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申请/专利权人：山东省科学院自动化研究所

摘要：本公开提供了一种基于GRU网络调控机制的自动驾驶纵向控制方法，包括采集车辆实时的行驶状态数据，并计算Frenet坐标系下的车辆跟随速度与加速度作为预测状态的参考值；分别对车辆的实时速度以及加速度进行跟踪并对车速以及加速度伴随控制输出的变化态势进行预测，依据行驶态势动态调节速度PID控制参数，输出期望速度控制量；依据期望速度和行驶态势动态调节加速度PID控制参数，输出期望加速度控制量；将期望加速度转为油门、刹车的线控信号，进而直接控制车辆的纵向行驶，采用网络梯度更新影响反馈控制参数，实现纵向速度、加速度的自适应调控，有效提升更大范围工况下的车辆纵向控制精度。

主权项：1.基于GRU网络调控机制的自动驾驶纵向控制方法，其特征在于，包括：采集车辆实时的行驶状态数据，并计算Frenet坐标系下的车辆跟随速度与加速度作为预测状态的参考值；所述行驶状态数据包括车辆绝对位置坐标、纵向速度、横向速度、纵向加速度、横向加速度、方向角以及方向角速度；分别对车辆的实时速度以及加速度进行跟踪并对车速以及加速度伴随控制输出的变化态势进行预测，依据行驶态势动态调节速度PID控制参数，输出期望速度控制量；对纵向运动状态进行预测时，先进行状态预测GRU前向计算，再进行状态预测GRU反向计算，计算由跟随误差引起的GRU网络各层权重变化量，并对速度以及加速度预测的GRU网络各层权重矩阵进行更新；利用基于网络梯度传播进行纵向速度控制，具体包括：①计算速度预测GRU网络终端梯度，计算速度预测网络输出层相对输入层的梯度；②更新速度PID控制参数，更新速度PID控制参数的梯度变化：③动态调节速度PID控制输出，更新速度PID各环节控制参数，输出当前时刻GRU速度控制器的速度控制期望值；利用基于级联网络调控机制进行纵向加速度控制，具体包括：①计算加速度预测GRU网络终端梯度，计算加速度预测网络输出层相对输入层的梯度；②更新加速度PID控制参数，采用纵向加速度PID控制器与纵向速度PID控制器级联的形式，接收速度控制期望输出值以及原始加速度值更新加速度PI控制参数的梯度变化；③动态调节加速度PID控制输出，更新加速度PID各环节控制参数，输出当前时刻GRU加速度控制器的加速度控制期望值；依据期望速度和行驶态势动态调节加速度PID控制参数，输出期望加速度控制量；将期望加速度转为油门、刹车的线控信号，进而直接控制车辆的纵向行驶。

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百度查询： 山东省科学院自动化研究所 基于GRU网络调控机制的自动驾驶纵向控制方法及系统