本发明专利技术提供了一种车辆的导航控制方法、装置、导航控制器和车辆控制系统，其中，该方法包括：获取惯性传感器输出的第一传感数据，将第一传感数据输入至预设的运动模型中，输出姿态预测数据，基于姿态预设数据更新运动模型的模型参数；获取第二传感数据，基于第二传感数据生成姿态参考数据；第二传感数据的数据频率低于第一传感数据的数据频率；将姿态预测数据和姿态参考数据进行数据融合处理，得到导航控制参数。上述方式，对高频率的传感数据和低频率的传感数据分开处理，通过高频率的第一传感数据得到的姿态预测数据对运动模型的参数进行更新，避免采用低频率数据对运行模型进行更新导致的较高的控制误差，从而提高了车辆轨迹的控制精度。控制精度。控制精度。
【技术实现步骤摘要】
车辆的导航控制方法、装置、导航控制器和车辆控制系统
[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，尤其是涉及一种车辆的导航控制方法、装置、导航控制器和车辆控制系统。
技术介绍
[0002]在自动驾驶车辆中，车辆内的控制器通过多种传感器采集车辆的位置和运行状态等传感数据，对这些传感数据进行融合以及分析处理后，输出导航控制信号，进而控制车辆按照导航控制信号行驶。在上述过程中，不同传感器采集数据的频率不同，为了实现多种传感数据的融合，需要对高频率的传感数据进行下采样处理，从而降低高频率的传感数据的频率，但是该方式容易对运动模型造成破坏，从而引起较高的误差，对车辆轨迹的控制精度产生负面影响。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供车辆的导航控制方法、装置、导航控制器和车辆控制系统，以避免采用低频率数据对运行模型进行更新导致的较高的控制误差，提高车辆轨迹的控制精度。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种车辆的导航控制方法，该方法应用于车辆中的导航控制器；方法包括：获取惯性传感器输出的第一传感数据，将第一传感数据输入至预设的运动模型中，输出姿态预测数据，并基于姿态预设数据更新运动模型的模型参数；获取第二传感数据，基于第二传感数据生成姿态参考数据；其中，第二传感数据包括定位数据、雷达数据和线控数据；第二传感数据的数据频率低于第一传感数据的数据频率；将姿态预测数据和姿态参考数据进行数据融合处理，得到导航控制参数。
[0005]上述姿态预测数据和姿态参考数据进行数据融合处理，得到导航控制参数的步骤，包括：将姿态预测数据和姿态参考数据输入至预设的卡尔曼滤波器中，输出导航控制参数和卡尔曼增益值。
[0006]上述姿态预测数据和上述姿态参考数据输入至预设的卡尔曼滤波器中，输出导航控制参数和卡尔曼增益值的步骤之后，方法还包括：基于卡尔曼增益值对姿态预测数据进行修正处理，得到姿态修正数据；通过姿态修正数据更新运动模型中的误差状态。
[0007]上述姿态预测数据和上述姿态参考数据进行数据融合处理，得到导航控制参数的步骤，包括：对姿态预测数据进行下采样处理，以使姿态预测数据的数据频率与姿态参考数据的数据频率相同；将下采样处理后的姿态预测数据与姿态参考数据进行融合处理，得到导航控制参数。
[0008]上述导航控制器分别与车辆中的雷达传感器、线控驱动传感器和主控制器通信连接；上述方法还包括：基于预设的时钟同步协议，向雷达传感器、线控驱动传感器和主控制器方发送介质访问控制MAC层的时钟同步信号。
[0009]上述导航控制器与车辆中的主控制器通信连接；上述获取第二传感数据的步骤，
包括：从主控制器的雷达驱动中获取雷达数据；其中，雷达数据包括车辆中的雷达在指定时刻的运动变化量；雷达数据通过雷达驱动对雷达采集的雷达点云数据进行解析处理和位姿运算得到；从主控制器的线控驱动中获取线控数据；其中，上述线控数据包括车辆的运行速度和转弯角度；线控数据通过线控驱动对上述车辆的车身底盘数据解析得到。
[0010]上述导航控制器与车辆中的主控制器通信连接；将姿态预测数据和姿态参考数据进行数据融合处理，得到导航控制参数的步骤之后，还包括：将导航控制参数发送至主控制器的惯导融合驱动，以通过惯导融合驱动控制车辆的行驶状态；其中，导航控制参数包括：多个指定维度方向上的线加速度数据、角速度数据、位置数据和转角数据。
[0011]第二方面，本专利技术实施例提供了一种车辆的导航控制装置，该装置设置于车辆中的导航控制器；装置包括：第一数据处理模块，用于获取惯性传感器输出的第一传感数据，将第一传感数据输入至预设的运动模型中，输出姿态预测数据，并基于姿态预设数据更新运行模型的模型参数；第二数据处理模块，用于获取第二传感数据，基于第二传感数据生成姿态参考数据；其中，第二传感数据包括定位数据、雷达数据和线控数据；第二传感数据的数据频率低于第一传感数据的数据频率；数据融合模块，用于将姿态预测数据和姿态参考数据进行数据融合处理，得到导航控制参数。
[0012]第三方面，本专利技术实施例提供了一种导航控制器，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的机器可执行指令，处理器执行机器可执行指令以实现上述的车辆的导航控制方法。
[0013]第四方面，本专利技术实施例提供了一种车辆控制系统，包括上述的导航控制器、主控制器、惯性传感器、定位装置、雷达传感器和线控驱动传感器；其中，导航传感器分别与主控制器、惯性传感器、定位装置、雷达传感器和线控驱动传感器通信连接；主控制器分别与雷达传感器和线控驱动传感器通信连接。
[0014]第五方面，本专利技术实施例提供了一种机器可读存储介质，机器可读存储介质存储有机器可执行指令，机器可执行指令在被处理器调用和执行时，机器可执行指令促使处理器实现上述的车辆的导航控制方法。
[0015]本专利技术实施例带来了以下有益效果：
[0016]上述车辆的导航控制方法、装置、导航控制器和车辆控制系统，获取惯性传感器输出的第一传感数据，将第一传感数据输入至预设的运动模型中，输出姿态预测数据，并基于姿态预设数据更新运动模型的模型参数；获取第二传感数据，基于第二传感数据生成姿态参考数据；其中，第二传感数据包括定位数据、雷达数据和线控数据；第二传感数据的数据频率低于第一传感数据的数据频率；将姿态预测数据和姿态参考数据进行数据融合处理，得到导航控制参数。该方法中，对高频率的传感数据和低频率的传感数据分开处理，通过高频率的第一传感数据得到的姿态预测数据对运动模型的参数进行更新，避免采用低频率数据对运行模型进行更新导致的较高的控制误差，从而提高了车辆轨迹的控制精度。
[0017]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0018]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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专利技术的一些实施方式，对于本领域技术人员来讲，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。
[0020]图1为本专利技术实施例提供的一种适用于车辆的导航控制方法的场景示意图；
[0021]图2为本专利技术实施例提供的一种车辆的导航控制方法的流程图；
[0022]图3为本专利技术实施例提供的一种数据融合过程的示意图；
[0023]图4为本专利技术实施例提供的一种导航系统的通信数据传输的示意图；
[0024]图5为本专利技术实施例提供的一种时间同步通信层的示意图；
[0025]图6为本专利技术实施例提供的一种车辆的导航控制装置的示意图；
[0026]图7为本专利技术实施例提供的一种电子设本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆的导航控制方法，其特征在于，所述方法应用于车辆中的导航控制器；所述方法包括：获取惯性传感器输出的第一传感数据，将所述第一传感数据输入至预设的运动模型中，输出姿态预测数据，并基于所述姿态预测数据更新所述运动模型的模型参数；获取第二传感数据，基于所述第二传感数据生成姿态参考数据；其中，所述第二传感数据包括定位数据、雷达数据和线控数据；所述第二传感数据的数据频率低于所述第一传感数据的数据频率；将所述姿态预测数据和所述姿态参考数据进行数据融合处理，得到导航控制参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述姿态预测数据和所述姿态参考数据进行数据融合处理，得到导航控制参数的步骤，包括：将所述姿态预测数据和所述姿态参考数据输入至预设的卡尔曼滤波器中，输出导航控制参数和卡尔曼增益值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述姿态预测数据和所述姿态参考数据输入至预设的卡尔曼滤波器中，输出导航控制参数和卡尔曼增益值的步骤之后，所述方法还包括：基于所述卡尔曼增益值对所述姿态预测数据进行修正处理，得到姿态修正数据；通过所述姿态修正数据更新所述运动模型中的误差状态。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述姿态预测数据和所述姿态参考数据进行数据融合处理，得到导航控制参数的步骤，包括：对所述姿态预测数据进行下采样处理，以使所述姿态预测数据的数据频率与所述姿态参考数据的数据频率相同；将下采样处理后的所述姿态预测数据与所述姿态参考数据进行融合处理，得到导航控制参数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述导航控制器分别与车辆中的雷达传感器、线控驱动传感器和主控制器通信连接；所述方法还包括：基于预设的时钟同步协议，向所述雷达传感器、所述线控驱动传感器和所述主控制器方发送介质访问控制MAC层的时钟同步信号。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述导航控制器与车辆中的主控制器通信连接；所述获取第二传感数据的步骤，包括：从所述主控制器的雷达驱动中获取所述雷达数据；其中，所述雷达数据包括所述车辆中的雷达在指定时刻的运动变化量；所述雷达数据通过所述雷达驱动对所述雷达采集的雷达点云数据进行解析处理和位姿运算得到；从所述主控...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡宇健，韩旭，
申请(专利权)人：广州文远知行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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