[发明专利]一种兼顾行车经济性的智能电动车辆自主驾驶决策方法

说明书

一种兼顾行车经济性的智能电动车辆自主驾驶决策方法，属于智能车辆自动控制领域，其特征在于能够根据不同等级威胁域内风险源的分布特征，执行与之相适应的自主驾驶决策，从自主决策层面优化智能电动车辆行车经济性。本发明属于智能车辆自主决策领域，所涉及的技术方案为：自车道一级威胁域内存在危险源时，通过计算行车经济性及换道风险值，决策车辆是否执行换道；自车道一级威胁域不内存在危险源且自车道二级威胁域内存在危险源时，通过计算行车经济性及风险增长率，决策车辆是否执行经济性优化驾驶决策策略；自车道一级及二级威胁域内均不存在危险源时，通过调用经济性优化参考驾驶策略，进行车辆自主驾驶决策控制。

技术领域

本发明属于智能车辆自主决策领域，涉及一种用于智能电动车的自主驾驶决策方法。

背景技术

目前，面对日益严峻的能源危机、环境污染及交通安全三大问题，发展智能电动车辆正受到汽车行业广泛关注。不同于常规驾驶员驾驶车辆，建立自主驾驶决策系统来替代人类驾驶员进行驾驶决策是各种形式智能车辆需要解决的关键共性问题。现有的自主驾驶决策控制方法普遍局限于保障行车安全性，而忽略了行车经济性优化这一关键因素，未充分挖掘智能电动车辆经济性优化空间。为此，本发明提出了一种兼顾行车经济性的智能电动车辆自主驾驶决策方法。

发明内容

根据以上现有技术中的不足，本发明要解决的问题是:提出一种兼顾行车经济性的智能电动车辆自主驾驶决策方法，从驾驶决策层面优化智能电动车辆的行车经济性。

本发明的技术方案是: 一种兼顾行车经济性的智能电动车辆自主驾驶决策方法，具体为：

（1）首先，该自主驾驶决策方法的主程序检测当前车道一级威胁区是否存在风险源，若存在，则调用子程序1；若不存在，则进一步检测当前车道二级威胁区是否存在风险源；若当前车道二级威胁区存在风险源，则调用子程序2；若当前车道二级威胁区不存在风险源，则调用子程序3；

（2）子程序1具体可表述为：

该子程序用于决策车辆是否需要进行换道，首先，程序依据车辆当前状态参数及行车功耗模型，计算车辆当前功耗及当前最低参考功耗，若车辆当前功耗不大于当前最低参考功耗的k倍，则无需进行换道决策，车辆在当前车道内按照当前驾驶策略进行驾驶控制；若车辆当前功耗大于当前最低参考功耗的k倍，则需进一步进行换道决策；为此，程序首先依据车辆当前状态参数及驾驶行为，计算车辆换道情况下的风险值；若换道情况下的风险值高于给定限值，则不进行换道；否则，进行换道决策；

（3）子程序2具体可表述为：

该子程序用于决策车辆是否需要执行经济性优化驾驶策略，首先，程序依据车辆当前状态参数及行车功耗模型，计算车辆当前功耗及当前最低参考功耗，若车辆当前功耗不大于当前最低参考功耗的k倍，则车辆在当前车道内按照当前的驾驶策略进行驾驶控制；若车辆当前功耗大于当前最低参考功耗的k倍，则需进一步进行行车经济性优化决策；为此，首先调用经济性优化参考驾驶策略，以确定参考驾驶策略；进一步，计算上述参考驾驶策略下行车风险变化率；若风险增长率大于0且高于给定值，则车辆在当前车道内按照当前的驾驶策略进行驾驶控制；否则，车辆参考经济性优化驾驶决策策略进行决策控制；

（4）子程序3具体可表述为：

该子程序主要用于决策车辆执行经济性优化驾驶策略，首先，程序依据车辆当前状态参数及行车功耗模型，计算车辆当前功耗及当前最低参考功耗，若车辆当前功耗不大于当前最低参考功耗的k倍，则车辆在当前车道内按照当前的驾驶策略进行驾驶控制；若车辆当前功耗大于当前最低参考功耗的k倍，则调用经济性优化参考驾驶策略进行决策控制。

本发明的优点在于：

1、基于本发明所提出的自主决策控制方法，可从决策层面优化智能电动车辆行车经济性，有利于延长智能电动车的续驶里程；