一种交叉口的路径规划方法、装置及存储介质与流程

1.本技术涉及无人车领域，尤其涉及一种交叉口的路径规划方法、装置和存储介质。


背景技术：

2.随着经济社会和互联网的发展，网购成为人们消费的主要方式之一，无人配送车安全高效、卫生环保、便于管理的特点，使其成为解决物流配送“最后一公里”问题的有效方法之一。过交叉口是无人配送车完成配送任务必不可少的环节，而当前交通流量较大的交叉口大多数都为信号灯交叉口，保证无人配送车安全有效地通过信号灯交叉口对保证无人配送车行驶安全具有重要意义。但是在现有技术中，缺少在信号灯交叉口考虑当前信号灯灯色的无人配送车路径规划方法，路径规划的实时性和有效性较低。


技术实现要素：

3.针对上述技术问题，本技术实施例提供了一种交叉口的路径规划方法、装置及存储介质，用以提高交叉路口路径规划的实时性和有效性。
4.第一方面，本技术实施例提供的一种交叉口的路径规划方法，包括：
5.导入地图信息；
6.获取实时位置信息；
7.根据所述地图信息和所述实时位置信息，判断是否到达信号灯交叉口，若到达信号灯交叉口，则确定所述交叉口的目标位置；
8.根据所述目标位置，规划由当前位置到达所述目标位置的路径。
9.优选的，所述导入地图信息包括：
10.导入已构建的环境向量地图和雷达点云地图。
11.进一步的，所述获取实时位置信息包括：
12.将雷达实时点云数据和导入的所述雷达点云地图数据进行匹配，确定无人车当前位置。
13.优选的，所述判断是否到达信号灯交叉口包括：
14.若所述无人车在所述环境向量地图上的位置与所述交叉口的停车线在所述环境向量地图上的位置之间的距离小于预设的第一门限，则判断到达信号灯交叉口。
15.所述根据所述目标位置，规划由当前位置到达所述目标位置的路径之后，还包括：
16.感知信号灯的交通信号；
17.根据所述由当前位置到达所述目标位置的路径和交通信号，判断当前的信号灯信号是否允许按照规划的路径通行，若允许按照规划的路径通行则按照所述规划的路径通过所述交叉口；否则在当前位置等待。
18.优选的，所述感知信号灯的交通信号包括：
19.导入信号灯状态切换阈值；
20.获取信号灯图像，并识别出包括信号灯的区域图像；
21.对所述包括信号灯的区域图像进行过滤处理，得到第一图像；
22.根据所述信号灯状态切换阈值和所述第一图像，确定信号灯的颜色状态。
23.进一步的，所述对所述包括信号灯的区域图像进行过滤处理，得到第一图像包括：
24.使用高斯滤波对包括信号灯的区域图像做处理，消除原图像噪声，得到降噪后的图像；
25.提取所述降噪后的图像中的红色、黄色、绿色像素点，并建立掩膜；
26.使用所述掩膜对所述降噪后的图像进行处理，得到第一图像。
27.进一步的，所述根据所述信号灯状态切换阈值和所述第一图像，确定信号灯的颜色状态包括：
28.确定有效像素点数量；
29.确定红色像素点数量，黄色像素点数量和绿色像素点数量；
30.根据所述红色像素点数量，黄色像素点数量和绿色像素点数量确定当前信号灯状态；
31.若连续m帧图像的颜色不变化，则将所述信号灯的状态设置为当前的状态，其中m是大于等于2的整数。
32.优选的，所述根据所述目标位置，规划由当前位置到达所述目标位置的路径包括：
33.根据所述地图信息生成环境栅格地图；
34.将所述无人车所在的栅格设置为路径根位置；
35.对所有的路径根位置，做如下处理：
36.若所述路径根位置是目标位置，则保留所有的路径根位置，将所述所有的路径根位置连接起来形成规划路径；
37.若所述路径根位置不是目标位置，则确定至少一个规划子位置，对所述规划子位置通过评价函数进行评价，选择评价函数值最小的规划子位置作为路径根位置。
38.进一步的，所述确定至少一个规划子位置包括：
39.将所述路径根位置为中心的周围八个栅格中不包含影响所述无人车移动的障碍物的栅格设置为待选路径子位置；
40.确定正向线和纵向线，其中所述正向线为所述路径根位置与所述目标位置的连线，所述纵向线为所述路径根位置处与所述正向线垂直的线；
41.将所述正向线和所述纵向线穿过的所述待选路径子位置确定为规划子位置，如果所述正向线与所述纵向线未穿过任意一个待选路径子位置，则将所有的待选路径子位置均设置为规划子位置。
42.所述评价函数为：
[0043][0044]
