CN111994057B - 无人驾驶车辆制动控制方法、控制系统及车辆 - Google Patents

无人驾驶车辆制动控制方法、控制系统及车辆 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种无人驾驶车辆制动控制方法、控制系统及车辆,该制动控制方法包括以下步骤:获取车辆的车况路况信息;获取制动压力分配模型;根据车况路况信息及制动压力分配模型确定第一制动压力和第二制动压力;根据第一制动压力驱动前桥制动装置对前轮进行制动控制,并根据第二制动压力驱动后桥制动装置对后轮进行制动控制。本发明实施例提供的制动控制方法可根据车况路况信息对前桥和后桥的制动压力分配进行定制化设置,解决了制动压力配置不合理的问题,避免制动产生的刹车点头及翻车事故,确保车身制动姿态平稳,有助于延长整车制动装置的使用寿命,另外,可解决部分极端工况下的制动问题,有利于提升制动可靠性和驾驶安全性。

Description

无人驾驶车辆制动控制方法、控制系统及车辆
技术领域
本发明涉及制动控制技术领域,尤其涉及一种无人驾驶车辆制动控制方法、控制系统及车辆。
背景技术
随着无人驾驶技术的发展,无人驾驶车辆在物流运输、摆渡载客、应急救援等领域得到了愈发广泛的应用。
目前,无人驾驶车辆的制动方案主要采用传统液压制动方案或者气动式制动方案,其中,传统液压制动方案通常设置一个制动主缸,制动主缸通过液压回路连接至各个液压制动器,通过采集制动踏板信号控制制动主缸动作,调节各个液压制动器的制动压力;气动式制动方案的工作原理与液压制动方案类似,其通常设置一套空气压缩装置,空气压缩装置通过气动回路连接至各个气动制动器,通过采集制动踏板信号控制空气压缩装置动作,调节各个气动制动器的制动压力。
传统的制动方案存在的问题在于,车辆在自动行驶过程中,若遇到行人或者车辆突然靠近,则对车辆的前桥和后桥施加相同的制动压力,无人驾驶车辆的的重量主要集中设置在车头方向,在车辆高速行驶时,制动压力配置不合理,在惯性作用下,容易导致车辆后轮翘起,发生刹车点头现象,甚至导致翻车事故,影响驾驶安全性能。
发明内容
本发明提供一种无人驾驶车辆制动控制方法,解决了制动压力配置不合理的问题,有利于提升制动可靠性。
第一方面,本发明实施例提供了一种无人驾驶车辆制动控制方法,具体包括以下步骤:获取车辆的车况路况信息;获取制动压力分配模型;根据所述车况路况信息及所述制动压力分配模型确定第一制动压力和第二制动压力;根据所述第一制动压力驱动前桥制动装置对前轮进行制动控制,并根据所述第二制动压力驱动后桥制动装置对后轮进行制动控制。
可选地,所述车况路况信息包括车速信息,所述根据所述车况路况信息及所述制动压力分配模型确定第一制动压力和第二制动压力,包括以下步骤:判断当前车速是否小于等于预设车速阈值;若当前车速小于等于预设车速阈值,则将所述车况路况信息代入第一制动压力分配模型计算整车制动压力,并按照预设分配比例对所述整车制动压力进行分配,获取第一制动压力和第二制动压力;若当前车速大于预设车速阈值,则将所述车况路况信息代入第二制动压力分配模型,计算得到第一制动压力和第二制动压力。
可选地,所述获取制动压力分配模型,包括以下步骤:建立车况路况标准数据库,所述车况路况标准数据库包括至少两种预设车况路况信息;对不同预设车况路况信息下的车辆进行制动标定,获取预设制动参数;根据预设车况路况信息和对应的制动参数构建制动压力分配曲线;根据曲线分段拟合方法对所述制动压力分配曲线进行拟合,确定制动压力分配模型。
可选地,所述预设车况路况信息包括:车辆满载运行时的预设车况路况信息,车辆半载运行时的预设车况路况信息,以及车辆空载运行时的预设车况路况信息。
可选地,所述无人驾驶车辆制动控制方法还包括以下步骤:
获取车辆的制动时间T和制动距离D;
若所述制动时间T达到第一制动时间阈值T1或者所述制动距离D达到第一制动距离阈值D1,则控制车辆发出第一报警信息,所述第一报警信息包括声光报警;
若所述制动时间T大于第一制动时间阈值T1且小于等于第二制动时间阈值T2,或者,所述制动距离D大于第一制动距离阈值D1且小于等于第二制动距离阈值D2,则控制车辆进行限速运行,并控制车辆发出第二报警信息;
若所述制动时间T大于第二制动时间阈值T2,或者,所述制动距离D大于第二制动距离阈值D2,则控制车辆靠边停车。
可选地,所述预设制动参数包括预设制动时间T0和预设制动距离D0,所述第一制动时间阈值等于预设制动时间T0乘以1.2;所述第一制动距离阈值D1等于预设制动距离D0乘以1.2;所述第二制动时间阈值T2等于预设制动时间T0乘以1.5;所述第二制动距离阈值D2等于预设制动距离D0乘以1.5。
可选地,所述无人驾驶车辆制动控制方法还包括以下步骤:根据所述制动时间T、制动距离D及对应的所述车况路况信息对所述制动压力分配模型进行更新。
