方向盘角度校准的制作方法

1.本公开总体上涉及车辆方向盘，并且更具体地涉及车辆方向盘角 度校准。


背景技术：

2.车辆可以自主地或半自主地操作，即，没有来自人类操作员的控 制一些或全部驾驶操作(例如，转向、推进(例如，节气门)和制动中的 一些或全部)的输入。车辆可包括用于收集车辆周围环境的数据的传 感器。车辆中的计算机可使用所述数据来操作车辆。例如，计算机可 致动诸如转向马达的一个或多个部件以自主或半自主地遵循路径。


技术实现要素：

3.一种系统包括计算机，所述计算机包括处理器和存储器，所述存 储器存储指令，所述指令可由所述处理器执行以确定第一位置处的车 辆与对象之间的第一距离d1。所述指令还包括用于进行以下操作的指 令：根据多个传感器数据确定表示对象的最佳拟合线并指定移动距离 δd到达第二位置。所述指令还包括用于进行以下操作的指令：基于 所述第一距离d1、所述距离δd和所述最佳拟合线来确定所述第二位 置处的所述车辆与所述对象之间的预测的第二距离d
p
。所述指令还包 括用于进行以下操作的指令：基于中心方向盘角度来将所述车辆从所 述第一位置操作到所述第二位置。所述指令还包括用于进行以下操作 的指令：确定所述第二位置处的所述车辆与所述对象之间的测量的第 二距离d2。所述指令还包括用于随后进行以下一项操作的指令：(a) 基于所述预测的第二距离d
p
与所述测量的第二距离d2匹配来维持所 述中心方向盘角度，或者(b)基于所述预测的第二距离d
p
不同于所述 测量的第二距离d2来更新所述中心方向盘角度。
4.所述指令还可以包括用于进行以下操作的指令：沿着平行于所述 车辆在所述第一位置处的横向轴线延伸的线确定所述第一距离d1、所 述测量的第二距离d2和所述预测的第二距离d
p
中的每一者。
5.所述指令还可以包括用于进行以下操作的指令：另外基于所述最 佳拟合线与所述车辆的纵向轴线或所述车辆在所述第一位置处的横 向轴线中的一者之间的角度来确定所述预测的第二距离d
p
。
6.所述指令还可以包括用于进行以下操作的指令：沿着平行于所述 车辆在所述第一位置处的所述横向轴线延伸的线确定所述测量的第 二距离d2和所述预测的第二距离d
p
中的每一者。
7.所述指令还可以包括用于进行以下操作的指令：基于(a)所述维持 的中心方向盘或(b)所述更新的中心方向盘角度来操作所述车辆。
8.所述指令还可以包括用于进行操作的指令：在以下一者中更新所 述中心方向盘角度：(a)基于所述预测的第二距离d
p
小于所述测量的 第二距离d2来在朝向所述对象的第一方向上，或者(b)基于所述预测 的第二距离d
p
大于所述测量的第二距离d2来在远离所述对象的第二 方向上。
9.所述指令还可以包括用于进行以下操作的指令：在确定所述预测 的第二距离d
p
不同于所述测量的第二距离d2时，确定所述车辆在所 述第二位置处的航向与所述车辆在所述第一位置处的航向之间的角 度。所述指令还可以包括用于进行以下操作的指令：另外基于所述角 度来更新所述中心方向盘角度。
10.所述指令还可以包括用于进行以下操作的指令：外推所述最佳拟 合线以与所述车辆在所述第一位置处的纵向轴线或所述车辆在所述 第一位置处的横向轴线中的至少一者相交。
11.所述指令还可以包括用于进行以下操作的指令：基于第二传感器 数据来确定所述测量的第二距离d2。
12.所述指令还可以包括用于进行以下操作的指令：在基于所述多个 传感器数据生成占用网格地图时，基于所述占用网格地图来确定所述 最佳拟合线。
13.所述对象可以是静止的并且在所述车辆的一侧。
14.一种方法包括确定第一位置处的车辆与对象之间的第一距离d1。 所述方法还包括：根据多个传感器数据确定表示对象的最佳拟合线并 指定移动距离δd到达第二位置。所述方法还包括：基于所述第一距 离d1、所述距离δd和所述最佳拟合线来确定所述第二位置处的所述 车辆与所述对象之间的预测的第二距离d
p
。所述方法还包括：基于中 心方向盘角度来将所述车辆从所述第一位置操作到所述第二位置。所 述方法还包括：确定所述第二位置处的所述车辆与所述对象之间的测 量的第二距离d2。所述方法还包括随后进行以下一项：(a)基于所述预 测的第二距离d
p
与所述测量的第二距离d2匹配来维持所述中心方向 盘角度，或者(b)基于所述预测的第二距离d
p
不同于所述测量的第二 距离d2来更新所述中心方向盘角度。
15.所述方法还可以包括：沿着平行于所述车辆在所述第一位置处的 横向轴线延伸的线确定所述第一距离d1、所述测量的第二距离d2和 所述预测的第二距离d
p
中的每一者。
16.所述方法还可以包括：另外基于所述最佳拟合线与所述车辆的纵 向轴线或所述车辆的横向轴线中的一者之间的角度来确定所述预测 的第二距离d
p
。
17.所述方法还可以包括：沿着平行于所述车辆在所述第一位置处的 所述横向轴线延伸的线确定所述测量的第二距离d2和所述预测的第 二距离d
p
中的每一者。
18.所述方法还可以包括：基于(a)所述维持的中心方向盘或(b)所述 更新的中心方向盘角度来操作所述车辆。
19.所述方法还可以包括在以下一者中更新所述中心方向盘角度：(a) 基于所述预测的第二距离d
p
小于所述测量的第二距离d2来在朝向所 述对象的第一方向上，或者(b)基于所述预测的第二距离d
p
大于所述 测量的第二距离d2来在远离所述对象的第二方向上。
20.所述方法还可以包括：在确定所述预测的第二距离d
p
不同于所 述测量的第二距离d2时，确定所述车辆在所述第二位置处的航向与 所述车辆在所述第一位置处的航向之间的角度。所述方法还可以包 括：另外基于所述角度来更新所述中心方向盘角度。
21.所述方法还可以包括：基于第二传感器数据来确定所述测量的第 二距离d2。
附图说明
22.图1是用于车辆的示例性控制系统的框图。
23.图2是示出根据图1的系统操作车辆的图式。
24.图3是包括与对象相对应的最佳拟合线的示例性占用网格的图 式。
25.图4是示出确定第一位置处的车辆与对象之间的第一距离的图 式。
26.图5是示出基于与对象相对应的最佳拟合线来确定第二位置处 的车辆与对象之间的预测的第二距离的图式。
27.图6a-图6d是示出第二位置处的车辆与对象之间的示例性测量 的第二距离的图式。
28.图7是用于校准车辆的中心方向盘角度的示例性过程的流程图。
具体实施方式
29.方法还可以包括：在基于多个传感器数据生成占用网格地图时， 基于所述占用网格地图来确定最佳拟合线。
