CN113788012B - 无人车的停车方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种无人车的停车方法、装置、设备及存储介质，属于无人驾驶技术领域。所述方法包括：在无人车结束在本次工作期间的工作任务后，基于无人车的工作状态以及无人车的工作任务中的至少一种，确定无人车的自动驻停位置；获取自动驻停位置的停车路径信息；基于停车路径信息，控制无人车自动驾驶至自动驻停位置。在进行停车时，无人车能够根据确定的自动驻停位置获取停车路径信息，并基于停车路径信息自动驾驶至自动驻停位置，实现自动停车。在停车的过程中无需人工参与，能够提升无人车的停车效率。

Description

无人车的停车方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及无人驾驶技术领域，特别涉及一种无人车的停车方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

无人驾驶技术已广泛应用在不同场景下，例如配送场景。随着提供配送服务的无人车数量的增加，需要解决无人车的停放问题。

在无人车完成配送服务后，需要返回到存放无人车的库房、园区以及停车场等场地进行停车。由于存放无人车的地点周边环境较复杂，在停放过程中，需要人为接管。具体过程为人工遥控结束服务的无人车，通过控制无人车的驱动、制动、档位和转向部件，实现将无人车停放至指定位置。

基于上述方式进行停车，需要人工进行操作，在无人车的数量较多的情况下，存在停车效率较低的问题。

发明内容

本申请提供了一种无人车的停车方法、装置、设备及存储介质，可以提升无人车的停车效率。所述技术方案如下：

根据本申请的一方面，提供了一种无人车的停车方法，所述方法包括：

在所述无人车结束在本次工作期间的工作任务后，基于所述无人车的工作状态以及所述无人车的工作任务中的至少一种，确定所述无人车的自动驻停位置；

获取所述自动驻停位置的停车路径信息；

基于所述停车路径信息，控制所述无人车自动驾驶至所述自动驻停位置。

根据本申请的另一方面，提供了一种无人车的停车装置，所述装置包括：

确定模块，用于在所述无人车结束在本次工作期间的工作任务后，基于所述无人车的工作状态以及所述无人车的工作任务中的至少一种，确定所述无人车的自动驻停位置；

获取模块，用于获取所述自动驻停位置的停车路径信息；

控制模块，用于基于所述停车路径信息，控制所述无人车自动驾驶至所述自动驻停位置。

在一个可选的设计中，所述确定模块，用于：

基于所述无人车的工作状态，在属于一个或多个停车场地中的候选停车位中确定出所述无人车的自动驻停位置；

或，基于所述无人车的工作任务，在属于一个或多个停车场地中的候选停车位中确定出所述无人车的自动驻停位置；

或，基于所述无人车的工作状态以及所述无人车的工作任务，在属于一个或多个停车场地中的候选停车位中确定出所述无人车的自动驻停位置。

在一个可选的设计中，所述工作状态包括能量剩余状态；所述确定模块，用于：

在所述无人车的所述能量剩余状态少于能量阈值的情况下，在所述候选停车位中确定具有补充能量功能的停车位作为所述无人车的自动驻停位置。

在一个可选的设计中，所述工作任务包括配送任务，所述配送任务是配送货物的任务；所述确定模块，用于：

在所述无人车的下个工作周期的配送任务为一个的情况下，在所述候选停车位中确定距离货物存放位置最近的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置，所述货物存放位置是所述下个工作周期的配送任务配送的货物的存放位置；

在所述下个工作周期的配送任务为多个的情况下，在所述候选停车位中根据多个货物存放位置，确定位于所述多个货物存放位置中间的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置，所述多个货物存放位置包括所述下个工作周期的多个配送任务中每个所述配送任务配送的货物的存放位置；

在所述下个工作周期的配送任务为多个的情况下，规划所述无人车在所述下个工作周期进行配送的时间最优路径或能源最省路径；在所述候选停车位中确定距离所述时间最优路径或所述能源最省路径的起点最近的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置。

在一个可选的设计中，所述工作状态包括能量剩余状态，所述工作任务包括配送任务，所述配送任务是配送货物的任务；所述确定模块，用于：

在所述无人车的所述能量剩余状态不足下个工作周期需要的能量，且所述无人车的所述下个工作周期的配送任务为一个的情况下，在所述候选停车位中确定距离货物存放位置最近，且具有补充能量功能的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置，所述货物存放位置是所述下个工作周期的配送任务配送的货物的存放位置；

在所述能量剩余状态不足所述下个工作周期需要的能量，且所述下个工作周期的配送任务为多个的情况下，在所述候选停车位中根据多个货物存放位置，确定位于所述多个货物存放位置中间，且具有补充能量功能的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置，所述多个货物存放位置包括所述下个工作周期的多个配送任务中每个所述配送任务配送的货物的存放位置；

在所述能量剩余状态不足所述下个工作周期需要的能量，且所述下个工作周期的配送任务为多个的情况下，规划所述无人车在所述下个工作周期进行配送的时间最优路径或能源最省路径；在所述候选停车位中确定距离所述时间最优路径或所述能源最省路径的起点最近，且具有补充能量功能的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置。

在一个可选的设计中，所述确定模块，用于：

从本地存储的驻停位置中确定所述自动驻停位置；

或，

从调度服务器中获取所述自动驻停位置。

在一个可选的设计中，所述装置还包括：

发送模块，用于向调度服务器发送所述自动驻停位置；

所述确定模块，用于在反馈信息反映所述自动驻停位置被占用的情况下，确定所述无人车的备用驻停位置，所述反馈信息是所述调度服务器在确定所述自动驻停位置被占用的情况下向所述无人车发送的；

所述获取模块，用于获取所述备用驻停位置的备用停车路径信息；

所述控制模块，用于基于所述备用停车路径信息，控制所述无人车自动驾驶至所述备用驻停位置。

在一个可选的设计中，所述无人车装备有环境感知组件，所述环境感知组件用于感知所述无人车周围的环境；所述装置还包括：

所述获取模块，用于在控制所述无人车自动驾驶至所述自动驻停位置的过程中，通过所述环境感知组件获取环境信息；

规划模块，用于基于所述环境信息通过同步定位与建图进行路径规划，得到局部路径信息，所述局部路径信息的局部路径用于避开根据所述环境信息确定的障碍物，所述障碍物位于所述停车路径信息的停车路径上；

