航向误差补偿方法、系统、装置和存储介质与流程

1.本技术涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种航向误差补偿方法、系统、装置、存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.随着自动驾驶技术的发展，无人小巴、无人出租等新兴车辆逐渐出现在大众的视野中。但是新技术的面世必将伴随着诸多挑战，诸如自动驾驶车辆发生车祸、自动驾驶车辆行驶中发生故障等问题。这些问题可能会对人们生命财产安全造成极大的威胁，因而受到了广泛的关注。
3.现有技术中，自动驾驶的横向控制一般采用pid(proportion integration differentiation，比例-积分-微分)、lqr(linear quadratic regulator，线性二次型调节器)、mpc(modle predictive control，模型预测控制)等方法，控制车辆的行驶方向，即航向。横向控制的准确性与自车航向的定位准确性有关，而自车航向的定位依赖于定位相关器件采集的数据。
4.然而，定位相关器件会由于自身问题或安装问题，对自车航向判断不准确而造成系统性误差，即定位相关器件所检测到的自车航向与车辆实际的航向之间存在一定误差，且该系统性误差会随着车辆长久使用过程中的颠簸、变形等渐渐变化。由于上述系统性误差的存在，导致自动驾驶控制精度降低，影响行车安全。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高自动驾驶横向控制精度的航向误差补偿方法、系统、装置、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
6.第一方面，本技术提供了一种航向误差补偿方法。该方法包括：
7.获取定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角；
8.确认车辆处于平稳行车状态；
9.基于定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角生成平稳行车状态下的航向偏差角；
10.在航向偏差角超出阈值时，根据航向偏差角更新航向误差补偿角；
11.基于更新后的航向误差补偿角调整实际航向。
12.在其中一个实施例中，基于定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角生成平稳行车状态下的航向偏差角包括：
13.在平稳行车状态下，多次获取采样偏差角；
14.根据多次获取的采样偏差角生成航向偏差角；
15.其中，采样偏差角的获取包括：
16.根据定位航向角和航向误差补偿角得到实际航向角；
17.根据实际航向角与目标航向角得到采样偏差角。
18.在其中一个实施例中，确认车辆处于平稳行车状态包括：
19.获取车辆的行车速度、行车加速度和行车曲率；
20.判断行车速度、行车加速度和行车曲率是否同时满足相应条件；
21.若是，则车辆处于平稳行车状态。
22.在其中一个实施例中，根据多次获取的采样偏差角生成航向偏差角包括：
23.统计采样偏差角的数量；
24.在采样偏差角的数量不低于预设值时，根据采样偏差角的值生成航向偏差角。
25.在其中一个实施例中，根据多次获取的采样偏差角生成航向偏差角包括：
26.在采样偏差角的数量低于预设值时，对连续获取的采样偏差角进行清零。
27.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
28.存储航向误差补偿角；
29.当航向误差补偿角更新后，存储更新后的航向误差补偿角。
30.第二方面，本技术还提供了一种航向误差补偿系统。该系统包括：
31.参数获取模块，用于获取定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角；
32.状态判断模块，用于确认车辆处于平稳行车状态；
33.第一获取模块，基于定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角生成平稳行车状态下的航向偏差角；
34.第二获取模块，用于在航向偏差角超出阈值时，根据航向偏差角更新航向误差补偿角；
35.执行模块，用于基于更新后的航向误差补偿角调整实际航向。
36.第三方面，本技术还提供了一种装置。该装置包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
37.获取定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角；
38.确认车辆处于平稳行车状态；
39.基于定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角生成平稳行车状态下的航向偏差角；
40.在航向偏差角超出阈值时，根据航向偏差角更新航向误差补偿角；
41.基于更新后的航向误差补偿角调整实际航向。
42.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
43.获取定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角；
44.确认车辆处于平稳行车状态；
45.基于定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角生成平稳行车状态下的航向偏差角；
46.在航向偏差角超出阈值时，根据航向偏差角更新航向误差补偿角；
47.基于更新后的航向误差补偿角调整实际航向。
48.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
49.获取定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角；
50.确认车辆处于平稳行车状态；
51.基于定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角生成平稳行车状态下的航向偏差角；
52.在航向偏差角超出阈值时，根据航向偏差角更新航向误差补偿角；
53.基于更新后的航向误差补偿角调整实际航向。
54.上述航向误差补偿方法、系统、装置、存储介质和计算机程序产品，通过定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角获取航向偏差角，航向偏差角表示自车实际航向与目标航向之间的偏差；当航向偏差角超出阈值时，说明自车实际航向与目标航向偏差较大；根据航向偏差角更新航向误差补偿角，并基于更新后的航向误差补偿角调整车辆实际航向，令自车实际航向与目标航向之间的偏差维持在安全可控范围内，实现更精准的自动驾驶控制。同时，更新后的航向误差补偿角又会作为后续航向偏差角的获取来源，使得航向误差补偿角在不断更新。因此，达成了即使定位相关器件带来的系统性误差随着车辆的长时间使用而变化，也能通过更新航向误差补偿角辅助横向控制进行修正的技术效果，实现精准驾驶，保障行车安全。
附图说明
55.图1为一个实施例中航向误差补偿方法的应用环境图；
56.图2为一个实施例中航向误差补偿方法的流程示意图；
57.图3为一个实施例中获取平稳行车状态下的航向偏差角的流程示意图；
58.图4为一个实施例中航向误差补偿方法的流程示意图；
59.图5为一个实施例中航向误差补偿系统的结构框图；
60.图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
61.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
62.本技术实施例提供的航向误差补偿方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，车机系统102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。车机系统102包括有若干传感器、雷达等基础设备，获取车辆相关数据，在车机系统102上进行数据本地处理，或上传至服务器104处理。
63.自动驾驶车辆的航向一般由定位模块经过rtk(real time kinematic，实时动态测量)、imu(inertial measurement unit，惯性传感器)、雷达点云等融合计算得到并输出的。但是定位模块包含的传感器、雷达等器件会由于自身问题或安装问题等，造成系统性误差，即定位模块输出的航向与车辆的实际航向并不完全一致。同时，车辆长时间使用会出现车辆变形现象，常见的引起变形的原因有颠簸或撞击等，使得定位相关器件安装位置偏移等，可能会导致系统性误差变化。由于该系统性误差的存在，自动驾驶的横向控制会存在稳
态偏差。比如定位模块输出的航向与实际航向之间有2
°
左右的系统性误差，在城市道路规定的正常行驶速度下，约造成40cm左右的横向控制偏差。该偏差会增加自车与周围环境道路使用者的碰撞风险，不利于行车安全。
64.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种航向误差补偿方法，以该方法应用于图1所示应用环境为例进行说明，包括以下步骤：
65.步骤202，获取定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角。
66.其中，定位航向角指的是车辆上与定位相关的器件，如定位传感器、雷达等，所检测到的车辆航向。该航向可能由于系统性误差，与车辆实际航向不一致。目标航向角是根据目标规划轨迹计算得到，融合定位、速度、加速度、航向、曲率等信息，计算到达目标规划轨迹所需航向。航向误差补偿角即对系统性误差进行补偿，以达到精确控制车辆的效果。
67.步骤204，确认车辆处于平稳行车状态。
68.平稳行车状态是指车速平稳且行驶道路为直道或接近直道的正常行驶中的车辆状态。在平稳行车状态下获取的数据会接近于稳态，一定程度上避免了极端数据，从而保障了数据的有效性。
69.步骤206，基于定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角生成平稳行车状态下的航向偏差角。
70.航向偏差角根据定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角生成，表示经过航向误差补偿角补偿后的航向与目标航向之间的偏差。
71.步骤208，在航向偏差角超出阈值时，根据航向偏差角更新航向误差补偿角。
72.在航向偏差角超出阈值时，说明航向误差补偿角并未能充分补偿系统性误差，导致航向偏差角足够大到可能会影响到行车安全，需要做出相应措施。此时依据航向偏差角调整和更新航向误差补偿角，令更新后的误差补偿角能够充分补偿系统性误差，将航向偏差角控制在安全范围内，从而达到有效的横向控制，保障行车安全。
73.在一个实施例中，当航向偏差角未超出阈值时，则返回步骤202重新计算航向偏差角。因为系统性误差是始终存在的，如果航向偏差角未超出阈值，说明车辆实际航向与目标航向之间的偏差较小，在常规速度下不影响行车安全，因此此时的航向偏差角可以忽略，没必要占用内存和算力。
74.在一个实施例中，航向偏差角带有表示偏离方向的标识。实际航向位于目标航向的左侧或右侧，航向偏差角用分别不同的符号标记，方便区别。作为一个优选方案，可以利用正负号表示实际航向的偏离方向。此时，航向偏差角与阈值的对比则需要分方向分别对比。例如，假定阈值为0.25
