CN109000935B - 新能源汽车制动系统性能的判定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种新能源汽车制动系统性能的判定方法，包括：利用历史驾驶数据对驾驶员的历史驾驶行为进行安全性评估；利用车辆制动数据，计算制动状态中车辆的平均减速度和滑移率，并根据平均减速度和滑移率来评判车辆正常情况下的制动性能，所述正常情况定义为未出现制动事故的状态；检测车辆行驶数据的异常值，是否存在制动踏板深度有数据但并未有效制动，以及加速踏板深度和实际加速不相符的情况，以判断整车制动系统的控制性能；根据驾驶员驾驶行为的安全性评估结果、车辆正常情况下的制动性能以及整车制动系统的控制性能来对车辆当前的制动系统性能进行判定。本发明结合人为和机械因素，消除了主观评价或机械故障单方面因素引起的不准确判断。

Description

新能源汽车制动系统性能的判定方法
技术领域
本发明涉及新能源汽车及汽车安全检测技术领域，具体涉及一种新能源汽车制动系统性能的判定方法。
背景技术
近年来，中国新能源汽车产业发展迅速，产销量持续保持全球领先，此时安全问题便更不容忽视。而最近西安、武汉、长沙等地连续发生的新能源汽车失控事件更是把安全性提到了争议的风口，由技术人员判定的“驾驶员操作失误，车辆本身不存在问题”结果并不能使得大众信服。且业内外长期流传着新能源汽车的制动系统不灵敏的言论。因此，对新能源汽车的制动性能进行科学、客观的分析和判定是业界亟待解决的技术问题。
以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的发明构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日前已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种通过对驾驶行为数据和制动数据进行分析来判定制动性能的方法，以解决目前新能源汽车制动性能判定不够客观的问题，同时还可辅助进行交通事故责任判定。
本发明为达上述目的所提出的技术方案如下：
新能源汽车制动系统性能的判定方法，包括：
利用历史驾驶数据对驾驶员的历史驾驶行为进行安全性评估；
利用车辆制动数据，计算制动状态中车辆的平均减速度和滑移率，并根据平均减速度和滑移率来评判车辆正常情况下的制动性能，所述正常情况定义为未出现制动事故的状态；
检测车辆行驶数据的异常值，是否存在制动踏板深度有数据但并未有效制动，以及加速踏板深度和实际加速不相符的情况，以判断整车制动系统的控制性能；
根据驾驶员驾驶行为的平稳性和安全性的判定结果、车辆正常情况下的制动性能以及整车制动系统的控制性能来对车辆当前的制动系统性能进行判定。
本发明提供的上述技术方案，通过实时采集、积累驾驶员行为数据和车辆制动数据，并经后台分析处理得出结果。将人为因素和机械因素同时纳入车辆制动性能的考量当中，消除了因主观评断或机械故障等单方面原因引起的不准确的判断，从而更好地对车辆的制动系统进行检修维护，提高驾驶的安全性和舒适性，降低事故的发生率。
附图说明
图1是本发明具体实施例提供的新能源汽车制动系统性能的判定方法流程图；
图2是利用行车过程中的制动数据和驾驶行为数据辅助进行制动事故责任判定的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体的实施方式对本发明作进一步说明。
本发明的具体实施方式提供一种新能源汽车制动系统性能的判定方法，参考图1，包括：
利用历史驾驶数据对驾驶员的历史驾驶行为进行安全性评估；利用车辆制动数据，计算制动状态中车辆的平均减速度和滑移率，并根据平均减速度和滑移率来评判车辆正常情况下的制动性能，所述正常情况定义为未出现制动事故的状态；检测车辆行驶数据的异常值，是否存在制动踏板深度有数据但并未有效制动，以及加速踏板深度和实际加速不相符的情况，以判断整车制动系统的控制性能；根据驾驶员驾驶行为的安全性评估结果、车辆正常情况下的制动性能以及整车制动系统的控制性能来对车辆当前的制动系统性能进行判定。
本发明不仅依靠车辆制动数据进行制动性能的判断，还依据过去一段时间内的驾驶员操作数据，进行驾驶行为分析，进行更加全面和客观的判定，使得判定结果更具信服力。
驾驶员的历史驾驶数据(或称“操作数据”)包括速度传感器采集的车速数据、加速踏板的力传感器和位移传感器采集的车辆加速数据、制动踏板的力传感器和位移传感器采集的车辆制动数据以及车载摄像头采集的行驶路况信息。利用历史驾驶数据对驾驶员的历史驾驶行为进行安全性评估的指标包括超过规定时速的频率、紧急加速的频率以及紧急刹车的频率，其中，是否为紧急加速/紧急刹车可根据加速踏板/制动踏板是否在预定时间内被踩下预定深度值来判断。目的在于根据驾驶员是否在路况良好的情况下经常超速、急刹车、急加速等来判断其驾驶行为的安全性。
车辆制动数据分析包括速度传感器采集的车速数据、距离传感器采集的制动距离和轮速传感器采集的轮速数据，依据制动距离和制动减速度来评价车辆的制动效能，目前多使用平均减速度对制动减速度进行衡量。平均减速度(MFDD)由下式计算：
Figure BDA0001728725760000041
其中，定义u0为车辆制动过程的起始车速，式中ub＝0.8u0，ue＝0.1u0，se为车速从u0到ue的过程中车辆所行驶的路程，sb为车速从u0到ub的过程中车辆所行驶的路程。
依据滑移率评价制动过程中车辆的方向稳定性，滑移率
Figure BDA0001728725760000042
其中，v为车辆实时车速，vi为车辆实时轮速。根据平均减速度和滑移率来评判车辆正常情况下的制动性能。
观察并检测制动数据等数据的异常值，是否存在刹车深度有数据但并未有效制动的情况，或者，油门深度和实际加速不相符的情况，从而判断整车制动系统的控制性能。
最后，考虑驾驶行为对制动性能的影响，并综合前述得到的车辆在正常情况下的制动性能和制动系统的控制性能对车辆实际制动性能进行综合判定。
在本发明的判定方法实施过程中，所获取的车辆行驶过程中所记录的驾驶行为数据、制动数据、加速数据等等，在一段时间内的完整数据可用于辅助进行制动事故的责任判定。具体判定方法可如下：
1)对以上所采集的数据进行综合分析，保证数据的完整性，不允许有事故发生时间段的数据的缺失；
2)若存在刹车深度数据但制动无效，且无明显的油门深度，则责任方为车辆厂方；若有油门深度，加速正常，且无刹车深度数据，则责任方问驾驶员；若制动数据和加速数据相悖，则依据事故数据、驾驶员的历史行为识别结果和车辆的历史实际制动性能进行判定。
驾驶员行为的评价周期例如可为2周，车辆制动数据的分析为实时进行，即车辆制动性能的评估为实时进行，当性能出现异常时应及时返厂检测维修。
制动事故的责任判定流程如图2所示，在保证数据的完整性的前提下对数据(采集频率为5次/s)进行综合分析，若存在刹车深度数据但制动无效，且无明显的油门深度，则责任方为车辆厂方；若有油门深度，加速正常，且无刹车深度数据，则责任方为驾驶员；若制动数据和加速数据相悖，则依据事故数据、驾驶员的历史行为识别结果和车辆的历史实际制动性能三者进行综合判定。若数据有缺失，则不应仅通过油门深度判断这是由驾驶员失误操作引起的事故。应再结合驾驶员的历史行为识别结果和车辆的历史实际制动性能进行综合判断。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干等同替代或明显变型，而且性能或用途相同，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.新能源汽车制动系统性能的判定方法，包括：
利用历史驾驶数据对驾驶员的历史驾驶行为进行安全性评估；利用历史驾驶数据对驾驶员的历史驾驶行为进行安全性评估的指标包括超过规定时速的频率、紧急加速的频率以及紧急刹车的频率，其中，是否为紧急加速/紧急刹车可根据加速踏板/制动踏板是否在预定时间内被踩下预定深度值来判断；
利用车辆制动数据，计算制动状态中车辆的平均减速度和滑移率，并根据平均减速度和滑移率来评判车辆正常情况下的制动性能，所述正常情况定义为未出现制动事故的状态；
检测车辆行驶数据的异常值，是否存在制动踏板深度有数据但并未有效制动，以及加速踏板深度和实际加速不相符的情况，以判断整车制动系统的控制性能；
根据驾驶员驾驶行为的安全性评估结果、车辆正常情况下的制动性能以及整车制动系统的控制性能来对车辆当前的制动系统性能进行判定。
2.如权利要求1所述的判定方法，其特征在于：所述历史驾驶数据包括速度传感器采集的车速数据、加速踏板的力传感器和位移传感器采集的车辆加速数据、制动踏板的力传感器和位移传感器采集的车辆制动数据以及车载摄像头采集的行驶路况信息。
3.如权利要求1所述的判定方法，其特征在于：所述平均减速度通过以下公式计算
Figure FDA0002379934890000011
MFDD为平均减速度，定义u0为车辆制动过程的起始车速，式中ub＝0.8u0，ue＝0.1u0，se为车速从u0到ue的过程中车辆所行驶的路程，sb为车速从u0到ub的过程中车辆所行驶的路程。
4.如权利要求1所述的判定方法，其特征在于：滑移率
Figure FDA0002379934890000012
其中，v为车辆实时车速，vi为车辆实时轮速；所述滑移率用于评价制动过程中车辆的方向稳定性。
5.如权利要求4所述的判定方法，其特征在于：所述实时车速通过车辆的速度传感器采集。
6.如权利要求4所述的判定方法，其特征在于：所述实时轮速通过车辆的轮速传感器采集。
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