CN110576862B - 基于拖车摇摆控制车辆 - Google Patents

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Abstract

公开了用于基于拖车摇摆来控制车辆的技术的示例。在根据本发明的各方面的一个示例性实施方式中，一种计算机实施方法包括由处理装置估计车辆与联接到所述车辆的拖车之间的估计的铰接角度。所述方法还包括由所述处理装置计算所述车辆与所述拖车之间的预期铰接角度。所述方法还包括由所述处理装置将所述估计的铰接角度与所述预期铰接角度进行比较以确定所述拖车是否正经历拖车摇摆。所述方法还包括响应于确定所述拖车正经历摇摆而由所述处理装置控制所述车辆以减少所述拖车摇摆。

Description

基于拖车摇摆控制车辆
技术领域
本发明涉及控制车辆，并且更具体地涉及基于拖车摇摆控制车辆。
背景技术
现代车辆(例如，汽车、摩托车、船或任何其他类型的车辆)通常包括一个或多个相机，所述相机提供倒车辅助，拍摄车辆驾驶员的图像以确定驾驶员的困倦或注意力，提供道路图像，当车辆正行驶时为了避免碰撞而提供结构识别，诸如道路标志等。例如，车辆可以配备有多个相机，并且来自多个相机(称为“环绕视图相机”)的图像可以用于创建车辆的“环绕”或“鸟瞰”视图。一些相机(称为“远程相机”)可以用于捕获远程图像(例如，用于对象检测以避免碰撞、结构识别等)。
这些车辆还可以配备有车内显示器(例如，触摸屏)，其用于向车辆的驾驶员显示相机图像和/或其他图像。例如，传统的后视镜和/或侧视镜可以用显示器代替，所述显示器显示来自位于车辆后部的相机的相机图像以代替传统的后视镜向驾驶员显示“后视图”。
发明内容
在一个示例性实施例中，一种计算机实施方法包括由处理装置估计车辆与联接到所述车辆的拖车之间的估计的铰接角度。所述方法还包括由所述处理装置计算所述车辆与所述拖车之间的预期铰接角度。所述方法还包括由所述处理装置将所述估计的铰接角度与所述预期铰接角度进行比较以确定所述拖车是否正经历拖车摇摆。所述方法还包括响应于确定所述拖车正经历摇摆而由所述处理装置控制所述车辆以减少所述拖车摇摆。
除了本文所述的一个或多个特征，在一些示例中，使用利用从与所述车辆相关联的相机接收的图像的基于视觉的特征提取技术来估计所述估计的铰接角度。在一些示例中，使用利用从与所述车辆相关联的传感器接收的图像的基于超声波的特征提取技术来估计所述估计的铰接角度。在一些示例中，当所述估计的铰接角度减去所述预期铰接角度大于阈值时，确定所述拖车正经历拖车摇摆。在一些示例中，当所述预期铰接角度正振荡、所述预期铰接角度的振荡幅度正在增长并且所述预期铰接角度的所述振荡幅度大于幅度阈值时，确定所述拖车正经历拖车摇摆。一些示例还包括当确定所述拖车正经历摇摆时向所述车辆的操作员发送警报。在一些示例中，控制所述车辆以减少拖车摇摆包括执行在所述车辆上施加制动、在所述车辆上执行转向操纵以及加速所述车辆中的至少一者。在一些示例中，所述估计的铰接角度是所述车辆的中心线与所述拖车的中心线之间的角度。在一些示例中，所述预期铰接角度是所述车辆的中心线与所述拖车的中心线之间的角度。在一些示例中，所述铰接角度至少部分地基于所述拖车的转弯半径，其中所述拖车的所述转弯半径至少部分地基于所述车辆的内部负重轮的转向角。
在另一个示例性实施例中，一种系统包括存储器和处理装置，所述存储器包括计算机可读指令，所述处理装置用于执行用于执行方法的计算机可读指令。所述方法包括由处理装置估计车辆与联接到所述车辆的拖车之间的估计的铰接角度。所述方法还包括由所述处理装置计算所述车辆与所述拖车之间的预期铰接角度。所述方法还包括由所述处理装置将所述估计的铰接角度与所述预期铰接角度进行比较以确定所述拖车是否正经历拖车摇摆。所述方法还包括响应于确定所述拖车正经历摇摆而由所述处理装置控制所述车辆以减少所述拖车摇摆。
在又另一个示例性实施例中，一种计算机程序产品包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质具有与其一起实施的程序指令，所述程序指令可由处理装置执行以使所述处理装置执行方法。所述方法包括由处理装置估计车辆与联接到所述车辆的拖车之间的估计的铰接角度。所述方法还包括由所述处理装置计算所述车辆与所述拖车之间的预期铰接角度。所述方法还包括由所述处理装置将所述估计的铰接角度与所述预期铰接角度进行比较以确定所述拖车是否正经历拖车摇摆。所述方法还包括响应于确定所述拖车正经历摇摆而由所述处理装置控制所述车辆以减少所述拖车摇摆。
从结合附图取得的本发明的最佳模式的以下详细描述，上述特征和优点以及本发明的其他特征和优点容易地显而易见。
附图说明
其他特征、优点和细节仅借助于示例出现在以下详细描述中，该详细描述参考附图，其中：
图1描绘了根据一个或多个实施例的车辆，所述车辆包括相机、传感器和用于至少部分地基于拖车摇摆来控制车辆的处理系统；
图2描绘了根据一个或多个实施例的图1的其上附接有拖车的车辆；
图3描绘了根据一个或多个实施例的用于至少部分地基于拖车摇摆来控制车辆的方法的流程图；
图4描绘了根据一个或多个实施例的用于至少部分地基于拖车摇摆来控制车辆的方法的流程图；
图5A描绘了根据一个或多个实施例的拖车摇摆的铰接角随时间变化的曲线图；
图5B描绘了根据一个或多个实施例的拖车摇摆的铰接角随时间变化的曲线图；以及
图6描绘了根据本发明的方面的用于实施本文描述的技术的处理系统的框图。
具体实施方式
以下描述仅仅具有示例性本质并且不旨在限制本发明、其应用或用途。应当理解的是，在整个附图中，对应的附图标记指示相同或对应的部分和特征。如本文所使用，术语模块是指处理电路，其可以包括专用集成电路(ASIC)、电子电路、处理器(共享、专用或成组)以及执行一个或多个软件或固件程序的存储器、组合逻辑电路和/或提供所述功能性的其他合适部件。
本文描述的技术方案提供了当检测到拖车正经历摇摆时控制其上附接有拖车的车辆。本技术防止拖车(附接到车辆)以可能导致车辆和/或拖车不稳定的方式摇摆，否则可能导致碰撞或其他不期望的事件。
当拖车在被牵引时相对于牵引拖车的车辆的中心线左右移动时，发生拖车摇摆。拖车摇摆可能是由阵风、湿滑路况、驾驶员命令不正确等引起的。如果足够早地检测到，则车辆可以调整其操作(例如，转向、加速、制动等)以最小化和/或消除拖车摇摆。
本文描述的本技术使用相机、传感器和/或车辆/拖车运动学检测拖车摇摆，而不需要传感器在拖车本身上。以此方式，本技术利用车辆的相机和传感器来检测拖车摇摆。因此，本技术提供了对车辆动力学、传感器噪声和拖车动力学稳健的早期拖车摇摆检测。此外，本技术将驾驶员输入和期望的拖车运动(基于运动学)与基于视觉的铰接角度估计值进行比较以区分所请求的摇摆与不需要的摇摆。
这对于自动驾驶是有益的，其中实时拖车和车辆位置监控对于防止摇摆检测是重要的。现有方法可能不准确，并且可能需要拖车本身有附加传感器。本技术提供了一种用于通过以下步骤检测拖车摇摆的改进技术：估计车辆与联接到车辆的拖车之间的铰接角度、计算车辆与拖车之间的预期铰接角度、将估计的铰接角度和预期铰接角度进行比较以确定拖车是否正经历拖车摇摆，以及当确定拖车正经历摇摆时控制车辆以减少拖车摇摆。
图1描绘了车辆100，所述车辆包括用于至少部分地基于拖车摇摆来控制车辆100的处理系统110。车辆100可以是汽车、卡车、货车、公共汽车、摩托车或可以附接拖车的另一种合适的车辆。拖车可以通过合适的连接件(诸如牵引挂钩、牵引座联轴器或另一种合适的连接件)附接到车辆100。
当车辆100和拖车(诸如图2的拖车201)横穿道路(诸如图2的道路202)时，在例如拖车经历一阵风、路况湿滑或者驾驶员输入不正确时(例如，过度转向、速度过快等)的情况下，拖车可能倾向于摇摆。参考图2，示出了拖车摇摆。具体地，图2描绘了根据一个或多个实施例的其上附接有拖车201的车辆100。车辆100沿道路202行进，如所示，所述道路是弯曲的。当车辆100导航曲线时，拖车201跟随车辆100。车辆100沿其中心线(例如，中心线204)行进，而拖车201沿其中心线(例如，中心线205)行进。当发生拖车摇摆时，拖车201相对于车辆100的中心线204左右移动。例如，拖车201相对于中心线204沿相应的中心线205a和205b在位置201a和201b之间移动。使用本技术，可以控制车辆100以防止和/或纠正该问题。
可以通过计算车辆100的中心线与拖车201的中心线之间的铰接角度来确定拖车摇摆量。变量Ψ0表示车辆100的中心线204与拖车201的中心线205之间的铰接角度。变量Ψ1表示在位置201a处车辆100的中心线204与拖车201的中心线205a之间的铰接角度；并且变量Ψ2表示在位置201b处车辆100的中心线204与拖车201的中心线205b之间的铰接角度。
继续参考图2，a1表示车辆100的前部与车辆100的前轴之间的距离；l表示车辆100的轴距的长度；b1表示车辆100的后轴与车辆100的后部之间的距离；并且b2表示拖车的长度。
继续参考图1，与车辆100相关联的处理系统110有助于至少部分地基于检测拖车摇摆来控制车辆100。例如，根据情况，可以控制车辆100以通过施加制动、加速、转向等来使车辆100和拖车201减少摇摆。为此，车辆100的处理系统110利用特征提取引擎112、铰接角度引擎114和车辆控制引擎116。
特征提取引擎112使用一个或多个相机和/或一个或多个传感器在拖车上执行特征提取。具体地，车辆100可以包括相机120、121、122、123和相机130、131、132、133。相机120至123是环绕视图相机，其捕获车辆100外部和附近的图像。由相机120至123捕获的图像一起形成车辆100的环绕视图(有时称为“俯视图”或“鸟瞰图”)。这些图像可以用于操作车辆(例如，停车、倒车等)。相机130至133是远程相机，其捕获车辆外部的图像并且比相机120至123更远离车辆100。例如，这些图像可以用于对象检测和规避。应当明白，虽然示出了八个相机120至123和130至133，但是在各种实施例中可以实施更多或更少的相机。
捕获的图像可以显示在显示器(未示出)上，以向车辆100的驾驶员/操作员提供车辆100的外部视图。捕获的图像可以显示为实时图像、静止图像或其某种组合。在一些示例中，可以组合图像以形成合成视图，诸如环绕视图。
车辆100还可以包括传感器，诸如传感器140、141。根据一个或多个实施例，传感器140表示高分辨率雷达，并且传感器141表示光成像探测和测距(激光雷达)传感器。可以使用其他数量和类型的传感器。
特征提取引擎112使用从相机120至123、130至133中的一者或多者捕获的图像和/或由传感器140、141中的一者或多者捕获的传感器数据来估计车辆100与拖车201之间的铰接角度。图像可以用于执行基于视觉的特征提取，并且传感器可以用于执行基于超声波的特征提取。基于视觉的特征提取和基于超声波的特征提取中的每一者估计铰接角度，其可以基于可靠性等进行比较以生成估计的铰接角度。
铰接角度引擎114基于车辆100和拖车201的运动学来计算车辆100与拖车201之间的预期铰接角度。例如，车辆100的前负重轮的转向角可以用于计算车辆100和拖车201的转弯半径。然后，使用转弯半径，铰接角度引擎114可以计算铰接角度。
一旦计算出铰接角度，铰接角度引擎114然后可以将估计的铰接角度和预期铰接角度进行比较以确定拖车是否正经历拖车摇摆。如果检测到拖车摇摆，则车辆控制引擎116可以诸如通过施加制动、加速、转向等来控制车辆100以减少拖车摇摆。
关于图1描述的各种部件、模块、引擎等可以被实施为存储在计算机可读存储介质上的指令，被实施为硬件模块，被实施为专用硬件(例如，专用硬件、专用集成电路(ASIC)、专用集成处理器(ASSP)、现场可编程门阵列(FPGA)，被实施为嵌入式控制器、硬连线电路等)或者被实施为这些的某个或多个组合。根据本发明的方面，本文描述的引擎可以是硬件和编程的组合。编程可以是存储在有形存储器上的处理器可执行指令，并且硬件可以包括用于执行那些指令的处理装置(例如，图6的CPU 621)。因此，系统存储器(例如，图6的RAM624)可以存储当由处理装置执行时实施本文描述的引擎的程序指令。其他引擎也可以用于包括本文其他示例中描述的其他特征和功能。
图3描绘了根据一个或多个实施例的用于至少部分地基于拖车位置来控制车辆的方法300的流程图。方法300可以由任何合适的处理系统和/或处理装置(诸如图1的处理系统110、图6的处理系统600、或另一种合适的处理装置和/或处理系统)来执行。
在框302处，特征提取引擎112估计车辆(例如，车辆100)与联接到车辆的拖车(例如，拖车201)之间的估计的铰接角度。可以使用利用从与车辆相关联的相机(例如，相机120至123、130至133中的一者或多者)接收的图像和/或的基于视觉的特征提取技术和/或使用利用从与车辆相关联的传感器(例如，传感器140、141中的一者或多者)接收的数据的基于超声波的特征提取技术来估计所述估计的铰接角度。
在框304处，铰接角度引擎114计算车辆与拖车之间的预期铰接角度。铰接角度是车辆的中心线与拖车的中心线之间的角度。铰接角度可以至少部分地基于拖车的转弯半径，并且拖车的转弯半径可以至少部分地基于车辆的内部负重轮的转向角。
在框306处，铰接角度引擎114将估计的铰接角度和预期铰接角度进行比较以确定拖车是否正经历拖车摇摆。根据一个或多个实施例，当铰接角度减去预期铰接角度大于阈值时，确定拖车正经历拖车摇摆。根据一个或多个实施例，当铰接角度振荡、振荡幅度正在增长并且振荡幅度大于幅度阈值时，确定拖车正经历拖车摇摆。
在框308处，当确定拖车正经历摇摆时，车辆控制引擎116控制车辆以减少拖车摇摆。控制车辆可以包括执行在车辆上施加制动、在车辆上执行转向操纵以及加速车辆中的至少一者。
还可以包括附加过程。例如，当确定拖车正经历摇摆时，车辆控制引擎116可以向车辆的操作员发送警报。应当理解，图3中描绘的过程表示图示，并且在不脱离本发明的范围和精神的情况下可以添加其他过程或者可以移除、修改或重新布置现有过程。
图4描绘了根据一个或多个实施例的用于至少部分地基于拖车位置来控制车辆的方法400的流程图。方法400可以由任何合适的处理系统和/或处理装置(诸如图1的处理系统110、图6的处理系统600、或另一种合适的处理装置和/或处理系统)来执行。
在框402处，接收车辆和拖车信息，其可以包括例如：车辆和/或拖车尺寸；车辆上的相机位置；惯性测量单元(IMU)传感器数据；来自传感器140、141的传感器数据、来自相机120至123、130至133的图像；以及阈值。所述阈值可以包括铰接角度阈值Ψth、铰接变化阈值ΔΨth和幅度阈值Ath。
在框403处，发生特征提取。特征提取可以是基于视觉的(框404)和/或基于超声波的(框406)。基于视觉的特征提取使用来自相机120至123、130至133中的一者或多者的图像来在框408处估计拖车201相对于车辆100铰接角度。基于视觉的特征提取使用由相机120至123、130至133中的一者或多者捕获的图像检测拖车201上的特征(即，兴趣点)来检测拖车201上的特征。然后，这些特征可以用于基于当拖车201相对于车辆100处于中立位置(即，当铰接角度为零)时这些特征所处的位置来估计拖车201相对于车辆100的铰接角度。
基于超声波的特征提取使用来自传感器140、141中的一者或多者的传感器数据来在框410处估计拖车201相对于车辆100的铰接角度。基于超声波的特征提取使用由传感器140、141中的一者或多者捕获的传感器数据检测拖车201上的特征(即，兴趣点)来检测拖车201上的特征。然后，这些特征可以用于基于当拖车201相对于车辆100处于中立位置(即，当铰接角度为零)时这些特征所处的位置来估计拖车201相对于车辆100的铰接角度。
根据一个或多个实施例，可以执行基于视觉的特征提取(框404)和基于超声波的特征提取(框406)，但是在一些实施例中，仅执行一个。当执行两个特征提取时，可以在框412处比较来自框408和410的估计铰接角度以确定更准确和可靠的估计的铰接角度。
在框414处，基于车辆100和拖车201的运动学来计算预期铰接角度。基于车辆100的转弯半径来计算预期铰接角度，所述转弯半径是基于车辆的至少内部负重轮的转向角。例如，车辆100的转弯半径被表达为Rt，并且使用以下等式来计算：
Figure GDA0004054994310000071
其中l表示车辆100的轴距长度；δi表示车辆100的内部负重轮的转向角；w表示拖车201的宽度；b1表示车辆100的后轴与车辆100的后部之间的距离；并且b2表示拖车的长度。
一旦计算出车辆100的转弯半径，就如下计算在时刻k的预期铰接角Ψ：
Figure GDA0004054994310000072
在判定框416处，将估计的铰接角度(来自框412)和预期铰接角度与铰接变化阈值ΔΨth进行比较以确定是否正在发生拖车摇摆。具体地，从估计的铰接角度中减去预期铰接角度。如果差值大于铰接变化阈值ΔΨth，则方法400前进到框424。然而，如果预期角度与估计的铰接角度之间的差值不大于铰接变化阈值ΔΨth，则方法400前进到判定框418。
在判定框418处，确定铰接角度是否振荡。图5A描绘了曲线图500，其示出了铰接角度振荡。如果在判定框418处确定铰接角度振荡，则在判定框420确定振荡幅度是否正在增长。图5A的曲线图500示出了幅度正在增长的铰接角度。继续参考图4，如果在判定框420处确定铰接角度的幅度正在增长，则在判定框422处确定振荡幅度是否大于振幅阈值Ath。如果是，则方法400前进到框424。然而，如果在判定框418、420、422中的任一者处确定条件为否定(即，铰接角度不振荡，振荡幅度不增长，并且振荡幅度不大于振幅阈值Ath)，则方法400返回到框402并重新开始(或结束)。图5B描绘了曲线图501，其示出了在幅度未增长的铰接角度。
继续参考图4，在框424处，如果来自框416或422的任一条件是肯定的，则确定存在拖车摇摆。在框426处，可以将拖车摇摆与控制阈值进行比较以确定是否在框428处自动控制车辆100和/或在框430处警告操作员摇摆状况。
还可以包括另外的过程，并且应当理解的是，图4中描绘的过程表示图示，并且在不脱离本发明的范围和精神的情况下可以添加其他过程或者可以移除、修改或重新布置现有过程。
应当理解的是，本发明能够结合现在已知或后续开发的任何其他类型的计算环境来实施。例如，图6描绘了用于实施本文中所描述的技术的处理系统600的框图。在示例中，处理系统600具有一个或多个中央处理单元(处理器)621a、621b、621c等(统称为或通常称为处理器621和/或处理装置)。在本发明的方面中，每个处理器621都可以包括精简指令集计算机(RISC)微处理器。处理器621经由系统总线633耦合到系统存储器(例如，随机存取存储器(RAM)624)和各种其他部件。只读存储器(ROM)622耦合到系统总线633，并且可以包括基本输入/输出系统(BIOS)，其控制处理系统600的某些基本功能。
进一步描绘了耦合到系统总线633的输入/输出(I/O)适配器627和网络适配器626。I/O适配器627可以是小型计算机系统接口(SCSI)适配器，其与硬盘623和/或其他存储装置625或任何其他类似部件进行通信。I/O适配器627、硬盘623和存储装置625在本文统称为大容量存储装置634。用于在处理系统600上执行的操作系统640可以存储在大容量存储装置634中。网络适配器626将系统总线633与外部网络636互连，使得处理系统600能够与其他这样的系统进行通信。
显示器(例如，显示监视器)635通过显示适配器632连接到系统总线633，该显示适配器可以包括图形适配器以提高图形密集型应用和视频控制器的性能。在本发明的一个方面中，适配器626、627和/或232可以连接到经由中间总线桥(未示出)连接到系统总线633的一个或多个I/O总线。用于连接诸如硬盘控制器、网络适配器和图形适配器等外围装置的合适的I/O总线通常包括诸如外围部件互连(PCI)等公共协议。另外的输入/输出装置被示为经由用户接口适配器628和显示适配器632连接到系统总线633。键盘629、鼠标630和扬声器631(例如)可以经由用户接口适配器628互连到系统总线633，该用户接口适配器可以包括例如将多个装置适配器集成到单个集成电路中的超级I/O芯片。
在本发明的一些方面中，处理系统600包括图形处理单元637。图形处理单元637是专用电子电路，所述专用电子电路被设计成操纵和改变存储器以加速用于输出到显示器的帧缓冲器中的图像的创建。通常，图形处理单元637在操纵计算机图形和图像处理方面非常高效，并且具有高度并行的结构，使得其对于并行地处理大块数据的算法而言比通用CPU更有效。
因此，如本文所配置的，处理系统600包括处理器621形式的处理能力，包括系统存储器(例如，RAM 624)以及大容量存储装置634的存储能力、诸如键盘629和鼠标630等输入装置，以及包括扬声器631和显示器635的输出能力。在本发明的一些方面中，系统存储器(例如，RAM 624)和大容量存储装置634的一部分共同存储操作系统以协调处理系统600中所示的各种部件的功能。
虽然已经参考示例性实施例描述了以上公开内容，但是本领域技术人员将会理解，在不脱离本发明内容的范围的情况下，可以进行各种改变并且可用等同物替换其元件。另外，在不脱离本发明的实质范围的情况下，可以进行许多修改以使特定的情况或材料适应本发明的教导。因此，希望本发明不限于所公开的特定实施例，而是将包括落入本申请范围内的所有实施例。

Claims (8)

1.一种计算机实施方法，其包括：
由处理装置估计车辆与联接到所述车辆的拖车之间的估计的铰接角度；
由所述处理装置计算所述车辆与所述拖车之间的预期铰接角度；
由所述处理装置将所述估计的铰接角度与所述预期铰接角度进行比较以确定所述拖车是否正经历拖车摇摆；以及
响应于确定所述拖车正经历摇摆而由所述处理装置控制所述车辆以减少所述拖车摇摆，
其中当所述估计的铰接角度减去所述预期铰接角度大于阈值时，确定所述拖车正经历拖车摇摆，
其中至少部分基于所述车辆的转弯半径来计算所述预期铰接角度，所述转弯半径是至少部分基于所述车辆的至少内部负重轮的转向角，
其中所述车辆的转弯半径被表达为Rt，并且使用以下等式来计算：
Figure QLYQS_1
其中l表示所述车辆的轴距长度；δi表示所述车辆的内部负重轮的转向角；w表示所述拖车的宽度；b1表示所述车辆的后轴与所述车辆的后部之间的距离；并且b2表示所述拖车的长度，且
其中所述预期铰接角度被表达为Ψ且在时刻k使用以下等式来计算：
Figure QLYQS_2
2.根据权利要求1所述的计算机实施方法，其中使用利用从与所述车辆相关联的相机接收的图像的基于视觉的特征提取技术来估计所述估计的铰接角度。
3.根据权利要求1所述的计算机实施方法，其中使用利用从与所述车辆相关联的传感器接收的数据的基于超声波的特征提取技术来估计所述估计的铰接角度。
4.根据权利要求1所述的计算机实施方法，其中当所述估计的铰接角度正振荡、所述估计的铰接角度的振荡幅度正在增长并且所述估计的铰接角度的所述振荡幅度大于幅度阈值时，确定所述拖车正经历拖车摇摆。
5.根据权利要求1所述的计算机实施方法，其中控制所述车辆以减少拖车摇摆包括执行在所述车辆上施加制动、在所述车辆上执行转向操纵以及加速所述车辆中的至少一者。
6.根据权利要求1所述的计算机实施方法，其中所述估计的铰接角度是所述车辆的中心线与所述拖车的中心线之间的估计角度。
7.根据权利要求1所述的计算机实施方法，其中所述预期铰接角度是所述车辆的中心线与所述拖车的中心线之间的预期角度。
8.一种用于控制车辆的处理系统，其包括：
存储器，其包括计算机可读指令；以及
处理装置，其用于执行用于执行方法的计算机可读指令，所述方法包括：
由所述处理装置估计车辆与联接到所述车辆的拖车之间的估计的铰接角度；
由所述处理装置计算所述车辆与所述拖车之间的预期铰接角度；
由所述处理装置将所述估计的铰接角度与所述预期铰接角度进行比较以确定所述拖车是否正经历拖车摇摆；以及
响应于确定所述拖车正经历摇摆而由所述处理装置控制所述车辆以减少所述拖车摇摆，
其中当所述估计的铰接角度减去所述预期铰接角度大于阈值时，确定所述拖车正经历拖车摇摆，
其中至少部分基于所述车辆的转弯半径来计算所述预期铰接角度，所述转弯半径是至少部分基于所述车辆的至少内部负重轮的转向角，
其中所述车辆的转弯半径被表达为Rt，并且使用以下等式来计算：
Figure QLYQS_3
其中l表示所述车辆的轴距长度；δi表示所述车辆的内部负重轮的转向角；w表示所述拖车的宽度；b1表示所述车辆的后轴与所述车辆的后部之间的距离；并且b2表示所述拖车的长度，且
其中所述预期铰接角被表达为Ψ且在时刻k使用以下等式来计算：
Figure QLYQS_4
/>
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