处理模块，用于使用所述局部路径替换所述局部路径在所述停车路径信息的停车路径中对应的路径，得到更新路径信息；

所述控制模块，用于基于所述更新路径信息，控制所述无人车自动驾驶至所述自动驻停位置。

在一个可选的设计中，所述自动驻停位置为停车位，所述停车路径信息包括从停车起点到停车位入库点的寻库路径，和从所述停车位入库点到所述停车位的入库路径，所述无人车装备有环境感知组件，所述环境感知组件用于感知所述无人车周围的环境；所述装置还包括：

判断模块，用于响应于所述无人车自动驾驶至所述停车位入库点，通过所述环境感知组件判断所述停车位是否可用。

在一个可选的设计中，所述装置还包括：

所述控制模块，用于响应于所述停车位可用，基于所述入库路径，控制所述无人车自动驾驶至所述停车位；

所述确定模块，用于响应于所述停车位不可用，确定所述停车位中的障碍物的信息；上报模块，用于上报所述障碍物的信息。

在一个可选的设计中，所述装置还包括：

所述控制模块，用于响应于所述停车位不可用，控制所述无人车以漫游的方式移动；

搜索模块，用于在所述无人车进行漫游的过程中，通过所述环境感知组件搜索备用停车位；

所述控制模块，用于响应于搜索到所述备用停车位，控制所述无人车自动驾驶至所述备用停车位；

发送模块，用于响应于所述无人车停入所述备用停车位，向整车控制器发送停车完成信息，所述停车完成信息用于指示所述整车控制器控制所述无人车驻车以及下电。

在一个可选的设计中，所述停车路径信息是采用如下装置建立的：

所述确定模块，用于响应于停车路径学习指令，确定学习无人车的第一当前位置作为停车起点；

建立模块，用于在所述学习无人车根据行驶控制指令行驶的过程中，根据采集的环境数据以及定位数据，持续建立所述停车路径信息；

所述确定模块，用于响应于停车路径学习完成指令，确定所述学习无人车的第二当前位置作为所述停车路径信息的驻停位置，并确定完成建立所述停车路径信息。

在一个可选的设计中，所述学习无人车装备有环境感知组件，所述环境感知组件用于感知所述学习无人车周围的环境；所述建立模块，用于：

在所述学习无人车根据所述行驶控制指令行驶的过程中，获取所述定位数据以及通过所述环境感知组件采集所述环境数据；

基于所述环境数据以及所述定位数据，通过同步定位与建图建立所述停车路径信息。

根据本申请的另一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上方面所述的无人车的停车方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上方面所述的无人车的停车方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述方面的各种可选实现方式中提供的无人车的停车方法。

本申请提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

通过在进行停车时，无人车能够根据确定的自动驻停位置获取停车路径信息，并基于停车路径信息自动驾驶至自动驻停位置，实现自动停车。在停车的过程中无需人工参与，能够提升无人车的停车效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一个示例性实施例提供的无人车停车的过程的示意图；

图2是本申请一个示例性实施例提供的无人车的停车方法的流程示意图；

图3是本申请一个示例性实施例提供的无人车的停车方法的流程示意图；

图4是本申请一个示例性实施例提供的局部路径的示意图；

图5是本申请一个示例性实施例提供的无人车的停车装置的结构示意图；

图6是本申请一个示例性实施例提供的无人车的停车装置的结构示意图；

图7是本申请一个示例性实施例提供的无人车的停车装置的结构示意图；

图8是本申请一个示例性实施例提供的无人车的停车装置的结构示意图；

图9是本申请一个示例性实施例提供的无人车的停车装置的结构示意图；

图10是本申请一个示例性实施例提供的无人车的停车装置的结构示意图；

图11是本申请一个示例性实施例提供的无人车的停车装置的结构示意图；

图12是本申请一个示例性实施例提供的无人车的结构示意图。

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。

图1是本申请一个示例性实施例提供的无人车停车的过程的示意图。如图1所示，在学习模式下，在步骤A1中，管理人员针对每个无人车，会为其在停放区域的一个或多个停车场地中分配一个停车位。

在步骤A2中，管理人员会确定用于学习停车路径信息的无人车准备进行自动停车的停车起点。

在步骤A3中，在管理人员控制用于学习停车路径信息的无人车到达停车起点后，会向无人车发送停车路径学习指令，无人车的控制系统会开启自动驾驶系统，并确定其所在的第一当前位置作为停车起点。

在步骤A4中，管理人员会遥控用于学习停车路径信息的无人车由第一当前位置行驶至无人车被分配的停车位。在无人车行驶至停车位的过程中，控制系统会持续通过激光同步定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping，SLAM)以及视觉SLAM进行停车路径信息的建图与定位。无人车到达停车位后，管理人员会向无人车发送停车路径学习完成指令，无人车会将其所在的第二当前位置作为停车路径信息的驻停位置，并确定完成建立停车路径信息。该停车路径信息包括从第一当前位置至第二当前位置的停车路径以及停车路径对应的地图。

在工作模式下，在步骤B1中，在所述无人车结束在本次工作期间的工作任务后，无人车会返回停车起点，控制系统会保持自动驾驶系统开启。

在步骤B2中，控制系统会确定无人车的自动驻停位置，并获取自动驻停位置的停车路径信息。可选地，控制系统根据预设车位划分信息(上述为无人车分配的停车位)，能够确定无人车的自动驻停位置。或者，控制系统还能够根据无人车的工作状态，或无人车的工作任务，或无人车的工作状态以及无人车的工作任务，确定无人车的自动驻停位置。

在步骤B3中，控制系统通过自动驾驶系统根据停车路径信息中的寻库路径，控制无人车自动驾驶至自动驻停位置(停车位)，寻库路径是从停车起点到停车位入库点的路径。在此过程中，控制系统会根据无人车上安装的环视设备和超声波雷达采集的环境信息，实时进行无人车的局部路径规划以及车速规划，以实现躲避障碍物。

