技术特征：
1.一种车辆控制方法，其特征在于，包括：计算目标行驶路段的道路曲率；根据所述道路曲率确定预测时域，所述预测时域指的是所述道路曲率对应的预测时长；根据行驶场景信息和目标车辆的状态信息生成所述预测时域内的目标控制指令序列；根据所述目标控制指令序列控制所述目标车辆在所述目标行驶路段行驶。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算目标行驶路段的道路曲率，包括：获取所述目标行驶路段的道路中心线的弧长；沿所述道路中心线的起点作第一切线，沿所述道路中心线的终点作第二切线；确定所述第一切线和所述第二切线构成的夹角，得到切线转角；将所述切线转角与所述道路中心线的弧长的比值确定为所述目标行驶路段的道路曲率。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路曲率确定预测时域，包括：比较所述道路曲率与预设曲率的大小；根据比较结果确定所述预测时域。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据比较结果确定所述预测时域，包括：当所述道路曲率小于所述预设曲率时，所述预测时域按照如下公式计算：t
p
＝2(k-1)(t
max-t
min
)+t
min
；其中，t
p
表示所述预测时域，k表示所述道路曲率，t
max
表示预设最大时域，t
min
表示预设最小时域；当所述道路曲率不小于所述预设曲率时，所述预测时域按照如下公式计算：t
p
＝t
max
。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据行驶场景信息和目标车辆的状态信息生成所述预测时域内的目标控制指令序列，包括：利用多个计算设备对所述行驶场景信息和所述目标车辆的状态信息进行并行计算；融合并行计算的结果得到所述预测时域内的目标控制指令序列。6.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述根据行驶场景信息和目标车辆的状态信息生成所述预测时域内的目标控制指令序列，包括：对所述目标车辆进行受力分析，并根据所述受力分析的结果确定所述目标车辆的控制输入变量和系统状态变量；根据所述目标车辆的控制输入变量和系统状态变量为所述目标车辆建立动力学模型；建立基于所述动力学模型的模型预测控制器；利用所述模型预测控制器根据所述行驶场景信息和所述目标车辆的状态信息生成所述预测时域内的目标控制指令序列。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述目标车辆的控制输入变量包括前向车轮转向角度和前后车胎的纵向受力，所述目标车辆的系统状态变量包括前进速度、横摆角速度、所述前向车轮转向角度和所述前后车胎的纵向受力。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用所述模型预测控制器根据所述行驶场景信息和所述目标车辆的状态信息生成所述预测时域内的目标控制指令序列，包括：利用所述模型预测控制器根据所述行驶场景信息和所述目标车辆的状态信息生成所述预测时域内的当前控制指令序列；按照预设迭代更新规则对所述当前控制指令序列进行迭代更新，直至得到满足预设损失函数的控制指令序列，将满足所述预设损失函数的控制指令序列确定为所述目标控制指令序列。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预设损失函数包括速度偏差项、轨迹偏差项和控制代价项。10.一种车辆控制装置，其特征在于，包括：计算模块，用于计算目标行驶路段的道路曲率；确定模块，用于根据所述道路曲率确定预测时域，所述预测时域指的是所述道路曲率对应的预测时长；生成模块，用于根据行驶场景信息和目标车辆的状态信息生成所述预测时域内的目标控制指令序列；控制模块，用于根据所述目标控制指令序列控制所述目标车辆在所述目标行驶路段行驶。11.一种车辆，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至9中任一所述的车辆控制方法。12.一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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一所述的车辆控制方法。
技术总结
本发明实施例公开了一种车辆控制方法、装置、车辆和存储介质，该方法包括：计算目标行驶路段的道路曲率；根据道路曲率确定预测时域，预测时域指该道路曲率对应的预测时长；根据行驶场景信息和目标车辆的状态信息生成预测时域内的目标控制指令序列；根据目标控制指令序列控制目标车辆在目标行驶路段行驶。本发明实施例中，可以根据要行驶的路段的道路曲率确定预测时域，道路曲率可以反映道路的复杂程度，即预测时域是根据道路的复杂程度变化的，因而计算出的控制指令序列与道路情况更适配，避免了使用固定预测时域产生的计算资源消耗过大、计算实时性无法满足要求、控制表现不好等问题，能够在降低计算资源消耗的同时保持良好的控制表现。控制表现。控制表现。
技术研发人员：徐鑫
受保护的技术使用者：京东鲲鹏(江苏)科技有限公司
技术研发日：2021.12.14
技术公布日：2022/3/22