CN116620301A - 车辆运动状态的确定方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种车辆运动状态的确定方法，包括：获取车辆的第一和第二信号；根据所述第一信号，确定所述车辆的第一运动状态；根据所述第二信号，校正所述车辆的第一运动状态，以得到所述车辆的最终运动状态；其中，所述第一信号包括轮速、车速、转向信息、制动力矩、挡位信息和驻车制动状态中的至少一种；所述第二信号包括：车辆的加速度和角速度；所述运动状态包括静止、前进、后退和未知中的其中一个。本发明实施例可以提高运动状态的准确性，以及针对不同配置的车辆，均具有一定的可靠性。

Description

车辆运动状态的确定方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术，尤其涉及一种车辆运动状态的确定方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
在现有中，一般基于车辆的轮速、车速、转向、制动力矩、挡位和驻车制动状态这六种信号来确定车辆的运动状态，如前进或后退。但是，上述六种信号不是在每个时刻均能够被完整地提供，并且也不是所有的车型均能够完整地提供上述六种信号，从而影响最终结果的准确性。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种车辆运动状态的确定方法、装置、设备和存储介质，可以提高最终结果的准确性。
本发明实施例的一种车辆运动状态的确定方法，包括：获取车辆的第一和第二信号；根据所述第一信号，确定所述车辆的第一运动状态；根据所述第二信号，校正所述车辆的第一运动状态，以得到所述车辆的最终运动状态；其中，所述第一信号包括轮速、车速、转向信息、制动力矩、挡位信息和驻车制动状态中的至少一种；所述第二信号包括：车辆的加速度和角速度；所述运动状态包括静止、前进、后退和未知中的其中一个。
其中，所述根据所述第二信号，校正所述车辆的第一运动状态，以得到所述车辆的最终运动状态的步骤包括：根据所述第二信号，预测所述车辆的第二运动状态；以及基于所述第一和第二运动状态，确定所述车辆的最终运动状态。
其中，所述根据所述第二信号，预测所述车辆的第二运动状态的步骤包括：根据所述第二信号，采用惯性导航模型来预测所述车辆的第二运动状态。
其中，所述根据所述第二信号，预测所述车辆的第二运动状态的步骤还包括：基于所述惯性导航模型预测的所述车辆的运动状态和反馈的所述车辆的最终运动状态，对所述惯性导航模型进行优化。
其中，所述对所述惯性导航模型进行优化步骤包括：根据第一时刻的第二信号，采用所述惯性导航模型来预测所述车辆在第二时刻的运动状态；根据预测的所述车辆在第二时刻的运动状态和反馈的所述车辆在第二时刻的最终运动状态，计算所述车辆的运动状态的误差值；以及基于所述误差值，对所述惯性导航模型进行优化。
其中，所述方法还包括：在使用所述第一和第二信号之前，通过所述第一和第二信号是否在有效范围内，以及所述第一和第二信号的梯度变化是否符合预定要求，对所述第一和第二信号的有效性进行验证。
本发明实施例的一种车辆运动状态的确定装置，包括：获取模块，用于获取车辆的第一和第二信号；第一预测模块，用于根据所述第一信号，确定所述车辆的第一运动状态；校正模块，用于根据所述第二信号，校正所述车辆的第一运动状态，以确定所述车辆的第二运动状态；其中，所述第一信号包括轮速、车速、转向信息、制动力矩、挡位信息和驻车制动状态中的至少一种；所述第二信号包括：车辆的加速度和角速度；所述运动状态包括静止、前进、后退和未知中的其中一个。
本发明实施例的一种雷达，包括：车辆动力学计算模块，用于执行本发明实施例的方法。
本发明实施例的一种电子设备，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，所述处理器被配置为执行所述可执行指令以实施根据本发明实施例的方法。
本发明实施例的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序包括可执行指令，当该可执行指令被处理器执行时，实施根据本发明实施例的方法。
本发明实施例的有益效果：
本发明实施例，基于第一信号(如，第一信号包括轮速、车速、转向信息、制动力矩、挡位信息和驻车制动状态)确定车辆的第一(初始的)运动状态，然后利用第二信号(加速度和角速度)来校正第一运动状态，从而确定车辆最终的运动状态，从而能够提高最终结果的准确性。并且，此种方式，当第一信号中的一个或多个信号缺失或无法提供(如车型配置问题导致的)时，也能够通过第二信号的引入来使得最终结果仍具有一定的准确性和可靠性。
附图说明