在步骤B4中，无人车到达停车位入库点，控制系统通过环视设备和超声波雷达判断停车位是否为有效车位(是否被其他无人车占用)。

在步骤B7中，若为有效车位，则控制系统会根据停车路径信息中的入库路径，控制无人车停入该停车位。入库路径是从停车位入库点停入停车位的路径。

在步骤B5中，若不为有效车位，控制系统会通过环视设备读取错误停放的无人车的序号，并上传至监控平台(调度服务器)告知无人车的管理人员。

在步骤B6中，控制系统会开启漫游搜车位模式，控制无人车以漫游的方式移动，同时通过超声波雷达和环视设备搜索可以停放的备用停车位。

在步骤B7中，当控制系统搜索到备用停车位，会控制无人车停入备用停车位。

在步骤B8中，在无人车完成停车入库后，控制系统会向整车控制器反馈已停车入库的信息，从而实现指示整车控制器控制无人车进行驻车下电关机。

在无人车受控由停车起点行驶至停车位的过程中，根据采集的信息建立停车路径信息。在进行停车时，无人车能够根据停车路径信息，自动停入停车路径信息的停车位。在停车的过程中无需人工参与，能够提升无人车的停车效率。并且，当停车路径信息的停车位不可用时，能够实现无人车自动搜索备用停车位以及自动停入备用停车位，避免车位被占用时无法停车的问题，进一步提升了无人车的停车效率。并且，在确定自动驻停位置从而获取停车路径信息时，能够通过多种方式灵活确定，使无人车能够根据当前的状态确定停车位来实现自动停车。

图2是本申请一个示例性实施例提供的无人车的停车方法的流程示意图。该方法可以用于无人车或无人车的控制系统。如图2所示，该方法包括：

步骤202：在无人车结束在本次工作期间的工作任务后，基于无人车的工作状态以及无人车的工作任务中的至少一种，确定无人车的自动驻停位置。

该无人车能够提供无人配送服务，无人车的工作任务指配送货物(例如外卖)的任务，无人车在配送货物的过程中，无需人工操控，由无人车的控制系统操控无人车进行自动驾驶，从而进行货物的配送。

无人车在完成本次工作期间的工作任务后，控制系统会控制无人车返回用于存放无人车的停放区域附近的预设地点，该预设地点是人为指定的。在到达预设地点后，控制系统会确定无人车的自动驻停位置，自动驻停位置是用于停放无人车的位置。可选地，自动驻停位置位于停放区域中，停放区域能够包括一个或多个停车场地(例如根据配送任务的类型划分停车场地或根据地理位置划分停车场地等)，自动驻停位置能够为一个或多个停车场地中的停车位。

可选地，控制系统根据预设车位划分信息、无人车的工作状态以及无人车的工作任务中的至少一种，能够确定无人车的自动驻停位置。例如，控制系统能够根据预设车位划分信息，确定为无人车划分的停车位作为自动驻停位置。控制系统还能够根据无人车的工作状态和工作任务中的至少一种，确定无人车的自动驻停位置。可选地，工作状态包括能量剩余状态，工作任务包括配送任务，配送任务是配送货物的任务。

控制系统能够从本地存储的驻停位置中确定该自动驻停位置，或者，从调度服务器中获取该自动驻停位置。控制系统的本地能够存储多个驻停位置，存储的驻停位置能够是由调度服务器发送的。调度服务器是用于进行无人车调度的服务器。

可选地，在无人车返回预设地点后，管理人员会操控无人车行驶至指定位置，并向无人车的控制系统发送自动停车指令，从而使控制系统确定无人车的自动驻停位置，并控制无人车进行自动停车，该指定位置能够为停车起点，停车起点是无人车开始自动停车的起始位置点。在无人车返回停放区域后，还能够自动返回至停车起点，并自动确定接收到自动停车指令。

控制系统通过全球定位系统(Global Positioning System，GPS)以及惯性导航系统(Inertial Navigation System，INS)中的至少一种，能够实现确定无人车的当前位置。无人车上安装有用于支持GPS以及INS运行的设备。

步骤204：获取自动驻停位置的停车路径信息。

该停车路径信息用于使无人车从当前位置开始，通过控制系统的控制自动驾驶至自动驻停位置，从而实现自动停车。可选地，该停车路径信息包括从停车起点至自动驻停位置的停车路径以及停车路径对应的地图。停车起点即开始进行自动停车的位置点，自动驻停位置即结束自动停车的位置点。

可选地，停车路径信息是管理人员操控无人车由停车起点行驶至停车终点(驻停位置)的过程中，控制系统根据采集到的无人车的位置信息以及无人车装备的环境感知组件采集到的环境信息，通过激光SLAM和视觉SLAM建立的。

在确定自动驻停位置后，控制系统能够根据该自动驻停位置，获取自动驻停位置对应的停车路径信息。例如，根据自动驻停位置，从调度服务器获取该停车路径信息。

步骤206：基于停车路径信息，控制无人车自动驾驶至自动驻停位置。

在无人车自动停车的过程中，控制系统会获取无人车的当前位置，并基于停车路径信息中的地图，确定无人车在地图中的位置，从而根据无人车在地图中的位置，结合停车路径信息中该地图中的停车路径，控制无人车自动驾驶至自动驻停位置。

在无人车开始进行自动停车时，控制系统会确定无人车的当前位置是否位于停车路径上。若当前位置在停车路径上，控制系统会控制无人车由当前位置自动驾驶至自动驻停位置进行停车。若当前位置不在停车路径上，控制系统会控制无人车先行驶入停车路径信息的停车路径上，之后再自动驾驶至自动驻停位置进行停车。例如，若当前位置不在停车路径上，控制系统会控制无人车先行驶至停车路径上距离无人车的当前位置最近的位置点，再控制无人车由该最近的位置点自动驾驶至自动驻停位置进行停车。

综上所述，本实施例提供的方法，在进行停车时，无人车能够根据确定的自动驻停位置获取停车路径信息，并基于停车路径信息自动驾驶至自动驻停位置，实现自动停车。在停车的过程中无需人工参与，能够提升无人车的停车效率。

图3是本申请一个示例性实施例提供的无人车的停车方法的流程示意图。该方法可以用于无人车或无人车的控制系统。如图3所示，该方法包括：

步骤302：响应于停车路径学习指令，确定学习无人车的第一当前位置作为停车起点。

学习无人车是用于学习停车路径信息的任一无人车。该停车路径信息用于使需要进行停车的无人车从当前位置开始，通过控制系统的控制自动驾驶至进行停车的位置，从而实现自动停车。

