车辆循迹方法、装置、系统及计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及无人驾驶领域，尤其涉及一种车辆循迹方法、装置、系统及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.自动驾驶车辆的路径规划大概包括总体路径规划和局部路径规划。总体路径规划是指，给无人驾驶车辆设定从出发地到目的地的行驶路线；该局部路径规划指，在行驶过程中，遇到障碍物、行人、车辆、甚至小动物等，怎样获得理想的行进路径。目前的局部路径规划中，需要对无人车辆安装各种车载传感器系统感知周围环境，以实现车辆的无人驾驶，但是在车身上安装车载传感器只能探测到一定范围内的环境，无法做到路径整体的感知，同时在每一台车身上安装车载传感器，会造成单车成本过高。
3.因此，在现有无人驾驶技术中，存在着感知不准确以及单车成本过高的问题。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种车辆循迹方法、装置、系统及计算机可读存储介质。旨在解决现有无人驾驶技术中车辆感知不准确以及单车成本过高的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供一种车辆循迹方法，所述车辆循迹方法包括如下步骤：
6.检测车载导航信号强度，在所述车载导航信号强度小于预设强度时，控制路侧设备获取车辆周边感知信息、车辆状态信息以及路侧设备信息；
7.根据所述车辆周边感知信息、车辆状态信息以及路侧设备信息，规划车辆行驶路径，并根据所述车辆行驶路径，控制车辆行驶。
8.可选地，所述控制路侧设备获取车辆周边感知信息的步骤包括：
9.控制路侧设备获取车辆预设范围内的图像，并获取图像中的目标物；
10.将所述目标物进行分类，并获取分类后的目标物的目标位置信息以及目标状态信息，其中，所述车辆周边感知信息包括目标物的目标位置信息以及目标状态信息。
11.可选地，所述根据车辆周边感知信息、车辆状态信息以及路侧设备信息，规划车辆行驶路径的步骤包括：
12.根据所述目标位置信息、所述目标状态信息和预设地图信息，获取预设范围内的可行驶区域；
13.在所述可行驶区域进行二维坐标划分，构建车辆行驶路径二维图；
14.根据所述车辆行驶路径二维图、车辆状态信息以及路侧设备信息，规划车辆行驶路径。
15.可选地，所述根据所述目标位置信息、所述目标状态信息和预设地图信息，获取预设范围内的可行驶区域的步骤包括：
16.将所述目标物按照所述目标状态信息和所述目标位置信息膨胀为第一球形；
17.将所述车辆按照所述车辆状态信息膨胀为第二球形；
18.在预设地图中计算出所述第一球形与所述第二球形中不会发生碰撞的区域，并将所述区域作为可行驶区域。
19.可选地，所述在预设地图中计算出所述第一球形与所述第二球形中不会发生碰撞的区域，并将所述区域作为可行驶区域的步骤之后，还包括：
20.根据所述目标状态信息获取预设地图中第一球形的速度信息，并根据所述速度信息判断所述第一球形的速度是否为0；
21.若所述第一球形的速度不为0，则计算所述第一球形与所述第二球形的相对距离；
22.根据所述相对距离确定是否对所述第二球形进行减速控制。
23.可选地，所述根据所述车辆行驶路径二维图、车辆状态信息以及路侧设备信息，规划车辆行驶路径的步骤包括：
24.根据预设目的地信息以及车辆位置信息，计算出所有的车辆目标行驶路径；
25.根据所述车辆目标行驶路径，获取所有目标行驶路径上的路侧设备；
26.根据所述路侧设备，实时更新所述车辆行驶路径二维图，并根据车辆速度、车辆加速度以及车辆位置信息，实时获取最优车辆行驶路径，其中，所述车辆状态信息包括车辆位置信息、车辆速度以及车辆加速度。
27.可选地，所述检测车载导航信号强度，在所述车载导航信号强度小于预设强度时，控制路侧设备获取车辆周边感知信息、车辆状态信息以及路侧设备信息的步骤之后还包括：
28.在所述车载导航信号大于或等于预设强度时，将车辆行驶模式切换为云控智能行驶模式；
29.接收云控平台发送的行车指令，并根据所述行车指令进行行驶。
30.为实现上述目的，本发明还提供一种车辆循迹装置，所述车辆循迹装置应用于车辆循迹方法，所述车辆循迹装置包括：
31.依次连接的云控平台、核心网、5g基站和路侧设备，以及分别与所述5g基站和所述路侧设备连接的车辆；
32.所述路侧设备包括摄像头、边缘计算单元和激光雷达，所述路侧设备按照预设间隔距离设置与道路两旁；
33.所述云控平台用于规划行驶路径；
34.所述核心网和所述5g基站用于传输数据。
