CN113246968B - 一种自动驾驶汽车精准停车控制方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种自动驾驶汽车精准停车控制方法及装置，其方法包括：在自动驾驶汽车停车期间，所述自动驾驶汽车分别获取当前时间的距离值、角速度值以及加速度值；所述自动驾驶汽车将所述距离值、角速度值以及加速度值输入到已训练好的冈波茨模型中，得到当前时间的轨迹曲线；所述自动驾驶汽车利用所述当前时间的轨迹曲线，分别计算待移动的曲线距离值和角度，以便根据所述曲线距离值和角度进行精准停车。

Description

一种自动驾驶汽车精准停车控制方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机软件技术领域，特别涉及一种自动驾驶汽车精准停车控制方法及装置。
背景技术
随着人们生活质量的日益提高，汽车出行成为人们生活中不可或缺的一个重要组成部分，汽车带给人们的不仅仅是便捷，同时还有时间的节省。但是在现实生活中，人们会由于工作的繁忙、熬夜或者长时间驾驶等情况而感到疲劳，这时驾驶汽车将会很容易发生交通事故。更甚至有一些不重视交通规则的人酒醉驾驶，在驾驶时接打电话以及走神等更是对他人以及自身都造成了严重的生命威胁。而正因为这些不遵守道路交通规则的驾驶员给我们的道路和交通环境带来了巨大的压力，人们的出行尤其是高峰出行的效率被极大的降低。为了减少交通事故率和道路的负担。在1970年左右，美国等发达国家开始将人工智能运用于汽车上，因而研发出自动驾驶汽车，而随着大数据的发展，自动驾驶汽车更是被推向了一个新的高度。
而在自动驾驶汽车的研究中，对自动驾驶汽车的高效平行停车的研究一直都是一个难点，尤其是实现快速且避障的自动停车，更是当前研究学者们的研究重点和难题。目前已经有的自动驾驶汽车停车控制***有例如：Paromtchik提出的基于超声波测距数据处理和正弦函数控制车辆自动停车的方法、M.Wada提出的基于路径规划和人机界面的多级驾驶员辅助停车控制***、利用模糊逻辑实现了车辆停车控制等。这些方法在数据存储方面，不需要耗费大量的空间对数据进行存储处理，因此存储开销。但是需要大量的非线性方程的计算，计算时间复杂度极高，导致控制汽车反应很慢，其次很不容易在实践中进行实现，很难让自动驾驶汽车实现稳定的自动避障停车。
现有的自动驾驶汽车自动停车控制***，主要有利用模糊逻辑来实现控制的方法，该方法利用模糊逻辑模型，结合多种传感器所接受到的信息，将多个传感器的数据进行融合并放入模型中进行运算，从而来控制自动驾驶汽车的停车。
现在自动驾驶汽车所使用的模糊逻辑控制方法，在复杂***的语言描述场景下十分适用，同时它可以用来制定和翻译语言表达的人类经验，以适当的自动控制策略。但是也有其缺陷，就是该方法在使用时，的算法时间复杂度高，而且算法的稳定性强，因此在实际运用测试中，我们实验的自动驾驶汽车会出现反应慢、卡顿或者与停车位其他汽车有碰撞的情况。
发明内容
根据本发明实施例提供的方案解决的技术问题是如何在保证自动驾驶汽车停车时间最短的情况下，规划出最优的避障停车轨迹，并且对生成的候选轨迹进行了碰撞检测。
根据本发明实施例提供的一种自动驾驶汽车精准停车控制方法，包括：
在自动驾驶汽车停车期间，所述自动驾驶汽车分别获取当前时间的距离值、角速度值以及加速度值；
所述自动驾驶汽车将所述距离值、角速度值以及加速度值输入到已训练好的冈波茨模型中，得到当前时间的轨迹曲线；
所述自动驾驶汽车利用所述当前时间的轨迹曲线，分别计算待移动的曲线距离值和角度，以便根据所述曲线距离值和角度进行精准停车。
根据本发明实施例提供的一种自动驾驶汽车精准停车控制装置，包括：
获取模块，用于在自动驾驶汽车停车期间，分别获取当前时间的距离值、角速度值以及加速度值；
