CN113232652A - 一种基于运动学模型的车辆巡航控制方法及*** - Google Patents

一种基于运动学模型的车辆巡航控制方法及*** Download PDF

Info

Publication number
CN113232652A
CN113232652A CN202110669399.2A CN202110669399A CN113232652A CN 113232652 A CN113232652 A CN 113232652A CN 202110669399 A CN202110669399 A CN 202110669399A CN 113232652 A CN113232652 A CN 113232652A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target vehicle
vehicle
motion
cruise control
kinematic model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110669399.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113232652B (zh
Inventor
程德心
张伟
汤戈
蔡幼波
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan Kotei Informatics Co Ltd
Original Assignee
Wuhan Kotei Informatics Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan Kotei Informatics Co Ltd filed Critical Wuhan Kotei Informatics Co Ltd
Priority to CN202110669399.2A priority Critical patent/CN113232652B/zh
Publication of CN113232652A publication Critical patent/CN113232652A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113232652B publication Critical patent/CN113232652B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/14—Adaptive cruise control
    • B60W30/16—Control of distance between vehicles, e.g. keeping a distance to preceding vehicle
    • B60W30/165—Automatically following the path of a preceding lead vehicle, e.g. "electronic tow-bar"
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
    • B60W10/04—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of propulsion units
    • B60W10/06—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of propulsion units including control of combustion engines
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
    • B60W10/10—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of change-speed gearings
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
    • B60W10/18—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of braking systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0001—Details of the control system
    • B60W2050/0019—Control system elements or transfer functions
    • B60W2050/0028—Mathematical models, e.g. for simulation
    • B60W2050/0031—Mathematical model of the vehicle
    • B60W2050/0034—Multiple-track, 2D vehicle model, e.g. four-wheel model
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/15—Road slope, i.e. the inclination of a road segment in the longitudinal direction
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2710/00—Output or target parameters relating to a particular sub-units
    • B60W2710/06—Combustion engines, Gas turbines
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2710/00—Output or target parameters relating to a particular sub-units
    • B60W2710/10—Change speed gearings
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2710/00—Output or target parameters relating to a particular sub-units
    • B60W2710/18—Braking system
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40—Engine management systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于运动学模型的车辆巡航控制方法，获取目标车辆运动的状态变量并根据其确定目标车辆的第一运动学模型，所述状态变量包括速度、加速度和转弯速率；根据卡尔曼滤波算法校正目标车辆运动的状态变量；根据校正后的目标车辆运动的状态变量预测目标车辆的第二运动学模型；根据第二运动模型调整自身车辆的自动巡航控制策略。本发明利用车辆状态估计的方法，采用多种不同前车运动学模型估计，并结合卡尔曼滤波解决自适应巡航跟踪前车时的操控性，燃油经济性。

Description

一种基于运动学模型的车辆巡航控制方法及***
技术领域
本发明属于汽车自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于运动学模型的车辆巡航控制方法及***。
背景技术
随着我国高速公路网建设纵横迅速延伸，自动巡航控制也具备了广泛的发展和应用前景。科技的发展使相应电子技术在汽车上应用得越来越广泛，汽车电子化程度越来越高。特别是微控制器进入汽车控制领域后，给汽车发展带来了划时代的变化，汽车的动力性、操作稳定性、安全性、燃油经济性、对环境的友好性都得到了大幅提升。在内陆型国家，驾驶汽车长途行驶的机会较多，而且在高速公路上行驶时变换车速的频率及范围都较少，能以较稳定的车速行驶。
采用了汽车巡航控制***后，当车辆在高速公路上长时间行车时，驾驶员就不用再去控制油门踏板。这样便减轻了驾驶员的负担，从而减少或避免了交通事故的发生，但是传统巡航***的操控性能差，燃油的能耗效率不高。
发明内容
为提高车辆巡航***的操控性和能耗效率，在本发明的第一方面提供了一种基于运动学模型的车辆巡航控制方法，包括：获取目标车辆运动的状态变量并根据其确定目标车辆的第一运动学模型，所述状态变量包括速度、加速度和转弯速率；根据卡尔曼滤波算法校正目标车辆运动的状态变量；根据校正后的目标车辆运动的状态变量预测目标车辆的第二运动学模型；根据第二运动模型调整自身车辆的自动巡航控制策略。
在本发明的一些实施例中，所述运动学模型包括恒定速度模型、恒定加速度模型、恒定转弯和恒定速度模型，以及恒定转弯和恒定加速度模型。
在本发明的一些实施例中，所述根据卡尔曼滤波算法校正目标车辆运动的状态变量包括如下步骤：根据目标车辆的第一运动学模型获取状态变量的先验分布；从所述先验分布中采样，得到由多个sigma点组成的sigma点集；所述多个sigma点属于同一高斯分布，且所述高斯分布的均值和协方差与状态变量的先验分布相同；预测sigma点集的均值和方差，并根据其更新或校正目标车辆运动的状态变量。
进一步的，所述预测sigma点集的均值和方差，并根据其更新或校正目标车辆运动的状态变量包括如下步骤：
根据所述sigma点集的均值和预设的状态转移函数方差预测目标车辆的下一状态分布对应的均值和方差，以获得目标车辆下一个状态的预测测量值；
融合状态变量的先验值、目标车辆下一个状态的实际测量值和预测测量值，得到目标车辆下一个状态的状态变量。
在本发明的一些实施例中，所述巡航控制策略包括对自身车辆在弯道和/或坡道路况下的速度和/或加速度进行控制，以减少自身车辆的瞬态油耗。
进一步的，所述对自身车辆在弯道和/或坡道路况下的速度和/或加速度进行控制包括如下步骤：
利用高精度地图获取前方道路的弯道或坡道信息；
根据所述第二运动模型确定的状态变量，以及所述弯道或坡道信息，自动动态调整自身速度和/或加速以保持速度和/或加速变化趋于稳定，且低于阈值。
本发明的第二方面，提供了一种基于运动学模型的车辆巡航控制***，包括获取模块、校正模块、预测模块、调整模块，所述获取模块，用于获取目标车辆运动的状态变量并根据其确定目标车辆的第一运动学模型，所述状态变量包括速度、加速度和转弯速率；所述校正模块，用于根据卡尔曼滤波算法校正目标车辆运动的状态变量；所述预测模块，用于根据校正后的目标车辆运动的状态变量预测目标车辆的第二运动学模型；所述调整模块，用于根据第二运动模型调整自身车辆的自动巡航控制策略。
进一步的，所述校正模块包括获取单元、采样单元、更新单元，所述获取单元，用于根据目标车辆的第一运动学模型获取状态变量的先验分布；所述采样单元，用于从所述先验分布中采样，得到由多个sigma点组成的sigma点集；所述更新单元，用于预测sigma点集的均值和方差，并根据其更新或校正目标车辆运动的状态变量。
本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明第一方面提供的基于运动学模型的车辆巡航控制方法。
本发明的第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明第一方面提供的基于运动学模型的车辆巡航控制方法。
本发明的有益效果是：
1.本发明利用车辆状态估计的方法，采用多种不同前车运动学模型估计，并结合卡尔曼滤波解决自适应巡航跟踪前车时的操控性，燃油经济性；
2.减轻了驾驶员的负担，从而减少或避免了交通事故的发生；
3.减少了不必要的车速变化，可以最大限度地节省燃料，降低排气污染；4.通过切换不同运动模型，提高驾驶员舒适性。
附图说明
图1为本发明的一些实施中的基于运动学模型的车辆巡航控制方法的基本流程示意图；
图2为本发明中的运动模型及转换关系示意图；
图3为本发明的一些实施中的基于运动学模型的车辆巡航控制方法的自身车辆的自动巡航控制策略的示意图；
图4为本发明的一些实施中的基于运动学模型的车辆巡航控制***的基本结构示意图；
图5为本发明的一些实施中的基于运动学模型的车辆巡航控制***的具体结构示意图；
图6为本发明的一些实施中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
参考图1，在本发明的第一方面提供了提供了一种基于运动学模型的车辆巡航控制方法，包括：S100.获取目标车辆运动的状态变量并根据其确定目标车辆的第一运动学模型，所述状态变量包括速度、加速度和转弯速率；S200.根据卡尔曼滤波算法校正目标车辆运动的状态变量；S300.根据校正后的目标车辆运动的状态变量预测目标车辆的第二运动学模型；S400.根据第二运动模型调整自身车辆的自动巡航控制策略。
可以理解，上述目标车辆通常是指位于自身车辆前方的一个或多个目标车辆，优选的，目标车辆与自身车辆相对的速度和/或加速度恒定且与自身车辆的传感器测量范围内。
参考图2，在本发明的一些实施例中为了简化求解，提高状态变量测量的实时性，对车辆在道路中的不同运动状态进行了划分：所述运动学模型包括恒定速度模型、恒定加速度模型、恒定转弯和恒定速度模型，以及恒定转弯和恒定加速度模型。具体地，包括一次运动模型和二次运动模型，其中：一次运动模型(线性运动模型)包括恒定速度(ConstantVelocity，CV)模型、恒定加速度(Constant Acceleration，CA)模型；
二次运动模型包括恒定转弯率和速度(Constant Turn Rate and Velocity，CTRV)模型、恒定转弯率和加速度(Constant Turn Rate and Acceleration，CTRA)模型。例如，恒定转弯率和速度模型CVTR是CV的一般形式，当角速度ω等于0时，就是CV。CTRV模型假设运动对象沿直线前进，同时还能以固定的转弯速率和恒定的速度移动。
可选的，CTRV状态变量通过向量或矩阵的形式表示：
Figure BDA0003118257200000051
其中x表示状态变量，px、py、v、ψ和
Figure BDA0003118257200000052
分别表示目标车辆在测量空间中的横坐标、纵坐标、速度大小、偏航角、角速度，即在一个恒定的转弯率下，速度和角速度的变化率为0；相应地，目标车辆下一个状态的状态变量表示为：
Figure BDA0003118257200000053
在本发明的一些实施例的步骤S200中，所述根据卡尔曼滤波算法校正目标车辆运动的状态变量包括如下步骤：根据目标车辆的第一运动学模型获取状态变量的先验分布；从所述先验分布中采样，得到由多个sigma点组成的sigma点集；所述多个sigma点属于同一高斯分布，且所述高斯分布的均值和协方差与状态变量的先验分布相同；预测sigma点集的均值和方差，并根据其更新或校正目标车辆运动的状态变量。
进一步的，所述预测sigma点集的均值和方差，并根据其更新或校正目标车辆运动的状态变量包括如下步骤：根据所述sigma点集的均值和预设的状态转移函数方差预测目标车辆的下一状态分布对应的均值和方差，以获得目标车辆下一个状态的预测测量值；融合状态变量的先验值、目标车辆下一个状态的实际测量值和预测测量值，得到目标车辆下一个状态的状态变量。
可以理解，sigma点集状态转移函数通过目标车辆的第一运动学模型确定，即转移函数描述了下一状态时的状态变量与当前状态变量的关系。
参考图3，在本发明的一些实施例的步骤S400中，所述巡航控制策略包括对自身车辆在弯道和/或坡道路况下的速度和/或加速度进行控制，以减少自身车辆的瞬态油耗。
进一步的，所述对自身车辆在弯道和/或坡道路况下的速度和/或加速度进行控制包括如下步骤：利用高精度地图获取前方道路的弯道或坡道信息；根据所述第二运动模型确定的状态变量，以及所述弯道或坡道信息，自动动态调整自身速度和/或加速以保持速度和/或加速变化趋于稳定，且低于阈值。
具体地，弯道经济策略：①入弯：提前降速策略；②出弯：提前加速策略；坡道经济策略：①上坡：提前加速策略；②出弯：提前减速策略。即，在直道保持恒定速度，减速或加速阶段保持加速度恒定，上坡坡道的长度和下坡坡道的长度分别用d和a表示，对应的速度变化为△Vd和△Va表示。
由于瞬态油耗比稳态油耗一般高6％-30％，其中弯道和坡道是典型的瞬态场景。结合高精度地图，可预先得到前方的弯道曲率、弯道长度和上下坡度，从而提升了自身车辆在巡航控制过程中燃油能耗效率和经济性。
实施例2
参考图4，本发明的第二方面，提供了一种基于运动学模型的车辆巡航控制***1，包括获取模块11、校正模块12、预测模块13、调整模块14，所述获取模块11，用于获取目标车辆运动的状态变量并根据其确定目标车辆的第一运动学模型，所述状态变量包括速度、加速度和转弯速率；所述校正模块12，用于根据卡尔曼滤波算法校正目标车辆运动的状态变量；所述预测模块13，用于根据校正后的目标车辆运动的状态变量预测目标车辆的第二运动学模型；所述调整模块14，用于根据第二运动模型调整自身车辆的自动巡航控制策略。
可选的，获取模块11包括一种或多种测距传感器、视觉传感器或定位模块。具体地：将单目相机安装在自身车辆的挡风玻璃下，激光雷达安装在车顶，毫米波雷达安装在前保险杠；根据位于自身车辆的前方的单目相机，检测前方车辆的运动状态，以确定前方车辆的运动模型。
为提高测量或预测精度，保证自身车辆自动巡航控制过程中的稳定性，在本发明的一些实施例中：所述校正模12块包括获取单元、采样单元、更新单元，所述获取单元，用于根据目标车辆的第一运动学模型获取状态变量的先验分布；所述采样单元，用于从所述先验分布中采样，得到由多个sigma点组成的sigma点集；所述更新单元，用于预测sigma点集的均值和方差，并根据其更新或校正目标车辆运动的状态变量。
参考图5，在上述的实施例中，车辆巡航控制***1的调整模块14(控制器)通过控制自动变速器控制器、发动机节气门执行器、制动执行器中的一种或多种，实现对自身车辆的传动比、节气门开度、自动压力或踏板行程的控制，进而保证自身车辆在弯道或坡道的行驶过程中最大限度保持速度或加速度恒定，从而减少瞬时油耗。调整模块还包括人机界面，通过人机界面可以设定用户指定的巡航速度、与目标车辆的理想间距等。
实施例3
本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明第一方面提供的方法。
参考图6，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
通常以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本公开的实施例所描述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个计算机程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++、Python，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于运动学模型的车辆巡航控制方法，其特征在于，包括：
获取目标车辆运动的状态变量并根据其确定目标车辆的第一运动学模型，所述状态变量包括速度、加速度和转弯速率；
根据卡尔曼滤波算法校正目标车辆运动的状态变量；
根据校正后的目标车辆运动的状态变量预测目标车辆的第二运动学模型；
根据第二运动模型调整自身车辆的自动巡航控制策略。
2.根据权利要求1所述的基于运动学模型的车辆巡航控制方法，其特征在于，所述运动学模型包括恒定速度模型、恒定加速度模型、恒定转弯和恒定速度模型，以及恒定转弯和恒定加速度模型。
3.根据权利要求1所述的基于运动学模型的车辆巡航控制方法，其特征在于，所述根据卡尔曼滤波算法校正目标车辆运动的状态变量包括如下步骤：
根据目标车辆的第一运动学模型获取状态变量的先验分布；
从所述先验分布中采样，得到由多个sigma点组成的sigma点集；所述多个sigma点属于同一高斯分布，且所述高斯分布的均值和协方差与状态变量的先验分布相同；
预测sigma点集的均值和方差，并根据其更新或校正目标车辆运动的状态变量。
4.根据权利要求3所述的基于运动学模型的车辆巡航控制方法，其特征在于，所述预测sigma点集的均值和方差，并根据其更新或校正目标车辆运动的状态变量包括如下步骤：
根据所述sigma点集的均值和预设的状态转移函数方差预测目标车辆的下一状态分布对应的均值和方差，以获得目标车辆下一个状态的预测测量值；
融合状态变量的先验值、目标车辆下一个状态的实际测量值和预测测量值，得到目标车辆下一个状态的状态变量。
5.根据权利要求1所述的基于运动学模型的车辆巡航控制方法，其特征在于，所述巡航控制策略包括对自身车辆在弯道和/或坡道路况下的速度和/或加速度进行控制，以减少自身车辆的瞬态油耗。
6.根据权利要求5所述的基于运动学模型的车辆巡航控制方法，其特征在于，所述对自身车辆在弯道和/或坡道路况下的速度和/或加速度进行控制包括如下步骤：
利用高精度地图获取前方道路的弯道或坡道信息；
根据所述第二运动模型确定的状态变量，以及所述弯道或坡道信息，自动动态调整自身速度和/或加速以保持速度和/或加速变化趋于稳定，且低于阈值。
7.一种基于运动学模型的车辆巡航控制***，其特征在于，包括获取模块、校正模块、预测模块、调整模块，
所述获取模块，用于获取目标车辆运动的状态变量并根据其确定目标车辆的第一运动学模型，所述状态变量包括速度、加速度和转弯速率；
所述校正模块，用于根据卡尔曼滤波算法校正目标车辆运动的状态变量；
所述预测模块，用于根据校正后的目标车辆运动的状态变量预测目标车辆的第二运动学模型；
所述调整模块，用于根据第二运动模型调整自身车辆的自动巡航控制策略。
8.根据权利要求7所述的基于运动学模型的车辆巡航控制***，所述校正模块包括获取单元、采样单元、更新单元，
所述获取单元，用于根据目标车辆的第一运动学模型获取状态变量的先验分布；
所述采样单元，用于从所述先验分布中采样，得到由多个sigma点组成的sigma点集；
所述更新单元，用于预测sigma点集的均值和方差，并根据其更新或校正目标车辆运动的状态变量。
9.一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6中任一项所述的基于运动学模型的车辆巡航控制方法。
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于运动学模型的车辆巡航控制方法。
CN202110669399.2A 2021-06-16 2021-06-16 一种基于运动学模型的车辆巡航控制方法及*** Active CN113232652B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110669399.2A CN113232652B (zh) 2021-06-16 2021-06-16 一种基于运动学模型的车辆巡航控制方法及***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110669399.2A CN113232652B (zh) 2021-06-16 2021-06-16 一种基于运动学模型的车辆巡航控制方法及***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113232652A true CN113232652A (zh) 2021-08-10
CN113232652B CN113232652B (zh) 2022-10-25

Family

ID=77140126

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110669399.2A Active CN113232652B (zh) 2021-06-16 2021-06-16 一种基于运动学模型的车辆巡航控制方法及***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113232652B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113763434A (zh) * 2021-09-26 2021-12-07 东风汽车集团股份有限公司 一种基于卡尔曼滤波多运动模型切换的目标轨迹预测方法
CN114212078A (zh) * 2022-01-18 2022-03-22 武汉光庭信息技术股份有限公司 一种自动泊车中自车定位精度检测方法和***
CN115503707A (zh) * 2022-10-26 2022-12-23 东风商用车有限公司 一种基于加速度管理的巡航控制方法、***和存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104192145A (zh) * 2014-07-21 2014-12-10 厦门雅迅网络股份有限公司 一种车辆有限变速巡航方法
CN105691393A (zh) * 2014-11-25 2016-06-22 广州汽车集团股份有限公司 基于实时路况的车辆智能巡航控制方法及装置
CN109927725A (zh) * 2019-01-28 2019-06-25 吉林大学 一种具有驾驶风格学习能力的自适应巡航***及实现方法
CN110182215A (zh) * 2019-05-23 2019-08-30 南京航空航天大学 一种汽车经济性巡航控制方法及装置
CN110606084A (zh) * 2019-09-19 2019-12-24 中国第一汽车股份有限公司 巡航控制方法、装置、车辆及存储介质
CN111562570A (zh) * 2020-04-30 2020-08-21 南京理工大学 基于毫米波雷达的面向自动驾驶的车辆感知方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104192145A (zh) * 2014-07-21 2014-12-10 厦门雅迅网络股份有限公司 一种车辆有限变速巡航方法
CN105691393A (zh) * 2014-11-25 2016-06-22 广州汽车集团股份有限公司 基于实时路况的车辆智能巡航控制方法及装置
CN109927725A (zh) * 2019-01-28 2019-06-25 吉林大学 一种具有驾驶风格学习能力的自适应巡航***及实现方法
CN110182215A (zh) * 2019-05-23 2019-08-30 南京航空航天大学 一种汽车经济性巡航控制方法及装置
CN110606084A (zh) * 2019-09-19 2019-12-24 中国第一汽车股份有限公司 巡航控制方法、装置、车辆及存储介质
CN111562570A (zh) * 2020-04-30 2020-08-21 南京理工大学 基于毫米波雷达的面向自动驾驶的车辆感知方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113763434A (zh) * 2021-09-26 2021-12-07 东风汽车集团股份有限公司 一种基于卡尔曼滤波多运动模型切换的目标轨迹预测方法
CN113763434B (zh) * 2021-09-26 2024-02-02 东风汽车集团股份有限公司 一种基于卡尔曼滤波多运动模型切换的目标轨迹预测方法
CN114212078A (zh) * 2022-01-18 2022-03-22 武汉光庭信息技术股份有限公司 一种自动泊车中自车定位精度检测方法和***
CN114212078B (zh) * 2022-01-18 2023-10-10 武汉光庭信息技术股份有限公司 一种自动泊车中自车定位精度检测方法和***
CN115503707A (zh) * 2022-10-26 2022-12-23 东风商用车有限公司 一种基于加速度管理的巡航控制方法、***和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN113232652B (zh) 2022-10-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113232652B (zh) 一种基于运动学模型的车辆巡航控制方法及***
US11216748B2 (en) Predictive control techniques for ground vehicles
US11603092B2 (en) Method and device for vehicle parking control
US11072329B2 (en) Ground vehicle control techniques
US9067571B2 (en) Travel control device
US20190375394A1 (en) Ground Vehicle Control Techniques
CN106004875A (zh) 自适应巡航控制***
WO2013095237A1 (en) Method and module for controlling a vehicle's speed based on rules and/or costs
EP2794379A1 (en) Method and module for controlling a vehicle's speed based on rules and/or costs
JP7287419B2 (ja) 自動運転システム
US20200385005A1 (en) Bend control optimization method and system
CN110893850A (zh) 一种车辆纵向速度规划方法和纵向速度规划装置
CN115042816B (zh) 路径跟踪方法、装置、设备、介质及程序
CN113147760A (zh) 一种无人驾驶定速巡航控制方法及终端
CN112046480A (zh) 一种车辆限速的控制方法和装置
CN115098821A (zh) 轨迹参考曲率确定方法、装置、设备、介质及程序
CN113879303A (zh) 自适应巡航控制方法及***
CN112498355A (zh) 一种速度规划方法及装置
JP4941240B2 (ja) 走行軌跡生成方法及び走行軌跡生成装置
US11987243B2 (en) Vehicle, program and notification method
RU2771586C1 (ru) Транспортное средство с функцией формирования корректирующего энергоэффективного трека эксплуатируемого транспортного средства
US20240227796A9 (en) Driver and lead vehicle prediction model
RU2782167C1 (ru) Способ формирования корректирующего энергоэффективного трека эксплуатируемого транспортного средства
RU2766650C1 (ru) Устройство формирования корректирующего энергоэффективного трека эксплуатируемого транспортного средства
RU2764741C1 (ru) Система формирования энергоэффективного трека эксплуатируемого транспортного средства при движении эксплуатируемого транспортного средства по автомагистрали

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant