[發明專利]制動踏板感覺調節系統、方法、裝置和汽車

有效

• 申請號: 201911135506.2
• 申請日: 2019-11-19
• 公開（公告）號: CN110758363B
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發明（設計）人: 沈建東;朱玙熹;崔海峰;吳磊;夏天
• 申請（專利權）人: 上汽通用汽車有限公司;泛亞汽車技術中心有限公司
• 主分類號: B60T8/40
• 分類號: B60T8/40
• 代理公司: 北京信諾創成知識產權代理有限公司 11728
• 代理人: 劉金峰

1.一種制動踏板感覺調節系統，其特征在于，包括：

依次信號連接的制動信息采集模塊、數據預處理模塊、制動習慣識別模塊和參數配置模塊；

制動信息采集模塊獲取制動信息數據并輸出給數據預處理模塊，制動信息數據至少包括本車與前車距離、車速和制動減速度；

數據預處理模塊對制動信息數據進行預處理，將預處理后的制動信息數據輸出到制動習慣識別模塊；

制動習慣識別模塊實時接收數據預處理模塊傳入的預處理后的制動信息數據，采用基于隱馬爾科夫模型建立的制動習慣模型識別制動習慣并形成制動習慣信號；

參數配置模塊接收到制動習慣識別模塊傳入的制動習慣信號后，根據制動習慣信號調用相對應的制動助力特性曲線，并根據制動助力特性曲線控制電控制動助力器；

制動習慣識別模塊內嵌制動習慣模型庫，通過采集多個不同駕駛風格駕駛員的制動數據，采用隱馬爾科夫模型將制動數據進行迭代建立制動習慣模型庫；

制動習慣模型庫中包括有制動習慣模式，制動習慣模式包括：運動模式、正常模式和\或舒適模式；

制動習慣模型庫中的駕駛員行為習慣模型通過離線建立，首先設置隱馬爾科夫模型初始參數λ＝{π A c μ ∑ M}，π＝{π_i}設置為首元素非零的矩陣；A＝{a_ij}設置為主對角線和次對角線元素非零的矩陣；選擇前車距離s，車速v和制動減速度a作為觀察狀態向量，對每個觀察狀態向量進行聚類，得到連續混合正態分布，進而獲取各隱狀態的{c μ ∑}初始參數；

然后利用駕駛模擬器或者實車采集到的制動數據信息的80％用作訓練模型的觀察值序列，運用Baum-Welch算法的遞歸思想，得到新的模型參數使局部最大，即為得到的模型參數向量，代表此類采樣數據的模型，對于每個制動習慣均采用此方法建立。

2.根據權利要求1所述的制動踏板感覺調節系統，其特征在于，

制動信息采集模塊獲取制動信息數據包括：制動信息采集模塊通過距離感知器獲取本車與前車距離，通過車載傳感器獲取車速和制動減速度。

3.根據權利要求1所述的制動踏板感覺調節系統，其特征在于，

數據預處理模塊對制動信息數據進行預處理包括：對本車與前車距離、車速和制動減速度進行濾波和仲裁預處理。

4.根據權利要求1所述的制動踏板感覺調節系統，其特征在于，

參數配置模塊內嵌了不同制動習慣模式對應的制動助力特性曲線，制動助力特性曲線內設有制動助力特性曲線控制參數，分別為運動模式控制參數、正常模式控制參數或舒適模式控制參數。

5.一種制動踏板感覺調節方法，其特征在于，包括：

獲取制動信息數據，制動信息數據至少包括本車與前車距離、車速和制動減速度；

對制動信息數據進行預處理；

對預處理后的制動信息數據采用基于隱馬爾科夫模型建立的制動習慣模型識別制動習慣并形成制動習慣信號；

根據制動習慣信號調用相對應的制動助力特性曲線，并根據制動助力特性曲線控制電控制動助力器；

通過采集多個不同駕駛風格駕駛員的制動數據，采用隱馬爾科夫模型將制動數據進行迭代建立制動習慣模型庫；

制動習慣模型庫中包括有制動習慣模式，制動習慣模式包括：運動模式、正常模式和\或舒適模式；

制動習慣模型庫中的駕駛員行為習慣模型通過離線建立，首先設置隱馬爾科夫模型初始參數λ＝{π A c μ ∑ M}，π＝{π_i}設置為首元素非零的矩陣；A＝{a_ij}設置為主對角線和次對角線元素非零的矩陣；選擇前車距離s，車速v和制動減速度a作為觀察狀態向量，對每個觀察狀態向量進行聚類，得到連續混合正態分布，進而獲取各隱狀態的{c μ ∑}初始參數；

然后利用駕駛模擬器或者實車采集到的制動數據信息的80％用作訓練模型的觀察值序列，運用Baum-Welch算法的遞歸思想，得到新的模型參數使局部最大，即為得到的模型參數向量，代表此類采樣數據的模型，對于每個制動習慣均采用此方法建立。