[发明专利]用于自动驾驶车辆的速度控制参数估计方法、介质和系统

权利要求书

1.一种用于操作自动驾驶车辆（ADV）的计算机实施的方法，所述方法包括：

响应于基于目标速度发出的速度控制命令，将所述自动驾驶车辆的预期速度和实际速度之间的差异确定为第一反馈参数，其中，所述预期速度基于所述目标速度通过动力传动系统参考模型来计算；

通过将基于从多个车辆捕获的驾驶统计数据离线训练的机器学习算法应用于实时获得的输入参数的集合来确定第二反馈参数，所述输入参数的集合表示所述自动驾驶车辆在时间点处的驾驶环境；

基于所述第一反馈参数、所述第二反馈参数和作为第三反馈参数的所述速度控制命令，动态地调整发出所述速度控制命令的速度控制器的控制参数，其中，所述第一反馈参数、所述第二反馈参数和所述第三反馈参数中的每个均与单独的权重因子相关联；以及

基于调整后的所述速度控制器的控制参数，生成用于后续命令循环的后续速度控制命令。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述速度控制命令表示在先命令循环的在先速度控制命令，以用于下一命令循环的下一速度控制命令。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述速度控制命令包括最大油门命令值的油门百分比。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述动力传动系统参考模型基于与所述自动驾驶车辆相关联的发动机、变速器、传动系参数来创建。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输入参数的集合包括在所述时间点处测量的天气状况、道路状况、风阻、地图位置、车辆重量或轮胎压力中的至少一个。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述输入参数的集合还包括在所述时间点处乘坐在所述自动驾驶车辆中的乘客的用户驾驶偏好。

7.一种非暂时性机器可读介质，其中存储有指令，所述指令在由处理器执行时使所述处理器执行操作，所述操作包括：

响应于基于目标速度发出的速度控制命令，将自动驾驶车辆的预期速度和实际速度之间的差异确定为第一反馈参数，其中，所述预期速度基于所述目标速度通过动力传动系统参考模型来计算；

通过将基于从多个车辆捕获的驾驶统计数据离线训练的机器学习算法应用于实时获得的输入参数的集合来确定第二反馈参数，所述输入参数的集合表示所述自动驾驶车辆在时间点处的驾驶环境；

基于所述第一反馈参数、所述第二反馈参数和作为第三反馈参数的所述速度控制命令，动态地调整发出所述速度控制命令的速度控制器的控制参数，其中，所述第一反馈参数、所述第二反馈参数和所述第三反馈参数中的每个均与单独的权重因子相关联；以及

基于所述速度控制器的调整后的控制参数，生成用于后续命令循环的后续速度控制命令。

8.根据权利要求7所述的机器可读介质，其中，所述速度控制命令表示在先命令循环的在先速度控制命令，以用于下一命令循环的下一速度控制命令。

9.根据权利要求8所述的机器可读介质，其中，所述速度控制命令包括最大油门命令值的油门百分比。

10.根据权利要求7所述的机器可读介质，其中，所述动力传动系统参考模型基于与所述自动驾驶车辆相关联的发动机、变速器、传动系参数来创建。

11.根据权利要求7所述的机器可读介质，其中，所述输入参数的集合包括在所述时间点处测量的天气状况、道路状况、风阻、地图位置、车辆重量或轮胎压力中的至少一个。

12.根据权利要求11所述的机器可读介质，其中，所述输入参数的集合还包括在所述时间点处乘坐在所述自动驾驶车辆中的乘客的用户驾驶偏好。