CN107608344A - 基于轨迹规划的车辆运动控制方法、装置及相关设备 - Google Patents

基于轨迹规划的车辆运动控制方法、装置及相关设备 Download PDF

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Abstract

本发明涉及智能驾驶领域,具体涉及一种基于轨迹规划的车辆运动控制方法、装置及相关设备,目的是解决汽车辅助驾驶时轨迹计算复杂度高、实用性差的问题。本发明的车辆运动控制方法包括:预先根据行程起始点、行程结束点,对车辆行程轨迹进行初步的规划,之后在运行过程中每隔一定的时间间隔,就在预先规划的车辆行程轨迹曲线上,沿行程方向截取预设长度的一小段参考轨迹,利用多项式拟合的方法,求出车辆当前行驶轨迹曲线,并据此生成车辆运动学模型参数,进而控制车辆的运行。该方法既能够简单、稳定、高效地完成车辆的行驶轨迹规划和运动控制,而且具有较强的鲁棒性,显著提高了车辆在整个运动过程中的舒适性。

Description

基于轨迹规划的车辆运动控制方法、装置及相关设备
技术领域
本发明涉及智能驾驶领域,具体涉及一种基于轨迹规划的车辆运动控制方法、装置及相关设备。
背景技术
在汽车辅助驾驶中,通过各种传感器获取数据,然后用计算机规划出路径,让汽车按照规划的路径行驶,一直是辅助驾驶的难点。
近年来,各类机器学习的方法被用于汽车辅助驾驶中,如基于视觉的机器学习尤为突出,这类方法主要是被用于感知阶段,最后的控制由于考虑到安全性等多方面的因素,并不采用这类不可预测的方法实现。
目前,量产的自动驾驶和辅助驾驶产品,大部分是基于预瞄点、多项式拟合的方式,这些方法是基于几何方式实现轨迹规划,往往在规划上苛求高精度,没有考虑到车辆运动学的特点,最后效果不好。其余采用深度学习等方式计算轨迹,由于有很多不可控的因素,也很难适用于自动驾驶这一特殊的场景。也有两者结合的产品,由于各自缺陷也没能很好的互补,再加上,成本和校准等各方面,也很难得到很好的应用。
发明内容
为了解决现有技术中的上述问题,即为了解决基于轨迹规划的车辆运动控制稳定性、高效性不能满足需求的问题,本发明提出了一种基于轨迹规划的车辆运动控制方法、装置及相关设备,能够简单、稳定、高效地完成车辆的行驶轨迹规划和运动控制。
本发明的一方面,提出一种基于轨迹规划的车辆运动控制方法,包括:
确定车辆当前行驶轨迹曲线;
依据车辆当前行驶状态以及所确定的车辆当前行驶轨迹曲线对车辆运动进行控制;
其中:
所述车辆当前行驶轨迹曲线所对应多项式中的参数向量依据车辆当前行驶状态和预先规划的车辆行程轨迹曲线计算;
所述车辆行程轨迹曲线为依据行程起始点、行程结束点所获取的路径规划曲线。
优选地,确定所述车辆当前行驶轨迹曲线是根据多项式拟合来确定,在多项式拟合的方法中采用的多项式为:
y=c0+c1x+c2x2
其中,x、y分别为车辆坐标系的横、纵坐标;c0、c1、c2分别为多项式中的参数向量。
优选地,参数向量c0、c1、c2的计算方法为:
c0=dist(Pi,Pn)
c1=(Ai-An)
c2=(Am-An)/L
其中,Pi为车辆坐标系中,车辆的当前位置,Pn为所述车辆行程轨迹曲线上与Pi距离最近的点;
Ai为车辆当前行驶方向在车辆坐标系中的角度,An为参考轨迹段的起点处切线方向的角度;所述参考轨迹段为所述车辆行程轨迹曲线中以Pn为起点,沿行程轨迹方向截取的预设长度的曲线段变换到车辆坐标系之后的曲线段;
Am为参考轨迹段的终点处切线方向的角度,L为参考轨迹段的弧长。
优选地,所述车辆当前行驶轨迹曲线所对应多项式的参数向量按照设定的第一时间间隔,周期性地进行计算。
优选地,所述车辆当前行驶轨迹曲线按照设定的第二时间间隔周期性更新。
优选地,所述车辆运动的控制,包括:
依据所述车辆当前行驶轨迹曲线、以及车辆当前行驶状态,基于预设的车辆运动学模型,生成车辆运动控制参数,进行车辆运动的控制。
优选地,所述车辆运动控制参数包括扭矩、车速。
