CN115841762A - 无人车控制方法、无人车控制***和无人车 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供无人车控制方法、无人车控制***和无人车，其中所述无人车控制方法包括：至少一个路况采集设备，响应于路况采集请求，采集所述目标区域内的当前路况数据，并将所述当前路况数据上传至所述无人车调度平台；至少一个无人车，通过第一业务传输链路向所述无人车调度平台发送车端数据；无人车调度平台，基于目标业务算法、每个车端数据和所述当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令，并将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车；所述目标无人车，通过第二业务传输链路接收并执行所述无人车调度指令。

Description

无人车控制方法、无人车控制***和无人车

技术领域

本说明书实施例涉及计算机技术领域，特别涉及无人车控制方法、无人车控制***和无人车。

背景技术

随着自动驾驶技术的不断发展，工业园区、机场、港口等场景对无人车的运输需求越来越大。目前，为了实现无人车的物流运输，通常是在每个无人车上添加智能设备，使得每个无人车可以基于车载设备实现对障碍物的躲避，以及路线的正确导航。

然而，每个无人车上的传感器容易受到建筑物、障碍物等影响，导致对当前道路的判断出现问题，进而产生相关事故的风险较高，因此通常需要人工干预无人车的运行，严重影响了无人车的运营效率。为了解决上述问题，通常可以对每个无人车的设备进行改造，但这种方式通常会导致无人车改造成本较高。

因此，如何提升无人车的运行精准度、降低运行风险以及提升无人车运行效率成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本说明书实施例提供了无人车控制方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及无人车控制装置，无人车控制***，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序，以解决现有技术中存在的技术缺陷。

根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种无人车控制方法，应用于无人车控制***，所述无人车控制***中包含无人车调度平台、至少一个无人车以及至少一个路况采集设备，所述至少一个无人车和所述至少一个路况采集设备位于目标区域，其中：

所述至少一个路况采集设备，响应于路况采集请求，采集所述目标区域内的当前路况数据，并将所述当前路况数据上传至所述无人车调度平台；

所述至少一个无人车，通过第一业务传输链路向所述无人车调度平台发送车端数据；

所述无人车调度平台，基于目标业务算法、每个车端数据和所述当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令，并将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车；

所述目标无人车，通过第二业务传输链路接收并执行所述无人车调度指令。

根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种无人车控制***，所述无人车控制***中包含无人策划调度平台、至少一个无人车以及至少一个路况采集设备，所述至少一个无人车和所述至少一个路况采集设备位于目标区域，其中：

所述至少一个路况采集设备，被配置为响应于路况采集请求，采集所述目标区域内的当前路况数据，并将所述当前路况数据上传至所述无人车调度平台；

所述至少一个无人车，被配置为通过第一业务传输链路向所述无人车调度平台发送车端数据；

所述无人车调度平台，被配置为基于目标业务算法、每个车端数据和所述当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令，并将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车；

所述目标无人车，被配置为通过第二业务传输链路接收并执行所述无人车调度指令。

根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种无人车，所述无人车包括车端数据上报模块和指令接收模块，其中：

所述车端数据上报模块，被配置为建立与无人车调度平台之间的第一业务传输链路，并基于所述第一业务传输链路向所述无人车调度平台上报车端数据；

所述指令接收模块，被配置为建立与无人车调度平台之间的第二业务传输链路，并基于所述第二业务传输链路接收所述无人车调度平台下发的无人车调度指令。

根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种无人车控制方法，应用于无人车调度平台，包括：

接收每个路况采集设备发送的当前路况数据，和每个无人车基于第一业务传输链路发送的车端数据；

基于目标业务算法、每个车端数据和每个当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令；

根据第二业务传输链路将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车。

根据本说明书实施例的第五方面，提供了一种计算设备，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述无人车控制方法的步骤。

根据本说明书实施例的第六方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现上述无人车控制方法的步骤。

根据本说明书实施例的第七方面，提供了一种计算机程序，其中，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述无人车控制方法的步骤。

本说明书一个实施例实现了由至少一个路况采集设备，响应于路况采集请求，采集所述目标区域内的当前路况数据，并将所述当前路况数据上传至所述无人车调度平台；由至少一个无人车，通过第一业务传输链路向所述无人车调度平台发送车端数据；由无人车调度平台，基于目标业务算法、每个车端数据和所述当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令，并将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车；由目标无人车，通过第二业务传输链路接收并执行所述无人车调度指令。

本说明书一实施例的无人车控制方法，通过将车端数据和当前路况数据上传至无人车调度平台，从而实现了由无人车调度平台在结合路况数据和车端数据的基础上，对无人车进行控制，避免了对单个无人车进行高成本的改装，从而降低了无人车的控制成本；基于当前路况数据生成无人车调度指令，提升了无人车控制的精准度；基于第一业务传输链路上传车端数据，并根据第二业务传输链路接收无人车调度指令，实现了数据的分链路传输，提升了数据传输效率和传输稳定性。

附图说明

图1是本说明书一个实施例提供的一种无人车控制方法的场景示意图；

图2是本说明书一个实施例提供的一种无人车控制方法的流程图；

图3是本说明书一个实施例提供的一种创建传输链路的示意图；

图4a是本说明书一个实施例提供的一种无人车控制方法的处理过程流程图；

图4b是本说明书一个实施例提供的一种无人车控制方法的处理过程示意图；

图5是本说明书一个实施例提供的一种无人车控制***的结构示意图；

图6是本说明书一个实施例提供的一种无人车的结构示意图；

图7是本说明书一个实施例提供的一种计算设备的结构框图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本说明书。但是本说明书能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本说明书内涵的情况下做类似推广，因此本说明书不受下面公开的具体实施的限制。

在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本说明书一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本说明书一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

首先，对本说明书一个或多个实施例涉及的名词术语进行解释。

高精度地图：也称高分辨率地图，一般由含有语义信息的车道模型、道路部件、道路属性三类矢量信息构成，是面向自动驾驶的一种新的地图数据范式。

空间矢量搜索引擎：即矢量搜索引擎，是地理信息***在物理介质上存储的与应用相关的空间数据总和，提供地理空间数据的表示、存储、管理、检索功能。

空间索引：是指依据空间实体的位置和形状或空间实体之间的某种空间关系，按一定顺序排列的一种数据结构，其中包含空间实体的概要信息如对象的标识、外接矩形及指向空间实体数据的指针；简单的说，就是将空间对象按某种空间关系进行划分，以后对空间对象的存取都基于划分块进行。

