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CN110244742B - 无人驾驶车辆巡游的方法、设备以及存储介质 - Google Patents

无人驾驶车辆巡游的方法、设备以及存储介质 Download PDF

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Abstract

本实施例提供一种无人驾驶车辆巡游的方法、设备以及存储介质，该方法包括：在开启慢速巡游状态下，根据预设的巡游模式进行巡游，并通过感知设备采集行驶数据，行驶数据是车辆采集到的行驶过程之中所处的环境的数据；根据采集到的行驶数据生成地图。本发明实施例解决了现有技术中无人驾驶车辆存在不能及时更新地图，尤其不能根据周围环境的不同制定更为适用的地图的问题。

Description

无人驾驶车辆巡游的方法、设备以及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及无人驾驶领域，尤其涉及一种无人驾驶车辆巡游的方法、设备以及存储介质。
背景技术
随着无人驾驶领域的不断发展，无人驾驶车辆将发挥越来越多的作用，具备越来越多的功能。例如无人驾驶车辆应用于售货车，清扫机器人，出租车以及长途汽车等等。
现有技术中，无人驾驶车辆有两种运行模式，一种是无地图模式，一种是对地图强依赖模式。无地图模式的无人驾驶车辆根据实时采集的周围环境进行行驶。而对地图强依赖模式能够根据车辆终端存储或者云端服务器中获取的地图以及路线进行行驶。
然而，无地图模式的无人驾驶车辆的行驶路径难以完全控制，而对地图强依赖模式的无人驾驶车辆则对道路、人流等信息的变化不敏感，无法适应周围复杂的环境。并且，目前的无人驾驶车辆仅在工作时间运行，在非工作时间停止，造成了无人驾驶车辆的资源浪费。综上所述，目前的无人驾驶车辆存在不能及时更新地图，尤其不能根据周围环境的不同制定更为适用的地图的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种无人驾驶车辆巡游的方法、设备以及存储介质，用于解决现有技术中无人驾驶车辆无地图模式运行不够稳定，地图强依赖模式对道路、人流等信息变化不敏感的问题。
第一方面，本发明实施例提供一种无人驾驶车辆巡游的方法，应用于无人驾驶车辆，包括：
在开启慢速巡游状态下，根据预设的巡游模式进行巡游，并通过感知设备采集行驶数据，所述行驶数据是车辆采集到的行驶过程之中所处的环境的数据；
根据所述行驶数据生成地图。
在一种具体的实现方式中，所述方法还包括：
根据所述行驶数据确定所述无人驾驶车辆的运营模式，所述运营模式包括工作模式和对应的位置信息。
在一种具体的实现方式中，所述方法还包括：
根据远程控制设备发送的慢速巡游开启指令，开启慢速巡游功能；
或者，
若所述无人驾驶车辆处于空闲状态的时长超过预设时长，开启所述慢速巡游功能；
或者，
根据预设的时间，开启所述慢速巡游功能。
进一步地，所述巡游模式至少包括：S型巡游模式和圈型巡游模式。
进一步地，所述感知设备包括以下至少一种：红外感应器、双目摄像机、单目摄像机、超声波传感器、温度传感器、湿度传感器、气体传感器。
进一步地，所述行驶数据包括以下至少一种：行驶过程中采集的图像、障碍物的距离、温度、湿度、空气质量。
进一步地，所述根据所述行驶数据生成地图和运营模式之前，所述方法还包括：
根据预设的质量标准，确定所述行驶数据的是否能够用于生成地图或者确定运营模式。
第二方面，本发明实施例提供一种无人驾驶车辆，包括：
处理模块，用于在开启慢速巡游状态下，根据预设的巡游模式进行巡游；
采集模块，用于通过感知设备采集行驶数据，所述行驶数据是车辆采集到的行驶过程之中所处的环境的数据；
所述处理模块还用于根据所述行驶数据生成地图。
进一步地，所述处理模块还用于根据所述行驶数据确定所述无人驾驶车辆的运营模式，所述运营模式包括工作模式和对应的位置信息。
进一步地，所述处理模块还用于根据远程控制设备发送的慢速巡游开启指令，开启慢速巡游功能；
