CN109421687A - 制动系统延时自学习方法以及计算机可读存储介质 - Google Patents

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    • B60T17/18—Safety devices; Monitoring
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Abstract

本发明公开了一种制动系统延时自学习方法以及计算机可读存储介质。制动系统延时自学习方法包括以下步骤：记录制动信号的触发时刻、制动系统的初始压力以及车辆的初始加速度；若制动系统的压力的变化率超过压力变化阈值并且制动系统的压力与初始压力的差超过压差阈值，则计算此时车辆的加速度与初始加速度的差，并且将该差值与加速度差阈值比较；若所述差值超过加速度差阈值，则将减速度建立时刻与触发时刻的差作为延时时间。通过制动系统延时自学习方法确定制动系统的延时时间，而不必定期对汽车的制动系统进行多次标定，节约了试验成本，提高了预估碰撞距离的精度，有助于及时准确地预警碰撞。

Description

制动系统延时自学习方法以及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及汽车领域，具体而言，涉及一种制动系统延时自学习方法以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
首先对一些术语进行说明：“车载控制单元”，简称电控单元、汽车电控单元或集成电路控制单元、多路控制装置等等，汽车制造公司不同叫法也不同，它是由集成电路组成的用于实现对数据的分析处理发送控制指令等一系列功能的控制装置。“智能驾驶”，车载控制单元利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。“AEB（Autonomous Emergency Braking）”，AEB系统采用雷达测出与前车或者障碍物的距离，然后利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示，而小于安全距离时即使在驾驶员没有来得及踩制动踏板的情况下，AEB系统也会启动，使汽车自动制动。
当代的汽车技术发展可谓一日千里，未来科技进步趋势将从“互联网”向“物联网”发展，智能驾驶是“万物互联”的最好载体，近几年，联合国、美国、欧洲多国、亚洲多国均对智能驾驶制定了多项相关政策，以促进智能驾驶汽车与现有交通系统的融合，并鼓励智能驾驶技术的发展。作为智能驾驶Level2的重要组成部分，AEB在防止车辆碰撞、保护行人、驾驶员方面有着巨大的作用，而计算防撞报警与自动制动的时机显得尤为重要。但是如果报警偏早，容易频繁干扰驾驶员，如果报警偏晚，容易造成制动不及，造成车辆碰撞，因此选择合适的报警、制动时机尤为重要。
可以将制动过程分为3个阶段，第一阶段为匀减速阶段，即发出制动请求到制动力产生的阶段；第二阶段为减速度逐渐增大到目标减速度的阶段；第三阶段为目标减速度阶段，车辆按照目标减速度进行制动。三个阶段行驶过的距离即为总制动距离。对于一次制动来说，我们不能够确定的是第一阶段的行驶距离，第二阶段和第三阶段可以通过计算得到。如果预估的行驶距离超过安全距离，车辆会发生碰撞，因此需要增大减速度请求；如果预估的行驶距离小于安全距离，可以保持或减小减速度请求。
图1显示了一种制动系统，其包括：前轮制动器1、后轮制动器5、制动总泵2、真空助力器3、制动踏板4以及制动组合阀6。车辆制动力一般来自液压制动、气压制动等方式，制动系统从接收到制动信号至产生制动效果、产生制动力存在一定的延时，该延时来自机械结构的响应、制动压力建立、制动盘（鼓）间隙的消除等，这个延时只可能减小而不可能消除。制动系统延时时间为自动紧急制动的一个重要参数。不同车辆由于加工、机械结构不同等原因会造成制动系统延时有偏差，另外由于维修、长时间工作以及机械结构变形等原因会造成制动系统延时发生变化。防撞自动刹车功能在应用于主动安全时，即使这个延时偏差较小，由于刹车距离=车速*时间，在车速较快的情况下可能会造成制动距离的偏差导致最后碰撞。因此需要及时准确地计算该延时时间以及制动距离，从而避免碰撞或者减缓碰撞。
