CN111746537B - 基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统、方法及车辆 - Google Patents

基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统、方法及车辆 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统、方法、车辆及存储介质，包括：步骤1.车辆通过V2N向云端平台实时上报本车实时定位及当时的车辆姿态数据；步骤2.云端平台根据车辆上报的定位及车辆姿态数据，计算出车辆行驶道路的路面平整度指数，并结合车辆定位信息和地图数据，生成道路平整度大数据；步骤3.车辆通过V2N从云端平台获取当前行驶道路的路面平整度大数据，并基于该路面平整度大数据计算出车辆的目标车速，并以该目标车速控制车辆行驶。本发明能够根据路面平整度信息进行自适应巡航车速控制。

Description

基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统、方法及车辆
技术领域
本发明属于汽车自适应巡航技术领域，具体涉及一种基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统、方法、车辆及存储介质。
背景技术
自适应巡航控制(ACC)是一种车辆能够自主调节行驶速度以适应实际交通状况的汽车功能。由于ACC可以在一定程度上减轻驾驶员的负担而得到日渐广泛的应用。目前，ACC的实现过程通常为：实时获取本车辆与前方车辆(即位于前方且与本车辆距离最近的车辆)距离以及相对速度，并根据获取到的距离以及相对速度确定是按照巡航速度行驶，还是减速以低于巡航速度的行驶速度行驶，车速控制比较机械简单。
目前自适应巡航车速控制存在的问题是没有考虑路面平整度情况，因为路面平整度、车速以及二者的共同作用将影响车上人员的舒适度和安全性，对驾驶员来说，路面的不平整程度同样也影响驾驶员对车速的选择，通常在平坦的路面驾驶员会采取较快的车速，在横向或纵向不平整的路面上，驾驶员采用的速度较低，以保证行车的舒适性和安全性。
如专利文献CN 109910886A公开的一种路面颠簸检测方法、车辆控制方法及系统和CN105740793A公开的一种基于路面颠簸情况和道路类型识别的自动调速方法与系统。这两篇专利文献均采用本车传感器来采集数据，根据采集的数据判断路面颠簸情况进行车速控制。此种方式的缺点是已经发生颠簸时再限制速度，用户体验提升有限。
因此，有必要开发一种新的基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统、方法、车辆及存储介质。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统、方法、车辆及存储介质，能根据路面平整度信息进行自适应巡航车速控制，以及能大大提升用户体验。
第一方面，本发明所述的一种基于路面平整度的自适应巡航车速控制方法，包括以下步骤：
步骤1.车辆通过V2N向云端平台实时上报本车实时定位及当时的车辆姿态数据；
步骤2.云端平台根据车辆上报的定位及车辆姿态数据，计算出车辆行驶道路的路面平整度指数，并结合车辆定位信息和地图数据，生成道路平整度大数据；
步骤3.车辆通过V2N从云端平台获取当前行驶道路的路面平整度大数据，并基于该路面平整度大数据计算出车辆的目标车速，并以该目标车速控制车辆行驶。
进一步，所述路面平整度指数的计算公式如下：
Figure BDA0002549973530000021
其中：IRI为路面平整度指数，ax为前进方向加速度，ay为水平方向上加速度，az为垂直方向加速度，g为重力加速度，V为本车车速，λ为先验系数，k1、k2和k3为加权系数。
进一步，所述基于该路面平整度大数据计算出车辆的目标车速，具体为：
若本车能获取到基于本车道前方目标车辆的车辆姿态数据计算出的路面平整度IRI2，则本车的目标车速V1的计算公式为：
Figure BDA0002549973530000022
若本车未能获取到基于本车道前方目标车辆的车辆姿态数据计算出的路面平整度IRI2，则本车的目标车速V1的计算公式为：
