一种车辆自动制动方法、装置、设备和存储介质与流程

[0001]
本发明涉及车辆制动控制技术领域，具体而言，涉及一种车辆自动制动方法、装置、设备和存储介质。


背景技术：

[0002]
自动紧急制动系统是利用车载传感器(如毫米波雷达、车载摄像头等)来感知驾驶障碍物(如行人、各种车辆等)的运动状态，一般先通过预警方式提醒驾驶员制动，在预警无效或者紧急情况下，系统自动强制性制动，使车辆能够实现自主规避与障碍物碰撞的主动安全技术。自动紧急制动系统是集感知、控制、决策为一体的高级驾驶辅助系统的重要功能，能够提高驾驶安全，降低交通事故。
[0003]
现有技术中的自动紧急制动系统，只考虑位于本车正前方的车辆作为检测对象，而忽略了相邻车道的车辆，存在较大的安全隐患。


技术实现要素：

[0004]
本发明提供了一种车辆自动制动方法、装置、设备和存储介质，以改善相关技术中的只考虑位于本车正前方的车辆作为检测对象，而忽略了相邻车道的车辆问题。
[0005]
第一方面，本发明实施例提供了一种车辆自动制动方法，其包括如下步骤：
[0006]
获取前车相对自车的位置关系，并判断所述前车所在车道。
[0007]
当判断所述前车位于自车车道的相邻车道时，根据所述位置关系，计算所述前车相对所述自车的横向距离和所述前车的航向角，并根据所述航向角和所述横向距离判断所述前车是否存在汇入自车车道的倾向。
[0008]
当判断所述前车存在汇入自车车道的倾向时，将当前的运动参数输入至预先训练的第一安全距离模型，以获得第一安全距离参数。其中，所述运动参数包括当前估算的路面附着系数。
[0009]
根据所述第一安全距离参数以及两车之间的实际纵向距离，控制所述自车进行制动。
[0010]
可选地，一种车辆自动制动方法，还包括如下步骤：
[0011]
当判断前车位于自车车道时，将当前的运动参数输入至预先训练的第一自适应安全距离模型，以获得第一安全距离参数。其中，所述运动参数包括当前估算的路面附着系数。
[0012]
当判断前车位于自车车道时，或判断所述前车存在汇入自车车道的倾向时，将当前的运动参数和驾驶员反映时间输入至预先训练的第二安全距离模型，以获得第二安全距离参数。其中，所述运动参数包括当前估算的路面附着系数。
[0013]
根据所述第二安全距离参数以及两车之间的实际纵向距离，控制所述自车发出警报。
[0014]
可选地，当判断所述前车位于自车车道的相邻车道时，根据所述位置关系，计算所
述前车相对所述自车的横向距离和所述前车的航向角，并根据所述航向角和所述横向距离判断所述前车是否存在汇入自车车道的倾向，具体为：
[0015]
获取t时刻两车之间的第一相对距离r
t
和第一相对方位角θ
t
，以及δt时刻之后的第二相对距离r
t+δt
和第二相对方位角θ
t+δt
。其中，所述δt时刻之后为当前时刻。
[0016]
根据两个时刻的相对距离和相对方位角，以及所述自车的速度v
s
，计算得所述前车的所述航向角其中，所述航向角的计算公式为：
[0017][0018]
根据第二相对距离r
t+δt
和第二相对方位角θ
t+δt
，计算当前时刻的所述横向距离y
t+δt
。其中，所述横向距离的表达式为：y
t+δt
＝(r
t+δt sinθ
t+δt
)。
[0019]
当所述航向角时，判定车辆存在汇入自车车道的倾向。
[0020]
当所述航向角时，且所述横向距离＜车道线距离时，判定前车汇入自车车道。
[0021]
可选地，当判断前车位于自车车道时，或判断所述前车存在汇入自车车道的倾向时，将当前的运动参数输入至预先训练的第一安全距离模型，以获得第一安全距离参数。当判断前车位于自车车道时，或判断所述前车存在汇入自车车道的倾向时，将当前的运动参数和驾驶员反映时间输入至预先训练的第二安全距离模型，以获得第二安全距离参数，具体为：
[0022]
获取当前的运动参数。其中，运动参数包括自车车速v
s
，前车车速v
r
，自车加速度a
s
，前车加速度a
t
。其中，所述自车加速度a
s
根据当前估算的路面附着系数得到。
[0023]
根据当前的运动参数，计算第一安全距离参数。其中，第一安全距离参数d
ver_b
的表达式为t
res
为制动器的响应时间，d
tar
为预设的停车距离。
[0024]
获取驾驶员的反应时间t
rea
。
[0025]
根据运动参数和所述反应时间，计算第二安全距离参数。其中，第二安全距离参数d
ver_w
的表达式为：
[0026]
t
res
为制动器的响应时间，d
tar
为预设的停车距离。
[0027]
可选地，获取驾驶员的反应时间t
rea
，具体为：
[0028]
获取驾驶员的年龄、驾龄、所述自车车速，以及驾驶员疲劳程度，并进行模糊化、模糊关系、模糊判决、反模糊化，得到所述反应时间。
[0029]
可选地，获取当前的运动参数，包括：
[0030]
获取所述自车车速v
s
和自车车轮的转速w
ij
