CN113325695A - 车辆方向控制模型的生成方法、车辆方向控制方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种车辆方向控制模型的生成方法、车辆方向控制方法及装置，属于车辆技术领域。车辆方向控制模型的生成方法包括：通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶，并获取待控车辆的实际方向输出数据；通过预设的期望模型对期望方向数据进行处理，得到用于表征待控车辆行走方向的期望方向输出数据；基于实际方向输出数据和期望方向输出数据对待控车辆的初始模型进行更新；返回执行通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶的步骤，直至更新后的初始模型与期望模型的输出偏差小于预设值，以获得车辆方向控制模型。

Description

车辆方向控制模型的生成方法、车辆方向控制方法及装置

技术领域

本发明涉及车辆技术领域，具体地涉及一种车辆方向控制模型的生成方法、车辆方向控制方法、车辆方向控制模型的生成装置、车辆方向控制装置、自动驾驶系统、自动驾驶装置、可移动平台、电子设备及存储介质。

背景技术

在现有的农机自驾车的方向控制中，大部分的算法都是基于PID控制的，通过工程经验以及实验数据，对控制器参数进行整定，从而实现转动方向盘达到所期望的轮胎角度，最终控制车辆的方向。然而，不同的农机，其方向盘与轮胎角度之间的模型是不一样的，而PID算法的控制参数是不具有通用性的，工程师需要对每辆车都单独整定不同的参数，并且由于农机的种类相当多，整定控制器的参数需要花费工程师大量的时间。因此，现有技术存在人工成本较高的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种车辆方向控制模型的生成方法、车辆方向控制方法、车辆方向控制模型的生成装置、车辆方向控制装置、自动驾驶系统、自动驾驶装置、可移动平台、电子设备及存储介质，可以解决现有技术存在人工成本较高的问题。

为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种车辆方向控制模型的生成方法，包括：

通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶，并获取待控车辆的实际方向输出数据；

通过预设的期望模型对期望方向数据进行处理，得到用于表征待控车辆行走方向的期望方向输出数据；

基于实际方向输出数据和期望方向输出数据对待控车辆的初始模型进行更新；

返回执行通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶的步骤，直至更新后的初始模型与期望模型的输出偏差小于预设值，以获得车辆方向控制模型。

在本发明实施例中，待控车辆的初始模型包括第一控制模型和第二控制模型；通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶，并获取待控车辆的实际方向输出数据，包括：通过第一控制模型对输入的期望方向数据进行处理，得到用于控制待控车辆行走方向的方向控制参数；将方向控制参数输入至第二控制模型，以得到待控车辆的实际方向输出数据。

在本发明实施例中，基于实际方向输出数据和期望方向输出数据对待控车辆的初始模型进行更新，包括：确定实际方向输出数据和期望方向输出数据之间的偏差；通过系统辨识模型基于方向控制参数、实际方向输出数据以及偏差，更新第一控制模型和第二控制模型的参数。

在本发明实施例中，通过系统辨识模型基于方向控制参数、实际方向输出数据以及偏差，更新第一控制模型和第二控制模型的参数，包括：通过系统辨识模型基于方向控制参数、实际方向输出数据以及偏差，更新第二控制模型的参数；基于更新后的第二控制模型的参数，更新第一控制模型的参数。

在本发明实施例中，初始模型的结构与期望模型的结构相同。

在本发明实施例中，更新前的第二控制模型为待控车辆的预配置模型，在对第二控制模型进行首次更新之前，生成方法还包括：识别预配置模型，识别过程包括：向预配置模型输入预设数量的方向控制样本数据；获取预配置模型基于方向控制样本数据输出的方向结果数据；基于方向控制样本数据和方向结果数据，识别预配置模型。

在本发明实施例中，基于方向控制样本数据和方向结果数据，识别预配置模型，包括：通过系统辨识模型基于方向控制样本数据和方向结果数据，识别预配置模型。

在本发明实施例中，方向控制样本数据包括用于控制待控车辆方向的正弦信号。

在本发明实施例中，在通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶之前，还包括：基于更新前的第二控制模型的参数确定第一控制模型的初始参数，以获得更新前的第一控制模型。

在本发明实施例中，期望方向数据为期望轮胎角度；实际方向输出数据为实际轮胎角度；方向控制参数为电机角度。

本发明第二方面提供一种车辆方向控制方法，包括：通过上述的车辆方向控制模型的生成方法生成的车辆方向控制模型，根据当前输入的期望方向数据控制待控车辆行驶。

在本发明实施例中，上述车辆方向控制方法还包括：获取待控车辆的行驶过程中的期望方向数据和实际方向输出数据；通过上述的车辆方向控制模型的生成方法，基于期望方向数据和实际方向输出数据，更新车辆方向控制模型。

本发明第三方面提供一种车辆方向控制模型的生成装置，包括：

第一获取模块，用于通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶，并获取待控车辆的实际方向输出数据；

第二获取模块，用于通过预设的期望模型对期望方向数据进行处理，得到用于表征待控车辆行走方向的期望方向输出数据；

模型更新模块，用于基于实际方向输出数据和期望方向输出数据对待控车辆的初始模型进行更新；

模型确定模块，用于返回执行通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶的步骤，直至更新后的初始模型与期望模型的输出偏差小于预设值，以获得车辆方向控制模型。

本发明第四方面提供一种车辆方向控制装置，包括：方向控制模块，用于通过上述的车辆方向控制模型的生成方法生成的车辆方向控制模型，根据当前输入的期望方向数据控制待控车辆行驶。

本发明第五方面提供一种自动驾驶系统，包括待控车辆本体和驾驶控制装置；待控车辆本体上安装有检测机构，检测机构用于检测待控车辆的实际方向输出数据；驾驶控制装置配置有用于控制待控车辆本体运行方向的初始模型，驾驶控制装置通过执行上述的车辆方向控制模型的生成方法，更新初始模型。

在本发明实施例中，上述初始模型包括第一控制模型和第二控制模型；驾驶控制装置包括自动驾驶装置和转向自控装置；自动驾驶装置与待控车辆的转向电机驱动连接，且配置有第一控制模型；第一控制模型用于根据输入的期望方向数据获得用于控制转向电机转动角度的方向控制参数，并向第二控制模型输入方向控制参数；转向自控装置为待控车辆本身自带的控制装置，其配置有第二控制模型；第二控制模型用于根据方向控制参数控制待控车辆本体的运行方向，并通过检测机构获得待控车辆的实际方向输出数据。

本发明第六方面提供一种自动驾驶装置，自动驾驶装置用于与待控车辆通信连接，并通过执行上述的车辆方向控制模型的生成方法，实现对待控车辆的车辆方向控制模型的更新。

本发明第七方面提供一种可移动平台，包括平台本体和转向自控装置；转向自控装置用于上述自动驾驶装置通信，并通过执行上述的车辆方向控制模型的生成方法，实现对用于控制平台本体的运行方向的车辆方向控制模型的更新。

本发明第八方面提供一种电子设备，包括处理器和存储器；存储器存储有处理器可执行的计算机程序；其中，处理器执行程序时，实现上述的车辆方向控制模型的生成方法的步骤，和/或上述的车辆方向控制方法的步骤。

本发明第九方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，执行上述的车辆方向控制模型的生成方法的步骤，和/或上述的车辆方向控制方法的步骤。

上述任一技术方案，通过结合待控车辆的初始模型和期望模型分别对期望方向数据进行处理，并基于处理所得的处理结果对初始模型进行更新，只要待控车辆的初始模型确定，即可通过期望模型和初始模型的输出对待控车辆的初始模型不断进行迭代调整，上述过程不需要人工单独对待控车辆进行控制器参数整定，即可通过基于初始模型和期望模型确定得到的车辆方向控制模型对待控车辆进行方向控制，减少了人工成本和时间成本，提高了待控车辆方向控制的效率和控制精度，从而极大提高了生产效率和作业精度。

本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：

图1示意性示出了根据本发明一实施例的车辆方向控制模型的生成方法的流程示意图；

图2示意性示出了根据本发明一实施例的模型整定过程示意图；

图3示意性示出了根据本发明一实施例的车辆方向控制模型的生成装置的结构框图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。

图1示意性示出了根据本发明一实施例的车辆方向控制模型的生成方法的流程示意图。如图1所示，在本发明实施例中，提供了一种车辆方向控制模型的生成方法，以该方法可以应用于具有计算能力的计算机设备，并被该计算机设备执行，该方法可以包括以下步骤：

步骤S102，通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶，并获取待控车辆的实际方向输出数据。

可以理解，待控车辆为行驶方向需要被控制的目标车辆，例如，农机或者无人车或者农机自驾车。期望方向数据为待控车辆的目标行驶方向数据，实际方向输出数据为待控车辆在被控制方向行驶过程中的实际行驶方向数据，具体可以由相应的检测机构(例如，传感器)检测得到的方向数据获得。待控车辆的初始模型为预先存储的用于待控车辆方向控制的初始模型，用于表征期望方向数据和实际方向输出数据之间的关系，例如可以是待控车辆的期望轮胎角度到实际轮胎角度的模型，可以理解为，用于表征待控车辆的期望轮胎角度与实际轮胎角度之间的关系模型。

在一些实施例中，可以先获取由用户输入的或者预先存储的待控车辆的期望方向数据，然后将该期望方向数据输入待控车辆的初始模型，再通过初始模型控制待控车辆行驶，在待控车辆的实际行驶控制过程中，可以通过检测机构检测得到的有关待控车辆方向的实际方向输出数据。

步骤S104，通过预设的期望模型对期望方向数据进行处理，得到用于表征待控车辆行走方向的期望方向输出数据。

可以理解，预设的期望模型为预先设置的用于控制待控车辆方向的目标模型，用于表征期望方向数据和实际方向输出数据之间的较为理想或符合用户需求的关系，例如可以是待控车辆的期望轮胎角度到实际轮胎角度的一个较为理想或符合用户需求的期望模型。期望方向输出数据为通过期望模型对期望方向数据处理后得到的表征待控车辆行走方向的车辆方向数据。

具体地，可以通过预设的期望模型对期望方向数据进行处理，也就是将期望方向数据输入预设的期望模型，从而得到用于表征待控车辆行走方向的期望方向输出数据。

步骤S106，基于实际方向输出数据和期望方向输出数据对待控车辆的初始模型进行更新。

具体地，基于实际方向输出数据和期望方向输出数据对待控车辆的初始模型进行更新，具体可以基于实际方向输出数据和期望方向输出数据之间的偏差对待控车辆的初始模型的参数进行调整。

步骤S108，返回执行通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶的步骤，直至更新后的初始模型与期望模型的输出偏差小于预设值，以获得车辆方向控制模型。

可以理解，更新后的初始模型与期望模型的输出偏差，也就是实际方向输出数据与期望方向输出数据之间的偏差。预设值为预先设置的偏差值，可以根据实际应用需求设定，例如1度，但不限于此。

在一些实施例中，在待控车辆的初始模型的迭代更新过程中，在每一次更新之后，可以确定初始模型和期望模型的输出偏差是否小于预设值，如果输出偏差不小于预设值，则返回执行通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶的步骤，并获取此时待控车辆的实际方向输出数据和期望方向输出数据，再进一步确定此时的实际方向输出数据和期望方向输出数据之间的偏差是否小于预设值，如此循环往复，直至当前的偏差小于预设值时，确定并得到更新后的车辆方向控制模型，可以理解为，此时的初始模型即为车辆方向控制模型。

上述车辆方向控制模型的生成方法，通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶，并获取待控车辆的实际方向输出数据，通过预设的期望模型对期望方向数据进行处理，得到用于表征待控车辆行走方向的期望方向输出数据，并基于实际方向输出数据和期望方向输出数据对待控车辆的初始模型进行更新，直至更新后的初始模型与期望模型的输出偏差小于预设值，以获得车辆方向控制模型。上述方法通过结合待控车辆的初始模型和期望模型分别对期望方向数据进行处理，并基于处理所得的处理结果对初始模型进行更新，只要待控车辆的初始模型确定，即可通过期望模型和初始模型的输出对待控车辆的初始模型不断进行迭代调整，上述过程不需要人工单独对待控车辆进行控制器参数整定，即可通过基于初始模型和期望模型确定得到的车辆方向控制模型对待控车辆进行方向控制，减少了人工成本和时间成本，提高了待控车辆方向控制的效率和控制精度，从而极大提高了生产效率和作业精度。

在一个实施例中，待控车辆的初始模型包括第一控制模型和第二控制模型；相应的，通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶，并获取待控车辆的实际方向输出数据，包括：通过第一控制模型对输入的期望方向数据进行处理，得到用于控制待控车辆行走方向的方向控制参数；将方向控制参数输入至第二控制模型，以得到待控车辆的实际方向输出数据。

可以理解，第一控制模型用于表征期望方向数据和方向控制参数之间的对应关系，第二控制模型用于表征方向控制参数与实际方向输出数据之间的对应关系。其中，在一个实施例中，期望方向数据可以为期望轮胎角度；实际方向输出数据可以为实际轮胎角度；方向控制参数为电机角度。

可以理解，在控制待控车辆方向的整个控制流程中，可以通过控制方向盘处的电机转动角度来达到所期望的轮胎角度。也就是说，第一控制模型可以用于表征期望轮胎角度和电机角度之间的关系，例如可以是用于根据期望轮胎角度来控制方向盘转动角度的方向盘控制模型，该方向盘控制模型可以是待控车辆本身配置有的控制模型，也可以是与待控车辆建立通信连接的自动驾驶装置中配置有的控制模型，以实现对待控车辆的智能控制、无人驾驶等。第二控制模型可以用于表征电机角度和实际轮胎角度之间的关系，例如可以是用于根据方向盘角度来控制车辆轮胎转动角度的轮胎角度控制模型，该轮胎角度控制模型可以是待控车辆本身如无人车或农机本身配置有的控制模型。

具体地，可以将期望方向数据(例如，期望轮胎角度)输入第一控制模型，通过第一控制模型处理后得到用于控制待控车辆行走方向的方向控制参数(例如，电机角度)，进而将该方向控制参数(例如，电机角度)输入第二控制模型，以得到待控车辆的实际方向输出数据(例如，实际轮胎角度)，其中，实际方向输出数据(例如，实际轮胎角度)可以通过相应的检测部件或检测机构(例如，传感器)检测得到。

在一个实施例中，基于实际方向输出数据和期望方向输出数据对待控车辆的初始模型进行更新，包括：确定实际方向输出数据和期望方向输出数据之间的偏差；通过系统辨识模型基于方向控制参数、实际方向输出数据以及偏差，更新第一控制模型和第二控制模型的参数。

可以理解，系统辨识是根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型。现代控制理论中的一个分支。通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变，以及设计控制器。对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号。

具体地，通过确定实际方向输出数据和期望方向输出数据之间的偏差，也就是控制过程输出和模型输出的偏差，将第一控制模型的输出即方向控制参数(例如，电机角度)、第二控制模型的输出即实际方向输出数据(例如，实际轮胎角度)以及偏差输入系统辨识模型，从而根据模型输出结果更新第一控制模型和第二控制模型的参数。

在一个实施例中，通过系统辨识模型基于方向控制参数、实际方向输出数据以及偏差，更新第一控制模型和第二控制模型的参数，包括：通过系统辨识模型基于方向控制参数、实际方向输出数据以及偏差，更新第二控制模型的参数；基于更新后的第二控制模型的参数，更新第一控制模型的参数。

具体地，在将方向控制参数、实际方向输出数据以及偏差输入系统辨识模型之后，得到的模型输出结果为第二控制模型(例如，无人车模型)的参数，在第二控制模型的参数确定之后，第一控制模型的参数即可对应确定，例如基于预先存储的第二控制模型的参数与第一控制模型的参数的关系，根据第二控制模型的参数即可确定对应的第一控制模型的参数。

在一个实施例中，初始模型的结构与期望模型的结构相同。

可以理解，期望模型的结构可以是一次函数形式或者是二元一次函数形式，也可以是二次函数形式，还可以是根据用户需求设定的其它函数形式，初始模型的结构可以与期望模型的结构相同，使得更新后的初始模型与期望模型的差异最小。

在一个实施例中，更新前的第二控制模型为待控车辆的预配置模型，在对第二控制模型进行首次更新之前，生成方法还包括：识别预配置模型，识别过程包括：向预配置模型输入预设数量的方向控制样本数据；获取预配置模型基于方向控制样本数据输出的方向结果数据；基于方向控制样本数据和方向结果数据，识别预配置模型。

可以理解，方向控制样本数据为控制方向的电机输入信号，即控制方向盘上的电机角度的信号，例如可以是某种频率的单一信号或者是多种不同信号的组合，对待控车辆起到信号激励的作用，其中信号的频率、具体种类和预设数量可以根据实验数据或者经验数据确定。方向结果数据为预配置模型在输入方向控制样本数据后输出的方向结果，例如待控车辆的轮胎转角。

可以理解，本发明还特意通过识别预配置模型的步骤来识别得到待控车辆的预配置模型，即更新前的第二控制模型的原因是：当前待控车辆的预配置模型是未知的，因为在部署新的或者刚出厂的待控车辆时，部署所用的算法或装置一般都不能直接得知该待控车辆的预配置模型，所以需要先进行预配置模型的辨识，再进行后续的训练。因此，为识别得到该预配置模型，可以向待控车辆的预配置模型输入预设数量的方向控制样本数据(例如，不同频率的信号组合)，从而获取待控车辆的预配置模型输出的方向结果数据(例如，待控车辆的轮胎转角)，根据方向控制样本数据(例如，不同频率的信号组合)和方向结果数据(例如，待控车辆的轮胎转角)识别两者之间的关系，也就是识别预配置模型(即更新前的第二控制模型)。

在一个实施例中，基于控制样本数据和方向结果数据，得到更新前的第二控制模型，包括：通过系统辨识模型基于方向控制样本数据和方向结果数据，识别预配置模型。

具体地，系统辨识包括最小二乘法，可以通过系统辨识模型(例如，最小二乘法)辨识得到方向控制样本数据和方向结果数据的对应关系，即利用最小二乘法辨识出待控车辆的输入到输出之间的传递函数，也就是待控车辆的预配置模型(即更新前的第二控制模型)。

在一个实施例中，方向控制样本数据可以包括用于控制待控车辆方向的正弦信号。

进一步的，方向控制样本数据还可以是特定频率的用于控制待控车辆方向的正弦组合信号，可以理解为：该正弦组合信号可以包括不同频率的多种正弦信号，但不限于此。

在一个实施例中，在通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶之前，还包括：基于更新前的第二控制模型的参数确定第一控制模型的初始参数，以获得更新前的第一控制模型。

可以理解，辨识得到的第二控制模型(也就是预配置模型)的参数值会存储在自适应控制器中，为自适应控制器的第一控制模型提供初始参数，从而得到更新前的第一控制模型。

需要说明的是，在对第一控制模型和第二控制模型进行训练以更新初始模型之前，先得知第一控制模型和第二控制模型，可以比较好地进行后续初始模型的更新迭代，所以本发明通过上述相关步骤先辨识得到第二控制模型，再基于辨识得到的第二控制模型确定第一控制模型的初始参数。

以下，举个例子说明一下本发明的车辆方向控制模型的生成方法的工作过程：

首先，在算法部署在新的车时，可以理解为在未知当前待控车辆的预配置模型时，可以先向待控车辆的预配置模型输入一些特定频率的正弦组合信号，以通过预配置模型根据这些正弦组合信号控制车辆方向盘的电机转动，并获取方向盘的电机转动后待控车辆的轮胎转动角度，然后将电机转动角度和对应的轮胎转动角度一一对应记录。由此，在记录得到一定数据量的电机转动角度和轮胎转动角度时，利用最小二乘法辨识出电机转动角度和轮胎转动角度之间的传递函数，以辨识得到预配置模型。然后将辨识得到的预配置模型的参数值提供给自适应控制器，以使自适应控制器的第一控制模型可以根据该预配置模型的参数确定自身的初始参数。这么一来，即可得到已知的第二控制模型和参数较为准确的第一控制模型，然后可以根据期望模型对由第一控制模型和第二控制模型组成的初始模型进行更新迭代，在更新迭代的过程中，由于使用的是自适应控制器，所以在控制过程中，第一控制模型的参数会实时的根据环境的变化而自动进行整定，所以能够很好地实现对待控车辆的方向控制。

其中，根据期望模型对由第一控制模型和第二控制模型组成的初始模型进行更新迭代的一个示例过程可以如下：

图2示意性示出了根据本发明一实施例的模型整定过程示意图。在本发明实施例中，如图2所示，在整个控制流程中，通过控制方向盘处的电机的转动角度来达到所期望的轮胎角度。图2中，r代表期望轮胎角度(相当于期望方向数据)，u代表电机转动角度(相当于方向控制参数)，y代表实际轮胎角度(相当于实际方向输出数据)，y_m代表期望模型输出的理论轮胎角度(相当于期望方向输出数据)，θ代表第二控制模型的辨识参数，如第二控制模型的初始参数或更新后的参数，需要说明的是，第二控制模型的初始参数可以理解为是刚识别得到的预配置模型的参数。

需要了解的是，上述自适应控制器使用的是内模控制，其控制目标是把第二控制模型整定为给定的期望模型，可以理解为，通过利用第一控制模型的输出作为第二控制模型的输入，可以使得第二控制模型经过一些函数变化后所得的函数关系表达式和期望模型的函数关系表达式具备相同的格式。所以，可以利用输出偏差e＝y-y_m来度量自适应控制器的整定效果。

上述中，通过自适应控制器利用第一控制模型将第二控制模型整定成期望模型的过程可参见下述示例：

在一个示例中，假设：

待控车辆的第二控制模型为：

给定的期望模型为：

样本数据为：

通过样本数据

对预配置模型进行拟合得到：

其中，

和

分别为a,b的估计参数。

然后，令第一控制模型的输出为

若

且

则将第一控制模型的输出u输入到第二控制模型后，第二控制模型会变为

即与期望模型

的表达式结构一致，由此可以实现了将第二控制模型整定为给定的期望模型的控制目标。

可以理解，只要第二控制模型的参数a,b确定，也就是第二控制模型的参数确定，期望模型的参数k确定，第一控制模型的参数即可确定；从而，在每次更新中，第一控制模型可以根据实际方向输出数据y和期望方向数据r，确定对应的方向控制参数u，以将该方向控制参数u作为第二控制模型的输入，也就是将第一控制模型的输出u的表达式代入第二控制模型中，即可实现将第二控制模型更新成预设的期望模型，即

需要说明的是，从最终表现形式来说，第二控制模型被整定成期望模型，但由于第二控制模型整定成期望模型是基于第一控制模型的输出的，因此，在另一角度来看，是第二控制模型和第一控制模型相互配合而形成期望模型，这也是由第二控制模型和第一控制模型组合而成的初始模型的结构与期望模型结构相同的原因，换言之，初始模型可以是第二控制模型基于第一控制模型的输出进行运算得到的更新后的第二控制模型。

由此，本发明通过利用系统辨识对待控车辆的第二控制模型进行辨识，并利用辨识得到的第二控制模型，结合自适应控制的第一控制模型直接得到适用于该待控车辆的车辆方向控制模型，整个过程不需要人工调参，各控制模型的参数都是全自动完胜的，即可自动获得车辆方向控制模型，由此，对于任意车辆，都可以通过本发明提供的上述任一实施例的方法来确定得到相应的车辆方向控制模型，因此本发明具有很好的适用性。另外，本发明通过第一控制模型能够基于第二控制模型的参数来自动调整自身的参数，以在调整自身参数的同时还可以对第二控制模型的参数进行整定，从而实现了最终整定所得的第二控制模型能够取得优秀的控制效果和很强的鲁棒性。

与车辆方向控制模型的生成方法的任一实施例相应，本发明实施例还提供了一种车辆方向控制方法，包括：通过上述任一实施例中的车辆方向控制模型的生成方法生成的车辆方向控制模型，根据当前输入的期望方向数据控制待控车辆行驶。

可以理解，在车辆方向控制模型确定之后，可以通过该车辆方向控制模型根据当前输入的期望方向数据(例如，期望轮胎角度)控制待控车辆行驶，由此在待控车辆行驶过程中，无需人工参与控制，而是可以通过预先输入的期望方向数据，直接控制待控车辆行驶，有利于减轻驾驶员的操作负担。

在一个实施例中，上述车辆方向控制方法还包括：获取待控车辆的行驶过程中的期望方向数据和实际方向输出数据；通过上述的车辆方向控制模型的生成方法，基于期望方向数据和实际方向输出数据，更新车辆方向控制模型。

可以理解，为了保证或进一步提高车辆方向控制模型的控制精度，在待控车辆因环境变化或其他因素影响的情况下，可以继续基于期望方向数据和实际方向输出数据对车辆方向控制模型进行更新，进而保证或进一步提高车辆方向控制模型的控制精度。其中，车辆方向控制模型的更新方式可参见上述任一实施例的车辆方向控制模型的生成方法中对初始模型的更新过程，故在此不再赘述。

与上述任一实施例的车辆方向控制模型的生成方法对应，图3示意性示出了根据本发明一实施例的车辆方向控制模型的生成装置的结构框图。如图3所示，在本发明实施例中，提供了一种车辆方向控制模型的生成装置300，包括：第一获取模块310、第二获取模块320、模型更新模块330以及模型确定模块340，其中：

第一获取模块310，用于通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶，并获取待控车辆的实际方向输出数据；

第二获取模块320，用于通过预设的期望模型对期望方向数据进行处理，得到用于表征待控车辆行走方向的期望方向输出数据；

模型更新模块330，用于基于实际方向输出数据和期望方向输出数据对待控车辆的初始模型进行更新；

模型确定模块340，用于返回执行通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制待控车辆行驶的步骤，直至更新后的初始模型与期望模型的输出偏差小于预设值，以获得车辆方向控制模型。

在一个实施例中，待控车辆的初始模型包括第一控制模型和第二控制模型；第一获取模块310还用于：通过第一控制模型对输入的期望方向数据进行处理，得到用于控制待控车辆行走方向的方向控制参数；将方向控制参数输入至第二控制模型，以得到待控车辆的实际方向输出数据。

在一个实施例中，模型更新模块330还用于：确定实际方向输出数据和期望方向输出数据之间的偏差；通过系统辨识模型基于方向控制参数、实际方向输出数据以及偏差，更新第一控制模型和第二控制模型的参数。

在一个实施例中，模型更新模块330还用于：通过系统辨识模型基于方向控制参数、实际方向输出数据以及偏差，更新第二控制模型的参数；基于更新后的第二控制模型的参数，更新第一控制模型的参数。

在一个实施例中，初始模型的结构与期望模型的结构相同。

在一个实施例中，车辆方向控制模型的生成装置还包括识别模块，识别模块用于识别预配置模型，识别过程包括：向预配置模型输入预设数量的方向控制样本数据；获取预配置模型基于方向控制样本数据输出的方向结果数据；基于方向控制样本数据和方向结果数据，识别预配置模型。

在一个实施例中，识别模块基于方向控制样本数据和方向结果数据，识别预配置模型的过程，包括：通过系统辨识模型基于方向控制样本数据和方向结果数据，识别预配置模型。

在一个实施例中，方向控制样本数据包括用于控制待控车辆方向的正弦信号。

在一个实施例中，第一获取模块310还用于：基于更新前的第二控制模型的参数确定第一控制模型的初始参数，以获得更新前的第一控制模型。

在一个实施例中，期望方向数据为期望轮胎角度；实际方向输出数据为实际轮胎角度；方向控制参数为电机角度。

由于上述生成装置用于执行前述实施例提供的车辆方向控制模型的生成方法，因此上述生成装置的实现原理和技术效果与车辆方向控制模型的生成方法类似，在此不再赘述。

与上述任一实施例的车辆方向控制方法对应，本发明实施例提供了一种车辆方向控制装置，包括：方向控制模块，用于通过上述的车辆方向控制模型的生成方法生成的车辆方向控制模型，根据当前输入的期望方向数据控制待控车辆行驶。

在一个实施例中，方向控制模块还用于：获取待控车辆的行驶过程中的期望方向数据和实际方向输出数据；通过上述的车辆方向控制模型的生成方法，基于期望方向数据和实际方向输出数据，更新车辆方向控制模型。

由于上述车辆方向控制装置用于执行前述实施例提供的车辆方向控制方法，因此上述车辆方向控制装置的实现原理和技术效果与车辆方向控制方法类似，在此不再赘述。

本发明实施例提供了一种自动驾驶系统，包括待控车辆本体和驾驶控制装置；待控车辆本体上安装有检测机构，检测机构用于检测待控车辆的实际方向输出数据；驾驶控制装置配置有用于控制待控车辆本体运行方向的初始模型，驾驶控制装置通过执行上述任一实施例的车辆方向控制模型的生成方法，更新初始模型。

其中，检测机构包括但不限于传感器等可以检测车辆方向的设备。

在一个实施例中，上述初始模型包括第一控制模型和第二控制模型；驾驶控制装置包括自动驾驶装置和转向自控装置；自动驾驶装置与待控车辆的转向电机驱动连接，且配置有第一控制模型；第一控制模型用于根据输入的期望方向数据获得用于控制转向电机转动角度的方向控制参数，并向第二控制模型输入方向控制参数；转向自控装置为待控车辆本身自带的控制装置，其配置有第二控制模型；第二控制模型用于根据方向控制参数控制待控车辆本体的运行方向，并通过检测机构获得待控车辆的实际方向输出数据。

本发明实施例提供了一种自动驾驶装置，自动驾驶装置用于与待控车辆通信连接，并通过执行上述任一实施例的车辆方向控制模型的生成方法，实现对待控车辆的车辆方向控制模型的更新。

其中，自动驾驶装置可以包括但不限于农机自驾仪。

本发明实施例提供了一种可移动平台，包括平台本体和转向自控装置；转向自控装置用于上述自动驾驶装置通信，并通过执行上述任一实施例的车辆方向控制模型的生成方法，实现对用于控制平台本体的运行方向的车辆方向控制模型的更新。

其中，可移动平台可以包括但不限于农机、无人车等其他类型的车辆。

本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器；存储器存储有处理器可执行的计算机程序；其中，处理器执行程序时，实现上述任一实施例的车辆方向控制模型的生成方法的步骤，和/或上述任一实施例的车辆方向控制方法的步骤。

本发明实施例提供了一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，执行上述任一实施例的车辆方向控制模型的生成方法的步骤，和/或上述任一实施例的车辆方向控制方法的步骤。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

在一个典型的配置中，设备包括一个或多个处理器(CPU)、存储器和总线。设备还可以包括输入/输出接口、网络接口等。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (20)

1.一种车辆方向控制模型的生成方法，其特征在于，包括：

通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制所述待控车辆行驶，并获取所述待控车辆的实际方向输出数据；

通过预设的期望模型对所述期望方向数据进行处理，得到用于表征所述待控车辆行走方向的期望方向输出数据；

基于所述实际方向输出数据和所述期望方向输出数据对所述待控车辆的初始模型进行更新；

返回执行所述通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制所述待控车辆行驶的步骤，直至更新后的初始模型与所述期望模型的输出偏差小于预设值，以获得车辆方向控制模型。

2.根据权利要求1所述的车辆方向控制模型的生成方法，其特征在于，所述待控车辆的初始模型包括第一控制模型和第二控制模型；

所述通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制所述待控车辆行驶，并获取所述待控车辆的实际方向输出数据，包括：

通过所述第一控制模型对输入的期望方向数据进行处理，得到用于控制所述待控车辆行走方向的方向控制参数；

将所述方向控制参数输入至所述第二控制模型，以得到所述待控车辆的实际方向输出数据。

3.根据权利要求2所述的车辆方向控制模型的生成方法，其特征在于，所述基于所述实际方向输出数据和所述期望方向输出数据对所述待控车辆的初始模型进行更新，包括：

确定所述实际方向输出数据和所述期望方向输出数据之间的偏差；

通过系统辨识模型基于所述方向控制参数、所述实际方向输出数据以及所述偏差，更新所述第一控制模型和所述第二控制模型的参数。

4.根据权利要求3所述的车辆方向控制模型的生成方法，其特征在于，所述通过系统辨识模型基于所述方向控制参数、所述实际方向输出数据以及所述偏差，更新所述第一控制模型和所述第二控制模型的参数，包括：

通过系统辨识模型基于所述方向控制参数、所述实际方向输出数据以及所述偏差，更新所述第二控制模型的参数；

基于更新后的第二控制模型的参数，更新所述第一控制模型的参数。

5.根据权利要求1-4任一项所述的车辆方向控制模型的生成方法，其特征在于，所述初始模型的结构与所述期望模型的结构相同。

6.根据权利要求2-4任一项所述的车辆方向控制模型的生成方法，其特征在于，更新前的第二控制模型为待控车辆的预配置模型，在对所述第二控制模型进行首次更新之前，所述生成方法还包括：识别所述预配置模型，识别过程包括：

向所述预配置模型输入预设数量的方向控制样本数据；

获取所述预配置模型基于所述方向控制样本数据输出的方向结果数据；

基于所述方向控制样本数据和所述方向结果数据，识别所述预配置模型。

7.根据权利要求6所述的车辆方向控制模型的生成方法，其特征在于，所述基于所述方向控制样本数据和所述方向结果数据，识别所述预配置模型，包括：

通过系统辨识模型基于所述方向控制样本数据和所述方向结果数据，识别所述预配置模型。

8.根据权利要求6所述的车辆方向控制模型的生成方法，其特征在于，所述方向控制样本数据包括用于控制待控车辆方向的正弦信号。

9.根据权利要求6所述的车辆方向控制模型的生成方法，其特征在于，在通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制所述待控车辆行驶之前，还包括：

基于所述更新前的第二控制模型的参数确定所述第一控制模型的初始参数，以获得更新前的第一控制模型。

10.根据权利要求1或2所述的车辆方向控制模型的生成方法，其特征在于，所述期望方向数据为期望轮胎角度；所述实际方向输出数据为实际轮胎角度；所述方向控制参数为电机角度。

11.一种车辆方向控制方法，其特征在于，包括：

通过权利要求1～10任一项所述的车辆方向控制模型的生成方法生成的车辆方向控制模型，根据当前输入的期望方向数据控制待控车辆行驶。

12.根据权利要求11所述的车辆方向控制方法，其特征在于，还包括：

获取所述待控车辆的行驶过程中的期望方向数据和实际方向输出数据；

通过权利要求1～10任一项所述的车辆方向控制模型的生成方法，基于所述期望方向数据和所述实际方向输出数据，更新所述车辆方向控制模型。

13.一种车辆方向控制模型的生成装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制所述待控车辆行驶，并获取所述待控车辆的实际方向输出数据；

第二获取模块，用于通过预设的期望模型对所述期望方向数据进行处理，得到用于表征所述待控车辆行走方向的期望方向输出数据；

模型更新模块，用于基于所述实际方向输出数据和所述期望方向输出数据对所述待控车辆的初始模型进行更新；

模型确定模块，用于返回执行所述通过待控车辆的初始模型基于输入的期望方向数据控制所述待控车辆行驶的步骤，直至更新后的初始模型与所述期望模型的输出偏差小于预设值，以获得车辆方向控制模型。

14.一种车辆方向控制装置，其特征在于，包括：

方向控制模块，用于通过权利要求1～10任一项所述的车辆方向控制模型的生成方法生成的车辆方向控制模型，根据当前输入的期望方向数据控制待控车辆行驶。

15.一种自动驾驶系统，其特征在于，包括待控车辆本体和驾驶控制装置；所述待控车辆本体上安装有检测机构，所述检测机构用于检测所述待控车辆的实际方向输出数据；

所述驾驶控制装置配置有用于控制所述待控车辆本体运行方向的初始模型，所述驾驶控制装置通过执行权利要求1～10任一项的车辆方向控制模型的生成方法，更新所述初始模型。

16.根据权利要求15所述的自动驾驶系统，其特征在于，所述初始模型为权利要求2～10任一项所述的初始模型，其包括第一控制模型和第二控制模型；

所述驾驶控制装置包括自动驾驶装置和转向自控装置；

所述自动驾驶装置与待控车辆的转向电机驱动连接，且配置有所述第一控制模型；所述第一控制模型用于根据输入的期望方向数据获得用于控制所述转向电机转动角度的方向控制参数，并向所述第二控制模型输入所述方向控制参数；

所述转向自控装置为所述待控车辆本身自带的控制装置，其配置有所述第二控制模型；所述第二控制模型用于根据所述方向控制参数控制所述待控车辆本体的运行方向，并通过所述检测机构获得所述待控车辆的实际方向输出数据。

17.一种自动驾驶装置，其特征在于，所述自动驾驶装置用于与待控车辆通信连接，并通过执行权利要求1～10任一项所述的车辆方向控制模型的生成方法，实现对所述待控车辆的车辆方向控制模型的更新。

18.一种可移动平台，其特征在于，包括平台本体和转向自控装置；所述转向自控装置用于与权利要求17所述的自动驾驶装置通信，并通过执行权利要求1～10任一项所述的车辆方向控制模型的生成方法，实现对用于控制平台本体的运行方向的车辆方向控制模型的更新。

19.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；所述存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序；其中，所述处理器执行所述程序时，实现权利要求1～10任一项所述的车辆方向控制模型的生成方法的步骤，和/或权利要求11或12所述的车辆方向控制方法的步骤。

20.一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时，执行权利要求1～10任一项所述的车辆方向控制模型的生成方法的步骤，和/或权利要求11或12所述的车辆方向控制方法的步骤。

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