30.本文还公开了一种计算装置，所述计算装置被编程为执行上述方 法步骤中的任一者。本文还公开了一种计算机程序产品，所述计算机 程序产品包括计算机可读介质，所述计算机可读介质存储可由计算机 处理器执行以执行上述方法步骤中的任一者的指令。
31.车辆计算机可以控制车辆的前轮的转向角以沿着规划路径操作 车辆。“转向角”是在纵向延伸穿过车辆的一个前轮的中心的轴线与车 辆的纵向轴线之间限定的角度。例如，基于规划路径，车辆计算机可 以确定车辆的车轮的转向角并例如基于转向比(即，方向盘的角度变 化与前轮的角度变化的比率)提供扭矩以将方向盘旋转到与车辆的车 轮的转向角相对应的方向盘角度。“方向盘角”是方向盘相对于方向盘 的中性位置的旋转角。中性位置限定方向盘角度为零，在本文中称为 中心转向角。通常期望方向盘的中性位置对应于零转向角，即，车辆 在直线路径上前进并且不改变其航向。然而，各种因素(例如，车辆 部件之间的摩擦、轮胎压力、道路坡度等)可能导致前轮的转向角与 方向盘角度不同，使得车辆相对于规划路径转弯。即，当方向盘角度 是中心方向盘角度时，车辆可能不沿着直线路径操作。有利地，车辆 计算机可以基于检测到的对象来校准中心方向盘角度，这可以帮助沿 着规划路径操作车辆。
32.参考附图，示例性车辆系统100包括车辆105。车辆105中的车 辆计算机110从传感器115接收数据。车辆计算机110被编程为确定 第一位置处的车辆105与对象200之间的第一距离d1。车辆计算机 110还被编程为根据多个传感器115数据确定最佳拟合线bf，所述最 佳拟合线bf表示部分地限定对象200的特征(例如，侧面、边缘等) 的点的集合。车辆计算机110还被编程为指定移动距离δd到达第二 位置。车辆计算机110还被编程为基于第一距离d1、距离δd和最佳 拟合线bf来确定第二位置处的车辆105与对象200之间的预测的第 二距离d
p
。车辆计算机110还被编程为基于中心方向盘角度来将车辆 105从第一位置操作到第二位置。车辆计算机110还被编程为确定第 二位置处的车辆105与对象200之间的测量的第二距离d2。车辆计算 机110还被编程为随后通过进行以下一项来校准中心方向盘角度：(a) 基于预测的第二距离d
p
与测量的第二距离d2匹配来维持中心方向盘 角度，或者(b)基于预测的第二距离d
p
不同于测量的第二距离d2来更 新中心方向盘角度。
33.现在转到图1，车辆105包括车辆计算机110、传感器115、用 于致动各种车辆部件125的致动器120以及车辆通信模块130。通信 模块130允许车辆计算机110例如经由消息传
递或广播协议(诸如专 用短程通信(dsrc)、蜂窝和/或可以支持车辆对车辆、车辆对基础设 施、车辆对云通信等的其他协议)和/或经由分组网络135与服务器140 和/或另一车辆进行通信。
34.车辆计算机110包括诸如已知的处理器和存储器。所述存储器包 括一种或多种形式的计算机可读介质，并且存储指令，所述指令可由 车辆计算机110执行以用于执行包括如本文所公开的各种操作。车辆 计算机110还可以包括协同操作以执行车辆105操作(包括本文所述 的操作)的两个或更多个计算装置。此外，车辆计算机110可以是具 有如上所述的处理器和存储器的通用计算机，和/或可以包括专用电 子电路，所述专用电子电路包括针对特定操作而制造的asic，例如， 用于处理传感器数据和/或传送传感器数据的asic。在另一个示例中， 车辆计算机110可以包括fpga(现场可编程门阵列)，所述fpga是 被制造为可由用户配置的集成电路。通常，在电子设计自动化中使用 诸如vhdl(超高速集成电路硬件描述语言)之类的硬件描述语言来描 述诸如fpga和asic之类的数字和混合信号系统。例如，asic是 基于制造前提供的vhdl编程而制造的，而fpga内部的逻辑部件 可以基于例如存储在电连接到fpga电路的存储器中的vhdl编程 来配置。在一些示例中，处理器、asic和/或fpga电路的组合可以 包括在车辆计算机110中。
35.车辆计算机110可以自主模式、半自主模式或非自主(或手动)模 式来操作车辆105。出于本公开的目的，自主模式被限定为其中车辆 105的推进、制动和转向中的每一者都由车辆计算机110控制的模式； 在半自主模式中，车辆计算机110控制车辆105的推进、制动和转向 中的一者或两者；在非自主模式中，人类操作员控制车辆105的推进、 制动和转向中的每一者。
36.车辆计算机110可以包括编程以操作车辆105制动、推进(例如， 通过控制内燃发动机、电动马达、混合动力发动机等中的一者或多者 来控制车辆105的加速)、转向、变速器、气候控制、内部灯和/或外 部灯、喇叭、车门等中的一者或多者，以及确定车辆计算机110(而非 人类操作员)是否以及何时控制此类操作。
37.车辆计算机110可包括一个以上处理器或例如经由如下面进一 步描述的车辆通信网络(诸如，通信总线)通信地耦合到所述一个以上 处理器，所述一个以上处理器例如包括在车辆105中所包括的用于监 测和/或控制各种车辆部件125的电子控制器单元(ecu)等中，例如变 速器控制器、制动控制器、转向控制器等。车辆计算机110通常被布 置用于在车辆通信网络上进行通信，所述车辆通信网络可包括车辆 105中的总线，诸如控制器局域网(can)等，和/或其他有线和/或无线 机制。
38.经由车辆105网络，车辆计算机110可以向车辆105中的各种装 置(例如，传感器115、致动器120、ecu等)传输消息和/或从各种装 置接收消息(例如，can消息)。替代地或另外，在车辆计算机110实 际上包括多个装置的情况下，车辆通信网络可以用于在本公开中表示 为车辆计算机110的装置之间的通信。此外，如下文所提及，各种控 制器和/或传感器115可以经由车辆通信网络向车辆计算机110提供 数据。
39.车辆105传感器115可以包括诸如已知的用于向车辆计算机110 提供数据的多种装置。例如，传感器115可以包括设置在车辆105的 顶部上、在车辆105的前挡风玻璃后面、在车辆105周围等的光探测 和测距(激光雷达)传感器115等，所述传感器提供车辆105周围的对 象的相对位置、大小和形状。作为另一个示例，固定到车辆105保险 杠的一个或多个
雷达传感器115可提供数据来提供对象、其他车辆等 相对于车辆105的位置的位置。替代地或另外，传感器115还可以例 如包括相机传感器115(例如，前视、侧视等)，所述相机传感器提供 来自车辆105周围的区域的图像。在本公开的上下文中，对象是具有 质量并可以通过可由传感器115检测到的物理现象(例如，光或其他 电磁波或声音等)来表示的物理(即，物质)物品。因此，车辆105以及 包括如下面所讨论的其他物品都落在本文的“对象”的定义内。
40.车辆计算机110被编程为基本上连续地、周期性地和/或在服务 器140指示时等从一个或多个传感器115接收数据。所述数据可以例 如包括车辆105的位置。位置数据指定地面上的一个或多个点并可以 为常规形式，例如经由已知的使用全球定位系统(gps)的导航系统获 得的地理坐标，诸如纬度和经度坐标。另外或替代地，数据可以包括 对象200(例如，另一车辆、标牌、树、灌木丛等)相对于车辆105的 位置。作为一个示例，数据可以是车辆105周围的环境的雷达数据。 在此示例中，雷达数据可以包括车辆105周围的一个或多个对象200。 传感器115可以安装到车辆105中或上的任何合适的位置，例如，在 车辆105保险杠上、在车辆105的车顶上等，以收集车辆105周围的 环境的数据。
41.车辆105致动器120经由可以根据如已知的适当控制信号来致动 各种车辆子系统的电路、芯片或其他电子和/或机械部件来实施。致 动器120可以用于控制部件125，包括车辆105的制动、加速和转向。
42.在本公开的上下文中，车辆部件125是适于执行机械或机电功能 或操作(诸如使车辆105移动、使车辆105减速或停止、使车辆105 转向等)的一个或多个硬件部件。部件125的非限制性示例包括推进 部件(其包括例如内燃发动机和/或电动马达等)、变速器部件、转向部 件(例如，其可包括方向盘、转向齿条等中的一者或多者)、悬架部件(例 如，其可包括阻尼器例如减振器或滑柱、套管、弹簧、控制臂、球头 节、连杆等中的一者或多者)、制动部件、停车辅助部件、自适应巡 航控制部件、自适应转向部件、一个或多个被动约束系统(例如，气 囊)、可移动座椅等。
43.另外，车辆计算机110可被配置用于经由车辆对车辆通信模块 130或接口与车辆105外部的装置通信，例如，通过车辆对车辆(v2v) 或车辆对基础设施(v2x)无线通信(蜂窝和/或dsrc等)与另一车辆和 /或服务器140(通常经由直接射频通信)通信。通信模块130可以包括 车辆105的计算机110可以通过其进行通信的一种或多种机制，诸如 收发器，包括无线(例如，蜂窝、无线、卫星、微波和射频)通信机制 的任何期望组合以及任何期望网络拓扑(或当利用多种通信机制时的 多种拓扑)。经由通信模块130提供的示例性通信包括提供数据通信 服务的蜂窝、蓝牙、ieee 802.11、专用短程通信(dsrc)和/或包括互 联网的广域网(wan)。
44.网络135表示车辆计算机110可以通过其与远程计算装置(例如， 服务器140、另一个车辆计算机等)进行通信的一种或多种机制。因此， 网络135可以是各种有线或无线通信机制中的一者或多者，包括有线 (例如，电缆和光纤)和/或无线(例如，蜂窝、无线、卫星、微波和射 频)通信机制的任何期望的组合以及任何期望的网络拓扑(或利用多种 通信机制时的多种拓扑)。示例性通信网络包括提供数据通信服务的 无线通信网络(例如，使用低功耗(ble)、ieee802.11、车辆对车辆(v2v)诸如专用短程通信(dsrc)等)、局域网(lan) 和/或包括互联网的广域网(wan)。
45.服务器140可以是被编程为提供诸如本文公开的操作的常规计 算装置，即，包括一个或多个处理器和一个或多个存储器。此外，可 以经由网络135(例如，互联网或某一其他广域网)来访问服务器140。
46.转到图2，对象200是静止的(即，不移动的)对象。车辆计算机 110可以基于传感器115数据(例如，图像数据)来确定对象200是静 止的。例如，车辆计算机110可以采用常规的图像分析或图案识别技 术来分析图像数据并识别静止对象200，例如，停放的车辆、长凳、 建筑物、墙壁等。对象200可以位于车辆105的一侧(例如，右侧或 左侧)。通过在车辆105的一侧检测到对象200，车辆计算机110可以 基于车辆105与对象200之间的横向距离来校准方向盘角度，如下面 进一步讨论的。
47.车辆计算机110可以例如生成规划路径p以将车辆105操作到目 的地。替代地，服务器140可以生成规划路径p并且例如经由网络 135将所述路径提供给车辆计算机110。如本文所使用的，“规划路径
”ꢀ
是点集合，例如，所述点集合能被指定为相对于车辆坐标系的坐标和 /或地理坐标，车辆计算机110被编程为通过常规导航和/或路径规划 算法来确定所述点集合。可以根据一个或多个路径多项式来指定规划 路径p。路径多项式是描述车辆在地面上的运动的三次或更少次的多 项式函数。车辆在道路上的运动由多维状态矢量描述，所述多维状态 矢量包括车辆位置、取向速度和加速度，包括x、y、z中的位置、横 摆、俯仰、侧倾、横摆率、俯仰率、侧倾率、航向速度和航向加速度， 其例如可以通过将多项式函数拟合到车辆运动矢量中所包括的相对 于地面的连续二维(2d)位置来确定。
48.此外，例如，路径多项式p(x)是将路径预测为由多项式方程描绘 的线的模型。路径多项式p(x)通过确定横向坐标p来预测针对预定的即 将到来的距离x(例如，以米为单位进行测量)的路径：
49.p(x)＝a0 a1x a2x2 a3x3ꢀꢀ
(1)
50.其中α0是偏移量，即，在即将到来的距离x处路径与车辆101的 中心线之间的横向距离，α1是路径的航向角，α2是路径的曲率，并且 α3是路径的曲率变化率。
51.车辆计算机110可以沿着规划路径p操作车辆105。例如，车辆 计算机110可以控制车辆105沿着规划路径p的转向、推进和制动中 的至少一者。例如，车辆计算机110可以控制车辆105沿着规划路径 p的转向。即，车辆计算机110可以控制转向部件125以沿着规划路 径p引导车辆105。车辆计算机110可以例如基于规划路径p识别车 辆105的前轮的转向角，即，保持车辆105沿着规划路径p移动，并 且例如基于转向比向方向盘施加扭矩以将方向盘旋转到与前轮的识 别的转向角相对应的方向盘角度。转向比可以被存储在例如车辆计算 机110的存储器中。
52.车辆计算机110可以被编程为校准车辆105的中心方向盘角度。 通过校准中心方向盘角度，车辆计算机110可以沿着规划路径p操作 车辆105。车辆计算机110可以例如基于规划路径p发起对中心方向 盘角度的校准，例如，确定车辆105前方的转弯。作为另一个示例， 车辆计算机110可以基于来自用户的输入(例如，经由诸如触摸屏显 示器、按钮、旋钮等人机界面(hmi)接收的输入)来发起对中心方向盘 角度的校准。作为又一示例，车辆计算机110可以基于从服务器140 接收到指令来发起对中心方向盘角度的校准。
53.在发起校准后，车辆计算机110确定车辆105的第一位置。车辆 计算机110可以例如基于从gps(全球定位系统)传感器115接收的数 据来确定车辆105相对于坐标系的第一
位置，例如gps位置坐标。 替代地，车辆计算机110可以例如经由网络135从服务器140接收车 辆105的第一位置。车辆计算机110可以例如被编程为基于gps的 坐标系来确定车辆105在第一位置处的航向。车辆105的航向是相对 于坐标系限定的，例如，通过车辆105在第一位置处的纵向轴线l与 gps坐标系的纬度或x轴之间的角度来限定的
54.当车辆105处于第一位置时，车辆计算机110可以被编程为基于 传感器115数据来检测车辆105的一侧的对象200。例如，传感器115 可以是雷达传感器115，例如，调频连续波(fmcw)雷达。在此示例 中，车辆计算机110可以检测雷达数据中的对象200。雷达传感器115 可以提供二维(2d)数据。例如，雷达传感器115可以提供水平面中的 数据。即，从雷达传感器115输出的数据可能缺少海拔或高度数据(即， 相对于z轴的数据或竖直维度上的数据)。因此，车辆计算机110可 确定2d对象数据而不是3d坐标。例如，计算机110可以基于从雷 达传感器115接收的数据来确定对象200相对于雷达传感器115的位 置坐标(x,y)。
55.雷达传感器115可以包括多个发射器和接收器。每个发射器以在 固定时间段内变化的频率(例如，正弦波、锯齿波、三角波、方波等) 发射连续波信号，并且每个接收器可以接收反射离开对象200的检测 点205的反射波信号。如本文所使用的，“检测点”是对象200的表面 上雷达传感器115从其收集数据的点。然后，车辆计算机110可以例 如通过使用信号处理技术来确定每个接收到的信号的频率。接收的波 信号的频率是由雷达传感器115通过从对象200的检测点205反射的 波检测到的数据点。即，每个雷达传感器115接收多个数据点，即， 在多个接收器中的每一者中接收至少一个数据点。
56.现在转到图3，在检测到对象200后，车辆计算机110可以被编 程为基于雷达传感器115数据(即，多个接收到的数据点)来生成占用 网格地图300。占用网格地图300是网格单元的二维阵列，所述网格 单元对车辆105(且具体地，雷达传感器115)周围的环境的相应位置的 占用(即，示出对象和/或环境特征的数据)进行建模。如上面所讨论的， 雷达传感器115通常提供二维平面(例如，x-y平面)中的数据。每个 单元对应于关于传感器115坐标系(例如，原点在雷达传感器115处 的笛卡尔坐标系)指定的位置。每个单元可以被识别为具有关于原点 (即，雷达传感器115)的网格索引x,y。每个单元包括关于占用网格地 图300中的相应单元中的对象200的存在或不存在的信息。可以通过 二进制值(例如，使用白色示出的0(没有检测到对象或未被占用)、使 用暗色示出的1(存在对象或被占用))来指定单元的占用，即，在单元 中是否检测到对象200或对象200的部分。
57.图3示出了示例性占用网格地图300。在生成占用网格地图300 后，车辆计算机110可以基于部分地限定对象200的特征(例如，侧 面、边缘等)的检测点的集合来确定最佳拟合线bf(参见图3)。最佳拟 合线是穿过检测点集合的线，所述线最佳地表示对象200的与检测点 的集合相对应的特征。即，最佳拟合线逼近对象200的特征(例如， 侧面、边缘等)相对于雷达传感器115的取向。车辆计算机110可以 被编程为使用图像处理技术检测网格地图300中的对象200。例如， 车辆计算机110可以基于识别具有被占用单元的区域来检测对象 200。然后，车辆计算机110可以使用已知的计算方法(例如，线性最 小二乘、线性回归、随机抽样一致性(ransac)等)来确定对象200的 最佳拟合线bf。
58.另外，现在参考图4，车辆计算机110可以确定第一位置处的车 辆105与对象200之间的第一距离d1。沿着平行于车辆105在第一 位置处的横向轴线a延伸的线确定第一距离d1。即，第一距离d1是 第一位置处的车辆105与对象200之间的横向距离。
59.例如，为了确定第一距离d1，车辆计算机110可以基于雷达传感 器115数据来确定距检测到的对象200的直线距离，即，最短距离d。 如上所述，雷达传感器115可以发射波信号和接收反射离开对象200 的检测点205的反射波信号。车辆计算机110可以测量从发射波信号 到接收到反射波信号所经过的时间。基于经过的时间和光速，即，直 接飞行时间技术，车辆计算机110可以确定雷达传感器115与对象 200的检测点之间的直线距离d。基于雷达传感器115数据(即，接收 到的反射波信号)，车辆计算机110还可以确定从传感器115到对象 200的检测点205的线(由直线距离d限定)与从传感器115平行于车 辆105在第一位置处的横向轴线a延伸的轴线之间的角度α。如果角 度α大于零度(如图4所示)，则使用基于由d和d1限定的线与线d
l
(其 与检测点205相交并且与由d1限定的线形成直角)相交的三角函数， 车辆计算机110可以确定由d1限定的线的长度，即，平行于车辆105 在第一位置处的横向轴线a绘制的线的长度。第一距离d1可以根据 平行于车辆105的横向轴线a绘制的线的长度来确定。如果角度α 为零度(如图5和图6a-图6d所示)，则车辆计算机110确定第一距 离d1是直线距离d。
60.转到图5，车辆计算机110可以被编程为指定要从第一位置移动 到第二位置的距离δd。换句话说，第二位置与第一位置间隔开距离 δd。第二位置是车辆计算机110校准中心方向盘角度的位置。距离δd 是线性距离。可以例如基于车辆计算机110确定车辆105是否已经偏 离规划路径的最小线性行进距离而以经验确定距离δd。车辆计算机 110可以将距离δd存储在例如存储器中。车辆计算机110可以从例 如存储在查找表等中的与车辆105的一个或多个特征(例如，轮胎压 力、重量分布诸如座椅占用、货物放置、轴距等)相对应的多个距离δd 中选择距离δd。
61.转到图5，当在第一位置(即，发起对中心方向盘角度的校准的位 置)时，车辆计算机110可以被编程为基于第一距离d1、距离δd和最 佳拟合线bf来确定第二位置(在图5中以虚线示出)处的车辆105与对 象200之间的预测的第二距离d
p
。沿着平行于车辆105在第一位置处 的横向轴线a延伸的线确定预测的第二距离d
p
。预测的第二距离dp 是第二位置处的车辆105与对象200之间的预测横向距离。即，假设 车辆105沿着直线从第一位置移动到第二位置，车辆计算机110预测 第二位置处的车辆105与对象200之间的横向距离。
62.例如，为了确定预测的第二距离d
p
，车辆计算机110可以确定车 辆105在第一位置处的横向轴线a与最佳拟合线bf之间的角度β。 即，角度β限定对象200相对于车辆105的取向。在最佳拟合线bf 正交于横向轴线a(即，角度β为90度)的情况下，车辆计算机110 可以确定预测的第二距离d
p
等于第一距离d1，如图5所示。
63.转到图6a，在所述图中，车辆105在第一位置处以实线示出并 且在第二位置处以虚线示出，在最佳拟合线bf倾斜于(即，不平行且 不正交于)横向轴线a的情况下，车辆计算机110确定预测的第二距 离d
p
不同于第一距离d1。例如，当角度β大于90度时，车辆计算机 110可以确定预测的第二距离d
p
大于第一距离d1，而当角度β小于 90度时，车辆计算机110可以确定预测的第二距离d
p
小于第一距离 d1。
64.在这些情况下，车辆计算机110可以使用三角函数(例如，相似 三角形)来确定预测的第二距离d
p
。例如，最佳拟合线bf、从传感器 115平行于车辆105在第一位置处的纵向轴线l延伸的线l1以及第 二线(其由第一距离d1限定并以直角与第一线l1相交并且从对象200 的检测点205平行于车辆105在第一位置处的横向轴线a延伸)可以 被布置成形成一个
直角三角形。例如，车辆计算机110可以例如使用 已知的外推方法(诸如线性外推)外推最佳拟合线bf，以使线l1与由 第一距离d1限定的线相交。
65.此外，最佳拟合线bf、第一线l1和预测线l
p
(其从第二位置处的 传感器115延伸到最佳拟合线bf并平行于车辆105在第一位置处的 横向轴线a)可以被布置成形成另一个直角三角形。预测线l
p
与由第 一距离d1限定的线间隔开距离δd。然后，使用相似三角形技术，车 辆计算机110可以基于这两个直角三角形和第一距离d1来确定预测 线l
p
的长度。预测的第二距离d
p
可以根据预测线的长度来确定。车 辆计算机110可以将预测的第二距离d
p
存储在例如存储器中。
66.转到图6b，在确定预测的第二距离d
p
时，车辆计算机110被编 程为基于中心方向盘角度将车辆105从第一位置(以虚线示出)操作到 第二位置(以实线示出)，即，车辆计算机110在方向盘处于中性位置 的情况下操作车辆105。例如，车辆计算机110可以致动一个或多个 主车辆部件125，例如，推进部件、转向部件等，以将车辆105从第 一位置移动距离δd。车辆计算机110可以例如基于从方向盘传感器 接收的数据来确定方向盘角度是否等于中心方向盘角度。在方向盘角 度不同于中心方向盘角度的情况下，车辆计算机110可以控制方向盘 角度以移动到中心方向盘角度，例如，在移动车辆105之前经由致动 器施加扭矩以将方向盘旋转到中性位置。当方向盘处于中心方向盘角 度时，车辆计算机110可以操作车辆105以从第一位置移动距离δd。 当车辆105从第一位置移动距离δd到达第二位置时，车辆计算机110 将方向盘维持为中心方向盘角度。
67.车辆计算机110可以基于传感器数据来确定车辆105在第二位置 处。例如，车辆计算机110可以例如基于导航系统、gps传感器等来 确定第一位置与车辆105之间的行驶距离等。当行驶距离等于距离δd 时，车辆计算机110确定车辆105在第二位置处。在这种情况下，车 辆计算机110可以使车辆105停止。另外，车辆计算机110可以例如 被编程为基于gps的坐标系来确定车辆105在第二位置处的航向。 车辆105的航向是关于坐标系限定的，例如，通过车辆105在第二位 置处的纵向轴线l’与gps坐标系的纬度或x轴之间的角度来限定。
68.车辆计算机110被编程为确定第二位置处的车辆105与对象200 之间的测量的第二距离d2。沿着平行于车辆105在第一位置处的横向 轴线a延伸的线确定测量的第二距离d2。测量的第二距离d2是第二 位置处的车辆105与对象200之间的横向距离。车辆计算机110可以 基于第二传感器数据来确定测量的第二距离d2。第二传感器数据是当 车辆105在第二位置处时由车辆计算机110接收的传感器数据。第二 传感器数据可以与传感器115数据来自同一传感器115。例如，第二 传感器数据可以是如上文讨论的雷达传感器115数据。车辆计算机 110可以以与上文讨论的第一距离d1相同的方式来确定测量的第二距 离d2。
69.车辆计算机110然后可以将预测的第二距离d
p
与测量的第二距 离d2进行比较。在预测的第二距离d
p
等于测量的第二距离d2(参见图 6b)的情况下，车辆计算机110确定中心方向盘角度被校准以维持车 辆105沿着直线路径。即，车辆计算机110基于中心方向盘角度来确 定车辆105在操作时将直线移动。在这种情况下，车辆计算机110被 编程为将中心方向盘角度维持在例如中性位置处。
70.现在转到图6c和图6d，在预测的第二距离d
p
不同于(即，不等 于)测量的第二距离d2的情况下，车辆计算机110确定中心方向盘角 度未被校准来维持车辆105沿着直线路径。
即，车辆计算机110基于 中心方向盘角度来确定车辆105在操作时将会转弯。在这种情况下， 车辆计算机110将中心方向盘角度更新为例如远离中性位置的角度。 车辆计算机110确定用于更新中心方向盘角度的方向。当预测的第二 距离d
p
小于测量的第二距离d2时(参见图6d)，车辆计算机110在朝 向对象200的第一方向上更新中心方向盘角度(例如，当对象200在 车辆105的右侧时顺时针或者当对象200在车辆105的左侧时逆时 针)。当预测的第二距离d
p
大于测量的第二距离d2时(参见图6c)，车 辆计算机110在远离对象200的第二方向上更新中心方向盘角度(例 如，当对象200在车辆105的左侧时顺时针或者当对象200在车辆 105的右侧时逆时针)。
71.另外，车辆计算机110确定用于更新中心方向盘角度的角度。例 如，车辆计算机110可以将车辆105在第一位置处的航向与车辆105 在第二位置处的航向进行比较。在此示例中，车辆计算机110可以确 定车辆105在第一位置处的航向(即，纵向轴线l)与车辆105在第二 位置处的航向(即，纵向轴线l')之间的角度θ，如图6c和图6d所示。 然后，车辆计算机110可以基于角度θ和转向比来确定更新的中心方 向盘角度以沿着直线路径操作车辆105。例如，车辆计算机110可以 通过将角度θ除以转向比来确定更新的中心方向盘角度。作为另一个 示例，车辆计算机110可以基于距离δd和测量的第二距离d2来确定 用于更新中心方向盘角度的角度。例如，车辆计算机110可以基于通 过由预测的第二距离dp和测量的第二距离d2限定的线之间的差值限 定的线以及由距离δd限定(即，沿着车辆105在第一位置处的纵向轴 线l延伸)的线(其与由所述差值限定的线相交)，使用三角函数来确定 从第二位置处的传感器115延伸到第一位置处的传感器115的线。然 后，车辆计算机110可以确定从第二位置处的传感器115延伸到第一 位置处的传感器115的线与由距离δd限定的线之间的角度θ。
72.然后，车辆计算机110被编程为基于校准的中心方向盘角度来操 作车辆105。即，车辆计算机110可以基于维持的中心方向盘角度或 更新的中心方向盘角度中的一者来致动转向部件，以沿着规划路径p 引导车辆105。校准的中心方向盘角度可以对应于方向盘的中性位置， 或者可以对应于旋转远离方向盘的中性位置(例如，在第一方向或第 二方向上)的方向盘的位置。
73.图7是用于校准车辆105的中心方向盘角度的示例性过程700的 图式。过程700在框705中开始。过程700可以由车辆计算机110来 执行，所述车辆计算机执行存储在其存储器中的程序指令。
74.在框705中，车辆计算机110例如经由车辆网络从一个或多个传 感器115和/或例如经由网络135从远程服务器计算机140接收数据。 例如，车辆计算机110可以从(例如)传感器115、导航系统等接收车 辆105的位置数据。另外，车辆计算机110可以(例如)从一个或多个 雷达传感器115接收雷达数据。雷达数据可以包括关于车辆105周围 的环境(例如，建筑物、标牌、其他车辆等)的数据。过程700在框710 中继续。
75.在框710中，车辆计算机110基于传感器115数据来检测车辆 105的一侧的对象200。例如，如上文所讨论，车辆计算机110可以 检测雷达数据中的对象200。即，传感器115(例如，雷达传感器115) 可以接收从对象200的检测点205反射的波信号，并且车辆计算机 110然后可以例如通过使用信号处理技术来确定每个接收信号的频 率。如上所述，雷达传感器115可以提供二维数据，例如水平面中的 数据。例如，车辆计算机110可以基于从雷达
传感器115接收的数据 来确定对象200相对于雷达传感器115的位置坐标(x,y)。
76.另外，车辆计算机110可以在检测到对象200时确定车辆105的 第一位置。例如，车辆计算机110可以例如基于从gps(全球定位系 统)传感器115接收的数据例如根据车辆105的地理坐标(诸如gps位 置坐标)来确定第一位置。此外，车辆计算机110可以被编程为基于 如上文讨论的全球坐标系统(例如，gps的坐标系)来确定车辆105在 第一位置处的航向。过程700在框715中继续。
77.在框715中，车辆计算机110确定第一位置处的车辆105与对象 200之间的第一距离d1。如上所述，第一距离d1是第一位置处的车 辆105与对象200之间的横向距离。例如，车辆计算机110可以基于 雷达传感器115数据(例如，使用如上文讨论的直接飞行时间技术和/ 或三角函数)来确定第一位置处的车辆105与对象200之间的第一距 离d1。过程700在框720中继续。
78.在框720中，车辆计算机110基于部分地限定对象200的特征(例 如，侧面、边缘等)的检测点的集合来确定最佳拟合线bf。例如，基 于雷达传感器115数据，车辆计算机110可以生成如上面所讨论的占 用网格地图。车辆计算机110可以被编程为使用如上文讨论的图像处 理技术检测占用网格地图300中的对象200。在识别出占用网格地图 300中的对象200后，车辆计算机随后可以使用任何合适的技术(例 如，线性最小二乘、线性回归、随机抽样一致性(ransac)等)来确定 对象200的最佳拟合线bf，即，检测点的集合。过程700在框725 中继续。
79.在框725中，当车辆105在第一位置处时，车辆计算机110确定 第二位置处的车辆105与对象200之间的预测的第二距离d
p
。如上所 述，预测的第二距离dp是第二位置处的车辆105与对象200之间的 预测的横向距离。例如，车辆计算机110可以被编程为指定从第一位 置移动到第二位置的距离δd，例如，线性距离。然后，车辆计算机 110可以基于第一距离d1、距离δd和最佳拟合线bf例如使用如上面 所讨论的三角函数(诸如相似三角形)来确定预测的第二距离d
p
。过程 700在框730中继续。
80.在框730中，车辆计算机110基于中心方向盘角度来将车辆105 从第一位置操作到第二位置。即，车辆计算机110将方向盘处于中性 位置的车辆105从第一位置操作到第二位置。例如，车辆计算机110 可以致动一个或多个主车辆部件125，例如，推进部件、转向部件等， 以将车辆105从第一位置移动距离δd。车辆计算机110基于如上文 讨论的传感器数据来确定车辆105在第二位置处。另外，车辆计算机 110可以被编程为基于如上文讨论的gps的坐标系来确定车辆105 在第二位置处的航向。过程700在框735中继续。
81.在框735中，车辆计算机110确定第二位置处的车辆105与对象 200之间的测量的第二距离d2。如上所述，测量的第二距离d2是第 二位置处的车辆105与对象200之间的横向距离。车辆计算机110可 以基于第二传感器115数据(即，当车辆105在第二位置处时由车辆 计算机110接收的传感器115数据)来确定测量的第二距离d2。车辆 计算机110可以以与上文讨论的第一距离d1相同的方式来确定测量 的第二距离d2。过程700在框740中继续。
82.在框740中，车辆计算机110确定预测的第二距离d
p
是否等于 测量的第二距离d2。例如，车辆计算机110可以将预测的第二距离 d
p
与测量的第二距离d2进行比较。在预测的第二距离d
p
不等于测量 的第二距离d2的情况下，过程700在框745中继续。在预测的第二 距离d
p
等于测量的第二距离d2的情况下，过程700在框750中继续。
83.在框745中，车辆计算机110确定中心方向盘角度未被校准来维 持车辆105沿着直线路径。即，车辆计算机110基于中心方向盘角度 来确定车辆105在操作时将会从规划路径p转弯。车辆计算机110被 编程为更新中心方向盘角度。在预测的第二距离d
p
小于测量的第二 距离d2的情况下，车辆计算机110基于中心方向盘角度确定车辆105 在操作时将会转弯远离对象200。在这种情况下，车辆计算机110在 第一方向上更新中心方向盘角度。如上所述，第一方向是朝向对象 200的方向。在预测的第二距离d
p
大于测量的第二距离d2的情况下， 车辆计算机110基于中心方向盘角度确定车辆105在操作时将转向对 象200。在这种情况下，车辆计算机110在第二方向上更新中心方向 盘角度。如上所述，第二方向是远离对象200的方向。
84.另外，车辆计算机110确定用于更新中心方向盘角度的角度。例 如，车辆计算机110可以将车辆105在第一位置处的航向与车辆105 在第二位置处的航向进行比较。在此示例中，车辆计算机110可以确 定如上文讨论的航向之间的角度θ。然后，车辆计算机110可以基于 角度θ和转向比来确定更新的中心方向盘角度以沿着直线路径操作 车辆105。车辆计算机110然后基于更新的中心方向盘角度来操作车 辆105。过程700在框745之后结束。
85.在框750中，车辆计算机确定中心方向盘角度被校准来维持车辆 105沿着直线路径。即，车辆计算机110基于中心方向盘角度来确定 车辆105在操作时将直线移动。在这种情况下，车辆计算机110被编 程为将中心方向盘角度维持在例如中性位置处。过程700在框750之 后结束。
86.如本文所使用，副词“基本上”意指形状、结构、测量结果、数量、 时间等因为材料、机加工、制造、数据传输、计算速度等的缺陷而可 能偏离精确描述的几何形状、距离、测量结果、数量、时间等。
87.通常，所描述的计算系统和/或装置可以采用许多计算机操作系 统中的任一者，包括但绝不限于以下版本和/或变型：ford应用、 applink/smart device link中间件、microsoft操作系统、 microsoft操作系统、unix操作系统(例如，由加利福尼亚 州红木海岸的甲骨文公司发布的操作系统)、由纽约州阿蒙克 市的国际商业机器公司发布的aix unix操作系统、linux操作系统、 由加利福尼亚州库比蒂诺的苹果公司发布的mac osx和ios操作系 统、由加拿大滑铁卢的黑莓有限公司发布的blackberry os、以及由 谷歌公司和开放手机联盟开发的android操作系统、或由qnx软件 系统公司提供的car信息娱乐平台。计算装置的示例包括但 不限于车载计算机、计算机工作站、服务器、台式机、笔记本、膝上 型计算机或手持计算机、或某一其他计算系统和/或装置。
88.计算机和计算装置一般包括计算机可执行指令，其中所述指令可 能能够由一个或多个计算装置(诸如以上所列出的那些)执行。可以从 使用多种编程语言和/或技术创建的计算机程序编译或解译计算机可 执行指令，所述编程语言和/或技术单独地或者组合地包括但不限于 java
tm
、c、c 、matlab、simulink、stateflow、visual basic、java script、 perl、html等。这些应用中的一些可以在诸如java虚拟机、dalvik 虚拟机等虚拟机上编译和执行。通常，处理器(例如，微处理器)接收 来自例如存储器、计算机可读介质等的指令，并执行这些指令，从而 执行一个或多个过程，包括本文所述过程中的一者或多者。此类指
令 和其他数据可以使用各种计算机可读介质来存储和传输。计算装置中 的文件通常是存储在诸如存储介质、随机存取存储器等计算机可读介 质上的数据的集合。
89.存储器可以包括计算机可读介质(也称为处理器可读介质)，所述 计算机可读介质包括参与提供可以由计算机(例如，由计算机的处理 器)读取的数据(例如，指令)的任何非暂时性(例如，有形)介质。此类 介质可以采取许多形式，包括但不限于非易失性介质和易失性介质。 非易失性介质可以包括例如光盘或磁盘以及其他持久性存储器。易失 性介质可以包括例如通常构成主存储器的动态随机存取存储器 (dram)。此类指令可以由一种或多种传输介质传输，所述传输介质 包括同轴电缆、铜线和光纤，包括构成耦接到ecu的处理器的系统 总线的电线。计算机可读介质的常见形式包括例如软盘、柔性盘、硬 盘、磁带、任何其他磁性介质、cd-rom、dvd、任何其他光学介质、 穿孔卡片、纸带、具有孔图案的任何其他物理介质、ram、prom、 eprom、flash-eeprom、任何其他存储器芯片或盒式磁带、或者 计算机可从其读取的任何其他介质。
90.数据库、数据存储库或本文所述的其他数据存储装置可以包括用 于存储、访问和检索各种数据的各种机构，包括分层数据库、文件系 统中的文件集、呈专用格式的应用数据库、关系数据库管理系统 (rdbms)等。每个此类数据存储装置通常包括在采用计算机操作系统 (诸如以上所提到的那些操作系统中的一个操作系统)的计算装置内， 并且经由网络以多种方式中的任一种或多种方式来访问。文件系统可 以从计算机操作系统访问，并且可以包括以各种格式存储的文件。除 了用于创建、存储、编辑和执行已存储的程序的语言(诸如上述 pl/sql语言)之外，rdbms还通常采用结构化查询语言(sql)。
91.在一些示例中，系统元件可被实施为一个或多个计算装置(例如， 服务器、个人计算机等)上、存储在与其相关联的计算机可读介质(例 如，磁盘、存储器等)上的计算机可读指令(例如，软件)。计算机程序 产品可以包括存储在计算机可读介质上的用于执行本文所描述功能 的此类指令。
92.关于本文描述的介质、过程、系统、方法、启发等，应当理解， 尽管此类过程等的步骤已被描述为按照某一有序的顺序发生，但是可 以通过以与本文所述顺序不同的顺序执行所述步骤来实践此类过程。 还应当理解，可以同时执行某些步骤，可以添加其他步骤，或者可以 省略本文描述的某些步骤。换句话说，本文对过程的描述出于说明某 些实施例的目的而提供，并且决不应被解释为限制权利要求。
93.因此，应当理解，以上描述意图为说明性的而非限制性的。形 容词“第一”、“第二”、“第三”和“第四”贯穿本文档用作标识符，而非 意图表示重要性或顺序。在阅读了以上描述之后，除了所提供的示 例之外的许多实施例和应用对于本领域技术人员而言将是明显的。本 发明的范围不应参考以上描述来确定，而应参考所附权利要求连同这 些权利要求赋予的等效物的全部范围来确定。设想并预期未来的发展 将在本文讨论的技术中发生，并且所公开的系统和方法将并入到此类 未来实施例中。总之，应当理解，本发明能够进行修改和变化，并且 仅受所附权利要求的限制。
94.除非本文作出相反的明确指示，否则权利要求中使用的所有术语 意在给出如本领域技术人员所理解的普通和通常的含义。具体地，除 非权利要求叙述相反的明确限制，否则使用诸如“一个”、“所述”、“所 述”等单数冠词应被解读为叙述所指示的要素中的一者或多者。
95.根据本发明，提供了一种系统，所述系统具有计算机，所述计算 机包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令可由所述处 理器执行以：确定第一位置处的车辆与对象之间的第一距离d1；根据 多个传感器数据确定表示对象的最佳拟合线并指定移动距离δd到达 第二位置；基于所述第一距离d1、所述距离δd和所述最佳拟合线来 确定所述第二位置处的所述车辆与所述对象之间的预测的第二距离 d
p
；基于中心方向盘角度来将所述车辆从所述第一位置操作到所述第 二位置；确定所述第二位置处的所述车辆与所述对象之间的测量的第 二距离d2；随后进行以下一项操作：(a)基于所述预测的第二距离d
p
与所述测量的第二距离d2匹配来维持所述中心方向盘角度，或者(b) 基于所述预测的第二距离d
p
不同于所述测量的第二距离d2来更新所 述中心方向盘角度。
96.根据实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：沿着平 行于所述车辆在所述第一位置处的横向轴线延伸的线确定所述第一 距离d1、所述测量的第二距离d2和所述预测的第二距离d
p
中的每一 者。
97.根据实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：另外基 于所述最佳拟合线与所述车辆的纵向轴线或所述车辆在所述第一位 置处的横向轴线中的一者之间的角度来确定所述预测的第二距离d
p
。
98.根据实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：沿着平 行于所述车辆在所述第一位置处的所述横向轴线延伸的线确定所述 测量的第二距离d2和所述预测的第二距离d
p
中的每一者。
99.根据实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：基于(a) 所述维持的中心方向盘或(b)所述更新的中心方向盘角度来操作所述 车辆。
100.根据实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：在以下 一者中更新所述中心方向盘角度：(a)基于所述预测的第二距离d
p
小 于所述测量的第二距离d2来在朝向所述对象的第一方向上，或者(b) 基于所述预测的第二距离d
p
大于所述测量的第二距离d2来在远离所 述对象的第二方向上。
101.根据实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：在确定 所述预测的第二距离d
p
不同于所述测量的第二距离d2时，确定所述 车辆在所述第二位置处的航向与所述车辆在所述第一位置处的航向 之间的角度；以及另外基于所述角度来更新所述中心方向盘角度。
102.根据实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：外推所 述最佳拟合线以与所述车辆在所述第一位置处的纵向轴线或所述车 辆在所述第一位置处的横向轴线中的至少一者相交。
103.根据实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：基于第 二传感器数据来确定所述测量的第二距离d2。
104.根据实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：在基于 所述多个传感器数据生成占用网格地图时，基于所述占用网格地图来 确定所述最佳拟合线。
105.根据实施例，所述对象是静止的并且在所述车辆的一侧。
106.根据本发明，一种方法包括：确定第一位置处的车辆与对象之间 的第一距离d1；根据多个传感器数据确定表示对象的最佳拟合线并指 定移动距离δd到达第二位置；基于所述第一距离d1、所述距离δd 和所述最佳拟合线来确定所述第二位置处的所述车辆与所
述对象之 间的预测的第二距离d
p
；基于中心方向盘角度来将所述车辆从所述第 一位置操作到所述第二位置；确定所述第二位置处的所述车辆与所述 对象之间的测量的第二距离d2；随后进行以下一项操作：(a)基于所述 预测的第二距离d
p
与所述测量的第二距离d2匹配来维持所述中心方 向盘角度，或者(b)基于所述预测的第二距离d
p
不同于所述测量的第 二距离d2来更新所述中心方向盘角度。
107.在本发明的一个方面中，所述方法包括：沿着平行于所述车辆在 所述第一位置处的横向轴线延伸的线确定所述第一距离d1、所述测量 的第二距离d2和所述预测的第二距离d
p
中的每一者。
108.在本发明的一个方面中，所述方法包括：另外基于所述最佳拟合 线与所述车辆的纵向轴线或所述车辆的横向轴线中的一者之间的角 度来确定所述预测的第二距离d
p
。
109.在本发明的一个方面中，所述方法包括：沿着平行于所述车辆在 所述第一位置处的所述横向轴线延伸的线确定所述测量的第二距离 d2和所述预测的第二距离d
p
中的每一者。
110.在本发明的一个方面中，所述方法包括：基于(a)所述维持的中心 方向盘或(b)所述更新的中心方向盘角度来操作所述车辆。
111.在本发明的一个方面中，所述方法包括在以下一者中更新所述中 心方向盘角度：(a)基于所述预测的第二距离d
p
小于所述测量的第二 距离d2来在朝向所述对象的第一方向上，或者(b)基于所述预测的第 二距离d
p
大于所述测量的第二距离d2来在远离所述对象的第二方向 上。
112.在本发明的一个方面中，所述方法包括：在确定所述预测的第二 距离d
p
不同于所述测量的第二距离d2时，确定所述车辆在所述第二 位置处的航向与所述车辆在所述第一位置处的航向之间的角度；以及 另外基于所述角度来更新所述中心方向盘角度。
113.在本发明的一个方面中，所述方法包括：基于第二传感器数据来 确定所述测量的第二距离d2。
114.在本发明的一个方面中，所述方法包括：在基于所述多个传感器 数据生成占用网格地图时，基于所述占用网格地图来确定所述最佳拟 合线。