CN112373300A - 一种车辆混合智能限速控制方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种车辆混合智能限速控制方法及装置，该方法步骤包括：S1.在当前车辆行驶过程中，实时感知当前车辆自身的状态信息、当前车辆所处的环境信息以及前方车辆的状态信息、当前车辆与前方车辆之间的相对距离信息；S2.根据步骤S1感知到的信息实时确定当前车辆的最小刹车距离，当相对距离信息小于最小刹车距离时，转入步骤S3；S3.使用最小刹车距离确定当前车辆的限制速度，根据当前确定的限制速度辅助控制调节当前车辆的制动踏板力以及制动踏板行程。本发明能够根据车辆的环境变化实现车辆自适应的人机混合智能限速控制，且具有实现方法简单、智能化程度以及安全可靠性高等优点。

Description

一种车辆混合智能限速控制方法及装置
技术领域
本发明涉及车辆智能控制技术领域，尤其涉及一种车辆混合智能限速控制方法及装置。
背景技术
目前对于车辆的限速控制，通常是通过车辆自身的限速机械结构设计实现，而限速机械结构仅能够机械的进行限速，无法依据不同环境、路况进行智能控制调节。尤其是在如高速公路行驶中，当突遇大雨、浓雾、冰雹等情况下，由于人的惯性操作，会使得不能及时控制车速而产生潜在危险，或车辆在高速行驶过程中，前方突遇交叉路口或进入乡村路段，由于人的惯性操作，会因制动不及时，产生较大的不足转向而产生潜在危险，又如车辆在(高速公路或城市道路)行驶过程中，当检测到如前方学校、前方施工等需限速区域时，若驾驶员未能及时控制车速会产生潜在危险。
为解决上述问题，有从业者提出基于车辆本身的车速信号和油门踏板信号实现车辆限速功能，或者简单的结合一些车载传感器、信息处理模块构成车辆限速控制。如专利申请2017212317524申请号公开了一种车辆限速系统，该方案利用仪表车速信号和电子油门踏板信号，并结合可调限速器、发动机控制模块，从而控制发动机来实现车辆限速功能；以及专利申请2017100160199公开了一种车辆的安全限速系统及方法，该方案通过由一个车速采集、信号发生、信息处理和限速控制单元组成限速系统，通过比较检测的限速信号和用户设定的限速信号实现车辆限速。
但是上述车辆限速控制方法仍然会存在以下缺陷：车辆在不同位置、不同天气条件下所适用的速度均是不同的，如在雨雪大雾等恶劣天气下进入诸如前方学校、环道、前方交叉路口等特殊区域时，适用车辆的安全行驶速度均是不同的，例如雨天高速路、雨天乡村道路，采用上述简单的基于车辆仪表、传感器信息进行限速方法，仅能够适用于特定环境或简单的环境工况，就无法满足各类环境状态下对于车辆限制的不同需求，致使在恶劣天气环境下特殊位置容易产生安全隐患。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种实现方法简单、智能化程度以及安全可靠性高的车辆混合智能限速控制方法及装置，能够根据车辆的环境变化实现车辆自适应的混合智能限速控制。
为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：
一种车辆混合智能限速控制方法，步骤包括：
S1.综合信息感知：在当前车辆行驶过程中，实时感知当前车辆自身的状态信息、当前车辆所处的环境信息以及前方车辆的状态信息、当前车辆与前方车辆之间的相对距离信息；
S2.限速启动控制：根据步骤S1感知到的信息实时确定当前车辆的最小刹车距离，当相对距离信息小于所述最小刹车距离时，转入步骤S3；
S3.限速辅助控制：使用所述最小刹车距离确定当前车辆的限制速度，根据当前确定的限制速度辅助控制调节当前车辆的制动踏板力以及制动踏板行程。
进一步的，还包括预先构建车辆的最小刹车距离与所述当前车辆的状态信息、所述环境信息、所述前方车辆的状态信息以及所述相对距离信息之间关系的关系模型，所述步骤S2中根据步骤S1感知到的信息使用构建的所述关系模型实时确定得到所述最小刹车距离。
进一步的，所述状态信息包括速度，构建所述关系模型时，具体根据不同车辆状态信息设置对应的第一刹车系数，以及根据不同环境信息设置对应的第二刹车系数，以及根据不同前方车辆的速度信息设置第三刹车系数，根据所述第一刹车系数、第二刹车系数、第三刹车系数以及当前车辆的速度、前方车辆的速度确定当前车辆的制动距离，根据所述制动距离确定当前车辆的所述最小刹车距离。
进一步的，所述关系模型具体为：
d1＝Δt*vsub
d2＝k1*k2*(vsub-k3*vobj)2
d＝d1+d2+dsafe
其中，d1为制动过程中的人在反应时间内的行驶距离，Δt为人的制动反应时间，vsub为当前车辆当前的速度，vobj为前方车辆当前的速度，d2为所述当前车辆的制动距离，d为所述当前车辆与前方车辆之间的相对距离，k1为所述第一刹车系数，k2为所述第二刹车系数，k3为所述第三刹车系数。
进一步的，还包括预先确定所述第一刹车系数步骤，具体步骤为：分别控制车辆在多组不同速度下减速到0，并采集减速到0过程中所产生的停车距离，按照下式确定得到所述第一刹车系数：
Figure BDA0002800985990000021
其中，d2i为车辆采用第i组速度vsubi时得到的所述停车距离。
进一步的，所述步骤S3的具体步骤包括：根据实时确定的所述限制速度生成辅助制动控制的CAN报文，并通过当前车辆CAN总线发送至车辆的辅助制动设备，由所述辅助制动设备按照接收到的所述CAN报文控制辅助电机动作并施加制动踏板力和制动踏板行程，当检测到驾驶员对制动踏板施加有制动踏板力时，比较人干预的制动踏板力与所述辅助制动设备产生的制动踏板力的大小，取其中较大的制动踏板力最为最终的制动踏板力施加至制动踏板。
进一步的，所述步骤S3中具体采用PID控制方法控制控制调节当前车辆的制动踏板力。
进一步的，采用PID控制方法控制控制调节当前车辆的制动踏板力的具体步骤包括：将确定得到的限制速度Vlimit与车辆的速度Vc输入至速度控制PID中，以按照PID控制调节车辆的速度，由调节输出的速度产生对应的制动踏板力PTa，将该踏板力PTa以及人干预的制动踏板力PTc分别输入至踏板力控制PID中，以按照PID控制调节制动踏板力，输出控制车辆的制动踏板力Fa，辅助制动设备判断制动踏板力PTa与人干预的制动踏板力PTc之间的大小，若制动踏板力PTa大于人干预的制动踏板力PTc，则控制按照制动踏板力PTa进行控制，否则按照制动踏板力PTc进行控制。
进一步的，所述环境信息包括位置信息和/或天气信息，所述步骤S1中具体通过实时采集当前车辆周围环境的图像，经过图像处理后使用预先训练的神经网络提取出所述环境信息。
一种车辆混合智能限速控制装置，包括：
综合信息感知模块，用于在当前车辆行驶过程中，实时感知当前车辆自身的状态信息、当前车辆所处的环境信息以及前方车辆的状态信息、当前车辆与前方车辆之间的相对距离信息；
限速启动控制模块，用于根据所述综合信息感知模块感知到的信息实时确定当前车辆的最小刹车距离，当相对距离信息小于所述最小刹车距离时，转入限速辅助控制模块；
限速辅助控制模块，用于使用所述最小刹车距离确定当前车辆的限制速度，根据当前确定的限制速度辅助控制调节当前车辆的制动踏板力以及制动踏板行程。
进一步的，所述综合信息感知模块包括图像采集及处理单元、定位单元以及用于实时获取车辆状态信息的车辆姿态获取单元，所述图像采集及处理单元用于实时采集当前车辆周围环境的图像，经过图像处理后提取出所述环境信息，所述限速辅助控制模块包括辅助制动设备，以用于根据确定的限制速度控制辅助电机动作并施加制动踏板力和制动踏板行程。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
1、本发明车辆混合智能限速控制方法及装置，通过在车辆行驶过程中实时感知车辆状态信息、环境信息以及前方车辆状态信息等综合信息，基于感知的综合信息确定当前车辆的最小刹车距离，进而确定当前车辆的限制速度，根据实时确定的限制速度主动控制调节车辆的制动踏板力以及制动踏板行程，能够实现人机混合的智能限速控制辅助人的驾驶，确保车辆在各类环境工况下均行驶在安全速度下，避免驾驶员反应不及时或疏忽而造成危险，有效改善车辆行驶安全可靠性。
2、本发明车辆混合智能限速控制方法及装置，通过综合车辆自身状态、前方车辆状态以及环境信息等多源信息，充分考虑车辆自身状态因素、环境因素以及前车状态因素来确定车辆限制速度，能够实时确定出一个符合当前工况的合理车辆限制速度，从而可以确保车辆在各类环境工况下均能够以合适的限速行驶。
3、本发明车辆混合智能限速控制方法及装置，进一步通过充分考虑车辆自身状态、环境状态、前方车辆状态的影响设定对应的刹车系数，综合各刹车系数来确定一个精确、合理的最小刹车距离，使得在车辆所处的位置、天气情况等环境状态发生改变时，车辆与前车之鉴的相对距离始终处在一个安全行驶距离之中，车辆能够快速进入并保持一种安全的行驶状态中。
附图说明
图1是本实施例车辆混合智能限速控制方法的实现流程示意图。
图2是本实施例中实现限速控制逻辑的具体流程示意图。
图3是本发明在具体应用实施例中车辆混合智能限速控制装置的结构原理示意图。
图4是本发明车辆混合智能限速控制装置在具体应用实施例中实现限速的原理示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述，但并不因此而限制本发明的保护范围。
如图1所示，本实施例中车辆混合智能限速控制方法的步骤包括：
S1.综合信息感知：在当前车辆行驶过程中，实时感知当前车辆自身的状态信息、当前车辆所处的环境信息以及前方车辆的状态信息、当前车辆与前方车辆之间的相对距离信息；
S2.限速启动控制：根据步骤S1感知到的信息实时确定当前车辆的最小刹车距离，当相对距离信息小于最小刹车距离时，转入步骤S3；
S3.限速辅助控制：使用最小刹车距离确定当前车辆的限制速度，根据当前确定的限制速度辅助控制调节当前车辆的制动踏板力以及制动踏板行程。
本实施例通过在车辆行驶过程中，实时感知包括当前车辆自身的状态信息、当前车辆所处的环境信息以及前方车辆的状态信息、当前车辆与前方车辆之间的相对距离信息等综合信息，基于感知的综合信息确定当前车辆的最小刹车距离，进而确定当前车辆的限制速度，根据实时确定的限制速度主动控制调节车辆的制动踏板力以及制动踏板行程，实现人机混合的智能限速控制辅助人的驾驶，确保车辆在各类环境工况下均行驶在安全速度下，避免驾驶员反应不及时或疏忽而造成危险，有效改善车辆行驶安全可靠性。
本实施例上述车辆的状态信息具体为车辆的速度，环境信息具体包括车辆所处的位置以及天气，当然还可以根据实际需求增加或采用其他的状态信息或环境信息，如路面情况等。本实施例具体通过在车辆上布置前置摄像头实时采集行驶过程中的图像，通过对原始图像进行图像处理，使用神经网络模型等方法进行分类，提取出天气特征，由天气特征进行分析得到当前的天气状态。神经网络模型具体可以采用如ALEX等深度神经网络模型。本实施例具体在车辆上布置定位设备以实时获取车辆的位置信息，将图像分析的当前天气情况与定位的位置信息相结合，即可得到车辆对应到路段和当时天气相结合的实时环境信息。同时在车辆上布置车辆姿态获取模块以获取车辆的速度等状态信息，以及获取前方车辆的速度、当前车辆与前方车辆之间相对距离信息。
