【技术实现步骤摘要】
一种面向智能辅助驾驶的汽车自适应制动系统及其控制方法
本专利技术属于汽车安全
，具体涉及一种面向智能辅助驾驶的汽车自适应制动系统及其控制方法。
技术介绍
随着经济的快速发展，我国汽车保有量得到了大幅度的增加，与此同时，道路交通事故也随之大幅度的增加。随着电子信息技术的成熟，越来越多的各类传感器应用于汽车领域，有效的提高了汽车主动安全性能。而目前的AEB(汽车自动紧急制动系统)系统，其算法对于驾驶员制动反应时间的选取为定值，没有考虑环境、汽车行驶工况、道路条件等因素的影响，降低了系统的适应性，在智能辅助驾驶领域，更是缺少符合相关要求的安全制动解决方案。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的缺陷，本专利技术提供了一种面向智能辅助驾驶的汽车自适应制动系统及其控制方法，提高汽车行驶安全性，并且分级多层次制动，提高乘坐舒适性。结合说明书附图，本专利技术的技术方案如下：一种面向智能辅助驾驶的汽车自适应制动系统，由数据采集模块、中央处理模块和制动执行模块组成；所述数据采集模块中的点火开关传感器、...
【技术保护点】
1.一种面向智能辅助驾驶的汽车自适应制动系统，其特征在于：/n由数据采集模块、中央处理模块和制动执行模块组成；/n所述数据采集模块中的点火开关传感器、车外温度传感器、车内温度传感器、激光雷达、毫米波雷达、车轮转速传感器、车门传感器、加速度传感器、制动踏板力传感器、人机交互平台和光敏电阻分别与中央处理模块中的数据处理单元信号连接，将采集到的车辆行驶数据信息均发送至数据处理单元；/n所述中央处理模块中，数据处理单元对车辆行驶数据信息进行处理，并将获得的车辆自适应制动控制数据发送至决策单元；/n所述决策单元与制动执行模块中的制动预警单元和制动器信号连接，制动预警单元根据接收到的制...
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种面向智能辅助驾驶的汽车自适应制动系统，其特征在于：
由数据采集模块、中央处理模块和制动执行模块组成；
所述数据采集模块中的点火开关传感器、车外温度传感器、车内温度传感器、激光雷达、毫米波雷达、车轮转速传感器、车门传感器、加速度传感器、制动踏板力传感器、人机交互平台和光敏电阻分别与中央处理模块中的数据处理单元信号连接，将采集到的车辆行驶数据信息均发送至数据处理单元；
所述中央处理模块中，数据处理单元对车辆行驶数据信息进行处理，并将获得的车辆自适应制动控制数据发送至决策单元；
所述决策单元与制动执行模块中的制动预警单元和制动器信号连接，制动预警单元根据接收到的制动预警信号进行预警，制动器根据接收到的制动力控制信号进行制动。
2.如权利要求1所述一种面向智能辅助驾驶的汽车自适应制动系统，其特征在于：
所述制动预警单元包括：指示灯、蜂鸣器和语音提示器。
3.如权利要求1所述一种面向智能辅助驾驶的汽车自适应制动系统的控制方法，其特征在于：
所述控制方法具体如下：
步骤一：采集车辆行驶数据信息；
步骤二：获得驾驶员连续开车时间t*、道路交通拥堵系数β以及光线可见度γ；
步骤三：计算获得驾驶员制动反应时间
步骤四：计算获得车辆自适应制动控制数据；
步骤五：作出制动预警并执行制动动作。
4.如权利要求3所述一种面向智能辅助驾驶的汽车自适应制动系统的控制方法，其特征在于：
所述步骤一的具体过程如下：
通过点火开关传感器采集本车的发动机点火开关状态信号；
通过车外温度传感器采集本车的车辆外部温度T1；
通过车内温度传感器采集本车的车辆内部温度T2；
通过激光雷达采集位于本车同车道的前车的车速位于本车同车道的前车的加速度位于本车同车道的前车与本车的车距以及激光雷达有效扫描区域内的道路上车辆所占据的总面积A；
通过毫米波雷达采集位于本车同车道的前车的车速位于本车同车道的前车的加速度以及位于本车同车道的前车与本车的车距
通过车轮转速传感器采集本车的车轮转速n，进而获得本车车速v1；
通过车门传感器采集本车的车门开或锁的状态信号；
通过加速度传感器采集本车的加速度a1；
通过制动踏板力传感器采集本车驾驶员施加在本车的制动踏板上的制动力；
本车驾驶员通过本车车载的人机交互平台输入驾驶年龄age；
通过检测设置在本车前方驾驶方向上的光敏电阻的阻值，进而采集本车前方驾驶方向上的光线强度。
5.如权利要求4所述一种面向智能辅助驾驶的汽车自适应制动系统的控制方法，其特征在于：
所述步骤二中，获得驾驶员连续开车时间t*的具体过程如下：
A1：通过点火开关传感器采集的信号判断发动机点火开关是否开启，若开启则进入下一步骤检测车门信号；
A2：通过车门传感器采集的信号判断本车的车门是否上锁，若车门上锁，则进入下一步骤判断本车的车轮转速；
A3：通过车轮转速传感器采集的信号判断车辆是否正在驾驶，若本车的车轮转速n大于0，则判断本车车辆正在行驶，此时车载计时器计时信号开启，记录驾驶员连续开车时间t*；若本车的车轮转速n等于0，则等待180s后，再次判断车轮转速n是否大于0，若大于0则记录时间t*＝t*0+180s，其中，t*0为上一时刻所累积的驾驶员连续开车时间；
所述步骤二中，获得道路交通拥堵系数β的具体过程如下：
通过如下公式计算得到道路交通拥堵系数β：
上述公式中，A为激光雷达有效扫描区域内的道路上车辆所占据的总面积；S为激光雷达有效扫描区域面积；
所述步骤二中，获得驾驶员制动反应时间的具体过程如下：
B1：选取样本驾驶员制动反应时间t1，具体过程如下：
(1)根据如下公式计算得到驾驶员期望制动安全距离为dex：
dex＝3.6×v1
上述公式中，v1为本车的车速，可通过车轮转速传感器采集的本车车轮转速n计算得到；
然后
(2)当本车与同车道的前车之间的车距d小于驾驶员期望制动安全距离为dex时，记录驾驶员踩下制动踏板时间t1，并记为样本驾驶员制动反应时间t1，其中，本车与同车道的前车之间的车距d通过如下公式计算得到：
上述公式中，为通过激光雷达采集到的位于本车同车道的前车与本车的车距；为通过毫米波雷达采集到的位于本车同车道的前车与本车的车距；
B2：根据驾驶员制动反应时间的原始函数：
t1＝k1T1+k2T2+k3γ+k4t*+k5β+k6age+μ
以每20组数据作为一个样本组，即：
令
由求得该样本组数据所对应的系数k1、k2、k3、k4、k5、k6、μ；
B3：将步骤B2中所述的样本组中，实际测量的驾驶员踩下制动踏板时间真实值记为t1i(i＝1,2,3....20)，并计算实际测量的驾驶员踩下制动踏板时间真实值的平均值并由本车的车辆外部温度T1、车辆内部温度T2、光线可见度γ、驾驶员连续开车时间t*、道路交通拥堵系数β以及本车驾驶员通过本车车载的人机交互平台输入的驾驶年龄age，拟合得到的驾驶员制动反应时间计为并通过下述公式计算有效系数G:
技术研发人员：李静，滕飞，范天昕，吴桐，王欣志，何闫，孟令帅，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22
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