车辆运行的控制方法及装置、车辆制造方法及图纸

本申请提供了一种车辆运行的控制方法及装置、车辆，通过确定目标路点与目标车辆之间的目标路面是否为不平整路面，在目标路面为不平整路面的情况下，确定目标路面对应的地面平整度，其中，目标路点为目标车辆前方，且处于规划路径上的位置点；依据地面平整度，确定目标车辆的前轮转角控制量；依据前轮转角控制量，控制目标车辆运行，解决了相关技术中农业作业场景环境复杂，地面颠簸坑洼不平会对无人驾驶拖拉机的定位造成一定的偏差的技术问题。拖拉机的定位造成一定的偏差的技术问题。拖拉机的定位造成一定的偏差的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
车辆运行的控制方法及装置、车辆


[0001]本申请涉及无人驾驶领域，具体而言，涉及一种车辆运行的控制方法及装置、车辆。

技术介绍

[0002]无人驾驶拖拉机轨迹跟踪控制精度是精准农业技术体系中的关键技术指标之一。但是在农业作业场景环境复杂，地面颠簸坑洼不平会对无人驾驶拖拉机的定位造成一定的偏差，这对无人驾驶拖拉机的轨迹跟踪控制模型的控制精度和鲁棒性带来了巨大的挑战。目前行业内对于提高控制精度的方法多数是通过结合两种控制算法的优点或者调整算法的某项参数，但是无论是基于车辆运动学模型还是车辆动力学模型的控制算法对环境和参数选择的依赖成度高，都不具有作业场景的普适性和稳定性，造成控制精度的结果波动较大。
[0003]目前行业内还没有关于路面特征对无人驾驶拖拉机控制效果影响的相关研究和技术专利技术。
[0004]同时，目前应用于农业场景下提高无人驾驶拖拉机轨迹跟踪控制精度的相关研究并不多，综合来讲主要有以下两种：
[0005]一种是对两种控制算法进行结合，综合两种控制算法的优势进行轨迹跟踪控制，如模糊控制和神经网络控制相结合，模糊控制和纯跟踪算法相结合。另一种是针对某一种控制算法进行优化改进，根据特定驾驶工况自适应性的调整控制算法，从而得到不同工况下的前轮转角值。
[0006]上述两种控制算法相结合的控制算法弥补了单一控制算法控制精度不足的问题，这种控制方法没有考虑环境因素对算法的干扰，因此在农业作业路面颠簸坑洼不平场景下无法解决控制精度稳定性的问题。
[0007]相关技术中对某一种控制算法进行优化改进的控制方法主要是针对特定的跟踪路径下的参数定制化得调整，可以在一定程度上提高该追踪路径下的控制效果，但是当路面情况发生改变后，仍然没有解决由于作业环境改变所带来的影响。
[0008]关于本领域中存在的上述问题，还未提出有效的解决方法。

技术实现思路

[0009]本申请的主要目的在于提供一种车辆运行的控制方法及装置、车辆，以解决相关技术中农业作业场景环境复杂，地面颠簸坑洼不平会对无人驾驶拖拉机的定位造成一定的偏差的技术问题。
[0010]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种车辆运行的控制方法，包括：确定目标路点与目标车辆之间的目标路面是否为不平整路面，在目标路面为不平整路面的情况下，确定目标路面对应的地面平整度，其中，目标路点为目标车辆前方，且处于规划路径上的位置点；依据地面平整度，确定目标车辆的前轮转角控制量；依据前轮转角控制量，控制目标
车辆运行。
[0011]进一步地，确定目标路面是否为不平整路面，包括：采集目标路面对应的原始图像，并对原始图像进行预处理操作以得到目标图像；控制目标图像输入至预设语义分割模型，得到预设语义分割模型输出的语义分类结果，其中，语义结果用于表征目标路面对应的区域是否为不平整区域；在语义分类结果表征为不平整区域的情况下，确定目标路面包含的不平整区域对应的区域面积，并计算目标面积占比，其中，所述目标面积占比为所述区域面积在所述目标路面对应的区域内的占比；在目标面积占比大于预设占比的情况下，确定目标路面为不平整路面。
[0012]进一步地，采集所述目标路面对应的原始图像，并对所述原始图像进行预处理操作以得到目标图像，包括：确定所述目标车辆的两两对应的车轮之间的多个宽度，其中，所述目标车辆具备有N个车轮，N为正偶数；依据多个所述宽度以及所述规划路径，对所述原始图像进行剪裁以得到包含有目标区域的所述目标图像，其中，所述目标区域为非背景区域。
[0013]进一步地，在控制所述目标图像输入至预设语义分割模型，并控制所述预设语义分割模型输出语义分类结果之前，所述方法包括：构建初始预设语义分割模型；获取样本图像的RGB
‑
D图像信息，其中，所述样本图像为仅包含有非背景区域的图像；基于所述RGB
‑
D图像信息，通过DeepLab v3+神经网络算法训练所述初始预设语义分割模型以得到所述预设语义分割模型。
[0014]进一步地，在所述目标路面为所述不平整路面的情况下，确定所述目标路面对应的地面平整度，包括：通过陀螺仪获取所述目标路面对应的视场范围内的横滚角度，其中，所述陀螺仪设置在所述目标车辆上的预设位置；获取所述陀螺仪的运行频率，并依据所述运行频率确定采集所述横滚角度对应的采样次数总数；依据所述采样次数总数以及所述横滚角度，计算所述目标路点对应所述地面平整度，所述不平整路面包括的不平整区域与所述地面平整度一一对应。
[0015]进一步地，依据所述采样次数总数以及所述横滚角度，计算所述目标路点对应所述地面平整度，包括：通过公式一计算所述地面平整度，所述公式一为：其中，P为所述地面平整度，r
i
为所述横滚角度，N为对所述采样次数总数。
[0016]进一步地，依据所述地面平整度，确定所述目标车辆的前轮转角控制量，包括：获取所述目标车辆的当前车速；依据所述当前车速与所述目标路面对应的所述地面平整度，确定预瞄距离对应的预瞄距离函数；依据所述预瞄距离函数以及纯跟踪算法，确定所述前轮转角控制量。定预瞄距离对应的预瞄距离函数；依据预瞄距离函数以及纯跟踪算法，确定前轮转角控制量。
[0017]进一步地，依据所述预瞄距离函数以及纯跟踪算法，确定所述前轮转角控制量，包括：获取所述目标车辆的轴距；获取当前时刻所述目标车辆的车身与所述目标路点之间的夹角；控制所述轴距、所述夹角、所述预瞄距离函数输入至所述纯跟踪算法的控制公式中，以得到所述前轮转角控制量。
[0018]进一步地，所述控制公式为：其中，δ(t)为所述前轮转角
控制量，L为所述目标车辆的轴距，α(t)为t时刻所述目标车辆的车身与所述目标路点之间的夹角，l
d
为所述预瞄距离函数；依据所述控制公式，计算所述前轮转角控制量。
[0019]进一步地，所述预瞄距离函数为l
d
＝k1*v+k2*p，v为所述目标车辆的当前车速，p为所述地面平整度，k1和k2为控制因子。
[0020]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种车辆运行的控制装置，包括：第一确定单元，用于确定目标路点与目标车辆之间的目标路面是否为不平整路面，在目标路面为不平整路面的情况下，确定目标路面对应的地面平整度，其中，目标路点为目标车辆前方，且处于规划路径上的位置点；第二确定单元，用于依据地面平整度，确定目标车辆的前轮转角控制量；第一控制单元，用于依据前轮转角控制量，控制目标车辆运行。
[0021]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种车辆，包括设置在车辆上的相机以及一种车辆运行的控制装置，用于执行一种车辆运行的控制方法。
[0022]在本专利技术实施例中，通过确定目标路点与目标车辆之间的目标路面是否为不平整路面，在目标路面为不平整路面的情况下，确定目标路面对应的地面平整度，其中，目标路点为目标车辆前方，且处于规划路径上的位置点；依据地面平整度，确定目标车辆的前轮转角控制量；依据前轮转角控制量，控本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆运行的控制方法，其特征在于，包括：确定目标路点与目标车辆之间的目标路面是否为不平整路面，在所述目标路面为所述不平整路面的情况下，确定所述目标路面对应的地面平整度，其中，所述目标路点为所述目标车辆前方，且处于规划路径上的位置点；依据所述地面平整度，确定所述目标车辆的前轮转角控制量；依据所述前轮转角控制量，控制所述目标车辆运行。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定目标路面是否为不平整路面，包括：采集所述目标路面对应的原始图像，并对所述原始图像进行预处理操作以得到目标图像；控制所述目标图像输入至预设语义分割模型，得到所述预设语义分割模型输出的语义分类结果，其中，所述语义分类结果用于表征所述目标路面对应的区域是否为不平整区域；在所述语义分类结果表征为所述不平整区域的情况下，确定所述目标路面包含的不平整区域对应的区域面积，并计算目标面积占比，其中，所述目标面积占比为所述区域面积在所述目标路面对应的区域内的占比；在所述目标面积占比大于预设占比的情况下，确定所述目标路面为所述不平整路面。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采集所述目标路面对应的原始图像，并对所述原始图像进行预处理操作以得到目标图像，包括：确定所述目标车辆的两两对应的车轮之间的多个宽度，其中，所述目标车辆具备有N个车轮，N为正偶数；依据多个所述宽度以及所述规划路径，对所述原始图像进行剪裁以得到包含有目标区域的所述目标图像，其中，所述目标区域为非背景区域。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在控制所述目标图像输入至预设语义分割模型，并控制所述预设语义分割模型输出语义分类结果之前，所述方法包括：构建初始预设语义分割模型；获取样本图像的RGB
‑
D图像信息，其中，所述样本图像为仅包含有非背景区域的图像；基于所述RGB
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D图像信息，通过DeepLab v3+神经网络算法训练所述初始预设语义分割模型以得到所述预设语义分割模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标路面为所述不平整路面的情况下，确定所述目标路面对应的地面平整度，包括：通过陀螺仪获取所述目标路面对应的视场范围内的横滚角度，其中，所述陀螺仪设置在所述目标车辆上的预设位置；获取所述陀螺仪的运行频率，并依据所述运行频率确定采集所述横滚角度对应的采样次数总数；依...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海宁，孙凯信，刘兴家，孙柱，
申请(专利权)人：潍坊潍柴动力科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：