CN105857389A - 无人驾驶车辆的转向控制方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了无人驾驶车辆的转向控制方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：实时获取无人驾驶车辆的当前位置；在高精地图中查询所述当前位置处的道路转弯的曲率半径，其中所述曲率半径是用于表征道路转弯处的圆弧半径的大于零的数值；响应于查询到曲率半径，则获取所述无人驾驶车辆的前后车轴距离和所述无人驾驶车辆的车轴长度；根据所述曲率半径、所述前后车轴距离和所述车轴长度，确定所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度；控制所述无人驾驶车辆的转向轮转动所述转动角度。该实施方式减少了无人驾驶车辆的转向次数，提高了无人驾驶车辆的乘客乘坐体验。

Description

无人驾驶车辆的转向控制方法和装置

技术领域

本申请涉及机动车技术领域，具体涉及无人驾驶车辆技术领域，尤其涉及无人驾驶车辆的转向控制方法和装置。

背景技术

无人驾驶车辆是一种新型的智能汽车，也称之为“轮式移动机器人”，主要通过车载智能设备(即，车载智能大脑)对车辆中各个部分进行精准的控制与计算分析，并最终通过向ECU(Electronic ControlUnit，电子控制单元)发出指令来分别控制无人驾驶车辆中的不同设备，从而实现车辆的全自动运行，达到车辆无人驾驶的目的。

车辆控制技术是无人驾驶车辆的核心，主要包括速度控制和方向控制等几个部分。无人驾驶其实就是用电子技术控制车辆进行的仿人驾驶。在现有的方向控制中，大都采用车载摄像头、激光雷达或者全球定位系统(Global Positioning System，GPS)来获取当前车辆位置所在道路的周边信息，并对这些信息进行综合分析运算后得出无人驾驶车辆的转向角度，计算量巨大，尤其是涉及到图像处理，更是增加了运算量，另外，这些方法往往都是将道路对应的曲线做切线处理，每到一个切点做一次转向动作，乘客会感觉到频繁转向，降低了无人驾驶车辆的乘客乘坐体验。

发明内容

本申请的目的在于提出一种改进的无人驾驶车辆的转向控制方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本申请提供了一种无人驾驶车辆的转向控制方法，所述方法包括：实时获取无人驾驶车辆的当前位置；在高精地图中查询所述当前位置处的道路转弯的曲率半径，其中所述曲率半径是用于表征道路转弯处的圆弧半径的大于零的数值；响应于查询到曲率半径，则获取所述无人驾驶车辆的前后车轴距离和车轴长度；根据所述曲率半径、所述前后车轴距离和所述车轴长度，确定所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度；控制所述无人驾驶车辆的转向轮转动所述转动角度。

在一些实施例中，所述根据所述曲率半径、所述前后车轴距离和所述车轴长度，确定所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度，包括：使用如下公式确定所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度：

$\mathrm{\θ}=\arcsin \sqrt{\frac{4L^2}{8R^2+3L^2-W^2}}$

其中，L是所述前后车轴距离，W是所述车轴长度，R是所述曲率半径，θ是计算所得的所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度。

在一些实施例中，所述方法还包括：响应于查询不到曲率半径，控制所述无人驾驶车辆保持原方向行驶。

在一些实施例中，所述方法还包括：在所述高精地图中预置每条道路的转弯处的曲率半径。

在一些实施例中，所述在高精地图中查询所述当前位置处的道路转弯的曲率半径，包括：在所述无人驾驶车辆本地高精地图中和/或对所述无人驾驶车辆提供支持的云服务器的高精地图中查询所述当前位置处的道路转弯的曲率半径。

在一些实施例中，所述实时获取无人驾驶车辆的当前位置，包括：通过全球定位系统实时获取无人驾驶车辆的当前位置。

第二方面，本申请提供了一种无人驾驶车辆的转向控制装置，所述装置包括：获取单元，配置用于实时获取无人驾驶车辆的当前位置；查询单元，配置用于在高精地图中查询所述当前位置处的道路转弯的曲率半径，其中所述曲率半径是用于表征道路转弯处的圆弧半径的大于零的数值；第一控制单元，配置用于响应于查询到曲率半径，则获取所述无人驾驶车辆的前后车轴距离和车轴长度；根据所述曲率半径、所述前后车轴距离和所述车轴长度，确定所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度；控制所述无人驾驶车辆的转向轮转动所述转动角度。

在一些实施例中，所述控制单元进一步配置用于：使用如下公式确定所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度：

