CN111806417A - 一种具有失效保护功能的驾驶员制动意图识别方法 - Google Patents

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CN111806417A CN202010720182.5A CN202010720182A CN111806417A CN 111806417 A CN111806417 A CN 111806417A CN 202010720182 A CN202010720182 A CN 202010720182A CN 111806417 A CN111806417 A CN 111806417A
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杨坤
王杰
肖锦钊
王有镗
马超
秦志昌
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Shandong University of Technology
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Abstract

本发明提供了一种具有失效保护功能的驾驶员制动意图识别方法，步骤如下：步骤一、通过车载传感器采集制动主缸压力、制动踏板位移、车轮角速度、制动踏板压力；步骤二、基于上述信号，计算得到制动踏板速度、制动主缸压力变化率、车轮线速度、车轮减速度、制动踏板压力变化率；步骤三、基于制动主缸压力和车轮减速度，判断整车是否制动；步骤四、基于上述信号，判断制动踏板位移传感器是否发生故障；步骤五、当制动踏板位移传感器无故障时，以制动踏板位移和制动踏板速度为输入量，基于模糊控制完成制动意图识别；步骤六、当制动踏板位移传感器发生故障时，以车轮减速度和制动踏板压力变化率为输入量，基于模糊控制完成制动意图识别。

Description

一种具有失效保护功能的驾驶员制动意图识别方法
技术领域
本发明涉及电动汽车制动技术领域，特别涉及一种具有失效保护功能的驾驶员制动意图识别方法。
背景技术
电动汽车制动时，通过对驾驶员制动意图进行有效识别，有助于高效地完成对电动真空助力系统的控制和制动能量回收系统制动力的分配，从而保证电动汽车的制动效能、制动安全性，并可有效提高整车经济性，所以对于电动汽车来说，驾驶员制动意图识别的可靠性至关重要，具体从两个方面介绍如下：
1)随着环境污染及能源安全问题的日益严重，电动汽车越来越受到人们的重视，制动能量回收系统是电动汽车节能的关键手段之一，它可把原本消耗在摩擦制动中的能量通过电机回收并加以利用，如文献《基于EMB的解耦式制动能量回收系统研究》(杨坤,高松,王杰,等.基于EMB的解耦式制动能量回收系统研究[J].汽车工程,2016,38(8):1072-1079.)所述，这部分能量可占驱动整车所需能量的30％左右；而制动强度是影响制动能量回收控制的关键因素，机电耦合制动力大小和允许施加电机制动力的大小均与驾驶员制动强度需求密切相关，因此，驾驶员制动意图识别的可靠程度会直接影响电动汽车的制动安全性和经济性。
2)汽车制动性能直接关系到乘员、车辆和行人的安全，随着人们对汽车制动安全性要求的提高，真空助力制动系统已成为乘用车的必装设备；如文献《电动真空助力系统精细匹配研究》(肖锦钊,杨坤,王治宝,王杰,李敏,陈玉.电动真空助力系统精细匹配研究[J].中国科技论文,2019,14(10):1128-1133.)所述，在传统车上制动真空源主要由发动机提供，而电动汽车取消发动机后，真空源完全由电动真空助力系统提供，其性能的好坏直接影响着整车制动性能，甚至整车经济性，因此电动真空助力系统已成为电动汽车的关键电动附件之一，而能否可靠地识别驾驶员制动强度，是对电动真空助力系统施加精确控制的前提，也是保证整车制动安全性的前提。
目前，驾驶员制动强度的识别方法大多以制动踏板位移和制动踏板速度为输入变量，一旦制动踏板位移传感器出现故障，就会导致驾驶员制动强度识别失效，进而会影响电动汽车的制动安全和解耦式制动能量回收系统的控制效果，为此本发明提出一种具有失效保护功能的驾驶员制动意图识别方法，在制动踏板位移传感器正常工作时，以制动踏板位移和制动踏板速度为输入变量进行制动强度识别，当制动踏板位移传感器不能正常工作时，基于车轮减速度和制动踏板压力变化率对制动意图进行识别，从而有效提高驾驶员制动强度识别的可靠性。
