CN114013409A - 基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法及装置，该方法包括：S1、在车辆行驶过程中，获取当前行驶道路的最佳滑移率范围；S2、对车辆制动和驱动进行控制：在车辆制动过程中，以最佳滑移率为目标进行增压‑保压‑减压‑增压循环，保证制动过程中各个轮胎的滑移率均处在最佳滑移率范围内；在车辆驱动过程中，实时监测驱动轮的滑移率，在驱动轮滑移率超过作为目标的最佳滑移率时，给驱动系统中对应驱动总成发送降扭指令，保证驱动轮滑移率在最佳滑移率范围内。本发明可使车辆在驱动及制动过程中快速并充分利用路面提供的驱动及制动力，提升整车动力系统控制效率，减少制动距离，提升制动安全性，且提升驱动效率，减少轮胎磨损。

Description

基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法及装置
技术领域
本发明属于车辆制动技术领域，具体涉及一种基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法及装置。
背景技术
车辆的动力控制策略，都要基于轮胎的滑移率这项重要的参数来实施。比如，防抱死制动系统(ABS)目前最常用的控制方法就是基于滑移率的控制方法，滑移率直接影响轮胎对于路面的摩擦力，进而影响制动效率。再如，驱动防滑系统(ASR)在车辆驱动时控制驱动轮的滑移率能够提升车辆的驱动效率，减少轮胎磨损。
因此，滑移率在一定范围内，车辆会获得最大的驱动及制动力，可以大大提升车辆驱动及制动效率，减少轮胎磨损。能够准确并及时的判断当前最佳滑移率，将大大提升车辆驱动及制动系统的运行效率。
而当前的ABS是通过车辆自身的轮速、车速、车辆信息进行估算最佳滑移率的，滑移率判断不准确且有延迟，并不能实现最优控制。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法及装置，准确识别路面的最优滑移率，优化车辆对路面附着力的利用，提升车辆的安全性与驱动效率。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法，包括以下步骤：
S1、在车辆行驶过程中，获取当前行驶道路的最佳滑移率范围；
S2、基于最佳滑移率范围，对车辆制动和驱动进行控制：
在车辆制动过程中，以最佳滑移率为目标进行增压-保压-减压-增压循环，保证制动过程中各个轮胎的滑移率均处在最佳滑移率范围内；
在车辆驱动过程中，实时监测驱动轮的滑移率，在驱动轮滑移率超过作为目标的最佳滑移率时，给驱动系统中对应驱动总成发送降扭指令，保证驱动轮滑移率在最佳滑移率范围内。
在一些可选的实施方案中，在车辆行驶过程中，获取当前行驶道路的最佳滑移率范围包括：
S111、将道路划分成多个路段；
S112、确定各个路段的最佳滑移率范围，形成道路路段及对应的最佳滑移率范围的数据库；
S113、在高精地图中绑定各个路段；
S114、基于车辆的实时定位信息，先确定车辆所在的路段，再确定最佳滑移率范围。
在一些可选的实施方案中，在车辆行驶过程中，获取当前行驶道路的最佳滑移率范围包括：
S121、将道路划分成多个路段；
S122、确定各个路段的最佳滑移率范围，形成道路路段及对应的最佳滑移率范围的数据库；
S123、利用激光雷达实时获取车辆前方道路的路面纹理点云数据，同时匹配摄像头获取的路面色彩信息；
S124、基于路面纹理点云数据及匹配获取的路面色彩信息，利用深度学习算法进行路面识别，确定车辆所在的路段，最后确定最佳滑移率范围。
在一些可选的实施方案中，数据库包括同一路面在不同状态下的最佳滑移率范围。
在一些可选的实施方案中，不同状态包括干、湿、冰、积雪。
在一些可选的实施方案中，通过测定各个路段不同滑移率情况下车辆的驱动制动力变化，确定各个路段的最佳滑移率范围。
在一些可选的实施方案中，获取车辆前方2-100m道路的路面纹理点云数据。
一种用于实现上述的基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法的基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制装置，其特征在于，包括：
高精定位系统，用于车辆定位；
智能驾驶控制器，用于存储数据库，并结合定位信息确定当前行驶道路的最佳滑移率范围；
以及均与智能驾驶控制器相连的电子制动系统和驱动系统。
一种用于实现上述的基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法的基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制装置，其特征在于，包括：
激光雷达，用于获取车辆前方道路的路面纹理点云数据；
摄像头，用于匹配获取路面色彩信息；
智能驾驶控制器，用于存储数据库，并结合路面纹理点云数据和匹配获取的路面色彩信息确定当前行驶道路的最佳滑移率范围；
以及均与智能驾驶控制器相连的电子制动系统和驱动系统。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
本发明通过确定当前行驶道路的最佳滑移率范围，可使车辆在驱动及制动过程中快速并充分利用路面提供的驱动及制动力，提升整车动力系统控制效率，减少制动距离，提升制动安全性，且提升驱动效率，减少轮胎磨损。
附图说明
图1是本发明实施例的基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法流程图。
图2是本发明实施例的一种基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制装置示意图。
图3是本发明实施例的另一种基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制装置示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明提供了一种基于基于路面最优滑移率识别的智能驾驶汽车动力控制方法及装置，可以优化车辆对路面附着力的利用，提升车辆的安全性与驱动效率。
如图1所示，本发明首先要进行道路试验测定线路或区域中各路面下不同滑移率情况下车辆的驱动制动力变化，确定各个路面路段的最佳滑移率范围，形成路面路段及对应的最佳滑移率范围的数据库，数据库可包含路面对应的干、湿、冰、积雪等不同状态下的最佳滑移率信息，存储于车辆智能驾驶控制器中。
在车辆运行过程中，获取当前行驶道路的最佳滑移率范围，具体包括两种方法：①基于高精定位获取；②基于路面识别获取。
基于高精定位获取最佳滑移率范围方法如下：在高精地图中绑定各坐标或坐标区域的路面信息，在车辆获取高精定位信息后，同时将当前定位信息及对应路面信息提供给车辆的智能驾驶控制器，智能驾驶控制器依据路面信息核对路面路段及对应的最佳滑移率范围的数据库中，当前坐标或坐标区域对应的路面的最佳滑移率范围，并将该值通过CAN线发送给电子制动系统。
基于路面识别获取最佳滑移率范围方法如下：使用激光雷达实时获取前方2-100m道路的路面纹理点云数据，再匹配摄像头获取的路面色彩信息，由智能驾驶控制器通过深度学习算法及训练，完成高准确度的路面识别。完成路面识别后，由智能驾驶控制器对照已存储的路面路段及对应的最佳滑移率范围的数据库，确定当前路面的最佳滑移率，并CAN总线发送给电子制动系统。
当前的电子制动系统均是基于滑移率对车轮进行控制的，通过CAN总线接收到路面最佳滑移率数据后，即可以该数据进行控制。
制动过程时，以最佳滑移率为目标进行增压-保压-减压-增压循环，保证制动过程各个轮胎的滑移率均处在最佳滑移率范围内。
在驱动过程中，实时监测驱动轮的滑移率，在驱动轮滑移率超过作为目标的最佳滑移率时，通过CAN总线给驱动系统中对应驱动总成发送降扭指令，保证驱动轮滑移率在最佳滑移率范围内。
基于高精定位获取最佳滑移率范围的装置如图2所示，包括：高精定位系统，用于车辆定位；智能驾驶控制器，用于存储数据库，并结合定位信息确定当前行驶道路的最佳滑移率范围；以及均与智能驾驶控制器相连的电子制动系统和驱动系统。
基于路面识别获取最佳滑移率范围的装置如图3所示，包括：激光雷达，用于获取车辆前方道路的路面纹理点云数据；摄像头，用于匹配获取路面色彩信息；智能驾驶控制器，用于存储数据库，并结合路面纹理点云数据和匹配获取的路面色彩信息确定当前行驶道路的最佳滑移率范围；以及均与智能驾驶控制器相连的电子制动系统和驱动系统。
综上所述，本发明通过使用激光雷达及摄像头或高精定位识别车辆当前以及前方一定距离内的路面类型，由智能驾驶控制完成高精度的路面识别匹配，再匹配已存储的路面最佳滑移率数据库，通过CAN总线为车辆电控制动系统提供路面识别结果及最优滑移率范围，车辆电控制动系统依据该最优滑移率范围对车辆的各个轮胎的滑移率进行实时控制，可以有效提升车辆驱动及制动效率。
需要指出，根据实施的需要，可将本申请中描述的各个步骤/部件拆分为更多步骤/部件，也可将两个或多个步骤/部件或者步骤/部件的部分操作组合成新的步骤/部件，以实现本发明的目的。
本领域的技术人员容易理解，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、在车辆行驶过程中，获取当前行驶道路的最佳滑移率范围；
S2、基于最佳滑移率范围，对车辆制动和驱动进行控制：
在车辆制动过程中，以最佳滑移率为目标进行增压-保压-减压-增压循环，保证制动过程中各个轮胎的滑移率均处在最佳滑移率范围内；
在车辆驱动过程中，实时监测驱动轮的滑移率，在驱动轮滑移率超过作为目标的最佳滑移率时，给驱动系统中对应驱动总成发送降扭指令，保证驱动轮滑移率在最佳滑移率范围内。
2.根据权利要求1所述的基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法，其特征在于，在车辆行驶过程中，获取当前行驶道路的最佳滑移率范围包括：
S111、将道路划分成多个路段；
S112、确定各个路段的最佳滑移率范围，形成道路路段及对应的最佳滑移率范围的数据库；
S113、在高精地图中绑定各个路段；
S114、基于车辆的实时定位信息，先确定车辆所在的路段，再确定最佳滑移率范围。
3.根据权利要求1所述的基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法，其特征在于，在车辆行驶过程中，获取当前行驶道路的最佳滑移率范围包括：
S121、将道路划分成多个路段；
S122、确定各个路段的最佳滑移率范围，形成道路路段及对应的最佳滑移率范围的数据库；
S123、利用激光雷达实时获取车辆前方道路的路面纹理点云数据，同时匹配摄像头获取的路面色彩信息；
S124、基于路面纹理点云数据及匹配获取的路面色彩信息，利用深度学习算法进行路面识别，确定车辆所在的路段，最后确定最佳滑移率范围。
4.根据权利要求2或3所述的基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法，其特征在于，数据库包括同一路面在不同状态下的最佳滑移率范围。
5.根据权利要求4所述的基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法，其特征在于，不同状态包括干、湿、冰、积雪。
6.根据权利要求2或3所述的基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法，其特征在于，通过测定各个路段不同滑移率情况下车辆的驱动制动力变化，确定各个路段的最佳滑移率范围。
7.根据权利要求3所述的基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法，其特征在于，获取车辆前方2-100m道路的路面纹理点云数据。
8.一种用于实现权利要求2所述的基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法的基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制装置，其特征在于，包括：
高精定位系统，用于车辆定位；
智能驾驶控制器，用于存储数据库，并结合定位信息确定当前行驶道路的最佳滑移率范围；
以及均与智能驾驶控制器相连的电子制动系统和驱动系统。
9.一种用于实现权利要求3所述的基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制方法的基于路面最优滑移率识别的汽车动力控制装置，其特征在于，包括：
激光雷达，用于获取车辆前方道路的路面纹理点云数据；
摄像头，用于匹配获取路面色彩信息；
智能驾驶控制器，用于存储数据库，并结合路面纹理点云数据和匹配获取的路面色彩信息确定当前行驶道路的最佳滑移率范围；
以及均与智能驾驶控制器相连的电子制动系统和驱动系统。
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