[发明专利]一种基于前车行为预测的自适应巡航滑行节油方法和装置有效
申请号: | 202210173098.5 | 申请日: | 2022-02-24 |
公开(公告)号: | CN114516325B | 公开(公告)日: | 2023-10-13 |
发明(设计)人: | 尹旭;肖友;黄杉;冉冀林;袁霖;张杰 | 申请(专利权)人: | 重庆长安汽车股份有限公司 |
主分类号: | B60W30/14 | 分类号: | B60W30/14;B60W40/06;B60W40/105;B60W40/107;B60W10/06 |
代理公司: | 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 | 代理人: | 陆瑞 |
地址: | 400020 *** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 前车 行为 预测 自适应 巡航 滑行 节油 方法 装置 | ||
本发明公开了一种基于前车行为预测的自适应巡航滑行节油方法,获取本车车速和本车加速度,获取前车位置、前车车速和前车加速度,获取前车周围车辆信息,获取本车所在位置地图道路信息;记录本车所在道路信息、本车定位信息及前车和前车周围车辆的相对位置信息和速度信息,基于本车定位信息、速度信息和加速度信息,结合本车所在道路信息和本车定位信息,建立时间序列信息与位置信息为相对道路的绝对坐标系;对前车未来轨迹进行推理,获取本车定位信息,判断本车进入路口接近模式;结合前车未来轨迹的预测信息,判断本车进入路口滑行模式;本车辅助驾驶系统向本车发动机控制器发出停止扭矩指令,对本车进行减速。同时还公开实现上述方法的装置。
技术领域
本发明涉及汽车智能驾驶技术领域,具体涉及一种基于前车行为预测的自适应巡航滑行节油方法和装置。
背景技术
目前的高级辅助驾驶系统(AdvancedDriverAssistantSystem)的自适应巡航功能,是通过传感器获得前车的相对距离、速度,本车速度等信息结合目标跟车距离设定信息实时计算车辆的加速减速,从而实现跟车控制。当前在燃油车上装备的自适应巡航控制系统在城区使用时,易发生频繁的加速及制动,从而造成较高的油耗。以车辆接近路口的场景为例,有经验的驾驶员会选择在合适的时机滑行进入路口,而当前的自适应巡航系统在存在前车目标时,会以保持一定时距作为控制目标,若前车未进入滑行,则本车也难以进入滑行阶段,从而损失油耗,且可能会带来不舒适的制动体验。
公开号为CN106740842A的中国发明专利公开了一种用于自适应巡航系统的节油装置及方法,属于车辆技术领域。该装置包括:导航系统,用于为车辆自适应巡航提供路线信息及路口位置信息;摄像头,用于收集所述路口交通灯图像信息;图像处理单元,用于对所述图像信息进行处理,以判断所述路口交通灯信息;自适应巡航系统控制单元,收集并根据所述路线信息、路口位置信息、所述路口交通灯信息以及自车信息,判断所述车辆的动力输出需求,以控制所述车辆通过所述路口。本发明提供的节油装置及方法,最大限度的利用发动机自身拖拽来降低车速,尽可能减少制动介入,也可以提高乘员舒适性,能够有效地降低车辆在市区使用自适应巡航系统时的油耗。该方法通过导航系统、摄像头、以及图像处理单元,获得路线路口位置信息,判断所述路口交通灯信息,而后综合自车信息,判断所述车辆的动力需求,以控制车辆通过所述路口。其思路希望最大限度的利用发动机自身拖拽来降低车速,从而降低油耗,但是在市区道路经常会出现有目标前车,而且路口没有交通灯的情况,所以存在一定的局限性。
发明内容
针对上述现有技术的不足,本发明所要解决的技术问题是:如何提供一种能够基于对前车的轨迹预测实现本车滑行进入路口的功能,并能够降低能耗的基于前车行为预测的自适应巡航滑行节油方法。
为了解决上述技术问题,本发明采用了如下的技术方案:
一种基于前车行为预测的自适应巡航滑行节油方法,获取本车信息,本车信息包括本车车速和本车加速度,获取前车信息,前车信息包括前车位置、前车车速和前车加速度,获取前车周围车辆信息,前车周围车辆信息包括前车周围车辆位置、前车周围车辆车速、前车周围车辆加速度,获取本车所在位置的地图道路信息,记录本车所在道路信息、本车定位信息及前车和前车周围车辆的相对位置信息和速度信息,基于本车定位信息、速度信息和加速度信息,结合本车所在道路信息和本车定位信息,对前车未来轨迹进行推理,获取本车定位信息,判断本车进入路口接近模式,结合前车未来轨迹的预测信息,判断本车进入路口滑行模式,本车辅助驾驶系统向本车发动机控制器发出停止扭矩指令,对本车进行减速。
作为优化,在对前车未来轨迹进行推理并对本车发动机控制器发出停止扭矩指令的过程中,按照以下步骤执行:
(1)记录历史(2~4)s内的本车所在道路信息、本车定位信息以及前车和前车周围车辆的相对位置信息和速度信息,而后基于本车定位信息、速度信息和加速度信息,结合本车所在道路信息和本车定位信息,将前车和周围车辆历史信息转化为间隔(0.2~0.4)s,长度(2~4)s的时间序列信息与位置信息为相对道路的绝对坐标系;
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