CN109572689A - 一种基于雷达识别障碍物的整车控制方法及系统 - Google Patents

一种基于雷达识别障碍物的整车控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及混合动力汽车能量控制技术领域，特别是一种基于雷达识别障碍物的整车控制方法及系统。该控制系统包括雷达采集模块和处理器，雷达采集模块输出端与处理器相连；通过处理器对雷达准确性判断、障碍物提取和计算，快速且准确的识别出目标障碍物车辆，减少了对车辆障碍物的漏检和错检，并根据目标障碍物车辆与本车之间的安全距离控制整车驱动输出和制动输出，进而形成了对整车管理的优化，实现了基于实时工况的整车控制，解决了非实时工况下处理器对整车控制不合理的问题。

Description

一种基于雷达识别障碍物的整车控制方法及系统
技术领域
本发明涉及混合动力汽车能量控制技术领域，特别是一种基于雷达识别障碍物的整车控制方法及系统。
背景技术
混合动力汽车(含油电混合、气电混合，双电混合等)由两种动力源为整车提供动力，能量管理系统如何协调和分配各能量源之间的能量流，是实现整车能量管理最优的主要手段。目前的整车能量管理策略主要分为四类：基于规则的能量管理策略，瞬时优化能量管理策略，全局优化能量管理策略和基于优化算法的自适应工况预测管理策略。无论整车采用哪种控制策略，其经济性都是依赖工况决定的，对能量的优化过程其实就是对整车工况的能量再分过程，而实现对工况的预测和提前感知则是目前工程应用和研究的热点。
有中国专利公开号为CN105216782A的专利文献公布了基于能量预测的插电式混合动力汽车能量管理方法，包括步骤：车辆运行路线信息发送给远程控制平台；远程控制平台计算出道路车辆其后数据；通过神经网络预测车辆运行工况片段的能量需求；经过一系列计算和指令控制混合系统中各动力源，实现能量优化控制，实现了对混合动力汽车的近似最优化能量控制，具有工况适应性、经济性好、易于实车实现的特点。
其中，通过GPS定位车辆位置，利用历史过往数据对车辆进行全局能量优化，但是该算法局限于固定的工况，无法对实时工况进行处理，整车控制不合理，限制了整车能量的进一步管理优化。因此，经济性和适用性大打折扣。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于雷达识别障碍物的整车控制方法及系统，用以解决非实时工况下对整车控制不合理的问题。
为实现上述目的，本发明提供以下技术方案：
方案一：一种基于雷达识别障碍物的整车控制方法包括如下步骤：
步骤S1：基于雷达检测当前所有障碍物车辆的方位角θt(i)、相对距离DS(i)、相对速度Vt(i)、障碍物车辆的车身宽度L(veh)，计算本车与障碍物车辆之间的横向距离DS(Hor)；
步骤S2：若所述横向距离DS(Hor)与目标车身宽度L(veh)的比值小于设定值，则判定为对本车有实际影响的障碍物车辆，计算本车与各障碍物车辆之间的纵向距离DS(Ver)，选取纵向距离最小的障碍物车辆为目标障碍物车辆；否则，判断为没有障碍物车辆；
步骤S3：计算得出的本车与目标障碍物车辆之间的纵向相对速度Vt(Ver)，根据设置的刹车反应时间T_saft和最小安全距离DS0，得出本车与目标障碍物车辆的安全距离DS_saft；
步骤S4：判断所述步骤S2得到的本车与目标障碍物之间的纵向距离DS(Ver)是否大于安全距离DS_saft；
若DS(Ver)＞DS_saft，则完全响应驾驶员指令；
若DS(Ver)＜DS_saft，则判断油门是否被踩下；若踩下油门，则控制输出限扭驱动值；若不踩油门，则控制输出限扭制动值。
