【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶控制，具体涉及一种自动驾驶车辆线控制动效力判断方法及装置。
技术介绍
1、随着人们生活水平的提高，道路行驶车辆日趋增多，车辆制动系统的性能将直接影响道路行驶安全性。据统计，每年约有135万人在道路事故中丧生，造成了巨大的经济损失，数据显示重大交通事故中，制动距离太长或紧急制动时侧滑失控等情况而产生的占40％-50％。特别是在智能驾驶和自动制动技术普及，驾驶员参与驾驶操作行为减少，面对复杂的交通情况和外界干扰，自动制动具有一定的局限性，增加由于制动原因引起交通事故风险。
2、目前国内外开展了有关制动性能和制动策略的研究，包括改进制动器、分析新的布置结构、完善制动算法策略以及采用电动助力制动系统等措施，用以提高车辆的制动性能。但现有技术缺乏对自动驾驶汽车制动效力的有效分析，无法准确对无人自动驾驶汽车的制动力进行判断。
3、因此，需要提出一种自动驾驶车辆线控制动效力判断方法及装置，能够对车辆进行综合的制动安全性评价，对车辆制动效力进行判断，从而获得更好的制动效果。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种自动驾驶车辆线控制动效力判断方法及装置，用以解决现有技术由于缺乏对自动驾驶汽车制动效力的有效分析，无法准确对无人自动驾驶汽车的制动力进行判断，导致制动效果不佳、安全性不足的技术问题。
2、为了解决上述问题，本专利技术提供一种自动驾驶车辆线控制动效力判断方法，包括：
3、获取自动驾驶车辆的第一环境信息和第一行驶状态信息，基于
4、获取执行所述第一控制后所述车辆的第二环境信息和第二行驶状态信息，根据所述第二环境信息和第二行驶状态信息确定安全控制行为信息；
5、分析所述安全控制行为信息对应的多个不安全控制因素，并根据多个所述不安全控制因素对所述车辆进行安全性评价，得到安全性评价结果；
6、根据所述安全性评价结果、第二行驶状态信息和第二环境信息对所述车辆的制动力进行有效性判断。
7、进一步的，对所述车辆进行第一控制还包括：控制所述车辆利用发动机输出扭矩保持制动状态，并以预设速度进行匀速行驶；
8、所述方法还包括：
9、获取所述车辆在所述匀速行驶状态下的发动机输出扭矩；
10、根据所述安全性评价结果、所述第二行驶状态信息和第二环境信息确定扭矩阈值；
11、基于所述发动机输出扭矩和扭矩阈值对所述车辆进行危险控制行为分析，得到危险控制行为分析结果；
12、根据所述危险控制行为分析结果、安全性评价结果、第二行驶状态信息和第二环境信息对所述车辆的制动力进行有效性判断。
13、进一步的，所述分析所述安全控制行为信息对应的多个不安全控制因素，包括：
14、根据系统理论过程分析方法识别所述安全控制行为信息对应的多个不安全控制因素。
15、进一步的，所述根据多个所述不安全控制因素对所述车辆进行安全性评价，得到安全性评价结果，包括：
16、利用多层次分析法对所述不安全控制因素进行量化评价分析，得到每个所述不安全控制因素的权重因子，根据所有所述不安全控制因素的权重因子确定综合控制目标权重；
17、基于所述综合控制目标权重和所述不安全控制因素构建风险节点图，根据所述风险节点图对所述车辆进行安全性评价，判断所述是否存在不安全控制行为。
18、进一步的，所述多层次分析法包括目标层分析、指标层分析和方案层分析；
19、所述利用多层次分析法对所述不安全控制因素进行量化评价分析，得到每个所述不安全控制因素的权重因子，包括：
20、对所述不安全控制因素进行目标层分析，确定安全控制目标；
21、利用指标层分析量化所述控制目标的评价指标；
22、根据所述控制目标的评价指标确定每个所述不安全控制因素的权重因子。
23、进一步的，根据所述安全性评价结果、第二行驶状态信息和第二环境信息对所述车辆的制动力进行有效性判断，包括：
24、根据所述第二行驶状态信息确定所述车辆的车速和制动力矩，根据所述车速和制动力矩确定制动距离；
25、根据所述第二环境信息确定最小安全距离；
26、当所述制动距离小于所述最小安全距离，或所述车辆存在不安全控制行为时，确定所述车辆的制动力不足。
27、进一步的，基于所述发动机输出扭矩和扭矩阈值对所述车辆进行危险控制行为分析，得到危险控制行为分析结果，包括：
28、当所述输出在预设时间的输出扭矩增加量低于所述扭矩阈值时，确定所述车辆的制动力不足。
29、进一步的，所述不安全控制因素至少包括：同步错误、相机和雷达目标匹配紊乱、安全距离模型不适用、目标识别算法准确率低。
30、本专利技术还提供一种自动驾驶车辆线控制动效力判断装置，包括：
31、制动控制模块，用于获取自动驾驶车辆的第一环境信息和第一行驶状态信息，基于所述第一环境信息和第一行驶状态信息对所述车辆进行第一控制；所述第一控制包括对所述车辆进行制动；
32、安全分析模块，用于获取执行所述第一控制后所述车辆的第二环境信息和第二行驶状态信息，根据所述第二环境信息和第二行驶状态信息确定安全控制行为信息；
33、安全性评价模块，用于分析所述安全控制行为信息对应的多个不安全控制因素，并根据多个所述不安全控制因素对所述车辆进行安全性评价，得到安全性评价结果；
34、制动力判断模块，用于根据所述安全性评价结果、第二行驶状态信息和第二环境信息对所述车辆的制动力进行有效性判断。
35、本专利技术还提供了一种自动驾驶汽车，所述汽车包括上述技术方案所述的自动驾驶车辆线控制动效力判断装置。
36、与现有技术相比，本专利技术的有益效果包括：首先，获取自动驾驶车辆的第一环境信息和第一行驶状态信息，对车辆进行第一控制；其次，获取执行第一控制后所述车辆的第二环境信息和第二行驶状态信息，确定安全控制行为信息；再次，分析所述安全控制行为信息对应的多个不安全因素，对车辆进行安全性评价；最后，根据安全性评价结果、第二环境信息和第二行驶状态信息对车辆的制动力进行有效性判断。本专利技术的方法通过对制动时的安全控制行为信息进行分析，考虑多个影响制动的不安全因素，对车辆进行安全性评价，提高了制动力判断的准确性，从而提高了车辆的制动安全性，使车辆能够准确及时进行制动，保障车内人员安全。
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1.一种自动驾驶车辆线控制动效力判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆线控制动效力判断方法，其特征在于，对所述车辆进行第一控制还包括：控制所述车辆利用发动机输出扭矩保持制动状态，并以预设速度进行匀速行驶；
3.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆线控制动效力判断方法，其特征在于，所述分析所述安全控制行为信息对应的多个不安全控制因素，包括：
4.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆线控制动效力判断方法，其特征在于，所述根据多个所述不安全控制因素对所述车辆进行安全性评价，得到制动效果安全性评价结果，包括：
5.根据权利要求4所述的自动驾驶车辆线控制动效力判断方法，其特征在于，所述多层次分析法包括目标层分析、指标层分析和方案层分析；
6.根据权利要求4所述的自动驾驶车辆线控制动效力判断方法，其特征在于，根据所述制动效果安全性评价结果、第二行驶状态信息和第二环境信息对所述车辆的制动力进行有效性判断，包括：
7.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆线控制动效力判断方法，其特征在于，基于所述发动机输出扭矩
8.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆线控制动效力判断方法，其特征在于，所述不安全控制因素至少包括：同步错误、相机和雷达目标匹配紊乱、安全距离模型不适用、目标识别算法准确率低。
9.一种自动驾驶车辆线控制动效力判断装置，其特征在于，包括：
10.一种自动驾驶汽车，其特征在于，所述汽车包括如权利要求9所述的自动驾驶车辆线控制动效力判断装置。
...【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶车辆线控制动效力判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆线控制动效力判断方法，其特征在于，对所述车辆进行第一控制还包括：控制所述车辆利用发动机输出扭矩保持制动状态，并以预设速度进行匀速行驶；
3.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆线控制动效力判断方法，其特征在于，所述分析所述安全控制行为信息对应的多个不安全控制因素，包括：
4.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆线控制动效力判断方法，其特征在于，所述根据多个所述不安全控制因素对所述车辆进行安全性评价，得到制动效果安全性评价结果，包括：
5.根据权利要求4所述的自动驾驶车辆线控制动效力判断方法，其特征在于，所述多层次分析法包括目标层分析、指标层分析和方案层分析；
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭峰，李亚秋，肖腾发，李浩然，彭云，岳旭豪，杨凤霞，
申请(专利权)人：武汉御风智行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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