，并计算自车的滑移率。其中，所述滑移率s的表达式为：r为车轮半径。
[0031]
根据所述滑移率和自车的轮胎模型，采用基于递归最小二乘法和斜率法计算自车的路面附着系数。
[0032]
根据所述路面附着系数，计算自车加速度。其中，所述加速度a
s
的计算公式为：a
s
＝ug，g为重力加速度，u为路面附着系数。
[0033]
可选地，根据所述滑移率和自车的轮胎模型，采用基于递归最小二乘法和斜率法计算自车的路面附着系数，具体为：
[0034]
建立轮胎模型。其中，所述轮胎模型为刷子轮胎模型。
[0035]
获取自车轮胎的受力参数，以计算得轮胎的牵引力标称值ρ。其中，所述受力参数包括轮胎的垂向力f
z
，轮胎的纵向力f
x
，所述牵引力标称值ρ的表达式为
[0036]
当0＜滑移率s≤0.05时，根据牵引力标称值和滑移率的比值，以及轮胎的垂向力f
z
，估算所述路面附着系数u。其中，所述比值k的表达式为ρ为引力标称值，s为滑移率。根据递推最小二乘法求解所述路面附着系数u。
[0037]
当0.05＜滑移率s＜0.3时，使用滑移率s＝0.05时的路面附着系数。
[0038]
当0.3≤滑移率s时，f
x
＝u
×
f
z
，根据斜率法求解所述路面附着系数u。f
x
为轮胎的纵向力，f
z
为轮胎的垂向力。
[0039]
第二方面，本发明实施例提供了一种车辆自动制动装置，其包括位置关系获取模块、前车汇入判断模块、第一安全距离参数获取模块，以及自动制动模块。
[0040]
位置关系获取模块，用于获取前车相对自车的位置关系，并判断所述前车所在车道。
[0041]
前车汇入判断模块，用于当判断所述前车位于自车车道的相邻车道时，根据所述位置关系，计算所述前车相对所述自车的横向距离和所述前车的航向角，并根据所述航向角和所述横向距离判断所述前车是否存在汇入自车车道的倾向。
[0042]
第一安全距离参数获取模块，用于当判断所述前车存在汇入自车车道的倾向时，将当前的运动参数输入至预先训练的第一安全距离模型，以获得第一安全距离参数。其中，所述运动参数包括当前估算的路面附着系数。
[0043]
自动制动模块，用于根据所述第一安全距离参数以及两车之间的实际纵向距离，控制所述自车进行制动。
[0044]
可选地，第一安全距离参数获取模块，还用于当判断前车位于自车车道时，将当前的运动参数输入至预先训练的第一自适应安全距离模型，以获得第一安全距离参数。其中，所述运动参数包括当前估算的路面附着系数。
[0045]
可选地，车辆自动制动装置还包括第二安全距离参数获取模块和警报控制模块。
[0046]
第二安全距离参数获取模块，用于当判断前车位于自车车道时，或判断所述前车存在汇入自车车道的倾向时，将当前的运动参数和驾驶员反映时间输入至预先训练的第二安全距离模型，以获得第二安全距离参数。其中，所述运动参数包括当前估算的路面附着系数。
[0047]
警报控制模块，用于根据所述第二安全距离参数以及两车之间的实际纵向距离，控制所述自车发出警报。
[0048]
可选地，前车汇入判断模块，包括：
[0049]
位置关系获取单元，用于获取t时刻两车之间的第一相对距离r
t
和第一相对方位角θ
t
，以及δt时刻之后的第二相对距离r
t+δt
和第二相对方位角θ
t+δt
。其中，所述δt时刻之
后为当前时刻。
[0050]
航向角计算单元，用于根据两个时刻的相对距离和相对方位角，以及所述自车的速度v
s
，计算得所述前车的所述航向角其中，所述航向角的计算公式为：
[0051]
横向距离计算单元，用于根据第二相对距离r
t+δt
和第二相对方位角θ
t+δt
，计算当前时刻的所述横向距离y
t+δt
。其中，所述横向距离的表达式为：y
t+δt
＝(r
t+δt sinθ
t+δt
)。
[0052]
汇入倾向判断单元，用于当所述航向角时，判定车辆存在汇入自车车道的倾向。
[0053]
汇入判断单元，用于当所述航向角时，且所述横向距离＜车道线距离时，判定前车汇入自车车道。
[0054]
可选地，第一安全距离参数获取模块和第二安全距离参数获取模块，包括运动参数获取单元、第一安全距离参数计算单元、反应时间获取单元，以及第二安全距离参数计算单元。
[0055]
运动参数获取单元，用于获取当前的运动参数。其中，运动参数包括自车车速v
s
，前车车速v
r
，自车加速度a
s
，前车加速度a
t
。其中，所述自车加速度a
s
根据当前估算的路面附着系数得到。
[0056]
第一安全距离参数计算单元，用于根据当前的运动参数，计算第一安全距离参数。其中，第一安全距离参数d
ver_b
的表达式为的表达式为t
res
为制动器的响应时间，d
tar
为预设的停车距离。
[0057]
反应时间获取单元，用于获取驾驶员的反应时间t
rea
。
[0058]
第二安全距离参数计算单元，用于根据运动参数和所述反应时间，计算第二安全距离参数。其中，第二安全距离参数d
ver_w
的表达式为：t
res
为制动器的响应时间，d
tar
为预设的停车距离。
[0059]
可选地，反应时间获取单元，具体用于：获取驾驶员的年龄、驾龄、所述自车车速，以及驾驶员疲劳程度，并进行模糊化、模糊关系、模糊判决、反模糊化，得到所述反应时间。
[0060]
可选地，运动参数获取单元，包括：
[0061]
滑移率获取子单元，用于获取所述自车车速v
s
和自车车轮的转速w
ij
，并计算自车的滑移率。其中，所述滑移率s的表达式为：r为车轮半径。
[0062]
路面附着系数估算子单元，用于根据所述滑移率和自车的轮胎模型，采用基于递归最小二乘法和斜率法计算自车的路面附着系数。
[0063]
自车加速度计算子单元，用于根据所述路面附着系数，计算自车加速度。其中，所述加速度a
s
的计算公式为：a
s
＝ug，g为重力加速度，u为路面附着系数。
[0064]
可选地，路面附着系数估算子单元，具体用于
[0065]
建立轮胎模型。其中，所述轮胎模型为刷子轮胎模型。
[0066]
获取自车轮胎的受力参数，以计算得轮胎的牵引力标称值ρ。其中，所述受力参数包括轮胎的垂向力f
z
，轮胎的纵向力f
x
，所述牵引力标称值ρ的表达式为
[0067]
当0＜滑移率s≤0.05时，根据牵引力标称值和滑移率的比值，以及轮胎的垂向力f
z
，估算所述路面附着系数u。其中，所述比值k的表达式为ρ为引力标称值，s为滑移率。根据递推最小二乘法求解所述路面附着系数u。
[0068]
当0.05＜滑移率s＜0.3时，使用滑移率s＝0.05时的路面附着系数。
[0069]
当0.3≤滑移率s时，f
x
＝u
×
f
z
，根据斜率法求解所述路面附着系数u。f
x
为轮胎的纵向力，f
z
为轮胎的垂向力。
[0070]
第三方面，本发明实施例提供了一种车辆自动制动设备，其包括处理器、存储器，以及存储在所述存储器内的计算机程序。所述计算机程序能够被所述处理器执行，以实现如上述所述的一种车辆自动制动方法。
[0071]
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述所述的一种车辆自动制动方法。
[0072]
通过采用上述技术方案，本发明可以取得以下技术效果：
[0073]
1、通过获取前车相对自车的位置关系来判断前车是否存在汇入自车车道的倾向，能够实现前车切入工况下自动制动，有效避免了与前车相撞的情况，大大提高了实用性。
[0074]
2、通过实时估算路面附着系数，能够自适应地调整安全距离，控制精度更高，避撞安全性更大。
[0075]
3、通过获取不同驾驶员反应时间来自适应调节第二安全距离模型，更加精准地提供预警功能，使预警功能更加符合人因特性，能够适应不同的驾驶员，解决了现有技术固定反应时间造成不同驾驶人的不适应等问题。
[0076]
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0077]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0078]
图1是本发明第一实施例提供的一种车辆自动制动方法的流程示意图。
[0079]
图2是本发明第一实施例提供的两车在δt时间内的位置关系变化图。
[0080]
图3是本发明第二实施例提供的一种车辆自动制动方法的流程示意图。
[0081]
图4是本发明第二实施例提供的车辆制动时的三种状态。
[0082]
图5是本发明第三实施例提供的一种车辆自动制动装置的结构示意图。
具体实施方式
[0083]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完
整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0084]
为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
[0085]
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0086]
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
[0087]
应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0088]
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
[0089]
实施例中提及的“第一\第二”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。应该理解“第一\第二”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。
[0090]
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
[0091]
实施例一：
[0092]
请参阅图1，本发明第一实施例提供的一种车辆自动制动方法。其可由车辆自动制动设备(以下简称制动设备)来执行，特别的，由制动设备内的一个或者多个处理器来执行，以实现如下步骤：
[0093]
s101，获取前车相对自车的位置关系，并判断前车所在车道。
[0094]
在本实施例中，所述制动设备可以是汽车的控制芯片。该控制芯片可与汽车的各个传感器和控制终端电连接，以实现数据的交互，从而获取传感器的检测到的参数，以及及时的对控制终端进行控制。
[0095]
如图2所示，自车的前进方向为第一方向，前车与自车连线为第二方向。在本实施例中，获取前车相对于自车的位置关系通过雷达来检测。雷达能够检测到第一方向与第二方向的夹角(即相位角)，以及前车与自车的直线距离。从而确定前车相对自车的位置，判断前车位于自车车道还是位于相邻车道。
[0096]
上述雷达可以采用激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等现有的雷达。在其它实施例中也可以采用摄像头来检测前方车辆的位置信息。通过摄像头来检测前方车辆的位置信息属于现有技术，在此不再赘述。
[0097]
s102，当判断前车位于自车车道的相邻车道时，根据位置关系，计算前车相对自车
的横向距离和前车的航向角，并根据航向角和横向距离判断前车是否存在汇入自车车道的倾向。
[0098]
只有相邻车道的前车具有汇入当前车道的倾向，或者汇入当前车道，才有必要将其列入自动刹车和刹车提醒的目标车辆。否则即使两车之间的纵向距离再小，两车都不会发生相撞，无需对前车进行后续的检测、判断步骤。可以理解的是，判断前车是否存在汇入自车车道的倾向，包括前车位于相邻车道仅仅具有变道的倾向，以及前车已经具有变道的行为(和已经进入自车车道线内)。
[0099]
在本实施例中，通过获取前车相对自车的位置关系来判断前车是否存在汇入自车车道的倾向，能够实现前车切入工况下自动制动，有效避免了与前车相撞的情况，大大提高了实用性。
[0100]
在另一实施例中，判断前车是否存在汇入自车车道的倾向，包括倾向检测和汇入检测两部分。其具体步骤如下：
[0101]
s1021、获取t时刻两车之间的第一相对距离r
t
和第一相对方位角θ
t
，以及δt时刻之后的第二相对距离r
t+δt
和第二相对方位角θ
t+δt
。其中，δt时刻之后为当前时刻。
[0102]
制动设备内缓存有一段时间内前车相对于自车的位置关系。两车在δt时间内的位置关系如图2所示。判断前车是否具有变道倾向时需要获取当前时刻的位置关系，和一段时间之前t时刻的位置关系。所述位置关系包括如前车与自车的直线距离，以及两车之间的相位角。所述一段时间的时间长度为δt。
[0103]
s1022、根据两个时刻的相对距离和相对方位角，以及自车的速度v
s
，计算得前车的航向角其中，航向角的计算公式为：
[0104][0105]
式中，为前车的航向角，r
t+δt
为当前时刻两车之间的第二相对距离，sinθ
t+δt
为当前时刻两车之间的第二相对方位角，v
s
为自车车速，r
t
为δt时刻之前的t时刻时两车之间的第一相对距离，θ
t
为δt时刻之前的t时刻时两车之间的第一相对方位角。
[0106]
s1023、根据第二相对距离r
t+δt
和第二相对方位角θ
t+δt
，计算当前时刻的横向距离y
t+δt
。其中，横向距离的表达式为：
[0107]
y
t+δt
＝(r
t+δt sinθ
t+δt
)
[0108]
s1024、当航向角时，判定车辆存在汇入自车车道的倾向。其中，第一预设值，为根据经验预先设置的一个固定值。
[0109]
s1025、当航向角时，且横向距离＜车道线距离时，判定前车汇入自车车道；
[0110]
所述车道线距离，是车道线到自车车身侧面的距离。该距离可以通过摄像头实时获取，也可以采用激光雷达进行监测获取。监测车道线并计算出车道线距离自车车身侧面的距离，是现有技术在此不再赘述。
[0111]
在另一实施例中，可以将步骤s1024和步骤s1025具体划分为4个步骤，以减轻各个步骤的运算量。具体地，
[0112]
两车在δt时间内的位置关系如图2所示。在δt时间段内，当时，前
方车辆与自车平行驾驶。其中，为第一预设值，是一个预先设置的固定的角度数值。为在δt时间段内前车相对自车的位移角度。第一预设值可以是5
°
至30
°
中的一个，优选地第一预设值为10
°
。
[0113]
当时，判定车辆发生转向；
[0114]
当且时，判定车辆背离自车车道转向；
[0115]
当且时，判定车辆靠近自车车道转向；
[0116]
当且且前车车身超过自车车道的车道线时，判定车辆靠近自车车道转向且切入自车车道，判定为aebs策略的障碍物对象。
[0117]
判断前车是否汇入自车车道，可以使用横向距离＜车道线距离的阈值判断方法；也可以根据摄像头捕捉到的画面进行判断。当前车越过车道线，即判定为前车汇入自车车道。
[0118]
s105b，当判断前车存在汇入自车车道的倾向时，将当前的运动参数输入至预先训练的第一安全距离模型，以获得第一安全距离参数。其中，运动参数包括当前估算的路面附着系数。
[0119]
车辆的刹车距离跟路面附着系数有着直接的关系，通过实时估算路面附着系数，并计算安全距离，能够自适应地调整安全距离，控制精度更高，避撞安全性更大。
[0120]
在本实施例中，当前车具有汇入自车车道的倾向时,系统才开始获取两车之间的纵向距离，以及计算路面附着系数，并计算出两车之间的最小跟车距离，即第一安全距离系数。所述纵向距离为自车前进方向的距离，所述横向距离为水平垂直于所述纵向距离的距离。
[0121]
s106，根据第一安全距离参数以及两车之间的实际纵向距离，控制自车进行制动。
[0122]
在本实施例中，通过获取前车相对自车的位置关系来判断前车是否存在汇入自车车道的倾向，能够实现前车切入工况下自动制动，有效避免了与前车相撞的情况，大大提高了实用性。通过实时估算路面附着系数，能够自适应地调整安全距离，控制精度更高，避撞安全性更大。
[0123]
实施例二：
[0124]
本实施例所提供的车辆自动控制方法，其实现原理以及产生的技术效果和实施例一相同，为简要描述，本实施例未提及之处，可参考实施例一种相应的内容。
[0125]
如图3所示，在本实施例中车辆自动制动方法还包括如下步骤：
[0126]
s103，当判断前车位于自车车道时，或判断前车存在汇入自车车道的倾向时，将当前的运动参数和驾驶员反映时间输入至预先训练的第二安全距离模型，以获得第二安全距离参数。其中，运动参数包括当前估算的路面附着系数。
[0127]
在本实施例中，除了要控制车辆自动制动，还要提前提醒用户注意刹车。在碰撞风险前主动提供预警功能，让用户自己控制车辆，提高自主控制的安全性。用户自己操作车辆，需要预留比第一安全距离参数更长的第二安全距离参数。在其它实施例中，第二安全距离参数和第一安全距离参数的差值可以直接将其设定固定值，或者设定成与自车速度呈正相关的取值函数，但是这些方案均不能准确的计算出该差值，往往导致跟车距离过长。
[0128]
s104，根据第二安全距离参数以及两车之间的实际纵向距离，控制自车发出警报。
[0129]
在本实施例中，所述警报可以是提醒自车司机注意距离、注意刹车的提醒，也可以
是以提醒前车司机注意距离、不要变道的提醒。用以提醒自车司机的警报，可以是车内的蜂鸣提醒，座椅等车内物品的震动提醒，安全带收紧、出风口风量增大提醒等。用以提醒前车司机的警报，可以是自车的喇叭发出的声音或远光灯的闪烁。当前车位于自车车道时，纵向距离为雷达测量得到的距离，当前车汇入自车车道时，纵向距离通过雷达测量得到的距离以及相位角计算得到。
[0130]
s105a，当判断前车位于自车车道时，将当前的运动参数输入至预先训练的第一自适应安全距离模型，以获得第一安全距离参数。其中，运动参数包括当前估算的路面附着系数。
[0131]
步骤s105a和步骤s105b可以合并成如下的步骤s105。
[0132]
s105,当判断前车位于自车车道时，或判断前车存在汇入自车车道的倾向时，将当前的运动参数输入至预先训练的第一安全距离模型，以获得第一安全距离参数。其中，运动参数包括当前估算的路面附着系数。
[0133]
在本实施例中，不仅能够实现两车纵向行驶时的预警和避撞，还可以实现前车切入工况下的预警和避撞，大大提高了该系统的实用性。
[0134]
可选地，在本发明一实施例中，s103和s105具体包括如下步骤：
[0135]
s1、获取当前的运动参数。在本实施例中，运动参数包括自车车速v
s
，前车车速v
r
，自车加速度a
s
，前车加速度a
t
。其中，自车加速度a
s
根据当前估算的路面附着系数得到。
[0136]
可选地，获取当前的运动参数包括如下步骤：
[0137]
s11获取自车车速和自车车轮的转速，并计算自车的滑移率。其中，滑移率的表达式为：
[0138][0139]
式中，s为滑移率，v
s
为自车车速，w
ij
为自车车轮的转速，r为车轮半径。
[0140]
具体地，当车辆减速运动时，在轮胎与地面之间都会发生相对运动，滑移率指的是在车轮运动过程中滑动所占的比例。当车辆制动减速时，滑移率的值在[0，1]之间发生变化，由于车辆减速，车辆的轮速会小于车速，车轮会发生滑移现象，当滑移率为1时，车轮就会处于完全抱死状态。当滑移率为0时，车速等于轮速。
[0141]
s12根据滑移率和自车的轮胎模型，采用基于递归最小二乘法和斜率法计算自车的路面附着系数。
[0142]
当所设定的路面附着系数大于实际路面附着系数时，车辆会因制动力不足发生碰撞；当所设定的路面附着系数小于实际路面附着系数时，导致发生不必要的提前预警，且紧急制动时导致车间距离较大，自动制动精度降低。因此，实时估算路面附着系数能够有效的提高自动制动的精度。
[0143]
可选地，实时估算路面附着系数，包括如下步骤：
[0144]
s121建立轮胎模型。其中，轮胎模型为刷子轮胎模型。
[0145]
在本实施例中，刷子轮胎模型的表达式(包含三个公式)为：
[0146]
[0147][0148][0149]
式中，f
x
为轮胎的纵向力，f
z
为轮胎的垂向力，s为滑移率，c
x
为轮胎的纵向刚度，c
α
为轮胎的侧偏刚度，u为路面附着系数，f
t
和f为刷子轮胎的定义参数。由于本实施例只考虑车辆的纵向运动，因此忽略轮胎的横向力f
y
。
[0150]
s122获取自车轮胎的受力参数，以计算得轮胎的牵引力标称值ρ。其中，受力参数包括轮胎的垂向力f
z
，轮胎的纵向力f
x
，牵引力标称值ρ的表达式为
[0151]
刷子轮胎模型的牵引力标称值的表达式为：
[0152][0153]
本实施例针对车辆的纵向运动，因此：
[0154][0155]
式中，ρ为牵引力标称值，f
x
为轮胎的纵向力，f
z
为轮胎的垂向力。
[0156]
如图4所示，汽车在紧急制动过程中主要分为线性区、暂态区和饱和区三个状态。由于处于暂态区的时间非常短，因此仅考虑线性区域与饱和区域的路面附着系数估计。
[0157]
s123当0＜滑移率s≤0.05时，汽车制动处于线性区。根据牵引力标称值和滑移率的比值，以及轮胎的垂向力f
z
，估算路面附着系数u。其中，比值k的表达式为ρ为引力标称值，s为滑移率。
[0158]
在本实施例中，根据比值k、垂向力传感器得到轮胎垂向力f
x
，通过二维表格查询得到路面附着系数u的值。在0＜s＜0.05内k的值为定值。
[0159]
所述二维表格，通过以下步骤建立：根据牵引力标称值与滑移率的曲线关系得到k，求出不同垂向力下k的值，不同的垂向力对应不同的曲线。得到不同垂向力、路面附着系数下k的值，如图4所示。最后通过三样条插值方法将其转换为路面附着系数随k、垂向力变化的值。结合递推最小二乘法的一般形式
[0160][0161]
可知y(t)＝f
x
，u(t)＝u；并根据递推最小二乘法求解路面附着系数u。所述递推最小二乘法为现有技术，在此不再赘述。
[0162]
s124当0.05＜滑移率s＜0.3时，汽车制动处于暂态区。该状态下，使用线性区滑移率s＝0.05时的路面附着系数。
[0163]
s125当0.3≤滑移率s时，汽车制动处于饱和区。
[0164]
该状态下牵引力的标称值即为路面的附着系数，即
[0165]
[0166]
式中：ρ为引力标称值，f
x
为轮胎的纵向力，f
z
为轮胎的垂向力，u路面附着系数。可得
[0167]
f
x
＝u
×
f
z
[0168]
式中：f
x
为轮胎的纵向力，f
z
为轮胎的垂向力，u路面附着系数。根据斜率法求解路面附着系数u。所述斜率法为现有技术，在此不再赘述。
[0169]
为了提高在全环境下的车辆制动力精度，需要对路面附着系数进行实时地估算。本实施例基于递归最小二乘法和斜率法的路面附着系数的估算算法，能够实现实时的路面附着系数的估算。
[0170]
在其它实施例中，轮胎模型可以使用理论轮胎模型中的其它轮胎模型，也可以采用经验轮胎模型的轮胎模型，为现有技术，在此不再赘述。
[0171]
s13根据路面附着系数，计算自车加速度。其中，加速度a
s
的计算公式为：a
s
＝ug，g为重力加速度，u为路面附着系数。
[0172]
在本实施例中，实时估算路面附着系数，并根据实时估算的路面附着系数计算自车制动时的减速度。为计算第一安全距离参数打下良好的基础。大大提高了第一安全距离参数的准确性。
[0173]
s2、根据当前的运动参数，计算第一安全距离参数。其中，第一安全距离参数的表达式为：
[0174][0175]
式中，d
ver_b
为第一安全距离参数，v
s
为自车车速，v
r
为前车车速，a
s
为自车加速度，a
t
为前车加速度，t
res
为制动器的响应时间，d
tar
为预设的停车距离。
[0176]
在本实施例中，通过实时估算路面附着系数，能够自适应地调整安全距离，控制精度更高，避撞安全性更大。
[0177]
s3、获取驾驶员的反应时间t
rea
。
[0178]
在本实施例中，第二安全距离参数和第一安全距离参数的差值，是通过预估的驾驶员反映时间和当前车速计算得出。能够得到最准确的差值，保证第二安全距离参数的可靠性和准确性。
[0179]
不同驾驶员的反应时间大不相同，在本实施例中，利选用驾驶员年龄、驾龄、车速、疲劳程度等四个主要因素作为模糊输入，设计设计模糊推理算法，推算不同特性驾驶员的反应时间，作为预警提醒时间的重要参数。
[0180]
获取驾驶员的反应时间t
rea
包括：获取驾驶员的年龄、驾龄、自车车速，以及驾驶员疲劳程度，并进行模糊化、模糊关系、模糊判决、反模糊化，得到反应时间。具体地：
[0181]
s31、获取驾驶员的年龄、驾龄、自车车速，以及驾驶员疲劳程度；其中，驾驶员年龄和驾龄可以通过车内的触控面板，由司机主动输入。疲劳程度可以通过驾车时间的长短来判断，或者在触控面板上的多个选项让司机自己选择，车速可以通过自车的传感器获得。
[0182]
s32、变量模糊化：将驾驶员的年龄、驾龄、车速及驾驶员疲劳程度作为模糊输入，其论域分别为[a，b]岁、[c，d]年、[e，f]千米/时和[g，h]秒，输出变量为驾驶员反应时间t，论域为[x，y]秒。
[0183]
将输入输出模糊集论域分为n档，驾驶员年龄为a
i
(i表示驾驶员年龄论域的分级，
i＝1
…
n)；驾驶员驾龄为d
j
(j表示驾驶员驾龄论域的分级，j＝1
…
n)；车速为v
q
(q表示车速论域的分级，q＝1
…
n)；驾驶员疲劳程度为t
r
(r表示驾驶员疲劳程度论域的分级，q＝1
…
n)；驾驶员反应时间为t
rea
(r表示驾驶员反应时间论域的分级，s＝1
…
n)。
[0184]
s33、通过梯形隶属度函数、三角形隶属度函数和高斯隶属度函数相结合获取隶属度函数。
[0185]
s34、根据模糊化后的变量和隶属度函数，生成模糊规则。
[0186]
通过模糊条件语句s2可知有n
4
条规则组成的模糊规则库，规则可以表示如下：
[0187]
if：age＝a
i
&drivingage＝d
j
&v＝v
q
&tired＝t
r
[0188]
then：t＝t
rea
[0189]
式中，age：年龄；driving age：驾龄；v：车速；tired：疲劳程度等级。a
i
、d
j
、v
q
、t
r
，以及t
rea
分别为输入、输出变量的语言变量。
[0190]
s34、通过重心法(即加权平均法)解模糊化，获得驾驶员的反映时间。在其它实施例中，可以通过最大隶属度法来解模糊化
[0191]
模糊推理算法为本领域技术人员的公知常识在此不再赘述。
[0192]
在本实施例中，通过对驾驶员反映时间、路面附着系数进行了实时监控。能够根据不同的驾驶员、路面条件及两车的相对速度、相对加速度来确定预警和制动时的安全距离，具有很高的实时性。通过判断前车的位置，以及前车是否具有汇入自车车道的倾向进行判断，大大降低了制动设备所需要处理的数据量，具有很好的实际意义。
[0193]
s4、根据运动参数和反应时间，计算第二安全距离参数。其中，第二安全距离参数d
ver_w
的表达式为：
[0194][0195]
式中，d
ver_b
为第一安全距离参数，v
s
为自车车速，v
r
为前车车速，a
s
为自车加速度，a
t
为前车加速度，t
rea
为驾驶员的反应时间，t
res
为制动器的响应时间，d
tar
为预设的停车距离。
[0196]
在本实施例中，利用模糊算法进行驾驶员的反应时间实时推算，使第二安全距离参数更加符合驾驶特性，预警功能更加符合人因特性，能够适应不同的驾驶员。解决了现有技术固定反应时间造成不同驾驶人的不适应等问题。具有很好的实际意义。
[0197]
实施例三：
[0198]
本发明实施例提供了一种车辆自动制动装置，其包括位置关系获取模块、前车汇入判断模块、第一安全距离参数获取模块，以及自动制动模块。
[0199]
位置关系获取模块501，用于获取前车相对自车的位置关系，并判断前车所在车道。
[0200]
前车汇入判断模块502，用于当判断前车位于自车车道的相邻车道时，根据位置关系，计算前车相对自车的横向距离和前车的航向角，并根据航向角和横向距离判断前车是否存在汇入自车车道的倾向。
[0201]
第一安全距离参数获取模块503，用于当判断前车存在汇入自车车道的倾向时，将当前的运动参数输入至预先训练的第一安全距离模型，以获得第一安全距离参数。其中，运动参数包括当前估算的路面附着系数。
[0202]
自动制动模块504，用于根据第一安全距离参数以及两车之间的实际纵向距离，控制自车进行制动。
[0203]
可选地，第一安全距离参数获取模块，还用于当判断前车位于自车车道时，将当前的运动参数输入至预先训练的第一自适应安全距离模型，以获得第一安全距离参数。其中，运动参数包括当前估算的路面附着系数。
[0204]
可选地，车辆自动制动装置还包括第二安全距离参数获取模块和警报控制模块。
[0205]
第二安全距离参数获取模块，用于当判断前车位于自车车道时，或判断前车存在汇入自车车道的倾向时，将当前的运动参数和驾驶员反映时间输入至预先训练的第二安全距离模型，以获得第二安全距离参数。其中，运动参数包括当前估算的路面附着系数。
[0206]
警报控制模块，用于根据第二安全距离参数以及两车之间的实际纵向距离，控制自车发出警报。
[0207]
可选地，前车汇入判断模块，包括：
[0208]
位置关系获取单元，用于获取t时刻两车之间的第一相对距离r
t
和第一相对方位角θ
t
，以及δt时刻之后的第二相对距离r
t+δt
和第二相对方位角θ
t+δt
。其中，δt时刻之后为当前时刻。
[0209]
航向角计算单元，用于根据两个时刻的相对距离和相对方位角，以及自车的速度v
s
，计算得前车的航向角其中，航向角的计算公式为：
[0210][0211]
横向距离计算单元，用于根据第二相对距离r
t+δt
和第二相对方位角θ
t+δt
，计算当前时刻的横向距离y
t+δt
。其中，横向距离的表达式为：
[0212]
y
t+δt
＝(r
t+δt sinθ
t+δt
)
[0213]
汇入倾向判断单元，用于当航向角时，判定车辆存在汇入自车车道的倾向。
[0214]
汇入判断单元，用于当航向角时，且横向距离＜车道线距离时，判定前车汇入自车车道。
[0215]
可选地，第一安全距离参数获取模块和第二安全距离参数获取模块，包括运动参数获取单元、第一安全距离参数计算单元、反应时间获取单元，以及第二安全距离参数计算单元。
[0216]
运动参数获取单元，用于获取当前的运动参数。其中，运动参数包括自车车速v
s
，前车车速v
r
，自车加速度a
s
，前车加速度a
t
。其中，自车加速度a
s
根据当前估算的路面附着系数得到。
[0217]
第一安全距离参数计算单元，用于根据当前的运动参数，计算第一安全距离参数。其中，第一安全距离参数d
ver_b
的表达式为
[0218][0219]
式中，t
res
为制动器的响应时间，d
tar
为预设的停车距离。
[0220]
反应时间获取单元，用于获取驾驶员的反应时间t
rea
。
[0221]
第二安全距离参数计算单元，用于根据运动参数和反应时间，计算第二安全距离参数。其中，第二安全距离参数d
ver_w
的表达式为：
[0222][0223]
式中，t
res
为制动器的响应时间，d
tar
为预设的停车距离。
[0224]
可选地，反应时间获取单元，具体用于：获取驾驶员的年龄、驾龄、自车车速，以及驾驶员疲劳程度，并进行模糊化、模糊关系、模糊判决、反模糊化，得到反应时间。
[0225]
可选地，运动参数获取单元，包括：
[0226]
滑移率获取子单元，用于获取自车车速v
s
和自车车轮的转速w
ij
，并计算自车的滑移率。其中，滑移率s的表达式为：
[0227][0228]
式中，r为车轮半径。
[0229]
路面附着系数估算子单元，用于根据滑移率和自车的轮胎模型，采用基于递归最小二乘法和斜率法计算自车的路面附着系数。
[0230]
自车加速度计算子单元，用于根据路面附着系数，计算自车加速度。其中，加速度a
s
的计算公式为：
[0231]
a
s
＝ug
[0232]
式中，g为重力加速度，u为路面附着系数。
[0233]
可选地，路面附着系数估算子单元，具体用于
[0234]
建立轮胎模型。其中，轮胎模型为刷子轮胎模型。
[0235]
获取自车轮胎的受力参数，以计算得轮胎的牵引力标称值ρ。其中，受力参数包括轮胎的垂向力f
z
，轮胎的纵向力f
x
，牵引力标称值ρ的表达式为：
[0236][0237]
当0＜滑移率s≤0.05时，根据牵引力标称值和滑移率的比值，以及轮胎的垂向力f
z
，估算路面附着系数u。其中，比值k的表达式为
[0238][0239]
式中，ρ为引力标称值，s为滑移率。根据递推最小二乘法求解路面附着系数u。
[0240]
当0.05＜滑移率s＜0.3时，使用滑移率s＝0.05时的路面附着系数。
[0241]
当0.3≤滑移率s时，f
x
＝u
×
f
z
，根据斜率法求解路面附着系数u。f
x
为轮胎的纵向力，f
z
为轮胎的垂向力。
[0242]
实施例四：
[0243]
本发明实施例提供了一种车辆自动制动设备，其包括处理器、存储器，以及存储在存储器内的计算机程序。计算机程序能够被处理器执行，以实现如上述的一种车辆自动制动方法。
[0244]
实施例五：
[0245]
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的
计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行如上述的一种车辆自动制动方法。
[0246]
在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0247]
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
[0248]
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，电子设备100，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0249]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

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