CN107797534B - 一种纯电动自动驾驶系统 - Google Patents

一种纯电动自动驾驶系统 Download PDF

Info

Publication number
CN107797534B
CN107797534B CN201710917027.0A CN201710917027A CN107797534B CN 107797534 B CN107797534 B CN 107797534B CN 201710917027 A CN201710917027 A CN 201710917027A CN 107797534 B CN107797534 B CN 107797534B
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
state
coordination controller
movement coordination
steering
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201710917027.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107797534A (zh
Inventor
时利
李卫兵
刘江波
李东浩
束照坤
汪群策
王勇泽
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Anhui Jianghuai Automobile Group Corp
Original Assignee
Anhui Jianghuai Automobile Group Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Anhui Jianghuai Automobile Group Corp filed Critical Anhui Jianghuai Automobile Group Corp
Priority to CN201710917027.0A priority Critical patent/CN107797534B/zh
Publication of CN107797534A publication Critical patent/CN107797534A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107797534B publication Critical patent/CN107797534B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/418Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4189Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by the transport system
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0055Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots with safety arrangements
    • G05D1/0061Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots with safety arrangements for transition from automatic pilot to manual pilot and vice versa
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0088Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0223Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving speed control of the vehicle
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0257Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using a radar
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/20Pc systems
    • G05B2219/26Pc applications
    • G05B2219/2637Vehicle, car, auto, wheelchair
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Steering Control In Accordance With Driving Conditions (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
  • Regulating Braking Force (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明提供的纯电动自动驾驶系统包括:依序相连的环境信息采集系统、感知融合单元、智能决策单元、车辆运动协调控制器和车辆执行系统。其中,所述智能决策单元输出车辆可行驶的局部路径及对应的驾驶行为指令给车辆运动协调控制器;车辆运动协调控制器实现车辆的横向运动控制、纵向运动控制,使得自动驾驶系统功能划分模块化、信息接口规范化,有助于拓展自动驾驶功能的应用场景并提高自动驾驶车辆乘坐安全体验,如更高车速下以及故障工况下的安全舒适自动驾驶;此外,由于车辆运动协调控制器监测整个自动驾驶系统的实时状态,可以及时识别出故障状态,并做出合理的应对措施,保证自动驾驶在各种状态下的行车安全。

Description

一种纯电动自动驾驶系统
技术领域
本发明涉及汽车制造技术领域,特别涉及一种纯电动自动驾驶系统。
背景技术
自动驾驶技术作为传统燃油车辆以及新能源车辆的未来发展方向而受到行业的大力推广,全球各大汽车厂商、高科技公司均投入大量精力进行自动驾驶相关技术的研发、测试与验证。
如图1所示,为现有技术的自动驾驶系统的一种结构示意图,自动驾驶系统通过设置多种传感器来采集车道线、红绿灯以及障碍物等环境信息,利用感知融合单元计算融合环境信息并输出全局路径,利用智能决策单元计算输出车辆的局部行驶路径以及加速、减速、变道等驾驶动作控制指令给车辆的转向系统、制动系统以及驱动系统等车辆执行系统,实现车辆的自动驾驶。