本实施例中，还包括预先构建车辆的最小刹车距离与当前车辆的状态信息、环境信息、前方车辆的状态信息以及相对距离信息之间关系的关系模型，步骤S2中根据步骤S1感知到的信息使用构建的关系模型实时确定得到最小刹车距离。即综合车辆当前的状态、位置、环境以及前方车辆的状态来实时确定最小刹车距离，各时刻最小刹车距离即可形成最小刹车距离曲线，后续基于该最小刹车距离曲线来确定车辆限制速度以实现限速控制。
本实施例上述方法通过综合车辆自身状态、前方车辆状态以及环境信息等多源信息，充分考虑车辆自身状态因素、环境因素以及前车状态因素来确定车辆限制速度，能够实时确定出一个符合当前工况的合理车辆限制速度，从而可以确保车辆在各类环境工况下均能够以合适的限速行驶。
本实施例构建关系模型时，具体根据不同车辆状态信息设置对应的第一刹车系数，系数与车辆本身有关，以及根据不同环境信息设置对应的第二刹车系数，以及根据不同前方车辆的速度信息设置第三刹车系数，根据第一刹车系数、第二刹车系数、第三刹车系数以及当前车辆的速度、前方车辆的速度确定当前车辆的制动距离，根据制动距离确定当前车辆的最小刹车距离。本实施例考虑限速的三方面因素：车辆自身状态、环境状态、前方车辆状态，为每一个影响因素设定对应的系数，如根据车辆自身情况的影响确定第一刹车系数，根据车辆所处的位置(如：高速、城市、乡村等)、当前天气情况(雨天、晴天、雪天或雾气天气等)的环境影响确定第二刹车系数，即不同位置、天气状况下第二刹车系数对应取不同值，使得第二刹车系数随着所处位置、天气状况的改变而进行调整，根据前方车辆的速度、与当前车辆之间的相对距离等影响确定第三刹车系数，综合三个刹车系数能够充分考虑车辆自身状态、环境状态、前方车辆状态的影响，从而确定出精确、合理的最小刹车距离，使得在车辆所处的位置、天气情况等环境状态发生改变时，车辆能够仍然持续与前方车辆保持一个安全行驶距离。
本实施例中构建的关系模型具体为：
d1＝Δt*vsub
d2＝k1*k2*(vsub-k3*vobj)2
d＝d1+d2+dsafe (1)
其中，d1为制动过程中的人在反应时间内的行驶距离，Δt为人的制动反应时间，具体可根据经验值取值，如Δt＝0.75s；vsub为当前车辆当前的速度，vobj为前方车辆当前的速度，d2为当前车辆的制动距离，d为当前车辆与前方车辆之间的相对距离，k1为第一刹车系数，k2为第二刹车系数；k3为第三刹车系数，具体由传感器的传感误差、前方车辆与本车的自身性能差别所产生。
本实施例在车辆行驶过程中，由车辆自身确定第一刹车系数k1后，实时由前方车辆的状态确定出第三刹车系数k3，当车辆所处的位置、天气情况发生改变时，相应的使用对应的第二刹车系数k2，即所产生的第二刹车系数k2相应的发生改变，若当前车辆与前方车辆的距离不变且小于最小刹车距离时，控制按照最小刹车距离确定限制速度并调节控制刹车踏板的力和行程控制车速，能够使得车辆与前车之鉴的相对距离d始终处在一个安全行驶距离之中，使得车辆快速进入并保持一种安全的行驶状态。
本实施例中还包括预先确定第一刹车系数步骤，具体步骤为：分别控制车辆在多组不同速度下减速到0，并采集减速到0过程中所产生的停车距离，按照下式确定得到第一刹车系数：
Figure BDA0002800985990000061
其中，d2i为车辆采用第i组速度vsubi时得到的停车距离。
在具体应用实施例中，可以设置如高速油泼路面天晴时对应的k2为1，随着天气和路面恶化情况下k2逐渐增大，具体可根据实际需求设置。
本实施例中步骤S3的具体步骤包括：根据实时确定的最小刹车距离生成辅助制动控制的CAN报文，并通过当前车辆CAN总线发送至车辆的辅助制动设备，由辅助制动设备按照接收到的CAN报文控制辅助电机动作并施加制动踏板力和制动踏板行程，当检测到驾驶员对制动踏板施加有制动踏板力时，比较人干预的制动踏板力与辅助制动设备产生的制动踏板力的大小，取其中较大的制动踏板力最为最终的制动踏板力施加至制动踏板，可以实现人机混合的智能限速控制，能够驾驶员在不能及时作出限速控制时及时控制车辆速度，保证车辆的安全行驶。
如图2所示，本实施例步骤S3中进行限速控制时，将确定得到的限制速度Vlimit与车辆的速度Vc输入至速度控制PID中，以按照PID控制调节车辆的速度，由调节输出的速度产生对应的制动踏板力PTa，将该踏板力PTa以及人干预的制动踏板力PTc分别输入至踏板力控制PID中，以按照PID控制调节制动踏板力，输出控制车辆的制动踏板力Fa，辅助制动设备判断制动踏板力PTa与人干预的制动踏板力PTc之间的大小，若制动踏板力PTa大于人干预的制动踏板力PTc，则控制按照制动踏板力PTa进行控制，否则按照制动踏板力PTc进行控制。
在具体应用实施例中，本实施例通过PID控制实现限速控制逻辑如表3所示，如果驾驶员施加的制动踏板行程大于辅助制动设备产生的踏板行程，取驾驶员施加的踏板行程，反之则取辅助制动设备踏板行程。
表3限速控制逻辑
Figure BDA0002800985990000071
本实施例具体由以太网-CAN转换器的CAN口通过CAN线连接车辆CAN总线，由以太网线获取车辆姿态信息，同时通过综合车辆自身状态信息、前方车辆状态信息以及天气信息、定位信息采用上述方法，在需要限速时确定限制速度并生成限速控制CAN报文，即制动踏板力和制动踏板行程信号，通过以太网线发送限速控制CAN报文发送至以太网-CAN转换器，最后，将该CAN报文经CAN口传入车辆CAN总线，发送至车辆的辅助制动设备，由辅助制动设备接收前述来自以太网-CAN转换器的CAN报文，以产生预制动效果。
本实施例中辅助制动设备为在制动踏板机构上安装一个控制制动形成辅助控制机构，具体可以为安装在制动踏板旁的辅助电机，通过接收由限速控制逻辑产生的CAN报文，辅助电机产生动作并施加制动踏板力和制动踏板行程；如果此时驾驶员干预施加一个制动踏板力，将与辅助制动设备的辅助电机产生的踏板力进行比较，以两者中较大值为实际制动踏板力。
为实现上述方法，本实施例还包括车辆混合智能限速控制装置，该装置包括：
综合信息感知模块，用于在当前车辆行驶过程中，实时感知当前车辆自身的状态信息、当前车辆所处的环境信息以及前方车辆的状态信息、当前车辆与前方车辆之间的相对距离信息；
限速启动控制模块，用于根据所述综合信息感知模块感知到的信息实时确定当前车辆的最小刹车距离，当相对距离信息小于所述最小刹车距离时，转入限速辅助控制模块；
限速辅助控制模块，用于使用所述最小刹车距离确定当前车辆的限制速度，根据当前确定的限制速度辅助控制调节当前车辆的制动踏板力以及制动踏板行程。
本实施例中，综合信息感知模块具体包括图像采集及处理单元、定位单元以及用于实时获取车辆状态信息的车辆姿态获取单元，图像采集及处理单元用于实时采集当前车辆周围环境的图像，经过图像处理后提取出环境信息；限速辅助控制模块包括辅助制动设备，以用于根据确定的限制速度控制辅助电机动作并施加制动踏板力和制动踏板行程。
如图3、4所示，在具体应用实施例中，图像处理单元通过以太网线与工控机连接，用于将当前天气的图像特征提取、传输至工控机，供限速控制逻辑使用，定位单元用于为限速控制提供所需的定位信息，图像采集及处理单元采用图像传感器，具体由前置摄像头及图像处理单元(NVIDIA Jetson TX2)组成，该组合为图像处理算法提供软硬件平台，能够快速而准确的提取环境特征，摄像头和广角摄像头均安装在车外的车顶处并固定，与置于车辆后备箱的图像处理单元连接。定位单元采用GPS位置传感器，具体可采用由GPS定位模块、惯性导航系统、差分矫正的千寻模块结合的组合导航模块，具体由两个蘑菇头天线和惯性导航单元组成，蘑菇头天线与惯性导航单元相连，惯性导航单元通过RS422转电脑COM数据线与工控机相连，以进行定位信息的获取和传输，该定位设备定位精度高，输出定位数据频率高(即低延时)，即便恶劣天气下，也具备较高的定位性能。
上述图像传感器采集的输入图像优选采用1280*800像素的摄像机实时采集RGB图像数据，对图像进行特征区域图像提取得到(1024*512*3)像素的图像数据，对三个通道的图像数据进行双线性图像内插算法进行数据预处理，得到处理后的(240*240*3)图像数据，裁剪图像的上半天空部分的到(80*240*3)图像数据，得到ALEX深度神经网络模型，天气识别网络的训练和测试数据具体可由PRESCAN车辆仿真软件采集得到。定位单元具体采用由GPS定位模块和惯性导航系统结合的组合导航模块，并通过软件获取定位信息，通过定位信息获得当前位置所处路段建议行驶的最高速度。
本实施例还设置有通讯模块，通讯模块用于进行车辆姿态信息获取和限速控制CAN报文的发送，包括以太网-CAN转换器。其中，以太网-CAN转换器的CAN口通过CAN线连接车辆CAN总线，以获取车辆姿态信息，以太网-CAN转换器还通过以太网线与工控机相连，通过以太网线将车辆姿态信息传至工控机，进行车辆姿态信息获取和限速控制CAN报文的发送。具体地，以太网-CAN转换器通过接受车辆CAN报文来获取车辆姿态信息，通过以太网发送至工控机，在工控机内，通过综合车辆信息、环境信息以及定位信息采用上述方法进行限速控制，生成辅助制动控制的CAN报文，将辅助制动控制的CAN报文通过以太网发送至以太网-CAN转换器，最后，将该CAN报文经CAN口传入车辆CAN总线，发送至车辆的辅助制动设备。
本实施例中，辅助制动设备具体用于接收前述来自以太网-CAN转换器的CAN报文(即制动踏板力和制动踏板行程信号)，以产生预制动效果。辅助制动设备具体为安装在制动踏板旁的辅助电机，通过接收由限速控制逻辑产生的CAN报文，辅助电机产生动作并施加制动踏板力和制动踏板行程，如果此时驾驶员干预施加一个制动踏板力，将与辅助制动设备的辅助电机产生的踏板力进行比较，以两者中较大值为实际制动踏板力。
在具体应用实施例中，首先通过前置摄像头实时采集原始图像，并通过ALEX网络提取天气特征，进行分类得到当前天气；然后，针对天气信息、定位信息和车辆当前状态信息、前方车辆状态信息进行整合，得到当前最小刹车距离；然后判断最小刹车距离是否大于当前车辆与前方车辆之间的相对距离，如果是根据最小刹车距离确定当前的最大限制速度，，控制辅助制动设备按照最大限制速度控制车辆速度，完成限速控制。
上述只是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均应落在本发明技术方案保护的范围内。

Claims (10)

1.一种车辆混合智能限速控制方法，其特征在于，步骤包括：
S1.综合信息感知：在当前车辆行驶过程中，实时感知当前车辆自身的状态信息、当前车辆所处的环境信息以及前方车辆的状态信息、当前车辆与前方车辆之间的相对距离信息；
S2.限速启动控制：根据步骤S1感知到的信息实时确定当前车辆的最小刹车距离，当相对距离信息小于所述最小刹车距离时，转入步骤S3；
S3.限速辅助控制：使用所述最小刹车距离确定当前车辆的限制速度，根据当前确定的限制速度辅助控制调节当前车辆的制动踏板力以及制动踏板行程。
2.根据权利要求1所述的车辆混合智能限速控制方法，其特征在于，还包括预先构建车辆的最小刹车距离与所述当前车辆的状态信息、所述环境信息、所述前方车辆的状态信息以及所述相对距离信息之间关系的关系模型，所述步骤S2中根据步骤S1感知到的信息使用构建的所述关系模型实时确定得到所述最小刹车距离。
3.根据权利要求1所述的车辆混合智能限速控制方法，其特征在于，所述状态信息包括速度，构建所述关系模型时，具体根据不同车辆状态信息设置对应的第一刹车系数，以及根据不同环境信息设置对应的第二刹车系数，以及根据不同前方车辆的速度信息设置第三刹车系数，根据所述第一刹车系数、第二刹车系数、第三刹车系数以及当前车辆的速度、前方车辆的速度确定当前车辆的制动距离，根据所述制动距离确定当前车辆的所述最小刹车距离。
4.根据权利要求3所述的车辆混合智能限速控制方法，其特征在于，所述关系模型具体为：
d1＝Δt*vsub
d2＝k1*k2*(vsub-k3*vobj)2
d＝d1+d2+dsafe
其中，d1为制动过程中的人在反应时间内的行驶距离，Δt为人的制动反应时间，vsub为当前车辆当前的速度，vobj为前方车辆当前的速度，d2为所述当前车辆的制动距离，d为所述当前车辆与前方车辆之间的相对距离，k1为所述第一刹车系数，k2为所述第二刹车系数，k3为所述第三刹车系数。
5.根据权利要求1～4中任意一项所述的车辆混合智能限速控制方法，其特征在于，所述步骤S3的具体步骤包括：根据实时确定的所述限制速度生成辅助制动控制的CAN报文，并通过当前车辆CAN总线发送至车辆的辅助制动设备，由所述辅助制动设备按照接收到的所述CAN报文控制辅助电机动作并施加制动踏板力和制动踏板行程，当检测到驾驶员对制动踏板施加有制动踏板力时，比较当前人干预的制动踏板力与所述辅助制动设备产生的制动踏板力的大小，取其中较大的制动踏板力最为最终的制动踏板力施加至制动踏板。
6.根据权利要求1～4中任意一项所述的车辆混合智能限速控制方法，其特征在于，所述步骤S3中具体采用PID控制方法控制控制调节当前车辆的制动踏板力。
7.根据权利要求6所述的车辆混合智能限速控制方法，其特征在于，采用PID控制方法控制控制调节当前车辆的制动踏板力的具体步骤包括：将确定得到的限制速度Vlimit与车辆的速度Vc输入至速度控制PID中，以按照PID控制调节车辆的速度，由调节输出的速度产生对应的制动踏板力PTa，将该踏板力PTa以及人干预的制动踏板力PTc分别输入至踏板力控制PID中，以按照PID控制调节制动踏板力，输出控制车辆的制动踏板力Fa，辅助制动设备判断制动踏板力PTa与人干预的制动踏板力PTc之间的大小，若制动踏板力PTa大于人干预的制动踏板力PTc，则控制按照制动踏板力PTa进行控制，否则按照制动踏板力PTc进行控制。
8.根据权利要求1～4中任意一项所述的车辆混合智能限速控制方法，其特征在于，所述环境信息包括位置信息和/或天气信息，所述步骤S1中具体通过实时采集当前车辆周围环境的图像，经过图像处理后使用预先训练的神经网络提取出所述环境信息。
9.一种车辆混合智能限速控制装置，其特征在于，包括：
综合信息感知模块，用于在当前车辆行驶过程中，实时感知当前车辆自身的状态信息、当前车辆所处的环境信息以及前方车辆的状态信息、当前车辆与前方车辆之间的相对距离信息；
限速启动控制模块，用于根据所述综合信息感知模块感知到的信息实时确定当前车辆的最小刹车距离，当相对距离信息小于所述最小刹车距离时，转入限速辅助控制模块；
限速辅助控制模块，用于使用所述最小刹车距离确定当前车辆的限制速度，根据当前确定的限制速度辅助控制调节当前车辆的制动踏板力以及制动踏板行程。
10.根据权利要求9所述的车辆混合智能限速控制装置，其特征在于：所述综合信息感知模块包括图像采集及处理单元、定位单元以及用于实时获取车辆状态信息的车辆姿态获取单元，所述图像采集及处理单元用于实时采集当前车辆周围环境的图像，经过图像处理后提取出所述环境信息，所述限速辅助控制模块包括辅助制动设备，以用于根据确定的限制速度控制辅助电机动作并施加制动踏板力和制动踏板行程。
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