CN108897319A - 基于数字几何图形的自动驾驶方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本公开揭示了一种基于数字几何图形的自动驾驶方法及装置。所述方法包括：获取当前地址至目的地地址之间的规划路径，将该规划路径转换为数字几何图形，控制车辆根据该数字几何图形自动驾驶。上述基于数字几何图形的自动驾驶方法及装置能将获取的规划路径经过转换后形成数字几何图形，然后控制车辆根据该数字几何图形自动驾驶，由于该数字几何图形的和车辆轮胎的尺寸是确定的，因此能有效减少数据偏差较大的问题，从而也能有效降低自动驾驶的车辆导致安全事故发生的概率。

Description

基于数字几何图形的自动驾驶方法、装置及系统

技术领域

本公开涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于数字几何图形的自动驾驶方法、装置及系统、电子设备。

背景技术

自动驾驶的车辆一般配备有一个或者多个GPS(Global Positioning System)系统、3D激光扫描仪、激光测距器、摄像头、雷达、红外等传感器，这些传感器持续获取车辆周边的数据信息，PLC(Programmable Logic Controller)控制器和驾驶系统(该系统一般有人机交互界面，可实时操作，也可以通过网络将其他设备连接到该系统，从而设定相应的信息，如目的地地址等)将这这些数据信息汇总，根据车辆周边环境的实时状态来控制车辆的行驶状态，从而最终实现车辆的自动驾驶。

从上可知，车辆一般安装了多个传感器，其中就包括一个或多个摄像头，PLC(Programmable Logic Controller)控制器和驾驶系统依据影像识别(即图像识别)对车辆的行驶进行控制。

首先，通过摄像头成像识别来判断车辆在驾驶中是否存在阻碍物，若在较复杂或者光线较暗的情况下，影像识别无法正常进行，如夜间行驶或者强光的环境下行驶时，成像可能无法正常工作。

其次，影像识别与GPS(Global Positioning System)系统是两个独立的系统，由于影像识别与GPS(Global Positioning System)系统采集数据的方式不一样，使得两者无法完全的融合，从而会产生一定的延时也就是两者不同步的情形。在此情形下，影像识别也容易出现问题。

综上，现有的自动驾驶技术所获取的数据会出现较大的偏差，导致安全事故发生的概率大幅上升。

发明内容

为了解决相关技术中存在的数据容易出现较大偏差的技术问题，本公开提供了一种基于数字几何图形的自动驾驶方法、装置及系统。

一方面，本公开提供了一种基于数字几何图形的自动驾驶方法，所述方法包括：

获取当前地址至目的地地址之间的规划路径；

将所述规划路径转换为数字几何图形；

控制车辆根据所述数字几何图形自动驾驶。

在另一种实施例中，所述获取当前地址至目的地地址之间的规划路径的步骤之前，所述方法还包括：

根据车辆的当前地址和预先设定的目的地地址，输出多条备选路径；

从所述多条备选路径中选取一条符合预设条件的备选路径作为规划路径。

在另一种实施例中，所述控制所述车辆根据所述数字几何图形自动驾驶的步骤包括：

获取所述数字几何图形的图形节点；

根据所述数字几何图形依次确定相邻两个图形节点间的几何轨迹并计算所述几何轨迹的长度；

根据所述长度计算所述车辆的伺服轮毂电机运转的圈数，根据所述几何轨迹计算所述车辆的轮毂转动的角度；

控制所述车辆根据所述角度和圈数进行自动驾驶。

在另一种实施例中，所述控制所述车辆根据所述角度和圈数进行自动驾驶的步骤包括：

将所述角度和圈数传输给PLC控制器，所述PLC控制器根据所述角度和圈数驱动所述车辆的伺服轮毂电机。

另一方面，本公开提供了一种基于数字几何图形的自动驾驶装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取当前地址至目的地地址之间的规划路径；

转换模块，用于将所述规划路径转换为数字几何图形；

控制模块，用于控制车辆根据所述数字几何图形自动驾驶。

在另一种实施例中，所述装置还包括：

输出模块，用于根据车辆的当前地址和预先设定的目的地地址，输出多条备选路径；

选取模块，用于从所述多条备选路径中选取一条符合预设条件的备选路径作为规划路径。

在另一种实施例中，所述控制装置包括：

获取单元，用于获取所述数字几何图形的图形节点；

确定单元，用于根据所述数字几何图形依次确定相邻两个图形节点间的几何轨迹并计算所述几何轨迹的长度；

计算单元，用于根据所述长度计算所述车辆的伺服轮毂电机运转的圈数，根据所述几何轨迹计算所述车辆的轮毂转动的角度；

控制单元，用于控制所述车辆根据所述角度和圈数进行自动驾驶。

在另一种实施例中，所述控制单元包括：

驱动子单元，用于将所述角度和圈数传输给PLC控制模块，所述PLC控制模块根据所述角度和圈数驱动所述车辆的伺服轮毂电机。

再一方面，本公开还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行上述任意一项所述的基于数字几何图形的自动驾驶方法。

再一方面，本公开还提供了一种存储介质，该存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序可由处理器执行完成上述任意一项所述的基于数字几何图形的自动驾驶方法。

此外，本公开还提供了一种基于数字几何图形的自动驾驶系统，所述自动驾驶系统包括：定位模块、PLC控制模块、测距模块、光栅光耦传感模块、伺服步进电机模块、卫星数据转换模块以及处理器，所述处理器被配置为执行上述任意一项所述的基于数字几何图形的自动驾驶方法，其中，所述定位模块、所述PLC控制模块、所述测距模块、所述卫星数据转换模块均与所述处理器相连，所述伺服步进电机模块、所述光栅光耦传感模块均与所述PLC控制模块相连。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

该自动驾驶方案采用了基于数字几何图形的技术方案，通过获取当前地址至目的地地址之间的规划路径，将该规划路径转换为数字几何图形，然后控制车辆根据该数字几何图形自动驾驶，与依据地图方式自动驾驶的现有方案相比，该数字几何图形的几何轨迹及其长度和车辆轮胎的尺寸是确定的，车辆只需根据数字几何图形自动驾驶即可，因此该方案能够更好的控制车辆实现自动驾驶，能有效减少数据偏差较大的问题，从而也能有效降低自动驾驶的车辆导致安全事故发生的概率。

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的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据本公开所涉及的实施环境的示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种基于数字几何图形的自动驾驶方法的流程图；

图3是根据另一示例性实施例示出的一种基于数字几何图形的自动驾驶方法的流程图；

图4是图2对应实施例的控制所述车辆根据所述数字几何图形自动驾驶步骤的流程图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种基于数字几何图形的自动驾驶的示意图；

图6是根据一示例性实施例示出的一种基于数字几何图形的自动驾驶装置的框图；

图7是根据另一示例性实施例示出的一种基于数字几何图形的自动驾驶装置的框图；

图8是图5对应实施例示出的控制模块的框图；

图9是根据一示例性实施例示出的一种基于数字几何图形的自动驾驶系统的框图；

图10是根据一示例性实施例示出的一种装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据本公开所涉及的实施环境的示意图。如图1所示，该实施环境包括：卫星140和车辆130。车辆130通过定位模块与卫星140进行通信，从而能确定车辆当前地址，即能得到车辆当前地址的经度和维度数据。而且该实施环境还可以包括：终端110和云服务器120。该云服务器120与车辆130可以通过网络连接，终端110与云服务器120可以通过网络连接，从而车辆130与云服务器130能相互传输数据，终端110与云服务器120能相互传输数据，并且终端110可以通过云服务器130与车辆130相互传输数据。例如，通过终端110向车辆130发送更改目的地地址、行驶路线等指令信息，还可以通过终端110来遥控驾驶车辆130。其中车辆130内置有车载设备等，终端110可以是智能手机、平板电脑，智能手表等。

图2是根据一示例性实施例示出的一种基于数字几何图形的自动驾驶方法的流程图。如图2所示，该基于数字几何图形的自动驾驶方法可以包括以下步骤。

在步骤S210中，获取当前地址至目的地地址之间的规划路径。

其中，车辆一般都安装了多个传感器，还包括定位模块或者GPS接收器，该定位模块或者GPS接收器可以采集卫星数据，可以获取该步骤中车辆的当前地址、目的地地址以及与当前地址和目的地地址对应的经度和纬度数据等。也就是说，如图1所示，卫星140与车辆130是点对点的通信方式，车辆从起点到终点，都有卫星140与之同步数据，即车辆行驶过程中依据的是经纬度数据。图1中的车辆130内置有车载设备，车载设备具有车辆路线规划功能，在车辆准备出发前，需要先规划好线路，通常情况下，需要人工在车载设备上进行初步设置，例如设置目的地地址，然后车载设备会显示车辆当前地址至目的地地址间的多条可选路径(备选路径)，人工方式或者车载设备默认的方式选取的路径即为规划路径，也就现有技术中的车辆自动驾驶相关的包含精度和纬度数据的行驶路径。人工方式选择路径可以依据经验判断，也可以根据车载设备提示的相关信息(如时间优先、距离优先等)来判断。默认选择路径的方式通常是根据系统默认规则排序来选择，这些规则通常可以时间优先、距离优先等。另外，根据数字几何图形的几何轨迹，也就是车辆130行驶的道路情况，还可以对车辆130的行驶速度进行自动配置，自动配置是指可以预先对车辆130设置多个行驶速度，在确定行驶路线后，即可自动选择与行驶路线相匹配的速行驶度，比如行驶路线的数字几何图形的几何轨迹为弧线时可以控制为每小时30公里，如果是直线时可以控制为每小时60公里，当车辆130行驶在高速路上且几何轨迹为直线时可以控制为100公里等。当然，还可以通过手动输入的方式输入车辆130行驶的速度，如输入每小时50公里，为了适合数字几何图形的几何轨迹，还可以针对不同的几何轨迹设定不同的行驶速度。如果图1中的车辆130与云服务器120时建立联网的情况下，终端110可以连接云服务器120，从而使得终端110具备远程操作和控制车辆130中的车载设备的功能。由此，通过步骤S210即可获取规划路径。

在步骤S230中，将规划路径转换为数字几何图形。

其中，规划路径是一系列的模拟数据，即对应路径中各地址的经度、纬度数据，在该方案中，需要将该模拟数据换成数字几何图形，数字几何图形即数字化的几何图形，将X、Y、Z坐标系中一系列的点连成的图形即为数字几何图形。车辆的当前地址，其X、Y、Z均为0，而且在车辆行驶过程中，当检测到线路发生变化时，也可以从该地址开始重新获取规划路线。步骤S230通过卫星数据转换模块即可将步骤S210中的规划路径转变为数字几何图形。

在步骤S250中，控制车辆根据数字几何图形自动驾驶。

车辆根据步骤S230的数字几何图形，当车辆在数字几何图形中的直线部分自动驾驶时，无需驱动车轮调整方向，直接驱动车轮向前即可，当行驶到弧线部分(即拐弯部分)时，需要根据数字几何图形中的弧线角度来调整车轮的转向角度。

例如，图5中车辆从图形节点中的J点行驶至I点时，由于该段路径的数字几何图形为直线，因此只需驱动车轮向前旋转即可。当行驶至I点时，下一个图形节点为H点，这两点中的数字几何图形为弧线，此时车辆从I点行驶至H点时除了驱动车轮向前旋转之外，还需要驱动车轮调整一定的角度。

通过如上所述的方法，先获取当前地址至目的地地址之间的规划路径，进而将规划路径转换为数字几何图形，最终控制车辆根据数字几何图形自动驾驶，由于该数字几何图形的和车辆车轮的尺寸是确定的，且车辆只需根据数字几何图形自动驾驶即可，从而能更好的控制车辆实现自动驾驶，并且该方案大幅减少了获取卫星数据的次数和频率，从而能有效减少数据偏差较大的问题，最终有效降低自动驾驶的车辆导致安全事故发生的概率。并且，随着各地政府对自动驾驶专用车道建设的大力推进，该方案在自动驾驶专用车道环境中能得到更好的实施。

图3是根据另一示例性实施例示出的一种基于数字几何图形的自动驾驶方法的流程图。如图3所示，该基于数字几何图形的自动驾驶方法还可以包括以下步骤。

在步骤S201中，根据车辆的当前地址和预先设定的目的地地址，输出多条备选路径。

其中，车辆的当前地址，通常通过定位模块或者GPS接收器获取，目的地地址通常需要预先设定，即车辆在自动驾驶前通过人工方式预先输入，可以在车辆130中的车载系统直接输入，也可以在联网环境下通过终端110来输入。

在步骤S203中，从多条备选路径中选取一条符合预设条件的备选路径作为规划路径。

通过步骤S201已经获得多条备选路径，此时车辆130中的车载系统可以选取一条符合预设条件的备选路径作为规划路径，预设条件可以是时间优先、距离优先、费用优先等。根据图1中的描述，当终端110、云服务器120和车辆130在联网的环境下，终端110还可以控制备选路径的选择、目的地地址的变更等。

通过如上所述的方法，可以预先设置选取规划路径的条件，从而能优先选择最符合需求或者出行方式的规划路径。

图4是图2对应实施例的控制所述车辆根据所述数字几何图形自动驾驶步骤的流程图，该流程图是对步骤S250的细节的描述。如图4所示，步骤S250中，控制车辆根据数字几何图形自动驾驶，该步骤S250可以包括以下步骤。

在步骤S251中，获取数字几何图形的图形节点。

其中，通过前述步骤将规划路径转换成数字几何图形后，在转换过程中，根据规划路径的复杂程度，该数字几何图形会有很多的图形节点，而且图形节点的数量还可以根据车辆自动驾驶时要求更高的准确度而增加。

可以理解的是，对于不同的规划路径，其图形节点基本上也是不相同的。例如，转换后形成的数字几何图形仅为一条直线时，则只需两个图形节点即可，即该直线的两个端点，如果除了直线还有弧线时，则需要更多的图形节点，才能将该数字几何图形更好的分段，即分成若干数量的直线段和弧线段，从而更有利于车辆依据分段的数字几何图形自动驾驶。

在步骤S253中，根据数字几何图形依次确定相邻两个图形节点间的几何轨迹并计算几何轨迹的长度。

其中，根据步骤S251获取到的图形节点，即可将该数字几何图形分成若干个直线和弧形几何轨迹，此时即可确定相邻两个图形节点间的几何轨迹，如图5所示，J点至I点之间的几何轨迹为直线，I点至H点之间的几何轨迹为弧线，此时，根据相应的数据，即可计算出相邻两个图形节点间几何轨迹的长度，如J点至I点之间的几何轨迹的长度为1000米，I点至H点之间的几何轨迹的长度为15.7米。

在步骤S255中，根据长度计算车辆的伺服轮毂电机运转的圈数，根据几何轨迹计算车辆的轮毂转动的角度。

如图5所示，根据步骤S253已经得出，J点至I点之间的几何轨迹的长度为1000米，I点至H点之间的几何轨迹的长度为15.7米。此时即可计算出轮胎或者伺服轮毂电机运转的圈数，此时假设轮胎直径为0.5米，因此，轮胎周长为0.5*3.14＝1.57米，从而得出需要转的圈数为：1000/1.57＝636.9圈，此时是直线行驶，因此轮毂无需调整角度，再根据弧线本身的角度，可以得出车辆从I点至H点需要调整的轮毂角度为45度，车轮转动圈数为10圈，到达H点时，将轮毂角度归零。

在步骤S257中，控制车辆根据所述角度和圈数进行自动驾驶。

根据步骤S255得出的数据可知，车辆从I点行驶至H点时，需要控制前轮轮毂角度调整45度，车轮转动圈数为10圈，到达H点时，将轮毂角度恢复。

利用如上所述的方法，根据规划路线的复杂程度，可以设定图形节点的数量，图形节点越多的情况下，数字几何图形越精细，车辆行驶的路线也就更准确，通过这些图形节点，将数字几何图形分成了若干个几何轨迹，并且每个几何轨迹都有两个端点。从而可以得出相邻两个图形节点间的几何轨迹的角度和长度，进而计算出转动的圈数和角度，最终车辆根据该角度和圈数自动驾驶。

可选的，控制车辆根据角度和圈数进行自动驾驶的步骤S257还可以包括以下步骤。

该步骤中，将角度和圈数传输给PLC控制器，PLC控制器根据角度和圈数驱动车辆的伺服轮毂电机。

其中，通过上述步骤确定角度和圈数后，需要将这些数据传送给PLC控制器，该PLC控制器根据角度和圈数等数据通过编码指令驱动车辆的伺服轮毂电机。伺服轮毂电机最终控制轮毂转圈，从而实现车辆的自动驾驶，这时候，轮毂的圈数等数据可以通过光栅耦合器来计数，每检测到轮毂转动一圈时光栅耦合器就会计数1次，并将该数据实时的反馈给PLC控制器，当PLC控制收到的数据符合要求时，即可执行下一个编码指令。

例如，第一个指令为轮毂向前转5圈，执行完后，第二个指令是调整方向，也就是调整角度，那么伺服电机会先带动轮毂转圈，光栅耦合器会将轮毂转动的圈数反馈给控制器，当控制器收到5圈的数据时也就是收到的数据符合要求时，即开始执行调整方向的编码指令。

图5是根据一示例性实施例示出的一种基于数字几何图形的自动驾驶的示意图。

其中，图5右侧所示的E、S、W、N分别对应东、南、西、北四个方向，数字几何地图即数字化的几何图形，通常可以通过X、Y、Z坐标来表示，为了便于理解，假定需要自动驾驶从办公室回家这段路程，并且根据从办公室与家之间的规划路线转换而来的数字几何图如图5左侧所示，图中的J、I、H、G、F、E、D、C、B、A为图形节点，以下内容中出现的“I点”为图形节点I的表示方式，其它同理。J和I这两个图形节点间的直线即为该两点间的几何轨迹，I和H这两个图形节点间的弧线即为该两点间的几何轨迹，其他图形节点可以此类推。图中所标示的JI-L＝1000M，是指J和I这两个图形节点间的直线长度为1000米，HI-R＝10M，是指H和I这两个图形节点间的半径为10米，其他图形节点可以此类推。

接下来说明车辆是如何从办公室开回家的，也就是说车辆是如何在转化为数字化的几何图形上移动从而实现自动驾驶的，假定车辆车轮的直径是0.5米、自动驾驶的车辆速度为每小时80公里。

如图5所示，具体方式为：

1、从J点到I点的直线路程为1000米，已知车辆车轮的直径是0.5米，自动驾驶车辆的自动驾驶模式速度为每小时80公里，I点到H点的半径为10米。从而可以得出车辆自动驾驶从J到I点的时间为45秒，车辆从J到I点的切割圈数(即旋转圈数)为636.9圈，1000米的距离除以每小时80公里的车速，然后换算成秒，即3600*1000/80000＝45秒，并且车辆车轮的周长为0.5*3.14＝1.57米，用1000米除以车轮周长1.57米(周长为2πr，为了便于理解π值取3.14)，即1000/1.57＝636.9圈。

2、从图5中可知，I点和H点间的几何轨迹为半径10米的弧线，且该弧线刚好为1/4圆，即90度，这就可以得出I点到H点的旋转角度和时间。首先根据圆周定律，1/4圆为90度，因此，此时车辆的两个前轮转动角度为45°。I点和H点间的几何轨迹的长度为10*2*3.14/4＝15.7米，3600*15.7/80000＝0.7S

由上可知，车辆在自动驾驶从J点到I点，然后到H点的程序编写方式为直线J-I，弧度I-H，其中J-I的程序为车辆从J点启动，车轮切割光栅耦合器转动636.9圈后到达I点(速度80公里/小时，距离为1000米，此时的时间一定是45S)，车辆从I点到H点的轨迹为1/4圆，从I点开始负责左右转伺服电机开始工作，驱动前车轮正转45°向前行驶0.7S或者车轮转动10圈。

其它图形节点间的行驶方式依次类推即可，由此即可实现从办公室的地址自动驾驶至家的地址。并且，为了保证行驶路线精细化程度，结合数字几何图形的复杂程度，可以从数字几何图形中获取更多的图形节点，并且在将规划路线转换为数字几何图形时可以设置更多的图形节点。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本基于数字几何图形的自动驾驶方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开基于数字几何图形的自动驾驶方法实施例。

图6是根据一示例性实施例示出的一种基于数字几何图形的自动驾驶装置的框图，如图6所示，该基于数字几何图形的自动驾驶装置包括但不限于：获取模块310、转换模块330以及控制模块350。

获取模块310，用于获取当前地址至目的地地址之间的规划路径。

转换模块330，用于将规划路径转换为数字几何图形。

控制模块350，用于控制车辆根据数字几何图形自动驾驶。

上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述基于数字几何图形的自动驾驶方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

图7是根据另一示例性实施例示出的一种基于数字几何图形的自动驾驶装置的框图，如图7所示，基于数字几何图形的自动驾驶装置300还包括但不限于：输出模块301和选取模块303。

输出模块301，用于根据车辆的当前地址和预先设定的目的地地址，输出多条备选路径。

选取模块303，用于从多条备选路径中选取一条符合预设条件的备选路径作为规划路径。

图8是图6对应实施例示出的控制模块的框图，如图8所示，该控制模块350还包括但不限于：获取单元351、确定单元353、计算单元355和控制单元357。

获取单元351，用于获取数字几何图形的图形节点。

确定单元353，用于根据数字几何图形依次确定相邻两个图形节点间的几何轨迹并计算几何轨迹的长度。

计算单元355，用于根据长度计算所述车辆的伺服轮毂电机运转的圈数，根据几何轨迹计算车辆的轮毂转动的角度。

控制单元357，用于控制车辆根据角度和圈数进行自动驾驶。

可选的，在另一个示例性实施例中，控制单元357还包括但不限于：驱动子单元。

该驱动子单元用于将角度和圈数传输给PLC控制模块，PLC控制模块根据角度和圈数驱动车辆的伺服轮毂电机。

图9是根据一示例性实施例示出的一种基于数字几何图形的自动驾驶系统的框图。如图9所示，该自动驾驶系统包括：定位模块440、PLC控制模块460、测距模块410、光栅光耦传感模块450、伺服步进电机模块470、卫星数据转换模块420以及处理器430，处理器430被配置为执行上述图2、3或图4任一所示方法中的全部或者部分步骤，其中，定位模块440、PLC控制模块460、测距模块410和卫星数据转换模块420均与处理器430相连，伺服步进电机模块470和光栅光耦传感模块450均与PLC控制模块460相连。

其中，PLC控制模块460控制伺服步进电机模块470，使其驱动车辆转弯行驶或者直线行驶，当光栅光耦传感模块450达到预定数据后，控制伺服步进电机模块470驱动车辆停车或其它操作。定位模块440可以获取车辆地址的经度和纬度数据，还可以获取车辆的当前地址，测距模块410用来扫描车辆周围环境，看是否有阻止车辆行驶的障碍物或者行人等，处理器430实时获取测距模块410采集的相关数据。处理器430将卫星数据转换模块420生成的数字几何图形传输给PLC控制模块460。

本公开中，该系统命名为X-CH(Automatic driving technology)，简称为X-CHADT。由于车辆采集到的GPS数据属于平面数据，车辆根据数字几何图形行驶时难免遇到交通信号灯或者障碍物等，这时候通常需要依靠影像识别和光电传感器来识别信号灯和避开障碍物等。

图10是根据一示例性实施例示出的一种装置500的框图。例如，装置500可以是图1所示实施环境中的车辆130中的车载设备、终端110、云服务器120。终端110可以是智能手机、平板电脑或智能手表等。

参照图10，装置500可以包括以下一个或多个组件：处理组件502，存储器504，电源组件506，多媒体组件508，音频组件510，传感器组件514以及通信组件516。

处理组件502通常控制装置500的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作以及记录操作相关联的操作等。处理组件502可以包括一个或多个处理器518来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件502可以包括一个或多个模块，便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如，处理组件502可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件508和处理组件502之间的交互。

存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持在装置500的操作。这些数据的示例包括用于在装置500上操作的任何应用程序或方法的指令。存储器504可以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(StaticRandom-Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically ErasableProgrammable read only memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read-OnlyMemory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储器504中还存储有一个或多个模块，该一个或多个模块被配置成由该一个或多个处理器518执行，以完成上述图2、3或图4任一所示方法中的全部或者部分步骤。

电源组件506为装置500的各种组件提供电力。电源组件506可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置500生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件508包括在所述装置500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器和触摸面板。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。

音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件510包括一个麦克风，当装置500处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器504或经由通信组件516发送。在一些实施例中，音频组件510还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

传感器组件514包括一个或多个传感器，用于为装置500提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件514可以检测到装置500的打开/关闭状态，组件的相对定位，传感器组件514还可以检测装置500或装置500一个组件的位置改变以及装置500的温度变化。在一些实施例中，该传感器组件514还可以包括磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件516被配置为便于装置500和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置500可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi、GPRS、2G、3G、4G或5G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件516经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件516还包括近场通信(Near FieldCommunication，简称NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别技术，红外数据协会技术，超宽带技术，蓝牙技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置500可以被一个或多个应用专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器、数字信号处理设备、可编程逻辑器件、现场可编程门阵列、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

可选的，本公开还提供一种电子设备，该电子设备可以用于图1所示实施环境的车辆130中，执行图2、图3和图4任一所示的基于数字几何图形的自动驾驶方法的全部或者部分步骤。所述电子设备包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行上述示例性实施例所述的基于数字几何图形的自动驾驶方法。

如图1所示，车辆130内置有车载设备，该车载设备就是电子设备中的一种。

该实施例中的电子设备的处理器执行操作的具体方式已经在有关该基于数字几何图形的自动驾驶方法的实施例中执行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

在示例性实施例中，还提供了一种存储介质，该存储介质为计算机可读存储介质，例如可以为包括指令的临时性和非临时性计算机可读存储介质。该存储介质例如包括指令的存储器504，上述指令可由装置500的处理器518执行以完成上述基于数字几何图形的自动驾驶方法。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，本领域技术人员可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种基于数字几何图形的自动驾驶方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前地址至目的地地址之间的规划路径；

将所述规划路径转换为数字几何图形；以及

控制车辆根据所述数字几何图形自动驾驶。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前地址至目的地地址之间的规划路径的步骤之前，所述方法还包括：

根据车辆的当前地址和预先设定的目的地地址，输出多条备选路径；

从所述多条备选路径中选取一条符合预设条件的备选路径作为规划路径。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制所述车辆根据所述数字几何图形自动驾驶的步骤包括：

获取所述数字几何图形的图形节点；

根据所述数字几何图形依次确定相邻两个图形节点间的几何轨迹并计算所述几何轨迹的长度；

根据所述长度计算所述车辆的伺服轮毂电机运转的圈数，根据所述几何轨迹计算所述车辆的轮毂转动的角度；

控制所述车辆根据所述角度和圈数进行自动驾驶。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述控制所述车辆根据所述角度和圈数进行自动驾驶的步骤包括：

将所述角度和圈数传输给PLC控制器，所述PLC控制器根据所述角度和圈数驱动所述车辆的伺服轮毂电机。

5.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-4任意一项所述的基于数字几何图形的自动驾驶方法。

6.一种基于数字几何图形的自动驾驶装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取当前地址至目的地地址之间的规划路径；

转换模块，用于将所述规划路径转换为数字几何图形；

控制模块，用于控制车辆根据所述数字几何图形自动驾驶。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

输出模块，用于根据车辆的当前地址和预先设定的目的地地址，输出多条备选路径；

选取模块，用于从所述多条备选路径中选取一条符合预设条件的备选路径作为规划路径。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述控制模块包括：

获取单元，用于获取所述数字几何图形的图形节点；

确定单元，用于根据所述数字几何图形依次确定相邻两个图形节点间的几何轨迹并计算所述几何轨迹的长度；

计算单元，用于根据所述长度计算所述车辆的伺服轮毂电机运转的圈数，根据所述几何轨迹计算所述车辆的轮毂转动的角度；

控制单元，用于控制所述车辆根据所述角度和圈数进行自动驾驶。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述控制单元包括：

驱动子单元，用于将所述角度和圈数传输给PLC控制模块，所述PLC控制模块根据所述角度和圈数驱动所述车辆的伺服轮毂电机。

10.一种基于数字几何图形的自动驾驶系统，其特征在于，所述自动驾驶系统包括：定位模块、PLC控制模块、测距模块、光栅光耦传感模块、伺服步进电机模块、卫星数据转换模块以及处理器，所述处理器被配置为执行权利要求1-4任意一项所述的基于数字几何图形的自动驾驶方法，其中，所述定位模块、所述PLC控制模块、所述测距模块、所述卫星数据转换模块均与所述处理器相连，所述伺服步进电机模块、所述光栅光耦传感模块均与所述PLC控制模块相连。