MEC：移动边缘计算，Mobile Edge Computing，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。

TCP：传输控制协议,Transmission Control Protocol,是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。

MAC：MediaAccess ControlAddress，媒体存取控制位址，也称为局域网地址MAC位址，以太网地址(EthernetAddress)或物理地址(PhysicalAddress)，是一个用来确认网络设备位置的位址。

IP：Internet Protocol,网际互连协议，是TCP/IP体系中的网络层协议。

随着自动驾驶技术的发展，工业园区、机场、港口等场景对低人力成本、全天候的无人化物料运输需求与日俱增。目前应用的无人驾驶技术普遍为单车智能方案，通过车载传感器识别道路、车辆、行人及障碍物，通过激光雷达同步建图实时得到全局地图与车载终端***的高精度地图比对实现定位及导航。单车智能化改装成本高且单车传感器感知易受角度、建筑遮挡等影响，安全生产事故的风险较高。同时缺少足够的道路环境信息，无人车辆的导航路线难以满足安全的生产运营要求，导致紧急停车避险或事故造成拥堵，需要人工干预严重影响生产运营效率。

造成上述问题的主要原因为传感器感知范围有限，缺少必要的道路交通参与者的准确信息，难以实现有效的应急避障乃至绕行，无法满足真实复杂的交通环境下的安全生产运营要求。

本说明书的无人车控制方法，通过构建高精度地图数据与路侧感知设备感知到的交通参与者数据的空间矢量搜索引擎，通过高效的时空索引技术可以实时获取车辆附近道路环境信息和多视角、超视距的障碍物目标信息进行决策规划。通过构建可靠稳定的车路云数据链路，高精度地图数据与超视距的障碍物目标感知数据的空间矢量搜索引擎，实现更高精度、更低风险，更智能的无人物流车循迹及避障。通过车端实时运行数据及路侧实时障碍物感知数据，实现了一种基于车路云协同的整体方案，满足工业园区多车同时调度运营的需求，实现更高精度、更低风险，更智能的无人物流车导航。

在本说明书中，提供了方法，本说明书同时涉及无人车控制***，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，在下面的实施例中逐一进行详细说明。

参见图1，图1示出了根据本说明书一个实施例提供的一种无人车控制方法的场景示意图，具体包括：

图1中的目标区域为无人车的可移动区域，无人车可以在目标区域内基于指令移动；在目标区域中设置有路况采集设备；无人车控制平台中包含平台客户端、中心调度模块、路况数据汇聚模块、车端数据汇聚模块和指令数据汇聚模块；用户可通过登录平台客户端，实现对无人车控制平台的操作。

建立每个无人车与无人车控制平台之间的传输链路，以及每个路况采集设备与无人车控制平台之间的传输链路；由每个路况采集设备实时上报目标区域内的路况数据，无人车控制平台中的路况数据汇聚模块采集路况数据，并将路况数据汇聚模块生成的结构化路况数据上传至中心调度模块；每个无人车基于无人车与无人车控制平台之间的车端数据传输链路，实时上报无人车的车端数据，无人车控制平台中的车端数据汇聚模块采集车端数据，并将车端数据汇聚模块生成的结构化车端数据上传至中心调度模块；中心调度模块基于接收到的结构化车端数据和结构化路况数据确定目标业务算法和目标无人车；根据结构化车端数据、结构化路况数据和目标业务算法生成针对目标无人车的无人车调度指令；基于每个无人车与无人车控制平台之间的指令数据传输链路，将针对目标无人车的无人车调度指令发送目标无人车；目标无人车执行接收到的无人车调度指令，从而实现无人车控制平台对无人车的调度。

本说明书的无人车控制方法，通过将车端数据和当前路况数据上传至无人车调度平台，从而实现了由无人车调度平台在结合路况数据和车端数据的基础上，对无人车进行控制，避免了对单个无人车进行高成本的改装，从而降低了无人车的控制成本；基于当前路况数据生成无人车调度指令，提升了无人车控制的精准度；基于第一业务传输链路上传车端数据，并根据第二业务传输链路接收无人车调度指令，实现了数据的分链路传输，提升了数据传输效率和传输稳定性。

参见图2，图2示出了根据本说明书一个实施例提供的一种无人车控制方法的流程图，该无人车控制方法应用于无人车控制***，所述无人车控制***中包含无人车调度平台、至少一个无人车以及至少一个路况采集设备，所述至少一个无人车和所述至少一个路况采集设备位于目标区域，具体包括以下步骤。

步骤202：所述至少一个路况采集设备，响应于路况采集请求，采集所述目标区域内的当前路况数据，并将所述当前路况数据上传至所述无人车调度平台。

在实际应用中，无人车控制***可以接收设置在目标区域内的路况采集设备上传的路况数据，用于后续确定是否需要对无人车进行控制，从而避免仅获取无人车采集的路况数据，导致对当前路况判断不精确的问题。

其中，目标区域是指可以运行无人车的区域，实际应用中，目标区域可以是工业园区、机场、港口等基于业务需求设置的区域；路况采集设备是指设置在目标区域中，用于采集路况数据的设备，实际应用中，路况采集设备可以是路测MEC设备，例如，路况采集设备是包含雷达和摄像头的采集杆，设置在目标区域的路边，可以采集目标区域内的路况数据；实际应用中，路况采集设备可以采集的数据生成包含矢量信息的高精度地图；路况数据是指目标区域内的道路情况信息，路况数据可以包括道路当前画面数据，无人车与路况采集设备之间的距离数据，无人车与障碍物之间的距离数据等等；当前路况数据是指路况采集设备在当前时间点采集到的路况数据；无人车调度平台是指可以生成无人车调度指令的平台，实际应用中，无人车调度平台可以是由一个或多个服务器组成的具备无人车调度指令生成功能的平台。

具体的，在目标区域内可以根据业务需求设置一个或多个路况采集设备，例如，根据物流业务需求，在物流工业园的无人车行驶道路的路边每隔100米安装一个路况采集设备；路况采集设备接收路况采集请求，响应于路况采集请求，采集目标区域内的当前路况数据；实际应用中，在路况采集设备开始采集后，可以实时向无人车调度平台上传当前路况数据，例如，路况采集设备可以每隔30s向无人车调度平台上传当前路况数据。

在本说明书一具体实施方式中，无人车控制***中包含可以对无人车调度平台进行控制的平台客户端；用户触发平台客户端中的平台控制页面，点击针对路况采集设备i的路况采集请求；平台客户端将路况采集请求发送至无人车调度平台，再由无人车调度平台向路况采集设备i发送路况采集请求；路况采集设备i接收路况采集请求，响应于路况采集请求，将采集到的目标区域内的当前路况数据返回至无人车调度平台。

通过触发路况采集设备，对目标区域内的当前路况数据进行采集，并将当前路况采集数据上传至无人车调度平台，以便后续无人车调度平台可以基于当前路况数据完成无人车的调度，提升了当前路况采集数据的准确性。

在由路况采集设备接收到路况采集请求之前，需要建立每个无人车与无人车调度平台之间的传输链路，从而保证后续数据的正常传输。

在实际应用中，可以在每个无人车中配置两个或两个以上的终端，基于每个终端建立不同的传输链路，用于分别对不同类型的数据进行发送或接收。具体的，可以在每个无人车上配置车端数据上报模块和指令接收模块，即响应于路况采集请求之前，还可以包括：

所述车端数据上报模块，接收无人车调度平台发送的第一链接创建请求，建立与所述无车调度平台的第一业务传输链路；

所述指令接收模块，接收无人车调度平台发送的第二链接创建请求，建立与所述无车调度平台的第二业务传输链路。

其中，车端数据上报模块是指配置在无人车上用于发送车端数据的终端，车端数据是指由无人车上配置的采集设备采集到的数据，例如，车端数据可以是无人车G的当前位置数据、无人车G与障碍物h的距离等等；指令接收模块是指配置在无人车上用于接收无人车调度平台发送的无人车调度指令的终端；第一链接创建请求是指建立车端数据上报模块与无人车调度平台之间的传输链路的请求；第二链接创建请求是指建立指令接收模块与无人车平台之间的传输链路请求；第一传输链路是指由无人车向无人车调度平台发送车端数据的链路；第二传输链路是指由无人车调度平台向无人车发送无人车调度指令的链路；实际应用中，第一传输链路和第二传输链路可以是基于TCP协议创建的传输链路。

具体的，车端数据上报模块响应于接收到第一链接创建请求，建立车端数据上报模块与无人车调度平台之间，用于传输车端数据的第一业务传输链路；指令接收模块响应于接收到的第二链接创建请求，建立无人车调度平台与指令接收模块之间，用于传输平台调度指令的第二业务传输链接。

在本说明书一具体实施方式中，为无人车A配置了车端数据客户端和指令数据客户端；车端数据客户端响应于无人车调度平台发送的第一链接创建请求，建立车端数据客户端与无人车调度平台之间的车端数据传输链路；指令数据客户端响应于无人车调度平台发送的第二链接创建请求，建立指令数据客户端与无人车调度平台之间的指令数据传输链路。

通过建立车端数据上报模块与无人车调度平台之间的第一业务传输链路，以及指令接收模块与无人车调度平台之间的第二业务传输链路，以便后续基于第一业务传输链路传输车端数据，由第二业务传输链路传输无人车调度指令，避免不同类型数据采用相同链路传输造成的延时问题，提升了数据的传输效率，进而提升了无人车的调度效率。

在实际应用中，为了确定无人车与无人车调度平台之间的传输链路是否已创建，可以为了每个已创建的传输链路设置标识，从而避免的传输链路的重复创建。

具体的，在无人车调度平台中可以包含链路注册模块，建立与所述无车调度平台的第一业务传输链路之后，还可以包括：

所述链路注册模块，确定车端数据上报标识和所述无人车的无人车标识；

根据所述车端数据上报标识和所述无人车标识，生成所述第一业务传输链路对应的第一链路标识。

其中，链路注册模块是指接收无人车调度***中创建的传输链路对应的链路标识的模块；车端数据上报标识是指上报车端数据的客户端对应的标识，例如，车端数据上报标识为上报车端数据的客户端的进程端口号；无人车标识是指无人车的标识，例如，无人车***的IP地址、硬件MAC地址等等；第一链路标识是指对车端数据上报标识和无人车标识进行拼接得到的标识，例如，确定无人车标识为“a1”，车端数据上报标识为“255.122”，则第一链路标识为“a1-255.122”。

具体的，车端数据上报的终端将无人车***的无人车标识以及车端数据上报客户端的车端数据上报标识作为唯一标识，即第一链路标识，注册至链路注册模块，从而可以确定第一链路标识对应的传输链路创建完成。

在本说明书一具体实施方式中，车端数据上报服务端将建立的第一传输链路，以无人车车载***的IP地址和车端数据上报客户端的进程端口号作为第一链路标识，注册至链路注册模块。

上述描述了对第一业务传输链路的注册过程，第二业务传输链路的注册过程与第一业务传输链路一致，具体的，建立与所述无车调度平台的第二业务传输链路之后，还可以包括：

所述链路注册模块，确定指令下发标识和所述无人车的无人车标识；

根据所述指令下发标识和所述无人车标识，生成所述第二业务传输链路对应的第二链路标识。

其中，指令下发标识是指下发指令的客户端对应的标识，例如，指令下发标识为下发指令的客户端的进程端口号；第二链路标识是指对指令下发标识和无人车标识进行拼接得到的标识。

具体的，指令下发终端将无人车***的无人车标识以及指令下发标识作为唯一标识，即第二链路标识，注册至链路注册模块，从而确定第二链路标识对应的传输链路创建完成。

在本说明书一具体实施方式中，无人车调度指令下发服务端将建立的第二传输链路，以无人车车载***的MAC地址和调度指令下发客户端的进程端口号作为第二链路标识，注册至链路注册模块。

