CN114379588A - 进站状态检测方法、装置、车辆、设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种进站状态检测方法、装置、车辆、设备和存储介质，涉及计算机技术领域，具体涉及自动驾驶、智能交通等技术领域。进站状态检测方法包括：获取切换指令，所述切换指令用于指示自动驾驶车辆从自动驾驶模式切换为人工接管模式；响应于所述切换指令，获取所述自动驾驶车辆的当前位置；若所述当前位置位于预设的第一位置区域之内，确定所述自动驾驶车辆的状态信息为进站状态，所述第一位置区域包括预设的站点位置。本公开可以提高进站状态检测的准确度。

Description

进站状态检测方法、装置、车辆、设备和存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及自动驾驶、智能交通等技术领域，尤其涉及一种进站状态检测方法、装置、车辆、设备和存储介质。

背景技术

自动驾驶车辆(Autonomous vehicles；Self-driving automobile)又称无人驾驶车辆、电脑驾驶车辆或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能车辆。

自动驾驶车辆的一种为自动驾驶公交车，为了正常调度自动驾驶公交车，需要检测自动驾驶公交车的进站状态。

发明内容

本公开提供了一种进站状态检测方法、装置、车辆、设备和存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种进站状态检测方法，包括：获取切换指令，所述切换指令用于指示自动驾驶车辆从自动驾驶模式切换为人工接管模式；响应于所述切换指令，获取所述自动驾驶车辆的当前位置；若所述当前位置位于预设的第一位置区域之内，确定所述自动驾驶车辆的状态信息为进站状态，所述第一位置区域包括预设的站点位置。

根据本公开的另一方面，提供了一种进站状态检测装置，包括：第一获取模块，用于获取切换指令，所述切换指令用于指示自动驾驶车辆从自动驾驶模式切换为人工接管模式；第二获取模块，用于响应于所述切换指令，获取所述自动驾驶车辆的当前位置；确定模块，用于若所述当前位置位于预设的第一位置区域之内，确定所述自动驾驶车辆的状态信息为进站状态，所述第一位置区域包括预设的站点位置。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，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如上述任一方面的任一项所述的方法。

根据本公开的另一方面，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，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述任一方面的任一项所述的方法。

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根据上述任一方面的任一项所述的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括：如上述任一方面的任一项所述的电子设备。

根据本公开的技术方案，可以提高进站状态检测的准确度。

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1是根据本公开第一实施例的示意图；

图2是根据本公开第二实施例的示意图；

图3是根据本公开第三实施例的示意图；

图4是根据本公开第四实施例的示意图；

图5是根据本公开第五实施例的示意图；

图6是根据本公开第六实施例的示意图；

图7是根据本公开第七实施例的示意图；

图8是根据本公开第八实施例的示意图；

图9是用来实现本公开实施例的进站状态检测方法的电子设备的示意图。

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。

由于公交站点的站内情况较为复杂，比如，存在很多行人、车辆，即障碍物较多，为此，一般自动驾驶公交车在距离站点较远时，就会退出自动驾驶模式，转换为人工接管模式。相关技术中，当自动驾驶车辆转换为人工接管模式时，认为其处于进站状态。

但是，自动驾驶公交车距离站点很远，就被检测为进站状态，此时的进站状态的检测结果并不准确。

为了提高进站状态检测的准确度，本公开可以提供如下实施例。

图1是根据本公开第一实施例的示意图，本实施例提供一种进站状态检测方法，所述方法包括：

101、获取切换指令，所述切换指令用于指示自动驾驶车辆从自动驾驶模式切换为人工接管模式。

102、响应于所述切换指令，获取所述自动驾驶车辆的当前位置。

103、若所述当前位置位于预设的第一位置区域之内，确定所述自动驾驶车辆为进站状态，所述第一位置区域包括预设的站点位置。

为了更好地理解本公开实施例，先对自动驾驶场景进行说明。

如图2所示，自动驾驶场景下涉及的设备包括：自动驾驶车辆201和服务器202，自动驾驶车辆201和服务器202可以通过通信网络连接，通信网络可以为无线通信网络，比如通过基站提供的信号进行通信。另外，为了实现对自动驾驶车辆的准确定位，自动驾驶场景下还可以包括卫星(图中未示出)。服务器202可以自动驾驶车辆对应的本地服务器或者为云端服务器。

