一种用于冰雪路面下自动驾驶车辆自适应避障方法技术

本发明专利技术提供了一种用于冰雪路面下自动驾驶车辆自适应避障方法，包括以下步骤：S1：在水平的坚硬的表面，研究了车辆初始速度和地面类型的变化情况，获得车辆和路面之间的自适应避障制动的相关参数；S2：基于模型估计器，根据车辆状态预估摩擦系数，内聚力和内摩擦角；S3：在数据驱动预测器中，基于增广输入空间的线性回归方法预测，选择最优机动，独立预测每次机动的最小距离d,通过实时估计每次机动的最小距离，从而使数据驱动预测器能够决定进行最优紧急机动。本发明专利技术有益效果：以测试每个智能驾驶车辆激光雷达在极寒条件下的准确度和精度。帮助工程师它们的设计到未来的智能驾驶车辆激光雷达传感器算法模型上。光雷达传感器算法模型上。光雷达传感器算法模型上。

【技术实现步骤摘要】
一种用于冰雪路面下自动驾驶车辆自适应避障方法


[0001]本专利技术属于自动驾驶车辆传感器系统领域，尤其是涉及一种用于冰雪路面下自动驾驶车辆自适应避障方法。

技术介绍

[0002]自动驾驶车辆的兴起，使得现代汽车上搭载了如防抱死制动系统等，自动紧急制动等，自适应巡航系统等多种高级驾驶员辅助系统。辅助系统能在单独制动不足以避免碰撞的情况下的转向和制动的联合控制。但是，在冬季冰雪路面的情况下，车辆自适应其表现明显下降，使得遭遇冰雪将带来感知挑战。改善自动驾驶车辆自适应是提高车辆安全性的一个机会，这些系统可以根据道路客观条件来调整车辆的行驶方式。在冰雪路面上，道路动力学模型建模也很难建立模型，因此很难在实时控制器中直接使用该方法。此外，由于传感器的信号是高维数据，需要巨大的数据量。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术旨在提出一种用于冰雪路面下自动驾驶车辆自适应避障方法，基于模型通过表征车辆与地面相互作用的相关参数的实时估计，以允许数据驱动的预测器确定执行最佳紧急机动。在冰雪路面的低附着条件下，利用描述地面特征来估计信息的新本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于冰雪路面下自动驾驶车辆自适应避障方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在水平的坚硬的表面，研究了车辆初始速度和地面类型的变化情况，获得车辆和路面之间的自适应避障制动的相关参数；S2：基于模型估计器，根据车辆状态预估摩擦系数，内聚力和内摩擦角；S3：在数据驱动预测器中，基于增广输入空间的线性回归方法预测，选择最优机动，独立预测每次机动的最小距离d,通过实时估计每次机动的最小距离，从而使数据驱动预测器能够决定进行最优紧急机动。2.根据权利要求1所述的一种用于冰雪路面下自动驾驶车辆自适应避障方法，其特征在于：在步骤S1中，相关参数包括车辆惯性速度v、摩擦系数μ、车轮下沉量z、粘聚力c、内剪切角中间变量电机扭矩T、纵向滑移率s
x
、归一化牵引力ρ、车轮角速度ω、车辆线加速度a。3.根据权利要求1所述的一种用于冰雪路面下自动驾驶车辆自适应避障方法，其特征在于，在步骤S2中，通过状态观测器估计车辆状态，作用是对冰雪路面下自动驾驶车辆跟踪性能和输出噪声之间选值折中；通过基于断面上的滑动斜坡之间的关系估计摩擦系数，计算最大牵引力ρ；通过采用线性最小二乘法的估算方法对内聚力与内摩擦角进行了估算。4.根据权利要求2所述的一种用于冰雪路面下自动驾驶车辆自适应避障方法，其特征在于：在坚硬的表面，车辆与路面之间的归一化牵引力ρ、滑移率s
x
：：其中，m为汽车质量，引力常数g，摩擦系数μ，车辆惯性速度v，车轮角速度ω，车轮半径r；在存在变形的地形的情况下，在车轮前方很可能形成颗粒的堆积，车轮和地形之间界面产生一个应力区，影响车辆的行为；其中，利用内剪切角中间变量车轮下沉量z，粘聚力c来表征车轮
‑
地面特征的参数。5.根据权利要求3所述的一种用于冰雪路面下自动驾驶车辆自适应避障方法，其特征在于：基于模型的估计器，提出了车辆状态V，ω和A的估计算法，摩擦系数μ的估计算法，以及地力学性质c和的估计方法；在车辆状态估计器中，通过状态观测器来估计速度车辆的加速度基于运动学的前轮角速度及定位基于激光雷达提供传感器信号[X
lidar
,Y
lidar
]，激光雷达中带有SLAM算法、由后轮编码器所测量的ω
r
和由前轮编码器提供的ω
f
，由IMU提供的加速度信息a
IMU
，和由电流I测量所获...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐志刚，邬丽娟，石见昕，刘丹丹，王洁明，宋先睿，曲祐民，
申请(专利权)人：黑龙江省交投信息科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：