通过对创建的传输链路进行注册，使得每个传输链路存在对应的链路标识，以便避免后续对重复链路进行创建，提升传输链路的创建效率。

步骤204：所述至少一个无人车，通过第一业务传输链路向所述无人车调度平台发送车端数据。

在建立了无人车与无人车调度平台的第一业务传输链路后，可以由无人车将采集到的车端数据基于第一业务传输链路上传至无人车调度平台。

具体的，确定每个无人车与无人车调度平台之间的建立的第一业务传输链路；由每个无人车基于其对应的第一业务传输指令将车端数据上传至无人车调度平台。

在本说明书一具体实施方式中，确定无人车1以及其对应的第一传输链路：链路a，确定无人车2以及其对应的第一传输链路：链路b；无人车1基于链路a将无人车1采集到的车端数据上传至无人车调度平台；无人车2基于链路b将无人车2采集到的车端数据上传至无人车调度平台。

通过将无人车采集到的车端数据上传至无人车调度平台，以便后续无人车调度平台基于每个无人车的车端数据对无人车进行调度。

步骤206：所述无人车调度平台，基于目标业务算法、每个车端数据和所述当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令，并将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车。

在无人调度平台接收到车端数据和当前路况数据后，可以基于无人车调度平台中包含的业务算法确定需要对无人车进行哪些调度。

其中，目标业务算法是指无人车调度平台包含的业务算法，例如，动态局部路径规划算法、车道级全局路径规划算法等；无人车调度指令可以是使无人车暂停行驶、行驶到指定位置等指令；目标无人车是指需要接收并执行无人车调度指令的无人车。

在说明书一具体实施方式中，无人车调度平台获取每个无人车上报的车端数据，以及路况采集设备上报的当前路况数据；根据无人车调度平台中的业务算法、每个车端数据以及当前路况数据确定每个目标无人车，并生成每个目标无人车对应的无人车调度指令；将无人车调度指令发送至对应的目标无人车。

通过由无人车调度平台生成无人车调度指令，并发送至对应的目标无人车，以便后续目标无人车对无人调度指令进行执行。

进一步地，为了提升无人调度平台的处理效率，在无人调度平台可以配置车端数据汇聚模块以及路况数据汇聚模块；数据汇聚模块可以基于预设的数据分析框架采集数据，便于后续对数据做进一步的分析。

在实际应用中，所述无人车调度平台包含车端数据汇聚模块，所述方法还可以包括：

所述车端数据汇聚模块，接收所述至少一个无人车基于所述第一业务传输链路发送的车端数据；

所述车端数据汇聚模块，对接收到的车端数据进行结构化处理，获得至少一个结构化车端数据。

其中，车端数据汇聚模块基于预设车端数据分析框架对车端数据进行处理，得到结构化的车端数据；结构化车端数据是指基于车端数据汇聚模块进行车端数据的采集得到的车端数据。

具体的，无人车调度平台中设置有车端数据汇聚模块，车端数据汇聚模块基于预设数据分析框架，接收每个无人车上报的车端数据，获得至少一个结构化车端数据。

在本说明书一具体实施方式中，无人车调度平台中的车端数据汇聚模块接收每个无人车上报的车端数据；对接收到的车端数据进行结构化处理，得到每个无人车上报的车端数据对应的结构化车端数据。

进一步地，所述无人车调度平台，还包含路况数据汇聚模块，所述方法还可以包括：

所述路况数据汇聚模块，接收所述至少一个路况采集设备上传的当前路况数据；

所述路况数据汇聚模块，对接收到的当前路况数据进行结构化处理，获得至少一个结构化路况数据。

其中，路况数据汇聚模块基于预设路况数据分析框架对当前路况数据进行处理，得到结果化的路况数据；结构化路况数据是指基于路况数据汇聚模块进行当前路况数据的采集得到的路况数据。

具体的，无人车调度平台中设置有路况数据汇聚模块，路况数据汇聚模块基于预设路况数据分析框架，接收每个路况采集设备上报的路况数据，获得至少一个结构化路况数据。

在本说明书一具体实施方式中，无人车调度平台中的路况数据汇聚模块接收每个路况采集设备上报的当前路况数据；对接收到的路况数据进行结构化处理，得到每个无人车上报的路况数据对应的结构化路况数据。

进一步地，无人车调度平台中还包含中心调度模块，用于对结构化车端数据和结构化路况数据做进一步处理，从而获得无人车调度指令。

具体的，所述无人车调度平台，基于目标业务算法、每个车端数据和所述当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令的方法可以包括：

所述车端数据汇聚模块，将所述至少一个结构化车端数据发送至所述中心调度模块；

所述路况数据汇聚模块，将所述至少一个结构化路况数据发送至所述中心调度模块；

所述中心调度模块，根据所述目标业务算法、每个结构化车端数据和每个结构化路况数据确定目标无人车，并生成针对所述目标无人车的无人车调度指令。

具体的，车端数据汇聚模块将每个结果化车端数据发送至中心调度模块，路况数据汇聚模块将每个结构化路况数据发送至中心调度模块；中心调度模块根据每个结构化车端数据、每个结构化路况数据以及目标业务算法确定目标无人车，并生成目标无人车对应的无人车调度指令。

在本说明书一具体实施方式中，无人车调度平台接收车端数据汇聚模块发送的结构化车端数据，接收路况数据汇聚模块发送的结构化路况数据；基于每个结构化路况数据、每个结构化车端数据以及目标业务算法，确定需要调整的目标无人车，生成针对每个目标无人车的无人车调度指令。

实际应用中，无人车在目标区域中正常运行，会存在异常运行的情况较少；因此，在无人车调度平台中还可以包含矢量搜索引擎；矢量搜索引擎用于在结构化路况数据中筛选需要进一步处理的路况数据；将确定的待处理路况数据发送至中心调度模块，从而提升了中心调度模块的计算效率。

