CN117864172B - 一种自动驾驶控制方法、装置以及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自动驾驶控制方法、装置以及设备，获取目标车辆的车速、自车横摆角速度以及原始车道线控制参数；依据车速确定目标补偿时长；基于第一原始参数、车速和目标补偿时长，确定第二补偿参数，基于第二原始参数和第二补偿参数，确定第二目标参数；基于车速、各自车横摆角速度、第二目标参数和目标补偿时长，确定第三补偿参数，基于第三原始参数和第三补偿参数，确定第三目标参数；基于第三目标参数、车速和目标补偿时长，确定第四补偿参数，并基于第四原始参数和第四补偿参数，确定第四目标参数；从而对原始车道线控制参数进行参数调整，以基于调整后的车道线控制参数控制目标车辆行驶，达到了减少车道线信息延迟时间的效果。

Description

一种自动驾驶控制方法、装置以及设备

技术领域

本发明实施例涉及车辆控制技术领域，尤其涉及一种自动驾驶控制方法、装置以及设备。

背景技术

随着汽车智能化的发展，智能驾驶辅助系统在汽车领域扮演着越来越重要的角色。车道线的感知是智能驾驶辅助系统的基础，它的准确性和实时性对智能驾驶功能至关重要。智能驾驶系统由感知传感器获取车道线信息，然后传输给决策及功能管理等模块，进行状态的决策和跳转，然后将决策结果和车道线信息进一步传输给决策规划模块，进行轨迹生成，最后轨迹传输给控制模块进行车辆控制。车道线信息传输到决策规划模块的过程中存在一定延迟时间，这使得智能驾驶功能存在滞后性，性能变差。

目前，现有技术可以通过在控制模块引入预瞄，来克服车道线信息延迟的问题，例如，将预瞄距离代入规划的轨迹中，得到预瞄点和车辆的位置误差，根据误差对轨迹进行调整，然后再基于调整后的轨迹对车辆进行行驶控制。然而，采用预瞄的方式并不能解决控制上游功能模块因车道线信息延迟导致的功能下降问题，导致车道线补偿效果变差。

发明内容

本发明实施例提供了一种自动驾驶控制方法、装置以及设备，以减少车道线信息的延迟时间，改善智能驾驶性能。

根据本发明的第一方面，提供了一种自动驾驶控制方法，该方法包括：

获取目标车辆的车速、当前时刻之前至少一个历史时刻对应的自车横摆角速度以及原始车道线控制参数；其中，所述原始车道线控制参数包括：与所述目标车辆轨迹曲率变化率对应的第一原始参数、与所述目标车辆轨迹曲率对应的第二原始参数、与所述目标车辆航向角对应的第三原始参数以及与目标车辆和车道线之间横向距离对应的第四原始参数；

依据所述车速确定目标补偿时长；

基于所述第一原始参数、所述车速和所述目标补偿时长，确定与所述第二原始参数对应的第二补偿参数，并基于所述第二原始参数和所述第二补偿参数，确定第二目标参数；

基于所述车速、各所述自车横摆角速度、所述第二目标参数以及所述目标补偿时长，确定与所述第三原始参数对应的第三补偿参数，并基于所述第三原始参数和所述第三补偿参数，确定第三目标参数；

基于所述第三目标参数、所述车速和所述目标补偿时长，确定与所述第四原始参数对应的第四补偿参数，并基于所述第四原始参数和所述第四补偿参数，确定第四目标参数；

基于所述第二目标参数、所述第三目标参数以及所述第四目标参数，对所述原始车道线控制参数进行参数调整，以基于调整后的车道线控制参数控制所述目标车辆行驶。

根据本发明的第二方面，提供了一种自动驾驶控制装置，该装置包括：

信息获取模块，用于获取目标车辆的车速、当前时刻之前至少一个历史时刻对应的自车横摆角速度以及原始车道线控制参数；其中，所述原始车道线控制参数包括：与所述目标车辆轨迹曲率变化率对应的第一原始参数、与所述目标车辆轨迹曲率对应的第二原始参数、与所述目标车辆航向角对应的第三原始参数以及与目标车辆和车道线之间横向距离对应的第四原始参数；

补偿时长确定模块，用于依据所述车速确定目标补偿时长；

第二参数补偿模块，用于基于所述第一原始参数、所述车速和所述目标补偿时长，确定与所述第二原始参数对应的第二补偿参数，并基于所述第二原始参数和所述第二补偿参数，确定第二目标参数；

第三参数补偿模块，用于基于所述车速、各所述自车横摆角速度、所述第二目标参数以及所述目标补偿时长，确定与所述第三原始参数对应的第三补偿参数，并基于所述第三原始参数和所述第三补偿参数，确定第三目标参数；

第四参数补偿模块，用于基于所述第三目标参数、所述车速和所述目标补偿时长，确定与所述第四原始参数对应的第四补偿参数，并基于所述第四原始参数和所述第四补偿参数，确定第四目标参数；

车道线参数调整模块，用于基于所述第二目标参数、所述第三目标参数以及所述第四目标参数，对所述原始车道线控制参数进行参数调整，以基于调整后的车道线控制参数控制所述目标车辆行驶。

根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，电子设备包括：

至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本发明任一实施例的自动驾驶控制方法。

根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例的自动驾驶控制方法。

本发明实施例的技术方案，通过获取目标车辆的车速、当前时刻之前至少一个历史时刻对应的自车横摆角速度以及原始车道线控制参数；其中，原始车道线控制参数包括：与目标车辆轨迹曲率变化率对应的第一原始参数、与目标车辆轨迹曲率对应的第二原始参数、与目标车辆航向角对应的第三原始参数以及与目标车辆和车道线之间横向距离对应的第四原始参数；进而，依据车速确定目标补偿时长；进一步的，基于第一原始参数、车速和目标补偿时长，确定与第二原始参数对应的第二补偿参数，并基于第二原始参数和第二补偿参数，确定第二目标参数；基于车速、各自车横摆角速度、第二目标参数以及目标补偿时长，确定与第三原始参数对应的第三补偿参数，并基于第三原始参数和第三补偿参数，确定第三目标参数；基于第三目标参数、车速和目标补偿时长，确定与第四原始参数对应的第四补偿参数，并基于第四原始参数和第四补偿参数，确定第四目标参数；从而，基于第二目标参数、第三目标参数以及第四目标参数，对原始车道线控制参数进行参数调整，以基于调整后的车道线控制参数控制目标车辆行驶。本申请可以减少车道线信息的延迟时间，改善智能驾驶性能。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例一提供的一种自动驾驶控制方法的流程图；

图2是根据本发明实施例一涉及的车辆坐标系示意图；

图3是根据本发明实施例二提供的一种自动驾驶控制方法的流程图；

图4是根据本发明实施例二涉及的确定补偿时长的示意图；

图5为本发明实施例三提供的一种自动驾驶控制方法的系统结构示意图；

图6为本发明实施例三涉及的车道线延迟补偿模块的工作流程图；

图7是根据本发明实施例四提供的一种自动驾驶控制装置的结构示意图；

图8是实现本发明实施例的自动驾驶控制方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是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数据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。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种自动驾驶控制方法的流程图，本实施例可适用于对感知传感器获取到的车道线信息进行延迟补偿的情况，该方法可以由自动驾驶控制装置来执行，该自动驾驶控制装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该自动驾驶控制装置可配置于终端和/或服务器中。如图1所示，该方法包括：

S110、获取目标车辆的车速、当前时刻之前至少一个历史时刻对应的自车横摆角速度以及原始车道线控制参数。

其中，所述原始车道线控制参数包括：与所述目标车辆轨迹曲率变化率对应的第一原始参数、与所述目标车辆轨迹曲率对应的第二原始参数、与所述目标车辆航向角对应的第三原始参数以及与目标车辆和车道线之间横向距离对应的第四原始参数。

其中，目标车辆可以是任意需要依据车道线信息进行智能驾驶的车辆。

在目标车辆行驶的过程中，感知传感器可以采集车辆左侧车道线和车辆右侧车道线的车道线数据信号，根据这些车道线数据信号生成车道线方程。其中，感知传感器可以理解为摄像头或者雷达设备。

其中，车道线方程为车辆坐标系下三次多项式，车辆坐标系示意图参见图2，如图2所示，车辆坐标系以目标车辆的后轴中心为原点，以车辆行驶的方向为X轴，以垂直于车辆行驶的方向为Y轴。车道线方程的表达式为：

（1）

式中，为第一参数、/>为第二参数、/>为第三参数、/>为第四参数。

为了计算方便，在本步骤中原始车道线控制参数具体为：在车辆坐标系原点a处车道线方程对应的三次多项式系数。第一原始参数表示为，第二原始参数表示为/>，第三原始参数表示为/>，第四原始参数表示为/>。

在本实施例中，目标车辆的车速是可以是直接获取的量。自车横摆角速度也是可以直接获取的量，具体为获取当前时刻之前至少一个历史时刻对应的自车横摆角速度。示例性的，当前时刻为t1，获取t0至t1内的自车横摆角速度，其中，t0与t1之间的时长为0.1s，预先设定t0至t1内的两个相邻历史时刻之间的时间间隔为0.1ms，则在t0加0.1ms时刻获取一个自车横摆角速度、在t0加0.2ms时刻获取一个自车横摆角速度，…，依次类推，共获取10个自车横摆角速度。

S120、依据所述车速确定目标补偿时长。

其中，目标补偿时长为即将需要补偿的延迟时长。感知传感器获取到车道线数据信号，对这些车道线数据信号进行处理及分析得到车道线方程，从而感知传感器输出车道线方程的、/>、/>和/>，在这个过程中，从获取到车道线数据信号到输出/>、/>、/>和的过程中已经经历过一段时间，这一段时间即为延迟时长。由于存在这一延迟时长，需要对这一延迟时长进行数据补偿，从而提高车道线方程的实时精度。

在本实施例中，由于延迟时长与目标车辆的行驶速度相关，延迟时长还与目标车辆的硬件结构相关。因此，对于目标车辆而言，可以预先标定车速与延迟时长之间的对应关系，进而，在确定目标车辆的当前车速的情况下，可以通过车速与延迟时长之间的对应关系，确定延迟时长，进而确定目标补偿时长。

