CN110789517A - 自动驾驶横向控制方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了一种自动驾驶横向控制方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待控制车辆的当前车速，并获取所述待控制车辆前方预设区域的当前图像信息，从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息，根据所述车道线信息计算当前道路曲率，根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离，根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制，从而根据车辆的当前车速和前方道路情况选择合适的预瞄距离，实现良好的车辆横向控制效果，解决了如何实时确定合适的预瞄距离对车辆进行横向控制的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶横向控制方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
车辆的自动驾驶是一个复杂的控制过程，行业中为研究方便，按照方向将其分为纵向控制与横向控制，横向控制主要是对车辆行驶方向进行控制，保证车辆自动保持在车道中心附近行驶，在车辆横向控制研究中，有时会把车辆等效为一个在车辆质心处的一个质点，保证质点在车道中心附近，但根据此刻的车路位置关系来控制运动中的车辆，车辆的表现效果有一定延迟，控制效果不好，所以需要加入一些预判，故在车辆行驶前方选择一个点代替车辆质点，控制这个点在车道中心，以改善控制效果，我们称这个点为预瞄点，预瞄点与车辆质心之间的距离为预瞄距离。
目前，常用的方案为采用固定预瞄距离，完成预瞄点的确定，但是由于预瞄距离的选择是固定的，针对各种不同的工况都是定值，当车速较高时，预瞄距离会显得较小，且预瞄点处的微小偏差会引起较大的变化，车辆容易发生蛇形，导致车辆横向控制效果不好，严重的甚至会失稳，当车速较慢时，预瞄距离对车辆横向控制也有一定的影响，当车辆预瞄距离固定时，车辆只可以通过特定范围曲率的弯道，当弯道曲率过大时，固定预瞄距离可能会导致转向不足，而弯道曲率较小时，则可能会导致转向过大，该技术方案可适用的条件与场景十分有限。
所以，本质上存在着如何实时确定合适的预瞄距离对车辆进行横向控制的技术问题。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种自动驾驶横向控制方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何实时确定合适的预瞄距离对车辆进行横向控制的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种自动驾驶横向控制方法，所述自动驾驶横向控制方法包括以下步骤：
获取待控制车辆的当前车速，并获取所述待控制车辆前方预设区域的当前图像信息；
从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息；
根据所述车道线信息计算当前道路曲率；
根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离；
根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制。
优选地，所述根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制，具体包括：
将所述待控制车辆的质心前方间隔所述预瞄距离的点作为预瞄点，并根据所述车道线信息确定车道中心线；
根据所述预瞄点和所述车道中心线对所述待控制车辆进行横向控制。
优选地，所述根据所述预瞄点和所述车道中心线对所述待控制车辆进行横向控制，具体包括：
计算所述预瞄点与所述车道中心线的垂直距离；
判断所述垂直距离是否大于预设距离阈值；
根据判断结果对所述待控制车辆进行横向控制。
优选地，所述根据判断结果对所述待控制车辆进行横向控制，具体包括：
在所述垂直距离大于预设距离阈值时，计算所述垂直距离与所述预设距离阈值的偏差值；
根据所述偏差值计算目标前轮转向角度；
根据所述目标前轮转向角度对所述待控制车辆进行横向控制。
优选地，所述根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离，具体包括：
对所述当前车速和所述当前道路曲率进行模糊处理，获得模糊参数；
将所述模糊参数输入预设模糊规则表，获得目标数值；
根据所述目标数值计算预瞄距离。
优选地，所述从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息，具体包括：
对所述当前图像信息进行图像识别处理，获得前方道路信息；
从所述前方道路信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息。
优选地，所述根据所述车道线信息计算当前道路曲率，具体包括：
通过预设多项式方程对所述车道线信息进行拟合处理，获得所述待控制车辆前方道路的形状参数信息；
根据所述形状参数信息计算当前道路曲率。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种自动驾驶横向控制装置，所述自动驾驶横向控制装置包括：
信息获取模块，用于获取待控制车辆的当前车速，并获取所述待控制车辆前方预设区域的当前图像信息；
车道信息模块，用于从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息；
道路曲率模块，用于根据所述车道线信息计算当前道路曲率；
预瞄距离模块，用于根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离；
横向控制模块，用于根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种自动驾驶横向控制设备，所述自动驾驶横向控制设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的自动驾驶横向控制程序，所述自动驾驶横向控制程序配置有实现如上所述的自动驾驶横向控制方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有自动驾驶横向控制程序，所述自动驾驶横向控制程序被处理器执行时实现如上文所述的自动驾驶横向控制方法的步骤。
本发明提出的自动驾驶横向控制方法，通过获取待控制车辆的当前车速，并获取所述待控制车辆前方预设区域的当前图像信息，从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息，根据所述车道线信息计算当前道路曲率，根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离，根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制，从而根据车辆的当前车速和前方道路情况选择合适的预瞄距离，实现良好的车辆横向控制效果，解决了如何实时确定合适的预瞄距离对车辆进行横向控制的技术问题。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的自动驾驶横向控制设备结构示意图；
图2为本发明自动驾驶横向控制方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明自动驾驶横向控制方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明自动驾驶横向控制方法第二实施例的预瞄点及车道中心线示意图；
图5为本发明自动驾驶横向控制方法第三实施例的流程示意图；
图6为本发明自动驾驶横向控制装置第一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的自动驾驶横向控制设备结构示意图。
如图1所示，该自动驾驶横向控制设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如按键，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的设备结构并不构成对自动驾驶横向控制设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及自动驾驶横向控制程序。
在图1所示的自动驾驶横向控制设备中，网络接口1004主要用于连接外网，与其他网络设备进行数据通信；用户接口1003主要用于连接用户设备，与所述用户设备进行数据通信；本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的自动驾驶横向控制程序，并执行以下操作：
获取待控制车辆的当前车速，并获取所述待控制车辆前方预设区域的当前图像信息；
从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息；
根据所述车道线信息计算当前道路曲率；
根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离；
根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的自动驾驶横向控制程序，还执行以下操作：
将所述待控制车辆的质心前方间隔所述预瞄距离的点作为预瞄点，并根据所述车道线信息确定车道中心线；
根据所述预瞄点和所述车道中心线对所述待控制车辆进行横向控制。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的自动驾驶横向控制程序，还执行以下操作：
计算所述预瞄点与所述车道中心线的垂直距离；
判断所述垂直距离是否大于预设距离阈值；
根据判断结果对所述待控制车辆进行横向控制。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的自动驾驶横向控制程序，还执行以下操作：
在所述垂直距离大于预设距离阈值时，计算所述垂直距离与所述预设距离阈值的偏差值；
根据所述偏差值计算目标前轮转向角度；
根据所述目标前轮转向角度对所述待控制车辆进行横向控制。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的自动驾驶横向控制程序，还执行以下操作：
对所述当前车速和所述当前道路曲率进行模糊处理，获得模糊参数；
将所述模糊参数输入预设模糊规则表，获得目标数值；
根据所述目标数值计算预瞄距离。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的自动驾驶横向控制程序，还执行以下操作：
