CN116166006A - 无人车控制方法、无人车及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人车控制方法、无人车及计算机可读存储介质，应用于无人车，所述无人车控制方法包括：获取当前检测范围内的人员分布情况；当所述人员分布情况满足路径修正条件时，确定所述当前检测范围内对应的人员位置，并根据所述人员位置确定人员障碍物区域；基于所述人员障碍物区域更新行驶路径；控制所述无人车根据更新后的行驶路径绕开所述人员障碍物区域行驶。基于上述方法，使得无人车在行驶的过程遇到行人较多的情况时，能够合理规划行驶路径，避开人员或人群执行配送任务，提升了无人车的配送效率。

Description

无人车控制方法、无人车及存储介质

技术领域

本发明涉及无人配送领域，尤其涉及无人车控制方法、无人车及计算机可读存储介质。

背景技术

在一些诸如工业园区、广场或社区等类似的室外场景，有时会利用无人车来执行物品配送的任务。这些场景的共同特点是面积大、人流量大以及人员复杂多变等，因此，当无人车按照原来的配送路径执行配送任务时，容易受到行人等因素的干扰，尤其当行驶路段中存在人群聚集的情况时，无人车往往无法合理地规划出新的行驶路径以避开人群，这也就导致了无人车的配送效率低下。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种无人车控制方法，旨在解决当行驶路段中存在人群聚集的情况时，无人车往往无法合理地规划出新的行驶路径以避开人群，导致无人车的配送效率低下的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种无人车控制方法，所述无人车控制方法包括：

获取当前检测范围内的人员分布情况；

当所述人员分布情况满足路径修正条件时，确定所述当前检测范围内对应的人员位置，并根据所述人员位置确定人员障碍物区域；

基于所述人员障碍物区域更新行驶路径；

控制所述无人车根据更新后的行驶路径绕开所述人员障碍物区域行驶。

可选地，所述获取当前检测范围内的人员分布情况的步骤之后，还包括：

根据所述人员分布情况，确定所述当前检测范围内的人员数量和人员之间的距离；

选取所述当前检测范围内任一人员作为第一目标人员，并以所述第一目标人员为基础创建团队；

当其他人员与团队内任一人员之间的距离小于预设距离时，将所述其他人员并入所述团队；

当所述团队的人员数量大于或等于预设人数，且所述团队的位置占用了所述无人车所要行驶的路径时，判定所述当前检测范围内的人员分布情况满足所述路径修正条件。

可选地，所述确定所述当前检测范围内对应的人员位置，并根据所述人员位置确定人员障碍物区域的步骤，包括：

将符合所述路径修正条件的团队作为目标团队；

确定所述目标团队内所有人员的人员位置；

基于所述目标团队内所有人员的人员位置，确定对应的所述人员障碍物区域，其中，所述人员障碍物区域包含了所述目标团队内的所有人员的人员位置。

可选地，所述基于所述人员障碍物区域更新行驶路径的步骤包括：

获取所述当前检测范围对应的环境地图；

根据所述环境地图和所述人员障碍物区域确定对应的障碍物区域；

基于所述障碍物区域，更新所述环境地图；

根据更新后所述环境地图，重新规划用以绕开所述障碍物区域的所述行驶路径。

可选地，所述控制所述无人车根据更新后的行驶路径绕开所述人员障碍物区域行驶的步骤之后，还包括：

获取当前配送任务中第二目标人员的位置信息；

根据所述第二目标人员的位置信息，确定符合停靠条件的目标停靠点；

当所述无人车到达所述目标停靠点时，向所述第二目标人员发送第一提示信息；

当所述无人车因路径受阻无法到达所述目标停靠点时，向所述第二目标人员和/或管理人员发送第二提示信息。

可选地，所述根据所述第二目标人员的位置信息，确定符合停靠条件的目标停靠点的步骤，包括：

获取所述无人车当前的位置和所述第二目标人员的位置，并分别作为第一位置和第二位置；

基于所述第一位置和所述第二位置，规划第一路径并确定所述第一路径的路程；

计算所述第一位置与所述第二位置之间的直线距离；

当所述路程与所述直线距离的比值小于预设值时，将所述第二目标人员的位置作为所述目标停靠点；

当所述路程与所述直线距离的比值大于或等于预设值时，在距离所述第二目标人员的预设范围内，选取符合所述停靠条件的一位置点作为所述目标停靠点。

可选地，所述无人车控制方法，还包括：

当所述无人车出现故障无法正常执行配送任务时，向管理人员发送求助信息；

提示所述管理人员进行身份验证，并对所述管理人员的身份信息进行验证；

当所述管理人员的身份信息验证成功后，接收所述管理人员的管理指令并执行所述管理指令。

可选地，所述无人车控制方法，还包括：

当所述无人车在执行其他指令的途中接收到新的指令时，或者当所述无人车同时接收到多条指令时；

确定指令发起者对应的身份；

当所述指令发起者包含管理人员身份时，优先执行所述管理人员发起的指令。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种无人车，所述无人车包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的无人车控制程序，所述处理器执行无人车控制程序时，实现如上所述的无人车控制方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还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无人车控制程序，所述无人车控制程序被处理器执行时，实现如上所述的无人车控制方法的步骤。

本发明实施例提供一种无人车控制方法、无人车及计算机可读存储介质。在执行配送任务的过程中，不断检测行驶路段中的人员情况，根据路段中的人员分布情况，判断是否满足预先设定的路径修正条件，当人员分布情况满足路径修正条件时，就确定当前检测范围内对应的人员位置，基于该人员位置，确定对应的人员障碍物区域，根据该人员障碍物区域，更新当前路段对应的环境地图，并基于更新后的环境地图，规划新的行驶路径，最后，控制无人车按照更新后的行驶路径避开人群，继续运行执行配送任务。基于上述方法，使得无人车在行驶的过程遇到行人较多的情况时，能够合理规划行驶路径，避开人群执行配送任务，提升了无人车的配送效率。

附图说明

图1为本发明无人车控制方法第一实施例的流程示意图；

图2为图1中步骤S20的细化流程示意图；

图3为图1中步骤S30的细化流程示意图；

图4为本发明无人车控制方法另一实施例的流程示意图；

图5是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

现如今，无人车应用于很多场景，如工业园区、社区以及广场等类似的室外场景。这些场景的共同特点是面积大、人流量大以及人员复杂多变，因此，当无人车按照原来的配送路径执行配送任务时，容易受到行人等因素的干扰，尤其当行驶路段中存在人群聚集的情况时，无人车往往无法合理地规划出新的行驶路径以避开人群，这也就导致了无人车的配送效率低下。

为解决上述问题，本发明提供一种无人车控制方法，在无人车执行配送任务时，不断检测当前行驶道路的人员情况，根据人员情况判断其是否满足路径修正条件，即以当前检测范围内任一人员为作为第一目标人员，创建团队，当有其他人员与团队内任一人员的距离小于预设距离时，就将其他人员加入团队当中，当团队内的人数大于或等于预设人数，且该团队所处的位置占用了无人车所要行驶的路径时，就判定此时的人员分布情况满足路径修正条件。为了能够规划出一条避开人群的路径，需要先确定当前检测范围内的人员位置，随后根据人员位置，将对应的人员障碍物区域设定为障碍物区域，基于已经确定的障碍物区域，更新当前检测范围的环境地图，基于更新后的环境地图，规划出新的行驶路径并将该路径更新至无人车的控制单元，控制无人车按照该行驶路径绕开人群继续执行配送任务。

以下，通过具体示例性方案对本发明权利要求要求保护的内容，进行解释说明，以便本领域技术人员更好地理解本发明权利要求的保护范围。可以理解的是，以下示例性方案不对本发明的保护范围进行限定，仅用于解释本发明。

本发明实施例提供了一种无人车控制方法，参照图1，图1为本发明一种无人车控制方法第一实施例的流程示意图。本实施例中，所述无人车控制方法包括：

步骤S10、获取当前检测范围内的人员分布情况。

在本实施例中，无人车控制方法应用于无人车，该无人车能够在接收到配送任务后，按需执行配送任务。该无人车具备探测单元和摄像单元，通过探测单元和/或摄像单元能够检测无人车当前行驶路段的人员分布情况，人员分布情况包括人员数量、人员之间的距离等。

此外，无人车在执行当前步骤S10之前，还可以根据此次配送任务中目标人员的位置信息，规划初始配送路径并按照该配送路径执行配送任务。

可选地，所述无人车的摄像单元可以是包括但不限于深度相机、其他摄像装置或设备，探测单元可以是包括但不限于激光雷达、其他探测装置或设备。

步骤S20、当所述人员分布情况满足路径修正条件时，确定所述当前检测范围内对应的人员位置，并根据所述人员位置确定人员障碍物区域。

需要说明的是，在本实施例中，无人车在获得了人员分布情况之后，还需判断当前检测范围内的人员分布情况是否满足路径修正条件，从而判断是否要规划绕行路径。也即无人车根据当前检测范围对应的光学图像、深度图像和激光点云图像三种图像中的至少一种图像，来确定当前检测范围内的人员分布情况来确定人员之间的距离和人员数量，选取当前检测范围内任一人员作为第一目标人员，并以该第一目标人员来创建一个团队，当有其他人员与该团队内任一人员之间的距离小于预设距离时，就将该其他人员加入以第

一目标人员为首的团队，当该团队内的人员数量已经大于或等于预设人数，5且该团队所处的位置占用了无人车所要行驶的路径时，就判定当前检测范围

内的人员情况满足路径修正条件。若团队内的人员数量小于预设人员数量，和/或无人车所要行驶的路径未经过团队所在区域时，则判定当前检测范围内的人员分布情况不满足路径修正条件。

可以理解地，对于预设距离和预设人数的设定均可由工作人员根据实际0情况而设定。

可选地，在另一些实施例中，可将当前检测范围内的人员分布通过聚类算法确定出聚类的团队，并确定出符合路径修正条件的目标团队。

在确定了当前检测范围内的人员分布情况满足路径修正条件之后，就需确定对应的人员位置，并根据人员位置来确定障碍物区域，参照图2，步骤5S20中的确定所述当前检测范围内对应的人员位置，并根据所述人员位置确定人员障碍物区域的步骤包括：

步骤S21、将符合所述路径修正条件的团队作为目标团队。

步骤S22、确定所述目标团队内所有人员的人员位置。

步骤S23、基于所述目标团队内所有人员的人员位置，确定对应的所述人0员障碍物区域，其中，所述人员障碍物区域包含了所述目标团队内的所有人

员的人员位置。

在确定了当前检测范围内的人员分布情况是满足路径修正条件之后，将符合路径修正条件的团队作为目标团队，随后确认该目标团队内包含的所有

人员的人员位置，基于已经确定了的人员位置，进一步确定对应的障碍物区5域，该人员障碍物区域内包含了目标团队内所有人员的人员位置。

可选地，无人车可以基于探测单元和摄像单元共同工作，来获得当前检测范围内的光学图像、深度图像或激光点云图像，探测单元可以是包括但不限于激光雷达、其他探测装置或设备，摄像单元可以是包括但不限于深度相机、其他摄像装置或设备。

0示例性的，无人车选择当前检测范围内某一人员作为第一目标人员。预先设定：预设距离为1.5m，预设人数为3，因此，当无人车检测到有其他人员与该第一目标人员的距离小于1.5m时，就将此人员加入到团队当中。并且，在其他人员与该更新后的团队中的任一人员的距离小于1m时，均将其他人员加入到该团队中。当该团队中的人数超过3人，且该团队所在的位置处于无人车的行驶路径当中，此时无人车判定当前人员团队满足路径修正条件，最后无人车将符合路径修正条件的团队作为目标团队，确定该目标团队当中所有人员的位置，并以此来进一步确认对应的人员障碍物区域。

步骤S30、基于所述人员障碍物区域更新行驶路径。

在本实施例中，在确定了人员障碍物区域之后，还需根据人员障碍物区域来更新行驶路径，参照图3，具体地，步骤S30、基于所述人员障碍物区域更新行驶路径的步骤包括：

步骤S31、获取所述当前检测范围对应的环境地图。

步骤S32、根据所述环境地图和所述人员障碍物区域确定对应的障碍物区域。

步骤S33、基于所述障碍物区域，更新所述环境地图。

步骤S34、根据更新后所述环境地图，重新规划用以绕开所述障碍物区域的所述行驶路径。

在本实施例中，无人车先调取当前检测范围对应的环境地图，确定人员障碍物区域在该环境地图中对应的位置设置为障碍物区域，并以此更新环境地图，基于更新后的环境地图，规划绕开该障碍物区域的行驶路径。

可选地，无人车可以通过建立障碍物等效模型来确定对应的障碍物区域，进一步去更新环境地图。也即，将目标团队内的所有人员当作于一个整体障碍物来对待，将人员障碍物区域在环境地图中的位置相当于障碍物所在位置。由于不同目标团队的人员数量以及分布情况是不同的，其所占的区域面积也是不同的，因此可以根据目标团队对应的人员障碍物区域的中心坐标以及障碍物体积来确定对应的障碍物等效模型。这里可以首先利用特征点检测算法来采集团队中人群的特征点，随后将特征点进行聚类，将团队人群的特征点归为同一个人员障碍物区域类别，同样的，这一步也可以基于聚类算法来实现，最后将真实障碍物的位置利用提取出同类别特征点来表示出来，即将障碍物最***的特征点围成形成一个等效模型，其目的是展示空间中不同障碍物的位置和大小关系，为接下来无人车的避障路径规划做准备。为了便于无人车对障碍物的处理，通常会将等效模型的形状设定为一个最接近人员障碍物自身体积大小的长方体。需要说明的是，该模型大小的计算不但要结合障碍物自身，还要同时结合无人车的速度以及安全制动距离等，随后还需计算障碍物等效模型覆盖的面积，确定对应的障碍物区域，基于已经获得的障碍物区域更新无人车的当前检测范围路段对应的环境地图，基于更新后的环境地图，无人车可以得出当前检测范围中的路段哪些区域为可行驶区域，哪些区域为不可行驶区域，规划出用于规避行人的路径，同时还可以自适应调整自身的行驶速度等。

在本实施例中，通过构建人群的障碍物等效模型，并在确定障碍物区域之后更新当前检测范围中的环境地图，基于环境地图来规划新的行驶路径，使得无人车在遇到人群聚集时，合理规划行驶路径，避让行人继续执行配送任务，提升了无人车的工作效率。

步骤S40、控制所述无人车根据更新后的行驶路径绕开所述人员障碍物区域行驶。

在本实施例中，在规划好新的行驶路径之后，无人车会将规划好的新路径更新到自身的控制单元，由控制单元来控制无人车基于更新后的行驶路径运行，避让人群并继续执行配送任务。

在本实施例中，无人车在执行配送任务时，在行驶过程中可能遇到人员较多的场景，该场景中可能存在人群聚集的情况，为避免无人车与其相撞或因受其影响配送任务的执行，将人群所在的区域划分为障碍物区域，并基于障碍物区域合理规划并更新对应的行驶路径，避让人群并继续执行配送任务，提升了无人车的工作效率。

参照图4，步骤S40之后，还包括：

步骤S50、获取当前配送任务中第二目标人员的位置信息。

步骤S60、根据所述第二目标人员的位置信息，确定符合停靠条件的目标停靠点。

步骤S70、当所述无人车到达所述目标停靠点时，向所述第二目标人员发送第一提示信息。

步骤S80、当所述无人车因路径受阻无法到达所述目标停靠点时，向所述第二目标人员和/或管理人员发送第二提示信息。

在本实施例中，无人车在执行配送任务之前，管理人员会先对无人车下达配送任务，该配送任务包括对应的第二目标人员以及该第二目标人员的位置信息，无人车所要执行的配送任务就是将携带的物件运送到第二目标人员所在的位置，并对其成功交付。但由于第二目标人员的位置信息并非固定的某一地点，它可能存在于无人车工作场景的任何一个地点，有些位置可能是无人车无法达到的，因此，无人车还需根据此次配送任务中第二目标人员的位置信息来确定对应的目标停靠点。第二目标人员为无人车提供服务的对象。

在本实施例中，获取无人车当前的位置和配送任务对应的第二目标人员的位置，分别将其作为第一位置和第二位置，基于第一位置和第二位置，规划出无人车执行配送任务由第一位置至第二位置的第一路径并确定该第一路径对应的路程。此外，还需计算第一位置和第二位置之间的直线距离，当路程与直线距离的比值大于或等于预设比值(例如，预设比值为1.2)时，证明此时的配送路程可能存在绕远的情况，因此为了避免无人车绕远配送的情况，在距离第二目标人员的预设范围(例如，距离第二目标人员20m范围内)内选取一个符合停靠条件的位置点作为目标停靠点，让用户前往目标停靠点取件即可；当路程与直线距离的比值小于预设比值时，证明此时配送路程处于合理范围，不存在绕远的情况，因此就将目标人员的位置作为目标停靠点。

可选地，预设比值和预设范围可由工作人员根据实际情况而定。

可选地，在选取一个符合停靠条件的位置点作为目标停靠点时，无人车还能够根据第二目标人员的位置信息来获取对应的实景地图，实景地图即为3D地图，例如当用户输入目的地时，导航程序能够基于GPS或北斗等定位***获取该目的地的实景地图并发送至用户终端，用户打开实景地图之后，能够看到目的地的道路特征，这样更利于人们分辨是否能够到达目的地。在本发明中，无人车同样利用定位***来调取第二目标人员所在位置对应的实景地图，并通过该实景地图来分析目标人员所在位置的环境信息，基于分析算法，对环境信息进行分析和评估，选取一块合适的区域作为目标停靠点，停靠条件可以是地势平坦，不包含任何动态障碍物以及静态障碍物例如垃圾桶、台阶、小动物等，停靠区域的面积必须大于两倍的无人车车体覆盖道路的面积，这样方便无人车进行调头或倒车等操作，并且该停靠点到第二目标人员的距离在预设范围之内例如不超过5m，即目标停靠点的选取要尽可能的接近目标人员，这样可以使得第二目标人员尽可能地减少取货的路程。可选地，停靠条件可以由研发人员进行更加具体地制定，以利于无人车选取更加合理的目标停靠点。在确定出目标停靠点之后，则控制无人车前往目标停靠点。

进一步地，当无人车到达目标停靠点时，就可以向第二目标人员发送第一提示信息，该第一提示信息用于提醒目标人员进行取货操作，该第一提示信息中除包含取件的提示信息外还包括随机生成的用于核验取件人身份的取件编码，取件编码可以是由数字和/或字母等构成的四位或六位一串字符。此外，尽管无人车已经选取好了目标停靠点，但在配送过程中仍然可能会遇到一些客观障碍物导致路径受阻，如楼梯、围栏等，此时，无人车可以提前向目标人员和/或管理人员发送第二提示信息。该第二提示信息与正常到达的第一提示信息有一些区别，该第二提示信息中除包含取件编码之外，还包含无人车无法达到目标停靠点的原因，如路径受阻、被其他人员阻拦等，以及此时无人车的所在位置，基于这些信息，使得第二目标人员和/或管理人员可以知道无人车当前的工作状态以及具***置，方便第二目标人员前往无人车所在之处进行取货，管理人员也可以依靠该第二提示信息判断是否有必要进行人工介入，以帮助无人车完成剩余的配送工作。

可选地，在无人车到达目标停靠点之后，第二目标人员的位置可能会发生变化，为了能够完成配送任务，无人车还能够接收来自第二目标人员发送的新的目标位置，并基于该新的目标位置重新规划行驶路径和目标停靠点。

可选地，无人车在执行配送任务的过程中，还可能会出现一些故障，诸如地图加载失败、定位失败、目标人员身份验证失败或找不到目标人员等，当无人车出现这些故障时，就向管理人员发送求助信息，管理人员接收到该信息之后，就会前往无人车所在的地方，对故障原因进行排查。与此同时，为保证故障状态下的无人车的安全性，无人车只允许被管理人员查看故障状态，因此，无人车会提示管理人员进行身份验证，管理人员的身份验证信息是固定的如指纹信息、人脸信息、用户密码或虹膜信息等，这些身份认证信息是提前采集并设定好的，可以收录于无人车本地或云端，当管理人员将对应的身份验证信息输入时，无人车能够基于已经存储的身份信息去核验当前人员的身份是否为管理人员身份，只有验证通过之后，无人车才能够接收管理人员的辅助指令，并执行对应的操作。需要说明的是，辅助指令和普通指令并不相同，辅助指令涉及到一些无人车内部权限的管理问题，如查看配送任务的第二目标人员信息、配送任务执行状态等，普通指令诸如比较常规的行人问路等，类似的指令不需要对人进行身份验证，就可以直接响应指令以执行对应的操作。此外，无人车响应辅助指令的操作还可以是跟随管理人员，或按照管理人员的指示移动。

可选地，无人车还可以将室外场景人员划分为多种类型，包括：管理人员、配送任务对应的第二目标人员和群众。当无人车在执行任务过程中同时收到多条指令时，或者在执行其他指令的途中接收到新的指令时，无人车则优先响应于管理人员给出的指令，其次执行第二目标人员的指令。也即当收到多条指令或在执行其他指令的途中接收到新的指令时，无人车需先判断指令发起者的身份，若发起者的身份包含管理人员身份，则优先响应管理人员在中途输入的任务指令，其次完成配送任务的指令，最后避让开行人，或不响应群众对无人车的操作。

需要说明的是，本发明当中的“第一目标人员”、“第二目标人员”、“第一提示信息”以及“第二提示信息”仅仅是为了区分名词，并不限定两者之间的先后顺序。

可选地，对于室外场景人员的划分也可以根据无人车的工作场景进行调整，例如，当无人车的工作场景为工厂时，还可以根据人员的着装或佩戴的安全帽的颜色，确定人员的职称等级，在执行配送任务的过程中，允许被固定职称等级或以上的工作人员叫停，并可被查看配送任务的执行状况等。

在本实施例中，无人车能够对于配送任务中可能存在的问题以及配送流程的执行都设置了应对措施，使得无人车在执行配送任务时，能够保证机器本身以及配送任务的安全性和私密性，在提升了无人车工作效率的同时还使得无人车更加智能化。

参照图5，图5为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的无人车结构示意图。

如图5所示，该无人车可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构并不构成对无人车的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图5所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作***、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及无人车控制程序。

在图5所示的无人车中，网络接口1004主要用于与其他设备进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明无人车中的处理器1001、存储器1005可以设置在无人车中，所述无人车通过处理器1001调用存储器1005中存储的无人车控制程序，并执行以下操作：

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的无人车控制程序，还执行以下操作：

获取当前检测范围内的人员分布情况；

当所述人员分布情况满足路径修正条件时，确定所述当前检测范围内对应的人员位置，并根据所述人员位置确定人员障碍物区域；

基于所述人员障碍物区域更新行驶路径；

控制所述无人车根据更新后的行驶路径绕开所述人员障碍物区域行驶。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的无人车控制程序，还执行以下操作：

根据所述人员分布情况，确定所述当前检测范围内的人员数量和人员之间的距离；

选取所述当前检测范围内任一人员作为第一目标人员，并以所述第一目标人员为基础创建团队；

当其他人员与团队内任一人员之间的距离小于预设距离时，将所述其他人员并入所述团队；

当所述团队的人员数量大于或等于预设人数，且所述团队的位置占用了

所述无人车所要行驶的路径时，判定所述当前检测范围内的人员分布情况满5足所述路径修正条件。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的无人车控制程序，还执行以下操作：

将符合所述路径修正条件的团队作为目标团队；

确定所述目标团队内所有人员的人员位置；

0基于所述目标团队内所有人员的人员位置，确定对应的所述人员障碍物

区域，其中，所述人员障碍物区域包含了所述目标团队内的所有人员的人员位置。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的无人车控制程序，还执行以下操作：5获取所述当前检测范围对应的环境地图；

根据所述环境地图和所述人员障碍物区域确定对应的障碍物区域；

基于所述障碍物区域，更新所述环境地图；

根据更新后所述环境地图，重新规划用以绕开所述障碍物区域的所述行驶路径。

0进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的无人车控制程序，

还执行以下操作：

获取当前配送任务中第二目标人员的位置信息；

根据所述第二目标人员的位置信息，确定符合停靠条件的目标停靠点；

当所述无人车到达所述目标停靠点时，向所述第二目标人员发送第一提5示信息；

当所述无人车因路径受阻无法到达所述目标停靠点时，向所述第二目标人员和/或管理人员发送第二提示信息。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的无人车控制程序，还执行以下操作：0获取所述无人车当前的位置和所述第二目标人员的位置，并分别作为第一位置和第二位置；

基于所述第一位置和所述第二位置，规划第一路径并确定所述第一路径的路程；

计算所述第一位置与所述第二位置之间的直线距离；

当所述路程与所述直线距离的比值小于预设值时，将所述第二目标人员的位置作为所述目标停靠点；

当所述路程与所述直线距离的比值大于或等于预设值时，在距离所述第二目标人员的预设范围内，选取符合所述停靠条件的一位置点作为所述目标停靠点。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的无人车控制程序，还执行以下操作：

当所述无人车出现故障无法正常执行配送任务时，向管理人员发送求助信息；

提示所述管理人员进行身份验证，并对所述管理人员的身份信息进行验证；

当所述管理人员的身份信息验证成功后，接收所述管理人员的管理指令并执行所述管理指令。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的无人车控制程序，还执行以下操作：

当所述无人车在执行其他指令的途中接收到新的指令时，或者当所述无人车同时接收到多条指令时；

确定指令发起者对应的身份；

当所述指令发起者包含管理人员身份时，优先执行所述管理人员发起的指令。

需要说明的是，在本文中，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、物品或者***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、物品或者***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，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者***中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种无人车控制方法，其特征在于，应用于无人车，所述无人车控制方法包括：

获取当前检测范围内的人员分布情况；

当所述人员分布情况满足路径修正条件时，确定所述当前检测范围内对应的人员位置，并根据所述人员位置确定人员障碍物区域；

基于所述人员障碍物区域更新行驶路径；

控制所述无人车根据更新后的行驶路径绕开所述人员障碍物区域行驶。

2.如权利要求1所述的无人车控制方法，其特征在于，所述获取当前检测范围内的人员分布情况的步骤之后，还包括：

根据所述人员分布情况，确定所述当前检测范围内的人员数量和人员之间的距离；

选取所述当前检测范围内任一人员作为第一目标人员，并以所述第一目标人员为基础创建团队；

当其他人员与团队内任一人员之间的距离小于预设距离时，将所述其他人员并入所述团队；

当所述团队的人员数量大于或等于预设人数，且所述团队的位置占用了所述无人车所要行驶的路径时，判定所述当前检测范围内的人员分布情况满足所述路径修正条件。

3.如权利要求2所述的无人车控制方法，其特征在于，所述确定所述当前检测范围内对应的人员位置，并根据所述人员位置确定人员障碍物区域的步骤，包括：

将符合所述路径修正条件的团队作为目标团队；

确定所述目标团队内所有人员的人员位置；

基于所述目标团队内所有人员的人员位置，确定对应的所述人员障碍物区域，其中，所述人员障碍物区域包含了所述目标团队内的所有人员的人员位置。

4.如权利要求1所述的无人车控制方法，其特征在于，所述基于所述人员障碍物区域更新行驶路径的步骤包括：

获取所述当前检测范围对应的环境地图；

根据所述环境地图和所述人员障碍物区域确定对应的障碍物区域；

基于所述障碍物区域，更新所述环境地图；

根据更新后所述环境地图，重新规划用以绕开所述障碍物区域的所述行驶路径。

5.如权利要求1至4任一项所述的无人车控制方法，其特征在于，所述控制所述无人车根据更新后的行驶路径绕开所述人员障碍物区域行驶的步骤之后，还包括：

获取当前配送任务中第二目标人员的位置信息；

根据所述第二目标人员的位置信息，确定符合停靠条件的目标停靠点；

当所述无人车到达所述目标停靠点时，向所述第二目标人员发送第一提示信息；

当所述无人车因路径受阻无法到达所述目标停靠点时，向所述第二目标人员和/或管理人员发送第二提示信息。

6.如权利要求5所述的无人车控制方法，其特征在于，所述根据所述第二目标人员的位置信息，确定符合停靠条件的目标停靠点的步骤，包括：

获取所述无人车当前的位置和所述第二目标人员的位置，并分别作为第一位置和第二位置；

基于所述第一位置和所述第二位置，规划第一路径并确定所述第一路径的路程；

计算所述第一位置与所述第二位置之间的直线距离；

当所述路程与所述直线距离的比值小于预设值时，将所述第二目标人员的位置作为所述目标停靠点；

当所述路程与所述直线距离的比值大于或等于预设值时，在距离所述第二目标人员的预设范围内，选取符合所述停靠条件的一位置点作为所述目标停靠点。

7.如权利要求1至4任一项所述的无人车控制方法，其特征在于，所述无人车控制方法，还包括：

当所述无人车出现故障无法正常执行配送任务时，向管理人员发送求助信息；

提示所述管理人员进行身份验证，并对所述管理人员的身份信息进行验证；

当所述管理人员的身份信息验证成功后，接收所述管理人员的管理指令并执行所述管理指令。

8.如权利要求1至4任一项所述的无人车控制方法，其特征在于，所述无人车控制方法，还包括：

当所述无人车在执行其他指令的途中接收到新的指令时，或者当所述无人车同时接收到多条指令时；

确定指令发起者对应的身份；

当所述指令发起者包含管理人员身份时，优先执行所述管理人员发起的指令。

9.一种无人车，其特征在于，所述无人车包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的无人车控制程序，所述无人车控制程序配置为实现如权利要求1至8中任一项所述的无人车控制方法的步骤。

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无人车控制程序，所述无人车控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的无人车控制方法的步骤。

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