在需要无人车学习停车路径信息时，管理人员会遥控学习无人车行驶至某一位置，并向学习无人车的控制系统发送停车路径学习指令。此时控制系统会将学习无人车的第一当前位置确定为停车起点，停车起点是无人车开始自动停车的位置点。

管理人员遥控学习无人车行驶到的位置，能够位于停放区域附近。停放区域能够包括一个或多个停车场地，停放区域中存在属于一个或多个停车场地中的停车位。无人车在结束在本次工作期间的工作任务后，控制系统会控制其返回使用的停车路径信息对应的第一当前位置，或由管理人员控制其返回使用的停车路径信息对应的第一当前位置，之后控制系统会控制无人车进行自动停车。

步骤304：在学习无人车根据行驶控制指令行驶的过程中，根据采集的环境数据以及定位数据，持续建立停车路径信息。

该行驶控制指令是管理人员向学习无人车的控制系统发送的，用于控制学习无人车由停车起点行驶至驻停位置(即进行停车的位置)进行停车。在此过程中，管理人员会通过学习无人车的控制系统，控制学习无人车的驱动、制动、档位和转向部件，从而实现控制学习无人车行驶。

可选地，学习无人车装备有环境感知组件，环境感知组件用于感知学习无人车周围的环境。该环境感知组件能够包括安装在学习无人车四周的摄像头以及毫米波雷达。在学习无人车根据行驶控制指令行驶的过程中，控制系统会获取学习无人车的定位数据以及通过环境感知组件采集环境数据，并基于该环境数据以及定位数据，通过SLAM实时并持续的建立停车路径信息，停车路径信息包括地图以及停车路径，该地图中包括地图所在环境中的障碍物的信息。

SLAM是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程，能够解决无人车在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。SLAM包括激光SLAM和视觉SLAM中的至少之一。激光SLAM会使用毫米波雷达采集的环境信息，视觉SLAM会使用摄像头采集的环境信息。激光SLAM和视觉SLAM均是通过直接获取环境中的点云数据(根据采集的环境数据获取)，根据生成的点云数据，测算环境中哪里有障碍物、障碍物的形状大小以及障碍物的距离，从而实现建图与定位。点云是某个坐标系下的点的数据集，点云中的点包含了丰富的信息，具体能够包括三维坐标X，Y，Z，以及颜色、分类值、强度值、时间等。

步骤306：响应于停车路径学习完成指令，确定学习无人车的第二当前位置作为停车路径信息的驻停位置，并确定完成建立停车路径信息。

管理人员在控制学习无人车行驶至停车路径的驻停位置后，会向控制系统发送学习完成指令，来指示已完成停车路径信息的建立。此时控制系统会将学习无人车的第二当前位置确定为停车路径信息的驻停位置，并确定完成建立停车路径信息。使用该停车路径信息的无人车在自动停车时，会自动停至该第二当前位置。

在完成建立停车路径信息后，控制系统会在本地存储该停车路径信息，用于无人车之后进行自动停车，控制系统的本地能够存储一个或多个停车路径信息。控制系统还能够向调度服务器发送完成建立的停车路径信息，在自动停车时从调度服务器获取停车路径信息。获取的停车路径信息与控制系统建立的停车路径信息相同或不同。可选地，控制系统还能够单独存储驻停位置，从而根据驻停位置从调度服务器或本地获取驻停位置对应的停车路径信息。

步骤308：在无人车结束在本次工作期间的工作任务后，基于无人车的工作状态以及无人车的工作任务中的至少一种，确定无人车的自动驻停位置。

该无人车能够提供无人配送服务，无人车的工作任务指配送货物的任务。无人车的自动驻停位置是无人车进行自动停车所停放的位置。控制系统能够从本地存储的驻停位置中确定该自动驻停位置，或者，从调度服务器中获取该自动驻停位置。调度服务器是用于进行无人车调度的服务器。

可选地，控制系统能够通过以下方式中的一种，确定无人车的自动驻停位置：

(1)基于预设车位划分信息，在属于一个或多个停车场地中的候选停车位中确定出无人车的自动驻停位置。

自动驻停位置位于停放区域中，停放区域能够包括一个或多个停车场地，自动驻停位置能够为一个或多个停车场地中的停车位。预设车位划分信息能够指示候选停车位中为无人车划分的停车位，该停车位是无人车的管理人员为无人车划分的。

(2)基于无人车的工作状态，在属于一个或多个停车场地中的候选停车位中确定出无人车的自动驻停位置。

可选地，无人车的工作状态包括能量剩余状态。在无人车的能量剩余状态少于能量阈值的情况下，控制系统会在候选停车位中确定具有补充能量功能的停车位作为无人车的自动驻停位置。该能量阈值是调度服务器设置的。

示例地，无人车为新能源车，能量剩余状态为无人车的剩余电量。当无人车的剩余电量少于能量阈值(电量阈值)时，控制系统会为无人车确定具有充电功能的停车位，从而能够及时为无人车充电。

(3)基于无人车的工作任务，在属于一个或多个停车场地中的候选停车位中确定出无人车的自动驻停位置。

可选地，无人车的工作任务包括配送任务，配送任务是配送货物的任务。例如，无人车负责将用户购买的商品，配送至用户的收货地址。

在无人车的下个工作周期的配送任务为一个的情况下，控制系统会在候选停车位中确定距离货物存放位置最近的停车位，作为无人车的自动驻停位置。该货物存放位置是下个工作周期的配送任务配送的货物的存放位置。

示例地，对于发往不同收货地址的货物，可能会被存放在不同的位置。控制系统能够为无人车确定距离下个工作周期配送的货物的存放位置最近的停车位，从而能够方便无人车装载下个工作周期配送的货物。

在下个工作周期的配送任务为多个的情况下，控制系统会在候选停车位中根据多个货物存放位置，确定位于多个货物存放位置中间的停车位，作为无人车的自动驻停位置，多个货物存放位置包括下个工作周期的多个配送任务中每个配送任务配送的货物的存放位置。

可选地，多个货物存放位置中间的停车位，能够为与各货物存放位置距离都相同的停车位，还能够为与各货物存放位置距离的和最小的停车位，还能够为由各货物存放位置构成的区域中的任一停车位。控制系统能够为无人车确定各货物存放位置中间的停车位，从而能够方便无人车装载下个工作周期配送的货物。

