[发明专利]一种无人驾驶设备的控制方法及装置

说明书

本说明书公开了一种无人驾驶设备的控制方法及装置，通过对所构建出的车辆动态模型，在变量的取值为所获取的目标设备当前的行驶数据时进行近似，获得在同时包含以横、纵控制量为变量的第二控制函数，根据该第二控制函数，对目标设备的未来行驶状态进行预测，并以所预测出的未来行驶状态与参考行驶状态之间的差异最小为目标，确定出用于控制目标设备的未来横向控制量和未来纵向控制量。由于第二控制函数既同时以横、纵向控制量为变量，求解变量的计算量又较小，因此在对目标设备进行控制时，既保证了对目标设备运动的描述以及控制量求解的准确性，又保证了对目标设备控制的即时性。

技术领域

本说明书涉及无人驾驶领域，尤其涉及一种无人驾驶设备的控制方法及装置。

背景技术

目前，在对无人驾驶设备进行控制时，通常是先为无人驾驶设备规划出未来一段时间的规划轨迹，并根据该规划轨迹对无人驾驶设备进行控制，使无人驾驶设备尽量按照该规划轨迹行驶。

对无人驾驶设备的控制主要包括纵向控制(如油门或刹车等)和横向控制(如方向盘的转角等)。在现有技术中，一般先确定出无人驾驶设备在未来一段时间的纵向控制量，再根据所确定出的纵向控制量，为无人驾驶设备确定出未来一段时间的横向控制量。

这是由于在确定横向控制量时，若纵向控制量不是确定的数值，而是变量，此时即使以简单的车辆动态模型来对车辆运动进行描述的情况下，控制量的求解也必然是对非线性优化问题的求解，计算时间较长，难以保证对无人驾驶设备控制的即时性。

但采用先确定出纵向控制量，再根据纵向控制量确定出横向控制量的方法实现对无人驾驶设备的控制，则必然需要对横、纵控制进行独立的建模，也就是说，在对纵向控制量进行求解的过程中，需建立以纵向控制量不受横向控制量的影响为前提的车辆动态模型，这种简化的车辆动态模型是可以描述大多数驾驶场景的。

但由于车辆是一个强耦合的非线性系统，车辆的纵向运动和横向运动存在很强的耦合关系，耦合效应包含三类：运动学耦合、轮胎力耦合以及载荷转移耦合，例如轮胎力耦合可以体现在，当车辆转弯时，转向轮的侧偏力在纵向上存在分量，从而会对纵向加速度产生影响，而这种耦合关系无法被以纵向控制量不受横向控制量的影响为前提的车辆动态模型所描述，限制了对车辆运动描述的准确性。

发明内容

本说明书实施例提供一种无人驾驶设备的控制方法、装置、存储介质及电子设备，以部分解决上述现有技术存在的问题。

本说明书实施例采用下述技术方案：

本说明书提供的一种无人驾驶设备的控制方法，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；

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。

可选地，所述第二控制函数是线性函数。

可选地，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。

可选地，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：