坡道停车控制方法、装置以及设备与流程

1.本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及自动驾驶技术领域。


背景技术：

2.自动驾驶车辆又称无人驾驶车辆、电脑驾驶车辆或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能车辆。自动驾驶车辆依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
3.现有的自动驾驶车辆的停车控制方法通常是根据停车距离、实际车速等下发一定的加速度值，同时当车辆停下后仍然保持固定的加速度值。


技术实现要素：

4.本公开实施例提出了一种坡道停车控制方法、装置、设备、存储介质以及程序产品。
5.第一方面，本公开实施例提出了一种坡道停车控制方法，包括：响应于满足停车控制进入条件，基于道路坡度和当前加速度，计算开始刹车时的速度；响应于当前车速不大于开始刹车时的速度，基于当前车速和当前加速度，计算停车加速度变化率；响应于满足溜车条件，根据停车加速度变化率计算第一期望加速度，以及基于第一期望加速度控制车辆停车。
6.第二方面，本公开实施例提出了一种坡道停车控制装置，包括：第一计算模块，被配置成响应于满足停车控制进入条件，基于道路坡度和当前加速度，计算开始刹车时的速度；第二计算模块，被配置成响应于当前车速不大于开始刹车时的速度，基于当前车速和当前加速度，计算停车加速度变化率；第一控制模块，被配置成根据停车加速度变化率计算第一期望加速度，以及基于第一期望加速度控制车辆停车。
7.第三方面，本公开实施例提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。
8.第四方面，本公开实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。
9.第五方面，本公开实施例提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
10.本公开实施例提供的坡道停车控制方法，兼容了停车稳定性与停车精度。通过计算进入停车控制的最佳时机，避免坡道场景刹车过迟，导致停车时刹车力度过小出现溜车。同时，也避免在平地和缓坡的场景，刹车过早导致停车精度过低。
11.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特
征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
12.通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显。附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
13.图1是通用的自动驾驶系统框架图；
14.图2是根据本公开的坡道停车控制方法的一个实施例的流程图；
15.图3是根据本公开的坡道停车控制方法的又一个实施例的流程图；
16.图4是根据本公开的坡道停车控制方法的另一个实施例的流程图；
17.图5是根据本公开的坡道停车控制装置的一个实施例的结构示意图；
18.图6是用来实现本公开实施例的坡道停车控制方法的电子设备的框图。
具体实施方式
19.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
20.需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
21.图1示出了通用的自动驾驶系统框架图。其中，用户通过人机交互界面与自动驾驶系统进行人机交互。高精度地图101提供道路几何形状、路标、交通信号灯等信息。定位102提供自动驾驶车辆准确的地理位置及姿态信息。感知103实时获取自动驾驶车辆109一定范围内其他交通参与者(如行人、社会车辆等)的位置、速度等信息。全局规划105提供一条从起点到终点的最优全局路径。预测106基于高精地图101、定位102和感知103提供的信息预测其他交通参与者未来的行驶轨迹及趋势等。实时规划107基于全局规划105和实时规划106提供的信息实时规划当前的最优行驶轨迹。控制108基于实时规划107提供的信息和自动驾驶车辆109的车辆底盘反馈的信息计算自动驾驶车辆109当前最优的方向盘转角、刹车及油门开度等控制命令，并下发给自动驾驶车辆109。
22.其中，控制108一般分为横向控制与纵向控制。其中，横向控制指通过控制方向盘使得自动驾驶车辆109的横向位置和航向与实时规划107的轨迹保持一致。纵向控制是计算合理的刹车及油门开度或者加速度控制自动驾驶车辆109纵向位置及速度跟踪上实时规划107规划的纵向位置和速度。
23.继续参考图2，其示出了根据本公开的坡道停车控制方法的一个实施例的流程200。该坡道停车控制方法包括以下步骤：
24.步骤201，响应于满足停车控制进入条件，基于道路坡度和当前加速度，计算开始刹车时的速度。
25.在本实施例中，坡道停车控制方法的执行主体可以确定当前是否满足停止控制进入条件。若满足停车控制进入条件，基于道路坡度和当前加速度，计算开始刹车时的速度；
若不满足停车控制进入条件，则继续控制车辆行驶。其中，车辆可以是提供自动驾驶功能的车辆，如自动驾驶车辆。
26.这里，停车控制进入条件可以是预先设置的进入停车控制的条件。例如，停车控制进入条件可以包括：第一条件。其中，第一条件可以包括：剩余轨迹距离小于第一预设距离阈值len
in_stop
、当前车速小于第三预设车速阈值v
cur,in
、规划末点速度小于第一预设速度阈值v
end,in
。剩余轨迹距离可以表示车辆当前位置到期望停车位置的距离。规划末点速度可以指规划轨迹最后一个点的速度。在同时满足以上三个条件的情况下，说明自动驾驶车辆在距离规划末点较近的位置以较小的车速行驶，可以进入停车控制策略。为了避免反复进出停车控制，工程实现上可以增加计数处理。例如，设定停车控制进入条件还包括：满足第一条件计数count
in_stop
达到第一预设次数阈值。具体地，如果上一状态不是停车控制，满足第一条件就将count
in_stop
加1；如果中间不满足第一条件，则令count
in_stop
等于0；连续满足第一条件的次数达到第一预设次数阈值后进入停车控制状态，同时令count
in_stop
等于0。
27.这里，开始刹车时的速度可以是准备停车速度。也就是说，当车速等于开始刹车时的速度时，刹车时机到达，开始踩刹车准备停车。。通常，开始刹车时的速度可以是基于道路坡度和当前加速度计算得到的。其中，道路坡度越大，开始刹车时的速度越大，避免刹车过迟出现溜车；道路坡度越小，开始刹车时的速度越小，避免刹车过早提前刹停。
28.步骤202，响应于当前车速不大于开始刹车时的速度，基于当前车速和当前加速度，计算停车加速度变化率。
29.在本实施例中，上述执行主体可以确定当前车速是否大于开始刹车时的速度。若当前车速不大于开始刹车时的速度，基于当前车速和当前加速度，计算停车加速度变化率；若当前车速大于开始刹车时的速度，则继续控制车辆行驶。
30.这里，根据定位和车辆底盘反馈获取车辆的当前车速和当前加速度，以及基于加速度变化率不变的假设，计算得到停车加速度变化率。
31.步骤203，根据停车加速度变化率计算第一期望加速度，以及基于第一期望加速度控制车辆停车。
32.在本实施例中，上述执行主体可以根据停车加速度变化率计算第一期望加速度，以及基于第一期望加速度控制车辆停车。
33.本公开实施例提供的坡道停车控制方法，兼容了停车稳定性与停车精度。通过计算进入停车控制的最佳时机，避免坡道场景刹车过迟，导致停车时刹车力度过小出现溜车。同时，也避免在平地和缓坡的场景，刹车过早导致停车精度过低。
34.进一步参考图3，其示出了根据本公开的坡道停车控制方法的又一个实施例的流程300。该坡道停车控制方法包括以下步骤：
35.步骤301，确定是否满足停车控制进入条件。
36.在本实施例中，坡道停车控制方法的执行主体可以确定当前是否满足停止控制进入条件。若满足停车控制进入条件，执行步骤302；若不满足停车控制进入条件，执行步骤308。
37.步骤302，基于道路坡度和当前加速度，计算开始刹车时的速度。
38.在本实施例中，在满足停车控制进入条件的情况下，上述执行主体可以基于道路坡度和当前加速度，计算开始刹车时的速度。
39.步骤303，确定当前车速是否大于开始刹车时的速度。
40.在本实施例中，上述执行主体可以确定当前车速是否大于开始刹车时的速度。若当前车速不大于开始刹车时的速度，执行步骤304；若当前车速大于开始刹车时的速度，执行步骤308。
41.步骤304，基于当前车速和当前加速度，计算停车加速度变化率。
42.在本实施例中，在当前车速不大于开始刹车时的速度的情况下，上述执行主体可以基于当前车速和当前加速度，计算停车加速度变化率。
43.步骤305，确定是否满足溜车条件。
44.在本实施例中，上述执行主体可以确定是否满足溜车条件。若满足溜车条件，执行步骤306；若不满足溜车条件，执行步骤307。
45.这里，根据档位、道路坡度、速度以及剩余轨迹距离可以确定是否出现溜车。并且，溜车可以分为前溜车和后溜车。因此，溜车条件可以包括前溜车溜车条件或后溜车条件。
46.前溜车条件可以包括：道路坡度小于第一预设坡度阈值，当前车速小于第二预设车速阈值且车辆处于制动状态，溜车幅度大于预设溜车幅度阈值，第一预设坡度阈值小于0。例如，先根据车载imu(inertial measurement unit，惯性测量单元)反馈的道路坡度pitch确定是否为下坡。其中，pitch《ε，则为下坡，ε为第一预设坡度阈值，是一个很小的坡度值，经验值为-0.01rad。若是下坡，则进一步确定是否会出现前溜车。当前车速v0低于α且车辆始终为制动时，剩余轨迹距离的变化幅度dis
slip
超过β，则认为前溜车；否则，没有溜车。其中，α为第二预设车速阈值，是一个很小的速度值，经验值为0.1m/s，β为预设溜车幅度阈值，经验值为0.1m。
47.后溜车条件可以包括：若当前档位是前进挡，当前车速小于预设溜车速度阈值的相反数；若当前档位是倒车挡，当前车速大于预设溜车速度阈值。例如，确定当前档位是否是前进档。若是前进档，则确定当前车速v0是否小于-γ。若v0《-γ，则认为车辆后溜车；否则，没有溜车。若是倒车档，则确定当前车速v0是否大于γ。若v0》γ，则认为车辆后溜车，否则，没有溜车。其中，γ为预设溜车速度阈值，经验值为0.1m/s。
48.步骤306，基于当前车速和溜车幅度，重新计算停车加速度变化率。
49.在本实施例中，在满足溜车条件的情况下，上述执行主体可以基于当前车速和溜车幅度，重新计算停车加速度变化率。这里，由于满足溜车条件，说明车辆已经开始溜车，当前速度就是溜车速度。根据溜车速度和溜车幅度插值，能够得到停车加速度变化率。
50.步骤307，根据最新的停车加速度变化率计算第一期望加速度，以及基于第一期望加速度控制车辆停车。
51.在本实施例中，上述执行主体可以根据最新的停车加速度变化率计算第一期望加速度，以及基于第一期望加速度控制车辆停车。
52.这里，若满足溜车条件，步骤306计算的停车加速度是最新的停车加速度；若不满足溜车条件，步骤304计算的停车加速度是最新的停车加速度。
53.步骤308，输出上层控制器计算的第二期望加速度，以及基于第二期望加速度控制车辆行驶。
54.在本实施例中，在不满足停车控制进入条件或当前车速大于开始刹车时的速度的情况下，上述执行主体可以输出上层控制器计算的第二期望加速度，以及基于第二期望加
速度控制车辆行驶。其中，第二期望加速度可以是上层控制器基于车辆轨迹与规划轨迹的速度误差、纵向位移误差和加速度误差计算得到的期望加速度。上层控制器所采用的控制算法可以包括但不限于mpc(model predictive control，模型预测控制)、lqr(linear quadratic regulator，线性二次型调节器)、串级pid(proportion integral differential，比例积分微分)等。
55.此外，在停车之后，若满足停车控制退出条件，上述执行主体也可以输出上层控制器计算的第二期望加速度，以及基于第二期望加速度控制车辆行驶。
56.这里，停车控制退出条件可以是预先设置的退出停车控制的条件。例如，停车控制退出条件可以包括：第二条件。其中，第二条件可以包括以下至少一项：剩余轨迹距离大于第二预设距离阈值len
out_stop
、当前车速大于第四预设车速阈值v
cur,out
、规划末点速度大于第二预设速度阈值v
end,out
。其中，第一预设距离阈值len
in_stop
(如len
in_stop
＝1m)小于第二预设距离阈值len
out_stop
(如len
out_stop
＝2m)，第三预设车速阈值v
cur,in
(如v
cur,in
＝1m/s)大于第四预设车速阈值v
cur,out
(如v
cur,out
＝0.5m/s)，第一预设速度阈值v
end,in
(如v
end,in
＝0.1m/s)小于第二预设速度阈值v
end,out
(如v
end,out
＝0.2m/s)。
57.在满足以上三个条件之一的情况下，说明自动驾驶车辆在进入停车控制之后又重新行驶，已经可以退出停车控制策略。为了避免反复进出停车控制，工程实现上可以增加计数处理。例如，设定停车控制退出条件还包括：满足第二条件计数count
out_stop
达到第二预设次数阈值。具体地，如果上一状态是停车控制，满足第二条件就将count
out_stop
加1；如果中间不满足第二条件，则令count
out_stop
等于0；连续满足第二条件达到第二预设次数阈值后退出停车控制状态，同时令count
out_stop
等于0。
58.本公开实施例提供的坡道停车控制方法，提供了各种不同情况下的停车控制方案，使得应用场景更加广泛。
59.进一步参考图4，其示出了根据本公开的坡道停车控制方法的另一个实施例的流程400。该坡道停车控制方法包括以下步骤：
60.步骤401，响应于满足停车控制进入条件，基于道路坡度和重力加速度，计算停车加速度。
61.在本实施例中，坡道停车控制方法的执行主体可以确定当前是否满足停止控制进入条件。若满足停车控制进入条件，基于道路坡度和重力加速度，计算停车加速度；若不满足停车控制进入条件，则继续控制车辆行驶。其中，车辆可以是提供自动驾驶功能的车辆，如自动驾驶车辆。
62.这里，为了保证车辆驻停时不溜坡，需要抵消坡道加速度。并且，上坡场景中上坡重力作用在行车制动与停车制动时存在转换，会导致过晚进入到停车控制可能出现车辆溜车的问题。为了解决该问题，停车加速度需要区分上下坡。其计算公式可以如下：
[0063][0064]
其中，a
t
为停车加速度，pitch为道路坡度，上坡时的道路坡度大于0，下坡时的道路坡度不大于0，g为重力加速度，abs()表示取绝对值函数。
[0065]
应当理解的是，上坡重力作用在行车制动与停车制动时存在转换指的是：车辆上
坡减速时上坡重力作用是辅助提供了制动力，但是在停车时需要克服上坡重力作用。例如，假设在坡度为8度的上坡，期望以-0.3m/s2的加速度减速停车，此时坡度提供的加速度大约为-g*sin(8)＝-1.36m/s2，因此为保证以-0.3m/s2的加速度减速，这时候还需要给车辆-1.06m/s2的油门开度。然后当车辆停下后停车时，为保证车辆不出现溜坡，至少需要给车辆-1.36m/s2的刹车开度。所以，上坡场景车辆停下前后就存在行车制动与停车制动的切换。此时，如果不提前开始刹车减速，车辆停下时很可能由于制动力不足而出现溜车。
[0066]
步骤402，根据道路坡度插值，计算预设加速度变化率。
[0067]
在本实施例中，上述执行主体可以根据道路坡度插值，计算预设加速度变化率。其计算公式可以如下：
[0068]
jerk0＝intrepolation_1d(pitch)；
[0069]
其中，jerk0为预设加速度变化率，pitch为道路坡度，intrepolation_1d()表示一维插值函数。
[0070]
步骤403，基于停车加速度、预设加速度变化率和当前加速度，计算开始刹车时的速度。
[0071]
在本实施例中，上述执行主体可以基于停车加速度、预设加速度变化率和当前加速度，计算开始刹车时的速度。
[0072]
这里，基于加速度变化率不变的假设，计算准备停车加速度。其计算公式如下：
[0073][0074]
其中，vk为开始刹车时的速度，a
t
为停车加速度，ak为当前加速度，jerk0为预设加速度变化率，sign()表示符号函数，abs()表示取绝对值函数。在实际应用中，为避免出现除0问题，要求vk≥0.1m/s。
[0075]
为了便于理解，下面提供两个实例来说明：
[0076]
其一，假设pitch＝0.1rad(坡度约为6度的上坡)，预设加速度变化率jerk0＝-1.5m/s3，当前加速度ak＝-1.0m/s2，则开始刹车时的速度vk＝-(1.96
2-1.02)/(2*(-1.5))+0.1＝1.0m/s，表示需要在车速等于1.0m/s时就进入停车控制。
[0077]
其二，假设pitch＝0.0rad(坡度约为0度的平地)，预设加速度变化率jerk0＝-1.0m/s3，当前加速度ak＝-0.5m/s2，则开始刹车时的速度vk＝(0-0.52)/(2*(-1.0))+0.1＝-0.025m/s。由于要求vk≥0.1m/s，故vk＝0.1m/s，表示只需要在车速0.1m/s时进入停车控制。
[0078]
从以上两个实例可以看出，在坡度较高时，就需要提前进入停车控制，以避免刹车不及时导致溜车；在坡度较低时，就需要延迟进入停车控制，避免提前刹停。这就解决了上坡场景中上坡重力作用在行车制动与停车制动时存在转换的问题。
[0079]
步骤404，响应于当前车速不大于开始刹车时的速度，确定当前车速是否大于第一预设车速阈值。
[0080]
在本实施例中，上述执行主体可以确定当前车速是否大于开始刹车时的速度。若当前车速大于开始刹车时的速度，则继续控制车辆行驶；若当前车速不大于开始刹车时的速度，确定当前车速是否大于第一预设车速阈值(如0.1m/s)。若当前车速大于第一预设车速阈值，执行步骤405a；若当前车速不大于第一预设车速阈值，执行步骤405b。
[0081]
步骤405a，基于停车加速度、当前加速度和当前车速，计算停车加速度变化率。
[0082]
在本实施例中，若当前车速大于第一预设车速阈值，上述执行主体可以停车加速
度、当前加速度和当前车速，计算停车加速度变化率。其计算公式可以如下：
[0083][0084]
其中，jerk
stop
为停车加速度变化率，a
t
为停车加速度，ak为当前加速度，v0为当前车速。
[0085]
步骤405b，将预设数值作为停车加速度变化率。
[0086]
在本实施例中，若当前车速不大于第一预设车速阈值，上述执行主体可以将预设数值作为停车加速度变化率。
[0087]
通常，在当前车速v0不大于第一预设车速阈值的情况下，令停车加速度变化率其中，一般情况下取一个比较小的数值，经验值可以为-1.0m/s3。继续向下多踩30％的刹车，这样能够避免驻车过程中，气缸压力不稳定等因素导致刹车力度减小以至于出现溜车现象。需要说明的是，多踩30％是相对停车加速度a
t
来说的，即一直向下刹车到1.3*a
t
。30％是经验值。
[0088]
这里，为确保不出现松踩刹车的动作，要求jerk
stop
≤0m/s3，能够保证加速度的单调性，解决了在停车过程中可能会反复松踩刹车踏板，出现顿挫的体感的问题。
[0089]
步骤406，响应于满足溜车条件，基于当前车速和溜车幅度，重新计算停车加速度变化率。
[0090]
在本实施例中，上述执行主体可以确定是否满足溜车条件。若满足溜车条件，基于当前车速和溜车幅度，重新计算停车加速度变化率；若不满足溜车条件，执行步骤407。
[0091]
这里，根据溜车速度和溜车幅度插值，能够得到停车加速度变化率。其计算公式可以如下：
[0092]
在后溜车时：jerk
antislip
＝-intrepolation_1d(abs(v0))；
[0093]
在前溜车时，jerk
antislip
＝-intrepolation_1d(abs(dis
slip
))。
[0094]
其中，jerk
antislip
为停车加速度变化率，v0为当前车速，在这里又叫做溜车速度，dis
slip
为溜车幅度。
[0095]
这里，插值关系要满足溜车速度和溜车幅度的绝对值越大，jerk
antislip
的绝对值也越大。
[0096]
步骤407，根据最新的停车加速度变化率计算第一期望加速度，以及基于第一期望加速度控制车辆停车。
[0097]
在本实施例中，上述执行主体可以根据最新的停车加速度变化率计算第一期望加速度，以及基于第一期望加速度控制车辆停车。
[0098]
这里，若满足溜车条件，步骤406计算的停车加速度是最新的停车加速度；若不满足溜车条件，步骤405a和405b计算的停车加速度是最新的停车加速度。其计算公式如下：
[0099]astop
＝jerk*ts+a
previous
；
[0100]
其中，a
stop
为第一期望加速度，ts为控制周期,a
previous
为上个周期的期望加速度。jerk为停车加速度变化率，等于jerk
antislip
或者jerk
stop
。
[0101]
需要说明的是，对于加速度接口的车型，直接输出a
stop
即可控制车辆停车；对于其他接口车型(如踏板开度)，则需要通过标定表将a
stop
转换为对应接口的输入(如踏板开度)。
[0102]
本公开实施例提供的坡道停车控制方法，停车加速度区分上下坡，能有效解决停车减速过程中停车控制切换时机导致的停车精度和溜车问题。并且，基于加速度变化率不变的假设进行停车控制，同时约束加速度变化率不大于0，保证了停车减速过程中加速度的单调性，从而避免停车减速过程中松踩刹车的情况，解决了加速度不单调导致的重点刹、顿挫等体感问题。
[0103]
进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种坡道停车控制装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
[0104]
如图5所示，本实施例的坡道停车控制装置500可以包括：第一计算模块501、第二计算模块502、第三计算模块503和第一控制模块504。其中，第一计算模块501，被配置成响应于满足停车控制进入条件，基于道路坡度和当前加速度，计算开始刹车时的速度；第二计算模块502，被配置成响应于当前车速不大于开始刹车时的速度，基于当前车速和当前加速度，计算停车加速度变化率；第一控制模块503，被配置成根据最新的停车加速度变化率计算第一期望加速度，以及基于第一期望加速度控制车辆停车。
[0105]
在本实施例中，坡道停车控制装置500中：第一计算模块501、第二计算模块502和第一控制模块503的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201-203的相关说明，在此不再赘述。
[0106]
在本实施例的一些可选的实现方式中，第一计算模块501进一步被配置成：基于道路坡度和重力加速度，计算停车加速度，其中，上坡时的道路坡度大于0，下坡时的道路坡度不大于0；根据道路坡度插值，计算预设加速度变化率；基于停车加速度、预设加速度变化率和当前加速度，计算开始刹车时的速度。
[0107]
在本实施例的一些可选的实现方式中，第二计算模块502进一步被配置成：若当前车速大于第一预设车速阈值，基于停车加速度、当前加速度和当前车速，计算停车加速度变化率；若当前车速不大于第一预设车速阈值，将预设数值作为停车加速度变化率。
[0108]
在本实施例的一些可选的实现方式中，坡道停车控制装置500还包括：第三计算模块，被配置成响应于满足溜车条件，基于当前车速和溜车幅度，重新计算停车加速度变化率。
[0109]
在本实施例的一些可选的实现方式中，溜车条件包括前溜车溜车条件或后溜车条件，前溜车条件包括：道路坡度小于第一预设坡度阈值，当前车速小于第二预设车速阈值且车辆处于制动状态，溜车幅度大于预设溜车幅度阈值，第一预设坡度阈值小于0；后溜车条件包括：若当前档位是前进挡，当前车速小于预设溜车速度阈值的相反数；若当前档位是倒车挡，当前车速大于预设溜车速度阈值。
[0110]
在本实施例的一些可选的实现方式中，停车控制进入条件包括：第一条件，第一条件包括：剩余轨迹距离小于第一预设距离阈值、当前车速小于第三预设车速阈值、规划末点速度小于第一预设速度阈值。
[0111]
在本实施例的一些可选的实现方式中，停车控制进入条件还包括：满足第一条件计数达到第一预设次数阈值。
[0112]
在本实施例的一些可选的实现方式中，坡道停车控制装置500还包括：第二控制模块，被配置成响应于满足停车控制退出条件或当前车速大于开始刹车时的速度，输出上层
控制器计算的第二期望加速度，以及基于第二期望加速度控制车辆行驶，其中，第二期望加速度是基于车辆轨迹与规划轨迹的速度误差、纵向位移误差和加速度误差计算得到的。
[0113]
在本实施例的一些可选的实现方式中，停车控制退出条件包括第二条件，第二条件包括以下至少一项：剩余轨迹距离大于第二预设距离阈值、当前车速大于第四预设车速阈值、规划末点速度大于第二预设速度阈值，第一预设距离阈值小于第二预设距离阈值，第三预设车速阈值大于第四预设车速阈值，第一预设速度阈值小于第二预设速度阈值。
[0114]
在本实施例的一些可选的实现方式中，停车控制退出条件还包括：满足第二条件计数达到第二预设次数阈值。
[0115]
需要说明的是，由于本公开的技术方案是停车控制，因此以上实施例中的加速度通常都为负值。
[0116]
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
[0117]
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
[0118]
图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
[0119]
如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(ram)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、rom 602以及ram 603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。
[0120]
设备600中的多个部件连接至i/o接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0121]
计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如坡道停车控制方法。例如，在一些实施例中，坡道停车控制方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到ram 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的坡道停车控制方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行坡道停车控制方法。
[0122]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0123]
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0124]
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0125]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0126]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
[0127]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以是分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
[0128]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例
如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开提供的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0129]
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。