车辆控制方法及装置与流程

1.本技术涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种车辆控制方法及装置。


背景技术：

2.随着自动驾驶技术的发展，越来越多的场景具有自动驾驶需求，例如公共交通、港口、封闭园区、无人环保、干线物流等等。目前的自动驾驶技术普遍为单车智能方案，即通过车载传感器探测并识别道路和障碍物信息，从而进行路径规划对车辆进行控制。然而单车智能方案需要布设数量较多的传感器，改装成本高，并且车载传感器容易受到角度、建筑物遮挡等因素的影响而无法获取到足够的环境信息，导致安全性受到影响。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本技术提供了一种车辆控制方法以便于降低车辆的改装成本，提高安全性。
4.本技术提供了如下方案：
5.根据第一方面，提供了一种车辆控制方法，包括：
6.获取当前时刻车辆的位置信息；
7.从空间数据库中获取当前时刻所述车辆周围的障碍物信息，其中所述空间数据库是通过车联网系统获取的地图数据和障碍物数据而维护的；
8.基于所述当前时刻车辆的位置信息和所述障碍物信息，对所述车辆进行局部路径规划；
9.基于所述局部路径规划的结果，向所述车辆发送控制信息。
10.根据本技术实施例中一可实现的方式，所述方法周期性执行或者获取到所述车辆上报的位置信息后执行。
11.根据本技术实施例中一可实现的方式，该方法还包括：
12.获取车载传感器和/或路侧感知设备上报的障碍物数据；
13.将所述障碍物数据、所述障碍物数据的上报时间以及地图数据关联存储于空间数据库。
14.根据本技术实施例中一可实现的方式，所述从空间数据库中获取当前时刻所述车辆周围的障碍物信息包括：
15.依据所述当前时刻从所述空间数据库中查询当前时刻的障碍物数据；
16.从当前时刻的障碍物数据中，查询映射在地图上距离所述当前时刻车辆的位置信息预设范围内的障碍物信息。
17.根据本技术实施例中一可实现的方式，基于所述当前时刻车辆的位置信息和所述障碍物信息，对所述车辆进行局部路径规划包括：
18.获取所述当前时刻车辆的速度信息；
19.基于当前时刻车辆的速度信息和位置信息，确定所述车辆的速度搜索空间；
20.在所述速度搜索空间中进行速度采样，得到一个以上的速度采样点；
21.基于各速度采样点进行局部轨迹模拟，得到各速度采样点对应的模拟轨迹；
22.基于预设的评价函数对各速度采样点对应的模拟轨迹进行评价，确定评价值最高的模拟轨迹作为局部路径规划结果。
23.根据本技术实施例中一可实现的方式，基于所述局部路径规划的结果，向所述车辆发送控制信息包括：
24.将所述评价最高的模拟轨迹对应的速度采样点确定为目标速度信息；
25.将包含所述目标速度信息的控制信息发送给所述车辆。
26.根据本技术实施例中一可实现的方式，所述基于当前时刻车辆的速度信息和位置信息，确定所述车辆的速度搜索空间包括：
27.依据所述车辆的速度参数信息，确定所述车辆的第一速度搜索空间；
28.依据所述车辆的加速度参数信息以及当前时刻所述车辆与障碍物之间的最近距离，确定使得所述车辆不发生碰撞的第二速度搜索空间；
29.依据当前时刻所述车辆的实际速度和预设加速度范围，确定预设间隔时长内所述车辆能够达到的速度范围作为第三速度搜索空间；
30.将所述第一速度搜索空间、第二速度搜索空间和第三速度搜索空间的交集，确定为所述车辆的速度搜索空间。
31.根据本技术实施例中一可实现的方式，基于各速度采样点进行局部轨迹模拟，得到各速度采样点对应的模拟轨迹包括：
32.将速度采样点分别作为下一时刻所述车辆的速度，预测预设模拟时长内所述车辆的行驶轨迹作为该速度采样点对应的模拟轨迹。
33.根据本技术实施例中一可实现的方式，所述基于预设的评价函数对各速度采样点对应的模拟轨迹进行评价包括：
34.确定速度采样点对应的模拟轨迹的各评价指标值；
35.将各评价指标值进行加权处理后，得到该速度采样点对应的模拟轨迹的评价值；
36.其中，所述评价指标包括模拟轨迹与障碍物的距离、模拟轨迹上车辆行驶的速度、模拟轨迹上车辆行驶方向与目的地的夹角以及模拟轨迹与车道边缘线的距离中的一种或任意组合。
37.根据本技术实施例中一可实现的方式，所述速度包括线速度和角速度。
