CN111055830B - 一种车辆自动驾驶传动系统的控制方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本说明书提供一种车辆自动驾驶传动系统的控制方法及装置，所述方法包括，利用动力学模型基于期望加速度计算出期望扭矩，动力学模型是基于车辆的行进环境以及车辆参数构建获得的，利用动力学模型计算出的扭矩相较于查表的方式，可以更加准确将上游发送的加速度请求转换为发动机扭矩。进一步基于计算出的期望扭矩确定的期望档位也更加准确，基于期望扭矩和期望档位控制车辆行进，可以使得车辆能够在比较优的行进速度、加速度、档位下行进，提高了车辆传动控制的准确性。并且使用动力学模型后，扭矩值未出现明显剧烈变化，并且能适应不同的载荷。

Description

一种车辆自动驾驶传动系统的控制方法及装置
技术领域
本说明书属于自动驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆自动驾驶传动系统的控制方法及装置。
背景技术
自动驾驶技术在最近十年得到突飞猛进的发展，在自动驾驶情况下，车辆的纵向驱动控制一般通过控制发动机扭矩来实现。但纵向控制算法得到的期望加速度怎么匹配到发动机扭矩一直是难点，尤其对于重型卡车存在换挡延迟，换挡比较耗时导致的动力中断时间比较长，档位数比较多，且坡度变化对重载车辆纵向动态性能影响比较大。因此，怎么控制好传动系统(发动机+变速箱)比较有挑战性。
现有的技术中，通常是通过查找表确定对应加速度到扭矩，然后发送扭矩命令给发动机，然后变速箱根据扭矩输入和速度来自动调节档位。该方案的鲁棒性比较差，不能很好的处理重型卡车不同负载带来的扰动，通过查表匹配到的扭矩的准确度可能不高，对车辆纵向控制的精度也比较差。
发明内容
本说明书实施例的目的在于提供一种车辆自动驾驶传动系统的控制方法及装置，实现了对车辆传动系统的准确控制。
一方面本说明书实施例提供了一种车辆自动驾驶传动系统的控制方法，包括：
利用建立的动力学模型计算车辆当前对应的理论加速度，其中，所述理论加速度大于零，所述动力学模型表征车辆的加速度与扭矩之间的对应关系；
将所述理论加速度与获取到的期望加速度进行比较；
若所述期望加速度大于所述理论加速度，则根据所述期望加速度和所述动力学模型，计算出所述车辆的期望扭矩；
根据所述车辆的当前速度和所述期望扭矩，确定所述车辆的期望档位；
根据所述期望扭矩和所述期望档位控制所述车辆行进。
进一步地，本说明书一些实施例中，所述方法还包括：
若所述期望加速度在零到所述理论加速度之间，则控制所述车辆滑行行进。
进一步地，本说明书一些实施例中，所述方法还包括：
基于车辆行驶环境，预测所述车辆是否需要制动；
若预测出所述车辆需要制动，则将所述车辆的滑行控制改为制动控制。
进一步地，本说明书一些实施例中，所述方法还包括：
若所述车辆处于制动状态时，则对所述车辆进行锁档控制，控制所述车辆保持当前挡位。
进一步地，本说明书一些实施例中，所述方法还包括：
判断所述期望加速度是否大于预设加速度标定值，且所述期望扭矩是否大于预设扭矩标定值，若是，则根据所述车辆的发动机转速和/或所述车辆的行进加速度，对所述车辆进行强制升档控制或强制降档控制。
进一步地，本说明书一些实施例中，所述方法还包括：
若所述车辆的发动机转速大于标定经济转速，则对所述车辆进行强制升档控制，提高所述车辆的档位。
进一步地，本说明书一些实施例中，所述方法还包括：
若所述车辆的行进加速度达不到所述期望加速度，则对所述车辆进行强制降档控制，降低所述车辆的档位。
另一方面，本说明书提供了一种车辆自动驾驶传动系统的控制装置，包括：
理论加速度计算模块，用于利用建立的动力学模型计算车辆当前对应的理论加速度，其中，所述理论加速度大于零，所述动力学模型表征车辆的加速度与扭矩之间的对应关系；
加速度比较模块，用于将所述理论加速度与获取到的期望加速度进行比较；
扭矩计算模块，用于若所述期望加速度大于所述理论加速度，则根据所述期望加速度和所述动力学模型，计算出所述车辆的期望扭矩；
档位确定模块，用于根据所述车辆的当前速度和所述期望扭矩，确定所述车辆的期望档位；
车辆行进控制模块，用于根据所述期望扭矩和所述期望档位控制所述车辆行进。
进一步地，本说明书一些实施例中，所述装置还包括滑行控制模块，用于：
在所述期望加速度在零到所述理论加速度之间时，则控制所述车辆滑行行进。
进一步地，本说明书一些实施例中，所述装置还包括锁档控制模块，用于：