35.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种车辆循迹系统，所述车辆循迹系统包括：所述车辆循迹方法和所述车辆循迹装置，以及存储器、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车辆循迹程序，所述车辆循迹程序被所述处理器执行时实现如上所述的车辆循迹方法的步骤。
36.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车辆循迹程序，所述车辆循迹程序被处理器执行时实现如上所述的车辆循迹方法的步骤。
37.本发明提出一种车辆循迹方法、装置、系统及计算机可读存储介质，包括如下步骤：检测车载导航信号强度，在所述车载导航信号强度小于预设强度时，控制路侧设备获取
车辆周边感知信息、车辆状态信息以及路侧设备信息；根据所述车辆周边感知信息、车辆状态信息以及路侧设备信息，规划车辆行驶路径，并根据所述车辆行驶路径，控制车辆行驶。通过上述方式，本发明能够控制路侧设备获取行驶相关信息，解决了在车辆上安装车载传感器进而获取行驶信息不准确的问题，通过通过路侧设备能够获取整体行车路径上的路线信息，使得车辆能够提前获取前方行驶路径信息进而作出与路径信息相关的决策与判读，提高了行驶过程中的安全性，同时通过不使用车载传感器获取信息，降低了车辆单车制造成本。
附图说明
38.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图；
39.图2为本发明车辆循迹方法第一实施例的流程示意图；
40.图3为本发明车辆循迹方法第一实施例种步骤s10的细化流程示意图；
41.图4为本发明车辆循迹方法第二实施例的流程示意图；
42.图5为本发明车辆循迹方法第四实施例的流程示意图；
43.图6为本发明车辆循迹装置的结构示意图；
44.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
45.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。
46.如图1所示，图1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。
47.本发明实施例终端可以是电脑，也可以是智能手机、平板电脑、便携计算机等具有显示功能的可移动式终端设备。
48.如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如cpu，通信总线1002，用户接口1003，dvi接口1004，usb接口1005，存储器1006。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)，可选的用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。dvi接口1004可选的可以包括标准的有线接口，通过dvi线与其他外部设备连接。usb接口1005可选的可以包括标准的有线接口，通过usb连接线与其他外部设备连接。存储器1006可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non－volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1006可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
49.可选地，终端还可以包括音频电路等等，在此不再赘述。
50.本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，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。
51.如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1006中可以包括操作系统、dvi接口模块、usb接口模块、用户接口模块以及车辆循迹程序。
52.在图1所示的终端中，dvi接口1004主要用于连接外部设备，与外部设备进行数据通信；usb接口1005主要用于连接外部设备，与外部设备进行数据通信；用户接口1003主要
用于连接客户端，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的车辆循迹程序，并执行以下操作：
