基于临时事件的无人车停车方法、装置及电子设备

摘要

本公开涉及无人驾驶技术领域，提供了一种基于临时事件的无人车停车方法、装置及电子设备。该方法应用于自动驾驶车辆或无人车，包括：获取由临时事件产生的停车指令；根据第一决策规则判断是否响应停车指令，当响应于停车指令后，确定停车指令中是否包含目标停车位置；当包含目标停车位置时，根据第二决策规则判断是否在目标停车位置停车；当判断不在目标停车位置停车时，对目标停车位置进行调整；当不包含目标停车位置或者无人车的行驶位置已超过目标停车位置时，根据第三决策规则判断是否靠边停车。本公开能够实现基于临时事件触发无人车停车功能，动态调整无人车的停车位置，提升无人车与外界用户之间交互能力和环境应对能力。

说明书

技术领域

本公开涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种基于临时事件的无人车停车方法、装置及电子设备。

背景技术

无人驾驶车辆是一种集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，无人驾驶车辆，也称自动驾驶车辆、无人车。在无人车的行驶过程中，无人车可能需要应对任务场景中的临时事件，例如以自动驾驶出租车为例，自动驾驶出租车需要处理路边乘客招手乘车的任务，在接收到乘客招手信号后，根据需要在乘客面前实现临时靠边停车。

目前，现有的无人车停车方式主要针对的是站点停车，即根据预先配置的停车点位，通过路径规划到停车点位实现停车，停车点位理论上属于可以停车的位置，而临时事件触发型停车的停车位置可能受道路环境、交通规则、障碍物等约束条件的限制。因此，现有的基于站点的停车方式无法实现基于临时事件触发无人车停车，更无法实现动态调整无人车的停车位置。

基于现有技术，需要提供一种能够基于临时事件触发无人车停车功能，动态调整无人车的停车位置，提升无人车与外界用户之间交互能力的无人车停车方案。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种基于临时事件的无人车停车方法、装置及电子设备，以解决现有技术存在的无法实现基于临时事件触发无人车停车，无法实现动态调整无人车的停车位置的问题。

本公开实施例的第一方面，提供了一种基于临时事件的无人车停车方法，包括：获取由临时事件所产生的停车指令，其中，临时事件包括能够触发无人车停车的事件；根据第一决策规则判断无人车是否响应停车指令，当响应于停车指令后，确定停车指令中是否包含目标停车位置；当确定停车指令中包含目标停车位置时，根据第二决策规则判断无人车是否在目标停车位置停车，当判断无人车在目标停车位置停车时，执行停车任务；当判断无人车不在目标停车位置停车时，对目标停车位置进行调整，并基于调整后的目标停车位置执行停车任务；当确定停车指令中不包含目标停车位置或者无人车的行驶位置已超过目标停车位置时，根据第三决策规则判断无人车是否靠边停车，当判断结果为靠边停车时，执行停车任务；当判断结果为不靠边停车时，为无人车确定停车位置，并执行停车任务；在执行停车任务的过程中，根据第四决策规则判断无人车是否结束停车任务。

本公开实施例的第二方面，提供了一种基于临时事件的无人车停车装置，包括：获取模块，被配置为获取由临时事件所产生的停车指令，其中，临时事件包括能够触发无人车停车的事件；第一判断模块，被配置为根据第一决策规则判断无人车是否响应停车指令，当响应于停车指令后，确定停车指令中是否包含目标停车位置；第二判断模块，被配置为当确定停车指令中包含目标停车位置时，根据第二决策规则判断无人车是否在目标停车位置停车，当判断无人车在目标停车位置停车时，执行停车任务；当判断无人车不在目标停车位置停车时，对目标停车位置进行调整，并基于调整后的目标停车位置执行停车任务；第三判断模块，被配置为当确定停车指令中不包含目标停车位置或者无人车的行驶位置已超过目标停车位置时，根据第三决策规则判断无人车是否靠边停车，当判断结果为靠边停车时，执行停车任务；当判断结果为不靠边停车时，为无人车确定停车位置，并执行停车任务；第四判断模块，在执行停车任务的过程中，根据第四决策规则判断无人车是否结束停车任务。

本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述方法的步骤。

本公开实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

通过获取由临时事件所产生的停车指令，其中，临时事件包括能够触发无人车停车的事件；根据第一决策规则判断无人车是否响应停车指令，当响应于停车指令后，确定停车指令中是否包含目标停车位置；当确定停车指令中包含目标停车位置时，根据第二决策规则判断无人车是否在目标停车位置停车，当判断无人车在目标停车位置停车时，执行停车任务；当判断无人车不在目标停车位置停车时，对目标停车位置进行调整，并基于调整后的目标停车位置执行停车任务；当确定停车指令中不包含目标停车位置或者无人车的行驶位置已超过目标停车位置时，根据第三决策规则判断无人车是否靠边停车，当判断结果为靠边停车时，执行停车任务；当判断结果为不靠边停车时，为无人车确定停车位置，并执行停车任务；在执行停车任务的过程中，根据第四决策规则判断无人车是否结束停车任务。本公开能够实现基于临时事件触发无人车停车功能，动态调整无人车的停车位置，提升无人车与外界用户之间交互能力，提高无人车的环境应对能力。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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公开的一些实施例，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它的附图。

图1是本公开实施例提供的自动驾驶系统的结构示意图；

图2是本公开实施例提供的临时事件触发型停车决策器的原理示意图；

图3是本公开实施例提供的基于临时事件的无人车停车方法的流程示意图；

图4是本公开实施例提供的基于临时事件的停车决策的判断流程示意图；

图5是本公开实施例提供的停车位置调节的判断流程示意图；

图6是本公开实施例提供的基于临时事件的无人车停车装置的结构示意图；

图7是本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本公开实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本公开。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本公开的描述。

无人驾驶车辆（以下也称自动驾驶车辆）在行驶过程中，根据任务场景属性的不同，可能需要应对场景中的临时突发事件，例如：自动驾驶出租车需要处理路边乘客招手乘车的场景，在接收到乘客招手信号后，根据需要在乘客前临时靠边停车；又比如自动驾驶零售车在巡航零售过程中，如果车身安装有零售触摸屏幕，遇到乘客点击触摸屏需要驻足购买时，车辆需要临时停车；再比如自动驾驶车辆行驶过程中，远程云端下发立刻停车指令，车辆根据云端指令，需要临时强制停车或临时靠边停车等。

相比现有的基于固定站点的停车方式，基于临时事件的触发型停车的停车位受道路环境、交通规则、障碍物等约束条件的影响，比如乘客招手位置属于交通规则不允许停车的位置，车辆就需要动态调节停车位置，甚至放弃响应该停车信号。目前基于已知停车点位的站点停车方式，着重于如何根据已知停车点位利用路径规划模块规划出一条行驶到停车点位的合理路径，并未公开在自动驾驶过程中收到由临时事件触发的停车指令后，如何具体做出停车决策，例如是否响应停车，停车点位如何选择，停车过程中状态如何维护等决策。由此可见，现有的站点停车方式无法实现对无人车停车位置的动态调节，降低了自动驾驶车辆与外界客户交互的能力，同时降低了无人车的环境应对能力。

基于上述现有技术的方案，本公开实施例主要关注并解决以下两方面的技术问题，具体地：

第一方面，自动驾驶车辆在行驶过程中，收到临时停车指令后，综合道路环境信息，如何判断做出最终是否停车决策以及停车位置如何选取；

第二方面，自动驾驶车辆在响应停车过程中，由于种种原因已经行驶过停车位置但是无法完成停车步骤（例如在多车道内道行驶，无法换道到边道停车，但是纵向距离已经过了停车位置），如何判断是否重新调节停车位置继续响应停车指令。

下面结合附图对本公开实施例改进后的自动驾驶系统的功能模块进行说明。图1是本公开实施例提供的自动驾驶系统的结构示意图。如图1所示，该自动驾驶系统主要包括以下内容：

自动驾驶系统包括感知模块、定位模块（包含地图模块）、决策规划模块、控制模块和底层模块，其中，决策规划模块被划分为决策模块和运动规划模块，决策模块用于对无人车当前行驶状态进行决策，运动规划模块基于行驶参考线，通过考虑障碍物、道路环境等约束条件，规划出具体的行驶轨迹，再由控制模块执行。在本公开实施例中，临时事件触发型停车功能可以由决策规划模块中的临时事件触发型停车决策器来实现，在决策模块中除了临时事件触发型停车功能模块之外，还可以包含其它功能模块，例如巡航功能、换道功能、反向行驶功能、跨车道掉头功能等。

进一步地，在本公开实施例中，决策模块中的临时事件触发型停车功能主要用于做出停车决策，具体地，主要用于判断是否可以触发临时停车功能，以及对停车状态的维护。下面结合附图对本公开实施例中临时事件触发型停车决策器的工作原理进行说明。图2是本公开实施例提供的临时事件触发型停车决策器的原理示意图。如图2所示，该临时事件触发型停车决策器主要包括以下内容：

临时事件触发型停车决策器的内部状态包含初始化状态（即Init状态），执行停车状态（即Doing状态），完成停车状态（即Finish状态），其中，在Init状态时，决策器判断当前能否触发最终停车的决策；在Doing状态时，决策器实时判断是否完成停车，是否结束停车，以及是否放弃停车这三个决策；在Finish状态时，决策器判断完成停车任务，并重新回到Init状态中。

需要说明的是，本公开实施例中临时事件触发型停车决策器主要通过完成以下四个方面的判断和计算，从而实现基于临时事件的停车决策，这四个方面的判断包括：（1）当前是否可以响应停车指令（2）当前停车任务是否有目标停车位置（3）当前停车任务是否需要靠路边停车（4）当前是否可以结束停车任务继续行驶本公开以下实施例是以上述四个判断作为主要决策判断来展开描述的，接下来对本公开实施例进行详细说明。

图3是本公开实施例提供的基于临时事件的无人车停车方法的流程示意图。图3的基于临时事件的无人车停车方法可以由自动驾驶系统中的电子设备执行。如图3所示，该基于临时事件的无人车停车方法具体可以包括：

S301，获取由临时事件所产生的停车指令，其中，临时事件包括能够触发无人车停车的事件；

S302，根据第一决策规则判断无人车是否响应停车指令，当响应于停车指令后，确定停车指令中是否包含目标停车位置；

S303，当确定停车指令中包含目标停车位置时，根据第二决策规则判断无人车是否在目标停车位置停车，当判断无人车在目标停车位置停车时，执行停车任务；当判断无人车不在目标停车位置停车时，对目标停车位置进行调整，并基于调整后的目标停车位置执行停车任务；

S304，当确定停车指令中不包含目标停车位置或者无人车的行驶位置已超过目标停车位置时，根据第三决策规则判断无人车是否靠边停车，当判断结果为靠边停车时，执行停车任务；当判断结果为不靠边停车时，为无人车确定停车位置，并执行停车任务；

S305，在执行停车任务的过程中，根据第四决策规则判断无人车是否结束停车任务。

具体地，临时事件（也称为临时停车事件）可以认为是无人车在道路行驶过程中，能够产生临时停车指令的事件，在实际应用中，以下行为均可以作为临时停车事件，例如：招手停车，触摸屏幕停车，云端控制停车；上述临时停车事件所产生的停车指令或者停车信号中可以包含目标停车位置（如招手位置）以及强制停车指令。

进一步地，在实际应用中，可以通过感知模块（如安装在无人车上的传感器）实时感知车辆四周的环境数据，根据环境数据判断是否有临时停车事件发生，以用户招手停车为例，当摄像头采集到用户招手的图像后，通过对图像中的用户区域进行提取，根据提取到的用户区域图像判断用户是否在招手，从而判断是否发生招手停车事件；另外，还可以根据自动驾驶系统中的通信模块实时接收云端发送的指令，根据指令判断是否发生临时停车事件，例如远程驾驶平台通过云端向无人车发送停车指令。

进一步地，在本公开实施例中，停车指令中可能包含目标停车位置和/或强制停车命令，因此，根据停车指令中的目标停车位置和/或强制停车命令，可以将本公开实施例的停车决策分成不同的情形，下面结合具体实施例进行详细说明，具体可以包括以下内容：

从是否包含目标停车位置的角度来区分，若有预设停车位置，需要计算具体的停车位置及横向与道路的偏移量，因为触发事件发送的停车位置可能不能停车，或者当前需要换道到道路边道（根据当前环境约束，换道距离需要实时动态调节）；若不含预设停车位置，车辆在安全状态下，靠边（或不靠边）减速停车即可（需要考虑是否换道到道路边道）；

从是否包含强制停车命令的角度来区分，若停车指令中包含强制停车命令，则不再考虑道路交通规则，直接响应停车指令（一般用于响应云端发送的指令）；若停车指令中不包含强制停车，需要根据道路的交通规则计算，重新调整预设停车位，若一定阈值范围内无法成功调整停车位，则放弃此次停车任务，并控制车端反馈给外界用户。

根据本公开实施例提供的技术方案，通过获取由临时事件所产生的停车指令，其中，临时事件包括能够触发无人车停车的事件；根据预设的第一决策规则判断是否响应停车指令，当响应于停车指令后，确定停车指令中是否包含目标停车位置；当包含目标停车位置时，根据预设的第二决策规则判断是否在目标停车位置停车，当判断在目标停车位置停车时，执行停车任务；当判断不在目标停车位置停车时，对目标停车位置进行调整，并基于调整后的目标停车位置执行停车任务；当不包含目标停车位置或者无人车的行驶位置已超过目标停车位置时，根据预设的第三决策规则判断是否靠边停车，当判断结果为靠边停车时，执行停车任务；当判断结果为不靠边停车时，为无人车确定停车位置，并执行停车任务；在执行停车任务的过程中，根据预设的第四决策规则判断是否结束停车任务。本公开能够实现基于临时事件触发无人车停车功能，动态调整无人车的停车位置，提升无人车与外界用户之间交互能力，提高无人车的环境应对能力。

在一些实施例中，根据第一决策规则判断无人车是否响应停车指令，包括：响应于针对无人车的停车指令，根据获取停车指令后的道路环境信息、交通标识信息、交通规则信息以及高精地图信息判断当前道路场景下是否允许停车，以便判断是否响应停车指令。

具体地，道路环境信息可以包括道路上的行人信息、车辆信息、障碍物信息、路面信息等，交通标识信息可以包括道路两侧的交通标志（比如禁停标志、应急车道标志等），交通规则信息可以包括当前行驶路段对应的交通规则（比如禁止停车区域、禁止换道等），高精地图信息包括预先加载到自动驾驶系统中的高精地图，高精地图信息中包括车道信息、出口信息、道路两侧障碍物信息、交通标志、限速信息等。

进一步地，在本公开实施例中，以交通规则信息为例，对第一决策规则判断的过程进行说明，例如：当目标停车位置对应的道路区域为禁止停车区域（比如急救车的停放区域或者出口位置区域），则判断当前目标停车位置不允许停车，此时不响应该停车指令。又例如，通过获取目标停车位置周边的道路环境信息，基于道路环境信息判断目标停车位置前方路段属于高速公路主路（高速公路的应急车道属于允许应急停车路段），则判断当前目标停车位置不允许停车。

在一些实施例中，根据第二决策规则判断无人车是否在目标停车位置停车，包括：获取目标停车位置的预设阈值范围内的路段对应的道路环境信息、交通标识信息、交通规则信息以及高精地图信息，根据道路环境信息、交通标识信息、交通规则信息、高精地图信息以及无人车与目标停车位置之间的距离，判断目标停车位置是否具有停车条件。

具体地，第一决策规则用于判断目标停车位置是否在可停车区域，即目标停车位置是否具备基础的停车条件，而第二决策规则进一步判断是否在目标停车位置停车，从而进一步验证目标停车位置是否具备停车条件。

进一步地，在本公开实施例中，通过增加无人车与目标停车位置之间的距离信息，根据距离信息进一步判断是否停车，以用户招手停车场景为例，当用户招手位置与自动驾驶出租车之间的距离超过一定阈值时，自动驾驶出租车的停车决策器判断需要移动较远的距离，此时判断不在目标停车位置停车，重新调整目标停车位置或者拒绝响应停车指令。

在一些实施例中，当判断无人车在目标停车位置停车时，执行停车任务，包括：当判断目标停车位置停车具有停车条件后，根据目标停车位置生成无人车对应的行驶参考线，以使无人车沿行驶参考线执行停车任务。

具体地，在经过第一决策规则和第二决策规则的判断之后，确定目标停车位置具备停车条件，此时，可以根据该目标停车位置生成能够使无人车行驶到目标停车位置的行驶参考线，行驶参考线具体可以由决策模块来生成。需要说明的是，行驶参考线不同于路径规划模块的规划轨迹，行驶参考线用来表示无人车可以沿怎样的行驶轨迹移动到目标停车位置，移动过程中的具体路径和速度仍需要运动规划模块来处理。

在一些实施例中，当判断无人车不在目标停车位置停车时，对目标停车位置进行调整，包括：当判断目标停车位置停车不具有停车条件后，根据目标停车位置的预设阈值范围内的路段对应的道路环境信息、交通标识信息、交通规则信息以及高精地图信息，重新调整目标停车位置。

具体地，在经过第一决策规则和第二决策规则的判断之后，确定目标停车位置不具备停车条件，此时，对目标停车位置进行调整，具体地，通过获取目标停车位置周边一定预设阈值范围内的路段所对应的道路环境信息、交通标识信息、交通规则信息以及高精地图信息，根据对所述道路环境信息、交通标识信息、交通规则信息和高精地图信息的计算，重新确定新的目标停车位置，例如，新的目标停车位置可以满足使车头在临时事件触发点前停车。

在一些实施例中，根据第三决策规则判断无人车是否靠边停车，包括：确定无人车与路边之间的横向偏移量，并确定无人车从当前车道换到边道时的换道次数以及换道的纵向距离；根据横向偏移量、换道次数、纵向距离以及路边预设范围内的道路环境信息，确定路边是否具有靠边停车条件；当确定路边具有靠边停车条件时，确定靠边停车位置，并获取靠边停车位置前后的障碍物信息，根据障碍物信息判断是否执行靠边停车任务。

具体地，第三决策规则主要用于判断是否靠边停车，在实际应用中，可以根据临时事件的属性判断是否靠边停车，例如：乘客上下车、货物装卸等需要车辆靠路边停车，不影响道路其它车辆行驶时可以靠边停车；而自动驾驶零售车的临时停车时可以根据停车位置计算车道内停车位置前后是否有障碍物干扰，若无干扰，则判断可以靠边停车；若有障碍物干扰，则不触发靠边停车；通过对路边停车位置的障碍物进行预先判断，可以提升临时停车事件完成后车辆的行驶能力。

进一步地，在本公开实施例中，在判断是否具有靠边停车条件时，需要根据车道换道次数、换道的纵向距离以及换道停车位置的障碍物来判断是否靠边停车以及靠边停车的位置，例如：如果当前车辆在多车道的非边道行驶，需要换道到边道停车时，根据换道次数计算换道所需的纵向距离。下面结合具体实施例对换道靠边停车的决策过程进行详细说明，具体可以包括以下内容：

换道模块用于提供换道到边道的换道功能，若当前车辆在非边道车道行驶，临时事件触发型停车决策调用换道模块计算能否成功换道以及为后续提供换道参考线；路径规划模块收到临时事件触发型停车决策模块下发的靠边停车指令后，综合道路信息，规划具体的停车横向轨迹；偏置行驶模块收到临时事件触发型停车决策模块下发的靠边停车指令后，综合道路信息，计算可以靠边的具体距离；速度保护模块在停车阶段提供速度的最大速度限制，提升停车的横纵向精度；速度规划模块综合道路信息和路径规划的横向轨迹，速度保护模块提供的速度限制，规划具体的纵向速度，提升停车的横纵向精度。

在一些实施例中，根据第四决策规则判断无人车是否结束停车任务，包括：确定执行停车任务后的无人车的停车位置，根据无人车的停车位置对应预设范围内的道路环境信息，判断当无人车执行完停车任务后是否可以继续执行当前的路由任务；当判断无人车无法继续执行当前的路由任务时，结束停车任务，或者，在无人车的停车过程中动态调整无人车的停车位置。

具体地，为了避免无人车在执行完临时停车任务后，无人车所在的停车位置以及周边的道路环境使无人车无法继续执行当前的路由任务，需要利用第四决策规则对这种情况进行判断。也就是说，第四决策规则用于判断假设完成临时停车指令的响应之后，无人车的停车位置到当前任务的全局路由规划是否可行，防止因响应临时停车任务，导致无人车陷入死区，无法继续行驶。

在一些实施例中，停车指令中还包含强制停车指令，根据强制停车指令执行强制停车任务，包括：响应于针对无人车的强制停车指令，获取无人车周边预设范围内的道路环境信息、交通标识信息、交通规则信息以及高精地图信息，根据道路环境信息、交通标识信息、交通规则信息以及高精地图信息判断是否执行强制停车任务；当判断执行强制停车任务时，控制无人车立即停车。

具体地，当停车指令中包含强制停车命令时，会综合考虑道路交通规则、道路环境、高精地图等信息，判断是否直接响应命令立即停车；若停车指令中不包含强制停车命令，则需要根据道路的交通规则计算，重新调整预设的目标停车位置，若在一定阈值范围内无法成功调整停车位，则放弃此次停车任务，并控制车端反馈给外界用户。

进一步地，针对每种临时停车事件，触发的具体标志及状态反馈不同，下面结合附图对本公开实施例中临时事件触发停车的基础决策流程进行说明。图4是本公开实施例提供的基于临时事件的停车决策的判断流程示意图。如图4所示，该停车决策的判断流程主要包括以下内容：

当前处于停车状态表示已经计算出需要响应临时停车指令，现在处于继续响应临时停车指令状态；

车辆状态控制，停车计时器维护；当前车辆已经完成了停车，进行车辆状态控制，如驻车、开门等状态（根据触发事件车辆响应不同），同时停车计时器开始计时，当停车时间达到设定时或者收到了该事件结束的触发标志，尝试结束停车任务，继续执行任务或者执行事件触发后的新任务；

判断能否起步时，通过车辆状态（例如车门关闭信息等判断，根据触发事件判断不同）判断能否起步；

判断前方路段阈值内是否允许停车时，前方阈值范围内的路段，是否包含禁停标识，或者前方路段完全处于路口、禁停区（例如119车辆出口、120车辆出口处），或者前方路段属于高速公路主路等禁止停车路段（高速公路的应急车道属于允许应急停车路段），停车位置处于该范围内禁止停车；

判断停车位置是否再次调节，已经进入临时停车状态，但由于种种原因已经行驶过停车位置但是无法完成停车步骤，（例如在多车道内道行驶，无法换道到边道停车，但是纵向距离已经过了停车位置），需要判断是否重新调节停车位置继续响应停车指令；

对停车位置进行调节时，计算停车位置是否处于路口、禁停区范围内，若处于则调节停车位置避免停在范围内；否则，计算新的停车位置，满足车头在事件触发点前停车；

计算是否靠边停车时，根据事件属性判断；例如乘客上下车、货物装卸等需要车辆靠路边停车，不影响道路其它车辆行驶；而临时零售停车根据停车位置，计算车道内停车位置前后是否有障碍物干扰，若无干扰，则靠边停车；若有障碍物干扰，则不触发靠边停车，此举为了提升停车事件完成后车辆的行驶能力。

进一步地，下面结合附图对本公开实施例中停车位置调节的流程进行说明。图5是本公开实施例提供的停车位置调节的判断流程示意图。如图5所示，该停车位置调节的判断流程主要包括以下内容：

计算无人车所在车道到边道换道次数，计算纵向所需距离dis1，如果当前车辆在多车道的非边道行驶，需要换道到边道停车，需要根据换道次数计算换道所需的纵向距离；此步骤及其后续步骤主要计算初始停车位置在考虑换道约束下，是否需要将初始停车位置后移；停车位置到当前任务的全局路由规划是否可行，此步骤用于判断假设完成临时停车的响应后，自车能否继续执行当前的路由任务；防止因响应临时停车任务，自车陷入死区，无法继续行驶。

根据本公开实施例提供的技术方案，无人车在行驶过程中，需要经常与外界进行交互，在响应外界交互停车指令时，需要根据当前道路环境判断是否具备停车条件等。本公开实施例提供一系列的决策规则，用于针对不同的临时事件，通过综合停车指令、道路环境、交通规则、交通标识等信息，实现无人车是否响应停车指令，是否在目标停车位置停车、是否靠边停车、以及是否结束临时停车任务的判断。本公开提供的基于临时事件的停车决策逻辑，可以实现停车过程状态的维护，实现停车位置的实时更新，可以动态调整无人车的停车位置，提升了无人车与外界用户之间交互能力以及无人车的环境应对能力，防止直接响应停车造成的交通违章、道路拥堵等问题，提升无人车的行驶效率，降低远程云端的介入频率。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。

图6是本公开实施例提供的基于临时事件的无人车停车装置的结构示意图。如图6所示，该基于临时事件的无人车停车装置包括：

获取模块601，被配置为获取由临时事件所产生的停车指令，其中，临时事件包括能够触发无人车停车的事件；

第一判断模块602，被配置为根据第一决策规则判断无人车是否响应停车指令，当响应于停车指令后，确定停车指令中是否包含目标停车位置；

第二判断模块603，被配置为当确定停车指令中包含目标停车位置时，根据第二决策规则判断无人车是否在目标停车位置停车，当判断无人车在目标停车位置停车时，执行停车任务；当判断无人车不在目标停车位置停车时，对目标停车位置进行调整，并基于调整后的目标停车位置执行停车任务；

第三判断模块604，被配置为当确定停车指令中不包含目标停车位置或者无人车的行驶位置已超过目标停车位置时，根据第三决策规则判断无人车是否靠边停车，当判断结果为靠边停车时，执行停车任务；当判断结果为不靠边停车时，为无人车确定停车位置，并执行停车任务；

第四判断模块605，在执行停车任务的过程中，根据第四决策规则判断无人车是否结束停车任务。

在一些实施例中，图6的第一判断模块602响应于针对无人车的停车指令，根据获取停车指令后的道路环境信息、交通标识信息、交通规则信息以及高精地图信息判断当前道路场景下是否允许停车，以便判断是否响应停车指令。

在一些实施例中，图6的第二判断模块603获取目标停车位置的预设阈值范围内的路段对应的道路环境信息、交通标识信息、交通规则信息以及高精地图信息，根据道路环境信息、交通标识信息、交通规则信息、高精地图信息以及无人车与目标停车位置之间的距离，判断目标停车位置是否具有停车条件。

在一些实施例中，图6的第二判断模块603当判断目标停车位置停车具有停车条件后，根据目标停车位置生成无人车对应的行驶参考线，以使无人车沿行驶参考线执行停车任务。

在一些实施例中，图6的第二判断模块603当判断目标停车位置停车不具有停车条件后，根据目标停车位置的预设阈值范围内的路段对应的道路环境信息、交通标识信息、交通规则信息以及高精地图信息，重新调整目标停车位置。

在一些实施例中，图6的第三判断模块604确定无人车与路边之间的横向偏移量，并确定无人车从当前车道换到边道时的换道次数以及换道的纵向距离；根据横向偏移量、换道次数、纵向距离以及路边预设范围内的道路环境信息，确定路边是否具有靠边停车条件；当确定路边具有靠边停车条件时，确定靠边停车位置，并获取靠边停车位置前后的障碍物信息，根据障碍物信息判断是否执行靠边停车任务。

在一些实施例中，图6的第四判断模块605确定执行停车任务后的无人车的停车位置，根据无人车的停车位置对应预设范围内的道路环境信息，判断当无人车执行完停车任务后是否可以继续执行当前的路由任务；当判断无人车无法继续执行当前的路由任务时，结束停车任务，或者，在无人车的停车过程中动态调整无人车的停车位置。

在一些实施例中，停车指令中还包含强制停车指令，图6的强制停车模块606响应于针对无人车的强制停车指令，获取无人车周边预设范围内的道路环境信息、交通标识信息、交通规则信息以及高精地图信息，根据道路环境信息、交通标识信息、交通规则信息以及高精地图信息判断是否执行强制停车任务；当判断执行强制停车任务时，控制无人车立即停车。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本公开实施例的实施过程构成任何限定。

图7是本公开实施例提供的电子设备7的结构示意图。如图7所示，该实施例的电子设备7包括：处理器701、存储器702以及存储在该存储器702中并且可以在处理器701上运行的计算机程序703。处理器701执行计算机程序703时实现上述各个方法实施例中的步骤。或者，处理器701执行计算机程序703时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。

示例性地，计算机程序703可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或多个模块/单元被存储在存储器702中，并由处理器701执行，以完成本公开。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序703在电子设备7中的执行过程。

电子设备7可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等电子设备。电子设备7可以包括但不仅限于处理器701和存储器702。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是电子设备7的示例，并不构成对电子设备7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，例如，电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

处理器701可以是中央处理单元（Central Processing Unit，CPU），也可以是其它通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器702可以是电子设备7的内部存储单元，例如，电子设备7的硬盘或内存。存储器702也可以是电子设备7的外部存储设备，例如，电子设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card，SMC），安全数字（Secure Digital，SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，存储器702还可以既包括电子设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器702用于存储计算机程序以及电子设备所需的其它程序和数据。存储器702还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开的范围。

在本公开所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/计算机设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/计算机设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，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，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本公开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。

集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本公开实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可以实现上述各个方法实施例的步骤。计算机程序可以包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如，在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本公开的保护范围之内。