对所述当前图像信息进行图像识别处理，获得前方道路信息；
从所述前方道路信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的自动驾驶横向控制程序，还执行以下操作：
通过预设多项式方程对所述车道线信息进行拟合处理，获得所述待控制车辆前方道路的形状参数信息；
根据所述形状参数信息计算当前道路曲率。
本实施例中通过获取待控制车辆的当前车速，并获取所述待控制车辆前方预设区域的当前图像信息，从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息，根据所述车道线信息计算当前道路曲率，根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离，根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制，从而根据车辆的当前车速和前方道路情况选择合适的预瞄距离，实现良好的车辆横向控制效果，解决了如何实时确定合适的预瞄距离对车辆进行横向控制的技术问题。
基于上述硬件结构，提出本发明自动驾驶横向控制方法实施例。
参照图2，图2为本发明自动驾驶横向控制方法第一实施例的流程示意图。
在第一实施例中，所述自动驾驶横向控制方法包括以下步骤：
步骤S10，获取待控制车辆的当前车速，并获取所述待控制车辆前方预设区域的当前图像信息。
需要说明的是，本实施例的执行主体可为自动驾驶横向控制设备，还可为其他可实现相同或相似功能的设备，本实施例对此不作限制，在本实施例中，以自动驾驶横向控制设备为例进行说明。
可以理解的是，待控制车辆的当前车速可由车速传感器获得，从车辆CAN总线信号中读取，也可为通过其他方式获取，本实施例对此不作限制。
可以理解的是，待控制车辆前方预设区域的当前图像信息可为通过安装在车辆前挡风玻璃中间位置的摄像头采集，也可为通过行车记录仪采集，还可为其他方式，本实施例对此不作限制，本实施例以视觉摄像头为例进行说明，视觉摄像头安装在车辆前挡风玻璃后方乡下倾斜，固定在车内侧挡风玻璃正中央，允许偏差的范围为挡风玻璃正中央左右各5mm以内，摄像头的安装高度必须在雨刮器的运动范围以外，光轴位于车辆的纵向对称面内，要求与水平面平行并朝向前方。
应当理解的是，视觉传感器主要由光源、镜头、图像传感器、模数转换器、图像处理器、图像存储器等组成，其主要功能是获取足够的机器视觉***要处理的最原始图像，图像传感器的作用是将镜头所采集的图像装变为数字或模拟信号输出，是视觉检测的核心部件，主要由电荷耦合器件图像传感器和金属氧化物半导体图像传感器，具体根据研究对象和应用场合，同时要充分考虑车载的实际情况，选择性价比高的图像传感器，视觉传感器的信号与自动驾驶横向控制设备的硬件连接方式为通过CAN网络连接。
步骤S20，从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息。
应当理解的是，当前图像信息中可能包含有多种图像，例如，可能有前方车辆图像、行人图像、路边建筑图像、前方道路图像等，当然，还可包更多或更少的图像信息，本实施例对此不作限制。
可以理解的是，后续步骤只需要用到待控制车辆所处车道的车道线信息，因此，首先需确定待控制车辆所处的车道，再从当前图像信息中提取前方道路信息，从前方道路信息中提取待控制车辆所处车道对应的车道线信息。
步骤S30，根据所述车道线信息计算当前道路曲率。
需要说明的是，根据所述车道线信息计算当前道路曲率具体为通过预设多项式方程对所述车道线信息进行拟合处理，获得所述待控制车辆前方道路的形状参数信息，根据所述形状参数信息计算当前道路曲率。
应当理解的是，对车道线信息进行拟合处理可以获得待控制车辆前方道路的形状参数信息根据形状参数信息即可计算当前道路曲率。
步骤S40，根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离。
需要说明的是，当前道路曲率为从外界实时获取的，当前车速为车辆的纵向控制，因此协调三者之间关系的关键为如何根据当前道路曲率及纵向车速的变化来自适应调节预瞄距离，三者之间没有明确的数学关系，故本方案采用模糊控制方法来获得预瞄距离。
步骤S50，根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制。
可以理解的是，根据预瞄距离可选择合适的预瞄点，从而通过预瞄点对待控制车辆进行横向控制。
本实施例中通过获取待控制车辆的当前车速，并获取所述待控制车辆前方预设区域的当前图像信息，从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息，根据所述车道线信息计算当前道路曲率，根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离，根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制，从而根据车辆的当前车速和前方道路情况选择合适的预瞄距离，实现良好的车辆横向控制效果，解决了如何实时确定合适的预瞄距离对车辆进行横向控制的技术问题。
在一实施例中，如图3所示，基于第一实施例提出本发明自动驾驶横向控制方法第二实施例，所述步骤S50，包括：
步骤S501，将所述待控制车辆的质心前方间隔所述预瞄距离的点作为预瞄点，并根据所述车道线信息确定车道中心线。
应当理解的是，车道中心线即车道的中心线，预瞄点为待控制车辆的质心前方间隔所述预瞄距离的点，建立坐标系来进行说明，如图4所示，在车辆1上建立车辆坐标系2，原点在车辆质心处，x轴为车辆纵向对称轴，前向为正，y轴正向为驾驶员左侧，在车道线3范围内，自动驾驶横向控制使车辆保持在车道中心线4附近行驶，车辆质心前方间隔预瞄距离6处的点为预瞄点5，控制预瞄点5与车道中心线4的距离，使接下来的时刻减小车辆1与车道中心线4的距离，保持该距离在可接受的范围内，也就实现了自动驾驶车辆的横向控制，车辆1与车道中心线4的距离是横向控制效果的重要性能指标，利用预瞄点5处的偏差，通过横向控制算法得到目标前轮转向角度，实现车辆合理转向，达到车辆保持在车道中心线行驶的目的。
步骤S502，根据所述预瞄点和所述车道中心线对所述待控制车辆进行横向控制。
需要说明的是，根据所述预瞄点和所述车道中心线对所述待控制车辆进行横向控制具体为，计算所述预瞄点与所述车道中心线的垂直距离，判断所述垂直距离是否大于预设距离阈值，在所述垂直距离大于预设距离阈值时，计算所述垂直距离与所述预设距离阈值的偏差值，根据所述偏差值计算目标前轮转向角度，根据所述目标前轮转向角度对所述待控制车辆进行横向控制。
可以理解的是，计算预瞄点与车道中心线的垂直距离，将垂直距离与预设距离阈值进行比较，在垂直距离大于预设距离阈值时，计算偏差值，并根据偏差值确定目标前轮转向角度，并根据目标前轮转向角度对待控制车辆进行横向控制，以使预瞄点与车道中心线的垂直距离小于预设距离阈值，使车辆平稳行驶。
本实施例中通过将所述待控制车辆的质心前方间隔所述预瞄距离的点作为预瞄点，并根据所述车道线信息确定车道中心线，根据所述预瞄点和所述车道中心线对所述待控制车辆进行横向控制，从而使预瞄点与车道中心线的垂直距离小于预设距离阈值，使车辆平稳行驶。
在一实施例中，如图5所示，基于第一实施例或第二实施例提出本发明自动驾驶横向控制方法第三实施例，在本实施例中，基于第一实施例进行说明，所述步骤S40，包括：
步骤S401，对所述当前车速和所述当前道路曲率进行模糊处理，获得模糊参数。
可以理解的是，在进行计算之前需要先对当前车速和当前道路曲率进行模糊处理，获得模糊参数，然后再根据模糊参数及预设模糊规则表获得预瞄距离。
步骤S402，将所述模糊参数输入预设模糊规则表，获得目标数值。
步骤S403，根据所述目标数值计算预瞄距离。
需要说明的是，预设模糊规则表可选择典型的模糊规则形式：
IF x is G and y is H,Then z＝C，
其中，变量x，y为输入，变量z为输出，G和H分别是x和y的输入模糊集，C是z变量的模糊集，本方法的基本输入为待控制车辆的当前车速V和当前道路曲率ρ，输出为预瞄距离L，此模糊控制器的隶属度函数采用最常用的等腰三角形隶属度函数，在车辆正常行驶中，车辆的车速V范围为(0,30)，单位为m/s，而当前道路曲率ρ的取值范围为(0,0.01)，单位为1/m，输出的预瞄距离L范围为(0,60)，单位为m，将车辆车速和道路曲率平均划分为7个模糊子集，输出预瞄距离也划分成7个模糊子集，这7个模糊子集在模糊语言中，分别是极小、小、较小、正常、较大、大、极大，从而输出49条模糊规则，模糊推理过程中“and”运算采用求代数积方法，合成运算采用最大积方法，蕴含运算采用求积方法，将模糊量转换成清晰量采用加权平均算法，所述模糊量即为目标数值，从而获得最终期望的预瞄距离输出。
本实施例中通过对所述当前车速和所述当前道路曲率进行模糊处理，获得模糊参数，将所述模糊参数输入预设模糊规则表，获得目标数值，根据所述目标数值计算预瞄距离，从而通过当前车速、当前道路曲率及预设模糊规则表计算出预瞄距离。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有自动驾驶横向控制程序，所述自动驾驶横向控制程序被处理器执行时实现如下操作：
获取待控制车辆的当前车速，并获取所述待控制车辆前方预设区域的当前图像信息；
从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息；
根据所述车道线信息计算当前道路曲率；
根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离；
根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制。
进一步地，所述自动驾驶横向控制程序被处理器执行时还实现如下操作：
将所述待控制车辆的质心前方间隔所述预瞄距离的点作为预瞄点，并根据所述车道线信息确定车道中心线；
根据所述预瞄点和所述车道中心线对所述待控制车辆进行横向控制。
进一步地，所述自动驾驶横向控制程序被处理器执行时还实现如下操作：
计算所述预瞄点与所述车道中心线的垂直距离；
判断所述垂直距离是否大于预设距离阈值；
根据判断结果对所述待控制车辆进行横向控制。
进一步地，所述自动驾驶横向控制程序被处理器执行时还实现如下操作：
在所述垂直距离大于预设距离阈值时，计算所述垂直距离与所述预设距离阈值的偏差值；
根据所述偏差值计算目标前轮转向角度；
根据所述目标前轮转向角度对所述待控制车辆进行横向控制。
进一步地，所述自动驾驶横向控制程序被处理器执行时还实现如下操作：
对所述当前车速和所述当前道路曲率进行模糊处理，获得模糊参数；
将所述模糊参数输入预设模糊规则表，获得目标数值；
根据所述目标数值计算预瞄距离。
进一步地，所述自动驾驶横向控制程序被处理器执行时还实现如下操作：
对所述当前图像信息进行图像识别处理，获得前方道路信息；
从所述前方道路信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息。
进一步地，所述自动驾驶横向控制程序被处理器执行时还实现如下操作：
通过预设多项式方程对所述车道线信息进行拟合处理，获得所述待控制车辆前方道路的形状参数信息；
根据所述形状参数信息计算当前道路曲率。
本实施例中通过获取待控制车辆的当前车速，并获取所述待控制车辆前方预设区域的当前图像信息，从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息，根据所述车道线信息计算当前道路曲率，根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离，根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制，从而根据车辆的当前车速和前方道路情况选择合适的预瞄距离，实现良好的车辆横向控制效果，解决了如何实时确定合适的预瞄距离对车辆进行横向控制的技术问题。
此外，参照图6，本发明实施例还提出一种自动驾驶横向控制装置，所述自动驾驶横向控制装置包括：
信息获取模块10，用于获取待控制车辆的当前车速，并获取所述待控制车辆前方预设区域的当前图像信息。
可以理解的是，待控制车辆的当前车速可由车速传感器获得，从车辆CAN总线信号中读取，也可为通过其他方式获取，本实施例对此不作限制。
可以理解的是，待控制车辆前方预设区域的当前图像信息可为通过安装在车辆前挡风玻璃中间位置的摄像头采集，也可为通过行车记录仪采集，还可为其他方式，本实施例对此不作限制，本实施例以视觉摄像头为例进行说明，视觉摄像头安装在车辆前挡风玻璃后方乡下倾斜，固定在车内侧挡风玻璃正中央，允许偏差的范围为挡风玻璃正中央左右各5mm以内，摄像头的安装高度必须在雨刮器的运动范围以外，光轴位于车辆的纵向对称面内，要求与水平面平行并朝向前方。
应当理解的是，视觉传感器主要由光源、镜头、图像传感器、模数转换器、图像处理器、图像存储器等组成，其主要功能是获取足够的机器视觉***要处理的最原始图像，图像传感器的作用是将镜头所采集的图像装变为数字或模拟信号输出，是视觉检测的核心部件，主要由电荷耦合器件图像传感器和金属氧化物半导体图像传感器，具体根据研究对象和应用场合，同时要充分考虑车载的实际情况，选择性价比高的图像传感器，视觉传感器的信号与自动驾驶横向控制设备的硬件连接方式为通过CAN网络连接。
车道信息模块20，用于从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息。
应当理解的是，当前图像信息中可能包含有多种图像，例如，可能有前方车辆图像、行人图像、路边建筑图像、前方道路图像等，当然，还可包更多或更少的图像信息，本实施例对此不作限制。
可以理解的是，后续步骤只需要用到待控制车辆所处车道的车道线信息，因此，首先需确定待控制车辆所处的车道，再从当前图像信息中提取前方道路信息，从前方道路信息中提取待控制车辆所处车道对应的车道线信息。
道路曲率模块30，用于根据所述车道线信息计算当前道路曲率。
需要说明的是，根据所述车道线信息计算当前道路曲率具体为通过预设多项式方程对所述车道线信息进行拟合处理，获得所述待控制车辆前方道路的形状参数信息，根据所述形状参数信息计算当前道路曲率。
应当理解的是，对车道线信息进行拟合处理可以获得待控制车辆前方道路的形状参数信息根据形状参数信息即可计算当前道路曲率。
预瞄距离模块40，用于根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离。
需要说明的是，当前道路曲率为从外界实时获取的，当前车速为车辆的纵向控制，因此协调三者之间关系的关键为如何根据当前道路曲率及纵向车速的变化来自适应调节预瞄距离，三者之间没有明确的数学关系，故本方案采用模糊控制方法来获得预瞄距离。
横向控制模块50，用于根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制。
可以理解的是，根据预瞄距离可选择合适的预瞄点，从而通过预瞄点对待控制车辆进行横向控制。
本实施例中通过获取待控制车辆的当前车速，并获取所述待控制车辆前方预设区域的当前图像信息，从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息，根据所述车道线信息计算当前道路曲率，根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离，根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制，从而根据车辆的当前车速和前方道路情况选择合适的预瞄距离，实现良好的车辆横向控制效果，解决了如何实时确定合适的预瞄距离对车辆进行横向控制的技术问题。
在一实施例中，所述横向控制模块50，还用于将所述待控制车辆的质心前方间隔所述预瞄距离的点作为预瞄点，并根据所述车道线信息确定车道中心线；根据所述预瞄点和所述车道中心线对所述待控制车辆进行横向控制。
在一实施例中，所述横向控制模块50，还用于计算所述预瞄点与所述车道中心线的垂直距离；判断所述垂直距离是否大于预设距离阈值；根据判断结果对所述待控制车辆进行横向控制。
在一实施例中，所述横向控制模块50，还用于在所述垂直距离大于预设距离阈值时，计算所述垂直距离与所述预设距离阈值的偏差值；根据所述偏差值计算目标前轮转向角度；根据所述目标前轮转向角度对所述待控制车辆进行横向控制。
在一实施例中，所述预瞄距离模块40，还用于对所述当前车速和所述当前道路曲率进行模糊处理，获得模糊参数；将所述模糊参数输入预设模糊规则表，获得目标数值；根据所述目标数值计算预瞄距离。
在一实施例中，所述车道信息模块20，还用于对所述当前图像信息进行图像识别处理，获得前方道路信息；从所述前方道路信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息。
在一实施例中，所述道路曲率模块30，还用于通过预设多项式方程对所述车道线信息进行拟合处理，获得所述待控制车辆前方道路的形状参数信息；根据所述形状参数信息计算当前道路曲率。
在本发明所述自动驾驶横向控制装置的其他实施例或具体实现方法可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个计算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台智能自动驾驶横向控制设备(可以是手机，计算机，自动驾驶横向控制设备，空调器，或者网络自动驾驶横向控制设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种自动驾驶横向控制方法，其特征在于，所述自动驾驶横向控制方法包括以下步骤：
获取待控制车辆的当前车速，并获取所述待控制车辆前方预设区域的当前图像信息；
从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息；
根据所述车道线信息计算当前道路曲率；
根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离；
根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制。
2.如权利要求1所述的自动驾驶横向控制方法，其特征在于，所述根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制，具体包括：
将所述待控制车辆的质心前方间隔所述预瞄距离的点作为预瞄点，并根据所述车道线信息确定车道中心线；
根据所述预瞄点和所述车道中心线对所述待控制车辆进行横向控制。
3.如权利要求2所述的自动驾驶横向控制方法，其特征在于，所述根据所述预瞄点和所述车道中心线对所述待控制车辆进行横向控制，具体包括：
计算所述预瞄点与所述车道中心线的垂直距离；
判断所述垂直距离是否大于预设距离阈值；
根据判断结果对所述待控制车辆进行横向控制。
4.如权利要求3所述的自动驾驶横向控制方法，其特征在于，所述根据判断结果对所述待控制车辆进行横向控制，具体包括：
在所述垂直距离大于预设距离阈值时，计算所述垂直距离与所述预设距离阈值的偏差值；
根据所述偏差值计算目标前轮转向角度；
根据所述目标前轮转向角度对所述待控制车辆进行横向控制。
5.如权利要求1所述的自动驾驶横向控制方法，其特征在于，所述根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离，具体包括：
对所述当前车速和所述当前道路曲率进行模糊处理，获得模糊参数；
将所述模糊参数输入预设模糊规则表，获得目标数值；
根据所述目标数值计算预瞄距离。
6.如权利要求1所述的自动驾驶横向控制方法，其特征在于，所述从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息，具体包括：
对所述当前图像信息进行图像识别处理，获得前方道路信息；
从所述前方道路信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息。
7.如权利要求1～6中任一项所述的自动驾驶横向控制方法，其特征在于，所述根据所述车道线信息计算当前道路曲率，具体包括：
通过预设多项式方程对所述车道线信息进行拟合处理，获得所述待控制车辆前方道路的形状参数信息；
根据所述形状参数信息计算当前道路曲率。
8.一种自动驾驶横向控制装置，其特征在于，所述自动驾驶横向控制装置包括：
信息获取模块，用于获取待控制车辆的当前车速，并获取所述待控制车辆前方预设区域的当前图像信息；
车道信息模块，用于从所述当前图像信息中提取所述待控制车辆所处车道的车道线信息；
道路曲率模块，用于根据所述车道线信息计算当前道路曲率；
预瞄距离模块，用于根据所述当前车速和所述当前道路曲率计算预瞄距离；
横向控制模块，用于根据所述预瞄距离对所述待控制车辆进行横向控制。
9.一种自动驾驶横向控制设备，其特征在于，所述自动驾驶横向控制设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的自动驾驶横向控制程序，所述自动驾驶横向控制程序配置有实现如权利要求1至7中任一项所述的自动驾驶横向控制方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有自动驾驶横向控制程序，所述自动驾驶横向控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的自动驾驶横向控制方法的步骤。
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