CN111665839A - 无人车自动驾驶接管方法、装置、终端设备和存储介质 - Google Patents

无人车自动驾驶接管方法、装置、终端设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种无人车自动驾驶接管的方法、装置、终端设备和存储介质，其中，该方法包括：在自动驾驶失效的情况下识别接管无人车的接管对象；根据所述接管对象的行动轨迹确定无人车控制信息；根据所述无人车控制信息控制所述无人车行驶到目标地点。本发明实施例通过接管对象的行动轨迹对无人车进行控制，降低无人车自动驾驶接管过程中的操作复杂度，提高无人驾驶的可靠性，实现无人车的安全行驶。

Description

无人车自动驾驶接管方法、装置、终端设备和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及自动化控制技术领域，尤其涉及一种无人车自动驾驶接管方法、装置、终端设备和存储介质。
背景技术
无人车是通过承载的传感器识别道路环境，自动规划车辆行驶路线并控制车辆根据车辆行驶路线到达目标位置的汽车，集成了自动控制、人工智能、视觉计算等技术，实现了车辆在无驾驶员情况下的可靠行驶。
然而当今自动驾驶的场景中，存在诸多使得自动驾驶失效的因素，在自动驾驶失效的情况下必须通过人工方式对无人车进行接管以提高无人车的安全性。现有自动驾驶接管功能中，需要熟练操作的安全员使用第一视角手柄或者方向盘接管无人车，操作复杂且对安全员的要求极高。在自动驾驶接管环境中需要由安全人员人工观测无人车的行驶路线，接管行驶过程中存在安全隐患。
发明内容
本发明提供一种无人车自动驾驶接管方法、装置、终端设备和存储介质，以实现无人车自动驾驶接管功能，在接管过程中自动检测所处环境，提高接管的安全性，减少无人车自动驾驶接管的安全隐患。
第一方面，本发明实施例提供了一种无人车自动驾驶接管方法，该方法包括：
在自动驾驶失效的情况下识别接管无人车的接管对象；
根据所述接管对象的行动轨迹确定无人车控制信息；
根据所述无人车控制信息控制所述无人车行驶到目标地点。
第二方面，本发明实施例提供了一种无人车自动驾驶接管装置，该装置包括：
目标识别模块，用于在自动驾驶失效的情况下识别接管无人车的接管对象；
信息确定模块，用于根据所述接管对象的行动轨迹确定无人车控制信息；
车辆控制模块，用于根据所述无人车控制信息控制所述无人车行驶到目标地点。
第三方面，本发明实施例提供了一种终端设备，该终端设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，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本发明实施例中任一所述的无人车自动驾驶接管方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的无人车自动驾驶接管方法。
本发明实施例，通过自动驾驶失效的情况下对无人车的接管对象进行识别，基于接管对象的行动轨迹确定无人车控制信息，并根据无人车控制信息控制无人车行驶到目标地点，实现了无人车的自动驾驶接管，基于安全员的运动轨迹控制无人车，提高了无人驾驶功能的可靠性，降低无人车接管的操作难度，可减少无人车自动驾驶过程的安全隐患，提高了无人车行驶的安全性。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种无人车自动驾驶接管方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种无人车自动驾驶接管方法的流程图；
图3是本发明实施例二提供的一种激光雷达监测数据的示例图；
图4是本发明实施例二提供的一种两轮模型的示例图；
图5是本发明实施例二提供的另一种两轮模型的示例图；
图6是本发明实施例二提供的一种无人车自动驾驶接管方法的示例图；
图7是本发明实施例三提供的一种无人车自动驾驶接管装置的结构示意图；
图8是本发明实施例四提供的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明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本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构，此外，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种无人车自动驾驶接管方法的流程图，本实施例可适用于无人车在自动驾驶失效的情况，该方法可以由无人车自动驾驶接管装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的方式来实现，参见图1，本发明实施例的无人车自动驾驶接管方法具体包括如下步骤：
步骤101、在自动驾驶失效的情况下识别接管无人车的接管对象。
其中，自动驾驶失效可以是指无人车在根据自动驾驶功能行驶时，由于车辆本身因素或者外部因素导致车辆无法自动驾驶的情况，需要临时接管无人车的控制权限。接管对象是无人车接管过程中引导无人车行驶的人或者物，可以包括安全员、无人机或者其他无人车等。
具体的，对无人车的自动驾驶功能进行监测，当确定无人车自动驾驶功能无法正常执行时，例如，无人车的无法获取到4G信号，无人车不能与外部设备进行通信，自动驾驶功能处于失效状态。在无人车自动驾驶失效的情况下，无人车可以使用激光雷达传感器或者图像传感器寻找周围环境中的接管对象，例如，可以识别持有无人车的智能钥匙或者控制终端的安全员，可以通过智能钥匙与无人车的数据交互实现认证，确保安全员为合法人员。还可以通过蓝牙或者嵌套字通信识别无人车周围环境中的无人机或者其他无人车作为接管对象。管理员确定无人车自动驾驶失效时，可以派出无人机或者其他无人车到达自动驾驶失效的无人车所处环境中，无人车对作为接管对象的无人机或者其他无人车进行识别。
在本发明实施例中，无人车识别接管对象的方式包括但不限于通过激光雷达传感器识别、图像传感器识别、蓝牙通信识别、射频通信识别和5G通信识别等。
进一步的，在上述发明实施例的基础上，所述自动驾驶失效的情况至少满足以下一种条件：所述无人车的全球定位系统GPS信号强度小于或等于阈值强度；所述无人车所处区域对应的高精地图获取失败；所述无人车的通信信号中断；所述无人车存在自动驾驶故障信息；所述无人车接收到自动驾驶退出指令。
在本发明实施例中，无人车自动驾驶失效的情况可以包括内部因素和外部因素，无人车的全球定位系统GPS信号弱，当全球定位系统GPS信号强度小于或等于阈值强度时，无人车无法根据GPS信号控制车辆行驶，此时无人车自动驾驶失效；无人车所处区域对应的高精地图获取失败可以表示无人车无法从车辆内部存储介质和/或外部网络中获取到当前地区的高精地图，无人车无法根据高精地图进行自动驾驶，此时无人车自动驾驶失效；当无人车的4G信号或者5G等通信信号中断，无人车不能通过通讯信号获取到信息，无人车无法通过通讯信号获取自动驾驶所需的控制信息，此时无人车自动驾驶失效。当无人车检测到车辆存在自动驾驶故障信息时，例如，车辆内部自动驾驶的控制器损坏，无人车不能继续使用自动驾驶，可以认为无人车处于自动驾驶失效的情况，进一步的，无人车存在其他车辆内部故障时，无人车也可以被认为自动驾驶失效，例如，胎压异常导致无人车无法在自动驾驶的情况下继续安全行驶，也可以认为无人车处于自动驾驶失效状态；当无人车的控制人员强行控制无人车退出自动驾驶状态时，例如，车辆管理员向无人车发送退出自动驾驶的指令，也可以使得无人车处于自动驾驶失效状态。
步骤102、根据所述接管对象的行动轨迹确定无人车控制信息。
其中，行动轨迹表示接管对象移动的轨迹，可以由在不同时刻接管对象的位置点组成，行动轨迹具体可以是激光雷达传感器或者图像传感器获取的位置信息，例如安全员行走产生的轨迹，或者安全员乘坐汽车移动产生的轨迹，还可以是无人机飞行的移动轨迹。
在本发明实施例中，无人车设置有激光雷达传感器、图像传感器和热成像传感器等，通过传感器周期性获取接管对象的位置信息，可以按照位置信息的获取时间构成行动轨迹，通过行动轨迹确定无人车的行驶方向和行驶速度等无人车控制信息。
具体的，行动轨迹随着接管对象的位置变动而变动，可以使用target(dx,dy)描述安全员的位置信息，每隔一定周期时间获取一个位置信息target(dx,dy)，将target(dx,dy)作为无人车的目的地锚点，将目的地锚点与无人车的位置关系确定无人车行驶方向，根据目的地锚点与无人车的距离确定无人车行驶速度，将确定出的无人车行驶方向和无人车行驶速度作为无人车控制信息。
步骤103、根据所述无人车控制信息控制所述无人车行驶到目标地点。
其中，目标地点可以表示解除无人车自动接管的区域，在目标地点无人车可以停车或者继续进行自动驾驶行驶。
具体的，无人车根据生成的无人车控制信息行驶到目标地点，可以理解的是，控制无人车的过程可以是一个周期性过程，在行驶过程中每隔一段时间获取接管对象新的行动轨迹，根据行动轨迹生成新的无人车控制信息，无人车根据新的无人车控制信息行驶，当无人车确定到达目标地点后结束上述过程，控制无人车停车或者继续根据自动驾驶行驶。
在本发明实施例中，通过在自动驾驶失效时识别接管无人车的接管对象，获取接管员的运动轨迹，基于该运动轨迹生成无人车控制信息，根据无人车控制信息控制无人车行驶到目标地点，实现了自动驾驶失效下的无人车接管，提高无人车行驶的可靠性，降低接管无人车的操作难度，可提高无人车行驶的安全性。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种无人车自动驾驶接管方法的流程图，本发明实施例是以上述发明实施例为基础的具体化，通过安全员标识获取运动轨迹，并基于两轮模型确定无人车控制信息的车辆转向角和安全行驶速度，参见图2，本发明实施例中的无人车自动驾驶接管方法包括如下步骤：
步骤201、确定无人车自动驾驶失效时，监测无人车前方的接管对象。
在本发明实施例中，可以对无人车的自动驾驶功能进行监测，如果获取到对应自动驾驶功能的报错信息或者接收到控制无人车退出自动驾驶的指令信息时，可以确定无人车自动驾驶失效，通过无人车中的激光雷达传感器或者图像识别传感器监测无人车前方区域，获取到区域内接管对象的相关信息，可以包括接管对象的外形信息和标识信息等。为了提高接管对象数据的准确获取，可以采用多个激光雷达传感器和/或图像识别传感器对接管对象进行识别以获取数据，例如，通过多个激光雷达传感器对安全员的位置信息进行检测，通过各激光雷达传感器数据确定接管对象的景深数据。进一步的，接管对象还可以位于无人车后方、侧方或者侧前方等区域，例如，若接管对象为安全员，安全员在非机动车道上行走，无人车跟随安全员在右后侧的机动车道上行驶，无人车可以对位于无人车左前方的安全员进行监测。
步骤202、根据对应接管对象的激光雷达监测信息和/或图像检测信息确定唯一标识号。
其中，激光雷达监测信息是无人车识别接管对象产生的雷达信息，可以包括接管对象的位置信息和接管对象的轮廓信息等，相应的，图像检测信息是对无人车对接管对象识别产生的图像信息，也可以包括接管对象的位置信息和接管对象的轮廓信息等，可以理解的是，根据无人车内预先装备的传感器不同，对接管对象识别后可以产生不同的监测信息，识别接管对象的信息主要包括确定接管对象特征的轮廓信息以及确定运动轨迹的位置信息等，唯一标识号可以是对应接管对象的特征标识信息，具体可以是激光雷达检测信息或者图像检测信息中对应接管对象的特征值。
具体的，为接管对象设置唯一标识号，用于确定行动轨迹，可以提取激光雷达监测信息和/或图像检测信息的特征信息，可以将该特征信息作为接管对象的唯一标识号。示例性的，图3是本发明实施例二提供的一种激光雷达监测数据的示例图，参见图3，无人车中的激光雷达监测数据可以通过向周围环境发送激光雷达信号，并获取激光雷达信号，基于信号的返回时间确定周围物体的形状和位置，准确获取到接管对象的轮廓作为特征信息，激光雷达监测信息可以包括无人车与接管对象之间的距离。
步骤203、间隔阈值周期获取所述接管对象的位置点。
其中，阈值周期是获取接管对象位置点的最大等待时间，当无人车等待的时间超过阈值周期对应的时间长度时，可以获取接管对象的位置点，位置点用于表示接管对象所处位置，可以通过不同时刻的获取到的位置点表示行动轨迹。
在本发明实施例中，周期性获取接管对象的位置点，每次获取位置点的最大时间间隔可以为阈值周期。
步骤204、根据各所述位置点、所述无人车的轴距和前后轮夹角确定车辆转向角。
具体的，无人车的轴距可以是代表无人车的长度，前后轮夹角可以表示无人车的行驶方向，通过位置点确定出无人车的目标地点，基于无人车的长度和行驶方向确定出无人车到达目标地点的所要经过的路线，可以通过该路线对应的角度作为无人车的车辆转向角。
为了提高车辆转向角的确定速度，本发明实施例中，还可以将位置点、轴距和前后轮夹角通过两轮模型确定出车辆行驶的车辆转向角。其中，两轮模型可以是控制车辆行驶的运动模型，两轮模型中无人车只在平面中行驶，并且无滑移，可以将无人车的前轮中心和后轮中心代表两轮模型中的前轮和后轮，两轮模型可简化前轮转向角与后轴遵循的曲率之间的几何关系，便于快速确定出车辆转向角。图4是本发明实施例二提供的一种两轮模型的示例图，参见图4，车辆转向角与后轮遵循的圆的半径之间满足如下关系：
Figure BDA0002522556330000091
其中，δ表示前轮的转向角，也就是无人车的车辆转向角，L为无人车的轴距，R为在给定转向角下后轮移动时需要转过的圆对应的半径。由于后轮需要根据依次驶过安全员对应的位置点，上述经过推导后可以确定出两轮模型对应的控制量表达式：
Figure BDA0002522556330000092
图5是本发明实施例二提供的另一种两轮模型的示例图，参见图5，其中，α可以表示无人车的前后轮夹角，ld可以表示后轮达到位置点的直线距离，L可以表示轴距，R可以表示在给定转向角下后轮移动时需要转过的圆对应的半径，δ(t)可以表示t时刻下的车辆转向角。通过将位置点、轴距和前后轮夹角等信息代入上式确定出对应的车辆转向角。
步骤205、根据所述位置点与无人车位置确定安全行驶速度。
在本发明实施例中，无人车以接管对象为目标进行跟踪行驶，通过接管对象与无人车之间的距离确定安全行驶速度，其中，安全行驶速度是无人车在自动驾驶接管下行驶的速度，用于防止无人车与安全员发生碰撞。可以将确定出的安全行驶速度和车辆转向角一同作为无人车控制信息。
具体的，无人车位置可以是无人车所处位置的信息，通过位置点与无人车位置确定出接管对象与无人车之间的距离，可以为接管对象设置3秒的安全制动时间，通过该安全制动时间以及接管对象与无人车之间的距离确定出无人车的安全行驶速度。将获取到的安全行驶速度和车辆转向角作为接管无人车行驶控制的无人车控制信息，可以理解的是，无人车控制信息可以每隔一段时间进行一次更新，提高无人车控制的精确性和安全性。
步骤206、控制所述无人车按照所述无人车控制信息中的车辆转向角和安全行驶速度行驶。
具体的，控制无人车按照车辆转向角对应的方向行驶，可以将车辆转向角之间转换为无人车的转弯或者偏转角度，使得无人车沿着接管对象的行动轨迹行驶，无人车在行驶过程中的行驶速度可以为安全行驶速度。
步骤207、确定所述无人车到达目标地点后控制所述无人车退出自动驾驶接管。
具体的，无人车根据生成的无人车控制信息行驶到目标地点，当无人车确定到达目标地点后结束安全无人车的接管过程，控制无人车停车或者继续根据自动驾驶行驶。
本发明实施例，通过在无人车自动驾驶失效时监测无人车前方的接管对象，根据对应接管对象的激光雷达监测信息或者图像检测信息确定唯一标识号，间隔阈值周期获取接管对象的位置点，通过将位置点、轴距和前后轮夹角代入两轮模型确定出车辆转向角，根据位置点和无人车位置确定安全行驶速度，控制无人车根据车辆转向角和安全行驶速度行驶，确定无人车到达目标地点后控制无人车退出自动驾驶接管，在无人车自动驾驶失效的情况下控制无人车，减少了安全员对无人车接管的复杂程度，通过安全行驶速度避免无人车与行人发生碰撞，提高了无人车行驶的安全性。
进一步的，在上述发明实施例的基础上，根据所述位置点与无人车位置确定安全行驶速度，包括：
确定所述位置点到所述无人车位置的人车距离；若所述人车距离大于第一阈值距离，则确定第一加速度；若所述人车距离小于或等于所述第一阈值距离且大于第二阈值距离，则确定第二减速度；若所述人车距离小于所述第二阈值距离，则触发紧急刹车。
在本发明实施例中，若无人车位置为坐标原点，位置点坐标为(gx，gy)，则人车距离可以通过下式确定：
Figure BDA0002522556330000111
其中，L可以表示无人车的轴距，人车距离distance是安全员距离车头位置的距离。
具体的，可以控制位置点到无人车位置的人车距离保持在第一阈值距离，当人车距离大于第一阈值距离时，控制无人车加速行驶，加速行驶的加速度可以为第一加速度，当人车距离小于第一阈值距离时，控制无人车减速行驶，减速行驶的加速度为第二减速度，第一加速度与无人车行驶方向相同，第二减速度与无人车行驶方向相反，第二阈值距离是为了保障安全员人身安全设置的安全距离，当人车距离小于安全距离时，无人车立即制动，触发紧急刹车。
进一步的，在上述发明实施例的基础上，所述间隔阈值周期获取所述安全员的位置点，包括：
每隔阈值周期根据激光雷达和/或图像传感器获取所述无人车前方的物体数据；根据所述接管对象的唯一标识号查找激光雷达监测信息和/或图像检测信息；在所述物体数据中匹配所述激光雷达监测信息和/或图像检测信息对应的位置点。
其中，物体数据可以是使用激光雷达和/或图像传感器采集到的无人车周围的物体的数据，可以包括物体的形状数据和位置数据。
在本发明实施例中，唯一标识号可以是标识接管对象的信息，可以根据唯一标识号确定对应的激光雷达监测信息或者图像监测信息，由于接管对象是被无人车锁定的目标追踪物体，通过激光雷达监测信息或者图像监测信息在物体信息中查找相同的形状信息，将该形状信息对应的位置信息作为接管对象的位置点。
示例性的，图6是本发明实施例二提供的一种无人车自动驾驶接管方法的示例图，参见图6，无人车对自动驾驶状态进行检测，确定无人车无法自动驾驶时，将无人车前方从车左边缘到右边缘，并向前延伸5米区域设定为识别区域。首先清空该区域内障碍物和行人，避免过多的障碍物干扰。安全员站在车正前方3米处，启动感知模块，激光雷达扫描车身前方环境的点云信息。采取点云聚类的方式，对点云图像进行识别和分析，获取安全员大小的点云组合，作为感知到的安全员。对安全员进行障碍物ID赋值，计算安全员与无人车车体中心的距离的二维坐标(dx，dy)，其中，以无人车的中心位置为坐标原点，在安全员二维坐标(dx，dy)的基础上确定安全员距离无人车车前的距离
Figure BDA0002522556330000121
无人车在行驶过程中筛选正前方障碍物ID对应的点云组合，将其所在位置设为目的地TAR(dx，dy)，随着安全员的位置变动，TAR(dx，dy)可以表示安全员的运动轨迹，每隔0.1秒将当前时间对应的安全员的位置点TAR(dx,dy)设为锚点目的地，通过二轮模块控制车辆向锚点目的地行驶，并在无人在跟踪安全员的行驶的过程中进行速度控制，使得无人车与安全员的距离保持在5m，确定到达目的地后安全员控制无人车退出跟踪模式停止接管。
实施例三
图7是本发明实施例三提供的一种无人车自动驾驶接管装置的结构示意图，可执行本发明任意实施例所提供的无人车自动驾驶接管方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。该装置可以由软件和/或硬件实现，具体包括：目标识别模块301、信息确定模块302和车辆控制模块303。
目标识别模块301，用于在自动驾驶失效的情况下识别接管无人车的接管对象。
信息确定模块302，用于根据所述接管对象的行动轨迹确定无人车控制信息。
车辆控制模块303，用于根据所述无人车控制信息控制所述无人车行驶到目标地点。
本发明实施例，通过目标识别模块在自动驾驶失效的情况下确定无人车的接管对象，信息确定模块基于接管对象的行动轨迹确定无人车控制信息，车辆控制模块基于无人车控制信息控制无人车行驶到目标地点，实现了无人车的自动驾驶接管，基于接管对象的运动轨迹控制无人车，提高了自动驾驶功能的可靠性，降低接管无人车的操作难度，可减少自动驾驶过程的安全隐患，提高无人车行驶的安全性。
进一步的，在上述发明实施例的基础上，目标识别模块301包括：
信息监测单元，用于确定所述无人车自动驾驶失效时，监测所述无人车前方的接管对象。
标识确定单元，用于根据对应所述安全员的激光雷达监测信息和/或图像检测信息确定唯一标识号。
进一步的，在上述发明实施例的基础上，自动驾驶失效的情况至少满足以下一种条件：
所述无人车的全球定位系统GPS信号强度小于或等于阈值强度；所述无人车所处区域对应的高精地图获取失败；所述无人车的通信信号中断；所述无人车存在自动驾驶故障信息；所述无人车接收到自动驾驶退出指令。
进一步的，在上述发明实施例的基础上，信息确定模块包括：
位置采集单元，用于间隔阈值周期获取所述接管对象的位置点。
转向确定单元，用于根据各所述位置点、所述无人车的轴距和前后轮夹角确定车辆转向角。
速度确定单元，用于根据所述位置点与无人车位置确定安全行驶速度。
进一步的，在上述发明实施例的基础上，所述速度确定单元具体用于：
确定所述位置点到所述无人车位置的人车距离；若所述人车距离大于第一阈值距离，则确定第一加速度；若所述人车距离小于或等于所述第一阈值距离且大于第二阈值距离，则确定第二减速度；若所述人车距离小于所述第二阈值距离，则触发紧急刹车。
进一步的，在上述发明实施例的基础上，所述位置采集单元具体用于：
每隔阈值周期根据激光雷达和/或图像传感器获取所述无人车前方的物体数据；根据所述接管对象的唯一标识号查找激光雷达监测信息和/或图像检测信息；在所述物体数据中匹配所述激光类对监测信息和/或图像检测信息对应的位置点。
进一步的，在上述发明实施例的基础上，所述车辆控制模块包括：
车辆控制单元，用于控制所述无人车按照所述无人车控制信息中的车辆转向角和安全行驶速度行驶。
接管结束单元，用于确定所述无人车到达目标地点后控制所述无人车退出自动驾驶接管。
实施例四
图8是本发明实施例四提供的一种终端设备的结构示意图，如图8所示，该终端设备包括处理器40、存储器41、输入装置42和输出装置43；终端设备中处理器40的数量可以是一个或多个，图8中以一个处理器40为例；终端设备中的处理器40、存储器41、输入装置42和输出装置43可以通过总线或其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。
存储器41作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的无人车自动驾驶接管方法对应的程序指令/模块(例如，无人车自动驾驶接管装置中的目标识别模块301、信息确定模块302和车辆控制模块303)。处理器40通过运行存储在存储器41中的软件程序、指令以及模块，从而执行终端设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的无人车自动驾驶接管方法。
存储器41可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器41可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器41可进一步包括相对于处理器40远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置42可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与终端设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置73可包括显示屏等显示设备。
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种无人车自动驾驶接管方法，该方法包括：
在自动驾驶失效的情况下识别接管无人车的接管对象；
根据所述接管对象的行动轨迹确定无人车控制信息；
根据所述无人车控制信息控制所述无人车行驶到目标地点。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的无人车自动驾驶接管方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，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)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述无人车自动驾驶接管装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种无人车自动驾驶接管方法，其特征在于，所述方法包括：
在自动驾驶失效的情况下识别接管无人车的接管对象；
根据所述接管对象的行动轨迹确定无人车控制信息；
根据所述无人车控制信息控制所述无人车行驶到目标地点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在自动驾驶失效的情况下识别接管无人车的接管对象，包括：
确定所述无人车自动驾驶失效时，监测所述无人车前方的接管对象；
根据对应所述接管对象的激光雷达监测信息和/或图像检测信息确定唯一标识号。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述自动驾驶失效的情况至少满足以下一种条件：
所述无人车的全球定位系统GPS信号强度小于或等于阈值强度；
所述无人车所处区域对应的高精地图获取失败；
所述无人车的通信信号中断；
所述无人车存在自动驾驶故障信息；
所述无人车接收到自动驾驶退出指令。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述接管对象的行动轨迹确定无人车控制信息，包括：
间隔阈值周期获取所述接管对象的位置点；
根据各所述位置点、所述无人车的轴距和前后轮夹角确定车辆转向角；
根据所述位置点与无人车位置确定安全行驶速度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置点与无人车位置确定安全行驶速度，包括：
确定所述位置点到所述无人车位置的人车距离；
若所述人车距离大于第一阈值距离，则确定第一加速度；
若所述人车距离小于或等于所述第一阈值距离且大于第二阈值距离，则确定第二减速度；
若所述人车距离小于所述第二阈值距离，则触发紧急刹车。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述间隔阈值周期获取所述接管对象的位置点，包括：
每隔阈值周期根据激光雷达和/或图像传感器获取所述无人车前方的物体数据；
根据所述接管对象的唯一标识号查找激光雷达监测信息和/或图像检测信息；
在所述物体数据中匹配所述激光类对监测信息和/或图像检测信息对应的位置点。
7.根据权利要求1和4所述的方法，其特征在于，所述根据所述无人车控制信息控制所述无人车行驶到目标地点，包括：
控制所述无人车按照所述无人车控制信息中的车辆转向角和安全行驶速度行驶；
确定所述无人车到达目标地点后控制所述无人车退出自动驾驶接管。
8.一种无人车自动驾驶接管装置，其特征在于，所述装置包括：
目标识别模块，用于在自动驾驶失效的情况下识别接管无人车的安全员；
信息确定模块，用于根据所述安全员的行动轨迹确定无人车控制信息；
车辆控制模块，用于根据所述无人车控制信息控制所述无人车行驶到目标地点。
9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，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1-7中任一所述的无人车自动驾驶接管方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的无人车自动驾驶接管方法。
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