CN108919802B - 无人驾驶的车辆行驶方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种无人驾驶的车辆行驶方法和装置，其中，方法包括：按照预设周期采集前车坐标，若在当前周期检测到前车的初始坐标，则连接前车和本车之间的圆弧；根据初始坐标计算圆弧的圆心角和圆弧半径；按照预设算法对圆心角和圆弧半径、以及预先确定的参考轨迹点数量N进行计算，生成本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标；根据本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标生成参考轨迹线，控制本车按照参考轨迹线行驶。由此，根据前车的位置规划本车的行驶轨迹，保证了在没有检测到车道线或者摄像头故障时本车的安全行驶。

Description

无人驾驶的车辆行驶方法和装置
技术领域
本发明涉及交通安全技术领域，尤其涉及一种无人驾驶的车辆行驶方法和装置。
背景技术
无人驾驶车辆集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。通常，由于涉及人的生命安全，无人驾驶车辆对安全性和可靠性要求极高，甚至要求无人驾驶系统在某些条件突然失效的情况下，也能够保持一段时间内的安全行驶。
相关技术中，无人驾驶的车辆依赖于摄像头采集到的车道线进行行驶。然而，当摄像头故障或者没有车道线时，这种依赖于摄像头检测到的车道线进行行驶的方法，显然将无法实施甚至会带来危险，比如，在高速公路行驶时，当某些路段没有车道线，或者摄像头故障，无法识别车道线，此时车辆由于没有了参考行驶的车道线，即使在换道条件不允许的情况下，也会驶出本车道，容易导致安全事故。
发明内容
本发明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，本发明的第一个目的在于提出一种无人驾驶的车辆行驶方法，以实现根据前车的位置规划本车的行驶轨迹，保证了在没有检测到车道线或者摄像头故障时本车的安全行驶。
本发明的第二个目的在于提出一种无人驾驶的车辆行驶装置。
本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。
本发明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。
本发明的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。
为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种无人驾驶的车辆行驶方法，包括以下步骤：按照预设周期采集前车坐标，若在当前周期检测到前车的初始坐标，则连接所述前车和本车之间的圆弧；根据所述初始坐标计算所述圆弧的圆心角和圆弧半径；按照预设算法对所述圆心角和所述圆弧半径、以及预先确定的参考轨迹点数量N进行计算，生成所述本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标；根据所述本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标生成参考轨迹线，控制所述本车按照所述参考轨迹线行驶。
为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种无人驾驶的车辆行驶装置，包括：处理模块，用于按照预设周期采集前车坐标，若在当前周期检测到前车的初始坐标，则连接所述前车和本车之间的圆弧；计算模块，用于根据所述初始坐标计算所述圆弧的圆心角和圆弧半径；生成模块，用于按照预设算法对所述圆心角和所述圆弧半径、以及预先确定的参考轨迹点数量N进行计算，生成所述本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标；控制模块，用于根据所述本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标生成参考轨迹线，控制所述本车按照所述参考轨迹线行驶。
为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：处理器和存储器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如上述实施例描述的无人驾驶的车辆行驶方法。
为了实现上述目的，本发明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，该程序被处理器执行时实现如上述实施例描述的无人驾驶的车辆行驶方法。
为了实现上述目的，本发明第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行如上述实施例描述的无人驾驶的车辆行驶方法。
本发明提供的技术方案，至少具有如下有益技术效果：
根据前车的位置规划本车的行驶轨迹，保证了在没有检测到车道线或者摄像头故障时仍能规划出本车的参考行驶轨迹，提高了本车的安全行驶，对无人驾驶车辆的推广具有重要意义。
本发明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，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/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是根据本发明一个实施例的无人驾驶的车辆的行驶方法；
图2是根据本发明一个实施例的前车与本车的圆弧确定场景示意图；
图3是根据本发明一个实施例的无人驾驶的车辆的行驶方法的应用场景示意图；
