CN107697155A - 车轮转向角的控制方法、装置和车轮转向角控制器 - Google Patents

车轮转向角的控制方法、装置和车轮转向角控制器 Download PDF

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CN107697155A CN201710876246.9A CN201710876246A CN107697155A CN 107697155 A CN107697155 A CN 107697155A CN 201710876246 A CN201710876246 A CN 201710876246A CN 107697155 A CN107697155 A CN 107697155A
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Abstract

本申请提出一种车轮转向角的控制方法、装置和车轮转向角控制器，其中，上述车轮转向角的控制方法包括：根据道路传感器测量的道路情况进行路线规划，获得车辆的目标路线；以及根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆状态；获得所述车辆的横向位移误差和所述车辆的横摆角误差；根据所述车辆的横向位移误差和所述车辆的横摆角误差，基于多目标优化方法确定出在经过所述预定时长后的车轮转向角目标值；将所述车轮转向角目标值发送给转向电机控制器。本申请可以使无人驾驶车辆的转向控制更加平缓，车轮转向角控制精度更高，实现了无人驾驶车辆车轮转向角的准确与稳定控制。

Description

车轮转向角的控制方法、装置和车轮转向角控制器
技术领域
本申请涉及整车控制技术领域，尤其涉及一种车轮转向角的控制方法、装置和车轮转向角控制器。
背景技术
对于自动驾驶车辆中车轮转向角的控制，现有相关技术是基于车辆当前状态，预测车辆在一定时间后的位置点。依据所预测的位置点的纵坐标定位一个目标位置点，并进一步获得所预测的位置点与目标位置点在横向上的位移差。接下来，据此得到的横向位移差，及横向位移与车轮转向角的传递关系反推得到下一步长所应施加的车轮转向角值。
但是，在车辆行驶过程中，车轮转向角不断变化，依据不变的车轮转向角来预测下一时间段后车辆的位置点，存在较大误差。当基于这一预测的位置点进行目标位置点定位时，所定位的目标位置点是实际中不可达到的位置。据此进行车轮转向角控制时，车轮转向角的控制精度难以保证；并且上述方法以预测位置点与目标位置点之间的位移差进行车轮转向角控制，并未考虑车轮转向角对车辆转向特性的影响。上述方法能够达到一定的循迹能力，但难以保证车辆的行驶稳定性。尤其是在复杂行驶路线下、路面附着条件较差时，仅依据横向位移差来计算车轮转向角可能造成车辆失去操纵稳定性。
发明内容
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本申请的第一个目的在于提出一种车轮转向角的控制方法，以实现基于车辆的目标路线获得车辆的目标位移与目标横摆角，解决了车辆位移与姿态的统一控制问题，使无人驾驶车辆的转向控制更加平缓；在进行车辆位移与横摆姿态预测环节，将车轮转向角视为变量，从而实现了车辆纵向、横向位移及横摆角的动态预测，预测结果更加准确，车轮转向角控制精度更高，基于多目标优化方法计算车轮转向角最优值，实现了无人驾驶车辆车轮转向角的准确与稳定控制。
本申请的第二个目的在于提出一种车轮转向角的控制装置。
本申请的第三个目的在于提出一种车轮转向角控制器。
本申请的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
为达上述目的，本申请第一方面实施例提出一种车轮转向角的控制方法，包括：根据道路传感器测量的道路情况进行路线规划，获得车辆的目标路线；以及根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆状态；将所述预定时长后的车辆状态与所述目标路线进行对比，获得所述车辆的横向位移误差和所述车辆的横摆角误差；根据所述车辆的横向位移误差和所述车辆的横摆角误差，基于多目标优化方法确定出在经过所述预定时长后的车轮转向角目标值；将所述车轮转向角目标值发送给转向电机控制器，以使所述转向电机控制器根据所述车轮转向角目标值通过转向电机向转向柱施加转向力矩完成车轮转向。
本申请实施例的车轮转向角的控制方法中，根据道路传感器测量的道路情况进行路线规划，获得车辆的目标路线，根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆状态，然后将上述预定时长后的车辆状态与上述目标路线进行对比，获得上述车辆的横向位移误差和上述车辆的横摆角误差，最后根据上述车辆的横向位移误差和上述车辆的横摆角误差，基于多目标优化方法确定出在经过上述预定时长后的车轮转向角目标值，将上述车轮转向角目标值发送给转向电机控制器，以使上述转向电机控制器根据上述车轮转向角目标值通过转向电机向转向柱施加转向力矩完成车轮转向，从而可以实现基于车辆的目标路线获得车辆的目标位移与目标横摆角，解决了车辆位移与姿态的统一控制问题，使无人驾驶车辆的转向控制更加平缓；在进行车辆位移与横摆姿态预测环节，将车轮转向角视为变量，从而实现了车辆纵向、横向位移及横摆角的动态预测，预测结果更加准确，车轮转向角控制精度更高，基于多目标优化方法计算车轮转向角最优值，实现了无人驾驶车辆车轮转向角的准确与稳定控制。
为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种车轮转向角的控制装置，包括：获得模块，用于根据道路传感器测量的道路情况进行路线规划，获得车辆的目标路线；计算模块，用于根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆状态；对比模块，用于将所述计算模块计算的预定时长后的车辆状态与所述获得模块获得的目标路线进行对比，获得所述车辆的横向位移误差和所述车辆的横摆角误差；确定模块，用于根据所述对比模块获得的所述车辆的横向位移误差和所述对比模块获得的所述车辆的横摆角误差，基于多目标优化方法确定出在经过所述预定时长后的车轮转向角目标值；发送模块，用于将所述确定模块确定的车轮转向角目标值发送给转向电机控制器，以使所述转向电机控制器根据所述车轮转向角目标值通过转向电机向转向柱施加转向力矩完成车轮转向。
本申请实施例的车轮转向角的控制装置中，获得模块根据道路传感器测量的道路情况进行路线规划，获得车辆的目标路线，计算模块根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆状态，然后对比模块将上述预定时长后的车辆状态与上述目标路线进行对比，获得上述车辆的横向位移误差和上述车辆的横摆角误差，最后确定模块根据上述车辆的横向位移误差和上述车辆的横摆角误差，基于多目标优化方法确定出在经过上述预定时长后的车轮转向角目标值，发送模块将上述车轮转向角目标值发送给转向电机控制器，以使上述转向电机控制器根据上述车轮转向角目标值通过转向电机向转向柱施加转向力矩完成车轮转向，从而可以实现基于车辆的目标路线获得车辆的目标位移与目标横摆角，解决了车辆位移与姿态的统一控制问题，使无人驾驶车辆的转向控制更加平缓；在进行车辆位移与横摆姿态预测环节，将车轮转向角视为变量，从而实现了车辆纵向、横向位移及横摆角的动态预测，预测结果更加准确，车轮转向角控制精度更高，基于多目标优化方法计算车轮转向角最优值，实现了无人驾驶车辆车轮转向角的准确与稳定控制。
为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种车轮转向角控制器，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计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的方法。
为了实现上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本申请车轮转向角的控制方法一个实施例的流程图；
图2为本申请车轮转向角的控制方法另一个实施例的流程图；
图3为本申请车轮转向角的控制方法再一个实施例的流程图；
图4为本申请车轮转向角的控制装置一个实施例的结构示意图；
图5为本申请车轮转向角控制器一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
图1为本申请车轮转向角的控制方法一个实施例的流程图，如图1所示，上述车轮转向角的控制方法可以包括：
步骤101，根据道路传感器测量的道路情况进行路线规划，获得车辆的目标路线，以及根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆状态。
其中，上述预定时长可以在具体实现时，根据系统性能和/或实现需求等自行设定，本实施例对上述预定时长的长短不作限定，举例来说，上述预定时长可以为3分钟。
上述道路传感器可以为摄像头或雷达，本实施例对此不作限定。
步骤102，将上述预定时长后的车辆状态与上述目标路线进行对比，获得上述车辆的横向位移误差和上述车辆的横摆角误差。
步骤103，根据上述车辆的横向位移误差和上述车辆的横摆角误差，基于多目标优化方法确定出在经过上述预定时长后的车轮转向角目标值。
步骤104，将上述车轮转向角目标值发送给转向电机控制器，以使上述转向电机控制器根据上述车轮转向角目标值通过转向电机向转向柱施加转向力矩完成车轮转向。
具体地，车轮转向角控制器可以将所计算出的车轮转向角目标值发送至转向电机控制器，然后转向电机控制器通过转向电机向转向柱施加转向力矩完成车轮转向。
