[發明專利]后視鏡調節控制方法、模型預測控制處理器及其設備

有效

• 申請號: 201610319045.4
• 申請日: 2016-05-12
• 公開（公告）號: CN105966317B
• 公開（公告）日: 2018-03-23
• 發明（設計）人: 賈世鵬;張立玲;劉明卓
• 申請（專利權）人: 北京汽車股份有限公司
• 主分類號: B60R1/07
• 分類號: B60R1/07;B60Q9/00
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙)11201
• 代理人: 張大威

1.一種后視鏡調節控制方法，其特征在于，包括：

獲取當前時刻預設的汽車狀態信息參數，根據預設的數學模型預測對所述汽車狀態信息參數進行處理，預測下一時刻后視鏡和障礙物的相對距離；

采用動態規劃優化算法求解預設的后視鏡系統的性能目標泛函，獲取最優控制變量值；

比較所述下一時刻后視鏡和障礙物的相對距離與預設的刮蹭臨界距離值；

如果所述下一時刻后視鏡和障礙物的相對距離小于預設的刮蹭臨界距離值，則根據所述最優控制變量值折疊后視鏡。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采用動態規劃優化算法求解預設的后視鏡系統的性能目標泛函之前，還包括：

比較當前時刻后視鏡和障礙物的相對距離與預設風險門限值的大小，以確定是否進入高風險區域；

如果確定進入高風險區域，則獲取當前時刻預設的汽車狀態信息參數。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據所述最優控制變量值折疊后視鏡之前，還包括：

啟動報警，提醒駕駛員進行規避處理。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據所述最優控制變量值折疊后視鏡之后，還包括：

如果所述下一時刻后視鏡和障礙物的相對距離大于預設的刮蹭臨界距離值，則根據所述最優控制變量值展開后視鏡。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述最優控制變量值展開后視鏡，包括：

比較所述最優控制變量值與當前時刻后視鏡和障礙物的相對距離對應的后視鏡的折疊角度的和，與預先存儲的駕駛員駕駛位置的最優折疊角度的大小；

如果所述最優控制變量值與當前時刻后視鏡和障礙物的相對距離對應的后視鏡的折疊角度的和小于所述最優折疊角度，則所述后視鏡的展開角度為所述最優控制變量值；

如果所述最優控制變量值與當前時刻后視鏡和障礙物的相對距離對應的后視鏡的折疊角度的和大于等于所述最優折疊角度，則所述后視鏡的展開角度為所述最優折疊角度與當前時刻后視鏡和障礙物的相對距離的差。

6.一種模型預測控制處理器，其特征在于，包括：上層控制器和下層控制器；其中，所述上層控制器包括：實時信息采集模塊、預測模塊、目標泛函模塊和卡爾曼濾波器；所述下層控制器包括：響應控制模塊；其中，

所述實時信息采集模塊，用于獲取當前時刻預設的汽車狀態信息參數，并發送給所述卡爾曼濾波器進行數據處理；

所述預測模塊，用于根據預設的數學模型預測對所述卡爾曼濾波器輸出的汽車狀態信息參數進行處理，預測下一時刻后視鏡和障礙物的相對距離；

所述目標泛函模塊，用于采用動態規劃優化算法求解預設的后視鏡系統的性能目標泛函，獲取最優控制變量值，比較所述下一時刻后視鏡和障礙物的相對距離與預設的刮蹭臨界距離值，如果所述下一時刻后視鏡和障礙物的相對距離小于預設的刮蹭臨界距離值，則通過所述響應控制模塊根據所述最優控制變量值折疊后視鏡。

7.如權利要求6所述的模型預測控制處理器，其特征在于，

所述預測模塊，還用于比較當前時刻后視鏡和障礙物的相對距離與預設風險門限值的大小，以確定是否進入高風險區域；

如果確定進入高風險區域，則獲取當前時刻預設的汽車狀態信息參數。

8.如權利要求6所述的模型預測控制處理器，其特征在于，還包括：

所述響應控制模塊，還用于啟動報警，提醒駕駛員進行規避處理。

9.如權利要求6所述的模型預測控制處理器，其特征在于，

所述目標泛函模塊，還用于如果所述下一時刻后視鏡和障礙物的相對距離大于預設的刮蹭臨界距離值，則通過所述響應控制模塊根據所述最優控制變量值展開后視鏡。