CN115877832A - 用于车辆的轨迹规划的方法和系统 - Google Patents

Abstract

用于车辆的轨迹规划的方法和系统。用于车辆的轨迹规划的计算机实现方法包括由计算机硬件组件执行的以下步骤：确定所述车辆的预定预测时域的轨迹的参考，其中，所述参考在所述预测时域期间随时间变化；基于所述轨迹的参考来确定位置误差；以及基于所述位置误差来确定所述车辆的转向命令。

Description

用于车辆的轨迹规划的方法和系统

技术领域

本公开涉及用于车辆的轨迹规划的方法和系统。

背景技术

自主驾驶的车辆不仅必须观察所述车辆前方和后方的车辆和其他物体的安全距离，而且必须观察所述车辆的侧面。自主驾驶车辆中的横向控制方法旨在跟踪期望路径，在车道居中应用的情况下，车道中心是期望的路径。该跟踪应用应该以安全和舒适的方式执行。

因此，存在对有效和可靠的跟踪的需要。

发明内容

在一个方面，本公开涉及一种用于车辆的轨迹规划的计算机实现方法，该计算机实现方法包括由计算机硬件组件执行(换言之，实行)的以下步骤：针对预定预测时域确定所述车辆的轨迹的参考，其中，所述参考在所述预测时域期间随时间变化；基于所述轨迹的所述参考，确定位置误差；以及基于所述位置误差，确定所述车辆的转向命令。

根据实施方式，所述参考是基于tanh函数确定的。

根据实施方式，所述参考是基于横向偏移的初始值确定的。

根据实施方式，所述参考是基于要实现的参考值确定的。

根据实施方式，所述参考是基于车辆的弧长状态确定的。

根据实施方式，所述弧长状态在所述预测时域内变化。

根据实施方式，所述弧长状态是基于曲率和本车速度确定的。弧长可以从作为原点的车辆计算。弧长可以从0开始，并且可以基于曲率和本车速度来预测所述预测时域内的剩余状态。

根据实施方式，所述参考是基于车辆的速度(v)确定的。

根据实施方式，所述速度在所述预测时域内变化。

根据实施方式，所述速度是使用安装在车辆处的传感器确定的。

根据实施方式，所述位置误差是使用模型预测控制确定的。

在另一方面，本公开涉及一种计算机系统，所述计算机系统包括多个计算机硬件组件，所述多个计算机硬件组件被配置成执行本文所述的计算机实现方法的若干或所有步骤。计算机系统可以是车辆的一部分。

计算机系统可以包括多个计算机硬件组件(例如处理器(例如处理单元或处理网络)、至少一个存储器(例如存储器单元或存储器网络)以及至少一个非暂时性数据存储装置)。应当理解，可以提供另外的计算机硬件组件并用于在计算机系统中执行计算机实现方法的步骤。非暂时性数据存储装置和/或存储器单元可以包含计算机程序，所述计算机程序用于指示计算机例如使用处理单元和至少一个存储器单元来执行在此描述的计算机实现方法的若干或所有步骤或方面。

在另一方面，本发明涉及一种包括如本文所述的计算机系统的车辆。

根据实施方式，该车辆还包括：传感器，所述传感器被配置为确定所述车辆的位置和所述车辆的速度中的至少一项。

在另一方面，本公开涉及一种非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质包括用于执行本文所述的计算机实现方法的若干或所有步骤或方面的指令。所述计算机可读介质可以被配置为：光学介质，例如光盘(CD)或数字多功能盘(DVD)；磁介质，例如硬盘驱动器(HDD)；固态驱动器(SSD)；只读存储器(ROM)，例如闪存；等等。此外，计算机可读介质可以被配置为可经由诸如因特网连接的数据连接来访问的数据存储。计算机可读介质例如可以是在线数据储存库或云存储。

本公开还涉及一种用于指示计算机执行本文所述的计算机实现的方法的若干或所有步骤或方面的计算机程序。

利用这里描述的方法、设备和系统，可以提供例如用于高级驾驶员辅助系统(ADAS)中的用于车道居中和车道改变的参考生成。

附图说明

本文结合以下示意性示出的附图描述了本公开的示例性实施方式和功能：

图1是模型预测控制器的图示；

图2是基于多项式的轨迹；

图3是使用多项式生成的参考与模拟函数的比较；

图4是使用多项式生成的参考与模拟函数的比较；

图5是时域内的恒定参考与变化的参考之间的转向响应比较；

图6是时域内的恒定参考与变化的参考之间的交叉跟踪误差比较；

图7是时域内的恒定参考与变化的参考之间的定向误差比较；

图8是示出用于车辆的轨迹规划的方法的流程图；以及

图9是具有被配置为执行根据各种实施方式的用于车辆的轨迹规划的计算机实现方法的步骤的多个计算机硬件组件的计算机系统。

具体实施方式

侧面碰撞警告系统可以在与可碰撞物体(例如另一车辆或障碍物)的侧面碰撞时警告驾驶员。这可以通过计算可碰撞物体与宿主车辆之间的横向距离以及估计宿主车辆与可碰撞物体之间的碰撞时间来实现。如果这两个变量中的任何一个变量低于对应的阈值，则侧面碰撞警告系统可以输出侧面碰撞警告。

根据各种实施方式，可以提供数学成本函数和稳定系统动力学，以便设计模型预测控制器，该模型预测控制器将成本最小化并提供最优解以横向控制车辆。成本函数可包括(或可包含)使关于车道中心的横向偏移最小化的项。关于这一点，需要提供(并且可以提供)该横向偏移的参考值。该参考值可以是时域内变化的连续函数。

根据各种实施方式，可以提供用于车辆(侧面)碰撞预测的设备和方法，所述设备和方法利用模型预测控制器的修改的功能。

图1示出了模型预测控制器的图示100。

模型预测控制器可以是功能强大的控制器。顾名思义，该控制器可以预测车辆的状态，例如关于参考的横向偏移和在有限时域(T)内相对于车辆的参考的取向误差。车辆的参考值可以由规划块计算，然后将该值引入模型预测控制(MPC)，使得模型预测控制通过在当前时刻产生控制信号来补偿误差。

在图1中，示出了时间轴102(具有过去时间104和未来时间106)、期望的设定点108、测量状态110、闭环输入112、重新测量状态114、预测状态116、最优输入轨迹118、重新预测状态120和重新最优输入轨迹122。示出了后退时域(receding horizon)(t_k)124和对应的预测时域(T)126。示出了后退时域(t_k+1)128和对应的预测时域(T)130。

可以使用以下符号：

t_k–当前时间步长；

t–在时间上向前的时间轴；

T–预测时域(对状态进行预测的持续时间)；

Δt–采样周期；

u^*(τ_k)–当前时间步长下的最优控制值；

x_ref(t_k)–状态的参考轨迹；

–预测状态。

模型预测控制器中的优化器可以使用根据各个实施方式的成本函数来提供当前时间步长下的最优控制值。在这种情况下，转向角可以是最优控制信号序列(u^*)，其用于致动车辆以最小化取向误差和横向偏移(系统的状态)。基于所设计的系统动力学和成本函数，还可以计算轨迹的预测。所获得的控制序列可以是能够应用于车辆的运动控制序列。

图2示出了在具有车道宽度206的道路204上的车辆202(其可以被称为本车)的图示。示出了轨迹208和车道改变时间210。

各种轨迹规划器可以生成基于多项式的轨迹以合并到参考。该参考可以是用于典型车道居中方法的车道中心或用于自动车道改变应用的车道改变。车辆位置的误差可以提供给运动控制器，该运动控制器产生转向命令以补偿该误差。下面的等式(1)表示用于参考生成的示例性等式：

d_ref＝a₀+a₁dt+a₂dt²+a₃dt³+a₄dt⁴+a₅dt⁵ (1)

所生成的路径是5阶多项式，其通过针对乘客的舒适对跳动(jerk)进行优化，利用两点边界值问题来求解。值a₀、a₁、a₂、a₃、a₄、a₅可以表示多项式的系数，dt可以表示车辆操纵期间的采样时间，并且d_ref可以表示在需要由运动控制器跟踪的那一时刻生成的参考的值。

各种方法可以生成参考，并且单个参考值可以在当前时间步长的预测时域(T)的整个长度上是恒定的。在下一个规划间隔中，可以产生基于车辆位置的新参考值，并且可以再次在预测时域(T)的整个长度上保持恒定，并且该过程可以重复，直到车辆已经与期望的参考值完全对准。

根据各种实施方式，提供两种策略来以不同方式使用MPC实现上述问题。该技术产生了车辆参考的更平滑的方法，如下面的各个附图所示。

作为基于多项式的轨迹的五阶多项式近似函数可能遭受计算开销，因为它使用变量的幂以及需要处理的过拟合问题。

根据各个实施方式，生成与多项式的轮廓非常相似的轮廓的不同函数提供了良好的方法，因为这降低了计算的复杂度。根据各种实施方式的函数(例如在等式(2)中所描述的)在所有情况下针对车辆的不同初始和最终条件匹配多项式。

如上所述，各种方法生成要实现的参考值并在整个时域中保持该参考值恒定。相反，根据各种实施方式，可以引入在时域内根据车辆的位置和速度而在所述时域的长度上变化的参考生成函数。这可以提高稳定性，并且可以更平滑地合并到期望的参考中，因为这考虑了车辆在时域中的每个点处的位置和速度。

模拟多项式的近似函数由下式给出

b₀可以表示从适合的车辆传感器输入获得的相对于车道中心的横向偏移的初始值。

d可表示需要达到的参考值。这可以类似于多项式方法中车辆横向位置的最终边界条件。这通常可以是相对于车道中心的横向偏移(用于车道居中)，或者相对于目标新车道中心的横向偏移(用于车道改变)，或者车道内的偏置值(用于车道偏置操纵)。

s可表示车辆的弧长状态。该状态可以对应于车辆在Frenet坐标中的纵向位置的整个预测值，因此名称为s，而不是x。

为了模仿人类的驾驶体验，可以在Frenet坐标中实现轨迹生成问题公式化(trajectory generation problem formulation)。Frenet坐标也可以被称为道路坐标，并且被建模为具有两个主要状态，即由d(t)表示的相对于车道中心的定时偏移和由s(t)表示的沿着车道中心的车辆的覆盖弧长。来自当前车辆设置中的视觉系统的测量结果可能已经在道路坐标中，并且因此可以形成控制车辆的有效方式。通常，工业视觉系统可以提供道路坐标形式的测量结果，这使得设计更容易，具有最小的坐标变换。

v可以表示车辆的速度状态。这可以包含从车辆的初始速度和预测速度开始直到时域结束的值。

T可以表示车道改变时间，其可以是基于车辆速度的自调整参数。

从上述等式可以理解，参考值d_ref基于s和v的预测值在整个时域上变化，这不同于参考值为恒定值的各种其它方法。

图3和图4中示出了两种不同情况的曲线图。这些曲线图示出了用于实现相同目标的多项式函数和根据等式(2)的近似函数之间的差。

图3示出了示意图300，其中横轴302表示车辆的向前方向，并且纵轴304表示车辆的横向位置。曲线306表示多项式函数，并且曲线308表示根据等式2的近似函数。

图3中的曲线图是针对具有以下参数的使用情况绘制的：

b₀＝0.0m；

d＝3.5m(假设在这种情况下车道宽度为3.5m，对于车道改变将期望类似的参考值；

s＝0m，初始值并且这基于车辆的速度随时间的变化而增加；

v＝20m/s；和

T＝5s。

如果任何初始条件或参数(如车道改变时间)不同于上述例子，则可以生成不同的曲线。为了比较另一使用情况，如果车道改变时间T＝8s，速度v＝36m/s，并且相对于车道中心的初始横向偏移b₀＝0.2m，则可以获得图4的曲线图。

图4示出了具有表示车辆的向前方向的横轴402和表示车辆的横向位置的竖直轴404的图示400。曲线406表示多项式函数，并且曲线408表示根据等式2的近似函数。

在下文中，将描述示出从当前位置到最终参考值的横向偏移变化的曲线和曲线图。可以看出，与最终的恒定目标参考值相比，对于根据时域的各种实施方式(例如根据等式(2))的参考生成函数，车辆的转向响应以及横向偏移的变化更加平滑。下面的曲线图的使用情况是具有类似车道改变的行为，其中，所需的相对于初始偏移的横向偏移大约是车道宽度(在这种情况下为3.5m)。

图5示出了对于相同的操纵，转向响应具有更平滑的上升以及显著更低的幅度的图示500。在实际测试中，这将导致对于乘客而言舒适的车道改变。横轴502表示时间，并且纵轴304表示转向角。曲线506由时域中的恒定参考产生。曲线508来自时域内的参考生成函数，例如根据等式(2)。

图6示出了两种情况的横向偏移之间的比较的图示600，并且修改的成本使得横向偏移的速率小于传统的，再次导致更平滑的操纵。而且，可以在曲线之间的过冲(overshoot)中注意到差异，表明与恒定参考值相比，对于相同的操纵，时域中的变化的参考函数具有较小的过冲。横轴602表示时间，并且纵轴604表示横向偏移。曲线606由时域中的恒定参考产生。曲线608例如根据等式(2)由时域内的参考生成函数产生。

图7示出了取向误差差异的图示700。这可能具有显著的差别，其中，用变化的参考值补偿误差远好于恒定的参考值。横轴702表示时间，并且纵轴704表示方向误差。曲线706由时域内的恒定参考产生。曲线708来自时域内的参考生成函数，例如根据等式(2)。

图8示出了说明用于车辆轨迹规划的方法的流程图800。在802，可以确定用于预定预测时域的车辆轨迹的参考，其中该参考在预测时域期间随时间变化。在804处，可以基于轨迹的参考来确定位置误差。在806，可以基于位置误差确定车辆的转向命令。

根据各个实施方式，可以基于tanh函数来确定参考。

根据各个实施方式，可以基于横向偏移的初始值(b₀)来确定参考。

根据各个实施方式，可以基于要实现的参考值(d)来确定参考d_ref。

根据各种实施方式，可以基于车辆的弧长状态来确定参考。

根据各种实施方式，弧长状态可在预测时域内变化。

根据各种实施方式，可以基于曲率和本车速度来确定弧长状态。

根据各种实施方式，可以基于车辆的速度(v)来确定参考。

根据各种实施方式，速度(v)可以在预测时域内变化。

根据各种实施方式，可以使用安装在车辆处的传感器来确定速度(v)。

根据各种实施方式，可以使用模型预测控制来确定位置误差。

步骤802、804、806中的每一个以及上述进一步的步骤可以由计算机硬件组件来执行。

图9示出了具有多个计算机硬件组件的计算机系统900，所述多个计算机硬件组件被配置为执行根据各种实施方式的用于车辆的轨迹规划的计算机实现的方法的步骤。计算机系统900可以包括处理器902、存储器904和非暂时性数据存储装置906。传感器908可以被提供为计算机系统900的一部分(如图9所示)，或者可以被提供在计算机系统900的外部。

处理器902可以执行存储器904中提供的指令。非暂时性数据存储装置906可存储计算机程序，计算机程序包括可传送到存储器904且接着由处理器902执行的指令。传感器908可用于确定车辆的位置或车辆的速度中的至少一者。

处理器902、存储器904和非暂时性数据存储装置906可例如经由电连接910(例如电缆或计算机总线)或经由任何其它合适的电连接彼此联接以交换电信号。传感器908可以例如经由外部接口联接到计算机系统900，或者可以被提供为计算机系统的一部分(换言之：计算机系统内部，例如经由电连接910联接)。

术语“联接”或“连接”旨在分别包括直接“联接”(例如经由物理链路)或直接“连接”以及间接“联接”或间接“连接”(例如经由逻辑链路)。

应当理解，以上针对方法之一所描述的内容对于计算机系统900可以类似地成立。

附图标记列表

100 根据各种实施方式的模型预测控制器

102 时间轴

104 过去时间

106 未来时间

108 期望的设置点

110 测量状态

112 闭环输入

114 重新测量状态

116 预测状态

118 最优输入轨迹

120 重新预测状态

122 重新最优输入轨迹

124 后退时域

126 预测时域

128 后退时域

130 预测时域

200 基于多项式的轨迹

202 车辆

204 道路

206 车道宽度

208 轨迹

210 车道改变时间

300 使用多项式和模拟函数生成的参考的比较图示

302 横轴线

304 竖直轴线

306 曲线

308 曲线

400 使用多项式和模拟函数生成的参考的比较图示

402 横轴线

404 竖直轴线

406 曲线

408 曲线

500 时域中的恒定参考与变化的参考之间的转向响应比较的图示

502 横轴线

504 竖直轴线

506 曲线

508 曲线

600 时域中的恒定参考与变化的参考之间的交叉跟踪误差比较的图示

602 横轴线

604 竖直轴线

606 曲线

608 曲线

700 时域中的恒定参考与变化的参考之间的取向误差比较的图示

702 横轴线

704 竖直轴线

706 曲线

708 曲线

800 示出用于车辆的轨迹规划的方法的流程图

802 确定车辆的预定预测时域的轨迹的参考的步骤，其中，所述参考在所述预测时域期间随时间变化。

804 基于轨迹的参考来确定位置误差的步骤

806 基于位置误差来确定车辆的转向命令的步骤

900 根据各种实施方式的计算机系统

902 处理器

904 存储器

906 非暂时性数据存储装置

908 传感器

910 连接

Claims (15)

1.一种用于车辆的轨迹规划的计算机实现方法，所述计算机实现方法包括由计算机硬件组件执行的以下步骤：

确定(802)所述车辆在预定的预测时域内的轨迹的参考，其中，所述参考在所述预测时域期间随时间变化；

基于所述轨迹的所述参考来确定(804)位置误差；以及

基于所述位置误差来确定(806)针对所述车辆的转向命令。

2.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中，所述参考是基于tanh函数确定的。

3.根据权利要求1或2所述的计算机实现方法，其中，所述参考是基于横向偏移的初始值(b₀)确定的。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的计算机实现方法，其中，所述参考是基于待实现的参考值(d)确定的。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的计算机实现方法，其中，所述参考是基于所述车辆的弧长状态确定的。

6.根据权利要求5所述的计算机实现方法，其中，所述弧长状态在所述预测时域内变化。

7.根据权利要求5或6所述的计算机实现方法，其中，所述弧长状态是基于曲率和本车速度确定的。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的计算机实现方法，其中，所述参考是基于所述车辆的速度(v)确定的。

9.根据权利要求8所述的计算机实现方法，其中，所述速度(v)在所述预测时域内变化。

10.根据权利要求8或9所述的计算机实现方法，其中，所述速度(v)是使用安装在所述车辆处的传感器确定的。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的计算机实现方法，其中，所述位置误差是使用模型预测控制确定的。

12.一种计算机系统(900)，所述计算机系统(900)包括多个计算机硬件组件，所述多个计算机硬件组件被配置成执行根据权利要求1至11中任一项所述的计算机实现方法的步骤。

13.一种车辆，所述车辆包括根据权利要求12所述的计算机系统(900)。

14.根据权利要求13所述的车辆，所述车辆还包括传感器(908)，所述传感器被配置为确定所述车辆的位置和所述车辆的速度中的至少一者。

15.一种非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质包括用于执行根据权利要求1至11中任一项所述的计算机实现方法的指令。

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