车辆状态估计系统和方法技术方案

提供了用于控制自主车辆的方法和系统。在一个实施例中，一种方法包括：一种控制自主车辆的方法，包括：由处理器接收从车辆的惯性测量单元获得的第一组数据；由所述处理器接收从所述车辆的全球定位系统获得的第二组数据；由所述处理器接收从所述车辆的摄像头获得的第三组数据；由所述处理器通过利用扩展卡尔曼滤波器将所述第一组数据、所述第二组数据和所述第三组数据处理为测量值来确定相对于车道的标记的至少两个车辆状态；以及由所述处理器基于所述至少两个车辆状态来控制所述车辆。于所述至少两个车辆状态来控制所述车辆。于所述至少两个车辆状态来控制所述车辆。

【技术实现步骤摘要】
车辆状态估计系统和方法


[0001]本
总体上涉及用于控制车辆的方法和系统，并且更具体地涉及用于使用全球定位系统(GPS)数据和摄像头数据来估计车辆状态的方法和系统。

技术介绍

[0002]车辆控制系统依赖于准确的车辆状态数据，以便做出关于控制车辆的决定。拖车应用需要车辆估计，以便在拖车时控制车辆和/或拖车。一些车辆系统使用诸如评估轮胎或车轮速度数据的自行车模型的车辆动力学模型来估计车辆运动学。
[0003]因此，期望提供用于使用诸如GPS数据和摄像头数据的数据形式来估计车辆状态的改进的方法和系统。此外，结合附图和前述
和
技术介绍
，从随后的详细描述和所附权利要求中，本专利技术的其他期望的特征和特性将变得显而易见。

技术实现思路

[0004]提供了用于控制自主车辆的方法和系统。在一个实施例中，一种方法包括：一种控制自主车辆的方法，包括：由处理器接收从车辆的惯性测量单元获得的第一组数据；由所述处理器接收从所述车辆的全球定位系统获得的第二组数据；由所述处理器接收从所述车辆的摄像头获得的第三组数据；由所述处理器通过利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种控制车辆的方法，包括：由处理器接收从所述车辆的惯性测量单元获得的第一组数据；由所述处理器接收从所述车辆的全球定位系统获得的第二组数据；由所述处理器接收从所述车辆的摄像头获得的第三组数据；由所述处理器通过利用扩展卡尔曼滤波器将所述第一组数据、所述第二组数据和所述第三组数据处理为测量值来确定相对于车道的标记的至少两个车辆状态；以及由所述处理器基于所述至少两个车辆状态来控制所述车辆。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少两个车辆状态包括纵向速度和横向速度。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述至少两个车辆状态还包括车辆位置、横向偏移和车道航向。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述扩展卡尔曼滤波器是包括横向偏移d、车道航向ψ
C
、车辆航向ψ、横向速度V
y
、纵向速度V
x
和偏航速率r的六状态滤波器。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述扩展卡尔曼滤波器包括控制值，其中，所述控制值包括车道曲率χ、横向加速度a
y
、纵向加速度a
x
和偏航加速度A
ψ
。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：NK莫舒克，D佩雷斯查帕罗，K辛古鲁，H谭，JJ陈，M沙里亚里，P米，J卢，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：