CN117472062A - 无人车行驶方法、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及无人车技术领域，尤其涉及一种无人车行驶方法、无人车及存储介质，所述方法包括：在无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，后退至目标点位；获取无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，并基于所述遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，确定所述目标障碍物的类型，其中，所述目标障碍物的类型包括固有障碍物和临时障碍物；基于所述目标障碍物的类型规划所述无人车越过所述目标障碍物的行车策略。该方法通过对阻碍无人车行驶的障碍物进行区分，采用合理的行车策略，减少行车事故的发生，保障行车安全。

Description

无人车行驶方法、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及无人车技术领域，尤其涉及一种无人车行驶方法、无人车及存储介质。

背景技术

随着自动化技术和人工智能的迅速发展，基于无人驾驶技术的无人车或者机器人已广泛应用于仓库物流、公共交通和室外清洁等领域。以室外清洁场景为例，无人车或机器人通过无人驾驶技术完成简单重复的清洁任务，大大降低人力成本，实现清洁工作的自动化。

在无人车或机器人执行清洁任务过程中，行驶通道存在台阶、凹水沟或行人等障碍物，或存在未被传感器扫描识别到的较矮的大块物体，导致行驶通道被堵住，或人为在车轮底下放入石块以逼停无人车或机器人，无人车或机器人陷入困境，不能前进。然而，一些无人车或机器人采用较为激进的行车策略，盲目地增大电机功率，尝试强行通行，导致容易发生行车事故。

发明内容

本发明实施例提供一种无人车行驶方法、无人车及存储介质，该方法通过对阻碍无人车行驶的障碍物进行区分，采用合理的行车策略，减少行车事故的发生，保障行车安全。

本发明实施例提供以下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种无人车行驶方法，包括：

在无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，后退至目标点位；

获取无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，并基于所述遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，确定所述目标障碍物的类型，其中，所述目标障碍物的类型包括固有障碍物和临时障碍物；

基于所述目标障碍物的类型规划所述无人车越过所述目标障碍物的行车策略。

在一些实施例中，所述在无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，后退至目标点位之前，所述方法还包括：

获取所述无人车的车轮的电机功率和前进距离；

根据所述电机功率和所述前进距离，判断所述无人车是否被所述目标障碍物困住。

在一些实施例中，所述在无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，后退至目标点位，包括：

在确定无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，获取位于所述无人车后方通道的预设采样点，并将所述预设采样点作为目标点位；

将所述无人车的行驶方向调整为第一后退方向，并以所述第一后退方向行驶后退至所述目标点位，其中，所述第一后退方向为偏离所述无人车已执行的行驶路径第一预设角度的后退方向。

在一些实施例中，所述获取位于所述无人车后方通道的预设采样点，并将所述预设采样点作为目标点位，包括：

获取位于所述无人车后方通道的两侧路沿附近的多个预设采样点；

获取各所述预设采样点中的第一预设采样点，并将所述第一预设采样点作为目标点位，其中，所述第一预设采样点为相距所述无人车已执行的行驶路径第一预设距离，且是靠近所述无人车后方通道的第一侧路沿、未被占用的预设采样点。

在一些实施例中，所述获取无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，并基于所述遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，确定所述目标障碍物的类型，包括：

获取无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据；

若所述遇困位置的当前环境数据和历史环境数据中均存在所述目标障碍物，则将所述目标障碍物的类型确定为固有障碍物；

若所述遇困位置的当前环境数据中存在所述目标障碍物，所述遇困位置的历史环境数据中不存在所述目标障碍物，则将所述目标障碍物的类型确定为临时障碍物。

在一些实施例中，所述基于所述目标障碍物的类型规划所述无人车越过所述目标障碍物的行车策略，包括：

若所述目标障碍物为固有障碍物，将所述无人车的行驶方向调整为第一前行方向，并以所述第一前行方向行驶前进，以尝试越过所述目标障碍物，所述第一前行方向为偏离所述无人车已执行的行驶路径第二预设角度的前行方向；

若所述目标障碍物为临时障碍物，则发出警示信号，并停靠在所述无人车后方通道的路边。

在一些实施例中，所述将所述无人车的行驶方向调整为第一前行方向，并以所述第一前行方向行驶前进，以尝试越过所述目标障碍物，包括：

获取位于所述无人车前方通道的第一位置点，其中，所述第一位置点与所述无人车相距第二预设距离；

连接所述无人车的所在位置点与所述第一位置点，以形成所述第一前行方向，所述第一前行方向偏离所述无人车已执行的行驶路径第二预设角度；

将所述无人车的行驶方向调整为第一前行方向行驶前进，以尝试越过所述目标障碍物；

若尝试越过所述目标障碍物的次数大于或等于预设次数，所述无人车仍未越过所述目标障碍物，则发出警示信号，并停靠在所述无人车后方通道的路边。

在一些实施例中，所述方法还包括：

若接收到警示信号解除指令，将所述无人车的行驶方向调整为所述第一前行方向，并以所述第一前行方向行驶前进，以尝试越过所述目标障碍物，所述警示信号解除指令用于通知所述无人车调整行驶方向，以尝试越过所述目标障碍物。

