CN116620281A - 自适应巡航系统平顺性控制方法、电子设备及存储介质 - Google Patents

自适应巡航系统平顺性控制方法、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种自适应巡航系统平顺性控制方法，包括信息输入步骤、加速度原始值ɑ r 计算步骤、加减使能判断步骤；依据步骤1中的目标信息I1和自车信息I2，对加减速进行使能判断、控制时间积累t计算步骤、紧急程度判断步骤、渐变系数选择步骤、综合处理步骤和控制量ɑ f 输出步骤，控制量ɑ f 输出至本车底盘控制系统进行车辆纵向控制。本发明的自适应巡航系统平顺性控制方法，具有能够实现智能驾驶纵向控制中加减速的平滑过渡、减轻顿挫、提高驾乘舒适性、提高了算法的泛化性、自适应性、鲁棒性和实时性等优点。

Description

自适应巡航系统平顺性控制方法、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及一种车辆巡航控制技术，尤其是一种自适应巡航系统平顺性控制方法、电子设备及存储介质。
背景技术
ACC（adaptivecruisecontrol，自适应巡航控制）系统是在按设定车速进行巡航控制的系统上，增加了与前方车辆保持合理间距控制功能的新系统。自适应巡航系统主要由自适应巡航控制系统传感器、自适应巡航控制系统控制器、发动机管理控制器、电子节气门执行器、制动执行器（例如ABS/ESP等）组成。ACC是智能驾驶系统中非常重要的一个功能，主要对车辆的纵向进行加减速的控制，使车辆实现定速巡航或者跟随前车行驶。ACC系统的主要功能状态和状态跳转如图1所示。
当前已量产的ACC算法中，其主体状态的类别及状态跳转的逻辑多为图1所述形式。各开发主体在此基础上或会添加一些个性化的辅助性状态和功能，如Failure、Idle、Stop等。ACC控制系统的平顺性是评价ACC性能的重要指标，与整车驾乘的舒适性直接相关。在ACC的整车控制系统中，其加减速的执行器通常为独立的两套单元。加速为发动机或电机的驱动扭矩或加速度请求；减速为线控制动系统如i-booster或ESC等，其控制接口多为减速度接口。所以在ACC的控制算法中，期望加速度与期望减速度的计算通常分开进行计算，且可以采用完全不同的计算形式或计算方法，以达到最优的控制效果。
在加速过程中，要综合考虑不同工况下，环境对车辆的影响，如坡阻、滚阻和风阻等，汽车的行驶阻力F的计算公式为：F=Ff+Fw+Fi+Fj。其中，为轮胎受到的滚动阻力；/>为汽车行驶时收到的风阻；Fi为车辆在坡道上受到的坡道阻力；/>为车辆的加速阻力。
在减速过程中，也同样要考虑上述各种阻力对自车的影响，当需求减速度小于各种阻力导致的自车减速度时，应不进行制动，仅通过自身各种阻力的拖拽实现相应的减速控制。其拖拽减速度的大小与自车的车速、滚阻和风阻相关，与道路坡度、道路类型（水泥路面，沥青路面等）也紧密相关。
在加减速切换过程中，要综合考虑上述各工况，如果切换时机选择不准确，会对加减速切换的平顺性产生不利影响。
当前量产解决方案应对加减速切换场景的主要方式大致可以分为两种，即参数标定法和滤波限幅法。在某些方案中，两种方法通常也存在联合使用的情况。
1、参数标定法即通过对目标车型在不同工况下整车的性能表现进行大量的参数整定，以使其满足各工作场景的加减速控制的平滑衔接。该方法优点是在参数标定比较准确的情况下，可实现较舒适的加减速切换。但缺点亦比较明显，首先，需要对大量的参数在多种不同工况下进行参数标定，工作量大，增加研发成本；其次，可迁移性较差，一套参数往往只能适配一个车型；再者，自适应性较低，当自车的车辆状态发生变化，如车胎和刹车盘的磨损时，不能进行有效的弥补；此外，鲁棒性差，对于突变的工况，如道路颠簸或前方车辆紧急切入等场景，其表现往往不尽如人意。
