CN114291071A - 一种车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法、系统、可读存储介质及车辆 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法、系统、可读存储介质及车辆，所述方法包括：获取车辆预行进道路曲率；获取驾驶员对车辆的手动操纵参数，根据车辆的即时状态以及预行进道路曲率构建车辆操纵稳定性动力学模型；根据预行进道路曲率以及车辆操纵稳定性动力学模型，获得当车辆行驶至预行进道路时，车辆稳定性控制主动介入对车辆施加的主动操纵参数；判断主动操纵参数与手动操纵参数的变化量是否低于阈值；若是，则判定可触发主动控制介入，实现对车辆的主动控制；若否，则提示不支持车辆稳定性控制主动介入。本发明通过预测主动操纵参数，并将主动操纵参数与手动操纵参数进行比对，以判断主动控制介入的时机是否合理，避免驾驶员产生应激反应。

Description

一种车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法、系统、可读存 储介质及车辆

技术领域

本发明涉及车辆自动控制技术领域，特别涉及一种车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法、系统、可读存储介质及车辆。

背景技术

随着汽车智能化的发展，车体上配备有各种传感器，在车辆行驶过程中传感器对车辆周围的环境信息进行全方位的感知，获得感知信息。车辆结合行驶信息和感知信息进行融合，针对不同的驾驶工况以及分析结果，通过先进的主动安全底盘控制系统实现对车辆的主动控制，实现保障车辆操纵稳定性动力学的功能。

然而，主动安全底盘控制系统对车辆的控制介入具有突然性，可能导致动力学响应突变，甚至引起驾驶员的不适并产生应激性反应，例如紧急制动，大幅度转动方向盘等操作，从而造成车辆操纵稳定性动力学失稳，大幅提升交通事故的发生率。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法、系统、可读存储介质及车辆，以判断主动控制介入的时机是否合理，解决背景技术中主动控制系统对车辆控制介入的突然性问题，同时解决由该突然性所引起的驾驶员不适，产生应激性反应，造成车辆操纵稳定性失稳的问题。

根据本发明提出的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法，所述方法包括：

获取车辆预行进道路曲率；

获取驾驶员对车辆的手动操纵参数，所述手动操纵参数包括驾驶员对方向盘、油门踏板、制动踏板的动作；

根据车辆的即时状态以及所述预行进道路曲率构建车辆操纵稳定性动力学模型；

根据所述预行进道路曲率以及所述车辆操纵稳定性动力学模型，获得当车辆行驶至预行进道路时，车辆稳定性控制主动介入对车辆施加的主动操纵参数；

判断所述主动操纵参数与所述手动操纵参数的变化量是否低于阈值；

若是，则判定可触发主动控制介入，实现对车辆的主动控制；

若否，则提示不支持车辆稳定性控制主动介入。

本发明提出的一种车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法可以避免车辆的主动控制过激而导致驾驶员产生应激反应。

另外，根据本发明上述提供的一种车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法，还可以具有如下附加的技术特征。

进一步的，所述获取车辆预行进道路曲率包括：

获取车辆的预瞄道路曲率、定位信息以及道路曲率历史数据；

根据所述定位信息以及道路曲率历史数据获取预测道路曲率；

拟合所述预瞄道路曲率以及所述预测道路曲率，将拟合结果作为车辆预行进道路曲率。

进一步的，所述获取车辆的预瞄道路曲率、定位信息以及道路曲率历史数据之后还包括：

根据所述定位信息以及识别传统导航数据，获取车辆行驶的全局路径；

将所述预瞄道路曲率、定位信息以及车辆行驶历史数据与所述全局路径进行比对，修正并提升所述车辆的定位精度。

进一步的，所述根据所述定位信息以及道路曲率历史数据获取预测道路曲率包括：

通过将定位信息与道路曲率历史数据通过曲线拟合、卡尔曼滤波或神经网络逼近方法，预测道路曲率。

进一步的，所述拟合所述预瞄道路曲率以及所述预测道路曲率，将拟合结果作为车辆预行进道路曲率包括：

根据所述预瞄道路曲率以及所述预测道路曲率采用多项式进行路径平滑拟合，获取车辆预行进道路曲率。

进一步的，所述根据所述预行进道路曲率以及所述车辆操纵稳定性动力学模型，获得当车辆行驶至预行进道路时，车辆稳定性控制主动介入对车辆施加的主动操纵参数包括：

通过预瞄策略决策出最优预瞄侧向加速度，使汽车在经过预瞄时间之后的行驶轨迹能够与驾驶员预期轨迹之间的横向位移偏差、航向角偏差达到最小，获得路径跟随的主动控制最优转向盘输入，以及加减速度输入。

进一步的，所述根据车辆的即时状态以及所述预行进道路曲率构建车辆操纵稳定性动力学模型还包括：

获取驾驶员当前控制车辆的转向角及转向速率；

根据所述转向角及转向速率以及所述预行进道路曲率，采用无迹卡尔曼滤波的状态估计算法获取横摆角速度、车身侧倾角、轮胎侧偏角的操纵稳定性状态量。

进一步的，本发明还提供一种车辆稳定性控制主动介入时机的判定系统，应用于车辆上，所述系统包括：

路径信息获取模块，用于获取车辆行驶路径上的路面信息，并将该路面信息进行收集处理，获取到车辆预行进道路曲率；

手动操纵参数获取模块，用于获取驾驶员对车辆的手动操纵参数，所述手动操纵参数包括驾驶员对方向盘、油门踏板、制动踏板的动作；

车辆操纵稳定性动力学模型确认模块，用于根据车辆的即时状态以及所述预行进道路曲率构建车辆操纵稳定性动力学模型；

主动操纵参数获取模块，用于根据所述预行进道路曲率以及所述车辆操纵稳定性动力学模型，获取当车辆行驶至预行进道路时，车辆稳定性控制主动介入对车辆施加的主动操纵参数；

车辆稳定性控制主动介入时机的判定模块，用于判断所述主动操纵参数与所述手动操纵参数的变化量是否低于阈值，若低于阈值，则判定车辆是否可触发主动控制介入，实现对车辆的主动控制；若高于阈值，则提示不支持车辆稳定性控制主动介入。

本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法。

本发明还提出一种车辆，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述车辆包括路径信息获取模块以及主动操纵参数获取模块，所述处理器执行所述程序时实现上述的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法。

本发明提供的一种车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法、系统、可读存储介质及车辆，通过获取车辆的即时状态以及驾驶员对车辆的手动操纵参数构建车辆操纵稳定性动力学模型，实现预测车辆在预行进道路时，车辆稳定性控制主动介入将对车辆施加的主动操纵参数，评估主动操纵参数与驾驶员的手动操纵参数的变化量，判断车辆稳定性控制主动介入是否适宜，避免主动控制车辆过激而导致驾驶员产生应激反应。

附图说明

图1为本发明第一实施例中的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法的流程图；

图2为本发明第二实施例中的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法的流程图；

图3为本发明第二实施例中的车辆行进场景示意图；

图4为本发明在实际应用中修正并提升所述车辆定位精度方法的流程图；

图5为本发明车辆操纵稳定性动力学模型示意图；

图6为本发明第三实施例中的车辆稳定性控制主动介入时机的判定系统示意图；

以下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。

需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

本发明实施例中的主动控制介入时机判定方法，通过获取车辆的即时状态以及驾驶员对车辆的手动操纵参数构建车辆操纵稳定性动力学模型，实现预测车辆在预行进道路时，车辆稳定性控制主动介入将对车辆施加的主动操纵参数动作，评估主动操纵参数的动作与驾驶员的手动操纵参数的变化量，判断车辆稳定性控制主动介入是否适宜，避免由于主动控制车辆过激而导致驾驶员产生应激反应的问题出现。

实施例一

请参阅图1，所示为本发明第一实施例中的车辆稳定性控制主动介入时机判定方法的流程图，该方法包括步骤S11至步骤S15。

S11、获取车辆预行进道路曲率。

驾驶辅助或AEB自主制动停车等系统已广泛应用于道路车辆，这些系统均配置感知传感器，包括视觉传感器、雷达传感器等，传感器对当前车辆行进的前方道路进行图像信息采集，获取行驶路径上的路面信息，并将该路面信息进行收集处理，获取到车辆预行进道路曲率。

S12、获取驾驶员对车辆的手动操纵参数，所述手动操纵参数包括驾驶员对方向盘、油门踏板、制动踏板的动作。

通过收集转向系统上设置的驾驶员输入扭矩传感器发出的信号，以及制动踏板以及油门踏板上设置的驾驶员输入扭矩传感器所发出的信号，获取到驾驶员对车辆的手动操纵参数。

S13、根据车辆的即时状态以及所述预行进道路曲率构建车辆操纵稳定性动力学模型。

车辆在行进过程中，车辆的运行状态参数数据实时发生变化，例如航向角、横向位置、转向盘角度、转向盘角度加速度、车辆速度、加减速度等，本方法将车辆的运行参数进行收集获取，构成车辆即时状态，结合车辆即时状态与所述预行进道路曲率构建出车辆操纵稳定性动力学模型。

S14、根据所述预行进道路曲率以及所述车辆操纵稳定性动力学模型，获得当车辆行驶至预行进道路时，车辆稳定性控制主动介入对车辆施加的主动操纵参数。

主动控制包括对方向盘的转角、转角速率的控制以及对车辆的加减速度控制等，将上述控制反馈至方向盘、制动踏板、油门踏板上的作用力，即为主动操纵参数。

S15、判断所述主动操纵参数与所述手动操纵参数的变化量是否低于阈值。

S16、若是，则判定可触发主动控制介入，实现对车辆的主动控制。

S17、若否，则提示不支持车辆稳定性控制主动介入，且返回执行步骤S11-S15，重新获取新的预行进道路曲率，再判断是否可触发主动控制介入。

所述主动操纵参数与所述手动操纵参数的变化量可以理解为，以转向盘为例，驾驶员对转向盘的作用力为手动操纵参数，主动控制对车辆转向盘的作用力为主动操纵参数，通过判断驾驶员对转向盘的作用力与主动控制对车辆转向盘的作用力的变化量是否低于阈值。

可以理解的，转向盘为车辆稳定性控制其中的一个执行元件的输入端，车辆实际包括多个需要驾驶员执行的输入端元件。

综上，本发明上述实施例当中的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法通过获取驾驶员对车辆的手动操纵参数，以及车辆稳定性控制主动介入时将对车辆施加的主动操纵参数，评估主动操纵参数的对应的动作与驾驶员的手动操纵参数对应的动作变化量，判断车辆稳定性控制主动介入是否适宜，避免了由于主动控制导致驾驶员产生应激反应，大幅度转动方向盘等操作，造成车辆操纵稳定性失稳，造成交通事故的问题。

实施例二

请查阅图2，所示为本发明第二实施例中的车辆稳定性控制主动介入时机判定方法的流程图，该方法包括步骤S201至步骤S211。

S201、获取车辆的预瞄道路曲率、定位信息以及道路曲率历史数据。

如图3所示，车辆在如图所示的场景路面行进，车辆设有ESP电子稳定系统、AFS主动前轮转向等先进底盘控制系统，在对改善车辆操纵稳定性动力学发挥了重要作用，例如：当车辆预警至失稳状态时，车辆的AFS主动前轮转向通过减小动力转向辅助和/或通过在方向盘被过于用力地操纵时提供反向转向力来防止车辆倾翻或失控，与此同时，车辆的ESP电子稳定系统进行制动辅助。设有上述ESP电子稳定系统、AFS主动前轮转向等先进底盘控制系统的车辆上设有众多传感器件，以供先进底盘控制系统做出准确判断，众多传感器件包括：视觉传感器、雷达传感器等，传感器对当前车辆行进的前方道路进行信息采集。

如图3所示，当车辆由t时刻行进至t+△t时刻的时间内，传感器对图中视觉预瞄区域进行信息采集，通过深度学习算法解析图像信息，即从中获取视觉预瞄区域道路路径信息得到预瞄道路曲率。

车辆上配置设有定位系统，例如GPS或是北斗导航等，定位系统实时获取车辆的定位信息，通过上述定位信息可以通过分析得到，车辆的航向角度，航向角偏移率，车辆横向位移，车辆纵向位移等参数。

可以理解的，尽管GPS或是北斗导航能够对车辆进行定位，获取其定位信息，并分析得出车辆的航向信息，然而GPS或是北斗导航的民用精度不高，且在复杂路径情形，其可靠性并不是特别强，例如：隧道、山洞等。并且定位抗干扰性低等因素容易造成定位信息失真。在特定的路径情况下，定位信息的获取并不是非常精准或是波动过大，例如：当前民用GPS定位精度一般在200米以下，平均可达10米级左右。信号越高、其定位精度越高，目前最好的定位精度可以达到3-5米。可以理解的，车辆行驶是瞬时行为，因此定位的精准度以及精准波动在道路曲率的预测中还需要进一步的精准化。

为了提升定位的精度以及定位的抗干扰性，如图4所示，所示为本发明在实际应用中修正并提升所述车辆的定位精度方法的流程图，该方法包括步骤S2010至步骤S2011。

S2010、根据所述定位信息以及识别传统导航数据，获取车辆行驶的全局路径。

可以理解的，当车辆保持在一段路径上行驶时，定位系统收集的定位信息为单各独立的坐标点位，通过将上述多个坐标点位进行平滑连线从而构造成为车辆的历史行进曲线，当其中的单个坐标点定位系统收集不到或是收集的点位距离上个点位偏离较远时，此时多个坐标点位进行平滑连线的路径将不再时连贯的。

另外，当此时出现定位系统出现暂时性丢失定位数据，即时定位信息将会出现失真的情况，车辆的定位需要重新调整，多个坐标点位进行平滑连线不能够构成路径曲线，并且定位系统进行定位重新调整需要花费较多的时间，这段时间内，车辆定位数据将发生较大变化，也就不能够构成清晰的路径曲线。

在本实施例中，通过结合车辆的传统导航路线与历史定位信息，保障定位信息不会因失真偏离，而将失真偏离的路径曲线作为全局路径输出。具体的，当车辆保持在一段路面行进时，此时若出现定位系统出现暂时性丢失数据或精度降低，即时定位信息出现失真的情况，通过获取得到车辆在该条导航路面的行进跟随量，当路面跟随量达到一定阈值时，证明车辆是在该传统导航的路径上行驶，从而保证定位信息不会因失真而偏离导航路面曲线之外，继而将该条导航曲线与定位点连接曲线结合作为全局路径。

S2011、将所述预瞄道路曲率、定位信息以及车辆行驶历史数据与所述全局路径进行比对，修正并提升所述车辆的定位精度。

车辆行驶历史数据包括车辆的航向角、车辆速度和已行进路径信息构成，可以理解的，当车辆持续保持行驶时车辆时刻保持在该道路上行进，车辆行驶历史数据结合预瞄道路曲率能够通过拟合计算获得车辆在该预瞄路径上的点定位，将该点定位与车辆通过定位系统获得的定位参数进行整合，从而能够获得车辆在该全局路径中的精确位置，从而实现车辆定位精度的大幅提升。

另一方面，通过收集定位系统历史数据，车辆的历史航向角，车辆速度和已行进路径信息，获取已经行驶的道路曲率数据，即道路曲率历史数据。

容易理解的，当车辆行进部分道路后，根据车辆的历史航向角，计算出车辆已行进完成的道路曲率信息，将该部分信息存储至存储单元中。

优选的，车辆定位系统在车辆发生位置移动的过程中，即车辆的行进过程，车辆定位系统负责定位信息的收集，得到车辆行驶过程中定位的变化量，包括坐标、坐标变化加速度等，该方法同样能够构成道路曲率历史数据。

S202、根据所述定位信息以及道路曲率历史数据获取预测道路曲率。

如图3所示，在一个示例中，车辆以大于每小时50公里的速度行进通过图示路段时，施加到方向盘上的瞬时转矩可能导致车辆倾翻或车辆失控，车辆在t时刻至t+△t过程中，驾驶员施加作用力至方向盘上，该方向盘施加的作用力是基于驾驶员视觉对车辆前方的预瞄而做出的判断，然而对于视觉预瞄区域以外无法实现预瞄，因此不能够做出对车辆操纵稳定性动力学的准确预警，导致驾驶员对车辆无法及时以及做出正确的操作动作，从而造成车辆失稳现象。可以理解的，预瞄区域越远能够提供驾驶员操作的时间越宽裕，例如：长直线路段；然而对于预瞄区域受限的情况下，驾驶员很难保证车辆高效行驶的同时对车辆做出准确的操作，例如：大曲率弯道、有纵向坡度的弯道及有隔离墙遮挡的匝道等。同理，当车辆稳定性控制进行介入时，车辆稳定性控制系统对视觉预瞄区域越远，其对车辆的主动控制则更加精准。

可以理解的，当车辆前方出现大曲率弯道、有纵向坡度的弯道及有隔离墙遮挡的匝道等场景，传感器在信息采集时同样面临视线范围不足、能获取的道路预瞄距离有限，预瞄道路的曲率信息不足的情况。

其中预瞄距离为传感器的探测范围所及位置，即图中所示的视觉预瞄区域，遮挡道路是指诸如大曲率弯道、有纵向坡度的弯道及有隔离墙遮挡的匝道等场景下，视觉传感器预瞄均面临视线范围不足的情况下，道路后方的有限区域道路作为遮挡道路，即图中虚线部分，定义为预测道路。

在获取到预瞄道路曲率、定位信息以及所述行驶历史数据后，采用但不限于曲线拟合、卡尔曼滤波或神经网络逼近等方法，实现前方被遮挡（或视觉传感未探测到）的道路曲率预测，即获取到预测道路曲率。

可以理解的，将已经行驶的道路曲率数据、预瞄数据、修正后的定位与GPS（或北斗）导航系统全局路径相结合，采用但不限于曲线拟合、卡尔曼滤波或神经网络逼近等方法，实现前方被遮挡（或视觉传感未探测到）的道路曲率预测。

S203、拟合所述预瞄道路曲率以及所述预测道路曲率，将拟合结果作为车辆预行进道路曲率。

如图3所示，在一个示例中，车辆由t时刻行进至t+△t时刻时，其后续要行进的道路为预行进道路，预瞄区域之后的道路即为需要预测的道路，预测道路的预测曲率与实际曲率拟合度越高，结合预测曲率与车辆操作稳定性状态进行分析的预警失稳风险越准确，从而为车辆自动控制系统提供有效的介入操纵。

车辆在行进至t+△t时，通过多项式表示出预瞄道路曲率以及预测道路曲率，通过多项式进行路径平滑拟合，获取车辆预行进道路曲率。

通过曲线拟合的方式将预瞄道路曲率以及所述预测道路曲率进行拟合数据处理，并将拟合结果作为车辆在t+△t时之后的预行进道路曲率。

S204、获取驾驶员对车辆的手动操纵参数，所述手动操纵参数包括驾驶员对方向盘、油门踏板、制动踏板的动作。

驾驶员对车辆进行转向干预以及加减速干预，扭矩传感器感测由驾驶员施加到转向设备的扭矩，制动踏板、油门踏板传感器感测驾驶员的制动行程以及油门开度，根据所述转向扭矩以及制动踏板与油门踏板的开度获得车辆的运动趋势。

扭矩传感器感测由驾驶员施加到转向设备的扭矩以及制动踏板、油门踏板传感器感测驾驶员的施加至制动踏板以及油门踏板上的作用力，即为手动操纵参数，并作为信息进行存储。

S205、根据车辆的即时状态以及所述预行进道路曲率构建车辆操纵稳定性动力学模型。

获取驾驶员当前控制车辆的转向角及转向速率。

根据所述转向角及转向速率以及所述预行进道路曲率，采用无迹卡尔曼滤波的状态估计算法获取横摆角速度、车身侧倾角、轮胎侧偏角的操纵稳定性状态量。

参见图5所示，所示为车辆操纵稳定性动力学模型示意图，所述车辆操纵稳定性动力学模型，包括车辆横摆运动、纵向运动、侧向运动等的非线性操稳性动力学模型。

横摆运动：

侧向运动：

其中，

纵向运动：

其中，

车轮载荷：

其中，I _z 为横摆转动惯量，r和r'分别为横摆角角速度及横摆角加速度，a和b分别为质心至前轴和后轴距离，

为车轮转角；F _zi (i=fl, fr, rl, rr,分别表示左前、右前、左后、右后侧)为轮胎垂向载荷； F _xi 和F _yi （i= i=fl, fr, rl, rr）分别为轮胎纵向力和侧向力，与F _zi 有关，由非线性轮胎模型计算得到；m为整车质量；v _x 和v _x '分别为纵向速度及其变化率；v _y 和v _y '分别为侧向速度及其变化率；a _x 和a _y 为整车纵向和侧向加速度；g为重力加速度；L为轴距，b _s 为轮距，h _g 为整车质心高度。

S206、根据所述预行进道路曲率以及所述车辆操纵稳定性动力学模型，获得当车辆行驶至预行进道路时，车辆稳定性控制主动介入对车辆施加的主动操纵参数。

可以理解的，当驾驶员驾驶车辆行驶至预行进道路时，车辆稳定性控制系统可通过识别车辆操纵稳定性动力学模型，根据预瞄道路曲率和当前时刻的汽车运动状态，通过预瞄策略决策出最优预瞄侧向加速度，使汽车在经过预瞄时间之后的行驶轨迹能够与驾驶员预期轨迹之间的横向位移偏差、航向角偏差达到最小；同时，考虑到驾驶员的反应迟滞、车辆侧向动力学特性的非线性，采用侧向加速度误差反馈的方式对车辆主动决策出的转向盘转角进行修正，得到路径跟随的最优转向盘输入，以及加减速度输入。

可以理解的，获取到当车辆行驶至所述预行进道路时，主动控制介入将会对车辆的执行机构传输对应的执行信号，该执行信号包括转向控制信号，加减速度控制信号，最终作用在对方向盘的转角、转角速率以及对车辆的加减速度控制上。

然而，主动控制输出给执行机构为执行信号，例如：AFS主动前轮转向，车辆的ESP电子稳定系统，其对转向盘与制动与油门的控制响应为模拟数值，上述先进底盘控制系统将该执行信号通过转向盘、制动踏板以及油门踏板进行具体操作，输出的具体操作反馈至转向盘、制动踏板以及油门踏板上，设立执行信号与操纵力的映射表，实现根据不同的执行信号获取到对应的操纵力矩。

执行信号与操纵力的映射表，根据控制的执行信号转化为具体的转向作用力，即对方向盘的操纵力。同理，可以获得制动踏板所对应的行程或是操纵力矩。

当主动控制介入时所改变的转向手力，即对方向盘产生的操纵力变化量过大则容易改变车辆的操纵稳定性，并且驾驶员容易产生应激反应，进行大幅度转动方向盘、紧急制动等操作，造成车辆操纵稳定性动力学失稳，大幅提升交通事故的发生率。

S207、判断所述主动操纵参数与所述手动操纵参数的变化量是否低于阈值。

具体的，将当主动控制介入时，控制系统对方向盘输入的转向手力与扭矩传感器感测到的驾驶员施加到转向盘的转向手力进行对比，判断两者的变化量是否低于阈值。

可以理解的，当驾驶员驾驶车辆行进至预行进道路时，驾驶员对转向盘的右旋的操纵手力为3N，主动控制介入时所改变的右旋转向手力为2.5N，那么转向手力的变化量为0.5N；在本实施例中，变化量阈值设置为0.8N。

可以理解的，同理，可以通过对制动踏板与油门踏板的作用力变化量进行组合判断。

S208、若是，则判定可触发主动控制介入，实现对车辆的主动控制。

可以理解的，当驾驶员驾驶车辆的转向手力变化量小于0.8N时，驾驶员的感官不是很明显，即驾驶员不会产生应激反应，则可以判定主动控制允许介入，并实现对车辆的主动控制。

S209、若否，则提示不支持车辆稳定性控制主动介入。并且返回执行步骤S201-S208，重新获取新的预行进道路曲率，再判断是否可触发主动控制介入。

综上，本发明上述实施例当中的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法，通过根据车辆的即时状态以及预行进道路曲率构建车辆操纵稳定性动力学模型，根据预行进道路曲率以及车辆操纵稳定性动力学模型预测主动操纵参数，并将主动操纵参数与手动操纵参数进行比对，以判断主动控制介入的时机是否合理，避免驾驶员产生应激反应。

实施例三

本发明另一方面还提供一种车辆稳定性控制主动介入时机的判定系统，请查阅图6，所示为本发明第三实施例中的车辆稳定性控制主动介入时机的判定系统示意图，应用于车辆上，所述系统包括：

路径信息获取模块11，用于获取车辆行驶路径上的路面信息，并将该路面信息进行收集处理，获取到车辆预行进道路曲率。

手动操纵参数获取模块12，用于获取驾驶员对车辆的手动操纵参数，所述手动操纵参数包括驾驶员对方向盘、油门踏板、制动踏板的动作。

车辆操纵稳定性动力学模型确认模块13，用于根据车辆的即时状态以及所述预行进道路曲率构建车辆操纵稳定性动力学模型。

主动操纵参数获取模块14，用于根据所述预行进道路曲率以及所述车辆操纵稳定性动力学模型，获取当车辆行驶至预行进道路时，车辆稳定性控制主动介入对车辆施加的主动操纵参数。

车辆稳定性控制主动介入时机的判定模块15，用于判断所述主动操纵参数与所述手动操纵参数的变化量是否低于阈值，若低于阈值，则判定车辆是否可触发主动控制介入，实现对车辆的主动控制；若高于阈值，则提示不支持车辆稳定性控制主动介入。

进一步地，在本发明一些可选实施例当中，所述路径信息获取模块可以包括：

第一获取单元，用于获取车辆的预瞄道路曲率、定位信息以及道路曲率历史数据。

预测道路曲率单元，用于根据所述定位信息以及道路曲率历史数据获取预测道路曲率。

预行进道路曲率获取单元，用于拟合所述预瞄道路曲率以及所述预测道路曲率，将拟合结果作为车辆预行进道路曲率。

进一步地，在本发明一些可选实施例当中，还包括定位精度修正单元，用于根据所述定位信息以及识别传统导航数据，获取车辆行驶的全局路径；将所述预瞄道路曲率、定位信息以及车辆行驶历史数据与所述全局路径进行比对，修正并提升所述车辆的定位精度。

进一步地，在本发明一些可选实施例当中，驾驶室内预设有对当前车辆稳定性控制主动介入时机的判定结果显示设备，所述预设的显示器可以为中控屏、抬头显、行车记录仪中的至少一种。

上述各模块、单元被执行时所实现的功能或操作步骤与上述方法实施例大体相同，在此不再赘述。

综上，本发明上述实施例当中的车辆稳定性控制主动介入时机的判定系统，通过设置所述路径信息获取模块获取车辆行驶路径上的路面信息，并将该路面信息进行收集处理，获取到车辆预行进道路曲率，设置车辆操纵稳定性动力学模型确认模块,根据车辆的即时状态以及所述预行进道路曲率构建车辆操纵稳定性动力学模型，主动操纵参数获取模块根据所述预行进道路曲率以及所述车辆操纵稳定性动力学模型，获取当车辆行驶至预行进道路时，车辆稳定性控制主动介入对车辆施加的主动操纵参数，车辆稳定性控制主动介入时机的判定模块评估主动操纵参数的动作与驾驶员的手动操纵参数的变化量，判断车辆稳定性控制主动介入是否适宜，避免由于主动控制车辆过激而导致驾驶员产生应激反应的问题出现。

实施例四

本发明还提出一种车辆，包括处理器、存储器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述车辆包括路径信息获取模块、主动操纵参数获取模块以及车辆稳定性控制主动介入时机的判定模块，所述处理器执行所述程序时实现如上述的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法。

在具体实施时，路径信息获取模块可用于获取车辆行驶路径上的路面信息，并将该路面信息进行收集处理，获取到车辆预行进道路曲率，主动操纵参数获取模块通过信息传输发给车辆的处理器，由处理器做出车辆稳定性控制主动介入时机的判定，并将该车辆稳定性控制主动介入时机的判定信息发送至各个执行器。

其中，处理器在一些实施例中可以是电子控制单元 (Electronic Control Unit，简称ECU，又称行车电脑)、中央处理器（Central Processing Unit, CPU）、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行访问限制程序等。

其中，存储器至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器在一些实施例中可以是车辆的内部存储单元，例如该车辆的硬盘。存储器在另一些实施例中也可以是车辆的外部存储装置，例如车辆上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart MediaCard, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，存储器还可以既包括车辆的内部存储单元也包括外部存储装置。存储器不仅可以用于存储安装于车辆的应用软件及各类数据，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

需要指出的是，本结构并不构成对车辆的限定，在其它实施例当中，该车辆可以包括更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

综上，本发明上述实施例当中的车辆，通过路径信息获取模块获取车辆行驶路径上的路面信息，并将该路面信息进行收集处理，获取到车辆预行进道路曲率，通过车辆稳定性控制主动介入时机的判定模块判断车辆稳定性控制主动介入是否适宜，避免了由于主动控制导致驾驶员产生应激反应，大幅度转动方向盘等操作，造成车辆操纵稳定性失稳，造成交通事故的问题。

本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述任一实施例中的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法步骤。

本领域技术人员可以理解，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或它们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、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。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆预行进道路曲率；

获取驾驶员对车辆的手动操纵参数，所述手动操纵参数包括驾驶员对方向盘、油门踏板、制动踏板的动作；

根据车辆的即时状态以及所述预行进道路曲率构建车辆操纵稳定性动力学模型；

根据所述预行进道路曲率以及所述车辆操纵稳定性动力学模型，获得当车辆行驶至预行进道路时，车辆稳定性控制主动介入对车辆施加的主动操纵参数；

判断所述主动操纵参数与所述手动操纵参数的变化量是否低于阈值；

若是，则判定可触发主动控制介入，实现对车辆的主动控制；

若否，则提示不支持车辆稳定性控制主动介入。

2.根据权利要求1所述的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法，其特征在于，所述获取车辆预行进道路曲率包括：

获取车辆的预瞄道路曲率、定位信息以及道路曲率历史数据；

根据所述定位信息以及道路曲率历史数据获取预测道路曲率；

拟合所述预瞄道路曲率以及所述预测道路曲率，将拟合结果作为车辆预行进道路曲率。

3.根据权利要求2所述的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法，其特征在于，所述获取车辆的预瞄道路曲率、定位信息以及道路曲率历史数据之后还包括：

根据所述定位信息以及识别传统导航数据，获取车辆行驶的全局路径；

将所述预瞄道路曲率、定位信息以及车辆行驶历史数据与所述全局路径进行比对，修正并提升所述车辆的定位精度。

4.根据权利要求2所述的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法，其特征在于，所述根据所述定位信息以及道路曲率历史数据获取预测道路曲率包括：

通过将定位信息与道路曲率历史数据通过曲线拟合、卡尔曼滤波或神经网络逼近方法，预测道路曲率。

5.根据权利要求2所述的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法，其特征在于，所述拟合所述预瞄道路曲率以及所述预测道路曲率，将拟合结果作为车辆预行进道路曲率包括：

根据所述预瞄道路曲率以及所述预测道路曲率采用多项式进行路径平滑拟合，获取车辆预行进道路曲率。

6.根据权利要求2所述的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法，其特征在于，所述根据所述预行进道路曲率以及所述车辆操纵稳定性动力学模型，获得当车辆行驶至预行进道路时，车辆稳定性控制主动介入对车辆施加的主动操纵参数包括：

通过预瞄策略决策出最优预瞄侧向加速度，使汽车在经过预瞄时间之后的行驶轨迹能够与驾驶员预期轨迹之间的横向位移偏差、航向角偏差达到最小，获得路径跟随的主动控制最优转向盘输入，以及加减速度输入。

7.根据权利要求2所述的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法，其特征在于，所述根据车辆的即时状态以及所述预行进道路曲率构建车辆操纵稳定性动力学模型还包括：

获取驾驶员当前控制车辆的转向角及转向速率；

根据所述转向角及转向速率以及所述预行进道路曲率，采用无迹卡尔曼滤波的状态估计算法获取横摆角速度、车身侧倾角、轮胎侧偏角的操纵稳定性状态量。

8.一种车辆稳定性控制主动介入时机的判定系统，应用于车辆上，其特征在于，所述系统包括：

路径信息获取模块，用于获取车辆行驶路径上的路面信息，并将该路面信息进行收集处理，获取到车辆预行进道路曲率；

手动操纵参数获取模块，用于获取驾驶员对车辆的手动操纵参数，所述手动操纵参数包括驾驶员对方向盘、油门踏板、制动踏板的动作；

车辆操纵稳定性动力学模型确认模块，用于根据车辆的即时状态以及所述预行进道路曲率构建车辆操纵稳定性动力学模型；

主动操纵参数获取模块，用于根据所述预行进道路曲率以及所述车辆操纵稳定性动力学模型，获取当车辆行驶至预行进道路时，车辆稳定性控制主动介入对车辆施加的主动操纵参数；

车辆稳定性控制主动介入时机的判定模块，用于判断所述主动操纵参数与所述手动操纵参数的变化量是否低于阈值，若低于阈值，则判定车辆是否可触发主动控制介入，实现对车辆的主动控制；若高于阈值，则提示不支持车辆稳定性控制主动介入。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1－7任一项所述的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法。

10.一种车辆，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述车辆包括路径信息获取模块以及主动操纵参数获取模块，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1－7任一项所述的车辆稳定性控制主动介入时机的判定方法。

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