CN110378502A

CN110378502A - 辅助无人车确定路径的方法和装置

Info

Publication number: CN110378502A
Application number: CN201811067669.7A
Authority: CN
Inventors: 王少帅
Original assignee: Beijing Jingdong Century Trading Co Ltd; Beijing Jingdong Shangke Information Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Jingdong three hundred and sixty degree e-commerce Co.,Ltd.
Priority date: 2018-09-13
Filing date: 2018-09-13
Publication date: 2019-10-25

Abstract

本发明公开了一种辅助无人车确定路径的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：采集每个兴趣点在不同时段的流量数据；根据每个兴趣点在不同时段的流量数据，确定每个兴趣点的邻近道路在不同时段的权值；根据所有兴趣点的邻近道路在不同时段的权值，确定无人车在特定时段行驶的路径。该实施方式克服了现有技术辅助无人车确定路径仅考虑距离、路况信息、没有将人流量考虑在内导致行驶速度慢、不安全的技术问题，进而达到根据设定兴趣点的权值，准确的选择出安全、合适的路径技术效果。

Description

辅助无人车确定路径的方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种辅助无人车确定路径的方法和装置。

背景技术

随着无人车在道路上的运行，安全问题需要更加重视，尤其是无人车与行人、其他车辆之间的安全问题。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

1.现有技术的辅助无人车确定路径仅考虑距离、路况信息，没有将人流量考虑在内，进而不能有效规避人群，无人车需要自己辨识行人，在人群过于密集时存在一定的安全隐患；

2.当行驶在人群过于密集的地区时，无人车行驶的速度也会被迫降低，影响无人车行驶的速度。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种辅助无人车确定路径的方法，能够达到根据设定兴趣点的权值，准确的选择出安全、合适的路径技术效果。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种辅助无人车确定路径的方法，包括：

采集每个兴趣点在不同时段的流量数据；

根据每个兴趣点在不同时段的流量数据，确定每个兴趣点的邻近道路在不同时段的权值；

根据所有兴趣点的邻近道路在不同时段的权值，确定无人车在特定时段行驶的路径。

可选地，根据每个兴趣点在不同时段的流量数据，确定每个兴趣点的邻近道路在不同时段的权值，包括：

根据每个兴趣点在不同时段的流量数据，确定所述流量数据的变化趋势；

根据所述变化趋势，建立所述变化趋势满足的模型；

根据所述模型，确定每个兴趣点的邻近道路在不同时段的权值。

可选地，根据所述变化趋势，建立所述变化趋势满足的模型，包括：

当流量数据的变化趋势满足正态分布时，根据所述流量数据建立表达流量数据的正态分布的模型；

当流量数据的变化趋势平缓时，根据流量数据的均值建立模型；当流量数据的变化趋势平缓且取值为零时，根据流量数据为零建立模型。

可选地，所述采集每个兴趣点在不同时段的流量数据的方式包括：红外光电式传感器，和/或卫星定位。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种辅助无人车确定路径的装置，包括：

流量数据采集模块，用于采集每个兴趣点在不同时段的流量数据；

权值确定模块，用于根据每个兴趣点在不同时段的流量数据，确定每个兴趣点的邻近道路在不同时段的权值；

路径确定模块，用于根据所有兴趣点的邻近道路在不同时段的权值，确定无人车在特定时段行驶的路径。

根据所述变化趋势，建立所述变化趋势满足的模型；

根据本发明实施例的另一个方面，提供一种辅助无人车确定路径的电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

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本发明辅助无人车确定路径的方法。

根据本发明实施例的另一个方面，提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现本发明辅助无人车确定路径的方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：

通过采用采集兴趣点的权值进而确定无人车行驶的路径的技术手段，所以克服了现有技术辅助无人车确定路径仅考虑距离、路况信息、没有将人流量考虑在内导致行驶速度慢、不安全的技术问题，进而达到根据设定兴趣点的权值，准确的选择出安全、合适的路径技术效果。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是根据本发明实施例的辅助无人车确定路径的方法的主要流程的示意图；

图2是根据本发明实施例的辅助无人车确定路径的方法的不同兴趣点不同时段人流量数据变化趋势的示意图；

图3是根据本发明实施例的辅助无人车确定路径的装置的主要模块的示意图；

图4是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图5是适于用来实现本发明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

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

图1是根据本发明实施例的辅助无人车确定路径的方法的主要流程的示意图，如图1所示，包括：

步骤S101、采集每个兴趣点在不同时段的流量数据；

步骤S102、根据每个兴趣点在不同时段的流量数据，确定每个兴趣点的邻近道路在不同时段的权值；

步骤S103、根据所有兴趣点的邻近道路在不同时段的权值，确定无人车在特定时段行驶的路径。

本发明的目的在于解决现有技术在确定路径时不考虑人流量、不能有效规避人群、存在一定的安全隐患、行驶的速度慢的技术缺陷，达到根据设定兴趣点的权值，准确的选择出安全、合适的路径。

所述兴趣点(Point of Interest，缩写：POI)在本发明中指道路旁的一点，可以为一栋房子、一个商铺、一个邮筒、一个公交站等。

例如，无人车在校园内行驶时，假定兴趣点为食堂、教学楼、医务室、学生活动中心。食堂邻近道路只有在吃饭是时间段流量会突然增大，而其他时间段则人流量会很少；但是医务室与食堂的人流量的变化趋势完全不同，每天可能只有几个人会经过医务室这一兴趣点的邻近道路。所以采集每个兴趣点在不同时段的流量数据可以辅助判断无人车行驶的路径。

确定无人车行驶的路径时，需要根据流量数据设定每个兴趣点邻近道路的权值，进而方便利用现有技术的算法确定无人车行驶的路径、规避拥堵行人、车俩的技术缺陷。所述现有技术的算法可以结合路径的长短、路径是否存在交通灯等条件及进一步对确定无人车的行驶路径。可选地，确定无人车在特定时段行驶的路径的算法，包括但不限于以下之一：A-Star算法、迪杰斯特拉算法、插点法。

所述A-Star(或A*)算法是一种静态路网中求解最短路径、直接搜索的方法；所述迪杰斯特拉算法(Dijkstra算法)是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，解决的也是最短路径问题；插点法(Floyd算法)是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法，与Dijkstra算法类似。

根据所述变化趋势，建立所述变化趋势满足的模型；

通过每天不同时段的流量数据，构建描述流量数据变化趋势的模型，可以确定每天或每周特定某一时间的流量数据，进而方便预测对应时间的流量。

例如，再以校园为例，每周一至周五教学楼这一兴趣点在上课前和下课后的流量数据会在短时间内增大；而在周六、周日可能在所述教学楼的人流量较少。当采集了一周的流量数据的变化后，可以依据每一天的变化趋势估算下一周的变化趋势，进而建立模型，为后续确定无人车行驶的路径提供权重。

下面以一具体实施例详细说明模型的建立。在实际应用中，流量数据包括：单位时间内经过兴趣点的人或车的流量数量，在本实施例中，仅以人的流量数据为例进行说明。

图2是根据本发明实施例的辅助无人车确定路径的方法的不同兴趣点不同时段人流量数据变化趋势的示意图；如图2所示，a、b、c代表三个兴趣点流量数据的变化，依次分别为食堂、宿舍、教学楼。

兴趣点a由图2可以发现，该兴趣点的变化趋势符合正态分布，故可以使用正态分布公式进行计算权值，其中正态分布公式如下，

上述公式中，f(x)为用于确定路径的权值，x为时间，σ与μ为参数。例如当时间为12:30时，食堂的邻近道路的f(x)设定为10；当时间为5:30邻近道路的f(x)设定为0.1，以此计算σ与μ参数。

兴趣点b的流量数据虽然随着时间仍然有一定的起伏，但是起伏较为平缓，可以使用平均值的方法进行确定权值；

兴趣点c的流量数据一直很低，在计算过程中我们将该兴趣点的权值定为0。

在实际应用中，大部分POI点都与上述三种类型非常相似，当数据采集过程中出现人流量突然增多的情况时，可以将其忽略。

可选地，所述采集每个兴趣点在不同时段的流量数据的方式包括：红外光电式传感器，和/或卫星定位。使用红外光电式传感器进行兴趣点流量数据的采集，可以达到安装方便，易于维护的技术效果，主要用于小范围的流量数据的采集，例如用于在校园内、或住宅区中。使用卫星定位的方式采集流量数据无需安装传感器，但可能准确度没有采用红外光电式传感器的准确度稿，更适用于大范围流量数据的采集。

根据本发明实施例的再一个方面，提供一种辅助无人车确定路径的装置300，包括：

模块301、流量数据采集模块，用于采集每个兴趣点在不同时段的流量数据；

模块302、权值确定模块，用于根据每个兴趣点在不同时段的流量数据，确定每个兴趣点的邻近道路在不同时段的权值；

模块303、路径确定模块，用于根据所有兴趣点的邻近道路在不同时段的权值，确定无人车在特定时段行驶的路径。

根据所述变化趋势，建立所述变化趋势满足的模型；

图4示出了可以应用本发明实施例的辅助无人车确定路径方法或辅助无人车确定路径装置的示例性系统架构400。

如图4所示，系统架构400可以包括终端设备401、402、403，网络404和服务器405。网络404用以在终端设备401、402、403和服务器405之间提供通信链路的介质。网络404可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备401、402、403通过网络404与服务器405交互，以接收或发送消息等。终端设备401、402、403上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。

终端设备401、402、403可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器405可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备401、402、403所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息--仅为示例)反馈给终端设备。

需要说明的是，本发明实施例所提供的辅助无人车确定路径方法一般由服务器405执行，相应地，辅助无人车确定路径装置一般设置于服务器405中。

应该理解，图4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。

下面参考图5，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统500的结构示意图。图5示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，计算机系统500包括中央处理模块(CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有系统500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；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509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，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510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508。

特别地，根据本发明公开的实施例，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，本发明公开的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。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理模块(CPU)501执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示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。在本发明中，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。而在本发明中，计算机可读的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。计算机可读的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：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、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，上述模块、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，框图或流程图中的每个方框、以及框图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。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括发送模块、获取模块、确定模块和第一处理模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，发送模块还可以被描述为“向所连接的服务端发送图片获取请求的模块”。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。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一个该设备执行时，使得该设备包括：

采集每个兴趣点在不同时段的流量数据；

根据本发明实施例的技术方案，可以达到如下有益效果：

通过采用采集兴趣点的权值进而确定无人车行驶的路径的技术手段，所以克服了现有技术中辅助无人车确定路径仅考虑距离、路况信息、没有将人流量考虑在内导致行驶速度慢、不安全的技术问题，进而达到根据设定兴趣点的权值，准确的选择出安全、合适的路径技术效果。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims

1.一种辅助无人车确定路径的方法，其特征在于，包括：

采集每个兴趣点在不同时段的流量数据；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个兴趣点在不同时段的流量数据，确定每个兴趣点的邻近道路在不同时段的权值，包括：

根据所述变化趋势，建立所述变化趋势满足的模型；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述变化趋势，建立所述变化趋势满足的模型，包括：

4.根据权利要求1-3中之一所述的方法，其特征在于，所述采集每个兴趣点在不同时段的流量数据的方式包括：红外光电式传感器，和/或卫星定位。

5.一种辅助无人车确定路径的装置，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，根据每个兴趣点在不同时段的流量数据，确定每个兴趣点的邻近道路在不同时段的权值，包括：

根据所述变化趋势，建立所述变化趋势满足的模型；

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，根据所述变化趋势，建立所述变化趋势满足的模型，包括：

8.根据权利要求5-7中之一所述的装置，其特征在于，所述采集每个兴趣点在不同时段的流量数据的方式包括：红外光电式传感器，和/或卫星定位。

9.一种辅助无人车确定路径的电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

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1-4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，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。