上述车轮转向角的控制方法中，根据道路传感器测量的道路情况进行路线规划，获得车辆的目标路线，根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆状态，然后将上述预定时长后的车辆状态与上述目标路线进行对比，获得上述车辆的横向位移误差和上述车辆的横摆角误差，最后根据上述车辆的横向位移误差和上述车辆的横摆角误差，基于多目标优化方法确定出在经过上述预定时长后的车轮转向角目标值，将上述车轮转向角目标值发送给转向电机控制器，以使上述转向电机控制器根据上述车轮转向角目标值通过转向电机向转向柱施加转向力矩完成车轮转向，从而可以实现基于车辆的目标路线获得车辆的目标位移与目标横摆角，解决了车辆位移与姿态的统一控制问题，使无人驾驶车辆的转向控制更加平缓；在进行车辆位移与横摆姿态预测环节，将车轮转向角视为变量，从而实现了车辆纵向、横向位移及横摆角的动态预测，预测结果更加准确，车轮转向角控制精度更高，基于多目标优化方法计算车轮转向角最优值，实现了无人驾驶车辆车轮转向角的准确与稳定控制。
图2为本申请车轮转向角的控制方法另一个实施例的流程图，如图2所示，本申请图1所示实施例中步骤101可以包括：
步骤201，根据道路传感器测量的道路情况确定目标位置点，通过二次函数对上述目标位置点进行拟合，获得目标路线。
具体地，车轮转向角控制器根据道路传感器所测量出的道路情况，在当前车辆坐标系xoy下将目标路线上某一点的横向位移Yp表达为纵向位移Xp的二次函数，即：在完成路线规划后，式中的系数a2、a1和a0将为定值。
本实施例中，二次函数表达式使目标路线更加平滑，为车辆横向位移与车辆横摆角的同步控制提供了一致的参考值。
步骤202，根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆位置和车辆的横摆角。
具体地，车轮转向角控制器根据车辆行驶状态传感器所测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算出预定时长T后的车辆位置XT，YT和车辆的横摆角ψT表达式，即：XT＝fXT(δ)，YT＝fYT(δ)，ψT＝φT(δ)，上述表达式中车轮转向角δ为变量。
其中，上述车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态包括：车轮转速传感器测量的车轮转速和横摆角速度传感器测量的车辆横摆角速度，以及纵向加速度传感器测量的纵向加速度、侧向加速度传感器测量的侧向加速度和横摆角加速度传感器测量的加速度之一或组合。
图3为本申请车轮转向角的控制方法再一个实施例的流程图，如图3所示，本申请图2所示实施例中，步骤102可以包括：
步骤301，根据上述预定时长后的车辆位置的纵向坐标和上述目标路线，获得上述目标位置点的横向坐标和上述车辆的目标横摆角。
具体地，可以根据上述预定时长后的车辆位置的纵向坐标XT及上述目标路线表达式Yp＝fp(Xp)，获得上述目标位置点的横向坐标YpT＝fp(XT)，以及上述车辆的目标横摆角ψpT。
步骤302，根据上述目标位置点的横向坐标和上述预定时长后的车辆位置的横向坐标，计算获得上述车辆的横向位移误差，根据上述车辆的目标横摆角和预定时长后的车辆的横摆角，计算获得上述车辆的横摆角误差。
具体地，可以根据上述目标位置点的横向坐标和上述预定时长后的车辆位置的横向坐标，计算获得上述车辆的横向位移误差Δy＝YpT-YT，根据上述车辆的目标横摆角和预定时长后的车辆的横摆角，计算获得上述车辆的横摆角误差Δψ＝ψpT-ψT-arctan(β)，其中，β为上述车辆的质心侧偏角。
本实施例中，在进行车轮转向角控制时，不仅要考虑转角对车辆寻迹能力的影响，还应约束车轮转向角对车辆转向特性的影响。本实施例基于多目标优化方法进行车轮转向角的优化计算，实现了对上述多目标的综合考虑，所构建的多目标优化问题如下：上式中，Δα为前后轴侧偏角之差，用以约束车轮转向角对车辆转向特性的影响，降低由于车辆转向角施加不当造成车辆失去操纵稳定性的风险；ξy、ξψ和ξα分别为三个误差的加权系数。
复杂优化问题的在线求解是多目标优化方法实际应用的难点之一。这是由于多目标优化方法大多需要大量计算，尤其是对于目标函数为非线性非凸函数的情况，在线求解难以满足实时要求。本实施例采用分步求解法完成多目标优化问题的求解，以降低求解计算量。在第一步求解中，假定在时间T内方向盘转角δ为定值，基于此预测计算出车辆在时间T后的位置YT'及横摆角ψ'T，此时目标函数简化为二次凸函数，求解出车轮转向角初步值δo'。在第二步求解中，基于Newton-Lagrange将原高次目标函数J在δo'处转化为二次函数，求解得到最终的最优车轮转向角目标值δo。
上述车轮转向角的控制方法基于事先拟合出的目标路线得到目标位移与目标横摆角，解决了车辆位移与姿态的统一控制问题，使无人驾驶车辆的转向控制更加平缓。在进行车辆位移与横摆姿态预测环节，将车轮转向角视为变量，从而实现了车辆纵向、横向位移及横摆角的动态预测，预测结果更加准确，车轮转向角控制精度更高。上述车轮转向角的控制方法综合考虑了车轮转向角对未来车辆的循迹能力、横摆姿态、转向特性的影响，基于多目标优化方法计算车轮转向角最优值，并采用一种分步求解法以较低运算成本完成问题求解，实现了无人驾驶车辆车轮转向角的准确与稳定控制。
图4为本申请车轮转向角的控制装置一个实施例的结构示意图，本申请实施例中的车轮转向角的控制装置可以实现本申请实施例提供的车轮转向角的控制方法。如图4所示，上述车轮转向角的控制装置可以包括：获得模块41、计算模块42、对比模块43、确定模块44和发送模块45；
其中，获得模块41，用于根据道路传感器测量的道路情况进行路线规划，获得车辆的目标路线；其中，上述预定时长可以在具体实现时，根据系统性能和/或实现需求等自行设定，本实施例对上述预定时长的长短不作限定，举例来说，上述预定时长可以为3分钟。
上述道路传感器可以为摄像头或雷达，本实施例对此不作限定。
计算模块42，用于根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆状态；
对比模块43，用于将计算模块42计算的预定时长后的车辆状态与获得模块41获得的目标路线进行对比，获得上述车辆的横向位移误差和上述车辆的横摆角误差；
确定模块44，用于根据对比模块43获得的上述车辆的横向位移误差和对比模块43获得的上述车辆的横摆角误差，基于多目标优化方法确定出在经过上述预定时长后的车轮转向角目标值；
发送模块45，用于将确定模块44确定的车轮转向角目标值发送给转向电机控制器，以使上述转向电机控制器根据上述车轮转向角目标值通过转向电机向转向柱施加转向力矩完成车轮转向。
具体地，发送模块45可以将确定模块44确定的车轮转向角目标值发送至转向电机控制器，然后转向电机控制器通过转向电机向转向柱施加转向力矩完成车轮转向。
上述车轮转向角的控制装置中，获得模块41根据道路传感器测量的道路情况进行路线规划，获得车辆的目标路线，计算模块42根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆状态，然后对比模块43将上述预定时长后的车辆状态与上述目标路线进行对比，获得上述车辆的横向位移误差和上述车辆的横摆角误差，最后确定模块44根据上述车辆的横向位移误差和上述车辆的横摆角误差，基于多目标优化方法确定出在经过上述预定时长后的车轮转向角目标值，发送模块45将上述车轮转向角目标值发送给转向电机控制器，以使上述转向电机控制器根据上述车轮转向角目标值通过转向电机向转向柱施加转向力矩完成车轮转向，从而可以实现基于车辆的目标路线获得车辆的目标位移与目标横摆角，解决了车辆位移与姿态的统一控制问题，使无人驾驶车辆的转向控制更加平缓；在进行车辆位移与横摆姿态预测环节，将车轮转向角视为变量，从而实现了车辆纵向、横向位移及横摆角的动态预测，预测结果更加准确，车轮转向角控制精度更高，基于多目标优化方法计算车轮转向角最优值，实现了无人驾驶车辆车轮转向角的准确与稳定控制。
本实施例中，获得模块41，具体用于根据道路传感器测量的道路情况确定目标位置点，通过二次函数对上述目标位置点进行拟合，获得目标路线。具体地，获得模块41可以根据道路传感器所测量出的道路情况，在当前车辆坐标系xoy下将目标路线上某一点的横向位移Yp表达为纵向位移Xp的二次函数，即：在完成路线规划后，式中的系数a2、a1和a0将为定值。
本实施例中，二次函数表达式使目标路线更加平滑，为车辆横向位移与车辆横摆角的同步控制提供了一致的参考值。
计算模块42，具体用于根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆位置和车辆的横摆角；具体地，计算模块42根据车辆行驶状态传感器所测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算出预定时长T后的车辆位置XT，YT和车辆的横摆角ψT表达式，即：XT＝fXT(δ)，YT＝fYT(δ)，ψT＝φT(δ)，上述表达式中车轮转向角δ为变量。
其中，上述车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态包括：车轮转速传感器测量的车轮转速和横摆角速度传感器测量的车辆横摆角速度，以及纵向加速度传感器测量的纵向加速度、侧向加速度传感器测量的侧向加速度和横摆角加速度传感器测量的加速度之一或组合。
对比模块43，具体用于根据上述预定时长后的车辆位置的纵向坐标和上述目标路线，获得上述目标位置点的横向坐标和上述车辆的目标横摆角；根据上述目标位置点的横向坐标和上述预定时长后的车辆位置的横向坐标，计算获得上述车辆的横向位移误差；根据上述车辆的目标横摆角和预定时长后的车辆的横摆角，计算获得上述车辆的横摆角误差。
具体地，对比模块43可以根据上述预定时长后的车辆位置的纵向坐标XT及上述目标路线表达式Yp＝fp(Xp)，获得上述目标位置点的横向坐标YpT＝fp(XT)，以及上述车辆的目标横摆角ψpT；进而对比模块43可以根据上述目标位置点的横向坐标和上述预定时长后的车辆位置的横向坐标，计算获得上述车辆的横向位移误差Δy＝YpT-YT，根据上述车辆的目标横摆角和预定时长后的车辆的横摆角，计算获得上述车辆的横摆角误差Δψ＝ψpT-ψT-arctan(β)，其中，β为上述车辆的质心侧偏角。
本实施例中，在进行车轮转向角控制时，不仅要考虑转角对车辆寻迹能力的影响，还应约束车轮转向角对车辆转向特性的影响。确定模块44基于多目标优化方法进行车轮转向角的优化计算，实现了对上述多目标的综合考虑，所构建的多目标优化问题如下：上式中，Δα为前后轴侧偏角之差，用以约束车轮转向角对车辆转向特性的影响，降低由于车辆转向角施加不当造成车辆失去操纵稳定性的风险；ξy、ξψ和ξα分别为三个误差的加权系数。
复杂优化问题的在线求解是多目标优化方法实际应用的难点之一。这是由于多目标优化方法大多需要大量计算，尤其是对于目标函数为非线性非凸函数的情况，在线求解难以满足实时要求。确定模块44采用分步求解法完成多目标优化问题的求解，以降低求解计算量。在第一步求解中，假定在时间T内方向盘转角δ为定值，基于此预测计算出车辆在时间T后的位置YT'及横摆角ψ'T，此时目标函数简化为二次凸函数，求解出车轮转向角初步值δo'。在第二步求解中，基于Newton-Lagrange将原高次目标函数J在δo'处转化为二次函数，求解得到最终的最优车轮转向角目标值δo。
上述车轮转向角的控制装置基于事先拟合出的目标路线得到目标位移与目标横摆角，解决了车辆位移与姿态的统一控制问题，使无人驾驶车辆的转向控制更加平缓。在进行车辆位移与横摆姿态预测环节，将车轮转向角视为变量，从而实现了车辆纵向、横向位移及横摆角的动态预测，预测结果更加准确，车轮转向角控制精度更高。上述车轮转向角的控制装置综合考虑了车轮转向角对未来车辆的循迹能力、横摆姿态、转向特性的影响，基于多目标优化方法计算车轮转向角最优值，并采用一种分步求解法以较低运算成本完成问题求解，实现了无人驾驶车辆车轮转向角的准确与稳定控制。
图5为本申请车轮转向角控制器一个实施例的结构示意图，上述车轮转向角控制器可以包括存储器、处理器及存储在上述存储器上并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时，实现本申请实施例提供的车轮转向角的控制方法。
图5示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性车轮转向角控制器12的框图。图5显示的车轮转向角控制器12仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，车轮转向角控制器12以通用计算设备的形式表现。车轮转向角控制器12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture；以下简称：ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture；以下简称：MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation；以下简称：VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral ComponentInterconnection；以下简称：PCI)总线。
车轮转向角控制器12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被车轮转向角控制器12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory；以下简称：RAM)30和/或高速缓存存储器32。车轮转向角控制器12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(Compact Disc ReadOnly Memory；以下简称：CD-ROM)、数字多功能只读光盘(Digital Video Disc Read OnlyMemory；以下简称：DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。
车轮转向角控制器12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该车轮转向角控制器12交互的设备通信，和/或与使得该车轮转向角控制器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，车轮转向角控制器12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LocalArea Network；以下简称：LAN)，广域网(Wide Area Network；以下简称：WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图5所示，网络适配器20通过总线18与车轮转向角控制器12的其它模块通信。应当明白，尽管图5中未示出，可以结合车轮转向角控制器12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本申请实施例提供的车轮转向角的控制方法。
本申请还提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的车轮转向角的控制方法。
上述非临时性计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。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。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、或半导体的系统、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(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(Read Only Memory；以下简称：ROM)、可擦式可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory；以下简称：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。在本文件中，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系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的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。计算机可读的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，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、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——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
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申请操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，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(LocalArea Network；以下简称：LAN)或广域网(Wide Area Network；以下简称：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)。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(Random AccessMemory；以下简称：RAM)，只读存储器(Read Only Memory；以下简称：ROM)，可擦除可编辑只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory；以下简称：EPROM)或闪速存储器，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(Compact Disc Read Only Memory；以下简称：CD-ROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(ProgrammableGate Array；以下简称：PGA)，现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array；以下简称：FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种车轮转向角的控制方法，其特征在于，包括：
根据道路传感器测量的道路情况进行路线规划，获得车辆的目标路线；以及根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆状态；
将所述预定时长后的车辆状态与所述目标路线进行对比，获得所述车辆的横向位移误差和所述车辆的横摆角误差；
根据所述车辆的横向位移误差和所述车辆的横摆角误差，基于多目标优化方法确定出在经过所述预定时长后的车轮转向角目标值；
将所述车轮转向角目标值发送给转向电机控制器，以使所述转向电机控制器根据所述车轮转向角目标值通过转向电机向转向柱施加转向力矩完成车轮转向。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据道路传感器测量的道路情况进行路线规划，获得车辆的目标路线包括：
根据道路传感器测量的道路情况确定目标位置点，通过二次函数对所述目标位置点进行拟合，获得目标路线。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆状态包括：
根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆位置和车辆的横摆角；
所述车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态包括：车轮转速传感器测量的车轮转速和横摆角速度传感器测量的车辆横摆角速度，以及纵向加速度传感器测量的纵向加速度、侧向加速度传感器测量的侧向加速度和横摆角加速度传感器测量的加速度之一或组合。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述预定时长后的车辆状态与所述目标路线进行对比，获得所述车辆的横向位移误差和所述车辆的横摆角误差包括：
根据所述预定时长后的车辆位置的纵向坐标和所述目标路线，获得所述目标位置点的横向坐标和所述车辆的目标横摆角；
根据所述目标位置点的横向坐标和所述预定时长后的车辆位置的横向坐标，计算获得所述车辆的横向位移误差；根据所述车辆的目标横摆角和预定时长后的车辆的横摆角，计算获得所述车辆的横摆角误差。
5.一种车轮转向角的控制装置，其特征在于，包括：
获得模块，用于根据道路传感器测量的道路情况进行路线规划，获得车辆的目标路线；
计算模块，用于根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆状态；
对比模块，用于将所述计算模块计算的预定时长后的车辆状态与所述获得模块获得的目标路线进行对比，获得所述车辆的横向位移误差和所述车辆的横摆角误差；
确定模块，用于根据所述对比模块获得的所述车辆的横向位移误差和所述对比模块获得的所述车辆的横摆角误差，基于多目标优化方法确定出在经过所述预定时长后的车轮转向角目标值；
发送模块，用于将所述确定模块确定的车轮转向角目标值发送给转向电机控制器，以使所述转向电机控制器根据所述车轮转向角目标值通过转向电机向转向柱施加转向力矩完成车轮转向。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述获得模块，具体用于根据道路传感器测量的道路情况确定目标位置点，通过二次函数对所述目标位置点进行拟合，获得目标路线。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述计算模块，具体用于根据车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态，基于模型预测法计算预定时长后的车辆位置和车辆的横摆角；
所述车辆行驶状态传感器测量的车辆的当前状态包括：车轮转速传感器测量的车轮转速和横摆角速度传感器测量的车辆横摆角速度，以及纵向加速度传感器测量的纵向加速度、侧向加速度传感器测量的侧向加速度和横摆角加速度传感器测量的加速度之一或组合。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述对比模块，具体用于根据所述预定时长后的车辆位置的纵向坐标和所述目标路线，获得所述目标位置点的横向坐标和所述车辆的目标横摆角；根据所述目标位置点的横向坐标和所述预定时长后的车辆位置的横向坐标，计算获得所述车辆的横向位移误差；根据所述车辆的目标横摆角和预定时长后的车辆的横摆角，计算获得所述车辆的横摆角误差。
9.一种车轮转向角控制器，其特征在于，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计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-4中任一所述的方法。
10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。
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