发明内容
一种具有失效保护功能的驾驶员制动意图识别方法，其目的在于提高驾驶员制动意图识别的可靠性。
本发明提供的技术方案为：
一种具有失效保护功能的驾驶员制动意图识别方法，包括以下步骤：
步骤一：通过制动主缸压力传感器采集制动主缸压力信号P、通过制动踏板位移传感器采集制动踏板位移信号Lp、通过汽车轮速传感器采集车轮角速度信号ω、通过制动踏板压力传感器采集制动踏板压力信号F。
步骤二：通过下列公式计算得到制动踏板速度：
Vp＝△Lp/T＝(Lp2-Lp1)/T
其中：Vp为制动踏板速度；△Lp为相邻两个采样时刻间的制动踏板位移差值；T为采样周期；Lp1为当前采样时刻的制动踏板位移；Lp2为下一采样时刻的制动踏板位移；
通过下列公式计算得到制动主缸压力变化率：
SP＝△P/T＝(P2-P1)/T
其中：SP为制动主缸压力变化率；△P为相邻两个采样时刻间的制动主缸压力差值；T为采样周期；P1为当前采样时刻的制动主缸压力；P2为下一采样时刻的制动主缸压力；
通过下列公式计算得到车轮线速度：
vw＝ω·r
其中：vw为车轮线速度；ω为车轮角速度；r为轮胎滚动半径；
通过下列公式计算得到车轮减速度：
aw＝△vw/T＝(vw2-vw1)/T
其中：aw为车轮减速度；△vw为相邻两个采样时刻间的车轮线速度差值；T为采样周期；vw1为当前采样时刻的车轮线速度；vw2为下一采样时刻的车轮线速度；
通过下列公式计算得到制动踏板压力变化率：
SF＝△F/T＝(F2-F1)/T
其中：SF为制动踏板压力变化率；△F为相邻两个采样时刻间的制动踏板压力差值；T为采样周期；F1为当前采样时刻的制动踏板压力；F2为下一采样时刻的制动踏板压力。
步骤三：基于制动主缸压力和车轮减速度信号，判断整车是否制动，当制动主缸压力大于0.2且车轮减速度小于0时，表示整车进入制动状态，否则判断整车未制动。
步骤四：当步骤三判断整车进入制动状态时，如果制动踏板位移信号与制动主缸压力符合由标定实验设定的比例关系，此时判断制动踏板位移传感器未出现故障；反之，判断制动踏板位移传感器出现故障。
步骤五：当制动踏板位移传感器无故障时，基于模糊控制器1进行制动意图识别；
模糊控制器1的输入为制动踏板位移、制动踏板速度，输出为制动意图；
将制动踏板位移划分为三个模糊子集：小、中、大；
将制动踏板速度划分为三个模糊子集：小、中、大；
将制动意图划分为三个模糊子集：轻度制动、中度制动、紧急制动；
设置相应的模糊控制规则如下：
若制动踏板位移为小，且制动踏板速度为小，则制动意图为轻度；
若制动踏板位移为小，且制动踏板速度为中，则制动意图为轻度；
若制动踏板位移为小，且制动踏板速度为大，则制动意图为中度；
若制动踏板位移为中，且制动踏板速度为小，则制动意图为轻度；
若制动踏板位移为中，且制动踏板速度为中，则制动意图为中度；
若制动踏板位移为中，且制动踏板速度为大，则制动意图为紧急；
若制动踏板位移为大，且制动踏板速度为小，则制动意图为中度；
若制动踏板位移为大，且制动踏板速度为中，则制动意图为紧急；
若制动踏板位移为大，且制动踏板速度为大，则制动意图为紧急；
基于上述模糊子集、模糊规则和实时输入的制动踏板位移、制动踏板速度数据，可计算得到驾驶员制动意图的推理结果，利用最大隶属度法对上述的推理结果进行反模糊化，从而可将推理结果转化为一个精确值，即驾驶员制动强度。
步骤六：当制动踏板位移传感器发生故障时，基于模糊控制器2进行制动意图识别；模糊控制器2的输入为车轮减速度、制动踏板压力变化率，输出为制动意图；
将车轮减速度划分为三个模糊子集：小、中、大；
将制动踏板压力变化率划分为三个模糊子集：小、中、大；
将制动意图划分为三个模糊子集：轻度制动、中度制动、紧急制动；
设置相应的模糊控制规则如下：
若车轮减速度为小，且制动踏板压力变化率为小，则制动意图为轻度；
若车轮减速度为小，且制动踏板压力变化率为中，则制动意图为轻度；
若车轮减速度为小，且制动踏板压力变化率为大，则制动意图为中度；
若车轮减速度为中，且制动踏板压力变化率为小，则制动意图为轻度；
若车轮减速度为中，且制动踏板压力变化率为中，则制动意图为中度；
若车轮减速度为中，且制动踏板压力变化率为大，则制动意图为紧急；
若车轮减速度为大，且制动踏板压力变化率为小，则制动意图为中度；
若车轮减速度为大，且制动踏板压力变化率为中，则制动意图为紧急；
若车轮减速度为大，且制动踏板压力变化率为大，则制动意图为紧急；
基于上述模糊子集、模糊规则和实时输入的车轮减速度、制动踏板压力变化率数据，可计算得到驾驶员制动意图的推理结果，利用最大隶属度法对上述的推理结果进行反模糊化，从而可将推理结果转化为一个精确值，即驾驶员制动强度。
本发明的有益效果是：在现有驾驶员制动意图识别方法的基础上，设置了汽车制动状态识别环节和制动踏板位移传感器故障判断环节，当检测到汽车进入制动模式且制动踏板位移传感器未发生故障时，以制动踏板位移和制动踏板速度为输入变量进行制动强度识别；当制动踏板位移传感器不能正常工作时，基于车轮减速度和制动踏板压力变化率对制动意图进行识别，从而有效提高驾驶员制动强度识别的可靠性，进而提高整车的制动安全性。
附图说明
图1是一种具有失效保护功能的驾驶员制动意图识别方法的流程图。
图2是模糊规则表1。
图3是模糊规则表2。
具体实施方案
对本发明的具体实施方式详细介绍如下。
本发明提供一种具有失效保护功能的驾驶员制动意图识别方法，为使本发明的技术方案及效果更加清楚、明确，参照附图并举实例对本发明进一步详细说明；应当理解，此处所描述的具体实施仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
一种具有失效保护功能的驾驶员制动意图识别方法，其目的在于提高驾驶员制动意图识别的可靠性，其流程如图1所示。
一种具有失效保护功能的驾驶员制动意图识别方法，包括以下步骤：
步骤一：通过制动主缸压力传感器采集制动主缸压力信号P、通过制动踏板位移传感器采集制动踏板位移信号Lp、通过汽车轮速传感器采集车轮角速度信号ω、通过制动踏板压力传感器采集制动踏板压力信号F。
步骤二：通过下列公式计算得到制动踏板速度：
Vp＝△Lp/T＝(Lp2-Lp1)/T
其中：Vp为制动踏板速度；△Lp为相邻两个采样时刻间的制动踏板位移差值；T为采样周期；Lp1为当前采样时刻的制动踏板位移；Lp2为下一采样时刻的制动踏板位移；
通过下列公式计算得到制动主缸压力变化率：
SP＝△P/T＝(P2-P1)/T
其中：SP为制动主缸压力变化率；△P为相邻两个采样时刻间的制动主缸压力差值；T为采样周期；P1为当前采样时刻的制动主缸压力；P2为下一采样时刻的制动主缸压力；
通过下列公式计算得到车轮线速度：
vw＝ω·r
其中：vw为车轮线速度；ω为车轮角速度；r为轮胎滚动半径；
通过下列公式计算得到车轮减速度：
aw＝△vw/T＝(vw2-vw1)/T
其中：aw为车轮减速度；△vw为相邻两个采样时刻间的车轮线速度差值；T为采样周期；vw1为当前采样时刻的车轮线速度；vw2为下一采样时刻的车轮线速度；
通过下列公式计算得到制动踏板压力变化率：
SF＝△F/T＝(F2-F1)/T
其中：SF为制动踏板压力变化率；△F为相邻两个采样时刻间的制动踏板压力差值；T为采样周期；F1为当前采样时刻的制动踏板压力；F2为下一采样时刻的制动踏板压力。
步骤三：基于制动主缸压力和车轮减速度信号，判断整车是否制动，当制动主缸压力大于0.2且车轮减速度小于0时，表示整车进入制动状态，否则判断整车未制动。
步骤四：当步骤三判断整车进入制动状态时，如果制动踏板位移信号与制动主缸压力符合由标定实验设定的比例关系，此时判断制动踏板位移传感器未出现故障；反之，判断制动踏板位移传感器出现故障。
步骤五：当制动踏板位移传感器无故障时，基于模糊控制器1进行制动意图识别；
模糊控制器1的输入为制动踏板位移、制动踏板速度，输出为制动意图；
将制动踏板位移划分为三个模糊子集：小、中、大；
将制动踏板速度划分为三个模糊子集：小、中、大；
将制动意图划分为三个模糊子集：轻度制动、中度制动、紧急制动；
设置相应的模糊控制规则如下：
若制动踏板位移为小，且制动踏板速度为小，则制动意图为轻度；
若制动踏板位移为小，且制动踏板速度为中，则制动意图为轻度；
若制动踏板位移为小，且制动踏板速度为大，则制动意图为中度；
若制动踏板位移为中，且制动踏板速度为小，则制动意图为轻度；
若制动踏板位移为中，且制动踏板速度为中，则制动意图为中度；
若制动踏板位移为中，且制动踏板速度为大，则制动意图为紧急；
若制动踏板位移为大，且制动踏板速度为小，则制动意图为中度；
若制动踏板位移为大，且制动踏板速度为中，则制动意图为紧急；
若制动踏板位移为大，且制动踏板速度为大，则制动意图为紧急；
相应的模糊控制规则表如图2所示；
基于上述模糊子集、模糊规则和实时输入的制动踏板位移、制动踏板速度数据，可计算得到驾驶员制动意图的推理结果，利用最大隶属度法对上述的推理结果进行反模糊化，从而可将推理结果转化为一个精确值，即驾驶员制动强度。
步骤六：当制动踏板位移传感器发生故障时，基于模糊控制器2进行制动意图识别；模糊控制器2的输入为车轮减速度、制动踏板压力变化率，输出为制动意图；
将车轮减速度划分为三个模糊子集：小、中、大；
将制动踏板压力变化率划分为三个模糊子集：小、中、大；
将制动意图划分为三个模糊子集：轻度制动、中度制动、紧急制动；
设置相应的模糊控制规则如下：
若车轮减速度为小，且制动踏板压力变化率为小，则制动意图为轻度；
若车轮减速度为小，且制动踏板压力变化率为中，则制动意图为轻度；
若车轮减速度为小，且制动踏板压力变化率为大，则制动意图为中度；
若车轮减速度为中，且制动踏板压力变化率为小，则制动意图为轻度；
若车轮减速度为中，且制动踏板压力变化率为中，则制动意图为中度；
若车轮减速度为中，且制动踏板压力变化率为大，则制动意图为紧急；
若车轮减速度为大，且制动踏板压力变化率为小，则制动意图为中度；
若车轮减速度为大，且制动踏板压力变化率为中，则制动意图为紧急；
若车轮减速度为大，且制动踏板压力变化率为大，则制动意图为紧急；
相应的模糊控制规则表如图3所示；
基于上述模糊子集、模糊规则和实时输入的车轮减速度、制动踏板压力变化率数据，可计算得到驾驶员制动意图的推理结果，利用最大隶属度法对上述的推理结果进行反模糊化，从而可将推理结果转化为一个精确值，即驾驶员制动强度。
综上所述，本发明在现有驾驶员制动意图识别方法的基础上，设置了汽车制动状态识别环节和制动踏板位移传感器故障判断环节，当检测到汽车进入制动模式且制动踏板位移传感器未发生故障时，以制动踏板位移和制动踏板速度为输入变量进行制动强度识别；当制动踏板位移传感器不能正常工作时，基于车轮减速度和制动踏板压力变化率对制动意图进行识别，从而有效提高驾驶员制动强度识别的可靠性，进而提高汽车的制动安全性。
尽管本发明的实施方案公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (1)

1.一种具有失效保护功能的驾驶员制动意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：通过制动主缸压力传感器采集制动主缸压力信号P、通过制动踏板位移传感器采集制动踏板位移信号Lp、通过汽车轮速传感器采集车轮角速度信号ω、通过制动踏板压力传感器采集制动踏板压力信号F；
步骤二：通过下列公式计算得到制动踏板速度：
Vp＝△Lp/T＝(Lp2-Lp1)/T
其中：Vp为制动踏板速度；△Lp为相邻两个采样时刻间的制动踏板位移差值；T为采样周期；Lp1为当前采样时刻的制动踏板位移；Lp2为下一采样时刻的制动踏板位移；
通过下列公式计算得到制动主缸压力变化率：
SP＝△P/T＝(P2-P1)/T
其中：SP为制动主缸压力变化率；△P为相邻两个采样时刻间的制动主缸压力差值；T为采样周期；P1为当前采样时刻的制动主缸压力；P2为下一采样时刻的制动主缸压力；
通过下列公式计算得到车轮线速度：
vw＝ω·r
其中：vw为车轮线速度；ω为车轮角速度；r为轮胎滚动半径；
通过下列公式计算得到车轮减速度：
aw＝△vw/T＝(vw2-vw1)/T
其中：aw为车轮减速度；△vw为相邻两个采样时刻间的车轮线速度差值；T为采样周期；vw1为当前采样时刻的车轮线速度；vw2为下一采样时刻的车轮线速度；
通过下列公式计算得到制动踏板压力变化率：
SF＝△F/T＝(F2-F1)/T
其中：SF为制动踏板压力变化率；△F为相邻两个采样时刻间的制动踏板压力差值；T为采样周期；F1为当前采样时刻的制动踏板压力；F2为下一采样时刻的制动踏板压力；
步骤三：基于制动主缸压力和车轮减速度信号，判断整车是否制动，当制动主缸压力大于0.2且车轮减速度小于0时，表示整车进入制动状态，否则判断整车未制动；
步骤四：当步骤三判断整车进入制动状态时，如果制动踏板位移信号与制动主缸压力符合由标定实验设定的比例关系，此时判断制动踏板位移传感器未出现故障；反之，判断制动踏板位移传感器出现故障；
步骤五：当制动踏板位移传感器无故障时，基于模糊控制器1进行制动意图识别；
模糊控制器1的输入为制动踏板位移、制动踏板速度，输出为制动意图；
将制动踏板位移划分为三个模糊子集：小、中、大；
将制动踏板速度划分为三个模糊子集：小、中、大；
将制动意图划分为三个模糊子集：轻度制动、中度制动、紧急制动；
设置相应的模糊控制规则如下：
若制动踏板位移为小，且制动踏板速度为小，则制动意图为轻度；
若制动踏板位移为小，且制动踏板速度为中，则制动意图为轻度；
若制动踏板位移为小，且制动踏板速度为大，则制动意图为中度；
若制动踏板位移为中，且制动踏板速度为小，则制动意图为轻度；
若制动踏板位移为中，且制动踏板速度为中，则制动意图为中度；
若制动踏板位移为中，且制动踏板速度为大，则制动意图为紧急；
若制动踏板位移为大，且制动踏板速度为小，则制动意图为中度；
若制动踏板位移为大，且制动踏板速度为中，则制动意图为紧急；
若制动踏板位移为大，且制动踏板速度为大，则制动意图为紧急；
基于上述模糊子集、模糊规则和实时输入的制动踏板位移、制动踏板速度数据，可计算得到驾驶员制动意图的推理结果，利用最大隶属度法对上述的推理结果进行反模糊化，从而可将推理结果转化为一个精确值，即驾驶员制动强度；
步骤六：当制动踏板位移传感器发生故障时，基于模糊控制器2进行制动意图识别；
模糊控制器2的输入为车轮减速度、制动踏板压力变化率，输出为制动意图；
将车轮减速度划分为三个模糊子集：小、中、大；
将制动踏板压力变化率划分为三个模糊子集：小、中、大；
将制动意图划分为三个模糊子集：轻度制动、中度制动、紧急制动；
设置相应的模糊控制规则如下：
若车轮减速度为小，且制动踏板压力变化率为小，则制动意图为轻度；
若车轮减速度为小，且制动踏板压力变化率为中，则制动意图为轻度；
若车轮减速度为小，且制动踏板压力变化率为大，则制动意图为中度；
若车轮减速度为中，且制动踏板压力变化率为小，则制动意图为轻度；
若车轮减速度为中，且制动踏板压力变化率为中，则制动意图为中度；
若车轮减速度为中，且制动踏板压力变化率为大，则制动意图为紧急；
若车轮减速度为大，且制动踏板压力变化率为小，则制动意图为中度；
若车轮减速度为大，且制动踏板压力变化率为中，则制动意图为紧急；
若车轮减速度为大，且制动踏板压力变化率为大，则制动意图为紧急；
基于上述模糊子集、模糊规则和实时输入的车轮减速度、制动踏板压力变化率数据，可计算得到驾驶员制动意图的推理结果，利用最大隶属度法对上述的推理结果进行反模糊化，从而可将推理结果转化为一个精确值，即驾驶员制动强度。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112677939A (zh) * 2021-01-07 2021-04-20 广西汽车集团有限公司 一种基于触边开关的智能驾驶车的紧急制动装置及方法
CN113335242A (zh) * 2021-06-23 2021-09-03 中国第一汽车股份有限公司 一种集成式制动能量回收系统及集成式制动能量回收方法
CN113844426A (zh) * 2021-10-26 2021-12-28 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆制动意图识别方法、车辆制动装置及车辆
CN115384470A (zh) * 2022-09-30 2022-11-25 东风商用车有限公司 一种车辆紧急制动装置、方法及车辆

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