车辆路径跟踪的方法、装置、车辆、电子设备及介质制造方法及图纸

本公开提供一种车辆路径跟踪的方法、装置、车辆、电子设备及介质，可用于无人驾驶领域，该方法包括：获取车辆的规划路径信息和当前运动状态信息；基于至少两种不同的路径跟踪算法，根据当前运动状态信息和规划路径信息之间的几何关系进行计算，分别得到用于控制车辆在未来时刻的运动状态的至少两种控制信息；在车辆的运动状态的动态限制窗口内，在至少两种控制信息的周围进行非均匀采样，得到采样控制信息；其中靠近控制信息的窗口区域的采样密度相较于远离控制信息的窗口区域的采样密度更大；根据采样控制信息对应的轨迹预测结果与规划路径信息的偏离程度，确定车辆在未来时刻的目标控制信息；根据目标控制信息，控制车辆在未来时刻进行运动。未来时刻进行运动。未来时刻进行运动。

【技术实现步骤摘要】
车辆路径跟踪的方法、装置、车辆、电子设备及介质


[0001]本公开涉及车辆路径跟踪控制
，尤其涉及一种车辆路径跟踪的方法、装置、车辆、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]在自动/无人驾驶车辆技术中，需要控制车辆按照既定路线行驶，因此要求车辆在进行路径跟踪控制时具有较好的精确度、鲁棒性以及实时性等综合性能。
[0003]然而，目前已有的路径跟踪方案中，有的计算方式简单，能够满足计算的实时性，但是路径跟踪的精确度较差，鲁棒性较差；有的计算模型复杂，能够满足路径跟踪的精确度要求，但是所需要的计算资源开销较大，难以满足实时性的要求。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开的实施例提供了一种车辆路径跟踪的方法、装置、车辆、电子设备及介质，以实现较好的精确度、鲁棒性以及实时性等综合性能。
[0005]第一方面，本公开的实施例提供了一种车辆路径跟踪的方法。上述方法包括：获取车辆的规划路径信息和当前运动状态信息；基于至少两种不同的路径跟踪算法，根据上述当前运动状态信息和上述规划路径信息之间的几何关系进行计算，分别得到用于控制上述车辆在未来时刻的运动状态的至少两种控制信息；在上述车辆的运动状态的动态限制窗口内，在上述至少两种控制信息的周围进行非均匀采样，得到采样控制信息；其中靠近上述控制信息的窗口区域的采样密度相较于远离上述控制信息的窗口区域的采样密度更大；根据上述采样控制信息对应的轨迹预测结果与上述规划路径信息的偏离程度，确定上述车辆在上述未来时刻的目标控制信息；根据上述目标控制信息，控制上述车辆在上述未来时刻进行运动。
[0006]根据本公开的实施例，上述当前运动状态信息包括：当前速度和当前方向盘转角；上述动态限制窗口位于速度和方向盘转角构成的二维平面内，上述动态限制窗口的窗口中心位置为：由上述当前速度和上述当前方向盘转角构成的二维坐标点，上述动态限制窗口的窗口边界为：在速度和方向盘转角对应的加速度限制信息下，上述车辆在上述未来时刻的边界速度和边界方向盘转角。
[0007]根据本公开的实施例，根据上述采样控制信息对应的轨迹预测结果与上述规划路径信息的偏离程度，确定上述车辆在上述未来时刻的目标控制信息，包括：根据上述采样控制信息，对上述车辆从当前运动状态仿真一预设时间段，得到轨迹预测结果；在上述轨迹预测结果中剔除会触碰到障碍物的无效轨迹预测结果，得到有效轨迹预测结果；根据上述有效轨迹预测结果与上述规划路径信息进行计算，得到代价函数值，上述代价函数值用于表示上述有效轨迹预测结果相较于上述规划路径信息的偏离程度；将代价函数值最小的有效轨迹预测结果对应的目标采样控制信息确定为上述车辆在上述未来时刻的目标控制信息。
[0008]根据本公开的实施例，根据上述有效轨迹预测结果与上述规划路径信息进行计算，得到代价函数值，包括：获取上述有效轨迹预测结果中的目标预测位置点信息和上述规划路径信息中的目标位置点信息，上述目标预测位置点信息和上述目标位置点信息所处的时刻为相同时刻；计算上述目标预测位置点信息和上述目标位置点信息之间的欧氏距离，上述欧氏距离作为上述代价函数值。
[0009]根据本公开的实施例，上述路径跟踪算法包括：Pure
‑
Pursuit算法和Stanley算法；上述控制信息包括：方向盘转角控制信息，用于控制方向盘转角大小；
[0010]在基于Pure
‑
Pursuit算法进行计算的情况下，上述方向盘转角控制信息满足以下表达式：
[0011][0012]其中，δ
p
表示基于Pure
‑
Pursuit算法得到的第一方向盘转角控制信息；L表示车辆的轴距；α表示车辆朝向向量与车辆前视向量之间的夹角，车辆前视向量表示从车辆坐标系原点指向车辆前视点的向量；k
v
表示用于计算前视距离的第一比例系数；v
f
表示车辆的当前速度；设定车头朝向为X轴正方向，X轴逆时针旋转90
°
为Y轴正方向，逆时针旋转为正，δ
max
表示车辆方向盘左转的最大转角；
‑
δ
max
表示车辆方向盘右转的最大转角；
[0013]在基于Stanley算法进行计算的情况下，上述方向盘转角控制信息满足以下表达式：
[0014][0015]其中，δ
s
表示基于Stanley算法得到的第二方向盘转角控制信息；e
ψ
表示朝向偏差，为车辆的车身朝向与规划路径信息中的最近位置点处切线方向之间的夹角；k
Δ
表示作用于横向偏差的第二比例系数；e
Δ
表示横向偏差，为车辆的前轮轴中心与规划路径信息中的最近位置点之间的欧氏距离；k
s
表示低速调节系数，避免低速下方向盘发生转角过度；k
d
表示高速调节系数，避免高速下方向盘发生转角过度。
[0016]根据本公开的实施例，上述路径跟踪算法的参数是预先经过优化的参数；上述方法还包括：预先对上述路径跟踪算法的参数进行优化。上述对上述路径跟踪算法的参数进行优化，包括：为上述至少两种路径跟踪算法分配预设参数，对上述车辆进行运动控制，得到路径跟踪结果；根据上述路径跟踪结果对上述规划路径信息的跟随偏差，对上述至少两种路径跟踪算法的预设参数进行优化调整，直至优化调整后的目标参数使得上述跟随偏差小于设定阈值。
[0017]第二方面，本公开的实施例提供了一种车辆路径跟踪的装置。上述装置包括：信息获取模块、控制信息计算模块、数据采样模块、目标控制信息确定模块和控制模块。上述信息获取模块用于获取车辆的规划路径信息和当前运动状态信息。上述控制信息计算模块用于基于至少两种不同的路径跟踪算法，根据上述当前运动状态信息和上述规划路径信息之间的几何关系进行计算，分别得到用于控制上述车辆在未来时刻的运动状态的至少两种控制信息。上述数据采样模块用于在上述车辆的运动状态的动态限制窗口内，在上述至少两种控制信息的周围进行非均匀采样，得到采样控制信息；其中靠近上述控制信息的窗口区域的采样密度相较于远离上述控制信息的窗口区域的采样密度更大。上述目标控制信息确
定模块用于根据上述采样控制信息对应的轨迹预测结果与上述规划路径信息的偏离程度，确定上述车辆在上述未来时刻的目标控制信息。上述控制模块用于根据上述目标控制信息，控制上述车辆在上述未来时刻进行运动。
[0018]第三方面，本公开的实施例提供了一种车辆。上述车辆存储有一组指令集，该指令集被该车辆执行，以实现如上所述的车辆路径跟踪的方法，或者包括如上所述的车辆路径跟踪的装置。
[0019]第四方面，本公开的实施例提供了一种电子设备。上述电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现如上所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆路径跟踪的方法，其特征在于，包括：获取车辆的规划路径信息和当前运动状态信息；基于至少两种不同的路径跟踪算法，根据所述当前运动状态信息和所述规划路径信息之间的几何关系进行计算，分别得到用于控制所述车辆在未来时刻的运动状态的至少两种控制信息；在所述车辆的运动状态的动态限制窗口内，在所述至少两种控制信息的周围进行非均匀采样，得到采样控制信息；其中靠近所述控制信息的窗口区域的采样密度相较于远离所述控制信息的窗口区域的采样密度更大；根据所述采样控制信息对应的轨迹预测结果与所述规划路径信息的偏离程度，确定所述车辆在所述未来时刻的目标控制信息；根据所述目标控制信息，控制所述车辆在所述未来时刻进行运动。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前运动状态信息包括：当前速度和当前方向盘转角；所述动态限制窗口位于速度和方向盘转角构成的二维平面内，所述动态限制窗口的窗口中心位置为：由所述当前速度和所述当前方向盘转角构成的二维坐标点，所述动态限制窗口的窗口边界为：在速度和方向盘转角对应的加速度限制信息下，所述车辆在所述未来时刻的边界速度和边界方向盘转角。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述采样控制信息对应的轨迹预测结果与所述规划路径信息的偏离程度，确定所述车辆在所述未来时刻的目标控制信息，包括：根据所述采样控制信息，对所述车辆从当前运动状态仿真一预设时间段，得到轨迹预测结果；在所述轨迹预测结果中剔除会触碰到障碍物的无效轨迹预测结果，得到有效轨迹预测结果；根据所述有效轨迹预测结果与所述规划路径信息进行计算，得到代价函数值，所述代价函数值用于表示所述有效轨迹预测结果相较于所述规划路径信息的偏离程度；将代价函数值最小的有效轨迹预测结果对应的目标采样控制信息确定为所述车辆在所述未来时刻的目标控制信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述有效轨迹预测结果与所述规划路径信息进行计算，得到代价函数值，包括：获取所述有效轨迹预测结果中的目标预测位置点信息和所述规划路径信息中的目标位置点信息，所述目标预测位置点信息和所述目标位置点信息所处的时刻为相同时刻；计算所述目标预测位置点信息和所述目标位置点信息之间的欧氏距离，所述欧氏距离作为所述代价函数值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述路径跟踪算法包括：Pure
‑
Pursuit算法和Stanley算法；所述控制信息包括：方向盘转角控制信息，用于控制方向盘转角大小；在基于Pure
‑
Pursuit算法进行计算的情况下，所述方向盘转角控制信息满足以下表达式：
其中，δ
p
表示基于Pure
‑
Pursuit算法得到的第一方向盘转角控制信息；L表示车辆的轴距；α表示车辆朝向向量与车辆前视向量之间的夹角，车辆前视向量表示从车辆坐标系原点指向车辆前视点的向量；k
v
表示用于计算前视距离的第一比例系数；v
f
表示车辆的当前速度；设定车头朝向为...

【专利技术属性】
技术研发人员：王运志，
申请(专利权)人：重庆中科汽车软件创新中心，
类型：发明
国别省市：