[发明专利]车辆控制方法、装置、设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202011425745.4 申请日: 2020-12-07
公开(公告)号: CN112455460B 公开(公告)日: 2022-05-03
发明(设计)人: 朱陈伟;黄晓波;操叶芳 申请(专利权)人: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
主分类号: B60W50/00 分类号: B60W50/00
代理公司: 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 代理人: 王径武
地址: 230000 安徽省*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 车辆 控制 方法 装置 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种车辆控制方法,其特征在于,所述车辆控制方法包括以下步骤:

在检测到车辆扰动时,获取当前时刻车辆的位置信息、速度信息及加速度信息;

将所述位置信息、所述速度信息及所述加速度信息输入预设车辆控制模型进行分析,以获得车辆控制参数;

根据所述车辆控制参数控制车辆行驶;

其中,所述将所述位置信息、所述速度信息及所述加速度信息输入预设车辆控制模型进行分析,以获得车辆控制参数的步骤之前,还包括:

从所述位置信息、所述速度信息及所述加速度信息中提取安全验证参数;

将所述位置信息、所述速度信息及所述加速度信息以预设顺序进行排序,获得排序结果;

对所述排序结果进行加密,获得安全校验参数;

在所述安全校验参数与所述安全验证参数一致时,执行所述将所述位置信息、所述速度信息及所述加速度信息输入预设车辆控制模型进行分析,以获得车辆控制参数的步骤;

其中,所述在检测到车辆扰动时,获取当前时刻车辆的位置信息、速度信息及加速度信息的步骤之前,还包括:

获取车辆的历史运行信息集;

根据所述历史运行信息集对初始神经网络模型进行训练,获得车辆控制神经网络模型;

根据所述历史运行信息集通过权值计算公式计算控制网络权值,所述权值计算公式基于最小二乘法及神经网络增强学习算法推导得到;

根据所述控制网络权值及所述车辆控制神经网络模型确定预设车辆控制模型;

所述权值计算公式为:

式中,W(i+1)为控制网络权值矩阵,M为历史运行信息集,i为迭代计算次数,A(i)为第i次迭代计算得到的运行矩阵值,B(i)为第i次迭代计算得到的运行积分值,T为矩阵转置符。

2.如权利要求1所述的车辆控制方法,其特征在于,所述根据所述车辆控制参数控制车辆行驶的步骤之后,还包括:

采集所述车辆根据所述车辆控制参数行驶时的位置数据、速度数据及加速度数据;

根据所述位置数据、所述速度数据及所述加速度数据更新所述历史运行信息集;

根据更新后的历史运行信息集更新所述预设车辆控制模型中的控制网络权值。

3.如权利要求1-2中任一项所述的车辆控制方法,其特征在于,所述在检测到车辆扰动时,获取当前时刻车辆的位置信息、速度信息及加速度信息的步骤之前,还包括:

获取车辆的运行参数;

根据所述运行参数判断是否存在系统故障、探测器信号噪声或车辆颠簸;

在存在系统故障、探测器信号噪声和/或车辆颠簸时,判定检测到车辆扰动。

4.如权利要求1-2中任一项所述的车辆控制方法,其特征在于,所述根据所述车辆控制参数控制车辆行驶的步骤之后,还包括:

根据所述位置信息、所述速度信息、所述加速度信息及所述车辆控制参数生成车辆扰动排除记录,并获取所述车辆的驾驶模式;

在所述驾驶模式为自动驾驶模式时,向车辆安全员推送所述车辆扰动排除记录;

在所述驾驶模式为辅助驾驶模式时,将所述车辆扰动排除记录进行展示。

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