2、滤波限幅法是指使用滤波算法，如一阶低通滤波或卡尔曼滤波等，其中一阶低通滤波的应用较广泛。通过对前后两个周期内控制值的变化量进行限制，实现减小波动的目的。一阶低通滤波的公式如下：Y(n)=αX(n)+(1-α)Y(n-1)；式中：为滤波系数；/>为本次采样值；/>为上次滤波输出值；/>为本次滤波输出值。运用滤波算法对加减速的衔接过程进行滤波处理，通常滤波的对象为前馈和最终用于控车的加减速值。限幅处理即饱和处理，在不同的工况下对待限幅量进行饱和处理，使其最终输出值在期望的范围内。通常的限幅对象为加减速值，同时还会对加减速的变化量进行限幅，针对不同车速，或者不同的驾驶模式，往往会设置不同的限幅值。滤波和限幅在一定程度上减少了标定参数的数量，提高了算法的适配性，对鲁棒性也有一定的提升，但在实时性方面表现较差，由于使用滤波算法的原因，不可避免的引入延时，在需求减速度急剧变化时，系统不能将该值及时的发送到执行单元，从而导致撞车的危险情况发生，尤其是在前车急减速或低速切入过程中，极易造成事故。
因此，就亟待于研发一种能够实现智能驾驶纵向控制中加减速的平滑过渡的方法。
发明内容
本发明是为避免上述已有技术中存在的不足之处，提供一种自适应巡航系统平顺性控制方法、电子设备及存储介质，以减小标定参数的数据量、提高算法的泛化性、自适应性、鲁棒性和实时性。
本发明为解决技术问题采用以下技术方案。
一种自适应巡航系统平顺性控制方法，其特点是，包括如下步骤：
步骤1：信息输入步骤；获取前端传感器检测到的目标信息I1和从本车获取的自车信息I2；
步骤2：加速度原始值ɑ r 计算步骤；依据步骤1中的目标信息I1和自车信息I2，计算当前工况下期望的加速度原始值ɑ r ；
步骤3：加减使能判断步骤；依据步骤1中的目标信息I1和自车信息I2，对加减速进行使能判断；
步骤4：控制时间积累t计算步骤；依据步骤3中的加减速使能判断结果，对加减速的控制时间进行累积计算获得控制时间积累t；
步骤5：紧急程度判断步骤；依据步骤1中的目标信息I1和自车信息I2，采用紧急程度判断算法，对当前工况下的紧急程度进行判断；
步骤6：渐变系数选择步骤；依据步骤5中的紧急程度判断结果获得当前工况下的渐变系数k；
步骤7：综合处理步骤；依据步骤2获得的加速度原始值ɑ r 、步骤4获得的控制时间积累t和步骤6中的获得的渐变系数k，进行加减速的综合处理；
步骤8：控制量ɑ f 输出步骤；将步骤7中的处理结果输出至本车底盘控制系统，进行车辆纵向控制。
本发明的一种自适应巡航系统平顺性控制方法的特点也在于：
优选地，所述步骤1中，所述目标信息I1包括目标车辆相对于本车的相对位置P1、目标车辆速度v1和目标车辆加速度ɑ1。
优选地，所述步骤1中，所述自车信息I2包括自车速度v2和加速度ɑ2。
优选地，所述步骤2中，采用PID（比例P、积分I和微分D）控制算法计算所述加速度原始值ɑ r 。
优选地，所述步骤3中，采用安全距离对加减速进行使能判断。
优选地，所述步骤5中，采用TTC碰撞时间对目标的紧急程度进行判断。
优选地，所述步骤8中，控制量ɑ f 输出的计算过程中采用了渐变函数。
优选地，所述渐变函数为指数函数或线性函数。
本发明还提供了一种电子设备，其特点的，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指令，所述指令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所述的自适应巡航系统平顺性控制方法。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特点是，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的自适应巡航系统平顺性控制方法。
与已有技术相比，本发明有益效果体现在：
本发明公开了一种自适应巡航系统平顺性控制方法，包括信息输入步骤、加速度原始值ɑ r 计算步骤、加减使能判断步骤；依据步骤1中的目标信息I1和自车信息I2，对加减速进行使能判断、控制时间积累t计算步骤、紧急程度判断步骤、渐变系数选择步骤、综合处理步骤和控制量ɑ f 输出步骤，控制量ɑ f 输出至本车底盘控制系统进行车辆纵向控制。
本发明的一种自适应巡航系统平顺性控制方法，为实现智能驾驶纵向控制中加减速的平滑过渡，本发明在纵向控制的加减速切换过程中对输出的控制量引入渐变函数进行加权控制，以减轻加减速切换过程的顿挫。
本发明的自适应巡航系统平顺性控制方法，能够实现智能驾驶纵向控制中加减速的平滑过渡，减轻顿挫，提高驾乘舒适性，同时减小了标定参数的数据量，提高了算法的泛化性、自适应性、鲁棒性和实时性。
本发明的自适应巡航系统平顺性控制方法，具有能够实现智能驾驶纵向控制中加减速的平滑过渡、减轻顿挫、提高驾乘舒适性、提高了算法的泛化性、自适应性、鲁棒性和实时性等优点。
附图说明
图1为当前已量产的ACC算法中自适应巡航控制的功能状态和状态跳转的示意图。
图2为本发明的一种自适应巡航系统平顺性控制方法的流程示意图。
图3为本发明的不同渐变指数k下，渐变增益G的图形。
图4为本发明的采用本发明所述的渐变增益控制算法的实车测试效果图。
图5为本发明的未采用本发明所述的渐变增益控制算法的实车测试效果图。
以下通过具体实施方式，并结合附图对本发明作进一步说明。
具体实施方式
参见图2～图5，本发明的一种自适应巡航系统平顺性控制方法，包括如下步骤：
步骤1：信息输入步骤；获取前端传感器检测到的目标信息I1和从本车获取的自车信息I2；
步骤2：加速度原始值ɑ r 计算步骤；依据步骤1中的目标信息I1和自车信息I2，计算当前工况下期望的加速度原始值ɑ r ；
采用不同的控制算法如LQR（LinearQuadraticRegulator，线性二次型调节器）控制算法或基于SUMO（SimulationofUrbanMobility，城市交通仿真平台）的跟驰模型，对目标信息I1和自车信息I2的处理和运算，计算得到当前期望的加速度原始值ɑ r 。
SUMO跟驰模型公式如下式（1）和式（2）：
（1）
（2）
式（1）和式（2）中为自车的最大加速度，v为自车当前车速，v0为自车的期望车速，δ为加速度指数，△v为自车与前车的速度差，s为当前自车与前车的车距，b为舒适减速度，s0最小跟停距离，T为驾驶员设定的跟车时距。通过上述SUMO跟驰模型公式获得加速度原始值ɑ r 。
加速度原始值ɑ r 为正数时，当前期望是加速；加速度原始值ɑ r 为0时，当前期望是保持原速度；加速度原始值ɑ r 为负数时，当前期望是减速。对当前工况下期望的加速度为正数或负数时的原始值进行计算，其可采用同种或不同种算法，例如全部采用PID控制算法得出期望的控制量，或者加速基于PID控制，减速采用LQR控制，用跟车安全距离来设置加减速切换条件。
步骤3：加减使能判断步骤；依据步骤1中的目标信息I1和自车信息I2，对加减速进行使能判断；
结合不同的驾驶风格选择等个性化条件，采用加减速使能判断算法，如安全距离等，可获得当前自车应处于加速还是减速过程的结论判断。采用加减速使能判断算法判断加减速使能，包括但不限于安全距离的判断。
步骤4：控制时间积累t计算步骤；依据步骤3中的加减速使能判断结果，对加减速的控制时间进行累积计算获得控制时间积累t；
在加减速切换使能的瞬间，对当前所处的控制时间进行累积计算获得控制时间积累t，将控制时间积累t作为后期综合处理步骤的输入；
步骤5：紧急程度判断步骤；依据步骤1中的目标信息I1和自车信息I2，采用紧急程度判断算法，对当前工况下的紧急程度进行判断；
依据目标信息I1和自车信息I2，采用紧急程度判断算法，如TTC（TimeToCollision，碰撞时间）等对目标的紧急程度进行判断。采用渐进程度判断算法对紧急程度进行判断，紧急程度的判断包括但不限于TTC的计算，还可采用其他算法，具体实施时可综合采用一种或多种计算方法进行。
步骤6：渐变系数选择步骤；依据步骤5中的紧急程度判断结果获得当前工况下的渐变系数k。
依据上一步流程输出的目标紧急程度的判定结果，对渐变系数进行计算和选择，该流程可通过查表或经验公式计算等方法获得该渐变系数k；渐变系数k计算公式或查表可依据具体项目进行设定，紧急程度为公式的变量和查表的断点值且与k呈正相关，即：；其中E为紧急程度，E≥1表示，即E可为大于1的任意实数；具体计算时，为计算方便也可取E为1、2、3或4等自然数。数字越大表示紧急程度越高。
步骤7：综合处理步骤；依据步骤2获得的加速度原始值ɑ r 、步骤4获得的控制时间积累t和步骤6中的获得的渐变系数k，进行加减速的综合处理；
依据步骤2、步骤4和步骤6中的计算或判断结果，依据控制量ɑ f 输出的计算公式，进行加减速的综合处理；步骤7中结合期望加/减速度步骤、控制时间累积步骤和渐变系数选择步骤的输出，对控制量ɑ f 进行渐变处理，提升控制的平顺性。
步骤8：控制量ɑ f 输出步骤；将步骤7中的处理结果输出至本车底盘控制系统，进行车辆纵向控制。
对综合处理后的控制量ɑ f 输出到整车进行最终的车辆控制，即将步骤7中的处理结果发送至自车的底盘控制系统进行车辆纵向控制。
具体实施时，所述步骤1中，所述目标信息I1包括目标车辆相对于本车的相对位置P1、目标车辆速度v1和目标车辆加速度ɑ1。
具体实施时，所述步骤1中，所述自车信息I2包括自车速度v2和加速度ɑ2。
具体实施时，所述步骤2中，采用PID控制算法计算所述加速度原始值ɑ r 。
具体实施时，所述步骤2中，采用PID控制算法计算所述加速度原始值ɑ r 。
具体实施时，加速度（ɑ r 为正值）或者减速度（ɑ r 为负值）全部采用PID控制算法得出期望的控制量；或者加速度（ɑ r 为正值）基于PID控制算法来计算，减速度（ɑ r 为负值）采用LQR控制算法计算，同时用跟车安全距离来设置加减速切换条件。
具体实施时，所述步骤3中，采用安全距离对加减速进行使能判断。
具体实施时，所述步骤5中，采用TTC碰撞时间对目标的紧急程度进行判断。
具体实施时，所述步骤8中，控制量ɑ f 输出的计算过程中采用了渐变函数。
具体实施时，所述渐变函数为指数函数或线性函数。
本发明还公开了一种电子设备，其特征在于，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指令，所述指令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所述的自适应巡航系统平顺性控制方法。
本发明还公开了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的自适应巡航系统平顺性控制方法。
渐变函数可选择线性函数或指数函数等。在其中一个实施例中，以指数函数为例进行说明。最终控制量ɑ f 输出的计算公式如下式（3）和下式（4）所示。
（3）
（4）
式（3）和式（4）中，ɑ f 为最终输出的控制量，加速请求时为正，减速请求时为负；ɑ r 为加速度原始值，加速度为正，减速度为负；G为控制量的渐变增益；k为渐变指数，与紧急程度相关；t为加速或减速控制的时间累积值。
本发明中，不同渐变指数k下，渐变增益G的图形表示如图3所示。图3中，至下而上的6条曲线对应的渐变指数k的取值分别是0.2、0.4、0.6、0.8、1.0、1.2（如此对应的E应该是1、2、3、4、5、6）；最上面的一条曲线的渐变指数k的取值分别是1.2，最下面的一条曲线的渐变指数k的取值分别是0.2。由图3可看出，控制量的渐变指数k越大，渐变增益到达1的速度就越快，而最终输出的控制量与渐变增益呈正相关，故控制量的变化就越快。在情况紧急时，选择较大的渐变指数，可以迅速对紧急情况进行响应，避免危险；在非紧急情况，选择较小的渐变指数，可以有效抵消因道路环境变化或车辆模型不准等造成的加减速突变情况。
本发明通过引入渐变增益在纵向控制的加减速切换过程中对输出的控制量进行加权控制，可有效减轻加减速切换过程的顿挫，所需标定参数较少，降低研发成本；同时，针对不同的车型，可迅速适配，具有较高的泛化性能；而且，其自适应性和鲁棒性较高，能有效弥补环境和车辆模型变化导致的控制误差；此外，相较于滤波和限幅，本发明因其只在加减速切换的初始时刻进行渐变控制，在此之外可将当前所需控制量完整、及时的对外输出，对于车辆控制的实时性有较好的提升。
经实车验证，在应用本发明中的渐变增益控制算法后，可有效减少纵向控制过程中的顿挫，由于引入了紧急程度的判断来动态的调整渐变指数，可有效覆盖目标车急减速、切入等危险场景。在目标跟随过程中，类似工况下，采用本发明所述的渐变增益控制算法的实车测试效果图如图4所示；未采用本发明所述的渐变增益控制算法的实车测试效果图如图5所示。
图4和图5中，由上到下的参数依次为：减速请求使能；请求的减速度值；加速请求使能；请求的加速扭矩；自车的加速度。由自车的加速度可更直观的对车辆的平顺性进行观测，故引入自车加速度的观测图形。
由引入本发明的方法的图4和未引入本发明的方法的图5对比可以看出，在引入渐变增益控制之后，自车的加速度曲线趋于平滑，无大幅度跳变，舒适性更好。故据此可见，采用本方法后，可有效减少跟车过程中的顿挫，平顺性得到很大程度提升。
本发明的一种自适应巡航系统平顺性控制方法，为实现智能驾驶纵向控制中加减速的平滑过渡，本发明在纵向控制的加减速切换过程中对输出的控制量引入渐变函数进行加权控制，以减轻加减速切换过程的顿挫。
本发明的自适应巡航系统平顺性控制方法，能够实现智能驾驶纵向控制中加减速的平滑过渡，减轻顿挫，提高驾乘舒适性，同时减小了标定参数的数据量，提高了算法的泛化性、自适应性、鲁棒性和实时性。
本发明的自适应巡航系统平顺性控制方法，具有以下几个方面的技术特点或优点。
1、提高了智能驾驶车辆中纵向控制的平顺性；
2、减少算法的标定参数，缩短纵向控制的开发周期，降低开发成本；
3、提升智能驾驶车辆的舒适性，利于提高公众对智能驾驶的信任和接受程度；
4、提高纵向控制算法的可迁移性以及在不同车型之间的适配性；
5、提高纵向控制算法的鲁棒性和实时性。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (10)

1.自适应巡航系统平顺性控制方法，其特征是，包括如下步骤：
步骤1：信息输入步骤；获取前端传感器检测到的目标信息I1和从本车获取的自车信息I2；
步骤2：加速度原始值ɑ r 计算步骤；依据步骤1中的目标信息I1和自车信息I2，计算当前工况下期望的加速度原始值ɑ r ；
步骤3：加减使能判断步骤；依据步骤1中的目标信息I1和自车信息I2，对加减速进行使能判断；
步骤4：控制时间积累t计算步骤；依据步骤3中的加减速使能判断结果，对加减速的控制时间进行累积计算获得控制时间积累t；
步骤5：紧急程度判断步骤；依据步骤1中的目标信息I1和自车信息I2，采用紧急程度判断算法，对当前工况下的紧急程度进行判断；
步骤6：渐变系数选择步骤；依据步骤5中的紧急程度判断结果获得当前工况下的渐变系数k；
步骤7：综合处理步骤；依据步骤2获得的加速度原始值ɑ r 、步骤4获得的控制时间积累t和步骤6中的获得的渐变系数k，进行加减速的综合处理；
步骤8：控制量ɑ f 输出步骤；将步骤7中的处理结果输出至本车底盘控制系统，进行车辆纵向控制。
2.根据权利要求1所述的自适应巡航系统平顺性控制方法，其特征是，所述步骤1中，所述目标信息I1包括目标车辆相对于本车的相对位置P1、目标车辆速度v1和目标车辆加速度ɑ1。
3.根据权利要求1所述的自适应巡航系统平顺性控制方法，其特征是，所述步骤1中，所述自车信息I2包括自车速度v2和加速度ɑ2。
4.根据权利要求1所述的自适应巡航系统平顺性控制方法，其特征是，所述步骤2中，采用PID控制算法计算所述加速度原始值ɑ r 。
5.根据权利要求1所述的自适应巡航系统平顺性控制方法，其特征是，所述步骤3中，采用安全距离对加减速进行使能判断。
6.根据权利要求1所述的自适应巡航系统平顺性控制方法，其特征是，所述步骤5中，采用TTC碰撞时间对目标的紧急程度进行判断。
7.根据权利要求1所述的自适应巡航系统平顺性控制方法，其特征是，所述步骤8中，控制量ɑ f 输出的计算过程中采用了渐变函数。
8.根据权利要求7所述的自适应巡航系统平顺性控制方法，其特征是，所述渐变函数为指数函数或线性函数。
9.一种电子设备，其特征是，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指令，所述指令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如权利要求1至8中任一项所述的自适应巡航系统平顺性控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征是，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的自适应巡航系统平顺性控制方法。
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