乘车点推荐方法、装置、电子设备、介质

技术领域

本公开涉及人工智能与交通技术领域，尤其涉及智能推荐与自动驾驶，具体涉及一种乘车点推荐方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

在日常中，用户经常存在对车辆的需求，例如呼叫车辆等。用户往往需要手动输入起点和终点才能呼叫车辆，这样的操作对用户来说可能耗时长并且不方便。希望获得一种更加智能且用户友好的乘车点推荐方法。

发明内容

本公开提供了一种乘车点推荐方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种乘车点推荐方法，包括：接收第一用户的乘车请求；获取与所述第一用户相关的第一信息；以及基于所述第一信息确定至少一个候选起始站点和至少一个候选结束站点，其中，所述第一信息包括所述第一用户的至少一个历史起始站点与对应的至少一个历史结束站点，所述至少一个历史起始站点、所述至少一个历史结束站点、所述至少一个候选起点和至少一个候选终点中的每一个选自预定的乘车站点集合。

根据本公开的另一方面，提供了一种乘车点推荐装置，包括：请求接收单元，用于接收第一用户的乘车请求；信息获取单元，用于获取与所述第一用户相关的第一信息；以及候选点确定单元，用于基于与所述第一用户相关的第一信息确定至少一个候选起始站点和至少一个候选结束站点，其中，所述第一信息包括所述第一用户的至少一个历史起始站点与对应的至少一个历史结束站点，所述至少一个历史起始站点、所述至少一个历史结束站点、所述至少一个候选起点和至少一个候选终点中的每一个选自预定的乘车站点集合。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行根据本公开的一个或多个实施例的乘车点推荐方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据本公开的一个或多个实施例的乘车点推荐方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开的一个或多个实施例的乘车点推荐方法。

根据本公开的一个或多个实施例，可以有效地为用户推荐上车点和下车点。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。

图1示出了根据本公开的实施例的可以在其中实施本文描述的各种方法的示例性系统的示意图；

图2示出了根据本公开的实施例的乘车点推荐方法的流程图；

图3A-图3B示出了根据本公开的实施例的乘车点推荐方法可以适用于的模型的示意图。

图4示出了根据本公开的实施例的乘车点推荐装置的结构框图；

图5示出了根据本公开的实施例的自动驾驶车辆的示意图；

图6示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个元件与另一元件区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。

在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。

下面将结合附图详细描述本公开的实施例。

图1示出了根据本公开的实施例可以将本文描述的各种方法和装置在其中实施的示例性系统100的示意图。参考图1，该系统100包括一个或多个客户端设备101、102、103、104、105和106、服务器120以及将一个或多个客户端设备耦接到服务器120的一个或多个通信网络110。客户端设备101、102、103、104、105和106可以被配置为执行一个或多个应用程序。

在本公开的实施例中，服务器120可以运行使得能够执行根据本公开的乘车点推荐方法的一个或多个服务或软件应用。

在某些实施例中，服务器120还可以提供可以包括非虚拟环境和虚拟环境的其他服务或软件应用。在某些实施例中，这些服务可以作为基于web的服务或云服务提供，例如在软件即服务(SaaS)模型下提供给客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户。

在图1所示的配置中，服务器120可以包括实现由服务器120执行的功能的一个或多个组件。这些组件可以包括可由一个或多个处理器执行的软件组件、硬件组件或其组合。操作客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户可以依次利用一个或多个客户端应用程序来与服务器120进行交互以利用这些组件提供的服务。应当理解，各种不同的系统配置是可能的，其可以与系统100不同。因此，图1是用于实施本文所描述的各种方法的系统的一个示例，并且不旨在进行限制。

用户可以使用客户端设备101、102、103、104、105和/或106来接收乘车点推荐等。客户端设备可以提供使客户端设备的用户能够与客户端设备进行交互的接口。客户端设备还可以经由该接口向用户输出信息。尽管图1仅描绘了六种客户端设备，但是本领域技术人员将能够理解，本公开可以支持任何数量的客户端设备。

客户端设备101、102、103、104、105和/或106可以包括各种类型的计算机设备，例如便携式手持设备、通用计算机(诸如个人计算机和膝上型计算机)、工作站计算机、可穿戴设备、智能屏设备、自助服务终端设备、服务机器人、游戏系统、瘦客户端、各种消息收发设备、传感器或其他感测设备等。这些计算机设备可以运行各种类型和版本的软件应用程序和操作系统，例如MICROSOFT Windows、APPLE iOS、类UNIX操作系统、Linux或类Linux操作系统(例如GOOGLE Chrome OS)；或包括各种移动操作系统，例如MICROSOFT WindowsMobile OS、iOS、Windows Phone、Android。便携式手持设备可以包括蜂窝电话、智能电话、平板电脑、个人数字助理(PDA)等。可穿戴设备可以包括头戴式显示器(诸如智能眼镜)和其他设备。游戏系统可以包括各种手持式游戏设备、支持互联网的游戏设备等。客户端设备能够执行各种不同的应用程序，例如各种与Internet相关的应用程序、通信应用程序(例如电子邮件应用程序)、短消息服务(SMS)应用程序，并且可以使用各种通信协议。

网络110可以是本领域技术人员熟知的任何类型的网络，其可以使用多种可用协议中的任何一种(包括但不限于TCP/IP、SNA、IPX等)来支持数据通信。仅作为示例，一个或多个网络110可以是局域网(LAN)、基于以太网的网络、令牌环、广域网(WAN)、因特网、虚拟网络、虚拟专用网络(VPN)、内部网、外部网、公共交换电话网(PSTN)、红外网络、无线网络(例如蓝牙、WIFI)和/或这些和/或其他网络的任意组合。

服务器120可以包括一个或多个通用计算机、专用服务器计算机(例如PC(个人计算机)服务器、UNIX服务器、中端服务器)、刀片式服务器、大型计算机、服务器群集或任何其他适当的布置和/或组合。服务器120可以包括运行虚拟操作系统的一个或多个虚拟机，或者涉及虚拟化的其他计算架构(例如可以被虚拟化以维护服务器的虚拟存储设备的逻辑存储设备的一个或多个灵活池)。在各种实施例中，服务器120可以运行提供下文所描述的功能的一个或多个服务或软件应用。

服务器120中的计算单元可以运行包括上述任何操作系统以及任何商业上可用的服务器操作系统的一个或多个操作系统。服务器120还可以运行各种附加服务器应用程序和/或中间层应用程序中的任何一个，包括HTTP服务器、FTP服务器、CGI服务器、JAVA服务器、数据库服务器等。

在一些实施方式中，服务器120可以包括一个或多个应用程序，以分析和合并从客户端设备101、102、103、104、105和106的用户接收的数据馈送和/或事件更新。服务器120还可以包括一个或多个应用程序，以经由客户端设备101、102、103、104、105和106的一个或多个显示设备来显示数据馈送和/或实时事件。

在一些实施方式中，服务器120可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。服务器120也可以是云服务器，或者是带人工智能技术的智能云计算服务器或智能云主机。云服务器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，Virtual Private Server)服务中存在的管理难度大、业务扩展性弱的缺陷。

系统100还可以包括一个或多个数据库130。在某些实施例中，这些数据库可以用于存储数据和其他信息。例如，数据库130中的一个或多个可用于存储诸如音频文件和视频文件的信息。数据库130可以驻留在各种位置。例如，由服务器120使用的数据库可以在服务器120本地，或者可以远离服务器120且可以经由基于网络或专用的连接与服务器120通信。数据库130可以是不同的类型。在某些实施例中，由服务器120使用的数据库例如可以是关系数据库。这些数据库中的一个或多个可以响应于命令而存储、更新和检索到数据库以及来自数据库的数据。

在某些实施例中，数据库130中的一个或多个还可以由应用程序使用来存储应用程序数据。由应用程序使用的数据库可以是不同类型的数据库，例如键值存储库，对象存储库或由文件系统支持的常规存储库。

图1的系统100可以以各种方式配置和操作，以使得能够应用根据本公开所描述的各种方法和装置。

下面参考图2描述根据本公开的示例性实施例的乘车点推荐方法200。

在步骤S201处，接收第一用户的乘车请求；

在步骤S202处，获取与所述第一用户相关的第一信息。

在步骤S203处，基于所述第一信息确定至少一个候选起始站点和至少一个候选结束站点，其中，所述第一信息包括所述第一用户的至少一个历史起始站点与对应的至少一个历史结束站点，所述至少一个历史起始站点、所述至少一个历史结束站点、所述至少一个候选起点和至少一个候选终点中的每一个选自预定的乘车站点集合。

根据本公开的实施例所述的方法，能够有效地为用户推荐乘车点，包括上车点和下车点。

可以理解的是，虽然这里采用了“预定的”站点集合的表述，但这并不意味着至少一个历史起始站点、至少一个历史结束站点、至少一个候选起点和至少一个候选终点所属的站点集合是固定不变的。预定站点集合的表述可以意指在某个特定时刻(例如，向用户推荐站点的时刻或者用户呼叫车辆的时刻)，可用的多个站点是已知的(并且因而可以不需要用户额外输入)，但是在长期中，“预定站点集合”可以随着线路更改、规划变更、新的道路或区域建成等等而不断变化。作为另一个示例，根据用户所在或者所选择的地区或者地理层级不同(县、区、市内的交通；省内交通；跨省份的交通甚至更大等等)，“预定站点集合”也可以包括更多或者更少的站点。可以理解的是，本公开不限于此。

根据一些实施例，所述第一信息还可以包括以下各项中的至少一项：所述第一用户附近的可用车辆数量、所述第一用户附近的乘车用户数量、所述第一用户距离所述乘车站点集合中的每个站点的距离。

例如，在附近车辆更多的站点上车可能会获得更快的应答与接单。又例如，在附近乘车用户数量更少的站点上车可能会减少排队和用户等待时间。因此，根据这样的实施例，能够通过考虑车辆数量、其他用户数量和站点距离因素中的一项或多项，减少用户在步行、等待等方面花费的时间，从而使得推荐效果更加用户友好，提高用户的体验。

第一信息中的多种数据可以采用各种合适的数据形式，包括且不限于文字、数字、序列、向量等。将在下文描述第一信息中的数据的示例形式。

作为一个非限制性示例，可用车辆数量或车资源情况可以被表示为每辆可用汽车距离该用户的距离向量：(Car

打车排队情况可以被表示为，所有附近预定距离(例如，3km、5km、10km……或者根据用户设定)的打车人与该用户的距离向量(Per

用户距离各站点的距离向量可以被表示为(Dist

可以理解的是，以上仅为示例，并且本公开不限于此。

根据一些实施例，方法200还可以包括获取与所述第一用户同乘的第二用户的第二信息，并且其中，所述第二信息包括所述第二用户的历史行程中的至少一个起始站点与对应的结束站点。

还能够根据同乘者的历史行程来获得更准确、更符合用户习惯的推荐效果。例如，同乘者历史订单详情可以被表示为(d1

根据一些实施例，所述第一信息还可以包括以下各项中的至少一项：所述第一用户的历史订单距离和所述第一用户的用户画像。

历史订单距离可以反应用户的喜好或用户订单的平均价值。如本领域技术人员能够理解的，用户画像可以包括能够描述用户各种身份属性或者行为属性的标签信息或者用户模型。例如，用户画像可以包括用户的行为特征或者用户的身份、地区、年龄、性别等。通过在不违反个人隐私保护的情况下利用这些信息，可以反映出用户的某些乘车特性，并且通过将这些标签或特性考虑在内(例如，通过建模或神经网络等方法学习特定标签属性与特定目的地的关联等)，能够使得所确定的起点和终点更加准确。

根据一些实施例，所述第一信息还可以包括热门终点集合，所述热门终点集合包括在预定历史时段期间被选择为乘车终点的次数满足热门条件的站点。

热门站点例如，数量最多的前n个站点，一天之内被选择超过50、100、1000次的站点等。通过考虑热门站点，能够反应近期趋势(例如，新开的商场、展览、假期热门旅行点)等，使得推荐结果更为人性化。热门站点向量可以被表示为(Hot

根据一些实施例，基于与所述第一用户相关的第一信息确定至少一个候选起始站点和至少一个候选结束站点可以包括：通过将所述第一信息输入到预训练的乘车点推荐模型，获得至少一个候选起始站点与至少一个候选结束站点。

乘车点推荐模型可以是预训练的神经网络。可以理解的是，虽然在这里被叙述为“乘车点推荐模型”，但这并不意味着这样的模型仅由单个网络模型构成，也不意味着需要将所有的参数都输入到同一个模型中。例如，可以将第一信息中的历史起始站点输入第一网络部分、历史结束站点输入第二网络部分、用户画像输入第三网络部分、距离输入第四网络部分……等等，并且通过拼接或其他处理生成。或者，也可以基于第一网络部分生成起点(或多个起点的列表)，基于第二网络部分生成终点(或多个终点的列表)，第一网络部分和第二网络部分可以采用相同的输入、部分相同的输入(例如，当前用户离各个站点的距离可以仅作为第一网络部分的输入，或者“热门站点信息”仅作为第二网络部分的输入等等)。可以理解的是，以上仅为示例，并且本公开不限于此。

根据一些实施例，所述第一用户的至少一个历史起始站点与对应的至少一个历史结束站点可以被表示为至少一个历史行程向量，每个历史行程向量的维度等于所述乘车站点集合中的站点数，使得每个历史行程向量中的每个维度的值分别对应于所述乘车站点集合中的相应站点在历史行程中的状态，每个维度的值是选自以下各组的值：指示该站点是起点的第一值，指示该站点是终点的第二值，和指示该站点不是起点也不是终点的第三值，并且

其中，将所述第一信息输入到预训练的乘车点推荐模型可以包括将所述至少一个历史行程向量输入到所述乘车点推荐模型。

例如，历史订单详情可以形如(d

根据一些实施例，方法200还可以包括响应于接收到对所述至少一个候选起点中的第一候选起点和所述至少一个候选终点的第一候选终点的确定，发送将所述第一候选起点作为乘车起点并且将所述第一候选终点作为乘车终点的车辆呼叫请求。

根据一些实施例，方法200还可以包括：显示所述至少一个候选起点中的第一候选起点和所述至少一个候选终点的第一候选终点，并且响应于确定在显示所述第一候选起点和所述第一候选终点后的预定时段内没有接收到对所述第一候选起点和所述第一候选终点的更改请求，发送将所述第一候选起点作为乘车起点并且将所述第一候选终点作为乘车终点的车辆呼叫请求。根据这样的实施例，可以开启更智能(进而更加减少用户输入)的“自动填充”模式，免于用户输入或者从列表中选择，而是向用户自动填充第一候选起点和第一候选终点，并且在没有否定输入的情况下，发送呼叫请求。第一候选起点和第一候选终点可以分别是所确定的至少一个候选起点和至少一个候选终点中基于某些标准排序最高的站点，这里的某些标准可以包括模型计算分数，或者可以是默认或者用户选择的其它标准(例如，按照距离排序、按照价格排序、按照热门程度排序……等等)，并且可以理解，本公开不限于此。

例如，车辆呼叫APP可以存在自动模式和用户自己选择模式，并且可以默认处于自动模式。自动模式下，用户起始站点与目的站点会根据推荐情况自动填充，而自己选择模式下，可以在用户点击输入框时以列表推荐形式展示。可以理解的是，本公开不限于此。

根据一些实施例，所述乘车请求可以是针对自动驾驶车辆的乘车请求。随着智能交互和自动驾驶的迅猛发展，将对出行服务和汽车消费带来重大挑战，同时也将带来城市交通和移动出行服务的全新发展机遇，自动驾驶的普及也将会降低消费者的购车意愿，人们将从购买整车转变为购买出行服务。在出行服务中如何根据不同维度去预测用户起始站点推荐用以提升出行效率、提高车资源利用率以及提高用户体验就显得尤为重要。

根据本公开的实施例，能够在使用无人驾驶打车服务时，更加智能精准的推荐起始、终点站点，尽最大努力的减少用户输入操作，方便用户操作，提升用户体验。

在相关技术中，往往需要通过输入框输入起始、终点站点或在地图上选择站点信息，交互上不够智能化，并且起始、终点站点推荐策略推荐相对比较单一。根据本公开的一个或多个实施例，能够根据用户历史订单、用户画像、车辆资源等因素统筹大局合理分配车辆资源。

下面结合图3A-图3B描述根据本公开的一些进一步的非限制性示例实施例。

在这样的实施例中，通过将第一信息(或其一部分)分别输入预训练的模型300和350，从而分别获得预测的起点和预测的终点。

作为一个示例，起始站点推荐逻辑可以考虑历史订单详情(起始站点、终点站点)、车资源、打车排队情况、用户距离各站点的距离。

参考图3A，如前所述，对模型300的输入可以包括乘车站点集合向量(x

由此，可以推荐具有概率最大值

表1示出了根据本公开的一个实施例的方法与使用方法之前的效果数据。

表1

参考图3B，类似地，如前所述，对模型350的输入可以包括乘车站点集合向量(x

对模型350的输入还可以包括同乘者历史订单详情(d1

将这些向量输入到预训练的神经网络层，例如长短期记忆网络(LSTM)或深度神经网络(DNN)，从而获得对应的一个或多个结果例如历史订单特征d

由此，可以推荐推荐概率最大值

表2示出了根据本公开的一个实施例的方法与使用方法之前的效果数据。

表2

根据一个或多个实施例，能够当用户点击呼叫车辆的时候根据推荐结果或用户选择进行订单创建。

根据本公开的一个或多个实施例，能够在使用无人驾驶打车服务时，智能精准的推荐起始、终点站点，尽最大努力的减少用户输入操作，方便用户操作，提升用户体验，并且根据用户历史订单画像以及无人车资源等因素统筹大局合理分配无人车资源，提升无人车使用效率。

现在参考图4描述根据本公开的实施例的乘车点推荐装置400。乘车点推荐装置400可以包括请求接收单元401、信息获取单元402和候选点确定单元403。

请求接收单元401可以用于接收第一用户的乘车请求。

信息获取单元402可以用于获取与所述第一用户相关的第一信息。

候选点确定单元403可以用于基于与所述第一用户相关的第一信息确定至少一个候选起始站点和至少一个候选结束站点，其中，所述第一信息包括所述第一用户的至少一个历史起始站点与对应的至少一个历史结束站点，所述至少一个历史起始站点、所述至少一个历史结束站点、所述至少一个候选起点和至少一个候选终点中的每一个选自预定的乘车站点集合。

根据本公开的实施例所述的装置，能够有效地为用户推荐上车点和下车点。

根据本公开的一些实施例，还公开了一种自动驾驶车辆，包括处理器，所述处理器被配置为响应于将第一起点作为乘车起点并且将第一终点作为乘车终点的车辆呼叫请求，控制所述车辆执行从第一起点到第一终点的载人任务，其中，所述第一起点和所述第一终点分别选自根据本公开的实施例的乘车点推荐方法所确定的至少一个候选起点和至少一个候选终点。

参考图5，该系统500包括机动车辆510、服务器520以及将机动车辆510耦接到服务器520的一个或多个通信网络530。在本公开的实施例中，机动车辆510可以包括根据本公开实施例的计算设备和/或被配置以用于执行根据本公开实施例的方法。

服务器520可以运行使得能够执行根据本公开的乘车点推荐方法的一个或多个服务或软件应用，或者根据本公开的乘车点推荐方法对车辆进行调度的一个或多个服务或软件应用。在某些实施例中，服务器520还可以提供可以包括非虚拟环境和虚拟环境的其他服务或软件应用。在图5所示的配置中，服务器520可以包括实现由服务器520执行的功能的一个或多个组件。这些组件可以包括可由一个或多个处理器执行的软件组件、硬件组件或其组合。机动车辆510的用户可以依次利用一个或多个客户端应用程序来与服务器520进行交互以利用这些组件提供的服务。应当理解，各种不同的系统配置是可能的，其可以与系统500不同。

服务器520可以包括一个或多个通用计算机、专用服务器计算机(例如PC(个人计算机)服务器、UNIX服务器、中端服务器)、刀片式服务器、大型计算机、服务器群集或任何其他适当的布置和/或组合。服务器520可以包括运行虚拟操作系统的一个或多个虚拟机，或者涉及虚拟化的其他计算架构(例如可以被虚拟化以维护服务器的虚拟存储设备的逻辑存储设备的一个或多个灵活池)。在各种实施例中，服务器520可以运行提供下文所描述的功能的一个或多个服务或软件应用。

服务器520中的计算单元可以运行包括上述任何操作系统以及任何商业上可用的服务器操作系统的一个或多个操作系统。服务器520还可以运行各种附加服务器应用程序和/或中间层应用程序中的任何一个，包括HTTP服务器、FTP服务器、CGI服务器、JAVA服务器、数据库服务器等。

在一些实施方式中，服务器520可以包括一个或多个应用程序，以分析和合并从机动车辆510接收的数据馈送和/或事件更新。服务器520还可以包括一个或多个应用程序，以经由机动车辆510的一个或多个显示设备来显示数据馈送和/或实时事件。

网络530可以是本领域技术人员熟知的任何类型的网络，其可以使用多种可用协议中的任何一种(包括但不限于TCP/IP、SNA、IPX等)来支持数据通信。仅作为示例，一个或多个网络510可以是卫星通信网络、局域网(LAN)、基于以太网的网络、令牌环、广域网(WAN)、因特网、虚拟网络、虚拟专用网络(VPN)、内部网、外部网、公共交换电话网(PSTN)、红外网络、无线网络(包括例如蓝牙、WiFi)和/或这些与其他网络的任意组合。

系统500还可以包括一个或多个数据库550。在某些实施例中，这些数据库可以用于存储数据和其他信息。例如，数据库550中的一个或多个可用于存储诸如音频文件和视频文件的信息。数据存储库550可以驻留在各种位置。例如，由服务器520使用的数据存储库可以在服务器520本地，或者可以远离服务器520且可以经由基于网络或专用的连接与服务器520通信。数据存储库550可以是不同的类型。在某些实施例中，由服务器520使用的数据存储库可以是数据库，例如关系数据库。这些数据库中的一个或多个可以响应于命令而存储、更新和检索到数据库以及来自数据库的数据。

在某些实施例中，数据库550中的一个或多个还可以由应用程序使用来存储应用程序数据。由应用程序使用的数据库可以是不同类型的数据库，例如键值存储库，对象存储库或由文件系统支持的常规存储库。

机动车辆510可以包括传感器511用于感知周围环境。传感器511可以包括下列传感器中的一个或多个：视觉摄像头、红外摄像头、超声波传感器、毫米波雷达以及激光雷达(LiDAR)。不同的传感器可以提供不同的检测精度和范围。摄像头可以安装在车辆的前方、后方或其他位置。视觉摄像头可以实时捕获车辆内外的情况并呈现给驾驶员和/或乘客。此外，通过对视觉摄像头捕获的画面进行分析，可以获取诸如交通信号灯指示、交叉路口情况、其他车辆运行状态等信息。红外摄像头可以在夜视情况下捕捉物体。超声波传感器可以安装在车辆的四周，用于利用超声波方向性强等特点来测量车外物体距车辆的距离。毫米波雷达可以安装在车辆的前方、后方或其他位置，用于利用电磁波的特性测量车外物体距车辆的距离。激光雷达可以安装在车辆的前方、后方或其他位置，用于检测物体边缘、形状信息，从而进行物体识别和追踪。由于多普勒效应，雷达装置还可以测量车辆与移动物体的速度变化。

机动车辆510还可以包括通信装置512。通信装置512可以包括能够从卫星541接收卫星定位信号(例如，北斗、GPS、GLONASS以及GALILEO)并且基于这些信号产生坐标的卫星定位模块。通信装置512还可以包括与移动通信基站542进行通信的模块，移动通信网络可以实施任何适合的通信技术，例如GSM/GPRS、CDMA、LTE等当前或正在不断发展的无线通信技术(例如5G技术)。通信装置512还可以具有车联网或车联万物(Vehicle-to-Everything，V2X)模块，被配置用于实现例如与其它车辆543进行车对车(Vehicle-to-Vehicle，V2V)通信和与基础设施544进行车辆到基础设施(Vehicle-to-Infrastructure，V2I)通信的车与外界的通信。此外，通信装置512还可以具有被配置为例如通过使用IEEE802.11标准的无线局域网或蓝牙与用户终端545(包括但不限于智能手机、平板电脑或诸如手表等可佩戴装置)进行通信的模块。利用通信装置512，机动车辆510还可以经由网络530接入服务器520。

机动车辆510还可以包括控制装置513。控制装置513可以包括与各种类型的计算机可读存储装置或介质通信的处理器，例如中央处理单元(CPU)或图形处理单元(GPU)，或者其他的专用处理器等。控制装置513可以包括用于自动控制车辆中的各种致动器的自动驾驶系统。自动驾驶系统被配置为经由多个致动器响应来自多个传感器511或者其他输入设备的输入而控制机动车辆510(未示出的)动力总成、转向系统以及制动系统等以分别控制加速、转向和制动，而无需人为干预或者有限的人为干预。控制装置513的部分处理功能可以通过云计算实现。例如，可以使用车载处理器执行某一些处理，而同时可以利用云端的计算资源执行其他一些处理。控制装置513可以被配置以根据本公开的方法对车辆进行控制。此外，控制装置513可以被实现为根据本公开的机动车辆侧的计算设备的一个示例。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、获取，存储、使用、加工、传输、提供和公开应用等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

参考图6，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备600的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图6所示，电子设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还可存储电子设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

电子设备600中的多个部件连接至I/O接口605，包括：输入单元606、输出单元607、存储单元608以及通信单元609。输入单元606可以是能向电子设备600输入信息的任何类型的设备，输入单元606可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元607可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元608可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元609允许电子设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙TM设备、802.11设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。

计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法200及其变型例等。例如，在一些实施例中，方法200及其变型例等可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM602和/或通信单元609而被载入和/或安装到电子设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的方法200及其变型例等的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法200及其变型例等。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行、也可以顺序地或以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

虽然已经参照附图描述了本公开的实施例或示例，但应理解，上述的方法、系统和设备仅仅是示例性的实施例或示例，本发明的范围并不由这些实施例或示例限制，而是仅由授权后的权利要求书及其等同范围来限定。实施例或示例中的各种要素可以被省略或者可由其等同要素替代。此外，可以通过不同于本公开中描述的次序来执行各步骤。进一步地，可以以各种方式组合实施例或示例中的各种要素。重要的是随着技术的演进，在此描述的很多要素可以由本公开之后出现的等同要素进行替换。