S130、基于所述第一原始参数、所述车速和所述目标补偿时长，确定与所述第二原始参数对应的第二补偿参数，并基于所述第二原始参数和所述第二补偿参数，确定第二目标参数。

需要特别说明的是，第一原始参数在车道线方程中的作用可以忽略不计，因此在本实施例中无需确定与第一原始参数对应的第一补偿参数。

其中，第二补偿参数可以理解为在延迟时长内，车道线方程二次项系数对应的变化量。第二目标参数为对第二原始参数进行延迟补偿后的二次项系数。

可选的，基于所述第一原始参数、所述车速和所述目标补偿时长，确定与所述第二原始参数对应的第二补偿参数具体实现方式为：基于所述车速和所述目标补偿时长，确定所述目标车辆在所述目标补偿时长内的移动弧长；基于所述第一原始参数和预设常数值，确定所述目标车辆在所述目标补偿时长内的曲率变化率；基于所述移动弧长和所述曲率变化率，确定所述目标车辆对应的曲率计算值，并将所述曲率计算值确定为与所述第二原始参数对应的第二补偿参数。

在自动驾驶领域，车道线方程为几何表达，需要将车道线方程与车辆实际参数进行对应，车道线方程才具有现实意义，才可以根据车道线方程确定控制参数，进而控制车辆智能驾驶。根据行业公知：根据行业公知：在车道线a点的曲率，曲率变化率/>。因此，第二补偿参数可以表示为：

（2）

式中，为二次项补偿系数，/>为所述第一原始参数，/>为所述车速，/>为所述目标补偿时长。/>表示目标车辆在目标补偿时长内的移动弧长，/>表示目标车辆在目标补偿时长内的曲率变化率，其中6为预设常数值。由于曲率=曲率变化率×弧长，所以为曲率的表达式，曲率除2，即为第二补偿参数。

进一步的，对第二原始参数和第二补偿参数进行求和，得到第二目标参数。第二目标参数为：

（3）

式中，为第二目标参数，/>为第二原始参数，/>为第二补偿参数。

S140、基于所述车速、各所述自车横摆角速度、所述第二目标参数以及所述目标补偿时长，确定与所述第三原始参数对应的第三补偿参数，并基于所述第三原始参数和所述第三补偿参数，确定第三目标参数。

其中，第三补偿参数可以理解为在延迟时长内，车道线方程一次项系数对应的变化量。第三目标参数为对第三原始参数进行延迟补偿后的一次项系数。

可选的，各所述自车横摆角速度对应于当前时刻之前所述目标补偿时长内的各历史时间切片，基于所述车速、各所述自车横摆角速度、所述第二目标参数以及所述目标补偿时长，确定与所述第三原始参数对应的第三补偿参数的具体实现包括以下步骤：

（1）基于所述车速、所述第二目标参数、以及车道线参考点对应的曲率，确定车道线横摆角速度估算值。

在本实施例中，确定当前时刻之前所述目标补偿时长内的各历史时间切片，并获取每个所述历史时间切片对应的自车横摆角速度。

示例性的，若目标补偿时长T为0.5s，当前时刻为t1，预先设定一个时间切片的时长为0.25ms，则当前时刻为t1之前包括20个历史时间切片。由于自车横摆角度是可以直接获取的量，基于此，每一个历史时间切片都对应获取一个自车横摆角速度，得到20个自车横摆角速度。

在本实施例中，根据行业公知：车道线一般和车辆夹角很小，所以车辆与车道线航向角偏差/>。要确定车辆与车道线航向角偏差，就需要确定车道线航向角，而车道线航向角可以通过车道线横摆角速度计算得到，所以，在本步骤推算车道线横摆角速度估算值。

具体的，确定车道线横摆角速度估算值具体方式为：基于所述车道线参考点对应的曲率和所述车速，确定当前车道线横摆角速度；基于所述第二目标参数和所述车速，确定未来目标补偿时长后对应的预测车道线横摆角速度；

对所述当前车道线横摆角速度和所述预测车道线横摆角速度取平均，确定车道线横摆角速度估算值。

需要特别说明的是，本实施例进行车道线系数补偿的原因是车辆姿态发生变化，但是车道线系数滞后。在上述示例性的基础上，假设滞后时间为0.5s，即目标补偿时长为0.5s，补偿原理为，将过去0.5s车辆姿态的变化，叠加到当前车道线系数上。由于目标补偿时长是比较小的时间段，因此，可以近似认为在当前时刻之前的历史目标补偿时长内的车道线横摆角速度，与，当前时刻之后的未来目标补偿时长内的车道线横摆角速度是相等的，假定在当前时刻的未来0.5s时间内，车道线横摆角速度是均匀变化的，那么平均车道线横摆角速度=（当前车道线横摆角速度+未来目标补偿时长后的车道线横摆角速度）/2，即平均车道线横摆角速度的计算公式为：

（4）

式中，为当前车道线横摆角速度，其中，/>为车速，/>为车道线参考点对应的曲率；/>为未来目标补偿时长后的预测车道线横摆角速度，其中，/>为第二目标参数。

（2）基于所述车道线横摆角速度估算值、各所述自车横摆角速度以及所述历史时间切片的时长，确定与所述第三原始参数对应的第三补偿参数。

具体的，第三补偿参数的具体实现方式为：对各所述自车横摆角速度，基于所述车道线横摆角速度估算值、所述自车横摆角速度以及所述历史时间切片的时长，确定各个历史时间切片内所述目标车辆与车道线之间的航向角偏差；对各所述航向角偏差进行累加处理，得到确定与所述第三原始参数对应的第三补偿参数。

根据行业公知：通常情况下，车道线和车辆夹角很小，所以车辆与车道线航向角偏差/>，因此，目标补偿时长对应的第三补偿参数为：

（5）

式中，为第三补偿参数，/>表示在目标补偿时长内，车辆与车道线航向角偏差的累计量；/>为所述车道线横摆角速度估算值，/>为第i个历史时间切片对应的自车横摆角速度，/>为所述历史时间切片的时长；/>第i个历史时间切片内所述目标车辆与车道线之间的航向角偏差。

进一步的，对第三原始参数和第三补偿参数进行求和，得到第三目标参数。第三目标参数为：

（6）

式中，为第三目标参数，/>为第三原始参数，/>为第三补偿参数。

S150、基于所述第三目标参数、所述车速和所述目标补偿时长，确定与所述第四原始参数对应的第四补偿参数，并基于所述第四原始参数和所述第四补偿参数，确定第四目标参数。

其中，第四补偿参数可以理解为在延迟时长内，车道线方程零次项系数对应的变化量。第四目标参数为对第四原始参数进行延迟补偿后的零次项系数。

可选的，基于所述第三目标参数、所述车速和所述目标补偿时长，确定与所述第四原始参数对应的第四补偿参数的具体实现方式为：基于所述车速和所述目标补偿时长，确定目标补偿时长内车道线与所述目标车辆之间的纵向距离；基于所述纵向距离和所述第三目标参数，确定目标补偿时长内车道线与所述目标车辆之间的横向距离，并将所述横向距离确定为与所述第四原始参数对应的第四补偿参数。

在自动驾驶领域，零次项系数代表的车辆实际参数为车道线与目标车辆之间的横向距离。第四补偿参数可以表示为：

（7）

式中，第四补偿参数，为所述第三目标参数，/>为所述车速，/>为所述目标补偿时长；其中，/>表示目标补偿时长对应的车道线与目标车辆之间的纵向距离，/>表示目标补偿时长对应的车道线与目标车辆之间的横向距离。

进一步的，对第四原始参数和第四补偿参数进行求和，得到第四目标参数。第四目标参数为：

（8）

式中，为第四目标参数，/>为第四原始参数，/>为第四补偿参数。

S160、基于所述第二目标参数、所述第三目标参数以及所述第四目标参数，对所述原始车道线控制参数进行参数调整，以基于调整后的车道线控制参数控制所述目标车辆行驶。

在本实施例中，将原始车道线控制参数中的第二原始参数调整为第二目标参数，将原始车道线控制参数中的第三原始参数调整为第三目标参数，将原始车道线控制参数中的第四原始参数调整为第四目标参数。特别的，原始车道线控制参数中的第一原始参数无需调整。最终调整后的道线方程由第二目标参数、第三目标参数、第四目标参数以及第一原始参数确定，基于调整后的车道线方程控制所述目标车辆行驶。

本发明实施例的技术方案，通过获取目标车辆的车速、当前时刻之前至少一个历史时刻对应的自车横摆角速度以及原始车道线控制参数；其中，原始车道线控制参数包括：与目标车辆轨迹曲率变化率对应的第一原始参数、与目标车辆轨迹曲率对应的第二原始参数、与目标车辆航向角对应的第三原始参数以及与目标车辆和车道线之间横向距离对应的第四原始参数；进而，依据车速确定目标补偿时长；进一步的，基于第一原始参数、车速和目标补偿时长，确定与第二原始参数对应的第二补偿参数，并基于第二原始参数和第二补偿参数，确定第二目标参数；基于车速、各自车横摆角速度、第二目标参数以及目标补偿时长，确定与第三原始参数对应的第三补偿参数，并基于第三原始参数和第三补偿参数，确定第三目标参数；基于第三目标参数、车速和目标补偿时长，确定与第四原始参数对应的第四补偿参数，并基于第四原始参数和第四补偿参数，确定第四目标参数；从而，基于第二目标参数、第三目标参数以及第四目标参数，对原始车道线控制参数进行参数调整，以基于调整后的车道线控制参数控制目标车辆行驶。本申请可以减少车道线信息的延迟时间，改善智能驾驶性能。

在上述实施例的基础上，在得到第二补偿参数、第三补偿参数和第四补偿参数之后，还包括：获取补偿系数最大阈值；其中，所述补偿系数最大阈值包括第二补偿参数最大阈值、第三补偿参数最大阈值以及第四补偿参数最大阈值；基于所述补偿系数最大阈值，分别对所述第二补偿参数、第三补偿参数和第四补偿参数数进行限幅处理。

