[發明專利]帶環境自適應能力的自動駕駛車輛縱向控制方法及系統

有效

• 申請號: 202011297948.X
• 申請日: 2020-11-19
• 公開（公告）號: CN112319473B
• 公開（公告）日: 2022-04-08
• 發明（設計）人: 茍祖濤;戴一凡;盧賢票;李敏
• 申請（專利權）人: 清華大學蘇州汽車研究院（吳江）;清華大學
• 主分類號: B60W30/165
• 分類號: B60W30/165;B60W30/09;B60W40/13;B60W40/076
• 代理公司: 蘇州創元專利商標事務所有限公司 32103
• 代理人: 范晴;丁浩秋

1.一種帶環境自適應能力的自動駕駛車輛縱向控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

S01：獲取車輛軌跡信息、車輛位置信息和狀態信息；

S02：采集車輛俯仰角度信息，建立聚類分析模型，對采集到的數據進行聚類分析，擬合感興趣區域道路內的坡度信息；

S03：獲取車輛的載荷信息；

S04：確定驅動和制動的切換機制；

S05：根據坡度信息和載荷信息，計算縱向控制的前饋控制量；根據軌跡信息、車輛位置和狀態信息，計算縱向控制的反饋控制量；通過前饋控制量和反饋控制量加權計算總的控制輸出量；

所述步驟S02中建立聚類分析模型，將采集到的數據進行分析，擬合感興趣區域道路內的坡度信息，包括：

S21：將處理后的車輛俯仰角度數據進行整合處理后，進行回歸分析，建立聚類分析模型；

S22：根據車速信息和軌跡點的道路曲率加權計算獲得感興趣預描距離，計算公式如下：

D_preview＝p₁(k₁×Cur+a)+p₂(k₂×v)

其中，D_preview為感興趣預描距離，k₁和k₂為調試系數，p₁和p₂為車速和道路曲率影響的權重系數，Cur為道路曲率，v為車速，a為增補常量；

S23：根據建立的聚類分析模型和感興趣預描距離，通過指數平滑處理的方法，擬合出感興趣預描距離內的道路坡度信息。

2.根據權利要求1所述的帶環境自適應能力的自動駕駛車輛縱向控制方法，其特征在于，所述步驟S01中軌跡信息包括軌跡點的道路曲率，車輛狀態信息包括車速信息。

3.根據權利要求1所述的帶環境自適應能力的自動駕駛車輛縱向控制方法，其特征在于，所述步驟S04中確定驅動和制動的切換機制，包括：

S41：計算建議車速v_sug和車輛實際車速v_act的速度偏差e_v＝v_sug-v_act；

S42：通過速度偏差計算車輛需求的加減速度a_v＝te_v+c，其中，t為系數，c為增補常量；

S43：當e_v≥0，a_v≥0時，為驅動控制模式；當e_v＜0，a_v≥a_thre時，為驅動滑行模式，其中a_thre為減速度閾值；當e_v＜0，a_v＜a_thre時，為制動控制模式。

4.根據權利要求1所述的帶環境自適應能力的自動駕駛車輛縱向控制方法，其特征在于，所述步驟S05中計算縱向控制的前饋控制量，包括：

S51：計算載荷的前饋輸出：

c_{f_c_l}＝k_lx_load+p_l

其中，c_{f_c_l}為載荷前饋輸出，k_l載荷控制系數，p_l為載荷控制常量，x_load為載荷量；

S52：計算道路坡度的前饋輸出：

c_{f_c_s}＝k_sx_slop+p_s

其中，c_{f_c_s}為道路坡度前饋輸出，k_s道路坡度控制系數，p_s為道路坡度控制常量，x_slop為道路坡度；

S53：加權計算前饋控制量：

c_{f_c}＝l_lc_{f_c_l}+l_sc_{f_c_s}

其中，c_{f_c}為前饋控制量，l_l和l_s為加權系數。