CN108032858A - 基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法及系统，该方法包括步骤：通过车身传感器采集本车的车辆运动参数，并获取车辆运动模型后，计算获得本车△T时间内的预测运动轨迹；采用感知传感器采集旁车的相对位置信息序列，计算获得旁车△T时间内的预测运动轨迹；根据本车△T时间内的预测运动轨迹和旁车△T时间内的预测运动轨迹判断两车是否会发生干涉，执行对本车的自适应巡航控制。本发明可以在旁车的预测运动轨迹与本车的预测运动轨迹发生干涉时，及时实现减速，提高了电动汽车车速自动控制过程中的舒适性和可靠性，可广泛应用于电动汽车控制行业中。

Description

基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法及系统

技术领域

本发明涉及电动汽车巡航控制领域，特别是涉及基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法及系统。

背景技术

名词解释：

ACC：Adaptive Cruise Control，汽车自适应巡航。

ACC系统要求汽车根据实际路况，实时调整车速，以达到与前车保持一定安全距离的目的。周边车辆的位置、速度等信息依靠毫米波雷达、前向摄像头等感知传感器探测。当前技术中，ACC系统进行电动汽车车速控制的方法，如图1所示，一般是根据本车与前方车辆的相对位置R与相对速度来决定适当的本车速度/加速度设定值，底层控制系统对应地调整电机、刹车等执行器达到加速、减速的目的。这种控制方法主要考虑纵向(x轴方向)，即行进方向的相对位置，对侧向(y轴方向)，也称为横向的相对位置考虑较少，仅仅采用一些简单的判断依据，例如当测量两车在横向(y轴方向)上的相对距离小于某一设定的范围时，认为两车处在同一个车道上。但是，如图2所示，当其他车辆从旁道插入本车行驶路径，从位置1(x_p1,y_p1)移动到位置2(x_p2,y_p2)实现变道时，如果采用当前这种当探测到旁车已经转到本车车道后才采取减速动作的控制方式，可能会导致刹车过猛或者不能及时减速导致碰撞的情况。

发明内容

为了解决上述的技术问题，本发明的目的是提供基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法，本发明的另一目的是提供基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法，包括步骤：

通过车身传感器采集本车的车辆运动参数，并获取车辆运动模型后，计算获得本车ΔT时间内的预测运动轨迹；

采用感知传感器采集旁车的相对位置信息序列，计算获得旁车ΔT时间内的预测运动轨迹；

根据本车ΔT时间内的预测运动轨迹和旁车ΔT时间内的预测运动轨迹判断两车是否会发生干涉，执行对本车的自适应巡航控制。

进一步，所述采用感知传感器采集旁车的相对位置信息序列，计算获得旁车ΔT时间内的预测运动轨迹，具体包括：

采用感知传感器采集旁车的相对位置信息序列，计算获得旁车在行进方向和横向方向上与本车的预测运动轨迹之间的相对距离序列，根据计算获得的相对距离序列，获得旁车行进方向与本车的相对速度Δv_x和横向方向接近本车的相对速度Δv_y。

进一步，所述计算获得本车ΔT时间内的预测运动轨迹的步骤，其具体为：

根据下式，计算获得旁车到达本车的预测运动轨迹的时间间隔ΔT：

其中，Δd_y表示旁车与本车的预测运动轨迹之间的横向相对距离，Δv_y表示预测的旁车横向方向接近本车的相对速度。

进一步，所述根据本车ΔT时间内的预测运动轨迹和旁车ΔT时间内的预测运动轨迹判断两车是否会发生干涉的步骤，其具体为：

计算ΔT时间内旁车在行进方向上移动的相对距离Δv_x×ΔT，若Δd_x<Δv_x×ΔT，则判断两车不会发生干涉；反之，则预测两车可能发生干涉，其中Δd_x为当前时刻旁车与本车在行进方向上的相对距离。

进一步，所述响应于判断两车会发生干涉的情况，执行对本车的自适应巡航控制的步骤，包括：

响应于判断两车会发生干涉的情况，计算获得本车的加速度变化曲线，进行速度规划；

结合本车的速度模型，进而结合速度规划结果，计算获得本车的电机扭矩和刹车压强，实现对本车的自适应巡航控制。

进一步，所述响应于判断两车会发生干涉的情况，计算获得本车的加速度变化曲线，进行速度规划的步骤中，加速度变化曲线的计算公式如下式所示：

a_s＝-βΔv_x-λ(D-hv_x-d₀)

上式中，a_s表示加速度，β和λ均为本车的车辆控制器的调节系数，h表示预设理想车距间隔时间，d₀表示预设的当车速为0时本车与旁车应保持的最小车距，D＝Δd_x+ΔT·Δv_x表示预测ΔT时间间隔后旁车在行进方向与本车的相对距离，v_x表示车身传感器采集获得的本车行进方向的车速。

进一步，本车的车辆控制器的工作参数β和λ的值，是根据Δd_x和Δv_x的值，采用增益调节的方法调整获得的。

进一步，所述结合本车的速度模型，进而结合速度规划结果，计算获得本车的电机扭矩和刹车压强，实现对本车的自适应巡航控制的步骤中，本车的速度模型具体为：

v＝aT_m-b(F_R+F_L+F_S)+cP

上式中，T_m表示电机扭矩，P表示刹车压强，F_R、F_L和F_s依次表示本车的滚动阻力、风阻和路面坡度，a、b和c表示速度模型的参数，为预设的常数。

进一步，所述通过车身传感器采集本车的车辆运动参数，并获取车辆运动模型后，计算获得本车的预测运动轨迹的步骤中，采集的车辆运动参数包括车辆横摆角速度、车速和方向盘转角，所述车辆运动模型如下式所示：

其中，ω表示车辆横摆角速度，v_x表示车身传感器采集的本车纵向车速，表示方向盘转角，L表示车辆的轴距，k表示车辆转向不足系数。

本发明解决其技术问题所采用的另一技术方案是：

基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制系统，包括处理器和存储设备，所述存储设备存储有多条指令，所述指令由处理器加载并执行以下步骤：

通过车身传感器采集本车的车辆运动参数，并获取车辆运动模型后，计算获得本车ΔT时间内的预测运动轨迹；

采用感知传感器采集旁车的相对位置信息序列，计算获得旁车ΔT时间内的预测运动轨迹；

根据本车ΔT时间内的预测运动轨迹和旁车ΔT时间内的预测运动轨迹判断两车是否会发生干涉，执行对本车的自适应巡航控制。

本发明方法、系统的有益效果是：本发明通过车辆运动模型和车身传感器采集的车辆运动参数，预测获得本车在ΔT时间内的预测运动轨迹，进而根据感知传感器反馈的旁车的相对位置信息序列，可以估计旁车ΔT时间内的预测运动轨迹，虚拟旁车运动，因此进行旁车与本车预测运动轨迹的干涉判断，决定是否要执行自适应巡航控制，从而在旁车的预测运动轨迹与本车的预测运动轨迹发生干涉时，调整本车的加速度，及时实现减速，提高了电动汽车车速自动控制过程中的舒适性，避免了采取过大的制动压强，提高了电动汽车ACC系统的可靠性。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

图1是传统的ACC系统所针对的常用车况的示意图；

图2是旁车运动到本车车道的轨迹示意图；

图3是本发明的基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法的流程示意图；

图4是本发明的基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制系统的结构框图。

具体实施方式

方法实施例

参照图3，本实施例提供了一种基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法，包括步骤：

通过车身传感器采集本车的车辆运动参数，并获取车辆运动模型后，计算获得本车ΔT时间内的预测运动轨迹；

采用感知传感器采集旁车的相对位置信息序列，计算获得旁车ΔT时间内的预测运动轨迹；

根据本车ΔT时间内的预测运动轨迹和旁车ΔT时间内的预测运动轨迹判断两车是否会发生干涉，执行对本车的自适应巡航控制。

本实施例中，计算获得本车ΔT时间内的预测运动轨迹的步骤，和计算获得旁车ΔT时间内的预测运动轨迹的步骤，两者的执行顺序可以任意选择，也可以同时执行，根据客户需求以及计算要求来进行设置。

如背景技术所述，当旁车运动到本车车道时，可能的轨迹如图2中所示，由此可见，在旁车完全并入本车车道之前，有可能需要对本车进行减速，本方法可以针对图2的工况，及时进行减速。

进一步作为优选的实施方式，所述采用感知传感器采集旁车的相对位置信息序列，计算获得旁车ΔT时间内的预测运动轨迹，具体包括：

采用感知传感器采集旁车的相对位置信息序列，计算获得旁车在行进方向和横向方向上与本车的预测运动轨迹之间的相对距离序列，根据计算获得的相对距离序列，获得旁车行进方向与本车的相对速度Δv_x和横向方向接近本车的相对速度Δv_y。

进一步作为优选的实施方式，所述计算获得本车ΔT时间内的预测运动轨迹的步骤，其具体为：

根据下式，计算获得旁车到达本车的预测运动轨迹的时间间隔ΔT：

其中，Δd_y表示旁车与本车的预测运动轨迹之间的横向相对距离，Δv_y表示预测的旁车横向方向接近本车的相对速度。

进一步作为优选的实施方式，所述根据本车ΔT时间内的预测运动轨迹和旁车ΔT时间内的预测运动轨迹判断两车是否会发生干涉的步骤，其具体为：

计算ΔT时间内旁车在行进方向上移动的相对距离Δv_x×ΔT，若Δd_x<Δv_x×ΔT，则判断两车不会发生干涉；反之，则预测两车可能发生干涉，其中Δd_x为当前时刻旁车与本车在行进方向上的相对距离。本步骤中，根据ΔT时间内旁车在行进方向上移动的相对距离与当前时刻旁车与本车在行进方向上的相对距离之间的关系，来判断旁车运动到本车车道时两车是否会发生干涉。如果判断发生干涉，则需要对此作出动作，进行自适应巡航控制。

进一步作为优选的实施方式，所述响应于判断两车会发生干涉的情况，执行对本车的自适应巡航控制的步骤，包括：

响应于判断两车会发生干涉的情况，计算获得本车的加速度变化曲线，进行速度规划；

结合本车的速度模型，进而结合速度规划结果，计算获得本车的电机扭矩和刹车压强，实现对本车的自适应巡航控制。

进一步作为优选的实施方式，所述响应于判断两车会发生干涉的情况，计算获得本车的加速度变化曲线，进行速度规划的步骤中，加速度变化曲线的计算公式如下式所示：

a_s＝-βΔv_x-λ(D-hv_x-d₀)

上式中，a_s表示加速度，β和λ均为本车的车辆控制器的调节系数，h表示预设理想车距间隔时间，d₀表示预设的当车速为0时本车与旁车应保持的最小车距，D＝Δd_x+ΔT·Δv_x表示预测ΔT时间间隔后旁车在行进方向与本车的相对距离，v_x表示车身传感器采集获得的本车行进方向的车速。

进一步作为优选的实施方式，本车的车辆控制器的工作参数β和λ的值，是根据Δd_x和Δv_x的值，采用增益调节的方法调整获得的。

进一步作为优选的实施方式，所述结合本车的速度模型，进而结合速度规划结果，计算获得本车的电机扭矩和刹车压强，实现对本车的自适应巡航控制的步骤中，本车的速度模型具体为：

v＝aT_m-b(F_R+F_L+F_S)+cP

上式中，T_m表示电机扭矩，P表示刹车压强，F_R、F_L和F_s依次表示本车的滚动阻力、风阻和路面坡度，a、b和c表示速度模型的参数，为预设的常数。

进一步作为优选的实施方式，所述通过车身传感器采集本车的车辆运动参数，并获取车辆运动模型后，计算获得本车的预测运动轨迹的步骤中，采集的车辆运动参数包括车辆横摆角速度、车速和方向盘转角，所述车辆运动模型如下式所示：

其中，ω表示车辆横摆角速度，v_x表示车身传感器采集的本车纵向车速，表示方向盘转角，L表示车辆的轴距，k表示车辆转向不足系数。

本发明通过车辆运动模型和车身传感器采集的车辆运动参数，预测获得本车在ΔT时间内的预测运动轨迹，进而根据感知传感器反馈的旁车的相对位置信息序列，可以估计旁车ΔT时间内的预测运动轨迹，虚拟旁车运动，因此进行旁车与本车预测运动轨迹的干涉判断，决定是否要执行自适应巡航控制，从而在旁车与本车预测运动轨迹发生干涉时，调整本车的加速度。因此，本方法可以根据预测的本车和旁车的预测运动轨迹，提前做出加速度调整，实现电动汽车的自适应巡航控制，避免了现有技术当旁车切入本车车道才检测是否要减速所导致的车距过近、发生碰撞危险的情况，本方法提高了电动汽车车速自动控制过程中的舒适性，避免了采取过大的制动压强，反过来增加了电动汽车ACC系统的可靠性。

系统实施例

参照图4，本发明还提供了一种基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制系统，包括处理器100和存储设备200，所述存储设备200存储有多条指令，所述指令由处理器100加载并执行以下步骤：

通过车身传感器采集本车的车辆运动参数，并获取车辆运动模型后，计算获得本车ΔT时间内的预测运动轨迹；

采用感知传感器采集旁车的相对位置信息序列，计算获得旁车ΔT时间内的预测运动轨迹；

根据本车ΔT时间内的预测运动轨迹和旁车ΔT时间内的预测运动轨迹判断两车是否会发生干涉，执行对本车的自适应巡航控制。

本实施例的基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制系统，可执行本发明方法实施例所提供的基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (10)

1.基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法，其特征在于，包括步骤：

通过车身传感器采集本车的车辆运动参数，并获取车辆运动模型后，计算获得本车ΔT时间内的预测运动轨迹；

采用感知传感器采集旁车的相对位置信息序列，计算获得旁车ΔT时间内的预测运动轨迹；

根据本车ΔT时间内的预测运动轨迹和旁车ΔT时间内的预测运动轨迹判断两车是否会发生干涉，执行对本车的自适应巡航控制。

2.根据权利要求1所述的基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法，其特征在于，所述采用感知传感器采集旁车的相对位置信息序列，计算获得旁车ΔT时间内的预测运动轨迹，具体包括：

采用感知传感器采集旁车的相对位置信息序列，计算获得旁车在行进方向和横向方向上与本车的预测运动轨迹之间的相对距离序列，根据计算获得的相对距离序列，获得旁车行进方向与本车的相对速度Δv_x和横向方向接近本车的相对速度Δv_y。

3.根据权利要求2所述的基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法，其特征在于，所述计算获得本车ΔT时间内的预测运动轨迹的步骤，其具体为：

根据下式，计算获得旁车到达本车的预测运动轨迹的时间间隔ΔT：

<mrow> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>T</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>&amp;Delta;d</mi> <mi>y</mi> </msub> </mrow> <mrow> <msub> <mi>&amp;Delta;v</mi> <mi>y</mi> </msub> </mrow> </mfrac> </mrow>

其中，Δd_y表示旁车与本车的预测运动轨迹之间的横向相对距离，Δv_y表示预测的旁车横向方向接近本车的相对速度。

4.根据权利要求3所述的基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法，其特征在于，所述根据本车ΔT时间内的预测运动轨迹和旁车ΔT时间内的预测运动轨迹判断两车是否会发生干涉的步骤，其具体为：

计算ΔT时间内旁车在行进方向上移动的相对距离Δv_x×ΔT，若Δd_x<Δv_x×ΔT，则判断两车不会发生干涉；反之，则预测两车可能发生干涉，其中Δd_x为当前时刻旁车与本车在行进方向上的相对距离。

5.根据权利要求1-4任一项所述的基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法，其特征在于，所述响应于判断两车会发生干涉的情况，执行对本车的自适应巡航控制的步骤，包括：

响应于判断两车会发生干涉的情况，计算获得本车的加速度变化曲线，进行速度规划；

结合本车的速度模型，进而结合速度规划结果，计算获得本车的电机扭矩和刹车压强，实现对本车的自适应巡航控制。

6.根据权利要求5所述的基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法，其特征在于，所述响应于判断两车会发生干涉的情况，计算获得本车的加速度变化曲线，进行速度规划的步骤中，加速度变化曲线的计算公式如下式所示：

a_s＝-βΔv_x-λ(D-hv_x-d₀)

上式中，a_s表示加速度，β和λ均为本车的车辆控制器的调节系数，h表示预设理想车距间隔时间，d₀表示预设的当车速为0时本车与旁车应保持的最小车距，D＝Δd_x+ΔT·Δv_x表示预测ΔT时间间隔后旁车在行进方向与本车的相对距离，v_x表示车身传感器采集获得的本车行进方向的车速。

7.根据权利要求6所述的基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法，其特征在于，本车的车辆控制器的工作参数β和λ的值，是根据Δd_x和Δv_x的值，采用增益调节的方法调整获得的。

8.根据权利要求5所述的基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法，其特征在于，所述结合本车的速度模型，进而结合速度规划结果，计算获得本车的电机扭矩和刹车压强，实现对本车的自适应巡航控制的步骤中，本车的速度模型具体为：

v＝aT_m-b(F_R+F_L+F_S)+cP

上式中，T_m表示电机扭矩，P表示刹车压强，F_R、F_L和F_s依次表示本车的滚动阻力、风阻和路面坡度，a、b和c表示速度模型的参数，为预设的常数。

9.根据权利要求1所述的基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制方法，其特征在于，所述通过车身传感器采集本车的车辆运动参数，并获取车辆运动模型后，计算获得本车的预测运动轨迹的步骤中，采集的车辆运动参数包括车辆横摆角速度、车速和方向盘转角，所述车辆运动模型如下式所示：

其中，ω表示车辆横摆角速度，v_x表示车身传感器采集的本车纵向车速，表示方向盘转角，L表示车辆的轴距，k表示车辆转向不足系数。

10.基于旁车行驶路径预测的自适应巡航控制系统，其特征在于，包括处理器和存储设备，所述存储设备存储有多条指令，所述指令由处理器加载并执行以下步骤：

通过车身传感器采集本车的车辆运动参数，并获取车辆运动模型后，计算获得本车ΔT时间内的预测运动轨迹；

采用感知传感器采集旁车的相对位置信息序列，计算获得旁车ΔT时间内的预测运动轨迹；

根据本车ΔT时间内的预测运动轨迹和旁车ΔT时间内的预测运动轨迹判断两车是否会发生干涉，执行对本车的自适应巡航控制。