图4是根据本发明另一个实施例的无人驾驶的车辆的行驶方法；
图5是根据本发明又一个实施例的无人驾驶的车辆的行驶方法；
图6是根据本发明再一个实施例的无人驾驶的车辆的行驶方法；
图7是根据本发明一个实施例的无人驾驶的车辆行驶装置的结构示意图；以及
图8是根据本发明另一个实施例的无人驾驶的车辆行驶装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，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，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
根据上述背景技术的分析可知，当前无人驾驶的车辆依赖于摄像头检测到的车道线，当摄像头故障或者由于没有车道线等原因而导致检测不到车道线时，当前无人驾驶的车辆存在较大的安全隐患。
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种无人驾驶的车辆行驶方法，该方法中，充分利用前车的位置信息来规划出本车的行驶轨迹，一方面，打破无人驾驶依赖于摄像头的限制，另一方面，通过前车已经行驶过的路径规划本车的行驶轨迹，保证了行车安全。
下面参考附图描述本发明实施例的无人驾驶的车辆行驶方法和装置。
其中，需要说明的是，本发明实施例的无人驾驶的车辆行驶方法，虽然是为了在车辆的摄像头的故障等情况下能够进行安全行驶的保证，但是，当车辆的摄像头没有故障时，若使用本发明提出的无人驾驶的车辆能够更好的保证车辆的行车安全，则也可以采用本发明实施例提供的无人驾驶的车辆行驶方法，即该方法和传统的无人驾驶的行驶方法可以根据应用场景的需要来灵活的切换。
图1是根据本发明一个实施例的无人驾驶的车辆的行驶方法，如图1所示，该方法包括：
步骤101，按照预设周期采集前车坐标，若在当前周期检测到前车的初始坐标，则连接前车和本车之间的圆弧。
其中，预设周期与相关处理器的计算能力、车辆刚体的运动固有频率、相关传感器的采样周期和本实施的参考轨迹计算需求相关，以该预设周期采集前车坐标，一方面，相关处理器的计算能力可以满足，另一方面，可以计算出所需参考轨迹，作为一种可能的实施例，预设周期为0.1S。
具体地，在本发明的实施例中，依赖于前车的位置作为本车行驶轨迹的规划依据，根据预设周期采集前车坐标，如果在当前周期内检测到前车的初始坐标，则连接前车与本车之间的圆弧，以该圆弧作为本车的行驶轨迹，其中，为了便于本车的行驶，本发明实施例中的前车坐标为本车坐标系下的坐标，如若采集的初始前车坐标不为本车坐标系下的坐标，需要进行坐标系的转化，以将其转化为本车坐标系下的初始前车坐标。
应当理解的是，正如以上描述的，根据代表前车的位置的初始坐标连接本车与前车之间的圆弧，所对应的行驶轨迹对应于前车已经行驶过的路段区域，因而，本车根据该圆弧对应的行驶轨迹行驶较为安全。
步骤102，根据初始坐标计算圆弧的圆心角和圆弧半径。
具体地，如图2所示，根据圆弧和半径以及初始坐标可以唯一确定一个圆弧，为了确定圆弧的具体轨迹形状，以便于本车可以沿着该圆弧行驶，需要获知圆弧的圆心角和圆弧半径。
需要说明的是，根据应用场景的不同，获取圆心角和圆弧半径的方式不同，作为一种可能的实现方式，以下述公式(1)计算圆心角Ψ，其中，参照图3，前车的初始坐标为(x,y)：
Ψ＝2*θ
Figure GDA0002884700170000041
进一步地，在本示例中，根据公式(2)计算圆弧半径R：
Figure GDA0002884700170000042
Figure GDA0002884700170000043
步骤103，按照预设算法对圆心角和圆弧半径、以及预先确定的参考轨迹点数量N进行计算，生成本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标。
步骤104，根据本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标生成参考轨迹线，控制本车按照参考轨迹线行驶。
应当理解的是，上述圆弧对应的行驶轨迹实际上是由多个参考轨迹点组成的，为了使得本车能够沿着上述行驶轨迹行驶，需要从上述圆弧中提取出多个参考轨迹点坐标，以便于根据该参考轨迹点坐标确定出参考轨迹线，并控制车辆根据参考轨迹线进行行驶。
显然，无论N较高还是较低都不合适，当N较高时，对系统的计算压力较大，当N较低时，则可能导致本车的行驶路线偏离安全线而发生安全事故，因而，预先确定参考轨迹点的数量N，该数量N可以根据应用需要设定，通常，在该数量N下可以保证本车以一种较还原上述圆弧对应的行驶轨迹行驶，安全性得到较高的保证。
作为一种可能的实现方式，根据本车和前车的车间时距τ和路径规划周期确定N，其中，根据车间时距确定采样周期t0，t0为生成的参考轨迹线所需采集的前车位置的采集时长，通常为了避免由于t0过小，导致生成的参考轨迹线无法覆盖本车的当前位置，或者，由于t0过大，导致计算资源的浪费，设置t0≥1.2τ，在一些可能的实施例中，由于根据相关规定车辆在行驶时需要至少保持1.5s到2.2s区间内的车间时距τ，因而，t0可以取3s。
在本实施例中，采用公式(3)获取数量N，其中，T为路径规划周期，路径规划周期有相关处理器的计算能力、车辆刚体运动的固有频率、传感器的采样周期等因素综合决定，T可取0.1s；floor为向下取整：
N＝floor(t0/T)+1 公式(3)
进而，按照预设算法对圆心角和圆弧半径、以及预先确定的参考轨迹点数量N进行计算，生成本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标，以便于进一步根据本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标生成参考轨迹线，控制本车按照参考轨迹线行驶。
需要说明的是，根据应用场景的不同，上述生成N个参考轨迹点坐标的预设算法不同，作为一种可能的实现方式，按照如下公式(4)计算N个参考轨迹点坐标Pi，其中，i为1到N的正整数，
Figure GDA0002884700170000052
为第i个参考轨迹点的横坐标值，
Figure GDA0002884700170000053
为第i个参考轨迹点的纵坐标值：
Figure GDA0002884700170000051
应当理解的是，由于本车在不断行驶，因而，需要根据时间的变化不断更新参考轨迹线中的N个参考轨迹点坐标，以保证根据前车的位置变化调整本车的参考轨迹线，实现本车对前车的跟随行驶，保证行驶安全。
在本发明的一个实施例中，如图4所示，在上述步骤103的生成本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标之后，该方法还包括：
步骤201，在最新周期检测前车的前车最新坐标。
其中，前车最新坐标反映了前车的最新行驶位置，为了跟随前车行驶以保证本车的行驶安全，需要检测出前车最新坐标。
步骤202，按照预设算法对前车最新坐标进行计算，生成本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标。
步骤203，根据本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标更新参考轨迹线。
具体地，当前前车的位置发生改变时，本车的行驶轨迹也发生适应性的变化，因而，在本示例中，按照预设算法对前车最新坐标进行计算，生成本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标，进而，根据本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标更新参考轨迹线。
需要说明的是，根据应用场景的不同，生成本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标的预设算法不同，示例说明如下：
第一种示例：
在该示例中，获取的前车坐标不是本车坐标系下的坐标，且随着本车的变化，本车坐标系发生变化，因而，为了便于本车的行驶，需要伴随本车坐标系的变化，进行相关参考轨迹点的计算。
具体而言，如图5所示，上述步骤203包括：
步骤301，获取本车在最新周期和上一周期的速度和横摆角速率。
应当理解的是，本车的速度和横摆角速率的变化与本车坐标系的更新有关，因而，获取本车在最新周期和上一周期的速度和横摆角速率，以便于根据本车的速度和横摆角速的变化进一步确定出本车在最新周期内的本车坐标系。
步骤302，按照预设算法对最新周期和上一周期的速度和横摆角速率进行计算，获取本车在一个周期内走过的路程和车体的转向角度。
不难理解的是，本车坐标系的变化，具体体现在上一周期的速度和横摆角速率变化后，本车的行驶的路程和转向角度的变化，因而，按照预设算法对最新周期和上一周期的速度和横摆角速率进行计算，获取本车在一个周期内走过的路程和车体的转向角度。
需要说明的是，根据应用场景的变化，获取本车在一个周期内走过的路程和车体的转向角的预设算法不同，作为一种可能的实现方式，采用如下公式(5)计算获取本车在一个周期内走过的路程和车体的转向角度，其中，在下述公式(5)中，本车在一个周期内走过的路程为S，车体的转向角度为δΨ，获取所述本车在最新周期和上一周期的横摆角速率为yaw_rate和yaw_rate_last，本车在最新周期和上一周期的速度分别为Vx和Vx_last。
Figure GDA0002884700170000071
Figure GDA0002884700170000072
Vx_last＝Vx
yaw_rate_last＝yaw_rate 公式(5)
步骤303，按照预设算法对本车在一个周期内走过的路程和车体的转向角度进行计算，获取本车在最新周期的车体坐标系下的本车最新坐标。
具体地，按照预设算法对本车在一个周期内走过的路程和车体的转向角度进行计算，获取本车在最新周期的车体坐标系下的本车最新坐标，以便进一步根据该本车最新坐标更新参考轨迹线。
需要说明的是，根据应用场景的不同，获取本车在最新周期的车体坐标系下的本车最新坐标的预设算法不同，作为一种可能的实现方式，采用如下公式(7)和(8)计算本车最新坐标，其中，在公式(7)和(8)中，本车在一个周期内走过的路程为S，车体的转向角度为δΨ，本车的顺时转弯半径为R，本车最新坐标的横坐标值为x_self，本车最新坐标的纵坐标值为y_self：
Figure GDA0002884700170000073
x_self＝R*sin(δψ)
y_self＝R*[1-cos(δψ)] 公式(8)
步骤304，舍弃掉本车在上一周期的车体坐标系下的第一个参考轨迹点坐标，按照预设算法对本车最新坐标、车体的转向角度，以及本车在上一周期的车体坐标系下的从第二个点到第N个点参考轨迹点坐标进行计算，生成本车在最新周期的车体坐标系下的从第一个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标。
步骤305，根据本车在最新周期的车体坐标系下的从第一个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标以及前车最新坐标，生成本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标。
