CN112146671B - 路径规划方法、相关设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及导航领域，提供一种路径规划方法、相关设备及计算机可读存储介质，该方法可以包括如下步骤：首先，接收来自第一车载终端的道路级规划行驶路径，道路级规划行驶路径包含N个道路轨迹点，每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息；道路级规划行驶路径为第二云端服务器根据第一车载终端的行程信息，并结合道路级地图确定的路径；然后，根据N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息在车道级行驶线路数据库中进行匹配，得到第一可行驶线路集；最后，在第一可行驶线路集中确定车道级规划行驶路径。实施本申请，可以兼顾自动驾驶车辆的灵活性和安全性。

Description

路径规划方法、相关设备及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及导航领域，尤其涉及一种路径规划方法、相关设备及计算机可读存储介质。

背景技术

自动驾驶是人工智能领域的一种主流应用，自动驾驶技术依靠计算机视觉、雷达、监控装置和全球定位系统等协同合作，让机动车辆可以在不需要人类主动操作下，实现自动驾驶。自动驾驶的车辆使用各种计算系统来实现将乘客从一个位置运输到另一个位置。一些自动驾驶车辆可能要来自操作者(诸如驾驶员、乘客)的一些初始输入或者连续输入。自动驾驶车辆准许操作者从手动驾驶模式切换到自动驾驶模式或者介于两者之间的模式。由于自动驾驶技术无需人类来驾驶机动车辆，所以理论上能够有效避免人类驾驶员的驾驶失误，减少交通事故的发生，且能够提高公路的运输效率。因此，自动驾驶技术越来越受到重视。

现有的实现方式中，传统的导航地图由于精度不高，无法支持自动驾驶车辆根据导航地图进行车道级规划行驶路径；基于高精度地图可以进行车道级规划行驶路径，而高精度地图中的某些数据属于保密数据，这无疑增大了自动驾驶车辆规划车道级规划行驶路径的难度。因此，如何兼顾自动驾驶车辆的灵活性和安全性，为自动驾驶车辆提供车道级规划行驶路径是亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种路径规划方法、相关设备及计算机可读存储介质，可以在车道级行驶线路数据库中确定车道级规划行驶路径，可以兼顾自动驾驶车辆的灵活性和安全性。

第一方面，提供了一种路径规划方法，该方法应可以应用于第一云端服务器，第一云端服务器存储有车道级行驶线路数据库；该方法可以包括如下步骤：首先，接收来自第一车载终端的道路级规划行驶路径，道路级规划行驶路径包含N个道路轨迹点，每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息(经纬度是经度和纬度的合称，组成一个坐标系统)；N为大于1的整数；这里，道路级规划行驶路径可以为第二云端服务器根据第一车载终端的行程信息，并结合道路级地图确定的路径；具体来说，道路级规划行驶路径是指，用于使得车辆行驶在指定道路上的路径；然后，根据N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息在车道级行驶线路数据库中匹配出第一可行驶线路集；这里，可行驶线路是指在满足交通规则下，车辆可以行驶的线路；最后，在第一可行驶线路集中确定车道级规划行驶路径，其中，车道级规划行驶路径可以用于第一车载终端控制车辆按车道级规划行驶路径进行驾驶。

实施本申请实施例，由于第一云端服务器可以基于第二云端服务器发送给车载终端的道路级规划行驶路径进行车道级规划行驶路径的规划，并在车道级行驶线路数据库中确定车道级规划行驶路径，可以兼顾自动驾驶车辆的灵活性和安全性。

在一种可能的实现方式中，N个道路轨迹点包含起始道路轨迹点和终止道路轨迹点；根据N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息在车道级行驶线路数据库中匹配出第一可行驶线路集；根据N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息在车道级行驶线路数据库中匹配出N个道路轨迹点中存在的M个交叉口；M为小于N的整数；依次获取所述M个交叉口中每个交叉口内的可行驶线路和每个道路轨迹点对应的可行驶线路，得到第一可行驶线路集。实施本申请实施例，第一云端服务器可以根据N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息在车道级行驶线路数据库中匹配出交叉口，从而可以获取M个交叉口中每个交叉口内的可行驶线路和每个道路轨迹点对应的可行驶线路，得到第一可行驶线路集可以兼顾自动驾驶车辆的灵活性和安全性。

在一种可能的实现方式中，所述车道级行驶线路数据库包括车道行驶线信息、车道行驶线类型信息、车道行驶线连通属性信息中的至少一种。

在一种可能的实现方式中，所述道路级规划行驶路径为第二云端服务器根据第一车载终端的行程信息，并结合道路级地图确定的路径。

在一种可能的实现方式中，该方法还可以包括如下步骤：首先，第一云端服务器接收来自第二车载终端的道路级规划行驶路径，道路级规划行驶路径包含M个道路轨迹点，每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息；M为大于1的整数；然后，若至少存在Q组道路轨迹点所包含的经纬度信息之间的相似度大于目标阈值，第一云端服务器将第一车载终端对应的车道级规划行驶路径发送给第二车载终端；其中，Q组道路轨迹点中的每组道路轨迹点包括M个道路轨迹点中的一个道路轨迹点和N个道路轨迹点中的一个道路轨迹点。实施本申请实施例中，第一云端服务器在确定第二车载终端的车道级规划行驶路径时，可以以第一车载终端的车道级规划行驶路径为参考，可以在保证自动驾驶车辆的安全性的同时，还可以提高路径规划效率。

第二方面，本申请实施例还提供了一种路径规划方法，该方法可以应用于车辆上的第一车辆终端，该车辆为具有自动驾驶模式和人工自动驾驶模式的车辆，该方法可以包括如下步骤：首先，向第一云端服务器发送道路级规划行驶路径，道路级规划行驶路径包含N个道路轨迹点，每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息；N为大于1的整数；然后，接收第一云端服务器确定的车道级规划行驶路径；车道级规划行驶路径为第一云端服务器通过如第一方面任一项的路径规划方法确定的；控制车辆按车道级规划行驶路径进行驾驶。

实施本申请实施例，由于第一云端服务器可以基于第二云端服务器发送给车载终端的道路级规划行驶路径进行车道级规划行驶路径的规划，实现了道路信息和车道信息的解耦。在车辆接收到车道级规划行驶路径之后，可以根据车道级规划行驶路径提供导航服务，可以兼顾自动驾驶车辆的灵活性和安全性。

第三方面，本申请实施例提供了一种车辆导航装置，该装置可以实现上述第一方面所涉及的方法中所述的功能，上述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现，所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相应的单元或模块。

在一种可能的实现方式中，上述装置可以包括收发器和处理器，该处理器被配置为支持该装置执行上述第一方面所涉及的方法中所述的功能，该收发器用于支持该装置与其他装置之间的通信。该装置还可以包括存储器，该存储器用于与处理器耦合，其保存该装置必要的程序指令和数据。

第四方面，本申请实施例提供了一种车辆导航装置，该装置可以实现上述第二方面所涉及的方法中所述的功能，上述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现，所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相应的单元或模块。

在一种可能的实现方式中，上述装置可以包括收发器和处理器，该处理器被配置为支持该装置执行上述第一方面所涉及的方法中所述的功能，该收发器用于支持该装置与其他装置之间的通信。该装置还可以包括存储器，该存储器用于与处理器耦合，其保存该装置必要的程序指令和数据。

第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，其中存储有指令，当其在车辆导航装置上运行时，使得该芯片执行上述第一方面所述的方法。

第六方面，本申请实施例提供了一种芯片，其中存储有指令，当其在车辆导航装置上运行时，使得该芯片执行上述第二方面所述的方法。

第七方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面或第二方面的方法。

第八方面，本申请实施例还提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机软件指令，所述计算机软件指令当被计算机执行时使所述计算机执行上述第一方面或第二方面的方法。

附图说明

图1a为本申请实施例提供的一种车辆导航系统的网络架构示意图；

图1b为本申请实施例提供的一种自动驾驶装置100的功能框图；

图1c为本申请实施例提供的一种自动驾驶系统的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种路径规划方法的流程示意图；

图3a为本申请实施例提供的一种规划路径的示意图；

图3b为本申请实施例提供的一种道路级规划行驶路径的示意图；

图3c为本申请实施例提供的一种车道行驶线信息的示意图；

图3d为本申请实施例提供的另一种车道行驶线信息的示意图；

图3e为本申请实施例提供的一种道路级规划行驶路径的示意图；

图3f为本申请实施例提供的一种在道路级规划行驶路径中匹配交叉口的示意图；

图3g为本申请实施例提供的一种车道行驶线信息的示意图；

图3h为本申请实施例提供的一种车道行驶线信息的示意图；

图3i为本申请实施例提供的一种车道行驶线信息的示意图；

图3j为本申请实施例提供的一种道路级规划行驶路径的示意图；

图4a为本申请实施例提供的另一种路径规划方法的结构示意图；

图4b为本申请实施例提供的一种两条道路级规划行驶路径的示意图；

图5为本申请实施例提供的一种车辆导航装置的结构示意图；

图6为本申请实施例提供的另一种车辆导航装置的结构示意图；

图7为本申请实施例提供的一种云端服务器的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

本申请的说明书以及附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区分不同的对象，或者用于区别对同一对象的不同处理，而不是用于描述对象的特定顺序。此外，本申请的描述中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一些列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括其他没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。需要说明的是，本申请实施例中，“示例性地”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性地”或者“例如”的任何实施例或设计方法不应被解释为比其他实施例或设计方案更优地或更具优势。确切而言，使用“示例性地”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。在本申请实施例中，“A和/或B”表示A和B，A或B两个含义。“A，和/或B，和/或C”表示A、B、C中的任一个，或者，表示A、B、C中的任两个，或者，表示A和B和C。

为了便于理解本申请所描述的技术方案，下面对本申请中的部分用语进行解释说明：

(1)自动驾驶车辆(Autonomous vehicles；Self-piloting automobile)

在本申请实施例中，自动驾驶车辆又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能汽车。在实际应用中，自动驾驶车辆依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让计算机设备可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

(2)地图图层信息

在本申请实施例中，图层可以认为是一张具体的地图。具体来说，图层信息可以是二维信息，也可以是三维信息。在本申请实施例中，二维信息，又称为矢量信息，所谓矢量，就是既有大小，又有方向的量。示例性地，二维信息可以为障碍物在道路中的坐标信息。在本申请实施例中，三维信息，是指在二维信息的基础上，还包括一些抽象信息，该抽象信息用于反映物体的特性。示例性地，三维信息可以为障碍物在道路中的坐标信息以及障碍物的大小。

(3)道路、车道和交叉口

在本申请实施例中，道路是指供车辆行驶，用于连通两地的通道。

在本申请实施例中，车道是指供沿同一方向行驶的单一纵列车辆行驶的通道，常见的车道包括直行车道、左转弯车道以及右转弯车道等不同种类。一条道路中包括一条或者多条车道。例如，一条道路包括：1条左转弯车道、2条直行车道和1条右转弯车道共四条车道。

在本申请实施例中，交叉口是两条或两条以上道路的交汇处，也是车辆、行人交通汇集、转向和疏散的必经之处。一般来说，可以根据相交道路的条数对交叉口的类型进行划分，例如，可以分为三岔、四岔和多岔。按交叉的方式有平面交叉和立体交叉。例如，平面交叉的主要形式有十字形交叉、X形交叉、T形交叉、Y形交叉、错位交叉、多路交叉等等。

(4)道路级地图

在本申请实施例中，道路级地图可以包括道路级静态图层信息。具体来说，道路级静态图层信息用于指示路网环境中的道路的静态分布状况。例如，道路级静态图层信息可以包括道路几何、道路曲率、道路航向、道路限速、车道数、纵向坡度以及横向坡度等信息。

在本申请实施例中，第二云端服务器是指，提供道路级导航服务的服务器。

在本申请实施例中，第一云端服务器是指，提供车道级导航服务的服务器。

需要说明的是，第二云端服务器和第一云端服务器可以为网络侧设备。以第一云端服务器为例，第一云端服务器可以是一台服务器，也可以是由若干台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心。在本申请实施例中，第一云端服务器端维护有一种简化的车道级地图(例如，车道级行驶线路数据库)。

本申请实施例提供的路径规划方法应用在具有控制自动驾驶功能的其他设备(例如，第一云端服务器)中，或者，应用在具有自动驾驶功能的车辆上，下面对其进行具体介绍：

在一种实现方式中，至少两个云端服务器用于实现本申请实施例提供的路径规划方法，通过至少两个云端服务器根据车辆上报的行程信息并结合至少两个服务器各自存储的地图，获取车道级规划行驶路径，并向车辆上的第一车载终端发送车道级规划行驶路径，以使第一车载终端控制车辆根据车道级规划行驶路径进行驾驶。具体来说，第二云端服务器可以根据车辆上报的行程信息，并结合道路级地图获取道路级规划行驶路径，其中，道路级规划行驶路径包含多个道路轨迹点，且每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息；之后，第一云端服务器将多个道路轨迹点各自对应的经纬度信息在车道级行驶线路数据库(一种简化的车道级地图)中匹配出第一可行驶线路集，从而可以基于第一可行驶线路集进行车道级规划行驶路径的规划。在这一实现方式中，实现了道路信息和车道信息的解耦。在车辆接收到车道级规划行驶路径之后，可以根据车道级规划行驶路径提供导航服务，可以兼顾自动驾驶车辆的灵活性和安全性。可以理解的是，自动驾驶车辆无需根据高精度地图进行自动驾驶，可以提高确定车道级规划行驶路径过程中的灵活性。

需要说明的是，上述道路级地图可以是指传统导航地图。

图1a是本申请实施例提供的一种车辆导航系统的网络架构示意图。如图1a所示，该车辆导航系统架构中包含有车辆10、第二云端服务器20和第一云端服务器30。在实际应用中，第二云端服务器20以及第一云端服务器30可以通过有线网络或无线网络与多个车辆10建立通信连接；与此同时，第二云端服务器20和第一云端服务器30之间也可以通过有线网络或无线网络进行信息交互。其中，无线网络可以是任何基于通信技术标准的无线网络，如长期演进(LTE，long term evolution)无线网络等。

在本申请实施例中，如图1a所示，车辆10包含自动驾驶装置100。

在本申请实施例中，第二云端服务器20存储有道路级地图，例如，道路级地图包含道路级静态图层信息，可以通过道路级静态图层信息中包含的多维度的数据，运行其存储的控制汽车自动驾驶相关的程序对车辆10进行控制(例如，通过道路级规划行驶路径指示车辆如何行驶)。示例性地，控制汽车自动驾驶相关的程序可以为：管理自动驾驶的汽车和路上障碍物交互的程序，控制自动驾驶汽车路线或者速度的程序，控制自动驾驶汽车和路上其他自动驾驶汽车交互的程序。

在本申请实施例中，第一云端服务器30存储有车道级行驶线路数据库，具体来说，该车道级行驶线路数据库可以为第一云端服务器利用V2X轨迹数据生成的，可以认为是一种简化的车道级地图。第一云端服务器30运行其存储的控制汽车自动驾驶相关的程序，根据车道级行驶线路数据库确定的车道级规划行驶路径对车辆10进行控制(例如，通过车道级规划行驶路径指示车辆如何行驶)。示例性地，控制汽车自动驾驶相关的程序可以为，管理自动驾驶的汽车和路上障碍物交互的程序，控制自动驾驶汽车路线或者速度的程序，控制自动驾驶汽车和路上其他自动驾驶汽车交互的程序。

图1b是本申请实施例提供的自动驾驶装置100的功能框图。在一些实施方式中，可以将自动驾驶装置100配置为完全自动驾驶模式或部分地自动驾驶模式，亦或是人工驾驶模式。以美国机动车工程师学会(Society of Automotive Engineer，SAE)提出的自动驾驶分级为例，完全自动驾驶模式可以为L5，表示由车辆完成所有驾驶操作，人类驾驶员无需保持注意力；部分地自动驾驶模式可以为L1、L2、L3、L4，其中，L1表示车辆对方向盘和加减速中的一项操作提供驾驶，人类驾驶员负责其余的驾驶操作；L2表示车辆对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶，人类驾驶员负责其余的驾驶动作；L3表示由车辆完成绝大部分驾驶操作，人类驾驶员需保持注意力集中以备不时之需；L4表示由车辆完成所有驾驶操作，人类驾驶员无需保持注意力，但限定道路和环境条件；人工驾驶模式可以为L0，表示由人类驾驶者全权驾驶汽车。

