CN114475584B - 一种车辆的避障控制方法、装置、汽车及存储介质 - Google Patents

一种车辆的避障控制方法、装置、汽车及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种车辆的避障控制方法、装置、汽车及存储介质，该方法包括：采集车辆行驶信息和障碍物信息，并根据行驶道路信息和障碍物信息，获取道路约束范围；若基于预设的标准稳定性约束条件，判断车辆在预测时域内未成功处于道路约束范围内，则根据车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的漂移稳定性约束条件，获取第一横摆角速度范围；并根据第一横摆角速度范围，获取规划漂移轨迹，并根据规划漂移轨迹进行车辆的避障控制。本实施例的技术方案，通过采用基于预设的稳定性约束条件的避障模式切换策略，以针对不同的避障工况使用对应不同的避障模式，可以提升不同避障工况下的紧急避障的有效性，可以提升对不同避障工况的适用性。

Description

一种车辆的避障控制方法、装置、汽车及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆的避障控制方法、装置、汽车及存储介质。
背景技术
紧急避障是自动驾驶系统中一项重要的主动安全控制技术，对提升自动驾驶的安全性具有重要意义。
目前，现有的紧急避障方法，通常是在车辆小质心侧偏角稳定域内完成，此时，主动横摆力矩控制系统可以充分利用路面附着条件，使车体在跟踪轨迹的同时可以保持稳定的低质心侧偏角。然而，在一些极限工况下，例如，与障碍物间距过小或道路附着条件较差等，现有技术对车辆的小质心侧偏角的稳定性约束过于保守，会强烈限制车辆的侧向运动和横摆运动能力，导致车辆无法较好地跟踪轨迹，从而无法成功避开障碍物，导致工况的覆盖性较差。
发明内容
本发明实施例提供一种车辆的避障控制方法、装置、汽车及存储介质，可以提升不同避障工况下的紧急避障的有效性，可以提升对不同避障工况的适用性。
第一方面，本发明实施例提供了一种车辆的避障控制方法，包括：
在车辆的行驶过程中，通过预先设置的车载传感器采集车辆行驶信息和障碍物信息；其中，所述车辆行驶信息包括行驶道路信息和车辆状态信息；
根据所述车载传感器采集的行驶道路信息和障碍物信息，获取所述车辆对应的道路约束范围；
根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围内；
若否，则根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的漂移稳定性约束条件，计算得到所述车辆对应的第一横摆角速度范围；
根据所述第一横摆角速度范围，获取所述车辆对应的规划漂移轨迹，并根据所述规划漂移轨迹进行车辆的避障控制。
第二方面，本发明实施例还提供了一种车辆的避障控制装置，包括：
信息采集模块，用于在车辆的行驶过程中，通过预先设置的车载传感器采集车辆行驶信息和障碍物信息；其中，所述车辆行驶信息包括行驶道路信息和车辆状态信息；
道路约束范围获取模块，用于根据所述车载传感器采集的行驶道路信息和障碍物信息，获取所述车辆对应的道路约束范围；
车辆判断模块，用于根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围内；
第一横摆角速度范围计算模块，用于若否，则根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的漂移稳定性约束条件，计算得到所述车辆对应的第一横摆角速度范围；
车辆控制模块，用于根据所述第一横摆角速度范围，获取所述车辆对应的规划漂移轨迹，并根据所述规划漂移轨迹进行车辆的避障控制。
第三方面，本发明实施例还提供了一种汽车，该汽车包括：
车载传感器，用于采集车辆行驶信息和障碍物信息；
车机设备，包括一个或多个处理器和存储装置；
所述存储装置，用于存储一个或多个计算机程序；
当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器执行所述计算机程序时实现本发明任意实施例提供的车辆的避障控制方法。
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，该存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例提供的车辆的避障控制方法。
本发明实施例提供的技术方案，在车辆的行驶过程中，通过预先设置的车载传感器采集车辆行驶信息和障碍物信息；并根据车载传感器采集的行驶道路信息和障碍物信息，获取车辆对应的道路约束范围；若根据车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，判断车辆在预测时域内未成功处于道路约束范围内，则根据车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的漂移稳定性约束条件，计算得到车辆对应的第一横摆角速度范围；并根据第一横摆角速度范围，获取车辆对应的规划漂移轨迹，并根据规划漂移轨迹进行车辆的避障控制，通过采用基于预设的稳定性约束条件的避障模式切换策略，以针对不同的避障工况使用对应不同的避障模式，可以提升不同避障工况下的紧急避障的有效性，可以提升对不同避障工况的适用性。
附图说明
图1是本发明一实施例中的一种车辆的避障控制方法的流程图；
图2A是本发明另一实施例中的一种车辆的避障控制方法的流程图；
图2B是本发明另一实施例中的一种车辆的避障控制方法的流程示意图；
图3是本发明另一实施例中的一种车辆的避障控制装置的结构示意图；
图4是本发明另一实施例中的一种汽车的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的实施例。虽然附图中显示了本发明的某些实施例，然而应当理解的是，本发明可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是，本发明的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。
图1为本发明一实施例提供的一种车辆的避障控制方法的流程图，本发明实施例可适用于在不同的避障工况下，对自动驾驶车辆进行紧急避障控制的情况；该方法可以由车辆的避障控制装置来执行，该装置可由硬件和/或软件组成，并一般可集成在汽车中。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
S110、在车辆的行驶过程中，通过预先设置的车载传感器采集车辆行驶信息和障碍物信息。
其中，预先设置的车载传感器，可以是预先部署在车辆中固定位置的传感器设备，例如，可以是姿态传感器、摄像头、雷达以及全球定位系统(Global Positioning System，GPS)等设备。在本实施例中，对预先设置的车载传感器的数量和类型均不作具体限定。
在本实施例中，车辆行驶信息可以包括行驶道路信息和车辆状态信息；其中，行驶道路信息，可以包括当前车辆所在道路的边界和各车道的划分情况；车辆状态信息可以包括车辆的侧向位移、侧向速度、纵向速度、航向角和横摆角速度等信息。障碍物信息，可以是与当前车辆处于同一车道的车辆、物体或者行人等的信息，例如，障碍物信息可以包括障碍物侧向边界和障碍物距离车辆的纵向距离。
S120、根据所述车载传感器采集的行驶道路信息和障碍物信息，获取所述车辆对应的道路约束范围。
其中，道路约束范围，可以是道路边界范围内除去障碍物所在位置的区域。可以理解的是，在车辆的紧急避障过程中，车辆若能成功处于道路约束范围，且车辆的运动状态不会超出车辆的稳定性限制，即可以保证自身安全性不失稳，则可以确定当前紧急避障成功。
在本实施例中，可以结合行驶道路信息和障碍物信息，共同确定当前车辆对应的道路约束范围；例如，可以根据行驶道路信息，确定道路的边界；并根据障碍物信息，确定障碍物的侧向边界；进而可以根据道路的边界和障碍物的侧向边界，确定道路约束范围。
S130、根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围内。
其中，标准稳定性约束条件，可以是预先设置的与车辆常规稳定性极限对应的车辆稳定性约束条件；例如，标准稳定性约束条件可以是车辆的质心侧偏角小于10度。在此标准稳定性约束条件下，可以保证车辆的稳定行驶。
在本实施例中，可以根据车辆状态信息和预设的标准稳定性约束条件，计算得到当前车辆在预测时域内所可能处于的范围，从而将车辆所可能处于的范围与道路约束范围进行比较，以判断当前车辆在预测时域内是否可以成功处于道路约束范围内。其中，预测时域，可以是预先设置的未来的一个时间区间，例如，预测时域可以是当前时刻之后的十秒钟、一分钟等。
S140、若否，则根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的漂移稳定性约束条件，计算得到所述车辆对应的第一横摆角速度范围。
其中，预设的漂移稳定性约束条件，可以是预先设置的与漂移稳定性极限对应的车辆稳定性约束条件，与车辆的当前状态相关联。例如，在预设的漂移稳定性约束条件下，对车辆的质心偏角的限制可以达到后轮达到饱和的情况下，同时车辆不失去对前轮的控制能力，也即后轮达到饱和而前轮未达到饱和的质心侧偏角范围。
需要说明的是，在常规的避障工况下，例如，障碍物距离较远，在标准稳定性约束条件下，车辆即可成功实现避障控制。然而，在一些极限的避障工况下，例如，障碍物距离较近或者冰雪路面，此时在标准稳定性约束条件下，车辆可能无法成功规避障碍物，或者成功规避障碍物但是超出道路约束范围，即无法实现不同避障工况下的紧急避障。
针对上述问题，预设的漂移稳定性约束条件可允许的车辆的质心偏角的范围，比预设的标准稳定性约束条件可允许的车辆的质心偏角的范围更大。因此，本实施例的技术方案，在检测到基于预设的标准稳定性约束条件无法成功规避障碍物时，采用预设的漂移稳定性约束条件，可以充分利用车辆的极限能力，使车辆可以凭借更小的转弯半径避开障碍物，从而可以实现极限避障工况下的紧急避障。
在本实施例中，若确定基于预设的标准稳定性约束条件，车辆在预测时域内超出了道路约束范围，则表示当前基于较为保守的车辆的质心偏角的限制范围，无法成功实现车辆的紧急避障。此时，可以将预设的标准稳定性约束条件，切换为预设的漂移稳定性约束条件，以计算车辆对应的第一横摆角速度范围。其中，第一横摆角速度范围，可以是在预设的漂移稳定性约束条件下，车辆当前可以使用的横摆角速度的数值范围。
上述设置的好处在于：在基于预设的标准稳定性约束条件无法实现紧急避障时，基于预设的漂移稳定性约束条件重新进行横摆角速度范围的求解，进而实现对漂移轨迹的规划和跟踪，提供了不同避障工况下的避障模式，可以实现对紧急避障模式的实时切换，从而可以提升对不同避障工况的适用性。
在一个具体的例子中，可以通过优化方法求得一组控制输入u＝[Fr,δf]T，其中，Fr为后轴的输出力矩，δf为前轮转角。首先，使此组控制量可以让车辆在下一时刻恰好能达到极限行驶状态，以作为上界限；同时，根据道路实际边界，得到一组控制输入，使得车辆在下一时刻恰好处于道路实际边界上，以作为下边界。在该上边界和下边界限定的控制量界限内，车辆在预测时域内可以始终保持在道路的安全范围内，同时可以保持在车辆稳定性极限或漂移稳定性极限范围内。
例如，假设当前时刻的车辆状态向量为x(0)＝[Y(0),vy(0),vx(0),φ(0),r(0)]T，避障后的期望终点的车辆状态向量为x(te)＝[Y(te),vy(te),vx(te),φ(te),r(te)]T，目标函数为预测的下一时刻的横摆角速度，优化变量为预测时域Hp内的控制输入序列u(t)＝[Fr(t),δf(t)]T,...,u(t+Hp+1)＝[Fr(t+Hp+1),δf(t+Hp+1)]T，分别求取目标函数的最大值与最小值，以获取车辆对应的横摆角速度范围。其中，Y表示车辆的侧向位移，vy表示侧向速度，vx表示纵向速度，φ表示航向角，r表示横摆角速度。
S150、根据所述第一横摆角速度范围，获取所述车辆对应的规划漂移轨迹，并根据所述规划漂移轨迹进行车辆的避障控制。
在本实施例中，在确定车辆的第一横摆角速度范围之后，可以在该范围内随机选择一个横摆角速度数值，并根据该横摆角速度数值，确定车辆在接下来一段时间的行驶轨迹，即规划漂移轨迹；或者，可以选择该第一横摆角速度范围的中位数，以作为车辆在接下来一段时间所采用的横摆角速度。进一步的，在确定车辆对应的规划漂移轨迹之后，可以调整车辆的行驶参数，例如，车辆的转角和前后轴力矩等，以控制车辆按照该规划漂移轨迹进行行驶，从而实现对车辆的避障控制。
在本实施例的一个可选的实施方式中，根据所述规划漂移轨迹进行车辆的避障控制，可以包括：通过预设的漂移轨迹跟随方法，根据所述规划漂移轨迹和所述车辆状态信息，获取第一车辆控制参数，并根据所述第一车辆控制参数进行车辆的避障控制。
其中，预设的漂移轨迹跟随方法，可以是预先设置的极限避障工况下的轨迹跟踪方法；例如，预设的漂移轨迹跟随方法可以包括侧向误差动力学、质心侧偏角误差动力学和航向角与质心侧偏角的运动学关系。第一车辆控制参数，可以包括车辆的横摆角速度。
在一个具体的例子中，可以基于侧向误差动力学，根据车辆状态信息和规划漂移轨迹，计算得到期望航向角速度；并可以基于质心侧偏角误差动力学和航向角与质心侧偏角的运动学关系，计算得到期望横摆角速度。然后，可以基于横摆角速度误差动力学，计算得到期望横摆角加速度，并通过车辆的动力学方程，由期望航向角速度和期望横摆角加速度反向求解出需要的控制量(例如，转角和前后轴力矩)，进而通过相应的执行器作用在车辆上，最终同时完成对质心侧偏角的控制和对轨迹跟踪的控制。
在本实施例的一个可选的实施方式中，通过预设的漂移轨迹跟随方法，根据所述规划漂移轨迹和所述车辆状态信息，获取第一车辆控制参数，可以包括：获取设定参考质心侧偏角和设定参考曲率，并根据所述设定质心侧偏角、所述设定参考曲率和所述规划漂移轨迹，计算得到期望航向角速度和期望横摆角速度；通过预设的车辆模型，根据所述期望航向角速度和所述期望横摆角速度进行非线性模型反演，获取左后车轮的期望转速和右后车轮的期望转速；根据所述左后车轮的期望转速和所述右后车轮的期望转速，获取所述车辆的后轴期望转矩。
具体的，可以通过下述公式，根据所述设定质心侧偏角和设定参考曲率，以及所述规划漂移轨迹，计算得到期望航向角速度和期望横摆角速度/>
其中，e表示车辆质心到规划漂移轨迹的最近距离，Δφ表示车辆和设定航向角之间的误差，V表示车辆总速度，kp表示侧向误差的比例系数，kd表示航向角误差的比例系数，表示最近距离点的设定航向角速度，κref表示最近距离点的参考曲率，Kβ表示质心侧偏角误差的比例系数，β表示车辆的设定质心侧偏角，βref表示轨迹最近点的设定质心侧偏角，rref表示轨迹最近点的设定横摆角速度，rsyn表示综合的横摆角速度，/>表示综合的横摆角速度的导数，/>表示轨迹最近点的设定横摆角速度的导数，kr表示横摆角速度误差项的比例系数，r表示车辆当前的横摆角速度。
进一步的，可以根据计算得到的两个期望状态导数，由预设的车辆模型进行非线性模型反演得到控制量。其中，预设的车辆模型可以为单轨三自由度模型：
其中，Fyf可以使用刷子轮胎模型，表达式为：
z＝tanαf
αsl＝arctan(3μFzf/Cα)
其中，表示横摆角加速度，a表示车辆质心到前轴的距离，Fyf表示单轨模型前轴侧向力，Fyr表示后轴侧向力，δ表示前轮转角，b表示车辆质心到后轴的距离，Fyr表示后轴侧向力，/>表示质心侧偏角速度，r表示横摆角速度，/>表示航向角速度，Fxr表示后轴纵向力，V表示车辆质心总速度，/>表示车辆质心的总加速度，m表示车辆质量，Iz表示车辆在质心绕z轴的转动惯量，Cα表示前轴等效侧偏刚度，μ表示路面附着系数，Fzf表示前轴垂向力，αf表示前轴等效侧偏角，αsl表示轮胎侧向饱和时的侧偏角，g表示重力加速度。
需要说明的是，由于漂移时车辆的后轮胎处于饱和状态，而在饱和状态下，后轴的纵向力与合力之间的夹角为后轴的推力角γ，可以近似认为后轴推力角和两后轮推力角相等。由此，在饱和状态下，后轮的纵向力Fxr和侧向力Fyr分别为：
Fxr＝μFzrcos(γ)
Fyr＝μFzrsin(γ)
可选的，反演的求解方式可以为非线性规划，可以增加控制器的稳定性约束，同时使解唯一。其中，非线性规划问题的数学描述可以为：
subject toδmin≤δ≤δmax
γmin≤γ≤γmax
其中，δmax表示前轮转角的物理上限，δmin表示前轮转角的物理下限，γmin表示后轴推力角的物理下限，γmax表示后轴推力角的物理上限，为车辆控制器的稳定性约束条件。
对于前轮转角，其直接通过转向系统作用在车辆上，后轴推力角需要首先经过饱和轮速的映射关系，转变为期望轮速ωdes，然后再分配到两个车轮上，以得到左后轮转速ωdes,RL和右后轮转速ωdes,RR，即：
γRL＝γRR＝γ
ωdes,RL＝ωdes-dr/(2R)
ωdes,RR＝ωdes+dr/(2R)
其中，γRL表示左后轮推力角，γRR表示右后轮推力角，d表示后轮轮距，R表示后轮滚动半径。
可选的，当使用双后轮独立驱动的动力执行器时，考虑后轴两侧车轮存在载荷转移，可以得到两个后轮分别对应的期望纵向力Fxr,RL(左侧)和Fxr,RR(右侧)，具体的：
其中，表示载荷转移量，Pr表示载荷转移系数，h表示车辆的质心高度。
然后，基于一阶的车轮动力学结合动态面控制，可以得到左右侧的期望的车轮力矩τdes,RL(左侧)和τdes,RR(右侧)，即：
其中，ωRL表示左后侧车轮的实际转速，ωdes,RL,f表示左后侧车轮一阶滤波以后的期望转速，kω表示转速反馈增益，Iω表示车轮转动惯量，表示左后侧车轮一阶滤波以后的期望转速的导数，tω表示一阶滤波时间常数，ωRR表示右后侧车轮的实际转速，ωdes,RR,f表示右后侧车轮一阶滤波以后的期望转速，/>表示左后侧车轮一阶滤波以后的期望转速的导数。
由此，对计算得到的车轮力矩进行求和，并以轮速差形成反馈进行分配，以保证两侧车轮滑移率接近(相当于采用一个电子的限滑差速器)，并作用在后轴的左右侧车轮上，即：
τtotal＝τdes,RL+τdes,RR
其中，τtotal表示后轴总期望转矩，kτ表示右侧和左侧轮速差的反馈比例增益。
在本实施例中，基于上述技术方案，可以实现对漂移轨迹的准确跟踪，从而可以实现在极限避障工况下，对车辆有效的避障控制，实现了对更极限工况的覆盖，提升了自动驾驶车辆的安全性。
本发明实施例提供的技术方案，在车辆的行驶过程中，通过预先设置的车载传感器采集车辆行驶信息和障碍物信息；并根据车载传感器采集的行驶道路信息和障碍物信息，获取车辆对应的道路约束范围；若根据车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，判断车辆在预测时域内未成功处于道路约束范围内，则根据车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的漂移稳定性约束条件，计算得到车辆对应的第一横摆角速度范围；并根据第一横摆角速度范围，获取车辆对应的规划漂移轨迹，并根据规划漂移轨迹进行车辆的避障控制，通过采用基于预设的稳定性约束条件的避障模式切换策略，以针对不同的避障工况使用对应不同的避障模式，可以提升不同避障工况下的紧急避障的有效性，可以提升对不同避障工况的适用性。
图2A为本发明又一实施例提供的一种车辆的避障控制方法的流程图，本实施例是对上述技术方案的进一步细化，本实施例中的技术方案可以与上述一个或者多个实施方式结合。具体的，参考图2A，该方法具体包括如下步骤：
S200、开始，并执行S210。
S210、在车辆的行驶过程中，通过预先设置的车载传感器采集车辆行驶信息和障碍物信息，并执行S220。
其中，车辆行驶信息包括行驶道路信息和车辆状态信息
S220、根据所述车载传感器采集的行驶道路信息和障碍物信息，获取所述车辆对应的道路约束范围，并执行S230。
S230、根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围内。
其中，若否，则执行S240；若是，则执行S260。
其中，根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围内，可以包括：根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，获取预设控制量的数值范围；根据所述预设控制量的数值范围，获取所述车辆对应的第二横摆角速度范围，并根据所述车辆对应的第二横摆角速度范围，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围。
其中，预设控制量，可以包括横摆角速度；第二横摆角速度范围，是在预设的标准稳定性约束条件下，计算得到的车辆横摆角速度的数值范围。在本实施例中，可以将车辆下一时刻的横摆角速度作为目标函数，以进行优化求解，从而获取横摆角速度的最大值和最小值，即预设控制量的数值范围。
在本实施例中，求解目标函数时所采用的约束条件可以包括：约束条件(a)、(b)、(c)、(d)、(e)和(f)。其中，约束条件(a)表示优化问题起始于当前状态，约束条件(b)表示优化问题(也就是车辆模型)的状态空间表达式，约束条件(c)表示车辆在预测时域内始终保持在标准稳定性极限或漂移稳定性极限之内，约束条件(d)表示车辆在预测时域内始终保持在排除了障碍物所在区域的道路约束范围内，约束条件(e)为控制输入的约束条件，表示控制量的物理极限，约束条件(f)为预测终点车辆状态稳定域的约束条件，表示在预测时域结束的时刻，车辆应该达到的稳定状态。
其中，优化问题可以表述为：
s.t.x(t)＝x(0) (a)
x(k+1)＝fvm(x(k),u(k)) (b)
x(t+i)∈χveh,i＝1,2,...,Hp (c)
x(t+i)∈χroad,i＝1,2,...,Hp (d)
u(t+i)∈Uroad,i＝1,2,...,Hp-1 (e)
x(te)∈ζe, (f)
其中，目标函数为下一时刻的车辆状态(例如，横摆角速度)，其可以由车辆模型、当前车辆状态信息和待优化向量中的当前时刻控制输入使用迭代的方式获得，其阶次可以由选用的车辆模型决定。其含有的待优化变量的数量与控制输入向量的状态数量相等，其余的待优化向量(t+1～t+Hp-1时刻的控制输入向量，Hp为选择的预测时域)将主要在约束条件(b)中反映。约束条件(d)为道路障碍物的约束，基于车辆在预测时域内的侧向位移体现行驶道路与障碍物等信息，易于表达为对车辆状态的线性约束。
在本实施例的一个可选的实施方式中，根据所述车辆对应的第二横摆角速度范围，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围，可以包括：根据所述车辆对应的第二横摆角速度范围，获取第二横摆角速度最大值和第二横摆角速度最小值；若所述车辆按照所述第二横摆角速度最大值和所述第二横摆角速度最小值进行行驶，在预测时域内均未成功处于道路约束范围，则确定车辆在预测时域内失败处于道路约束范围；若所述车辆按照所述第二横摆角速度最大值或者所述第二横摆角速度最小值进行行驶，在预测时域内成功处于道路约束范围，则确定车辆在预测时域内成功处于道路约束范围。
在本实施例中，若当前车辆按照第二横摆角速度最大值行驶时，在预测时域内未成功处于道路约束范围内；同时，按照第二横摆角速度最小值行驶时，在预测时域内也未成功处于道路约束范围内，则可以确定当前车辆在预测时域内失败处于道路约束范围。此外，若当前车辆按照第二横摆角速度最大值或者第二横摆角速度最小值进行行驶时，若存在任何一种情形，车辆在预测时域内成功处于道路约束范围，则可以确定车辆在预测时域内成功处于道路约束范围。
可选的，可以根据车辆状态信息、障碍物信息以及道路安全边界，基于预设的标准稳定性约束条件，求解预设控制量的数值范围；若成功计算得到预设控制量的数值范围，即可确定车辆在预测时域内成功处于道路约束范围；而若未成功计算得到预设控制量的数值范围，则可确定车辆在预测时域内未成功处于道路约束范围。
其中，道路安全边界，是指恰好达到传统的操纵稳定性限制或拓展的漂移稳定性限制时所表现出的车辆运动状态序列，若处于此稳定性限制之内，车辆在进行避障操作时能保证自身安全性不失稳且不偏离道路范围；若超出此稳定性限制，则无论驾驶员采用何种操作，也必将会出现车辆失稳或者发生车辆碰撞。在本实施例中，道路安全边界可以包括传统操纵稳定性意义下的边界和拓展的漂移稳定性意义下的边界。
S240、根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的漂移稳定性约束条件，计算得到所述车辆对应的第一横摆角速度范围，并执行S250。
在本实施例中，在基于预设的标准稳定性约束条件，无法成功求解预设控制量的数值范围时，可以将预设的标准稳定性约束条件替换为预设的漂移稳定性约束条件，以重新进行预设控制量的数值范围的求解。从而可以采用避免预设的标准稳定性约束条件对应的较为保守的质心侧偏角，所导致的无法成功规避障碍物的情况出现。
需要说明的是，若基于预设的漂移稳定性约束条件，仍然无法成功计算得到预设控制量的数值范围，则表明当前的障碍物已无法规避，此时可以尽可能的降低车辆的速度，从而减少碰撞损失。
S250、根据所述第一横摆角速度范围，获取所述车辆对应的规划漂移轨迹，并根据所述规划漂移轨迹进行车辆的避障控制，并执行S280。
在本实施例中，根据道路约束范围求解结果，从常规的轨迹跟踪算法切换到漂移轨迹跟踪方法，旨在通过合理的逻辑判断以及时采取漂移轨迹跟踪方法，使得车辆能够应用极限工况下的性能，以实现对常规轨迹跟踪方法无法跟随轨迹的跟踪。也即在无法及时减速的情况下，以更高的速度完成对规划轨迹的跟踪，实现在制动距离不足的紧急情况，特别是在附着系数低的冰雪路面上，车辆极易侧滑失稳的情况下，对车辆侧向稳定性的保持和对期望轨迹的跟随，可以提高极限避障工况下的车辆安全性，保证驾驶员及乘客的安全。
S260、根据第二横摆角速度范围，获取所述车辆对应的规划行驶轨迹，并执行S270。
S270、通过预设的标准轨迹跟随方法，根据所述规划行驶轨迹和所述车辆状态信息，获取第二车辆控制参数，并根据所述第二车辆控制参数进行车辆的避障控制，并执行S280。
其中，预设的标准轨迹跟随方法，是指预先设置的在常规避障工况下所采用的轨迹跟随方法，例如，预设的标准轨迹跟随方法可以包括预瞄跟随控制方法。第二车辆控制参数，是指采用预设的标准轨迹跟踪方法，所获取的车辆控制参数，可以包括车辆的方向盘转角、油门踏板的开合度信号等。
在本实施例的一个可选的实施方式中，通过预设的标准轨迹跟随方法，根据所述规划行驶轨迹和所述车辆状态信息，获取第二车辆控制参数，可以包括：根据所述规划行驶轨迹、车辆的当前侧向速度和当前侧向加速度，获取初始方向盘转角，并根据车辆的当前侧向加速度，获取方向盘转角修正量；根据所述初始方向盘转角和所述方向盘转角修正量，获取目标方向盘转角；根据所述规划行驶轨迹和车辆的当前纵向速度，获取油门开度数值。
在一个具体的例子中，假设车辆在当前时刻以一个理想的侧向加速度ay *在侧向做匀加速运动，可以在时间τ之后使车辆到达期望轨迹y(t+τ)，则
其中，y(t)表示车辆在t时刻的侧向位移，vy(t)表示侧向速度，ay(t)表示实际的侧向加速度。
根据圆周运动公式以及阿克曼几何(Ackermann Geometry)关系，可以得到初始方向盘转角δsw *为：
其中，L表示轴距，i表示转向传动比，vx表示纵向速度。此外，由于滞后时间的存在，仅使用上述的初始方向盘转角不能及时跟随期望的侧向加速度，将导致路径跟随性降低，因此加入误差反馈环节以得到方向盘转角修正量Δδsw，即：
其中，H表示反馈增益系数，τh表示加速度反馈时间常数，s表示拉普拉斯变换复变量。最终，目标方向盘转角δsw_real为：
δsw_real＝δsw+Δδsw
在本实施例中，速度控制采用PID(比例(proportion)、积分(integration)、微分(differentiation))方法，根据实际车速与期望车速的差值，决策出油门踏板开度信号Pa。
其中，Kp表示比例系数，KI表示积分系数，vxref表示期望纵向速度。进而，根据油门踏板开度信号，可以获取车辆各时刻的油门踏板开度数值。
在本实施例中，通过上述设置，可以实现在常规避障工况下，对车辆有效的避障控制，提升了常规避障工况下车辆避障控制的安全性。
S280、结束。
本发明实施例提供的技术方案，通过集成常规避障工况和极限避障工况下的轨迹跟随方法，可以实现对任何避障工况的覆盖，可以提升车辆避障控制的有效性，且可以应对道路中的突发情况，可以提升车辆行驶的安全性；此外，通过基于道路约束范围优化求解的避障模式切换策略，可以针对不同的避障工况，实现对不同轨迹跟随方法的高效切换，可以提升车辆避障控制的安全性，提升驾驶员和乘客的安全性。
在本实施例的一个具体的实施方式中，车辆的避障控制方法的流程可以如图2B所示。具体的，首先进行基于传统稳定性约束条件(即预设的标准稳定性约束条件)的避障可行性判断，若确定基于传统稳定性约束条件，可以成功求解到预设控制量的数值范围，则使用常规工况下的预瞄跟随控制方法(包括基于加速度反馈的预瞄跟随控制方法和基于PID的速度跟随控制方法)，计算得到车辆当前的转角和和前后轴力矩，并将计算得到的转角和前后轴力矩，经由常规跟随控制/漂移跟随控制协调模块发送至车-路系统，以通过车-路系统控制车辆，按照该转角和前后轴力矩进行行驶。同时，可以实时获取车-路系统反馈的车辆状态，以对车辆的轨迹跟随情况进行实时的监测。
而若基于传统稳定性约束条件，无法成功求解到预设控制量的数值范围，则基于漂移稳定性约束条件，重新求解预设控制量的数值范围。然后，使用预设的极限工况下的漂移跟随控制方法，计算得到转角和前后轴力矩；其中，漂移跟随控制方法可以包括基于平衡点的参考状态序列求解、基于误差动力学的期望值修正、车辆非线性模型反演和饱和工况下的车轮动力学。最终，将当前的转角和前后轴力矩发送至车-路系统，以通过车-路系统控制车辆，按照当前的转角和前后轴力矩进行行驶。
图3为本发明另一实施例提供的一种车辆的避障控制装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：信息采集模块310、道路约束范围获取模块320、车辆判断模块330、第一横摆角速度范围计算模块340和车辆控制模块350。其中，
信息采集模块310，用于在车辆的行驶过程中，通过预先设置的车载传感器采集车辆行驶信息和障碍物信息；其中，所述车辆行驶信息包括行驶道路信息和车辆状态信息；
道路约束范围获取模块320，用于根据所述车载传感器采集的行驶道路信息和障碍物信息，获取所述车辆对应的道路约束范围；
车辆判断模块330，用于根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围内；
第一横摆角速度范围计算模块340，用于若否，则根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的漂移稳定性约束条件，计算得到所述车辆对应的第一横摆角速度范围；
车辆控制模块350，用于根据所述第一横摆角速度范围，获取所述车辆对应的规划漂移轨迹，并根据所述规划漂移轨迹进行车辆的避障控制。
本发明实施例提供的技术方案，在车辆的行驶过程中，通过预先设置的车载传感器采集车辆行驶信息和障碍物信息；并根据车载传感器采集的行驶道路信息和障碍物信息，获取车辆对应的道路约束范围；若根据车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，判断车辆在预测时域内未成功处于道路约束范围内，则根据车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的漂移稳定性约束条件，计算得到车辆对应的第一横摆角速度范围；并根据第一横摆角速度范围，获取车辆对应的规划漂移轨迹，并根据规划漂移轨迹进行车辆的避障控制，通过采用基于预设的稳定性约束条件的避障模式切换策略，以针对不同的避障工况使用对应不同的避障模式，可以提升不同避障工况下的紧急避障的有效性，可以提升对不同避障工况的适用性。
可选的，在上述技术方案的基础上，车辆控制模块350，包括：
避障控制单元，用于通过预设的漂移轨迹跟随方法，根据所述规划漂移轨迹和所述车辆状态信息，获取第一车辆控制参数，并根据所述第一车辆控制参数进行车辆的避障控制。
可选的，在上述技术方案的基础上，避障控制单元，包括：
角速度计算子单元，用于获取设定参考质心侧偏角和设定参考曲率，并根据所述设定质心侧偏角、所述设定参考曲率和所述规划漂移轨迹，计算得到期望航向角速度和期望横摆角速度；
期望转速获取子单元，用于通过预设的车辆模型，根据所述期望航向角速度和所述期望横摆角速度进行非线性模型反演，获取左后车轮的期望转速和右后车轮的期望转速；
期望转矩获取子单元，用于根据所述左后车轮的期望转速和所述右后车轮的期望转速，获取所述车辆的后轴期望转矩。
可选的，在上述技术方案的基础上，车辆判断模块330，包括：
控制量数值范围获取单元，用于根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，获取预设控制量的数值范围；
第二横摆角速度范围获取单元，用于根据所述预设控制量的数值范围，获取所述车辆对应的第二横摆角速度范围，并根据所述车辆对应的第二横摆角速度范围，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围。
可选的，在上述技术方案的基础上，第二横摆角速度范围获取单元，包括：
横摆角速度最值获取子单元，用于根据所述车辆对应的第二横摆角速度范围，获取第二横摆角速度最大值和第二横摆角速度最小值；
第一道路约束范围判断子单元，用于若所述车辆按照所述第二横摆角速度最大值和所述第二横摆角速度最小值进行行驶，在预测时域内均未成功处于道路约束范围，则确定车辆在预测时域内失败处于道路约束范围；
第二道路约束范围判断子单元，用于若所述车辆按照所述第二横摆角速度最大值或者所述第二横摆角速度最小值进行行驶，在预测时域内成功处于道路约束范围，则确定车辆在预测时域内成功处于道路约束范围。
可选的，在上述技术方案的基础上，所述车辆的避障控制装置，还包括：
规划行驶轨迹获取模块，用于若是，则根据所述第二横摆角速度范围，获取所述车辆对应的规划行驶轨迹；
第二车辆控制参数获取模块，用于通过预设的标准轨迹跟随方法，根据所述规划行驶轨迹和所述车辆状态信息，获取第二车辆控制参数，并根据所述第二车辆控制参数进行车辆的避障控制。
可选的，在上述技术方案的基础上，第二车辆控制参数获取模块，包括：
方向盘转角修正量获取单元，用于根据所述规划行驶轨迹、车辆的当前侧向速度和当前侧向加速度，获取初始方向盘转角，并根据车辆的当前侧向加速度，获取方向盘转角修正量；
目标方向盘转角获取单元，用于根据所述初始方向盘转角和所述方向盘转角修正量，获取目标方向盘转角；
油门开度数值获取单元，用于根据所述规划行驶轨迹和车辆的当前纵向速度，获取油门开度数值。
上述装置可执行本发明前述实施例所提供的车辆的避障控制方法，具备执行上述方法相应的功能模块和有益效果。未在本发明实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明前述实施例所提供的车辆的避障控制方法。
图4为本发明另一实施例提供的一种汽车的结构示意图，如图4所示，该汽车包括车载传感器410和车机设备420。其中，车载传感器410，用于采集车辆行驶信息和障碍物信息。
车机设备420包括处理器421、存储器422、输入装置423和输出装置424；车机设备420中处理器421的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器421为例；车机设备420中的处理器421、存储器422、输入装置423和输出装置424可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。存储器422作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明任意实施例中的一种车辆的避障控制方法对应的程序指令/模块(例如，一种车辆的避障控制装置中的信息采集模块310、道路约束范围获取模块320、车辆判断模块330、第一横摆角速度范围计算模块340和车辆控制模块350)。处理器421通过运行存储在存储器422中的软件程序、指令以及模块，从而执行车机设备420的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的一种车辆的避障控制方法。也即，该程序被处理器421执行时实现：
在车辆的行驶过程中，通过预先设置的车载传感器采集车辆行驶信息和障碍物信息；其中，所述车辆行驶信息包括行驶道路信息和车辆状态信息；
根据所述车载传感器采集的行驶道路信息和障碍物信息，获取所述车辆对应的道路约束范围；
根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围内；
若否，则根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的漂移稳定性约束条件，计算得到所述车辆对应的第一横摆角速度范围；
根据所述第一横摆角速度范围，获取所述车辆对应的规划漂移轨迹，并根据所述规划漂移轨迹进行车辆的避障控制。
存储器422可主要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、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器422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。在一些实例中，存储器422可进一步包括相对于处理器421远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至车机设备420。上述网络的实例包括但不限于互联网、局域网、移动通信网及其组合。输入装置423可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与汽车的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置424可包括显示屏等显示设备。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所述方法。当然，本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，其可以执行本发明任意实施例所提供的一种车辆的避障控制方法中的相关操作。也即，该程序被处理器执行时实现：
在车辆的行驶过程中，通过预先设置的车载传感器采集车辆行驶信息和障碍物信息；其中，所述车辆行驶信息包括行驶道路信息和车辆状态信息；
根据所述车载传感器采集的行驶道路信息和障碍物信息，获取所述车辆对应的道路约束范围；
根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围内；
若否，则根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的漂移稳定性约束条件，计算得到所述车辆对应的第一横摆角速度范围；
根据所述第一横摆角速度范围，获取所述车辆对应的规划漂移轨迹，并根据所述规划漂移轨迹进行车辆的避障控制。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台汽车的车机设备执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述车辆的避障控制装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (8)

1.一种车辆的避障控制方法，其特征在于，包括：
在车辆的行驶过程中，通过预先设置的车载传感器采集车辆行驶信息和障碍物信息；其中，所述车辆行驶信息包括行驶道路信息和车辆状态信息；
根据所述车载传感器采集的行驶道路信息和障碍物信息，获取所述车辆对应的道路约束范围；
根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围内；
若否，则根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的漂移稳定性约束条件，计算得到所述车辆对应的第一横摆角速度范围；
根据所述第一横摆角速度范围，获取所述车辆对应的规划漂移轨迹；
通过预设的漂移轨迹跟随方法，根据所述规划漂移轨迹和所述车辆状态信息，获取第一车辆控制参数，并根据所述第一车辆控制参数进行车辆的避障控制；
其中，通过预设的漂移轨迹跟随方法，根据所述规划漂移轨迹和所述车辆状态信息，获取第一车辆控制参数，包括：
获取设定质心侧偏角和设定参考曲率，并根据所述设定质心侧偏角、所述设定参考曲率和所述规划漂移轨迹，计算得到期望航向角速度和期望横摆角速度；
通过预设的车辆模型，根据所述期望航向角速度和所述期望横摆角速度进行非线性模型反演，获取左后车轮的期望转速和右后车轮的期望转速；
根据所述左后车轮的期望转速和所述右后车轮的期望转速，获取所述车辆的后轴期望转矩。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围内，包括：
根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，获取预设控制量的数值范围；
根据所述预设控制量的数值范围，获取所述车辆对应的第二横摆角速度范围，并根据所述车辆对应的第二横摆角速度范围，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述车辆对应的第二横摆角速度范围，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围，包括：
根据所述车辆对应的第二横摆角速度范围，获取第二横摆角速度最大值和第二横摆角速度最小值；
若所述车辆按照所述第二横摆角速度最大值和所述第二横摆角速度最小值进行行驶，在预测时域内均未成功处于道路约束范围，则确定车辆在预测时域内失败处于道路约束范围；
若所述车辆按照所述第二横摆角速度最大值或者所述第二横摆角速度最小值进行行驶，在预测时域内成功处于道路约束范围，则确定车辆在预测时域内成功处于道路约束范围。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围内之后，还包括：
若是，则根据所述第二横摆角速度范围，获取所述车辆对应的规划行驶轨迹；
通过预设的标准轨迹跟随方法，根据所述规划行驶轨迹和所述车辆状态信息，获取第二车辆控制参数，并根据所述第二车辆控制参数进行车辆的避障控制。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过预设的标准轨迹跟随方法，根据所述规划行驶轨迹和所述车辆状态信息，获取第二车辆控制参数，包括：
根据所述规划行驶轨迹、车辆的当前侧向速度和当前侧向加速度，获取初始方向盘转角，并根据车辆的当前侧向加速度，获取方向盘转角修正量；
根据所述初始方向盘转角和所述方向盘转角修正量，获取目标方向盘转角；
根据所述规划行驶轨迹和车辆的当前纵向速度，获取油门开度数值。
6.一种车辆的避障控制装置，其特征在于，包括：
信息采集模块，用于在车辆的行驶过程中，通过预先设置的车载传感器采集车辆行驶信息和障碍物信息；其中，所述车辆行驶信息包括行驶道路信息和车辆状态信息；
道路约束范围获取模块，用于根据所述车载传感器采集的行驶道路信息和障碍物信息，获取所述车辆对应的道路约束范围；
车辆判断模块，用于根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的标准稳定性约束条件，判断车辆在预测时域内是否成功处于道路约束范围内；
第一横摆角速度范围计算模块，用于若否，则根据所述车辆状态信息和障碍物信息，基于预设的漂移稳定性约束条件，计算得到所述车辆对应的第一横摆角速度范围；
车辆控制模块，用于根据所述第一横摆角速度范围，获取所述车辆对应的规划漂移轨迹，并通过预设的漂移轨迹跟随方法，根据所述规划漂移轨迹和所述车辆状态信息，获取第一车辆控制参数，并根据所述第一车辆控制参数进行车辆的避障控制；
其中，通过预设的漂移轨迹跟随方法，根据所述规划漂移轨迹和所述车辆状态信息，获取第一车辆控制参数，包括：
获取设定质心侧偏角和设定参考曲率，并根据所述设定质心侧偏角、所述设定参考曲率和所述规划漂移轨迹，计算得到期望航向角速度和期望横摆角速度；
通过预设的车辆模型，根据所述期望航向角速度和所述期望横摆角速度进行非线性模型反演，获取左后车轮的期望转速和右后车轮的期望转速；
根据所述左后车轮的期望转速和所述右后车轮的期望转速，获取所述车辆的后轴期望转矩。
7.一种汽车，其特征在于，包括：
车载传感器，用于采集车辆行驶信息和障碍物信息；
车机设备，包括一个或多个处理器和存储装置；
所述存储装置，用于存储一个或多个计算机程序；
当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5中任一所述的车辆的避障控制方法。
8.一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，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的车辆的避障控制方法。
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