[发明专利]一种轨迹跟踪控制方法、装置及无人驾驶车辆

说明书

本申请公开了一种轨迹跟踪控制方法、装置及无人驾驶车辆，轨迹跟踪控制方法包括：获取所述无人驾驶车辆的第一状态信息；所述第一状态信息包括指示第一时刻所述无人驾驶车辆与期望轨迹的位置偏差量；将所述第一状态信息输入至长短期记忆神经网络，获得所述长短期记忆神经网络输出的第一控制量；依据预测的一段时间内的多个所述第一状态信息评价所述第一控制量，当评价结果为好评时，控制所述无人驾驶车辆根据所述第一控制量执行动作，实现轨迹跟踪。利用长短期记忆神经网络输出控制量并对长短期记忆神经网络输出的结果进行预测评价，防止出现危险动作情况，提高了轨迹跟踪控制的安全性、鲁棒性和稳定性。

技术领域

本申请涉及无人驾驶技术领域，具体涉及一种轨迹跟踪控制方法、装置及无人驾驶车辆。

背景技术

无人驾驶车辆是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并根据感知的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶的智能系统。轨迹跟踪控制是车辆自动转向过程中的基本控制问题之一，它要求无人驾驶车辆在指定的时间到达给定的或规划的轨迹点。目前，轨迹跟踪控制算法主要有基于跟踪误差反馈控制以及基于车辆动力学模型控制。基于跟踪误差反馈控制主要是由跟踪误差乘以一个比例系数来得到控制量，控制量包括油门刹车和方向盘转角，代表算法有PID(比例-积分-微分控制器)，LQR(Linear Quadratic Regulator，线性二次型调节器)等。而基于车辆动力学模型控制是选择一个动作，预测未来一段时间的跟踪误差，优化选择的动作，使得预测的跟踪误差最小。

这两种算法都有其缺点，比如，基于跟踪误差反馈控制参数难以调节，无法适应所有场景；基于车辆动力学模型控制的缺点是无法精确建模车辆动力学模型，导致控制效果有限；对不同场景的适应性不同，比如曲率较小的轨迹跟踪效果好，但是曲率较大时跟踪效果变差。

因此，有必要对轨迹跟踪控制进行改进。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种轨迹跟踪控制方法、装置及无人驾驶车辆，无需进行车辆动力学建模，使无人驾驶车辆不断探索自我学习，适应各种新环境，并且使动作输出更加稳定，平顺。

根据本申请的一个方面，提供了一种轨迹跟踪控制方法，应用于无人驾驶车辆，包括：

获取所述无人驾驶车辆的第一状态信息；所述第一状态信息包括指示第一时刻所述无人驾驶车辆与期望轨迹的位置偏差量；

将所述第一状态信息输入至长短期记忆神经网络，获得所述长短期记忆神经网络输出的第一控制量；

依据预测的一段时间内的多个所述第一状态信息评价所述第一控制量，当评价结果为好评时，控制所述无人驾驶车辆根据所述第一控制量执行动作，实现轨迹跟踪。

根据本申请的另一个方面，提供了一种轨迹跟踪控制装置，应用于无人驾驶车辆，包括：

状态获取模块，用于获取所述无人驾驶车辆内的期望轨迹的第一状态信息，所述第一状态信息包括指示第一时刻所述期望轨迹与所述无人驾驶车辆的位置偏差量；

控制量获取模块，用于将所述第一状态信息输入至长短期记忆神经网络，获得所述长短期记忆神经网络输出的第一控制量；

跟踪控制模块，用于依据预测的一段时间内的多个所述第一状态信息评价所述第一控制量，当评价结果为好评时，控制所述无人驾驶车辆根据所述第一控制量执行动作，实现轨迹跟踪。

根据本申请的又一个方面，提供了一种无人驾驶车辆，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有可执行代码；

所述处理器，执行所述可执行代码时实现本申请一个方面所述的方法。

根据本申请的再一个方面，提供了一种非瞬时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请一个方面所述的方法。