或者，
若所述无人驾驶车辆处于空闲状态的时长超过预设时长，开启所述慢速巡游功能；
或者，
根据预设的时间，开启所述慢速巡游功能。
进一步地，所述巡游模式至少包括：S型巡游模式和圈型巡游模式。
进一步地，所述感知设备包括以下至少一种：红外感应器、双目摄像机、单目摄像机、超声波传感器、温度传感器、湿度传感器、气体传感器。
进一步地，所述处理模块还用于根据预设的质量标准，确定所述行驶数据的是否能够用于生成地图或者确定运营模式。
第三方面，本发明实施例提供一种无人驾驶车辆，包括：处理器、存储器以及计算机程序；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述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第一方面所述的无人驾驶车辆巡游的方法。
第四方面，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，实现如第一方面所述的无人驾驶车辆巡游的方法。
本实施例提供的无人驾驶车辆巡游的方法、设备以及存储介质，通过慢速巡游采集地图并修正已有地图信息。解决了现有技术中无人驾驶车辆无地图模式运行不够稳定，地图强依赖模式对道路、人流等信息变化不敏感的问题。提高了无人驾驶车辆的利用率及运行可靠性。
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它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种无人驾驶车辆巡游方法实施例一的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种无人驾驶车辆巡游的方法实施例一的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种无人驾驶车辆的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种无人驾驶车辆的硬件结构示意图。
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
现有技术中，无人驾驶车辆有两种运行模式，一种是无地图模式，一种是对地图强依赖模式。无地图模式的运行不够稳定，且无法完成指定路线的行驶。而对地图强依赖模式则对道路、人流等信息的变化不敏感，无法适应周围复杂的环境。并且，无人驾驶车辆仅在工作时间运行，在非工作时间停止，造成了无人驾驶车辆的资源浪费。
针对上述存在的问题，本发明提出一种无人驾驶车辆巡游的方法、设备以及存储介质。将无地图模式和地图强依赖模式结合运行，且无人驾驶车辆可以通过慢速巡游采集地图并修正已有地图。解决了现有技术中无人驾驶车辆无地图模式运行不够稳定，地图强依赖模式对道路、人流等信息变化不敏感的问题。提高了无人驾驶车辆的利用率及运行可靠性。下面通过几个具体实施例对该方案进行详细说明。
图1为本发明实施例提供的一种无人驾驶车辆巡游的方法实施例一的流程示意图，如图1所示，该无人驾驶车辆巡游的方法具体实现步骤包括：
S101：开启慢速巡游状态，并通过感知设备采集行驶数据。
在本步骤中，在开启慢速巡游状态下，根据预设的巡游模式进行巡游，并通过感知设备采集行驶数据。行驶数据是车辆采集到的行驶过程之中所处的环境的数据。
无人驾驶车辆可以以S型巡游模式或者圈型巡游模式，或者其他任意巡游路线的巡游模式进行慢速巡游。针对不同的工作环境及工作时间，可以预设不同的巡游模式。本方案对此不做要求。
无人驾驶车辆安装有多种感知设备，例如红外感应器、双目摄像机、单目摄像机、超声波传感器、温度传感器、湿度传感器、气体传感器等等。通过这些感知设备，无人驾驶车辆在慢速巡游的过程中可以对行驶过程中的周围环境的图像、障碍物的距离、温度、湿度、空气质量等进行采集。
S102：根据行驶数据生成地图数据。
在本步骤中，记录S101步骤采集到的行驶数据并生成地图数据，地图数据包括：障碍物、交通标志标线、交通信号灯、人员密集度、路面清洁状况、通讯质量等。
在生成地图数据之前，根据预设的质量标准，对采集到的行驶数据进行检查，例如判断图像清晰度是否符合质量标准的要求。符合预设质量标准的数据用于生成地图数据，不符合的数据则丢弃。新生成的地图数据用于对地图信息进行更新，并将更新后的地图信息上传云端供其他无人驾驶车辆下载使用。
在一种具体实现方式中，无人驾驶车辆在巡游过程中，采集到了新建的道路信息，通过预设的质量标准检查后生成地图数据并对云端地图信息进行更新，其余无人驾驶车辆通过云端获取更新后的地图信息后，可以获取新建的道路信息并利用全新地图信息进行行驶路径规划。无人驾驶车辆在巡游过程中，采集到了道路拥堵信息，生成地图数据并上传云端，其余无人驾驶车辆通过云端获取道路拥堵信息后，重新规划工作路径，对拥堵路段进行规避。
本实施例提供的无人驾驶车辆巡游方法，通过感知设备采集行驶数据，并根据行驶数据生成地图。实现了在不影响无人驾驶车辆正常工作的情况下对地图完成及时的修正，以使无人驾驶车辆在工作模式下能够始终根据最新的地图完成工作。
在上述实施例的基础上，图2为本发明实施例提供的一种无人驾驶车辆巡游的方法实施例一的流程示意图，如图2所示，该无人驾驶车辆巡游的方法还包括以下步骤：
S103：根据行驶数据确定运营模式。
在本步骤中，根据S101步骤采集到的行驶数据确定无人驾驶车辆的运营模式，运营模式包括工作模式和对应的位置信息，即确定无人驾驶车辆的工作路线、工作内容以及执行工作内容的位置或者起止位置。确定运营模式之前，根据预设的质量标准，对采集到的行驶数据进行检查，只有符合预设质量标准的数据才能用于确定运营模式，例如判断图像清晰度是否符合质量标准的要求。
具体的，运营模式包括：行走路线、行驶任务(例如起始点、停靠点、停靠时间)、商业行为。
在具体的实现过程中，存在几种可能的实现方式：无人驾驶售卖车在巡游过程中发现了人流密集的地点，则切换至正常工作模式，执行售卖工作，并将位置坐标标注在云端的地图信息中，供其他无人驾驶车辆下载使用。其他相同任务的无人驾驶售卖车在慢速巡游时，规划路径自动规避正在执行售卖任务的地点。无人驾驶出租车通过云端地图信息获得人流密集的位置，可通过巡游前往人流密集地点开始载客工作。
在上述实施例的基础上，该无人驾驶车辆慢速巡游的开启至少包括但不限于以下几种方式：方式一、根据实际需要通过远程控制设备发送慢速巡游开启指令，无人驾驶车辆接收到慢速巡游开启指令后即开启慢速巡游功能。
方式二，当无人驾驶车辆处于空闲状态的时长超过预设时长，即开启所述慢速巡游功能。
方式三，根据预设的时间，开启慢速巡游功能，例如在设定售卖车在8:00至20:00为工作时间，设定在20:01至次日7:59之前的任意时间段为慢速巡游时间，那么无人驾驶车辆将于20:01切换至慢速巡游模式；或者设定22:00至次日7:59之前的任意时间段为慢速巡游时间，那么无人驾驶车辆将于20:00停止售卖并处于待机状态，而在22:00启动慢速巡游模式。
在一种具体实现方式中，云端可通过远程控制设备下发任务，开启无人驾驶车辆的慢速巡游功能；无人驾驶清洁车，在完成路面清扫工作后，空闲时间超过预设时长，自动开启慢速巡游功能，采集道路信息；无人驾驶售卖车在夜晚的非工作时间，可以预设为慢速巡游时间。白天，无人驾驶售卖车进行正常工作，晚间结束工作后开启慢速巡游功能，采集道路信息，更新地图信息。
在上述实施例的基础上，该无人驾驶车辆巡游的方法在具体的实现过程中，具有以下实现方式：
1)无人驾驶车辆运行在慢速巡游模式时，通过慢速巡游方式，以安全的模式探索地图，并形成后续正常工作时的地图和运营模式；
2)无人驾驶车辆在每天的正常工作时间段内，以正常工作模式运行，按照预先设定的工作路线行驶；
3)无人驾驶车辆可以接收模式切换指令，模式切换指令包括切换到的目标模式；无人驾驶车辆根据模式切换指令切换到目标模式运行。
本方案提出的慢速巡游方法可以在不影响无人驾驶车辆正常运行的情况下，完成数据的采集，并形成地图数据和运营模式。地图数据可通过云端分享给网络内的其他无人驾驶车辆。无人驾驶车辆正常工作时也可以获取云端的地图数据，实时利用最新的地图数据规划路径，执行工作，提高了工作效率。无人驾驶车辆空闲时根据预设开启巡游模式，探索地图、采集行驶数据，使云端地图数据实时更新，并利用采集的行驶数据，修正自身的工作方式，提高了无人驾驶车辆的利用率。
巡游模式和工作模式可通过指令、预设时间、空闲时间的方式切换，切换方式灵活高效。
图3为本发明实施例提供的一种无人驾驶车辆的结构示意图。如图3所示，该无人驾驶车辆10包括：
处理模块11，用于在开启慢速巡游状态下，根据预设的巡游模式进行巡游；
采集模块12，用于通过感知设备采集行驶数据，所述行驶数据是车辆采集到的行驶过程之中所处的环境的数据；
所述处理模块11还用于根据所述行驶数据生成地图。
本实施例提供的无人驾驶车辆用于实现前述任一方法实施例中的技术方案，其实现原理和技术效果类似，通过感知设备采集行驶数据，并根据行驶数据生成地图。实现了对地图的及时修正，以使无人驾驶车辆在工作模式下能够始终根据最新的地图完成工作。
在一种具体的实现方式中，所述处理模块11还用于：根据所述行驶数据确定所述无人驾驶车辆的运营模式，所述运营模式包括工作模式和对应的位置信息。
在一种具体的实现方式中，所述处理模块11具体用于：根据远程控制设备发送的慢速巡游开启指令，开启慢速巡游功能；
或者，若所述无人驾驶车辆处于空闲状态的时长超过预设时长，开启所述慢速巡游功能；
或者，根据预设的时间，开启所述慢速巡游功能。
具体的，所述巡游模式至少包括：S型巡游模式和圈型巡游模式。
具体的，所述感知设备包括以下至少一种：红外感应器、双目摄像机、单目摄像机、超声波传感器、温度传感器、湿度传感器、气体传感器。
在一种具体的实现方式中，所述处理模块11具体用于：根据预设的质量标准，确定所述行驶数据的是否能够用于生成地图或者确定运营模式。
本实施例提供的设备，可用于执行上述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。
图4为本发明实施例提供的一种无人驾驶车辆的硬件结构示意图。如图4所示，本实施例的无人驾驶车辆20包括：处理器201以及存储器202；其中，
存储器202，用于存储计算机执行指令；
处理器201，用于执行存储器存储的计算机执行指令，以实现上述实施例中终端设备所执行的各个步骤。具体可以参见前述方法实施例中的相关描述。
可选地，存储器202既可以是独立的，也可以跟处理器201集成在一起。
当存储器202独立设置时，该终端设备还包括总线203，用于连接所述存储器202和处理器201。
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，实现如上所述的终端设备侧的语音交互方法。
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驾驶车辆巡游方法。
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：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application Specific Integrated Circuit，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(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，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(Application Specific Integrated Circuits，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。

Claims (10)

1.一种无人驾驶车辆巡游的方法，其特征在于，应用于无人驾驶车辆，包括：
在所述无人驾驶车辆的非工作时间，开启慢速巡游功能，所述车辆包括工作模式和慢速巡游模式；
在开启慢速巡游状态下，根据预设的巡游模式进行巡游，并通过感知设备采集行驶数据，所述行驶数据是车辆采集到的行驶过程之中所处的环境的数据，所述行驶数据包括以下至少一种：行驶过程中采集的图像、障碍物的距离、温度、湿度、空气质量；
根据所述行驶数据生成地图数据；
根据所述地图数据对地图信息进行更新，得到更新后的地图信息；
所述方法还包括：
根据所述行驶数据确定所述无人驾驶车辆的运营模式，所述运营模式包括工作模式和对应的位置信息，所述工作模式为无人驾驶车辆在工作时间内运行的模式，所述位置信息包括执行工作内容的位置或者无人驾驶车辆的起始位置和结束位置；
所述方法还包括：
接收模式切换指令，所述模式切换指令包括切换到的目标模式；
在所述位置信息对应的位置，根据所述模式切换指令将所述巡游模式切换到所述目标模式，并按照所述目标模式运行；
所述方法还包括：将所述目标模式对应的位置坐标标注在云端的地图信息中供执行相同任务和不同任务的车辆分别做出不同的处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述巡游模式至少包括：S型巡游模式和圈型巡游模式。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述感知设备包括以下至少一种：红外感应器、双目摄像机、单目摄像机、超声波传感器、温度传感器、湿度传感器、气体传感器。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述行驶数据生成地图和运营模式之前，所述方法还包括：
根据预设的质量标准，确定所述行驶数据的是否能够用于生成地图或者确定运营模式。
5.一种无人驾驶车辆，其特征在于，包括：
处理模块，用于在所述无人驾驶车辆的非工作时间，开启慢速巡游功能；并在开启慢速巡游状态下，根据预设的巡游模式进行巡游，所述车辆包括工作模式和慢速巡游模式；
采集模块，用于通过感知设备采集行驶数据，所述行驶数据是车辆采集到的行驶过程之中所处的环境的数据，所述行驶数据包括以下至少一种：行驶过程中采集的图像、障碍物的距离、温度、湿度、空气质量；
所述处理模块还用于根据所述行驶数据生成地图数据；根据所述地图数据对地图信息进行更新，得到更新后的地图信息；
所述处理模块还用于根据所述行驶数据确定所述无人驾驶车辆的运营模式，所述运营模式包括工作模式和对应的位置信息，所述工作模式为无人驾驶车辆在工作时间内运行的模式，所述位置信息包括执行工作内容的位置或者无人驾驶车辆的起始位置和结束位置；
所述处理模块还用于：接收模式切换指令，所述模式切换指令包括切换到的目标模式；在所述位置信息对应的位置，根据所述模式切换指令将所述巡游模式切换到所述目标模式，并按照所述目标模式运行；
所述处理模块还用于：将所述目标模式对应的位置坐标标注在云端的地图信息中供执行相同任务和不同任务的车辆分别做出不同的处理。
6.根据权利要求5所述的车辆，其特征在于，所述巡游模式至少包括：S型巡游模式和圈型巡游模式。
7.根据权利要求5所述的车辆，其特征在于，所述感知设备包括以下至少一种：红外感应器、双目摄像机、单目摄像机、超声波传感器、温度传感器、湿度传感器、气体传感器。
8.根据权利要求5所述的车辆，其特征在于，所述处理模块还用于根据预设的质量标准，确定所述行驶数据的是否能够用于生成地图或者确定运营模式。
9.一种无人驾驶车辆，其特征在于，包括：处理器、存储器以及计算机程序；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述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权利要求1至4任一项所述的无人驾驶车辆巡游的方法。
10.一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，实现如权利要求1至4任一项所述的无人驾驶车辆巡游的方法。
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