本发明的其他细节及优点将通过下文提供的详细描述而变得显而易见。应理解的是，下列附图仅仅是示意性的，因而不能视为对本发明的限制，下文将参照附图来进行详细描述，其中：
图1是本发明的车辆运动状态的确定方法的实施例的流程示意图；
图2是本发明的车辆运动状态的确定方法的另一实施例的流程示意图；
图3是本发明的车辆运动状态的确定方法的另一实施例的流程示意图；
图4是本发明的车辆运动状态的确定方法的另一实施例的流程示意图；
图5是本发明的车辆运动状态的确定装置的实施例的结构示意图；
图6是本发明的雷达的实施例的结构示意图；以及
图7是本发明的电子设备的实施例的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。而且，术语“第一”、“第二”等适用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
如图1所示，是本发明的车辆运动状态的确定方法的实施例的流程示意图。
图1的方法可以应用于车载雷达产品中，例如激光雷达、毫米波雷达等。如图6所示，是雷达的一种结构示意图，该雷达6包括：车辆动力学计算模块60，负责车辆动力参数及运动状态等参数的计算。图1的方法可以用于该车辆动力学计算模块60中。该方法的应用并不局限于雷达产品，其同样可以应用于车辆中的域控制器、HPC(High PerformanceComputer，高性能计算机)等电子设备中，在此不一一赘述。
另外，图1的方法可以但不限于运用于车辆自动驾驶等应用场景中，从而为自动驾驶系统提供车辆的运动状态，使得自动驾驶系统能够基于该运动状态，执行一系列的诸如路径规划、危险告警、自动控制(如加减速、转向)等操作。
如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S10、获取车辆的第一和第二信号。
其中，第一信号可以包括如下至少一项：轮速、车速、转向信息、制动力矩、挡位信息和驻车制动状态中。第二信号可以包括：车辆的加速度和角速度。
其中，上述信号主要由车辆中布置的各种传感器采集并提供，步骤S10可以通过车辆中的总线网络来获取上述信号，常见的总线网络为CAN总线网络。举例而言，轮速信号可以由轮速传感器采集并提供，轮速传感器一般安装在车轮的轮毂上，可以采用磁电式或霍尔式的轮速传感器。
步骤S12、根据第一信号，确定车辆的第一运动状态。
在步骤S12中，可以采用贝叶斯网络模型来对第一信号中涉及的各种信号进行整合处理，以确定车辆的第一运动状态。其中，贝叶斯网络是一种模拟人推理过程中因果关系的不确定性处理模型，贝叶斯网络提供了足够的条件概率值，就能计算出时间的概率。在车辆状态模型计算中，通过车辆的运动信号作为输入，根据当前信号值推理出车辆各个运动状态的概率。
其中，车辆的运动状态包括：静止、前进、后退和未知。其中，未知是指当前无法准确判断车辆是处于静止，前进或后退中的哪一种，这可能是由于当前输入信号无效导致的。
步骤S14、根据第二信号，校正车辆的第一运动状态，以得到车辆的最终运动状态。
在步骤S14中，通过第二信号来校正第一运动状态，可以提高最终结果的准确性。即使当第一信号中的一个或几个缺失时，通过引入第二信号，也能够一定程度上弥补第一信号量不足的问题，从而使得最终结果仍具有一定的准确性。
其中，步骤S14的具体过程，参考图2和3进行说明。如图2所示，基于步骤S20和步骤S22可以确定车辆的第一运动状态。通过步骤S21和步骤S23可以预测车辆的第二运动状态，例如，在步骤S23中，可以利用惯性导航模型来预测第二运动状态，其中，惯性导航模型是以陀螺和加速度计为敏感器件的导航参数解算系统，该系统根据陀螺的输出建立导航坐标系，根据加速传感器输出解算出运动体在导航坐标系中的速度和位置。最后，在步骤S24中，基于第一和第二运动状态，确定车辆的最终运动状态。例如，在步骤S24中，首先可以获取到步骤S20和步骤S22运行10个周期的结果，例如步骤S20前进状态8次，后退状态2次；步骤S22前进状态5次，后退状态5次。两步骤最终前进状态次数8+5＝13，后退状态2+5＝7，则最终状态为前进。如果最终状态中前进次数＝后退次数，则输出未知状态，这种情况概率较小，可能由于某些信号无效导致计算结果偏差较大。
如图3所示，上述的惯性导航模型可以被实时优化，以使得模型能够更加地适配车辆的当前情况。其中，优化的主要思想是将惯性导航模型的预测结果与最终输出的结果进行比较，然后基于两者的差异来实时调整惯性导航模型的模型参数，如参数的权重值，从而实现模型的实时优化。
具体而言，在步骤S23中，基于第一时刻(如t0)的第二信号，采用惯性导航模型来预测车辆在第二时刻(如t1)的运动状态，该运动状态会被送入步骤S24中，以最确定车辆在第二时刻的最终运动状态，同时会被送入步骤S25中。在步骤S25处，预测的车辆在第二时刻的运动状态和步骤S24输出的车辆在第二时刻的最终运动状态会一起进行计算，以计算车辆的运动状态的误差值，将该误差值送回步骤S23，以进行模型优化。另外，步骤S24输出的最终运动状态也可以反馈回步骤S22中，以校正步骤S22的算法或模型。
在本实施例中，通过不断对惯性导航模型进行优化，可以使得惯性导航模型能够与车辆的实际情况更匹配，从而使得最终确定的运动状态更加地可靠和准确。
如图4所示，本发明的车辆运动状态的确定方法的另一实施例的流程示意图。在图4的实施例中，在步骤S10获取到第一和第二信号之后，在步骤S11中，先对信号进行预处理，然后再由步骤S12和步骤S14使用。在步骤S11中，对信号的预处理包括：对信号的有效性进行验证等。其中，本实施例主要从两方面对信号的有效性进行验证，即对信号的范围进行验证，以及对信号的变化进行验证。具体而言，验证信号的值是否在预设范围内，以及验证信号的变化梯度是否符合预设要求标准。当信号通过有效性验证时，该信号可以用于后续的运动状态确定中，当信号未能通过有效性验证时，则丢弃该方法。
下面以制动力矩信号为例，对上述有效性验证进行说明，其他信号的有效性验证方式类似，在此不一一赘述。
就制动力矩信号而言，假设某时刻的制动力矩信号为A，则判断A是否在Amin(最小制动力矩)和Amax(最大制动力矩)之间，即Amin≤A≤Amax，若A不在此范围内，则A为无效信号。若A在此范围内，则继续判断前后两个时间间隔的制动力矩差ΔA是否小于或等于最大制动力矩变化梯度ΔAmax，若判断结果为是，则A通过有效性验证，否则A为无效信号，不能在本次使用。需要说明的是，在此实施例，也可以先判断变化梯度，后判断范围。其中，信号的有效性范围和变化梯度的规范，可以通过标定的方式来确定。
在本实施例中，通过对信号进行有效性验证，能够提高最终确定的运动状态的准确度，避免因为引入不可靠的信号而导致最终的结果不准确。另外，本实施例由于采用第二信号来修正基于第一信号的结果，因此当第一信号中的一个或一些被认为无效时，如果第二信号被认为有效，也会因为第二信号的引入，而能够保证最终的结果具有一定程度的准确性，即提高了整个方法的鲁棒性。
如图5所示，是本发明的车辆运动状态的确定装置5的实施例的结构示意图，该确定装置5包括：获取模块50，用于获取车辆的第一和第二信号。第一预测模块52，用于根据第一信号，确定车辆的第一运动状态。校正模块54，用于根据第二信号，校正所述车辆的第一运动状态，以确定所述车辆的第二运动状态；其中，所述第一信号包括轮速、车速、转向信息、制动力矩、挡位信息和驻车制动状态中的至少一种；所述第二信号包括：车辆的加速度和角速度；所述运动状态包括静止、前进、后退和未知中的其中一个。
另外，如图7所示，本发明实施例还公开了一种电子设备7，包括：处理器70；以及存储器72，用于存储处理器的可执行指令；其中，处理器被配置为执行可执行指令以实施根据本发明实施例中涉及的方法。
另外，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序包括可执行指令，当该可执行指令被处理器执行时，实施根据本发明实施例的方法。
以上装置、设备和存储介质的实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请存储介质和设备实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述来理解。
上述处理器可以为专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、数字信号处理装置(DigitalSignal Processing Device，DSPD)、可编程逻辑装置(Programmable Logic Device，PLD)、现场可编程门阵列(Field Programma-ble Gate Array，FPGA)、中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器等中的至少一种。可以理解地，实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本申请实施例不作具体限定。
上述计算机存储介质/存储器可以是只读存储器(Read Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、磁性随机存取存储器(Ferromagnetic Ran-dom Access Memory，FRAM)、快闪存储器(Flash Memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种终端，如移动电话、计算机、平板设备、个人数字助理等。
应指出的是，以上描述仅为示例，而不是对本发明的限制。在本发明的其他实施例中，该方法可具有更多、更少或不同的步骤，且各步骤之间的顺序、包含和功能等关系可以与所描述和图示的不同。例如，通常多个步骤可以合并为单个步骤，单个步骤也可以拆分为多个步骤。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，对各步骤的先后变化也在本发明的保护范围之内。
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或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器或微控制器执行本发明各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤。
虽然本发明已以较佳实施例披露如上，但本发明并非限于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内所作的各种更动与修改，均应纳入本发明的保护范围内，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (10)

1.一种车辆运动状态的确定方法，其特征在于，包括：
获取车辆的第一和第二信号；
根据所述第一信号，确定所述车辆的第一运动状态；以及
根据所述第二信号，校正所述车辆的第一运动状态，以得到所述车辆的最终运动状态；
其中，所述第一信号包括轮速、车速、转向信息、制动力矩、挡位信息和驻车制动状态中的至少一种；所述第二信号包括：车辆的加速度和角速度；所述运动状态包括静止、前进、后退和未知中的其中一个。
2.如权利要求1所述的车辆运动状态的确定方法，其特征在于，所述根据所述第二信号，校正所述车辆的第一运动状态，以得到所述车辆的最终运动状态的步骤包括：
根据所述第二信号，预测所述车辆的第二运动状态；以及
基于所述第一和第二运动状态，确定所述车辆的最终运动状态。
3.如权利要求2所述的车辆运动状态的确定方法，其特征在于，所述根据所述第二信号，预测所述车辆的第二运动状态的步骤包括：
根据所述第二信号，采用惯性导航模型来预测所述车辆的第二运动状态。
4.如权利要求3所述的车辆运动状态的确定方法，其特征在于，所述根据所述第二信号，预测所述车辆的第二运动状态的步骤还包括：
基于所述惯性导航模型预测的所述车辆的运动状态和反馈的所述车辆的最终运动状态，对所述惯性导航模型进行优化。
5.如权利要求4所述的车辆运动状态的确定方法，其特征在于，所述对所述惯性导航模型进行优化步骤包括：
根据第一时刻的第二信号，采用所述惯性导航模型来预测所述车辆在第二时刻的运动状态；
根据预测的所述车辆在第二时刻的运动状态和反馈的所述车辆在第二时刻的最终运动状态，计算所述车辆的运动状态的误差值；以及
基于所述误差值，对所述惯性导航模型进行优化。
6.如权利要求1所述的车辆运动状态的确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
在使用所述第一和第二信号之前，通过所述第一和第二信号是否在有效范围内，以及所述第一和第二信号的梯度变化是否符合预定要求，对所述第一和第二信号的有效性进行验证。
7.一种车辆运动状态的确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取车辆的第一和第二信号
第一预测模块，用于根据所述第一信号，确定所述车辆的第一运动状态；
校正模块，用于根据所述第二信号，校正所述车辆的第一运动状态，以确定所述车辆的第二运动状态；
其中，所述第一信号包括轮速、车速、转向信息、制动力矩、挡位信息和驻车制动状态中的至少一种；所述第二信号包括：车辆的加速度和角速度；所述运动状态包括静止、前进、后退和未知中的其中一个。
8.一种雷达，其特征在于，包括：车辆动力学计算模块，用于执行如权利要求1～6中任一项所述方法。
9.一种电子设备，其特征在于，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，所述处理器被配置为执行所述可执行指令以实施根据权利要求1至6中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序包括可执行指令，当该可执行指令被处理器执行时，实施根据权利要求1至6中任一项所述的方法。
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