CN111994087B - 一种辅助驾驶方法、系统、车辆及介质 - Google Patents
一种辅助驾驶方法、系统、车辆及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111994087B CN111994087B CN202010910556.XA CN202010910556A CN111994087B CN 111994087 B CN111994087 B CN 111994087B CN 202010910556 A CN202010910556 A CN 202010910556A CN 111994087 B CN111994087 B CN 111994087B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- current
- data
- vehicle
- current control
- determining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0001—Details of the control system
- B60W2050/0043—Signal treatments, identification of variables or parameters, parameter estimation or state estimation
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0062—Adapting control system settings
- B60W2050/0075—Automatic parameter input, automatic initialising or calibrating means
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种辅助驾驶方法、系统、车辆及介质。该方法包括:根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数,根据接收的辅助驾驶开启请求触发进入辅助驾驶模式后,根据所述当前控制参数确定当前控制数据,基于所述当前控制数据,控制车辆运行。上述方法可以根据采样到的当前数据确定当前控制参数,进而确定当前控制数据,实现对车辆运行的控制。实现了根据驾驶员和环境调节控制参数,满足了驾驶员和环境的需求。
Description
技术领域
本发明实施例涉及车辆技术,尤其涉及一种辅助驾驶方法、系统、车辆及介质。
背景技术
随着信息和控制技术的快速发展,自动驾驶技术逐渐被汽车厂家和驾驶员所接受。自动驾驶不仅能够将汽车行驶的危险性降到最低。而且能够减轻驾驶员繁重的驾驶任务,因此,自动驾驶也是未来汽车发展的一大趋势。
同时,人们对辅助驾驶的人性化需求越来越高,现有技术中,对于自动驾驶汽车,采用的辅助驾驶系统可以根据预设的控制参数进行运行。
不同的驾驶员有着不同的驾驶习惯,不同驾驶路段的环境情况也会不同。现有技术中预设的控制参数不能根据驾驶员和环境变化进行调节,无法满足驾驶员和环境的需求。
发明内容
本发明提供一种辅助驾驶方法、系统、车辆及介质,以实现了根据驾驶员和环境调节控制参数,满足了驾驶员和环境的需求。
第一方面,本发明实施例提供了一种辅助驾驶方法,包括:
根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数;
根据接收的辅助驾驶开启请求触发进入辅助驾驶模式后,根据所述当前控制参数确定当前控制数据;
基于所述当前控制数据,控制车辆运行。
第二方面,本发明实施例还提供了一种辅助驾驶系统,包括:第一确定模块、第二确定模块和控制模块,其中,
第一确定模块,用于根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数;
第二确定模块,用于根据接收的开启辅助驾驶请求触发进入辅助驾驶模式后,根据所述当前控制参数确定当前控制数据;
控制模块,用于基于所述当前控制数据,控制车辆运行。
第三方面,本发明实施例还提供了一种车辆,其特征在于,所述车辆包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
车辆传感器,用于采集车辆数据;
环境传感器,用于采集环境数据;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的辅助驾驶方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的辅助驾驶方法。