输入模块，用于将所述距离值、角速度值以及加速度值输入到已训练好的冈波茨模型中，得到当前时间的轨迹曲线；
计算及停车模块，用于利用所述当前时间的轨迹曲线，分别计算待移动的曲线距离值和角度，以便根据所述曲线距离值和角度进行精准停车。
根据本发明实施例提供的方案，使得自动驾驶汽车能够快速的进行平行位的停车，同时能避免和周围的障碍物或者其它汽车进行碰撞或剐蹭。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于理解本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明实施例提供的一种自动驾驶汽车精准停车控制方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种自动驾驶汽车精准停车控制装置的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行详细说明，应当理解，以下所说明的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
图1是本发明实施例提供的一种自动驾驶汽车精准停车控制方法的流程图，如图1所示，包括：
步骤S101：在自动驾驶汽车停车期间，所述自动驾驶汽车分别获取当前时间的距离值、角速度值以及加速度值；
步骤S102：所述自动驾驶汽车将所述距离值、角速度值以及加速度值输入到已训练好的冈波茨模型中，得到当前时间的轨迹曲线；
步骤S103：所述自动驾驶汽车利用所述当前时间的轨迹曲线，分别计算待移动的曲线距离值和角度，以便根据所述曲线距离值和角度进行精准停车。
其中，所述距离值包括以下任一或组合：前左车轮距离前障碍物或前停车线的第一距离值；前右车轮距离前障碍物或前停车线的第二距离值；后左车轮距离后障碍物或后停车线的第三距离值；后右车轮距离后障碍物或后停车线的第四距离值。所述自动驾驶汽车分别获取当前时间的距离值、角速度值以及加速度值包括：通过所述自动驾驶汽车的摄像头和激光距离扫描仪测量当前时间的距离值；通过所述自动驾驶汽车的单轴陀螺仪传感器获取当前时间的角速度值；通过所述自动驾驶汽车的三维加速度传感器测量当前时间的加速度值。
具体地说，所述已训练好的冈波茨模型包括：所述自动驾驶汽车分别获取所述自动驾驶汽车的行驶速度、后车轮中点的行驶距离以及可用停车空间的总长度值；所述自动驾驶汽车利用所述自动驾驶汽车的行驶速度、后车轮中点的行驶距离以及可用停车空间的总长度值，对初始冈波茨模型进行训练，得到已训练好的冈波茨模型。
进一步地，所述自动驾驶汽车利用所述当前时间的轨迹曲线，计算待移动的曲线距离值包括：所述自动驾驶汽车根据所述当前时间的轨迹曲线，计算所述轨迹曲线的弧长值；所述自动驾驶汽车根据所述轨迹曲线的弧长值，计算待移动的曲线距离。
进一步地，所述自动驾驶汽车利用所述当前时间的轨迹曲线，分别计算待移动的角度包括：所述自动驾驶汽车根据当前时间的距离值和所述轨迹曲线的弧长值，构造所述自动驾驶汽车当前时间的可用停车空间的平均总长度等式；所述自动驾驶汽车将所述可用停车空间的平均总长度等式和时间输入到所述初始冈波茨模型中，得到多个不同的冈波茨模型值；所述自动驾驶汽车根据所述多个不同的冈波茨模型值，计算待移动的角度。
进一步地，所述自动驾驶汽车根据所述曲线距离值和角度进行精准停车包括：所述自动驾驶汽车根据所述曲线距离值和角度进行移动停车处理，得到移动停车结果；所述自动驾驶汽车判断所述移动停车结果是否已达到精准停车；若判断移动停车结果未达到精准停车，则所述自动驾驶汽车重新计算新的曲线距离值和新的角度，直至达到精准停车。
图2是本发明实施例提供的一种自动驾驶汽车精准停车控制装置的示意图，如图2所示，包括：获取模块201，用于在自动驾驶汽车停车期间，分别获取当前时间的距离值、角速度值以及加速度值；输入模块202，用于将所述距离值、角速度值以及加速度值输入到已训练好的冈波茨模型中，得到当前时间的轨迹曲线；计算及停车模块203，用于利用所述当前时间的轨迹曲线，分别计算待移动的曲线距离值和角度，以便根据所述曲线距离值和角度进行精准停车。
