[发明专利]车辆的纵向控制方法、装置、存储介质和自动驾驶车辆

权利要求书

1.一种车辆的纵向控制方法，包括：

确定所述车辆在当前时刻之后的预测时域的预测纵向速度序列，其中，所述预测纵向速度序列包括：各个预测时间点上的预测纵向速度；

针对各个所述预测时间点，根据所述预测时间点上的预测纵向速度，确定所述车辆的模型预测控制器在所述预测时间点上的纵向控制参数信息；

根据所述纵向控制参数信息、所述模型预测控制器中的纵向模型以及所述车辆的期望轨迹，确定所述预测时域的纵向控制量序列，其中，所述纵向控制量序列包括：各个预测时间点上的纵向控制量；

根据所述预测时域内第一个预测时间点上的纵向控制量，对所述车辆进行自动驾驶的纵向控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述预测时间点上的预测纵向速度，确定所述车辆的模型预测控制器在所述预测时间点上的纵向控制参数信息，包括：

根据所述预测时间点上的预测纵向速度，确定所述车辆的模型预测控制器在所述预测时间点上的状态量误差的第一惩罚权重；

获取为所述预测时间点上的纵向控制量所预先设置的第二惩罚权重，其中，不同所述预测时间点上的第二惩罚权重是相同的；

获取为所述预测时间点上的控制量增量所预先设置的第三惩罚权重，其中，不同所述预测时间点上的第三惩罚权重是相同的；

根据所述第一惩罚权重和所述第二惩罚权重和所述第三惩罚权重，生成所述车辆的模型预测控制器在所述预测时间点上的纵向控制参数信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述预测时间点上的预测纵向速度大于或者等于零的情况下，所述预测时间点上的状态量误差的惩罚权重大于零，所述预测时间点上的预测纵向速度小于零的情况下，所述预测时间点上的状态量误差的惩罚权重等于零。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述车辆在当前时刻之后的预测时域的预测纵向速度序列，包括：

获取所述车辆在所述当前时刻上的当前纵向速度；

获取所述车辆在所述预测时域内的期望纵向加速度序列，其中，所述期望纵向加速度序列包括：各个所述预测时间点上的期望纵向加速度；

根据所述当前纵向速度和所述期望纵向加速度序列，确定所述车辆在所述预测时域内的预测纵向速度序列。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述当前纵向速度和所述期望纵向加速度序列，确定所述车辆在所述预测时域内的预测纵向速度序列，包括：

针对第i个预测时间点，根据所述第i个预测时间点上的期望纵向加速度和所述当前纵向速度，确定所述第i个预测时间点上的预测纵向速度，其中，i的初始值为1；

对所述i进行加1处理；

在所述i小于或者等于N的情况下，根据所述第i个预测时间点上的期望纵向加速度和所述第i-1个预测时间点上的预测纵向速度，确定所述第i个预测时间点上的预测纵向速度，并转至所述对所述i进行加1处理的步骤，其中，N为所述预测时域内所述预测时间点的总数。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述纵向控制参数信息、所述模型预测控制器中的纵向模型以及所述车辆的期望轨迹，确定所述预测时域的纵向控制量序列，包括：

确定所述车辆在所述当前时刻上的纵向车辆状态参数，并确定所述车辆在各个所述预测时间点上的初始纵向控制量；

根据所述纵向车辆状态参数、各个所述预测时间点上的初始纵向控制量以及所述纵向模型，确定各个所述预测时间点上的预测纵向车辆状态参数；

根据各个所述预测时间点上的预测纵向车辆状态参数、所述期望轨迹中各个所述预测时间点上的期望纵向车辆状态参数、所述纵向控制参数信息，构建目标函数；

根据所述目标函数的数值，对各个所述预测时间点上的初始纵向控制量进行调整，以得到各个所述预测时间点上的纵向控制量；

根据各个所述预测时间点上的纵向控制量，确定所述纵向控制量序列。