优选地,所述车辆当前行驶状态包括车辆位置、行驶方向、行驶速度。
优选地,通过差分GPS定位方法获取车辆位置。
优选地,所述车辆行程轨迹曲线采用贝塞尔曲线轨迹生成方法获取。
本发明的另一方面,提出一种基于轨迹规划的车辆运动控制装置,包括:
车辆当前行驶轨迹曲线计算单元,用于通过多项式拟合的方法进行车辆当前行驶轨迹曲线的计算;
车辆运动的控制单元,用于依据所述车辆当前行驶轨迹曲线以及车辆当前行驶状态进行车辆运动的控制;
车辆行程轨迹曲线计算单元,用于基于行程起始点、行程结束点计算车辆的行程轨迹曲线;
其中,所述车辆当前行驶轨迹曲线所对应多项式中的参数向量,依据车辆当前行驶状态和预先规划的车辆行程轨迹曲线计算。
优选地,所述车辆当前行驶轨迹曲线计算单元中,多项式拟合的方法中采用的多项式为:
y=c0+c1x+c2x2
其中,x、y分别为车辆坐标系的横、纵坐标;c0、c1、c2分别为多项式中的参数向量。
优选地,所述车辆当前行驶轨迹曲线计算单元中,参数向量c0、c1、c2的计算公式为:
c0=dist(Pi,Pn)
c1=(Ai-An)
c2=(Am-An)/L
其中,Pi为车辆坐标系中,车辆的当前位置,Pn为所述车辆行程轨迹曲线上与Pi距离最近的点;
Ai为车辆当前行驶方向在车辆坐标系中的角度,An为参考轨迹段的起点处切线方向的角度;所述参考轨迹段为所述车辆行程轨迹曲线中以Pn为起点,沿行程轨迹方向截取的预设长度的曲线段变换到车辆坐标系之后的曲线段;
Am为参考轨迹段的终点处切线方向的角度,L为参考轨迹段的弧长。
优选地,所述车辆当前行驶轨迹曲线所对应多项式的参数向量按照设定的第一时间间隔,周期性地进行计算。
优选地,所述车辆当前行驶轨迹曲线按照设定的第二时间间隔周期性更新。
优选地,所述车辆运动的控制,包括:
依据所述车辆当前行驶轨迹曲线、以及车辆当前行驶状态,基于预设的车辆运动学模型,生成车辆运动控制参数,进行车辆运动的控制。
优选地,所述车辆运动控制参数包括扭矩、车速。
优选地,所述车辆当前行驶状态包括车辆位置、行驶方向、行驶速度。
优选地,通过差分GPS定位装置获取车辆位置。
本发明的第三方面,提出一种存储设备,其中存储有多条程序,所述程序适于由处理器加载并执行,以实现上面所述的基于轨迹规划的车辆运动控制方法。
本发明的第四方面,提出一种处理设备,包括:处理器、存储设备;
所述处理器,适于执行各条程序;
所述存储设备,适于存储多条程序;
所述程序适于由所述处理器加载并执行,以实现上面所述的基于轨迹规划的车辆运动控制方法。
本发明的有益效果:
本发明的基于轨迹的车辆运动控制方法与装置,预先根据行程起始点、行程结束点,对车辆行程轨迹进行初步的规划,之后在运行过程中每隔一定的时间间隔,就在预先规划的车辆行程轨迹曲线上,沿行程方向截取预设长度的一小段参考轨迹,利用多项式拟合的方法,求出车辆当前行驶轨迹曲线,并据此生成车辆运动学模型参数,进而控制车辆的运行。该方法既能够简单、稳定、高效地完成车辆的行驶轨迹规划和运动控制,而且具有较强的鲁棒性,显著提高了车辆在整个运动过程中的舒适性。
方案1、一种基于轨迹规划的车辆运动控制方法,包括:
确定车辆当前行驶轨迹曲线;
依据车辆当前行驶状态以及所确定的车辆当前行驶轨迹曲线对车辆运动进行控制;
其特征在于,
所述车辆当前行驶轨迹曲线所对应多项式中的参数向量依据车辆当前行驶状态和预先规划的车辆行程轨迹曲线计算;
所述车辆行程轨迹曲线为依据行程起始点、行程结束点所获取的路径规划曲线。
方案2、根据方案1所述的车辆运动控制方法,其特征在于,确定所述车辆当前行驶轨迹曲线是根据多项式拟合来确定,在多项式拟合中采用的多项式为:
y=c0+c1x+c2x2
其中,x、y分别为车辆坐标系的横、纵坐标;c0、c1、c2分别为多项式中的参数向量。
方案3、根据方案2所述的车辆运动控制方法,其特征在于,参数向量c0、c1、c2的计算方法为:
c0=dist(Pi,Pn)
c1=(Ai-An)
c2=(Am-An)/L
其中,Pi为车辆坐标系中,车辆的当前位置,Pn为所述车辆行程轨迹曲线上与Pi距离最近的点;
Ai为车辆当前行驶方向在车辆坐标系中的角度,An为参考轨迹段的起点处切线方向的角度;所述参考轨迹段为所述车辆行程轨迹曲线中以Pn为起点,沿行程轨迹方向截取的预设长度的曲线段变换到车辆坐标系之后的曲线段;
Am为参考轨迹段的终点处切线方向的角度,L为参考轨迹段的弧长。
方案4、根据方案2-3中任一项所述的车辆运动控制方法,其特征在于,所述车辆当前行驶轨迹曲线所对应多项式的参数向量按照设定的第一时间间隔,周期性地进行计算。
方案5、根据方案1-3中任一项所述的车辆运动控制方法,其特征在于,所述车辆当前行驶轨迹曲线按照设定的第二时间间隔周期性更新。
方案6、根据方案1-3中任一项所述的车辆运动控制方法,其特征在于,所述车辆运动的控制,包括:
依据所述车辆当前行驶轨迹曲线、以及车辆当前行驶状态,基于预设的车辆运动学模型,生成车辆运动控制参数,进行车辆运动的控制。
方案7、根据方案6所述的车辆运动控制方法,其特征在于,所述车辆运动控制参数包括扭矩、车速。
方案8、根据方案1-3中任一项所述的车辆运动控制方法,其特征在于,所述车辆当前行驶状态包括车辆位置、行驶方向、行驶速度。
方案9、根据方案1-3中任一项所述的车辆运动控制方法,其特征在于,通过差分GPS定位方法获取车辆位置。
方案10、根据方案1-3中任一项所述的车辆运动控制方法,其特征在于,所述车辆行程轨迹曲线采用贝塞尔曲线轨迹生成方法获取。
方案11、一种基于轨迹规划的车辆运动控制装置,其特征在于,包括:
车辆当前行驶轨迹曲线计算单元,用于通过多项式拟合的方法进行车辆当前行驶轨迹曲线的计算;
车辆运动的控制单元,用于依据所述车辆当前行驶轨迹曲线以及车辆当前行驶状态进行车辆运动的控制;
车辆行程轨迹曲线计算单元,用于基于行程起始点、行程结束点计算车辆的行程轨迹曲线;
其中,
所述车辆当前行驶轨迹曲线所对应多项式中的参数向量,依据车辆当前行驶状态和预先规划的车辆行程轨迹曲线计算。
方案12、根据方案11所述的车辆运动控制装置,其特征在于,所述车辆当前行驶轨迹曲线计算单元中,多项式拟合的方法中采用的多项式为:
y=c0+c1x+c2x2
其中,x、y分别为车辆坐标系的横、纵坐标;c0、c1、c2分别为多项式中的参数向量。
方案13、根据方案12所述的车辆运动控制装置,其特征在于,所述车辆当前行驶轨迹曲线计算单元中,参数向量c0、c1、c2的计算公式为:
c0=dis(Pi,Pn)
c1=(Ai-An)
c2=(Am-An)/L
其中,Pi为车辆坐标系中,车辆的当前位置,Pn为所述车辆行程轨迹曲线上与Pi距离最近的点;
Ai为车辆当前行驶方向在车辆坐标系中的角度,An为参考轨迹段的起点处切线方向的角度;所述参考轨迹段为所述车辆行程轨迹曲线中以Pn为起点,沿行程轨迹方向截取的预设长度的曲线段变换到车辆坐标系之后的曲线段;
Am为参考轨迹段的终点处切线方向的角度,L为参考轨迹段的弧长。
方案14、根据方案11-13中任一项所述的车辆运动控制装置,其特征在于,所述车辆当前行驶轨迹曲线所对应多项式的参数向量按照设定的第一时间间隔,周期性地进行计算。
方案15、根据方案11-13中任一项所述的车辆运动控制装置,其特征在于,所述车辆当前行驶轨迹曲线按照设定的第二时间间隔周期性更新。
方案16、根据方案11-13中任一项所述的车辆运动控制装置,其特征在于,所述车辆运动的控制,包括:
依据所述车辆当前行驶轨迹曲线、以及车辆当前行驶状态,基于预设的车辆运动学模型,生成车辆运动控制参数,进行车辆运动的控制。
方案17、根据方案16所述的车辆运动控制装置,其特征在于,所述车辆运动控制参数包括扭矩、车速。
方案18、根据方案11-13中任一项所述的车辆运动控制装置,其特征在于,所述车辆当前行驶状态包括车辆位置、行驶方向、行驶速度。
方案19、根据方案11-13中任一项所述的车辆运动控制装置,其特征在于,通过差分GPS定位装置获取车辆位置。
