CN117707164A - 一种无人驾驶清扫车的避让方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种无人驾驶清扫车的避让方法、装置、设备及介质。其中，该方法通过在目标清扫车正常行驶过程中，根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定至少一个障碍车辆的行驶数据；根据各障碍车辆的行驶数据，确定目标清扫车的避让停靠点，并控制目标清扫车行驶至避让停靠点；在目标清扫车避让停靠过程中，根据目标清扫车所获取的各障碍车辆的第二感知数据，确定各障碍车辆的通行状态参数；若根据通行状态参数确定各障碍车辆已通过，则控制目标清扫车继续正常行驶。本技术方案，通过对低速清扫车周围障碍车辆进行实时感知，以实现自主规划避让路径，保证清扫车的安全可靠运行。

Description

一种无人驾驶清扫车的避让方法、装置、设备及介质

技术领域

本申请涉及机器人控制技术领域，尤其涉及一种无人驾驶清扫车的避让方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着城市化进程的加快，城市道路建设速度突飞猛进，汽车数量也越来越多，传统的人工清扫已难以满足城市发展的要求，无人驾驶清扫车应运而生。

无人驾驶清扫车按照预先设定好的清扫路径缓慢行驶，以使地面的灰尘和杂物通过无人驾驶清扫车所配备的旋转刷和吸尘装置收集到储存容器中。在户外道路清扫场景中，无人驾驶清扫车作业过程难免会遇到行驶车辆等障碍物，但由于无人驾驶清扫车行驶速度缓慢，如果没有规划好无人驾驶清扫车的避障策略，很容易发送堵车等问题，严重影响正常交通运作以及无人驾驶清扫车稳定可靠的无人化作业。

发明内容

本申请提供了一种无人驾驶清扫车的避让方法、装置、设备及介质，通过对低速清扫车周围障碍车辆进行实时感知，以实现自主规划避让路径，保证清扫车的安全可靠运行。

根据本申请的一方面，提供了一种无人驾驶清扫车的避让方法，该方法包括：

在目标清扫车正常行驶过程中，根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定至少一个障碍车辆的行驶数据；其中，所述目标区域包括所述目标清扫车行驶方向的前侧区域或后侧区域；

根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定所述目标清扫车的避让停靠点，并控制所述目标清扫车行驶至所述避让停靠点；

在所述目标清扫车避让停靠过程中，根据所述目标清扫车所获取的各所述障碍车辆的第二感知数据，确定各所述障碍车辆的通行状态参数；

若根据所述通行状态参数确定各所述障碍车辆已通过，则控制所述目标清扫车继续正常行驶。

根据本申请的另一方面，提供了一种无人驾驶清扫车的避让装置，该装置包括：

障碍车辆感知模块，用于在目标清扫车正常行驶过程中，根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定至少一个障碍车辆的行驶数据；其中，所述目标区域包括所述目标清扫车行驶方向的前侧区域或后侧区域；

清扫车避让模块，用于根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定所述目标清扫车的避让停靠点，并控制所述目标清扫车行驶至所述避让停靠点；

障碍车辆通行模块，用于在所述目标清扫车避让停靠过程中，根据所述目标清扫车所获取的各所述障碍车辆的第二感知数据，确定各所述障碍车辆的通行状态参数；

清扫车恢复模块，用于若根据所述通行状态参数确定各所述障碍车辆已通过，则控制所述目标清扫车继续正常行驶。

根据本申请的另一方面，提供了一种无人驾驶清扫车的避让设备，该设备包括：

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计算机程序，所述计算机程序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任一实施例所述的无人驾驶清扫车的避让方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本申请任一实施例所述的无人驾驶清扫车的避让方法。