示例性的，第二补偿参数最大阈值为0.001，第三补偿参数最大阈值为0.05，第四补偿参数最大阈值为0.8。限幅处理可以理解为：若第二补偿参数大于0.001，则第二补偿参数的最终取值为0.001。对第三补偿参数和第四补偿参数同理。这样设置的目的在于，避免由于异常数据导致的系数突变，导致车道线方程的可用性差。

在上述实施例的基础上，在对原始车道线控制参数进行参数调整之后，得到目标三次多项式后，基于一阶低通滤波函数对目标三次多项式进行滤波处理。其中，所述一阶低通滤波函数公式为：

（9）

式中，为时刻的滤波输出值，/>为时刻的所述目标三次多项式，/>为上一历史时刻对应的历史滤波输出值，/>为预设权重值。

实施例二

图3是本发明实施例二提供的一种自动驾驶控制方法的流程图，在前述实施例的基础上，对S120作了进一步细化。其中，与上述实施例相同或者相应的技术术语在此不再赘述。

如图3所示，该方法包括：

S210、获取目标车辆的车速、当前时刻之前至少一个历史时刻对应的自车横摆角速度以及原始车道线控制参数；其中，所述原始车道线控制参数包括：与所述目标车辆轨迹曲率变化率对应的第一原始参数、与所述目标车辆轨迹曲率对应的第二原始参数、与所述目标车辆航向角对应的第三原始参数以及与目标车辆和车道线之间横向距离对应的第四原始参数。

S220、确定车速与延迟补偿时长的对应关系。

在本实施例中，确定车速与补偿时长的对应表，具体包括以下步骤：

（1）对至少一个预设行驶车速，控制所述目标车辆基于预设行驶车速在直行道路上均速行驶。

其中，预设行驶速度为预先设定的行驶速度，至少一个预设行驶速度可以包括：30km/h、60km/h、90km/h、120km/h。

在本实施例中，在目标车辆行驶的过程中，目标车辆与直行道路上的车道线始终保持平行。

（2）当所述目标车辆接收到阶跃角度指令时，确定车辆横摆角速度发生突变的第一时刻，以及，车道线方程的一次项系数发生突变的第二时刻。

在本实施例中，可以根据预设角度旋转方向盘，在这种情形下便产生了阶跃角度指令。在接收到阶跃角度指令时，记录车辆横摆角速度开始变化时间t1以及车道线方程的一次项系数开始变化时间t2。

（3）基于所述第二时刻和所述第一时刻的时间差值，确定与所述预设行驶速度相对应的补偿时长。

在本实施例中，t2与t1的时间差值即为补偿时长。每个预设行驶速度都可以确定一个与之对应的补偿时长。

示例性的，确定补偿时长的示意图参见图4。若图4对应的预设行驶速度为30km/h，图4中的第三个图为阶跃角度指令随时间变化的图像，可知，大约在2s时，产生了阶跃角度指令；第一个图为车辆横摆角速度随时间变化的图像，可知，大约在2s时，车辆横摆角速度发生变化，所以第一时刻为2s；第二个图为车道线方程的一次项系数随时间变化的图像，可知，大约在2.4s时，车辆横摆角速度发生变化，所以第二时刻为2.4s；因此，预设行驶速度30km/h对应的补偿时长为0.4s。

特别的，对于每个预设行驶速度，可以重复步骤（1）至（3）三次，取平均值，将平均补偿时长确定为最终的补偿时长。

（4）基于各所述预设行驶速度和对应的补偿时长，确定车速-补偿时长的对应表。

示例性的，车速-补偿时长的对应表如表1所示。

表1 车速-补偿时长的对应表

S230、基于所述车速和车速与延迟补偿时长的对应关系，确定目标延迟补偿时长。

在本实施例中，在获取到目标车辆车速之后，确定车速位于哪个预设行驶车速范围内，根据预设行驶车速范围对应的两个预设行驶车速的补偿时长确定目标延迟补偿时长。示例性的，若车速为45km/h，则目标延迟补偿时长可以是（T1+T2）/2。

S240、基于所述第一原始参数、所述车速和所述目标补偿时长，确定与所述第二原始参数对应的第二补偿参数，并基于所述第二原始参数和所述第二补偿参数，确定第二目标参数。

S250、基于所述车速、各所述自车横摆角速度、所述第二目标参数以及所述目标补偿时长，确定与所述第三原始参数对应的第三补偿参数，并基于所述第三原始参数和所述第三补偿参数，确定第三目标参数。

S260、基于所述第三目标参数、所述车速和所述目标补偿时长，确定与所述第四原始参数对应的第四补偿参数，并基于所述第四原始参数和所述第四补偿参数，确定第四目标参数。

S270、基于所述第二目标参数、所述第三目标参数以及所述第四目标参数，对所述原始车道线控制参数进行参数调整，以基于调整后的车道线控制参数控制所述目标车辆行驶。

本发明实施例的技术方案，在依据车速确定目标补偿时长时，首先确定车速与延迟补偿时长的对应关系，进而基于所述车速和车速与延迟补偿时长的对应关系，确定目标延迟补偿时长。本实施例通过对目标车辆进行车速-延迟补偿时长对应关系的标定，可以根据车辆的行驶速度以及目标车辆的硬件特性，实现目标补偿时长的精细化确定，从而进一步提高了车道线系数的延迟补偿效果。

实施例三

图5为本发明实施例三提供的一种自动驾驶控制方法的系统结构示意图，该系统包括：信号接收模块、车道线延迟补偿模块以及决策/功能/规划/控制模块，该系统各模块的具体功能介绍如下：

信号接收模块：用来接收感知发出的车道线系数c0、c1、c2、c3，目标车辆发出的车速和自车横摆角速度。

车道线延迟补偿模块：用来对车道线系数进行延迟补偿，主要由四部分组成，分别为c2补偿单元、c1补偿单元、c0补偿单元、后处理单元。其中，后处理单元还包括滤波处理子单元和限幅处理子单元。

决策/功能/规划/控制：车道线系数使用模块，接收延迟补偿后的车道线系数后，以基于调整后的车道线方程控制所述目标车辆行驶。

在上述实施例的基础上，车道线延迟补偿模块的工作流程图参见图6，基于c2补偿单元对第二原始参数进行系数补偿得到第二补偿参数，基于限幅处理子单元对第二补偿参数进行限幅处理，进而，根据第二原始参数和第二补偿参数，确定第二目标参数，进一步的，基于滤波处理子单元对第二目标参数进行滤波处理。第三原始参数和第四原始参数的补偿过程与第二原始参数的补偿过程相同，只是确定补偿系数的具体实现方式不同，在此不再赘述。

本申请可以减少车道线信息的延迟时间，改善智能驾驶性能。

实施例四

图7是本发明实施例四提供的一种自动驾驶控制装置的结构示意图。如图7所示，该装置包括：信息获取模块410、补偿时长确定模块420、第二参数补偿模块430、第三参数补偿模块440、第四参数补偿模块450以及车道线系数调整模块460。

其中，信息获取模块410，用于获取目标车辆的车速、当前时刻之前至少一个历史时刻对应的自车横摆角速度以及原始车道线控制参数；其中，所述原始车道线控制参数包括：与所述目标车辆轨迹曲率变化率对应的第一原始参数、与所述目标车辆轨迹曲率对应的第二原始参数、与所述目标车辆航向角对应的第三原始参数以及与目标车辆和车道线之间横向距离对应的第四原始参数；

补偿时长确定模块420，用于依据所述车速确定目标补偿时长；

第二参数补偿模块430，用于基于所述第一原始参数、所述车速和所述目标补偿时长，确定与所述第二原始参数对应的第二补偿参数，并基于所述第二原始参数和所述第二补偿参数，确定第二目标参数；

第三参数补偿模块440，用于基于所述车速、各所述自车横摆角速度、所述第二目标参数以及所述目标补偿时长，确定与所述第三原始参数对应的第三补偿参数，并基于所述第三原始参数和所述第三补偿参数，确定第三目标参数；

第四参数补偿模块450，用于基于所述第三目标参数、所述车速和所述目标补偿时长，确定与所述第四原始参数对应的第四补偿参数，并基于所述第四原始参数和所述第四补偿参数，确定第四目标参数；

车道线参数调整模块460，用于基于所述第二目标参数、所述第三目标参数以及所述第四目标参数，对所述原始车道线控制参数进行参数调整，以基于调整后的车道线控制参数控制所述目标车辆行驶。

本发明实施例的技术方案，通过获取目标车辆的车速、当前时刻之前至少一个历史时刻对应的自车横摆角速度以及原始车道线控制参数；其中，原始车道线控制参数包括：与目标车辆轨迹曲率变化率对应的第一原始参数、与目标车辆轨迹曲率对应的第二原始参数、与目标车辆航向角对应的第三原始参数以及与目标车辆和车道线之间横向距离对应的第四原始参数；进而，依据车速确定目标补偿时长；进一步的，基于第一原始参数、车速和目标补偿时长，确定与第二原始参数对应的第二补偿参数，并基于第二原始参数和第二补偿参数，确定第二目标参数；基于车速、各自车横摆角速度、第二目标参数以及目标补偿时长，确定与第三原始参数对应的第三补偿参数，并基于第三原始参数和第三补偿参数，确定第三目标参数；基于第三目标参数、车速和目标补偿时长，确定与第四原始参数对应的第四补偿参数，并基于第四原始参数和第四补偿参数，确定第四目标参数；从而，基于第二目标参数、第三目标参数以及第四目标参数，对原始车道线控制参数进行参数调整，以基于调整后的车道线控制参数控制目标车辆行驶。本申请可以减少车道线信息的延迟时间，改善智能驾驶性能。

可选的，补偿时长确定模块420，包括：

补偿时长标定单元，用于确定车速与延迟补偿时长的对应关系；

补偿时长确定单元，用于基于所述车速和车速与延迟补偿时长的对应关系，确定目标延迟补偿时长。

可选的，补偿时长标定单元具体用于对至少一个预设行驶车速，控制所述目标车辆基于预设行驶车速在直行道路上均速行驶；其中，在所述目标车辆行驶的过程中，所述目标车辆与直行道路上的车道线始终保持平行；当所述目标车辆接收到阶跃角度指令时，确定车辆横摆角速度发生突变的第一时刻，以及，车道线方程的一次项系数发生突变的第二时刻；基于所述第二时刻和所述第一时刻的时间差值，确定与所述预设行驶速度相对应的补偿时长；

基于各所述预设行驶速度和对应的补偿时长，确定车速-补偿时长的对应表。

可选的，第二参数补偿模块430具体用于基于所述车速和所述目标补偿时长，确定所述目标车辆在所述目标补偿时长内的移动弧长；基于所述第一原始参数和预设常数值，确定所述目标车辆在所述目标补偿时长内的曲率变化率；基于所述移动弧长和所述曲率变化率，确定所述目标车辆对应的曲率计算值，并将所述曲率计算值确定为与所述第二原始参数对应的第二补偿参数。

可选的，第三参数补偿模块440，包括：

车道线横摆角速度确定单元，用于基于所述车速、所述第二目标参数、以及车道线参考点对应的曲率，确定车道线横摆角速度估算值；

一次项补偿系数确定单元，用于基于所述车道线横摆角速度估算值、各所述自车横摆角速度以及所述历史时间切片的时长，确定与所述第三原始参数对应的第三补偿参数。

可选的，车道线横摆角速度确定单元具体用于基于所述车道线参考点对应的曲率和所述车速，确定当前车道线横摆角速度；基于所述第二目标参数和所述车速，确定未来目标补偿时长后对应的预测车道线横摆角速度；对所述当前车道线横摆角速度和所述预测车道线横摆角速度取平均，确定车道线横摆角速度估算值。

可选的，一次项补偿系数确定单元具体用于对各所述自车横摆角速度，基于所述车道线横摆角速度估算值、所述自车横摆角速度以及所述历史时间切片的时长，确定各个历史时间切片内所述目标车辆与车道线之间的航向角偏差；对各所述航向角偏差进行累加处理，得到确定与所述第三原始参数对应的第三补偿参数。

可选的，第四参数补偿模块450具体用于基于所述车速和所述目标补偿时长，确定目标补偿时长内车道线与所述目标车辆之间的纵向距离；基于所述纵向距离和所述第三目标参数，确定目标补偿时长内车道线与所述目标车辆之间的横向距离，并将所述横向距离确定为与所述第四原始参数对应的第四补偿参数。

本发明实施例所提供的自动驾驶控制装置可执行本发明任意实施例所提供的自动驾驶控制方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例五

图8示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，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（如头盔、眼镜、手表等）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/或者要求的本发明的实现。

如图8所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器（ROM）12、随机访问存储器（RAM）13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器（ROM）12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器（RAM）13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出（I/O）接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11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。处理器11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处理器、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。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如自动驾驶控制方法。

在一些实施例中，自动驾驶控制方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的自动驾驶控制方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行自动驾驶控制方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、芯片上系统的系统（SOC）、负载可编程逻辑设备（CPLD）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，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计算机程序。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。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会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。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置（例如，CRT（阴极射线管）或者LCD（液晶显示器）监视器）；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算系统（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算系统（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（LAN）、广域网（WAN）、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (6)

1.一种自动驾驶控制方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆的车速、当前时刻之前至少一个历史时刻对应的自车横摆角速度以及原始车道线控制参数；其中，所述原始车道线控制参数包括：与所述目标车辆轨迹曲率变化率对应的第一原始参数、与所述目标车辆轨迹曲率对应的第二原始参数、与所述目标车辆航向角对应的第三原始参数以及与目标车辆和车道线之间横向距离对应的第四原始参数；

依据所述车速确定目标补偿时长；

基于所述第一原始参数、所述车速以及所述目标补偿时长，确定与所述第二原始参数对应的第二补偿参数，并基于所述第二原始参数和所述第二补偿参数，确定第二目标参数；其中，确定所述第二补偿参数的方式包括：基于所述车速和所述目标补偿时长，确定所述目标车辆在所述目标补偿时长内的移动弧长；基于所述第一原始参数和预设常数值，确定所述目标车辆在所述目标补偿时长内的曲率变化率；基于所述移动弧长和所述曲率变化率，确定所述目标车辆对应的曲率计算值，并将所述曲率计算值确定为与所述第二原始参数对应的第二补偿参数；

基于所述车速、各所述自车横摆角速度、所述第二目标参数以及所述目标补偿时长，确定与所述第三原始参数对应的第三补偿参数，并基于所述第三原始参数和所述第三补偿参数，确定第三目标参数；其中，各所述自车横摆角速度对应于当前时刻之前所述目标补偿时长内的各历史时间切片，确定所述第三补偿参数的方式包括：基于所述车速、所述第二目标参数、以及车道线参考点对应的曲率，确定车道线横摆角速度估算值；对各所述自车横摆角速度，基于所述车道线横摆角速度估算值、所述自车横摆角速度以及所述历史时间切片的时长，确定各个历史时间切片内所述目标车辆与车道线之间的航向角偏差；对各所述航向角偏差进行累加处理，得到确定与所述第三原始参数对应的第三补偿参数；

基于所述第三目标参数、所述车速以及所述目标补偿时长，确定与所述第四原始参数对应的第四补偿参数，并基于所述第四原始参数和所述第四补偿参数，确定第四目标参数；其中，确定所述第四补偿参数的方式包括：基于所述车速和所述目标补偿时长，确定目标补偿时长内车道线与所述目标车辆之间的纵向距离；基于所述纵向距离和所述第三目标参数，确定目标补偿时长内车道线与所述目标车辆之间的横向距离，并将所述横向距离确定为与所述第四原始参数对应的第四补偿参数；

基于所述第二目标参数、所述第三目标参数以及所述第四目标参数，对所述原始车道线控制参数进行参数调整，以基于调整后的车道线控制参数控制所述目标车辆行驶。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述车速确定目标补偿时长，包括：

确定车速与延迟补偿时长的对应关系；

基于所述车速和车速与延迟补偿时长的对应关系，确定目标延迟补偿时长。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定车速与延迟补偿时长的对应关系，包括：

对至少一个预设行驶车速，控制所述目标车辆基于预设行驶车速在直行道路上均速行驶；其中，在所述目标车辆行驶的过程中，所述目标车辆与直行道路上的车道线始终保持平行；

当所述目标车辆接收到阶跃角度指令时，确定车辆横摆角速度发生突变的第一时刻，以及，车道线方程中的一次项参数发生突变的第二时刻；其中，所述一次项参数为与所述目标车辆航向角对应的第三参数；

基于所述第二时刻和所述第一时刻的时间差值，确定与所述预设行驶速度相对应的延迟补偿时长；

基于各所述预设行驶速度和对应的所述延迟补偿时长，确定车速与延迟补偿时长的对应表。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述车速、所述第二目标参数、以及车道线参考点对应的曲率，确定车道线横摆角速度估算值，包括：

基于所述车道线参考点对应的曲率和所述车速，确定当前车道线横摆角速度；

基于所述第二目标参数和所述车速，确定未来目标补偿时长后对应的预测车道线横摆角速度；

对所述当前车道线横摆角速度和所述预测车道线横摆角速度取平均，确定车道线横摆角速度估算值。

5.一种自动驾驶控制装置，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于获取目标车辆的车速、当前时刻之前至少一个历史时刻对应的自车横摆角速度以及原始车道线控制参数；其中，所述原始车道线控制参数包括：与所述目标车辆轨迹曲率变化率对应的第一原始参数、与所述目标车辆轨迹曲率对应的第二原始参数、与所述目标车辆航向角对应的第三原始参数以及与目标车辆和车道线之间横向距离对应的第四原始参数；

补偿时长确定模块，用于依据所述车速确定目标补偿时长；

第二参数补偿模块，用于基于所述第一原始参数、所述车速以及所述目标补偿时长，确定与所述第二原始参数对应的第二补偿参数，并基于所述第二原始参数和所述第二补偿参数，确定第二目标参数；

第三参数补偿模块，用于基于所述车速、各所述自车横摆角速度、所述第二目标参数以及所述目标补偿时长，确定与所述第三原始参数对应的第三补偿参数，并基于所述第三原始参数和所述第三补偿参数，确定第三目标参数；

第四参数补偿模块，用于基于所述第三目标参数、所述车速以及所述目标补偿时长，确定与所述第四原始参数对应的第四补偿参数，并基于所述第四原始参数和所述第四补偿参数，确定第四目标参数；

车道线参数调整模块，用于基于所述第二目标参数、所述第三目标参数以及所述第四目标参数，对所述原始车道线控制参数进行参数调整，以基于调整后的车道线控制参数控制所述目标车辆行驶；

其中，所述第二参数补偿模块包括：具体用于基于所述车速和所述目标补偿时长，确定所述目标车辆在所述目标补偿时长内的移动弧长；基于所述第一原始参数和预设常数值，确定所述目标车辆在所述目标补偿时长内的曲率变化率；基于所述移动弧长和所述曲率变化率，确定所述目标车辆对应的曲率计算值，并将所述曲率计算值确定为与所述第二原始参数对应的第二补偿参数；

所述第三参数补偿模块，包括：

车道线横摆角速度确定单元，用于基于所述车速、所述第二目标参数、以及车道线参考点对应的曲率，确定车道线横摆角速度估算值；

一次项补偿系数确定单元，用于对各所述自车横摆角速度，基于所述车道线横摆角速度估算值、所述自车横摆角速度以及历史时间切片的时长，确定各个历史时间切片内所述目标车辆与车道线之间的航向角偏差；对各所述航向角偏差进行累加处理，得到确定与所述第三原始参数对应的第三补偿参数；其中，各所述自车横摆角速度对应于当前时刻之前所述目标补偿时长内的各历史时间切片；

所述第四参数补偿模块包括：具体用于基于所述车速和所述目标补偿时长，确定目标补偿时长内车道线与所述目标车辆之间的纵向距离；基于所述纵向距离和所述第三目标参数，确定目标补偿时长内车道线与所述目标车辆之间的横向距离，并将所述横向距离确定为与所述第四原始参数对应的第四补偿参数。

6.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-4中任一项所述的自动驾驶控制方法。