具体地，由于本车的行驶，较为显然的是，上一周期第一个参考轨迹点已经被本车行驶覆盖，因而，舍弃掉本车在上一周期的车体坐标系下的第一个参考轨迹点坐标，按照预设算法对本车最新坐标、本车的转向角度，以及本车在上一周期的车体坐标系下的从第二个点到第N个点参考轨迹点坐标进行计算，生成本车在最新周期的车体坐标系下的从第一个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标，也就是说，对上一个周期生成的第二个点到第N个点参考轨迹点坐标进行从上一个周期的本车坐标系到最新周期的本车坐标系的转换。
其中，在不同的应用场景下，对本车最新坐标、本车的转向角度，以及本车在上一周期的车体坐标系下的从第二个点到第N个点参考轨迹点坐标进行计算的预设算法不同，作为一种可能的实施例，可采用如下公式(9)生成本车在最新周期的车体坐标系下的从第一个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标，其中，在公式(9)中，对上一个周期的第2个到第N个参考轨迹点坐标Pi(2≤i≤N)进行坐标系的转换，最新周期的参考轨迹点的横坐标为Pi·x纵坐标为Pi·y，上一个周期的参考轨迹坐标点的横坐标为Pi·x-x_self，纵坐标为Pi·y-y_self，车体的转向角度为δΨ：
Figure GDA0002884700170000081
进一步地，根据本车在最新周期的车体坐标系下的从第一个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标以及前车最新坐标，生成本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标，其中，正如以上描述的，本车在最新周期的车体坐标系下的从第一个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标为根据上一个周期内采集的第二个点到第N个点参考轨迹点坐标计算得到的，本车最新周期的车体坐标系下的第N个点的参考轨迹点坐标为本周期内采集得到的前车最新坐标转化为本车的车体坐标系后得到的。
作为一种可能的实现方式，在上述公式(7)-(9)计算得到的结果的基础上，采用下述公式(10)计算得到本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标：
Figure GDA0002884700170000082
Figure GDA0002884700170000083
第二种示例：
在该示例中，引入全球导航卫星系统等，实时测量本车在地理坐标系下的位置(经度lon和纬度lat)，即测量本车的绝对坐标和航向角等，引入惯性测量单元测量航向角等(可以理解为本车与北向的夹角
Figure GDA0002884700170000091
在该示例中，定义北向为正)。即获取本车的绝对坐标和航向角，不需要适应本车坐标系的变化进行相应参考轨迹点坐标点的转化，对参考轨迹线进行更新。
具体而言，如图6所示，上述步骤203包括：
步骤401，获取本车在上一周期的绝对坐标和航向角。
具体而言，可以采用全球导航定位系统以及惯性测量装置等测量本车在上一周期的绝对坐标和航向角，其中，该绝对坐标和航向角不以本车为参考坐标系，以地球等外部环境作为参考坐标系，从而，该绝对坐标和航向角不会随着本车的变化而发生坐标系的变化。
步骤402，按照预设算法对上一周期的绝对坐标和航向角，以及本车在上一周期的车体坐标系下的从第二个点到第N个点参考轨迹点坐标进行计算，获取本车在最新周期的地理标系下的从第一个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标。
具体地，按照预设算法对上一周期的第二个点到第N个点参考轨迹点坐标进行计算，将其转化为本车最新周期内的第一个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标，即将上一周期采集的第一个参考轨迹点坐标覆盖，将第二个点到第N个点参考轨迹点坐标更新为最新周期的第一个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标，在本示例中，为了计算的方便，使用绝对坐标表示参考轨迹坐标，该坐标的横坐标为经度值，纵坐标为纬度值。
需要说明的是，根据应用场景的不同，获取本车在最新周期的地理标系下的从第一个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标的预设算法不同，作为一种可能的实施例，才用下述公式(11)进行计算，其中，在下述公式(11)中，参考轨迹点坐标的横坐标为Pi·lon，纵坐标为Pi·lat：
Figure GDA0002884700170000092
步骤403，获取本车在最新周期的绝对坐标和航向角。
同样的，可以采用全球导航定位系统以及惯性测量装置等测量本车在最新周期的绝对坐标和航向角。
步骤404，按照预设算法对前车最新坐标、本车在最新周期的绝对坐标和航向角进行计算，获取本车在最新周期的地理标系下的第N个点参考轨迹点坐标。
作为一种可能的实现方式，采用下述公式(12)计算本车在最新周期的地理标系下的第N个点参考轨迹点坐标，其中，前车在本车车身坐标系下的最新坐标的横轴值为x，纵轴值为y，本车在最新周期内的在本车车身坐标系下的最新坐标的横轴值为X，纵轴值为Y：
Figure GDA0002884700170000101
Figure GDA0002884700170000102
步骤405，按照预设算法对本车在最新周期的绝对坐标和航向角、本车在最新周期的地理标系下的从第1个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标，以及本车在最新周期的地理标系下的第N个点参考轨迹点坐标进行计算，生成本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标。
