CN112965472A - 一种无人车及其行进辅助方法、装置、系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种无人车及其行进辅助方法、装置、系统，该方法包括：对当前无人车所在路段位置上的第一类标识进行识别，得到第一信息；对当前位于所述无人车前方的障碍物所在路段位置上的第一类标识进行识别，得到第二信息；根据所述第一信息和所述第二信息，确定当前所述无人车和所述障碍物之间的间距。可见，由于无论当前无人车是否处于颠簸状态，上述第一信息和第二信息均能够准确地反映出当前无人车所在的位置和前方障碍物所在的位置，所以后续根据上述第一信息和第二信息所确定出来的间距值也能够准确度反映出无人车与障碍物之间的实际间距，从而有利于改善无人车行进辅助效果。

Description

一种无人车及其行进辅助方法、装置、系统

技术领域

本发明涉及无人车技术领域，特别涉及一种无人车及其行进辅助方法、装置、系统。

背景技术

当前，随着技术的发展和应用需求的日益增强，无人车的种类和数量都越来越多，能够应用在多种不同的场景中，由此也解放了大量的劳动力，促进了社会的发展进步。

现有的无人车技术中，需要采取相应的措施来辅助无人车行进，但是现有的无人车行进辅助技术在一定程度上还存在着效果不理想或者功能比较匮乏等问题。例如，现有无人车技术中为了确认行车安全，需要实时地确定出当前无人车与前方障碍物之间的间距。为了确定该间距，现有的常规做法是，在无人车的预设高度位置上安装一台相机，并且固定该相机的姿态，然后利用该相机采集前方障碍物的实时图像，并对实时图像中障碍物对应的图像区域位置以及结合相应的三角关系，来计算出无人车与前方障碍物之间的间距。在无人车平稳行进的前提下，通过上述间距确定方式所得到的间距值的精确度是可以得到保证的，然而，当无人车在行进过程中出现颠簸的情况，那么上述间距确定方式的精确度就变得非常低了，进而使得无人车具有非常高的安全隐患。

综上所述可以看出，如何在确定无人车与前方障碍物之间的间距的过程中，确保得到的间距值具有较高的精确度，以进一步改善无人车行进辅助效果是目前有待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种无人车及其行进辅助方法、装置、系统，能够在确定无人车与前方障碍物之间的间距的过程中，确保得到的间距值具有较高的精确度，从而有利于改善无人车行进辅助效果。其具体方案如下：

第一方面，本发明公开了一种无人车行进辅助方法，应用于在指定路段上行进的无人车，所述指定路段的不同路段位置上设有用于表征相对于所述指定路段的路段位置信息的第一类标识，所述方法包括：

