CN115320572A - 一种车辆控制方法及装置 - Google Patents

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CN115320572A CN202211046235.5A CN202211046235A CN115320572A CN 115320572 A CN115320572 A CN 115320572A CN 202211046235 A CN202211046235 A CN 202211046235A CN 115320572 A CN115320572 A CN 115320572A
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Abstract

本公开实施例公开了一种车辆控制方法及装置，该方法包括：获取车辆上摄像头装置输入的车道中心线方程；根据车道中心线方程预测得到车辆横向控制的期望转向角和期望横摆角速度，根据期望转向角和期望横摆角速度判断摄像头装置感知的道路几何结构是否发生变化；在判定摄像头装置感知的道路几何结构发生变化时，获取存储的一定历史周期内的车辆横摆角速度，根据该历史周期内的车辆横摆角速度确定车辆期望横向控制参量，以进行车辆横向控制。本公开实施例公开的车辆控制方法及装置，可弥补摄像头装置识别车道线的性能局限，实现车辆在道路结构突变时及时规避横向震荡摆动和冲出车道问题，以及可实现车辆从横向偏差位置平滑过渡到车道居中位置。

Description

一种车辆控制方法及装置
技术领域
本公开涉及但不仅限于汽车领域，尤指一种车辆控制方法及装置。
背景技术
智能驾驶技术可分为感知、决策、规划、控制四个模块，其中感知层通过硬件传感器感知设备，实现车辆外界周围路况、障碍物、车道线等特征目标的检测，并通过算法或者建模等方式来完成信息的处理和分析，以实现对周围环境以及路况信息的识别，帮助智能驾驶汽车有效进行后续的决策和执行控制。因此，感知层信息的有效性和稳定性决定了后续决策和控制的有效性和稳定性。
目前的智能驾驶车辆对道路几何结构主要通过车道线的检测识别，而车道线的检测识别主要依赖于车辆上安装的摄像头装置，摄像头装置内部的车道线检测算法通过对车道两侧的车道线感知检测，最终输出用于车辆控制的拟合车道中心线参数，包括车道中心线方程，车道曲率以及车辆偏离车道中心线距离。受制于车道线检测算法和摄像头装置感知性能的局限性，面对道路几何结构变化，比如对于双侧鱼骨线或者单侧鱼骨线存在的路面，车道线样式和宽度出现较大变化，摄像头装置容易对车道线宽度识别出现较大偏差，如单侧车道线宽度检测出现的偏差导致车道中心线位置出现偏差，进而导致车辆横向轨迹跟踪控制出现较大误差量。
以及，目前的智能驾驶感知层对车辆横向控制的期望转向角计算完全依赖于摄像头装置输入的车道线信息，如车道中心线方程、车道曲率以及车辆偏离车道中心线距离，如果摄像头装置性能受限或感知出现误差将直接导致规划层横向期望转向角计算的偏差，进而导致车辆横向控制出现偏差，偏离预期的行驶轨迹。因此摄像头装置实时的带有一定偏差跳动量的车道信息的输入也将直接造成车辆横向轨迹控制的摇摆和失稳。
发明内容
本公开实施例提供了一种车辆控制方法，包括：
控制端获取车辆上摄像头装置输入的车道中心线方程，所述车道中心线方程为所述摄像头装置对车辆前方车道线的检测后拟合计算得到当前时刻之后的未来一定时域内的车道中心线方程；
所述控制端根据所述车道中心线方程预测得到车辆横向控制的期望转向角和期望横摆角速度，根据所述期望转向角和所述期望横摆角速度判断所述摄像头装置感知的道路几何结构是否发生变化；
在判定所述摄像头装置感知的道路几何结构发生变化时，获取存储的一定历史周期内的车辆横摆角速度，根据该历史周期内的车辆横摆角速度确定车辆期望横向控制参量，以进行车辆横向控制。
本公开实施例还提供了一种车辆控制装置，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器用于存储执行指令；处理器调用所述执行指令，用于执行任一实施例所述的车辆控制方法。