在下个工作周期的配送任务为多个的情况下，控制系统会规划无人车在下个工作周期进行配送的时间最优路径或能源最省路径。之后在候选停车位中确定距离时间最优路径或能源最省路径的起点最近的停车位，作为无人车的自动驻停位置。

可选地，控制系统规划的路径包括取货路径、配送路径以及返回路径。取货路径是取出下个工作周期配送的货物的路径，配送路径是配送下个工作周期配送的货物的路径，返回路径是完成货物配送后返回停放区域的路径。时间最优路径是控制系统规划的路径中，消耗时间最短的路径。能源最省路径是控制系统规划的路径中，无人车行驶消耗的能源最少的路径。控制系统为无人车确定距离时间最优路径或能源最省路径的起点最近的停车位，从而能够进一步节约配送货物的时间或节省配送货物消耗的能源。

(4)基于无人车的工作状态以及无人车的工作任务，在属于一个或多个停车场地中的候选停车位中确定出无人车的自动驻停位置。

可选地，工作状态包括能量剩余状态，工作任务包括配送任务，配送任务是配送货物的任务。

在无人车的能量剩余状态不足下个工作周期需要的能量，且无人车的下个工作周期的配送任务为一个的情况下，控制系统会在候选停车位中确定距离货物存放位置最近，且具有补充能量功能的停车位，作为无人车的自动驻停位置，货物存放位置是下个工作周期的配送任务配送的货物的存放位置。

在能量剩余状态不足下个工作周期需要的能量，且下个工作周期的配送任务为多个的情况下，控制系统会在候选停车位中根据多个货物存放位置，确定位于多个货物存放位置中间，且具有补充能量功能的停车位，作为无人车的自动驻停位置，多个货物存放位置包括下个工作周期的多个配送任务中每个配送任务配送的货物的存放位置。

在能量剩余状态不足下个工作周期需要的能量，且下个工作周期的配送任务为多个的情况下，控制系统会规划无人车在下个工作周期进行配送的时间最优路径或能源最省路径。之后在候选停车位中确定距离时间最优路径或能源最省路径的起点最近，且具有补充能量功能的停车位，作为无人车的自动驻停位置。

控制系统能够根据无人车历史工作周期消耗的能量，来预估下个工作周期需要的能量，从而判断能量剩余状态是否能够满足下个工作周期需要的能量。相较于(3)中确定自动驻停位置的方式，(4)中的方式进一步考虑到了无人车当前剩余的能量能否满足下个工作周期的需要，若不满足时增加确定的停车位需要具有充电功能的条件，能够避免无人车剩余能量不足下个工作周期的需要，从而导致需要再次补充能量，带来的配送效率降低的问题。

可选地，控制系统在确定自动驻停位置时，会优先根据预设车位划分信息确定。控制系统还能够将调度服务器指示的驻停位置确定为自动驻停位置。控制系统是否基于工作状态确定自动驻停位置、基于工作任务确定自动驻停位置、或基于工作状态和工作任务确定自动驻停位置，能够是由无人车的管理人员设置的，或调度服务器指示的。

步骤310：获取自动驻停位置的停车路径信息。

该停车路径信息用于使无人车从当前位置开始，通过控制系统的控制自动驾驶至自动驻停位置，从而实现自动停车。可选地，该停车路径信息包括从停车起点至自动驻停位置的停车路径以及停车路径对应的地图。停车起点即开始进行自动停车的位置点，自动驻停位置即结束自动停车的位置点。可选地，停车路径信息是通过步骤302至306提供的方法建立的。在确定自动驻停位置后，控制系统能够根据该自动驻停位置，获取自动驻停位置对应的停车路径信息。例如，根据自动驻停位置，从调度服务器获取该停车路径信息。

步骤312：基于停车路径信息，控制无人车自动驾驶至自动驻停位置。

在无人车自动停车的过程中，控制系统会获取无人车的当前位置，并基于停车路径信息中的地图，确定无人车在地图中的位置，从而根据无人车在地图中的位置，结合停车路径信息中该地图中的停车路径，控制无人车自动驾驶至自动驻停位置。

可选地，无人车装备有环境感知组件，环境感知组件用于感知无人车周围的环境。控制系统在控制无人车自动驾驶至自动驻停位置的过程中，会通过环境感知组件获取环境信息，并基于环境信息通过SLAM进行路径规划，得到局部路径信息，局部路径信息的局部路径用于避开根据环境信息确定的障碍物，障碍物位于停车路径信息的停车路径上。之后使用局部路径替换局部路径在停车路径信息的停车路径中对应的路径，从而得到更新路径信息，并基于更新路径信息，控制无人车自动驾驶至自动驻停位置。

示例地，图4是本申请一个示例性实施例提供的局部路径的示意图。如图4所示，控制系统在控制无人车根据停车路径信息的停车路径401自动驾驶至自动驻停位置402的过程中，会获取环境信息。当环境信息反映停车路径401中存在障碍物403时，控制系统会根据环境信息基于SLAM规划局部路径405，以避开障碍物403。并使用局部路径405替换局部路径405在停车路径401中对应的路径405，得到更新路径。根据更新路径控制无人车，能够实现避开停车路径401上的障碍物403。

可选地，自动驻停位置为停车位，停车路径信息包括从停车起点到停车位入库点的寻库路径，和从停车位入库点到停车位的入库路径。停车位入库点是无人车开始停入停车位的位置点，例如开始倒车入库，从而停入停车位的位置点。无人车装备有环境感知组件，环境感知组件用于感知无人车周围的环境。响应于无人车自动驾驶至停车位入库点，控制系统会通过环境感知组件判断停车位是否可用。若停车位中存在障碍物(例如已停放有其它无人车)，则该停车位不可用。

响应于停车位可用，控制系统会基于入库路径，控制无人车自动驾驶至停车位。

响应于停车位不可用，控制系统会确定停车位中的障碍物的信息，并上报障碍物的信息。障碍物的信息包括障碍物的照片，该照片是控制系统通过无人车装备的摄像头拍摄的。当障碍物为无人车时，障碍物的信息还包括占用停车位的无人车的序号，该序号用于标识无人车，是通过无人车装备的摄像头拍摄的照片读取的。上报障碍物的信息，指控制系统向调度服务器发送障碍物的信息。可选地，在上报障碍物的信息后，调度服务器能够向控制系统发送备用停车位的停车路径信息，从而使无人车能够停入备用停车位。

可选地，响应于停车位不可用，控制系统还能够控制无人车以漫游的方式移动。在无人车进行漫游的过程中，控制系统会通过环境感知组件搜索备用停车位，例如通过摄像头识别具有车位线，且未被使用的停车位。响应于搜索到备用停车位，控制系统会控制无人车自动驾驶至备用停车位。响应于无人车停入备用停车位，控制系统会向整车控制器发送停车完成信息，停车完成信息用于指示整车控制器控制无人车驻车以及下电。需要说明的是，在无人车漫游和停入备用停车位的过程中，控制系统会通过环境感知组件实时获取环境信息，并通过环境信息基于SLAM规划漫游的路径和停入备用停车位的路径，以避开障碍物。

在一些实施例中，控制系统在确定自动驻停位置后，会向调度服务器发送确定的自动驻停位置，之后会接收到调度服务器发送的反馈信息，在反馈信息反映自动驻停位置被占用的情况下，控制系统会通过与确定自动驻停位置的方式不同的方式确定无人车的备用驻停位置。该反馈信息是调度服务器在确定自动驻停位置被占用的情况下向无人车发送的。之后控制系统会获取备用驻停位置的备用停车路径信息，并基于备用停车路径信息，控制无人车自动驾驶至备用驻停位置。

综上所述，本实施例提供的方法，在进行停车时，无人车能够根据确定的自动驻停位置获取停车路径信息，并基于停车路径信息自动驾驶至自动驻停位置，实现自动停车。在停车的过程中无需人工参与，能够提升无人车的停车效率。

另外，当停车路径信息的自动驻停位置不可用时，能够实现无人车自动搜索备用停车位以及自动停入备用停车位，避免车位被占用时无法停车的问题，进一步提升了无人车的停车效率。在确定自动驻停位置从而获取停车路径信息时，能够通过多种方式灵活确定，使无人车能够根据当前的状态确定停车位来实现自动停车。在确定自动驻停位置后，通过服务器发送的反馈信息，来判断自动驻停位置是否可用，能够提供了一种提前判断自动驻停位置是否可用的方式。通过控制学习无人车由停车起点行驶至驻停位置，能够实现学习停车路径信息，提供了一种确定停车路径信息的方式。

需要说明的是，本申请实施例提供的方法步骤的先后顺序可以进行适当调整，步骤也可以根据情况进行相应增减，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化的方法，都应涵盖在本申请的保护范围之内，因此不再赘述。

图5是本申请一个示例性实施例提供的无人车的停车装置的结构示意图。该装置可以用于无人车。如图5所示，该装置包括：

确定模块501，用于在无人车结束在本次工作期间的工作任务后，基于无人车的工作状态以及无人车的工作任务中的至少一种，确定无人车的自动驻停位置。

获取模块502，用于获取自动驻停位置的停车路径信息。

控制模块503，用于基于停车路径信息，控制无人车自动驾驶至自动驻停位置。

在一个可选的设计中，确定模块501，用于：

基于无人车的工作状态，在属于一个或多个停车场地中的候选停车位中确定出无人车的自动驻停位置；

或，基于无人车的工作任务，在属于一个或多个停车场地中的候选停车位中确定出无人车的自动驻停位置；

或，基于无人车的工作状态以及无人车的工作任务，在属于一个或多个停车场地中的候选停车位中确定出无人车的自动驻停位置。

在一个可选的设计中，工作状态包括能量剩余状态。确定模块501，用于：

在无人车的能量剩余状态少于能量阈值的情况下，在候选停车位中确定具有补充能量功能的停车位作为无人车的自动驻停位置。

在一个可选的设计中，工作任务包括配送任务，配送任务是配送货物的任务。确定模块501，用于：

在无人车的下个工作周期的配送任务为一个的情况下，在候选停车位中确定距离货物存放位置最近的停车位，作为无人车的自动驻停位置，货物存放位置是下个工作周期的配送任务配送的货物的存放位置。

在下个工作周期的配送任务为多个的情况下，在候选停车位中根据多个货物存放位置，确定位于多个货物存放位置中间的停车位，作为无人车的自动驻停位置，多个货物存放位置包括下个工作周期的多个配送任务中每个配送任务配送的货物的存放位置。

在下个工作周期的配送任务为多个的情况下，规划无人车在下个工作周期进行配送的时间最优路径或能源最省路径。在候选停车位中确定距离时间最优路径或能源最省路径的起点最近的停车位，作为无人车的自动驻停位置。

在一个可选的设计中，工作状态包括能量剩余状态，工作任务包括配送任务，配送任务是配送货物的任务。确定模块501，用于：

在无人车的能量剩余状态不足下个工作周期需要的能量，且无人车的下个工作周期的配送任务为一个的情况下，在候选停车位中确定距离货物存放位置最近，且具有补充能量功能的停车位，作为无人车的自动驻停位置，货物存放位置是下个工作周期的配送任务配送的货物的存放位置。

在能量剩余状态不足下个工作周期需要的能量，且下个工作周期的配送任务为多个的情况下，在候选停车位中根据多个货物存放位置，确定位于多个货物存放位置中间，且具有补充能量功能的停车位，作为无人车的自动驻停位置，多个货物存放位置包括下个工作周期的多个配送任务中每个配送任务配送的货物的存放位置。

在能量剩余状态不足下个工作周期需要的能量，且下个工作周期的配送任务为多个的情况下，规划无人车在下个工作周期进行配送的时间最优路径或能源最省路径。在候选停车位中确定距离时间最优路径或能源最省路径的起点最近，且具有补充能量功能的停车位，作为无人车的自动驻停位置。

在一个可选的设计中，确定模块501，用于：

从本地存储的驻停位置中确定自动驻停位置；

或，

从调度服务器中获取自动驻停位置。

在一个可选的设计中，如图6所示，装置还包括：

发送模块504，用于向调度服务器发送自动驻停位置。

确定模块501，用于在反馈信息反映自动驻停位置被占用的情况下，确定无人车的备用驻停位置，反馈信息是调度服务器在确定自动驻停位置被占用的情况下向无人车发送的。

获取模块502，用于获取备用驻停位置的备用停车路径信息。

控制模块503，用于基于备用停车路径信息，控制无人车自动驾驶至备用驻停位置。

在一个可选的设计中，无人车装备有环境感知组件，环境感知组件用于感知无人车周围的环境。如图7所示，装置还包括：

获取模块502，用于在控制无人车自动驾驶至自动驻停位置的过程中，通过环境感知组件获取环境信息。

规划模块505，用于基于环境信息通过同步定位与建图进行路径规划，得到局部路径信息，局部路径信息的局部路径用于避开根据环境信息确定的障碍物，障碍物位于停车路径信息的停车路径上。

处理模块506，用于使用局部路径替换局部路径在停车路径信息的停车路径中对应的路径，得到更新路径信息。

控制模块503，用于基于更新路径信息，控制无人车自动驾驶至自动驻停位置。

在一个可选的设计中，自动驻停位置为停车位，停车路径信息包括从停车起点到停车位入库点的寻库路径，和从停车位入库点到停车位的入库路径，无人车装备有环境感知组件，环境感知组件用于感知无人车周围的环境。如图8所示，装置还包括：

判断模块507，用于响应于无人车自动驾驶至停车位入库点，通过环境感知组件判断停车位是否可用。

在一个可选的设计中，如图9所示，装置还包括：

控制模块503，用于响应于停车位可用，基于入库路径，控制无人车自动驾驶至停车位。

确定模块501，用于响应于停车位不可用，确定停车位中的障碍物的信息。

上报模块508，用于上报障碍物的信息。

在一个可选的设计中，如图10所示，装置还包括：

控制模块503，用于响应于停车位不可用，控制无人车以漫游的方式移动。

搜索模块509，用于在无人车进行漫游的过程中，通过环境感知组件搜索备用停车位。

控制模块503，用于响应于搜索到备用停车位，控制无人车自动驾驶至备用停车位。

发送模块504，用于响应于无人车停入备用停车位，向整车控制器发送停车完成信息，停车完成信息用于指示整车控制器控制无人车驻车以及下电。

在一个可选的设计中，如图11所示，装置还包括：

确定模块501，用于响应于停车路径学习指令，确定学习无人车的第一当前位置作为停车起点。

建立模块510，用于在学习无人车根据行驶控制指令行驶的过程中，根据采集的环境数据以及定位数据，持续建立停车路径信息。

确定模块501，用于响应于停车路径学习完成指令，确定学习无人车的第二当前位置作为停车路径信息的驻停位置，并确定完成建立停车路径信息。

在一个可选的设计中，学习无人车装备有环境感知组件，环境感知组件用于感知学习无人车周围的环境。建立模块510，用于：

在学习无人车根据行驶控制指令行驶的过程中，获取定位数据以及通过环境感知组件采集环境数据。基于环境数据以及定位数据，通过同步定位与建图建立停车路径信息。

需要说明的是：上述实施例提供的无人车的停车装置，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的无人车的停车装置与无人车的停车方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本申请的实施例还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述各方法实施例提供的无人车的停车方法。

图12是本申请一个示例性实施例提供的无人车120的结构示意图。示意性的，无人车120包括存储器1201、无线通信组件1202和处理器1203。

其中，存储器1201存储有一个或多个程序，一个或多个程序被配置成由处理器1203执行，一个或多个程序包含用于实现上述方法实施例的指令，处理器1203执行该一个或多个程序实现上述各个方法实施例提供的方法。

无线通信组件1202，用于向调度服务器发送信息，或接收调度服务器发送的信息。

无线通信组件1202可以通过至少一种无线通信协议来与调度服务器进行通信。该无线通信协议包括但不限于：各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WIFI(Wireless Fidelity，无线保真)网络、蓝牙通信协议、Zigbee通信协议和UWB(Ultra WideBand，超宽带)通信协议。

处理器1203，用于确定无人车的自动驻停位置，以及获取自动驻停位置的停车路径信息，以及实现无人车的自动驾驶等。处理器1203可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器1203可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1203也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central Processing Unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。

示意性的，处理器1203与调度服务服务器之间具有通信连接，用于实现无人车与调度服务器之间的通信。

可选的，无人车120还包括定位组件，用于定位无人车120的当前地理位置。其中，定位组件包括全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)，可以是基于美国的GPS(Global Positioning System，全球定位系统)、中国的北斗系统或俄罗斯的伽利略系统的定位组件。

存储器还包括一个或者一个以上的程序，一个或者一个以上程序存储于存储器中，一个或者一个以上程序包含用于进行本申请实施例提供的方法中由无人车所执行的步骤。

本申请实施例中还提供了一种计算机可读存储介质，该可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，当该至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由计算机设备的处理器加载并执行时，实现上述各方法实施例提供的无人车的停车方法。

本申请还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各方法实施例提供的无人车的停车方法。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的可读存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同切换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种无人车的停车方法，其特征在于，所述方法包括：

在所述无人车结束在本次工作期间的工作任务后，在所述无人车的下个工作周期的配送任务为一个的情况下，在属于一个或多个停车场地中的候选停车位中确定距离货物存放位置最近的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置，所述货物存放位置是所述下个工作周期的配送任务配送的货物的存放位置；在所述下个工作周期的配送任务为多个的情况下，在所述候选停车位中根据多个货物存放位置，确定位于所述多个货物存放位置中间的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置，所述多个货物存放位置包括所述下个工作周期的多个配送任务中每个所述配送任务配送的货物的存放位置；在所述下个工作周期的配送任务为多个的情况下，规划所述无人车在所述下个工作周期进行配送的时间最优路径或能源最省路径，以及在所述候选停车位中确定距离所述时间最优路径或所述能源最省路径的起点最近的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置；

或，

在所述无人车的能量剩余状态不足下个工作周期需要的能量，且所述无人车的所述下个工作周期的配送任务为一个的情况下，在属于一个或多个停车场地中的候选停车位中确定距离货物存放位置最近，且具有补充能量功能的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置，所述货物存放位置是所述下个工作周期的配送任务配送的货物的存放位置；在所述能量剩余状态不足所述下个工作周期需要的能量，且所述下个工作周期的配送任务为多个的情况下，在所述候选停车位中根据多个货物存放位置，确定位于所述多个货物存放位置中间，且具有补充能量功能的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置，所述多个货物存放位置包括所述下个工作周期的多个配送任务中每个所述配送任务配送的货物的存放位置；在所述能量剩余状态不足所述下个工作周期需要的能量，且所述下个工作周期的配送任务为多个的情况下，规划所述无人车在所述下个工作周期进行配送的时间最优路径或能源最省路径，以及在所述候选停车位中确定距离所述时间最优路径或所述能源最省路径的起点最近，且具有补充能量功能的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置；

获取所述自动驻停位置的停车路径信息；

基于所述停车路径信息，控制所述无人车自动驾驶至所述自动驻停位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述无人车的能量剩余状态少于能量阈值的情况下，在所述候选停车位中确定具有补充能量功能的停车位作为所述无人车的自动驻停位置。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向调度服务器发送所述自动驻停位置；

在反馈信息反映所述自动驻停位置被占用的情况下，确定所述无人车的备用驻停位置，所述反馈信息是所述调度服务器在确定所述自动驻停位置被占用的情况下向所述无人车发送的；

获取所述备用驻停位置的备用停车路径信息；

基于所述备用停车路径信息，控制所述无人车自动驾驶至所述备用驻停位置。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述无人车装备有环境感知组件，所述环境感知组件用于感知所述无人车周围的环境；所述方法还包括：

在控制所述无人车自动驾驶至所述自动驻停位置的过程中，通过所述环境感知组件获取环境信息；

基于所述环境信息通过同步定位与建图进行路径规划，得到局部路径信息，所述局部路径信息的局部路径用于避开根据所述环境信息确定的障碍物，所述障碍物位于所述停车路径信息的停车路径上；

使用所述局部路径替换所述局部路径在所述停车路径信息的停车路径中对应的路径，得到更新路径信息；

基于所述更新路径信息，控制所述无人车自动驾驶至所述自动驻停位置。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述自动驻停位置为停车位，所述停车路径信息包括从停车起点到停车位入库点的寻库路径，和从所述停车位入库点到所述停车位的入库路径，所述无人车装备有环境感知组件，所述环境感知组件用于感知所述无人车周围的环境；所述方法还包括：

响应于所述无人车自动驾驶至所述停车位入库点，通过所述环境感知组件判断所述停车位是否可用。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于所述停车位可用，基于所述入库路径，控制所述无人车自动驾驶至所述停车位；

响应于所述停车位不可用，确定所述停车位中的障碍物的信息；上报所述障碍物的信息。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于所述停车位不可用，控制所述无人车以漫游的方式移动；

在所述无人车进行漫游的过程中，通过所述环境感知组件搜索备用停车位；

响应于搜索到所述备用停车位，控制所述无人车自动驾驶至所述备用停车位；

响应于所述无人车停入所述备用停车位，向整车控制器发送停车完成信息，所述停车完成信息用于指示所述整车控制器控制所述无人车驻车以及下电。

8.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述停车路径信息是采用如下方式建立的：

响应于停车路径学习指令，确定学习无人车的第一当前位置作为停车起点；

在所述学习无人车根据行驶控制指令行驶的过程中，根据采集的环境数据以及定位数据，持续建立所述停车路径信息；

响应于停车路径学习完成指令，确定所述学习无人车的第二当前位置作为所述停车路径信息的驻停位置，并确定完成建立所述停车路径信息。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述学习无人车装备有环境感知组件，所述环境感知组件用于感知所述学习无人车周围的环境；

所述在所述学习无人车根据行驶控制指令行驶的过程中，根据采集的环境数据以及定位数据，持续建立所述停车路径信息，包括：

在所述学习无人车根据所述行驶控制指令行驶的过程中，获取所述定位数据以及通过所述环境感知组件采集所述环境数据；

基于所述环境数据以及所述定位数据，通过同步定位与建图建立所述停车路径信息。

10.一种无人车的停车装置，其特征在于，所述装置包括：

确定模块，用于在所述无人车结束在本次工作期间的工作任务后，在所述无人车的下个工作周期的配送任务为一个的情况下，在属于一个或多个停车场地中的候选停车位中确定距离货物存放位置最近的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置，所述货物存放位置是所述下个工作周期的配送任务配送的货物的存放位置；在所述下个工作周期的配送任务为多个的情况下，在所述候选停车位中根据多个货物存放位置，确定位于所述多个货物存放位置中间的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置，所述多个货物存放位置包括所述下个工作周期的多个配送任务中每个所述配送任务配送的货物的存放位置；在所述下个工作周期的配送任务为多个的情况下，规划所述无人车在所述下个工作周期进行配送的时间最优路径或能源最省路径，以及在所述候选停车位中确定距离所述时间最优路径或所述能源最省路径的起点最近的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置；

或，

在所述无人车的能量剩余状态不足下个工作周期需要的能量，且所述无人车的所述下个工作周期的配送任务为一个的情况下，在属于一个或多个停车场地中的候选停车位中确定距离货物存放位置最近，且具有补充能量功能的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置，所述货物存放位置是所述下个工作周期的配送任务配送的货物的存放位置；在所述能量剩余状态不足所述下个工作周期需要的能量，且所述下个工作周期的配送任务为多个的情况下，在所述候选停车位中根据多个货物存放位置，确定位于所述多个货物存放位置中间，且具有补充能量功能的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置，所述多个货物存放位置包括所述下个工作周期的多个配送任务中每个所述配送任务配送的货物的存放位置；在所述能量剩余状态不足所述下个工作周期需要的能量，且所述下个工作周期的配送任务为多个的情况下，规划所述无人车在所述下个工作周期进行配送的时间最优路径或能源最省路径，以及在所述候选停车位中确定距离所述时间最优路径或所述能源最省路径的起点最近，且具有补充能量功能的停车位，作为所述无人车的自动驻停位置；

获取模块，用于获取所述自动驻停位置的停车路径信息；

控制模块，用于基于所述停车路径信息，控制所述无人车自动驾驶至所述自动驻停位置。

11.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至9任一所述的无人车的停车方法。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至9任一所述的无人车的停车方法。

Images