无人公交系统控制方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及无人驾驶技术领域，特别是涉及一种无人公交系统控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着社会经济的发展，人们的生活水平不断提高、出行方式日益多样化，需要经常在城镇之间通勤的人已经不再把城郊公交车作为主要的通勤方式，许多城郊公交路线的公交系统设置的人力资源往往会被浪费。因此，设计一款能够不依靠驾驶员独立运作的无人公交系统正在变得愈发重要。

传统的公交系统依靠在一个区域内设置一条固定的运行线路，在线路上设置若干个站点的方式来运转，以此保证整个公交系统运转的稳定性与准时性。但在通信技术日益进步的今天，这样的运转方式不够灵活便捷，无法满足乘客随叫随停的需求。

受限于传统公交系统的运转方式，现有的无人公交系统依然需要乘客前往固定的公交站点候车，无法为乘客提供远程预约、查找、呼叫无人公交车的服务，也无法根据道路情况实时更改运行线路，存在无人公交车时效性不高的缺陷。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高无人公交车时效性的无人公交系统控制方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种无人公交系统控制方法。所述方法包括：

根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据；

将所有处于待命状态下的无人公交车作为目标车辆，基于远程升级技术，将运行轨迹数据传输至目标车辆的车载终端；

在目标车辆基于运行轨迹数据运行的情况下，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，以构建目标物列表；

响应于用户的叫车操作，将用户的呼叫信息转化为标准协议格式，以作为用户需求数据；

基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，并基于控制指令，控制目标车辆执行相应的自动驾驶动作。

在其中一个实施例中，高精地图数据至少包括：道路类型、路面缺陷情况、路面起伏情况、道路逻辑信息、道路两侧物体分布情况和交通标识；路线策划数据至少包括：路线需求调研报告和路线计划图；相应地，根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据，包括：

根据路线需求调研报告和路线计划图，确定无人公交车的目标运行区域；

根据目标运行区域内的道路类型、路面缺陷情况和路面起伏情况，绘制无人公交车运行轨迹的第一图层；

根据目标区域内的道路逻辑信息，绘制无人公交车运行轨迹的第二图层；

根据目标区域内的道路两侧物体分布情况和交通标识，绘制无人公交车运行轨迹的第三图层；

将第一图层、第二图层与第三图层从下至上依次进行叠加，作为无人公交车的运行轨迹数据。

在其中一个实施例中，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，并构建目标物列表，包括：

通过惯性导航、摄像头、激光雷达以及毫米波雷达分别采集目标车辆周围的环境数据，并对各自采集得到的环境数据进行预处理；

基于多传感器数据融合技术对预处理后的数据进行融合处理，输出目标车辆周围的目标物列表。

在其中一个实施例中，基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，包括：

根据运行轨迹数据确定目标车辆的预定运行轨迹，根据目标物列表确定目标车辆的周围目标物信息，根据用户需求数据确定用户的呼叫请求坐标；

将预定运行轨迹、周围目标物信息、呼叫请求坐标作为约束条件，基于马尔科夫决策和排队理论生成决策对策；

基于决策对策生成控制指令。

在其中一个实施例中，上述无人公交系统控制方法还包括：

获取目标车辆的动作执行反馈结果，根据动作执行反馈结果实时监测目标车辆的运行状态，运行状态包括：载客数量、空座数量、预定运行轨迹和停靠位置；

基于目标车辆的运行状态，向用户推送目标车辆的当前运行状态消息。

在其中一个实施例中，动作执行反馈结果包括目标车辆在到达预定站点时的上下车人数反馈结果和目标车辆的电量状况反馈结果；获取目标车辆的动作执行反馈结果之后，还包括：

根据上下车人数反馈结果，控制车门的开合与车辆的起停；

根据电量状况反馈结果，控制目标车辆在转向行驶时的制动与加速。

第二方面，本申请还提供了一种无人公交系统控制装置。所述装置包括：

轨迹获取模块，用于根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据；

远程升级模块，用于将所有处于待命状态下的无人公交车作为目标车辆，基于远程升级技术，将运行轨迹数据传输至目标车辆的车载终端；

环境采集模块，用于在目标车辆基于运行轨迹数据运行的情况下，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，以构建目标物列表；

需求获取模块，用于响应于用户的叫车操作，将用户的呼叫信息转化为标准协议格式，以作为用户需求数据；

车辆控制模块，用于基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，并基于控制指令，控制目标车辆执行相应的自动驾驶动作。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据；

将所有处于待命状态下的无人公交车作为目标车辆，基于远程升级技术，将运行轨迹数据传输至目标车辆的车载终端；

在目标车辆基于运行轨迹数据运行的情况下，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，以构建目标物列表；

响应于用户的叫车操作，将用户的呼叫信息转化为标准协议格式，以作为用户需求数据；

基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，并基于控制指令，控制目标车辆执行相应的自动驾驶动作。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据；

将所有处于待命状态下的无人公交车作为目标车辆，基于远程升级技术，将运行轨迹数据传输至目标车辆的车载终端；

在目标车辆基于运行轨迹数据运行的情况下，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，以构建目标物列表；

响应于用户的叫车操作，将用户的呼叫信息转化为标准协议格式，以作为用户需求数据；

基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，并基于控制指令，控制目标车辆执行相应的自动驾驶动作。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据；

将所有处于待命状态下的无人公交车作为目标车辆，基于远程升级技术，将运行轨迹数据传输至目标车辆的车载终端；

在目标车辆基于运行轨迹数据运行的情况下，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，以构建目标物列表；

响应于用户的叫车操作，将用户的呼叫信息转化为标准协议格式，以作为用户需求数据；

基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，并基于控制指令，控制目标车辆执行相应的自动驾驶动作。

上述无人公交系统控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据；将所有处于待命状态下的无人公交车作为目标车辆，基于远程升级技术，将运行轨迹数据传输至目标车辆的车载终端；在目标车辆基于运行轨迹数据运行的情况下，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，以构建目标物列表；响应于用户的叫车操作，将用户的呼叫信息转化为标准协议格式，以作为用户需求数据；基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，并基于控制指令，控制目标车辆执行相应的自动驾驶动作。整个过程中，针对车路协同和感知融合的无人公交系统进行控制，基于远程升级技术对无人公交车的运行轨迹进行实时更新，基于多传感器数据融合技术完成无人公交车的感知与定位，基于无线通信技术实现无人公交车的随叫随停，在保障了无人公交车运行安全性的同时，有效提高了无人公交车的时效性。

附图说明

图1为一个实施例中无人公交系统控制方法的应用环境图；

图2为一个实施例中无人公交系统控制方法的流程示意图；

图3为一个实施例中获取无人公交车运行轨迹数据的流程示意图；

图4为一个实施例中构建无人公交车周围目标物列表的流程示意图；

图5为一个实施例中无人公交系统的架构图；

图6为另一个实施例中无人公交系统控制方法的流程示意图；

图7为一个实施例中无人公交系统控制装置的结构框图；

图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的无人公交系统控制方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，车载终端102通过网络与云端服务器104进行通信，实现能够提高无人公交车时效性的无人公交系统控制。数据存储系统可以存储云端服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在云端服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。云端服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。云端服务器104根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据；将所有处于待命状态下的无人公交车作为目标车辆，基于远程升级技术，将运行轨迹数据传输至目标车辆的车载终端102；在目标车辆基于运行轨迹数据运行的情况下，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，以构建目标物列表；响应于用户的叫车操作，将用户的呼叫信息转化为标准协议格式，以作为用户需求数据；基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，并基于控制指令，控制目标车辆执行相应的自动驾驶动作。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种无人公交系统控制方法，以该方法应用于图1中的云端服务器104为例进行说明，包括以下步骤：

S100：根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据。

其中，高精地图数据是指包含道路元素矢量信息的数据；路线策划数据包括路线策划团队提供的路线需求调研报告以及路线计划图；运行轨迹数据包括划定的设计运行区域(Operational Design Domain，ODD)以及无人公交车在该区域内的运行路线。

可选地，无人公交系统的规划设计人员可以根据场景采集团队提供的高精地图、以及路线策划团队提供的路线需求调研报告和路线计划图，在电脑软件中划定ODD区域，同时规划无人公交车在该区域内的运行路线，从而使服务器104获取无人公交车的运行轨迹数据。具体地，规划设计人员可以基于行驶轨迹绘制软件，将高精地图与路线计划图作为输入，输出一个应用于自动驾驶算法中的Open Drive格式文件。

S200：将所有处于待命状态下的无人公交车作为目标车辆，基于远程升级技术，将运行轨迹数据传输至目标车辆的车载终端。

其中，待命状态下的无人公交车是指停在指定的待命区域中的无人公交车；远程升级技术(Over-The-Air Technology，OTA)是指通过移动通信接口对车辆软件进行在线升级的技术。

可选地，完成无人公交系统的路线规划后，首先判断各辆无人公交车是否处于待命状态，针对所有处于待命状态下的无人公交车，通过移动通信网络(WIFI、5G等)发起远程升级，将规划的运行轨迹数据发送至无人公交车的智能车载终端(Telematics BOX，T-BOX)上。一旦处于待命状态下的无人公交车开始运行，将无法对其运行路线进行更改，即所有无人公交车的远程升级都是在车辆停在指定的待命区域内时进行的，从而保证了无人公交车运行的时效性与安全性。

S300：在目标车辆基于运行轨迹数据运行的情况下，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，以构建目标物列表。

其中，传感器包括惯性导航、摄像头、激光雷达以及毫米波雷达；目标物列表里包括目标物标识号(目标物ID)、目标物横纵向位置、目标物横纵向加速度、目标物加速度、目标物运动状态、目标物方位角、目标物长度、目标物宽度以及目标物所属车道线。

可选地，无人公交车驶出待命区域开始工作后，位于无人公交车上的多种智能驾驶传感器(惯性导航、摄像头、激光雷达以及毫米波雷达等)会开始采集车辆周围的环境数据，并对各自采集到的环境数据进行预处理，然后基于多传感器数据融合技术对预处理后的数据进行融合处理，输出无人公交车周围的目标物列表，从而使服务器104获取无人公交车运行轨迹上的目标物信息。

S400：响应于用户的叫车操作，将用户的呼叫信息转化为标准协议格式，以作为用户需求数据。

其中，用户的呼叫信息包括用户数量、用户目前所处位置、用户期望上车地点以及用户期望上车时间。

可选地，用户可以通过移动端(如手机端、智能手表端等)应用程序完成路线查询、车辆预约、近距离车辆呼叫、身份信息核对、充值等操作，用户在移动端完成相应操作后，用户数量、用户目前所处位置、用户期望上车地点以及用户期望上车时间等用户的呼叫信息会通过移动通信网络传递给路侧设备(Road Side Unit，RSU)，路侧设备将接收到的信息转换为标准协议格式以作为用户需求数据，并基于V2X(Vehicle-to-Everything，车辆无线通信)车路协同通信技术将用户需求数据广播给运行路线上的所有车辆的车载单元，然后车载单元再把数据通过CAN总线发送给车端决策算法模块。

S500：基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，并基于控制指令，控制目标车辆执行相应的自动驾驶动作。

可选地，车端决策算法模块在获取到无人公交车的运行轨迹数据、无人公交车周围的目标物列表以及用户需求数据后，结合无人公交车的预定轨迹、无人公交车周围目标物信息以及呼叫请求坐标这三种输入的约束条件，基于马尔科夫决策和排队理论完成无人公交车驾驶对策的制定，并相应生成决策指令。然后通过进程间通信(Inter-ProcessCommunication，IPC)将决策指令发送给车端控制算法模块，控制算法模块接收到决策指令后，执行算法，从而生成控制指令，并基于控制指令控制目标车辆执行相应的自动驾驶动作。

上述无人公交系统控制方法中，根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据；将所有处于待命状态下的无人公交车作为目标车辆，基于远程升级技术，将运行轨迹数据传输至目标车辆的车载终端；在目标车辆基于运行轨迹数据运行的情况下，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，以构建目标物列表；响应于用户的叫车操作，将用户的呼叫信息转化为标准协议格式，以作为用户需求数据；基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，并基于控制指令，控制目标车辆执行相应的自动驾驶动作。整个过程中，针对车路协同和感知融合的无人公交系统进行控制，基于远程升级技术对无人公交车的运行轨迹进行实时更新，基于多传感器数据融合技术完成无人公交车的感知与定位，基于无线通信技术实现无人公交车的随叫随停，在保障了无人公交车运行安全性的同时，有效提高了无人公交车的时效性。

在一个实施例中，如图3所示，高精地图数据至少包括：道路类型、路面缺陷情况、路面起伏情况、道路逻辑信息、道路两侧物体分布情况和交通标识；路线策划数据至少包括：路线需求调研报告和路线计划图；相应地，根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据，包括：

S110：根据路线需求调研报告和路线计划图，确定无人公交车的目标运行区域；

S120：根据目标运行区域内的道路类型、路面缺陷情况和路面起伏情况，绘制无人公交车运行轨迹的第一图层；

S130：根据目标区域内的道路逻辑信息，绘制无人公交车运行轨迹的第二图层；

S140：根据目标区域内的道路两侧物体分布情况和交通标识，绘制无人公交车运行轨迹的第三图层；

S150：将第一图层、第二图层与第三图层从下至上依次进行叠加，作为无人公交车的运行轨迹数据。

在通过高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据时，无人公交车的规划设计人员首先可以根据路线策划团队提供的路线需求报告和路线计划图，在行驶轨迹绘制软件中划定无人公交车的ODD区域，以作为无人公交车的目标运行区域。然后基于高精地图数据，根据目标运行区域内的道路类型、路面缺陷情况和路面起伏情况，在行驶轨迹软件中绘制无人公交车运行轨迹的第一图层，作为无人公交车运行轨迹的最底层；根据目标区域内的道路逻辑信息，绘制无人公交车运行轨迹的第二图层，作为无人公交车运行轨迹的中间层；根据目标区域内的道路两侧物体分布情况和交通标识，绘制无人公交车运行轨迹的第三图层，作为无人公交车运行轨迹的最高层。最后行驶轨迹绘制软件将绘制的第一图层、第二图层与第三图层依次进行叠加，作为无人公交车的运行轨迹数据。本申请中，行驶轨迹绘制软件输出的运行轨迹数据为一个应用于自动驾驶算法中的OpenDrive格式文件。

本实施例中，通过在行驶轨迹绘制软件中分层绘制无人公交车的运行轨迹，使得规划出的无人公交车运行轨迹更为合理，同时通过输出一个应用于自动驾驶算法中的OpenDrive格式文件，使得无人公交车可以按照规划车的运行轨迹执行相应的自动驾驶动作。大幅减少了人力成本支出的同时，优化了行车路线、缩短了发车间次，有效提高了无人公交系统的运营效率。

在一个实施例中，如图4所示，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，并构建目标物列表，包括：

S310：通过惯性导航、摄像头、激光雷达以及毫米波雷达分别采集目标车辆周围的环境数据，并对各自采集得到的环境数据进行预处理；

S320：基于多传感器数据融合技术对预处理后的数据进行融合处理，输出目标车辆周围的目标物列表。

无人公交车驶出待命区域开始工作后，位于无人公交车上的感知融合模块基于车路协同和感知融合技术，通过惯性导航、摄像头、激光雷达以及毫米波雷达等智能传感器采集车辆周围的环境数据，并对采集到的数据进行处理，最终输出车辆周围的目标物列表至该车辆的域控制器模块。

具体地，无人公交车上的感知融合模块包括感知模块与融合模块这两个模块。其中，感知模块主要通过惯性导航、摄像头、激光雷达以及毫米波雷达等智能传感器采集无人公交车周围的环境数据并进行预处理，以保证车辆在该道路环境下可以实现高等级的自动驾驶；融合模块基于多传感器数据融合技术，将各传感器的信息集中在一起进行综合分析，以便更加准确可靠地描述外界环境，从而提高系统决策的正确性。

感知融合模块中的惯导模块实时获取车辆定位、激光雷达模块输出点云图，并通过以太网总线将两者采集到的结果传递至融合模块；感知融合模块中的摄像头模块识别车辆周围环境，并将其采集到的结果通过GMSL(Gigabit Multimedia Serial Links，千兆多媒体串行链路)传递至融合模块；感知融合模块中的毫米波雷达模块实时探测车辆周围运动的物体，并将其采集到的结果通过CAN总线传递至融合模块，融合模块对不同传感器模块采集到的数据进行融合处理，输出目标物列表，并通过CAN总线将目标物列表发送至决策算法模块。

本实施例中，通过无人公交车上的感知融合模块，采集运行过程中无人公交车周围的环境数据，并对采集到的数据进行处理，输出无人公交车周围的目标物列表至域控制器模块以进行后续的决策、控制。通过将多个智能传感器采集到的数据融合在一起进行综合分析，使得各个传感器采集到的不同局部和类别信息可以相互补充，从而使得域控制器模块做出的决策与控制更加准确，保证了无人公交车运行过程的安全性。

在一个实施例中，基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，包括：

根据运行轨迹数据确定目标车辆的预定运行轨迹，根据目标物列表确定目标车辆的周围目标物信息，根据用户需求数据确定用户的呼叫请求坐标；

将预定运行轨迹、周围目标物信息、呼叫请求坐标作为约束条件，基于马尔科夫决策和排队理论生成决策对策；

基于决策对策生成控制指令。

无人公交车上的域控制器模块根据车辆在待命状态下接收到的运行轨迹数据，确定该车辆的预定运行轨迹；根据车辆周围的目标物列表，确定目标车辆周围的目标物信息；根据用户需求数据中的用户目前所处位置，确定用户的呼叫请求坐标。然后将预定运行轨迹、周围目标物信息、呼叫请求坐标作为约束条件，基于马尔科夫决策和排队理论集成决策算法，使得域控制器模块中的决策算法模块计算做出相应对策并生成决策对策，通过进程间通信将决策对策传递给车辆域控制器模块中的控制算法模块，控制算法模块通过运算后得出控制指令，将指令通过控制器局域网络(Controller Area Network，CAN)总线传送给执行模块。

本实施例中，无人公交车上的域控制器模块根据接收到的运行轨迹数据、目标物列表和用户需求数据，基于马尔科夫决策和排队理论，进一步生成决策对策，并根据决策对策生成控制指令，然后传递给无人公交车的自动驾驶执行模块，实现了安全、高效的无人公交系统控制器。

在一个实施例中，上述无人公交系统控制方法还包括：

获取目标车辆的动作执行反馈结果，根据动作执行反馈结果实时监测目标车辆的运行状态，运行状态包括：载客数量、空座数量、预定运行轨迹和停靠位置；

基于目标车辆的运行状态，向用户推送目标车辆的当前运行状态消息。

无人公交车上的执行模块根据控制指令完成规定的自动驾驶动作后，将动作执行反馈结果传递给车辆的车载单元(OBU，On board Unit)，车载单元根据动作执行反馈结果，将车辆的当前运行状态信息发送给用户和后方管控系统。

具体地，车载单元基于V2X车路协同通信技术，将车辆的当前运行状态信息发送给路侧单元，路侧单元将车辆运行状态信息中的车辆行驶信息和车辆目前所处位置转换格式后发送至用户的移动端应用程序，用户可以直接通过移动应用来选择距离最近的无人公交车，并查看该无人公交车的运行状态。车辆行驶信息具体包括：车辆的载客数量、空座数量、车辆预定运行轨迹和停靠位置，还可以包括车载娱乐终端正在播放的节目等信息，用户可以结合自身需求来选择乘坐的无人公交车。路侧单元还可以根据车辆的当前运行状态信息，将车辆上主要控制单元的工作情况，如发动机管理控制器(Engine-Management-System，EMS)、车身控制器模块(Body Control Module，BCM)、车队管理模块(FleetManagement System，FMS)、整车控制系统(Vehicle Control Unit，VCU)、防抱死刹车系统(Anti-lock Brake System，ABS)、电动制动系统(Electronic Braking System，EBS)、仪表系统(Instrument Cluster，IC)、变速箱控制器(Transmission Control Unit，TCU)、胎压监测系统(Tire Pressure Monitoring System，TPMS)、缓速器控制单元(RetarderControl Unit，RCU)、车门检测与控制模块以及与无人驾驶有关的其它控制器的工作情况发送给后方管控系统，以便于无人公交系统的后台管理人员实时获取无人公交的运行转态、并基于当前无人公交的运行状态进行闭环控制。

本实施例中，无人公交车的车载单元根据车辆的动作执行反馈结果，获取车辆的当前运行状态信息，并基于V2X车路协同通信技术将车辆的当前运行状态信息发送给路侧单元，路侧单元对车辆当前运行状态信息进行格式转换后发送给用户移动端应用程序以及后方管控系统。一方面，便于乘客实时获取无人公交车的状态信息，从而选择合适的车辆乘坐；另一方面便于后台管理人员通过后方管控系统对整个无人公交系统进行闭环控制，有效提高了无人公交车运行的安全性和时效性。

在一个实施例中，动作执行反馈结果包括目标车辆在到达预定站点时的上下车人数反馈结果和目标车辆的电量状况反馈结果；获取目标车辆的动作执行反馈结果之后，还包括：

根据上下车人数反馈结果，控制车门的开合与车辆的起停；

根据电量状况反馈结果，控制目标车辆在转向行驶时的制动与加速。

无人公交车的执行模块主要包括电动制动模块、车门检测与控制模块、电动助力转向模块、车身控制器模块以及整车控制模块，在无人公交车的运行时间内，执行模块将动作执行反馈结果，如上下车人数反馈结果、车辆的电量状况反馈结果等发送给车辆OBU，OBU基于V2X车路协同通信技术，将车辆的当前运行状态信息发送给RSU，由RSU将车辆的运行状态发送给后方管控系统。后方管控系统在收到相关车辆发送的运行状态信息后，通过监测控制器的参数即可完成对可行驶区域内运行的无人公交的状态判断。在监测到无人公交出现故障时，后方管控系统可以直接通过T-BOX完成控制器程序的刷写与参数的标定工作，省去了工程师去现场进行车辆维修的工作。同时，后方管控系统还可以根据监测到的上下车人数，控制车门的开合与车辆的起停；根据监测到的无人公交的电量状况，控制车辆在转向行驶时的制动与加速，从而实现对无人公交系统的闭环监测与闭环控制。

本实施例中，后方管控系统在接受到车辆OBU返回的车辆当前运行状态信息后，基于车辆的当前运行状态信息监测车辆故障，并可直接通过T-BOX完成故障维修，同时还可基于车辆当前运行状态信息完成车门开合、车辆起停、转向时的制动和加速等闭环控制，保证了无人公交系统安全性的同时，提高了无人公交车运行的时效性以及运营效率。

为详细说明本申请无人公交系统控制方法的技术方案，下面将采用具体应用实例并结合图5和图6详细说明整个处理过程，其具体包括以下步骤：

1、轨迹绘制模块501根据场景采集团队提供的拟运行区域的高精地图、以及路线策划团队提供的路线需求调研报告和路线计划图，设计无人公交车的运行轨迹图。具体包括：

a)、根据路线策划团队提供的路线需求调研报告和路线计划图，确定无人公交车的目标运行区域(ODD区域)。

b)、根据场景采集团队提供的拟运行区域的高精地图，结合目标运行区域内的道路类型、路面缺陷情况和路面起伏情况，绘制无人公交车运行轨迹的第一图层；结合目标区域内的道路逻辑信息，绘制无人公交车运行轨迹的第二图层；结合目标区域内的道路两侧物体分布情况和交通标识，绘制无人公交车运行轨迹的第三图层。

c)、将第一图层、第二图层与第三图层从下至上依次进行叠加，作为无人公交车的运行轨迹图，基于运行轨迹图获取的运行轨迹数据为一个应用于自动驾驶算法中的OpenDrive格式文件。

2、后台管控模块判断车辆是否处于待命状态。若否，则等待车辆处于待命状态；若是，则基于移动通信技术发起远程升级，通过移动通信网络(WIFI、5G等)将无人公交车的运行轨迹数据发送至无人公交车域控制器模块519中的T-BOX502上。T-BOX502对接收到的运行轨迹数据进行参数解析，并通过CAN总线把数据传输至决策算法模块503。

3、车辆驶出待命区域开始工作后，通过感知融合模块518采集车辆周围的环境数据，并基于多传感器数据融合技术获取目标物列表。具体包括：

a)、通过感知融合模块518中的惯导模块504实时获取车辆定位、激光雷达模块506输出点云图，并通过以太网总线将两者采集到的结果传递至融合模块508；通过摄像头模块505识别车辆周围环境，并将其采集到的结果通过GMSL传递至融合模块508；通过毫米波雷达模块507实时探测车辆周围运动的物体，并将其采集到的结果通过CAN总线传递至融合模块508。

b)、通过感知融合模块518中的融合模块508对不同传感器模块采集到的原始数据进行融合处理，输出目标物列表，并通过CAN总线将目标物列表发送至决策算法模块503。

4、用户在移动端应用程序509中完成叫车操作后，移动端应用程序509通过移动通信网络将用户的呼叫信息发送给路侧单元510，路侧单元510将接收到的信息转换为标准协议格式以作为用户需求数据，并基于V2X车路协同通信技术将用户需求数据广播给运行轨迹上的所有车辆的车载单元511，然后车载单元511把数据通过CAN总线发送给决策算法模块503。

5、决策算法模块503基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据制订对策，并传递给控制算法模块512。具体包括：

a)、根据运行轨迹数据确定目标车辆的预定运行轨迹，根据目标物列表确定目标车辆的周围目标物信息，根据用户需求数据确定用户的呼叫请求坐标。

b)、将预定运行轨迹、周围目标物信息、呼叫请求坐标作为约束条件，基于马尔科夫决策和排队理论制订对策，并通过进程间通信将制订出的对策传递给控制算法模块512。

6、控制算法模块512根据制订对策生成控制指令，并将控制指令发送给执行模块520，同时收集执行模块520返回的车辆运行状态信息，再把车辆运行状态信息发送至车载单元511。其中，执行模块520主要包括电动制动模块513、车门检测与控制模块514、电动助力转向模块515、车身控制器模块516以及整车控制模块517。

7、车载单元511将车辆运行状态信息发送给用户和后方管控系统。具体包括：

a)、车载单元基于V2X车路协同通信技术，将车辆运行状态信息发送给路侧单元510。

b)、路侧单元510根据车辆运行状态信息，将车辆行驶状态(车辆的载客数量、空座数量、车辆预定运行轨迹和停靠位置等)和车辆目前所处位置进行格式转换后发送至移动端应用程序509。

c)、路侧单元510根据车辆运行状态信息，将车辆上主要控制单元的工作情况发送给后方管控系统。

8、后方管控系统在收到相关车辆发送的运行状态信息后，通过监测控制器的参数即可完成对可行驶区域内运行的无人公交车的状态判断，以进行无人公交系统的闭环监测与闭环控制。具体包括：

a)、在监测到无人公交出现故障时，直接通过T-BOX502完成故障维修。

b)、根据监测到的上下车人数，控制车门的开合与车辆的起停；根据监测到的无人公交车的电量状况，控制车辆在转向行驶时的制动与加速。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，如图7所示，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的无人公交系统控制方法的无人公交系统控制装置。装置包括：

轨迹获取模块701，用于根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据；

远程升级模块702，用于将所有处于待命状态下的无人公交车作为目标车辆，基于远程升级技术，将运行轨迹数据传输至目标车辆的车载终端；

环境采集模块703，用于在目标车辆基于运行轨迹数据运行的情况下，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，以构建目标物列表；

需求获取模块704，用于响应于用户的叫车操作，将用户的呼叫信息转化为标准协议格式，以作为用户需求数据；

车辆控制模块705，用于基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，并基于控制指令，控制目标车辆执行相应的自动驾驶动作。

上述无人公交系统控制装置，根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据；将所有处于待命状态下的无人公交车作为目标车辆，基于远程升级技术，将运行轨迹数据传输至目标车辆的车载终端；在目标车辆基于运行轨迹数据运行的情况下，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，以构建目标物列表；响应于用户的叫车操作，将用户的呼叫信息转化为标准协议格式，以作为用户需求数据；基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，并基于控制指令，控制目标车辆执行相应的自动驾驶动作。整个过程中，针对车路协同和感知融合的无人公交系统进行控制，基于远程升级技术对无人公交车的运行轨迹进行实时更新，基于多传感器数据融合技术完成无人公交车的感知与定位，基于无线通信技术实现无人公交车的随叫随停，在保障了无人公交车运行安全性的同时，有效提高了无人公交车的时效性。

在其中一个实施例中，轨迹获取模块701还用于根据路线需求调研报告和路线计划图，确定无人公交车的目标运行区域；根据目标运行区域内的道路类型、路面缺陷情况和路面起伏情况，绘制无人公交车运行轨迹的第一图层；根据目标区域内的道路逻辑信息，绘制无人公交车运行轨迹的第二图层；根据目标区域内的道路两侧物体分布情况和交通标识，绘制无人公交车运行轨迹的第三图层；将第一图层、第二图层与第三图层从下至上依次进行叠加，作为无人公交车的运行轨迹数据。

在其中一个实施例中，环境采集模块703还用于通过惯性导航、摄像头、激光雷达以及毫米波雷达分别采集目标车辆周围的环境数据，并对各自采集得到的环境数据进行预处理；基于多传感器数据融合技术对预处理后的数据进行融合处理，输出目标车辆周围的目标物列表。

在其中一个实施例中，车辆控制模块705还用于根据运行轨迹数据确定目标车辆的预定运行轨迹，根据目标物列表确定目标车辆的周围目标物信息，根据用户需求数据确定用户的呼叫请求坐标；将预定运行轨迹、周围目标物信息、呼叫请求坐标作为约束条件，基于马尔科夫决策和排队理论生成决策对策；基于决策对策生成控制指令。

在其中一个实施例中，车辆控制模块705还用于获取目标车辆的动作执行反馈结果，根据动作执行反馈结果实时监测目标车辆的运行状态，运行状态包括：载客数量、空座数量、预定运行轨迹和停靠位置；基于目标车辆的运行状态，向用户推送目标车辆的当前运行状态消息。

在其中一个实施例中，车辆控制模块705还用于根据上下车人数反馈结果，控制车门的开合与车辆的起停；根据电量状况反馈结果，控制目标车辆在转向行驶时的制动与加速。

上述无人公交系统控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O)和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储无人公交系统控制数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种无人公交系统控制方法。

本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据；

将所有处于待命状态下的无人公交车作为目标车辆，基于远程升级技术，将运行轨迹数据传输至目标车辆的车载终端；

在目标车辆基于运行轨迹数据运行的情况下，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，以构建目标物列表；

响应于用户的叫车操作，将用户的呼叫信息转化为标准协议格式，以作为用户需求数据；

基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，并基于控制指令，控制目标车辆执行相应的自动驾驶动作。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据路线需求调研报告和路线计划图，确定无人公交车的目标运行区域；根据目标运行区域内的道路类型、路面缺陷情况和路面起伏情况，绘制无人公交车运行轨迹的第一图层；根据目标区域内的道路逻辑信息，绘制无人公交车运行轨迹的第二图层；根据目标区域内的道路两侧物体分布情况和交通标识，绘制无人公交车运行轨迹的第三图层；将第一图层、第二图层与第三图层从下至上依次进行叠加，作为无人公交车的运行轨迹数据。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：通过惯性导航、摄像头、激光雷达以及毫米波雷达分别采集目标车辆周围的环境数据，并对各自采集得到的环境数据进行预处理；基于多传感器数据融合技术对预处理后的数据进行融合处理，输出目标车辆周围的目标物列表。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据运行轨迹数据确定目标车辆的预定运行轨迹，根据目标物列表确定目标车辆的周围目标物信息，根据用户需求数据确定用户的呼叫请求坐标；将预定运行轨迹、周围目标物信息、呼叫请求坐标作为约束条件，基于马尔科夫决策和排队理论生成决策对策；基于决策对策生成控制指令。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取目标车辆的动作执行反馈结果，根据动作执行反馈结果实时监测目标车辆的运行状态，运行状态包括：载客数量、空座数量、预定运行轨迹和停靠位置；基于目标车辆的运行状态，向用户推送目标车辆的当前运行状态消息。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据上下车人数反馈结果，控制车门的开合与车辆的起停；根据电量状况反馈结果，控制目标车辆在转向行驶时的制动与加速。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据；

将所有处于待命状态下的无人公交车作为目标车辆，基于远程升级技术，将运行轨迹数据传输至目标车辆的车载终端；

在目标车辆基于运行轨迹数据运行的情况下，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，以构建目标物列表；

响应于用户的叫车操作，将用户的呼叫信息转化为标准协议格式，以作为用户需求数据；

基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，并基于控制指令，控制目标车辆执行相应的自动驾驶动作。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据路线需求调研报告和路线计划图，确定无人公交车的目标运行区域；根据目标运行区域内的道路类型、路面缺陷情况和路面起伏情况，绘制无人公交车运行轨迹的第一图层；根据目标区域内的道路逻辑信息，绘制无人公交车运行轨迹的第二图层；根据目标区域内的道路两侧物体分布情况和交通标识，绘制无人公交车运行轨迹的第三图层；将第一图层、第二图层与第三图层从下至上依次进行叠加，作为无人公交车的运行轨迹数据。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：通过惯性导航、摄像头、激光雷达以及毫米波雷达分别采集目标车辆周围的环境数据，并对各自采集得到的环境数据进行预处理；基于多传感器数据融合技术对预处理后的数据进行融合处理，输出目标车辆周围的目标物列表。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据运行轨迹数据确定目标车辆的预定运行轨迹，根据目标物列表确定目标车辆的周围目标物信息，根据用户需求数据确定用户的呼叫请求坐标；将预定运行轨迹、周围目标物信息、呼叫请求坐标作为约束条件，基于马尔科夫决策和排队理论生成决策对策；基于决策对策生成控制指令。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取目标车辆的动作执行反馈结果，根据动作执行反馈结果实时监测目标车辆的运行状态，运行状态包括：载客数量、空座数量、预定运行轨迹和停靠位置；基于目标车辆的运行状态，向用户推送目标车辆的当前运行状态消息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据上下车人数反馈结果，控制车门的开合与车辆的起停；根据电量状况反馈结果，控制目标车辆在转向行驶时的制动与加速。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

根据高精地图数据以及路线策划数据，获取无人公交车的运行轨迹数据；

将所有处于待命状态下的无人公交车作为目标车辆，基于远程升级技术，将运行轨迹数据传输至目标车辆的车载终端；

在目标车辆基于运行轨迹数据运行的情况下，通过传感器采集目标车辆周围的环境数据，以构建目标物列表；

响应于用户的叫车操作，将用户的呼叫信息转化为标准协议格式，以作为用户需求数据；

基于运行轨迹数据、目标物列表以及用户需求数据进行决策，获取控制指令，并基于控制指令，控制目标车辆执行相应的自动驾驶动作。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据路线需求调研报告和路线计划图，确定无人公交车的目标运行区域；根据目标运行区域内的道路类型、路面缺陷情况和路面起伏情况，绘制无人公交车运行轨迹的第一图层；根据目标区域内的道路逻辑信息，绘制无人公交车运行轨迹的第二图层；根据目标区域内的道路两侧物体分布情况和交通标识，绘制无人公交车运行轨迹的第三图层；将第一图层、第二图层与第三图层从下至上依次进行叠加，作为无人公交车的运行轨迹数据。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：通过惯性导航、摄像头、激光雷达以及毫米波雷达分别采集目标车辆周围的环境数据，并对各自采集得到的环境数据进行预处理；基于多传感器数据融合技术对预处理后的数据进行融合处理，输出目标车辆周围的目标物列表。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据运行轨迹数据确定目标车辆的预定运行轨迹，根据目标物列表确定目标车辆的周围目标物信息，根据用户需求数据确定用户的呼叫请求坐标；将预定运行轨迹、周围目标物信息、呼叫请求坐标作为约束条件，基于马尔科夫决策和排队理论生成决策对策；基于决策对策生成控制指令。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取目标车辆的动作执行反馈结果，根据动作执行反馈结果实时监测目标车辆的运行状态，运行状态包括：载客数量、空座数量、预定运行轨迹和停靠位置；基于目标车辆的运行状态，向用户推送目标车辆的当前运行状态消息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据上下车人数反馈结果，控制车门的开合与车辆的起停；根据电量状况反馈结果，控制目标车辆在转向行驶时的制动与加速。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。