本发明通过根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数,根据接收的辅助驾驶开启请求触发进入辅助驾驶模式后,根据所述当前控制参数确定当前控制数据,基于所述当前控制数据,控制车辆运行。上述方案可以根据采样到的当前数据确定当前控制参数,进而确定当前控制数据,实现对车辆运行的控制。实现了根据驾驶员和环境调节控制参数,满足了驾驶员和环境的需求。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的辅助驾驶方法的流程图;
图2是本发明实施例二提供的辅助驾驶方法的流程图;
图3是本发明实施例二提供的辅助驾驶方法的实现流程图;
图4是本发明实施例三中的辅助驾驶系统结构图;
图5为本发明实施例四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。此外,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是,一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理,但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外,各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止,但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。此外,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的辅助驾驶方法的流程图,本实施例可适用于车辆辅助驾驶情况,该方法可以由车辆来执行,具体包括如下步骤:
步骤110、根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数。
当前控制参数可以通过当前车辆数据和当前环境数据共同确定,也可以通过其他方式确定。具体地,根据当前采样周期下的车辆数据和环境数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数。
其中,当前采样周期可以包括预设时间段,例如,五分钟或者十分钟作为一个采样周期,当然,在实际应用中,采样周期可以根据实际情况来确定。数据采样次数可以根据上一采样周期结束和接收到辅助驾驶开启请求的时间间隔来确定。具体的一个采样周期内的数据采样次数可以根据实际情况确定,当然,在实际应用中,数据采样次数可能受到当前环境的影响,导致数据采样次数与预设次数存在误差。
当前采样周期下,若数据采样次数大于或者等于预设次数,可以根据当前采集到的车辆数据和环境数据确定当前控制参数;若数据采样次数小于预设次数,可以根据其他方式确定当前控制参数。具体可以根据上一控制参数确定当前控制参数、根据预设控制参数确定当前控制参数、根据历史控制参数平均值确定当前控制参数以及根据初始控制参数确定当前控制参数等。
示例性的,数据采集频率可以为200HZ。
步骤120、根据接收的辅助驾驶开启请求触发进入辅助驾驶模式后,根据当前控制参数确定当前控制数据。
车辆在接收到辅助驾驶开启请求后,可以进入辅助驾驶模式。辅助驾驶模式中,需要根据驾驶员和环境信息调整控制数据,所以可以根据当前控制参数确定当前控制数据,保证了控制数据可以根据驾驶员和环境的改变而更新,进一步保证了控制数据的实时性。
其中,控制参数可以包括:车辆数据和环境数据,具体地,车辆数据可以包括车辆速度、加速度、加加速度、方向盘转角角度和方向盘转角速率,环境数据可以包括车间时距、道路信息和周围环境信息。
车辆数据可以由车辆传感器模块测量,具体可以测量车辆运行中的车辆情况,环境数据可以由环境传感器模块测量,具体可以测量车辆运行中的车辆周围环境情况、车间时距和道路情况。车辆传感器模块可以包括轮速传感、方向盘转角传感器和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)等,环境传感器可以包括毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达和摄像头等。
摄像头可以安装在车辆后视镜位置,用于记录前方道路信息与周围环境信息,其中道路信息包括车道线信息与车道线宽度。毫米波雷达可以安装在车辆进气格栅中,用于测量与前方目标的相对距离。激光雷达可以安装在车身顶部, 360度扫描周围环境信息。
当车辆制动包括发动机制动时,控制数据可以包括发动机转矩、负加速度、方向盘转角角度和方向盘转角速率,当车辆制动包括电力制动时,控制数据可以包括电机转矩、负加速度、方向盘转角角度和方向盘转角速率。
需要说明的是,辅助驾驶模式可以包括驾驶员不在驾驶位的辅助驾驶模式和驾驶员位于驾驶位休息的辅助驾驶模式,在此不对驾驶员的具体状态及位置进行限定。
步骤130、基于当前控制数据,控制车辆运行。
当前控制数据可以包括发动机(电机)转矩、负加速度、方向盘转角角度和方向盘转角速率,上述数据可以使得车辆在特定发动机(电机)转矩、负加速度、方向盘转角角度和方向盘转角速率的控制下运行。
本实施例的技术方案,通过根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数,根据接收的辅助驾驶开启请求触发进入辅助驾驶模式后,根据当前控制参数确定当前控制数据,基于当前控制数据,控制车辆运行。上述方案可以根据采样到的当前数据确定当前控制参数,进而确定当前控制数据,实现对车辆运行的控制。实现了根据驾驶员和环境调节控制参数,满足了驾驶员和环境的需求。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种辅助驾驶方法的流程图,本实施例是在上述实施例的基础上进行具体化。如图2所示,本发明实施例二提供了一种辅助驾驶方法,包括如下步骤:
步骤210、对采集到的当前车辆数据和当前环境数据进行处理。
具体地,采集到的当前车辆数据和当前环境数据可能包含异常数据。所以在根据当前车辆数据和当前环境数据进行后续计算前,需要先对当前车辆数据和当前环境数据进行处理。
对当前车辆数据和当前环境数据的处理可以包括采用滤波算法剔除异常数据,具体地,滤波算法可以包括中位值平均滤波法,例如,对于多个连续采样数据,去掉最大值和最小值后,将计算剩余数据的算术平均值。中位值平均滤波法可以融合中位值滤波法和平均滤波法,对于出现的脉冲性干扰,可以消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。
当然,在实际应用中,对当前车辆数据和当前环境数据的处理还可以包括其他处理方法,例如,数据清理、数据集成、数据变换和数据归约等,可以根据实际选择具体的数据处理方法。
步骤220、根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数。
一种实施方式中,可以通过如下方式确定当前控制参数:
当前采样周期下的数据采样次数大于或等于预设次数时,根据采集到的当前车辆数据和当前环境数据确定当前控制参数。
具体地,当前采样周期下数据采样次数大于或等于数时,采样数据可以为有效数据,可以用于确定当前控制参数。
根据当前的车辆数据和环境参数确定当前参数,实现了根据当前驾驶员和当前环境调节控制参数。
当前采样周期下的数据采样次数小于预设次数时,将上一控制参数确定为当前控制参数。
具体地,当前采样周期下数据采样次数小于预设次数时,采样数据可以为无效数据,数据样本较小,不可以用于确定当前控制参数。
可以找寻与当前时间最接近的上一时间段采样周期确定的上一控制参数作为当前控制参数。
上一控制参数与当前控制参数对应的驾驶员和环境相同的可能性最大,另外,在实际情况中,若系统检测到上一控制参数对应的上一和上一环境与当前驾驶员和当前环境相差较大时,也可以采用其他方式确定当前控制参数。例如,可以对比历史车辆数据和历史环境数据,在数据库中找寻与当前车辆数据和当前历史环境数据最接近的历史车辆数据和历史环境数据,将其对应的历史控制参数确定为当前控制参数。
另一种实施方式中,还可以通过如下方式确定当前控制参数:
当前采样周期下的数据采样次数小于预设次数时,将预设控制参数确定为当前控制参数。
具体地,当前采样周期下数据采样次数小于预设次数时,采样数据可以为无效数据,数据样本较小,不可以用于确定当前控制参数。
如上一实施方式所述,当前车辆数据和当前环境数据的数据量较小,不足以更新当前控制参数,以及历史车辆数据和历史环境数据中无法找寻到与当前车辆数据和当前环境数据接近的数据。可以将预设控制数据确定为当前控制参数。
预设控制参数可以包括预设车辆数据和预设环境数据。其中预设车辆数据可以通过根据历史车辆数据的平均值确定,预设环境数据可以在剔除掉突发环境下的历史环境数据后,根据历史环境数据的平均值确定。
步骤230、根据接收的辅助驾驶开启请求触发进入辅助驾驶模式后,根据当前控制参数确定当前控制数据。
优选地,当前控制参数包括当前车辆速度、当前加速度、当前方向盘转角角度、当前方向盘转角速率、当前道路信息和当前周围环境信息,当前控制数据包括当前发动机转矩、当前负加速度、当前方向盘转角角度和当前方向盘转角速率。
当前控制参数可以根据计算得到当前控制数据。
一种实施方式中,可以通过如下方式确定当前控制数据:
根据当前车辆速度、当前加速度、当前道路信息和当前周围环境信息,确定当前发动机转矩。
