指令管理方法、装置、设备及计算机可读存储介质

技术领域

本申请实施例涉及车联网技术领域，特别涉及一种指令管理方法、系统、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在车联网技术中，车机接收指令并执行指令实现对车辆设备的控制。由于处理流程复杂，车机执行指令时往往存在着待执行指令与车辆状态冲突的情况，因此需要对指令进行管理，以便提高车机的执行效率。

相关技术中，采用硬编码方式实现待执行指令与车辆状态的冲突判断。具体地，通过产品专家的经验预设冲突关系，再基于预设的冲突关系对待执行指令与车辆状态进行冲突判断。

然而，由于该方法只能基于固定的冲突关系判断待执行指令与车辆状态是否存在冲突，灵活性和适应性都较低，存在一定局限。

发明内容

本申请实施例提供了指令管理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于通过适应性较高的预测模型对车辆的待执行指令和车辆状态进行冲突检测，并基于冲突检测结果决定是否执行待执行指令，具有较强的灵活性。

第一方面，本申请实施例提供了一种指令管理方法，该方法包括：获取待执行指令；获取当前车辆状态；基于待执行指令、当前车辆状态以及预测模型获取冲突检测结果，其中，预测模型用于计算待执行指令与当前车辆状态的匹配程度，冲突检测结果用于指示待执行指令与当前车辆状态是否存在冲突；响应于冲突检测结果指示待执行指令与当前车辆状态不存在冲突，执行待执行指令。

在一种可能的实现方式中，基于待执行指令、当前车辆状态以及预测模型获取冲突检测结果，包括：将待执行指令与当前车辆状态分别转换为统一的数据格式，得到待执行指令数据与当前车辆状态数据；将待执行指令数据与当前车辆状态数据输入所述预测模型，获取待执行指令与所述当前车辆状态的匹配度；基于匹配度获得冲突检测结果。

在一种可能的实现方式中，预测模型包括条件子模型和匹配子模型，将待执行指令数据与当前车辆状态数据输入预测模型，获取待执行指令与当前车辆状态的匹配度，包括：将待执行指令数据输入条件子模型，得到待执行指令的执行条件；将当前车辆状态数据、待执行指令的执行条件输入匹配子模型，得到待执行指令与当前车辆状态的匹配度。

在一种可能的实现方式中，将待执行指令数据与当前车辆状态数据输入预测模型之前，还包括：获取历史车辆状态以及对应的历史指令，对应的历史指令为车辆处于所述历史车辆状态时，车辆正在执行的指令；基于历史车辆状态以及对应的历史指令对初始模型进行训练，得到预测模型。

在一种可能的实现方式中，将待执行指令数据与当前车辆状态数据输入预测模型之前，还包括：向云端上报历史车辆状态以及对应的历史指令，对应的历史指令为车辆处于所述历史车辆状态时，车辆正在执行的指令，云端用于对历史车辆状态以及对应的历史指令进行训练，得到预测模型；接收云端返回的预测模型。

在一种可能的实现方式中，基于匹配度获得冲突检测结果，包括：基于匹配度不低于匹配阈值，获得待执行指令与当前车辆状态不存在冲突的冲突检测结果。

在一种可能的实现方式中，基于待执行指令以及当前车辆状态获取冲突检测结果之后，还包括：响应于冲突检测结果指示待执行指令与当前车辆状态存在冲突，不执行待执行指令。

第二方面，本申请实施例提供了一种指令管理装置，该装置包括：第一获取模块，用于获取待执行指令；第二获取模块，用于获取当前车辆状态；第三获取模块，用于基于待执行指令、当前车辆状态以及预测模型获取冲突检测结果；执行模块，用于响应于冲突检测结果指示待执行指令与当前车辆状态不存在冲突，执行待执行指令。

在一种可能的实现方式中，第三获取模块用于将待执行指令与当前车辆状态分别转换为统一的数据格式，得到待执行指令数据与当前车辆状态数据；将待执行指令数据与当前车辆状态数据输入所述预测模型，获取待执行指令与所述当前车辆状态的匹配度；基于匹配度获得冲突检测结果。

在一种可能的实现方式中，预测模型包括条件子模型和匹配子模型，第三获取模块用于将待执行指令数据输入条件子模型，得到待执行指令的执行条件；将当前车辆状态数据、待执行指令的执行条件输入匹配子模型，得到待执行指令与当前车辆状态的匹配度。

在一种可能的实现方式中，第三获取模块用于将待执行指令数据与当前车辆状态数据输入预测模型之前，还用于：获取历史车辆状态以及对应的历史指令，对应的历史指令为车辆处于所述历史车辆状态时，车辆正在执行的指令；基于历史车辆状态以及对应的历史指令对初始模型进行训练，得到预测模型。

在一种可能的实现方式中，第三获取模块用于将待执行指令数据与当前车辆状态数据输入预测模型之前，还用于：向云端上报历史车辆状态以及对应的历史指令，对应的历史指令为车辆处于所述历史车辆状态时，车辆正在执行的指令，云端用于对历史车辆状态以及对应的历史指令进行训练，得到所述预测模型；接收云端返回的预测模型。

在一种可能的实现方式中，第三获取模块用于基于匹配度不低于匹配阈值，获得待执行指令与当前车辆状态不存在冲突的冲突检测结果。

在一种可能的实现方式中，在第三获取模块用于基于待执行指令以及当前车辆状态获取冲突检测结果之后，执行模块还用于响应于冲突检测结果指示待执行指令与当前车辆状态存在冲突，不执行待执行指令。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，计算机设备包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令，至少一条指令在被处理器执行时实现如上第一方面任一所述的指令管理方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有至少一条指令，至少一条指令在被执行时实现如上第一方面任一所述的指令管理方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序(产品)，所述计算机程序(产品)包括：计算机程序代码，当所述计算机程序代码被计算机运行时，使得所述计算机执行上述各方面中的方法。

本申请实施例通过预测模型检测车辆当前状态与待执行指令是否存在冲突，基于检测结果执行待执行指令，能够灵活地判断当前状态下该车辆是否能够执行待执行指令，不局限于固定的预设冲突关系，具有很强的适用性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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。

图1本申请实施例提供的一种实施环境的示意图；

图2是本申请实施例提供的一种指令管理方法的流程图；

图3是本申请实施例提供的一种车辆数据分类的示意图；

图4是本申请实施例提供的一种指令归纳结果的示意图；

图5是本申请实施例提供的一种指令管理装置的示意图；

图6是本申请实施例提供的一种指令管理设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。

本申请实施例提供了一种指令管理方法，该方法通过适应性较高的预测模型对车辆的待执行指令和车辆状态进行冲突检测，并基于冲突检测结果决定是否执行待执行指令，具有较强的灵活性，提高了车辆的运行效率。

请参考图1，其示出了本申请实施例提供的方法实施环境的示意图。该实施环境可以包括：终端11和服务器12。

其中，终端11安装有车联网应用程序客户端，例如，车载控制客户端或者车机端等。

可选地，图1所示的终端11可以是诸如车载终端、手机、平板电脑、个人计算机等电子设备。服务器12可以是终端11上安装的应用程序的服务器，该服务器12可以是一台服务器，也可以是由多台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心。终端11与服务器12通过有线或无线网络建立通信连接。

基于上述图1所示的实施环境，本申请实施例提供了一种指令管理方法。请参考图2，其示出了本申请实施例提供的一种指令管理方法的流程图。本申请实施例的执行主体包括但不限于是车机，也可以是车载控制终端，本申请实施例对此不做限制，下述以车机为例描述本申请实施例提供的指令管理方法。如图2所示，本申请实施例提供的方法可以包括如下几个步骤。

步骤201，获取待执行指令。

可选地，车机可以接收用户在车机端下达的待执行指令，也可以接收云端远程下达的待执行指令。可选地，车机可以接收用户在车机端通过语音、手势或者其他可能的方式下达的指令，本申请实施例对此不做限定。

可选地，待执行指令可以包括：车控类指令、应用类指令以及其他类型指令，本申请实施例对此不做限定。

步骤202，获取当前车辆状态。

在一种可能的实现方式中，车机采集当前车辆运行数据，将当前车辆运行数据作为当前车辆状态。

可选地，车机通过控制器局域网络(Controller Area Network,CAN)总线采集得到当前车辆运行数据，其中，CAN总线是汽车计算机控制系统标准总线。本实施例中，车辆的硬件及传感器信息被发送到CAN总线上，车机根据CAN总线协议从CAN总线上采集当前车辆运行数据，且当前车辆运行数据所包含的类型在车辆CAN协议中已经定义好。

可选地，当前车辆状态可以包括：车控运行数据、应用运行数据以及环境数据等。

步骤203，基于待执行指令、当前车辆状态以及预测模型获取冲突检测结果。

其中，预测模型用于计算待执行指令与当前车辆状态的匹配程度，冲突检测结果用于指示待执行指令与当前车辆状态是否存在冲突。

在一种可能的实现方式中，基于待执行指令、当前车辆状态以及预测模型获取冲突检测结果，包括：将待执行指令与当前车辆状态分别转换为统一的数据格式，得到待执行指令数据与当前车辆状态数据；将待执行指令数据与当前车辆状态数据输入预测模型，获取待执行指令与当前车辆状态的匹配度；基于匹配度获得冲突检测结果。

可选地，基于车辆数据分类将当前车辆状态转换成统一的数据格式。其中，车辆数据分类是将车辆运行数据根据不同状态和不同维度划分整理后得到的。

请参考图3，其示出了本申请实施例提供的一种车辆数据分类的示意图。如图3所示，第一列为状态类型，表示车机不同类型的状态，第二列为数据维度，表示车机在某一状态类型下不同的数据维度，第三列为维度值，用以具体表示某维度的状态。可选地，状态类型可以包括天气类、车控类以及应用类等，本申请实施例对此不做限定。可选地，在天气类状态中，数据维度可以包括雨天、大风以及其他表示天气的数据维度，本申请实施例对此不做限定。可选地，在车控类状态中，数据维度可以包括空调、车窗以及其他表示车控的数据维度，本申请实施例对此不做限定。可选地，在应用类状态中，数据维度可以包括音乐、电台以及其他表示车载应用的数据维度，本申请实施例对此不做限定。可选地，维度值可以用于表示所对应的状态类型下的数据维度是否为存在状态，例如：对于天气类状态的雨天维度，维度值可以表示天气是否为雨天；对于车控类状态的空调维度，维度值可以表示空调是否开启。可选地，维度值可以用“0”或“1”来对应表示“是”或“否”的状态，本申请实施例对此不做限定。例如，状态类型为天气类，数据维度为雨天，维度值为0，表示当前的天气处于雨天。

可选地，基于车辆数据分类可以将当前车辆状态转换为如下数据格式：车辆标识|雨天|大风|空调|车窗|音乐|电台|……。

其中，“车辆标识”为车辆识别代码(vehicle identification number，vin)，由17个英文或数字组成，可以识别车辆的生产商、发动机、底盘序号及其他性能等资料，每一辆车对应一个独一无二的vin码，“雨天”、“大风”、“空调”、“车窗”、“音乐”以及“电台”均代表数据维度。可选地，用vin码表示车辆标识，用维度值表示数据维度，将上述表达形式用数据形式表示。在一个示例中，将车辆标识记为vin，从车辆当前数据中可知当前天气为雨天且刮风，车辆空调开启，车窗关闭，音乐开启，电台关闭，则当前车辆状态通过如下数据形式表示：vin|1|1|1|0|1|0|……。

可选地，基于指令归纳结果将待执行指令转换成统一的数据格式。其中，指令归纳结果是根据车机业务特点对指令进行归纳得到的。

请参考图4，其示出了本申请实施例提供的一种指令归纳结果的示意图。图4中，第一列为指令类型，表示不同类型的指令，第二列为设备，表示执行指令的设备，第三列表示是否执行指令。可选地，指令类型可以包括车控类、应用类以及其他指令类型，本申请实施例对此不做限定。可选地，执行车控类指令的设备可以包括空调、车窗以及其他可执行车控类指令的车机设备，本申请实施例对此不做限定。可选地，执行应用类指令的设备可以包括音乐、电台以及其他可执行应用类指令的车机设备，本申请实施例对此不做限定。可选地，可以用“0”或“1”来对应表示“是”或“否”的指令执行状态，本申请实施例对此不做限定。

基于指令归纳结果，将待执行指令转换成统一的数据格式。可选地，待执行指令的数据格式与当前车辆状态的数据格式相对应。示例性地，当前车辆状态的数据格式为：车辆标识|雨天|大风|空调|车窗|音乐|电台|……，且当前车辆状态的数据形式为：vin|1|1|1|0|1|0|……，表示车辆标识为vin，当前天气为雨天且刮风，车辆空调开启，车窗关闭，音乐开启，电台关闭，此时车机接收到打开天窗指令，则待执行指令的数据形式表示为：vin|x|x|x|1|x|x|……，表示车辆标识为vin的车辆，当前指令为打开天窗。

在一种可能的实现方式中，将待执行指令与当前车辆状态输入预测模型之前，还包括获取预测模型的过程。本申请实施例不对获取预测模型的方式进行限定，包括但不限于如下两种方式。

方式一：向云端上报历史车辆状态以及对应的历史指令，其中，历史车辆状态为过去的车辆状态，对应的历史指令为车辆处于所述历史车辆状态时，车辆正在执行的指令，云端用于对历史车辆状态以及对应的历史指令进行训练，得到预测模型；接收云端返回的预测模型。

方式二：获取历史车辆状态以及对应的历史指令，其中，历史车辆状态为过去的车辆状态，对应的历史指令为车辆处于历史车辆状态时，车辆正在执行的指令；基于历史车辆状态以及对应的历史指令对初始模型进行训练，得到预测模型。其中，初始模型可以基于经验设置。

可选地，无论是车机本地获取预测模型，还是通过云端获取预测模型，基于历史车辆状态以及对应的历史指令训练获得预测模型，包括但不限于：将历史车辆状态以及对应的历史指令分别转换成统一的数据格式；将历史车辆状态数据以及对应的历史指令数据打散，将打散后的历史车辆状态以及对应的历史指令数据分为拟合组和验证组；将拟合组作为训练数据，训练得到表示车辆状态与指令关系的关系模型；基于已获得的关系模型，采用验证组对关系模型进行验证，得到预测模型。

无论采用上述哪种获取预测模型的方式，可选地，车机得到预测模型之后，还包括：获取更新后的预测模型。可选地，在达到更新条件后，对预测模型进行迭代，并通过AB测试评估迭代后预测模型与原有预测模型的效果，基于评估结果得到更新后的预测模型。其中，AB测试指的是将预测模型分为迭代后预测模型与原有预测模型两个版本，将该两个版本在同一时间维度，在目标车辆上测试使用效果，更新条件可以是历史车辆状态及对应的历史指令达到预设数据量级，也可以是达到预设的更新周期，本实施例对此不做限定。

可选地，车机得到预测模型之后，还包括：接收云端返回的更新后的预测模型。可选地，车机接收云端在达到更新条件后，对预测模型进行迭代，并通过AB测试评估迭代后预测模型与原有预测模型的效果，基于评估结果得到更新后的预测模型。其中，更新条件可以是历史车辆状态及对应的历史指令达到预设数据量级，也可以是达到预设的更新周期，本实施例对此不做限定。

可选地，预测模型包括条件子模型和匹配子模型。其中，条件子模型用于获取待执行指令的执行条件，待执行指令的执行条件表示该待执行指令可被执行时的车辆状态，即待执行指令被执行时，不与该待执行指令冲突的车辆状态。匹配子模型用于获取当前车辆状态与待执行指令的执行条件的匹配程度。

可选地，将待执行指令数据与当前车辆状态数据输入预测模型，获取待执行指令与当前车辆状态的匹配度，包括：将待执行指令数据输入条件子模型，获取待执行指令的执行条件；将当前车辆状态数据、待执行指令的执行条件输入匹配子模型，得到待执行指令与当前车辆状态的匹配度。

可选地，基于匹配度获得冲突检测结果，包括：基于匹配度不低于匹配阈值，获得待执行指令与当前车辆状态不存在冲突的冲突检测结果。其中，匹配阈值是一个预设值，为待执行指令与当前车辆状态不存在冲突和待执行指令与当前车辆状态存在冲突两种结果的临界值。匹配度不低于匹配阈值，则指示待执行指令与当前车辆状态不存在冲突，匹配度低于匹配阈值，则指示待执行指令与当前车辆状态存在冲突。

示例性地，车机将获取的当前车辆状态转换成统一的数据格式，在本示例中，当前车辆状态数据的数据格式为：车辆标识|雨天|大风|空调|车窗|音乐|电台|……，当前车辆状态数据为：vin|1|1|1|0|1|0|……，表示车辆标识为vin，当前天气为雨天且刮风，车辆空调开启，车窗关闭，音乐开启，电台关闭。车机接收云端通过远程控制推送的打开天窗指令，车机将该指令转换成统一的数据格式，在本示例中，将该指令转换成当前车辆状态数据所对应的数据格式，则车机将打开天窗指令转换为：vin|x|x|x|1|x|x|……，车机将该指令输入条件模型，得到该指令的执行条件为：vin|0|0|1|0|0|0|……，表示打开天窗指令可以被执行时，车辆状态为：不刮风，空调开启，车窗关闭，音乐关闭，电台关闭等。将当前车辆状态数据vin|1|1|1|0|1|0|……、待执行指令的执行条件数据vin|0|0|1|0|0|0|……输入匹配模型，计算得到待执行指令与当前车辆状态的匹配度，在本示例中，计算得到匹配度为3，而预设匹配阈值为7，则得到待执行指令与当前车辆状态存在冲突的检测结果。

可选地，匹配度也可以用“0”或“1”表示，分别指示待执行指令与当前车辆状态“匹配”或“不匹配”。

204，响应于冲突检测结果指示待执行指令与当前车辆状态不存在冲突，执行待执行指令。

可选地，基于待执行指令以及当前车辆状态获取冲突检测结果之后，还包括：响应于所述冲突检测结果指示待执行指令与当前车辆状态存在冲突，不执行待执行指令。

可选地，响应于冲突检测结果指示待执行指令与当前车辆状态不存在冲突，执行待执行指令之后，还包括：将当前车辆状态以及已执行指令分别作为历史车辆状态以及对应的历史指令，用于获取更新后的预测模型。

本申请实施例通过对车辆历史状态以及对应的历史指令进行训练，得到适应于当前车辆的预测模型，并根据预测模型检测车辆当前状态与待执行指令是否存在冲突，基于检测结果执行待执行指令。本申请实施例能够根据当前车辆的历史行为判断当前状态下该车辆是否能够执行待执行指令，不再局限于固定的预设冲突关系，具有很强的灵活性和适用性。

请参考图5，其示出了本申请实施例提供的一种指令管理装置的示意图。如图5所示，本申请实施例提供的装置可以包括如下几个模块：第一获取模块501、第二获取模块502、第三获取模块503以及执行模块504。

可选地，本申请实施例的执行主体可以是车机，也可以是车载控制终端，本申请实施例对此不做限制，下述以车机为例描述本申请实施例提供的指令管理装置。

第一获取模块501，用于获取待执行指令。

可选地，第一获取模块501可以用于接收用户在车机端下达的待执行指令，也可以用于接收云端远程下达的待执行指令。可选地，第一获取模块501可以用于接收用户在车机端通过语音、手势或者其他可能的方式下达的指令，本申请实施例对此不做限定。可选地，待执行指令可以包括：车控类指令、应用类指令以及其他类型指令，本申请实施例对此不做限定。

第二获取模块502，用于获取当前车辆状态。

可选地，第二获取模块502可以用于采集当前车辆运行数据，将当前车辆运行数据作为当前车辆状态。可选地，第二获取模块502可以用于通过控制器局域网络(ControllerArea Network,CAN)总线采集得到当前车辆运行数据，其中，CAN总线是汽车计算机控制系统标准总线。本实施例中，车辆的硬件及传感器信息被发送到CAN总线上，第二获取模块502根据CAN总线协议从CAN总线上采集当前车辆运行数据，当前车辆运行数据所包含的类型在车辆CAN协议中已经定义好。

可选地，当前车辆状态可以包括：车控运行数据、应用运行数据以及环境运行数据等。

第三获取模块503，用于基于待执行指令、当前车辆状态以及预测模型获取冲突检测结果。

其中，预测模型用于计算待执行指令与当前车辆状态的匹配程度，冲突检测结果用于指示待执行指令与当前车辆状态是否存在冲突。

可选地，第三获取模块503用于：将待执行指令与当前车辆状态分别转换为统一的数据格式，得到待执行指令数据与当前车辆状态数据；将待执行指令数据与当前车辆状态数据输入预测模型，获取待执行指令与当前车辆状态的匹配度；基于匹配度获得冲突检测结果。

可选地，第三获取模块503用于基于车辆数据分类将当前车辆状态转换成统一的数据格式。其中，车辆数据分类是将车辆运行数据根据不同状态和不同维度划分整理后得到的。

可选地，第三获取模块503用于基于指令归纳结果将待执行指令转换成统一的数据格式。其中，指令归纳结果是根据车机业务特点对指令进行归纳得到的。可选地，待执行指令的数据格式与当前车辆状态的数据格式相对应。

在一种可能的实现方式中，第三获取模块503用于将待执行指令与当前车辆状态输入预测模型之前，还用于：获取预测模型。本申请实施例不对第三获取模块503用于获取预测模型的方式进行限定，包括但不限于如下两种方式。

方式一：第三获取模块503用于向云端上报历史车辆状态以及对应的历史指令，其中，历史车辆状态为过去的车辆状态，对应的历史指令为车辆处于所述历史车辆状态时，车辆正在执行的指令，云端用于对历史车辆状态以及对应的历史指令进行训练，得到预测模型；第三获取模块503用于接收云端返回的预测模型。

方式二：第三获取模块503用于获取历史车辆状态以及对应的历史指令，其中，历史车辆状态为过去的车辆状态，对应的历史指令为车辆处于历史车辆状态时，车辆正在执行的指令；基于历史车辆状态以及对应的历史指令对初始模型进行训练，得到预测模型。其中，初始模型可以基于经验设置。

可选地，无论是第三获取模块503本地获取预测模型，还是第三获取模块503通过云端获取预测模型，基于历史车辆状态以及对应的历史指令训练获得预测模型，包括但不限于：将历史车辆状态以及对应的历史指令分别转换成统一的数据格式；将历史车辆状态数据以及对应的历史指令数据打散，将打散后的历史车辆状态以及对应的历史指令数据分为拟合组和验证组；将拟合组作为训练数据，训练得到表示车辆状态与指令关系的关系模型；基于已获得的关系模型，采用验证组对关系模型进行验证，得到预测模型。

无论采用上述哪种获取预测模型的方式，可选地，第三获取模块503用于得到预测模型之后，还用于：获取更新后的预测模型。可选地，在达到更新条件后，对预测模型进行迭代，并通过AB测试评估迭代后预测模型与原有预测模型的效果，基于评估结果得到更新后的预测模型。其中，AB测试指的是将预测模型分为迭代后预测模型与原有预测模型两个版本，让这两个版本在同一时间维度，在目标车辆上测试使用效果，更新条件可以是历史车辆状态及对应的历史指令到达预设数据量级，也可以是到达预设的更新周期，本实施例对此不做限定。

可选地，第三获取模块503用于得到预测模型之后，还用于：接收云端返回的更新后的预测模型。可选地，第三获取模块503用于接收云端在达到更新条件后，对预测模型进行迭代，并通过AB测试评估迭代后预测模型与原有预测模型的效果，基于评估结果得到更新后的预测模型。其中，更新条件可以是历史车辆状态及对应的历史指令到达预设数据量级，也可以是到达预设的更新周期，本实施例对此不做限定。

可选地，预测模型包括条件子模型和匹配子模型。其中，条件子模型用于获取待执行指令的执行条件，待执行指令的执行条件表示该待执行指令可被执行时的车辆状态，即待执行指令被执行时，不与该待执行指令冲突的车辆状态。匹配子模型用于获取当前车辆状态与待执行指令的执行条件的匹配程度。

可选地，第三获取模块503用于将待执行指令数据与当前车辆状态数据输入预测模型，获取待执行指令与当前车辆状态的匹配度，示例性地，第三获取模块503用于：将待执行指令数据输入条件子模型，获取待执行指令的执行条件；将当前车辆状态数据、待执行指令的执行条件输入匹配子模型，得到待执行指令与当前车辆状态的匹配度。

可选地，第三获取模块503用于基于匹配度获得冲突检测结果，示例性地，第三获取模块503用于：基于匹配度不低于匹配阈值，获得待执行指令与当前车辆状态不存在冲突的冲突检测结果。

执行模块504，用于响应于冲突检测结果指示待执行指令与当前车辆状态不存在冲突，执行待执行指令。

可选地，在第三获取模块503用于基于待执行指令以及当前车辆状态获取冲突检测结果之后，执行模块504还用于：响应于所述冲突检测结果指示待执行指令与当前车辆状态存在冲突，不执行待执行指令。

可选地，执行模块504用于响应于冲突检测结果指示待执行指令与当前车辆状态不存在冲突，执行待执行指令之后，还用于：将当前车辆状态以及已执行指令分别作为历史车辆状态以及对应的历史指令，用于获取更新后的预测模型。

应理解的是，上述图5提供的装置在实现其功能时，仅以上述各功能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模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

请参考图6，其示出了本申请实施例提供的一种指令管理设备的结构示意图。该设备可以为终端，例如可以是：车载终端、智能手机、平板电脑、MP3播放器(Moving PictureExperts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPicture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、笔记本电脑或台式电脑。终端还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。

通常，终端包括有：处理器1201和存储器1202。

处理器1201可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器1201可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1201也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器1201可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器1201还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器1202可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器1202还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器1202中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器1201所执行以实现本申请中方法实施例提供的指令管理方法。

在一些实施例中，终端还可选包括有：外围设备接口1203和至少一个外围设备。处理器1201、存储器1202和外围设备接口1203之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口1203相连。具体地，外围设备包括：射频电路1204、触摸显示屏1205、摄像头1206、音频电路1207、定位组件1208和电源1209中的至少一种。

外围设备接口1203可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器1201和存储器1202。在一些实施例中，处理器1201、存储器1202和外围设备接口1203被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器1201、存储器1202和外围设备接口1203中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。

射频电路1204用于接收和发射RF(Radio Frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路1204通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路1204将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路1204包括：天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路1204可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：城域网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路1204还可以包括NFC(Near Field Communication，近距离无线通信)有关的电路，本申请对此不加以限定。

显示屏1205用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏1205是触摸显示屏时，显示屏1205还具有采集在显示屏1205的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器1201进行处理。此时，显示屏1205还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏1205可以为一个，设置终端的前面板；在另一些实施例中，显示屏1205可以为至少两个，分别设置在终端的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏1205可以是柔性显示屏，设置在终端的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏1205还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏1205可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。

摄像头组件1206用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件1206包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件1206还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。

音频电路1207可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器1201进行处理，或者输入至射频电路1204以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在终端的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器1201或射频电路1204的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路1207还可以包括耳机插孔。

定位组件1208用于定位终端的当前地理位置，以实现导航或LBS(Location BasedService，基于位置的服务)。定位组件1208可以是基于美国的GPS(Global PositioningSystem，全球定位系统)、中国的北斗系统、俄罗斯的格雷纳斯系统或欧盟的伽利略系统的定位组件。

电源1209用于为终端中的各个组件进行供电。电源1209可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源1209包括可充电电池时，该可充电电池可以支持有线充电或无线充电。该可充电电池还可以用于支持快充技术。

在一些实施例中，终端还包括有一个或多个传感器1210。该一个或多个传感器1210包括但不限于：加速度传感器1211、陀螺仪传感器1212、压力传感器1213、指纹传感器1214、光学传感器1215以及接近传感器1216。

加速度传感器1211可以检测以终端建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器1211可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器1201可以根据加速度传感器1211采集的重力加速度信号，控制触摸显示屏1205以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器1211还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。

陀螺仪传感器1212可以检测终端的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器1212可以与加速度传感器1211协同采集用户对终端的3D动作。处理器1201根据陀螺仪传感器1212采集的数据，可以实现如下功能：动作感应(比如根据用户的倾斜操作来改变UI)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。

压力传感器1213可以设置在终端的侧边框和/或触摸显示屏1205的下层。当压力传感器1213设置在终端的侧边框时，可以检测用户对终端的握持信号，由处理器1201根据压力传感器1213采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器1213设置在触摸显示屏1205的下层时，由处理器1201根据用户对触摸显示屏1205的压力操作，实现对UI界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。

指纹传感器1214用于采集用户的指纹，由处理器1201根据指纹传感器1214采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器1214根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器1201授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器1214可以被设置终端的正面、背面或侧面。当终端上设置有物理按键或厂商Logo时，指纹传感器1214可以与物理按键或厂商Logo集成在一起。

光学传感器1215用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器1201可以根据光学传感器1215采集的环境光强度，控制触摸显示屏1205的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高触摸显示屏1205的显示亮度；当环境光强度较低时，调低触摸显示屏1205的显示亮度。在另一个实施例中，处理器1201还可以根据光学传感器1215采集的环境光强度，动态调整摄像头组件1206的拍摄参数。

接近传感器1216，也称距离传感器，通常设置在终端的前面板。接近传感器1216用于采集用户与终端的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器1216检测到用户与终端的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器1201控制触摸显示屏1205从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器1216检测到用户与终端的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器1201控制触摸显示屏1205从息屏状态切换为亮屏状态。

本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。

在示例性实施例中，还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令。所述至少一条指令经配置以由一个或者一个以上处理器执行，以实现上述任一种指令管理方法。

在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有至少一条程序代码，该至少一条程序代码由处理器加载并执行，以使计算机实现上述任一种指令管理方法。

可选地，上述计算机可读存储介质可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、只读光盘(Compact Disc Read-OnlyMemory，CD-ROM)、磁带、软盘和光数据存储设备等。

在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品中存储有至少一条计算机指令，该至少一条计算机指令由处理器加载并执行，以使计算机实现上述任一种指令管理方法。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，该模块的划分，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，例如多个模块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。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、设备或模块的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

该作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。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申请实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以是两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

还应理解，在本申请的各个实施例中，各个过程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，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

本申请中术语“至少一个”的含义是指一个或多个，本申请中术语“多个”的含义是指两个或两个以上，例如，多个数据是指两个或两个以上的数据。

应理解，在本文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，而并非旨在进行限制。如在对各种所述示例的描述和所附权利要求书中所使用的那样，单数形式“一个(“a”，“an”)”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文另外明确地指示。

以上仅为本申请的示例性实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。