CN112722076B - 一种转向标定方法、装置及无人驾驶汽车 - Google Patents
一种转向标定方法、装置及无人驾驶汽车 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112722076B CN112722076B CN202110152132.6A CN202110152132A CN112722076B CN 112722076 B CN112722076 B CN 112722076B CN 202110152132 A CN202110152132 A CN 202110152132A CN 112722076 B CN112722076 B CN 112722076B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- circle
- positioning data
- steering
- fitting
- unmanned
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 85
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 18
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 17
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 14
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 11
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000013068 control sample Substances 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
- B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
- B62D15/00—Steering not otherwise provided for
- B62D15/02—Steering position indicators ; Steering position determination; Steering aids
- B62D15/021—Determination of steering angle
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
- Y02T10/40—Engine management systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明实施例涉及无人驾驶技术领域，公开了一种转向标定方法及装置，该方法首先，将无人驾驶汽车的方向盘的转向角设置为需要进行标定的转向角，其次控制无人驾驶汽车按照预设行驶速度行驶，同时按照预设采样频率采集定位数据，然后将采集到的所述定位数据做圆形拟合，接着获取拟合得到的圆的半径，作为所述无人驾驶汽车的转弯半径，最后标定并输出所述方向盘的转向角和所述转弯半径的对应关系，本发明实施例提供的转向标定方法应用在无人驾驶汽车上时，能够实现方向盘的转向角和车辆转弯半径的自动化标定，且标定速度快、标定结果精确。
Description
技术领域
本发明实施例涉及无人驾驶技术领域，特别涉及一种转向标定方法、装置及无人驾驶汽车。
背景技术
在有人驾驶的汽车中，司机会根据肉眼观察到的外部环境中的路标及路况等参考信息，通过控制方向盘，使得汽车能够转弯以规避障碍或者某一弯道行驶。在无人驾驶汽车中，需要提前获取方向盘的转向角与无人驾驶汽车行驶路径(转弯半径)的对应关系，才可以实现无人驾驶汽车在行驶过程中，路径规划及方向控制。
在实现本发明实施例过程中，发明人发现以上相关技术中至少存在如下问题：现有的无人驾驶汽车的转向标定方法是通过遥控器控制无人驾驶汽车方向盘按某一转向角行驶一圈，该无人驾驶汽车的行驶轨迹为圆环，然后通过人工测量该圆环的半径，从而获得方向盘在该转向角与无人驾驶汽车行驶路径(转弯半径)的对应关系，为获得方向盘全部转向角与无人驾驶汽车行驶路径(转弯半径)的对应关系，需依次按照方向盘的各个转向角，重复上述操作。该方法需要参与测量的人员多，且为了保证测量转弯半径的精度，需要至少重复三次测量，耗时长。
发明内容
针对现有技术的上述缺陷，本发明实施例的目的是提供一种转向标定方法、装置及无人驾驶汽车，该方法能够实现无人驾驶汽车的转弯半径与方向盘的转向角的自动化标定。
本发明实施例的目的是通过如下技术方案实现的：
为解决上述技术问题，第一方面，本发明实施例中提供了一种转向标定方法，应用于无人驾驶汽车，所述方法包括：
将所述无人驾驶汽车的方向盘的转向角设置为需要进行标定的转向角；
控制所述无人驾驶汽车按照预设行驶速度行驶，同时按照预设采样频率采集定位数据；
将采集到的所述定位数据做圆形拟合；
获取拟合得到的圆的半径，作为所述无人驾驶汽车的转弯半径；
标定并输出所述方向盘的转向角和所述转弯半径的对应关系。
在一些实施例中，在将采集到的所述定位数据做圆形拟合之前，所述方法还包括：
判断所述采集到的定位数据的数量是否达到预设数量；
若是，控制所述无人驾驶汽车停止行驶。
在一些实施例中，在所述控制所述无人驾驶汽车停止行驶之前，所述方法还包括：
获取并设置所述无人驾驶汽车行驶边界，以得到所述无人驾驶汽车的可行驶区域；
根据实时采集到的所述定位数据，判断所述无人驾驶汽车是否在所述可行驶区域内；
若否，控制所述无人驾驶汽车停止行驶。
在一些实施例中，所述方法还包括：
若是，判断所述无人驾驶汽车是否行驶了完整的一圈。
在一些实施例中，所述判断所述无人车是否行驶了完整的一圈，进一步包括：
计算采集的第一个定位数据和所述实时采集到的定位数据的欧式距离；
判断所述欧式距离是否小于预设距离；
若是，则确定所述无人驾驶汽车行驶了完整的一圈，并控制所述无人驾驶汽车停止行驶。
在一些实施例中，在控制所述无人驾驶汽车按照预设行驶速度行驶，同时按照预设采样频率采集定位数据之前，所述方法还包括：
判断所述无人驾驶汽车中的全球定位系统是否可以获取信号，其中，所述全球定位系统用于采集所述定位数据。
在一些实施例中，所述将采集到的所述定位数据做圆形拟合，进一步包括：
通过最小二乘法，将采集到的所述定位数据的数据队列拟合为圆上的点。
为解决上述技术问题，第二方面，本发明实施例中提供了一种转向标定装置，应用于无人驾驶汽车，所述装置包括：
设置模块，用于将所述无人驾驶汽车的方向盘的转向角设置为需要进行标定的转向角；
控制采样模块，用于控制所述无人驾驶汽车按照预设行驶速度行驶，同时按照预设采样频率采集定位数据；
拟合模块，用于将采集到的所述定位数据做圆形拟合；
获取模块，用于获取拟合得到的圆的半径，作为所述无人驾驶汽车的转弯半径；
标定输出模块，用于标定并输出所述方向盘的转向角和所述转弯半径的对应关系。
在一些实施例中，所述装置还包括：第一判断模块，用于判断所述采集到的定位数据的数量是否达到预设数量；若是，控制所述无人驾驶汽车停止行驶。
在一些实施例中，所述第一判断模块还用于获取并设置所述无人驾驶汽车行驶边界，以得到所述无人驾驶汽车的可行驶区域；根据实时采集到的所述定位数据，判断所述无人驾驶汽车是否在所述可行驶区域内；若否，控制所述无人驾驶汽车停止行驶。
在一些实施例中，所述第一判断模块还用于在所述无人驾驶汽车在所述可行驶区域内时，判断所述无人驾驶汽车是否行驶了完整的一圈。
在一些实施例中，所述第一判断模块还用于计算采集的第一个定位数据和所述实时采集到的定位数据的欧式距离；判断所述欧式距离是否小于预设距离；若是，则确定所述无人驾驶汽车行驶了完整的一圈，并控制所述无人驾驶汽车停止行驶。
在一些实施例中，所述装置还包括：第二判断模块，用于判断所述无人驾驶汽车中的全球定位系统是否可以获取信号，其中，所述全球定位系统用于采集所述定位数据。
在一些实施例中，所述拟合模块还用于通过最小二乘法，将采集到的所述定位数据的数据队列拟合为圆上的点。
为解决上述技术问题，第三方面，本发明实施例提供了一种无人驾驶汽车，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上第一方面所述的方法。
为解决上述技术问题，第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如上第一方面所述的方法。
为解决上述技术问题，第五方面，本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行如上第一方面所述的方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明实施例中提供了一种转向标定方法及装置，该方法首先，将无人驾驶汽车的方向盘的转向角设置为需要进行标定的转向角，其次控制无人驾驶汽车按照预设行驶速度行驶，同时按照预设采样频率采集定位数据，然后将采集到的所述定位数据做圆形拟合，接着获取拟合得到的圆的半径，作为所述无人驾驶汽车的转弯半径，最后标定并输出所述方向盘的转向角和所述转弯半径的对应关系，本发明实施例提供的转向标定方法应用在无人驾驶汽车上时，能够实现方向盘的转向角和车辆转弯半径的自动化标定，且标定速度快、标定结果精确。
附图说明
一个或多个实施例中通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件/模块和步骤表示为类似的元件/模块和步骤，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1是本发明实施例提供的转向标定方法的其中一种应用场景的示意图；
图2是本发明实施例一提供的一种转向标定方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的一组定位数据以及由该组定位数据拟合得到的圆的一部分的示意图；
图4是本发明实施例一提供的一种在转向标定过程中控制无人驾驶汽车停止行驶的方法的流程示意图；
图5是本发明实施例一提供的另一种在转向标定过程中控制无人驾驶汽车停止行驶的方法的流程示意图；
图6是图5所示方法中步骤165的一子流程图；
图7是本发明实施例一提供的另一种转向标定方法的流程示意图；
图8是本发明实施例二提供的一种转向标定装置的结构示意图；
图9是本发明实施例二提供的一种转向标定装置的结构示意图；
图10是本发明实施例三提供的一种无人驾驶汽车的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
需要说明的是，如果不冲突，本发明实施例中的各个特征可以相互结合，均在本申请的保护范围之内。另外，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。
除非另有定义，本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本说明书中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是用于限制本发明。
此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
图1示出了本发明实施例和现有技术的一种应用场景，在现有技术中，起始时汽车10后轴中心点A位于直线L上，车身垂直直线L，方向盘向右转动一定角度(比如500度)，并按该角度向前沿圆行驶，直到后轴中心点到达B点。测量A、B两点的距离，并计算该距离的一半即为转弯半径，从而可以得到方向盘的转向角与所述转弯半径之间的对应关系，例如两者的传动比。目前，如上述的现有技术的方案标定精度受A、B两点停车位置的准确度影响，且A、B两点的距离需要人员测量，耗时较多。
为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种转向标定方法，该方法能够获取无人驾驶汽车的定位数据，根据定位数据来拟合得到无人驾驶汽车的移动轨迹，通常该轨迹如上图1所示为一个圆，获取该圆的半径即为所述无人驾驶汽车的转弯半径，从而可以得到并标定方向盘的转向角和转弯半径的对应关系，本发明实施例提供的转向标定方法能够实现方向盘的转向角和车辆转弯半径的自动化标定，且标定速度快、标定结果精确。
优选地，在本发明实施例中，所述汽车10为无人驾驶汽车，该无人驾驶汽车10上设置有全球定位系统GPS(Global Positioning System)，该无人驾驶汽车10能够执行本发明实施例提供的转向标定方法，该无人驾驶汽车10还搭载有本发明是私立提供的转向标定装置，该无人驾驶汽车10通过全球定位系统GPS采集所述定位数据。
具体地，下面结合附图，对本发明实施例作进一步阐述。
实施例一
本发明实施例提供了一种转向标定方法，请参见图2，其示出了本发明实施例提供的一种转向标定方法的流程，该方法可以应用于如上述图1所示的无人驾驶汽车10中，所述转向标定方法包括但不限于以下步骤：
步骤110：将所述无人驾驶汽车的方向盘的转向角设置为需要进行标定的转向角；
在本发明实施例中，首先，需要确定所述无人驾驶汽车需要进行标定的转向角，所述转向角可以是一个也可以是多个，通常地，标定的角度越多，对汽车的方向控制越精确，当需要标定的转向角存在多个时，需要依次将无人驾驶汽车的方向盘的转向角打到需要标定的转向角进行转向标定，所述依次可以是按顺序或者按降序。
且有，在设置所述方向盘的转向角时，可以按照一定梯度及旋转方向取值，比如说，方向盘的转向角可以设置为从将方向盘向左打到最大值开始，逐渐向右旋转一定的角度，直到将方向盘打到最右，同时可以通过正负值来标定所述转向角的方向。
例如，设置所述无人驾驶汽车需要进行标定的转向角为-900度(方向盘打到最左)到900度(方向盘打到最右)，每一百度对其转向角的转弯半径进行标定，开始时，先将方向盘的转向角打到最左，即-900度，然后执行本发明实施例提供的转向标定方法获取无人驾驶汽车实际行驶过程中的转弯半径，标定此时-900度时的转弯半径；然后，控制方向盘的转向角向右打一百度，即-800度，继续执行本发明实施例提供的转向标定方法获取无人驾驶汽车实际行驶过程中的转弯半径，标定此时-800度时的转弯半径；以此类推，直到标定完所有需要进行标定的转向角。具体地，可根据实际需要设置所述需要进行标定的转向角，不需要拘泥于本发明实施例的限定。
步骤120：控制所述无人驾驶汽车按照预设行驶速度行驶，同时按照预设采样频率采集定位数据；
在设置好方向盘的转向角后，即可开始对该转向角进行标定工作，首先需要控制在无人驾驶汽车按照预设行驶速度行驶，同时按照一定的采样频率实时采样无人驾驶汽车的定位数据。优选地，需要给所述无人驾驶汽车设置一个合适的行驶速度和一个合适的采样频率，使得无人驾驶汽车能够匀速行驶，均匀地采集定位数据。例如，可以控制无人驾驶汽车按照10米/秒的速度行驶一百米，同时按照1次/秒的频率采集定位数据。具体地，可根据实际需要设置所述预设行驶速度、所述预设距离和所述预设时间间隔，不需要拘泥于本发明实施例的限定。
步骤130：将采集到的所述定位数据做圆形拟合；
在获取到足够的定位数据后，通过最小二乘法，将采集到的所述定位数据的数据队列拟合为圆上的点。请一并参见图3，其示出了本发明实施例采集的一组定位数据以及由该组定位数据拟合得到的圆的一部分，将采集到的定位数据点A0(x0,y0),A1(x1,y1),A2(x2,y2),……，An(xn,yn)通过最小二乘法拟合为圆上的点，优化变量为圆心坐标和圆的半径，则优化目标满足如下关系式：
其中，J为所述优化目标，也即是最小化定位数据距圆心距离与拟合圆的半径偏差值归一化后的方差，(xi,yi)为定位数据点的坐标值，RC为拟合得到的圆的半径，C(XC,YC)为拟合得到的圆的圆心坐标。
需要说明的是，在获取所述定位数据的时候，还需要获取所述无人驾驶汽车未启动时，所在初始位置的定位数据，也即是如上图3中A0的定位数据(x0,y0)。
步骤140：获取拟合得到的圆的半径，作为所述无人驾驶汽车的转弯半径；
在通过如上述方法拟合出所述无人驾驶汽车的行驶路径所在的圆之后，进一步地，将所述优化目标J取最小值，所述优化目标J取最小值时其对应的圆的半径RC、圆的圆心坐标C(XC,YC)为最优参数。此时，所得到的最优解的圆的半径RC即为所述无人驾驶汽车的转弯半径。
步骤150：标定并输出所述方向盘的转向角和所述转弯半径的对应关系。
在得到是无人驾驶汽车的转弯半径后，标定所述转弯半径和所述转向角的对应关系即可，需要说明的是，在获取到当前方向盘的转向角的转弯半径后，如果还存在其他需要进行转向标定的转向角，还需要将所述无人驾驶汽车的方向盘的转向角调整至下一需要进行转向标定的转向角，然后跳转至步骤110的步骤，对调整后的转向角进行标定。在获取到所有需要进行标定的转向角的转弯半径后，输出所有的转向角与转弯半径的对应关系。其中，所述输出对应关系可以是，根据所述转向角和转弯半径计算得到的线性关系式，或者，转向角和转弯半径的映射表等，进一步地，还可以根据转向角和转弯半径计算出无人驾驶汽车的传动比并输出，具体地，可根据实际需要进行设置，不需要拘泥于本发明实施例的限定。
进一步地，在一些实施例中，请参见图4，其示出了本发明实施例提供的一种在转向标定过程中控制无人驾驶汽车停止行驶的方法的流程，在步骤130之前，所述方法还包括：
步骤161：判断所述采集到的定位数据的数量是否达到预设数量；若是，跳转至步骤162；若否，继续控制所述无人驾驶汽车行驶并采集定位数据；
步骤162：控制所述无人驾驶汽车停止行驶。
在本发明实施例中，为了提高所述无人驾驶汽车的标定速度，操作人员还可以根据经验设置所述定位数据的采集数量，当达到一预设数量后，控制无人驾驶汽车停止行驶并直接用预设数量个定位数据来进行圆形拟合，从而快速得到无人驾驶汽车的转弯半径和方向盘的转向角的对应关系。例如，在定位数据采集的比较快的时候，可以设置为当采集到五十个或者一百个定位数据的时候，就控制所述无人驾驶汽车停止行驶。
进一步地，在一些实施例中，请参见图5，其示出了本发明实施例提供的另一种在转向标定过程中控制无人驾驶汽车停止行驶的方法的流程，在所述步骤162之前，所述方法还包括：
步骤163：获取并设置所述无人驾驶汽车行驶边界，以得到所述无人驾驶汽车的可行驶区域；
步骤164：根据实时采集到的所述定位数据，判断所述无人驾驶汽车是否在所述可行驶区域内；若否，跳转至步骤162：若是，跳转至步骤165。
在本发明实施例中，检测到的定位数据越多，标定结果更加精确，因此，优选地，所述无人驾驶汽车能够行驶完整的一圈是最好的情况，然而，在实际应用情况中，由于测试场地有限，可能出现无人驾驶汽车在进行大转弯半径测试时无法行驶的情况，因此，还需要设置无人驾驶汽车的行驶边界。
以上述图3为例，由虚线为行驶边界构成了所述无人驾驶汽车的可行驶区域S，当采集到的实时定位数据Ap(xp,yp)不在所述可行驶区域内时，此时说明无人驾驶汽车超出了可行驶区域，此时控制所述无人驾驶汽车停止行驶并根据当前采集到的所有定位数据来计算转弯半径。其中，可以通过设置采集到的定位数据的横坐标和纵坐标的最大最小值来实现对无人驾驶汽车是否在可行驶区域内的判断，在采集到的实时定位数据的横坐标(或者纵坐标)大于设定的最大值时或者小于最小值时，确定该无人驾驶汽车不在所述可行驶区域内。具体地，可根据实际需要进行设置，不需要拘泥于本发明实施例的限定。
进一步地，所述行驶边界一方面可以由使用者直接输入，另一方面，也可以在采集定位数据之前，先控制所述无人驾驶汽车沿着行驶边界行驶一圈，记录定位数据，然后，通过计算机程序来建立栅格地图，将相邻的离散的行驶边界附近的定位数据相互连接后，通过直线生成算法，如数值微分法(DDA，Digital Differential Analyzer)投影至该栅格地图中，保证边界内外不连通，从而得到行驶边界，且将行驶边界圈起来的部分作为所述可行驶区域S。同时，由于边界内部所述无人驾驶汽车的移动轨迹是不规则的，因此选择从行驶边界的外部使用广度优先搜索算法(BFS，Breadth First Search)遍历，来拓展除可行驶区域S以外的不可行驶区域，从而能够将拟合得到的圆形显示在该栅格地图上。
步骤165：判断所述无人驾驶汽车是否行驶了完整的一圈。
若所述无人驾驶汽车在所述可行驶区域内，且也没有采集到足够的数据，则控制所述无人驾驶汽车继续行驶并采集定位数据，直到所述无人驾驶汽车行驶了完整的一圈，具体地，请参见图6，其示出了图5所示方法中步骤165的一子流程，所述步骤165具体包括：
步骤1651：计算采集的第一个定位数据和所述实时采集到的定位数据的欧式距离；
步骤1652：判断所述欧式距离是否小于预设距离；若是，跳转至步骤1653；
步骤1653：确定所述无人驾驶汽车行驶了完整的一圈，并控制所述无人驾驶汽车停止行驶。
所述欧式距离指的是两个点在空间上的实际距离，因此，可以通过实际采集到的定位数据来计算得到任意两个点之间的欧式距离。在本发明实施例中，可以通过计算当前无人驾驶汽车的实时定位数据与第一个定位数据的欧式距离，并判断该欧式距离是否小于预设距离来判断所述无人驾驶汽车是否行驶了完整的一圈，且在确定所述无人驾驶汽车行驶了完整的一圈后，控制所述无人驾驶汽车停止行驶，然后执行圆形拟合的步骤。所述预设距离的设置可以根据当前无人驾驶汽车的行驶速度和定位数据的采样频率来设置，若汽车行驶速度较慢和/或采样频率较快，则可以将所述预设距离设置的小一些，若汽车行驶速度较快和/或采样频率较慢，则可以将所述预设距离设置的大一些。
具体地，请继续参见图3，如图3所示，若无人驾驶汽车位于点Am(xm,ym)时，计算该点与A0(x0,y0)点的欧式距离，具体地，可根据两点的坐标计算得到两点的欧式距离，然后判断该欧式距离是否小于预设距离，若是，则确定所述无人驾驶汽车行驶了完整的一圈。优选地，由于如图3所示，在采集到第二个定位数据点A1(x1,y1)时计算A0(x0,y0)与该点的欧式距离也可能会得到小于预设距离的情况，因此，还可以设置在所述无人驾驶汽车行驶一定距离或时间间隔后在执行所述无人驾驶汽车是否行驶了完整的一圈的步骤。
进一步地，在一些实施例中，请参见图7，其示出了本发明实施例提供的另一种转向标定方法的流程，在所述步骤120之前，所述方法还包括：
步骤170：判断所述无人驾驶汽车中的全球定位系统是否可以获取信号；若是，跳转至步骤120。
其中，所述全球定位系统用于采集所述定位数据。在本发明实施例中，用于采集所述定位数据的系统为如上述应用场景所示的全球定位系统(GPS，Global PositioningSystem)，因此，在控制无人驾驶汽车启动进行标定之前，还需要判断所述全球定位系统是否可以正常使用，具体地，判断其是否能够获取信号，若可以，则说明所述全球定位系统能够正常工作。在其他的一些实施例中，获取所述定位数据的方式也可以是采用其他的定位系统或者定位装置，例如，还可以是我国自主研发的北斗系统等，具体地，可根据实际需要进行设置，不需要拘泥于本发明实施例的限定。
进一步地，由于全球定位系统定位时还会受到时间及地形的影响，以及受到精度变化、车辆未及时切换自动模式导致记录超出采集阈值的数据、或者出发点不合适导致超出边界前测量轨迹过短等情况的影响，数据中往往存在一些异常结果，因此，还需要对采集得到的定位数据过滤。首先，测量数据以及对应拟合结果可以打印显示在屏幕上，若测试人员认为效果不佳，可以直接删除对应结果；其次，后续处理还可由技术人员设定所述优化目标J的误差阈值，过滤优化目标J中方差大于阈值的结果；最后，还可以设定最小转弯半径，过滤由于误操作停在原地录得的数据。
实施例二
本发明实施例提供了一种转向标定装置，请一参见图8，其示出了本发明实施例提供的一种转向标定装置的结构，所述转向标定装置200包括：设置模块210、控制采样模块220、拟合模块230、获取模块240和标定输出模块250。其中，
所述设置模块210，用于将所述无人驾驶汽车的方向盘的转向角设置为需要进行标定的转向角；
所述控制采样模块220，用于控制所述无人驾驶汽车按照预设行驶速度行驶，同时按照预设采样频率采集定位数据；
所述拟合模块230，用于将采集到的所述定位数据做圆形拟合；
所述获取模块240，用于获取拟合得到的圆的半径，作为所述无人驾驶汽车的转弯半径；
标定输出模块250，用于标定并输出所述方向盘的转向角和所述转弯半径的对应关系。
进一步地，请参见图9，所述转向标定装置200还包括：第一判断模块260和第二判断模块270。
所述第一判断模块260用于判断所述采集到的定位数据的数量是否达到预设数量；若是，控制所述无人驾驶汽车停止行驶。
进一步地，所述第一判断模块260还用于获取并设置所述无人驾驶汽车行驶边界，以得到所述无人驾驶汽车的可行驶区域；根据实时采集到的所述定位数据，判断所述无人驾驶汽车是否在所述可行驶区域内；若否，控制所述无人驾驶汽车停止行驶。
进一步地，所述第一判断模块260还用于在所述无人驾驶汽车在所述可行驶区域内时，判断所述无人驾驶汽车是否行驶了完整的一圈。
进一步地，所述第一判断模块260还用于计算采集的第一个定位数据和所述实时采集到的定位数据的欧式距离；判断所述欧式距离是否小于预设距离；若是，则确定所述无人驾驶汽车行驶了完整的一圈，并控制所述无人驾驶汽车停止行驶。
所述第二判断模块270用于判断所述无人驾驶汽车中的全球定位系统是否可以获取信号，其中，所述全球定位系统用于采集所述定位数据。
进一步地，所述拟合模块230还用于通过最小二乘法，将采集到的所述定位数据的数据队列拟合为圆上的点。
实施例三
本发明实施例还提供了一种无人驾驶汽车，请参见图10，其示出了能够执行图2至图7所述转向标定方法的服务器的硬件结构。所述无人驾驶汽车10可以是图1所示的无人驾驶汽车10。
所述无人驾驶汽车10包括：至少一个处理器11；以及，与所述至少一个处理器11通信连接的存储器12，图10中以一个处理器11为例。所述存储器12存储有可被所述至少一个处理器11执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器11执行，以使所述至少一个处理器11能够执行上述图2至图7所述的转向标定方法。所述处理器11和所述存储器12可以通过总线或者其他方式连接，图10中以通过总线连接为例。
存储器12作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的转向标定方法对应的程序指令/模块，例如，图8至图9所示的各个模块。处理器11通过运行存储在存储器12中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例转向标定方法。
存储器12可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据转向标定装置的使用所创建的数据等。此外，存储器12可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器12可选包括相对于处理器11远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至转向标定装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器12中，当被所述一个或者多个处理器11执行时，执行上述任意方法实施例中的转向标定方法，例如，执行以上描述的图2至图7的方法步骤，实现图8至图9中的各模块和各单元的功能。
上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例所提供的方法。
本申请实施例还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如，执行以上描述的图2至图7的方法步骤，实现图8至图9中的各模块的功能。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时时，使所述计算机执行上述任意方法实施例中的转向标定方法，例如，执行以上描述的图2至图7的方法步骤，实现图8至图9中的各模块的功能。
本发明实施例中提供了一种转向标定方法及装置，该方法首先，将无人驾驶汽车的方向盘的转向角设置为需要进行标定的转向角，其次控制无人驾驶汽车按照预设行驶速度行驶，同时按照预设采样频率采集定位数据，然后将采集到的所述定位数据做圆形拟合，接着获取拟合得到的圆的半径，作为所述无人驾驶汽车的转弯半径，最后标定并输出所述方向盘的转向角和所述转弯半径的对应关系，本发明实施例提供的转向标定方法应用在无人驾驶汽车上时，能够实现方向盘的转向角和车辆转弯半径的自动化标定，且标定速度快、标定结果精确。
需要说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施方式的描述，本领域普通技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种转向标定方法，其特征在于，应用于无人驾驶汽车，所述方法包括：
将所述无人驾驶汽车的方向盘的转向角设置为需要进行标定的转向角；
控制所述无人驾驶汽车按照预设行驶速度行驶，同时按照预设采样频率采集定位数据；
将采集到的所述定位数据做圆形拟合，以拟合得到圆的一部分，且优化目标的关系式为：
其中，J为所述优化目标，也即是最小化定位数据距圆心距离与拟合圆的半径偏差值归一化后的方差，(xi,yi)为定位数据点的坐标值，RC为拟合得到的圆的半径，C(XC,YC)为拟合得到的圆的圆心坐标；
将所述优化目标取最小值，通过所述优化目标的关系式获取拟合得到的最优解的圆的半径，作为所述无人驾驶汽车的转弯半径；
标定并输出所述方向盘的转向角和所述转弯半径的对应关系。
2.根据权利要求1所述的转向标定方法，其特征在于，
在将采集到的所述定位数据做圆形拟合之前，所述方法还包括：
判断所述采集到的定位数据的数量是否达到预设数量；
若是，控制所述无人驾驶汽车停止行驶。
3.根据权利要求2所述的转向标定方法，其特征在于，
在所述控制所述无人驾驶汽车停止行驶之前，所述方法还包括：
获取并设置所述无人驾驶汽车行驶边界，以得到所述无人驾驶汽车的可行驶区域；
根据实时采集到的所述定位数据，判断所述无人驾驶汽车是否在所述可行驶区域内；
若否，控制所述无人驾驶汽车停止行驶。
4.根据权利要求3所述的转向标定方法，其特征在于，所述方法还包括：
若是，判断所述无人驾驶汽车是否行驶了完整的一圈。
5.根据权利要求4所述的转向标定方法，其特征在于，
所述判断所述无人车是否行驶了完整的一圈，进一步包括：
计算采集的第一个定位数据和所述实时采集到的定位数据的欧式距离；
判断所述欧式距离是否小于预设距离；
若是，则确定所述无人驾驶汽车行驶了完整的一圈，并控制所述无人驾驶汽车停止行驶。
6.根据权利要求1-5任一项所述的转向标定方法，其特征在于，
在控制所述无人驾驶汽车按照预设行驶速度行驶，同时按照预设采样频率采集定位数据之前，所述方法还包括：
判断所述无人驾驶汽车中的全球定位系统是否可以获取信号，其中，所述全球定位系统用于采集所述定位数据。
7.根据权利要求1-5任一项所述的转向标定方法，其特征在于，
所述将采集到的所述定位数据做圆形拟合，进一步包括：
通过最小二乘法，将采集到的所述定位数据的数据队列拟合为圆上的点。
8.一种转向标定装置，其特征在于，应用于无人驾驶汽车，所述装置包括：
设置模块，用于将所述无人驾驶汽车的方向盘的转向角设置为需要进行标定的转向角；
控制采样模块，用于控制所述无人驾驶汽车按照预设行驶速度行驶，同时按照预设采样频率采集定位数据；
拟合模块，用于将采集到的所述定位数据做圆形拟合，以拟合得到圆的一部分，且优化目标的关系式为：
其中，J为所述优化目标，也即是最小化定位数据距圆心距离与拟合圆的半径偏差值归一化后的方差，(xi,yi)为定位数据点的坐标值，RC为拟合得到的圆的半径，C(XC,YC)为拟合得到的圆的圆心坐标；
获取模块，用于将所述优化目标取最小值，通过所述优化目标的关系式获取拟合得到的最优解的圆的半径，作为所述无人驾驶汽车的转弯半径；
标定输出模块，用于标定并输出所述方向盘的转向角和所述转弯半径的对应关系。
9.一种无人驾驶汽车，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110152132.6A CN112722076B (zh) | 2021-02-03 | 2021-02-03 | 一种转向标定方法、装置及无人驾驶汽车 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110152132.6A CN112722076B (zh) | 2021-02-03 | 2021-02-03 | 一种转向标定方法、装置及无人驾驶汽车 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112722076A CN112722076A (zh) | 2021-04-30 |
| CN112722076B true CN112722076B (zh) | 2022-05-31 |
Family
ID=75596920
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110152132.6A Active CN112722076B (zh) | 2021-02-03 | 2021-02-03 | 一种转向标定方法、装置及无人驾驶汽车 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112722076B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114112445B (zh) * | 2021-12-31 | 2024-04-02 | 杭州海康汽车软件有限公司 | 方向盘转向传动比标定方法、装置、系统、设备及介质 |
| CN116990045B (zh) * | 2023-05-18 | 2024-04-05 | 运来智能装备(无锡)有限公司 | 基于惯性测量的线控底盘标度因数标定方法、系统及介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105372078A (zh) * | 2015-11-27 | 2016-03-02 | 首都师范大学 | 轮式拖拉机的转弯控制方法及装置 |
| CN107521559A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-12-29 | 驭势科技（北京）有限公司 | 转向角标定方法、运动轨迹计算方法和设备和车载设备 |
| CN107792071A (zh) * | 2016-08-26 | 2018-03-13 | 法乐第(北京)网络科技有限公司 | 一种无人驾驶设备的行驶方法及装置 |
| CN109649490A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-04-19 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 汽车方向盘零偏的自动标定方法、系统及车辆 |
| CN111426330A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-07-17 | 江苏徐工工程机械研究院有限公司 | 路径生成方法和设备、无人化运输系统和存储介质 |
-
2021
- 2021-02-03 CN CN202110152132.6A patent/CN112722076B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105372078A (zh) * | 2015-11-27 | 2016-03-02 | 首都师范大学 | 轮式拖拉机的转弯控制方法及装置 |
| CN107792071A (zh) * | 2016-08-26 | 2018-03-13 | 法乐第(北京)网络科技有限公司 | 一种无人驾驶设备的行驶方法及装置 |
| CN107521559A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-12-29 | 驭势科技（北京）有限公司 | 转向角标定方法、运动轨迹计算方法和设备和车载设备 |
| CN109649490A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-04-19 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 汽车方向盘零偏的自动标定方法、系统及车辆 |
| CN111426330A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-07-17 | 江苏徐工工程机械研究院有限公司 | 路径生成方法和设备、无人化运输系统和存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于视觉标记板的自动驾驶车辆激光雷达与相机在线标定研究;吴琼等;《汽车技术》;20200430(第4期);第40-44页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112722076A (zh) | 2021-04-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6913723B2 (ja) | 車両制御パラメータのキャリブレーション方法、装置、車載コントローラ及び無人車両 | |
| JP7391701B2 (ja) | 定常横方向偏差の除去方法、装置、記憶媒体、及びプログラム | |
| CN109491369B (zh) | 车辆实际控制单元的性能评估方法、装置、设备和介质 | |
| CN109649489B (zh) | 车辆转向状态的识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN112722076B (zh) | 一种转向标定方法、装置及无人驾驶汽车 | |
| CN112009489B (zh) | 处理车辆转向参数的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| EP2888930A1 (en) | Automatic guidance system with stability control for an agricultural vehicle | |
| CN107521559B (zh) | 转向角标定方法、运动轨迹计算方法和设备和车载设备 | |
| CN111123950B (zh) | 行车控制方法、装置及车辆 | |
| CN108313125B (zh) | 一种转向角传感器的校准方法和装置 | |
| US9821847B2 (en) | Method for guiding an off-road vehicle along a curved path | |
| EP4345421A2 (en) | Method for calibrating sensor parameters based on autonomous driving, apparatus, storage medium, and vehicle | |
| CN111158379B (zh) | 一种方向盘零偏自学习的无人车轨迹跟踪方法 | |
| CN112433531A (zh) | 一种自动驾驶车辆的轨迹跟踪方法、装置及计算机设备 | |
| CN116238545B (zh) | 一种自动驾驶轨迹偏差检测方法及检测系统 | |
| CN112945586A (zh) | 一种底盘偏向标定方法、装置及无人驾驶汽车 | |
| US11428541B1 (en) | Targetless calibration of camera and inertial sensor in a vehicle | |
| WO2021213525A1 (zh) | 自适应的gps错误观测值识别方法、存储介质、产品及系统 | |
| JP2024511128A (ja) | ヨーレートオフセット値を確認するための方法、システム、およびコンピュータプログラム製品 | |
| CN112389438A (zh) | 一种车辆转向系统传动比的确定方法及装置 | |
| CN109710594B (zh) | 地图数据的有效性判断方法、装置及可读存储介质 | |
| CN107092253B (zh) | 用于控制无人车的方法、装置及服务器 | |
| CN115534962A (zh) | 自动驾驶车辆转向系统传动比自动标定方法及装置 | |
| CN113465590B (zh) | 路径规划方法和装置、自动驾驶方法和装置及作业机械 | |
| CN116691659A (zh) | 一种无gps信号下车辆行驶轨迹的评估方法、装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |