[發明專利]一種采用傳感器融合的車輛主動避撞方法有效
| 申請號: | 201810301856.0 | 申請日: | 2018-04-04 |
| 公開(公告)號: | CN108674412B | 公開(公告)日: | 2020-01-24 |
| 發明(設計)人: | 袁朝春;翁爍豐;何友國;孫曉強;張厚忠 | 申請(專利權)人: | 江蘇大學 |
| 主分類號: | B60W30/095 | 分類號: | B60W30/095;B60W30/09 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 212013 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 障礙物信息 主動避撞 傳感器融合 加權處理 線性回歸 行駛信息 車輛行駛狀態信息 車道線信息 傳感器測量 結合傳感器 目標障礙物 前方障礙物 俯仰 安全距離 車輛前方 車輛行駛 關閉系統 環境信息 速度工況 行駛路徑 制動壓力 綜合步驟 雙裕度 障礙物 車身 車速 制動 篩選 分類 期望 預測 重復 威脅 | ||
1.一種采用傳感器融合的車輛主動避撞方法,其特征在于,包括如下:
步驟1:獲取車輛自身行駛信息與環境信息;
步驟2:結合車輛本身行駛信息與車道線信息對前方障礙物進行分類,篩選出預期行駛路徑上的障礙物;
步驟3:對步驟2中得到的障礙物信息進行選擇,得到對當前車輛行駛具有威脅的障礙物信息;
步驟4:利用線性回歸預測結合傳感器信息對車輛前方障礙物信息進行加權處理;
步驟5:綜合步驟4與車輛行駛狀態信息計算出車輛所需制動壓力;
步驟6:重復步驟1-5;
所述步驟4中利用線性回歸預測結合傳感器信息對車輛前方障礙物信息進行加權處理的具體方法為:
利用記錄的前i次獲取前方障礙物的時間與障礙物信息進行線性回歸分析,得到當前時間對于車輛前方障礙物信息的估計,將估計值與系統測量值進行加權處理,表達式如下:
Y*=A*X+B
其中Xi為系統前i次獲取雷達障礙物信息時對應的時間,Yi代表相應時間的前方障礙物信息,A、B為線性回歸系數,C、D為加權系數,Y*為障礙物信息估計值,為障礙物信息測量值,Y為車輛前方障礙物信息處理結果。
2.根據權力要求1所述的一種采用傳感器融合的車輛主動避撞方法,其特征在于,所述步驟1中環境信息的獲取:利用雷達獲取車輛行駛前方障礙物信息,包括前方障礙物的距離、角度、速度信息;利用攝像頭獲取的信息,包括車輛行駛前方一定縱向距離位置的車道線與車輛中心位置的橫向距離以及車道線曲率情況。
3.根據權力要求1所述的一種采用傳感器融合的車輛主動避撞方法,其特征在于,所述步驟1中車輛自身行駛信息的獲取:利用車速傳感器測量車速信息,利用方向盤轉角傳感器測量轉角信息,并從車輛CAN總線讀取車輛行駛速度和車輛方向盤偏轉角度。
4.根據權力要求1所述的一種采用傳感器融合的車輛主動避撞方法,其特征在于,所述步驟2中對前方障礙物信息進行分類的具體方法為:
根據前方車道線曲率信息判斷當前車輛行駛道路的曲率、判斷車輛前方道路環境特征;
在小曲率及直行車道條件下,車輛將根據當前車身寬度以及雷達最遠探測距離劃分出預期行駛路徑并將該路徑上的目標劃分為敏感障礙物信息;
在大曲率的道路條件下行駛時,將根據車輛方向盤轉角計算當前車輛前輪轉角,并根據阿克曼轉角篩選出前方預期行駛路徑上的障礙物信息,并將預期行駛路徑上的障礙物信息劃分為敏感障礙物信息。
5.根據權力要求4所述的一種采用傳感器融合的車輛主動避撞方法,其特征在于,所述步驟3中車輛最具威脅障礙物是指:距離當前車輛最近的障礙物。
6.根據權力要求1所述的一種采用傳感器融合的車輛主動避撞方法,其特征在于,所述步驟5計算車輛所需制動壓力的具體方法為:
利用雙裕度模型進行計算,包括TTC安全距離模型以及期望制動減速度安全距離模型進行計算,所述的制動壓力由兩種模型的計算結果綜合得到。
7.根據權力要求6所述的一種采用傳感器融合的車輛主動避撞方法,其特征在于,所述TTC安全距離模型制動壓力級別計算方法為:
其中,TTC為車輛即碰撞時間,Vvehicle為車輛當前速度,Vobstacle為障礙物運動速度,t0,t1,t2,t3為即碰撞時間制動壓力分類邊界值,分別為2s,1.2s,0.8s,0.5s,Sobstacle為前方障礙物與車輛距離,Lt為即碰撞時間制動壓力級別。
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