CN109923489A - 用于制动控制的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了用于确定与车辆相关联的控制参数的系统和方法。所述系统可以执行所述方法，在第一时间点确定第一参考加速度(610)；在第二时间点确定第二参考加速度(620)，其中第一时间点和第二时间点由预设时间段分开；通过使用模拟模型获得校正系数(630)，所述模拟模型被配置为模拟所述车辆的操作；并根据第一参考加速度、第二参考加速度和校正系数，在第二时间点确定目标加速度(640)。

Description

用于制动控制的系统和方法
技术领域
本申请一般涉及用于无人驾驶技术的系统和方法，尤其涉及用于控制与无人驾驶车辆相关的制动过程的系统和方法。
背景技术
随着微电子技术和机器人技术的发展，无人驾驶技术如今发展迅速。对于无人驾驶车辆的控制系统，重要的是精确、自动且准确地将车辆停在预定位置。通常，车辆的控制系统基于车辆的瞬时行驶信息(例如，瞬时速度)确定控制参数(例如，加速度)，并将控制参数发送到车辆的制动设备以控制制动过程。然而，传输过程和制动设备的反应都需要时间，导致确定控制参数的时间点与制动设备操作车辆的时间点之间的延迟。由于这种延迟，很难准确地将车辆停放在预定位置。因此，希望提供用于确定校正的控制参数以克服延迟的影响，并允许无人驾驶车辆以高精度和高准确度停在预定位置的系统和方法。
发明内容
根据本申请的一个方面，提供了一种系统。所述系统可以包括至少一个存储介质和至少一个与所述至少一个存储介质通信的处理器。所述至少一个存储介质可以包括用于确定与车辆相关联的控制参数的一组指令。当所述至少一个存储介质执行该组指令时，所述至少一个处理器可以被配置用于使系统执行以下操作的一个或以上。所述至少一个处理器可以在第一时间点确定第一参考加速度并且在第二时间点确定第二参考加速度，其中第一时间点和第二时间点由预设时间段分开。所述至少一个处理器可以通过使用模拟模型来获得校正系数，所述模拟模型可以被配置用于模拟所述车辆的操作。所述至少一个处理器可以基于第一参考加速度、第二参考加速度和/或校正系数在第二时间点确定目标加速度。
根据本申请的另一方面，提供一种方法。所述方法可以在具有至少一个处理器、至少一个存储介质和连接到网络的通信平台的计算设备上实现。所述方法可以包括一个或以上下述操作。所述至少一个处理器可以在第一时间点确定第一参考加速度并且在第二时间点确定第二参考加速度，其中第一时间点和第二时间点由预设时间段分开。所述至少一个处理器可以通过使用模拟模型来获得校正系数，所述模拟模型可以被配置用于模拟所述车辆的操作。所述至少一个处理器可以基于第一参考加速度、第二参考加速度和/或校正系数在第二时间点确定目标加速度。
根据本申请的又一方面，提供了一种非暂时性计算机可读存储介质。所述非暂时性计算机可读存储介质可包括用于确定与车辆相关联的控制参数的一组指令。当该组指令由至少一个处理器执行时，该组指令可以指示所述至少一个处理器执行以下操作的一个或以上。所述至少一个处理器可以在第一时间点确定第一参考加速度并且在第二时间点确定第二参考加速度，其中第一时间点和第二时间点由预设时间段分开。所述至少一个处理器可以通过使用模拟模型来获得校正系数，所述模拟模型可以被配置用于模拟所述车辆的操作。所述至少一个处理器可以基于第一参考加速度、第二参考加速度和/或校正系数在第二时间点处确定目标加速度。
在一些实施例中，至少一个处理器还可以将目标加速度发送至车辆的控制组件，以提示所述控制组件调整所述车辆的实际加速度。
在一些实施例中，所述至少一个处理器可以基于模拟模型确定候选校正系数，所述模拟模型可以配置有所述车辆的一个或以上特征。所述至少一个处理器可以利用具有类似的一个或以上特征的测试车辆获得与所述候选校正系数相关联的至少一个测试结果。所述至少一个处理器可以基于至少一个测试结果通过修改候选校正系数来确定校正系数。
在一些实施例中，所述车辆的一个或以上特征可包括车辆类型、车辆型号、车辆、车辆年份、发动机功率和/或制动效率中的至少一个。
在一些实施例中，所述模拟模型还可以配置有所述预定时间段、路况和/或天气中的至少一个。
在一些实施例中，至少一个与测试车辆相关联的测试结果包括测试车辆的测试初始速度、测试开始位置、测试目的地、实际停车位置和/或测试目的地与实际停车位置之间的偏移距离中的至少一个。
在一些实施例中，所述校正系数是自适应的。
在一些实施例中，所述至少一个处理器可以在第一时间点确定车辆的第一速度。所述至少一个处理器可以在第一时间点获得车辆的第一位置。所述至少一个处理器可以确定第一位置和目的地之间的第一距离。所述至少一个处理器可以基于所述第一速度和所述第一距离确定在第一时间点的第一参考加速度。
在一些实施例中，所述至少一个处理器可以在第二时间点确定车辆的第二速度。所述至少一个处理器可以在第二时间点获得车辆的第二位置。所述至少一个处理器可以确定第二位置和目的地之间的第二距离。至所述少一个处理器可以基于所述第二速度和所述第二距离确定在第二时间点的第二参考加速度。
本申请的一部分附加特性可以在下面的描述中进行说明。通过对以下描述和相应附图的研究或者对实施例的生产或操作的了解，本申请的一部分附加特性对于本领域技术人员是明显的。本申请的特征可以通过对以下描述的具体实施例的各种方面的方法、手段和组合的实践或使用得以实现和达到。
附图说明
本申请将通过示例性实施例进行进一步描述。这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例是非限制性的示例性实施例，在这些实施例中，各图中相同的编号表示相似的结构，其中：
图1是根据本申请的一些实施例所示的与车辆相关联的示例性自动制动系统的示意图；
图2是根据本申请的一些实施例所示的计算设备的示例性硬件和软件组件的示意图；
图3是根据本申请的一些实施例所示的示例性处理引擎的框图；
图4是根据本申请的一些实施例所示的用于确定与车辆相关的控制参数的示例性过程的流程图；
图5是根据本申请的一些实施例所示的示例性确定模块的框图；
图6是根据本申请的一些实施例所示的用于确定目标加速度的示例性过程的流程图；
图7是根据本申请的一些实施例所示的示例性自动制动过程的示意图；
图8是根据本申请的一些实施例所示的示例性校正系数确定单元的框图；以及
图9是根据本申请的一些实施例所示的用于确定校正系数的示例性过程的流程图。
具体实施方式
以下描述是为了使本领域的普通技术人员能够实施和利用本申请，并且该描述是在特定的应用场景及其要求的环境下提供的。对于本领域的普通技术人员来讲，显然可以对所披露的实施例作出各种改变，并且在不偏离本申请的原则和范围的情况下，本申请中所定义的普遍原则可以适用于其他实施例和应用场景。因此，本申请并不限于所描述的实施例，而应该被给予与权利要求一致的最广泛的范围。