有益效果是，本发明基于雷达的快速识别技术，快速且准确的识别出主要的障碍物目标，根据相应的结果控制驱动与制动，实现了基于实时工况的整车控制，解决了非实时工况下对整车控制不合理的问题。
方案二：在方案一的基础上，在步骤S1之前还通过比对雷达在相邻周期检测的方位角的差值、相对距离的差值和相对速度的差值是否小于设定阈值来判断雷达信息的准确性。有益效果是，本发明先对雷达进行了检测，减少了工作过程中雷达对车辆障碍物的漏检和错检。
方案三：在方案一的基础上，还判定车速值是否大于设定速度值，若车速值小于设定速度值，则完全响应驾驶员指令；否则，进行所述步骤S1。
方案四：在方案一、方案二或方案三的基础上，所述步骤S2中的设定值为0.5。
方案五：在方案四的基础上，所述本车与障碍物车辆之间的纵向距离DS(Ver)、横向距离DS(Hor)、纵向相对车速Vt(Ver)的计算公式如下：
DS(Hor)＝DS(i)*SIN(θt(i))；
DS(Ver)＝DS(i)*COS(θt(i))；
Vt(Ver)＝Vt(i)*COS(θt(i))。
方案六：在方案五的基础上，所述步骤S3中设置的刹车反应时间T_saft为根据实际统计或试验测试确定。
方案七：在方案六的基础上，所述限扭驱动值和所述限扭制动值均通过查表得到，所述的表是通过在不同本车与目标障碍物之间的纵向距离DS(Ver)和纵向相对车速Vt(Ver)下实验测量得到。
方案八：一种基于雷达识别障碍物的整车控制系统，该控制系统包括雷达采集模块和处理器，雷达采集模块输出端与处理器相连；
所述雷达采集模块用于采集当前所有障碍物车辆的方位角θt(i)、相对距离DS(i)、相对速度Vt(i)、障碍物车辆的车身宽度L(veh)；
所述处理器用于根据雷达采集模块采集的上述信息进行以下控制：
步骤A1：计算本车与障碍物车辆之间的横向距离DS(Hor)；
步骤A2：若所述横向距离DS(Hor)与目标车身宽度L(veh)的比值小于设定值，则判定为对本车有实际影响的障碍物车辆，计算本车与各障碍物车辆之间的纵向距离DS(Ver)，选取纵向距离最小的障碍物车辆为目标障碍物车辆；否则，判断为没有障碍物车辆；
步骤A3：计算得出的本车与目标障碍物车辆之间的纵向相对速度Vt(Ver)，根据设置的刹车反应时间T_saft和最小安全距离DS0，得出本车与目标障碍物车辆的安全距离DS_saft；
步骤A4：判断所述步骤A2得到的本车与目标障碍物之间的纵向距离DS(Ver)是否大于安全距离DS_saft；
若DS(Ver)＞DS_saft，则完全响应驾驶员指令；
若DS(Ver)＜DS_saft，则判断油门是否被踩下；若踩下油门，则控制输出限扭驱动值；若不踩油门，则控制输出限扭制动值。
方案九：在方案八的基础上，在步骤A1之前还通过比对雷达在相邻周期检测的方位角的差值、相对距离的差值和相对速度的差值是否小于设定阈值来判断雷达信息的准确性。
方案十：在方案八的基础上，还判定车速值是否大于设定速度值，若车速值小于设定速度值，则完全响应驾驶员指令；否则，进行所述步骤A1。
方案十一：在方案八、方案九或方案十的基础上，所述步骤A2中的设定值为0.5。
方案十二：在方案十一的基础上，所述本车与障碍物车辆之间的纵向距离DS(Ver)、横向距离DS(Hor)、纵向相对车速Vt(Ver)的计算公式如下：
DS(Hor)＝DS(i)*SIN(θt(i))；
DS(Ver)＝DS(i)*COS(θt(i))；
Vt(Ver)＝Vt(i)*COS(θt(i))；
方案十三：在方案十二的基础上，所述步骤A3中设置的刹车反应时间T_saft为根据实际统计或试验测试确定。
方案十四：在方案十三的基础上，所述限扭驱动值和所述限扭制动值均通过查表得到，所述的表是通过在不同本车与目标障碍物之间的纵向距离DS(Ver)和纵向相对车速Vt(Ver)下实验测量得到。
