本技術涉及車輛控制，尤其涉及一種基于車外語音指令的車輛控制方法、裝置及車輛。
背景技術：
1、在智能車輛領域，用戶希望在進入車輛之前，即可通過自然語言向車輛發出指令，實現空調預開啟、座椅加熱、導航目的地預設等操作，從而獲得車等人的無縫體驗。
2、現有技術中，車輛將車外語音指令僅作為車輛喚醒信號，車輛僅完成解鎖、迎賓等預設動作，而不能對指令內容進行深度解析與任務化處理。
3、因此，亟需一種基于車外語音指令對車輛進行控制的方案。
技術實現思路
1、本技術實施例提供一種基于車外語音指令的車輛控制方法、裝置及車輛，用以達到基于車外語音指令對車輛進行控制的效果。
2、第一方面，本技術實施例提供一種基于車外語音指令的車輛控制方法，包括：
3、響應于車輛的分布式麥克風陣列采集的車外語音信息；并獲取車輛的傳感器數據；其中，車外語音信息指示出車輛需要執行的指令信息；
4、對車外語音信息進行語義解析處理，得到子任務；根據各子任務指示出的執行時機，確定待執行隊列；其中，待執行隊列包括至少一個子任務；待執行隊列表征車輛滿足預設條件后再執行的任務；
5、根據傳感器數據，控制車輛執行待執行隊列中的子任務所指示的任務。
6、在一種可能的實施方式中，對車外語音信息進行語義解析處理，得到子任務，包括：
7、對車外語音信息進行語義分塊處理，得到初始子任務集合；其中，初始子任務集合中包括初始子任務；初始子任務集合中包括車外語音信息指示的所有任務信息；
8、將初始子任務集合中的各初始子任務輸入至動態約束模型，通過動態約束模型，對每個初始子任務進行處理，得到子任務；其中，動態約束模型用于根據車輛狀態、環境參數與用戶位置動態調整子任務的執行時機與約束條件。
9、在一種可能的實施方式中，對車外語音信息進行語義分塊處理，得到初始子任務集合，包括：
10、對車外語音信息進行語音識別，生成指令文本；對指令文本進行多意圖分割，確定指令文本中包含的至少一個獨立意圖，并確定每個獨立意圖對應的文本片段；
11、分別對每個文本片段進行語義填充，提取任務類型及參數信息；其中，任務類型表征指令文本指示的任務的類型；參數信息表征執行指令文本指示的任務所需的參數信息；
12、根據每個文本片段對應的任務類型及參數信息，生成一個初始子任務；將生成的多個初始子任務進行聚合，得到初始子任務集合。
13、在一種可能的實施方式中，動態約束模型包括車輛狀態約束模型、安全約束模型、用戶位置約束模型；其中，車輛狀態約束模型表征車輛執行初始子任務所需的車輛狀態；安全約束模型表征車輛在當前場景下執行初始子任務的安全性；用戶位置約束模型表征車輛執行初始子任務的最佳響應位置；
14、將初始子任務集合中的各初始子任務輸入至動態約束模型，通過動態約束模型，對每個初始子任務進行處理，得到子任務，包括：
15、根據車輛狀態約束模型對初始子任務進行處理，確定執行條件；其中，執行條件表征車輛執行子任務時所需的車輛動力狀態、駐車狀態、電氣狀態相關的條件；
16、根據安全約束模型對初始子任務進行處理，確定執行策略；其中，執行策略表征是否允許車輛執行子任務；
17、根據用戶位置約束模型對初始子任務進行處理，確定執行模式；其中，執行模式表征車輛執行子任務的硬件信息；
18、根據執行條件、執行策略以及執行模式，為初始子任務標注執行時機與約束條件；將攜帶執行時機及約束條件的初始子任務，確定為子任務。
19、在一種可能的實施方式中，根據傳感器數據，控制車輛執行待執行隊列中的子任務所指示的任務，包括：
20、根據傳感器數據，確定用戶已上車；并確定用戶已上車后，控制車輛執行待執行隊列中的子任務所指示的任務。
21、在一種可能的實施方式中，傳感器數據包括車門開合傳感器數據與座椅壓力傳感器數據；根據傳感器數據，確定用戶已上車，包括：
22、若確定車門開合傳感器數據指示出車門已開、且座椅壓力傳感器數據大于或等于預設閾值，則確定用戶已上車。
23、在一種可能的實施方式中，對車外語音信息進行語義解析處理，得到子任務之前，還包括：
24、對車外語音信息進行預處理；預處理包括以下一種或多種：降噪濾波處理、語音增強處理以及語音端點檢測處理。
25、在一種可能的實施方式中，方法還包括：
26、根據各子任務指示出的執行時機，確定立即執行隊列；并控制車輛執行立即執行隊列中的子任務所指示的任務。
27、第二方面，本技術實施例提供一種基于車外語音指令的車輛控制裝置，包括：
28、獲取模塊，用于響應于車輛的分布式麥克風陣列采集的車外語音信息；并獲取車輛的傳感器數據；其中，車外語音信息指示出車輛需要執行的指令信息；
29、處理模塊，用于對車外語音信息進行語義解析處理，得到子任務；根據各子任務指示出的執行時機，確定待執行隊列；其中，待執行隊列包括至少一個子任務；待執行隊列表征車輛滿足預設條件后再執行的任務；
30、控制模塊，用于根據傳感器數據，控制車輛執行待執行隊列中的子任務所指示的任務。
31、在一種可能的實施方式中，處理模塊，包括：
32、第一處理模塊，用于對車外語音信息進行語義分塊處理，得到初始子任務集合；其中，初始子任務集合中包括初始子任務；初始子任務集合中包括車外語音信息指示的所有任務信息；
33、第二處理模塊，用于將初始子任務集合中的各初始子任務輸入至動態約束模型，通過動態約束模型，對每個初始子任務進行處理，得到子任務；其中，動態約束模型用于根據車輛狀態、環境參數與用戶位置動態調整子任務的執行時機與約束條件。
34、在一種可能的實施方式中，第一處理模塊，包括：
35、對車外語音信息進行語音識別，生成指令文本；對指令文本進行多意圖分割，確定指令文本中包含的至少一個獨立意圖，并確定每個獨立意圖對應的文本片段；
36、分別對每個文本片段進行語義填充，提取任務類型及參數信息；其中，任務類型表征指令文本指示的任務的類型；參數信息表征執行指令文本指示的任務所需的參數信息；
37、根據每個文本片段對應的任務類型及參數信息，生成一個初始子任務；將生成的多個初始子任務進行聚合，得到初始子任務集合。
38、在一種可能的實施方式中，動態約束模型包括車輛狀態約束模型、安全約束模型、用戶位置約束模型；其中，車輛狀態約束模型表征車輛執行初始子任務所需的車輛狀態；安全約束模型表征車輛在當前場景下執行初始子任務的安全性；用戶位置約束模型表征車輛執行初始子任務的最佳響應位置；第二處理模塊，包括：
39、根據車輛狀態約束模型對初始子任務進行處理，確定執行條件；其中，執行條件表征車輛執行子任務時所需的車輛動力狀態、駐車狀態、電氣狀態相關的條件；
40、根據安全約束模型對初始子任務進行處理，確定執行策略；其中，執行策略表征是否允許車輛執行子任務；
41、根據用戶位置約束模型對初始子任務進行處理，確定執行模式；其中，執行模式表征車輛執行子任務的硬件信息；
42、根據執行條件、執行策略以及執行模式，為初始子任務標注執行時機與約束條件；將攜帶執行時機及約束條件的初始子任務，確定為子任務。
43、在一種可能的實施方式中，控制模塊，包括：
44、根據傳感器數據，確定用戶已上車；并確定用戶已上車后，控制車輛執行待執行隊列中的子任務所指示的任務。
45、在一種可能的實施方式中，傳感器數據包括車門開合傳感器數據與座椅壓力傳感器數據；根據傳感器數據，確定用戶已上車，包括：
46、若確定車門開合傳感器數據指示出車門已開、且座椅壓力傳感器數據大于或等于預設閾值，則確定用戶已上車。
47、在一種可能的實施方式中，處理模塊之前，還包括：
48、對車外語音信息進行預處理；預處理包括以下一種或多種：降噪濾波處理、語音增強處理以及語音端點檢測處理。
49、在一種可能的實施方式中，裝置還包括：
50、根據各子任務指示出的執行時機，確定立即執行隊列；并控制車輛執行立即執行隊列中的子任務所指示的任務。
51、第三方面，本技術實施例提供一種車輛，包括：存儲器，處理器；
52、存儲器存儲計算機執行指令；
53、處理器執行存儲器存儲的計算機執行指令，使得處理器執行如上第一方面和/或第一方面各種可能的實施方式。
54、第四方面，本技術實施例提供一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質中存儲有計算機執行指令，計算機執行指令被處理器執行時用于實現如上第一方面和/或第一方面各種可能的實施方式。
55、第五方面，本技術實施例提供一種計算機程序產品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如上第一方面和/或第一方面各種可能的實施方式。
56、本技術實施例提供的一種基于車外語音指令的車輛控制方法、裝置及車輛，通過響應車輛的分布式麥克風陣列采集的、指示車輛需執行指令信息的車外語音信息，同時獲取車輛傳感器數據，對車外語音信息進行語義解析得到子任務，再根據各子任務的執行時機確定待執行隊列，最后依據傳感器數據控制車輛執行隊列中子任務的手段；分布式麥克風陣列可精準捕捉車外語音，避免單一麥克風采集偏差，結合傳感器數據能兼顧指令需求與車輛實時狀態，語義解析拆分任務、排序隊列可避免指令沖突，按預設條件執行保障控制合理性，實現精準響應車外語音指令、解決車外語音控制偏差大、指令執行混亂的問題，提升車輛控制便捷性、有序性與安全性的效果。