38.根据第二方面，提供了一种车辆控制装置，包括：
39.第一获取单元，被配置为获取当前时刻车辆的位置信息；
40.第二获取单元，被配置为从空间数据库中获取当前时刻所述车辆周围的障碍物信息，其中所述空间数据库是通过车联网系统获取的地图数据和障碍物数据而维护的；
41.局部规划单元，被配置为基于所述当前时刻车辆的位置信息和所述障碍物信息，对所述车辆进行局部路径规划；
42.结果发送单元，被配置为基于所述局部路径规划的结果，向所述车辆发送控制信息。
43.根据第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述的方法的步骤。
44.根据第四方面，提供了一种电子设备，其特征在于，包括：
45.一个或多个处理器；以及
46.与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令,所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行上述第一方面中任一项所述的方法的步骤。
47.根据本技术提供的具体实施例，本技术公开了以下技术效果：
48.1)本技术基于由车联网系统获取的地图数据和障碍物数据维护的空间数据库，来获取车辆周围的障碍物信息并进行局部路径规划，从而对车辆进行控制。一方面无需在车辆上安装大量传感器，降低了改装成本；另一方面，依托车联网系统而获得的障碍物数据更加丰富和可靠，避免了单车智能方案中依靠车辆自身传感器获得的道路环境和障碍物信息因受到光照、视野遮挡等问题而导致的安全性低的缺陷。
49.2)通过车联网系统中车载传感器和/或路侧感知设备上报的障碍物数据、上报时间，与地图数据关联存储于空间数据库，以供查询空间数据库时能够依据时间快速查询任意位置附近的障碍物数据，从而使得车辆控制具有多视野、超视距的特点。
50.3)通过在局部路径规划中对模拟轨迹的评价指标中引入与车道边缘线的距离，使得局部路径更加合理，安全性更高。
51.当然，实施本技术的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
52.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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。
53.图1示出了可以应用本技术实施例的示例性系统架构图；
54.图2为本技术实施例提供的车辆控制方法的流程图；
55.图3为本技术实施例提供的局部路径规划的方法流程图；
56.图4为本技术实施例提供的局部路径的对比示意图；
57.图5示出根据一个实施例的该车辆控制装置的示意性框图；
58.图6为本技术实施例提供的电子设备的架构图。
具体实施方式
59.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，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
60.在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明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。
61.应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种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。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
62.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”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
63.为了方便对本技术实施例的理解，首先对本技术实施例所基于的系统架构进行简单说明。图1示出了可以应用本技术实施例的示例性系统架构，如图1中所示，该系统架构主要包括车辆控制服务器、安装有车载终端系统的车辆和空间数据库，更进一步地，还可以包括路侧感知设备、地图数据库。
64.上述车辆指的是在道路上运行的具有车载终端系统的车辆，可以是无人驾驶车辆，也可以是辅助驾驶车辆。车辆类型可以是公共汽车、卡车、出租车、物流车等等各种形式，应用于但不限于公共交通、港口、封闭园区、无人环保、干线物流等应用场景，本技术对此不做特别限制。
65.车载终端系统是安装于车辆中的系统，能够进行信息交互、控制车内设备等功能，还可以实现高精度定位、执行控制策略等功能。本技术中车载终端系统能够周期性或者基于特定事件触发地上报车辆的位置信息给车辆控制服务器，并接收车辆控制服务器发送的控制信息，基于控制信息对车辆进行控制。
66.车辆控制服务器能够与车辆中的车载终端系统进行交互，并从空间数据库中获取障碍物数据，从地图数据库中获取地图数据。通过本技术实施例所提供的方法生成针对车辆的控制信息，并将控制信息下发给对应车辆。
67.该车辆控制服务器可以是单个的服务器，也可以是由多个服务器组成的服务器集群，服务器可以是云服务器。云服务器又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决传统物理主机与虚拟专用服务器(vps，ⅵirtual private server)服务中存在的管理难度大，服务扩展性弱的缺陷。
68.空间数据库是通过车联网系统获取的地图数据和障碍物数据而维护的。其中车联网系统可以是车辆、路侧感知设备、交通系统设备等等通过网络传输方式实现互连的系统。
69.路侧感知设备主要布设于道路侧，用以感知路况信息以及交通参与者在目标路段上运行所产生的信息，例如车辆、行人等的位置信息、速度信息、形状信息等等。路侧感知设备可以包括摄像机、毫米波雷达、激光雷达等传感器以及路侧边缘计算节点。
70.地图数据库维护有地图数据。特别地，本技术中地图数据库中维护的是高精地图数据。所谓高精地图也称为高分辨率地图，一般由含有语义信息的车道模型、道路部件、道路属性三类矢量构成，是面向自动驾驶的一种新型地图数据范式。高精地图的相对坐标精度可以达到厘米级别。
71.应该理解，图1中的车辆、路侧感知设备、车辆控制服务器等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车辆、路侧感知设备、车辆控制服务器等。
72.图2为本技术实施例提供的车辆控制方法的流程图，该方法可以由图1所示系统架构中的车辆控制服务器执行。如图2中所示，该方法可以包括以下步骤：
73.步骤202：获取当前时刻车辆的位置信息。
74.步骤204：从空间数据库中获取当前时刻车辆周围的障碍物信息，其中空间数据库是通过车联网系统获取的地图数据和障碍物数据而维护的。
75.步骤206：基于当前时刻车辆的位置信息和障碍物信息，对车辆进行局部路径规划。
76.步骤208：基于局部路径规划的结果，向车辆发送控制信息。
77.可以看出，本技术基于由车联网系统获取的地图数据和障碍物数据维护的空间数据库，来获取车辆周围的障碍物信息并进行局部路径规划，从而对车辆进行控制。一方面无需在车辆上安装大量传感器，降低了改装成本；另一方面，依托车联网系统而获得的障碍物数据更加丰富和可靠，避免了单车智能方案中依靠车辆自身传感器获得的道路环境和障碍物信息因受到光照、视野遮挡等问题而导致的安全性低的缺陷。
78.下面结合实施例对上述流程中的各步骤进行详细描述。
79.在上述步骤202中，车辆控制服务器可以获取车辆周期性上报的位置信息，也可以周期性地从空间数据库中获取车辆的位置信息。
80.相应地，作为上述流程的触发机制而言，车辆控制服务器可以在接收到车辆上报的位置信息后，开始针对该车辆执行上述方法流程以确定向车辆发送的控制信息。例如，车辆每100ms上报一次车辆的位置信息，也就意味着车辆控制服务器每100ms执行一次上述流程来确定向车辆发送的控制信息。
81.或者，车辆控制服务器可以自发地周期性对车辆进行控制，例如每隔100ms对车辆执行上述方法流程。
82.图2所示方法流程以其中一个周期进行的描述，若当前时刻记为t，记当前时刻车辆的位置信息为p
t
。
83.下面结合实施例对上述步骤204即“从空间数据库中获取当前时刻车辆周围的障碍物信息”进行详细描述。
84.首先对空间数据库的构建进行描述。在本技术实施例中，设置于路侧(这里的路侧是广义的概念，可以设置于道路侧边，也可以设置于道路侧边的路灯、支架、交通设备等之上，只要是方便采集路况和交通参与者信息的位置即可)的感知设备能够采集道路路况信息以及交通参与者在道路上的运行信息。对于车辆来说，其周围的交通参与者是该车辆的障碍物，因此相当于路侧感知设备能够收集到障碍物数据。例如车辆、行人等的位置信息、速度信息、形状信息等等。除了交通参与者在道路上的运行信息之外，障碍物数据还可以包括诸如路障、施工设施等信息，这些信息通过路侧感知设备同样能够收集到。另外，对于一些设置有车载传感器的车辆而言，通过车载传感器也能够收集到道路的路况信息和障碍物信息。大量的车辆传感器和路侧感知设备上传采集到的障碍物数据并上传至服务器端，使得服务器端全面、丰富地掌握了道路环境，包括障碍物数据。
85.作为一种可实现的方式，路侧感知设备和车载传感器采集到的数据可以周期性地上报给服务器端。基于目前的5g通信网络，可以设置很小的上报周期，例如每隔100ms进行上报。
86.另外，服务器侧可以从地图数据库中获取地图数据，优选高精地图数据。地图数据可以从第三方地图数据提供者提供的接口或数据库中获取，在此不做详述。
87.在获取到上述障碍物数据和地图数据之后，可以将障碍物数据、障碍物数据的上
报时间以及地图数据关联存储于空间数据库。
88.在空间数据库中，所有的障碍物数据都与上报时间进行关联存储，以便于后续利用时间能够快速查询到障碍物数据。另外，障碍物数据与地图数据进行关联存储，即将障碍物数据映射于地图数据，以能够快速查询一定位置范围内的障碍物数据以及道路等环境信息。其中，障碍物数据可以包括障碍物(车辆、行人、路障、施工设备等等可能影响车辆运行的物体)的位置信息、速度信息、形状信息等等。从而使得基于该空间数据库进行的车辆控制具有多视野、超视距的特点。
89.下面结合实施例对上述步骤206即“基于当前时刻车辆的位置信息和障碍物信息，对车辆进行局部路径规划”进行详细描述。
90.对于车辆而言，从起始地到目的地会进行全局路径规划，全局路径规划是基于地图数据进行的。也就是说，全局路径规划是依据地图数据找到一条从起始地到目的地的优选路径，是一种全局的事前规划。在全局路径规划的基础上，车辆会进一步依据实时的局部环境信息进行局部路径规划来规避障碍物，局部路径规划主要基于对车辆周围环境信息的感知。本技术实施例对于全局路径规划并未进行改进，可以采用诸如dijkstra(迪杰斯特拉)算法、rrt(rapid-exploration random tree，快速搜索随机树)算法等等，在此不做详述。
91.本技术涉及的是对局部路径规划的改进和创新。以dwa(dynamic windowapproach，动态窗口法)为例，局部路径规划的具体方法可以如图3中所示，包括以下步骤：
92.步骤302：获取当前时刻车辆的速度信息。
93.道路上各车辆的速度信息可以由路侧感知设备获取并上传至服务器端并存储于空间数据库，或者，由车联网系统中的其他终端(例如其他车辆的车载传感器、该车辆上的手机终端等等)检测并上传至服务器端存储于空间数据库，因此，当前时刻车辆的速度信息可以从空间数据库中获取。
94.如果车辆本身具有测速装置，则也可以由该车辆上报自身的速度信息给服务器端，例如车辆在上报位置信息的同时上报自身的速度信息。服务器端就能够直接获取车辆上报的速度信息。还可以采用其他方式获取当前时刻车辆的速度信息，在此不做一一列举。
95.步骤304：基于当前时刻车辆的速度信息和位置信息，确定车辆的速度搜索空间。
96.具体地，可以首先依据车辆的速度参数信息，确定车辆的第一速度搜索空间。需要说明的是，本技术实施例中涉及到的速度可以包括线速度v和角速度w。
97.车辆受自身最大速度、最小速度等限制，具有基本的速度参数，以此可以确定出车辆的第一速度搜索空间vs，可以表示为：
[0098]vs
＝{v∈[v
min
,v
max
],w∈[ω
min
,ω
max
]}
[0099]
其中，v
min
、v
max
、ω
min
和ω
max
分别为车辆的最小线速度、最大线速度、最小角速度和最大角速度。
[0100]
然后，依据车辆的加速度参数信息以及当前时刻车辆与障碍物之间的最近距离，确定使得车辆不发生碰撞的第二速度搜索空间。这主要是基于车辆安全的考虑，使得车辆能够在碰到障碍物之前停下来，因此在最大减速度条件下速度会有一个范围作为第二速度搜索空间va，可以表示为：
[0101][0102]
其中，vb和wb分别为车辆在运动方向和角度方向上的最大减速度，通常会综合车辆性能、安全性、舒适性等多种因素来设置。dis(vω)为当前时刻车辆与障碍物之间的最近距离。
[0103]
在此需要说明的是，计算dis(vω)时需要对当前时刻车辆附近的障碍物信息进行查询，可以依据当前时刻从空间数据库中查询当前时刻的障碍物数据，然后从当前时刻的障碍物数据中，查询映射在地图上距离当前时刻车辆的位置信息预设范围内的障碍物信息。本技术实施例中主要考虑的是车辆前方、侧方的障碍物，在一些场景下也需要考虑后方的障碍物(例如后方跟随的车辆)。
[0104]
接着，可以在依据当前时刻车辆的实际速度和预设加速度范围，确定预设间隔时长内车辆能够达到的速度范围作为第三速度搜索空间。这主要是考虑车辆受到电机性能的影响，例如电机力矩有限存在最大加速度、减速度的限制并且受到当前车辆实际速度的影响，车辆向前模拟的时长(即模拟时长)内，存在一个动态窗口，该窗口内的速度是车辆能够实际达到的速度。这个动态窗口就是第三速度搜索空间vd，可以表示为：
[0105]vd
＝{vω|v∈[v
a-vb*δt,va vc*δt]∩|ω∈[ω
a-wb*δt,ωa wc*δt]}
[0106]
其中，va和ωa为车辆当前时刻的实际线速度和角速度。vc和wc分别为车辆在运动方向和角度方向上的最大加速度，通常会综合车辆性能、安全性、舒适性等多种因素来设置。δt为预设间隔时长，可以与执行本技术车辆控制方法的周期时长一致，例如100ms。
[0107]
最后，将上述第一速度搜索空间vs、第二速度搜索空间va和第三速度搜索空间vd的交集确定为车辆的速度搜索空间vr，表示为：
[0108]vr
＝vs∩va∩vd[0109]
步骤306：在速度搜索空间中进行速度采样，得到一个以上的速度采样点。
[0110]
确定出速度搜索空间vr后，从vr进行采样，采样得到的速度采样点均由线速度和角速度构成，每个采样点vi可以表示为(vi,ωi)，假设可以得到n个速度采样点。
[0111]
采样的粒度(或者称为采样步长)可以根据实际需求进行设置，或者采用经验值或实验值等。
[0112]
步骤308：基于各速度采样点进行局部轨迹模拟，得到各速度采样点对应的模拟轨迹。
[0113]
本步骤中实际上是预测将速度采样点作为下一时刻(间隔预设间隔时长后的下一时刻，例如当前时刻之后100ms的时刻)车辆的速度时模拟时长内车辆的行驶轨迹。
[0114]
其中模拟时长可以采用一个大于预设间隔时长的值，可以是一个包含若干个间隔时长的值，例如2s，即将速度采样点作为下一时刻车辆的速度，预测按照该速度(包含线速度和角速度)匀速行驶2s所产生的轨迹作为该速度采样点对应的模拟轨迹，该模拟轨迹可能是一段直线(角速度为0时)，也可能是一段曲线(角速度不为零)。
[0115]
需要说明的是，本步骤中得到的各速度采样点对应的模拟轨迹并非车辆真实的行驶轨迹，而仅仅为了对各速度采样点进行评价和选择时模拟出来的轨迹。
[0116]
步骤310：基于预设的评价函数对各速度采样点对应的模拟轨迹进行评价，确定评价值最高的模拟轨迹作为局部路径规划结果。
[0117]
若存在n个速度采样点，则通过步骤308得到n条模拟轨迹，在本步骤中分别对n条
模拟轨迹进行评价，得到各条模拟轨迹的评价值，从中选择评价值最高的模拟轨迹作为局部路径规划结果。
[0118]
在对模拟轨迹进行评价时，可以确定模拟轨迹的各评价指标值，将评价指标值进行加权处理后，得到该模拟轨迹的评价值。其中，加权处理可以包括加权求和、加权求平均等处理。在本技术实施例中采用的评价指标可以包括模拟轨迹与障碍物的距离、模拟轨迹上车辆行驶的速度、模拟轨迹上车辆行驶方向与目的地的夹角以及模拟轨迹与车道边缘线的距离中的一种或任意组合。
[0119]
例如，评价函数可以采用如下公式：
[0120]
score＝α*costsobstacle β*costspath γ*costsgoal σ*costsboundary
[0121]
其中，score为模拟轨迹的评价值，α、β、γ、σ分别是预设的加权系数。
[0122]
costsobstacle为模拟轨迹与障碍物的距离所体现的评价指标。模拟轨迹与障碍物的距离越大，该评价指标值越高，其中模拟轨迹上点的位置和障碍物的位置可以从高精地图中查询，并计算距离。
[0123]
costspath为模拟轨迹上车辆行驶的速度所体现的评价指标。模拟轨迹上车辆行驶的速度越大，该评价指标值越高，该速度实际上就是速度采样点的值。
[0124]
costsgoal为模拟轨迹上车辆行驶方向与目的地的夹角所体现的评价指标，夹角越小该指标值越高。其中，目的地的位置可以从高精地图中查询，然后计算上述夹角。
[0125]
costsboundary为模拟轨迹与车道边缘线的距离所体现的评价指标。车道边缘线的数据能够从高精地图中获取，模拟轨迹与车道边缘线的距离越大，该指标值越高。该评价指标融入评价函数可以使得局部路径规划过程中尽可能的使得车辆行驶过程中不会压到或者超出车道边缘线，避免碰撞路沿、其他车道的车辆等情况的发生，更符合实际的道路环境，进一步提高了车辆行驶的安全性。其中，上述车道边缘线的信息可以从高精地图中查询，然后计算模拟轨迹与车道边缘线的距离。
[0126]
如图4中所示，假设车辆当前时刻的位置为位置点1，在位置点2处存在障碍物，位置点3为局部路径终点，局部路径终点可以是全局路径规划中得到的全局路径轨迹中的其中一个离散点。通过上述方法规划的局部路径(图中标记为l1)充分考虑了轨迹与车道边缘线的影响，而传统方法规划的局部路径(图中标记为l2)则没有考虑车道边缘线的影响，从而使得轨迹可能超出路沿而发生碰撞危险。
[0127]
计算得到各模拟轨迹的评价值之后，选择评价值最高的模拟轨迹，记录模拟轨迹的信息以及对应的速度采样点。
[0128]
下面结合实施例对上述步骤208即“基于局部路径规划的结果，向车辆发送控制信息”进行详细描述。
[0129]
在局部路径规划中已经得到了评价值最高的模拟轨迹，那么该评价值最高的模拟轨迹对应的速度采样点就可以作为目标速度信息，将包含该目标速度信息的控制信息发送给车辆，以供车辆的车载终端系统对车辆进行控制。可以理解为，车载终端系统控制车辆将目标速度作为下一时刻的速度。其中可以通过一定的算法计算出合适加速度和方向盘旋转角度来控制车辆在下一时刻达到目标速度，具体计算方法不做详述。
[0130]
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。
[0131]
根据另一方面的实施例，提供了一种车辆控制装置。图5示出根据一个实施例的该车辆控制装置的示意性框图，该装置设置于图1所示架构中的车辆控制服务器端。该装置可以为位于服务器端的应用，或者还可以为位于服务器端的应用中的插件或软件开发工具包(software development kit，sdk)等功能单元，本技术实施例对此不进行特别限定。如图5所示，该装置500包括：第一获取单元501、第二获取单元502、局部规划单元503和结果发送单元504，还可以进一步包括数据库维护单元505。其中各组成单元的主要功能如下：
[0132]
第一获取单元501，被配置为获取当前时刻车辆的位置信息。
[0133]
例如，第一获取单元501可以获取车辆周期性上报的位置信息，也可以周期性地从空间数据库中获取车辆的位置信息。
[0134]
第二获取单元502，被配置为从空间数据库中获取当前时刻车辆周围的障碍物信息，其中空间数据库是通过车联网系统获取的地图数据和障碍物数据而维护的。
[0135]
局部规划单元503，被配置为基于当前时刻车辆的位置信息和障碍物信息，对车辆进行局部路径规划。
[0136]
结果发送单元504，被配置为基于局部路径规划的结果，向车辆发送控制信息。
[0137]
其中，上述车辆控制装置周期性执行处理或者获取到车辆上报的位置信息后执行处理。
[0138]
数据库维护单元505，被配置为获取车载传感器和/或路侧感知设备上报的障碍物数据；将障碍物数据、障碍物数据的上报时间以及地图数据关联存储于空间数据库。
[0139]
上述障碍物数据可以是诸如车辆、行人等交通参与者在道路上的运行信息，还可以是包括诸如路障、施工设施等信息。这些信息通过路侧感知设备同样能够收集到。另外，对于一些设置有车载传感器的车辆而言，通过车载传感器也能够收集到道路的路况信息和障碍物信息。大量的车辆传感器和路侧感知设备上传采集到的障碍物数据并上传至服务器端，使得服务器端全面、丰富地掌握了道路环境，包括障碍物数据。
[0140]
相应地，第二获取单元502可以依据当前时刻从空间数据库中查询当前时刻的障碍物数据；从当前时刻的障碍物数据中，查询映射在地图上距离当前时刻车辆的位置信息预设范围内的障碍物信息。其中地图数据可以从地图数据库中获取。
[0141]
作为一种可实现的方式，局部规划单元503可以具体被配置为：获取当前时刻车辆的速度信息；基于当前时刻车辆的速度信息和位置信息，确定车辆的速度搜索空间；在速度搜索空间中进行速度采样，得到一个以上的速度采样点；基于各速度采样点进行局部轨迹模拟，得到各速度采样点对应的模拟轨迹；基于预设的评价函数对各速度采样点对应的模拟轨迹进行评价，确定评价值最高的模拟轨迹作为局部路径规划结果。
[0142]
相应地，结果发送单元504可以具体被配置为：将评价最高的模拟轨迹对应的速度采样点确定为目标速度信息；将包含目标速度信息的控制信息发送给车辆。
[0143]
作为一种可实现的方式，局部规划单元503在基于当前时刻车辆的速度信息和位置信息，确定车辆的速度搜索空间时，可以具体执行：
[0144]
依据车辆的速度参数信息，确定车辆的第一速度搜索空间；
memory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器620可以存储用于控制电子设备600运行的操作系统621，用于控制电子设备600的低级别操作的基本输入输出系统(bios)622。另外，还可以存储网页浏览器623，数据存储管理系统624，以及车辆控制装置625等等。上述车辆控制装置625就可以是本技术实施例中具体实现前述各步骤操作的应用程序。总之，在通过软件或者固件来实现本技术所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器620中，并由处理器610来调用执行。
[0164]
输入/输出接口613用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
[0165]
网络接口614用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如usb、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、wifi、蓝牙等)实现通信。
[0166]
总线630包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器610、视频显示适配器611、磁盘驱动器612、输入/输出接口613、网络接口614，与存储器620)之间传输信息。
[0167]
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器610、视频显示适配器611、磁盘驱动器612、输入/输出接口613、网络接口614，存储器620，总线630等，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本技术方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
[0168]
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本技术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，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0169]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0170]
以上对本技术所提供的技术方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。