CN112700668A - 自动驾驶的远程控制方法、自动驾驶车辆及云端设备 - Google Patents

Abstract

本公开公开了一种自动驾驶的远程控制方法、自动驾驶车辆及云端设备，涉及自动驾驶、智能交通等人工智能技术领域。具体实现方案为：在检测到车辆当前对应的前方路段无法通行的情况下，向云端服务器发送协助请求；获取所述云端服务器返回的绕行参考路线；根据所述绕行参考路线及所述车辆当前的行驶环境，生成控制指令；基于所述控制指令，控制所述车辆行驶。云端服务器仅提供绕行参考路线，之后再由车辆根据绕行参考路线和当前行驶环境生成具体的控制指令，从而使得控制指令更符合车辆的实际行驶环境，更安全、更可靠。

Description

自动驾驶的远程控制方法、自动驾驶车辆及云端设备

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及自动驾驶、智能交通等人工智能技术领域，尤其涉及一种自动驾驶的远程控制方法、自动驾驶车辆及云端设备。

背景技术

随着计算机技术的蓬勃发展，人工智能领域也得到了迅速发展，智能交通、智能汽车、智能驾驶等技术也得到了越来越广泛的使用。自动驾驶，作为智能交通、智能汽车、智能驾驶等领域中必不可少的一部分，如何快速、准确地实现自动驾驶的远程控制，显得至关重要。

发明内容

本公开提供一种自动驾驶的远程控制方法、自动驾驶车辆及云端设备。

根据本公开的一方面，提供了一种方法，包括：

在检测到车辆当前对应的前方路段无法通行的情况下，向云端服务器发送协助请求；

获取所述云端服务器返回的绕行参考路线；

根据所述绕行参考路线及所述车辆当前的行驶环境，生成控制指令；

基于所述控制指令，控制所述车辆行驶。

根据本公开的另一方面，提供了一种方法，包括：

响应于获取到的车辆发送的协助请求，确定目标行驶数据，其中，所述协助请求中包括所述车辆的标识，所述目标行驶数据，为与所述车辆的标识关联的车辆状态数据及行驶环境数据；

根据所述目标行驶数据，确定所述车辆对应的绕行参考路线；

向所述车辆返回所述绕行参考路线。

根据本公开的另一方面，提供了一种装置，包括：

发送模块，用于在检测到车辆当前对应的前方路段无法通行的情况下，向所述云端服务器发送协助请求；

获取模块，用于获取所述云端服务器返回的绕行参考路线；

生成模块，用于根据所述绕行参考路线及所述车辆当前的行驶环境，生成控制指令；

第一控制模块，用于基于所述控制指令，控制所述车辆行驶。

根据本公开的另一方面，提供了一种装置，包括：

第一确定模块，用于响应于获取到的车辆发送的协助请求，确定目标行驶数据，其中，所述协助请求中包括所述车辆的标识，所述目标行驶数据，为与所述车辆的标识关联的车辆状态数据及行驶环境数据；

第二确定模块，用于根据所述目标行驶数据，确定所述车辆对应的绕行参考路线；

第二返回模块，用于向所述车辆返回所述绕行参考路线。

根据本公开的另一方面，提供了一种车端电子设备，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上述一方面实施例所述的自动驾驶的远程控制方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种云端电子设备，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上述一方面实施例所述的自动驾驶的远程控制方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述一方面实施例所述的自动驾驶的远程控制方法。

根据本公开另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述一方面实施例所述的自动驾驶的远程控制方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种自动驾驶车辆，所述自动驾驶车辆包括上述一方面实施例所述的车端电子设备。

根据本公开的另一方面，提供了一种云端设备，所述云端设备包括上述一方面实施例所述的云端电子设备。

本公开提供的自动驾驶的远程控制方法、自动驾驶车辆及云端设备，存在如下有益效果：

在检测到车辆当前对应的前方路段无法通行的情况下，向云端服务器发送协助请求；获取所述云端服务器返回的绕行参考路线；根据所述绕行参考路线及所述车辆当前的行驶环境，生成控制指令；基于所述控制指令，控制所述车辆行驶。云端服务器仅提供绕行参考路线，之后再由车辆根据绕行参考路线和当前行驶环境生成具体的控制指令，从而使得控制指令更符合车辆的实际行驶环境，更安全、更可靠。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1A为本公开一实施例提供的一种自动驾驶的远程控制方法的流程示意图；

图1B为本公开实施例提供的一种绕行参考路线的示意图；

图2为本公开另一实施例提供的一种自动驾驶的远程控制方法的流程示意图；

图3为本公开又一实施例提供的一种自动驾驶的远程控制方法的流程示意图；

图4为本公开一实施例提供的一种自动驾驶的远程控制装置的结构示意图；

图5为本公开另一实施例提供的一种自动驾驶的远程控制装置的结构示意图；

图6为本公开又一实施例提供的一种自动驾驶的远程控制装置的结构示意图；

图7为根据本公开实施例的自动驾驶的远程控制方法的车端电子设备的框图；

图8为根据本公开实施例的自动驾驶的远程控制方法的云端电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开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，而不会背离本公开的范围和精神。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。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习、深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

自动驾驶是指能够协助驾驶员转向和保持在道路内行驶，实现跟车、制动和变道等一系列操作的辅助驾驶系统，驾驶员能随时对车辆进行控制，并且系统在一些特定的环境下会提醒驾驶员介入操控。

智能交通是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统，由交通信息服务系统、交通管理系统两部分组成。

需要说明的是，本公开实施例提供的自动驾驶的远程控制方法，适用于任意可实现平行驾驶的车辆中。本公开中的平行驾驶车辆是指任意可由人工驾驶、可自动驾驶、又可通过网络连接由平行驾驶平台控制的车辆。

另外，本公开实施例中的平行驾驶平台中，可以包括云端服务器及至少一个驾驶舱。其中，云端服务器及驾驶舱均可根据需要与车辆通过网络连接，与车辆进行数据交互。并且，驾驶舱中还可以根据需要设置方向盘、油门踏板、刹车踏板等车辆控制模拟组件及其它可对平行驾驶车辆进行控制的组件，从而使得驾驶员在驾驶舱端，可以根据需要对平行驾驶车辆进行远程控制。

需要说明的是，本公开中的云端服务器及驾驶舱的名称，只是一种示意性指代，并不能作为对本公开保护范围的限定，在实际使用中云端服务器又可称为平行驾驶服务器、平行驾驶控制台等，驾驶舱又可称为智能舱、智能座舱、云端服务器驾驶舱、云端服务器座舱等等，本公开对此不作限定。

下面参考附图对本公开实施例提供的自动驾驶的远程控制方法、自动驾驶车辆及云端设备进行详细说明。

图1A为本公开实施例提供的一种自动驾驶的远程控制方法的流程示意图。

本公开实施例的自动驾驶的远程控制方法，可由本公开实施例提供的自动驾驶的远程控制装置执行，该装置可配置于车辆中。

如图1A所示，该自动驾驶的远程控制方法包括：

步骤101，在检测到车辆当前对应的前方路段无法通行的情况下，向云端服务器发送协助请求。

其中，车辆在自动驾驶过程中可能会遇到路障拦截、道路临时变更、交通管制等突发情况，车辆可能无法正常通过、或者车辆可能无法及时应对以致发生意外。本公开实施例中，自动驾驶车辆在行驶过程中，检测到车辆无法通过当前路段时，可以向云端服务器发送协助请求。

可以理解的是，为了进一步保证车辆和乘客的安全，车辆在向云端服务器发送协助请求之前，可以先选择停车或者降低行驶速度，从而降低安全风险。

步骤102，获取云端服务器返回的绕行参考路线。

其中，绕行参考路线，是云端服务器在接收到车辆发送的协助请求后，根据收集的车辆的运行环境数据生成的路线。

另外，车辆所获取的绕行参考路线可以是多种形式的。比如说，绕行参考路线可以是一个目标点的坐标，或者，绕行参考路线为一批顺序目标点的坐标。即云端服务器在获取到车辆发送的协助请求后，无需给车辆下发具体的控制指令，而是仅给出车辆行驶路线即可。

需要说明的是，上述形式只是举例说明，不能作为对本公开实施例中绕行参考路线形式的限定。

步骤103，根据绕行参考路线及车辆当前的行驶环境，生成控制指令。

其中，当前的行驶环境，是车辆根据车载的各个传感器及摄像头采集到的数据确定的，比如，可以包括车辆与各个方向障碍物间的距离、路面宽度、天气等，本公开对此不做限定。

在实际使用时，当绕行参考路线为一个目标点的坐标时，车辆即可根据当前的行驶环境，计算从当前位置到该目标点间的路线，并根据该路线，生成对应的控制指令。或者，绕行参考路线为一批目标点的坐标，车辆在接收到一批目标点的坐标后，先根据这一批目标点构建一条路线，之后结合当前的行驶环境及该路线，生成对应的控制指令。或者，绕行参考路线为一批目标点的坐标，车辆在接收到一批目标点的坐标后，根据这一批目标点的坐标及顺序，依次构建相邻的两个目标点间的路线及对应的控制指令。

举例来说，在如图1B所示的绕行参考路线中，包括A、B、C、D、E各目标点，车辆先根据各目标点的位置，构建一条如图1B所示的绕行参考路线，之后结合当前的行驶环境，对该绕行参考路线进行分析，进而再生成对应的控制指令。比如说，车辆先确定从当前位置行驶到A目标点间的行驶路线，进而根据该行驶路线生成对应的控制指令，该控制指令可能是车辆保持当前速度行驶，也可能是减速行驶。

或者，当车辆行驶到B目标点时，车辆再根据当前所在位置以及车载各个传感器及摄像头采集到的数据确定行驶到C目标点的行驶路线，进而根据该行驶路线生成对应的控制指令，该控制指令可能是车辆方向盘以偏左45度方向行驶，也可能是先直行再向左行驶。

需要说明的是，上述示例只是举例说明，不能作为对本公开中控制指令的限定。

步骤104，基于控制指令，控制车辆行驶。

可以理解的是，为了进一步提高车辆行驶的安全性，降低意外发生的风险，在根据控制指令控制车辆行驶的过程中，可以继续进行障碍物检测。如果车辆检测到障碍物，表明当前绕行参考路线可能存在安全隐患，从而可以控制该自动驾驶车辆停车，并再次向云端服务器发送协助请求。

可以理解的是，本公开实施例中，车辆在遇到前方路段无法通行的情况下，向云端服务器发送协助请求时，云端服务器仅向车辆下发绕行参考路线，之后车辆再根据当前实时的行驶环境，生成对应的控制指令，从而不仅可以避免自动驾驶过程中车辆出现停滞不前的情况，又可以保证控制车辆的指令，是车辆根据最新的行驶环境生成的，即用于控制车辆行驶的控制指令更安全、更可靠。

本公开实施例中，在检测到车辆当前对应的前方路段无法通行的情况下，向云端服务器发送协助请求；获取云端服务器返回的绕行参考路线；根据该绕行参考路线及车辆当前的行驶环境，生成控制指令；基于控制指令，控制车辆行驶。云端服务器仅提供绕行参考路线，之后再由车辆根据绕行参考路线和当前行驶环境生成具体的控制指令，从而使得控制指令更符合车辆的实际行驶环境，更安全、更可靠。

需要说明的是，由于绕行参考路线，是云端服务器基于已知的车辆行驶环境确定的，而车辆在获取到绕行参考路线时的行驶环境可能已经发生了变化，从而使得车辆在根据绕行参考路线及车辆当前的行驶环境，生成控制指令时，可能存在无法得到准确的控制指令的情况。因此在本公开一种可能的实现形式中，车辆在获取到云端服务器返回的绕行参考路线后，可以先对该绕行参考路线进行安全校验，并根据安全校验的结果，来确定是否生成控制指令。下面结合图2，对本公开实施例提供的又一种自动驾驶的远程控制方法做进一步说明。

图2为本公开另一实施例提供的一种自动驾驶的远程控制方法的流程示意图。

步骤201，在检测到车辆当前对应的前方路段无法通行的情况下，向云端服务器发送协助请求。

步骤202，获取云端服务器返回的绕行参考路线。

步骤203，基于车辆当前的行驶环境，对绕行参考路线进行安全校验。

可以理解的是，云端服务器生成该绕行参考路线所基于的行驶环境，可能与车辆当前实际的行驶环境不完全匹配。故车辆在根据该绕行参考路线，生成控制指令之前，要对该绕行路线进行安全校验，从而根据相应的校验结果，生成对应的控制指令。

对绕行参考路线进行安全校验时，可以从多个方面进行校验。

比如说，可以根据车载的各个传感器及摄像头采集到的数据，判断车辆从当前位置行驶到目标点过程中，车辆后方是否会有其他车辆突然进行超车、对向是否会有其他车辆行驶过来、或者是否会有行人突然闯入。即，校验车辆从当前位置行驶到目标点的过程中，是否会有安全隐患。

或者，车辆根据各个传感器及摄像头采集到的数据，得出车辆与障碍物之间的距离，之后校验按照该绕行参考路线行驶时是否会与障碍物距离过近，从而产生安全问题。

或者，根据检测到的车辆距离路面的宽度，校验当前车辆按照参考路线行驶时是否安全。

需要说明的是，上述校验方式只是举例说明，不能作为对本公开实施例中对绕行参考路线进行安全校验的限定。

步骤204，在绕行参考路线通过安全校验的情况下，根据自动驾驶车辆当前所在位置、当前的行驶环境及目标点的坐标，计算当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻。

其中，若绕行参考路线通过安全校验，表明车辆可以按照该绕行参考路线进行行驶。

为了进一步保证生成的控制指令的可靠性，降低意外情况发生的风险，在具体行驶过程中，车辆可以先根据当前所在位置、行驶环境以及目标点的坐标，计算出相应的行驶轨迹、行驶速度和/或出发时刻。

举例来说，在如图1B所示的绕行参考路线中，有A、B、C、D、E各目标点。车辆想要从当前位置行驶到A目标点，车辆首先根据当前的位置、行驶环境和A点的坐标，计算出从当前位置到A目标点的行驶轨迹、速度和出发时刻。

需要说明的是，上述示例只是举例说明，不能作为对本公开实施例中计算相应的行驶轨迹、行驶速度和/或出发时刻的限定。

步骤205，根据当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻，生成与车辆中的各个执行机构分别对应的各个控制指令。

其中，车辆根据计算出的当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻的不同情况，生成对应的控制指令。

举例来说，在如图1B所示的绕行参考路线中，已经计算出从当前位置到A目标点的行驶轨迹、速度和出发时刻，从而可以生成相对应的控制指令，该控制指令可能是：方向盘保持当前角度、以当前速度行驶、2秒后出发。

或者，在如图1B所示的绕行参考路线中，已经计算出从A目标点到B目标点的行驶轨迹、速度和出发时刻，从而可以生成相应的控制指令，该控制指令可能是：车辆方向盘向左转向45度、以当前速度行驶、1秒后出发。

需要说明的是，上述示例只是举例说明，不能作为对本公开中控制指令的限定。

可以理解的是，生成的控制指令中可能不包含速度，此时，可以默认为车辆在该场景下以指定速度通行，该指定的速度小于自动驾驶车辆当前的行驶速度。或者，该指定速度可以是设置的一个固定值，车辆在远程控制行驶时，都按照这个速度行驶。

另外，在实际行驶中，若当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻异常的情况下，可以向云端服务器返回目标点错误消息，以使云端服务器对目标点进行更新。

其中，错误消息里，可以包括跟目标点冲突的证据，比如采集的图像、或者车辆在执行机构的运行参数等。

举例来说，若车辆计算出的当前的行驶轨迹，从实际行驶情况以及采集到的图像来看，不具有可行性，可以向云端服务器返回该目标点错误以及采集到的图像，以便云端服务器对目标点进行更新。

或者，车辆计算出的当前的行驶速度，明显过高，可以向云端服务器返回该目标点错误以及车辆的运行参数，以便云端服务器对目标点进行更新。

需要说明的是，上述情况只是举例说明，不能作为对本公开实施例中异常情况的限定。

步骤206，基于控制指令，控制车辆行驶。

本实施例中，车辆在获取到云端服务器返回的绕行参考路线后，先对该绕行参考路线进行安全校验，仅在校验通过后，再根据自动驾驶车辆当前所在位置、当前的行驶环境、及目标点的坐标，计算当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻，再根据该计算结果生成对应的控制指令，从而使用该控制指令控制车辆的行驶。通过首先对绕行参考路线进行安全校验，不仅可以进一步保证该绕行参考路线的安全性，而且可以进一步提高生成的各控制指令的准确性、可执行性，并且避免了绕行参考路线异常时，车辆浪费资源及时间计算行驶参数。

上述实施例已经对自动驾驶过程中车辆侧的远程控制方法做了说明。下面结合图3，对自动驾驶过程中，云端服务器侧的车辆远程控制方法做详细说明。

图3为本公开实施例中一种自动驾驶过程中的远程控制方法的流程示意图。

本公开实施例的自动驾驶过程中的远程控制方法，可由本公开实施例提供的自动驾驶过程中的远程控制装置执行，该装置可配置于云端服务器中。

步骤301，响应于获取到的车辆发送的协助请求，确定目标行驶数据。

其中，协助请求中包括车辆的标识。

目标行驶数据，为与车辆的标识关联的车辆状态数据及行驶环境数据。

可以理解的是，车辆上传到云端服务器的数据，可以包括车辆当前的位置、车载摄像头采集的图片、各种车载设备当前的运行状态，比如速度、方向盘转向角等。

云端服务器在接收到车辆发送的车辆标识之后，即可确定出发送该协助请求的车辆，从而根据该车辆上传到云端服务器的数据，来确定目标行驶数据。

步骤302，根据目标行驶数据，确定车辆对应的绕行参考路线。

其中，可以理解的是，为了提高绕行参考路线的准确性，云端服务器可以先根据目标行驶数据，在显示屏幕中构建车辆当前对应的行驶环境参考图。

其中，行驶环境参考图，可以包括车辆当前的位置、车辆与各个方向障碍物间的距离、周围其他车辆、行人、路面等情况，本公开对此不做限定。

另外，可以有多种方式来确定绕行参考路线

可能是，驾驶舱中的驾驶员可以依据该行驶环境参考图，在屏幕中选择各个参考点，后台系统在获取到该触摸操作后，将驾驶员选定的各个参考点确定为该绕行参考路线中的各个目标点，之后依次连接各个目标点，以生成绕行参考路线。

也可能是，云端服务器的后台系统根据目标行驶数据，在行驶环境参考图中自动选取相应的各个目标点，之后生成相应的绕行参考路线。

或者，云端服务器的后台系统根据目标行驶数据，在行驶环境参考图中自动选取相应的各个参考点，之后驾驶员对其进行校验，校验通过的点作为绕行参考路线的目标点，从而生成相应的绕行参考路线。

举例来说，在如图1B所示的绕行参考路线图中，驾驶舱中的驾驶员根据行驶环境参考图，在屏幕中选择A、B、C、D、E各点作为各参考点，后台系统获取到这一触摸操作，即可将A、B、C、D、E各点确定为绕行参考路线中的各个目标点，之后依次连接A、B、C、D、E各个目标点，即可生成相应的绕行参考路线。

需要说明的是，上述方式只是举例说明，不能作为对本公开实施例中确定绕行参考路线的限定。

步骤303，向车辆返回绕行参考路线。

其中，云端服务器在确定好绕行参考路线后，可以向车辆返回该绕行参考路线。

可以理解的是，绕行参考路线可以有多种形式。

可能是，云端服务器根据绕行参考路线中各点的位置顺序，向车辆一个一个地发送各点的坐标。

或者，云端服务器根据绕行参考路线中各点的位置顺序，向车辆一批批地发送该绕行参考路线中各点的坐标。

需要说明的是，上述示例只是举例说明，不能作为对本公开实施例中云端服务器向车辆发送绕行参考路线形式的限定。

本公开实施例中，云端服务器在获取到车辆的协助请求后，先确定目标行驶数据，根据该目标行驶数据确定车辆对应的绕行参考路线，之后将该绕行参考路线返回给车辆，车辆根据云端服务器返回的绕行参考路线，和当前的行驶环境，生成对应的控制指令，进而控制车辆行驶。云端服务器仅提供绕行参考路线，之后再由车辆根据绕行参考路线和当前行驶环境生成具体的控制指令，从而使得控制指令更符合车辆的实际行驶环境，更安全、更可靠。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种自动驾驶的远程控制装置。

图4是根据本公开实施例的自动驾驶的远程控制装置的结构示意图。

如图4所示，该自动驾驶的远程控制装置400包括：发送模块410、获取模块420、生成模块430以及第一控制模块440。

其中，发送模块410，用于在检测到车辆当前对应的前方路段无法通行的情况下，向云端服务器发送协助请求。

获取模块420，用于获取云端服务器返回的绕行参考路线。

生成模块430，用于根据绕行参考路线及车辆当前的行驶环境，生成控制指令。

第一控制模块440，用于基于控制指令，控制车辆行驶。

需要说明的是，前述对自动驾驶过程中的远程控制方法实施例的解释说明，也适用于本公开实施例的自动驾驶过程中的远程控制装置，其实现原理类似，此处不再赘述。

本公开实施例的自动驾驶的远程控制装置，在检测到车辆当前对应的前方路段无法通行的情况下，向云端服务器发送协助请求；获取云端服务器返回的绕行参考路线；根据该绕行参考路线及车辆当前的行驶环境，生成控制指令；基于控制指令，控制车辆行驶。云端服务器仅提供绕行参考路线，之后再由车辆根据绕行参考路线和当前行驶环境生成具体的控制指令，从而使得控制指令更符合车辆的实际行驶环境，更安全、更可靠。

图5是根据本公开另一实施例的自动驾驶的远程控制装置的结构示意图。

如图5所示，该自动驾驶的远程控制装置500包括：发送模块510、获取模块520、生成模块530、第一控制模块540、第一返回模块550、第二控制模块560以及检测模块570。

其中，发送模块510，用于在检测到车辆当前对应的前方路段无法通行的情况下，向云端服务器发送协助请求。

可以理解的是，本实施例中的发送模块510，与上述实施例中的发送模块410，可以具有相同的功能和结构。

获取模块520，用于获取云端服务器返回的绕行参考路线。

可以理解的是，本实施例中的获取模块520，与上述实施例中的获取模块420，可以具有相同的功能和结构。

生成模块530，包括：

校验单元5310，用于基于车辆当前的行驶环境，对绕行参考路线进行安全校验；

生成单元5320，用于在绕行参考路线通过安全校验的情况下，生成与绕行参考路线对应的控制指令；还用于根据当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻，生成与车辆中的各个执行机构分别对应的各个控制指令；

计算单元5330，用于根据自动驾驶车辆当前所在位置、当前的行驶环境及目标点的坐标，计算当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻。

可以理解的是，本实施例中的生成模块530，与上述实施例中的生成模块430，可以具有相同的功能和结构。

第一控制模块540，用于基于控制指令，控制车辆行驶。

可以理解的是，本实施例中的第一控制模块540，与上述实施例中的第一控制模块440，可以具有相同的功能和结构。

第一返回模块550，用于在当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻异常的情况下，向云端服务器返回目标点错误消息，以使云端服务器对目标点进行更新。

第二控制模块560，用于控制车辆停车、或者降低车辆的行驶速度。

检测模块570，用于在基于控制指令，控制车辆行驶的过程中，进行障碍物检测；还用于在检测到障碍物的情况下，控制自动驾驶车辆停车，并再次向云端服务器发送协助请求。

需要说明的是，前述对自动驾驶过程中的远程控制方法实施例的解释说明，也适用于本公开实施例的自动驾驶过程中的远程控制装置，其实现原理类似，此处不再赘述。

本公开实施例的自动驾驶的远程控制装置，车辆在获取到云端服务器返回的绕行参考路线后，先对该绕行参考路线进行安全校验，仅在校验通过后，再根据自动驾驶车辆当前所在位置、当前的行驶环境、及目标点的坐标，计算当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻，再根据该计算结果生成对应的控制指令，从而使用该控制指令控制车辆的行驶。通过首先对绕行参考路线进行安全校验，不仅可以进一步保证该绕行参考路线的安全性，而且可以进一步提高生成的各控制指令的准确性、可执行性，并且避免了绕行参考路线异常时，车辆浪费资源及时间计算行驶参数。

图6是根据本公开又一实施例的自动驾驶过程中的远程控制装置的结构示意图。

如图6所示，该自动驾驶的远程控制装置600包括：第一确定模块610、第二确定模块620以及第二返回模块630。

其中，第一确定模块610，用于响应于获取到的车辆发送的协助请求，确定目标行驶数据，其中，协助请求中包括车辆的标识，目标行驶数据，为与车辆的标识关联的车辆状态数据及行驶环境数据。

第二确定模块620，用于根据目标行驶数据，确定车辆对应的绕行参考路线。

在一种可能的实现方式中，第二确定模块620，还包括：

构建单元6210，用于根据目标行驶数据，在显示屏幕中构建车辆当前对应的行驶环境参考图；

确定单元6220，用于响应于在显示屏幕中获取到的触摸操作，确定绕行参考路线中的各个目标点；

生成单元6230，用于依次连接各个目标点，以生成绕行参考路线。

第二返回模块630，用于向车辆返回绕行参考路线。

需要说明的是，前述对自动驾驶过程中的远程控制方法实施例的解释说明，也适用于本公开实施例的自动驾驶过程中的远程控制装置，其实现原理类似，此处不再赘述。

本公开实施例的自动驾驶的远程控制装置，云端服务器在获取到车辆的协助请求后，先确定目标行驶数据，根据该目标行驶数据确定车辆对应的绕行参考路线，之后将该绕行参考路线返回给车辆，车辆根据云端服务器返回的绕行参考路线，和当前的行驶环境，生成对应的控制指令，进而控制车辆行驶。云端服务器仅提供绕行参考路线，之后再由车辆根据绕行参考路线和当前行驶环境生成具体的控制指令，从而使得控制指令更符合车辆的实际行驶环境，更安全、更可靠。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。

可以理解的是，电子设备可以为车端电子设备或云端电子设备。

如图7所示，是根据本公开实施例的自动驾驶的远程控制方法的车端电子设备的框图。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。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。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/或者要求的本公开的实现。

如图7所示，该车端电子设备包括：一个或多个处理器701、存储器702，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7中以一个处理器701为例。

存储器702即为本公开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公开所提供的自动驾驶的远程控制方法。本公开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公开所提供的自动驾驶的远程控制方法。

存储器702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，如本公开实施例中的自动驾驶的远程控制方法对应的程序指令/模块(例如，附图4所示的发送模块410、获取模块420、生成模块430以及第一控制模块440)。处理器701通过运行存储在存储器702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自动驾驶的远程控制方法。

存储器702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自动驾驶的远程控制电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器702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702可选包括相对于处理器701远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至自动驾驶的远程控制方法的电子设备。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。

自动驾驶的远程控制方法的车端电子设备还可以包括：输入装置703和输出装置704。处理器701、存储器702、输入装置703和输出装置704可以通过总线或者其他方式连接，图7中以通过总线连接为例。

输入装置703可接收输入的数字或字符信息，以及产生与自动驾驶的远程控制方法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704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。

如图8所示，是根据本公开实施例的自动驾驶的远程控制方法的云端电子设备的框图。

如图8所示，该云端电子设备包括：一个或多个处理器801、存储器802，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8中以一个处理器801为例。

上述云端电子设备还可以包括：输入装置803和输出装置804。

需要说明的是，云端电子设备中的存储器802、输入装置803和输出装置804可以分别与上述车端电子设备中的存储器702、输入装置703和输出装置704具有相同的结构和功能，此处不再赘述。

本公开还提供一种自动驾驶车辆，该车辆可以包括上述实施例中的车端电子设备，也可以包括其他可以对车辆进行操作的相关设备等，本公开对此不做限定。

本公开还提供一种云端设备，该云端设备可以包括上述实施例中的云端电子设备。

具体地，云端电子设备可以为上述实施例中的云端服务器。

进一步地，云端设备还可以包括上述实施例中的驾驶舱。

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ASIC(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，并且可以利用高级过程和/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)、互联网和区块链网络。

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。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS(VirtualPrivate Server,虚拟专用服务器)服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

根据本公开实施例的技术方案，在检测到车辆当前对应的前方路段无法通行的情况下，向云端服务器发送协助请求；获取云端服务器返回的绕行参考路线；根据绕行参考路线及车辆当前的行驶环境，生成控制指令；基于控制指令，控制车辆行驶。云端服务器仅提供绕行参考路线，之后再由车辆根据绕行参考路线和当前行驶环境生成具体的控制指令，从而使得控制指令更符合车辆的实际行驶环境，更安全、更可靠。

本公开实施例还提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时能够实现如上述任一实施例所述的自动驾驶的远程控制方法。

当计算机程序被执行时，存在如下有益效果：

在检测到车辆当前对应的前方路段无法通行的情况下，向云端服务器发送协助请求；获取云端服务器返回的绕行参考路线；根据绕行参考路线及车辆当前的行驶环境，生成控制指令；基于控制指令，控制车辆行驶。云端服务器仅提供绕行参考路线，之后再由车辆根据绕行参考路线和当前行驶环境生成具体的控制指令，从而使得控制指令更符合车辆的实际行驶环境，更安全、更可靠。

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，本公开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，只要能够实现本公开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，并不构成对本公开保护范围的限制。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。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (22)

1.一种自动驾驶的远程控制方法，包括：

在检测到车辆当前对应的前方路段无法通行的情况下，向云端服务器发送协助请求；

获取所述云端服务器返回的绕行参考路线；

根据所述绕行参考路线及所述车辆当前的行驶环境，生成控制指令；

基于所述控制指令，控制所述车辆行驶。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述绕行参考路线及所述车辆当前的行驶环境，生成控制指令，包括：

基于所述车辆当前的行驶环境，对所述绕行参考路线进行安全校验；

在所述绕行参考路线通过安全校验的情况下，生成与所述绕行参考路线对应的控制指令。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述绕行参考路线为目标点的坐标，所述根据所述绕行参考路线及所述车辆当前的行驶环境，生成控制指令，包括：

根据所述自动驾驶车辆当前所在位置、当前的行驶环境及所述目标点的坐标，计算当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻；

根据所述当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻，生成与所述车辆中的各个执行机构分别对应的各个控制指令。

4.如权利要求3所述的方法，其中，在所述计算当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻之后，还包括：

在所述当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻异常的情况下，向所述云端服务器返回目标点错误消息，以使所述云端服务器对所述目标点进行更新。

5.如权利要求1-4任一所述的方法，其中，在所述向云端服务器发送协助请求之前，还包括：

控制所述车辆停车、或者降低所述车辆的行驶速度。

6.如权利要求5所述的方法，其中，还包括：

在基于所述控制指令，控制所述车辆行驶的过程中，进行障碍物检测；

在检测到障碍物的情况下，控制所述自动驾驶车辆停车，并再次向所述云端服务器发送协助请求。

7.一种自动驾驶的远程控制方法，包括：

响应于获取到的车辆发送的协助请求，确定目标行驶数据，其中，所述协助请求中包括所述车辆的标识，所述目标行驶数据，为与所述车辆的标识关联的车辆状态数据及行驶环境数据；

根据所述目标行驶数据，确定所述车辆对应的绕行参考路线；

向所述车辆返回所述绕行参考路线。

8.如权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述目标行驶数据，确定所述车辆对应的绕行参考路线，包括：

根据所述目标行驶数据，在显示屏幕中构建所述车辆当前对应的行驶环境参考图；

响应于在所述显示屏幕中获取到的触摸操作，确定所述绕行参考路线中的各个目标点；

依次连接所述各个目标点，以生成所述绕行参考路线。

9.一种自动驾驶的远程控制的装置，其中，包括：

发送模块，用于在检测到车辆当前对应的前方路段无法通行的情况下，向所述云端服务器发送协助请求；

获取模块，用于获取所述云端服务器返回的绕行参考路线；

生成模块，用于根据所述绕行参考路线及所述车辆当前的行驶环境，生成控制指令；

第一控制模块，用于基于所述控制指令，控制所述车辆行驶。

10.如权利要求9所述的装置，其中，所述生成模块，包括：

校验单元，用于基于所述车辆当前的行驶环境，对所述绕行参考路线进行安全校验；

生成单元，用于在所述绕行参考路线通过安全校验的情况下，生成与所述绕行参考路线对应的控制指令。

11.如权利要求9所述的装置，其中所述生成模块，包括：

计算单元，用于根据所述自动驾驶车辆当前所在位置、当前的行驶环境及所述目标点的坐标，计算当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻；

所述生成单元，还用于根据所述当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻，生成与所述车辆中的各个执行机构分别对应的各个控制指令。

12.如权利要求11所述的装置，其中，所述装置，还包括：

第一返回模块，用于在所述当前的行驶轨迹、速度和/或出发时刻异常的情况下，向云端服务器返回目标点错误消息，以使所述云端服务器对所述目标点进行更新。

13.如权利要求9-12任一所述的装置，其中，所述装置，还包括：

第二控制模块，用于控制所述车辆停车、或者降低所述车辆的行驶速度。

14.如权利要求13所述的装置，其中，所述装置，还包括：

检测模块，用于在基于所述控制指令，控制所述车辆行驶的过程中，进行障碍物检测；还用于在检测到障碍物的情况下，控制所述自动驾驶车辆停车，并再次向云端服务器发送协助请求。

15.一种自动驾驶的远程控制装置，包括：

第一确定模块，用于响应于获取到的车辆发送的协助请求，确定目标行驶数据，其中，所述协助请求中包括所述车辆的标识，所述目标行驶数据，为与所述车辆的标识关联的车辆状态数据及行驶环境数据；

第二确定模块，用于根据所述目标行驶数据，确定所述车辆对应的绕行参考路线；

第二返回模块，用于向所述车辆返回所述绕行参考路线。

16.如权利要求15所述的装置，其中，所述第二确定模块，包括：

构建单元，用于根据所述目标行驶数据，在显示屏幕中构建所述车辆当前对应的行驶环境参考图；

确定单元，用于响应于在所述显示屏幕中获取到的触摸操作，确定所述绕行参考路线中的各个目标点；

生成单元，用于依次连接所述各个目标点，以生成所述绕行参考路线。

17.一种车端电子设备，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中任一项所述的自动驾驶的远程控制方法。

18.一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1-8中任一项所述的自动驾驶的远程控制方法。

19.一种云端电子设备，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7或8所述的自动驾驶的远程控制方法。

20.一种自动驾驶车辆，包括如权利要求17所述的车端电子设备。

21.一种云端设备，包括如权利要求19所述的云端电子设备。

22.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-8中任一项所述的自动驾驶的远程控制方法。

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