[发明专利]一种实时检验无人驾驶汽车制动性能的制动检测算法

说明书

本发明公开了一种实时检验无人驾驶汽车制动性能的制动检测算法，属于汽车安全领域；改善无人驾驶汽车制动系统在湿地、冰雪路面等特殊工况下的不稳定性；步骤为：1、收集不同制动状况下制动特征因素作为数据集，并进行数据预处理；2、采用遗传算法优化初始权域值；3、根据制动特征因素个数及制动状况种类，构建bp神经网络并进行训练；4、对网络进行测试验证，保证网络输出值与汽车制动状况的一致性；利用传感器收集的与汽车制动效能及方向稳定性相关的数据，汽车通过该制动检测算法得到训练后的网络，可以实时评估汽车的制动状况；避免在特殊路面下，自动驾驶仅依靠压力传感器，不能判断是否施加了足够的制动力，以致无法达到预期制动效果。

技术领域

本发明属于汽车安全领域，涉及车辆主动安全技术，本发明公开了一种实时检验无人驾驶汽车制动性能的制动检测算法，属于汽车安全领域；旨在改善自动驾驶汽车制动系统的不稳定性，保障汽车安全行驶。

背景技术

自动驾驶汽车在提高人类出行效率和改善驾驶体验的同时，也造成了一些安全隐患。保证汽车具有足够的安全性能并减少安全事故事故的发生是汽车行业能持续健康发展的先决条件。制动系统作为汽车的重要子系统，会直接影响车辆停车时间和停车距离，因此提高制动系统的可靠性和安全性引起了广泛的关注。对于在非自动驾驶汽车，驾驶员会根据驾驶经验，针对不同路况，施加不同制动力和制动时间以达到安全行驶的目的。然而，目前还缺乏对自动驾驶车辆制动性能进行适当补偿的机制。在特殊路面上，自动驾驶汽车仅仅依靠压力传感器，无法判断当前制动力是否能保证预期的制动效能及方向稳定性。

针对上述问题，需要提供一种实时检验无人驾驶汽车制动性能的制动检测算法，通过该算法，可建立制动力与制动性能的直接映射关系，汽车可根据汽车当前制动效能及稳定性判断是否对制动系统做出补偿，来保障汽车安全行驶。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种实时检验无人驾驶汽车制动性能的制动检测算法，解决了目前还缺乏对自动驾驶车辆制动性能进行适当补偿的机制，在特殊路面上，自动驾驶汽车仅仅依靠压力传感器，无法判断当前制动力是否能保证预期的制动效能及方向稳定性的问题。

(二)技术方案

本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：

一种实时检验无人驾驶汽车制动性能的制动检测算法，包括以下步骤：

S10、收集不同制动状况下制动特征因素作为数据集，并进行数据预处理；

S20、采用遗传算法优化初始权域值；

S30、根据制动特征因素个数及制动状况种类，构建bp神经网络并进行训练；

S40、对网络进行测试验证，保证网络输出值与汽车制动状况的一致性。

进一步地，所述制动特征因素包括四个车轮轮速、纵向车速、横摆角速度；汽车的制动距离、制动减速度可由四个车轮轮速、纵向车速计算得到，汽车制动时方向稳定性可由横摆角速度表示；

所述制动状况设为各车轮制动力皆足够、左前车轮制动力不足，左后车轮制动力不足、右前车轮制动力不足、右后车轮制动力不足五种情况。

进一步地，所述数据集包含M个数据，分别用作训练集、测试集；训练集、测试集各包括M1、M2个数据；其中M1占80％，M2占20％。

进一步地，所述数据预处理包括如下方法：

五种不同制动状况，分别记作{1，0，0，0，0}、{0，1，0，0，0}、{0，0，1，0，0}、{0，0，0，1，0}、{0，0，0，0，1}；

因不同制动特征因素数值差别较大，容易造成精度不够，因此对制动特征因素进行预处理；通过公式得到一组0～1的数据。