具体地，在获取到本车在最新周期的第一个到第N个参考轨迹点坐标后，根据第一个到第N个参考轨迹点更新参考轨迹线，即按照预设算法对本车在最新周期的绝对坐标和航向角、本车在最新周期的地理标系下的从第1个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标，以及本车在最新周期的地理标系下的第N个点参考轨迹点坐标进行计算，生成本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标，以进一步根据该N个参考轨迹点坐标更新参考轨迹线。
考虑到在实际应用中，本车通常在本车坐标系下进行行驶，因而，需要对上述步骤生成的最新周期下的第一个到第N个点的绝对坐标系下的参考轨迹点坐标Pi(lon,lat)转化为本车坐标系下的N个参考轨迹点坐标Pi(x,y)。
作为一种可能的实现方式，采用下述公式(13)将车在最新周期的地理标系下的第N个点参考轨迹点坐标进行计算，生成本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标：
Figure GDA0002884700170000103
综上，本发明实施例的无人驾驶的车辆行驶方法，根据前车的位置规划本车的行驶轨迹，保证了在没有检测到车道线或者摄像头故障时仍能规划出本车的参考行驶轨迹，提高了本车的安全行驶，对无人驾驶车辆的推广具有重要意义。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种无人驾驶的车辆行驶装置，图7是根据本发明一个实施例的无人驾驶的车辆行驶装置的结构示意图，如图7所示，该装置包括：处理模块100、计算模块200、生成模块300和控制模块400，其中，
处理模块100，用于按照预设周期采集前车坐标，若在当前周期检测到前车的初始坐标，则连接前车和本车之间的圆弧。
计算模块200，用于根据初始坐标计算圆弧的圆心角和圆弧半径。
生成模块300，用于按照预设算法对圆心角和圆弧半径、以及预先确定的参考轨迹点数量N进行计算，生成本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标。
控制模块400，用于根据本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标生成参考轨迹线，控制本车按照参考轨迹线行驶。
在本发明的一个实施例中，如图8所示，在如图7所示的基础上，该装置还包括获取模块500和确定模块600。
其中，获取模块500，用于获取所述本车和所述前车的车间时距和路径规划周期。
确定模块600，用于按照预设算法对所述车间时距和所述路径规划周期进行计算，确定所述参考轨迹点数量N。
需要说明的是，前述对无人驾驶的车辆行驶方法实施例的解释说明也适用于该实施例的无人驾驶的车辆行驶装置，其实现原理类似，此处不再赘述。
综上，本发明实施例的无人驾驶的车辆行驶装置，根据前车的位置规划本车的行驶轨迹，保证了在没有检测到车道线或者摄像头故障时仍能规划出本车的参考行驶轨迹，提高了本车的安全行驶，对无人驾驶车辆的推广具有重要意义。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机设备，包括：处理器，其中，处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现上述实施例描述的无人驾驶的车辆行驶方法。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器被执行时，使得能够执行上述实施例示出的无人驾驶的车辆行驶方法。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行述实施例示出的无人驾驶的车辆行驶方法。
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发明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。在本发明的描述中，“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，并且本发明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，这应被本发明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(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。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，本发明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(PGA)，现场可编程门阵列(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，在本发明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发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明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)

1.一种无人驾驶的车辆行驶方法，其特征在于，包括以下步骤：
按照预设周期采集前车坐标，若在当前周期检测到前车的初始坐标，则根据所述前车由初始坐标到本车之间已经行驶过的轨迹，作为所述前车和所述本车之间的圆弧；
