CN108391429B - 用于自主车辆速度跟随的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

自主驾驶车辆(ADV)速度跟随系统确定应用多少以及何时应用ADV的油门或制动控制，以操纵ADV绕开或避免规划路线的障碍物。速度跟随系统计算使ADV加速的第一扭矩力(801)、克服摩擦力和风阻力以维持参考速度的第二扭矩力(802)、以及使ADV在规划路线上的预定义目标速度与实际速度之间的初始差异和之后的外部干扰最小化的第三扭矩力(803)。速度跟随系统基于第一、第二和第三扭矩力来确定油门‑制动扭矩力(804)，并且利用油门‑制动扭矩力来控制ADV的随后速度(805)。

Description

用于自主车辆速度跟随的方法和系统
技术领域
本发明的实施方式总体涉及操作自主车辆。更具体地，本发明的实施方式涉及控制自主车辆的速度所需的扭矩或旋转力的确定。
背景技术
以自主模式运行(例如，无人驾驶)的车辆可以将乘员、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。当以自主模式运行时，车辆可以使用车载传感器导航到各个位置，从而允许车辆在最少人机交互的情况下或在一些情况下在没有任何乘客的情况下行驶。
速度控制(油门和制动控制)是自主驾驶的关键操作。自主车辆需要应用油门控制或制动控制，以操纵自主车辆自主地跟随规划路线而绕开或避免障碍物。规划路线可以包括从开始位置到目标位置加速、减速，或者维持参考速度。然而，由于车辆速度控制是延迟系统，即，自主车辆的机械特征以一定的时间延迟作出响应，并且存在外部因素，诸如摩擦力、风阻、道路险峻以及初始误差，因此，命令自主车辆跟随目标参考速度而同时最小化自主车辆(也被称为自主驾驶车辆或ADV)的目标速度与实际速度之间的差异可能是个挑战。
发明内容
本公开的实施方式提供用于控制自主车辆的速度的计算机实施的方法、非暂时性机器可读介质以及数据处理系统。
在本公开的一方面，用于控制自主车辆的速度的计算机实施的方法包括：计算用于使自主车辆加速的第一扭矩力，以操纵自主车辆；计算用于维持自主车辆的恒定速度的第二扭矩力；基于第一扭矩力和第二扭矩力来确定油门-制动扭矩力；以及基于油门-制动扭矩力来控制自主车辆的随后速度。
在本公开的另一方面，非暂时性机器可读介质中存储有指令，所述指令在由处理器执行时致使处理器执行操作自主车辆的操作，所述操作包括：计算用于使自主车辆加速的第一扭矩力，以操纵自主车辆；计算用于维持自主车辆的恒定速度的第二扭矩力；基于第一扭矩力和第二扭矩力来确定油门-制动扭矩力；以及基于油门-制动扭矩力来控制自主车辆的随后速度。
在本公开的又一方面，数据处理系统包括：处理器；以及存储器，该存储器联接到处理器以存储指令，所述指令在由处理器执行时致使处理器执行操作自主车辆的操作，所述操作包括：计算用于使自主车辆加速的第一扭矩力，以操纵自主车辆；计算用于维持自主车辆的恒定速度的第二扭矩力；基于第一扭矩力和第二扭矩力来确定油门-制动扭矩力；以及基于油门-制动扭矩力来控制自主车辆的随后速度。
附图说明
本发明的实施方式在附图的各图中以举例而非限制的方式示出，附图中的相同参考数字指示相似元件。
图1是示出根据本发明的一个实施方式的网络化系统的框图。
图2是示出根据本发明的一个实施方式的自主车辆的示例的框图。
图3是示出根据本发明的一个实施方式的与自主车辆一起使用的感知与规划系统的示例的框图。
图4是示出根据本发明的一个实施方式的感知与规划系统的控制模块的示例的框图。
图5是根据本发明的一个实施方式的以米/秒为单位的目标速度、实际速度以及目标速度与实际速度之间的差异相对应用TFACC的自主车辆行驶的距离的曲线图。
图6是根据本发明的一个实施方式的以米/秒为单位的目标速度、实际速度以及目标速度与实际速度之间的差异相对应用TFACC+TFM的自主车辆行驶的距离的曲线图。
图7A是根据本发明的一个实施方式在具有初始速度偏差的情况下以米/秒为单位的目标速度、实际速度以及目标速度与实际速度之间的差异相对应用TFACC+TFM的自主车辆行驶的距离的曲线图。
图7B是根据本发明的一个实施方式在具有初始速度偏差的情况下以米/秒为单位的目标速度、实际速度以及目标速度与实际速度之间的差异相对应用TFACC+TFM+TFDIFF的自主车辆行驶的距离的曲线图。
图8是示出根据本发明的一个实施的计算用于控制自主驾驶车辆(ADV)的速度的油门-制动扭矩或旋转力(TF)的过程方法的流程图。
图9是示出根据本发明的一个实施方式的计算ADV的加速度扭矩或旋转力(TFACC)的过程的流程图。
图10是示出根据本发明的一个实施方式的计算用于克服ADV的摩擦力和风阻力的维持扭矩或旋转力(TFM)的过程的流程图。
图11是示出根据本发明的一个实施方式的计算用于最小化ADV的外部干扰和初始误差(例如，实际速度与目标速度之间的速度差异)的扭矩或旋转力(TFDIFF)的过程的流程图。
图12是示出根据一个实施方式的数据处理系统的框图。
具体实施方式
以下将参考所讨论的细节来描述本发明的各种实施方式和方面，附图将示出所述各种实施方式。下列描述和附图是对本发明的说明，而不应当解释为限制本发明。描述了许多特定细节以提供对本发明各种实施方式的全面理解。然而，在某些情况下，并未描述众所周知的或常规的细节以提供对本发明的实施方式的简洁讨论。
本说明书中对“一个实施方式”或“实施方式”的提及意味着结合该实施方式所描述的特定特征、结构或特性可以包括在本发明的至少一个实施方式中。短语“在一个实施方式中”在本说明书中各个地方的出现不必全部指同一实施方式。说明书中对“扭矩力”(TF)的引用是指扭矩或旋转力。
根据一些实施方式，感知与规划系统的控制模块确定应用多少以及何时应用自主驾驶车辆(ADV)的油门或制动控制，以操纵ADV绕开或避免规划路线的障碍物。规划路线可以包括加速、减速或维持参考速度。
在一个实施方式中，控制模块计算：用于使自主车辆加速的第一扭矩力，以操纵自主车辆；维持参考速度的第二扭矩力，例如，以抵消风阻力和摩擦力；以及最小化车辆速度的初始差异和影响车辆速度的ADV外部干扰(诸如，在陡坡上行驶)的第三扭矩力。速度控制系统基于第一、第二和第三扭矩力来确定油门控制或制动控制(油门-制动)扭矩力，并且基于计算的油门-制动扭矩力来控制ADV的随后速度。
在一个实施方式中，通过下列方式来计算第一扭矩力：确定ADV的第一目标速度，以在第一参考时间操纵ADV；确定ADV的第二目标速度，以在第二参考时间操纵ADV；以及考虑到从发出控制命令的时间到观察实际速度输出的机械命令延迟，基于第一和第二目标速度来计算加速度扭矩力，作为第一扭矩力。在另一实施方式中，命令延迟对于应用加速度控制和制动控制的ADV而言是不同的。在一个实施方式中，通过得到第一确定的目标速度与第二确定的目标速度之间的差异并且除以第一参考时间与第二参考时间之间的差异来计算第一扭矩力。
在一个实施方式中，通过下列方式来计算第二扭矩力：确定ADV的当前速度；确定作用于ADV上的摩擦力；确定作用于ADV上的风阻力；以及基于ADV的当前速度、摩擦力和风阻力来计算在参考时间范围内待应用于维持稳定速度的扭矩力。在另一实施方式中，基于ADV的当前速度的二阶来确定风阻力，并且基于ADV的当前速度的一阶来确定摩擦力。
在一个实施方式中，通过下列方式来确定第三扭矩力：确定ADV的目标速度；确定ADV的实际速度；使用比例-积分-微分(PID)控制器，基于目标速度和实际速度来计算速度的初始偏移和ADV的任何外部干扰(诸如，在陡坡上驾驶)。在另一实施方式中，通过对第一、第二和第三扭矩力求和来计算油门-制动扭矩力。
图1是示出根据本发明的一个实施方式的自主车辆网络配置的框图。参考图1，配置100包括可以通过网络102通信地联接到一个或多个服务器103至104的自主车辆101。尽管示出一个自主车辆，但多个自主车辆可以通过网络102联接到彼此和/或联接到服务器103至104。网络102可以是任何类型的网络，例如，有线或无线的局域网(LAN)、诸如互联网、蜂窝网络、卫星网络的广域网(WAN)或其组合。服务器103至104可以是任何类型的服务器或服务器群集，诸如，网络或云服务器、应用服务器、后端服务器或其组合。服务器103至104可以是数据分析服务器、内容服务器、交通信息服务器、地图和兴趣点(MPOI)服务器或者位置服务器等。
自主车辆是指可以被配置成处于自主模式下的车辆，在所述自主模式下车辆在极少或没有来自驾驶员的输入的情况下导航通过环境。这种自主车辆可以包括传感器系统，所述传感器系统具有被配置成检测与车辆运行环境有关的信息的一个或多个传感器。所述车辆和其相关联的控制器使用所检测的信息来导航通过所述环境。自主车辆101可以在手动模式下、在全自主模式下或者在部分自主模式下运行。
在一个实施方式中，自主车辆101包括，但不限于，感知与规划系统110、车辆控制系统111、无线通信系统112、用户接口系统113和传感器系统115。自主车辆101还可以包括普通车辆中包括的某些常用部件，诸如：发动机、车轮、方向盘、变速器等，所述部件可以由车辆控制系统111和/或感知与规划系统110使用多种通信信号和/或命令进行控制，例如，加速度信号或命令、减速度信号或命令、转向信号或命令、制动信号或命令等。
部件110至115可以经由互连件、总线、网络或其组合通信地联接到彼此。例如，部件110至115可以经由控域网(CAN)总线通信地联接到彼此。CAN总线是被设计成允许微控制器和装置在没有主机的应用中与彼此通信的车辆总线标准。它是基于消息的协议，最初是为汽车内的多路电线设计的，但也用于许多其他环境。
现在参考图2，在一个实施方式中，传感器系统115包括但不限于一个或多个摄像机211、全球定位系统(GPS)单元212、惯性测量单元(IMU)213、雷达单元214以及光探测和测距(LIDAR)单元215。GPS系统212可以包括收发器，所述收发器可操作以提供关于自主车辆的位置的信息。IMU单元213可以基于惯性加速度来感测自主车辆的位置和定向变化。雷达单元214可以表示利用无线电信号来感测自主车辆的本地环境内的对象的系统。在一些实施方式中，除感测对象之外，雷达单元214可以附加地感测对象的速度和/或前进方向。LIDAR单元215可以使用激光器来感测自主车辆所处环境中的对象。除其他系统部件之外，LIDAR单元215还可以包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个检测器。摄像机211可以包括用来捕获自主车辆周围环境的图像的一个或多个装置。摄像机211可以是静物摄像机和/或视频摄像机。摄像机可以是可机械地移动的，例如，通过将摄像机安装在旋转和/或倾斜平台上。
传感器系统115还可以包括其他传感器，诸如：声纳传感器、红外传感器、转向传感器、油门传感器、制动传感器以及音频传感器(例如，麦克风)。音频传感器可以被配置成从自主车辆周围的环境中捕获声音。转向传感器可以被配置成感测方向盘、车辆的车轮或其组合的转向角度。油门传感器和制动传感器分别感测车辆的油门位置和制动位置。在一些情形下，油门传感器和制动传感器可以集成为集成式油门/制动传感器。
在一个实施方式中，车辆控制系统111包括但不限于转向单元201、油门单元202(也被称为加速度单元)和制动单元203。转向单元201用来调整车辆的方向或前进方向。油门单元202用来控制电动机或发动机的速度，电动机或发动机的速度转而控制车辆的速度和加速度。制动单元203通过提供摩擦使车辆的车轮或轮胎减慢而使车辆减速。应注意，如图2所示的部件可以在硬件、软件或其组合中实施。
回到图1，无线通信系统112允许自主车辆101与诸如装置、传感器、其他车辆等外部系统之间的通信。例如，无线通信系统112可以与一个或多个装置直接无线通信，或者经由通信网络进行无线通信，诸如，通过网络102与服务器103至104通信。无线通信系统112可以使用任何蜂窝通信网络或无线局域网(WLAN)，例如，使用WiFi，以与另一部件或系统通信。无线通信系统112可以例如使用红外链路、蓝牙等与装置(例如，乘客的移动装置、显示装置、车辆101内的扬声器)直接通信。用户接口系统113可以是在车辆101内实施的外围装置的部分，包括例如键盘、触摸屏显示装置、麦克风和扬声器等。
自主车辆101的功能中的一些或全部可以由感知与规划系统110控制或管理，尤其当在自主驾驶模式下操作时。感知与规划系统110包括必要的硬件(例如，处理器、存储器、存储设备)和软件(例如，操作系统、规划和安排路线程序)，以从传感器系统115、控制系统111、无线通信系统112和/或用户接口系统113接收信息，处理所接收的信息，规划从起始点到目的地点的路线或路径，随后基于规划和控制信息来驾驶车辆101。替代地，感知与规划系统110可以与车辆控制系统111集成在一起。
例如，作为乘客的用户可以例如经由用户接口来指定行程的起始位置和目的地。感知与规划系统110获得行程相关数据。例如，感知与规划系统110可以从MPOI服务器中获得位置和路线信息，所述MPOI服务器可以是服务器103至104的一部分。位置服务器提供位置服务，并且MPOI服务器提供地图服务和某些位置的POI。替代地，此类本地和MPOI信息可以本地高速缓存在感知与规划系统110的永久性存储装置中。
当自主车辆101沿着路线移动时，感知与规划系统110也可以从交通信息系统或服务器(TIS)获得实时交通信息。应注意，服务器103至104可以由第三方实体进行操作。替代地，服务器103至104的功能可以与感知与规划系统110集成在一起。基于实时交通信息、MPOI信息和位置信息以及由传感器系统115检测或感测的实时本地环境数据(例如，障碍物、对象、附近车辆)，感知与规划系统110可以规划最佳路线并且根据所规划的路线例如经由控制系统111来驾驶车辆101，以安全有效地到达指定目的地。
根据一个实施方式，可以从由三个扭矩力组成的扭矩力(TF)模型中确定自主驾驶车辆(ADV)的油门控制或制动控制扭矩力。系统计算用于使自主车辆加速的第一扭矩力、维持恒定速度的第二扭矩力，以及最小化车辆的目标速度与实际速度之间的速度差异的第三扭矩力。系统基于第一、第二和第三扭矩力来确定油门-制动扭矩力。系统基于油门-制动扭矩力来控制自主车辆的随后速度。
在一个实施方式中，通过下列方式来计算第一扭矩力：在第一参考时间确定ADV的第一目标速度；在第二参考时间确定第二目标速度；以及考虑到实际速度会具有从执行油门控制命令的时间的机械命令延迟而基于第一和第二目标速度来计算加速度扭矩力。在另一实施方式中，命令延迟对于加速度(例如，油门控制)和减速度(例如，制动控制)而言是不同的。在另一实施方式中，通过使第一目标速度与第二目标速度之间的差异除以第一参考时间与第二参考时间之间的差异来计算加速度扭矩力。
在一个实施方式中，通过下列方式来计算第二扭矩力：确定ADV的当前速度；确定作用于ADV上的摩擦力；确定作用于ADV上的风阻力；以及基于ADV的当前速度、所确定的摩擦力和风阻力来计算维持恒定速度所需的扭矩力。
在一个实施方式中，基于ADV的当前速度的二阶来确定作用于ADV上的风阻力。基于ADV的当前速度的一阶来确定作用于ADV上的摩擦力。
在一个实施方式中，系统通过下列方式来计算第三扭矩力：确定ADV的目标速度、确定ADV的实际速度以及使用比例-积分-微分(PID)控制器来计算待应用于ADV的扭矩力，以最小化目标速度与实际速度之间的差异。在另一实施方式中，通过对第一、第二和第三扭矩力求和来计算油门-制动扭矩力。
在一个实施方式中，可以通过分别与ADV的当前速度的一阶和二阶成比例的系数来对摩擦力和风阻力建模。PID控制器可以通过比例、积分和微分系数进行建模。这些系数可以由数据分析系统基于大量的驾驶统计数据进行离线配置，诸如，数据分析系统或服务器103。
在一个实施方式中，数据分析系统103包括数据收集器121和机器学习引擎122。数据收集器121从各种车辆收集驾驶统计数据123。驾驶统计数据123可以包括有关ADV的目标速度和实际速度的信息、参考时间的GPS位置、ADV的品牌/型号、车辆识别号、规划路线以及驾驶环境的传感器输出，诸如天气和道路状况。机器学习引擎122分析驾驶统计数据123，以学习并确定TF模型124的适当系数，以表示摩擦力、风阻力和稳定的PID控制器响应。TF模型124随后可以上传到自主车辆101的感知与规划系统110，以用于速度控制的决定。
图3是示出根据本发明一个实施方式的与自主车辆一起使用的感知与规划系统的示例的框图。系统300可以被实施为图1的自主车辆101的一部分，包括但不限于感知与规划系统110、控制系统111和传感器系统115。参考图3，感知与规划系统110包括但不限于本地化模块301、感知模块302、决定模块303、规划模块304以及控制模块305。
模块301至305中的一些或全部可以在软件、硬件或其组合中实施。例如，这些模块可以安装在永久性存储装置352中、加载到存储器351中，并且由一个或多个处理器(未示出)执行。应注意，这些模块中的一些或全部可以通信地联接到图2的车辆控制系统111的一些或全部模块或者与它们集成在一起。模块301至305中的一些可以一起集成为集成模块。
本地化模块301(也被称为地图与路线模块)管理与用户的行程或路线相关的任何数据。用户可以例如经由用户接口登录并且指定行程的起始位置和目的地。本地化模块301与自主车辆300的其他部件通信，诸如地图和路线信息311，以获得行程相关数据。例如，本地化模块301可以从位置服务器和地图与POI(MPOI)服务器获得位置和路线信息。位置服务器提供位置服务，并且MPOI服务器提供地图服务和某些位置的POI，从而可以作为地图和路线信息311的一部分高速缓存。当自主车辆300沿着路线移动时，本地化模块301也可以从交通信息系统或服务器获得实时交通信息。
基于由传感器系统115提供的传感器数据和由本地化模块301获得的本地化信息，感知模块302确定周围环境的感知。感知信息可以表示普通驾驶员在驾驶员正驾驶的车辆周围将感知到的东西。感知可以包括车道配置(例如，直线车道或弯曲车道)、交通灯信号、另一车辆的相对位置、行人、建筑物、人行横道或例如采用对象形式的其他交通相关标志(例如，停止标志、让路标志)等。
感知模块302可以包括计算机视觉系统或计算机视觉系统的功能，以处理并分析由一个或多个摄像机捕获的图像，以便识别自主车辆环境中的对象和/或特征。所述对象可以包括交通信号、道路边界、其他车辆、行人和/或障碍物等。计算机视觉系统可以使用对象识别算法、视频跟踪以及其他计算机视觉技术。在一些实施方式中，计算机视觉系统可以绘制环境地图，跟踪对象，以及估算对象的速度等。感知模块302也可以基于由诸如雷达和/或LIDAR的其他传感器提供的其他传感器数据来检测对象。