本公开至少一个实施例提供的车辆控制方法及装置，与现有技术相比，具有以下有益效果：可通过引入道路结构间接监控模块，从控制层辅助监测道路结构的变化，极大地弥补了摄像头识别车道线的性能局限。以及，相较目前的车辆横向居中控制，在摄像头装置感知识别特殊道路结构(比如鱼骨线)不准，导致车辆横向剧烈摆动和冲出车道问题，通过引入记忆横向控制，可实现车辆在道路结构突变时及时规避横向震荡摆动和冲出车道问题。
本公开的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本公开而了解。本公开的其他优点可通过在说明书以及附图中所描述的方案来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本公开技术方案的理解，并且构成说明书的一部分，与本公开的实施例一起用于解释本公开的技术方案，并不构成对本公开技术方案的限制。
图1为本公开一示例实施例提供的车辆控制方法的流程图；
图2为本公开一示例实施例提供的车辆的控制框架图；
图3为本公开实施例提供的车辆控制装置的结构框图。
具体实施方式
本公开描述了多个实施例，但是该描述是示例性的，而不是限制性的，并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在本公开所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合，并在具体实施方式中进行了讨论，但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外，任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用，或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。
本公开包括并设想了与本领域普通技术人员已知的特征和元件的组合。本公开已经公开的实施例、特征和元件也可以与任何常规特征或元件组合，以形成由权利要求限定的独特的发明方案。任何实施例的任何特征或元件也可以与来自其它发明方案的特征或元件组合，以形成另一个由权利要求限定的独特的发明方案。因此，应当理解，在本公开中示出和/或讨论的任何特征可以单独地或以任何适当的组合来实现。因此，除了根据所附权利要求及其等同替换所做的限制以外，实施例不受其它限制。此外，可以在所附权利要求的保护范围内进行各种修改和改变。
此外，在描述具有代表性的实施例时，说明书可能已经将方法和/或过程呈现为特定的步骤序列。然而，在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上，该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的，其它的步骤顺序也是可能的。因此，说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外，针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤，本领域技术人员可以容易地理解，这些顺序可以变化，并且仍然保持在本公开实施例的精神和范围内。
图1为本公开一示例实施例提供的车辆控制方法的流程图，如图1所示，车辆控制方法可以包括：S101、S102和S103。
S101：控制端获取车辆上摄像头装置输入的车道中心线方程，车道中心线方程为摄像头装置对车辆前方车道线的检测后拟合计算得到当前时刻之后的未来一定时域内的车道中心线方程。
可在车辆上安装摄像头装置(可称为摄像头传感器)作为智能驾驶感知层，摄像头装置可以包括摄像头和处理器，摄像头采集车道两侧的道路信息，处理器内部的车道线检测算法通过对车道两侧的车道线感知检测，向规划层的控制端输出用于车辆控制的拟合车道中心线参数，车道中心线参数可以包括车道中心线方程，车道曲率以及车辆偏离车道中心线距离等。车道中心线方程可以为二次数学方程、三次数学方程等。
摄像头装置内部的车道线检测算法可采用已有的车道线检测算法，车道线检测算法主要用于将采集来的车道线数据进行曲线拟合，以估计车道线的参数信息，得知转向角、偏移量、倾斜角、曲率半径等信息，从而预测车道线的走向。其中，车道线检测算法对车道两侧的车道线感知检测，输出用于车辆控制的拟合车道中心线参数的实现原理与现有技术相同，本实施例不再赘述。
举例来说，可通过摄像头装置中的摄像头获取车辆前方100米的车道线数据，摄像头装置中的处理器内部的车道线检测算法可根据车辆前方100米的车道线数据进行曲线拟合，以得到前时刻之后的未来一定时域内(比如前方500米)的车道中心线方程。
在一示例中，摄像头装置对车辆前方车道线进行检测，拟合计算得到当前时刻之后的未来一定时域内的车道中心线方程，可以包括：
摄像头装置对前方车道线检测，得到并存储道路前方一定距离内的两侧车道线的所有离散目标位置点信息；摄像头装置根据道路前方一定距离内的两侧车道线的所有离散目标位置点信息，拟合计算得到未来一定时域内的车道中心线方程。
S102：控制端根据车道中心线方程预测得到车辆横向控制的期望转向角和期望横摆角速度，根据期望转向角和期望横摆角速度判断摄像头装置感知的道路几何结构是否发生变化。
本实施例中，可引入道路结构间接监控模块，通过对车辆期望转向角以及表征车辆行驶稳定性的状态参量(横摆角速度)的监控，来间接地监控车辆可行驶道路结构的变化。
与目前智能驾驶车道线(道路结构)的感知识别单纯依靠摄像头装置识别方案相比，本公开实施例通过引入道路结构间接监控模块，从控制层辅助监测道路结构的变化，极大地弥补了摄像头识装置别车道线的性能局限。
在一示例中，根据期望转向角和期望横摆角速度判断摄像头装置感知的道路几何结构是否发生变化，可以包括：
分别计算一定历史周期内的车辆实际控制转向角的方差值和实际横摆角速度的方差值；计算由期望转向角和一定历史周期内的实际控制转向角组成的控制转向角的方差值，以及计算由期望横摆角速度和一定历史周期内的实际横摆角速度组成的横摆角速度的方差值；在控制转向角的方差值与实际控制转向角的方差值的跳变量大于或等于第三方差阈值，且横摆角速度的方差值与实际横摆角速度的方差值的跳变量大于或等于第四方差阈值，判定摄像头装置感知的道路几何结构发生变化。
本实施例中，可通过对一定历史时域和未来时域内的车辆转向角和横摆角速度的状态量方差来间接判断车辆行驶道路结构是否发生变化，以及车辆行驶姿态是否偏离稳定性。
计算当前时刻之前的一定历史周期内的车辆实际控制转向角的方差值，并计算包含当前时刻在内的一定历史周期内的车辆转向角的方差值(即由期望转向角和一定历史周期内的实际控制转向角组成的控制转向角的方差值)，比较二者的跳变量，可称为第一方差跳变量。
以及，计算当前时刻之前的一定历史周期内的车辆实际横摆角速度的方差值，并计算包含当前时刻在内的一定历史周期内的车辆横摆角速度的方差值(即计算由期望横摆角速度和一定历史周期内的实际横摆角速度组成的横摆角速度的方差值)，比较二者的跳变量，可称为第二方差跳变量。
当转向角的方差值的跳变量和横摆角速度的方差值的跳变量分别超过一定的阈值，比如，第一方差跳变量大于或等于第三方差阈值，第二方差跳变量大于或等于第四方差阈值，则判断此时车辆行驶道路结构发生变化，并且车辆行驶姿态偏离稳定性。其中，第三方差阈值和第四方差阈值可分别根据经验值而定，本实施例在此不进行限定和赘述。
在一示例中，分别计算一定历史周期内的车辆实际控制转向角的方差值和实际横摆角速度的方差值之前，还可以包括：
比较车辆上一时刻的实际转向角和当前期望转向角的跳变量，称为第一跳变量；以及比较车辆上一时刻的实际横摆角速度和当前期望横摆角速度的跳变量，称为第二跳变量；在第一跳变量大于或等于第一跳变阈值，且第二跳变量大于或等于第二跳变阈值时，再分别计算一定历史周期内的车辆实际控制转向角的方差值和实际横摆角速度的方差值。
本实施例中，可通过对一定历史时域和未来时域内的车辆转向角和横摆角速度的跳变量以及状态量方差来间接判断车辆行驶道路结构是否发生变化，以及车辆行驶姿态是否偏离稳定性。
比较车辆上一时刻的实际转向角和当前期望转向角的跳变量(第一跳变量)，以及车辆上一时刻的实际横摆角速度和当前期望横摆角速度的跳变量(第二跳变量)，当两者的跳变量分别超过一定阈值，比如，第一跳变量大于或等于第一跳变阈值，第二跳变量大于或等于第二跳变阈值，就可初步判断车辆行驶道路结构发生变化，然后再根据上述一定历史时域和未来时域内的车辆转向角和横摆角速度的状态量方差来间接判断车辆行驶道路结构是否发生变化，以及车辆行驶姿态是否偏离稳定性。其中，第一跳变阈值和第二跳变阈值可分别根据经验值而定，本实施例在此不进行限定和赘述。
S103：在判定摄像头装置感知的道路几何结构发生变化时，获取存储的一定历史周期内的车辆横摆角速度，根据该历史周期内的车辆横摆角速度确定车辆期望横向控制参量，以进行车辆横向控制。
本实施例中，可引入记忆横向控制，在面对车辆行驶道路结构发生变化，如车辆进入鱼骨线或者出鱼骨线时，车道线样式和宽度较大变化导致的车辆横向控制参数变化较大时，保持一定历史时域的稳定横向控制参数，避免突变的横向控制参数导致的车辆剧烈横向摆动。
相较目前的车辆横向居中控制，在摄像头装置感知识别特殊道路结构(比如鱼骨线)不准，导致车辆横向剧烈摆动和冲出车道问题，本公开实施例可通过引入记忆横向控制，实现车辆在道路结构突变时及时规避横向震荡摆动和冲出车道问题。
在一示例中，根据该历史周期内车辆横摆角速度确定车辆期望横向控制参量，以进行车辆横向控制，可以包括：
计算该历史周期内车辆横摆角速度的均值，将均值作为车辆期望横向控制参量进行车辆横向控制。
本实施例中，车辆实时存储一定历史周期内的车辆横摆角速度，并计算周期内车辆横摆角速度的均值。当道路结构间接监控模块判断车辆行驶道路结构发生变化，并且车辆行驶姿态偏离稳定性时，记忆横向控制模块输出当前时刻之前一定历史周期内车辆横摆角速度的均值。
将历史周期内的车辆横摆角速度的均值作为车辆期望横向控制参量，达到保持车辆历史控制量和状态量的目的，避免道路结构的突变以及当前车辆横向控制量的实时跳变引起的车辆剧烈横向摆动。
本公开实施例提供的车辆控制方法，与目前智能驾驶车道线(道路结构)的感知识别单纯依靠摄像头装置识别方案相比，可通过引入道路结构间接监控模块，从控制层辅助监测道路结构的变化，极大地弥补了摄像头装置识别车道线的性能局限。以及，相较目前的车辆横向居中控制，在摄像头装置感知识别特殊道路结构(鱼骨线)不准，导致车辆横向剧烈摆动和冲出车道问题，通过引入记忆横向控制，可实现车辆在道路结构突变时及时规避横向震荡摆动和冲出车道问题。
在本公开一示例实施例中，在判定摄像头装置感知的道路几何结构发生变化之后，还可以包括：
监测摄像头装置感知的道路几何结构是否变化结束；在监测到摄像头装置感知的道路几何结构变化结束时，确定滑模控制的滑模面设计因子，采用滑膜控制将车辆平滑控制到期望横向位置，以补偿道路几何结构变化时的横向偏差。
本实施例中，可引入横向位移误差补偿滑膜控制模块，对引入记忆横向控制造成的车辆相较实际车道中心横向偏差量进行滑动补偿，达到平滑控制横向的目的，以减轻横向偏差控制导致的剧烈横向摆动。
当判断车辆行驶道路结构发生变化，并且车辆行驶姿态偏离稳定性后，道路结构间接监控模块则计算感知规划层输出的一定历史周期内的车辆期望控制转向角的方差值和车辆期望横摆角速度的方差值，以判断此时车辆行驶道路结构是否变化结束。在判定车辆行驶道路结构变化结束时，确定摄像头装置感知识别性能已经稳定，此时，引入横向位移误差补偿滑膜控制模块，可实现车辆从横向偏差位置平滑过渡到车道居中位置，而不会造成在车道内修正超调引发反复修正。
在本公开一示例实施例中，监测摄像头装置感知的道路几何结构是否变化结束，可以包括：
计算道路几何结构变化结束之前一定历史周期内的期望控制转向角的方差值和期望横摆角速度的方差值；在期望控制转向角的方差值小于第一方差阈值，且期望横摆角速度的方差值小于第二方差阈值时，判定摄像头装置感知的道路几何结构变化结束。
当判断车辆行驶道路结构发生变化，并且车辆行驶姿态偏离稳定性后，此时车辆的控制基于记忆横向控制模块输出的控制量；但此时摄像头装置仍在实时输出道路几何结构感知信息，此感知信息经过驾驶员模型和车辆动力学模型仍会继续输出基于此感知信息的期望控制转向角和期望横摆角速度。
本实施例中，当判断车辆行驶道路结构发生变化，并且车辆行驶姿态偏离稳定性后，道路结构间接监控模块则计算感知规划层输出的一定历史周期内的车辆期望控制转向角的方差值和车辆期望横摆角速度的方差值，当两者的方差值分别小于一定的阈值，比如，期望控制转向角的方差值小于第一方差阈值，期望横摆角速度的方差值小于第二方差阈值，则判断此时车辆行驶道路结构变化结束，摄像头装置感知识别性能已经稳定。其中，第一方差阈值和第二方差阈值可根据经验值而定，本实施例在此不进行限定和赘述。
在一示例中，第一方差阈值小于或等于第三方差阈值，第二方差阈值小于或等于第四方差阈值。
在本公开一示例实施例中，在监测到摄像头装置感知的道路几何结构变化结束时，确定滑模面设计因子，可以包括：
在监测到摄像头装置感知的道路几何结构变化结束时，获取道路几何结构变化结束时车辆的当前实际横摆角速度，以及确定道路几何结构变化结束时车辆的当前期望横摆角速度；将当前实际横摆角速度和当前期望横摆角速度的差值作为滑膜控制的滑模面设计因子。
本实施例中，横向位移误差补偿滑膜控制模可将道路几何结构变化结束时的车辆期望横摆角速度作为滑膜控制参量。当道路结构间接监控模块判断车辆行驶道路结构变化结束时，为补偿车辆记忆横向控制和此时期望横向控制之间的横向偏差，将当前车辆实际横摆角速度和期望横摆角速度的差值作为滑膜控制的滑模面设计因子。通过设计合理的滑膜控制滑膜面，将车辆平滑控制到期望横向位置，补偿横向偏差。
在本公开一示例实施例中，控制端根据车道中心线方程预测得到车辆横向控制的期望转向角和期望横摆角速度，可以包括：
根据车道中心线方程，预测得到期望转向角；根据期望转向角和当前时刻下车辆行驶的状态信息，预测得到期望横摆角速度。
本实施例中，摄像头装置通过对车道线的检测识别，输出车道中心线方程；将得到的车道中心线方程输入给驾驶员模型(或称为驾驶员预瞄模型)，得到车辆期望控制转向角；将得到的车辆期望控制转向角输入稳态车辆动力学模型，得到车辆期望横摆角速度。
控制端可根据车辆自身结构参数和动力学方程构建车辆动力学模型和驾驶员模型，可通过驾驶员模型表示车道中心线与车辆横向控制转向角的对应关系。车辆动力学模型可根据车辆动力学推论得到，可通过车辆动力学模型表示车辆行驶的状态信息、车辆横向控制转向角与车辆横摆角速度的对应关系。其中，车辆动力学模型和驾驶员模型的构建原理与现有方案的构建原理相同，本实施例在此不进行限定和赘述。
可获取摄像头装置输入的车道中心线方程，将车道中心线方程输入到驾驶员模型，得到当前时刻和未来一定时域内的车辆横向控制转向角。
可通过车辆传感器和观测器得到当前时刻下车辆行驶的状态信息，如横纵向车速，加速度，横摆角速度以及航向角等，将车辆当前状态信息和未来时域内的车辆横向控制转向角输入车辆动力学模型，预测得到未来一定时域内的车辆期望横摆角速度。
在本公开一示例实施例中，状态信息可以包括以下至少一种：车辆车速、加速度、横摆角速度以及航向角。
图2为本公开一示例实施例提供的车辆的控制框架图，如图2所示，其具体可以包括：
S201：获取并存储车辆期望控制量和状态量。
控制端获取车辆上摄像头装置输入的车道中心线方程，以及获取预先建立的驾驶员模型和车辆动力学模型。将得到的车道中心线方程输入给驾驶员模型(或称为驾驶员预瞄模型)，得到车辆期望控制转向角；将得到的车辆期望控制转向角输入稳态车辆动力学模型，得到车辆期望横摆角速度，称为第一期望横摆角速度。
其中，期望控制量可以包括：期望转向角和期望横向角速度，期望状态量可以包括：由期望转向角和一定历史周期内的实际控制转向角组成的控制转向角的方差值，以及由期望横摆角速度和一定历史周期内的实际横摆角速度组成的横摆角速度的方差值。
控制端可设置有车辆期望控制量和状态量存储模块，以存储车辆期望控制量和状态量。
S202：判断上一时刻的实际转向角和当前期望转向角的跳变量是否超过一定阈值。若是，则执行S203；否则，通过正常横向控制模块控制车辆。
其中，正常横向控制模块是将车辆动力学模型输出的车辆期望横摆角速度(即第一期望横摆角速度)作为车辆期望横向控制参量，对车辆进行横向控制。