其中，所述距离值包括以下任一或组合：前左车轮距离前障碍物或前停车线的第一距离值；前右车轮距离前障碍物或前停车线的第二距离值；后左车轮距离后障碍物或后停车线的第三距离值；后右车轮距离后障碍物或后停车线的第四距离值。
进一步地，所述获取模块201包括：通过摄像头和激光距离扫描仪测量当前时间的距离值；通过单轴陀螺仪传感器获取当前时间的角速度值；通过三维加速度传感器测量当前时间的加速度值。
本发明实施例为了让自动驾驶汽车停车更加快速和精准，在自动驾驶汽车停车路径规划阶段，利用优化方案实时确定轨迹参数，以生成候选的停车路径，主要包括以下步骤：
步骤一， 假设自动驾驶汽车的最大旋转角度为180°，主板控制器的型号为AMD_Geode_LX800，传感器主要使用基于CCD芯片组的VGA接口一体摄像机、单轴陀螺仪传感器、轮轴编码器、近距离传感器、三维加速度传感器，激光距离扫描仪。
步骤二，读取传感器测量的自动驾驶汽车此刻的驾驶速度为V，同时读取编码器的 刻度数据可以得出自动驾驶汽车此时后轮1和后轮2的行驶距离分别为L1和L2，两后轮的中 点表示为m，可以算出后轮中点m2的行驶距离为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
。
步骤三，将此刻的重点m作为输入***中作为当前车辆位置的一个参考点。引入 Gompertz模型的公式
Figure 313992DEST_PATH_IMAGE002
，其中Y为在某个时间用Gompertz预测出来停车轨迹曲线，K 代表轨迹宽度，即第一次车辆平行时与车辆停泊完成时，两条平行线之间的距离，用于定义
Figure 513023DEST_PATH_IMAGE002
的上渐进线，e代表一个自然常数，a代表平行停车时，车辆的尾部开始平行于路边 线的距离，b表示当前可用停车空间的总长度，t表示车辆行驶的时间变量。
步骤四，带入传感器所获取的可用停车空间的总长度值到Gompertz模型的公式
Figure 823919DEST_PATH_IMAGE002
中，算出一条初步的行动曲线L。
步骤五，让t趋向于-∞，并将t的值带入步骤三的 Gompertz模型公式
Figure 750286DEST_PATH_IMAGE002
中， 可以得出等式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；
步骤六，利用步骤四所列等式求出的值可以算出Y=K，因此可以利用K的值作为
Figure 377708DEST_PATH_IMAGE002
的上渐进线也就是整个停车场的宽度
步骤七，将传感器所接收到的相应值带入
Figure 731329DEST_PATH_IMAGE002
中，可以预算出当前时间的轨 迹曲线Yt，
其中，传感器所接收到的相应值包括：单轴陀螺仪传感器接收的角速度，近距离传感器测量与障碍物的距离，以及摄像头和激光距离扫描仪测量离停车线的距离，三维加速度传感器测量的此时汽车的加速度值。其中通过摄像头和激光距离扫描仪测量出的距离得到轨迹宽度K值以及可用停车长度b,通过汽车的加速度和角速度计算停车时汽车平移距离，即可得到a的值。
步骤八，再利用函数的弧长公式
Figure 529521DEST_PATH_IMAGE004
，可以初步 估算出曲线Yt的弧长值S，S也初步表示下一步汽车所需要的移动的曲线距离。
步骤九，再算出下一步汽车所需要的移动的曲线距离值之后，我们需要算出下一 步汽车需要转向的角度
Figure DEST_PATH_IMAGE005
。先连接后轮中点m2和前轮中点m1生成一条中线M，根据常识可以 得出M和车身边缘几乎平行。
步骤十，利用传感器读取当前时间，自动驾驶汽车前左轮与前右轮与前标线或后标线的距离，后左轮与后右轮与后标线或后车的距离。
步骤十一：把前左轮与前标线或车的距离记为x1，前右轮与前标线或车的距离记为x2，后左轮与后标线或车的距离记为x3，后右轮与后标线或车的距离记为x4。
步骤十二：根据上一步所读取出的距离值以及弧长值S我们可以构造一个一元三 次方程表示当前时间可用停车空间的平均总长度
Figure 541470DEST_PATH_IMAGE006
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE007
分别为正整常数。
步骤十三：将算出的当前可用停车空间平均总长度b1与时间t相乘可以得出等式：
Figure 272666DEST_PATH_IMAGE008
步骤十四：将步骤十三所得出的b×t带入步骤三的Gompertz模型的公式
Figure 797188DEST_PATH_IMAGE002
中，可以得出等式：
Figure 848057DEST_PATH_IMAGE009
步骤十五：将1~x1分别带入
Figure 116227DEST_PATH_IMAGE010
中，将1~x2分别带入
Figure 170771DEST_PATH_IMAGE011
中，将1~x3分别带入
Figure 131773DEST_PATH_IMAGE012
中，将1~ x4分别带入
Figure DEST_PATH_IMAGE013
中，每次增加1；记
Figure 186448DEST_PATH_IMAGE014
的最大值为max；
步骤十六：重复步骤十三和十四，可以算出max个不同的Y值，分别记为
Figure DEST_PATH_IMAGE015
；
步骤十七：算出
Figure 523889DEST_PATH_IMAGE015
的平均值，记为
Figure 449250DEST_PATH_IMAGE016
步骤十八：根据上一步求出的平均值和
Figure 315575DEST_PATH_IMAGE017
的值，可以计算出自动驾驶汽车停 车转向的角度
Figure 841235DEST_PATH_IMAGE018
；其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
步骤十八，计算机传送角度
Figure 998677DEST_PATH_IMAGE005
值以及曲线轨迹的距离值S到控制器，则可以控制计 算器下一步所需要的移动。
步骤十九，重复步骤四到十八，直到自动驾驶汽车准确停车为止。
根据本发明实施例提供的方案，具有以下有益效果：
1）考虑了物理上可以实现的最大转向角度，极大的适应了实际生活中自动驾驶汽车的转向情况。
2）在生成候选轨迹的时候对轨迹环境下了碰撞预测检测，极大的保证了自动驾驶汽车的停车安全性。
3）利用三次插值法将行驶轨迹参数化为弧长格式，并根据数据多次模拟计算，选出最优的行驶轨迹。
4）不需要进行过多复杂的运算，从而进一步节省了控制时间。
尽管上文对本发明进行了详细说明，但是本发明不限于此，本技术领域技术人员可以根据本发明的原理进行各种修改。因此，凡按照本发明原理所作的修改，都应当理解为落入本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种自动驾驶汽车精准停车控制方法，其特征在于，包括：
在自动驾驶汽车停车期间，所述自动驾驶汽车分别获取当前时间的距离值、角速度值以及加速度值；
所述自动驾驶汽车将所述距离值、角速度值以及加速度值输入到已训练好的冈波茨模型中，得到当前时间的轨迹曲线，其中所述已训练好的冈波茨模型包括：所述自动驾驶汽车分别获取所述自动驾驶汽车的行驶速度、后车轮中点的行驶距离以及可用停车空间的总长度值；所述自动驾驶汽车利用所述自动驾驶汽车的行驶速度、后车轮中点的行驶距离以及可用停车空间的总长度值，对初始冈波茨模型进行训练，得到已训练好的冈波茨模型；