在实际应用中，自动驾驶装置100可以在处于自动驾驶模式的同时控制自身，并且可通过人为操作来确定车辆以及周边环境的当前状态，确定周边环境中的至少一个其他车辆的可能行为，并确定该其他车辆执行可能行为的可能性相对应的置信水平，基于所确定的信息来控制自动驾驶装置100。在自动驾驶装置100处于完全自动驾驶模式中时，可以将自动驾驶装置100置为在没有人交互的情况下操作。

一般来说，自动驾驶装置100可以包括多种子系统，例如，行进系统102、传感系统104、控制系统106、一个或多个外围设备108以及电源110、计算机系统112和用户接口116。在一些实现方式中，自动驾驶装置100可以包括更多或更少的子系统，并且每个子系统可以包括多个元件。另外，自动驾驶装置100的每个子系统和元件可以通过有线或无线互连。

在本申请实施例中，行进系统102可以包括为自动驾驶装置100提供动力运动的组件。在一些实现方式中，行进系统102可以包括引擎118、能量源119、传动装置120和车轮/轮胎121。引擎118可以是内燃引擎、电动机、空气压缩引擎或其他类型的引擎组合，例如，汽油发动机和电动机组成的混动引擎，内燃引擎和空气压缩引擎组成的混动引擎。在实际应用中，引擎118将能量源119转换成机械能量。

在本申请实施例中，能量源119可以包括但不限于：汽油、柴油、其他基于石油的燃料、丙烷、其他基于压缩气体的燃料、乙醇、太阳能电池板、电池或其他电力来源。能量源119也可以为自动驾驶装置100的其他系统提供能量。

在本申请实施例中，传动装置120可以将来自引擎118的机械动力传送到车轮121。传动装置120可以包括变速箱、差速器和驱动轴。在一些实现方式中，传动装置120还可以包括其他器件，比如离合器。其中，驱动轴包括可耦合到一个或多个车轮121的一个或多个轴。

在本申请实施例中，传感系统104可以包括感测关于自动驾驶装置100周边的环境信息的若干个传感器。例如，传感系统104可以包括全球定位系统122(这里，全球定位系统可以是GPS系统，也可以是北斗系统或者是其他定位系统)、惯性测量单元(Inertialmeasurement unit，IMU)124、雷达126、激光测距仪128以及相机130。传感系统104还可以包括被监视自动驾驶装置100内部系统的传感器，例如，车内空气质量监测器、燃油量表、机油温度表等。来自这些传感器中的一个或多个传感器数据可以用于检测对象及其相应特性(例如，位置、形状、方向、速度等)。这些检测和识别是自主自动驾驶装置100的安全操作的关键功能。

在本申请实施例中，全球定位系统122可用于估计自动驾驶装置100的地理位置；IMU124用于基于惯性加速度来感测自动驾驶装置100的位置和朝向变化。在一些实现方式中，IMU124可以是加速度计和陀螺仪的组合。

在本申请实施例中，雷达126可利用无线电信号来感测自动驾驶装置100的周边环境内的物体。在一些实现方式中，除了感测物体之外，雷达126还可以用于感测物体的速度和/或前进方向。

在本申请实施例中，激光测距仪128可利用激光来感测自动驾驶装置100所处环境中的物体。在一些实现方式中，激光测距仪128可以包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个监测器，以及其他系统组件。

在本申请实施例中，相机130可以用于捕捉自动驾驶装置100的周边环境的多个图像。在一些实现方式中，相机130可以是静态相机或视频相机，本申请实施例不作具体限定。

在本申请实施例中，控制系统106可控制自动驾驶装置100以及组件的操作。控制系统106可包括各种元件，其中包括转向系统132、油门134、制动单元136、计算机视觉系统140、路线控制系统142以及障碍规避系统144。

在本申请实施例中，转向系统132可操作来调整自动驾驶装置100的前进方向。例如，在一个实施例中可以为方向盘系统。

在本申请实施例中，油门134用于控制引擎118的操作速度，并进而控制自动驾驶装置100的速度。

在本申请实施例中，制动单元136用于控制自动驾驶装置100的速度。制动单元136可使用摩擦力来减慢车轮121。在一些实现方式中，制动单元136可将车轮121的动能转换为电流。制动单元136也可以采取其他形式来减慢车轮121转速，从而控制自动驾驶装置100的速度。

在本申请实施例中，计算机视觉系统140可以操作来处理和分析由相机130捕捉的图像以便识别自动驾驶装置100周边环境中的物体和/或特征。在一些实现方式中，这里所提及的物体和/或特征可以包括但不限于：交通信号，道路边界和障碍物。计算机视觉系统140可使用物体识别算法、运动中恢复结构(Structure from motion，SFM)算法、视觉跟踪和其他计算机视觉技术。在一些实现方式中，计算机视觉系统140可以用于为环境绘制地图、跟踪物体、估计物体的速度等。

在本申请实施例中，路线控制系统142用于确定自动驾驶装置100的行驶路线。在一些实现方式中，路线控制系统142可结合来自传感器、全球定位系统122和一个或多个预定地图的数据以为自动驾驶装置100确定行驶路线。

在本申请实施例中，障碍规避系统144用于识别、评估和规避或者以其他方式越过自动驾驶装置100环境中的潜在障碍物。

可以理解的是，在一些实现方式中，控制系统106可以增加或替换地包括除了图1b所示出和描述的那些以外的组件。或者也可以减少一部分上述示出的组件，本申请实施例对此不作具体限定。

在本申请实施例中，自动驾驶装置100通过外围设备108与外部传感器、其他车辆、其他计算机系统或用户之间进行交互。外围设备108可以包括无线通信系统146、车载电脑148、麦克风150和/或扬声器152。

在一些实现方式中，外围设备108提供自动驾驶装置100的用户与用户接口116交互的手段。例如，车载电脑148可向自动驾驶装置100的用户提供信息。用户接口116还可操作车载电脑148来接收用户的输入。车载电脑148可以通过触摸屏进行操作。在其他情况中，外围设备108可提供用于自动驾驶装置100与车内的其他设备通信的手段。例如，麦克风150可从自动驾驶装置100的用户接收音频，例如，语音命令或其他音频输入。类似地，扬声器150可向自动驾驶装置100的用户输出音频。

在本申请实施例中，无线通信系统146可以直接地或经由通信网络来与一个或多个设备无线通信。例如，无线通信系统146可使用3G蜂窝通信，例如，CDMA、EVDO、GSM/GPRS，或者4G蜂窝通信，例如，LTE。或者5G蜂窝通信。在一些实现方式中，无线通信系统146可利用WIFI与无线局域网(Wireless local area network，WLAN)通信。在一些实现方式中，无线通信系统146可利用红外链路、蓝牙或ZigBee与设备直接通信。其他无线协议，例如，各种车辆通信系统，比如无线通信系统146可包括一个或多个专用短程通信(Dedicated short-range communications，DSRC)设备。

在本申请实施例中，电源110可向自动驾驶装置100的各种组件提供电力。在一些实现方式中，电源110可以为可充电锂离子或铅酸电池。这种电池的一个或多个电池组可被配置为电源，从而为自动驾驶装置100的各种组件提供电力。在一些实现方式中，电源110和能量源119可一起实现，例如，如一些全电动车(混动汽车)中那样将这二者一起配置。

在本申请实施例中，自动驾驶装置100的部分或所有功能受计算机系统112控制。计算机系统112可包括至少一个处理器113，处理器113执行存储在例如数据存储装置114这样的非暂态计算机可读存储介质中的指令115。计算机系统112还可以是采用分布式控制自动驾驶装置100的个体组件或子系统中的多个计算设备。

在一些实现方式中，处理器113可以是任何常规的处理器，诸如商业可获得的中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。尽管图1b功能性地示出了处理器、存储器和在相同物理外壳中的其他元件，但是本领域的普通技术人员应该理解该处理器、计算机系统或存储器，或者包括可以不存储在相同的物理外壳内的多个处理器、计算机系统或存储器。例如，存储器可以是硬盘驱动器，或位于不同于物理外壳内的其他存储介质。因此，对处理器或计算机系统的引用将被理解为包括对可以并行操作的处理器或计算机系统或存储器的集合的引用，或者可以不并行操作的处理器或计算机系统或存储器的集合的引用。不同于使用单一的处理器来执行此处所描述的步骤，诸如转向组件和减速组件的一些组件每个都可以具有其自己的处理器，该处理器只执行与特定组件的功能相关的计算。

在此处所描述的各个方面中，处理器113可以位于远离该车辆并且与该车辆进行无线通信。在其他方面，此处所描述的过程中的一些布置于车辆内的处理器上执行而其他则由远程处理器执行，包括采取执行单一操作的必要步骤。

在一些实现方式中，数据存储装置114可以包括指令115(例如，程序逻辑)，指令115可被处理器113执行来执行自动驾驶装置100的各种功能，包括以上描述的那些功能。数据存储装置114也可包含额外的指令，包括向行进系统102、传感系统104、控制系统106和外围设备108中的一个或多个发送数据、从其接收数据、与其交互和/或对其进行控制的指令。

除了指令115以外，数据存储装置114还可存储数据，例如，道路地图(又称为传统导航地图)、路线消息、车辆的位置、方向、速度以及其他车辆数据，以及其他信息。上述信息可在自动驾驶装置100在自主、半自主和/或手动模式操作期间被自动驾驶装置100和计算机系统112使用。

比如，在本申请实施例中，数据存储装置114从传感器104或自动驾驶装置100的其他组件获取车辆的环境信息。环境信息例如可以为车辆当前所处环境中的车道线信息、车道数、道路边界信息、道路行驶参数、交通信号、绿化带信息和是否有行人、车辆等。数据存储装置114还可以存储该车辆自身的状态信息，以及与该车辆有交互的其他车辆的状态信息。状态信息可以包括但不限于：车辆的速度、加速度、航向角等。例如，车辆基于雷达126的测速、测距功能，得到其他车辆与自身之间的距离、其他车辆的速度等。那么，在这种情况下，处理器113可从数据存储装置114获取上述车辆数据，并基于车辆所处的环境信息确定满足安全需求的驾驶策略。

在本申请实施例中，用户接口116，用于向自动驾驶装置100的用户提供信息或从其接收信息。在一些实现方式中，用户接口116可包括外围设备108的集合内的一个或多个输入/输出设备，例如，无线通信系统146、车载电脑148、麦克风150和扬声器152中的一个或多个。

在本申请实施例中，计算机系统112可基于从各种子系统(例如，行进系统102、传感系统104和控制系统)以及从用户接口116接收的输入来控制自动驾驶装置100的功能。例如，计算机系统112可利用来气控制系统106的输入，以便控制转向系统132，从而规避由传感系统104和障碍规避系统144检测到的障碍物。在一些实现方式中，计算机系统112可操作来对自动驾驶装置100及其子系统的许多方面提供控制。

在一些实现方式中，上述组件中的一个或多个可与自动驾驶装置100分开安装或关联。例如，数据存储装置114可以部分或完全地与自动驾驶装置100分开存在。上述组件可以按有线和/或无线方式来通信地耦合在一起。

在一些实现方式中，上述组件只是一个示例。在实际应用中，上述各个模块中的组件有可能根据实际需要增添或者删除，图1b不应理解为对本申请实施例的限制。

在道路行进的自动驾驶车辆，例如，自动驾驶装置100，可以识别其周围环境内的物体以确定是否对自动驾驶装置100当前行驶的速度进行调整。这里，物体可以是其他车辆、交通控制设备、或者其他类型的物体。在一些实现方式中，可以独立地考虑每个识别的物体，并且基于物体各自的特性，例如，它的当前行驶数据、加速度与车辆间距等，来确定自动驾驶车辆所要调整的速度。

在一些实现方式中，自动驾驶装置100或者与自动驾驶装置100相关联的计算机设备(例如，如图1b所示的计算机系统112、计算机视觉系统140、数据存储装置114)可以基于所识别的物体的特性和周围环境的状态(例如，交通、雨、道路上的冰等)来预测识别的物体的行为。在一些实现方式中，每一个识别的物体都依赖于彼此的行为，因此，还可以将识别的所有物体全部一起考虑来预测单个识别的物体的行为。自动驾驶装置100能够基于预测的识别的物体的行为来调整它的速度。换句话说，自动驾驶装置100能够基于所预测的物体的行为来确定车辆将需要调整到什么样的稳定状态(例如，调整操作可以包括加速、减速或者停止)。在这个过程中，也可以考虑其他因素来确定自动驾驶装置100的速度，例如自动驾驶装置100在行驶的道路中的横向位置、道路的曲率、静态和动态物体的接近度等。

除了提供调整自动驾驶汽车的速度的指令之外，计算机设备还可以提供修改车辆100转向角的指令，以使得自动驾驶车辆遵循给定的轨迹和/或维持与自动驾驶车辆附近的物体(例如，道路上相邻的车道中的汽车)的安全横向和纵向距离。

在本申请实施例中，上述自动驾驶装置100可以为轿车、卡车、摩托车、公共汽车、船、飞机、直升飞机、割草机、娱乐车、游乐场车辆、施工设备、电车、高尔夫球车、火车、和手推车等，本申请实施例不做特别的限定。

在一些实现方式中，自动驾驶装置100还可以包括硬件结构和/或软件模块，以硬件结构、软件模块、或硬件结构加软件模块的行驶来实现上述功能。上述各功能中的某个功能以硬件结构、软件模块、还是硬件结构加软件模块的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和涉及约束条件。

图1b介绍了自动驾驶装置100的功能性框图，下面介绍自动驾驶装置100中的自动驾驶系统101。图1c是本申请实施例提供的一种自动驾驶系统的结构示意图。图1b和图1c是从不同的角度来描述自动驾驶装置100，例如，图1c中的计算机系统101为图1b中的计算机系统112。如图1c所示，计算机系统101包括处理器103，其中，处理器103和系统总线105耦合。在实际应用中，处理器103可以是一个或者多个处理器，其中每个处理器都可以包括一个或多个处理器核。显示适配器(video adapter)107，显示适配器可以驱动显示器109，显示器109和系统总线105耦合。系统总线105通过总线桥111和输入输出(I/O)总线113耦合。I/O接口115和I/O总线耦合。I/O接口115和多种I/O设备进行通信，比如输入设备117(如：键盘，鼠标，触摸屏等)，多媒体盘(media tray)121,(例如，CD-ROM，多媒体接口等)。收发器123(可以发送和/或接受无线电通信信号)，摄像头155(可以捕捉景田和动态数字视频图像)和外部USB接口125。其中，可选地，和I/O接口115相连接的接口可以是USB接口。

其中，处理器103可以是任何传统处理器，包括精简指令集计算(“RISC”)处理器、复杂指令集计算(“CISC”)处理器或上述的组合。可选地，处理器可以是诸如专用集成电路(“ASIC”)的专用装置。可选地，处理器103可以是神经网络处理器或者是神经网络处理器和上述传统处理器的组合。

可选地，在本文所述的各种实施例中，计算机系统101可位于远离自动驾驶车辆的地方，并且可与自动驾驶车辆100无线通信。在其它方面，本文所述的一些过程在设置在自动驾驶车辆内的处理器上执行，其它由远程处理器执行，包括采取执行单个操纵所需的动作。

计算机系统101可以通过网络接口129和软件部署服务器149通信。网络接口129是硬件网络接口，比如，网卡。网络127可以是外部网络，比如因特网，也可以是内部网络，比如以太网或者虚拟私人网络(VPN)。可选地，网络127可以是无线网络，比如WiFi网络，蜂窝网络等。

硬盘驱动接口和系统总线105耦合。硬件驱动接口和硬盘驱动器相连接。系统内存135和系统总线105耦合。运行在系统内存135的数据可以包括计算机101的操作系统137和应用程序143。

操作系统包括Shell 139和内核(kernel)141。Shell 139是介于使用者和操作系统之内核(kernel)间的一个接口。shell是操作系统最外面的一层。shell管理使用者与操作系统之间的交互:等待使用者的输入,向操作系统解释使用者的输入,并且处理各种各样的操作系统的输出结果。

内核141由操作系统中用于管理存储器、文件、外设和系统资源的那些部分组成。直接与硬件交互，操作系统内核通常运行进程，并提供进程间的通信，提供CPU时间片管理、中断、内存管理、IO管理等等。

应用程序141包括控制汽车自动驾驶相关的程序，比如，管理自动驾驶的汽车和路上障碍物交互的程序，控制自动驾驶汽车路线或者速度的程序，控制自动驾驶汽车和路上其他自动驾驶汽车交互的程序。应用程序141也存在于deploying server 149的系统上。在一个实施例中，在需要执行应用程序141时，计算机系统101可以从deploying server14下载应用程序141。

又比如，应用程序141可以是控制车辆根据实时获取的传感器数据计算驾驶策略的应用程序。其中，实时获取的传感器数据可以包括环境信息、车辆的自身状态信息以及车辆潜在交互目标对象的状态信息。具体地，环境信息为车辆当前所处环境的信息(例如，绿化带分布情况、车道、交通信号灯等)，状态信息可以包括但不限于车辆的速度、加速度、航向角。例如，车辆基于雷达126的测速、测距功能，得到其他车辆与自身之间的距离、其他车辆的速度等等。计算机系统101的处理器103可以调用应用程序141，得到第二驾驶策略。

在一些实现方式中，由于第一云端服务器存储有车道级行驶线路数据库，从而第一云端服务器可以根据N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息在车道级行驶线路数据库中匹配出第一可行驶线路集，那么，在这种情况下，应用程序141可以是控制车辆根据在第一可行驶路线集中获取的车道级规划行驶路径进行驾驶的应用程序。

传感器153和计算机系统101关联。传感器153用于探测计算机101周围的环境。举例来说，传感器153可以探测动物，汽车，障碍物和人行横道等，进一步传感器还可以探测上述动物，汽车，障碍物和人行横道等物体周围的环境，比如：动物周围的环境，例如，动物周围出现的其他动物，天气条件，周围环境的光亮度等。可选地，如果计算机101位于自动驾驶的汽车上，传感器可以是摄像头，红外线感应器，化学检测器，麦克风等。传感器153在激活时，按照预设间隔感测信息并实时地将所感测到的信息提供给计算机系统101。

可选的，在本文所述的各种实施例中，计算机系统101可位于远离自动驾驶装置100的地方，并且可以与自动驾驶装置100进行无线通信。收发器123可将自动驾驶任务、传感器153采集的传感器数据和其他数据发送给计算机系统101；还可以接收计算机系统101发送的控制指令。自动驾驶装置可执行收发器123接收的来自计算机系统101的控制指令，并执行相应的驾驶操作。在其他方面，本文所述的一些过程设置在自动驾驶车辆内的处理器上执行，其他由远程处理器执行，包括采取执行单个操作所需的动作。

基于图1a所示的系统架构，下面结合图2所示的本申请实施例提供的一种路径规划方法的流程示意图，具体说明在本申请实施例中，第一云端服务器如何为车辆提供导航服务的，可以包括但不限于如下步骤：

步骤S200、第一云端服务器接收来自第一车载终端的道路级规划行驶路径，道路级规划行驶路径包含N个道路轨迹点，每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息；N为大于1的整数。

在本申请实施例中，连接起点位置和终点位置的序列点或曲线称之为路径，构成路径的策略称之为路径规划。一般来说，路径规划可以分为道路级规划行驶路径和车道级规划行驶路径。其中，道路级规划行驶路径是指，用于使得车辆行驶在指定道路上的路径。车道级规划行驶路径是指，精确到亚米级，用于使得车辆行驶在制定车道上的路径。例如，如图3a所示，道路级规划行驶路径为起点位置A到终点位置B之间的一条曲线。

在本申请实施例中，车辆上的第一车载终端可以通过无线网络向第二云端服务器发送导航请求，该导航请求中至少包含车辆的行程信息，例如，行程信息可以包括车辆的起始位置和终点位置。相应地，第二云端服务器接收来自车辆上的第一车载终端发送的导航请求，继而，第二云端服务器可以根据起始位置、终点位置，并结合道路级地图，确定道路级规划行驶路径。具体地，道路级地图可以为传统导航地图。

可以理解的是，每个道路轨迹点包括各自对应的标识信息(例如，该标识信息为道路轨迹点编号)。

在一些可能的实现方式中，导航请求中还可以包括标识信息。不同的标识信息用于区分不同的车辆。例如，该标识信息可以是车载终端的设备标识，也可以是登录车载终端的用户账号，还可以是车辆的唯一标识，或者其他预设的标识符。在一些可能的实现方式中，导航请求中还可以包括航向信息。其中，航向信息用于指示车辆的当前航向，也即车头的正对方向。具体地，航向信息可以通过车载传感器获取。在一些可能的实现方式中，导航请求中还可以包括路径约束信息。路径约束信息是指用于对路径规划提供的约束条件。例如，路径约束条件用于指示第二云端服务器在规划从起始位置至终点位置之间的行驶路径时，该行驶路径必须经过用户指定的目标位置。又例如，路径约束信息用于指示第二云端服务器规划距离最短的行驶路径。

在本申请实施例中，道路级规划行驶路径中包含多个道路轨迹点，例如，如图3b所示，道路级规划行驶路径包含道路轨迹点1、道路轨迹点2、道路轨迹点3以及道路轨迹点4，其中，道路轨迹点1对应的经纬度信息为(LngA，LatA)，道路轨迹点2对应的经纬度信息为(LngB，LatB)，道路轨迹点3对应的经纬度信息为(LngC，LatC)，道路轨迹点4对应的经纬度信息为(LngD，LatD)。

步骤S202、根据N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息，在车道级行驶线路数据库中匹配出第一可行驶线路集。

在本申请实施例中，车道级行驶线路数据库可以为第一云端服务器利用V2X(vehicle to everything)轨迹数据生成的，该车道级行驶线路数据库可以作为传统地图(例如，本申请的道路级地图)车道级信息的补充。在实际应用中，基于上述车道级行驶线路数据库可以识别出当前车道前后车辆、相邻车道盲点上车辆碰撞风险，为用户提供车道级导航服务。

在本申请实施例中，根据N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息在车道级行驶线路数据库中匹配出第一可行驶线路集的实现过程可以包括：首先，根据N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息在车道级行驶线路数据库中匹配出N个道路轨迹点中存在的M个交叉口；M为小于N的整数；然后，依次获取所述M个交叉口中每个交叉口内的可行驶线路和每个道路轨迹点对应的可行驶线路，得到第一可行驶线路集。

在本申请实施例中，车道级行驶线路数据库可以包括如下属性中的一种或多种：车道行驶线信息、车道行驶线类型信息、车道行驶线连通属性信息等，第一云端服务器可以根据这些信息进行路径规划。

具体地，车道行驶线，可以是指两条车道线之间的中线，也可以是指偏离中线预设范围内的行驶线。而车道线是指，车道的边界线。车道行驶线类型可以包括实际车道行驶线和虚拟车道行驶线。例如，车道行驶线可以包括位于交叉口内的虚拟车道行驶线和位于车道上的实际车道行驶线。下面分别结合图3c-图3j描述本申请实施例涉及的车道行驶线信息。

在本申请实施例中，车道级行驶线路数据库可以认为是一种简化的车道级地图。具体地，该车道级行驶线路数据库在构建时，把车道行驶线以交叉口为节点打断，节点与节点之间构成路段，路段中包含段内车道行驶线信息、交叉口内车道行驶线信息。需要说明的是，车道行驶线由多个节点构成，每个节点包括对应的经纬度信息。

以图3c所示的车道级行驶线路数据库为例，路段是由一个或若干个车道行驶线构成，而每个车道行驶线由节点构成。例如，图3c中用黑色圆圈表示节点。节点，是指产生连接关系的连接点。相邻车道行驶线共有同一个节点。以第一路段为例，第一路段由三条车道行驶线构成，每个车道行驶线由若干个节点构成，例如，如图3c所示，车道行驶线L1包括节点1、节点2、节点3、节点4以及节点5。示例性地，相邻节点之间的距离可以小于1米，也可以介于1米～1.5米之间，本申请对此不作具体限定。

如图3d所示，在车道级行驶线路数据库中，第一云端服务器将道路级规划行驶路径分为4段，即顺着车辆的行驶方向的第一路段、第二路段、第三路段和第四路段。其中，第三路段位于交叉口内。

具体地，如图3d所示，第一路段包括3条车道行驶线(例如，该车道行驶线的类型为实际车道行驶线)，车道行驶线L1由节点1、节点2、节点3、节点4以及节点5构成；车道行驶线L2由节点6、节点7、节点8、节点9以及节点10构成；车道行驶线L3由节点11、节点12、节点13、节点14以及节点15构成；第二路段包括3条车道行驶线(例如，该车道行驶线的类型为实际车道行驶线)，车道行驶线L4由节点5、节点16构成；车道行驶线L5由节点10、节点17构成；车道行驶线L6由节点15、节点18构成；第三路段包括多条车道行驶线(例如，该车道行驶线的类型为虚拟车道行驶线)，例如，多条车道行驶线可以为L7、L8、L9；第四路段包括3条车道行驶线(例如，该车道行驶线的类型为实际车道行驶线)，车道行驶线L10由节点19、节点20以及节点21构成；车道行驶线L11由节点22、节点23以及节点24构成；车道行驶线L12由节点25、节点26以及节点27构成。

在实际应用中，第一路段至第四路段各自对应的车道行驶线信息可以包括如表1至表4所示的内容，即车道行驶线的编号、节点编号、该车道行驶线衔接下一个车道行驶线的编号。可以理解的是，可以通过节点之间的指向确定车道行驶线的方向。

对第一路段来说，如图3d所示，第一路段包含3条车道行驶线。其中，车道行驶线L1包含节点1、节点2、节点3、节点4以及节点5；车道行驶线L2包含节点6、节点7、节点8、节点9以及节点10；车道行驶线L3包含节点11、节点12、节点13、节点14以及节点15。进一步地，车道行驶线L1衔接第二路段中的车道行驶线L4；车道行驶线L2衔接第二路段中的车道行驶线L5；车道行驶线L3衔接第二路段中的车道行驶线L6。具体地，第一路段对应的车道行驶线信息可以如表1所示：

表1

对于第二路段来说，如图3d所示，第二路段靠近交叉路口，第二路段包含3条车道行驶线。其中，车道行驶线L4包含节点5、节点16；车道行驶线L5包含节点10、节点17；车道行驶线L6包含节点15、节点18。进一步地，车道行驶线L4衔接第三路段中的车道行驶线L7；车道行驶线L5衔接第三路段中的车道行驶线L8；车道行驶线L6衔接第三路段中的车道行驶线L9。具体地，第二路段对应的车道行驶线信息可以如表2所示：

车道行驶线编号	节点编号	下一个车道行驶线编号
			L4	节点5、节点16	L72
L5	节点10、节点17	L71、L81、L82
			L6	节点15、节点18	L91、L92

表2

对于第三路段来说，如图3d所示，第三路段位于交叉路口内，该交叉路口内包括多条虚拟车道行驶线。例如，该多条虚拟车道线可以包括L81、L82、L91和L92。进一步地，车道行驶线L81衔接第四路段中的车道行驶线L11；车道行驶线L82衔接第四路段中的车道行驶线L12；车道行驶线L91衔接第四路段中的车道行驶线L10；车道行驶线L92衔接第四路段中的车道行驶线L11。具体地，第三路段对应的车道行驶线信息可以如表3所示：

车道行驶线编号	节点编号	下一个车道行驶线编号
			L81	节点17、节点22	L11
L82	节点17、节点25	L12
			L91	节点18、节点19	L10
L92	节点18、节点22	L11

表3

对于第四路段来说，如图3d所示，第四路段包含3条车道行驶线。其中，车道行驶线L10包含节点19、节点20以及节点21；车道行驶线L11包含节点22、节点23以及节点24；车道行驶线L12包含节点25、节点26以及节点27。进一步地，车道行驶线L10衔接下一路段中的车道行驶线L13；车道行驶线L11衔接下一路段中的车道行驶线L14；车道行驶线L12衔接下一路段中的车道行驶线L15。具体地，第四路段对应的车道行驶线信息可以如表4所示：

表4

例如，某道路级规划路径中包含4个连续的道路轨迹点，第一云端服务器根据上述4个连续的道路轨迹点各自对应的经纬度信息在车道级行驶线路数据库中进行匹配，以确定上述4个道路轨迹点中存在的交叉口。例如，如图3e所示，第二云端服务器确定好的道路级规划行驶路径中包含P1、P2、P3、P4四个道路轨迹点，其中，P0为起始道路轨迹点、P4为目的道路轨迹点、P2-P3为途径道路轨迹点。首先，依次根据途径道路轨迹点，在车道级行驶线路数据库中进行交叉口圆的位置关系判断，得到交叉口。如图3f所示，P2没有匹配到交叉口，P3匹配到交叉口。此时，可以确定该道路级规划行驶路径中存在1个交叉口。然后，依次确定依次获取上述1个交叉口内的可行驶线路和每个道路轨迹点对应的可行驶线路，得到第一可行驶线路集。

例如，如图3g所示，对道路轨迹点P1来说，道路轨迹点P1对应的可行驶线路包括L22、L23以及L24；对道路轨迹点2来说，获取道路轨迹点2与第一个交叉口连通的各路段的可行驶线路，其中，道路轨迹点2对应的可行驶线路包括L22、L23以及L24。对道路轨迹点P3来说，由于道路轨迹点P3在交叉口内，可以根据行驶入口路段、行驶出口路段确定交叉口内的可行驶线路。例如，如图3h所示，由于L22换道属性为左换道，L23换道属性为左换道直行，L24的换道属性为直行，道路轨迹点P3对应的可行驶线路包括L22-L3、L22-L2、L23-L1、LL23-L3、L23-L2、L23-L1；对于道路轨迹点P4来说，道路轨迹点P4对应的可行驶路线包括L1、L2以及L3，从而可以得到第一可行驶线路集。例如，如图3i所示，在车道级地图中，第一可行驶路线集包含路段信息、路段内车道行驶线信息、交叉口信息、交叉口内虚线行驶线信息以及组成行驶线的位置点信息。由图可以知道的是，可以通过不同的编码方式对第一可行驶线路集进行编码。例如，2004、200401以及200402可以用来表示路段信息。

又例如，某道路级规划路径中包含7个连续的道路轨迹点，第一云端服务器根据上述7个连续的道路轨迹点各自对应的经纬度信息在车道级行驶线路数据库中进行匹配，以确定上述7个道路轨迹点中存在的交叉口。如图3j所示，第二云端服务器确定好的道路级规划行驶路径中包含P1、P2、P3、P4、P5、P6和P7这七个道路轨迹点，其中，P0为起始道路轨迹点、P7为终止道路轨迹点、P2-P6为途径道路轨迹点。首先，依次根据途径道路轨迹点，在车道级行驶线路数据库中进行交叉口圆的位置关系判断，得到交叉口。如图3j所示，P2匹配到交叉口，P4匹配到交叉口，P6匹配到交叉口。此时，可以确定该道路级规划行驶路径中存在3个交叉口。在这种情况下，首先，第一云端服务器获取起始道路轨迹点与第一个交叉口连通的各路段的可行驶线路；然后，根据起始道路轨迹点到第一个交叉口的行驶方向确定车辆驶向交叉口的可行驶线路；之后，根据起始道路轨迹点与行驶线的距离过滤出距离最近且同属于同一个路段的可行驶线路作为起点道路轨迹点的可行驶线路；对不涉及交叉口的道路轨迹点来说，获取与其他道路轨迹点连通的可行驶线路；对最后一个交叉口来说，首先，根据最后一个交叉口到终点道路轨迹点的方向过滤出驶出最后一个交叉口的可行驶线路；然后，根据终点道路轨迹点与行驶线的距离过滤出距离最近且属于同一个道路轨迹点的可行驶线路作为终点道路轨迹点对应的可行驶线路。

步骤S204、第一云端服务器在第一可行驶线路集中确定车道级规划行驶路径。

在确定第一可行驶路线集之后，第一云端服务器可以根据驾驶策略在第一可行驶线路集中确定车道级规划行驶路径。例如，该驾驶策略可以包括但不限于最短路径策略、最短行程时间策略等等。

比如，结合参考图3c，第一可行驶线路集中包含3条车道级规划行驶路径，分别为路径1、路径2以及路径3，第一云端服务器根据每条备选车道级规划行驶路径对应的路径距离，分别计算每条备选车道级规划行驶路径对应的预估驾驶时间，例如，路径1对应的预估驾驶时间为t1、路径2对应的预估驾驶时间为t2且路径3对应的预估驾驶时间为t3，其中，t2<t1<t3，那么，在这种情况下，第一云端服务器根据最短行驶时间策略选取路径2作为车辆的车道级规划行驶路径。

步骤S206、第一云端服务器将车道级规划行驶路径发送给第一车载终端。

步骤S208、第一车载终端从第一云端服务器接收车道级规划行驶路径，控制车辆按车道级规划行驶路径进行驾驶。

在一个示例中，自动驾驶装置可以根据车道级规划行驶路径进行自动驾驶。在一个示例中，第一车载终端可以通过语音播报的方式向用户提供车辆导航服务，以便用户根据播报的语音按车道级规划行驶路径驾驶车辆。

实施本申请实施例，由于第一云端服务器可以基于第二云端服务器发送给车载终端的道路级规划行驶路径进行车道级规划行驶路径的规划，实现了道路信息和车道信息的解耦，可以兼顾自动驾驶车辆的灵活性和安全性。

在一些可能的实现方式中，当第一云端服务器确定了第一车载终端的车道级规划行驶路径之后，第一云端服务器接收到来自第二车载终端的道路级规划行驶路径，在这种情况下，第一云端服务器可以以第一车载终端的车道级规划行驶路径为参考，以确定第二车载终端的车道级规划行驶路径。参见图4a，为本申请实施例提供的一种路径规划方法，该方法可以包括但不限于如下步骤：

步骤S400、接收来自第二车载终端的道路级规划行驶路径，所述道路级规划行驶路径包含M个道路轨迹点，每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息；M为大于1的整数。

步骤S402、判断在第二车载终端对应的道路级规划行驶路径与第一车载终端对应的道路级规划行驶路径中，是否存在至少Q组道路轨迹点所包含的经纬度信息之间的相似度大于目标阈值，若是，则执行步骤S404；若否，则执行步骤S406。

在本申请实施例中，相似度，又称相似性度量，也即综合评定两个事物之间相近程度的一种度量。可以理解的是，两个事物越亲近，他们的相似度也就越大。

示例性地，车辆通过实时获取的传感器数据确定车辆行驶的第一路段的自动驾驶策略为完全自动驾驶L5，第一云端服务器根据高精度地图确定行驶的第一路段的自动驾驶策略为高度自动驾驶。现有技术中，完全自动驾驶L5，是指由车辆完成所有驾驶操作，人类驾驶员无需保持注意力。高度自动驾驶L4，是指由车辆完成所有驾驶操作，人类驾驶员无需保持注意力，但限定道路和环境条件。这两个驾驶策略之间的不同之处体现在：高度自动驾驶L4限定道路和环境条件，而完全自动驾驶L5不限定道路和环境条件。可以理解的是，高度自动驾驶L4与完全自动驾驶L5之间的相似度极高，示例性地，通过相似度计算公式(例如，欧几里德距离公式)确定这二个驾驶策略之间的相似度为0.85。

在本申请实施例中，可以根据如下公式确定Q值：

其中，M为第一车载终端对应的道路级规划路径中包含的道路轨迹点的数量，N为第二车载终端对应的道路级规划行驶路径中包含的道路轨迹点的数量，A为常数，例如，A可以为1；又例如，A可以为2。

例如，如图4b所示，第一车载终端发送给第一云端服务器的道路级规划行驶路径1包含4个道路轨迹点，其中，道路轨迹点11对应的经纬度信息为((LngA1，LatA1)，道路轨迹点12对应的经纬度信息为(LngB1，LatB1)。道路轨迹点13对应的经纬度信息为(LngC1，LatC1)，道路轨迹点14对应的经纬度信息为(LngD1，LatD1)。第二车载终端发送给第一云端服务器的道路级规划行驶路径2包含4个道路轨迹点，其中，道路轨迹点21对应的经纬度信息为((LngA2，LatA2)，道路轨迹点22对应的经纬度信息为(LngB2，LatB2)。道路轨迹点23对应的经纬度信息为(LngC2，LatC2)，道路轨迹点24对应的经纬度信息为(LngD2，LatD2)。那么，在这种情况下，第一云端服务器依次确定道路轨迹点11对应的经纬度信息与道路轨迹点21对应的经纬度信息之间的相似度(Q1＝0.8)，道路轨迹点12对应的经纬度信息与道路轨迹点22对应的经纬度信息之间的相似度(Q2＝0.7)，道路轨迹点13对应的经纬度信息与道路轨迹点23对应的经纬度信息之间的相似度(Q3＝0.9)以及道路轨迹点14对应的经纬度信息与道路轨迹点24对应的经纬度信息之间的相似度(Q4＝0.85)，其中，目标阈值为0.75，从而确定存在3组道路轨迹点对应的经纬度信息之间的相似度大于目标阈值。在这种情况下，执行步骤S404。

在本申请实施例中，目标阈值可以为预先设置的，也可以结合实际需求进行设置的。

在一种可能的实现方式中，第一云端服务器在确定道路级规划行驶路径1与道路级规划行驶路径2的前进方向相同的情况下，才执行步骤S402。例如，道路级规划行驶路径1的前进方向为由道路轨迹点A指向道路轨迹点B，道路级规划行驶路径2的前进方向为由道路轨迹点A指向道路轨迹点C，其中，道路轨迹点B与道路轨迹点C的位置相邻。此时，可以确定道路级规划行驶路径1与道路级规划行驶路径2的前进方向相同。

步骤S404、将车道级规划行驶路径发送给第二车载终端。

步骤S406、根据第二车载终端发送的道路级规划行驶路径进行车道级规划行驶路径的规划。

在本申请实施例中，第一云端服务器根据第二车载终端发送的道路级规划行驶路径进行车道级规划行驶路径的规划的实现过程可以参考前述描述的方法，此处不多加赘述。

实施本申请实施例中，第一云端服务器在确定第二车载终端的车道级规划行驶路径时，可以以第一车载终端的车道级规划行驶路径为参考，可以在保证自动驾驶车辆的安全性的同时，还可以提高路径规划效率。

前述实施例重点阐述了如何规划为车辆规划车道级规划行驶路径，下面阐述本申请所涉及的装置实施例。需要说明的是，对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。

为了便于更好的实施本申请实施例的上述方案，本申请实施例提供了一种第一云端服务器，该第一云端服务器用于执行前述第一方面任一项所述的方法的单元。具体地，第一云端服务器根据第二云端服务器提供的道路级规划行驶路径，并结合车道级地图确定车道级规划行驶路径。具体地，请参见图5，为本申请实施例提供的一种第一云端服务器500的结构示意图。如图5所示，第一云端服务器50可以包括：

第一接收单元500，用于接收来自第一车载终端的道路级规划行驶路径，所述道路级规划行驶路径包含N个道路轨迹点，每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息；N为大于1的整数；

处理单元502，用于根据所述N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息在所述车道级行驶线路数据库中匹配出第一可行驶线路集；

行驶路径规划单元504，用于在所述第一可行驶线路集中确定车道级规划行驶路径。

在一种可能的实现方式中，所述处理单元502包括匹配单元5021和可行驶线路确定单元5022，其中，

所述匹配单元5021，用于根据所述N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息在所述车道级行驶线路数据库中匹配出所述N个道路轨迹点中存在的M个交叉口；M为小于N的整数；所述可行驶线路确定单元5022，用于依次获取所述M个交叉口中每个交叉口内的可行驶线路和每个道路轨迹点对应的可行驶线路，得到第一可行驶线路集。

在一种可能的实现方式中，所述车道级行驶线路数据库包括车道行驶线信息、车道行驶线类型信息、车道行驶线连通属性信息中的至少一种。

在一种可能的实现方式中，所述道路级规划行驶路径为第二云端服务器根据第一车载终端的行程信息，并结合道路级地图确定的路径。

在一种可能的实现方式中，第一云端服务器50还可以包括：

第二接收单元506，用于接收来自第二车载终端的道路级规划行驶路径，所述道路级规划行驶路径包含M个道路轨迹点，每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息；M为大于1的整数；

发送单元508，用于在至少存在Q组道路轨迹点所包含的经纬度信息之间的相似度大于目标阈值的情况下，所述第一云端服务器将所述第一车载终端对应的车道级规划行驶路径发送给所述第二车载终端；其中，所述Q组道路轨迹点中的每组道路轨迹点包括所述M个道路轨迹点中的一个道路轨迹点和所述N个道路轨迹点中的一个道路轨迹点。

需要说明的是，本申请实施例中所描述的第一云端服务器可参见上述图2和图4a中所述的方法实施例中的路径规划方法的相关描述，此处不再赘述。

为了便于更好的实施本申请实施例的上述方案，本申请实施例提供了一种车辆导航装置，该装置用于执行前述第二方面任一项所述的方法的单元，以根据第一云端服务器确定车道级规划行驶路径进行驾驶。具体地，请参见图6，为本申请实施例提供的一种车辆导航装置60的结构示意图。该装置60可以包括：

发送单元600，用于向第一云端服务器发送道路级规划行驶路径，所述道路级规划行驶路径包含N个道路轨迹点，每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息；N为大于1的整数；

接收单元602，用于接收所述第一云端服务器确定的车道级规划行驶路径；所述车道级规划行驶路径为所述第一云端服务器通过如上述第一方面任一项所述的路径规划方法确定的；

驾驶单元604，用于控制所述车辆按所述车道级规划行驶路径进行驾驶。

需要说明的是，本申请实施例中所描述的车辆导航装置可参见上述图2和图4a中所述的方法实施例中的路径规划方法的相关描述，此处不再赘述。

还需要说明的是，自动驾驶装置可以包括上述车辆导航装置。

请参见图7，图7是本申请实施例提供的一种云端服务器的结构示意图。例如，该云端服务器可以为第二云端服务器，也可以为第一云端服务器。该云端服务器70包括至少一个处理器701，至少一个存储器702、至少一个通信接口703。此外，该云端服务器还可以包括天线等通用部件，在此不再详述。

处理器701可以是通用中央处理器(CPU)，微处理器，特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，或一个或多个用于控制以上方案程序执行的集成电路。

通信接口703，用于与其他设备或通信网络通信。

存储器702，可以是只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。

其中，所述存储器702用于存储执行以上方案的应用程序代码，并由处理器701来控制执行。所述处理器701用于执行所述存储器702中存储的应用程序代码。例如，存储器702存储的代码可执行以上图2或者图4a提供的路径规划方法。

需要说明的是，本申请实施例中所描述的第一云端服务器70的功能可参见上述图2和图4a中的所述的方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。

本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机或处理器上运行时，使得计算机或处理器执行上述任一个实施例所述方法中的一个或多个步骤。上述装置的各组成模块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，可以存储在所述计算机可读取存储介质中，基于这样的理解，本申请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，该计算机产品存储在计算机可读存储介质中。

上述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的设备的内部存储单元，例如硬盘或内存。上述计算机可读存储介质也可以是上述设备的外部存储设备，例如配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，上述计算机可读存储介质还可以既包括上述设备的内部存储单元也包括外部存储设备。上述计算机可读存储介质用于存储上述计算机程序以及上述设备所需的其他程序和数据。上述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。

本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

本申请实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

可以理解，本领域普通技术人员可以意识到，结合本申请各个实施例中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

本领域技术人员能够领会，结合本申请各个实施例中公开描述的各种说明性逻辑框、模块和算法步骤所描述的功能可以硬件、软件、固件或其任何组合来实施。如果以软件来实施，那么各种说明性逻辑框、模块、和步骤描述的功能可作为一或多个指令或代码在计算机可读媒体上存储或传输，且由基于硬件的处理单元执行。计算机可读媒体可包含计算机可读存储媒体，其对应于有形媒体，例如数据存储媒体，或包括任何促进将计算机程序从一处传送到另一处的媒体(例如，根据通信协议)的通信媒体。以此方式，计算机可读媒体大体上可对应于(1)非暂时性的有形计算机可读存储媒体，或(2)通信媒体，例如信号或载波。数据存储媒体可为可由一或多个计算机或一或多个处理器存取以检索用于实施本申请中描述的技术的指令、代码和/或数据结构的任何可用媒体。计算机程序产品可包含计算机可读媒体。

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、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请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。例如，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，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，在本申请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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请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)执行本申请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-Only Memory，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。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (15)

1.一种路径规划方法，其特征在于，所述方法应用于第一云端服务器，所述第一云端服务器存储有车道级行驶线路数据库；所述方法包括：

接收来自第一车载终端的道路级规划行驶路径，所述道路级规划行驶路径包含N个道路轨迹点，每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息；N为大于1的整数；

根据所述N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息，在所述车道级行驶线路数据库中匹配出第一可行驶线路集；

在所述第一可行驶线路集中确定车道级规划行驶路径。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述N个道路轨迹点包含起始道路轨迹点和终止道路轨迹点；所述根据所述N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息，在所述车道级行驶线路数据库中匹配出第一可行驶线路集；

根据所述N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息，在所述车道级行驶线路数据库中匹配出所述N个道路轨迹点中存在的M个交叉口；M为小于N的整数；

依次获取所述M个交叉口中每个交叉口内的可行驶线路和每个道路轨迹点对应的可行驶线路，得到第一可行驶线路集。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车道级行驶线路数据库包括车道行驶线信息、车道行驶线类型信息、车道行驶线连通属性信息中的至少一种。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路级规划行驶路径为第二云端服务器根据所述第一车载终端的行程信息，并结合道路级地图确定的路径。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收来自第二车载终端的道路级规划行驶路径，所述道路级规划行驶路径包含M个道路轨迹点，每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息；M为大于1的整数；

若至少存在Q组道路轨迹点所包含的经纬度信息之间的相似度大于目标阈值，所述第一云端服务器将所述第一车载终端对应的车道级规划行驶路径发送给所述第二车载终端；其中，所述Q组道路轨迹点中的每组道路轨迹点包括所述M个道路轨迹点中的一个道路轨迹点和所述N个道路轨迹点中的一个道路轨迹点。

6.一种路径规划方法，其特征在于，所述方法应用于车辆上的第一车载终端，所述方法包括：

向第一云端服务器发送道路级规划行驶路径，所述道路级规划行驶路径包含N个道路轨迹点，每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息；N为大于1的整数；

接收所述第一云端服务器确定的车道级规划行驶路径；所述车道级规划行驶路径为所述第一云端服务器通过如权利要求1-5任一项所述的路径规划方法确定的；

控制所述车辆按所述车道级规划行驶路径进行驾驶。

7.一种车辆导航装置，其特征在于，所述装置应用于第一云端服务器，所述第一云端服务器存储有车道级行驶线路数据库；所述装置包括：

第一接收单元，用于接收来自第一车载终端的道路级规划行驶路径，所述道路级规划行驶路径包含N个道路轨迹点，每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息；N为大于1的整数；

处理单元，用于根据所述N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息，在所述车道级行驶线路数据库中匹配出第一可行驶线路集；

行驶路径规划单元，用于在所述第一可行驶线路集中确定车道级规划行驶路径。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理单元包括匹配单元和可行驶线路确定单元，其中，

所述匹配单元，用于根据所述N个道路轨迹点各自对应的经纬度信息在所述车道级行驶线路数据库中匹配出所述N个道路轨迹点中存在的M个交叉口；M为小于N的整数；

所述可行驶线路确定单元，用于依次获取所述M个交叉口中每个交叉口内的可行驶线路和每个道路轨迹点对应的可行驶线路，得到第一可行驶线路集。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述车道级行驶线路数据库包括车道行驶线信息、车道行驶线类型信息、车道行驶线连通属性信息中的至少一种。

10.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述道路级规划行驶路径为第二云端服务器根据所述第一车载终端的行程信息，并结合道路级地图确定的路径。

11.如权利要求7-10任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二接收单元，用于接收来自第二车载终端的道路级规划行驶路径，所述道路级规划行驶路径包含M个道路轨迹点，每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息；M为大于1的整数；

发送单元，用于在至少存在Q组道路轨迹点所包含的经纬度信息之间的相似度大于目标阈值的情况下，所述第一云端服务器将所述第一车载终端对应的车道级规划行驶路径发送给所述第二车载终端；其中，所述Q组道路轨迹点中的每组道路轨迹点包括所述M个道路轨迹点中的一个道路轨迹点和所述N个道路轨迹点中的一个道路轨迹点。

12.一种车辆导航装置，其特征在于，所述装置应用于车辆上的第一车载终端，所述装置包括：

发送单元，用于向第一云端服务器发送道路级规划行驶路径，所述道路级规划行驶路径包含N个道路轨迹点，每个道路轨迹点包括道路轨迹点的经纬度信息；N为大于1的整数；

接收单元，用于接收所述第一云端服务器确定的车道级规划行驶路径；所述车道级规划行驶路径为所述第一云端服务器通过如权利要求1-5任一项所述的路径规划方法确定的；

驾驶单元，用于控制所述车辆按所述车道级规划行驶路径进行驾驶。

13.一种第一云端服务器，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-5任一项所述的方法。

14.一种车载终端，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求6所述的方法。

15.一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存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-5或6任一项所述的方法。

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