CN112918487A - 无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents
无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112918487A CN112918487A CN202110206772.0A CN202110206772A CN112918487A CN 112918487 A CN112918487 A CN 112918487A CN 202110206772 A CN202110206772 A CN 202110206772A CN 112918487 A CN112918487 A CN 112918487A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- starting
- mileage value
- unmanned vehicle
- target
- starting point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 41
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 16
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000002922 simulated annealing Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
- B60W40/06—Road conditions
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
- B60W60/0011—Planning or execution of driving tasks involving control alternatives for a single driving scenario, e.g. planning several paths to avoid obstacles
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
- B60W60/0025—Planning or execution of driving tasks specially adapted for specific operations
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D3/00—Control of position or direction
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
- B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
- B60W2420/408—Radar; Laser, e.g. lidar
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2530/00—Input parameters relating to vehicle conditions or values, not covered by groups B60W2510/00 or B60W2520/00
- B60W2530/13—Mileage
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2554/00—Input parameters relating to objects
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
Abstract
本公开的实施例公开了无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括:响应于无人车在当前节点的任务完成,确定引导线上基准起步位置的占用状态信息,其中,引导线为无人车从当前节点到下一节点的预设行驶路线,基准起步位置为无人车从当前位置到达引导线的位置,占用状态信息为占用状态或未占用状态;响应于确定占用状态信息为占用状态,将无人车的当前位置投影至引导线,以确定当前位置在引导线上的初始里程值;确定基准起步位置在引导线上的基准起步里程值;基于基准起步里程值和初始里程值,生成目标起步点序列。该实施方式可以动态生成目标起步点,便于无人车正常进入起步位置,提高了无人车的运行效率。
Description
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域,具体涉及无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
背景技术
无人车需要在居民小区、写字楼、商场门口等车辆和行人较多,环境较为复杂的场景下起步。这些场景中往往没有车道线,需要将无人车引导至车道线的基准起步位置以使得无人车进行正常运行。目前,常用的起步方式是预先设置一个基准起步位置,以使得无人车行驶到基准起步位置。
然而,采用上述起步方式通常会存在以下技术问题:当基准起步位置被占据时,无人车将无法正常进入起步位置,需要通过人工重新选取起步位置,降低了无人车的运行效率。
发明内容
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思,这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
本公开的一些实施例提出了无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质,来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。
第一方面,本公开的一些实施例提供了一种无人车起步方法,该方法包括:响应于上述无人车在当前节点的任务完成,确定引导线上基准起步位置的占用状态信息,其中,上述引导线为上述无人车从当前节点到下一节点的预设行驶路线,上述基准起步位置为上述无人车从当前位置到达上述引导线的位置,上述占用状态信息为占用状态或未占用状态;响应于确定上述占用状态信息为占用状态,将上述无人车的当前位置投影至上述引导线,以确定上述当前位置在上述引导线上的初始里程值;确定上述基准起步位置在上述引导线上的基准起步里程值;基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成目标起步点序列。