自动驾驶车辆的自动驾驶功能可以通过自动驾驶系统实现。自动驾驶系统实现的自动驾驶级别目前可以分为L0～L5级别。其中，L0级驾驶表示无自动驾驶，即传统的驾驶员人工驾驶；L1级驾驶又称为辅助驾驶，包括定速巡航、自动泊车以及车道保持等基本功能；L2级驾驶又称为半自动驾驶，包括自动辅助驾驶，危险预判刹车等功能；L3级驾驶又称为有条件自动驾驶，与L2级相比，它可以在正常的路段下实现完全自动化驾驶，但是在一些紧急情况发生时，还是需要人工来进行辅助制动；L4级驾驶属于高度自动驾驶，汽车的整体制动性能以及反应能力已经达到了一个比较高的水准，驾驶员坐在汽车内部不用自己操控，而且汽车行驶比较平稳顺畅；L5级自动驾驶，它可以实现无条件的全自动驾驶技术，不管在任何情况下，都不用担心路况以及天气，实现全自动驾驶。

如图3所示，自动驾驶系统300可以包括：感知系统301、决策系统302和执行系统303。

自动驾驶系统中包括的各种系统还可以称为子系统、模块、组件、单元等。这些子系统可以为软件、硬件或者软硬结合。这些子系统中的部分或者全部可以部署在用户设备上，和/或，部署在服务器上。

用户设备可以包括：车载终端，或者，用户使用的移动设备。车载终端也可以称为车机，车机是指安装在车辆里面的车载信息娱乐产品的简称，车机在功能上能够实现人与车，车与外界(车与车、车与服务器)的信息通讯。移动设备可以包括：手机、平板电脑、便携式可穿戴设备等。

感知系统301，用于获得感知信息，感知信息可以检测车辆所在环境的环境信息，并基于环境信息计算障碍物信息和车辆自身信息等。障碍物信息比如包括：障碍物的位置、速度等，车辆自身信息比如包括车辆自身的位置、速度等。

感知系统301可以包括车辆上安装的传感器以及计算平台，传感器用于采集传感数据，计算平台用于基于传感数据进行计算，以确定障碍物信息以及车辆自身信息等。

传感器可以包括：摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)等。

计算平台可以为车载计算芯片，或者，车辆可以将采集的传感数据发送给服务器，由服务器中的计算平台进行相关信息的计算等。

决策系统302，用于基于感知系统301获得的感知信息进行决策，以获得决策信息。决策可以包括路径规划(path planning)、行为规划(behavior planning)、轨迹规划(trajectory planning)等。

其中，行为规划可以规划自动驾驶车辆的驾驶行为，比如，停车、换道、超车、避让、缓慢行驶等。

路径规划是指，在已知几何约束(比如障碍物，地图等)情况下求解路径。轨迹规划是指，在已知时间约束(限定多长时间到达)、速度约束(速度最高能到多少)的情况下求解轨迹。

执行系统303，也可以称为控制系统，用于基于决策系统302获得的决策信息控制车辆，比如，控制车辆的转向装置、油门装置、刹车装置等，以使得车辆按照决策出来的驾驶行为、路径、轨迹等行驶。

可以理解的是，上述场景说明只是便于对本公开实施例的理解进行的示例性说明，本公开实施例的执行不限于上述场景，还可以应用到任何适用的场景中。

结合上述场景示例，对本实施例的进站状态检测方法进行说明如下：

自动驾驶车辆(可简称为车辆)可以为自动驾驶公交车。可以理解的是，不限于公交车，还可以为汽车、火车、货车等。

为了保证车辆行驶的安全性，当车辆与障碍物之间的距离较近时，一般会退出自动驾驶模式，而采用人工接管模式。障碍物可以为车、人或者建筑物等。

其中，感知系统301可以获得车辆的自身信息以及障碍物信息，基于自身信息和障碍物信息，可以计算车辆与障碍物之间的距离，比如，基于车辆的自身位置和障碍物位置，可以计算两者之间的距离，若该距离小于预设距离，则一般会认为存在危险，会退出自动驾驶模式，而采用人工接管模式。

假设，从自动驾驶模式切换为人工接管模式的指令称为切换指令，可以响应于切换指令，获取自身驾驶车辆的当前位置。其中，可以通过感知系统301获取当前位置。

获取当前位置后，比如，参见图4，站点位置用三角形表示，第一位置区域用矩形表示，当前位置用圆形表示，则当前位置位于第一位置区域之内，则确定自动驾驶车辆的状态信息为进站状态。

相关技术中，当车辆待进站，从自动驾驶模式切换为人工接管模式，会被认为是进站状态，但是，由于站点内环境复杂，可能在距离站点很远时就会从自动驾驶模式切换为人工接管模式，如果基于该切换方式检测进站状态，会造成进站状态检测的不准确。

而本实施例中，不是基于单一的切换指令，而是还获取自动驾驶车辆的当前位置，若当前位置是否位于第一位置区域内，确定自动驾驶车辆为进站状态，由于还将当前位置与第一位置区域进行比对，可以提高进站状态检测的准确度。

图5是根据本公开第五实施例的示意图，本实施例提供一种进站状态检测方法，本实施例的方法包括：

501、自动驾驶车辆确定第一位置区域和第二位置区域。

其中，一般来讲，自动驾驶车辆内可以预先配置高精系统，比如，图3所示的决策系统302内可以配置高精地图，对应某一自动驾驶车辆，高精地图内可以包括该自动驾驶车辆对应的各个站点的站点位置，以及，还可以预先配置各个站点对应的第一位置区域和第二位置区域。

其中，第一位置区域和/或第二位置区域，可以采用人工标注的方式。

比如，对应某个站点，可以以该站点的站点位置为中心点，构建两个多边形，分别作为第一位置区域和第二位置区域。

如图6所示，以某个站点，可以构建两个矩形，分别作为第一位置区域和第二位置区域，各个矩形的长宽可以预先设置，从而可以以站点位置为中心点，设置的长宽构建出两个矩形。

其中，第一位置区域位于第二位置区域之内。

图6中的第一位置区域用自动驾驶停车域表示，第二位置区域用电子围栏区域表示。

上述以在高精地图中标注第一位置区域和第二位置区域为例，还可以是在服务端(如图2所示的服务器)进行第一位置区域和第二位置区域的标注，并发送给自动驾驶车辆，从而自动驾驶车辆可以从服务端获取第一位置区域和第二位置区域。

由于第一位置区域和/或第二位置区域，可以标注在高精地图或者服务端，从而可以基于高精地图和/或服务端，确定第一位置区域和/或第二位置区域，便于后续进站状态的检测。

进一步地，第一位置区域和/或第二位置区域，以预设的站点位置为中心点，由于选择站点位置周围一定区域作为第一位置区域和/或第二位置区域，实现了以站点位置为基准，提高进站状态检测的准确度。

502、自动驾驶车辆以自动驾驶模式行驶。

其中，自动驾驶车辆的驾驶模式可以包括自动驾驶模式和人工接管模式，在正常行驶时，可以以自动驾驶模式行驶。

具体地，服务端可以对自动驾驶车辆分配出车任务，自动驾驶车辆基于服务端分配的出车任务进行行驶。其中，出车任务可以包括车辆的行驶路线、经过的站点等信息。

503、处于自动驾驶模式行驶的自动驾驶车辆，获取切换指令，所述切换指令用于指示自动驾驶车辆从自动驾驶模式切换为人工接管模式。

其中，自动驾驶车辆，可以是检测到自身与障碍物的距离小于预设距离时，产生切换指令；或者，自动驾驶车辆可以接收到服务端发送的切换指令；或者，也可以是由驾驶员主动发起的，即，自动驾驶车辆接收到驾驶员的操作产生的切换指令。

504、自动驾驶车辆响应于所述切换指令，获取所述自动驾驶车辆的当前位置。

其中，自动驾驶车辆，可以通过感知系统获取自身的当前位置。

505、若所述当前位置位于预设的第一位置区域之内，确定所述自动驾驶车辆的状态信息为进站状态。之后，可以执行509。

506、若所述当前位置位于所述第一位置区域之外，且位于预设的第二位置区域之内，控制所述自动驾驶车辆保持所述人工接管模式进行行驶，直至行驶到所述第一位置区域之内。

其中，如图6所示，若当前位置位于电子围栏区域(第二位置区域)之内，且位于自动驾驶车辆停车域(第一位置区域)之外时，自动驾驶车辆将以人工接管模式进行行驶，即，此时，自动驾驶车辆无法切换为自动驾驶模式，而是保持人工接管模式。

由于车辆位于电子围栏区域之内时，表明车辆距离站点较近，采用人工接管模式进行行驶，可以保证车辆、人员等的安全性。

507、若所述自动驾驶车辆行驶到所述第一位置区域之内，确定所述自动驾驶车辆的状态信息为进站状态。之后，可以执行509。

其中，可以实时获取自动驾驶车辆的位置，由于第一位置区域是已知的，通过比对实时获取的车辆位置和第一位置区域，可以获知车辆是否行驶到第一位置区域之内，若到达第一位置区域可以确定车辆进站。

508、若所述当前位置位于所述第二位置区域之外，确定所述自动驾驶车辆的状态为非进站状态。

其中，若当前位置位于第二位置区域之外，切换指令可以认为是普通的人工接管指令，而不是代表车辆待进站。此时，还可以从人工接管模式切换回自动驾驶模式。比如，若需要，驾驶员可以点击车辆上的自动驾驶模式的按钮。

即，若当前位置位于第二位置区域之外，所述方法还可以包括：响应于从人工接管模式切换为自动驾驶模式的切换指令，控制所述车辆以自动驾驶模式行驶。

由于当前位置位于第二位置区域之外，一般表明车辆距离站点较远，此时，不会认为车辆为进站状态，即，确定车辆的状态信息为非进站状态，可以提高车辆的状态信息的准确度。

509、自动驾驶车辆，将所述状态信息发送给服务端，所述状态信息用于供所述服务端调度所述自动驾驶车辆。

其中，为了保证对车辆的正常调度，服务端会记录各个站点的进站(或称为到站)以及出站情况，因此，若自动驾驶车辆确定当前状态为进站状态后，可以将相应的状态信息(进站状态)发送给服务端，服务端可以对应当前站点记录对应的状态信息，从而准确地调度自动驾驶车辆。

本实施例中，响应于切换指令获取自动驾驶车辆的当前位置，可以基于当前位置与第一位置区域和第二位置区域之间的关系，执行不同的操作，从而可以提高进站状态检测的准确度，并且，在当前位置位于第一位置区域和第二位置区域之间时，保持人工驾驶模式行驶，可以提高安全性。

图7是根据本公开第七实施例的示意图，本实施例提供一种进站状态检测装置。如图7所示，该装置700包括：第一获取模块701、第二获取模块702和确定模块703。

第一获取模块701用于获取切换指令，所述切换指令用于指示自动驾驶车辆从自动驾驶模式切换为人工接管模式；第二获取模块702用于响应于所述切换指令，获取所述自动驾驶车辆的当前位置；确定模块703用于若所述当前位置位于预设的第一位置区域之内，确定所述自动驾驶车辆的状态信息为进站状态，所述第一位置区域包括预设的站点位置。

结合图2-图3的场景示例，对本实施例的进站状态检测装置进行说明如下：

自动驾驶车辆(可简称为车辆)可以为自动驾驶公交车。可以理解的是，不限于公交车，还可以为汽车、火车、货车等。

为了保证车辆行驶的安全性，当车辆与障碍物之间的距离较近时，一般会退出自动驾驶模式，而采用人工接管模式。障碍物可以为车、人或者建筑物等。

其中，感知系统301可以获得车辆的自身信息以及障碍物信息，基于自身信息和障碍物信息，可以计算车辆与障碍物之间的距离，比如，基于车辆的自身位置和障碍物位置，可以计算两者之间的距离，若该距离小于预设距离，则一般会认为存在危险，会退出自动驾驶模式，而采用人工接管模式。

假设，从自动驾驶模式切换为人工接管模式的指令称为切换指令，可以响应于切换指令，获取自身驾驶车辆的当前位置。其中，可以通过感知系统301获取当前位置。

获取当前位置后，比如，参见图4，站点位置用三角形表示，第一位置区域用矩形表示，当前位置用圆形表示，则当前位置位于第一位置区域之内，则确定自动驾驶车辆的状态信息为进站状态。

相关技术中，当车辆待进站，从自动驾驶模式切换为人工接管模式，会被认为是进站状态，但是，由于站点内环境复杂，可能在距离站点很远时就会从自动驾驶模式切换为人工接管模式，如果基于该切换方式检测进站状态，会造成进站状态检测的不准确。

而本实施例中，不是基于单一的切换指令，而是还获取自动驾驶车辆的当前位置，若当前位置是否位于第一位置区域内，确定自动驾驶车辆为进站状态，由于还将当前位置与第一位置区域进行比对，可以提高进站状态检测的准确度。

一些实施例中，该装置700还包括：控制模块，用于若所述当前位置位于所述第一位置区域之外，且位于预设的第二位置区域之内，控制所述自动驾驶车辆保持所述人工接管模式进行行驶，直至行驶到所述第一位置区域之内；第二确定模块，用于若所述自动驾驶车辆行驶到所述第一位置区域之内，确定所述自动驾驶车辆的状态为进站状态；其中，所述第一位置区域位于所述第二位置区域之内。

其中，如图6所示，若当前位置位于电子围栏区域(第二位置区域)之内，且位于自动驾驶车辆停车域(第一位置区域)之外时，自动驾驶车辆将以人工接管模式进行行驶，即，此时，自动驾驶车辆无法切换为自动驾驶模式，而是保持自动驾驶模式。

由于车辆位于电子围栏区域之内时，表明车辆距离站点较近，采用人工接管模式进行行驶，可以保证车辆、人员等的安全性。

其中，可以实时获取自动驾驶车辆的位置，由于第一位置区域是已知的，通过比对实时获取的车辆位置和第一位置区域，可以获知车辆是否行驶到第一位置区域之内，若到达第一位置区域可以确定车辆进站。

一些实施例中，该装置700还包括：第三确定模块，用于若所述当前位置位于所述第二位置区域之外，确定所述自动驾驶车辆的状态信息为非进站状态。

其中，若当前位置位于第二位置区域之外，切换指令可以认为是普通的人工接管指令，而不是代表车辆待进站。此时，还可以从人工接管模式切换回自动驾驶模式。比如，若需要，驾驶员可以点击车辆上的自动驾驶模式的按钮。

即，若当前位置位于第二位置区域之外，所述方法还可以包括：响应于从人工接管模式切换为自动驾驶模式的切换指令，控制所述车辆以自动驾驶模式行驶。

由于当前位置位于第二位置区域之外，一般表明车辆距离站点较远，此时，不会认为车辆为进站状态，即，确定车辆的状态信息为非进站状态，可以提高车辆的状态信息的准确度。

一些实施例中，所述第一位置区域，和/或，所述第二位置区域为以所述预设的站点位置为中心点的多边形。

其中，一般来讲，自动驾驶车辆内可以预先配置高精系统，比如，图3所示的决策系统302内可以配置高精地图，对应某一自动驾驶车辆，高精地图内可以包括该自动驾驶车辆对应的各个站点的站点位置，以及，还可以预先配置各个站点对应的第一位置区域和第二位置区域。

其中，第一位置区域和/或第二位置区域，可以采用人工标注的方式。

比如，对应某个站点，可以以该站点的站点位置为中心点，构建两个多边形，分别作为第一位置区域和第二位置区域。

如图6所示，以某个站点，可以构建两个矩形，分别作为第一位置区域和第二位置区域，各个矩形的长宽可以预先设置，从而可以以站点位置为中心点，设置的长宽构建出两个矩形。

其中，第一位置区域位于第二位置区域之内。

图6中的第一位置区域用自动驾驶停车域表示，第二位置区域用电子围栏区域表示。

上述以在高精地图中标注第一位置区域和第二位置区域为例，还可以是在服务端(如图2所示的服务器)进行第一位置区域和第二位置区域的标注，并发送给自动驾驶车辆，从而自动驾驶车辆可以从服务端获取第一位置区域和第二位置区域。

由于第一位置区域和/或第二位置区域，可以标注在高精地图或者服务端，从而可以基于高精地图和/或服务端，确定第一位置区域和/或第二位置区域，便于后续进站状态的检测。

进一步地，第一位置区域和/或第二位置区域，以预设的站点位置为中心点，由于选择站点位置周围一定区域作为第一位置区域和/或第二位置区域，实现了以站点位置为基站，提高进站状态检测的准确度。

一些实施例中，该装置700还包括：发送模块，用于将所述状态信息发送给服务端，所述状态信息用于供所述服务端调度所述自动驾驶车辆。

其中，为了保证对车辆的正常调度，服务端会记录各个站点的进站(或称为到站)以及出站情况，因此，若自动驾驶车辆确定当前状态为进站状态后，可以将相应的状态信息(进站状态)发送给服务端，服务端可以对应当前站点记录对应的状态信息，从而准确地调度自动驾驶车辆。

本实施例中，响应于切换指令获取自动驾驶车辆的当前位置，可以基于当前位置与第一位置区域和第二位置区域之间的关系，执行不同的操作，从而可以提高进站状态检测的准确度，并且，在当前位置位于第一位置区域和第二位置区域之间时，保持人工驾驶模式行驶，可以提高安全性。

可以理解的是，本公开实施例中，不同实施例中的相同或相似内容可以相互参考。

可以理解的是，本公开实施例中的“第一”、“第二”等只是用于区分，不表示重要程度高低、时序先后等。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，本公开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。

根据本公开的实施例，还提供了一种自动驾驶车辆，如图8所示，自动驾驶车辆800包括电子设备801。关于电子设备的说明可以参见后续实施例。

图9示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备900的示意性框图。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、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，个人数字助理、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9所示，电子设备900包括计算单元901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的计算机程序或者从存储单元908加载到随机访问存储器(RAM)903中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还可存储电子设备900操作所需的各种程序和数据。计算单元901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。

电子设备900中的多个部件连接至I/O接口905，包括：输入单元906，例如键盘、鼠标等；输出单元907，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元908，例如磁盘、光盘等；以及通信单元909，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元909允许电子设备900通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元901可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元901的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元901执行上文所描述的各个方法和处理，例如进站状态检测方法。例如，在一些实施例中，进站状态检测方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元908。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 902和/或通信单元909而被载入和/或安装到电子设备900上。当计算机程序加载到RAM 903并由计算单元901执行时，可以执行上文描述的进站状态检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元901可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行进站状态检测方法。

本文中以上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、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、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。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程地图数据采集装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

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。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服务("Virtual Private Server"，或简称"VPS")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。

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 (16)

1.一种进站状态检测方法，包括：

获取切换指令，所述切换指令用于指示自动驾驶车辆从自动驾驶模式切换为人工接管模式；

响应于所述切换指令，获取所述自动驾驶车辆的当前位置；

若所述当前位置位于预设的第一位置区域之内，确定所述自动驾驶车辆的状态信息为进站状态，所述第一位置区域包括预设的站点位置。

2.根据权利要求1所述的方法，所述获取所述自动驾驶车辆的当前位置之后，所述方法还包括：

若所述当前位置位于所述第一位置区域之外，且位于预设的第二位置区域之内，控制所述自动驾驶车辆保持所述人工接管模式进行行驶，直至行驶到所述第一位置区域之内；

若所述自动驾驶车辆行驶到所述第一位置区域之内，确定所述自动驾驶车辆的状态信息为进站状态；

其中，所述第一位置区域位于所述第二位置区域之内。

3.根据权利要求2所述的方法，所述获取所述自动驾驶车辆的当前位置之后，所述方法还包括：

若所述当前位置位于所述第二位置区域之外，确定所述自动驾驶车辆的状态信息为非进站状态。

4.根据权利要求2所述的方法，所述获取切换指令之前，所述方法还包括：

基于所述自动驾驶车辆预先配置的的高精地图，和/或，从所述自动驾驶车辆对应的服务端，确定所述第一位置区域，和/或，所述第二位置区域。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一位置区域，和/或，所述第二位置区域为以所述预设的站点位置为中心点的多边形。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，还包括：

将所述状态信息发送给服务端，所述状态信息用于供所述服务端调度所述自动驾驶车辆。

7.一种进站状态检测装置，包括：

第一获取模块，用于获取切换指令，所述切换指令用于指示自动驾驶车辆从自动驾驶模式切换为人工接管模式；

第二获取模块，用于响应于所述切换指令，获取所述自动驾驶车辆的当前位置；

确定模块，用于若所述当前位置位于预设的第一位置区域之内，确定所述自动驾驶车辆的状态信息为进站状态，所述第一位置区域包括预设的站点位置。

8.根据权利要求7所述的装置，还包括：

控制模块，用于若所述当前位置位于所述第一位置区域之外，且位于预设的第二位置区域之内，控制所述自动驾驶车辆保持所述人工接管模式进行行驶，直至行驶到所述第一位置区域之内；

第二确定模块，用于若所述自动驾驶车辆行驶到所述第一位置区域之内，确定所述自动驾驶车辆的状态为进站状态；

其中，所述第一位置区域位于所述第二位置区域之内。

9.根据权利要求8所述的装置，还包括：

第三确定模块，用于若所述当前位置位于所述第二位置区域之外，确定所述自动驾驶车辆的状态信息为非进站状态。

10.根据权利要求8所述的装置，还包括：

第四确定模块，用于基于所述自动驾驶车辆预先配置的的高精地图，和/或，从所述自动驾驶车辆对应的服务端，确定所述第一位置区域，和/或，所述第二位置区域。

11.根据权利要求8所述的装置，其中，所述第一位置区域，和/或，所述第二位置区域为以所述预设的站点位置为中心点的多边形。

12.根据权利要求7-11任一项所述的装置，还包括：

发送模块，用于将所述状态信息发送给服务端，所述状态信息用于供所述服务端调度所述自动驾驶车辆。

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中任一项所述的方法。

14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-6中任一项所述的方法。

15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-6中任一项所述的方法。

16.一种自动驾驶车辆，包括：如权利要求13所述的电子设备。

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