[发明专利]一种服务器、智能车转向控制方法、装置、介质及智能车

说明书

本申请公开了一种服务器、智能车转向控制方法、装置、介质及一种智能车，包括：获取基准数据以及目标智能车的运动状态参数；其中，基准数据包括基准的传感数据和控制量数据；确定基础转向控制算法和期望行进轨迹，并根据所述期望行进轨迹、所述基准数据和所述运动状态参数优化基础转向控制算法，得到目标智能车在目标车速下对应的优化后转向控制算法；利用优化后转向控制算法控制目标智能车转向。也即，本发明充分利用云端的计算能力自动实现转向控制算法的优化，避免了人工整定算法参数的过程，减少整定算法参数的时间与人力成本，进而提高了智能车提速的效率，并且提高智能车的行进速度，使智能车更加符合实际场景的需求，更快更准的执行任务。

技术领域

本发明涉及智能车技术领域，特别涉及一种云端服务器、智能车转向控制方法、装置、存储介质及一种智能车。

背景技术

当前时代下，关于智能车的研究和产品层出不穷，如电磁循迹车、光电循迹车、基于物联网的智能车管理系统、智能车转向模型等。普遍的来说，与云端结合性强的，与实际智能车辆结合性弱；与实际智能车辆结合性强的，则与云端结合性弱。此外，在智能车辆实物制造方面的研究已经有附加各种功能的智能车，如自动喷洒农药的电磁循迹车、自动灭火的光电循迹车等，这些车辆大多速度较慢。

现有技术中，通常都是在速度较慢的前提下对智能车的控制转向进行优化等，导致执行任务速度较慢，效率低下。在速度较高的情况下，转向控制算法容易出现比较大的误差，智能车在执行任务的过程中，速度过快也会导致智能车行进轨迹出现飘移甚至完全偏离路线的问题，并且智能车的提速需要繁杂的工作去整定各种控制参数。鉴于此，如何解决上述问题是本领域技术人员需要重点关注的。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种云端服务器、智能车转向控制方法、装置、存储介质及一种智能车，能够利用云端的计算功能自动完成智能车转向控制算法的优化，提高了智能车行进时提速的效率。其具体方案如下：

第一方面，本发明公开了一种智能车转向控制方法，包括：

获取基准数据以及目标智能车的运动状态参数；其中，所述基准数据包括基准的传感数据和控制量数据；

确定基础转向控制算法和期望行进轨迹，并根据所述期望行进轨迹、所述基准数据和所述运动状态参数优化所述基础转向控制算法，得到所述目标智能车在目标车速下对应的优化后转向控制算法；

利用所述优化后转向控制算法控制所述目标智能车转向。

可选的，所述根据所述期望行进轨迹、所述基准数据和所述运动状态参数优化所述基础转向控制算法，得到所述目标智能车在目标车速下对应的优化后转向控制算法，包括：

S101：确定当前车速下的预设动力学模型和基础转向控制算法，根据所述基础转向控制算法、所述基准数据和所述运动状态参数，利用最优化方法对所述预设动力学模型进行优化；

S102：利用优化后动力学模型和所述期望行进轨迹优化所述基础转向控制算法；

S103：判断优化后的转向控制算法对应的车速是否达到所述目标车速；

S104：若是，则得到所述目标智能车在目标车速下对应的优化后转向控制算法；

S105：若否，则将优化后的转向控制算法对应的车速作为所述当前车速，并进入S101。

可选的，所述获取基准数据，包括：

获取预设智能车上传感器采集到的所述预设智能车在跑道上行进时的传感数据和控制量数据；其中，所述传感数据包括所述预设智能车的车速以及行进轨迹与跑道的重合度，所述控制量数据包括控制所述预设智能车速度的速度控制数据以及控制所述预设智能车转向的转向控制数据。

可选的，所述获取预设智能车上传感器采集到的所述预设智能车在跑道上行进时的传感数据和控制量数据，包括：