Figure BDA0002549973530000023
其中，其中，α和β为加权系数，
Figure BDA0002549973530000024
和δ为先验值。
进一步，所述云端平台接收到车辆上报的定位及车辆姿态数据后，进行数据清洗，删除静态车辆数据和非公共道路数据，获取有效数据。
第二方面，本发明所述的基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统，包括车载V2X智能模块和云端平台；
所述V2X智能模块包括中央计算模块，以及分别与中央计算模块连接的车辆姿态模块、通信模块和定位模块；
车辆通过V2X智能模块向云端平台实时上报本车实时定位及当时的车辆姿态数据；所述云端平台根据车辆上报的定位及车辆姿态数据，计算出车辆行驶道路的路面平整度指数，并结合车辆定位信息和地图数据，生成道路平整度大数据；车辆通过V2X智能模块从云端平台获取当前行驶道路的路面平整度大数据，并基于该路面平整度大数据计算出车辆的目标车速，并以该目标车速控制车辆行驶。
进一步，所述路面平整度指数的计算公式如下：
Figure BDA0002549973530000031
其中：IRI为路面平整度指数，ax为前进方向加速度，ay为水平方向上加速度，az为垂直方向加速度，g为重力加速度，V为本车车速，λ为先验系数，k1、k2和k3为加权系数。
进一步，所述基于该路面平整度大数据计算出车辆的目标车速，具体为：
若本车能获取到基于本车道前方目标车辆的车辆姿态数据计算出的路面平整度IRI2，则本车的目标车速V1的计算公式为：
Figure BDA0002549973530000032
若本车未能获取到基于本车道前方目标车辆的车辆姿态数据计算出的路面平整度IRI2，则本车的目标车速V1的计算公式为：
Figure BDA0002549973530000033
其中，其中，α和β为加权系数，
Figure BDA0002549973530000034
和δ为先验值。
进一步，所述云端平台接收到车辆上报的定位及车辆姿态数据后，进行数据清洗，删除静态车辆数据和非公共道路数据，获取有效数据。
第三方面，本发明所述的一种车辆，采用如本发明所述的基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统。
第四方面，本发明所述的一种存储介质，其内存储有一个或多个计算机可读程序，所述一个或多个计算机可读程序被一个或多个处理器调用执行时，能实现如本发明所述的基于路面平整度的自适应巡航车速控制方法的步骤。
本发明具有以下优点：
(1)本发明提出了一种云端路况大数据平台，车辆通过V2N向云端平台上报本车实时定位及当时的车辆姿态数据，云端平台根据车辆上报的定位及车辆姿态数据，经过一定算法处理，得到行驶道路的路面平整度大数据。
(2)本发明提出了一种适用众包模式的路面平整度计算方法，众包模式是指每台搭载本系统的车辆都在行驶过程中向云端大数据平台实时上传车辆信息，使云端平台获得大量的路面平整度数据，每辆车既是云端大数据平台的数据提供方也是使用方。
(3)本发明提出了一种自适应巡航车速控制方法，通过V2N从云端平台获取路面平整度数据，以及V2V获取前方目标车辆的车辆姿态数据，分析路面平整度，再计算本车的最优车速；最优的利用高精度地图可以得到车道级的路面平整度数据。
综上所述，本发明实现了根据路面平整度信息进行自适应巡航车速控制，解决了目前自适应巡航的车速控制过于简单，在通过坑洼路面时存在不安全、不舒适的问题。本方案同样适用于高度自动驾驶车辆的车速控制。
附图说明
图1为系统的示意图；
图2为V2X智能模块的架构图；
图3为云端道路平整度大数据生成流程图；
图4为基于道路平整度的车速控制流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
如图3所示，本实施例中，一种基于路面平整度的自适应巡航车速控制方法，包括以下步骤：
步骤1.车辆通过V2N向云端平台实时上报本车实时定位及当时的车辆姿态数据；车辆需安装高精度定位设备，利用高精地图，实现车道级路面平整度数据。
