CN107512267A - 一种基于自适应神经模糊模型的车速预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于自适应神经模糊模型的车速预测方法，该方法包括如下方法：(1)获取训练样本集，包括驾驶员意图数据和对应的车速数据；(2)对训练样本集进行数据训练建立自适应神经模糊车速预测模型；(3)获取实时车数数据以及驾驶员意图数据并输入至自适应神经模糊车速预测模型进行车速预测得到下一时间段的车速数据。与现有技术相比，本发明车速预测结果准确可靠。

Description

一种基于自适应神经模糊模型的车速预测方法
技术领域
本发明涉及一种车速预测方法，尤其是涉及一种基于自适应神经模糊模型的车速预测方法。
背景技术
在智能汽车和新能源汽车的研究中，车速预测被广泛利用在自动变速档位控制，路径的规划与导航，安全辅助驾驶中，从而提高汽车的安全性，燃油经济性。目前汽车对驾驶员的驾驶意图识别还只是靠加速踏板和制动踏板开度，由于这一数据并不能准确地识别驾驶员的驾驶意图，在识别过程中极有可能造成出错从而导致对车速的错误判断，导致汽车性能下降。驾驶意图主要表现在对驾驶踏板的操控上，从而影响汽车加速减速以及车速变化的快慢。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于自适应神经模糊模型的车速预测方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于自适应神经模糊模型的车速预测方法，该方法包括如下方法：
(1)获取训练样本集，包括驾驶员意图数据和对应的车速数据；
(2)对训练样本集进行数据训练建立自适应神经模糊车速预测模型；
(3)获取实时车数数据以及驾驶员意图数据并输入至自适应神经模糊车速预测模型进行车速预测得到下一时间段的车速数据。
所述的驾驶员意图数据包括加速意图数据和制动意图数据。
所述的加速意图数据在(0，1)之间，越接近1表示加速意图越强烈。
所述的制动意图数据在(-1，0)之间，越接近-1表示制动意图越强烈。
所述的加速意图数据通过如下方式获得：
采集加速踏板开度和加速踏板开度变化率并输入至预先训练的TS模糊推理模型，TS模糊推理模型根据加速踏板开度和加速踏板开度变化率得到对应的加速意图数据。
所述的制动意图数据通过如下方式获得：
采集制动踏板开度和制动踏板开度变化率并输入至预先训练的TS模糊推理模型，TS模糊推理模型根据制动踏板开度和制动踏板开度变化率得到对应的加速意图数据。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：发明通过采用TS模糊推理模型对采集的踏板开度和踏板开度变化率的数据得到相应的加速意图数据或制动意图数据，进而采用训练好的自适应神经模糊车速预测模型实现车速预测，该预测方法综合考虑当前车速以及制动踏板和加速踏板的开度信息，进行车速预测结果更加准确可靠。
附图说明
图1为基于自适应神经模糊模型的车速预测方法的流程框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
如图1所示，一种基于自适应神经模糊模型的车速预测方法，该方法包括如下方法：
(1)获取训练样本集，包括驾驶员意图数据和对应的车速数据；
(2)对训练样本集进行数据训练建立自适应神经模糊车速预测模型；
(3)获取实时车数数据以及驾驶员意图数据并输入至自适应神经模糊车速预测模型进行车速预测得到下一时间段的车速数据。
上述步骤(1)和(2)即为模型训练过程，如图1中A部分所示，上述步骤(3)为具体地车速预测过程，如图1中B部分所示。
驾驶员意图数据包括加速意图数据和制动意图数据。
加速意图数据在(0，1)之间，越接近1表示加速意图越强烈。
制动意图数据在(-1，0)之间，越接近-1表示制动意图越强烈。
加速意图数据通过如下方式获得：
采集加速踏板开度和加速踏板开度变化率并输入至预先训练的TS模糊推理模型，TS模糊推理模型根据加速踏板开度和加速踏板开度变化率得到对应的加速意图数据。
制动意图数据通过如下方式获得：
采集制动踏板开度和制动踏板开度变化率并输入至预先训练的TS模糊推理模型，TS模糊推理模型根据制动踏板开度和制动踏板开度变化率得到对应的加速意图数据。
本发明将驾驶意图分为加速意图和制动意图，加速意图按照紧急程度分为平缓加速，一般加速，较紧急加速和紧急加速；制动意图分为常规制动和滑行制动，其中常规制动按照紧急程度分为平缓制动，一般制动，叫紧急制动和紧急制动；为充分反映加速的紧急程度，在此基础上，增加了加速踏板开度变化率和制动踏板开度变化率作为识别参数。对识别参数进行模糊化，分别制定加速踏板开度，加速踏板开度变化率，制动踏板开度和制动踏板开度变化率的隶属度函数。如表1所示为加速意图识别模糊规则表。
表1加速意图识别模糊规则表
加速意图识别的范围在(0，1)中，越接近1代表加速意图越强烈，制动意图识别的结果范围在(-1，0)中，越接近-1代表制动意图越强烈。这样取值可以保证驾驶意图与车速轨迹一致，从而区分驾驶意图和驾驶意图的紧急程度。
通过驾驶踏板传感器采集到的踏板开度和踏板开度变化率的数据作为模糊神经系统的训练数据，同时选择一组实际工况数据作为检验数据，将训练数据加载进入模糊神经推理系统进行训练。建立模糊推理规则，隶属函数为钟型函数，使用Takagi-Sugeno型模糊推理系统，根据给定的训练数据，利用anfis训练自适应神经模糊系统。
自适应神经模糊车速预测模型分为5层：第l层为输入层，节点数为2个，分别表示制动意图或加速意图的两个识别参数，这一层的节点只是将输入变量直接传递到下一层。第2层为隶属函数层，4个节点，每个参数各3个节点，其功能是完成输入量的模糊化。第3层为模糊规则层，4个节点数，其节点数与控制规则的条数相等，完成模糊推理条件的匹配工作。第4层为模糊推理层，其节点数与第3层相同。第5层为输出层，节点数为1个，输出为车速预测值。
将驾驶意图识别与自适应神经模糊系统嵌入整车控制器中，通过车载传感器获取的实时车速和踏板信号，首先对驾驶意图进行识别，然后将识别到的驾驶意图与实时车速输入到自适应神经模糊车速预测模型，实现了车速预测。

Claims (6)

1.一种基于自适应神经模糊模型的车速预测方法，其特征在于，该方法包括如下方法：
(1)获取训练样本集，包括驾驶员意图数据和对应的车速数据；
(2)对训练样本集进行数据训练建立自适应神经模糊车速预测模型；
(3)获取实时车数数据以及驾驶员意图数据并输入至自适应神经模糊车速预测模型进行车速预测得到下一时间段的车速数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应神经模糊模型的车速预测方法，其特征在于，所述的驾驶员意图数据包括加速意图数据和制动意图数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于自适应神经模糊模型的车速预测方法，其特征在于，所述的加速意图数据在(0，1)之间，越接近1表示加速意图越强烈。
4.根据权利要求1所述的一种基于自适应神经模糊模型的车速预测方法，其特征在于，所述的制动意图数据在(-1，0)之间，越接近-1表示制动意图越强烈。
5.根据权利要求2所述的一种基于自适应神经模糊模型的车速预测方法，其特征在于，所述的加速意图数据通过如下方式获得：
采集加速踏板开度和加速踏板开度变化率并输入至预先训练的TS模糊推理模型，TS模糊推理模型根据加速踏板开度和加速踏板开度变化率得到对应的加速意图数据。
6.根据权利要求1所述的一种基于自适应神经模糊模型的车速预测方法，其特征在于，所述的制动意图数据通过如下方式获得：
采集制动踏板开度和制动踏板开度变化率并输入至预先训练的TS模糊推理模型，TS模糊推理模型根据制动踏板开度和制动踏板开度变化率得到对应的加速意图数据。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019218263A1 (zh) * 2018-05-16 2019-11-21 深圳大学 基于极限学习机的极限ts模糊推理方法及系统
CN110682919A (zh) * 2019-10-11 2020-01-14 博雷顿科技有限公司 一种基于Stacked LSTM的电动汽车短程车速预测方法
US11794757B2 (en) 2018-06-11 2023-10-24 Colorado State University Research Foundation Systems and methods for prediction windows for optimal powertrain control

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005263100A (ja) * 2004-03-19 2005-09-29 Mitsubishi Fuso Truck & Bus Corp 車両制御装置
CN104010863A (zh) * 2011-12-22 2014-08-27 斯堪尼亚商用车有限公司 基于规则和/或成本控制车辆速度的方法和模块
CN105946861A (zh) * 2016-06-02 2016-09-21 大连理工大学 一种基于驾驶意图识别的nar神经网络车速预测方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005263100A (ja) * 2004-03-19 2005-09-29 Mitsubishi Fuso Truck & Bus Corp 車両制御装置
CN104010863A (zh) * 2011-12-22 2014-08-27 斯堪尼亚商用车有限公司 基于规则和/或成本控制车辆速度的方法和模块
CN105946861A (zh) * 2016-06-02 2016-09-21 大连理工大学 一种基于驾驶意图识别的nar神经网络车速预测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
曲代丽: "基于模糊神经网络的驾驶员制动意图辨识技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *
王辉: "基于聚类与自适应神经模糊推理的车速预测", 《计算机工程与应用》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019218263A1 (zh) * 2018-05-16 2019-11-21 深圳大学 基于极限学习机的极限ts模糊推理方法及系统
US11794757B2 (en) 2018-06-11 2023-10-24 Colorado State University Research Foundation Systems and methods for prediction windows for optimal powertrain control
CN110682919A (zh) * 2019-10-11 2020-01-14 博雷顿科技有限公司 一种基于Stacked LSTM的电动汽车短程车速预测方法

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