其中，n为所述规划子位置的编号，n是大于等于1小于等于n的整数，n为所述规划子位置的总数；
[0045]
y
n
为规划子位置n的评价函数，为路径根位置到规划子位置n的路径距离，为规划子位置n到目标位置的曼哈顿距离，为规划子位置n的其他因素评价值。
[0046]
进一步的，所述选择评价函数值最小的规划子位置作为路径根位置还包括：
[0047]
如果有两个或者两个以上评价函数值最小的规划子位置，则选择其中其他因素评价值最小的规划子位置设置为路径根位置。
[0048]
使用本发明提供的交叉口的路径规划方法，在到达交叉路口时，根据交通灯的颜色，判断交通信号的状态，并根据目标位置和当前位置，利用评价函数规划出最佳路径，在交通信号灯允许按照规划的路径行驶时，按规划路径行驶到目标位置，否则等待。通过本发明的方法，提高了路径规划的有效性和实时性。
[0049]
第二方面，本技术实施例还提供一种交叉口的路径规划装置，包括：
[0050]
地图信息模块，被配置用于导入地图信息；
[0051]
位置获取模块，被配置用于获取实时位置信息；
[0052]
位置判断模块，被配置用于根据所述地图信息和所述实时位置信息，判断是否到达信号灯交叉口，若到达信号灯交叉口，则确定所述交叉口的目标位置；
[0053]
路径规划模块，被配置用于根据所述目标位置，规划由当前位置到达所述目标位置的路径。
[0054]
第三方面，本技术实施例还提供一种交叉口的路径规划装置，包括：存储器、处理器和用户接口；
[0055]
所述存储器，用于存储计算机程序；
[0056]
所述用户接口，用于与用户实现交互；
[0057]
所述处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现本发明提供的交叉口的路径规划方法。
[0058]
第四方面，本技术实施例还提供一种处理器可读存储介质，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明提供的交叉口的路径规划方法。
附图说明
[0059]
为了更清楚地说明本技术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要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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。
[0060]
图1为本技术实施例提供交叉路口的路径规划方法流程示意图；
[0061]
图2为本技术实施例提供的路径根位置确定流程示意图；
[0062]
图3为本技术实施例提供的交叉路口栅格化示意图；
[0063]
图4为本技术实施例提供的路径根位置为中心周围的八个栅格示意图；
[0064]
图5为本技术实施例提供的确定规划子位置的示意图一；
[0065]
图6为本技术实施例提供的确定规划子位置的示意图二；
[0066]
图7为本技术实施例提供的交叉路口的路径规划方法示意图二；
[0067]
图8为本技术实施例提供的一种交叉路口的路径规划装置示意图
[0068]
图9为本技术实施例提供的另一种交叉路口的路径规划装置结构示意图。
具体实施方式
[0069]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0070]
下面对文中出现的一些词语进行解释：
[0071]
1、本发明实施例中术语“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0072]
2、本技术实施例中术语“多个”是指两个或两个以上，其它量词与之类似。
[0073]
3、本发明实施例中，“无人配送车”和“无人车”是相同的含义，均是指进行路径规划的无人车。
[0074]
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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技术一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
[0075]
