CN115107775B - 基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统，属于车辆领域，用于解决智能和传统车辆在弯道行驶舒适度较差的问题，包括行驶监测模块、智能调整模块、地图分析模块和行驶设定模块，所述地图分析模块用于对目标交通道路的地图情况进行分析，所述行驶设定模块用于对目标交通道路的行驶状态进行设定，行驶监测模块结合颜色点用于对车辆距离目标交通道路中各个弯道的实时间距进行监测，智能调整模块结合车辆动力模型用于对行驶在目标交通道路上车辆的实时通行情况进行调整，本发明利用GPS和地图等技术，并结合车辆动力学模型对车辆的行驶参数进行调整，提升车辆驾驶的舒适性。

Description

基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统

技术领域

本发明属于车辆领域，涉及弯道行驶控制技术，具体是基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统。

背景技术

车辆是车与车的单位辆的总称。所谓车，是指陆地上用轮子转动的交通工具；所谓辆，来源于古代对车的计量方法。那时的车一般是两个车轮，故车一乘即称一两，后来才写作辆。由此可见，车辆的本义是指本身没有动力的车，用马来牵引叫马车，用人来拉或推叫人力车。随着科学技术的发展，又有了用蒸汽机来牵引的汽车等等。这时车辆的概念已经悄悄起了变化，成为所有车的统称。比如，交通管理部门统计的城市车辆数，报刊上报道的发生多少车辆交通事故等。这里的车辆泛指所有的车。但是，铁路上所说的车辆，还是特指没有动力装置、要靠机车牵引才能在铁路线上运行的客货运输工具。

现有技术中，目前汽车行业内的智能驾驶技术主要专注于驾驶任务的自动化，即注重路径规划及车辆的位置和速度控制，对于驾驶员和乘员的舒适性缺乏考虑，同时传统车辆在弯道行驶时因为离心力的影响会产生侧倾，影响车辆的驾驶及舒适性，传统车辆在弯道速度过高甚至会产生侧滑的危险，为此，我们提出基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统。

本发明所要解决的技术问题为：

如何基于定位、地图等技术并结合交通道路的实际情况来提升车辆驾驶通行弯道的舒适性。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统，包括用户终端、数据采集模块、行驶监测模块、智能调整模块、暂存模块、车辆动力模型构建模块、大数据模块、地图分析模块、行驶设定模块以及服务器，车辆驾驶时，所述用户终端通过道路编号选定目标交通道路发送至服务器；大数据模块依据道路编号将目标交通道路的地图信息以及各个弯道的弯道数据和事故数据发送至地图分析模块、将目标交通道路的地图信息、各个弯道的弯道数据以及同类型车辆通过各个弯道的通行数据发送至车辆动力模型构建模块；

所述地图分析模块用于对目标交通道路的地图情况进行分析，得到目标交通道路的行驶障碍值和目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值发送至行驶设定模块；所述行驶设定模块用于对目标交通道路的行驶状态进行设定，设定目标交通道路中各个弯道的颜色点发送至行驶监测模块和对应的用户终端；

所述车辆动力模型构建模块用于对车辆动力模型进行构建，得到车辆动力模型发送至暂存模块，所述暂存模块用于将车辆驾驶人员所驾驶车辆类型在目标交通道路的车辆动力模型进行暂时存储；

所述数据采集模块用于采集车辆在目标交通道路上的实时位置信息和实时行驶数据，实时位置信息发送至行驶监测模块，实时行驶数据发送至智能调整模块；行驶监测模块结合颜色点用于对车辆距离目标交通道路中各个弯道的实时间距进行监测，生成智能调整信号发送至智能调整模块或不进行任何操作，在生成智能调整信号时，所述暂存模块将目标交通道路的车辆动力模型发送至智能调整模块，智能调整模块结合车辆动力模型用于对行驶在目标交通道路上车辆的实时通行情况进行调整，生成车速调整信号、悬架调整信号、阻尼调整信号反馈至服务器或不进行任何操作。

进一步地，弯道数据具体为弯道数量、以及弯道的曲率、长度、弯曲度；

通行数据具体为不同类型车辆的通行车速、悬架刚度和阻尼比；

事故数据具体为若干条交通道路的事故发生次数和若干条交通道路中各个弯道的事故发生次数；

实时位置信息为车辆在目标交通道路上的实时地理位置；

实时行驶数据为车辆在目标交通道路上的实时车速、实时悬架刚度和实时阻尼比。

进一步地，所述地图分析模块的分析过程具体如下：

获取目标交通道路中的弯道数、事故发生总次数、弯道事故均次、平均弯曲度、平均曲率和平均弯道长度；

获取目标交通道路中各个弯道的事故发生数、弯曲度、曲率和长度；

计算目标交通道路的行驶障碍值和目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值。

进一步地，所述行驶设定模块的设定过程具体如下：

获取目标交通道路的行驶障碍值和目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值，将目标交通道路的行驶障碍值与行驶障碍阈值进行比对，将目标交通道路的道路行驶等级判定为安全行驶道路或谨慎行驶道路；

再将目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值与对应的弯道障碍阈值进行比对，将目标交通道路中弯道的弯道行驶等级判定为安全行驶弯道、谨慎行驶弯道或危险行驶弯道；

将不同道路行驶等级下不同弯道行驶等级的弯道采用颜色点进行标记。

进一步地，颜色点的标记过程具体如下：

安全行驶道路下的安全行驶弯道绿点进行标记，安全行驶道路下的谨慎行驶弯道采用黄点进行标记，安全行驶道路下的危险行驶弯道采用红点进行标记；

谨慎行驶道路下的安全行驶弯道黄点进行标记，谨慎行驶道路下的谨慎行驶弯道和危险行驶弯道均采用红点进行标记。

进一步地，所述车辆动力模型构建模块的构建过程具体如下：

获取若干辆同类型车辆在目标交通道路通过各个弯道的通行数据，得到若干辆同类型车辆的通行车速、悬架刚度和阻尼比；

依次遍历若干辆同类型车辆的通行车速、悬架刚度和阻尼比，得到若干辆同类型车辆的通行车速上限值、通行车速下限值、悬架刚度上限值、悬架刚度下限值、阻尼比上限值和阻尼比下限值；

分别去掉通行车速、悬架刚度和阻尼比中的最大值和最小值，计算同类型车辆通过各个弯道的最佳通行车速、最佳悬架刚度和最佳阻尼比；

最佳通行车速、最佳悬架刚度和最佳阻尼比组成构成该类型车辆通过各个弯道的车辆弯道动力包；

获取在目标交通道路中车辆通过各个弯道的车辆弯道动力包，若干个车辆弯道动力包组成在目标交通道路中该类型的车辆动力模型。

进一步地，所述行驶监测模块的监测过程具体如下：

获取服务器中存储的不同颜色点弯道的间距阈值；

获取车辆在目标交通道路的实时地理位置，得到车辆与目标交通道路中各个弯道的实时间距，若实时间距小于等于目标交通道路中各个弯道的间距阈值，则生成智能调整信号，反之则不进行任何操作。

进一步地，红色颜色点的间距阈值小于黄色颜色点的间距阈值，黄色颜色点的间距阈值小于绿色颜色点的间距阈值。

进一步地，所述智能调整模块的调整过程具体如下：

依据车辆动力模型得到车辆在目标交通道路中当前弯道的车辆弯道动力包，得到最佳通行车速、最佳悬架刚度和最佳阻尼比，将实时车速与最佳通行车速进行比对，将实时悬架刚度与最佳悬架刚度进行比对，将实时阻尼比与最佳阻尼比进行比对；

若实时车速在最佳通行车速的误差范围内、实时悬架刚度在最佳悬架刚度的误差范围内或实时阻尼比在最佳阻尼比的误差范围内，则不进行任何操作；

若实时车速不在最佳通行车速的误差范围内，则生成车速调整信号，若实时悬架刚度不在最佳悬架刚度的误差范围内，则生成悬架调整信号，若实时阻尼比不在最佳阻尼比的误差范围内，则生成阻尼调整信号。

