CN115230725A - 一种驾驶辅助系统控制方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种驾驶辅助系统控制方法，包括获取车辆当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据，并基于所获取的驾驶行为数据，预测出车辆下一时刻的惯性行驶性能；根据所预测的惯性行驶性能，确定车辆下一时刻介入或不介入驾驶辅助系统。本发明还提供一种驾驶辅助系统介入的确认装置。实施本发明，能基于车主驾驶习惯来确认驾驶辅助系统介入情况，很好地符合车主的驾驶预期，提高驾驶体验。

Description

一种驾驶辅助系统控制方法及装置
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种驾驶辅助系统控制方法及装置。
背景技术
随着智能网联科技发展，越来越多新量产的汽车配备了高级驾驶辅助系统，从L1级辅助驾驶系统到L2级半自驾驶系统。
目前，驾驶辅助系统从安全角度入手来提高车辆的安全性能，如主动限制急加速、急减速、超速、超转、疲劳驾驶、车道偏离、跟车情况和未避让行人等一些危险驾驶行为。但是，没有充分考虑客户的体验，导致车主在使用时的驾驶体验较差，尤其是高级驾驶辅助系统的策略都是基于特定人群预先开发的特定策略，难以满足每一位车主的驾驶体验。
因此，亟需一种确认驾驶辅助系统控制方法，能很好地符合车主的驾驶预期，提高驾驶体验。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种驾驶辅助系统控制方法及装置，能基于车主驾驶习惯来确认驾驶辅助系统介入情况，很好地符合车主的驾驶预期，提高驾驶体验。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种驾驶辅助系统控制方法，所述方法包括以下步骤：
S1、获取车辆当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据，并基于所获取的驾驶行为数据，预测出车辆下一时刻的惯性行驶性能；
S2、根据所预测的惯性行驶性能，确定车辆下一时刻介入或不介入驾驶辅助系统。
其中，所述步骤S1具体包括：
获取车辆当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据；其中，所述驾驶行为数据为由特征项包括油门行程信号、制动踏板信号、方向盘转角、车速、纵向加速度、横向加速度、垂向加速度、与前车相对距离以及与前车相对车速形成的数据；
将所获取的驾驶行为数据导入由油门输出模型和制动输出模型组成的驾驶行为模型中，预测出车辆下一时刻的惯性行驶信息；其中，所述惯性行驶信息为特征项由油门行程信号和制动踏板信号构成的数据。
其中，所述步骤S2具体包括：
若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于等于预设的危险系数或小于等于预设的安全系数，则确定车辆下一时刻介入驾驶辅助系统；
反之，若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于所述预设的安全系数且小于所述预设的危险系数，则确定车辆下一时刻不介入驾驶辅助系统。
其中，若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于等于预设的危险系数或小于等于预设的安全系数，则确定车辆下一时刻介入驾驶辅助系统的具体步骤包括：
若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于等于所述预设的危险系数，则确定车辆下一时刻介入驾驶辅助系统为制动辅助，并将车辆下一时刻的制动踏板信号的数值归置为定值；
若判定出所预测的制动踏板信号的数值小于等于所述预设的安全系数，则确定车辆下一时刻介入驾驶辅助系统为油门辅助，并将所预测的油门行程信号的数值与车辆当前时刻的实际油门大小相结合，对下一时刻的油门大小进行调整。
其中，所述驾驶行为数据通过车辆预先安装的数据采集系统来获取的，且所述数据采集系统与车辆预设的车载CAN信号卡、陀螺仪、GPS模块以及雷达模块均相连。
其中，所述油门输出模型和所述制动输出模型均基于神经网络构建而成的；其中，
所述油门输出模型包括以当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据为变量输入的输入层、一维卷积层、密集连接层、特征展开层、特征联合层与以油门行程信号为结果输出的输出层；
所述制动输出模型包括以当前时刻驾驶行为数据为变量输入的输入层、特征展开层、两层密集连接层和以制动信号为结果输出的输出层。
本发明实施例还提供了一种驾驶辅助系统控制装置，包括：
惯性行驶性能预测单元，用于获取车辆当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据，并基于所获取的驾驶行为数据，预测出车辆下一时刻的惯性行驶性能；
驾驶辅助系统介入确认单元，用于根据所预测的惯性行驶性能，确定车辆下一时刻介入或不介入驾驶辅助系统。
其中，所述惯性行驶性能预测单元包括：
驾驶行为数据获取模块，用于获取车辆当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据；其中，所述驾驶行为数据为由特征项包括油门行程信号、制动踏板信号、方向盘转角、车速、纵向加速度、横向加速度、垂向加速度、与前车相对距离以及与前车相对车速形成的数据；
惯性行驶性能预测模块，用于将所获取的驾驶行为数据导入由油门输出模型和制动输出模型组成的驾驶行为模型中，预测出车辆下一时刻的惯性行驶信息；其中，所述惯性行驶信息为特征项由油门行程信号和制动踏板信号构成的数据。
其中，所述驾驶辅助系统介入确认单元包括：
第一判定模块，用于若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于等于预设的危险系数或小于等于预设的安全系数，则确定车辆下一时刻介入驾驶辅助系统；
第二判定模块，用于若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于所述预设的安全系数且小于所述预设的危险系数，则确定车辆下一时刻不介入驾驶辅助系统。
其中，所述驾驶行为数据通过车辆预先安装的数据采集系统来获取的，且所述数据采集系统与车辆预设的车载CAN信号卡、陀螺仪、GPS模块以及雷达模块均相连。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明能基于车主驾驶习惯来确认驾驶辅助系统介入情况，很好地符合车主的驾驶预期，提高驾驶体验，还进一步通过对比安全系数和危险系数，确认驾驶辅助系统介入状态(如制动介入、油门加速介入和不介入)，进一步提升驾驶体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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，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性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明实施例提供的一种驾驶辅助系统控制方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种驾驶辅助系统控制装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
如图1所示，为本发明实施例中，提供的一种驾驶辅助系统控制方法具体属于驾驶辅助系统介入的确认方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1、获取车辆当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据，并基于所获取的驾驶行为数据，预测出车辆下一时刻的惯性行驶性能；
步骤S2、根据所预测的惯性行驶性能，确定车辆下一时刻介入或不介入驾驶辅助系统。
具体过程为，在步骤S1中，首先，获取车辆当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据；其中，驾驶行为数据为由特征项包括油门行程信号、制动踏板信号、方向盘转角、车速、纵向加速度、横向加速度、垂向加速度、与前车相对距离以及与前车相对车速形成的数据。此时，驾驶行为数据通过车辆预先安装的数据采集系统来获取的，且数据采集系统与车辆预设的车载CAN信号卡、陀螺仪、GPS模块以及雷达模块均相连，从而记录车辆的油门踏板行程信号、发动机转速、车速、车身加速度、方向盘转角与位置信息等相关信号。
在一个实施例中，驾驶行为数据可以通过以下特征变量来描述：
xt＝(p,b,θ,v,ax,ay,az,sref,vref)
其中，xt为当前时刻t的驾驶行为数据，p为油门行程信号，b为制动踏板信号，θ为方向盘的转角，v为车速，ax为纵向加速度，ay为横向加速度，az为垂向加速度，Sref为与前车的相对距离，vref为与前车的相对车速。
此时，当前时刻t及其之前一段时刻n的驾驶行为数据可以表示为X＝{xt-n,xt-n+1,…，xt}，该数据可以作为后续油门输出模型的输入数据。
其次，将所获取的驾驶行为数据导入由油门输出模型和制动输出模型组成的驾驶行为模型中，预测出车辆下一时刻的惯性行驶信息；其中，惯性行驶信息为特征项由油门行程信号和制动踏板信号构成的数据。
在一个实施例中，油门输出模型和制动输出模型均基于神经网络构建而成的；其中，
油门输出模型包括以当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据为变量输入的输入层、一维卷积层、密集连接层、特征展开层、特征联合层与以油门行程信号为结果输出的输出层，这样可以基于过去时刻n与当前时刻t共同构建油门输出模型；
制动输出模型包括以当前时刻驾驶行为数据为变量输入的输入层、特征展开层、两层密集连接层和以制动信号为结果输出的输出层。
由此可见，驾驶行为模型的输出为Y＝{pt+1,bt+1}，其中，Pt+1为t+1时刻的油门行程信号，bt+1为t+1时刻的制动踏板信号。
应当说明的是，油门输出模型和制动输出模型均利用采集T周期的驾驶行为数据集对模型进行训练，并使用反向传播的方法训练模型。
在步骤S2中，为了提高驾驶辅助的安全性能，这里引用两个系数Cda和Csa。其中，Cda为危险系数来决定是否执行制动辅助；Csa为安全系数来决定是否进行油门辅助。
因此，若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于等于预设的危险系数或小于等于预设的安全系数，则确定车辆下一时刻介入驾驶辅助系统，即bt+1>＝Cda或bt+1<＝Csa，需要介入驾驶辅助系统。
反之，若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于预设的安全系数且小于预设的危险系数，则确定车辆下一时刻不介入驾驶辅助系统，即Cda>bt+1>Csa，不需要介入驾驶辅助系统。
由于驾驶辅助系统的介入分制动辅助和油门辅助，因此可以进一步细化，具体如下：
(1)若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于等于预设的危险系数，即bt+1>＝Cda，则确定车辆下一时刻介入驾驶辅助系统为制动辅助，并将车辆下一时刻的制动踏板信号的数值归置为定值(如1)。
(2)若判定出所预测的制动踏板信号的数值小于等于预设的安全系数，即bt+1<＝Csa，则确定车辆下一时刻介入驾驶辅助系统为油门辅助，并将所预测的油门行程信号的数值与车辆当前时刻的实际油门大小相结合，对下一时刻的油门大小进行调整。
其中，油门大小调整的公式如下：
Pact_t+1＝Ci*Pdriver_t+(1-Ci)*Pt+1
Pact_t+1为车辆下一时刻t+1最终调整后的油门大小；Pdriver_t-1为车辆当前时刻t的实际油门大小；Ci为驾驶辅助系数，其取值[0，1]之间，具体与驾驶员的驾驶里程与车辆的性能相关。
如图2所示，为本发明实施中，提供的一种驾驶辅助系统介入的确认装置，包括：
惯性行驶性能预测单元110，用于获取车辆当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据，并基于所获取的驾驶行为数据，预测出车辆下一时刻的惯性行驶性能；
驾驶辅助系统介入确认单元120，用于根据所预测的惯性行驶性能，确定车辆下一时刻介入或不介入驾驶辅助系统。
其中，所述惯性行驶性能预测单元110包括：
驾驶行为数据获取模块，用于获取车辆当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据；其中，所述驾驶行为数据为由特征项包括油门行程信号、制动踏板信号、方向盘转角、车速、纵向加速度、横向加速度、垂向加速度、与前车相对距离以及与前车相对车速形成的数据；
惯性行驶性能预测模块，用于将所获取的驾驶行为数据导入由油门输出模型和制动输出模型组成的驾驶行为模型中，预测出车辆下一时刻的惯性行驶信息；其中，所述惯性行驶信息为特征项由油门行程信号和制动踏板信号构成的数据。
其中，所述驾驶辅助系统介入确认单元120包括：
第一判定模块，用于若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于等于预设的危险系数或小于等于预设的安全系数，则确定车辆下一时刻介入驾驶辅助系统；
第二判定模块，用于若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于所述预设的安全系数且小于所述预设的危险系数，则确定车辆下一时刻不介入驾驶辅助系统。
其中，所述驾驶行为数据通过车辆预先安装的数据采集系统来获取的，且所述数据采集系统与车辆预设的车载CAN信号卡、陀螺仪、GPS模块以及雷达模块均相连。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明能基于车主驾驶习惯来确认驾驶辅助系统介入情况，很好地符合车主的驾驶预期，提高驾驶体验，还进一步通过对比安全系数和危险系数，确认驾驶辅助系统介入状态(如制动介入、油门加速介入和不介入)，进一步提升驾驶体验。
值得注意的是，上述装置实施例中，所包括的各个装置单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种驾驶辅助系统控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1、获取车辆当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据，并基于所获取的驾驶行为数据，预测出车辆下一时刻的惯性行驶性能；
S2、根据所预测的惯性行驶性能，确定车辆下一时刻介入或不介入驾驶辅助系统。
2.如权利要求1所述的驾驶辅助系统控制方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
获取车辆当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据；其中，所述驾驶行为数据为由特征项包括油门行程信号、制动踏板信号、方向盘转角、车速、纵向加速度、横向加速度、垂向加速度、与前车相对距离以及与前车相对车速形成的数据；
将所获取的驾驶行为数据导入由油门输出模型和制动输出模型组成的驾驶行为模型中，预测出车辆下一时刻的惯性行驶信息；其中，所述惯性行驶信息为特征项由油门行程信号和制动踏板信号构成的数据。
3.如权利要求2所述的驾驶辅助系统控制方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于等于预设的危险系数或小于等于预设的安全系数，则确定车辆下一时刻介入驾驶辅助系统；
反之，若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于所述预设的安全系数且小于所述预设的危险系数，则确定车辆下一时刻不介入驾驶辅助系统。
4.如权利要求3所述的驾驶辅助系统控制方法，其特征在于，若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于等于预设的危险系数或小于等于预设的安全系数，则确定车辆下一时刻介入驾驶辅助系统的具体步骤包括：
若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于等于所述预设的危险系数，则确定车辆下一时刻介入驾驶辅助系统为制动辅助，并将车辆下一时刻的制动踏板信号的数值归置为定值；
若判定出所预测的制动踏板信号的数值小于等于所述预设的安全系数，则确定车辆下一时刻介入驾驶辅助系统为油门辅助，并将所预测的油门行程信号的数值与车辆当前时刻的实际油门大小相结合，对下一时刻的油门大小进行调整。
5.如权利要求2所述的驾驶辅助系统控制方法，其特征在于，所述驾驶行为数据通过车辆预先安装的数据采集系统来获取的，且所述数据采集系统与车辆预设的车载CAN信号卡、陀螺仪、GPS模块以及雷达模块均相连。
6.如权利要求2所述的驾驶辅助系统控制方法，其特征在于，所述油门输出模型和所述制动输出模型均基于神经网络构建而成的；其中，
所述油门输出模型包括以当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据为变量输入的输入层、一维卷积层、密集连接层、特征展开层、特征联合层与以油门行程信号为结果输出的输出层；
所述制动输出模型包括以当前时刻驾驶行为数据为变量输入的输入层、特征展开层、两层密集连接层和以制动信号为结果输出的输出层。
7.一种驾驶辅助系统控制装置，其特征在于，包括：
惯性行驶性能预测单元，用于获取车辆当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据，并基于所获取的驾驶行为数据，预测出车辆下一时刻的惯性行驶性能；
驾驶辅助系统介入确认单元，用于根据所预测的惯性行驶性能，确定车辆下一时刻介入或不介入驾驶辅助系统。
8.如权利要求7所述的驾驶辅助系统控制装置，其特征在于，所述惯性行驶性能预测单元包括：
驾驶行为数据获取模块，用于获取车辆当前时刻及其之前一段时刻的驾驶行为数据；其中，所述驾驶行为数据为由特征项包括油门行程信号、制动踏板信号、方向盘转角、车速、纵向加速度、横向加速度、垂向加速度、与前车相对距离以及与前车相对车速形成的数据；
惯性行驶性能预测模块，用于将所获取的驾驶行为数据导入由油门输出模型和制动输出模型组成的驾驶行为模型中，预测出车辆下一时刻的惯性行驶信息；其中，所述惯性行驶信息为特征项由油门行程信号和制动踏板信号构成的数据。
9.如权利要求8所述的驾驶辅助系统控制装置，其特征在于，所述驾驶辅助系统介入确认单元包括：
第一判定模块，用于若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于等于预设的危险系数或小于等于预设的安全系数，则确定车辆下一时刻介入驾驶辅助系统；
第二判定模块，用于若判定出所预测的制动踏板信号的数值大于所述预设的安全系数且小于所述预设的危险系数，则确定车辆下一时刻不介入驾驶辅助系统。
10.如权利要求8所述的驾驶辅助系统控制装置，其特征在于，所述驾驶行为数据通过车辆预先安装的数据采集系统来获取的，且所述数据采集系统与车辆预设的车载CAN信号卡、陀螺仪、GPS模块以及雷达模块均相连。
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