控制无人车运行的方法及装置与流程

1.本技术实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及自动驾驶领域，具体涉及一种控制无人车运行的方法及装置。


背景技术：

2.随着人工智能、视觉计算等技术的发展，无人驾驶车、无人配送车等无人车开始兴起。在无人车的运行过程中，运行路径的生成是其中重要的环节。目标，一般采用hybrid a-star方法生成无人车进入到左转场景时的运行路径。hybrid a-star方法不能从全局着手给出一个最优化的运行路径。


技术实现要素：

3.本技术实施例提出了一种控制无人车运行的方法、装置、计算机可读介质和电子设备。
4.第一方面，本技术实施例提供了一种控制无人车运行的方法，包括：在无人车的运行过程中，采集无人车所处的环境信息；根据环境信息，确定无人车是否进入预设运行场景；响应于确定无人车进入预设运行场景，生成曲率连续的目标曲线，以确定无人车在预设运行场景中的运行路径；根据运行路径，控制无人车在预设运行场景中运行。
5.在一些实施例中，上述生成曲率连续的目标曲线，以生成无人车在预设运行场景中的运行路径，包括：确定无人车在预设运行场景中的起止点信息；基于起止点信息，通过螺旋曲线算法生成曲率连续的目标曲线；根据目标曲线，确定无人车在预设运行场景中运行所依据的一系列运动单元；根据一系列运动单元，确定无人车在预设运行场景中的运行路径。
6.在一些实施例中，上述方法还包括：根据无人车的运动学属性，确定无人车运行所允许的最大路径曲率；以及基于起止点信息，通过螺旋曲线算法生成曲率连续的目标曲线，包括：基于起止点信息和最大路径曲率，通过螺旋曲线算法生成目标曲线。
7.在一些实施例中，上述根据一系列运动单元，确定无人车在预设运行场景中的运行路径，包括：对于一系列运动单元中的每个运动单元，基于该运动单元对应的部分运行路径对无人车进行碰撞检测，其中，碰撞检测用于表征无人车按照该运动单元对应的部分运行路径运行时是否会发生碰撞；响应于确定一系列运动单元中的每个运动单元均通过碰撞测试，根据一系列运动单元，确定运行路径。
8.在一些实施例中，上述根据一系列运动单元，确定无人车在预设运行场景中的运行路径，还包括：响应于确定一系列运动单元中存在未通过碰撞测试的运动单元，基于预设路径生成方法，确定无人车在预设运行场景中的运行路径。
9.在一些实施例中，上述确定无人车在预设运行场景中的起止点信息，包括：根据环境信息确定无人车在所述预设运行场景中的起止点信息。
10.在一些实施例中，预设运行场景包括左转场景、右转场景和直行场景。第二方面，
本技术实施例提供了一种控制无人车运行的装置，包括：采集单元，被配置成在无人车的运行过程中，采集无人车所处的环境信息；第一确定单元，被配置成根据环境信息，确定无人车是否进入预设运行场景；生成单元，被配置成响应于确定无人车进入预设运行场景，生成曲率连续的目标曲线，以生成无人车在预设运行场景中的运行路径；控制单元，被配置成根据运行路径，控制无人车在预设运行场景中运行。
11.在一些实施例中，上述生成单元，进一步被配置成：确定无人车在预设运行场景中的起止点信息；基于起止点信息，通过螺旋曲线算法生成曲率连续的目标曲线；根据目标曲线，确定无人车在预设运行场景中运行所依据的一系列运动单元；根据一系列运动单元，确定无人车在预设运行场景中的运行路径。
12.在一些实施例中，上述装置还包括：第二确定单元，被配置成根据无人车的运动学属性，确定无人车运行所允许的最大路径曲率；以及上述生成单元，进一步被配置成：基于起止点信息和最大路径曲率，通过螺旋曲线算法生成目标曲线。
13.在一些实施例中，上述生成单元，进一步被配置成：对于一系列运动单元中的每个运动单元，基于该运动单元对应的部分运行路径对无人车进行碰撞检测，其中，碰撞检测用于表征无人车按照该运动单元对应的部分运行路径运行时是否会发生碰撞；响应于确定一系列运动单元中的每个运动单元均通过碰撞测试，根据一系列运动单元，确定运行路径。
14.在一些实施例中，上述生成单元，还被配置成：响应于确定一系列运动单元中存在未通过碰撞测试的运动单元，基于预设路径生成方法，确定无人车在预设运行场景中的运行路径。
15.在一些实施例中，上述生成单元，进一步被配置成：根据环境信息确定无人车在所述预设运行场景中的起止点信息。
16.在一些实施例中，预设运行场景包括左转场景、右转场景和直行场景。
17.第三方面，本技术实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面任一实现方式描述的方法。
18.第四方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面任一实现方式描述的方法。
19.本技术实施例提供的控制无人车运行的方法及装置，通过在无人车的运行过程中，采集无人车所处的环境信息；根据环境信息，确定无人车是否进入预设运行场景；响应于确定无人车进入预设运行场景，生成曲率连续的目标曲线，以生成无人车在预设运行场景中的运行路径；根据运行路径，控制无人车在预设运行场景中运行，从而提供了一种在预设运行场景下生成无人车的运行路径以控制其运行的方法，通过螺旋曲线算法可以确定出适合于预设运行场景的、曲率连续的运行路径，并提高了运行路径的生成效率和无人车的运行效率。
附图说明
20.通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
21.图1是本技术的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
22.图2是根据本技术控制无人车运行的方法的一个实施例的流程图；
23.图3是根据本实施例的通过螺旋曲线算法生成曲率连续的目标曲线的示意图；
24.图4是根据本实施例的控制无人车运行的方法的应用场景的示意图；
25.图5是根据本技术的控制无人车运行的方法的又一个实施例的流程图；
26.图6是根据本技术的控制无人车运行的装置的一个实施例的结构图；
27.图7是适于用来实现本技术实施例的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
28.下面结合附图和实施例对本技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
29.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
30.图1示出了可以应用本技术的控制无人车运行的方法及装置的示例性架构100。
31.如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。终端设备101、102、103之间通信连接构成拓扑网络，网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
32.无人车可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103可以是支持网络连接从而进行数据交互和数据处理的硬件设备或软件。当终端设备101、102、103为硬件时，其可以是支持网络连接，信息获取、交互、显示、处理等功能的各种电子设备，包括但不限于车载控制设备、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
33.服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如通过螺旋曲线算法生成无人车在预设运行场景中的运行路径以控制无人车运行的后台处理服务器。可选的，服务器可以将运行路径发送至无人车的终端设备以控制无人车运行。作为示例，服务器105可以是云端服务器。
34.需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
35.还需要说明的是，本技术的实施例所提供的控制无人车运行的方法可以由服务器执行，也可以由终端设备执行，还可以由服务器和终端设备彼此配合执行。相应地，控制无人车运行的装置包括的各个部分(例如各个单元)可以全部设置于服务器中，也可以全部设置于终端设备中，还可以分别设置于服务器和终端设备中。
36.应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。当控制无人车运行的方法运行于其上的
电子设备不需要与其他电子设备进行数据传输时，该系统架构可以仅包括控制无人车运行的方法运行于其上的电子设备(例如服务器或终端设备)。
37.继续参考图2，示出了控制无人车运行的方法的一个实施例的流程200，包括以下步骤：
38.步骤201，在无人车的运行过程中，采集无人车所处的环境信息。
39.本实施例中，控制无人车运行的方法的执行主体(例如图1中的终端设备或服务器)可以在无人车的运行过程中，采集无人车所处的环境信息。
40.无人车可以是无人配送车、无人驾驶车、辅助驾驶车等基于计算机技术实现无人运行、或辅助运行的智能车辆。预设运行场景可以是无人车运行过程中所涉及的特定的运行场景。作为示例，预设运行场景可以是左转场景。
41.其中，环境信息包括无人车所处的车道、交通信号灯、路口信息。无人车上可以预先设置信息采集设备，以通过gps(global positioning system，全球定位系统)定位装置、图像采集装置等信息采集设备采集无人车所处的环境信息。
42.步骤202，根据环境信息，确定无人车是否进入预设运行场景。
43.本实施例中，上述执行主体可以根据环境信息，确定无人车是否进入预设运行场景。
44.作为示例，上述执行主体可以通过表征环境信息与预设运行场景之间的对应关系的对应关系表，根据环境信息，确定无人车是否进入预设运行场景。
45.作为又一示例，上述执行主体可以将环境信息输入预训练的神经网络模型，确定无人车是否进入预设运行场景。其中，神经网络模型可以采用卷积神经网络、循环神经网络等模型，表征环境信息与预设运行场景之间的对应关系。
46.本实施例中，根据无人车所处的环境信息，确定无人车是否进入预设运行场景，使得无人车基于所处环境可自动确定是否进入预设运行场景，提高了信息处理的自动化程度。
47.在一些实现方式中，上述执行主体可以基于预先确定无人车的整体运行轨迹和无人车的实时位置，确定无人车是否进入预设运行场景。作为示例，整体运行轨迹表征无人车从起始地点a运行到目的地点b的轨迹，整体运行轨迹可能涉及多种运行场景，包括但不限于是左转场景、右转场景、直行场景、调头场景等。在整体运行轨迹中，无人车在什么位置进行何种场景的操作是事先确定的。进而，根据整体运行轨迹和无人车的实时位置，可以确定无人车是否进入预设运行场景。
48.在一些实现方式中，上述执行主体可以根据与其通信连接的控制设备的控制指令，确定无人车是否进入预设运行场景。控制设备可以预先存储指示无人车运行的控制指令或根据及时的信息处理结果实时生成控制指示无人车运行的控制指令。不同的控制指令用于控制无人车执行不同的操作。以预设运行场景为左转场景为例，根据无人车是否接收到左转指令，确定无人车是否进入预设运行场景。
49.步骤203，响应于确定无人车进入预设运行场景，生成曲率连续的目标曲线，以生成无人车在预设运行场景中的运行路径。
50.本实施例中，上述执行主体可以响应于确定无人车进入预设运行场景，生成曲率连续的目标曲线，以生成无人车在预设运行场景中的运行路径。
51.作为示例，上述执行主体可以根据预设运行场景，确定无人车在预设运行场景中的起止点，进而，通过螺旋曲线算法生成连接起止点之间的曲线，作为无人车在预设运行场景中的运行路径。
52.在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过如下方式执行上述步骤203：
53.第一，确定无人车在预设运行场景中的起止点信息。
54.其中，起止点信息包括起点的位姿信息和终点的位姿信息。
55.第二，基于起止点信息，通过螺旋曲线算法生成曲率连续的目标曲线。
56.参考图3a-3b，示出了通过螺旋曲线算法生成曲率连续的目标曲线的示意图。根据起点301的位姿信息和终点302的位姿信息，可以确定出位姿改变量δ和起止点之间的线段长度d。进而，以位姿改变量δ和线段长度d作为输入，根据螺旋曲线算法，可以得到曲线的曲率κ，曲线的锐度α，还有曲线的长度lc。
57.具体的，螺旋曲线在平面上的表达式为：
[0058][0059][0060]
其中，κ为曲线的曲率，δ为位姿的改变量，c(s)和s(s)分别为fresnel sine(菲涅耳正弦)和fresnel consine(菲涅耳余弦)。具体的，c(s)和s(s)分别如下公式所示：
[0061][0062][0063]
第三，根据目标曲线，确定无人车在预设运行场景中运行所依据的一系列运动单元。
[0064]
本实现方式中，通过螺旋曲线算法可以在起止点之间计算得出一系列的路径点来得到一个连续曲率的目标曲线。在每相邻的两个路径点之间可以表征部分运行轨迹，对应于一个运动单元(motion primitive)。相邻的两部分运行轨迹之间曲率连续。第四，根据一系列运动单元，确定无人车在预设运行场景中的运行路径。
[0065]
作为示例，可以按顺序组合起止点之间的一系列运动单元，得到无人车在预设运行场景中的运行路径。
[0066]
本实现方式中，提供了一种无人车在预设运行场景中的运行路径具体生成方式，进一步提高了运行路径的生成效率和准确度。
[0067]
在本实施例的一些可选的实现方式中，为了使得所生成的运行路径更加符合无人车的运动学属性，上述执行主体还可以执行如下操作：根据无人车的运动学属性，确定无人
车运行所允许的最大路径曲率。
[0068]
可以理解，无人车在运行过程，受到车辆结构和运行安全性的考虑，其最大的转弯角度是受到限制的。基于最大的转弯角度等运动学属性，可以确定无人车运行所允许的最大路径曲率。
[0069]
本实现方式中，上述执行主体可以通过如下方式执行上述第二步骤：基于起止点信息和最大路径曲率，通过螺旋曲线算法生成目标曲线。
[0070]
本实现方式中，在生成目标曲线的过程中，受到最大路径曲率的限制，使得目标曲线中的曲率不会超过最大路径曲率，以使得根据目标曲线得到的运行路径中不会包括无人车无法完成的动作，更加符合无人车的运行属性。
[0071]
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过如下方式执行上述第一步骤：根据环境信息确定无人车在预设运行场景中的起止点信息。
[0072]
作为示例，上述执行主体可以首先根据环境信息确定无人车需要自驶入预设运行场景至驶出预设运行场景的起止点位置；进而，基于无人车的运动学属性，确定无人车在行驶过程中经过起点位置和终点位置的位姿信息，从而确定起止点信息中包括的起点位姿和终点位姿。
[0073]
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过如下方式执行上述第四步骤：
[0074]
首先，对于一系列运动单元中的每个运动单元，基于该运动单元对应的部分运行路径对无人车进行碰撞检测。
[0075]
其中，碰撞检测用于表征无人车按照该运动单元对应的部分运行路径运行时是否会发生碰撞。当无人车按照该运动单元对应的部分运行路径运行时不会发生碰撞，表征该运动单元通过碰撞测试；否则，表征该运动单元未通过碰撞测试。
[0076]
本实现方式中，其碰撞测试例如可以是确定无人车按照一个运动单元运行时，是否会碰撞到路边的道路结构、相邻的其他车辆。上述执行主体可以采用现有的任意检测方式对无人车进行碰撞检测。
[0077]
然后，响应于确定一系列运动单元中的每个运动单元均通过碰撞测试，根据一系列运动单元，确定运行路径。
[0078]
本实现方式中，对一系列运动单元中的每个运行单元进行碰撞测试，提高了所得到的运行路径的安全性。
[0079]
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体还可以执行如下操作：响应于确定一系列运动单元中存在未通过碰撞测试的运动单元，基于预设路径生成方法，确定无人车在预设运行场景中的运行路径。
[0080]
本实现方式中，预设路径生成方法可以是现有的任意路径生成方法。作为示例，预设路径生成方法可以是hybrid a-star方法。
[0081]
本实现方式中，提供了未通过碰撞测试时的路径生成方法，提高了不同情况下路径生成的全面性，保证了运行安全性。
[0082]
步骤204，根据运行路径，控制无人车在预设运行场景中运行。
[0083]
本实施例中，上述执行主体可以根据运行路径，控制无人车在预设运行场景中运行
[0084]
本实施例中，通过螺旋曲线算法得到的运行路径控制无人车在预设运行场景中运行，使得更贴合无人车的实际运行情况，提高了无人车的运行效率。
[0085]
继续参见图4，图4是根据本实施例的控制无人车运行的方法的应用场景的一个示意图400。在图4的应用场景中，无人配送车401从一快递分拣中心出发，向所运输的快递包裹对应的收件方地址运行。无人配送车401在运行过程中，来到一个十字路口402。无人配送车401中采集车所处的环境信息，无人配送车上的控制设备根据环境信息确定无人配送车401是否进入预设的左转运行场景。响应于无人配送车401进入预设运行场景，生成曲率连续的目标曲线，以生成无人车在预设运行场景中的运行路径；进而，根据运行路径，控制无人配送车401在预设运行场景中运行。
[0086]
本技术的上述实施例提供的方法，通过在无人车的运行过程中，采集无人车所处的环境信息；根据环境信息，确定无人车是否进入预设运行场景；响应于确定无人车进入预设运行场景，生成曲率连续的目标曲线，以生成无人车在预设运行场景中的运行路径；根据运行路径，控制无人车在预设运行场景中运行，从而提供了一种预设运行场景下生成无人车的运行路径以控制其运行的方法，通过螺旋曲线算法可以确定出适合于预设运行场景的、曲率连续的运行路径，并提高了运行路径的生成效率和无人车的运行效率。
[0087]
继续参考图5，示出了根据本技术的控制无人车运行的方法的一个实施例的示意性流程500，包括如下步骤：
[0088]
步骤501，在无人车的运行过程中，采集无人车所处的环境信息。
[0089]
步骤502，根据环境信息，确定无人车是否进入预设运行场景。
[0090]
步骤503，根据无人车的运动学属性，确定无人车运行所允许的最大路径曲率。
[0091]
步骤504，确定无人车在预设运行场景中的起止点信息。
[0092]
步骤505，基于起止点信息和最大路径曲率，通过螺旋曲线算法生成目标曲线。
[0093]
步骤506，根据目标曲线，确定无人车在预设运行场景中运行所依据的一系列运动单元。
[0094]
步骤507，对于一系列运动单元中的每个运动单元，基于该运动单元对应的部分运行路径对无人车进行碰撞检测。
[0095]
其中，碰撞检测用于表征无人车按照该运动单元对应的部分运行路径运行时是否会发生碰撞。
[0096]
步骤508，响应于确定一系列运动单元中的每个运动单元均通过碰撞测试，根据一系列运动单元，确定运行路径。
[0097]
步骤509，响应于确定一系列运动单元中存在未通过碰撞测试的运动单元，基于预设路径生成方法，确定无人车在预设运行场景中的运行路径。
[0098]
步骤510，根据运行路径，控制无人车在预设运行场景中运行。
[0099]
从本实施例中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的路径生成方法的流程500具体说明了运行路径的生成过程，以及按照运行路径控制无人车运行的过程，通过螺旋曲线算法可以确定出适合于预设运行场景的、曲率连续的运行路径，并提高了运行路径的生成效率和无人车的运行效率。
[0100]
为了进一步说明螺旋曲线算法在左转场景、右转场景和直行场景等各种预设场景中的具体应用，提供如下逻辑：
[0101]
1、确定螺旋曲线算法的参数：起止点之间的位姿改变量δ和起止点之间的线段长度d1；
[0102]
2、如果位姿改变量δ＝0，也即在无人车在直行场景中，通过螺旋曲线算法得到的目标曲线的曲率κ、曲线的锐度α、曲线的长度lc如下：
[0103]
κ＝0
[0104]
α＝0
[0105]
lc＝d1[0106]
3、如果位姿改变量δ＞0，也即在无人车在左转场景中，通过螺旋曲线算法得到的目标曲线的曲率κ、曲线的锐度α、曲线的长度lc如下：
[0107][0108][0109][0110][0111]
4、如果位姿改变量δ＜0，也即在无人车在右转场景中，通过螺旋曲线算法得到的目标曲线的曲率κ、曲线的锐度α、曲线的长度lc如下：
[0112][0113][0114][0115][0116]
继续参考图6，作为对上述各图所示方法的实现，本技术提供了一种控制无人车运行的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
[0117]
如图6所示，控制无人车运行的装置包括：采集单元单元601，被配置成在无人车的运行过程中，采集无人车所处的环境信息；第一确定单元602，被配置成根据环境信息，确定无人车是否进入预设运行场景；生成单元603，被配置成响应于确定无人车进入预设运行场景，生成曲率连续的目标曲线，以生成无人车在预设运行场景中的运行路径；控制单元604，被配置成根据运行路径，控制无人车在预设运行场景中运行。
[0118]
在一些实施例中，上述生成单元603，进一步被配置成：确定无人车在预设运行场景中的起止点信息；基于起止点信息，通过螺旋曲线算法生成曲率连续的目标曲线；根据目标曲线，确定无人车在预设运行场景中运行所依据的一系列运动单元；根据一系列运动单元，确定无人车在预设运行场景中的运行路径。
[0119]
在一些实施例中，上述装置还包括：第二确定单元(图中未示出)，被配置成根据无人车的运动学属性，确定无人车运行所允许的最大路径曲率；以及上述生成单元，进一步被配置成：基于起止点信息和最大路径曲率，通过螺旋曲线算法生成目标曲线。
[0120]
在一些实施例中，上述生成单元603，进一步被配置成：对于一系列运动单元中的每个运动单元，基于该运动单元对应的部分运行路径对无人车进行碰撞检测，其中，碰撞检测用于表征无人车按照该运动单元对应的部分运行路径运行时是否会发生碰撞；响应于确定一系列运动单元中的每个运动单元均通过碰撞测试，根据一系列运动单元，确定运行路径。
[0121]
在一些实施例中，上述生成单元603，还被配置成：响应于确定一系列运动单元中存在未通过碰撞测试的运动单元，基于预设路径生成方法，确定无人车在预设运行场景中的运行路径。
[0122]
在一些实施例中，上述生成单元603，进一步被配置成：根据环境信息确定无人车在所述预设运行场景中的起止点信息。
[0123]
在一些实施例中，预设运行场景包括左转场景、右转场景和直行场景。
[0124]
本实施例中，控制无人车运行的装置中的采集单元在无人车的运行过程中，采集无人车所处的环境信息；第一确定单元根据环境信息，确定无人车是否进入预设运行场景；生成单元响应于确定无人车进入预设运行场景，生成曲率连续的目标曲线，以生成无人车在预设运行场景中的运行路径；控制单元，被配置成根据运行路径，控制无人车在预设运行场景中运行，从而提供了一种预设运行场景下生成无人车的运行路径以控制其运行的装置，通过螺旋曲线算法可以确定出适合于预设运行场景的、曲率连续的运行路径，并提高了运行路径的生成效率和无人车的运行效率。
[0125]
下面参考图7，其示出了适于用来实现本技术实施例的设备(例如图1所示的设备101、102、103、105)的计算机系统700的结构示意图。图7示出的设备仅仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0126]
如图7所示，计算机系统700包括处理器(例如cpu，中央处理器)701，其可以根据存储在只读存储器(rom)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(ram)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram703中，还存储有系统700操作所需的各种程序和数据。处理器701、rom702以及ram703通过总线704彼此相连。输入/输出(i/o)接口705也连接至总线704。
[0127]
以下部件连接至i/o接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至i/o接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。
[0128]
特别地，根据本技术的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本技术的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被处理器701执行时，执行本技术的方法中限定的上述功能。
[0129]
需要说明的是，本技术的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本技术中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0130]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本技术的操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向目标的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c ，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在客户计算机上执行、部分地在客户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在客户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到客户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0131]
附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0132]
描述于本技术实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器，包
括采集单元、第一确定单元、生成单元和控制单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，生成单元还可以被描述为“响应于确定无人车进入预设运行场景，生成曲率连续的目标曲线，以生成无人车在预设运行场景中的运行路径的单元”。
[0133]
作为另一方面，本技术还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该装置执行时，使得该计算机设备：在无人车的运行过程中，采集无人车所处的环境信息；根据环境信息，确定无人车是否进入预设运行场景；响应于确定无人车进入预设运行场景，生成曲率连续的目标曲线，以生成无人车在预设运行场景中的运行路径；根据运行路径，控制无人车在预设运行场景中运行。
[0134]
以上描述仅为本技术的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本技术中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本技术中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。