CN110031019B - 一种用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法 - Google Patents

一种用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明实施例涉及一种用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法，包括：实时获取车载IMU测量的角速度参数，根据角速度参数和IMU的z轴陀螺零位值进行计算，得到当前时刻车辆的z轴方向的转动角速度参数；实时获取左轮行驶里程参数、右轮行驶里程参数，并根据左轮行驶里程参数、右轮行驶里程参数和左右轮间距实时计算出车辆的横摆角速度参数；计算横摆角速度参数与z轴方向的转动角速度参数之间的差值，得到z轴角速度差值；根据z轴角速度差值与预设的门限值判断车辆的打滑轮；根据车辆的未打滑轮的速度参数和z轴方向的转动角速度参数计算出打滑轮的速度参数，从而对打滑轮的速度参数进行修正补偿，从而确定车辆的速度参数。

Description

一种用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法
技术领域
本发明涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法。
背景技术
随着近年来科技水平的不断提升，人工智能飞速发展，其广泛运用到各个领域之中。其中，由于自动驾驶车辆能够高效利用交通资源，缓解交通拥堵、减少碳排放，自动驾驶技术越来越成为人们所关注的焦点，但乘用车自动驾驶距真正商业化还有一定的距离，而限定环境内的小型低速物流配送车和自动环卫清扫车为自动驾驶技术的落地提供了具体的应用场景。另一方面，由于人口老龄化的加剧，国内劳动力的成本逐年呈上升趋势，且繁重的重复性体力劳动增加了人们的工作负担，例如，对于校园、社区、工业园区等场景的快递投送，快递人员需要长时间进行重复性的体力劳动，作业繁重，故由智能化的无人驾驶物流车代替繁重的人工投送势不可挡。
小型低速自动驾驶车辆能够实现稳定连续定位关键在于DR(Dead Reckoning)技术。当GNSS(Global Navigation Satellite System)和激光SLAM(SimultaneousLocalization And Mapping)定位均不能提供精确的定位信息时，低速自动驾驶车需要利用IMU(Inertial Measurement Unit)和轮速计输出，进行DR计算，实现稳定连续定位信息输出。但当车辆发生打滑DR给出定位信息存在较大偏差，会导致车辆发生偏离预设轨迹问题，属于安全性问题，降低了自动驾驶车辆对投放场景适应能力。
目前最新的车辆打滑检测方法是将惯性导航***与里程仪的速度之差映射至有限区间，利用加权指数平滑的思想设计了检测时间窗随故障幅值自适应调整，从而检测车轮是否进行打滑。但是这种检测方法要求惯性导航精度较高，适合装备高精度惯性导航设备军用装备，且检测过程繁琐，难以得到广泛的应用。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法，不仅可放宽对GNSS速度信息的依赖，扩大自动驾驶车辆的使用场景，而且可根据未打滑轮速度信息和车辆角速度信息进行打滑轮速度修正和补偿，进而获得准确的速度信息。该算法规则简单、逻辑清晰、适应性好，解决了小型低速物流配送车高精度定位中稳定连续定位的问题。
有鉴于此，本发明实施例提供了一种用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法，包括：
实时获取车载IMU测量的角速度参数，根据所述角速度参数和IMU的z轴陀螺零位值进行计算，得到当前时刻车辆的z轴方向的转动角速度参数；
实时获取左轮行驶里程参数、右轮行驶里程参数，并根据左轮行驶里程参数、右轮行驶里程参数和左右轮间距实时计算出所述车辆的横摆角速度参数；
计算所述横摆角速度参数与所述z轴方向的转动角速度参数之间的差值，得到z轴角速度差值；
根据所述z轴角速度差值与预设的门限值判断所述车辆的打滑轮；
根据所述车辆的未打滑轮的速度参数和所述z轴方向的转动角速度参数计算出所述打滑轮的速度参数，从而对所述打滑轮的速度参数进行修正补偿；
根据未打滑轮的速度参数和所述修正补偿后的打滑轮的速度参数确定所述车辆的速度参数。
优选的，在所述实时获取车载IMU测量的角速度参数之前，所述方法还包括：
根据车载IMU测量数据输出水平加速度值和角速度值、根据GPS测量数据输出速度值和根据轮速计测量数据输出轮速值；
根据所述水平加速度值、速度值和轮速值判断车辆是否处于静止状态；
当所述车辆处于静止状态时，连续存储预设时间阈值内的角速度参值，并根据所述预设时间阈值内的角速度参数计算x、y、z三个轴向角速度的平均值；
将所述计算得到的z轴角速度的平均值设定为IMU的z轴陀螺零位值，并储存。
进一步优选的，所述根据所述水平加速度值、速度值和轮速值判断车辆是否处于静止状态具体包括：
当所述水平加速度值小于0.01m/s2q、所述速度值小于0.1m/s且所述轮速值小于0.1m/s时，车辆处于静止状态。
优选的，在所述将所述计算得到的z轴角速度的平均值设定为IMU的z轴陀螺零位值，并储存之后，所述方法还包括：
根据车辆行驶状态实时更新所述IMU的z轴陀螺零位值，并储存。
优选的，所述根据所述角速度参数和IMU的z轴陀螺零位值进行计算，得到当前时刻车辆的z轴方向的转动角速度参数具体为：
将所述角速度参数减去IMU的z轴陀螺零位值得到所述当前时刻车辆的z轴方向的转动角速度参数。
优选的，所述根据左轮行驶里程参数、右轮行驶里程参数和左右轮间距实时计算出所述车辆的横摆角速度参数具体为：
将所述左轮行驶里程参数与右轮行驶里程参数作差，然后与所述左右轮间距作商，得到所述车辆的横摆角速度参数。
优选的，所述根据所述z轴角速度差值与预设的门限值判断所述车辆的打滑轮具体包括：
当所述z轴角速度差值大于所述门限值时，则判定所述车辆的左轮打滑；
当所述z轴角速度差值小于所述门限值的相反数时，则判定所述车辆的右轮打滑。
优选的，在所述根据所述z轴角速度差值与预设的门限值判断所述车辆的打滑轮之前，所述方法还包括：
在预设速度参数下对IMU数据和轮速计数据进行采集；
根据所述IMU数据和轮速计数据计算出z轴角速度偏差；
根据所述z轴角速度偏差和预设检测成功率确定所述门限值。
本发明实施例提供的一种用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法，不仅可放宽对GNSS速度信息的依赖，扩大自动驾驶车辆的使用场景，而且可根据未打滑轮速度信息和车辆角速度信息进行打滑轮速度修正和补偿，进而获得准确的速度信息。该算法规则简单、逻辑清晰、适应性好，解决了小型低速物流配送车高精度定位中稳定连续定位的问题。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法流程图；
图2为本发明实施例提供的一种车辆正常行驶过程中航向角速率偏差Δω分布图；
图3为本发明实施例提供的一种z轴角速度偏差概率分布模型。
具体实施方式
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
本发明实施例提供的一种用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法应用于自动驾驶车辆，尤其适用于低速自动驾驶车辆，比如自动驾驶环卫清扫车、低速自动驾驶物流配送车等，根据未打滑轮速度信息和车辆角速度信息进行打滑轮速度修正和补偿，进而获得准确的速度信息。该算法规则简单、逻辑清晰、适应性好，解决了小型低速自动驾驶车辆高精度定位中稳定连续定位的问题。图1为本发明实施例提供的一种用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法流程图，如图1所示，包括：
步骤101，实时获取车载IMU测量的角速度参数，根据角速度参数和IMU的z轴陀螺零位值进行计算，得到当前时刻车辆的z轴方向的转动角速度参数。
自动驾驶车辆具有车载环境感知***，包括IMU、GPS和轮速计等传感器，在自动驾驶过程中IMU、GPS和轮速计等传感器实时检测行车数据，并上传至车载自动驾驶软件，这里的自动驾驶软件可以理解为具有数据处理功能的处理器。
这里的IMU的z轴陀螺零位值是在步骤101之前预先储存的，具体而言，在自动驾驶模式下，车载自动驾驶软件根据车载IMU测量数据输出水平加速度值和角速度值、根据GPS测量数据输出速度值和根据轮速计测量数据输出轮速值；根据水平加速度值、速度值和轮速值判断车辆是否处于静止状态，即当水平加速度值小于0.01m/s、速度值小于0.1m/s且轮速值小于0.1m/s时，可判断车辆处于静止状态。
当车辆处于静止状态时，车载自动驾驶软件连续存储预设时间阈值内的角速度参值，比如连续存储3s区间内IMU测量到的角速度值，并根据预设时间阈值内的角速度参数计算x、y、z三个轴向角速度的平均值；将计算得到的z轴角速度的平均值设定为IMU的z轴陀螺零位值，并保存到软件中固定变量中。
需要说明的是，z轴陀螺零位值是根据车辆行驶状态实时更新，并储存的，也就是说，只要根据上述判断车来那个处于静止状态，就会产生并更新一次IMU的z轴陀螺零位值。
在此之后，自动驾驶软件在自动驾驶作业过程中实时获取IMU测量到的角速度值，将IMU的z轴实时角速度测量参数减去IMU的z轴陀螺零位值，计算出当前时刻车辆的z轴方向(垂向)转动角速度参数。
步骤102，实时获取左轮行驶里程参数、右轮行驶里程参数，并根据左轮行驶里程参数、右轮行驶里程参数和左右轮间距实时计算出车辆的横摆角速度参数。
具体的，自动驾驶软件根据左右轮速计测得的参数对左轮行驶里程参数、右轮行驶里程参数进行实时计算，然后将左轮行驶里程参数与右轮行驶里程参数作差，然后与左右轮间距作商，可实时计算得到车辆的横摆角速度参数。
步骤103，计算横摆角速度参数与z轴方向的转动角速度参数之间的差值，得到z轴角速度差值。
具体的，将步骤102计算输出的角速度参数减去步骤101输出的IMU的z轴陀螺零位值，得到当前时刻车辆的z轴方向的转动角速度参数。
步骤104，根据z轴角速度差值与预设的门限值判断车辆的打滑轮。
当左右轮速计输出合成的车辆横摆角速度与IMU测量得到z轴角速度差值的绝对值大于门限值，则判定车辆发生打滑。
具体而言，当z轴角速度差值大于门限值时，则判定车辆的左轮发生打滑；当z轴角速度差值小于门限值的相反数(负的门限值)时，则判定车辆的右轮发生打滑。
需要说明的是，门限值是在此之前在正常行驶过程中确定的，具体的，在预设速度参数下对IMU数据和轮速计数据进行采集；根据IMU数据和轮速计数据计算出z轴角速度偏差；根据z轴角速度偏差和预设检测成功率确定门限值，门限值选取时，采用角速度差值近似服从正太分布规律，设定检测成功率95％，剩余漏检占比小于5％，且漏检时车辆打滑引起的速度误差控制在0.05m/s。
在一个具体的例子中，在平均车速为1.5m/s的工况下采集IMU数据和轮速计数据，轮速计与IMU计算出的z轴角速度偏差变化曲线如图2所示，根据正常行驶过程中采集的数据确定打滑识别的门限值。本次采集数据中未打滑区域航向角速率偏差概率分布模型如图3所示，为了避免打滑检查过于敏感导致轮边制动器启动过于频繁，将预定范围内的概率取0.95。
z轴角速度偏差Δω近似服从正太分布，本次数据采集中均值为μ＝1.074，方差为σ2(σ＝5.575)，所以
Figure BDA0002032547250000071
近似服从正太分布且
Figure BDA0002032547250000072
如果Δω在预定范围内的概率取0.95，则预定范围满足
Figure BDA0002032547250000073
即：Δω≤μ+1.96σ和Δω≥μ-1.96σ。如果Δω在预定范围内，则未发生打滑：如果Δω超出这个范围，即
Figure BDA0002032547250000074
则发生打滑。
根据本次测试数据分布模型以及判断标准确定打滑识别门限值为12°/s，超过该阈值后则判定发生打滑并对其进行补偿处理。
步骤105，根据车辆的未打滑轮的速度参数和z轴方向的转动角速度参数计算出打滑轮的速度参数，从而对打滑轮的速度参数进行修正补偿，得到准确的打滑轮的速度值。
当任何一个车轮打滑，可以根据未打滑轮的速度信息和当前时刻IMU测量得到的车辆z轴转动角速度计算出打滑轮的准确速度值，对打滑轮速度值进行修正补偿，进而计算并输出车辆准确的速度值。
在一个具体的例子中，左轮未打滑的速度为0.1m/s,右轮打滑的速度为0.8m/s,轮距为1m，IMU计算出z轴角速度为0°/s，轮速计输出计算出的车辆z轴角速度ωodom如下：
Figure BDA0002032547250000081
其中，ΔVL为左轮速度，ΔVR为右轮速度，L为两个车轮距离。
打滑速度补偿值计算公式如下：
ΔV＝ΔVL-ωodom·L
根据上述公式可以得到打滑轮的速度修正补偿值，从而得到准确的打滑轮的速度值。
步骤106，根据未打滑轮的速度参数和修正补偿后的打滑轮的速度参数确定车辆的速度参数。
具体的，未打滑轮的速度参数和修正补偿后的打滑轮的速度参数两者的平均值，即为车辆的速度参数，进而输出车辆准确的速度值，在得到准确的车辆速度参数后便可得到车辆准确的定位信息。
本发明实施例提供的一种用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法，不仅可放宽对GNSS速度信息的依赖，扩大自动驾驶车辆的使用场景，而且可根据未打滑轮速度信息和车辆角速度信息进行打滑轮速度修正和补偿，进而获得准确的速度信息。该算法规则简单、逻辑清晰、适应性好，解决了小型低速物流配送车高精度定位中稳定连续定位的问题。
专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RA用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法)、内存、只读存储器(RO用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法)、电可编程RO用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法、电可擦除可编程RO用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-RO用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法，其特征在于，所述方法包括：
实时获取车载IMU测量的角速度参数，根据所述角速度参数和IMU的z轴陀螺零位值进行计算，得到当前时刻车辆的z轴方向的转动角速度参数；
实时获取左轮行驶里程参数、右轮行驶里程参数，并根据左轮行驶里程参数、右轮行驶里程参数和左右轮间距实时计算出所述车辆的横摆角速度参数；
计算所述横摆角速度参数与所述z轴方向的转动角速度参数之间的差值，得到z轴角速度差值；
根据所述z轴角速度差值与预设的门限值判断所述车辆的打滑轮；
根据所述车辆的未打滑轮的速度参数和所述z轴方向的转动角速度参数计算出所述打滑轮的速度参数，从而对所述打滑轮的速度参数进行修正补偿；
根据未打滑轮的速度参数和所述修正补偿后的打滑轮的速度参数确定所述车辆的速度参数。
2.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法，其特征在于，在所述实时获取车载IMU测量的角速度参数之前，所述方法还包括：
根据车载IMU测量数据输出水平加速度值和角速度值、根据GPS测量数据输出速度值和根据轮速计测量数据输出轮速值；
根据所述水平加速度值、速度值和轮速值判断车辆是否处于静止状态；
当所述车辆处于静止状态时，连续存储预设时间阈值内的角速度参数，并根据所述预设时间阈值内的角速度参数计算x、y、z三个轴向角速度的平均值；
将所述计算得到的z轴角速度的平均值设定为IMU的z轴陀螺零位值，并储存。
3.根据权利要求2所述的用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法，其特征在于，所述根据所述水平加速度值、速度值和轮速值判断车辆是否处于静止状态具体包括：
当所述水平加速度值小于0.01m/s2q、所述速度值小于0.1m/s且所述轮速值小于0.1m/s时，车辆处于静止状态。
4.根据权利要求2所述的用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法，其特征在于，在所述将所述计算得到的z轴角速度的平均值设定为IMU的z轴陀螺零位值，并储存之后，所述方法还包括：
根据车辆行驶状态实时更新所述IMU的z轴陀螺零位值，并储存。
5.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法，其特征在于，所述根据所述角速度参数和IMU的z轴陀螺零位值进行计算，得到当前时刻车辆的z轴方向的转动角速度参数具体为：
将所述角速度参数减去IMU的z轴陀螺零位值得到所述当前时刻车辆的z轴方向的转动角速度参数。
6.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法，其特征在于，所述根据左轮行驶里程参数、右轮行驶里程参数和左右轮间距实时计算出所述车辆的横摆角速度参数具体为：
将所述左轮行驶里程参数与右轮行驶里程参数作差，然后与所述左右轮间距作商，得到所述车辆的横摆角速度参数。
7.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法，其特征在于，所述根据所述z轴角速度差值与预设的门限值判断所述车辆的打滑轮具体包括：
当所述z轴角速度差值大于所述门限值时，则判定所述车辆的左轮打滑；
当所述z轴角速度差值小于所述门限值的相反数时，则判定所述车辆的右轮打滑。
8.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆的打滑检测处理方法，其特征在于，在所述根据所述z轴角速度差值与预设的门限值判断所述车辆的打滑轮之前，所述方法还包括：
在预设速度参数下对IMU数据和轮速计数据进行采集；
根据所述IMU数据和轮速计数据计算出z轴角速度偏差；
根据所述z轴角速度偏差和预设检测成功率确定所述门限值。
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