S203：判断当前时刻之前和包含当前时刻在内的两段历史周期内各自转向角的方差跳变量是否超过一定阈值。若是，则执行S204；否则，通过正常横向控制模块控制车辆。
S204：判断上一时刻的实际横摆角速度和当前期望横摆角速度的跳变量是否超过一定阈值。若是，则执行S205；否则，通过正常横向控制模块控制车辆。
S205：判断当前时刻之前和包含当前时刻在内的两段历史周期内各自横摆角速度的方差跳变量是否超过一定阈值。若是，则执行S206；否则，通过正常横向控制模块控制车辆。
如图2所示，控制端可设置有车辆历史控制量和状态量存储模块，以存储车辆历史控制量和状态量。
S206：判断道路结构是否发生变化。若是，执行S208，否则通过正常横向控制模块控制车辆。
本实施例中，可通过对一定历史时域和未来时域内的车辆转向角和横摆角速度的跳变量以及状态量方差来间接判断车辆行驶道路结构是否发生变化，以及车辆行驶姿态是否偏离稳定性。
比较车辆上一时刻的实际转向角和当前期望转向角的跳变量(第一跳变量)，以及车辆上一时刻的实际横摆角速度和当前期望横摆角速度的跳变量(第二跳变量)，当两者的跳变量分别超过一定阈值，比如，第一跳变量大于或等于第一跳变阈值，第二跳变量大于或等于第二跳变阈值，就可初步判断车辆行驶道路结构发生变化。
然后再根据上述一定历史时域和未来时域内的车辆转向角和横摆角速度的状态量方差来间接判断车辆行驶道路结构是否发生变化，以及车辆行驶姿态是否偏离稳定性。当转向角的方差值的跳变量和横摆角速度的方差值的跳变量分别超过一定的阈值，比如，第一方差跳变量大于或等于第三方差阈值，第二方差跳变量大于或等于第四方差阈值，则判断此时车辆行驶道路结构发生变化，并且车辆行驶姿态偏离稳定性。
S207：判断一定历史周期内的车辆期望转向角的方差值和期望横摆角速度的方差值是否分别小于一定的阈值。若是，执行S208；否则，继续判断。
当判断车辆行驶道路结构发生变化，并且车辆行驶姿态偏离稳定性后，道路结构间接监控模块则计算感知规划层输出的一定历史周期内的车辆期望控制转向角的方差值和车辆期望横摆角速度的方差值，以判断此时车辆行驶道路结构是否变化结束。
S208：判断道路结构是否稳定。若是，通过横向位移误差补偿滑膜控制模块控制车辆；若否，通过记忆横向控制模块控制车辆。
当判断车辆行驶道路结构发生变化，可引入记忆横向控制模块，在面对车辆行驶道路结构发生变化，如车辆进入鱼骨线或者出鱼骨线时，车道线样式和宽度较大变化导致的车辆横向控制参数变化较大时，保持一定历史时域的稳定横向控制参数，避免突变的横向控制参数导致的车辆剧烈横向摆动。
当判断车辆行驶道路结构发生变化，并且车辆行驶姿态偏离稳定性后，道路结构间接监控模块则计算感知规划层输出的一定历史周期内的车辆期望控制转向角的方差值和车辆期望横摆角速度的方差值，当两者的方差值分别小于一定的阈值，比如，期望控制转向角的方差值小于第一方差阈值，期望横摆角速度的方差值小于第二方差阈值，则判断此时车辆行驶道路结构变化结束，摄像头装置感知识别性能已经稳定。
在判定车辆行驶道路结构变化结束时，确定摄像头装置感知识别性能已经稳定，此时，引入横向位移误差补偿滑膜控制模块，可实现车辆从横向偏差位置平滑过渡到车道居中位置，而不会造成在车道内修正超调引发反复修正。横向位移误差补偿滑膜控制模块，可对引入记忆横向控制造成的车辆相较实际车道中心横向偏差量进行滑动补偿，达到平滑控制横向的目的，以减轻横向偏差控制导致的剧烈横向摆动。
图3为本公开实施例提供的车辆控制装置的结构框图，如图3所示，车辆控制装置可以包括：存储器31和处理器32。
存储器用于存储执行指令，处理器可以是一个中央处理器(Central ProcessingUnit，简称CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或者完成实施本公开实施例的一个或多个集成电路。当车辆控制装置运行时，处理器与存储器之间通信，处理器调用执行指令，用于执行以下操作：
获取车辆上摄像头装置输入的车道中心线方程，所述车道中心线方程为所述摄像头装置对车辆前方车道线的检测后拟合计算得到当前时刻之后的未来一定时域内的车道中心线方程；
根据所述车道中心线方程预测得到车辆横向控制的期望转向角和期望横摆角速度，根据所述期望转向角和所述期望横摆角速度判断所述摄像头装置感知的道路几何结构是否发生变化；
在判定所述摄像头装置感知的道路几何结构发生变化时，获取存储的一定历史周期内的车辆横摆角速度，根据该历史周期内的车辆横摆角速度确定车辆期望横向控制参量，以进行车辆横向控制。
在本公开一示例实施例中，处理器根据该历史周期内车辆横摆角速度确定车辆期望横向控制参量，以进行车辆横向控制，可以包括：
计算该历史周期内车辆横摆角速度的均值，将所述均值作为车辆期望横向控制参量进行车辆横向控制。
在本公开一示例实施例中，在判定所述摄像头装置感知的道路几何结构发生变化之后，处理器还用于：
监测所述摄像头装置感知的道路几何结构是否变化结束；
在监测到所述摄像头装置感知的道路几何结构变化结束时，确定滑模控制的滑模面设计因子，采用滑膜控制将车辆平滑控制到期望横向位置，以补偿道路几何结构变化时的横向偏差。
在本公开一示例实施例中，处理器在监测到所述摄像头装置感知的道路几何结构变化结束时，确定滑模面设计因子，可以包括：
在监测到所述摄像头装置感知的道路几何结构变化结束时，获取道路几何结构变化结束时车辆的当前实际横摆角速度，以及确定道路几何结构变化结束时车辆的当前期望横摆角速度；
将当前实际横摆角速度和当前期望横摆角速度的差值作为滑膜控制的滑模面设计因子。
在本公开一示例实施例中，处理器监测所述摄像头装置感知的道路几何结构是否变化结束，可以包括：
计算道路几何结构变化结束之前一定历史周期内的期望控制转向角的方差值和期望横摆角速度的方差值；
在所述期望控制转向角的方差值小于第一方差阈值，且所述期望横摆角速度的方差值小于第二方差阈值时，判定所述摄像头装置感知的道路几何结构变化结束。
在本公开一示例实施例中，处理器根据所述期望转向角和所述期望横摆角速度判断所述摄像头装置感知的道路几何结构是否发生变化，可以包括：
分别计算一定历史周期内的车辆实际控制转向角的方差值和实际横摆角速度的方差值；
计算由所述期望转向角和一定历史周期内的实际控制转向角组成的控制转向角的方差值，以及计算由所述期望横摆角速度和一定历史周期内的实际横摆角速度组成的横摆角速度的方差值；
在所述控制转向角的方差值与所述实际控制转向角的方差值的跳变量大于或等于第三方差阈值，且所述横摆角速度的方差值与所述实际横摆角速度的方差值的跳变量大于或等于第四方差阈值，判定所述摄像头装置感知的道路几何结构发生变化。
在本公开一示例实施例中，分别计算一定历史周期内的车辆实际控制转向角的方差值和实际横摆角速度的方差值之前，处理器还用于：
比较车辆上一时刻的实际转向角和当前期望转向角的跳变量，称为第一跳变量；以及比较车辆上一时刻的实际横摆角速度和当前期望横摆角速度的跳变量，称为第二跳变量；
在所述第一跳变量大于或等于第一跳变阈值，且所述第二跳变量大于或等于第二跳变阈值时，再分别计算一定历史周期内的车辆实际控制转向角的方差值和实际横摆角速度的方差值。
在本公开一示例实施例中，处理器根据所述车道中心线方程预测得到车辆横向控制的期望转向角和期望横摆角速度，可以包括：
根据所述车道中心线方程，预测得到所述期望转向角；
根据所述期望转向角和当前时刻下车辆行驶的状态信息，预测得到所述期望横摆角速度。
在本公开一示例实施例中，所述状态信息包括以下至少一种：车辆车速、加速度、横摆角速度以及航向角。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

Claims (10)

1.一种车辆控制方法，其特征在于，包括：
控制端获取车辆上摄像头装置输入的车道中心线方程，所述车道中心线方程为所述摄像头装置对车辆前方车道线的检测后拟合计算得到当前时刻之后的未来一定时域内的车道中心线方程；
所述控制端根据所述车道中心线方程预测得到车辆横向控制的期望转向角和期望横摆角速度，根据所述期望转向角和所述期望横摆角速度判断所述摄像头装置感知的道路几何结构是否发生变化；
在判定所述摄像头装置感知的道路几何结构发生变化时，获取存储的一定历史周期内的车辆横摆角速度，根据该历史周期内的车辆横摆角速度确定车辆期望横向控制参量，以进行车辆横向控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据该历史周期内的车辆横摆角速度确定车辆期望横向控制参量，以进行车辆横向控制，包括：
计算该历史周期内车辆横摆角速度的均值，将所述均值作为车辆期望横向控制参量进行车辆横向控制。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在判定所述摄像头装置感知的道路几何结构发生变化之后，所述方法还包括：
监测所述摄像头装置感知的道路几何结构是否变化结束；
在监测到所述摄像头装置感知的道路几何结构变化结束时，确定滑模控制的滑模面设计因子，采用滑膜控制将车辆平滑控制到期望横向位置，以补偿道路几何结构变化时的横向偏差。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在监测到所述摄像头装置感知的道路几何结构变化结束时，确定滑模面设计因子，包括：
在监测到所述摄像头装置感知的道路几何结构变化结束时，获取道路几何结构变化结束时车辆的当前实际横摆角速度，以及确定道路几何结构变化结束时车辆的当前期望横摆角速度；
将当前实际横摆角速度和当前期望横摆角速度的差值作为滑膜控制的滑模面设计因子。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述监测所述摄像头装置感知的道路几何结构是否变化结束，包括：
计算道路几何结构变化结束之前一定历史周期内的期望控制转向角的方差值和期望横摆角速度的方差值；
在所述期望控制转向角的方差值小于第一方差阈值，且所述期望横摆角速度的方差值小于第二方差阈值时，判定所述摄像头装置感知的道路几何结构变化结束。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述期望转向角和所述期望横摆角速度判断所述摄像头装置感知的道路几何结构是否发生变化，包括：
分别计算一定历史周期内的车辆实际控制转向角的方差值和实际横摆角速度的方差值；
计算由所述期望转向角和一定历史周期内的实际控制转向角组成的控制转向角的方差值，以及计算由所述期望横摆角速度和一定历史周期内的实际横摆角速度组成的横摆角速度的方差值；
在所述控制转向角的方差值与所述实际控制转向角的方差值的跳变量大于或等于第三方差阈值，且所述横摆角速度的方差值与所述实际横摆角速度的方差值的跳变量大于或等于第四方差阈值，判定所述摄像头装置感知的道路几何结构发生变化。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述分别计算一定历史周期内的车辆实际控制转向角的方差值和实际横摆角速度的方差值之前，所述方法还包括：
比较车辆上一时刻的实际转向角和当前期望转向角的跳变量，称为第一跳变量；以及比较车辆上一时刻的实际横摆角速度和当前期望横摆角速度的跳变量，称为第二跳变量；
在所述第一跳变量大于或等于第一跳变阈值，且所述第二跳变量大于或等于第二跳变阈值时，再分别计算一定历史周期内的车辆实际控制转向角的方差值和实际横摆角速度的方差值。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制端根据所述车道中心线方程预测得到车辆横向控制的期望转向角和期望横摆角速度，包括：
根据所述车道中心线方程，预测得到所述期望转向角；
根据所述期望转向角和当前时刻下车辆行驶的状态信息，预测得到所述期望横摆角速度。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述状态信息包括以下至少一种：车辆车速、加速度、横摆角速度以及航向角。
10.一种车辆控制装置，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器用于存储执行指令；处理器调用所述执行指令，用于执行如权利要求1-9任一项所述的车辆控制方法。
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