对当前无人车所在路段位置上的第一类标识进行识别，得到第一信息；

对当前位于所述无人车前方的障碍物所在路段位置上的第一类标识进行识别，得到第二信息；

根据所述第一信息和所述第二信息，确定当前所述无人车和所述障碍物之间的间距。

可选的，所述无人车行进辅助方法，还包括：

获取所述指定路段的路段身份信息；

利用所述路段身份信息和所述第一信息，对当前所述无人车进行精确定位。

可选的，所述获取所述指定路段的路段身份信息，包括：

获取所述无人车的全球定位信息；

根据所述全球定位信息对当前所述无人车所在的路段进行身份确认，得到所述指定路段的路段身份信息。

可选的，所述获取所述指定路段的路段身份信息，包括：

对预先设置在所述指定路段上的用于表征所述指定路段的身份信息的第二类标识进行识别，以得到所述指定路段的路段身份信息。

可选的，所述无人车行进辅助方法，还包括：

对所述指定路段的预设路段位置上预设的第三类标识进行识别，以获取到第三信息，所述第三类标识用于表征该预设路段位置与前方交通信号灯之间的距离；

根据所述第三信息确定出当前所述无人车与前方交通信号灯之间的间距。

可选的，所述无人车行进辅助方法，还包括：

对所述无人车在行进过程中的震动特征信息进行采集，以得到第四信息；

判断所述第四信息与预设特征信息是否一致，若一致，则控制所述无人车停车。

可选的，所述无人车行进辅助方法，还包括：

对预先设置在所述指定路段上的用于指示所述无人车停车的第四类标识进行识别，以得到第五信息；

判断所述第五信息与预设特征信息是否一致，若一致，则控制所述无人车停车。

第二方面，本发明公开了一种无人车行进辅助装置，包括处理器和存储器；其中，所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序时实现前述公开的无人车行进辅助方法。

第三方面，本发明公开了一种无人车，包括前述公开的无人车行进辅助装置。

第四方面，本发明公开了一种无人车行进辅助系统，包括前述公开的无人车以及前述公开的指定路段。

可见，本发明预先在指定路段上的不同路段位置上设置了用于表征路段位置信息的第一类标识，并且这类路段位置信息是相对于上述指定路段的位置信息，当无人车在上述指定路段行进时，通过分别对自身所处路段位置上以及当前的前方障碍物所在路段位置上的第一类标识进行识别，得到相应的第一信息和第二信息，由于无论当前无人车是否处于颠簸状态，上述第一信息和第二信息均能够准确地反映出当前无人车所在的位置和前方障碍物所在的位置，所以后续根据上述第一信息和第二信息所确定出来的间距值也能够准确度反映出无人车与障碍物之间的实际间距。由此可见，本发明能够在确定无人车与前方障碍物之间的间距的过程中，确保得到的间距值具有较高的精确度，从而有利于改善无人车行进辅助效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例公开的一种无人车行进辅助方法流程图；

图2为本发明实施例公开的一种具体的路段标识分布示意图；

图3为本发明实施例公开的另一种具体的路段标识分布示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例公开了一种无人车行进辅助方法，应用于在指定路段上行进的无人车，所述指定路段的不同路段位置上设有用于表征相对于所述指定路段的路段位置信息的第一类标识，参见图1所示，所述方法包括：

步骤S11：对当前无人车所在路段位置上的第一类标识进行识别，得到第一信息。

本实施例中，预先在指定路段的不同位置上设置了用于表征相应的路段位置信息的第一类标识，并且，这些第一类标识所表征的路段位置信息是相对于上述指定路段的位置信息，例如，上述第一类标识所表征的路段位置信息可以是指该路段位置与上述指定路段的路段起点或路段终点之间的间距值，这样意味着上述步骤S11中所得到的第一信息具体是指当前无人车所在路段位置与上述指定路段的路段起点或路段终点之间的间距值。

参见图2所示，本实施例中上述指定路段上的所有第一类标识可以是等间距分布，可以理解的是，由于受到透视因素的影响，所以图2中的第一类标识表面上看起来是不等距的，但实际上是等间距的。其中，相邻两个第一类标识之间的间距的大小可以根据实际情况进行具体设定，比如可以根据安全性要求的高低来确定每相邻两个第一类标识之间的间距，安全性要求越高，则可以将每相邻两个第一类标识之间的间距设的越小。具体的，可以每相隔10厘米设置一个相应的第一类标识。当然，本实施例中上述指定路段上的所有第一类标识的分布方式并非仅仅限定于等间距分布，也可以非等间距分布。

另外，从图2中可以看出，本实施例可以通过具有不同特性的小圆圈来构成不同的第一类标识，需要指出的是，本实施例中上述标识构成方式仅仅是一种具体的方式，本实施例并不仅仅局限于上述标识构成方式，也可以基于其他的标识构成方式，只要这些标识构成方式所构成的第一类标识能够携带编码信息，并且这些第一类标识所携带的编码信息能够反映出所述指定路段上的不同路段位置相对于所述指定路段的路段位置信息，那么这些标识构成方式均能够适用于本实施例，均属于本实施例中的保护对象。需要进一步指出的是，本实施例中构成第一类标识的基础元素可以是静态的图像元素、文字元素等，如图2中所示的小圆圈等，也可以是能够在电控下进行动态变化的元素，如在通电的情况下能够发光的单元等。

可以理解的是，为了对上述指定路段上的标识进行识别，需要在无人车上相应地集成了机器视觉算法的识别装置，通过机器视觉算法，对指定路段上的标识进行识别，以提取出与这些标识对应的信息。

需要进一步指出的是，本实施例步骤S11中的当前无人车所在路段位置上的第一类标识优选可以是当前无人车的车身前方部位所对应的路段位置上的第一类标识，当然，也可以是当前无人车的其他车身部位所对应的路段位置上的第一类标识。

步骤S12：对当前位于所述无人车前方的障碍物所在路段位置上的第一类标识进行识别，得到第二信息。

可以理解的是，本实施例中当前位于所述无人车前方的障碍物所在路段位置上的第一类标识，具体是指前方障碍物的后方部位所对应的路段位置上的第一类标识。

本实施例中，如果第一类标识所表征的路段位置信息是指该路段位置与上述指定路段的路段起点或路段终点之间的间距值，则上述步骤S12中所得到的第二信息具体是指当前无人车的前方障碍物所在路段位置与上述指定路段的路段起点或路段终点之间的间距值。

步骤S13：根据所述第一信息和所述第二信息，确定当前所述无人车和所述障碍物之间的间距。

具体的，当本实施例中的第一类标识所表征的路段位置信息是指该路段位置与上述指定路段的路段起点之间的间距值，则上述第一信息具体是指当前无人车所在路段位置与上述指定路段的路段起点之间的间距值，上述第二信息具体是指当前无人车的前方障碍物所在的路段位置与上述指定路段的路段起点之间的间距值，后续基于上述两个间距值，可以确定出无人车与前方障碍物之间的间距，其中相应的确定方式具体有：

在一种具体实施方式中，如果本实施例中当前无人车所在路段位置上的第一类标识具体是当前无人车的车身前方部位所对应的路段位置上的第一类标识，当前位于所述无人车前方的障碍物所在路段位置上的第一类标识具体是指前方障碍物的后方部位所对应的路段位置上的第一类标识，则后续可以直接对第一信息和第二信息进行相减处理，得到当前无人车与前方障碍物之间的间距。

在另一种具体实施方式中，如果本实施例中当前无人车所在路段位置上的第一类标识具体是当前无人车的除车身前方部位之外的其他车身部位所对应的路段位置上的第一类标识，当前位于所述无人车前方的障碍物所在路段位置上的第一类标识具体是指前方障碍物的后方部位所对应的路段位置上的第一类标识，则后续在确定当前无人车与前方障碍物之间的间距时，可以根据所述第一信息、所述信息以及所述其他车身部位与车身前方部位之间的间距，来确定出当前无人车与前方障碍物之间的间距。

进一步的，为了避免当前位于无人车后方的障碍物由于相距无人车较近而可能引发的交通安全事故，本实施例可以让无人车及时地获知当前无人车与后方障碍物之间的间距，这样当该间距过小的情况下，可以控制无人车进行适当的加速操作，以增大当前无人车与后方障碍物之间的间距，提高行车安全系数。为了让无人车及时地获知当前无人车与后方障碍物之间的间距，本实施例中的无人车行进辅助方法还可以进一步包括：对当前位于所述无人车后方的障碍物所在路段位置上的第一类标识进行识别，并根据识别得到的信息以及上述第一信息，可以确定出当前无人车与后方障碍物之间的间距，

可见，本发明实施例预先在指定路段上的不同路段位置上设置了用于表征路段位置信息的第一类标识，并且这类路段位置信息是相对于上述指定路段的位置信息，当无人车在上述指定路段行进时，通过分别对自身所处路段位置上以及当前的前方障碍物所在路段位置上的第一类标识进行识别，得到相应的第一信息和第二信息，由于无论当前无人车是否处于颠簸状态，上述第一信息和第二信息均能够准确地反映出当前无人车所在的位置和前方障碍物所在的位置，所以后续根据上述第一信息和第二信息所确定出来的间距值也能够准确度反映出无人车与障碍物之间的实际间距。由此可见，本发明实施例能够在确定无人车与前方障碍物之间的间距的过程中，确保得到的间距值具有较高的精确度，从而有利于改善无人车行进辅助效果。

本发明实施例公开了一种具体的无人车行进辅助方法，相对于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。具体的：

由于考虑到本实施例中，指定路段上的第一类标识所表征的信息是指定路段的不同路段位置相对于该指定路段自身的路段位置信息，如相对于指定路段的路段起点或路段终点的距离信息等，所以如果仅仅基于对当前无人车所在位置上的第一类标识进行识别之后所得到的路段位置信息，是无法得到无人车在全球地理位置上的精确位置信息的，为了获取无人车的精确定位信息，本实施例中的无人车行进辅助方法还可以进一步包括：

获取所述指定路段的路段身份信息，然后利用所述路段身份信息和所述第一信息，对当前所述无人车进行精确定位。

可以理解的是，在获取到所述指定路段的路段身份信息之后，便可以根据该路段身份信息，确定出当前无人车所行驶的路段究竟是众多路段中的哪一条路段，例如，假设一共有100条指定路段，每一条指定路段上的不同路段位置上均设有用于表征相对于该指定路段的路段位置信息的第一类标识，那么上述获取到所述指定路段的路段身份信息实际上就是从上述100条指定路段中确定出哪一条指定路段是当前无人车正在行驶的路段。再接着，便可结合当前无人车所在位置对应的路段位置信息来对无人车进行精确定位。

在一种具体实施方式中，所述获取所述指定路段的路段身份信息的步骤，具体可以包括：

获取所述无人车的全球定位信息，然后根据所述全球定位信息对当前所述无人车所在的路段进行身份确认，得到所述指定路段的路段身份信息。

可见，本实施例具体可以根据无人车的全球定位信息来确定出当前无人车所在的路段的身份信息。本实施例之所以没有将无人车的全球定位信息直接确定为无人车的最终的定位信息，是因为考虑到无人车上的全球定位装置的信号在有些情况下是不太稳定的，致使直接由全球定位装置采集到的全球定位信息的精确度难以达到无人车在行进过程中对定位精度的要求，所以本实施例选择先通过全球定位技术确定出当前无人车在哪条指定路段上行驶，然后再结合上述第一信息来确定出当前无人车的精确定位信息。

在另一种具体实施方式中，所述获取所述指定路段的路段身份信息的步骤，具体可以包括：

对预先设置在所述指定路段上的用于表征所述指定路段的身份信息的第二类标识进行识别，以得到所述指定路段的路段身份信息。

也即，本实施例也可以预先在每一指定路段上设置用于表征了该指定路段的身份信息的第二类标识，然后通过无人车上预先安装的识别装置，对上述第二类标识进行识别之后，便可以直接得到相应指定路段的路段身份信息。可以理解的是，如果无人车上的用于识别第二类标识的识别装置的有效识别范围足够大，则本实施例在同一条指定路段上可以只设置一个第二类标识，而如果无人车上的用于识别第二类标识的识别装置的有效识别范围有限，则可以在每条指定路段上设置多个相同的第二类标识。另外，本实施例中的第二类标识的具体构造方式可以根据实际情况来进行确定，只要这些标识构造方式所构造的标识能够携带编码信息，并且这些编码信息能够反映出相应指定路段的路段身份信息，则这些标识构成方式均可以用于构成本实施例中的第二类标识，均属于本实施例中的保护对象。例如，本实施例中的第二类标识具体可以以一维条形码或二维条形码的方式来进行构造。

进一步的，由于在无人车所行进的路段上，通常会设有用于指挥无人车交通运行的交通信号灯，现有无人车通常需要开启自身预先安装的红绿灯检测系统，通过上述红绿灯检测系统来检测当前无人车的前方是否存在交通信号灯，这样一方面会使得无人车由于需要一直开启红绿灯检测系统而引起较大的能量损耗，另一方面由于在外界环境中可能存在的干扰源导致无人车将一些类似于交通信号灯的物体误检为了交通信号灯，从而引起了交通混乱，为此，本实施例中的无人车行进辅助方法还可以进一步包括：对所述指定路段的预设路段位置上预设的用于表征该预设路段位置与前方交通信号灯之间的距离的第三类标识进行识别，以获取到第三信息，然后根据所述第三信息确定出当前所述无人车与前方交通信号灯之间的间距。

也即，本实施例在指定路段的预设路段位置上设置了用于表征该预设路段位置与前方交通信号灯之间的距离的第三类标识，当无人车识别到第三类标识，就意味着当前无人车的前方存在交通信号灯，由此可以使得无人车无需一直开启红绿灯检测系统的前提下便可确定当前无人车的前方是否存在交通信号灯，并且也不会出现因为周围环境存在一些类似交通信号灯的光源而引起的误检事件，确保了交通正常有序的进行。另外，本实施例中，根据所述第三信息确定出当前所述无人车与前方交通信号灯之间的间距的过程，具体可以包括：

对当前与第三信息对应的第三类标识所在路段位置上的第一类标识进行识别，然后根据识别到的信息与上述第一信息，可以确定出当前无人车与上述第三类标识之间的间距，进而将该间距与上述第三信息所反映的间距进行相加，便可得到当前无人车与前方交通信号灯之间的间距。

可以理解的是，本实施例中第三类标识的标识构成方式可以根据实际情况来进行确定，只要这些标识构成方式所构成的第三类标识能够携带编码信息，并且这些编码信息能够反映出该第三类标识所在的预设路段位置与前方交通信号灯之间的距离，那么这些标识构成方式均能够适用于本实施例，均属于本实施例中的保护对象。例如，参见图3所示，图3中示出的指定路段上设有三个第三类标识，分别为“！”、“！！”以及“！！！”，其中，标识“！”用于表征该标识所在的路段位置与前方交通信号灯之间的距离为30米，标识“！！”用于表征该标识所在的路段位置与前方交通信号灯之间的距离为20米，标识“！！！”用于表征该标识所在的路段位置与前方交通信号灯之间的距离为10米。

进一步的，本实施例还可以包括：当获取到所述第三信息后，开启所述无人车上预先安装的红绿灯检测系统。例如，以图3为例，当无人车识别到与标识“！”对应的信息之后，便可立刻开启无人车上预先安装的红绿灯检测系统，然后根据实际的红绿灯检测结果来对自身的交通运行状况进行相应的控制。

另外，为了让无人车实现自主的智能停车，本实施例的无人车行进辅助方法还可以进一步包括：对所述无人车在行进过程中的震动特征信息进行采集，以得到第四信息，判断所述第四信息与相应的预设特征信息是否一致，若一致，则控制所述无人车停车。

可以理解的是，本实施例可以预先在指定路段的路面上安装凸起物，以在路面上形成凹凸不平的用于指示无人车停车的行进区域，当无人车在该行进区域行进时，将会在竖直方向上产生震动，并形成具有特定震动规律的震动特征信息。这样，当在无人车行进的过程中，如果监测到当前无人车的震动特征信息与上述行进区域对应的震动特征信息相一致，则可以判定该无人车已经行进到上述行进区域，然后控制无人车进行停车操作。可以理解的是，本实施例具体可以利用预先安装在无人车上的震动传感器、加速度传感器或陀螺仪等传感器来采集无人车的震动特征信息。

为了让无人车实现自主的智能停车，本实施例的无人车行进辅助方法还可以进一步包括：对预先设置在所述指定路段上的用于指示所述无人车停车的第四类标识进行识别，以得到第五信息；判断所述第五信息与预设特征信息是否一致，若一致，则控制所述无人车停车。

例如，可以预先在所述指定路段上设置一个五角星形状的停车标识，当无人车识别一种信息，并且该种信息与上述五角星形状的停车标识对应的识别信息相一致，则可以控制所述无人车停车。

相应的，本发明实施例还公开了一种无人车行进辅助装置，包括处理器和存储器；其中，所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序时实现前述实施例公开的无人车行进辅助方法。

可以理解的是，本实施例中的无人车行进辅助装置还可进一步包括用于对各类标识进行识别的识别装置。

关于上述方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。

进一步的，本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时，实现如前述实施例中公开的无人车行进辅助方法。

关于上述方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。

进一步的，本发明还公开了一种无人车，包括前述公开的无人车行进辅助装置。

更进一步的，本发明还公开了一种无人车行进辅助系统，包括前述公开的无人车以及前述实施例中公开的指定路段。关于上述指定路段的具体构造可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，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、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。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发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种无人车及其行进辅助方法、装置、系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种无人车行进辅助方法，其特征在于，应用于在指定路段上行进的无人车，所述指定路段的不同路段位置上设有用于表征相对于所述指定路段的路段位置信息的第一类标识，所述方法包括：

对当前无人车所在路段位置上的第一类标识进行识别，得到第一信息；

对当前位于所述无人车前方的障碍物所在路段位置上的第一类标识进行识别，得到第二信息；

根据所述第一信息和所述第二信息，确定当前所述无人车和所述障碍物之间的间距。

2.根据权利要求1所述的无人车行进辅助方法，其特征在于，还包括：

获取所述指定路段的路段身份信息；

利用所述路段身份信息和所述第一信息，对当前所述无人车进行精确定位。

3.根据权利要求2所述的无人车行进辅助方法，其特征在于，所述获取所述指定路段的路段身份信息，包括：

获取所述无人车的全球定位信息；

根据所述全球定位信息对当前所述无人车所在的路段进行身份确认，得到所述指定路段的路段身份信息。

4.根据权利要求2所述的无人车行进辅助方法，其特征在于，所述获取所述指定路段的路段身份信息，包括：

对预先设置在所述指定路段上的用于表征所述指定路段的身份信息的第二类标识进行识别，以得到所述指定路段的路段身份信息。

5.根据权利要求1所述的无人车行进辅助方法，其特征在于，还包括：

对所述指定路段的预设路段位置上预设的第三类标识进行识别，以获取到第三信息，所述第三类标识用于表征该预设路段位置与前方交通信号灯之间的距离；

根据所述第三信息确定出当前所述无人车与前方交通信号灯之间的间距。

6.根据权利要求1至5任一项所述的无人车行进辅助方法，其特征在于，还包括：

对所述无人车在行进过程中的震动特征信息进行采集，以得到第四信息；

判断所述第四信息与预设特征信息是否一致，若一致，则控制所述无人车停车。

7.根据权利要求1至5任一项所述的无人车行进辅助方法，其特征在于，还包括：

对预先设置在所述指定路段上的用于指示所述无人车停车的第四类标识进行识别，以得到第五信息；

判断所述第五信息与预设特征信息是否一致，若一致，则控制所述无人车停车。

8.一种无人车行进辅助装置，其特征在于，包括处理器和存储器；其中，所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的无人车行进辅助方法。

9.一种无人车，其特征在于，包括如权利要求8所述的无人车行进辅助装置。

10.一种无人车行进辅助系统，其特征在于，包括如权利要求9所述的无人车以及如权利要求1至7任一项所述的指定路段。

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