CN110901384B - 无人车控制方法、装置、介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种无人车控制方法、装置、介质及电子设备，涉及无人车控制技术领域，包括：获取无人车的探测参数、无人车的最大速度、位姿和线速度；根据探测参数、线速度获取无人车在车体坐标系的x和y方向上的限速距离；根据障碍物的位置和位姿获取障碍物距离无人车最近的第一点在车体坐标系的第一坐标，以及第一点到车体中心的车障距离；根据限速距离、车障距离和第一坐标的偏移角获取速度参数；根据速度参数、速度参数的最大值和最大速度确定无人车的目标限速速度。本发明的技术方案根据无人车的探测参数、最大速度、位姿和线速度，以及障碍物的位置确定障碍物距离无人车最近的第一点，进而确定目标限速速度，保证无人车安全可靠行驶。

Description

无人车控制方法、装置、介质及电子设备

技术领域

本发明涉及无人车控制技术领域，具体而言，涉及一种无人车控制方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。

背景技术

目前的移动机器人技术发展迅捷，随着近年来机器人应用场景和模式的不断扩展，各式各样的移动机器人层出不穷，无人物流配送车即无人车就是其中一员。

无人车的感知是借助于各种传感器来识别周边环境，其中的视觉感知即计算机视觉，类比于人类的视觉系统，可以用摄影头代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量。

目前的无人车所做出的加减速决策很大程度上依赖完美的感知结果，对于感知结果较差的障碍物则无法做出安全可靠的决策。

如何在具有对感知结果较差的障碍物的场景中进行安全可靠的限速是当前亟需解决的技术问题。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种无人车控制方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，进而对无人车进行限速，保证其安全行驶。

本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种无人车控制方法，包括：获取无人车的探测参数、所述无人车的最大速度、位姿和线速度；根据所述探测参数、所述线速度获取所述无人车在车体坐标系的x和y方向上的限速距离；根据障碍物的位置和所述位姿获取所述障碍物距离所述无人车最近的第一点在所述无人车的车体坐标系的第一坐标，以及所述第一点到所述车体中心的车障距离；根据所述限速距离、所述车障距离和所述第一坐标的偏移角获取速度参数以及所述速度参数的最大值；根据所述速度参数、所述速度参数的最大值和所述最大速度确定所述无人车的目标限速速度。

在一些实施例中，根据所述速度参数、所述速度参数的最大值和所述最大速度确定所述无人车的目标限速速度，包括：根据以下公式确定所述无人车的目标限速速度：

v’＝f/f_max·v_max，其中，v’为目标限速速度，f为速度参数、f_max为速度参数的最大值，v_max为目标限速速度。

在一些实施例中，根据障碍物的位置和所述位姿获取所述障碍物距离所述无人车最近的第一点在所述车体坐标系的第一坐标，包括：获取所述障碍物的位置；根据所述障碍物的位置和所述位姿获取所述第一点在地图坐标系的第二坐标；根据所述第二坐标和所述位姿获取所述第一点在车体坐标系的第一坐标。

在一些实施例中，根据所述限速距离、所述车障距离和所述第一坐标的偏移角获取速度参数以及所述速度参数的最大值，包括：在不满足第一条件时，所述速度参数的值为所述最大值，所述第一条件为所述第一坐标在x方向上位于x方向的限速距离内，且所述第一坐标在y方向上位于y方向的限速距离内；在满足第一条件且满足第二条件时，所述速度参数为0，所述第二条件为第一坐标位于所述无人车的覆盖范围内；在满足第一条件、不满足第二条件且满足第三条件时，所述速度参数值为距离衰减因子与车障距离的乘积，其中，所述第三条件为偏移角小于等于0.01。

在一些实施例中，根据所述限速距离、所述车障距离和所述第一坐标的偏移角获取速度参数以及所述速度参数的最大值，包括：根据以下速度参数的计算公式获取所述速度参数f：

f＝k_d·d·exp(1.0-sin|θ_r|/|θ_r|)+k_θ·|θ_r|·exp(1.0-1.0/d)，其中，k_d为距离衰减因子，k_θ角度衰减因子，d为车障距离，θ_r为偏移角；根据以下公式获取所述速度参数的最大值f_max：

f_max＝k_d·lon·exp(1.0-sin|θ_max|/|θ_max|)+k_θ·|θ_max|·exp(1.0-1.0/lon)，其中，lon为无人车在车体坐标系的x方向上的限速距离，θ_r为所述偏移角的最大值θ_max。

在一些实施例中，所述探测参数包括：探测距离因子、最小探测距离和最大探测距离；根据所述探测参数、所述线速度获取所述无人车在车体坐标系的x和y方向上的限速距离，包括：根据以下公式获取所述无人车在车体坐标系的x方向上的限速距离lon：

lon＝std::clamp(v·l_ratio,lf+l_min,lf+l_max)，其中，v为无人车的线速度，l_ratio为车体坐标系的x方向上的探测距离因子，lf为无人车前壳到所述车体中心的距离，l_min为车体坐标系的x方向上的最小探测距离，l_max为为车体坐标系的x方向上的最大探测距离；根据以下公式获取所述无人车在车体坐标系的y方向上的限速距离lat：

lat＝std::clamp(v·w_ratio,fw+w_min,fw+w_max)，其中，w_ratio为车体坐标系的y方向上的探测距离因子，fw为所述车体中心到无人车前壳左侧的距离，w_min为车体坐标系的y方向上的最小探测距离，w_max为为车体坐标系的y方向上的最大探测距离。

在一些实施例中，根据所述第二坐标和所述位姿获取所述第一点在车体坐标系的第一坐标，包括：根据以下公式获取第一坐标：

dx＝x_m-x₀

dy＝y_m-y₀

x_r＝dx·cosθ₀+dy·sinθ₀

y_r＝dy·cosθ₀-dx·sinθ₀

θ_r＝a tan 2(y_r,x_r)。

根据本发明实施例的第二方面，提供了一种无人车控制装置，包括：第一获取单元，用于获取无人车的探测参数、所述无人车的最大速度、位姿和线速度；第二获取单元，用于根据所述探测参数、所述线速度获取所述无人车在车体坐标系的x和y方向上的限速距离；第三获取单元，用于根据障碍物的位置和所述位姿获取所述障碍物距离所述无人车最近的点在车体坐标系的第一坐标，以及所述第一点到所述无人车的车体中心的车障距离；第四获取单元，用于根据所述限速距离、所述车障距离和所述第一坐标的偏移角获取速度参数以及所述速度参数的最大值；确定单元，用于根据所述速度参数、所述速度参数的最大值和所述最大速度确定所述无人车的目标限速速度。

根据本发明实施例的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述实施例中第一方面所述的无人车控制方法。

根据本发明实施例的第四方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中第一方面所述的无人车控制方法。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

在本发明的一些实施例所提供的技术方案中，根据无人车的探测参数、最大速度、位姿和线速度，以及障碍物的位置确定障碍物距离无人车最近的第一点，进而确定目标限速速度，保证无人车安全可靠行驶。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅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。在附图中：

图1示意性示出了根据本发明一种实施例的无人车控制方法的流程图；

图2示意性示出了根据本发明一种实施例的无人车的示意图；

图3示意性示出了根据本发明另一种实施例的无人车控制方法的流程图；

图4示意性示出了根据本发明一种实施例的无人车控制装置的方框图；

图5示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本发明将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本发明的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

图1示意性示出了本公开的示例性实施方式的无人车控制方法。参考图1，无人车控制方法可以包括以下步骤：

步骤S102，获取无人车的探测参数、无人车的最大速度、位姿和线速度。

步骤S104，根据探测参数、线速度获取无人车在车体坐标系的x和y方向上的限速距离。

步骤S106，根据障碍物的位置和位姿获取障碍物距离无人车最近的第一点在车体坐标系的第一坐标，以及第一点到无人车的车体中心的车障距离。

步骤S108，根据限速距离、车障距离和第一坐标的偏移角获取速度参数以及速度参数的最大值。

步骤S110，根据速度参数、速度参数的最大值和最大速度确定无人车的目标限速速度。

这里，障碍物可以为多边形障碍物，但在实际应用中并不局限于此。

在本发明实施例的技术方案中，根据无人车的探测参数和运动参数获取限速距离，根据障碍物的位置和无人车的位姿获取第一点的坐标，和第一点到车体中心的车障距离，进而可以获取速度参数，并根据速度参数确定无人车的目标限速速度。这样，根据障碍物距离无人车的最近的点即第一点的坐标和无人车的参数确定无人车的目标限速速度，可以不依赖于对障碍物的完美的视觉感知结果即可以确定无人车的限速情况。

在步骤S102中，探测参数包括无人车的最大探测距离、最小探测距离、探测距离因子，所述探测参数还包括车体参数。当前t时刻无人车在地图中的位姿为R(x₀,y₀,θ₀)，无人车的控制线速度即线速度为v(v＞0.0)。

该无人车坐标系统符合右手定则，车体左转，对应前轮转角为正值；车体右转，对应前轮转角为负值；车体前进，对应线速度为正值；车体后退，对应线速度为负值。

如图2所示，地图坐标系为yMx，车体坐标系为yRx。无人车的前壳到后轴中心的距离为lf，后壳到后轴中心的距离为lr，车体中心到左壳宽度为fw，车辆运行的最大速度为v_max。lf、lr、fw均为车体参数，车体参数还包括无人车的车体中心位置。

具体地，探测参数包括：在坐标系yRx下的无人车在x方向上的最小探测距离为l_min，最大探测距离为l_max，探测距离因子为l_ratio，以及无人车在y方向上的最小探测距离为w_min，最大探测距离为w_max，探测距离因子w_ratio。

在S104中，根据以下公式获取无人车在车体坐标系的x方向上的限速距离lon：

lon＝std::clamp(v·l_ratio,lf+l_min,lf+l_max)，其中，v为无人车的线速度，l_ratio为车体坐标系的x方向上的探测距离因子，lf为无人车前壳到车体中心的距离。

根据以下公式获取无人车在车体坐标系的y方向上的限速距离lat：

lat＝std::clamp(v·w_ratio,fw+w_min,fw+w_max)，其中，w_ratio为车体坐标系的y方向上的探测距离因子，fw为车体中心到无人车左前壳到的距离。

这里，clamp为区间限定函数，其函数表达式为：

在步骤S106中，可以获取障碍物的位置，并根据障碍物的位置和位姿获取第一点在地图坐标系yMx的第二坐标A(x_m,y_m)，根据第二坐标A(x_m,y_m)和位姿获取第一点在车体坐标系yRx的第一坐标B(x_r,y_r,θ_r)，即将第二坐标转换为第一坐标。其中，将第二坐标转换为第一坐标的公式为：

dx＝x_m-x₀

dy＝y_m-y₀

x_r＝dx·cosθ₀+dy·sinθ₀

y_r＝dy·cosθ₀-dx·sinθ₀

θ_r＝a tan 2(y_r,x_r)。

在步骤S108中，在不满足第一条件时，速度参数的值为最大值，第一条件为第一坐标在x方向上位于x方向的限速距离内，且第一坐标在y方向上位于y方向的限速距离内；在满足第一条件且满足第二条件时，速度参数为0，第二条件为第一坐标位于无人车的覆盖范围内；在满足第一条件、不满足第二条件且满足第三条件时，速度参数值为距离衰减因子与距离的乘积，其中，第三条件为偏移角小于等于0.01。

不满足第一条件，说明无人车没有限速需求，此时速度参数为最大值，目标限速速度为无人车的最大速度。

满足第一条件且满足第二条件，说明此时第一点位于无人车的覆盖范围内，需要立即停车，此时速度参数为0，目标限速速度为0。

在满足第一条件、不满足第二条件且满足第三条件时，偏移角很小，此时可以认为f与车障距离d成正比例，目标限速速度为k_d·d/f_max·v_max。

在步骤S108中，根据以下速度参数的计算公式获取速度参数f：

f＝k_d·d·exp(1.0-sin|θ_r|/|θ_r|)+k_θ·|θ_r|·exp(1.0-1.0/d)，其中，k_d为距离衰减因子且k_d＞0.0，k_θ角度衰减因子且k_θ＞0.0，d为车障距离，θ_r为偏移角。

速度参数f的计算公式的意义为：在d一定时，|θ_r|越小，即物体向车体前进方向靠近，此时sin|θ_r|/|θ_r|趋近于1.0，f趋近于k_d·d，函数值减小，起到限速效果，符合事实；在θ_r一定时，d越小，即物体向车体方向靠近，起到限速效果，符合事实。

根据以下公式获取速度参数的最大值f_max：

f_max＝k_d·lon·exp(1.0-sin|θ_max|/|θ_max|)+k_θ·|θ_max|·exp(1.0-1.0/lon)，其中，lon为无人车在车体坐标系的x方向上的限速距离，θ_r为偏移角的最大值θ_max。

在步骤S110中，根据速度参数、速度参数的最大值和最大速度确定无人车的目标限速速度时，根据以下公式确定无人车的目标限速速度：

v’＝f/f_max·v_max，其中，v’为目标限速速度，f为速度参数、f_max为速度参数的最大值，v_max为目标限速速度。

如图3所示，本发明另一种实施例中的无人车控制方法，包括以下步骤：

步骤S301：无人车系统初始化。

步骤S302：通过无人车定位和控制系统获取无人车位姿、线速度v。

步骤S303：根据线速度计算lon和lat。

步骤S304：通过感知系统获取障碍物。

步骤S305：计算障碍物上与车体距离最近点A，通过坐标变换将A转换到车体坐标系下得坐标B，并计算车障距离d和f_max。

步骤S306：如果第一条件成立，跳转步骤S308，否则跳转步骤S307。

第一条件为第一坐标在x方向上位于x方向的限速距离内，且第一坐标在y方向上位于y方向的限速距离内，即

x_B≥-lr&x_B≤lon&|y_B|≤lat。

步骤S307：f＝f_max。

步骤S308：如果第二条件成立，跳转步骤S309，否则跳转步骤S310。第二条件为第一坐标位于无人车的覆盖范围内，即

x_B≤lf&|y_B|≤fw。

步骤S309：f＝0.0。

步骤S310：如果第三条件成立，跳转步骤S311，否则跳转步骤S312。第三条件为偏移角小于等于0.01，即|θ_r|≤0.01。

步骤S311：f＝k_θ·d。

步骤S312：根据公式

f＝k_d·d·exp(1.0-sin|θ_r|/|θ_r|)+k_θ·|θ_r|·exp(1.0-1.0/d)

计算速度系数f。

步骤S313：根据公式v’＝f/f_max·v_max计算目标限速速度。

本发明实施例所提供的无人车控制方法，根据无人车的探测参数、位姿和线速度，以及障碍物的位置确定障碍物距离无人车最近的第一点，进而确定目标限速速度，保证无人车安全可靠行驶。

以下介绍本发明的装置实施例，可以用于执行本发明上述的无人车控制方法。如图4所示，根据本发明实施例提供的无人车控制装置500包括：

第一获取单元502，用于获取无人车的探测参数、无人车的最大速度、位姿和线速度。

第二获取单元504，用于根据探测参数、线速度获取无人车在车体坐标系的x和y方向上的限速距离。

第三获取单元506，用于根据障碍物的位置和位姿获取障碍物距离无人车最近的点在车体坐标系的第一坐标，以及第一点到无人车的车体中心的车障距离。

第四获取单元508，用于根据限速距离、车障距离和第一坐标的偏移角获取速度参数以及速度参数的最大值。

确定单元510，用于根据速度参数、速度参数的最大值和最大速度确定无人车的目标限速速度。

在本发明实施例的技术方案中，根据无人车的探测参数和运动参数获取限速距离，根据障碍物的位置和无人车的位姿获取第一点的坐标，和第一点到车体中心的车障距离，进而可以获取速度参数，并根据速度参数确定无人车的目标限速速度。这样，根据障碍物距离无人车的最近的点即第一点的坐标和无人车的参数确定无人车的目标限速速度，可以不依赖于对障碍物的完美的视觉感知结果即可以确定无人车的限速情况。

本发明实施例所提供的无人车控制装置，根据无人车的探测参数、位姿和线速度，以及障碍物的位置确定障碍物距离无人车最近的第一点，进而确定目标限速速度，保证无人车安全可靠行驶。

下面参考图5，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统700的结构示意图。图5示出的电子设备的计算机系统700仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，计算机系统700包括中央处理单元(CPU)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。

以下部件连接至I/O接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至I/O接口707。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。

特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)701执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读存储介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如上述实施例中所述的无人车控制方法。

例如，所述的电子设备可以实现如图1中所示的：步骤S102，获取无人车的探测参数、所述无人车的最大速度、位姿和线速度；步骤S104，根据所述探测参数、所述线速度获取所述无人车在车体坐标系的x和y方向上的限速距离；步骤S106，根据障碍物的位置和所述位姿获取所述障碍物距离所述无人车最近的第一点在所述车体坐标系的第一坐标，以及所述第一点到所述无人车的车体中心的车障距离；步骤S108，根据所述限速距离、所述车障距离和所述第一坐标的偏移角获取速度参数以及所述速度参数的最大值；步骤S110，根据所述速度参数、所述速度参数的最大值和所述最大速度确定所述无人车的目标限速速度。

又如，所述的电子设备可以实现如图3所示的各个步骤。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本发明实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种无人车控制方法，其特征在于，包括：

获取无人车的探测参数、所述无人车的最大速度、位姿和线速度，所述探测参数包括探测距离因子、最小探测距离和最大探测距离；

根据所述探测参数、所述线速度获取所述无人车在车体坐标系的x和y方向上的限速距离；

根据障碍物的位置和所述位姿获取所述障碍物距离所述无人车最近的第一点在所述车体坐标系的第一坐标，以及所述第一点到所述无人车的车体中心的车障距离；

根据所述限速距离、所述车障距离和所述第一坐标的偏移角获取速度参数以及所述速度参数的最大值；

根据所述速度参数、所述速度参数的最大值和所述最大速度确定所述无人车的目标限速速度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述速度参数、所述速度参数的最大值和所述最大速度确定所述无人车的目标限速速度，包括：

根据以下公式确定所述无人车的目标限速速度：

v’＝f/f_max·v_max，其中，v’为目标限速速度，f为速度参数、f_max为速度参数的最大值，v_max为目标限速速度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据障碍物的位置和所述位姿获取所述障碍物距离所述无人车最近的第一点在所述车体坐标系的第一坐标，包括：

获取所述障碍物的位置；

根据所述障碍物的位置和所述位姿获取所述第一点在地图坐标系的第二坐标；

根据所述第二坐标和所述位姿获取所述第一点在车体坐标系的第一坐标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述限速距离、所述车障距离和所述第一坐标的偏移角获取速度参数以及所述速度参数的最大值，包括：

在不满足第一条件时，所述速度参数的值为所述最大值，所述第一条件为所述第一坐标在x方向上位于x方向的限速距离内，且所述第一坐标在y方向上位于y方向的限速距离内；

在满足第一条件且满足第二条件时，所述速度参数为0，所述第二条件为第一坐标位于所述无人车的车体的覆盖范围内；

在满足第一条件、不满足第二条件且满足第三条件时，所述速度参数值为距离衰减因子与车障距离的乘积，其中，所述第三条件为偏移角小于等于0.01。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述限速距离、所述车障距离和所述第一坐标的偏移角获取速度参数以及所述速度参数的最大值，包括：

根据以下速度参数的计算公式获取所述速度参数f：

f＝k_d·d·exp(1.0-sin|θ_r|/|θ_r|)+k_θ·|θ_r|·exp(1.0-1.0/d)，其中，k_d为距离衰减因子，k_θ角度衰减因子，d为车障距离，θ_r为偏移角；

根据以下公式获取所述速度参数的最大值f_max：

f_max＝k_d·lon·exp(1.0-sin|θ_max|/|θ_max|)+k_θ·|θ_max|·exp(1.0-1.0/lon)，其中，lon为无人车在车体坐标系的x方向上的限速距离，θ_max为所述偏移角的最大值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

根据所述探测参数、所述线速度获取所述无人车在车体坐标系的x和y方向上的限速距离，包括：

根据以下公式获取所述无人车在车体坐标系的x方向上的限速距离lon：

lon＝std::clamp(v·l_ratio,lf+l_min,lf+l_max)，其中，v为无人车的线速度，l_ratio为车体坐标系的x方向上的探测距离因子，lf为无人车前壳到所述无人车的后轴中心的距离，l_min为车体坐标系的x方向上的最小探测距离，l_max为车体坐标系的x方向上的最大探测距离；

根据以下公式获取所述无人车在车体坐标系的y方向上的限速距离lat：

lat＝std::clamp(v·w_ratio,fw+w_min,fw+w_max)，其中，w_ratio为车体坐标系的y方向上的探测距离因子，fw为所述车体中心到无人车前壳左侧的距离，w_min为车体坐标系的y方向上的最小探测距离，w_max为车体坐标系的y方向上的最大探测距离。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第二坐标和所述位姿获取所述第一点在车体坐标系的第一坐标，包括：

根据以下公式获取第一坐标：

dx＝x_m-x₀

dy＝y_m-y₀

x_r＝dx·cosθ₀+dy·sinθ₀

y_r＝dy·cosθ₀-dx·sinθ₀

θ_r＝atan2(y_r,x_r)，

其中，x₀，y₀，θ₀为位姿

R(x₀,y₀,θ₀)中的参数，x_m，y_m为第二坐标A(x_m,y_m)中的参数，θ_r为偏移角，x_r和y_r为第一坐标中的参数。

8.一种无人车控制装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取无人车的探测参数、所述无人车的最大速度、位姿和线速度，所述探测参数包括探测距离因子、最小探测距离和最大探测距离；

第二获取单元，用于根据所述探测参数、所述线速度获取所述无人车在车体坐标系的x和y方向上的限速距离；

第三获取单元，用于根据障碍物的位置和所述位姿获取所述障碍物距离所述无人车最近的第一点在车体坐标系的第一坐标，以及所述第一点到所述无人车的车体中心的车障距离；

第四获取单元，用于根据所述限速距离、所述车障距离和所述第一坐标的偏移角获取速度参数以及所述速度参数的最大值；

确定单元，用于根据所述速度参数、所述速度参数的最大值和所述最大速度确定所述无人车的目标限速速度。

9.一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，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的无人车控制方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的无人车控制方法。

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