一种车辆预瞄点的确定方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种车辆预瞄点的确定方法、装置、电子设备、介质，所述方法包括：获取车辆的轨迹规划结果；通过预先训练的双通道CNN模型，得到轨迹规划结果中的预瞄点结果，其中双通道CNN模型为使用多组数据通过神经网络训练得出的，多组数据中的每组数据均包括目标状态序列集；根据预瞄点结果，确定预瞄点编号以及对应的预瞄点参数。本申请能够实时、动态地确定出速度和加速度的突变点，解决复杂驾驶工况下系统控制较差等问题。不仅能够稳定车速，提升控制的舒适性和安全性，而且对于双通道CNN模型的训练方式简单、计算过程快速准确，进而提高了预瞄点确定的准确性和可靠性。提高了预瞄点确定的准确性和可靠性。提高了预瞄点确定的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆预瞄点的确定方法、装置、电子设备及介质


[0001]本申请涉及辅助驾驶
，尤其涉及一种车辆预瞄点的确定方法、装置、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]车辆轨迹跟随控制技术是智能辅助驾驶以及无人驾驶中不可或缺的环节。而在曲线路径跟踪控制过程中，预瞄点的确定又是非常重要的技术。预瞄点是指车辆在经过控制后达到期望路径上的一个目标点。在确定预瞄点后，就可以根据预瞄点信息，进行纵向加速度等控制参数的计算，进而执行整车动力扭矩和制动减速度。
[0003]相关技术中，在确定预瞄点时多采用预瞄时间法或预瞄距离法，即采用固定的预瞄时间或者固定的预瞄距离来确定预瞄点。但是现有方案在遇到行驶场景切换时，会导致速度波动较大等问题，降低了乘坐的舒适性和安全性。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种车辆预瞄点的确定方法、装置、电子设备及介质，以达到实时、动态地选择合适的预瞄点以进行控制策略切换，在驾驶场景切换等复杂工况下能够稳定车速，提升控制的舒适性和安全性的技术效果。
[0005]依据本申请的第一方面，提供了本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆预瞄点的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆的轨迹规划结果；通过预先训练的双通道CNN模型，得到所述轨迹规划结果中的预瞄点结果，其中所述双通道CNN模型为使用多组数据通过神经网络训练得出的，多组数据中的每组数据均包括目标状态序列集；根据所述预瞄点结果，确定预瞄点编号以及对应的预瞄点参数。2.如权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述双通道CNN模型包括速度卷积神经网络通道和加速度卷积神经网络通道，并且所述速度卷积神经网络通道和所述加速度卷积神经网络通道的构型一致。3.如权利要求2所述的确定方法，其特征在于，所述双通道CNN模型由输入层、第一卷积层、第二卷积层、第一池化层、第二池化层以及全连接层组成，其中，所述第一池化层采用均值池化层，所述第二池化层采用最大值池化层。4.如权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述目标状态序列集包括实时采集的时间
‑
速度状态序列集以及时间
‑
加速度状态序列集，所述方法还包括：将所述时间
‑
速度状态序列集以及所述时间
‑
加速度状态序列集划分为训练数据和测试数据；利用所述训练数据对所述双通道CNN模型进行预先训练，并得到训练好的双通道CNN模型；将所述测试数据输入所述训练好的双通道CNN模型，输出得到速度预瞄点结果以及加速度预瞄点结果。5.如权利要求4所述的确定方法，其特征在于，利用所述训练数据对所述双通道CNN模型进行预先训练之前，还包括：对所述训练数据进行滤波...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾世鹏，田山，张东好，丁峰，杨兴邦，马朋涛，杨海泉，沈鹏，
申请(专利权)人：北京京深深向科技有限公司，
类型：发明
国别省市：