无人驾驶车辆及其横向控制方法、电子设备技术

一种无人驾驶车辆及其横向控制方法、电子设备，上述方法包括：获取预瞄点的位置序列；根据车辆相对于N个预瞄点中每个预瞄点的位置偏差期望圆周曲率、航向偏差期望圆周曲率和轨迹曲率期望圆周曲率来确定加权期望圆周曲率；以及根据加权期望圆周曲率确定方向盘转角以及期望转角速度，以控制方向盘的转动，实现横向控制。获取预瞄点的位置序列包括：根据车辆的实时车速和当前期望轨迹的曲率确定预瞄点个数N；根据实时车速确定N个参考点的位置序列，N个参考点位于车辆的当前行驶方向上；确定当前期望轨迹上距离N个参考点中各个参考点的距离最近的点为横向控制的预瞄点。上述方法提升了预瞄点的适用性和横向控制的实时控制精度。

【技术实现步骤摘要】
无人驾驶车辆及其横向控制方法、电子设备
本公开属于无人驾驶
，涉及一种无人驾驶车辆及其横向控制方法、电子设备。
技术介绍
智能驾驶的关键技术涉及到环境感知、高精定位、决策规划以及执行控制等众多的
，其中执行控制作为智能驾驶车辆系统的最底层，直接关系着智能驾驶功能的最终实现。车辆运动控制是执行控制中最核心的部分，一般分为车辆纵向控制和横向控制。车辆的横向控制主要是根据预期的路径轨迹，控制车辆的转向角度，使得车辆跟随期望轨迹行驶。横向控制中应用比较广泛为预瞄跟踪控制。目前预瞄跟踪控制有着不同的控制逻辑，目前的控制方法在有关预瞄跟踪控制的影响因素方面考虑不全面，仍期望提出一种无人驾驶的横向控制方法，可以有效降低在各种路况下的跟随偏差。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题本公开提供了一种无人驾驶车辆及其横向控制方法、电子设备，以至少部分解决以上所提出的技术问题。(二)技术方案本公开的第一个方面提供了一种无人驾驶车辆的横向控制方法。上述横向控制方法包括：获取预瞄点的位置序列。获取预瞄点的位本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人驾驶车辆的横向控制方法，其特征在于，包括：/n获取预瞄点的位置序列，包括：/n根据所述无人驾驶车辆的实时车速和当前期望轨迹的曲率确定预瞄点个数N，N为正整数；/n根据所述实时车速确定N个参考点的位置序列，所述N个参考点位于所述无人驾驶车辆的当前行驶方向上；/n确定所述当前期望轨迹上距离所述N个参考点中各个参考点的距离最近的点为横向控制的预瞄点，得到包含N个预瞄点的位置序列；/n根据所述无人驾驶车辆相对于N个预瞄点中每个预瞄点的位置偏差期望圆周曲率、航向偏差期望圆周曲率和轨迹曲率期望圆周曲率来确定加权期望圆周曲率；以及/n根据所述加权期望圆周曲率确定方向盘转角以及期望转角速度，以控制...

【技术特征摘要】
1.一种无人驾驶车辆的横向控制方法，其特征在于，包括：
获取预瞄点的位置序列，包括：
根据所述无人驾驶车辆的实时车速和当前期望轨迹的曲率确定预瞄点个数N，N为正整数；
根据所述实时车速确定N个参考点的位置序列，所述N个参考点位于所述无人驾驶车辆的当前行驶方向上；
确定所述当前期望轨迹上距离所述N个参考点中各个参考点的距离最近的点为横向控制的预瞄点，得到包含N个预瞄点的位置序列；
根据所述无人驾驶车辆相对于N个预瞄点中每个预瞄点的位置偏差期望圆周曲率、航向偏差期望圆周曲率和轨迹曲率期望圆周曲率来确定加权期望圆周曲率；以及
根据所述加权期望圆周曲率确定方向盘转角以及期望转角速度，以控制方向盘的转动，实现横向控制。


2.根据权利要求1所述的横向控制方法，其特征在于，所述根据所述无人驾驶车辆的实时车速和当前期望轨迹的曲率确定预瞄点个数N，包括：
根据实时车速值和当前期望轨迹的最大曲率计算得到第一数量；
预先设定预瞄点最少个数为第二数量，所述第二数量大于1；以及
确定所述第一数量和所述第二数量中较大的一个为所述预瞄点个数N。


3.根据权利要求1所述的横向控制方法，其特征在于，所述根据所述实时车速确定N个参考点的位置序列，包括：
根据所述实时车速值计算得到参考点零点距离所述无人驾驶车辆的当前位置的距离，以得到参考点零点的位置；以及
根据设定的时间段内所述无人驾驶车辆以实时车速行驶对应得到的距离按照第i个参考点占据总个数N的比值划分得到各个参考点距离参考点零点的位置，以得到N个参考点的位置，其中i＝1，2，……，N。


4.根据权利要求1所述的横向控制方法，其特征在于，所述根据所述无人驾驶车辆相对于N个预瞄点中每个预瞄点的位置偏差期望圆周曲率、航向偏差期望圆周曲率和轨迹曲率期望圆周曲率来确定加权期望圆周曲率，包括：
确定N个预瞄点中各个预瞄点的期望圆周权重系数Ki，i＝1，2，……，N；其中，
根据所述期望圆周权重系数Ki和N个预瞄点中各个预瞄点的位置偏差期望圆周曲率Rowi1、航向偏差期望圆周曲率Rowi2和轨迹曲率期望圆周曲率Rowi3确定加权位置偏差期望圆周曲率bestrow1、加权航向偏差期望圆周曲率bestrow2和加权轨迹曲率期望圆周曲率bestrow3；
确定位置偏差权重系数KShare1、航向偏差权重系数KShare2和曲率圆周权重系数KShare3，其中KShare1+KShare2+KShare3＝1；以及
根据加权位置偏差期望圆周曲率bestrow1、加权航向偏差期望圆周曲率bestrow2、加权轨迹曲率期望圆周曲率bestrow3、位置偏差权重系数KShare1、航向偏差权重系数KShare2和曲率圆周权重系数KShare3确定加权期望圆周曲率bestrow。


5.根据权利要求1或4所述的横向控制方法，其特征在于，还包括：确定所述无人驾驶车辆相对于N个预瞄点中每个预瞄点的位置偏差期望圆周曲率、航向偏差期望圆周曲率和轨迹曲率期望圆周曲率；
其中，确定所述无人驾驶车辆相对于N个预瞄点中每个预瞄点的位置偏差期望圆周曲率，包括：根据所述无人驾驶车辆的当前位置和第i个预瞄点的位置确定所述无人驾驶车辆相对于第i个预瞄点的位置偏差期望圆周曲率Rowi1，i＝1，2，……，N；
确定所述无人驾驶车辆相对于N个预瞄点中每个预瞄点的航向偏差期望圆周曲率，包括：根据所述无人驾驶车辆的当前航向和第i个预瞄点的航向正切值确定所述无人驾驶车辆相对于第i个预瞄点的航向偏差期望圆周曲率Rowi2；
确定所述无人驾驶车辆相对于N个预瞄点中每个预瞄点的轨迹曲率期望圆周曲率，包括：根据所述无人驾驶车辆的当前位置和第i个预瞄点对应的轨迹曲率确定所述无人驾驶车辆相对于第i个预瞄点的轨迹曲率期望圆周曲率Rowi3。


6.根据权利要求5所述的横向控制方法，其特征在于，
所述位置偏差期望圆周曲率Rowi1满足以下表达式：



其中，xi-path表示第i个预瞄点的位置的横坐标；yi-path表示第i个预瞄点的位置的纵坐标；xnow表示无人驾驶车辆的当前位置的横坐标；ynow表示无人驾驶车辆的当前位置的纵坐标，A、B和C为系数；
所述航向偏差期...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱早贝，吕金桐，张磊，
申请(专利权)人：北京易控智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11