至少一种。

这样，即可以基于第二对象对应的类型信息及位姿信息，建立目标停车区域对应的三维场景地图。建立的三维场景你地图中可以指示有各个第二对象的类型信息，还可以展示有基于至少一个第二对象的类型信息及位姿信息的导航信息，用于引导用户的行驶路线。

由于上述三维场景地图是基于车辆停车之前的一段时间内采集到的环境数据建立的，可能无法完全覆盖整个停车场所，因此，车载终端可以将第一环境信息发送至云端服务器，由云端服务器查找并返回停车场所的三维场景地图。

上述云端服务器可以获取多个车辆历史生成的三维场景地图，若该三维场景地图是同一停车场所的三维场景地图，则可以将上述三维场景地图合并，形成覆盖更广的三维场景地图并存储，在车辆向云端服务器请求时，将其返回给云端服务器。

上述云端服务器也可以获取多个车辆历史采集的环境信息，并基于多个车辆历史采集的环境信息，生成更大、覆盖更广的三维场景地图，供后续车辆请求使用。

S103、展示所述三维场景地图。

该步骤中，可以将三维场景地图通过车载终端进行展示，从而提供目标停车区域的相关信息，这些相关信息能够用于引导用户离开停车场所。

三维场景地图可以指示有离开停车场所的路线，以及路线中可能对车辆行驶造成影响的对象的提示信息。

由于三维场景地图是基于车辆在停车前采集的环境信息生成的，三维场景地图中的数据有限，在展示三维场景地图的过程中，可以利用车辆上部署的传感器获取车辆外的第二环境信息，并利用第二环境信息对三维场景地图进行更新，使三维场景地图能够展示更多内容，从而提供更优的导航服务。

该步骤中，可以在生成三维场景地图之后，立即展示三维场景地图，也可以在检测到车辆从已停车状态进入启动状态之后，再展示三维场景地图。

其中，在生成三维场景地图之后，立即展示三维场景地图的情况下，可以立即向用户展示目标停车区域的信息，使用户在离开车辆之前，就对目标停车区域具有一定的了解，便于用户离开车之后的行动。

在车辆从已停车状态进入启动状态时，车辆先进入已停车状态，并进行熄火，用户可以离开车辆，当用户需要使用车辆时，车辆再进入启动状态，此时，用户的意图通常为驱车离开目标停车区域，这样，在用户存在驶出目标停车区域的意图时，展示提供导航信息的三维场景地图，更符合用户的需求。

在一种可能的实施方式中，可以兼顾上述两种展示三维场景地图的方式，可以在生成三维场景地图之后立即展示，之后，在车辆先进入已停车状态，再重新进入启动状态时，也展示三维场景地图，能够提高展示三维场景地图的覆盖率，便于用户获取导航信息。

本公开实施实例所提供的车辆控制方法，通过在车辆进入停车准备状态时(也即停车之前)，就开始获取车辆外的第一环境信息，并在车辆从停车准备状态进入已停车状态后，开始利用第一环境信息建立车辆所在的目标停车区域的三维场景地图，并展示三维场景地图，为用户提供行驶出目标停车区域的导航信息，帮助用户离开目标停车区域。

本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了与车辆控制方法对应的车辆控制装置，由于本公开实施例中的装置解决问题的原理与本公开实施例上述车辆控制方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

参照图2所示，为本公开实施例提供的一种车辆控制装置的示意图，所述装置包括：

获取模块210，用于响应于车辆进入停车准备状态，利用所述车辆上部署的传感器获取所述车辆外的第一环境信息；

建图模块220，用于响应于所述车辆从所述停车准备状态进入已停车状态，基于所述第一环境信息，建立所述车辆当前所在目标停车区域对应的三维场景地图；所述三维场景地图用于提供行驶出所述目标停车区域的导航信息；

展示模块230，用于展示所述三维场景地图。

一种可选的实施方式中，所述展示模块230具体用于：

所述建图模块220具体用于：

一种可选的实施方式中，所述建图模块220在基于从所述多帧采集数据中识别到所述第一对象的目标次数，以及所述采集数据的总帧数，对所述第一对象进行筛选，得到第二对象时，用于：

