CN112793572B - 一种自适应巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

一种自适应巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112793572B
CN112793572B CN202110296685.9A CN202110296685A CN112793572B CN 112793572 B CN112793572 B CN 112793572B CN 202110296685 A CN202110296685 A CN 202110296685A CN 112793572 B CN112793572 B CN 112793572B
Authority
CN
China
Prior art keywords
acceleration
vehicle
speed
fuzzy
membership
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
CN202110296685.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112793572A (zh
Inventor
徐本睿
景爱军
李爽
李再兴
卢秋霞
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.)
Chengdu Anzhijie Technology Co ltd
Original Assignee
Chengdu Anzhijie 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 Chengdu Anzhijie Technology Co ltd filed Critical Chengdu Anzhijie Technology Co ltd
Priority to CN202110296685.9A priority Critical patent/CN112793572B/zh
Publication of CN112793572A publication Critical patent/CN112793572A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112793572B publication Critical patent/CN112793572B/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
    • B60W30/143—Speed control
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40—Engine management systems

Landscapes

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

Abstract

本申请提供一种自适应巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：判断本车前方是否存在行驶车辆；若存在，则获取本车与行驶车辆的相对速度以及时距差，该时距差表示本车与行驶车辆的当前时距与设定的安全时距之差；根据相对速度以及时距差确定跟车加速度，跟车加速度表示本车稳定跟随行驶车辆的理论加速度；根据限制加速度和跟车加速度确定车辆控制加速度，该限制加速度用于限制本车巡航状态下的速度不超过设定的巡航速度，该车辆控制加速度表示对本车进行实际控制的加速度；根据车辆控制加速度对本车进行控制，以使本车稳定跟随行驶车辆。

Description

一种自适应巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本申请涉及自适应巡航技术领域，具体而言，涉及一种自适应巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
目前自适应巡航的控制策略大多采用模型预测控制方法(MPC)，该方案根据汽车的运动学及动力学关系建立预测控制迭代模型，然后利用二次规划等优化算法规划未来一段时间的运动控制量，最后发出最近一次的规划控制量。
目前采用的MPC方案需要根据车辆动力学及运动学关系建立较为复杂的预测模型，需要的空间与时间复杂度随着预测维度与历史维度的增加而成几何倍数的增加，同时对模型的求解需要用到二次规划等复杂最优解算法，进而造成规划控制量求解过于复杂并且求解时间过长。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种自适应巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决目前自适应巡航的控制策略采用MPC方案存在的规划控制量求解过于复杂并且求解时间过长的问题。
第一方面，本发明提供一种自适应巡航控制方法，包括：判断本车前方是否存在行驶车辆；若存在，则获取所述本车与行驶车辆的相对速度以及时距差，所述时距差表示所述本车与行驶车辆的当前时距与设定的安全时距之差；根据所述相对速度以及时距差确定跟车加速度，所述跟车加速度表示本车稳定跟随所述行驶车辆的理论加速度；根据限制加速度和所述跟车加速度确定车辆控制加速度，所述限制加速度用于限制本车巡航状态下的速度不超过设定的巡航速度，所述车辆控制加速度表示对本车进行实际控制的加速度；根据所述车辆控制加速度对所述本车进行控制，以使所述本车稳定跟随所述行驶车辆。
在上述设计的自适应巡航控制方法中，在判断本车前方具有行驶车辆时，获取相对速度以及时距差，然后通过相对速度和时距差跟车加速度，并基于限制加速度和跟车加速度得到对本车进行实际控制的车辆控制加速度，进而基于车辆控制加速度来对车辆进行控制，实现本车前方有车时的自动稳定跟车，以使本车稳定跟随行驶车辆平稳实现自适应巡航跟车，由于本申请方案只需简单地求取相对速度和时距差进而基于相对速度和时距差即可得到期望的加速度，解决了目前自适应巡航的控制策略采用MPC方案存在的规划控制量求解过于复杂并且求解时间过长的问题，简化了自适应跟车巡航的计算并节约了计算时间。
在第一方面的可选实施方式中，所述根据所述相对速度以及时距差确定跟车加速度，包括：根据所述相对速度计算所述相对速度隶属于多种预设的相对速度模糊类型中的每一种相对速度模糊类型对应的第一模糊隶属度；根据所述时距差计算所述时距差隶属于多种预设的时距差模糊类型中的每一种时距差模糊类型对应的第二模糊隶属度；根据每一第一模糊隶属度、每一第二模糊隶属度以及预设的跟车模糊规则确定跟车加速度。
