CN115723723A - 一种制动系统的参数标定方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种制动系统的参数标定方法及装置，本发明中，通过车辆运动学模型计算自车和前车分别在当前时刻的车辆运行信息，根据自车和前车分别在当前时刻的车辆运行信息，计算自车和前车的实时碰撞时间，获取部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，并基于实时碰撞时间、部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值三者大小关系，确定出执行器模型的执行策略，以控制执行器模型按照执行策略运行，在自车停车时，基于自车在停车时自车和前车的相对位置，调整部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值。即通过本发明，能够自动进行部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值的标定，相比于人工在实车上多次反复标定的方式，操作简单，标定效率高。
Description
技术领域
本发明涉及虚拟标定领域，更具体的说，涉及一种制动系统的参数标定方法及装置。
背景技术
车辆自动紧急制动系统(AEB，Autonomous Emergency Braking)的核心参数为制动TTC(碰撞时间，Time to Collision)阈值。对于分级制动AEB系统，TTC阈值分为部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值。
在使用分级制动AEB系统时，需要预先对部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值进行标定。在标定时，可以采用实车标定的方式。对于分级制动AEB系统，由于部分制动TTC的存在，部分制动TTC会影响全力制动触发时刻的车速不再是测试车速，进而影响全力制动TTC的阈值。因此，分级制动比单级制动标定过程更为复杂，需要人工多次反复标定工作，操作复杂，效率较低。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种制动系统的参数标定方法及装置，以解决分级制动需要人工多次反复标定工作，操作复杂，效率较低的问题。
为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：
一种制动系统的参数标定方法，包括：
通过车辆运动学模型计算自车和前车分别在当前时刻的车辆运行信息；
根据所述自车和所述前车分别在当前时刻的车辆运行信息，计算所述自车和所述前车的实时碰撞时间；
获取部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，并基于所述实时碰撞时间、所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值三者大小关系，确定出执行器模型的执行策略，以控制所述执行器模型按照所述执行策略运行；
在自车停车的情况下，基于所述自车在停车时所述自车和所述前车的相对位置，调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值。
可选地，通过车辆运动学模型计算自车和前车分别在当前时刻的车辆运行信息，包括：
根据自车在上一时刻的车辆运行信息，计算所述自车在当前时刻的车辆运行信息；
根据前车在上一时刻的车辆运行信息，计算所述前车在当前时刻的车辆运行信息；所述车辆运行信息包括车速、位置和加速度。
可选地，根据所述自车和所述前车分别在当前时刻的车辆运行信息，计算所述自车和所述前车的实时碰撞时间，包括：
根据所述自车和所述前车的位置，计算相对位置；
根据所述自车和所述前车的车速，计算相对车速；
根据所述自车和所述前车的加速度，计算相对加速度；
基于所述相对位置、所述相对车速、以及所述相对加速度中的至少一个，计算实时碰撞时间。
可选地，基于所述相对位置、所述相对车速、以及所述相对加速度中的至少一个，计算实时碰撞时间，包括：
在所述前车的加速度为零时，基于所述相对位置和所述相对车速，计算碰撞时间；
在所述前车的加速度不为零时，根据所述相对位置、所述相对车速、所述相对加速度，计算强化距离碰撞时间。
可选地，获取部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，包括：
根据所述自车的车速以及所述相对车速，查表得到部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值。
可选地，基于所述实时碰撞时间、所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值三者大小关系，确定出执行器模型的执行策略，包括：
在所述实时碰撞时间同时大于所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值的情况下，确定执行器模型的执行策略为空；
在所述实时碰撞时间小于所述部分制动TTC阈值且大于所述全力制动TTC阈值的情况下，确定执行器模型的执行策略为部分制动策略；
在所述实时碰撞时间小于所述全力制动TTC阈值的情况下，确定执行器模型的执行策略为全力制动策略。
可选地，控制所述执行器模型按照所述执行策略运行，包括：
在所述执行策略为空的情况下，控制所述执行器模型不进行制动操作；
在所述执行策略为部分制动策略的情况下，控制所述执行器模型按照第一减速度对应的制动曲线进行制动操作；
在所述执行策略为全力制动策略的情况下，控制所述执行器模型按照第二减速度对应的制动曲线进行制动操作；所述第二减速度大于所述第一减速度。
可选地，控制所述执行器模型按照第一减速度对应的制动曲线进行制动操作，包括：
控制所述执行器模型获取采用拟合方法确定的第一减速度对应的制动曲线，并按照所述制动曲线进行制动操作。
可选地，基于所述自车在停车时所述自车和所述前车的相对位置，调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值，包括：
获取目标函数ft＝(S-L)2；其中，L为所述自车停车时所述自车和所述前车的参考相对位置，S为所述自车停车时所述自车和所述前车的相对位置；
计算所述自车本次停车时的目标函数值，以及获取所述自车历史停车时的目标函数值；
若TTC阈值遍历未结束，则按照预设步长动态调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值；
若TTC阈值遍历结束，则将自车本次停车时的目标函数值以及历史停车时的目标函数值中的，最小目标函数值对应的部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值输出。
一种制动系统的参数标定装置，包括：
信息获取模块，用于通过车辆运动学模型计算自车和前车分别在当前时刻的车辆运行信息；
时间计算模块，用于根据所述自车和所述前车分别在当前时刻的车辆运行信息，计算所述自车和所述前车的实时碰撞时间；
制动控制模块，用于获取部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，并基于所述实时碰撞时间、所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值三者大小关系，确定出执行器模型的执行策略，以控制所述执行器模型按照所述执行策略运行；
阈值调整模块，用于在自车停车的情况下，基于所述自车在停车时所述自车和所述前车的相对位置，调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值。
相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：
本发明提供了一种制动系统的参数标定方法及装置，本发明中，通过车辆运动学模型计算自车和前车分别在当前时刻的车辆运行信息，根据所述自车和所述前车分别在当前时刻的车辆运行信息，计算所述自车和所述前车的实时碰撞时间，获取部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，并基于所述实时碰撞时间、所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值三者大小关系，确定出执行器模型的执行策略，以控制所述执行器模型按照所述执行策略运行，在自车停车的情况下，基于所述自车在停车时所述自车和所述前车的相对位置，调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值。即通过本发明，能够自动进行部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值的标定，相比于人工在实车上多次反复标定的方式，操作简单，标定效率高。
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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种制动系统的参数标定方法的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的计算实时碰撞时间的方法流程图；
图3为本发明实施例提供的减速示意图；
图4为本发明实施例提供的一种模型交互图；
图5为本发明实施例提供的另一种模型交互图；
图6为本发明实施例提供的一种制动系统的参数标定装置的结构示意图。
具体实施方式
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
辅助驾驶汽车可有效降低交通事故率，尤其是自动紧急制动系统AEB(AutonomousEmergency Braking)极大的降低了车辆的追尾碰撞事故，并且AEB技术已得到了很好的落地应用。
AEB系统的核心参数为制动TTC(碰撞时间，Time to Collision)阈值。对于分级制动AEB系统，TTC阈值分为部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值。
在使用分级制动AEB系统时，需要预先对部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值进行标定。在标定时，可以采用实车标定的方式。对于分级制动AEB系统，整车企业在实车标定分级制动AEB系统时花费大量时间，其主要原因是分级制动比单级制动标定过程更为复杂，分级制动由部分制动和全力制动组成，在实车标定AEB系统过程中，分级制动比单级制动复杂的原因是由于部分制动TTC的存在，部分制动的TTC会影响全力制动触发时刻的车速不再是测试车速，车速影响全力制动TTC的阈值，部分制动和全力制动这种耦合关系最终导致车辆的刹停距离不再像单级制动那样通过物理公式可简单推算出结果，而这种复杂关系极大地增加了AEB系统的反复人工标定工作，操作复杂，效率较低。
为了解决这一问题，发明人发现，可以采用虚拟自动标定方式进行部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值的标定。具体可通过仿真手段，较为快速便捷的进行虚拟自动标定，降低标定人员的反复工作量，提高效率，实现降本增效。
但虚拟自动标定方法对模型精度要求较高，该虚拟自动标定方法需要建立自车和前车运动学模型、传感器模型、控制器模型和执行器模型，虚拟自动标定的最大问题是不能完全考虑实车及各个零部件的工作特性，导致实时仿真效果不能很好的模拟真实场景。本发明建立的车辆运动学模型、传感器模型、控制器模型采用物理建模，针对车身电子稳定系统(Electronic Stability Program)ESP采用的是经验和物理建模方法，搭建执行器模型，在模型仿真过程中能够给实车AEB系统标定提供较为可靠的指导参考。
具体的，本发明提供了一种制动系统的参数标定方法及装置，本发明中，通过车辆运动学模型计算自车和前车分别在当前时刻的车辆运行信息，根据所述自车和所述前车分别在当前时刻的车辆运行信息，计算所述自车和所述前车的实时碰撞时间，获取部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，并基于所述实时碰撞时间、所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值三者大小关系，确定出执行器模型的执行策略，以控制所述执行器模型按照所述执行策略运行，在自车停车的情况下，基于所述自车在停车时所述自车和所述前车的相对位置，调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值。即通过本发明，能够自动进行部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值的标定，相比于人工在实车上多次反复标定的方式，操作简单，标定效率高。
在上述内容的基础上，本发明实施例提供了一种制动系统的参数标定方法，应用于参数虚拟标定设备，参数虚拟标定设备可以是控制器、计算机等设备。参数虚拟标定设备中运行有车辆运动学模型、传感器模型、控制器模型和执行器模型。另外，制动系统可以是自动紧急制动系统。
参照图1，一种制动系统的参数标定方法可以包括：
S11、通过车辆运动学模型计算自车和前车分别在当前时刻的车辆运行信息。
针对车辆运动学模型，所述车辆运动学模型包括自车模型和前车模型。
通过车辆运动学模型计算自车和前车分别在当前时刻的车辆运行信息，包括：
使用所述自车模型根据自车在上一时刻的车辆运行信息，计算所述自车在当前时刻的车辆运行信息。
使用所述前车模型根据前车在上一时刻的车辆运行信息，计算所述前车在当前时刻的车辆运行信息。
具体的，所述车辆运行信息包括车速、位置和加速度。无论是在计算自车还是前车的车辆运行信息时，计算过程相同，只是使用的模型不同。自车模型计算自车在当前时刻的车辆运行信息，前车模型计算所述前车在当前时刻的车辆运行信息。
具体计算车辆运行信息的过程为：
自车模型和前车模型根据车辆在上一时刻的位置信息、速度信息、加速度信息计算车辆在当前时刻的位置信息、速度信息、加速度信息等。
Vt＝Vt-1+at-l·Δt (1)
St＝St-1+Vt-1·Δt (2)
其中，Vt是当前时刻车速，Vt-1是上一时刻车速，at-1是上一时刻加速度(在加速度为负值时，为减速度)，△t是步长，St是当前时刻位置，St-1是上一时刻位置。
由公式1和2可计算得到自车和前车在当前时刻的位置和速度，加速度值可以直接获取。
S12、根据所述自车和所述前车分别在当前时刻的车辆运行信息，计算所述自车和所述前车的实时碰撞时间。
具体可以使用所述传感器模型执行步骤S12。
体的，步骤S12可以包括：
S21、根据所述自车和所述前车的位置，计算相对位置。
具体的，Δs(t)表示自车与前车的相对位置，自车和所述前车的位置之差即为Δs(t)。
S22、根据所述自车和所述前车的车速，计算相对车速。
具体的，vT(t)为t时刻前车车速，vE(t)是t时刻自车车速，Δv(t)是自车与前车的相对车度，Δv(t)＝vT(t)-vE(t)。
S23、根据所述自车和所述前车的加速度，计算相对加速度。
aT(t)是t时刻前车加速度，aE(t)是t时刻自车加速度，相对加速度＝aT(t)-aE(t)。
S24、基于所述相对位置、所述相对车速、以及所述相对加速度中的至少一个，计算实时碰撞时间。
在实际应用中，根据前车是否有加速度，来确定计算实时碰撞时间的公式。
在所述前车的加速度为零时，基于所述相对位置和所述相对车速，计算碰撞时间TTC。
即：
在所述前车的加速度不为零时，根据所述相对位置、所述相对车速、所述相对加速度，计算强化距离碰撞时间ETTC(EnhancedTime to Collision)。
即：
S13、获取部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，并基于所述实时碰撞时间、所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值三者大小关系，确定出执行器模型的执行策略，以控制所述执行器模型按照所述执行策略运行。
具体的，调用控制器模型执行步骤S13，控制器模型可以根据所述自车的车速以及所述相对车速，查表得到部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值。
详细来说，根据自车车速vE(t)，自车与前车的相对车度Δv(t)，查表计算当前时刻根据经验初步设定的部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值。
fs(TTC)＝[vE(t)，Δv(t)] (5)
ff(TTC)＝[vE(t),Δv(t)] (6)
其中，fs(TTC)是部分制动TTC阈值，ff(TTC)是全力制动TTC阈值。
本发明的另一实现方式中，基于所述实时碰撞时间、所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值三者大小关系，确定出执行器模型的执行策略，可以包括：
1)在所述实时碰撞时间同时大于所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值的情况下，确定所述执行器模型的执行策略为空。
2)在所述实时碰撞时间小于所述部分制动TTC阈值且大于所述全力制动TTC阈值的情况下，确定所述执行器模型的执行策略为部分制动策略。
3)在所述实时碰撞时间小于所述全力制动TTC阈值的情况下，确定所述执行器模型的执行策略为全力制动策略。
具体的，对计算出的实时TTC或ETTC值、与查表计算出的部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值进行比较。
当实时TTC或ETTC值大于部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值时，不触发AEB功能，即所述执行器模型的执行策略为空。
当实时TTC或ETTC值小于部分制动TTC阈值大于全力制动TTC阈值时，触发AEB部分制动功能，并发出减速请求，此时所述执行器模型的执行策略为部分制动策略。部分制动功能主要是考虑全力制动功能提供的制动力过大对自车产生危害，同时配合全力制动降速避撞，部分制动功能根据经验设定减速度值为第一减速度，如-3m/s2。
当实时TTC或ETTC值小于全力制动TTC阈值时，触发AEB全力制动功能，并发出减速请求，此时所述执行器模型的执行策略为全力制动策略，根据经验将全力制动策略中的全力制动减速度值设定为第二减速度，如-10m/s2。
本步骤中的减速度值可以使用控制器模型中的减速度请求计算模块确定。
具体的，控制所述执行器模型按照所述执行策略运行，包括：
在所述执行策略为空的情况下，控制所述执行器模型不进行制动操作；
在所述执行策略为部分制动策略的情况下，控制所述执行器模型按照第一减速度对应的制动曲线进行制动操作。具体可以是控制所述执行器模型获取采用拟合方法确定的第一减速度对应的制动曲线，并按照所述制动曲线进行制动操作。
在所述执行策略为全力制动策略的情况下，控制所述执行器模型按照第二减速度对应的制动曲线进行制动操作；所述第二减速度大于所述第一减速度。同样可以采用拟合方法确定的第二减速度对应的制动曲线，并按照所述制动曲线进行制动操作。
在实际应用中，上述的执行策略输出到ESP系统，即执行器模型，执行器模型不能阶跃响应-3m/s2或-10m/s2的减速度值，执行器模型根据自身特性输出实际减速度值，实际响应的减速度值由请求减速度值和时间查表计算获得。
fa＝(ar,t) (7)
其中，fa是执行器模型响应的减速度，ar是执行策略中的减速度值，t为时间。
执行器模型使用的制动曲线，即ESP制动特性曲线是根据车辆在不同时速下触发AEB部分制动和全力制动所采集的多条特性曲线，采用拟合方法对多条曲线进行拟合，生成ESP制动特性曲线。在实际应用中，可根据车型更换其ESP制动特性曲线，即可实现计算不同车型下的实际减速度，如图3所示。
其中，请求减速度即为执行策略中的减速度值，执行器模型不能一下子响应该减速度值，需要使用执行器延时模块按照ESP制动特性曲线逐步减速，以ESP制动特性曲线中的实际减速度减速至执行策略中的减速度值。
S14、在自车停车的情况下，基于所述自车在停车时所述自车和所述前车的相对位置，调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值。
具体的，基于所述自车在停车时所述自车和所述前车的相对位置，调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值，包括：
1)获取目标函数ft＝(S-L)2。
其中，L为所述自车停车时所述自车和所述前车的参考相对位置，S为所述自车停车时所述自车和所述前车的相对位置，即二者的实际相对位置。
在理想情况下，参考相对位置L可以为1.2米，若是在实际应用中，若相对位置S控制在1.2米经验范围附近，说明上述设置的部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值是合理的。但是在实际应用中，可能需要多次调整部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值，才能够S满足相对位置控制在1.2米附近。
2)计算所述自车本次停车时的目标函数值，以及获取所述自车历史停车时的目标函数值。
在执行器模型按照所述执行策略运行后，会产生新的加速度、车速和位置，以将计算出的实时减速度值传输到车辆运动学模型中形成闭环，下一采集周期再次通过自车模型和前车模型获取相应数据，并通过传感器模型计算新的实时碰撞时间，控制器模型再次确定新的执行器模型的执行策略，并不断重复此步骤，直至自车停车。
在自车停车后，可以基于车辆运动学模型再次计算车辆实时车速和位置，控制器模型通过自车与前车的位置进行相减，获得自车与前车的实际相对位置。
然后计算上述的目标函数值。然而在本次停车之前，自车可能已经循环多次停车，则可获取所述自车历史停车时的目标函数值。
3)若TTC阈值遍历未结束，则按照预设步长动态调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值。
本实施例中，设置了部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值的遍历范围，如：调整步长为0.1秒，调整范围为0.5秒至2秒，部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值依次进行遍历。
