CN109426247A - 一种用于电动车辆的智能驾驶管控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于电动车辆的智能驾驶管控方法，包括：检测目标电动车辆的数据池和各控制系统的连接状态；在数据池和各控制系统连接无故障时，建立环境地图；检测目标电动车辆的实时行驶环境信息，并将各控制系统和数据池进行通信的通道的信息进行并行处理后存储在数据池中；规划一条车辆可行路径，并将该车辆可行路径对应的信息返回至数据池；根据车辆可行路径以及实时行驶环境信息决策目标电动车辆的行驶轨迹，并将该行驶轨迹对应的信息存储至数据池；根据行驶轨迹以及该目标电动车辆的当前行驶参数实时调整目标电动车辆的控制参数。实现了车辆的智能驾驶规划与软件通信架构，进而实现了在半开放的环境中车辆的自主驾驶。
Description
技术领域
本发明涉及智能驾驶技术领域，特别是涉及一种用于电动车辆的智能驾驶管控方法。
背景技术
随着科学技术的发展，各种各样的智能科技走进了人们的生活和工作。
目前，国内外许多智能实验室以及汽车公司都开始了智能车辆的研究工作，例如一些公司研发的无人车和智能驾驶车辆等，许多的公司均进行了相应的开发和研究工作。智能驾驶车辆作为一种未来的出行方式，是汽车发展的必然趋势，智能驾驶车辆不但能够解放人类的双手，更能减少车祸的数量，保障乘车人员的安全。但是，智能汽车的发展需要面对各种各样的问题。
如何实现智能驾驶规划与软件通信架构，是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于电动车辆的智能驾驶管控方法，可以实现智能驾驶规划与软件通信架构。
为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：
一种用于电动车辆的智能驾驶管控方法，包括：
检测目标电动车辆的数据池和各控制系统的连接状态；
在所述数据池和各所述控制系统连接无故障时，建立环境地图；
通过对应的控制系统检测所述目标电动车辆的实时行驶环境信息，并将各所述控制系统和所述数据池进行通信的通道的信息进行并行处理后存储在所述数据池中；
根据所述数据池中的数据信息和所述环境地图以及获取的行驶目的信息规划一条车辆可行路径，并将该车辆可行路径对应的信息返回至所述数据池；
根据所述车辆可行路径以及所述实时行驶环境信息决策所述目标电动车辆的行驶轨迹，并将该行驶轨迹对应的信息存储至所述数据池；
根据所述行驶轨迹以及该目标电动车辆的当前行驶参数实时调整所述目标电动车辆的控制参数。
优选地，所述检测目标电动车辆的数据池和各控制系统的连接状态，包括：
控制目标电动车辆的各控制系统进行上电和启动；
在各所述控制系统启动后，控制所述目标电动车辆的数据池和各所述控制系统进行数据通讯；
判断各所述控制系统是否发生故障。
优选地，所述在所述数据池和各所述控制系统连接无故障时，建立环境地图，包括：
当判定各所述控制系统均无故障时，获取所述目标电动车辆的定位信息；
根据所述目标电动车辆的定位信息，通过预设的地理信息系统建立一个环境地图。
优选地，所述通过对应的控制系统检测所述目标电动车辆的实时行驶环境信息，并将各所述控制系统和所述数据池进行通信的通道的信息进行并行处理后存储在所述数据池中，包括：
实时通过对应的控制系统检测所述目标电动车辆的自身GPS信号以及该目标电动车辆周围预设范围内的障碍物和车道线信息；
将各对应的控制系统检测到的信号通过对应的总线并行发送至所述数据池；
每隔预设的时间间隔对所述数据池中的数据进行一次更新。
优选地，在将各对应的控制系统检测到的信号通过对应的总线并行发送至所述数据池之后还包括：
筛选出所述数据池中符合预设条件的数据信息；
对筛选出的数据信息添加互锁机制。
优选地，所述根据所述数据池中的数据信息和所述环境地图以及获取的行驶目的信息规划一条车辆可行路径，并将该车辆可行路径对应的信息返回至所述数据池，包括：
提取所述环境地图，并根据获取的所述目标电动车辆的起点和终点信息通过预设的算法规划一条可行路径；