在上述设计的实施方式中，通过对相对速度和时距差进行模糊化，然后通过根据驾驶员的操作习惯来既定的相对速度模糊类型和时距差模糊类型来计算得到相对速度隶属于每一种相对速度模糊类型的第一模糊隶属度和时距差隶属于每一种时距差模糊类型的第二模糊隶属度，进而基于每一模糊隶属度和每一第二模糊隶属度确定跟车加速度，使得自适应巡航车辆能自然平滑地从非稳态过渡到平稳跟车状态；同时，本申请方案结构简单，容易维护修改，比如若修改策略只需调整模糊规则即可，不用根据不同的情况进入不同的函数而调整不同的策略。
在第一方面的可选实施方式中，所述多种预设的相对速度模糊类型包括左斜坡隶属函数类型，所述根据所述相对速度计算所述相对速度隶属于多种预设的相对速度模糊类型中的每一种相对速度模糊类型对应的第一模糊隶属度，包括：将所述相对速度代入左斜坡隶属函数类型对应的左斜坡隶属函数中，以计算所述相对速度隶属于左斜坡隶属函数类型的模糊隶属度，所述左斜坡隶属函数为：
Figure BDA0002984614430000031
其中，x为相对速度；a1和b1均为左斜坡隶属函数的预设系数。
在第一方面的可选实施方式中，在所述将所述相对速度代入左斜坡隶属函数类型对应的左斜坡隶属函数中，以计算所述相对速度隶属于左斜坡隶属函数类型的模糊隶属度之后，所述方法还包括：将所述相对速度代入右斜坡隶属函数类型对应的右斜坡隶属函数中，以计算所述相对速度隶属于右斜坡隶属函数类型的模糊隶属度，所述右斜坡隶属函数为：
Figure BDA0002984614430000032
其中，x为相对速度；a2和b2均为右斜坡隶属函数的预设系数。
在第一方面的可选实施方式中，在所述根据限制加速度和所述跟车加速度确定车辆控制加速度之前，所述方法还包括：获取本车的当前速度以及速度差值，所述速度差值表示定速巡航的设定速度与本车当前速度的差值；根据所述当前速度以及速度差值确定所述限制加速度。
在第一方面的可选实施方式中，所述根据所述当前速度以及速度差值确定所述限制加速度，包括：根据所述当前速度计算所述当前速度隶属于多种当前速度模糊类型中的每一种当前速度模糊类型对应的第三模糊隶属度；根据所述速度差值计算所述速度差值隶属于多种速度差值模糊类型中的每一种速度差值模糊类型对应的第四模糊隶属度；根据每一第三模糊隶属度、每一第四模糊隶属度和预设的第二模糊规则确定限制加速度。
在第一方面的可选实施方式中，在所述判断本车前方是否存在行驶车辆之后，所述方法还包括：若不存在，则获取本车的当前速度以及速度差值，所述速度差值为定速巡航的设定速度与本车的当前速度的差值；根据所述当前速度以及速度差值计算定速巡航的加速度；根据所述定速巡航的加速度对所述本车进行控制，以使所述本车稳定行驶。
在上述设计的实施方式中，若本车前方不存在行驶车辆，则根据本车的当前速度和速度差值即可计算得到定速巡航的加速度，具体计算方式与限制加速度的计算方式相同，进而在前方无车时实现本车的定速巡航，由于本方案根据本车速度及速度差值决定定速巡航的加速度，相较于目前采用固定加速度实现定速巡航的方案，本发明更加符合驾驶员的操作习惯，极大地提高了自适应巡航的驾驶体验及舒适度，且不易造成车速的超调。
在第一方面的可选实施方式中，在所述根据限制加速度和所述跟车加速度确定车辆控制加速度之后，所述方法还包括：获取所述本车与行驶车辆的相对距离；根据所述相对距离和相对速度及加速度计算预计碰撞时间；判断所述预计碰撞时间是否小于预设值；若是，则根据所述相对距离和相对速度计算避撞加速度，所述避撞加速度表示本车与行驶车辆避免碰撞的最低加速度；判断所述避撞加速度是否小于所述车辆控制加速度；若是，则根据所述避撞加速度对所述车辆控制加速度进行更新。
在上述设计的实施方式中，根据本车与前方行驶车辆的速度距离及加速度关系，判断本车是否与前车存在碰撞风险，若存在碰撞风险则计算避撞加速度，该避撞加速度表示本车与行驶车辆避免碰撞的最低加速度，通过比对跟车加速度与避撞加速度的大小，决定最终的车辆控制加速度，根据所述车辆控制加速度对本车进行控制，以使本车稳定跟随行驶车辆平稳实现自适应巡航跟车，既能保证自适应巡航的舒适性，同时又保证了自适应巡航系统的安全性，同时还能实现在前车减速到停车过程，自适应巡航系统也能跟随前车减速到停车，且保持与前车的安全距离。
在第一方面的可选实施方式中，所述根据限制加速度和所述跟车加速度确定车辆控制加速度，包括：将所述跟车加速度与所述限制加速度进行数值大小比较；若所述跟车加速度大于所述限制加速度，则将所述限制加速度作为所述车辆控制加速度；若所述跟车加速度小于所述限制加速度，则将所述跟车加速度作为所述车辆控制加速度。
第二方面，本发明提供一种自适应巡航控制装置，包括：判断模块，用于判断本车前方是否存在行驶车辆；获取模块，在判断模块判断本车前方存在行驶车辆之后，用于获取所述本车与行驶车辆的相对速度以及时距差，所述时距差表示所述本车与行驶车辆的当前时距与设定的安全时距之差；确定模块，用于根据所述相对速度以及时距差确定跟车加速度，所述跟车加速度表示本车稳定跟随所述行驶车辆的理论加速度；所述确定模块，还用于根据限制加速度和所述跟车加速度确定车辆控制加速度，所述限制加速度用于限制本车巡航状态下的速度不超过设定的巡航速度，所述车辆控制加速度表示对本车进行实际控制的加速度；控制模块，用于根据所述车辆控制加速度对所述本车进行控制，以使所述本车稳定跟随所述行驶车辆。
在上述设计的自适应巡航控制装置中，在判断本车前方具有行驶车辆时，获取相对速度以及时距差，然后通过相对速度和时距差跟车加速度，并基于限制加速度和跟车加速度得到对本车进行实际控制的车辆控制加速度，进而基于车辆控制加速度来对车辆进行控制，实现本车前方有车时的自动稳定跟车，以使本车稳定跟随行驶车辆平稳实现自适应巡航跟车，由于本申请方案只需简单地求取相对速度和时距差进而基于相对速度和时距差即可得到期望的加速度，解决了目前自适应巡航的控制策略采用MPC方案存在的规划控制量求解过于复杂并且求解时间过长的问题，简化了自适应跟车巡航的计算并节约了计算时间。
在第二方面的可选实施方式中，所述确定模块，具体用于根据所述相对速度计算所述相对速度隶属于多种预设的相对速度模糊类型中的每一种相对速度模糊类型对应的第一模糊隶属度；根据所述时距差计算所述时距差隶属于多种预设的时距差模糊类型中的每一种时距差模糊类型对应的第二模糊隶属度；根据每一第一模糊隶属度、每一第二模糊隶属度以及预设的跟车模糊规则确定跟车加速度。
在第二方面的可选实施方式中，所述获取模块，还用于获取本车的当前速度以及速度差值，所述速度差值表示定速巡航的设定速度与本车当前速度的差值；所述确定模块，还用于根据所述当前速度以及速度差值确定所述限制加速度。
在第二方面的可选实施方式中，所述确定模块，具体用于根据所述当前速度计算所述当前速度隶属于多种当前速度模糊类型中的每一种当前速度模糊类型对应的第三模糊隶属度；根据所述速度差值计算所述速度差值隶属于多种速度差值模糊类型中的每一种速度差值模糊类型对应的第四模糊隶属度；根据每一第三模糊隶属度、每一第四模糊隶属度和预设的第二模糊规则确定限制加速度。
在第二方面的可选实施方式中，所述获取模块，还用于获取所述本车与行驶车辆的相对距离；计算模块，用于根据所述相对距离和相对速度计算预计碰撞时间；所述判断模块，还用于判断所述预计碰撞时间是否小于预设值；所述计算模块，在判断碰撞时间小于预设值后，用于根据所述相对距离和相对速度计算避撞加速度，所述避撞加速度表示本车与行驶车辆产生碰撞的最低加速度；所述判断模块，还用于判断所述避撞加速度是否小于所述车辆控制加速度；更新模块，用于在所述判断模块判断避撞加速度小于车辆控制加速度之后，根据所述避撞加速度对所述车辆控制加速度进行更新。
在第二方面的可选实施方式中，所述确定模块，具体用于将所述跟车加速度与所述限制加速度进行数值大小比较；若所述跟车加速度大于所述限制加速度，则将所述限制加速度作为所述车辆控制加速度；若所述跟车加速度小于所述限制加速度，则将所述跟车加速度作为所述车辆控制加速度。
第三方面，实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时执行第一方面、第一方面的任一可选的实现方式中的所述方法。
第四方面，实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时执行第一方面、第一方面的任一可选的实现方式中的所述方法。
第五方面，实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面、第一方面的任一可选的实现方式中的所述方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的自适应巡航控制方法第一流程图；
图2为本申请实施例提供的自适应巡航控制方法第二流程图；
图3为本申请实施例提供的自适应巡航控制方法第三流程图；
图4为本申请实施例提供的自适应巡航控制方法第四流程图；
图5为本申请实施例提供的自适应巡航控制方法第五流程图；
图6为本申请实施例提供的自适应巡航控制方法第六流程图；
图7为本申请实施例提供的自适应巡航控制装置结构示意图；
图8为本申请实施例提供的电子设备结构示意图。
图标：700-判断模块；701-获取模块；702-模糊化模块；703-确定模块；704-计算模块；705-更新模块；8-电子设备；801-处理器；802-存储器；803-通信总线。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
本申请实施例提供一种自适应巡航控制方法，该方法可应用于计算设备，该计算设备可为车载电脑、服务器或计算机等，如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
步骤S100：判断本车前方是否存在行驶车辆，若是，则转到步骤S1100到步骤S1103。
步骤S1100：获取本车与行驶车辆的相对速度以及时距差。
步骤S1101：根据相对速度以及时距差确定跟车加速度。
步骤S1102：根据限制加速度和跟车加速度确定车辆控制加速度。
步骤S1103：根据车辆控制加速度对本车进行控制，以使本车稳定跟随行驶车辆。
在步骤S100中，本方案可判断本车的前方是否存在行驶车辆，具体的，可判断车辆的正前方是否存在行驶车辆，其中，判断前方是否存在行驶车辆的方式可通过车载雷达来进行目标物判定；若前方存在行驶车辆，则执行步骤S1100。
在步骤S1100中，本车与行驶车辆的相对速度可通过获取本车的当前速度以及前方目标车辆的当前速度作差得到；时距差表示的是本车与行驶车辆的当前时距与设定的安全时距之差，其中，时距差具体可通过如下公式计算得到：
Figure BDA0002984614430000081
其中，d1为本车与行驶车辆的纵向时距；d2为设定的安全时距；v1为本车当前车速；E1为设定时距；E2为时距差。
在通过步骤S1100获得相对速度以及时距差之后，本方案即可执行步骤S1101根据相对速度以及时距差确定跟车加速度；作为一种可能的实施方式，本方案可通过模糊控制的方法来进行处理，如图2所示，步骤S1101具体可通过如下方式实现：
步骤S200：根据相对速度计算相对速度隶属于多种预设的相对速度模糊类型中的每一种相对速度模糊类型对应的第一模糊隶属度。
步骤S201：根据时距差计算时距差隶属于多种预设的时距差模糊类型中的每一种时距差模糊类型对应的第二模糊隶属度。
步骤S202：根据每一第一模糊隶属度、每一第二模糊隶属度和预设的跟车模糊规则确定期望跟车加速度。
在步骤S200中，预设的相对速度模糊类型可根据驾驶人员的习惯，具体将相对速度模糊成负大(NL)、负中(NM)、负小(NS)、负微(NW)，零(Z)，正微(PW)、正小(PS)、正中(PM)、正大(ZL)等几类，其模糊关系如表1所示：
表1相对速度模糊关系表
Figure BDA0002984614430000082
Figure BDA0002984614430000091
由上述表格可知，每一相对速度模糊类型对应有一种隶属函数类型及其对应的隶属函数，具体的，上述表格中具有三种隶属函数类型，其分别为左斜坡隶属度函数、三角隶属度函数以及右斜坡隶属度函数，每种函数类型对应有一个或多个隶属函数，当一种隶属函数关系类型对应有多个不同的隶属函数时，每个隶属函数的系数不相同。
将该相对速度分别代入每一个相对速度模糊类型对应的隶属函数中进而计算出每一相对速度模糊类型对应的第一模糊隶属度，例如，将相对速度首先代入左斜坡隶属函数中，计算相对速度隶属于左斜坡隶属函数类型的模糊隶属度；然后将相对速度代入右斜坡隶属函数中，计算相对速度隶属于右斜坡隶属函数类型的模糊隶属度；最后，将相对速度代入每一三角隶属函数中，计算相对速度隶属于每一三角隶属函数类型的模糊隶属度，进而可以得到每一相对速度模糊类型对应的第一模糊隶属度。
具体的，作为一种可能的实施方式，该左斜坡隶属函数具体为：
Figure BDA0002984614430000092
该右斜坡隶属函数为：
Figure BDA0002984614430000093
该三角隶属函数为：
Figure BDA0002984614430000101
其中，x为相对速度；a1和b1均为左斜坡隶属函数的预设系数；a2和b2均为右斜坡隶属函数的预设系数；a3、b3和c3均为三角隶属函数的预设系数。
同样的，在步骤S201中预设的时距差模糊类型根据驾驶员的驾驶习惯，也可以模糊化为负大(NL)、负中(NM)、负小(NS)、负微(NW)，零(Z)，正微(PW)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PL)等几类，虽然模糊的类型相同，但时距差模糊化时每一类型对应的隶属函数的系数与前述的相对速度模糊化时的系数不相同，其模糊关系具体可为表2所示：
表2时距差模糊关系表
Figure BDA0002984614430000102
由上述表格可知，每一时距差模糊类型同样对应有一种隶属函数类型及其对应的隶属函数，其与前述相对速度对应的隶属函数是一致的，只是预设的系数不同，在执行步骤S201时，将该时距差分别代入每一个时距差模糊类型对应的隶属函数中进而计算出每一时距差模糊类型对应的第二模糊隶属度，其计算过程与前述相对速度的模糊隶属度计算过程原理一致，在这里不再赘述。
在执行步骤S200和步骤S201计算得到每一相对速度模糊类型对应的第一模糊隶属度和每一时距差模糊类型对应的第二模糊隶属度之后，即可执行步骤S202根据每一第一模糊隶属度、每一第二模糊隶属度以及预设的跟车模糊规则确定跟车加速度。
具体的，确定跟车加速度可通过如下公式具体实现：
Figure BDA0002984614430000111
其中，m、n分别为相对速度模糊化结果、时距差模糊化结果的维度，μAi(x)表示相对车速为x时第i个相对速度模糊类型对应的第一模糊隶属度，μBj(y)表示时距差为y时第j个时距差模糊类型对应的第二模糊隶属度，Zij表示相对速度、时距差以及跟车加速度规则表中第i行j列的加速度值。
其中，预设的跟车模糊规则，即相对速度、时距差以及跟车加速度的规则表如表3所示：
表3相对速度、时距差以及跟车加速度规则表
Figure BDA0002984614430000112
由表3可知，通过时距差确定的时距差模糊类型和相对速度确定的相对速度模糊类型即可得到查找到一个加速度模糊量，而上述表格中每一个加速度模糊量采用的是一个代码来表示，例如，Z、PW等，作为一种可能的实施方式，上述加速度模糊量代码可替换为具体预设的加速度数值，具体可如表4所示：
表4加速度值和代码映射表
Figure BDA0002984614430000121
在表4的基础上，即可通过规则表和映射表查找到时距差以及相对速度对应的加速度模糊量，进而将查找到的加速度模糊量带入前述的计算公式即可计算出跟车加速度，在获得跟车加速度之后，本申请方案可执行步骤S1102根据限制加速度和跟车加速度确定车辆控制加速度。
在对步骤S1102进行介绍之前，本申请方案先对限制加速度进行说明，限制加速度用于限制本车巡航状态下的速度不超过设定的巡航速度，其可直接用此时定速巡航的加速度来作为限制加速度，为了保证定速巡航的舒适性与整体方案接近驾驶员的操作习惯，此时的限制加速度可通过如下步骤计算得到，如图3所示，其具体包括如下步骤：
步骤S300：获取本车的当前速度以及速度差值。
步骤S301：根据本车的当前速度以及速度差值确定限制加速度。
在步骤S300中，速度差值表示的是定速巡航的设定速度与车辆的当前速度的差值，可通过获取定速巡航的设定速度和车辆的当前速度之后作差值获得，进而执行步骤S301。这里需要说明的是，定速巡航是指本车按照一个设定速度进行行驶，该设定速度可提前配置。
在步骤S301中，根据本车的当前速度以及速度差值确定限制加速度的过程与前述的根据相对速度和时距差确定跟车加速度的过程类似，如图4所示，其具体可包括如下步骤：
步骤S400：根据当前速度计算当前速度隶属于多种当前速度模糊类型中的每一种当前速度模糊类型对应的第三模糊隶属度。
步骤S401：根据速度差值计算速度差值隶属于多种速度差值模糊类型中的每一种速度差值模糊类型对应的第四模糊隶属度。
步骤S402：根据每一第三模糊隶属度、每一第四模糊隶属度和预设的第二模糊规则确定限制加速度。
在步骤S400中，预设的当前速度模糊类型具体可根据驾驶人员的习惯，将当前速度模糊成缓行(HX)、低速(DS)、中速(MS)、中高速(MHS)、高速(HS)、超高速(SHS)等几个当前速度模糊类型，其模糊关系如表5所示：
表5当前速度模糊关系表
Figure BDA0002984614430000131
从上述表5中也可以看出，每一当前车速模糊类型也对应有一隶属函数，其对应的左斜坡隶属函数、右斜坡隶属函数以及三角隶属函数与前述一致，只是各个隶属函数的系数不相同，其各个隶属函数的系统以表5中的数据设定；将获得的当前车速代入每一当前车速模糊类型对应的隶属函数中，进而可以获得每一当前车速模糊类型对应的第三模糊隶属度。
同样的，在步骤S401中预设的速度差值模糊类型根据驾驶员的驾驶习惯也可以模糊化为负大(NL)、负中(NM)、负小(NS)、负微(NW)，零(Z)，正微(PW)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PL)等几类，但速度差值在模糊化时，每一类型对应的隶属函数的系数与前述的时距差和相对速度模糊化时的系数不相同，其具体如表6所示：
表6速度差值模糊关系表
Figure BDA0002984614430000132
Figure BDA0002984614430000141
从上述表6中也可以看出，每一车速差值模糊类型也对应有一隶属函数，其对应的左斜坡隶属函数、右斜坡隶属函数以及三角隶属函数与前述一致，只是各个隶属函数的系数不相同，其各个隶属函数的系统以表6中的数据设定；将获得的车速差值代入每一车速差值模糊类型对应的隶属函数中，进而可以获得每一车速差值模糊类型对应的第四模糊隶属度。
在执行步骤S400和步骤S401计算得到每一当前车速模糊类型对应的第三模糊隶属度和每一速度差值模糊类型对应的第四模糊隶属度之后，即可执行步骤S402根据每一第三模糊隶属度、每一第四模糊隶属度和预设的第二模糊规则确定限制加速度。
具体的，确定限制加速度可通过如下公式具体实现：
Figure BDA0002984614430000142
其中，e、f分别为当前速度模糊化结果、速度差值模糊化结果的维度，μCi(N)表示当前车速为N时第i个相对速度模糊类型对应的第三模糊隶属度，μDj(M)表示速度差为M时第j个时距差模糊类型对应的第四模糊隶属度，wij表示当前车速、速度差值以及限制加速度规则表中第i行j列的加速度值。
其中，预设的第二模糊规则，即当前车速、速度差值以及限制加速度规则表如表7所示：
表7当前车速、速度差值和限制加速度规则表
Figure BDA0002984614430000143
Figure BDA0002984614430000151
通过表7以及当前速度对应的当前速度模糊类型和速度差值对应的速度差值模糊类型即可查找到一个加速度模糊量，进而将加速度模糊量代入上述计算公式中即可计算出限制加速度，进而执行步骤S1102根据跟车加速度和限制加速度确定车辆控制加速度。
具体的，步骤S1102确定车辆控制加速度可通过如下方式实现：
步骤S500：将跟车加速度与限制加速度进行数值大小比较。
步骤S501：若跟车加速度大于限制加速度，则将限制加速度作为车辆控制加速度。
步骤S502：若跟车加速度小于限制加速度，则将跟车加速度作为车辆控制加速度。
在上述步骤中，当跟车加速度大于限制加速度，那么则将限制加速度作为车辆当前的加速度，若跟着加速度小于限制加速度，那么则将跟车加速度作为车辆当前的加速度，进而实现车辆的跟车巡航控制,且车辆的速度不会超过设定的巡航速度。
另外，对前述的三种隶属度函数进行说明：由前述可知，其分别包含有左斜坡隶属度函数、三角隶属度函数以及右斜坡隶属度函数，具体的，三角隶属函数具体为：
Figure BDA0002984614430000152
其中，a3,b3,c3分别为三角隶属函数的系数，其与表1中三角隶属函数同一行的a，b，c对应，如表1所示，负中(NM)对应的三角隶属函数对应的a＝-40，b＝-20，c＝-10；x为三角隶属度函数的变量，也就是输入量，例如，当为相对速度模糊关系时，三角隶属函数的x为相对速度；当为时距差模糊关系时，三角隶属函数的x为时距差；将输入量输入对应的三角度隶属函数中即可计算出对应的隶属度，该隶属度表示输入量属于该类的概率/可能性，例如，当将相对速度输入到负中(NM)对应的三角隶属函数中，计算得到的隶属度为0，那么则说明该相对速度完全不属于负中(NM)这一类；前述的左斜坡隶属度函数和右斜坡隶属度函数的计算原理也同样如此，在这里不再赘述。
在上述设计的自适应巡航控制方法中，在判断本车前方具有行驶车辆时，获取相对速度以及时距差，然后通过相对速度和时距差跟车加速度，并基于限制加速度和跟车加速度得到对本车进行实际控制的车辆控制加速度，进而基于车辆控制加速度来对车辆进行控制，实现本车前方有车时的自动稳定跟车，以使本车稳定跟随行驶车辆平稳实现自适应巡航跟车，由于本申请方案只需简单地求取相对速度和时距差进而基于相对速度和时距差即可得到期望的加速度，解决了目前自适应巡航的控制策略采用MPC方案存在的规划控制量求解过于复杂并且求解时间过长的问题，简化了自适应跟车巡航的计算并节约了计算时间；另外，通过对相对速度和时距差进行模糊化，然后通过根据驾驶员的操作习惯来既定的相对速度模糊类型和时距差模糊类型来计算得到相对速度隶属于每一种相对速度模糊类型的第一模糊隶属度和时距差隶属于每一种时距差模糊类型的第二模糊隶属度，进而基于每一模糊隶属度、每一第二模糊隶属度和跟车模糊规则确定跟车加速度，使得自适应巡航车辆能自然平滑地从非稳态过渡到平稳跟车状态；同时，本申请方案结构简单，容易维护修改，比如若修改策略只需调整模糊规则即可，不用根据不同的情况进入不同的函数而调整不同的策略。
在本实施例的可选实施方式中，在执行步骤S1102确定车辆控制加速度之后，还可以判断本车与行驶车辆是否存在碰撞风险，进而对车辆控制加速度进行修正，具体包括如下步骤：
步骤S600：获取车辆与目标车辆的相对距离。
步骤S601：根据相对距离和相对速度计算预计碰撞时间。
步骤S602：判断预计碰撞时间是否小于预设值，若是，则转到步骤S603。
步骤S603：根据相对距离和相对速度计算避撞加速度，该避撞加速度表示本车与行驶车辆避免发生碰撞的最低加速度。
步骤S604：判断避撞加速度是否小于车辆控制加速度，若是，则转到步骤S605。
步骤S605：根据避撞加速度对车辆控制加速度进行更新。
在步骤S601中，根据相对距离和相对速度计算预计碰撞时间具体可通过如下方式实现：
若目标车辆的加速度at≥0且本车速度大于目标速度vs＞vt，那么则通过如下公式计算：
Figure BDA0002984614430000171
其中，dr为本车与目标的相对距离，vr为本车与目标的相对速度；
若目标车辆的加速度at<0，则计算的碰撞时间为：
Figure BDA0002984614430000172
基于上述步骤计算得到的碰撞时间TTC，进而判断TTC是否小于预设值，例如3s，若是，那么则执行步骤S603计算避撞加速度，其中，计算避撞加速度的过程具体如下：
若at<0，则计算目标车辆的减速度时间dtt：
Figure BDA0002984614430000173
再计算目标车辆的减速距离ddt：
Figure BDA0002984614430000174
再计算出本车的减速距离：
dds＝dr+ddt-vsτ-da；
其中，τ为制动响应延时，da为停车后与前车保持的安全距离；
获得本车的预期减速量：vs’＝vs-0，
其中，0为目标停车后的速度，进而可以得到避撞加速度为：
Figure BDA0002984614430000181
若at≥0，本车速度大于目标速度vs＞vt，则计算本车减速距离：
dds＝dr-vsτ-da；
然后再计算减速过程速度变化量，进而计算得到避撞加速度：
va＝vs-vt；
Figure BDA0002984614430000182
通过上述计算得到避撞加速度之后，比较避撞加速度和车辆控制加速度的大小，若避撞加速度小于车辆期望加速度，则将避撞加速度作为车辆期望加速度进而对车辆期望加速度进行修正；若避撞加速度大于车辆期望加速度，那么则不对前述计算得到的车辆期望加速度进行修正，通过这种方式既能保证自适应巡航的舒适性，同时又保证了自适应巡航系统的安全性，同时还能实现在前车减速到停车过程，自适应巡航系统也能跟随前车减速到停车，且保持与前车的安全距离。
在本实施例的可选实施方式中，在执行步骤S100判断本车前方不具有行驶车辆时，本申请方案采用定速巡航策略，该定速巡航策略可使得车辆按照设定速度稳定行驶，该定速巡航策略计算定速巡航加速度的过程与前述计算限制加速度的过程一致，在这里不再赘述，通过如下举例来对定速巡航策略进行说明：
假定本车速度vs＝55km/h，设定巡航速度为vset＝70km/h，则速度差值vdif＝15km/h，则分别对本车速度及速度差值做模糊化处理。
将vs带入模糊关系，分别求取vs隶属于缓行(HX)、低速(DS)、中速(MS)、中高速(MHS)、高速(HS)、超高速(SHS)等几个类的隶属度f(vs)＝valuei；i∈[HX,DS,MS,MHS,HS,SHS]，例如vs＝55km/h的模糊化结果为：
Figure BDA0002984614430000191
同理，vdif＝15km/h的模糊化结果为：
Figure BDA0002984614430000192
在得到速度差值的模糊隶属度值与当前速度的模糊隶属度值以后，将两个隶属度值带入前车速、速度差值以及限制加速度规则表，进而代入公式add公式求解，得到定速巡航的加速度，其求解公式如下：
Figure BDA0002984614430000193
通过上述方式即可计算出在前方无目标车辆的情况下，当前定速巡航的加速度为0.4m/s2，进而基于计算得到的定速巡航的加速度对本车进行控制。
图7出示了本申请提供的自适应巡航控制装置的示意性结构框图，应理解，该装置与上述图1至图6中执行的方法实施例对应，能够执行前述的方法涉及的步骤，该装置具体的功能可以参见上文中的描述，为避免重复，此处适当省略详细描述。该装置包括至少一个能以软件或固件(firmware)的形式存储于存储器中或固化在装置的操作系统(operatingsystem，OS)中的软件功能模块。具体地，该装置包括：判断模块700，用于判断本车前方是否存在行驶车辆；获取模块701，在判断模块判断本车前方存在行驶车辆之后，用于获取本车与行驶车辆的相对速度以及时距差，该时距差表示本车与行驶车辆的当前时距与设定的安全时距之差；确定模块702，用于根据相对速度以及时距差确定跟车加速度，跟车加速度表示本车稳定跟随行驶车辆的理论加速度；确定模块702，还用于根据限制加速度和跟车加速度确定车辆控制加速度，该限制加速度用于限制本车巡航状态下的速度不超过设定的巡航速度，车辆控制加速度表示对本车进行实际控制的加速度；控制模块703，用于根据车辆控制加速度对本车进行控制，以使本车稳定跟随行驶车辆。
在上述设计的自适应巡航控制装置中，在判断本车前方具有行驶车辆时，获取相对速度以及时距差，然后通过相对速度和时距差跟车加速度，并基于限制加速度和跟车加速度得到对本车进行实际控制的车辆控制加速度，进而基于车辆控制加速度来对车辆进行控制，实现本车前方有车时的自动稳定跟车，以使本车稳定跟随行驶车辆平稳实现自适应巡航跟车，由于本申请方案只需简单地求取相对速度和时距差进而基于相对速度和时距差即可得到期望的加速度，解决了目前自适应巡航的控制策略采用MPC方案存在的规划控制量求解过于复杂并且求解时间过长的问题，简化了自适应跟车巡航的计算并节约了计算时间。
在本实施例的可选实施方式中，确定模块702，具体用于根据相对速度计算相对速度隶属于多种预设的相对速度模糊类型中的每一种相对速度模糊类型对应的第一模糊隶属度；根据时距差计算时距差隶属于多种预设的时距差模糊类型中的每一种时距差模糊类型对应的第二模糊隶属度；根据每一第一模糊隶属度、每一第二模糊隶属度和预设的跟车模糊规则确定跟车加速度。
在本实施例的可选实施方式中，获取模块701，还用于获取本车的当前速度以及速度差值，速度差值表示定速巡航的设定速度与本车当前速度的差值；确定模块702，还用于根据当前速度以及速度差值确定限制加速度。
在本实施例的可选实施方式中，确定模块702，具体用于根据当前速度计算当前速度隶属于多种当前速度模糊类型中的每一种当前速度模糊类型对应的第三模糊隶属度；根据速度差值计算速度差值隶属于多种速度差值模糊类型中的每一种速度差值模糊类型对应的第四模糊隶属度；根据每一第三模糊隶属度、每一第四模糊隶属度和预设的第二模糊规则确定限制加速度。
在本实施例的可选实施方式中，获取模块701，还用于获取本车与行驶车辆的相对距离；计算模块704，用于根据相对距离和相对速度计算预计碰撞时间；判断模块700，还用于判断预计碰撞时间是否小于预设值；计算模块704，在判断碰撞时间小于预设值后，用于根据相对距离和相对速度计算避撞加速度，避撞加速度表示本车与行驶车辆避免发生碰撞的最低加速度；判断模块700，还用于判断避撞加速度是否小于车辆控制加速度；更新模块705，用于在判断模块700判断避撞加速度小于车辆控制加速度之后，根据避撞加速度对车辆控制加速度进行更新。
在本实施例的可选实施方式中，确定模块702，具体用于将跟车加速度与限制加速度进行数值大小比较；若跟车加速度大于限制加速度，则将限制加速度作为车辆控制加速度；若跟车加速度小于限制加速度，则将跟车加速度作为车辆控制加速度。
如图8所示，本申请提供一种电子设备8，包括：处理器801和存储器802，处理器801和存储器802通过通信总线803和/或其他形式的连接机构(未标出)互连并相互通讯，存储器802存储有处理器801可执行的计算机程序，当计算设备运行时，处理器801执行该计算机程序，以执行时执行第一实施例、第一实施例的任一可选的实现方式中的方法，例如步骤S100至步骤S1103：判断本车前方是否存在行驶车辆；若是，则获取本车与行驶车辆的相对速度以及时距差；根据相对速度以及时距差确定跟车加速度；根据限制加速度和跟车加速度确定车辆控制加速度；根据车辆控制加速度对本车进行控制，以使本车稳定跟随行驶车辆。
本申请提供一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行第一实施例、第一实施例的任一可选的实现方式中的方法。
其中，存储介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory,简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory,简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory,简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Red-Only Memory,简称PROM)，只读存储器(Read-OnlyMemory,简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
本申请提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行第一实施例、第一实施例的任一可选的实现方式中的所述方法。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
需要说明的是，功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种自适应巡航控制方法，其特征在于，包括：
判断本车前方是否存在行驶车辆；
若存在，则获取所述本车与行驶车辆的相对速度以及时距差，所述时距差表示所述本车与行驶车辆的当前时距与设定的安全时距之差；
根据所述相对速度以及时距差确定跟车加速度，所述跟车加速度表示本车稳定跟随所述行驶车辆的理论加速度；
获取本车的当前速度以及速度差值，所述速度差值表示定速巡航的设定速度与本车当前速度的差值；
根据所述当前速度计算所述当前速度隶属于多种当前速度模糊类型中的每一种当前速度模糊类型对应的第三模糊隶属度；
根据所述速度差值计算所述速度差值隶属于多种速度差值模糊类型中的每一种速度差值模糊类型对应的第四模糊隶属度；
根据每一第三模糊隶属度和每一第四模糊隶属度确定限制加速度；
根据限制加速度和所述跟车加速度确定车辆控制加速度，所述车辆控制加速度表示对本车进行实际控制的加速度；
根据所述车辆控制加速度对所述本车进行控制，以使所述本车稳定跟随所述行驶车辆。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相对速度以及时距差确定跟车加速度，包括：
根据所述相对速度计算所述相对速度隶属于多种预设的相对速度模糊类型中的每一种相对速度模糊类型对应的第一模糊隶属度；
根据所述时距差计算所述时距差隶属于多种预设的时距差模糊类型中的每一种时距差模糊类型对应的第二模糊隶属度；
根据每一第一模糊隶属度和每一第二模糊隶属度确定跟车加速度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多种预设的相对速度模糊模型包括左斜坡隶属函数模型，所述根据所述相对速度计算所述相对速度隶属于多种预设的相对速度模糊类型中的每一种相对速度模糊类型对应的第一模糊隶属度，包括：
将所述相对速度代入左斜坡隶属函数类型对应的左斜坡隶属函数中，以计算所述相对速度隶属于左斜坡隶属函数类型的模糊隶属度，所述左斜坡隶属函数为：
Figure FDA0003564714990000021
其中，x为相对速度，a1和b1均为左斜坡隶属函数的预设系数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将所述相对速度代入左斜坡隶属函数类型对应的左斜坡隶属函数中，以计算所述相对速度隶属于左斜坡隶属函数类型的模糊隶属度之后，所述方法还包括：
将所述相对速度代入右斜坡隶属函数类型对应的右斜坡隶属函数中，以计算所述相对速度隶属于右斜坡隶属函数类型的模糊隶属度，所述右斜坡隶属函数为：
Figure FDA0003564714990000022
其中，x为相对速度，a2和b2均为左斜坡隶属函数的预设系数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据限制加速度和所述跟车加速度确定车辆控制加速度，包括：
将所述跟车加速度与所述限制加速度进行数值大小比较；
若所述跟车加速度大于所述限制加速度，则将所述限制加速度作为所述车辆控制加速度；
若所述跟车加速度小于所述限制加速度，则将所述跟车加速度作为所述车辆控制加速度。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据限制加速度和所述跟车加速度确定车辆控制加速度之后，所述方法还包括：
获取所述本车与行驶车辆的相对距离；
根据所述相对距离和相对速度计算预计碰撞时间；
判断所述预计碰撞时间是否小于预设值；
若是，则根据所述相对距离和相对速度计算避撞加速度，所述避撞加速度表示本车与行驶车辆产生碰撞的最低加速度；
判断所述避撞加速度是否小于所述车辆控制加速度；
若是，则根据所述避撞加速度对所述车辆控制加速度进行更新。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述判断本车前方是否存在行驶车辆之后，所述方法还包括：
若不存在，则获取本车的当前速度以及速度差值，所述速度差值为定速巡航的设定速度与本车的当前速度的差值；
根据所述当前速度以及速度差值计算定速巡航的加速度；
根据所述定速巡航的加速度对所述本车进行控制，以使所述本车稳定行驶。
8.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
CN202110296685.9A 2021-03-19 2021-03-19 一种自适应巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质 Active CN112793572B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110296685.9A CN112793572B (zh) 2021-03-19 2021-03-19 一种自适应巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110296685.9A CN112793572B (zh) 2021-03-19 2021-03-19 一种自适应巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112793572A CN112793572A (zh) 2021-05-14
CN112793572B true CN112793572B (zh) 2022-06-03

Family

ID=75817258

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110296685.9A Active CN112793572B (zh) 2021-03-19 2021-03-19 一种自适应巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112793572B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113879304B (zh) * 2021-10-21 2023-06-20 中寰卫星导航通信有限公司 一种车辆控制方法、装置、设备及存储介质

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110750877A (zh) * 2019-09-27 2020-02-04 西安理工大学 一种Apollo平台下的车辆跟驰行为预测方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2500426B (en) * 2012-03-22 2014-09-10 Jaguar Land Rover Ltd Autonomous cruise control
KR102183049B1 (ko) * 2014-04-14 2020-11-25 주식회사 만도 Ｌｋａｓ와 연동하는 적응 순항 제어 시스템 및 그의 정속 제어 방법
CN109866770A (zh) * 2019-02-28 2019-06-11 重庆长安汽车股份有限公司 一种车辆自适应巡航控制方法、装置、系统及汽车
CN111703423B (zh) * 2019-03-18 2022-05-06 毫末智行科技有限公司 自动驾驶车辆的纵向控制安全监测方法及系统
CN109927720B (zh) * 2019-03-25 2021-01-19 浙江吉利汽车研究院有限公司 一种动态制动辅助控制方法、装置及系统
CN111332292B (zh) * 2020-02-28 2021-11-19 吉利汽车研究院（宁波）有限公司 一种自适应巡航低速跟车控制方法、装置及车辆
CN111845746A (zh) * 2020-08-06 2020-10-30 合肥工业大学 基于大脑情感学习回路模型的跟车控制方法及其控制系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110750877A (zh) * 2019-09-27 2020-02-04 西安理工大学 一种Apollo平台下的车辆跟驰行为预测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112793572A (zh) 2021-05-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhao et al. A supervised actor–critic approach for adaptive cruise control
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
EP1332910A1 (en) Method and system for vehicle operator assistance improvement
US10303176B2 (en) Determining variance factors for complex road segments
EP4074566A1 (en) Control method, device and system of intelligent car
CN112937608B (zh) 一种基于轨迹预测的冰雪环境无人驾驶车辆一体化滚动决策方法、装置及存储介质
Sun et al. An active safety control method of collision avoidance for intelligent connected vehicle based on driving risk perception
Wei et al. Game theoretic merging behavior control for autonomous vehicle at highway on-ramp
Chen et al. A hierarchical hybrid system of integrated longitudinal and lateral control for intelligent vehicles
Do et al. Lane change–intention inference and trajectory prediction of surrounding vehicles on highways
CN112793572B (zh) 一种自适应巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质
CN111830962A (zh) 强化学习代理控制器的解释数据
Jo et al. Model-reference adaptive sliding mode control of longitudinal speed tracking for autonomous vehicles
Tran et al. Improved responsibility-sensitive safety algorithm through a partially observable Markov decision process framework for automated driving behavior at non-signalized intersection
Mohtavipour et al. An analytically derived reference signal to guarantee safety and comfort in adaptive cruise control systems
CN111204331A (zh) 汽车预防电子稳定性控制
WO2021109164A1 (zh) 自动驾驶中车辆变道至目标车道前车之后的预测方法
Rafat et al. A Novel Flexible Lane Changing (FLC) Method in Complicated‎ Dynamic Environment for Automated Vehicles
WO2021109165A1 (zh) 自动驾驶中车辆变道至目标车道前车之前的预测方法
CN114889598A (zh) 停车控制方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115447615A (zh) 基于车辆运动学模型预测控制的轨迹优化方法
Shi et al. Hybrid trigger cooperative control of six-wheeled commercial vehicles with multiple sub-systems based on sub-regional linearization model
CN116215502A (zh) 车辆横向控制方法、装置、介质及设备
Mukai et al. Model predictive control for lane change decision assist system using hybrid system representation
Mehraban et al. Fuzzy adaptive cruise control with model predictive control responding to dynamic traffic conditions 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