方案20、一种存储设备,其中存储有多条程序,其特征在于,所述程序适于由处理器加载并执行,以实现方案1-10中任一项所述的基于轨迹规划的车辆运动控制方法。
方案21、一种处理设备,包括
处理器,适于执行各条程序;以及
存储设备,适于存储多条程序;
其特征在于,所述程序适于由处理器加载并执行以实现:
方案1-10中任一项所述的基于轨迹规划的车辆运动控制方法。
附图说明
图1为本实施例中,基于轨迹的车辆运动控制方法流程示意图;
图2为本实施例中,基于轨迹的车辆运动控制装置构成示意图。
具体实施方式
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是,这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理,并非旨在限制本发明的保护范围。
本发明提出一种基于轨迹的车辆运动控制方法,预先根据行程起始点、行程结束点,对车辆行程轨迹进行初步的规划,之后在运行过程中每隔一定的时间间隔,就在预先规划的车辆行程轨迹曲线上截取距离车辆最近的一小段参考轨迹,利用多项式拟合的方法,求出针对局部的更为精确的行驶轨迹曲线,并据此控制车辆的运行。其中,多项式中的参数向量依据车辆当前行驶状态和截取下来的局部轨迹曲线进行计算,在计算时所有参数都换算到车辆坐标系下进行。
本实施例的一种基于轨迹规划的车辆运动控制方法,包括:
步骤1,通过多项式拟合的方法进行车辆当前行驶轨迹曲线的计算;
步骤2,依据车辆当前行驶状态以及所述车辆当前行驶轨迹曲线对车辆运动进行控制。
在本实施例中,车辆当前行驶轨迹曲线所对应多项式中的参数向量依据车辆当前行驶状态和预先规划的车辆行程轨迹曲线计算。
在本实施例中,车辆行程轨迹曲线为依据行程起始点、行程结束点所获取的路径规划曲线,该车辆行程轨迹曲线需要满足以下两个条件:
(1)轨迹初始点的切线方向要与车辆当前行驶的方向相同;
(2)行驶过程中方向变化是连续的,不能有突变的情况。
这里规划出的轨迹不需要非常严格的精度,并且只是作为所述车辆当前行驶轨迹曲线的参考。
基于行程起始点、行程结束点的车辆行驶路径规划有多种方法可以实现,在车辆导航领域该技术比较成熟,此处不再赘述。需要说明的是本发明实施例中采用贝塞尔曲线计算车辆行程轨迹曲线。
本实施例中,所述多项式拟合的方法中采用的多项式为二阶多项式,如公式(1)所示:
y=c0+c1x+c2x2 (1)
其中,x、y分别为车辆坐标系的横、纵坐标;c0、c1、c2分别为多项式中的参数向量。本实施例中以车辆后轴中心为原点,以车辆纵向中线为x轴、车辆后轴的轴线为y轴建立的垂直坐标系为车辆坐标系。
在进行车辆当前行驶轨迹曲线的计算时,需要确定参数向量c0、c1、c2,可以通过公式(2)、(3)、(4)进行计算。
c0=dise(Pi,Pn) (2)
其中,Pi为车辆坐标系中,车辆的当前位置,Pn为所述车辆行程轨迹曲线上与Pi距离最近的点,dist(Pi,Pn)表示Pi和Pn间的距离。
在计算参数向量c1之前,需要选取参考轨迹段,此处参考轨迹段为所述车辆行程轨迹曲线中以Pn为起点,沿行程轨迹方向截取的预设长度的曲线段变换到车辆坐标系之后的曲线段。
c1=(Ai-An) (3)
其中,Ai为车辆当前行驶方向在车辆坐标系中的角度,An为参考轨迹段的起点处切线方向的角度。由于此处只关心Ai和An的角度差,因此其他任何一种能够获得两者角度差的方法均为本方法的等同替换。本实施例中角度为方向对应直线与x轴正方向的夹角。
c2=(Am-An)/L (4)
其中,Am为参考轨迹段的终点处切线方向的角度,L为参考轨迹段的弧长。
本实施例中,车辆当前行驶轨迹曲线所对应多项式的参数向量按照设定的第一时间间隔,周期性地进行计算。第一时间间隔可以设置的很小,比如0.1s,以实现近似实时的参数向量的计算,便于在车辆当前行驶轨迹曲线更新时能够实时获取所需要的参数向量;第一时间间隔也可以根据系统的处理性能进行适当地延长,只要满足车辆当前行驶轨迹曲线的更新需求即可。
本实施例中,根据车辆当前行驶状态(包括车辆位置、行驶方向、行驶速度等)按照设定的第二时间间隔周期性地对车辆当前行驶轨迹曲线进行修正。然后根据修正后的车辆当前行驶轨迹曲线,在第二时间间隔内,基于预设的车辆运动学模型,生成车辆运动控制参数(包括扭矩、车速等),并进行车辆运动的控制。
获取车辆位置信息的方法有很多种,本实施例中通过差分GPS定位方法获取车辆位置。
为了更清楚地对本实施例的基于轨迹规划的车辆运动控制方法进行说明,按照时间顺序对本实施例技术方案进行详细描述,如图1所示,包括以下步骤:
步骤S1,依据车辆的行程起始点、行程结束点进行车辆行驶路径规划,生成车辆行程轨迹曲线。
步骤S2,依据车辆当前行驶状态和预先规划的车辆行程轨迹曲线计算车辆当前行驶轨迹曲线。该步骤可以分拆为如下两个步骤:
步骤S21,通过公式(2)、(3)、(4),按照第一时间间隔周期性计算多项式中的参数向量。
步骤S22,结合步骤S21中所计算的参数向量,通过公式(1),按照第二时间间隔周期性获取车辆当前行驶轨迹曲线。
步骤S3,在第二时间间隔内,依据所述车辆当前行驶轨迹曲线以及车辆实时的行驶状态,基于预设的车辆运动学模型,生成车辆运动控制参数,进行车辆运动的控制。
本实施例的一种基于轨迹规划的车辆运动控制装置,如图2所示包括:车辆当前行驶轨迹曲线计算单元10、车辆运动的控制单元20、车辆行程轨迹曲线计算单元30。
车辆当前行驶轨迹曲线计算单元10,用于通过多项式拟合的方法进行车辆当前行驶轨迹曲线的计算。
车辆运动的控制单元20,用于依据所述车辆当前行驶轨迹曲线以及车辆当前行驶状态进行车辆运动的控制。
车辆行程轨迹曲线计算单元30,用于基于行程起始点、行程结束点计算车辆的行程轨迹曲线。
本实施例中所述车辆当前行驶轨迹曲线所对应多项式中的参数向量,依据车辆当前行驶状态和预先规划的车辆行程轨迹曲线计算。
本实施例中,所述车辆当前行驶轨迹曲线计算单元10中,多项式拟合的方法中采用的多项式为公式(1)。
本实施例中车辆当前行驶轨迹曲线计算单元10中,参数向量c0、c1、c2的计算公式如公式(2)、(3)、(4)所示。
本实施例中,车辆当前行驶轨迹曲线所对应多项式的参数向量,按照设定的第一时间间隔,周期性进行计算。第一时间间隔可以设置得很小,比如0.1s,以实现近似实时的参数向量的计算,便于在车辆当前行驶轨迹曲线更新时能够实时获取所需要的参数向量;第一时间间隔也可以根据系统的处理性能进行适当地延长,只要满足车辆当前行驶轨迹曲线的更新需求即可。
本实施例中,根据车辆当前行驶状态(包括车辆位置、行驶方向、行驶速度等)按照设定的第二时间间隔周期性地对车辆当前行驶轨迹曲线进行修正。然后根据修正后的车辆当前行驶轨迹曲线,在第二时间间隔内,基于预设的车辆运动学模型,生成车辆运动控制参数(包括扭矩、车速等),并进行车辆运动的控制。
本实施例中,通过差分GPS定位方法获取车辆位置,采用贝塞尔曲线轨迹生成方法获取预先规划的车辆行程轨迹曲线。
本实施例的一种存储设备,其中存储有多条程序,所述程序适于由处理器加载并执行,以实现上面所述的基于轨迹规划的车辆运动控制方法。
本实施例的一种处理设备,包括:处理器、存储设备;所述处理器,适于执行各条程序;所述存储设备,适于存储多条程序;所述程序适于由所述处理器加载并执行,以实现上面所述的基于轨迹规划的车辆运动控制方法。
本领域技术人员应该能够意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的方法步骤、模块,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
至此,已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案,但是,本领域技术人员容易理解的是,本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下,本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换,这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于轨迹规划的车辆运动控制方法,包括:
确定车辆当前行驶轨迹曲线;
依据车辆当前行驶状态以及所确定的车辆当前行驶轨迹曲线对车辆运动进行控制;
其特征在于,
所述车辆当前行驶轨迹曲线所对应多项式中的参数向量依据车辆当前行驶状态和预先规划的车辆行程轨迹曲线计算;
所述车辆行程轨迹曲线为依据行程起始点、行程结束点所获取的路径规划曲线。
2.根据权利要求1所述的车辆运动控制方法,其特征在于,确定所述车辆当前行驶轨迹曲线是根据多项式拟合来确定,在多项式拟合中采用的多项式为:
y=c0+c1x+c2x2
其中,x、y分别为车辆坐标系的横、纵坐标;c0、c1、c2分别为多项式中的参数向量。
3.根据权利要求2所述的车辆运动控制方法,其特征在于,参数向量c0、c1、c2的计算方法为:
c0=dist(Pi,Pn)
c1=(Ai-An)
c2=(Am-An)/L
其中,Pi为车辆坐标系中,车辆的当前位置,Pn为所述车辆行程轨迹曲线上与Pi距离最近的点;
Ai为车辆当前行驶方向在车辆坐标系中的角度,An为参考轨迹段的起点处切线方向的角度;所述参考轨迹段为所述车辆行程轨迹曲线中以Pn为起点,沿行程轨迹方向截取的预设长度的曲线段变换到车辆坐标系之后的曲线段;
Am为参考轨迹段的终点处切线方向的角度,L为参考轨迹段的弧长。
4.根据权利要求2-3中任一项所述的车辆运动控制方法,其特征在于,所述车辆当前行驶轨迹曲线所对应多项式的参数向量按照设定的第一时间间隔,周期性地进行计算。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的车辆运动控制方法,其特征在于,所述车辆当前行驶轨迹曲线按照设定的第二时间间隔周期性更新。
6.根据权利要求1-3中任一项所述的车辆运动控制方法,其特征在于,所述车辆运动的控制,包括:
依据所述车辆当前行驶轨迹曲线、以及车辆当前行驶状态,基于预设的车辆运动学模型,生成车辆运动控制参数,进行车辆运动的控制。
7.根据权利要求6所述的车辆运动控制方法,其特征在于,所述车辆运动控制参数包括扭矩、车速。
8.根据权利要求1-3中任一项所述的车辆运动控制方法,其特征在于,所述车辆当前行驶状态包括车辆位置、行驶方向、行驶速度。
9.根据权利要求1-3中任一项所述的车辆运动控制方法,其特征在于,通过差分GPS定位方法获取车辆位置。
10.根据权利要求1-3中任一项所述的车辆运动控制方法,其特征在于,所述车辆行程轨迹曲线采用贝塞尔曲线轨迹生成方法获取。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109375502A (zh) * 2018-10-31 2019-02-22 奇瑞汽车股份有限公司 智能汽车的控制方法、装置及存储介质
WO2019037618A1 (zh) * 2017-08-21 2019-02-28 上海蔚来汽车有限公司 基于轨迹规划的车辆运动控制方法、装置及相关设备
CN109808687A (zh) * 2019-01-17 2019-05-28 福瑞泰克智能系统有限公司 一种驾驶辅助方法、装置及设备
CN110083149A (zh) * 2018-01-26 2019-08-02 百度(美国)有限责任公司 用于自动驾驶车辆的路径与速度优化后馈机制
CN110210058A (zh) * 2019-04-26 2019-09-06 纵目科技(上海)股份有限公司 符合车辆动力学的参考线生成方法、系统、终端和介质
CN110262488A (zh) * 2019-06-18 2019-09-20 重庆长安汽车股份有限公司 自动驾驶的局部路径规划方法、系统及计算机可读存储介质
CN111452868A (zh) * 2019-01-22 2020-07-28 北京京东尚科信息技术有限公司 曲线转弯控制方法、装置、存储介质及车辆
CN112590811A (zh) * 2020-09-28 2021-04-02 禾多科技(北京)有限公司 用于控制车辆纵向行驶的方法,装置,电子设备和介质
CN112649815A (zh) * 2019-10-10 2021-04-13 华为技术有限公司 处理数据的方法和装置
CN113330449A (zh) * 2019-02-04 2021-08-31 宝马股份公司 用于为车辆提供对象的轨迹走向的方法、装置、计算机程序和计算机程序产品
US12014551B2 (en) 2019-02-04 2024-06-18 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Method, device, computer program and computer program product for providing a trajectory of an object for a vehicle

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112051864A (zh) * 2019-06-06 2020-12-08 北京京东尚科信息技术有限公司 用于移动目标轨迹跟踪的方法及装置、设备和可读介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102120454A (zh) * 2010-01-07 2011-07-13 通用电气公司 用于运行车辆的方法、系统和设备
CN102306284A (zh) * 2011-08-12 2012-01-04 上海交通大学 基于监控录像的交通事故现场数字化重构方法
CN103085816A (zh) * 2013-01-30 2013-05-08 同济大学 一种用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制方法及控制装置
JP5370117B2 (ja) * 2009-12-15 2013-12-18 トヨタ自動車株式会社 ロボットの制御装置
CN104527638A (zh) * 2014-12-03 2015-04-22 杭州奥腾电子有限公司 汽车主动防撞弯道虚警消除方法及虚警消除装置

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9244462B2 (en) * 2014-05-30 2016-01-26 Nissan North America, Inc. Vehicle trajectory planning for autonomous vehicles
CN104615889B (zh) * 2015-02-09 2017-12-26 武汉大学 基于回旋曲线追随的智能车辆路径跟踪方法及系统
CN106114507B (zh) * 2016-06-21 2018-04-03 百度在线网络技术(北京)有限公司 用于智能车辆的局部轨迹规划方法和装置
CN106379237B (zh) * 2016-09-30 2018-08-21 西南交通大学 基于增强现实的车辆换道全过程辅助驾驶系统
CN107608344B (zh) * 2017-08-21 2020-02-14 上海蔚来汽车有限公司 基于轨迹规划的车辆运动控制方法、装置及相关设备
CN107992050B (zh) * 2017-12-20 2021-05-11 广州汽车集团股份有限公司 无人驾驶汽车局部路径运动规划方法和装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5370117B2 (ja) * 2009-12-15 2013-12-18 トヨタ自動車株式会社 ロボットの制御装置
CN102120454A (zh) * 2010-01-07 2011-07-13 通用电气公司 用于运行车辆的方法、系统和设备
CN102306284A (zh) * 2011-08-12 2012-01-04 上海交通大学 基于监控录像的交通事故现场数字化重构方法
CN103085816A (zh) * 2013-01-30 2013-05-08 同济大学 一种用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制方法及控制装置
CN104527638A (zh) * 2014-12-03 2015-04-22 杭州奥腾电子有限公司 汽车主动防撞弯道虚警消除方法及虚警消除装置

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019037618A1 (zh) * 2017-08-21 2019-02-28 上海蔚来汽车有限公司 基于轨迹规划的车辆运动控制方法、装置及相关设备
CN110083149A (zh) * 2018-01-26 2019-08-02 百度(美国)有限责任公司 用于自动驾驶车辆的路径与速度优化后馈机制
CN110083149B (zh) * 2018-01-26 2022-05-13 百度(美国)有限责任公司 用于自动驾驶车辆的路径与速度优化后馈机制
CN109375502A (zh) * 2018-10-31 2019-02-22 奇瑞汽车股份有限公司 智能汽车的控制方法、装置及存储介质
CN109808687A (zh) * 2019-01-17 2019-05-28 福瑞泰克智能系统有限公司 一种驾驶辅助方法、装置及设备
CN111452868A (zh) * 2019-01-22 2020-07-28 北京京东尚科信息技术有限公司 曲线转弯控制方法、装置、存储介质及车辆
CN113330449A (zh) * 2019-02-04 2021-08-31 宝马股份公司 用于为车辆提供对象的轨迹走向的方法、装置、计算机程序和计算机程序产品
US12014551B2 (en) 2019-02-04 2024-06-18 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Method, device, computer program and computer program product for providing a trajectory of an object for a vehicle
CN110210058A (zh) * 2019-04-26 2019-09-06 纵目科技(上海)股份有限公司 符合车辆动力学的参考线生成方法、系统、终端和介质
CN110210058B (zh) * 2019-04-26 2024-04-26 纵目科技(上海)股份有限公司 符合车辆动力学的参考线生成方法、系统、终端和介质
CN110262488A (zh) * 2019-06-18 2019-09-20 重庆长安汽车股份有限公司 自动驾驶的局部路径规划方法、系统及计算机可读存储介质
CN110262488B (zh) * 2019-06-18 2021-11-30 重庆长安汽车股份有限公司 自动驾驶的局部路径规划方法、系统及计算机可读存储介质
CN112649815A (zh) * 2019-10-10 2021-04-13 华为技术有限公司 处理数据的方法和装置
CN112590811A (zh) * 2020-09-28 2021-04-02 禾多科技(北京)有限公司 用于控制车辆纵向行驶的方法,装置,电子设备和介质

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CN107608344B (zh) 2020-02-14
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