本发明实施例涉及无人车控制领域，尤其涉及一种无人车速度控制方法、装置、无人车及存储介质。
背景技术：
：：无人车自动驾驶过程中，无人车速度是需要控制的一个重要因素。在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在以下技术问题：现有技术中不同功能的无人车特性不同，现有的无人车速度控制方法无法适用于不同类型的无人车，导致无人车稳定性差。技术实现要素：本发明实施例提供了一种无人车速度控制方法、装置、无人车及存储介质，以实现提高无人车的控制稳定性。第一方面，本发明实施例提供了一种无人车速度控制方法，包括：根据无人车基准控制参数确定无人车的基准速度；根据无人车稳定性控制参数确定无人车的稳定性速度；根据基准速度和稳定性速度确定速度控制信号，并将速度控制信号发送至无人车驱动器，以使无人车驱动器根据速度控制信号控制无人车的速度。第二方面，本发明实施例还提供了一种无人车速度控制装置，包括：基准速度确定模块，用于根据无人车基准控制参数确定无人车的基准速度；稳定性速度确定模块，用于根据无人车稳定性控制参数确定无人车的稳定性速度；控制信号输出模块，用于根据基准速度和稳定性速度确定速度控制信号，并将速度控制信号发送至无人车驱动器，以使无人车驱动器根据速度控制信号控制无人车的速度。第三方面，本发明实施例还提供了一种无人车，无人车包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所提供的无人车速度控制方法。第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的无人车速度控制方法。本发明实施例根据无人车基准控制参数确定无人车的基准速度；根据无人车稳定性控制参数确定无人车的稳定性速度；根据基准速度和稳定性速度确定速度控制信号，并将速度控制信号发送至无人车驱动器，以使无人车驱动器根据速度控制信号控制无人车的速度，通过在基准速度控制的基础上，结合稳定性速度的控制，避免了稳定性差导致的无人车侧翻问题，提高了无人车的稳定性。附图说明图1a是本发明实施例一所提供的一种无人车速度控制方法的流程图；图1b是本发明实施例一所提供的一种双层比例积分微分控制的控制流程示意图；图2是本发明实施例二所提供的一种无人车速度控制方法的流程图；图3是本发明实施例所提供的一种无人车速度控制的结构示意图；图4是本发明实施例四所提供的一种无人车速度控制装置的结构示意图；图5是本发明实施例五所提供的一种无人车的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。实施例一图1a是本发明实施例一种所提供的一种无人车速度控制方法的流程图。本实施例可适用于对无人车的速度进行控制时的情形。该方法可以由无人车速度控制装置执行，该无人车速度控制装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，例如，该无人车速度控制装置可配置于无人车中。如图1a所示，方法包括：s110、根据无人车基准控制参数确定无人车的基准速度。在本实施例中，可以以现有的无人车速度控制方式为基础，对无人车的速度进行控制。可选的，无人车基准控制参数可以包括位置控制参数和速度控制参数。具体的，位置控制参数可以为当前无人车位置和目标规划位置，速度控制参数可以为当前无人车速度和目标无人车速度。示例性的，位置控制器根据当前无人车位置和目标规划位置得到位置输出信号，速度控制器根据位置输出信号、目标无人车速度和当前无人车速度得到基准速度，并将基准速度输入至无人车速度控制装置。可选的，无人车速度控制装置可以根据设定的采样频率获取无人车速度控制器输出的基准速度。可选的，根据无人车基准控制参数确定无人车的基准速度，包括：获取无人车的基准控制参数，基于双层比例积分微分控制，得到基准速度。可以通过现有的双层比例积分微分(proportion-integral-derivative，pid)控制，结合位置控制参数和速度控制参数对无人车的基准速度进行控制。图1b是本发明实施例一所提供的一种双层比例积分微分控制的控制流程示意图。如图1b所示，双层pid控制的内层为位置pid控制，外层为速度pid控制。在位置pid控制中，将当前无人车位置和目标规划位置的位置偏差作为输入，并输出速度补偿，将当前无人车速度和目标规划速度的速度偏差结合速度补偿作为速度速度pid的输入，得到速度pid控制输出的加速度补偿，确定采样时间后就可以得到每次计算记得到的速度补偿，参考车速加上速度补偿即无人车的基准速度。s120、根据无人车稳定性控制参数确定无人车的稳定性速度。在本实施例中，在无人车基准速度控制的基础上，结合无人车稳定性控制，以提高无人车的稳定性。不同类型的无人车具有不同的特点，以无人配送车为例，其货箱占据了整车的绝大部分空间，整车的重心相对来说较高，并且其车身宽度较窄，因此仅采用基准速度控制可能会使无人车侧翻，无法保证无人车的稳定性。本实施例中，基于无人车重心实现无人车的稳定性控制。在本发明的一种实施方式中，稳定性控制参数包括无人车属性参数和无人车运动参数，根据无人车稳定性控制参数确定无人车的稳定性速度，包括：获取预先基于动能定理确定的稳定性速度计算逻辑，以及无人车属性参数和无人车运动参数；基于稳定性速度计算逻辑，根据无人车属性参数和无人车运动参数确定稳定性速度。具体的，无人车的稳定运行需要符合物理原理。根据动能定理可知，无人车转动时无人车的向心力等于无人车与路面的静摩擦力，即无人车向心力小于无人车与路面之间的静摩擦力时，无人车不会侧滑，在此基础上，为使无人车发生侧翻，基于无人车重心因素确定无人车的实际向心力，得到考虑无人车重心因素的稳定性速度计算逻辑，基于无人车属性参数和无人车运动参数计算得到无人车的稳定性速度。根据动能定理可知，无人车属性参数包括无人车质量，无人车运动参数包括无人车的转弯半径和路面附着系数。结合无人车的转弯半径和无人车前轮转角的关系以及添加的中心因素，可得无人车属性参数包括无人车质量、无人车重心参数和无人车轴距，无人车运动参数包括无人车前轮转角和路面附着系数。上述参数中，无人车质量可以为固定值，也可以通过传感器获取，无人车轴距为固定值，无人车前轮转角可以通过前轮设定的传感器获取，路面附着系数可以被设定为固定值，也可以实时采集路面信息确定。可选的，考虑到配送无人车随物品的配送，质量会随之减少，因此，可以在无人车底部设置传感器，实时或定时采集无人车质量。关于路面附着系数，可以实时采集路面信息确定路面类型，根据路面类型确定。还可以结合当前位置信息与导航中路径的属性信息确定路面类型，再根据路面类型确定。在本实施例中，可以预先设定路面类型与路面附着系数的对应关系，确定路面类型后，基于预先设定的对应关系确定无人车的路面附着系数。示例性的，路面类型可以为干燥水泥路面、潮湿水泥路面等。干燥水泥路面的路面附着系数可以设定在0.7-1.0范围内，潮湿水泥路面的路面附着系数可以设定在0.4-0.6范围内，路面附着系数越低，无人车越容易发生侧滑或侧翻。关于无人车重心参数，其具体可以为无人车的重心高度，可以预先人工根据配送无人车上装载的物品设置，也可以在无人车各位置上设置多个传感器，基于各传感器采集到的质量、高度等数值，估算出无人车的重心高度。若以人工设定的方式设定无人车重心参数，可以直接根据初始无人车的物品放置，设定一个固定的无人车重心参数。还可以根据无人车的配送顺序，设定每个物品配送完成后，配送无人车内剩余物品的重心高度，作为无人车重心参数，无人车可以结合物品的配送状态以及预先设定的重心高度实时确定无人车重心参数。一般的配送无人车由多个物品放置箱组成，每个物品放置箱内放置有需要配送的物品。若以传感器采集参数的方式确定无人车重心参数，可以在每个物品放置箱内设定一个质量传感器，采集每个物品放置箱中物品的质量，结合物品放置箱的位置(高度位置及水平位置)，估算出无人车的重心高度，以得到无人车重心参数。在上述方案的基础上，基于稳定性速度计算逻辑，根据无人车属性参数和无人车运动参数确定稳定性速度，包括：根据计算稳定性速度，其中，v_stable为稳定性速度，μ为路面附着系数，δ为无人车前轮转角，l为无人车轴距，h_s为标准重心参数，h为无人车重心参数。具体的，可以根据计算出最大的v_stable作为稳定性速度。其中，标准重心参数可以为人为设定的固定值。其他参数的获取方式可参见上述实施例，在此不再赘述。s130、根据基准速度和稳定性速度确定速度控制信号，并将速度控制信号发送至无人车驱动器，以使无人车驱动器根据速度控制信号控制无人车的速度。在本实施例中，结合基准速度和稳定性速度确定无人车的目标速度，基于目标速度生成速度控制信号。一个实施例中，根据基准速度和稳定性速度确定速度控制信号，包括；将基准速度和稳定性速度进行比对，将数值较小的速度作为目标速度，基于目标速度生成速度控制信号。为保证无人车的稳定性，将基准速度和稳定性速度中数值较小的速度作为目标速度，基于目标速度进行无人车的纵向控制。本发明实施例通过根据无人车基准控制参数确定无人车的基准速度；根据无人车稳定性控制参数确定无人车的稳定性速度；根据基准速度和稳定性速度确定速度控制信号，并将速度控制信号发送至无人车驱动器，以使无人车驱动器根据速度控制信号控制无人车的速度，通过在基准速度控制的基础上，结合稳定性速度的控制，避免了稳定性差导致的无人车侧翻问题，提高了无人车的稳定性。实施例二图2是本发明实施例二所提供的一种无人车速度控制方法的流程图。本实施例在上述实施例的基础上，进行了进一步优化。如图2所示，方法包括：s210、基于动能原理结合无人车重心参数，得到基准稳定性计算逻辑。在本实施例中，若不考虑无人车重心参数，则基于动能原理，为了保证无人车在行驶过程中不发生侧滑，则需要满足mv2/r<μmg。在此基础上，考虑无人车重心对控制的影响，在上式的基础上引入重心影响因子，设车的重心高度为h，标准的车高为h_s，则加入无人车重心的因素后，可以得到(mv2/r)×(h/h_s)<μmg，变形得到基准稳定性计算逻辑mv2/r<μmg/(h/h_s)。其中，m为无人车质量，v为无人车速度，μ为路面附着系数，h_s为标准重心参数，h为无人车重心参数，r为无人车转弯半径。需要说明的是，重心影响因子的引入方式并不限制于上述方式，只要能够将无人车重心参数作为向心力的调整参数，达到稳定控制的向心力的合理计算即可。s220、基于无人车转弯半径与前轮转角的关系对基准稳定性计算逻辑进行变形，得到稳定性速度计算逻辑。可以理解的是，无人车转弯半径与前轮转角的关系为r＝l/tanδ，将r＝l/tanδ代入基准稳定性计算逻辑mv2/r<μmg/(h/h_s)可以得到稳定性速度计算逻辑其中，v_stable为稳定性速度，μ为路面附着系数，δ为无人车前轮转角，l为无人车轴距，h_s为标准重心参数，h为无人车重心参数。s230、根据无人车基准控制参数确定无人车的基准速度。s240、获取预先基于动能定理确定的稳定性速度计算逻辑，以及无人车属性参数和无人车运动参数。s250、基于稳定性速度计算逻辑，根据无人车属性参数和无人车运动参数确定稳定性速度。s260、根据基准速度和稳定性速度确定速度控制信号，并将速度控制信号发送至无人车驱动器，以使无人车驱动器根据速度控制信号控制无人车的速度。本发明实施例通过在基于动能定理结合无人车重心参数，得到基准稳定性计算逻辑的基础上，结合无人车转弯半径与前轮转角的关系得到稳定性速度计算逻辑，使得稳定性速度计算逻辑的确定考虑到了无人车的重心参数，使得稳定性速度计算逻辑的确定更加合理，进而使得基于稳定性速度计算逻辑的稳定性速度控制能够保证无人车的稳定性。实施例三图3是本发明实施例所提供的一种无人车速度控制的结构示意图。本实施例在上述实施例的基础上，提供了一种优选实施例。如图3所示，本实施例在双层pid控制的基础上，在双层pid控制之后添加了稳定性控制，使控制的输出更加符合无人车的运动学约束。具体的，双层pid控制的输入为参考车速和实际车速，稳定性控制的输入为实际车速、前轮转角以及车重等信息。在不考虑无人车重心的情况下，为了保证无人车在行驶过程中不发生侧滑，则需要满足：mv2/r<μmg。式中，m为无人车质量，v为当前车速，r为无人车转弯半径，μ为路面附着系数。因无人配送车宽度较窄，货箱较高且占据了车的大部分空间，造成整车的重心较高。考虑无人车重心对控制的影响，在上式的基础上引入重心影响因子，设车的重心高度为h，标准的车高为h_s，则加入无人车重心的因素后，可以得到mv2/r<μmg/(h/h_s)，又因无人车的转弯与前轮转角的关系为r＝l/tanδ，式中，l为无人车的轴距，δ为前轮转角，则可以得到即得到了得到车速与前轮转角、轴距和重心高度的约束关系，为了保证无人车行驶的稳定性，在速度控制时，需要同时考虑无人车的重心和前轮转角。无人车稳定性约束是速度指令最终输出的过滤层，则最终的速度指令为：v_cmd＝min(v_pid,v_stable)。即选取双层pid控制输出的v_pid和稳定性控制输出的v_stable中的较小速度作为目标速度v_cmd。本发明实施例在双层pid控制的基础上，基于无人车的车速及前轮转角，并结合配送车的重心高度，设计了无人车稳定控制方法，避免因为无人车重心不稳导致的无人车侧翻，大大保证了无人车行驶的稳定性。实施例四图4是本发明实施例四所提供的一种无人车速度控制装置的结构示意图。该无人车速度控制装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，例如该无人车速度控制装置可以配置于无人车中。如图4所示，装置包括基准速度确定模块410、稳定性速度确定模块420和控制信号输出模块430，其中：基准速度确定模块410，用于根据无人车基准控制参数确定无人车的基准速度；稳定性速度确定模块420，用于根据无人车稳定性控制参数确定无人车的稳定性速度；控制信号输出模块430，用于根据基准速度和稳定性速度确定速度控制信号，并将速度控制信号发送至无人车驱动器，以使无人车驱动器根据速度控制信号控制无人车的速度。本发明实施例通过基准速度确定模块根据无人车基准控制参数确定无人车的基准速度；稳定性速度确定模块根据无人车稳定性控制参数确定无人车的稳定性速度；控制信号输出模块根据基准速度和稳定性速度确定速度控制信号，并将速度控制信号发送至无人车驱动器，以使无人车驱动器根据速度控制信号控制无人车的速度，通过在基准速度控制的基础上，结合稳定性速度的控制，避免了稳定性差导致的无人车侧翻问题，提高了无人车的稳定性。可选的，在上述方案的基础上，稳定性控制参数包括无人车属性参数和无人车运动参数，稳定性速度确定模块420包括：参数获取单元，用于获取预先基于动能定理确定的稳定性速度计算逻辑，以及无人车属性参数和无人车运动参数；稳定性速度计算单元，用于基于稳定性速度计算逻辑，根据无人车属性参数和无人车运动参数确定稳定性速度。可选的，在上述方案的基础上，无人车属性参数包括无人车重心参数和无人车轴距，无人车运动参数包括无人车前轮转角和路面附着系数。可选的，在上述方案的基础上，稳定性速度计算单元具体用于：根据计算稳定性速度，其中，v_stable为稳定性速度，μ为路面附着系数，δ为无人车前轮转角，l为无人车轴距，h_s为标准重心参数，h为无人车重心参数。可选的，在上述方案的基础上，装置还包括稳定性速度计算逻辑确定单元，用于：在获取预先基于动能定理确定的稳定性速度计算逻辑之前，基于动能原理结合无人车重心参数，得到基准稳定性计算逻辑，基准稳定性计算逻辑为mv2/r<μmg/(h/h_s)，其中，m为无人车质量，v为无人车速度，μ为路面附着系数，h_s为标准重心参数，h为无人车重心参数，r为无人车转弯半径；基于无人车转弯半径与前轮转角的关系对基准稳定性计算逻辑进行变形，得到稳定性速度计算逻辑，其中，无人车转弯半径与前轮转角的关系为r＝l/tanδ，稳定性速度计算逻辑为v_stable为稳定性速度，μ为路面附着系数，δ为无人车前轮转角，l为无人车轴距，h_s为标准重心参数，h为无人车重心参数。可选的，在上述方案的基础上，控制信号输出模块430具体用于：将基准速度和稳定性速度进行比对，将数值较小的速度作为目标速度，基于目标速度生成速度控制信号。可选的，在上述方案的基础上，基准速度确定模块410具体用于：获取无人车的基准控制参数，基于双层比例积分微分控制，得到基准速度。本发明实施例所提供的无人车速度控制装置可执行本发明任意实施例所提供的无人车速度控制方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。实施例五图5是本发明实施例五所提供的一种无人车的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性无人车512的框图。图5显示的无人车512仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图5所示，无人车512以通用计算设备的形式表现。无人车512的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器516，系统存储器528，连接不同系统组件(包括系统存储器528和处理器516)的总线518。可选的，无人车512还包括激光雷达、摄像头、码盘、雷达和gps等传感器，以及位置控制器、速度控制器等控制器。总线518表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器516或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(isa)总线，微通道体系结构(mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(vesa)局域总线以及外围组件互连(pci)总线。无人车512典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被无人车512访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。系统存储器528可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(ram)530和/或高速缓存存储器532。无人车512可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储装置534可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如cd-rom，dvd-rom或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线518相连。存储器528可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。具有一组(至少一个)程序模块542的程序/实用工具540，可以存储在例如存储器528中，这样的程序模块542包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块542通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。无人车512也可以与一个或多个外部设备514(例如键盘、指向设备、显示器524等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该无人车512交互的设备通信，和/或与使得该无人车512能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口522进行。并且，无人车512还可以通过网络适配器520与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器520通过总线518与无人车512的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合无人车512使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。处理器516通过运行存储在系统存储器528中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的无人车速度控制方法，该方法包括：根据无人车基准控制参数确定无人车的基准速度；根据无人车稳定性控制参数确定无人车的稳定性速度；根据基准速度和稳定性速度确定速度控制信号，并将速度控制信号发送至无人车驱动器，以使无人车驱动器根据速度控制信号控制无人车的速度。当然，本领域技术人员可以理解，处理器还可以实现本发明任意实施例所提供的无人车速度控制方法的技术方案。实施例六本发明实施例六还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明实施例所提供的无人车速度控制方法，该方法包括：根据无人车基准控制参数确定无人车的基准速度；根据无人车稳定性控制参数确定无人车的稳定性速度；根据基准速度和稳定性速度确定速度控制信号，并将速度控制信号发送至无人车驱动器，以使无人车驱动器根据速度控制信号控制无人车的速度。当然，本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，其上存储的计算机程序不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的无人车速度控制方法的相关操作。本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。当前第1页12当前第1页12