自动驾驶车辆的巡航控制方法、装置、车辆及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种自动驾驶车辆的巡航控制方法、装置、车辆及介质，其中，自动驾驶车辆的巡航控制方法包括：自动驾驶车辆进行跟车场景；建立自动驾驶车辆与领头车之间的纵向运动模型；将运动学模型作为预测模型对系统未来行为进行预测；针对领头车切入或切出工况，使用含有领头车的切入或切出的实际行驶数据集从而训练BP神经网络；使BP神经网络对大量的行驶样本数据进行学习，提取出自动驾驶车辆的驾驶员在领头车切入或切出工况中的驾驶行为。员在领头车切入或切出工况中的驾驶行为。员在领头车切入或切出工况中的驾驶行为。

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶车辆的巡航控制方法、装置、车辆及介质


[0001]本专利技术涉及自动驾驶车辆
，具体而言，涉及一种自动驾驶车辆的巡航控制方法、装置、车辆及介质。

技术介绍

[0002]自适应巡航控制ACC(Adaptive Cruise Control)是目前汽车主动安全和智能交通系统ITS(Intelligent Transportation System)研究的重要方向。根据传感器采集的前车车距、车速以及本车车速、加速度等信息，ACC控制车辆以一定的车速或安全距离行驶，避免驾驶员反复操纵车辆，可有效减少驾驶员疲劳和提高行驶安全性。但是，目前相关技术大多采用单一控制算法用于ACC功能，例如PID控制算法、滑模控制算法，相关技术在巡航跟车和前车切入切出时，自动行驶车辆加速度存在抖动，乘客的乘坐舒适度降低。
[0003]由此可见，如何提高对自动驾驶车辆的控制效果从而减轻切车时加速度抖动成为了亟需解决的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术解决的问题是如何提高对自动驾驶车辆的控制效果从而减轻切车时加速度抖动。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶车辆的巡航控制方法，其特征在于，包括：所述自动驾驶车辆进行跟车场景；建立所述自动驾驶车辆与领头车之间的纵向运动模型；将所述运动学模型作为预测模型对系统未来行为进行预测；针对所述领头车切入或切出工况，使用含有所述领头车的切入或切出的实际行驶数据集从而训练BP神经网络；使BP神经网络对大量的行驶样本数据进行学习，提取出所述自动驾驶车辆的驾驶员在所述领头车切入或切出工况中的驾驶行为。2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的巡航控制方法，其特征在于，所述建立所述自动驾驶车辆与领头车之间的纵向运动学模型，包括：获取所述自动驾驶车辆与所述领头车之间的状态参数；根据所述状态参数获得所述自动驾驶车辆与所述领头车之间的实际车间距；根据所述状态参数获得所述自动驾驶车辆与所述领头车之间的期望安全车距；计算所述实际车间距与所述期望安全车距之间的误差值。3.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆的巡航控制方法，其特征在于，所述状态参数包括：所述领头车的位置参数，所述自动驾驶车辆的位置参数，所述自动驾驶车辆与所述领头车之间的车头距参数，所述自动驾驶车辆的车间时距参数，所述自动驾驶车辆的车速参数。4.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的巡航控制方法，其特征在于，所述将所述运动学模型作为预测模型对系统未来行为进行预测，包括：获取所述自动驾驶车辆的具体跟车工况；建立模型预测自适应巡航控制策略；通过所述具体跟车工况与所述自适应巡航控制策略对系统的未来行为做出预测。5.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的巡航控制方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王明星，彭钟钟，江琢，王建琴，周思伟，
申请(专利权)人：宁波均胜智能汽车技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：