具体地,当前车辆速度、当前加速度、当前道路信息包含的数据信息和当前周围环境信息包含的数据信息可以确定当前发动机转矩。
车辆运行中的车辆驱动力Ft可以根据车辆滚动阻力Ff、空气阻力Fw、坡度阻力Fi和加速阻力Fj确定,具体如下:Ft=Ff+Fw+Fi+Fj。
又根据加速度定律得知,车辆驱动力等于车辆加速度与车辆质量的乘积,具体如下:Ft=ma。
另外,车辆驱动力Ft还可以根据发动机(电机)转矩Ttq、变速器传动比ig、主减速器传动比io、传动系的机械效率ηT和车轮半径r确定,具体如下:
所以,发动机(电机)转矩Ttq可以根据车辆滚动阻力Ff、空气阻力Fw、坡度阻力Fi、加速阻力Fj、变速器传动比ig、主减速器传动比io、传动系的机械效率ηT和车轮半径r确定。
车辆滚动阻力Ff可以根据车轮负荷W和滚动阻力系数f确定,具体如下: Ff=Wf。空气阻力Fw可以根据空气阻力系数CD、车辆迎风面积A、空气密度ρ和相对速度ur(无风时为车辆速度)确定,具体如下:坡度阻力Fi可以根据车辆重力G和道路坡度角α确定,具体如下:Fi=Gsinα,我国的公路路线设计规范中道路坡度取值在3%~9%,所以sinα≈tanα=i,i为道路坡度。车辆加速中加速阻力Fj可以根据旋转质量换算系数δ、汽车质量m 和车辆汽车加速度a确定,具体如下:Fj=δma。
车辆重力G、汽车质量m、变速器传动比ig、主减速器传动比io、传动系的机械效率ηT和车轮半径r均为车辆出厂参数,空气阻力系数CD为常数,车辆滚动阻力Ff、空气阻力Fw、坡度阻力Fi、加速阻力Fj可以根据空气阻力系数CD、车辆迎风面积A、空气密度ρ、相对速度ur、道路坡度角α、旋转质量换算系数δ、和车辆汽车加速度a可以通过当前车辆数据和当前环境数据获得。
根据当前加速度,确定当前负加速度。
当前加速度可以通过当前车辆数据获得,当前加速度取其负数可以得到当前负加速度。
步骤240、基于当前控制数据,控制车辆运行。
根据确定好的发动机(电机)转矩、负加速度、方向盘转角角度和方向盘转角速率,可以控制车辆顺利运行。
步骤250、接收到辅助驾驶结束请求后,控制车辆进入主动驾驶模式,并继续执行根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数。
接收到辅助驾驶结束请求之后,结束辅助驾驶,车辆可以转为主动驾驶模式,可以继续采集当前车辆数据和当前环境数据,为下一次辅助驾驶做准备。
需要说明的是,采集到的当前车辆数据和当前环境数据都可以作为历史车辆数据和历史环境数据进行存储。当储存空间已满时,最新存储的车辆数据和环境数据可以覆盖最先存储的车辆数据和环境数据。
另外,接收到辅助驾驶结束请求,结束辅助驾驶之后,车辆也可以进行制动,停止运行。
本实施例的技术方案,通过对采集到的当前车辆数据和当前环境数据进行处理,根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数,根据接收的辅助驾驶请求触发进入辅助驾驶模式后,根据当前控制参数确定当前控制数据,基于当前控制数据,控制车辆运行,接收到辅助驾驶结束请求后,控制车辆进入主动驾驶模式,并继续执行根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数。上述方案可以根据采样到的当前数据确定当前控制参数,进而确定当前控制数据,实现对车辆运行的控制。实现了根据驾驶员和环境调节控制参数,满足了驾驶员和环境的需求。
图3为本发明实施例二提供的一种辅助驾驶方法的实现流程图,实例性的给出了其中一种实现方式。如图3所示,
步骤310、根据周围环境和自身车辆状态采集当前环境数据和当前车辆数据。
具体地,当前环境数据和当前车辆数据可以根据传感器模块进行采集。
步骤320、根据当前采样周期内采样数据次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数。
具体地,预设次数可以包括十次,当前采样周期内采样数据次数大于或者等于10时,根据当前车辆数据和当前环境数据更新当前控制参数;当前采样周期内采样数据次数小于10时,根据其他方式确定当前控制参数。
步骤330、接收到辅助驾驶开启请求后,车辆进入辅助驾驶模式,根据当前控制参数确定当前控制数据。
具体地,当前控制参数包含的数据根据计算,可以确定当前控制数据。
步骤340、当前控制数据控制车辆运行。
具体地,当前控制数据可以包括车辆运行所需的数据,在当前数据确定的情况下,车辆可以进行自主运行。
步骤350、接收到辅助驾驶结束请求后,车辆进入主动驾驶模式,并继续执行根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数。
