无人驾驶车辆控制方法、系统、电子设备和存储介质

摘要

本公开提供了一种无人驾驶车辆控制方法、系统、电子设备和存储介质，涉及无人驾驶、自动驾驶、无人车等相关领域。方法包括：无人驾驶车辆制动停车后，判断是否有终点停车标志；若有终点停车标志，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡；若无终点停车标志，则进一步判断无人驾驶车辆所处地形是否为大陡坡且行驶状态为前进；若无人驾驶车辆所处地形为大陡坡且行驶状态为前进，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡；若无人驾驶车辆并非所处地形为大陡坡且行驶状态为前进，则进一步判断车辆是否有禁止行车故障，若有，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡，若无，则使车辆保持驻车释放状态。实施本公开的技术方案，可在停车安全的前提下减少驻车，实现提效降损。

权利要求

1.一种无人驾驶车辆控制方法，其特征在于，包括：

无人驾驶车辆制动停车后，确定所述无人驾驶车辆的当前任务是否完成，根据所述无人驾驶车辆的当前任务是否完成，判断是否有终点停车标志；

若有终点停车标志，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡；

若无终点停车标志，则进一步判断无人驾驶车辆所处地形是否为大陡坡且行驶状态为前进，其中，大陡坡包括倾斜角度大于预设角度阈值的坡面；

若无人驾驶车辆所处地形为大陡坡且行驶状态为前进，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡；

若无人驾驶车辆并非所处地形为大陡坡且行驶状态为前进，则进一步判断所述车辆是否有禁止行车故障，若有，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡，若无，则使车辆保持驻车释放状态。

2.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆控制方法，其特征在于，所述坡面的长度大于预设长度阈值。

3.根据权利要求1或2所述的无人驾驶车辆控制方法，其特征在于，所述预设角度阈值大于或等于3度，且，所述预设角度阈值小于或等于5度。

4.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆控制方法，其特征在于，所述确定所述无人驾驶车辆的当前任务是否完成，包括：获取所述无人驾驶车辆的当前位置信息以及所述无人驾驶车辆的任务信息，所述任务信息含有任务完成位置信息；

根据所述当前位置信息和所述任务信息中含有的任务完成位置信息，判断所述无人驾驶车辆的当前任务是否完成。

5.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆控制方法，其特征在于，所述禁止行车故障包括电池故障、底盘故障或刹车故障中的至少一项。

6.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆控制方法，其特征在于，若判断所述车辆无禁止行车故障，则判断是否有换向标志，若有，则控制车辆换向。

7.一种无人驾驶车辆控制系统，其特征在于，包括：

第一判断模块，用于无人驾驶车辆制动停车后，确定所述无人驾驶车辆的当前任务是否完成，根据所述无人驾驶车辆的当前任务是否完成，判断是否有终点停车标志；

第一控制模块，用于若有终点停车标志，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡；

第二判断模块，用于若无终点停车标志，则进一步判断无人驾驶车辆所处地形是否为大陡坡且行驶状态为前进，其中，大陡坡包括倾斜角度大于预设角度阈值的坡面；

第二控制模块，用于若无人驾驶车辆所处地形为大陡坡且行驶状态为前进，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡；

第三控制模块，用于若无人驾驶车辆并非所处地形为大陡坡且行驶状态为前进，则进一步判断所述车辆是否有禁止行车故障，若有，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡，若无，则使车辆保持驻车释放状态。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储程序的存储器，

其中，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行根据权利要求1‑6中任一项所述的方法。

9.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于被处理器执行时实现根据权利要求1‑6中任一项所述的方法。

说明书

无人驾驶车辆控制方法、系统、电子设备和存储介质

技术领域

[0001] 本公开涉及车辆控制领域，尤其涉及一种无人驾驶车辆控制方法、系统、电子设备和存储介质。

背景技术

[0002] 对于无人驾驶矿用车来说，车辆在某段作业流程中，需要根据不同的原因进行停车后再起步的操作。现有的控制系统只负责响应上游的轨迹请求，当上游没有轨迹请求时，控制系统判断车辆需要停车，执行驻车及挂N挡的操作，如此会造成车辆在每次停车时都会执行驻车及N挡的操作。

发明内容

[0003] 为了解决现有技术中的至少一个技术问题，本公开提供了一种无人驾驶车辆控制方法、系统、电子设备和存储介质。

[0004] 根据本公开的第一方面，一种无人驾驶车辆控制方法，包括：

[0005] 无人驾驶车辆制动停车后，判断是否有终点停车标志；

[0006] 若有终点停车标志，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡；

[0007] 若无终点停车标志，则进一步判断无人驾驶车辆所处地形是否为大陡坡且行驶状态为前进，其中，大陡坡包括倾斜角度大于预设角度阈值的坡面；

[0008] 若无人驾驶车辆所处地形为大陡坡且行驶状态为前进，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡；

[0009] 若无人驾驶车辆并非所处地形为大陡坡且行驶状态为前进，则进一步判断所述车辆是否有禁止行车故障，若有，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡，若无，则使车辆保持驻车释放状态。

[0010] 可选的，所述坡面的长度大于预设长度阈值。

[0011] 可选的，所述预设角度阈值大于或等于3度，且，所述预设角度阈值小于或等于5度。

[0012] 可选的，所述判断是否有终点停车标志包括：

[0013] 确定所述无人驾驶车辆的当前任务是否完成；

[0014] 根据所述无人驾驶车辆的当前任务是否完成，判断是否有终点行车标志。

[0015] 可选的，所述确定所述无人驾驶车辆的当前任务是否完成，包括：

[0016] 获取所述无人驾驶车辆的当前位置信息以及所述无人驾驶车辆的任务信息，所述任务信息含有任务完成位置信息；

[0017] 根据所述当前位置信息和所述任务信息中含有的任务完成位置信息，判断所述无人驾驶车辆的当前任务是否完成。

[0018] 可选的，所述禁止行车故障包括电池故障、底盘故障或刹车故障中的至少一项。

[0019] 可选的，若判断所述车辆无禁止行车故障，则判断是否有换向标志，若有，则控制车辆换向。

[0020] 根据本公开的第二方面，一种无人驾驶车辆控制系统，包括：

[0021] 第一判断模块，用于无人驾驶车辆制动停车后，判断是否有终点停车标志；

[0022] 第一控制模块，用于若有终点停车标志，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡；

[0023] 第二判断模块，用于若无终点停车标志，则进一步判断无人驾驶车辆所处地形是否为大陡坡且行驶状态为前进，其中，大陡坡包括倾斜角度大于预设角度阈值的坡面；

[0024] 第二控制模块，用于若无人驾驶车辆所处地形为大陡坡且行驶状态为前进，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡；

[0025] 第三控制模块，用于若无人驾驶车辆并非所处地形为大陡坡且行驶状态为前进，则进一步判断所述车辆是否有禁止行车故障，若有，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡，若无，则使车辆保持驻车释放状态。

[0026] 根据本公开的第三方面，一种电子设备，包括：

[0027] 处理器；以及

[0028] 存储程序的存储器，

[0029] 其中，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行根据本公开第一方面中任一项所述的方法。

[0030] 根据本公开的第四方面，一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于被处理器执行时实现根据本公开第一方面中任一项所述的方法。

[0031] 本公开实施例中提供的一个或多个技术方案，无人驾驶车辆制动停车后，可基于终点停车标志、车辆所处地形和禁止行车故障，控制无人驾驶车辆驻车拉起和挡位N挡，还是保持驻车状态。这样可以既保证无人驾驶车辆制动停车的安全性，又可以减少驻车频率，提高工作效率，减少频繁驻车导致的车辆损耗，从而实现提效降损。

附图说明

[0032] 附图示出了本公开的示例性实施方式，并与其说明一起用于解释本公开的原理，其中包括了这些附图以提供对本公开的进一步理解，并且附图包括在本说明书中并构成本说明书的一部分。

[0033] 图1示出了根据本公开示例性实施例的一种车辆控制方法的流程图；

[0034] 图2示出了根据本公开示例性实施例的一种车辆控制方法的另一流程图；

[0035] 图3示出了根据本公开示例性实施例的一种车辆控制系统的示意性框图；

[0036] 图4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

[0037] 下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

[0038] 应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

[0039] 本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

[0040] 需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

[0041] 本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

[0042] 以下参照附图描述本公开的方案。

[0043] 参见图1，一种无人驾驶车辆控制方法，包括：

[0044] S101，无人驾驶车辆制动停车后，判断是否有终点停车标志。

[0045] 本公开示例性实施例的无人驾驶车辆控制方法可运用于无人驾驶车辆。

[0046] 无人驾驶车辆可根据实际情况确定是否制动停车。示例性的，无人驾驶车辆可在上游没有轨迹请求时，确定需要制动停车。需要说明的是，此处仅为了示例性说明车辆在何种情况下制动停车，并不限定车辆在何种情况下制动停车，例如，车辆可在出现禁止行车故障、接收到停车指令等情况时制动停车。

[0047] 本公开示例性实施例的终点停车标志表示制动停车时车辆处于终点停车位置。

[0048] 在判断是否有终点停车标志时，可确定无人驾驶车辆的当前任务是否完成，根据当前任务完成情况，判断是否有终点行车标志，若当前任务已完成，则可判断有终点行车标志，若当前任务未完成，则可判断无终点行车标志。

[0049] 示例性的，在确定无人驾驶车辆的当前任务是否完成时，可获取无人驾驶车辆的任务完成信息，根据任务完成信息确定无人驾驶车辆的当前任务是否完成。利用任务完成信息直接确定当前任务完成情况的优点在于可以快速得到结果，无需额外的计算，大大提升控制效率和准确率。

[0050] 示例性的，在确定无人驾驶车辆的当前任务是否完成时，也可获取无人驾驶车辆的当前位置信息以及无人驾驶车辆的任务信息，根据当前位置信息和任务信息中含有的任务完成位置信息，判断无人驾驶车辆的当前任务是否完成。具体的，可根据任务信息中含有的任务完成的位置信息与当前位置信息判断是否位置相同，根据判断结果确定无人驾驶车辆的当前任务是否完成。若位置相同，则判断无人驾驶车辆的当前任务是否完成为已完成，若位置不相同，则判断无人驾驶车辆的当前任务是否完成为未完成。本实施例中的任务可以是所划分车辆作业任务后的子任务，以子任务的完成情况确定是否有终点行车标志。以无人驾驶矿车为例，将无人驾驶矿车的作业任务划分为若干子任务，根据子任务是否完成确定是否为终点停车。示例性的，无人驾驶矿车的作业任务可以包括矿石回填任务、矿山采石任务、矿山巡逻任务、矿山探矿任务、清理道路任务、运输废料任务等等，以无人驾驶矿车的矿石回填任务即为一个子任务，当无人驾驶矿车完成该子任务停于矿石回填的完成位置时，可以认为此时的矿车位置是停车终点，判断有终点停车标志（或生成终点停车标志以作为判断是否有终点停车标志的依据)。当矿石运输到矿石回填处的一侧并需要车辆换向才能将矿石回填时，此时矿石回填任务未完成，可认为此时的停车是非终点停车，并可以认为此时的停车是转向停车，判断有换向停车标志（或生成换向停车标志）。根据当前位置信息和任务信息中含有的任务完成位置信息，判断无人驾驶车辆的当前任务是否完成的优点在于可以根据车辆位置精准确定的当前任务完成情况，无需获取车辆系统的其他信息。在进一步的示例性实施方式中，可获取每个任务的任务完成的位置信息，根据当前位置信息与每个任务的任务完成的位置信息，判断是否存在一个任务的任务完成位置与当前位置相同，若存在，则无人驾驶车辆的当前任务完成，若不存在则无人驾驶车辆的当前任务未完成。其优点在于，只需获取各个位置信息，无需获取其他信息，即可确定任务完成情况，可大大提升判断效率。

[0051] S102，若有终点停车标志，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡。

[0052] 控制驻车拉起以及挡位挂入N挡的操作一般是在无人驾驶车辆停止时进行。但在实际操作过程中，若无人驾驶车辆行驶小于或等于停车阈值，也可以控制驻车拉起以及挡位挂入N挡，停车阈值可以根据实际需求设置，例如，设置成大于0且小于或等于3km/h的一个值，具体的，可设置为3km/h。

[0053] 根据驻车的常规操作，在驻车拉起和挡位挂入N挡完成后可控制制动松开。由于本公开用于无人驾驶车辆，基本无需人工踩制动，因此保持制动闭合对无人驾驶车辆的操作来说基本并无影响，因此，控制驻车和挡位N挡完成后可根据实际需求选择制动松开。

[0054] S103，若无终点停车标志，则进一步判断无人驾驶车辆所处地形是否为大陡坡且行驶状态为前进，其中，大陡坡包括倾斜角度大于预设角度阈值的坡面。

[0055] 示例性的，判断无人驾驶车辆所处地形是否为大陡坡且行驶状态为前进时，可根据无人驾驶车辆上的惯性导航系统获取无人驾驶车辆的倾斜角度，根据无人驾驶车辆的倾斜角度是否大于预设角度阈值判断坡面是否大于预设角度阈值，无人驾驶车辆的倾斜角度大于预设角度阈值则判断无人驾驶车辆所处地形是大陡坡。

[0056] 示例性的，判断无人驾驶车辆所处地形是否为大陡坡且行驶状态为前进时，获取无人驾驶车辆在倾斜角度大于预设角度阈值的情况下的行驶速度和行驶时间，根据该行驶速度和行驶时间计算坡面长度，在坡面长度大于预设长度阈值时，判断无人驾驶车辆所处地形是大陡坡。也就是说，本示例性实施例中大陡坡的坡面长度大于预设角度阈值，预设长度阈值根据实际情况设置，大陡坡的坡面长度大于预设角度阈值可以排除地面仅仅是因为小石头等原因导致的车辆倾斜的情况，此时可控制无人驾驶车辆移动使其处于平稳状态。

[0057] 示例性的，为了便于直接确定坡面倾斜度是否大于预设角度阈值，可利用倾斜度为预设角度阈值的向下倾斜的槽体、滚动设置在槽体内的球体以及设置在槽体下端部的检测部件，当检测部件检查到球体时，判断坡度大于预设角度阈值。

[0058] 本公开示例性实施例中的预设角度阈值可根据实际情况设置，例如，可设置3度到5度之间的一个值，具体的，可直接设置为3度、4度、5度等。

[0059] 无人驾驶车辆所处地形的坡度太大时，若驻车释放，则会影响停车安全，因此控制驻车拉起以及挡位挂入N挡，可以保证作业安全，防止车辆起步时发生溜坡。

[0060] S104，若无人驾驶车辆所处地形为大陡坡且行驶状态为前进，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡。

[0061] 无人驾驶车辆所处地形为大陡坡且行驶状态为前进时，无人驾驶车辆停车存在倒退以及起步风险，本公开示例性实施例在该状态下控制驻车拉起以及挡位挂入N挡，以减少相应的风险。

[0062] 本公开示例性实施例中的控制驻车拉起以及挡位挂入N挡的可选实施方式可参考步骤S102，此处不在重复描述。

[0063] S105，若无人驾驶车辆并非所处地形为大陡坡且行驶状态为前进，则进一步判断车辆是否有禁止行车故障，若有，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡，若无，则使车辆保持驻车释放状态。

[0064] 禁止行车故障发生时，无人驾驶车辆需要长时间停车等待禁止行车故障被修复。若驻车保持释放，则可能导致意外情况发生，例如有可能在无人驾驶车辆在现场维修时发生车辆移动导致事故发生。本公开示例性实施例的无人驾驶车辆控制方法在有禁止行车故障时制驻车拉起以及挡位挂入N挡，可以减少风险发生。

[0065] 本公开示例性实施例中的禁止行车故障是禁止车辆行车的故障，可以是电池故障、底盘故障或刹车故障等禁止车辆行车的故障。无人驾驶车辆可以利用线控底盘或无人驾驶其他功能模块得知停车时是否有禁止行车故障。

[0066] 本公开示例性实施例中的控制驻车拉起以及挡位挂入N挡的可选实施方式可参考步骤S102，此处不在重复描述。

[0067] 在一个实施方式中，若车辆无禁止行车故障，则判断是否有换向标志，若有，则车辆保持驻车释放状态，控制车辆换向，若无则使车辆保持驻车释放状态。本公开示例性实施例中，车辆保持释放状态时，也保持制动闭合。

[0068] 在一个实施方式中，判断是否存在障碍物、油箱控油等无法前进的情况，若是，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡。

[0069] 现有车辆控制方法在上游指示停车时，直接执行驻车回N挡的操作，如此每次执行驻车回N挡操作，会降低车辆作业过程中的流畅度，一方面会增加作业中间过程的时间，降低了车辆的作业效率，另一个方面频繁的驻车和换挡也加大了车辆的损耗。而本实施例的无人驾驶车辆控制方法，根据在有终点停车标志时驻车拉起和挡位N挡；在无终点停车时以及无人驾驶车辆并非所处地形为大陡坡且行驶状态为前进时驻车拉起和挡位N挡；在无终点停车、无人驾驶车辆并非所处地形为大陡坡且行驶状态为前进以及车辆有禁止行车故障时驻车拉起和挡位N挡，其他情况下保持驻车释放，使得车辆可以根据终点停车标志、所处地形、禁止行车故障等综合判断自动控制是否驻车拉起，充分考虑了全局信息和外部环境，解决了停车时的驻车和挡位控制问题，不仅保证了作业车辆的安全，同时大大提高了效率，节约了运营时间，同时也降低了车辆的损耗。

[0070] 同时，本公开示例性实施例的无人驾驶车辆控制方法，以终点停车标志、大陡坡、禁止行车故障作为判断顺序。在有终点停车标志时，无需无人驾驶车辆所处地形为大陡坡且行驶状态为前进。在无人驾驶车辆所处地形为大陡坡且行驶状态为前进时，无需判断禁止行车故障。因此可有效减少判断次数，提高控制效率。

[0071] 参见图2，作为无人驾驶车辆控制方法的一种实施方式，无人驾驶车辆控制方法包括：

[0072] 步骤201，起步。车辆根据作业任务起步作业。

[0073] 步骤202，制动停车。车辆在需要停车时，控制制动闭合以进行制动停车。

[0074] 步骤203，判断是否有终点停车标志。若是，则驻车拉起，挡位回N挡，制动松开（即控制驻车拉起、控制挡位回N挡以及在系统反馈驻车已拉起挡位回N挡后控制制动松开），完成后等待再次起步；若否，则执行步骤204。终点停车标志根据全流程的作业分为若干个任务段（子任务），根据子任务是否完成决定。

[0075] 步骤204，判断坡度是否大于预设角度阈值。若是，则驻车拉起，挡位回N挡，制动松开，完成后等待再次起步；若否，则执行步骤205。在坡度大于预设角度阈值时，认为坡度为大上坡，此时需要驻车拉起。

[0076] 步骤205，判断是否有禁止行车故障。若是，则驻车拉起，挡位回N挡，制动松开；若否，则执行步骤206。

[0077] 步骤206，判断是否有换向标志。若是，驻车保持释放，切换挡位，制动保持闭合，挡位切换完成后等待再次起步；若否，则驻车保持释放，制动保持闭合，等待再次起步。

[0078] 参见图3，本公开示例性实施例还提供了一种无人驾驶车辆控制系统，包括：

[0079] 第一判断模块301，用于无人驾驶车辆制动停车后，判断是否有终点停车标志；

[0080] 第一控制模块302，用于若有终点停车标志，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡；

[0081] 第二判断模块303，用于若无终点停车标志，则进一步判断无人驾驶车辆所处地形是否为大陡坡且行驶状态为前进，其中，大陡坡包括倾斜角度大于预设角度阈值的坡面；

[0082] 第二控制模块304，用于若无人驾驶车辆所处地形为大陡坡且行驶状态为前进，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡；

[0083] 第三控制模块305，用于若无人驾驶车辆并非所处地形为大陡坡且行驶状态为前进，则进一步判断车辆是否有禁止行车故障，若有，则控制驻车拉起以及挡位挂入N挡，若无，则使车辆保持驻车释放状态。

[0084] 在一个实施方式中，坡面的长度大于预设长度阈值。

[0085] 在一个实施方式中，预设角度阈值大于或等于3度，且，预设角度阈值小于或等于5度。

[0086] 在一个实施方式中，第一判断模块301，用于判断是否有终点停车标志时，具体用于：

[0087] 确定无人驾驶车辆的当前任务是否完成；

[0088] 根据无人驾驶车辆的当前任务是否完成，判断是否有终点行车标志。

[0089] 在一个实施方式中，第一判断模块301，用于确定无人驾驶车辆的当前任务是否完成时，具体用于：

[0090] 获取无人驾驶车辆的当前位置信息以及无人驾驶车辆的任务信息；

[0091] 根据当前位置信息和任务信息中含有的任务完成位置信息，判断无人驾驶车辆的当前任务是否完成。

[0092] 在一个实施方式中，禁止行车故障包括电池故障、底盘故障或刹车故障中的至少一项。

[0093] 在一个实施方式中，第三控制模块305，还用于若判断车辆无禁止行车故障，则判断是否有换向标志，若有，则控制车辆换向。

[0094] 本公开示例性实施例还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器。存储器存储有能够被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序在被至少一个处理器执行时用于使电子设备执行根据本公开实施例的方法。

[0095] 本公开示例性实施例还提供一种存储有计算机程序的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机程序在被计算机的处理器执行时用于使计算机执行根据本公开实施例的方法。

[0096] 本公开示例性实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，计算机程序在被计算机的处理器执行时用于使计算机执行根据本公开实施例的方法。

[0097] 参考图4，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备400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。

[0098] 如图4所示，电子设备400包括计算单元401，其可以根据存储在只读存储器（ROM）402中的计算机程序或者从存储单元408加载到随机访问存储器（RAM）403中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还可存储设备400操作所需的各种程序和数据。计算单元401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出（I/O）接口405也连接至总线404。

[0099] 电子设备400中的多个部件连接至I/O接口405，包括：输入单元406、输出单元407、存储单元408以及通信单元409。输入单元406可以是能向电子设备400输入信息的任何类型的设备，输入单元406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。输出单元407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404可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元409允许电子设备400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、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。

[0100] 计算单元401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401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401执行上文所描述的各个方法和处理。例如，在一些实施例中，前述方法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408。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 402和/或通信单元409而被载入和/或安装到电子设备400上。在一些实施例中，计算单元401可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行前述方法。

[0101] 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。

[0102] 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。

[0103] 如本公开使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

[0104] 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。

[0105] 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。

[0106] 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。