CN114889613A - 一种车辆驾驶控制方法、装置及车辆 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车辆驾驶控制方法、装置及车辆，该方法包括：获取车辆的目标车速集合，所述目标车速集合包括至少一个目标车速；根据所述目标车速确定目标控制参数，所述目标控制参数根据分段系统函数确定；根据所述目标控制参数对驾驶机器人进行控制，以通过所述驾驶机器人对车辆进行驾驶控制，解决了车辆的行驶试验过程中采用相同的参数对驾驶机器人进行控制导致结果不准确的问题，预先根据分段系统函数确定分段的目标控制参数，实现控制参数的分段确定，进而通过对目标车速进行分析确定相应的目标控制参数，实现根据目标车速进行分段控制，提高对驾驶机器人的控制精度，保证了车辆控制结果的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及车辆控制技术领域，尤其涉及一种车辆驾驶控制方法、装置及车辆。
背景技术
随着新能源汽车的蓬勃发展，自动档位汽车在市场中所占比例越来越大。汽车用户对于汽车的要求越来越高，因此整车试验对于汽车厂商和相关研究必不可少。转毂试验对于评估车辆的动力性、经济型以及安全性都可以提供丰富的信息，以往的转毂试验通常使用人工驾驶的方式来保证跟随目标车速，但是跟踪误差比较大并且难以进行长时间试验。驾驶机器人可以通过算法自动跟踪目标车速，既能够保证试验精度，也可以进行长时间的测试。
但是，目前的驾驶机器人通常采用手动调节参数的方法，影响试验精度且需要一定的时间。并且现有的用于转毂试验的驾驶机器人控制方法，在整个转毂试验的过程中采用相同的参数对驾驶机器人进行控制，而车辆在试验过程中存在不同速度、不同档位的情况，采用相同的参数进行控制会导致结果不准确的问题，影响对车辆控制的精度。
发明内容
本发明提供了一种车辆驾驶控制方法、装置及车辆，以解决对车辆的控制不准确的问题，实现精准控制。
根据本发明的一方面，提供了一种车辆驾驶控制方法，包括：
获取车辆的目标车速集合，所述目标车速集合包括至少一个目标车速；
根据所述目标车速确定目标控制参数，所述目标控制参数根据分段系统函数确定；
根据所述目标控制参数对驾驶机器人进行控制，以通过所述驾驶机器人对车辆进行驾驶控制。
根据本发明的另一方面，提供了一种车辆驾驶控制装置，包括：
车速获取模块，用于获取车辆的目标车速集合，所述目标车速集合包括至少一个目标车速；
控制参数确定模块，用于根据所述目标车速确定目标控制参数，所述目标控制参数根据分段系统函数确定；
车辆控制模块，用于根据所述目标控制参数对驾驶机器人进行控制，以通过所述驾驶机器人对车辆进行驾驶控制。
根据本发明的另一方面，提供了一种车辆，所述车辆包括：
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计算机程序，所述计算机程序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本发明任一实施例所述的车辆驾驶控制方法。
本发明实施例的技术方案，通过获取车辆的目标车速集合，所述目标车速集合包括至少一个目标车速；根据所述目标车速确定目标控制参数，所述目标控制参数根据分段系统函数确定；根据所述目标控制参数对驾驶机器人进行控制，以通过所述驾驶机器人对车辆进行驾驶控制，解决了车辆的行驶试验过程中采用相同的参数对驾驶机器人进行控制导致结果不准确的问题，预先根据分段系统函数确定分段的目标控制参数，实现控制参数的分段确定，进而通过对目标车速进行分析确定相应的目标控制参数，实现根据目标车速进行分段控制，提高对驾驶机器人的控制精度，保证了车辆控制结果的准确性。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例一提供的一种车辆驾驶控制方法的流程图；
图2是根据本发明实施例二提供的一种车辆驾驶控制方法的流程图；
图3是根据本发明实施例二提供的一种目标控制车速的展示示意图；
图4是根据本发明实施例二提供的一种模糊PID的实现示例图；
图5a是根据本发明实施例二提供的一种低档位切换到高档位的换挡逻辑图；
图5b是根据本发明实施例二提供的一种高档位切换到低档位的换挡逻辑图；
图6是根据本发明实施例二提供的一种车辆控制的实现示例图；