车辆结束辅助驾驶模式后,可以进入主动驾驶模式,继续对当前控制参数进行更新或者车辆制动停止运行。
实施例三
图4为本发明实施例三提供的一种辅助驾驶系统的结构图,该系统可以集成在车辆系统上,实现根据驾驶员和环境调节控制参数,满足驾驶员和环境的需求。如图4所示,该系统包括:第一确定模块410、第二确定模块420和控制模块430,其中,
第一确定模块410,用于根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数;
第二确定模块420,用于根据接收的开启辅助驾驶请求触发进入辅助驾驶模式后,根据所述当前控制参数确定当前控制数据;
控制模块430,用于基于所述当前控制数据,控制车辆运行。
本实施例提供的辅助驾驶系统,根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数,根据接收的辅助驾驶开启请求触发进入辅助驾驶模式后,根据所述当前控制参数确定当前控制数据,基于所述当前控制数据,控制车辆运行。上述方案可以根据采样到的当前数据确定当前控制参数,进而确定当前控制数据,实现对车辆运行的控制。实现了根据驾驶员和环境调节控制参数,满足了驾驶员和环境的需求。
在上述实施例的基础上,第一确定模块410,具体用于:
当前采样周期下的数据采样次数大于或等于预设次数时,根据采集到的当前车辆数据和当前环境数据确定当前控制参数;
当前采样周期下的数据采样次数小于预设次数时,将上一控制参数确定为当前控制参数。
在上述实施例的基础上,第一确定模块410,具体用于:
当前采样周期下的数据采样次数小于预设次数时,将预设控制参数确定为当前控制参数。
在上述实施例的基础上,该装置还包括:
执行模块,用于接收到辅助驾驶结束请求后,控制车辆进入主动驾驶模式,并继续执行根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数。
在上述实施例的基础上,前控制参数包括当前车辆速度、当前加速度、当前方向盘转角角度、当前方向盘转角速率、当前道路信息和当前周围环境信息,所述当前控制数据包括当前发动机转矩、当前负加速度、当前方向盘转角角度和当前方向盘转角速率,第二确定模块,具体用于:
根据当前车辆速度、当前加速度、当前道路信息和当前周围环境信息,确定当前发动机转矩;
根据当前加速度,确定当前负加速度。
在上述实施例的基础上,该装置还包括:
处理模块,用于对采集到的当前车辆数据和当前环境数据进行处理。
实施例四
图5为本发明实施例四提供的一种车辆的结构示意图,如图5所示,该设车辆包括处理器510、存储器520、车辆传感器530和环境传感器540;车辆中处理器510的数量可以是一个或多个,图5中以一个处理器510为例;车辆中的处理器510、存储器520、车辆传感器530和环境传感器540可以通过总线或其他方式连接,图5中以通过总线连接为例。
存储器520作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的辅助驾驶方法对应的程序指令/模块 (例如,辅助驾驶系统中的第一确定模块、第二确定模块和控制模块)。处理器 510通过运行存储在存储器520中的软件程序、指令以及模块,从而执行设备/ 终端/服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述的辅助驾驶方法。
存储器520可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器520可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中,存储器520可进一步包括相对于处理器510 远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至设备/终端/服务器。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。
车辆传感器530,用于采集车辆数据,环境传感器540,用于采集环境数据;
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种辅助驾驶方法,该方法包括:
根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数。
根据接收的辅助驾驶开启请求触发进入辅助驾驶模式后,根据所述当前控制参数确定当前控制数据。
基于所述当前控制数据,控制车辆运行。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的辅助驾驶方法中的相关操作.
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是,上述搜索装置的实施例中,所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护范围。
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)
1.一种辅助驾驶方法,其特征在于,包括:
根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数;
根据接收的辅助驾驶开启请求触发进入辅助驾驶模式后,根据所述当前控制参数确定当前控制数据;
基于所述当前控制数据,控制车辆运行;
根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数,包括:
当前采样周期下的数据采样次数大于或等于预设次数时,根据采集到的当前车辆数据和当前环境数据确定当前控制参数;
当前采样周期下的数据采样次数小于预设次数时,将上一控制参数确定为当前控制参数。
2.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法,其特征在于,根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数,还包括:
当前采样周期下的数据采样次数小于预设次数时,将预设控制参数确定为当前控制参数。
3.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法,其特征在于,在基于所述当前控制数据,控制车辆运行之后,还包括:
接收到辅助驾驶结束请求后,控制车辆进入主动驾驶模式,并继续执行根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数。
4.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法,其特征在于,所述当前控制参数包括当前车辆速度、当前加速度、当前方向盘转角角度、当前方向盘转角速率、当前道路信息和当前周围环境信息,所述当前控制数据包括当前发动机转矩、当前负加速度、当前方向盘转角角度和当前方向盘转角速率。
5.根据权利要求4所述的辅助驾驶方法,其特征在于,根据接收的辅助驾驶请求触发进入辅助驾驶模式后,根据所述当前控制参数确定当前控制数据,包括:
根据当前车辆速度、当前加速度、当前道路信息和当前周围环境信息,确定当前发动机转矩;
根据当前加速度,确定当前负加速度。
6.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法,其特征在于,在根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数之前,还包括:
对采集到的当前车辆数据和当前环境数据进行处理。
7.一种辅助驾驶系统,其特征在于,包括:第一确定模块、第二确定模块和控制模块,其中,
第一确定模块,用于根据当前采样周期下的数据采样次数与预设次数的比对结果,确定辅助驾驶模式所需的当前控制参数;
第二确定模块,用于根据接收的开启辅助驾驶请求触发进入辅助驾驶模式后,根据所述当前控制参数确定当前控制数据;
控制模块,用于基于所述当前控制数据,控制车辆运行;
所述第一确定模块,具体用于:当前采样周期下的数据采样次数大于或等于预设次数时,根据采集到的当前车辆数据和当前环境数据确定当前控制参数;当前采样周期下的数据采样次数小于预设次数时,将上一控制参数确定为当前控制参数。
8.一种车辆,其特征在于,所述车辆包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
车辆传感器,用于采集车辆数据;
环境传感器,用于采集环境数据;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的辅助驾驶方法。
9.一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-6中任一所述的辅助驾驶方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010910556.XA CN111994087B (zh) | 2020-09-02 | 2020-09-02 | 一种辅助驾驶方法、系统、车辆及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010910556.XA CN111994087B (zh) | 2020-09-02 | 2020-09-02 | 一种辅助驾驶方法、系统、车辆及介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111994087A CN111994087A (zh) | 2020-11-27 |
CN111994087B true CN111994087B (zh) | 2021-11-05 |
Family
ID=73465835
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010910556.XA Active CN111994087B (zh) | 2020-09-02 | 2020-09-02 | 一种辅助驾驶方法、系统、车辆及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111994087B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114879627A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-08-09 | 合众新能源汽车有限公司 | 一种辅助驾驶模型的标定方法及装置 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104121985A (zh) * | 2013-04-29 | 2014-10-29 | 艾默生电气(美国)控股公司(智利)有限公司 | 过采样数据的选择性抽取和分析 |
EP3002711A1 (en) * | 2014-10-03 | 2016-04-06 | Ricoh Company, Ltd. | Image capturing apparatus, image capturing method, carrier medium, and device control system for controlling vehicle-mounted devices |
CN106740705A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-31 | 鄂尔多斯市普渡科技有限公司 | 无人驾驶车辆在雾霾、沙尘天气下的行车装置和策略 |
CN106846863A (zh) * | 2017-01-12 | 2017-06-13 | 叶昊 | 基于增强现实和云端智能决策的车联网事故黑点警告系统及方法 |
CN108688679A (zh) * | 2017-04-07 | 2018-10-23 | 大众汽车有限公司 | 用于控制安全相关过程的设备和用于测试其功能性的方法 |
CN109017802A (zh) * | 2018-06-05 | 2018-12-18 | 长沙智能驾驶研究院有限公司 | 智能驾驶环境感知方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN109150939A (zh) * | 2017-06-27 | 2019-01-04 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种确定性异常工况移动终端监测系统 |
CN109358621A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-02-19 | 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) | 自动驾驶汽车轨迹跟踪控制方法 |
CN109421794A (zh) * | 2017-08-25 | 2019-03-05 | 本田技研工业株式会社 | 驾驶支援装置、驾驶支援方法及存储介质 |
DE102018209947A1 (de) * | 2018-06-20 | 2019-12-24 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Steuergerät zum Betreiben einer Antriebsmaschine eines Kraftfahrzeugs |
CN110723152A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-01-24 | 成都信息工程大学 | 一种保障自动驾驶安全的人工智能检测方法、装置、设备或存储介质 |
DE102018125892A1 (de) * | 2018-10-18 | 2020-04-23 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | Verfahren zur Plausibilisierung einer Querbeschleunigung eines nicht spurgebundenen, zweispurigen Kraftfahrzeugs |
US20200193194A1 (en) * | 2018-12-12 | 2020-06-18 | Here Global B.V. | Methods and systems for roadwork zone identification |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100331633B1 (ko) * | 1999-12-14 | 2002-04-09 | 이계안 | 무선 통신을 이용한 차량 속도 제어 장치 및 그 방법 |
JP3622744B2 (ja) * | 2001-11-15 | 2005-02-23 | 株式会社デンソー | 車両の走行制御装置 |
FR2993213B1 (fr) * | 2012-07-12 | 2015-10-23 | Commissariat Energie Atomique | Procede de gestion de l'energie consommee par un vehicule automobile et systeme mettant en œuvre un tel procede |
SE539428C2 (en) * | 2015-12-15 | 2017-09-19 | Greater Than S A | Method and system for assessing the trip performance of a driver |
JP6778872B2 (ja) * | 2016-06-28 | 2020-11-04 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 運転支援装置及び運転支援方法 |
CN107089231B (zh) * | 2017-03-27 | 2019-05-10 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种自动跟车行驶控制系统及其方法 |
CN108944799B (zh) * | 2017-05-18 | 2022-06-03 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 车辆驾驶行为异常处理方法和装置 |
US11161518B2 (en) * | 2018-06-15 | 2021-11-02 | Micron Technology, Inc. | Detecting road conditions based on braking event data received from vehicles |
US11423779B2 (en) * | 2019-02-15 | 2022-08-23 | Ford Global Technologies, Llc | Vehicle detection systems and methods |
CN110406541B (zh) * | 2019-06-12 | 2021-02-19 | 天津五八到家科技有限公司 | 驾驶数据处理方法、设备、系统及存储介质 |
CN111204348A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-05-29 | 腾讯云计算(北京)有限责任公司 | 调节车辆行驶参数方法、装置、车辆及存储介质 |
-
2020
- 2020-09-02 CN CN202010910556.XA patent/CN111994087B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104121985A (zh) * | 2013-04-29 | 2014-10-29 | 艾默生电气(美国)控股公司(智利)有限公司 | 过采样数据的选择性抽取和分析 |
EP3002711A1 (en) * | 2014-10-03 | 2016-04-06 | Ricoh Company, Ltd. | Image capturing apparatus, image capturing method, carrier medium, and device control system for controlling vehicle-mounted devices |
CN106740705A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-31 | 鄂尔多斯市普渡科技有限公司 | 无人驾驶车辆在雾霾、沙尘天气下的行车装置和策略 |
CN106846863A (zh) * | 2017-01-12 | 2017-06-13 | 叶昊 | 基于增强现实和云端智能决策的车联网事故黑点警告系统及方法 |
CN108688679A (zh) * | 2017-04-07 | 2018-10-23 | 大众汽车有限公司 | 用于控制安全相关过程的设备和用于测试其功能性的方法 |
CN109150939A (zh) * | 2017-06-27 | 2019-01-04 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种确定性异常工况移动终端监测系统 |
CN109421794A (zh) * | 2017-08-25 | 2019-03-05 | 本田技研工业株式会社 | 驾驶支援装置、驾驶支援方法及存储介质 |
CN109017802A (zh) * | 2018-06-05 | 2018-12-18 | 长沙智能驾驶研究院有限公司 | 智能驾驶环境感知方法、装置、计算机设备和存储介质 |
DE102018209947A1 (de) * | 2018-06-20 | 2019-12-24 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Steuergerät zum Betreiben einer Antriebsmaschine eines Kraftfahrzeugs |
CN109358621A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-02-19 | 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) | 自动驾驶汽车轨迹跟踪控制方法 |
DE102018125892A1 (de) * | 2018-10-18 | 2020-04-23 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | Verfahren zur Plausibilisierung einer Querbeschleunigung eines nicht spurgebundenen, zweispurigen Kraftfahrzeugs |
US20200193194A1 (en) * | 2018-12-12 | 2020-06-18 | Here Global B.V. | Methods and systems for roadwork zone identification |
CN110723152A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-01-24 | 成都信息工程大学 | 一种保障自动驾驶安全的人工智能检测方法、装置、设备或存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
通信时延与丢包下智能网联汽车控制性能分析;常雪阳 等;《中国公路学报》;20190630;第32卷(第6期);第216~225页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111994087A (zh) | 2020-11-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107054362B (zh) | 车辆控制装置、车辆控制方法和存储介质 | |
US11400929B2 (en) | Method and apparatus for vision based lateral acceleration prediction | |
CN109305160B (zh) | 用于自主驾驶的路径规划 | |
CN111458700A (zh) | 车辆映射和定位的方法和系统 | |
CN110730739A (zh) | 通知系统及其控制方法、车辆以及程序 | |
WO2022205243A1 (zh) | 一种变道区域获取方法以及装置 | |
WO2018162852A1 (fr) | Procédé et système d'aide au stationnement d'un véhicule automobile | |
CN109878518B (zh) | 用于控制车辆行驶的装置及方法 | |
CN111994087B (zh) | 一种辅助驾驶方法、系统、车辆及介质 | |
US20190283772A1 (en) | Driving support system and vehicle control method | |
US20230294701A1 (en) | Driving support device, vehicle, driving support method, and storage medium | |
US11511733B2 (en) | Vehicle parking system | |
US12030483B2 (en) | Automated valet parking system, control method of automated valet parking system, and autonomous driving vehicle | |
CN111332279B (zh) | 泊车路径生成方法和装置 | |
CN114228713A (zh) | 一种交通拥堵辅助驾驶方法、系统、存储介质及设备 | |
US11124198B2 (en) | Material accumulation detection device and method thereof | |
JP2019199118A (ja) | 異常検出装置 | |
US20210276578A1 (en) | Vehicle information processing apparatus | |
CN113534222B (zh) | 用于车辆定位的方法、用于车辆定位的设备和车辆 | |
EP3160812B1 (fr) | Procede de regulation automatique d'une vitesse d'un vehicule circulant a basse vitesse | |
US20200283015A1 (en) | Vehicle control apparatus, vehicle control method, vehicle, and storage medium | |
US20200193833A1 (en) | Driving support apparatus, vehicle, control method for driving support apparatus, and storage medium | |
EP3166806A1 (en) | End-of-journey vehicle systems | |
CN115098821B (zh) | 轨迹参考曲率确定方法、装置、设备、介质及程序 | |
US20210293922A1 (en) | In-vehicle apparatus, vehicle, and control method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |