[发明专利]一种具有多模式切换体系的汽车自适应巡航系统及其控制方法在审

专利信息
申请号: 201510364817.1 申请日: 2015-06-26
公开(公告)号: CN104925057A 公开(公告)日: 2015-09-23
发明(设计)人: 裴晓飞;过学迅;张成才;谭智慧;陈可际 申请(专利权)人: 武汉理工大学
主分类号: B60W30/14 分类号: B60W30/14;B60W10/06;B60W10/18
代理公司: 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 代理人: 唐万荣;杨晓燕
地址: 430070 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 具有 模式 切换 体系 汽车 自适应 巡航 系统 及其 控制 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及汽车驾驶员辅助系统,特别是一种具有十种控制模式,能够适应复杂驾驶模式及典型驾驶员特性的汽车自适应巡航系统及其控制方法。

背景技术

作为汽车驾驶员辅助系统中的典型代表,自适应巡航系统(ACC)依靠车载信息传感器获取前方道路交通信息,并基于道路目标的运动情况开展相应的车辆纵向自动驾驶控制,因此可以替代驾驶员的油门和刹车操作。迄今为止,ACC系统经过了三个发展阶段:第一阶段,主要针对简单的高速公路环境,仅具备基本的维持安全车距与定速巡航功能。第二阶段,可将ACC的工作范围扩展到城市低速模式,具有自动走停跟车的功能。第三阶段,出现了可同时进行多目标优化的增强型ACC系统,性能上能兼顾安全性、经济性和舒适性,并开始向电动汽车上集成。

但是,现有的ACC系统仍然局限于对汽车的纵向控制领域,当汽车处于弯道模式、换道辅助模式、并线模式时,ACC功能就会失效,这极大的影响了驾驶员对ACC技术的接受度。因此,需要ACC系统不仅能适用于稳态直线驾驶模式,对换道、弯道等瞬态模式也具有一定的适应性。

为了提高ACC系统对复杂行驶环境的鲁棒性,不少学者尝试用多模式切换的方法来加以解决,取得了初步的效果。意大利Plito理工大学的CANALE等人根据前车运动状态,将ACC定义为加速/匀速/减速三种模式,并在算法融入了驾驶员参考模型。美国密歇根大学的Fancher应用相对车距-相对车速关系将ACC模式划分为三个区域,从而决定汽车应用哪种控制形式:速度控制/时距控制/避撞控制。清华大学的张德兆基于零期望加速度曲线,将ACC分为定速巡航、车距保持、接近前车和超车等四种模式。瑞典沃尔沃公司定义了ACC的五种功能,分别是接近前车、追尾避撞、加速跟随、减速跟随和并线。韩国首尔国立大学的K.Yi等人提出了一种具有换道支持功能的ACC系统,包含下列控制模式:稳态跟车、转向避让、转向避让+轻微制动、紧急制动。四种控制模式可以根据实际的车间运动关系进行相互转换。

延续这一思路,有必要基于多模式切换总体框架,对控制模式采取了进一步细分,提出了一种环境模式适应性更好的ACC多模式控制方法,在有效减轻驾驶员工作强度的同时,性能上同样具有更全面、更智能、更协调、更实用的特点。

发明内容

本发明要解决的技术问题是,针对现有技术存在的上述不足,提供一种具有多模式切换体系的汽车自适应巡航系统,提高ACC系统在实际复杂形行驶件下的适应性,特别是朝汽车横向运动与瞬态模式方面扩展与突破。而如何在多模式分层框架下建立对应的优化控制模式及其切换机制是解决ACC系统在复杂道路环境下适用性问题的关键。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是:

一种具有多模式切换体系的汽车自适应巡航系统,包括模式切换层、上层控制器、下层控制器三层控制架构,所述模式切换层用于综合环境车辆、道路信息以及驾驶意图,匹配期望的控制模式,实现不同ACC控制模式之间的协调控制,所述上层控制器用于实现模式切换层选择的该种控制模式下的最优控制策略,所述下层控制器用于通过控制汽车发动机节气门和主动制动压力来跟踪上层控制器输出的期望加速度。

本发明还提供了一种上述汽车自适应巡航系统的控制方法,包括如下步骤:

1)首先,在模式切换层建立了车辆行驶模式划分及模式切换机制,根据是否受到驾驶员转向操作的影响、是否受到道路形状的影响、是否受到前车运动的影响以及受到的是横向/纵向运动的影响,对当前汽车行驶模式进行划分,实现十种不同ACC控制模式的切换,十种ACC控制模式分别为:定速巡航模式、稳态跟车模式、接近前车模式、急加速模式、强减速模式、弯道模式、换道辅助模式、避撞模式、并线模式、切出模式,其中,前两种为稳态模式,后八种为瞬态模式;

2)然后,在上层控制器中,实现模式切换层选择的该种控制模式下的最优控制策略;

3)最后,在下层控制器中,通过调节发动机节气门与主动制动压力来实现上层控制器输出的期望加速度大小。

按上述方案,在两种控制模式进行切换的过程中,为了保证车辆加速度输出的连续性,在输出期望加速度之前,对期望加速度采取加权平均进行连续性处理,具体为:

aw_des=w1·aw_last+w2·aw_next

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