[发明专利]一种利用车载超声波雷达提前预测坡道坡度及坡长的系统

说明书

本发明公开了一种利用车载超声波雷达提前预测坡道坡度及坡长的系统，包括硬件系统和软件系统，其中，硬件系统包括车载超声波雷达、旋转关节系统、单片机、Y型支座、温度传感器、车速传感器、胎压传感器以及显示器；软件系统包括滤波模块、超声波雷达控制模块、旋转关节控制模块、坡道预测模式选择模块、坡度坡长计算模块以及坡度坡长数值选择模块；本发明可以在车辆动态工况下实现单坡道及连续坡道坡度及坡长的提前预测，准确度较高，对处理器的计算能力要求低。

技术领域

本发明涉及智能交通领域，具体涉及一种利用车载超声波雷达提前预测坡道坡度及坡长的系统。

背景技术

坡道坡度预测是先进汽车技术中的关键技术之一，是智能汽车和自动驾驶技术中重要的组成部分，例如防抱死制动系统(ABS)、电子自动变速箱技术(AMT)、自适应巡航控制系统(ACC)、直接换挡变速器技术(DSG)、上坡辅助系统(HAC)以及陡坡缓降系统(HDC)中都需要准确的坡道信息。目前国内都基于多传感器信息融合，结合相应的算法加以估计坡道的坡度。这种方法在理论上是对坡道的坡度进行实时的测量，缺点在于无法获取坡道的坡长，同时由于传感器数量多，造成系统的经济成本高，稳定性差。处理器需要在短时间内处理大量不同类型的数据，实时性较差。

坡道坡度及坡长的预测是自动驾驶的关键技术。准确的坡道信息可以为自动变速器提供动态节油的换挡策略，提高自动变速器的坡道行驶性能。在坡道辅助系统、自动驻车功能以及电动助力转向系统中，根据纵向坡道信息来计算驻车制动压力以及坡道起步所需要的发动机转矩。坡道坡度可应用于汽车前照灯自动切换系统。在电动汽车的控制策略中，如果坡道信息估计不准确，将影响动力的输出与分配。在主动安全技术中，坡道信息被用来计算汽车的安全速度。由于卡车经常在山区工作，道路坡度将影响汽车的动力性能、燃油经济性以及操纵稳定性。综上所述，坡道坡度预测是先进汽车技术中的关键技术之一，是智能汽车和自动驾驶技术中重要的组成部分。

现有的坡道坡度测量技术包括：

(1)采用专业坡度测量仪器对道路的坡度及坡长进行测量与标定。例如有许多有关坡度测量装置的专利，测量人员需要带着坡度测量仪器到待测坡道实地测量后获取坡道的坡度。此方法可以获得准确的坡道信息，但由于现实中坡道数量多，逐一对其进行人工测量成本高，同时该方法获得的数据难以有效传递到车辆的控制器中，无法满足车辆对数据实时性的要求。

(2)基于车载的多传感器信息融合技术估计道路的坡度。从信息来源看，一些方法完全通过CAN总线提取车载传感器的信息，一些方法则附加传感器来提供额外的信息，最后对传感器的信息处理分析来估计坡道的信息。从算法的角度看，一些方法利用滤波器对坡度进行状态估计；一些方法采用状态观测器来对坡度进行状态估计；一些方法将坡度值假设为常数并使用系统辨识的方法(最少平方估计)来对坡度进行估计。这些方法可以满足车辆对数据实时性的要求，但由于传感器数量多，汽车高频瞬态运动特性及行驶工况复杂性易导致传感器信号失真，同时，复杂的算法对处理器的处理能力要求极高，整套系统成本高，稳定性差。

(3)基于汽车动力学模型估算。例如基于纵向加速度方法，基于GPS位置信息构建卡尔曼滤波器对道路坡度进行估算，基于车轮垂直载荷和悬架垂向位移的估计方法，基于整车动力学集成观测与数据融合方法。这些方法可以满足实时性要求，同时依靠车载传感器获取的数据可靠性高，系统成本较低，但是坡度观测精度和实时性取决于选取动力模型的准确性和复杂性，动力学中的相关参数难以获得准确的数值，复杂工况下的汽车动力学模型较为缺乏，因此基于动力学参数获取坡道的方法原理复杂，精度较差。

现在大多数研究者对坡度的测量都集中在实时性上，但由于客观原因，延迟明显。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种利用车载超声波雷达提前预测坡道坡度及坡长的系统。

本发明解决技术问题所采用的技术方案是：