一种无人驾驶重型车辆紧急制动控制方法技术

本公开是关于一种无人驾驶重型车辆紧急制动控制方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：基于车辆的预设参数及行驶状态，根据基于车辆轮胎刚度的Dugoff轮胎模型计算车辆的纵向力、侧向力；建立扩展卡尔曼滤波方程，对路面附着系数进行估计；分别计算预警安全距离、紧急制动安全距离；在所述车辆行驶时，将障碍物距离与所述预警安全距离、紧急制动安全距离对比，根据对比结果，基于预设遇障决策，对车辆执行缓速器动作或紧急制动动作。本公开提出的基于路面附着系数估计的无人驾驶重型车辆紧急制动策略，避免了重型车辆频繁紧急制动造成的车辆受损，防止车辆紧急制动误触发，提高了无人驾驶重型车辆的行驶安全性，减少生命财产损失。减少生命财产损失。减少生命财产损失。

【技术实现步骤摘要】
一种无人驾驶重型车辆紧急制动控制方法


[0001]本公开涉及无人驾驶控制领域，具体而言，涉及一种无人驾驶重型车辆紧急制动控制方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]近几年重型汽车无人驾驶技术迅猛发展，其主动安全技术已经成为社会关注的重点。传统的被动安全措施(安全气囊、安全带等)在无人驾驶汽车中已经失去作用，故需要一套合理可靠的重型车辆紧急制动安全距离模型计算方法，对路面附着系数、障碍物运动状态等影响车辆制动距离的因素进行综合考虑，来保证车辆准确的判断何时应该进行遇障停车、绕障等行为。路面的变化影响车辆紧急制动时的最大减速度，进而影响车辆的安全距离，路面附着系数可以用来表征路面条件的变化情况；障碍物运动状态直接增大或减小车辆的安全距离。通过实时估计车辆所处路面的附着系数，结合障碍物运动状态，在路面附着系数不发生突变的假设下，就可以准确建立车辆实时需要保证的安全距离模型，便于后续结合环境感知得到车辆紧急制动的正确决策，保证了无人车辆的碰撞安全。
[0003]重型车辆的形式环境即包括结构化道路，又包括非结构化道路，这使得其车轮与地面间附着系数变化较大，两种道路共用一套不考虑路面附着系数的安全距离模型是很难确保车辆安全的，加之重型车辆装载后重量大、重心高，这就使得车辆行驶于非结构化道路过程中每个车轮的垂向载荷变化较大，其巨大轮胎的轮胎刚度对于垂向载荷较为敏感，且高速情况下紧急制动货物可能摧毁车辆或造成车辆制动器损伤。
[0004]现有技术中，一种自动紧急制动系统自适应多级制动控制方法提供了一种考虑路面附着系数和车辆行驶状态的自适应AEB控制算法，所述AEB控制算法通过获取车辆状态信息、前方障碍物信息和估计得到的路面附着系数，确定两级制动的安全时间阈值和制动压力；当满足制动触发条件时将制动压力控制信号发送到制动执行机构，从而实现车辆的自动紧急制动。根据车身传感器获取的车辆状态信息，通过路面附着系数观测器实时估计当前车辆行驶路面的路面附着系数，结合TTC阈值自适应控制器得到的两级制动TTC阈值，通过模糊控制器得到与碰撞紧急程度相关的多级制动分配系数。这种方法并没有提出路面附着系数的估计方法，其适用于有人驾驶乘用车两，不能解决重型无人驾驶车辆重心高、重量大造成轮胎垂向力变化明显的问题，同时其制动器执行机构通过模糊控制器控制，未考虑缓速器和紧急制动与不制动状态反复切换的情况，对重型车辆的制动器损伤较大。一种路面附着自适应的自主紧急制动控制算法公开了一种路面附着自适应的自主制动紧急(AEB)控制算法。该算法通过获取前向障碍物信息、本车信息以及路面附着系数预测本车与前向障碍物的碰撞危险程度，同时考虑驾驶员的操纵输入做出最终的预警和自主制动决策，以提醒驾驶员采取前向避撞操纵或在必要时通过自主制动干预避免与前向障碍物发生碰撞或减缓碰撞程度。该专利技术在不改变现有车载传感器配置的前提下实时估算路面附着系数；能根据路面附着系数在安全距离模型中自动调整预警和自主制动的时机，从而确保在各种附着系数路面上前向避撞安全并避免虚警或误制动干预，兼顾了行车安全和良好驾驶体
验；在驾驶员制动干预时，该专利技术能够依据计算出的碰撞危险程度施加必要的制动辅助。该专利技术虽然考虑了路面附着系数，但将其视为输入量，并未进行估计，该专利技术通过障碍物信息、本车信息以及附着系数计算碰撞危险系数，从而触发一级预警、二级预警一级自主制动阶段，危险系数又与驾驶员有关，不符合无人驾驶，没有考虑重型车辆特性问题，故该专利技术不适用于无人驾驶重型车辆。同时算法没有考虑危险系数误触发问题。
[0005]因此，需要一种或多种方法解决上述问题。
[0006]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0007]本公开的目的在于提供一种无人驾驶重型车辆紧急制动控制方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
[0008]根据本公开的一个方面，提供一种无人驾驶重型车辆紧急制动控制方法，包括：
[0009]基于车辆的预设参数及行驶状态，根据基于车辆轮胎刚度的Dugoff轮胎模型计算车辆的纵向力、侧向力；
[0010]建立扩展卡尔曼滤波方程，基于所述车辆的纵向力、侧向力对路面附着系数进行估计；
[0011]根据所述车辆的行驶状态及所述路面附着系数，分别计算预警安全距离、紧急制动安全距离；
[0012]在所述车辆行驶时，实时探测所述车辆距障碍物距离，并将所述障碍物距离与所述预警安全距离、紧急制动安全距离对比，根据对比结果，基于预设遇障决策，对车辆执行缓速器动作或紧急制动动作。
[0013]在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
[0014]根据车辆的预设参数及行驶状态，分别计算车辆垂向载荷、车轮滑移率、车辆侧偏角；
[0015]以所述车辆垂向载荷、车轮滑移率、车辆侧偏角为输入，基于Dugoff轮胎模型计算车辆的纵向力、侧向力。
[0016]在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
[0017]根据车辆的静态载荷的法向反作用力、动态分量、空气升力、滚动阻力偶矩计算所述车辆垂向载荷。
[0018]在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
[0019]基于公式计算所述车辆的车轮滑移率，其中，V为车辆的车轮中心行驶速度。
[0020]在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
[0021]基于所述车辆的前轮转角、行驶速度、车辆横摆角计算所述车辆侧偏角。
[0022]在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
[0023]以所述车辆垂向载荷、车轮滑移率、车辆侧偏角为输入，基于Dugoff轮胎模型
计算车辆的纵向力、侧向力，其中，C
x
为轮胎纵向刚度，C
y
为轮胎侧偏刚度，F
x
、F
y
、F
z
分别为车辆的垂向力、横向力、纵向力，A
s
为速度影响因子，S为车轮滑移率，α为车轮侧偏角，L为中间参数，μ为路面附着系数。
[0024]在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
[0025]建立车辆纵向力、侧向力、横摆力矩平衡方程；
[0026]将所述Dugoff轮胎模型归一化处理，并代入所述车辆纵向力、侧向力、横摆力矩平衡方程，生成扩展卡尔曼滤波方程
[0027][0028]观测方程为
[0029][0030]其中：
[0031][0032]x＝[μ
fl
，μ
fr
，μ
ml
，μ
mr
，μ
rl
，μ
rr
]为状态向量，为量测向量，w和v分别为白噪声，m为整车质量，δ为前轮转角，V<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人驾驶重型车辆紧急制动控制方法，其特征在于，所述方法包括：基于车辆的预设参数及行驶状态，根据基于车辆轮胎刚度的Dugoff轮胎模型计算车辆的纵向力、侧向力；建立扩展卡尔曼滤波方程，基于所述车辆的纵向力、侧向力对路面附着系数进行估计；根据所述车辆的行驶状态及所述路面附着系数，分别计算预警安全距离、紧急制动安全距离；在所述车辆行驶时，实时探测所述车辆距障碍物距离，并将所述障碍物距离与所述预警安全距离、紧急制动安全距离对比，根据对比结果，基于预设遇障决策，对车辆执行缓速器动作或紧急制动动作。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据车辆的预设参数及行驶状态，分别计算车辆垂向载荷、车轮滑移率、车辆侧偏角、车轮刚度；以所述车辆垂向载荷、车轮滑移率、车辆侧偏角为输入，基于Dugoff轮胎模型计算车辆的纵向力、侧向力。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据车辆的静态载荷的法向反作用力、动态分量、空气升力、滚动阻力偶矩计算所述车辆垂向载荷。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于公式计算所述车辆的车轮滑移率，其中，V为车辆的车轮中心行驶速度。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述车辆的前轮转角、行驶速度、车辆横摆角计算所述车辆侧偏角。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：以所述车辆垂向载荷、车轮滑移率、车辆侧偏角为输入，基于Dugoff轮胎模型计算车辆的纵向力、侧向力，其中，C
x
为轮胎纵向刚度，C
y
为轮胎侧偏刚度，F
x
、F
y
、F
z
分别为车辆的垂向力、横向力、纵向力，A
s
为速度影响因子，S为车轮滑移率，α为车轮侧偏角，L为中间参数，μ为路面附着系数。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：建立车辆纵向力、侧向力、横摆力矩平衡方程；将所述Dugoff轮胎模型归一化处理，并代入所述车辆纵向力、侧向力、横摆力矩平衡方
程，生成扩展卡尔曼滤波方程观测方程为其中：x＝[μ
fl
，μ
fr
，μ
ml
，μ
mr
，μ
rl
，μ
rr
]为状态向量，为量测向量，w和v分别为白噪声，m为整车质量，δ为前轮转角，V
x
为纵向车速、V
y
为横向车速、I
z
为整车绕z轴的转动惯量，t
f
、t
m
、t
r
分别为前、中、后轮距，l
f
、l
...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁满旭，刘政禹，李大伟，张博轩，王拓，徐航，王三舟，蒋大伟，
申请(专利权)人：北京机械设备研究所，
类型：发明
国别省市：