【技术实现步骤摘要】
一种基于行驶意图辨识的车辆传动及制动系统工况自适应控制方法
[0001]本专利技术涉及汽车无人驾驶领域，具体涉及一种基于行驶意图辨识的车辆传动及制动系统工况自适应控制方法。
技术介绍
[0002]近年来随着科技的不断创新与发展，汽车保有量每年都呈现大幅度增长的趋势，带来交通事故频发的问题。据交通部门统计，在引发交通事故的众多原因中，驾驶员的失误操作占据很大比例，汽车的主动安全功能可以明显减少驾驶员对汽车的操作，因此汽车主动安全成为汽车工业需要研究和创新的关键问题。
[0003]目前随着大数据和云计算等先进技术的重大突破以及智慧城市和智能交通迅速发展，通过获得汽车行驶过程中的车速和轮速等数据建立行驶过程的预测模型来预测汽车未来的行驶意图成为可能，并为无人驾驶提供了理论依据和技术支撑。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于行驶意图辨识的车辆传动及制动系统工况自适应控制方法，其可以通过采集汽车实时行驶数据建立加速度预测模型，从而实现汽车加速度的预测并以其作为特征值来辨识汽车未来行驶意图
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于行驶意图辨识的车辆传动及制动系统工况自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)行驶数据采集：通过车载传感器采集汽车行驶数据，所述汽车行驶数据包括包括车速、加速度、轮速；(2)加速度和滑转率/滑移率预测模型离线训练及在线优化：以汽车行驶数据采集结果为样本，建立用来对未来加速度和滑转率/滑移率进行预测的预测模型，预测模型离线训练完成后接入汽车控制系统，通过采集实时行驶数据对其进行在线优化；(3)行驶意图在线辨识以及车辆控制：以在线优化后的预测模型中加速度和滑转率/滑移率的预测结果为输入，采用模糊理论来判断汽车的行驶意图，为车辆控制提供理论依据，根据行驶意图辨识结果对车辆变速器以及制动系统液压装置进行控制以达到控制目标。2.根据权利要求1所述的一种基于行驶意图辨识的车辆传动及制动系统工况自适应控制方法，其特征在于：所述步骤(2)中，预测模型使用马尔可夫算法进行离线训练，通过车辆实时数据的输入进行不断地在线优化。3.根据权利要求1所述的一种基于行驶意图辨识的车辆传动及制动系统工况自适应控制方法，其特征在于：所述步骤(3)中，行驶意图在线辨识是指以汽车行驶状态参数为输入，以行驶意图为输出，选择识别算法搭建行驶意图识别模型。4.根据权利要求3所述的一种基于行驶意图辨识的车辆传动及制动系统工况自适应控制方法，其特征在于：所述输入...
【专利技术属性】
技术研发人员：仇多洋，张春鹏，严亮，王楠楠，张光洲，梅琳，
申请(专利权)人：合肥学院，
类型：发明
国别省市：
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