本申请中所使用的术语仅用于描述特定的示例性实施例，并不限制本申请的范围。如本申请使用的单数形式“一”、“一个”及“该”可以同样包括复数形式，除非上下文明确提示例外情形。还应当理解，如在本申请说明书中，术语“包括”、“包含”仅提示存在所述特征、整体、步骤、操作、组件和/或部件，但并不排除存在或添加一个或以上其他特征、整体、步骤、操作、组件、部件和/或其组合的情况。
在考虑了作为本申请一部分的附图的描述内容后，本申请的特征和特点以及操作方法、结构的相关元素的功能、各部分的组合、制造的经济性变得显而易见。然而，应当理解，附图仅仅是为了说明和描述的目的，并不旨在限制本申请的范围。应当理解的是，附图并不是按比例绘制的。
本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的一些实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，流程图中的操作可以不按顺序执行。相反，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将一个或以上其他操作添加到这些流程图中。也可以从流程图中删除一个或以上操作。
此外，虽然本申请中披露的系统和方法主要是关于控制汽车的制动过程来描述的，但应该理解，这仅是一个示例性实施例。本申请的系统或方法可以应用于任何其他类型的车辆控制系统。例如，本申请的系统或方法可以应用于不同环境的运输系统，包括陆地、海洋、航空航天等，或其任何组合。车辆可包括出租车、私家车、顺风车、公共汽车、火车、动车、高铁、地铁、船舶、飞机、宇宙飞船、热气球、无人驾驶车辆等，或其组合。
本申请中使用的定位技术可以包括全球定位系统(global positioning system，GPS)、全球卫星导航系统(global navigation satellite system，GLONASS)、北斗导航系统(compass navigation system，COMPASS)、伽利略定位系统、准天顶卫星系统(quasi-zenith satellite system，QZSS)、无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)定位技术等或其任意组合。上述定位技术中的一种或以上可以在本申请中互换使用。
本申请的一个方面涉及用于控制与无人驾驶车辆相关联的停车过程的系统和方法。这里，“停车”广泛地指代车辆朝向特定位置和/或在特定位置停止的过程或动作。所述系统和方法可以在预设时间间隔(例如，20ms)获得车辆的行驶信息(例如，车辆的速度、车辆的当前位置与预定的停车位置之间的距离等)，并基于所述行驶信息确定控制参数(例如，加速度)。这里，“加速度”广泛地指速度的变化(增加和减少)和/或方向的变化。此外，所述系统和方法可以将控制参数发送到车辆的控制组件，以提示控制组件调整车辆的实际加速度。
图1是根据本申请的一些实施例所示的与车辆相关联的示例性自动控制系统100的示意图。在一些实施例中，自动控制系统100可包括服务器110、网络120、车辆130和存储器140。
在一些实施例中，服务器110可以是单个服务器，也可以是服务器组。所述服务器组可以是集中式的，也可以是分布式的(例如，服务器110可以是分布式的系统)。在一些实施例中，服务器110可以是本地的，也可以是远程的。例如，服务器110可以经由网络120访问存储在车辆130和/或存储器140中的信息和/或数据。又例如，服务器110可以直接连接到车辆130和/或存储器140以访问存储信息和/或数据。在一些实施例中，服务器110可以在云平台或车载计算机上实现。仅作为示例，该云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。在一些实施例中，服务器110可以在本申请中的图2描述的包含了一个或以上组件的计算设备200上执行。
在一些实施例中，服务器110可以包括处理引擎112。处理引擎112可以处理与车辆130的行驶信息相关联的信息和/或数据，以执行本申请中描述的一个或以上功能。例如，处理引擎112可以获得车辆130的行驶信息并且基于行驶信息确定可以用于控制车辆130的控制参数。在一些实施例中，所述处理引擎112可包括一个或以上处理引擎(例如，单芯片处理引擎或多芯片处理引擎)。仅作为范例，处理引擎112可以包括中央处理单元(centralprocessing unit，CPU)、专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)、专用指令集处理器(application-specific instruction-set processo，ASIP)、图形处理单元(graphics processing unit，GPU)、物理运算处理器(physics processingunit，PPU)、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、现场可编程门阵列(fieldprogrammable gate array，FPGA)、可编程逻辑设备(programmable logic device，PLD)、控制器、微控制器单元、精简指令集计算机(reduced instruction-set computer，RISC)、微处理器等或其任意组合。
在一些实施例中，服务器110可以连接到网络120以与自动控制系统100的一个或以上组件(例如，车辆130和存储器140)通信。在一些实施例中，服务器110可以直接连接到自动控制系统100(例如，车辆130和存储器140)中的一个或以上组件或与之通信。在一些实施例中，服务器110可以集成在车辆130中。
