CN112124326B - 自动驾驶方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种自动驾驶方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括:自动驾驶车辆的云端控制设备接收自动驾驶的安全员输入的驾驶指导信息，所述驾驶指导信息中包含有驾驶指导策略；向车载终端发送所述驾驶指导信息；车载终端接收来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息，所述驾驶指导信息中包含有驾驶指导策略；确定所述自动驾驶策略对应的自动驾驶算法；使用所述自动驾驶算法将所述车载终端所在的车辆行驶至目的地，解决了自动驾驶由于每辆车都需要配备安全员产生的人工成本高的问题，还解决了安全员在极端或者特定环境下直接操控车辆产生的安全性低的问题，降低了自动驾驶中对安全员的需求，提高了自动驾驶的安全性。

Description

自动驾驶方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位***协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶汽车实现安全驾驶的核心是车辆控制技术的进步和完善。

现有的自动驾驶方案是配备云端安全员。云端安全员在极端环境或特定情况下在云端控制车辆的油门、刹车和方向盘等车辆上的设备，从而直接操控车辆。

但是，对于配备云端安全员的方式，一方面，每辆车都需要配备安全员，将会产生很高的人工成本。另一方面，云端安全员在极端环境或者特定情况下直接操控车辆，这将对网络基础设施提出极高的要求，并且云端安全员还需要一个较长的时间去适应不同车型的远程驾驶，遇到紧急情况时安全员的反应速度慢和网络延迟等因素可能会造成安全事故的发生。因此，现有的自动驾驶方案的安全性低。

发明内容

本申请提供一种自动驾驶方法、装置、电子设备及存储介质，以实现降低自动驾驶中对安全员的需求，以及提高自动驾驶的安全性。

本申请的第一方面提供自动驾驶方法，应用于车载终端，所述方法包括：

接收来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息，所述驾驶指导信息中包含有驾驶指导策略；

确定所述自动驾驶策略对应的自动驾驶算法；

使用所述自动驾驶算法将所述车载终端所在的车辆行驶至目的地。

在一种可选的实施方式中，所述驾驶指导策略包括以下至少一项：纠正停车位置、规划行驶路线、清除误判障碍物和调整安全距离。

在一种可选的实施方式中，在所述接收来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息之前，所述方法还包括：

获取所述车辆的环境信息；

根据所述车辆的环境信息，确定所述车辆能否行驶至目的地。

若否，则向所述自动驾驶的安全员发送指导请求，所述指导请求用于请求所述自动驾驶的安全员输入所述驾驶指导信息。

在一种可选的实施方式中，所述接收来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息，包括：

接收所述自动驾驶的安全员通过云端控制设备发送的驾驶指导信息。

在一种可选的实施方式中，所述指导请求中包含有所述车辆的环境信息。

本申请的第二方面提供一种自动驾驶方法，应用于云端控制设备，所述方法包括：

接收自动驾驶的安全员输入的驾驶指导信息，所述驾驶指导信息中包含有驾驶指导策略；

向车载终端发送所述驾驶指导信息。

在一种可选的实施方式中，所述驾驶指导策略包括一下至少一项：纠正停车位置、规划行驶路线、清除误判障碍物和调整安全距离。

在一种可选的实施方式中，在所述接收自动驾驶的安全员输入的驾驶指导信息之前，所述方法还包括：

接收所述车载终端发送的所述指导请求，所述指导请求用于请求所述自动驾驶的安全员输入所述驾驶指导信息。

在一种可选的实施方式中，所述指导请求中包含有所述车辆的环境信息。

在一种可选的实施方式中，在所述接收所述车载终端发送的所述指导请求之后，所述方法还包括：

在所述云端控制设备的显示组件上显示所述指导请求和所述车辆的环境信息。

本申请的第三方面提供一种自动驾驶装置，所述装置包括：

接收模块，用于接收来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息，所述驾驶指导信息中包含有驾驶指导策略；

处理模块，用于确定所述自动驾驶策略对应的自动驾驶算法；使用所述自动驾驶算法将所述自动驾驶装置所在的车辆行驶至目的地。

在一种可选的实施方式中，所述驾驶指导策略包括以下至少一项：纠正停车位置、规划行驶路线、清除误判障碍物和调整安全距离。

在一种可选的实施方式中，所述处理模块，还用于获取所述车辆的环境信息；根据所述车辆的环境信息，确定所述车辆能否行驶至目的地。

所述装置还包括发送模块，用于若否，则向所述自动驾驶的安全员发送指导请求，所述指导请求用于请求所述自动驾驶的安全员输入所述驾驶指导信息。

在一种可选的实施方式中，所述接收模块具体用于接收所述自动驾驶的安全员通过云端控制设备发送的驾驶指导信息。

在一种可选的实施方式中，所述指导请求中包含有所述车辆的环境信息。

本申请的第四方面提供一种自动驾驶装置，所述装置包括：

接收模块，用于接收自动驾驶的安全员输入的驾驶指导信息，所述驾驶指导信息中包含有驾驶指导策略；

发送模块，用于向车载终端发送所述驾驶指导信息。

在一种可选的实施方式中，所述驾驶指导策略包括以下至少一项：纠正停车位置、规划行驶路线、清除误判障碍物和调整安全距离。

在一种可选的实施方式中，所述接收模块，还用于接收所述车载终端发送的所述指导请求，所述指导请求用于请求所述自动驾驶的安全员输入所述驾驶指导信息。

在一种可选的实施方式中，所述指导请求中包含有所述车辆的环境信息。

在一种可选的实施方式中，所述装置还包括：

处理模块，用于在所述自动驾驶装置的显示组件上显示所述指导请求和所述车辆的环境信息。

本申请第五个方面提供一种终端设备，包括：处理器、存储器、发送器和接收器；

所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，执行如第一方面或第二方面所述的方法；

所述发送器用于执行所述服务端的发送动作，所述接收器用于执行所述服务端的接收动作。

本申请第六个方面提供一种芯片，包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行如第一方面或第二方面所述的方法。

本申请第七个方面提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如第一方面或第二方面所述的方法。

本申请第八个方面提供一种计算机程序产品，包括计算机程序信息，该计算机程序信息使得计算机执行如第一方面或第二方面所述的方法。

本申请第九个方面提供一种计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如第一方面或第二方面所述的方法。

本申请提供一种自动驾驶方法、装置、电子设备及存储介质，应用于车载终端，车载终端接收来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息，驾驶指导信息中包含有驾驶指导策略，根据自动驾驶策略确定对应的自动驾驶算法，随后，车载终端使用自动驾驶算法将车辆行驶至目的地。与现有技术相比，由于车载终端只是接收来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息而不是直接由安全员控制车辆，那么遇到紧急情况时安全员的反应速度和网络延迟对自动驾驶安全性的影响将会大大的减小，从而可以提高自动驾驶的安全性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种自动驾驶车辆的远程驾驶***示意图；

图2为本申请实施例提供的一种自动驾驶车辆的控制方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的另一种自动驾驶车辆的控制方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种车载终端和云端控制设备智能协同的自动驾驶的控制方法的信令交互图；

图5是本申请实施例提供的一种车载终端和云端控制设备智能协同的自动驾驶的控制方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的另一种自动驾驶车辆的控制方法的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的一种自动驾驶装置的结构示意图；

图8为本申请实施例提供的一种自动驾驶装置的结构示意图；

图9为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。

自动驾驶汽车通过车载传感器接收外界驾驶环境的相关信息，将所探测到的信息输入到车载电脑的CPU进行逻辑推理和运算，然后将结果指令输出到执行器，通过改变汽车转向、速度等控制车辆的运行。汽车自动驾驶的目的是实现汽车在限定或非限定条件下代替人类驾驶员，进行部分自动或全自动安全、可靠地驾驶。自动驾驶技术主要涉及硬件***和软件***，硬件***包括电源模块、感知模块、决策模块和控制模块，软件***包括感知、融合、决策和控制四个方面，其中感知是理解环境，极度依赖以深度学习为基础的人工智能技术，决策也由纯基于规则逐渐转向规则和深度学习相结合的方向。自动驾驶方案一般会配备云端安全员，云端安全员在极端环境或者特定情况下在云端控制车辆的油门、刹车和方向盘等车辆上的设备，从而直接操控车辆。

但是，对于配备云端安全员的方式，一方面，每辆车都需要配备云端安全员，这将会产生很高的人工成本。另一方面，云端安全员在极端或者特定环境下直接操控车辆，这将对网络基础设施和安全员的素质提出极高的要求，安全员需要长期在精神高度集中的环境下工作容易产生精神疲劳，并且云端安全员需要适应不同车型的驾驶，遇到紧急情况时云端安全员的反应速度和网络延迟等会造成自动驾驶安全性低的问题。

为解决上述问题，本申请实施例提供一种自动驾驶车辆的云端控制设备和车载终端智能协同作用的远程控制***及其控制方法，本申请的发明构思是：车载终端向自动驾驶的安全员发送指导请求，安全员输入驾驶指导信息，车载终端根据接收到的包含在驾驶指导信息中的驾驶知道策略生成自动驾驶算法，由自动驾驶算法操控车辆行驶至目的地。在自动驾驶的安全员介入的情况下，车辆也由车端自动驾驶算法进行控制，解决了在极端环境或者特定情况下安全员的反应速度和网络延迟产生的安全性低的问题。

下面对本申请的应用场景进行说明。图1为本申请实施例提供的一种自动驾驶车辆的远程驾驶***示意图。如图1所示，该自动驾驶车辆的远程驾驶***包括：车载终端001、服务器002和云端控制设备003。车载终端001向服务器002和云端控制设备003发送指导请求，服务器002和云端控制设备003接收车载终端001的指导请求后，向车载终端001发送驾驶指导信息，车载终端001接收服务器002和云端控制设备003发送的驾驶指导信息。服务器002在接收到车载终端001发送的指导请求后，若无法处理当时的情况，则进一步向云端控制设备003发送指导请求，由云端控制设备003输入驾驶指导信息，向车载终端001发送驾驶指导信息。

需要说明的是，本申请实施例中涉及应用场景并不构成限制，本申请实施例提供的控制方法也可以运用于其他具有自动驾驶和远程控制功能的***中。本申请实施例提供的控制方法也适用于车内安全员的情况，车载终端向车内安全员请求指导，车内安全员通过车载终端输入驾驶指导信息，车载终端根据驾驶指导信息中包含的驾驶指导策略生成自动驾驶指导算法，使用自动驾驶算法将车载终端所在的车辆行驶至目的地。

下面以车载终端为例，以具体的实施例对本申请实施例的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

图2为本申请实施例提供的一种自动驾驶车辆的控制方法的流程示意图。如图2所示，本实施例的执行主体为车载终端，该方法包括：

S101、接受来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息。

其中，驾驶指导策略中包括以下至少一项，纠正停车位置、规划行驶路线、清除误判障碍物和调整安全距离。驾驶指导信息中包含有驾驶指导策略。

本申请对于驾驶指导信息的来源也不做限制，可以根据实际情况选择。示例性的，可以由车内安全员输入，车内安全员根据看到的具体的情况输入驾驶指导信息；可以由云端安全员输入，云端安全员通过云端控制设备输入驾驶指导信息，云端安全员相对有更高的权限，输入的驾驶指导信息更专业。

示例性的，若是在车内安全员的情况下，则车内安全员根据车载终端上的提醒进行操作，车内安全员在接收到车载终端的指导请求后，可以根据具体情况在车载终端上的处理模块上输入驾驶指导信息。

示例性的，若是在云端安全员的情况下，云端安全员根据在云端控制设备接收到的车载终端发送的车辆的环境信息和指导请求，对车辆的环境信息进行分析判断，进行调整图像参数、修正误识别和调整安全距离等操作，输入驾驶指导信息，通过云端控制设备向车载终端发送驾驶指导信息，车载终端接收驾驶指导信息。

在另一种可选的实施方式中，驾驶指导信息也可以通过服务器中的算法模型来确定，服务器根据接收到的车载终端发送的指导请求，指导请求中包含有车辆的环境信息，服务器将车辆的环境信作为算法模型的输入，并获取算法模型输出的驾驶指导策略。随后，服务器向车载终端发送包含有驾驶指导策略的驾驶指导信息。其中，本申请对于算法模型不做限定，可以为卷积神经网络模型、回归神经网络模型或者循环神经网络模型。

S102、确定自动驾驶策略对应的自动驾驶算法。

在本步骤中，当车载终端接受到来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息后，根据车载终端接收到的驾驶指导策略和实时的车辆的环境信息生成自动驾驶算法。

本申请实施例对于对驾驶指导策略的类型不做限制，例如，可以包括变道超车、画出停车线、划出停车位的上下限和规划停车路线等。

示例性的，当遇到高速公路想超车的情况时，自动驾驶策略可以指导车载终端控制车辆进行变道超车。若是遇到自主泊车时有停车位但是没有画出停车线的情况时，自动驾驶策略可以指导车载终端画出停车线、划出停车位的上下限和规划停车路线等。

本申请实施例中，自动驾驶算法根据车端传感器获取车辆的环境信息做出决策和规划并控制车辆执行决策和规划。

其中，自动驾驶算法是根据自动驾驶策略生成的。示例性的，当输入的自动驾驶策略为路径规划，则对应的算法可以是蚁群算法、双向搜索算法或者Lee算法。

S103、使用自动驾驶算法将车载终端所在的车辆行驶至目的地。

在本步骤中，当车载终端接收到来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息，并且确定自动驾驶策略对应的自动驾驶算法后，可以使用自动驾驶算法将车载终端所在的车辆行驶至目的地。

在一些实施例中，在确定自动驾驶算法后，车辆终端可以根据自动驾驶算法规划的路径，将车载终端所在的车辆行驶至目的地。

示例性的，车辆的路径规划算法，车辆的路径规划算法可以分为静态路径规划算法和动态路径算法。静态路径规划是以物理地理信息和交通规则等条件为约束来寻求最短路径。动态路径规划是在静态路径规划的基础上,结合实时的交通信息对预先规划好的最优行车路线进行适时的调整直至到达目的地最终得到最优路径。

本申请实施例提供的自动驾驶控制方法，通过车载终端接收的驾驶指导信息生成对应的自动驾驶算法，使用自动驾驶算法将车载终端所在的车辆行驶至目的地。与现有技术相比，车载终端根据驾驶指导信息生成自动驾驶算法，避免了由于网络延迟和云端安全员的反应速度引起的安全隐患，由于云端安全员仅仅是在极端环境或者特定条件下才会介入指导，降低了每辆车都要配备安全员产生的人工成本。

下面对于如何通过自动驾驶车辆的控制方法实现车辆控制的进行具体说明。图3为本申请实施例提供的另一种自动驾驶车辆的控制方法的流程示意图。如图3所示，本实施例的执行主体为车载终端，该方法包括：

S201、获取车辆的环境信息。

在本步骤中，车辆的环境信息由车辆上的车载传感器获取，在车载终端的处理模块上显示。

本申请实施例中，对自动驾驶车辆上的车载传感器不做限制。示例性的，和自动驾驶联系在一起有车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、红外线传感器和激光雷达等。

本申请实施例中，车辆的环境信息具体可以包括，红绿灯的状态，障碍物的位置和运行轨迹，行人的状态，周边的交通信息，车辆的多少和车辆间距离等。

S202、根据车辆的环境信息，确定能否行驶至目的地。

在本步骤中，当车载终端获取车辆的环境信息后，由车载终端判断车辆所处的环境是否可以行驶至目的地。

本申请实施例中，能否行驶至目的地包括判断是否可以泊车，是否可以按照规划路线行驶等。

示例性的，当在停车场时，车辆行驶到停车位附近，要使用自动驾驶算法判断停车位是否可以进行停车，例如，停车位的大小、是否由障碍物和规划的路线是否可以正常进行自主泊车等。

S203、若否，则向自动驾驶的安全员发送指导请求。

在本步骤中，当车载终端获取车辆的环境信息后，车载终端可以根据车辆的环境信息，确定车辆能否行驶至目的地。若否，则车载终端可以向自动驾驶的安全员发送指导请求。若是，则执行步骤S206。

本申请对于指导请求的形式不做限制，可以根据具体情况设置。

示例性的，可以语音提醒，可以在云端控制终端的显示装置上显示“请求指导”或者发出警报信号。

S204、接受来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息。

S205、确定自动驾驶策略对应的自动驾驶算法。

S206、使用自动驾驶算法将车载终端所在的车辆行驶至目的地。

S204-S206的技术名词、技术效果和技术特征，以及可选实施方式，可参见图2所示的S101-S103理解，对于重复的内容，在此不再累述。

在本申请中，由车载终端接收来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息，驾驶指导信息中包含驾驶指导策略，车载终端根据驾驶指导策略确定对应的自动驾驶算法，使用自动驾驶算法将车载终端所在的车辆行驶至目的地，避免了由于网络设施和云端安全员的反应速度产生的安全性问题，降低了自动驾驶中对安全员的需求。

在本申请实施例中，自动驾驶的安全员可以是云端安全员，云端安全员通过云端控制设备向车载终端发送包含驾驶指导策略的驾驶指导信息，车载终端根据驾驶指导策略确定对应的自动驾驶算法，使用自动驾驶算法将车载终端所在的车辆行驶至目的地。

在上述实施例的基础上，本申请实施例提供一种车载终端和云端控制设备智能协同的自动驾驶的控制方法。图4为本申请实施例提供的一种车载终端和云端控制设备智能协同的自动驾驶的控制方法的信令交互图。

S301、车载终端获取车辆的环境信息。

S302、车载终端根据车辆的环境信息，确定车辆能否行驶至目的地。

S301-S302的技术名词、技术效果、技术特征，以及可选实施方式，可参照图3所示的S201-S202理解，对于重复的内容，在此不再累述。

S303、车载终端向云端控制设备发送指导请求。

本步骤中，当车载终端获取车辆的环境信息后，根据车辆的环境信息，确定车辆能否行驶至目的地，若否，则向云端控制设备发送指导请求。若是，则执行步骤S308。

其中，请求指导中包含有车辆的环境信息。

S304、云端控制设备接受自动驾驶的安全员输入的驾驶指导信息，驾驶指导信息中包含有驾驶指导策略。

本步骤中，在云端控制设备接收自动驾驶的安全员输入的驾驶指导信息前，云端控制设备配备的安全员根据车载终端上传的车辆的环境信息形成驾驶指导信息。

S305、云端控制设备向车载终端发送驾驶指导信息。

本步骤中，云端控制设备的向车载终端发送安全员输入的驾驶指导信息。

S306、车载终端接收来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息。

S307、车载终端确定自动驾驶策略对应的自动驾驶算法。

S308、使车载终端用自动驾驶算法将车载终端所在的车辆行驶至目的地。

S306-S308的技术名词、技术效果、技术特征，以及可选实施方式，可参照图2所示的S101-S103理解，对于重复的内容，在此不再累述。

本申请实施例中，车载终端获取车辆的环境信息后，根据车辆的环境信息，确定车辆能否行驶至目的地，若是，则使用自动驾驶算法将车载终端所在的车辆行驶至目的地，若否，则向云端控制终端发送指导请求，云端控制设备接收自动驾驶的安全员输入的驾驶指导信息，发送给车载终端，车载终端接收来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息，确定自动驾驶策略对应的自动驾驶算法，使用自动驾驶算法将车载终端所在的车辆行驶至目的地。与现有技术相比，安全员输入的驾驶指导信息中包含驾驶指导策略，车载终端根据驾驶指导策略生成自动驾驶算法，车载终端使用自动驾驶算法将车载终端所在的车辆行驶至目的地，避免了由于网络延迟和安全员的反应速度而造成的安全问题，大大提高了自动驾驶的安全性。

下面以车载终端和云端控制设备智能协同实现自主泊车为例，具体的对本申请实施例进行说明。图5是本申请实施例提供的一种车载终端和云端控制设备智能协同的自动驾驶的控制方法的流程示意图。如图5所示，该方法包括：

S401、车载终端获取车辆的环境信息。

其中，车辆的环境信息具体可以指，停车场中停车位的位置、障碍物的位置和周围车辆的位置等。

S402、车载终端根据车辆的环境信息，确定车辆能否自主泊车。

本步骤中，当车载终端获取车辆的环境信息后，根据车辆的环境信息，确定车辆能否自主泊车。

本申请实施例中，车端的算法根据车载终端上传的车辆的环境信息判断车辆能否实现自主泊车。示例性的，当车辆的环境信息中显示前方有停车位，并且停车位内有类似障碍物的物体时，则要根据算法判断障碍物是否对自主泊车有影响。

S403、车载终端向服务器发送指导请求、上传车辆环境信息。

本步骤中，当车载终端获取车辆的环境信息后，根据车辆的环境信息，确定车辆能否泊车，若否，则向服务器发送指导请求、上传车辆环境信息。若是，则执行步骤S404。

本申请实施例中，对车载终端发送指导请求的方式不做限制，可以根据情况具体说明。

示例性的，可以是在车辆上安装请求指导的按钮，可以是车载终端显示组件上的一个选项，也可以是一个语音指令。

S404、车载终端使用自动驾驶算法实现自主泊车。

本步骤中，当车载终端获取车辆的环境信息后，根据车辆的环境信息，确定车辆能否自主泊车，若否，则向服务器发送指导请求、上传车辆的环境信息，若是，则由车端的自动驾驶算法进行自主泊车。

本申请实施例中，自主泊车是由车端的自动驾驶算法实现的，服务器端的算法根据上传的车辆的环境信息生成驾驶指导信息，发送给车载终端，由车载终端对环境进行检测，根据驾驶指导信息中的驾驶指导策略生成自动驾驶算法，使用自动驾驶算法实现自主泊车。

S405、服务器端输入驾驶指导信息。

本步骤中，当车载终端向服务器端发送指导请求、上传车辆的环境信息后，服务器根据车辆的环境信息输入包含驾驶指导策略的驾驶指导信息。

其中，驾驶指导策略包括以下至少一项：纠正停车位置、规划行驶路线、清除误判障碍物和调整安全距离。

S406、服务器根据算法模型确定车辆能否自主泊车。

本步骤中，当服务器根据车载终端上传的车辆的环境信息输入驾驶指导信息后，服务器端对车辆能否自主泊车进行判断。

本申请实施例中，服务器端的算法复杂度更高，可以处理更复杂的环境，服务器端的存储的数据量也更多，可以处理的环境场景也更多。

示例性的，当车载终端获取的车辆的环境信息是当前位置没有停车位但是有一片空间，并且空间上有障碍物，把当前的车辆的环境信息上传到服务器端，由服务器端的算法进行检测，服务器可以对障碍物进一步分析，示例性的，判断为是纸片或者树叶，则判断为不影响自主泊车，清除误判障碍物，服务器对当前的空间进行进一步的分析，尝试缩小安全距离，计算当前空间的大小，判断是否可以自主泊车。

S407、服务器向车载终端发送驾驶指导信息。

在本步骤中，服务器端的算法判断车辆能否自主泊车，若是，则向车载终端发送驾驶指导信息，若否，则执行步骤S408。

本申请实施例中，服务器端对于车辆能否自主泊车的判断是根据车载终端上传的车辆的环境信息判断，但是由于服务器端的算法在运算时，车辆所处的环境信息可能会发生变化，出于安全考虑，当服务器向车载终端发送驾驶指导信息后，由车载终端对环境信息重新获取和判断能否自主泊车。

S408、服务器向云端控制设备发送指导请求、上传车辆环境信息。

本步骤中，服务器端的算法判断车辆能否自主泊车，若否，则向云端控制设备发送指导请求、上传车辆环境信息，若是，则执行步骤S407。

S409、车载终端向云端控制设备发送指导请求、上传车辆环境信息。

本步骤中，服务器发送的驾驶指导信息由车载终端判断能否自主泊车，若否，则向云端控制设备发送指导请求、上传车辆环境信息，若是，则执行步骤S404。

步骤S408和S409中，当服务器端的算法和车端自动驾驶算法的对车辆的当前环境都无法解决时，则由服务器或者车载终端向云端控制设备发送指导请求、上传车辆环境信息。

本申请对于指导请求的形式不做限制，可以根据具体情况设置。

示例性的，可以语音提醒，可以在云端控制设备的显示装置上显示“请求指导”或者发出警报信号。

本申请实施例中，在云端控制设备上装备有显示模块，显示接收到的车辆的环境信息。

S410、云端控制设备输入驾驶指导信息。

本步骤中，当车载终端和服务器向云端控制设备发送指导请求、上传车辆的环境信息后，云端控制设备配备的安全员则根据车辆的环境信息输入包含驾驶指导策略的驾驶指导信息。

驾驶指导策略包括以下至少一项：纠正停车位置、规划行驶路线、清除误判障碍物和调整安全距离。

本申请实施例中，安全员输入的驾驶指导信息的专业度和调整方式都不同。

示例性的，调整图像参数、调整场景参数、修正误识别、调整规划和调增安全距离。

S411、云端控制设备向车载终端发送驾驶指导信息。

本步骤中，云端控制设备配备的安全员输入包含驾驶指导策略的驾驶指导信息后，通过云端控制设备向车载终端发送驾驶指导信息。

其中，车载终端接收到驾驶指导信息后，重新获取车辆的环境信息，根据车辆的环境信息，确定车辆能否行驶至目的地。

在上述实施例的基础上，进一步的，本申请对有车内安全员的情况进行具体说明。图6为本申请实施例提供的另一种自动驾驶车辆的控制方法的流程示意图。如图6所示，该方法包括：

S501、车载安全员驾驶车辆到停车位置附近，并开启自主泊车。

本步骤应用于车内驾驶员的情况，由车内驾驶员驾驶车辆到停车位置附近，并开启自主泊车。

本申请实施例中，对于停车位置不做限定，可以根据情况具体说明。

示例性的，可以是停车场，也可以是路边临时停车的场地。

本申请实施例中，对于开启自主泊车的方式不做限定，可以实际情况具体设置。

示例性的，可以在车载终端的显示面板上设置自主泊车选项，可以在车辆上设置自主泊车按钮，也可以通过连接车辆的手机操作。

S502、车内安全员向车载终端发送指导请求。

本步骤中，当车内安全员驾驶车辆到停车位置附近，并开启自主泊车后，向车载终端发送指导请求。

S503、车载终端获取车辆的环境信息。

S504、车载终端根据车辆的环境信息，确定车辆能否自主泊车。

S503-S504的技术名词、技术效果、技术特征，以及可选实施方式，可参照图5所示的S401-S402理解，对于重复的内容，在此不再累述。

S505、提示车内安全员。

本步骤中，当车载终端根据车辆的环境信息，确定车辆能否自主泊车后，若否，则通过车载终端的控制面板的显示模块提示车内安全员，若是，则执行步骤S507.

本申请实施例中，对于提示车内安全员的方式不做限定，可以实际情况具体设置。

示例性的，可以在车载终端的控制面板的显示模块上显示报警信号或者提示车内安全员具体的情况，也可以设置警报指示灯。

S506、车内安全员输入驾驶指导信息。

本步骤中，当车内安全员接收到提示后，车内安全员输入驾驶指导信息。

本申请实施例中，车内安全员输入的驾驶指导信息，根据收到的具体的提示信息说明。

示例性的，若车端的自动驾驶算法无法成功的规划路线，提示车内安全员重新规划路线，车内安全员在车载终端的显示模块上根据情况规划路线。

示例性的，当车内安全员规划好路线后，交由车载终端进一步进行障碍物评估，若评估为障碍物无法通行，则提示车内安全员清除障碍物或者清除误判障碍物，车内安全员根据看到的具体的情况，清除障碍物、修正误识别和调整安全距离。

示例性的，当车内安全员清除障碍物、修正误识别和调整安全距离后，交由车载终端判断是否可以自主泊车。

S507、车载终端使用自动驾驶算法自主泊车。

本步骤中，当车内驾驶员输入驾驶指导信息后，车载终端根据车辆的环境信息，确定车辆能否自主泊车，若是，则使用自动驾驶算法自主泊车，若否，则执行步骤S505或者重新开始找车位。

本申请实施例中，车内安全员输入的驾驶指导信息包含驾驶指导策略，车载终端根据驾驶指导策略生成自动驾驶算法，车载终端使用自动驾驶算法驾驶车载终端所在的车辆自主泊车。

图7为本申请实施例提供的一种自动驾驶装置的结构示意图。该自动驾驶装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现，以执行上述实施例中的自动驾驶车辆车载终端的控制方法。如图7所示，该自动驾驶装置600包括：处理模块601、发送模块602和接收模块603。

处理模块601，用于确定自动驾驶策略对应的自动驾驶算法；使用自动驾驶算法将自动驾驶装置所在的车辆行驶至目的地；

发送模块602，用于若否，则向自动驾驶的安全员发送指导请求，指导请求用于请求自动驾驶的安全员输入驾驶指导信息；

接收模块603，用于接收来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息，驾驶指导信息中包含有驾驶指导策略。

一种可选的实施方式中，驾驶指导信息包括以下至少一项：纠正停车位置、规划行驶路线、清除误判障碍物和调整安全距离。

一种可选的实施方式中，指导请求中包含有车辆的环境信息。

一种可选的实施方式中，处理模块，还用于获取车辆的环境信息；根据车辆的环境信息，确定车辆能否行驶至目的地。

一种可选的实施方式中，接收模块具体用于接收自动驾驶的安全员通过云端控制设备发送的驾驶指导信息。

本申请实施例提供的自动驾驶装置，可以执行上述实施例中车载终端的动作，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

图8为本申请实施例提供的一种自动驾驶装置的结构示意图。该自动驾驶装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现，以执行上述实施例中自动驾驶车辆云端控制设备的控制方法。如图8所示，该通信装置700包括：处理模块701、发送模块702和接收模块703。

处理模块701，用于在自动驾驶装置的显示组件上显示指导请求和车辆的环境信息；

发送模块702，用于向车载终端发送驾驶指导信息；

接收模块703，用于接收自动驾驶的安全员输入的驾驶指导信息，驾驶指导信息中包含有驾驶指导策略。

一种可选的实施方式中，驾驶指导信息包括以下至少一项：纠正停车位置、规划行驶路线、清除误判障碍物和调整安全距离。

一种可选的实施方式中，接收模块，还用于接收车载终端发送的指导请求，指导请求用于请求自动驾驶的安全员输入驾驶指导信息。

一种可选的实施方式中，指导请求中包含有车辆的环境信息。

图9为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图9所示，该电子设备可以包括：处理器71(例如CPU)、存储器72、接收器73和发送器74；接收器73和发送器74耦合至处理器71，处理器71控制接收器73的接收动作、处理器71控制发送器74的发送动作。存储器72可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器NVM，例如至少一个磁盘存储器，存储器72中可以存储各种信息，以用于完成各种处理功能以及实现本申请实施例的方法步骤。可选的，本申请实施例涉及的电子设备还可以包括：电源75、通信总线76以及通信端口77。接收器73和发送器74可以集成在电子设备的收发信机中，也可以为电子设备上独立的收发天线。通信总线76用于实现元件之间的通信连接。上述通信端口77用于实现电子设备与其他外设之间进行连接通信。

本申请实施例还提供了一种芯片，包括处理器和接口。其中接口用于输入输出处理器所处理的数据或指令。处理器用于执行以上方法实施例中提供的方法。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁盘或者光盘等各种可以存储车辆的环境信息和驾驶指导信息的介质，具体的，该计算机可读存储介质中存储有车辆的环境信息和驾驶指导信息，用于更新上述自动驾驶车辆的控制方法。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种自动驾驶方法，其特征在于，应用于车载终端，所述方法包括：

接收来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息，所述驾驶指导信息中包含有驾驶指导策略；

确定包含所述驾驶指导信息的自动驾驶策略所对应的自动驾驶算法；

使用所述自动驾驶算法将所述车载终端所在的车辆行驶至目的地；

在所述接收来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息之前，所述方法还包括：

获取所述车辆的环境信息，其中，所述车辆的环境信息由车辆上的车载传感器获取，所述车辆的环境信息包括，红绿灯的状态，障碍物的位置和运行轨迹，行人的状态，周边的交通信息，车辆的数量和车辆间距离；

根据所述车辆的环境信息，确定所述车辆能否行驶至目的地；

若否，则向所述自动驾驶的安全员发送指导请求，所述指导请求用于请求所述自动驾驶的安全员输入所述驾驶指导信息，其中，所述指导请求中包含有所述车辆的环境信息；

所述驾驶指导策略包括以下至少一项：纠正停车位置、规划行驶路线、清除误判障碍物和调整安全距离；

其中，所述驾驶指导策略的来源根据实际情况选择，有以下三种方式：

由车内安全员输入，所述车内安全员根据所述车载终端上的提醒进行操作，所述车内安全员在接收到所述车载终端的指导请求后，根据具体情况在所述车载终端上的处理模块上输入所述驾驶指导信息；

由云端安全员输入，所述云端安全员根据在云端控制设备接收到的所述车载终端发送的车辆的环境信息和指导请求，对所述车辆的环境信息进行分析判断，进行调整图像参数、修正误识别和调整安全距离操作，输入所述驾驶指导信息，通过所述云端控制设备向所述车载终端发送所述驾驶指导信息；

由服务器中的算法模型确定，所述服务器根据接收到的所述车载终端发送的指导请求，将所述车辆的环境信息作为所述算法模型的输入，并获取所述算法模型输出的所述驾驶指导策略，所述服务器向所述车载终端发送包含有所述驾驶指导策略的所述驾驶指导信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息，包括：

接收所述自动驾驶的安全员通过云端控制设备发送的驾驶指导信息。

3.一种自动驾驶方法，其特征在于，应用于云端控制设备，所述方法包括：

接收自动驾驶的安全员输入的驾驶指导信息，所述驾驶指导信息中包含有驾驶指导策略；

向车载终端发送所述驾驶指导信息；

在所述接收自动驾驶的安全员输入的驾驶指导信息之前，所述方法还包括：

接收所述车载终端发送的指导请求，所述指导请求用于请求所述自动驾驶的安全员输入所述驾驶指导信息，所述指导请求中包含有车辆的环境信息，其中，所述车辆的环境信息由车辆上的车载传感器获取，所述车辆的环境信息包括，红绿灯的状态，障碍物的位置和运行轨迹，行人的状态，周边的交通信息，车辆的数量和车辆间距离；

所述驾驶指导策略包括以下至少一项：纠正停车位置、规划行驶路线、清除误判障碍物和调整安全距离；

其中，所述驾驶指导策略的来源根据实际情况选择，有以下三种方式：

由车内安全员输入，所述车内安全员根据所述车载终端上的提醒进行操作，所述车内安全员在接收到所述车载终端的指导请求后，根据具体情况在所述车载终端上的处理模块上输入所述驾驶指导信息；

由云端安全员输入，所述云端安全员根据在云端控制设备接收到的所述车载终端发送的车辆的环境信息和指导请求，对所述车辆的环境信息进行分析判断，进行调整图像参数、修正误识别和调整安全距离等操作，输入所述驾驶指导信息，通过所述云端控制设备向所述车载终端发送所述驾驶指导信息；

由服务器中的算法模型确定，所述服务器根据接收到的所述车载终端发送的指导请求，将所述车辆的环境信息作为所述算法模型的输入，并获取所述算法模型输出的所述驾驶指导策略，所述服务器向所述车载终端发送包含有所述驾驶指导策略的所述驾驶指导信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述接收所述车载终端发送的所述指导请求之后，所述方法还包括：

在所述云端控制设备的显示组件上显示所述指导请求和所述车辆的环境信息。

5.一种自动驾驶装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，用于接收来自自动驾驶的安全员的驾驶指导信息，所述驾驶指导信息中包含有驾驶指导策略；

处理模块，用于确定所述包含所述驾驶指导信息的自动驾驶策略所对应的自动驾驶算法；使用所述自动驾驶算法将所述自动驾驶装置所在的车辆行驶至目的地；

所述处理模块，还用于获取所述车辆的环境信息；根据所述车辆的环境信息，确定所述车辆能否行驶至目的地；

所述装置还包括发送模块，用于若否，则向所述自动驾驶的安全员发送指导请求，所述指导请求用于请求所述自动驾驶的安全员输入所述驾驶指导信息，所述指导请求中包含有车辆的环境信息，其中，所述车辆的环境信息由车辆上的车载传感器获取，所述车辆的环境信息包括，红绿灯的状态，障碍物的位置和运行轨迹，行人的状态，周边的交通信息，车辆的数量和车辆间距离；

所述驾驶指导策略包括以下至少一项：纠正停车位置、规划行驶路线、清除误判障碍物和调整安全距离；

其中，所述驾驶指导策略的来源根据实际情况选择，有以下三种方式：

由车内安全员输入，所述车内安全员根据车载终端上的提醒进行操作，所述车内安全员在接收到所述车载终端的指导请求后，根据具体情况在所述车载终端上的处理模块上输入所述驾驶指导信息；

由云端安全员输入，所述云端安全员根据在云端控制设备接收到的所述车载终端发送的车辆的环境信息和指导请求，对所述车辆的环境信息进行分析判断，进行调整图像参数、修正误识别和调整安全距离操作，输入所述驾驶指导信息，通过所述云端控制设备向所述车载终端发送所述驾驶指导信息；

由服务器中的算法模型确定，所述服务器根据接收到的所述车载终端发送的指导请求，将所述车辆的环境信息作为所述算法模型的输入，并获取所述算法模型输出的所述驾驶指导策略，所述服务器向所述车载终端发送包含有所述驾驶指导策略的所述驾驶指导信息。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述接收模块具体用于接收所述自动驾驶的安全员通过云端控制设备发送的驾驶指导信息。

7.一种自动驾驶装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，用于接收自动驾驶的安全员输入的驾驶指导信息，所述驾驶指导信息中包含有驾驶指导策略；

发送模块，用于向车载终端发送所述驾驶指导信息；

所述接收模块，还用于接收所述车载终端发送的指导请求，所述指导请求用于请求所述自动驾驶的安全员输入所述驾驶指导信息，所述指导请求中包含有车辆的环境信息，其中，所述车辆的环境信息由车辆上的车载传感器获取，所述车辆的环境信息包括，红绿灯的状态，障碍物的位置和运行轨迹，行人的状态，周边的交通信息，车辆的数量和车辆间距离；

所述驾驶指导策略包括以下至少一项：纠正停车位置、规划行驶路线、清除误判障碍物和调整安全距离；

其中，所述驾驶指导策略的来源根据实际情况选择，有以下三种方式：

由车内安全员输入，所述车内安全员根据所述车载终端上的提醒进行操作，所述车内安全员在接收到所述车载终端的指导请求后，根据具体情况在所述车载终端上的处理模块上输入所述驾驶指导信息；

由云端安全员输入，所述云端安全员根据在云端控制设备接收到的所述车载终端发送的车辆的环境信息和指导请求，对所述车辆的环境信息进行分析判断，进行调整图像参数、修正误识别和调整安全距离等操作，输入所述驾驶指导信息，通过所述云端控制设备向所述车载终端发送所述驾驶指导信息；

由服务器中的算法模型确定，所述服务器根据接收到的所述车载终端发送的指导请求，将所述车辆的环境信息作为所述算法模型的输入，并获取所述算法模型输出的所述驾驶指导策略，所述服务器向所述车载终端发送包含有所述驾驶指导策略的所述驾驶指导信息。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

处理模块，用于在所述自动驾驶装置的显示组件上显示所述指导请求和所述车辆的环境信息。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器和收发器；

所述处理器用于与所述存储器耦合，读取并执行所述存储器中的指令，以实现权利要求1-4中任一项所述的方法；

所述收发器与所述处理器耦合，由所述处理器控制所述收发器进行消息收发。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令被计算机执行时，使得所述计算机执行权利要求1-4中任一项所述的方法。

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