附图说明
图1是实施例1的一种基于雷达识别障碍物的整车控制方法的流程图；
图2是实施例2的一种基于雷达识别障碍物的整车控制方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细的说明。
实施例1
本实施例1提供一种基于雷达识别障碍物的整车控制方法及系统，该控制系统包括雷达采集模块和处理器，雷达采集模块输出端与处理器相连；雷达采集模块用于采集当前所有障碍物车辆的信息，处理器用于根据雷达采集模块采集的上述信息进行以下控制，控制方法如下：
1.判断雷达信息的准确性。
依据雷达的目标辨识能力，例如毫米波雷达，假设在毫米波雷达相邻更新周期内待识别目标的运动状态不会出现较大变化，即50ms内获得的目标方位角θt、相对距离DSt、相对速度Vt会保持在一定物理范围内，公式如下：
θt-θt-1＜＜θ0； (1)
DSt-DSt-1＜＜D0； (2)
Vt-Vt-1＜＜V0； (3)
其中，θ0、D0、V0为设定的阈值，需要通过道路试验和毫米波雷达的性能指标对3个阀值θ0、D0、V0进行最终选取。若上述阀值选取过大，会造成漏检和目标识别的滞后；若上述阀值选取过小，则会发生毫米波雷达的误警现象，因此，需要在探测率和误报率之间做出权衡。若同时识别出有两个以上的目标物，则根据同车道最近相对车距的原则来判定其危险程度。经过上述雷达准确性的判断，即可快速准确的识别主要的目标障碍物，同时保证了雷达对目标障碍物的检测不丢不漏。
2.提取车辆前方的障碍物车辆。
提取对本车最具有危险性的障碍物车辆，即本车车头正前方且与车身平行范围以内的障碍物。根据毫米波雷达检测的当前所有障碍物车辆的目标方位角θt(i)、相对距离DS(i)、相对速度、目标车身宽度L(veh)，得出纵向距离DS(Ver)、横向距离DS(Hor)、纵向相对车速Vt(Ver)，公式如下：
DS(Hor)＝DS(i)*SIN(θt(i))； (4)
L＝min(DS(Hor),L(veh)*0.5)； (5)
DS(Ver)＝DS(i)*COS(θt(i))； (6)
Vt(Ver)＝Vt(i)*COS(θt(i))； (7)
通过公式[DS,N]＝min(DS(Ver))提取最小的纵向距离，并给出相应的标号，方便程序计算调用。
根据公式(5)判断得到的障碍物是否在本车车头正前方且与本车车身平行范围内，上述判断方法为若DS(Hor)＜L(veh)*0.5，则车辆正前方有障碍物车辆，输出对车辆有实际影响的障碍物车辆的两车的纵向距离DS(Ver)和纵向相对速度Vt(Ver)；若DS(Hor)＞L(veh)*0.5，则车辆前方无障碍物车辆，输出设定的DS(Ver)和Vt(Ver)，以保证上述计算在程序中正常运行。
其中，若DS(Hor)＞L(veh)*0.5，则车辆前方无障碍物车辆，输出安全距离即DS(Ver)＝100，而Vt(Ver)＝0，即无需计算安全距离。
3.计算车辆的安全距离。
安全距离是利用反应时间值T_saft和当前的纵向相对车速Vt(Ver)来计算，这样计算的目的是保证高速的时候预留足够的安全距离，保证车辆安全。T_saft的取值一般在0.75秒到2.55秒之间，该值反映着驾驶员的反应时间可以根据实际的统计或者试验测试得以确定。设置DS0是车辆的最小安全距离，为保证车辆安全的最小值。
设置刹车反应时间T_saft和最小安全距离DS0，再根据所述步骤S2输出的纵向相对速度Vt(Ver)，得出车辆的最小安全距离DS_saft，公式如下：
DS_saft＝Vt(Ver)*T_saft+DS0
该安全距离模型则是在考虑极端情况下保证前后两车不发生碰撞的基础。
4.基于目标障碍物车辆信息，对整车进行控制。
如图1所示，流程如下：
设置正常模式为完全响应驾驶员指令，限扭模式为车辆扭矩变小，包括限扭驱动模式和限扭制动模式，其中，限扭驱动模式为一种根据DS(Ver)和所述Vt(Ver)进行查表输出油门的驱动方式，限扭制动模式为一种根据DS(Ver)和Vt(Ver)进行查表输出制动的制动方式。例如，在控制系统中设置有根据DS(Ver)、Vt(Ver)和扭矩值制得的三元素表，若已知DS(Ver)和Vt(Ver)，则可得到发动机应该输出的扭矩值，系统控制按此扭矩值输出制动或油门。具体流程如下：
1、检测识别目标障碍物车辆。
2、获得纵向距离DS(Ver)、安全距离DS_saft和纵向相对速度Vt(Ver)。
通过上述的一种基于雷达的障碍物识别方法获取获得纵向距离DS(Ver)、安全距离DS_saft和纵向相对速度Vt(Ver)。
2、判断DS(Ver)是否大于DS_saft。
当DS(Ver)＞DS_saft时，采用正常模式。
3、当DS(Ver)＜DS_saft时，判断是否踩油门。
若踩油门，则采用限扭驱动模式，根据DS(Ver)和Vt(Ver)查表得出控制输出相应的驱动扭矩值；
若不踩油门，则采用限扭制动模式，根据DS(Ver)和Vt(Ver)查表得出控制输出相应的制动扭矩值。
本实施例1提供了一种基于雷达识别障碍物的整车控制方法，包括了雷达准确性的判断、障碍物的提取、安全车距的计算，得到了障碍物与车辆之间的纵向距离、纵向相对速度和安全距离；将上述信息进行比对判断，在不同的工况下实现不同的控制，完成对整车能量分配，实现整车能量管理的优化。
实施例2
根据上述实施例1中的整车控制方法，优化方式并未对车辆在低速行驶的工况状态下进行相应的调整，为了更加完善整车控制方法，本实施例2提供一种基于雷达识别障碍物的整车控制方法及系统，如图2所示，还包括流程如下：
判定车速值是否大于设定速度值，若车速值小于设定速度值，则采取正常模式；若车速值大于设定速度值，则按照实施例1中的整车控制方法进行工作。
例如，设定速度值为5Km/h，小于5Km/h为低速行驶，系统对整车不进行任何调整；大于5Km/h为非低速行驶，需要通过系统对车辆状态进行进一步判定和控制。
本实施例2提出在低速行驶工况下不采取整车能量管理控制，由于低速行驶情况下，路况比较复杂，采用驾驶员控制的方式更为安全。
以上给出了本发明涉及的具体实施方式，但本发明不局限于所描述的实施方式。在本发明给出的思路下，采用对本领域技术人员而言容易想到的方式对上述实施例中的技术手段进行变换、替换、修改，并且起到的作用与本发明中的相应技术手段基本相同、实现的发明目的也基本相同，这样形成的技术方案是对上述实施例进行微调形成的，这种技术方案仍落入本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于雷达识别障碍物的整车控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：基于雷达检测当前所有障碍物车辆的方位角θt(i)、相对距离DS(i)、相对速度Vt(i)、障碍物车辆的车身宽度L(veh)，计算本车与障碍物车辆之间的横向距离DS(Hor)；
步骤S2：若所述横向距离DS(Hor)与目标车身宽度L(veh)的比值小于设定值，则判定为对本车有实际影响的障碍物车辆，计算本车与各障碍物车辆之间的纵向距离DS(Ver)，并选取纵向距离最小的障碍物车辆为目标障碍物车辆；否则，判断为没有障碍物车辆；
步骤S3：计算得出的本车与目标障碍物车辆之间的纵向相对速度Vt(Ver)，根据设置的刹车反应时间T_saft和最小安全距离DS0，得出本车与目标障碍物车辆的安全距离DS_saft；
步骤S4：判断所述步骤S2得到的本车与目标障碍物之间的纵向距离DS(Ver)是否大于安全距离DS_saft；
若DS(Ver)＞DS_saft，则完全响应驾驶员指令；
若DS(Ver)＜DS_saft，则判断油门是否被踩下；若踩下油门，则控制输出限扭驱动值；若不踩油门，则控制输出限扭制动值。
2.根据权利要求1所述的基于雷达识别障碍物的整车控制方法，其特征在于，在步骤S1之前还通过比对雷达在相邻周期检测的方位角的差值、相对距离的差值和相对速度的差值是否小于对应的设定阈值来判断雷达信息的准确性。
3.根据权利要求1所述的基于雷达识别障碍物的整车控制方法，其特征在于，还判定车速值是否大于设定速度值，若车速值小于设定速度值，则完全响应驾驶员指令；否则，进行所述步骤S1。
4.根据权利要求1、2或3所述的基于雷达识别障碍物的整车控制方法，其特征在于，所述步骤S2中的设定值为0.5。
5.根据权利要求4所述的基于雷达识别障碍物的整车控制方法，其特征在于，所述本车与障碍物车辆之间的纵向距离DS(Ver)、横向距离DS(Hor)、纵向相对车速Vt(Ver)的计算公式如下：
DS(Hor)＝DS(i)*SIN(θt(i))；
DS(Ver)＝DS(i)*COS(θt(i))；
Vt(Ver)＝Vt(i)*COS(θt(i))。
6.一种基于雷达识别障碍物的整车控制系统，其特征在于，该控制系统包括雷达采集模块和处理器，雷达采集模块输出端与处理器相连；
所述雷达采集模块用于采集当前所有障碍物车辆的方位角θt(i)、相对距离DS(i)、相对速度Vt(i)、障碍物车辆的车身宽度L(veh)；
所述处理器用于根据雷达采集模块采集的上述信息进行以下控制：
步骤A1：计算本车与障碍物车辆之间的横向距离DS(Hor)；
步骤A2：若所述横向距离DS(Hor)与目标车身宽度L(veh)的比值小于设定值，则判定为对本车有实际影响的障碍物车辆，计算本车与各障碍物车辆之间的纵向距离DS(Ver)，并选取纵向距离最小的障碍物车辆为目标障碍物车辆；否则，判断为没有障碍物车辆；
步骤A3：计算得出的本车与目标障碍物车辆之间的纵向相对速度Vt(Ver)，根据设置的刹车反应时间T_saft和最小安全距离DS0，得出本车与目标障碍物车辆的安全距离DS_saft；
步骤A4：判断所述步骤A2得到的本车与目标障碍物之间的纵向距离DS(Ver)是否大于安全距离DS_saft；
若DS(Ver)＞DS_saft，则完全响应驾驶员指令；
若DS(Ver)＜DS_saft，则判断油门是否被踩下；若踩下油门，则控制输出限扭驱动值；若不踩油门，则控制输出限扭制动值。
7.根据权利要求6所述的基于雷达识别障碍物的整车控制系统，其特征在于，在步骤A1之前还通过比对雷达在相邻周期检测的方位角的差值、相对距离的差值和相对速度的差值是否小于对应的设定阈值来判断雷达信息的准确性。
8.根据权利要求7所述的基于雷达识别障碍物的整车控制系统，其特征在于，还判定车速值是否大于设定速度值，若车速值小于设定速度值，则完全响应驾驶员指令；否则，进行所述步骤A1。
9.根据权利要求6、7或8所述的基于雷达识别障碍物的整车控制系统，其特征在于，所述步骤A2中的设定值为0.5。
10.根据权利要求9所述的基于雷达识别障碍物的整车控制系统，其特征在于，所述本车与障碍物车辆之间的纵向距离DS(Ver)、横向距离DS(Hor)、纵向相对车速Vt(Ver)的计算公式如下：
DS(Hor)＝DS(i)*SIN(θt(i))；
DS(Ver)＝DS(i)*COS(θt(i))；
Vt(Ver)＝Vt(i)*COS(θt(i))。
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