CN110550045A - 速度的规划和跟踪方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种速度的规划和跟踪方法、装置及存储介质，属于智能汽车技术领域。所述方法包括：根据智能汽车当前时刻的行驶速度，确定所述智能汽车在所述当前时刻起预设时长内的速度曲线，以实现速度的规划；确定所述智能汽车到达目标预瞄点的行驶速度，所述目标预瞄点为预先标定的多个预瞄点中的任一预瞄点；基于所述速度曲线和到达所述目标预瞄点的行驶速度，控制所述智能汽车中的PID控制器输出对所述智能汽车进行控制的控制量，以实现速度的跟踪。本申请可以在确定速度曲线后，通过目标预瞄点确定需要跟踪的行驶速度，并通过PID控制器输出控制量，从而保证速度规划的准确性以及速度跟踪的稳定性，提高了速度规划和跟踪的效率。
Description
技术领域
本申请涉及智能汽车技术领域，特别涉及一种速度的规划和跟踪方法、装置及存储介质。
背景技术
随着智能汽车相关技术的飞速发展，汽车的智能化程度逐渐提高，驾驶员逐渐从繁重的驾驶任务中解放出来。其中，智能汽车的运动控制是智能汽车中非常重要的一块，而智能汽车的速度规划和跟踪直接影响到智能汽车对汽车运动的控制，因此，进行速度规划和跟踪是实现智能汽车定速巡航和自适应巡航的关键。
但是，目前在进行速度规划和跟踪时，通常是通过自定义类梯形速度规划方法、基于Frenet优化轨迹的无人汽车动作规范方法等。其中，通过自定义类梯形速度规划方法进行速度规划和跟踪时，由于加速度设定简单固定、不灵活，导致速度特征曲线不符合人类驾驶习惯。而通过基于Frenet优化轨迹的无人汽车动作规范方法进行速度规划和跟踪时，轨迹生成过程中计算繁琐、且需要大量实车数据，降低速度规划和跟踪的效率。
发明内容
本申请提供了一种速度的规划和跟踪方法、装置及存储介质，可以解决相关技术的速度规划不准确，速度规划和跟踪效率低的问题。所述技术方案如下：
一方面，提供了一种速度的规划和跟踪方法，所述方法包括：
根据智能汽车当前时刻的行驶速度，确定所述智能汽车在所述当前时刻起预设时长内的速度曲线，以实现速度的规划；
确定所述智能汽车到达目标预瞄点的行驶速度，所述目标预瞄点为预先标定的多个预瞄点中的任一预瞄点；
基于所述速度曲线和到达所述目标预瞄点的行驶速度，控制所述智能汽车中的比例-积分-微分PID控制器输出对所述智能汽车进行控制的控制量，以实现速度的跟踪。
在一些实施例中，所述根据智能汽车当前时刻的行驶速度，确定所述智能汽车在所述当前时刻起预设时长内的速度曲线，包括：
在所述智能汽车行驶过程中，将所述当前时刻确定为目标时刻，并根据跟驰模型确定所述智能汽车在目标时刻的加速度；
根据所述目标时刻的行驶速度和加速度，确定所述智能汽车在下一时刻的行驶速度和所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移，所述下一时刻为与所述目标时刻相邻且位于所述目标时刻之后的时刻，所述参考汽车为位于所述智能汽车行驶方向上且距离所述智能汽车最近的汽车；
当所述当前时刻与下一时刻之间的时长小于所述预设时长时，将所述下一时刻确定为所述目标时刻，并返回根据跟驰模型确定所述智能汽车在目标时刻的加速度的操作，直至所述当前时刻与下一时刻之间的时长大于或等于所述预设时长；
当当前时刻与下一时刻之间的时长大于或等于所述预设时长时，根据确定的行驶速度与位移，确定所述速度曲线。
在一些实施例中，所述根据所述目标时刻的行驶速度和加速度，确定所述智能汽车在下一时刻的行驶速度和所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移，包括：
根据所述目标时刻的行驶速度和加速度，通过下述第一公式确定所述智能汽车在所述下一时刻的行驶速度和所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移；
其中，所述vi+1为所述智能汽车在所述下一时刻的行驶速度，所述vi为所述智能汽车在所述目标时刻的行驶速度，所述ai为所述智能汽车在所述目标时刻的加速度，所述t为所述目标时刻与所述下一时刻之间的时长，所述si+1为所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移，所述s-1为上一时刻所述智能汽车与所述参考汽车之间的实际车间距离，所述vj为所述参考汽车的行驶速度，所述s为所述目标时刻所述智能汽车与所述参考汽车之间的实际车间距离。
在一些实施例中，所述确定所述智能汽车到达目标预瞄点的行驶速度之前，还包括：
确定要求标定的多个预瞄点的数量；
按照所述多个预瞄点的数量，在所述智能汽车行驶的行驶路径或所述速度曲线中预先标定所述多个预瞄点。
在一些实施例中，所述基于所述速度曲线和到达所述目标预瞄点的行驶速度，控制所述智能汽车中的比例-积分-微分PID控制器输出对所述智能汽车进行控制的控制量，包括：
从所述速度曲线中确定所述目标预瞄点的期望速度；
当所述期望速度与所述智能汽车到达所述目标预瞄点的行驶速度不相同时，确定所述期望速度与到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值；
基于所述期望速度与到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，确定所述PID控制器当前控制周期输出的控制量与前一个控制周期输出的控制量之间的控制增量，所述前一个控制周期为与当前控制周期相邻且位于所述当前控制周期之前的一个周期；
根据所述控制增量和所述PID控制器前一个控制周期输出的控制量，控制所述PID控制器输出当前时刻对所述智能汽车进行控制的控制量。
在一些实施例中，所述基于所述期望速度与到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，确定所述PID控制器当前控制周期输出的控制量与前一个控制周期输出的控制量之间的控制增量，包括：
基于所述期望速度与到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，通过下述第二公式确定所述PID控制器当前控制周期输出的控制量与前一个控制周期输出的控制量之间的控制增量；
