CN113753082B - 无人车轨迹更新方法及装置、控制方法及电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种无人车轨迹更新方法及装置、控制方法及电子设备；涉及无人驾驶技术领域。所述无人车轨迹更新方法包括：获取目标车辆在当前时刻的目标路径和实际状态信息；获取所述目标路径上参考点的数量信息和参考位置信息；根据所述参考位置信息和实际位置信息，确定新路径的起点，并基于新路径的起点和实际速度信息生成新路径的连续路径点；根据所述目标路径上参考点的数量信息，对新路径的连续路径点进行插值处理，得到完整新路径；对所述完整新路径上的路径点添加速度信息和时间信息，得到目标车辆更新后轨迹。本公开可以提高无人车控制精度和控制平滑性。

Description

无人车轨迹更新方法及装置、控制方法及电子设备

技术领域

本公开涉及无人驾驶技术领域，具体而言，涉及一种无人车轨迹更新方法、无人车轨迹更新装置、无人车控制方法、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，随着无人驾驶技术的高速发展，无人车驾驶控制已经成为重点关注的技术难点，如何实现无人车驾驶的精确控制是该领域亟待解决的技术难题。

现有主要通过监控无人车的实际行驶速度和参考行驶速度，来调整更新无人车行驶轨迹；而对于一些特殊情况，如长时间低速行驶，油门刹车无法响应相应控制的情况，只能通过切换控制器或手动干预的形式进行解决。

上述技术方案中，只依据速度进行轨迹调整，无法保证控制精度；而对于一些特殊情况，如果进行切换控制器或手动干预，则会引起控制不连续导致的控制平滑性差的问题。

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公开的背景的理解，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

本公开实施例的目的在于提供一种无人车轨迹更新方法、无人车控制方法、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上提高无人车控制精度和控制平滑性。

根据本公开的一个方面，提供一种无人车轨迹更新方法，包括：

获取目标车辆在当前时刻的目标路径和实际状态信息；其中，所述实际状态信息包括实际位置信息和实际速度信息；

获取所述目标路径上参考点的数量信息和参考位置信息；

根据所述参考位置信息和所述实际位置信息，确定新路径的起点，并基于新路径的起点和所述实际速度信息生成新路径的连续路径点；

根据所述目标路径上参考点的数量信息，对所述新路径的连续路径点进行插值处理，得到完整新路径；

对所述完整新路径上的路径点添加速度信息和时间信息，得到目标车辆更新后轨迹。

根据本公开的一个方面，提供一种无人车控制方法，包括：

基于上述实施例所述的无人车轨迹更新方法，确定所述目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新；

根据所述目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新的判断结果，确定目标车辆在所述当前时刻之后的目标控制方式；

根据所述目标控制方式控制所述目标车辆。

根据本公开的一个方面，提供一种无人车轨迹更新装置，包括：

状态信息确定模块，可以用于获取目标车辆在当前时刻的目标路径和实际状态信息；其中，所述实际状态信息包括实际位置信息和实际速度信息；

参考信息确定模块，可以用于获取所述目标路径上参考点的数量信息和参考位置信息；

新路径生成模块，可以用于根据所述参考位置信息和所述实际位置信息，确定新路径的起点，并基于新路径的起点和所述实际速度信息生成新路径的连续路径点；

新路径插值模块，可以用于根据所述目标路径上参考点的数量信息，对所述新路径的连续路径点进行插值处理，得到完整新路径；

轨迹更新模块，可以用于对所述完整新路径上的路径点添加速度信息和时间信息，得到目标车辆更新后轨迹。

在本公开的一种示例性实施例中，所述装置还包括：

更新判断模块，用于判断无人车是否需要对当前轨迹进行更新。

在本公开的一种示例性实施例中，所述更新判断模块包括：

轨迹获取模块，用于获取目标车辆在当前时刻的参考规划轨迹和实际运行轨迹；

误差确定模块，用于根据所述参考规划轨迹和所述实际运行轨迹，确定目标车辆当前时刻的位置误差信息和运动状态信息；

判断模块，用于根据所述位置误差信息和所述运动状态信息，确定目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新。

根据本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的无人车轨迹更新方法。

根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的无人车轨迹更新方法。

本公开示例性实施例可以具有以下部分或全部有益效果：

在公开示例实施方式所提供的无人车轨迹更新方法中，可以获取目标车辆在当前时刻的目标路径和实际状态信息，进一步获取目标路径上参考点的数量信息和参考位置信息，基于此得到新路径。针对目标路径所对应的低速行驶轨迹，重新规划新路径，以避免油门刹车的响应死区。一方面，通过对新路径的插值处理，改变原始行驶轨迹的轨迹长度，形成一条大曲率的完整新路径，从而提高车速，避免低速响应死区；例如，将直线路径变成曲线路径。另一方面，通过添加速度信息和时间信息，达到该完整新路径的精确控制。此外，由于采用轨迹更新替代了控制切换，因此保证了无人车的控制平滑性。

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，并不能限制本公开。

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，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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。

图1示出了可以应用本公开实施例的一种无人车轨迹更新方法的示例性系统架构的示意图；

图2示意性示出了根据本公开的一个实施例的无人车轨迹更新方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开的一个实施例中生成新路径的连续路径点的流程图；

图4示意性示出了根据本公开的一个实施例中轨迹更新时机的确定过程的流程图；

图5示意性示出了根据本公开的一个实施例中位置误差信息和运动状态信息的确定过程流程图；

图6示意性示出了根据本公开的一个实施例中目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新的确定过程流程图；

图7示意性示出了根据本公开的一个实施例中是否进行轨迹更新的确定过程流程图；

图8示意性示出了根据本公开的一个实施例中轨迹更新过程的流程图；

图9示意性示出了根据本公开的一个实施例的无人车控制方法的流程图；

图10示意性示出了根据本公开的一个实施例中无人车轨迹更新装置的结构框图；

图11示出了适于用来实现本公开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公开将更加全面和完整，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。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方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述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技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。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。

本发明实施例的无人车可以是物流行业的无人配送车、无人驾驶汽车或无人驾驶机器人，本发明实施例对此不作限制。

图1示出了可以应用本公开实施例的一种无人车轨迹更新方法的示例性应用环境的系统架构100的示意图。所述系统架构100包括车辆传感器110、车辆控制模块120和车辆执行模块130，车辆控制模块120分别与车辆传感器110和车辆执行模块130之间建立通信链路，该通信链路可以为有线通信或无线通信，本实施例对此不作限制。车辆传感器110用于实时采集车辆的实际运动状态信息，包括车辆的实际位置、实际速度、航向角、曲率、行驶里程等信息，并将该实际运动状态信息传输给车辆控制模块120。

在正常运行情况下，车辆控制模块120用于根据输入的起点和终点信息，为车辆提供参考规划路径和参考运动状态信息，并根据实时获取的实际运动状态信息对参考运动状态信息进行调整。在低速运行情况下，车辆控制模块120用于实时获取需要进行轨迹更新的目标路径，并根据参考运动状态信息和实际运动状态信息对当前参考轨迹进行更新；根据更新后轨迹制定车辆运动控制策略，并将与车辆运动控制策略对应的控制信号传输给车辆执行模块130，车辆执行模块130根据接收的控制信号控制车辆继续行驶。

如图2为本发明实施例所提供的一种无人车轨迹更新方法流程示意图，本实施例可适用于在各个时刻对无人车的低速行驶路径进行轨迹更新，以避免出现车辆油门刹车的低速无响应控制区。也可以事先设置进入轨迹更新流程的判定条件，进而确定在当前时刻之后对无人车的具体行驶轨迹和控制方式的情况，该方法可以由无人车控制装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的形式实现，该硬件可以是电子设备，电子设备可以是移动终端、PC端等。

本公开的路径点可以具有以下属性：位置信息、航向角信息和曲率信息。本公开的轨迹点可以具有以下属性：位置信息、航向角信息、参考规划速度信息、轨迹点相对于当前帧规划时间头的相对时间、形式里程信息。

以下对本公开实施例的技术方案进行详细阐述：

参考图2所示，本公开提供的一种示例实施方式的无人车轨迹更新方法可以包括以下步骤：

步骤S210，获取目标车辆在当前时刻的目标路径和实际状态信息；其中，所述实际状态信息包括实际位置信息和实际速度信息；

步骤S220，获取所述目标路径上参考点的数量信息和参考位置信息；

步骤S230，根据所述参考位置信息和所述实际位置信息，确定新路径的起点，并基于新路径的起点和所述实际速度信息生成新路径的连续路径点；

步骤S240，根据所述目标路径上参考点的数量信息，对所述新路径的连续路径点进行插值处理，得到完整新路径；

步骤S250，对所述完整新路径上的路径点添加速度信息和时间信息，得到目标车辆更新后轨迹。

在本示例实施方式所提供的无人车轨迹更新方法中，可以获取目标车辆在当前时刻的目标路径和实际状态信息，进一步获取目标路径上参考点的数量信息和参考位置信息，基于此得到新路径。针对目标路径所对应的低速行驶轨迹，重新规划新路径，以避免油门刹车的响应死区。一方面，通过对新路径的插值处理，改变原始行驶轨迹的轨迹长度，形成一条大曲率的完整新路径，从而提高车速，避免低速响应死区；例如，将直线路径变成曲线路径。另一方面，通过添加速度信息和时间信息，达到该完整新路径的精确控制。此外，由于采用轨迹更新替代了控制切换，因此保证了无人车的控制平滑性。

下面，在另一实施例中，对上述步骤进行更加详细的说明。

在步骤S210中，获取目标车辆在当前时刻的目标路径和实际状态信息。

本示例实施方式中，目标路径可以是参考规划路径中的低速控制区，该低速控制区可以通过动态阈值或静态阈值进行划分，也可以根据目标车辆(待进行轨迹更新的无人车)的油门刹车响应时间进行确定。例如，可以将目标车辆的油门刹车响应时间大于响应阈值的路径确定为目标路径。油门刹车响应时间可以通过车辆传感器获取。本示例实施方式中，目标路径还可以是参考规划路径中的交通事故易发区或拥堵区，举例而言，在一些特殊时段(如早高峰或晚高峰)，某些特定路段会出现严重交通拥堵，因此，可以将特定时段下参考规划路径中的固定路段识别为目标路径，即在特定时段下，当参考规划路径与拥堵路段部分重叠，则将重叠区作为目标路径。当然，在本示例其他实施方式中，目标路径可以为任意方式确定的低速区，本实施例对该目标路径的确定方式不作特殊限定。

举例而言，可以通过下述步骤确定目标车辆在当前时刻的目标路径：

首先，获取目标车辆在当前时刻的参考规划路径；在本示例实施方式中，参考规划路径是根据用户输入的起点和终点信息，无人车规划的离散时间点形成的路径，该参考规划路径包括一系列连续的与离散时间点对应的参考点，每个参考点包括位置信息、航向角信息、曲率信息、时间信息和速度信息等。

然后，选取所述参考规划路径中参考速度信息低于速度调控阈值所对应的路径作为目标路径。在本示例实施方式中，根据参考规划路径上个参考点的参考速度信息，选取速度低于速度调控阈值对应的参考点作为目标参考点，由目标参考点组成目标路径。本示例实施方式中，速度调控阈值可以根据当前时刻的具体路况和目标车辆的性能进行确定，同一车辆在不同路况下可以设置不同速度调控阈值。例如，当车辆处于直行状态，将速度调控阈值设置为0.2m/s，当车辆掉头或拐弯状态，将速度调控阈值设置为0.25m/s。又例如，当车辆上坡时，将速度调控阈值设置为0.15m/s，当车辆下坡时，将速度调控阈值设置为0.3m/s。本示例实施方式中，可以将不同车辆在不同路况下的速度调控阈值进行不同设置。此外，在本示例的其他实施方式中，也可以将路况因素指标、目标车辆的性能与速度调控阈值之间建立数学函数关系或者映射关系，增加普适性。本实施例对该速度调控阈值的确定方式不作特殊限制。

本示例实施方式中，所述实际状态信息可以是能够表征目标车辆在当前时刻的实际状态的物理量，可以包括：目标车辆的实际位置信息和实际速度信息，可选的，还可以包括时间信息、实际里程信息、实际航向角信息等。该实际状态信息可以通过目标车辆的车辆传感器获取，也可以从车辆中控台读取，本示例实施例中并不以此为限。

在步骤S220中，获取所述目标路径上参考点的数量信息和参考位置信息。

目标路径是从参考规划路径中获取的，而参考规划路径可以是根据起点信息、终点信息和途经位置信息确定的一条或多条路径，该路径是由离散时间点上的路径点组成的，每个路径点包括参考位置信息和参考速度信息，可选的，还可以包括参考时间信息、参考里程信息、参考航向角信息、参考曲率信息中的一种或多种。因此，目标路径也是由离散时间点上的路径点组成，每个路径点也包括上述对应信息。

本示例实施方式中，根据参考规划路径上相应路径的参考点的数量，确定目标路径上参考点的数量。例如，可以直接将参考规划路径上与目标路径对应的参考点的数量作为目标路径上参考点的数量。当然，也可以将目标路径作为目标车辆在当前时刻的一个新路径，对于该新路径，由车辆控制模块重新进行控制规划，从而将重新规划后路径上参考点的数量作为目标路径上参考点的数量。本领域技术人员可以理解，也可以采用其他方式确定目标路径上参考点的数量，本示例实施方式对此不作特殊限制。

在步骤S230中，根据所述参考位置信息和所述实际位置信息，确定新路径的起点，并基于新路径的起点和所述实际速度信息生成新路径的连续路径点。

本示例实施方式中，参考图3所示，可以通过步骤S310-S340生成新路径的连续路径点。

在步骤S310中，根据目标车辆的所述实际位置信息，确定所述目标路径上的参考点与目标车辆之间的距离信息。

在本示例实施方式中，可以根据目标车辆在当前时刻的实际位置信息，计算目标路径上的每个参考点与目标车辆在当前时刻的距离信息，这里的距离信息可以是两点之间的直线距离，也可以是两点之间的路程信息，还可以是控制模块根据两点的位置信息估算的所需里程信息，本实施例对此不做特殊限制。

在步骤S320中，根据所述目标路径上的参考点与目标车辆之间的距离信息，确定新路径的起点。

在本示例实施方式中，可以将与目标车辆距离最近的参考点作为新路径的起点，也可以先确定与目标车辆之间距离最近的多个参考点，然后将该多个参考点取中间位置来确定新路径的起点。本实施例对此不做特殊限制。

在步骤S330中，根据所述速度调控阈值和所述实际速度信息，确定生成新路径的连续路径点对应的目标速度。

在本示例实施方式中，由于速度调控阈值和实际速度信息都是动态变化的，因此，生成新路径的连续路径点对应的目标速度也是动态变化的。速度调控阈值是为了避开目标车辆的油门刹车的无响应区而设置的，即低于速度调控阈值时，目标车辆的油门刹车对控制信号无响应，而目标速度需要避开该低速区域，则目标速度需要大于速度调控阈值；另一方面，由于目标车辆已经存在参考规划路径，因此，更新后的路径相对于参考规划路径不能偏离太大。故目标速度不可取过大或过小，过大易造成车辆的速度过高，且会造成与车辆欲实际行驶的轨迹差的太多，过小会造成车辆无法有效行驶，即无法避开油门的无响应区。

举例而言，可以通过各种学习模型来确定目标速度，通过采集大量的车辆实际行驶过程中的运动状态信息形成训练样本集，采用训练样本集训练学习模型，在速度调控阈值、实际速度信息与目标速度之间建立映射关系，从而确定更加合适的目标速度。该学习模型可以是神经网络模型、卷积神经网络模型等等，本示例实施方式对此不做特殊限制。

在步骤S340中，根据所述目标速度和预设时间间隔，在新路径的起点之后生成连续路径点，得到新路径。

在本示例实施方式中，可以将该新路径的起点作为目标车辆在当前时刻的第一个路径点，然后以目标速度和预设时间间隔来确定单位里程，再以单位里程在起点之后的目标路径上取多个连续路径点，直到第一个路径点与最后一个路径点之间的路径长度与目标路径相同为止，得到一条新路径。

举例而言，对于目标车辆在当前时刻的速度调控阈值设置为0.2m/s，目标车辆当前时刻的实际速度为0.25m/s，目标速度取0.3m/s，预设时间间隔为1s，以此参数在新路径的起点之后的目标路径上选取连续路径点即可。以上速度参数的选取可以根据实际情况而定，本示例性实施例中对此不做特殊限定。

在步骤S240中，根据所述目标路径上参考点的数量信息，对所述新路径的连续路径点进行插值处理，得到完整新路径。

本示例实施方式中，根据所述目标路径上参考点的数量，对所述新路径的连续路径点进行插值处理，以使插值处理后的新路径上路径点的数量与目标路径上参考点的数量相等。可以选取大曲率曲线作为完整新路径形成的曲线，具体的插值处理过程可以采用拉格朗日插值法、三次样条曲线插值法等等，获取此处对该插值处理方法不作限制。

举例而言，采用拉格朗日插值法对新路径的连续路径点进行插值处理：首先，利用该新路径的连续n(n>1)个路径点找到n-1次多项式，使此多项式通过该n个路径点；利用已知路径点求解该拉格朗日插值多项式函数，然后将缺失位置对应的点代入插值多项式，得到缺失位置的近似值，即得到插值路径点。插值路径点与新路径的路径点共同组成完整路径点。

在步骤S250中，对所述完整新路径上的路径点添加速度信息和时间信息，得到目标车辆更新后轨迹。

在本示例实施方式中，首先，根据所述目标速度和所述完整新路径上的路径点个数，确定完整新路径上每个路径点的里程信息和速度信息。本示例实施方式中，可以直接将目标速度作为完整新路径上每个路径点的速度信息。也可以根据当前时刻的路况信息，以目标速度为基础，确定不同路径点上的速度信息；例如，该完整新路径为一段上坡路况，则可以沿着完整新路径，将路径点的速度从前到后在目标速度的基础上逐渐递增；而对于下坡路况，速度设置正好相反；对于坑洼路况，可以将速度稳定在稍高于目标速度。容易理解的是，完整新路径上的路径点的速度信息需要根据具体路况和车况进行设置，本示例实施方式对此不做特殊限制。

本示例实施方式中，可以对所述完整新路径上的每个路径点进行顺序编号，在获取起点的里程信息的基础上，依次递增获取每个路径点的里程信息。例如，可以通过将相邻路径点之间里程信息的差值固定为单位路径长度以获取每个路径点的里程信息。当然该差值也可以根据完整新路径的确定过程进行动态变化，本示例实施方式对此不做特殊限制。

在获取速度信息和里程信息的基础上，根据完整新路径上每个路径点的里程信息和速度信息，确定完整新路径上每个路径点的时间信息。本示例实施方式中，可以以起点的时间信息为基础，先计算相邻两个路径点之间的里程差，再辅以速度信息，确定两者间的时间差，从而从前到后依次确定每个路径点的时间信息。

对完整新路径上的路径点添加速度信息、时间信息和里程信息后，就形成了对应的轨迹点，从而得到更新后轨迹。按照更新后轨迹进行无人车的控制行驶，即可避开目标车辆在当前时刻即将面临的油门或刹车的响应死区，提高无人车的控制精度，保证控制平滑性。

对于无人车的控制而言，何时进行上述轨迹更新过程对于无人车的控制平滑性尤为重要，因此，本示例实施方式中，在所述获取目标车辆在当前时刻的目标路径和实际状态信息之前，加入轨迹更新时机的确定过程，参考图4，该轨迹更新时机的确定通过以下步骤S410～步骤S430实现：

在步骤S410中，获取目标车辆在当前时刻的参考规划轨迹和实际运行轨迹；在本示例实施方式中，实际运行轨迹可以为截至当前时刻以前的行驶轨迹；参考规划轨迹可以从总的参考轨迹中截取与实际运行轨迹相对应的轨迹。参考规划轨迹可以从目标车辆的控制模块中直接读取，实际运行轨迹可以从目标车辆的行车记录仪中获取。本示例实施方式中，也可以通过其他可能的途径获取参考规划轨迹和实际运行轨迹，本示例实施方式对此不作特殊限制。

在步骤S420中，根据所述参考规划轨迹和所述实际运行轨迹，确定目标车辆当前时刻的位置误差信息和运动状态信息；该过程通过以下步骤S510～步骤S550实现：

在步骤S510中，根据所述参考规划轨迹和所述实际运行轨迹，确定目标车辆当前时刻的横向位置误差信息和纵向位置误差信息；在本示例实施方式中，目标车辆的位置信息可以以世界坐标系下的横坐标和纵坐标的值来确定的，基于此，根据所述参考规划轨迹和所述实际运行轨迹，确定两者的横坐标误差和纵坐标误差，也就是横向位置误差信息和纵向位置误差信息。

在步骤S520中，基于设置在目标车辆上的传感器，采集目标车辆当前时刻的速度信息；在本示例实施方式中，可以采用车辆本身具有的车速传感器采集目标车辆的实施车速，保证速度信息的准确性。

在步骤S530中，根据目标车辆当前时刻的实际位置与所述参考规划轨迹之间的距离，确定目标车辆当前时刻的路程起点信息；在本示例实施方式中，可以将目标车辆与参考规划轨迹之间距离的最近点作为路程的起点。

在步骤S540中，根据所述路程起点信息和所述参考规划轨迹的终点信息，确定目标车辆当前时刻的路程信息；在本示例实施方式中，可以将参考规划轨迹的终点作为路程的终点，再由起点到终点形成至少一条路径信息。

在步骤S550中，根据目标车辆当前时刻的所述速度信息和路程信息确定其运动状态信息。在本示例实施方式中，速度信息可以是目标车辆的当前速度，路程信息为步骤S540中确定的任一条路径。可以根据实际情况选择路径，由确定的速度信息和路程信息得到车辆运动状态信息。

在步骤S430中，根据所述位置误差信息和所述运动状态信息，确定目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新。参考图6，该过程通过以下步骤S610～步骤S630实现：

在步骤S610中，根据所述位置误差信息和误差限制信息，判断目标车辆在当前时刻是否满足误差条件；

在本示例实施方式中，首先，根据所述横向位置误差信息和横向误差限制信息，确定目标车辆在当前时刻是否满足横向误差条件；在本示例实施方式中，横向位置误差信息和纵向位置误差信息分别对应坐标系中的x方向和y方向，该坐标系可以是世界坐标系，也可以在行驶路面上建立。

其次，根据所述纵向位置误差信息和所述纵向误差限制信息，确定目标车辆在当前时刻是否满足纵向误差条件；在本示例实施方式中，纵向误差限制信息可以根据经验进行直接设定，也可以根据路况信息进行动态调整，本示例对此不作特殊限制。

最后，当目标车辆满足所述横向误差条件或所述纵向误差条件时，确定目标车辆在当前时刻满足误差条件。在本示例实施方式中，横向误差条件和纵向误差条件只需满足其中之一即可判断目标车辆当前时刻满足误差条件。

在步骤S620中，根据运动状态信息和运动状态限制信息，判断目标车辆在当前时刻是否满足运动状态条件；

在本示例实施方式中，首先，根据所述路程信息和路程长度限制信息，确定目标车辆在当前时刻是否满足路程条件；在本示例实施方式中，路程长度限制信息可以根据经验进行直接设定，也可以根据路况信息进行动态调整，本示例对此不作特殊限制。根据所述路程信息确定路程长度，再将路程长度与路程长度限制信息比较，根据比较结果确定目标车辆当前时刻是否满足路程条件。例如，路程长度限制信息可以包括最大限制值和最小限制值，若路程长度位于该最大限制值与最小限制值形成的区间，则判断目标车辆满足路程条件。

其次，根据所述速度信息和速度限制信息，确定目标车辆在当前时刻是否满足速度条件；在本示例实施方式中，速度限制信息可以为最大限速值、最小限速值或者由两者组成的速度区间。将目标车辆当前时刻的速度与该速度限制信息比较，根据比较结果确定是否满足速度条件。例如，当目标车辆当前时刻的速度小于最大限速值时，判断为满足速度条件。

最后，当目标车辆满足所述路程条件或所述速度条件时，确定目标车辆在当前时刻满足运动状态条件。在本示例实施方式中，目标车辆只需满足路程条件和速度条件中的其中一个，即可判断其满足远东状态条件。

在步骤S630中，根据所述误差条件的判断结果和所述运动状态条件的判断结果，确定目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新。

在本示例实施方式中，根据所述误差条件的判断结果和所述运动状态条件的判断结果，判断目标车辆在当前时刻是否同时满足所述误差条件和所述运动状态条件，若是，则确定目标车辆在当前时刻进行轨迹更新。

下面结合对本示例实施方式中的上述无人车轨迹更新方法进行更加详细的说明。

参考图7所示，本实施例中可以先判断是否进行轨迹更新，具体步骤包括：首先获取目标车辆位置与参考规划轨迹的最近点，并将其作为路径起点；再获取当前参考规划轨迹的终点，将起点与终点的里程信息作差，得到路径的长度S_dec；判断目标车辆当前时刻是否满足以下更新判断条件：

[(L_min<S_dec<L_max)||(v<v_max)]&&[(ε_lat>ε_lat,max)||(ε_lon>ε_lon,max)]

其中，L_min为最小路径长度限制，L_max为最大路径长度限制，v为目标车辆当前时刻的速度，v_max为最大限速值，ε_lat为目标车辆的横向位置误差，ε_lat,max为横向位置误差最大限制值，ε_lon为目标车辆的纵向位置误差，ε_lon,max为纵向位置误差最大限制值，||为逻辑或运算，&&为逻辑与运算。

若满足上述条件，则判断需要进行轨迹更新，否则，不进行轨迹更新，采用常规控制方式进行无人车的跟踪控制，该常规控制方式可以是PID控制，也可以为LQR控制或MPC控制等等，本公开对此不作限制。

参考图8所示，对判断为需要进行轨迹更新的情况进行轨迹更新，具体步骤包括：

(a)获取目标车辆位置与参考规划轨迹的最近点及其里程信息；

(b)以该点为起点逐渐生成新路径的路径点，令该点对应的序号i＝1；

(c)判断当前序号是否小于最大值N(即目标路径的路径点总数)，若是，则转入步骤(d)，否则，转入(e)；

(d)计算当前里程信息S＝S₀+i*S_d，令i＝i+1；返回步骤(c)；

(e)根据当前里程信息，对整个路径进行插值，得到路径点；

(f)对每个路径点添加速度和时间信息，得到更新后轨迹。

以上完成轨迹更新后采用常规控制方式对目标车辆进行跟随控制即可，该常规控制方式可以是PID控制，也可以为LQR控制或MPC控制等等，本公开对此不作限制。

本公开针对目标路径所对应的低速行驶轨迹，重新规划新路径，以避免油门刹车的响应死区。一方面，通过对新路径的插值处理，改变原始行驶轨迹的轨迹长度，形成一条大曲率的完整新路径，从而提高车速，避免低速响应死区；例如，将直线路径变成曲线路径。另一方面，通过添加速度信息和时间信息，达到该完整新路径的精确控制。此外，由于采用轨迹更新替代了控制切换，因此保证了无人车的控制平滑性。

应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

本示例实施方式中，还提供了一种无人车控制方法，应用于上述目标车辆。参考图9所示，该无人车控制方法可以包括下述步骤S910～S930。

其中：

在步骤S910中，基于上述任一项实施例的无人车轨迹更新方法，确定所述目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新。

在步骤S920中，根据所述目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新的判断结果，确定目标车辆在所述当前时刻之后的目标控制方式。本示例实施方式中，若判断所述目标车辆在当前时刻进行轨迹更新，则所述目标控制方式为根据所述更新后轨迹确定所述目标车辆在下一时刻的目标控制方式。

在步骤S930中，根据所述目标控制方式控制所述目标车辆。本示例实施方式中，基于所述更新后轨迹控制所述目标车辆继续行驶。

进一步的，本示例实施方式中，还提供了一种无人车轨迹更新装置。该无人车轨迹更新装置可以应用于一服务器或终端设备。参考图10所示，该无人车轨迹更新装置1000可以包括状态信息确定模块1010、参考信息确定模块1020、新路径生成模块1030、新路径插值模块1040以及轨迹更新模块1050。其中：

状态信息确定模块1010，可以用于获取目标车辆在当前时刻的目标路径和实际状态信息；其中，所述实际状态信息包括实际位置信息和实际速度信息。

参考信息确定模块1020，可以用于获取所述目标路径上参考点的数量信息和参考位置信息。

新路径生成模块1030，可以用于根据所述参考位置信息和所述实际位置信息，确定新路径的起点，并基于新路径的起点和所述实际速度信息生成新路径的连续路径点。

新路径插值模块1040，可以用于根据所述目标路径上参考点的数量信息，对所述新路径的连续路径点进行插值处理，得到完整新路径。

轨迹更新模块1050，可以用于对所述完整新路径上的路径点添加速度信息和时间信息，得到目标车辆更新后轨迹。

在本公开的一种示例性实施例中，所述装置还可以包括：更新判断模块，可以用于判断无人车是否需要对当前轨迹进行更新。

在本公开的一种示例性实施例中，所述更新判断模块包括：轨迹获取模块，误差确定模块和判断模块；其中：

所述轨迹获取模块，可以用于获取目标车辆在当前时刻的参考规划轨迹和实际运行轨迹；

所述误差确定模块，可以用于根据所述参考规划轨迹和所述实际运行轨迹，确定目标车辆当前时刻的位置误差信息和运动状态信息；

所述判断模块，可以用于根据所述位置误差信息和所述运动状态信息，确定目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新。

上述无人车轨迹更新装置中各模块或单元的具体细节已经在对应的无人车轨迹更新方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读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下述实施例中所述的方法。例如，所述的电子设备可以实现如图2～图9所示的各个步骤等。

需要说明的是，本公开所示的计算机可读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。在本公开中，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。而在本公开中，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介质，该计算机可读介质可以发送、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。

图11示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

需要说明的是，图11示出的电子设备的计算机系统1100仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图11所示，计算机系统1100包括中央处理单元(CPU)1101，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1102中的程序或者从存储部分1108加载到随机访问存储器(RAM)1103中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 1103中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 1101、ROM 1102以及RAM 1103通过总线1104彼此相连。输入/输出(I/O)接口1105也连接至总线1104。

以下部件连接至I/O接口1105：包括键盘、鼠标等的输入部分1106；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1107；包括硬盘等的存储部分1108；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1109。通信部分1109经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1110也根据需要连接至I/O接口1105。可拆卸介质1111，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1110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1108。

特别地，根据本公开的实施例，下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，本公开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1109从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1111被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)1101执行时，执行本申请的方法和装置中限定的各种功能。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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。

应当理解的是，本公开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。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (18)

1.一种无人车轨迹更新方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆在当前时刻的目标路径和实际状态信息；其中，所述实际状态信息包括实际位置信息和实际速度信息；

获取所述目标路径上参考点的数量信息和参考位置信息；

根据所述参考位置信息和所述实际位置信息，确定新路径的起点，并基于新路径的起点和所述实际速度信息生成新路径的连续路径点；

根据所述目标路径上参考点的数量信息，对所述新路径的连续路径点进行插值处理，得到完整新路径；

对所述完整新路径上的路径点添加速度信息和时间信息，得到目标车辆更新后轨迹。

2.根据权利要求1所述的无人车轨迹更新方法，其特征在于，所述获取目标车辆在当前时刻的目标路径，包括：

获取目标车辆在当前时刻的参考规划路径；

选取所述参考规划路径中参考速度信息低于速度调控阈值所对应的路径作为目标路径。

3.根据权利要求1所述的无人车轨迹更新方法，其特征在于，所述根据所述参考位置信息和所述实际位置信息，确定新路径的起点，包括：

根据目标车辆的所述实际位置信息，确定所述目标路径上的参考点与目标车辆之间的距离信息；

根据所述目标路径上的参考点与目标车辆之间的距离信息，确定新路径的起点。

4.根据权利要求2所述的无人车轨迹更新方法，其特征在于，所述基于新路径的起点和所述参考速度信息生成新路径的连续路径点，包括：

根据所述速度调控阈值和所述实际速度信息，确定生成新路径的连续路径点对应的目标速度；

根据所述目标速度和预设时间间隔，在新路径的起点之后生成连续路径点，得到新路径；

其中，所述新路径的长度与目标路径相同。

5.根据权利要求1所述的无人车轨迹更新方法，其特征在于，所述根据所述目标路径上参考点的数量信息，对所述新路径的连续路径点进行插值处理，包括：

根据所述目标路径上参考点的数量，对所述新路径的连续路径点进行插值处理，以使插值处理后的新路径上路径点的数量与目标路径上参考点的数量相等。

6.根据权利要求4所述的无人车轨迹更新方法，其特征在于，所述对所述完整新路径上的路径点添加速度信息和时间信息，包括：

根据所述目标速度和所述完整新路径上的路径点个数，确定完整新路径上每个路径点的里程信息和速度信息；

根据完整新路径上每个路径点的里程信息和速度信息，确定完整新路径上每个路径点的时间信息。

7.根据权利要求1所述的无人车轨迹更新方法，其特征在于，在所述获取目标车辆在当前时刻的目标路径和实际状态信息之前，所述方法还包括：

获取目标车辆在当前时刻的参考规划轨迹和实际运行轨迹；

根据所述参考规划轨迹和所述实际运行轨迹，确定目标车辆当前时刻的位置误差信息和运动状态信息；

根据所述位置误差信息和所述运动状态信息，确定目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新。

8.根据权利要求7所述的无人车轨迹更新方法，其特征在于，根据所述参考规划轨迹和所述实际运行轨迹，确定目标车辆当前时刻的位置误差信息和运动状态信息，包括：

根据所述参考规划轨迹和所述实际运行轨迹，确定目标车辆当前时刻的横向位置误差信息和纵向位置误差信息；

基于设置在目标车辆上的传感器，采集目标车辆当前时刻的速度信息；

根据目标车辆当前时刻的实际位置与所述参考规划轨迹之间的距离，确定目标车辆当前时刻的路程起点信息；

根据所述路程起点信息和所述参考规划轨迹的终点信息，确定目标车辆当前时刻的路程信息；

根据目标车辆当前时刻的所述速度信息和路程信息确定其运动状态信息。

9.根据权利要求8所述的无人车轨迹更新方法，其特征在于，所述根据所述位置误差信息和所述运动状态信息，确定目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新，包括：

根据所述位置误差信息和误差限制信息，判断目标车辆在当前时刻是否满足误差条件；

根据运动状态信息和运动状态限制信息，判断目标车辆在当前时刻是否满足运动状态条件；

根据所述误差条件的判断结果和所述运动状态条件的判断结果，确定目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新。

10.根据权利要求9所述的无人车轨迹更新方法，其特征在于，所述根据所述位置误差信息和误差限制信息，判断目标车辆在当前时刻是否满足误差条件，包括：

根据所述横向位置误差信息和横向误差限制信息，确定目标车辆在当前时刻是否满足横向误差条件；

根据所述纵向位置误差信息和纵向误差限制信息，确定目标车辆在当前时刻是否满足纵向误差条件；

当目标车辆满足所述横向误差条件或所述纵向误差条件时，确定目标车辆在当前时刻满足误差条件。

11.根据权利要求9所述的无人车轨迹更新方法，其特征在于，所述根据运动状态信息和运动状态限制信息，确定目标车辆在当前时刻是否满足运动状态条件，包括：

根据所述路程信息和路程长度限制信息，确定目标车辆在当前时刻是否满足路程条件；

根据所述速度信息和速度限制信息，确定目标车辆在当前时刻是否满足速度条件；

当目标车辆满足所述路程条件或所述速度条件时，确定目标车辆在当前时刻满足运动状态条件。

12.根据权利要求9所述的无人车轨迹更新方法，其特征在于，所述根据所述误差条件的判断结果和所述运动状态条件的判断结果，确定目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新，包括：

根据所述误差条件的判断结果和所述运动状态条件的判断结果，判断目标车辆在当前时刻是否同时满足所述误差条件和所述运动状态条件，若是，则确定目标车辆在当前时刻进行轨迹更新。

13.一种无人车控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：

基于权利要求7-12任一项所述的无人车轨迹更新方法，确定所述目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新；

根据所述目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新的判断结果，确定目标车辆在所述当前时刻之后的目标控制方式；

根据所述目标控制方式控制所述目标车辆。

14.根据权利要求13所述的无人车控制方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆在当前时刻是否进行轨迹更新的判断结果，确定目标车辆在所述当前时刻之后的目标控制方式，包括：

若判断所述目标车辆在当前时刻进行轨迹更新，则所述目标控制方式为根据所述更新后轨迹确定所述目标车辆在下一时刻的目标控制方式。

15.根据权利要求13所述的无人车控制方法，其特征在于，所述根据所述目标控制方式控制所述目标车辆，包括：

基于所述更新后轨迹控制所述目标车辆继续行驶。

16.一种无人车轨迹更新装置，其特征在于，包括：

状态信息确定模块，用于获取目标车辆在当前时刻的目标路径和实际状态信息；其中，所述实际状态信息包括实际位置信息和实际速度信息；

参考信息确定模块，用于获取所述目标路径上参考点的数量信息和参考位置信息；

新路径生成模块，用于根据所述参考位置信息和所述实际位置信息，确定新路径的起点，并基于新路径的起点和所述实际速度信息生成新路径的连续路径点；

新路径插值模块，根据所述目标路径上参考点的数量信息，对所述新路径的连续路径点进行插值处理，得到完整新路径；

轨迹更新模块，对所述完整新路径上的路径点添加速度信息和时间信息，得到目标车辆更新后轨迹。

17.一种计算机可读介质，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1-12中任一项所述的无人车轨迹更新方法。

18.一种电子设备，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1-12中任一项所述的无人车轨迹更新方法。

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