CN113885516B - 一种电动拖拉机自动驾驶域控制器及其控制方法 - Google Patents

一种电动拖拉机自动驾驶域控制器及其控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电动拖拉机自动驾驶域控制器,其由自动驾驶控制器和纯电动系统动力域控制器集成为一体所构成,包括主处理器和协处理器,两处理器之间通过SPI接口通讯;主处理器运行Linux操作系统,完成激光雷达、毫米波雷达、视频信号以及惯性导航信号识别和遥控手柄信号接收,实现自动驾驶路径规范,避障控制以及手动遥控;协处理器运行嵌入式操作系统,完成超声波信号识别、模拟量以及数字量信号采集、输出驱动控制和CAN通讯,从而实现整车控制、电池包管理和电源管理。本发明不仅将电动拖拉机的车载控制器数量降低,还为电动拖拉机自动驾驶算法运行提供了稳定和可靠的硬件保障,符合电动拖拉机自动驾驶对高可靠性、低价格的要求。

Description

一种电动拖拉机自动驾驶域控制器及其控制方法
技术领域
本设计属于智能农机自动驾驶控制系统设计领域,特别涉及一种电动拖拉机自动驾驶域控制方法。
背景技术
现代科技快速发展,人类出行交通工具正在发生极大的变革,各种各样的智能交通工具层出不穷,智能驾驶和自动驾驶又一次被推上了研究的热潮。与以往不同的是现阶段制造水平和制造工艺均有了极大的进步,高算力芯片、5G通讯、智能算法的优化均达到了前所未有的水平,为智能驾驶和自动驾驶的研发提供了有力的支撑。智能驾驶作为智能交通的一个重要研究方向,受到众多主机厂及互联网公司的重视。
随着自动驾驶时代的来临,汽车驾驶所涉及的感知、控制、决策系统越来越复杂,系统与系统之间的信息交互、控制也越来越多,这样车载控制器的数量将会大幅增加,一方面使得控制系统越来越庞大臃肿,另外一方面会增加车辆系统成本,不利于控制系统的功能扩展和升级,亦会导致更高的系统故障率,并给售后维修带来极大的难度。
相比于道路车辆运行环境的复杂多变,农机所运行的场景相对固定和易于识别,因此特定场景下的农机自动化将会比道路车辆自动化更易于推广和量产。
发明内容
鉴于上述问题,本发明设计了一款适合电动拖拉机的自动驾驶域控制器(ADCU,Autopilot Domain Control Unit),其不仅将电动拖拉机的车载控制器数量降低,还为电动拖拉机自动驾驶算法运行提供了稳定和可靠的硬件保障,符合电动拖拉机自动驾驶对高可靠性、低价格的要求。
为了解决上述技术问题,本发明提出一种电动拖拉机自动驾驶域控制器,由电动拖拉机的自动驾驶控制器和纯电动系统动力域控制器集成为一体所构成,包括主处理器和协处理器,所述主处理器与协处理器之间通过SPI接口通讯,所述主处理器与协处理器之间通过复位信号连接;所述主处理器运行Linux操作系统,完成激光雷达信号的识别、毫米波雷达信号的识别、视频信号的识别、惯性导航信号识别、显示驱动和遥控手柄信号接收,从而实现自动驾驶路径规范,避障控制以及手动遥控;所述协处理器运行嵌入式操作系统,完成超声波信号识别、模拟量以及数字量信号的采集、输出驱动控制和CAN通讯,从而完成整车控制、电池包管理和电源管理。
进一步讲,本发明所述的电动拖拉机自动驾驶域控制器,其中:
所述主处理器采用多核ARM处理器,用于Linux系统运行和自动驾驶算法的运算;所述主处理器支持千兆以太网通讯,完成激光雷达信号的接收,所述主处理器的Ethernet接口与激光雷达的Ethernet接口通过标准以太网线连接;所述主处理器支持MIPI通讯接口,完成4路视频信号的接收,所述主处理器的MIPI接口通过线束与摄像头的MIPI接口相连;所述主处理器支持CAN通讯接口,完成组合惯导信号的接收和毫米波雷达信号的接收;所述主处理器支持HDMI通讯接口,用于实现与人机交互界面的通讯;所述主处理器支持串口通讯接口,用于实现遥控手柄信号的接收识别;所述主处理器支持SD卡扩展接口,实现自动驾驶域控制器的存储空间扩展;所述协处理器采用多核MCU处理器,用于嵌入式操作系统运行和车辆驱动算法的运算;所述协处理器支持12路模拟量采集接口,完成车辆相关电压信号采集;所述协处理器支持14路数字量采集接口,完成车辆相关状态信号采集;所述协处理器支持2路5V电源输出接口,实现为外设传感器供电;所述协处理器支持PWM输出驱动及PWM输入采集接口,完成多达12路超声波雷达的驱动和信号识别;所述协处理器支持多路驱动输出,包括16路低边输出和4路高边输出两类输出驱动接口,实现整车外部继电器的控制功能;所述协处理器支持3路CAN通讯接口,包括2路标准CAN接口和1路CAN-FD接口,所述的2路标准CAN接口支持标准CAN2.0通讯,其中一路标准CAN接口连接电池包CAN网络,用于与电池包系统通讯,另外一路标准CAN接口连接整车动力系统,用于与整车其他部件通讯,两路标准CAN接口用以将自动驾驶域控制器接入到整车CAN网络中;所述的CAN-FD接口支持CAN-FD通讯,留作程序更新接口,实现所述协处理器的程序更新。
所述主处理器配备2GB DDR3内存、32GB eMMC存储;所述主处理器通过引脚数据总线和地址总线访问2GB DDR3内存空间,用以支持Linux系统的运行;所述主处理器通过引脚数组总线和地址总线连接32GB eMMC硬盘存储空间,用于存放系统文件和程序文件以及数据文件;所述协处理器通过SPI接口实现与电源及监控芯片之间的通讯,用于完成:a)自动驾驶域控制器的低压上、下电管理;b)电源及监控芯片的初始化以及寄存器设置;c)电源及监控芯片看门狗喂狗的更新,以保证供电电源安全稳定运行;所述协处理器通过发送SPI命令控制电源芯片的上电和下电,下电逻辑由协处理器软件控制;所述电源及监控芯片采用NXP FS8510芯片。
所述主处理器与协处理器之间的SPI接口通讯用于所述主处理器发送自动驾驶控制命令给协处理器,包括自动驾驶模式控制命令、转向控制命令、车速控制命令以及农机装具升降犁命令;所述协处理器发送车辆信息给主处理器,包括车辆运行状态、车速、实时转向角、超声波雷达信号数据;所述主处理器与协处理器之间的复位信号用于协处理器复位主处理器,包括协处理器在检测到主处理器异常后可以主动拉低复位信号重启主处理器。
同时,本发明还提出了上述电动拖拉机自动驾驶域控制器的控制方法,包括以下内容:
步骤一、自动驾驶域控制器激活后,自动驾驶域控制器上电,所述协处理器进行初始化工作,启动运行嵌入式操作系统后开始与电源芯片建立SPI接口通讯连接,配置电源芯片参数,执行周期喂狗操作;然后自动驾驶域控制器进行激活信号的判断,以确认自动驾驶域控制器是否处于充电激活状态下,如果是,则执行步骤四,进入充电模式;如果不是,则认定自动驾驶域控制器处于钥匙激活状态,执行步骤二,进入整车上电流程;
步骤二、整车上电流程,包括协处理器上电流程和主处理器上电运行,首先协处理器使能主处理器电源,控制主处理器上电,协处理器与电源芯片通讯,配置电源芯片参数,然后根据控制器的激活方式判断是否需要为主处理器供电,如果系统检测到只有充电激活信号时是无需使能主处理器上电,如果系统检测到只有钥匙激活信号有效状态下才会为主处理器供电;在钥匙激活信号有效状态下,判断整车是否进入到自动驾驶模式,如果是,执行步骤三,运行自动驾驶算法得到自动驾驶控制命令;否则协处理器按照主处理器发送的手柄驾驶命令控制车辆运行;判断充电激活信号以及钥匙激活信号是否已经无效,如果是,执行步骤五,整车下电流程;否则,保持目前上电工作状态;
步骤三、运行自动驾驶算法得到自动驾驶控制命令;
步骤四、充电模式,协处理器初始化外设通讯、接收CAN数据并完成故障判断功能、执行禁止行车操作、进行充电枪连接判断、充电枪容量判断、高压上电控制功能,完成电池包最大允许充电功率计算,并计算给充电机发送的充电请求电流和电压值,控制充电机的输出为电池包充电;
步骤五、整车下电流程,包括协处理器控制主处理器系统下电,协处理器清除所有输出命令,控制高压附件断电,为系统下高压电,控制低压附件断电,存储必要的数据到EEOROM,最后执行下电操作。
进一步讲,步骤二中,系统检测到是钥匙激活信号有效状态下,操作如下:
1)所述协处理器使能主处理器的供电,初始化外设通讯,包括:所述协处理器与电池包系统建立CAN通讯连接并启动接收来自电池包系统的整车系统的故障信息;所述协处理器与整车CAN网络建立通讯连接并启动接收来自整车系统的故障信息;所述协处理器与主处理器建立SPI通讯连接并启动接收来自主处理器的故障信息;然后,所述协处理器汇总上述故障信息后综合判断整车系统是否存在严重故障,如果存在严重故障则终止整车上电过程,否则所述协处理器通过向电池包系统发送上高压指令控制整车上高压电;所述协处理器接收所述电池包系统发送到CAN网络上的电池包及电池单体数据,并根据所接收的电池包及电池单体数据执行OCV计算、超电势估算和SOC计算,从而得到相应电池包估算参数值;所述协处理器采集12路超声波雷达数据并处理,然后通过SPI总线发送给所述主处理器;所述协处理器通过SPI总线接收并识别所述主处理器的控制命令,然后判断整车是否进入到自动驾驶模式,如果是,所述协处理器接收所述主处理器发送的自动驾驶命令控制车辆行进,否则,所述协处理器接收所述主处理器发送的手柄驾驶命令控制车辆行进;
2)所述主处理器启动运行Linux操作系统并初始化各外设通讯,启动包括摄像头、激光雷达、组合惯导、毫米波雷达和手柄接收器在内的外设通讯,启动协处理器SPI通讯;然后,所述主处理器判断自动驾驶系统是否有严重故障,如果有严重故障则将故障信息通过SPI通讯发送给所述协处理器,初始化进程终止;否则,所述主处理器通过串口接口读取手柄的控制命令;当手柄的控制命令为手动模式时,所述主处理器通过SPI将手柄的控制命令发送给所述协处理器执行;当手柄的控制命令为自动模式时,所述主处理器通过SPI接收激光雷达、摄像头、组合惯导、毫米波雷达以及来自协处理器的12路超声波雷达数据等外设数据;主处理器将接收到的外设传感器数据输入到自动驾驶算法程序模块,然后运行自动驾驶算法,得到如转向角控制、车速控制、挡位控制自动驾驶控制命令,之后将自动驾驶控制命令通过SPI传递给协处理器执行;最后,所述主处理器通过HDMI接口将参数给显示器显示。
步骤三,运行自动驾驶算法得到自动驾驶控制命令,具体内容如下:
3-1)所述主处理器启动接收各个外设传感器数据,包括接收视觉数据、雷达数据和组合惯导数据;所述视觉数据是摄像头数据,所述雷达数据包括超声波雷达数据、毫米波雷达数据和激光雷达数据;
3-2)所述主处理器根据雷达数据、组合惯导数据以及标准地图数据创建地图,根据视觉数据、雷达数据和组合惯导数据创建坐标系,根据所创建的地图和坐标系以及车辆参数规划全局路径;
3-3)所述主处理器实时更新采集到的传感器数据;所述主处理器根据车辆参数、实时传感器数据和全局规划路径实时修正局部路径;
3-4)所述主处理器根据全局规划的路径和修正局部路径做出决策和控制命令;
3-5)所述主处理器通过SPI接口发送控制命令给协处理器执行。
本发明所述的电动拖拉机自动驾驶域控制器的控制方法,步骤一、二、四和五中,所述协处理器自动驾驶控制命令的处理和整车管理是按照循环周期执行的,循环周期为10ms,步骤三中,所述自动驾驶以及路径规划的进程运行周期为100ms。
步骤四、充电模式的流程如下:
4-1)首先,协处理器在此识别充电信号是否有效,如判断无效,则协处理器返回到步骤一重新确认自动驾驶域控制器是否处于充电激活状态,否则执行下述流程;
4-2)所述协处理器与电池包系统建立CAN通讯;所述协处理器与整车CAN网络建立通讯;所述协处理器接收CAN网络的整车及电池包故障信息;所述协处理器判断电池包及整车是否有严重故障,如果有严重故障则充电流程停止,判断没有严重故障则进一步判断车速是否低于5km//h,如果不低于5km/h则不允许车辆进入后续流程,否则所述协处理器确定此时车辆满足进入充电模式,所述协处理器控制车辆禁止行驶;
4-3)所述协处理器判断充电枪是否连接有效,如果是无效,返回步骤一继续判断激活信号状态,如果有效,所述协处理器识别充电枪容量信息,所述协处理器控制整车充电回路上高压,并实时判断上高压是否完成,在充电上高压完成后,所述协处理器根据电池包剩余电量计算最大允许充电功率并根据允许充电功率计算满足要求的充电电流和电压值;最后,所述协处理器实时向充电机发送计算的电流及电压请求值,电池包充电开始。
步骤五、整车下电的流程如下:
5-1)所述协处理器判断所述主处理器供电是否有效,如果供电有效,则所述协处理器向所述主处理器发送系统下电命令,5s内,如果所述协处理器接收到主处理器执行下电有效状态,则断开主处理器的供电使能,如果超时5s仍未收到下电执行有效状态,则协处理器强制断开主处理器的供电使能;
5-2)在自动驾驶域控制器判断主处理器供电已经处于断开状态后,协处理器依次进行如下操作:清除所有控制命令,清除输出驱动扭矩;关断所有高压附件的使能,停止高压耗电;延时5s后控制电池包控制器断开高压接触器;断开低压继电器控制;存储EEPROM数据;最后,执行下电操作。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
(1)本发明的电动拖拉机自动驾驶域控制器可以实现所有车辆控制功能和自动驾驶功能,将电动拖拉机的自动驾驶控制器和传统纯电动系统动力域控制器集成为一体,由主处理器和协处理器两个核心芯片相互合作完成自动驾驶路径规划、自动驾驶控制、避障控制以及整车控制、电池管理功能。不仅将电动拖拉机的车载控制器数量降低,还为电动拖拉机自动驾驶算法运行提供了稳定和可靠的硬件保障,符合电动拖拉机自动驾驶对高可靠性、低价格的要求,降低了系统运行的故障率,降低了系统的售后难度和售后成本。
(2)由于本发明提出的电动拖拉机自动驾驶域控制器的集成度进一步提高,所以从整车系统硬件配置上可以降低车辆制造商对车身布线及控制器布局的工作量,较少车辆线束走线,减少车辆控制器数量,提高车辆系统的稳定性。
(3)本发明所述的电动拖拉机自动驾驶域控制器软件包含Linux系统软件和嵌入式软件,二者均为模块化开发,易于扩展和集成,有助于自动驾驶控制系统的搭载匹配,缩短系统集成时间。
附图说明
图1是本发明电动拖拉机自动驾驶域控制器一实施例的结构示意图;
图2-1是图1中左部的主处理器系统局部放大示意图;
图2-2是图1中右部的协处理器系统局部放大示意图;
图3是本发明控制器实现自动驾驶的软件架构图;
图4-1和图4-2是本发明控制器实现整车上电及运行的流程图;
图5是本发明控制器实现整车充电的流程图;
图6是本发明控制器实现自动驾驶及整车驱动的流程图;
图7是本发明控制器实现整车下电的流程图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明做进一步的说明,但下述实施例绝非对本发明有任何限制。
如图1所示,本发明提出的一种电动拖拉机自动驾驶域控制器,是将电动拖拉机的自动驾驶控制器和传统纯电动系统动力域控制器集成为一体,由主处理器和协处理器两个核心芯片相互合作完成自动驾驶路径规划、自动驾驶控制、避障控制以及整车控制、电池管理功能。
所述主处理器运行Linux操作系统,完成激光雷达信号的识别,毫米波雷达信号的识别,视频信号的识别,惯性导航信号识别,显示驱动,遥控手柄信号接收等,实现自动驾驶路径规范,避障控制功能以及手动遥控功能;所述协处理器运行嵌入式操作系统,完成超声波信号识别、整车控制、电池包管理、电源管理、输出驱动控制;所述主处理器与协处理器之间通过SPI通讯;所述主处理器与协处理器之间通过复位信号连接。
如图2-1所示,所述主处理器一般采用多核ARM处理器等高算力处理器,用于Linux系统运行和相关自动驾驶算法的运算;所述运行Linux主处理器支持千兆以太网通讯,完成激光雷达信号的接收,主处理器的Ethernet接口与激光雷达的Ethernet接口通过标准以太网线连接;所述运行Linux主处理器支持MIPI通讯接口,完成多达4路视频信号的接收,主处理器的MIPI接口通过线束与摄像头的MIPI接口相连;所述运行Linux主处理器支持CAN通讯接口,完成组合惯导信号的接收和毫米波雷达信号的接收;所述运行Linux主处理器支持HDMI通讯接口,用于实现人机交互界面的通讯;所述运行Linux主处理器支持串口通讯接口,用于实现遥控手柄信号的接收识别。
所述自动驾驶域控制器的主处理器配备2GB DDR3内存、32GB eMMC存储,支持外扩SD功能。所述自动驾驶域控制器的主处理器通过引脚数据总线和地址总线访问2GB的DDR3内存空间,支持Linux系统的运行;所述自动驾驶域控制器的主处理器通过引脚数据总线和地址总线连接32GB的eMMC硬盘存储空间,用于存放系统文件和程序文件以及数据文件。
如图2-2所示,所述协处理器一般采用单核或者多核MCU处理器,用于嵌入式操作系统运行和车辆驱动相关算法的运算;所述运行嵌入式OS的协处理器支持12路模拟量采集接口,完成电压信号采集;所述运行嵌入式OS的协处理器支持14路数字量采集接口,完成状态信号采集;所述运行嵌入式OS的协处理器支持2路5V电源输出接口,实现外设传感器的供电;所述运行嵌入式OS的协处理器支持PWM输出驱动及PWM输入采集接口,完成多达12路超声波雷达的驱动和信号识别;所述运行嵌入式OS的协处理器支持多路驱动输出,包括16路低边输出和4路高边输出两类输出驱动接口,实现整车外部继电器的控制功能;所述运行嵌入式OS的协处理器支持3路CAN通讯接口,包括2路支持标准CAN2.0通讯及一路支持CAN-FD通讯,2路标准CAN接口实现自动驾驶域控制器接入到整车CAN网络中,一路CAN-FD接口实现嵌入式OS的协处理器的程序更新。
所述自动驾驶域控制器的供电由协处理器管理,协处理器与电源芯片之间通过SPI接口通讯,完成控制器的上、下电管理。所述自动驾驶域控制器内的协处理器通过SPI接口方式与电管芯片通讯,完成电源芯片的初始化以及寄存器设置,完成电源芯片看门狗喂狗,保证供电电源安全稳定运行;所述自动驾驶域控制器内的协处理器通过发送SPI命令控制电源芯片的上电和下电,下电逻辑由协处理器软件应用层控制。
所述自动驾驶域控制器内的主处理器与协处理器之间通过SPI接口通讯,主处理器与协处理器之间连接一个复位信号,用于协处理器复位主处理器;所述主处理器与协处理器之间需要通过SPI接口进行通讯;所述主处理器发送自动驾驶控制命令给协处理器,包括自动驾驶模式控制命令、转向控制命令、车速控制命令以及农机装具升降犁命令;所述协处理器发送车辆信息给主处理器,包括车辆运行状态、车速、实时转向角、超声波雷达信号数据;
所述主处理器与协处理器之间连接有复位信号,协处理器在检测到主处理器异常后可以主动拉低复位信号重启主处理器。
如图1,图2-1,图2-2所示,本发明硬件构架具有较广泛的硬件资源,例如,电动拖拉机自动驾驶域控制器可以选用汽车级高性能ARM处理器NXP S32V234作为其主控芯片,选用Infineon Aurix TC275三核单片机芯片作为协处理器芯片,电源芯片选用NXP FS8510芯片作为电源管理芯片。所述协处理器Infineon AurixTC275单片机通过SPI通讯向电源管理芯片NXP FS8510发送控制命令,所述主控芯片NXP S32V234与协处理器InfineonAurixTC275之间通过SPI通讯。
如图3所示,电动拖拉机自动驾驶域控制器软件模块包括主处理器内的视觉接收处理、雷达数据接收处理、组合惯导接收处理等数据处理模块,实时数据解析模块,地图创建、坐标系创建模块,全局路径规划模块,局部路径修正模块,决策和控制模块,控制命令发送模块;包括协处理器内超声波雷达接收及发送模块,控制命令接收及解析模块,整车功率计算模块,扭矩处理模块,电机驱动命令发送模块。
本发明电动拖拉机自动驾驶域控制器实现的功能有传感器数据采集,创建地图,创建坐标系,全局路径规划,局部路径修正,自动驾驶控制及决策,遥控命令识别,车辆上/下电管理、高低压附件管理、车辆驱动扭矩计算、电池包管理及控制、整车系统故障检测及处理、充电管理等等,从而可以实现自动驾驶、整车控制和电池包管理的功能。
整车上电流程包括:首先控制器的协处理器上电工作,与电源芯片通讯,配置电源芯片参数,然后根据控制器的激活方式判断是否需要为主处理器供电,充电激活状态下不需要启动主处理器工作,因此如果系统检测到只有充电激活信号时是无需使能主处理器上电,只有钥匙激活信号有效状态下才会为主处理器供电。
充电激活工作状态下,ADCU协处理器初始化外设通讯、接收CAN数据并完成故障判断功能、执行禁止行车操作、进行充电枪连接判断、充电枪容量判断、高压上电控制等功能,完成电池包最大允许充电功率计算,并计算给充电机发送的充电请求电流和电压值,控制充电机的输出为电池包充电。
钥匙激活工作状态下,ADCU协处理器会使能主处理器的供电,初始化外设通讯、与主处理器建立SPI通讯连接,接收主处理器的故障信息、接收CAN数据并完成故障判断功能,协处理器接收电池包及单体数据,然后执行OCV估算、超电势估算、SOC计算等电池包估算。ADCU协处理器控制整车上高压电,ADCU协处理器采集超声波雷达数据并发送给主处理器,同时ADCU协处理器接收并识别主处理器的远程命令,然后判断是否进入自动驾驶模式或者保持手动驾驶模式,最后根据相应控制命令控制车辆行驶。
钥匙激活工作状态下,ADCU主处理器初始化并启动运行Linux操作系统,启动摄像头、激光雷达、组合惯导、毫米波雷达等各外设传感器通讯,与协处理器建立SPI通讯连接,判断主控制器系统是否存在故障,如果有故障则传递故障信息给协处理器,否则ADCU主处理器启动与手柄接收器串口通讯读取远程遥控器命令。ADCU主处理器识别自动驾驶命令,如为自动驾驶,ADCU主处理器接收协处理器的超声波雷达数据,接收激光雷达,摄像头、组合惯导、毫米波雷达等外设数据,运行自动驾驶算法得到自动驾驶控制命令。如为手动驾驶,ADCU主处理器识别手动驾驶命令,传递控制命令给协处理器。最后ADCU主处理器驱动显示器显示数据信息。
ADCU下电工作状态下,协处理器首先判断是否激活信号已经无效,如果激活信号均为无效,协处理器控制主处理器系统下电,协处理器清除所有输出命令,控制高压附件断电,为系统下高压电,控制低压附件断电,存储必要的数据到EEOROM,最后执行下电操作。
本发明所述的电动拖拉机自动驾驶域控制器控制的具体内容如下:
一、当ADCU激活后,开始上电工作,如图4-1和图4-2所示,过程如下;
ADCU上电初始化,当ADCU激活后,该自动驾驶域控制器上电,首先协处理器进行初始化工作,并启动运行嵌入式操作系统。
ADCU协处理器启动嵌入式操作系统后开始与电源芯片建立SPI连接,配置电源芯片参数,执行周期喂狗操作;然后ADCU进行激活信号的判断,以确认ADCU是否处于充电激活状态下,如果是,则进入充电模式;如果不是,则认定ADCU处于钥匙激活状态,ADCU进入整车上电流程;
二、ADCU钥匙上电运行,包括:
2-1)协处理器运行流程:如图4-1所示,在初始化完成后,ADCU协处理器成功判断进入钥匙上电流程,过程如下:
a)首先协处理器使能主处理器电源,控制主处理器上电;
b)ADCU协处理器与电池包采集系统建立CAN通讯连接;
c)ADCU协处理器与整车CAN网络建立通讯连接;
d)ADCU协处理器接收来自CAN网络的整车及电池包故障;
e)ADCU协处理器与主处理器建立SPI连接;
f)ADCU协处理器接收来自主处理器的故障信息;
g)ADCU协处理器汇总来自各个系统故障信息后判断整车系统是否存在严重故障,如果存在严重故障则整车上电失败,如果判断无严重故障则继续执行后续程序;
h)在ADCU协处理器判断无严重故障后,则ADCU协处理器接收电池包系统发到CAN网络上的电池包及电池单体数据;
i)ADCU协处理器执行OCV计算、超电势故障、SOC计算等,得到电池包估算参数值;
j)ADCU协处理器控制整车上高压电,主要通过向电池包系统发送上高压指令完成;
k)ADCU协处理器采集12路超声波雷达数据并处理,然后通过SPI总线发送给主处理器;
l)ADCU协处理器通过SPI总线接收并识别主处理器的远程命令,然后判断整车是否进入到自动驾驶模式,如果是,则ADCU协处理器按照ADCU主处理器发送的自动驾驶命令控制车辆行进,否则ADCU协处理器按照ADCU主处理器发送的手柄驾驶命令控制车辆行进;
2-1)主处理器运行流程,如图4-2所示:当协处理器使能主处理器的电源供电后,主处理器开始上电运行,过程如下:
a)首先主处理器执行初始化代码,然后启动运行Linux操作系统;
b)启动摄像头、激光雷达、组合惯导、毫米波雷达等各外设传感器通讯;
c)与协处理器建立SPI通讯连接;
d)ADCU主处理器判断自动驾驶系统是否有严重故障,如果有严重故障则将故障信息通过SPI接口发送给协处理器,否则执行后续程序;
e)在判断自动驾驶系统无故障后,ADCU主处理器启动与手柄接收器的串口通讯,并通过串口接口读取手柄的控制命令;
f)当主处理器判断控制命令为手动模式时则ADCU主处理器解析手柄命令并将命令通过SPI发送给协处理器执行,否则执行后续程序;
g)在成功判断手柄发送的控制模式为自动模式后,ADCU主处理器通过SPI接收来自协处理器的12路超声波雷达数据,然后接收激光雷达、摄像头、组合惯导、毫米波雷达等外设数据;
h)ADCU主处理器将接收到的外设传感器数据输入到自动驾驶算法程序模块,然后运行自动驾驶算法,得到如转向角控制、车速控制、挡位控制等自动驾驶控制命令,之后将得到的自动驾驶命令,并通过SPI传递给协处理器执行;
i)最后ADCU主处理器通过HDMI接口将必要参数发送到显示器显示。
三、ADCU自动驾驶运算执行,如图6所示,主处理器运行自动驾驶算法流程如下:
a)首先主处理器启动接收各个传感器数据,主要包括接收视觉数据(摄像头数据)、雷达数据(超声波雷达数据、毫米波雷达数据、激光雷达数据)、组合惯导数据;
b)ADCU主处理器根据雷达、组合惯导数据以及标准地图数据创建地图;
c)ADCU主处理器根据视觉数据、雷达数据和组合惯导数据创建坐标系;
d)ADCU主处理器根据所创建的地图和坐标系以及车辆参数规划全局路径;
e)ADCU主处理器实时更新采集到的传感器数据;
f)ADCU主处理器根据车辆参数、实时传感器数据和全局规划路径实时修正局部路径;
g)ADCU主处理器根据全局规划的路径和修正局部路径做出决策和控制命令;
h)ADCU主处理器通过SPI接口发送控制命令给协处理器执行。
四、ADCU充电模式,如图5所示,在初始化完成后,ADCU协处理器成功判断进入充电流程:
a)协处理器在此识别充电信号是否有效,如判断无效,则ADCU协处理器返回到整车模式判断流程,否则执行充电模式后续程序;
b)ADCU协处理器与电池包采集系统建立CAN通讯;
c)ADCU协处理器与整车CAN网络建立通讯;
d)ADCU协处理器接收CAN网络的整车及电池包故障信息;
e)协处理器判断电池包及整车是否有严重故障,如果有严重故障则充电流程停止,判断没有严重可以继续后续充电流程;
f)协处理器判断车速是否低于5km/h,如果不低于5km/h则不允许车辆进入后续流程,否则协处理器继续执行后续充电流程;
g)在确定车辆已经满足进入充电模式后则协处理器控制车辆禁止行驶;
h)协处理器判断充电枪连接有效,如果有效则执行后续充电流程,否则返回上一步继续重复判断;
i)当判断充电枪插入车辆充电插座有效后,ADCU协处理器识别充电枪容量信息;
j)ADCU协处理器控制整车充电回路上高压,并实时判断上高压是否完成,在充电上高压完成后,则继续后续充电流程;
k)ADCU协处理器根据电池包剩余电量计算最大允许充电功率并根据允许充电功率计算满足要求的充电电流和电压值;
l)ADCU协处理器实时向充电机发送计算的电流及电压请求值,电池包充电开始。
五、ADCU下电控制,如图7所示,当车辆运行完毕后,需要对车辆进行下电控制,ADCU具体控制流程如下:
a)ADCU协处理器判断充电激活信号以及钥匙激活信号是否已经无效,如果还存在有效激活信号,则ADCU协处理器保持上电工作状态不下电,否则开始走下电流程;
b)在判断激活信号已经无效后,协处理器开始走下电流程。首先,协处理器判断主处理器供电是否有效,如果供电有效,则协处理器需要先向主处理器发送系统下电命令。ADCU协处理器在发送主处理器下电指令的5s时间内如果接收到主处理器执行下电有效状态,则断开主处理器的供电使能,如果超时5s仍未收到下电执行有效状态,则协处理器强制断开主处理器的供电使能;
c)在ADCU判断主处理器供电已经处于断开状态后,ADCU协处理器清除所有控制命令,清除输出驱动扭矩;
d)ADCU协处理器关断所有高压附件的使能,停止高压耗电;
e)ADCU协处理器延时5s后控制电池包控制器断开高压接触器;
f)ADCU协处理器断开低压继电器控制;
g)ADCU协处理器存储EEPROM数据;
h)ADCU协处理器执行下电操作。
本发明电动拖拉机自动驾驶域控制器的控制方法中,ADCU协处理器自动驾驶控制命令处理和整车管理是循环周期执行的,循环周期为10ms,ADCU主处理器运行Linux系统,自动驾驶以及相关路径规划的进程运行周期为100ms。
尽管上面结合附图对本发明进行了描述,但是本发明并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨的情况下,还可以做出很多变形,这些均属于本发明的保护之内。

Claims (6)

1.一种电动拖拉机自动驾驶域控制器的控制方法,所用的电动拖拉机自动驾驶域控制器由电动拖拉机的自动驾驶控制器和纯电动系统动力域控制器集成为一体所构成,包括主处理器和协处理器,所述主处理器与协处理器之间通过SPI接口通讯,所述主处理器与协处理器之间通过复位信号连接;所述主处理器运行Linux操作系统,完成激光雷达信号的识别、毫米波雷达信号的识别、视频信号的识别、惯性导航信号识别、显示驱动和遥控手柄信号接收,从而实现自动驾驶路径规范,避障控制以及手动遥控;所述协处理器运行嵌入式操作系统,完成超声波信号识别、模拟量以及数字量信号的采集、输出驱动控制和CAN通讯,从而完成整车控制、电池包管理和电源管理;其特征在于,该控制方法包括以下内容:
步骤一、自动驾驶域控制器激活后,自动驾驶域控制器上电,所述协处理器进行初始化工作,启动运行嵌入式操作系统后开始与电源芯片建立SPI接口通讯连接,配置电源芯片参数,执行周期喂狗操作;然后自动驾驶域控制器进行激活信号的判断,以确认自动驾驶域控制器是否处于充电激活状态下,如果是,则执行步骤四,进入充电模式;如果不是,则认定自动驾驶域控制器处于钥匙激活状态,执行步骤二,进入整车上电流程;
步骤二、整车上电流程,包括协处理器上电流程和主处理器上电运行,首先协处理器使能主处理器电源,控制主处理器上电,协处理器与电源芯片通讯,配置电源芯片参数,然后根据控制器的激活方式判断是否需要为主处理器供电,如果系统检测到只有充电激活信号时是无需使能主处理器上电,如果系统检测到只有钥匙激活信号有效状态下才会为主处理器供电;在钥匙激活信号有效状态下,判断整车是否进入到自动驾驶模式,如果是,执行步骤三,运行自动驾驶算法得到自动驾驶控制命令;否则协处理器按照主处理器发送的手柄驾驶命令控制车辆运行;判断充电激活信号以及钥匙激活信号是否已经无效,如果是,执行步骤五,整车下电流程;否则,保持目前上电工作状态;
步骤三、运行自动驾驶算法得到自动驾驶控制命令;
步骤四、充电模式,协处理器初始化外设通讯、接收CAN数据并完成故障判断功能、执行禁止行车操作、进行充电枪连接判断、充电枪容量判断、高压上电控制功能,完成电池包最大允许充电功率计算,并计算给充电机发送的充电请求电流和电压值,控制充电机的输出为电池包充电;
步骤五、整车下电流程,包括协处理器控制主处理器系统下电,协处理器清除所有输出命令,控制高压附件断电,为系统下高压电,控制低压附件断电,存储必要的数据到EEOROM,最后执行下电操作。
2.根据权利要求1所述的电动拖拉机自动驾驶域控制器的控制方法,其特征在于,步骤二中,系统检测到是钥匙激活信号有效状态下,操作如下:
1)所述协处理器使能主处理器的供电,初始化外设通讯,包括:所述协处理器与电池包系统建立CAN通讯连接并启动接收来自电池包系统的整车系统的故障信息;所述协处理器与整车CAN网络建立通讯连接并启动接收来自整车系统的故障信息;所述协处理器与主处理器建立SPI通讯连接并启动接收来自主处理器的故障信息;然后,所述协处理器汇总上述故障信息后综合判断整车系统是否存在严重故障,如果存在严重故障则终止整车上电过程,否则所述协处理器通过向电池包系统发送上高压指令控制整车上高压电;所述协处理器接收所述电池包系统发送到CAN网络上的电池包及电池单体数据,并根据所接收的电池包及电池单体数据执行OCV计算、超电势估算和SOC计算,从而得到相应电池包估算参数值;所述协处理器采集12路超声波雷达数据并处理,然后通过SPI总线发送给所述主处理器;所述协处理器通过SPI总线接收并识别所述主处理器的控制命令,然后判断整车是否进入到自动驾驶模式,如果是,所述协处理器接收所述主处理器发送的自动驾驶命令控制车辆行进,否则,所述协处理器接收所述主处理器发送的手柄驾驶命令控制车辆行进;
2)所述主处理器启动运行Linux操作系统并初始化各外设通讯,启动包括摄像头、激光雷达、组合惯导、毫米波雷达和手柄接收器在内的外设通讯,启动协处理器SPI通讯;然后,所述主处理器判断自动驾驶系统是否有严重故障,如果有严重故障则将故障信息通过SPI通讯发送给所述协处理器,初始化进程终止;否则,所述主处理器通过串口接口读取手柄的控制命令;当手柄的控制命令为手动模式时,所述主处理器通过SPI将手柄的控制命令发送给所述协处理器执行;当手柄的控制命令为自动模式时,所述主处理器通过SPI接收包括激光雷达、摄像头、组合惯导、毫米波雷达以及来自协处理器的12路超声波雷达数据外设数据;主处理器将接收到的外设传感器数据输入到自动驾驶算法程序模块,然后运行自动驾驶算法,得到如转向角控制、车速控制、挡位控制自动驾驶控制命令,之后将自动驾驶控制命令通过SPI传递给协处理器执行;最后,所述主处理器通过HDMI接口将参数给显示器显示。
3.根据权利要求1所述的电动拖拉机自动驾驶域控制器的控制方法,其特征在于,步骤三运行自动驾驶算法得到自动驾驶控制命令,具体内容如下:
3-1)所述主处理器启动接收各个外设传感器数据,包括接收视觉数据、雷达数据和组合惯导数据;所述视觉数据是摄像头数据,所述雷达数据包括超声波雷达数据、毫米波雷达数据和激光雷达数据;
3-2)所述主处理器根据雷达数据、组合惯导数据以及标准地图数据创建地图,根据视觉数据、雷达数据和组合惯导数据创建坐标系,根据所创建的地图和坐标系以及车辆参数规划全局路径;
3-3)所述主处理器实时更新采集到的传感器数据;所述主处理器根据车辆参数、实时传感器数据和全局规划路径实时修正局部路径;
3-4)所述主处理器根据全局规划的路径和修正局部路径做出决策和控制命令;
3-5)所述主处理器通过SPI接口发送控制命令给协处理器执行。
4.根据权利要求1所述电动拖拉机自动驾驶域控制器的控制方法,其特征在于,步骤一、步骤二、步骤四和步骤五中,所述协处理器自动驾驶控制命令的处理和整车管理是按照循环周期执行的,循环周期为10ms;步骤三中,所述自动驾驶以及路径规划的进程运行周期为100ms。
5.根据权利要求1所述电动拖拉机自动驾驶域控制器的控制方法,其特征在于,步骤四充电模式的流程如下:
4-1)首先,协处理器在此识别充电信号是否有效,如判断无效,则协处理器返回到步骤一重新确认自动驾驶域控制器是否处于充电激活状态,否则执行下述流程;
4-2)所述协处理器与电池包系统建立CAN通讯;所述协处理器与整车CAN网络建立通讯;所述协处理器接收CAN网络的整车及电池包故障信息;所述协处理器判断电池包及整车是否有严重故障,如果有严重故障则充电流程停止,判断没有严重故障则进一步判断车速是否低于5km//h,如果不低于5km/h则不允许车辆进入后续流程,否则所述协处理器确定此时车辆满足进入充电模式,所述协处理器控制车辆禁止行驶;
4-3)所述协处理器判断充电枪是否连接有效,如果是无效,返回步骤一继续判断激活信号状态,如果有效,所述协处理器识别充电枪容量信息,所述协处理器控制整车充电回路上高压,并实时判断上高压是否完成,在充电上高压完成后,所述协处理器根据电池包剩余电量计算最大允许充电功率并根据允许充电功率计算满足要求的充电电流和电压值;最后,所述协处理器实时向充电机发送计算的电流及电压请求值,电池包充电开始。
6.根据权利要求1所述电动拖拉机自动驾驶域控制器的控制方法,其特征在于,步骤五整车下电的流程如下:
5-1)所述协处理器判断所述主处理器供电是否有效,如果供电有效,则所述协处理器向所述主处理器发送系统下电命令,5s内,如果所述协处理器接收到主处理器执行下电有效状态,则断开主处理器的供电使能,如果超时5s仍未收到下电执行有效状态,则协处理器强制断开主处理器的供电使能;
5-2)在自动驾驶域控制器判断主处理器供电已经处于断开状态后,协处理器依次进行如下操作:清除所有控制命令,清除输出驱动扭矩;关断所有高压附件的使能,停止高压耗电;延时5s后控制电池包控制器断开高压接触器;断开低压继电器控制;存储EEPROM数据;最后,执行下电操作。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114527727B (zh) * 2022-01-19 2023-11-17 中国农业机械化科学研究院集团有限公司 一种自走式喷杆喷雾机及其无人驾驶控制系统及方法
CN115123385B (zh) * 2022-06-24 2024-09-03 中科领航智能科技(苏州)有限公司 一种无人巴士线控底盘及其自动驾驶系统
CN116552430B (zh) * 2023-07-04 2023-11-17 宁德时代新能源科技股份有限公司 域控制器下电方法、装置、域控制器及存储介质
CN117261923A (zh) * 2023-10-11 2023-12-22 浙江伊控动力系统有限公司 一种动力总成与自动驾驶集成式动力域控制器

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102521566A (zh) * 2011-11-25 2012-06-27 中国科学院光电技术研究所 一种地面自主设备用低功耗实时道路自动识别装置
CN106427583A (zh) * 2016-11-17 2017-02-22 天津易鼎丰动力科技有限公司 一种电动汽车内高压保护控制方法
CN107031600A (zh) * 2016-10-19 2017-08-11 东风汽车公司 基于高速公路的自动驾驶系统
CN109270940A (zh) * 2017-07-17 2019-01-25 李保文 基于arm和fpga架构的固定翼无人机自动驾驶仪
CN110525232A (zh) * 2019-09-04 2019-12-03 天津易鼎丰动力科技有限公司 一种电动汽车用动力系统域控制器及其控制方法
CN110531764A (zh) * 2019-08-27 2019-12-03 第一拖拉机股份有限公司 一种无人驾驶拖拉机控制系统及控制方法
CN110667436A (zh) * 2019-10-08 2020-01-10 天津易鼎丰动力科技有限公司 一种电动汽车用动力域控制系统及其控制方法
CN210454477U (zh) * 2019-09-04 2020-05-05 天津易鼎丰动力科技有限公司 一种电动汽车用动力系统域控制器
WO2020144036A1 (en) * 2019-01-11 2020-07-16 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Selective cross-slot scheduling for nr user equipment

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102521566A (zh) * 2011-11-25 2012-06-27 中国科学院光电技术研究所 一种地面自主设备用低功耗实时道路自动识别装置
CN107031600A (zh) * 2016-10-19 2017-08-11 东风汽车公司 基于高速公路的自动驾驶系统
CN106427583A (zh) * 2016-11-17 2017-02-22 天津易鼎丰动力科技有限公司 一种电动汽车内高压保护控制方法
CN109270940A (zh) * 2017-07-17 2019-01-25 李保文 基于arm和fpga架构的固定翼无人机自动驾驶仪
WO2020144036A1 (en) * 2019-01-11 2020-07-16 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Selective cross-slot scheduling for nr user equipment
CN110531764A (zh) * 2019-08-27 2019-12-03 第一拖拉机股份有限公司 一种无人驾驶拖拉机控制系统及控制方法
CN110525232A (zh) * 2019-09-04 2019-12-03 天津易鼎丰动力科技有限公司 一种电动汽车用动力系统域控制器及其控制方法
CN210454477U (zh) * 2019-09-04 2020-05-05 天津易鼎丰动力科技有限公司 一种电动汽车用动力系统域控制器
CN110667436A (zh) * 2019-10-08 2020-01-10 天津易鼎丰动力科技有限公司 一种电动汽车用动力域控制系统及其控制方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
纯电动汽车整车控制器硬件设计;马宇坤,郭艳萍,翟世欢,周能辉;汽车工程师(第12期);30-33 *
纯电动汽车整车控制策略;翟世欢,辛明华,于兰;汽车工程师(第12期);26-29 *

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