一种控制参数确定方法、装置、设备、存储介质及车辆制造方法及图纸

本申请涉及自动驾驶控制技术领域，尤其涉及一种控制参数确定方法、装置、设备、存储介质及车辆。该方法包括：在驾驶对象辅助控制的情况下，获取车辆在自动驾驶时的状态数据；将状态数据输入到控制参数确定模型，得到控制参数确定模型输出的控制参数；其中，控制参数确定模型为基于更新训练样本数据对初始控制参数确定模型进行迭代训练得到；确定控制参数对应的控制误差数据；在控制误差数据满足预设控制条件的情况下，根据控制参数确定车辆的自动驾驶控制参数。通过强化学习的方法实时在线对自动驾驶控制参数进行自动标定，该方案无需人工在多种场景下进行调参，即可得到满足控制精度要求控制参数。要求控制参数。要求控制参数。

【技术实现步骤摘要】
一种控制参数确定方法、装置、设备、存储介质及车辆


[0001]本申请涉及自动驾驶控制
，尤其涉及一种控制参数确定方法、装置、设备、存储介质及车辆。

技术介绍

[0002]目前，自动驾驶控制领域所采用的控制算法多种多样，例如PID(Proportional Integral Derivative，比例、积分和微分)控制算法、线性二次型调节器(linear quadratic regulator，LQR)、模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)算法等。上述控制算法中，其控制参数为标定量。在算法开发阶段需要进行实车调试，以确定一组最优的控制参数并应用于后续的实车运行中。
[0003]通常，控制算法的控制参数标定时，通过在自动驾驶车辆内，手动调整控制参数，每调整一次参数重复行驶一段特定工况道路。当前工况控制效果最优后，进行下一段特定工况的参数标定，通过不断进行参数的优化使控制参数满足大部分的行驶工况。在控制参数标定期间，往往需要大量的重复工作和参数尝试，耗费人力物力。即使如此，通过人工调试的参数也可能始终本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶控制参数确定方法，其特征在于，所述方法包括：在驾驶对象辅助控制的情况下，获取车辆在自动驾驶时的状态数据；将所述状态数据输入到控制参数确定模型，得到所述控制参数确定模型输出的控制参数；其中，所述控制参数确定模型为基于更新训练样本数据对初始控制参数确定模型进行迭代训练得到；所述更新训练样本数据为基于样本状态数据、所述样本状态数据对应的样本控制参数和样本优化控制数据确定得到；所述样本优化控制数据用于评估所述车辆在样本预测控制参数下的自动驾驶性能，所述样本预测控制参数为基于所述初始控制参数确定模型对所述更新训练样本数据进行预测得到；确定所述控制参数对应的控制误差数据；在所述控制误差数据满足预设控制条件的情况下，根据所述控制参数确定所述车辆的自动驾驶控制参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述控制参数对应的控制误差数据，包括：根据所述控制参数，确定控制所述车辆的车辆控制数据；根据所述车辆控制数据控制所述车辆，得到所述车辆的位置数据；获取所述车辆的期望轨迹数据；根据所述位置数据和所述期望轨迹数据，确定所述控制参数对应的控制误差数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取矫正控制数据；所述矫正控制数据用于对所述车辆控制数据进行矫正；基于所述矫正控制数据和所述控制误差数据确定所述控制参数对应的优化控制数据；将所述状态数据和所述状态数据对应的所述控制参数，以及所述控制参数对应的所述优化控制数据添加至到初始训练样本数据中，得到更新训练样本数据；将所述更新训练样本数据输入所述初始控制参数确定模型进行控制参数预测训练，得到所述样本预测控制参数；基于所述样本预测控制参数和所述样本控制参数之间的差异信息，调整所述初始控制参数确定模型的模型参数，直至满足预设训练结束条件，得到所述控制参数确定模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制误差数据包括当前控制参数对应的当前控制误差数据；所述当前控制参数对应的时刻为当前时刻；所述在所述控制误差数据满足预设控制条件的情况下，根据所述控制参数确定所述车辆的自动驾驶控制参数，包括：在所述当前控制误差数据满足预设控制条件的情况下，获取自所述当前时刻至未来预设时间段内的控制参数集合；所述控制参数集合包括多个所述控制参数；确定每个所述控制参数各自对应的所述控制误差数据；在每个所述控制误差数据均满足预设控制条件的情况下，根据所述控制参数集合中的所述控制参数确定所述车辆的自动驾驶控制参数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在每个所述控制误差数据均满足预设控制条件的情况下，根据所述控制参数集合中的所述控制参数确定所述车辆的自动驾驶控...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷鹏，
申请(专利权)人：中汽创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：