CN112298179B - 一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统 - Google Patents

一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112298179B
CN112298179B CN202011100580.3A CN202011100580A CN112298179B CN 112298179 B CN112298179 B CN 112298179B CN 202011100580 A CN202011100580 A CN 202011100580A CN 112298179 B CN112298179 B CN 112298179B
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
wheel
curve
following
time period
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
Application number
CN202011100580.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112298179A (zh
Inventor
丁磊
胡健
何磊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Human Horizons Shanghai Autopilot Technology Co Ltd
Original Assignee
Human Horizons Shanghai Autopilot Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Human Horizons Shanghai Autopilot Technology Co Ltd filed Critical Human Horizons Shanghai Autopilot Technology Co Ltd
Priority to CN202011100580.3A priority Critical patent/CN112298179B/zh
Publication of CN112298179A publication Critical patent/CN112298179A/zh
Priority to PCT/CN2021/084025 priority patent/WO2022077873A1/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112298179B publication Critical patent/CN112298179B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/14—Adaptive cruise control
    • B60W30/16—Control of distance between vehicles, e.g. keeping a distance to preceding vehicle
    • B60W30/165—Automatically following the path of a preceding lead vehicle, e.g. "electronic tow-bar"
    • 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
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/10—Longitudinal speed
    • 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
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/12—Lateral speed

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
  • Steering Control In Accordance With Driving Conditions (AREA)

Abstract

