CN114228719B - 车辆辅助制动方法、电子设备及存储介质 - Google Patents

车辆辅助制动方法、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了车辆辅助制动方法、电子设备及存储介质，所述车辆辅助制动方法包括：当检测到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离减小时，获取所述车辆的当前行驶信息，所述当前行驶信息包括当前车速；根据所述第一距离和所述预设危险路况对应的危险路况特征确定当前安全车速，判断所述当前车速是否大于所述当前安全车速；若确定所述当前车速大于预设的行驶安全车速，则根据所述当前行驶信息确定当前驾驶意图和当前安全性系数，根据所述当前驾驶意图和当前安全性系数从预置的降挡曲线中确定目标降挡曲线，基于所述目标降挡曲线控制所述车辆降挡。本申请解决了现有技术的辅助制动实用性较低的技术问题。

Description

车辆辅助制动方法、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及汽车制动技术领域，尤其涉及一种车辆辅助制动方法、电子设备及存储介质。
背景技术
随着科技和经济水平的发展，汽车成为了家庭的常用代步工具，汽车在行驶时，为了保证行驶的安全性，需要采用制动装置控制车辆的行驶速度，使得车辆减速，但是当车速过快，或行驶在需要频繁制动的山区、长坡、弯道等特殊路况时，制动器的磨损和过热会导致制动效能下降甚至发生危险，因此需要在汽车上加装辅助制动装置，然而目前的辅助制动装置，如发动机缓速器、排气制动器、电涡流缓速器和液力缓速器等，是在原有发动机或变速器的基础上加装额外的机械结构来实现辅助制动功能，新部件的加装一方面会增加硬件成本，另外还需要对原厂的发动机或变速器进行改造，增加了辅助制动的推广难度，降低了辅助制动的实用性。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种车辆辅助制动方法、电子设备及存储介质，旨在解决现有技术的辅助制动实用性较低的技术问题。
为实现上述目的，本申请提供一种车辆辅助制动方法，所述车辆辅助制动方法包括：
当检测到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离减小时，获取所述车辆的当前行驶信息，所述当前行驶信息包括当前车速；
根据所述第一距离和所述预设危险路况对应的危险路况特征确定当前安全车速，判断所述当前车速是否大于所述当前安全车速；
若确定所述当前车速大于预设的行驶安全车速，则根据所述当前行驶信息确定当前驾驶意图和当前安全性系数，根据所述当前驾驶意图和当前安全性系数从预置的降挡曲线中确定目标降挡曲线，基于所述目标降挡曲线控制所述车辆降挡。
可选地，所述当前行驶信息包括节气门开度信息、制动踏板开度信息和车速信息，所述根据所述当前行驶信息确定当前驾驶意图的步骤包括：
根据所述节气门开度信息、所述制动踏板开度信息和所述车速信息，确定至少一个意图识别指标；
将各所述意图识别指标输入预置的驾驶意图识别模型，得到当前驾驶意图，其中，所述驾驶意图识别模型为基于主成分分析和层次聚类的驾驶意图分类器。
可选地，所述当前行驶信息包括当前车辆位置，所述根据所述当前行驶信息确定当前安全性系数的步骤包括：
根据所述当前车辆位置和所述当前车速确定所述车辆的当前距离安全系数，并根据所述当前车速确定所述车辆的当前车速安全系数；
根据所述当前距离安全系数和所述当前车速安全系数，确定当前安全性系数。
可选地，所述根据所述当前车辆位置和所述当前车速确定所述车辆的当前距离安全系数的步骤包括：
将所述当前车辆位置和所述当前车速输入预设的距离安全系数算法，得到当前距离安全系数，其中，所述距离安全系数算法为：
Dsafety＝v·t
其中，D是车辆与危险路况之间的第一距离，Dsafety是车辆完成换挡所需的安全距离，v是车辆的当前车速，t是车辆完成换挡所需的时间。
可选地，所述根据所述当前车速确定所述车辆的当前车速安全系数的步骤包括：
确定所述危险路况对应的路况安全车速；
将所述当前车速和所述路况安全车速输入预设的车速安全系数算法，得到当前车速安全系数，其中，所述车速安全系数算法为：
其中，v是车辆的当前车速，vsafety是危险路况对应的路况安全车速。
可选地，所述根据所述当前距离安全系数和所述当前车速安全系数，确定所述当前安全性系数的步骤包括：
根据所述当前距离安全系数与所述当前车速安全系数的比值，确定当前安全性系数。
可选地，所述当检测到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离减小时，获取所述车辆的当前行驶信息的步骤之前，还包括：
获取所述车辆的当前车辆位置，将所述当前车辆位置输入预置的电子地图模型，得到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离；
将所述第一距离与预置的待比较距离进行比较，判断所述第一距离是否小于所述预置的待比较距离，其中所述预置的待比较距离为当前时刻的前一时刻所述车辆与预设危险路况之间的距离。
可选地，所述获取所述车辆的当前车辆位置，将所述当前车辆位置输入预置的电子地图模型的步骤之前，还包括：
通过试验车辆采集至少一条道路的至少一个道路位置数据；
通过预设的卡尔曼滤波算法对各所述道路位置数据进行滤波处理，得到道路模型；
根据所述道路模型中的道路位置信息确定至少一个预设危险路况，以及各所述预设危险路况对应的危险路况位置和危险路况特征；
根据所述道路模型、所述危险路况位置和所述危险路况特征建立预置的电子地图模型。
本申请还提供一种电子设备，所述电子设备为实体设备，所述电子设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的所述车辆辅助制动方法的程序，所述车辆辅助制动方法的程序被处理器执行时可实现如上述的车辆辅助制动方法的步骤。
本申请还提供一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有实现车辆辅助制动方法的程序，所述车辆辅助制动方法的程序被处理器执行时实现如上述的车辆辅助制动方法的步骤。
本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的车辆辅助制动方法的步骤。
本申请提供了一种车辆辅助制动方法、电子设备及存储介质，通过当检测到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离减小时，获取所述车辆的当前行驶信息，所述当前行驶信息包括当前车速，实现了对前方存在的危险路况的预测，并在车辆逐渐靠近危险路况时，提前获取车辆的当前行驶信息，进而通过根据所述第一距离和所述预设危险路况对应的危险路况特征确定当前安全车速，判断所述当前车速是否大于所述当前安全车速，实现了当前安全车速的确定以及当前车速是否安全的判定，进而通过若确定所述当前车速大于预设的行驶安全车速，则根据所述当前行驶信息确定当前驾驶意图和当前安全性系数，根据所述当前驾驶意图和当前安全性系数从预置的降挡曲线中确定目标降挡曲线，基于所述目标降挡曲线控制所述车辆降挡，即，若根据当前车速判断所述车辆可能存在危险时，则需要结合驾驶员的当前驾驶意图以及当前安全性系数的高低，综合确定降挡曲线，既可以适应不同驾驶员的驾驶习惯，又可以有效保证行车安全，实现了对危险路况的预测，和降挡曲线的提前确定，即提前制定了降挡策略，从变速器控制策略角度通过提前降挡辅助制动，减少了紧急制动减速可能出现的危险情况，大大提高了车辆遇到危险路况时的行车安全，且从变速器控制策略角度充分利用了发动机的牵阻作用，提高了车辆的辅助制动力，避免了车速过快，或行驶在需要频繁制动的山区、长坡、弯道等特殊路况时，制动器的磨损和过热导致的制动效能下降甚至发生危险的情况，且基于仿真和实车试验验证结果，该方法可有效缩短车辆在危险路况的制动时间和制动距离，避免因频繁制动造成的制动器过热和磨损，且本申请提供的辅助制动方法不需要额外增加辅助制动设备，大大降低了加装辅助制动装置的硬件成本和改装难度，有效增加了辅助制动的实用性。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请车辆辅助制动方法一实施例的流程示意图；
图2为本申请车辆辅助制动方法一种可实施方式中降挡曲线1的示意图；
图3为本申请车辆辅助制动方法一种可实施方式中降挡曲线2的示意图；
图4为本申请车辆辅助制动方法一种可实施方式中降挡曲线3的示意图；
图5为本申请车辆辅助制动方法一种可实施方式中层次聚类结果的示意图；
图6为本申请车辆辅助制动方法另一实施例的流程示意图；
图7为本申请车辆辅助制动方法一种可实施方式中卡尔曼滤波的状态空间模型对应的公式的示意图；
图8为本申请实施例中车辆辅助制动方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本申请目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，均属于本发明保护的范围。
本申请实施例提供一种车辆辅助制动方法，在本申请车辆辅助制动方法的第一实施例中，参照图1，所述车辆辅助制动方法包括：
步骤S10，当检测到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离减小时，获取所述车辆的当前行驶信息，所述当前行驶信息包括当前车速；
在本实施例中，需要说明的是，在车辆行驶过程中，可以通过实时监测所述车辆与预设危险路况之间的位置关系，判断所述车辆当前状态的危险程度，并制定相应的制动策略，所述危险路况是车辆行驶过程中遇到的可能存在危险，需要减速通过的路况，例如弯道路况和坡道路况等，所述危险路况可以预先根据实际情况、大数据和/或实车测试等方式进行确定，容易理解的是，所述车辆与预设危险路况之间的第一距离，可以通过预先确定的车辆的指定位置(例如几何中心、车辆最前端等)与预设危险路况的指定位置(例如预设危险路况距离车辆最近的位置、预设危险路况的几何中心等)，进而将车辆的指定位置和预设危险路况的指定位置之间的距离确定为所述第一距离。
具体地，在车辆行驶过程中，定时获取所述车辆的定位信息，计算所述车辆的位置与预设危险路况的位置之间的第一距离，并监测所述第一距离相比于前一时刻检测到的第一距离是否在减小，当检测到所述第一距离减小时，获取所述车辆的当前行驶信息，其中，所述第一距离可以是所述车辆与所述危险路况之间的直线距离，也可以是所述车辆行驶到所述危险路况经过的最短路径，所述当前行驶信息是车辆行驶过程中当前可采集到的车辆行驶相关信息，可以包括当前时刻的当前车速、当前节气门开度、当前制动踏板开度和/或当前加速度信息，还可以包括某一时间段内累计的节气门开度信息、制动踏板开度信息、车速信息和/或加速度信息等，容易理解的是，在车辆的行驶过程中，车辆与预设危险路况之间的第一距离是实时发生变化的，通过比较所述车辆相邻两个时刻的第一距离的数值之间的差值，可以判断所述第一距离是否在减小。
容易理解的是，所述预设危险路况可以是一个或多个，当所述预设危险路况为多个时，可以根据车辆所处的道路、车辆所处的一定范围、车辆行驶方向、车辆路径规划、车辆与各所述预设危险路况之间的距离的远近等方式，预先对所述预设危险路况进行筛选，仅将符合条件的目标危险路况作为预设危险路况。
步骤S20，根据所述第一距离和所述预设危险路况对应的危险路况特征确定当前安全车速，判断所述当前车速是否大于所述当前安全车速；
在本实施例中，需要说明的是，所述危险路况特征是危险路况的道路特征信息，包括路况类型(例如：弯道路况、下坡路况等)、下坡的坡度、弯道的曲率和/或路况安全车速等，其中，所述路况安全车速是在路况对应的路段行驶的过程中，在保证安全的情况下，可以达到的最高车速。
具体地，获取所述预设危险路况对应的危险路况特征，根据所述第一距离和所述危险路况特征确定所述车辆的当前安全车速，比较所述当前车速和当前安全车速，判断所述当前车速是否大于所述当前安全车速，其中，所述根据所述第一距离和所述预设危险路况对应的危险路况特征确定当前安全车速的方式包括，根据所述危险路况特征对应的路况安全车速以及所述第一距离，通过计算和/或实车标定确定当前安全车速，所述路况安全车速可以预先根据实际情况、大数据和/或实车测试等方式进行确定。
步骤S30，若确定所述当前车速大于预设的行驶安全车速，则根据所述当前行驶信息确定当前驾驶意图和当前安全性系数，根据所述当前驾驶意图和当前安全性系数从预置的降挡曲线中确定目标降挡曲线，基于所述目标降挡曲线控制所述车辆降挡。
在本实施例中，需要说明的是，发动机辅助制动是依靠汽车传动机构，强迫发动机加速运转来产生阻力而实现牵阻作用。发动机的制动力矩通过传动系统作用在驱动轮上形成制动力，作用在驱动轮上的制动力可以表示为：
式中，F是作用在驱动轮上的制动力；Me是发动机的制动力矩；i是发动机和车轮间的传动比；nT是传动效率；r是车轮的滚动半径。
因此，变速器的挡位越低，由发动机制动作用所产生的车轮制动力将越大，当根据所述车辆的当前安全性系数判断所述车辆较危险时，我们希望车辆尽快切换到低速挡，充分利用发动机的辅助制动作用来降低车速，同时，考虑不同风格的驾驶员驾驶习惯也不同，通过反映出来的当前驾驶意图判断驾驶员当前的驾驶风格，例如：驾驶较激进的驾驶员会偏好较大的加、减速度，而有的驾驶员偏好较小的加、减速度，结合当前安全性系数和/或当前驾驶意图预先设计不同的降挡曲线，以供匹配。
所述当前驾驶意图是车辆的驾驶员当前的驾驶意图，可以在车辆启动后的任一时刻根据部分或全部车辆行驶信息，与大数据或实车测试数据等进行匹配确定，例如，若根据车辆行驶信息中的当前加速度进行驾驶意图确定，则可以将当前加速度大于0对应的驾驶意图确定为加速意图，将当前加速度小于0对应的驾驶意图确定为减速意图，若根据车辆行驶信息中的T分钟内的加速度信息进行驾驶意图确定，则可以将T分钟内全部加速度的绝对值的平均值大于预设值对应的驾驶意图确定为激进型驾驶意图，将T分钟内全部加速度的绝对值的平均值小于预设值对应的驾驶意图确定为冷静型驾驶意图；所述当前安全系数表示的是车辆当前状态的安全性，可以根据所述车辆距离危险路况的距离、所述车辆的当前车速和/或所述车辆的当前加速度等进行确定，例如，若以所述车辆距离危险路况的距离作为所述安全性系数，则所述安全性系数越大，所述车辆当前的安全性越高，若以所述车辆的当前车速与所述车辆距离危险路况的距离的比值作为所述安全性系数，则所述安全性系数越小，所述车辆当前的安全性越高，容易理解的是，所述安全性系数可以是具体的数值，也可以是具体数值所属的范围。
具体地，若确定所述当前车速大于预设的行驶安全车速，则根据所述当前行驶信息确定当前驾驶意图和当前安全性系数，根据所述当前驾驶意图和当前安全性系数的组合，查询驾驶意图和安全性系数的组合与降挡曲线的映射关系表，从预置的降挡曲线中确定目标降挡曲线，基于所述目标降挡曲线控制所述车辆降挡；若确定所述当前车速小于预设的行驶安全车速，则根据所述当前行驶信息确定当前驾驶意图，根据所述当前驾驶意图，查询驾驶意图与降挡曲线的映射关系表，从预置的降挡曲线中确定目标降挡曲线，基于所述目标降挡曲线控制所述车辆降挡，其中，所述降挡曲线可以预先根据大数据、历史数据和/或实车标定结果等进行确定。
在一种可实施的方式中，若将弯道安全性系数对应数值范围划分为安全性系数高、安全性系数中和安全性系数低，将驾驶意图确定为冷静型、普通型和激进型，驾驶意图和安全性系数的组合与降挡曲线的对应关系如下表1所示，降挡曲线1如图2所示，降挡曲线2如图3所示，降挡曲线3如图4所示，降挡曲线中横坐标为车速，纵坐标为节气门开度，实线曲线为降挡曲线，虚线曲线为预降挡曲线，降挡曲线1至3在不同挡位和节气门开度组合下的降挡车速依次增加，即降挡更提前，车辆的安全性系数越低，则车辆越危险，则优先选择降挡策略3来提供较大的辅助制动力，帮助车辆快速减速降挡，对于驾驶意图激进型的驾驶员，也需要优先选择降挡策略3来提供较大的辅助制动力，帮助车辆快速减速降挡，避免激进型的驾驶风格可能导致的减速不及时。
表1驾驶意图和安全性系数的组合与降挡曲线的对应关系
安全性系数高 安全性系数中 安全性系数低
冷静型 降挡曲线1 降挡曲线2 降挡曲线3
普通型 降挡曲线2 降挡曲线2 降挡曲线3
激进型 降挡曲线3 降挡曲线3 降挡曲线3
可选地，所述当前行驶信息包括节气门开度信息、制动踏板开度信息和车速信息，所述根据所述当前行驶信息确定当前驾驶意图的步骤包括：
步骤A10，根据所述节气门开度信息、所述制动踏板开度信息和所述车速信息，确定至少一个意图识别指标；
在本实施例中，需要说明的是，所述节气门开度信息是车辆行驶过程中一段时间内的全部节气门开度信息，所述制动踏板开度信息是车辆行驶过程中一段时间内的全部制动踏板开度信息，所述车速信息是车辆行驶过程中一段时间内的全部车速信息，所述意图识别指标是用于进行驾驶意图识别的指标，包括速度平均值、加速度绝对值平均值、加速度绝对值最大值、加速踏板开度平均值和制动踏板开度平均值等。
具体地，根据所述节气门开度信息、所述制动踏板开度信息和所述车速信息，进行计算得到至少一个意图识别指标。
步骤A20，将各所述意图识别指标输入预置的驾驶意图识别模型，得到当前驾驶意图，其中，所述驾驶意图识别模型为基于主成分分析和层次聚类的驾驶意图分类器。
在本实施例中，需要说明的是，所述驾驶意图识别模型是基于主成分分析和层次聚类的驾驶意图分类器，可以采用现有的分类器或根据实际情况自行搭建，在一种可实施的方式中，所述驾驶意图识别模型的搭建方式包括，采集至少一个驾驶员数据，并将各所述驾驶员数据存储于驾驶员数据库中，提取所述驾驶员数据库中的车速、加速踏板开度和制动踏板开度三个信号，计算至少一个意图识别指标，通过主成分分析方法对各所述意图识别指标进行分析和降维，经主成分分析处理后，可使用三维向量来涵盖95％的数据量，通过层次聚类对主成分分析后的数据进行分类，根据层次聚类分析结果确定驾驶意图的类别和分类数量，并将主成分分析以及层次聚类的分类过程作为驾驶意图识别模型，在一种可实施的方式中，使用层次聚类来对主成分分析后得到的数据进行分类，层次聚类结果如图5所示，从图中可以看出最终将数据分为三类效果较为稳定。
具体地，将各所述意图识别指标输入预置的驾驶意图识别模型，通过主成分分析对各所述意图识别指标进行分析和降维，进而通过层次聚类确定当前驾驶意图。
可选地，所述当前行驶信息包括当前车辆位置，所述根据所述当前行驶信息确定当前安全性系数的步骤包括：
步骤B10，根据所述当前车辆位置和所述当前车速确定所述车辆的当前距离安全系数，并根据所述当前车速确定所述车辆的当前车速安全系数；
在本实施例中，具体地，根据所述当前车辆位置和所述当前车速，通过计算、实车测试、实车标定和/或数据比对分析等方式，确定所述车辆的当前距离安全系数，并根据所述当前车速，通过计算、实车测试、实车标定和/或数据比对分析等方式，确定所述车辆的当前车速安全系数，其中，所述距离安全系数表示的是车辆当前所处的位置的安全性，容易理解的是，所述距离安全系数可以是具体的数值，也可以是具体数值所属的范围，所述速度安全系数表示的是车辆当前车速的安全性，容易理解的是，所述速度安全系数可以是具体的数值，也可以是具体数值所属的范围。
步骤B20，根据所述当前距离安全系数和所述当前车速安全系数，确定当前安全性系数。
在本实施例中，具体地，根据所述当前距离安全系数和所述当前车速安全系数之间的数值关系或组合关系，确定当前安全性系数，例如，若所述距离安全系数和所述车速安全系数为数值，则可以根据所述距离安全系数和所述车速安全系数的比值、和值、乘积或其他函数关系等，计算得到当前安全性系数数值，可以将所述当前安全性系数数值直接作为当前安全性系数，也可以将所述当前安全性系数数值所属的安全性系数范围(例如：安全性系数低、安全性系数中、安全性系数高)作为当前安全性系数，若所述距离安全系数和所述车速安全系数为其各自对应的数值所属的范围，则可以根据所述当前距离安全系数和所述当前车速安全系数的组合，查询距离安全系数和车速安全系数的组合与安全性系数的映射关系，确定当前安全性系数。
可选地，所述根据所述当前车辆位置和所述当前车速确定所述车辆的当前距离安全系数的步骤包括：
将所述当前车辆位置和所述当前车速输入预设的距离安全系数算法，得到当前距离安全系数，其中，所述距离安全系数算法为：
Dsafety＝v·t
其中，D是车辆与危险路况之间的第一距离，Dsafety是车辆完成换挡所需的安全距离，v是车辆的当前车速，t是车辆完成换挡所需的时间。
在本实施例中，具体地，根据所述当前车辆位置计算所述车辆与预设危险路况之间的第一距离，将所述第一距离和所述当前车速输入预设的距离安全系数算法，得到当前距离安全系数，其中，所述距离安全系数算法为：
Dsafety＝v·t
其中，D是车辆与危险路况之间的第一距离，Dsafety是车辆完成换挡所需的安全距离，v是车辆的当前车速，t是车辆完成换挡所需的时间，Dsafety的值相对D较小，根据公式可以得知，λsafetydis的范围在0到1之间，车辆距前方危险路况越近，则λsafetydis的值越小，表示越危险。
可选地，所述根据所述当前车速确定所述车辆的当前车速安全系数的步骤包括：
步骤C10，确定所述危险路况对应的路况安全车速；
步骤C20，将所述当前车速和所述路况安全车速输入预设的车速安全系数算法，得到当前车速安全系数，其中，所述车速安全系数算法为：
其中，v是车辆的当前车速，vsafety是危险路况对应的路况安全车速。
在本实施例中，具体地，根据预设的危险路况与路况安全车速的映射关系，确定所述危险路况对应的路况安全车速，将所述当前车速和所述路况安全车速输入预设的车速安全系数算法，得到当前车速安全系数，其中，所述车速安全系数算法为：
其中，v是车辆的当前车速，vsafety是危险路况对应的路况安全车速，在当前车速大于路况安全车速的情况下，λsafetyspeed的范围在0和1之间，当前车速越高，λsafetyspeed的值越大，表示越危险。
可选地，所述根据所述当前距离安全系数和所述当前车速安全系数，确定所述当前安全性系数的步骤包括：
根据所述当前距离安全系数与所述当前车速安全系数的比值，确定当前安全性系数。
在本实施例中，具体地，计算所述当前距离安全系数与所述当前车速安全系数的比值，并将所述比值或所述比值所属的范围作为当前安全性系数，由此，安全性系数可通过当前车速和第一距离两个变量来反映所述车辆当前所处状态的安全性，进而使得安全性系数的大小可以直接反映出车辆的安全性，车辆在离危险路况较近的位置仍保持较高车速，表明当前状态越危险，反之说明当前车辆状态较为安全。
在本实施例中，通过当检测到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离减小时，获取所述车辆的当前行驶信息，所述当前行驶信息包括当前车速，实现了对前方存在的危险路况的预测，并在车辆逐渐靠近危险路况时，提前获取车辆的当前行驶信息，进而通过根据所述第一距离和所述预设危险路况对应的危险路况特征确定当前安全车速，判断所述当前车速是否大于所述当前安全车速，实现了当前安全车速的确定以及当前车速是否安全的判定，进而通过若确定所述当前车速大于预设的行驶安全车速，则根据所述当前行驶信息确定当前驾驶意图和当前安全性系数，根据所述当前驾驶意图和当前安全性系数从预置的降挡曲线中确定目标降挡曲线，基于所述目标降挡曲线控制所述车辆降挡，即，若根据当前车速判断所述车辆可能存在危险时，则需要结合驾驶员的当前驾驶意图以及当前安全性系数的高低，综合确定降挡曲线，既可以适应不同驾驶员的驾驶习惯，又可以有效保证行车安全，实现了对危险路况的预测，和降挡曲线的提前确定，即提前制定了降挡策略，从变速器控制策略角度通过提前降挡辅助制动，减少了紧急制动减速可能出现的危险情况，大大提高了车辆遇到危险路况时的行车安全，且从变速器控制策略角度充分利用了发动机的牵阻作用，提高了车辆的辅助制动力，避免了车速过快，或行驶在需要频繁制动的山区、长坡、弯道等特殊路况时，制动器的磨损和过热导致的制动效能下降甚至发生危险的情况，且基于仿真和实车试验验证结果，该方法可有效缩短车辆在危险路况的制动时间和制动距离，避免因频繁制动造成的制动器过热和磨损，且本申请提供的辅助制动方法不需要额外增加辅助制动设备，大大降低了加装辅助制动装置的硬件成本和改装难度，有效增加了辅助制动的实用性。
进一步地，在本申请车辆辅助制动方法的另一实施例中，参照图6，所述当检测到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离减小时，获取所述车辆的当前行驶信息的步骤之前，还包括：
步骤D10，获取所述车辆的当前车辆位置，将所述当前车辆位置输入预置的电子地图模型，得到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离；
在本实施例中，具体地，获取所述车辆当前所处的当前车辆位置，将所述当前车辆位置输入预置的电子地图模型，得到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离，其中，所述电子地图模型可以采用现有的电子地图模型，也可以自行建立，所述危险路况特征是危险路况的道路特征信息，包括路况类型(例如：弯道路况、下坡路况等)、下坡的坡度、弯道的曲率和/或路况安全车速等，其中，所述路况安全车速是在路况对应的路段行驶的过程中，在保证安全的情况下，可以达到的最高车速。
容易理解的是，所述预设危险路况可以是一个或多个，当所述预设危险路况为多个时，可以根据车辆所处的道路、车辆所处的一定范围、车辆行驶方向、车辆路径规划、车辆与各所述预设危险路况之间的距离的远近，将一个或多个预设危险路况作为目标危险路况，通过预置的电子地图模型，得到所述车辆与所述目标危险路况之间的第一距离。
可选地，所述获取所述车辆的当前车辆位置，将所述当前车辆位置输入预置的电子地图模型的步骤之前，还包括：
步骤E10，通过试验车辆采集至少一条道路的至少一个道路位置数据；
在本实施例中，具体地，通过试验车辆中搭载的GPS(Global PositioningSystem，全球定位系统)、北斗卫星导航系统等定位系统，采集至少一条道路的至少一个道路位置数据，所述道路位置数据包括道路的水平方向的位置数据和竖直方向的位置数据，在一种可实施的方式中，所述采集至少一条道路的至少一个道路位置数据的步骤，还包括，对采集至少一条道路的至少一个初始位置数据，对所述初始位置数据进行重复数据去除，得到至少一个道路位置数据。
步骤E20，通过预设的卡尔曼滤波算法对各所述道路位置数据进行滤波处理，得到道路模型；
在本实施例中，具体地，通过预设的卡尔曼滤波算法对各所述道路位置数据进行滤波处理，并确定真实位置与模型位置之间的标准转换关系，根据所述转换关系建立道路模型，其中，所述卡尔曼滤波算法为卡尔曼滤波的状态空间模型，在一种可实施的方式中，卡尔曼滤波的状态空间模型中，系统的状态方程如图7中的公式(1)所示，系统的观测方程如图7中的公式(2)所示，式中，k代表离散的状态点，系统在k时刻的状态为X(k)，系统在k时刻的观测状态为Y(k)，W(k)是系统的驶入加速度，v(k)是系统的观测噪声，x(k)和y(k)是系统在x和y方向的位置变量，和/>是系统在x和y方向的速度变量，T是系统的数据采样周期。
步骤E30，根据所述道路模型中的道路位置信息确定至少一个预设危险路况，以及各所述预设危险路况对应的危险路况位置和危险路况特征；
在本实施例中，具体地，根据所述道路模型中的道路位置信息计算道路的道路特征信息，将所述道路特征信息与预设的危险路况特征值进行比较，确定至少一个预设危险路况，并确定各所述预设危险路况在所述道路模型中的危险路况位置，将各所述危险路况对应的道路特征信息作为危险路况特征，其中，所述道路特征信息包括道路曲率、道路坡度等，所述危险路况特征值可以根据实际情况对所述道路特征信息对应的危险路况特征值进行设定，例如，若道路曲率大于预设曲率，则将所述道路曲率对应的道路确定为危险路况，若道路坡度大于预设坡度时，将所述道路坡度对应的道路确定为危险路况。
步骤E40，根据所述道路模型、所述危险路况位置和所述危险路况特征建立预置的电子地图模型。
在本实施例中，具体地，将所述道路模型中的各所述危险路况与所述危险路况位置和所述危险路况特征进行关联，建立预置的电子地图模型。
步骤D20，将所述第一距离与预置的待比较距离进行比较，判断所述第一距离是否小于所述预置的待比较距离，其中所述预置的待比较距离为当前时刻的前一时刻所述车辆与预设危险路况之间的距离。
在本实施例中，具体地，将所述第一距离与预置的待比较距离进行比较，判断所述第一距离是否小于所述预置的待比较距离，其中所述预置的待比较距离为当前时刻的前一时刻所述车辆与预设危险路况之间的距离，可以通过每次在获取所述车辆的当前车辆位置，将所述当前车辆位置输入预置的电子地图模型，得到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离后，将所述第一距离作为预置的待比较距离进行存储，以供当下一时刻检测到第一距离时，将所述第一距离与预置的待比较距离进行比较，进而实现对相邻两个时刻的第一距离是否减小的检测。
进而，当检测到所述第一距离小于所述预置的待比较距离时，则说明检测到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离减小，进而执行步骤：获取所述车辆的当前行驶信息，所述当前行驶信息包括当前车速；当检测到所述第一距离大于所述预置的待比较距离时，则说明未检测到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离减小，进而返回执行步骤D10，继续通过预置的电子地图模型监测所述车辆与预设危险路况之间的第一距离是否小于预设安全距离。
在本实施例中，通过电子地图模型提前存储有的道路信息和危险路况特征，可以有效预测车辆行驶过程中可能经过的危险路况，且可以较为准确的确定所述车辆与所述危险路况之间的距离，从而可以预测性地做出较为有效和准确的决策，现有的针对弯道和坡道等危险路况的识别方法，大多采用的是使用传感器或基于车辆动力学模型，使用传感器来识别路况精度较高，但会额外的增加硬件成本；使用动力学模型来识别路况不需要额外增加设备，但是运算量较大，此外，使用这两种方法识别路况信息要求车辆必须行驶在该路况上，因为无论是传感器还是动力学模型获得的都是车辆当前的状态信息，这就导致当车辆开始感知到做出决策需要一定的时间，该时间越长控制策略的效果也会越差，本申请通过电子地图模型可以预测性地做出较为有效和准确的决策，降低了硬件成本，且提高了车辆遇到危险路况时的提前预警能力，大大提高了车辆行驶过程中的安全性。
进一步地，本发明实施例提供一种电子设备，电子设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述实施例中的车辆辅助制动方法。
下面参考图8，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图8示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示，电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)，其可以根据存储在只读存储器(ROM)中的程序或者从存储装置加载到随机访问存储器(RAM)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出(I/O)接口也连接至总线。
通常，以下系统可以连接至I/O接口：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置；包括例如磁带、硬盘等的存储装置；以及通信装置。通信装置可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种系统的电子设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的系统。可以替代地实施或具备更多或更少的系统。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置被安装，或者从ROM被安装。在该计算机程序被处理装置执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
本发明提供的电子设备，采用上述实施例中的车辆辅助制动方法，解决了现有技术的辅助制动实用性较低的技术问题。与现有技术相比，本发明实施例提供的电子设备的有益效果与上述实施例提供的车辆辅助制动方法的有益效果相同，且该电子设备中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
进一步地，本实施例提供一种计算机可读存储介质，具有存储在其上的计算机可读程序指令，计算机可读程序指令用于执行上述实施例中的车辆辅助制动方法。
本发明实施例提供的计算机可读存储介质例如可以是U盘，但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读存储介质可以是电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入电子设备中。
上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被电子设备执行时，使得电子设备：当检测到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离减小时，获取所述车辆的当前行驶信息，所述当前行驶信息包括当前车速；根据所述第一距离和所述预设危险路况对应的危险路况特征确定当前安全车速，判断所述当前车速是否大于所述当前安全车速；若确定所述当前车速大于预设的行驶安全车速，则根据所述当前行驶信息确定当前驾驶意图和当前安全性系数，根据所述当前驾驶意图和当前安全性系数从预置的降挡曲线中确定目标降挡曲线，基于所述目标降挡曲线控制所述车辆降挡。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本发明提供的计算机可读存储介质，存储有用于执行上述车辆辅助制动方法的计算机可读程序指令，解决了现有技术的辅助制动实用性较低的技术问题。与现有技术相比，本发明实施例提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述实施例提供的车辆辅助制动方法的有益效果相同，在此不做赘述。
进一步地，本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的车辆辅助制动方法的步骤。
本申请提供的计算机程序产品解决了现有技术的辅助制动实用性较低的技术问题。与现有技术相比，本发明实施例提供的计算机程序产品的有益效果与上述实施例提供的车辆辅助制动方法的有益效果相同，在此不做赘述。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利处理范围内。

Claims (8)

1.一种车辆辅助制动方法，其特征在于，所述车辆辅助制动方法包括：
当检测到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离减小时，获取所述车辆的当前行驶信息，所述当前行驶信息包括当前车速；
根据所述第一距离和所述预设危险路况对应的危险路况特征确定当前安全车速，判断所述当前车速是否大于所述当前安全车速；
若确定所述当前车速大于预设的行驶安全车速，则根据所述当前行驶信息确定当前驾驶意图和当前安全性系数，根据所述当前驾驶意图和当前安全性系数从预置的降挡曲线中确定目标降挡曲线，基于所述目标降挡曲线控制所述车辆降挡；
根据所述当前车辆位置和所述当前车速确定所述车辆的当前距离安全系数，并根据所述当前车速确定所述车辆的当前车速安全系数；
根据所述当前距离安全系数和所述当前车速安全系数，确定当前安全性系数；
所述当前行驶信息包括节气门开度信息、制动踏板开度信息和车速信息，所述根据所述当前行驶信息确定当前驾驶意图的步骤包括：
根据所述节气门开度信息、所述制动踏板开度信息和所述车速信息，确定至少一个意图识别指标；
将各所述意图识别指标输入预置的驾驶意图识别模型，得到当前驾驶意图，其中，所述驾驶意图识别模型为基于主成分分析和层次聚类的驾驶意图分类器。
2.如权利要求1所述的车辆辅助制动方法，其特征在于，所述根据所述当前车辆位置和所述当前车速确定所述车辆的当前距离安全系数的步骤包括：
将所述当前车辆位置和所述当前车速输入预设的距离安全系数算法，得到当前距离安全系数，其中，所述距离安全系数算法为：
Dsafety＝v·t
其中，D是车辆与危险路况之间的第一距离，Dsafety是车辆完成换挡所需的安全距离，v是车辆的当前车速，t是车辆完成换挡所需的时间。
3.如权利要求1所述的车辆辅助制动方法，其特征在于，所述根据所述当前车速确定所述车辆的当前车速安全系数的步骤包括：
确定所述危险路况对应的路况安全车速；
将所述当前车速和所述路况安全车速输入预设的车速安全系数算法，得到当前车速安全系数，其中，所述车速安全系数算法为：
其中，v是车辆的当前车速，vsafety是危险路况对应的路况安全车速。
4.如权利要求1至3中任一项所述的车辆辅助制动方法，其特征在于，所述根据所述当前距离安全系数和所述当前车速安全系数，确定所述当前安全性系数的步骤包括：
根据所述当前距离安全系数与所述当前车速安全系数的比值，确定当前安全性系数。
5.如权利要求1所述的车辆辅助制动方法，其特征在于，所述当检测到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离减小时，获取所述车辆的当前行驶信息的步骤之前，还包括：
获取所述车辆的当前车辆位置，将所述当前车辆位置输入预置的电子地图模型，得到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离；
将所述第一距离与预置的待比较距离进行比较，判断所述第一距离是否小于所述预置的待比较距离，其中所述预置的待比较距离为当前时刻的前一时刻所述车辆与预设危险路况之间的距离。
6.如权利要求5所述的车辆辅助制动方法，其特征在于，所述获取所述车辆的当前车辆位置，将所述当前车辆位置输入预置的电子地图模型的步骤之前，还包括：
通过试验车辆采集至少一条道路的至少一个道路位置数据；
通过预设的卡尔曼滤波算法对各所述道路位置数据进行滤波处理，得到道路模型；根据所述道路模型中的道路位置信息确定至少一个预设危险路况，以及各所述预设危险路况对应的危险路况位置和危险路况特征；
根据所述道路模型、所述危险路况位置和所述危险路况特征建立预置的电子地图模型。
7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至6中任一项所述的车辆辅助制动方法的步骤。
8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有实现车辆辅助制动方法的程序，所述实现车辆辅助制动方法的程序被处理器执行以实现如权利要求1至6中任一项所述车辆辅助制动方法的步骤。
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