CN113752996A - 车辆的前方防撞系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种车辆的前方防撞系统和方法，该系统包括：检测器，用于检测在该车辆的行驶方向上位于前方的障碍物；处理器；存储器，耦接到该处理器并存储算法，当该算法由该处理器执行时，使得该处理器：估计该车辆正在其上行驶的道路的倾斜度，并且基于估计的倾斜度、检测到的障碍物的位置和该车辆的速度，确定该车辆的制动策略；控制器，用于基于由该处理器确定的该车辆的制动策略控制该车辆的制动。

Description

车辆的前方防撞系统和方法
技术领域
本公开涉及一种用于车辆的避免前方碰撞的系统和方法，并且更具体地，涉及考虑到车辆正在其上行驶的道路坡度的紧急制动控制。
背景技术
车辆的前方防撞系统是一种利用检测传感器来识别前方的车辆，在预期与前方的车辆发生碰撞时向驾驶员发出警告，并通过自动施加制动来避免碰撞或减轻损害的设备，该系统也称为自动紧急制动(autonomous emergency brake，AEB)系统。
具体地，前方防撞系统计算与前方车辆或前方目标的碰撞时间(time tocollision，TTC)，并根据计算的碰撞时间控制自动紧急制动(AEB)系统。
然而，相关技术的前方防撞系统针对平坦道路进行调整，并且没有考虑制动性能在斜坡道路上变化的现象。
特别地，当基于针对平坦道路调整的制动性能来应用紧急制动时，存在在下坡道路上发生碰撞的风险的问题。
上面作为技术背景描述的内容仅旨在更好地理解本公开的背景，而不应视为承认它们与相关领域的普通技术人员已经知道的常规技术相对应。
发明内容
提出本公开内容以解决这些问题，并且本公开的目的在于提供一种用于前方防撞系统和方法，该方法或系统通过反映车辆正在其上行驶的道路的倾斜度来控制车辆的制动。
为了实现上述目的，根据本公开的车辆的前方防撞系统包括：检测器，用于检测在该车辆的行驶方向上位于前方的障碍物；处理器；存储器，耦接到该处理器并存储算法，当该算法由该处理器执行时，使得该处理器：估计该车辆正在其上行驶的道路的倾斜度，并且基于估计的倾斜度、检测到的该障碍物的位置和该车辆的速度，确定该车辆的制动策略；以及控制器，用于基于由该处理器确定的该车辆的该制动策略控制该车辆的制动。
该检测器可以是检测该障碍物相对于该车辆的相对位置和相对速度的检测传感器。
该处理器可以通过感测该车辆沿俯仰方向旋转的旋转角度估计该道路的倾斜度。
该处理器可以基于导航信息或感测到的大气压力变化估计该道路的倾斜度。
该处理器可以使用该车辆的加速或减速行驶数据估计该道路的倾斜度。
该处理器可以使用由该检测器检测到的该障碍物的位置和车辆的速度计算与该障碍物的碰撞时间，并且基于计算的该碰撞时间和估计的该倾斜度确定该车辆的制动策略。
该处理器可以基于计算的该碰撞时间计算所需的减速率，根据估计的该倾斜度计算斜坡减速率，并确定该车辆的制动策略，以使计算的该斜坡减速率反映在计算的该所需的减速率中。
该处理器可以基于计算的该碰撞时间计算所需的制动时刻，根据估计的该倾斜度计算斜坡制动时间，并确定该车辆的制动策略，以使计算的该斜坡制动时间反映在计算的该所需的制动时刻中。
为了实现上述目的，根据本公开的车辆的前方防撞方法包括以下步骤：估计该车辆正在其上行驶的道路的倾斜度；检测在该车辆的行驶方向上位于前方的障碍物；基于估计的该倾斜度、检测到的该障碍物的位置和该车辆的速度，确定该车辆的制动策略；以及基于确定的该车辆的制动策略控制该车辆的制动。
在检测该障碍物的步骤中，可以通过检测传感器检测该障碍物相对于车辆的相对位置和相对速度。
在估计该道路的倾斜度的步骤中，可以通过感测该车辆沿俯仰方向旋转的旋转角度估计该道路的倾斜度。
在估计该道路的倾斜度的步骤中，可以基于导航信息或感测到的大气压力变化估计该道路的倾斜度。
在估计该道路的倾斜度的步骤中，可以使用该车辆的加速或减速行驶数据估计该道路的倾斜度。
在确定该车辆的制动策略的步骤中，可以使用检测到的该障碍物的位置和该车辆的速度计算与该障碍物的碰撞时间，并且可以基于计算的该碰撞时间和估计的该倾斜度确定该车辆的制动策略。
该在确定该车辆的制动策略的步骤中，可以基于计算的该碰撞时间计算所需的减速率，可以根据估计的该倾斜度计算斜坡减速率，并可以确定该车辆的制动策略，以使计算的该斜坡减速率反映在计算的该所需的减速率中。
在确定该车辆的制动策略的步骤中，可以基于计算的该碰撞时间计算所需的制动时刻，可以根据估计的该倾斜度计算斜坡制动时间，并可以确定该车辆的制动策略，以使计算的该斜坡制动时间反映在计算的该所需的制动时刻中。
根据本公开的车辆的前方碰撞防止系统和方法，具有这样的效果：将针对平坦道路调整的车辆的前方防撞技术适用于斜坡道路。
此外，因此，在前方防撞控制中道路的坡度的反映具有增强车辆的前方防撞控制的可靠性的效果。
附图说明
图1是根据本公开实施例的前方防撞系统的框图。
图2是示出了根据本公开实施例的车辆和障碍物之间的相对速度随时间变化的曲线图。
图3是示出了根据本公开实施例的车辆的加速度随时间变化的曲线图。
图4示出了根据本公开实施例的在斜坡道路上的车辆和障碍物。
图5是根据本公开实施例的车辆的前方防撞方法的流程图。
具体实施方式
仅出于描述根据本公开的实施例的目的，通过示例的方式给出了在本说明书或本申请中公开的本公开的实施例的具体结构或功能的描述，并且根据本公开的实施例可以以各种形式实现并且不应该被理解为受限于本说明书或本申请中描述的实施例。
由于根据本公开的实施例可以以各种方式修改并且具有各种形式，因此将在附图中示出并在本说明书或本申请中详细描述特定的实施例。然而，这并不旨在将根据本公开思想的实施例限制为特定的公开形式，并且应被解释为包括在本公开的精神和技术范围内是包括的所有修改、等同和替代。
诸如第一和/或第二之类的术语可以用于描述各种组件，但是这些组件不应受到这些术语的限制。这些术语仅用于将一个组件与其他组件区分开的目的。例如，在不脱离根据本公开思想的权利的范围的情况下，第一组件可以被称为第二组件，并且类似地，第二组件也可以被称为第一组件。
当组件被称为“连接”或“耦接”到另一组件时，它可以直接连接或耦接到该另一组件，但是应该理解，在它们之间可以存在其他组件。另一方面，当组件被称为“直接连接”或“直接耦接”到另一组件时，应理解为在它们之间没有其他组件。应当以相同的方式解释描述诸如“在...之间”和“仅仅在...之间”或“与...相邻”和“直接与...相邻”之类的组件之间的关系的其他表达。
本说明书中使用的术语仅用于描述特定实施例，而不旨在限制本公开。除非上下文另外明确指出，否则单数表达包括复数表达。在本说明书中，诸如“包括”或“具有”之类的术语旨在表示所实现的特征、数字、步骤、动作、组件、部件或其组合的存在，并且不应理解为排除预先确定的一个或多个其他特征、数字、步骤、动作、组件、部件或其组合的存在或附加的可能性。
除非另有定义，否则本文中使用的所有术语(包括技术或科学术语)具有与本公开所属领域的普通技术人员通常所理解的相同含义。除非在本说明书中明确定义，否则诸如在常用字典中定义的术语应被解释为具有与相关技术背景中的含义相一致的含义，并且不应被解释为理想的或过于正式的含义。
在下文中，将通过参考附图描述本公开的优选实施例来详细描述本公开。各图中所示的相同附图标记表示相同的构件。
图1是示出了根据本公开实施例的车辆的前方防撞系统的框图。
图1示出了根据本公开实施例的车辆的前方防撞系统包括：处理器30，其估计车辆正在其上行驶的道路的倾斜度；检测器10，其检测在车辆的行驶方向上位于前方的障碍物；处理器30，其基于由处理器30估计的倾斜度、由检测器10检测到的障碍物的位置以及车辆的速度，确定车辆的制动策略；控制器40，其基于由处理器30确定的车辆的制动策略控制车辆的制动。
根据本公开实施例的处理器30、检测器10、处理器30和控制器40可以通过配置为使用非易失性存储器20和存储在存储器20中的数据执行以下要描述的操作的处理器来实现，其中非易失性存储器20被配置为存储算法，该算法被配置为控制车辆的各个部件的操作或再现该算法的软件指令上的数据。在此，存储器20和处理器可以被实现为独立的芯片。可替代地，存储器20和处理器可以被实现为单个集成芯片。
处理器30可以估计在车轮与地面接触的状态下车辆正在其上行驶的道路的倾斜度。具体地，可以使用安装在车辆中的传感器来感测车辆的坡度，或者可以基于通过在车辆中安装的通信设备接收的或在存储设备中存储的道路信息估计道路的倾斜度。
检测器10可以检测障碍物的位置、速度或类型。
检测器10可以检测在车辆的行驶方向上位于前方的障碍物，诸如车辆、建筑物和行人。具体地，当车辆向前行驶时，可以检测位于车辆前方的障碍物，而当车辆向后行驶时，可以检测位于车辆后方的障碍物。
更具体地，检测器10可以位于车辆的行驶方向上的前方，并且可以检测如果车辆继续行驶则可能与车辆碰撞的障碍物。当车辆在道路上行驶时，可以检测到位于车辆行驶的车道中的障碍物。
当发生碰撞危险(例如在前方检测到的障碍物的突然停止或障碍物的突然检测)时，处理器30可以警告驾驶员前方碰撞的危险。
此外，当检测到前方碰撞的危险时，处理器30可以确定用于控制车辆的制动的制动策略。
具体地，处理器30可以考虑与障碍物的碰撞时间并基于障碍物的位置和车辆的速度确定制动策略，但是可以进一步反映由处理器30估计的倾斜度以确定制动策略。
摩擦系数计算单元120可以计算(或估计)路面的摩擦系数(μMg)。例如，摩擦系数计算单元120可以使用车辆的车轮速度传感器值和由发动机控制器(engine controller，ECU)提供的发动机扭矩值计算(或估计)路面的摩擦系数。然而，由于以各种方式知道各种计算或估计路面的摩擦系数的方法，因此可以使用它们计算(或估计)该系数。因此，将省略其具体描述。
此外，基于一般摩擦系数(例如，参考摩擦系数)下的目标控制量(制动控制量)，处理器30确定随着路面摩擦系数变得小于一般摩擦系数(一般μ>低μ1>低μ2)而进一步减小目标控制量的制动策略。
此外，以补偿针对路面摩擦系数的前方防撞命令的目标制动时刻为例，基于在一般摩擦系数(例如，参考摩擦系数)下的目标制动时刻，处理器30确定随着路面摩擦系数变得小于一般摩擦系数(一般μ>低μ1>低μ2)而进一步减小目标制动时刻(即，制动时刻变早)的制动策略。
车辆重量检测器130使用安装在车辆中的传感器(例如，重量传感器)检测(或测量)车辆的重量(例如，车辆中装载的乘坐者和物体的总重量)。
以补偿针对车辆重量的前方防撞命令的目标制动量为例，基于一般重量(例如，参考重量)下的目标控制量(制动控制量)，处理器30确定随着车辆重量的增加(一般重量<重量1<重量2)而进一步增加目标控制量的制动策略。
此外，以补偿针对车辆重量的前方防撞命令的目标制动时刻为例，基于一般重量下的目标制动时刻，处理器30确定随着车辆重量变得重于一般量重(一般重量<重量1<重量2)而进一步减小目标制动时刻(即，制动时刻变早)的制动策略。
因此，具有最小化由车辆重量引起的目标停止距离的偏差以及减轻驾驶员的不适的效果。
控制器40可以根据处理器30的制动策略控制车辆的制动。特别地，控制器40可以连接至制动车辆的制动设备50并控制制动设备50。制动设备50可以是车辆的制动轮或发动机。
检测器10可以是检测障碍物相对于车辆的相对位置和相对速度检测传感器。
在一实施例中，检测传感器可以是相机传感器、激光雷达传感器、雷达传感器或超声传感器。安装在车辆中的检测传感器可以检测障碍物相对于车辆的相对位置。
此外，检测传感器可以检测障碍物的速度或检测障碍物相对于车辆速度的相对速度。
在一实施例中，处理器30可以通过感测车辆沿俯仰方向旋转的旋转角度估计道路的倾斜度。
处理器30可以连接到姿态传感器、俯仰传感器或加速度传感器(G传感器)，其中传感器感测车辆的俯仰方向上的旋转角度，并估计车辆正在其上行驶的道路的倾斜度。
在另一实施例中，处理器30可以基于导航信息或感测到的大气压力变化估计道路的倾斜度。
处理器30可以使用通过通信设备输入或先前存储的导航信息估计车辆正在其上行驶的道路的倾斜度。
可替代地，处理器30可以连接至安装在车辆中的大气压力传感器，并且基于由大气压力传感器感测到的大气压力变化和车辆的速度估计道路的倾斜度。更具体地，可以根据感测到的大气压力变化和车辆的速度并使用在重力方向上移动的重力方向速度估计道路的倾斜度。
在又一实施例中，可以使用车辆的加速或减速行驶数据估计道路的倾斜度。
具体地，可以使用包括由驱动设备产生的驱动力或由车辆的制动设备50产生的制动力以及车辆的加速量或减速量的加速或减速数据估计道路的倾斜度。
例如，可以预先存储用于使用加速器踏板下压量(APS开度：加速器位置传感器开度)、制动器下压量以及车辆的加速度估计道路的倾斜度的公式，并且处理器30可以将加速或减速数据应用于先前存储的公式来估计道路的倾斜度。
在又一实施例中，可以通过由相机(其使用安装用于拍摄车辆的前视图像的相机传感器)拍摄的车辆的前视图像估计车辆前方的道路的倾斜度。
处理器30可将通过轮速传感器检测到的实际加速度反映在通过加速度传感器检测到的加速度信息中，并估计倾斜度。
图2是示出了根据本公开实施例的车辆和障碍物之间的相对速度随时间变化的曲线图。图3是示出了根据本公开实施例的车辆的加速度随时间变化的曲线图。图4示出了根据本公开实施例的在斜坡道路上的车辆和障碍物。
图2至图4示出了处理器30可以使用由该检测器10检测到的障碍物的位置和车辆的速度计算与障碍物的碰撞时间，并且基于计算的碰撞时间和由处理器30估计的倾斜度确定车辆的制动策略。
更具体地，处理器30可以基于计算的碰撞时间计算所需的减速率，根据估计的倾斜度计算斜坡减速率，并确定车辆的制动策略，以使计算的斜坡减速率反映在计算的所需的减速率中。
如图2所示，当障碍物与车辆之间的距离(通过对障碍物与车辆之间的相对速度随时间进行积分而获得的值)变为零时，障碍物与车辆彼此碰撞。
在一实施例中，检测器10可以检测障碍物与车辆之间的距离以及障碍物与车辆之间的相对速度，并使用它们计算碰撞时间(TTC)，如以下公式所示：
TTC＝t_col–t_cur＝d/V_cur[秒]，
其中，d是障碍物与车辆之间的距离，V_cur是当前状态下障碍物与车辆之间的相对速度。
在另一实施例中，检测器10可以使用障碍物与车辆之间的当前相对速度来预测相对速度直到碰撞，并且当通过对从当前时间到碰撞的时间上的预测的相对速度进行积分而获得值成为障碍物与车辆之间的距离d时，计算时间TTC。
如图3所示，为了避免碰撞，车辆必须在碰撞时间(TTC)之前使相对于障碍物的相对速度为零。可以确定制动策略，以使通过在碰撞时间TTC之前对车辆的减速率随时间进行积分而获得的值成为障碍物与车辆之间的相对速度。
在一实施例中，可以从如下曲线计算所需的减速率a_req，在该曲线中，通过在设置为等于或小于碰撞时间的时间上进行积分而获得的值成为障碍物与车辆之间的相对速度。
如图3所示，所需的减速率a_req的曲线可以为计算减速率以保持恒定的幅值，或者计算出该幅值以随时间减小。可替代地，可以计算幅值以随时间增加。
如图4所示，在一实施例中，当车辆和障碍物位于斜坡道路上时，处理器30可以根据估计的倾斜度θ通过以下公式计算斜坡减速率a_θ：
a_θ＝g*cos(θ)[m/s^2]
处理器30可以确定车辆的制动策略，以使计算的斜坡减速率a_θ反映在计算的所需的减速率a_req中。在一实施例中，控制器40可以通过以下公式设置用于控制车辆的制动的减速率：
a_ctr＝a_req+a_θ+公差值，
其中，公差值(tolerance value)可以是为安全性调整的值。
在另一实施例中，处理器30可以基于计算的碰撞时间计算所需的制动时刻，根据估计的倾斜度计算斜坡制动时间，并确定车辆的制动策略，以使计算的斜坡制动时间反映在计算的所需的制动时刻中。
处理器30可以将制动时刻确定为车辆的制动策略。制动时刻可以被确定为检测器10检测到与障碍物碰撞的可能性的时刻或这之后的时刻。
具体地，可以基于计算的碰撞时间(TTC)或基于其计算的所需的减速率a_req的曲线计算所需的制动时刻。
更具体地，需制动时刻可以包括在所需的减速率a_req的曲线中，并且可以将所需的减速率a_req的曲线设置为使得最大减速率的幅值等于或小于预定值。
即，根据一实施例，处理器30可以设置所需的制动时刻，以使所需的减速率a_req的曲线中的最大减速率的幅值等于或小于预定值。
此外，处理器30可以根据估计的倾斜度计算斜坡制动时间。在一实施例中，可以为每个估计的倾斜度θ预先确定斜坡制动时间，或者在另一实施例中，可以通过使用估计的倾斜度θ的公式计算斜坡制动时间。
在一实施例中，在下坡的情况下，斜坡制动时间可以被计算为正值，在上坡的情况下，斜坡制动时间可以被计算为负值，并且可以被计算为使得斜坡制动时间的幅值随着倾斜度的幅值的增加而增加。
因此，处理器30可以确定车辆的制动策略，以使斜坡制动时间反映在所需的制动时刻中。具体地，在下坡的情况下，处理器30可以确定制动策略以将所需的制动时刻提前斜坡制动时间，而在下坡的情况下，处理器30可以确定制动策略以将所需的制动时刻延迟斜坡制动时间。
图5是根据本公开实施例的车辆的前方防撞方法的流程图。
图5还示出了车辆的前方防撞方法包括：步骤S100，估计车辆正在其上行驶的道路的倾斜度；步骤S200，检测在车辆的行驶方向上位于前方的障碍物；步骤S500，基于估计的倾斜度、检测到的障碍物的位置和车辆的速度，确定车辆的制动策略；以及步骤S600，基于确定的车辆的制动策略控制车辆的制动。
在检测障碍物的步骤S200中，可以通过检测传感器检测障碍物相对于车辆的相对位置和相对速度。
在估计道路的倾斜度的步骤S100中，可以通过感测车辆沿俯仰方向旋转的旋转角度估计道路的倾斜度。
在估计道路的倾斜度的步骤S100中，可以基于导航信息或感测到的大气压力变化估计道路的倾斜度。
在估计道路的倾斜度的步骤S100中，可以使用车辆的加速或减速行驶数据估计道路的倾斜度。
在确定车辆的制动策略的步骤S500中，可以使用检测到的障碍物的位置和车辆的速度计算(S300)与障碍物的碰撞时间，并且可以基于计算的碰撞时间和处理器30估计的倾斜度确定(S500)车辆的制动策略。
在确定车辆的制动策略的步骤S500中，可以基于计算的碰撞时间计算(S400)所需的减速率，可以根据估计的倾斜度计算斜坡减速率，并可以确定(S500)车辆的制动策略，以使计算的斜坡减速率反映在计算的所需的减速率中。
在确定车辆的制动策略的步骤S500中，可以基于计算的该碰撞时间计算(S400)所需的制动时刻，可以根据估计的该倾斜度计算斜坡制动时间，并可以确定(S500)该车辆的制动策略，以使计算的该斜坡制动时间反映在计算的该所需的制动时刻中。
虽然示出并描述了本公开的特定实施例，但是对于相关领域的普通技术人员来说，很明显地可以在不脱离由所附的专利权利要求提供的本公开的技术精神的范围内，以各种方式对本公开进行改进和修改。

Claims (16)

1.一种车辆的前方防撞系统，包括：
检测器，用于检测在所述车辆的行驶方向上位于前方的障碍物；
处理器；
存储器，耦接到所述处理器并存储算法，当所述算法由所述处理器执行时，使得所述处理器：
估计所述车辆正在其上行驶的道路的倾斜度，并且
基于估计的倾斜度、检测到的所述障碍物的位置和所述车辆的速度，确定所述车辆的制动策略；以及
控制器，用于基于由所述处理器确定的所述车辆的所述制动策略控制所述车辆的制动。
2.根据权利要求1所述的车辆的前方防撞系统，其中，所述检测器是检测所述障碍物相对于所述车辆的相对位置和相对速度的检测传感器。
3.根据权利要求1所述的车辆的前方防撞系统，其中，所述处理器通过感测所述车辆沿俯仰方向旋转的旋转角度估计所述道路的所述倾斜度。
4.根据权利要求1所述的车辆的前方防撞系统，其中，所述处理器基于导航信息或感测到的大气压力变化估计所述道路的所述倾斜度。
5.根据权利要求1所述的车辆的前方防撞系统，其中，所述处理器使用所述车辆的加速或减速行驶数据估计所述道路的所述倾斜度。
6.根据权利要求1所述的车辆的前方防撞系统，其中，所述处理器使用由所述检测器检测出的所述障碍物的所述位置和所述车辆的速度计算与所述障碍物的碰撞时间，并且基于计算的碰撞时间和由所述处理器估计的倾斜度确定所述车辆的所述制动策略。
7.根据权利要求6所述的车辆的前方防撞系统，其中，所述处理器基于计算的碰撞时间计算所需的减速率，根据估计的倾斜度计算斜坡减速率，并确定所述车辆的所述制动策略，以使计算的斜坡减速率反映在计算的所需的减速率中。
8.根据权利要求6所述的车辆的前方防撞系统，其中，所述处理器计算所需的制动时刻，根据估计的倾斜度计算斜坡制动时间，并确定所述车辆的所述制动策略，以使计算的斜坡制动时间反映在计算的所需的制动时刻中。
9.一种车辆的前方防撞方法，包括以下步骤：
估计所述车辆正在其上行驶的道路的倾斜度；
检测在所述车辆的行驶方向上位于前方的障碍物；
基于估计的倾斜度、检测到的所述障碍物的位置和所述车辆的速度，确定所述车辆的制动策略；以及
基于确定的所述车辆的制动策略控制所述车辆的制动。
10.根据权利要求9所述的车辆的前方防撞方法，其中，在检测所述障碍物的步骤中，通过检测传感器检测所述障碍物相对于所述车辆的相对位置和相对速度。
11.根据权利要求9所述的车辆的前方防撞方法，其中，在估计所述道路的所述倾斜度的步骤中，通过感测所述车辆沿俯仰方向旋转的旋转角度估计所述道路的所述倾斜度。
12.根据权利要求9所述的车辆的前方防撞方法，其中，在估计所述道路的所述倾斜度的步骤中，基于导航信息或感测到的大气压力变化估计所述道路的所述倾斜度。
13.根据权利要求9所述的车辆的前方防撞方法，其中，在估计所述道路的所述倾斜度的步骤中，使用所述车辆的加速或减速行驶数据估计所述道路的所述倾斜度。
14.根据权利要求9所述的车辆的前方防撞方法，其中，在确定所述车辆的所述制动策略的步骤中，使用检测到的所述障碍物的所述位置和所述车辆的速度计算与所述障碍物的碰撞时间，并且基于计算的碰撞时间和估计的倾斜度确定所述车辆的所述制动策略。
15.根据权利要求14所述的车辆的前方防撞方法，其中，在确定所述车辆的所述制动策略的步骤中，基于计算的碰撞时间计算所需的减速率，根据估计的倾斜度计算斜坡减速率，并确定所述车辆的所述制动策略，以使计算的斜坡减速率反映在计算的所需的减速率中。
16.根据权利要求14所述的车辆的前方防撞方法，其中，在确定所述车辆的所述制动策略的步骤中，基于计算的碰撞时间计算所需的制动时刻，根据估计的倾斜度计算斜坡制动时间，并确定所述车辆的所述制动策略，以使计算的斜坡制动时间反映在计算的所需的制动时刻中。
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