CN115848370B - 无人驾驶车辆的控制方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及无人驾驶车辆的控制方法、装置、电子设备及存储介质,其方法包括:获取无人驾驶车辆的目标行驶速度,基于所述目标行驶速度计算所述车辆的加速阻力;获取所述车辆的当前实际行驶速度V,基于所述实际行驶速度V计算所述车辆的当前滚动阻力;获取车辆当前倾斜角度;基于所述车辆当前倾斜角度、所述加速阻力以及所述当前滚动阻力计算所述车辆的阻力合力;基于所述阻力合力对所述车辆进行制动控制或驱动控制,以使所述车辆的实际行驶速度V接近所述目标行驶速度。这样通过考虑影响车辆行驶的实际行驶速度和倾斜角度等相关环境因素,能够实现对车速的及时控制。
Description
技术领域
本公开涉及无人驾驶技术领域,尤其涉及无人驾驶车辆的控制方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
对于无人驾驶矿用车辆而言,由于运营场景比较复杂,且运输道路中通常会存在不同的坡道。因此,要想达到比较好的控制效果,需要结合车辆的动力学受力分析进行驱动和制动的控制。
目前在矿山无人驾驶场景中,相关技术中的很多控制方法单纯依靠目标车速和实际车速的差值直接进行油门或制动的控制量计算,而忽视其他的环境因素,这样容易导致无法及时快速的实现车速的跟随响应,使得控制指令存在一定的滞后性。
发明内容
本公开提供了一种无人驾驶车辆的控制方法、装置、电子设备及存储介质。
根据本公开的第一方面,提供了一种无人驾驶车辆的控制方法,所述方法包括:
获取无人驾驶车辆的目标行驶速度,基于所述目标行驶速度/>计算所述车辆的加速阻力/>;
获取所述车辆的当前实际行驶速度V,基于所述实际行驶速度V计算所述车辆的当前滚动阻力;
获取车辆当前倾斜角度;
基于所述车辆当前倾斜角度、所述加速阻力/>以及所述当前滚动阻力/>计算所述车辆的阻力合力/>;
基于所述阻力合力对所述车辆进行制动控制或驱动控制,以使所述车辆的实际行驶速度V接近所述目标行驶速度/>。
根据本公开的第二方面,提供了一种无人驾驶车辆的控制装置,所述装置包括:
加速阻力获取模块,用于获取无人驾驶车辆的目标行驶速度,基于所述目标行驶速度/>计算所述车辆的加速阻力/>;
滚动阻力获取模块,用于获取所述车辆的当前实际行驶速度V,基于所述实际行驶速度V计算所述车辆的当前滚动阻力;
倾斜角度获取模块,用于获取车辆当前倾斜角度;
阻力合力获取模块,用于基于所述车辆当前倾斜角度、所述加速阻力/>以及所述当前滚动阻力/>计算所述车辆的阻力合力/>;
控制模块,用于基于所述阻力合力对所述车辆进行制动控制或驱动控制,以使所述车辆的实际行驶速度V接近所述目标行驶速度/>。
根据本公开的第三方面,提供了一种电子设备。该电子设备包括:存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。
根据本公开的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现本公开的上述方法。
本公开实施例提供的无人驾驶车辆的控制方法、装置、电子设备及存储介质,通过获取无人驾驶车辆的目标行驶速度,并基于该目标行驶速度计算车辆的加速阻力;通过获取车辆的当前实际速度,并基于该实际速度计算车辆的当前滚动阻力;通过获取车辆当前倾斜角度,并基于该倾斜角度、加速阻力和当前滚动阻力计算车辆的阻力合力。通过对阻力合力对车辆进行制动控制或者驱动控制,以使车辆的实际行驶速度接近目标行驶速度。这样通过考虑影响车辆行驶的实际行驶速度和倾斜角度等相关环境因素,能够实现对车速的及时控制。
附图说明
在下面结合附图对于示例性实施例的描述中,本公开的更多细节、特征和优点被公开,在附图中:
图1为本公开一示例性实施例提供的场景示意图;
图2为本公开一示例性实施例提供的无人驾驶车辆的控制方法的流程图;
图3为本公开一示例性实施例提供的无人驾驶车辆的控制装置的功能模块示意性框图;
图4为本公开一示例性实施例提供的电子设备的结构框图;
图5为本公开一示例性实施例提供的计算机系统的结构框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例,然而应当理解的是,本公开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公开。应当理解的是,本公开的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本公开的保护范围。
应当理解,本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行,和/或并行执行。此外,方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括,即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”;术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”;术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意,本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分,并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意,本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的,而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
对于无人驾驶矿用车而言,由于运营场景比较复杂,运输道路存在不同的坡道,因此要想达到比较好的控制效果,需要结合车辆的动力学受力分析进行驱动和制动的控制,目前在矿山无人驾驶场景中,很多控制方法不考虑车辆所处地形,不考虑车辆实际受力,单纯依靠目标车速和实际车速的差值直接进行油门或制动的控制量计算,这样就会导致无法及时快速的实现车速的跟随响应,控制指令存在一定的滞后性。
因此,本公开实施例通过可以考虑坡道和路面附着等信息,并根据车辆的动力学受力分析快速的计算当时车辆所需的驱动或制动力,进而可以实现对无人驾驶车辆速度的快速稳定控制。其中,在车辆动力学受力分析中,除了加速阻力、坡道阻力和空气阻力外,滚动阻力是比较重要的,但是由于矿山场景中装载区、运输道路和卸载区等不同道路的路面附着条件不相同,因此需要根据车辆的运行表现对路面附着系数进行实时的估算,并根据估算的滚动阻力系数进行滚动阻力的计算。
在本公开提供的实施例中,如图1所示,在基于车辆动力学的闭环控制中,该闭环控制是指根据接收到的对无人驾驶车辆的目标行驶速度请求信息,结合实际车速进行滚动阻力系数的积分观测,再根据车辆动力学计算无人驾驶车辆的阻力合力,进而根据阻力的合力计算车辆所需油门控制或制动控制,车辆底盘部件按照所需油门控制或制动控制实时响应进而使车辆加速或减速,最终达到车辆实际车速的变化,使无人驾驶车辆的车速趋向于目标行驶速度,进而实现实时的闭环控制。
其中,车辆的动力学公式如下:
(1)
其中,为车辆的阻力合力,m为无人驾驶车辆的质量,可以根据无人驾驶车辆的空载或重载情况进行切换;v为无人驾驶车辆的当前实际行驶速度;μ为预设系数,可以为定值;/>为目标加速度,例如可以根据目标车速和无人驾驶车辆的当前实际行驶速度来确定,例如可以表征无人驾驶车辆从当前实际行驶速度在单位时间内调整到目标行驶速度所需的数值;/>为车辆的倾斜角度,可以通过惯性导航系统获得;/>为空气阻力系数;A为迎风面积,可取经验值,对于重载或者低速行驶的无人驾驶车辆而言,空气阻力在所有阻力中占比较小,计算结果误差对最终车辆的阻力合力的计算影响也较小,因此也可以忽略不计。g为重力加速度,可取固定值;f为滚动阻力系数,可以通过积分观测估算。实施例中车辆的倾斜角度即为道路的坡度。
实施例中,ma表征为车辆的加速阻力,mgfcos表征为车辆的当前滚动阻力,mgsin/>表征为坡道阻力,/>表征为空气阻力。其中,/>还可以用表征道路的坡度。v为车辆的当前实际行驶速度。
其中,实施例中有关加速阻力,可以理解为车辆在加速行驶过程中,需要克服车辆质量加速运动时的惯性力,具体可以包括平移质量的惯性力和旋转质量的惯性力偶矩。
另外,加速阻力还可以通过/>获得,其中m为车辆的质量,/>为四个车轮的转动惯量之和,r为车轮的半径,/>为飞轮的转动惯量/>为变速器所使用的挡位的速比,/>为主传动比,/>为传动效率,a为车辆的加速度。由此可见从大小上来说,/>是“惯性因素”与“加速度大小”的积,本公开实施例还可以忽略转动惯性力,直接通过/> = ma来获得,使得计算得到简化。
本公开实施例中,在车辆的阻力合力大于零的情况下,可以加大无人驾驶车辆的油门;在车辆的阻力合力/>小于零的情况下,可以减小无人驾驶车辆的油门或者对无人驾驶车辆进行制动;以使无人驾驶车辆达到目标行驶速度。实施例中,可以根据具体计算得到的车辆的阻力合力/>数值,来对应获得油门的参数值和/或刹车的参数值。例如,在车辆的阻力合力/>数值大于零时,根据车辆的阻力合力/>数值对应获得油门的开度,增加目标无人矿用车辆的动力;在车辆的阻力合力/>数值大于零时,根据车辆的阻力合力数值对应获得油门的开度,例如将油门的开度减小到多少开度,另外还可以在油门减小到一定程度时获得刹车对应的刹车参数值,以便通过刹车来控制目标无人矿用车辆的速度,当然,还可以根据车辆的阻力合力/>数值获得刹车参数值,直接通过刹车来控制车辆的速度等等。
实施例中,目标行驶速度请求信息可以为上游系统发送的车速控制信息,或者根据需要生成的车速控制信息,该上游系统可以为远程遥控系统或者云端等。
有关滚动阻力系数积分观测,结合图1所示,积分观测的目的是为了进行滚动阻力系数的估算,进而影响阻力的合力及油门开度(制动踏板开度)的计算。积分观测方法如下:
首先,获得无人驾驶车辆的目标车速与当前实际车速的差值,作为积分观测的输入,该差值越大说明越需要更大的油门驱动,使车辆的实际车速尽快接近目标车速,若该差值为负值,则需要进行制动减速。
其次,为了车辆能够快速的起步,因此设定一个滚动阻力系数的初始值,在该初始值的基础上根据速度偏差值进行积分观测,最终获得的估算的滚动阻力系数公式如下:
(2)
其中,f表示所述滚动阻力系数,表示所述滚动阻力系数的初始值,/>表示实际行驶速度V与所述目标行驶速度/>的差值,t表示时间。实施例中,可以周期性的估算滚动阻力系数,例如周期为10ms。
实施例中,为了达到更好的控制效果,需要考虑积分抗饱和等问题,对积分增加约束,当f达到约束的最大值或最小值后,不再进行增大或减小方向的积分,只进行有助于消弱饱和程度的积分。示例性的,在滚动阻力系数大于第一阈值的情况下,停止增加滚动阻力系数的数值,使得滚动阻力系数保持一定的数值或者根据上述积分运算相应减小相应数值而不能再增大。或者,在滚动阻力系数小于第二阈值的情况下,停止减少滚动阻力系数的数值,使得滚动阻力系数保持一定的数值或者根据上述积分运算相应增加相应数值而不能再减小。其中,该第二阈值小于该第一阈值,可以根据实际的需要来设定第一阈值和第二阈值。实施例中该第一阈值和第二阈值可以根据经验值、试验数据或者根据实际需求来进行设定。需要说明是的,本公开实施例中的滚动阻力、坡道阻力、空气阻力或加速阻力,相当于车辆的阻力合力中的某一,实际意义分别与滚动阻力、坡道阻力、空气阻力或加速阻力相同。
另外,滚动阻力系数的初始值与道路的类型相关,不同道路类型对应不同的/>,例如,沙土道路和水泥道路对应不同的/>,示例性的沙土道路/>一般为0.100~0.300,水泥道路/>一般为0.018~0.020,可以根据实际路面的情况来确定/>具体对应的数值。
基于上述实施例,本公开实施例还提供了一种无人驾驶车辆的控制方法,如图2所示,该方法可以包括如下步骤:
在步骤S210中,获取无人驾驶车辆的目标行驶速度,并基于目标行驶速度/>计算车辆的加速阻力/>。
在步骤S220中,获取车辆的当前实际行驶速度V,并基于实际行驶速度V计算车辆的当前滚动阻力。
在步骤S230中,获取车辆当前倾斜角度,并基于车辆当前倾斜角度/>、加速阻力以及当前滚动阻力/>计算车辆的阻力合力/>。
在步骤S240中,基于阻力合力对车辆进行制动控制或驱动控制,以使车辆的实际行驶速度V接近目标行驶速度/>。
实施例中,可以基于上述公式(1)及对应的实施例来计算车辆的加速阻力、当前滚动阻力/>及阻力合力/>。其中,ma表征为车辆的加速阻力,mgfcos/>表征为车辆的当前滚动阻力,m为车辆的当前质量。实施例中的无人驾驶车辆可以为无人驾驶矿用车辆。
实施例中,无人驾驶车辆可以接收上游系统发送的包含目标行驶速度的车速控制信息,例如远程遥控设备或者云端等发送的车速控制信息,或者无人驾驶车辆根据获取到的当前的道路信息来生成的车速控制信息,例如当检测到当前道路为颠簸路段时,生成车速控制信息,以使目标无人矿用车辆在目标行驶速度下行驶。该目标行驶速度还可以是无人驾驶车辆根据当前道路的情况,自动生成的,例如平坦道路、颠簸道路或者坡路等可以对应有不同的目标行驶速度。
另外,车辆的阻力合力还可以包括坡道阻力和空气阻力。具体可以可以结合上述公式(1)及对应的实施例,来计算出坡道阻力mgsin和空气阻力/>。
因此,在本公开提供的实施例中,在考虑到车辆的倾斜角度和空气阻力等情况下,车辆的阻力合力可以基于车辆当前倾斜角度/>、加速阻力/>、当前滚动阻力/>、车辆重力M以及当前空气阻力计算车辆的阻力合力/>计算得到。其中,车辆重力M通过上述mg表征,m为车辆的当前质量,g为重力加速度。其中,可以通过车辆的倾斜角度来对应获得坡道的倾斜角度,可以将二者可以理解为具有相同的角度。
实施例中,当前空气阻力与实际行驶速度V相关,一般情况下,车辆的实际行驶速度越高,空气阻力越大。实施例中计算车辆的阻力合力可以按照一定频率周期性的计算车辆的阻力合力/>。例如,可以10ms为一个周期,当然可以根据需要进行设定,实施例并不限于此。
实施例中,车辆的阻力合力可以通过上述公式(1)及对应的实施例来获得,具体可以参见上述实施例的描述。需要说明的是,对于重载或者低速行驶的无人驾驶车辆而言,空气阻力在所有阻力中占比较小,计算结果误差对最终车辆的阻力合力的计算影响也较小,因此也可以忽略不计,也可以根据实际情况来结合空气阻力来确定出无人驾驶车辆在当前时刻的车辆的阻力合力。
因此,在忽略空气阻力的情况下,车辆的阻力合力可以包括加速阻力、滚动阻力和坡道阻力,可以基于无人驾驶车辆的当前实际行驶速度、目标行驶速度、无人驾驶车辆的质量、当前时刻的道路滚动阻力系数和道路的坡度来确定,具体可以参见下述公式(3):
(3)
其中,其中,为车辆的阻力合力,m为无人驾驶车辆的质量,可以根据无人驾驶车辆的空载或重载情况进行切换;μ为预设系数,可以为定值;/>为目标加速度,可以根据目标车速和无人驾驶车辆的当前实际行驶速度来确定,例如可以表征无人驾驶车辆从当前实际行驶速度在单位时间内调整到目标行驶速度所需的数值;g为重力加速度,可取固定值;f为滚动阻力系数,可以通过积分观测估算。在坡度/>为零时,可以忽略坡道阻力,将mgsin置零即可。
需要说明的是,本公开实施例中的ma为加速度阻力,加速度a可以通过无人驾驶车辆的当前实际行驶速度、目标行驶速度和车辆性能来确定。
实施例中,在车辆的阻力合力大于零的情况下,可以加大无人驾驶车辆的油门进行驱动控制;在车辆的阻力合力小于零的情况下,可以减小无人驾驶车辆的油门或者对无人驾驶车辆进行制动控制;以使无人驾驶车辆接近目标行驶速度。另外,在车辆的阻力合力等于零的情况下,可以控制无人驾驶矿用车辆进行滑行。
另外,当实际行驶速度V与目标行驶速度的差值为负值时,对车辆进行驱动控制,当实际行驶速度V与目标行驶速度/>的差值为正值时,对车辆进行制动控制,以便车辆的实际行驶速度V接近目标行驶速度/>。这里的实际行驶速度V接近目标行驶速度/>可以理解V会趋向于/>,即V尽量靠近/>。
本公开实施例提供的无人驾驶车辆的控制方法,通过获取无人驾驶车辆的目标行驶速度,并基于该目标行驶速度计算车辆的加速阻力;通过获取车辆的当前实际速度,并基于该实际速度计算车辆的当前滚动阻力;通过获取车辆当前倾斜角度,并基于该倾斜角度、加速阻力和当前滚动阻力计算车辆的阻力合力。通过对阻力合力对车辆进行制动控制或者驱动控制,以使车辆的实际行驶速度接近目标行驶速度。这样通过考虑影响车辆行驶的实际行驶速度和倾斜角度等相关环境因素,能够实现对车速的及时控制。
基于上述实施例,在本公开提供的实施例中,该方法还可以包括以下步骤:
S250,获取无人驾驶车辆的当前实际行驶速度V与目标行驶速度之间的速度差值。
S260,基于实际行驶速度V以及所述目标行驶速度的差值计算所述车辆的当前滚动阻力/>。
本公开实施例中,滚动阻力系数会随着车速及车速的变化而发生变化,因此为了更加准确的确定出当前时刻的滚动阻力系数,需要进行积分观测,使得积分观测到的数值更能趋近于真实的滚动阻力系数。
具体可以参见上述公式(2)及对应的实施例,这里不再赘述。需要说明的是,可以通过获取当前时刻道路的道路类型,并基于道路类型确定滚动阻力系数的初始值。其中,不同道路类型对应不同的滚动阻力系数的初始值。道路类型可以包括沙土道路、水泥道路和山地道路等等。例如,沙土道路和水泥道路对应不同的滚动阻力系数的初始值。
实施例中,为了达到更好的控制效果,需要考虑积分抗饱和等问题,对积分增加约束。因此,基于上述实施例,在本公开提供的实施例中,该方法还可以包括以下步骤:
S270,判断滚动阻力系数是否处于积分饱和状态。
S280,在滚动阻力系数处于积分饱和状态的情况下,进行抗积分饱和处理。
在本公开提供的实施例中,结合上述公式(2)及对应的实施例,当滚动阻力系数达到约束的最大值或最小值后,不再进行增大或减小方向的积分,只进行有助于消弱饱和程度的积分,即进行抗积分饱和处理。
具体的,在滚动阻力系数大于第一阈值的情况下,停止增加滚动阻力系数的数值,使得滚动阻力系数保持一定的数值,或者根据上述积分运算相应减小相应的数值而不能再增加滚动阻力系数的数值。或者,在滚动阻力系数小于第二阈值的情况下,停止减少滚动阻力系数的数值,使得滚动阻力系数保持一定的数值,或者根据上述积分运算相应增加相应数值而不能再减小滚动阻力系数的数值。其中,该第一阈值大于该第二阈值。
在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下,本公开实施例提供了一种无人驾驶车辆的控制装置,该无人驾驶车辆的控制装置可以为服务器或应用于服务器的芯片。图3为本公开一示例性实施例提供的无人驾驶车辆的控制装置的功能模块示意性框图。如图3所示,该无人驾驶车辆的控制装置包括:
加速阻力获取模块10,用于获取无人驾驶车辆的目标行驶速度,基于所述目标行驶速度/>计算所述车辆的加速阻力/>;
滚动阻力获取模块20,用于获取所述车辆的当前实际行驶速度V,基于所述实际行驶速度V计算所述车辆的当前滚动阻力;
倾斜角度获取模块30,用于获取车辆当前倾斜角度;
阻力合力获取模块40,用于基于所述车辆当前倾斜角度、所述加速阻力/>以及所述当前滚动阻力/>计算所述车辆的阻力合力/>;
控制模块50,用于基于所述阻力合力对所述车辆进行制动控制或驱动控制,以使所述车辆的实际行驶速度V接近所述目标行驶速度/>。
在本公开提供的又一实施例中,所述滚动阻力获取模块具体还用于基于所述实际行驶速度V以及所述目标行驶速度的差值计算所述车辆的当前滚动阻力/>。
在本公开提供的又一实施例中,所述阻力合力获取模块具体还用于基于所述车辆当前倾斜角度、所述加速阻力/>、所述当前滚动阻力/>、所述车辆重力M以及当前空气阻力计算所述车辆的阻力合力/>。
在本公开提供的又一实施例中,所述当前空气阻力与所述实际行驶速度V相关。
在本公开提供的又一实施例中,所述控制模块具体还用于在所述实际行驶速度V与所述目标行驶速度的差值为负值时,对所述车辆进行驱动控制,当所述实际行驶速度V与所述目标行驶速度/>的差值为正值时,对所述车辆进行制动控制。
在本公开提供的又一实施例中,所述当前滚动阻力基于所述车辆的重力M和当前滚动阻力系数f计算得到,所述当前滚动阻力系数/>,其中/>代表滚动阻力系数的初始值,/>代表实际行驶速度V与所述目标行驶速度/>的差值,t表示时间。
在本公开提供的又一实施例中,所述阻力合力获取模块具体还用于按照一定频率周期性的计算所述车辆的阻力合力,例如可以为10ms。
有关装置部分,可以参见上述对应实施例的描述,这里不再赘述。
本公开实施例提供的无人驾驶车辆的控制装置,通过获取无人驾驶车辆的目标行驶速度,并基于该目标行驶速度计算车辆的加速阻力;通过获取车辆的当前实际速度,并基于该实际速度计算车辆的当前滚动阻力;通过获取车辆当前倾斜角度,并基于该倾斜角度、加速阻力和当前滚动阻力计算车辆的阻力合力。通过对阻力合力对车辆进行制动控制或者驱动控制,以使车辆的实际行驶速度接近目标行驶速度。这样通过考虑影响车辆行驶的实际行驶速度和倾斜角度等相关环境因素,能够实现对车速的及时控制。
本公开实施例还提供一种电子设备,包括:至少一个处理器;用于存储所述至少一个处理器可执行指令的存储器;其中,所述至少一个处理器被配置为执行所述指令,以实现本公开实施例公开的上述方法。
图4为本公开一示例性实施例提供的电子设备的结构示意图。如图4所示,该电子设备1800包括至少一个处理器1801以及耦接至处理器1801的存储器1802,该处理器1801可以执行本公开实施例公开的上述方法中的相应步骤。
上述处理器1801还可以称为中央处理单元(central processing unit,CPU),其可以是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。本公开实施例公开的上述方法中的各步骤可以通过处理器1801中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1801可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processing,DSP)、ASIC、现成可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本公开实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储器1802中,例如随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质。处理器1801读取存储器1802中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
另外,根据本公开的各种操作/处理在通过软件和/或固件实现的情况下,可从存储介质或网络向具有专用硬件结构的计算机系统,例如图5所示的计算机系统1900安装构成该软件的程序,该计算机系统在安装有各种程序时,能够执行各种功能,包括诸如前文所述的功能等等。图5为本公开一示例性实施例提供的计算机系统的结构框图。
计算机系统1900旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图5所示,计算机系统1900包括计算单元1901,该计算单元1901可以根据存储在只读存储器(ROM)1902中的计算机程序或者从存储单元1908加载到随机存取存储器(RAM)1903中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 1903中,还可存储计算机系统1900操作所需的各种程序和数据。计算单元1901、ROM 1902以及RAM 1903通过总线1904彼此相连。输入/输出(I/O)接口1905也连接至总线1904。
计算机系统1900中的多个部件连接至I/O接口1905,包括:输入单元1906、输出单元1907、存储单元1908以及通信单元1909。输入单元1906可以是能向计算机系统1900输入信息的任何类型的设备,输入单元1906可以接收输入的数字或字符信息,以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入。输出单元1907可以是能呈现信息的任何类型的设备,并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元1908可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元1909允许计算机系统1900通过网络诸如因特网的与其他设备交换信息/数据,并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组,例如蓝牙TM设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
计算单元1901可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1901的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1901执行上文所描述的各个方法和处理。例如,在一些实施例中,本公开实施例公开的上述方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元1908。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 1902和/或通信单元1909而被载入和/或安装到电子设备1900上。在一些实施例中,计算单元1901可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行本公开实施例公开的上述方法。
本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质,其中,当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得所述电子设备能够执行本公开实施例公开的上述方法。
本公开实施例中的计算机可读存储介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。上述计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。更具体的,上述计算机可读存储介质可以包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
上述计算机可读介质可以是上述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。
本公开实施例还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现本公开实施例公开的上述方法。
在本公开的实施例中,可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言,诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言,诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络(包括局域网(LAN)或广域网(WAN))连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机。
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,该模块、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,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/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。
描述于本公开实施例中所涉及到的模块、部件或单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。其中,模块、部件或单元的名称在某种情况下并不构成对该模块、部件或单元本身的限定。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如,非限制性地,可以使用的示例性的硬件逻辑部件包括:现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
以上描述仅为本公开的一些实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本公开中所涉及的公开范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
虽然已经通过示例对本公开的一些特定实施例进行了详细说明,但是本领域的技术人员应该理解,以上示例仅是为了进行说明,而不是为了限制本公开的范围。本领域的技术人员应该理解,可在不脱离本公开的范围和精神的情况下,对以上实施例进行修改。本公开的范围由所附权利要求来限定。
Claims (8)
1.一种无人驾驶车辆的控制方法,其特征在于,所述方法包括:
获取无人驾驶车辆的目标行驶速度,基于所述目标行驶速度/>计算所述车辆的加速阻力/>;其中,所述目标行驶速度/>包括远程遥控系统或者云端发送的车速控制信息、或者无人驾驶车辆自动生成的车速控制信息;
获取所述车辆的当前实际行驶速度V,基于所述实际行驶速度V计算所述车辆的当前滚动阻力;所述当前滚动阻力/>基于所述车辆的重力M和当前滚动阻力系数f计算得到,所述当前滚动阻力系数/>,其中/>代表滚动阻力系数的初始值,/>代表实际行驶速度V与所述目标行驶速度/>的差值,t表示时间;
获取车辆当前倾斜角度;
基于所述车辆当前倾斜角度、所述加速阻力/>以及所述当前滚动阻力/>计算所述车辆的阻力合力/>;
基于所述阻力合力对所述车辆进行制动控制或驱动控制,以使所述车辆的实际行驶速度V接近所述目标行驶速度/>;
所述基于所述实际行驶速度V计算所述车辆的当前滚动阻力,包括:基于所述实际行驶速度V以及所述目标行驶速度/>的差值计算所述车辆的当前滚动阻力/>。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述车辆当前倾斜角度、所述加速阻力/>以及所述当前滚动阻力/>计算所述车辆的阻力合力/>的步骤,包括:基于所述车辆当前倾斜角度/>、所述加速阻力/>、所述当前滚动阻力/>、所述车辆的重力M以及当前空气阻力计算所述车辆的阻力合力/>。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述当前空气阻力与所述实际行驶速度V相关。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述阻力合力对所述车辆进行制动控制或驱动控制,以使所述车辆的实际行驶速度V接近所述目标行驶速度/>,包括:当所述实际行驶速度V与所述目标行驶速度/>的差值为负值时,对所述车辆进行驱动控制,当所述实际行驶速度V与所述目标行驶速度/>的差值为正值时,对所述车辆进行制动控制。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算所述车辆的阻力合力包括按照一定频率周期性的计算所述车辆的阻力合力/>。
6.一种无人驾驶车辆的控制装置,其特征在于,所述装置包括:
加速阻力获取模块,用于获取无人驾驶车辆的目标行驶速度,基于所述目标行驶速度/>计算所述车辆的加速阻力/>;其中,所述目标行驶速度/>包括远程遥控系统或者云端发送的车速控制信息、或者无人驾驶车辆自动生成的车速控制信息;
滚动阻力获取模块,用于获取所述车辆的当前实际行驶速度V,基于所述实际行驶速度V计算所述车辆的当前滚动阻力;所述当前滚动阻力/>基于所述车辆的重力M和当前滚动阻力系数f计算得到,所述当前滚动阻力系数/>,其中/>代表滚动阻力系数的初始值,/>代表实际行驶速度V与所述目标行驶速度/>的差值,t表示时间;
倾斜角度获取模块,用于获取车辆当前倾斜角度;
阻力合力获取模块,用于基于所述车辆当前倾斜角度、所述加速阻力/>以及所述当前滚动阻力/>计算所述车辆的阻力合力/>;
控制模块,用于基于所述阻力合力对所述车辆进行制动控制或驱动控制,以使所述车辆的实际行驶速度V接近所述目标行驶速度/>;
所述滚动阻力获取模块,具体还用于基于所述实际行驶速度V以及所述目标行驶速度的差值计算所述车辆的当前滚动阻力/>。
7.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;
用于存储所述至少一个处理器可执行指令的存储器;
其中,所述至少一个处理器被配置为执行所述指令,以实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,当所述计算机 可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得所述电子设备能够执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。
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