53.检测车载导航信号强度，在所述车载导航信号强度小于预设强度时，控制路侧设备获取车辆周边感知信息、车辆状态信息以及路侧设备信息；
54.根据所述车辆周边感知信息、车辆状态信息以及路侧设备信息，规划车辆行驶路径，并根据所述车辆行驶路径，控制车辆行驶。
55.进一步地，处理器1001可以调用存储器1006中存储的车辆循迹程序，还执行以下操作：
56.所述控制路侧设备获取车辆周边感知信息的步骤包括：
57.控制路侧设备获取车辆预设范围内的图像，并获取图像中的目标物；
58.将所述目标物进行分类，并获取分类后的目标物的目标位置信息以及目标状态信息，其中，所述车辆周边感知信息包括目标物的目标位置信息以及目标状态信息。
59.进一步地，处理器1001可以调用存储器1006中存储的车辆循迹程序，还执行以下操作：
60.所述根据车辆周边感知信息、车辆状态信息以及路侧设备信息，规划车辆行驶路径的步骤包括：
61.根据所述目标位置信息、所述目标状态信息和预设地图信息，获取预设范围内的可行驶区域；
62.在所述可行驶区域进行二维坐标划分，构建车辆行驶路径二维图；
63.根据所述车辆行驶路径二维图、车辆状态信息以及路侧设备信息，规划车辆行驶路径。
64.进一步地，处理器1001可以调用存储器1006中存储的车辆循迹程序，还执行以下操作：
65.所述根据所述目标位置信息、所述目标状态信息和预设地图信息，获取预设范围内的可行驶区域的步骤包括：
66.将所述目标物按照所述目标状态信息和所述目标位置信息膨胀为第一球形；
67.将所述车辆按照所述车辆状态信息膨胀为第二球形；
68.在预设地图中计算出所述第一球形与所述第二球形中不会发生碰撞的区域，并将所述区域作为可行驶区域。
69.进一步地，处理器1001可以调用存储器1006中存储的车辆循迹程序，还执行以下操作：
70.所述在预设地图中计算出所述第一球形与所述第二球形中不会发生碰撞的区域，并将所述区域作为可行驶区域的步骤之后，还包括：
71.根据所述目标状态信息获取预设地图中第一球形的速度信息，并根据所述速度信息判断所述第一球形的速度是否为0；
72.若所述第一球形的速度不为0，则计算所述第一球形与所述第二球形的相对距离；
73.根据所述相对距离确定是否对所述第二球形进行减速控制。
74.进一步地，处理器1001可以调用存储器1006中存储的车辆循迹程序，还执行以下操作：
75.所述根据所述车辆行驶路径二维图、车辆状态信息以及路侧设备信息，规划车辆行驶路径的步骤包括：
76.根据预设目的地信息以及车辆位置信息，计算出所有的车辆目标行驶路径；
77.根据所述车辆目标行驶路径，获取所有目标行驶路径上的路侧设备；
78.根据所述路侧设备，实时更新所述车辆行驶路径二维图，并根据车辆速度、车辆加速度以及车辆位置信息，实时获取最优车辆行驶路径，其中，所述车辆状态信息包括车辆位置信息、车辆速度以及车辆加速度。
79.进一步地，处理器1001可以调用存储器1006中存储的车辆循迹程序，还执行以下操作：
80.所述检测车载导航信号强度，在所述车载导航信号强度小于预设强度时，控制路侧设备获取车辆周边感知信息、车辆状态信息以及路侧设备信息的步骤之后还包括：
81.在所述车载导航信号大于或等于预设强度时，将车辆行驶模式切换为云控智能行驶模式；
82.接收云控平台发送的行车指令，并根据所述行车指令进行行驶。
83.基于上述硬件结构，提出本发明触控检测设备的各个实施例。
84.请参阅图6，图6为本发明路侧循迹装置的结构示意图，所述车辆循迹装置应用于车辆循迹方法，所述车辆循迹装置包括：
85.依次连接的云控平台01、核心网02、5g基站03和路侧设备04，以及分别与所述5g基站03和所述路侧设备04连接的车辆05；所述路侧设备04包括摄像头041、边缘计算单元043和激光雷达042，所述路侧设备04按照预设间隔距离设置与道路两旁；所述云控平台01用于规划行驶路径；所述核心网02和所述5g基站03用于传输数据。
86.在本实施例中，具体的，所述云控平台01用于根据所述路侧设备04获取的数据进行行驶路径的规划，所述路侧设备04用于获取车辆周边感知信息、车辆状态信息等数据，所述5g基站03用于将云控平台01的控车指令发送至行驶车辆，通过上述结构，可以减少车载传感器的数量，减少单车制造的成本，同时保证车俩无人驾驶的控车准确性。
87.请参阅图2，图2为本发明车辆循迹方法第一实施例的流程示意图，本实施例提供的车辆循迹方法包括如下步骤：
88.步骤s10，检测车载导航信号强度，在所述车载导航信号强度小于预设强度时，控制路侧设备获取车辆周边感知信息、车辆状态信息以及路侧设备信息；
89.在本实施例中，所述车载导航信号为gps导航信号或北斗导航信号等，本发明在此不作限制。所述车辆周边感知信息包括车辆周边预设范围内的目标物的目标位置信息和目标状态信息，所述车辆状态信息包括车辆实时速度、加速度和车辆位置信息，所述路侧设备信息包括路侧设备的的探测范围。
90.参照图3，具体的，所述步骤s10还包括：
91.步骤s11，控制路侧设备获取车辆预设范围内的图像，并获取图像中的目标物；
92.在本实施例中，所述路侧设备集成有摄像头、激光雷达以及路侧边缘计算单元。且所述路侧设备根据探测范围设置在道路两旁，使得道路被路侧设备全方位覆盖。具体的，可以通过摄像头获取预设范围图像，其中，所述预设范围图像即为路侧设备的探测范围；所述目标物为探测范围内影响车辆行驶的障碍物，例如，其他车辆、树木、建筑等物品。
93.步骤s12，将所述目标物进行分类，并获取分类后的目标物的目标位置信息以及目标状态信息，其中，所述车辆周边感知信息包括目标物的目标位置信息以及目标状态信息。
94.在本实施例中，对所述目标物进行分类可以将目标物分类为可移动物体和不可移动物体；所述目标位置信息即为可移动物体的实时位置信息和不可移动物体的位置信息，所述目标状态信息包目标物的移动速度、目标物的尺寸信息，例如车辆的长度和宽度等。所述目标物的目标位置信息和目标状态信息可以通过路侧设备中的激光雷达来获取，并将激光雷达获取的数据以及摄像头获取的数据发送到路侧设备中的边缘计算单元进行数据处理计算，得到更加准确的数据。
95.步骤s20，根据所述车辆周边感知信息、车辆状态信息以及路侧设备信息，规划车辆行驶路径，并根据所述车辆行驶路径，控制车辆行驶。
96.在一实施例中，具体的，所述步骤s20包括：
97.步骤a21，根据所述目标位置信息、所述目标状态信息和预设地图信息，获取预设范围内的可行驶区域；
98.步骤a22，在所述可行驶区域进行二维坐标划分，构建车辆行驶路径二维图；
99.在本实施例中，所述预设地图信息为车载地图，包括行驶道路等信息，所述可行驶区域即为物障碍物覆盖的行驶道路或者空地等。所述行驶路径二维图即为用二维坐标点表示所述目标物和车辆的坐标图，通过行驶路径二维图能够准确的记录目标物的位置以及车辆对应的行驶路径，使得车辆行驶更加准确。
100.步骤a23，根据所述车辆行驶路径二维图、车辆状态信息以及路侧设备信息，规划车辆行驶路径。
101.在本实施例中，所述车辆行驶路径为最优行驶路径。可以是行驶路程最少的行驶路径或者行驶时间最少的行驶路径或者目标物最少的行驶路径等。
102.本发明提出一种车辆循迹方法，包括如下步骤：检测车载导航信号强度，在所述车载导航信号强度小于预设强度时，控制路侧设备获取车辆周边感知信息、车辆状态信息以及路侧设备信息；根据所述车辆周边感知信息、车辆状态信息以及路侧设备信息，规划车辆行驶路径，并根据所述车辆行驶路径，控制车辆行驶。通过上述方式，本发明能够控制路侧设备获取行驶相关信息，解决了在车辆上安装车载传感器进而获取行驶信息不准确的问题，通过通过路侧设备能够获取整体行车路径上的路线信息，使得车辆能够提前获取前方行驶路径信息进而作出与路径信息相关的决策与判读，提高了行驶过程中的安全性，同时通过不使用车载传感器获取信息，降低了车辆单车制造成本。
103.进一步的，请参阅图4，本发明车辆循迹方法第二实施例提供一种车辆循迹方法，基于上述图2所示的实施例，所述根据所述目标位置信息、所述目标状态信息和预设地图信息，获取预设范围内的可行驶区域的步骤包括：
104.步骤s211，将所述目标物按照所述目标状态信息和所述目标位置信息膨胀为第一球形；
105.在本实施例中，所述目标状态信息包括目标物的尺寸信息，例如当目标物为车辆时，获取车辆的长度和宽度，并将车辆的长度作为半径，将车辆在路侧设备的边缘计算单元中以车辆长度为半径膨胀为一个球形。
106.步骤s212，将所述车辆按照所述车辆状态信息膨胀为第二球形；
107.在本实施例中，所述车辆状态信息包括行驶车辆的尺寸信息，具体实施方式请参阅步骤s211。
108.步骤s213，在预设地图中计算出所述第一球形与所述第二球形中不会发生碰撞的区域，并将所述区域作为可行驶区域；
109.在本实施例中，所述不会发生碰撞的区域即为所有相邻第二球形之间的距离大于第一球形的直径的区域，在此区域，车辆对应的第一球形与目标物对应的第二球形不会发生碰撞，提高自动驾驶中的安全性。具体的，在本实施例中，可以将所有相邻的可行驶区域连接起来，从而规划出车辆起始点与终点之间的可行驶区域，进一步进行行驶路径的规划。
110.在本发明中，通过将所述目标物按照所述目标状态信息和所述目标位置信息膨胀为第一球形，并将所述车辆按照所述车辆状态信息膨胀为第二球形，在预设地图中计算出所述第一球形与所述第二球形中不会发生碰撞的区域，并将所诉区域作为可行驶区域，能够保证可行驶区域判定的准确性，保证车辆与目标物之间的行驶距离大于车辆车身的最大尺寸，提高自动驾驶中额安全性。
111.进一步的，本发明车辆循迹方法第三实施例提供一种车辆循迹方法，基于上述图2所示的实施例，所述在预设地图中计算出所述第一球形与所述第二球形中不会发生碰撞的区域，并将所述区域作为可行驶区域的步骤之后，还包括：
112.步骤a214，根据所述目标状态信息获取预设地图中第一球形的速度信息，并根据所述速度信息判断所述第一球形的速度是否为0；
113.步骤a215，若所述第一球形的速度不为0，则计算所述第一球形与所述第二球形的相对距离；
114.在本实施例中，当所述第一球形为移动物体，例如障碍车辆时，由于障碍车辆的行驶轨迹无法预测，所以需要根据无人驾驶车辆代表的第二球形与障碍车辆代表的第一球形之间的相对距离来计算第二球形继续行驶后是否会与第一球形发生碰撞。
115.步骤a216，根据所述相对距离确定是否对所述第二球形进行减速控制；
116.在本实施例中，当第二球形以当前速度继续行驶且在所述相对距离内会与第一球形发生碰撞，则获取第一球形的速度，并根据所述第一球形速度与所述相对距离，控制所述第二球形进行减速行驶；当所述第二球形以当前速度继续行驶且在所述相对距离内不会与所述第一球形发生碰撞，则控制所述第二球形继续以当前速度行驶。
117.在本发明中，通过判断第一球形是否处于移动状态，进而判断第二球形是否需要减速，避免了车辆与其他障碍车辆之间的碰撞，提高了行驶过程中的安全性。
118.进一步的，参照图5，本发明车辆循迹方法第四实施例提供一种车辆循迹方法，基于上述图2所示的实施例，所述根据所述车辆行驶路径二维图、车辆状态信息以及路侧设备信息，规划车辆行驶路径的步骤包括：
119.步骤s231，根据预设目的地信息以及车辆位置信息，计算出所有的车辆目标行驶路径；
120.在本实施例中，所述车辆目标行驶路径为从车辆当前位置到目的地的所有行驶路径。
121.步骤s232，根据所述车辆目标行驶路径，获取所有行驶路径上的路测设备；
122.在本实施例中，由于路测设备的探测范围有限，所以需要获取所有目标行驶路径
上的路测设备，并根据车辆的实时位置依次调用所述路测设备，以完成行驶路径上所有范围的测量与数据更新；
123.步骤s233，根据所述路侧设备，实时更新所述车辆行驶路径二维图，并根据车辆速度、车辆加速度以及车辆位置信息，实时获取最优车辆行驶路径，其中，所述车辆状态信息包括车辆位置信息、车辆速度以及车辆加速度。
124.在本实施例中，当车辆进入对应的路测设备的探测范围内时，根据该路测设备获取车辆的状态信息，并根据所述车辆状态信息实时更新所述车辆行驶二维图。再根据车辆速度、车辆加速度以及车辆位置信息计算出最优行驶路径，所述最优行驶路径可以是花费时间最少的路径或者行驶距离最少的路径。通过上述方式，不仅能够保证车辆行驶过程中的安全性，提前计算出车辆行驶路径上的数据，而且能够提升工作效率。
125.进一步的，本发明车辆循迹方法第四实施例提供一种车辆循迹方法，基于上述图2所示的实施例，所述检测车载导航信号强度，在所述车载导航信号强度小于预设强度时，控制路侧设备获取车辆周边感知信息、车辆状态信息以及路侧设备信息的步骤之后还包括：
126.步骤a40，在所述车载导航信号大于或等于预设强度时，将车辆行驶模式切换为云控智能行驶模式；
127.步骤a50，接收云控平台发送的行车指令，并根据所述行车指令进行行驶。
128.在本实施例中，所述车载导航信号在上述实施例中已经进行叙述，在此不再赘述，所述车辆行驶模式包括云控智能行驶模式和单车智能驾驶模式，上述实施例中所述的驾驶模式即为单车智能驾驶模式，所述云控智能驾驶模式即为接收云控平台发送的行车指令进行行驶的模式，具体的，可以通过5g基站进行行车指令的发送，所述行车指令包括直行、转向、灯光等指令；在本发明中，通过在导航信号强度较强时，将车辆行驶模式切换为云控智能驾驶模式，能够通过人工对驾驶模式进行控制，提高行驶过程中的安全性和准确性。
129.此外，本发明实施例还提出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车辆循迹程序，所述车辆循迹程序被处理器执行时实现如下操作：
130.当接收到空调控制指令时，采集环境信息和用户信息，根据所述用户信息确定与用户相对应的最佳舒适温度区间，其中，所述环境信息包括车内温度，所述用户信息包括人体温度；
131.根据所述车内温度、所述人体温度以及所述最佳舒适温度区间，控制空调运行，以使车内温度保持在所述最佳舒适温度区间内。
132.进一步地，所述车辆循迹程序被处理器执行时还实现如下操作：
133.所述根据所述用户人脸信息判断是否存储有与该用户相对应的历史温度数据的步骤之后，还包括：
134.若未存储有与该用户相对应的历史温度数据，则获取与所述用户相对应的用户类型；
135.根据所述用户类型获取与所述用户类型相对应的预设舒适温度区间，并将所述预设舒适温度区间作为最佳舒适温度区间。
136.进一步地，所述车辆循迹程序被处理器执行时还实现如下操作：
137.所述根据所述车内温度、所述人体温度以及所述最佳舒适温度区间，控制空调运行，以使车内温度保持在所述最佳舒适温度区间内的步骤包括：
138.根据所述车内温度以及所述最佳舒适温度，判断所述车内温度是否处于所述最佳舒适温度区间内；
139.若所述车内温度不处于所述最佳舒适温度区间内，则根据所述人体温度，控制空调运行，以使所述车内温度保持在所述最佳舒适温度区间内。
140.进一步地，所述车辆循迹程序被处理器执行时还实现如下操作：
141.所述若所述车内温度不处于所述最佳舒适温度区间内，则根据所述人体温度，控制空调运行，以使所述车内温度保持在所述最佳舒适温度区间内的步骤包括：
142.若所述车内温度不处于所述最佳舒适温度区间内，则获取车内人员位置分布；
143.根据所述车内人员位置分布以及所述人体温度，调节与所述车内人员位置相对应出风口的温度、出风口的风量以及出风口的方向，以使所述车内温度保持在所述最佳舒适温度区间内。
144.进一步地，所述车辆循迹程序被处理器执行时还实现如下操作：
145.所述最佳舒适温度区间包括温度上限值以及温度下限值；所述根据所述车内人员位置分布以及所述人体温度，调节与所述车内人员位置相对应出风口的温度、出风口的风量以及出风口的方向，以使所述车内温度保持在所述最佳舒适温度区间内的步骤包括：
146.计算所述人体温度与所述温度上限值之间的第一差值以及所述人体温度与所述温度下限值之间的第二差值；
147.判断所述第一差值与所述第二差值之间的大小关系；
148.根据所述大小关系以及预设规则，调节所述车内人员位置相对应出风口的温度、出风口的风量以及出风口的方向，以使所述车内温度保持在所述最佳舒适温度区间内。
149.进一步地，所述车辆循迹程序被处理器执行时还实现如下操作：
150.所述根据所述大小关系以及预设规则，调节所述车内人员位置相对应出风口的温度、出风口的风量以及出风口的方向，以使所述车内温度保持在所述最佳舒适温度区间内的步骤包括：
151.选取所述第一差值与所述第二差值中较小的差值，并确定选取的差值在预设调节梯度表中的位置，其中，所述差值与所述预设调节梯度表一一对应；
152.根据选取的差值在预设调节梯度调节表中的位置，调节所述车内人员位置相对应出风口的温度、出风口的风量以及出风口的方向，以使所述车内温度保持在所述最佳舒适温度区间内。
153.进一步地，所述车辆循迹程序被处理器执行时还实现如下操作：
154.所述根据所述车内温度、所述人体温度以及所述最佳舒适温度区间，控制空调运行，以使车内温度保持在所述最佳舒适温度区间内的步骤之后，还包括：
155.接收用户发出的反馈指令，根据所述反馈指令调节空调运行。
156.本发明计算机可读存储介质的具体实施例与上述车辆循迹方法各实施例基本相同，在此不作赘述。
157.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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。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、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
158.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。
159.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(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
160.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。