CN110871802A - 车辆的控制方法、装置及车辆 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种车辆的控制方法、装置及车辆，其中，方法包括：检测车辆的当前行车环境；采集预设时间内用户的驾驶习惯数据，并根据驾驶习惯数据判定用户的驾驶偏好；根据当前行车环境和驾驶偏好匹配目标驾驶模式。该控制方法将当前行车环境作为判断基准，进而根据驾驶偏好准确匹配出当前用户的驾驶模式，不但提高车辆控制的准确性，而且有效提升驾驶体验，有效满足驾驶需求，简单便捷。

Description

车辆的控制方法、装置及车辆
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，特别涉及一种车辆的控制方法、装置及车辆。
背景技术
相关技术中，为了提高不同风格的驾驶员的驾驶体验，通过车辆行驶速度和纵向加速度、横向加速度，以及基于驾驶员的制动和加速率获得当前驾驶员意图，进而识别驾驶状态并确定车辆驾驶模式，从而符合有效满足驾驶需求。
然而，由于行车环境容易限制驾驶状态，导致识别的驾驶状态并不能有效反应真实的驾驶状态，从而导致驾驶模式匹配不准确，降低车辆控制的准确性，降低驾驶体验，无法满足驾驶需求，有待改进。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种车辆的控制方法，该方法可以有效提高车辆控制的准确性，而且有效提升驾驶体验，有效满足驾驶需求，简单便捷。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种车辆的控制方法，包括以下步骤：检测车辆的当前行车环境；采集预设时间内用户的驾驶习惯数据，并根据所述驾驶习惯数据判定所述用户的驾驶偏好；以及根据所述当前行车环境和所述驾驶偏好匹配目标驾驶模式。
进一步地，所述检测所述车辆的当前行车环境，包括：采集所述车辆的当前驾驶状态和当前车速；根据所述当前驾驶状态和所述当前车速识别所述当前行车环境。
进一步地，所述检测所述车辆的当前行车环境，包括：获取所述车辆的当前位置信息；根据所述位置信息识别所述当前行车环境。
进一步地，所述根据所述驾驶习惯数据判定所述用户的驾驶偏好，进一步包括：根据转向数据、制动数据、加速数据与驾驶状态识别所述驾驶偏好。
进一步地，所述目标驾驶模式为运动模式、经济模式、标准模式中的任一种，所述当前行车环境为城镇环境、高速环境和郊区环境中的任一种。
相对于现有技术，本发明所述的车辆的控制方法具有以下优势：
本发明所述的车辆的控制方法，可以将当前行车环境作为判断基准，并且根据一段时间内的驾驶习惯数据判定驾驶偏好，从而根据当前行车环境和驾驶偏好准确匹配目标驾驶模式，提高车辆控制的准确性，且有效提升驾驶体验，有效满足驾驶需求，简单便捷。
本发明的另一个目的在于提出一种车辆的控制装置，该装置可以有效提高车辆控制的准确性，而且有效提升驾驶体验，有效满足驾驶需求，简单便捷。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种车辆的控制装置，包括：检测模块，用于检测车辆的当前行车环境；判定模块，用于采集预设时间内用户的驾驶习惯数据，并根据所述驾驶习惯数据判定所述用户的驾驶偏好；以及控制模块，用于根据所述当前行车环境和所述驾驶偏好匹配目标驾驶模式。
进一步地，所述检测模块包括：采集单元，用于采集所述车辆的当前驾驶状态和当前车速；第一识别单元，用于根据所述当前驾驶状态和所述当前车速识别所述当前行车环境。
进一步地，所述检测模块包括：定位模块，用于获取所述车辆的当前位置信息；第二识别模块，用于根据所述位置信息识别所述当前行车环境。
进一步地，所述判定模块进一步用于根据转向数据、制动数据、加速数据与驾驶状态识别所述驾驶偏好。
所述的车辆的控制装置与上述的车辆的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。
本发明的另一个目的在于提出一种车辆，该车辆可以有效提高车辆控制的准确性，而且有效提升驾驶体验，有效满足驾驶需求，简单便捷。
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，设置有如上述实施例所述的车辆的控制装置。
所述的车辆与上述的车辆的控制装置相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。
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例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为本发明实施例所述的车辆的控制方法的流程图；
图2为本发明实施例所述的车辆的控制装置的结构示意图；
图3为本发明一个实施例所述的检测模块的结构示意图；以及
图4为本发明另一个实施例所述的检测模块的结构示意图。
附图标记说明：
100-车辆的控制装置、101-检测模块、102-判定模块、103-控制模块、201-采集单元、202-第一识别模块、301-定位模块和302-第二识别模块。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面在描述根据本发明实施例提出的车辆的控制方法、装置及车辆之前，先来简单描述一下准确匹配驾驶模式的重要性。
相关技术中，如车辆驾驶模式智能检测系统可以基于车辆行驶速度和纵向加速度、横向加速度，以及基于驾驶员的制动和加速率获得的当前驾驶员意图来识别驾驶状态，从而通过算法确定车辆驾驶模式，如“运动模式”、“经济模式”、“标准模式”，进而根据车辆驾驶模式将最终驱动模式传递给不同的底盘和动力传动子系统，为各种主动子系统选择设计目标，以优化底盘子系统对驾驶行为的设定，提示驾驶体验并满足驾驶需求。
但是，鉴于行车环境是千变万化的，往往不能根据个人驾驶偏好进行驾驶，而且交通条件要求所有的驾驶员或多或少做出一些标准化的行为。例如，在城镇行驶中，在交通灯、限速等情况下，车辆往往走走停停，使得系统很难确定驾驶员的意图，如一个运动风格的驾驶员在城市内的驾驶状态会不同于在郊区的乡村道路上的驾驶状态，导致容易判断运动风格的驾驶员具有与标准风格的驾驶员相同的驾驶状态，从而误把运动风格的驾驶员匹配出标准模式，大大降低了车辆控制的准确性。
另外，在行车环境变换后，如离开城镇到达郊区，需要重新调整驾驶员的驾驶偏好时，各种主动子系统的设置不可能根据驾驶员的期望而理想地适应，必须再次学习驾驶状态和驾驶员意图，降低驾驶体验，无法满足驾驶需求。
本发明正是基于上述问题，而提出了一种车辆的控制方法、装置及车辆。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
图1是根据本发明实施例的车辆的控制方法的流程图。
如图1所示，根据本发明实施例的车辆的控制方法，包括以下步骤：
步骤S101，检测车辆的当前行车环境。
其中，在本发明的一个实施例中，检测车辆的当前行车环境，包括：采集车辆的当前驾驶状态和当前车速；根据当前驾驶状态和当前车速识别当前行车环境。
可以理解的是，车辆的当前行车环境的检测方式可以有很多，如通过传感器采集传感数据，进而根据传感数据识别车辆的当前行车环境，例如，采集车辆的当前驾驶状态和当前车速，根据当前驾驶状态和当前车速识别当前行车环境。
具体地，对于不同的行车环境，车辆的驾驶数据会处于不同的范围，通过对驾驶数据所处范围以及驾驶状态保持的时间进行综合分析，可以识别当前行车环境。为了更加清楚地说明如何通过当前驾驶状态和当前车速识别当前行车环境，下面进行举例说明：
在具体说明之前，对相关参数进行说明，涉及到的参数信息有当前驾驶状态的数值Drivestate和区分高速驾驶状态与低速驾驶状态的阈值Istate，以及低速驾驶状态车速持续时间Time1和高速驾驶状态车速持续时间Time2，当前车速V(i)和用来区分车速范围的低速车速V1，城镇法定车速V2，高速车速V3的三个阈值。
首先，对采集到的汽车速度均值和汽车速度变化值进行处理，计算分析出当前驾驶状态值Drivestate，将其与阈值Istate进行比较。阈值Istate是用来区分是否在城镇环境行车的数值，该数值是在城镇环境中遵守交通规则的情况下，无法达到的驾驶状态极限值。显然地，Drivestate<Istate时，表明行车环境是城镇环境，Drivestate≥Istate时，表明行车环境是郊区环境或者高速环境，需要进一步分析才能确定具体行车环境。
接着，将当前车速V(i)与三个车速阈值V1、V2、V3进行比较，以确定当前车速所处的范围，识别当前行车环境。V(i)<V1，说明当前车速很低，V1≤V(i)<V2，说明当前车速低于城镇法定速度，但车速不是很低，V2≤V(i)≤V3，说明当前车速高于城镇法定速度，但没有达到高速，V(i)>V3，说明当前车速已经达到高速。
然后，将车速所处的范围与车速持续时间相结合，进行综合分析，以识别行车环境。为了便于说明，车速持续时间以60秒为界限。
第一种可能的情况，若同时满足Drivestate<Istate，V(i)<V2(包括V(i)<V1和V1≤V(i)<V2两个车速范围)，Time1<60秒，说明当前行车环境是城镇环境，但由于交通环境较差，导致车速不能持续较长时间。
第二种可能的情况，若同时满足Drivestate<Istate，V(i)<V2(包括V(i)<V1和V1≤V(i)<V2两个车速范围)，Time1≥60秒，说明当前行车环境是城镇环境，交通状况较好。
第三种可能的情况，若同时满足Drivestate≥Istate，V(i)>V3，Time2<60秒，说明当前车速保持高速的时间较短，可能是驾驶过程中的短暂加速，不能作为判断行车环境的依据，保持上一次进行行车环境识别时得到的结果不变。
第四种可能的情况，若同时满足Drivestate≥Istate，V(i)>V3，Time2≥60秒，说明当前车速保持高速的时间较长，行车环境是高速环境。
第五种可能的情况，若同时满足Drivestate≥Istate，V2≤V(i)≤V3，说明当前车速能够高于城镇法定车速，但又达不到高速状态，行车环境是郊区环境。
在本发明的另一个实施例中，检测车辆的当前行车环境，包括：获取车辆的当前位置信息；根据位置信息识别当前行车环境。
具体地，本发明实施例可以通过各种定位算法和工具，获取车辆的当前位置信息，如卫星定位、基站定位等，从而将车辆的当前位置信息与环境信息进行匹配，即可识别当前行车环境。
进一步地，环境信息可以是事先录入的信息，也可以是实时采集的信息，还可以是对各类信息进行综合分析，经过处理后的结果信息。为了更加清楚地说明如何根据位置信息识别当前行车环境，举例说明如下：
示例一，城镇道路A位于城镇繁华地段，每天上下班时段属于车流高峰期，经常堵车，其余时间则较为通畅，不存在堵车现象。用户驾驶车辆B途径城镇道路A时，车载定位系统获取到车辆当前位置信息，识别出当前车辆B正在城镇道路A上行驶，再根据当前时间刚好属于上下班时段，识别出此时的行车环境为城镇环境，而且交通环境较差。
示例二，高速公路C突然发生连环车祸，导致路况不佳，路过的车辆需要听从交警指挥，减速慢行，该信息被迅速传播。用户驾驶车辆D在高速公路C上行驶，途径车祸现场，根据当前位置信息得知车辆D位于高速公路C的车祸现场，识别出此时的行车环境为高速环境，但交通状况不佳。
需要说明的是，上述具体实现方式可以由本领域技术人员根据实际情况进行设定，在此不作具体限定。
步骤S102，采集预设时间内用户的驾驶习惯数据，并根据驾驶习惯数据判定用户的驾驶偏好。
其中，在本发明的一个实施例中，根据驾驶习惯数据判定用户的驾驶偏好，进一步包括：根据转向数据、制动数据、加速数据与驾驶状态识别所述驾驶偏好。
具体地，用户的驾驶习惯数据包括转向数据、制动数据、加速数据、驾驶状态等驾驶数据，其中，转向数据通过转向角度进行量化，制动数据通过制动踏板位移比例进行量化，加速数据通过加速踏板位移比例进行量化，驾驶状态通过车速均值和车速变化值加权求和进行量化，并且通过次数进行统计。
应当理解的是，用户的驾驶习惯数据的采集与用户的驾驶偏好的判定是一个持续的过程，随着用户驾驶时间的不断积累，用户的驾驶习惯数据的采集可以不断进行，用户的驾驶偏好的判定也越来越准确。
需要重点说明的是，在算法的采样周期内，对用户的驾驶习惯数据进行采集，对采集到的信息进行统计分析后可获得用户的驾驶偏好。
为了便于理解，以运动偏好的驾驶习惯为例进行说明。当转向角度超过一定度数时，确认为一次转向，在一个采样周期内转向度数与上一次转向度数的差值超过某个数值，确认为一次运动偏好的转向；当制动踏板位移超过一定比例，确认为一次制动，在一个采样周期内的制动踏板位移比例与上一次位移比例的差值超过某个数值，确认为一次运动偏好的制动；当加速踏板位移超过一定比例，确认为一次加速，在一个采样周期内加速踏板位移比例与上一次位移比例的差值超过某个数值，确认为一次运动偏好的加速；当驾驶状态数值超过一定数值时，确认为一次驾驶，在一个采样周期内驾驶状态数值与上一次数值的差值超过某个数值，确认为一次运动偏好的驾驶。当驾驶习惯数据被统计到一定次数时，计算运动偏好的次数占总次数的比例，综合分析各项驾驶习惯数据中运动偏好所占的比例，判定当前用户的驾驶偏好是否是运动偏好。
步骤S103，根据当前行车环境和驾驶偏好匹配目标驾驶模式。
可选地，在本发明的一个实施例中，目标驾驶模式为运动模式、经济模式、标准模式中的任一种，当前行车环境为城镇环境、高速环境和郊区环境中的任一种。
也就是说，行车环境可以包括城镇环境、高速环境和郊区环境在内的多种环境，驾驶模式可以包括运动模式、经济模式、标准模式在内的多种驾驶模式，在此不做具体限制。
进一步地，目标驾驶模式应当是在当前行车环境下，最符合当前用户的驾驶偏好的驾驶模式。应当理解的是，当前行车环境对于目标驾驶模式的匹配有较大限制，在目标驾驶模式的匹配过程中，应当优先考虑当前行车环境的客观限制条件，在客观限制条件允许的范围内根据当前用户的驾驶偏好进行目标驾驶模式的匹配。
应当理解的是，驾驶车辆的用户可以变换，不同的用户有着不同的驾驶偏好，目标驾驶模式的匹配结果是根据当前用户的驾驶偏好做出的，驾驶车辆的用户出现变换时，需要重新进行目标驾驶模式的匹配。
为了更加清楚地说明如何根据当前行车环境和驾驶偏好匹配目标驾驶模式，举例说明如下：
用户甲有运动偏好的驾驶习惯，驾驶车辆在城镇环境下行驶，系统检测到车辆当前的行车环境为城镇环境，而且交通状况不佳。为了符合行车环境的客观限制，同时考虑用户甲的驾驶偏好，将车辆驾驶模式设置为标准模式。随着车辆驶离城镇环境，到达郊区环境，交通状况逐渐好转，系统检测到车辆当前的行车环境为郊区环境，交通状况不佳的客观限制消失，此时系统将车辆驾驶模式切换为运动模式以适应用户的驾驶偏好。
用户乙有保守偏好的驾驶习惯，驾驶用户甲的车辆，随着驾驶时间的增加，系统判定当前用户的驾驶习惯是保守偏好，不再是甲驾驶车辆时的运动偏好。乙驾驶车辆在城镇环境下行驶，系统检测到车辆当前的行车环境为城镇环境，而且交通状况不佳。为了符合行车环境的客观限制，同时考虑用户乙的驾驶偏好，将车辆驾驶模式设置为经济模式。随着车辆驶离城镇环境，到达郊区环境，交通状况逐渐好转，系统检测到车辆当前的行车环境为郊区环境，交通状况不佳的客观限制消失，此时系统将车辆驾驶模式切换为标准模式。
根据本发明实施例的车辆的控制方法，可以将当前行车环境作为判断基准，并且根据一段时间内的驾驶习惯数据判定驾驶偏好，从而根据当前行车环境和驾驶偏好准确匹配目标驾驶模式，提高车辆控制的准确性，且有效提升驾驶体验，有效满足驾驶需求，简单便捷。
进一步地，如图2所示，本发明的实施例还公开了一种车辆的控制装置100，包括：检测模块101、判定模块102和控制模块103。
具体而言，检测模块101用于检测车辆的当前行车环境。判定模块102用于采集预设时间内用户的驾驶习惯数据，并根据驾驶习惯数据判定用户的驾驶偏好。控制模块103用于根据当前行车环境和驾驶偏好匹配目标驾驶模式。本发明实施例的控制装置100可以将当前行车环境作为判断基准，进而根据驾驶偏好准确匹配出当前用户的驾驶模式，不但提高车辆控制的准确性，而且有效提升驾驶体验，有效满足驾驶需求，简单便捷。
进一步地，如图3所示，在本发明的一个实施例中，检测模块101包括：采集单元201和第一识别单元202。其中，采集单元201用于采集车辆的当前驾驶状态和当前车速。第一识别单元202用于根据当前驾驶状态和当前车速识别当前行车环境。
进一步地，如图4所示，在本发明的一个实施例中，检测模块101包括：定位模块301和第二识别模块302。其中，定位模块301用于获取车辆的当前位置信息。第二识别模块302用于根据位置信息识别当前行车环境。
进一步的，在本发明的一个实施例中，判定模块102进一步用于根据转向数据、制动数据、加速数据与驾驶状态识别驾驶偏好。
需要说明的是，本发明实施例的车辆的控制装置的具体实现方式与车辆的控制方法的具体实现方式类似，为了减少冗余，此处不做赘述。
根据本发明实施例的车辆的控制装置，将当前行车环境作为判断基准，进而根据驾驶偏好准确匹配出当前用户的驾驶模式，不但提高车辆控制的准确性，而且有效提升驾驶体验，有效满足驾驶需求，简单便捷。
进一步地，本发明的实施例公开了一种车辆，该车辆设置有上述实施例所述的车辆的控制装置。该车辆由于具有了上述装置，将当前行车环境作为判断基准，进而根据驾驶偏好准确匹配出当前用户的驾驶模式，不但提高车辆控制的准确性，而且有效提升驾驶体验，有效满足驾驶需求，简单便捷。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，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)

1.一种车辆的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
检测车辆的当前行车环境；
采集预设时间内用户的驾驶习惯数据，并根据所述驾驶习惯数据判定所述用户的驾驶偏好；以及
根据所述当前行车环境和所述驾驶偏好匹配目标驾驶模式。
2.根据权利要求1所述的车辆的控制方法，其特征在于，所述检测所述车辆的当前行车环境，包括：
采集所述车辆的当前驾驶状态和当前车速；
根据所述当前驾驶状态和所述当前车速识别所述当前行车环境。
3.根据权利要求1所述的车辆的控制方法，其特征在于，所述检测所述车辆的当前行车环境，包括：
获取所述车辆的当前位置信息；
根据所述位置信息识别所述当前行车环境。
4.根据权利要求1所述的车辆的控制方法，其特征在于，所述根据所述驾驶习惯数据判定所述用户的驾驶偏好，进一步包括：
根据转向数据、制动数据、加速数据与驾驶状态识别所述驾驶偏好。
5.根据权利要求1-4任一项所述的车辆的控制方法，其特征在于，所述目标驾驶模式为运动模式、经济模式、标准模式中的任一种，所述当前行车环境为城镇环境、高速环境和郊区环境中的任一种。
6.一种车辆的控制装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于检测车辆的当前行车环境；
判定模块，用于采集预设时间内用户的驾驶习惯数据，并根据所述驾驶习惯数据判定所述用户的驾驶偏好；以及
控制模块，用于根据所述当前行车环境和所述驾驶偏好匹配目标驾驶模式。
7.根据权利要求6所述的车辆的控制装置，其特征在于，所述检测模块包括：
采集单元，用于采集所述车辆的当前驾驶状态和当前车速；
第一识别单元，用于根据所述当前驾驶状态和所述当前车速识别所述当前行车环境。
8.根据权利要求6所述的车辆的控制装置，其特征在于，所述检测模块包括：
定位模块，用于获取所述车辆的当前位置信息；
第二识别模块，用于根据所述位置信息识别所述当前行车环境。
9.根据权利要求6所述的车辆的控制装置，其特征在于，所述判定模块进一步用于根据转向数据、制动数据、加速数据与驾驶状态识别所述驾驶偏好。
10.一种车辆，其特征在于，包括：如权利要求6-9任一项所述的车辆的控制装置。
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