根据所述初始坐标计算所述圆弧的圆心角和圆弧半径；
按照预设算法对所述圆心角和所述圆弧半径、以及预先确定的参考轨迹点数量N进行计算，生成所述本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标；
根据所述本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标生成参考轨迹线，控制所述本车按照所述参考轨迹线行驶。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取所述本车和所述前车的车间时距和路径规划周期；
按照预设算法对所述车间时距和所述路径规划周期进行计算，确定所述参考轨迹点数量N。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述生成所述本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标之后，还包括：
在最新周期检测所述前车的前车最新坐标；
按照预设算法对所述前车最新坐标进行计算，生成所述本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标；
根据所述本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标更新参考轨迹线。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照预设算法对所述前车最新坐标进行计算，生成所述本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标，包括：
获取所述本车在最新周期和上一周期的速度和横摆角速率；
按照预设算法对所述最新周期和上一周期的速度和横摆角速率进行计算，获取所述本车在一个周期内走过的路程和车体的转向角度：
按照预设算法对所述本车在一个周期内走过的路程和车体的转向角度进行计算，获取所述本车在最新周期的车体坐标系下的本车最新坐标；
舍弃掉所述本车在上一周期的车体坐标系下的第一个参考轨迹点坐标，按照预设算法对所述本车最新坐标、所述车体的转向角度，以及所述本车在上一周期的车体坐标系下的从第二个点到第N个点参考轨迹点坐标进行计算，生成所述本车在最新周期的车体坐标系下的从第一个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标；
根据所述本车在最新周期的车体坐标系下的从第一个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标以及所述前车最新坐标，生成所述本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照预设算法对所述前车最新坐标进行计算，生成所述本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标，包括：
获取所述本车在上一周期的绝对坐标和航向角；
按照预设算法对所述上一周期的绝对坐标和所述航向角，以及所述本车在上一周期的车体坐标系下的从第二个点到第N个点参考轨迹点坐标进行计算，获取所述本车在最新周期的地理标系下的从第一个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标；
获取所述本车在最新周期的绝对坐标和航向角；
按照预设算法对所述前车最新坐标、所述本车在最新周期的绝对坐标和航向角进行计算，获取所述本车在最新周期的地理标系下的第N个点参考轨迹点坐标；
按照预设算法对所述本车在最新周期的绝对坐标和航向角、所述本车在最新周期的地理标系下的从第1个点到第(N-1)个点参考轨迹点坐标，以及所述本车在最新周期的地理标系下的第N个点参考轨迹点坐标进行计算，生成所述本车在最新周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标。
6.一种无人驾驶的车辆行驶装置，其特征在于，包括：
处理模块，用于按照预设周期采集前车坐标，若在当前周期检测到前车的初始坐标，则根据所述前车由初始坐标到本车之间已经行驶的过的轨迹，作为所述前车和所述本车之间的圆弧；
计算模块，用于根据所述初始坐标计算所述圆弧的圆心角和圆弧半径；
生成模块，用于按照预设算法对所述圆心角和所述圆弧半径、以及预先确定的参考轨迹点数量N进行计算，生成所述本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标；
控制模块，用于根据所述本车在当前周期的车体坐标系下的N个参考轨迹点坐标生成参考轨迹线，控制所述本车按照所述参考轨迹线行驶。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
获取模块，用于获取所述本车和所述前车的车间时距和路径规划周期；
确定模块，用于按照预设算法对所述车间时距和所述路径规划周期进行计算，确定所述参考轨迹点数量N。
8.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-5中任一所述的无人驾驶的车辆行驶方法。
9.一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1-5中任一所述的无人驾驶的车辆行驶方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如权利要求1-5中任一所述的无人驾驶的车辆行驶方法。
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