若所述车辆处于制动状态时，则对所述车辆进行锁档控制，控制所述车辆保持当前挡位。
进一步地，本说明书一些实施例中，所述装置还包括强制升档降档模块，用于：
判断所述期望加速度是否大于预设加速度标定值，且所述期望扭矩是否大于预设扭矩标定值，若是，则根据所述车辆的发动机转速和/或所述车辆的行进加速度，对所述车辆进行强制升档控制或强制降档控制。
再一方面，本说明书提供了一种车辆自动驾驶传动系统，包括：上述车辆自动驾驶传动系统的控制装置，以实现对车辆自动驾驶时传动系统的控制。
还一方面，本说明书提供了一种车辆自动驾驶传动系统的控制设备，包括：至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述车辆自动驾驶传动系统的控制方法。
本说明书提供的车辆自动驾驶传动系统的控制方法、装置、处理设备、系统，利用动力学模型基于期望加速度计算出期望扭矩，动力学模型是基于车辆的行进环境以及车辆参数构建获得的，利用动力学模型计算出的扭矩相较于查表的方式，可以更加准确将上游发送的加速度请求转换为发动机扭矩。进一步基于计算出的期望扭矩确定的期望档位也更加准确，基于期望扭矩和期望档位控制车辆行进，可以使得车辆能够在比较优的行进速度、加速度、档位下行进，提高了车辆传动控制的准确性。并且使用动力学模型后，扭矩值未出现明显剧烈变化，并且能适应不同的载荷。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本说明书一个实施例中车辆自动驾驶传动系统的控制方法的流程示意图；
图2是本说明书一个实施例中加速及滑行控制的原理示意图；
图3是本说明书一些实施例中锁档控制的原理示意图；
图4是本说明书一些实施例中强制升档或降档的控制原理示意图；
图5是本说明书提供的车辆自动驾驶传动系统的控制装置一个实施例的模块结构示意图；
图6是本说明书一个实施例中车辆自动驾驶传动系统的控制计算机终端的硬件结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。
车辆自动驾驶传动系统的控制可以理解为对车辆的纵向控制，主要可以包括对于发动机和变速箱的控制，要根据车辆的实际行驶情况，确定当前车辆需要的档位和发动机的扭矩即给油量。对于一些车型(如：卡车)的自动换挡时间比较慢，当加速的时候，加速度到扭矩的映射的不确定性会导致扭矩命令值变化剧烈，当制动的时候，速度急剧下降导致的连续降档所带来的动力中断会导致速度跟踪的不稳定，增加了自动驾驶应用于某些场景的难度，譬如收费站停车收费等。当前方坡度比较大的时候，坡度带来的重力加速度的分量抵消了传动系统传递到轮端的力，如果不能自动降低一个档，可能会导致爬坡过程中速度下降及百公里油耗的增加。
本说明书实施例提供一种车辆自动驾驶传动系统的控制方法，可以利用动力学模型、根据上游控制算法的加速度请求，将加速度精确转化为发动机扭矩，实现车辆自动驾驶时传动系统的准确控制。
图1是本说明书一个实施例中车辆自动驾驶传动系统的控制方法的流程示意图，如图1所示，本说明书一个实施例中提供的车辆自动驾驶传动系统的控制方法可以包括：
步骤102、利用建立的动力学模型计算车辆当前对应的理论加速度，其中，所述理论加速度大于零，所述动力学模型表征车辆的加速度与扭矩之间的对应关系。
在具体的实施过程中，可以预先利用车辆行进的历史数据，构建出车辆加速度与发动机扭矩之间的函数关系，构建出动力学模型。动力学模型的具体构建过程以及具体形式，可以根据实际需要进行确定，本说明书实施例不作具体限定。
本说明书一些实施例中，动力学模型的公式可以参考如下：
Figure BDA0002290705220000041
上式中，acceleration可以表示加速度，F(powertrain)为传递到输出轴的力，可以基于F(powertrain)获得对应的扭矩，Fa(v)为风阻，Fr(v)为滚动阻力，Fg(s)为重力分量，M_eq可以表示车辆的总质量，可以包括车自身重量和传动系统转动惯量带来的等效质量。其中，F(powertrain)、Fa(v)、Fr(v)、Fg(s)、M_eq的计算方法可以参考如下：
Figure BDA0002290705220000042
Fg(s)＝M×g×sinα
Fr(v)＝M×g×Cr(v)
Fa(v)＝Cd×ρ×A×v2/2
Meq＝M+Mi(gear)
上式中，enginetorque可以表示发动机的传动力，enginetorque可以表示阻力，Rg为变速箱速比，Ra为传动轴速比，efftransmission为变速箱传动效率，M为整车质量，r为轮胎半径，g为重力加速度，sinα为坡度分量，Cr(v)为滚动摩擦系数，Cd为分阻系数，ρ为空气密度，A为车前脸面积，v为车辆当前的速度，Mi(gear)为和档位相关的转动惯量的等效质量模型。
上述各个公式中Rg、Ra、r、M、enginetorque、enginefriction、g、sinα、ρ、A、v可以通过外部输入得到，Mi(gear)、efftransmission、Cr(v)、Cd在固定的值范围内，可以通过线性拟合计算得到相对精确的值。
基于上述各个公式即动力学模型，利用车辆的参数如：Rg、Ra、r、M、enginetorque、enginefriction、g、sinα、ρ、A、v和Mi(gear)、efftransmission、Cr(v)、Cd，可以先计算出F(powertrain)、Fa(v)、Fr(v)、Fg(s)、M_eq，再利用F(powertrain)、Fa(v)、Fr(v)、Fg(s)、M_eq计算出车辆当前行进时对应的理论加速度。
利用本说明书实施例中的动力学模型可以计算出不同档位、质量、坡度下的加速度。
步骤104、将所述理论加速度与获取到的期望加速度进行比较。
在具体的实施过程中，期望加速度可以理解为期望当前车辆达到的加速度，该加速度可以使得车辆保持在比较优的行进状态如：可以使得保持在比较经济的行驶车速。期望加速度可以由自动驾驶系统基于车辆的行驶速度、行驶环境、车辆自身的参数等，计算获得，具体可以通过机器学习模型、专家决策算法、数学统计方法等方式计算获得，本说明书实施例不作具体限定。
自动驾驶系统可以实时计算出车辆理论加速度，并实时从上游获得车辆当前的期望加速度，可以将获得期望加速度和理论加速度进行比对，以判断车辆是否符合滑行控制条件。
步骤106、若所述期望加速度大于所述理论加速度，则根据所述期望加速度和所述动力学模型，计算出所述车辆的期望扭矩。
在具体的实施过程中，若期望加速度大于计算出的理论加速度，可以认为车辆不符合滑行控制条件，可以利用上述实施例中的动力学模型计算出当前车辆所需的期望扭矩。即可以将期望加速度作为已知量，代入上述公式中的acceleration，利用上述公式计算出F(powertrain)，进一步计算出车辆的期望扭矩。
步骤108、根据所述车辆的当前速度和所述期望扭矩，确定所述车辆的期望档位。
在具体的实施过程中，计算出车辆的期望档位后，可以利用车辆的电控机械式自动变速器(automated mechanical transmission，AMT)，基于计算出的期望扭矩和车辆当前的车速，确定出车辆的期望档位。期望扭矩和期望档位可以理解为能够使车辆在比较优的速度下行进的扭矩和档位。
步骤110、根据所述期望扭矩和所述期望档位控制所述车辆行进。
在具体的实施过程中，在具体的实施过程中，计算出期望扭矩和期望档位后，根据期望扭矩和期望档位，可以分别向发动机控制器发送扭矩命令，向变速箱控制器发送档位命令，使得车辆在期望扭矩和期望档位下行进。
本说明书实施例提供的车辆自动驾驶传动系统的控制方法，利用动力学模型基于期望加速度计算出期望扭矩，动力学模型是基于车辆的行进环境以及车辆参数构建获得的，利用动力学模型计算出的扭矩相较于查表的方式，可以更加准确将上游发送的加速度请求转换为发动机扭矩。进一步基于计算出的期望扭矩确定的期望档位也更加准确，基于期望扭矩和期望档位控制车辆行进，可以使得车辆能够在比较优的行进速度、加速度、档位下行进，提高了车辆传动控制的准确性。并且使用动力学模型后，扭矩值未出现明显剧烈变化，并且能适应不同的载荷。
在上述实施例的基础上，本说明书一些实施例中，所述方法还包括：
若所述期望加速度在零到所述理论加速度之间，则控制所述车辆滑行行进。
在具体的实施过程中，自动驾驶系统可以实时计算出车辆的期望加速度和理论加速度，可以将计算获得期望加速度和理论加速度进行比对，若期望加速度大于0且小于理论加速度，则可以认为当前车辆符合滑行控制条件，控制该车辆滑行行进。滑行行进可以理解为将车辆的档位和扭矩均设置为0，可以向发动机控制器发送扭矩命令，使得发动机的扭矩置为0，再向变速箱控制器发送档位命令，将变速箱的档位置为空挡，让车辆滑行前进。滑行控制可以使得车辆在不耗油的状态下行进，节省了油耗。
需要说明的是，在本说明书实施例的场景中，计算出的理论加速度是大于0的。
本说明书实施例提供的车辆自动驾驶传动系统的控制方法，基于动力学模型实时计算出车辆行进的理论加速度，使得加速度的计算结果更加准确，为车辆的传动控制提供了准确的数据基础。并将计算出的理论加速度与上游发送过来的期望加速度进行比较，确定当前车辆是否适用于滑行控制。通过实时判断车辆是否符合滑行控制条件，以便在满足滑行控制条件时，及时对车辆进行滑行控制，降低了车辆的油耗。尤其对于油耗比较大的车型如卡车，可以大大的降低车辆油耗。
在上述实施例的基础上，本说明书一些实施例中，所述方法还可以包括：
基于车辆行驶环境，预测所述车辆是否需要制动；
若预测出所述车辆需要制动，则将所述车辆的滑行控制改为制动控制。
在具体的实施过程中，图2是本说明书一个实施例中加速及滑行控制的原理示意图，如图2所示，本说明书实施例中，在获取到期望加速度adesired后，其中，adesired>0，可以利用动力学模型实时计算出理论加速度acoast。通过比较期望加速度和理论加速度之间的大小关系，判断当前车辆是否符合滑行控制条件，若0<adesired<acoast，则认为满足滑行控制条件，对车辆采用滑行控制，向变速箱控制器发送档位为空挡的档位命令，同时向发动机控制器发送扭矩值为0的扭矩命令，使得车辆滑行前进，降低了油耗。通过上述动力学模型可得，当空挡时，发动机自身的摩擦阻力不会传递到轮端，降低了损耗，提高了能量利用率。此外，如图2所示，本说明书一些实施例中可以结合上游预算算法，基于车辆的行进环境，预测车辆是否需要制动。如：通过预测车辆是否存在危险(如：前方是否有车了插入或前方车辆是否减速等)，以预测车辆是否需要制动。当预测需要制动时，可以将处于滑行控制的车辆改为制动控制，如：可以通过提前挂挡来提高制动安全性能。如图2所示，当预测到需要制动时，可以将预测的信息与当前的档位命令、扭矩命令进行命令融合，重新确定需要的档位以及扭矩。
如图2所示，当期望加速度与理论加速度进行比对时，若adesired>acoast，可以认为车辆不符合滑行控制条件，则可以采用上述实施例的方法，确定期望扭矩以及期望档位，对车辆进行纵向控制，控制车辆的行进。
本说明书实施例提供的车辆自动驾驶系统的传动系统控制方法，在车辆处于滑行控制时，叠加了上游预测算法，实时基于车辆周边的行进环境，预测车辆是否存在危险是否需要制动，以确保在车辆滑行控制时的安全，在预测需要制动时，及时改变滑行控制模式，提前挂档提高制动安全性能。
图3是本说明书一些实施例中锁档控制的原理示意图，如图3所示，本说明书一些实施例中，所述方法还可以包括：
若所述车辆处于制动状态时，则对所述车辆进行锁档控制，控制所述车辆保持当前挡位。
在具体的实施过程中，在车辆处于制动状态时，可以通过制动时锁住变速箱档位来实现锁档控制，还可以结合一些去抖策略如：通过对车速进行滤波处理或利用去抖算法等，去除了在制动时速度急剧变化引起的车辆抖动及动态性能非线性变化。本说明书实施例，可以自动驾驶制动时，通过锁档，可以实现车辆的精确停车。
在上述实施例的基础上，本说明书一些实施例中，所述方法还可以包括：
判断所述期望加速度是否大于预设加速度标定值，且所述期望扭矩是否大于预设扭矩标定值，若是，则根据所述车辆的发动机转速和/或所述车辆的行进加速度，对所述车辆进行强制升档控制或强制降档控制。
在具体的实施过程中，图4是本说明书一些实施例中强制升档或降档的控制原理示意图，如图4所示，本说明书一些实施例中，还可以根据期望加速度以及计算出的期望扭矩，对车辆进行强制升档控制或强制降档控制。如：当期望加速度大于预设加速度标定值，且期望扭矩大于预设扭矩标定值时，则对车辆进行强制升档控制或强制降档控制，以使得车辆处于比较优的行进状态。其中，预设加速度标定值和预设扭矩标定值可以基于不同的车辆参数或行驶路况等具体设定，取值的大小本说明书实施例不作具体限定。如图4所示，本说明书一些实施例，可以通过获得的上游发送的期望加速度、期望扭矩，和发动机输入及当前车辆动态等信息，还可以结合一些去抖策略，来判断是否需要强制升档或降档，避免了在上坡时动力不足或者未达到经济档位的情况，使得车辆处于比较优的行进状态。
在上述实施例的基础上，本说明书一些实施例中，所述方法还包括：
若所述车辆的发动机转速大于标定经济转速，则对所述车辆进行强制升档控制，提高所述车辆的档位。
在具体的实施过程中，在基于期望加速度、期望扭矩确定当前车辆符合强制升档或强制降档的条件时，可以将车辆的发动机转速与标定的经济转速进行比较，当发动机转速大于标定经济转速时，则对所述车辆进行强制升档控制，向变速箱控制发送档位命令，控制控制箱改变当前车辆的档位，将档位改为比当前档位高一档或两档或指定档次的档位，以提高所述车辆的档位。同时，升高车辆档位后，还可以适应的改变车辆的扭矩。其中，标定经济转速可以根据车辆的历史行进数据，基于机器学习模型等方法，确定出的能够使车辆在保证行进需求的条件下比较省油的发送机转速。
本说明书实施例，当自动驾驶车辆处于自动驾驶时，能够通过强制升档，让车辆一直处于比较经济的车速，降低了油耗。尤其对于油耗比较大的车型如：卡车，通过强制升档以及滑行控制，可以大大降低车辆的油耗，并且不影响车辆的正常行驶。
在上述实施例的基础上，本说明书一些实施例中，所述方法还包括：
若所述车辆的行进加速度达不到所述期望加速度，则对所述车辆进行强制降档控制，降低所述车辆的档位。
在具体的实施过程中，在基于期望加速度、期望扭矩确定当前车辆符合强制升档或强制降档的条件时，可以将车辆当前的行进加速度与期望加速度进行比对，若车辆的行进加速度达不到期望加速度，则车辆可能是在爬坡，需要比较大的动力。此时，可以对车辆进行强制降档控制，向变速箱控制发送档位命令，控制控制箱改变当前车辆的档位，将档位改为比当前档位低一档或两档或指定档次的档位，以降低车辆的档位，提高车辆的动力，使得车辆能够爬坡成功。
本说明书中上述方法的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参考即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。相关之处参考方法实施例的部分说明即可。
基于上述所述的车辆自动驾驶传动系统的控制方法，本说明书一个或多个实施例还提供一种车辆自动驾驶传动系统的控制装置。所述的装置可以包括使用了本说明书实施例所述方法的系统(包括分布式系统)、软件(应用)、模块、组件、服务器、客户端等并结合必要的实施硬件的装置。基于同一创新构思，本说明书实施例提供的一个或多个实施例中的装置如下面的实施例所述。由于装置解决问题的实现方案与方法相似，因此本说明书实施例具体的装置的实施可以参考前述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
具体地，图5是本说明书提供的车辆自动驾驶传动系统的控制装置一个实施例的模块结构示意图，如图5所示，本说明书中提供的车辆自动驾驶传动系统的控制装置可以包括：理论加速度计算模块51、加速度比较模块52、扭矩计算模块53、档位确定模块54、车辆行进控制模块55，其中：
理论加速度计算模块51，用于利用建立的动力学模型计算车辆当前对应的理论加速度，其中，所述理论加速度大于零，所述动力学模型表征车辆的加速度与扭矩之间的对应关系；
加速度比较模块52，用于将所述理论加速度与获取到的期望加速度进行比较；
扭矩计算模块53，用于若所述期望加速度大于所述理论加速度，则根据所述期望加速度和所述动力学模型，计算出所述车辆的期望扭矩；
档位确定模块54，用于根据所述车辆的当前速度和所述期望扭矩，确定所述车辆的期望档位；
车辆行进控制模块55，用于根据所述期望扭矩和所述期望档位控制所述车辆行进。
本说明书实施例提供的车辆自动驾驶传动系统的控制装置，利用动力学模型基于期望加速度计算出期望扭矩，动力学模型是基于车辆的行进环境以及车辆参数构建获得的，利用动力学模型计算出的扭矩相较于查表的方式，可以更加准确将上游发送的加速度请求转换为发动机扭矩。进一步基于计算出的期望扭矩计确定的期望档位也更加准确，基于期望扭矩和期望档位控制车辆行进，可以使得车辆能够在比较优的行进速度、加速度、档位下行进，提高了车辆传动控制的准确性。并且使用动力学模型后，扭矩值未出现明显剧烈变化，并且能适应不同的载荷。
在上述实施例的基础上，本说明书一些实施例中，所述装置还包括滑行控制模块，用于：
在所述期望加速度在零到所述理论加速度之间时，则控制所述车辆滑行行进。
本说明书实施例基于动力学模型实时计算出车辆行进的理论加速度，使得加速度的计算结果更加准确，为车辆的传动控制提供了准确的数据基础。并将计算出的理论加速度与上游发送过来的期望加速度进行比较，确定当前车辆是否适用于滑行控制。通过实时判断车辆是否符合滑行控制条件，以便在满足滑行控制条件时，及时对车辆进行滑行控制，降低了车辆的油耗。
在上述实施例的基础上，本说明书一些实施例中，所述装置还包括锁档控制模块，用于：
若所述车辆处于制动状态时，则对所述车辆进行锁档控制，控制所述车辆保持当前挡位。
本说明书实施例可以自动驾驶制动时，通过锁档，可以实现车辆的精确停车。
在上述实施例的基础上，本说明书一些实施例中，所述装置还包括强制升档降档模块，用于：
判断所述期望加速度是否大于预设加速度标定值，且所述期望扭矩是否大于预设扭矩标定值，若是，则根据所述车辆的发动机转速和/或所述车辆的行进加速度，对所述车辆进行强制升档控制或强制降档控制。
本说明书实施例可以通过获得的上游发送的期望加速度、期望扭矩，和发动机输入及当前车辆动态等信息，还可以结合一些去抖策略，来判断是否需要强制升档或降档，避免了在上坡时动力不足或者未达到经济档位的情况，使得车辆处于比较优的行进状态。
需要说明的，上述所述的装置根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照上述对应的方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
本说明书实施例还提供一种车辆自动驾驶传动系统，可以包括上游的期望加速度确定模块，以及传动系统控制模块，期望加速度控制模块可以基于车辆的运行状态，计算出期望加速度，并将计算出的期望加速度发送给传动系统控制模块，以向传动系统控制模块发送加速度请求。传动系统控制模块可以根据接收到的期望加速度，利用动力学模型计算出期望扭矩、期望档位等，并采用上述实施例的方法对车辆的档位和扭矩进行控制，控制车辆行进。
本说明书一些实施例还提供一种车辆可以包括上述车辆自动驾驶传动系统以及车辆自动驾驶传动系统的控制装置等，实现对车辆的自动驾驶的控制。
本说明书实施例还提供一种车辆自动驾驶传动系统的控制设备，包括：至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述实施例中车辆自动驾驶传动系统的控制方法，如：
利用建立的动力学模型计算车辆当前对应的理论加速度，其中，所述理论加速度大于零，所述动力学模型表征车辆的加速度与扭矩之间的对应关系；
将所述理论加速度与获取到的期望加速度进行比较；
若所述期望加速度大于所述理论加速度，则根据所述期望加速度和所述动力学模型，计算出所述车辆的期望扭矩；
根据所述车辆的当前速度和所述期望扭矩，确定所述车辆的期望档位；
根据所述期望扭矩和所述期望档位控制所述车辆行进。
需要说明的，上述所述的处理设备或自动驾驶系统或车辆等，根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照上述对应的方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
本说明书提供的车辆自动驾驶传动系统的控制装置或处理设备，也可以应用在多种数据分析处理系统中。所述系统或装置或处理设备可以包括上述实施例中任意一个车辆自动驾驶传动系统的控制装置。所述的系统或装置或处理设备可以为单独的服务器，也可以包括使用了本说明书的一个或多个所述方法或一个或多个实施例装置的服务器集群、系统(包括分布式系统)、软件(应用)、实际操作装置、逻辑门电路装置、量子计算机等并结合必要的实施硬件的终端装置。所述核对差异数据的检测系统可以包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述任意一个或者多个实施例中所述方法的步骤。
本说明书实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端、服务器或者类似的运算装置中执行。以运行在计算机终端上为例，图6是本说明书一个实施例中车辆自动驾驶传动系统的控制计算机终端的硬件结构框图，该计算机终端可以是上述实施例中的车辆自动驾驶传动系统的控制装置或系统。如图6所示，计算机终端10可以包括一个或多个(图中仅示出一个)处理器100(处理器100可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器200、以及用于通信功能的传输模块300。本邻域普通技术人员可以理解，图6所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图6中所示更多或者更少的组件，例如还可以包括其他的处理硬件，如数据库或多级缓存、GPU，或者具有与图6所示不同的配置。
存储器200可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本说明书实施例中的车辆自动驾驶传动系统的控制方法对应的程序指令/模块，处理器100通过运行存储在存储器200内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及资源数据更新。存储器200可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器200可进一步包括相对于处理器100远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输模块300用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输模块300包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输模块300可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书提供的上述实施例所述的方法或装置可以通过计算机程序实现业务逻辑并记录在存储介质上，所述的存储介质可以计算机读取并执行，实现本说明书实施例所描述方案的效果。
所述存储介质可以包括用于存储信息的物理装置，通常是将信息数字化后再以利用电、磁或者光学等方式的媒体加以存储。所述存储介质有可以包括：利用电能方式存储信息的装置如，各式存储器，如RAM、ROM等；利用磁能方式存储信息的装置如，硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、U盘；利用光学方式存储信息的装置如，CD或DVD。当然，还有其他方式的可读存储介质，例如量子存储器、石墨烯存储器等等。
本说明书实施例提供的上述车辆自动驾驶传动系统的控制方法或装置可以在计算机中由处理器执行相应的程序指令来实现，如使用windows操作系统的c++语言在PC端实现、linux系统实现，或其他例如使用android、iOS系统程序设计语言在智能终端实现，以及基于量子计算机的处理逻辑实现等。
需要说明的是说明书上述所述的装置、计算机存储介质、系统根据相关方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照对应方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参考即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参考方法实施例的部分说明即可。
本说明书实施例并不局限于必须是符合行业通信标准、标准计算机资源数据更新和数据存储规则或本说明书一个或多个实施例所描述的情况。某些行业标准或者使用自定义方式或实施例描述的实施基础上略加修改后的实施方案也可以实现上述实施例相同、等同或相近、或变形后可预料的实施效果。应用这些修改或变形后的数据获取、存储、判断、处理方式等获取的实施例，仍然可以属于本说明书实施例的可选实施方案范围之内。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、车载人机交互设备、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
虽然本说明书一个或多个实施例提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式资源数据更新环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程资源数据更新设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程资源数据更新设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程资源数据更新设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程资源数据更新设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储、石墨烯存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
本领域技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本本说明书一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参考即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参考方法实施例的部分说明即可。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
