一种用于自动驾驶油门刹车标定表的生成系统和方法技术方案

本发明专利技术公开一种用于自动驾驶油门刹车标定表的生成系统和方法，包括S1：对获取的车辆数据进行滤波处理得到对应车辆状态数据并保存在缓存Buffer内；S2：将缓存Buffer内的车辆状态数据输入构建的标定模型，生成更新的油门踏板标定表本发明专利技术通过在线学习模块构建的标定模型，可以更精准获取油门踏板、速度、俯仰角与加速度的映射关系；同时使得油门/刹车踏板标定表的制作无需繁琐的人工操作，提高了效率；同时通过标定表在线学习算法，即使随着环境、载重的变化也能保证纵向精准控制，提高了控制的鲁棒性，提高驾乘体验。验。验。

【技术实现步骤摘要】
一种用于自动驾驶油门刹车标定表的生成系统和方法


[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，特别涉及一种用于自动驾驶油门刹车标定表的生成系统和方法。

技术介绍

[0002]自动驾驶车辆提供油门、刹车踏板开度接口来实现纵向的加、减速控制。油门刹车标定表可提供车辆速度、油门/刹车踏板开度、加速度之间的映射关系，控制模块计算得到期望加速度后，通过标定表准确找到期望加速度值对应的油门、刹车踏板开度命令，下发给车辆底盘实现精确控制。
[0003]油门刹车标定表的制作通常需要专业工程师收集覆盖不同速度、油门/刹车踏板开度、加速度的大量车辆行驶数据，再通过后续处理手动生成标定表；这种方式效率低下，且随着环境变化有可能使得控制精度变差，体感舒适性较差。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中自动驾驶车辆控制精度较低的问题，本专利技术提出一种用于自动驾驶油门刹车标定表的生成系统和方法，通过在线学习模块构建的标定模型，可以更精准获取油门踏板、速度、俯仰角与加速度的映射关系，并进行实时更新，提高标定表的精度，从而提高自动驾驶车辆控制精度。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供以下技术方案：
[0006]一种用于自动驾驶油门刹车标定表的生成系统，包括信号预处理模块和在线学习模块；
[0007]所述信号预处理模块，用于对获取的车辆数据进行滤波得到对应状态数据并保存在缓存Buffer内；
[0008]所述在线学习模块，用于构建标定模型，对缓存Buffer内的状态数据进行在线学习，生成油门刹车标定表并进行实时更新。
[0009]优选地，所述车辆数据包括速度油门踏板开度刹车踏板开度俯仰角方向盘转角加速度则对应滤波后的车辆状态数据为[V、P
t
、P
b
、θ
steer
、θ
pitch
、a]，V表示速度状态数据，P
t
表示油门踏板开度状态数据，P
b
表示刹车踏板开度状态数据，θ
steer
表示方向盘转角状态数据，θ
pitch
表示俯仰角状态数据，a表示加速度状态数据。
[0010]优选地，所述标定模型包括输入层、隐藏层、输出层，表达式如下：
[0011][0012]公式(1)中，H∈R
n
×
h
表示隐藏层输出，n表示缓存Buffer中的数据个数，h表示隐藏层单元个数，R表示实数集；X∈Buffer[V、P、θ
pitch
]n
×
d
表示训练样本，d表示输入的变量个数，V表示速度状态数据，P表示踏板开度状态数据，θ
pitch
表示俯仰角状态数据；W
h
∈R
d
×
h
表示
隐藏层的权重参数；b
h
∈R1×
h
示隐藏层的偏差参数；
[0013]输出层输出车辆加速度，因此O∈Buffer[a]n
×1表示输出的加速度，a表示加速度状态数据；W
o
∈R
h
×1表示输出层的权重参数，h表示输出层单元个数；b
o
∈R1×1表示输出层的偏差参数；
[0014]定义激活函数φ＝ReLU，平方损失函数L如下式：
[0015][0016]公式(2)中，n表示缓存Buffer中的数据个数，O[i]表示第i个加速度值，a表示加速度状态数据；Buffer[a][i]表示缓存中的第i个加速度状态数据。
[0017]优选地，还包括存储模块，用于对在线学习模块更新生成的油门刹车标定表以预设频率转为文件存储。
[0018]优选地，还包括成熟度检测模块，用于对存储模块的油门刹车标定表进行分析，得到标定表的成熟度，判断是否可以用于自动驾驶的纵向控制。
[0019]优选地，还包括控制模块，用于根据油门刹车标定表得到油门踏板开度P
T_cur
、刹车踏板开度P
B_cur
，并下发到底盘线控，实现纵向控制。
[0020]本专利技术还提供一种用于自动驾驶油门刹车标定表的生成方法，具体包括以下步骤：
[0021]S1：对获取的车辆数据进行滤波处理得到对应车辆状态数据并保存在缓存Buffer内；
[0022]S2：将缓存Buffer内的车辆状态数据输入构建的标定模型，生成更新的油门踏板标定表
[0023]优选地，所述S1中，所述车辆数据包括速度油门踏板开度刹车踏板开度俯仰角方向盘转角加速度则对应滤波后的的车辆状态数据为[V、P
t
、P
b
、θ
steer
、θ
pitch
、a]，V表示速度状态数据，P
t
表示油门踏板开度状态数据，P
b
表示刹车踏板开度状态数据，θ
steer
表示方向盘转角状态数据，θ
pitch
表示俯仰角状态数据，a表示加速度状态数据；
[0024]将滤波后的油门踏板状态数据P
t
、刹车踏板状态数据P
b
，合并处理得到统一的踏板开度P：
[0025][0026]公式(3)中，P
t
表示油门踏板开度状态数据，P
b
表示刹车踏板开度状态数据；
[0027]当方向盘转角状态数据θ
steer
在区间[θ
steer_lo
,θ
steer_hi
]范围内时，θ
steer_lo
表示设定的转角最小值，θ
steer_hi
表示设定的转角最大值；则将当前时刻T0的车辆状态数据[V、P、θ
pitch
、a]存入缓存Buffer内，同时将时间小于T0‑
ΔT的缓存历史数据清除，其中ΔT为缓存的时长。
[0028]优选地，所述S2中，包括以下步骤：
[0029]S2
‑
1：本实施例中，定义油门踏板标定表格式为二维键值对容器A_map[V
set
][P
set
]，A_map中存储的值代表不同速度、踏板开度下车辆的加速度：
[0030][0031]公式(4)中，V
set
表示速度集合，v
j
表示第j个速度值；P
set
表示踏板开度集合，p
k
表示第k个踏板开度；V
max
为车辆可行驶的最大速度；
[0032]S2
‑
2：构建的标定模型包括输入层、隐藏层、输出层，表达式如下：
[0033][0034]公式(5)中，H∈R
n
×
h
表示隐藏层输出，n表示缓存Buffer中的数据个数，h表示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于自动驾驶油门刹车标定表的生成系统，其特征在于，包括信号预处理模块和在线学习模块；所述信号预处理模块，用于对获取的车辆数据进行滤波得到对应状态数据并保存在缓存Buffer内；所述在线学习模块，用于构建标定模型，对缓存Buffer内的状态数据进行在线学习，生成油门刹车标定表并进行实时更新。2.如权利要求1所述的一种用于自动驾驶油门刹车标定表的生成系统，其特征在于，所述车辆数据包括速度油门踏板开度刹车踏板开度俯仰角方向盘转角加速度则对应滤波后的车辆状态数据为[V、P
t
、P
b
、θ
steer
、θ
pitch
、a]，V表示速度状态数据，P
t
表示油门踏板开度状态数据，P
b
表示刹车踏板开度状态数据，θ
steer
表示方向盘转角状态数据，θ
pitch
表示俯仰角状态数据，a表示加速度状态数据。3.如权利要求1所述的一种用于自动驾驶油门刹车标定表的生成系统，其特征在于，所述标定模型包括输入层、隐藏层、输出层，表达式如下：公式(1)中，H∈R
n
×
h
表示隐藏层输出，n表示缓存Buffer中的数据个数，h表示隐藏层单元个数，R表示实数集；X∈Buffer[V、P、θ
pitch
]
n
×
d
表示训练样本，d表示输入的变量个数，V表示速度状态数据，P表示踏板开度状态数据，θ
pitch
表示俯仰角状态数据；W
h
∈R
d
×
h
表示隐藏层的权重参数；b
h
∈R1×
h
示隐藏层的偏差参数；输出层输出车辆加速度，因此O∈Buffer[a]
n
×1表示输出的加速度，a表示加速度状态数据；W
o
∈R
h
×1表示输出层的权重参数，h表示输出层单元个数；b
o
∈R1×1表示输出层的偏差参数；定义激活函数φ＝ReLU，平方损失函数L如下式：公式(2)中，n表示缓存Buffer中的数据个数，O[i]表示第i个加速度值，a表示加速度状态数据；Buffer[a][i]表示缓存中的第i个加速度状态数据。4.如权利要求1所述的一种用于自动驾驶油门刹车标定表的生成系统，其特征在于，还包括存储模块，用于对在线学习模块更新生成的油门刹车标定表以预设频率转为文件存储。5.如权利要求1所述的一种用于自动驾驶油门刹车标定表的生成系统，其特征在于，还包括成熟度检测模块，用于对存储模块的油门刹车标定表进行分析，得到标定表的成熟度，判断是否可以用于自动驾驶的纵向控制。6.如权利要求1所述的一种用于自动驾驶油门刹车标定表的生成系统，其特征在于，还包括控制模块，用于根据油门刹车标定表得到油门踏板开度P
T_cur
、刹车踏板开度P
B_cur
，并下发到底盘线控，实现纵向控制。7.基于权利要求1
‑
6任一所述生成系统的一种用于自动驾驶油门刹车标定表的生成方
法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：对获取的车辆数据进行滤波处理得到对应车辆状态数据并保存在缓存Buffer内；S2：将缓存Buffer内的车辆状态数据输入构建的标定模型，生成更新的油门踏板标定表8.如权利要求7所述的一种用于自动驾驶油门刹车标定表的生成方法，其特征在于，所述S1中，所述车辆数据包括速度油门踏板开度刹车踏板开度俯仰角方向盘转角加速度则对应滤波后的的车辆状态数据为[V、P
t
、P
b
、θ
steer
、θ
pitch
、a]，V表示速度状态数据，P
t
表示油门踏板开度状态数据，P
b
表示刹车踏板开度状态数据，θ
steer
表示方向盘转角状态数据，θ
pitch
表示俯仰角状态数据，a表示加速度状态数据；将滤波后的油门踏板状态数据P
t
、刹车踏板状态数据P
b
，合并处理得到统一的踏板开度P：公式(3)中，P
t
表示油门踏板开度状态数据，P
b
表示刹车踏板开度状态数据；当方向盘转角状态数据θ
steer
在区间[θ
steer_lo
,θ
steer_hi
]范围内时，θ
steer_lo
表示设定的转角最小...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾伟，
申请(专利权)人：新驱动重庆智能汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：