步骤2.云端平台根据车辆上报的定位及车辆姿态数据，计算出车辆行驶道路的路面平整度指数，并结合车辆定位信息和地图数据，生成道路平整度大数据。
步骤3.车辆通过V2N从云端平台获取当前行驶道路的路面平整度大数据，并基于该路面平整度大数据计算出车辆的目标车速，并以该目标车速控制车辆行驶。
本实施例中，所述路面平整度指数的计算公式如下：
Figure BDA0002549973530000041
其中：IRI为路面平整度指数，ax为前进方向加速度，ay为水平方向上加速度，az为垂直方向加速度，g为重力加速度，V为本车车速，λ为先验系数(通过经验得到)，k1、k2和k3为加权系数(通过标定得到)。路面平整度指数的计算公式的原理是车辆以一定速度通过当前路面时，在垂直、水平、平行方向的加速的加权计算得到车辆的颠簸程度，采用加权计算是因为每个方向上的加速度给用户的主观体验是不同的，比如垂直方向上的加速度的颠簸体验最为明显，并且同一路面颠簸程度与车速成反比关系，从而获取当前路面的平整度信息。
如图4所示，本实施例中，基于该路面平整度大数据计算出车辆的目标车速，具体为：
当本车和前方车辆均搭载有本实施例中基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统，即本车能获取到基于本车道前方目标车辆的车辆姿态数据计算出的路面平整度IRI2，这种情况下，本车的目标车速V1的计算公式为：
Figure BDA0002549973530000051
若前方车辆未搭载有本实施例中基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统，此时，本车不能获取到基于本车道前方目标车辆的车辆姿态数据计算出的路面平整度IRI2，这种情况下，本车的目标车速V1的计算公式为：
Figure BDA0002549973530000052
其中，其中，α和β为加权系数，
Figure BDA0002549973530000053
和δ为先验值。
本实施例中，所述云端平台接收到车辆上报的定位及车辆姿态数据后，进行数据清洗，删除静态车辆数据和非公共道路数据，获取有效数据。然后再基于有效数据来计算路面平整度指数。
本实施例中，基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统，包括车载V2X智能模块和云端平台。
所述V2X智能模块包括中央计算模块7，以及分别与中央计算模块7连接的车辆姿态模块6、通信模块9和定位模块8。如图2所示，车辆姿态模块6包括但不限于三轴线性加速度计、磁传感器、陀螺仪、方向盘转角等，用于负责获取车辆的姿态数据。中央计算模块7用于负责处理接收的V2X信息，并计算出合理的目标车速。通信模9块用于负责通过V2X与云端平台、周围车辆进行通信。定位模块8用于对车辆进行定位。
车辆通过V2X智能模块向云端平台实时上报本车实时定位及当时的车辆姿态数据；所述云端平台根据车辆上报的定位及车辆姿态数据，计算出车辆行驶道路的路面平整度指数，并结合车辆定位信息和地图数据，生成道路平整度大数据；车辆通过V2X智能模块从云端平台获取当前行驶道路的路面平整度大数据，并基于该路面平整度大数据计算出车辆的目标车速，并以该目标车速控制车辆行驶。
如图1所示，道路上具有V2X智能模块的车1、车2、车3、车4，车1、车2、车3、车4通过V2N向云端平台5发送车辆的姿态数据、车速、定位等信息，同时从云端平台5获取当前道路前方路面平整度等信息，云端平台5根据接收的车辆姿态、车速、定位等信息，结合地图数据，计算出每条道路、车道的路面平整度路况信息。
本实施例中，一种车辆，采用如本实施例中所述的基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统。
本实施例中，一种存储介质，其内存储有一个或多个计算机可读程序，所述一个或多个计算机可读程序被一个或多个处理器调用执行时，能实现如本实施例中所述的基于路面平整度的自适应巡航车速控制方法的步骤。

Claims (8)

1.一种基于路面平整度的自适应巡航车速控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1.车辆通过V2N向云端平台实时上报本车实时定位及当时的车辆姿态数据；
步骤2.云端平台根据车辆上报的定位及车辆姿态数据，计算出车辆行驶道路的路面平整度指数，并结合车辆定位信息和地图数据，生成道路平整度大数据；
步骤3.车辆通过V2N从云端平台获取当前行驶道路的路面平整度大数据，并基于该路面平整度大数据计算出车辆的目标车速，并以该目标车速控制车辆行驶；
所述路面平整度指数的计算公式如下：
Figure FDA0003540276580000011
其中：IRI为路面平整度指数，ax为前进方向加速度，ay为水平方向上加速度，az为垂直方向加速度，g为重力加速度，V为本车车速，λ为先验系数，k1、k2和k3为加权系数。
2.根据权利要求1所述的基于路面平整度的自适应巡航车速控制方法，其特征在于：所述基于该路面平整度大数据计算出车辆的目标车速，具体为：
若本车能获取到基于本车道前方目标车辆的车辆姿态数据计算出的路面平整度IRI2，则本车的目标车速V1的计算公式为：
Figure FDA0003540276580000012
若本车未能获取到基于本车道前方目标车辆的车辆姿态数据计算出的路面平整度IRI2，则本车的目标车速V1的计算公式为：
Figure FDA0003540276580000013
其中，其中，α和β为加权系数，
Figure FDA0003540276580000014
和δ为先验值。
3.根据权利要求2所述的基于路面平整度的自适应巡航车速控制方法，其特征在于：所述云端平台接收到车辆上报的定位及车辆姿态数据后，进行数据清洗，删除静态车辆数据和非公共道路数据，获取有效数据。
4.一种基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统，其特征在于：包括车载V2X智能模块和云端平台；
所述V2X智能模块包括中央计算模块，以及分别与中央计算模块连接的车辆姿态模块、通信模块和定位模块；
车辆通过V2X智能模块向云端平台实时上报本车实时定位及当时的车辆姿态数据；所述云端平台根据车辆上报的定位及车辆姿态数据，计算出车辆行驶道路的路面平整度指数，并结合车辆定位信息和地图数据，生成道路平整度大数据；车辆通过V2X智能模块从云端平台获取当前行驶道路的路面平整度大数据，并基于该路面平整度大数据计算出车辆的目标车速，并以该目标车速控制车辆行驶；
所述路面平整度指数的计算公式如下：
Figure FDA0003540276580000021
其中：IRI为路面平整度指数，ax为前进方向加速度，ay为水平方向上加速度，az为垂直方向加速度，g为重力加速度，V为本车车速，λ为先验系数，k1、k2和k3为加权系数。
5.根据权利要求4所述的基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统，其特征在于：所述基于该路面平整度大数据计算出车辆的目标车速，具体为：
若本车通过V2X智能模块能获取到基于本车道前方目标车辆的车辆姿态数据计算出的路面平整度IRI2，则本车的目标车速V1的计算公式为：
Figure FDA0003540276580000022
若本车通过V2X智能模块未能获取到基于本车道前方目标车辆的车辆姿态数据计算出的路面平整度IRI2，则本车的目标车速V1的计算公式为：
Figure FDA0003540276580000023
其中，其中，α和β为加权系数，
Figure FDA0003540276580000024
和δ为先验值。
6.根据权利要求5所述的基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统，其特征在于：所述云端平台接收到车辆上报的定位及车辆姿态数据后，进行数据清洗，删除静态车辆数据和非公共道路数据，获取有效数据。
7.一种车辆，其特征在于：采用如权利要求4至6任一所述的基于路面平整度的自适应巡航车速控制系统。
8.一种存储介质，其内存储有一个或多个计算机可读程序，所述一个或多个计算机可读程序被一个或多个处理器调用执行时，能实现如权利要求1至3任一项所述的基于路面平整度的自适应巡航车速控制方法的步骤。
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