CN108885152B - 解决自动驾驶车辆的转向不足的自动转向控制参考自适应 - Google Patents

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Abstract

在一个实施方式中，接收将自动驾驶车辆(ADV)从第一方向转到第二方向的请求。响应于该请求，确定ADV的多个区段的多个区段质量。区段质量定位在ADV的车辆平台内的多个预定位置上。基于ADV的区段的区段质量来计算整个ADV的质量中心的位置，其中质量中心表示整个ADV的整个质量的中心。基于整个ADV的质量中心的位置生成转向控制命令以用于ADV的转向控制。

Description

解决自动驾驶车辆的转向不足的自动转向控制参考自适应
技术领域
本发明的实施方式大体上涉及操作自动驾驶车辆。更具体地，本发明的实施方式涉及自动驾驶车辆的转向控制以减少转向不足。
背景技术
以自动驾驶模式(例如，无人驾驶)操作的车辆可以使乘员，尤其是驾驶员免于某些驾驶相关的职责。当以自动驾驶模式操作时，车辆可以使用车载传感器来导航到各个位置，从而允许车辆在最少的人机交互的情况下或者在没有任何乘客的一些情况下行驶。
运动规划和控制是自动驾驶中的关键操作，包括自动驾驶车辆(ADV)的速度控制和转向控制。在ADV的常规转向控制中，后车轴被用作转向的控制参考。通常，全球定位系统(GPS)传感器或接收器定位在后车轴附近，并且后车轴被认为是ADV的位置。诸如速度控制命令或转向控制命令的任何控制命令将基于作为控制参考的后车轴来确定。
然而，在ADV的转向控制中，如图1A所示，使用后车轴作为控制参考可能至少在转弯开始时导致转向不足。车辆的控制系统总是试图将后车轴上的控制参考与规划路线对准，特别是在车辆的转向控制期间。如图1A所示，由于基于后车轴的转向控制，车辆的前部由于偏移规划的转向路线而转向不足。车辆前部的转向可能延迟，并且车辆可能在之后过度校正这种转向不足。坐在前排的乘客也可能因此感到不适。
发明内容
本公开的实施方式提供了用于操作自动驾驶车辆的计算机实施方法、非暂时性机器可读介质以及数据处理系统。
在本公开的一个方面，用于操作自动驾驶车辆的计算机实施方法包括：接收将自动驾驶车辆(ADV)从第一方向转到第二方向的请求；确定ADV的多个区段的多个区段质量，其中多个区段质量定位在ADV的车辆平台内的多个预定位置上；基于ADV的多个区段的多个区段质量计算整个ADV的质量中心的位置，质量中心表示整个ADV的整个质量的中心；以及基于整个ADV的质量中心的位置来生成用于ADV的转向控制的转向控制命令。
在本公开的另一方面，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处理器执行操作，所述操作包括：接收将自动驾驶车辆(ADV)从第一方向转到第二方向的请求；确定ADV的多个区段的多个区段质量，其中多个区段质量定位在ADV的车辆平台内的多个预定位置上；基于ADV的多个区段的多个区段质量来计算整个ADV的质量中心的位置，质量中心表示整个ADV的整个质量的中心；以及基于整个ADV的质量中心的位置来生成用于ADV的转向控制的转向控制命令。
在本公开的另一方面，数据处理系统包括处理器和存储器，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，所述操作包括：接收将自动驾驶车辆(ADV)从第一方向转到第二方向的请求；确定ADV的多个区段的多个区段质量，其中多个区段质量定位在ADV的车辆平台内的多个预定位置上；基于ADV的多个区段的多个区段质量来计算整个ADV的质量中心的位置，质量中心表示整个ADV的整个质量的中心；以及基于整个ADV的质量中心的位置来生成用于ADV的转向控制的转向控制命令。
附图说明
在附图的各图中以示例而非以限制的方式示出了本发明的实施方式，附图中相同的参考标记表示相同的元件。
图1A示出自动驾驶车辆的常规转向控制。
图1B示出根据本发明的一个实施方式的自动驾驶车辆的转向控制。
图2A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2B是示出根据本发明的一个实施方式的自动驾驶车辆的示例的框图。
图3是示出根据本发明的一个实施方式的与自动驾驶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自动驾驶车辆的框图。
图6是根据本发明的一个实施方式的基于车辆质量和质量中心来更新控制器的增益的处理流程。
图7是示出根据本发明的一个实施方式的操作自动驾驶车辆的过程的流程图。
图8是示出根据本发明的一个实施方式的操作自动驾驶车辆的过程的流程图。
图9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
将参照以下讨论的细节来描述本发明的各种实施方式和方面，并且附图将示出各种实施方式。以下描述和附图是对本发明的说明，而不应被解释为限制本发明。描述了许多具体细节以提供对本发明的各种实施方式的透彻理解。然而，在某些情况下，未描述公知的或常规的细节以提供对本发明的实施方式的简明讨论。
本说明书中对“一个实施方式”或“实施方式”的提及意指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。
根据一些实施方式，当控制ADV的转向时，确定ADV的车辆质量并且确定整个ADV的车辆质量的位置。如图1B所示，车辆质量的位置被用作控制参考(例如，参考点和/或反馈点)以用于转向。在此示例中，车辆质量的中心定位在车辆中心附近并且表示为小圆圈。基于作为控制参考的车辆质量的位置来生成转向控制命令和/或速度控制命令。由于各种因素或情况，ADV的车辆质量及其位置可能有时不同。例如，车辆质量及其位置(也称为质量中心或质量的中心)可能由于车辆负载(例如，乘客数量、所有物装载/卸载)以及负载的分布(例如，车辆内的乘客或负载的位置)而改变。通过在作出转向决策的时间点动态地确定车辆的车辆质量和质量中心，可以生成并发出适当的转向命令和/或速度控制命令，以减少转向不足以及乘客在转向期间不适的程度。
