[发明专利]一种无人驾驶设备的控制方法及装置

权利要求书

1.一种无人驾驶设备的控制方法，其特征在于，包括：

获取目标设备当前的行驶数据，所述行驶数据包括行驶状态、横向控制量和纵向控制量；

获取以行驶数据为变量的车辆动态模型，作为目标设备的第一控制函数；

确定在所述变量的取值为所述当前的行驶数据的邻域时，近似第一控制函数的第二控制函数，其中，所述第二控制函数以行驶数据为变量，求解所述第二控制函数中变量的计算量小于求解所述第一控制函数中变量的计算量；

通过所述第二控制函数，预测在当前的行驶数据条件下，所述目标设备的未来行驶状态；

在第一约束函数的约束下，确定使未来行驶状态与参考行驶状态之间的差异最小的未来横向控制量和未来纵向控制量，并以未来横向控制量和未来纵向控制量控制所述目标设备，其中，所述第一约束函数的约束变量至少包括同时被横向控制量及纵向控制量影响的行驶状态。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二控制函数是线性函数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预测在当前的行驶数据条件下，所述目标设备的未来行驶状态，具体包括：

针对每一未来时刻，预测在上一时刻的行驶数据条件下，所述目标设备在该未来时刻的行驶状态，作为所述目标设备在该未来时刻的未来行驶状态。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，以未来横向控制量和未来纵向控制量控制所述目标设备之后，所述方法还包括：

在经过预设时长后，重新获取目标设备当前的行驶数据，确定未来横向控制量和未来纵向控制量，并以未来横向控制量和未来纵向控制量控制所述目标设备；

以未来横向控制量和未来纵向控制量控制所述目标设备，具体包括：

在未来的所述预设时长内，以未来横向控制量和未来纵向控制量，控制所述目标设备。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定第一约束函数之后，所述方法还包括：

确定在所述约束变量的取值为所述当前的行驶数据的领域时，近似第一约束函数的第二约束函数，其中，所述第二约束函数为以行驶数据为约束变量的线性函数，所述第二约束函数的约束变量至少包括同时被横向控制量及纵向控制量影响的行驶状态；

在所述第一约束函数的约束下，确定使未来行驶状态与参考行驶状态之间的差异最小的未来横向控制量和未来纵向控制量，具体包括：

在所述第二约束函数的约束下，确定使未来行驶状态与参考行驶状态之间的差异最小的未来横向控制量和未来纵向控制量。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，确定所述第二约束函数之后，所述方法还包括：

针对每一未来时刻，确定出该未来时刻各约束变量在所述第二约束函数约束下的取值范围；

在所述第二约束函数的约束下，确定使未来行驶状态与参考行驶状态之间的差异最小的未来横向控制量和未来纵向控制量，具体包括：

在各未来时刻的各未来横向控制量和各未来纵向控制量的取值范围内，确定使未来行驶状态与参考行驶状态之间的差异最小的未来横向控制量和未来纵向控制量。

7.如权利要求1～6任一所述的方法，其特征在于，确定使未来行驶状态与参考行驶状态之间的差异最小的未来横向控制量和未来纵向控制量，具体包括：

将横向上的未来行驶状态与横向上的参考行驶状态之间的差异作为第一损失，将纵向上的未来行驶状态与纵向上的参考行驶状态的差异作为第二损失，确定至少包括第一损失和第二损失的第三损失；

以所述第三损失最小为目标，确定未来的横向控制量和纵向控制量。