CN112572418A - 一种无人驾驶车辆的控制方法、装置及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种无人驾驶车辆的控制方法、装置及电子设备，涉及计算机视觉、自动驾驶等人工智能技术领域。具体实现方案为：在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，获取无人驾驶车辆上与车门位于同侧的摄像头拍摄的第一路面图像；基于第一路面图像获取无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态；在目标路面状态为第一路面状态的情况下控制无人驾驶车辆停车。在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，还需要获取无人驾驶车辆的一侧或两侧的路面情况，即确定目标路面状态，是在目标路面状态为第一路面状态的情况下控制无人驾驶车辆停车，在车辆停车控制过程中考虑了路面情况，可提高对车辆停车控制的效果。

Description

一种无人驾驶车辆的控制方法、装置及电子设备
技术领域
本申请涉及计算机技术中的计算机视觉、自动驾驶等人工智能技术领域，尤其涉及一种无人驾驶车辆的控制方法、装置及电子设备。
背景技术
随着无人驾驶技术的不断发展，无人驾驶车辆例如无人驾驶公交车和无人驾驶出租车等越来越多，也越来越智能。
目前，无人驾驶车辆在行驶过程中，往往都是根据定位有固定的停车点位(例如，无人驾驶公交车程有固定的停车点位)，在到达固定的点位时直接停车，或者根据无人驾驶车辆中的乘客输入的指令直接停车。
发明内容
本申请提供一种无人驾驶车辆的控制方法、装置及电子设备。
第一方面，本申请一个实施例提供一种无人驾驶车辆的控制方法，所述方法包括：
在接收到停车指令或所述无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，获取所述无人驾驶车辆上与车门位于同侧的摄像头拍摄的第一路面图像；
基于所述第一路面图像，获取所述无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态；
在所述目标路面状态为第一路面状态的情况下，控制所述无人驾驶车辆停车。
在本实施例的无人驾驶车辆的控制方法中，在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，需要获取无人驾驶车辆上与车门位于同侧的摄像头拍摄的第一路面图像，然后利用第一路面图像，获取无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态，在目标路面状态为第一路面状态的情况下控制无人驾驶车辆停车。即在本实施例中，在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，还需要获取无人驾驶车辆的一侧或两侧的路面情况，根据路面情况确定是否停车，是在目标路面状态为第一路面状态的情况下控制无人驾驶车辆停车，如此，在对车辆进行停车控制的过程中，考虑了在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下的路面情况，可提高对车辆停车控制的效果。
在本实施例的无人驾驶车辆的控制方法中，在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，需要获取无人驾驶车辆上与车门位于同侧的摄像头拍摄的第一路面图像，然后利用第一路面图像，获取无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态，在目标路面状态为第一路面状态的情况下控制无人驾驶车辆停车。即在本实施例中，在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，还需要获取无人驾驶车辆的一侧或两侧的路面情况，根据路面情况确定是否停车，是在目标路面状态为第一路面状态的情况下控制无人驾驶车辆停车，如此，在对车辆进行停车控制的过程中，考虑了在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下的路面情况，可提高对车辆停车控制的效果。
第二方面，本申请一个实施例提供一种无人驾驶车辆的控制装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于在接收到停车指令或所述无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，获取所述无人驾驶车辆上与车门位于同侧的摄像头拍摄的第一路面图像；
第二获取模块，用于基于所述第一路面图像，获取所述无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态；
第一控制模块，用于在所述目标路面状态为第一路面状态的情况下，控制所述无人驾驶车辆停车。
第三方面，本申请一个实施例还提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请各实施例提供的无人驾驶车辆的控制方法。
第四方面，本申请一个实施例还提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请各实施例提供的无人驾驶车辆的控制方法。
第五方面，本申请一个实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序用于使所述计算机执行本申请各实施例提供的无人驾驶车辆的控制方法。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是本申请提供的一个实施例的无人驾驶车辆的控制方法的流程示意图之一；
图2是本申请提供的一个实施例的无人驾驶车辆的控制方法的流程示意图之二；
图3是本申请提供的一个实施例的无人驾驶车辆的控制方法的流程示意图之一；
图4是本申请提供的一个实施例的无人驾驶车辆的控制装置的结构图之一；
图5是本申请提供的一个实施例的无人驾驶车辆的控制装置的结构图之一；
图6是用来实现本申请实施例的无人驾驶车辆的控制方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请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，而不会背离本申请的范围和精神。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。
如图1所示，根据本申请的实施例，本申请提供一种无人驾驶车辆的控制方法，该方法可应用于无人驾驶车辆中的电子设备，电子设备可以包括车机等，方法包括：
步骤S101：在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，获取无人驾驶车辆上与车门位于同侧的摄像头拍摄的第一路面图像。
停车指令可以是用户(例如，无人驾驶车辆中的乘客等)在电子设备的显示界面中输入的停车指令，可以是语音输入的停车指令、文字输入的停车指令或是电子设备响应于对显示界面中的控制按键的操作生成的停车指令等。电子设备接收到停车指令后，可进行停车的准备，至于是否停车，需要获取无人驾驶车辆上与车门位于同侧的摄像头在当前位置拍摄的第一路面图像，并根据后续检测的路面实际情况确定。在另一个示例中，电子设备中预先存储有无人驾驶车辆的多个预设位置，在多个预设位置中的每个预设位置可进行停车的准备，至于是否停车，需要获取无人驾驶车辆上与车门位于同侧的摄像头在当前位置拍摄的第一路面图像，并根据后续检测的路面实际情况确定。在本实施例中，无人驾驶车辆外设置有摄像头，且摄像头与车门位于同侧，以便于拍摄无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的路面图像。
需要说明的是，在无人驾驶车辆的设有车门的一侧或两侧设有摄像头，例如，在设有车门的一侧设有摄像头，则摄像头的数量可以为一个。或者，无人驾驶车辆的两侧均设有车门，在设有车门的两侧分别设有摄像头，则摄像头的数量可以为两个。如此，上述第一路面图像可以是车辆的一侧的路面图像，或者上述第一路面图像包括车辆的两侧的路面图像。
步骤S102：基于第一路面图像，获取无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态。
利用第一路面图像，可获取无人驾驶车辆的一侧或两侧的目标路面状态，目标路面状态可以理解为对第一路面图像进行识别得到的路面识别结果，路面识别结果可包括适合停车的路面或不适合停车的路面，即目标路面状态可包括适合停车的状态和不适合停车的状态，即表示路面适合停车或不适合停车。需要说明的是，适合停车的状态对应路面识别结果为适合停车的路面，即路面情况良好，适于停车，即该状态表征路面适于停车，有利于车辆中的乘客下车，不适合停车的状态对应路面识别结果为不适合停车的路面，即表示路面情况较差，不适于停车，例如，路面有坑、有淤泥、有水等，即该状态表征路面不适于停车。
步骤S103：在目标路面状态为第一路面状态的情况下，控制无人驾驶车辆停车。
第一路面状态可以理解为适于停车的状态，在目标路面状态为第一路面状态的情况下，表示在当前位置无人驾驶车辆的一侧或两侧的路面情况良好，适于停车，可方便乘客下车，此时，控制无人驾驶车辆停车。
在本实施例的无人驾驶车辆的控制方法中，在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，需要获取无人驾驶车辆上与车门位于同侧的摄像头拍摄的第一路面图像，然后利用第一路面图像，获取无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态，在目标路面状态为第一路面状态的情况下控制无人驾驶车辆停车。即在本实施例中，在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，还需要获取无人驾驶车辆的一侧或两侧的路面情况，根据路面情况确定是否停车，是在目标路面状态为第一路面状态的情况下控制无人驾驶车辆停车，如此，在对车辆进行停车控制的过程中，考虑了在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下的路面情况，可提高对车辆停车控制的效果。如此，通过上述过程控制车辆停车，停车后的路面可便于用户下车等。
在一个实施例中，摄像头为安装在无人驾驶车辆的后视镜上，且用于拍摄无人驾驶车辆的侧边路面图像的摄像头。
无人驾驶车辆的相对两侧设有后视镜(即两个后视镜，可安装在车门上)，在后视镜上可安装摄像头，通过摄像头可拍摄无人驾驶车辆的侧边路面图像，如此，可通过摄像头拍摄第一路面图像，确定无人驾驶车辆侧边的路面情况，以便于后续根据无人驾驶车辆侧边的路面情况进行停车控制，提高停车控制效果。一个示例中，后视镜包括相连的后视镜主体(设有后视镜镜面等)和把柄，后视镜主体通过把柄安装在车门上，摄像头可安装在把柄上，沿后视镜主体向地面的方向，摄像头位于后视镜主体的下方，以便摄像头对侧边路面更好地拍摄。
在一个实施例中，基于第一路面图像，获取无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态，包括：对第一路面图像进行特征提取得到第一特征数据；将第一特征数据与无人驾驶车辆中存储的预设特征数据库进行匹配，确定目标路面状态。即在本实施例中，如图2所述，提供一个实施例的无人驾驶车辆的控制方法，该方法包括：
步骤S201：在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，获取无人驾驶车辆上与车门位于同侧的摄像头拍摄的第一路面图像。
步骤S202：对第一路面图像进行特征提取得到第一特征数据。
步骤S203：将第一特征数据与无人驾驶车辆中存储的预设特征数据库进行匹配，确定目标路面状态。
步骤S204：在目标路面状态为第一路面状态的情况下，控制无人驾驶车辆停车。
上述步骤S201与步骤S101对应，步骤S204与步骤S103对应，在此不再赘述。
在本实施例中，可在车辆本端进行目标路面状态的确定，即对第一路面图像进行特征提取得到第一特征数据，然后在车辆的预先存储的预设特征数据库(预设特征数据可存储在车辆的电子设备例如车机中)中对第一特征数据进行匹配，以确定目标路面状态。需要说明的是，预设特征数据库中包括多个路面图像的特征数据，该特征数据与第一特征数据的类型相同，例如，预设特征数据库中路面图像的特征数据包括路面图像的A特征的数据和B特征的数据等，对第一路面图像进行A特征和B特征的提取，则得到的第一特征数据包括第一路面图像的A特征的数据和B特征的数据。作为一个示例，将第一特征数据与无人驾驶车辆中存储的预设特征数据库进行匹配，确定目标路面状态，可以理解是对第一特征数据与预设特征数据库中特征数据进行相似度匹配，确定目标路面状态。需要说明的是，上述预设特征数据库中的多个路面图像为多个不适于停车的路面的图像，是在过去的时间里累积的已确定的不适于停车的路面的图像。
在本实施例中，是将第一特征数据与无人驾驶车辆本端中存储的预设特征数据库进行匹配，确定目标路面状态，可提高目标路面状态确定的效率，从而提高停车控制的效率。
在一个示例中，可以是在无人驾驶车辆无网络的情况下(即未连接网络，可以理解为离线状态下)，对第一路面图像进行特征提取得到第一特征数据，并将第一特征数据与电子设备中存储的预设特征数据库进行匹配，确定目标路面状态，也即是在无网络的情况下，在无人驾驶车辆本端进行目标路面状态的确定，提高目标路面状态确定的效率，从而提高停车控制的效率。
在一个实施例中，将第一特征数据与无人驾驶车辆中存储的预设特征数据库进行匹配，确定目标路面状态，包括：
在预设特征数据库中不包括与第一特征数据匹配的目标特征数据的情况下，确定目标路面状态为第一路面状态；或者，
在预设特征数据库中包括与第一特征数据匹配的目标特征数据的情况下，确定目标路面状态为第二路面状态。
第一路面状态为适于停车的状态，第二路面状态为不适于停车的状态，在预设特征数据库中包括与第一特征数据匹配的目标特征数据的情况下，确定目标路面状态为第二路面状态，表示无人驾驶车辆所在的位置的侧边路面情况不适于停车，后续需要进一步判断是否停车。在预设特征数据库中不包括与第一特征数据匹配的目标特征数据的情况下，确定目标路面状态为第一路面状态，表示无人驾驶车辆所在的位置的侧边路面情况适于停车，此时，可控制车辆停止，提高车辆停车控制的准确性和效果。
作为一个示例，与第一特征数据匹配的目标特征数据，可以理解为，与第一特征数据相似度匹配的目标特征数据，相似度匹配即为相似度大于预设相似度，例如，在预设特征数据库中不包括与第一特征数据匹配的目标特征数据的情况下，确定目标路面状态为第一路面状态可包括：在预设特征数据库中不包括与第一特征数据之间的相似度大于预设相似度的目标特征数据的情况下，确定目标路面状态为第一路面状态。在预设特征数据库中包括与第一特征数据匹配的目标特征数据的情况下，确定目标路面状态为第二路面状态可以包括：在预设特征数据库中包括与第一特征数据之间的相似度大与预设相似度的目标特征数据的情况下，确定目标路面状态为第二路面状态。
在一个实施例中，所述基于所述第一路面图像，获取所述无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态，包括：
向云端服务器发送所述第一路面图像；
接收所述云端服务器发送的利用路面状态识别模型对所述第一路面图像进行识别得到的所述目标路面状态，所述目标路面状态包括第一路面状态或第二路面状态。
在本实施例中，云端服务器利用路面状态识别模型对所述第一路面图像进行识别得到目标路面状态，目标路面状态表征了无人驾驶车辆的侧边路面的情况，可以是适于停车的第一路面状态，或者是不适于停车的第二路面状态，从云端服务器接收云端服务器发送的目标路面状态即可。通过云端服务器的路面状态识别模型进行识别得到目标路面状态，可提高目标路面状态的准确性，从而提高停车控制的准确性。
作为一个示例，可以是在无人驾驶车辆连接网络的情况下(即在线状态下)，向云端服务器发送所述第一路面图像，云端服务器利用路面状态识别模型对所述第一路面图像进行识别得目标路面状态，也即是在有网络的情况下，通过云端服务器的路面状态识别模型进行识别得到目标路面状态，提高目标路面状态的准确性，从而提高停车控制的准确性。
作为一个示例，上述路面状态识别模型是已训练的模型，可以包括但不限于神经网络等。例如，云端服务器在利用路面状态识别模型对所述第一路面图像进行识别得到目标路面状态之前，可利用数据样本(包括多个样本路面图像以及多个样本路面图像对应的路面真实状态)进行模型训练，得到路面状态识别模型。另外，云端服务器在利用路面状态识别模型对所述第一路面图像进行识别得到目标路面状态之后，还可对在预设历史时间段内多个无人驾驶车辆上传的第一路面图像进行状态标注，得到多个无人驾驶车辆上传的第一路面图像的路面真实状态，利用多个无人驾驶车辆上传的第一路面图像以及对应的路面真实状态，对路面状态识别模型进行重新训练，更新路面状态识别模型，提高路面状态识别模型的识别准确性。
在一个实施例中，所述基于所述第一路面图像，获取所述无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态之后，还包括：在所述目标路面状态为第二路面状态的情况下，输出第一提示信息，所述第一提示信息用于提示当前路面不适于停车；在接收到用户的第一输入的情况下，控制所述无人驾驶车辆停车。
在所述目标路面状态为第二路面状态的情况下，需要继续判断是否停车，在这种情况下，可输出第一提示信息，以提示用户当前路面不适于停车，用户可根据提示选择是否停车，若用户进行第一输入，则控制无人驾驶车辆停车，也就是说，即使在当前路面不适合停车的情况下，也可征求用户的选择，若用户选择停车，则控制车辆停车，以满足用户的需求，提高用户体验。作为一个示例，输出第一提示信息可以是语音播放第一提示信息等，可使用户能够及时收到第一提示信息。
作为一个示例，上述第一输入可以是语音输入、文字输入或是在于电子设备的显示界面中对停止行驶按键的输入等，即用户可通过不同的输入方式进行第一输入，满足用户对不同输入方式的需求，提高用户体验。
在一个实施例中，在目标路面状态为第二路面状态的情况下，输出第一提示信息之后，还包括：在接收到用户的第二输入的情况下，控制无人驾驶车辆行驶；在当前时间达到第一时间或无人驾驶车辆所在的位置与接收第二输入时的位置之间的距离达到预设距离的情况下，控制摄像头拍摄第二路面图像，将第一路面更新为第二路面图像，并返回基于第一路面图像，确定位于无人驾驶车辆的车门一侧的目标路面状态的步骤，直到无人驾驶车辆停车；其中，第一时间与第二输入的接收时间之间的时间差小于预设时长。
即在接收到用户的第二输入的情况下，车辆继续行驶，寻找下一个适合停车的路面。在行驶预设时长或行驶预设距离的情况下，可控制摄像头再次进行拍摄，得到第二路面图像，将第一路面更新为第二路面图像，并返回基于第一路面图像，确定位于无人驾驶车辆的车门一侧的目标路面状态的步骤，继续路面状态的判断以及继续根据目标路面状态进行车辆控制过程，直到无人驾驶车辆停车。通过上述循环过程，可寻找下一个适合停车的目标路面状态，以控制所述无人驾驶车辆停车，或目标路面状态不适合停车，通过用户的第一输入控制无人驾驶车辆停车。另外，作为一个示例，在接收到用户的第二输入的情况下，控制无人驾驶车辆行驶，可以包括：在接收到用户的第二输入的情况下，若接收第二输入的次数小于预设次数(例如，两次)，则控制无人驾驶车辆行驶。在接收到用户的第二输入的情况下，若接收第二输入的次数大于或等于预设次数，则控制无人驾驶车辆停车，不再继续行驶，降低由于循环次数较多导致停车效率低下的情况。需要说明的是，接收第二输入的次数为在当前次接收第二输入的接收时间之前在所述目标路面状态为第二路面状态的情况下，输出第一提示信息后接收用户输入的第二输入的次数与当前一次之和。
作为一个示例，上述第二输入可以是语音输入、文字输入或是在于电子设备的显示界面中对继续行驶按键的输入等，即用户可通过不同的输入方式进行第二输入，满足用户对不同输入方式的需求，提高用户体验。
下面以一个具体实施例对上述无人驾驶车辆的控制方法的控制过程加以具体说明。以无人驾驶车辆的控制方法应用于车机为例进行说明，
无人驾驶车辆为支持360度全景泊车辅助的车辆，在车辆左右后视镜上安装有摄像头。如图3所示，首先，在接收到停车指令或所述无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，进入无人驾驶车辆准备停车状态，此时，可开启安装在后视镜上(例如，安装在后视镜的把柄上，且位于后视镜主体的下方)的摄像头扫描其周围路面环境，拍摄得到第一路面图像，车机即可获得在当前位置无人驾驶车辆的侧边的第一路面图像。
然后，检测车机是否连接网络，若车机无网络即未连接网络，则基于预设特征数据库进行路面判断，将第一特征数据与无人驾驶车辆中存储的预设特征数据库进行匹配，确定目标路面状态，判断目标路面状态是否为适合停车的状态，在预设特征数据库中不包括与第一特征数据匹配的目标特征数据的情况下，确定目标路面状态为第一路面状态，即为适合停车的状态，此时，控制无人驾驶车辆停车。在所述预设特征数据库中包括与所述第一特征数据匹配的目标特征数据的情况下，确定所述目标路面状态为第二路面状态，即为不适合停车的状态，此时，可语音播放第一提示信息，以提示当前路面不适合停车以及是否继续行驶，若用户进行第一输入(例如，用户回答否)，即选择停止，则控制无人驾驶车辆停车，若用户进行第二输入(例如，用户回答是)，即选择继续行驶，则控制无人驾驶车辆继续行驶，寻找下一个适合停车的目标路面状态的路面进行停车。
若车机有网络即连接网络，则将第一路面图像上传给云端服务器，云端服务器通过已训练的神经网络对第一路面图像进行路面状态识别，即识别第一路面图像中的路面是否是好路面(即是否适合停车)，得到目标路面状态，将目标路面状态发送给机车，机车接收云端服务器发送的目标路面状态，判断目标路面状态是否为适合停车的状态，在所述目标路面状态为第一路面状态的情况下，即为适合停车的状态，此时，控制无人驾驶车辆停车。在所述目标路面状态为第二路面状态的情况下，即为不适合停车的状态，此时，可语音播放第一提示信息，以提示当前路面不适合停车以及是否继续行驶，若用户进行第一输入，即选择停止，则控制无人驾驶车辆停车，若用户进行第二输入，即选择继续行驶，则控制无人驾驶车辆继续行驶，寻找下一个适合停车的目标路面状态的路面进行停车。
本实施例的无人驾驶车辆的控制方法可以进一步完善自动驾驶相关领域的功能，并且利用了目前车辆上安装的摄像头，无需额外再安装硬件设备，通过上述过程进行路面识别，通过得到的目标路面状态决定是否停车，不是直接停车，而是需要考虑了在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下的路面情况，如此，可提高停车控制的效果等。
如图4所示，根据本申请的实施例，本申请还提供一种无人驾驶车辆的控制装置400，可应用于无人驾驶车辆中的电子设备，电子设备可以包括车机等，装置400包括：
第一获取模块401，用于在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，获取无人驾驶车辆上与车门位于同侧的摄像头拍摄的第一路面图像；
第二获取模块402，用于基于第一路面图像，获取无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态；
第一控制模块403，用于在目标路面状态为第一路面状态的情况下，控制无人驾驶车辆停车。
在一个实施例中，摄像头为安装在无人驾驶车辆的后视镜上，且用于拍摄无人驾驶车辆的侧边路面图像的摄像头。
如图5所示，在一个实施例中，第二获取模块402，包括：
特征提取模块4021，用于对第一路面图像进行特征提取得到第一特征数据；
第一确定模块4022，用于将第一特征数据与无人驾驶车辆中存储的预设特征数据库进行匹配，确定目标路面状态。
在一个实施例中，将第一特征数据与无人驾驶车辆中存储的预设特征数据库进行匹配，确定目标路面状态，包括：
在预设特征数据库中不包括与第一特征数据匹配的目标特征数据的情况下，确定目标路面状态为第一路面状态；或者，
在预设特征数据库中包括与第一特征数据匹配的目标特征数据的情况下，确定目标路面状态为第二路面状态。
在一个实施例中，第二获取模块，包括：
发送模块，用于向云端服务器发送第一路面图像；
接收模块，用于接收云端服务器发送的利用路面状态识别模型对第一路面图像进行识别得到的目标路面状态，目标路面状态包括第一路面状态或第二路面状态。
在一个实施例中，上述装置，还包括：
输出模块，用于在目标路面状态为第二路面状态的情况下，输出第一提示信息，第一提示信息用于提示当前路面不适于停车；
第二控制模块，用于在接收到用户的第一输入的情况下，控制无人驾驶车辆停车。
上述各实施例的无人驾驶车辆的控制装置为实现上述各实施例的无人驾驶车辆的控制方法的装置，技术特征对应，技术效果对应，在此不再赘述。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
如图6所示，是根据本申请实施例的无人驾驶车辆的控制方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图6所示，该电子设备包括：一个或多个处理器601、存储器602，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图6中以一个处理器601为例。
存储器602即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的无人驾驶车辆的控制方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的无人驾驶车辆的控制方法。
本申请实施例的计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行本申请各实施例提供的无人驾驶车辆的控制方法。
存储器602作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的无人驾驶车辆的控制方法对应的程序指令/模块(例如，附图4所示的第一获取模块401、第二获取模块402、第一控制模块403)。处理器601通过运行存储在存储器602中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的无人驾驶车辆的控制方法。
存储器602可以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、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据键盘显示的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器602可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器602可选包括相对于处理器601远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至键盘显示的电子设备。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。
电子设备还可以包括：输入装置603和输出装置604。处理器601、存储器602、输入装置603和输出装置604可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
输入装置603可接收输入的数字或字符信息，以及产生与键盘显示的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置604可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASMC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本申请实施例的技术方案，在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，需要获取无人驾驶车辆上与车门位于同侧的摄像头拍摄的第一路面图像，然后利用第一路面图像，获取无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态，在目标路面状态为第一路面状态的情况下控制无人驾驶车辆停车。即在本实施例中，在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，还需要获取无人驾驶车辆的一侧或两侧的路面情况，根据路面情况确定是否停车，是在目标路面状态为第一路面状态的情况下控制无人驾驶车辆停车，如此，在对车辆进行停车控制的过程中，考虑了在接收到停车指令或无人驾驶车辆到达预设位置的情况下的路面情况，可提高对车辆停车控制的效果。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (15)

1.一种无人驾驶车辆的控制方法，该方法包括：
在接收到停车指令或所述无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，获取所述无人驾驶车辆上与车门位于同侧的摄像头拍摄的第一路面图像；
基于所述第一路面图像，获取所述无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态；
在所述目标路面状态为第一路面状态的情况下，控制所述无人驾驶车辆停车。
2.根据权利要求1所述的方法，所述摄像头为安装在所述无人驾驶车辆的后视镜上，且用于拍摄所述无人驾驶车辆的侧边路面图像的摄像头。
3.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述第一路面图像，获取所述无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态，包括：
对所述第一路面图像进行特征提取得到第一特征数据；
将所述第一特征数据与所述无人驾驶车辆中存储的预设特征数据库进行匹配，确定所述目标路面状态。
4.根据权利要求3所述的方法，所述将所述第一特征数据与所述无人驾驶车辆中存储的预设特征数据库进行匹配，确定所述目标路面状态，包括：
在所述预设特征数据库中不包括与所述第一特征数据匹配的目标特征数据的情况下，确定所述目标路面状态为第一路面状态；或者，
在所述预设特征数据库中包括与所述第一特征数据匹配的目标特征数据的情况下，确定所述目标路面状态为第二路面状态。
5.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述第一路面图像，获取所述无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态，包括：
向云端服务器发送所述第一路面图像；
接收所述云端服务器发送的利用路面状态识别模型对所述第一路面图像进行识别得到的所述目标路面状态，所述目标路面状态包括第一路面状态或第二路面状态。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，所述基于所述第一路面图像，获取所述无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态之后，还包括：
在所述目标路面状态为第二路面状态的情况下，输出第一提示信息，所述第一提示信息用于提示当前路面不适于停车；
在接收到用户的第一输入的情况下，控制所述无人驾驶车辆停车。
7.一种无人驾驶车辆的控制装置，该装置包括：
第一获取模块，用于在接收到停车指令或所述无人驾驶车辆到达预设位置的情况下，获取所述无人驾驶车辆上与车门位于同侧的摄像头拍摄的第一路面图像；
第二获取模块，用于基于所述第一路面图像，获取所述无人驾驶车辆设有车门的一侧或两侧的目标路面状态；
第一控制模块，用于在所述目标路面状态为第一路面状态的情况下，控制所述无人驾驶车辆停车。
8.根据权利要求7所述的装置，所述摄像头为安装在所述无人驾驶车辆的后视镜上，且用于拍摄所述无人驾驶车辆的侧边路面图像的摄像头。
9.根据权利要求7所述的装置，所述第二获取模块，包括：
特征提取模块，用于对所述第一路面图像进行特征提取得到第一特征数据；
第一确定模块，用于将所述第一特征数据与所述无人驾驶车辆中存储的预设特征数据库进行匹配，确定所述目标路面状态。
10.根据权利要求9所述的装置，所述将所述第一特征数据与所述无人驾驶车辆中存储的预设特征数据库进行匹配，确定所述目标路面状态，包括：
在所述预设特征数据库中不包括与所述第一特征数据匹配的目标特征数据的情况下，确定所述目标路面状态为第一路面状态；或者，
在所述预设特征数据库中包括与所述第一特征数据匹配的目标特征数据的情况下，确定所述目标路面状态为第二路面状态。
11.根据权利要求7所述的装置，所述第二获取模块，包括：
发送模块，用于向云端服务器发送所述第一路面图像；
接收模块，用于接收所述云端服务器发送的利用路面状态识别模型对所述第一路面图像进行识别得到的所述目标路面状态，所述目标路面状态包括第一路面状态或第二路面状态。
12.根据权利要求7-11中任一项所述的装置，还包括：
输出模块，用于在所述目标路面状态为第二路面状态的情况下，输出第一提示信息，所述第一提示信息用于提示当前路面不适于停车；
第二控制模块，用于在接收到用户的第一输入的情况下，控制所述无人驾驶车辆停车。
13.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一所述的无人驾驶车辆的控制方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一所述的无人驾驶车辆的控制方法。
15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一所述的无人驾驶车辆的控制方法。
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JP2021101299A JP2021152947A (ja) 2020-12-15 2021-06-18 無人運転車両の制御方法、装置及び電子機器
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114455051A (zh) * 2022-01-06 2022-05-10 珠海云洲智能科技股份有限公司 一种无人驾驶设备的控制方法、控制装置及无人驾驶设备
CN115331478A (zh) * 2022-08-11 2022-11-11 富赛汽车电子有限公司 避免车辆在斜坡停车的控制方法、装置、电子设备及介质

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114809830B (zh) * 2022-05-05 2023-07-14 阿波罗智能技术(北京)有限公司 自动驾驶车辆车门的控制方法、装置、电子设备和介质
EP4353559A1 (en) * 2022-10-14 2024-04-17 Volvo Autonomous Solutions AB A method for stopping an autonomous vehicle

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102632837A (zh) * 2012-03-31 2012-08-15 奇瑞汽车股份有限公司 一种辅助泊车系统及其控制方法
CN103813941A (zh) * 2011-09-28 2014-05-21 丰田自动车株式会社 具备车辆侧域照明/视认单元的车辆
CN109017767A (zh) * 2018-08-22 2018-12-18 深圳市广和通无线股份有限公司 泊车方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109658721A (zh) * 2018-12-05 2019-04-19 百度在线网络技术（北京）有限公司 交通标志显示装置、识别方法、装置、设备和介质
CN110576852A (zh) * 2019-09-26 2019-12-17 华为技术有限公司 自动泊车方法、装置以及车辆
CN110588273A (zh) * 2019-09-26 2019-12-20 爱驰汽车有限公司 基于路面检测的泊车辅助方法、系统、设备及存储介质
CN110588638A (zh) * 2019-09-24 2019-12-20 威马智慧出行科技（上海）有限公司 自动泊车控制方法、电子设备及汽车
CN110753646A (zh) * 2017-06-26 2020-02-04 日立汽车系统株式会社 驻车辅助装置
CN110884486A (zh) * 2018-09-07 2020-03-17 本田技研工业株式会社 自动泊车装置和自动泊车方法
CN110901631A (zh) * 2019-11-29 2020-03-24 长城汽车股份有限公司 一种自动泊车方法、装置及系统
CN111079586A (zh) * 2019-12-03 2020-04-28 西安电子科技大学 基于深度学习与双目摄像的自动驾驶目标检测系统及方法
CN111142519A (zh) * 2019-12-17 2020-05-12 西安工业大学 基于计算机视觉和超声波雷达冗余的自动驾驶系统及其控制方法
CN111231945A (zh) * 2020-03-10 2020-06-05 威马智慧出行科技（上海）有限公司 自动泊车车位寻找方法、电子设备、训练方法、服务器及汽车
CN111367452A (zh) * 2020-03-17 2020-07-03 北京百度网讯科技有限公司 一种设备交互方法、装置、设备、系统及介质
CN111762152A (zh) * 2019-03-30 2020-10-13 上海欧菲智能车联科技有限公司 泊车方法、装置、设备、车辆及计算机可读存储介质
CN112068566A (zh) * 2020-09-15 2020-12-11 北京百度网讯科技有限公司 引导路径确定方法及车辆的行驶控制方法、装置、设备

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103548340B (zh) * 2011-05-24 2017-12-29 日产自动车株式会社 车辆用监视装置以及车辆的监视方法
US20170043720A1 (en) * 2015-08-14 2017-02-16 Faraday&Future Inc. Camera system for displaying an area exterior to a vehicle
KR101850795B1 (ko) 2015-11-09 2018-04-20 엘지전자 주식회사 주차 수행 장치 및 차량
US9919704B1 (en) * 2017-01-27 2018-03-20 International Business Machines Corporation Parking for self-driving car
CN108297870B (zh) 2017-03-21 2020-01-14 腾讯科技（深圳）有限公司 一种车辆控制方法及装置
CN115837892A (zh) * 2017-10-05 2023-03-24 日产自动车株式会社 停车控制方法及停车控制装置
CN108121944A (zh) 2017-10-31 2018-06-05 深圳市博鑫创科科技有限公司 一种基于摄像头的平衡车自动停靠方法与系统
CN108284831B (zh) 2018-03-23 2022-01-14 威马智慧出行科技（上海）有限公司 自动停车方法及系统
JP7206608B2 (ja) * 2018-03-26 2023-01-18 株式会社デンソー 停止位置制御装置
WO2019223737A1 (zh) * 2018-05-22 2019-11-28 云丁网络技术(北京)有限公司 一种信息处理方法和系统
US10621452B2 (en) * 2018-09-14 2020-04-14 Lyft, Inc. Determining and mapping location-based information for a vehicle
JP2020093575A (ja) * 2018-12-10 2020-06-18 株式会社東海理化電機製作所 制御装置及び制御システム
CN111391861A (zh) 2018-12-29 2020-07-10 北京奇虎科技有限公司 一种车辆驾驶辅助方法和装置
JP7139964B2 (ja) * 2019-01-15 2022-09-21 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置及び車両制御方法
JP7398196B2 (ja) * 2019-03-11 2023-12-14 フォルシアクラリオン・エレクトロニクス株式会社 駐車支援装置及び駐車支援方法

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103813941A (zh) * 2011-09-28 2014-05-21 丰田自动车株式会社 具备车辆侧域照明/视认单元的车辆
CN102632837A (zh) * 2012-03-31 2012-08-15 奇瑞汽车股份有限公司 一种辅助泊车系统及其控制方法
CN110753646A (zh) * 2017-06-26 2020-02-04 日立汽车系统株式会社 驻车辅助装置
CN109017767A (zh) * 2018-08-22 2018-12-18 深圳市广和通无线股份有限公司 泊车方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110884486A (zh) * 2018-09-07 2020-03-17 本田技研工业株式会社 自动泊车装置和自动泊车方法
CN109658721A (zh) * 2018-12-05 2019-04-19 百度在线网络技术（北京）有限公司 交通标志显示装置、识别方法、装置、设备和介质
CN111762152A (zh) * 2019-03-30 2020-10-13 上海欧菲智能车联科技有限公司 泊车方法、装置、设备、车辆及计算机可读存储介质
CN110588638A (zh) * 2019-09-24 2019-12-20 威马智慧出行科技（上海）有限公司 自动泊车控制方法、电子设备及汽车
CN110576852A (zh) * 2019-09-26 2019-12-17 华为技术有限公司 自动泊车方法、装置以及车辆
CN110588273A (zh) * 2019-09-26 2019-12-20 爱驰汽车有限公司 基于路面检测的泊车辅助方法、系统、设备及存储介质
CN110901631A (zh) * 2019-11-29 2020-03-24 长城汽车股份有限公司 一种自动泊车方法、装置及系统
CN111079586A (zh) * 2019-12-03 2020-04-28 西安电子科技大学 基于深度学习与双目摄像的自动驾驶目标检测系统及方法
CN111142519A (zh) * 2019-12-17 2020-05-12 西安工业大学 基于计算机视觉和超声波雷达冗余的自动驾驶系统及其控制方法
CN111231945A (zh) * 2020-03-10 2020-06-05 威马智慧出行科技（上海）有限公司 自动泊车车位寻找方法、电子设备、训练方法、服务器及汽车
CN111367452A (zh) * 2020-03-17 2020-07-03 北京百度网讯科技有限公司 一种设备交互方法、装置、设备、系统及介质
CN112068566A (zh) * 2020-09-15 2020-12-11 北京百度网讯科技有限公司 引导路径确定方法及车辆的行驶控制方法、装置、设备

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114455051A (zh) * 2022-01-06 2022-05-10 珠海云洲智能科技股份有限公司 一种无人驾驶设备的控制方法、控制装置及无人驾驶设备
CN114455051B (zh) * 2022-01-06 2023-07-25 珠海云洲智能科技股份有限公司 一种无人驾驶设备的控制方法、控制装置及无人驾驶设备
CN115331478A (zh) * 2022-08-11 2022-11-11 富赛汽车电子有限公司 避免车辆在斜坡停车的控制方法、装置、电子设备及介质

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