CN105788330A - 无人驾驶车辆的实时路况预警方法和装置 - Google Patents

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CN105788330A
CN105788330A CN201610284499.2A CN201610284499A CN105788330A CN 105788330 A CN105788330 A CN 105788330A CN 201610284499 A CN201610284499 A CN 201610284499A CN 105788330 A CN105788330 A CN 105788330A
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郭晓艳
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Abstract

本申请公开了无人驾驶车辆的实时路况预警方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：采集无人驾驶车辆的行驶信息，其中，所述行驶信息包括：目的地、当前时间、速度信息、位置信息和规划路线；向云服务器发送所述行驶信息，以供所述云服务器根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息；接收所述云服务器反馈的路况信息；根据所述路况信息调整所述无人驾驶车辆的规划路线；控制所述无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。该实施方式实现了无人驾驶车辆对拥堵道路的规避。

Description

无人驾驶车辆的实时路况预警方法和装置
技术领域
本申请涉及无人驾驶车辆技术领域，具体涉及实时路况预警技术领域，尤其涉及无人驾驶车辆的实时路况预警方法和装置。
背景技术
无人驾驶车辆是一种新型的智能汽车，也称之为“轮式移动机器人”，主要通过ECU(ElectronicControlUnit，电子控制单元)，即车载终端设备对车辆中各个部分进行精准的控制与计算分析实现车辆的全自动运行，达到车辆无人驾驶的目的。
现有的路况预警方法通常是基于车辆在人工驾驶的前提下，利用道路导航设备人工对拥堵道路进行规避。而在无人驾驶车辆技术中，这些道路预警方法难以使得无人驾驶车辆有效地根据道路拥堵情况自动调整行驶路线。
发明内容
本申请的目的在于提出一种改进的无人驾驶车辆的实时路况预警方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。
第一方面，本申请提供了一种无人驾驶车辆的实时路况预警方法，所述方法包括：采集无人驾驶车辆的行驶信息，其中，所述行驶信息包括：目的地、当前时间、速度信息、位置信息和规划路线；向云服务器发送所述行驶信息，以供所述云服务器根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息；接收所述云服务器反馈的路况信息；根据所述路况信息调整所述无人驾驶车辆的规划路线；控制所述无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。
在一些实施例中，所述根据所述路况信息调整所述无人驾驶车辆的规划路线，包括：确定所述当前位置与所述目的地之间的路线集合；获取所述路线集合中各路线的路况信息，其中，所述路况信息包括：每条道路的拥堵程度信息、路线的长度、交通信号灯的数量和限速路段的长度；根据所述路线的路况信息对相应的路线进行评分；选出评分最高的路线作为所述调整后的规划路线。
在一些实施例中，所述方法还包括：将接收到的所述路况信息发送给预定范围内的其它无人驾驶车辆。
在一些实施例中，所述向云服务器发送所述行驶信息，包括：以预设时间周期向所述云服务器发送所述行驶信息。
第二方面，本申请提供了又一种无人驾驶车辆的实时路况预警方法，所述方法包括：接收无人驾驶车辆的车载终端发送的行驶信息，其中，所述行驶信息包括：目的地、当前时间、速度信息、位置信息和规划路线；根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息；向所述车载终端发送所述路况信息，以供所述车载终端根据所述路况信息调整所述无人驾驶车辆的规划路线并控制所述无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。
在一些实施例中，所述路况信息包括拥堵程度信息；以及所述根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息，包括：根据所述位置信息和所述速度信息计算所述无人驾驶车辆行驶单位距离长度所需的行驶时间；基于预设的行驶时间与拥堵程度信息的对应关系确定与所述无人驾驶车辆行驶单位距离长度所需的行驶时间对应的拥堵程度信息。
在一些实施例中，所述路况信息包括拥堵程度信息；以及所述根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息，包括：基于所述无人驾驶车辆的位置信息，确定当前在所述位置信息对应的道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目；基于预设的在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目与拥堵程度信息的对应关系确定与所述在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目对应的拥堵程度信息。
在一些实施例中，所述路况信息包括拥堵程度信息；以及所述根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息，包括：基于所述无人驾驶车辆的所述规划路线、所述速度信息和所述位置信息，计算所述无人驾驶车辆在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目；基于预设的在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目与拥堵程度信息的对应关系确定与所述在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目对应的拥堵程度信息；所述预设时间段为以当前时间为起点的时间段。
在一些实施例中，所述根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息，进一步包括：基于所述行驶信息，采用已训练的道路拥堵程度模型确定所述无人驾驶车辆所在的道路上在预设时间段内的拥堵程度信息。
第三方面，本申请提供了一种无人驾驶车辆的实时路况预警装置，所述装置包括：采集单元，配置用于采集无人驾驶车辆的行驶信息，其中，所述行驶信息包括：目的地、当前时间、速度信息、位置信息和规划路线；发送单元，配置用于向云服务器发送所述行驶信息，以供所述云服务器根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息；接收单元，配置用于接收所述云服务器反馈的路况信息；调整单元，配置用于根据所述路况信息调整所述无人驾驶车辆的规划路线；控制单元，配置用于控制所述无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。
在一些实施例中，所述调整单元进一步用于按如下方式调整所述无人驾驶车辆的规划路线：确定所述当前位置与所述目的地之间的路线集合；获取所述路线集合中各路线的路况信息，其中，所述路况信息包括：每条道路的拥堵程度信息、路线的长度、交通信号灯的数量和限速路段的长度；根据所述路线的路况信息对相应的路线进行评分；选出评分最高的路线作为所述调整后的规划路线。
在一些实施例中，所述装置还包括：通信单元，配置用于将接收到的所述路况信息发送给预定范围内的其它无人驾驶车辆。
在一些实施例中，所述发送单元进一步用于按如下方式向云服务器发送所述行驶信息：以预设时间周期向所述云服务器发送所述行驶信息。
第四方面，本申请提供了又一种无人驾驶车辆的实时路况预警装置，所述装置包括：接收单元，配置用于接收无人驾驶车辆的车载终端发送的行驶信息，其中，所述行驶信息包括：目的地、当前时间、速度信息、位置信息和规划路线；确定单元，配置用于根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息；发送单元，配置用于向所述车载终端发送所述路况信息，以供所述车载终端根据所述路况信息调整所述无人驾驶车辆的规划路线并控制所述无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。
在一些实施例中，所述路况信息包括拥堵程度信息，所述确定单元进一步用于按如下方式确定与所述规划路线相关的路况信息：根据所述位置信息和所述速度信息计算所述无人驾驶车辆行驶单位距离长度所需的行驶时间；基于预设的行驶时间与拥堵程度信息的对应关系确定与所述无人驾驶车辆行驶单位距离长度所需的行驶时间对应的拥堵程度信息。
在一些实施例中，所述路况信息包括拥堵程度信息，所述确定单元进一步用于按如下方式确定与所述规划路线相关的路况信息：基于所述无人驾驶车辆的位置信息，确定当前在所述位置信息对应的道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目；基于预设的在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目与拥堵程度信息的对应关系确定与所述在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目对应的拥堵程度信息。
在一些实施例中，所述路况信息包括拥堵程度信息，所述确定单元进一步用于按如下方式确定与所述规划路线相关的路况信息：基于所述无人驾驶车辆的所述规划路线、所述速度信息和所述位置信息，计算所述无人驾驶车辆在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目；基于预设的在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目与拥堵程度信息的对应关系确定与所述在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目对应的拥堵程度信息；所述预设时间段为以当前时间为起点的时间段。
在一些实施例中，所述确定单元进一步用于按如下方式确定与所述规划路线相关的路况信息：基于所述行驶信息，采用已训练的道路拥堵程度模型确定所述无人驾驶车辆所在的道路上在预设时间段内的拥堵程度信息。
本申请提供的无人驾驶车辆的实时路况预警方法通过向云服务器发送采集到的无人驾驶车辆的行驶信息并接收云服务器反馈的路况信息，来调整无人驾驶车辆的规划路线，并控制其按照上述规划路线行驶，从而有效的利用了无人驾驶车辆的行驶信息，实现了无人驾驶车辆对拥堵道路的规避。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是可以应用本申请的无人驾驶车辆的实时路况预警方法或无人驾驶车辆的实时路况预警装置的实施例的示例性系统架构；
图2是根据本申请的无人驾驶车辆的实时路况预警方法的一个实施例的流程图；
图3是根据本申请的无人驾驶车辆的实时路况预警方法的又一个实施例的流程图；
图4是根据本申请的无人驾驶车辆的实时路况预警方法的再一个实施例的流程图；
图5是根据本申请的无人驾驶车辆的实时路况预警装置的一个实施例的结构示意图；
图6是根据本申请的无人驾驶车辆的实时路况预警装置的又一个实施例的结构示意图；
图7是适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。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。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了可以应用本申请的无人驾驶车辆的实时路况预警方法或无人驾驶车辆的实时路况预警装置的实施例的示例性系统架构100。
如图1所示，系统架构100可以包括车载终端设备101、102、103，网络104和对车载终端设备101、102、103进行支持的云服务器105。网络104用以在车载终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如无线通信链路、全球定位系统或者光纤电缆等等。
车载终端设备101、102、103上安装有无人驾驶车辆的控制系统，其可以直接通过网络104与云服务器105交互，车载终端设备101、102、103还可以采集车辆的行驶信息以供云服务器105基于接收的众多行驶信息确定各条道路的路况信息。
云服务器105可以是提供实时路况预警服务的服务器，例如对车载终端设备101、102、103发送的行驶信息进行接收并提供基于大数据计算得到各条道路的拥堵程度信息的后台网络云服务器。
需要说明的是，本申请实施例所提供的无人驾驶车辆的实时路况预警方法一般由车载终端设备101、102、103执行，相应地，无人驾驶车辆的实时路况预警装置一般设置于车载终端设备101、102、103中。
应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
继续参考图2，示出了根据本申请的无人驾驶车辆的实时路况预警方法的一个实施例的流程200。所述的无人驾驶车辆的实时路况预警方法，包括以下步骤：
步骤201，采集无人驾驶车辆的行驶信息。
在本实施例中，无人驾驶车辆的实时路况预警方法运行于其上的电子设备(例如图1所述的车载终端设备101、102、103)可以通过数据传输的方式采集无人驾驶车辆的行驶信息，其中，上述行驶信息可以包括目的地、当前时间、当前的速度信息、当前的位置信息和上述无人驾驶车辆的规划行驶路线。上述数据传输的方式包括但不限于并行传输、串行传输、同步传输、异步传输、单工传输、半双工传输以及全双工传输。
在本实施例中，上述无人驾驶车辆的实时路况预警方法中对行驶信息的采集可以实时采集，也可以周期性地采集无人驾驶车辆的行驶信息，其中，上述的采集周期可以是用户设置的，也可以是缺省设置的(例如周期为5秒)。
步骤202，向云服务器发送行驶信息，以供云服务器根据行驶信息确定与规划路线相关的路况信息。
在本实施例中，基于步骤201中采集到的上述无人驾驶车辆的行驶信息，上述电子设备可以向云服务器发送上述行驶信息，从而使得上述云服务器得以根据上述无人驾驶车辆的行驶信息确定与其发送的规划行驶路线相关的路况信息。需要说明的是，向云服务器发送的行驶信息也可以是上述电子设备缓存的行驶信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述电子设备可以以预定时间周期向上述云服务器发送上述行驶信息。例如，上述电子设备可以以一分钟的时间间隔向上述云服务器发送上述行驶信息。
步骤203，接收云服务器反馈的路况信息。
在本实施例中，上述电子设备可以接收云服务器根据无人驾驶车辆的行驶信息确认的与上述规划行驶路线相关的路况信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中，在接收到云服务器反馈的路况信息之后，上述电子设备可以向预定范围内的其它无人驾驶车辆发送上述路况信息。例如，上述电子设备可以向与其直线距离小于500米的其它无人驾驶车辆发送上述路况信息。
步骤204，根据路况信息调整无人驾驶车辆的规划路线。
在本实施例中，上述电子设备可以根据上述云服务器反馈的路况信息调整无人驾驶车辆的上述规划路线。
步骤205，控制无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。
在本实施例中，上述电子设备可以控制上述无人驾驶车辆按照步骤204中调整后的规划路线进行行驶。
进一步参考图3，其示出了无人驾驶车辆的实时路况预警方法的又一个实施例的流程300。该无人驾驶车辆的实时路况预警方法的流程300，包括以下步骤：
步骤301，采集无人驾驶车辆的行驶信息。
在本实施例中，无人驾驶车辆的实时路况预警方法运行于其上的电子设备(例如图1所述的车载终端设备101、102、103)可以通过数据传输的方式采集无人驾驶车辆的行驶信息，其中，上述行驶信息可以包括目的地、当前时间、当前的速度信息、当前的位置信息和上述无人驾驶车辆的规划行驶路线。
步骤302，向云服务器发送行驶信息，以供云服务器根据行驶信息确定与规划路线相关的路况信息。
在本实施例中，基于步骤301中采集到的上述无人驾驶车辆的行驶信息，上述电子设备可以向云服务器发送上述行驶信息，从而使得上述云服务器得以根据上述无人驾驶车辆的行驶信息确定与其发送的规划行驶路线相关的路况信息。
步骤303，接收云服务器反馈的路况信息。
在本实施例中，上述电子设备可以接收云服务器根据无人驾驶车辆的行驶信息确认的与上述规划行驶路线相关的路况信息。
步骤304，确定当前位置与所述目的地之间的路线集合。
在本实施例中，上述电子设备可以确定当前位置与目的地之间的所有路线构成的路线集合，其中，上述路线集合中的路线包括上述无人驾驶车辆可以行驶的所有路线。
步骤305，获取路线集合中各路线的路况信息。
在本实施例中，基于步骤304中确定的路线集合，获取上述路线集合中每条路线对应的路况信息，其中，上述路况信息可以包括上述路线中每条道路的拥堵程度信息、每条路线的路线长度信息、每条路线上交通信号灯的数量和每条路线包含的限速路段的长度。其中，上述拥堵程度信息可以表征道路的拥堵程度，可以包括多个等级的道路拥堵状态，例如严重拥堵、轻微拥堵以及畅通，上述限速路段可以包括限速40千米/小时的路段和限速60千米/小时的路段。
步骤306，根据路线的路况信息对相应的路线进行评分。
在本实施例中，上述电子设备可以根据上述路线中每条道路的拥堵程度信息、每条路线的路线长度信息、每条路线上交通信号灯的数量和每条路线包含的限速路段的长度等信息，对相应的路线进行评分。
上述电子设备可以利用以下公式计算路线的分数。
K = R 1 ( 1 A ) + R 2 ( 1 B ) + R 3 ( 1 C ) + R 4 ( 1 D )
其中，K为路线的分数，R1为道路拥堵程度在路线的分数中的权重系数，A为道路的拥堵程度，当道路严重拥堵时，A可以为10；当道路轻微拥堵时，A可以为5；当道路畅通时，A可以为1，R2为路线的长度在路线的分数中的权重系数，B为路线的长度(以米为单位)，R3为路线上交通信号灯的数量在路线的分数中的权重系数，C为路线上交通信号灯的数量，R4为路线包含的限速路段的长度在路线的分数中的权重系数，D为路线包含的限速路段的长度(以米为单位)。作为示例，当R1为3，A为5(轻微拥堵)，R2为2，B为500，R3为1，C为5，R4为1，D为50时，该路线的分数为0.824。
步骤307，选出评分最高的路线作为调整后的规划路线。
在本实施例中，基于步骤306得出的分数，上述电子设备可以将最高分数所对应的路线作为当前的规划路线，并按照上述规划路线行驶。
步骤308，控制无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。
在本实施例中，上述电子设备控制上述无人驾驶车辆按照步骤307中选出的最高分数所对应的路线行驶。
从图3中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的无人驾驶车辆的实时路况预警方法的流程300增加了确定当前位置与所述目的地之间的路线集合的步骤304、获取路线集合中各路线的路况信息的步骤305、根据路线的路况信息对相应的路线进行评分的步骤306和选出评分最高的路线作为调整后的规划路线的步骤307。由此，本实施例描述的方案可以引入路线的长度、交通信号灯的数量和限速路段的长度等其他路况信息，从而实现了更准确的拥堵道路规避。
进一步参考图4，其示出了无人驾驶车辆的实时路况预警方法的再一个实施例的流程400。该无人驾驶车辆的实时路况预警方法的流程400，包括以下步骤：
步骤401，接收无人驾驶车辆的车载终端发送的行驶信息。
在本实施例中，云服务器可以响应于无人驾驶车辆的车载终端的发送的行驶信息，接收车载终端发送的行驶信息，其中上述行驶信息可以包括目的地、当前时间、当前的速度信息、当前的位置信息和上述无人驾驶车辆的规划行驶路线。
步骤402，根据行驶信息确定与规划路线相关的路况信息。
在本实施例中，云服务器可以基于步骤401接收的行驶信息确定与无人车的规划路线相关的路况信息，其中上述与无人车的规划路线相关的路况信息可以包括上述规划路线中的各路线的拥堵程度信息，还可以包括与上述规划路线中的各路线相邻的路线的拥堵程度信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中，云服务器接收到上述车载终端发送的行驶信息之后，可以利用上述位置信息和云服务器中缓存的上述车载终端在上一个时间间隔发送的位置信息计算上述无人驾驶车辆在一个时间间隔行驶的距离，然后利用上述无人驾驶车辆在一个时间间隔行驶的距离除以上述速度信息得到上述无人驾驶车辆行驶单位距离长度所需的行驶时间。在云服务器中会预先缓存预设的单位距离行驶时间与拥堵程度信息的对应关系，基于上述对应关系，可以确定上述行驶时间所对应的拥堵程度信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中，云服务器接收到上述车载终端发送的行驶信息之后，也可以得到在上述车载终端发送的位置信息所在的道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目。在云服务器中会预先缓存预设的在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目与拥堵程度信息的对应关系，基于上述对应关系，可以确定上述车载终端发送的位置信息所在的道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目所对应的拥堵程度信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中，云服务器接收到上述车载终端发送的行驶信息之后，可以首先利用上述位置信息和上述规划路线计算当前时间上述无人驾驶车辆所在的位置与上述规划路线上的各位置的距离，再利用上述距离和上述速度信息得到上述无人驾驶车辆行驶到上述各位置时所用的时间，最后计算上述无人驾驶车辆行驶到各位置所在的道路上时，该道路上的所有无人驾驶车辆的数目。在云服务器中会预先缓存在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目与拥堵程度信息的对应关系，基于上述对应关系，可以确定与上述在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目对应的拥堵程度信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中，基于接收到的上述行驶信息，上述云服务器可以采用预先训练的道路拥堵程度模型确定上述无人驾驶车辆所在的道路上在预设时间段内的拥堵程度信息。作为示例，上述云服务器可以将接收到的目的地、当前时间、速度信息、位置信息和规划路线等信息输入预先训练的道路拥堵程度模型中，以得到无人驾驶车辆所在的道路上在预设时间段内的拥堵程度信息。
步骤403，向车载终端发送路况信息，以供车载终端根据路况信息调整无人驾驶车辆的规划路线并控制无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。
在本实施例中，云服务器可以向上述车载终端发送步骤402中确定的路况信息，以供车载终端可以根据路况信息调整无人驾驶车辆的规划路线并控制无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。
进一步参考图5，作为对上述图2所示方法的实现，本申请提供了一种无人驾驶车辆的实时路况预警装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种终端设备中。
如图5所示，本实施例所述的无人驾驶车辆的实时路况预警装置500包括：采集单元501、发送单元502、接收单元503、调整单元504和控制单元505。其中，采集单元501用于采集无人驾驶车辆的行驶信息，其中，所述行驶信息包括：目的地、当前时间、速度信息、位置信息和规划路线；发送单元502用于向云服务器发送所述行驶信息，以供所述云服务器根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息；接收单元503用于接收所述云服务器反馈的路况信息；调整单元504用于根据所述路况信息调整所述无人驾驶车辆的规划路线；而控制单元505用于控制所述无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。
在本实施例中，采集单元501、发送单元502、接收单元503、调整单元504和控制单元505的具体处理可参考图2对应的实施例中的步骤201、步骤202、步骤203、步骤204、步骤205。
在本实施例的一些可选实现方式中，上述调整单元进一步用于按如下方式调整所述无人驾驶车辆的规划路线：确定所述当前位置与所述目的地之间的路线集合；获取所述路线集合中各路线的路况信息，其中，所述路况信息包括：每条道路的拥堵程度信息、路线的长度、交通信号灯的数量和限速路段的长度；根据所述路线的路况信息对相应的路线进行评分；选出评分最高的路线作为所述调整后的规划路线。具体处理可参考图3对应实施例中的相应实现方式。
在本实施例的一些可选实现方式中，上述装置还包括：通信单元(图中未示出)，用于将接收到的所述路况信息发送给预定范围内的其它无人驾驶车辆。具体处理可参考图2对应实施例中的相应实现方式。
在本实施例的一些可选实现方式中，上述发送单元进一步用于按如下方式向云服务器发送所述行驶信息：以预设时间周期向所述云服务器发送所述行驶信息。具体处理可参考图2对应实施例中的相应实现方式。
进一步参考图6，作为对上述图4所示方法的实现，本申请提供了一种无人驾驶车辆的实时路况预警装置的一个实施例，该装置实施例与图4所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种服务器中。
如图6所示，本实施例所述的无人驾驶车辆的实时路况预警装置600包括：接收单元601、确定单元602和发送单元603。其中，接收单元601用于接收无人驾驶车辆的车载终端发送的行驶信息，其中，所述行驶信息包括：目的地、当前时间、速度信息、位置信息和规划路线；确定单元602用于根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息；而发送单元603用于向所述车载终端发送所述路况信息，以供所述车载终端根据所述路况信息调整所述无人驾驶车辆的规划路线并控制所述无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。
在本实施例的一些可选实现方式中，上述路况信息包括拥堵程度信息，上述确定单元进一步用于按如下方式确定与所述规划路线相关的路况信息：根据所述位置信息和所述速度信息计算所述无人驾驶车辆行驶单位距离长度所需的行驶时间；基于预设的行驶时间与拥堵程度信息的对应关系确定与所述无人驾驶车辆行驶单位距离长度所需的行驶时间对应的拥堵程度信息。具体处理可参考图4对应实施例中的相应实现方式。
在本实施例的一些可选实现方式中，上述路况信息包括拥堵程度信息，上述确定单元进一步用于按如下方式确定与所述规划路线相关的路况信息：基于所述无人驾驶车辆的位置信息，确定当前在所述位置信息对应的道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目；基于预设的在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目与拥堵程度信息的对应关系确定与所述在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目对应的拥堵程度信息。具体处理可参考图4对应实施例中的相应实现方式。
在本实施例的一些可选实现方式中，上述路况信息包括拥堵程度信息，上述确定单元进一步用于按如下方式确定与所述规划路线相关的路况信息：基于所述无人驾驶车辆的所述规划路线、所述速度信息和所述位置信息，计算所述无人驾驶车辆在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目；基于预设的在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目与拥堵程度信息的对应关系确定与所述在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目对应的拥堵程度信息；所述预设时间段为以当前时间为起点的时间段。具体处理可参考图4对应实施例中的相应实现方式。
在本实施例的一些可选实现方式中，上述确定单元进一步用于按如下方式确定与所述规划路线相关的路况信息：基于所述行驶信息，采用已训练的道路拥堵程度模型确定所述无人驾驶车辆所在的道路上在预设时间段内的拥堵程度信息。具体处理可参考图4对应实施例中的相应实现方式。
下面参考图7，其示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统700的结构示意图。
如图7所示，计算机系统700包括中央处理单元(CPU)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM703中，还存储有系统700操作所需的各种程序和数据。CPU701、ROM702以及RAM703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
以下部件连接至I/O接口705：包括键盘、按键等的输入部分706；包括诸如液晶显示器(LCD)以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至I/O接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。
特别地，根据本公开的实施例，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，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、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，所述模块、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。
描述于本申请实施例中所涉及到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：一种处理器包括采集单元、发送单元、接收单元、调整单元和控制单元。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，采集单元还可以被描述为“采集无人驾驶车辆的行驶信息的单元”。
作为另一方面，本申请还提供了一种非易失性计算机存储介质，该非易失性计算机存储介质可以是上述实施例中所述装置中所包含的非易失性计算机存储介质；也可以是单独存在，未装配入终端中的非易失性计算机存储介质。上述非易失性计算机存储介质存储有一个或者多个程序，当所述一个或者多个程序被一个设备执行时，使得所述设备：采集无人驾驶车辆的行驶信息，其中，所述行驶信息包括：目的地、当前时间、速度信息、位置信息和规划路线；向云服务器发送所述行驶信息，以供所述云服务器根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息；接收所述云服务器反馈的路况信息；根据所述路况信息调整所述无人驾驶车辆的规划路线；控制所述无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。或者，上述非易失性计算机存储介质存储有一个或者多个程序，当所述一个或者多个程序被一个设备执行时，使得所述设备：接收无人驾驶车辆的车载终端发送的行驶信息，其中，所述行驶信息包括：目的地、当前时间、速度信息、位置信息和规划路线；根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息；向所述车载终端发送所述路况信息，以供所述车载终端根据所述路况信息调整所述无人驾驶车辆的规划路线并控制所述无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。
以上描述仅为本申请的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，本申请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所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。例如上述特征与本申请中公开的(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 (18)

1.一种无人驾驶车辆的实时路况预警方法，其特征在于，所述方法包括：
采集无人驾驶车辆的行驶信息，其中，所述行驶信息包括：目的地、当前时间、速度信息、位置信息和规划路线；
向云服务器发送所述行驶信息，以供所述云服务器根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息；
接收所述云服务器反馈的路况信息；
根据所述路况信息调整所述无人驾驶车辆的规划路线；
控制所述无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述路况信息调整所述无人驾驶车辆的规划路线，包括：
确定所述当前位置与所述目的地之间的路线集合；
获取所述路线集合中各路线的路况信息，其中，所述路况信息包括：每条道路的拥堵程度信息、路线的长度、交通信号灯的数量和限速路段的长度；
根据所述路线的路况信息对相应的路线进行评分；
选出评分最高的路线作为所述调整后的规划路线。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将接收到的所述路况信息发送给预定范围内的其它无人驾驶车辆。
4.根据权利要求1-3之一所述的方法，其特征在于，所述向云服务器发送所述行驶信息，包括：
以预设时间周期向所述云服务器发送所述行驶信息。
5.一种无人驾驶车辆的实时路况预警方法，其特征在于，所述方法包括：
接收无人驾驶车辆的车载终端发送的行驶信息，其中，所述行驶信息包括：目的地、当前时间、速度信息、位置信息和规划路线；
根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息；
向所述车载终端发送所述路况信息，以供所述车载终端根据所述路况信息调整所述无人驾驶车辆的规划路线并控制所述无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述路况信息包括拥堵程度信息；以及
所述根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息，包括：
根据所述位置信息和所述速度信息计算所述无人驾驶车辆行驶单位距离长度所需的行驶时间；
基于预设的行驶时间与拥堵程度信息的对应关系确定与所述无人驾驶车辆行驶单位距离长度所需的行驶时间对应的拥堵程度信息。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述路况信息包括拥堵程度信息；以及
所述根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息，包括：
基于所述无人驾驶车辆的位置信息，确定当前在所述位置信息对应的道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目；
基于预设的在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目与拥堵程度信息的对应关系确定与所述在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目对应的拥堵程度信息。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述路况信息包括拥堵程度信息；以及
所述根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息，包括：
基于所述无人驾驶车辆的所述规划路线、所述速度信息和所述位置信息，计算所述无人驾驶车辆在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目；
基于预设的在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目与拥堵程度信息的对应关系确定与所述在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目对应的拥堵程度信息；
所述预设时间段为以当前时间为起点的时间段。
9.根据权利要求5-8之一所述的方法，其特征在于，所述根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息，进一步包括：
基于所述行驶信息，采用已训练的道路拥堵程度模型确定所述无人驾驶车辆所在的道路上在预设时间段内的拥堵程度信息。
10.一种无人驾驶车辆的实时路况预警装置，其特征在于，所述装置包括：
采集单元，配置用于采集无人驾驶车辆的行驶信息，其中，所述行驶信息包括：目的地、当前时间、速度信息、位置信息和规划路线；
发送单元，配置用于向云服务器发送所述行驶信息，以供所述云服务器根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息；
接收单元，配置用于接收所述云服务器反馈的路况信息；
调整单元，配置用于根据所述路况信息调整所述无人驾驶车辆的规划路线；
控制单元，配置用于控制所述无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述调整单元进一步用于按如下方式调整所述无人驾驶车辆的规划路线：
确定所述当前位置与所述目的地之间的路线集合；
获取所述路线集合中各路线的路况信息，其中，所述路况信息包括：每条道路的拥堵程度信息、路线的长度、交通信号灯的数量和限速路段的长度；
根据所述路线的路况信息对相应的路线进行评分；
选出评分最高的路线作为所述调整后的规划路线。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
通信单元，配置用于将接收到的所述路况信息发送给预定范围内的其它无人驾驶车辆。
13.根据权利要求10-12之一所述的装置，其特征在于，所述发送单元进一步用于按如下方式向云服务器发送所述行驶信息：
以预设时间周期向所述云服务器发送所述行驶信息。
14.一种无人驾驶车辆的实时路况预警装置，其特征在于，所述装置包括：
接收单元，配置用于接收无人驾驶车辆的车载终端发送的行驶信息，其中，所述行驶信息包括：目的地、当前时间、速度信息、位置信息和规划路线；
确定单元，配置用于根据所述行驶信息确定与所述规划路线相关的路况信息；
发送单元，配置用于向所述车载终端发送所述路况信息，以供所述车载终端根据所述路况信息调整所述无人驾驶车辆的规划路线并控制所述无人驾驶车辆按照调整后的规划路线行驶。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述路况信息包括拥堵程度信息，所述确定单元进一步用于按如下方式确定与所述规划路线相关的路况信息：
根据所述位置信息和所述速度信息计算所述无人驾驶车辆行驶单位距离长度所需的行驶时间；
基于预设的行驶时间与拥堵程度信息的对应关系确定与所述无人驾驶车辆行驶单位距离长度所需的行驶时间对应的拥堵程度信息。
16.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述路况信息包括拥堵程度信息，所述确定单元进一步用于按如下方式确定与所述规划路线相关的路况信息：
基于所述无人驾驶车辆的位置信息，确定当前在所述位置信息对应的道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目；
基于预设的在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目与拥堵程度信息的对应关系确定与所述在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目对应的拥堵程度信息。
17.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述路况信息包括拥堵程度信息，所述确定单元进一步用于按如下方式确定与所述规划路线相关的路况信息：
基于所述无人驾驶车辆的所述规划路线、所述速度信息和所述位置信息，计算所述无人驾驶车辆在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目；
基于预设的在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目与拥堵程度信息的对应关系确定与所述在预设时间段内所在道路上行驶的所有无人驾驶车辆的数目对应的拥堵程度信息；
所述预设时间段为以当前时间为起点的时间段。
18.根据权利要求14-17之一所述的装置，其特征在于，所述确定单元进一步用于按如下方式确定与所述规划路线相关的路况信息：
基于所述行驶信息，采用已训练的道路拥堵程度模型确定所述无人驾驶车辆所在的道路上在预设时间段内的拥堵程度信息。
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