CN108037760A - 一种无人自动驾驶汽车自主运行控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种无人自动驾驶汽车自主运行控制方法，包括构建车辆自主运行检测硬件设备，构建运行控制函数，构建控制网及自主运行等四个步骤。本发明一方面控制作业简单易行，数据检测效果和精度高，数据处理能力强，一方面可有效的在车辆运行过程的全程中，对车辆自身运行状态和路面实际状态进行采集并运算，可高效便捷的获得车辆运行当前时的路面状态参数信息，另一方面可将计算的到的路面状态参数信息反馈到自动驾驶车辆的控制系统中，对车辆运行车速等参数进行指导调整，从而极大的提高车辆自主运行的安全性和可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及一种无人驾驶车辆运行控制方法，属无人驾驶技术领域。
背景技术
随着无人驾驶技术的推广和使用，无人驾驶车辆逐步得到了推广和应用，但当前在进行无人驾驶车辆运行中，当车辆处于自主运行状态时，当前的自动驾驶系统采用的控制方法，往往无法对车辆运行过程中的外部路况环境参数及车辆自身状态进行全面的综合采集、整理并作为控制信号反馈到车辆控制系统中，指导车辆自主运行，从而导致当前自动驾驶车辆在运行中缺乏安全可靠的自主运行控制方法，同时在车辆自主运行过程中，也缺乏有效的数据通讯能力和车辆信息辨识能力，从而也导致当前的自动驾驶车辆运行管理能力相对较差，因此针对这一现状，迫切需要开发一种无人驾驶车辆自主运行控制方法，以满足实际使用的需要。
发明内容
本发明目的就在于克服上述不足，提供一种无人自动驾驶汽车自主运行控制方法。
为实现上述目的，本发明是通过以下技术方案来实现：
一种无人自动驾驶汽车自主运行控制方法，包括以下步骤：
第一步，构建车辆自主运行检测硬件设备，首先根据使用需要，在车辆外表面设行驶路况检测装置，然后在车辆行车电脑电路内设设无线数据通讯装置、检测数据处理装置及GNSS卫星导航装置，然后由检测数据处理装置分别无线数据通讯装置、GNSS卫星导航装置、车辆行车电脑电路和行驶路况检测装置电气连接，其中行驶路况检测装置至少两个，环绕车辆轴线均布在车辆车头、车尾及两侧位置；
第二步，构建运行控制函数，完成第一步后，在检测数据处理装置中录入路面运动阻力计算函数、车轮滑移率计算函数、轮胎纵向力计算函数、车速计算函数备用，然后在检测数据处理装置中录入车辆身份识别信息；
第三步，构建控制网，首先构建至少一个基于云处理基础的数据处理服务器，然后由基于云处理基础的数据处理服务器通过通讯网络与第一步中的构建在车内的无线数据通讯装置间建立数据连接，构成统一的数据通讯服务网，然后由基于云处理基础的数据处理服务器向无线数据通讯装置分别通讯识别信息，并保存在这车辆的检测数据处理装置内，然后通过无线数据通讯装置读取检测数据处理装置内的路面运动阻力计算函数、车轮滑移率计算函数、轮胎纵向力计算函数、车速计算函数和车辆身份识别信息并保存在基于云处理基础的数据处理服务器内备用；
第四步，自主运行，在完成第三步作业后，首先通过车辆行车电脑电路驱动车辆进行自主运行，在自主运行时，首先一方面通过行驶路况检测装置对路面类型进行检测，路面与车辆底盘间距、路面起伏度和坡度进行检测，并将检测的数据反馈到检测数据处理装置中，另一方面对车辆运行时的外部环境温度、湿度、风向、风速检测、路面障碍物信息检测，同时对车辆的当前运行车速、车辆当前位置进行定位、发动机转速、胎压数据及车辆载重数据进行检测，然后将检测到的数据汇总到车辆的检测数据处理装置内，一方面通过检测数据处理装置内第二步录入的运行控制函数对车辆运行状态进行初步检测评估，另一方面将检测数据和检测数据处理装置初步检测评估数据发送到到基于云处理基础的数据处理服务器中，由基于云处理基础的数据处理服务器辅助进行数据检测评估，并将最终评估结果保存到基于云处理基础的数据处理服务器内，然后发送到检测数据处理装置内并对检测数据处理装置内的初步检测评估数据进行替换，得到最终检测评估数据，最后根据最终检测评估数据对车辆运行状态进行控制调整，实现车辆自主运行控制的目的。
进一步的，所述的第一步中，行驶路况检测装置包括视频信息采集装置、测距装置、测速装置、温度采集装置、湿度采集装置、风速风向采集装置，其中所述的视频信息采集装置包括CCD视频监控摄像头，3D扫描摄像头，所述的测距装置为毫米波测距雷达和激光测距雷达。
进一步的，所述的第一步中，无线数据通讯装置为基于WIFI无线通讯系统、Zigbee无线通讯系统、DSRC无线通讯系统级及RFID射频通讯系统中的任意一种或几种共同使用。
进一步的，所述的第一步中，检测数据处理装置设数据处理模块、码模块、身份识别模块及串口通讯模块，所述的数据处理模块分别与译码编码模块、身份识别模块及串口通讯模块电气连接，其中数据处理模块为基于DSP、FPGA 芯片为基础的控制电路。
进一步的，所述的车辆身份识别信息包括车辆发动机号、车架号、行车证号、车牌照及车主身份证号中的任意一种或几种。
进一步的，所述的第二步中：
路面运动阻力计算函数为：f＝(Tη1r-Fa)/G；
其中f为阻力系统，η1为车辆发动机传动系统效率、r车辆主动轮半径，Fa为车辆空气阻力，G为车辆重量；
车轮滑移率计算函数：s＝v-rwi/v；
其中s为车轮滑移系数，v车速，r为车辆主动轮半径，wi为车轮转速；
车速计算函数：
轮胎纵向力计算函数为：
其中为车速估计值，α车辆运行加速度，μ为修正值，为车轮滑移率， Ti车轮力矩，θi车轮与路面摩擦系数，和为车轮转速，f和g为函数符号， i＝fl,fr,rl,rr,fl,fr,rl,rr分别为车辆左前轮、右前轮、左后轮和右后轮，Fx,i为轮胎纵向力，Jw车轮转动惯量，R车轮半径，K车轮常数，Fz,i轮胎垂直方向上的压力。
进一步的，所述的第三步中通讯网络为互联网、物联网、3G/4G通讯网络及RFID射频通讯网络中的任意一种或几种共用。
进一步的，所述的第四步中，路面类型包括沥青路面、混凝土路面、夯实黄土路面、流动沙土路面几个类型。
进一步的，所述的第四步中，检测数据处理装置进行数据处理评估控制频率与车速相反，且当车辆行车电脑电路通电运行后检测数据处理装置即进行数据处理评估控制作业，其中车速大于80公里/小时，检测数据处理装置30—120 秒进行一次数据处理评估控制，车速为60—80公里/小时，检测数据处理装置 1—3分钟进行一次数据处理评估控制；车速为40—公里/小时，检测数据处理装置1—5分钟进行一次数据处理评估控制；车速为20—40公里/小时，检测数据处理装置1—8分钟进行一次数据处理评估控制；车速为10—20公里/小时，检测数据处理装置1—10分钟进行一次数据处理评估控制；车速为0—10 公里/小时，检测数据处理装置1—12分钟进行一次数据处理评估控制，且行驶路况检测装置持续运行，并通过中断子程序与检测数据处理装置的主控程序和车辆行车电脑电路主控程序链接。
本发明一方面控制作业简单易行，数据检测效果和精度高，数据处理能力强，一方面可有效的在车辆运行过程的全程中，对车辆自身运行状态和路面实际状态进行采集并运算，可高效便捷的获得车辆运行当前时的路面状态参数信息，另一方面可将计算的到的路面状态参数信息反馈到自动驾驶车辆的控制系统中，对车辆运行车速等参数进行指导调整，从而极大的提高车辆自主运行的安全性和可靠性。
附图说明
图1为本发明控制方法流程示意图；
图2为检测数据处理装置结构示意图；
图3为车辆自身定位硬件设备布局示意图。
具体实施方式
如图1、2和3所示，一种无人自动驾驶汽车自主运行控制方法，包括以下步骤：
第一步，构建车辆自主运行检测硬件设备，首先根据使用需要，在车辆外表面设行驶路况检测装置，然后在车辆行车电脑电路内设设无线数据通讯装置、检测数据处理装置及GNSS卫星导航装置，然后由检测数据处理装置分别无线数据通讯装置、GNSS卫星导航装置、车辆行车电脑电路和行驶路况检测装置电气连接，其中行驶路况检测装置至少两个，环绕车辆轴线均布在车辆车头、车尾及两侧位置；
第二步，构建运行控制函数，完成第一步后，在检测数据处理装置中录入路面运动阻力计算函数、车轮滑移率计算函数、轮胎纵向力计算函数、车速计算函数备用，然后在检测数据处理装置中录入车辆身份识别信息；
第三步，构建控制网，首先构建至少一个基于云处理基础的数据处理服务器，然后由基于云处理基础的数据处理服务器通过通讯网络与第一步中的构建在车内的无线数据通讯装置间建立数据连接，构成统一的数据通讯服务网，然后由基于云处理基础的数据处理服务器向无线数据通讯装置分别通讯识别信息，并保存在这车辆的检测数据处理装置内，然后通过无线数据通讯装置读取检测数据处理装置内的路面运动阻力计算函数、车轮滑移率计算函数、轮胎纵向力计算函数、车速计算函数和车辆身份识别信息并保存在基于云处理基础的数据处理服务器内备用；
第四步，自主运行，在完成第三步作业后，首先通过车辆行车电脑电路驱动车辆进行自主运行，在自主运行时，首先一方面通过行驶路况检测装置对路面类型进行检测，路面与车辆底盘间距、路面起伏度和坡度进行检测，并将检测的数据反馈到检测数据处理装置中，另一方面对车辆运行时的外部环境温度、湿度、风向、风速检测、路面障碍物信息检测，同时对车辆的当前运行车速、车辆当前位置进行定位、发动机转速、胎压数据及车辆载重数据进行检测，然后将检测到的数据汇总到车辆的检测数据处理装置内，一方面通过检测数据处理装置内第二步录入的运行控制函数对车辆运行状态进行初步检测评估，另一方面将检测数据和检测数据处理装置初步检测评估数据发送到到基于云处理基础的数据处理服务器中，由基于云处理基础的数据处理服务器辅助进行数据检测评估，并将最终评估结果保存到基于云处理基础的数据处理服务器内，然后发送到检测数据处理装置内并对检测数据处理装置内的初步检测评估数据进行替换，得到最终检测评估数据，最后根据最终检测评估数据对车辆运行状态进行控制调整，实现车辆自主运行控制的目的。
同时在通过行驶路况检测装置进行路面类型进行检测，路面与车辆底盘间距、路面起伏度和坡度进行检测作业时，首先一方面检测车辆底盘与路面间间距，判断当前路面车辆通过性，另一方面根据路面类型、起伏情况、路面环境温度、湿度数据或缺该路面理论摩擦系统值，然后再将车辆的车速数据、胎压数据、发动机转速数据及车辆载重数据代入到第二步中构建的各评估计算函数中，对车辆与地面间通过性和摩擦系统值进行进一步校核计算，对车辆当前运行状态与路面结构间的运行数据进行评估计算，最终获得当前的车辆运行地面状态评估数据。
其中所述的第一步中，行驶路况检测装置包括视频信息采集装置、测距装置、测速装置、温度采集装置、湿度采集装置、风速风向采集装置，其中所述的视频信息采集装置包括CCD视频监控摄像头，3D扫描摄像头，所述的测距装置为毫米波测距雷达和激光测距雷达；无线数据通讯装置为基于WIFI无线通讯系统、Zigbee无线通讯系统、DSRC无线通讯系统级及RFID射频通讯系统中的任意一种或几种共同使用；检测数据处理装置设数据处理模块、码模块、身份识别模块及串口通讯模块，所述的数据处理模块分别与译码编码模块、身份识别模块及串口通讯模块电气连接，其中数据处理模块为基于DSP、FPGA 芯片为基础的控制电路。
于此同时，所述的车辆身份识别信息包括车辆发动机号、车架号、行车证号、车牌照及车主身份证号中的任意一种或几种。
且所述的第二步中：
路面运动阻力计算函数为：f＝(Tη1r-Fa)/G；
其中f为阻力系统，η1为车辆发动机传动系统效率、r车辆主动轮半径，Fa为车辆空气阻力，G为车辆重量；
车轮滑移率计算函数：s＝v-rwi/v；
其中s为车轮滑移系数，v车速，r为车辆主动轮半径，wi为车轮转速；
车速计算函数：
轮胎纵向力计算函数为：
其中为车速估计值，α车辆运行加速度，μ为修正值，为车轮滑移率， Ti车轮力矩，θi车轮与路面摩擦系数，和为车轮转速，f和g为函数符号， i＝fl,fr,rl,rr,fl,fr,rl,rr分别为车辆左前轮、右前轮、左后轮和右后轮，Fx,i为轮胎纵向力，Jw车轮转动惯量，R车轮半径，K车轮常数，Fz,i轮胎垂直方向上的压力。
此外，所述的第三步中通讯网络为互联网、物联网、3G/4G通讯网络及 RFID射频通讯网络中的任意一种或几种共用；所述的第四步中，路面类型包括沥青路面、混凝土路面、夯实黄土路面、流动沙土路面几个类型。
除此之外，所述的第四步中，检测数据处理装置进行数据处理评估控制频率与车速相反，且当车辆行车电脑电路通电运行后检测数据处理装置即进行数据处理评估控制作业，其中车速大于80公里/小时，检测数据处理装置30—120 秒进行一次数据处理评估控制，车速为60—80公里/小时，检测数据处理装置 1—3分钟进行一次数据处理评估控制；车速为40—公里/小时，检测数据处理装置1—5分钟进行一次数据处理评估控制；车速为20—40公里/小时，检测数据处理装置1—8分钟进行一次数据处理评估控制；车速为10—20公里/小时，检测数据处理装置1—10分钟进行一次数据处理评估控制；车速为0—10 公里/小时，检测数据处理装置1—12分钟进行一次数据处理评估控制，且行驶路况检测装置持续运行，并通过中断子程序与检测数据处理装置的主控程序和车辆行车电脑电路主控程序链接。
本发明一方面控制作业简单易行，数据检测效果和精度高，数据处理能力强，一方面可有效的在车辆运行过程的全程中，对车辆自身运行状态和路面实际状态进行采集并运算，可高效便捷的获得车辆运行当前时的路面状态参数信息，另一方面可将计算的到的路面状态参数信息反馈到自动驾驶车辆的控制系统中，对车辆运行车速等参数进行指导调整，从而极大的提高车辆自主运行的安全性和可靠性。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (9)
1.一种自动驾驶汽车自主运行控制方法，其特征在于：所述的自动驾驶汽车自主运行控制方法包括以下步骤：
第一步，构建车辆自主运行检测硬件设备，首先根据使用需要，在车辆外表面设行驶路况检测装置，然后在车辆行车电脑电路内设设无线数据通讯装置、检测数据处理装置及GNSS卫星导航装置，然后由检测数据处理装置分别无线数据通讯装置、GNSS卫星导航装置、车辆行车电脑电路和行驶路况检测装置电气连接，其中行驶路况检测装置至少两个，环绕车辆轴线均布在车辆车头、车尾及两侧位置；
第二步，构建运行控制函数，完成第一步后，在检测数据处理装置中录入路面运动阻力计算函数、车轮滑移率计算函数、轮胎纵向力计算函数、车速计算函数备用，然后在检测数据处理装置中录入车辆身份识别信息；
第三步，构建控制网，首先构建至少一个基于云处理基础的数据处理服务器，然后由基于云处理基础的数据处理服务器通过通讯网络与第一步中的构建在车内的无线数据通讯装置间建立数据连接，构成统一的数据通讯服务网，然后由基于云处理基础的数据处理服务器向无线数据通讯装置分别通讯识别信息，并保存在这车辆的检测数据处理装置内，然后通过无线数据通讯装置读取检测数据处理装置内的路面运动阻力计算函数、车轮滑移率计算函数、轮胎纵向力计算函数、车速计算函数和车辆身份识别信息并保存在基于云处理基础的数据处理服务器内备用；
第四步，自主运行，在完成第三步作业后，首先通过车辆行车电脑电路驱动车辆进行自主运行，在自主运行时，首先一方面通过行驶路况检测装置对路面类型进行检测，路面与车辆底盘间距、路面起伏度和坡度进行检测，并将检测的数据反馈到检测数据处理装置中，另一方面对车辆运行时的外部环境温度、湿度、风向、风速检测、路面障碍物信息检测，同时对车辆的当前运行车速、车辆当前位置进行定位、发动机转速、胎压数据及车辆载重数据进行检测，然后将检测到的数据汇总到车辆的检测数据处理装置内，一方面通过检测数据处理装置内第二步录入的运行控制函数对车辆运行状态进行初步检测评估，另一方面将检测数据和检测数据处理装置初步检测评估数据发送到到基于云处理基础的数据处理服务器中，由基于云处理基础的数据处理服务器辅助进行数据检测评估，并将最终评估结果保存到基于云处理基础的数据处理服务器内，然后发送到检测数据处理装置内并对检测数据处理装置内的初步检测评估数据进行替换，得到最终检测评估数据，最后根据最终检测评估数据对车辆运行状态进行控制调整，实现车辆自主运行控制的目的。
2.根据权利要求1述的一种自动驾驶汽车自主运行控制方法，其特征在于：所述的第一步中，行驶路况检测装置包括视频信息采集装置、测距装置、测速装置、温度采集装置、湿度采集装置、风速风向采集装置，其中所述的视频信息采集装置包括CCD视频监控摄像头，3D扫描摄像头，所述的测距装置为毫米波测距雷达和激光测距雷达。
3.根据权利要求1述的一种自动驾驶汽车自主运行控制方法，其特征在于：所述的第一步中，无线数据通讯装置为基于WIFI无线通讯系统、Zigbee无线通讯系统、DSRC无线通讯系统级及RFID射频通讯系统中的任意一种或几种共同使用。
4.根据权利要求1述的一种自动驾驶汽车自主运行控制方法，其特征在于：所述的第一步中，检测数据处理装置设数据处理模块、码模块、身份识别模块及串口通讯模块，所述的数据处理模块分别与译码编码模块、身份识别模块及串口通讯模块电气连接，其中数据处理模块为基于DSP、FPGA芯片为基础的控制电路。
5.根据权利要求1述的一种自动驾驶汽车自主运行控制方法，其特征在于：所述的车辆身份识别信息包括车辆发动机号、车架号、行车证号、车牌照及车主身份证号中的任意一种或几种。
6.根据权利要求1述的一种自动驾驶汽车自主运行控制方法，其特征在于：所述的第二步中：
路面运动阻力计算函数为：f＝(Tη1r-Fa)/G；
其中f为阻力系统，η1为车辆发动机传动系统效率、r车辆主动轮半径，Fa为车辆空气阻力，G为车辆重量；
车轮滑移率计算函数：s＝v-rwi/v；
其中s为车轮滑移系数，v车速，r为车辆主动轮半径，wi为车轮转速；
车速计算函数：
轮胎纵向力计算函数为：
其中为车速估计值，α车辆运行加速度，μ为修正值，为车轮滑移率，Ti车轮力矩，θi车轮与路面摩擦系数，和为车轮转速，f和g为函数符号，i＝fl,fr,rl,rr,fl,fr,rl,rr分别为车辆左前轮、右前轮、左后轮和右后轮，Fx,i为轮胎纵向力，Jw车轮转动惯量，R车轮半径，K车轮常数，Fz,i轮胎垂直方向上的压力。
7.根据权利要求1述的一种自动驾驶汽车自主运行控制方法，其特征在于：所述的第三步中通讯网络为互联网、物联网、3G/4G通讯网络及RFID射频通讯网络中的任意一种或几种共用。
8.根据权利要求1述的一种自动驾驶汽车自主运行控制方法，其特征在于：所述的第四步中，路面类型包括沥青路面、混凝土路面、夯实黄土路面、流动沙土路面几个类型。
9.根据权利要求1述的一种自动驾驶汽车自主运行控制方法，其特征在于：所述的第四步中，检测数据处理装置进行数据处理评估控制频率与车速相反，且当车辆行车电脑电路通电运行后检测数据处理装置即进行数据处理评估控制作业，其中车速大于80公里/小时，检测数据处理装置30—120秒进行一次数据处理评估控制，车速为60—80公里/小时，检测数据处理装置1—3分钟进行一次数据处理评估控制；车速为40—公里/小时，检测数据处理装置1—5分钟进行一次数据处理评估控制；车速为20—40公里/小时，检测数据处理装置1—8分钟进行一次数据处理评估控制；车速为10—20公里/小时，检测数据处理装置1—10分钟进行一次数据处理评估控制；车速为0—10公里/小时，检测数据处理装置1—12分钟进行一次数据处理评估控制，且行驶路况检测装置持续运行，并通过中断子程序与检测数据处理装置的主控程序和车辆行车电脑电路主控程序链接。
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