需要说明的是，本技术实施例的展示顺序仅代表实施例的先后顺序，并不代表实施例所提供的技术方案的优劣。
[0076]
实施例一
[0077]
参见图1，本技术实施例提供的一种交叉口的路径规划方法示意图，该方法应用于无人车，如图1所示，该方法包括步骤s101到s104：
[0078]
s101、导入地图信息；
[0079]
s102、获取实时位置信息；
[0080]
s103、根据所述地图信息和所述实时位置信息，判断是否到达信号灯交叉口，若到达信号灯交叉口，则确定所述交叉口的目标位置；
[0081]
s104、根据所述目标位置，规划由当前位置到达所述目标位置的路径。
[0082]
作为一种优选示例，本实施例s101中，地图信息包括环境向量地图和雷达点云地图。其中，环境向量地图是将环境中各个位置离散成各个点，每一个点带有属性，属性包括是路还是路口。
[0083]
需要说明的是，作为一种优选示例，地图信息是预先构建好并且存储在无人车上的存储设备中，当需要进行交叉口的路径规划时，从存储设备中读取。
[0084]
作为另一种优选示例，地图信息也可以是预先构建好并且存储在服务器上的，无人车与服务器之间通过无线网络连接，当需要进行交叉口的路径规划时，无人车通过无线网络下载地图信息。
[0085]
作为一种优选示例，本实施例s102中,所述获取实时位置信息包括：
[0086]
将雷达实时点云数据和导入的所述雷达点云地图数据进行匹配，确定无人车当前位置。
[0087]
优选的，随着无人车的移动不断获取实时位置信息，获取实时位置的频率根据要求预先设定，例如每0.2秒获取一次，或者每1秒获取一次。
[0088]
作为一种优选示例，本实施例s103中，所述判断是否到达信号灯交叉口包括：
[0089]
若所述无人车在所述环境向量地图上的位置与所述交叉口的停车线在所述环境向量地图上的位置之间的距离小于预设的第一门限，则判断到达信号灯交叉口。其中，预设的第一门限，根据需要预先设定。
[0090]
作为另一种优选示例，判断是否到达信号灯交叉口包括：
[0091]
无人车获取实时位置，并根据环境向量地图上无人车的位置与交叉口的位置之差，确定交叉口的位置，若无人车实时位置与交叉口的位置的距离小于预设的第一门限，则判断到达信号灯交叉口。
[0092]
其中，第一门限可根据需求进行设定。例如距离小于0.8米则判断到达信号灯交叉口。
[0093]
作为一种优选示例，本实施例s104中，根据所述目标位置，规划由当前位置到达所述目标位置的路径之后还包括：
[0094]
感知信号灯的交通信号；
[0095]
根据所述由当前位置到达所述目标位置的路径和交通信号，判断当前的信号灯信号是否允许按照规划的路径通行，若允许按照规划的路径通行则按照所述规划的路径通过所述交叉口；否则在当前位置等待。
[0096]
优选的，感知信号灯的交通信号包括：
[0097]
导入信号灯状态切换阈值；
[0098]
获取信号灯图像，并识别出包括信号灯的区域图像；
[0099]
对所述包括信号灯的区域图像进行过滤处理，得到第一图像；
[0100]
根据所述信号灯状态切换阈值和所述第一图像，确定信号灯的颜色状态。
[0101]
其中，通过无人车搭载的摄像头获取信号灯图像。优选的，无人车路径规划系统根据摄像头采集的图像信息，利用深度学习方法识别出图像中的信号灯，判断信号灯位置是否处于图像中心位置以及此时信号灯是否正对摄像头，若不满足上述条件，则无人车自动调节摄像头的位姿，使信号灯处于摄像头拍摄的中心位置。
[0102]
本发明实施例中，信号灯切换阈值包括以下之一或者组合：红、黄、绿三种颜色在hsv方法中的色调值、饱和度、亮度的相关阈值，用于统计红、黄、绿和有效像素点个数的参数，信号灯投影半径大小，信号灯状态切换阈值。
[0103]
本发明实施例中，对所述包括信号灯的区域图像进行过滤处理，得到第一图像包括：
[0104]
使用高斯滤波对包括信号灯的区域图像做处理，消除原图像噪声，得到降噪后的图像；
[0105]
提取所述降噪后的图像中的红色、黄色、绿色像素点，并建立掩膜；
[0106]
使用所述掩膜对所述降噪后的图像进行处理，得到第一图像。
[0107]
本发明实施例中，根据所述信号灯状态切换阈值和所述第一图像，确定信号灯的颜色状态包括：
[0108]
确定有效像素点数量；
[0109]
确定红色像素点数量，黄色像素点数量和绿色像素点数量；
[0110]
根据所述红色像素点数量，黄色像素点数量和绿色像素点数量确定当前信号灯状
态；
[0111]
若连续m帧图像的颜色不变化，则将所述信号灯的状态设置为当前的状态，其中m是大于等于2的整数。例如，取m等于3，在第1帧时，图像为红色，信号灯的状态为红灯。在第2帧时，图像为黄色，在第3帧时，图像为黄色，在第4帧时，图像为黄色，连续3帧图像为黄色，则将信号灯的状态设置为黄色，即从红色切换成黄色。需要说明的是，m的具体数值预先设定。
[0112]
具体的，针对上述确定信号灯的颜色状态给出一个具体示例：
[0113]
a1、无人配送车路径规划系统导入各种阈值参数，导入参数包括：红、黄、绿三种颜色在hsv颜色识别方法中的色调值、饱和度、亮度的相关阈值，用于统计红、黄、绿和有效像素点个数的参数，信号灯投影半径大小，信号灯状态切换阈值；
[0114]
a2、判断像素点亮度值是否为零，确定有效像素点数量；
[0115]
a3、判断像素点亮度值是否属于红色，确定红色像素点数量；
[0116]
a4、判断像素点亮度值是否属于黄色，确定黄色像素点数量；
[0117]
a5、判断像素点亮度值是否属于绿色，确定绿色像素点数量；
[0118]
a6、根据各像素点个数确定当前信号灯状态；
[0119]
a7、系统发布信号灯状态切换阈值；
[0120]
a8、将当前信号灯状态和之前信号灯状态进行比较，如果当前状态和之前状态相同，则信号灯状态不变，若状态不同则判断状态改变参数的大小，大于阈值后改变信号灯状态为当前状态，否则继续保持之前状态。
[0121]
其中，hsv颜色识别方法是指根据颜色的直观特性色调h、饱和度s、明度v来识别颜色的一种常用方法。h的取值范围为0～360度，s和v的取值范围为0～1。可用这三个值来表示自然界的颜色。
[0122]
本发明实施例s104中，作为一种优选示例，所述根据所述目标位置，规划由当前位置到达所述目标位置的路径的方法，如图2所示：
[0123]
s201、根据所述地图信息生成环境栅格地图；
[0124]
s202、将所述无人车所在的栅格设置为路径根位置；
[0125]
对所有的路径根位置，做如下处理：
[0126]
s203、判断路径根位置是否为目标位置，若是则执行s304，否则执行s305；
[0127]
s204、保留所有的路径根位置，将所述所有的路径根位置连接起来形成规划路径；
[0128]
s205、确定至少一个规划子位置，对所述规划子位置通过评价函数进行评价，选择评价函数值最小的规划子位置作为路径根位置。
[0129]
上述步骤s201中，生成环境栅格地图如图3所示，对交叉路口进行栅格化划分，栅格的大小预先设定，例如栅格大小为1m的正方形。其中，栅格的横线和竖线的方向，可以预先设定，例如，竖线方向与无人车在到达交叉路口之前的行驶方向一致。
[0130]
优选的，本实施例中，确定至少一个规划子位置包括如下b1，b2和b3：
[0131]
b1、将所述路径根位置为中心的周围八个栅格中不包含影响所述无人车移动的障碍物的栅格设置为待选路径子位置；如图4所示，无人车当前所处的位置为第一个路径根位置，周围八个栅格分别为编号1到8，其中，第3和第4个栅格包含了影响无人车移动的障碍物，不作为待选路径子位置，第1，第2，第5，第6，第7和第8个栅格为待选路径子位置。
[0132]
b2、确定正向线和纵向线，其中所述正向线为所述路径根位置与所述目标位置的连线，所述纵向线为所述路径根位置处与所述正向线垂直的线；
[0133]
下面结合附图给出两个示例。
[0134]
作为一个示例，如图5所示，目标位置位于无人车正对的交叉口前方，第1，第2，第5，第6，第7和第8个栅格为待选路径子位置，正向线为无人车当前的位置与目标位置的连线，穿过了第1和第5个栅格。纵向线为所述路径根位置处与所述正向线垂直的线，穿过了第7和第3个栅格。
[0135]
作为另一个示例，如图6所示，目标位置位于第2个栅格，第1，第2，第5，第6，第7和第8个栅格为待选路径子位置。正向线为无人车当前的位置与栅格2的连线，穿过了第2个栅格和第6个栅格；纵向线为所述路径根位置处与所述正向线垂直的线，穿过了第8个和第4个栅格。
[0136]
b3、将所述正向线和所述纵向线穿过的所述待选路径子位置确定为规划子位置，如果所述正向线与所述纵向线未穿过任意一个待选路径子位置，则将所有的待选路径子位置均设置为规划子位置。
[0137]
作为一个示例，如图5所示，正向线和纵向线穿过的待选子位置为第1个栅格，第5个栅格和第7个栅格，因此，将第1个栅格，第5个栅格和第7个栅格确定为规划子位置。
[0138]
作为另一个示例，如图6所示，正向线和纵向线穿过的待选子位置为第2个栅格，第6个栅格和第8个栅格，因此，将第2个栅格，第6个栅格和第8个栅格确定为规划子位置。
[0139]
本发明实施例中，s205中，对所述规划子位置通过评价函数进行评价，评价函数为：
[0140][0141]
其中，n为所述规划子位置的编号，n是大于等于1小于等于n的整数，n为所述规划子位置的总数；
[0142]
y
n
为规划子位置n的评价函数，为路径根位置到规划子位置n的路径距离，为规划子位置n到目标位置的曼哈顿距离，为规划子位置n的其他因素评价值。
[0143]
例如，图5中，8个点的路径距离分别为y
11
等于1，等于1.41，等于1，等于1.41，等于1，等于1.41，等于1，等于1.41。
[0144]
图5中，8个点的曼哈顿距离分别为y
12
等于2，等于3，等于2，等于3，等于2，等于3，等于2，等于3。
[0145]
作为一种优选示例，其他因素评价值可以包括周围障碍物数量，地面平坦度等。
[0146]
需要说明的是，每个栅格的其他因素评价值至少根据该位置周围障碍物多少情况、地面的平坦情况因素确定，在系统中预先设定。
[0147]
优选的，如果有两个或者两个以上评价函数值最小的规划子位置，则选择其中其他因素评价值最小的规划子位置设置为路径根位置。
[0148]
下面结合图7，对本发明的交叉路口的路径规划方法给出一个优选示例。
[0149]
s701、导入地图信息。具体方法与s101相同，在此不再赘述；
[0150]
s702、获取实时位置信息。具体方法与s102相同，在此不再赘述；
[0151]
s703、根据地图信息和实时位置信息，判断是否到达信号灯交叉口，是则执行s704，否则执行s702；
[0152]
s704、确定所述交叉口的目标位置；
[0153]
s705、规划由当前位置到达所述目标位置的路径；具体方法与s104相同，在此不再赘述；
[0154]
s706、感知信号灯的交通信号；具体方法与s104中感知信号灯的交通信号相同，在此不再赘述；
[0155]
s707、判断当前的辛哈欧登信号是否允许按照规划的路径通行，若是则执行s708，若否则执行s709；
[0156]
s708、按照规划的路径通过交叉口；
[0157]
s709、在当前位置等待，并执行s706。
[0158]
通过本实施例的方法，利用地图信息和无人车的实时位置，判断是否到达交叉口，在到达交叉口时，通过评价函数的方法，规划出通过交叉口的最佳路径，并感知信号灯状态，在信号灯允许按照规划的路径通行时，按规划的路径通过交叉口，否则等待信号灯，从而提高了交叉口路径规划的有效性和实时性。
[0159]
实施例二
[0160]
基于同一个发明构思，本发明实施例还提供了一种交叉口的路径规划装置，如图8所示，该装置包括：
[0161]
地图信息模块801，被配置用于导入地图信息；
[0162]
位置获取模块802，被配置用于获取实时位置信息；
[0163]
位置判断模块803，被配置用于根据所述地图信息和所述实时位置信息，判断是否到达信号灯交叉口，若到达信号灯交叉口，则确定所述交叉口的目标位置；
[0164]
路径规划模块804，被配置用于根据所述目标位置，规划由当前位置到达所述目标位置的路径。
[0165]
优选的，位置获取模块802还包括：包括视觉传感器、超声波传感器、红外传感器、激光雷达和毫米波雷达。
[0166]
优选的，位置获取模块802还包括：超宽带(uwb)距离测量模块、视觉估计模块、imu模块和激光雷达定位模块。优选的，imu模块是inertial measurement unit,惯性测量单元或者惯性传感器。
[0167]
优选的，视觉传感器用于各种摄像头采集图像。超声波传感器用于测量周围环境是否有障碍物以及距离障碍物距离；红外传感器用于检测周围物体和测距；激光雷达用于检测周围环境和定位；毫米波雷达用于检测周围物体。
[0168]
需要说明的是，本实施例提供的地图信息模块801，能实现实施例一中步骤s101包含的全部功能，解决相同技术问题，达到相同技术效果，在此不再赘述；
[0169]
需要说明的是，本实施例提供的位置获取模块802，能实现实施例一中步骤s102包含的全部功能，解决相同技术问题，达到相同技术效果，在此不再赘述；
[0170]
需要说明的是，本实施例提供的位置判断模块803，能实现实施例一中步骤s103包含的全部功能，解决相同技术问题，达到相同技术效果，在此不再赘述；
[0171]
需要说明的是，本实施例提供的路径规划模块804，能实现实施例一中步骤s104包
含的全部功能，解决相同技术问题，达到相同技术效果，在此不再赘述；
[0172]
需要说明的是，实施例二提供的装置与实施例一提供的方法属于同一个发明构思，解决相同的技术问题，达到相同的技术效果，实施例二提供的装置能实现实施例一的所有方法，相同之处不再赘述。
[0173]
实施例三
[0174]
基于同一个发明构思，本发明实施例还提供了一种交叉口的路径规划装置，如图9所示，该装置包括：
[0175]
包括存储器902、处理器901和用户接口903；
[0176]
所述存储器902，用于存储计算机程序；
[0177]
所述用户接口903，用于与用户实现交互；
[0178]
所述处理器901，用于读取所述存储器902中的计算机程序，所述处理器901执行所述计算机程序时，实现：
[0179]
导入地图信息；
[0180]
获取实时位置信息；
[0181]
根据所述地图信息和所述实时位置信息，判断是否到达信号灯交叉口，若到达信号灯交叉口，则确定所述交叉口的目标位置；
[0182]
根据所述目标位置，规划由当前位置到达所述目标位置的路径。
[0183]
其中，在图9中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器901代表的一个或多个处理器和存储器902代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。处理器901负责管理总线架构和通常的处理，存储器902可以存储处理器901在执行操作时所使用的数据。
[0184]
处理器901可以是cpu、asic、fpga或cpld，处理器901也可以采用多核架构。
[0185]
处理器901执行存储器902存储的计算机程序时，实现实施例一中的任一交叉口的路径规划方法。
[0186]
需要说明的是，实施例三提供的装置与实施例一提供的方法属于同一个发明构思，解决相同的技术问题，达到相同的技术效果，实施例三提供的装置能实现实施例一的所有方法，相同之处不再赘述。
[0187]
本技术还提出一种处理器可读存储介质。其中，该处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例一中的任一交叉口的路径规划方法。
[0188]
需要说明的是，本技术实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0189]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术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，本技术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和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0190]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、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。
[0191]
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。
[0192]
显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。