进一步地，若服务器接收到车速调整信号、悬架调整信号或阻尼调整信号，则对车辆的实时车辆、实时悬架刚度或实时阻尼比进行调整。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明通过用户终端选择目标交通道路，通过地图分析模块对目标交通道路的地图情况进行分析，得到目标交通道路的行驶障碍值和目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值发送至行驶设定模块，结合行驶设定模块对目标交通道路的行驶状态进行设定，将目标交通道路中各个弯道设定为不同颜色的颜色点发送至行驶监测模块，行驶监测模块结合颜色点对车辆距离目标交通道路中各个弯道的实时间距进行监测，生成智能调整信号发送至智能调整模块，此时智能调整模块结合车辆动力模型对行驶在目标交通道路上车辆的实时通行情况进行调整，调整生成车速调整信号、悬架调整信号或阻尼调整信号，本发明利用GPS和地图技术，提前知晓车辆距离前方弯道的距离以及弯道的曲率、长度等信息，并车辆的行驶状态代入车辆动力学模型，预测车辆在前方弯道通行时是否会产生较大的侧倾而影响舒适性，从而对车辆的行驶速度、悬架刚度和阻尼控制等参数进行调整，减小车辆在进入弯道时的侧倾，改善车辆的驾驶和舒适性能。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明的整体系统框图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

请参阅图1所示，本实施例提供一种基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统，该系统致力于提升智能汽车驾驶过程的舒适度，包括用户终端、数据采集模块、行驶监测模块、智能调整模块、暂存模块、车辆动力模型构建模块、大数据模块、地图分析模块、行驶设定模块以及服务器；

用户终端用于车辆驾驶人员输入个人信息后注册登录系统，并将个人信息发送至服务器内存储；

其中，个人信息包括车辆驾驶人员的姓名、实名认证的手机号码、车牌号、车辆类型等；

在具体实施时，用户终端可以为车辆驾驶人员所驾驶车辆的汽车车机，也可以为车辆驾驶人员的手机，在此不作具体限定；

大数据模块与外界互联网相连接用于获取加标有道路编号的若干条交通道路的地图信息、加标有道路编号的若干条交通道路中各个弯道的弯道数据以及不同类型车辆通过各个弯道的通行数据、加标有道路编号的若干条交通道路的事故数据；

在具体实施时，道路编号具体可以为类似与高速公路G50、G51这类编号，也可以是系统自定义的道路编号；

需要具体说明的是，弯道数据具体为弯道数量、以及弯道的曲率、长度、弯曲度等；通行数据具体为不同类型车辆的通行车速、悬架刚度、阻尼比等；事故数据具体为若干条交通道路的事故发生次数和若干条交通道路中各个弯道的事故发生次数；

注册登录成功后，车辆驾驶人员需要驾驶车辆时，用户终端通过道路编号选择车辆所行驶的交通道路，并将车辆所行驶的交通道路标定为目标交通道路发送至服务器；

大数据模块依据道路编号将目标交通道路的地图信息、目标交通道路中各个弯道的弯道数据和事故数据发送至地图分析模块，大数据模块依据道路编号将目标交通道路的地图信息、目标交通道路中同类型车辆通过各个弯道的通行数据和目标交通道路中各个弯道的弯道数据发送至车辆动力模型构建模块；

地图分析模块用于对目标交通道路的地图情况进行分析，分析过程具体如下：

步骤S1：获取目标交通道路中弯道的数量，并将弯道的数量标定为弯道数WS；

步骤S2：获取目标交通道路的事故发生总次数，并将事故发生总次数标记为SZC；获取目标交通道路中各个弯道的事故发生数WSCu，所有弯道的事故发生数相加求和除以弯道数得到目标交通道路的弯道事故均次WSJC，u＝1，2，……，z，z为正整数，u为目标交通道路中弯道的编号；

步骤S3：获取目标交通道路中各个弯道的弯曲度WDu、曲率QLu和长度WCu，所有弯道的弯曲度、曲率和长度相加求和除以弯道数得到目标交通道路的平均弯曲度JWD、平均曲率JQL和平均弯道长度JWC；

