CN112896169A - 一种智能驾驶多模式控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能驾驶多模式控制系统及方法，所述系统包括用于提取车辆目标的位置、形状、运动特性和运动轨迹的环境感知系统，用于将底盘运动信息转发给环境感知系统的智能驾驶中央决策控制器；用于接收智能驾驶中央决策控制器运行信息完成车辆运行的整车执行系统；本发明在计算预估功率时考虑到变速箱换挡曲线特性，期望驱动扭矩与发动机外特性曲线计算得到虚拟油门踏板开度曲线较平滑，规避了无人驾驶车辆行驶中因变速箱换挡和请求扭矩波动引起的驾驶体验不舒适感。

Description

一种智能驾驶多模式控制系统及方法

技术领域

本发明涉及无人驾驶车辆控制技术，尤其是一种智能驾驶多模式控制系统及方法。

背景技术

无人驾驶汽车代表了汽车技术和产业化的重要发展方向，也是未来汽车技术创新的主流趋势，无人驾驶系统基于环境感知技术对车辆周围环境进行感知，并根据感知所获得的信息，通过车载IECU自主地控制车辆的转向和速度，使车辆能够安全、可靠地行驶，并到达预定目的地；无人驾驶的关键技术是环境感知技术和车辆控制技术，其中环境感知技术是无人驾驶车辆行驶的基础。

车辆控制技术是无人驾驶车辆行驶的核心，包括轨迹规划和控制执行两个环节，这两项技术相辅相成共同构成无人驾驶车辆的关键技术；车辆控制技术基于环境感知的结果，根据决策规划出目标轨迹，通过纵向和横向控制系统的配合使车辆能够按照跟踪目标轨迹准确稳定行驶，同时使车辆在行驶过程中能够实现车速调节、车距保持、换道、绕行等场景，同时保证车辆的舒适性和安全性，因此研究无人驾驶的控制技术变得具有十分重要的意义。

需求功率预估的目的正是基于以上目的，综合考虑了发动机外特性曲线特性，变速箱换挡曲线、道路摩擦阻力、道路坡道阻力、车辆风阻、车辆载重、驾驶风格等因素，使车辆可以多模式平稳舒适的加速且维持到目标车速，规避了无人驾驶车辆行驶中因变速箱换挡和请求扭矩波动引起的驾驶体验不舒适感，满足了不同风格乘客乘坐无人驾驶车辆时的加速体验需求。

发明内容

发明目的：提供一种智能驾驶多模式控制系统，以解决上述问题。

技术方案：一种智能驾驶多模式控制系统，包括如下：

环境感知系统，用于提取车辆目标的位置、形状、运动特性和运动轨迹；

智能驾驶中央决策控制器，用于将底盘运动信息转发给环境感知系统；

整车执行系统，用于接收智能驾驶中央决策控制器运行信息完成车辆运行。

根据本发明的一个方面，所述环境感知包括视觉感知传感器、雷达感知传感器、GPS、惯导系统和摄像头，所述视觉感知传感器获取车辆外界视觉系统要处理的原始图像，所述雷达感知传感器通过分析接收到的目标回波特性，提取目标的位置、形状、运动特性和运动轨迹，并进一步推断目标和环境的特征；所述惯导系统以陀螺的输出建立导航坐标系，根据加速度计输出解算出运载体在导航坐标系中的速度和位置。

根据本发明的一个方面，所述智能驾驶中央决策控制器包括运动决策模块、需求功率预测模块、整车交互模块，所述运动决策模块根据车辆设定速度建立安全距离模块，通过安全距离模型决策得到需求加速度，将计算得到的需求加速度输出至需求功率预测模块；所述需求功率预测模块根据运动决策模块计算得到的需求加速度，期望功率；

所述整车交互模块负责智能驾驶中央决策控制器与环境感知系统间的信息传递；所述整车交互模块还包括环境感知系统输入给智能驾驶中央决策控制器车道线、目标障碍物信息，整车执行系统输入给智能驾驶中央决策控制器底盘运动信息，智能驾驶中央决策控制器输出给整车执行系统方向盘转角、驱动扭矩、制动减速度控制指令信息；所述智能驾驶中央决策控制器将底盘运动相关信息转发给环境感知系统。

根据本发明的一个方面，所述整车执行系统包括驱动系统、发动机、制动系统、制动机构、转向系统、转向机构，所述驱动系统向所述发动机传递驱动信息；所述制动系统向所述制动机构传递制动信息；所述转向系统向所述转向结构传递转向信息。

有益效果：本发明设计一种智能驾驶多模式控制系统及方法，本发明在计算预估功率时考虑到变速箱换挡曲线特性，所以期望驱动扭矩与发动机外特性曲线计算得到虚拟油门踏板开度曲线较平滑，规避了无人驾驶车辆行驶中因变速箱换挡和请求扭矩波动引起的驾驶体验不舒适感，另外关联计算的预估功率与驾驶模式调节模块计算得到期望功率，解决无人驾驶智能车智能驾驶模式行车过程中因变速箱换挡和请求扭矩波动引起的驾驶体验不舒适感，满足了不同风格乘客乘坐无人驾驶车辆时的加速体验需求。

附图说明

图1是本发明的无人驾驶车辆智驾系统示意图。

图2是本发明的多模式控制算法。

图3是本发明的进入退出机制流程图。

具体实施方式

在该实施例中，一种智能驾驶多模式控制系统，包括如下：

环境感知系统，用于提取车辆目标的位置、形状、运动特性和运动轨迹；

智能驾驶中央决策控制器，用于将底盘运动信息转发给环境感知系统；

整车执行系统，用于接收智能驾驶中央决策控制器运行信息完成车辆运行。

在进一步的实施例中，所述环境感知包括视觉感知传感器、雷达感知传感器、GPS、惯导系统和摄像头，所述视觉感知传感器获取车辆外界视觉系统要处理的原始图像，所述雷达感知传感器通过分析接收到的目标回波特性，提取目标的位置、形状、运动特性和运动轨迹，并进一步推断目标和环境的特征；所述惯导系统以陀螺的输出建立导航坐标系，根据加速度计输出解算出运载体在导航坐标系中的速度和位置。

在进一步的实施例中，所述智能驾驶中央决策控制器包括运动决策模块、需求功率预测模块、整车交互模块，所述运动决策模块根据车辆设定速度建立安全距离模块，通过安全距离模型决策得到需求加速度，将计算得到的需求加速度输出至需求功率预测模块；所述需求功率预测模块根据运动决策模块计算得到的需求加速度，期望功率；所述整车交互模块负责智能驾驶中央决策控制器与环境感知系统间的信息传递；所述整车交互模块还包括环境感知系统输入给智能驾驶中央决策控制器车道线、目标障碍物信息，整车执行系统输入给智能驾驶中央决策控制器底盘运动信息，智能驾驶中央决策控制器输出给整车执行系统方向盘转角、驱动扭矩、制动减速度控制指令信息；所述智能驾驶中央决策控制器将底盘运动相关信息转发给环境感知系统。

在进一步的实施例中，所述运动决策模块作用为当车辆处于智能驾驶模式时，智能驾驶中央决策控制器根据由GPS、惯导、雷达、摄像头组成的环境感知融合系统，结合车体当前位姿信息等进行决策规划，基于目标障碍物状态、本车与前车相对距离、前车速度，本车速度，系统设定速度等建立安全距离模型，通过安全距离模型决策得到需求加速度，将计算得到的需求加速度输出至需求功率预测模块。

在进一步的实施例中，所述需求功率预测模块的作用为根据运动决策模块计算得到的需求加速度，综合考虑了发动机外特性曲线特性、变速箱换挡曲线、道路摩擦阻力、道路坡道阻力、车辆风阻、车辆载重因素，计算得到预估功率，引入驾驶模式调节模块，计算得到期望功率，基于以上信息，同时考虑发动机当前状态、道路坡度补偿、轮胎非线性补偿、功率平衡因素，智能驾驶中央决策控制器计算得到纵向控制输出驱动扭矩请求值，若此时车辆系统不存在故障，智能驾驶中央决策控制器将期望驱动扭矩输入至发动机控制器，例：汽车电脑，发动机控制器，发动机控制器输出实际响应的扭矩至传动系统，经变速箱和传动轴传递至驱动轮端，控制车辆按照规划轨迹行进，由于等效需求功率转换模块在计算需求功率时考虑到了当前的车辆状态和发动机外特性曲线特性、变速箱换挡曲线，所以目标驱动扭矩较平滑，且在传递链路中不会引起变速箱的频繁换挡。

在进一步的实施例中，所述整车执行系统包括驱动系统、发动机、制动系统、制动机构、转向系统、转向机构，所述驱动系统向所述发动机传递驱动信息；所述制动系统向所述制动机构传递制动信息；所述转向系统向所述转向结构传递转向信息。

在进一步的实施例中，一种智能驾驶多模式控制方法，包括：

当车辆进入智能驾驶模式；

判断车辆系统是否存在故障

判断车辆是否满足进入智驾系统条件。

在进一步的实施例中，所述当车辆进入智能驾驶模式进一步为：

车辆进入智能驾驶模式，并根据环境感知信息、车辆信息、决策得到需求加速度，结合车体当前位姿信息进行决策规划；根据目标障碍物状态建立安全距离模型；

通过安全距离模型决策得到需求加速度，基于需求加速度进行加速场景分类；

基于需求加速度的大小进行加速场景分类，考虑道路摩擦阻力、道路坡道阻力、车辆风阻、变速箱换挡曲线、车辆载重、底盘信息因素进行道路坡度补偿、轮胎非线性补偿、功率平衡运算得到各加速度场景下的预估功率，考虑外界阻力、计算各加速场景预估功率；

关联计算的预估功率与驾驶模式调节模块，计算得到期望功率；

根据发动机外特性曲线、发动机当前状态、期望功率计算得到期望驱动扭矩。

在进一步的实施例中，所述判断车辆系统是否存在故障，存在故障则进入故障处理模块；不存在故障则进行下一步；

进行故障等级分类和相应的故障响应机制处理，不存在故障则输出期望驱动扭矩至发动机控制器；

发动机控制器输出实际响应的扭矩至传动系统，经变速箱和传动轴传递至驱动轮端。

在进一步的实施例中，所述判断车辆是否满足进入智驾系统条件进一步为：

判断驾驶员按下智驾开关，智驾开关是否起作用状态，是则进行下一步、否则返回上一步

判断车辆是否满足进入智驾系统条件，满足则置驱动模式为1进行下一步，不满足则置为0返回智驾开关是否起作用状态进行检测；

检测车辆挡位是否处于D挡、制动系统是否处于压力释放状态、电子驻车制动是否释放、驱动系统是否处于行车状态，是则置驾驶条件为1进行下一步，否则置为0不进行下一步检测；

判断车辆系统是否存在故障，存在故障则进入故障处理模式，不进行下一步检测，无故障存在则多模式控制方法计算期望驱动扭矩，并输出驱动扭矩至发动机控制器；

当系统处于运行状态时，出现智驾开关不处于起作用状态、驱动模式为0的情况则系统退出智驾模式、出现驾驶条件为0的情况则不进入车辆控制行车模式，出现车辆系统存在故障的情况则进入故障处理模式；

所述障处理模式对故障响应机制采取分级处理，将故障等级划分为三级：一级故障为最低级故障，表示车辆出现故障但仅存储故障码，不作故障处理动作；二级故障表示车辆出现故障，存储故障码的同时退出智能驾驶模式，控制车速为跛行模式安全停车，与此同时低压供电模块自动点亮行车双闪灯，以此警示周围车辆；三级故障触发时控制车辆退出智能驾驶模式，存储故障码并紧急停车下高压电，语音提示驾驶员停驶车辆，为最高级故障处理模式。

在进一步的实施例中，所述加速场景分类包括紧急加速驱动、缓加速驱动、匀速驱动。

在进一步的实施例中，所述驾驶模式调节模块分为激进型驾驶模式、居中型驾驶模式、缓和型驾驶模式。

总之，本发明具有以下优点：当车辆处于智能驾驶模式时，能够实现车速调节、车距保持、换道、绕行场景，同时保证车辆的舒适性和安全性，解决无人驾驶智能车智能驾驶模式行车过程中因变速箱换挡和请求扭矩波动引起的驾驶体验不舒适感，满足了不同风格乘客乘坐无人驾驶车辆时的加速体验需求。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。

Claims (8)

1.一种智能驾驶多模式控制系统，其特征在于，包括：

环境感知系统，用于提取车辆目标的位置、形状、运动特性和运动轨迹；

智能驾驶中央决策控制器，用于将底盘运动信息转发给环境感知系统；

整车执行系统，用于接收智能驾驶中央决策控制器运行信息完成车辆运行。

2.根据权利要求1所述的一种智能驾驶多模式控制系统，其特征在于，所述环境感知包括视觉感知传感器、雷达感知传感器、GPS、惯导系统和摄像头，所述视觉感知传感器获取车辆外界视觉系统要处理的原始图像，所述雷达感知传感器通过分析接收到的目标回波特性，提取车辆目标的位置、形状、运动特性和运动轨迹，并进一步推断目标和环境的特征；所述惯导系统以陀螺的输出建立导航坐标系，根据加速度计输出解算出运载体在导航坐标系中的速度和位置。

3.根据权利要求1所述的一种智能驾驶多模式控制系统，其特征在于，所述智能驾驶中央决策控制器包括运动决策模块、需求功率预测模块、整车交互模块，所述运动决策模块根据车辆设定速度建立安全距离模块，通过安全距离模型决策得到需求加速度，将计算得到的需求加速度输出至需求功率预测模块；

所述需求功率预测模块根据运动决策模块计算得到的需求加速度，期望功率；所述整车交互模块负责智能驾驶中央决策控制器与环境感知系统间的信息传递；所述整车交互模块还包括环境感知系统输入给智能驾驶中央决策控制器车道线、目标障碍物信息，整车执行系统输入给智能驾驶中央决策控制器底盘运动信息，智能驾驶中央决策控制器输出给整车执行系统方向盘转角、驱动扭矩、制动减速度控制指令信息；所述智能驾驶中央决策控制器将底盘运动相关信息转发给环境感知系统。

4.根据权利要求1所述的一种智能驾驶多模式控制系统，其特征在于，所述整车执行系统包括驱动系统、发动机、制动系统、制动机构、转向系统、转向机构，所述驱动系统向所述发动机传递驱动信息；所述制动系统向所述制动机构传递制动信息；所述转向系统向所述转向结构传递转向信息。

5.一种智能驾驶多模式控制方法，其特征在于，包括：

当车辆进入智能驾驶模式；

判断车辆系统是否存在故障

判断车辆是否满足进入智驾系统条件。

6.根据权利要求5所述的一种智能驾驶多模式控制方法，其特征在于，所述当车辆进入智能驾驶模式进一步为：

车辆进入智能驾驶模式，并根据环境感知信息、车辆信息、决策得到需求加速度，结合车体当前位姿信息进行决策规划；根据目标障碍物状态建立安全距离模型；

通过安全距离模型决策得到需求加速度，基于需求加速度进行加速场景分类；

基于需求加速度的大小进行加速场景分类，考虑道路摩擦阻力、道路坡道阻力、车辆风阻、变速箱换挡曲线、车辆载重、底盘信息因素进行道路坡度补偿、轮胎非线性补偿、功率平衡运算得到各加速度场景下的预估功率，考虑外界阻力、计算各加速场景预估功率；

关联计算的预估功率与驾驶模式调节模块，计算得到期望功率；

根据发动机外特性曲线、发动机当前状态、期望功率计算得到期望驱动扭矩。

7.根据权利要求5所述的一种智能驾驶多模式控制方法，其特征在于，所述判断车辆系统是否存在故障，存在故障则进入故障处理模块；不存在故障则进行下一步；

进行故障等级分类和相应的故障响应机制处理，不存在故障则输出期望驱动扭矩至发动机控制器；

发动机控制器输出实际响应的扭矩至传动系统，经变速箱和传动轴传递至驱动轮端。

8.根据权利要求5所述的一种智能驾驶多模式控制方法，其特征在于，所述判断车辆是否满足进入智驾系统条件进一步为：

判断驾驶员按下智驾开关，智驾开关是否起作用状态，是则进行下一步、否则返回上一步

判断车辆是否满足进入智驾系统条件，满足则置驱动模式为1进行下一步，不满足则置为0返回智驾开关是否起作用状态进行检测；

检测车辆挡位是否处于D挡、制动系统是否处于压力释放状态、电子驻车制动是否释放、驱动系统是否处于行车状态，是则置驾驶条件为1进行下一步，否则置为0不进行下一步检测；

判断车辆系统是否存在故障，存在故障则进入故障处理模式，不进行下一步检测，无故障存在则多模式控制方法计算期望驱动扭矩，并输出驱动扭矩至发动机控制器；

当系统处于运行状态时，出现智驾开关不处于起作用状态、驱动模式为0的情况则系统退出智驾模式、出现驾驶条件为0的情况则不进入车辆控制行车模式，出现车辆系统存在故障的情况则进入故障处理模式；

所述障处理模式对故障响应机制采取分级处理，将故障等级划分为三级：一级故障为最低级故障，表示车辆出现故障但仅存储故障码，不作故障处理动作；二级故障表示车辆出现故障，存储故障码的同时退出智能驾驶模式，控制车速为跛行模式安全停车，与此同时低压供电模块自动点亮行车双闪灯，以此警示周围车辆；三级故障触发时控制车辆退出智能驾驶模式，存储故障码并紧急停车下高压电，语音提示驾驶员停驶车辆，为最高级故障处理模式。

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