自动驾驶车辆速度确定方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆速度确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着科技的进步，自动驾驶技术逐渐成熟，不远的将来，自动驾驶将成为社会主流。
3.目前，自动驾驶还有许多困难需要克服，其中之一便是对自动驾驶中的车辆进行定位，在相关技术手段中，在对自动驾驶的车辆进行定位时，需要获取车辆的车速，传统的车速获取方案中，通常只是简单的获取导航系统的车速或者车辆上的控制器局域网中的车辆底盘速度，这样获取的车辆速度不够准确，会影响车辆定位的精确性。
4.由此可见，在相关技术中，存在对车辆定位时获取的车辆速度不够准确，且没有考虑车辆上下坡以及拐弯时车速对车辆位置的影响，最终导致车辆定位不够精准的技术问题，需要解决。


技术实现要素：

5.为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本技术提供一种自动驾驶车辆速度确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够充分考虑转弯和上下坡对车辆实际速度的影响，保证车速计算的准确性，并且针对不同速度区间采用不同的车速计算模型，能够有效降低车速计算的误差，进一步保证车数计算的精确性，能够为自动驾驶车辆的定位提供精确度足够高的车速，保证车辆定位的精确性。
6.本技术第一方面提供一种自动驾驶车辆速度确定方法，该方法包括：当所述自动驾驶的转角速度小于预设的转角速度阈值时，确定所述自动驾驶的底盘速度所在的速度区间；基于所述底盘速度和所述自动驾驶的俯仰角，采用与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型计算所述自动驾驶车辆的当前实际速度。
7.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述当所述自动驾驶车辆的转角速度小于预设的转角速度阈值时，确定所述自动驾驶车辆的底盘速度所在的速度区间之前，所述方法还包括：通过所述自动驾驶车辆上的控制器局域网获取所述自动驾驶车辆的底盘速度；通过所述自动驾驶车辆上的惯性测量单元获取所述自动驾驶车辆的转角速度；通过所述自动驾驶车辆上的所述惯性测量单元和/或所述自动驾驶车辆上的实时差分定位单元获取所述自动驾驶车辆的俯仰角。
8.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述确定所述底盘速度所在的速度区间之后，还包括：通过所述自动驾驶车辆上的实时差分定位单元确定所述自动驾驶车辆的车速真
值；基于所述车速真值和所述底盘速度对与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型进行标定，确定所述车速计算模型的误差系数。
9.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述误差系数包括刻度系数k和零偏系数b，其中，所述基于所述车速真值和所述底盘速度对与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型进行标定，确定所述车速计算模型的误差系数，包括：获取所述自动驾驶车辆的多组车速真值v和对应的底盘速度，其中，所述多组车速真值v和对应的底盘速度在同一速度区间；采用所述多组车速真值v和对应的底盘速度对公式中的所述刻度系数k和零偏系数b进行标定，得到多组标定后的所述刻度系数k和零偏系数b；分别求解在各组所述标定后的所述刻度系数k和零偏系数b的残差，并基于所述残差，采用预设的非线性最小二乘算法选取各组所述刻度系数k和零偏系数b中的最优值，并将所述最优值确定为所述车速计算模型的误差系数。
10.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述方法还包括：获取对所述刻度系数k和零偏系数b的标定次数；当所述标定次数小于预设的标定次数阈值时，所述标定后的所述刻度系数k和零偏系数b采用经验值；当所述标定次数不小于预设的标定次数阈值时，且所述刻度系数k不在预设的刻度系数区间内时，判定此次标定异常，重新对所述刻度系数k和零偏系数b进行标定。
11.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述基于所述底盘速度和所述俯仰角，采用与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型计算所述车辆的实际速度，包括：采用公式计算所述车辆的实际速度，其中，为所述自动驾驶车辆的当前实际速度，为所述车辆的俯仰角。
12.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述方法还包括：当所述自动驾驶车辆的底盘速度小于预设的车速阈值时，所述标定后的所述刻度系数k和零偏系数b采用经验值。
13.本技术第二方面提供一种自动驾驶车辆速度确定装置，包括：速度区间确定模块，用于当所述自动驾驶车辆的转角速度小于预设的转角速度阈值时，确定所述自动驾驶车辆的底盘速度所在的速度区间；车速确定模块，用于基于所述底盘速度和自动驾驶车辆的所述俯仰角，采用与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型计算所述自动驾驶车辆的当前实际速度。
14.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，车辆信息获取模块在获取车辆的底盘速度、转角速度以及俯仰角时，可以用于：通过车辆上的控制器局域网获取所述车辆的底盘速度；通过所述车辆上的惯性测量单元获取所述车辆的转角速度；通过所述车辆上的所述惯性测量单元和/或所述车辆上的实时差分定位单元获取
所述车辆的俯仰角。
15.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，车辆信息获取模块在确定所述底盘速度所在的速度区间之后，还可以用于：通过所述车辆上的实时差分定位单元确定所述车辆的车速真值；基于所述车速真值和所述底盘速度对与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型进行标定，确定所述车速计算模型的误差系数。
16.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述误差系数包括刻度系数k和零偏系数b，其中，车速确定模块在基于所述车速真值和所述底盘速度对与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型进行标定，确定所述车速计算模型的误差系数时，可以用于：获取所述车辆的多组车速真值v和对应的底盘速度，其中，所述多组车速真值v和对应的底盘速度在同一速度区间；采用所述多组车速真值v和对应的底盘速度对公式中的所述刻度系数k和零偏系数b进行标定，得到多组标定后的所述刻度系数k和零偏系数b；分别求解在各组所述标定后的所述刻度系数k和零偏系数b的残差，并基于所述残差，采用预设的非线性最小二乘算法选取各组所述刻度系数k和零偏系数b中的最优值，并将所述最优值确定为所述车速计算模型的误差系数。
17.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，自动驾驶车辆速度确定装置还可以用于：获取对所述刻度系数k和零偏系数b的标定次数；当所述标定次数小于预设的标定次数阈值时，所述标定后的所述刻度系数k和零偏系数b采用经验值；当所述标定次数不小于预设的标定次数阈值时，且所述刻度系数k不在预设的刻度系数区间内时，判定此次标定异常，重新对所述刻度系数k和零偏系数b进行标定。
18.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，车速确定模块503在基于所述底盘速度和所述俯仰角，采用与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型计算所述车辆的实际速度时，可以用于：采用公式计算所述车辆的实际速度，其中，为所述车辆的实际速度，为所述车辆的俯仰角。
19.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，自动驾驶车辆速度确定装置还可以用于：当所述车辆的底盘速度小于预设的车速阈值时，所述标定后的所述刻度系数k和零偏系数b采用经验值。
20.本技术第三方面提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的车辆速度计算方法。
21.本技术第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的车辆速度计算方法。
22.本技术提供的技术方案可以包括以下有益效果：一方面，由于在计算车辆速度时，不仅获取车辆的底盘速度，还基于车辆的转角速度和俯仰角，从而通过这些转角速度和和俯仰角，将车辆的转弯状态和上下坡状态作为在计算车辆实际速度的影响因素，保证车速计算的准确性；另一方面，针对不同速度区间采用不同的车速计算模型，能够有效降低车速计算的误差，进一步保证车速计算模型的精确性，为自动驾驶车辆的定位提供精确度足够高的车速，保证车辆定位的精确性。
23.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
24.通过结合附图对本技术示例性实施方式进行更详细地描述，本技术的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本技术示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
25.图1是本技术实施例示出的一种自动驾驶车辆速度计算方法的流程示意图；图2是本技术实施例示出的一种自动驾驶车辆信息获取方法的流程示意图；图3是本技术实施例示出的一种自动驾驶车辆车速计算模型标定方法的流程示意图；图4是本技术实施例示出的一种标定参数确定方法的流程示意图；图5是本技术实施例示出的一种自动驾驶车辆速度确定装置的结构示意图；图6是本技术实施例示出的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
26.下面将参照附图更详细地描述本技术的实施方式。虽然附图中显示了本技术的实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本技术而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本技术更加透彻和完整，并且能够将本技术的范围完整地传达给本领域的技术人员。
27.在本技术使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本技术。在本技术和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
28.应当理解，尽管在本技术可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本技术范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
29.随着科技的进步，自动驾驶技术逐渐成熟，不远的将来，自动驾驶将成为社会主流。目前，自动驾驶还有许多困难需要克服，其中之一便是对自动驾驶中的车辆进行定位，在相关技术手段中，在对自动驾驶的车辆进行定位时，需要获取车辆的车速，传统的车速获取方案中，通常只是简单地获取导航系统的车速或者车辆上的控制器局域网中的车辆底盘速度，这样获取的车辆速度不够准确，会影响车辆定位的精确性。
30.针对上述问题，本技术实施例提供一种自动驾驶车辆速度确定方法，能够通过获取车辆的底盘速度、转角速度以及俯仰角，先通过判断转角速度是否小于预设的转角速度阈值，当车辆的转角速度小于预设的转角速度阈值时，确定车辆底盘速度所在的速度区间，并基于不同的速度区间，采用不同的车速计算模型，根据底盘速度和俯仰角确定车辆的实际速度，本技术实施例中，在计算车辆速度时，基于车辆的转角速度，判断测量是否属于转弯的状态，并基于车辆的俯仰角，判断车辆是否处于上下坡的状态，并基于车辆底盘速度所在的速度区间，采用不同的车速计算模型对车辆速度进行计算，充分考虑转弯和上下坡对车辆实际速度的影响，保证车速计算的准确性，并且针对不同速度区间采用不同的车速计算模型，能够有效降低车速计算的误差，进一步保证车数计算的精确性，能够为自动驾驶车辆的定位提供精确度足够高的车速，保证车辆定位的精确性。
31.以下结合附图详细描述本技术实施例的技术方案。
32.图1是本技术实施例示出的自动驾驶车辆速度确定方法的流程示意图。
33.参见图1，本技术实施例提供的自动驾驶车辆速度确定方法包括如下步骤：步骤s101，当自动驾驶车辆的转角速度小于预设的转角速度阈值时，确定自动驾驶车辆的底盘速度所在的速度区间。
34.在本技术实施例中，在本技术实施例中，底盘速度是指车辆底盘的速度，其中，该底盘速度可以是通过车辆can（controller area network，控制器局域网）总线获取的，也可以是通过其他计算方式，如通过车辆上的传感器测量车轮的转速，再结合车辆轮胎的周长计算车辆的底盘速度；转角速度是指车辆转弯时的角速度，可以是通过imu（inertial measurement unit，惯性测量单元）获取的；俯仰角是指车辆车身与水平地面之间的夹角，用于判断车辆是够处于上下坡状态，车辆的俯仰角信息可以通过imu或者rtk（real
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time kinematic，实时差分定位）模块测量得到。预先设置有转角速度阈值，该转角速度阈值用于判断车辆是否处于转弯状态，当车辆的转角速度小于该预先设置的转角速度阈值时，表示该车辆目前未处于转弯状态，开始确定车辆底盘速度所在的速度区间。其中，该转角速度阈值可以是基于研发人员的经验设置的经验值，在一种可能的实施方式中，该转角速度阈值为，即当车辆的转角速度小于时，判定车辆此时未处于转弯状态，并确定车辆的底盘速度所在的速度区间。
35.在本技术实施例中，速度区间是研发人员根据经验值预先设置的，作为本技术一种可能的实施方式，速度区间包括三个，分别是2m/s~10m/s、10m/s~25m/s、以及大于25m/s，当判定车辆不处于转弯状态时，确定那个的底盘速度所在的速度区间。
36.步骤s102，基于所述底盘速度和所述自动驾驶车辆的俯仰角，采用与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型计算所述自动驾驶车辆的当前实际速度。
37.在本技术实施例中，不同的速度区间对应设置有不同的车速计算模型来计算车辆的实际速度，当确定完车辆的转角速度和底盘速度所在的速度区间之后，基于车辆的底盘
速度和俯仰角计算车辆的实际速度。
38.在本技术实施例中，不同的速度区间对应的车速计算模型不同，其中，可以是车速计算模型中的参数不同，在根据车辆的底盘速度所在的速度区间，确定车速计算模型的参数，例如，当确定车辆的速度在（10m/s~25m/s）之间时，确定该速度区间对应的车速计算模型的参数，可选的车速计算模型为，其中，为所述车辆的实际速度，为所述车辆的俯仰角，为车辆的底盘速度。
39.在本技术实施例中，通过获取车辆的底盘速度、转角速度以及俯仰角，先通过判断转角速度是否小于预设的转角速度阈值，当车辆的转角速度小于预设的转角速度阈值时，确定车辆底盘速度所在的速度区间，并基于不同的速度区间，采用不同的车速计算模型，根据底盘速度和俯仰角确定车辆的实际速度，本技术实施例中，在计算车辆速度时，基于车辆的转角速度，判断车辆是否属于转弯的状态，并基于车辆的俯仰角，判断车辆是否处于上下坡的状态，并基于车辆底盘速度所在的速度区间，采用不同的车速计算模型对车辆速度进行计算，充分考虑转弯和上下坡对车辆实际速度的影响，保证车速计算的准确性，并且针对不同速度区间采用不同的车速计算模型，能够有效降低车速计算的误差，进一步保证车数计算的精确性，能够为自动驾驶车辆的定位提供精确度足够高的车速，保证车辆定位的精确性。
40.作为本技术一种可能的实施方式，如图2所示，在该实施方式中，所述确定所述底盘速度所在的速度区间之后，还包括：步骤s201，通过所述自动驾驶车辆上的实时差分定位单元确定所述自动驾驶车辆的车速真值；步骤s202，基于所述车速真值和所述底盘速度对与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型进行标定，确定所述车速计算模型的误差系数。
41.在本技术实施例中，车速真值是指在对车速计算模型进行标定时需要采用的车辆速度的可信值，该车速真值可以是通过rtk测量获取的，在获取到车辆车速真值之后，基于该车速真值和车辆的底盘速度对车速计算模型的参数进行标定，其中，车速计算模型的参数为误差系数，作为本技术一种可能的实施方式，误差系数包括刻度系数和零偏系数，车速计算模型为一次线性函数，在对该模型的可读系数和零偏系数进行标定时，可以分别将车速真值作为函数值，车辆底盘速度作为变量，采用至少两组车速真值和车辆底盘速度求解刻度系数和零偏系数。
42.作为本技术一种可能的实施方式，如图3所示，在该实施方式中，所述误差系数包括刻度系数k和零偏系数b，其中，所述基于所述车速真值和所述底盘速度对与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型进行标定，确定所述车速计算模型的误差系数，包括：步骤s301，获取所述自动驾驶车辆的多组车速真值v和对应的底盘速度，其中，所述多组车速真值v和对应的底盘速度在同一速度区间。
43.在本技术实施例中，车速真值是指车辆速度的可信值，其中，车速真值可以通过车载的ium单元和rtk单元获取，在获取车辆的从车速真值和对应的底盘速度时，在同一个速
度区间，可以选择获取多组对应的车速真值和底盘速度。其中，作为本技术一种可能的实施方式，在获取车速真值和对应的盘速度时，例如针对速度区间（0m/s-10m/s），可以选择获取对应的多组车速真值和底盘速度，例如，获取到的车速真值和底盘速度为（3m/s，2.9m/s）、（4.5m/s，4.6m/s）、（6.7m/s，6.8m/s）、（8.9m/s，9.1m/s），其中，车速真值v和对应的底盘速度都在速度区间（0m/s-10m/s）之内，当然，这只是一种可能的实施方式，在具体实施中，速度区间可以不同，同一速度区间获取的车速真值和底盘速度的数量可以不同。
44.步骤s302，采用所述多组车速真值v和对应的底盘速度对公式中的所述刻度系数k和零偏系数b进行标定，得到多组标定后的所述刻度系数k和零偏系数b。
45.在本技术实施例中，车速计算模型为一次线性函数，其中，不同速度区间的车速计算模型，其对应的一次线性函数中的误差系数不同，每个速度区间对应的车速计算模型中的误差系数通过标定确定。为方便说明，以一个具体实施例为例，针对速度区间（0m/s-10m/s），获取到的速真值和底盘速度分别为3m/s和2.9m/s、4.5m/s和4.6m/s、6.7m/s和6.8m/s、8.9m/s和9.1m/s，在对误差系数进行标定时，先通过第一组和第二组数据3m/s和2.9m/s、4.5m/s和4.6m/s求解第一组误差系数的值，在本技术实施例中，可以通过二元一次方程组求解该第一组误差系数的值，然后加入第三组车速真值和底盘速度6.7m/s和6.8m/s，结合第一组、第二组以及第三组车速真值和底盘速度对一次线性函数进行拟合，进而求解第二组误差系数的值，同理，可以一次加入第四组、第五组数据，分别求解出第三组、第四组误差系数，进而求解出多组误差系数，可选的，在本技术实施例的具体应用中，对车速真值和对应的底盘速度的采样频率可以是100hz或150hz及以上，即在相同的一个速度区间内，可以获取多组误差系数的标定结果。
46.步骤s303，分别求解在各组所述标定后的所述刻度系数k和零偏系数b的残差，并基于所述残差，采用预设的非线性最小二乘算法选取各组所述刻度系数k和零偏系数b中的最优值，并将所述最优值确定为所述车速计算模型的误差系数。
47.在本技术实施例中，在确定多组误差系数的标定结果之后，分别计算各组误差系数的残差，然后基于多个残差确定误差系数的最优值，在确定误差系数的最优值时，可以采用非线性最小二乘法确定，作为本技术一种可能的实施方式，为方便说明，以一个具体实施例为例，针对一个速度区间，分别获取到三组误差系数，包括，其中，针对第一组误差系数，计算的残差，设函数，其中，为车辆的底盘速度，确定第一组误差系数的残差，其中为车辆的速度真值；同理，计算多组误差系数的残差，然后采用lm（levenberg-marquarelt，列文伯格-马夸尔特）算法确定残差的最优值，将最优的残差值对应的误差系数确定为最终标定结束后该车速计算模型的误差系数。在本技术实施例中，需要说明的是，针对不同的速度区间，采用的模型的误差系数不同，每个速度区间对应的车速计算模型的误差参数需要基于各个速度区间的车速真值和底盘速度的采样值进行标定，然后基于该车速计算模型计算车辆在该车速区间的实际车辆速度。
48.本技术实施例通过针对同一车速区间采样获取多组车速真值和对应底盘速度，并
基于该多组车速真值和底盘速度对车速区间对应的车速计算模型的误差参数进行标定，并计算每次标定结果的残差，最后基于lm算法确定最优残差，并将最优残差对应的误差系数作为该车速计算模型的误差系数，能够保证车速计算模型的准确性，进而为车辆定位提供准确的车速信息。
49.作为本技术一种可能的实施方式，如图4所示在该实施例中，提供的自动驾驶车辆速度确定方法还包括：步骤s401，获取对所述刻度系数k和零偏系数b的标定次数。
50.在本技术实施例中，针对某个车速区间，再对其对应的车速计算模型的误差参数进行标定时，需要统计标定次数，如前述实施例所述，车速真值和底盘速度的采样数为4，标定次数为3，当然，前述实施例是为方便说明进行的简化举例，在实际的实施过程中，针对一个车速区间，标定次数一般要多于3次，可以是上百次。
51.步骤s402，当所述标定次数小于预设的标定次数阈值时，所述标定后的所述刻度系数k和零偏系数b采用经验值。
52.在本技术实施例中，为保证车速计算模型在计算车辆实际速度时的准确性，在对车速计算模型的误差系数进行标定时，需要对标定次数进行计数，当标定次数小于预设的次数阈值时，如50次，则认为此次标定不合格，误差系数直接采用经验值，其中，经验值是本领域技术人员根据实际情况总结出来的数值刻度系数k=1.1，零偏系数b=0.9。在本技术实施例中，预设的标定次数可以根据实际情况设定，因此，刻度系数k和零偏系数b的经验值也不是固定的。
53.步骤s403，当所述标定次数不小于预设的标定次数阈值时，且所述刻度系数k不在预设的刻度系数区间内时，判定此次标定异常，重新对所述刻度系数k和零偏系数b进行标定。
54.在本技术实施例中，为保证车速计算模型在计算车辆实际速度时的准确性，在对车速计算模型的误差系数进行标定时，需要对标定次数进行计数，当标定次数不小于预设的次数阈值时，如50次，还需要确定标出出的误差系数的值，当刻度系数k不在预设的刻度系数区间内时，判定此次标定无效，例如，刻度系数区间为（0.9，1.1），当标定结果得到的刻度系数为1.3时，标识此次标定不合格，重新对误差系数进行标定。
55.本技术实施例通过记录对误差系数的标定次数以及为刻度系数确定区间，在误差系数的标定次数达到一定数量之后，才认可该次标定结果的准确性，并设置了合理的刻度系数区间，当标定完成的刻度系数不在该区间时，判定此次标定不合格，重新对误差系数进行标定，保证标定结果在使用时，对车速计算的准确性。
56.在本技术实施例中，在基于所述底盘速度和所述俯仰角，采用与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型计算所述车辆的实际速度，包括：采用公式计算所述车辆的实际速度，其中，为所述车辆的实际速度，为所述车辆的俯仰角。
57.在本技术实施例中，对于一个速度区间，当确定该速度区间的车速计算模型的误差系数标定完成后，基于该车速计算模型对车辆的实时速度进行计算，可选的，采用公式计算所述车辆的实际速度，其中，为所述车辆的实际速度，为所述车辆的俯仰角。作为本技术一种可能的实施方式，在计算车辆的实际速度时，需要考虑
车辆是否处于转弯和上下坡的状态，当车辆的转角速度大于时，判定此时车辆处于转弯状态，直接获取车辆的盘速度，并确定底盘速度所在的速度区间，采用该速度区间对应的车速计算模型计算车辆的实际速度，其中，该车速计算模型中的误差系数采用经验值。当车辆的转角速度小于时，判定此时车辆未处于转弯状态，对车辆的底盘速度和车速真值进行采样，根据底盘速度确定车辆对应的车速区间，开始对该车速区间对应的车速计算模型进行标定，并对标定次数进行计数，当误差系数标定位完成之后，采用公式计算所述车辆的实际速度，其中，为所述车辆的实际速度，为所述车辆的俯仰角，k为标定之后的刻度系数，b为标定之后的零偏系数。
58.在本技术实施例中，在计算车辆实际速度时，考虑车辆是否处于上下坡状态，并将车辆的俯仰角融合到车速计算模型中计算车辆的实际速度，保证车辆速度计算的准确性，为车辆定位提供准确的车速信息。
59.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，提供的车辆速度计算方法还包括：当所述自动驾驶车辆的底盘速度小于预设的车速阈值时，所述标定后的所述刻度系数k和零偏系数b采用经验值。
60.在本技术实施例中，为保证车辆实际速度计算的准确性，当车辆的底盘速度小于预设的车速阈值时，车速计算模型中的误差系数采用预设的经验值，可选的，预设的车速阈值可以是2m/s，当然，车速阈值可以根据实际情况自行设置，此处不做限定。
61.本技术实施例在车辆的底盘速度不高时，将车速计算模型的误差值采用经验值，无需对车速计算模型进行标定，车速计算更快。
62.本技术实施例通过获取车辆的底盘速度、转角速度以及俯仰角，先通过判断转角速度是否小于预设的转角速度阈值，当车辆的转角速度小于预设的转角速度阈值时，确定车辆底盘速度所在的速度区间，并基于不同的速度区间，采用不同的车速计算模型，根据底盘速度和俯仰角确定车辆的实际速度，本技术实施例中，在计算车辆速度时，基于车辆的转角速度，判断测量是否属于转弯的状态，并基于车辆的俯仰角，判断车辆是否处于上下坡的状态，并基于车辆底盘速度所在的速度区间，采用不同的车速计算模型对车辆速度进行计算，充分考虑转弯和上下坡对车辆实际速度的影响，保证车速计算的准确性，并且针对不同速度区间采用不同的车速计算模型，能够有效降低车速计算的误差，进一步保证车数计算的精确性，能够为自动驾驶车辆的定位提供精确度足够高的车速，保证车辆定位的精确性。
63.与前述应用功能实现方法实施例相对应，本技术还提供了一种自动驾驶车辆速度确定装置、电子设备及相应的实施例。
64.图5是本技术实施例示出的自动驾驶车辆速度确定装置的结构示意图。
65.参见图5，该自动驾驶车辆速度确定装置50包括：速度区间确定模块501、以及车速确定模块502，其中，速度区间确定模块501，用于当自动驾驶车辆的转角速度小于预设的转角速度阈值时，确定所述自动驾驶车辆的底盘速度所在的速度区间；车速确定模块505，用于基于所述底盘速度和所述自动驾驶车辆的俯仰角，采用与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型计算所述自动驾驶车辆的当前实际速
度。
66.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，车辆信息获取模块501还可以用于：通过自动驾驶车辆上的控制器局域网获取所述自动驾驶车辆的底盘速度；通过所述自动驾驶车辆上的惯性测量单元获取所述自动驾驶车辆的转角速度；通过所述自动驾驶车辆上的所述惯性测量单元和/或所述自动驾驶车辆上的实时差分定位单元获取所述自动驾驶车辆的俯仰角。
67.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，车辆信息获取模块501在确定所述底盘速度所在的速度区间之后，还可以用于：通过所述自动驾驶车辆上的实时差分定位单元确定所述车辆的车速真值；基于所述车速真值和所述底盘速度对与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型进行标定，确定所述车速计算模型的误差系数。
68.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述误差系数包括刻度系数k和零偏系数b，其中，车速确定模块503在基于所述车速真值和所述底盘速度对与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型进行标定，确定所述车速计算模型的误差系数时，可以用于：获取所述自动驾驶车辆的多组车速真值v和对应的底盘速度，其中，所述多组车速真值v和对应的底盘速度在同一速度区间；采用所述多组车速真值v和对应的底盘速度对公式中的所述刻度系数k和零偏系数b进行标定，得到多组标定后的所述刻度系数k和零偏系数b；分别求解在各组所述标定后的所述刻度系数k和零偏系数b的残差，并基于所述残差，采用预设的非线性最小二乘算法选取各组所述刻度系数k和零偏系数b中的最优值，并将所述最优值确定为所述车速计算模型的误差系数。
69.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，自动驾驶车辆速度确定装置还可以用于：获取对所述刻度系数k和零偏系数b的标定次数；当所述标定次数小于预设的标定次数阈值时，所述标定后的所述刻度系数k和零偏系数b采用经验值；当所述标定次数不小于预设的标定次数阈值时，且所述刻度系数k不在预设的刻度系数区间内时，判定此次标定异常，重新对所述刻度系数k和零偏系数b进行标定。
70.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，车速确定模块503在基于所述底盘速度和所述俯仰角，采用与所述底盘速度所在的速度区间对应的车速计算模型计算所述车辆的实际速度时，可以用于：采用公式计算所述车辆的实际速度，其中，为所述车辆的实际速度，为所述车辆的俯仰角。
71.作为本技术一种可能的实施方式，在该实施方式中，自动驾驶车辆速度确定装置还可以用于：当所述自动驾驶车辆的底盘速度小于预设的车速阈值时，所述标定后的所述刻度
系数k和零偏系数b采用经验值。
72.关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不再做详细阐述说明。
73.本技术实施例通过获取车辆的底盘速度、转角速度以及俯仰角，先通过判断转角速度是否小于预设的转角速度阈值，当车辆的转角速度小于预设的转角速度阈值时，确定车辆底盘速度所在的速度区间，并基于不同的速度区间，采用不同的车速计算模型，根据底盘速度和俯仰角确定车辆的实际速度，本技术实施例中，在计算车辆速度时，基于车辆的转角速度，判断测量是否属于转弯的状态，并基于车辆的俯仰角，判断车辆是否处于上下坡的状态，并基于车辆底盘速度所在的速度区间，采用不同的车速计算模型对车辆速度进行计算，充分考虑转弯和上下坡对车辆实际速度的影响，保证车速计算的准确性，并且针对不同速度区间采用不同的车速计算模型，能够有效降低车速计算的误差，进一步保证车数计算的精确性，能够为自动驾驶车辆的定位提供精确度足够高的车速，保证车辆定位的精确性。
74.图6是本技术实施例示出的电子设备的结构示意图。
75.参见图6，电子设备60包括存储器610和处理器620。
76.处理器620可以是中央处理单元（central processing unit，cpu），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor，dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuit，asic）、现场可编程门阵列（field-programmable gate array，fpga）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
77.存储器610可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器（rom）和永久存储装置。其中，rom可以存储处理器620或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置（例如磁或光盘、闪存）作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备（例如软盘、光驱）。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器610可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片（例如dram，sram，sdram，闪存，可编程只读存储器），磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器610可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片（cd）、只读数字多功能光盘（例如dvd-rom，双层dvd-rom）、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡（例如sd卡、min sd卡、micro-sd卡等）、磁性软盘等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
78.存储器610上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器620处理时，可以使处理器620执行上文述及的方法中的部分或全部。
79.此外，根据本技术的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本技术的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。
80.或者，本技术还可以实施为一种计算机可读存储介质（或非暂时性机器可读存储
介质或机器可读存储介质），其上存储有可执行代码（或计算机程序或计算机指令代码），当可执行代码（或计算机程序或计算机指令代码）被电子设备（或服务器等）的处理器执行时，使处理器执行根据本技术的上述方法的各个步骤的部分或全部。
81.以上已经描述了本技术的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其他普通技术人员能理解本文披露的各实施例。