以上所述仅为本说明书一个或多个实施例的实施例而已，并不用于限制本说明书一个或多个实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在权利要求范围之内。

Claims (13)

1.一种车辆自动驾驶传动系统的控制方法，其特征在于，所述方法包括：
利用建立的动力学模型计算车辆当前对应的理论加速度，其中，所述理论加速度大于零，所述动力学模型表征车辆的加速度与扭矩之间的对应关系；
将所述理论加速度与获取到的期望加速度进行比较；所述期望加速度为上游发送的期望所述车辆达到的加速度；
若所述期望加速度大于所述理论加速度，则根据所述期望加速度和所述动力学模型，计算出所述车辆的期望扭矩；
根据所述车辆的当前速度和所述期望扭矩，确定所述车辆的期望档位；
根据所述期望扭矩和所述期望档位控制所述车辆行进。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述期望加速度在零到所述理论加速度之间，则控制所述车辆滑行行进。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于车辆行驶环境，预测所述车辆是否需要制动；
若预测出所述车辆需要制动，则将所述车辆的滑行控制改为制动控制。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述车辆处于制动状态时，则对所述车辆进行锁档控制，控制所述车辆保持当前挡位。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断所述期望加速度是否大于预设加速度标定值，且所述期望扭矩是否大于预设扭矩标定值，若是，则根据所述车辆的发动机转速和/或所述车辆的行进加速度，对所述车辆进行强制升档控制或强制降档控制。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述车辆的发动机转速大于标定经济转速，则对所述车辆进行强制升档控制，提高所述车辆的档位。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述车辆的行进加速度达不到所述期望加速度，则对所述车辆进行强制降档控制，降低所述车辆的档位。
8.一种车辆自动驾驶传动系统的控制装置，其特征在于，所述装置包括：
理论加速度计算模块，用于利用建立的动力学模型计算车辆当前对应的理论加速度，其中，所述理论加速度大于零，所述动力学模型表征车辆的加速度与扭矩之间的对应关系；
加速度比较模块，用于将所述理论加速度与获取到的期望加速度进行比较；所述期望加速度为上游发送的期望所述车辆达到的加速度；
扭矩计算模块，用于若所述期望加速度大于所述理论加速度，则根据所述期望加速度和所述动力学模型，计算出所述车辆的期望扭矩；
档位确定模块，用于根据所述车辆的当前速度和所述期望扭矩，确定所述车辆的期望档位；
车辆行进控制模块，用于根据所述期望扭矩和所述期望档位控制所述车辆行进。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括滑行控制模块，用于：
在所述期望加速度在零到所述理论加速度之间时，则控制所述车辆滑行行进。
10.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括锁档控制模块，用于：
若所述车辆处于制动状态时，则对所述车辆进行锁档控制，控制所述车辆保持当前挡位。
11.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括强制升档降档模块，用于：
判断所述期望加速度是否大于预设加速度标定值，且所述期望扭矩是否大于预设扭矩标定值，若是，则根据所述车辆的发动机转速和/或所述车辆的行进加速度，对所述车辆进行强制升档控制或强制降档控制。
12.一种车辆自动驾驶传动系统的控制设备，其特征在于，包括：至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现权利要求1-7任一项所述的方法。
13.一种车辆自动驾驶传动系统，其特征在于，包括：上述权利要求8-11任一项所述的车辆自动驾驶传动系统的控制装置，以实现对车辆自动驾驶时传动系统的控制。
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