CN109407714A - 坡度主动识别及车速控制系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种坡度主动识别及车速控制系统及方法,包括车身电子稳定系统、动力管理系统、自动驾驶控制器、摄像头和毫米波雷达;车身电子稳定系统通过轮速传感器检测车辆车速,通过纵向加速度传感器检测纵向加速度,并将这两个信号反馈给自动驾驶控制器;摄像头和毫米波雷达用于检测前向障碍物信息并发送给自动驾驶控制器;自动驾驶控制器根据纵向加速度信息、车速信息以及当前动力管理系统提供的动力值,在计算坡度前主动介入车辆控制,并将计算出的坡度信息加入到车速控制前馈量里,计算出目标减速度或目标扭矩,分别发给车身电子稳定系统和动力管理系统,快速控制车速在目标值附近。本发明能够使车速波动小,舒适性及系统性能较高。
Description
技术领域
本发明属于电动汽车车速控制系统,具体涉及一种坡度主动识别及车速控制系统及方法。
背景技术
自动驾驶车速控制是基于摄像头、毫米波雷达等传感器获取的距离信息来闭环调节车速,适应各种交通状况。通常在坡道上现有的车速控制方法都是被动控制,即当车速变化后,识别出车速的变化值及变化率,进行制动或增加动力的方法来控制目标车速,没有考虑坡度工况的提前控制,存在响应延迟大及车速波动大的缺点。
因此,有必要开发一种能主动识别坡度及车速控制系统。
发明内容
本发明的目的是提供一种坡度主动识别及车速控制系统及方法,能主动识别坡度以及提前对车速进行预控,使车速波动小,舒适性及系统性能较高。
本发明所述的坡度主动识别及车速控制系统,包括车身电子稳定系统、动力管理系统、自动驾驶控制器、摄像头和毫米波雷达;
所述车身电子稳定系统通过轮速传感器检测车辆车速,通过纵向加速度传感器检测纵向加速度,并将这两个信号反馈给自动驾驶控制器;
所述摄像头和毫米波雷达用于检测前向障碍物信息并发送给自动驾驶控制器;
所述自动驾驶控制器根据纵向加速度信息、车速信息以及当前动力管理系统提供的动力值,在计算坡度前主动介入车辆控制,并将计算出的坡度信息加入到车速控制前馈量里,计算出目标减速度或目标扭矩,分别发给车身电子稳定系统和动力管理系统,快速控制车速在目标值附近。
本发明所述的一种坡度主动识别及车速控制方法,采用本发明所述的坡度主动识别及车速控制系统,该方法包括以下步骤:
步骤1、车身电子稳定系统通过轮速传感器检测车辆车速,通过纵向加速度传感器检测纵向加速度;通过摄像头和毫米波雷达采集前向障碍物信息,获取目标距离,根据目标距离计算出目标车速;自动驾驶控制器根据目标速度和当前车速来判断车辆是否需要进行加速控制或减速控制,若需要对车辆进行减速控制,则进入步骤2,若需要对车辆进行加速控制,则进入步骤3,若即不加速也不减速,则进入步骤4;
步骤2、自动驾驶控制器计算目标减速度,对目标减速度进行稳态处理并发送给车身电子稳定控制系统,持续Ams的稳态减速,主动控制车辆;
在稳态减速的同时计算第一有效坡度值,在发送稳态减速度持续Ams后,将目标减速度发送至车身电子稳定控制系统,车身电子稳定系统建立制动压力,控制刹车盘进行制动减速,并返回步骤1;
步骤3、自动驾驶控制器计算目标扭矩,对目标扭矩进行稳态处理并发送至动力管理系统,持续Ams稳态加速,主动控制车辆;
在稳态加速的同时计算第二有效坡度值及最终目标扭矩,在发送稳态扭矩持续Ams后,并将最终目标扭矩发送至动力管理系统,动力管理系统提供相应的扭矩,控制车辆进行加速,并返回步骤1;
步骤4、自动驾驶控制器直接计算坡度,自动驾驶控制器对车速进行控制,并返回步骤1。
进一步,所述步骤2中,所述目标减速度的计算方法为:
a=(Vt-Va)/t;
其中:a为目标减速度,Vt为目标车速,Va为当前车速,t为系统设定时间;
对目标减速度进行稳态处理的方法为:将计算出来的目标减速度锁存Ams。
进一步,所述步骤2中,所述第一有效坡度值的计算方法为:
在目标减速度锁存期间,以采样周期为Bms连续采集来自轮速传感器的车辆车速以及来自纵向加速度传感器的纵向加速度,以获得对应于每个采样点的车速信息和纵向加速度信息,并根据坡度Slope1的计算公式计算出每个采样点的坡度值,并对各采样点的坡度值进行加权求平均值,即得到第一有效坡度值;
坡度Slope1的计算公式为:Slope1=La+dT(Va);
其中,La为纵向加速度,Va为当前速度,dT为对速度微分。
进一步,所述步骤3中,
所述目标扭矩的计算方法为:T=(Vt-Va)/t*m;
其中:T为目标扭矩,Vt为目标车速,Va为当前车速,t为系统设定时间,m为车辆质量;
对目标扭矩进行稳态处理的方法为:将计算出来的目标扭矩T锁存Ams。
进一步,所述步骤3中,所述第二有效坡度值的计算方法为:
以采样周期为Bms连续采集来自轮速传感器的车辆车速以及来自纵向加速度传感器的纵向加速度,以获得对应于每个采样点的车速信息和纵向加速度信息,根据坡度Slope2的计算公式计算出每个采样点的坡度值,并对各采样点的坡度值进行加权求平均值,即得到第二有效坡度值;
坡度Slope2的计算公式为:Slope2=[La+dT(Va)]/g;
其中,La为纵向加速度,Va为当前速度,dT为对速度微分,g为重力加速度。
进一步,所述步骤3中,所述最终目标扭矩的计算方法为:To=T0+0.1(T-Tb);
其中,To为最终目标扭矩;T0为基础扭矩,根据第二有效坡度值直接标定设定;Tb为上一个计算周期的最终目标扭矩;T为目标扭矩。
进一步,所述目标车速的计算方法为:Vt=(S-Ss)/t+Vf;
其中:S为目标距离,Ss为安全保留距离,Vf为前车车速,t为系统设定时间;
进一步,所述Ams为200ms。
进一步,所述Bms为20ms。
本发明的有益效果:
(1)基于目前自动驾驶系统,能够快速精确计算出坡度,不增加成本;
(2)能够主动识别坡度以及提前对车速进行预控,使车速波动小,舒适性及系统性能较高。
附图说明
图1为本发明的原理框图;
图2为本发明的流程图;
其中:1、车身电子稳定系统,2、自动驾驶控制器,3、动力管理系统,4、摄像头,5、毫米波雷达,6、CAN总线。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
如图1所示的坡度主动识别及车速控制系统,包括车身电子稳定系统1、动力管理系统3、自动驾驶控制器2、摄像头4和毫米波雷达5。车身电子稳定系统1、动力管理系统3、摄像头4和毫米波雷达5分别通过CAN总线6与自动驾驶控制器2进行数据交互。其中:所述车身电子稳定系统1通过轮速传感器检测车辆车速,通过纵向加速度传感器检测纵向加速度,并将这两个信号反馈给自动驾驶控制器2。车身电子稳定系统1还用于接收减速度信号对车辆进行减速控制。所述摄像头4和毫米波雷达5用于检测前向障碍物信息并发送给自动驾驶控制器2。所述自动驾驶控制器2根据纵向加速度信息、车速信息以及当前动力管理系统3提供的动力值,在计算坡度前主动介入车辆控制,并将计算出的坡度信息加入到车速控制前馈量里,计算出目标减速度或目标扭矩,分别发给车身电子稳定系统1和动力管理系统3,快速控制车速在目标值附近。所述动力管理系统3用于接收扭矩信号,对车辆进行加速控制。
本发明中,所述摄像头4和毫米波雷达5布置与车辆正前方。
如图2所示,本发明所述的一种坡度主动识别及车速控制方法,采用本发明所述的坡度主动识别及车速控制系统,该方法包括以下步骤:
步骤1、车身电子稳定系统1通过轮速传感器检测车辆车速,通过纵向加速度传感器检测纵向加速度。通过摄像头4和毫米波雷达5采集前向障碍物信息,获取目标距离,根据目标距离计算出目标车速。自动驾驶控制器2根据目标速度和当前车速来判断车辆是否需要进行加速控制或减速控制,若需要对车辆进行减速控制,则进入步骤2,若需要对车辆进行加速控制,则进入步骤3,若即不加速也不减速,则进入步骤4。
所述目标车速的计算方法为:
Vt=(S-Ss)/t+Vf;
其中:S为目标距离,Ss为安全保留距离,Vf为前车车速,t为系统设定时间,主要与舒适度相关。
本实施例中,自动驾驶控制器根据目标车速是否大于实际车速来判断当前是否驾驶或减速控制。
步骤2、自动驾驶控制器2计算目标减速度,对目标减速度进行稳态处理并发送给车身电子稳定控制系统,持续Ams(比如:200ms)的稳态减速,主动控制车辆。在稳态减速的同时计算第一有效坡度值(作为后续循环的反馈量),在发送稳态减速度持续Ams后,将目标减速度发送至车身电子稳定控制系统,车身电子稳定系统1建立制动压力,控制刹车盘进行制动减速,下一步循环进入步骤1。
所述步骤2中,所述目标减速度的计算方法为:
a=(Vt-Va)/t;
其中:a为目标减速度,Vt为目标车速,Va为当前车速,t为系统设定时间;
对目标减速度进行稳态处理的方法为:将计算出来的目标减速度锁存Ams。
所述第一有效坡度值的计算方法为:
在目标减速度锁存期间,以采样周期为Bms(比如:20ms)连续采集来自轮速传感器的车辆车速以及来自纵向加速度传感器的纵向加速度,以获得对应于每个采样点的车速信息和纵向加速度信息,并根据坡度Slope1的计算公式计算出每个采样点的坡度值,并对各采样点(本实施例中,为10个采样点)的坡度值进行加权求平均值,即得到第一有效坡度值。每个采样点的权数根据实车标定而得。
所述坡度Slope1的计算公式为:
Slope1=La+dT(Va);
其中,La为纵向加速度,Va为当前速度,dT为对速度微分。
步骤3、自动驾驶控制器2计算目标扭矩,对目标扭矩进行稳态处理并发送至动力管理系统,持续Ams(本实施例中为200ms)稳态加速,主动控制车辆。在稳态加速的同时计算第二有效坡度值及最终目标扭矩,在发送稳态扭矩持续Ams后,并将最终目标扭矩发送至动力管理系统,动力管理系统提供相应的扭矩,控制车辆进行加速,下一步循环进入步骤1。
所述步骤3中,所述目标扭矩的计算方法为:T=(Vt-Va)/t*m;其中:T为目标扭矩,Vt为目标车速,Va为当前车速,t为系统设定时间,m为车辆质量。
对目标扭矩进行稳态处理的方法为:将计算出来的目标扭矩T锁存Ams。
所述第二有效坡度值的计算方法为:
以采样周期为Bms(本实施例中为20ms)连续采集来自轮速传感器的车辆车速以及来自纵向加速度传感器的纵向加速度,以获得对应于每个采样点的车速信息和纵向加速度信息,根据坡度Slope2的计算公式计算出每个采样点(本实施例中,为10个采样点)的坡度值,并对各采样点的坡度值进行加权求平均值,即得到第二有效坡度值;每个采样点的权数根据实车标定而得。
坡度Slope2的计算公式为:
Slope2=[La+dT(Va)]/g;
其中,La为纵向加速度,Va为当前速度,dT为对速度微分,g为重力加速度。
所述最终目标扭矩的计算方法为:
To=T0+0.1(T-Tb);
其中,To为最终目标扭矩;T0为基础扭矩,根据第二有效坡度值直接标定设定;Tb为上一个计算周期的最终目标扭矩;T为目标扭矩。
步骤4、自动驾驶控制器2直接计算坡度(作为后续循环的反馈量),自动驾驶控制器2对车速进行控制,下一步循环进入步骤1。
所述步骤4中,坡度Slope3的计算公式为:
坡度Slope3=La;其中,La为纵向加速度。
本发明中目标减速度和目标扭矩是过程控制量,最终的目的是为了获得车速和稳态纵向加速度。
Claims (10)
1.一种坡度主动识别及车速控制系统,其特征在于:包括车身电子稳定系统(1)、动力管理系统(3)、自动驾驶控制器(2)、摄像头(4)和毫米波雷达(5);
所述车身电子稳定系统(1)通过轮速传感器检测车辆车速,通过纵向加速度传感器检测纵向加速度,并将这两个信号反馈给自动驾驶控制器(2);
所述摄像头(4)和毫米波雷达(5)用于检测前向障碍物信息并发送给自动驾驶控制器(2);
所述自动驾驶控制器(2)根据纵向加速度信息、车速信息以及当前动力管理系统(3)提供的动力值,在计算坡度前主动介入车辆控制,并将计算出的坡度信息加入到车速控制前馈量里,计算出目标减速度或目标扭矩,分别发给车身电子稳定系统(1)和动力管理系统(3),快速控制车速在目标值附近。
2.一种坡度主动识别及车速控制方法,其特征在于,采用如权利要求1所述的坡度主动识别及车速控制系统,该方法包括以下步骤:
步骤1、车身电子稳定系统(1)通过轮速传感器检测车辆车速,通过纵向加速度传感器检测纵向加速度;通过摄像头(4)和毫米波雷达(5)采集前向障碍物信息,获取目标距离,根据目标距离计算出目标车速;自动驾驶控制器(2)根据目标速度和当前车速来判断车辆是否需要进行加速控制或减速控制,若需要对车辆进行减速控制,则进入步骤2,若需要对车辆进行加速控制,则进入步骤3,若即不加速也不减速,则进入步骤4;
步骤2、自动驾驶控制器(2)计算目标减速度,对目标减速度进行稳态处理并发送给车身电子稳定控制系统,持续Ams的稳态减速,主动控制车辆;
在稳态减速的同时计算第一有效坡度值,在发送稳态减速度持续Ams后,将目标减速度发送至车身电子稳定控制系统,车身电子稳定系统(1)建立制动压力,控制刹车盘进行制动减速,并返回步骤1;
步骤3、自动驾驶控制器(2)计算目标扭矩,对目标扭矩进行稳态处理并发送至动力管理系统,持续Ams稳态加速,主动控制车辆;
在稳态加速的同时计算第二有效坡度值及最终目标扭矩,在发送稳态扭矩持续Ams后,并将最终目标扭矩发送至动力管理系统(3),动力管理系统(3)提供相应的扭矩,控制车辆进行加速,并返回步骤1;
步骤4、自动驾驶控制器(2)直接计算坡度,自动驾驶控制器(2)对车速进行控制,并返回步骤1。
3.根据权利要求2所述的坡度主动识别及车速控制方法,其特征在于:所述步骤2中,所述目标减速度的计算方法为:
a=(Vt-Va)/t;
其中:a为目标减速度,Vt为目标车速,Va为当前车速,t为系统设定时间;
对目标减速度进行稳态处理的方法为:将计算出来的目标减速度锁存Ams。
4.根据权利要求3所述的坡度主动识别及车速控制方法,其特征在于:所述步骤2中,所述第一有效坡度值的计算方法为:
在目标减速度锁存期间,以采样周期为Bms连续采集来自轮速传感器的车辆车速以及来自纵向加速度传感器的纵向加速度,以获得对应于每个采样点的车速信息和纵向加速度信息,并根据坡度Slope1的计算公式计算出每个采样点的坡度值,并对各采样点的坡度值进行加权求平均值,即得到第一有效坡度值;
坡度Slope1的计算公式为:Slope1=La+dT(Va);
其中,La为纵向加速度,Va为当前速度,dT为对速度微分。
5.根据权利要求4所述的坡度主动识别及车速控制方法,其特征在于:所述步骤3中,
所述目标扭矩的计算方法为:T=(Vt-Va)/t*m;
其中:T为目标扭矩,Vt为目标车速,Va为当前车速,t为系统设定时间,m为车辆质量;
对目标扭矩进行稳态处理的方法为:将计算出来的目标扭矩T锁存Ams。
6.根据权利要求5所述的坡度主动识别及车速控制方法,其特征在于:所述步骤3中,所述第二有效坡度值的计算方法为:
以采样周期为Bms连续采集来自轮速传感器的车辆车速以及来自纵向加速度传感器的纵向加速度,以获得对应于每个采样点的车速信息和纵向加速度信息,根据坡度Slope2的计算公式计算出每个采样点的坡度值,并对各采样点的坡度值进行加权求平均值,即得到第二有效坡度值;
坡度Slope2的计算公式为:Slope2=[La+dT(Va)]/g;
其中,La为纵向加速度,Va为当前速度,dT为对速度微分,g为重力加速度。
7.根据权利要求6所述的坡度主动识别及车速控制方法,其特征在于:所述步骤3中,所述最终目标扭矩的计算方法为:To=T0+0.1(T-Tb);
其中,To为最终目标扭矩;T0为基础扭矩,根据第二有效坡度值直接标定设定;Tb为上一个计算周期的最终目标扭矩;T为目标扭矩。
8.根据权利要求1至7任一所述的坡度主动识别及车速控制方法,其特征在于:所述目标车速的计算方法为:Vt=(S-Ss)/t+Vf;
其中:S为目标距离,Ss为安全保留距离,Vf为前车车速,t为系统设定时间。
9.根据权利要求1至8任一所述的坡度主动识别及车速控制方法,其特征在于:所述Ams为200ms。
10.根据权利要求4或6所述的坡度主动识别及车速控制方法,其特征在于:所述Bms为20ms。
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