第二方面，本发明实施例提供一种无人车，包括：通信连接的处理器和存储器，所述存储器中存储有所述处理器可执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器调用时，以使所述处理器执行本申请第一方面提出的任一项无人车行驶方法，或者本申请第一方面提出的任一项无人车行驶方法中任一种可能的实施方式中的步骤。

第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，处理器运行所述计算机程序指令，以执行本申请第一方面提出的任一项无人车行驶方法，或者本申请第一方面提出的任一项无人车行驶方法中任一种可能的实施方式中的步骤。

本发明实施例的有益效果：区别于现有技术的情况，本发明实施例提供的无人车行驶方法，包括：在无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，后退至目标点位；获取无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，并基于所述遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，确定所述目标障碍物的类型，其中，所述目标障碍物的类型包括固有障碍物和临时障碍物；基于所述目标障碍物的类型规划所述无人车越过所述目标障碍物的行车策略。该方法通过对阻碍无人车行驶的障碍物进行区分，采用合理的行车策略，减少行车事故的发生，保障行车安全。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，以下描述的附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对保护范围的限定，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相关的附图。

图1是本发明一些实施例提供的无人车行驶方法的应用场景示意图；

图2是本发明一些实施例提供的电子设备的结构示意图；

图3是本发明一些实施例提供的无人车行驶方法的流程示意图；

图4是图3实施例所示无人车行驶方法中步骤S100的一子流程示意图；

图5是图3实施例所示无人车行驶方法中步骤S200的一子流程示意图；

图6是图3实施例所示无人车行驶方法中步骤S300的一子流程示意图；

图7是图6实施例所示无人车行驶方法中步骤S310的一子流程示意图；

图8是本发明另一些实施例提供的无人车行驶方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的和优点更容易被理解，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅为本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，以下在附图中对本发明实施例的详细描述并非限定本发明要求保护的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，如果不构成冲突，下面所描述的本发明实施例所涉及到的各个技术特征可以相互结合，并且均在本申请的保护范围之内。另外，虽然在装置或结构示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或不同于流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。此外，本文所采用的“第一”、“第二”、“第三”以及其他类似的表述并不对数据和执行次序进行限定，仅为了便于说明目的以及对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明技术特征的数量。

除非另有定义，本说明书所使用的技术术语和科学术语与属于本发明技术领域的普通技术人员通常理解的含义相同。本说明书所使用的术语仅是为了描述具体的实施方式的目的，不是用于限制本发明。应当理解，本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

请参阅图1，图1为本发明一些实施例提供的无人车行驶方法的应用场景示意图。该应用场景中，电子设备(例如，无人车或机器人)100正常行驶过程中，被障碍物(图1中未示出)困住，以陷入困境。为避免盲目增大电机功率，尝试强行通行，导致可能发生行车事故。在本发明实施例中，无人车陷入困境时，后退至后方通道中的目标点位，然后根据障碍物的类型，规划选择合理的行车策略。

在一些实施例中，如果障碍物为固有障碍物，例如，凹水沟、低矮的物体或低矮的台阶等，则无人车将行驶方向调整为偏离原始行驶路径一定角度的第一前行方向，然后直线行驶前进，以尝试越过障碍物。在其他一些实施例中，如果障碍物为临时障碍物，例如，人为放在车轮底下的石块、砖块等，则发出警示信号，并将无人车停靠在后方通道的路边，以通知管理人员及时进行处理。可以理解地，图1实施例所示的应用场景仅示意性的示出了无人车被障碍物困住陷入困境的情形，其并不对其他应用场景中无人车的结构、种类以及行车策略的规划等造成任何限定。

为便于对本发明实施例提供的无人车行驶方法进行理解，首先对本发明实施例提供的无人车进行详细介绍。参阅图2所示，图2为本发明一些实施例提供的电子设备100的结构示意图。电子设备100可以是无人车，或装配于无人车的终端设备，其中，电子设备100包括通信连接的至少一个处理器110和存储器120(图2中以总线系统连接、一个处理器为例)，电子设备100中的各个组件通过总线系统130耦合在一起，总线系统130用于实现这些组件之间的连接通信。容易理解地，总线系统130除包括数据总线外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明和篇幅简洁起见，在图2中将各种总线都标为总线系统130。可以理解地，图2实施例所示的结构仅为示意性的，其并不对上述电子设备100的结构造成任何限定。例如，上述电子设备100还可以包括比图2中所示更多或者更少的组件，或者具有与图2所示不同的配置。

具体地，处理器110用于提供运算和控制能力，以控制电子设备100执行相应的任务。例如，控制上述无人车执行本发明实施例提供的任一项无人车行驶方法，或本发明实施例提供的任一项无人车行驶方法中任一种可能的实施方式中的步骤。本领域技术人员可以理解，处理器110可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

存储器120作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态性计算机可执行程序和模块，例如，本发明实施例中的无人车行驶方法对应的程序指令/模块。在一些实施例中，存储器120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处理器110使用所创建的数据等。处理器110通过运行存储在存储器120中的非暂态软件程序、指令和模块，从而执行无人车的各种功能应用和数据处理，可以实现本发明实施例提供的任一项无人车行驶方法，或本发明实施例提供的任一项无人车行驶方法中任一种可能的实施方式中的步骤。本领域技术人员可以理解，存储器120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器。例如，至少一个磁盘存储器件、闪存器件或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器120还可以包括相对于处理器110远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过通信网络连接至处理器110。可以理解地，上述通信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。

根据上文可以理解，本发明实施例提供的无人车行驶方法可以由各种合适类型、具有一定计算和控制能力的电子设备100实施，例如可以由上述无人车实施执行。下面结合本发明实施例提供的无人车的示例性应用和实施，详细说明本发明实施例提供的无人车行驶方法。

参阅图3所示，图3为本发明一些实施例提供的无人车行驶方法的流程示意图。本发明实施例提供的无人车行驶方法可以应用于上述电子设备，例如，无人车，该无人车行驶方法包括但不限于以下步骤S100-S300：

S100：在无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，后退至目标点位。

无人车(Autonomous Vehicle)是一种能够在无需人类驾驶的情况下自主行驶的车辆，其依赖先进的感知、决策和控制系统，以及摄像头、激光雷达、各种传感器等设备，通过人工智能、深度学习、计算机视觉等技术，实时感知和分析周围环境的数据，实现导航和驾驶，做出相应的决策，以安全、高效地完成驾驶任务。目前，无人车已被广泛应用于仓储物流、公共交通和室外清洁等诸多领域。

在实际应用中，无人车行驶过程中会遇到各种交通运输情况。例如，在无人车执行清洁任务过程中，行驶通道存在台阶、凹水沟等障碍物，或存在未被传感器扫描识别到的低矮物体，或在无人车的车轮底下人为放入石块或砖块等以逼停无人车，导致无人车陷入困境，不能前进。在本发明实施例中，针对于无人车陷入困境无法前进的情况，合理规划无人车的行车策略，以避免盲目地增大电机功率，无视障碍物强行通行，导致行车事故的发生。

具体地，请参考图1，无人车可以为四轮行驶无人车，当无人车被前方行驶通道上的目标障碍物阻碍困住，陷入困境，无法前进时，无人车通过搭载在其尾部的传感器，例如，后视摄像头、激光雷达或红外传感器等，实时感知后方通道的环境数据。然后基于传感器感测到的后方通道的环境数据，确定无人车后退到达的目标点位，并通过使用路径规划算法规划得到从无人车遇困位置至目标点位的安全后退路径，以确保在无人车后退过程中不会与其他障碍物发生碰撞。可以理解地，上述路径规划算法可以为栅格法、人工势场法或模糊规则法等，可以根据实际行车情况选择合适的规划算法规划无人车的安全后退路径。

在规划得到安全后退路径后，无人车根据安全后退路径，精确地执行后退操作，以确保安全地后退至目标点位。在一些实施例中，无人车在成功后退至目标点位后，需要重新评估周围的环境并更新路径规划，以继续导航行驶到目标位置。通过控制无人车倒车后退到相对安全、开阔的目标点位，以便于重新规划路径或采取其他避障策略，以避免再次陷入困境无法前行的局面。

在一些实施例中，请参阅图4，图4为本发明一些实施例提供的无人车行驶方法中步骤S100的一子流程示意图。具体地，所述在无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，后退至目标点位，包括但不限于以下步骤S110-S120：

S110：在确定无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，获取位于所述无人车后方通道的预设采样点，并将所述预设采样点作为目标点位。

具体地，当无人车被前方行驶通道上的目标障碍物阻碍困住，陷入困境，无法前进时，通过配备于无人车尾部的各种传感器，实时感知后方通道的其他障碍物、车辆、行人、交通标志和道路状况等环境数据。然后根据获取到的后方通道的实时环境数据，结合电子地图数据，获取位于无人车后方通道的一个或多个预设采样点，并将获得的一个或多个预设采样点作为无人车从遇困位置后退的目标点位。容易理解地，预设采样点通常位于安全开阔的区域，以避免无人车与其他障碍物或行人发生碰撞，确保能够顺利行驶至目标点位。

在一些实施例中，当获得多个预设采样点时，可以基于预设条件，从多个预设采样点中筛选出一个最为合适的预设采样点，并将该个最为合适的预设采样点作为无人车后退的目标点位。在其他一些实施例中，如果无人车后方通道的路面较为平整开阔，并且不存在或几乎不存在其他障碍物，当获得多个预设采样点时，也可以不基于预设条件，从多个预设采样点中筛选出一个最为合适的预设采样点，而是可以任意选择其中一个预设采样点作为目标点位。

在一些实施例中，所述获取位于所述无人车后方通道的预设采样点，并将所述预设采样点作为目标点位，具体包括但不限于以下步骤S111-S112：

S111：获取位于所述无人车后方通道的两侧路沿附近的多个预设采样点。

示例性地，无人车通过搭载在其尾部的传感器，检测后方通道的两侧路沿的形状、高度变化以及可能存在的障碍物，以实时感知无人车后方通道的两侧路沿的环境数据。从感测到的后方通道的两侧路沿的环境数据中，获取位于无人车后方通道的两侧路沿附近的多个预设采样点。无人车可以选择左侧或右侧通道，行驶后退至目标点位，以灵活决策后续的行车策略。在一些实施例中，选择预设采样点时，可以考虑道路的宽度，确保各个预设采样点之间保留足够的空间，以确保无人车可以顺利通过，不会发生碰撞。

S112：获取各所述预设采样点中的第一预设采样点，并将所述第一预设采样点作为目标点位，其中，所述第一预设采样点为相距所述无人车已执行的行驶路径第一预设距离，且是靠近所述无人车后方通道的第一侧路沿、未被占用的预设采样点。

在一些实施例中，无人车行驶过程中，无人车系统记录已执行的行驶路径。具体地，在获得位于后方通道的两侧路沿附近的多个预设采样点后，根据预设条件，从多个预设采样点中筛选出一个最合适的预设采样点，将该个预设采样点确定为第一预设采样点，并将第一预设采样点作为目标点位。其中，预设条件为预设采样点需要与无人车已执行的行驶路径相距第一预设距离，并且靠近无人车后方通道的第一侧路沿，并且没有被其他障碍物或无人车等占用。应当理解地，第一预设距离可以根据历史行驶数据预设确定，也可以根据无人车的实际行驶状态和周围环境数据动态计算得到。可选地，第一侧路沿可以为左侧路沿或右侧路沿，无人车可以根据实际行驶情况，选择确定停靠在左侧路沿或者右侧路沿。在一些实施例中，在选定路沿附近的第一预设采样点后，实时监测后方通道中是否存在动态障碍物，确保无人车可以安全高效地导航行驶至选择确定的目标点位。

S120：将所述无人车的行驶方向调整为第一后退方向，并以所述第一后退方向行驶后退至所述目标点位，其中，所述第一后退方向为偏离所述无人车已执行的行驶路径第一预设角度的后退方向。

具体地，在确定目标点位后，无人车根据其已执行的行驶路径和周围环境数据，确定一个偏离已执行的行驶路径第一预设角度的后退方向，并将该偏离已执行的行驶路径第一预设角度的后退方向确定为第一后退方向。然后将无人车的行驶方向调整为第一后退方向，并按照第一后退方向行驶，以安全、准确地后退至目标点位所在的位置。

容易理解地，第一预设角度可以根据历史行驶数据预设确定，或者也可以根据无人车的实际行驶状态和周围环境数据动态计算得到。例如，在一些实施例中，如果后方通道的路面较为平坦开阔，则可以将第一预设角度设置为较大的角度，以快速地后退至目标点位。而在其他一些实施例中，如果后方通道的路面较为崎岖狭窄，则第一预设角度可以设置为较小的角度，以安全地后退至目标点位。

在一些实施例中，无人车后退至目标点位的过程中，实时监测后方通道中是否存在动态障碍物，并不断地调整行驶速度，确保安全、高效地导航行驶至选择确定的目标点位上。

S200：获取无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，并基于所述遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，确定所述目标障碍物的类型，其中，所述目标障碍物的类型包括固有障碍物和临时障碍物。

示例性的，在无人车向目标点位后退的过程中，通过搭载在无人车前方的传感器，例如，前视摄像头、激光雷达或红外传感器等，实时获取前方通道中无人车遇困位置的当前环境数据。其中，遇困位置的环境数据包括遇困位置的周围道路的状态、周边障碍物的位置和大小、交通标志等信息。

可以理解地，在规划得到原始行驶路径后，相应地在无人车中存储该原始行驶路径的所有位置的历史环境数据。显然地，原始行驶路径的所有位置的历史环境数据包括无人车遇困位置的历史环境数据。无人车从存储器中获取原始路径的所有位置的历史环境数据，并定位到无人车遇困位置的历史环境数据，然后筛选获取无人车遇困位置的历史环境数据。

本发明实施例中，可以通过监测获取无人车原始行驶路径中存在的历史障碍物，结合初始电子地图，生成原始行驶路径的所有位置的历史环境数据。其中，初始电子地图可以为无人车所应用的场所的地图，例如，无人车所要清洁的清洁区域的地图。在一些实施例中，初始电子地图包括但不限于栅格地图、拓扑地图和矢量地图。

在获取到无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据后，通过利用机器学习、深度学习算法、目标检测算法以及计算机视觉技术等，对遇困位置的当前环境数据和历史环境数据进行处理和分析，以识别确定遇困位置的目标障碍物的类型。本发明实施例中，目标障碍物的类型划分为固有障碍物和临时障碍物。其中，固有障碍物是指在遇困位置的当前环境数据和历史环境数据均存在的障碍物，固有障碍物在遇困位置中是固定存在的、不会随时间变化。例如低矮的台阶、凹水沟等。临时障碍物是指在遇困位置的当前环境数据中存在，但在遇困位置的历史环境数据中不存在的障碍物，临时障碍物在遇困位置中是临时出现的、可能会随时间变化的障碍物。临时障碍物可能是人为地临时放置在遇困位置，或因其他原因导致该障碍物被搁置在遇困位置，例如，人为放置的石块或砖块等。

在一些实施例中，请参阅图5，图5为本发明一些实施例提供的无人车行驶方法中步骤S200的一子流程示意图。具体地，所述获取无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，并基于所述遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，确定所述目标障碍物的类型，包括但不限于以下步骤S210-S230：

S210：获取无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据。

其中，遇困位置的环境数据包括遇困位置的周围道路的状态、周边障碍物的位置和大小、交通标志等信息。示例性的，在无人车向目标点位后退的过程中，通过搭载在无人车前方的传感器，实时获取前方通道中无人车遇困位置的当前环境数据。

在本发明实施例中，可以通过监测获取无人车原始行驶路径中存在的历史障碍物，并结合初始电子地图，生成原始行驶路径的所有位置的历史环境数据。在规划得到原始行驶路径后，相应地在无人车中存储该原始行驶路径的所有位置的历史环境数据。显然地，原始行驶路径的所有位置的历史环境数据包括无人车遇困位置的历史环境数据。无人车从存储器中获取原始路径的所有位置的历史环境数据，并定位到无人车遇困位置的历史环境数据，然后筛选获取无人车遇困位置的历史环境数据。

S220：若所述遇困位置的当前环境数据和历史环境数据中均存在所述目标障碍物，则将所述目标障碍物的类型确定为固有障碍物。

S230：若所述遇困位置的当前环境数据中存在所述目标障碍物，所述遇困位置的历史环境数据中不存在所述目标障碍物，则将所述目标障碍物的类型确定为临时障碍物。

具体地，在获取到无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据后，对遇困位置的当前环境数据和历史环境数据进行处理和分析，以识别确定遇困位置的目标障碍物的类型。如果无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据均检测到存在目标障碍物，则可以确定该目标障碍物为固有障碍物，即将该目标障碍物的类型确定为固有障碍物。

在一些实施例中，如果无人车遇困位置的当前环境数据中检测到存在目标障碍物，但是无人车遇困位置的历史环境数据中没有检测到存在目标障碍物，则可以确定该目标障碍物为临时障碍物，即将该目标障碍物的类型确定为临时障碍物。对于不同类型的障碍物，无人车需要充分了解其位置和属性信息，并根据障碍物的属性和行为，规划确定合理的行车策略。

S300：基于所述目标障碍物的类型规划所述无人车越过所述目标障碍物的行车策略。

可以理解地，对于不同的目标障碍物，制定不同的无人车越障策略。具体地，在确定无人车遇困位置的目标障碍物的类型后，根据遇困位置的目标障碍物的类型，并通过利用无人车上搭载的各种传感器，全方位准确地感知目标障碍物的形状、大小和位置等，重新规划无人车的行驶路径，以规划得到无人车越过目标障碍物的行车策略。在一些实施例中，还可以考虑当前道路的交通情况和其他障碍物的情况，调整无人车的速度，规划越过目标障碍物的最佳行车策略，以确保在越过障碍物后，能够与其他车辆、障碍物或行人等保持足够的安全距离。

在一些实施例中，请参阅图6，图6为本发明一些实施例提供的无人车行驶方法中步骤S300的一子流程示意图。具体地，所述基于所述目标障碍物的类型规划所述无人车越过所述目标障碍物的行车策略，包括但不限于以下步骤S310-S320：

S310：若所述目标障碍物为固有障碍物，将所述无人车的行驶方向调整为第一前行方向，并以所述第一前行方向行驶前进，以尝试越过所述目标障碍物，所述第一前行方向为偏离所述无人车已执行的行驶路径第二预设角度的前行方向。

具体地，如果确定目标障碍物为固有障碍物，无人车根据其已执行的行驶路径和周围环境数据，确定一个偏离已执行的行驶路径第二预设角度的前行方向，并将该偏离已执行的行驶路径第二预设角度的前行方向确定为第一前行方向。然后将无人车的行驶方向调整为第一前行方向，并按照第一前行方向行驶前进，以尝试越过位于遇困位置的目标障碍物。可以理解的是，以偏离已执行的行驶路径第二预设角度的第一前行方向行驶前进，无人车同一前端或后端的车轮不会同时抵持目标障碍物，从而使得无人车可以越过固有障碍物。

容易理解地，第二预设角度可以根据历史行驶数据预设确定，或者也可以根据无人车的实际行驶状态和周围环境数据动态计算得到。例如，在一些实施例中，若目标障碍物的高度小于或等于预设高度阈值，表示第二预设角度可以设置为较小的角度，无人车在尝试越过目标障碍物时，会使得无人车行驶越过目标障碍物的同时，行驶过程较为平稳。而在其他一些实施例中，如果目标障碍物的高度大于预设高度阈值，表示需要将第二预设角度设置为较大的角度，以利于无人车越过目标障碍物。

应当理解地，第一预设角度和第二预设角度可以相同或不同，具体可以根据无人车实际行驶情况调整确定。在一些实施例中，无人车行驶前进以尝试越过目标障碍物的过程中，实时监测前方通道中是否存在动态障碍物，并不断地调整行驶速度，确保安全、高效地行驶，以尝试越过目标障碍物。

在一些实施例中，请参阅图7，图7为本发明一些实施例提供的无人车行驶方法中步骤S310的一子流程示意图。具体地，所述将所述无人车的行驶方向调整为第一前行方向，并以所述第一前行方向行驶前进，以尝试越过所述目标障碍物，包括但不限于以下步骤S311-S314：

S311：获取位于所述无人车前方通道的第一位置点，其中，所述第一位置点与所述无人车相距第二预设距离。

示例性地，无人车通过配备于自身的激光雷达、各种传感器等，感测获取前方通道的环境数据，并从前方通道的环境数据中筛选确定与无人车相距第二预设距离的第一位置点。应当理解地，第一位置点是指位于无人车前方通道的某个位置点，第一位置点用于调整无人车的行驶前进方向。其中，第二预设距离可以根据历史行驶数据预设确定，也可以根据无人车的实际行驶状态和周围环境数据动态计算得到。

S312：连接所述无人车的所在位置点与所述第一位置点，以形成所述第一前行方向，所述第一前行方向偏离所述无人车已执行的行驶路径第二预设角度。

具体地，在确定第一位置点后，获取无人车的所在位置点，并连接无人车的所在位置点和第一位置点，以形成得到偏离无人车已执行的行驶路径第二预设角度的第一前行方向。容易理解地，第二预设角度可以根据实际行驶情况调整确定，第一预设角度和第二预设角度可以相同或不同，具体可以根据无人车实际行驶情况调整确定。

S313：将所述无人车的行驶方向调整为第一前行方向行驶前进，以尝试越过所述目标障碍物。

示例性地，在确定第一前行方向后，将无人车的行驶方向调整为第一前行方向，调整无人车的行驶速度，并按照第一前行方向行驶前进，以尝试越过位于遇困位置的目标障碍物。在一些实施例中，如果成功越过目标障碍物，无人车重新调整其行驶方向和规划行驶路径，以按照新的行驶方向和行驶路径继续导航行驶至目标位置。在其他一些实施例中，如果无法越过目标障碍物，无人车可能会重新进行调整与无人车已执行的行驶路径的偏离角度，以形成得到新的前行方向，然后按照新的前行方向，重新尝试越过目标障碍物。

S314：若尝试越过所述目标障碍物的次数大于或等于预设次数，所述无人车仍未越过所述目标障碍物，则发出警示信号，并停靠在所述无人车后方通道的路边。

在一些实施例中，如果无人车尝试越过目标障碍物的次数大于或等于预设次数，但仍然没有成功越过目标障碍物，无人车可以发出警笛声音、闪烁灯光或其他形式的警示信号，以提醒其他车辆或行人注意安全，并通过配备于无人车的控制系统通知管理人员，然后停靠在无人车后方通道的路边，以确保无人车不会与其他障碍物或车辆发生碰撞，降低对其他车辆和行人的影响，保障道路的畅通。应当理解，预设次数可以根据历史行驶数据预设确定，也可以根据实际行驶情况调整变换。

S320：若所述目标障碍物为临时障碍物，则发出警示信号，并停靠在所述无人车后方通道的路边。

具体地，如果确定目标障碍物为临时障碍物，采取相应的措施，以避免强行通行，无人车碾压临时障碍物、或与障碍物发生碰撞等危险情况。在本发明实施例中，当位于遇困位置的目标障碍物为临时障碍物时，无人车可以发出警笛声音、闪烁灯光或其他形式的警示信号，以提醒其他车辆或行人注意安全，并通过配备于无人车的控制系统通知管理人员，然后停靠在无人车后方通道的路边，以确保无人车不会与其他障碍物或车辆发生碰撞，降低对其他车辆和行人的影响，保障道路的畅通。

在一些实施例中，在管理人员解除无人车发出的警示信号后，无人车可以调整行驶方向，以尝试越过目标障碍物。

具体地，无人车行驶方法还包括但不限于以下步骤S330：

S330：若接收到警示信号解除指令，将所述无人车的行驶方向调整为所述第一前行方向，并以所述第一前行方向行驶前进，以尝试越过所述目标障碍物，所述警示信号解除指令用于通知所述无人车调整行驶方向，以尝试越过所述目标障碍物。

示例性地，管理人员接收到警示信号通知并解除警示信号后，触发生成警示信号解除指令，并发送至无人车。在一些实施例中，管理人员在接收到警示信号通知后，可以赶到无人车当前所在位置，通过操作无人车的显示装置，解除警示信号，触发生成警示信号解除指令，并发送至无人车。在其他一些实施例中，管理人员也可以通过远程控制系统与无人车远程通信，远程解除警示信号，触发生成警示信号解除指令，并发送至无人车。应当理解地，警示信号解除指令用于通知无人车调整行驶方向，以尝试越过目标障碍物。

具体地，无人车如果接收到警示信号解除指令，则将行驶方向调整为偏离已执行的行驶路径第二预设角度的第一前行方向，并调整行驶速度，然后按照第一前行方向行驶前进，以尝试越过位于遇困位置的目标障碍物。

本发明实施例提供的无人车行驶方法，包括：在无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，后退至目标点位；获取无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，并基于所述遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，确定所述目标障碍物的类型，其中，所述目标障碍物的类型包括固有障碍物和临时障碍物；基于所述目标障碍物的类型规划所述无人车越过所述目标障碍物的行车策略。该方法通过对阻碍无人车行驶的障碍物进行区分，采用合理的行车策略，减少行车事故的发生，保障行车安全。

在一些实施例中，可以通过无人车的车轮的电机功率和前进距离，判断确定无人车是否被目标障碍物困住，以陷入困境，无法前行。

请参阅图8，图8为本发明一些实施例提供的无人车行驶方法中部分步骤的流程示意图。具体地，所述在无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，后退至目标点位之前，还包括但不限于以下步骤S101-S102：

S101：获取所述无人车的车轮的电机功率和前进距离。

其中，车轮的电机功率是指车轮电机输出的功率大小，车轮的前进距离是指无人车行驶前进的距离。对于车轮的电机功率，可以通过相应的传感器和检测电路等监测和测量电机电流、电压等参数，从而计算得到车轮的电机功率。

对于车轮的前进距离，可以通过使用GPS、里程计、激光雷达等传感器和设备等测量无人车行驶的距离和方向变化，从而计算得到车轮的前进距离。

在一些实施例中，无人车还可以通过车辆控制模块获取车轮的电机功率和前进距离等信息。应当理解地，车辆控制模块与电机控制器和其他相关设备通信连接，以获取车轮的电机功率和前进距离等信息，并对其进行处理、分析和利用。通过获取无人车的车轮的电机功率和前进距离，无人车可以更好地了解其行驶状态和位置信息，以进行更准确的决策和规划后续的行车策略。

S102：根据所述电机功率和所述前进距离，判断所述无人车是否被所述目标障碍物困住。

示例性地，如果车轮的电机功率位于正常功率范围内，并且车轮的前进距离没有增加，则可以判断确定无人车被目标障碍物困住以陷入困境。在一些实施例中，车轮电机输出正常大小的功率，以尝试驱动车轮转动，但由于车轮受到的阻力过大，导致车轮未能转动，从而车轮的前进距离没有增加，可以判断确定无人车被目标障碍物困住以陷入困境。在其他一些实施例中，车轮电机输出正常大小的功率，以尝试驱动车轮转动，此时车轮受到的阻力较小，车轮可以转动，但发生打滑，从而车轮的前进距离没有增加，可以判断确定无人车被目标障碍物困住以陷入困境。

综上所述，本发明实施例提供的无人车行驶方法，包括：在无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，后退至目标点位；获取无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，并基于所述遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，确定所述目标障碍物的类型，其中，所述目标障碍物的类型包括固有障碍物和临时障碍物；基于所述目标障碍物的类型规划所述无人车越过所述目标障碍物的行车策略。该方法通过对阻碍无人车行驶的障碍物进行区分，采用合理的行车策略，减少行车事故的发生，保障行车安全。

本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，处理器运行所述计算机程序指令，以执行本发明实施例提供的任一项无人车行驶方法，或本发明实施例提供的任一项无人车行驶方法中任一种可能的实施方式中的步骤。

在一些实施例中，存储介质可以是闪存、硬盘、光盘、寄存器、磁表面存储器、可移动磁盘、CD-ROM、随机存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM等存储器，或本技术领域内所公知的任意其他形式的存储介质，也可以是包括上述存储介质之一或任意组合的各种设备。

在一些实施例中，计算机程序指令可以采用程序、软件、软件模块、脚本或代码的形式，按任意形式的编程语言(包括编译或解释语言，或者声明性或过程性语言)来编写，并且其可按任意形式部署，包括被部署为独立的程序或者被部署为模块、组件、子例程或者适合在计算环境中使用的其他单元。

作为示例，计算机程序指令可以但不一定对应于文件系统中的文件，可被存储在保存其他程序或数据的文件的一部分，例如，存储在超文本标记语言(HTML，Hyper TextMarkup Language)文档中的一个或多个脚本中，存储在专用于所讨论的程序的单个文件中，或者存储在多个协同文件(例如，存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件)中。

作为示例，计算机程序指令可被部署为在一个计算设备(包括智能终端和服务器在内的设备)上执行，或者在位于一个地点的多个计算设备上执行，又或者，在分布在多个地点目通过通信网络互连的多个计算设备上执行。容易理解的是，上述本发明所提供的实施例描述的方法的全部或部分步骤，可以直接使用电子硬件或处理器可执行的计算机程序指令，或者二者的结合来实施。

技术人员可以理解地，本发明所提供的实施例仅是示意性的，实施例的方法中的各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减，实施例的装置或系统中的模块或子模块、单元或子单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。

需要说明的是，以上实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据此实施，并不能以此来限定本发明的权利保护范围，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流程，依据本发明权利要求所做的均等变化与修饰，均应属于本发明权利要求的涵盖范围。

Claims (10)

1.一种无人车行驶方法，其特征在于，包括：

在无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，后退至目标点位；

获取无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，并基于所述遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，确定所述目标障碍物的类型，其中，所述目标障碍物的类型包括固有障碍物和临时障碍物；

基于所述目标障碍物的类型规划所述无人车越过所述目标障碍物的行车策略。

2.根据权利要求1所述的无人车行驶方法，其特征在于，所述在无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，后退至目标点位之前，所述方法还包括：

获取所述无人车的车轮的电机功率和前进距离；

根据所述电机功率和所述前进距离，判断所述无人车是否被所述目标障碍物困住。

3.根据权利要求1所述的无人车行驶方法，其特征在于，所述在无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，后退至目标点位，包括：

在确定无人车被目标障碍物困住以陷入困境时，获取位于所述无人车后方通道的预设采样点，并将所述预设采样点作为目标点位；

将所述无人车的行驶方向调整为第一后退方向，并以所述第一后退方向行驶后退至所述目标点位，其中，所述第一后退方向为偏离所述无人车已执行的行驶路径第一预设角度的后退方向。

4.根据权利要求3所述的无人车行驶方法，其特征在于，所述获取位于所述无人车后方通道的预设采样点，并将所述预设采样点作为目标点位，包括：

获取位于所述无人车后方通道的两侧路沿附近的多个预设采样点；

获取各所述预设采样点中的第一预设采样点，并将所述第一预设采样点作为目标点位，其中，所述第一预设采样点为相距所述无人车已执行的行驶路径第一预设距离，且是靠近所述无人车后方通道的第一侧路沿、未被占用的预设采样点。

5.根据权利要求1-4任一项所述的无人车行驶方法，其特征在于，所述获取无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，并基于所述遇困位置的当前环境数据和历史环境数据，确定所述目标障碍物的类型，包括：

获取无人车遇困位置的当前环境数据和历史环境数据；

若所述遇困位置的当前环境数据和历史环境数据中均存在所述目标障碍物，则将所述目标障碍物的类型确定为固有障碍物；

若所述遇困位置的当前环境数据中存在所述目标障碍物，所述遇困位置的历史环境数据中不存在所述目标障碍物，则将所述目标障碍物的类型确定为临时障碍物。

6.根据权利要求5所述的无人车行驶方法，其特征在于，所述基于所述目标障碍物的类型规划所述无人车越过所述目标障碍物的行车策略，包括：

若所述目标障碍物为固有障碍物，将所述无人车的行驶方向调整为第一前行方向，并以所述第一前行方向行驶前进，以尝试越过所述目标障碍物，所述第一前行方向为偏离所述无人车已执行的行驶路径第二预设角度的前行方向；

若所述目标障碍物为临时障碍物，则发出警示信号，并停靠在所述无人车后方通道的路边。

7.根据权利要求6所述的无人车行驶方法，其特征在于，所述将所述无人车的行驶方向调整为第一前行方向，并以所述第一前行方向行驶前进，以尝试越过所述目标障碍物，包括：

获取位于所述无人车前方通道的第一位置点，其中，所述第一位置点与所述无人车相距第二预设距离；

连接所述无人车的所在位置点与所述第一位置点，以形成所述第一前行方向，所述第一前行方向偏离所述无人车已执行的行驶路径第二预设角度；

将所述无人车的行驶方向调整为第一前行方向行驶前进，以尝试越过所述目标障碍物；

若尝试越过所述目标障碍物的次数大于或等于预设次数，所述无人车仍未越过所述目标障碍物，则发出警示信号，并停靠在所述无人车后方通道的路边。

8.根据权利要求6所述的无人车行驶方法，其特征在于，所述方法还包括：

若接收到警示信号解除指令，将所述无人车的行驶方向调整为所述第一前行方向，并以所述第一前行方向行驶前进，以尝试越过所述目标障碍物，所述警示信号解除指令用于通知所述无人车调整行驶方向，以尝试越过所述目标障碍物。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器调用时，以使所述处理器执行如权利要求1-8任一项所述的无人车行驶方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令适于处理器进行加载，以执行如权利要求1-8任一项所述的无人车行驶方法。