CN114590273A - 一种无人设备的接管类型识别方法、装置 - Google Patents

Abstract

本说明书公开了一种无人设备的接管类型识别方法、装置、存储介质及电子设备。基于预先建立的事件类型和识别方式之间的对应关系，在确定待识别接管事件和待识别接管事件的事件类型之后，可以通过所述事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件进行识别得到识别结果，从而确定待识别接管事件的事件类型为风险接管或非风险接管。可以认为，所述待识别接管事件的事件类型对应的识别方式即为将识别所述待识别接管事件的事件类型中的待识别接管事件较为准确的识别方式，从而将所述待识别接管事件的事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件的识别结果作为所述待识别接管事件的目标识别结果，以提高所识别出的目标识别结果的准确率。

Description

一种无人设备的接管类型识别方法、装置

技术领域

本说明书涉及计算机技术领域，尤其涉及一种无人设备的接管类型识别方法、装置。

背景技术

随着自动驾驶技术的发展，自动驾驶车辆可以依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位***协同合作，让计算机可以在人类不主动操作的情况下自动安全地控制机动车辆。

但目前，在自动驾驶技术的发展阶段，投入使用的自动驾驶车辆还需具备接管的功能，以在自动驾驶车辆面临诸如缺失地图、路况复杂等异常情况时，人工介入以控制驾驶。

而接管事件产生之后，基于分析接管事件的产生原因，迭代自动驾驶算法等需求，需要对所产生的接管事件风险等级进行识别，以描述在不对自动驾驶车辆进行此次接管的条件下，目标设备在自动驾驶***的控制下继续行驶会产生碰撞等风险。

在现有技术中，可以通过人工对接管事件进行识别，但人工识别的效率较低，如何提高对接管事件的识别效率，是目前亟待解决的问题。

发明内容

本说明书提供一种无人设备的接管类型识别方法、装置、存储介质及电子设备，以部分的解决现有技术存在的上述问题。

本说明书采用下述技术方案：

本说明书提供了一种无人设备的接管类型识别方法，包括：

确定待识别接管事件，其中，所述待识别接管事件为目标设备从自动驾驶状态被接管时生成的；

根据所述待识别接管事件对应的采集数据，确定所述待识别接管事件的事件类型；

确定通过所述事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，作为对所述待识别接管事件的目标识别结果，其中，所述识别结果包括风险接管和非风险接管，所述事件类型和识别方式之间的对应关系是预先建立的。

可选地，确定通过所述事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，具体包括：

获取用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果，作为所述待识别接管事件的第一识别结果；对所述待识别接管事件进行仿真，并根据所得到的仿真结果确定所述待识别接管事件的第二识别结果；

确定所述事件类型对应的识别方式，并将通过所确定出的识别方式得到的识别结果作为所述待识别接管事件的目标识别结果。

可选地，确定通过所述事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，具体包括：

确定所述事件类型对应的识别方式；

当所述事件类型对应的识别方式为第一识别方式时，获取用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果并作为所述待识别接管事件的目标识别结果；当所述事件类型对应的识别方式为第二识别方式时，对所述待识别接管事件进行仿真，将根据所得到的仿真结果确定出的识别结果作为所述待识别接管事件的目标识别结果。

可选地，对所述待识别接管事件进行仿真，具体包括：

获取目标设备从自动驾驶状态被接管时，自身的行驶状态数据以及周围环境数据；

基于所述目标设备的行驶状态数据和周围环境数据构建仿真场景，并在所构建的仿真场景中对所述目标设备在未被接管的条件下的行驶状态进行仿真，得到所述仿真***输出的仿真结果。

可选地，根据所得到的仿真结果确定所述待识别接管事件的第二识别结果，具体包括：

若所述目标设备在指定时长内产生风险，则将风险接管作为所述待识别接管事件的第二识别结果；若所述目标设备在指定时长内未产生风险，则将非风险接管作为所述待识别接管事件的第二识别结果。

可选地，预先建立事件类型和识别方式之间的对应关系，具体包括：

确定各样本接管事件，各样本接管事件的标准识别结果，以及各样本接管事件的事件类型；

针对每个样本接管事件，获取用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果，作为通过第一识别方式对所述样本接管事件识别出的第一识别结果，对该样本接管事件进行仿真，得到根据仿真结果确定出的识别结果，作为通过第二识别方式对所样本接管事件识别出的第二识别结果；

针对每个事件类型，根据该事件类型中各样本接管事件的第一识别结果与标准识别结果之间的差异以及该接管事件类别中各样本接管事件的第二识别结果与标准识别结果之间的差异，从第一识别方式和第二识别方式中选择出该事件类型对应的识别方式。

可选地，根据该事件类型中各样本接管事件的第一识别结果与标准识别结果之间的差异以及该接管事件类别中各样本接管事件的第二识别结果与标准识别结果之间的差异，从第一识别方式和第二识别方式中选择出该事件类型对应的识别方式，具体包括：

从该事件类型所包含的各样本接管事件中选择出若干个标准识别结果为指定识别结果的指定样本接管事件；

根据该事件类型中指定样本接管事件的第一识别结果与标准识别结果之间的差异以及该接管事件类别中指定样本接管事件的第二识别结果与标准识别结果之间的差异，从第一识别方式和第二识别方式中选择出该事件类型对应的识别方式。

可选地，所述方法还包括：

当无法通过所述事件类型对应的识别方式对事件识别的识别结果时，将通过其他识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，作为对所述待识别接管事件的目标识别结果。

本说明书提供了一种无人设备的接管类型识别装置，包括：

事件确定模块，用于确定待识别接管事件；

类型确定模块，用于确定所述待识别接管事件的事件类型；

识别模块，用于确定通过所述事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，作为对所述待识别接管事件的目标识别结果，其中，所述事件类型和识别方式之间的对应关系是预先建立的。

本说明书提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述无人设备的接管类型识别方法。

本说明书提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述无人设备的接管类型识别方法。

本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

在本说明书提供的无人设备的接管类型识别方法中，基于预先建立的事件类型和识别方式之间的对应关系，在确定待识别接管事件和待识别接管事件的事件类型之后，可以通过所述事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件进行识别得到识别结果，从而确定待识别接管事件的事件类型为风险接管或非风险接管，可以认为，所述待识别接管事件的事件类型对应的识别方式即为将识别所述待识别接管事件的事件类型中的待识别接管事件较为准确的识别方式，从而将所述待识别接管事件的事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件的识别结果作为所述待识别接管事件的目标识别结果，以提高所识别出的目标识别结果的准确率。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书，并不构成对本说明书的不当限定。在附图中：

图1为本说明书中一种无人设备的接管类型识别方法的流程示意图；

图2为本说明书提供的一种无人设备的接管类型识别装置的示意图；

图3为本说明书提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

除了上述完全通过人工来识别接管事件的方法以外，目前还可以通过机器学习模型来对接管事件进行识别，但机器学习模型的识别准确率通常低于人工识别的识别准确率。

以下，本说明书提供一种无人设备的接管类型识别方法，将所述待识别接管事件的事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件的识别结果作为所述待识别接管事件的目标识别结果，以提高所识别出的目标识别结果的准确率。

为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，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，都属于本说明书保护的范围。

以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。

图1为本说明书中一种无人设备的接管类型识别方法的流程示意图，具体包括以下步骤：

S100：确定待识别接管事件。

本说明书提供的无人设备的接管类型识别方法中，所述无人设备在本说明书中称作目标设备，所述目标设备可以为自动驾驶的车辆或具有辅助驾驶功能的车辆。目标设备可以是应用于配送领域的配送车。

本说明书提供的无人设备的接管类型识别方法可以由服务器或终端设备执行，其中，当执行主体为服务器时，所述服务器可以为任一现有的服务器，例如集群式服务器、分布式服务器等，当执行主体为终端设备时，所述终端设备可以为任一现有的电子设备，例如笔记本电脑、平板电脑、移动设备等，也可以为目标设备自身，本说明书对此不作限制。以下，本说明书以执行主体为服务器为例进行说明，并将所述服务器称作识别平台。

在本说明书实施例中，为了保证目标设备自身和道路安全，在投入使用时，会为目标设备配备人工接管功能，其中，人工接管是指：目标设备从在自动驾驶***的控制下行驶切换至在接管后的人工控制下行驶。

通常来说，人工接管分为近场接管和远程接管。其中，近场接管需要为目标设备配备近场安全员，当对目标设备进行近场接管时，近场安全员可以通过方向盘、油门、刹车等车辆控制***直接控制目标设备的行驶。而远程接管则是指控制人员基于与目标设备之间的通信连接，向目标设备发送控制信号，从而远程遥控目标设备的行驶。

本说明书实施例中，并不限制对目标设备的接管方式为近场接管还是远程接管，凡目标设备从自动驾驶状态切换至人工控制状态时，则可以认为目标设备被接管。

本说明书一实施例中，当目标设备从自动驾驶状态被接管时，可以生成用于描述该接管事实的待识别接管事件。本说明书提供的无人设备的接管类型识别方法(以下简称接管类型识别方法)，就是用于识别通过本说明书任一方式生成的待识别接管事件。

当然，对于执行本说明书提供的接管类型识别方法的时机，本说明书提供以下两种示例，第一种，在生成上述待识别接管事件之后，即执行本说明书提供的接管类型识别方法确定所生成的待识别接管事件并进行识别，第二种，以指定周期执行本说明书提供的接管类型识别方法，并对指定时段内生成的待识别接管事件进行识别。

采用本说明书提供的接管类型识别方法，可以得到对待识别接管事件的识别结果，具体的，识别结果是对待识别接管事件在某一方面的描述。示例性的，当识别结果是对待识别接管事件的事件风险的描述时，识别结果可以为待识别接管事件的风险等级，再例如，当识别结果是对待识别接管事件接管时的速度进行描述时，识别结果可以为高速接管、中速接管以及低速接管等。仅示例性的，以下以本说明书所提供的接管类型识别方法是用于识别待识别接管事件的事件风险为例进行说明，在此情形下，所得到的识别结果为待识别接管事件的风险等级，所述风险等级可以为若干个，示例性的，所述风险等级可以包括风险接管和非风险接管两个等级。

其中，可以认为，针对每个待识别接管事件，风险接管是指在不对目标设备进行此次人工接管的条件下，目标设备在自动驾驶***的控制下继续行驶会产生风险，而相对的，非风险接管则是指在不对目标设备进行此次人工接管的条件下，目标设备在自动驾驶***的控制下继续行驶不会产生风险。其中，风险可以指目标设备发生碰撞、违章、坠落等风险。

S102：根据所述待识别接管事件对应的采集数据，确定所述待识别接管事件的事件类型。

本说明书一实施例中，所生成的每个待识别接管事件都对应有事件类型，事件类型用于表示待识别接管事件的事件属性。

本说明书一实施例中，预先确定有若干种事件类型，针对每个待识别接管事件，可以为该待识别接管事件从预先确定出的若干种事件类型中选择出该待识别接管事件的事件类型，即为该待识别接管事件的事件类型进行分类。

基于不同的分类指标，为待识别接管事件所预设的事件类型可以不同。例如，当分类指标为导致接管的问题时，所述事件类型可以包括障碍物漏检测、探测设备故障等，而当分类指标为目标设备被接管时的速度时，所述事件类型则可以包括高速接管、中速接管、低速接管等。

本说明书实施例对待识别接管事件的事件类型和识别结果作出以下区分，即，事件类型和识别结果都可以理解为从不同的维度、在不同的分类指标下，对待识别接管事件所进行的分类，也就是说，事件类型和识别结果被预设为不同的维度下的类别。

更进一步的，仅作为示例，在本说明书以下实施例中，事件类型所对应的分类指标即为导致目标设备被接管的原因，即所述事件类型可以包括障碍物漏检测、探测设备故障等。

本说明书实施例一实施例中，可以确定所述待接管事件的事件类型，例如，可以根据所述待识别接管事件对应的采集数据确定所述待接管事件的事件类型。

其中，所述待识别接管事件对应的采集数据可以包括所述目标设备从自动驾驶状态被接管时，自身的行驶状态数据以及通过自身搭载的采集设备所采集到的周围环境数据。

以下，本说明书提供两种确定所述待识别接管事件的事件类型的方式：

第一种，响应于接收到的用户输入的事件类型，将所接收到的用户输入的事件类型作为所述待识别接管事件的事件类型。其中，用户可以是根据所述待识别接管事件对应的采集数据确定出所输入的事件类型。所述用户可以是对待接管事件的事件类型进行人工识别的运营用户。

第二种，可以将所述待识别接管事件对应的采集数据输入预先训练的机器学习模型，得到所述机器学习模型输出的事件类型，当然，所述机器学习模型中可以包括分类器，其中各类被设定为各事件类型。其中，所述机器学习模型可以为任一现有的机器学习模型，例如全连接层(fully connected layers，FC)等，本说明书对此不作限制。

S104：确定通过所述事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，作为对所述待识别接管事件的目标识别结果，其中，所述事件类型和识别方式之间的对应关系是预先建立的。

本说明书实施例中先验性地认为，对于不同的事件类型来说，识别这些不同的事件类型中的待识别接管事件最准确的识别方式也不同。其中，对于不同的识别方式来说，可以是识别所述待识别接管事件的主体不同，也可以是识别所述待识别接管事件的步骤不同，本说明书对此不作限制。

因此，本说明书提供的接管类型识别方法中，预先为事件类型和识别方式建立有对应关系，以根据待识别接管事件的事件类型来确定待识别接管事件的识别结果，即一个待识别接管事件产生时，先对该待识别接管事件的事件类型进行分类，得到该待识别接管事件的事件类型，然后根据事件类型与各识别方式之间的映射关系，确定通过所述事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，作为对所述待识别接管事件的目标识别结果。

其中，所述待识别接管事件的事件类型对应的识别方式即被视为识别所述待识别接管事件的事件类型中的待识别接管事件较为准确的识别方式。

识别方式可以有多种，以上例中识别结果包括风险接管和非风险接管为例，例如，可以获取用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果，再例如，可以对所述待识别接管事件进行仿真，并根据所得到的仿真结果确定所述待识别接管事件的识别结果，又例如，还可以采用任一现有的机器学习模型，将所述待识别接管时间的信息输入预先训练的机器学习模型，得到所述机器学习模型输出的识别结果等等。

以下，本说明书实施例以识别结果包括第一识别结果和第二识别结果为例进行说明，其中，通过第一识别方式对所述待识别接管事件进行识别的得到的识别结果为第一识别结果，通过第二识别方式对所述待识别接管事件进行识别的得到的识别结果为第二识别结果。

示例性的，通过第一识别方式对所述待识别接管事件进行识别可以具体包括：获取用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果，即响应于所接收到的用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果，作为所述待识别接管事件的第一识别结果，通过第二识别方式对所述待识别接管事件进行识别具体包括：对所述待识别接管事件进行仿真，并根据所得到的仿真结果确定所述待识别接管事件的第二识别结果。

基于上例所提供的两种识别方式，在通过上述任一方式确定出待识别接管事件的事件类型之后，本说明书提供以下两种方式，基于预先建立的事件类型与识别方式之间的对应关系，确定所述待识别接管事件的识别结果：

第一种，先采用各识别方式对所述待识别接管事件进行识别，得到通过各识别方式所识别出的识别结果之后，根据事件类型与识别方式之间的对应关系从各识别结果中选择出所述待识别接管事件的目标识别结果。具体的，可以获取用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果，作为所述待识别接管事件的第一识别结果；对所述待识别接管事件进行仿真，并根据所得到的仿真结果确定所述待识别接管事件的第二识别结果。然后，可以确定所述事件类型对应的识别方式，并将通过所确定出的识别方式得到的识别结果作为所述待识别接管事件的目标识别结果。更进一步的，当第一识别结果和第二识别结果相同时，可以直接将第一识别结果和第二识别结果作为所述目标识别结果，而无需确定所述待识别接管事件对应的识别方式。

第二种，可以先根据事件类型与识别方式之间的对应关系从各识别方式中确定出所述待识别接管事件的事件类型对应的识别方式，然后将通过所述事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，作为对所述待识别接管事件的目标识别结果。具体的，可以先确定所述事件类型对应的识别方式，然后，当所述事件类型对应的识别方式为第一识别方式时，获取用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果并作为所述待识别接管事件的目标识别结果；当所述事件类型对应的识别方式为第二识别方式时，对所述待识别接管事件进行仿真，将根据所得到的仿真结果确定出的识别结果作为所述待识别接管事件的目标识别结果。

通过上述任一方式，可以得到所述待识别接管事件的目标识别结果。当然，本领域技术人员可以理解的，还可以采用其他识别方式对所述待识别接管事件进行识别，并得到待识别接管事件的识别结果，本说明书对此不作限制。

此外，当无法通过所述事件类型对应的识别方式对事件识别的识别结果时，还可以将通过其他识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，作为对所述待识别接管事件的目标识别结果。例如当仅能够通过第一识别方式或第二识别方式之一对待识别接管事件进行识别时，则将所识别出的识别结果作为该待识别接管事件的目标识别结果。

本说明书一实施例中，根据确定出的目标识别结果，可以对控制目标设备驾驶的自动驾驶***进行评估，也可以对目标设备在真实的行驶过程中所面临的风险程度进行评估，还可以根据上述任一评估结果，在更新和优化自动驾驶***的过程中进行指导。

在上述图1所提供的无人设备的接管类型识别方法中，基于预先建立的事件类型和识别方式之间的对应关系，在确定待识别接管事件和待识别接管事件的事件类型之后，可以确定通过所述事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，作为对所述待识别接管事件的目标识别结果，可以认为，所述待识别接管事件的事件类型对应的识别方式即为将识别所述待识别接管事件的事件类型中的待识别接管事件较为准确的识别方式，从而将所述待识别接管事件的事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件的识别结果作为所述待识别接管事件的目标识别结果，以提高所识别出的目标识别结果的准确率。

针对上述第二识别方式，本说明书提供以下实施例以示例性说明采用第二识别方式对待识别接管事件进行识别的方法。

具体的，目标设备在行驶过程中，可以获取自身的行驶状态数据(例如速度、加速度、朝向等等)，还可以通过自身所搭载的传感器(例如摄像头、雷达等)记录下自身行驶过程中的环境数据，并获取周围环境数据。其中，所述周围环境数据可以包括交通道路数据、红绿灯数据，以及障碍物的类型(例如机动车、非机动车、行人等)、障碍物的位置等。

然后，可以根据目标设备的行驶状态数据和周围环境数据，采用任一现有的方式，在仿真***中对目标设备在接管时或接管发生前所处的场景进行仿真复现，得到所构建出的仿真场景和仿真场景中所包含的各仿真对象。

接着，可以基于所述仿真***，在所述仿真场景中对所述目标设备在未被接管的条件下的行驶状态进行仿真，得到所述仿真***输出的仿真结果。以基于仿真结果确定所述待识别接管事件的第二识别结果。

本说明书一个实施例中，若所述目标设备在指定时长内产生风险，则将风险接管作为所述待识别接管事件的第二识别结果；若所述目标设备在指定时长内未产生风险，则将非风险接管作为所述待识别接管事件的第二识别结果。其中，所述产生风险可以指所述目标设备发生碰撞、坠落等风险。

以目标设备发生碰撞风险为例，当目标设备与仿真场景中的仿真障碍物之间的距离小于指定的安全距离(例如2米)时，可以认为目标设备产生碰撞风险。更进一步的，可以设定，若所述目标设备在指定时长内发生诸如与仿真障碍物发生碰撞等风险，则将风险接管作为所述待识别接管事件的第二识别结果；若所述目标设备在指定时长内发生诸如与仿真障碍物发生碰撞等风险，则将非风险接管作为所述待识别接管事件的第二识别结果。本说明书实施例对于如何设定目标设备发生风险不作限制。

示例性的，可以通过以下方式，在预先为各事件类型和各识别方式建立对应关系。

可以先获取各样本接管事件，并确定各样本接管事件的标准识别结果，以及各样本接管事件的事件类型。其中，标准识别结果可以认为是对样本接管事件准确的识别结果。例如，可以为本领域专家所确定出的识别结果。

然后，可以针对每个样本接管事件，获取用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果，作为通过第一识别方式对所述样本接管事件识别出的第一识别结果，并通过上述任一方式，对该样本接管事件进行仿真，得到根据仿真结果确定出的识别结果，作为通过第二识别方式对所样本接管事件识别出的第二识别结果。

接着，可以针对每个事件类型，根据该事件类型中各样本接管事件的第一识别结果与标准识别结果之间的差异(以下简称第一差异)以及该接管事件类别中各样本接管事件的第二识别结果与标准识别结果之间的差异(以下简称第二差异)，从第一识别方式和第二识别方式中选择出该事件类型对应的识别方式。

需要说明的是，当第一差异小于第二差异时，所选择出的该事件类型对应的识别方式可以为第一识别方式，当第二差异小于第一差异时，所选择出的该事件类型对应的识别方式可以为第二识别方式。而当第一差异等于第二差异时，所选择出的该事件类型对应的识别方式可以为第一识别方式或第二识别方式，本说明书对此不作限制。

更进一步的，还可以预先设定有差异阈值，当第一差异和第二差异均大于所述第一差异阈值时，可以认为第一识别方式和第二识别方式在识别该事件类型的接管事件时准确率均不理想，此时可以指定第一识别方式或第二识别方式为该事件类型对应的识别方式，而当第一差异和第二差异之间的差异小于第二差异阈值时，可以认为第一识别方式和第二识别方式在识别该事件类型的接管事件时，识别准确率差异不大，此时，也可以指定第一识别方式或第二识别方式为该事件类型对应的识别方式，本说明书对于指定的识别方式为第一识别方式还是第二识别方式不作限定。

此外，由于在对待识别接管事件时，对于类别的识别结果的准确性要求可能不同，例如在上例中，为了保证准确识别出风险程度较高的接管事件，可能会对识别结果为风险接管的识别准确率要求较高，因此，在本说明书实施例中，可以将更关注的、重要程度更高的、对识别准确率要求更高的识别结果的类型作为指定识别结果，然后，在确定该事件类型对应的识别方式时，可以先从该事件类型所包含的各样本接管事件中选择出若干个标准识别结果为指定识别结果的指定样本接管事件，然后，则根据该事件类型中指定样本接管事件的第一识别结果与标准识别结果之间的差异以及该接管事件类别中指定样本接管事件的第二识别结果与标准识别结果之间的差异，从第一识别方式和第二识别方式中选择出该事件类型对应的识别方式。

当然，在经验驱动下，还可以先验性地为某些事件类型建立与某一识别方式之间的对应关系。

示例性的，第一识别方式为响应于所接收到的用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果，作为所述待识别接管事件的第一识别结果，并且，第二识别方式为对所述待识别接管事件进行仿真，并根据所得到的仿真结果确定所述待识别接管事件的第二识别结果。在此情形下，可以为仿真***无法仿真的待识别接管事件的事件类型与第一识别结果建立对应关系，例如发生接管时目标设备的激光雷达故障等等，本说明书对此不作赘述。

以上为本说明书的一个或多个实施例提供的无人设备的接管类型识别方法，基于同样的思路，本说明书还提供了相应的无人设备的接管类型识别装置，如图2所示。

图2为本说明书提供的一种无人设备的接管类型识别装置示意图，该装置包括：

事件确定模块200，用于确定待识别接管事件，其中，所述待识别接管事件为目标设备从自动驾驶状态被接管时生成的；

类型确定模块202，用于根据所述待识别接管事件对应的采集数据，确定所述待识别接管事件的事件类型；

识别模块204，用于确定通过所述事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，作为对所述待识别接管事件的目标识别结果，其中，所述识别结果包括风险接管和非风险接管，所述事件类型和识别方式之间的对应关系是预先建立的。

可选地，所述识别结果包括风险接管和非风险接管；所述事件确定模块200还用于，当目标设备从自动驾驶状态被接管时，生成待识别接管事件。

可选地，所述识别模块204具体用于，获取用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果，作为所述待识别接管事件的第一识别结果；对所述待识别接管事件进行仿真，并根据所得到的仿真结果确定所述待识别接管事件的第二识别结果；确定所述事件类型对应的识别方式，并将通过所确定出的识别方式得到的识别结果作为所述待识别接管事件的目标识别结果。

可选地，所述识别模块204具体用于，确定所述事件类型对应的识别方式；

当所述事件类型对应的识别方式为第一识别方式时，获取用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果并作为所述待识别接管事件的目标识别结果；当所述事件类型对应的识别方式为第二识别方式时，对所述待识别接管事件进行仿真，将根据所得到的仿真结果确定出的识别结果作为所述待识别接管事件的目标识别结果。

可选地，所述识别模块204具体用于，获取目标设备从自动驾驶状态被接管时，自身的行驶状态数据以及周围环境数据；基于所述目标设备的行驶状态数据和周围环境数据构建仿真场景，并在所构建的仿真场景中对所述目标设备在未被接管的条件下的行驶状态进行仿真，得到所述仿真***输出的仿真结果。

可选地，所述识别模块204具体用于，若所述目标设备在指定时长内产生风险，则将风险接管作为所述待识别接管事件的第二识别结果；若所述目标设备在指定时长内未产生风险，则将非风险接管作为所述待识别接管事件的第二识别结果。

可选地，所述识别模块204具体用于，确定各样本接管事件，各样本接管事件的标准识别结果，以及各样本接管事件的事件类型；针对每个样本接管事件，获取用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果，作为通过第一识别方式对所述样本接管事件识别出的第一识别结果，对该样本接管事件进行仿真，得到根据仿真结果确定出的识别结果，作为通过第二识别方式对所样本接管事件识别出的第二识别结果；针对每个事件类型，根据该事件类型中各样本接管事件的第一识别结果与标准识别结果之间的差异以及该接管事件类别中各样本接管事件的第二识别结果与标准识别结果之间的差异，从第一识别方式和第二识别方式中选择出该事件类型对应的识别方式。

可选地，所述识别模块204具体用于，从该事件类型所包含的各样本接管事件中选择出若干个标准识别结果为指定识别结果的指定样本接管事件；根据该事件类型中指定样本接管事件的第一识别结果与标准识别结果之间的差异以及该接管事件类别中指定样本接管事件的第二识别结果与标准识别结果之间的差异，从第一识别方式和第二识别方式中选择出该事件类型对应的识别方式。

可选地，所述识别模块204还用于，当无法通过所述事件类型对应的识别方式对事件识别的识别结果时，将通过其他识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，作为对所述待识别接管事件的目标识别结果。

本说明书还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，计算机程序可用于执行上述无人设备的接管类型识别方法。

本说明书还提供了图3所示的电子设备的结构示意图。如图3所示，在硬件层面，该电子设备包括处理器、内部总线、内存以及非易失性存储器，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，以实现上述无人设备的接管类型识别方法。

当然，除了软件实现方式之外，本说明书并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字***“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的***、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。

Claims (11)

1.一种无人设备的接管类型识别方法，其特征在于，包括：

确定待识别接管事件，其中，所述待识别接管事件为目标设备从自动驾驶状态被接管时生成的；

根据所述待识别接管事件对应的采集数据，确定所述待识别接管事件的事件类型；

确定通过所述事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，作为对所述待识别接管事件的目标识别结果，其中，所述识别结果包括风险接管和非风险接管，所述事件类型和识别方式之间的对应关系是预先建立的。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定通过所述事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，具体包括：

获取用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果，作为所述待识别接管事件的第一识别结果；对所述待识别接管事件进行仿真，并根据所得到的仿真结果确定所述待识别接管事件的第二识别结果；

确定所述事件类型对应的识别方式，并将通过所确定出的识别方式得到的识别结果作为所述待识别接管事件的目标识别结果。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定通过所述事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，具体包括：

确定所述事件类型对应的识别方式；

当所述事件类型对应的识别方式为第一识别方式时，获取用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果并作为所述待识别接管事件的目标识别结果；当所述事件类型对应的识别方式为第二识别方式时，对所述待识别接管事件进行仿真，将根据所得到的仿真结果确定出的识别结果作为所述待识别接管事件的目标识别结果。

4.权利要求2或3任一所述的方法，其特征在于，对所述待识别接管事件进行仿真，具体包括：

获取目标设备从自动驾驶状态被接管时，自身的行驶状态数据以及周围环境数据；

基于所述目标设备的行驶状态数据和周围环境数据构建仿真场景，并在所构建的仿真场景中对所述目标设备在未被接管的条件下的行驶状态进行仿真，得到所述仿真***输出的仿真结果。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所得到的仿真结果确定所述待识别接管事件的第二识别结果，具体包括：

若所述目标设备在指定时长内产生风险，则将风险接管作为所述待识别接管事件的第二识别结果；若所述目标设备在指定时长内未产生风险，则将非风险接管作为所述待识别接管事件的第二识别结果。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预先建立事件类型和识别方式之间的对应关系，具体包括：

确定各样本接管事件，各样本接管事件的标准识别结果，以及各样本接管事件的事件类型；

针对每个样本接管事件，获取用户输入的对所述待识别接管事件的识别结果，作为通过第一识别方式对所述样本接管事件识别出的第一识别结果，对该样本接管事件进行仿真，得到根据仿真结果确定出的识别结果，作为通过第二识别方式对所样本接管事件识别出的第二识别结果；

针对每个事件类型，根据该事件类型中各样本接管事件的第一识别结果与标准识别结果之间的差异以及该接管事件类别中各样本接管事件的第二识别结果与标准识别结果之间的差异，从第一识别方式和第二识别方式中选择出该事件类型对应的识别方式。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据该事件类型中各样本接管事件的第一识别结果与标准识别结果之间的差异以及该接管事件类别中各样本接管事件的第二识别结果与标准识别结果之间的差异，从第一识别方式和第二识别方式中选择出该事件类型对应的识别方式，具体包括：

从该事件类型所包含的各样本接管事件中选择出若干个标准识别结果为指定识别结果的指定样本接管事件；

根据该事件类型中指定样本接管事件的第一识别结果与标准识别结果之间的差异以及该接管事件类别中指定样本接管事件的第二识别结果与标准识别结果之间的差异，从第一识别方式和第二识别方式中选择出该事件类型对应的识别方式。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当无法通过所述事件类型对应的识别方式对事件识别的识别结果时，将通过其他识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，作为对所述待识别接管事件的目标识别结果。

9.一种无人设备的接管类型识别装置，其特征在于，所述装置具体包括：

事件确定模块，用于确定待识别接管事件；

类型确定模块，用于确定所述待识别接管事件的事件类型；

识别模块，用于确定通过所述事件类型对应的识别方式对所述待识别接管事件进行识别的识别结果，作为对所述待识别接管事件的目标识别结果，其中，所述事件类型和识别方式之间的对应关系是预先建立的。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1～8任一项所述的方法。

11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1～8任一项所述的方法。

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