CN110281892B - 一种自动驾驶车辆制动控制装置及车辆制动控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明为一种自动驾驶车辆制动控制装置及制动控制方法，属于自动驾驶领域。装置包括汽车制动装置包括制动踏板、制动执行机构、制动信息收集模块、车辆重心信息收集模组、通信模组、车辆CAN总线和控制模组；车辆制动控制装置及车辆制动控制方法，增加了制动信息收集模块、车辆重心信息收集，制动信息收集模块采集制动踏板的开度和开度变化率制动信息并将这些信息发送给控制模组，控制模组根据制动踏板的开度及开度变化率、车辆的实际重心位置控制车轮上的制动力分配。从而提高制动可靠性和稳定性，减少制动损耗。并且本发明还留存车辆通讯接口用于整车控制器与本装置进行数据交互，可根据指令执行相应的制动操作，亦可向外部发送自身工作状态信息。

Description

一种自动驾驶车辆制动控制装置及车辆制动控制方法

技术领域

本发明涉及汽车配件技术领域，尤其是涉及一种汽车制动系统。

背景技术

汽车已经成人们出行必不可少的工具，自动驾驶汽车也成为未来的发展趋势。汽车制动系统对保障行车安全起着重要作用，汽车制动系统的好坏将直接影响到汽车的安全性能。现有制动系统通常对制动力进行固定比例分配，日本株式会社主要根据车辆转向情况、轮速及加速度对车辆制动进行控制。实际上，车辆运行在上坡路段时，重心后移；车辆运行在下坡路段时，重心前移；车辆转弯时，重心向转弯外侧移动；车辆在不同负载(负载重量及位置等)情况下，重心位置也会改变。当车辆的重心后移时，车辆后侧车轮的接地负载变大，需要更大的制动力才能使后轮的制动效果与前轮一致。这种情况下，施加固定的制动力可能出现四个车轮并未同时达到相同的制动效果，以至于出现侧滑、跑偏、车身失控现象；即便具备有效的防抱死制动控制(以下简称ABS控制)，由于ABS控制的工作原理是：在紧急制动时，一旦发现某个车轮抱死，计算机立即指令压力调节器使该轮的制动分泵泄压，使车轮恢复转动。ABS的工作过程实际上是抱死-松开-抱死-松开循环，保证车轮滑移率在一定范围内，ABS并未从根据不同车轮实际所需的制动力来进行制动调节，从而导致部分车轮所受制动力过剩，以至于制动损耗的增加。其他重心偏移情况在此不再赘述。

发明内容

本发明的目的在于提供一种车辆制动控制装置，其能够提高制动可靠性和稳定性，减少制动损耗。

本发明还提供应用上述车辆制动控制装置的方法。

根据本发明的一个方面，提供了一种自动驾驶车辆制动控制装置；所述车辆制动控制装置包括：制动踏板、制动信息收集模块、车辆重心信息收集模组、控制模组、车辆通讯接口和制动执行机构；所述制动执行机构包括制动执行器、车轮控制单元、作动器，所述车辆中的每一个车轮对应一个车轮控制单元和作动器；所述制动信息收集模块采集所述制动踏板的开度和开度变化率制动信息，并将这些信息发送给控制模组；所述车辆重心信息收集模块实时采集车辆的重心变化信息，并将这些信息发送给控制模组；所述车辆通讯接口用于整车控制器与本装置进行数据交互，可根据指令执行相应的制动操作；所述控制模组根据所述制动信息收集模组和车辆重心信息收集模组传递的信息控制所述制动机构工作，根据制动踏板的开度及开度变化率、车辆的实际重心位置控制车轮上的制动力分配；

所述制动执行机构可对各车轮进行独立的可控制动操作；

所述制动信息收集模组包括位移传感器，可以获取所述制动踏板的开度制动信息；通过单位时间内的开度变化获取所述制动踏板的开度变化率制动信息；

所述车辆重心信息收集模组包括多个位移传感器、多个力感传感器；一个位移传感器对应安装于一个车辆悬挂系统的弹性元件处；力感传感器安装于车辆车架与悬挂系统各连接点之间，每个连接点都安装有一个力传感器，车体传向车轮的力必须经过力感传感器；车辆重心信息收集模组通过收集位移传感器和力感传感器的数据便可获取车辆的重心信息。

进一步的，所述车辆通讯接口可接收外部控制器制动指令或向外发送自身工作状态信息；所述控制模组向所述各车轮制动执行机构发送所述制动量，进行相应制动操作；控制模组为汽车电子控制单元或独立功能的控制器。

进一步的，所述车辆通讯接口为CAN总线、SPI总线或IIC总线。

进一步的，所述控制模组读取所述制动信息和车辆重心信息并进行综合计算，得出各车轮的制动量，所述控制模组对所述制动执行机构进行控制对各车轮施加相应的制动量。

一种用于车辆制动控制装置的制动控制方法；

所述控制模组读取所述通信模组的数据，判断是否处于自动驾驶模式；若处于自动驾驶模式时，根据自动驾驶指令得出暂态制动量breakTemp；当车辆切换至人为驾驶模式时，读取所述制动信息模块数据，计算所述制动踏板的开度及开度变化率信息，再利用所述制动踏板开度和开度变化率信息计算出暂态制动量breakTemp；

所述控制模组读取所述车辆重心收集模组位移传感器和力感传感器数据，进行相互矫正后，计算出各车轮的负载值loadValue，根据所述各车轮负载值计算出各车轮所需的叠加制动量breakAdd；最后计算出各车轮制动量breakFianl_i：breakFianl_i＝breakTemp+breakAdd_i，i表示车轮编号；

其中，所述人为驾驶时暂态制动量breakTemp的计算方法为：

步骤T1：根据制动踏板的开度计算出比例参数Kp：

其中Kp_max是比例参数的最大值，为静态值；Kp_min是比例参数的最小值，为静态值；stroke表示制动踏板的开度；

步骤T2：利用所述制动踏板开度、开度变化率、比例参数Kp及微分参数Kd计算出暂态制动量breakTemp；

breakTemp＝Kp*stroke+Kd*Δstroke；

其中Δstroke表示制动踏板的开度变化率。

进一步的，所述车轮的负载值loadValue的计算方法为：

步骤L1：众所周知一个车轮对应一个弹性元件，实时采集一个车轮对应弹性元件的位移传感器数据zStrokeNow，进行“归一化”处理

其中zStrokeMax表示弹性元件位移的最大值，zStrokeMin表示弹性元件位移的最小值；

步骤L2：转化量纲zStroke＝K_zs*zStroke，其中K_zs表示量纲；

步骤L3：更新最近的多个时刻的实际值zStroke；根据需要拟合时刻以前的多个时刻的实际值zStroke，采用最小二乘法依次拟合出最近N个时刻的预测值breakFare；再根据最近N个时刻的预测值breakFare计算方差：

n表示时刻；

步骤L4：采用步骤步骤L1到步骤L3的方法计算出力感传感器归一化后的实际值zPS和方差varPre；

步骤L5：根据varPre和varBre计算出融合系数K：

步骤L6：计算出各车轮的负载值loadValue＝K*zStroke+(1-K)*zPS。

进一步的，所述各车轮所需的叠加制动量breakAdd的计算方法为：

步骤B1：计算出所有车轮的平均负载值

i表示车轮编号，I表示车轮的总个数；

步骤B2：计算各车轮负载值与平均负载值的差值loadAdd_i＝loadValue_i-loadAverage；

步骤B3：最后进行限幅处理；通过比例参数Kp调整各车轮的制动叠加量breakAdd_i＝loadAdd_i*Kp。

相较于现有技术，本发明的车辆制动控制装置及车辆制动控制方法，增加了制动信息收集模块、车辆重心信息收集，制动信息收集模块采集制动踏板的开度和开度变化率制动信息并将这些信息发送给控制模组，车辆重心信息收集模块实时采集车辆的重心变化信息并将这些信息发送给控制模组，控制模组根据制动踏板的开度及开度变化率、车辆的实际重心位置控制车轮上的制动力分配。从而提高制动可靠性和稳定性，减少制动损耗。并且本发明还留存车辆通讯接口用于整车控制器与本装置进行数据交互，可根据指令执行相应的制动操作，亦可向外部发送自身工作状态信息。

附图说明

图1是车辆制动控制装置示意框图；

图2是车辆制动控制方法流程图；

图3是开度及开度变化率计算方法流程图；

图4是制动暂态量计算方法流程图；

图5是各车轮计算方法流程图；

图6是叠加制动量计算方法流程图。

具体实施方式

图1以一框图显示了符合本发明一个实施例的车辆制动控制装置。制动踏板1是一组用于采集驾驶员的动作的传递装置。制动信息收集模块2包括安装于制动踏板1上的两路位移传感器用于收集制动信息并发送给控制模组5。车辆重心收集模组3包括安装于车辆的悬挂系统的弹性元件或减震器两侧的位移传感器和安装于车辆车架与悬挂系统之间的力感传感器(即车体传向车轮的力必然经过力感传感器)，车辆重心信息收集模组3通过收集位移传感器和力感传感器的数据便可获取车辆重心信息。车辆通讯接口4用于其他控制器与本装置进行数据交互，可根据指令执行相应的制动操作，亦可向外部发送自身工作状态信息。控制模组5是一组用于收集制动信息和重心信息，计算传递向制动执行机构6的制动量。制动执行机构6是一套可对车辆每个车轮进行制动操作的执行装置。

图2到5图示了本发明车辆制动控制方法的一个实施方式，在以下描述中，车辆行驶方向限定为车辆的向前方向。向左和向右方向相对于车辆的行驶方向进行限定。

如四轮车辆具有左前轮LF、右前轮RF、左后轮LR、右后轮RR。在以下关于车辆重心信息收集模组所包含传感器相关的描述中，下标i从1～n遍历车辆的所有车轮,n取决于车辆的车轮数。

如图2所示，图2是本申请中车辆制动控制方法的流程图，该方法包括以下步骤：

传感器数据校准S1发生在安装本发明所述的装置后且只需进行一次初始化，进行所述制动信息模块和车辆重心信息收集模块所需传感器的初始化矫正，比如：制动信息模块中位移传感器的起始偏移量，记为breakMin；制动信息模块中位移传感器的最大偏移量，记为breakMax；车辆重心信息收集模组需要矫正位移传感器位置信息与车轮承载重量的转化关系，其余矫正方法与上述制动信息收集模块位移传感器矫正方法类似，在此不再赘述。

所述控制模组通过所述通信接口读取控制指令，判断是否处于自动驾驶模式。若处于自动驾驶模式时，根据自动驾驶指令得出暂态制动量breakTemp。若处于人为驾驶模式时，判断读取制动信息收集模块数据S2，计算制动踏板的开度及开度变化率S3，从而计算暂态制动量breakTemp S4。

所述控制模组读取车辆重心收集模组数据S5，计算各车轮的负载值loadValue_iS6，从而计算各车轮需要叠加的制动量breakAdd_i。

计算各车轮的实际制动量S7，方法为：breakFianl_i＝breakTemp+breakAdd_i。

如图3所示，计算制动踏板的开度及开度变化率S3包括以下步骤：

制动踏板开度及开度变化率初始化S31：stroke＝0；strokeOld＝0；只需进行一次初始化。stroke为当前制动踏板的开度，strokeOld为上一时刻制动踏板的开度。

计算制动踏板开度S32：

100亦可取任意合适数值。

计算制动踏板开度变化率S33：Δstroke＝stroke-strokeOld。

更新制动踏板开度旧值S34：strokeOld＝stroke。

如图4所示，计算暂态制动量S4步骤如下：

计算比例参数：

Kp为比例参数的结果；

Kp_max是比例参数的最大值，为静态值；Kp_min是比例参数的最小值，为静态值；100为常数，应与S32中设定的常数相同；计算暂态制动量：breakTemp＝Kp*stroke+Kd*Δstroek。式中Kd是微分参数，为设定的静态值。

如图5所示，计算各车轮负载值S6包括以下步骤：

读取位移传感器数据，进行归一化处理并转化为统一量纲S61～S63，利用最小二乘法拟合数据并计算方差S64～S66；相同方法处理力感传感器数据，在此不再赘述，得到力感传感器的方差S67～S611；根据两个方差对位移信息和力感信息进行数据融合，得到各车轮的负载值S612～S613。

如图6所示，计算各车轮制动叠加量S7包括以下步骤：

计算车轮的平均负载值S71：

loadValue_i为个车轮的负载值，从第1个轮子遍历到第n个轮子；

车轮计数初始化S72：i＝1。

判断是否所有车轮已遍历完成。若已完成，则本周期各车轮的叠加制动量计算结束；若未完成，则计算下个车轮的负载值与平均负载值得差值S73。

差值进行限幅处理S74～S75。

根据各车轮负载值计算各车轮制动叠加量S76。

车轮计数加一S77：i++。

以上所述，仅是本发明的实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (6)

1.一种自动驾驶车辆制动控制装置；所述车辆制动控制装置包括：制动踏板、制动信息收集模块、车辆重心信息收集模组、控制模组、车辆通讯接口和制动执行机构；所述制动执行机构包括制动执行器、车轮控制单元、作动器，所述车辆中的每一个车轮对应一个车轮控制单元和作动器；所述制动信息收集模块采集所述制动踏板的开度和开度变化率制动信息，并将这些信息发送给控制模组；所述车辆重心信息收集模块实时采集车辆的重心变化信息，并将这些信息发送给控制模组；所述车辆通讯接口用于整车控制器与本装置进行数据交互，可根据指令执行相应的制动操作；所述控制模组根据所述制动信息收集模块和车辆重心信息收集模组传递的信息控制所述制动执行机构工作，根据制动踏板的开度及开度变化率、车辆的实际重心位置控制车轮上的制动力分配；

所述制动执行机构可对各车轮进行独立的可控制动操作；

所述制动信息收集模块包括位移传感器，用于获取所述制动踏板的开度制动信息；通过单位时间内的开度变化获取所述制动踏板的开度变化率制动信息；

所述车辆重心信息收集模组包括多个位移传感器、多个力感传感器；一个位移传感器对应安装于一个车辆悬挂系统的弹性元件处；力感传感器安装于车辆车架与悬挂系统各连接点之间，每个连接点都安装有一个力传感器，车体传向车轮的力必须经过力感传感器；车辆重心信息收集模组通过收集位移传感器和力感传感器的数据便可获取车辆的重心信息；

所述自动驾驶车辆制动控制装置的制动控制方法为：

所述控制模组读取通信模组的数据，判断是否处于自动驾驶模式；若处于自动驾驶模式时，根据自动驾驶指令得出暂态制动量brakeTemp；当车辆切换至人为驾驶模式时，读取所述制动信息收集 模块数据，计算所述制动踏板的开度及开度变化率信息，再利用所述制动踏板开度和开度变化率信息计算出暂态制动量brakeTemp；

所述控制模组读取所述车辆重心收集模组位移传感器和力感传感器数据，进行相互矫正后，计算出各车轮的负载值loadValue，根据所述各车轮负载值计算出各车轮所需的叠加制动量brakeAdd；最后计算出各车轮制动量brakeFinal_i：brakeFinal_i＝brakeTemp+brakeAdd_i，i表示车轮编号；

其中，所述人为驾驶时暂态制动量brakeTemp的计算方法为：

步骤T1：根据制动踏板的开度计算出比例参数Kp：

其中Kp_max是比例参数的最大值，为静态值；Kp_min是比例参数的最小值，为静态值；stroke表示制动踏板的开度；

步骤T2：利用所述制动踏板开度、开度变化率、比例参数Kp及微分参数Kd计算出暂态制动量brakeTemp；

brakeTemp＝Kp*stroke+Kd*Δstroke；

其中Δstroke表示制动踏板的开度变化率。

2.如权利要求1所述的一种自动驾驶车辆制动控制装置，其特征在于所述车辆通讯接口可接收外部控制器制动指令或向外发送自身工作状态信息；所述控制模组向所述各车轮制动执行机构发送制动量，进行相应制动操作；控制模组为汽车电子控制单元或独立功能的控制器。

3.如权利要求1所述的一种自动驾驶车辆制动控制装置，其特征在于所述车辆通讯接口为CAN总线、SPI总线或IIC总线。

4.如权利要求1所述的一种自动驾驶车辆制动控制装置，其特征在于所述控制模组读取所述制动信息和车辆重心信息并进行综合计算，得出各车轮的制动量，所述控制模组对所述制动执行机构进行控制对各车轮施加相应的制动量。

5.如权利要求1所述的一种自动驾驶车辆制动控制装置，其特征在于所述车轮的负载值loadValue的计算方法为：

步骤L1：一个车轮对应一个弹性元件，实时采集一个车轮对应弹性元件的位移传感器数据zStrokeNow，进行“归一化”处理

其中zStrokeMax表示弹性元件位移的最大值，zStrokeMin表示弹性元件位移的最小值；

步骤L2：转化量纲zStroke＝K_zs*zStroke，其中K_zs表示量纲；

步骤L3：更新最近的多个时刻的实际值zStroke；根据需要拟合时刻以前的多个时刻的实际值zStroke，采用最小二乘法依次拟合出最近N个时刻的预测值brakeFare；再根据最近N个时刻的预测值brakeFare计算方差：

n表示时刻；

步骤L4：采用步骤步骤L1到步骤L3的方法计算出力感传感器归一化后的实际值zPS和方差varPre；

步骤L5：根据varPre和varBre计算出融合系数K：

步骤L6：计算出各车轮的负载值loadValue＝K*zStroke+(1-K)*zPS。

6.如权利要求1所述的一种自动驾驶车辆制动控制装置，其特征在于所述各车轮所需的叠加制动量brakeAdd的计算方法为：

步骤B1：

i表示车轮编号，I表示车轮的总个数；

步骤B2：计算各车轮负载值与平均负载值的差值loadAdd_i＝loadValue_i-loadAverage；

步骤B3：最后进行限幅处理；通过比例参数Kp调整各车轮的制动叠加量brakeAdd_i＝loadAdd_i*Kp。

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