[发明专利]一种车辆控制方法及装置在审

专利信息
申请号: 202010123769.8 申请日: 2020-02-27
公开(公告)号: CN111252077A 公开(公告)日: 2020-06-09
发明(设计)人: 周林;郭宗环;张康 申请(专利权)人: 东风小康汽车有限公司重庆分公司
主分类号: B60W50/00 分类号: B60W50/00
代理公司: 北京市万慧达律师事务所 11111 代理人: 顾友
地址: 402260 重*** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 一种 车辆 控制 方法 装置
【说明书】:

发明公开了一种车辆控制方法及装置,属于车辆控制技术领域。所述方法包括:根据获取到的用户信息匹配与其对应的辅助驾驶数据,根据所述辅助驾驶数据辅助用户控制车辆,其中所述辅助驾驶数据包括:利用机器学习模型获取的操作惯性数据和根据用户对功能模式选取的历史数据获取的操作功能模式选取数据。本发明增加了ADAS系统的自适应功能,根据用户的驾驶操作习惯进行适应性更改,与现有技术中单一的出厂默认设置相比,更加人性化、智能化,提高用户驾驶体验,满足用户的个性化需求。

技术领域

本发明涉及车辆控制技术领域,特别涉及一种车辆控制方法及装置。

背景技术

高级驾驶辅助系统ADAS(Advanced Driving Assistance System)是一种配备在车辆上辅助驾驶人员驾驶车辆的智能系统,其利用安装在车上各位置的传感器,感应车辆行驶时周围的环境,收集数据,进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪,并结合导航仪地图数据,进行系统的运算与分析,从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险,有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。通常情况下,ADAS功能为出厂默认,用户无法自行更改,不能适应不用用户的驾驶习惯,也不能给不同用户制定特定的功能需求,降低了用户自动驾驶体验,并且各种子功能需要人工频繁开启或者关闭,增加了用户操作的繁琐性。

发明内容

为了解决现有技术的问题,本发明实施例提供了一种车辆控制方法及装置。

所述技术方案如下:

第一方面,提供了一种车辆控制方法,所述方法包括:

根据获取到的用户信息匹配与其对应的辅助驾驶数据,根据所述辅助驾驶数据辅助用户控制车辆,其中所述辅助驾驶数据包括:利用机器学习模型获取的操作惯性数据和根据用户对功能模式选取的历史数据获取的操作功能模式选取数据。

进一步地,所述操作功能模式选取数据包括:横向辅助控制功能选取数据和/或纵向辅助控制功能选取数据;

进一步地,根据所述横向辅助控制功能选取数据或纵向辅助控制功能选取数据辅助用户控制车辆包括:

根据所述横向辅助控制功能选取数据或纵向辅助控制功能选取数据向车道偏移预警系统、自动刹车辅助系统、并线辅助或盲区监测系统、防抱死系统、电子稳定程序系统中的一种或多种发送控制信号,控制其开关及参数设置。

进一步地,所述用户信息包括:面部识别信息、指纹信息、声纹信息中的一种或多种。

进一步地,所述操作惯性数据包括:最优方向盘转向力矩;所述最优方向盘转向力矩的获取包括:

采集方向盘转向力矩,以及与所述方向盘转向力矩对应的方向盘转角、车道曲率、车辆运行速度;

将所述车辆运行速度、所述方向盘转角、所述车道曲率、所述方向盘转向力矩、自车姿态输入到方向盘转向力矩的机器学习模型中,获取所述最优方向盘转向力矩;

将所述最优方向盘转向力矩与所述用户信息关联并存储。

进一步地,根据所述最优方向盘转向力矩辅助用户控制车辆包括:根据所述最优方向盘转向力矩控制转向助力系统,通过所述转向助力系统控制所述车辆的方向盘。

进一步地,所述操作惯性数据包括:最优踏板灵敏度;所述最优踏板灵敏度的获取包括:

采集用户操作踏板的力度和深度,以及与所述踏板的力度和深度对应的车辆加速度、车辆运行速度;

将所述车辆运行速度、所述车辆加速度、所述踏板力度和深度输入到踏板灵敏度的机器学习模型中,获取所述最优踏板灵敏度;

将所述最优踏板灵敏度与所述用户信息关联并存储。

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