针对每个对象，决定模块303作出关于如何处置对象的决定。例如，针对特定对象(例如，交叉路线中的另一车辆)以及描述对象的元数据(例如，速度、方向、转弯角度)，决定模块303决定如何遇到所述对象(例如，超车、让路、停止、超过)。决定模块303可以根据诸如交通规则的一套规则来作出此类决定，所述规则可以存储在永久性存储装置352(未示出)中。
基于针对所感知到的对象中的每个的决定，规划模块304为自主车辆规划路径或路线以及驾驶参数(例如，距离、速度和/或转弯角度)。换言之，针对给定的对象，决定模块303决定对该对象做什么，而规划模块304确定如何去做。例如，针对给定的对象，决定模块303可以决定超过所述对象，而规划模块304可以确定在所述对象的左侧还是右侧超过。规划和控制数据由规划模块304生成，包括描述车辆300在下一移动循环(例如，下一路线/路径段)中将如何移动的信息。例如，规划和控制数据可以指示车辆300以30英里每小时(mph)的速度移动10米，随后以25mph的速度变到右侧车道。
基于规划和控制数据，控制模块305根据由规划和控制数据限定的路线或路径通过将适当的命令或信号发送到车辆控制系统111来控制并驾驶自主车辆。所述规划和控制数据包括足够的信息，以沿着路径或路线在不同的时间点使用适当的车辆设置或驾驶参数(例如，油门、制动和转弯命令)将车辆从路线或路径的第一点驾驶到第二点。
应注意，决定模块303和规划模块304可以集成为集成模块。决定模块303/规划模块304可以包括导航系统或导航系统的功能，以确定自主车辆的驾驶路径。例如，导航系统可以确定用于实现自主车辆沿着以下路径移动的一系列速度和定向前进方向：所述路径在使自主车辆沿着通往最终目的地的基于车行道的路径前进的同时，基本上避免感知到的障碍物。目的地可以根据经由用户接口系统113进行的用户输入来设定。导航系统可以在自主车辆正在运行的同时动态地更新驾驶路径。导航系统可以将来自GPS系统和一个或多个地图的数据合并，以确定用于自主车辆的驾驶路径。
决定模块303/规划模块304还可以包括防撞系统或防撞系统的功能，以识别、评估并且避免或以其他方式越过自主车辆的环境中的潜在障碍物。例如，防撞系统可以通过以下方式实现自主车辆的导航中的变化：操作控制系统111中的一个或多个子系统来采取转向操纵、转弯操纵、制动操纵等。防撞系统可以基于周围的交通模式、道路状况等自动确定可行的障碍物回避操纵。防撞系统可以被配置成使得当其他传感器系统检测到位于自主车辆将转向进入的相邻区域中的车辆、建筑障碍物等时不采取转向操纵。防撞系统可以自动选择既可使用又使得自主车辆乘员的安全性最大化的操纵。防撞系统可以选择预测的避开操纵以致使自主车辆的乘客舱中出现最小量的加速度。
图4示出根据一个实施方式的控制模块305。控制模块305包括加速度TF子模块405、维持速度TF子模块410以及速度差异TF子模块415。这些模块分别负责计算用于使自主车辆加速的第一扭矩力(TFacc)、维持恒定速度的第二扭矩力(TFm)以及使车辆的目标速度与实际速度之间的速度差异最小化的第三扭矩力(TFdiff)。所有这三个模块的输入包括输入目标车辆速度401。输出是由控制系统111发送的油门-制动命令和最终实际车辆速度420。实际车辆速度420反馈到控制模块305，例如，作为速度差异TF子模块415(例如，下一命令周期)的第二输入。
加速度TF子模块405计算增加到ADV的当前速度或从中减去该速度所需的加速度扭矩力。图5是根据一个实施方式的表示加速度扭矩力的TF模型312的速度与距离曲线图。参考图5，曲线图示出目标速度501、实际速度505以及ADV的偏差或速度差异510。考虑到命令延迟，基于目标速度501上的两个点来计算加速度扭矩力。例如，如果确定将要应用油门控制命令，那么加速度TF子模块405确定油门控制的命令延迟、考虑到油门命令延迟的第一目标速度(即，命令延迟之后的第一目标速度将是多少)以及考虑到油门命令延迟的第二目标速度(即，命令延迟之后的第二(或随后)目标速度将是多少)。加速度TF子模块405通过采用考虑命令延迟的目标速度相对时间的导数来计算使ADV加速所需的扭矩或旋转力。可以基于第一和第二目标速度的变量或改变分别除以第一和第二时间的变量来计算导数，如下所示：
其中k表示速度以及t表示时间。在ADV具有恒定质量和车轮半径的情况下，考虑到油门命令延迟，扭矩或旋转力(TF)与加速度成比例，例如，表示TFacc的TF模型312可以是：
基于油门命令的数学模型，将扭矩或旋转力转换成油门命令。根据一个实施方式，示例油门命令可以是：
在一个实施方式中，a为约8.5，b为约-0.63，以及c是所估计的油门控制命令延迟。在一个实施方式中，对于命令延迟为一秒的油门控制而言，c为约1.0。
在另一示例中，如果确定将要应用制动控制，那么加速度TF子模块405确定制动控制的命令延迟、考虑到制动命令延迟的第一目标速度、考虑到制动命令延迟的第二目标速度(或应用制动控制之后的随后目标速度)，以确定从ADV中减去速度所需的扭矩或旋转力。基于制动命令的数学模型，将扭矩或旋转力转换成制动命令。根据一个实施方式，示例制动控制命令可以是：
在一个实施方式中，a为约40.0，b为约-0.1，以及c是所估计的制动控制命令延迟。在一个实施方式中，对于命令延迟为0.2秒的制动控制而言，c为约0.2。
尽管表示加速度扭矩力的TF模型312处理加速度和减速度，但ADV速度因风阻力和摩擦力而逐渐减小。见图5(速度差异510以约2米/秒变化)。表示加速度扭矩力和维持速度扭矩力的TF模型312防止逐渐减速。维持速度扭矩力对应于驾驶员定期地应用油门控制，以维持车辆的稳定速度。
图6是根据一个实施方式的TF模型312的速度与距离曲线图，TF模型312包含加速度扭矩力和维持速度扭矩力。加速度扭矩力由如上所述的加速度TF子模块405计算。维持速度TF子模块410计算维持ADV的稳定速度所需的扭矩或旋转力，诸如，以对抗风阻力和摩擦力(例如，内部机械摩擦)。图6示出ADV的目标速度601、实际速度605以及目标速度601与实际速度605之间的偏差或速度差异610。如图所示，速度差异610以小于一米/秒的裕量变化。
在一个实施方式中，可以通过确定自主车辆的当前速度、作用于ADV上的摩擦力以及作用于ADV上的风阻力来计算维持ADV的稳定速度所需的扭矩或旋转力。可以由自主车辆101的感知与规划系统110的控制模块305基于最近收集的数据来计算摩擦力和风阻力。例如，可以基于具有如下数学方程式的TF模型312来计算摩擦力和风阻力：TFM∝θ×k2+λ(k+ks)，其中k是ADV的当前速度，θ是表示风阻力的常数，λ和ks是表示作用于ADV上的摩擦力的常数。θ、λ和ks先前可以由数据分析系统103离线计算。在一个实施方式中，θ、λ和ks在类似车辆品牌/型号上共享。在另一实施方式中，θ、λ和ks可以是特定车辆或特定类型的车辆所特有的。
图7A是根据一个实施方式的、在具有3米/秒的初始速度偏差的情况下包含加速度扭矩力和维持扭矩力的TF模型312的速度与距离曲线图。在如图7A所示的此示例中，基于TFacc和TFm来计算总TF。如图所示，初始速度偏差在整个行程中都存在于速度差异704中。尽管表示加速度扭矩力和维持速度扭矩力的TF模型312处理加速度和减速度，并且防止逐渐减速，但它没有处理实际速度与目标速度之间的初始速度偏差(速度差异/初始误差)。具有初始误差减小扭矩力的TF模型312(例如，闭环控制)将使该初始速度偏差最小化。
图7B是根据一个实施方式的、在具有五米/秒的初始速度偏差的情况下包含加速度扭矩力、维持扭矩力以及初始误差减小扭矩力的TF模型312的速度与距离曲线图。加速度扭矩力和维持速度扭矩力分别由如上所述的加速度TF子模块405和维持速度TF子模块410计算。误差减小TF子模块410计算用于校正速度和外部干扰的任何初始偏差所需的扭矩力。图7B示出ADV的目标速度701、实际速度705以及目标速度与实际速度之间的速度偏差或速度差异710。如图所示，ADV具有约五米/秒的初始速度偏差710。在ADV行驶大约30米之后，ADV的实际速度705最终以小于约一米/秒的裕量跟随目标速度701。
在一个实施方式中，可以使用比例-积分-微分(PID)控制器来计算误差减小扭矩力。PID控制器是工业控制系统常用的控制环路反馈机制。PID控制器基于分别表示为P、I和D的比例项、积分项和微分项来连续计算作为目标值与实际值之间的差异的误差值并且应用校正。例如，TF模型312可以包括用于初始误差减小扭矩力的数学方程式：
其中e(t)＝ktarget-kactual是待减小的目标与实际速度之间的初始误差或差异，Kp、Ki和Kd是PID控制器的比例、积分和微分常数。初始，必须训练或调谐PID控制器的常数Kp、Ki和Kd。在一个实施方式中，PID常数可以由机器学习引擎122基于数据分析系统103处的大量驾驶统计数据123来离线调谐。在另一实施方式中，在ADV的操作期间，可以由感知与规划系统110的控制模块305来调整PID常数。在一个实施方式中，PID控制器可以由模拟硬件装置实施。在另一实施方式中，PID控制器可以由软件程序实施。
图8是示出根据一个实施方式的计算油门-制动扭矩力的过程的流程图。过程800可以由处理逻辑执行，所述处理逻辑可以包括软件、硬件或其组合。例如，过程800可以由自主车辆的控制模块执行，诸如，感知与规划系统110的控制模块305。参考图8，在框801处，处理逻辑计算用于使自主车辆(ADV)加速的第一扭矩力。在框802处，处理逻辑计算用来维持ADV的恒定车辆速度的第二扭矩力。在框803处，处理逻辑计算用于使ADV的实际速度与目标速度之间的差异最小化的第三扭矩力。在框804处，处理逻辑基于第一、第二和第三扭矩力来确定油门-制动扭矩力。在框805处，感知与规划系统110的控制模块305基于油门-制动扭矩力来控制ADV的随后速度。
图9是示出根据一个实施方式的框801的计算第一扭矩力的过程的流程图。过程900可以由处理逻辑执行，所述处理逻辑可以包括软件、硬件或其组合。例如，过程900可以由自主车辆的控制模块执行，诸如，感知与规划系统110的控制模块305。参考图9，在框901处，处理逻辑确定表示自主车辆的目标速度的第一速度，以在第一参考时间操纵自主车辆。在框902处，处理逻辑确定表示自主车辆的目标速度的第二速度，以在第二参考时间操纵自主车辆。在框903处，考虑到命令延迟，处理逻辑基于第一和第二速度来计算加速度扭矩力。
图10是示出根据一个实施方式的框802的计算第二扭矩力的过程的流程图。过程1000可以由处理逻辑执行，所述处理逻辑可以包括软件、硬件或其组合。例如，过程1000可以由自主车辆的控制模块执行，诸如，感知与规划系统110的控制模块305。参考图10，在框1001处，处理逻辑确定自主车辆的当前速度。在框1002处，处理逻辑确定作用于自主车辆上的摩擦力。在框1003处，处理逻辑确定作用于自主车辆上的风阻力。在框1004处，处理逻辑基于当前速度、摩擦力和风阻力来计算维持自主车辆的当前速度所需的扭矩力。
图11是示出根据一个实施方式的框803的计算第三扭矩力的过程的流程图。过程1100可以由处理逻辑执行，所述处理逻辑可以包括软件、硬件或其组合。例如，过程1100可以由自主车辆的控制模块执行，诸如，感知与规划系统110的控制模块305。参考图11，在框1101处，处理逻辑计算自主车辆的目标速度。在框1102处，处理逻辑确定自主车辆的实际速度。在框1103处，处理逻辑使用比例-积分-微分(PID)控制器来计算使目标速度与实际速度之间的差异最小化的扭矩力。
应注意，如上文示出和描述的部件中的一些或全部可以在软件、硬件或其组合中实施。例如，此类部件可以实施为安装并存储在永久性存储装置中的软件，所述软件可以通过处理器(未示出)加载在存储器中并在存储器中执行以实施贯穿本申请所述的过程或操作。替代地，此类部件可以实施为编程或嵌入到专用硬件(诸如，集成电路(例如，专用集成电路或ASIC)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA))中的可执行代码，所述可执行代码可以经由来自应用的相应驱动程序和/或操作系统来访问。此外，此类部件可以实施为处理器或处理器内核中的特定硬件逻辑，作为可由软件部件通过一个或多个特定指令访问的指令集的一部分。
图12是示出可以与本发明的一个实施方式一起使用的数据处理系统的示例的框图。例如，系统1500可以表示以上所述的执行上述过程或方法中的任一个的任何数据处理系统，例如，图1的感知与规划系统110或者服务器103至104中的任一个。系统1500可以包括许多不同的部件。这些部件可以实施为集成电路(IC)、集成电路的部分、分立电子装置或适用于电路板的其他模块(诸如，计算机系统的主板或插入卡)或者实施为以其他方式并入计算机系统的底盘内的部件。
还应注意，系统1500旨在示出计算机系统的许多部件的高级视图。然而，应当理解的是，某些实施例中可以具有附加的部件，此外，其他实施例中可以具有所示部件的不同配置。系统1500可以表示台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、服务器、移动电话、媒体播放器、个人数字助理(PDA)、智能手表、个人通信器、游戏装置、网络路由器或集线器、无线接入点(AP)或中继器、机顶盒或其组合。此外，虽然仅示出了单个机器或系统，但是术语“机器”或“系统”还应当被理解为包括单独地或共同地执行一个(或多个)指令集以执行本文所讨论的任何一种或多种方法的机器或系统的任何集合。
在一个实施方式中，系统1500包括通过总线或互连件1510连接的处理器1501、存储器1503以及装置1505至1508。处理器1501可以表示其中包括单个处理器内核或多个处理器内核的单个处理器或多个处理器。处理器1501可以表示一个或多个通用处理器，诸如，微处理器、中央处理单元(CPU)等。更具体地，处理器1501可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、超长指令字(VLIW)微处理器、或实施其他指令集的处理器、或实施指令集组合的处理器。处理器1501还可以是一个或多个专用处理器，诸如，专用集成电路(ASIC)、蜂窝或基带处理器、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、网络处理器、图形处理器、通信处理器、加密处理器、协同处理器、嵌入式处理器，或者能够处理指令的任何其他类型的逻辑。
处理器1501(其可以是低功率多核处理器插座，诸如超低电压处理器)可以充当用于与所述系统的各种部件通信的主处理单元和中央集线器。这种处理器可以实施为片上系统(SoC)。处理器1501被配置成执行用于执行本文所讨论的操作和步骤的指令。系统1500还可以包括与可选的图形子系统1504通信的图形接口，图形子系统1504可以包括显示控制器、图形处理器和/或显示装置。
处理器1501可以与存储器1503通信，存储器1503在一个实施方式中可以经由多个存储器装置实施以提供给定量的系统存储器。存储器1503可以包括一个或多个易失性存储(或存储器)装置，诸如，随机存取存储器(RAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、静态RAM(SRAM)或者其他类型的存储装置。存储器1503可以存储包括由处理器1501或任何其他装置执行的指令序列的信息。例如，各种操作系统、装置驱动程序、固件(例如，输入输出基本系统或BIOS)和/或应用的可执行代码和/或数据可以加载到存储器1503中并由处理器1501执行。操作系统可以是任何类型的操作系统，例如，机器人操作系统(ROS)、来自公司的/>操作系统、来自苹果公司的/>//>来自/>公司的LINUX、UNIX，或者其他实时或嵌入式操作系统。
系统1500还可以包括IO装置，诸如装置1505至1508，包括网络接口装置1505、可选的输入装置1506，以及其他可选的IO装置1507。网络接口装置1505可以包括无线收发器和/或网络接口卡(NIC)。所述无线收发器可以是WiFi收发器、红外收发器、蓝牙收发器、WiMax收发器、无线蜂窝电话收发器、卫星收发器(例如，全球定位系统(GPS)收发器)或其他射频(RF)收发器或者它们的组合。NIC可以是以太网卡。
输入装置1506可以包括鼠标、触摸板、触敏屏幕(其可以与显示装置1504集成在一起)、指针装置(诸如，指示笔)和/或键盘(例如，物理键盘或作为触敏屏幕的一部分显示的虚拟键盘)。例如，输入装置1506可以包括联接到触摸屏的触摸屏控制器。触摸屏和触摸屏控制器例如可以使用多种触敏技术(包括但不限于电容、电阻、红外和表面声波技术)中的任一种，以及用于确定与触摸屏接触的一个或多个接触点的其他接近传感器阵列或其他元件来检测其接触和移动或间断。
IO装置1507可以包括音频装置。音频装置可以包括扬声器和/或麦克风，以促进支持语音的功能，诸如语音识别、语音复制、数字记录和/或电话功能。其他IO装置1507还可以包括通用串行总线(USB)端口、并行端口、串行端口、打印机、网络接口、总线桥(例如，PCI-PCI桥)、传感器(例如，运动传感器，诸如加速度计、陀螺仪、磁强计、光传感器、罗盘、接近传感器等)或者它们的组合。装置1507还可以包括成像处理子系统(例如，摄像机)，所述成像处理子系统可以包括用于促进摄像机功能(诸如，记录照片和视频片段)的光学传感器，诸如电荷耦合装置(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)光学传感器。某些传感器可以经由传感器集线器(未示出)联接到互连件1510，而诸如键盘或热传感器的其他装置可以由嵌入式控制器(未示出)控制，这取决于系统1500的具体配置或设计。
为了提供诸如数据、应用、一个或多个操作系统等信息的永久性存储，大容量存储设备(未示出)也可以联接到处理器1501。在各种实施方式中，为了实现更薄且更轻的系统设计并且改进系统响应性，这种大容量存储设备可以经由固态装置(SSD)来实施。然而，在其他实施方式中，大容量存储设备可以主要使用硬盘驱动器(HDD)来实施，其中较小量的SSD存储设备充当SSD高速缓存以在断电事件期间实现上下文状态以及其他此类信息的非易失性存储，从而使得在系统活动重新启动时能够实现快速通电。另外，闪存装置可以例如经由串行外围接口(SPI)联接到处理器1501。这种闪存装置可以提供系统软件的非易失性存储，所述系统软件包括所述系统的BIOS以及其他固件。
存储装置1508可以包括计算机可访问的存储介质1509(也被称为机器可读存储介质或计算机可读介质)，其上存储有体现本文所述的任何一种或多种方法或功能的一个或多个指令集或软件(例如，模块、单元和/或逻辑1528)。处理模块/单元/逻辑1528可以表示上述部件中的任一个，例如诸如控制模块305或机器学习引擎122。处理模块/单元/逻辑1528还可以在其由数据处理系统1500、存储器1503和处理器1501执行期间完全地或至少部分地驻留在存储器1503内和/或处理器1501内，数据处理系统1500、存储器1503和处理器1501也构成机器可访问的存储介质。处理模块/单元/逻辑1528还可以通过网络经由网络接口装置1505进行传输或接收。
计算机可读存储介质1509也可以用来永久性地存储以上描述的一些软件功能。虽然计算机可读存储介质1509在示例性实施方式中被示为单个介质，但是术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括存储所述一个或多个指令集的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库和/或相关联的高速缓存和服务器)。术语“计算机可读存储介质”还应当被认为包括能够存储或编码指令集的任何介质，所述指令集用于由机器执行并且使得所述机器执行本发明的任何一种或多种方法。因此，术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括但不限于固态存储器以及光学介质和磁性介质，或者任何其他非暂时性机器可读介质。
本文所述的处理模块/单元/逻辑1528、部件以及其他特征可以实施为分立硬件部件或集成在硬件部件(诸如，ASIC、FPGA、DSP或类似装置)的功能中。此外，处理模块/单元/逻辑1528可以实施为硬件装置内的固件或功能电路。此外，处理模块/单元/逻辑1528可以以硬件装置和软件部件的任何组合来实施。
应注意，虽然系统1500被示出为具有数据处理系统的各种部件，但是并不旨在表示使部件互连的任何特定架构或方式；因为此类细节和本发明的实施方式没有密切关系。还应当认识到，具有更少部件或可能具有更多部件的网络计算机、手持计算机、移动电话、服务器和/或其他数据处理系统也可以与本发明的实施方式一起使用。
前述详细描述中的一些部分已经根据在计算机存储器内对数据位的运算的算法和符号表示而呈现。这些算法描述和表示是数据处理领域中的技术人员所使用的方式，以将他们的工作实质最有效地传达给本领域中的其他技术人员。本文中，算法通常被认为是导致所期望结果的自洽操作序列。这些操作是指需要对物理量进行物理操控的操作。
然而，应当牢记，所有这些和类似的术语均旨在与适当的物理量关联，并且仅仅是应用于这些量的方便标记。除非在以上讨论中以其他方式明确地指出，否则应当了解，在整个说明书中，利用术语(诸如所附权利要求书中所阐述的术语)进行的讨论是指计算机系统或类似电子计算装置的动作和处理，所述计算机系统或电子计算装置操控计算机系统的寄存器和存储器内的表示为物理(电子)量的数据，并将所述数据变换成计算机系统存储器或寄存器或者其他此类信息存储设备、传输或显示装置内类似地表示为物理量的其他数据。
本发明的实施方式还涉及用于执行本文中的操作的设备。这种计算机程序被存储在非暂时性计算机可读介质中。机器可读介质包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储信息的任何机构。例如，机器可读(例如，计算机可读)介质包括机器(例如，计算机)可读存储介质(例如，只读存储器(“ROM”)、随机存取存储器(“RAM”)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存存储器装置)。
前述附图中所描绘的过程或方法可以由处理逻辑来执行，所述处理逻辑包括硬件(例如，电路、专用逻辑等)、软件(例如，体现在非暂时性计算机可读介质上)或两者的组合。尽管所述过程或方法在上文是依据一些顺序操作来描述的，但是应当了解，所述操作中的一些可以按不同的顺序执行。此外，一些操作可以并行地执行而不是顺序地执行。
本发明的实施方式并未参考任何特定的编程语言进行描述。应认识到，可以使用多种编程语言来实施如本文描述的本发明的实施方式的教导。
在以上的说明书中，已经参考本发明的具体示例性实施方式对本发明的实施方式进行了描述。将显而易见的是，在不脱离所附权利要求书中阐述的本发明的更宽泛精神和范围的情况下，可以对本发明做出各种修改。因此，应当在说明性意义而不是限制性意义上来理解本说明书和附图。

Claims (18)

1.一种用于控制自主车辆速度的计算机实施的方法，所述方法包括：
计算用于使所述自主车辆加速或减速的第一扭矩力，包括：
确定表示所述自主车辆的目标速度的第一速度，以在第一参考时间操纵所述自主车辆，
确定表示所述自主车辆的目标速度的第二速度，以在第二参考时间操纵所述自主车辆，以及
考虑到从发出控制命令的时间到观察实际速度输出的机械命令延迟，基于所述第一速度和所述第二速度来计算所述第一扭矩力，
其中，如果将要应用油门控制命令，确定油门控制的油门命令延迟、考虑到所述油门命令延迟的所述第一速度以及考虑到所述油门命令延迟的所述第二速度，
通过计算所述第一速度与所述第二速度之间的速度差异，以及使所述速度差异除以所述第一参考时间与所述第二参考时间之间的时间差异，来计算所述第一扭矩力，以及
基于所述油门控制命令的数学模型，将所述第一扭矩力TFacc转换成所述油门控制命令a为约8.5，b为约-0.63，以及c是所估计的油门命令延迟；
其中，如果将要应用制动控制命令，确定制动命令延迟、考虑到所述制动命令延迟的所述第一速度、考虑到所述制动命令延迟的所述第二速度，以确定所述第一扭矩力，以及
基于所述制动控制命令的数学模型，将所述第一扭矩力TFacc转换成所述制动控制命令a为约40.0，b为约-0.1，以及c是所估计的制动命令延迟；
计算用于维持所述自主车辆的恒定速度的第二扭矩力；
基于所述第一扭矩力和第二扭矩力来确定油门-制动扭矩力；以及
基于所述油门-制动扭矩力使用控制命令来控制所述自主车辆的随后速度。
2.如权利要求1所述的方法，其中计算所述第二扭矩力包括：
确定所述自主车辆的当前速度；
确定作用于所述自主车辆上的摩擦力；
确定作用于所述自主车辆上的风阻力；以及
基于所述当前速度、所述摩擦力和所述风阻力来计算维持所述自主车辆的所述当前速度所需的所述第二扭矩力。
3.如权利要求2所述的方法，其中基于所述当前速度的二阶来确定所述风阻力，其中基于所述当前速度的一阶来确定所述摩擦力。
4.如权利要求1所述的方法，还包括计算使所述自主车辆的实际速度与目标速度之间的速度差异最小化的第三扭矩力，其中还基于所述第三扭矩力来确定所述油门-制动扭矩力。
5.如权利要求4所述的方法，其中计算所述第三扭矩力包括：
确定自主车辆的目标速度；
确定所述自主车辆的实际速度；以及
使用比例-积分-微分PID控制器来计算使所述目标速度与实际速度之间的差异最小化所需的所述第三扭矩力。
6.如权利要求4所述的方法，其中计算所述油门-制动扭矩力包括对所述第一扭矩力、所述第二扭矩力和所述第三扭矩力求和。
7.一种存储有指令的非暂时性机器可读介质，所述指令在由处理器执行时致使所述处理器执行操作自主车辆的操作，所述操作包括：
计算用于使所述自主车辆加速或减速的第一扭矩力，包括：
确定表示所述自主车辆的目标速度的第一速度，以在第一参考时间操纵所述自主车辆；
确定表示所述自主车辆的目标速度的第二速度，以在第二参考时间操纵所述自主车辆；以及
考虑到从发出控制命令的时间到观察实际速度输出的机械命令延迟，基于所述第一速度和所述第二速度来计算所述第一扭矩力，
其中，如果将要应用油门控制命令，确定油门控制的油门命令延迟、考虑到所述油门命令延迟的所述第一速度以及考虑到所述油门命令延迟的所述第二速度，
通过计算所述第一速度与所述第二速度之间的速度差异，以及使所述速度差异除以所述第一参考时间与所述第二参考时间之间的时间差异，来计算所述第一扭矩力，以及
基于所述油门控制命令的数学模型，将所述第一扭矩力TFacc转换成所述油门控制命令a为约8.5，b为约-0.63，以及c是所估计的油门命令延迟；
其中，如果将要应用制动控制命令，确定制动命令延迟、考虑到所述制动命令延迟的所述第一速度、考虑到所述制动命令延迟的所述第二速度，以确定所述第一扭矩力，以及
基于所述制动控制命令的数学模型，将所述第一扭矩力TFacc转换成所述制动控制命令a为约40.0，b为约-0.1，以及c是所估计的制动命令延迟；
计算用于维持所述自主车辆的恒定速度的第二扭矩力；
基于所述第一扭矩力和所述第二扭矩力来确定油门-制动扭矩力；以及
基于所述油门-制动扭矩力使用控制命令来控制所述自主车辆的随后速度。
8.如权利要求7所述的机器可读介质，其中计算所述第二扭矩力包括：
确定所述自主车辆的当前速度；
确定作用于所述自主车辆上的摩擦力；
确定作用于所述自主车辆上的风阻力；以及
基于所述当前速度、所述摩擦力和所述风阻力来计算维持所述自主车辆的所述当前速度所需的所述第二扭矩力。
9.如权利要求8所述的机器可读介质，其中基于所述当前速度的二阶来确定所述风阻力，其中基于所述当前速度的一阶来确定所述摩擦力。
10.如权利要求7所述的机器可读介质，其中所述操作还包括计算使所述自主车辆的实际速度与目标速度之间的速度差异最小化的第三扭矩力，其中还基于所述第三扭矩力来确定所述油门-制动扭矩力。
11.如权利要求10所述的机器可读介质，其中计算所述第三扭矩力包括：
确定自主车辆的目标速度；
确定所述自主车辆的实际速度；以及
使用比例-积分-微分PID控制器来计算使所述目标速度与实际速度之间的所述差异最小化所需的所述第三扭矩力。
12.如权利要求10所述的机器可读介质，其中计算所述油门-制动扭矩力包括对所述第一扭矩力、所述第二扭矩力和所述第三扭矩力求和。
13.一种数据处理系统，包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器联接到所述处理器，以存储指令，所述指令在由所述处理器执行时致使所述处理器执行操作自主车辆的操作，所述操作包括：
计算用于使所述自主车辆加速或减速的第一扭矩力，包括：
确定表示所述自主车辆的目标速度的第一速度，以在第一参考时间操纵所述自主车辆，
确定表示所述自主车辆的目标速度的第二速度，以在第二参考时间操纵所述自主车辆，以及
考虑到从发出控制命令的时间到观察实际速度输出的机械命令延迟，基于所述第一速度和所述第二速度来计算所述第一扭矩力，
其中，如果将要应用油门控制命令，确定油门控制的油门命令延迟、考虑到所述油门命令延迟的所述第一速度以及考虑到所述油门命令延迟的所述第二速度，
通过计算所述第一速度与所述第二速度之间的速度差异，以及使所述速度差异除以所述第一参考时间与所述第二参考时间之间的时间差异，来计算所述第一扭矩力，以及
基于所述油门控制命令的数学模型，将所述第一扭矩力TFacc转换成所述油门控制命令a为约8.5，b为约-0.63，以及c是所估计的油门命令延迟；
其中，如果将要应用制动控制命令，确定制动命令延迟、考虑到所述制动命令延迟的所述第一速度、考虑到所述制动命令延迟的所述第二速度，以确定所述第一扭矩力，以及
基于所述制动控制命令的数学模型，将所述第一扭矩力TFacc转换成所述制动控制命令a为约40.0，b为约-0.1，以及c是所估计的制动命令延迟；
计算用于维持所述自主车辆的恒定速度的第二扭矩力，
基于所述第一扭矩力和所述第二扭矩力来确定油门-制动扭矩力，以及
基于所述油门-制动扭矩力使用控制命令来控制所述自主车辆的随后速度。
14.如权利要求13所述的系统，其中计算所述第二扭矩力包括：
确定所述自主车辆的当前速度；
确定作用于所述自主车辆上的摩擦力；
确定作用于所述自主车辆上的风阻力；以及
基于所述当前速度、所述摩擦力和所述风阻力来计算维持所述自主车辆的所述当前速度所需的所述第二扭矩力。
15.如权利要求14所述的系统，其中基于所述当前速度的二阶来确定所述风阻力，其中基于所述当前速度的一阶来确定所述摩擦力。
16.如权利要求13所述的系统，其中所述操作还包括计算使所述自主车辆的实际速度与目标速度之间的速度差异最小化的第三扭矩力，其中还基于所述第三扭矩力来确定所述油门-制动扭矩力。
17.如权利要求16所述的系统，其中计算所述第三扭矩力包括：
确定自主车辆的目标速度；
确定所述自主车辆的实际速度；以及
使用比例-积分-微分PID控制器来计算使所述目标速度与所述实际速度之间的差异最小化所需的所述第三扭矩力。
18.如权利要求16所述的系统，其中计算所述油门-制动扭矩力包括对所述第一扭矩力、所述第二扭矩力和所述第三扭矩力求和。
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