[发明专利]一种实现车辆控制的方法、装置、计算机存储介质及终端

权利要求书

1.一种实现车辆控制的方法，包括：

根据按照预设采样周期采集的第二车辆的第二运行信息，确定第二车辆的移动区域范围信息；

根据确定的第二车辆的移动区域范围信息和第一车辆的第一运行信息，计算第二车辆的位置不确定性的势场值；

求解同时满足势场值和第一车辆的三自由度车辆模型的车辆控制信息；

根据求解获得的车辆控制信息对第一车辆的运行进行控制；

其中，所述第一车辆为运行中的自动驾驶车辆；所述第二车辆为距离所述第一车辆预设距离的车辆；所述第二运行信息包括：第二位置信息和第二速度信息；所述第一运行信息包括以下一项或任意组合：第一位置信息、第一速度信息、航向角、前轮转角、前轮转矩和横摆角速度；所述确定第二车辆的移动区域范围信息，包括：利用扩展卡尔曼滤波算法对所述第二运行信息进行运算，获得下一时刻所述第二车辆的位置的后验估计值与不确定性方差后验估计值；根据获得的所述位置的后验估计值与所述不确定性方差后验估计值，统计得到所述移动区域范围信息；所述下一时刻包括：距离当前时刻预设时长的时刻；所述获得下一时刻所述第二车辆的位置的后验估计值与不确定性方差后验估计值，包括：

建立所述第二车辆的车辆运动学模型s_t+1＝Fs_t+Bc_t和车辆状态观测模型z_t＝Hs_t+q_t；

基于扩展卡尔曼滤波算法计算所述第二车辆的先验状态估计值s_pt与先验协方差值P_t为：

s_pt＝Fs_p(t-1)+Bc_t；

根据计算获得的计算所述第二车辆的先验状态估计值s_pt与先验协方差值P_t，计算所述第二车辆的状态后验估计值和协方差后验估计值为：

s_t＝[x_t，y_t，φ_t，v_st]^T，表示当前时刻t所述第二车辆的状态；x_t表示所述第二车辆在全局坐标系下的横坐标；y_t表示所述第二车辆在全局坐标系下的纵坐标；φ_t表示所述第二车辆的航向角；c_t＝[v_st，w_st]^T，表示当前时刻t所述第二车辆的输入，v_st表示所述第二车辆的速度；w_st表示所述第二车辆的横摆角速度；c_t服从均值为方差为的正态分布N；dt表示所述采样周期；H为观测矩阵；q_t表示观测噪声；车辆状态观测模型服从均值为0，方差为的正态分布；为t-1时刻的协方差后验估计值；z_0t为所述第二车辆位置的传感器测量值；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述移动区域范围信息为PSB，PSB的计算公式为：

其中，所述所述所述θ＝tan^-1(MaxEigvec(y)/MaxEigvec(x))，所述表示所述协方差后验估计值的最大特征值，所述表示所述协方差后验估计值的最小特征值，所述tan^-1表示反正切函数，所述χ²表示卡方分布的统计特征值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算第二车辆位置不确定性的势场值，包括：

获得所述第二车辆的车辆预测输出状态Yp：Y_p＝Cx；

其中，

结合第二车辆的PSB，第一车辆的第一位置信息L，确定所述第二车辆的位置不确定性的势场值为：

其中，所述Yd为预先定义包括期望行驶路径与期望行驶速度的期望输出；所述min(·)表示计算最小值，所述Yp表示系统预测状态量，所述a表示正常数，所述norm(·，·)表示计算欧式距离，所述u表示控制量，所述Q、R和S表示相应的权重矩阵。