按照预设的时间间隔判断所述目标电动车辆是否到达终点；
若是，则停止道路的规划；
若否，则将规划的可行路径的信息返回给所述数据池，并每隔预设的时间更新一次规划的道路信息。
优选地，所述根据所述车辆可行路径以及所述实时行驶环境信息决策所述目标电动车辆的行驶轨迹，并将该行驶轨迹对应的信息存储至所述数据池，包括：
通过ZMQ协议从所述数据池获取所述车辆可行路径以及实时行驶环境信息；
进行状态的转移，并通过三次方程拟合进行所述目标电动车辆的行驶轨迹的规划；
将规划完成的行驶轨迹和该电动车辆的期望状态发送至所述数据池存储。
优选地，所述根据所述行驶轨迹以及该目标电动车辆的当前行驶参数实时调整所述目标电动车辆的控制参数，包括：
每隔第一预设时间间隔向所述数据池获取一次所述电动车辆的行驶轨迹以及当前车辆信息和实时行驶环境信息；
根据所述行驶轨迹、当前车辆信息以及当前行驶环境信息确定所述电动车辆的期望状态；
将所述电动车辆的期望状态和当前车辆信息进行比较，生成相应的控制参数；
通过can总线将对应的控制参数发送至所述电动车辆的对应执行器。
优选地，所述根据所述行驶轨迹、当前车辆信息以及当前行驶环境信息确定所述电动车辆的期望状态，包括：
根据所述行驶轨迹、当前车辆的前轮偏角和当前车速和道路信息确定期望车速、减速度、目标方向盘角度和灯光控制信息。
与现有技术相比，上述技术方案具有以下优点：
本发明实施例所提供的一种用于电动车辆的智能驾驶管控方法，包括：检测目标电动车辆的数据池和各控制系统的连接状态；在数据池和各控制系统连接无故障时，建立环境地图；通过对应的控制系统检测目标电动车辆的实时行驶环境信息，并将各控制系统和数据池进行通信的通道的信息进行并行处理后存储在数据池中；根据数据池中的数据信息和环境地图以及获取的行驶目的信息规划一条车辆可行路径，并将该车辆可行路径对应的信息返回至数据池；根据车辆可行路径以及实时行驶环境信息决策目标电动车辆的行驶轨迹，并将该行驶轨迹对应的信息存储至数据池；根据行驶轨迹以及该目标电动车辆的当前行驶参数实时调整目标电动车辆的控制参数。实现了车辆的智能驾驶规划与软件通信架构，进而实现了在半开放的环境中车辆的自主驾驶。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种具体实施方式所提供的用于电动车辆的智能驾驶管控方法流程图；
图2为本发明一种实施方式所提供的目标电动车辆的各控制系统上电以及初始化过程流程图；
图3为本发明一种具体实施方式所提供的全局规划的流程示意图；
图4为本发明一种实施方式所提供的控制器控制数据流程示意图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种用于电动车辆的智能驾驶管控方法，可以实现智能驾驶规划与软件通信架构。
为了使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
在以下描述中阐述了具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以多种不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广。因此本发明不受下面公开的具体实施方式的限制。
请参考图1、图2，图1为本发明一种具体实施方式所提供的用于电动车辆的智能驾驶管控方法流程图；图2为本发明一种实施方式所提供的目标电动车辆的各控制系统上电以及初始化过程流程图。
本发明的一种具体实施方式提供了一种用于电动车辆的智能驾驶管控方法，包括：
S11：检测目标电动车辆的数据池和各控制系统的连接状态。
在本实施方式中，检测目标电动车辆的数据池和各控制系统的连接状态，包括：控制目标电动车辆的各控制系统进行上电和启动；在各控制系统启动后，控制目标电动车辆的数据池和各控制系统进行数据通讯；判断各控制系统是否发生故障。
首先对目标电动车辆进行系统上电，使得各个控制系统启动。在上电的时候，数据池会根据与各个控制系统的发送以及接收的数据判断各控制系统的连接状态，若连接出错，则数据池可发出警报，若各控制系统没有连接出错，则各控制系统进入到正常的运行状态。
其中，目标电动车辆的各控制系统上电以及初始化过程请参考图2。
S21：操作人员上车，并进行上车确认操作。上车确认操作包括：(1)确认“系统上电开关”处于断开状态；(2)确认目标电动车辆处于手动驾驶模式；(3)确认“急停开关”处于解除急停状态。
S22：开启目标电动车辆的总电源。
S23：查看错误码。通常由司机确认错误显示区未显示异常。
S24：若步骤S23确认无异常后，进行设备上电。设备上电包括工控机、传感器、惯导等设备上电启动。
S25：设备启动。即可以调试人员通过显示屏等判断系统的启动状态。
S26：系统自检。其包括：(1)决策层工控机完成启动过程，等待系统自检完成；(2)自检内容包括CAN总线状态、电池电压状态等。
S27：感知层、执行层、控制器、GIS、局部规划、GPS等模块自检。通过显示屏界面显示各个模块的状态；当某个模块出现异常时，界面提示错误信息；调试人员确认各模块自检正常。
S28：第一次急停按钮确认。司机按下司机位控制按钮区的急停按钮；调试人员观察显示屏查看控制器是否接收到急停信息。
S29：第二次急停按钮确认。调试人员按下调试人员控制按钮区的急停按钮；调试人员观察显示屏查看控制器是否收到急停信息。
S210：系统完成启动。界面显示系统启动完成。
S12：在数据池和各控制系统连接无故障时，建立环境地图。
在本发明的一种实施方式中，在数据池和各控制系统连接无故障时，建立环境地图，包括：当判定各控制系统均无故障时，获取目标电动车辆的定位信息；根据目标电动车辆的定位信息，通过预设的地理信息系统建立一个环境地图。
在本实施方式中，建立环境地图即进行道路地图进行建立。整个地图优选在ArcGIS中完成，道路的地图根据采集的道路额GPS信息按照从起点到终点画出的有向线段，并在地图中放置特殊点(弯道入口、弯道出口、换道点)的标志，地图的信息相对固定，如果线路没有发生变化，地图不需要进行更新。
S13：通过对应的控制系统检测目标电动车辆的实时行驶环境信息，并将各控制系统和数据池进行通信的通道的信息进行并行处理后存储在数据池中。
在本发明的一种实施方式中，通过对应的控制系统检测目标电动车辆的实时行驶环境信息，并将各控制系统和数据池进行通信的通道的信息进行并行处理后存储在数据池中，包括：实时通过对应的控制系统检测目标电动车辆的自身GPS信号以及该目标电动车辆周围预设范围内的障碍物和车道线信息；将各对应的控制系统检测到的信号通过对应的总线并行发送至数据池；每隔预设的时间间隔对数据池中的数据进行一次更新。
在本实施方式中，本步骤即为环境信息的感知，实时的环境信息包括车辆自身的GPS信号以及周围障碍物、车道线的信息，检测数据在预设的时间间隔内进行一次更新，如在50ms之内完成一次更新，不同协议的数据进入到不同的并行进程中，执行不同的处理程序。
在本实施方式中，进一步地，在将各对应的控制系统检测到的信号通过对应的总线并行发送至数据池之后还包括：筛选出数据池中符合预设条件的数据信息；对筛选出的数据信息添加互锁机制。
车辆周围障碍物、车道线，感知的数据通过CAN总线发送到数据池中，数据池接收到CAN总线的数据之后，运行CAN总线的数据处理进程，将数据在最短的时间内处理掉，并存储到结构体中，导航信息是通过com串口发送到数据池的，数据池运行com口进程，将数据处理之后存储到相应的结构体中，在数据池中为保护各控制系统的稳定性，在重要的数据中加入了一个互锁机制，一个控制系统在使用该数据时，其他的控制系统无权限对该数据进行读写操作。
S14：根据数据池中的数据信息和环境地图以及获取的行驶目的信息规划一条车辆可行路径，并将该车辆可行路径对应的信息返回至数据池。
在本发明的一种实施方式中，根据数据池中的数据信息和环境地图以及获取的行驶目的信息规划一条车辆可行路径，并将该车辆可行路径对应的信息返回至数据池，包括：提取环境地图，并根据获取的目标电动车辆的起点和终点信息通过预设的算法规划一条可行路径；按照预设的时间间隔判断目标电动车辆是否到达终点；若是，则停止道路的规划；若否，则将规划的可行路径的信息返回给数据池，并每隔预设的时间更新一次规划的道路信息。
在本实施方式中，通过全局规划接收数据池传输的数据以及建立的环境地图，根据起终点信息规划出一条可行路径，并将规划后的信息返回给数据池。其主要包括以下内容：(1)全局规划只与数据池进行信息的交换，全局规划首先将建立的地图提取，并向数据池的ZMQ进程请求车辆的自身信息，当获得这些信息数据后，根据起点以及终点的信息优选采用Dijkstra算法规划出一条可行的道路，如果车辆到达终点，则停止道路的规划；(2)得到规划的路径之后，将规划之后的道路返回给数据池的ZMQ进程，数据池根据报文的类型，将全局规划的结果存储到相应的变量中，整个返回的数据只有规划道路的GPS点信息；在本实施方式中，优选每经过50ms就更新一次规划的道路信息，从请求数据到返回数据，整个道路规划流程花费的时间为10ms，全局规划只与数据池有数据交换，道路地图是已经建立好的独立数据，直接从内存中提取便可。
请参考图3，本实施方式还对全局规划的流程做了具体的说明：
S31：获取当前坐标(当前起点坐标)和终点坐标。
S32：获取当前GPS坐标，即获取当前目标电动车辆的GPS坐标。
S33：更新地图中车辆位置。
S34：判断目标电动车辆是否在进行自动驾驶。
S35：若是，则更新地图中起点终点位置。
S36：进行全局规划。
S37：在地图中绘制已行驶轨迹。
S38：判断是否达到目的地。
S39：若是，则停止自动驾驶。
S310：若未达到目的地或未进行自动驾驶，则刷新地图。
S311：判断当前驾驶行程是否结束。
S312：若否，则等待下一个操作周期，并返回至步骤S31。
S15：根据车辆可行路径以及实时行驶环境信息决策目标电动车辆的行驶轨迹，并将该行驶轨迹对应的信息存储至数据池。
在本发明的一种实施方式中，根据车辆可行路径以及实时行驶环境信息决策目标电动车辆的行驶轨迹，并将该行驶轨迹对应的信息存储至数据池，包括：通过ZMQ协议从数据池获取车辆可行路径以及实时行驶环境信息；进行状态的转移，并通过三次方程拟合进行目标电动车辆的行驶轨迹的规划；将规划完成的行驶轨迹和该电动车辆的期望状态发送至数据池存储。
在本实施方式中，步骤S15即局部规划提取数据池中的环境信息以及路径规划信息，决策出车辆可行轨迹，并将决策结果实时返回给数据池。其中，该步骤主要包括下述内容：(1)局部规划只与数据池进行数据交换，采用ZMQ协议，进行局部规划之前，首先通过ZMQ进程向数据池请求路径规划信息、环境信息以及车辆信息，数据池通过ZMQ向局部发送数据；(2)局部规划得到数据之后，首先进行状态的转移，之后用三次方程拟合的方法进行车辆可行轨迹的规划，规划完成之后将规划的轨迹以及车辆的期望状态发送给数据池，数据池通过ZMQ进程接收数据并存储。
S16：根据行驶轨迹以及该目标电动车辆的当前行驶参数实时调整目标电动车辆的控制参数。
在本实施方式中，根据行驶轨迹以及该目标电动车辆的当前行驶参数实时调整目标电动车辆的控制参数，包括：每隔第一预设时间间隔向数据池获取一次电动车辆的行驶轨迹以及当前车辆信息和实时行驶环境信息；根据行驶轨迹、当前车辆信息以及当前行驶环境信息确定电动车辆的期望状态；将电动车辆的期望状态和当前车辆信息进行比较，生成相应的控制参数；通过can总线将对应的控制参数发送至电动车辆的对应执行器。
进一步地，根据行驶轨迹、当前车辆信息以及当前行驶环境信息确定电动车辆的期望状态，包括：根据行驶轨迹、当前车辆的前轮偏角和当前车速和道路信息确定期望车速、减速度、目标方向盘角度和灯光控制信息。
在本实施方式中，根据行驶轨迹以及该目标电动车辆的当前行驶参数实时调整目标电动车辆的控制参数主要通过车辆的决策层控制器进行控制。其主要包括以下内容：(1)决策层控制器主要将车辆的控制器与决策层连接到一起，所以决策层控制器除了从数据池获得数据，还要将控制信号发送到车辆的控制器；(2)决策层控制器每50ms就像数据池的ZMQ进程请求一次车辆信息以及局部规划的数据，将车辆的信息与期望的信息比较后，用基于PID的控制器判断车辆的控制信号；(3)决策层控制器将控制信息发送给DataPLC，最终通过can总线发送到车辆的执行器，刷新周期为100ms，最终完成车辆的控制。
请参考图4，图4为本发明一种实施方式所提供的控制器控制数据流程。
S41：从数据池中得到局部规划的数据信息。
S42：控制量以及局部路径参数初始化。
S43：取控制周期、采样周期、当前前轮偏角、当前车速等参数。
S44：每个控制周期更新一次局部路径规划信息。
S45：每个采样周期更新控制量(基于预瞄理论计算目标方向盘角度)。
S46：驱动控制，控制周期为100ms，根据状态、行为、道路信息确定期望车速以及减速度。
S47：灯光控制，根据局部信息确定是否打左转、右转、双闪灯，每50ms发送一次。
S48：输出目标方向盘角度、期望速度、期望减速度、灯光控制信息。
本发明上述实施方式，提供了一种用于电动车辆的智能驾驶管控方法，实现了智能驾驶规划与控制软件通信架构，实现数据处理及系统功能的分布式排列，数据的独立处理，保证数据每50ms更新一次，同时保留系统的可扩展性，在本发明中，数据池有三个通信及数据处理进程(com口数据处理及存储进程、can数据存储及处理进程、ZMQ数据处理及存储进程)，各个进程并行运行，保证数据在50ms之内完成一次或者多次更新。整个方法都是基于数据池为中心，感知、决策、执行对应的模块都直接与数据池进行数据交换，如果需要拓展系统功能模块，只需要在数据池周围增加相应的接口，同时在数据池中增加相应的通信程序。不同协议的数据进入到不同的并行进程中，执行不同的处理程序，在数据池中为保护系统的稳定性，在重要的数据中加入了一个互锁机制，一个系统在使用该数据时，其他系统是无法对该数据进行读写操作的。
该发明主要面向智能车辆的决策层，主要内容包括环境感知、数据池、全局规划、局部规划、执行器五部分，整个系统的数据通信都是通过数据池完成。整个系统首先要上电，等待各个部分中对应功能模块的启动，数据池检测各个控制系统的连接状态；其次，建立环境地图，检测车辆及周围环境的实时信息，数据池将各个通道的信息并行处理之后保存，在宏观行为上全局提取接收数据池传输的数据及建立的环境地图，根据起终点信息规划出一条可行路径，并将规划之后的信息返回给数据池；在微观运行规划上局部规划提取数据池中环境信息及路径规划信息，决策出车辆可行轨迹，并将决策结果实时返回给数据池；执行器根据车辆当前信息及决策信息实时决定车辆的控制参数。
在上述方法的实现上，对应的硬件系统中，除感知系统及控制器系统外，其他系统都只与数据池有数据的传输，这就给系统的功能扩展提供很大的便利，如果要增加相应的功能，只需要独立开发相应功能的模块，并在数据池中建立新的数据通信程序就能完成。功能模块的分布性。由于各个模块是相对独立开发的，每个功能模块都有自己独立的运行程序，可在不同的设备上实现自己的功能，也可以在一台机器上面完成，这就给系统提供了一种方便的布局，能够按照机器的性能合理分配各个功能模块的位置，实现分布式计算。由于各个系统是分布式布局，在系统中的数据处理是并行进行的，各个系统之间除必要的信息交互，没有多余的联系，这就能够保证数据处理的快速性，系统中数据量最大的就是底层传感器的感知数据，感知系统在整个系统中有一套独立的信息处理设备，这就能够保证感知数据能够在最短的时间内得到处理，同时能够保证数据的稳定性
以上对本发明所提供一种用于电动车辆的智能驾驶管控方法进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
Claims (9)
1.一种用于电动车辆的智能驾驶管控方法，其特征在于，包括：
检测目标电动车辆的数据池和各控制系统的连接状态；
在所述数据池和各所述控制系统连接无故障时，建立环境地图；
通过对应的控制系统检测所述目标电动车辆的实时行驶环境信息，并将各所述控制系统和所述数据池进行通信的通道的信息进行并行处理后存储在所述数据池中；
根据所述数据池中的数据信息和所述环境地图以及获取的行驶目的信息规划一条车辆可行路径，并将该车辆可行路径对应的信息返回至所述数据池；
根据所述车辆可行路径以及所述实时行驶环境信息决策所述目标电动车辆的行驶轨迹，并将该行驶轨迹对应的信息存储至所述数据池；
根据所述行驶轨迹以及该目标电动车辆的当前行驶参数实时调整所述目标电动车辆的控制参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测目标电动车辆的数据池和各控制系统的连接状态，包括：
控制目标电动车辆的各控制系统进行上电和启动；
在各所述控制系统启动后，控制所述目标电动车辆的数据池和各所述控制系统进行数据通讯；
判断各所述控制系统是否发生故障。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述数据池和各所述控制系统连接无故障时，建立环境地图，包括：
当判定各所述控制系统均无故障时，获取所述目标电动车辆的定位信息；
根据所述目标电动车辆的定位信息，通过预设的地理信息系统建立一个环境地图。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过对应的控制系统检测所述目标电动车辆的实时行驶环境信息，并将各所述控制系统和所述数据池进行通信的通道的信息进行并行处理后存储在所述数据池中，包括：
实时通过对应的控制系统检测所述目标电动车辆的自身GPS信号以及该目标电动车辆周围预设范围内的障碍物和车道线信息；
将各对应的控制系统检测到的信号通过对应的总线并行发送至所述数据池；
每隔预设的时间间隔对所述数据池中的数据进行一次更新。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在将各对应的控制系统检测到的信号通过对应的总线并行发送至所述数据池之后还包括：
筛选出所述数据池中符合预设条件的数据信息；
对筛选出的数据信息添加互锁机制。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据池中的数据信息和所述环境地图以及获取的行驶目的信息规划一条车辆可行路径，并将该车辆可行路径对应的信息返回至所述数据池，包括：
提取所述环境地图，并根据获取的所述目标电动车辆的起点和终点信息通过预设的算法规划一条可行路径；
按照预设的时间间隔判断所述目标电动车辆是否到达终点；
若是，则停止道路的规划；
若否，则将规划的可行路径的信息返回给所述数据池，并每隔预设的时间更新一次规划的道路信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆可行路径以及所述实时行驶环境信息决策所述目标电动车辆的行驶轨迹，并将该行驶轨迹对应的信息存储至所述数据池，包括：
通过ZMQ协议从所述数据池获取所述车辆可行路径以及实时行驶环境信息；
进行状态的转移，并通过三次方程拟合进行所述目标电动车辆的行驶轨迹的规划；
将规划完成的行驶轨迹和该电动车辆的期望状态发送至所述数据池存储。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述行驶轨迹以及该目标电动车辆的当前行驶参数实时调整所述目标电动车辆的控制参数，包括：
每隔第一预设时间间隔向所述数据池获取一次所述电动车辆的行驶轨迹以及当前车辆信息和实时行驶环境信息；
根据所述行驶轨迹、当前车辆信息以及当前行驶环境信息确定所述电动车辆的期望状态；
将所述电动车辆的期望状态和当前车辆信息进行比较，生成相应的控制参数；
通过can总线将对应的控制参数发送至所述电动车辆的对应执行器。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述行驶轨迹、当前车辆信息以及当前行驶环境信息确定所述电动车辆的期望状态，包括：
根据所述行驶轨迹、当前车辆的前轮偏角和当前车速和道路信息确定期望车速、减速度、目标方向盘角度和灯光控制信息。
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