在一个实施方式中，响应于将ADV从第一方向转到第二方向的请求，确定与ADV的多个区段对应的多个区段质量(也称为局部质量)。车辆区段可以是预定义的。区段质量定位在ADV内的预定位置处。例如，ADV可以分成四个区段，ADV的四个车轮中的每一个车轮一个区段。例如，基于相应车轮附近的车轴上的预定点，预先确定每个车辆区段的质量中心(称为区段质量中心)。整个ADV的质量中心的位置基于ADV的区段的区段质量及其相应的区段质量中心而计算。质量中心表示整个ADV的整个质量的中心。基于整个ADV的质量中心的位置来生成转向命令和/或速度控制命令以用于ADV的转向控制。此外，可以基于所计算的车辆质量和车辆质量的位置来更新诸如速度控制器和/或转向控制器的某些控制器的增益或系数。
在一个实施方式中，对于ADV的每个区段，基于区段质量及其区段质量中心来计算区段力，区段力包括经度区段力和纬度区段力。随后基于经度区段力和区段的区段质量来计算ADV的质量中心的经度坐标。在一个实施方式中，ADV的质量中心的经度坐标基于经度区段力的总和以及所有车辆区段的区段质量的总和而确定。在特定实施方式中，ADV的质量中心的经度坐标是通过将经度区段力的总和除以所有区段的区段质量的总和而确定的。类似地，ADV的质量中心的纬度坐标是基于纬度区段力和区段的区段质量而计算的。在一个实施方式中，ADV的质量中心的纬度坐标基于纬度区段力的总和以及车辆区段的区段质量的总和来确定。在特定实施方式中，ADV的质量中心的纬度坐标是通过将纬度区段力的总和除以所有区段的区段质量的总和来确定的。
图2A是示出根据本发明的一个实施方式的自动驾驶车辆网络配置的框图。参考图2A，网络配置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的自动驾驶车辆101。尽管示出一个自动驾驶车辆，但是多个自动驾驶车辆可以通过网络102彼此联接和/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)、诸如互联网的广域网(WAN)、蜂窝网络、卫星网络或其组合。服务器103至104可以是任何种类的服务器或服务器集群，诸如Web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)服务器或位置服务器等。
自动驾驶车辆是指可以被配置为处于自动驾驶模式下的车辆，在自动驾驶模式下车辆在极少或没有来自驾驶员的输入的情况下在环境中进行导航。这种自动驾驶车辆可以包括具有一个或多个传感器的传感器系统，该一个或多个传感器被配置成检测关于车辆操作环境的信息。车辆及其相关联的控制器使用检测到的信息在环境中进行导航。自动驾驶车辆101可以在手动模式、全自动驾驶模式或部分自动驾驶模式下操作。
在一个实施方式中，自动驾驶车辆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、信息娱乐系统114以及传感器系统115。自动驾驶车辆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，所述部件可例如由车辆控制系统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，该多种通信信号和/或命令例如为加速信号或命令、减速信号或命令、转向信号或命令、制动信号或命令等。
部件110-115可以通过互连件、总线、网络或其组合而彼此通信地联接。例如，部件110-115可以通过控制器局域网(CAN)总线而彼此通信地联接。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彼此通信的车辆总线标准。它基于消息的协议，最初被设计用于汽车内的复用电气布线，但也用于许多其它情况。
现在参考图2B，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相机211、全球定位系统(GPS)单元212、惯性测量单元(IMU)213、雷达单元214以及光检测和测距(LIDAR)单元215。GPS系统212可以包括可操作来提供关于自动驾驶车辆的位置的信息的收发器。IMU单元213可以基于惯性加速度来感测自动驾驶车辆的位置和定向的改变。雷达单元214可以表示利用无线电信号来感测自动驾驶车辆的本地环境内的对象的系统。在一些实施方式中，除了感测对象之外，雷达单元214可以另外感测对象的速度和/或前进方向。LIDAR单元215可以使用激光来感测自动驾驶车辆所位于的环境中的对象。LIDAR单元215可以包括一个或多个激光源、激光扫描仪以及一个或多个检测器以及其它系统部件。相机211可以包括一个或多个装置以捕获自动驾驶车辆周围的环境的图像。相机211可以是静止相机和/或视频相机。相机可以是机械可移动的，例如通过将相机安装在旋转和/或倾斜的平台上。
传感器系统115还可以包括其它传感器，诸如声纳传感器、红外传感器、转向传感器、油门传感器、制动传感器和音频传感器(例如麦克风)。音频传感器可以被配置成采集来自自动驾驶车辆周围环境的声音。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。在一些情况下，油门传感器和制动传感器可以被集成为集成的油门/制动传感器。
在一个实施方式中，传感器系统115还包括一个或多个轮胎压力传感器216和一个或多个悬架(suspension)传感器217。每个轮胎压力传感器216被配置成感测和测量车辆的一个车轮的轮胎压力。车轮的轮胎压力成比例地表示施加在车轮上的负载。每个悬架传感器217被配置成感测和测量与车轴相关联的悬架弹簧的悬架压力的量。从悬架传感器获取的悬架数据表示施加在悬架弹簧上的负载的向下压力。接收的悬架压力的量成比例地表示施加在车轴上的负载量。
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(也称为加速单元)和制动单元203。转向单元201将调整车辆的方向或前进方向。油门单元202用于控制电动机或发动机的转速，继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变慢来使车辆减速。需注意，图2A所示的部件可以以硬件、软件或其组合来实现。
回到图2A，无线通信系统112将允许自动驾驶车辆101与外部系统(诸如装置、传感器、其它车辆等)之间进行通信。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通过通信网络(诸如通过网络102的服务器103至104)无线通信。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来与另一部件或系统进行通信。无线通信系统112可以例如使用红外链路、蓝牙等直接与装置(例如，乘客的移动装置、显示装置、车辆101内的扬声器)进行通信。用户接口系统113可以是在车辆101内实现的外围装置的部分，包括例如键盘、触摸屏显示装置、麦克风和扬声器等。
自动驾驶车辆101的一些或全部功能可以由感知与规划系统110来控制或管理，特别是当以自动驾驶模式操作时。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、规划和路线安排程序)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。可替代地，感知与规划系统110可以与车辆控制系统111集成。
例如，作为乘客的用户可例如通过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获取行程相关数据。例如，感知与规划系统110可以从MPOI服务器获取位置和路线信息，MPOI服务器可以是服务器103-104的部分。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。可替代地，可以将这种位置和MPOI信息本地缓存在感知与规划系统110的永久性存储装置中。
当自动驾驶车辆101沿着路线移动时，感知与规划系统110还可以从交通信息系统或服务器(TIS)获取实时交通信息。需注意，服务器103至104可以由第三方实体操作。可替代地，服务器103至104的功能可以与感知与规划系统110集成。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可以例如通过控制系统111规划最优路线并且根据所规划的路线来驾驶车辆101以安全且高校地到达指定目的地。
服务器103可以是数据分析系统以为各种客户端执行数据分析服务。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收集来自各种车辆(自动驾驶车辆或由人类驾驶员驾驶的常规车辆)的驾驶统计数据123。驾驶统计数据123包括指示发出的驾驶命令(例如，油门命令、制动命令、转向命令)以及由车辆的传感器在不同时间点采集的车辆响应(例如，速度、加速度、减速度、方向)的信息。驾驶统计数据123还可例如包括描述不同时间点的驾驶环境的信息，例如路线(包括起点和目的地)、MPOI、道路状况、天气状况等。
基于驾驶统计数据123，机器学习引擎122针对各种目的执行或训练一组规则、算法和/或预测模型124。例如，算法124可以包括用于确定ADV的区段的区段质量的算法。算法124还可包括用于确定车辆区段的区段质量的区段力的算法。算法124还可包括用于确定整个ADV的车辆质量和整个ADV的质量中心的算法。
图3是根据本发明的一个实施方式的示出与自动驾驶车辆一起使用的感知与规划系统的示例的框图。系统300可以被实现为图2A的自动驾驶车辆101的部分，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包括但不限于定位模块301、感知模块302、决策模块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以软件、硬件或其组合来实现。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。需注意，这些模块中的一些或全部可以与图2A的车辆控制系统111的一些或全部模块通信地联接或者集成在一起。模块301至305中的一些可以作为集成模块集成在一起。
定位模块301确定自动驾驶车辆300的当前位置(例如，利用GPS单元212)并且管理与用户的行程或路线有关的任何数据。定位模块301(也称为地图和路线模块)管理与用户的旅行或路线有关的任何数据。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。定位模块301与自动驾驶车辆300的其它部件(诸如地图和路线信息311)通信以获取行程相关数据。例如，定位模块301可以从位置服务器以及地图与POI(MPOI)服务器获取位置和路线信息。位置服务器提供位置服务，以及MPOI服务器提供地图服务和某些位置的POI，其可以作为地图和路线信息311的部分来缓存。当自动驾驶车辆300沿着路线移动时，定位模块301还可以从交通信息系统或服务器获取实时交通信息。
基于由传感器系统115提供的传感器数据以及由定位模块301获取的定位信息，由感知模块302确定对周围环境的感知。感知信息可以表示普通驾驶员将在驾驶员所驾驶的车辆周围感知到的东西。感知可以包括例如以对象的形式的车道配置(例如，直线或弯曲车道)、交通灯信号、另一车辆、行人、建筑物、人行横道或其它交通相关标志(例如停车标志、让行标志)的相对位置等。
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，以处理和分析由一个或多个相机采集的图像，以便标识自动驾驶车辆的环境中的对象和/或特征。对象可以包括交通信号、道路边界、其它车辆、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、视频跟踪以及其它计算机视觉技术。在一些实施方式中，计算机视觉系统可以映射环境、跟踪对象以及估算对象的速度等。感知模块302还可以基于由诸如雷达和/或LIDAR的其它传感器提供的其它传感器数据来检测对象。
针对每个对象，决策模块303作出关于如何处理对象的决策。例如，针对特定对象(例如，交叉路线中的另一车辆)以及其描述该对象的元数据(例如，速度、方向、转弯角度)，决策模块303决定如何应对该对象(例如，超车、让行、停止、经过)。决策模块303可以根据可以存储在永久性存储装置352中的一套规则(诸如交通规则或驾驶规则312)来作出这类决策。
基于对感知的每个对象的决策，规划模块304为自动驾驶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，针对给定对象，决策模块303决定如何处理对象，而规划模块304确定如何去做。例如，针对给定对象，决策模块303可以决定经过该对象，而规划模块304可以确定是在对象的左侧还是右侧经过。规划和控制数据由规划模块304产生，其包括描述车辆300将如何在下一个移动周期(例如，下一个路线/路径段)中移动的信息。例如，规划和控制数据可以指示车辆300以每小时30英里(mph)的速度移动10米，随后以25mph的速度改变到右车道。
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，通过向车辆控制系统111发送适当的命令或信号来控制和驾驶自动驾驶车辆。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、制动和转向命令)将车辆从路线或路径的第一点驾驶到第二点。
需注意，决策模块303和规划模块304可以集成为集成模块。决策模块303/规划模块304可以包括导航系统或导航系统的功能，以确定自动驾驶车辆的驾驶路径。例如，导航系统可以确定一系列速度和前进方向，以实现大体上使自动驾驶车辆沿着通向最终目的地的基于道路的路径前进的同时使自动驾驶车辆沿着基本上避免了感知到的障碍物移动。目的地可以根据经由用户接口系统113的用户输入来设置。导航系统可以在自动驾驶车辆运行时动态地更新驾驶路径。导航系统可以结合来自GPS系统和一个或多个地图的数据，以便确定自动驾驶车辆的驾驶路线。
决策模块303/规划模块304还可以包括防撞系统或防撞系统的功能，以标识、评估和避免或以其它方式越过自动驾驶车辆的环境中潜在的障碍物。例如，防撞系统可以通过操作控制系统111中的一个或多个子系统来实现自动驾驶车辆的导航的改变，以进行变向操纵、转弯操纵、制动操纵等。防撞系统可以基于周围的交通型式、道路状况等来自动确定可行的障碍物避免操纵。防撞系统可以被配置成使得当其它传感器系统检测到位于自动驾驶车辆将变向进入的相邻区域中的车辆、建筑障碍物等时不采取变向操纵。防撞系统可以自动地选择可用的并且使自动驾驶车辆的乘客的安全性最大化的操纵。防撞系统可以选择预测的使自动驾驶车辆的乘客车厢中加速度量最小的回避操纵。
图4是示出根据本发明的一个实施方式的控制模块的示例的框图。参考图4，控制模块305包括但不限于速度控制模块401、转向控制模块402、质量计算器或计算模块403、质量中心计算器或计算模块404以及控制器增益更新器405。速度控制模块401被配置成响应于从规划模块304接收的目标速度来生成速度控制命令并将其发送到车辆。速度控制命令可以通过发出油门命令致使车辆加速或者通过发出制动命令致使车辆减速。
转向控制模块402被配置成通过将车辆从一个方向转到另一方向(包括右转弯、左转弯、改变车道或U形转弯等)来控制车辆的转向。转向控制模块402响应于从规划模块304接收的目标转弯角度产生并发出转向控制命令。
根据一个实施方式，当控制ADV的转向时，转向控制模块402和/或速度控制模块401调用质量计算器403来确定ADV的质量并且调用质量中心计算器404来确定ADV的质量中心。在物理学中，质量是物体(例如，车辆或车辆的区段)的性质。当施加净力时，它是物体抵抗加速度(物体运动状态的变化)的度量。它还确定其与其它物体之间相互的万有引力的强度。车辆质量的位置被用作控制参考(例如，参考点和/或反馈点)以用于转向。参考点是指由规划模块304提供的参考，而反馈点由IMU 213和/或定位模块301测量和提供。由转向控制模块402和速度控制模块401基于作为控制参考的车辆质量的位置来产生转向控制命令和/或速度控制命令。
需注意，由于各种因素或情况，ADV的车辆质量及其位置可能有时不同。车辆质量及其位置(也称为质量中心或质量中心)可能由于车辆负载(例如，乘客数量、所有物装载/卸载)以及负载的分布(例如，车辆内的乘客或负载的位置)而改变。例如，具有一名乘客的车辆的质量与具有四名乘客的车辆的质量不同。此外，如果大多数乘客和其它负载定位在车辆的前部附近，则车辆的质量中心可能定位在车辆的前端附近。类似地，如果大多数乘客和负载定位在车辆的后部附近，则质量中心可能定位在车辆的后端附近。
因此，在不同的时间点或车辆的行程中，车辆质量及其分布(即，质量的位置)可能不同。通过在进行转向之前的时间点动态地确定车辆的质量和质量中心，可以生成并发出适当的转向命令和/或速度控制命令，以减少转向不足以及乘客的可能不适的程度。在一个实施方式中，可以在车辆的每次行程开始时确定车辆的质量和质量的位置，因为假设在行程期间负载和/或乘客的数量将不会改变。可替代地，车辆质量及其位置可以在车辆即将转弯时来确定。
在一个实施方式中，响应于将ADV从第一方向转到第二方向的请求，质量计算器403例如使用质量计算算法411来确定与ADV的多个区段对应的多个区段质量。在一个实施方式中，质量计算器403可以基于从对应车轮的轮胎压力传感器获取的轮胎压力数据和/或从与质量区段相关联的悬架传感器获取的悬架数据来确定区段质量。在一个实施方式中，区段质量定位在ADV内的预定位置处。例如，ADV可以分成四个区段，ADV的四个车轮中的每一个车轮一个区段。每个车辆区段的质量中心例如预先确定在靠近对应车轮的车轴或者靠近与车轮相关联的悬架上的预定点上。例如，车辆区段的区段质量的位置可以是车辆底座平台与车轴之间的接合点。在一个实施方式中，区段质量的位置(也称为区段质量中心)定位在将车辆底座平台与车轴联接的悬架弹簧(例如，钢制螺旋弹簧)之间的接触点上。
悬架是轮胎、轮胎空气、弹簧、减震器以及将车辆连接到其车轮并且允许两者之间相对运动的连杆机构(linkage)的系统。悬架系统有两种用途——有助于车辆的道路保持/操控和制动以用于实现良好的主动安全性和驾驶乐趣，以及保持车辆乘员的舒适感及与道路噪声、碰撞、振动等相当不错地隔绝的乘车品质。
基于区段质量及其相应位置，质量中心计算器404例如使用质量中心计算算法412来确定整个ADV的质量中心的位置。ADV的质量中心表示整个ADV的整个质量的中心。基于整个ADV的质量中心的位置来生成转向命令和/或速度控制命令以用于ADV的转向控制。在一个实施方式中，基于车辆质量和质量中心，控制器增益更新器405可例如更新控制器(例如，速度控制模块401和/或转向控制模块402)的一个或多个增益或系数。
在一个实施方式中，对于ADV的每个区段，质量中心计算器404基于区段质量及其位置(例如，区段质量中心)来计算区段力，包括经度区段力和纬度区段力。随后，质量中心计算器404基于经度区段力和区段的区段质量来计算ADV的质量中心的经度坐标。在一个实施方式中，ADV的质量中心的经度坐标基于经度区段力的总和以及所有区段的区段质量的总和而确定。
在特定实施方式中，ADV的质量中心的经度坐标是通过将经度区段力的总和除以所有区段的区段质量的总和而确定的。类似地，ADV的质量中心的纬度坐标是基于纬度区段力和区段的区段质量而计算的。在一个实施方式中，ADV的质量中心的纬度坐标基于纬度区段力的总和以及所有区段的区段质量的总和而确定。在特定实施方式中，ADV的质量中心的纬度坐标是通过将纬度区段力的总和除以所有区段的区段质量的总和而确定的。
图5是根据本发明的一个实施方式的自动驾驶车辆的框图。ADV500可以表示上述任何ADV。参考图5，ADV 500被划分成多个车辆区段，在此示例中，为四个区段501A至501D。然而，可以定义更多或更少的区段。在此实施方式中，区段501A至501D中的每一个分别与轮胎或车轮502A至502D中的一个相关联。在一个实施方式中，区段501A至501D的区段质量中心505A至505D被预先确定为车辆500内的固定位置(例如，固定的x、y坐标)。然而，根据施加在对应的车辆区段上的负载，一个车辆区段的对应区段质量可能与另一车辆区段的对应区段质量不同。因此，整个车辆的整体质量和整体质量的位置可以不同。
为了确定区段质量，质量计算器403从与区段质量对应的车轮的轮胎压力传感器读取轮胎压力数据。质量计算器403随后基于轮胎压力数据计算区段质量。这背后的基本原理是：轮胎压力成比例地表示施加在轮胎或车轮上的负载量。较高的轮胎压力表示施加在轮胎上的较重的负载。例如，质量计算器403分别通过轮胎压力传感器503A至503D读取轮胎502A至502D的轮胎压力数据，并且基于相应的轮胎压力数据计算车辆区段501A至501D的区段质量。轮胎压力传感器503A至503D可以是图2B的轮胎压力传感器216的一部分。
此外，根据另一实施方式，质量计算器403分别从车辆区段501A至501D的悬架传感器504A至504D读取悬架数据。悬架传感器504A至504D可以是图2B的悬架传感器217的一部分。质量计算器403随后基于相应的轮胎压力数据和悬架数据来计算车辆区段501A至501D的区段质量。类似于轮胎压力，与车轮相关联的悬架的悬架数据可以表示施加在对应悬架上的负载量。例如，基于悬架弹簧已被压缩或弯曲多少或多远，可以使用预定算法来估算施加在悬架上的负载。换句话说，悬架的压缩或弯曲的程度与施加在悬架上的负载量成比例。
在一个实施方式中，轮胎压力数据可以用作计算区段质量的基础，而悬架数据可以用作用于校正或验证计算的区段质量的数据。轮胎压力数据通常更加稳定，并且对振动或颠簸不太敏感。因此，可以将轮胎压力数据用作基准，其中每个车轮的轮胎压力与相应的局部/区段质量成比例。然而，轮胎压力数据有时不够准确，并且因此可以将悬架数据用于在确定区段质量的过程中对轮胎压力数据进行补充。在处理悬架数据的过程中，可以使用低通滤波器处理悬架数据以去除任何不必要的噪声。可以基于轮胎压力数据和处理的悬架数据的加权和来计算区段质量，如下：
区段质量(x)＝w1*轮胎压力数据(x)+w2*悬架数据(x)
其中x表示特定的车辆区段或车轮，以及w1和w2是加权因子，加权因子可以通过数据分析系统(诸如，数据分析系统103)基于大量驾驶统计数据离线地训练。
一旦车辆区段501A至501D的区段质量已确定，考虑到其相对位置或区段质量的位置，质量中心计算器404基于区段质量来计算整个车辆的质量中心。在一个实施方式中，对于车辆区段501A至501D中的每一个，质量中心计算器404基于区段质量中心(诸如，区段质量中心505A至505D)的坐标来计算区段力。具体地，质量中心计算器404基于区段质量中心的经度(Y)和区段质量来计算经度区段力。质量中心计算器404还基于区段质量中心的纬度(X)和区段质量来计算纬度区段力。随后基于车辆区段的经度力的总和以及其相应的区段质量的总和来计算车辆质量中心510的经度。随后基于车辆区段的纬度力的总和以及其相应的区段质量的总和来计算车辆质量中心510的纬度。
出于说明的目的，假设区段质量中心505A至505D的坐标分别为(Xa，Ya)、(Xb，Yb)、(Xc，Yc)以及(Xd，Yd)。车辆区段501A至501D的质量分别为Ma、Mb、Mc和Md。车辆区段501A的经度区段力可以计算为(Ya*Ma)。车辆区段501A的纬度区段力可以计算为(Xa*Ma)。其它车辆区段501B至501D的区段力也可以类似地计算。整个ADV 500的质量中心的纬度(X)可以确定为：X＝(Xa*Ma+Xb*Mb+Xc*Mc+Xd*Md)/(Ma+Mb+Mc+Md)。整个ADV500的质量中心的经度(Y)可以确定为：Y＝(Ya*Ma+Yb*Mb+Yc*Mc+Yd*Md)/(Ma+Mb+Mc+Md)。此后，可以基于质量中心510(X，Y)作为控制参考来生成转向控制命令和/或速度控制命令。同样，虽然质量中心510在图5中示出为靠近车辆的中心。然而，如上所述，质量中心510可以根据负载分布而偏离中心。
根据一个实施方式，一旦已确定质量中心坐标(X，Y)，就可以调整速度控制模块401和/或转向控制模块402的一个或多个系数。图6是示出根据本发明的一个实施方式的用于更新控制器的增益或系数的处理流程的框图。参考图6，质量计算器403和质量中心计算器404被实现为传感器融合和车辆运动学逻辑或块601的一部分。如上所述，基于由轮胎压力传感器216提供的轮胎压力数据和由悬架传感器217提供的悬架数据，传感器融合和车辆运动学块601确定车辆区段的区段质量和整个车辆的质量中心。车辆的质量中心由控制器增益更新器405用来更新控制器602(诸如，速度控制器401和转向控制器402)的增益或系数。
传感器融合是将感官数据或从不同来源导出的数据进行组合，使得所得信息比将可能在单独使用这些来源时具有更少的不确定性。在这种情况下，术语不确定性降低可以意味着更精确、更完整或更可靠，或者是指新兴视角的结果，诸如立体视觉(通过组合来自在稍微不同的视点处的两个相机的二维图像来计算深度信息)。运动学是经典力学的分支，其描述点(或者“粒子”)、物体(对象)和物体系统的运动，而不考虑这些对象的质量以及可能已引起运动的力。
在一个实施方式中，基于整个ADV的车辆质量(Ma+Mb+Mc+Md)来调整速度控制模块401的系数或增益，因为通常车辆质量将同样影响加速率和减速率。例如，如果ADV较重，则将需要较长的时间来加速以达到更高的目标速度。将需要较长的时间来减速以达到较低的目标速度或者完全停止。在一个实施方式中，可以基于ADV(X，Y)的质量中心坐标修改转向控制模块402的系数或增益，因为质量中心坐标将可能影响ADV在转弯时的转向角和/或速度。
在一个实施方式中，速度控制模块401和转向控制模块402中的任何一个可以包括比例积分微分(PID)控制器(未示出)。PID控制器可以通过比例系数、积分系数和微分系数来建模。这些系数可例如最初由数据分析系统(例如，数据分析系统或服务器103)基于大量驾驶统计数据离线地配置，如下：
Figure GDA0001558474370000161
其中Kp、Ki和Kd是PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数。
PID是工业控制系统中常用的控制回路反馈机制(控制器)。PID控制器连续地计算作为期望的设置点与测量的过程变量之间的差异的误差值{\displaystyle e(t)}，并且基于比例(Kp)项、积分(Ki)项和微分(Kd)项来应用校正。PID控制器连续地计算作为期望的设置点(例如，来自规划模块304的目标速度、目标转向角度)与测量的过程变量(例如，从车辆测量的实际速度、实际转向角度)之间的差异的误差值{\displaystyle e(t)}，并且基于比例项、积分项和微分项来应用校正。控制器试图通过将控制变量{\displaystyle u(t)}调整为由加权和确定的新值来使随时间变化的误差最小化。
在一个实施方式中，所计算的整个ADV的车辆质量(Ma+Mb+Mc+Md)可以用于调整速度控制模块401的PID控制器的系数Kp和/或Ki。计算的质量中心(X，Y)可以用于修改转向控制模块402的PID控制器的系数Kp和/或Ki。特别是对于转向控制，可以利用质量分布来计算车辆的转动惯量(rotational inertia)。转向控制器的Kp和/或Ki可以与车辆的转动惯量成比例地调整。转动惯量是指确定围绕旋转轴线的期望角加速度所需的扭矩的张量。这依赖于物体的质量分布和所选择的轴线，其中更大的力矩需要更大的扭矩来改变物体的旋转。
扭矩是指力使对象围绕轴线、支点或枢轴转动的趋势。如力是推力或拉力，扭矩可以认为是对象的扭曲。大致地说，扭矩是衡量诸如螺栓或惯性轮的对象上的转力的度量。扭矩的大小取决于三个量：所施加的力、连接轴线与力施加点的杠杆臂的长度以及力矢量与杠杆臂之间的角度。
需注意，可以在车辆的每次行程开始时执行对车辆质量及其位置的确定以及对控制器的Kp和Ki的调整。假设在行程期间，质量(例如，负载、乘客数量)将不会发生显著改变。可替代地，这种确定可以在行程期间周期性地或者响应于将车辆从一个方向转到另一方向的请求而执行。
图7是示出根据本发明的一个实施方式的操作自动驾驶车辆的过程的流程图。过程700可以由处理逻辑来执行，处理逻辑可以包括软件、硬件或其组合。例如，过程700可以由控制模块305执行。参考图7，在操作701中，处理逻辑接收将ADV从第一方向转到第二方向(例如，左转弯、右转弯、改变车道或U形转弯)的请求。响应于该请求，在操作702中，处理逻辑确定ADV的多个车辆区段的区段质量，其中区段质量定位在ADV的车辆平台内的预定位置处。在操作703中，处理逻辑基于区段质量和它们的相应位置来计算整个ADV的质量中心的位置。质量中心位置表示整个ADV的整个质量的中心。在操作704中，基于整个ADV的质量中心生成转向控制命令和/或速度控制命令。在操作705中，处理逻辑根据转向控制命令和/或速度控制命令来控制ADV的转向。在操作706中，可以基于车辆质量和车辆的质量中心来更新控制器(例如，速度控制器、转向控制器)的增益或系数。
图8是示出根据本发明的一个实施方式的操作自动驾驶车辆的过程的流程图。过程800可以被执行为操作702至703中涉及的操作的一部分。参考图8，对于每个车辆区段，在操作801中，处理逻辑从与车辆区段的轮胎或车轮相关联的轮胎压力传感器读取轮胎压力数据。在操作802中，处理逻辑从与ADV的车辆区段相关联的悬架传感器读取悬架数据。在操作803中，处理逻辑使用预定算法基于轮胎压力数据和悬架数据来计算ADV的车辆区段的区段质量。可以针对每个车辆区段重复执行操作801至803。在操作804中，处理逻辑基于车辆区段的区段质量中心的纬度及其相应的区段质量来计算整个ADV的质量中心的纬度。在操作805中，处理逻辑基于车辆区段的区段质量中心的经度及其相应的区段质量来计算整个ADV的质量中心的经度。
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9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2A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(诸如，计算机系统的主板或插入卡)的其它模块或者实施为以其它方式并入计算机系统的机架内的部件。
还应注意，系统1500旨在示出计算机系统的许多部件的高阶视图。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，其它实施例中可以具有所示部件的不同布置。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、或实施其它指令集的处理器、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、协处理器、嵌入式处理器、或者能够处理指令的任何其它类型的逻辑。
处理器1501(其可以是低功率多核处理器套接口，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。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)或者其它类型的存储装置。存储器1503可以存储包括由处理器1501或任何其它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
Figure GDA0001558474370000201
公司的
Figure GDA0001558474370000202
操作系统、来自苹果公司的Mac
Figure GDA0001558474370000205
来自
Figure GDA0001558474370000204
公司的
Figure GDA0001558474370000203
LINUX、UNIX，或者其它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，以及其它可选的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)或其它射频(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，手写笔)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，以及其它接近传感器阵列或用于确定与触摸屏接触的一个或多个点的其它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。其它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，诸如加速度计运动传感器、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，相机)，所述成像处理子系统可以包括用于促进相机功能(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它装置可以根据系统1500的具体配置或设计由嵌入式控制器(未示出)控制。
为了提供对诸如数据、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，在其它实施方式中，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它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以及其它固件。
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，例如规划模块304和/或控制模块305。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，或者任何其它非暂时性机器可读介质。
本文所述的处理模块/单元/逻辑1528、部件以及其它特征可以实施为分立硬件部件或集成在硬件部件(诸如，ASICS、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/或其它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它技术人员。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它方式明确地指出，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它此类信息存储设备、传输或显示装置内类似地表示为物理量的其它数据。
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，可以对本发明作出各种修改。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.用于操作自动驾驶车辆的计算机实施方法，包括：
接收将自动驾驶车辆从第一方向转到第二方向的请求，所述自动驾驶车辆的多个区段中的每个区段限定在所述自动驾驶车辆的多个车轮中的一个车轮附近；
确定所述自动驾驶车辆的多个区段的多个区段质量，包括：针对所述多个区段质量中的每个区段质量，基于相应区段质量和所述相应区段质量的经度坐标来计算经度区段力，以及，基于所述经度区段力的总和以及所述多个区段质量的总和来确定所述整个自动驾驶车辆的质量中心的经度坐标，其中所述多个区段质量定位在所述自动驾驶车辆的车辆平台内的多个预定位置上；
基于所述自动驾驶车辆的所述多个区段的所述多个区段质量来计算整个自动驾驶车辆的质量中心的位置，所述质量中心表示所述整个自动驾驶车辆的整个质量的中心；以及
基于所述整个自动驾驶车辆的质量中心的位置生成转向控制命令以用于所述自动驾驶车辆的转向控制。
2.如权利要求1所述的方法，其中，确定所述自动驾驶车辆的多个区段的多个区段质量包括：
针对所述自动驾驶车辆的所述多个区段中的每个区段，从与对应于相应区段的车轮相关联的轮胎压力传感器读取轮胎压力数据；以及
基于所述轮胎压力数据计算相应区段质量。
3.如权利要求2所述的方法，还包括：
从与对应于所述相应区段的车轮相关联的悬架传感器读取悬架数据；以及
基于所述轮胎压力数据和所述悬架数据来计算所述相应区段质量。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述整个自动驾驶车辆的质量中心的位置是使用预定算法基于所述多个区段质量根据所述多个区段质量的相对位置而确定的。
5.如权利要求1所述的方法，其中，确定所述质量中心的经度坐标包括：将所述经度区段力的总和除以所述多个区段质量的总和。
6.如权利要求4所述的方法，还包括：
针对所述多个区段质量中的每个区段质量，基于相应区段质量和所述相应区段质量的纬度坐标来计算纬度区段力；以及
基于所述纬度区段力的总和以及所述多个区段质量的总和来确定所述整个自动驾驶车辆的质量中心的纬度坐标。
7.如权利要求6所述的方法，其中，确定所述质量中心的纬度坐标包括：将所述纬度区段力的总和除以所述多个区段质量的总和。
8.非暂时性机器可读介质，所述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所述处理器执行操作，所述操作包括：
接收将自动驾驶车辆从第一方向转到第二方向的请求，所述自动驾驶车辆的多个区段中的每个区段限定在所述自动驾驶车辆的多个车轮中的一个车轮附近；
确定所述自动驾驶车辆的多个区段的多个区段质量，包括：针对所述多个区段质量中的每个区段质量，基于相应区段质量和所述相应区段质量的经度坐标来计算经度区段力，以及，基于所述经度区段力的总和以及所述多个区段质量的总和来确定所述整个自动驾驶车辆的质量中心的经度坐标，其中所述多个区段质量定位在所述自动驾驶车辆的车辆平台内的多个预定位置上；以及
基于所述自动驾驶车辆的所述多个区段的所述多个区段质量来计算整个自动驾驶车辆的质量中心的位置，所述质量中心表示所述整个自动驾驶车辆的整个质量的中心；以及
基于所述整个自动驾驶车辆的质量中心的位置来生成转向控制命令以用于所述自动驾驶车辆的转向控制。
9.如权利要求8所述的机器可读介质，其中，确定所述自动驾驶车辆的多个区段的多个区段质量包括：
针对所述自动驾驶车辆的所述多个区段中的每个区段，从与对应于相应区段的车轮相关联的轮胎压力传感器读取轮胎压力数据；以及
基于所述轮胎压力数据计算相应区段质量。
10.如权利要求9所述的机器可读介质，其中，所述操作还包括：
从与对应于所述相应区段的车轮相关联的悬架传感器读取悬架数据；以及
基于所述轮胎压力数据和所述悬架数据计算所述相应区段质量。
11.如权利要求8所述的机器可读介质，其中，确定所述整个自动驾驶车辆的质量中心的位置是使用预定算法基于所述多个区段质量根据所述多个区段质量的相对位置而确定的。
12.如权利要求8所述的机器可读介质，其中，确定所述质量中心的经度坐标包括：将所述经度区段力的总和除以所述多个区段质量的总和。
13.如权利要求11所述的机器可读介质，其中，所述操作还包括：
针对所述多个区段质量中的每个区段质量，基于相应区段质量和所述相应区段质量的纬度坐标来计算纬度区段力；以及
基于所述纬度区段力的总和以及所述多个区段质量的总和来确定所述整个自动驾驶车辆的质量中心的纬度坐标。
14.如权利要求13所述的机器可读介质，其中，确定所述质量中心的纬度坐标包括：将所述纬度区段力的总和除以所述多个区段质量的总和。
15.数据处理系统，包括：
处理器；以及
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，所述操作包括：
接收将自动驾驶车辆从第一方向转到第二方向的请求，所述自动驾驶车辆的多个区段中的每个区段限定在所述自动驾驶车辆的多个车轮中的一个车轮附近；
确定所述自动驾驶车辆的多个区段的多个区段质量，包括：针对所述多个区段质量中的每个区段质量，基于相应区段质量和所述相应区段质量的经度坐标来计算经度区段力，以及，基于所述经度区段力的总和以及所述多个区段质量的总和来确定所述整个自动驾驶车辆的质量中心的经度坐标，其中所述多个区段质量定位在所述自动驾驶车辆的车辆平台内的多个预定位置上，
基于所述自动驾驶车辆的所述多个区段的所述多个区段质量来计算整个自动驾驶车辆的质量中心的位置，所述质量中心表示所述整个自动驾驶车辆的整个质量的中心，以及
基于所述整个自动驾驶车辆的质量中心的位置生成转向控制命令以用于所述自动驾驶车辆的转向控制。
16.如权利要求15所述的系统，其中，确定所述自动驾驶车辆的多个区段的多个区段质量包括：
针对所述自动驾驶车辆的所述多个区段中的每个区段，从与对应于相应区段的车轮相关联的轮胎压力传感器读取轮胎压力数据；以及
基于所述轮胎压力数据计算相应区段质量。
17.如权利要求16所述的系统，其中，所述操作还包括：
从与对应于所述相应区段的车轮相关联的悬架传感器读取悬架数据；以及
基于所述轮胎压力数据和所述悬架数据计算所述相应区段质量。
18.如权利要求15所述的系统，其中，所述整个自动驾驶车辆的质量中心的位置是使用预定算法基于所述多个区段质量根据所述多个区段质量的相对位置而确定的。
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