发明内容
本发明提出一种制动系统延时自学习方法，其能够及时准确地确定制动系统的延时时间。
根据本发明一个方面提出的制动系统延时自学习方法，包括以下步骤：a） 记录制动信号的触发时刻、制动系统的初始压力以及车辆的初始加速度；b） 若制动系统的压力的变化率超过压力变化阈值并且制动系统的压力与初始压力的差超过压差阈值，则计算此时车辆的加速度与初始加速度的差，并且将该差值与加速度差阈值比较；c） 若所述差值超过加速度差阈值，则将减速度建立时刻与触发时刻的差作为延时时间。
根据本发明一个方面提出的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据本发明的方法的步骤。
本发明的有益效果是：通过制动系统延时自学习方法自动地确定制动系统的延时时间，而不必定期对汽车的制动系统进行多次标定，节约了试验成本，提高了预估碰撞距离的精度，有助于及时准确地预警碰撞。
附图说明
参照附图来说明本发明的公开内容。应当了解，这些附图仅仅用于说明的目的，而并非意在对本发明的保护范围构成限制。图中：
图1示意性显示了一种制动系统的结构示意图；
图2分别示意性显示了减速度请求、制动系统压力以及车辆实际减速度随着时间的变化关系；
图3示意性显示了根据本发明一个实施方式的制动系统延时自学习方法的流程图。
具体实施方式
根据本发明的一实施方式，制动系统延时自学习方法包括以下步骤：当行车过程中制动踏板开度大于一定的程度时发出制动请求，记录制动信号的触发时刻t1、制动系统的初始压力P0以及车辆的初始加速度a0，制动信号触发后加速踏板的功能被抑制，车辆处于滑行状态，车辆阻力为滚动阻力、空气阻力、坡度阻力等，在制动力起作用前车辆减速度短时间内是个恒定的值；制动系统在制动总泵的作用下产生压力并传输至各分泵，制动钳(蹄)在分泵的作用下消除制动间隙并夹(张)紧制动片(鼓)，从而产生制动力，这个过程最显著的特征是制动系统的压力会显著上升并且持续增大，通过分析数据可知，制动压力是按照一定的速率在显著增大，如图2所示；若制动系统的压力P的变化率超过压力变化阈值PX（例如10MPa/s至20MPa/s，可针对不同车型进行标定）并且制动系统的压力P与初始压力P0的差超过压差阈值ΔP（例如1.5MPa至3MPa，可针对不同车型进行标定），此时制动系统中产生了有效的制动压力并且排除了制动系统压力波动等干扰因素，此为一个条件；实时监测加速度的变化，计算此时车辆的加速度a与初始加速度a0的差，并且将该差值与加速度差阈值Δa比较；若所述差值超过加速度差阈值Δa（例如-0.2m/s2至-0.1m/s2，可针对不同车型进行标定），可以认为制动系统的压力对车辆的减速产生了实际作用且排除了减速度由于路面状况导致波动等干扰因素，此为另一个条件。最终，将减速度建立时刻t2（上面车辆加速度为a的时刻）与触发时刻t1的差作为延时时间Δt。
根据本发明的制动系统延时自学习方法能够自动地确定制动系统的延时时间，省去了在维修、长时间工作以及机械结构变形等原因造成的制动系统延时偏差情况下定期对汽车的制动系统进行多次标定，节约了试验成本，提高了预估碰撞距离的精度，有助于及时准确地预警碰撞。同时，根据本发明的制动系统延时自学习方法解决不同车辆由于各种原因造成的制动系统延时不同而需要重复标定的问题。此外，通过本方法得到的车辆制动延时时间可直接应用于智能驾驶汽车来预估整个制动过程的制动距离以及制定制动策略，有利于碰撞预警、避免车辆碰撞障碍物。
根据本发明的一实施方式，如果车辆的加速度a与初始加速度a0的差在N个时间周期T（例如0.01s）上（例如在2、3或4个时间周期上，N可针对不同车型进行标定）超过加速度差阈值Δa，能够排除干扰确保测得数据的准确性，此情况下，t3为产生减速度后经过N个时间周期T的时间，将减速度建立时刻t2（t3—N*T）与触发时刻t1的差作为延时时间Δt。
根据本发明的一实施方式，将在多次执行自学习方法之后得到的多个延时时间Δt取均值作为结果，确保测得数据的可靠性。
根据本发明的一实施方式，在以下情况下结束自学习过程：在执行自学习方法后得到延时时间Δt的结果；或者在多次执行自学习方法后没有得到延时时间Δt的结果，即自学习失败。
根据本发明一个实施方式的制动系统延时自学习方法的流程图根据图3示出。首先可以读取之前获得的延时时间的值；当制动踏板开度超过一定程度（例如5%至10%）时，判断为驾驶员进行了制动；记录制动信号的触发时刻、制动系统的初始压力以及车辆的初始加速度；在满足制动的压力条件和车辆的加速度条件后，自学习成功并记录获得的延时时间的数据；如果自学习成功3次（次数可针对不同车型进行标定），则认为得到的了良好的延时时间的数据，可以退出自学习过程；如果在自学习过程中制动信号持续发送，请求减速度持续发送，可以排除干扰因素的发生；如果在自学习过程中发生制动信号丢失、制动压力突然减小等故障导致长时间不能完成自学习，则退出自学习并将故障次数+1，然后选择之前获得的延时时间作为当前延时时间的估值；如果自学习成功，则将之前累计的故障清零，当故障累计超过一定次数时禁止进入自学习，直到下次上电时才允许自学习，利于用户排查故障；最后，当车辆下电时将自学习获得的数据存入存储器，以备下次上电后使用。
本发明还包括一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述的任意一项或多项实施方式所述的方法的步骤，其因此带有的技术特征以及具有的技术效果相应于前面的描述，故在此不再赘述。
本发明的技术范围不仅仅局限于上述说明中的内容，本领域技术人员可以在不脱离本发明技术思想的前提下，对上述实施例进行多种变形和修改，而这些变形和修改均应当属于本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种制动系统延时自学习方法，其特征在于，包括以下步骤：
a） 记录制动信号的触发时刻、制动系统的初始压力以及车辆的初始加速度；
b） 若制动系统的压力的变化率超过压力变化阈值并且制动系统的压力与初始压力的差超过压差阈值，则计算此时车辆的加速度与初始加速度的差，并且将该差值与加速度差阈值比较；
c） 若所述差值超过加速度差阈值，则将减速度建立时刻与触发时刻的差作为延时时间。
2.根据权利要求1所述的制动系统延时自学习方法，其特征在于，当所述差值在多个时间周期上超过加速度差阈值时，将减速度建立时刻与触发时刻的差作为延时时间。
3.根据权利要求2所述的制动系统延时自学习方法，其特征在于，所述多个时间周期的数量为2、3或4。
4.根据权利要求2所述的制动系统延时自学习方法，其特征在于，所述时间周期为0.01s。
5.根据权利要求1所述的制动系统延时自学习方法，其特征在于，所述压力变化阈值为10MPa/s至20MPa/s。
6.根据权利要求1所述的制动系统延时自学习方法，其特征在于，所述压差阈值为1.5MPa至3MPa。
7.根据权利要求1所述的制动系统延时自学习方法，其特征在于，所述加速度差阈值为-0.2m/s2至-0.1m/s2。
8.根据权利要求1所述的制动系统延时自学习方法，其特征在于，将在多次执行自学习方法之后得到的多个延时时间取均值作为结果。
9. 根据权利要求1所述的制动系统延时自学习方法，其特征在于，在以下情况下结束自学习过程：
- 在执行自学习方法后得到延时时间的结果；或者
- 在多次执行自学习方法后自学习失败。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至9中任意项所述方法的步骤。
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