具体的，所述无人车调度平台还包含矢量搜索引擎；所述中心调度模块，根据所述目标业务算法、每个结构化车端数据和每个结构化路况数据确定目标无人车，并生成针对所述目标无人车的无人车调度指令的方法可以包括：

所述矢量搜索引擎，接收所述数据汇聚模块发送的至少一个结构化路况数据；

在所述至少一个结构化路况数据中确定待处理路况数据，并将所述待处理路况数据发送至所述中心调度模块；

所述中心调度模块，在所述至少一个结构化车端数据中，确定所述待处理路况数据对应的目标车端数据，并基于所述待处理路况数据和所述目标车端数据确定目标业务算法；

基于所述目标车端数据、所述待处理路况数据和所述目标业务算法生成无人车调度指令。

其中，矢量搜索引擎是指在结构化路况数据中确定待处理路况数据的搜索引擎，实际应用中，结构化路况数据可以是目标对象的坐标数据，矢量搜索引擎通过空间索引的方式在坐标数据中确定不符合预设规则的坐标数据，作为待处理路况数据；待处理路况数据是指结构化路况数据中需要进一步处理的路况数据；目标车端数据是指与待处理路况数据存在关联关系的结构化车端数据，例如，待处理路况数据为无人车a在园区内距离障碍物b的距离，目标车端数据也为无人车a在园区内距离障碍物b的距离。

具体的，矢量搜索引擎接收路况数据汇聚模块发送的结构化路况数据；在结构化路况数据中搜索需要进一步处理的一个或多个结构化路况数据，作为待处理路况数据；基于待处理路况数据在中心调度模块的至少一个结构化车端数据中确定目标车端数据；进一步地，基于每个结构化路况数据和每个目标车端数据确定目标业务算法和目标无人车；创建每个目标无人车对应的无人车调度指令。

在本说明书一具体实施方式中，矢量搜索引擎接收路况数据汇聚模块发送的结构化路况数据，包括数据x、数据y和数据z；在每个结构化路况数据中筛选数据y作为待处理路况数据；根据待处理路况数据在每个结构化车端数据中确定数据c为目标车端数据；基于数据y、数据c和路径规划算法生成针对无人车a的车辆移动指令，车辆移动指令中包含目标坐标点，用于后续无人车可以从当前坐标点移动至目标坐标点。

通过结合车端数据和路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令，即结合目标区域内的路况采集设备以及无人车中配置的采集设备采集到的数据生成无人车调度指令，提升了无人车调度指令的准确性。

除上述对上传至无人车调度平台的当前路况数据和车端数据进行数据汇聚以外，还可以对中心调度模块生成的无人车调度指令进行数据汇聚。

具体的，所述无人车调度平台还包含指令汇聚模块，所述无人车调度平台，将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车的方法可以包括：

所述指令汇聚模块，基于指令数据框架对所述无人车调度指令进行分类，获得至少一个调度指令集合；

将所述至少一个调度指令集合发送至所述目标无人车。

其中，指令汇聚模块是指基于指令数据框架采集无人车调度指令的模块；调度指令集合是指对无人车调度指令进行分类，得到的目标类型的无人车调度指令组成的集合；指令数据框架是指对无人车调度指令进行分类的标准，例如，根据指令下发时间点对无人车调度指令进行分类。

具体的，无人车调度指令可以包含不同的处理阶段、层面或时间等，因此，可以对中心调度模块产生的无人车调度指令进行数据汇聚，再将得到调度指令集合发送至目标无人车，以便无人车可以更高效的对无人车调度指令进行执行；例如，指令m为当前将无人车3移动至坐标点a1，指令n为20分钟后将无人车4移动至坐标点a1，故可以将需要当前处理的指令划分为第一类，将滞后处理的指令划分为第二类。

在本说明书一具体实施方式中，指令汇聚模块接收中心调度模块生成的指令D1、指令D2、指令D4和指令D3；基于指令数据框架将指令划分为两类，第一类指令：指令D1、指令D2为下发至无人车a的指令；第二类指令：指令D4和指令D3为下发至无人车b的指令。

通过指令汇聚模块对中心调度模块产生的无人车调度指令进行数据汇聚，并将生成的调度指令集合发送至对应的目标无人车，以便后续目标无人车更高效的执行无人车调度指令。

步骤208：所述目标无人车，通过第二业务传输链路接收并执行所述无人车调度指令。

具体的，无人车调度平台生成无人车调度指令后，基于第二业务传输链路将无人车调度指令发送目标无人车；目标无人车对接收到的无人调度指令进行执行。

在本说明书一具体实施方式中，无人车a接收基于无人车调度平台基于第二业务传输链路发送的无人车调度指令；无人车调度指令为使无人车a由园区1移动至园区2，则无人车a执行无人车调度指令，由园区1移动至园区2。

无人车通过第二业务传输链路，接收无人车调度平台发送的无人车调度指令并执行，从而实现了无人车调度指令的高效传输。

在本说明书一具体实施方式中，如图3所示，图3是本说明书一个实施例提供的一种传输链路创建示意图，无人车控制***中包含无人车调度平台和无人车1、无人车2和无人车3；建立无人车调度平台中车端数据上报服务端与每个无人车的车端数据上报客户端之间的车端数据传输链路，并在链路注册中心对每个车端数据传输链路进行注册；建立无人车调度平台中控制指令下发服务端，与每个无人车的控制指令下发客户端之间的指令数据传输链路，并在链路注册中心对每个指令数据传输链路进行注册；每个无人车基于车端数据传输链路向无人车调度平台上传车端数据，并存储至车端数据缓存；中心调度模块获取车端数据缓存中的车端数据生成无人车控制指令；控制指令缓存对中心调度模块生成的无人车控制指令进行缓存；控制指令下发服务端基于控制指令缓存中的无人车控制指令，根据指令数据传输链路向对应的无人车下发无人车控制指令。

本说明书一个实施例实现了由至少一个路况采集设备，响应于路况采集请求，采集所述目标区域内的当前路况数据，并将所述当前路况数据上传至所述无人车调度平台；由至少一个无人车，通过第一业务传输链路向所述无人车调度平台发送车端数据；由无人车调度平台，基于目标业务算法、每个车端数据和所述当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令，并将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车；由目标无人车，通过第二业务传输链路接收并执行所述无人车调度指令。