可选地,所述无人驾驶车辆制动控制方法还包括以下步骤:检测所述前桥制动装置和所述后桥制动装置是否发生故障;若所述前桥制动装置和所述后桥制动装置中任一个制动装置发生故障,则控制另一个制动装置执行紧急制动控制策略;
所述紧急制动控制策略包括以下步骤:
获取当前的整车制动压力;
根据整车制动压力控制制动装置对车辆进行紧急制动;
若制动时间达到第一紧急制动时间,则控制制动装置停止制动;
若停止制动时间达到预设间隔时间,则对整车制动压力及紧急制动时间进行更新,以更新后的整车制动压力及紧急制动时间对车辆进行制动控制。
第二方面,本发明实施例还提供了一种无人驾驶车辆制动控制系统,包括:电源组件、整车控制单元、第一制动控制器、第二制动控制器、前桥制动装置、后桥制动装置和信号采集单元,其中,所述电源组件用于对所述整车控制单元、所述第一制动控制器和所述第二制动控制器供电;所述信号采集单元用于获取车况路况信息,并将所述车况路况信息发送至所述整车控制单元;所述整车控制单元用于获取制动压力分配模型,并根据所述车况路况信息及所述制动压力分配模型确定第一制动压力和第二制动压力;所述第一制动控制器用于接收所述第一制动压力,并根据所述第一制动压力控制所述前桥制动装置对前轮进行制动控制;所述第二制动控制器用于接收所述第二制动压力,并根据所述第二制动压力控制所述后桥制动装置对后轮进行制动控制。
可选地,所述前桥制动装置包括:第一电机、第一液压缸和第一防抱死制动系统,所述第一电机与所述第一制动控制器连接,所述第一液压缸通过第一制动油路与所述第一防抱死制动系统连接,所述第一电机用于根据第一制动压力驱动所述第一液压缸及所述第一防抱死制动系统动作,对前轮进行制动控制;所述后桥制动装置包括:第二电机、第二液压缸和第二防抱死制动系统,所述第二电机与所述第二制动控制器连接,所述第二液压缸通过第二制动油路与所述第二防抱死制动系统连接,所述第二电机用于根据第二制动压力驱动所述第二液压缸及所述第二防抱死制动系统动作,对后轮进行制动控制。
可选地,所述信号采集单元包括荷重传感器、车速传感器、角度传感器、雷达探测器、测距传感器和高清摄像头中的一种或者多种组合。
第三方面,本发明实施例还提供了一种车辆,包括上述无人驾驶车辆制动控制系统。
本发明实施例提供的车辆,设置无人驾驶车辆制动控制系统,该无人驾驶车辆制动控制系统执行无人驾驶车辆制动控制方法,该方法通过标定获取制动压力分配模型,并实时采集车辆的车况路况信息,将车况路况信息代入制动压力分配模型获取第一制动压力和第二制动压力,根据第一制动压力驱动前桥制动装置对车辆的前轮进行制动控制,根据第二制动压力驱动后桥制动装置对车辆的后轮进行制动控制,可根据车况路况信息对前桥和后桥的制动压力分配进行定制化分配,解决了制动压力配置不合理的问题,避免制动产生的刹车点头及翻车事故,确保车身制动姿态平稳,有助于延长整车制动装置的使用寿命,另外,可解决部分极端工况下的制动问题,有利于提升制动可靠性和驾驶安全性。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种无人驾驶车辆制动控制方法的流程图;
图2是本发明实施例一提供的另一种无人驾驶车辆制动控制方法的流程图;
图3是本发明实施例一提供的又一种无人驾驶车辆制动控制方法的流程图;
图4是本发明实施例一提供的又一种无人驾驶车辆制动控制方法的流程图;
图5是本发明实施例一提供的又一种无人驾驶车辆制动控制方法的流程图;
图6是本发明实施例二提供的一种无人驾驶车辆制动控制系统的结构示意图
图7是本发明实施例二提供的一种无人驾驶车辆制动控制系统的安装结构示意图;
图8是本发明实施例三提供的一种车辆的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种无人驾驶车辆制动控制方法的流程图。本实施例可适用于对无人驾驶车辆的前桥和后桥进行独立制动控制的应用场景,该方法可以由无人驾驶车辆的制动装置和控制器来执行。如图1所示,该无人驾驶车辆制动控制方法具体包括如下步骤:
步骤S1:获取车辆的车况路况信息。
本实施例中,车况路况信息包括车辆的车况信息及车辆运行过程的路况信息,其中,车辆的车况信息是指车辆的性能和运行参数,可采用传感器实时采集车辆的车况信息,典型的车况信息包括车辆的载重信息、车速信息、前轮及后轮轮速信息和胎压信息等;车辆的路况信息是指车辆行驶过程中行驶路段的交通状况信息,可采用传感器、摄像头等设备实时采集车辆的路况信息,典型的路况信息包括车辆行驶过程中的障碍物距离信息、车辆行驶过程中的路面状态信息和坡道信息,其中,路面状态信息与路面摩擦系数一一对应,坡道信息是指车辆行驶车道的斜坡角度。
步骤S2:获取制动压力分配模型。
其中,制动压力分配模型可包括一个或者多个标定函数方程,可通过整车标定建立一个或者多个标定函数方程,该标定函数方程用于表示车况工况信息与制动压力分配策略的函数对应关系,也就是说,在将一组车况工况信息参数代入制动压力分配模型后,可获得唯一对应的制动压力分配结果。
在本实施例中,通过整车标定,调整不同预设车况路况信息下整车制动压力的分配策略,例如,调整前桥制动装置输出的第一制动压力和后桥制动装置输出的第二制动压力,得到不同预设车况路况信息下车辆的最佳制动效果,保证制动平稳同时避免发生碰撞事故,记录并存储车辆达到最佳制动效果时整车制动压力的分配策略。
其中,车辆的制动效果可根据制动距离、制动时间及车辆前轮后轮跳动情况等因素进行测算比较。
步骤S3:根据车况路况信息及制动压力分配模型确定第一制动压力和第二制动压力。
本实施例中,车辆的制动装置包括前桥制动装置和后桥制动装置,前桥制动装置和后桥制动装置的制动回路相互独立设置,可定义前桥制动装置的制动回路的制动油压力为第一制动压力P1,后桥制动装置的制动回路的制动油压力为为第二制动压力P2,将车况路况信息代入制动压力分配模型,按照预设分配策略将整车制动压力分配给前桥制动装置和后桥制动装置,对车辆进行制动控制。
步骤S4:根据第一制动压力驱动前桥制动装置对车辆的前轮进行制动控制,并根据第二制动压力驱动后桥制动装置对车辆的后轮进行制动控制。
本实施例中,可采用第一制动控制器对前桥制动装置进行制动控制,并采用第二制动控制器对后桥制动装置进行制动控制,第一制动控制器接收第一制动压力,并根据第一制动压力调节前桥制动装置,第二制动控制器接收第二制动压力,并根据第二制动压力调节后桥制动装置,实现前轮和后轮的单独制动控制。
具体地,可采用整车控制单元存储制动压力分配模型,在车辆行驶过程中,实时采集车辆的车况路况信息,将车况路况信息代入制动压力分配模型,按照预设分配策略分别向各制动回路分配制动油压力,得到第一制动压力和第二制动压力,第一制动控制器根据第一制动压力驱动前桥制动装置中的第一电机带动滚柱丝杠等传动零件动作,推动前轮的第一液压缸推杆动作,将油液推到第一制动油路的防抱死制动器中,实现车辆前轮的伺服制动控制;第二制动控制器根据第二制动压力驱动后桥制动装置中的第二电机带动滚柱丝杠等传动零件动作,推动后轮的第二液压缸推杆动作,将油液推到第二制动油路的防抱死制动器中,实现车辆后轮的伺服制动控制,通过调节第一制动压力和第二制动压力实现整车制动压力的平衡。
需要说明的是,在制动过程中,前桥制动装置还用于根据制动反馈力矩平衡左前轮和右前轮的制动压力,后桥制动装置还用于根据制动反馈力矩平衡左后轮和右后轮的制动压力,避免制动压力分配不均匀导致的侧翻事故。
本发明实施例提供的无人驾驶车辆制动控制方法,通过标定获取制动压力分配模型,并实时采集车辆的车况路况信息,将车况路况信息代入制动压力分配模型获取第一制动压力和第二制动压力,根据第一制动压力驱动前桥制动装置对车辆的前轮进行制动控制,根据第二制动压力驱动后桥制动装置对车辆的后轮进行制动控制,可根据车况路况信息对前桥和后桥的制动压力分配进行定制化分配,解决了制动压力配置不合理的问题,避免制动产生的刹车点头及翻车事故,有利于提升制动可靠性和驾驶安全性。
图2是本发明实施例一提供的另一种无人驾驶车辆制动控制方法的流程图。
可选地,车况路况信息包括车速信息,根据车况路况信息及制动压力分配模型确定第一制动压力和第二制动压力,包括以下步骤:
步骤S201:获取当前车速。
步骤S202:判断当前车速是否小于等于预设车速阈值。
若是,则执行步骤S203;否则,执行步骤S204。
其中,预设车速阈值可为车辆低速运行的车速,例如,可设置预设车速阈值等于1m/s。
在本实施例中,可设置制动压力分配模型包括第一制动压力分配模型和第二制动压力分配模型,其中,第一制动压力分配模型用于车辆低速行驶过程中的制动控制,第二制动压力分配模型用于车辆非低速行驶过程中的制动控制,第一制动压力分配模型的计算复杂度低于第二制动压力分配模型的计算复杂度,有利于简化控制逻辑,提高制动控制响应速度。
步骤S203:将车况路况信息代入第一制动压力分配模型计算整车制动压力,并按照预设分配比例对整车制动压力进行分配,获取第一制动压力和第二制动压力。
其中,第一制动压力分配模型的输入参数包括障碍物距离信息、路面状态信息、载重信息及预设分配比例,第一制动压力分配模型的输出参数包括第一制动压力和第二制动压力。
在本实施例中,车辆处于低速行驶状态,车辆的车速信息、前轮及后轮轮速信息、胎压信息及坡道信息等因素对制动效果的影响较小,可采用整车控制单元将障碍物距离信息、路面状态信息、载重信息代入第一制动压力分配模型,经过计算,得到整车制动压力P。若定义前后轮预设分配比例等于a:b,则根据预设分配比例a:b对整车制动压力进行分配,计算得到第一制动压力等于
Figure BDA0002653336530000101
第二制动压力等于
Figure BDA0002653336530000102
示例性地,可设置预设分配比例a:b等于4:6,在车辆低速行驶过程中,整车控制单元首先计算整车制动压力P,按照第一制动压力等于40%*P,第二制动压力等于60%*P对整车制动压力进行分配,进而,根据第一制动压力对前轮进行制动控制,根据第二制动压力对后轮进行制动控制。
步骤S204:将车况路况信息代入第二制动压力分配模型,计算得到第一制动压力和第二制动压力。
其中,第二制动压力分配模型的输入参数包括障碍物距离信息、路面状态信息、载重信息、车速信息、前轮及后轮轮速信息、胎压信息及坡道信息,第二制动压力分配模型的输出参数包括第一制动压力和第二制动压力。
在本实施例中,可采用整车控制单元将障碍物距离信息、路面状态信息、载重信息车速信息、前轮及后轮轮速信息、胎压信息及坡道信息等参数代入第一制动压力分配模型,直接计算得到第一制动压力P1和第二制动压力P2。
图3是本发明实施例一提供的又一种无人驾驶车辆制动控制方法的流程图。
可选地,获取制动压力分配模型,包括以下步骤:
步骤S301:建立车况路况标准数据库,所述车况路况标准数据库包括至少两种预设车况路况信息。
其中,车况路况标准数据库包括不同工况下的多种车况路况信息的组合。
步骤S302:对不同预设车况路况信息下的车辆进行制动标定,获取预设制动参数。
可选地,预设车况路况信息包括:车辆满载运行时的预设车况路况信息,车辆半载运行时的预设车况路况信息,以及车辆空载运行时的预设车况路况信息。
步骤S303:根据预设车况路况信息和对应的制动参数构建制动压力分配曲线。
步骤S304:根据曲线分段拟合方法对所述制动压力分配曲线进行拟合,确定制动压力分配模型。
具体地,多组预设车况路况信息,每组预设车况路况信息包括车速信息、轮速信息、胎压信息及坡道信息,在标定场地,设置车速信息不同,轮速信息、胎压信息及坡道信息等参数相同,对车辆制动过程进行标定,分别按照不同的制动压力分配策略对车辆进行制动控制,获取满载、半载及空载运行时,车辆的制动时间、制动距离及前后轮跳动情况,将标定数据中的制动参数作为预设制动参数。
示例性地,可对车速信息为1m/s至6m/s的车辆进行制动标定,可设置两个车速的间隔为0.5m/s,即分别对车速为1m/s、1.5m/s、2m/s、……、5.5m/s及6m/s的车辆进行制动标定,不同车速的车辆,轮速信息、胎压信息及坡道信息等参数设置为相同。
进一步地,对路面状态信息不同,载重信息坡道信息及制动压力相同工况下的车辆进行制动标定,获取不同路面状态信息下,车辆的制动时间、制动距离及前后轮跳动情况,将标定数据中的制动参数作为预设制动参数。
综合上述预设制动参数,结合载重信息、车速信息、轮速信息、胎压信息、坡道信息及路面状态信息,进行数据拟合,得到多个制动压力分配曲线。进而,对所有制动压力分配曲线进行曲线分段拟合,得到制动压力分配模型。
应当理解的是,预设车况路况信息也包括极端工况下的车况路况信息,例如,典型的极端工况包括紧急制动工况、车辆单轮悬空工况、车辆单侧车轮在坡上的工况等。具体地,紧急制动工况可为障碍物与车辆的距离小于安全距离导致的车辆紧急制动,此时,要求车辆在最短制动距离下完成停车,筛选出最佳的前后轮制动压力,保证安全停车,且车辆姿态偏移量最小;对于车辆单轮悬空工况或者车辆单侧车轮在坡上的工况,要求单独对车辆的后轮进行制动,即言,前轮分配的第一制动压力为零,后轮分配的第二制动压力等于整车制动所需的压力。
本实施例中,还可对低速行驶的车辆(例如车速不超过1m/s)进行制动标定,建立低速车辆的制动压力分配模型。
需要说明的是,车辆与障碍物的距离大小与整车制动所需的压力呈反比,即言,车辆与障碍物的距离越大,整车制动所需的压力越小,车辆与障碍物的距离越小,整车制动所需的压力越大,可通过标定对制动压力分配模型进行调整,使得车辆制动系统既保证制动距离,同时保证紧急制动时车辆姿态平稳,有助于延长整车制动装置的使用寿命。
图4是本发明实施例一提供的又一种无人驾驶车辆制动控制方法的流程图。
可选地,如图4所示,该无人驾驶车辆制动控制方法还包括以下步骤:
步骤S401:获取车辆的制动时间T和制动距离D。
步骤S402:判断制动时间T是否达到第一制动时间阈值T1。
若是,则执行步骤S404;否则,执行步骤S403。
步骤S403:判断制动距离D是否达到第一制动距离阈值D1。
若是,则执行步骤S404;否则,返回步骤S401。
步骤S404:控制车辆发出第一报警信息,并继续制定步骤S405。其中,第一报警信息可包括声光报警信息,可将第一报警信息发送至远程终端。
步骤S405:判断制动时间T是否满足大于第一制动时间阈值T1且小于等于第二制动时间阈值T2。
若是,在执行步骤S407;否则,执行步骤S406。
步骤S406:判断制动距离D是否满足大于第一制动距离阈值D1且小于等于第二制动距离阈值D2。
若是,则执行步骤S407;否则,执行步骤S401。
步骤S407:控制车辆进行限速运行,并控制车辆发出第二报警信息,继续执行步骤S408。其中,第二报警信息包括控制车灯双闪。
步骤S408:判断制动时间T是否大于第二制动时间阈值T2。
若是,则执行步骤S410;否则,执行步骤S409。
步骤S409:判断制动距离D是否大于第二制动距离阈值D2。
若是,则执行步骤S410;否则,执行步骤S401。
步骤S410:控制车辆靠边停车。
本实施例中,无人驾驶车辆可与远程终端进行无线通信,操作人员可在远程终端对无人驾驶车辆进行监控和操作。若制动时间T达到第一制动时间阈值T1或者制动距离D达到第一制动距离阈值D1,则判断车辆制动系统发生一级异常,可将第一报警信息发送至远程终端,提醒操作人员注意车辆行驶安全。
示例性地,远程终端可包括智能手机、无线遥控器、平板电脑等配置有无线通讯功能的电子设备。
进一步地,若制动时间T满足T1<T≤T2,或者,制动距离D满足D1<D≤D2,则判断车辆制动系统发生二级故障,控制车辆进行限速运行,例如,控制车辆的车速降低至1.5m/s,同时,控制车辆发出第二报警信息,例如控制车辆车灯双闪示意。
进一步地,若制动时间T满足T>T2,或者,制动距离D满足D>D2,则判断车辆制动系统发生三级故障,控制车辆停车。
可选地,预设制动参数包括预设制动时间T0和预设制动距离D0,第一制动时间阈值等于预设制动时间T0乘以1.2;第一制动距离阈值D1等于预设制动距离D0乘以1.2;第二制动时间阈值T2等于预设制动时间T0乘以1.5;第二制动距离阈值D2等于预设制动距离D0乘以1.5。
其中,预设制动时间T0和预设制动距离D0为整车标定过程中确定的最佳制动效果对应的制动时间和制动距离。
具体地,若制动时间T和制动距离D达到标定数据的120%,则整车控制单元发出第一报警信息,上报制动异常一级警报,提醒操作人员注意车辆行驶安全;若制动时间T和制动距离D超过标定数据的120%,且未超过标定数据的150%,则整车控制单元控制车辆限速运行,并发出第二报警信息,上报制动异常二级警报;若制动时间T和制动距离D超过标定数据的150%,则整车控制单元控制车辆停车。
本实施例提供的无人驾驶车辆制动控制方法,通过对制动参数进行检测,可实现制动故障监测,通过对制动故障进行等级划分,制动合理的故障应对策略,有利于降低误报率和事故发生率。
可选地,无人驾驶车辆制动控制方法还包括以下步骤:根据制动时间T、制动距离D及对应的车况路况信息对制动压力分配模型进行更新。
具体地,可通过信号采集单元实时采集车辆的车况路况信息,并获取根据上述制动控制方法对车辆进行制动控制所需的制动时间T和制动距离D,将实际采集到的制动时间T及制动距离D与标定过程中预存的预设制动时间T0和预设制动距离D0进行比较,若相同或相似工况下,实际采集到的制动参数(例如制动时间T和制动距离D)与标定过程记录的预设制动参数的差值大于预设误差阈值,则误差计数次数加一,若误差计数次数达到预设次数阈值,则采用实际采集到的制动参数替换对应的预设制动参数,对车况路况标准数据库进行更新,并根据更新后的车况路况标准数据库对制动压力分配模型进行更新。
图5是本发明实施例一提供的又一种无人驾驶车辆制动控制方法的流程图。
可选地,无人驾驶车辆制动控制方法还包括以下步骤:检测前桥制动装置和后桥制动装置是否发生故障;若前桥制动装置和后桥制动装置中任一个制动装置发生故障,则控制另一个制动装置执行紧急制动控制策略。
如图5所示,紧急制动控制策略包括以下步骤:
步骤S501:获取当前的整车制动压力。
步骤S502:根据整车制动压力控制制动装置对车辆进行紧急制动。
步骤S503:判断紧急制动时间是否达到第一紧急制动时间。
若是,则执行步骤S504;否则,返回执行步骤S502。
步骤S504:控制制动装置停止制动。
步骤S505:判断停止制动时间是否达到预设间隔时间。
若是,则执行步骤S506;否则,返回执行步骤S504。
步骤S506:对整车制动压力及紧急制动时间进行更新,以更新后的整车制动压力再次对车辆进行紧急制动控制。
重复执行上述步骤S501至步骤S506,直至车辆停车。
示例性地,对整车制动压力及紧急制动时间进行更新的具体方法包括:控制整车制动压力依次递减预设比例,例如,预设比例可为20%,并控制紧急制动时间依次增加预设时长,例如,预设时长可为50毫秒,下面,以预设比例等于20%,预设时长等于50毫秒,第一紧急制动时间等于100毫秒,预设间隔时间等于20毫秒为例,对紧急制动控制过程进行详细说明。
具体地,在车辆运行过程中,实时采集前桥制动装置和后桥制动装置的制动反馈信号,并判断前桥制动装置和后桥制动装置是否发生故障,若前桥制动装置发生故障,且后桥制动装置未发生故障,则控制后桥制动装置根据整车制动压力对后桥进行紧急制动控制,在该紧急制动过程中,先控制后桥制动装置输出大小等于整车制动压力P的制动压力,在紧急制动时间达到100毫米后,控制后桥制动装置松开制动片,经过预设间隔时间20毫秒,再次控制桥制动装置输出大小等于整车制动压力P的80%的制动压力,在紧急制动时间达到150毫秒后,控制后桥制动装置松开制动片,经过预设间隔时间20毫秒,再次控制桥制动装置输出大小等于整车制动压力P的60%的制动压力,在紧急制动时间达到200毫秒后,控制后桥制动装置松开制动片,依次类推,直至车速变为0,完成车辆制动停车;若后桥制动装置发生故障,且前桥制动装置未发生故障,则控制前桥制动装置根据整车制动压力对前桥进行紧急制动控制,此时的紧急制动过程与上述过程一致,不再赘述。
本实施例中,前桥制动装置和后桥制动装置的制动控制相互独立,互为冗余,通过采用紧急制动控制策略,可以实现防抱死刹车控制,有利于避免制动装置故障导致刹车失灵的风险,提高制动可靠性。
实施例二
本发明实施例还提供了一种无人驾驶车辆制动控制系统。图6是本发明实施例二提供的一种无人驾驶车辆制动控制系统的结构示意图。图7是本发明实施例二提供的一种无人驾驶车辆制动控制系统的安装结构示意图。
如图6和图7所示,该无人驾驶车辆制动控制系统01包括:电源组件10、整车控制单元20、第一制动控制器30、第二制动控制器40、前桥制动装置50、后桥制动装置60和信号采集单元70,其中,电源组件10用于对整车控制单元20、第一制动控制器30和第二制动控制器40供电;信号采集单元70用于获取车况路况信息,并将车况路况信息发送至整车控制单元20;整车控制单元20用于获取制动压力分配模型,并根据车况路况信息及制动压力分配模型确定第一制动压力和第二制动压力;第一制动控制器30用于接收第一制动压力,并根据第一制动压力控制前桥制动装置50对前轮进行制动控制;第二制动控制器40用于接收第二制动压力,并根据第二制动压力控制后桥制动装置60对后轮进行制动控制,其中,前轮包括左前轮和右前轮,后轮包括左后轮和右后轮。
可选地,如图6和图7所示,前桥制动装置50包括:第一电机501、第一液压缸503和第一防抱死制动系统502,第一电机501与第一制动控制器30连接,第一液压缸503通过第一制动油路与第一防抱死制动系统502连接,第一电机501用于根据第一制动压力驱动第一液压缸503及第一防抱死制动系统502动作,对前轮进行制动控制;后桥制动装置60包括:第二电机601、第二液压缸603和第二防抱死制动系统602,第二电机601与第二制动控制器40连接,第二液压缸603通过第二制动油路与第二防抱死制动系统602连接,第二电机601用于根据第二制动压力驱动第二液压缸603及第二防抱死制动系统602动作,对后轮进行制动控制。
其中,第一电机501和第二电机601可为无刷伺服电机,第一制动控制器30、第二制动控制器40可为电机控制器,在整车控制单元20接收车况路况信号后,经分析计算,将制动控制指令下发至第一制动控制器30、第二制动控制器40,第一制动控制器30和第二制动控制器40分别对应控制第一电机501和第二电机601将制动控制指令转换成电机扭矩和转速,电机带动滚柱丝杠等传动零件动作,推动液压缸推杆动作,将油液推到对应的制动油路的制动器中,实现制动压力分配调节。
本实施例中,第一液压缸503、第一防抱死制动系统502和前轮通过第一制动油路连接,第二液压缸603、第二防抱死制动系统602和后轮通过第二制动油路连接,第一制动油路和第二制动油路相互独立设置,互为冗余。
可选地,信号采集单元70包括荷重传感器、车速传感器、角度传感器、雷达探测器、测距传感器和高清摄像头。
其中,荷重传感器用于实时采集车辆的载重信息,车速传感器用于实时采集车辆的车速信息,角度传感器用于实时采集路面的坡道信息,其中,坡道信息是指车辆行驶车道的斜坡角度;雷达探测器用于实时检测车辆行驶过程中的障碍物,测距传感器用于实时采集车辆行驶过程中的障碍物距离信息,高清摄像头用于实时采集车辆行驶过程中的视频图像,信号采集单元70将采集的车况路况信息实时发送至整车控制单元20。
可选地,车况路况信息包括车速信息,根据车况路况信息及制动压力分配模型确定第一制动压力和第二制动压力,整车控制单元20存储有第一制动压力分配模型和第二制动压力分配模型,整车控制单元20还用于判断当前车速是否小于等于预设车速阈值;若当前车速小于等于预设车速阈值,则整车控制单元20将车况路况信息代入第一制动压力分配模型计算整车制动压力,并按照预设分配比例对整车制动压力进行分配,获取第一制动压力和第二制动压力;若当前车速大于预设车速阈值,则整车控制单元20将车况路况信息代入第二制动压力分配模型,计算得到第一制动压力和第二制动压力。
可选地,该无人驾驶车辆制动控制系统01还包括制动压力分配模型获取单元,制动压力分配模型获取单元用于建立车况路况标准数据库,车况路况标准数据库包括至少两种预设车况路况信息;对不同预设车况路况信息下的车辆进行制动标定,获取预设制动参数;根据预设车况路况信息和对应的制动参数构建制动压力分配曲线;根据曲线分段拟合方法对制动压力分配曲线进行拟合,确定制动压力分配模型。
可选地,预设车况路况信息包括:车辆满载运行时的预设车况路况信息,车辆半载运行时的预设车况路况信息,以及车辆空载运行时的预设车况路况信息。
可选地,整车控制单元20还用于进行制动故障检测,具体地,整车控制单元20用于获取车辆的制动时间T和制动距离D;若制动时间T达到第一制动时间阈值T1或者制动距离D达到第一制动距离阈值D1,则控制车辆发出第一报警信息;若制动时间T大于第一制动时间阈值T1且小于等于第二制动时间阈值T2,或者,制动距离D大于第一制动距离阈值D1且小于等于第二制动距离阈值D2,则控制车辆进行限速运行,并控制车辆发出第二报警信息;若制动时间T大于第二制动时间阈值T2,或者,制动距离D大于第二制动距离阈值D2,则控制车辆停车。
可选地,预设制动参数包括预设制动时间T0和预设制动距离D0,第一制动时间阈值等于预设制动时间T0乘以1.2;第一制动距离阈值D1等于预设制动距离D0乘以1.2;第二制动时间阈值T2等于预设制动时间T0乘以1.5;第二制动距离阈值D2等于预设制动距离D0乘以1.5。
可选地,无人驾驶车辆制动控制系统01还包括故障检测单元和,故障检测单元用于检测前桥制动装置和后桥制动装置是否发生故障,并将故障检测结果发送至整车控制单元20;若前桥制动装置和后桥制动装置中任一个制动装置发生故障,则整车控制单元20控制另一个制动装置执行紧急制动控制策略。紧急制动控制策略包括以下步骤:获取当前的整车制动压力;根据整车制动压力控制制动装置对车辆进行紧急制动;若紧急制动时间达到第一紧急制动时间,则控制制动装置停止制动;若停止制动时间达到预设间隔时间,则对整车制动压力及紧急制动时间进行更新,以更新后的整车制动压力及紧急制动时间对车辆进行制动控制,直至车辆停车。
由此,本发明实施例提供的无人驾驶车辆制动控制系统,执行上述实施例提供的无人驾驶车辆制动控制方法,该方法通过标定获取制动压力分配模型,并实时采集车辆的车况路况信息,将车况路况信息代入制动压力分配模型获取第一制动压力和第二制动压力,根据第一制动压力驱动前桥制动装置对车辆的前轮进行制动控制,根据第二制动压力驱动后桥制动装置对车辆的后轮进行制动控制,可根据车况路况信息对前桥和后桥的制动压力分配进行定制化分配,解决了制动压力配置不合理的问题,避免制动产生的刹车点头及翻车事故,确保车身制动姿态平稳,有助于延长整车制动装置的使用寿命,另外,可解决部分极端工况下的制动问题,有利于提升制动可靠性和驾驶安全性。
实施例三
本发明实施例三还提供了一种车辆。图8是本发明实施例三提供的一种车辆的结构示意图。如图8所示,该车辆02包括上述无人驾驶车辆制动控制系统01。
在本实施例中,整车控制单元还可对无人驾驶车辆制动控制系统01的各个部件进行故障监测,并对故障等级进行划分,根据故障等级对车辆进行报警、限速及停车控制。
示例性地,整车控制单元可实时获取车辆的制动压力,制动时间,制动装置的温度、电压及电流,液位传感器参数,对无人驾驶车辆制动控制系统01进行故障监测,具体监测数据的设置不再赘述。
综上,本发明实施例提供的车辆,设置无人驾驶车辆制动控制系统,该无人驾驶车辆制动控制系统执行上述实施例提供的无人驾驶车辆制动控制方法,该方法通过标定获取制动压力分配模型,并实时采集车辆的车况路况信息,将车况路况信息代入制动压力分配模型获取第一制动压力和第二制动压力,根据第一制动压力驱动前桥制动装置对车辆的前轮进行制动控制,根据第二制动压力驱动后桥制动装置对车辆的后轮进行制动控制,可根据车况路况信息对前桥和后桥的制动压力分配进行定制化分配,解决了制动压力配置不合理的问题,避免制动产生的刹车点头及翻车事故,确保车身制动姿态平稳,有助于延长整车制动装置的使用寿命,另外,可解决部分极端工况下的制动问题,有利于提升制动可靠性和驾驶安全性。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (9)

1.一种无人驾驶车辆制动控制方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
获取车辆的车况路况信息;
获取制动压力分配模型;
根据所述车况路况信息及所述制动压力分配模型确定第一制动压力和第二制动压力;
根据所述第一制动压力驱动前桥制动装置对前轮进行制动控制,并根据所述第二制动压力驱动后桥制动装置对后轮进行制动控制;
其中,所述获取制动压力分配模型,包括以下步骤:
建立车况路况标准数据库,所述车况路况标准数据库包括至少两种预设车况路况信息;
对不同预设车况路况信息下的车辆进行制动标定,获取预设制动参数;
根据预设车况路况信息和对应的制动参数构建制动压力分配曲线;
根据曲线分段拟合方法对所述制动压力分配曲线进行拟合,确定制动压力分配模型。
2.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆制动控制方法,其特征在于,所述车况路况信息包括车速信息,所述根据所述车况路况信息及所述制动压力分配模型确定第一制动压力和第二制动压力,包括以下步骤:
判断当前车速是否小于等于预设车速阈值;
若当前车速小于等于预设车速阈值,则将所述车况路况信息代入第一制动压力分配模型计算整车制动压力,并按照预设分配比例对所述整车制动压力进行分配,获取第一制动压力和第二制动压力;
若当前车速大于预设车速阈值,则将所述车况路况信息代入第二制动压力分配模型,计算得到第一制动压力和第二制动压力。
3.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆制动控制方法,其特征在于,所述预设车况路况信息包括:车辆满载运行时的预设车况路况信息,车辆半载运行时的预设车况路况信息,以及车辆空载运行时的预设车况路况信息。
4.根据权利要求1-3任一项所述的无人驾驶车辆制动控制方法,其特征在于,还包括以下步骤:
获取车辆的制动时间T和制动距离D;
若所述制动时间T达到第一制动时间阈值T1或者所述制动距离D达到第一制动距离阈值D1,则控制车辆发出第一报警信息;
若所述制动时间T大于第一制动时间阈值T1且小于等于第二制动时间阈值T2,或者,所述制动距离D大于第一制动距离阈值D1且小于等于第二制动距离阈值D2,则控制车辆进行限速运行,并控制车辆发出第二报警信息;
若所述制动时间T大于第二制动时间阈值T2,或者,所述制动距离D大于第二制动距离阈值D2,则控制车辆停车。
5.根据权利要求4所述的无人驾驶车辆制动控制方法,其特征在于,还包括以下步骤:
根据所述制动时间T、制动距离D及对应的所述车况路况信息对所述制动压力分配模型进行更新。
6.根据权利要求1-3中任一项所述的无人驾驶车辆制动控制方法,其特征在于,还包括以下步骤:
检测所述前桥制动装置和所述后桥制动装置是否发生故障;
若所述前桥制动装置和所述后桥制动装置中任一个制动装置发生故障,则控制另一个制动装置执行紧急制动控制策略;
所述紧急制动控制策略包括以下步骤:
获取当前的整车制动压力;
根据整车制动压力控制制动装置对车辆进行紧急制动;
若紧急制动时间达到第一紧急制动时间,则控制制动装置停止制动;
若停止制动时间达到预设间隔时间,则对整车制动压力及紧急制动时间进行更新,以更新后的整车制动压力及紧急制动时间对车辆进行制动控制。
7.一种无人驾驶车辆制动控制系统,其特征在于,包括:电源组件、整车控制单元、第一制动控制器、第二制动控制器、前桥制动装置、后桥制动装置和信号采集单元,其中,所述电源组件用于对所述整车控制单元、所述第一制动控制器和所述第二制动控制器供电;
所述信号采集单元用于获取车况路况信息,并将所述车况路况信息发送至所述整车控制单元;
所述整车控制单元用于获取制动压力分配模型,并根据所述车况路况信息及所述制动压力分配模型确定第一制动压力和第二制动压力;
所述第一制动控制器用于接收所述第一制动压力,并根据所述第一制动压力控制所述前桥制动装置对前轮进行制动控制;
所述第二制动控制器用于接收所述第二制动压力,并根据所述第二制动压力控制所述后桥制动装置对后轮进行制动控制;
其中,所述整车控制单元还用于:建立车况路况标准数据库,所述车况路况标准数据库包括至少两种预设车况路况信息;
对不同预设车况路况信息下的车辆进行制动标定,获取预设制动参数;
根据预设车况路况信息和对应的制动参数构建制动压力分配曲线;
根据曲线分段拟合方法对所述制动压力分配曲线进行拟合,确定制动压力分配模型。
8.根据权利要求7所述的无人驾驶车辆制动控制系统,其特征在于,所述前桥制动装置包括:第一电机、第一液压缸和第一防抱死制动系统,所述第一电机与所述第一制动控制器连接,所述第一液压缸通过第一制动油路与所述第一防抱死制动系统连接,所述第一电机用于根据第一制动压力驱动所述第一液压缸及所述第一防抱死制动系统动作,对前轮进行制动控制;
所述后桥制动装置包括:第二电机、第二液压缸和第二防抱死制动系统,所述第二电机与所述第二制动控制器连接,所述第二液压缸通过第二制动油路与所述第二防抱死制动系统连接,所述第二电机用于根据第二制动压力驱动所述第二液压缸及所述第二防抱死制动系统动作,对后轮进行制动控制。
9.一种车辆,其特征在于,包括权利要求7或8任一项所述的无人驾驶车辆制动控制系统。
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