本申请提供的技术方案，通过在目标清扫车正常行驶过程中，根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定至少一个障碍车辆的行驶数据；根据各障碍车辆的行驶数据，确定目标清扫车的避让停靠点，并控制目标清扫车行驶至避让停靠点；在目标清扫车避让停靠过程中，根据目标清扫车所获取的各障碍车辆的第二感知数据，确定各障碍车辆的通行状态参数；若根据通行状态参数确定各障碍车辆已通过，则控制目标清扫车继续正常行驶。本技术方案，通过对低速清扫车周围障碍车辆进行实时感知，以实现自主规划避让路径，保证清扫车的安全可靠运行。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请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

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为本申请实施例一提供的一种无人驾驶清扫车的避让方法的流程图；

图2为本申请实施例二提供的一种无人驾驶清扫车的避让方法的流程图；

图3为本申请实施例三提供的一种无人驾驶清扫车的避让装置的结构示意图；

图4是实现本申请实施例的一种无人驾驶清扫车的避让方法的设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“目标”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1为本申请实施例一提供的一种无人驾驶清扫车的避让方法的流程图，本实施例可适用于无人驾驶清扫车与社会车辆会车时避让的情况，该方法可以由无人驾驶清扫车的避让装置来执行，该无人驾驶清扫车的避让装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该无人驾驶清扫车的避让装置可配置于具有数据处理能力的设备中。如图1所示，该方法包括：

S110、在目标清扫车正常行驶过程中，根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定至少一个障碍车辆的行驶数据；其中，所述目标区域包括所述目标清扫车行驶方向的前侧区域或后侧区域。

其中，目标清扫车可为具备无人驾驶和清扫作业功能的清扫车。此外，目标清扫车还可配备传感器模块、控制模块和人机交互模块等，用于对周围环境进行感知并对目标清扫车进行控制。

其中，第一感知数据可为识别到存在障碍车辆的数据，可以是图像数据，也可以是激光点云数据，本发明实施例对数据形式不作限定，可根据具体所使用的感知设备进行确定。

其中，行驶数据可为对第一感知数据进行分析确定的障碍车辆参数。例如，行驶方向、行驶速度、来车方向、车辆类型、车辆停放姿态等。示例性的，某障碍车辆的行驶数据为：由南向北行驶，行驶速度为25km/h，从目标清扫车后方来车，轿车。

具体的，目标清扫车在正常作业过程中，可定时或实时采集周围环境的数据，并对所采集的数据进行分析，确定目标区域内是否存在障碍车辆以及障碍车辆的行驶数据。例如，可通过安装于目标清扫车上的图像采集器定时采集目标清扫车周围的图像，将所采集的图像输入至目标识别模型中，确定图像中是否存在临时的障碍车辆以及障碍车辆的行驶数据。又例如，可通过安装于目标清扫车上的图像采集器定时采集目标清扫车周围的图像，将所采集的图像与目标清扫车在开始作业前所构建的点云地图进行对比，确定图像中是否存在临时的障碍车辆以及障碍车辆的行驶数据。

需要说明的是，为了有充足的时间使目标清扫车对障碍车辆进行避让，可采用具备远距离感知功能的感知设备进行数据采集。例如，采用激光雷达对目标清扫车10米范围内的环境进行采集。

可选的，根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定至少一个障碍车辆的行驶数据，包括：根据目标清扫车所获取的目标区域的激光数据，确定所述目标区域内的障碍车辆识别结果；若所述障碍车辆识别结果为存在障碍车辆，则获取所述障碍车辆所处区域的目标图像；根据所述目标图像对所述障碍车辆进行分析，确定障碍车辆的行驶数据。

在本方案中，可先采用激光雷达对目标区域进行扫描，实时检测目标区域是否存在障碍物车辆；若感知到目标区域存在障碍物，则可实时启动安装于目标清扫车的高清长焦摄像头，根据障碍物识别结果中障碍车辆的位置信息抓取障碍车辆的目标图像，并将目标图像上传至后台图像算法中心以对目标图像进行分析，确定障碍车辆的行驶数据。

上述技术方案的有益效果在于，通过激光雷达和图像传感器的配合使用，以实时对清扫车的周围环境进行感知并对障碍车辆的行驶数据进行识别，能够降低数据处理量，提高对障碍车辆的识别速度和精度。

S120、根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定所述目标清扫车的避让停靠点，并控制所述目标清扫车行驶至所述避让停靠点。

其中，避让停靠点可为使障碍车辆能顺利通行且距目标清扫车当前位置最近的停靠点。

在本方案中，可将障碍车辆的行驶数据上传至工控机决策系统，工控机决策系统根据被识别的障碍车辆行驶数据以及目标区域路况自主规划路线，确定最佳安全避让路线以及避让停靠点。

需要说明的是，若目标清扫车的可行路线中均不存在能够使障碍车辆顺利通行的避让停靠点，则停车等待并上报堵车告警至管理员。

可选的，根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定所述目标清扫车的避让停靠点，包括：根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定所述目标清扫车的避让路径以及所述障碍车辆通行所需的最小路宽；确定所述避让路径中各候选避让点对应的道路可通行宽度；根据各所述道路可通行宽度和所述最小路宽，确定所述目标清扫车的避让停靠点。

其中，避让路径可包括前进、倒车、前右转弯、前左转弯、后右转弯、后左转弯等几种情况。避让路径具体可根据障碍车辆的行驶数据以及实际路况信息进行确定，如障碍车辆为前方来车，则可选择前进、前右转弯或前左转弯，如障碍车辆为后方来车，则可选择倒车、后右转弯或后左转弯。

其中，障碍车辆通行所需的最小路宽可为障碍车辆和目标清扫车会车时所需的最小路宽。

其中，候选避让点可为避让路径中靠近道路两侧的位置。

在本方案中，可通过感知技术实时测算避让路径中的可通行宽度，并同所获取到的障碍车辆通行所需的最小路宽进行比对，若比对结果为避让路径中某候选避让停靠点的可通行宽度大于等于障碍车辆通行所需的最小路宽，则将该候选避让停靠点作为避让停靠点，并控制目标清扫车在该避让停靠点停车等候。

可选的，根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定所述障碍车辆通行所需的最小路宽，包括：根据所述障碍车辆的行驶数据，确定所述障碍车辆的宽度和会车安全距离；根据所述障碍车辆的宽度、所述会车安全距离和所述目标清扫车的宽度，确定所述障碍车辆通行所需的最小路宽。

在本方案中，可根据障碍车辆的行驶数据确定障碍车辆的车型号，并将车型号在车辆数据库中进行遍历，确定与该车型号对应的宽度和会车安全距离。又例如，可通过采集障碍车辆在目标区域内的图像，对所采集的图像进行分析，确定障碍车辆占道路的宽度比值；根据预先构建的目标区域的点云地图，确定障碍车辆所处位置对应的实际路宽；根据实际路宽以及障碍车辆占道路的宽度比值，确定障碍车辆的宽度。

进一步的，可将障碍车辆的宽度、会车安全距离和目标清扫车的宽度之和作为障碍车辆通行所需的最小路宽。

S130、在所述目标清扫车避让停靠过程中，根据所述目标清扫车所获取的各所述障碍车辆的第二感知数据，确定各所述障碍车辆的通行状态参数。

其中，第二感知数据可为针对障碍车辆进行跟踪所感知到的数据，可以是图像数据，也可以是激光点云数据，本发明实施例对数据形式不作限定，可根据具体所使用的感知设备进行确定。

其中，通行状态可分为未通行和已通行两种状态。其中，未通行状态可包括会车状态以及障碍车辆避让状态。通行状态参数可以用障碍车辆与目标清扫车的相对位置信息进行表示，如相对位置、相对距离、相对行驶方向等。

在本方案中，可通过获取障碍车辆在不同时刻的相对位置信息，确定障碍车辆的通行状态。

可选的，在根据所述目标清扫车所获取的所述障碍车辆的第二感知数据，确定所述障碍车辆的通行状态参数之前，所述方法还包括：根据所述障碍车辆数据，确定所述障碍车辆的唯一标识信息；根据所述唯一标识信息，定时获取所述障碍车辆的第二感知数据。

其中，唯一标识信息用于对障碍车辆进行跟踪识别，可为车牌号或者由系统生成的随机ID。例如，可根据所采集的障碍车辆图片，识别障碍车辆的车牌号。

在目标区域首次出现障碍车辆时，可对障碍车辆进行分析，确定该障碍车辆的唯一标识信息，根据唯一标识信息对该障碍车辆进行跟踪识别，获取该障碍车辆的第二感知数据，以确定该障碍车辆在不同时刻与目标清扫车的相对位置信息，进而确定障碍车辆的通行状态。

S140、若根据所述通行状态参数确定各所述障碍车辆已通过，则控制所述目标清扫车继续正常行驶。

具体的，若根据通行状态参数确定各所述障碍车辆已通过，则表示障碍已解除，工控机决策系统可根据感知结果通知目标清扫车恢复作业任务，以使目标清扫车按照原作业路径继续行驶并执行清扫作业。

本发明实施例提供了一种无人驾驶清扫车的避让方法，该方法通过在目标清扫车正常行驶过程中，根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定至少一个障碍车辆的行驶数据；根据各障碍车辆的行驶数据，确定目标清扫车的避让停靠点，并控制目标清扫车行驶至避让停靠点；在目标清扫车避让停靠过程中，根据目标清扫车所获取的各障碍车辆的第二感知数据，确定各障碍车辆的通行状态参数；若根据通行状态参数确定各障碍车辆已通过，则控制目标清扫车继续正常行驶。本技术方案，通过对低速清扫车周围障碍车辆进行实时感知，以实现自主规划避让路径，保证清扫车的安全可靠运行。

实施例二

图2为本申请实施例二提供的一种无人驾驶清扫车的避让方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础进行优化。如图2所示，本实施例的方法具体包括如下步骤：

S210、在目标清扫车正常行驶过程中，根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定所述前侧区域的至少一个障碍车辆的行驶数据以及所述后侧区域的至少一个障碍车辆的行驶数据。

目标清扫车在狭窄路段执行至作业任务过程中，若前后均出现障碍车辆，则极易发生堵车现象。具体的，目标清扫车在执行作业任务过程中，通过感知技术实时获取前后预设范围内的障碍物信息；当感知到前方和后方预设范围内同时存在障碍物，则实时启动目标清扫车内置前向和后置高清长焦摄像头，同时抓取前方和后方障碍物图像信息，并传送到后台图像算法中心；图像算法中心将识别到的车辆信息传回工控机决策系统，工控机决策系统根据所识别到的感知数据，获取障碍车辆的行驶数据。

S220、根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定各所述障碍车辆的避让状态。

具体的，可采用激光雷达对各障碍车辆与目标清扫车的距离进行实时感知，若感知到某一障碍车辆与目标清扫车的距离变远，则可认为该障碍车辆的避让状态为避让，否则认为该障碍车辆的避让状态为未避让。

S230、根据各所述障碍车辆的避让状态，确定所述目标清扫车的避让停靠点。

当障碍车辆的避让状态不同时，目标清扫车所采取的避车策略也不同，其避让停靠点也不同。具体的，若前车避让，则目标清扫车可向前行驶为后车避让；若后车避让，则目标清扫车可向后行驶为前车避让；若前后车均不避让，目标清扫车可在原地停车等待并上报管理员，且继续对前后车进行实时感知，确定前后车的避让状态；若前后车均避让，则分别确定若避让后车时的前方避让停靠点以及若避让前车时的后方避让停靠点，进而根据目标清扫车当前所处位置距两个避让停靠点的距离确定避让停靠点。

可选的，根据各所述障碍车辆的避让状态，确定所述目标清扫车的避让停靠点，包括：若所述前侧区域的障碍车辆的避让状态为已避让，且所述后侧区域的障碍车辆的避让状态为未避让，则在所述目标清扫车的前侧区域确定避让停靠点；若所述前侧区域的障碍车辆的避让状态为未避让，且所述后侧区域的障碍车辆的避让状态为已避让，则在所述目标清扫车的后侧区域确定避让停靠点；若所述前侧区域的障碍车辆的避让状态为已避让，且所述后侧区域的障碍车辆的避让状态为已避让，则在所述目标清扫车的前侧区域确定避让停靠点；若所述前侧区域的障碍车辆的避让状态为未避让，且所述后侧区域的障碍车辆的避让状态为未避让，则控制所述目标清扫车原地等待。

需要说明的是，若前后方障碍车辆距目标清扫车均在预设距离内，则可按照上述避车方案执行。若前后方障碍车辆距目标清扫车均超过预设距离时，则可按照距离目标清扫车较近的来车作为标准执行避车方案：即若前方来车距离目标清扫车较近，则可在目标清扫车的后侧区域确定避让停靠点；若后方来车距离目标清扫车较近，则可在目标清扫车的前侧区域确定避让停靠点。

S240、在所述目标清扫车避让停靠过程中，根据所述目标清扫车所获取的各所述障碍车辆的第二感知数据，确定各所述障碍车辆的通行状态参数。

S250、若根据所述通行状态参数确定各所述障碍车辆已通过，则控制所述目标清扫车继续正常行驶。

本发明实施例提供了一种无人驾驶清扫车的避让方法，该方法通过在目标清扫车正常行驶过程中，根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定前侧区域的至少一个障碍车辆的行驶数据以及后侧区域的至少一个障碍车辆的行驶数据；根据各障碍车辆的行驶数据，确定各障碍车辆的避让状态；根据各障碍车辆的避让状态，确定目标清扫车的避让停靠点；在目标清扫车避让停靠过程中，根据目标清扫车所获取的各障碍车辆的第二感知数据，确定各障碍车辆的通行状态参数；若根据通行状态参数确定各障碍车辆已通过，则控制目标清扫车继续正常行驶。本技术方案，

实施例三

图3为本申请实施例三提供的一种无人驾驶清扫车的避让装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：

障碍车辆感知模块310，用于在目标清扫车正常行驶过程中，根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定至少一个障碍车辆的行驶数据；其中，所述目标区域包括所述目标清扫车行驶方向的前侧区域或后侧区域；

清扫车避让模块320，用于根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定所述目标清扫车的避让停靠点，并控制所述目标清扫车行驶至所述避让停靠点；

障碍车辆通行模块330，用于在所述目标清扫车避让停靠过程中，根据所述目标清扫车所获取的各所述障碍车辆的第二感知数据，确定各所述障碍车辆的通行状态参数；

清扫车恢复模块340，用于若根据所述通行状态参数确定各所述障碍车辆已通过，则控制所述目标清扫车继续正常行驶。

本发明实施例提供了一种无人驾驶清扫车的避让装置，该装置通过在目标清扫车正常行驶过程中，根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定至少一个障碍车辆的行驶数据；根据各障碍车辆的行驶数据，确定目标清扫车的避让停靠点，并控制目标清扫车行驶至避让停靠点；在目标清扫车避让停靠过程中，根据目标清扫车所获取的各障碍车辆的第二感知数据，确定各障碍车辆的通行状态参数；若根据通行状态参数确定各障碍车辆已通过，则控制目标清扫车继续正常行驶。本技术方案，通过对低速清扫车周围障碍车辆进行实时感知，以实现自主规划避让路径，保证清扫车的安全可靠运行。

进一步的，障碍车辆感知模块310，包括：

障碍车辆识别单元，用于根据目标清扫车所获取的目标区域的激光数据，确定所述目标区域内的障碍车辆识别结果；

目标图像获取单元，用于若所述障碍车辆识别结果为存在障碍车辆，则获取所述障碍车辆所处区域的目标图像；

行驶数据确定单元，用于根据所述目标图像对所述障碍车辆进行分析，确定障碍车辆的行驶数据。

进一步的，清扫车避让模块320，包括：

避让参数确定单元，用于根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定所述目标清扫车的避让路径以及所述障碍车辆通行所需的最小路宽；

可通行宽度确定单元，用于确定所述避让路径中各候选避让点对应的道路可通行宽度；

避让停靠点确定单元，用于根据各所述道路可通行宽度和所述最小路宽，确定所述目标清扫车的避让停靠点。

进一步的，避让参数确定单元，包括：

障碍车辆参数确定子单元，用于根据所述障碍车辆的行驶数据，确定所述障碍车辆的宽度和会车安全距离；

避让所需路宽确定子单元，用于根据所述障碍车辆的宽度、所述会车安全距离和所述目标清扫车的宽度，确定所述障碍车辆通行所需的最小路宽。

进一步的，障碍车辆感知模块310，包括：

障碍车辆感知单元，用于根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定所述前侧区域的至少一个障碍车辆的行驶数据以及所述后侧区域的至少一个障碍车辆的行驶数据；

相应地，清扫车避让模块320，包括：

避让状态确定单元，用于根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定各所述障碍车辆的避让状态；

避让停靠点确定单元，用于根据各所述障碍车辆的避让状态，确定所述目标清扫车的避让停靠点。

进一步的，避让停靠点确定单元，包括：

第一避让停靠点确定子单元，用于若所述前侧区域的障碍车辆的避让状态为已避让，且所述后侧区域的障碍车辆的避让状态为未避让，则在所述目标清扫车的前侧区域确定避让停靠点；

第二避让停靠点确定子单元，用于若所述前侧区域的障碍车辆的避让状态为未避让，且所述后侧区域的障碍车辆的避让状态为已避让，则在所述目标清扫车的后侧区域确定避让停靠点；

第三避让停靠点确定子单元，用于若所述前侧区域的障碍车辆的避让状态为已避让，且所述后侧区域的障碍车辆的避让状态为已避让，则在所述目标清扫车的前侧区域确定避让停靠点；

第四避让停靠点确定子单元，用于若所述前侧区域的障碍车辆的避让状态为未避让，且所述后侧区域的障碍车辆的避让状态为未避让，则控制所述目标清扫车原地等待。

进一步的，其特征在于，所述装置还包括：

唯一标识确定模块，用于在根据所述目标清扫车所获取的所述障碍车辆的第二感知数据，确定所述障碍车辆的通行状态参数之前，根据所述障碍车辆数据，确定所述障碍车辆的唯一标识信息；

第二感知数据获取模块，用于根据所述唯一标识信息，定时获取所述障碍车辆的第二感知数据。

本申请实施例所提供的一种无人驾驶清扫车的避让装置可执行本申请任意实施例所提供的一种无人驾驶清扫车的避让方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图4示出了可以用来实施本申请的实施例的设备10的结构示意图。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。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(如头盔、眼镜、手表等)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/或者要求的本申请的实现。

如图4所示，设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许设备10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。

处理器11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。处理器11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处理器、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。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如无人驾驶清扫车的避让方法。

在一些实施例中，无人驾驶清扫车的避让方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的无人驾驶清扫车的避让方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行无人驾驶清扫车的避让方法。

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)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(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。

用于实施本申请的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序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。

在本申请的上下文中，计算机可读存储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计算机程序。计算机可读存储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。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。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，可以在设备上实施此处描述的系统和技术，该设备具有：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设备。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)、区块链网络和互联网。

计算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服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

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 (10)

1.一种无人驾驶清扫车的避让方法，其特征在于，所述方法包括：

在目标清扫车正常行驶过程中，根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定至少一个障碍车辆的行驶数据；其中，所述目标区域包括所述目标清扫车行驶方向的前侧区域或后侧区域；

根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定所述目标清扫车的避让停靠点，并控制所述目标清扫车行驶至所述避让停靠点；

在所述目标清扫车避让停靠过程中，根据所述目标清扫车所获取的各所述障碍车辆的第二感知数据，确定各所述障碍车辆的通行状态参数；

若根据所述通行状态参数确定各所述障碍车辆已通过，则控制所述目标清扫车继续正常行驶。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定至少一个障碍车辆的行驶数据，包括：

根据目标清扫车所获取的目标区域的激光数据，确定所述目标区域内的障碍车辆识别结果；

若所述障碍车辆识别结果为存在障碍车辆，则获取所述障碍车辆所处区域的目标图像；

根据所述目标图像对所述障碍车辆进行分析，确定障碍车辆的行驶数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定所述目标清扫车的避让停靠点，包括：

根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定所述目标清扫车的避让路径以及所述障碍车辆通行所需的最小路宽；

确定所述避让路径中各候选避让点对应的道路可通行宽度；

根据各所述道路可通行宽度和所述最小路宽，确定所述目标清扫车的避让停靠点。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定所述障碍车辆通行所需的最小路宽，包括：

根据所述障碍车辆的行驶数据，确定所述障碍车辆的宽度和会车安全距离；

根据所述障碍车辆的宽度、所述会车安全距离和所述目标清扫车的宽度，确定所述障碍车辆通行所需的最小路宽。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定至少一个障碍车辆的行驶数据，包括：

根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定所述前侧区域的至少一个障碍车辆的行驶数据以及所述后侧区域的至少一个障碍车辆的行驶数据；

相应地，根据所述障碍车辆的行驶数据，确定所述目标清扫车的避让停靠点，包括：

根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定各所述障碍车辆的避让状态；

根据各所述障碍车辆的避让状态，确定所述目标清扫车的避让停靠点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据各所述障碍车辆的避让状态，确定所述目标清扫车的避让停靠点，包括：

若所述前侧区域的障碍车辆的避让状态为已避让，且所述后侧区域的障碍车辆的避让状态为未避让，则在所述目标清扫车的前侧区域确定避让停靠点；

若所述前侧区域的障碍车辆的避让状态为未避让，且所述后侧区域的障碍车辆的避让状态为已避让，则在所述目标清扫车的后侧区域确定避让停靠点；

若所述前侧区域的障碍车辆的避让状态为已避让，且所述后侧区域的障碍车辆的避让状态为已避让，则在所述目标清扫车的前侧区域确定避让停靠点；

若所述前侧区域的障碍车辆的避让状态为未避让，且所述后侧区域的障碍车辆的避让状态为未避让，则控制所述目标清扫车原地等待。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述目标清扫车所获取的所述障碍车辆的第二感知数据，确定所述障碍车辆的通行状态参数之前，所述方法还包括：

根据所述障碍车辆数据，确定所述障碍车辆的唯一标识信息；

根据所述唯一标识信息，定时获取所述障碍车辆的第二感知数据。

8.一种无人驾驶清扫车的避让装置，其特征在于，所述装置包括：

障碍车辆感知模块，用于在目标清扫车正常行驶过程中，根据目标清扫车所获取的目标区域的第一感知数据，确定至少一个障碍车辆的行驶数据；其中，所述目标区域包括所述目标清扫车行驶方向的前侧区域或后侧区域；

清扫车避让模块，用于根据各所述障碍车辆的行驶数据，确定所述目标清扫车的避让停靠点，并控制所述目标清扫车行驶至所述避让停靠点；

障碍车辆通行模块，用于在所述目标清扫车避让停靠过程中，根据所述目标清扫车所获取的各所述障碍车辆的第二感知数据，确定各所述障碍车辆的通行状态参数；

清扫车恢复模块，用于若根据所述通行状态参数确定各所述障碍车辆已通过，则控制所述目标清扫车继续正常行驶。

9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：

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计算机程序，所述计算机程序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1-7中任一项所述的无人驾驶清扫车的避让方法。

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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的无人驾驶清扫车的避让方法。