步骤S4：通过公式计算得到目标交通道路的行驶障碍值XZ，公式具体如下：

式中，a1、a2、a3、a4、a5和a6均为固定数值的比例系数，且a1、a2、a3、a4、a5和a6的取值均大于零，e为自然常数，在具体实施时，只要比例系数的取值不影响参数与结果值的正反比关系即可；

步骤S5：同时，利用公式计算得到目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值WZu；式中，b1、b2、b3和b4均为固定数值的比例系数，且b1、b2、b3和b4的取值均大于零，e为自然常数，在具体实施时，只要比例系数的取值不影响参数与结果值的正反比关系即可；

地图分析模块将目标交通道路的行驶障碍值XZ和目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值WZu反馈至服务器，服务器将目标交通道路的行驶障碍值XZ和目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值WZu发送至行驶设定模块；

行驶设定模块用于对目标交通道路的行驶状态进行设定，设定过程具体如下：

步骤SS1：获取上述计算得到目标交通道路的行驶障碍值XZ和目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值WZu；

步骤SS2：将目标交通道路的行驶障碍值与行驶障碍阈值进行比对；

步骤SS3：若XZ＜X1，则目标交通道路的道路行驶等级为安全行驶道路；

若X1≤XZ，则目标交通道路的道路行驶等级为谨慎行驶道路；其中，X1为固定数值的行驶障碍阈值；

步骤SS4：将目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值与对应的弯道障碍阈值进行比对；

在具体实施时，弯道障碍阈值是基于各个弯道的弯曲度、曲率、长度和事故发生次数等因素的综况衡量下进行科学设定；

步骤SS5：若WZu＜Y1，则目标交通道路中弯道的弯道行驶等级为安全行驶弯道；

若Y1≤WZu＜Y2，则目标交通道路中弯道的弯道行驶等级为谨慎行驶弯道；

若Y2≤WZu，则目标交通道路中弯道的弯道行驶等级为危险行驶弯道；其中，Y1和Y2均固定数值的弯道障碍阈值，且Y1＜Y2；

步骤SS6：将不同道路行驶等级下不同弯道行驶等级的弯道采用颜色点进行标记，具体为：

安全行驶道路下的安全行驶弯道绿点进行标记，安全行驶道路下的谨慎行驶弯道采用黄点进行标记，安全行驶道路下的危险行驶弯道采用红点进行标记；

谨慎行驶道路下的安全行驶弯道黄点进行标记，谨慎行驶道路下的谨慎行驶弯道和危险行驶弯道均采用红点进行标记；

行驶设定模块将目标交通道路中各个弯道的颜色点反馈至服务器，服务器将目标交通道路中各个弯道的颜色点发送至行驶监测模块和对应的用户终端；

车辆动力模型构建模块用于对车辆动力模型进行构建，构建过程具体如下：

步骤一：获取若干辆同类型车辆在目标交通道路通过各个弯道的通行数据，得到若干辆同类型车辆的通行车速、悬架刚度和阻尼比；

步骤二：依次遍历若干辆同类型车辆的通行车速、悬架刚度和阻尼比，得到若干辆同类型车辆的通行车速上限值、通行车速下限值、悬架刚度上限值、悬架刚度下限值、阻尼比上限值和阻尼比下限值；

步骤三：分别去掉通行车速、悬架刚度和阻尼比中的最大值和最小值，若干个通行车速相加求和取平均值得到同类型车辆通过各个弯道的最佳通行车速；

同理，计算得到同类型车辆通过各个弯道的最佳悬架刚度和最佳阻尼比；

步骤四：最佳通行车速、最佳悬架刚度和最佳阻尼比组成构成该类型车辆通过各个弯道的车辆弯道动力包；

步骤五：获取在目标交通道路中车辆通过各个弯道的车辆弯道动力包，若干个车辆弯道动力包组成在目标交通道路中该类型的车辆动力模型；

车辆动力模型构建模块将车辆动力模型发送至暂存模块，暂存模块用于将车辆驾驶人员所驾驶车辆类型在目标交通道路的车辆动力模型进行暂时存储；

数据采集模块用于采集车辆在目标交通道路上的实时位置信息和实时行驶数据，并将实时位置信息和实时行驶数据发送至服务器，服务器将实时位置信息发送至行驶监测模块，服务器将实时行驶数据发送至智能调整模块；