一种可选的实施方式中，所述建图模块220在从所述多帧采集数据中，识别出所述目标停车区域内的多个第一对象时，用于：

一种可选的实施方式中，在展示所述三维场景地图之后，所述建图模块220还用于：

一种可选的实施方式中，所述装置还包括确定模块，用于：

一种可选的实施方式中，所述建图模块220在基于所述第二对象的位姿信息，建立所述目标停车区域对应的三维场景地图时，用于：

一种可选的实施方式中，所述建图模块220在基于所述第一环境信息，建立所述车辆当前所在目标停车区域对应的三维场景地图时，用于：

将所述第一环境信息发送至云端服务器；

关于装置中的各模块的处理流程、以及各模块之间的交互流程的描述可以参照上述方法实施例中的相关说明，这里不再详述。

本公开实施例还提供了一种计算机设备，如图3所示，为本公开实施例提供的计算机设备结构示意图，包括：

处理器31和存储器32；所述存储器32存储有处理器31可执行的机器可读指令，处理器31用于执行存储器32中存储的机器可读指令，所述机器可读指令被处理器31执行时，处理器31执行下述步骤：

展示所述三维场景地图。

一种可选的实施方式中，处理器31执行的指令中，所述展示所述三维场景地图，包括：

一种可选的实施方式中，处理器31执行的指令中，所述第一环境信息包括至少一种传感器的多帧采集数据；

一种可选的实施方式中，处理器31执行的指令中，所述基于从所述多帧采集数据中识别到所述第一对象的目标次数，以及所述采集数据的总帧数，对所述第一对象进行筛选，得到第二对象，包括：

一种可选的实施方式中，处理器31执行的指令中，所述从所述多帧采集数据中，识别出所述目标停车区域内的多个第一对象，包括：

一种可选的实施方式中，处理器31执行的指令中，在展示所述三维场景地图之后，还包括：

一种可选的实施方式中，处理器31执行的指令中，所述基于所述第二对象的位姿信息，建立所述目标停车区域对应的三维场景地图，包括：

一种可选的实施方式中，处理器31执行的指令中，所述基于所述第一环境信息，建立所述车辆当前所在目标停车区域对应的三维场景地图，包括：

将所述第一环境信息发送至云端服务器；

上述存储器32包括内存321和外部存储器322；这里的内存321也称内存储器，用于暂时存放处理器31中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器322交换的数据，处理器31通过内存321与外部存储器322进行数据交换。

上述指令的具体执行过程可以参考本公开实施例中所述的车辆控制方法的步骤，此处不再赘述。

本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中所述的车辆控制方法的步骤。其中，该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。

本公开实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品承载有程序代码，所述程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中所述的车辆控制方法的步骤，具体可参见上述方法实施例，在此不再赘述。

其中，上述计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。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，又例如，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通信接口，装置或单元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。

另外，在本公开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。

所述功能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，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开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(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开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、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，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：以上所述实施例，仅为本公开的具体实施方式，用以说明本公开的技术方案，而非对其限制，本公开的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种车辆控制方法，其特征在于，包括：

展示所述三维场景地图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述展示所述三维场景地图，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一环境信息包括至少一种传感器的多帧采集数据；

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于从所述多帧采集数据中识别到所述第一对象的目标次数，以及所述采集数据的总帧数，对所述第一对象进行筛选，得到第二对象，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述多帧采集数据中，识别出所述目标停车区域内的多个第一对象，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在展示所述三维场景地图之后，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下步骤确定所述车辆进入停车准备状态：

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二对象的位姿信息，建立所述目标停车区域对应的三维场景地图，包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一环境信息，建立所述车辆当前所在目标停车区域对应的三维场景地图，包括：

将所述第一环境信息发送至云端服务器；

10.一种车辆控制装置，其特征在于，包括：

展示模块，用于展示所述三维场景地图。

11.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时，所述处理器执行如权利要求1至9任一项所述的车辆控制方法的步骤。

12.一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上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机设备运行时，所述计算机设备执行如权利要求1至9任意一项所述的车辆控制方法的步骤。