CN110262509B - 车辆自动驾驶方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种基于车道中心线的车辆自动驾驶方法和装置，其中，方法包括：识别当前车辆行驶的车道中心线，并获取当前车辆和车道中心线之间的水平距离、当前车辆的实时车速和实时运动曲率；根据预设的第一螺旋线公式对水平距离、实时车速和实时运动曲率计算，获取基准螺旋线的参数；根据预设的第二螺旋线公式，对参数、实时车速和实时运动曲率计算，获取当前螺旋线；根据当前螺旋线的第一曲率确定方向盘的转角指令，并根据转角指令控制当前车辆进行自动驾驶。由此，基于螺旋线进行自动驾驶控制，保证了自动驾驶的体感，且基于预先确定的公式，可直接确定出当前车辆行驶对应的螺旋线，在降低运算量的同时保证了控制精度。

Description

车辆自动驾驶方法和装置
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，尤其涉及一种基于车道中心线的车辆自动驾驶方法和装置。
背景技术
无人驾驶汽车集自动控制、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，其中，车辆控制系统是无人驾驶必须的环节，它控制车辆按照期望的路径行驶。车辆控制系统又可分为纵向和横向控制，纵向控制汽车的加减速，横向则控制车辆的转向、变道以及车道保持，其中，横向控制在整个自动驾驶系统中有十分重要的意义，车辆的直线，转向，变道行驶都离不开横向控制。
相关技术中，基于最优化方法实现横向控制，然而这种控制方法的运算量大，对无人驾驶平台的计算性能要求高。在目前大多数平台上都会出现运算性能不足，控制输出频率低，导致控制失稳问题。
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基于车道中心线的车辆自动驾驶方法，以
基于螺旋线进行自动驾驶控制，保证了自动驾驶的体感，且基于预先确定的公式，可直接确定出当前车辆行驶对应的螺旋线，在降低运算量的同时保证了控制精度。
本发明的第二个目的在于提出一种基于车道中心线的车辆自动驾驶装置。
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计算机可读存储介质。
为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种基于车道中心线的车辆自动驾驶方法，包括以下步骤：识别当前车辆行驶的车道中心线，并获取所述当前车辆和所述车道中心线之间的水平距离、所述当前车辆的实时车速和实时运动曲率；根据预设的第一螺旋线公式对所述水平距离、所述实时车速和实时运动曲率计算，获取基准螺旋线的参数；根据预设的第二螺旋线公式，对所述参数、所述实时车速和实时运动曲率计算，获取所述当前螺旋线；根据所述当前螺旋线的第一曲率确定所述方向盘的转角指令，并根据所述转角指令控制当前车辆进行自动驾驶。
另外，本发明实施例的基于车道中心线的车辆自动驾驶方法，还具有如下附加的技术特征：
可选地，在所述根据所述当前螺旋线的第一曲率确定所述方向盘的转角指令之前，包括：获取所述当前车辆和所述车道中心线的夹角；根据所述夹角和所述当前螺旋线获取第二曲率；判断所述第一曲率和所述第二曲率的差值是否在预设范围内；若所述差值不在所述预设范围内，则根据预设修正策略修正所述第一曲率。
可选地，在所述并根据所述转角指令控制所述当前车辆的方向盘转角以实现车辆的自动驾驶之前，还包括：判断所述当前车辆的横摆角速度是否为零；
若所述横摆角速度不为零，则根据所述实时运动曲率修正所述转角指令。
可选地，所述第一螺旋线公式为：
Figure BDA0002125514400000021
其中，ΔY是所述水平距离，V是所述实时车速，A_Cur是对所述实时运动曲率求导得到的曲率变化率，VR、YR和A_CurR是所述基准螺旋线的参数。
可选地，所述第二螺旋线公式为：
Figure BDA0002125514400000022
其中，Curvatrue是所述当前螺旋线，CurR是所述基准螺旋线的曲率，A_CurR是对所述基准螺旋线的曲率的求导获得的曲率变化率，VR为基准车速，V是所述实时车速，A_Cur是对所述实时运动曲率求导得到的曲率变化率。
本发明第二方面实施例提出了一种基于车道中心线的车辆自动驾驶装置，包括：第一获取模块，用于识别当前车辆行驶的车道中心线，并获取所述当前车辆和所述车道中心线之间的水平距离、所述当前车辆的实时车速和实时运动曲率；第二获取模块，用于根据预设的第一螺旋线公式对所述水平距离、所述实时车速和实时运动曲率计算，获取基准螺旋线的参数；第三获取模块，用于根据预设的第二螺旋线公式，对所述参数、所述实时车速和实时运动曲率计算，获取所述当前螺旋线；控制模块，用于根据所述当前螺旋线的第一曲率确定所述方向盘的转角指令，并根据所述转角指令控制当前车辆进行自动驾驶。
另外，本发明实施例的基于车道中心线的车辆自动驾驶装置，还具有如下附加的技术特征：
可选地，还包括：第四获取模块，用于获取所述当前车辆和所述车道中心线的夹角；第五获取模块，用于根据所述夹角和所述当前螺旋线获取第二曲率；第一判断模块，用于判断所述第一曲率和所述第二曲率的差值是否在预设范围内；
可选地，还包括：第二判断模块，用于判断所述当前车辆的横摆角速度是否为零；第二修正模块，用于在所述横摆角速度不为零时，根据所述实时运动曲率修正所述转角指令。
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，以用于实现如第一方面实施例所述的基于车道中心线的车辆自动驾驶方法。
本发明第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所述的基于车道中心线的车辆自动驾驶方法。
本发明实施例提供的技术方案至少具有如下附加的技术特征：
基于螺旋线进行自动驾驶控制，保证了自动驾驶的体感，且基于预先确定的公式，可直接确定出当前车辆行驶对应的螺旋线，即通过一条基准螺旋线，直接求得其他速度和曲率变化率下的螺旋线，可有效简化螺旋线的计算逻辑，缩短系统运算时间，提高控制算法的效率，减小对系统资源的占用，减小对高性能平台的依赖，减小量产成本，在降低运算量的同时保证了控制精度。
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为本发明实施例所提供的一种基于车道中心线的车辆自动驾驶方法的流程示意图；
图2为根据本实施例所提供的一种车道中心线示意图；
图3为本发明实施例所提供的一种基于车道中心线的车辆自动驾驶方法的应用场景示意图；
图4为本发明实施例所提供的一种基准螺旋线示意图；
图5为本发明实施例所提供的另一种基于车道中心线的车辆自动驾驶方法示意图；
图6是根据本发明一个实施例的基于车道中心线的车辆自动驾驶装置的结构示意图；
图7是根据本发明另一个实施例的基于车道中心线的车辆自动驾驶装置的结构示意图；以及
图8是根据本发明又一个实施例的基于车道中心线的车辆自动驾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。
下面参考附图描述本发明实施例的基于车道中心线的车辆自动驾驶方法和装置。
为了实现更稳定效率很高的无人驾驶的横向控制，本发明为无人驾驶系统提供了一套新的横向控制方法，利用其指令可控制车辆平顺地实现侧向中心线跟随，过弯，变道等横向运动，并且相比现有技术的控制方法，本发明灵活运用螺旋线原理，物理关系清晰，输出的曲率指令连续且舒适，可极大提升横向自动驾驶的体感，同时本发明根据螺旋线关系给出指令可极大降低运算量，降低算法对车辆模型的依赖，实现成本低，高普适性，本发明通过一条本征螺旋线，直接求得其他速度和曲率变化率下的螺旋线，可有效简化螺旋线的计算逻辑，缩短系统运算时间，提高控制算法的效率，减小对系统资源的占用，减小对高性能平台的依赖，减小量产成本。
图1为本发明实施例所提供的一种基于车道中心线的车辆自动驾驶方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：
步骤101，识别当前车辆行驶的车道中心线，并获取当前车辆和车道中心线之间的水平距离、当前车辆的实时车速和实时运动曲率。
应当理解的是，车道中心线是车辆当前行驶的车道的中心线位置，比如，如图2所示，当前车辆行驶在车道A，则车道A的中心线位置为车道中心线，在本发明的一个实施例中，可以基于车载摄像头或者与卫星通信获取当前车辆正在行驶的车道图片，进而，基于图像识别算法识别车道图片对应的车道的中心位置为车道中心线的位置，比如，基于图像识别算法识别到车道的边缘位置，基于车道两侧边缘位置确定车道中心线。
具体的，以车道中心线为参考确定当前车辆和车道中心线之间的螺旋线，以便于提高车辆控制的精确度和体感。在本实施例中，为了获取当前车辆和车道中心线之间的螺旋线，获取当前车辆和车道中心线之间的水平距离，为了避免车辆的姿态对水平距离获取的影响，如图3所示，水平距离可以为车辆中心位置距离车道线的横向的水平距离，进而，可以基于与车辆CAN和IMU单元的通信获取车辆当前的上实时车速和实时运动曲率。本发明的实施例中，主要以获取预先发现的水平距离、当前车辆的实时车速和实时运动曲率与螺旋线的物理关系，发现当前车辆的当前螺旋线。
步骤102，根据预设的第一螺旋线公式对水平距离、实时车速和实时运动曲率计算，获取基准螺旋线的参数。
步骤103，根据预设的第二螺旋线公式，对参数、实时车速和实时运动曲率计算，获取当前螺旋线。
可以理解，预先构建多个基准螺旋线公式，本申请中，基于当前车辆的实时车速等实时参数确定与其对应的基准螺旋线公式的参数，以便于基于基准螺旋线发现和当前车辆的实时车速等实时参数的物理对应关系，确定当前车辆对应的当前螺旋线。
具体的，基于预设的第一螺旋线公式对水平距离、实时车速和实时运动曲率计算，获取基准螺旋线的参数，其中，作为一种可能的实现方式，第一螺旋线公式为下述公式(1)：
Figure BDA0002125514400000051
其中，ΔY是水平距离，V是实时车速，A_Cur是对实时运动曲率求导得到的曲率变化率，VR、YR和A_CurR是基准螺旋线的参数，由于VR、YR和A_CurR之间的关系可由对应的基准螺旋线公式得到，因此，可以求得VR、YR和A_CurR。
具体而言，当基准螺旋线如图4所示，基准螺旋线上的切线和水平方向上的夹角为YawR(t)，则首先获得基准螺旋线上曲率的变化方程为公式(2)：
CurR(t)＝A_CurR×t 公式(2)
在公式(2)中，CurR(t)为基准曲率，A_CurR为变化曲率，根据公式(3)，可以获取基准螺旋线上的切线和水平方向上的夹角、基准曲率和基准车速的对应关系，其中公式(3)为：
Figure BDA0002125514400000052
对公式(3)积分后可得到公式(4):
Figure BDA0002125514400000053
进而，根据夹角变化的积分，可以得到距离与夹角的对应关系，其中，该对应关系如下公式(5)和(6)：
Figure BDA0002125514400000054
Figure BDA0002125514400000055
其中，参照图4，即在基准车道线上设定坐标系，X轴沿基准车道线切线方向，向前为正，Y轴垂直于切线，向左为正，XR(t)为基准螺旋线在水平方向上的距离，YR(t)为基准螺旋线在竖直方向上的距离，进而，公式(5)和(6)带入公式(4)进行菲涅耳积分计算可以得到下述公式(7)：
Figure BDA0002125514400000061
应当理解的是，基于上述公式(2)-(7)表示的基准螺旋线公式,可以得到VR、YR和A_CurR之间的对应关系，进而，可以求得VR、YR和A_CurR的参数值。
进一步的，在获取到基准螺旋线的参数后，根据预设的第二螺旋线公式，对参数、实时车速和实时运动曲率计算，获取当前螺旋线，也就是说，可以基于预先建立的物理对应关系，确定与当前车辆的实时运行参数匹配的螺旋线，其中，作为一种可能的实现方式，上述第二螺旋线公式可以如下公式(8)所示：
Figure BDA0002125514400000062
其中，在公式(8)中，Curvatrue是当前螺旋线，CurR是基准螺旋线的曲率，A_CurR是对基准螺旋线的曲率的求导获得的曲率变化率，VR为基准车速，V是实时车速，A_Cur是对实时运动曲率求导得到的曲率变化率。
在得到A_CurR、VR等基准螺旋线的参数后，可以基于该第二螺旋线公式获取到当前螺旋线。
步骤104，根据当前螺旋线的第一曲率确定方向盘的转角指令，并根据转角指令控制当前车辆进行自动驾驶。
具体的，在获取得到当前螺旋线后，根据当前螺旋线的第一曲率确定方向盘的转角指令，并根据转角指令控制当前车辆进行自动驾驶，由此，当前车辆沿着与车道中心线之间的实时螺旋线进行行驶，可控制车辆平顺地实现侧向车道中心线跟随，过弯，变道等横向运动。
当然，车辆在产生运动时，如图3所示，车身方向与车道中心线方向将产生夹角Yaw_lane2car，因而，为了补偿这种夹角，我们基于该夹角在求得对应的第二曲率。
具体而言，获取当前车辆和车道中心线的夹角，比如可以基于图像识别、红外传感器感测等方式获取当前车辆和车道中心线的夹角，进而，根据夹角和当前螺旋线获取第二曲率，该第二曲率是车辆在运动时的曲率。即以另外一个参数求取当前螺旋线的第二曲率，判断第一曲率和第二曲率的差值是否在预设范围内，比如是否相等，比如，如图5所示，第一曲率为CMD_Cur_base，第二曲率为CMD_Cur_Corr，通过CMD_Cur_Err＝CMD_Cur_base-CMD_Cur_Corr，CMD_Cur_Err是第一曲率和第二曲率的差值，在本申请中，通过CMD_Cur_Err判断当前车辆是否有在指令CMD_Cur_base的控制下按照螺旋线运动，若CMD_Cur_Err为0则判断其跟随当前螺旋线运动，如果不在预设范围内，比如，不为0，则根据预设的修正策略修正第一曲率，即认为跟随实时车速等确定的曲率并未真正跟随车道线，从而，对第一曲率进行修正，比如，基于以一个可调参数K修正偏差。
另外，上述实施例求得的曲率实际上是建立在当前车辆与车道中心线平行，且自身不存在横摆角速度的假设上。即根据转角指令控制当前车辆的方向盘转角以实现车辆的自动驾驶之前，确定当前车辆的横摆角速度是否为零，若横摆角速度不为零，则根据实时运动曲率修正转角指令。
在本发明的一个实施例中，为符合实际物理场景，继续参照图5，将车身当前运动轨迹的曲率作为前馈量加入到控制系统中，其中，该当前运动轨迹的曲率可以表示为CMD_Cur_Pre。由此，可得最终的曲率指令CMD_Cur为：CMD_Cur＝CMD_Cur_base+k*CMD_Cur_Err+CMD_Cur_Pre，其中，CMD_Cur_base为上述第一曲率，CMD_Cur_Err为上述第一曲率和第二曲率的差值，由此，将最终的曲率指令输入给方向盘控制系统，得到方向盘的转角指令，对车辆进行控制，以实现操纵车辆跟踪车道中心线。
由此，本发明使用横摆角偏差得到的螺旋线方程修正由横向偏差得到的螺旋线上曲率指令，可有效提高车辆横向的控制精度，控制车辆严格按螺旋线轨迹进行横向运动。
综上，本发明实施例的基于车道中心线的车辆自动驾驶方法，基于螺旋线进行自动驾驶控制，保证了自动驾驶的体感，且基于预先确定的公式，可直接确定出当前车辆行驶对应的螺旋线，即通过一条基准螺旋线，直接求得其他速度和曲率变化率下的螺旋线，可有效简化螺旋线的计算逻辑，缩短系统运算时间，提高控制算法的效率，减小对系统资源的占用，减小对高性能平台的依赖，减小量产成本，在降低运算量的同时保证了控制精度。
为了实现上述实施例，本发明还提出了一种基于车道中心线的车辆自动驾驶装置，图6是根据本发明一个实施例的基于车道中心线的车辆自动驾驶装置的结构示意图，如图6所示，该基于车道中心线的车辆自动驾驶装置包括：第一获取模块10、第二获取模块20、第三获取模块30、控制模块40，其中，
第一获取模块10，用于识别当前车辆行驶的车道中心线，并获取当前车辆和车道中心线之间的水平距离、当前车辆的实时车速和实时运动曲率。
第二获取模块20，用于根据预设的第一螺旋线公式对水平距离、实时车速和实时运动曲率计算，获取基准螺旋线的参数。
第三获取模块30，用于根据预设的第二螺旋线公式，对参数、实时车速和实时运动曲率计算，获取当前螺旋线。
控制模块40，用于根据当前螺旋线的第一曲率确定方向盘的转角指令，并根据转角指令控制当前车辆进行自动驾驶。
在本发明的一个实施例中，如图7所示，在如图6所示的基础上，该装置还包括：第四获取模块50、第五获取模块60、第一判断模块70和第一修正模块80，其中，
第四获取模块50，用于获取当前车辆和车道中心线的夹角。
第五获取模块60，用于根据夹角和当前螺旋线获取第二曲率。
第一判断模块70，用于判断第一曲率和第二曲率的差值是否在预设范围内。
第一修正模块80，用于在差值不在预设范围内时，根据预设修正策略修正第一曲率。
在本发明的一个实施例中，如图8所示，在如图6所示的基础上，该装置还包括：第二判断模块90和第二修正模块100，其中，
第二判断模块90，用于判断当前车辆的横摆角速度是否为零。
第二修正模块100，用于在横摆角速度不为零时，根据实时运动曲率修正转角指令。
需要说明的是，前述实施例对基于车道中心线的车辆自动驾驶方法的解释说明同样适用于本实施例的基于车道中心线的车辆自动驾驶装置，此处不再赘述。
综上，本发明实施例的基于车道中心线的车辆自动驾驶装置，基于螺旋线进行自动驾驶控制，保证了自动驾驶的体感，且基于预先确定的公式，可直接确定出当前车辆行驶对应的螺旋线，即通过一条基准螺旋线，直接求得其他速度和曲率变化率下的螺旋线，可有效简化螺旋线的计算逻辑，缩短系统运算时间，提高控制算法的效率，减小对系统资源的占用，减小对高性能平台的依赖，减小量产成本，在降低运算量的同时保证了控制精度。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机设备，包括处理器和存储器；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，以用于实现如前述任一实施例所述的基于车道中心线的车辆自动驾驶方法。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如前述任一实施例所述的基于车道中心线的车辆自动驾驶方法。
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 (8)

1.一种基于车道中心线的车辆自动驾驶方法，其特征在于，包括以下步骤：
识别当前车辆行驶的车道中心线，并获取所述当前车辆和所述车道中心线之间的水平距离、所述当前车辆的实时车速和实时运动曲率；
根据预设的第一螺旋线公式对所述水平距离、所述实时车速和实时运动曲率计算，获取基准螺旋线的参数；
根据预设的第二螺旋线公式，对所述参数、所述实时车速和实时运动曲率计算，获取所述当前螺旋线；
根据所述当前螺旋线的第一曲率确定方向盘的转角指令，并根据所述转角指令控制当前车辆进行自动驾驶；
所述第一螺旋线公式为：
Figure FDA0003651777210000011
其中，ΔY是所述水平距离，V是所述实时车速，A_Cur是对所述实时运动曲率求导得到的曲率变化率，VR、YR和A_CurR是所述基准螺旋线的参数；
所述第二螺旋线公式为：
Figure FDA0003651777210000012
其中，Curvatrue是所述当前螺旋线，CurR是所述基准螺旋线的曲率，A_CurR是对所述基准螺旋线的曲率的求导获得的曲率变化率，VR是基准车速，V是所述实时车速，A_Cur是对所述实时运动曲率求导得到的曲率变化率。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述当前螺旋线的第一曲率确定所述方向盘的转角指令之前，包括：
获取所述当前车辆和所述车道中心线的夹角；
根据所述夹角和所述当前螺旋线获取第二曲率；
判断所述第一曲率和所述第二曲率的差值是否在预设范围内；
若所述差值不在所述预设范围内，则根据预设修正策略修正所述第一曲率。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述并根据所述转角指令控制所述当前车辆进行自动驾驶之前，还包括：
判断所述当前车辆的横摆角速度是否为零；
若所述横摆角速度不为零，则根据所述实时运动曲率修正所述转角指令。
4.一种基于车道中心线的车辆自动驾驶装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于识别当前车辆行驶的车道中心线，并获取所述当前车辆和所述车道中心线之间的水平距离、所述当前车辆的实时车速和实时运动曲率；
第二获取模块，用于根据预设的第一螺旋线公式对所述水平距离、所述实时车速和实时运动曲率计算，获取基准螺旋线的参数；
第三获取模块，用于根据预设的第二螺旋线公式，对所述参数、所述实时车速和实时运动曲率计算，获取所述当前螺旋线；
控制模块，用于根据所述当前螺旋线的第一曲率确定方向盘的转角指令，并根据所述转角指令控制当前车辆进行自动驾驶；
所述第一螺旋线公式为：
Figure FDA0003651777210000021
其中，ΔY是所述水平距离，V是所述实时车速，A_Cur是对所述实时运动曲率求导得到的曲率变化率，VR、YR和A_CurR是所述基准螺旋线的参数；
所述第二螺旋线公式为：
Figure FDA0003651777210000022
其中，Curvatrue是所述当前螺旋线，CurR是所述基准螺旋线的曲率，A_CurR是对所述基准螺旋线的曲率的求导获得的曲率变化率，VR是基准车速，V是所述实时车速，A_Cur是对所述实时运动曲率求导得到的曲率变化率。
5.如权利要求4所述的装置，其特征在于，还包括：
第四获取模块，用于获取所述当前车辆和所述车道中心线的夹角；
第五获取模块，用于根据所述夹角和所述当前螺旋线获取第二曲率；
第一判断模块，用于判断所述第一曲率和所述第二曲率的差值是否在预设范围内；
第一修正模块，用于在所述差值不在所述预设范围内时，根据预设修正策略修正所述第一曲率。
6.如权利要求4所述的装置，其特征在于，还包括：
第二判断模块，用于判断所述当前车辆的横摆角速度是否为零；
第二修正模块，用于在所述横摆角速度不为零时，根据所述实时运动曲率修正所述转角指令。
7.一种计算机设备，其特征在于，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，以用于实现如权利要求1-3中任一项所述的基于车道中心线的车辆自动驾驶方法。
8.一种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1-3中任一项所述的基于车道中心线的车辆自动驾驶方法。
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