CN105128663B - 一种智能汽车油门误踩补救方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能汽车油门误踩补救装置及方法，其中装置包括个性化参数自学习模块、一个油门开度信息获取模块、一个数据综合分析处理模块和油门开度限制模块；个性化参数自学习模块和一个油门开度信息获取模块的信号输出端与数据综合分析处理模块信号输入端连接；本方法可通过自学习的方法使装置获得自适应功能，一方面解决了由于驾驶人驾驶习惯和反应能力上存在个体差异而导致误判的问题，另一方面解决了车辆在不同运动状态下对阈值存在差异化要求的问题。可以大大提高对油门误踩的识别率。
Description
技术领域
本发明涉及智能汽车技术领域，特别是涉及一种智能汽车油门误踩补救装置及方法。
背景技术
自动档汽车在驾驶过程中，一旦误将油门误当刹车踩，会直接导致车辆产生与驾驶员期望相反的急速运动，从而带来事故；而且，相比踩油门，一般踩刹车的动作幅度往往比较大和急，因此该类事故往往比较严重，经常会造成人员伤亡，几乎每周都有类似事故新闻。所以该问题是一个迫切需要解决的一个课题。
目前有不少专家学者和工程技术人员提出了各类防止误踩(或误踩纠错) 的各种技术方案，试图来解决这个问题，目前比较先进的是将油门踩下的运动信息，与根据经验所设定的固定阈值相比较，来获取驾驶员的正确意图，当判断为误踩后，断开动力传输，同时启动自动刹车程序。
但是，一方面，由于驾驶人员个体差异很大，用一个统一的阈值会带来误判。如发明人团队的实验表明，同样将油门从自由状态急速踩到底，不同的驾驶员所需的时间从几十毫秒到几百毫秒不等，相差近一个数量级，因此利用该方法会带来很高的误判率。比如对于反应比较快的驾驶员，由于踩踏油门动作习惯上比较快，很容易超过所设定的数据，导致误判为误踩油门，导致装置出现误动作，由此反而会带来被其他车辆追尾的隐患；而对于反应比较慢的驾驶员，当误踩发生时，由于踩踏速度等参数未达到设定值，因此装置不会动作，从而失去保护效果。
另一方面，由于车辆在不同的运动状态下，需要不同的保护阈值(或灵敏度)，比如正常超车或交通灯在路口红转绿灯时，本来就需要大油门加速，需要很大的阈值(灵敏度低)；但是在泊车或倒车时，由于空间小，油门一大就很容易出问题，需要很小的阈值(灵敏度高)；因此如果采用统一的阈值，无法同时在以上两种运动状态下获得好的结果，往往会顾此失彼。
综上所述，目前的误踩补救方法方法并不实用。目前与油门误踩相关的专利很多，可见该类产品是有一定市场空间的，但是目前国内外市场上都没有该类产品出现，这也许正是目前的误踩补救方法并不实用的一个旁证。
要有效的防止误踩(或进行误踩补救)，其关键是在各种情况下如何尽可能正确地识别驾驶员的真实意图。由于每个驾驶员的习惯和反应能力方面的个体差异较大，因此装置需要具备对驾驶员个性化参数的自学习功能，以提高正确判断的概率；同时又由于在不同的车辆运行状态下，保护阈值也需要跟着调整，才能提高正确判断的概率。本发明即为解决以上两个问题而提出。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种智能汽车油门误踩补救方法及装置，所述的技术方案如下：
一种智能汽车油门误踩补救装置，该装置包括个性化参数自学习模块、一个油门开度信息获取模块、一个数据综合分析处理模块和油门开度限制模块；个性化参数自学习模块和一个油门开度信息获取模块的信号输出端与数据综合分析处理模块信号输入端连接；
该装置包括一个车辆状态获取模块，用于获取车辆当前的运动状态；车辆状态获取模块的信号输入端与数据综合分析处理模块的信号输入端口连接；
该装置包括一个报警模块，报警模块的报警信号输入端口与数据综合分析处理模块的报警信号输出端口连接；
该装置包括一个存储模块，用于存储个性化参数自学习模块获得的驾驶人个性化基础驾驶数据；
所述的存储模块为掉电保存内存；
所述的油门开度信息获取模块通过电子油门插口或电子油门和行车电脑之间的连接线，直接获取油门开度的动态信息和静态信息。
所述的数据综合分析处理模块为单片机。
一种智能汽车油门误踩补救方法，该方法具体包括以下步骤：
步骤一：先进行初始化，读取掉电保存内存中驾驶人个性化基础驾驶数据和灵敏度系数；
步骤二：检测是否处于自学习状态，如不是则进入步骤四；
步骤三：个性化基础驾驶数据自学习，对油门开度进行数据采集并分析，获取驾驶人个性化基础驾驶数据，包括踩踏油门的极限速度、加速度参数以及行程参数；
步骤四：通过车辆状态获取模块获取当前车辆的运动状态；
步骤五：定时采集油门开度信息获取模块来获得油门的实时踩踏信息，包含油门踩踏速度、加速度参数、行程参数；得到实时阈值系数；
步骤六：数据综合分析处理模块进行综合分析判断；得出是否误踩结论，
步骤七：当判断为误踩时，误踩补救和报警模块强制将油门拉至怠速状态，同时报警若干秒；若判断不是误踩，则回到步骤二；
步骤八：报警期结束，误踩补救和报警模块将油门控制权归还驾驶员，同时结束报警，回到步骤二。
所述的数据综合分析处理模块综合分析判断过程为：
步骤一：将数据综合分析处理模块获取得到的当前阈值系数乘以自定义灵敏系数得到新阈值系数；
步骤二：将个性化基础驾驶数据获得的踩踏油门的极限速度、加速度参数以及行程参数乘以相应的新阈值系数得到三个基础驾驶数据阈值；
步骤三：比较当前油门运动向量与基础驾驶数据阈值；当两个或两个以上元素大于相应的基础驾驶数据阈值元素时，则判断为油门误踩。
所述的补救动作通过直接拉低油门输出电压来进行。
所述的补救动作通过拉低油门电压至怠速油门电压。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本方法可通过自学习的方法使装置获得自适应功能，一方面解决了由于驾驶人驾驶习惯和反应能力上存在个体差异而导致误判的问题，另一方面解决了车辆在不同运动状态下对阈值(灵敏度)存在差异化要求的问题。可以大大提高对油门误踩的识别率。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为本发明方法流程图；
图3为本发明中数据综合分析处理模块综合分析判断流程图。
具体实施方式
如图1所示，一种智能汽车油门误踩补救装置，该装置包括个性化参数自学习模块、一个油门开度信息获取模块、一个数据综合分析处理模块和油门开度限制模块；个性化参数自学习模块和一个油门开度信息获取模块的信号输出端与数据综合分析处理模块信号输入端连接；
该装置包括一个车辆状态获取模块，用于获取车辆当前的运动状态；车辆状态获取模块的信号输入端与数据综合分析处理模块的信号输入端口连接；
该装置包括一个报警模块，报警模块的报警信号输入端口与数据综合分析处理模块的报警信号输出端口连接；
该装置包括一个存储模块，用于存储个性化参数自学习模块获得的驾驶人个性化基础驾驶数据；
所述的存储模块为掉电保存内存；
所述的油门开度信息获取模块通过电子油门插口或电子油门和行车电脑之间的连接线，直接获取油门开度的动态信息和静态信息。
如图2所示，一种智能汽车油门误踩补救方法，该方法具体包括以下步骤：
步骤一：先进行初始化，读取掉电保存内存中驾驶人个性化基础驾驶数据和灵敏度系数；
步骤二：检测是否处于自学习状态，如不是则进入步骤四；
步骤三：个性化基础驾驶数据自学习，对油门开度进行数据采集并分析，获取驾驶人个性化基础驾驶数据，包括踩踏油门的极限速度、加速度参数以及行程参数；
步骤四：通过车辆状态获取模块获取当前车辆的运动状态；
步骤五：定时采集油门开度信息获取模块来获得油门的实时踩踏信息，包含油门踩踏速度、加速度参数、行程参数；得到实时阈值系数；
步骤六：数据综合分析处理模块进行综合分析判断；得出是否误踩结论，
步骤七：当判断为误踩时，误踩补救和报警模块强制将油门拉至怠速状态，同时报警若干秒；若判断不是误踩，则回到步骤二；
步骤八：报警期结束，误踩补救和报警模块将油门控制权归还驾驶员，同时结束报警，回到步骤二。
如图3所示，所述的数据综合分析处理模块综合分析判断过程为：
步骤一：将数据综合分析处理模块获取得到的当前阈值系数乘以自定义灵敏系数得到新阈值系数；
步骤二：将个性化基础驾驶数据获得的踩踏油门的极限速度、加速度参数以及行程参数乘以相应的新阈值系数得到三个基础驾驶数据阈值；
步骤三：比较当前油门运动向量与基础驾驶数据阈值；当两个或两个以上元素大于相应的基础驾驶数据阈值元素时，则判断为油门误踩。
所述的补救动作通过直接拉低油门输出电压来进行。
所述的补救动作通过拉低油门电压至怠速油门电压。
以上所述实例，仅为本发明的优选实施例子而已，并不用以限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种智能汽车油门误踩补救方法，该方法所基于的装置包括个性化参数自学习模块、一个油门开度信息获取模块、一个数据综合分析处理模块和油门开度限制模块；个性化参数自学习模块和一个油门开度信息获取模块的信号输出端与数据综合分析处理模块信号输入端连接；
还包括一个车辆状态获取模块，用于获取车辆当前的运动状态；车辆状态获取模块的信号输入端与数据综合分析处理模块的信号输入端口连接；
还包括一个报警模块，报警模块的报警信号输入端口与数据综合分析处理模块的报警信号输出端口连接；
还包括一个存储模块，用于存储个性化参数自学习模块获得的驾驶人个性化基础驾驶数据，所述的存储模块为掉电保存内存；
油门开度信息获取模块通过电子油门插口或电子油门和行车电脑之间的连接线，直接获取油门开度的动态信息和静态信息；
该方法具体包括以下步骤：
步骤一：先进行初始化，读取掉电保存内存中驾驶人个性化基础驾驶数据和灵敏度系数；
步骤二：检测是否处于自学习状态，如不是则进入步骤四；
步骤三：个性化基础驾驶数据自学习，对油门开度进行数据采集并分析，获取驾驶人个性化基础驾驶数据，包括踩踏油门的极限速度、加速度参数以及行程参数；
步骤四：通过车辆状态获取模块获取当前车辆的运动状态；
步骤五：定时采集油门开度信息获取模块来获得油门的实时踩踏信息，包含油门踩踏速度、加速度参数、行程参数；得到实时阈值系数；
步骤六：数据综合分析处理模块进行综合分析判断；得出是否误踩结论，
步骤七：当判断为误踩时，误踩补救和报警模块强制将油门拉至怠速状态，同时报警若干秒；若判断不是误踩，则回到步骤二；
步骤八：报警期结束，误踩补救和报警模块将油门控制权归还驾驶员，同时结束报警，回到步骤二；
所述的数据综合分析处理模块综合分析判断过程为：
步骤1：将数据综合分析处理模块获取得到的实时阈值系数乘以自定义灵敏系数得到新阈值系数；
步骤2：将个性化基础驾驶数据获得的踩踏油门的极限速度、加速度参数以及行程参数乘以相应的新阈值系数得到三个基础驾驶数据阈值；
步骤3：比较当前油门开度信息与基础驾驶数据阈值；当两个或两个以上元素大于相应的基础驾驶数据阈值元素时，则判断为油门误踩。
2.根据权利要求1所述的一种智能汽车油门误踩补救方法，其特征在于：所述的补救动作通过直接拉低油门输出电压来进行。
3.根据权利要求1所述的一种智能汽车油门误踩补救方法，其特征在于：所述的补救动作通过拉低油门电压至怠速油门电压。
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