[发明专利]实时车辆稳定系统及其方法

说明书

本申请公开一种实时车辆稳定的系统及其方法。所述系统包括：传感器单元包括：电磁波发射器发射点云照射前方路面，电磁波接收器接收点云位置数据作为地面状态S1，车辆状态传感器用于得到车辆状态S2；控制决策单元：将S1和S2作为状态S输入到预先训练好的强化学习模型中，得到输出的车辆控制信号；执行单元：用于接收控制决策单元的控制信号，执行车辆稳定干预动作A。本申请涉及智能汽车技术领域，通过对发射电磁波点云矩阵的采集得到精细化路面状态，基于强化学习算法，对各种路面状态实时做出对应执行反馈，达到车辆稳定性最大化，大大提升了车辆驾乘的舒适性。

技术领域

本申请涉及实时车辆稳定的系统及其方法，特别涉及基于强化学习算法根据路面不同路况实时调控执行单元达到车身稳定的实时车辆稳定系统RVSS（Real time VehicleStabilising System）及其方法。

背景技术

目前车辆稳定系统VSS（Vehicle Stabilising System）主要包括系统ABS（车轮防抱死系统）、ASR（驱动打滑调节装置）或ESP（电子稳定程序），并用来改善车辆在危急行驶状态（诸如转向过度或转向不足的情形）的可控性和使车辆稳定，其主要执行器为4个车轮的刹车系统。

已知的车辆稳定系统对于相关的路面地基来说，一般都是很粗糙的，地基选择模式主要分为柏油、水泥、泥浆、沙地等。而实际的路面情况要更为复杂和精细，存在各种坑洼、拥包、倾斜等复杂路面情况，而这些不确定性造成了车轮的异动以及车身的倾斜晃动，大大降低了车辆驾乘的舒适性。

发明内容

在本申请的主要目的在于提供一种能够对路面的精细化数据进行采集，基于强化学习算法根据路面不同路况实时调控执行单元达到车身稳定的实时车辆稳定系统RVSS（Real time Vehicle Stabilising System）及其方法。

本申请公开一种基于强化学习算法的实时车辆稳定系统RVSS（Real timeVehicle Stabilising System），该实时车辆稳定系统包括：传感器单元，包括：电磁波发射器发射点云照射前方路面，电磁波接收器接收点云位置数据作为地面状态S1，车辆状态传感器用于得到车辆状态S2；控制决策单元：将S1和S2作为状态S输入到预先训练好的强化学习模型中，得到输出的车辆控制信号；执行单元：用于接收控制决策单元的控制信号，执行车辆稳定干预动作A。

为了预先训练强化学习模型，该实时车辆稳定系统还包括：传感器单元还包括：行驶状态传感器用于得到车辆倾斜、加速和转向的一种或两种或多种数据，当车辆执行动作A后，行驶状态传感器数据变化参数设定为T，随参数T增大而减小设定一个参数R，作为反馈奖励。

为了预先训练强化学习模型，该实时车辆稳定系统还包括：模型训练单元：基于“环境状态S+动作A+动作A后下一个状态S'+反馈奖励R”作为训练数据，不断地尝试，不断地改进，使得A动作趋向反馈奖励R最大，训练出一个强化学习模型。

进一步地，所述电磁波发射器和电磁波接收器包括：光波发射器和光学相机、激光发射器和激光雷达、微波发射器和微波雷达、超声波发射器和超声波雷达，其中电磁波发射器和电磁波接收器可以组装成一个装置。

进一步地，所述电磁波发射器发射点云是指点矩阵、线构成的交点矩阵或光幕中的抽取点矩阵。

进一步地，所述地面状态S1参数是电磁波点云位置矩阵和/或电磁波点云大小矩阵。

进一步地，所述车辆状态传感器是可调悬挂系统高度传感器、可调悬挂系统阻尼传感器、车速传感器、加速度传感器、转向角传感器中的一种或两种或多种，用于计算得到车轮到达对应点云时车轮在点云上的位置、角度和可调悬挂系统高度、阻尼参数，共同组成车辆状态S2。

进一步地，所述执行单元包括：可调悬挂系统用于调节车轮离地高度和/或阻尼参数。

进一步地，所述执行单元还包括：车速调控器，制动装置，转向装置。