需要具体说明的是，实时位置信息为车辆在目标交通道路上的实时地理位置；实时行驶数据为车辆在目标交通道路上的实时车速、实时悬架刚度、实时阻尼比等；

行驶监测模块结合颜色点用于对车辆距离目标交通道路中各个弯道的实时间距进行监测，监测过程具体如下：

获取服务器中存储的不同颜色点弯道的间距阈值；其中，红色颜色点的间距阈值小于黄色颜色点的间距阈值，黄色颜色点的间距阈值小于绿色颜色点的间距阈值；

获取车辆在目标交通道路的实时地理位置，得到车辆与目标交通道路中各个弯道的实时间距，若实时间距小于等于目标交通道路中各个弯道的间距阈值，则生成智能调整信号，反之则不进行任何操作；

行驶监测模块将智能调整信号反馈至服务器，服务器将智能调整信号发送至智能调整模块，同时，暂存模块将目标交通道路的车辆动力模型发送至智能调整模块，智能调整模块结合车辆动力模型用于对行驶在目标交通道路上车辆的实时通行情况进行调整，调整过程具体如下：

步骤P1：依据车辆动力模型得到车辆在目标交通道路中当前弯道的车辆弯道动力包，得到最佳通行车速、最佳悬架刚度和最佳阻尼比；

步骤P2：将实时车速与最佳通行车速进行比对，将实时悬架刚度与最佳悬架刚度进行比对，将实时阻尼比与最佳阻尼比进行比对；

步骤P3：若实时车速在最佳通行车速的误差范围内，则不进行任何操作；

若实时车速不在最佳通行车速的误差范围内，则生成车速调整信号；

步骤P4：若实时悬架刚度在最佳悬架刚度的误差范围内，则不进行任何操作；

若实时悬架刚度不在最佳悬架刚度的误差范围内，则生成悬架调整信号；

步骤P5：若实时阻尼比在最佳阻尼比的误差范围内，则不进行任何操作；

若实时阻尼比不在最佳阻尼比的误差范围内，则生成阻尼调整信号；

智能调整模块将车速调整信号、悬架调整信号或阻尼调整信号反馈至服务器；

若服务器接收到车速调整信号、悬架调整信号或阻尼调整信号，则对车辆的实时车辆、实时悬架刚度或实时阻尼比进行调整；

本发明根据车辆的GPS定位信息和地图信息，提前知道车辆距离前方弯道的距离以及弯道的曲率、长度等信息，并基于当前车速和位置，根据车辆动力学模型预测车辆在前方弯道通行时是否会产生较大的侧倾而影响舒适性，从而调整车辆速度、悬架刚度和阻尼控制等参数，减小车辆在进入弯道时的侧倾，改善车辆的驾驶和舒适性能，在车辆通过弯道以后，智能底盘系统可以恢复悬架的设置，保证车辆在直线行驶时的舒适性，有效能够提升智能驾驶车辆的舒适性感受。

实施例二

基于同一发明的又一构思，现提出一种基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统的工作方法，具体如下：

步骤S101，车辆驾驶时，用户终端通过道路编号选择车辆所行驶的交通道路，并将车辆所行驶的交通道路标定为目标交通道路发送至服务器，大数据模块依据道路编号将目标交通道路的地图信息、目标交通道路中各个弯道的弯道数据和事故数据发送至地图分析模块，大数据模块依据道路编号将目标交通道路的地图信息、目标交通道路中同类型车辆通过各个弯道的通行数据和目标交通道路中各个弯道的弯道数据发送至车辆动力模型构建模块；

步骤S102，通过地图分析模块对目标交通道路的地图情况进行分析，获取目标交通道路中各个弯道的弯曲度WDu、曲率QLu、长度WCu和事故发生数WSCu，而后获取目标交通道路中弯道的数量WS、事故发生总次数SZC、弯道事故均次WSJC、平均弯曲度JWD、平均曲率JQL和平均弯道长度JWC，通过公式计算得到目标交通道路的行驶障碍值XZ，同时，利用公式计算得到目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值WZu，地图分析模块将目标交通道路的行驶障碍值XZ和目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值WZu反馈至服务器，服务器将目标交通道路的行驶障碍值XZ和目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值WZu发送至行驶设定模块；

步骤S103，通过行驶设定模块对目标交通道路的行驶状态进行设定，获取目标交通道路的行驶障碍值XZ和目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值WZu，将目标交通道路的行驶障碍值与行驶障碍阈值进行比对，若XZ＜X1，则目标交通道路的道路行驶等级为安全行驶道路，若X1≤XZ，则目标交通道路的道路行驶等级为谨慎行驶道路，再将目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值与对应的弯道障碍阈值进行比对，若WZu＜Y1，则目标交通道路中弯道的弯道行驶等级为安全行驶弯道，若Y1≤WZu＜Y2，则目标交通道路中弯道的弯道行驶等级为谨慎行驶弯道，若Y2≤WZu，则目标交通道路中弯道的弯道行驶等级为危险行驶弯道，将不同道路行驶等级下不同弯道行驶等级的弯道采用颜色点进行标记，安全行驶道路下的安全行驶弯道绿点进行标记，安全行驶道路下的谨慎行驶弯道采用黄点进行标记，安全行驶道路下的危险行驶弯道采用红点进行标记，谨慎行驶道路下的安全行驶弯道黄点进行标记，谨慎行驶道路下的谨慎行驶弯道和危险行驶弯道均采用红点进行标记，行驶设定模块将目标交通道路中各个弯道的颜色点反馈至服务器，服务器将目标交通道路中各个弯道的颜色点发送至行驶监测模块和对应的用户终端；

步骤S104，同时，车辆动力模型构建模块对车辆动力模型进行构建，获取若干辆同类型车辆在目标交通道路通过各个弯道的通行数据，得到若干辆同类型车辆的通行车速、悬架刚度和阻尼比，依次遍历若干辆同类型车辆的通行车速、悬架刚度和阻尼比，得到若干辆同类型车辆的通行车速上限值、通行车速下限值、悬架刚度上限值、悬架刚度下限值、阻尼比上限值和阻尼比下限值，分别去掉通行车速、悬架刚度和阻尼比中的最大值和最小值，若干个通行车速相加求和取平均值得到同类型车辆通过各个弯道的最佳通行车速，同理，计算得到同类型车辆通过各个弯道的最佳悬架刚度和最佳阻尼比，最佳通行车速、最佳悬架刚度和最佳阻尼比组成构成该类型车辆通过各个弯道的车辆弯道动力包，获取在目标交通道路中车辆通过各个弯道的车辆弯道动力包，若干个车辆弯道动力包组成在目标交通道路中该类型的车辆动力模型，车辆动力模型构建模块将车辆动力模型发送至暂存模块，暂存模块将车辆驾驶人员所驾驶车辆类型在目标交通道路的车辆动力模型进行暂时存储；

步骤S105，通过数据采集模块采集车辆在目标交通道路上的实时位置信息和实时行驶数据并发送至服务器，服务器将实时位置信息发送至行驶监测模块、将实时行驶数据发送至智能调整模块；

步骤S106，行驶监测模块结合颜色点对车辆距离目标交通道路中各个弯道的实时间距进行监测，获取服务器中存储的不同颜色点弯道的间距阈值，获取车辆在目标交通道路的实时地理位置，得到车辆与目标交通道路中各个弯道的实时间距，若实时间距小于等于目标交通道路中各个弯道的间距阈值，则生成智能调整信号，反之则不进行任何操作，行驶监测模块将智能调整信号反馈至服务器，服务器将智能调整信号发送至智能调整模块，同时暂存模块将目标交通道路的车辆动力模型发送至智能调整模块；

步骤S107，智能调整模块结合车辆动力模型对行驶在目标交通道路上车辆的实时通行情况进行调整，依据车辆动力模型得到车辆在目标交通道路中当前弯道的车辆弯道动力包，得到最佳通行车速、最佳悬架刚度和最佳阻尼比，将实时车速与最佳通行车速进行比对，将实时悬架刚度与最佳悬架刚度进行比对，将实时阻尼比与最佳阻尼比进行比对，若实时车速在最佳通行车速的误差范围内，则不进行任何操作，若实时车速不在最佳通行车速的误差范围内，则生成车速调整信号，若实时悬架刚度在最佳悬架刚度的误差范围内，则不进行任何操作，若实时悬架刚度不在最佳悬架刚度的误差范围内，则生成悬架调整信号，若实时阻尼比在最佳阻尼比的误差范围内，则不进行任何操作，若实时阻尼比不在最佳阻尼比的误差范围内，则生成阻尼调整信号，智能调整模块将车速调整信号、悬架调整信号或阻尼调整信号反馈至服务器，若服务器接收到车速调整信号、悬架调整信号或阻尼调整信号，则对车辆的实时车辆、实时悬架刚度或实时阻尼比进行调整。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置，权重系数和比例系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于权重系数和比例系数的大小，只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (10)

1.基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统，其特征在于，包括用户终端、数据采集模块、行驶监测模块、智能调整模块、暂存模块、车辆动力模型构建模块、大数据模块、地图分析模块、行驶设定模块以及服务器，车辆驾驶时，所述用户终端通过道路编号选定目标交通道路发送至服务器；大数据模块依据道路编号将目标交通道路的地图信息以及各个弯道的弯道数据和事故数据发送至地图分析模块、将目标交通道路的地图信息、各个弯道的弯道数据以及同类型车辆通过各个弯道的通行数据发送至车辆动力模型构建模块；

所述地图分析模块用于对目标交通道路的地图情况进行分析，得到目标交通道路的行驶障碍值和目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值发送至行驶设定模块；所述行驶设定模块用于对目标交通道路的行驶状态进行设定，设定目标交通道路中各个弯道的颜色点发送至行驶监测模块和对应的用户终端；

所述车辆动力模型构建模块用于对车辆动力模型进行构建，得到车辆动力模型发送至暂存模块，所述暂存模块用于将车辆驾驶人员所驾驶车辆类型在目标交通道路的车辆动力模型进行暂时存储；

所述数据采集模块用于采集车辆在目标交通道路上的实时位置信息和实时行驶数据，实时位置信息发送至行驶监测模块，实时行驶数据发送至智能调整模块；行驶监测模块结合颜色点用于对车辆距离目标交通道路中各个弯道的实时间距进行监测，生成智能调整信号发送至智能调整模块或不进行任何操作，在生成智能调整信号时，所述暂存模块将目标交通道路的车辆动力模型发送至智能调整模块，智能调整模块结合车辆动力模型用于对行驶在目标交通道路上车辆的实时通行情况进行调整，生成车速调整信号、悬架调整信号、阻尼调整信号反馈至服务器或不进行任何操作。

2.根据权利要求1所述的基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统，其特征在于，弯道数据具体为弯道数量、以及弯道的曲率、长度、弯曲度；

通行数据具体为不同类型车辆的通行车速、悬架刚度和阻尼比；

事故数据具体为若干条交通道路的事故发生次数和若干条交通道路中各个弯道的事故发生次数；

实时位置信息为车辆在目标交通道路上的实时地理位置；

实时行驶数据为车辆在目标交通道路上的实时车速、实时悬架刚度和实时阻尼比。

3.根据权利要求1所述的基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统，其特征在于，所述地图分析模块的分析过程具体如下：

获取目标交通道路中的弯道数、事故发生总次数、弯道事故均次、平均弯曲度、平均曲率和平均弯道长度；

获取目标交通道路中各个弯道的事故发生数、弯曲度、曲率和长度；

计算目标交通道路的行驶障碍值和目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值。

4.根据权利要求1所述的基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统，其特征在于，所述行驶设定模块的设定过程具体如下：

获取目标交通道路的行驶障碍值和目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值，将目标交通道路的行驶障碍值与行驶障碍阈值进行比对，将目标交通道路的道路行驶等级判定为安全行驶道路或谨慎行驶道路；

再将目标交通道路中各个弯道的弯道障碍值与对应的弯道障碍阈值进行比对，将目标交通道路中弯道的弯道行驶等级判定为安全行驶弯道、谨慎行驶弯道或危险行驶弯道；

将不同道路行驶等级下不同弯道行驶等级的弯道采用颜色点进行标记。

5.根据权利要求4所述的基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统，其特征在于，颜色点的标记过程具体如下：

安全行驶道路下的安全行驶弯道绿点进行标记，安全行驶道路下的谨慎行驶弯道采用黄点进行标记，安全行驶道路下的危险行驶弯道采用红点进行标记；

谨慎行驶道路下的安全行驶弯道黄点进行标记，谨慎行驶道路下的谨慎行驶弯道和危险行驶弯道均采用红点进行标记。

6.根据权利要求1所述的基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统，其特征在于，所述车辆动力模型构建模块的构建过程具体如下：

获取若干辆同类型车辆在目标交通道路通过各个弯道的通行数据，得到若干辆同类型车辆的通行车速、悬架刚度和阻尼比；

依次遍历若干辆同类型车辆的通行车速、悬架刚度和阻尼比，得到若干辆同类型车辆的通行车速上限值、通行车速下限值、悬架刚度上限值、悬架刚度下限值、阻尼比上限值和阻尼比下限值；

分别去掉通行车速、悬架刚度和阻尼比中的最大值和最小值，计算同类型车辆通过各个弯道的最佳通行车速、最佳悬架刚度和最佳阻尼比；

最佳通行车速、最佳悬架刚度和最佳阻尼比组成构成该类型车辆通过各个弯道的车辆弯道动力包；

获取在目标交通道路中车辆通过各个弯道的车辆弯道动力包，若干个车辆弯道动力包组成在目标交通道路中该类型的车辆动力模型。

7.根据权利要求1所述的基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统，其特征在于，所述行驶监测模块的监测过程具体如下：

获取服务器中存储的不同颜色点弯道的间距阈值；

获取车辆在目标交通道路的实时地理位置，得到车辆与目标交通道路中各个弯道的实时间距，若实时间距小于等于目标交通道路中各个弯道的间距阈值，则生成智能调整信号，反之则不进行任何操作。

8.根据权利要求7所述的基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统，其特征在于，红色颜色点的间距阈值小于黄色颜色点的间距阈值，黄色颜色点的间距阈值小于绿色颜色点的间距阈值。

9.根据权利要求1所述的基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统，其特征在于，所述智能调整模块的调整过程具体如下：

依据车辆动力模型得到车辆在目标交通道路中当前弯道的车辆弯道动力包，得到最佳通行车速、最佳悬架刚度和最佳阻尼比，将实时车速与最佳通行车速进行比对，将实时悬架刚度与最佳悬架刚度进行比对，将实时阻尼比与最佳阻尼比进行比对；

若实时车速在最佳通行车速的误差范围内、实时悬架刚度在最佳悬架刚度的误差范围内或实时阻尼比在最佳阻尼比的误差范围内，则不进行任何操作；

若实时车速不在最佳通行车速的误差范围内，则生成车速调整信号，若实时悬架刚度不在最佳悬架刚度的误差范围内，则生成悬架调整信号，若实时阻尼比不在最佳阻尼比的误差范围内，则生成阻尼调整信号。

10.根据权利要求1所述的基于地图和定位信息的智能驾驶车辆弯道行驶控制系统，其特征在于，若服务器接收到车速调整信号、悬架调整信号或阻尼调整信号，则对车辆的实时车辆、实时悬架刚度或实时阻尼比进行调整。