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  • 自動駕駛車輛的控制方法、裝置、設備以及存儲介質與流程

    文檔序號:26100096發布日期:2021-07-30 18:10
    自動駕駛車輛的控制方法、裝置、設備以及存儲介質與流程

    本公開實施例涉及計算機領域,具體涉及自動駕駛和智能交通等人工智能技術領域,尤其涉及自動駕駛車輛的控制方法、裝置、設備以及存儲介質。



    背景技術:

    自動駕駛車輛可以依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置等協同合作,讓車載的電腦可以在沒有任何人類操作的情況下,自動安全地控制自動駕駛車輛。在現有自動駕駛車輛體系中,控制模塊是自動駕駛軟件系統執行上層決策規劃,并通過優化傳送至canbus(controllerareanetworkbus,串行總線系統)模塊最終執行的重要模塊??刂颇K直接關系著自動駕駛車輛的精度和體感。



    技術實現要素:

    本公開實施例提出了一種自動駕駛車輛的控制方法、裝置、設備以及存儲介質。

    第一方面,本公開實施例提出了一種自動駕駛車輛的控制方法,包括:獲取車輛的實時俯仰角度;獲取與實時俯仰角度對應的預測俯仰角度;基于實時俯仰角度和預測俯仰角度確定車輛的加速度;基于加速度控制車輛行駛。

    第二方面,本公開實施例提出了一種自動駕駛車輛的控制裝置,包括:第一獲取模塊,被配置成獲取車輛的實時俯仰角度;第二獲取模塊,被配置成獲取與實時俯仰角度對應的預測俯仰角度;確定模塊,被配置成基于實時俯仰角度和預測俯仰角度確定車輛的加速度;控制模塊,被配置成基于加速度控制車輛行駛。

    第三方面,本公開實施例提出了一種電子設備,包括:至少一個處理器;以及與至少一個處理器通信連接的存儲器;其中,存儲器存儲有可被至少一個處理器執行的指令,指令被至少一個處理器執行,以使至少一個處理器能夠執行如第一方面中任一實現方式描述的方法。

    第四方面,本公開實施例提出了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質,計算機指令用于使計算機執行如第一方面中任一實現方式描述的方法。

    第五方面,本公開實施例提出了一種計算機程序產品,包括計算機程序,計算機程序在被處理器執行時實現如第一方面中任一實現方式描述的方法。

    應當理解,本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征,也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

    附圖說明

    通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述,本公開的其它特征、目的和優點將會變得更明顯。附圖用于更好地理解本方案,不構成對本公開的限定。其中:

    圖1是本公開可以應用于其中的示例性系統架構圖;

    圖2是根據本公開的自動駕駛車輛的控制方法的一個實施例的流程圖;

    圖3是根據本公開的自動駕駛車輛的控制方法的另一個實施例的流程圖;

    圖4是根據本公開的自動駕駛車輛的控制方法的又一個實施例的流程圖;

    圖5是根據本公開的自動駕駛車輛的控制方法的再一個實施例的流程圖;

    圖6是根據本公開的自動駕駛車輛的控制裝置的一個實施例的結構示意圖;

    圖7是用來實現本公開實施例的自動駕駛車輛的控制方法的電子設備的框圖。

    具體實施方式

    以下結合附圖對本公開的示范性實施例做出說明,其中包括本公開實施例的各種細節以助于理解,應當將它們認為僅僅是示范性的。因此,本領域普通技術人員應當認識到,可以對這里描述的實施例做出各種改變和修改,而不會背離本公開的范圍和精神。同樣,為了清楚和簡明,以下的描述中省略了對公知功能和結構的描述。

    需要說明的是,在不沖突的情況下,本公開中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結合實施例來詳細說明本公開。

    圖1示出了可以應用本公開的自動駕駛車輛的控制方法或自動駕駛車輛的控制裝置的實施例的示例性系統架構100。

    如圖1所示,系統架構100可以包括終端設備101、102、103,網絡104和服務器105。網絡104用以在終端設備101、102、103和服務器105之間提供通信鏈路的介質。網絡104可以包括各種連接類型,例如有線、無線通信鏈路或者光纖電纜等等。

    用戶可以使用終端設備101、102、103通過網絡104與服務器105交互,以接收或發送動作信息等。終端設備101、102、103上可以安裝有各種客戶端應用,例如拍攝應用等等。

    終端設備101、102、103可以是硬件,也可以是軟件。當終端設備101、102、103為硬件時,可以是各種電子設備,包括但不限于智能手機、平板電腦、膝上型便攜計算機和臺式計算機等等。當終端設備101、102、103為軟件時,可以安裝在上述電子設備中。其可以實現成多個軟件或軟件模塊,也可以實現成單個軟件或軟件模塊。在此不做具體限定。

    服務器105可以提供各種服務。例如,服務器105可以對從終端設備101、102、103獲取到的俯仰角度進行分析和處理,并生成處理結果(例如加速度等)。

    需要說明的是,服務器105可以是硬件,也可以是軟件。當服務器105為硬件時,可以實現成多個服務器組成的分布式服務器集群,也可以實現成單個服務器。當服務器105為軟件時,可以實現成多個軟件或軟件模塊(例如用來提供分布式服務),也可以實現成單個軟件或軟件模塊。在此不做具體限定。

    需要說明的是,本公開實施例所提供的自動駕駛車輛的控制方法一般由服務器105執行,相應地,自動駕駛車輛的控制裝置一般設置于服務器105中。

    應該理解,圖1中的終端設備、網絡和服務器的數目僅僅是示意性的。根據實現需要,可以具有任意數目的終端設備、網絡和服務器。

    繼續參考圖2,其示出了根據本公開的自動駕駛車輛的控制方法的一個實施例的流程200。該自動駕駛車輛的控制方法包括以下步驟:

    步驟201,獲取車輛的實時俯仰角度。

    在本實施例中,自動駕駛車輛的控制方法的執行主體(例如圖1所示的服務器105)可以獲取車輛的實時俯仰角度。其中,俯仰角度(也即pitch角)可以表征車輛與路面之間的傾角,本實施例中的車輛指的是自動駕駛車輛。這里的實時俯仰角度可由車輛姿態傳感器采集得到,其中,車輛姿態傳感器通常為自動駕駛車輛自帶的傳感器,可以獲取自動駕駛車輛的車身姿態信息,例如車速、車的角速度等。

    需要說明的是,自動駕駛汽車(autonomousvehicles)又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動機器人,是一種通過電腦系統實現無人駕駛的智能汽車。其依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作,讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下,自動安全地操作機動車輛。

    步驟202,獲取與實時俯仰角度對應的預測俯仰角度。

    在本實施例中,上述執行主體可以獲取與實時俯仰角度對應的預測俯仰角度,其中,預測俯仰角度即為自動駕駛車輛的mpc(modelpredictivecontrol,模型預測控制)中輸出的預測點的俯仰角度。

    需要說明的是,由于在步驟201中已經獲取了車輛在當前位置的實時俯仰角度,但是同一個位置的實時俯仰角度可能與預測俯仰角度是不同的,實時俯仰角度與預測俯仰角度不同的情況下,可以及時調整當前車輛的參數,以實現對自動駕駛車輛的最優控制。

    步驟203,基于實時俯仰角度和預測俯仰角度確定車輛的加速度。

    在本實施例中,上述執行主體可以基于實時俯仰角度和預測俯仰角度確定車輛的加速度。如步驟202所說,上述執行主體可以根據車輛的實時俯仰角度和預測俯仰角度,可以確定車輛當前所處的路況。例如,若車輛持續在平穩路段上行駛,車輛與路面之間的傾角的變化量應當為恒定值,而若車輛持續在顛簸路段上行駛,則車輛與路面之間的傾角的變化量就會發生變化,如果道路有明顯的不平整且不平整路段較長,在自動駕駛車輛中乘坐的人員會感受到明顯的顛簸。所以,上述執行主體會基于實時俯仰角度和預測俯仰角度來對自動駕駛車輛的加速度進行控制,以優化在顛簸路段的自動駕駛體感。

    步驟204,基于加速度控制車輛行駛。

    在本實施例中,上述執行主體可以基于步驟203得到的加速度控制自動駕駛車輛行駛。例如,上述執行主體可以基于步驟203所確定的將要采用的加速度,生成行駛指令并輸出該行駛指令,如上述執行主體可以直接輸出包括將要采用的加速度的行駛指令。

    本公開實施例提供的自動駕駛車輛的控制方法,首先獲取車輛的實時俯仰角度;之后獲取與實時俯仰角度對應的預測俯仰角度;然后基于實時俯仰角度和預測俯仰角度確定車輛的加速度;最后基于加速度控制車輛行駛。本公開提供了一種自動駕駛車輛的控制方法,該方法能夠基于當前位置的實時俯仰角度和預測俯仰角度來確定當前車輛的加速度,并基于該加速度來控制車輛行駛,從而優化了自動駕駛車輛在顛簸路段的自動駕駛控制精度和體感。

    繼續參考圖3,圖3示出了根據本公開的自動駕駛車輛的控制方法的另一個實施例的流程300。該自動駕駛車輛的控制方法包括以下步驟:

    步驟301,獲取車輛的實時俯仰角度。

    步驟302,獲取與實時俯仰角度對應的預測俯仰角度。

    在本實施例的一些可選實施方式中,上述預測俯仰角度通過以下步驟得到:獲取車輛的當前位置信息;將當前位置信息與預先構建的地圖坐標點進行匹配;基于匹配結果確定預測俯仰角度。其中,車輛的當前位置信息的獲取方式可采用現有技術實現,這里不再贅述。

    這里的地圖是指高精度地圖,是指面向機器的供自動駕駛汽車使用的高精度地圖,絕對精度一般都會在亞米級,也就是1米以內的精度,例如20厘米以內,而且橫向的相對精度(比如,車道和車道、車道和車道線的相對位置精度)往往還要更高。并且高精度地圖不僅有高精度的坐標,同時還有準確的道路形狀,并且含有每個車道的坡度、曲率、航向、高程以及側傾的數據。同時,高精度地圖需要具備輔助完成實現高精度的定位位置功能,具備道路級別和車道級別的規劃能力,以及具備車道級別的引導能力。

    在這里,將獲取的車輛的當前位置信息與高精度地圖中的坐標點進行匹配,假設當前點的坐標為(x1,y1,z1),高精度地圖中的匹配點的坐標為(x2,y2,z2),從而確定高精度地圖中相匹配點的坐標,然后通過公式(1)計算得到預測俯仰角度,公式(1)如下所示:

    其中,θ即為預測俯仰角度,δx為x1-x2,δy為y1-y2,δz為z1-z2。

    步驟303,基于實時俯仰角度和預測俯仰角度確定車輛的加速度。

    步驟301-303與前述實施例的步驟201-203基本一致,具體實現方式可以參考前述對步驟201-203的描述,此處不再贅述。

    步驟304,獲取車輛的當前質量。

    在本實施例中,自動駕駛車輛的控制方法的執行主體(例如圖1所示的服務器105)可以獲取車輛的當前質量。當自動駕駛車輛為自動駕駛巴士車時,在該自動駕駛巴士車的行駛過程中,由于乘坐人員的不確定性(如到站上、下車),會導致自動駕駛車輛的整車質量有較大的波動,所以,本實施例中需要實時獲取自動駕駛車輛的當前質量。其中,可通過安裝在自動駕駛車輛上的載重傳感器采集車輛的當前質量。

    在本實施例的一些可選實施方式中,步驟304包括:獲取車輛的行駛參數信息;基于實時俯仰角度和行駛參數信息,計算得到車輛的當前質量。由于不是所有的自動駕駛車輛上都會安裝有載重傳感器,在自動駕駛車輛上沒有安裝載重傳感器的情況下,可以獲取車輛的行駛參數信息,行駛參數信息包括:輪邊扭矩、輪胎轉動半徑、輪胎側偏剛度、空氣阻力以及車速等,然后通過公式(2)計算得到車輛的當前質量,公式(2)如下所示:

    其中,m為車輛的當前質量,t為輪邊扭矩,r為輪胎轉動半徑,fair為空氣阻力,cr為輪胎側偏剛度,為車輛的速度,θ1為實時俯仰角度,g為重力加速度。

    由于現有方案中,一般會從imu(inertialmeasurementunit,慣性測量單元)傳感器直接獲取的當前位置點的pitch角,并在預瞄窗口內認為pitch角為常值。而在較為顛簸的路段,將pitch角仍認為是常值是不合理的。所以,本實施例中通過獲取時變道路的pitch角,并將基于獲取的pitch角來通過公式(2)來計算車輛的當前質量,從而達到自動駕駛車輛在顛簸路面下的控制自適應。

    需要說明的是,本公開對步驟304與步驟301-303的執行順序不做具體限定,也即步驟304可在步驟301-303的執行過程中執行,也可以在步驟301之前執行,還可以與步驟301-303中的任意步驟同時執行。

    步驟305,基于當前質量對加速度進行修正,得到修正加速度。

    在本實施例中,上述執行主體可以基于當前質量對加速度進行修正,得到修正加速度。對于不同質量的自動駕駛車輛,其所對應的加速度應該是不同的,這樣才能車輛的體感進行優化,所以,本實施例中,基于步驟304得到的車輛的當前質量對步驟303得到的加速度進行修正,從而到修正后的加速度,即修正加速度。例如,可以為不同質量設置對應的質量系數,當車輛當前質量對應的系數較大時,可以將當前加速度相對調節的大些,當車輛當前質量對應的系數較小時,可以將當前加速度調節的相對小一些,從而保證不同質量的自動駕駛車輛的體感。

    步驟306,基于修正加速度控制車輛行駛。

    在本實施例中,上述執行主體可以基于修正加速度控制車輛行駛。上述執行主體可以基于所確定的將要采用的修正加速度,生成行駛指令并輸出該行駛指令。

    從圖3中可以看出,與圖2對應的實施例相比,本實施例中的自動駕駛車輛的控制方法可以基于自動駕駛車輛的當前質量對得到的加速度進行修正,以得到修正加速度,并基于該修正加速度控制該車輛行駛,從而達到對不同質量的自動駕駛車輛的控制精度和體感進行優化。

    繼續參考圖4,圖4示出了根據本公開的自動駕駛車輛的控制方法的又一個實施例的流程400。該自動駕駛車輛的控制方法包括以下步驟:

    步驟401,獲取車輛的實時俯仰角度。

    步驟402,獲取與實時俯仰角度對應的預測俯仰角度。

    步驟403,基于實時俯仰角度和預測俯仰角度確定車輛的加速度。

    步驟404,獲取車輛的當前質量。

    步驟401-404與前述實施例的步驟301-304基本一致,具體實現方式可以參考前述對步驟301-304的描述,此處不再贅述。

    步驟405,將當前質量與預設的質量范圍進行匹配,得到質量參數。

    在本實施例中,自動駕駛車輛的控制方法的執行主體(例如圖1所示的服務器105)可以將自動駕駛車輛的當前質量與預設的質量范圍進行匹配,得到質量參數。其中,對于車輛質量,可以預先設置對應的三個預設值:空載、中載、重載,空載即為車輛當前為空或者所載乘客很少的狀態,將車輛空載的質量設為mlight;中載即為車輛當前所載乘客大約為車輛負荷乘客數的一半左右,將車輛中載的質量設為mmid;重載即為車輛當前所載乘客幾乎為車輛負荷乘客數的狀態,將車輛重載的質量設為mfull。將步驟404獲取的車輛的當前質量與預設的三個質量預設值進行匹配,從而確定當前質量對應的質量參數。

    步驟406,根據質量參數與預設的修正參數,對加速度進行修正,得到修正加速度。

    在本實施例中,上述執行主體可以根據步驟405得到的質量參數與預設的修正參數,對加速度進行修正,得到修正加速度。例如,可為每個質量預設值設置對應的修正參數,以使當車輛質量不同時,能夠基于與當前質量對應的修正參數來對當前加速度進行修正,從到修正加速度,從而針對不同質量的車輛的加速度進行修正,進而達到更優的體感。

    步驟407,基于修正加速度控制車輛行駛。

    在本實施例中,上述執行主體可以基于修正加速度來控制車輛行駛。步驟407與前述實施例的步驟306基本一致,具體實現方式可以參考前述對步驟306的描述,此處不再贅述。

    從圖4中可以看出,與圖3對應的實施例相比,本實施例中的自動駕駛車輛的控制方法先將自動駕駛車輛的當前質量與預設的質量范圍進行匹配,得到質量參數;然后根據該質量參數與對應的修正參數,對加速度進行修正,從而得到修正加速度。該方法能夠更精準地對不同質量下的自動駕駛車輛的加速度進行修正,從而以修正后的、最優加速度對該自動駕駛車輛進行控制,進而達到更優的體感。

    繼續參考圖5,圖5示出了根據本公開的自動駕駛車輛的控制方法的再一個實施例的流程500。該自動駕駛車輛的控制方法包括以下步驟:

    步驟501,獲取車輛的實時俯仰角度。

    步驟502,獲取與實時俯仰角度對應的預測俯仰角度。

    步驟503,基于實時俯仰角度和預測俯仰角度確定車輛的加速度。

    步驟504,獲取車輛的當前質量。

    步驟505,將當前質量與預設的質量范圍進行匹配,得到質量參數。

    步驟501-505與前述實施例的步驟401-405基本一致,具體實現方式可以參考前述對步驟401-405的描述,此處不再贅述。

    步驟506,確定車輛的行駛狀態。

    在本實施例中,自動駕駛車輛的控制方法的執行主體(例如圖1所示的服務器105)可以確定車輛的行駛狀態,其中,行駛狀態包括起步狀態或停車狀態。

    由于通過mpc可輸出車輛當前規劃的加速度和速度,還可以獲取車輛當前的加速度和速度,之后可通過判斷車輛當前加速度、當前速度以及規劃加速度、規劃速度是否在起步狀態下預設的閾值范圍內,如果在,則該車輛為起步狀態。

    相應的,可通過判斷車輛當前加速度、當前速度以及規劃加速度、規劃速度是否在停車狀態下預設的閾值范圍內,如果在,則該車輛為停車狀態。本實施例中可以對不同行駛狀態的車輛的加速度進行調整。

    若車輛的行駛狀態為起步狀態,則執行步驟507-508,若車輛的行駛狀態為停車狀態,則直接執行步驟509。

    步驟507,根據質量參數與對應的預設加速度衰減值,計算得到車輛在當前質量下的加速度衰減值。

    在本實施例中,上述執行主體可以根據質量參數與對應的預設加速度衰減值,計算得到車輛在當前質量下的加速度衰減值,其中,加速度衰減值用來防止猛加速、急加速情況的出現。例如,可為每個質量預設值設置對應的加速度衰減值(decay),mlight對應的加速度衰減值為decaylight,mmid對應的加速度衰減值為decaymid,mfull對應的加速度衰減值為decayfull,通過確定的當前質量的質量參數與上述預設加速度衰減值,通過一階線性差值的方法找到當前乘車質量m對應的decay。

    例如:m∈[mlight,mmid],則通過以下公式(3)和(4)可計算得m對應的decay。

    decay=k*(m-mlight)+decaylight(4)

    通過計算可以得到當前質量m對應的加速度衰減值decay。

    步驟508,根據加速度衰減值對加速度進行修正,計算得到修正加速度,即起步加速度。

    在本實施例中,上述執行主體可以基于步驟507得到的加速度衰減值對加速度進行修正,從而得到修正后的加速度,也即起步加速度。在本實施例中,模型預測控制器可以計算輸出當前的最優加速度acc,以及預熱加速度補償值accwarmup,accwarmup是用來克服靜摩擦力的,防止車輛無法前進,基于公式(5)可以計算得到起步加速度accoutput,公式(5)如下所示:

    accoutput=decay*acc+accwarmup(5)

    通過上述步驟,可以基于質量參數與對應的加速度衰減值,計算得到車輛在當前質量下的加速度衰減值,并根據該加速度衰減值對加速度進行修正,從而得到起步加速度,以防止起步階段猛加速、急加速情況的出現,進而提升自動駕駛車輛的體感。

    步驟509,根據質量參數與對應的預設加速度變化率,對加速度進行修正,得到修正加速度,即停車加速度。

    在本實施例中,上述執行主體可以根據質量參數與對應的預設加速度變化率,對加速度進行修正,得到修正加速度,即停車加速度,從而為停車狀態的車輛的加速度進行相應調整。

    在本實施例中,可以為每個質量預設值預先設置對應的加速度變化率,然后基于質量參數對應的加速度變化率對加速度進行修正,從而得到停車加速度。例如,可為每個質量預設值設置對應的加速度變化率(acc_change_rate),再確定與當前質量的質量參數對應的acc_change_rate,并使用該acc_change_rate來控制車輛的加速度。

    在本實施例的一些可選實施方式中,步驟509包括:獲取車輛的當前速度;基于當前速度得到對應的預設加速度值;根據質量參數、對應的預設加速度變化率以及預設加速度值,確定停車加速度。例如,可獲取車輛的當前速度,并判斷當前速度是否滿足預設條件,若滿足,則將加速度設置為對應的預設加速度值,再基于質量參數、對應的預設加速度變化率以及預設加速度值,來確定停車加速度。

    作為一個示例,可以預先設置輕剎車加速度值(soft_brake_acc),然后獲取自動駕駛車輛的當前速度,判斷當前速度是否在預設的完全停止速度與預設的輕剎車速度之間,若在,則將加速度設置為的預設的soft_brake_acc,再基于質量參數、對應的預設加速度變化率以及soft_brake_acc,來確定停車加速度。

    作為另一個示例,可以預先設置完全停止速度(complete_stop_speed),然后獲取自動駕駛車輛的當前速度,判斷當前速度是否低于complete_stop_speed,若低于,則說明自動駕駛車輛已經進入到剎停前的最后階段,那么將加速度設置為的預設的剎停前加速度,再基于質量參數、對應的預設加速度變化率以及剎停前加速度,來確定停車加速度。

    步驟510,基于修正加速度控制車輛行駛。

    在本實施例中,上述執行主體可以基于修正加速度來控制車輛行駛。步驟510與前述實施例的步驟407基本一致,具體實現方式可以參考前述對步驟407的描述,此處不再贅述。

    從圖5中可以看出,與圖4對應的實施例相比,本實施例中的自動駕駛車輛的控制方法可以對不同行駛狀態的自動駕駛車輛的加速度進行控制,以基于起步狀態和停車狀態的控制參數作相對于質量的自適應方案,從而提升自動駕駛車輛進站出站場景下的控制精度和體感。

    進一步參考圖6,作為對上述各圖所示方法的實現,本公開提供了一種自動駕駛車輛的控制裝置的一個實施例,該裝置實施例與圖2所示的方法實施例相對應,該裝置具體可以應用于各種電子設備中。

    如圖6所示,本實施例的自動駕駛車輛的控制裝置600可以包括:第一獲取模塊601、第二獲取模塊602、確定模塊603和控制模塊604。其中,第一獲取模塊601,被配置成獲取車輛的實時俯仰角度;第二獲取模塊602,被配置成獲取與實時俯仰角度對應的預測俯仰角度;確定模塊603,被配置成基于實時俯仰角度和預測俯仰角度確定車輛的加速度;控制模塊604,被配置成基于加速度控制車輛行駛。

    在本實施例中,自動駕駛車輛的控制裝置600中:第一獲取模塊601、第二獲取模塊602、確定模塊603和控制模塊604的具體處理及其所帶來的技術效果可分別參考圖2對應實施例中的步驟201-204的相關說明,在此不再贅述。

    在本實施例的一些可選的實現方式中,控制模塊包括:獲取子模塊,被配置成獲取車輛的當前質量;修正子模塊,被配置成基于當前質量對加速度進行修正,得到修正加速度;控制子模塊,被配置成基于修正加速度控制車輛行駛。

    在本實施例的一些可選的實現方式中,獲取子模塊包括:獲取單元,被配置成獲取車輛的行駛參數信息;計算單元,被配置成基于實時俯仰角度和行駛參數信息,計算得到車輛的當前質量。

    在本實施例的一些可選的實現方式中,修正子模塊包括:匹配單元,被配置成將當前質量與預設的質量范圍進行匹配,得到質量參數;修正單元,被配置成根據質量參數與預設的修正參數,對加速度進行修正,得到修正加速度。

    在本實施例的一些可選的實現方式中,在車輛為起步狀態的情況下,修正加速度包括起步加速度,修正單元包括:第一計算子單元,被配置成根據質量參數與對應的預設加速度衰減值,計算得到車輛在當前質量下的加速度衰減值;第二計算子單元,被配置成根據加速度衰減值對加速度進行修正,計算得到起步加速度。

    在本實施例的一些可選的實現方式中,在車輛為停車狀態的情況下,修正加速度包括停車加速度,修正單元包括:修正子單元,被配置成根據質量參數與對應的預設加速度變化率,對加速度進行修正,得到停車加速度。

    根據本公開的實施例,本公開還提供了一種電子設備、一種可讀存儲介質和一種計算機程序產品。

    圖7示出了可以用來實施本公開的實施例的示例電子設備700的示意性框圖。電子設備旨在表示各種形式的數字計算機,諸如,膝上型計算機、臺式計算機、工作臺、個人數字助理、服務器、刀片式服務器、大型計算機、和其它適合的計算機。電子設備還可以表示各種形式的移動裝置,諸如,個人數字處理、蜂窩電話、智能電話、可穿戴設備和其它類似的計算裝置。本文所示的部件、它們的連接和關系、以及它們的功能僅僅作為示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公開的實現。

    如圖7所示,設備700包括計算單元701,其可以根據存儲在只讀存儲器(rom)702中的計算機程序或者從存儲單元708加載到隨機訪問存儲器(ram)703中的計算機程序,來執行各種適當的動作和處理。在ram703中,還可存儲設備700操作所需的各種程序和數據。計算單元701、rom702以及ram703通過總線704彼此相連。輸入/輸出(i/o)接口705也連接至總線704。

    設備700中的多個部件連接至i/o接口705,包括:輸入單元706,例如鍵盤、鼠標等;輸出單元707,例如各種類型的顯示器、揚聲器等;存儲單元708,例如磁盤、光盤等;以及通信單元709,例如網卡、調制解調器、無線通信收發機等。通信單元709允許設備700通過諸如因特網的計算機網絡和/或各種電信網絡與其他設備交換信息/數據。

    計算單元701可以是各種具有處理和計算能力的通用和/或專用處理組件。計算單元701的一些示例包括但不限于中央處理單元(cpu)、圖形處理單元(gpu)、各種專用的人工智能(ai)計算芯片、各種運行機器學習模型算法的計算單元、數字信號處理器(dsp)、以及任何適當的處理器、控制器、微控制器等。計算單元701執行上文所描述的各個方法和處理,例如自動駕駛車輛的控制方法。例如,在一些實施例中,自動駕駛車輛的控制方法可被實現為計算機軟件程序,其被有形地包含于機器可讀介質,例如存儲單元708。在一些實施例中,計算機程序的部分或者全部可以經由rom702和/或通信單元709而被載入和/或安裝到設備700上。當計算機程序加載到ram703并由計算單元701執行時,可以執行上文描述的自動駕駛車輛的控制方法的一個或多個步驟。備選地,在其他實施例中,計算單元701可以通過其他任何適當的方式(例如,借助于固件)而被配置為執行自動駕駛車輛的控制方法。

    本文中以上描述的系統和技術的各種實施方式可以在數字電子電路系統、集成電路系統、場可編程門陣列(fpga)、專用集成電路(asic)、專用標準產品(assp)、芯片上系統的系統(soc)、負載可編程邏輯設備(cpld)、計算機硬件、固件、軟件、和/或它們的組合中實現。這些各種實施方式可以包括:實施在一個或者多個計算機程序中,該一個或者多個計算機程序可在包括至少一個可編程處理器的可編程系統上執行和/或解釋,該可編程處理器可以是專用或者通用可編程處理器,可以從存儲系統、至少一個輸入裝置、和至少一個輸出裝置接收數據和指令,并且將數據和指令傳輸至該存儲系統、該至少一個輸入裝置、和該至少一個輸出裝置。

    用于實施本公開的方法的程序代碼可以采用一個或多個編程語言的任何組合來編寫。這些程序代碼可以提供給通用計算機、專用計算機或其他可編程數據處理裝置的處理器或控制器,使得程序代碼當由處理器或控制器執行時使流程圖和/或框圖中所規定的功能/操作被實施。程序代碼可以完全在機器上執行、部分地在機器上執行,作為獨立軟件包部分地在機器上執行且部分地在遠程機器上執行或完全在遠程機器或服務器上執行。

    在本公開的上下文中,機器可讀介質可以是有形的介質,其可以包含或存儲以供指令執行系統、裝置或設備使用或與指令執行系統、裝置或設備結合地使用的程序。機器可讀介質可以是機器可讀信號介質或機器可讀儲存介質。機器可讀介質可以包括但不限于電子的、磁性的、光學的、電磁的、紅外的、或半導體系統、裝置或設備,或者上述內容的任何合適組合。機器可讀存儲介質的更具體示例會包括基于一個或多個線的電氣連接、便攜式計算機盤、硬盤、隨機存取存儲器(ram)、只讀存儲器(rom)、可擦除可編程只讀存儲器(eprom或快閃存儲器)、光纖、便捷式緊湊盤只讀存儲器(cd-rom)、光學儲存設備、磁儲存設備、或上述內容的任何合適組合。

    為了提供與用戶的交互,可以在計算機上實施此處描述的系統和技術,該計算機具有:用于向用戶顯示信息的顯示裝置(例如,crt(陰極射線管)或者lcd(液晶顯示器)監視器);以及鍵盤和指向裝置(例如,鼠標或者軌跡球),用戶可以通過該鍵盤和該指向裝置來將輸入提供給計算機。其它種類的裝置還可以用于提供與用戶的交互;例如,提供給用戶的反饋可以是任何形式的傳感反饋(例如,視覺反饋、聽覺反饋、或者觸覺反饋);并且可以用任何形式(包括聲輸入、語音輸入或者、觸覺輸入)來接收來自用戶的輸入。

    可以將此處描述的系統和技術實施在包括后臺部件的計算系統(例如,作為數據服務器)、或者包括中間件部件的計算系統(例如,應用服務器)、或者包括前端部件的計算系統(例如,具有圖形用戶界面或者網絡瀏覽器的用戶計算機,用戶可以通過該圖形用戶界面或者該網絡瀏覽器來與此處描述的系統和技術的實施方式交互)、或者包括這種后臺部件、中間件部件、或者前端部件的任何組合的計算系統中??梢酝ㄟ^任何形式或者介質的數字數據通信(例如,通信網絡)來將系統的部件相互連接。通信網絡的示例包括:局域網(lan)、廣域網(wan)和互聯網。

    計算機系統可以包括客戶端和服務器??蛻舳撕头掌饕话氵h離彼此并且通常通過通信網絡進行交互。通過在相應的計算機上運行并且彼此具有客戶端-服務器關系的計算機程序來產生客戶端和服務器的關系。服務器可以是云服務器,又稱為云計算服務器或云主機,是云計算服務體系中的一項主機產品,以解決傳統物理主機與虛擬專用服務器(vps,virtualprivateserver)服務中存在的管理難度大,業務擴展性弱的缺陷。

    應該理解,可以使用上面所示的各種形式的流程,重新排序、增加或刪除步驟。例如,本發公開中記載的各步驟可以并行地執行也可以順序地執行也可以不同的次序執行,只要能夠實現本公開公開的技術方案所期望的結果,本文在此不進行限制。

    上述具體實施方式,并不構成對本公開保護范圍的限制。本領域技術人員應該明白的是,根據設計要求和其他因素,可以進行各種修改、組合、子組合和替代。任何在本公開的精神和原則之內所作的修改、等同替換和改進等,均應包含在本公開保護范圍之內。

    再多了解一些
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