CN109131331A - 车辆子系统控制方法及车辆 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能车辆技术领域,提供一种车辆子系统控制方法及车辆,所述车辆子系统控制方法包括:获取关于车辆在第一时间内操作的车辆工作参数;基于所述车辆工作参数来确定驾驶员意图;根据所述驾驶员意图从多个预设定的车辆驾驶模式中选择第一车辆驾驶模式;输出所述第一车辆驾驶模式以设置在车辆底盘中的至少一个子系统的操作状态。由此,一方面消除了对现有技术中采用硬件选择开关的依赖而实现了自动切换车辆驾驶模式;另一方面,在切换车辆驾驶模式的过程中考虑到了车辆实际驾驶所产生的车辆工作参数,使得自动切换的驾驶模式更加贴合于车辆的实际操作状态,从而优化了车辆驾驶员的驾驶体验。
Description
技术领域
本发明涉及智能车辆技术领域,特别涉及一种车辆子系统控制方法。
背景技术
车辆通常配有开关,以允许司机选择首选驾驶模式,例如标准、经济、运动等。在许多情况下,司机选择特定的驾驶模式设置,但他/她的实际驾驶与他所选择的驾驶模式不一定关联,此时驾驶员会觉得车辆并没有对他/她的驾驶需求作出适当的响应。
目前,许多车辆配备有驾驶员选择器开关,以允许驾驶员在几个预先确定的驾驶模式(即标准,运动等)之间进行选择。随着可控系统的数量增加,驾驶员将面临越来越多的选择,以选择哪些配置模式来优化底盘子系统为实际驾驶行为的设置。这种驾驶员选择开关模式没有实现使用智能底盘系统进行车辆行驶、处理和安全主动的全部好处,因为执行不同的起作用的底盘子系统将取决于驾驶员的选择而不是车辆的实际驾驶状态。
有鉴于此,一种符合车辆实际驾驶状态的实际驾驶模式是目前业界的热门研究方向。
发明内容
有鉴于此,本发明旨在提出一种车辆子系统控制方法,用以解决现有技术中对车辆子系统的控制依赖于驾驶员对硬件选择开关的操作来切换驾驶模式,且所选择的驾驶模式还可能与车辆实际驾驶状态不关联而导致驾驶体验差的技术问题。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种车辆子系统控制方法,包括:获取关于车辆在第一时间内操作的车辆工作参数;基于所述车辆工作参数来确定驾驶员意图;根据所述驾驶员意图从多个预设定的车辆驾驶模式中选择第一车辆驾驶模式;输出所述第一车辆驾驶模式以设置在车辆底盘中的至少一个子系统的操作状态。
进一步的,在所述输出所选择的所述第一车辆驾驶模式以设置在车辆底盘中的至少一个活动子系统的操作状态之后还包括:在所述第一车辆驾驶模式作用的第二时间内,检测所述车辆在高动态驾驶行为和低动态驾驶行为之间的驾驶行为转变;根据所述第一车辆驾驶模式和所述驾驶行为转变来从多个预设定的车辆驾驶模式中来重新选择第二车辆驾驶模式;输出所述第二车辆驾驶模式以重新设置在所述车辆底盘中的至少一个子系统的操作状态。
进一步的,所述基于所述车辆工作参数来确定驾驶员意图包括:根据所述车辆工作参数从预设定的多级驾驶表面介质利用率中来识别出相应级别的第一驾驶表面介质利用率,其中所述驾驶表面介质利用率指示车辆能够安全操作的与所述车辆工作参数相关的参数的范围;根据所述第一驾驶表面介质利用率来确定所述驾驶员意图。
进一步的,每一所述驾驶表面介质利用率分别对应于唯一的参数阈值区间,所述根据所述车辆工作参数从预设定的多级驾驶表面介质利用率中来识别出相应级别的第一驾驶表面介质利用率包括:根据所述车辆工作参数与所述多级驾驶表面介质利用率所对应的多个参数阈值区间来确定所述第一驾驶表面介质利用率。
进一步的,所述车辆工作参数包含选自以下中的一者或多者:车辆速度、横摆角速度、横向加速度、纵向加速度、轮胎速度、方向盘转角、主缸压力。
进一步的,所述根据所述车辆驾驶状况来确定所述驾驶员意图包括:根据所述车辆工作参数和所确定的所述第一驾驶表面介质利用率来计算驾驶员对所述车辆操作的实时车辆动态操作范围和平均车辆动态操作范围;基于所述实时车辆动态操作范围和所述平均车辆动态操作范围来确定所述驾驶员意图。
进一步的,所述基于所述车辆工作参数来确定驾驶员意图包括:基于所述车辆工作参数来识别驾驶员在所述第一时间内操作车辆的节气门开启速率和制动增压速率;根据所述节气门开启速率和制动增压速率来确定所述驾驶员意图。
进一步的,所述多个预设定的车辆驾驶模式包含选自以下中的一者或多者:运动模式、标准模式、经济模式。
相对于现有技术,本发明所述的车辆子系统控制方法具有以下优势:
本发明所述的车辆子系统控制方法,通过对车辆在一定时间内运行所产生的车辆工作参数的评估来确定驾驶员意图,然后根据该所确定的驾驶员意图来自动选择符合当前工作驾驶状态需求的实际车辆驾驶模式。由此,一方面消除了对现有技术中采用硬件选择开关的依赖而实现了自动切换车辆驾驶模式;另一方面,在切换车辆驾驶模式的过程中考虑到了车辆实际驾驶所产生的车辆工作参数,使得自动切换的驾驶模式更加贴合于车辆的实际操作状态,从而优化了车辆驾驶员的驾驶体验。
本发明的另一目的在于提出一种车辆,用以解决现有技术中的车辆对车辆子系统的控制依赖于驾驶员对硬件选择开关的操作来切换驾驶模式,且所选择的驾驶模式还可能与车辆实际驾驶状态不关联而导致驾驶体验差的技术问题。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种车辆,包括:控制器,用于执行上述的车辆子系统控制方法;以及设置在车辆底盘中的子系统,所述子系统包含选自以下中的一者或多者:悬架子系统、转向子系统、制动子系统、全轮驱动子系统、动力总成子系统。
所述车辆与上述车辆子系统控制方法相对于现有技术所具有的优势相同,在此不再赘述。
本发明的又一目的在于提出一种机器可读存储介质,用以解决现有技术中缺乏一种机器可读存储介质,使得目前对车辆子系统的控制依赖于驾驶员对硬件选择开关的操作来切换驾驶模式,且所选择的驾驶模式还可能与车辆实际驾驶状态不关联而导致驾驶体验差的技术问题。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种机器可读存储介质,所述机器可读存储介质上存储有指令,所述指令用于使得机器执行上述的车辆子系统控制方法。
所述机器可读存储介质与上述车辆子系统控制方法相对于现有技术所具有的优势相同,在此不再赘述。
本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1为本发明一实施例的车辆的原理架构示意图;
图2为本发明一实施例的分级驾驶表面的表面MU的流程示意图;
图3为本发明一实施例的确定驾驶员意图的原理示意图;
图3A为本发明一实施例的基于驾驶表面的表面MU来确定实时车辆动态和平均车辆动态操作范围的流程示意图;
图3B为本发明一实施例的基于平均动态操作范围和实时动态操作范围来确定驾驶员意图的流程示意图;
图4为本发明实施例的控制驾驶模式从初始驾驶模式转变为最终驾驶模式的原理示意图;
图4A为根据本发明实施例的确定车辆驾驶模式分类的原理流程示意图;
图4B为根据本发明实施例的基于驾驶员意图索引和驾驶模式等级来确定初始车辆驾驶模式的流程示意图;
图4C为根据本发明实施例的用于检测从高动态驾驶行为到低动态驾驶行为的转变的流程示意图;
图4D为根据本发明实施例的用于检测从低动态驾驶行为到高动态驾驶行为的转变;
图4E为根据本发明实施例的用于确定车辆最终驾驶模式的流程示意图;
图5为根据本发明实施例的动态转变及设置子系统的原理示意图。
附图标记说明:
10 车辆工作参数采集器 20 控制器
30 车辆子系统
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。
另外,在本发明的实施方式中所提到的表面MU(Medium Utilization),其所指代的是驾驶表面介质利用率,关于表面MU更具体的解释可以是:基于表面MU可以确定一定驾驶表面在正常状态下关于车辆工作参数的范围,换而言之,驾驶表面介质利用率指示车辆能够安全操作的与所述车辆工作参数相关的参数的范围。举例而言,该表面MU可以是指代关于纵向加速度ax和横向加速度ay的有限范围,车辆可以在该加速度范围内安全操作,例如在以纵向和横向加速度为正交轴的图中(未示出),该安全操作的范围呈几何图形(例如一般为椭圆形),而车辆工作参数与表面MU的对照可以是反映出驾驶者多大程度地使用了该安全区域。
下面将参考附图并结合实施方式来详细说明本发明。
参见图1示出的是本发明一实施例的车辆的原理架构示意图,本发明实施例所公开的车辆包含车辆工作参数采集器10、控制器20、CAN总线和在车辆底盘中的多个车辆子系统30。更具体地,如图1所示,车辆工作参数采集器10可以与CAN总线系统交互以采集车辆在工作操作过程中所产生的各种车辆工作参数,该工作参数例如可以是横摆角速度、纵向加速度、轮胎速度、车辆速度、SWA(方向盘转角,Steering Wheel Angel)、MCP(MasterCylinder Pressure,主缸压力)等等;之后,车辆工作参数采集器10可以与控制器20交互以将这些车辆工作参数作为输入信号输入至控制器20,使得控制器20可以从这些车辆工作参数中选择一段时间(第一时间)的车辆工作参数来识别驾驶员意图,然后基于所识别出的驾驶员意图来确定出符合所选择的车辆工作参数的车辆驾驶模式,例如从经济模式、标准模式、运动模式这三个车辆驾驶模式中确定出对应于所选择的车辆工作参数的驾驶模式;然后,控制器20通过与CAN总线系统的交互来将所确定的车辆驾驶模式传递至在底盘中的车辆子系统30以完成对其的模式状态的设置,其中车辆子系统30可以包含如图1所示的悬架子系统、转向子系统、刹车子系统和动力总成子系统;更具体地,控制器20通过与CAN总线系统所交互的驾驶模式来设置上述多个子系统中的一者或多者的模式状态,将相应子系统设置为运动、标准或经济模式,由此实现了根据车辆工作参数来设置符合车辆工作状态的车辆驾驶模式。
可以理解的是,上文实施例的描述为本发明的一种优选实施例,其公开旨在便于公众更易于理解本发明的技术思想,而不应作为对本发明实施例范围的限制。在图1中还示出了关于控制器20来识别驾驶员意图的一种可选及优选的实施方式,也就是通过对表面MU分级(例如高级、中级和低级)来实现对驾驶员意图的识别(关于分级表面MU的更具体的细节,将在下文中以示例的方式进行说明),由此基于车辆驾驶参数连同所识别的表面MU级别来识别出驾驶员意图,能够更加精准地识别出的驾驶员意图。
参见图2示出的是本发明一实施例的分级驾驶表面介质利用率的流程示意图,具体包括:
步骤202:设置表面=高MU,并设置asmcx=ax_Hi和asmcy=ay_Hi,计算
Err=max|ax|-|awi|,i=1…4;
步骤204:判断ABS、TCS或ESC等是否活跃,以及判断是否存在
Thrax_mid_neg<ax<Thrax_mid_pos或者判断是否存在|ay|<Thrax_mid_pos,并判断是否存在Err<Err_th_mid?
若步骤204中的判断的结果为否,则当前驾驶表面符合高MU则可以跳转至204重新执行该判断操作以进行循环;若步骤204中的判断的结果为是,则跳转至步骤206或步骤212以执行中表面MU或低表面MU的判定操作。
步骤206:设置表面=中MU,并设置asmcx=ax_mid和asmcy=ay_mid;
步骤208:判断是否存在Thrax_hi_neg<ax<Thrax_hi_pos或者判断|ay|<Thrax_hi_pos,并判断是否存在Err>Err_th_hi?
若步骤208的判断结果为是,则确定当前表面符合中MU其可以经过一段时间之后再重新执行表面MU的判断步骤,可以是重新跳转至步骤208,也可以是如图所示的跳转至步骤202以从高MU开始重新判断;若步骤208的判断结果为否,则继续进行低表面MU的判定操作,即跳转至步骤220。
步骤212:判断是否存在Thrax_Low_neg<ax<Thrax_low_pos或者判断|ay|<Thrax_low_pos,并判断是否存在Err>Err_th_low?
步骤214:设置表面=低MU,并设置asmcx=ax_mid和asmcy=ay_mid
步骤216:判断是否存在有Thrax_hi_neg<ax<Thrax_hi_pos或者判断是否存在有|ay|<Thrax_hi_pos,并判断Err>Err_th_hi?
步骤218:经过一段时间;
步骤220:判断是否存在Thrax_mid_neg<ax<Thrax_mid_pos或者判断是否存在|ay|<Thrax_mid_pos,并判断是否存在Err>Err_th_mid?
步骤222:判断是否存在Thrax_hi_neg<ax<Thrax_hi_pos或者判断是否存在有|ay|<Thrax_hi_pos,并判断Err>Err_th_hi?
步骤224:经过一段时间;
步骤226:经过一段时间。
其中,图2中所涉及的多个表达式的含义可以解释为:
awi:车轮i的车轮加速度,i=1,4;
asmcx:车辆驾驶表面的最大纵向加速度;
asmcy:车辆驾驶表面的最大横向加速度;
ax_Hi:高Mu表面的最大纵向加速度,例如在驱动车辆和制动期间所有车轮为9m/s2,以及前轮驱动车辆为5m/s2;
ay_Hi:高Mu表面最大横向加速度阈值,例如9m/s2;
ax_mid:中MU表面上的最大纵向加速度,例如湿路,砂砾石,例如所有轮的5m/sec2驱动车辆和制动期间,前轮驱动车辆为2.5m/s2;
ay_mid:Mu表面上最大横向加速度阈值,例如5m/s2;
ax_mid:在低Mu表面上的最大纵向加速度,例如冰,例如所有车轮的1.5m/s2驱动车辆和制动期间,前轮驱动车辆0.75m/s2;
ay_low:介质Mu表面最大横向加速度阈值,例如1.5m/s2;
Thrax_hi_neg:在高Mu表面制动时的纵向加速度阈值;
Thrax_hi_pos:在高Mu表面加速时的纵向加速度阈值;
Thray_hi_pos:在高Mu表面加速时的横向加速度阈值;
Err_th_hi:高MU表面加速度偏差;
Thrax_mid_neg:在中Mu表面制动时的纵向加速度阈值;
Thrax_mid_pos:在中Mu表面加速时纵向加速度阈值;
Thray_mid_pos:在中Mu表面加速时的横向加速度阈值;
Err_th_mid:在中MU表面的加速度偏差;
Thrax_low_neg:在低Mu表面制动时的纵向加速度阈值;
Thrax_low_pos:在低Mu表面加速时的纵向加速度阈值;
ABS:刹车防抱死系统(Anti-lock Brake System);
TCS:牵引力控制系统(Traction Control System);
ESC:电子稳定控制(Electronic Stability Control);
ax:车辆纵向加速度;
ay:车辆横向加速度;
可以理解的是,表面MU是指示车辆能够安全操作的与车辆工作参数相关的参数的范围,所以表面MU可以是如上所阐述的直接就是指代车辆工作参数的预定范围(例如Thrax_mid_pos-Thrax_mid_neg),也可以是基于车辆工作参数的衍生参数的预定范围(例如Err_th_mid),在此应不限定且都属于本实施例的保护范围。更具体地,在本实施例中,每一级的驾驶表面介质利用率分别对应于唯一的参数阈值区间(例如Thrax_mid_pos至Thrax_mid_neg),由此将车辆加速度与多级MU表面所对应的多个参数阈值区间来确定符合驾驶表面的相应级别的表面MU。以及,该图2所示的实施例利用车辆加速度作为车辆工作参数来确定符合车辆驾驶表面的表面MU来进行说明仅仅用作示例,除了该车辆加速度之外的其他车辆工作参数,例如以车辆速度等作为车辆工作参数也应当是本发明实施例的范围,并且相应地表面MU的所对应的阈值区间的属性也可以相应改变。另外,作为一种补充的优选实施方式,可以使高清摄像头来结合上述实施例描述来完成对表面MU的检测的校准,例如通过高清摄像头来检测驾驶表面纹理(砂、泥表面)来校准表面MU。
需说明的是,一方面,步骤224和步骤226中的“一段时间”可以是已经发生过的时间(例如当前时间t-Δt一段时间),以及相应的该车辆工作参数(例如ax和ay)可以是直接就已经采集和存储好的车辆工作参数,由此可以根据以往车辆操作的车辆工作参数来指导确定当前车辆驾驶表面的表面MU;另一方面,步骤224和步骤226中的“一段时间”也可以是还相对于当前时间t而推后的一段时间(例如t+Δt),由此可以实时采集的车辆工作参数来指导更新当前车辆驾驶表面的表面MU;也可以是二个方面共同实施,且都属于本发明实施例的范围。
继续参照图3,其示出了控制器20用以确定驾驶员意图的两种不同的方式,更具体地,
第一种实施方式是:
步骤300,基于当前车辆驾驶表面的表面MU来确定驾驶员意图;
关于当前车辆驾驶表面的表面MU的确定可以参照关于图2所示实施例的描述,在此不加以赘述。关于通过表面MU来确定驾驶员意图的方式可以是通过以下步骤来实现的:第一步,计算实时车辆动态操作范围,例如可以是车辆速度的实时动态操作范围;第二步,计算平均车辆动态操作范围,例如可以是车辆速度的平均动态操作范围;第三步,根据实时车辆动态操作范围和平均车辆动态操作范围相对于所确定的表面MU来计算驾驶者意向索引(例如,可以用索引1表示动态意向、0表示一般意向,更具体的细节将在下文中展开);第四步,计算索引变化率,之后再根据索引变化率来确定驾驶员意图。
第二种实施方式还可以是:
步骤360,基于加速制动率来确定驾驶员意图。
更具体地,可以是根据所获取的车辆工作参数来计算驾驶员所输入的制动或加速的最大变化率,之后再根据该所确定的最大变化率来进一步确定驾驶员意图。
为了使得本发明实施例的实施更易于让公众所理解,现在结合图3A和图3B来对上述第一种用来确定驾驶员意图的实施方式进行展开说明。图3A示意性地示出了根据本发明实施例的基于驾驶表面的表面MU来确定实时车辆动态和平均车辆动态操作范围的流程图中的示例性过程,具体包括
步骤302:令Vdyn_av(0)=Vx(0)以及令
步骤304:计算
一方面,对实时车辆动态操作范围进行确定,具体包含以下步骤:
步骤306:判断是否存在Vdyn_av(t-ΔT)-Vdyn_av(t-2ΔT)<0?
当步骤306的判断结果为是时,则跳转至步骤308,当步骤306的判断结果为否时,则跳转至步骤310;由此,可以确定驾驶员对车辆的实时动态操作的趋势是加速还是减速。
步骤308:此时Vdyn_av(t)=Vdyn_range(t)+Kpth1(Vdyn_av(t-ΔT)-Vdyn_av(t));
步骤310:此时Vdyn_av(t)=Vdyn_range(t)+Kpth2(Vdyn_av(t-ΔT)-Vdyn_av(t));
另一方面,对平均车辆动态操作范围进行确定,具体包含以下步骤:
步骤312:令
步骤314:判断是否存在
当判断结果为是时,则跳转至步骤316,以及当判断结果为否时,则跳转至步骤318。由此,可以确定车辆平均动态操作的趋势是加速还是减速。
步骤316:此时
步骤318:此时
其中,所涉及到的各符号的含义可以解释为:
Vx:车辆纵向速度;
Vdyn_av(t):车辆实时动态速度;
车辆平均动态速度;
Vdyn_range(t):车辆实时动态速度范围;
车辆平均动态速度范围;
Wf:车辆动态计算的纵向加速度加权因子,例如0.9;
ΔT:时间间隔,例如10ms;
Kph1:当项Vdyn_av增加时使用滤波常数进行校准,例如当采样时间为10ms时滤波常数为0.989;
Kph2:当项Vdyn_av减少时使用滤波常数进行校准,例如当采样时间为10ms时滤波常数为0.995;
Kdh1:当项d(Vdyn_av)/dt增加时使用滤波常数进行校准,例如当采样时间为10ms时滤波常数为0.990;
Kdh2:当项d(Vdyn_av)/dt减少时使用滤波常数进行校准,例如当采样时间为10ms时滤波常数为0.994。
由此,能够根据车辆动态驾驶的不同的状况而使用不同的滤波常数进行校准,以提高所确定的平均动态速度范围和实时动态速度范围的精确度。
继续如图3B所示,其示出了控制器20基于平均动态操作范围(例如速度范围)和实时动态速度范围来确定诸如动态或一般驾驶意图的驾驶员意图的示例性过程,具体包括以下步骤:
步骤322:令
步骤324:判断是否存在Driv_State(t)≥ThrDS1??
若步骤324中的判断结果为是,则跳转至步骤326,当该判断的结果为否,则跳转至步骤328.
步骤326:此时Driv_Intent_Index(t)=1,其中1可以表示动态驾驶意图;
步骤328:判断是否存在Driv_State(t)<ThrDS2?
若步骤328的判断结果为是时,则跳转至步骤3291,当步骤328的判断结果为否时,则跳转至步骤3292。
步骤3291:此时Driv_Intent_Index(t)=Driv_Intent_Index(t-ΔT);
步骤3292:此时Driv_Intent_Index(t)=0,其中0表示一般驾驶意图。
在图3B中所涉及的符号的含义可以解释为:
Driv_State(t):车辆驾驶状态;
Kw:用以校准的任意因子,例如为0.5;
Knorp:对应于车辆实时动态速度的加权因子,例如当车辆实时动态速度分别为0.0、15、25和40km/h时,Knorp可以是6.0;
Knord:对应于车辆平均动态速度的加权因子,例如当车辆平均动态速度分别为0.0、15、25和40km/h时,Knord可以是8.0;
ThrDS1:进入动态驾驶意图的阈值,例如0.8;
ThrDS2:脱离动态驾驶意图的阈值,例如0.2。
所以,关于步骤328的判断和跳转的意义在于,当确定驾驶状态索引满足动态驾驶所指示的阈值区间(例如1)内时,则将车辆的驾驶模式保持为一段时间ΔT之前的驾驶模式不变,并在驾驶状态索引符合动态驾驶所指示的阈值区间(例如0)时,则将车辆的驾驶模式确定为一般驾驶模式。
现在继续对上述第二种用来确定驾驶员意图的实施方式(步骤360)进行展开说明,其更具体的过程可以是:
当Driv_Intent_Index(t)=1时,会存在否则以及当Driv_Intent_Index(t)=1时,会存在否则其中所涉及到的各符号的含义可以解释为:
表示节气门开启速率;
表示最大节气门开启速率;
表示制动增压速率;
表示最大制动增压速率;
(t)可以表示当前时刻;
(t-ΔT)可以表示ΔT之前的时刻;
ΔT在此可以是表示经过时间。
由此可以通过第二种实施方式可以实现基于加速制动率来确定驾驶员意图,关于第二实施方式的后续的基于驾驶员意图来确定驾驶模式可以参照上文相关实施例的描述而实现,故在此不加以赘述。
需说明的是,上文实施例所描述的所确定的车辆模式应当是作为第一车辆驾驶模式、也就是初始驾驶模式来实践的,车辆按照该车辆驾驶模式应是能够满足所采集的车辆工作参数所对应的表面MU下行驶的需要的。但是在车辆行驶的过程中,可能会经历不同的驾驶情况(例如不同的表面MU)的情况,这时就需要对车辆驾驶模式进行调整,也就是将第一车辆驾驶模式(初始驾驶模式)调整变换为第二车辆驾驶模式(最终驾驶模式)以响应驾驶者在不同驾驶情况下对车辆操作的变化。
有鉴于此,参见图4示出了本发明实施例的控制器20控制驾驶模式切换的控制方式的流程示意图,具体包括:
步骤400:基于驾驶员输入来确定车辆驾驶模式分类;
步骤420:基于驾驶员意向索引和驾驶模式分类来确定初始车辆驾驶模式;其中,车辆模式分类可以是指代经济、标准和运动多个不同的驾驶模式,此处关于车辆驾驶模式的分类仅为示例,可以理解的是:该车辆驾驶模式分类也可以是预先就在车辆处设置好的,(例如已经设置好运动、经济和标准模式所分别对应的数值)而不需要驾驶员自定义输入。
步骤440:检测从高动态驾驶行为到低动态驾驶行为的转换;
步骤460:检测从低动态驾驶行为到高动态驾驶行为的转换;
步骤480:评估最终驾驶模式。
由此,通过本发明实施例的实施,使得在初始车辆驾驶模式作用的一定时间内,检测驾驶者对车辆在高动态驾驶行为和低动态驾驶行为之间的驾驶行为转变来重新选择车辆驾驶模式,以执行维持初始车辆驾驶模式或更换初始驾驶模式为其他驾驶模式,以保障车辆的驾驶模式更加符合驾驶员操作车辆的动态驾驶过程,以及更具体的细节将在下文中结合附图进行展开说明。
参见图4A示出的是根据本发明实施例的用于确定车辆驾驶模式分类的示例性过程的流程示意图,具体包括:
步骤402:判断是否存在和(其中θrate_Sport和Prate_Sport分别指代运动模式下的最大节气门开启速率和最大制动增压速率;
当步骤402的判断结果为是时,则跳转至步骤404,以及当步骤402的判断结果为否时,则跳转至步骤406。
步骤404:令Veh_Mode_Class(驾驶模式分类)=Sport(运动模式)=3;
步骤406:判断是否存在和(其中θrate_Eco和Prate_Eco分别指代经济模式下的最大节气门开启速率和最大制动增压速率);
步骤408:此时设置Veh_Mode_Class=Eco(经济模式)=1;
步骤410:此时设置Veh_Mode_Class=Standard(标准模式)=2。
参见图4B示出的是根据本发明实施例的基于驾驶员意图索引和驾驶模式分类来确定初始车辆驾驶模式的流程示意图,具体包括:
步骤422:初始化设置Veh_Mode_Init(初始驾驶模式分类)=Standard=2;
步骤424:判断是否存在Driv_Intent_Index=1?
步骤426:确定Veh_Mode_Class=Sport=3;
步骤428:判断是否存在Veh_Mode_Class=Sport;
若步骤428的判断结果为是时,则跳转至步骤430,若步骤428的判断结果为否,则跳转至步骤432。
步骤430:确定Veh_Mode_Class=Sport=3;也就是变更令驾驶模式分类为运动驾驶模式。
步骤432:确定Veh_Mode_Init=Veh_Mode_Class;也就是将初始驾驶模式选择为当前的驾驶模式分类(标准模式)。
参见图4C是根据本发明实施例的用于检测从高动态驾驶行为到低动态驾驶行为的转变的流程示意图,具体包括:
步骤442:初始化Veh_Mode_Init=Standard=2;
步骤444:
令ΔVeh_Mode_Trans(t)=Veh_Mode_Init(t)-Veh_Mode_Init(t-ΔT);其中,ΔVeh_Mode_Trans(t)指代的是车辆的实时模式转变值,Veh_Mode_Init(t)指代的是车辆的初始模式值。
步骤446:判断是否存在ΔVeh_Mode_Trans(t)<0?
当步骤446的判断结果为是时,则跳转至步骤448,当步骤446的判断结果为否时,则跳转至步骤450。
步骤448:令Veh_Mode_Trans(t)=Veh_Mode_Init(t-ΔT);
步骤450:令Veh_Mode_Trans(t)=Veh_Mode_Trans(t-ΔT),也就是将t-Δt时刻的模式转换确定为t时刻的模式转变值。
步骤452:判断Veh_Mode_Trans(t)大于Veh_Mode_Init(t-ΔT)的持续时间是否超过一定时间(例如10秒);
当判断结果为是时,则跳转至步骤454,当判断结果为否时,则跳转至步骤456。
步骤454:设置Flag_Transition_Hi_Low=1,也就是从高动态驾驶行为转变为低动态驾驶行为;其中Flag_Transition_Hi_Low指代的高转低模式的标识位。更具体地,“High to Low”是指从高动态驾驶行为转变为低动态驾驶行为。驾驶行为的动态高低是以驾驶模式值大小来定义,运动模式值为3、标准模式值为2、经济模式值为1,因此运动模式为最高动态、其次为标准模式、而经济模式为最低动态。从高动态驾驶行为转变为低动态驾驶行为的范例如下:一方面,可以是从运动模式转变为标准模式或经济模式;另一方面,还可以是从标准模式转变为经济模式。
步骤456:设置Flag_Transition_Hi_Low=0(不转变);
参见图4D示出的是根据本发明实施例的用于检测从低动态驾驶行为到高动态驾驶行为的转变的流程示意图,具体包括:
步骤462:初始化Veh_Mode_Trans=Standard=2;
步骤464:
令ΔVeh_Mode_Trans(t)=Veh_Mode_Init(t)-Veh_Mode_Init(t-ΔT),其中ΔVeh_Mode_Trans(t)指代的是关于模式转变值的变化,也就是其可以指示从低动态转变为高动态和/或从高动态转变为低动态;
步骤466:判断是否存在ΔVeh_Mode_Trans(t)>0?
若步骤466的判断结果为是,则跳转至步骤468,若步骤466的判断结果为否,则跳转至步骤470。
步骤468:此时Veh_Mode_Trans(t)=Veh_Mode_Init(t-ΔT);也就是令ΔT之前的初始驾驶模式值为当前模式转变值。
步骤470:此时Veh_Mode_Trans(t)=Veh_Mode_Trans(t-ΔT);
步骤472:判断Veh_Mode_Trans(t)小于Veh_Mode_Init(t-ΔT)的持续时间是否会超过一定时间例如5秒?
步骤474:设置Flag_Transition_Low_Hi=1,也就是从低动态驾驶行为转变为高动态驾驶行为,其中Flag_Transition_Low_Hi指代的低转高模式的标识位。更具体地,“Lowto High”是指从低动态驾驶行为转变为高动态驾驶行为。驾驶行为的动态高低是以驾驶模式值大小来定义,运动模式值为3、标准模式值为2、经济模式值为1,因此运动模式为最高动态、其次为标准模式、而经济模式为最低动态。从低动态驾驶行为转变为高动态驾驶行为的范例如下:一方面从经济模式转变为标准模式或运动模式;另一方面,从标准模式转变为运动模式。
步骤476:设置Flag_Transition_Low_Hi=0(不转变)。
继续参见图4E是根据本发明实施例的用于确定车辆最终驾驶模式的流程示意图,具体包括:
步骤482:初始化Veh_Mode_Final(最终驾驶模式分类)=Standard=2;
步骤484:判断是否存在Flag_Transition_Hi_Low=1?
若步骤484的判断结果为是,则跳转至步骤486,若步骤484的判断结果为否,则跳转至步骤488;
步骤486:设置Veh_Mode_Final(t)(最终驾驶模式值)=Veh_Mode_Init(t)
步骤488:判断是否存在Flag_Transition_Low_Hi=1?
若步骤488的判断结果为是时,则跳转至步骤490,以及当步骤488的判断结果为否时,则跳转至步骤492。
步骤490:设置Veh_Mode_Final(t)=Veh_Mode_Init(t),也就是将初始模式值设置为最终模式值。
步骤492:设置Veh_Mode_Final(t)=Veh_Mode_Final(t-ΔT),也就是将ΔT之前的最终模式值设定为当前最终模式值。
最后,结合图5示出了根据本发明实施例的动态转变及设置子系统的原理示意图,也就是根据相应的最终模式值Veh_Mode_Final(t)的变化和不同而为子系统设置相应的运动、标准和经济模式。
由此根据本发明实施例的教导,公开了一种包括控制子系统的智能驾驶模式控制系统,该控制子系统将驾驶模式传达到不同的底盘和动力系子系统,以选择各种活动子系统(不同的模式调节)的设计目标优化底盘子系统针对实际驾驶行为的设置;基于本发明实施例,能够基于车辆的工作状态、驾驶表面以及驾驶员意图来确定驾驶员的最佳驾驶模式。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一个(可以是单片机,芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在一种实施例中,在该机器可读存储介质中存储有可供与车辆模式相关的控制器所执行的控制算法程序。
可以理解的是,基于该控制算法使得机器(例如处理器)可以对驾驶表面状况(例如表面MU)进行分级,并进一步可以基于驾驶员的实际驾驶操作状态来识别驾驶员的驾驶意图;并且在另一方面,该驾驶员的驾驶意图还可以是基于驾驶员实际驾驶操作时的节气门开启速率和制动增压速率识别的。之后,该控制算法可以基于驾驶员意图和驾驶模式分类来确定供车辆操作的初始车辆驾驶模式。
之后,在初始车辆驾驶模式的操作下,利用该控制算法检测驾驶员对车辆从高动态驾驶行为到低动态驾驶行为的转变,反之亦然;然后,该控制算法结合初始车辆驾驶模式和转换检测来计算出最终驾驶模式;再然后,该算法将该最终的驾驶模式传送到不同的底盘和动力系统子系统,以选择各种活动子系统(不同的驾驶模式)的设计目标来优化底盘子系统针对驾驶行为的设置。由此自动检测以提供与驾驶员意图一致的驾驶模式,并通过使用软件开关来代替硬件驱动模式开关,可以消除了模式切换硬件的使用。
例如参照图1所示,由控制器20生成用于将期望的驾驶模式传送到在车辆底盘中的车辆子系统30来设置其的车辆驾驶模式。更具体地,控制算法可以包含多个控制功能子程序;举例而言,该控制算法可以包含路面状态分级器控制程序以来确定路面状况和驾驶员意图识别控制程序,以及驾驶员意图识别控制程序可以从路面状态分级器控制程序接收表面MU分级信息,并从车辆工作参数采集器10接收车辆工作参数,由此确定驾驶员驾驶意图。该控制算法还可以包含驾驶模式控制程序,该驾驶模式控制程序可以接收来自驾驶员意图识别控制程序的驾驶员意图,并进一步确定车辆驾驶模式(初始车辆驾驶模式)。最后,包含在该控制算法中的驾驶模式分发程序通过与CAN总线系统的交互来将期望的车辆驾驶模式发送到车辆子系统30以对其驾驶模式进行设置。关于该控制算法,其还可以具有更多的功能子程序以实现上文其他实施例所阐述的相应功能,出于篇幅的考虑,故在此不加以赘述。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种车辆子系统控制方法,其特征在于,包括:
获取关于车辆在第一时间内操作的车辆工作参数;
基于所述车辆工作参数来确定驾驶员意图;
根据所述驾驶员意图从多个预设定的车辆驾驶模式中选择第一车辆驾驶模式;
输出所述第一车辆驾驶模式以设置在车辆底盘中的至少一个子系统的操作状态。
2.根据权利要求1所述的车辆子系统控制方法,其特征在于,在所述输出所选择的所述第一车辆驾驶模式以设置在车辆底盘中的至少一个活动子系统的操作状态之后还包括:
在所述第一车辆驾驶模式作用的第二时间内,检测所述车辆在高动态驾驶行为和低动态驾驶行为之间的驾驶行为转变;
根据所述第一车辆驾驶模式和所述驾驶行为转变来从多个预设定的车辆驾驶模式中来重新选择第二车辆驾驶模式;
输出所述第二车辆驾驶模式以重新设置在所述车辆底盘中的至少一个子系统的操作状态。
3.根据权利要求1所述的车辆子系统控制方法,其特征在于,所述基于所述车辆工作参数来确定驾驶员意图包括:
根据所述车辆工作参数从预设定的多级驾驶表面介质利用率中来识别出相应级别的第一驾驶表面介质利用率,其中所述驾驶表面介质利用率指示车辆能够安全操作的与所述车辆工作参数相关的参数的范围;
根据所述第一驾驶表面介质利用率来确定所述驾驶员意图。
4.根据权利要求3所述的车辆子系统控制方法,每一所述驾驶表面介质利用率分别对应于唯一的参数阈值区间,其特征在于,所述根据所述车辆工作参数从预设定的多级驾驶表面介质利用率中来识别出相应级别的第一驾驶表面介质利用率包括:
根据所述车辆工作参数与所述多级驾驶表面介质利用率所对应的多个参数阈值区间来确定所述第一驾驶表面介质利用率。
5.根据权利要求4所述的车辆子系统控制方法,其特征在于,所述车辆工作参数包含选自以下中的一者或多者:车辆速度、横摆角速度、横向加速度、纵向加速度、轮胎速度、方向盘转角、主缸压力。
6.根据权利要求3所述的车辆子系统控制方法,其特征在于,所述根据所述车辆驾驶状况来确定所述驾驶员意图包括:
根据所述车辆工作参数和所确定的所述第一驾驶表面介质利用率来计算驾驶员对所述车辆操作的实时车辆动态操作范围和平均车辆动态操作范围;
基于所述实时车辆动态操作范围和所述平均车辆动态操作范围来确定所述驾驶员意图。
7.根据权利要求1所述的车辆子系统控制方法,其特征在于,所述基于所述车辆工作参数来确定驾驶员意图包括:
基于所述车辆工作参数来识别驾驶员在所述第一时间内操作车辆的节气门开启速率和制动增压速率;
根据所述节气门开启速率和制动增压速率来确定所述驾驶员意图。
8.根据权利要求2所述的车辆子系统控制方法,其特征在于,所述多个预设定的车辆驾驶模式包含选自以下中的一者或多者:运动模式、标准模式、经济模式。
9.一种车辆,其特征在于,包括:
控制器,用于执行权利要求1-8中任意一项所述的车辆子系统控制方法;以及
设置在车辆底盘中的子系统,所述子系统包含选自以下中的一者或多者:悬架子系统、转向子系统、制动子系统、全轮驱动子系统、动力总成子系统。
10.一种机器可读存储介质,所述机器可读存储介质上存储有指令,所述指令用于使得机器执行权利要求1-8中任一项所述的车辆子系统控制方法。
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Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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