CN110962848A - 自动驾驶纵向运动控制的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种自动驾驶纵向运动控制的方法及系统，包括：纵向决策模块利用前车目标信息、驾驶员期望状态、上层控制单元目标状态、受控车辆的运动状态、期望时距以及目标加速度信息，完成当前激活状态判定、当前运动状态判定以及期望控制状态判定，并将各个判定状态输出；纵向规划模块利用前车目标信息、受控车辆的运动状态、当前激活状态、当前运动状态以及期望控制状态完成目标时距规划、目标车速规划、目标加速度规划；纵向控制模块利用受控车辆的运动状态、当前激活状态、当前运动状态、目标车速以及目标加速度完成目标控制指令的功能逻辑计算，最终将控制指令发到受控车辆执行机构。本发明能够完成车辆自动驾驶纵向控制。

Description

自动驾驶纵向运动控制的方法及系统
技术领域
本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种自动驾驶纵向运动控制的方法及系统
背景技术
非自动驾驶车辆通过驾驶员人工控制方向盘、油门、刹车以及档位等执行机构，操纵车辆前进、后退和转向等功能。车辆运动控制分为横向运动控制和纵向运动控制。其中纵向运动控制指沿着车头方向车辆的加减速控制、前进后退运动控制，分别对应控制车辆的发动机/电机、制动系统和档位系统。
自动驾驶车辆利用车身周围安装的各类传感器，感知车身周围环境和各类目标信息，通过自动驾驶控制器接收传感器信息后，通过各个子系统功能算法，完成车辆横纵向运动控制。其中，纵向控制利用接收到的目标距离、车速和加速度信息、驾驶员车速设置信息以及本车运动状态，进行综合决策和计算，完成控制本车行驶所需的扭矩、减速度以及档位实时控制。
目前已量产的纵向控制功能主要应用于驾驶辅助功能，如定速巡航、自适应巡航以及集成式自适应巡航过程，由于自动驾驶与普通的驾驶辅助功能有本质的区别，因此在纵向控制过程中，需要根据自动驾驶的需求进行控制策略的针对性开发，才能满足L3级以上的自动驾驶功能要求。
因此，有必要开发一种自动驾驶纵向运动控制的方法及系统。
发明内容
本发明的目的是提供一种自动驾驶纵向运动控制的方法及系统，能完成车辆自动驾驶纵向控制。
本发明所述的自动驾驶纵向运动控制的方法，包括以下步骤：
利用前车目标信息、驾驶员期望状态、上层控制单元目标状态、受控车辆的运动状态、期望时距以及目标加速度信息，完成当前激活状态判定、当前运动状态判定以及期望控制状态判定，并将各个判定状态输出，包含纵向控制是否激活、车辆处于跟车状态或巡航状态、当前控制目标状态是稳定状态或过渡状态等信息；用于纵向规划和控制的功能逻辑开发；
利用前车目标信息、受控车辆的运动状态、当前激活状态、当前运动状态以及期望控制状态完成目标时距规划、目标车速规划、目标加速度规划，用于纵向决策和纵向控制功能逻辑设计；
利用受控车辆的运动状态、当前激活状态、当前运动状态、目标车速以及目标加速度完成目标控制指令的功能逻辑计算，包括目标扭矩、目标减速度以及执行器的使能状态切换，最终将控制指令发到受控车辆执行机构，完成受控车辆的运动控制。
进一步，所述当前激活状态判定具体为：根据TJP状态机信息、环境认知目标信息以及本车运行状态，进行综合判断，输出当前纵向控制系统的目标控制状态，包含系统当前接管状态和目标设置车速；
系统当前接管状态的判定逻辑：
(a1)当前车辆不处于前进档或空档状态；
(b1)驾驶员踩油门踏板，且该油门扭矩大于系统输出的目标扭矩；
(c1)驾驶员踩制动踏板进行制动；
(d1)纵向激活状态和TJP激活状态都处于关闭退出状态；
(e1)电子手刹处于拉起状态；
当a 1|b1|c1|d1|e1＝＝1，则TakeOverStatus＝1，表示系统处于驾驶员接管或者纵向功能退出状态；否则，TakeOverStatus＝0，表示系统未被接管，其中，TakeOverStatus表示接管状态；
目标设置车速的判定逻辑：
当TakeOverStatus＝1时，则Vsetlimit_mps＝Vh_mps；
其中，Vsetlimit_mps表示目标设置车速，Vh_mps表示本车实时车速，单位km/h；
否则，Vsetlimit_mps＝SetSpeed_KPH/3.6；
其中，SetSpeed_KPH表示驾驶员设置车速，单位km/h。
进一步，所述当前运动状态判定具体为：根据环境认知目标状态、系统设置车速信息、目标时距和本车实时车速信息进行综合逻辑判定，输出当前纵向控制系统所处的运行状态，包含设置车速巡航状态和跟车行驶状态；
系统默认状态是目标速度巡航状态，巡航车速等于目标设置车速；
从速度巡航跳转到跟车行驶的决策逻辑为：(a2&b2&c2)||(d2&e2)＝＝1；
其中：
(a2)环境认知目标车辆存在；
(b2)目标设置车速大于目标车辆当前车速；
(c2)目标车辆距离小于跟车控制距离；
(d2)环境认知目标车辆存在；
(e2)真实距离小于目标时距；
从跟车行驶跳转到速度巡航的决策逻辑为：x|(m&n&k)＝＝1；
其中：
(x)环境认知目标车辆不存在；
(m)环境认知目标车辆存在；
(n)目标设置车速小于目标车辆当前车速；
(k)真实距离大于目标时距。
进一步，所述期望控制状态判定具体为：
在跟车目标持续稳定状态时，定义为纵向系统稳定控制状态，当环境认知输出的跟车目标发生切换时，系统处于控制不连续的状态，需要对该过程进行针对性控制处理，定义为过渡控制状态；系统默认状态是稳定跟车状态；
稳定跟车行驶跳转过渡控制的决策逻辑：
(a3&b3&c3&d3&e3＝＝1)||(a3&b3&e3&f3&g3＝＝1)＝＝1；
(a3)当前处于跟车行驶状态；
(b3)当前目标车处于非低速运动状态；
(c3)目标车切换时，与上个目标车相比，相对距离绝对变化量大于第一阈值标定量，或车速绝对变化量大于第二阈值标定量；
(d3)目标车切换时，与一定数量周期前原始目标减速度值相比，减速度减小量小于阈值delt_At；
(e3)当前原始目标减速度小于设置阈值；
(f3)刚进入驾驶员接管状态，一定数量周期前处于系统控制状态；
(g3)距离侵入量小于第三阈值标定量；
过渡控制跳转稳定控制决策逻辑:
(a4&b4&c4＝＝1)||(a4&d4&e 4＝＝1)||(f4&g 4＝＝1)＝＝1；
(a4)当前处于跟车行驶状态；
(b4)当前原始目标减速度小于标定阈值P；
(c4)上一定数量个周期的原始目标减速度小于标定阈值P，
(d4)当前原始目标减速度小于标定阈值Q；
(e4)距离侵入量大于第四阈值标定量；
(f4)当前处于速度巡航状态，且上一定数量个周期也处于速度巡航状态；
(g4)当前处于驾驶员接管状态。
进一步，所述目标时距规划具体为：
根据当前环境认知目标信息、时距档位设置以及本车实时车速进行计算，规划出不同控制状态下的目标时距值，包含有无车状态、不同类型车状态、以及稳定/过渡控制状态时的目标时距，用于系统控制的跟车距离目标值；
目标相对距离计算：
如果前方没有车，则目标相对距离等于目标时距，否则目标相对距离等于真实目标相对距离；
Dreal_m＝Draw_m–Ddelay；
Ddelay＝Vh_mps×Tdelay；
其中：Draw_m为传感器输出原始距离；Ddelay为延迟距离；Vh_mps为本车实时车速；Tdelay为制动响应延迟时间；
稳定控制目标时距规划：
Dtarget_m＝D(TimeGap,Vh_mps)+D(Target_Type)；
其中，Dtarget_m表示稳定控制目标时距，D(TimeGap,Vh_mps)表示根据设置跟车时距TimeGap、以及本车实时车速Vh_mps计算出来的目标跟车距离；Target_Type表示目标车类型，D(Target_Type)表示根据目标车类型不同对目标时距进行的距离量补偿。
距离误差和距离侵入量计算：
Derror_m＝Dreal_m–Dtarget_m；
Dintrusion＝Derror_m/Dtarget_m；
其中，Derror_m表示距离误差；Dintrusion表示距离侵入量；
过渡控制目标时距规划：
Dcutin_m＝Dreal_m×f(Vrel_mps)；
其中：Dcutin_m表示过渡控制时距；f(Vrel_mps)表示与相对车速相关的系数；
在过渡控制状态下，当时距状态标志Dt_status＝0时，表示距离接近状态，过渡状态目标时距维持以上的Dcutin_m值；当时距状态标志Dt_status＝1时，表示距离拉开状态，过渡状态目标时距从Dcutin_m按照一定的变化率上升调整到稳定跟车时距Dtarget_m；
时距状态标志Dt_status的状态跳转逻辑如下：
1)距离接近状态跳转距离拉开状态
(a5＝＝1&&b5＝＝1)||(a5＝＝1&&c5＝＝1&&d5＝＝1)＝＝1；
(a5)当前处于过渡控制状态；
(b5)当前控制判定减速度值连续两个周期大于第一设定阈值；
(c5)当前目标车加速度持续减小，目标判定方法是当前加速度与一定数量个周期前加速度差值小于第二设定阈值；
(d5)当前目标车加速度小于第三设定阈值；
2)距离拉开状态跳转距离接近状态：
a6＝＝0||(a6＝＝1&&b6＝＝1)＝＝1；
(a6)当前处于过渡控制状态；
(b6)当前状态下有目标切入，目标采用的判定方是距离跳变缩小，当前距离比一定数量个周期前小第四设定阈值。
进一步，所述目标速度计算具体为：
根据纵向决策输出的稳定/过渡控制状态信息、巡航/跟车信息、环境认知目标信息以及本车运动状态进行实时计算得出各种状态下原始目标车速，再根据不同条件的车速目标限制后输出规划后的目标车速，包含三个目标车速，稳定跟车/巡航目标车速和稳定跟车无限制目标车速、过渡控制目标车速，用于纵向速度控制目标；
其中：稳定跟车无限制目标车速规划方法如下：
在本车实时车速基础上，加上距离误差和相对车速各自的影响系数，得到基本的跟车目标车速；
Vt_mps＝Vh_mps+β×Verror_mps+γ(Vh_mps)×f(Dreal_m–Dtarget_m)
其中：Vt_mps表示稳定跟车无限制目标车速；β表示当前相对车速权重系数；Verror_mps表示当前两车相对车速；γ(Vh_mps)表示基于当前车速在距离差上的权重系数；Dreal_m表示目标相对距离；f(Dreal_m–Dtarget_m)表示相对距离差；速度巡航状态下目标车速规划方法如下：
1)当系统处于跟车行驶状态时，巡航目标车速Vt_CC_mps等于本车实时车速；
2)当系统处于速度巡航状态时，巡航目标车速Vt_CC_mps等于基于本车车速切换到设置目标车速Vset_mps；
过渡控制状态目标车速规划方法如下：
过渡控制目标车速：
Vt_mps’＝Vh_mps+β×Verror_mps+γ(Verror_mps)×Dintrusion
其中：Vt_mps’表示过渡控制目标车速；Dintrusion表示距离侵入量；
当过渡控制处于距离拉开状态时，目标车速需要从过渡控制目标车调整为稳定跟车目标车速。
进一步，所述目标加速度规划分为巡航加速度规划、跟车加速度规划和加速度校正；
巡航加速度的规划方法如下：
利用稳定跟车目标车速与本车车速做比较，再利用二者车速差，通过查表给出对应的加速度At_Cruise_mpss；
跟车加速度规划包含稳定跟车目标加速度计算、过渡控制目标加速度计算以及跟车加速度校正计算；
稳定跟车目标加速度计算如下：
加速度计算公式如下：
Figure BDA0002151018860000061
其中，a表示稳定跟车目标加速度；Dbrake是制动距离；
过渡控制目标加速度计算方法如下：
Figure BDA0002151018860000062
其中，a'表示过渡控制目标加速度；Dreal是两车相对距离；Dcutin是过渡状态目标时距；m表示当前距离差的权重系数；f(af,Dintrusion)表示前车减速度状态在当前侵入量下的权重值；af表示前车减速度；Dintrusion表示距离侵入量；
当处于速度巡航状态时，At_ControlJudge_mpss＝at_cruise_mpss；
其中，At_ControlJudge_mpss表示加速度状态判定值，用于后续的跟车状态判定；at_cruise_mpss表示巡航目标减速度；
当处于跟车状态时，At_ControlJudge_mpss＝at_follow_mpss；
其中，at_follow_mpss表示稳定跟车目标减速度。
进一步，所述执行器的使能状态切换是利用目标加速度与本车加速度关系、目标车速与实时车速关系、当前驾驶员接管状态、车辆行驶状态进行决策判定，当前选择制动使能还是扭矩使能；
若目标车速小于本车车速，且目标加速度小于当前怠速加速度时，制动使能打开；
若目标车速为0，制动使能打开；
若驾驶员接管，扭矩使能打开；
若目标车速大于本车车速，扭矩使能打开。
进一步，所述目标扭矩的计算方法为：根据纵向规划控制信息、本车运动状态信息来综合计算目标扭矩。
本发明所述的一种自动驾驶纵向运动控制的系统，包括：
纵向决策模块利用前车目标信息、驾驶员期望状态、上层控制单元目标状态、受控车辆的运动状态、期望时距以及目标加速度信息，完成当前激活状态判定、当前运动状态判定以及期望控制状态判定，并将各个判定状态输出，包含纵向控制是否激活、车辆处于跟车状态或巡航状态、当前控制目标状态是稳定状态或过渡状态等信息；用于纵向规划和控制的功能逻辑开发；
纵向规划模块利用前车目标信息、受控车辆的运动状态、当前激活状态、当前运动状态以及期望控制状态完成目标时距规划、目标车速规划、目标加速度规划，用于纵向决策和纵向控制功能逻辑设计；
纵向控制模块利用受控车辆的运动状态、当前激活状态、当前运动状态、目标车速以及目标加速度完成目标控制指令的功能逻辑计算，包括目标扭矩、目标减速度以及执行器的使能状态切换，最终将控制指令发到受控车辆执行机构，完成受控车辆的运动控制。
本发明具有以下优点：根据自动驾驶系统需求分解，完成满足其要求的纵向控制功能开发设计，能够支撑L3及以上自动驾驶系统集成和功能定义。
附图说明
图1为自动驾驶纵向控制示意图；
图2为自动驾驶纵向控制硬件系统示意图；
图3为自动驾驶纵向控制功能架构示意图；
图4为目标扭矩的计算原理图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
图1中，车辆前进方向为坐标轴y轴箭头方向，其反方向为车辆后退方向，驾驶员或控制系统控制车辆在y方向前进后退，定义为车辆纵向运动控制；为保持车辆沿着y方向运动而不发生偏离，或车辆换道时控制车辆沿着x轴移动定义为车辆横向运动控制。
图2中，涉及硬件有自动驾驶传感器系统1、自动驾驶控制器2和自动驾驶执行器系统3。其中，
自动驾驶传感器系统1包含摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、高精度地图等设备，他们按照功能使用分布在车身周围，负责探知车辆周围环境目标信息包括道路情况，周围车辆运动状态、车辆物理特性、行人、障碍物等目标特性将环境原始目标信息输出至自动驾驶控制器2中，由自动驾驶控制器2中传感融合功能软件模块进行环境重构、目标聚类、解析识别等工作，完成环境感知状态输出。
自动驾驶控制器2是自动驾驶软件运行的载体，该软件主要包含的功能模块有环境感知融合软件模块、自动驾驶控制状态机模块、横向系统模块和纵向系统模块四个部分。
环境目标信息由环境感知融合软件模块处理传感器数据信息后输出到其余三个模块，分别用于自动驾驶运行状态决策、横纵向系统控制。
自动驾驶状态机模块功能利用环境目标信息、车辆自身运动状态信息进行综合决策目标控制状态，计算自动驾驶激活状态输出至横纵向系统，若目标状态为自动驾驶激活状态，则横纵向系统会计算当前目标控制量，用于控制车辆横纵向运动，否则，横纵向系统不输出控制指令。
横向系统负责根据环境融合模块输出的车道线信息、前车行进路径数据以及状态机输出的激活状态进行综合计算，完成车辆横向运动规划和控制指令方向盘目标转角指令输出。若处于激活状态，当车道线清晰时，自动驾驶跟随车道线路径对中行驶，车道线不清晰时则跟车前车运动路径行驶，当前方没有车辆且车道线不清晰，则状态机判定为不激活状态，退出横向运动控制。
纵向系统包含有目标选择和纵向控制两部分，本发明中提及的纵向运动控制功能是指纵向系统中的纵向控制子模块部分。纵向系统负责根据环境融合模块输出的目标信息、前车运动车速和相对距离关系进行综合决策计算，完成车辆纵向运动的速度规划和加速度计算、扭矩计算并输出。若处于激活状态，当前方有车时，则保持一定的安全距离跟随前车行驶，当前前方无车时，则按照设定车速进行速度巡航控制计算。若不处于激活状态，则纵向系统不输出控制指令。
自动驾驶执行器系统3包含方向盘、发动机、刹车和换挡器等执行机构，其控制指令来源于自动驾驶控制器2通过CAN总线传输过来，方向盘负责执行横向系统输出的方向盘转角指令，发动机系统负责执行纵向系统输出的扭矩指令，刹车系统负责执行纵向系统输出的制动减速度指令，换挡器系统负责执行纵向系统输出的档位请求指令。当自动驾驶功能激活时，自动驾驶执行器系统3才能正确响应控制指令，否则不执行CAN总线上的控制指令，只响应驾驶员人工操作的控制指令。
图3中，自动驾驶纵向运动控制的系统的功能架构包含三个子模块，分别是纵向决策模块、纵向规划模块以及纵向控制模块，其中的信号明细如下：
1、前车目标信息：目标是否存在、目标类型、目标车速、目标相对距离、目标加速度；
2、驾驶员期望状态：自动驾驶纵向激活状态、设置车速、接管状态；
3、上层控制单元目标状态：期望驾驶员接管等级；
4、受控车辆运动状态：实时车速、实时加速度；
5、当前激活状态：纵向控制功能激活/关闭；
6、当前运动状态：跟车控制/速度巡航控制；
7、期望控制状态：稳定控制/过渡控制；
8、期望时距：跟车过程期望保持与前车的相对距离；
9、目标车速：在当前运动状态下，受控车辆期望达到的车速；
10、目标加速度：在当前运动状态下，受控车辆期望达到的加速度；
本实施例中，一种自动驾驶纵向运动控制的方法，具体包括：
一、利用前车目标信息、驾驶员期望状态、上层控制单元目标状态、受控车辆的运动状态、期望时距以及目标加速度信息，完成当前激活状态判定、当前运动状态判定以及期望控制状态判定，并将各个判定状态输出，包含纵向控制是否激活、车辆处于跟车状态或巡航状态、当前控制目标状态是稳定状态或过渡状态等信息；用于纵向规划和控制的功能逻辑开发；
当驾驶员打开自动驾驶功能开关并设置当前最大期望车速后，决策模块开始根据上层给出的激活信息、当前车辆运动车速、档位以及执行机构是否故障等判定打开纵向运动控制功能，当执行机构无故障且车辆处于前进档位时，打开纵向运动控制功能，
若接收到前方无目标车辆，则系统进入速度巡航状态，车辆按照驾驶员设置的最大期望车速行驶，若本车前方有车辆，则保持一定的安全距离跟随前车按照相近的车速行驶，系统控制本车与前车之间的安全距离和行驶车速；
若在行驶过程中，在本车之前的运动安全距离以内，相邻车道有车突然切入本车道，则纵向系统进入目标切换的过渡控制状态，在保证安全的情况，让本车执行响应平稳过渡，当本车与切入进来的车相对距离拉开后，再回到稳定跟车状态继续行驶。
当前激活状态判定具体为：
根据TJP状态机信息、环境认知目标信息以及本车运行状态，进行综合判断，输出当前纵向控制系统的目标控制状态；包含
1)系统接管状态，作为控制状态标志位之一，指示纵向系统不同的控制方式；
2)目标设置车速，用作纵向系统运行车速默认目标车速，以及在跟车时候的最高车速上限；
系统当前接管状态判定逻辑：
a1|b1|c1|d1|e1＝＝1；
其中：
(a1)当前车辆不处于前进档或空档状态；
(b1)驾驶员踩油门踏板，且该油门扭矩大于系统输出的目标扭矩；
(c1)驾驶员踩制动踏板进行制动；
(d1)纵向激活状态和TJP激活状态都处于关闭退出状态；
(e1)电子手刹处于拉起状态；
当以上条件其中有一个满足时，则表明当天系统处于驾驶员接管或者纵向功能退出状态，此时TakeOverStatus＝1；TakeOverStatus表示接管状态；否则,TakeOverStatus＝0。
系统当前设置车速(Vsetlimit_mps)判定逻辑：
当TakeOverStatus＝1时，Vsetlimit_mps＝Vh_mps；其中，Vh_mps表示本车实时车速，单位km/h；否则，Vsetlimit_mps＝SetSpeed_KPH/3.6，其中，SetSpeed_KPH表示驾驶员设置车速，单位km/h。
所述当前运动状态判定具体为：根据环境认知目标状态、系统设置车速信息、目标时距和本车实时车速信息进行综合逻辑判定，输出当前纵向控制系统所处的运行状态，该状态只包含设置车速巡航状态(CC)和跟车行驶状态(ACC),作为控制状态标志位之一，指示纵向控制不同的控制方式；
系统默认状态是目标速度巡航状态CC，巡航车速等于Vsetlimit_mps。
速度巡航跳转跟车行驶决策逻辑：(a2&b2&c2)||(d2&e2)＝＝1；
其中：
(a2)环境认知目标车辆存在NoTarget0_Target1＝1or 2；
(b2)目标设置车速大于目标车辆当前车速，二者速度差的阈值是标定量uplimitspeed_kph，目前取值-5kph；
(c2)目标车辆距离小于跟车控制距离Dis_detectmax_m，当前取值150m；
(d2)环境认知目标车辆存在NoTarget0_Target1＝1or 2；
(e2)真实距离小于目标时距，二者差值的阈值目前标定为1m。
跟车行驶跳转速度巡航决策逻辑：x|(m&n&k)＝＝1；
其中：
(x)环境认知目标车辆不存在NoTarget0_Target1＝0；
(m)环境认知目标车辆存在NoTarget0_Target1＝1or 2；
(n)目标设置车速小于目标车辆当前车速，二者速度差的阈值是标定量downlimitspeed_kph，目前取值-10kph；
(k)真实距离大于目标时距，二者差值的阈值目前标定为3m。
期望控制状态判定：
在跟车目标持续稳定状态时，定义为纵向系统稳定控制状态，当环境认知输出的跟车目标发生切换时，系统处于控制不连续的状态，需要对该过程进行针对性控制处理，定义为过渡控制状态；该状态stable0_transitional1作为控制状态标志位之一，为纵向规划控制提供系统需求的状态指示。
系统默认状态是稳定跟车状态stable0_transitional1＝0。
稳定跟车行驶跳转过渡控制的决策逻辑：
(a3&b3&c3&d3&e3＝＝1)||(a3&b3&e3&f3&g 3＝＝1)＝＝1
(a3)当前处于跟车行驶状态，CC0_ACC1＝1，
(b3)当前目标车处于非低速运动状态，当前非低速运动状态阈值标定为2m/s，
(c3)目标车切换时(前后n个时钟周期T，n＝2)，与上个目标车相比，相对距离绝对变化量大于第一阈值标定量(比如：1m)，或车速绝对变化量大于第二阈值标定量(比如：1m/s)；
(d3)目标车切换时(前后n个时钟周期T，n＝2)，与n周期前原始目标减速度值相比，减速度减小量小于阈值delt_At，当前取值-0.5m/s2；
(e3)当前原始目标减速度小于设置阈值(比如：-1m/s2)；
(f3)刚进入驾驶员接管状态，k个周期前处于系统控制状态(k＝1)；
(g3)距离侵入量小于第三阈值标定量(比如：0.5)。
过渡控制跳转稳定控制决策逻辑：
(a4&b4&c4＝＝1)||(a4&d4&e4＝＝1)||(f4&g4＝＝1)＝＝1
(a4)当前处于跟车行驶状态，即CC0_ACC1＝1，
(b4)当前原始目标减速度小于标定阈值P＝-0.8m/s2，
(c4)上n个周期(n＝1)的原始目标减速度小于标定阈值P＝-0.8m/s2，
(d4)当前原始目标减速度小于标定阈值Q＝-1.5m/s2，
(e4)距离侵入量大于第四阈值标定量(比如：0.5m)，
(f4)当前处于速度巡航状态，CC0_ACC1＝0，且上m个周期(m＝20)也处于速度巡航状态，
(g4)当前处于驾驶员接管状态。
二、纵向规划模块利用前车目标信息、受控车辆的运动状态、当前激活状态、当前运动状态以及期望控制状态完成目标时距规划、目标车速规划、目标加速度规划，用于纵向决策和纵向控制功能逻辑设计。
目标时距规划具体为：根据当前环境认知目标信息、时距档位设置以及本车实时车速进行计算，规划出不同控制状态下的目标时距值，包含有无车状态、不同类型车状态、以及稳定/过渡控制状态时的目标时距，用于系统控制的跟车距离目标值。
目标相对距离计算：如果前方没有车，即ObjectStatus_0No_Yes1＝＝0，则目标相对距离等于目标时距，否则目标相对距离等于真实目标相对距离。
由于车辆控制响应延迟，会导致车辆在制动过程中延迟了一定的距离，因此在用于计算时距误差、侵入量等信息时，需要减去延迟距离。
Ddelay＝Vh_mps×Tdelay；
Dreal_m＝Draw_m–Ddelay；
其中：Ddelay为延迟距离；Vh_mps为本车实时车速；Tdelay为制动响应延迟时间；Draw_m为传感器输出原始距离。
稳定控制目标时距(Dtarget_m)规划：
Dtarget_m＝D(TimeGap,Vh_mps+D(Target_Type)；
其中，Dtarget_m表示稳定控制目标时距，D(TimeGap,Vh_mps)表示根据设置跟车时距TimeGap、以及本车实时车速Vh_mps计算出来的目标跟车距离；D(TimeGap,Vh_mps)是在理想跟车时距公式D＝α×(V×T+Dmin)(其中，V表示车速，T表示时间，Dmin表示最小安全距离)基础上，再利用经验值标定查表得出α；Target_Type表示目标车类型，D(Target_Type)表示根据目标车类型不同对目标时距进行的距离量补偿。如，若目标类型是大货车，则D(Target_Type)＝5m,若目标类型是小轿车，则D(Target_Type)＝0m.
其中，α是关于本车车速的标定量，是一个经验值，意义是调整不同车速在固定时距档位下的跟车距离系数其取值范围是1≤α≤1.5，其查表关系示例如下；
Vh/mps 0 5 10 15 20 30 50
α时距系数 1 1 1.1 1,2 1.3 1.5 1.5
距离误差和距离侵入量计算：
a)距离误差Derror_m是目标相对距离Dreal_m与稳定控制目标时距Dtarget_m之差；即：
Derror_m＝Dreal_m–Dtarget_m；
b)距离侵入量Dintrusion是距离误差Derror_m与稳定控制目标时距Dtarget_m之比；即：
Dintrusion＝Derror_m/Dtarget_m，(-1<Dintrusion<10)；
其中，-1代表车辆碰撞；0代表两车车距处于理想跟车距离点；10代表车辆落后10倍于目标时距(如两车当前目标时距是10m,当前真实距离是100m)；
过渡控制目标时距规划：
过渡控制时距Dcutin_m的计算方法是利用当前的目标相对距离Dreal_m乘以与相对车速相关的系数f(Vrel_mps)，此时用该值计算得出的距离差即为允许为消除车速差而继续侵入的距离；
Dcutin_m＝Dreal_m×f(Vrel_mps)，具体取值示例如下：
Vrel_mps -15 -12 -10 -9 -8 -7 -6
f(Vrel_mps) 0.35 0.35 0.36 0.37 0.41 0.43 0.45
Vrel_mps -5 -4 -3 -2 -1 -0.5 0
f(Vrel_mps) 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.85
Vrel_mps 1 2
f(Vrel_mps) 0.95 0.95
在过渡控制状态下，当时距状态标志Dt_status＝0时，表示距离接近状态，过渡状态目标时距维持以上的Dcutin_m值；当时距状态标志Dt_status＝1时，表示距离拉开状态，过渡状态目标时距从Dcutin_m按照一定的变化率上升调整到稳定跟车时距Dtarget_m。
时距状态标志Dt_status的状态跳转逻辑如下：
1)距离接近状态跳转距离拉开状态：
(a5＝＝1&&b5＝＝1)||(a5＝＝1&&c5＝＝1&&d5＝＝1)＝＝1
(a5)当前处于过渡控制状态Stable0_Transitional1＝＝1；
(b5)当前控制判定减速度值连续两个周期大于第一设定阈值(比如：-0.8m/s2)；
(c5)当前目标车加速度持续减小，目标判定方法是当前加速度与5个周期前加速度差值小于第二设定阈值(比如：-0.2m/s2)；
(d5)当前目标车加速度小于第三设定阈值(比如：-1m/s2)。
2)距离拉开状态跳转距离接近状态：
a6＝＝0||(a6＝＝1&&b6＝＝1)＝＝1；
(a6)当前处于过渡控制状态Stable0_Transitional1＝＝1；
(b6)当前状态下有目标切入，目标采用的判定方是距离跳变缩小，当前距离比2个周期前小第四设定阈值(比如：3m)。
以上，即可完成过渡控制状态下的目标时距计算。
目标速度计算：
根据纵向决策输出的稳定/过渡控制状态信息、巡航/跟车信息、环境认知目标信息以及本车运动状态进行实时计算得出各种状态下原始目标车速，再根据不同条件的车速目标限制后输出规划后的目标车速，包含三个目标车速，稳定跟车/巡航目标车速和稳定跟车无限制目标车速、过渡控制目标车速，用于纵向速度控制目标。
稳定跟车无限制目标车速Vt_mps计算方法如下：
在本车实时车速基础上，加上距离误差和相对车速各自的影响系数，得到基本的跟车目标车速；
Vt_mps＝Vh_mps+β×Verror_mps+γ(Vh_mps)×f(Dreal_m–Dtarget_m)；
其中：Vt_mps表示稳定跟车无限制目标车速；Vh_mps表示本车实时车速；β表示当前相对车速权重系数，一般取值为1，Verror_mps表示当前两车相对车速；γ(Vh_mps)表示基于当前车速在距离差上的权重系数，一般取值为0.2。Dtarget_m表示稳定控制目标时距；Dreal_m表示目标相对距离；f(Dreal_m–Dtarget_m)表示相对距离差。
速度巡航状态下目标车速计算方法如下：
1)当系统处于跟车行驶状态时，巡航目标车速Vt_CC_mps等于本车实时车速；Vt_CC_mps＝Vh_mps。
2)当系统处于速度巡航状态时，巡航目标车速Vt_CC_mps等于基于本车车速切换到设置目标车速；Vt_CC_mps＝Vset_mps。
过渡控制目标车速计算方法如下：
过渡控制目标车速Vt_mps’计算公式如下：
Vt_mps’＝Vh_mps+β×Verror_mps+γ(Verror_mps)×f(Dintrusion)；
其中：Vh_mps表示本车实时车速；β表示相对车速权重系数，一般取值为1；Verror_mps表示相对车速；γ(Vh_mps)表示基于当前车速在距离差上的权重系数，一般取值为0.2。Dintrusion表示距离侵入量。
当过渡控制处于距离拉开状态，即Dt_status＝＝1时，目标车速需要从过渡控制目标车调整为稳定跟车目标车速，其调整变化率上限不做限制，其变化率下限值Rate(Vt_error)与二者车速差Vt_error进行查值计算所得。
Vt_error -5 -3 -2 -1 -0.5 -0.2 0
Rate(Vt_error) -10 -5 -2 -1 -0.3 -0.1 -0.1
Vt_error 0.2 0.5 1 2 3
Rate(Vt_error) -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 -0.1
加速度规划分为巡航加速度规划、跟车加速度规划和加速度校正。
其中，巡航加速度的规划方法如下：
利用Vt_mps_stable(稳定跟车目标车速)与Vh_mps(本车车速)做比较，再利用二者车速差，通过查表给出对应的加速度At_Cruise_mpss。
Verror_KPH -50 -30 -20 -15 -10 -8 -5
at_mpss 5 5 4.7 4.5 4.3 4 4
Verror_KPH -3 -2 -1 0 5 10 15
at_mpss 5 5 4.7 4.5 4.3 4 4
二者输出的目标减速度变化率限制在±1m/s3之间。
跟车加速度规划包含稳定跟车目标加速度计算、过渡控制目标加速度计算以及跟车加速度校正计算；
稳定跟车目标加速度计算如下：
Figure BDA0002151018860000161
其中，Dbrake是制动距离。
过渡控制目标加速度计算：
Figure BDA0002151018860000171
其中，Dreal是两车相对距离；Dcutin是过渡状态目标时距；m表示当前距离差的权重系数；f(af,Dintrusion)表示前车减速度状态在当前侵入量下的权重值；af表示前车减速度；Dintrusion表示距离侵入量。
当处于速度巡航状态时，At_ControlJudge_mpss＝at_cruise_mpss；
其中，At_ControlJudge_mpss表示加速度状态判定值，用于后续的跟车状态判定；at_cruise_mpss表示巡航目标减速度；
当处于跟车状态时，At_ControlJudge_mpss＝at_follow_mpss；
其中，at_follow_mpss表示稳定跟车目标减速度。
三、利用受控车辆的运动状态、当前激活状态、当前运动状态、目标车速以及目标加速度完成目标控制指令的功能逻辑计算，包括目标扭矩、目标减速度以及执行器的使能状态切换，最终将控制指令发到受控车辆执行机构，完成受控车辆的运动控制。
所述执行器的使能状态切换是利用目标加速度与本车加速度关系、目标车速与实时车速关系、当前驾驶员接管状态、车辆行驶状态进行决策判定，当前选择制动使能还是扭矩使能；若目标车速小于本车车速，且目标加速度小于当前怠速加速度时，制动使能打开；若目标车速为0，制动使能打开；若驾驶员接管，扭矩使能打开；若目标车速大于本车车速，扭矩使能打开。
制动减速度计算：
制动减速度来源于纵向规划中的加速度规划输出值，当改制为负值的时候，则为制动减速度，将其作为目标减速度输出；
扭矩计算:
根据纵向规划控制信息、本车运动状态信息来综合计算目标扭矩。扭矩计算主要包含四部分：基于PID控制算法得到的PI扭矩(Torque_PID)、基于坡道算法得到的坡道补偿扭矩(Torque_Slope)、基于本车车速得到的速度前馈扭矩(Torque_Feedforward)、根据发动机状态信息得到的摩擦扭矩(Torque_Friction)，参见图4。
1、基于PID控制算法计算控制力矩(Torque_PID):
Figure BDA0002151018860000172
1)比例项Torque_P:
Torque_P＝Δv1×f1(vt)×f2(|Δv1|)；
取值范围是:-20NM≤Torque_P≤50NM。
2)积分项Torque_I：
当驾驶员接管、扭矩使能未打开或制动压力未释放时候，即：
(BeTakenOver＝＝1)||(TorqueEnable！＝2)||(BrakeForce＝＝1)＝＝1；
则Torque_I＝0；
否则，
Figure BDA0002151018860000181
其中，取值范围是：-50NM≤Torque_I≤50NM。
a)积分系数项f3(Δv2)中，-3≤Δv2≤12；
Δv2＝Vt_kph–Vh_kph；
f3(Δv2)的取值见参数附表如下：
deltV_kph -3 -2 -1 0 1 2 3
f(deltV_kph) 0.15 0.1 0 0.1 0.15 0.2 0.3
deltV_kph 4 5 6 7 8 9 10
f(deltV_kph) 0.4 0.55 0.71 0.82 0.9 0.95 1
b)m的取值目前标定为：m＝0.8。
c)f4(vt)中，参见表如下：
Vt_mps 0 2 5 10 20 30 50
f(Vt_mps) 0 0.6 0.8 0.8 1 1 1
d)Δv3的取值范围是：-5≤Δv3≤5；
而b)c)d)项是积分环内数值，其数值范围是：-50≤m×f4(vt)×Δv3≤150。
3)综合1)、2)项，可得到目标扭矩，其综合取值范围：-100NM≤Torque_PID≤f(Vt_mps)f(Vt_mps)的查表见参数附表如下：
Vt_mps 0 2 5 8 12 16 20
f(Vt_mps) 45 45 45 45 45 45 45
Vt_mps 25 30 35 40 50
f(Vt_mps) 46 48 49 50 50
Torque_PID的变化率上下限当前标定范围是：-150NM/s≤Torque_PID≤100NM/s；
最终输出PID计算出的目标扭矩部分。
2、基于坡道算法计算坡道补偿力矩(Torque_Slope)：
坡道补偿扭矩的计算公式为：Torque_Slope＝f1(RoadGrade_mpss)；
其变化率上下限设置范围为：-50NM/s≤Torque_Slope‘≤50NM/s；
其数值上下限设置范围为：-150NM≤Torque_Slope≤100NM；
f1(RoadGrade_mpss)项是根据坡道加速度输出值查表输出补偿扭矩值，其查表见参数附表如下：
Slope/m/s<sup>2</sup> -1 -0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4
f(Slope)/NM -80 -70 -60 -50 -40 -30 -20
Slope/m/s<sup>2</sup> -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3
f(Slope)/NM -12 -7 -5 0 10 25 35
Slope/m/s<sup>2</sup> 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
f(Slope)/NM 45 55 65 75 85 95 110
3、基于本车车速计算前馈力矩(Torque_Feedforward)
根据本车车速、目标车速差进行查表获取前馈扭矩，补偿PI扭矩，消除扭矩控制偏差，以提高目标车速响应速度：Torque_Feedforward＝f1(Vt_kph)；
1)f1(Vt_kph)是目标车速前馈扭矩值，其前馈值参数附表如下：
Figure BDA0002151018860000191
Figure BDA0002151018860000201
4、摩擦力矩(Torque_EMSLimit)计算
基础扭矩补偿是根据车辆维持本身能耗所需要的基础扭矩值,目标扭矩应以该扭矩值为基础做扭矩控制，其计算方法是：
Torque_EMSLimit＝Max(frictionTorque,MinIndicatedTorque)；
其中，frictionTorque是实时摩擦扭矩，MinIndicatedTorque是最小动力扭矩，二者的最大值作为基础扭矩补偿输出。
本实施例中，一种自动驾驶纵向运动控制的系统，包括：
纵向决策模块利用前车目标信息、驾驶员期望状态、上层控制单元目标状态、受控车辆的运动状态、期望时距以及目标加速度信息，完成当前激活状态判定、当前运动状态判定以及期望控制状态判定，并将各个判定状态输出，包含纵向控制是否激活、车辆处于跟车状态或巡航状态、当前控制目标状态是稳定状态或过渡状态等信息；用于纵向规划和控制的功能逻辑开发；
纵向规划模块利用前车目标信息、受控车辆的运动状态、当前激活状态、当前运动状态以及期望控制状态完成目标时距规划、目标车速规划、目标加速度规划，用于纵向决策和纵向控制功能逻辑设计；
纵向控制模块利用受控车辆的运动状态、当前激活状态、当前运动状态、目标车速以及目标加速度完成目标控制指令的功能逻辑计算，包括目标扭矩、目标减速度以及执行器的使能状态切换，最终将控制指令发到受控车辆执行机构，完成受控车辆的运动控制。

Claims (10)

1.一种自动驾驶纵向运动控制的方法，其特征在于，包括以下步骤：
利用前车目标信息、驾驶员期望状态、上层控制单元目标状态、受控车辆的运动状态、期望时距以及目标加速度信息，完成当前激活状态判定、当前运动状态判定以及期望控制状态判定，并将各个判定状态输出，包含纵向控制是否激活、车辆处于跟车状态或巡航状态、当前控制目标状态是稳定状态或过渡状态等信息；用于纵向规划和控制的功能逻辑开发；
利用前车目标信息、受控车辆的运动状态、当前激活状态、当前运动状态以及期望控制状态完成目标时距规划、目标车速规划、目标加速度规划，用于纵向决策和纵向控制功能逻辑设计；
利用受控车辆的运动状态、当前激活状态、当前运动状态、目标车速以及目标加速度完成目标控制指令的功能逻辑计算，包括目标扭矩、目标减速度以及执行器的使能状态切换，最终将控制指令发到受控车辆执行机构，完成受控车辆的运动控制。
2.根据权利要求1所述的自动驾驶纵向运动控制的方法，其特征在于：所述当前激活状态判定具体为：根据TJP状态机信息、环境认知目标信息以及本车运行状态，进行综合判断，输出当前纵向控制系统的目标控制状态，包含系统当前接管状态和目标设置车速；
系统当前接管状态的判定逻辑：
(a1)当前车辆不处于前进档或空档状态；
(b1)驾驶员踩油门踏板，且该油门扭矩大于系统输出的目标扭矩；
(c1)驾驶员踩制动踏板进行制动；
(d1)纵向激活状态和TJP激活状态都处于关闭退出状态；
(e1)电子手刹处于拉起状态；
当a1|b1|c1|d1|e1＝＝1，则TakeOverStatus＝1，表示系统处于驾驶员接管或者纵向功能退出状态；否则，TakeOverStatus＝0，表示系统未被接管，其中，TakeOverStatus表示接管状态；
目标设置车速的判定逻辑：
当TakeOverStatus＝1时，则Vsetlimit_mps＝Vh_mps；
其中，Vsetlimit_mps表示目标设置车速，Vh_mps表示本车实时车速，单位m/s；
否则，Vsetlimit_mps＝SetSpeed_KPH/3.6；
其中，SetSpeed_KPH表示驾驶员设置车速，单位km/h。
3.根据权利要求2所述的自动驾驶纵向运动控制的方法，其特征在于：所述当前运动状态判定具体为：根据环境认知目标状态、系统设置车速信息、目标时距和本车实时车速信息进行综合逻辑判定，输出当前纵向控制系统所处的运行状态，包含设置车速巡航状态和跟车行驶状态；
系统默认状态是目标速度巡航状态，巡航车速等于目标设置车速；
从速度巡航跳转到跟车行驶的决策逻辑为：(a2&b2&c2)||(d2&e2)＝＝1；
其中：
(a2)环境认知目标车辆存在；
(b2)目标设置车速大于目标车辆当前车速；
(c2)目标车辆距离小于跟车控制距离；
(d2)环境认知目标车辆存在；
(e2)真实距离小于目标时距；
从跟车行驶跳转到速度巡航的决策逻辑为：x|(m&n&k)＝＝1；
其中：
(x)环境认知目标车辆不存在；
(m)环境认知目标车辆存在；
(n)目标设置车速小于目标车辆当前车速；
(k)真实距离大于目标时距。
4.根据权利要求3所述的自动驾驶纵向运动控制的方法，其特征在于：所述期望控制状态判定具体为：
在跟车目标持续稳定状态时，定义为纵向系统稳定控制状态，当环境认知输出的跟车目标发生切换时，系统处于控制不连续的状态，需要对该过程进行针对性控制处理，定义为过渡控制状态；系统默认状态是稳定跟车状态；
稳定跟车行驶跳转过渡控制的决策逻辑：
(a3&b3&c3&d3&e3＝＝1)||(a3&b3&e3&f3&g3＝＝1)＝＝1；
(a3)当前处于跟车行驶状态；
(b3)当前目标车处于非低速运动状态；
(c3)目标车切换时，与上个目标车相比，相对距离绝对变化量大于第一阈值标定量，或车速绝对变化量大于第二阈值标定量；
(d3)目标车切换时，与一定数量周期前原始目标减速度值相比，减速度减小量小于阈值delt_At；
(e3)当前原始目标减速度小于设置阈值；
(f3)刚进入驾驶员接管状态，一定数量周期前处于系统控制状态；
(g3)距离侵入量小于第三阈值标定量；
过渡控制跳转稳定控制决策逻辑:
(a4&b4&c4＝＝1)||(a4&d4&e4＝＝1)||(f4&g4＝＝1)＝＝1；
(a4)当前处于跟车行驶状态；
(b4)当前原始目标减速度小于标定阈值P；
(c4)上一定数量个周期的原始目标减速度小于标定阈值P，
(d4)当前原始目标减速度小于标定阈值Q；
(e4)距离侵入量大于第四阈值标定量；
(f4)当前处于速度巡航状态，且上一定数量个周期也处于速度巡航状态；
(g4)当前处于驾驶员接管状态。
5.根据权利要求4所述的自动驾驶纵向运动控制的方法，其特征在于：所述目标时距规划具体为：
根据当前环境认知目标信息、时距档位设置以及本车实时车速进行计算，规划出不同控制状态下的目标时距值，包含有无车状态、不同类型车状态、以及稳定/过渡控制状态时的目标时距，用于系统控制的跟车距离目标值；
目标相对距离计算：
如果前方没有车，则目标相对距离等于目标时距，否则目标相对距离等于真实目标相对距离；
Dreal_m＝Draw_m–Ddelay；
Ddelay＝Vh_mps×Tdelay；
其中：Draw_m为传感器输出原始距离；Ddelay为延迟距离；Vh_mps为本车实时车速；Tdelay为制动响应延迟时间；
稳定控制目标时距规划：
Dtarget_m＝D(TimeGap,Vh_mps)+D(Target_Type)；
其中，Dtarget_m表示稳定控制目标时距，D(TimeGap,Vh_mps)表示根据设置跟车时距TimeGap、以及本车实时车速Vh_mps计算出来的目标跟车距离；Target_Type表示目标车类型，D(Target_Type)表示根据目标车类型不同对目标时距进行的距离量补偿；
距离误差和距离侵入量计算：
Derror_m＝Dreal_m–Dtarget_m；
Dintrusion＝Derror_m/Dtarget_m；
其中，Derror_m表示距离误差；Dintrusion表示距离侵入量；
过渡控制目标时距规划：
Dcutin_m＝Dreal_m×f(Vrel_mps)；
其中：Dcutin_m表示过渡控制时距；f(Vrel_mps)表示与相对车速相关的系数；
在过渡控制状态下，当时距状态标志Dt_status＝0时，表示距离接近状态，过渡状态目标时距维持以上的Dcutin_m值；当时距状态标志Dt_status＝1时，表示距离拉开状态，过渡状态目标时距从Dcutin_m按照一定的变化率上升调整到稳定跟车时距Dtarget_m；
时距状态标志Dt_status的状态跳转逻辑如下：
1)距离接近状态跳转距离拉开状态
(a5＝＝1&&b5＝＝1)||(a5＝＝1&&c5＝＝1&&d5＝＝1)＝＝1；
(a5)当前处于过渡控制状态；
(b5)当前控制判定减速度值连续两个周期大于第一设定阈值；
(c5)当前目标车加速度持续减小，目标判定方法是当前加速度与一定数量个周期前加速度差值小于第二设定阈值；
(d5)当前目标车加速度小于第三设定阈值；
2)距离拉开状态跳转距离接近状态：
a6＝＝0||(a6＝＝1&&b6＝＝1)＝＝1；
(a6)当前处于过渡控制状态；
(b6)当前状态下有目标切入，目标采用的判定方是距离跳变缩小，当前距离比一定数量个周期前小第四设定阈值。
6.根据权利要求5所述的自动驾驶纵向运动控制的方法，其特征在于：所述目标速度计算具体为：
根据纵向决策输出的稳定/过渡控制状态信息、巡航/跟车信息、环境认知目标信息以及本车运动状态进行实时计算得出各种状态下原始目标车速，再根据不同条件的车速目标限制后输出规划后的目标车速，包含三个目标车速，稳定跟车/巡航目标车速和稳定跟车无限制目标车速、过渡控制目标车速，用于纵向速度控制目标；
其中：稳定跟车无限制目标车速规划方法如下：
在本车实时车速基础上，加上距离误差和相对车速各自的影响系数，得到基本的跟车目标车速；
Vt_mps＝Vh_mps+β×Verror_mps+γ(Vh_mps)×f(Dreal_m–Dtarget_m)
其中：Vt_mps表示稳定跟车无限制目标车速；β表示当前相对车速权重系数；Verror_mps表示当前两车相对车速；γ(Vh_mps)表示基于当前车速在距离差上的权重系数；Dreal_m表示目标相对距离；f(Dreal_m–Dtarget_m)表示相对距离差；
速度巡航状态下目标车速规划方法如下：
1)当系统处于跟车行驶状态时，巡航目标车速Vt_CC_mps等于本车实时车速；
2)当系统处于速度巡航状态时，巡航目标车速Vt_CC_mps等于基于本车车速切换到设置目标车速Vset_mps；
过渡控制状态目标车速规划方法如下：
过渡控制目标车速：
Vt_mps’＝Vh_mps+β×Verror_mps+γ(Verror_mps)×Dintrusion
其中：Vt_mps’表示过渡控制目标车速；Dintrusion表示距离侵入量；
当过渡控制处于距离拉开状态时，目标车速需要从过渡控制目标车调整为稳定跟车目标车速。
7.根据权利要求6所述的自动驾驶纵向运动控制的方法，其特征在于：所述目标加速度规划分为巡航加速度规划、跟车加速度规划和加速度校正；
巡航加速度的规划方法如下：
利用稳定跟车目标车速与本车车速做比较，再利用二者车速差，通过查表给出对应的加速度At_Cruise_mpss；
跟车加速度规划包含稳定跟车目标加速度计算、过渡控制目标加速度计算以及跟车加速度校正计算；
稳定跟车目标加速度计算如下：
加速度计算公式如下：
Figure FDA0002151018850000061
其中，a表示稳定跟车目标加速度；Dbrake是制动距离；
过渡控制目标加速度计算方法如下：
Figure FDA0002151018850000062
其中，a'表示过渡控制目标加速度；Dreal是两车相对距离；Dcutin是过渡状态目标时距；m表示当前距离差的权重系数；f(af,Dintrusion)表示前车减速度状态在当前侵入量下的权重值；af表示前车减速度；Dintrusion表示距离侵入量；
当处于速度巡航状态时，At_ControlJudge_mpss＝at_cruise_mpss；
其中，At_ControlJudge_mpss表示加速度状态判定值，用于后续的跟车状态判定；at_cruise_mpss表示巡航目标减速度；
当处于跟车状态时，At_ControlJudge_mpss＝at_follow_mpss；
其中，at_follow_mpss表示稳定跟车目标减速度。
8.根据权利要求1至7任一所述的自动驾驶纵向运动控制的方法，其特征在于：所述执行器的使能状态切换是利用目标加速度与本车加速度关系、目标车速与实时车速关系、当前驾驶员接管状态、车辆行驶状态进行决策判定，当前选择制动使能还是扭矩使能；
若目标车速小于本车车速，且目标加速度小于当前怠速加速度时，制动使能打开；
若目标车速为0，制动使能打开；
若驾驶员接管，扭矩使能打开；
若目标车速大于本车车速，扭矩使能打开。
9.根据权利要求8所述的自动驾驶纵向运动控制的方法，其特征在于：所述目标扭矩的计算方法为：根据纵向规划控制信息、本车运动状态信息来综合计算目标扭矩。
10.一种自动驾驶纵向运动控制的系统，其特征在于，包括：
纵向决策模块利用前车目标信息、驾驶员期望状态、上层控制单元目标状态、受控车辆的运动状态、期望时距以及目标加速度信息，完成当前激活状态判定、当前运动状态判定以及期望控制状态判定，并将各个判定状态输出，包含纵向控制是否激活、车辆处于跟车状态或巡航状态、当前控制目标状态是稳定状态或过渡状态等信息；用于纵向规划和控制的功能逻辑开发；
纵向规划模块利用前车目标信息、受控车辆的运动状态、当前激活状态、当前运动状态以及期望控制状态完成目标时距规划、目标车速规划、目标加速度规划，用于纵向决策和纵向控制功能逻辑设计；
纵向控制模块利用受控车辆的运动状态、当前激活状态、当前运动状态、目标车速以及目标加速度完成目标控制指令的功能逻辑计算，包括目标扭矩、目标减速度以及执行器的使能状态切换，最终将控制指令发到受控车辆执行机构，完成受控车辆的运动控制。
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