°
，当航向偏差角的绝对值大于0.25
°
时，根据航向偏差角更新误差补偿角。
75.步骤210，基于更新后的航向误差补偿角调整实际航向。
76.由于更新后的误差补偿角能够充分有效地补偿系统性误差，航向偏差角在安全范围内，因此基于更新后的航向误差补偿角调整实际航向，可以令车辆的实际航向与目标航向基本一致，从而达到精准控制车辆的效果。
77.在本实施例中，通过pid、lqr、mpc等横向控制方法，根据航向误差补偿角、定位航向角、目标航向角计算期望的方向盘转角，车机系统依据该方向盘转角自调整车辆的航向，完成自动驾驶过程中的驾驶航向调整。
78.在本实施例中，步骤208中更新后的航向误差补偿角又会成为步骤202中的航向误差补偿角，等到下一次航向偏差角超出阈值时，再次更新航向误差补偿角。因此，即使车辆长时间使用后系统性误差会变化，航向误差补偿角也能够随着系统性误差的变化而调整，从而在确保行车安全的前提下延长自动驾驶车辆的使用年限。
79.上述航向误差补偿方法中，通过航向误差补偿角补偿系统性误差，使得自动驾驶的横向控制更加准确，最大程度地保障了航向精度。同时在车辆经过长时间使用后发生结构变形时，对航向误差补偿角进行调整和更新，使得航向误差补偿角能够动态补偿系统性误差，提高自动驾驶车辆全生命周期的控制精度及安全性。
80.在一个实施例中，如图3所示，步骤206中基于定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角生成平稳行车状态下的航向偏差角包括：
81.步骤302，在平稳行车状态下，多次获取采样偏差角。
82.在平稳行车状态下获取采样偏差角，确保所获取数据的有效性。
83.步骤304，根据多次获取的采样偏差角生成航向偏差角。
84.对多次获取的采样偏差角进行数据统计，生成航向偏差角。数据统计方法包括但不限于求均值、剔除异常数据后求均值等。
85.其中，步骤302中采样偏差角的获取方法包括：根据定位航向角和航向误差补偿角得到实际航向角；根据实际航向角与目标航向角得到采样偏差角。
86.此处的实际航向角表示定位航向角经过航向误差补偿角补偿过后的航向角，再根据实际航向角与目标航向角之间的差别获取采样偏差角。
87.在一个实施例中，生成航向偏差角包括以下步骤：
88.根据定位航向角和航向误差补偿角获取实际航向角，实际航向角θ
real
的计算公式为：
89.θ
real
＝θ
localization
+θ
compensation
90.其中，θ
localization
表示定位航向角，θ
compensation
表示航向误差补偿角。
91.根据实际航向角与目标航向角之间的差别获取采样偏差角，采样偏差角θ
error
的计算公式为：
92.θ
error
＝θ
real-θ
target
93.其中，θ
target
表示目标航向角。
94.根据多次获取的采样偏差角生成航向偏差角，航向偏差角θ
bias
的计算公式为：
[0095][0096]
其中，n为采样偏差角的数量。
[0097]
在获取航向偏差角后，若航向偏差角超出阈值，根据航向偏差角更新航向误差补偿角，航向误差补偿角的更新计算公式为：
[0098]
θ
compensation
′
＝θ
compensation
+θ
bias
[0099]
其中，θ
compensation
′
为更新后的航向误差补偿角，θ
compensation
为更新前的航向误差补偿角。
[0100]
在一个实施例中，步骤204确认车辆处于平稳行车状态包括：获取车辆的行车速度、行车加速度和行车曲率；判断行车速度、行车加速度和行车曲率是否同时满足相应条
件；若是，则车辆处于平稳行车状态。
[0101]
由于平稳行车状态是指车速平稳且行驶道路为直道或接近直道的正常行驶中的车辆状态，因此需要通过行车速度判断车辆是否在正常驾驶中，通过行车加速度判断是否车速平稳，通过行车曲率判断是否行驶在直道或接近的直道上。具体地，行车速度应当大于一定值，例如10m/s，确保车辆在正常行驶。行车加速度应当小于一定值，例如0.5m/s2，确保车速平稳。行车曲率的绝对值应当小于一定值，例如0.001，确保车辆沿直线或近直线行驶。只有当行车速度、行车加速度和行车曲率同时满足相应条件时，才能确定车辆处于平稳行车状态，此时获取的采样偏差角才会接近稳态，提高准确性。而当行车速度、行车加速度或行车曲率未满足相应条件时，表示车辆脱离平稳行车状态。
[0102]
在一个实施例中，获取实时的行车速度、行车加速度和行车曲率，以一定频率判断是否处于平稳行车状态。在每一次判断处于平稳行车状态后，即进行获取采样偏差角的操作。持续进行上述判断、然后采样的操作，直到判断车辆脱离平稳行车状态时，停止获取采样偏差角。
[0103]
在一个实施例中，步骤304根据多次获取的采样偏差角生成航向偏差角包括：统计采样偏差角的数量；在采样偏差角的数量不低于预设值时，根据采样偏差角的值生成航向偏差角。
[0104]
对步骤302所获取采样偏差角的数量进行统计。只有在采样偏差角的数量足够多时，统计获取的航向偏差角才具有实际意义，否则可能会因为数据过少而计算不精准。例如，预设值设为800，获取采样偏差角的数量大于800时，认为满足要求，可以生成航向偏差角。预设值可以根据实际需要设定，此处不作限定。
[0105]
在一个实施例中，统计采样偏差角的数量步骤可以与步骤302同时进行，即获取采样偏差角的同时统计采样偏差角的数量。当采样偏差角的数量不低于预设值时，停止获取采样偏差角。
[0106]
在一个实施例中，在采样偏差角的数量低于预设值时，对连续获取的采样偏差角进行清零。
[0107]
当采样偏差角的数量低于预设值时，数量过少，生成的航向偏差角误差较大，这组采样偏差角的数据无法使用，因此将其清零后返回步骤202。
[0108]
在一个实施例中，在更新航向误差补偿角后，对采样偏差角进行清零，等到下一次达到平稳行车状态时，再重新获取采样偏差角。
[0109]
在一个实施例中，航向误差补偿方法还包括：存储航向误差补偿角；当航向误差补偿角更新后，存储更新后的航向误差补偿角。
[0110]
对航向误差补偿角进行存储，在下次启动自动驾驶时无需重新计算就可以直接获取之前的航向误差补偿角结果，最大程度地确保航向精度。只有在车辆结构变形后，航向偏差角再次大于阈值时，才对航向误差补偿角进行更新和存储。
[0111]
在一个实施例中，航向误差补偿角可以存储在自动驾驶控制器的flash内存中，控制器断电后，航向误差补偿角仍然可以保存，以便下次自动驾驶开启时调用。
[0112]
在一个实施例中，如图4所示，航向误差补偿方法包括以下步骤：
[0113]
步骤402，获取定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角。
[0114]
步骤404，实时获取车辆的行车速度、行车加速度和行车曲率。
[0115]
步骤406，判断行车速度、行车加速度和行车曲率是否同时满足相应条件；若是，则车辆处于平稳行车状态，多次获取采样偏差角；否则，停止获取采样偏差角。
[0116]
步骤408，统计采样偏差角的数量。
[0117]
步骤410，在采样偏差角的数量不低于预设值时，根据采样偏差角的值生成航向偏差角；在采样偏差角的数量低于预设值时，对连续获取的采样偏差角进行清零，返回步骤402。
[0118]
步骤412，在航向偏差角超出阈值时，根据航向偏差角更新航向误差补偿角，继续执行下一步；否则，返回步骤402。
[0119]
步骤414，基于更新后的航向误差补偿角调整实际航向。
[0120]
需要说明的是，更新后的航向误差补偿角与航向误差补偿角为同一属性物理量在不同时间段的数据表示，步骤412更新后的航向误差补偿角作为步骤402中航向误差补偿角的数据来源。
[0121]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0122]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的航向误差补偿方法的航向误差补偿装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个航向误差补偿装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于航向误差补偿方法的限定，在此不再赘述。
[0123]
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种航向误差补偿系统，包括：参数获取模块、第一获取模块、第二获取模块和执行模块，其中：
[0124]
参数获取模块502，用于获取定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角。
[0125]
状态判断模块504，用于确认车辆处于平稳行车状态。
[0126]
第一获取模块506，用于基于定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角生成平稳行车状态下的航向偏差角。
[0127]
第二获取模块508，用于在航向偏差角超出阈值时，根据航向偏差角更新航向误差补偿角。
[0128]
执行模块510，用于基于更新后的航向误差补偿角调整实际航向。
[0129]
状态判断模块504还用于实时获取车辆的行车速度、行车加速度和行车曲率；判断行车速度、行车加速度和行车曲率是否同时满足相应条件；若是，则车辆处于平稳行车状态。
[0130]
第一获取模块506还用于在平稳行车状态下，多次获取采样偏差角；根据多次获取的采样偏差角生成航向偏差角。
[0131]
第一获取模块506还用于根据定位航向角和航向误差补偿角得到实际航向角；根据实际航向角与目标航向角得到采样偏差角。
[0132]
第一获取模块506还用于统计采样偏差角的数量；在采样偏差角的数量不低于预设值时，根据采样偏差角的值生成航向偏差角。
[0133]
第一获取模块506还用于在采样偏差角的数量低于预设值时，对连续获取的采样偏差角进行清零。
[0134]
此外，第二获取模块508获取的航向误差补偿角会返回给第一获取模块506计算航向偏差角，第一获取模块506将该航向偏差角传输给执行模块510，以供执行模块510计算方向盘转角，从而调整实际航向。
[0135]
第二获取模块508输出的更新后的航向误差补偿角输入到参数获取模块502中，作为航向误差补偿角的数据来源。
[0136]
该系统还包括存储模块，用于存储航向误差补偿角，以及当航向误差补偿角更新后，存储更新后的航向误差补偿角。
[0137]
上述航向误差补偿装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0138]
在一个实施例中，提供了一种装置，该装置可以是自动驾驶系统，其内部结构图可以如图6所示。该装置包括处理器、存储器、输入/输出接口(input/output，简称i/o)和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该装置的处理器用于提供计算和控制能力。该装置的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该装置的数据库用于存储航向误差补偿角、采样偏差角等数据。该装置的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该装置的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种航向误差补偿方法。
[0139]
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的装置的限定，具体的装置可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0140]
在一个实施例中，提供了一种装置，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现各方法实施例中的步骤。
[0141]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现各方法实施例中的步骤。
[0142]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现各方法实施例中的步骤。
[0143]
需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
[0144]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，
本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0145]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0146]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种航向误差补偿方法，其特征在于，所述方法包括：获取定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角；确认车辆处于平稳行车状态；基于所述定位航向角、所述目标航向角和所述航向误差补偿角生成平稳行车状态下的航向偏差角；在所述航向偏差角超出阈值时，根据所述航向偏差角更新所述航向误差补偿角；基于更新后的所述航向误差补偿角调整实际航向。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述定位航向角、所述目标航向角和所述航向误差补偿角生成平稳行车状态下的航向偏差角包括：在所述平稳行车状态下，多次获取采样偏差角；根据多次获取的所述采样偏差角生成所述航向偏差角；其中，所述采样偏差角的获取包括：根据所述定位航向角和所述航向误差补偿角得到实际航向角；根据所述实际航向角与所述目标航向角得到采样偏差角。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确认车辆处于平稳行车状态包括：获取车辆的行车速度、行车加速度和行车曲率；判断所述行车速度、行车加速度和行车曲率是否同时满足相应条件；若是，则车辆处于所述平稳行车状态。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据多次获取的所述采样偏差角生成所述航向偏差角包括：统计所述采样偏差角的数量；在所述采样偏差角的数量不低于预设值时，根据所述采样偏差角的值生成所述航向偏差角。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据多次获取的所述采样偏差角生成所述航向偏差角包括：在所述采样偏差角的数量低于预设值时，对多次获取的所述采样偏差角进行清零。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：存储所述航向误差补偿角；当所述航向误差补偿角更新后，存储更新后的所述航向误差补偿角。7.一种航向误差补偿系统，其特征在于，所述系统包括：参数获取模块，用于获取定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角；状态判断模块，用于确认车辆处于平稳行车状态；第一获取模块，基于所述定位航向角、所述目标航向角和所述航向误差补偿角生成平稳行车状态下的航向偏差角；第二获取模块，用于在所述航向偏差角超出阈值时，根据所述航向偏差角更新所述航向误差补偿角；执行模块，用于基于更新后的所述航向误差补偿角调整实际航向。8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：存储模块，用于存储所述航向误差补偿角，以及当所述航向误差补偿角更新后，存储更
新后的所述航向误差补偿角。9.一种航向误差补偿装置，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种航向误差补偿方法、系统、装置、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角；确认车辆处于平稳行车状态；基于定位航向角、目标航向角和航向误差补偿角生成平稳行车状态下的航向偏差角；在航向偏差角超出阈值时，根据航向偏差角更新航向误差补偿角；基于更新后的航向误差补偿角调整实际航向。采用本方法，通过航向误差补偿角补偿系统性误差，使得自动驾驶的横向控制更加准确，最大程度地保障了航向精度。同时在车辆经过长时间使用后发生结构变形时，对航向误差补偿角进行调整和更新，使得航向误差补偿角能够动态补偿系统性误差，提高自动驾驶车辆全生命周期的控制精度及安全性。安全性。安全性。


技术研发人员：胡振国 侯发伟 张振林
受保护的技术使用者：中汽创智科技有限公司
技术研发日：2023.02.17
技术公布日：2023/6/26