可选地,上述基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成目标起步点序列,包括:对于上述基准起步里程值,执行如下处理步骤:获取对应上述基准起步里程值的位置信息,其中,上述位置信息包括对应上述引导线的左侧路宽和对应上述引导线的右侧路宽;基于上述左侧路宽和上述基准起步里程值,通过预设阈值生成至少一个左侧备选起步点;基于上述右侧路宽和上述基准起步里程值,通过上述预设阈值生成至少一个右侧备选起步点;将上述至少一个左侧目标起步点和上述至少一个右侧备选起步点进行合并处理,得到备选起步点组;确定上述基准起步里程值和上述初始里程值的差值是否满足预设条件;响应于满足,基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成备选起步里程值;将上述备选起步里程值确定为基准起步里程值,再次执行上述处理步骤。
可选地,上述基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成目标起步点序列,还包括:根据预先设置的排列指令,对所得到的备选起步点组中的各个备选起步点进行排列处理,以生成目标起步点序列。
可选地,上述基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成备选起步里程值,包括:基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成初始起步里程值;将上述初始起步里程值和上述初始里程值的和确定为备选起步里程值。
可选地,上述方法还包括:从上述目标起步点序列中选择目标起步点作为目标起步位置。
可选地,上述从上述目标起步点序列中选择目标起步点作为目标起步位置,包括:对于上述目标起步点序列中的每个目标起步点,执行如下步骤:确定上述目标起步点的占用状态信息;响应于确定上述占用状态信息为未占用状态,将上述目标起步点确定为目标起步位置。
可选地,上述方法还包括:根据上述当前位置和上述目标起步位置,生成行驶轨迹;控制上述无人车按照上述行驶轨迹进行行驶;响应于上述无人车距上述目标起步位置的距离满足第一目标条件以及上述无人车的行驶方向满足第二目标条件,再次生成目标起步点序列。
第二方面,本公开的一些实施例提供了一种无人车起步装置,装置包括:第一确定单元,被配置成响应于上述无人车在当前节点的任务完成,确定引导线上基准起步位置的占用状态信息,其中,上述引导线为上述无人车从当前节点到下一节点的预设行驶路线,上述基准起步位置为上述无人车从当前位置到达上述引导线的位置,上述占用状态信息为占用状态或未占用状态;投影单元,被配置成响应于确定上述占用状态信息为占用状态,将上述无人车的当前位置投影至上述引导线,以确定上述当前位置在上述引导线上的初始里程值;第二确定单元,被配置成确定上述基准起步位置在上述引导线上的基准起步里程值;生成单元,被配置成基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成目标起步点序列。
可选地,生成单元被进一步配置成:对于上述基准起步里程值,执行如下处理步骤:获取对应上述基准起步里程值的位置信息,其中,上述位置信息包括对应上述引导线的左侧路宽和对应上述引导线的右侧路宽;基于上述左侧路宽和上述基准起步里程值,通过预设阈值生成至少一个左侧备选起步点;基于上述右侧路宽和上述基准起步里程值,通过上述预设阈值生成至少一个右侧备选起步点;将上述至少一个左侧目标起步点和上述至少一个右侧备选起步点进行合并处理,得到备选起步点组;确定上述基准起步里程值和上述初始里程值的差值是否满足预设条件;响应于满足,基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成备选起步里程值;将上述备选起步里程值确定为基准起步里程值,再次执行上述处理步骤。
可选地,生成单元被进一步配置成:根据预先设置的排列指令,对所得到的备选起步点组中的各个备选起步点进行排列处理,以生成目标起步点序列。
可选地,生成单元被进一步配置成:基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成初始起步里程值;将上述初始起步里程值和上述初始里程值的和确定为备选起步里程值。
可选地,无人车起步装置还包括:选择单元,被配置成从上述目标起步点序列中选择目标起步点作为目标起步位置。
可选地,选择单元被进一步配置成:对于上述目标起步点序列中的每个目标起步点,执行如下步骤:确定上述目标起步点的占用状态信息;响应于确定上述占用状态信息为未占用状态,将上述目标起步点确定为目标起步位置。
可选地,无人车起步装置还包括:轨迹生成单元,被配置成根据上述当前位置和上述目标起步位置,生成行驶轨迹;控制单元,被配置成控制上述无人车按照上述行驶轨迹进行行驶;生成目标起步点序列单元,被配置成响应于上述无人车距上述目标起步位置的距离满足第一目标条件以及上述无人车的行驶方向满足第二目标条件,再次生成目标起步点序列。
第三方面,本公开的一些实施例提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,其上存储有一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
第四方面,本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果:通过本公开的一些实施例的无人车起步方法,可以动态生成目标起步点,便于无人车正常进入起步位置,提高了无人车的运行效率。具体来说,造成无人车的运行效率不高的原因在于:当基准起步位置被占据时,无人车将无法正常进入起步位置,需要通过人工重新选取起步位置,降低了无人车的运行效率。基于此,本公开的一些实施例的无人车起步方法,首先,可以引导线上基准起步位置的占用状态信息。由此,可以确定是否需要动态生成目标起步点。其次,响应于确定上述占用状态信息为占用状态,将上述无人车的当前位置投影至上述引导线,以确定上述当前位置在上述引导线上的初始里程值。然后,确定上述基准起步位置在上述引导线上的基准起步里程值。由此,可以为后续生成目标起步点提供了数据支撑。最后,基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成目标起步点序列。由此,解决了当基准起步位置被占据时,无人车将无法正常进入起步位置的问题。从而,可以动态生成目标起步点,便于无人车正常进入起步位置,提高了无人车的运行效率。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式,本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的,元件和元素不一定按照比例绘制。
图1是本公开的一些实施例的无人车起步方法的一个应用场景的示意图;
图2是根据本公开的无人车起步方法的一些实施例的流程图;
图3是根据本公开的无人车起步方法的另一些实施例的流程图;
图4是根据本公开的无人车起步方法的又一些实施例的流程图;
图5是根据本公开的无人车起步装置的一些实施例的结构示意图;
图6是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例,然而应当理解的是,本公开可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反,提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是,本公开的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本公开的保护范围。
另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下,本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要注意,本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分,并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意,本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的,而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1是根据本公开一些实施例的无人车起步方法的一个应用场景的示意图。
在图1的应用场景中,包括无人车101、引导线102、基准起步位置103、无人车101在上述引导线102上的投影位置104和目标起步点序列105。首先,在无人车101接收到任务时,可以调用地图系统,以定位当前无人车101的位置。然后,无人车101可以调用雷达或者无线传感器等设备以感知基准起步位置103是否被障碍物占据。最后,无人车101结合地图系统中的数据和无线传感器感知的数据进行动态规划,以使得无人车101能够行驶到起步位置。
实践中,首先,响应于上述无人车101在当前节点的任务完成,可以通过无人车101上的雷达或摄像头等设备确定引导线102上基准起步位置103的占用状态信息。其中,上述引导线102为上述无人车101从当前节点到下一节点的预设行驶路线,上述基准起步位置103为上述无人车从当前位置到达上述引导线102的位置,上述占用状态信息为占用状态或未占用状态。这里,基准起步位置103可以是无人车101在起步时与无人车车头中心重合的点。这里,当前位置可以是指无人车101车头的中心点。其次,响应于确定上述占用状态信息为占用状态,无人车101可以通过雷达等设备将当前位置投影至上述引导线102上,以得到无人车101在上述引导线102上的投影位置104。从而,确定上述当前位置在上述引导线102上的初始里程值。这里,初始里程值可以是指投影位置104与引导线102上起点105的距离值。然后,确定上述基准起步位置103在上述引导线102上的基准起步里程值。这里,基准起步里程值可以是指基准起步位置103与引导线102上起点105的距离值。最后,无人车101可以基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成目标起步点序列106。由此,实现了基准起步位置103被占用且无需人工干预的情况下,根据基准起步位置103附近的实际情况重新选择起步位置。
继续参考图2,示出了根据本公开的无人车起步方法的一些实施例的流程200。该无人车起步方法,包括以下步骤:
步骤201,响应于无人车在当前节点的任务完成,确定引导线上基准起步位置的占用状态信息。
在一些实施例中,无人车起步方法的执行主体可以是如图1所示的无人车101,也可以是无人车调度设备(例如,计算设备)等等。这里,以无人车101为执行主体。响应于上述无人车在当前节点的任务完成,上述无人车可以通过雷达或无线传感器等设备检测引导线上基准起步位置的占用状态信息。其中,上述引导线为上述无人车从当前节点到下一节点的预设行驶路线,也可以是指预先设置的引导轨道。这里,上述基准起步位置为上述无人车从当前位置到达上述引导线的位置。这里,上述占用状态信息为占用状态或未占用状态。这里,基准起步位置可以是无人车在起步时与无人车车头中心重合的点,也可以根据实际需求进行设定。
步骤202,响应于确定占用状态信息为占用状态,将无人车的当前位置投影至引导线,以确定当前位置在引导线上的初始里程值。
在一些实施例中,响应于确定上述占用状态信息为占用状态,上述无人车可以将无人车的当前位置投影至上述引导线,以确定上述当前位置在上述引导线上的初始里程值。实践中,首先,上述无人车可以通过雷达扫描引导线以将无人车的位置垂直投影至引导线上。由此,可以得到无人车在上述引导线上的投影位置。这里,可以把无人车的当前位置看作一个点,即,无人车的中心点。然后,上述无人车可以将投影位置与引导线的起点的距离确定为初始里程值。例如,初始里程值可以为7米。
步骤203,确定基准起步位置在引导线上的基准起步里程值。
在一些实施例中,上述无人车可以通过雷达探测基准起步位置距引导线的起点的距离。从而,可以将基准起步位置距引导线的起点的距离确定为基准起步里程值。例如,基准起步里程值可以是为10米。
步骤204,基于基准起步里程值和初始里程值,生成目标起步点序列。
在一些实施例中,首先,上述无人车可以通过雷达探测基准起步位置所在的引导线两侧的道路宽度。然后,在道路两侧,可以每隔预设宽度取一个起步宽度。这里,预设宽度可以是无人车的车身宽度,也可以根据实际需求进行设定。再然后,可以将基准起步里程值和起步宽度进行组合以生成起步点坐标作为目标起步点。接着,再将上述基准起步里程值和上述初始里程值的差值的一半与上述初始里程值的和确定为新的基准起步里程值,再次确定新的目标起步点。最后,将所得到的目标起步点按照基准起步里程值从大到小进行排序,再将同一基准起步里程值的目标起步点按照道路左侧的目标起步点的优先级大于道路右侧的目标起步点的优先级进行排序。其中,起步宽度越小,优先级越高。
作为示例,首先,上述无人车可以探测到基准起步位置所在的引导线两侧的道路宽度均为5米。无人车的车身宽度可以是1米,即可以在道路两侧分别取4个起步宽度。例如,道路左侧的4个起步宽度可以是“1,2,3,4”。道路右侧的4个起步宽度可以是“1,2,3,4”。然后,可以将基准起步里程值“10”和左侧起步宽度“1”进行组合以生成起步点坐标作为左侧目标起步点(10,1)。从而,可以得到左侧目标起步点组{(10,1);(10,2);(10,3);(10,4)}。可以得到右侧目标起步点组{(10,1);(10,2);(10,3);(10,4)}。接着,将基准起步里程值“10”和上述初始里程值“7”的差值的一半“1.5”与上述初始里程值“7”的和“8.5”确定为新的基准起步里程值。由此,可以得到第二组左侧目标起步点组{(8.5,1);(8.5,2);(8.5,3);(8.5,4)}。可以得到第二组右侧目标起步点组{(8.5,1);(8.5,2);(8.5,3);(8.5,4)}。最后,对所得到的目标起步点组进行排序,得到目标起步点序列:左侧目标起步点组{(10,1);(10,2);(10,3);(10,4)};右侧目标起步点组{(10,1);(10,2);(10,3);(10,4)};左侧目标起步点组{(8.5,1);(8.5,2);(8.5,3);(8.5,4)};右侧目标起步点组{(8.5,1);(8.5,2);(8.5,3);(8.5,4)}。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果:通过本公开的一些实施例的无人车起步方法,可以动态生成目标起步点,便于无人车正常进入起步位置,提高了无人车的运行效率。具体来说,造成无人车的运行效率不高的原因在于:当基准起步位置被占据时,无人车将无法正常进入起步位置,需要通过人工重新选取起步位置,降低了无人车的运行效率。基于此,本公开的一些实施例的无人车起步方法,首先,可以引导线上基准起步位置的占用状态信息。由此,可以确定是否需要动态生成目标起步点。其次,响应于确定上述占用状态信息为占用状态,将上述无人车的当前位置投影至上述引导线,以确定上述当前位置在上述引导线上的初始里程值。然后,确定上述基准起步位置在上述引导线上的基准起步里程值。由此,可以为后续生成目标起步点提供了数据支撑。最后,基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成目标起步点序列。由此,解决了当基准起步位置被占据时,无人车将无法正常进入起步位置的问题。从而,可以动态生成目标起步点,便于无人车正常进入起步位置,提高了无人车的运行效率。
进一步参考图3,示出了根据本公开的无人车起步方法的另一些实施例。该无人车起步方法,包括以下步骤:
步骤301,响应于无人车在当前节点的任务完成,确定引导线上基准起步位置的占用状态信息。
步骤302,响应于确定占用状态信息为占用状态,将无人车的当前位置投影至引导线,以确定当前位置在引导线上的初始里程值。
步骤303,确定基准起步位置在引导线上的基准起步里程值。
在一些实施例中,步骤301-303的具体实现及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤201-203,在此不再赘述。
步骤304,对于基准起步里程值,执行处理步骤。
在一些实施例中,无人车可以对于上述基准起步里程值,执行如下处理步骤:
第一步,获取对应上述基准起步里程值的位置信息。其中,上述位置信息包括对应上述引导线的左侧路宽和对应上述引导线的右侧路宽。这里,无人车可以通过雷达探测或者从地图系统中获取到对应上述基准起步里程值的位置信息。
第二步,基于上述左侧路宽和上述基准起步里程值,通过预设阈值生成至少一个左侧备选起步点。这里,预设阈值可以是无人车的车身宽度。实践中,无人车可以在左侧道路每间隔预设阈值取一个起步宽度,再将基准起步里程值和起步宽度进行组合,以生成左侧备选起步点。
第三步,基于上述右侧路宽和上述基准起步里程值,通过上述预设阈值生成至少一个右侧备选起步点。实践中,无人车可以在右侧道路每间隔预设阈值取一个起步宽度,再将基准起步里程值和起步宽度进行组合,以生成右侧备选起步点。
第四步,将上述至少一个左侧目标起步点和上述至少一个右侧备选起步点进行合并处理,得到备选起步点组。
第五步,确定上述基准起步里程值和上述初始里程值的差值是否满足预设条件。这里,预设条件可以是“上述基准起步里程值和上述初始里程值的差值大于等于无人车的车身长度”。
第六步,响应于满足,基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成备选起步里程值。
实践中,上述第六步可以包括以下子步骤:
第一子步骤,基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成初始起步里程值。实践中,可以将上述基准起步里程值与上述初始里程值的差值与预设数值的比值作为初始起步里程值。这里,预设数值可以是根据实际需求设置的数字。
第二子步骤,将上述初始起步里程值和上述初始里程值的和确定为备选起步里程值。
第七步,将上述备选起步里程值确定为基准起步里程值,再次执行上述处理步骤。
步骤305,根据预先设置的排列指令,对所得到的备选起步点组中的各个备选起步点进行排列处理,以生成目标起步点序列。
在一些实施例中,无人车可以根据预先设置的排列指令,对所得到的备选起步点组中的各个备选起步点进行排列处理,以生成目标起步点序列。这里,排列指令可以是:基准起步里程值越大,优先级越高;对于基准起步里程值相同的备选起步点,起步宽度越小,优先级越高;对于起步宽度相同的备选起步点,左侧备选起步点的优先级大于右侧备选起步点的优先级。
从图3可以看出,与图2对应的一些实施例的描述相比,图3对应的一些实施例中的流程300可以根据预先设置的排列指令,对所得到的备选起步点组中的各个备选起步点进行排列处理。由此,可以更好地推荐目标起步点以供无人车进行起步。此外,通过条件限制目标起步点的生成,可以更好优化生成的目标起步点。
进一步参考图4,示出了根据本公开的无人车起步方法的又一些实施例。该无人车起步方法,包括以下步骤:
步骤401,响应于无人车在当前节点的任务完成,确定引导线上基准起步位置的占用状态信息。
步骤402,响应于确定占用状态信息为占用状态,将无人车的当前位置投影至引导线,以确定当前位置在引导线上的初始里程值。
步骤403,确定基准起步位置在引导线上的基准起步里程值。
步骤404,基于基准起步里程值和初始里程值,生成目标起步点序列。
在一些实施例中,步骤401-404的具体实现及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤201-204,在此不再赘述。
步骤405,从目标起步点序列中选择目标起步点作为目标起步位置。
在一些实施例中,无人车101可以从上述目标起步点序列中选择优先级最高的目标起步点作为目标起步位置。
在一些实施例的一些可选的实现方式中,无人车101可以对于上述目标起步点序列中的每个目标起步点,执行如下步骤:
第一步,确定上述目标起步点的占用状态信息。实践中,无人车可以通过雷达探测、摄像头拍摄或者是无人传感器等方式确定上述目标起步点的占用状态信息。
第二步,响应于确定上述占用状态信息为未占用状态,将上述目标起步点确定为目标起步位置。实践中,无人车检测到目标起步点的占用状态信息为未占用状态,可以将上述目标起步点确定为目标起步位置。
步骤406,根据当前位置和目标起步位置,生成行驶轨迹。
在一些实施例中,无人车可以通过多种方法(模拟退火算法、人工势场法、模糊逻辑算法、禁忌搜索算法、可视图空间法等)规划从当前位置到目标起步位置的行驶轨迹。
步骤407,控制无人车按照行驶轨迹进行行驶。
在一些实施例中,无人车可以按照上述行驶轨迹控制车体行驶到目标起步位置。
步骤408,响应于无人车距目标起步位置的距离满足第一目标条件以及无人车的行驶方向满足第二目标条件,再次生成目标起步点序列。
在一些实施例中,响应于上述无人车距上述目标起步位置的距离满足第一目标条件以及上述无人车的行驶方向满足第二目标条件,无人车可以重新生成目标起步点序列,以满足无人车的起步需求。这里,第一目标条件可以是“上述无人车距上述目标起步位置的距离小于等于预设距离”。这里,对预设距离的设定,不作限制。这里,第二目标条件可以是“无人车的行驶方向与引导线的夹角大于等于预设角度”。这里,预设角度的设定可以是根据无人车的车身长度和车身宽度进行设定。
从图4可以看出,与图2对应的一些实施例的描述相比,图4对应的一些实施例中的流程400可以在无人车无法正常行驶到目标起步位置时,重新生成目标起步点序列。从而,可以动态生成目标起步点,便于无人车正常进入起步位置,提高了无人车的运行效率。
进一步参考图5,作为对上述各图所示方法的实现,本公开提供了一种无人车起步装置的一些实施例,这些装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示,一些实施例的无人车起步装置500包括:第一确定单元501被配置成响应于上述无人车在当前节点的任务完成,确定引导线上基准起步位置的占用状态信息,其中,上述引导线为上述无人车从当前节点到下一节点的预设行驶路线,上述基准起步位置为上述无人车从当前位置到达上述引导线的位置,上述占用状态信息为占用状态或未占用状态;投影单元502被配置成响应于确定上述占用状态信息为占用状态,将上述无人车的当前位置投影至上述引导线,以确定上述当前位置在上述引导线上的初始里程值;第二确定单元503被配置成确定上述基准起步位置在上述引导线上的基准起步里程值;生成单元504被配置成基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成目标起步点序列。
在一些实施例的一些可选的实现方式中,生成单元504被进一步配置成:对于上述基准起步里程值,执行如下处理步骤:获取对应上述基准起步里程值的位置信息,其中,上述位置信息包括对应上述引导线的左侧路宽和对应上述引导线的右侧路宽;基于上述左侧路宽和上述基准起步里程值,通过预设阈值生成至少一个左侧备选起步点;基于上述右侧路宽和上述基准起步里程值,通过上述预设阈值生成至少一个右侧备选起步点;将上述至少一个左侧目标起步点和上述至少一个右侧备选起步点进行合并处理,得到备选起步点组;确定上述基准起步里程值和上述初始里程值的差值是否满足预设条件;响应于满足,基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成备选起步里程值;将上述备选起步里程值确定为基准起步里程值,再次执行上述处理步骤。
在一些实施例的一些可选的实现方式中,生成单元504被进一步配置成:根据预先设置的排列指令,对所得到的备选起步点组中的各个备选起步点进行排列处理,以生成目标起步点序列。
在一些实施例的一些可选的实现方式中,生成单元504被进一步配置成:基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成初始起步里程值;将上述初始起步里程值和上述初始里程值的和确定为备选起步里程值。
在一些实施例的一些可选的实现方式中,无人车起步装置500还包括:选择单元,被配置成从上述目标起步点序列中选择目标起步点作为目标起步位置。
在一些实施例的一些可选的实现方式中,选择单元被进一步配置成:对于上述目标起步点序列中的每个目标起步点,执行如下步骤:确定上述目标起步点的占用状态信息;响应于确定上述占用状态信息为未占用状态,将上述目标起步点确定为目标起步位置。
在一些实施例的一些可选的实现方式中,无人车起步装置500还包括:轨迹生成单元,被配置成根据上述当前位置和上述目标起步位置,生成行驶轨迹;控制单元,被配置成控制上述无人车按照上述行驶轨迹进行行驶;生成目标起步点序列单元,被配置成响应于上述无人车距上述目标起步位置的距离满足第一目标条件以及上述无人车的行驶方向满足第二目标条件,再次生成目标起步点序列。
可以理解的是,该装置500中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此,上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置500及其中包含的单元,在此不再赘述。
下面参考图6,其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图1中的计算设备101)600的结构示意图。本公开的一些实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图6示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示,电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601,其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中,还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
通常,以下装置可以连接至I/O接口605:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607;包括例如磁带、硬盘等的存储装置608;以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置,也可以根据需要代表多个装置。
特别地,根据本公开的一些实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中,该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装,或者从存储装置608被安装,或者从ROM602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时,执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中,客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol,超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信,并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如,通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”),广域网(“WAN”),网际网(例如,互联网)以及端对端网络(例如,ad hoc端对端网络),以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备:响应于上述无人车在当前节点的任务完成,确定引导线上基准起步位置的占用状态信息,其中,上述引导线为上述无人车从当前节点到下一节点的预设行驶路线,上述基准起步位置为上述无人车从当前位置到达上述引导线的位置,上述占用状态信息为占用状态或未占用状态;响应于确定上述占用状态信息为占用状态,将上述无人车的当前位置投影至上述引导线,以确定上述当前位置在上述引导线上的初始里程值;确定上述基准起步位置在上述引导线上的基准起步里程值;基于上述基准起步里程值和上述初始里程值,生成目标起步点序列。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器包括第一确定单元、投影单元、第二确定单元和生成单元。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,投影单元还可以被描述为“响应于确定上述占用状态信息为占用状态,将上述无人车的当前位置投影至上述引导线,以确定上述当前位置在上述引导线上的初始里程值的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如,非限制性地,可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括:现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本公开的实施例中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (10)
1.一种无人车起步方法,应用于无人车,包括:
响应于所述无人车在当前节点的任务完成,确定引导线上基准起步位置的占用状态信息,其中,所述引导线为所述无人车从当前节点到下一节点的预设行驶路线,所述基准起步位置为所述无人车从当前位置到达所述引导线的位置,所述占用状态信息为占用状态或未占用状态;
响应于确定所述占用状态信息为占用状态,将所述无人车的当前位置投影至所述引导线,以确定所述当前位置在所述引导线上的初始里程值;
确定所述基准起步位置在所述引导线上的基准起步里程值;
基于所述基准起步里程值和所述初始里程值,生成目标起步点序列。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述基准起步里程值和所述初始里程值,生成目标起步点序列,包括:
对于所述基准起步里程值,执行如下处理步骤:
获取对应所述基准起步里程值的位置信息,其中,所述位置信息包括对应所述引导线的左侧路宽和对应所述引导线的右侧路宽;
基于所述左侧路宽和所述基准起步里程值,通过预设阈值生成至少一个左侧备选起步点;
基于所述右侧路宽和所述基准起步里程值,通过所述预设阈值生成至少一个右侧备选起步点;
将所述至少一个左侧目标起步点和所述至少一个右侧备选起步点进行合并处理,得到备选起步点组;
确定所述基准起步里程值和所述初始里程值的差值是否满足预设条件;
响应于满足,基于所述基准起步里程值和所述初始里程值,生成备选起步里程值;
将所述备选起步里程值确定为基准起步里程值,再次执行所述处理步骤。
3.根据权利2所述的方法,其中,所述基于所述基准起步里程值和所述初始里程值,生成目标起步点序列,还包括:
根据预先设置的排列指令,对所得到的备选起步点组中的各个备选起步点进行排列处理,以生成目标起步点序列。
4.根据权利要求2所述的方法,其中,所述基于所述基准起步里程值和所述初始里程值,生成备选起步里程值,包括:
基于所述基准起步里程值和所述初始里程值,生成初始起步里程值;
将所述初始起步里程值和所述初始里程值的和确定为备选起步里程值。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
从所述目标起步点序列中选择目标起步点作为目标起步位置。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述从所述目标起步点序列中选择目标起步点作为目标起步位置,包括:
对于所述目标起步点序列中的每个目标起步点,执行如下步骤:
确定所述目标起步点的占用状态信息;
响应于确定所述占用状态信息为未占用状态,将所述目标起步点确定为目标起步位置。
7.根据权利要求5所述的方法,其中,所述方法还包括:
根据所述当前位置和所述目标起步位置,生成行驶轨迹;
控制所述无人车按照所述行驶轨迹进行行驶;
响应于所述无人车距所述目标起步位置的距离满足第一目标条件以及所述无人车的行驶方向满足第二目标条件,再次生成目标起步点序列。
8.一种无人车起步装置,应用于无人车,包括:
第一确定单元,被配置成响应于所述无人车在当前节点的任务完成,确定引导线上基准起步位置的占用状态信息,其中,所述引导线为所述无人车从当前节点到下一节点的预设行驶路线,所述基准起步位置为所述无人车从当前位置到达所述引导线的位置,所述占用状态信息为占用状态或未占用状态;
投影单元,被配置成响应于确定所述占用状态信息为占用状态,将所述无人车的当前位置投影至所述引导线,以确定所述当前位置在所述引导线上的初始里程值;
第二确定单元,被配置成确定所述基准起步位置在所述引导线上的基准起步里程值;
生成单元,被配置成基于所述基准起步里程值和所述初始里程值,生成目标起步点序列。
9.一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,其上存储有一个或多个程序;
雷达,被配置成监测物体;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
Priority Applications (6)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110206772.0A CN112918487B (zh) | 2021-02-24 | 2021-02-24 | 无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
KR1020237030004A KR20230144560A (ko) | 2021-02-24 | 2022-01-12 | 무인 차량 시동 방법, 장치, 전자 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 매체 |
EP22758694.8A EP4286234A1 (en) | 2021-02-24 | 2022-01-12 | Method and apparatus for starting unmanned vehicle, electronic device, and computer-readable medium |
US18/278,141 US20240124027A1 (en) | 2021-02-24 | 2022-01-12 | Method and apparatus for starting unmanned vehicle, electronic device, and computer-readable medium |
PCT/CN2022/071589 WO2022179328A1 (zh) | 2021-02-24 | 2022-01-12 | 无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
JP2023574746A JP2024509000A (ja) | 2021-02-24 | 2022-01-12 | 無人車両の始動方法、装置、電子機器およびコンピュータ読み取り可能媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110206772.0A CN112918487B (zh) | 2021-02-24 | 2021-02-24 | 无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112918487A true CN112918487A (zh) | 2021-06-08 |
CN112918487B CN112918487B (zh) | 2022-04-12 |
Family
ID=76171607
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110206772.0A Active CN112918487B (zh) | 2021-02-24 | 2021-02-24 | 无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20240124027A1 (zh) |
EP (1) | EP4286234A1 (zh) |
JP (1) | JP2024509000A (zh) |
KR (1) | KR20230144560A (zh) |
CN (1) | CN112918487B (zh) |
WO (1) | WO2022179328A1 (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113670323A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-19 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 一种目标区域的确定方法、装置、设备和介质 |
CN114013442A (zh) * | 2021-10-27 | 2022-02-08 | 株式会社Iat | 一种车辆的起步方法、装置以及系统 |
WO2022179328A1 (zh) * | 2021-02-24 | 2022-09-01 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108088455A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-05-29 | 山东中图软件技术有限公司 | 一种导航方法 |
CN110220528A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-09-10 | 福州大学 | 一种基于a星算法的自动驾驶无人车双向动态路径规划方法 |
US20190317515A1 (en) * | 2018-04-16 | 2019-10-17 | Baidu Usa Llc | Method for generating trajectories for autonomous driving vehicles (advs) |
WO2020125686A1 (zh) * | 2018-12-19 | 2020-06-25 | 长沙智能驾驶研究院有限公司 | 实时相对地图的生成方法,智能驾驶设备以及计算机存储介质 |
US20200265710A1 (en) * | 2019-02-20 | 2020-08-20 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Travelling track prediction method and device for vehicle |
US20200301419A1 (en) * | 2019-03-19 | 2020-09-24 | Gm Cruise Holdings Llc | Identifying a route for an autonomous vehicle between an origin and destination location |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017111552A (ja) * | 2015-12-15 | 2017-06-22 | 株式会社リコー | 自動走行装置及びプログラム |
CN108256664A (zh) * | 2016-12-29 | 2018-07-06 | 中移(杭州)信息技术有限公司 | 一种路径的确定方法和装置 |
CN109724612B (zh) * | 2019-01-14 | 2021-06-15 | 浙江华睿科技有限公司 | 一种基于拓扑地图的agv路径规划方法及设备 |
CN112918487B (zh) * | 2021-02-24 | 2022-04-12 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
-
2021
- 2021-02-24 CN CN202110206772.0A patent/CN112918487B/zh active Active
-
2022
- 2022-01-12 EP EP22758694.8A patent/EP4286234A1/en active Pending
- 2022-01-12 KR KR1020237030004A patent/KR20230144560A/ko active Search and Examination
- 2022-01-12 WO PCT/CN2022/071589 patent/WO2022179328A1/zh active Application Filing
- 2022-01-12 JP JP2023574746A patent/JP2024509000A/ja active Pending
- 2022-01-12 US US18/278,141 patent/US20240124027A1/en active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108088455A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-05-29 | 山东中图软件技术有限公司 | 一种导航方法 |
US20190317515A1 (en) * | 2018-04-16 | 2019-10-17 | Baidu Usa Llc | Method for generating trajectories for autonomous driving vehicles (advs) |
WO2020125686A1 (zh) * | 2018-12-19 | 2020-06-25 | 长沙智能驾驶研究院有限公司 | 实时相对地图的生成方法,智能驾驶设备以及计算机存储介质 |
US20200265710A1 (en) * | 2019-02-20 | 2020-08-20 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Travelling track prediction method and device for vehicle |
US20200301419A1 (en) * | 2019-03-19 | 2020-09-24 | Gm Cruise Holdings Llc | Identifying a route for an autonomous vehicle between an origin and destination location |
CN110220528A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-09-10 | 福州大学 | 一种基于a星算法的自动驾驶无人车双向动态路径规划方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
董敏等: "基于改进RRT算法的无人车路径规划仿真研究", 《计算机仿真》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022179328A1 (zh) * | 2021-02-24 | 2022-09-01 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
CN113670323A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-19 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 一种目标区域的确定方法、装置、设备和介质 |
CN113670323B (zh) * | 2021-08-17 | 2024-05-17 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 一种目标区域的确定方法、装置、设备和介质 |
CN114013442A (zh) * | 2021-10-27 | 2022-02-08 | 株式会社Iat | 一种车辆的起步方法、装置以及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112918487B (zh) | 2022-04-12 |
WO2022179328A1 (zh) | 2022-09-01 |
JP2024509000A (ja) | 2024-02-28 |
KR20230144560A (ko) | 2023-10-16 |
US20240124027A1 (en) | 2024-04-18 |
EP4286234A1 (en) | 2023-12-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112918487B (zh) | 无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
CN112700636B (zh) | 用于更新信息的方法和装置 | |
CN112590813A (zh) | 自动驾驶车辆信息生成方法、装置、电子设备和介质 | |
CN107765691B (zh) | 用于控制无人驾驶车辆的方法和装置 | |
CN113050643A (zh) | 无人车路径规划方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
CN115817463B (zh) | 车辆避障方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
CN115534939B (zh) | 车辆控制方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
CN115326099A (zh) | 局部路径规划方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
CN107257379A (zh) | 用于推送信息的方法和装置 | |
CN113190613A (zh) | 车辆路线信息显示方法、装置、电子设备和可读介质 | |
CN110956128A (zh) | 生成车道线图像的方法、装置、电子设备和介质 | |
CN116088537B (zh) | 车辆避障方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
CN111158541B (zh) | 空间展示方法、装置、电子设备和介质 | |
CN112649011A (zh) | 车辆避障方法、装置、设备和计算机可读介质 | |
CN110321854B (zh) | 用于检测目标对象的方法和装置 | |
CN113804196B (zh) | 无人车路径规划方法及相关设备 | |
CN112764629B (zh) | 增强现实界面展示方法、装置、设备和计算机可读介质 | |
CN114862491A (zh) | 车辆位置确定方法、派单方法、装置、服务器及存储介质 | |
CN115310728B (zh) | 泊车路线生成方法、装置、设备和计算机可读介质 | |
CN113624249B (zh) | 锁点操作执行方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
CN114359673B (zh) | 基于度量学习的小样本烟雾检测方法、装置和设备 | |
CN115908143B (zh) | 车辆跨层泊车方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
CN110621066B (zh) | 用于处理信息的方法和装置 | |
CN115876493B (zh) | 用于自动驾驶的测试场景生成方法、装置、设备和介质 | |
CN115273449B (zh) | 车队集合节点确认方法、装置、设备及介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |