模拟转向特性的系统和方法技术方案

一种用于模拟车辆转向特性的示例方法包括：接收对应于方向盘角度的第一传感器数据；接收对应于车辆外部环境的图像数据的第二传感器数据；根据第一和第二传感器数据生成车辆运动模型；确定沿着车辆行驶路径的横向车辆速度和纵向车辆速度；至少部分地基于车辆的横向和纵向速度来定义车轮角度；以及使用多个多项式曲线来确定车轮与方向盘的角度比，以粗略估计车轮与方向盘的角度比。

【技术实现步骤摘要】
模拟转向特性的系统和方法引言本专利技术总体上涉及车辆领域，更具体地涉及使用基于视觉的物体检测和跟踪来模拟转向特性。自动驾驶系统通常允许车辆及其车载计算机负责部分或全部驾驶功能。自主驾驶系统的一些组件的示例可以包括低速自动车辆操控，例如拖车挂接、拖车倒车和停车，其目的在于在许多可能的和变化的情况下，为将车辆保持在规定的边界或区域内提供广泛的帮助。然而，当车辆低速行驶时，转向系统模拟精度不同于车辆高速行驶时的转向系统模拟精度，特别是对于牵引车来说。
技术实现思路
本专利技术的实施例具有许多优点。例如，本专利技术的实施例能够使用基于视觉的物体检测和跟踪以及车辆操作特性来实时模拟牵引车的转向特性，所述车辆操作特性包括但不限于轮胎压力、车龄、车辆负载、车辆类型/配置等。一方面，一种用于模拟车辆转向特性的方法包括以下步骤：从至少一个车辆传感器接收对应于方向盘角度的第一传感器数据；从至少一个车辆传感器接收对应于车辆外部环境的图像数据的第二传感器数据；由一个或多个数据处理器根据第一和第二传感器数据生成车辆运动模型；由一个或多个数据处理器确定沿着车辆行驶路径的横向车辆速度和纵向车辆速度；由一个或多个数据处理器至少部分地基于车辆的横向和纵向速度来定义车轮角度；以及由一个或多个数据处理器使用多个多项式曲线来确定车轮与方向盘的角度比，以粗略估计车轮与方向盘的角度比。在一些方面，第二传感器数据包括从前视图图像传感器接收的第一图像数据、从左视图像传感器接收的第二图像数据、从右视图像传感器接收的第三图像数据以及从后视传感器接收的第四图像数据。在一些方面，第二传感器数据包括一个或多个道路特征的检测位置，数据库数据包括一个或多个道路特征的已知位置。在一些方面，生成车辆运动模型包括将第二传感器数据与数据库数据进行比较，以确定车辆相对于一个或多个道路特征的位置。在一些方面，生成车辆运动模型包括将检测到的一个或多个道路特征的位置与一个或多个道路特征的已知位置相关联，以确定车辆行驶的纵向和横向距离，并生成车辆的位置变化图。在一些方面，确定沿车辆行驶路径的横向车辆速度和纵向车辆速度包括根据车辆运动模型在预定运行时间内产生的车辆行驶的纵向和横向距离计算横向车辆速度和纵向车辆速度。在一些方面，至少部分地基于车辆的横向和纵向速度来定义车轮角度包括以第一数据记录频率接收第一传感器数据和以第一数据记录频率接收第二传感器数据，并使用以下等式计算车轮角度。其中所述车轮角度表示为δf，L是所述车辆的轴距，b是从所述车辆的重心到后轮胎接触点的距离，Vx是所述车辆的所述纵向速度，Vy是所述车辆的所述横向速度。另一方面，一种用于模拟车辆转向特性的方法包括以下步骤：由一个或多个数据处理器确定是否满足第一条件；由一个或多个数据处理器从至少一个车辆传感器接收对应于方向盘角度的第一传感器数据；由一个或多个数据处理器从至少一个车辆传感器接收对应于车辆外部环境的图像数据的第二传感器数据；如果满足第一条件，则由一个或多个数据处理器确定是否满足第二条件；如果满足第二条件，则由一个或多个数据处理器根据第一和第二传感器数据生成车辆运动模型；由一个或多个数据处理器确定沿着车辆行驶路径的横向车辆速度和纵向车辆速度；由一个或多个数据处理器至少部分基于车辆的横向和纵向速度来定义车轮角度；以及由一个或多个数据处理器使用多个多项式曲线来确定车轮与方向盘的角度比，以粗略估计车轮与方向盘的角度比。在某些方面，第一条件是车辆是否正在移动。在一些方面，第二条件是车辆的运动跟踪特征是否有效。在一些方面，第二传感器数据包括一个或多个道路特征的检测位置，数据库数据包括一个或多个道路特征的已知位置。在一些方面，生成车辆运动模型包括将第二传感器数据与数据库数据进行比较，以确定车辆相对于一个或多个道路特征的位置。在一些方面，生成车辆运动模型包括将检测到的一个或多个道路特征的位置与一个或多个道路特征的已知位置相关联，以确定车辆行驶的纵向和横向距离，并生成车辆的位置变化图。在一些方面，确定沿车辆行驶路径的横向车辆速度和纵向车辆速度包括根据车辆运动模型在预定运行时间内产生的车辆行驶的纵向和横向距离计算横向车辆速度和纵向车辆速度。在一些方面，至少部分地基于车辆的横向和纵向速度来定义车轮角度包括以第一数据记录频率接收第一传感器数据和以第一数据记录频率接收第二传感器数据，并使用以下等式计算车轮角度。其中所述车轮角度表示为δf，L是所述车辆的轴距，b是从所述车辆的重心到后轮胎接触点的距离，Vx是所述车辆的所述纵向速度，Vy是所述车辆的所述横向速度。附图说明本专利技术将结合以下附图进行描述，其中相同的数字表示相同的元件。图1是根据一个实施例的车辆的示意图。图2是根据一个实施例的转向控制系统的示意框图。图3是根据一个实施例的用于模拟转向特性的方法的流程图。图4是根据一个实施例的车辆预期行驶路径的图形表示。结合附图，从以下描述和所附权利要求中，本专利技术的前述和其他特征将变得更加明显。应当理解，这些附图仅描绘了本专利技术的几个实施例，并且不应被认为是对其范围的限制，将通过使用附图描述本专利技术的其他特性和细节。附图或本文其他地方公开的任何尺寸仅用于说明目的。具体实施方式这里描述本专利技术的实施例。然而，应当理解，所公开的实施例仅仅是示例，其他实施例可以采取各种替代形式。附图不一定按比例绘制，一些特征可以被放大或缩小以显示特定部件的细节。因此，这里公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制性的，而仅仅是作为教导本领域技术人员以不同方式应用本专利技术的代表性基础。如本领域普通技术人员将理解的，参考任何一个附图示出和描述的各种特征都可以与一个或多个其他附图中示出的特征相结合，以产生没有明确示出或描述的实施例。所示特征的组合为典型应用提供了代表性实施例。然而，符合本专利技术教导的特征的各种组合和修改对于特定的应用或实现可能是有利的。在以下描述中，某些术语可以仅出于参考的目的而使用，因此并不旨在进行限制。例如，诸如“上面”和“下面”的术语指的是参考的附图中的方向。如“前”、“后”、“左”、“右”、“后”和“侧面”的术语描述了部件或元件的部分在一致但任意的参考框架内的取向和/或位置，参考描述相关部件或元件的文本和相关附图，将更容易理解。此外，诸如“第一”、“第二”、“第三”等术语可以用来描述不同的部件。所述术语可以包括上面具体提到的词语、其派生词以及类似含义的词语。自主、半自主、机械化或自动转向控制特征(例如，自动停车、自动牵引操控等)可以保持或控制车辆相对于道路标记(例如道路上的车道或停车标记)的位置，同时减少驾驶员输入(例如方向盘的移动)。由车辆控制器执行的运动跟踪校准监控表面标记，例如焦油线、道路裂缝、停车线等，并将这些图像与由车辆的一个或多个传感器捕获的其他图像进行比较，以确定车辆的横向和纵向运动。横向和纵向运动信息用于生成位置变化图。位置变化图用于确定车轮角度。车轮本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于模拟车辆转向特性的方法，包括：/n由一个或多个数据处理器确定是否满足第一条件；/n由所述一个或多个数据处理器从至少一个车辆传感器接收对应于方向盘角度的第一传感器数据；/n由所述一个或多个数据处理器从至少一个车辆传感器接收对应于所述车辆外部环境的图像数据的第二传感器数据；/n如果满足所述第一条件，则由所述一个或多个数据处理器确定是否满足第二条件；/n如果满足所述第二条件，则由所述一个或多个数据处理器根据所述第一和第二传感器数据生成车辆运动模型；/n由所述一个或多个数据处理器确定沿着车辆行驶路径的横向车辆速度和纵向车辆速度；/n由所述一个或多个数据处理器至少部分基于所述车辆的横向和纵向速度来定义车轮角度；以及/n由所述一个或多个数据处理器使用多个多项式曲线来确定车轮与方向盘的角度比，以粗略估计所述车轮与方向盘的角度比。/n

【技术特征摘要】
20181207 US 16/2131081.一种用于模拟车辆转向特性的方法，包括：
由一个或多个数据处理器确定是否满足第一条件；
由所述一个或多个数据处理器从至少一个车辆传感器接收对应于方向盘角度的第一传感器数据；
由所述一个或多个数据处理器从至少一个车辆传感器接收对应于所述车辆外部环境的图像数据的第二传感器数据；
如果满足所述第一条件，则由所述一个或多个数据处理器确定是否满足第二条件；
如果满足所述第二条件，则由所述一个或多个数据处理器根据所述第一和第二传感器数据生成车辆运动模型；
由所述一个或多个数据处理器确定沿着车辆行驶路径的横向车辆速度和纵向车辆速度；
由所述一个或多个数据处理器至少部分基于所述车辆的横向和纵向速度来定义车轮角度；以及
由所述一个或多个数据处理器使用多个多项式曲线来确定车轮与方向盘的角度比，以粗略估计所述车轮与方向盘的角度比。


2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一条件是所述车辆是否正在移动。


3.根据权利要求2所述的方法，其中所述第二条件是所述车辆的运动跟踪特征是否有效。


4.根据权利要求1所述的方法，其中所述第二传感器数据包括一个或...

【专利技术属性】
技术研发人员：A·S·哈拉，A·K·路易斯，M·纳塞里安，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US