一种基于智能轮胎触觉感知的智能驾驶汽车控制系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于智能轮胎触觉感知的智能驾驶汽车控制系统，包括感知系统（1）、控制系统（2）、执行系统（3）、电子线路（4）以及无线数据传输装置（5），感知系统（1）由智能轮胎、视觉感知系统以及雷达设备组成，智能车辆在行驶时，感知系统不同传感器实时采集周围环境信息，其中智能轮胎位于四个轮胎内部，用于感知路面状态，与智能驾驶汽车控制系统通过无线数据传输装置连接；视觉感知系统位于车身顶部，实时采集周围环境图像和道路交通信息，雷达设备实时感知三维环境地图并进行障碍物测距和测速，智能轮胎、视觉感知系统以及雷达设备通过电子线路（4）与控制系统连接，控制系统位于车辆电子控制单元内，对车辆进行控制和决策。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能轮胎触觉感知的智能驾驶汽车控制系统
本专利技术属于无人驾驶
，具体涉及智能汽车控制系统
，特别是一种基于智能轮胎触觉感知的智能驾驶汽车控制系统。
技术介绍
近年来，我国的智能汽车领域迅速发展，有望在未来得到广泛应用。智能驾驶运用到的技术有环境感知、导航定位、路径规划、自动控制等。其中，决策控制相当于智能汽车的“大脑”，结合感知系统获取到的环境信息，向动力系统下达运动指令，对车辆的动力学进行控制，完成车辆的超车、变道等操作。控制系统的好坏决定了智能驾驶车辆的动力性、稳定性和安全性，是智能汽车技术中的重要组成部分。控制系统的优化，很大程度上取决于感知系统所获取的环境信息。路面为车辆行驶中驱动力和制动力的提供者，路面的状态对车辆自动控制起着重要作用，是车辆环境中不可或缺的一部分。当路面状况恶劣时，例如冰雪路面、积水路面等，轮胎与路面间的附着率大大减少，极大程度上影响了车辆的动力性和稳定性。因此，若能在车辆控制系统中考虑到路面状态，将会提高车辆的动力性、稳定性和安全性。目前在环境感知系统中，普遍采用摄像头、雷达、激光雷达本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于智能轮胎触觉感知的智能驾驶汽车控制系统，其特征在于：包括感知系统（1）、控制系统（2）、执行系统（3）、电子线路（4）以及无线数据传输装置（5），所述感知系统（1）由智能轮胎、视觉感知系统以及雷达设备组成，智能车辆在行驶时，所述感知系统（1）不同的传感器实时采集周围环境信息，其中所述智能轮胎位于四个轮胎内部，用于感知路面状态，与所述智能驾驶汽车控制系统通过无线数据传输装置（5）连接；所述视觉感知系统位于车身顶部，用于实时采集周围环境图像和道路交通信息，所述雷达设备用于实时感知三维环境地图并进行障碍物测距和测速，所述智能轮胎、视觉感知系统以及雷达设备通过所述电子线路（4）与控制系统连...

【技术特征摘要】
1.一种基于智能轮胎触觉感知的智能驾驶汽车控制系统，其特征在于：包括感知系统（1）、控制系统（2）、执行系统（3）、电子线路（4）以及无线数据传输装置（5），所述感知系统（1）由智能轮胎、视觉感知系统以及雷达设备组成，智能车辆在行驶时，所述感知系统（1）不同的传感器实时采集周围环境信息，其中所述智能轮胎位于四个轮胎内部，用于感知路面状态，与所述智能驾驶汽车控制系统通过无线数据传输装置（5）连接；所述视觉感知系统位于车身顶部，用于实时采集周围环境图像和道路交通信息，所述雷达设备用于实时感知三维环境地图并进行障碍物测距和测速，所述智能轮胎、视觉感知系统以及雷达设备通过所述电子线路（4）与控制系统连接；所述控制系统（2）位于车辆电子控制单元内，用于对车辆进行控制和决策。


2.根据权利要求1所述的一种基于智能轮胎触觉感知的智能驾驶汽车控制系统，其特征在于：还包括用于加速踏板信号和制动踏板信号采集的传感器以及加速度传感器，整车控制系统根据采集到的加速踏板信号、制动踏板信号以及所述加速度传感器判断车辆目前的模式，当所述感知系统（1）将信息反馈至所述智能驾驶汽车控制系统后，所述智能驾驶汽车控制系统采取不同的驾驶策略，进而控制所述执行系统（3）做出相应的反馈。


3.根据权利要求1所述的一种基于智能轮胎触觉感知的智能驾驶汽车控制系统，其特征在于：所述智能轮胎用于对路面的触觉感知，为车辆提供实时的三维路面信息感知，包括：
不同位置下的多个应变传感器采集路面信号；
对所述路面信号进行预处理，包括：
对所述路面信号进行主成分分析，消除由于轮胎振动造成的信号的噪声和漂移；
对进行主成分分析后获得的路面信号进行滤波以及小波变换处理，将所述路面信号转换到时域和频域上进行多尺度细化分析；
对所述预处理后的信号进行传感器位置标记，生成深度学习网络所需的输入量；
对所述深度学习网络实施的深度网络学习进行有监督训练获得当前的路面参数，所述路面包括路面种类、摩擦因数和/或路面坡度，所述对所述深度学习网络实施的深度网络学习进行有监督训练获得当前的路面参数包括：进行轮胎台架试验和实车测试，对轮胎进行受力实验，多个应变传感器实时采集不同受力状态下的轮胎内壁不同位置下的应变数据，对所述深度学习网络实施的深度网络学习进行有监督训练；
通过对比不同位置的应变传感器的峰值信号时域差值，结合多个应变传感器的空间分布，利用深度学习算法获得当前的车辆的运动状态，所述车辆的运动状态包括车辆的转速、车速和/或滑移率；
通过对比多个应变传感器采集信号在时间域上峰值变化，结合深度学习算法，感知当前的轮胎胎压状态；
进行报警：若多个应变传感器的峰值信号的平均峰值随时间增加而增大，认为所述轮胎当前处于胎压增大的状态，当多个应变传感器的峰值信号的平均峰值大于阈值时，向整车控制单元发出胎压过大警报；若多个应变传感器的峰值信号的平均峰值随时间增加而减小，认为当前处于胎压减小的状态，当多个应变传感器的峰值信号的平均峰值小于阈值时，向整车控制单元发出胎压过小警报；
进行控制和调整：响应于所述智能轮胎感知到当前路面为冰面时，整车控制单元及时做出反应，包括降低车速和/或调整制动系统油压；响应于所述智能轮胎获取到当前路面摩擦因数，将所述当前路面摩擦因数反馈到整车控制单元，对动力学控制进行优化和调整。


4.根据权利要求3所述的一种基于智能轮胎触觉感知的智能驾驶汽车控制系统，其特征在于：所述智能轮胎可感知三种路面种类，分别是正常道路、雨雪道路以及不平整道路。


5.根据权利要求1所述的一种基于智能轮胎触觉感知的智能驾驶汽车控制系统，其特征在于：所述视觉感知系统包括车载摄像头，所述车载摄像头包括6个摄像头，分别为两个前置双目摄像头、左右两个侧边摄像头以及两个后置双目摄像头，用于进行全方位的环境感知，车辆在行驶时，车载摄像头实时监测周围道路情况，将图像实时发送至计算机视觉单元，利用图像进行车辆定位和物体识别；
其中，所述利用图像进行车辆定位的方法为利用视觉SLAM算法对车辆当前位置进行定位，包括：通过车载摄像头读取周围环境数据；利用视觉里程计估计前后两个时刻间的相对运动；在后端利用滤波器和图优化算法处理所述视...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨世春，王锐，曹耀光，陈昱伊，闫啸宇，陈飞，李强伟，刘新华，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11