然而,受限于智能决策单元的计算能力有限及系统结构对信息传输途径的限制,例如,智能决策单元同时要计算局部路径,还要根据局部路径及环境信息给出对应的驾驶动作,并控制各部件实现对应的动作,使得当环境过于复杂或车辆行驶速度较快时,智能决策单元无法满足使用需求;此外,为了确保行车安全,还应该进一步确定系统的各部件的正常/异常状态,以保证获取的信息的可靠度,并确保车辆执行部件在异常/故障状态下能够执行控制的动作指令,确保车辆安全、可控行驶。
此外,现有技术的自动驾驶系统中布置的感知融合单元以及智能决策单元同量产车型的成熟电气架构之间的兼容性较差,后续平台化应用、推广难度较大。
发明内容
本发明提供了一种纯电动自动驾驶系统,解决现有技术自动驾驶系统的架构不能满足自动驾驶发展需求的技术问题。
本发明提供的一种纯电动自动驾驶系统,包括:
依序相连的环境信息采集系统、感知融合单元、智能决策单元、车辆运动协调控制器和车辆执行系统;
环境信息采集系统包括:环境信息总线、以及分别与环境信息总线相连的摄像头、雷达和数个传感器,环境信息采集系统用于采集环境信息,并通过所述环境信息总线将环境信息发送给所述感知融合单元;
感知融合单元用于对接收的环境信息进行计算、融合,得到融合后环境信息,并将融合后的环境信息、以及规划的自起点至终点的全局路径发送给所述智能决策单元;
所述智能决策单元根据接收的融合后的环境信息、以及全局路径获取车辆可行驶的局部路径及对应的驾驶行为,并将融合后的环境信息、局部路径、以及驾驶行为发送给所述车辆运动协调控制器;
所述车辆运动协调控制器监测环境信息采集系统、感知融合单元、智能决策单元、车辆执行系统以及自身的状态,并根据上述状态控制所述车辆执行系统实现车辆在正常及非正常状态下的动作,其中,所述车辆执行系统包括:通过高速CAN总线和/或低速CAN总线进行通讯的车辆执行系统。
优选地,所述车辆执行系统包括:转向系统、制动系统、驱动系统和车身控制器;
车辆在正常状态下的动作包括:
车辆的横向运动,所述车辆运动协调控制器根据预瞄位置、当前位置及当前速度获取目标转向力矩,并发送给所述转向系统进行转向;
车辆的纵向运动,包括加速运动和减速运动,以实现车辆对目标车速的跟踪,
对于加速运动,所述车辆运动协调控制器根据智能决策单元输入的目标车速以及轮速传感器检测的实际车速,获取加速踏板等效指令,并发送给驱动系统,由驱动系统根据电池温度、续航里程以及电池剩余电量确定驱动力矩以输出驱动力矩,
对于减速运动,所述车辆运动协调控制器根据智能决策单元输入的目标车速以及轮速传感器检测的实际车速,获取目标制动减速度指令,并发送给制动系统,由制动系统输出制动压力作用于制动轮缸进行制动;
车身灯光的开闭和喇叭的开闭,所述车辆运动协调控制器根据接收的所述驾驶行为确定动作指令,并发送给车身控制器进行灯光的开闭和喇叭的开闭。
优选地,所述车辆运动协调控制器具体用于:根据预瞄位置、当前位置计算横向位置偏差,将横向位置偏差输入预先构建的自动驾驶员模型得到目标转向力矩,并发送给转向系统,所述转向系统控制执行器给转向管柱输出转向力矩。
优选地,所述车辆运动协调控制器对感知融合单元、智能决策单元、车辆运动协调控制器以及车辆执行系统的状态参数进行监测,以识别非正常状态,并根据预设的各种非正常状态对应的动作控制所述车辆执行系统进行动作;所述车辆运动协调控制器将监控的信息反馈给环境信息采集系统、车辆执行系统、感知融合单元和智能决策单元以实现通讯和交互验证。
优选地,所述车辆运动协调控制器包括以下工作状态:人工驾驶状态、自动驾驶状态、车辆故障状态、系统正常状态、车辆失稳状态、安全停车状态和指令冲突状态。
优选地,所述系统还包括:
与所述车辆运动协调控制器相连的驾驶权限切换开关,用于给所述车辆运动协调控制器发送开启自动驾驶信号。
优选地,所述车辆运动协调控制器通过监控车辆执行系统的状态,判断车辆执行系统是否存在故障,如果是,则所述车辆运动协调控制器的工作状态由人工驾驶状态或自动驾驶状态跳转进入车辆故障状态,并在车辆故障被消除、且车辆重新上电初始化正常后,跳转向人工驾驶状态。
优选地,所述车辆运动协调控制器通过监控自身状态、环境信息采集系统状态以及车辆执行系统状态,在满足对应的跳转条件后,由自动驾驶状态跳转向车辆失稳状态、安全停车状态或是指令冲突状态。
优选地,所述车辆运动协调控制器具体用于监测表征车辆操纵稳定性的参数,当参数的值超出阈值时,所述车辆运动协调控制器进入车辆失稳状态,所述车辆运动协调控制器完成车辆失稳状态下预设的动作后,跳转向人工驾驶状态或安全停车状态;
所述车辆运动协调控制器由车辆失稳状态或指令冲突状态请求进入人工驾驶状态而得不到响应时,跳转进入安全停车状态,安全停车状态下禁止向其他状态跳转;
所述车辆运动协调控制器在自动驾驶状态下监测到人工驾驶指令时,由自动驾驶状态进入指令冲突状态,指令冲突状态下满足对应的跳转条件后跳转向人工驾驶状态、系统正常状态或安全停车状态。
优选地,指令冲突状态包括挡位切换介入状态;
自动驾驶状态下,所述车辆运动协调控制器监测到表征人工进行换挡的指令时,进入挡位切换介入状态,当车速小于设定阈值时,则确定车辆静止,所述车辆运动协调控制器同时退出车辆转向系统、制动系统、驱动系统的通讯、应答,所述车辆执行系统只响应人工控制指令;当车速超过设定阈值时,则确定车辆行驶,人工将挡位从行驶挡位或倒车挡位切换为空挡时,则所述车辆运动协调控制器同时退出车辆转向系统、制动系统、驱动系统的通讯、应答,所述车辆执行系统只响应人工控制指令;当车辆前向行驶车速大于第二设定阈值,人工将挡位由空挡切换为倒车挡位,或是车辆倒车行驶车速大于第三设定阈值,人工将挡位由空挡切换为行驶挡位,则确定人工介入属于误操作,所述车辆运动协调控制器维持当前状态、动作,当在设定时间内出现大于设定次数的误操作,则所述车辆运动协调控制器由当前指令冲突状态跳转进入安全停车状态。
本发明提供的纯电动自动驾驶系统包括:依序相连的环境信息采集系统、感知融合单元、智能决策单元、车辆运动协调控制器和车辆执行系统。其中,所述智能决策单元输出车辆可行驶的局部路径及对应的驾驶行为指令给车辆运动协调控制器;车辆运动协调控制器实现车辆的横向运动控制、纵向运动控制,使得自动驾驶系统功能划分模块化、信息接口规范化,有助于拓展自动驾驶功能的应用场景并提高自动驾驶车辆乘坐安全体验,如更高车速下以及故障工况下的安全舒适自动驾驶;此外,由于可以采用车辆运动协调控制器监测感知融合单元、智能决策单元、车辆运动协调控制器自身以及车辆执行系统在内的整个自动驾驶系统的实时状态,使得本发明可以及时识别出故障状态,并做出合理的应对措施,保证自动驾驶在各种状态下的行车安全。并且,由于采用了车辆运动协调控制器,可以很好的与量产车型的电气架构之间兼容。
进一步地,本发明实施例提供的纯电动自动驾驶系统,所述车辆执行系统包括:转向系统、制动系统、驱动系统和车身控制器,并给出了相应的车辆在横向运动状态下、纵向运动状态下及车身灯光、喇叭的具体控制过程。这样便于进行技术推广。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为现有技术的自动驾驶系统的一种结构示意图;
图2为根据本发明实施例提供的纯电动自动驾驶系统的第一种结构示意图;
图3为根据本发明实施例提供的纯电动自动驾驶系统的第二种结构示意图;
图4为根据本发明实施例提供的MCCU工作状态跳转逻辑示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的参数或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
本发明提供的一种纯电动自动驾驶系统,自上而下分别布置感知融合单元处理环境信息,智能决策单元规划局部路径并决策驾驶行为,同时,布置车辆运动协调控制器(以下简称MCCU)控制车辆的横向运动、纵向运动以及车身灯光/喇叭的开闭,重点针对包含感知融合单元、智能决策单元、MCCU自身以及车辆执行系统在内的整个自动驾驶系统状态实时监控,识别故障状态并做出合理的应对措施,保证不同状态下的行车安全。
为了更好的理解本发明的技术方案和技术效果,以下将结合结构示意图对具体的实施例进行详细的描述。如图2所示,为根据本发明实施例提供的纯电动自动驾驶系统的第一种结构示意图。
在本实施例中,所述纯电动自动驾驶系统,包括:依序相连的环境信息采集系统、感知融合单元、智能决策单元、车辆运动协调控制器和车辆执行系统。
环境信息采集系统包括:环境信息总线、以及分别与环境信息总线相连的摄像头、雷达和数个传感器,环境信息采集系统用于采集环境信息,并通过所述环境信息总线将环境信息发送给所述感知融合单元。感知融合单元用于对接收的环境信息进行计算、融合,得到融合后环境信息,并将融合后的环境信息、以及规划的自起点至终点的全局路径发送给所述智能决策单元。所述智能决策单元根据接收的融合后的环境信息、以及全局路径获取车辆可行驶的局部路径及对应的驾驶行为,并将融合后的环境信息、局部路径、以及驾驶行为发送给所述车辆运动协调控制器。
所述车辆运动协调控制器监测环境信息采集系统、感知融合单元、智能决策单元、车辆执行系统以及自身的状态,并根据上述状态控制所述车辆执行系统实现车辆在正常及非正常状态下的动作,其中,所述车辆执行系统包括:通过高速CAN总线和/或低速CAN总线进行通讯的车辆执行系统。
其中,雷达可以为毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达,传感器可以为速度传感器、红外传感器等。感知融合单元、智能决策单元可以为工控机、高性能GPU以及车规级控制器。
车辆执行系统可以包括与高速CAN总线和/或低速CAN总线相连的各节点,例如,高速CAN节点:驱动控制单元、电池控制单元、制动防抱死刹车ABS+加速防滑系统ASR控制单元、电子驻车系统EPB、电动助力转向系统EPS、车辆控制器VCU、车身控制器BCM、车身稳定控制系统ESC等;低速CAN节点包括:仪表显示、故障诊断、驾驶信息、电动车窗、车灯系统、空调系统等。
在一个实施例中,所述车辆执行系统包括:转向系统、制动系统、驱动系统和车身控制器;车辆在正常状态下的动作包括:车辆的横向运动,所述车辆运动协调控制器将预瞄位置、当前位置及当前速度输入预先构建的自动驾驶员模型,得到目标转向力矩,并发送给所述转向系统进行转向;车辆的纵向运动,包括加速运动和减速运动,以实现车辆对目标车速的跟踪,对于加速运动,所述车辆运动协调控制器根据智能决策单元输入的目标车速以及轮速传感器检测的实际车速,获取加速踏板等效指令,并发送给驱动系统,由驱动系统根据电池温度、续航里程以及电池剩余电量确定驱动力矩以输出驱动力矩,对于减速运动,所述车辆运动协调控制器根据智能决策单元输入的目标车速以及轮速传感器检测的实际车速,获取目标制动减速度指令,并发送给制动系统,由制动系统输出制动压力作用于制动轮缸进行制动;车身灯光的开闭和喇叭的开闭,所述车辆运动协调控制器根据接收的所述驾驶行为确定动作指令,并发送给车身控制器进行灯光的开闭和喇叭的开闭。
其中,MCCU输出自动驾驶转向力矩控制车辆实现横向运动,MCCU输出加速踏板等效指令以及制动减速度指令控制车辆实现纵向运动。所述的横向运动控制基于EPS实现,MCCU输入预瞄位置以及车辆当前位置,计算出横向位置偏差输入自动驾驶员模型,经过自动驾驶员模型的计算,输出目标转向力矩给EPS控制器,EPS控制器控制执行器输出转向力矩作用于车辆转向系统,实现车辆转向,同时,车辆的实际位置更新反馈回MCCU,实现车辆横向运动的闭环控制;基于目标转向力矩的主动转向控制方法,使得自动驾驶车辆在转向过程中,转向管柱上的力矩变化比较符合同一工况下人工驾驶时的转向力矩变化,其结合适当的人机切换控制方法能够避免人工介入时过大的转矩冲突,能够较好的优化人工驾驶和自动驾驶交替过程中的交互感受。
所述的纵向运动控制包含加速控制以及制动控制,用以实现车辆对目标车速的跟踪;MCCU根据智能决策单元输入的目标车速以及轮速传感器检测的车辆实际车速,经过计算,输出加速踏板等效指令给VCU,或是输出目标制动减速度指令给ESC,由VCU根据电池温度、续航里程以及电池剩余电量SOC等状态参数,确定驱动力矩并控制相应执行器输出驱动力矩,或是由ESC输出制动压力作用于制动轮缸,实现对纵向速度的控制,同时,车辆当前车速经过轮速传感器反馈给MCCU,最终实现车速的闭环控制。
在另一个实施例中,着重说明行车安全控制部分内容。所述车辆运动协调控制器对感知融合单元、智能决策单元、车辆运动协调控制器以及车辆执行系统的状态参数进行监测,以识别非正常状态,并根据预设的各种非正常状态对应的动作控制所述车辆执行系统进行动作;所述车辆运动协调控制器将监控的信息反馈给环境信息采集系统和车辆执行系统以实现通讯和交互验证。
具体地,监控过程可以包括:环境信息总线监控、MCCU状态参数监控、车辆信息总线监控,车辆信息总线可以包括高速CAN总线和低速CAN总线。A、对于环境信息总线监控,MCCU与环境信息总线直接或间接相连,并对总线中的车道线、红绿灯、行人或车辆等障碍物、道路边界、车道标识、高精定位以及全局路径等环境信息选择性的监控,重点针对于感知融合单元以及智能决策单元处理器负载、工作温度、感知程序状态指示、决策程序状态指示等表征感知计算过程以及决策计算过程的状态参数实时监控。B、对于MCCU状态参数监控,MCCU自身硬件以及软件程序的稳定运行是行车安全的直接保障,对MCCU自身软/硬件参数实时监控,具体参数包括:MCCU供电电压、MCCU芯片工作温度、程序状态指示以及程序关键运行参数等。C、对于车辆信息总线监控,经验丰富的驾驶员能够综合考虑车辆的燃油(能耗)经济性、操纵稳定性以及乘坐舒适性等目标,对车辆输入适当的控制指令,并真实、清晰地感知车辆运行状态而对车辆运行做出适当的修正。自动驾驶状态下,设计MCCU实时、有效地监控车辆执行系统的信息,对EPS、ESC、EPB、VCU以及BCM等关键节点的故障信息进行监控;同时,重点监控车速/转向盘转角/车身横摆角速度/质心侧偏角/路面附着系数等表征车辆操纵稳定性的参数、驱动扭矩/电池SOC/续航里程等燃油(能耗)经济性参数以及车身垂向加速度/车身俯仰角/车身侧倾角等乘坐舒适性参数,识别车辆稳定状态并输出指示:车辆稳定以及车辆失稳,并将该状态输出给智能决策单元,供其决策参考使用。
本发明提供的纯电动自动驾驶系统包括:依序相连的环境信息采集系统、感知融合单元、智能决策单元、车辆运动协调控制器和车辆执行系统。环境信息采集系统采集车道线、红绿灯、障碍物以及车辆定位等信息;感知融合单元用于对接收的环境信息进行计算、融合,输出融合后环境信息,以及规划的自起点至终点的全局路径给所述智能决策单元;所述智能决策单元根计算输出车辆可行驶的局部路径及对应的驾驶行为指令给所述车辆运动协调控制器;所述车辆运动协调控制器实现车辆的横向运动控制、纵向运动控制;使得自动驾驶系统功能划分模块化、信息接口规范化,有助于拓展自动驾驶功能的应用场景并提高自动驾驶车辆乘坐安全体验,例如更高车速下以及故障工况下的安全舒适自动驾驶。此外,由于可以采用车辆运动协调控制器监测感知融合单元、智能决策单元、车辆运动协调控制器自身以及车辆执行系统在内的整个自动驾驶系统的实时状态,使得本发明可以及时识别出故障状态,并做出合理的应对措施,保证自动驾驶在各种状态下的行车安全。
如图3所示,为根据本发明实施例提供的纯电动自动驾驶系统的第二种结构示意图,所述系统还包括:与所述车辆运动协调控制器相连的驾驶权限切换开关,用于给所述车辆运动协调控制器发送开启自动驾驶信号。
具体地,所述车辆运动协调控制器包括以下工作状态:人工驾驶状态、自动驾驶状态、车辆故障状态、系统正常状态、车辆失稳状态、安全停车状态和指令冲突状态。MCCU通过对环境信息总线、自身状态以及车辆执行系统的信息监控,实现对整个自动驾驶系统的状态监测,识别出异常状态或是故障状态后,依照设计的行车安全控制逻辑,准确、有效执行MCCU不同工作状态的跳转,伴随不同状态的跳转执行合理的行车安全控制动作。
MCCU工作状态共涉及有:自动驾驶状态、人工驾驶状态、车辆故障状态、系统正常状态、车辆失稳状态、安全停车状态以及指令冲突状态;自动驾驶状态、人工驾驶状态以及车辆故障状态为一级状态,系统正常状态、车辆失稳状态、安全停车状态以及指令冲突状态为二级状态,是隶属于自动驾驶状态的子状态。如图4所示,为根据本发明实施例提供的MCCU工作状态跳转逻辑示意图,以下对各种工作状态进行说明。
人工驾驶状态:此状态下,MCCU不负责对车辆的控制,其只监控自动驾驶系统的运行状态,并准备随时介入对车辆的控制;驾驶员对车辆的横向运动、纵向运动以及车身外部灯光/喇叭等电器件的执行具有全部的控制权限。
自动驾驶状态:此状态下,MCCU对于车辆的横向运动、纵向运动以及车身外部灯光/喇叭等电器件的执行具有全部的控制权限,同时监控自动驾驶系统的运行状态。
车辆故障状态:MCCU检测到车辆的转向系统、制动系统以及驱动系统等关键执行系统故障,确定车辆不能满足自动驾驶以及人工驾驶的需求。
系统正常状态:自动驾驶系统状态正常,能够满足自动驾驶任务需求。
车辆失稳状态:车辆当前的横向运动或者纵向运动处于不完全可控制状态,存在面临打滑、甩尾、侧滑或是翻车等失控风险。
安全停车状态:自动驾驶系统以及人工驾驶均不能提供对车辆横向运动以及纵向运动的完全控制,此状态下,MCCU负责对车辆实施稳定停车的控制。
指令冲突状态:自动驾驶状态下,人工介入对车辆的控制,人工驾驶指令同MCCU控制指令产生冲突,需要对车辆执行系统具体的执行指令进行判断、确定。
以下以具体实施例来说明车辆运动协调控制器在各种工作状态下的切换过程:
人工驾驶状态/自动驾驶状态/车辆故障状态跳转:MCCU通过驾驶权限切换开关判断当前车辆对于人工驾驶状态或是自动驾驶状态的需求,驾驶权限切换开关“OFF”表征对于人工驾驶状态的需求,驾驶权限切换开关“ON”表征对于自动驾驶状态的需求;MCCU通过监控车辆信息总线上的故障信息,筛选识别出车辆执行系统转向系统、制动系统或是驱动系统等关键执行系统是否存在故障,若识别出故障则MCCU由人工驾驶状态或是自动驾驶状态跳转进入车辆故障状态,并且车辆故障状态在满足故障信息消除并且车辆重新上电初始化正常的跳转条件后跳转向人工驾驶状态。
自动驾驶状态的各子状态跳转:系统正常状态下,MCCU通过监控自身信息、车辆执行系统以及环境信息总线,筛选、识别出车辆稳态参数、车辆执行系统故障信息以及指令冲突信息,在满足不同跳转条件后,由系统正常状态跳转向车辆失稳状态、安全停车状态或是指令冲突状态:MCCU筛选、识别出车速、转向盘转角、车身横摆角速度、质心侧偏角、路面附着系数等表征车辆操纵稳定性参数,对当前车辆横向/纵向运动是否存在失稳风险进行判断,若稳态参数超出阈值,则表征车辆失去稳态,MCCU由系统正常状态进入车辆失稳状态,在确认MCCU完成该工作状态下的动作之后跳转向人工驾驶状态或是安全停车状态;MCCU识别出车辆执行系统出现故障或MCCU由车辆失稳状态/指令冲突状态请求进入人工驾驶状态而无响应时,MCCU跳转进入安全停车状态,该状态不能够向其他状态跳转;当检测到车辆执行系统上MCCU控制指令同人工驾驶指令产生冲突时,MCCU由系统正常状态进入指令冲突状态,该状态在满足一定跳转条件后跳转向人工驾驶状态、系统正常状态或是安全停车状态。
以下对各种工作状态下MCCU的执行过程进行说明:
人工驾驶状态:此状态下驾驶员对车辆的横向运动、纵向运动以及车身外部灯光/喇叭等电器件的执行具有全部的控制权限,MCCU不与车辆执行系统的转向系统、制动系统以及驱动系统等执行系统进行自动驾驶模式的握手应答,EPS、ESC、EPB、VCU等只执行人工驾驶动作指令;此时MCCU保持正常的信号输入、解算并输出车辆执行系统的动作指令功能,同时其保持对感知融合单元/智能决策单元、自身状态以及车辆执行系统EPS、ESC、EPB、VCU等的状态监测,在满足自动驾驶状态跳转之后,MCCU及时、有效地接管对车辆的控制。
自动驾驶状态:此状态下MCCU对输入信号进行解算,输出车辆的控制指令,控制车辆的横向运动以及纵向运动,保证车辆依照预瞄的轨迹运行,实现完整的驾驶任务,同时,监测整个系统状态。
车辆故障状态:此状态下MCCU退出车辆执行系统的转向系统、制动系统以及驱动系统等的通讯、应答,并停止解算、输出信号,但保持对感知融合单元、智能决策单元、自身状态以及车辆执行系统的EPS、ESC、EPB、VCU等的状态监测。
系统正常状态:自动驾驶系统正常,此状态下MCCU输出目标加速度、目标减速度、转向力矩以及车身灯光/喇叭等执行指令,控制车辆完成行驶任务,并实时监控系统。
车辆失稳状态:车辆面临打滑、甩尾、侧滑或是翻车等失控风险,此状态下MCCU同时退出车辆转向系统、制动系统、驱动系统以及挡位系统的通讯、应答,保持对整个系统的监控。
安全停车状态:此状态下MCCU输出稳定减速并停车、驻车的控制指令,此状态不能够向其他状态跳转。
指令冲突状态:在自动驾驶状态下,人工介入对车辆进行控制时,车辆执行系统上MCCU控制指令同人工驾驶指令发生冲突,则MCCU进入指令冲突状态,其中,指令冲突状态包括:转向介入状态、制动踏板介入状态、加速踏板介入状态、挡位切换介入状态。指令冲突状态下,依照人工驾驶权限优先的判断依据,MCCU退出对车辆的控制权限,人工介入动作及其判断具体包括:
1、转向介入,驾驶员对转向盘操作时,发生转向指令冲突,若MCCU检测人工介入的转向盘操纵力矩数值超过一定阈值,例如:1N·m、2N·m、3N·m等,则MCCU同时退出车辆转向系统、制动系统、驱动系统以及挡位系统的通讯、应答,车辆执行系统的EPS、ESC、EPB、VCU等只响应人工控制指令。
2、制动踏板介入,驾驶员踩踏制动踏板时,发生制动指令冲突,若MCCU检测制动踏板触点闭合(开关数值为1),则MCCU同时退出车辆转向系统、制动系统、驱动系统以及挡位系统的通讯、应答,车辆执行系统EPS、ESC、EPB、VCU等只响应人工控制指令。
3、加速踏板介入,驾驶员踩踏加速踏板时,发生加速指令冲突,若MCCU检测加速踏板信号数值超过设计阈值,例如开度超过8%、10%、12%、15%等,则MCCU同时退出车辆转向系统、制动系统、驱动系统以及挡位系统的通讯、应答,车辆执行系统EPS、ESC、EPB、VCU等只响应人工控制指令。
4、挡位切换介入,自动驾驶状态下,进行人工换挡时,发生挡位指令冲突,此时若车速小于设定阈值时,则确定车辆静止,MCCU同时退出车辆转向系统、制动系统、驱动系统以及挡位系统的通讯、应答,车辆执行系统的EPS、ESC、EPB、VCU等只响应人工控制指令;当车速超过设定阈值时,则确定车辆行驶,人工将挡位从行驶挡位(D档)或倒车挡位(R档)切为空挡(N档)则MCCU同时退出车辆转向系统、制动系统、驱动系统以及挡位系统的通讯、应答,车辆执行系统的EPS、ESC、EPB、VCU等只响应人工控制指令;当车辆前向行驶车速大于第二设定阈值,例如3Km/h,人工将挡位由空挡(N档)切换为倒车挡位(R档),或是车辆倒车行驶车速大于第三设定阈值,例如3Km/h,人工将挡位由空挡(N档)切换为行驶挡位(D档),则认为此人工介入属于误操作,MCCU维持当前状态、动作,若在设定时间内出现大于设定次数的误操作,则MCCU由当前指令冲突状态跳转进入安全停车状态。如表1所示,为指令冲突列表。
表1指令冲突列表
在一个具体实施例中,车辆点火启动之后,满足挡位为空档,车速小于阈值,EPB开启,确定车辆稳定驻车,驾驶员手动切换驾驶权限切换开关为“ON”状态,表征MCCU由人工驾驶状态朝向自动驾驶状态跳转的需求,若MCCU监测自动驾驶系统无初始化故障,则确定支持自动驾驶需求,实现跳转进入自动驾驶状态,并进入系统正常状态,MCCU接收智能决策单元发送的信号,并解算、向车辆执行系统输出车辆控制指令,控制车辆寻迹规划的轨迹,行驶至目的地,完成驾驶任务;若MCCU上电后识别出自动驾驶系统初始化故障,则进一步判断故障的种类,若为车辆执行系统故障,则表征车辆不满足行驶需求,MCCU进入车辆故障状态;若为MCCU故障或是感知融合单元/智能决策单元故障,则表征车辆满足继续行驶需求但不满足自动驾驶需求,此时不响应驾驶权限切换开关的切换请求,维持MCCU处于人工驾驶状态。
MCCU进入自动驾驶状态后,进入系统正常状态,若识别出异常参数,则对异常参数进行判断,如果异常参数表明车辆失稳则进入车辆失稳状态;如果异常参数表明存在故障,则进一步对具体的故障种类进行判断,如果为车辆执行系统系统故障,则表征车辆不满足继续行驶需求,进入安全停车状态,此状态下执行稳定减速并停车、驻车的指令动作,如果是MCCU故障或是感知融合单元/智能决策单元故障,则表征车辆满足继续行驶需求但不满足自动驾驶需求,自动驾驶状态请求进入人工驾驶状态;MCCU输出请求人工介入的警示,此时进一步判断驾驶员是否介入驾驶控制,若驾驶员没有响应介入警示,表明不满足切换需求,此时MCCU进入安全停车状态,执行稳定减速并停车、驻车的指令动作,若驾驶员及时响应介入警示,则满足切换需求,MCCU同时退出车辆转向系统、制动系统、驱动系统以及挡位系统的通讯、应答,自动驾驶状态跳转进入人工驾驶状态,车辆执行驾驶员所有的驾驶动作。
若MCCU进入车辆失稳状态,则停止输出横向运动以及纵向运动的控制指令,MCCU同时退出车辆转向系统、制动系统、驱动系统以及挡位系统的通讯、应答,在确认MCCU完成退出上述系统的通讯、应答之后请求跳转向人工驾驶状态,同样的,满足切换需求则退出自动驾驶状态而进入人工驾驶状态,不满足切换要求则进入安全停车状态,执行稳定减速并停车、驻车的指令动作。
在MCCU自动驾驶状态下,人工介入对车辆进行控制时,车辆执行系统上MCCU控制指令同人工驾驶指令发生冲突,MCCU进入指令冲突状态,此状态下,对于不同的介入动作,具体判断、执行为:驾驶员对转向盘操作、踩踏制动踏板或者踩踏加速踏板时,分别产生转向指令冲突、制动指令冲突以及加速指令冲突,若MCCU检测人工介入的转向盘操纵力矩数值超过一定阈值,例如2N·m,或是制动踏板触点闭合、或是加速踏板信号数值超过设计阈值,例如10%,则认为转向介入生效、制动介入生效或加速介入生效,以上三种任何一种或多种介入生效,MCCU均同时退出车辆转向系统、制动系统、驱动系统以及挡位系统的通讯、应答,车辆执行系统的EPS、ESC、EPB、VCU等只响应人工控制指令;若驾驶员进行换挡操作,发生挡位指令冲突,此时若车速小于3km/h,则认为车辆静止,MCCU同时退出车辆转向系统、制动系统、驱动系统以及挡位系统的通讯、应答,车辆执行系统的EPS、ESC、EPB、VCU等只响应人工控制指令;若此时车速超过3km/h,则认为车辆行驶,人工将挡位从行驶挡位(D档)或倒车挡位(R档)切为空挡(N档),则MCCU同时退出车辆转向系统、制动系统、驱动系统以及挡位系统的通讯、应答,车辆执行系统的EPS、ESC、EPB、VCU等只响应人工控制指令;如果车辆前向行驶车速大于阈值3km/h,人工将挡位由空挡(N档)切换为倒车挡位(R档),或是车辆倒车行驶车速大于阈值3km/h,人工将挡位由空挡(N档)切换为行驶挡位(D档),则认为此人工介入属于误操作,MCCU维持当前状态、动作,若在1000ms内出现≥2次的误操作,则MCCU由当前指令冲突状态跳转进入安全停车状态,执行稳定减速并停车、驻车的动作指令。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的技术方案解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。
本领域那些技术人员可以理解,可以对实施例中的装置中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件,以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在下面的权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
应该注意的是,上述实施例是对本发明进行说明而不是对本发明进行限制,并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中,不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或者步骤等。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干系统的单元权利要求中,这些系统中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (7)

1.一种纯电动自动驾驶系统,其特征在于,包括:
依序相连的环境信息采集系统、感知融合单元、智能决策单元、车辆运动协调控制器和车辆执行系统;
环境信息采集系统包括:环境信息总线、以及分别与环境信息总线相连的摄像头、雷达和数个传感器,环境信息采集系统用于采集环境信息,并通过所述环境信息总线将环境信息发送给所述感知融合单元;
感知融合单元用于对接收的环境信息进行计算、融合,得到融合后环境信息,并将融合后的环境信息、以及规划的自起点至终点的全局路径发送给所述智能决策单元;
所述智能决策单元根据接收的融合后的环境信息、以及全局路径获取车辆可行驶的局部路径及对应的驾驶行为,并将融合后的环境信息、局部路径、以及驾驶行为发送给所述车辆运动协调控制器;
所述车辆运动协调控制器监测环境信息采集系统、感知融合单元、智能决策单元、车辆执行系统以及自身的状态,并根据上述状态控制所述车辆执行系统实现车辆在正常及非正常状态下的动作,其中,所述车辆执行系统包括:通过高速CAN总线和/或低速CAN总线进行通讯的车辆执行系统;
所述车辆运动协调控制器包括以下工作状态:人工驾驶状态、自动驾驶状态、车辆故障状态、系统正常状态、车辆失稳状态、安全停车状态和指令冲突状态;
所述车辆运动协调控制器通过监控自身状态、环境信息采集系统状态以及车辆执行系统状态,在满足对应的跳转条件后,由自动驾驶状态跳转向车辆失稳状态、安全停车状态或是指令冲突状态;
所述车辆运动协调控制器具体用于监测表征车辆操纵稳定性的参数,当参数的值超出阈值时,所述车辆运动协调控制器进入车辆失稳状态,所述车辆运动协调控制器完成车辆失稳状态下预设的动作后,跳转向人工驾驶状态或安全停车状态;
所述车辆运动协调控制器由车辆失稳状态或指令冲突状态请求进入人工驾驶状态而得不到响应时,跳转进入安全停车状态,安全停车状态下禁止向其他状态跳转;
所述车辆运动协调控制器在自动驾驶状态下监测到人工驾驶指令时,由自动驾驶状态进入指令冲突状态,指令冲突状态下满足对应的跳转条件后跳转向人工驾驶状态、系统正常状态或安全停车状态。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述车辆执行系统包括:转向系统、制动系统、驱动系统和车身控制器;
车辆在正常状态下的动作包括:
车辆的横向运动,所述车辆运动协调控制器根据预瞄位置、当前位置及当前速度获取目标转向力矩,并发送给所述转向系统进行转向;
车辆的纵向运动,包括加速运动和减速运动,以实现车辆对目标车速的跟踪,
对于加速运动,所述车辆运动协调控制器根据智能决策单元输入的目标车速以及轮速传感器检测的实际车速,获取加速踏板等效指令,并发送给驱动系统,由驱动系统根据电池温度、续航里程以及电池剩余电量确定驱动力矩以输出驱动力矩,
对于减速运动,所述车辆运动协调控制器根据智能决策单元输入的目标车速以及轮速传感器检测的实际车速,获取目标制动减速度指令,并发送给制动系统,由制动系统输出制动压力作用于制动轮缸进行制动;
车身灯光的开闭和喇叭的开闭,所述车辆运动协调控制器根据接收的所述驾驶行为确定动作指令,并发送给车身控制器进行灯光的开闭和喇叭的开闭。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,
所述车辆运动协调控制器具体用于:根据预瞄位置、当前位置计算横向位置偏差,将横向位置偏差输入预先构建的自动驾驶员模型得到目标转向力矩,并发送给转向系统,所述转向系统控制执行器给转向管柱输出转向力矩。
4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述车辆运动协调控制器对感知融合单元、智能决策单元、车辆运动协调控制器以及车辆执行系统的状态参数进行监测,以识别非正常状态,并根据预设的各种非正常状态对应的动作控制所述车辆执行系统进行动作;所述车辆运动协调控制器将监控的信息反馈给环境信息采集系统、车辆执行系统、感知融合单元和智能决策单元以实现通讯和交互验证。
5.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述系统还包括:
与所述车辆运动协调控制器相连的驾驶权限切换开关,用于给所述车辆运动协调控制器发送开启自动驾驶信号。
6.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述车辆运动协调控制器通过监控车辆执行系统的状态,判断车辆执行系统是否存在故障,如果是,则所述车辆运动协调控制器的工作状态由人工驾驶状态或自动驾驶状态跳转进入车辆故障状态,并在车辆故障被消除、且车辆重新上电初始化正常后,跳转向人工驾驶状态。
7.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,指令冲突状态包括挡位切换介入状态;
自动驾驶状态下,所述车辆运动协调控制器监测到表征人工进行换挡的指令时,进入挡位切换介入状态,当车速小于设定阈值时,则确定车辆静止,所述车辆运动协调控制器同时退出车辆转向系统、制动系统、驱动系统的通讯、应答,所述车辆执行系统只响应人工控制指令;当车速超过设定阈值时,则确定车辆行驶,人工将挡位从行驶挡位或倒车挡位切换为空挡时,则所述车辆运动协调控制器同时退出车辆转向系统、制动系统、驱动系统的通讯、应答,所述车辆执行系统只响应人工控制指令;当车辆前向行驶车速大于第二设定阈值,人工将挡位由空挡切换为倒车挡位,或是车辆倒车行驶车速大于第三设定阈值,人工将挡位由空挡切换为行驶挡位,则确定人工介入属于误操作,所述车辆运动协调控制器维持当前状态、动作,当在设定时间内出现大于设定次数的误操作,则所述车辆运动协调控制器由当前指令冲突状态跳转进入安全停车状态。
CN201710917027.0A 2017-09-30 2017-09-30 一种纯电动自动驾驶系统 Active CN107797534B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710917027.0A CN107797534B (zh) 2017-09-30 2017-09-30 一种纯电动自动驾驶系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710917027.0A CN107797534B (zh) 2017-09-30 2017-09-30 一种纯电动自动驾驶系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107797534A CN107797534A (zh) 2018-03-13
CN107797534B true CN107797534B (zh) 2019-05-28

Family

ID=61532858

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710917027.0A Active CN107797534B (zh) 2017-09-30 2017-09-30 一种纯电动自动驾驶系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107797534B (zh)

Families Citing this family (53)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110297484B (zh) * 2018-03-23 2021-04-27 广州汽车集团股份有限公司 无人驾驶控制方法、装置、计算机设备和存储介质
CN108427417B (zh) * 2018-03-30 2020-11-24 北京图森智途科技有限公司 自动驾驶控制系统及方法、计算机服务器和自动驾驶车辆
CN108382334A (zh) * 2018-04-03 2018-08-10 湖北汽车工业学院 一种智能驾驶汽车控制器结构
CN108646731B (zh) * 2018-04-17 2023-09-05 上海创昂智能技术有限公司 无人驾驶车辆场端控制系统及其控制方法
CN108549911B (zh) * 2018-04-18 2020-11-03 清华大学 基于神经网络的驾驶员转向介入识别方法
CN108536152B (zh) * 2018-05-08 2020-12-29 安徽江淮汽车集团股份有限公司 一种车辆节能系统及节能方法
CN108407819A (zh) * 2018-05-16 2018-08-17 江西精骏电控技术有限公司 一种汽车自动驾驶系统
CN108570955A (zh) * 2018-06-05 2018-09-25 广东纵行科技有限公司 一种智能清扫系统
CN108919679A (zh) * 2018-07-05 2018-11-30 北京智行者科技有限公司 一种状态监控及处理方法
CN109032132B (zh) * 2018-07-06 2021-08-13 联合汽车电子有限公司 车辆驾驶系统及方法
CN110794802B (zh) * 2018-08-01 2023-05-23 上海汽车集团股份有限公司 一种故障诊断处理方法及装置
CN109017790B (zh) * 2018-08-09 2020-10-27 北京智行者科技有限公司 控制管理系统
CN109062213B (zh) * 2018-08-16 2021-03-05 郑州轻工业学院 一种基于修正比例导引的智能车自动驾驶的方法
CN109263650A (zh) * 2018-09-10 2019-01-25 重庆西部汽车试验场管理有限公司 识别人工介入的方法、装置及交通工具
CN109298713B (zh) * 2018-10-31 2020-10-09 华为技术有限公司 指令发送方法、装置及系统、自动驾驶车辆
CN110370932B (zh) * 2018-11-08 2021-08-10 北京京东乾石科技有限公司 安全供电装置和方法
CN109164814B (zh) * 2018-11-21 2020-11-17 安徽江淮汽车集团股份有限公司 面向高速公路场景的自动驾驶控制系统
CN109491370A (zh) * 2018-12-07 2019-03-19 安徽江淮汽车集团股份有限公司 一种汽车自动驾驶测试的安全控制方法及系统
CN109455181A (zh) * 2018-12-19 2019-03-12 畅加风行(苏州)智能科技有限公司 一种用于无人车的运动控制器及其控制方法
CN111383474B (zh) * 2018-12-29 2022-01-25 毫末智行科技有限公司 自动驾驶车辆的决策系统及方法
CN109669461B (zh) * 2019-01-08 2020-07-28 南京航空航天大学 一种复杂工况下自动驾驶车辆决策系统及其轨迹规划方法
CN109799821A (zh) * 2019-01-25 2019-05-24 汉腾汽车有限公司 一种基于状态机的自动驾驶控制方法
CN111691249A (zh) * 2019-03-13 2020-09-22 周立新 地下交通系统和对象的运输方法
CN111316181A (zh) * 2019-03-28 2020-06-19 深圳市大疆创新科技有限公司 用于自动驾驶的控制方法、控制装置及车辆
CN111845788B (zh) * 2019-04-18 2021-09-07 中车株洲电力机车研究所有限公司 基于场景智能感知的重载机车自动驾驶系统和方法
CN111976727B (zh) * 2019-05-21 2021-12-28 华为技术有限公司 一种自动驾驶等级调整方法及相关设备
CN110053630B (zh) * 2019-06-06 2021-09-03 百度在线网络技术(北京)有限公司 车辆控制方法及装置
CN112114575B (zh) * 2019-07-17 2024-06-28 上汽通用五菱汽车股份有限公司 芯片故障处理方法、汽车及计算机可读存储介质
CN110456767A (zh) * 2019-08-02 2019-11-15 上海哲奥实业有限公司 一种基于生态链和产业链的车辆操作系统架构
CN110515379A (zh) * 2019-08-12 2019-11-29 浙江吉利汽车研究院有限公司 一种车辆自动驾驶控制系统及其方法
CN110466495B (zh) * 2019-09-02 2024-04-09 浙江鸿吉智能控制有限公司 一种智能自动矢量驾驶执行系统及控制方法
CN110874098A (zh) * 2019-10-16 2020-03-10 深圳一清创新科技有限公司 控制模块、智能车控制方法及其控制系统
CN110716550B (zh) * 2019-11-06 2022-07-22 南京理工大学 一种基于深度强化学习的换挡策略动态优化方法
CN110758369A (zh) * 2019-11-08 2020-02-07 广州赛特智能科技有限公司 无人驾驶刹车系统及其安全检测方法
EP4099118A4 (en) * 2020-02-25 2023-01-25 Huawei Technologies Co., Ltd. VEHICLE CONTROL METHOD AND APPARATUS
CN111399481B (zh) * 2020-03-30 2022-02-01 东风汽车集团有限公司 一种自动驾驶场景信息收集及远程升级方法及系统
CN113552869B (zh) * 2020-04-23 2023-07-07 华为技术有限公司 优化决策规控的方法、控制车辆行驶的方法和相关装置
CN111559248B (zh) * 2020-05-15 2023-04-14 中国重汽集团济南动力有限公司 一种基于安全的自动驾驶纯电动客车控制系统及方法
CN112248948A (zh) * 2020-09-28 2021-01-22 江铃汽车股份有限公司 基于自动驾驶的编队行驶控制方法及系统
CN112477883A (zh) * 2020-11-06 2021-03-12 浙江吉利控股集团有限公司 一种自动驾驶控制方法、装置及设备
CN112550027B (zh) * 2020-11-10 2023-01-06 浙江吉利控股集团有限公司 用于长途干线运输的车辆快速换电系统和换电运营方法
CN112764984B (zh) * 2020-12-25 2023-06-02 际络科技(上海)有限公司 一种自动驾驶测试系统和方法、电子设备和存储介质
WO2022141337A1 (en) * 2020-12-31 2022-07-07 SZ DJI Technology Co., Ltd. Autonomous driving sensor system
CN112896169B (zh) * 2021-01-29 2022-03-18 中汽创智科技有限公司 一种智能驾驶多模式控制系统及方法
CN113050605B (zh) * 2021-03-29 2022-01-07 紫清智行科技(北京)有限公司 一种用于自动驾驶测试平台的安全控制冗余系统及方法
CN113238981A (zh) * 2021-04-23 2021-08-10 行云新能科技(深圳)有限公司 信息传输方法、实训台及可读存储介质
CN113836111A (zh) * 2021-08-23 2021-12-24 武汉光庭信息技术股份有限公司 一种自动驾驶经验数据库的构建方法及系统
CN114212111A (zh) * 2021-12-22 2022-03-22 湘潭市电机车厂有限公司 人工智能蓄电池变频电机车
CN114348020B (zh) * 2021-12-22 2023-09-19 东风悦享科技有限公司 一种5g远程与自动驾驶安全冗余系统及控制方法
CN114194223A (zh) * 2021-12-22 2022-03-18 湘潭市电机车厂有限公司 人工智能架线式变频电机车
CN114559909B (zh) * 2022-03-21 2023-03-28 东风华神汽车有限公司 一种商用车epb系统控制方法
CN115237012A (zh) * 2022-07-01 2022-10-25 一汽解放汽车有限公司 车辆控制系统
CN115871719A (zh) * 2023-02-16 2023-03-31 苏州天准科技股份有限公司 一种用于智能驾驶的域控制方法、装置、系统和存储介质

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104442814B (zh) * 2014-10-31 2016-07-06 重庆长安汽车股份有限公司 基于偏差预测算法的车道保持及自动对中系统和方法
CN105197012B (zh) * 2015-10-10 2017-12-15 广东轻工职业技术学院 一种车辆自动控制方法
CN105551284A (zh) * 2016-01-29 2016-05-04 武汉光庭科技有限公司 一种开放式自动驾驶系统
CN106094823A (zh) * 2016-06-29 2016-11-09 北京奇虎科技有限公司 汽车危险驾驶行为的处理方法及系统
CN107031600A (zh) * 2016-10-19 2017-08-11 东风汽车公司 基于高速公路的自动驾驶系统
CN106394312B (zh) * 2016-11-23 2018-06-12 杭州衡源汽车科技有限公司 一种电动汽车自动限制耗电系统及方法
CN106873596B (zh) * 2017-03-22 2018-12-18 北京图森未来科技有限公司 一种车辆控制方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN107797534A (zh) 2018-03-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107797534B (zh) 一种纯电动自动驾驶系统
US11148677B2 (en) Vehicle, control system of vehicle, and control method of vehicle
CN107656519A (zh) 电动车辆的驾驶控制方法及装置
JP6872025B2 (ja) 車両並びにその制御装置及び制御方法
CN108572642A (zh) 一种自动驾驶系统及其横向控制方法
US20200293034A1 (en) Vehicle controls for autonomous vehicles
CN110290998A (zh) 车辆用控制系统及控制方法
US11560156B2 (en) Vehicle control interface, vehicle system, and automated-driving platform
CN110356415A (zh) 一种车辆控制方法及装置
US11220273B2 (en) Vehicle control apparatus and vehicle control method
CN110300691A (zh) 车辆用控制系统
US20200298887A1 (en) Vehicle, control system of vehicle, and control method of vehicle
CN109720287A (zh) 电力供给装置和车辆
CN110325423A (zh) 车辆用控制系统及控制方法
CN113492872B (zh) 驾驶模式切换方法、系统以及计算机可读存储介质
US20210229667A1 (en) Vehicle control apparatus and vehicle control method
JP6982108B2 (ja) 車両制御装置、車両制御方法およびプログラム
DE102021120719A1 (de) Tertiäres Steuerungssystem zum Lenken, Bremsen, und Bewegungssteuerungssysteme in autonomen Fahrzeugen
JP7223914B2 (ja) 車両制御装置、および車両システム
JP7053695B2 (ja) 車両制御装置および車両
CN103534132B (zh) 运行具有驾驶员辅助系统的机动车的方法
US11673574B2 (en) Vehicle with mountable and removable autonomous driving system
US11760366B2 (en) Vehicle control apparatus, vehicle, vehicle control method, and non transitory computer readable storage medium
US11760317B2 (en) System and method for controlling an electronic parking brake
CN114771536B (zh) 车辆的下坡辅助装置、系统、以及方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant