CN112455443B - 一种基于多传感器融合的车辆主动制动系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于道路交通车辆控制技术领域，具体为一种基于多传感器融合的车辆主动制动系统。本发明系统包括多传感器障碍检测机构、电子制动卡钳、摄像头前端处理控制器、主控控制器、中央网关；后三者组成制动控制器；多传感器障碍检测机构由摄像头、测距雷达等多种传感器组成，用于检测车辆障碍；摄像头前处理控制器用于对摄像头的数据进行图像识别的前处理；主控控制器是核心运算控制单元，用于对外部输入信号的融合处理，并输出相关信息；中央网关用于BCU和整车之间进行多网络信息交换，以及与5G等通信模块进行信号交互；电子制动卡钳用于对车辆制动。本系统可安装于任何车辆，能够更加精确的掌握制动距离，安全性大幅提升。

Description

一种基于多传感器融合的车辆主动制动系统

技术领域

本发明属于道路交通车辆控制技术领域，具体涉及一种基于多传感器融合的车辆主动制动系统。

背景技术

目前汽车在快速普及，根据交通理赔事故数据上可以分析出，汽车的交通事故也在逐年增加，假设车辆在行驶中，前方遇到障碍，比如，前方有车辆等红灯、前方车辆速度偏低、前方有突发物体出现等，如果驾控人员由于疏忽或者接电话、分神等情况发生时，非常容易发生车辆追尾事故。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能有效降低车辆追尾事故发生的基于多传感器融合的车辆主动制动系统。

本发明提供的基于多传感器融合的车辆主动制动系统，其构架参见图1所示，包括多传感器障碍检测机构、摄像头前端处理控制器(CMU camera module unit)、主控控制器(MCU main control unit)、中央网关(CGW central gateway module)、电子制动卡钳(EMBelectronic mechanical brake)；其中，摄像头前端处理控制器、主控控制器和中央网关集成在一起组成主动制动控制器(BCU brake system control unit)，可以减少外部线束及插件的连接，提升可靠性，降低产品重量并缩小产品外形尺寸；

所述多传感器障碍检测机构由摄像头、测距雷达等多种或者多个传感器组成，用于检测道路标牌、车道线、红绿灯、前方车辆、前方障碍物及距离等，并将检测数据发送到BCU；

所述摄像头前处理控制器(CMU)，用于对摄像头的数据进行图像识别的前处理，减轻主控控制器MCU的负担；

所述主控控制器(MCU)，是BCU里的核心运算控制单元，用于对所有的外部输入信号进行融合，并计算、输出相关信息；

所述中央网关(CGW)，用于BCU和整车之间进行多网络信息交换，以及与5G等通信模块进行信号交互，同时识别人工驾驶模式和自动驾驶模式，将驾驶模式发送给MCU，MCU依据驾驶模式选择合适的控制流程；

所述电子制动卡钳(EMB)，用于对车辆制动，比传统液压卡钳响应速度快，安装简单，无漏液，无需排气，维护方便。

本发明的车辆主动制动系统，其控制的具体流程为：当车辆启动后，车辆主动制动系统自动启动，由摄像头和测距雷达(毫米波雷达、激光雷达)组成的多传感器障碍检测机构，检测道路标牌、车道线、红绿灯、前方车辆、前方障碍物及距离等，并将检测数据发送到BCU；由BCU中的CMU对摄像数据做处理，由MCU负责多传感器的数据计算，BCU根据车辆速度V、车辆行驶与前方障碍物的相对距离L以及此时状态下的油门踏板和制动踏板状态，不断地计算当前速度下的安全制动距离，并根据安全系数矩阵，评价当前的安全系数，当安全系数小于1的时候，主动制动开始动作，主动控制EMB，根据安全系数矩阵，分配合适的制动力，以保证制动的可靠性和乘客的制动舒适性。例如，du/dt≯0.2g～0.3g，紧急制动时du/dt≯0.4g，为了保证可靠性，在系统认定的安全范围内如果出现障碍物，则会提前制动，保证乘客在制动时不会出现点头现象。

本发明中，由摄像头、组合雷达组成的多传感器，仅作为本发明的信息采集手段，并不限于此类传感器，诸如其他形式的传感器也可用于信号采集的应用中。

本发明中，中央网关主要用于车辆信息交互,可以解决车辆架构的多网络及诊断口无法读取信息的问题。

本系统的优点是：任何车辆均可安装本控制系统，尤其是具备ADAS、AP、ACC、AEB等功能的车辆，本控制器与车辆只有少量的关键数据信息交换，在新车型开发中，能够快速布置，开发成本低；在样车改制中，布置简洁、成本低，只需少量改动即能满足要求。

本系统的特点是：在人工驾驶模式中，尤其对新车手，更加精确的掌握制动距离，安全性大幅提升，如果无特殊意外情况，本系统可以将追尾事故降低到0。

附图说明

图1为本发明主动制动系统构架图示。

图2为本发明主动制动系统的工作流程图示。

图3为本发明主动制动系统的架构图。

图4为计算示例图。S为车辆距离前方障碍物的距离。

图5为侧方位停车示意图。

图6为停车距离迟滞窗口图。

图中标号：1为摄像头，2为毫米波雷达，3为激光雷达，4为主动制动控制器(BCU)，5为电子制动卡钳(EMB)，6为中央网关(CGW)，7为主控控制器(MCU),8为摄像头前端处理控制器(CMU)。

具体实施方式

本发明主动制动系统由主动制动控制器(BCU)、1组多传感器障碍检测机构、4组EMB构成4轮主动制动执行机构组成的一套感知融合、控制及执行系统，参见图1所示。

主动制动控制器(BCU)主要由MCU、CMU、CGW模块组成，各模块之间的关系如下图3所示；MUC根据CMU、毫米波雷达2、激光雷达3传来的的前方障碍物距离，根据当前车速，预判是否采取主动制动以及EMB制动力的分配。

多传感器障碍检测机构中，摄像头1安装在车辆A柱与前顶横梁交叉处，摄像头实时采集数据，摄像头前处理控制器(CMU)8，根据车辆当前的运动信息，以及MCU发出对应的运动指令，对背景进行过滤，同时按车速区间{[0-60]，(60-90],(90-120]}，传送不同的帧数，将数据传送到MCU中。具体地，CMU对数据优化处理，即图像帧数按如下表1处理：

表1

车速区间(km/h)	V≤60	60＜V≤90	90＜V≤120
				图像帧数fps	12	20	30

将处理后的数据发送给MCU，可以大幅降低MCU的处理时间，节省MCU的运算。

MCU对于CMU传来的数据，进行识别计算的二次处理；主动制动EMB由BCU直接驱动，EMB 是由轴向磁通电机作为执行元件，配备伺服机构，根据当前车速、障碍物相对距离、方向盘转角来确定EMB的夹紧力及夹紧频次，EMB的夹紧力标定后可以直接获得，由于无需液压装置，因此安装、调试、控制非常简洁，因EMB是电动装置，因此响应速度快。

本发明中，由于各传感器的测距范围及盲区不一样，因此需要对传感器感知数据进行融合处理，设各传感器对前方障碍物的距离反馈分别为a₁、a₂、a₃，MCU则取最小值：

S(x)＝MIN(a₁，a₂，a₃)； (1)

MCU还进行如下计算：

车辆制动减速度：du/dt＝ΔV²/2S(x)； (2)

车辆制动时所需要的安全制动力矩为：

前轮着力点力矩：F_Z1L＝mgb+m du/dth_g (3)

后轮着力点力矩：F_Z2L＝mga-m du/dth_g (4)

式中：F_Z1为地面对前轮的法向反作用力，F_Z2为地面对后轮的法向反作用力，L为轴距，M为满载质量，G为重力加速度，A为质心到前轴距离，B为质心到后轴距离，h_g为质心高度，du/dt为车辆减速度；V为速度，S为距离；

由此推算出车辆在制动时，若在不同附着系数的路面上，满载制动，前后轮都抱死情况下，

前后轮EMB需要提供的制动力分别为：

式中，F_fr为前轮制动力，F_rr为后轮制动力，

为附着系数；

总制动力：F＝(F_fr+F_rr)/k， (7)

式中，k为安全系数。

假设人工驾驶模式，前方S1位置有障碍(可能是移动物体，也有可能是静止物体)，当人工采取制动时，如果人工减速没有达到理想效果(比如人工制动力不足，或者人工距离判断有误，或者路面附着系数变化等)，这样产生追尾的概率会很高。而安装主动制动系统的车辆，则会根据前方障碍，自动判断是否需要介入制动及介入制动的需要的制动力，此制动力既要安全制动，也要保证制动时乘客的舒适性，在人工驾驶模式时，如产生的制动力不足等情况时，BCU会自动启动EMB，判断路面附着情况，自行补充不足的制动力，因此会与前方障碍物保持安全的距离，确保不会追尾。在自动驾驶模式时，则自动制动；制动安全可靠，提高乘客乘坐舒适性，由于高度集成，模块数量少，线束用量减少，整车配套量产成本低。

在人工驾驶模式下，根据车辆自身的前后轴制动器制动力分配、载荷、坡度及道路附着系数等因素，当制动力足够时，可能会出现以下情况：

前轮先抱死拖滑，然后后轮抱死拖滑；

后轮先抱死拖滑，然后前轮抱死拖滑；

前后轮同时抱死拖滑；

为了避免抱死情况下的侧滑、方向盘不受控等不利因素，主动制动控制器根据车辆基础数据，标定出制动时的制动频率，既保证安全制动性能又不会让车轮完全抱死拖滑。

在装有主动制动系统的车辆上，当车辆启动后BCU系统自动启动，由激光雷达、摄像头和毫米波雷达组成的多传感器障碍检测机构，检测数据发送到BCU，由BCU中的得CMU对摄像数据做处理，减轻MCU的运算负担，MCU负责多传感器的数据计算，BCU根据车辆速度V、车辆行驶与前方障碍物的相对距离L以及此时状态下的油门踏板和制动踏板状态，不断地计算当前速度下的安全制动距离，并根据安全系数矩阵，评价当前的安全系数，当安全系数小于1的时候，主动制动开始动作，主动控制EMB，根据安全系数矩阵，分配合适的制动力，以保证制动的可靠性和乘客的制动舒适性。

所述安全系数矩阵，是根据样车整车数据，经过动力学测算后得到的。不同的车型，此数据会有所调整，BCU根据此数据进行制动力的分配，此安全系数承当主动安全制动执行同时也承当主动制动力的分配。具体地，安全系数k矩阵如下表2所示：

表2，安全系数k矩阵

假设车辆行驶速度V＝110km/h＝30.55m/s，发现前方S米处有障碍(参见图4所示)，按匀减速制动，紧急制动时，乘用车最大减速度du/dt一般为0.7～1g，平均减速度为0.3～0.4g，实际使用中，为了乘客舒适性，一般为0.1～0.25g。此时驾驶员发现障碍物并要准备采取制动行为，一般时间约为0.03s(反应非常快)～0.5s(反应比较慢，比如接听电话、疲劳驾驶)，然后脚移动到制动踏板，并踩完踏板的空行程，一般时间为0.05～0.2s。因此总体上一般按0.7s反应时间，此时车辆只有风阻和自身滑行阻力，制动器没有提供任何制动力，此阶段车辆移动距离为：

X1＝V*∑t＝30.55*0.7＝21.4m；

从制动建压到制动力增长，一般为0.05～0.1s，此时制动距离；

X2＝V2/2du/dt＝466.65/du/dt＝47.6m(按紧急制动最大减速度)；

如过此时按平均减速度，此时的制动距离为：

X2＝V2/2du/dt＝466.65/du/dt＝119m(按平均制动最大减速度)；

如过此时按一般减速度，此时的制动距离为：

X2＝V2/2du/dt＝466.65/du/dt＝190.5m(按舒适性最大减速度)；

因此，障碍物在距离S＞X1+X2＝47.6+21.4＝69m才能保证安全，此距离是按紧急制动，如按一般制动，则此距离S＞X1+X2＝190.5+21.4＝211.9m。

如采用主动制动，由于系统的反应和执行时间不大于0.02s，则X1_max＝0.6m，因此在制动力相同的情况下，主动制动的距离比人工制动的距离要短，故而主动制动的安全性大于人工制动。

如果安装主动制动控制系统，则传感器可探测前方250m处障碍，因此即使达到120km/h 的最高限速情况下，主动制动测距仍然满足安全制动要求。

本发明设计的主动制动控制系统，其控制流程包括：

步骤1：CMU做摄像数据帧处理。CMU通过摄像头，对数据优化处理，图像帧数按如表1 所示处理，将处理后的数据发送给MCU。

步骤2：计算安全系数矩阵，具体如表2所示，BCU根据此数据进行制动力的分配，此安全系数承当主动安全制动执行同时也承当主动制动力的分配。

步骤3：多传感器融合。主动制动中传感器作为障碍感知系统，根据ΔS＝ΔV*t，t为系统设定时间间隔，可以判断是运动障碍物还是静止障碍物，MCU依据：

S(x)＝MIN(a₁，a₂，a₃)

取最小值。

步骤4：主动制动。安全系数矩阵承当主动安全制动执行同时也承当主动制动力的分配。

对于车速小于5km/h时，系统初始安全距离为0.3m。当距离接近安全距离时，主动制动即按0.3m进行窗口制动。即在0.5米处启动制动，0.3m处停止，此时如有侧方位停车时，只需轻点油门，车辆继续前行到0.1m处自动停止，当倒车时此时与前方距离会增加，同时倒车雷达将后方障碍距离发出，后方距离大于0.3m则可以后退，如果后方距离小于0.3m，但是大于0.1m，车辆可以继续后退，直到距离0.1m停止，前进后退均在0.1～0.5m之间的窗口进行控制，因此可以保证侧方位可靠停车。参见图5、图6。

Claims (8)

1.一种基于多传感器融合的车辆主动制动系统，其特征在于，包括多传感器障碍检测机构、摄像头前端处理控制器CMU、主控控制器MCU、中央网关CGW、电子制动卡钳EMB；其中，摄像头前端处理控制器、主控控制器和中央网关集成在一起组成主动制动控制器BCU；

所述多传感器障碍检测机构由摄像头、测距雷达等多种或者多个传感器组成，用于检测道路标牌、车道线、红绿灯、前方车辆、前方障碍物及距离等，并将检测数据发送到BCU；

所述摄像头前处理控制器，用于对摄像头的数据进行图像识别的前处理；

所述主控控制器是BCU里的核心运算控制单元，用于对所有的外部输入信号进行融合处理，并计算、输出相关信息；

所述中央网关用于BCU和整车之间进行多网络信息交换，以及与5G等通信模块进行信号交互；同时识别人工驾驶模式和自动驾驶模式，将驾驶模式发送给MCU，MCU依据驾驶模式选择合适的控制流程；

所述电子制动卡钳用于对车辆制动；

当车辆启动后，系统自动启动，由摄像头、激光雷达和毫米波雷达组成的多传感器障碍检测机构，检测道路标牌、车道线、红绿灯、前方车辆、前方障碍物及距离，并将检测数据发送到BCU；由BCU中的CMU对摄像数据做处理，由MCU负责多传感器的数据计算，BCU根据车辆速度V、车辆行驶与前方障碍物的相对距离L以及此时状态下的油门踏板和制动踏板状态，不断地计算当前速度下的安全制动距离，并根据安全系数矩阵，评价当前的安全系数，当安全系数小于1的时候，主动制动开始动作，主动控制EMB，根据安全系数矩阵，分配合适的制动力，以保证制动的可靠性和乘客的制动舒适性。

2.根据权利要求1所述的车辆主动制动系统，其特征在于，所述多传感器障碍检测机构中，摄像头安装在车辆A柱与前顶横梁交叉处，摄像头实时采集数据；摄像头前处理控制器(CMU)，根据车辆当前的运动信息，以及MCU发出对应的运动指令，对背景进行过滤，同时按车速区间{[0-60]，(60-90],(90-120]}，传送不同的帧数，将数据传送到MCU中。

3.根据权利要求2所述的车辆主动制动系统，其特征在于，CMU按车速区间{[0-60]，(60-90],(90-120]}，传送不同的帧数，具体如下表：

车速区间(km/h) V≤60 60＜V≤90 90＜V≤120 图像帧数fps 12 20 30

。

4.根据权利要求1所述的车辆主动制动系统，其特征在于，所述EMB由BCU直接驱动，EMB是由轴向磁通电机作为执行元件，配备伺服机构，根据当前车速、障碍物相对距离、方向盘转角来确定EMB的夹紧力及夹紧频次，EMB的夹紧力标定后可以直接获得。

5.根据权利要求1所述的车辆主动制动系统，其特征在于，所述MCU对所有的外部输入信号进行融合处理，具体为：

设各传感器对前方障碍物的距离反馈分别为a₁、a₂、a₃，MCU则取最小值：

S(x)＝MIN(a₁，a₂，a₃)； (1)

MCU还进行如下计算：

车辆制动减速度：du/dt＝ΔV²/2S(x)； (2)

车辆制动时所需要的安全制动力矩为：

前轮着力点力矩：F_Z1L＝mgb+m du/dt h_g (3)

后轮着力点力矩：F_Z2L＝mga-m du/dt h_g (4)

式中：F_Z1为地面对前轮的法向反作用力，F_Z2为地面对后轮的法向反作用力，L为轴距，M为满载质量，G为重力加速度，A为质心到前轴距离，B为质心到后轴距离，h_g为质心高度，du/dt为车辆减速度；V为速度，S为距离；

由此推算出车辆在制动时，若在不同附着系数的路面上，满载制动，前后轮都抱死情况下，

前后轮EMB需要提供的制动力分别为：

式中，F_fr为前轮制动力，F_rr为后轮制动力，

为附着系数；

总制动力：F＝(F_fr+F_rr)/k， (7)

式中，k为安全系数。

6.根据权利要求5所述的车辆主动制动系统，其特征在于，当前方距离S1位置有障碍，在人工驾驶模式时，如产生的制动力不足情况时，BCU自动启动EMB，判断路面附着情况，自行补充不足的制动力；在自动驾驶模式时，则自动制动。

7.根据权利要求1所述的车辆主动制动系统，其特征在于，为了避免抱死情况下的侧滑、方向盘不受控等不利因素，主动制动控制器根据车辆基础数据，标定出制动时的制动频率，既保证安全制动性能又不会让车轮完全抱死拖滑。

8.根据权利要求1所述的车辆主动制动系统，其特征在于，所述安全系数矩阵，是根据样车整车数据，经过动力学测算后得到；BCU根据此数据进行制动力的分配，此安全系数承当主动安全制动执行同时也承当主动制动力的分配；具体地，安全系数k矩阵如下表所示：

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