$\mathrm{\θ}=\arcsin \sqrt{\frac{4L^2}{8R^2+3L^2-W^2}}$

其中，L是所述前后车轴距离，W是所述车轴长度，R是所述曲率半径，θ是计算所得的所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度。

在一些实施例中，所述装置还包括：第二控制单元，配置用于响应于查询不到曲率半径，控制所述无人驾驶车辆保持原方向行驶。

在一些实施例中，所述装置还包括：预置单元，配置用于在所述高精地图中预置每条道路的转弯处的曲率半径。

在一些实施例中，所述查询单元进一步配置用于：在所述无人驾驶车辆本地高精地图中和/或对所述无人驾驶车辆提供支持的云服务器的高精地图中查询所述当前位置处的道路转弯的曲率半径。

在一些实施例中，所述获取单元进一步配置用于：通过全球定位系统实时获取无人驾驶车辆的当前位置。

本申请提供的无人驾驶车辆的转向控制方法和装置，通过实时获取无人驾驶车辆的当前位置，然后在高精地图中查询当前位置处的道路转弯的曲率半径，如果查询到曲率半径，则根据曲率半径、无人驾驶车辆的前后车轴距离和无人驾驶车辆的车轴长度，确定无人驾驶车辆的转向轮的转动角度，并控制无人驾驶车辆的转向轮转动上述转动角度，从而有效利用了高精地图中的道路曲率半径数据，减少了转向次数，提高了乘客乘坐体验。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的无人驾驶车辆的转向控制方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的无人驾驶车辆的转向控制方法的又一个实施例的流程图；

图4是根据本申请的无人驾驶车辆的转向控制装置的一个实施例的结构示意图；

图5是适于用来实现本申请实施例的车载智能设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的无人驾驶车辆的转向控制方法或无人驾驶车辆的转向控制装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括无人驾驶车辆104、网络105和对无人驾驶车辆104提供支持的云服务器106。无人驾驶车辆104上可以安装GPS终端101、ECU 102和车载智能设备103。网络105用以在无人驾驶车辆104和云服务器106之间提供通信链路的介质。网络105可以包括各种连接类型，例如无线通信链路、全球定位系统或者光纤电缆等等。

车载智能设备103上安装有无人驾驶车辆104的控制系统，其可以直接通过网络105与云服务器106交互，车载智能设备103还可以连接到用于采集无人驾驶车辆当前位置信息的GPS终端101和用于控制无人驾驶车辆各个设备的ECU 102等。

云服务器106可以是提供数据查询服务的云服务器，例如对车载智能设备103发出的当前位置信息进行接收并提供查询功能的后台网络云服务器。后台网络云服务器可以根据接收到的无人驾驶车辆的当前位置信息等数据查询与其匹配的道路转弯的曲率半径，并将查询到的道路转弯的曲率半径数据返回车载智能设备103。

需要说明的是，本申请实施例所提供的无人驾驶车辆的转向控制方法一般由车载智能设备103执行，相应地，无人驾驶车辆的转向控制装置一般设置于车载智能设备103中。

应该理解，图1中的GPS终端、ECU、车载智能设备、无人驾驶车辆、网络和云服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的GPS终端、ECU、车载智能设备、无人驾驶车辆、网络和服务器。

继续参考图2，其示出了根据本申请的无人驾驶车辆的转向控制方法的一个实施例的流程200。所述的无人驾驶车辆的转向控制方法，包括以下步骤：

步骤201，实时获取无人驾驶车辆的当前位置。

在本实施例中，无人驾驶车辆(例如图1所示的无人驾驶车辆104)的控制系统安装于其上的车载智能设备(例如图1所示的车载智能设备103)可以实时获取无人驾驶车辆的当前位置信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述车载智能设备可以通过全球定位系统(Global Positioning System，GPS)实时获取无人驾驶车辆的当前位置，这里，获取的时间间隔可以是GPS的时间间隔，例如纳秒、微妙、毫秒、秒等，时间间隔也可以是车载智能设备自定义的时间间隔。当前位置可以是采用经纬度表示的位置，也可以是经纬度和高度组合的位置。

步骤202，在高精地图中查询当前位置处的道路转弯的曲率半径。

在本实施例中，上述车载智能设备可以在获取到无人驾驶车辆的当前位置后，在高精地图中查询当前位置处的道路转弯的曲率半径，其中，曲率半径是用于表征道路转弯处的圆弧半径的大于零的数值。

在本实施例中，高精地图可以是提前生成的对各条道路标注有道路转弯处的曲率半径的电子地图。而曲率半径的数据可以是基于至少一辆车辆(包括人工驾驶车辆和无人驾驶车辆)的GPS数据、行车记录仪拍摄的视频信息、车辆的绕行曲率半径信息等经过统计分析处理而得到的，并标注在高精地图中。

在本实施例的一些可选的实现方式中，高精地图中预置每条道路的转弯处的曲率半径。可以对直路或者道路的转弯弧度小于预定阈值的位置，在高精地图中设置该位置的曲率半径的时候可以忽略不计，不设置曲率半径，这样，对于这样的位置在高精地图中查询的时候就没有相应的曲率半径；而对于道路的转弯弧度大于等于上述预定阈值的位置，就要在高精地图中为该位置设置曲率半径，这样，对于该位置在高精地图中查询的时候就可以查询到曲率半径。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述车载智能设备可以在上述无人驾驶车辆本地高精地图中和/或对上述无人驾驶车辆提供支持的云服务器的高精地图中查询上述当前位置处的道路转弯的曲率半径。还可以在本地预置高精地图，当对上述无人驾驶车辆提供支持的云服务器中有高精地图的更新的时候更新上述无人驾驶车辆本地的高精地图，这样，上述车载智能设备可以直接在本地高精地图中查询，提高了查询速度。

步骤203，响应于查询到曲率半径，获取无人驾驶车辆的前后车轴距离和车轴长度；根据曲率半径、前后车轴距离和车轴长度，确定无人驾驶车辆的转向轮的转动角度；控制无人驾驶车辆的转向轮转动上述转动角度。

在本实施例中，上述车载智能设备可以在步骤202中查询到曲率半径的情况下，首先，获取无人驾驶车辆的前后车轴距离和车轴长度，其中，前后车轴距离和车轴长度都是该无人驾驶车辆的固有属性，上述前后车轴距离和车轴长度可以存储在上述无人驾驶车辆本地，这样上述车载智能设备本地获取上述数据，相应获取的速度比较快，当然，也可以存储在对上述无人驾驶车辆提供支持的云服务器中，这样，上述车载智能设备远程地获取上述无人驾驶车辆的前后车轴距离和车轴长度；然后，上述车载智能设备可以根据步骤202中查询得到的曲率半径、上述前后车轴距离和上述车轴长度，确定无人驾驶车辆的转向轮的转动角度；最后，控制无人驾驶车辆的转向轮转动上述转动角度。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述车载智能设备可以根据阿克曼运动学模型，从而计算得到转向轮转动角度θ，θ＝arctan(L/R)，其中，L是前后车轴距离，R是曲率半径，θ是计算所得的转向轮转动角度。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述车载智能设备还可以使用如下公式确定所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度：

$\mathrm{\θ}=\arcsin \sqrt{\frac{4L^2}{8R^2+3L^2-W^2}}$

其中，L是上述前后车轴距离，W是上述车轴长度，R是上述曲率半径，θ是计算所得的上述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度。

在本实施例中，上述车载智能设备可以将上述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度数据发送给转向轮ECU，转向轮ECU随后按照收到的转向轮转动角度控制上述无人驾驶车辆转向轮转动上述转动角度。

本申请的上述实施例提供的方法通过在高精地图中查询无人驾驶车辆当前位置的道路转弯的曲率半径，只有当高精地图中为当前位置标注了曲率半径时，才能查询到曲率半径并根据上述查询到的曲率半径、无人驾驶车辆的前后车轴距离和车轴长度，确定无人驾驶车辆的转向轮的转动角度，最后，控制无人驾驶车辆的转向轮转动上述转动角度，而不是在每条道路对应的曲线上的每个切点都转向，从而减少了转向次数，提高了无人驾驶车辆的乘客乘坐体验。

进一步参考图3，其示出了无人驾驶车辆的转向控制方法的又一个实施例的流程300。该无人驾驶车辆的转向控制方法的流程300，包括以下步骤：

步骤301，实时获取无人驾驶车辆的当前位置。

在本实施例中，无人驾驶车辆(例如图1所示的无人驾驶车辆104)的控制系统安装于其上的车载智能设备(例如图1所示的车载智能设备103)可以实时获取无人驾驶车辆的当前位置信息。

步骤302，在高精地图中查询当前位置处的道路转弯的曲率半径。

在本实施例中，上述车载智能设备可以在获取到无人驾驶车辆的当前位置后，在高精地图中查询当前位置处的道路转弯的曲率半径，其中，曲率半径是用于表征道路转弯处的圆弧半径的大于零的数值。

在本实施例中，高精地图可以是提前生成的对各条道路标注有道路转弯处的曲率半径的电子地图。而曲率半径的数据可以是基于至少一辆车辆的GPS数据、行车记录仪拍摄的视频信息、车辆的绕行曲率半径信息等经过统计分析处理而得到的，并标注在高精地图中。

步骤303，响应于查询到曲率半径，获取无人驾驶车辆的前后车轴距离和车轴长度；根据曲率半径、前后车轴距离和车轴长度，确定无人驾驶车辆的转向轮的转动角度；控制无人驾驶车辆的转向轮转动上述转动角度。

在本实施例中，上述车载智能设备可以在步骤302中查询到曲率半径的情况下，首先，获取无人驾驶车辆的前后车轴距离和车轴长度，其中，前后车轴距离和车轴长度都是该无人驾驶车辆的固有属性，上述前后车轴距离和车轴长度可以存储在上述无人驾驶车辆本地，这样上述车载智能设备本地获取上述数据，相应获取的速度比较快，当然，也可以存储在对上述无人驾驶车辆提供支持的云服务器中，这样，上述车载智能设备远程地获取上述无人驾驶车辆的前后车轴距离和车轴长度；然后，上述车载智能设备可以根据步骤302中查询得到的曲率半径、上述前后车轴距离和上述车轴长度，确定无人驾驶车辆的转向轮的转动角度；最后，控制无人驾驶车辆的转向轮转动上述转动角度。

在本实施例中，上述车载智能设备可以将上述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度数据发送给转向轮ECU，转向轮ECU随后按照收到的转向轮转动角度控制上述无人驾驶车辆转向轮转动上述转动角度。

步骤304，响应于查询不到曲率半径，控制无人驾驶车辆保持原方向行驶。

在本实施例中，上述车载智能设备可以响应于步骤302中没有查询到曲率半径，说明当前的道路是直路或接近于直路，因此不需要转向，控制无人驾驶车辆的转向轮方向不变，继续保持原方向行驶。

图3中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的无人驾驶车辆的转向控制方法的流程300多出了当没有查询出曲率半径的时候，控制无人驾驶车辆保持原方向不变继续行驶的步骤304。由此，本实施例描述的方案可以实现更全面的无人驾驶车辆的转向控制。

进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种无人驾驶车辆的转向控制装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图4所示，本实施例上述的无人驾驶车辆的转向控制装置500包括：获取单元401、查询单元402和第一控制单元403。其中，获取单元401，配置用于实时获取无人驾驶车辆的当前位置；查询单元402，配置用于在高精地图中查询上述当前位置处的道路转弯的曲率半径，其中上述曲率半径是用于表征道路转弯处的圆弧半径的大于零的数值；第一控制单元403，配置用于响应于查询到曲率半径，则获取上述无人驾驶车辆的前后车轴距离和车轴长度；根据上述曲率半径、上述前后车轴距离和上述车轴长度，确定上述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度；控制上述无人驾驶车辆的转向轮转动上述转动角度。

在本实施例中，无人驾驶车辆的转向控制装置400的获取单元401、查询单元402和第一控制单元403的具体处理及其带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中步骤201、步骤202以及步骤203的实现方式的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，本实施例提供的无人驾驶车辆的转向控制装置400的控制单元403可以进一步配置用于：使用如下公式确定上述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度：

$\mathrm{\θ}=\arcsin \sqrt{\frac{4L^2}{8R^2+3L^2-W^2}}$

其中，L是上述前后车轴距离，W是上述车轴长度，R是上述曲率半径，θ是计算所得的上述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度。具体处理及其所带来的技术效果可参考图2对应实施例中步骤203的实现方式的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，本实施例提供的无人驾驶车辆的转向控制装置400还可以包括：第二控制单元404，配置用于响应于查询不到曲率半径，控制上述无人驾驶车辆保持原方向行驶。第二控制单元404的具体处理及其所带来的技术效果可参考图3对应实施例中步骤304的实现方式的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，本实施例提供的无人驾驶车辆的转向控制装置400还可以包括：预置单元(图中未示出)，配置用于在上述高精地图中预置每条道路的转弯处的曲率半径。预置单元的具体处理及其所带来的技术效果可参考图2对应实施例中步骤202的实现方式的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，本实施例提供的无人驾驶车辆的转向控制装置400的查询单元402可以进一步配置用于：在上述无人驾驶车辆本地高精地图中和/或对上述无人驾驶车辆提供支持的云服务器的高精地图中查询上述当前位置处的道路转弯的曲率半径。查询单元402的具体处理及其所带来的技术效果可参考图2对应实施例中步骤202的实现方式的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，本实施例提供的无人驾驶车辆的转向控制装置400的获取单元401可以进一步配置用于：通过全球定位系统实时获取无人驾驶车辆的当前位置。获取单元401的具体处理及其所带来的技术效果可参考图2对应实施例中步骤201的实现方式的相关说明，在此不再赘述。

下面参考图5，其示出了适于用来实现本申请实施例的车载智能设备500的硬件结构示意图。

如图5所示，车载智能设备500包括中央处理单元(CPU)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部分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，还存储有系统500操作所需的各种程序和数据。CPU 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。

以下部件连接至I/O接口505：包括GPS终端等的输入部分506；包括诸如ECU等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。

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，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述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部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、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，所述模块、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系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、查询单元和第一控制单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取无人驾驶车辆的当前位置的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种非易失性计算机存储介质，该非易失性计算机存储介质可以是上述实施例中所述装置中所包含的非易失性计算机存储介质；也可以是单独存在，未装配入终端中的非易失性计算机存储介质。上述非易失性计算机存储介质存储有一个或者多个程序，当所述一个或者多个程序被一个设备执行时，使得所述设备：实时获取无人驾驶车辆的当前位置；在高精地图中查询上述当前位置处的道路转弯的曲率半径，其中上述曲率半径是用于表征道路转弯处的圆弧半径的大于零的数值；响应于查询到曲率半径，则获取上述无人驾驶车辆的前后车轴距离和车轴长度；根据上述曲率半径、上述前后车轴距离和上述车轴长度，确定上述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度；控制上述无人驾驶车辆的转向轮转动上述转动角度。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (12)

1.一种无人驾驶车辆的转向控制方法，其特征在于，所述方法包括：

实时获取无人驾驶车辆的当前位置；

在高精地图中查询所述当前位置处的道路转弯的曲率半径，其中所述曲率半径是用于表征道路转弯处的圆弧半径的大于零的数值；

响应于查询到曲率半径，则获取所述无人驾驶车辆的前后车轴距离和车轴长度；根据所述曲率半径、所述前后车轴距离和所述车轴长度，确定所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度；控制所述无人驾驶车辆的转向轮转动所述转动角度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述曲率半径、所述前后车轴距离和所述车轴长度，确定所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度，包括：

使用如下公式确定所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度：

$\mathrm{\θ}=arcsin\sqrt{\frac{4L^2}{8R^2+3L^2-W^2}}$

其中，L是所述前后车轴距离，W是所述车轴长度，R是所述曲率半径，θ是计算所得的所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于查询不到曲率半径，控制所述无人驾驶车辆保持原方向行驶。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述高精地图中预置每条道路的转弯处的曲率半径。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在高精地图中查询所述当前位置处的道路转弯的曲率半径，包括：

在所述无人驾驶车辆本地高精地图中和/或对所述无人驾驶车辆提供支持的云服务器的高精地图中查询所述当前位置处的道路转弯的曲率半径。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时获取无人驾驶车辆的当前位置，包括：

通过全球定位系统实时获取无人驾驶车辆的当前位置。

7.一种无人驾驶车辆的转向控制装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，配置用于实时获取无人驾驶车辆的当前位置；

查询单元，配置用于在高精地图中查询所述当前位置处的道路转弯的曲率半径，其中所述曲率半径是用于表征道路转弯处的圆弧半径的大于零的数值；

第一控制单元，配置用于响应于查询到曲率半径，则获取所述无人驾驶车辆的前后车轴距离和车轴长度；根据所述曲率半径、所述前后车轴距离和所述车轴长度，确定所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度；控制所述无人驾驶车辆的转向轮转动所述转动角度。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述控制单元进一步配置用于：

使用如下公式确定所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度：

$\mathrm{\θ}=arcsin\sqrt{\frac{4L^2}{8R^2+3L^2-W^2}}$

其中，L是所述前后车轴距离，W是所述车轴长度，R是所述曲率半径，θ是计算所得的所述无人驾驶车辆的转向轮的转动角度。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二控制单元，配置用于响应于查询不到曲率半径，控制所述无人驾驶车辆保持原方向行驶。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

预置单元，配置用于在所述高精地图中预置每条道路的转弯处的曲率半径。

11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述查询单元进一步配置用于：

在所述无人驾驶车辆本地高精地图中和/或对所述无人驾驶车辆提供支持的云服务器的高精地图中查询所述当前位置处的道路转弯的曲率半径。

12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取单元进一步配置用于：

通过全球定位系统实时获取无人驾驶车辆的当前位置。