CN113602285B - 一种车辆自动驾驶的控制方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种车辆自动驾驶的控制方法、装置、设备及介质，该控制方法包括：获取车辆自动驾驶过程中的车辆动力参数；基于所述车辆动力参数生成仿真测试场景；基于所述车辆动力参数以及所述仿真测试场景中的地理参数，确定所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数；基于所述道路触点参数确定更新后的车辆动力参数；基于所述更新后的车辆动力参数控制所述车辆的自动驾驶。根据所述控制方法及装置，以解决现有技术中在仿真测试时未考虑到车辆垂向运动，导致仿真精度不高的问题。

Description

一种车辆自动驾驶的控制方法、装置、设备及介质

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，具体而言，涉及一种车辆自动驾驶的控制方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着科技的进步，带有自动驾驶功能的车辆已经进入了人们的生活。自动驾驶系统的开发都遵从仿真到实车测试的过程，为复杂的城市交通系统创造一种经计算机实验平台来研究城市交通成为理性选择，于是便形成了仿真测试联仿技术。

现阶段中，仿真测试联仿的基本方式如下：仿真软件输出传感器数据给算法提供横纵向控制，控制动力学算法，动力学模型通过控制更新车辆姿态更新给仿真软件。其中，联仿数据多侧重于车辆在水平方向上的横纵向控制，未考虑车辆的垂向运动。这种仿真测试联仿的方法并不能反映出车辆真实的运动状态，因此如何利用仿真测试联仿技术实现车辆在垂向运动中的控制是亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种车辆自动驾驶的控制方法及装置，以解决现有技术中在仿真测试时未考虑到车辆垂向运动，导致仿真精度不高的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种车辆自动驾驶的控制方法，所述控制方法包括：

获取车辆自动驾驶过程中的车辆动力参数；所述车辆动力参数中至少包括车辆轮胎水平触点参数；

基于所述车辆动力参数生成仿真测试场景；

基于所述车辆动力参数以及所述仿真测试场景中的地理参数，确定所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数；所述道路触点参数中包括所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数；

基于所述道路触点参数确定更新后的车辆动力参数；

基于所述更新后的车辆动力参数控制所述车辆的自动驾驶。

进一步的，所述车辆动力参数中还包括车辆位置参数、车辆速度参数、所述车辆在水平运动下的车辆角度参数、车辆角速度参数，所述基于所述更新后的车辆动力参数控制所述车辆的自动驾驶，包括：

基于所述仿真测试场景获取当前仿真测试场景下传感器模型采集到的多个传感器数据；

基于多个所述传感器数据和所述更新后的车辆动力参数，利用控制信号算法确定针对于所述车辆的控制信号；

基于所述控制信号对所述车辆进行实时运动控制。

进一步的，所述基于所述车辆动力参数以及所述仿真测试场景中的地理参数，确定所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数，包括：

基于所述车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数在地图文件中进行查询，得到所述车辆所在位置的地理参数；所述地理参数用来表征仿真测试场景中所述车辆所在位置的高度；

基于所述车辆所在位置的地理参数，确定所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数；

将所述车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数与所述车辆所在位置下的地理参数进行关联，得到所述车辆轮胎垂直触点参数；

将所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数作为所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数。

进一步的，所述基于多个所述传感器数据和所述更新后的车辆动力参数，利用控制信号算法确定针对于所述车辆的控制信号，包括：

针对多个所述传感器数据中的一个传感器数据，确定与该传感器数据相对应的控制信号算法；

基于该传感器数据相对应的控制信号算法，计算出针对于所述车辆的控制信号。

进一步的，所述传感器数据包括但不限于：前方车辆的相对距离、前方车辆的相对速度和所述车辆的车道线偏移量；

所述传感器数据相对应的控制信号算法包括但不限于：AEB算法、LKA算法和ACC算法。

第二方面，本申请实施例还提供了一种车辆自动驾驶的控制装置，所述控制装置包括：

车辆动力参数获取模块，用于获取车辆自动驾驶过程中的车辆动力参数；所述车辆动力参数中至少包括车辆轮胎水平触点参数；生成模块，用于基于所述车辆动力参数生成仿真测试场景；

道路触点参数确定模块，用于基于所述车辆动力参数以及所述仿真测试场景中的地理参数，确定所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数；所述道路触点参数中包括所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数；

更新后车辆动力参数确定模块，用于基于所述道路触点参数确定更新后的车辆动力参数；

控制模块，用于基于所述更新后的车辆动力参数控制所述车辆的自动驾驶。

进一步的，所述车辆动力参数中还包括车辆位置参数、车辆速度参数、所述车辆在水平运动下的车辆角度参数、车辆角速度参数，所述控制模块还用于：

基于所述仿真测试场景获取当前仿真场景下传感器模型采集到的多个传感器数据；

基于多个所述传感器数据和所述更新后的车辆动力参数，利用控制信号算法确定针对于所述车辆的控制信号；

基于所述控制信号对所述车辆进行实时运动控制。

进一步的，所述道路触点参数确定模块还用于：

基于所述车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数在地图文件中进行查询，得到所述车辆所在位置的地理参数；所述地理参数用来表征仿真测试场景中所述车辆所在位置的高度；

基于所述车辆所在位置的地理参数，确定所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数；

将所述车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数与所述车辆所在位置下的地理参数进行关联，得到所述车辆轮胎垂直触点参数；

将所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数作为所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数。

本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的车辆自动驾驶的控制方法的步骤。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述的车辆自动驾驶的控制方法的步骤。

本申请提供的车辆自动驾驶的控制方法，首先，获取车辆自动驾驶过程中的车辆动力参数；所述车辆动力参数中至少包括车辆轮胎水平触点参数；然后，基于所述车辆动力参数生成仿真测试场景；基于所述车辆动力参数以及所述仿真测试场景中的地理参数，确定所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数；所述道路触点参数中包括所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数；基于所述道路触点参数确定更新后的车辆动力参数；最后，基于所述更新后的车辆动力参数控制所述车辆的自动驾驶。

本申请实施例提供的车辆自动驾驶的控制方法与现有技术中的车辆自动驾驶的控制方法相比，可以实时获取车辆自动驾驶过程中的车辆动力参数，根据该车辆动力参数生成对应的仿真测试场景，再根据仿真测试场景中的地理参数来确定车辆自动驾驶过程中的道路触点参数，进而去更新车辆动力参数，基于更新后的车辆动力参数来控制车辆的自动驾驶。根据本申请实施例提供的车辆自动驾驶的控制方法，通过获取到的车辆动力参数来生成仿真测试场景，实时对车辆的驾驶状态进行显示，并根据仿真测试场景中的地理参数确定出车辆的道路触点参数，道路触点参数中包括车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数，也就是该道路触点参数涉及到了车辆在经过有一定高度的道路时的角度和轮胎垂直触点，基于道路触点参数确定更新后的车辆动力参数也会考虑到车辆的垂向运动，并根据更新后的车辆动力参数控制车辆的自动驾驶，这样的控制方法考虑到了车辆在经过有一定高度的道路时会产生的垂向运动，能够反映出车辆真实的运动状态，提高了车辆自动驾驶仿真的精准度，在考虑车辆垂向运动的情况下就可以满足更多的测试需求，例如停车场、收费站等减速带较多的测试场景，或者山路等道路不平的测试场景。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本申请实施例所提供的一种车辆自动驾驶的控制方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种确定车辆自动驾驶过程中的道路触点参数的流程图；

图3为本申请实施例提供的一种车辆自动驾驶的控制装置的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的每个其他实施例，都属于本申请保护的范围。

随着科技的进步，带有自动驾驶功能的车辆已经进入了人们的生活。自动驾驶系统的开发都遵从仿真到实车测试的过程，为复杂的城市交通系统创造一种经计算机实验平台来研究城市交通成为理性选择，于是便形成了仿真测试联仿技术。

经研究发现，现阶段中，仿真测试联仿的基本方式如下：仿真软件输出传感器数据给算法提供横纵向控制，控制动力学算法，动力学模型通过控制更新车辆姿态更新给仿真软件。其中，联仿数据多侧重于车辆在水平方向上的横纵向控制，未考虑车辆的垂向运动，例如经过带有减速带或者路面不平的道路时车辆的上下颠簸。因此在未考虑车辆的垂向运动时，这样的仿真测试联仿就会导致车辆直接从减速带或者路面不平道路的模型中间直接穿过去，但是真实车辆在经过减速带或者路面不平的道路时并不能直接穿过，而是会出现上下颠簸的状态，所以这种方法并不能反映出车辆真实的运动状态，因此如何利用仿真测试联仿技术实现车辆在垂向运动中的控制是亟待解决的技术问题。

基于此，本申请实施例提供了一种车辆自动驾驶的控制方法，解决了现有技术中在仿真测试时未考虑到车辆垂向运动，导致仿真精度不高的问题。

请参阅图1，图1为本申请实施例所提供的一种车辆自动驾驶的控制方法的流程图。如图1中所示，本申请实施例提供的车辆自动驾驶的控制方法，包括：

S101，获取车辆自动驾驶过程中的车辆动力参数。

其中，所述车辆动力参数中至少包括车辆轮胎水平触点参数。

需要说明的是，车辆为用户想要进行仿真的车辆。车辆动力参数指的是车辆在自动驾驶过程中的车辆状态参数，是用来表征车身姿态的一些车辆自身数据。其中，车辆动力参数中至少包括车辆轮胎水平触点参数。具体的，车辆轮胎水平触点参数为车辆在进行水平运动时，在惯性坐标系下车辆四个轮胎的轮胎位置坐标(X,Y)。

这里，应注意，上述对车辆动力参数的例子仅是示例，实际中，车辆动力参数不限于上述例子。

针对上述步骤S101，在具体实施时，在事先设计好的动力学软件中里获取车辆在自动驾驶过程中的车辆动力参数。其中，对于车辆的车辆动力参数是在预设周期内进行获取的，预设周期的时间间隔会相对于小一些，可以根据具体情况进行适应性设定，对此本申请不做具体限定。

S102，基于所述车辆动力参数生成仿真测试场景。

需要说明的是，仿真测试场景指的是需要进行仿真测试的一种自动驾驶仿真场景，具体的，该仿真测试场景可以由仿真软件直接生成并显示。

针对上述步骤S102，在具体实施时，将动力学软件采集到的车辆动力参数发送至事先设计好的仿真软件中，仿真软件基于接收到的车辆动力参数生成对应的仿真测试场景，也就是将车辆的实时驾驶状态在仿真场景中进行展示。作为一种可选的实施方式，在生成仿真测试场景时，不仅需要车辆动力参数，还需要测试场景的场景参数、环境参数或者相邻车辆的动力学参数等。如何基于车辆的车辆动力参数通过仿真软件来生成仿真测试场景的技术在现有技术中已有详细的介绍，在此不再进行过多的说明。

S103，基于所述车辆动力参数以及所述仿真测试场景中的地理参数，确定所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数。

其中，所述道路触点参数中包括所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数。

需要说明的是，地理参数指的是测试场景中的一些路面参数，例如可以是路面的宽度、路面的高度和路面的坡度等。道路触点参数指的是车辆与路面接触时产生的一些角度和轮胎坐标参数。其中，道路触点参数中包括车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数。具体的，车辆在垂向运动下的车辆角度参数为车辆在垂直运动中在车辆坐标系下的俯仰角、偏航角和翻滚角，这里的俯仰角指的是延车身方向的车身轴在水平面上的投影与地轴之间的夹角，以车头右偏为正；偏航角指的是实际驾驶方向与计划行驶方向之间的夹角；翻滚角指的是车辆坐标系Z轴与通过车身X轴的铅垂面间的夹角，车身向右翻滚为正。车辆轮胎垂直触点参数为在惯性坐标系下车辆四个轮胎的在Z轴的坐标值。垂向运动指的是车辆进行的上下运动，例如车辆在经过带有减速带或道路不平的路段时，会有车身上下颠簸的情况，这时称车辆在进行垂向运动。

针对上述步骤S103，在生成了仿真测试场景后，基于仿真场景中的地理参数和采集到的车辆动力参数来确定车辆自动驾驶中的道路触点参数。

请参阅图2，图2为本申请实施例所提供的一种确定车辆自动驾驶过程中的道路触点参数的流程图。如图2中所示，所述基于所述车辆动力参数以及所述仿真测试场景中的地理参数，确定所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数，包括：

S201，基于所述车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数在地图文件中进行查询，得到所述车辆所在位置的地理参数。

其中，地理参数用来表征仿真测试场景中所述车辆所在位置的高度。

需要说明的是，地图文件指的是用来记录各种地理信息的三维电子地图，或3D电子地图，就是以三维电子地图数据库为基础，按照一定比例对现实世界或其中一部分的一个或多个方面的三维、抽象的描述。地理参数指的是车辆所在位置的地理数据，具体的，该地理参数用来表征仿真测试场景中所述车辆所在位置的高度。

针对上述步骤S201，在具体实施时，根据车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数在提前建立好的地图文件中进行查询，得到车辆所在位置的地理参数。具体的，是根据车辆轮胎水平触点参数中的X值和Y值对地理参数进行查询。因为车辆轮胎水平触点参数是用来表征车辆四个轮胎在惯性坐标系下的位置，所以通过车辆轮胎水平触点参数也可以确定出车辆在地图文件中的位置。当确定出车辆在地图文件中的位置后，查询车辆所在位置的地理参数，得到车辆在仿真测试场景中所在位置的高度，会考虑道路本身的高度，如果车辆轮胎接触到涉及路缘带、减速带等模型，还会额外考虑上模型的高度来计算车辆在仿真测试场景中所在位置的高度。例如，当车辆经过减速带时，车辆车身的高度会由于减速带的高度而增加，例如减速带的高度为5时，当车辆经过减速带时，则认为车辆所在位置的地理参数为5。又例如，当车辆处于上坡路，经过上坡路段中的减速带时，在确定车辆所在位置的地理参数需要同时考虑上坡路本身的高度和减速带的高度，上坡路的高度100，减速带的高度为5，则认为车辆所在位置的地理参数为105。

S202，基于所述车辆所在位置的地理参数，确定所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数。

针对上述步骤S202，在具体实施时，在确定出车辆所在位置的地理参数后，确定车辆在垂向运动下的车辆角度参数。具体的，在构建地图文件时，都会提前记录好车辆在各个位置时的车辆角度参数。在确定了车辆所在位置的地理参数后，同样通过步骤S201中同样的查询方式，查找仿真测试场景中车辆所在位置的高度下车辆在垂向运动下的车辆角度参数。

S203，将所述车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数与所述车辆所在位置下的地理参数进行关联，得到所述车辆轮胎垂直触点参数。

针对上述步骤S203，在具体实施时，将车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数与车辆所在位置下的地理参数进行关联，得到车辆轮胎垂直触点参数。例如，车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数为(500,300)，车辆所在位置下的地理参数为105，这时将车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数与地理参数进行关联，得到车辆轮胎垂直触点参数为(500,300,105)。

S204，将所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数作为所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数。

针对上述步骤S204，将步骤S202中确定的车辆在垂向运动下的车辆角度参数和步骤S203中确定的车辆轮胎垂直触点参数作为车辆自动驾驶过程中的道路触点参数。

S104，基于所述道路触点参数确定更新后的车辆动力参数。

需要说明的是，更新后的车辆动力参数指的是对最初获取到的车辆动力参数进行实时更新得到的更新后的车辆动力参数。

针对上述步骤S104，在确定出车辆在自动驾驶过程中的道路触点参数来更新最初获取到的车辆动力参数，也就是将道路触点参数添加到初始车辆动力参数中，更新后的车辆动力参数中包括道路触点参数中的车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数。

S105，基于所述更新后的车辆动力参数控制所述车辆的自动驾驶。

针对上述步骤S105，根据更新后的车辆动力参数控制车辆的自动驾驶。

作为一种可选的实施例，所述车辆动力参数中还包括车辆位置参数、车辆速度参数、所述车辆在水平运动下的车辆角度参数、车辆角速度参数。

需要说明的是，车辆位置参数为车辆在惯性坐标系下的车辆位置坐标(X,Y,Z)。车辆速度参数为车辆在车辆坐标系下的车辆速度(Vx,Vy,Vz)，这里的车辆坐标系是用来描述汽车运动的特殊动坐标系；其原点与质心重合，当车辆在水平路面上处于静止状态，X轴平行于地面指向车辆前方，Z轴通过汽车质心指向上方，Y轴指向驾驶员的左侧。车辆在水平运动下的车辆角度参数为车辆在水平运动中在车辆坐标系下的俯仰角、偏航角和翻滚角。车辆角速度参数为车辆在车辆坐标系下的俯仰角角速度、偏航角角速度、翻滚角角速度。

具体的，所述基于所述更新后的车辆动力参数控制所述车辆的自动驾驶，包括：

步骤1051，基于所述仿真测试场景获取当前仿真测试场景下传感器模型采集到的多个传感器数据。

需要说明的是，传感器模型指的是仿真测试过程中车辆上的传感器用来实时获取车辆或者相邻车辆的一些参数。传感器数据指的是仿真测试过程中车辆上的传感器获取到的数据。作为一种可选的实施方式，事先设计好的仿真软件中包含很多传感器模型，这些传感器模型可以设置在测试车辆上，通过车辆自身的传感器模型输出对应的传感器数据。作为一种可选的实施方式，不同的传感器数据可能来源于一个传感器模型，也可能来源于不同的传感器模型，比如相邻车辆相对速度和车道线偏移量都可能来源于深度摄像头，也可能激光雷达输出相对速度，深度摄像头输出车道线偏移量。

步骤1052，基于多个所述传感器数据和所述更新后的车辆动力参数，利用控制信号算法确定针对于所述车辆的控制信号。

需要说明的是，控制信号指的是对车辆进行控制的信号，控制信号算法指的是用来计算控制信号的算法。

针对上述步骤1052，基于获取到的多个传感器数据和更新后的车辆动力参数，利用控制信号算法确定针对于所述车辆的控制信号。具体的，所述基于多个所述传感器数据和所述更新后的车辆动力参数，利用控制信号算法确定针对于所述车辆的控制信号，包括：

A：针对多个所述传感器数据中的一个传感器数据，确定与该传感器数据相对应的控制信号算法。

需要说明的是，不同的传感器数据可能会对应不同的控制信号算法，根据获取到的多个传感器数据中的一个传感器数据，确定与该传感器数据相对应的控制信号算法。

作为一种可选的实施例，所述传感器数据包括但不限于：前方车辆的相对距离、前方车辆的相对速度和所述车辆的车道线偏移量；所述传感器数据相对应的控制信号算法包括但不限于：AEB(Autonomous Emergency Braking，自动紧急制动)算法、LKA(LaneKeeping Assistant，车道保持辅助)算法和ACC(Adaptive Cruise Control，自适应巡航控制)算法。

这里，AEB算法主要负责车辆的紧急刹车，在与前车距离过近或者需要紧急刹车时，可以计算制动缸的压力，通过制动缸的压力去减少车辆的速度，因此AEB算法需要通过前方车辆的相对距离这个传感器数据来输出对应的控制信号，因此根据前方车辆的相对距离这个传感器数据可以确定相对应的控制信号算法是AEB算法。LKA算法主要负责车辆的车道线保持，在车辆偏转，偏离出当前车道时，进行主动修正、转向干预，可以计算车道线偏移角度，通过车道线偏移角度来控制车辆的驾驶方向，因此LKA算法需要通过车辆的车道线偏移量这个传感器数据来输出对应的控制信号，因此根据车辆的车道线偏移量这个传感器数据可以确定相对应的控制信号算法是LKA算法。ACC算法主要负责车辆的加速，当前方路况良好且与前方车辆距离较远时可以计算车辆的加速度，通过车辆的加速度去增加车辆的速度，因此ACC算法需要通过前方车辆的相对速度这个传感器数据来输出对应的控制信号，因此根据前方车辆的相对速度这个传感器数据可以确定相对应的控制信号算法是ACC算法。

这里，应注意，上述对传感器数据和传感器数据相对应的控制信号算法的例子仅是示例，实际中，传感器数据和传感器数据相对应的控制信号算法不限于上述例子。例如，主动安全自动驾驶算法、高等级自动驾驶算法以及涉及横纵向控制的算法都可以通过这种方式来进行交互，不同的控制信号算法需要不同的传感器数据来计算，获取仿真软件中的传感器数据，确定出需要该传感器数据的算法，并发送给对应算法，以得到不同的针对于车辆的控制信号。

B：基于该传感器数据相对应的控制信号算法，计算出针对于所述车辆的控制信号。

针对上述步骤，延续上一实施例，当确定出对应的控制信号算法为AEB算法、LKA算法和ACC算法，根据这三个算法来输出对于车辆不同的控制信号。AEB算法主要负责车辆的紧急刹车，所以AEB算法输出的控制信号为制动踏板值；LKA算法主要负责车辆的车道线保持，所以LKA算法输出的控制信号为方向盘转角；ACC算法主要负责车辆的加速，所以ACC算法输出的控制信号为加速踏板值。作为一种可选的实时方式，当控制信号算法计算针对于车辆的控制信号，还需要结合更新后的车辆动力参数中的车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数，所以当车辆涉及到垂向运动时，确定出的控制信号就会是一种涉及车辆位置上升的信号。如何利用仿真软件中的传感器数据和对应的控制信号算法来确定针对于车辆的控制信号的技术在现有技术中已有详细的介绍，在此不再进行过多的说明。

步骤1053，基于所述控制信号对所述车辆进行实时运动控制。

针对上述步骤1053，确定出控制信号后，基于所述控制信号对车辆进行实时的运动控制，例如确定的控制信号为方向盘转角，这时根据方向盘转角这个控制信号来对车辆中的方向盘进行旋转，以达到车辆转向的效果。例如确定的控制信号为车辆位置上升信号，这时在接收到这个信号后，车辆在经过带有减速带或者路面不平的道路时，就会有一个车辆颠簸的状态，就不会从减速带或道路模型中传过去，以达到车辆垂向运动的效果。

作为一个可选的实施例，基于控制信号对车辆进行实时运动控制时，车辆自身的车辆动力参数也会由于车辆状态的变化而变化，例如控制信号为方向盘转角，车辆转向后，车辆动力参数中的车辆角度参数也会由于车辆转向的变化而变化，这时实时更新车辆自动驾驶过程中的车辆动力参数，并将更新后的车辆动力参数发送给仿真软件，仿真软件接收到更新后的车辆动力参数发送之后会根据这些用来表征车身姿态的车辆动力参数来实时更新自身的姿态，换句话说，就是按照更新后的车辆动力参数实时修改仿真软件中车辆的姿态，例如更新后的车辆动力参数中的车辆角度参数改变了，相对应的仿真软件中显示的车辆也会出现一个转向的姿态。

本申请实施例提供的车辆自动驾驶的控制方法与现有技术中的车辆自动驾驶的控制方法相比，可以实时获取车辆自动驾驶过程中的车辆动力参数，根据该车辆动力参数生成对应的仿真测试场景，再根据仿真测试场景中的地理参数来确定车辆自动驾驶过程中的道路触点参数，进而去更新车辆动力参数，基于更新后的车辆动力参数来控制车辆的自动驾驶。根据本申请实施例提供的车辆自动驾驶的控制方法，通过获取到的车辆动力参数来生成仿真测试场景，实时对车辆的驾驶状态进行显示，并根据仿真测试场景中的地理参数确定出车辆的道路触点参数，道路触点参数中包括车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数，也就是该道路触点参数涉及到了车辆在经过有一定高度的道路时的角度和轮胎垂直触点，基于道路触点参数确定更新后的车辆动力参数也会考虑到车辆的垂向运动，并根据更新后的车辆动力参数控制车辆的自动驾驶，这样的控制方法考虑到了车辆在经过有一定高度的道路时会产生的垂向运动，能够反映出车辆真实的运动状态，提高了车辆自动驾驶仿真的精准度，在考虑车辆垂向运动的情况下就可以满足更多的测试需求，例如停车场、收费站等减速带较多的测试场景，或者山路等道路不平的测试场景。

请参阅图3，图3为本申请实施例所提供的一种车辆自动驾驶的控制装置的结构示意图。如图3中所示，所述控制装置300包括：

车辆动力参数获取模块301，用于获取车辆自动驾驶过程中的车辆动力参数；所述车辆动力参数中至少包括车辆轮胎水平触点参数；

生成模块302，用于基于所述车辆动力参数生成仿真测试场景；

道路触点参数确定模块303，用于基于所述车辆动力参数以及所述仿真测试场景中的地理参数，确定所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数；所述道路触点参数中包括所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数；

更新后车辆动力参数确定模块304，用于基于所述道路触点参数确定更新后的车辆动力参数；

控制模块305，用于基于所述更新后的车辆动力参数控制所述车辆的自动驾驶。

进一步的，所述车辆动力参数中还包括车辆位置参数、车辆速度参数、所述车辆在水平运动下的车辆角度参数、车辆角速度参数，所述控制模块305还用于：

基于所述仿真测试场景获取当前仿真场景下传感器模型采集到的多个传感器数据；

基于多个所述传感器数据和所述更新后的车辆动力参数，利用控制信号算法确定针对于所述车辆的控制信号；

基于所述控制信号对所述车辆进行实时运动控制。

进一步的，所述道路触点参数确定模块303还用于：

基于所述车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数在地图文件中进行查询，得到所述车辆所在位置的地理参数；所述地理参数用来表征仿真测试场景中所述车辆所在位置的高度；

基于所述车辆所在位置的地理参数，确定所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数；

将所述车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数与所述车辆所在位置下的地理参数进行关联，得到所述车辆轮胎垂直触点参数；

将所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数作为所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数。

进一步的，所述第二控制模块308还用于：

针对多个所述传感器数据中的一个传感器数据，确定与该传感器数据相对应的控制信号算法；

基于该传感器数据相对应的控制信号算法，计算出针对于所述车辆的控制信号。

进一步的，所述传感器数据包括但不限于：前方车辆的相对距离、前方车辆的相对速度和所述车辆的车道线偏移量；

所述传感器数据相对应的控制信号算法包括但不限于：AEB算法、LKA算法和ACC算法。

请参阅图4，图4为本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。如图4中所示，所述电子设备400包括处理器410、存储器420和总线430。

所述存储器420存储有所述处理器410可执行的机器可读指令，当电子设备400运行时，所述处理器410与所述存储器420之间通过总线430通信，所述机器可读指令被所述处理器410执行时，可以执行如上述图1以及图2所示方法实施例中的车辆自动驾驶的控制方法的步骤，解决了现有技术中在仿真测试时未考虑到车辆垂向运动，导致仿真精度不高的问题，具体实现方式可参见方法实施例，在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时可以执行如上述图1以及图2所示方法实施例中的车辆自动驾驶的控制方法的步骤，解决了现有技术中在仿真测试时未考虑到车辆垂向运动，导致仿真精度不高的问题，具体实现方式可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，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单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种车辆自动驾驶的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：

获取车辆自动驾驶过程中的车辆动力参数；所述车辆动力参数中至少包括车辆轮胎水平触点参数；所述车辆轮胎水平触点参数为所述车辆在进行水平运动时，在惯性坐标系下所述车辆四个轮胎的轮胎位置坐标；

基于所述车辆动力参数生成仿真测试场景；

基于所述车辆动力参数以及所述仿真测试场景中的地理参数，确定所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数；所述道路触点参数中包括所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数；所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数为所述车辆在垂直运动中在车辆坐标系下的俯仰角、偏航角和翻滚角，所述车辆轮胎垂直触点参数为在惯性坐标系下所述车辆四个轮胎的坐标值；

基于所述道路触点参数确定更新后的车辆动力参数；

基于所述更新后的车辆动力参数控制所述车辆的自动驾驶；

所述基于所述车辆动力参数以及所述仿真测试场景中的地理参数，确定所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数，包括：

基于所述车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数在地图文件中进行查询，得到所述车辆所在位置的地理参数；所述地理参数用来表征仿真测试场景中所述车辆所在位置的高度；

基于所述车辆所在位置的地理参数，确定所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数；

将所述车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数与所述车辆所在位置的地理参数进行关联，得到所述车辆轮胎垂直触点参数；

将所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数作为所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数。

2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述车辆动力参数中还包括车辆位置参数、车辆速度参数、所述车辆在水平运动下的车辆角度参数、车辆角速度参数，所述基于所述更新后的车辆动力参数控制所述车辆的自动驾驶，包括：

基于所述仿真测试场景获取当前仿真测试场景下传感器模型采集到的多个传感器数据；

基于多个所述传感器数据和所述更新后的车辆动力参数，利用控制信号算法确定针对于所述车辆的控制信号；

基于所述控制信号对所述车辆进行实时运动控制。

3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，所述基于多个所述传感器数据和所述更新后的车辆动力参数，利用控制信号算法确定针对于所述车辆的控制信号，包括：

针对多个所述传感器数据中的一个传感器数据，确定与该传感器数据相对应的控制信号算法；

基于该传感器数据相对应的控制信号算法，计算出针对于所述车辆的控制信号。

4.根据权利要求2或3所述的控制方法，其特征在于，所述传感器数据包括但不限于：前方车辆的相对距离、前方车辆的相对速度和所述车辆的车道线偏移量；

所述传感器数据相对应的控制信号算法包括但不限于：AEB算法、LKA算法和ACC算法。

5.一种车辆自动驾驶的控制装置，其特征在于，所述控制装置包括：

车辆动力参数获取模块，用于获取车辆自动驾驶过程中的车辆动力参数；所述车辆动力参数中至少包括车辆轮胎水平触点参数；所述车辆轮胎水平触点参数为所述车辆在进行水平运动时，在惯性坐标系下所述车辆四个轮胎的轮胎位置坐标；

生成模块，用于基于所述车辆动力参数生成仿真测试场景；

道路触点参数确定模块，用于基于所述车辆动力参数以及所述仿真测试场景中的地理参数，确定所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数；所述道路触点参数中包括所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数；所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数为所述车辆在垂直运动中在车辆坐标系下的俯仰角、偏航角和翻滚角，所述车辆轮胎垂直触点参数为在惯性坐标系下所述车辆四个轮胎的坐标值；

更新后车辆动力参数确定模块，用于基于所述道路触点参数确定更新后的车辆动力参数；

控制模块，用于基于所述更新后的车辆动力参数控制所述车辆的自动驾驶；

所述道路触点参数确定模块还用于：

基于所述车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数在地图文件中进行查询，得到所述车辆所在位置的地理参数；所述地理参数用来表征仿真测试场景中所述车辆所在位置的高度；

基于所述车辆所在位置的地理参数，确定所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数；

将所述车辆动力参数中的车辆轮胎水平触点参数与所述车辆所在位置的地理参数进行关联，得到所述车辆轮胎垂直触点参数；

将所述车辆在垂向运动下的车辆角度参数和车辆轮胎垂直触点参数作为所述车辆自动驾驶过程中的道路触点参数。

6.根据权利要求5所述的控制装置，其特征在于，所述车辆动力参数中还包括车辆位置参数、车辆速度参数、所述车辆在水平运动下的车辆角度参数、车辆角速度参数，所述控制模块还用于：

基于所述仿真测试场景获取当前仿真测试场景下传感器模型采集到的多个传感器数据；

基于多个所述传感器数据和所述更新后的车辆动力参数，利用控制信号算法确定针对于所述车辆的控制信号；

基于所述控制信号对所述车辆进行实时运动控制。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线进行通信，所述机器可读指令被所述处理器运行时执行如权利要求1至4任一所述的车辆自动驾驶的控制方法的步骤。

8.一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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至4任一所述的车辆自动驾驶的控制方法的步骤。

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