[發明專利]符合車輛動力學的參考線生成方法、系統、終端和介質在審
| 申請號: | 201910343224.5 | 申請日: | 2019-04-26 |
| 公開(公告)號: | CN110210058A | 公開(公告)日: | 2019-09-06 |
| 發明(設計)人: | 余恒;王凡;唐銳 | 申請(專利權)人: | 縱目科技(上海)股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/50 | 分類號: | G06F17/50 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 200120 上海市浦東*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 全局路徑規劃 運動學模型 車輛動力學模型 車輛動力學 參考線 起始點 行駛線 終止點 終端 遞歸神經網絡 動力學參數 行駛 車輛車身 仿真環境 生成方式 行駛軌跡 參考 搜集 虛擬 場景 | ||
1.一種符合車輛動力學的參考線生成方法,其特征在于,包括:
S01:獲取地圖,獲取車輛的起始點和終止點在地圖中的位置,獲取起始點至終止點的全局路徑規劃;
S02:按照車輛車身動力學參數設置虛擬的車輛運動學模型,以該車輛運動學模型在地圖中仿真行駛全局路徑規劃的路徑;
S03:搜集仿真行駛軌跡,作為參考行駛線。
2.根據權利要求1所述的符合車輛動力學的參考線生成方法,其特征在于,將當前時刻局部地圖、全局路徑規劃、當前時刻車輛控制信號、車輛動力學模型、車輛運動學模型作為深度遞歸神經網絡的輸入,獲得車輛在當前時刻位置上的控制信號;所述深度遞歸神經網絡包括n個神經元細胞層,即自輸入層至輸出層分別標記為第一神經元細胞層、第二神經元細胞層…第n神經元細胞層,所述第一神經元細胞層的輸入包括本時刻車輛近場移動物體的數據簇以及該第一神經元細胞層上一時刻的細胞記憶數據,所述第二神經元細胞層的輸入為第一神經元細胞層的輸出結果以及第二神經元細胞層上一時刻的細胞記憶數據。
3.根據權利要求1所述的符合車輛動力學的參考線生成方法,其特征在于,所述步驟S01中獲取地圖為某一城市的市級地圖、某一區的區級地圖、某一鄉鎮的鄉鎮級地圖、街道級地圖、或者某一室內場景的地圖。
4.根據權利要求1所述的符合車輛動力學的參考線生成方法,其特征在于,所述步驟S01中獲取地圖可以為車輛所在市級地圖、區級地圖、鄉鎮級地圖、街道級地圖、室內場景級地圖在當前車輛定位位置處的加載部分。
5.根據權利要求1所述的符合車輛動力學的參考線生成方法,其特征在于,所述參考行駛線是矢量數據,是在局部地圖中是根據局部地圖道路的方向來定義。
6.根據權利要求1所述的符合車輛動力學的參考線生成方法,其特征在于,所述步驟S02中車輛運動學模型包括低速場景模式下的車輛動力學模型和高速場景模式下車輛動力學模型。
7.根據權利要求1所述的符合車輛動力學的參考線生成方法,其特征在于,所述步驟S02車輛動力學模型會根據車輛型號的不同,設置不同的車輛運動學模型。
8.根據權利要求1所述的符合車輛動力學的參考線生成方法,其特征在于,所述步驟S02中車輛運動學模型是由多個非線性多體系統組成的,以質量矩陣、阻尼矩陣、剛度矩陣為車身動力學參數,以狀態向量和激擾力矢量為動力學變量以表征車模的動力學函數;所述步驟S02中車輛動力學模型的車模在低速場景模式下對車身動力學參數中的質量矩陣、阻尼矩陣有高權重;所述步驟S02中車輛動力學模型的車模在高速場景模式下對車身動力學參數中的剛度矩陣、狀態向量和激擾力矢量有高權重;所述激擾力矢量包括輪速脈沖、方向盤轉角范圍、車輛速度、車輛加速度、設計最高車速中的一種或幾種;所述質量矩陣包括車輛整備質量、車輛總質量;所述阻尼矩陣包括汽車軸距、迎風面積、滾動阻力系數、空氣阻力系數、機械傳動效率、輪胎型號、發動機型號、額定功率、減速器傳動比、最大輸入扭矩的一種或幾種;所述步驟S02中高速場景模式下車輛運動學模型包括整車運動學模型,其中整車運動學模型包括多體系統運動學模型、車體運動學和動力學模型、懸架的建模與分析模型、路面與輪胎接觸模型、傳動系統建模、車輛受力分析力學模型、單軌和雙軌運動模型中的一種或幾種。
9.一種符合車輛動力學的參考線生成系統,其特征在于,包括:
地圖獲取模塊,所述地圖獲取模塊獲取自車輛起始點和車輛終止點坐標,
定位模塊,所述定位模塊獲取車輛的起始點和終止點在地圖中的位置,
全局路徑規劃模塊,所述全局路徑規劃模塊獲取起始點至終止點的全局路徑規劃,
仿真模塊,所述仿真模塊按照車輛車身動力學參數設置虛擬的車輛運動學模型,以該車輛運動學模型在地圖中仿真行駛全局路徑規劃的路徑;
參考行駛線生成模塊,所述參考行駛線生成模塊搜集仿真行駛軌跡,作為參考行駛線。
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