基于行驶工况的辅助驾驶系统自适应调节方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于行驶工况的辅助驾驶系统自适应调节方法及系统，包括：获取多个历史运动学短片段；确定多个所述历史运动学短片段的多个第一特征参数；采用主成分分析方法对第一特征参数进行处理，得处理后特征参数；采用K‑Means聚类算法对处理后特征参数进行分类，得分类结果；获取当前运动学短片段；确定当前运动学短片段的第二特征参数；根据分类结果和第二特征参数确定汽车当前工况；根据汽车当前工况调节辅助驾驶系统。通过本发明专利技术的上述方法对辅助驾驶系统进行自适应调节，解决驾驶员没有足够精力或足够的相关知识完成驾驶模式的切换、行车参数的调整和功能开闭等操作的问题，提高汽车行驶的安全性，降低驾驶员操作负荷。

【技术实现步骤摘要】
基于行驶工况的辅助驾驶系统自适应调节方法及系统
本专利技术涉及汽车驾驶
，特别是涉及一种基于行驶工况的辅助驾驶系统自适应调节方法及系统。
技术介绍
随着科学技术水平的发展和人民生活水平的提高，汽车行驶高速化、交通环境车辆密集化、人车混流化以及驾驶员非职业化现象日益严重，汽车驾驶智能化成为一种发展趋势，汽车自动驾驶技术也日渐成熟，诸多汽车厂商顺应发展潮流，推出了具备智能辅助驾驶功能的产品。智能汽车已成为国际汽车工程乃至信息科学等相关研究领域的前沿和热点问题，其旨在全面提高汽车行驶安全性能，大幅降低驾驶员操纵负荷，有效缓解交通压力。汽车作为中国国民经济的支柱产业，在当今世界以移动互联、大数据及云计算等技术为代表进行新一轮科技革命，并推动传统制造业向“智能制造”转型升级的大背景下，汽车制造业面临着转型升级以及跨越式发展。从汽车诞生至今的一百多年时间里，汽车从最初的单纯机械结构，逐步发展到电动化以及智能化阶段。随着汽车智能化程度的提高，辅助驾驶功能也越来越多。但在现阶段，汽车行驶模式的选择、参数的设置以及各种功能的开启/关闭等往往需要驾驶员进行手动选择和调整，或是汽车厂商在出厂时预设，无法更改。这在使用上显然存在着不方便与不智能的缺点。一方面，驾驶员在进行驾驶任务的同时，还需要进行观察路况、与乘车人交流或收听音乐和广播等副任务，没有足够的精力完成驾驶模式的切换、行车参数的调整和功能开闭任务；另一方面，部分驾驶员只掌握驾驶技术本身，对于汽车运作方面的知识不甚了解，无法对上述驾驶模式的切换、行车参数的调整和功能开闭进行操作。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于行驶工况的辅助驾驶系统自适应调节方法及系统，能根据当前行驶工况对辅助驾驶系统进行自适应调节，以解决驾驶员没有足够精力或足够的相关知识完成驾驶模式的切换、行车参数的调整和功能开闭等操作的问题。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种基于行驶工况的辅助驾驶系统自适应调节方法，所述辅助驾驶系统自适应调节方法包括：获取以往汽车行驶过程中处于加速状态或减速状态时的多个历史运动学短片段；所述历史运动学短片段为汽车从怠速状态至下一个怠速状态间各个时刻的车速；确定多个所述历史运动学短片段的多个第一特征参数；所述第一特征参数包括片段时间、平均速度、最大速度、最大加速度、最小减速度、平均加速度、平均减速度、怠慢时间比、匀速时间比、加速时间比、减速时间比、速度标准差和加速度标准差；采用主成分分析方法对所述第一特征参数进行处理，得到处理后特征参数；采用K-Means聚类算法对所述处理后特征参数进行分类，得到分类结果；所述分类结果中包括多个工况以及各个工况下的多个第一特征参数；获取当前汽车行驶过程中的当前运动学短片段；确定所述当前运动学短片段的第二特征参数；所述第二特征参数包括当前片段时间、当前平均速度、当前最大速度、当前最大加速度、当前最小减速度、当前平均加速度、当前平均减速度、当前怠慢时间比、当前匀速时间比、当前加速时间比、当前减速时间比、当前速度标准差和当前加速度标准差；根据所述分类结果和所述第二特征参数确定汽车当前工况；根据所述汽车当前工况调节所述辅助驾驶系统。可选的，所述确定多个所述历史运动学短片段的多个第一特征参数，具体包括：采用公式确定所述速度标准差；其中，Sv表示速度标准差，i＝1,2,3...N，N表示所述历史运动学短片段中的数据个数，vi表示第i个时刻的车速，va表示平均速度。可选的，所述确定多个所述历史运动学短片段的多个第一特征参数，还包括：采用公式确定所述加速度标准差；其中，Sa表示加速度标准差，i＝1,2,3...N，N表示历史运动学短片段中的数据个数，ai表示第i个时刻的加速度，aa表示平均加速度。可选的，所述采用主成分分析方法对所述第一特征参数进行处理，得到处理后特征参数，具体包括：对所述第一特征参数进行标准化处理，得到标准化矩阵；根据所述标准化矩阵确定所述标准化矩阵的相关系数矩阵；根据所述相关系数矩阵确定相关系数矩阵的特征向量和特征值；将所述特征值按照数值大小排序，获得排序后特征值；根据所述排序后特征值，确定所述第一特征参数中每个主成分的贡献率和累计贡献率；根据所述累计贡献率选取需要进行分析的主成分；根据所述需要进行分析的主成分和所述特征向量确定处理后特征参数。可选的，所述根据所述分类结果和所述第二特征参数确定汽车当前工况，具体包括：计算所述分类结果中每个工况下的多个所述第一特征参数的均值，得到各个工况对应的均值数据；判断所述第二特征参数是否小于预设特征参数阈值，获得第一判断结果；若所述第一判断结果为所述第二特征参数小于预设特征参数阈值，选取与所述第二特征参数最接近的所述均值数据对应的工况作为所述汽车当前工况；若所述判断结果为所述第二特征参数大于或等于预设特征参数阈值，返回所述获取以往汽车行驶过程中处于加速状态或减速状态时的多个历史运动学短片段的步骤。一种基于行驶工况的辅助驾驶系统自适应调节系统，所述辅助驾驶系统自适应调节系统包括：历史运动学短片段获取模块，用于获取以往汽车行驶过程中处于加速状态或减速状态时的多个历史运动学短片段；所述历史运动学短片段为汽车从怠速状态至下一个怠速状态间各个时刻的车速；第一特征参数确定模块，用于确定多个所述历史运动学短片段的多个第一特征参数；所述第一特征参数包括片段时间、平均速度、最大速度、最大加速度、最小减速度、平均加速度、平均减速度、怠慢时间比、匀速时间比、加速时间比、减速时间比、速度标准差和加速度标准差；处理后特征参数获取模块，用于采用主成分分析方法对所述第一特征参数进行处理，得到处理后特征参数；分类结果确定模块，用于采用K-Means聚类算法对所述处理后特征参数进行分类，得到分类结果；所述分类结果中包括多个工况以及各个工况下的多个第一特征参数；当前运动学短片段获取模块，用于获取当前汽车行驶过程中的当前运动学短片段；第二特征参数确定模块，用于确定所述当前运动学短片段的第二特征参数；所述第二特征参数包括当前片段时间、当前平均速度、当前最大速度、当前最大加速度、当前最小减速度、当前平均加速度、当前平均减速度、当前怠慢时间比、当前匀速时间比、当前加速时间比、当前减速时间比、当前速度标准差和当前加速度标准差；汽车当前工况确定模块，用于根据所述分类结果和所述第二特征参数确定汽车当前工况；辅助驾驶系统调节模块，用于根据所述汽车当前工况调节所述辅助驾驶系统。可选的，所述第一特征参数确定模块，具体包括：速度标准差确定单元，用于采用公式确定所述速度标准差；其中，Sv表示速度标准差，i＝1,2,3...N，N表示所述历史运动学短片段中的数据个数，vi表示第i个时刻的车速，va表示平均速度。可选的，所述第一特征参数确定模块，还包括：<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于行驶工况的辅助驾驶系统自适应调节方法，其特征在于，所述辅助驾驶系统自适应调节方法包括：/n获取以往汽车行驶过程中处于加速状态或减速状态时的多个历史运动学短片段；所述历史运动学短片段为汽车从怠速状态至下一个怠速状态间各个时刻的车速；/n确定多个所述历史运动学短片段的多个第一特征参数；所述第一特征参数包括片段时间、平均速度、最大速度、最大加速度、最小减速度、平均加速度、平均减速度、怠慢时间比、匀速时间比、加速时间比、减速时间比、速度标准差和加速度标准差；/n采用主成分分析方法对所述第一特征参数进行处理，得到处理后特征参数；/n采用K-Means聚类算法对所述处理后特征参数进行分类，得到分类结果；所述分类结果中包括多个工况以及各个工况下的多个第一特征参数；/n获取当前汽车行驶过程中的当前运动学短片段；/n确定所述当前运动学短片段的第二特征参数；所述第二特征参数包括当前片段时间、当前平均速度、当前最大速度、当前最大加速度、当前最小减速度、当前平均加速度、当前平均减速度、当前怠慢时间比、当前匀速时间比、当前加速时间比、当前减速时间比、当前速度标准差和当前加速度标准差；/n根据所述分类结果和所述第二特征参数确定汽车当前工况；/n根据所述汽车当前工况调节所述辅助驾驶系统。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于行驶工况的辅助驾驶系统自适应调节方法，其特征在于，所述辅助驾驶系统自适应调节方法包括：
获取以往汽车行驶过程中处于加速状态或减速状态时的多个历史运动学短片段；所述历史运动学短片段为汽车从怠速状态至下一个怠速状态间各个时刻的车速；
确定多个所述历史运动学短片段的多个第一特征参数；所述第一特征参数包括片段时间、平均速度、最大速度、最大加速度、最小减速度、平均加速度、平均减速度、怠慢时间比、匀速时间比、加速时间比、减速时间比、速度标准差和加速度标准差；
采用主成分分析方法对所述第一特征参数进行处理，得到处理后特征参数；
采用K-Means聚类算法对所述处理后特征参数进行分类，得到分类结果；所述分类结果中包括多个工况以及各个工况下的多个第一特征参数；
获取当前汽车行驶过程中的当前运动学短片段；
确定所述当前运动学短片段的第二特征参数；所述第二特征参数包括当前片段时间、当前平均速度、当前最大速度、当前最大加速度、当前最小减速度、当前平均加速度、当前平均减速度、当前怠慢时间比、当前匀速时间比、当前加速时间比、当前减速时间比、当前速度标准差和当前加速度标准差；
根据所述分类结果和所述第二特征参数确定汽车当前工况；
根据所述汽车当前工况调节所述辅助驾驶系统。


2.根据权利要求1所述的基于行驶工况的辅助驾驶系统自适应调节方法，其特征在于，所述确定多个所述历史运动学短片段的多个第一特征参数，具体包括：
采用公式确定所述速度标准差；其中，Sv表示速度标准差，i＝1,2,3...N，N表示所述历史运动学短片段中的数据个数，vi表示第i个时刻的车速，va表示平均速度。


3.根据权利要求1所述的基于行驶工况的辅助驾驶系统自适应调节方法，其特征在于，所述确定多个所述历史运动学短片段的多个第一特征参数，还包括：
采用公式确定所述加速度标准差；其中，Sa表示加速度标准差，i＝1,2,3...N，N表示历史运动学短片段中的数据个数，ai表示第i个时刻的加速度，aa表示平均加速度。


4.根据权利要求1所述的基于行驶工况的辅助驾驶系统自适应调节方法，其特征在于，所述采用主成分分析方法对所述第一特征参数进行处理，得到处理后特征参数，具体包括：
对所述第一特征参数进行标准化处理，得到标准化矩阵；
根据所述标准化矩阵确定所述标准化矩阵的相关系数矩阵；
根据所述相关系数矩阵确定相关系数矩阵的特征向量和特征值；
将所述特征值按照数值大小排序，获得排序后特征值；
根据所述排序后特征值，确定所述第一特征参数中每个主成分的贡献率和累计贡献率；
根据所述累计贡献率选取需要进行分析的主成分；
根据所述需要进行分析的主成分和所述特征向量确定处理后特征参数。


5.根据权利要求1所述的基于行驶工况的辅助驾驶系统自适应调节方法，其特征在于，所述根据所述分类结果和所述第二特征参数确定汽车当前工况，具体包括：
计算所述分类结果中每个工况下的多个所述第一特征参数的均值，得到各个工况对应的均值数据；
判断所述第二特征参数是否小于预设特征参数阈值，获得第一判断结果；
若所述第一判断结果为所述第二特征参数小于预设特征参数阈值，选取与所述第二特征参数最接近的所述均值数据对应的工况作为所述汽车当前工况；
若所述判断结果为所述第二特征参数大于或等于预设特征参数阈值，返回所述获取以往汽车行驶过程中处于加速状态或减速状态时的多个历史运动学短片段的步骤。


6.一种基于行驶工况的辅助驾驶系统自适应调节系统，其特征在于，所述辅助驾驶系统自适应调节系统包括：
历史运动学短片段获取模块，用于获取以往汽车行驶过程中处于加速状态或减速状态时的多个历...

【专利技术属性】
技术研发人员：何磊，李佼龙，周晓宇，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22