本发明公开了一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统，其中方法包括：当车辆在弯道行驶时，将所述车辆的实时车速、实时前后轮转角比例与前后轮中心到车辆质心的实时距离代入预置的车轮偏航角参数与横摆角速度之间的关系式中，计算得到车轮横摆角速度；基于所述车轮横摆角速度对所述车辆行驶的轨迹进行建模，构建车辆弯道行驶的轨迹模型；根据所述车辆弯道行驶的轨迹模型对跟车目标进行筛选；控制所述车辆根据筛选后的跟车目标进行自动跟车。本发明实施例提供的四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统，能够提高车辆在跟车过程中目标筛选的准确率，优化了四轮驱动车辆的自动跟车功能。

Description

一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，尤其是涉及一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统。
背景技术
ACC自动跟车系统是一种智能自动控制系统，包括雷达传感器、数字信号处理器和控制模块。在车辆行驶过程中，驾驶员设定期望的车速，跟车系统使用低功率雷达或红外光束探测前方目标的距离，以获得跟车目标的位置。如果发现目标减速或检测到新目标，系统将向发动机或制动系统发送执行信号，以降低车辆速度，并使车辆和前方车辆保持安全行驶距离。当前道路上没有汽车时，它将加速到设定的速度，雷达系统将自动监控下一个跟车目标。由此可见，目标的筛选对于自动跟车系统的功能至关重要。
但在现有技术中，发明人经研究发现，由于行驶路况的复杂性，在弯道行驶过程中车轮的转向会影响车辆ACC自适应巡航系统的目标筛选功能，导致跟车目标选择错误，车辆错误跟踪外侧车道的前车目标，或是受到外侧车道的前车目标影响而错误刹车，进而导致车辆自动跟车系统的可靠性能降低，影响车辆的正常行驶。
发明内容
本发明提供一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统，能够提高车辆在跟车过程中目标筛选的准确率，优化了四轮驱动车辆的自动跟车功能。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法，包括：
当车辆在弯道行驶时，将所述车辆的实时车速、实时前后轮转角比例与前后轮中心到车辆质心的实时距离代入预置的车轮偏航角参数与横摆角速度之间的关系式中，计算得到车轮横摆角速度；
基于所述车轮横摆角速度对所述车辆行驶的轨迹进行建模，构建车辆弯道行驶的轨迹模型；
根据所述车辆弯道行驶的轨迹模型对跟车目标进行筛选；
控制所述车辆根据筛选后的跟车目标进行自动跟车。
作为其中一种优选方案，所述基于所述车轮横摆角速度对所述车辆行驶的轨迹进行建模，构建车辆弯道行驶的轨迹模型的步骤，包括：
基于所述车轮横摆角速度对所述车辆在预设时间段内的坐标信息进行补偿；
根据补偿后的坐标信息构建所述车辆弯道行驶的轨迹模型。
作为其中一种优选方案，所述预置的车轮偏航角参数信息与前后轮转角参数之间的关系式包括：
ψ＝V*[tan(δFA)-tan(δRA)]
其中，ψ为车轮横摆角速度，δFA为前轮转角参数，δRA为后轮转角参数，
Figure GDA0003371258970000021
为车轮偏航角参数，其中，Vx为实时车速，EG为前后轮转角比例，LFA为前轮中心到车辆质心的距离，LRA为后轮中心到车辆质心的距离。
作为其中一种优选方案，所述基于所述车轮横摆角速度对所述车辆在预设时间段内的坐标信息进行补偿的步骤，包括：
根据所述车轮横摆角速度计算所述车辆在所述预设时间段内的车轮侧偏力、以及所述车辆在所述预设时间段内的航向角；
基于所述车轮侧偏力、所述航向角、所述车辆在所述预设时间段的上一时间段的坐标值，计算所述车辆在所述预设时间段内的坐标补偿值；
以所述坐标补偿值计算并更新所述车辆的所述坐标信息。
作为其中一种优选方案，所述根据所述车辆弯道行驶的轨迹模型对跟车目标进行筛选的步骤，包括：
确定多个待选目标的弯道行驶轨迹；
基于所述车辆弯道行驶的轨迹模型和所述多个待选目标的弯道行驶轨迹，确定每一待选目标在预设时间段内的重合度以及重合度变化率；
根据所述每一待选目标的重合度以及所述重合度变化率，从所述多个待选目标中筛选出所述跟车目标。
本发明另一实施例提供了一种四轮驱动车辆自动跟车的控制系统，包括自动驾驶域控制器，所述自动驾驶域控制器被配置为：
当车辆在弯道行驶时，将所述车辆的实时车速、实时前后轮转角比例与前后轮中心到车辆质心的实时距离代入预置的车轮偏航角参数与横摆角速度之间的关系式中，计算得到车轮横摆角速度；
基于所述车轮横摆角速度对所述车辆行驶的轨迹进行建模，构建车辆弯道行驶的轨迹模型；
根据所述车辆弯道行驶的轨迹模型对跟车目标进行筛选；
控制所述车辆根据筛选后的跟车目标进行自动跟车。
作为其中一种优选方案，所述自动驾驶域控制器还被配置为：
基于所述车轮横摆角速度对所述车辆在预设时间段内的坐标信息进行补偿；
根据补偿后的坐标信息构建所述车辆弯道行驶的轨迹模型。
作为其中一种优选方案，所述预置的车轮偏航角参数信息与前后轮转角参数之间的关系式包括：
ψ＝V*[tan(δFA)-tan(δRA)]
其中，ψ为车轮横摆角速度，δFA为前轮转角参数，δRA为后轮转角参数，
Figure GDA0003371258970000031
为车轮偏航角参数，其中，Vx为实时车速，EG为前后轮转角比例，LFA为前轮中心到车辆质心的距离，LRA为后轮中心到车辆质心的距离。
作为其中一种优选方案，所述自动驾驶域控制器还被配置为：
根据所述车轮横摆角速度计算所述车辆在所述预设时间段内的车轮侧偏力、以及所述车辆在所述预设时间段内的航向角；
基于所述车轮侧偏力、所述航向角、所述车辆在所述预设时间段的上一时间段的坐标值，计算所述车辆在所述预设时间段内的坐标补偿值；
以所述坐标补偿值计算并更新所述车辆的所述坐标信息。
作为其中一种优选方案，所述自动驾驶域控制器还被配置为：
确定多个待选目标的弯道行驶轨迹；
基于所述车辆弯道行驶的轨迹模型和所述多个待选目标的弯道行驶轨迹，确定每一待选目标在预设时间段内的重合度以及重合度变化率；
根据所述每一待选目标的重合度以及所述重合度变化率，从所述多个待选目标中筛选出所述跟车目标。
相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：
(1)充分考虑四轮驱动车辆在弯道行驶过程中的车轮横摆角速度的变化对车辆行驶状态的影响问题，通过预置的车轮偏航角参数与横摆角速度之间的关系式，计算得到准确的车轮横摆角速度，从而为后续的轨迹模型的建立以及跟车目标的筛选提供了良好的数据支撑。
(2)通过构建反映车辆弯道行驶状态的轨迹模型，对车辆的行驶轨迹做出预测，以获得准确的车辆行驶轨迹，使得车辆自动驾驶域控制器基于轨迹模型筛选出正确的跟车目标，进而控制车辆的跟车状态，防止车辆因跟车目标的筛选错误而导致错误刹车或错误跟车，提高了跟车目标筛选的准确率，保障了自动跟车的稳定控制。
附图说明
图1是本发明其中一种实施例中的四轮驱动车辆自动跟车的控制方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中的带后轮转向配置车型的弯道行驶轨迹示意图；
图3是本发明实施例中的二轮模型的车轮变化示意图；
图4是本发明实施例中的四轮模型的低速车轮变化示意图；
图5是本发明实施例中的四轮模型的高速车轮变化示意图；
图6是本发明实施例中的四轮驱动车辆自动跟车的控制系统的结构示意图；
其中，附图标记如下：
100、自动稳定控制系统；200、后轮转向系统；300、自动驾驶域控制器；400、电子助力转向系统；FA、前轮；RA、后轮；A、正确轨道；B、错误轨道。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有定义，本发明所使用的所有的技术和科学术语与属于本的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本发明中说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明，对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
本发明提供了一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法，具体的，请参见图1，图1示出为其中一实施例中的四轮驱动车辆自动跟车的控制方法的流程示意图，具体包括：
S1、当车辆在弯道行驶时，将所述车辆的实时车速、实时前后轮转角比例与前后轮中心到车辆质心的实时距离代入预置的车轮偏航角参数与横摆角速度之间的关系式中，计算得到车轮横摆角速度；
S2、基于所述车轮横摆角速度对所述车辆行驶的轨迹进行建模，构建车辆弯道行驶的轨迹模型；
S3、根据所述车辆弯道行驶的轨迹模型对跟车目标进行筛选；
S4、控制所述车辆根据筛选后的跟车目标进行自动跟车。
应当说明的是，车辆的自动跟车系统采用相关传感器检测本车与前车的距离，并与其他相关控制系统配合动作，控制本车自动跟随前车正常行驶，例如，现如今车辆安装有底盘控制系统，包括高级驾驶辅助系统(ADAS)、前轮转向系统(AFS)、后轮转向系统(RWS)、自适应巡航系统(ACC)、电子稳定控制系统(ESC)等，各控制系统相互配合以控制车辆的自动跟车。其中，高级驾驶辅助系统(ADAS)包括自动驾驶域控制器(ADCM)，它是利用安装在车上的各式各样传感器(前视毫米波雷达、激光雷达、单\双目前视摄像头以及卫星导航)，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航地图数据，进行系统的运算与分析，从而得到前车状态数据与本车状态数据等，预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。本发明实施例提供的四轮驱动车辆自动跟车的控制方法，优选为基于四轮转向模型，由前视摄像头和前视毫米波雷达等传感器感知前方目标，ADAS系统基于四轮转向模型对行驶轨迹做出预测，进而基于预测的轨迹筛选出正确的控制目标，并对车辆进行跟车或制动控制，最终提高了车辆在跟车过程中目标筛选的准确率，保证了车辆的稳定行驶。
当车辆在弯道行驶过程中，请参见图2至图5，其中图2示出为本发明实施例中的带后轮转向配置车型的弯道行驶轨迹示意图，其中图3示出为本发明实施例中的二轮模型的车轮变化示意图，其中图4示出为本发明实施例中的四轮模型的低速车轮变化示意图，其中图5示出为本发明实施例中的四轮模型的高速车轮变化示意图，发明人经研究发现，例如后轮转向会对车辆的自适应巡航系统ACC功能产生影响，在弯道行驶时会导致跟车目标筛选错误，车辆错误跟踪外侧车道的前车行驶，且后轮变化也会对车辆的自动紧急制动系统AEB功能产生影响，会导致车辆因为错误的跟车目标而错误刹车，即，在自动跟车过程中，难以实现准确的跟车目标的筛选，如图2中车辆的正确轨道A与车辆的错误轨道B所示，因此，在本发明实施例中，为提高跟车目标筛选的准确率，优选为低速四轮模型，其整车的转向半径较小，使得车辆的行驶轨迹靠内侧偏移，进而实现较佳的自动跟车功能。
作为进一步的，在上述实施例中，所述步骤S2中的构建车辆弯道行驶的轨迹模型，其具体包括：
S21、基于所述车轮横摆角速度对所述车辆在预设时间段内的坐标信息进行补偿；
S22、根据补偿后的坐标信息构建所述车辆弯道行驶的轨迹模型。
本发明实施例通过对车辆在预设时间段内的坐标信息进行修正，能够对车辆的行驶轨迹做出预测，进而得到准确的车辆弯道行驶的轨迹，其中对坐标信息进行修正的方式优选为基于所述车轮横摆角速度对所述车辆在预设时间段内的坐标信息进行补偿，其具体包括如下步骤：
S211、根据所述车轮横摆角速度计算所述车辆在所述预设时间段内的车轮侧偏力、以及所述车辆在所述预设时间段内的航向角；
S212、基于所述车轮侧偏力、所述航向角、所述车辆在所述预设时间段的上一时间段的坐标值，计算所述车辆在所述预设时间段内的坐标补偿值；
S213、以所述坐标补偿值计算并更新所述车辆的所述坐标信息。
应当说明的是，车轮侧偏力以及航向角的具体计算是依据车辆侧向动力学模型，将车速、前后轮转角参数、车轮距质心距离以车辆质心为准，四个轮胎均有独立的转向角(图中为方便显示仅展示了一个前轮FA与一个后轮RA)，并根据车辆运动方程进行计算；然后凭借能够反映车辆弯道行驶的状态变化的车轮侧偏力、航向角，以及在某一时间段内的坐标值，对车辆行驶轨迹进行预测，计算得到车辆在上述时间段内的坐标补偿值；最后以坐标补偿值更新车辆的坐标信息，最终得到准确的车辆弯道行驶的轨迹模型，有利于后续自动跟车目标的准确筛选。
在上述实施例中，所述预置的车轮偏航角参数信息与前后轮转角参数之间的关系式包括：
ψ＝V*[tan(δFA)-tan(δRA)]
其中，ψ为车轮横摆角速度，δFA为前轮转角参数，δRA为后轮转角参数，
Figure GDA0003371258970000071
为车轮偏航角参数，其中，Vx为实时车速，EG为前后轮转角比例，LFA为前轮中心到车辆质心的距离，LRA为后轮中心到车辆质心的距离。
在一定车速下，车辆的后轮转角跟前轮转角成比例关系，例如当车辆的iRA＝0.1，前轮角的比例参数deltaFA＝10°，后轮角的比例参数deltaRA＝1°。根据前轮和后轮的比例换算关系和车速信息，采取如上所述的关系式可以得到更准确的横摆角速度，提高计算的准确率，有利于获得准确的跟车目标。
本发明实施例通过对横摆角速度的准确计算，车辆弯道行驶的轨迹模型的预测与构建，最终实现对跟车目标的准确筛选。作为进一步地，其中对跟车目标进行筛选的步骤，具体包括：
S31、确定多个待选目标的弯道行驶轨迹；
S32、基于所述车辆弯道行驶的轨迹模型和所述多个待选目标的弯道行驶轨迹，确定每一待选目标在预设时间段内的重合度以及重合度变化率；
S33、根据所述每一待选目标的重合度以及所述重合度变化率，从所述多个待选目标中筛选出所述跟车目标。
需要说明的是，为了实现正确的跟车目标的筛选，通过传感器获得每个待选目标的状态参数，优选地，可以计算每个待选目标在预设时间段内对应的坐标值与所述车辆弯道行驶的轨迹之间的距离，进而计算每个待选目标的在预设时间段内的重合度、以及重合度变化率，然后根据预设的车辆跟车条件，筛选出正确的跟车目标，例如，可以设置相关的阈值条件，当重合度以及重合度变化率的变化范围落入预设的阈值条件时，将对应的待选目标确定为正确的跟车目标，从而提高了车辆跟车控制的稳定性。
本发明另一实施例提供了一种四轮驱动车辆自动跟车的控制系统，包括自动驾驶域控制器，所述自动驾驶域控制器被配置为：
当车辆在弯道行驶时，将所述车辆的实时车速、实时前后轮转角比例与前后轮中心到车辆质心的实时距离代入预置的车轮偏航角参数与横摆角速度之间的关系式中，计算得到车轮横摆角速度；
基于所述车轮横摆角速度对所述车辆行驶的轨迹进行建模，构建车辆弯道行驶的轨迹模型；
根据所述车辆弯道行驶的轨迹模型对跟车目标进行筛选；
控制所述车辆根据筛选后的跟车目标进行自动跟车。
作为优选地，在上述实施例中，请参见图6，图6示出为其中一实施例中的四轮驱动车辆自动跟车的控制系统的结构示意图，其包括自动稳定控制系统100(ESC)、后轮转向系统200(RWS)、电子助力转向系统400(EPS)和自动驾驶域控制器300(ADCM)，通过后轮转向系统提供后轮转向行程信号(包括后轮转向角度)，电子助力转向系统提供实际的前轮转向角度，电子稳定控制系统提供后轮转向状态信号，自动驾驶域控制器把后轮转向行程信号给到内部的轨迹预测模块做补偿，实现更准确的轨迹预测。
作为进一步的，在上述实施例中，所述自动驾驶域控制器300还被配置为：基于所述车轮横摆角速度对所述车辆在预设时间段内的坐标信息进行补偿；
根据补偿后的坐标信息构建所述车辆弯道行驶的轨迹模型。
作为进一步的，在上述实施例中，所述预置的车轮偏航角参数信息与前后轮转角参数之间的关系式包括：
ψ＝V*[tan(δFA)-tan(δRA)]
其中，ψ为车轮横摆角速度，δFA为前轮转角参数，δRA为后轮转角参数，
Figure GDA0003371258970000091
为车轮偏航角参数，其中，Vx为实时车速，EG为前后轮转角比例，LFA为前轮中心到车辆质心的距离，LRA为后轮中心到车辆质心的距离。
作为进一步的，在上述实施例中，所述自动驾驶域控制器300还被配置为：
根据所述车轮横摆角速度计算所述车辆在所述预设时间段内的车轮侧偏力、以及所述车辆在所述预设时间段内的航向角；
基于所述车轮侧偏力、所述航向角、所述车辆在所述预设时间段的上一时间段的坐标值，计算所述车辆在所述预设时间段内的坐标补偿值；
以所述坐标补偿值计算并更新所述车辆的所述坐标信息。
作为进一步的，在上述实施例中，所述自动驾驶域控制器300还被配置为：
确定多个待选目标的弯道行驶轨迹；
基于所述车辆弯道行驶的轨迹模型和所述多个待选目标的弯道行驶轨迹，确定每一待选目标在预设时间段内的重合度以及重合度变化率；
根据所述每一待选目标的重合度以及所述重合度变化率，从所述多个待选目标中筛选出所述跟车目标。
本发明实施例提供的四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统，具有如下有益效果：
(1)充分考虑四轮驱动车辆在弯道行驶过程中的车轮横摆角速度的变化对车辆行驶状态的影响问题，通过预置的车轮偏航角参数与横摆角速度之间的关系式，计算得到准确的车轮横摆角速度，从而为后续的轨迹模型的建立以及跟车目标的筛选提供了良好的数据支撑。
(2)通过构建反映车辆弯道行驶状态的轨迹模型，对车辆的行驶轨迹做出预测，以获得准确的车辆行驶轨迹，使得车辆自动驾驶域控制器基于轨迹模型筛选出正确的跟车目标，进而控制车辆的跟车状态，防止车辆因跟车目标的筛选错误而导致错误刹车或错误跟车，提高了跟车目标筛选的准确率，保障了自动跟车的稳定控制。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法，其特征在于，包括：
当车辆在弯道行驶时，将所述车辆的实时车速、实时前后轮转角比例与前后轮中心到车辆质心的实时距离代入预置的车轮偏航角参数与横摆角速度之间的关系式中，计算得到车轮横摆角速度；
基于所述车轮横摆角速度对所述车辆行驶的轨迹进行建模，构建车辆弯道行驶的轨迹模型；
根据所述车辆弯道行驶的轨迹模型对跟车目标进行筛选；
控制所述车辆根据筛选后的跟车目标进行自动跟车；
所述预置的车轮偏航角参数信息与前后轮转角参数之间的关系式包括：
ψ＝V*[tan(δFA)-tan(δRA)]
其中，ψ为车轮横摆角速度，δFA为前轮转角参数，δRA为后轮转角参数，
Figure FDA0003489020710000011
为车轮偏航角参数，其中，Vx为实时车速，EG为前后轮转角比例，LFA为前轮中心到车辆质心的距离，LRA为后轮中心到车辆质心的距离；
所述基于所述车轮横摆角速度对所述车辆行驶的轨迹进行建模，构建车辆弯道行驶的轨迹模型的步骤，包括：
基于所述车轮横摆角速度对所述车辆在预设时间段内的坐标信息进行补偿；
根据补偿后的坐标信息构建所述车辆弯道行驶的轨迹模型。
2.如权利要求1所述的四轮驱动车辆自动跟车的控制方法，其特征在于，所述基于所述车轮横摆角速度对所述车辆在预设时间段内的坐标信息进行补偿的步骤，包括：
根据所述车轮横摆角速度计算所述车辆在所述预设时间段内的车轮侧偏力、以及所述车辆在所述预设时间段内的航向角；
基于所述车轮侧偏力、所述航向角、所述车辆在所述预设时间段的上一时间段的坐标值，计算所述车辆在所述预设时间段内的坐标补偿值；
以所述坐标补偿值计算并更新所述车辆的所述坐标信息。
3.如权利要求1所述的四轮驱动车辆自动跟车的控制方法，其特征在于，所述根据所述车辆弯道行驶的轨迹模型对跟车目标进行筛选的步骤，包括：
确定多个待选目标的弯道行驶轨迹；
基于所述车辆弯道行驶的轨迹模型和所述多个待选目标的弯道行驶轨迹，确定每一待选目标在预设时间段内的重合度以及重合度变化率；
根据所述每一待选目标的重合度以及所述重合度变化率，从所述多个待选目标中筛选出所述跟车目标。
4.一种四轮驱动车辆自动跟车的控制系统，包括自动驾驶域控制器，所述自动驾驶域控制器被配置为：
当车辆在弯道行驶时，将所述车辆的实时车速、实时前后轮转角比例与前后轮中心到车辆质心的实时距离代入预置的车轮偏航角参数与横摆角速度之间的关系式中，计算得到车轮横摆角速度；
基于所述车轮横摆角速度对所述车辆行驶的轨迹进行建模，构建车辆弯道行驶的轨迹模型；
根据所述车辆弯道行驶的轨迹模型对跟车目标进行筛选；
控制所述车辆根据筛选后的跟车目标进行自动跟车；
所述预置的车轮偏航角参数信息与前后轮转角参数之间的关系式包括：
ψ＝V*[tan(δFA)-tan(δRA)]
其中，ψ为车轮横摆角速度，δFA为前轮转角参数，δRA为后轮转角参数，
Figure FDA0003489020710000021
为车轮偏航角参数，其中，Vx为实时车速，EG为前后轮转角比例，LFA为前轮中心到车辆质心的距离，LRA为后轮中心到车辆质心的距离；
所述基于所述车轮横摆角速度对所述车辆行驶的轨迹进行建模，构建车辆弯道行驶的轨迹模型，包括：
基于所述车轮横摆角速度对所述车辆在预设时间段内的坐标信息进行补偿；
根据补偿后的坐标信息构建所述车辆弯道行驶的轨迹模型。
5.如权利要求4所述的四轮驱动车辆自动跟车的控制系统，其特征在于，所述自动驾驶域控制器还被配置为：
根据所述车轮横摆角速度计算所述车辆在所述预设时间段内的车轮侧偏力、以及所述车辆在所述预设时间段内的航向角；
基于所述车轮侧偏力、所述航向角、所述车辆在所述预设时间段的上一时间段的坐标值，计算所述车辆在所述预设时间段内的坐标补偿值；
以所述坐标补偿值计算并更新所述车辆的所述坐标信息。
6.如权利要求4所述的四轮驱动车辆自动跟车的控制系统，其特征在于，所述自动驾驶域控制器还被配置为：
确定多个待选目标的弯道行驶轨迹；
基于所述车辆弯道行驶的轨迹模型和所述多个待选目标的弯道行驶轨迹，确定每一待选目标在预设时间段内的重合度以及重合度变化率；
根据所述每一待选目标的重合度以及所述重合度变化率，从所述多个待选目标中筛选出所述跟车目标。
CN202011100580.3A 2020-10-16 2020-10-16 一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统 Active CN112298179B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011100580.3A CN112298179B (zh) 2020-10-16 2020-10-16 一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统
PCT/CN2021/084025 WO2022077873A1 (zh) 2020-10-16 2021-03-30 一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011100580.3A CN112298179B (zh) 2020-10-16 2020-10-16 一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112298179A CN112298179A (zh) 2021-02-02
CN112298179B true CN112298179B (zh) 2022-04-08

Family

ID=74327045

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011100580.3A Active CN112298179B (zh) 2020-10-16 2020-10-16 一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN112298179B (zh)
WO (1) WO2022077873A1 (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112298179B (zh) * 2020-10-16 2022-04-08 华人运通(上海)自动驾驶科技有限公司 一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统
CN113353078A (zh) * 2021-06-24 2021-09-07 中汽创智科技有限公司 一种无车道线自动跟车轨迹确定方法及装置
CN113602270B (zh) * 2021-08-16 2023-05-12 广州小鹏汽车科技有限公司 交通工具的控制方法、控制装置、交通工具及存储介质
CN113561969B (zh) * 2021-08-31 2023-07-28 岚图汽车科技有限公司 一种倒车辅助方法及装置
CN114228723B (zh) * 2021-12-09 2024-04-12 华人运通(上海)云计算科技有限公司 一种驾驶行为分析方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1673006A (zh) * 2004-03-26 2005-09-28 丰田自动车株式会社 基于车轮纵向力的车辆行驶稳定性控制装置
CN105667509A (zh) * 2015-12-30 2016-06-15 苏州安智汽车零部件有限公司 一种用于汽车自适应巡航控制系统的弯道控制系统及方法
US20190092331A1 (en) * 2017-09-28 2019-03-28 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle driving support apparatus
US20190092330A1 (en) * 2017-09-28 2019-03-28 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle driving support apparatus
CN111209361A (zh) * 2019-12-31 2020-05-29 深圳安智杰科技有限公司 跟车目标选择方法、装置、电子设备及可读存储介质

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105716617B (zh) * 2016-01-29 2019-03-15 大连楼兰科技股份有限公司 基于车辆数据绘制驾驶轨迹的系统及方法
JP6109998B1 (ja) * 2016-03-07 2017-04-05 先進モビリティ株式会社 車両位置認識システム
CN106114511B (zh) * 2016-07-21 2018-03-06 辽宁工业大学 一种汽车巡航系统关键目标识别方法
US10775494B2 (en) * 2018-03-07 2020-09-15 Aptiv Technologies Limited Method and system for determining the pointing angle of a moving object
CN110239621B (zh) * 2019-06-17 2021-02-02 北京理工大学 一种分布式电动汽车横摆稳定性控制方法及系统
CN112298179B (zh) * 2020-10-16 2022-04-08 华人运通(上海)自动驾驶科技有限公司 一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1673006A (zh) * 2004-03-26 2005-09-28 丰田自动车株式会社 基于车轮纵向力的车辆行驶稳定性控制装置
US20050247510A1 (en) * 2004-03-26 2005-11-10 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Running stability control device for vehicle based upon longitudinal forces of wheels
CN105667509A (zh) * 2015-12-30 2016-06-15 苏州安智汽车零部件有限公司 一种用于汽车自适应巡航控制系统的弯道控制系统及方法
US20190092331A1 (en) * 2017-09-28 2019-03-28 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle driving support apparatus
US20190092330A1 (en) * 2017-09-28 2019-03-28 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle driving support apparatus
CN111209361A (zh) * 2019-12-31 2020-05-29 深圳安智杰科技有限公司 跟车目标选择方法、装置、电子设备及可读存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
轮式全方位移动机器人几种转向方式的研究;付宜利;《制造业自动化》;20051025(第10期);第1-5页 *

Also Published As

Publication number Publication date
WO2022077873A1 (zh) 2022-04-21
CN112298179A (zh) 2021-02-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112298179B (zh) 一种四轮驱动车辆自动跟车的控制方法及系统
EP3699051A1 (en) Vehicle control device
US8428843B2 (en) Method to adaptively control vehicle operation using an autonomic vehicle control system
US8190330B2 (en) Model based predictive control for automated lane centering/changing control systems
US8170739B2 (en) Path generation algorithm for automated lane centering and lane changing control system
CN106843212B (zh) 自动驾驶基于偏航角修正的车辆应急辅助定向系统及方法
US20200238980A1 (en) Vehicle control device
US8355842B2 (en) Method and device for steering a motor vehicle
US20200353918A1 (en) Vehicle control device
US20170197630A1 (en) Control system and method for determining an irregularity of a road surface
CN111775949A (zh) 一种人机共驾控制系统的个性化驾驶员转向行为辅助方法
CN111806426A (zh) 车辆控制装置
CN111522237B (zh) 一种半挂车的避障控制方法
CN108688718B (zh) 用于控制后轮转向系统的装置和方法
US11364952B2 (en) System for recognizing trailer of vehicle and method thereof
US20200079378A1 (en) Vehicle control system and control method of vehicle
CN116552564A (zh) 行车轨迹确定方法及装置、电子设备及可读存储介质
CN114291071B (zh) 一种车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法、系统、可读存储介质及车辆
US20230266438A1 (en) Sensor misalignment correction
US20230009173A1 (en) Lane change negotiation methods and systems
US20230339460A1 (en) Method for controlling a motor vehicle equipped with autonomous driving means
US20220281451A1 (en) Target vehicle state identification for automated driving adaptation in vehicles control
JP2018199458A (ja) 連結車の後退駐車支援装置
JPH10172099A (ja) 自動追従制御方法
US11794777B1 (en) Systems and methods for estimating heading and yaw rate for automated driving

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