图7是根据本发明实施例三提供的一种车辆驾驶控制装置的结构示意图；
图8是实现本发明实施例的车辆驾驶控制方法的车辆的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1为本发明实施例一提供了一种车辆驾驶控制方法的流程图，本实施例可适用于对驾驶机器人进行控制以实现对车辆的驾驶进行控制的情况，该方法可以由车辆驾驶控制装置来执行，该车辆驾驶控制装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该车辆驾驶控制装置可配置于车辆中。如图1所示，该方法包括：
S101、获取车辆的目标车速集合，目标车速集合包括至少一个目标车速。
在本实施例中，目标车速具体可以理解为车辆转毂试验时控制车辆需要达到的车辆速度。目标车速集合具体可以理解为存储一个或者多个目标车速的集合。通常在车辆的转毂试验中持续控制车辆的速度，而车辆的速度通常情况下不是一成不变的，即转毂试验过程中车辆的速度是变化的。可以预先根据试验需求设计不同时刻的目标车速，根据目标车速形成目标车速集合并存储。或者，不同的试验具有对应的车速曲线，通过对车速曲线进行分析，确定目标车速，形成目标车速集合并存储。存储空间可以是本地也可以是云端。在进行正式的转毂试验时，从相应的存储空间获取目标车速集合。
在目标车速集合中的目标车速的数量为多个时，按照顺序依次根据每个目标车速控制驾驶机器人，进而实现车辆驾驶控制。目标车速集合在存储目标车速时按照时间先后顺序进行存储，因此在获取目标车速时同样按照时间顺序依次进行获取。针对每个目标车速均采用S102-S103的步骤对车辆进行驾驶控制。
S102、根据目标车速确定目标控制参数，目标控制参数根据分段系统函数确定。
在本实施例中，目标控制参数具体可以理解为控制驾驶机器人的参数，不同的车速可能对应不同的控制参数。分段系统函数具体可以理解为车辆速度、油门开度、发动机转速、档位信息之间的函数关系，。
预先根据车辆的行驶速度、油门踏板开度等信息进行学习，确定不同速度对应的控制参数，为减少控制参数的数量，降低工作量，可以按照档位进行分段划分，确定不同分段的分段系统函数，进而根据分段系统函数确定控制参数。在确定目标车速后，根据目标车速结合预先确定的控制参数与车速之间的对应关系确定目标车速对应的目标控制参数。在确定分段系统函数时，还可以根据速度进行分段划分。
S103、根据目标控制参数对驾驶机器人进行控制，以通过驾驶机器人对车辆进行驾驶控制。
根据目标控制参数对驾驶机器人进行控制，例如，控制驾驶机器人踩油门时的油门开度，根据目标控制参数确定对驾驶机器人的控制指令，根据控制指令控制驾驶机器人的行为，驾驶机器人根据控制指令踩下或松开车辆的油门踏板，通过控制油门踏板的开度实现对车辆速度的控制。
本实施例提供了一种车辆驾驶控制方法，通过获取车辆的目标车速集合，所述目标车速集合包括至少一个目标车速；根据所述目标车速确定目标控制参数，所述目标控制参数根据分段系统函数确定；根据所述目标控制参数对驾驶机器人进行控制，以通过所述驾驶机器人对车辆进行驾驶控制，解决了车辆的行驶试验过程中采用相同的参数对驾驶机器人进行控制导致结果不准确的问题，预先根据分段系统函数确定分段的目标控制参数，实现控制参数的分段确定，进而通过对目标车速进行分析确定相应的目标控制参数，实现根据目标车速进行分段控制，提高对驾驶机器人的控制精度，保证了车辆控制结果的准确性。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种车辆驾驶控制方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行细化。如图2所示，该方法包括：
S201、获取车辆的目标车速集合，目标车速集合包括至少一个目标车速。
S202、根据目标车速确定目标档位。
在本实施例中，目标档位可以理解为车辆在目标车速下行驶时所处的档位，不同档位下车辆的发动机转速和车辆速度比不同。电动车和燃油车按照不同的车速行驶时，均对应的相应的档位。对于自动挡的车辆，无论是电动车还是燃油车其在行驶时虽然无需驾驶员进行换挡操作，但是其加速和加速均进行了自动换挡，即，车辆行驶在不同速度时，均存在与之对应的档位。
预先根据每个车辆或每种类型的车辆的特性确定其对应的档位，以及每个档位对应的车速范围，根据目标车速查找车速与档位的对应关系，确定目标车速对应的目标档位。
S203、根据目标档位查找对应的分段参数表，确定对应的目标控制参数。
在本实施例中，分段参数表具体可以理解为对应存储了控制参数和档位的数据表。预先对车辆的行驶数据进行分析，确定不同档位下的控制参数，并形成映射关系存储至分段参数表中。
作为本实施例的一个可选实施例，本可选实施例进一步优化包括了分段参数表的形成，包括如下步骤A1-A4：
A1、根据车辆的至少一个档位信息确定车辆的分段行驶数据，档位信息至少包括档位。
在本实施例中，分段行驶数据具体可以理解为按照档位、速度等信息对行驶数据进行分段得到的数据。档位信息可以包括档位，每个档位对应的车速范围等。
预先确定车辆的每个档位的档位信息，根据档位信息对车辆的行驶数据进行筛选、分段划分，得到每个档位信息对应的分段行驶数据。分段行驶数据中包括不同时刻的车速、油门开度、发动机转速、档位等信息。
A2、根据分段行驶数据确定分段系统函数。
通过对分段行驶数据进行系统辨识，得到分段系统函数。系统辨识是根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型。因为车辆系统存在很强的非线性，本发明采用的系统辨识的方法为非线性最小二乘法。在系统辨识的过程中，对收集到的分段行驶数据采用非线性最小二乘法进行辨识，得到分段系统函数，本申请中的分段系统函数以油门开度作为自变量，车辆速度作为因变量，发动机转速和档位信息作为参数。
A3、根据分段系统函数确定控制参数。
将分段系统函数作为传递函数，通过参数优化算法确定控制参数。本申请中的参数优化算法可以是粒子群算法(PSO)。粒子在运动过程中每个粒子将分别依据单子粒子的飞行经验和群体的飞行经验对飞行速度进行动态调整，然后以一定的速度向目标逼近直至找到最优目标，在根据分段系统函数确定PID控制参数时，首先对Kp、Ti和Td进行初始值赋值，根据车辆的不同挡位(不同档位对应不用速段)，使用粒子群算法对分段的系统传递函数进行优化，得到的优化过的分段的控制参数。参数优化的本质是基于目标函数的参数寻优问题，本发明中目标函数用系统稳态用时以及稳态误差综合表示，PSO的种群规模m＝50，最大迭代数为n＝100，速度惯性系数
A4、根据各档位以及所对应的控制参数形成分段参数表。
在根据每个档位信息确定控制参数后，确定档位信息中的档位，根据档位与控制参数形成映射关系，并对应存储到分段参数表中，当车辆存在多个档位信息时，相应的分段参数表中存储多个档位及其对应的控制参数。
作为本实施例的一个可选实施例，本可选实施例进一步优化还包括：在根据车辆的至少一个档位信息确定车辆的分段行驶数据之前，获取车辆的行驶信息，行驶信息至少包括发动机转速和车速；根据行驶信息确定车辆的档位，每个档位对应的车速范围以及每个档位的换挡车速范围，并形成档位信息。
在本实施例中，行驶信息具体可以理解为车辆行驶时的相关信息，例如，工况、速度、发动机转速、踏板信息，踏板信息可以是油门踏板的信息，也可以是刹车踏板的信息。本申请的行驶信息是指对车辆的档位进行学习时，车辆产生的行驶信息。换挡车速范围具体可以理解为车辆在进行档位切换时车速的变化范围，例如，2档的车速范围为20km/h-30km/h，换挡车速范围为20km/h+1km/h，当车速在19km/h-21km/h范围内，可认为车辆即将换挡到2挡。
车辆在转毂试验台上运行试验工况(例如，NEDC工况)，控制车辆的车速，实现过程中，车速也可以根据试验工况控制，使车辆遍历该工况下的所有车速，并收集车辆诊断系统(OBD)的发动机转速信息、转鼓试验台的车速信息，作为行驶信息并进行存储，还可以收集驾驶机器人的踏板信息作为行驶信息。在进行车辆的档位信息时从相应的存储空间获取行驶信息，通过对行驶信息进行分析，确定车辆的档位，不同挡位下车辆的发动机转速和车速之比不同，并且在换挡时该比值的变化很大。因此，通过计算发动机转速和车速之比，可以确定档位，在同一档位下，其发动机转速与车速的比值的大小在一定范围内波动，例如，6档的发动机转速与车速的比值在1.2上下波动，计算每个车速和对应的发动机转速的比值，通过对比值进行分析和处理，确定稳定在不同范围的比值，根据比值确定档位，例如，比值依次为1.1、1.2、1.3、1.4、1.5、1.6，档位的数量为6个，依次为6档、5档、4档、3档、2档和1档。确定比值为1.1时所对应的各车速的范围，将此范围作为6档的车速范围，对于发动机转速与车速的比值在1.1-1.2范围内的数据，可按照预先设置的规则将其划分至1.1或1.2所在的档位。由于车辆换档时，发动机转速和车速之比的变化很大，因此，根据发动机转速和车速之比的变化量可以确定是否进行了换档，同时在进行了换挡时记录换档时的车速，切换档位时对应的车速并非固定值，确定切换档位时对应的车速范围。根据车辆的档位，每个档位对应的车速范围以及每个档位的换挡车速范围形成档位信息。
通过对车辆的行驶信息进行分析，学习车辆的档位信息，对车辆进行初步了解，以便后续对车辆进行系统辨识。
作为本实施例的一个可选实施例，本可选实施例进一步将根据车辆的至少一个档位信息确定车辆的分段行驶数据优化为A11-A13：
A11、获取车辆的行驶数据。
在本实施例中，行驶数据具体可以理解为车辆行驶所产生的数据，行驶数据可以是车辆速度、发动机转速等数据，本申请中的行驶数据为车辆进行系统辨识之前的准备数据。通过行驶数据确定分段行驶数据，通过分段行驶数据进行系统辨识。预先控制车辆按照一定的速度进行行驶，收集车辆的行驶数据并进行存储。在对车辆进行系统辨识时，从相应的存储空间获取车辆的行驶数据。
A12、针对车辆的每个档位信息，根据档位信息对车辆的行驶数据进行分段，得到备选行驶数据。
在本实施例中，备选行驶数据具体可以理解为通过档位信息进行筛选得到的分段后的行驶数据。
对于每个档位分别形成对应的分段行驶数据。根据档位信息确定档位对应的车速范围，通过车速范围对车辆的行驶数据中的车速进行筛选，实现数据分段，例如，档位信息中的车速范围为20km/h-30km/h，根据车速范围将行驶数据中车速在20km/h-30km/h范围内的数据进行筛选，得到备选行驶数据。
A13、根据档位信息中的换挡车速范围对备选行驶数据进行处理，得到分段行驶数据。
根据档位信息确定换挡车速范围，确定换挡车速范围内的备选行驶数据，将换挡车速范围内的备选行驶数据维持车辆之前的行驶速度，根据处理后的备选行驶数据结合未进行处理的备选行驶数据形成分段行驶数据。
在换挡阶段车辆系统的非线性最强，不利于系统辨识，因此通过步骤A13进行处理，提高系统辨识精度。在实际系统辨识时，也可以不执行A13步骤，通过A12进行分段后得到的备选行驶数据直接作为分段行驶数据。
为了提高系统辨识精度，本申请提供了一种目标控制车速的设计方法，预先设计目标控制车速，通过目标控制车速对车辆进行控制，形成用于进行系统辨识的行驶数据。
作为本实施例的一个可选实施例，本可选实施例进一步将获取车辆的行驶数据有优化为B1-B4：
B1、根据车辆的档位信息确定档位对应的车速下限和车速上限。
根据档位信息确定档位对应的车速范围，将车速范围的下限值作为车速下限，将车速范围的上限值作为车速上限。
B2、根据预设的第一加速度和第二加速度结合车速下限和车速上限确定档位对应的目标控制车速，其中，第一加速度小于第二加速度。
在本实施例中，第一加速度和第二加速度为控制车辆加速或减速的加速度。以加速过程为例，对于每个档位，根据第一加速度和第二加速度控制车辆的行驶速度从车速下限升至车速上限，在车辆加速过程中，根据第一加速度和第二加速度确定加速过程中对应的目标控制车速，在加速过程中，目标控制车速的数量通常为多个。本申请设置第一加速度小于第二加速度，目标控制车速的生成规则如下：首先按照第一加速度缓慢加速至当前挡位的车速上限和车速下限的差值的一半，之后按照第二加速度迅速加速至当前挡位的车速上限。通过这种不同加速度所确定目标控制车速控制车辆行驶，可以增加系统辨识的精度，进一步提高每段车辆系统的辨识精度。
B3、确定档位对应的零踏板输入段的目标控制车速。
对于每个档位，在确定对应的目标控制车速时，确定档位对应的零踏板输入段，可以选择任意一段时间作为零踏板输入段，在零踏板输入段内，目标控制车速缓慢降低，由于目标控制车速降低的很小，可以通过抬起加速踏板的方式减速车辆。
系统辨识目标车速都包含大范围的制动信息从而完成相应的制动系统辨识。为了在车辆运行过程中减少对于踏板的频繁切换，在系统辨识阶段的目标车速中加入每个分段内的零踏板输入段，这样可以得到车辆在当前分段的自身制动能力，在转毂试验模式下如果目标控制车速降低的很小，可以通过抬起加速踏板的方式减速车辆，这样通过车辆行驶自身的制动力而非制动系统制动，可以避免加速踏板和减速踏板的频繁切换，从而提高车辆在转毂运行中的稳定性。
示例性的，图3提供了一种目标控制车速的展示示意图，图中包括低档位向高档位转换，高档位向低档位转换，横坐标为时间，单位可以是秒、分钟、小时等，纵坐标为目标控制车速，单位可以是km/h,m/s等，图3以横坐标的单位为小时(h)，纵坐标的单位为km/h为例。
B4、根据各目标控制车速对车辆进行控制，并采集车辆的行驶数据。
将目标控制车速转换为控制指令，实现对油门开度的控制，进而实现对车辆的车速控制，控制车辆按照各目标控制车速行驶，采集车辆实际的行驶数据。
在确定目标控制车速时，换挡车速范围内保持车辆之前的运行速度，因为在换挡阶段车辆系统的非线性最强，不利于进行系统辨识。
本申请通过对车辆的信息进行自学习，确定车辆的档位信息，进一步确定用于进行系统辨识的目标控制车速，通过目标控制车速对车辆进行控制，实现车辆的行驶数据的采集，根据行驶数据进行分段系统辨识，得到车辆的分段系统函数，进而根据分段系统函数确定控制参数，形成分段参数表。
本申请在对车辆的信息进行自学习时，可以根据车辆的类型进行学习，对于没有档位的车辆，可以直接按照速度进行分段划分。
S204、根据目标控制参数对驾驶机器人进行控制，以通过驾驶机器人对车辆进行驾驶控制。
S205、获取车辆的实际行驶速度。
在本实施例中，实际行驶数据具体可以理解为车辆行驶时的真实速度。在通过目标控制参数控制驾驶机器人，进而控制车辆的行驶速度时，车辆会在控制下执行相应的操作，并反馈真实的行驶数据。采集车辆的实际行驶速度的方式可以是直接通过传感器采集，也可以通过采集轮胎转速等数据计算车辆的实际行驶速度。
S206、根据实际行驶速度和目标车速对目标控制参数进行调整，并根据调整后的目标控制参数对驾驶机器人进行控制。
根据实际行驶数据和目标车速对目标控制参数中的Kp进行调整，根据实际行驶数据和目标车速计算车速偏差以及偏差的微分和积分，对Kp进行调整，在根据下一个目标车速对车辆进行控制时，可以根据调整后的Kp、Ti和Td确定对驾驶机器人的控制，对驾驶机器人的控制可以是驾驶机器人对踏板做出的信号。
目标控制参数中的参数Kp直接影响系统的响应速度，对Kp进行模糊处理可以提高PID的控制稳定性，在一定范围内实现自动调节Kp的作用。示例性的，图4提供了一种模糊PID的实现示例图，通过目标车速和PID控制器31的目标控制参数对执行机构32进行控制，输出车辆的实际行驶速度，模糊控制器33通过实际行驶速度和目标车速对目标控制参数中的Kp进行调整，将调整后的Kp以及Ti和Td作为新的目标控制参数，在根据下一个目标车速对执行机构32进行控制时，通过新的目标控制参数和下一目标车速对执行机构32进行控制。车速误差和误差微分的模糊论域为{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}。表1提供了一种模糊规则，其中NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB依次代表负大、负中、负小、零、正小、正中、正大，解模糊采用重心法。
表1 Kp模糊规则
| dKp\Kp | NB | NM | NS | ZO | PS | PM | PB |
| NB | PB | PB | PM | PM | PS | ZO | ZO |
| NM | PB | PB | PM | PS | PS | ZO | NS |
| NS | PM | PM | PM | PS | ZO | NS | NS |
| ZO | PM | PM | PS | ZO | NS | NM | NM |
| PS | PS | PS | ZO | NS | NS | NM | NM |
| PM | PS | ZO | NS | NM | NM | NM | NB |
| PB | ZO | ZO | NM | NM | NM | NB | NB |
需要知道的是，由于控制参数时分段确定的，所以调整后的目标控制参数作为此段的控制参数，其在对驾驶机器人进行控制时，下一个目标车速需要在此分段范围内。示例性的，在通过档位进行分段时，控制参数与档位对应，因此，若2档的目标控制参数进行了调整，下一个目标车速为2档时，采用调整后的目标控制参数对驾驶机器人进行控制，如果下一个目标车速为3档，则采用3档对应的控制参数对驾驶机器人进行控制。目标控制参数进行了调整后，可以保存并替换掉分段参数表中所对应的原始的目标控制参数，也可以仅在此次使用，不对分段参数表中的控制参数进行更新。
作为本实施例的一个可选实施例，本可选实施例进一步优化包括了当检测到目标车速处于换挡车速范围内时，确定下一控制参数；根据下一控制参数对驾驶机器人进行控制。
在本实施例中，下一控制参数具体可以理解为下一个控制参数，当检查到目标车速处于换挡车速范围内时，确定车辆当前所在的档位，例如，车辆当前处于3档，车辆加速到49km/h，49km/h处于换挡车速范围，此时可以确定车辆从3档换到4档，因此，查找分段参数表确定4档对应的控制参数，将此控制参数作为下一控制参数，在车辆加速时采用下一控制参数对驾驶机器人进行控制。在转毂试验时，车辆需要跟随目标车速，驾驶机器人可以提前判断车辆的换挡需求，提前切换到车辆下一阶段的控制参数，提高车辆在换档时的控制精度。
本申请中的车辆在换档时维持上一时刻的系统参数，图5a提供了一种低档位切换到高档位的换挡逻辑图，横坐标为车速，纵坐标为档位，示例性的，车速以km/h为例，档位以1档切换到2档为例。图5b提供了一种高档位切换到低档位的换挡逻辑图，横坐标为车速，纵坐标为档位，示例性的，车速以km/h为例，档位以2档切换到1档为例。
示例性的，图6提供了一种车辆控制的实现示例图，包括了自学习模式和转毂试验模式，通过自学习模式确定控制参数，形成分段参数表。在形成分段参数表时，若车辆为具有档位的第一类型车辆，则通过运行档位信息工况识别档位信息，根据档位信息进行分段系统辨识；若车辆为不具有档位的第二类型车辆，则根据车速的高低进行分段，进而实现分段系统辨识。通过非线性最小二乘法分段进行系统辨识，得到分段系统函数。通过粒子群算法结合初始控制参数对分段系统函数进行处理，得到控制参数，形成分段参数表。在转毂试验模式下，控制器根据目标车速结合分段参数表中的控制参数以及模糊PID算法控制驾驶机器人，以通过驾驶机器人对车辆的踏板(油门踏板或刹车踏板)进行控制。
本申请提供了一种车辆驾驶控制方法，通过分段辨识确定分段参数表，根据车辆的目标速度选择相应的目标控制参数，提高了单一控制参数的控制精度。根据识别的车辆的换挡车速范围可以提前切换到下一个控制参数。本申请还采用了模糊PID对控制参数Kp进行模糊处理，在转毂试验模式下根据目标车速的误差和误差的微分实时调节Kp，提高了传统PID的控制稳定性和精确性。本申请仅需要通过OBD获取发动机转速、通过驾驶机器人获取踏板信息以及通过转鼓试验台获取实时车速，极大的减少了对其他车辆参数的获取，合理的设计目标车速缩短了车辆进行转毂试验前的准备阶段，并且对车辆的控制均通过驾驶机器人进行自动控制，减少人工操作引起的误差，对于信息获取少的试验车辆仍具有很好的适用性。
实施例三
图7为本发明实施例三提供的一种车辆驾驶控制装置的结构示意图。如图7所示，该装置包括：车速获取模块41、控制参数确定模块42和车辆控制模块43。
其中，车速获取模块41，用于获取车辆的目标车速集合，所述目标车速集合包括至少一个目标车速；
控制参数确定模块42，用于根据所述目标车速确定目标控制参数，所述目标控制参数根据分段系统函数确定；
车辆控制模块43，用于根据所述目标控制参数对驾驶机器人进行控制，以通过所述驾驶机器人对车辆进行驾驶控制。
本申请实施例提供了一种车辆驾驶控制装置，解决了车辆的行驶试验过程中采用相同的参数对驾驶机器人进行控制导致结果不准确的问题，预先根据分段系统函数确定分段的目标控制参数，实现控制参数的分段确定，进而通过对目标车速进行分析确定相应的目标控制参数，实现根据目标车速进行分段控制，提高对驾驶机器人的控制精度，保证了车辆控制结果的准确性。
可选的，控制参数确定模块42包括：
目标档位确定单元，用于根据所述目标车速确定目标档位；
控制参数查找单元，用于根据所述目标档位查找对应的分段参数表，确定对应的目标控制参数。
可选的，该装置还包括：
分段数据确定单元，用于根据车辆的至少一个档位信息确定车辆的分段行驶数据，所述档位信息至少包括档位；
分段函数确定单元，用于根据所述分段行驶数据确定分段系统函数；
控制参数确定单元，用于根据所述分段系统函数确定控制参数；
参数表形成单元，用于根据各档位以及所对应的控制参数形成分段参数表。
可选的，该装置还包括：
行驶信息获取模块，用于在所述根据车辆的至少一个档位信息确定车辆的分段行驶数据之前，获取车辆的行驶信息，所述行驶信息至少包括发动机转速和车速；
档位信息形成模块，用于根据所述行驶信息确定车辆的档位，每个档位对应的车速范围以及每个档位的换挡车速范围，并形成档位信息。
可选的，分段数据确定单元，具体用于：获取车辆的行驶数据；针对车辆的每个档位信息，根据所述档位信息对车辆的行驶数据进行分段，得到备选行驶数据；根据所述档位信息中的换挡车速范围对备选行驶数据进行处理，得到分段行驶数据。
可选的，获取车辆的行驶数据的方式可以是：根据车辆的档位信息确定档位对应的车速下限和车速上限；根据预设的第一加速度和第二加速度结合车速下限和车速上限确定所述档位对应的目标控制车速，其中，所述第一加速度小于所述第二加速度；确定所述档位对应的零踏板输入段的目标控制车速；根据各所述目标控制车速对车辆进行控制，并采集所述车辆的行驶数据。
可选的，该装置还包括：
下一参数确定模块，用于当检测到目标车速处于换挡车速范围内时，确定下一控制参数；
下一控制模块，用于根据所述下一控制参数对驾驶机器人进行控制。
可选的，该装置还包括：
实际速度确定模块，用于获取车辆的实际行驶速度；
参数调整模块，用于根据所述实际行驶速度和目标车速对所述目标控制参数进行调整，并根据调整后的目标控制参数对所述驾驶机器人进行控制。
本发明实施例所提供的车辆驾驶控制装置可执行本发明任意实施例所提供的车辆驾驶控制方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图8示出了可以用来实施本发明的实施例的车辆50的结构示意图。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图8所示，车辆50包括至少一个处理器51，以及与至少一个处理器51通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)52、随机访问存储器(RAM)53等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器51可以根据存储在只读存储器(ROM)52中的计算机程序或者从存储单元58加载到随机访问存储器(RAM)53中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 53中，还可存储车辆50操作所需的各种程序和数据。处理器51、ROM52以及RAM 53通过总线54彼此相连。输入/输出(I/O)接口55也连接至总线54。
车辆50中的多个部件连接至I/O接口55，包括：输入单元56，例如键盘、鼠标等；输出单元57，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元58，例如磁盘、光盘等；以及通信单元59，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元59允许车辆50通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器51可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器51的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器51执行上文所描述的各个方法和处理，例如车辆驾驶控制方法。
在一些实施例中，车辆驾驶控制方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元58。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 52和/或通信单元59而被载入和/或安装到车辆50上。当计算机程序加载到RAM 53并由处理器51执行时，可以执行上文描述的车辆驾驶控制方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器51可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行车辆驾驶控制方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在车辆上实施此处描述的系统和技术，该车辆具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给车辆。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种车辆驾驶控制方法，其特征在于，包括：
获取车辆的目标车速集合，所述目标车速集合包括至少一个目标车速；
根据所述目标车速确定目标控制参数，所述目标控制参数根据分段系统函数确定；
根据所述目标控制参数对驾驶机器人进行控制，以通过所述驾驶机器人对车辆进行驾驶控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标车速确定目标控制参数，包括：
根据所述目标车速确定目标档位；
根据所述目标档位查找对应的分段参数表，确定对应的目标控制参数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分段参数表的形成步骤包括：
根据车辆的至少一个档位信息确定车辆的分段行驶数据，所述档位信息至少包括档位；
根据所述分段行驶数据确定分段系统函数；
根据所述分段系统函数确定控制参数；
根据各档位以及所对应的控制参数形成分段参数表。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据车辆的至少一个档位信息确定车辆的分段行驶数据之前，还包括：
获取车辆的行驶信息，所述行驶信息至少包括发动机转速和车速；
根据所述行驶信息确定车辆的档位，每个档位对应的车速范围以及每个档位的换挡车速范围，并形成档位信息。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据车辆的至少一个档位信息确定车辆的分段行驶数据，包括：
获取车辆的行驶数据；
针对车辆的每个档位信息，根据所述档位信息对车辆的行驶数据进行分段，得到备选行驶数据；
根据所述档位信息中的换挡车速范围对备选行驶数据进行处理，得到分段行驶数据。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取车辆的行驶数据，包括：
根据车辆的档位信息确定档位对应的车速下限和车速上限；
根据预设的第一加速度和第二加速度结合车速下限和车速上限确定所述档位对应的目标控制车速，其中，所述第一加速度小于所述第二加速度；
确定所述档位对应的零踏板输入段的目标控制车速；
根据各所述目标控制车速对车辆进行控制，并采集所述车辆的行驶数据。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
当检测到目标车速处于换挡车速范围内时，确定下一控制参数；
根据所述下一控制参数对驾驶机器人进行控制。
8.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
获取车辆的实际行驶速度；
根据所述实际行驶速度和目标车速对所述目标控制参数进行调整，并根据调整后的目标控制参数对所述驾驶机器人进行控制。
9.一种车辆驾驶控制装置，其特征在于，包括：
车速获取模块，用于获取车辆的目标车速集合，所述目标车速集合包括至少一个目标车速；
控制参数确定模块，用于根据所述目标车速确定目标控制参数，所述目标控制参数根据分段系统函数确定；
车辆控制模块，用于根据所述目标控制参数对驾驶机器人进行控制，以通过所述驾驶机器人对车辆进行驾驶控制。
10.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括：
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计算机程序，所述计算机程序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1-8中任一项所述的车辆驾驶控制方法。
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