本申請涉及智能駕駛，尤其涉及一種車輛在s形彎道中的行駛軌跡控制方法、車輛及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、智能駕駛是一種結(jié)合了先進(jìn)的傳感器、控制系統(tǒng)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，旨在讓車輛在無需或僅需少量人工干預(yù)的情況下安全行駛的技術(shù)。在基于場景識別的智能駕駛技術(shù)中，車輛可以采集車道邊界的離散點(diǎn)集合，然后基于擬合得到三項式的車道曲線。由于三項式無法準(zhǔn)確表達(dá)出車道線的形狀，為了避免車輛沖出車道造成安全事故，需要控制車輛沿三項式的車道曲線的中心線行駛，但是車輛智能駕駛的安全性仍然比較低，且車輛沿三項式的車道曲線的中心線行駛過程中，車輛的轉(zhuǎn)角之和較大，導(dǎo)致車輛的橫向擺動較大，行車穩(wěn)定性低，進(jìn)一步導(dǎo)致行車安全性低，駕駛體驗感差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請?zhí)峁┮环N車輛在s形彎道中的行駛軌跡控制方法、車輛及存儲介質(zhì)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中車輛的橫向擺動較大，行車穩(wěn)定性低、行車安全性低以及駕駛體驗感差的問題。

2、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N車輛在s形彎道中的行駛軌跡控制方法，應(yīng)用于車輛。本申請?zhí)峁┑姆椒òǎ?/p>

3、獲取車輛前方的車道邊界的離散點(diǎn)集合；

4、將離散點(diǎn)集合擬合成目標(biāo)曲線，其中，目標(biāo)曲線為n次多項式，n≥5；

5、識別目標(biāo)曲線是否為s形曲線；

6、在識別到目標(biāo)曲線為s形曲線的情況下，將s形曲線的離散點(diǎn)集合、車輛當(dāng)前的運(yùn)動狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入到預(yù)配置的模型預(yù)測控制算法中，以輸出使得車輛在s形曲線的車道中行駛時的轉(zhuǎn)向角之和最小的目標(biāo)行駛軌跡，其中，模型預(yù)測控制算法的約束條件包括車輛s形曲線的車道中行駛的單次轉(zhuǎn)向角低于設(shè)定的角度閾值、且車輛的行駛軌跡不能與車道邊界重合；

7、在車輛到達(dá)s形曲線的車道的起點(diǎn)的情況下，基于目標(biāo)行駛軌跡控制車輛在s形曲線的車道中行駛。

8、在一些實(shí)施方式中，獲取車輛前方的車道邊界的離散點(diǎn)集合，包括：

9、判斷車輛是否加載有前方預(yù)設(shè)距離的高精度地圖；

10、若加載有高精度地圖，則從高精度地圖中提取車輛前方的車道邊界的坐標(biāo)點(diǎn)集合作為離散點(diǎn)集合。

11、在一些實(shí)施方式中，獲取車輛前方的車道邊界的離散點(diǎn)集合，包括：

12、判斷車輛是否加載有前方預(yù)設(shè)距離的高精度地圖；

13、若未加載有高精度地圖，則采集前方的道路圖像；

14、從前方的道路圖像分割出車道圖像，從車道圖像中提取車道邊界的像素點(diǎn)集合作為離散點(diǎn)集合。

15、在一些實(shí)施方式中，識別目標(biāo)曲線是否為s形曲線，包括：

16、檢測目標(biāo)曲線的每個離散點(diǎn)的曲率；

17、在曲率發(fā)生正負(fù)符號反轉(zhuǎn)的次數(shù)大于或等于2次，且每組符號相同的曲率的離散點(diǎn)延伸的距離大于設(shè)定的距離閾值的情況下，確定目標(biāo)曲線為s形曲線。

18、在一些實(shí)施方式中，識別目標(biāo)曲線是否為s形曲線，包括：

19、將目標(biāo)曲線輸入到預(yù)訓(xùn)練的s形曲線識別模型中，以識別目標(biāo)曲線是否為s形曲線，其中，s形曲線識別模型是將多個訓(xùn)練樣本輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練得到的，每個訓(xùn)練樣本包括歷史目標(biāo)曲線，且歷史目標(biāo)曲線被標(biāo)記有是否為s形曲線的標(biāo)簽。

20、在一些實(shí)施方式中，當(dāng)n＝5的情況下，n次多項式的表達(dá)式為y(x)＝a5x5+a4x4+a3x3+a2x2+a1x，且滿足y(x0)’＝0，y(xn)’＝0，其中，y(x0)’為目標(biāo)曲線的起點(diǎn)的斜率，y(xn)’為目標(biāo)曲線的終點(diǎn)的斜率，[x，y(x)]為離散點(diǎn)的坐標(biāo)，a1、a2、a3、a4、a5分別為不同的擬合系數(shù)。

21、在一些實(shí)施方式中，模型預(yù)測控制算法的約束條件還包括：

22、車輛的速度在預(yù)設(shè)的速度閾值范圍內(nèi)，車輛的加速度在預(yù)設(shè)的加速度閾值范圍內(nèi)。

23、第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N車輛，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器中并可在處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，處理器執(zhí)行計算機(jī)程序時，使得車輛執(zhí)行本申請第一方面提供的方法。

24、第三方面，本申請還提供了一種存儲介質(zhì)，存儲介質(zhì)存儲有計算機(jī)程序，計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時，使得車輛執(zhí)行如本申請第一方面提供的方法。

25、第四方面，本申請還提供了一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計算機(jī)程序，當(dāng)計算機(jī)程序被運(yùn)行時，使得車輛執(zhí)行如本申請第一方面提供的方法。

26、本申請?zhí)峁┮环N車輛在s形彎道中的行駛軌跡控制方法、車輛及存儲介質(zhì)，將離散點(diǎn)集合擬合成n次多項式的目標(biāo)曲線，由于n≥5，可以更準(zhǔn)確完整的表征真實(shí)的車道邊界的形態(tài)，可靠性高。由于可以更準(zhǔn)確完整的表征真實(shí)的車道邊界的形態(tài)，如此可以準(zhǔn)確地識別目標(biāo)曲線是否為s形曲線。

27、在識別到目標(biāo)曲線為s形曲線的情況下，將s形曲線的離散點(diǎn)集合、車輛當(dāng)前的運(yùn)動狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入到預(yù)配置的模型預(yù)測控制算法中，以輸出使得車輛在s形曲線的車道中行駛時的轉(zhuǎn)向角之和最小的目標(biāo)行駛軌跡，其中，模型預(yù)測控制算法的約束條件包括車輛s形曲線的車道中行駛的單次轉(zhuǎn)向角低于設(shè)定的角度閾值、且車輛的行駛軌跡不能與車道邊界重合。在車輛到達(dá)s形曲線的車道的起點(diǎn)的情況下，基于目標(biāo)行駛軌跡控制車輛在s形曲線的車道中行駛；由于車輛沿目標(biāo)行駛軌跡行駛的轉(zhuǎn)角之和較小，可以使得車輛的橫向擺動較小，行車穩(wěn)定性高，進(jìn)一步提高了行車安全性和用戶的駕駛體驗感。

技術(shù)特征：

1.一種車輛在s形彎道中的行駛軌跡控制方法，其特征在于，應(yīng)用于車輛，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述車輛前方的車道邊界的離散點(diǎn)集合，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述車輛前方的車道邊界的離散點(diǎn)集合，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述識別所述目標(biāo)曲線是否為s形曲線，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述識別所述目標(biāo)曲線是否為s形曲線，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)n＝5的情況下，所述n次多項式的表達(dá)式為y(x)＝a5x5+a4x4+a3x3+a2x2+a1x，且滿足y(x0)’＝0，y(xn)’＝0，其中，y(x0)’為所述目標(biāo)曲線的起點(diǎn)的斜率，y(xn)’為所述目標(biāo)曲線的終點(diǎn)的斜率，[x，y(x)]為離散點(diǎn)的坐標(biāo)，a1、a2、a3、a4、a5分別為不同的擬合系數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述模型預(yù)測控制算法的約束條件還包括：

8.一種車輛，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序時，使得所述車輛執(zhí)行如權(quán)利要求1至7任一項所述的方法。

9.一種存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)存儲有計算機(jī)程序，其特征在于，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時，使得車輛執(zhí)行如權(quán)利要求1至7任一項所述的方法。

10.一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計算機(jī)程序，當(dāng)計算機(jī)程序被運(yùn)行時，使得車輛執(zhí)行如權(quán)利要求1至7任一項所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請?zhí)峁┝艘环N車輛在S形彎道中的行駛軌跡控制方法、車輛及存儲介質(zhì)，涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域。將離散點(diǎn)集合擬合成N次多項式的目標(biāo)曲線，由于N≥5，可以更準(zhǔn)確完整的表征真實(shí)的車道邊界的形態(tài)，可靠性高。由于可以更準(zhǔn)確完整的表征真實(shí)的車道邊界的形態(tài)，如此可以準(zhǔn)確地識別目標(biāo)曲線是否為S形曲線。在識別到目標(biāo)曲線為S形曲線的情況下，將S形曲線的離散點(diǎn)集合、車輛當(dāng)前的運(yùn)動狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入到預(yù)配置的模型預(yù)測控制算法中，以輸出使得車輛在S形曲線的車道中行駛時的轉(zhuǎn)向角之和最小的目標(biāo)行駛軌跡，可以使得車輛的橫向擺動較小，行車穩(wěn)定性高，進(jìn)一步提高了行車安全性和用戶的駕駛體驗感。

技術(shù)研發(fā)人員：汪祥,孫紹錚,陳醉,劉繼峰,吳浩
受保護(hù)的技術(shù)使用者：嵐圖汽車科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15