[发明专利]一种结合距离和时间因素的车辆分级制动控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种结合距离和时间因素的车辆分级制动控制方法及系统，其中所述方法包括：获取自车前方的目标障碍物的行驶特征数据；对所述目标障碍物的行驶特征数据进行防碰距离解析，得到第一危险系数；对所述目标障碍物的行驶特征数据进行防碰时间解析，得到第二危险系数；对所述第一危险系数和所述第二危险系数进行耦合判断，得到自车的分级制动切换控制策略。本发明通过将自车与目标障碍物之间的防碰距离和防碰时间作为制定自车分级制动切换控制策略的双重参考依据，使得AEB系统可以实时执行更加可靠的制动状态切换动作，进而使得驾驶员在自车制动过程中更加安全舒适。

技术领域

本发明涉及车辆制动控制技术领域，具体是涉及一种结合距离和时间因素的车辆分级制动控制方法及系统。

背景技术

随着自动驾驶技术的发展，越来越多的车辆配备AEB(Autonomous EmergencyBraking，自动紧急制动)系统，可以在车辆发生碰撞危险时及时代替驾驶员开始制动操作以避免车辆发生追尾事故。目前技术人员对AEB系统的研究改进仅注重于安全性问题，往往忽略驾驶员在车辆制动过程中的舒适性问题，即在制定自车分级制动切换控制策略时往往仅将自车与目标障碍物之间的防碰距离作为主要参考依据，AEB系统运行时的适用性和可靠性有待提高。

发明内容

本发明提供一种结合距离和时间因素的车辆分级制动控制方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。

本发明实施例提供一种结合距离和时间因素的车辆分级制动控制方法，所述方法包括：

获取自车前方的目标障碍物的行驶特征数据；

对所述目标障碍物的行驶特征数据进行防碰距离解析，得到第一危险系数；

对所述目标障碍物的行驶特征数据进行防碰时间解析，得到第二危险系数；

对所述第一危险系数和所述第二危险系数进行耦合判断，得到自车的分级制动切换控制策略。

进一步地，所述获取自车前方的目标障碍物的行驶特征数据包括：

利用摄像头获取目标障碍物的图像特征数据，再基于YOLO算法将所述目标障碍物的图像特征数据以目标框的形式表示在所述摄像头所在的像素坐标系下，得到单个障碍物目标框；

利用毫米波雷达获取自车前方的所有障碍物的物理特征数据，再将所述所有障碍物的物理特征数据以检测框的形式映射到所述像素坐标系下进行表示，得到多个障碍物检测框；

将所述多个障碍物检测框与所述单个障碍物目标框进行匹配度检测，从中筛选出匹配度最高的一个障碍物检测框，再将该障碍物检测框所对应的障碍物的物理特征数据作为所述目标障碍物的行驶特征数据输出。

进一步地，所述目标障碍物的行驶特征数据包括所述目标障碍物与自车之间的相对速度以及所述目标障碍物与自车之间的相对距离。

进一步地，所述第一危险系数的计算公式为：

其中，V_a为自车速度，V_b为所述目标障碍物的速度，T_a为驾驶员反应阶段时间，T_b为制动器协调阶段时间，T_c为减速度增长阶段时间，a为制动减速度，S₀为自车制动阶段结束后距离所述目标障碍物的最小安全距离，D为自车制动过程中距离所述目标障碍物的最小行车安全距离，D_B为报警安全距离，D_A为所述目标障碍物与自车之间的相对距离，ε为第一危险系数。