自动驾驶车辆的控制方法、装置及系统制造方法及图纸

本申请公开了一种自动驾驶车辆的控制方法、装置及系统，其中，该方法包括：获取自动驾驶车队中各车辆的初始行驶参数，行驶参数包括：车辆速度、车辆加速度、以及与前车间隔距离；根据预设周期时长和各车辆的初始行驶参数、并基于最优控制理论分别确定各车辆在每个周期内的最优加速度；将确定的最优加速度发送给所属车辆，以便于所属车辆进行纵向行驶控制。通过本申请，可以实现自动驾驶车队更加稳定的行驶。

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶车辆的控制方法、装置及系统
本申请涉及自动驾驶领域，具体涉及一种自动驾驶车辆的控制方法、装置及系统。
技术介绍
协同自动驾驶车队(Platooning)是指基于自动驾驶技术和V2V(vehicle-to-vehicle，车对车)车联网技术的支持，以极小的车距尾随行驶的多车辆编队。在编队中，车距远远低于一般意义上的安全行驶车距，仅为20米甚至更小，极小的车距会使头车破开的气流，在车尾直接被第二辆车接纳，而不会形成低压的涡流区，从而有效降低了整个车队在行驶过程中的空气阻力总值。以奔驰自动行驶卡车车队为例，生产商表示以Platooning状态行驶所减少的阻力，可以节约近10％的油耗。协同自动驾驶车队之所以可以保持这么短的间隔，主要原因是受益于V2V通信的低延时通信，V2V可以实现从端到端的100ms内的通信。因此，基于V2V技术，卡车与卡车之间可以进行信息交互，一个编队里的一组卡车能够跟随“带头车辆”，随着它的操控而自行进行操控。例如，带头卡车踩油门、踩刹车、转向，后面跟随的一排卡车都会在很短时间内如法炮制。在队列行驶过程中，跟随车直接采用其自身前方的车辆的油门踏板信号和制动踏板信号作为前馈，然后通过间隔距离的误差以及和其前方车辆的相对速度的误差做为反馈，进行自身控制。在现有技术方案中，一般只考虑单车的控制策略，简言之，就是每个车只关心自己，例如，1号车为领航车，2号、3号为跟随车，比如2号车就关心它跟1号车之间的距离，能稳住就不管3号车。这样就只能做到单车的合理控制，无法把整个队列作为一个整体控制。例如，按照现在的算法，2号车跟1号车之间的距离有远，需要2号车紧急往前追，但是同时3号车跟2号车之间的距离有点近，3号车这时候就需要刹车，这使得队列整体不够稳定。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种自动驾驶车辆的控制方法、装置及系统，以解决上述提及的至少一个问题。根据本申请的第一方面，提供一种自动驾驶车辆的控制方法，所述方法包括：获取自动驾驶车队中各车辆的初始行驶参数，所述行驶参数包括：车辆速度、车辆加速度、以及与前车间隔距离；根据预设周期时长和各车辆的初始行驶参数、并基于最优控制理论分别确定各车辆在每个周期内的最优加速度；将确定的最优加速度发送给所属车辆，以便于所属车辆对自身进行纵向行驶控制。根据本申请的第二方面，提供一种自动驾驶车辆的控制装置，所述装置包括：行驶参数获取单元，用于获取自动驾驶车队中各车辆的初始行驶参数，所述行驶参数包括：车辆速度、车辆加速度、以及与前车间隔距离；最优加速度确定单元，用于根据预设周期时长和各车辆的初始行驶参数、并基于最优控制理论分别确定各车辆在每个周期内的最优加速度；最优加速度发送单元，用于将确定的最优加速度发送给所属车辆，以便于所属车辆对自身进行纵向行驶控制。根据本申请的第三方面，提供自动驾驶车辆的控制系统，应用于自动驾驶车队，所述自动驾驶车队包括多个车辆，每个车辆上设置有车载装置；所述自动驾驶车辆的控制系统包括：自动驾驶车辆的控制装置及每个车辆上的车载装置，所述自动驾驶车辆的控制装置，用于获取自动驾驶车队中各车辆的初始行驶参数，所述行驶参数包括：车辆速度、车辆加速度以及与前车间隔距离；根据预设周期时长和各车辆的初始行驶参数，基于最优控制理论分别确定各车辆在每个周期内的最优加速度；将确定的最优加速度发送给所属车辆上的车载装置；所述所属车辆上的车载装置，用于根据接收到的最优加速度对车辆自身进行纵向行驶控制。根据本申请的第四方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述自动驾驶车辆的控制方法的步骤。根据本申请的第五方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述自动驾驶车辆的控制方法的步骤。由上述技术方案可知，通过根据预设的周期时长以及获取的各车辆的初始行驶参数，基于最优控制理论来确定各车辆在每个周期的最优加速度，并将确定的最优加速度发送给所属车辆，使得各车辆可以根据各自的最优加速度进行纵向行驶控制，实现在各周期内控制行驶速度，从而可以实现整个车队更稳定的行驶。附图说明为了更清楚地说明本申请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，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据本申请实施的自动驾驶车辆的控制方法的流程图；图2是根据本申请实施的确定各车辆最优加速度的流程图；图3是根据本申请实施的自动驾驶车辆控制装置的结构框图；图4是根据本申请实施的最优加速度确定单元32的结构框图；图5是根据本申请实施的方程构建模块321的结构框图；图6是根据本申请实施的自动驾驶车辆控制系统的结构框图；图7是根据本申请实施例的电子设备的示意图。具体实施方式为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。在现有的自动驾驶方案中，一般只考虑单车的控制策略，很难做到整个队列的协同控制。也就是说，只考虑单车的合理控制，无法把整个车队作为一个整体来控制。例如，按照现有的自动驾驶方案，2号车跟1号车(领航车)之间的距离较远，需要2号车紧急往前追，但是同时3号车跟2号车之间的距离较近，3号车这时候就需要刹车。其实更好的办法是2号车适当往前追、3号车不需要刹车，这样整体车队就会更加稳定。以上仅以三辆车为例，但需要知道的是，当自动驾驶车队中的车辆更多时，整个车队中的车辆的距离和车辆速度存在震荡的问题更为明显。基于此，本申请实施例提供一种自动驾驶车辆的控制方案，以实现自动驾驶车队更稳定的行驶。以下结合附图来详细描述本申请实施例。图1是根据本申请实施的自动驾驶车辆的控制方法的流程图，如图1所示，该方法包括：步骤101，获取自动驾驶车队中各车辆的初始行驶参数，所述行驶参数包括：车辆速度、车辆加速度以及与前车间隔距离。这里的初始行驶参数可以是当前的行驶参数。步骤102，根据预设周期时长(例如，0.1秒)和各车辆的初始行驶参数，基于最优控制理论分别确定各车辆在每个周期内的最优加速度。步骤103，将确定的最优加速度发送给所属车辆，以便于所属车辆对自身进行纵向行驶控制。这里的纵向行驶控制是指根据最优加速度控制车辆的油门和制动。在实际操作中，可以将最优加速度发送至车辆自身的纵向控制器(油门控制器或制动踏板控制器)，以使得纵向控制器控制车辆自身的纵向执行机构(油门或制动踏板)以最优加速度进行纵向控制。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取自动驾驶车队中各车辆的初始行驶参数，所述行驶参数包括：车辆速度、车辆加速度以及与前车间隔距离；/n根据预设周期时长和各车辆的初始行驶参数，基于最优控制理论分别确定各车辆在每个周期内的最优加速度；/n将确定的最优加速度发送给所属车辆，以便于所属车辆对自身进行纵向行驶控制。/n

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取自动驾驶车队中各车辆的初始行驶参数，所述行驶参数包括：车辆速度、车辆加速度以及与前车间隔距离；
根据预设周期时长和各车辆的初始行驶参数，基于最优控制理论分别确定各车辆在每个周期内的最优加速度；
将确定的最优加速度发送给所属车辆，以便于所属车辆对自身进行纵向行驶控制。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设周期时长和各车辆的初始行驶参数，基于最优控制理论分别确定各车辆在每个周期内的最优加速度包括：
根据所述预设周期时长和各车辆的初始行驶参数构建各车辆的行驶参数状态方程，其中，所述行驶参数状态方程包括：速度状态方程和车辆间距误差状态方程，所述车辆间距误差通过期望车辆间隔距离和所述与前车间隔距离确定；
根据所述各车辆的行驶参数状态方程，并基于模型预测控制算法分别确定各车辆在每个周期内的最优加速度。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过如下方式构建车辆间距误差状态方程Enm：
根据车辆n在第m-1个周期内的车辆间距误差、车辆n-1与车辆n在第m个周期内的车辆速度差值和车辆加速度差值以及所述预设周期时长，构建车辆n的车辆间距误差状态方程Enm；
其中，n表示车队中的车辆序号，m表示周期序号，n和m为大于等于1的正整数。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于模型预测控制算法分别确定各车辆在每个周期内的最优加速度包括：
基于预定的约束条件和所述模型预测控制算法分别确定各车辆在每个周期内的最优加速度；
其中，所述约束条件为以下之一：所有车辆Enm的数值加和最小、所有相邻车辆之间的速度差值Vnm—Vn-1m的加和最小、所有相邻车辆之间的加速度差值Anm—An-1m的加和最小，其中，Enm表示车辆间距误差状态方程，Vnm表示车辆n在第m个周期内的速度，Vn-1m表示车辆n-1在第m个周期内的速度，Anm表示车辆n在第m个周期内的加速度，An-1m表示车辆n-1在...

【专利技术属性】
技术研发人员：李文锐，徐勇，温博轩，吴楠，
申请(专利权)人：北京图森智途科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11