本说明书一实施例的无人车控制方法，通过将车端数据和当前路况数据上传至无人车调度平台，从而实现了由无人车调度平台在结合路况数据和车端数据的基础上，对无人车进行控制，避免了对单个无人车进行高成本的改装，从而降低了无人车的控制成本；基于当前路况数据生成无人车调度指令，提升了无人车控制的精准度；基于第一业务传输链路上传车端数据，并根据第二业务传输链路接收无人车调度指令，实现了数据的分链路传输，提升了数据传输效率和传输稳定性。

下述结合附图4a和图4b，以本说明书提供的无人车控制方法在物流无人车控制***的应用为例，对所述无人车控制方法进行进一步说明。其中，图4a示出了本说明书一个实施例提供的一种无人车控制方法的处理过程流程图，具体包括以下步骤。

步骤402：平台客户端接收平台控制请求，建立与无人车控制平台之间的传输链路。

具体的，用户可以通过平台客户端触发无人车控制平台向无人车下发控制指令；无人车控制平台中配置有API服务总线，用于实现与不同客户端之间建立传输链路。

步骤404：每个物流无人车接收车端数据上报指令，基于车端数据传输链路向无人车控制平台上报车端数据。

具体的，每个物流无人车中配置有车端数据上报模块；建立车端数据上报模块与无人车控制平台之间的车端数据传输链路，用于后续物流无人车向无人车控制平台上传车端数据。图4b示出了本说明书一个实施例提供的一种无人车控制方法的流程示意图，图4b中仅对一个物流无人车进行了示意，在实际应用中可以包含多个物流无人车。

步骤406：每个路况采集设备接收路况数据上报指令，向无人车控制平台上报路况数据。

具体的，路况采集设备可以采集目标区域内的原始视频数据和原始雷达数据，并基于雷视融合算法生成雷视融合数据；将雷视融合数据作为路况数据上传至路况数据汇聚模块；图4b中仅示意了一个路况采集设备，在实际应用中可以包含多个路况采集设备。

步骤408：无人车控制平台中的车端数据汇聚模块基于车端数据传输链路，采集上报的车端数据，将生成的结构化车端数据上传至服务调度中心。

步骤410：无人车控制平台中的路况数据汇聚模块采集上报的路况数据，将生成的结构化路况数据上传至矢量数据搜索引擎。

步骤412：矢量数据搜索引擎在结构化路况数据中确定搜索存在处理需求的待处理路况数据，并将待处理路况数据发送至服务调度中心。

步骤414：服务调度中心基于待处理路况数据确定目标车端数据，并根据待处理路况数据和目标车端数据确定目标业务算法。

具体的，在无人车控制平台配置有业务算法集合，可以基于实际的数据处理需求选取目标业务算法，用于确定对物流无人车的调度方式。

步骤416：基于待处理路况数据、目标车端数据和目标业务算法确定目标无人车，并生成针对目标无人车的无人车调度指令。

步骤418：控制指令汇聚模块获取无人车调度指令，生成至少一个调度指令集合。

步骤420：将每个调度指令集合基于指令数据传输链路下发至对应的物流无人车。

步骤422：物流无人车执行调度指令集合中的每个调度指令。

本说明书一个实施例实现了由至少一个路况采集设备，响应于路况采集请求，采集所述目标区域内的当前路况数据，并将所述当前路况数据上传至所述无人车调度平台；由至少一个无人车，通过第一业务传输链路向所述无人车调度平台发送车端数据；由无人车调度平台，基于目标业务算法、每个车端数据和所述当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令，并将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车；由目标无人车，通过第二业务传输链路接收并执行所述无人车调度指令。

本说明书一实施例的无人车控制方法，通过将车端数据和当前路况数据上传至无人车调度平台，从而实现了由无人车调度平台在结合路况数据和车端数据的基础上，对无人车进行控制，避免了对单个无人车进行高成本的改装，从而降低了无人车的控制成本；基于当前路况数据生成无人车调度指令，提升了无人车控制的精准度；基于第一业务传输链路上传车端数据，并根据第二业务传输链路接收无人车调度指令，实现了数据的分链路传输，提升了数据传输效率和传输稳定性。

本说明书一个实施例还提供了另一种无人车控制方法，应用于无人车调度平台，包括：

接收每个路况采集设备发送的当前路况数据，和每个无人车基于第一业务传输链路发送的车端数据；

基于目标业务算法、每个车端数据和每个当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令；

根据第二业务传输链路将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车。

同时，本说明书一个实施例还提供了一种无人车调度平台，该无人车调度平台可以基于上述另一种无人车控制方法实现向目标无人车下发无人车调度指令。

与上述方法实施例相对应，本说明书还提供了无人车控制***实施例，图5示出了本说明书一个实施例提供的一种无人车控制***的结构示意图。如图5所示，所述无人车控制***中包含无人策划调度平台、至少一个无人车以及至少一个路况采集设备，所述至少一个无人车和所述至少一个路况采集设备位于目标区域，其中：

所述至少一个路况采集设备502，被配置为响应于路况采集请求，采集所述目标区域内的当前路况数据，并将所述当前路况数据上传至所述无人车调度平台；

所述至少一个无人车504，被配置为通过第一业务传输链路向所述无人车调度平台发送车端数据；

所述无人车调度平台506，被配置为基于目标业务算法、每个车端数据和所述当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令，并将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车；

所述目标无人车，被配置为通过第二业务传输链路接收并执行所述无人车调度指令。

可选地，所述无人车调度平台506，包含车端数据汇聚模块，所述方法还包括：

所述车端数据汇聚模块，接收所述至少一个无人车基于所述第一业务传输链路发送的车端数据；

所述车端数据汇聚模块，对接收到的车端数据进行结构化处理，获得至少一个结构化车端数据。

可选地，所述无人车调度平台506，还包含路况数据汇聚模块，所述方法还包括：

所述路况数据汇聚模块，接收所述至少一个路况采集设备上传的当前路况数据；

所述路况数据汇聚模块，对接收到的当前路况数据进行结构化处理，获得至少一个结构化路况数据。

可选地，所述无人车调度平台506，包含中心调度模块；

相应的，所述无人车调度平台，基于目标业务算法、每个车端数据和所述当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令，包括：

所述车端数据汇聚模块，将所述至少一个结构化车端数据发送至所述中心调度模块；

所述路况数据汇聚模块，将所述至少一个结构化路况数据发送至所述中心调度模块；

所述中心调度模块，根据所述目标业务算法、每个结构化车端数据和每个结构化路况数据确定目标无人车，并生成针对所述目标无人车的无人车调度指令。

可选地，所述无人车调度平台506，还包含指令汇聚模块，

所述无人车调度平台，将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车，包括：

所述指令汇聚模块，基于指令数据框架对所述无人车调度指令进行分类，获得至少一个调度指令集合；

将所述至少一个调度指令集合发送至所述目标无人车。

可选地，所述无人车调度平台506，还包含矢量搜索引擎；

所述中心调度模块，根据所述目标业务算法、每个结构化车端数据和每个结构化路况数据确定目标无人车，并生成针对所述目标无人车的无人车调度指令，包括：

所述矢量搜索引擎，接收所述数据汇聚模块发送的至少一个结构化路况数据；

在所述至少一个结构化路况数据中确定待处理路况数据，并将所述待处理路况数据发送至所述中心调度模块；

所述中心调度模块，在所述至少一个结构化车端数据中，确定所述待处理路况数据对应的目标车端数据，并基于所述待处理路况数据和所述目标车端数据确定目标业务算法；

基于所述目标车端数据、所述待处理路况数据和所述目标业务算法生成无人车调度指令。

可选地，所述至少一个无人车504上配置有车端数据上报模块和指令接收模块，响应于路况采集请求之前，还包括：

所述车端数据上报模块，接收无人车调度平台发送的第一链接创建请求，建立与所述无车调度平台的第一业务传输链路；

所述指令接收模块，接收无人车调度平台发送的第二链接创建请求，建立与所述无车调度平台的第二业务传输链路。

可选地，所述无人车调度平台506，还包含链路注册模块，建立与所述无车调度平台的第一业务传输链路之后，还包括：

所述链路注册模块，确定车端数据上报标识和所述无人车的无人车标识；

根据所述车端数据上报标识和所述无人车标识，生成所述第一业务传输链路对应的第一链路标识。

可选地，所述无人车调度平台506，还包含链路注册模块，建立与所述无人车调度平台的第二业务传输链路之后，还包括：

所述链路注册模块，确定指令下发标识和所述无人车的无人车标识；

根据所述指令下发标识和所述无人车标识，生成所述第二业务传输链路对应的第二链路标识。

本说明书一个实施例实现了由至少一个路况采集设备，响应于路况采集请求，采集所述目标区域内的当前路况数据，并将所述当前路况数据上传至所述无人车调度平台；由至少一个无人车，通过第一业务传输链路向所述无人车调度平台发送车端数据；由无人车调度平台，基于目标业务算法、每个车端数据和所述当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令，并将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车；由目标无人车，通过第二业务传输链路接收并执行所述无人车调度指令。

本说明书一实施例的无人车控制***，通过将车端数据和当前路况数据上传至无人车调度平台，从而实现了由无人车调度平台在结合路况数据和车端数据的基础上，对无人车进行控制，避免了对单个无人车进行高成本的改装，从而降低了无人车的控制成本；基于当前路况数据生成无人车调度指令，提升了无人车控制的精准度；基于第一业务传输链路上传车端数据，并根据第二业务传输链路接收无人车调度指令，实现了数据的分链路传输，提升了数据传输效率和传输稳定性。

参见图6，图6示出了根据本说明书一个实施例提供的一种无人车的结构示意图，该无人车中包括车端数据上报模块和指令接收模块，其中：

所述车端数据上报模块602，被配置为建立与无人车调度平台之间的第一业务传输链路，并基于所述第一业务传输链路向所述无人车调度平台上报车端数据；

所述指令接收模块604，被配置为建立与无人车调度平台之间的第二业务传输链路，并基于所述第二业务传输链路接收所述无人车调度平台下发的无人车调度指令。

本说明书一实施例的无人车，通过配置车端数据上报模块和指令接收模块，从而便于与无人车调度平台建立第一业务传输链路和第二业务传输链路，以便基于第一业务传输链路仅对车端数据进行传输，并基于第二业务传输链路仅对路况数据进行传输，进而提升数据传输效率，从而提升无人车的调度效率。

图7示出了根据本说明书一个实施例提供的一种计算设备700的结构框图。该计算设备700的部件包括但不限于存储器710和处理器720。处理器720与存储器710通过总线730相连接，数据库750用于保存数据。

计算设备700还包括接入设备740，接入设备740使得计算设备700能够经由一个或多个网络760通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(PSTN，Public SwitchedTelephone Network)、局域网(LAN，LocalAreaNetwork)、广域网(WAN，WideAreaNetwork)、个域网(PAN，PersonalAreaNetwork)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备740可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(NIC，network interfacecontroller))中的一个或多个，诸如IEEE802.11无线局域网(WLAN，WirelessLocalAreaNetwork)无线接口、全球微波互联接入(Wi-MAX，Worldwide Interoperabilityfor Microwave Access)接口、以太网接口、通用串行总线(USB，Universal Serial Bus)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(NFC，Near Field Communication)。

在本说明书的一个实施例中，计算设备700的上述部件以及图7中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图7所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本说明书范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。

计算设备700可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的计算设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或个人计算机(PC，Personal Computer)的静止计算设备。计算设备700还可以是移动式或静止式的服务器。

其中，处理器720用于执行如下计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述数据处理方法的步骤。上述为本实施例的一种计算设备的示意性方案。需要说明的是，该计算设备的技术方案与上述的无人车控制方法的技术方案属于同一构思，计算设备的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述无人车控制方法的技术方案的描述。

本说明书一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述无人车控制方法的步骤。

上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的无人车控制方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述无人车控制方法的技术方案的描述。

本说明书一实施例还提供一种计算机程序，其中，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述无人车控制方法的步骤。

上述为本实施例的一种计算机程序的示意性方案。需要说明的是，该计算机程序的技术方案与上述的无人车控制方法的技术方案属于同一构思，计算机程序的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述无人车控制方法的技术方案的描述。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本说明书实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本说明书实施例，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本说明书实施例所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上公开的本说明书优选实施例只是用于帮助阐述本说明书。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书实施例的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本说明书实施例的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本说明书。本说明书仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (14)

1.一种无人车控制方法，应用于无人车控制***，所述无人车控制***中包含无人车调度平台、至少一个无人车以及至少一个路况采集设备，所述至少一个无人车和所述至少一个路况采集设备位于目标区域，其中：

所述至少一个路况采集设备，响应于路况采集请求，采集所述目标区域内的当前路况数据，并将所述当前路况数据上传至所述无人车调度平台；

所述至少一个无人车，通过第一业务传输链路向所述无人车调度平台发送车端数据；

所述无人车调度平台，基于目标业务算法、每个车端数据和所述当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令，并将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车；

所述目标无人车，通过第二业务传输链路接收并执行所述无人车调度指令。

2.如权利要求1所述的方法，所述无人车调度平台包含车端数据汇聚模块，所述方法还包括：

所述车端数据汇聚模块，接收所述至少一个无人车基于所述第一业务传输链路发送的车端数据；

所述车端数据汇聚模块，对接收到的车端数据进行结构化处理，获得至少一个结构化车端数据。

3.如权利要求2所述的方法，所述无人车调度平台，还包含路况数据汇聚模块，所述方法还包括：

所述路况数据汇聚模块，接收所述至少一个路况采集设备上传的当前路况数据；

所述路况数据汇聚模块，对接收到的当前路况数据进行结构化处理，获得至少一个结构化路况数据。

4.如权利要求3所述的方法，所述无人车调度平台包含中心调度模块；

相应的，所述无人车调度平台，基于目标业务算法、每个车端数据和所述当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令，包括：

所述车端数据汇聚模块，将所述至少一个结构化车端数据发送至所述中心调度模块；

所述路况数据汇聚模块，将所述至少一个结构化路况数据发送至所述中心调度模块；

所述中心调度模块，根据所述目标业务算法、每个结构化车端数据和每个结构化路况数据确定目标无人车，并生成针对所述目标无人车的无人车调度指令。

5.如权利要求4所述的方法，所述无人车调度平台还包含指令汇聚模块，

所述无人车调度平台，将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车，包括：

所述指令汇聚模块，基于指令数据框架对所述无人车调度指令进行分类，获得至少一个调度指令集合；

将所述至少一个调度指令集合发送至所述目标无人车。

6.如权利要求4所述的方法，所述无人车调度平台还包含矢量搜索引擎；

所述中心调度模块，根据所述目标业务算法、每个结构化车端数据和每个结构化路况数据确定目标无人车，并生成针对所述目标无人车的无人车调度指令，包括：

所述矢量搜索引擎，接收所述数据汇聚模块发送的至少一个结构化路况数据；

在所述至少一个结构化路况数据中确定待处理路况数据，并将所述待处理路况数据发送至所述中心调度模块；

所述中心调度模块，在所述至少一个结构化车端数据中，确定所述待处理路况数据对应的目标车端数据，并基于所述待处理路况数据和所述目标车端数据确定目标业务算法；

基于所述目标车端数据、所述待处理路况数据和所述目标业务算法生成无人车调度指令。

7.如权利要求1所述的方法，所述至少一个无人车上配置有车端数据上报模块和指令接收模块，响应于路况采集请求之前，还包括：

所述车端数据上报模块，接收无人车调度平台发送的第一链接创建请求，建立与所述无车调度平台的第一业务传输链路；

所述指令接收模块，接收无人车调度平台发送的第二链接创建请求，建立与所述无车调度平台的第二业务传输链路。

8.如权利要求7所述的方法，所述无人车调度平台还包含链路注册模块，建立与所述无车调度平台的第一业务传输链路之后，还包括：

所述链路注册模块，确定车端数据上报标识和所述无人车的无人车标识；

根据所述车端数据上报标识和所述无人车标识，生成所述第一业务传输链路对应的第一链路标识。

9.如权利要求7所述的方法，所述无人车调度平台还包含链路注册模块，建立与所述无人车调度平台的第二业务传输链路之后，还包括：

所述链路注册模块，确定指令下发标识和所述无人车的无人车标识；

根据所述指令下发标识和所述无人车标识，生成所述第二业务传输链路对应的第二链路标识。

10.一种无人车控制***，所述无人车控制***中包含无人策划调度平台、至少一个无人车以及至少一个路况采集设备，所述至少一个无人车和所述至少一个路况采集设备位于目标区域，其中：

所述至少一个路况采集设备，被配置为响应于路况采集请求，采集所述目标区域内的当前路况数据，并将所述当前路况数据上传至所述无人车调度平台；

所述至少一个无人车，被配置为通过第一业务传输链路向所述无人车调度平台发送车端数据；

所述无人车调度平台，被配置为基于目标业务算法、每个车端数据和所述当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令，并将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车；

所述目标无人车，被配置为通过第二业务传输链路接收并执行所述无人车调度指令。

11.一种无人车，所述无人车包括车端数据上报模块和指令接收模块，其中：

所述车端数据上报模块，被配置为建立与无人车调度平台之间的第一业务传输链路，并基于所述第一业务传输链路向所述无人车调度平台上报车端数据；

所述指令接收模块，被配置为建立与无人车调度平台之间的第二业务传输链路，并基于所述第二业务传输链路接收所述无人车调度平台下发的无人车调度指令。

12.一种无人车控制方法，应用于无人车调度平台，包括：

接收每个路况采集设备发送的当前路况数据，和每个无人车基于第一业务传输链路发送的车端数据；

基于目标业务算法、每个车端数据和每个当前路况数据生成针对目标无人车的无人车调度指令；

根据第二业务传输链路将所述无人车调度指令发送至所述目标无人车。

13.一种计算设备，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求12所述无人车控制方法的步骤。

14.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求12所述无人车控制方法的步骤。

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