所述自动驾驶汽车利用所述当前时间的轨迹曲线，分别计算待移动的曲线距离值和角度，以便根据所述曲线距离值和角度进行精准停车。
2.根据权利要求1所述的自动驾驶汽车精准停车控制方法，其特征在于，所述距离值包括以下任一或组合：
前左车轮距离前障碍物或前停车线的第一距离值；
前右车轮距离前障碍物或前停车线的第二距离值；
后左车轮距离后障碍物或后停车线的第三距离值；
后右车轮距离后障碍物或后停车线的第四距离值。
3.根据权利要求2所述的自动驾驶汽车精准停车控制方法，其特征在于，所述自动驾驶汽车分别获取当前时间的距离值、角速度值以及加速度值包括：
通过所述自动驾驶汽车的摄像头和激光距离扫描仪测量当前时间的距离值；
通过所述自动驾驶汽车的单轴陀螺仪传感器获取当前时间的角速度值；
通过所述自动驾驶汽车的三维加速度传感器测量当前时间的加速度值。
4.根据权利要求1所述的自动驾驶汽车精准停车控制方法，其特征在于，所述自动驾驶汽车利用所述当前时间的轨迹曲线，计算待移动的曲线距离值包括：
所述自动驾驶汽车根据所述当前时间的轨迹曲线，计算所述轨迹曲线的弧长值；
所述自动驾驶汽车根据所述轨迹曲线的弧长值，计算待移动的曲线距离。
5.根据权利要求4所述的自动驾驶汽车精准停车控制方法，其特征在于，所述自动驾驶汽车利用所述当前时间的轨迹曲线，分别计算待移动的角度包括：
所述自动驾驶汽车根据当前时间的距离值和所述轨迹曲线的弧长值，构造所述自动驾驶汽车当前时间的可用停车空间的平均总长度等式；
所述自动驾驶汽车将所述可用停车空间的平均总长度等式和时间输入到所述初始冈波茨模型中，得到多个不同的冈波茨模型值；
所述自动驾驶汽车根据所述多个不同的冈波茨模型值，计算待移动的角度。
6.根据权利要求5所述的自动驾驶汽车精准停车控制方法，其特征在于，所述自动驾驶汽车根据所述曲线距离值和角度进行精准停车包括：
所述自动驾驶汽车根据所述曲线距离值和角度进行移动停车处理，得到移动停车结果；
所述自动驾驶汽车判断所述移动停车结果是否已达到精准停车；
若判断移动停车结果未达到精准停车，则所述自动驾驶汽车重新计算新的曲线距离值和新的角度，直至达到精准停车。
7.一种自动驾驶汽车精准停车控制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于在自动驾驶汽车停车期间，分别获取当前时间的距离值、角速度值以及加速度值；
输入模块，用于将所述距离值、角速度值以及加速度值输入到已训练好的冈波茨模型中，得到当前时间的轨迹曲线，其中，所述已训练好的冈波茨模型包括：所述自动驾驶汽车分别获取所述自动驾驶汽车的行驶速度、后车轮中点的行驶距离以及可用停车空间的总长度值；所述自动驾驶汽车利用所述自动驾驶汽车的行驶速度、后车轮中点的行驶距离以及可用停车空间的总长度值，对初始冈波茨模型进行训练，得到已训练好的冈波茨模型；
计算及停车模块，用于利用所述当前时间的轨迹曲线，分别计算待移动的曲线距离值和角度，以便根据所述曲线距离值和角度进行精准停车。
8.根据权利要求7所述的自动驾驶汽车精准停车控制装置，其特征在于，所述距离值包括以下任一或组合：
前左车轮距离前障碍物或前停车线的第一距离值；
前右车轮距离前障碍物或前停车线的第二距离值；
后左车轮距离后障碍物或后停车线的第三距离值；
后右车轮距离后障碍物或后停车线的第四距离值。
9.根据权利要求8所述的自动驾驶汽车精准停车控制装置，其特征在于，所述获取模块包括：
通过摄像头和激光距离扫描仪测量当前时间的距离值；
通过单轴陀螺仪传感器获取当前时间的角速度值；
通过三维加速度传感器测量当前时间的加速度值。
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