[發明專利]基于用戶特征差異的智能網聯汽車動能回收系統、方法、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211430612.5
• 申請日: 2022-11-15
• 公開（公告）號: CN115675098A
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發明（設計）人: 王秋玲;呂金澤;馬雨晨;高星宇;王宇杭;聶京峰;李思宇
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: B60L7/10
• 分類號: B60L7/10;B60W30/02;B60W50/00
• 代理公司: 西安知誠思邁知識產權代理事務所(普通合伙) 61237
• 代理人: 閔媛媛

1.一種基于用戶特征差異的智能網聯汽車動能回收方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，環境感知與工況識別；獲取車輛及環境信息，將車輛當前工況與歷史環境聚類相匹配，對制動安全性、能量回收率做出初步判斷；

步驟2，駕駛特性數據集的建立；基于駕駛特性的動能回收參數包括制動距離、制動減速度、橫擺角速度、質心側偏角和制動能量回收率，制動能量回收率為能耗參數，其余為制動穩定性參數；

步驟3，參數樣本數據強化學習，獲取期望值；建立穩定性優先駕駛模式和能耗優先駕駛模式，以步驟2中選取的動能回收參數的歷史數據為狀態值，通過強化學習預測兩種駕駛模式相應時刻下各動能回收參數的狀態期望值，即最符合駕駛員駕駛特性的動能回收參數；

步驟4，制動穩定性與能耗條件約束；在不違背駕駛員駕駛特性的基礎上，分別在穩定性優先駕駛模式下和能耗優先駕駛模式下，對車輛穩定性期望值、能耗參數狀態期望值進行約束與修正；

步驟5，模式參數歸一化處理；將步驟4中約束修正后的穩定性參數狀態期望值和能耗參數狀態期望值進行歸一化處理；

步驟6，對歸一化處理的穩定性和能耗參數進行二次賦權，得到多目標優化后的評價結果，將評價結果對應于0-1區間，按相應的制動程度進行制動扭矩的輸出，實現能量回收無級調節。

2.根據權利要求1所述一種基于用戶特征差異的智能網聯汽車動能回收方法，其特征在于，所述步驟1中，對制動安全性、能量回收率做出初步判斷，具體為通過連續幀數據結合碰撞函數預測碰撞概率，對安全等級進行初步劃分與判斷：

通過函數P(R_A,R_B)表示車輛A以軌跡R_A行駛、車輛B以軌跡R_B行駛過程中發生碰撞的概率；考慮所有可能的軌跡，對這兩個軌跡集合做積分，得到碰撞概率P'，其中，P'＝∫∫(P(R_A,R_B)f(x)(R_A,R_B))dR_AdR_B，F(x)為描述相互獨立的車輛A與障礙物B是否發生碰撞的函數關系，若二者之間軌跡存在沖突，則f(x)的取值設為1；若沒有沖突，則f(x)的取值為0；若0.5＜P'＜1，則系統直接采取強回收模式下的制動策略，即自動觸發深踏板；若0＜P'＜0.5，相對安全，則進行剩余步驟。