其中，所述Δuk为所述控制增量，所述uk为在当前控制周期输出的控制量，所述uk-1为在所述前一个控制周期内输出的控制量，所述Kp为比例系数，所述T为采样周期，所述T1为积分时间常数，所述TD为微分时间常数，所述ek为所述当前控制周期的期望速度与所述智能汽车到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，所述ek-1为在所述前一个周期进行控制时的偏差值，所述ek-2为在前两个控制周期进行控制时的偏差值，所述前两个控制周期为与所述前一个控制周期相邻且位于所述前一个周期之前的一个周期。
另一方面，提供了一种速度的规划和跟踪装置，所述装置包括：
第一确定模块，用于根据智能汽车当前时刻的行驶速度，确定所述智能汽车在所述当前时刻起预设时长内的速度曲线，以实现速度的规划；
第二确定模块，用于确定所述智能汽车到达目标预瞄点的行驶速度，所述目标预瞄点为预先标定的多个预瞄点中的任一预瞄点；
控制模块，用于基于所述速度曲线和到达所述目标预瞄点的行驶速度，控制所述智能汽车中的比例-积分-微分PID控制器输出对所述智能汽车进行控制的控制量，以实现速度的跟踪。
在一些实施例中，所述第一确定模块包括：
第一确定子模块，用于在所述智能汽车行驶过程中，将所述当前时刻确定为目标时刻，并根据跟驰模型确定所述智能汽车在目标时刻的加速度；
第二确定子模块，用于根据所述目标时刻的行驶速度和加速度，确定所述智能汽车在下一时刻的行驶速度和所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移，所述下一时刻为与所述目标时刻相邻且位于所述目标时刻之后的时刻，所述参考汽车为位于所述智能汽车行驶方向上且距离所述智能汽车最近的汽车；
触发子模块，用于当所述当前时刻与下一时刻之间的时长小于所述预设时长时，将所述下一时刻确定为所述目标时刻，并触发所述第一确定子模块根据跟驰模型确定所述智能汽车在目标时刻的加速度，直至所述当前时刻与下一时刻之间的时长大于或等于所述预设时长；
第三确定子模块，用于当当前时刻与下一时刻之间的时长大于或等于所述预设时长时，根据确定的行驶速度与位移，确定所述速度曲线。
在一些实施例中，所述第二确定子模块用于：
根据所述目标时刻的行驶速度和加速度，通过下述第一公式确定所述智能汽车在所述下一时刻的行驶速度和所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移；
其中，所述vi+1为所述智能汽车在所述下一时刻的行驶速度，所述vi为所述智能汽车在所述目标时刻的行驶速度，所述ai为所述智能汽车在所述目标时刻的加速度，所述t为所述目标时刻与所述下一时刻之间的时长，所述si+1为所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移，所述s-1为上一时刻所述智能汽车与所述参考汽车之间的实际车间距离，所述vj为所述参考汽车的行驶速度，所述s为所述目标时刻所述智能汽车与所述参考汽车之间的实际车间距离。
在一些实施例中，所述装置还包括：
第三确定模块，用于确定要求标定的多个预瞄点的数量；
标定模块，用于按照所述多个预瞄点的数量，在所述智能汽车行驶的行驶路径或所述速度曲线中预先标定所述多个预瞄点。
在一些实施例中，所述控制模块包括：
第四确定子模块，用于从所述速度曲线中确定所述目标预瞄点的期望速度；
第五确定子模块，用于当所述期望速度与所述智能汽车到达所述目标预瞄点的行驶速度不相同时，确定所述期望速度与到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值；
第六确定子模块，用于基于所述期望速度与到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，确定所述PID控制器当前控制周期输出的控制量与前一个控制周期输出的控制量之间的控制增量，所述前一个控制周期为与当前控制周期相邻且位于所述当前控制周期之前的一个周期；
控制子模块，用于根据所述控制增量和所述PID控制器前一个控制周期输出的控制量，控制所述PID控制器输出当前时刻对所述智能汽车进行控制的控制量。
在一些实施例中，所述第六确定子模块用于：
基于所述期望速度与到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，通过下述第二公式确定所述PID控制器当前控制周期输出的控制量与前一个控制周期输出的控制量之间的控制增量；
其中，所述Δuk为所述控制增量，所述uk为在当前控制周期输出的控制量，所述uk-1为在所述前一个控制周期内输出的控制量，所述Kp为比例系数，所述T为采样周期，所述T1为积分时间常数，所述TD为微分时间常数，所述ek为所述当前控制周期的期望速度与所述智能汽车到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，所述ek-1为在所述前一个周期进行控制时的偏差值，所述ek-2为在前两个控制周期进行控制时的偏差值，所述前两个控制周期为与所述前一个控制周期相邻且位于所述前一个周期之前的一个周期。
另一方面，提供了一种智能汽车，所述智能汽车包括存储器和处理器，所述存储器用于存放计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器上所存放的计算机程序，以实现上述所述的速度规划和跟踪方法的步骤。
另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述速度规划和跟踪方法的步骤。
另一方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述所述的速度规划和跟踪方法的步骤。
本申请提供的技术方案至少可以带来以下有益效果：
在本申请中，可以根据智能汽车当前时刻的速度确定预设时长内的速度曲线，以实现速度的规划，并在确定速度曲线后，通过目标预瞄点确定需要跟踪的行驶速度，然后根据需要跟踪的行驶速度和速度曲线，通过PID控制器输出控制量，以实现速度的跟踪，从而保证了速度规划的准确性以及速度跟踪的稳定性，提高了速度规划和跟踪的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种速度的规划和跟踪方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的另一种速度的规划和跟踪方法的流程图；
图3是本申请实施例提供的一种速度的规划和跟踪装置的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的一种第一确定模块的结构示意图；
图5是本申请实施例提供的另一种速度的规划和跟踪装置的结构示意图；
图6是本申请实施例提供的一种控制模块的结构示意图；
图7是本申请实施例提供的一种智能汽车的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
在对本申请实施例提供的速度的规划和跟踪方法进行详细的解释说明之前，先对本申请实施例提供的应用场景进行介绍。
目前，智能汽车在进行速度跟踪时，通常是通过自定义类梯形速度规划方法、基于Frenet优化轨迹的无人汽车动作规范方法等。其中，通过自定义类梯形速度规划方法进行速度规划和跟踪时，由于加速度设定简单固定、不灵活，导致速度特征曲线不符合人类驾驶习惯。而通过基于Frenet优化轨迹的无人汽车动作规范方法进行速度规划和跟踪时，轨迹生成过程中计算繁琐、且需要大量实车数据，降低速度规划和跟踪的效率。
基于这样的应用场景，本申请提供了一种能够提高速度规划和跟踪效率的速度规划和跟踪方法。
接下来将结合附图对本申请实施例提供的速度的规划和跟踪方法进行详细的解释说明。
图1是本申请实施例提供的一种速度的规划和跟踪方法的流程图，该方法应用于智能汽车中。请参考图1，该方法包括如下步骤。
步骤101：根据智能汽车当前时刻的行驶速度，确定该智能汽车在该当前时刻起预设时长内的速度曲线，以实现速度的规划。
步骤102：确定该智能汽车到达目标预瞄点的行驶速度，该目标预瞄点为预先标定的多个预瞄点中的任一预瞄点。
步骤103：基于该速度曲线和到达该目标预瞄点的行驶速度，控制该智能汽车中的比例-积分-微分PID控制器输出对该智能汽车进行控制的控制量，以实现速度的跟踪。
在本申请实施例中，可以根据智能汽车当前时刻的速度确定预设时长内的速度曲线，以实现速度的规划，并在确定速度曲线后，通过目标预瞄点确定需要跟踪的行驶速度，然后根据需要跟踪的行驶速度和速度曲线，通过PID控制器输出控制量，以实现速度的跟踪，从而保证了速度规划的准确性以及速度跟踪的稳定性，提高了速度规划和跟踪的效率。
在一些实施例中，根据智能汽车当前时刻的行驶速度，确定该智能汽车在该当前时刻起预设时长内的速度曲线，包括：
在该智能汽车行驶过程中，将该当前时刻确定为目标时刻，并根据跟驰模型确定该智能汽车在目标时刻的加速度；
根据该目标时刻的行驶速度和加速度，确定该智能汽车在下一时刻的行驶速度和该智能汽车在该目标时刻到该下一时刻所发生的位移，该下一时刻为与该目标时刻相邻且位于该目标时刻之后的时刻，该参考汽车为位于该智能汽车行驶方向上且距离该智能汽车最近的汽车；
当该当前时刻与下一时刻之间的时长小于该预设时长时，将该下一时刻确定为该目标时刻，并返回根据跟驰模型确定该智能汽车在目标时刻的加速度的操作，直至该当前时刻与下一时刻之间的时长大于或等于该预设时长；
当当前时刻与下一时刻之间的时长大于或等于该预设时长时，根据确定的行驶速度与位移，确定该速度曲线。
在一些实施例中，根据该目标时刻的行驶速度和加速度，确定该智能汽车在下一时刻的行驶速度和该智能汽车在该目标时刻到该下一时刻所发生的位移，包括：
根据该目标时刻的行驶速度和加速度，通过下述第一公式确定该智能汽车在该下一时刻的行驶速度和该智能汽车在该目标时刻到该下一时刻所发生的位移；
其中，该vi+1为该智能汽车在该下一时刻的行驶速度，该vi为该智能汽车在该目标时刻的行驶速度，该ai为该智能汽车在该目标时刻的加速度，该t为该目标时刻与该下一时刻之间的时长，该si+1为该智能汽车在该目标时刻到该下一时刻所发生的位移，该s-1为上一时刻该智能汽车与该参考汽车之间的实际车间距离，该vj为该参考汽车的行驶速度，该s为该目标时刻该智能汽车与该参考汽车之间的实际车间距离。
在一些实施例中，确定该智能汽车到达目标预瞄点的行驶速度之前，还包括：
确定要求标定的多个预瞄点的数量；
按照该多个预瞄点的数量，在该智能汽车行驶的行驶路径或该速度曲线中预先标定该多个预瞄点。
在一些实施例中，基于该速度曲线和到达该目标预瞄点的行驶速度，控制该智能汽车中的比例-积分-微分PID控制器输出对该智能汽车进行控制的控制量，包括：
从该速度曲线中确定该目标预瞄点的期望速度；
当该期望速度与该智能汽车到达该目标预瞄点的行驶速度不相同时，确定该期望速度与到达该目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值；
基于该期望速度与到达该目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，确定该PID控制器当前控制周期输出的控制量与前一个控制周期输出的控制量之间的控制增量，该前一个控制周期为与当前控制周期相邻且位于该当前控制周期之前的一个周期；
根据该控制增量和该PID控制器前一个控制周期输出的控制量，控制该PID控制器输出当前时刻对该智能汽车进行控制的控制量。
在一些实施例中，基于该期望速度与到达该目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，确定该PID控制器当前控制周期输出的控制量与前一个控制周期输出的控制量之间的控制增量，包括：
基于该期望速度与到达该目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，通过下述第二公式确定该PID控制器当前控制周期输出的控制量与前一个控制周期输出的控制量之间的控制增量；
其中，该Δuk为该控制增量，该uk为在当前控制周期输出的控制量，该uk-1为在该前一个控制周期内输出的控制量，该Kp为比例系数，该T为采样周期，该T1为积分时间常数，该TD为微分时间常数，该ek为该当前控制周期的期望速度与该智能汽车到达该目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，该ek-1为在该前一个周期进行控制时的偏差值，该ek-2为在前两个控制周期进行控制时的偏差值，该前两个控制周期为与该前一个控制周期相邻且位于该前一个周期之前的一个周期。
上述所有可选技术方案，均可按照任意结合形成本申请的可选实施例，本申请实施例对此不再一一赘述。
图2为本申请实施例提供的一种速度的规划和跟踪方法的流程图，参见图2，该方法包括如下步骤。
步骤201：智能汽车根据当前时刻的行驶速度，确定智能汽车在当前时刻起预设时长内的速度曲线，以实现速度的规划。
为了能够实现智能汽车的定速巡航和自适应巡航，智能汽车通常需要进行速度规划，也即是，智能汽车通常需要规划一条一定时长内的速度曲线。而智能汽车在一段时长内的速度与当前时刻的行驶速度相关，因此，智能汽车可以根据当前时刻的行驶速度，确定智能汽车在当前时刻起预设时长内的速度曲线。
作为一种示例，智能汽车根据当前时刻的行驶速度，确定智能汽车在当前时刻起预设时长内的速度曲线的操作可以为：在智能汽车行驶过程中，将当前时刻确定为目标时刻，并根据跟驰模型确定智能汽车在目标时刻的加速度；根据目标时刻的行驶速度和加速度，确定智能汽车在下一时刻的行驶速度和智能汽车在目标时刻到下一时刻所发生位移，该下一时刻为与该目标时刻相邻且位于该目标时刻之后的时刻，该参考汽车为位于智能汽车行驶方向上且距离智能汽车最近的汽车；当该当前时刻与下一时刻之间的时长小于该预设时长时，将下一时刻确定为目标时刻，并返回根据跟驰模型确定智能汽车在目标时刻的加速度的操作，直至当前时刻与下一时刻之间的时长大于或等于预设时长；当当前时刻与下一时刻之间的时长大于或等于预设时长时，根据确定的行驶速度与位移，确定该速度曲线。
需要说明的是，该预设时长可以根据需求事先进行设置，比如，该预设时长可以为1分钟、3分钟等等。
作为一种示例，跟驰模型如下：
其中，在上述跟驰模型中，ai为智能汽车在目标时刻的加速度，a为智能汽车的最大加速度，vi为智能汽车在目标时刻的行驶速度，v0为智能汽车的巡航速度，si为智能汽车与参考汽车之间的期望车间距离，s为智能汽车与参考汽车之间的实际车间距离，s0为智能汽车与参考汽车之间的静止安全距离，T0为安全车头时距，Δvi为智能汽车与参考汽车之间的速度差，b为最优减速度，δ为速度幂系数。
需要说明的是，智能汽车在目标时刻的行驶速度、与参考汽车之间的速度差以及与参考汽车之间的实际车间距离均可以通过智能汽车安装的传感器采集得到；智能汽车的最大加速度、巡航速度、与参考汽车之间的静止安全距离、安全车头时距、最优减速度和速度幂系数均可以根据需求事先进行设置。比如，智能汽车的最大加速度可以为1.4m*s-2(米*秒-2)，最优减速度可以为2m*s-2，巡航速度可以为120km*h-1(千米*时-1)，速度幂系数可以为4，与参考汽车之间的静止安全距离可以为2米，安全车头时距可以为1.5s。
作为一种示例，智能汽车根据目标时刻的行驶速度和加速度，确定智能汽车在下一时刻的行驶速度和智能汽车在目标时刻到下一时刻所发生的位移的操作可以为：根据目标时刻的行驶速度和加速度，通过下述第一公式确定智能汽车在下一时刻的行驶速度和智能汽车在目标时刻到下一时刻所发生的位移。
其中，在上述第一公式(1)中，vi+1为智能汽车在下一时刻的行驶速度，vi为智能汽车在目标时刻的行驶速度，ai为智能汽车在目标时刻的加速度，t为目标时刻与下一时刻之间的时长，si+1为智能汽车在目标时刻到下一时刻所发生的位移，s-1为上一时刻智能汽车与参考汽车之间的实际车间距离，vj为参考汽车的行驶速度，s为目标时刻智能汽车与参考汽车之间的实际车间距离。
需要说明的是，参考汽车的行驶速度可以通过智能汽车安装的传感器采集得到。
作为一种示例，智能汽车根据确定的行驶速度与位移，确定该速度曲线的操作可以为：以位移为横轴，行驶速度为纵轴建立平面直角坐标系，并在该平面直角坐标系中通过确定的行驶速度和位移绘制速度曲线，以实现速度的规划。
步骤202：智能汽车确定到达目标预瞄点的行驶速度，该目标预瞄点为预先标定的多个预瞄点中的任一预瞄点。
为了能够准确地进行速度跟踪，智能汽车需要通过预瞄点作为参照物确定智能汽车是否按照规划的速度进行行驶，因此，智能汽车需要确定达到目标预瞄点的行驶速度。
需要说明的是，智能汽车可以通过安装的传感器确定到达目标预瞄点的行驶速度。
在一些实施例中，智能汽车在确定到达目标预瞄点的行驶速度之前，还可以预先标定多个预瞄点。
作为一种示例，智能汽车可以确定要求标定的多个预瞄点的数量；按照多个预瞄点的数量，在智能汽车行驶的行驶路径或速度曲线中预先标定多个预瞄点。
由于智能汽车在行驶时通常可以按照规划好的行驶路径进行行驶，因此，智能汽车可以在智能汽车行驶的行驶路径预先标定多个预瞄点。又由于智能汽车在行驶时会产生位移，且速度曲线中记录了位移与行驶速度的关系，因此，智能汽车还可以在速度曲线中标定多个预瞄点。
作为一种示例，智能汽车确定要求标定的多个预瞄点的数量的操作可以为：接收用户通过指定操作输入的数量，将该数量确定为要求标定的多个预瞄点的数量。或者，通过下述第三公式确定要求标定的多个预瞄点的数量。
其中，在上述第三公式(3)中，为多个预瞄点的数量，为负相关系数，且1.0≤k≤2.0，为目标时刻与下一时刻之间的时长。
步骤203：智能汽车基于速度曲线和到达该目标预瞄点的行驶速度，控制智能汽车中的PID控制器输出对智能汽车进行控制的控制量，以实现速度的跟踪。
由于智能汽车在行驶过程中行驶速度可能会出现偏差，并不是完全按照规划的速度进行行驶，此时智能汽车发生交通事故的可能性增大，因此，为了降低智能汽车发生交通事故的可能性，智能汽车可以基于速度曲线和到达该目标预瞄点的行驶速度，控制智能汽车中的PID控制器输出对智能汽车进行控制的控制量。
作为一种示例，智能汽车基于速度曲线和到达目标预瞄点的行驶速度，控制智能汽车中的PID控制器输出对智能汽车进行控制的控制量的操作可以为：从速度曲线中确定目标预瞄点的期望速度；当期望速度与智能汽车到达目标预瞄点的行驶速度不相同时，确定期望速度与到达该目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值；基于期望速度与到达目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，确定PID控制器当前控制周期输出的控制量与前一个控制周期输出的控制量之间的控制增量，前一个控制周期为与当前控制周期相邻且位于当前控制周期之前的一个周期；根据控制增量和PID控制器前一个控制周期输出的控制量，控制PID控制器输出当前时刻对智能汽车进行控制的控制量。
由于速度曲线为对智能汽车进行速度规划得到的曲线，速度曲线中的行驶速度为期望速度，因此，可以在速度曲线中确定目标预瞄点的期望速度，当智能汽车行驶至目标预瞄点时，如果智能汽车在目标预瞄点的行驶速度与期望速度相同，说明智能汽车按照规划好的行驶速度行驶，无需进行调整。如果智能汽车在目标预瞄点的行驶速度与期望速度不相同，说明智能汽车的行驶速度已偏离规划好的行驶速度，因此，需要通过PID控制器进行调整，以实现速度的跟踪。
作为一种示例，智能汽车可以基于期望速度与到达目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，通过下述第二公式确定PID控制器当前控制周期输出的控制量与前一个控制周期输出的控制量之间的控制增量。
其中，在上述第二公式(2)中，Δuk为控制增量，uk为在当前控制周期输出的控制量，uk-1为在前一个控制周期内输出的控制量，Kp为比例系数，T为采样周期，T1为积分时间常数，TD为微分时间常数，ek为当前控制周期的期望速度与智能汽车到达目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，ek-1为在前一个周期进行控制时的偏差值，ek-2为在前两个控制周期进行控制时的偏差值，前两个控制周期为与前一个控制周期相邻且位于前一个周期之前的一个周期。
需要说明的是，PID控制器输出的控制量可以包括油门开合程度、刹车开合程度等等。
步骤204：智能汽车在通过PID控制器输出对智能汽车进行控制的控制量后，提示智能汽车当前行驶速度。
由于PID控制器输出的控制量能够调节智能汽车的行驶速度，因此，为了使驾驶员了解到当前行驶速度，智能汽车可以提示当前行驶速度。
需要说明的是，智能汽车可以在仪表盘上显示当前行驶速度，也可以通过语音播放的方式提示当前行驶速度。
在本申请实施例中，智能汽车可以根据跟驰模型确定当前时刻的加速度，并根据当前时刻的加速度和智能汽车当前时刻的行驶速度确定下一时刻的位移和行驶速度，然后继续根据跟驰模型确定下一时刻的加速度，进行循环，从而而得到预设时长内的速度曲线，以实现速度的规划。由于通过跟驰模型和位移公式即可得到速度曲线，从而减少了规划操作的步骤，提高了速度规划的效率密，且由于加速度不同时刻需要重新确定，保证得到的速度曲线符合驾驶员的行为习惯，提高了速度规划的准确性。另外，智能汽车在确定速度曲线后，可以通过目标预瞄点确定需要跟踪的行驶速度，然后根据需要跟踪的行驶速度和速度曲线，通过PID控制器输出控制量，以实现速度的跟踪，从而保证了速度跟踪的稳定性，提高了速度规划和跟踪的效率。又由于PID控制器是根据速度曲线中期望速度和智能汽车到达目标预瞄点的行驶速度进行控制量的输出，从而改善了PID控制器超***况的发生。
在对本申请实施例提供的速度的规划和跟踪方法进行解释说明之后，接下来，对本申请实施例提供的速度的规划和跟踪装置进行介绍。
图3是本申请实施例提供的一种速度的规划和跟踪装置的结构示意图，该速度的规划和跟踪装置可以由软件、硬件或者两者的结合实现成为智能汽车的部分或者全部，请参考图3，该装置包括：第一确定模块301、第二确定模块302和控制模块303。
第一确定模块301，用于根据智能汽车当前时刻的行驶速度，确定所述智能汽车在所述当前时刻起预设时长内的速度曲线，以实现速度的规划；
第二确定模块302，用于确定所述智能汽车到达目标预瞄点的行驶速度，所述目标预瞄点为预先标定的多个预瞄点中的任一预瞄点；
控制模块303，用于基于所述速度曲线和到达所述目标预瞄点的行驶速度，控制所述智能汽车中的比例-积分-微分PID控制器输出对所述智能汽车进行控制的控制量，以实现速度的跟踪。
在一些实施例中，参见图4，所述第一确定模块301包括：
第一确定子模块3011，用于在所述智能汽车行驶过程中，将所述当前时刻确定为目标时刻，并根据跟驰模型确定所述智能汽车在目标时刻的加速度；
第二确定子模块3012，用于根据所述目标时刻的行驶速度和加速度，确定所述智能汽车在下一时刻的行驶速度和所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移，所述下一时刻为与所述目标时刻相邻且位于所述目标时刻之后的时刻，所述参考汽车为位于所述智能汽车行驶方向上且距离所述智能汽车最近的汽车；
触发子模块3013，用于当所述当前时刻与下一时刻之间的时长小于所述预设时长时，将所述下一时刻确定为所述目标时刻，并触发所述第一确定子模块3011根据跟驰模型确定所述智能汽车在目标时刻的加速度，直至所述当前时刻与下一时刻之间的时长大于或等于所述预设时长；
第三确定子模块3014，用于当当前时刻与下一时刻之间的时长大于或等于所述预设时长时，根据确定的行驶速度与位移，确定所述速度曲线。
在一些实施例中，所述第二确定子模块3012用于：
根据所述目标时刻的行驶速度和加速度，通过下述第一公式确定所述智能汽车在所述下一时刻的行驶速度和所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移；
其中，所述vi+1为所述智能汽车在所述下一时刻的行驶速度，所述vi为所述智能汽车在所述目标时刻的行驶速度，所述ai为所述智能汽车在所述目标时刻的加速度，所述t为所述目标时刻与所述下一时刻之间的时长，所述si+1为所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移，所述s-1为上一时刻所述智能汽车与所述参考汽车之间的实际车间距离，所述vj为所述参考汽车的行驶速度，所述s为所述目标时刻所述智能汽车与所述参考汽车之间的实际车间距离。
在一些实施例中，参见图5，所述装置还包括：
第三确定模块304，用于确定要求标定的多个预瞄点的数量；
标定模块305，用于按照所述多个预瞄点的数量，在所述智能汽车行驶的行驶路径或所述速度曲线中预先标定所述多个预瞄点。
在一些实施例中，参见图6，所述控制模块303包括：
第四确定子模块3031，用于从所述速度曲线中确定所述目标预瞄点的期望速度；
第五确定子模块3032，用于当所述期望速度与所述智能汽车到达所述目标预瞄点的行驶速度不相同时，确定所述期望速度与到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值；
第六确定子模块3033，用于基于所述期望速度与到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，确定所述PID控制器当前控制周期输出的控制量与前一个控制周期输出的控制量之间的控制增量，所述前一个控制周期为与当前控制周期相邻且位于所述当前控制周期之前的一个周期；
控制子模块3034，用于根据所述控制增量和所述PID控制器前一个控制周期输出的控制量，控制所述PID控制器输出当前时刻对所述智能汽车进行控制的控制量。
在一些实施例中，所述第六确定子模块3033用于：
基于所述期望速度与到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，通过下述第二公式确定所述PID控制器当前控制周期输出的控制量与前一个控制周期输出的控制量之间的控制增量；
其中，所述Δuk为所述控制增量，所述uk为在当前控制周期输出的控制量，所述uk-1为在所述前一个控制周期内输出的控制量，所述Kp为比例系数，所述T为采样周期，所述T1为积分时间常数，所述TD为微分时间常数，所述ek为所述当前控制周期的期望速度与所述智能汽车到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，所述ek-1为在所述前一个周期进行控制时的偏差值，所述ek-2为在前两个控制周期进行控制时的偏差值，所述前两个控制周期为与所述前一个控制周期相邻且位于所述前一个周期之前的一个周期。
在本申请实施例中，智能汽车可以根据跟驰模型确定当前时刻的加速度，并根据当前时刻的加速度和智能汽车当前时刻的行驶速度确定下一时刻的位移和行驶速度，然后继续根据跟驰模型确定下一时刻的加速度，进行循环，从而而得到预设时长内的速度曲线，以实现速度的规划。由于通过跟驰模型和位移公式即可得到速度曲线，从而减少了规划操作的步骤，提高了速度规划的效率密，且由于加速度不同时刻需要重新确定，保证得到的速度曲线符合驾驶员的行为习惯，提高了速度规划的准确性。另外，智能汽车在确定速度曲线后，可以通过目标预瞄点确定需要跟踪的行驶速度，然后根据需要跟踪的行驶速度和速度曲线，通过PID控制器输出控制量，以实现速度的跟踪，从而保证了速度跟踪的稳定性，提高了速度规划和跟踪的效率。又由于PID控制器是根据速度曲线中期望速度和智能汽车到达目标预瞄点的行驶速度进行控制量的输出，从而改善了PID控制器超***况的发生。
需要说明的是：上述实施例提供的速度的规划和跟踪装置在规划和跟踪速度时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的速度的规划和跟踪装置与速度的规划和跟踪方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
图7是本申请实施例提供的一种智能汽车700的结构框图。通常，智能汽车700包括有：处理器701和存储器702。
处理器701可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器701可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器701也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器701可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器701还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器702可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器702还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器702中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器701所执行以实现本申请中方法实施例提供的速度的规划和跟踪方法。
在一些实施例中，智能汽车700还可选包括有：***设备接口703和至少一个***设备。处理器701、存储器702和***设备接口703之间可以通过总线或信号线相连。各个***设备可以通过总线、信号线或电路板与***设备接口703相连。具体地，***设备包括：射频电路704、触摸显示屏705、摄像头706、音频电路707、定位组件708和电源709中的至少一种。
***设备接口703可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个***设备连接到处理器701和存储器702。在一些实施例中，处理器701、存储器702和***设备接口703被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器701、存储器702和***设备接口703中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。
射频电路704用于接收和发射RF(Radio Frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路704通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路704将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路704包括：天线***、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路704可以通过至少一种无线通信协议来与其它智能汽车进行通信。该无线通信协议包括但不限于：万维网、城域网、内联网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路704还可以包括NFC(Near Field Communication，近距离无线通信)有关的电路，本申请对此不加以限定。
显示屏705用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏705是触摸显示屏时，显示屏705还具有采集在显示屏705的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器701进行处理。此时，显示屏705还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏705可以为一个，设置智能汽车700的前面板；在另一些实施例中，显示屏705可以为至少两个，分别设置在智能汽车700的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏705可以是柔性显示屏，设置在智能汽车700的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏705还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏705可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。
摄像头组件706用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件706包括主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件706还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。
音频电路707可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器701进行处理，或者输入至射频电路704以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在智能汽车700的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器701或射频电路704的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路707还可以包括耳机插孔。
定位组件708用于定位智能汽车700的当前地理位置，以实现导航或LBS(LocationBased Service，基于位置的服务)。定位组件708可以是基于美国的GPS(GlobalPositioning System，全球定位***)、中国的北斗***或俄罗斯的伽利略***的定位组件。
电源709用于为智能汽车700中的各个组件进行供电。电源709可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源709包括可充电电池时，该可充电电池可以是有线充电电池或无线充电电池。有线充电电池是通过有线线路充电的电池，无线充电电池是通过无线线圈充电的电池。该可充电电池还可以用于支持快充技术。
在一些实施例中，智能汽车700还包括有一个或多个传感器710。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构并不构成对智能汽车700的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
在一些实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中速度的规划和跟踪方法的步骤。例如，所述计算机可读存储介质可以是ROM、RAM、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
值得注意的是，本申请提到的计算机可读存储介质可以为非易失性存储介质，换句话说，可以是非瞬时性存储介质。
应当理解的是，实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过软件、硬件、固件或者其任意结合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。所述计算机指令可以存储在上述计算机可读存储介质中。
也即是，在一些实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述所述的速度的规划和跟踪方法的步骤。
以上所述为本申请提供的实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种速度的规划和跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：
根据智能汽车当前时刻的行驶速度，确定所述智能汽车在所述当前时刻起预设时长内的速度曲线，以实现速度的规划；
确定所述智能汽车到达目标预瞄点的行驶速度，所述目标预瞄点为预先标定的多个预瞄点中的任一预瞄点；
基于所述速度曲线和到达所述目标预瞄点的行驶速度，控制所述智能汽车中的比例-积分-微分PID控制器输出对所述智能汽车进行控制的控制量，以实现速度的跟踪。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据智能汽车当前时刻的行驶速度，确定所述智能汽车在所述当前时刻起预设时长内的速度曲线，包括：
在所述智能汽车行驶过程中，将所述当前时刻确定为目标时刻，并根据跟驰模型确定所述智能汽车在目标时刻的加速度；
根据所述目标时刻的行驶速度和加速度，确定所述智能汽车在下一时刻的行驶速度和所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移，所述下一时刻为与所述目标时刻相邻且位于所述目标时刻之后的时刻，所述参考汽车为位于所述智能汽车行驶方向上且距离所述智能汽车最近的汽车；
当所述当前时刻与下一时刻之间的时长小于所述预设时长时，将所述下一时刻确定为所述目标时刻，并返回根据跟驰模型确定所述智能汽车在目标时刻的加速度的操作，直至所述当前时刻与下一时刻之间的时长大于或等于所述预设时长；
当当前时刻与下一时刻之间的时长大于或等于所述预设时长时，根据确定的行驶速度与位移，确定所述速度曲线。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标时刻的行驶速度和加速度，确定所述智能汽车在下一时刻的行驶速度和所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移，包括：
根据所述目标时刻的行驶速度和加速度，通过下述第一公式确定所述智能汽车在所述下一时刻的行驶速度和所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移；
其中，所述vi+1为所述智能汽车在所述下一时刻的行驶速度，所述vi为所述智能汽车在所述目标时刻的行驶速度，所述ai为所述智能汽车在所述目标时刻的加速度，所述t为所述目标时刻与所述下一时刻之间的时长，所述si+1为所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移，所述s-1为上一时刻所述智能汽车与所述参考汽车之间的实际车间距离，所述vj为所述参考汽车的行驶速度，所述s为所述目标时刻所述智能汽车与所述参考汽车之间的实际车间距离。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述智能汽车到达目标预瞄点的行驶速度之前，还包括：
确定要求标定的多个预瞄点的数量；
按照所述多个预瞄点的数量，在所述智能汽车行驶的行驶路径或所述速度曲线中预先标定所述多个预瞄点。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述速度曲线和到达所述目标预瞄点的行驶速度，控制所述智能汽车中的比例-积分-微分PID控制器输出对所述智能汽车进行控制的控制量，包括：
从所述速度曲线中确定所述目标预瞄点的期望速度；
当所述期望速度与所述智能汽车到达所述目标预瞄点的行驶速度不相同时，确定所述期望速度与到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值；
基于所述期望速度与到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，确定所述PID控制器当前控制周期输出的控制量与前一个控制周期输出的控制量之间的控制增量，所述前一个控制周期为与当前控制周期相邻且位于所述当前控制周期之前的一个周期；
根据所述控制增量和所述PID控制器前一个控制周期输出的控制量，控制所述PID控制器输出当前时刻对所述智能汽车进行控制的控制量。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述期望速度与到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，确定所述PID控制器当前控制周期输出的控制量与前一个控制周期输出的控制量之间的控制增量，包括：
基于所述期望速度与到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，通过下述第二公式确定所述PID控制器当前控制周期输出的控制量与前一个控制周期输出的控制量之间的控制增量；
其中，所述Δuk为所述控制增量，所述uk为在当前控制周期输出的控制量，所述uk-1为在所述前一个控制周期内输出的控制量，所述Kp为比例系数，所述T为采样周期，所述T1为积分时间常数，所述TD为微分时间常数，所述ek为所述当前控制周期的期望速度与所述智能汽车到达所述目标预瞄点的行驶速度之间的偏差值，所述ek-1为在所述前一个周期进行控制时的偏差值，所述ek-2为在前两个控制周期进行控制时的偏差值，所述前两个控制周期为与所述前一个控制周期相邻且位于所述前一个周期之前的一个周期。
7.一种速度的规划和跟踪装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定模块，用于根据智能汽车当前时刻的行驶速度，确定所述智能汽车在所述当前时刻起预设时长内的速度曲线，以实现速度的规划；
第二确定模块，用于确定所述智能汽车到达目标预瞄点的行驶速度，所述目标预瞄点为预先标定的多个预瞄点中的任一预瞄点；
控制模块，用于基于所述速度曲线和到达所述目标预瞄点的行驶速度，控制所述智能汽车中的比例-积分-微分PID控制器输出对所述智能汽车进行控制的控制量，以实现速度的跟踪。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块包括：
第一确定子模块，用于在所述智能汽车行驶过程中，将所述当前时刻确定为目标时刻，并根据跟驰模型确定所述智能汽车在目标时刻的加速度；
第二确定子模块，用于根据所述目标时刻的行驶速度和加速度，确定所述智能汽车在下一时刻的行驶速度和所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移，所述下一时刻为与所述目标时刻相邻且位于所述目标时刻之后的时刻，所述参考汽车为位于所述智能汽车行驶方向上且距离所述智能汽车最近的汽车；
触发子模块，用于当所述当前时刻与下一时刻之间的时长小于所述预设时长时，将所述下一时刻确定为所述目标时刻，并触发所述第一确定子模块根据跟驰模型确定所述智能汽车在目标时刻的加速度，直至所述当前时刻与下一时刻之间的时长大于或等于所述预设时长；
第三确定子模块，用于当当前时刻与下一时刻之间的时长大于或等于所述预设时长时，根据确定的行驶速度与位移，确定所述速度曲线。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二确定子模块用于：
根据所述目标时刻的行驶速度和加速度，通过下述第一公式确定所述智能汽车在所述下一时刻的行驶速度和所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移；
其中，所述vi+1为所述智能汽车在所述下一时刻的行驶速度，所述vi为所述智能汽车在所述目标时刻的行驶速度，所述ai为所述智能汽车在所述目标时刻的加速度，所述t为所述目标时刻与所述下一时刻之间的时长，所述si+1为所述智能汽车在所述目标时刻到所述下一时刻所发生的位移，所述s-1为上一时刻所述智能汽车与所述参考汽车之间的实际车间距离，所述vj为所述参考汽车的行驶速度，所述s为所述目标时刻所述智能汽车与所述参考汽车之间的实际车间距离。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的方法的步骤。
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