网络120可以促进信息和/或数据的交换。在一些实施例中，自动控制系统100中的一个或以上组件(例如，服务器110、车辆130或存储器140)可以经由网络120将信息和/或数据发送到自动控制系统100中的其他组件。例如，服务器110可以经由网络120获得/获取车辆130的行驶信息。在一些实施例中，网络120可以为任意形式的有线或无线网络，或其任意组合。仅作为示例，网络120可以包括缆线网络、有线网络、光纤网络、远程通信网络、内部网络、互联网、局域网络(local area network，LAN)、广域网络(wide area network，WAN)、无线局域网络(wireless local area network，WLAN)、城域网(metropolitan areanetwork，MAN)、公共开关电话网络(public telephone switched network，PSTN)、蓝牙网络、紫蜂网络、近场通信(near field communication，NFC)网络等或上述举例的任意组合。在一些实施例中，网络120可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络120可以包括有线或无线网络接入点，通过该接入点，自动控制系统100的一个或以上组件可以连接到网络120以交换数据和/或信息。
车辆130可包括传统车辆的结构，例如底盘、悬架、方向盘、传动系部件、发动机等。车辆130还可包括至少两个传感器(例如，距离传感器131、速度传感器132、位置传感器133等)、制动设备134、加速器(未示出)等。在一些实施例中，所述至少两个传感器可以检测车辆130的行驶信息。例如，位置传感器133可以周期性地(例如，每20ms)检测车辆130的当前位置。又例如，距离传感器131可以检测车辆130的当前位置与限定位置(例如，目的地150)之间的距离。作为另一示例，距离传感器131可以检测车辆130的当前位置与附近的其他车辆之间的距离。作为又一示例，速度传感器132可以检测车辆130的瞬时速度。
在一些实施例中，距离传感器131可包括雷达、激光雷达、红外传感器等，或其组合。速度传感器132可包括霍尔传感器。在一些实施例中，所述至少两个传感器还可包括加速度传感器(例如，加速度计)、转向角传感器(例如，倾斜传感器)、牵引相关传感器(例如，力传感器)，和/或任何被配置用于检测与车辆130的动态情况相关联的信息的传感器。
制动设备134可以被配置用于控制车辆130的制动过程。例如，制动设备134可以基于包括从处理引擎112获得的目标加速度的指令来调整车辆的实际加速度。加速器可以被配置用于控制车辆130的加速过程。
存储器140可以存储数据和/或指令。在一些实施例中，存储器140可以存储从车辆130获得的数据，例如由所述至少两个传感器获取的行驶信息。在一些实施例中，存储器140可以存储服务器110用来执行或使用来完成本申请中描述的示例性方法的数据和/或指令。在一些实施例中，存储器140可包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器、只读存储器(read-only memory，ROM)等或其任意组合。示例性的大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态磁盘等。示例性可移动存储器可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、压缩盘、磁带等。示例性易失性读写存储器可以包括随机存取存储器(random access memory，RAM)。示例性RAM可包括动态随机存取存储器(dynamic RAM，DRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double date rate synchronous dynamic RAM，DDR SDRAM)、静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、晶闸管随机存取存储器(thyrisor RAM，T-RAM)和零电容随机存取存储器(zero-capacitor RAM，Z-RAM)等。示例性只读存储器可以包括掩模只读存储器(mask ROM，MROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(programmable ROM，PEROM)、电可擦除可编程只读存储器(erasable programmableROM，EEPROM)、光盘只读存储器(compact disk ROM，CD-ROM)和数字多功能磁盘只读存储器等。在一些实施例中，所述存储器140可在云平台上实现。仅作为示例，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。
在一些实施例中，存储器140可以连接到网络120以与自动控制系统100的一个或以上组件(例如，服务器110和车辆130)通信。自动控制系统100中的一个或以上组件可以经由网络120访问存储在存储器140中的数据或指令。在一些实施例中，存储器140可以直接连接到自动控制系统100(例如，服务器110和车辆130)中的一个或以上组件或与之通信。在一些实施例中，存储器140可以是服务器110的一部分。
图2是示出计算设备的示例性硬件和软件组件的示意图，在该计算设备上可以根据本申请的一些实施例实现服务器110。例如，处理引擎112可以在计算设备200上实现并被配置为实现本申请中所披露的功能。
计算设备200可用于实现本申请的自动控制系统100。例如，自动控制系统100的处理引擎112可以通过其硬件、软件程序、固件或其组合在计算设备200上实现。尽管为了方便仅示出了一个这样的计算机，但是与这里描述的自动控制系统100相关的计算机功能可以在多个类似平台上以分布式方式实现，以分配处理负荷。
例如，计算设备200可以包括连接到网络(例如，网络120)的通信(communication，COMM)端口250，以促进数据通信。计算设备200还可以包括处理器(例如，处理器220)，其形式为一个或以上处理器(例如，逻辑电路)，用于执行程序指令。例如，处理器可以包括接口电路和其中的处理电路。接口电路可以被配置为从总线210接收电信号，其中电信号编码用于处理电路的结构化数据和/或指令。处理电路可以进行逻辑计算，然后将结论、结果和/或指令编码确定为电信号。然后，接口电路可以经由总线210从处理电路发出电信号。
示例性计算设备200还可以包括不同形式的程序存储和数据存储，例如磁盘270、只读存储器(read only memory，ROM)230或随机存取存储器(random access memory，RAM)240，用于存储由计算设备200处理和/或传输的各种数据文件。示例性计算设备200也可以包括存储于ROM 230、RAM 240和/或其他形式的非暂时性存储介质中的能够被处理器220执行的程序指令。本申请的方法和/或流程可以以程序指令的方式实现。计算设备200还包括I/O组件260，其支持计算设备200与其中的其他组件之间的输入/输出。计算设备200也可以通过网络通信接收编程和数据。
仅仅为了说明，在计算设备200中仅描述了一个处理器。但是，应该注意的是，本申请中的计算设备200还可以包括多个处理器，因此，本申请中描述的由一个处理器执行的操作也可以由多个处理器联合或单独执行。例如，计算设备200的处理器执行操作A和操作B。如在另一示例中，操作A和操作B也可以由计算设备200中的两个不同处理器联合或单独地执行(例如，第一处理器执行操作A，第二处理器执行操作B，或者第一和第二处理器共同执行操作A和B)。
图3是根据本申请的一些实施例所示的示例性处理引擎的框图。处理引擎112可包括获取模块310、确定模块320和通信模块330。
获取模块310可以被配置以获得车辆(例如，车辆130)的行驶信息。在一些实施例中，获取模块310可以周期性地(例如，每5ms、10ms、20ms、30ms、50ms或100ms)获得行驶信息。在一些实施例中，获取模块310可以从车辆130中的一个或多个传感器(例如，距离传感器131、速度传感器132、位置传感器133等)获得行驶信息。在一些实施例中，获取模块310可以从本申请中其他地方披露的存储设备(例如，存储器140)获得行驶信息。在一些实施例中，获取模块310可以获得瞬时行驶信息。在一些实施例中，获取模块310可以获得历史行驶信息。在一些实施例中，所述行驶信息可包括车辆130的速度(例如，瞬时速度)、车辆130的当前位置、车辆130的当前位置与目的地150之间的距离(例如，预定的停车位置)等。在一些实施例中，行驶信息还可包括车辆130的加速度(例如，瞬时加速度)、车辆130的转向角等。
确定模块320可以被配置用于基于行驶信息确定控制参数。例如，确定模块320可以基于车辆130的速度和当前位置与预定停车位置之间的距离来确定可用于制动车辆130的目标加速度。如本文所用，目标加速度是指制动控制参数，制动设备134可在其上调节车辆130的实际加速度。例如，制动设备134可以控制刹车片的操作来调节车辆130的实际加速度以达到和/或维持目标加速度。所述目标加速度可以表明车辆130的速度变化。所述目标加速度可以是正加速度或负加速度(即减速度)。确定模块320可以预设时间段(例如，20ms)确定目标加速度。
通信模块330可以被配置为在处理引擎112和车辆130的控制组件(例如，制动设备134)之间交换信息和/或数据。例如，通信模块330可以将目标加速度发送到制动设备134以制动车辆130。在某些实施例中，通信模块330可以将目标加速度发送到车辆130的动力产生部件(例如，发动机)以调节实际加速度。
处理引擎112中的模块可以经由有线连接或无线连接彼此连接或通信。有线连接可以包括金属线缆、光缆、混合电缆等或其任意组合。无线连接可以包括局域网络(LocalArea Network，LAN)、广域网络(Wide Area Network，WAN)、蓝牙、紫蜂网络、近场通信(NearField Communication，NFC)等或其任意组合。两个或以上模块可以被组合为单个模块，且所述模块中的任一个可以被分成两个或以上单元。例如，获取模块310和确定模块320可以组合为单个模块，其可以获得行驶信息，并基于行驶信息确定控制参数。又例如，处理引擎112可包括用于存储与车辆相关的信息和/或数据的存储模块(未示出)(例如，行驶信息、控制参数)。
图4是根据本申请的一些实施例所示的用于确定与车辆相关联的控制参数的示例性过程的流程图。流程400可以由自动控制系统100执行。例如，流程400可以实现为存储在ROM 230或RAM 240中的一组指令。处理器220和/或图3中的模块可以执行该组指令，并且当执行指令时，可以将其配置为执行流程400。以下所示流程的操作仅出于说明的目的。在一些实施例中，可以利用未描述的一个或以上附加操作和/或未讨论的一个或以上操作来完成流400。另外，以下描述的如图4所示的流程400的操作的顺序不是限制性的。
在步骤410，处理引擎112(例如，获取模块310)(例如，处理器220的接口电路)可以获得车辆(例如，车辆130)的行驶信息。处理引擎112可以周期性地(即，每隔一个预设时间段之后(例如，每20ms))获得所述行驶信息。在一些实施例中，所述行驶信息可以包括车辆130的速度(例如，瞬时速度)、车辆130的当前位置、车辆130的当前位置与目的地150(例如，预定的停车位置)之间的距离等。在一些实施例中，所述行驶信息还可包括车辆130的加速度(例如，瞬时加速度)、车辆130的转向角等。在一些实施例中，处理引擎112可以从至少两个传感器(例如，距离传感器131、速度传感器132、位置传感器133等)获得所述行驶信息。在一些实施例中，处理引擎112可以从本申请中其他地方披露的存储设备(例如，存储器140)获得驱动信息。
在步骤420，处理引擎112(例如，确定模块320)(例如，处理器220的处理电路)可以基于所述行驶信息确定控制参数。例如，处理引擎112可以基于车辆130的速度和当前位置与预定的停车位置之间的距离来确定可用于制动车辆130的目标加速度。如本文所使用的，所述目标加速度是指制动控制参数，制动设备134可在其上调节车辆130的实际加速度。例如，制动设备134可以控制刹车片的操作以调节车辆130的实际加速度以达到和/或维持目标加速度。结合步骤410所描述的，处理引擎112可以周期性地(例如，每20ms)基于所述行驶信息确定控制参数。
在步骤430，处理引擎112(例如，通信模块330)(例如，处理器220的接口电路)可以将所述控制参数发送到控制组件以控制车辆130。例如，处理引擎112可以将目标加速度发送到制动设备134，以提示制动设备134调整车辆130的实际加速度。在某些实施例中，处理引擎112可以将目标加速度传输到车辆130的动力产生部件(例如，发动机)以调节实际加速度。
出于说明的目的，本申请以描述制动过程作为示例，应当注意的是，处理引擎112可以确定与加速过程相关联的控制参数，并将控制参数发送到加速器以控制加速过程。
应该注意的是，上述描述仅出于说明性目的而提供，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的变化和修改。然而，所述变化和修改不会背离本申请的范围。例如，一个或以上其他可选步骤(如，存储步骤)可以被添加至示例性流程400中的任意位置。在存储步骤中，处理引擎112可以将与车辆相关联的信息和/或数据(例如，行驶信息、控制参数)存储在与本申请中其他地方披露的存储设备(例如，存储器140)中。
图5是根据本申请的一些实施例所示的示例性确定模块的框图。确定模块320可包括参考加速度确定单元510、校正系数确定单元520和目标加速度确定单元530。
参考加速度确定单元510可以被配置为确定与车辆130相关联的时间点处的参考加速度。如这里所使用的，参考加速度指的是理想加速度，控制组件(例如，制动设备134)可以基于此控制车辆130准确地停在预定的停车位置。换句话说，对于制动过程期间的任何时间点，如果控制组件可以在该时间点调整车辆130的实际加速度以等于理想加速度，则车辆130可以准确地停在预定的停车位置。
在一些实施例中，参考加速度确定单元510可以基于车辆130的行驶信息(例如，车辆130在该时间点的瞬时速度、在该时间点车辆130的当前位置与目的地150之间的距离等)确定在该时间点时的参考加速度。在一些实施例中，参考加速度确定单元510可以每隔一个预设时间段(例如，每20ms)确定参考加速度。
校正系数确定单元520可以被配置为确定校正系数。在一些实施例中，所述校正系数可以用于确定目标加速度，该目标加速度可以被发送到控制组件(例如，制动设备134)以控制车辆130。在一些实施例中，众所周知，用于向控制组件发送确定的加速度(例如，理想加速度)的传输过程和控制组件的反应都需要一些时间(这里，我们可以假设确定加速需求的过程几乎为零)，这导致在确定加速度的时间点和控制组件操作车辆130的时间点之间的时间延迟(例如，图7中所示的ΔT)。因此，处理引擎112引入校正系数并基于校正系数确定校正加速度(即目标加速度)，其中，目标加速度近似于控制组件(例如，制动设备134)操作车辆130的时间点的理想加速度(例如，参见图7及其描述)。
在一些实施例中，校正系数确定单元520可以通过使用模拟模型来确定校正系数。例如，校正系数确定单元520可以基于一个或以上特征(例如，车辆类型、车重、车辆型号、车辆年份等)对车辆130进行模拟操作，并基于模拟结果确定校正系数。在一些实施例中，校正系数确定单元520可以进一步基于一个或以上测试结果来修改校正系数。在一些实施例中，校正系数可以在预定的时间间隔(例如，1年)期间固定，或者可以在不同情况下可调节。例如，校正系数确定单元520可以基于新执行的模拟和/或新获得的测试结果在预定的时间间隔(例如，1个月、2个月、1年等)更新校正系数。
目标加速度确定单元530可以被配置为基于参考加速度和校正系数确定目标加速度。例如，目标加速度确定单元530可以基于在第一时间点处的第一参考加速度和在第二时间点处的第二参考加速度以及校正系数来确定目标加速度，其中，所述第二时间点和所述第一时间点由预设时间段(例如，20ms)分开。
确定模块320中的单元可以经由有线连接或无线连接彼此连接或通信。有线连接可以包括金属线缆、光缆、混合电缆等或其任意组合。无线连接可以包括局域网络(LocalArea Network，LAN)、广域网络(Wide Area Network，WAN)、蓝牙、紫蜂网络、近场通信(NearField Communication，NFC)等或其任意组合。两个或以上的单元可以组合成单个模块，并且任何一个模块可以分为两个或以上子单元。例如，参考加速度确定单元510和校正系数确定单元520可以组合为单个模块，其可以确定参考加速度和校正系数。又例如，确定模块320可包括用于存储与车辆130相关的信息和/或数据的存储单元(未示出)(例如，参考加速度、校正系数、目标加速度等)。
图6是根据本申请的一些实施例所示的用于确定目标加速度的示例性过程的流程图。流程600可以由自动控制系统100执行。例如，流程600可以实现为存储在ROM 230或RAM240中的一组指令。处理器220和/或图5中的单元可以执行该组指令，并且当执行指令时，可以将其配置为执行流程600。以下所示流程的操作仅出于说明的目的。在一些实施例中，可以利用未描述的一个或以上附加操作和/或未讨论的一个或以上操作来完成流程。另外，以下面熟的如图6所示的操作的顺序不是限制性的。
在步骤610，处理引擎112(例如，参考加速度确定510)(例如，处理器220的处理电路)可以在第一时间点(例如，图7中所示的时间点T1)确定第一参考加速度。例如，处理引擎112可以根据下面的公式(1)确定第一时间点处的第一加速度：
其中，aT1是指在第一时间点的第一参考加速度，vT1是指第一时间点的车辆130的瞬时速度，并且DT1指的是在第一时间点处车辆130的当前位置与目的地150(例如，预定的停车位置)之间的距离。如这里所使用的，参考加速度指的是理想加速度，控制组件(例如，制动设备134)可以基于此控制车辆130准确地停在预定的停车位置。
在步骤620，处理引擎112(例如，参考加速度确定单元510)(例如，处理器220的处理电路)可以在第二时间点(例如，图7中所示的时间点T2)确定第二参考加速度。所述第二时间点和第一时间点可以由预设时间段(例如，20ms)分开。例如，处理引擎112可以根据公式(2)确定第二时间点处的第二加速度：
其中，aT2指的是第二时间点的第二参考加速度，vT2指的是第二时间点的车辆130的瞬时速度，DT2指的是在第二时间点处车辆130的当前位置与目的地150之间的距离。
在步骤630，处理引擎112(例如，校正系数确定单元520)(例如，处理器220的处理电路)可以获得校正系数。结合图5所述，校正系数可用于确定目标加速度，该目标加速度可被发送到控制组件(例如，制动设备134)以控制车辆130。
在一些实施例中，处理引擎112可以通过使用模拟模型来获得校正系数，所述模拟模型被配置为模拟车辆130的操作。例如，处理引擎112可以基于一个或以上特征(例如，车辆类型、车重、车辆型号、车辆年份等)来模拟车辆130的操作，并基于模拟结果确定校正系数。在一些实施例中，处理引擎112可以进一步基于一个或以上测试结果来修改校正系数。在一些实施例中，校正系数可以在预定的时间间隔(例如，1年)期间固定，或者可以在不同情况下可调节。例如，处理引擎112可以基于新执行的模拟和/或新获得的测试结果在预定的时间间隔(例如，1个月、2个月、1年等)更新校正系数。
在步骤640，处理引擎112(例如，目标加速度确定单元530)(例如，处理器220的处理电路)可以基于第一参考加速度、第二参考加速度和校正系数确定第二时间点的目标加速度。例如，处理引擎112可以根据下面的公式(3)确定目标加速度：
a′T2＝ηaT1+(1-η)aT2 (3)
其中，a′T2指的是第二时间点的目标加速度，η指的是校正系数，aT1指的是第一时间点的第一参考加速度，aT2指的是第二时间点的第二参考加速度。
在一些实施例中，对于处理引擎112确定开始改变速度(例如，开始制动过程)的开始时间点(例如，图7中所示的T0)，处理引擎112可以根据公式(1)或公式(2)确定加速度作为目标加速度。
此外，结合步骤430所述，处理引擎112可以将目标加速度传送到车辆130的控制组件(例如，制动设备134)以提示控制组件调整车辆130的实际加速度。
为了说明的目的，本申请在第二时间点描述了特定的目标加速度，作为一个例子，应该注意处理引擎112可以周期性地(即，每次在预定的时间段之后(例如，每20ms))确定至少两个目标加速度并且发送到控制组件以控制车辆130的制动过程。
应该注意的是，上述仅出于说明性目的而提供，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的变化和修改。然而，变化和修改不会背离本申请的范围。例如，校正系数可以是系统100的默认设置。
图7是根据本申请的一些实施例所示的示例性制动过程的示意图。如图所示，T0指的是处理引擎112确定开始改变速度(例如，开始制动过程)时的开始时间点。处理引擎112可以获得车辆130的瞬时速度以及车辆130的当前位置与目的地150之间的距离，并且在开始时间点(例如，根据公式(1)或公式(2))确定参考加速度(即，aT0，理想加速度)作为目标加速度(即，aT0’)。此外，处理引擎112可以将目标加速度发送到控制组件(例如，制动设备134)。在接收到目标加速度之后，控制组件可以分析目标加速度并在时间点T0’基于目标加速度操作车辆130。
结合图6所述，T1指的是第一时间点，T2指的是第二时间点，并且第二时间点和第一时间点由预设时间段分开(例如，5ms、10ms、20ms、30ms、50ms或100ms)。处理引擎112可以在第二时间点确定目标加速度(即，aT2’)(例如，根据公式(3))并将目标加速度发送到控制组件。在接收到目标加速度之后，控制组件可以分析目标加速度并在时间点T2’基于目标加速度操作车辆130。
如图所示，可以看出，在处理引擎112确定目标加速度的时间点与控制组件操作车辆130的时间点之间存在时间延迟(即ΔT)。因此，在一些实施例中，处理引擎112引入校正系数(例如，参见本申请中其他地方披露的描述)，其可以使目标加速度在控制组件操作车辆130的时间点接近理想加速度。在某些实施例中，目标加速度是无限或不可测量地接近理想加速度，确保车辆能够在预定位置精确且准确地停止。
图8是根据本申请的一些实施例所示的示例性校正系数确定单元的框图。校正系数确定单元520可包括模拟子单元810、修正子单元820和适配子单元830。
模拟子单元810可以被配置为基于模拟模型确定候选校正系数，模拟模型被配置为模拟车辆130的操作。模拟子单元810可以从本申请中其他地方披露的存储设备(例如，存储器140)获得模拟模型。模拟模型可配置有车辆130的一个或以上特征，例如车辆类型、车辆型号、车辆年份、车重、发动机功率、制动效率等。在一些实施例中，模拟模型还可以配置有参数，例如但不限于在第一时间点和第二时间点之间的预设时间段(例如，20ms)、路况、天气等。可以调整这些参数以使模拟更完整。模拟子单元810可以基于模拟模型模拟车辆130的制动过程，并基于模拟结果确定候选校正系数。
修正子单元820可以被配置为通过基于与候选校正系数相关联的至少一个测试结果修改候选校正系数来确定目标校正系数，其中测试车辆具有一个或以上与车辆130相似的特征。在某些实施例中，测试车辆具有与车辆130类似的车辆类型、车辆型号、车辆年份、车重、发动机功率和/或制动效率。在一些实施例中，测试结果可以包括测试车辆的测试初始速度、测试车辆的测试开始位置、测试目的地、实际停车位置、实际停车位置和测试目的地之间的偏移距离等。在某些实施例中，目标校正系数被确定为校正系数，以最小化测试结果与来自模拟模型的结果之间的差异。在某些实施例中，需要多个测试结果来提高修正的可靠性。
适配子单元830可以被配置为自适应地调整校正系数。例如，在实践中，自适应子单元830可以基于车辆信息、行驶信息、行驶控制信息(例如，实际停车位置和预定的停车位置之间的差异)等或其任意组合自适应地调整校正系数。自适应子单元830可以基于迫零算法、最速下降算法、最小均方(LMS)算法等来调整校正系数。
校正系数确定单元520中的子单元可以通过有线连接或无线连接彼此连接或通信。有线连接可以包括金属线缆、光缆、混合电缆等或其任意组合。无线连接可以包括局域网络(Local Area Network，LAN)、广域网络(Wide Area Network，WAN)、蓝牙、紫蜂网络、近场通信(Near Field Communicatio，NFC)等或其任意组合。子单元的两个或以上可以组合成单个单元，并且子单元中的任何一个可以被分成两个或以上块。例如，模拟子单元810和修改子单元820可以组合作为单个单元，其可以确定候选校正系数，并可以通过基于至少一个测试结果修正候选校正系数来确定目标校正系数。又例如，校正系数确定单元520可以包括用于存储与校正系数相关的信息和/或数据的存储子单元(未示出)(例如，模拟模型、候选校正系数、测试结果、目标校正系数等)。
图9是根据本申请的一些实施例所示的用于确定校正系数的示例性过程的流程图。流程900可以由自动控制系统100执行。例如，流程900可以实现为存储在ROM 230或RAM240中的一组指令。处理器220和/或图8中的子单元可以执行该组指令，并且当执行指令时，可以将其配置为执行流程900。以下所示流程的操作仅出于说明的目的。在一些实施例中，可以利用未描述的一个或以上附加操作和/或没有所讨论的一个或以上操作来完成流程900。另外，以下描述的如图9所示流程900的操作的顺序不是限制性的。
在步骤910，处理引擎112(例如，模拟子单元810)(例如，处理器220的接口电路)可以获得模拟模型，所述模拟模型被配置为模拟车辆130的操作。模拟子单元810可以从本申请中其他地方披露的存储设备(例如，存储器140)获得模拟模型。
在步骤920，处理引擎112(例如，模拟子单元810)(例如，处理器220的处理电路)可以基于模拟模型确定候选校正系数。在一些实施例中，模拟模型可配置有车辆130的一个或以上特征(例如，车辆类型、车重、车辆型号、车辆年份、动机功率、制动效率等)。处理引擎112可以基于根据模拟模型的特征来模拟车辆130的操作(例如，车辆130的制动过程)。在一些实施例中，模拟模型可以进一步配置有预设时间段(例如，20ms)、路况、天气等。可以调整这些参数以使模拟更完整。
例如，处理引擎112可以确定初始校正系数(例如，0)并基于初始系数模拟车辆130的制动过程。此外，处理引擎112可以基于至少两个模拟结果迭代地更新初始校正系数，直到满足预定条件，例如，多次迭代超过第一阈值，或者当前校正系数与先前迭代中的先前校正系数之间的差小于第二阈值等。
在步骤930，处理引擎112(例如，修正子单元820)(例如，处理器220的接口电路)可以利用具有类似一个或以上特征的测试车辆，获得与候选校正系数相关的至少一个测试结果。在某些实施例中，测试车辆具有与车辆130类似的车辆类型、车辆型号、车辆年份、车重、发动机功率和/或制动效率。在一些实施例中，为了获得更准确的校正系数，可以基于候选校正系数对测试车辆执行一个或以上测试(例如，制动测试)。
以特定测试为例，处理引擎112可以确定测试车辆的测试初始速度(即，处理引擎112确定开始制动过程的时间点的速度)、测试开始位置(即，处理引擎112确定开始制动过程的位置)、测试目的地、测试开始位置和测试目的地之间的测试距离等。此外，处理引擎112可以基于候选校正系数确定测试目标加速度(例如，根据公式(3))，并将测试目标加速度发送到测试车辆的制动设备，以提示制动设备调整测试车辆的实际加速度。最后，控制组件可以控制测试车辆停在停车位置(即，实际停车位置)。处理引擎112可以进一步确定实际停车位置和测试目的地之间的偏移距离。在某些实施例中，目标是最小化偏移距离。
在步骤940，处理引擎112(例如，修正子单元820)(例如，处理器220的处理电路)可以通过基于至少一个测试结果修改候选校正系数来确定目标校正系数。在某些实施例中，目标校正系数被确定为校正系数，以最小化测试结果与来自模拟模型的结果之间的差异。例如，处理引擎112可以基于与至少一个测试结果相关联的偏移距离确定校正系数的修正值(例如，±0.5％～±1％)，并基于修正值修改候选校正系数。在某些实施例中，需要多个测试结果来提高修正的可靠性。
在一些实施例中，校正系数可以是自适应的。例如，在实践中，处理引擎112可以基于车辆信息、行驶信息、驾驶控制信息(例如，实际停车位置和预定停车位置之间的差异)等，或其组合，自适应地调整校正系数。
应该注意的是，上述仅出于说明性目的而提供，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的变化和修改。然而，变化和修改不会背离本申请的范围。例如，模拟模型可以进一步配置有车辆130或与车辆130类似地使用车辆的磨损信息(例如，使用持续时间、里程、在有害条件下暴露、保养程度等)。在某些实施例中，处理引擎112可以基于新执行的模拟和/或一个或以上新获得的测试结果周期性地更新目标校正系数。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于阅读此申请后的本领域的普通技术人员来说，上述发明披露仅作为示例，并不构成对本申请的限制。虽然此处并未明确说明，但本领域的普通技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。
同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。例如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特性。因此，应当强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或以上提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或以上实施例中的某些特征、结构或特性可以进行适当的组合。
此外，本领域的普通技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的过程、机器、产品或物质的组合，或对其任何新的和有用的改良。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括韧体、常驻软件、微代码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“单元”、“模块”或“系统”。此外，本申请的各方面可以采取体现在一个或以上计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，其中计算机可读程序代码包含在其中。
计算机可读信号介质可能包含一个内含有计算机程序代码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。此类传播信号可以有多种形式，包括电磁形式、光形式等或任何合适的组合。计算机可读信号介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通信、传播或传输供使用的程序。位于计算机可读信号介质上的程序代码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF等，或任何上述介质的组合。
本申请各部分操作所需的计算机程序代码可以用任意一种或以上程序设计语言编写，包括面向对象程序设计语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化程序设计语言如C程序设计语言、Visual Basic、Fortran2103、Perl、COBOL 2102、PHP、ABAP，动态程序设计语言如Python、Ruby,和Groovy，或其他程序设计语言等。该程序代码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后一种情况下，远程计算机可以通过任何类型的网络连接到用户的计算机，包括局部区域网络(local area network，LAN)或广域网(wide areanetwork，WAN)，或者可以连接到外部计算机(用于例如，通过互联网使用互联网服务提供者)或在云计算环境中或作为服务提供，例如软件即服务(Software as a Service，SaaS)。
此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，尽管上述各种组件的实现可以体现在硬件设备中，但是它也可以实现为仅软件解决方案，例如，在现有服务器或移动设备上的安装。
同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或以上发明实施例的理解，前文对本申请的实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。然而，本申请的该方法不应被解释为反映所声称的待扫描对象物质需要比每个权利要求中明确记载的更多特征的意图。相反，发明的主体应具备比上述单一实施例更少的特征。

Claims (17)

1.一种系统，包括：
至少一个存储介质，包括用于确定与车辆相关的控制参数的一组指令；
至少一个处理器与所述至少一个存储介质通信，其中，当执行所述一组指令时，所述至少一个处理器被配置为使所述系统：
在第一时间点确定第一参考加速度；
在第二时间点确定第二参考加速度，其中，所述第一时间点和所述第二时间点
由预设时间段分开；
通过使用模拟模型获得校正系数，所述模拟模型被配置为模拟所述车辆的操
作；以及
根据所述第一参考加速度、所述第二参考加速度和所述校正系数，在所述第二
时间点确定目标加速度。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述至少一个处理器被配置为使所述系统进一步：
将所述目标加速度发送至所述车辆的控制组件，以提示所述控制组件调整所述车辆的实际加速度。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，为获得所述校正系数，所述至少一个处理器被配置为使所述系统进一步：
根据所述模拟模型确定候选校正系数，所述模拟模型配置有所述车辆的一个或以上特征；
使用具有类似的一个或以上特征的测试车辆获得与所述候选校正系数相关的至少一个测试结果；以及
基于所述至少一个测试结果通过修改所述候选校正系数确定所述校正系数。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述车辆的所述一个或以上特征包括以下中的至少一个：
车辆类型，
车辆型号，
车重，
车辆年份，
发动机功率，或
制动效率。
5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述模拟模型进一步配置有以下中的至少一个：
所述预设时间段，
路况，或
天气。
6.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述与所述测试车辆相关的所述至少一个测试结果包括以下中的至少一个：
所述测试车辆的测试初始速度、测试开始位置、测试目的地、实际停车位置或所述测试目的地与所述实际停车位置之间的偏移距离。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述校正系数是自适应的。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的系统，其特征在于，
为在所述第一时间点确定所述第一参考加速度，所述至少一个处理器被配置为使所述系统进一步：
在所述第一时间点确定所述车辆的第一速度，
在所述第一时间点获取所述车辆的第一位置，
确定所述第一位置和目的地之间的第一距离，以及
根据所述第一速度和所述第一距离确定在所述第一时间点的第一参考加速度；或
为在所述第二时间点确定所述第二参考加速度，所述至少一个处理器还用于：
在所述第二时间点确定所述车辆的第二速度，
在所述第二时间点获取所述车辆的第二位置，
确定所述第二位置和目的地之间的第二距离，以及
根据所述第二速度和所述第二距离，确定在所述第二时间点的第二参考加速
度。
9.一种在计算设备上实现的方法，该计算设备具有至少一个处理器、至少一个存储介质和连接到网络的通信平台，所述方法包括：
在第一时间点确定第一参考加速度；
在第二时间点确定第二参考加速度，其中，所述第一时间点和所述第二时间点由预设的时间段分开；
通过使用模拟模型获得校正系数，所述模拟模型被配置为模拟所述车辆的操作；以及
根据所述第一参考加速度、所述第二参考加速度和所述校正系数，在所述第二时间点确定目标加速度。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，进一步包括：
将所述目标加速度发送至所述车辆的控制组件，以提示所述控制组件调整所述车辆的实际加速度。
11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述通过所述模拟模型获得所述校正系数进一步包括：
根据所述模拟模型确定候选校正系数，所述模拟所述配置有所述车辆的一个或以上特征；
使用具有类似的一个或以上特征的测试车辆获得与所述候选校正系数相关的至少一个测试结果所述；以及
基于所述至少一个测试结果通过修改所述候选校正系数来确定所述校正系数。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述车辆的所述一个或以上特征包括以下中的至少一个：
车辆类型，
车辆型号，
车重，
车辆年份，
发动机功率，或
制动效率。
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述模拟模型进一步配置有以下中的至少一个：
所述预设时间段，
路况，或
天气。
14.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述与测试车辆相关的所述至少一个测试结果包括以下中的至少一个：
所述测试车辆的测试初始速度、测试开始位置、测试目的地、实际停车位置或所述测试目的地与所述实际停车位置之间的偏移距离。
15.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述校正系数是自适应的。
16.根据权利要求9-15中任一项所述的方法，其特征在于，
在所述第一时间点确定所述第一加速度包括：
在所述第一时间点确定所述车辆的第一速度，
在所述第一时间点获得所述车辆的第一位置，
确定所述第一位置和目的地之间的第一距离，以及
根据所述第一速度和所述第一距离确定在所述第一时间的所述第一参考加速
度；或
在所述第二时间点确定所述第二加速度包括：
在所述第二时间点确定所述车辆的第二速度，
在所述第二时间点获得所述车辆的第二位置，
确定所述第二位置和目的地之间的第二距离，以及
根据所述第二速度和所述第二距离，确定在所述第二时间点的所述第二参考加
速度。
17.一种非暂时性计算机可读介质，包括用于确定与车辆相关的控制参数的一组指令，其中，当由至少一个处理器执行时，所述一组指令指示所述至少一个处理器执行以下动作：
在第一时间点确定第一参考加速度；
在第二时间点确定第二参考加速度，其中，所述第一时间点和所述第二时间点由预设时间段分开；
通过使用模拟模型获得校正系数，所述模拟模型被配置为模拟所述车辆的操作；以及
根据所述第一参考加速度、所述第二参考加速度和所述校正系数，在所述第二时间点确定目标加速度。
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