在将部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值依次遍历后，筛选出最小的目标函数值对应的部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值，即为最优的部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值。
若是部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值中有至少一个阈值未遍历完毕，则继续通过动态调整部分制动和全力制动TTC阈值，调整步长为0.1秒，调整范围为0.5秒至2秒，部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值依次进行遍历。
例如，部分制动TTC阈值范围为0.5秒至2秒，全力制动TTC阈值范围为0.5秒至2秒，部分制动TTC阈值从0.5秒开始逐步增加0.1秒，全力制动TTC阈值在范围内从0.5开始以0.1秒的步长循环遍历，每次遍历都计算一次目标函数，通过循环遍历寻求目标函数的最小值。
4)若TTC阈值遍历结束，则将自车本次停车时的目标函数值以及历史停车时的目标函数值中的，最小目标函数值对应的部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值输出。
若是部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值依次遍历一遍，则确定出最小目标函数值对应的部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值。目标函数值达到最小时，说明部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值最合理，此时输出部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，从而完成虚拟自动标定。
上述的自车模型、前车模型、传感器模型、控制器模型和执行器模型的具体交互过程可以参照图4和图5，具体工作过程参照上述相应说明。
本实施例中，通过车辆运动学模型计算自车和前车分别在当前时刻的车辆运行信息，根据所述自车和所述前车分别在当前时刻的车辆运行信息，计算所述自车和所述前车的实时碰撞时间，获取部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，并基于所述实时碰撞时间、所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值三者大小关系，确定出执行器模型的执行策略，以控制所述执行器模型按照所述执行策略运行，在自车停车的情况下，基于所述自车在停车时所述自车和所述前车的相对位置，调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值。即通过本发明，能够自动进行部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值的标定，相比于人工在实车上多次反复标定的方式，操作简单，标定效率高。
另外，辅助驾驶系统会在越来越多的量产车上安装使用，AEB系统已经成为标配，本发明中的AEB虚拟自动标定方法有效地降低了实车AEB系统标定的工作量，标定人员不再根据经验进行试错来标定部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，该方法对于刚步入标定岗位的技术人员更有明显的指导效果，并且本发明可根据不同开发平台和不同车型进行配置，为通用性虚拟自动标定方法，本发明对于汽车企业降低开发费用和缩短开发周期具有显著意义。
可选地，在上述制动系统的参数标定方法的实施例的基础上，本发明的另一实施例提供了一种制动系统的参数标定装置，参照图6，可以包括：
信息获取模块11，用于通过车辆运动学模型计算自车和前车分别在当前时刻的车辆运行信息；
时间计算模块12，用于根据所述自车和所述前车分别在当前时刻的车辆运行信息，计算所述自车和所述前车的实时碰撞时间；
制动控制模块13，用于获取部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，并基于所述实时碰撞时间、所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值三者大小关系，确定出执行器模型的执行策略，以控制所述执行器模型按照所述执行策略运行；
阈值调整模块14，用于在自车停车的情况下，基于所述自车在停车时所述自车和所述前车的相对位置，调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值。
进一步，信息获取模块11具体用于：
根据自车在上一时刻的车辆运行信息，计算所述自车在当前时刻的车辆运行信息；
根据前车在上一时刻的车辆运行信息，计算所述前车在当前时刻的车辆运行信息；所述车辆运行信息包括车速、位置和加速度。
进一步，时间计算模块12具体用于：
根据所述自车和所述前车的位置，计算相对位置；
根据所述自车和所述前车的车速，计算相对车速；
根据所述自车和所述前车的加速度，计算相对加速度；
基于所述相对位置、所述相对车速、以及所述相对加速度中的至少一个，计算实时碰撞时间。
进一步，时间计算模块12用于基于所述相对位置、所述相对车速、以及所述相对加速度中的至少一个，计算实时碰撞时间时，具体用于：
在所述前车的加速度为零时，基于所述相对位置和所述相对车速，计算碰撞时间；
在所述前车的加速度不为零时，根据所述相对位置、所述相对车速、所述相对加速度，计算强化距离碰撞时间。
进一步，制动控制模块13用于获取部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值时，具体用于：
根据所述自车的车速以及所述相对车速，查表得到部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值。
进一步，制动控制模块13用于基于所述实时碰撞时间、所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值三者大小关系，确定出执行器模型的执行策略时，具体用于：
在所述实时碰撞时间同时大于所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值的情况下，确定执行器模型的执行策略为空；
在所述实时碰撞时间小于所述部分制动TTC阈值且大于所述全力制动TTC阈值的情况下，确定执行器模型的执行策略为部分制动策略；
在所述实时碰撞时间小于所述全力制动TTC阈值的情况下，确定执行器模型的执行策略为全力制动策略。
进一步，制动控制模块13用于控制所述执行器模型按照所述执行策略运行时，具体用于：
在所述执行策略为空的情况下，控制所述执行器模型不进行制动操作；
在所述执行策略为部分制动策略的情况下，控制所述执行器模型按照第一减速度对应的制动曲线进行制动操作；
在所述执行策略为全力制动策略的情况下，控制所述执行器模型按照第二减速度对应的制动曲线进行制动操作；所述第二减速度大于所述第一减速度。
进一步，制动控制模块13用于控制所述执行器模型按照第一减速度对应的制动曲线进行制动操作时，具体用于：
控制所述执行器模型获取采用拟合方法确定的第一减速度对应的制动曲线，并按照所述制动曲线进行制动操作。
进一步，阈值调整模块14包括：
函数获取子模块，用于获取目标函数ft＝(S-L)2；其中，L为所述自车停车时所述自车和所述前车的参考相对位置，S为所述自车停车时所述自车和所述前车的相对位置；
函数计算子模块，用于计算所述自车本次停车时的目标函数值，以及获取所述自车历史停车时的目标函数值；
阈值调整子模块，用于若TTC阈值遍历未结束，则按照预设步长动态调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值；
阈值输出子模块，用于若TTC阈值遍历结束，则将自车本次停车时的目标函数值以及历史停车时的目标函数值中的，最小目标函数值对应的部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值输出。
本实施例中，通过车辆运动学模型计算自车和前车分别在当前时刻的车辆运行信息，根据所述自车和所述前车分别在当前时刻的车辆运行信息，计算所述自车和所述前车的实时碰撞时间，获取部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，并基于所述实时碰撞时间、所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值三者大小关系，确定出执行器模型的执行策略，以控制所述执行器模型按照所述执行策略运行，在自车停车的情况下，基于所述自车在停车时所述自车和所述前车的相对位置，调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值。即通过本发明，能够自动进行部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值的标定，相比于人工在实车上多次反复标定的方式，操作简单，标定效率高。
需要说明的是，本方法的各个模块及子模块的工作过程请参照上述实施例中的相应说明，在此不再赘述。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种制动系统的参数标定方法，其特征在于，包括：
通过车辆运动学模型计算自车和前车分别在当前时刻的车辆运行信息；
根据所述自车和所述前车分别在当前时刻的车辆运行信息，计算所述自车和所述前车的实时碰撞时间；
获取部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，并基于所述实时碰撞时间、所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值三者大小关系，确定出执行器模型的执行策略，以控制所述执行器模型按照所述执行策略运行；
在自车停车的情况下，基于所述自车在停车时所述自车和所述前车的相对位置，调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值。
2.根据权利要求1所述的参数标定方法，其特征在于，通过车辆运动学模型计算自车和前车分别在当前时刻的车辆运行信息，包括：
根据自车在上一时刻的车辆运行信息，计算所述自车在当前时刻的车辆运行信息；
根据前车在上一时刻的车辆运行信息，计算所述前车在当前时刻的车辆运行信息；所述车辆运行信息包括车速、位置和加速度。
3.根据权利要求2所述的参数标定方法，其特征在于，根据所述自车和所述前车分别在当前时刻的车辆运行信息，计算所述自车和所述前车的实时碰撞时间，包括：
根据所述自车和所述前车的位置，计算相对位置；
根据所述自车和所述前车的车速，计算相对车速；
根据所述自车和所述前车的加速度，计算相对加速度；
基于所述相对位置、所述相对车速、以及所述相对加速度中的至少一个，计算实时碰撞时间。
4.根据权利要求3所述的参数标定方法，其特征在于，基于所述相对位置、所述相对车速、以及所述相对加速度中的至少一个，计算实时碰撞时间，包括：
在所述前车的加速度为零时，基于所述相对位置和所述相对车速，计算碰撞时间；
在所述前车的加速度不为零时，根据所述相对位置、所述相对车速、所述相对加速度，计算强化距离碰撞时间。
5.根据权利要求4所述的参数标定方法，其特征在于，获取部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，包括：
根据所述自车的车速以及所述相对车速，查表得到部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值。
6.根据权利要求5所述的参数标定方法，其特征在于，基于所述实时碰撞时间、所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值三者大小关系，确定出执行器模型的执行策略，包括：
在所述实时碰撞时间同时大于所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值的情况下，确定执行器模型的执行策略为空；
在所述实时碰撞时间小于所述部分制动TTC阈值且大于所述全力制动TTC阈值的情况下，确定执行器模型的执行策略为部分制动策略；
在所述实时碰撞时间小于所述全力制动TTC阈值的情况下，确定执行器模型的执行策略为全力制动策略。
7.根据权利要求6所述的参数标定方法，其特征在于，控制所述执行器模型按照所述执行策略运行，包括：
在所述执行策略为空的情况下，控制所述执行器模型不进行制动操作；
在所述执行策略为部分制动策略的情况下，控制所述执行器模型按照第一减速度对应的制动曲线进行制动操作；
在所述执行策略为全力制动策略的情况下，控制所述执行器模型按照第二减速度对应的制动曲线进行制动操作；所述第二减速度大于所述第一减速度。
8.根据权利要求7所述的参数标定方法，其特征在于，控制所述执行器模型按照第一减速度对应的制动曲线进行制动操作，包括：
控制所述执行器模型获取采用拟合方法确定的第一减速度对应的制动曲线，并按照所述制动曲线进行制动操作。
9.根据权利要求8所述的参数标定方法，其特征在于，基于所述自车在停车时所述自车和所述前车的相对位置，调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值，包括：
获取目标函数ft＝(S-L)2；其中，L为所述自车停车时所述自车和所述前车的参考相对位置，S为所述自车停车时所述自车和所述前车的相对位置；
计算所述自车本次停车时的目标函数值，以及获取所述自车历史停车时的目标函数值；
若TTC阈值遍历未结束，则按照预设步长动态调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值；
若TTC阈值遍历结束，则将自车本次停车时的目标函数值以及历史停车时的目标函数值中的，最小目标函数值对应的部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值输出。
10.一种制动系统的参数标定装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于通过车辆运动学模型计算自车和前车分别在当前时刻的车辆运行信息；
时间计算模块，用于根据所述自车和所述前车分别在当前时刻的车辆运行信息，计算所述自车和所述前车的实时碰撞时间；
制动控制模块，用于获取部分制动TTC阈值和全力制动TTC阈值，并基于所述实时碰撞时间、所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值三者大小关系，确定出执行器模型的执行策略，以控制所述执行器模型按照所述执行策略运行；
阈值调整模块，用于在自车停车的情况下，基于所述自车在停车时所述自车和所述前车的相对位置，调整所述部分制动TTC阈值和所述全力制动TTC阈值。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211445850.3A CN115723723A (zh) | 2022-11-18 | 2022-11-18 | 一种制动系统的参数标定方法及装置 |
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Publications (1)
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|---|---|
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116729336A (zh) * | 2023-08-08 | 2023-09-12 | 知行汽车科技(苏州)股份有限公司 | 一种制动时间的确定方法、装置、设备和介质 |
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2022
- 2022-11-18 CN CN202211445850.3A patent/CN115723723A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN116729336A (zh) * | 2023-08-08 | 2023-09-12 | 知行汽车科技(苏州)股份有限公司 | 一种制动时间的确定方法、装置、设备和介质 |
| CN116729336B (zh) * | 2023-08-08 | 2023-11-28 | 知行汽车科技(苏州)股份有限公司 | 一种制动时间的确定方法、装置、设备和介质 |
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