[發(fā)明專利]基于視覺(jué)感知與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能混合動(dòng)力汽車分層控制方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011475175.X
• 申請(qǐng)日: 2020-12-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112550272B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 唐小林;陳佳信;鄧忠偉;胡曉松;李佳承
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 重慶大學(xué)
• 主分類號(hào): B60W20/11
• 分類號(hào): B60W20/11
• 代理公司: 北京同恒源知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11275
• 代理人: 楊柳岸

1.一種基于視覺(jué)感知與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能混合動(dòng)力汽車分層控制方法，其特征在于，該方法包括：在上層環(huán)境中，通過(guò)智能汽車的環(huán)境感知，利用攝像頭與卷積網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)前方車輛與路面情況，從而根據(jù)單目攝像頭測(cè)距方法計(jì)算出實(shí)時(shí)的跟車距離并且判斷出最佳的跟車距離；在中層環(huán)境中，利用深度值網(wǎng)絡(luò)控制車輛的縱向加速度，從而實(shí)現(xiàn)混合動(dòng)力汽車的智能跟車控制；在下層環(huán)境中，利用深度值網(wǎng)絡(luò)算法控制并聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)，完成對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)與機(jī)械式無(wú)級(jí)變速器的協(xié)同控制，從而依據(jù)實(shí)時(shí)的需求功率進(jìn)行混合動(dòng)力汽車能量管理；具體包括以下步驟：

S1：利用車載攝像頭采集汽車行駛前方的道路信息，包括周圍車輛和路面條件；

S2：通過(guò)深度學(xué)習(xí)中基于卷積網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別方法實(shí)時(shí)檢測(cè)視頻圖像中的車輛位置與路面條件；

S3：采用單目攝像頭測(cè)距方法計(jì)算與前方車輛的行駛間距；

S4：根據(jù)路面條件分析滾動(dòng)阻力系數(shù)計(jì)算當(dāng)前車速下的安全制動(dòng)距離；

S5：采用基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的深度值網(wǎng)絡(luò)算法，以縱向加速度作為變量控制混合動(dòng)力汽車的縱向動(dòng)力學(xué)特性，將跟車間距控制在安全制動(dòng)距離附近；

S6：根據(jù)整車參數(shù)、路面條件以及動(dòng)力性參數(shù)，計(jì)算實(shí)時(shí)的需求功率；

S7：設(shè)計(jì)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的混合動(dòng)力汽車能量管理策略，將發(fā)動(dòng)機(jī)的功率變化量和機(jī)械式無(wú)級(jí)變速器(Continuously Variable Transmission,CVT)的傳動(dòng)比變化量作為控制變量，實(shí)現(xiàn)智能算法對(duì)混合動(dòng)力系統(tǒng)的多目標(biāo)協(xié)同控制。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能混合動(dòng)力汽車分層控制方法，其特征在于，步驟S1中，按照如以下方法采集道路信息：在汽車頂部或者車內(nèi)后視鏡處安裝攝像頭，用于拍攝并記錄行車視頻，并且對(duì)于攝像頭安裝位置進(jìn)行精確標(biāo)定，確定攝像頭的安裝高度、視野橫向角、視野縱向角、鏡頭光軸與地面夾角。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能混合動(dòng)力汽車分層控制方法，其特征在于，步驟S2中，基于卷積網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別方法具體為：采用YOLO V3算法進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，將攝像頭拍攝的視頻圖像作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信息，通過(guò)卷積層、池化層以及全連接層構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐層提取圖像特征信息，識(shí)別圖像中的車輛、行人位置并且用方框進(jìn)行標(biāo)注。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能混合動(dòng)力汽車分層控制方法，其特征在于，步驟S3中，計(jì)算與前方車輛行駛間距，具體包括：采用單目攝像頭測(cè)距方法，根據(jù)攝像頭安裝位置信息首先確定世界坐標(biāo)系，然后依次進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化，從三維世界坐標(biāo)系到三維鏡頭坐標(biāo)系，再到二維成像平面坐標(biāo)系，最后到像素坐標(biāo)系；坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換矩陣方程定義為：

其中，X_W、Y_W和Z_W是世界坐標(biāo)系的位置參數(shù)，R是旋轉(zhuǎn)矩陣，T是平移矩陣，f是相機(jī)焦距，dx和dy是像素單元尺寸，u₀和v₀是像素坐標(biāo)系原點(diǎn)位置，u和v是像素坐標(biāo)系內(nèi)任意點(diǎn)位置，Z_C是鏡頭坐標(biāo)系位置參數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能混合動(dòng)力汽車分層控制方法，其特征在于，步驟S4中，計(jì)算當(dāng)前車速下的安全制動(dòng)距離，具體包括以下步驟：

S41：在攝像頭拍攝的圖像信息中，檢測(cè)汽車前方的路面條件；

預(yù)先通過(guò)有監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；收集多種不同環(huán)境條件下的路面圖片并且標(biāo)定圖中道路的滾動(dòng)阻力系數(shù)，將圖片作為訓(xùn)練樣本的輸入量并且將特征參數(shù)作為輸出量，從而對(duì)卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；

S42：在獲得實(shí)時(shí)路面情況后，結(jié)合當(dāng)前車輛的行駛速度依據(jù)下式計(jì)算安全制動(dòng)距離：

其中，τ′₂表示制動(dòng)器空行程時(shí)間，τ₂表示制動(dòng)器制動(dòng)力線性增長(zhǎng)時(shí)間，u_a0表示起始制動(dòng)速度，a_bmax表示制動(dòng)減速度。