[发明专利]一种驾驶员加速意图识别方法及其装置

说明书

本发明涉及一种驾驶员加速意图识别方法及其装置，本方法在实车离线标定不同控制参数对应的加速分类阈值的基础上，根据车辆运行实际情况对分类阈值进行修正。从而改善驾驶员意图识别在实际工况和车况方面准确性低的问题。

技术领域

本发明涉及一种驾驶员加速意图识别方法及其装置，属于驾驶意图识别技术领域。

背景技术

当前驾驶员意图识别的方法多数停留在单纯软件层面，主要是运用智能算法例如模糊控制、马儿科夫、神经网络等智能控制方案实现对驾驶员意图的识别。

公布号为CN 103318181 A的中国专利文件公开了一种驾驶员意图识别方法，该方案基于多维离散隐马尔科夫模型来识别驾驶员的行为与意图。

首先，该方案没有考虑实际车辆运行的实时的情况，如车辆故障无法响应正常输出扭矩、车辆重载、爬坡等复杂路况甚至不同驾驶员时，预设的车辆加速模型以及用于识别驾驶意图的阈值无法满足驾驶员意图的准确识别，在这种情况下，调整的对应控制参数就是错误的。

其次，包括马尔科夫模型在内的这些用于意图识别的智能算法往往计算量巨大，对单片机要求较高，对于量产化的车辆来说，意味着成本的提高。同时，复杂的运算意味着复杂的程序，这会带来较高的程序出错率和较长的程序执行时间，这些对安全行车都是不利的。

发明内容

本发明的目的是提供一种驾驶员加速意图识别方法及其装置，用以解决现有技术方案没有考虑车辆实际运行情况导致的驾驶意图识别不准的问题。进一步的，还能够解决现有技术采用的智能算法过于庞大和复杂而导致的硬件成本、程序执行时间和错误率高的问题。

为实现上述目的，本发明的方案包括：

本发明的一种驾驶员加速意图识别方法，包括：

离线开发标定步骤：用于通过第一方法计算特征参数，根据得到的特征参数值划分出至少两个阈值范围，每个阈值范围对应相应的加速控制策略；

实时运行修正步骤：用于在实车运行阶段，根据所述第一方法计算所述特征参数，同时通过第二方法计算或者采集所述特征参数，将通过第一方法计算得到的特征参数值与通过第二方法得到的特征参数值进行比较，若两者有差异，则利用第二方法得到的特征参数值修正所述阈值范围。

进一步的，所述特征参数为加速度a；所述第一方法为：通过采集的油门开度AccPed_Norm、油门变化率AccPed_Rate和车速V_Spd，计算加速度a。

进一步的，所述第二方法为通过加速度测量装置，测量实时加速度a_real。

进一步的，所述加速度测量装置为陀螺仪。

进一步的，所述阈值范围为(0，d1]、(d1，d2]、(d2，+∞)；所述加速策略为，当0

＜a≤d1为缓慢加速；当d1＜a≤d2为一般加速；当a＞d2为紧急加速。

进一步的，所述第一方法采用的公式为：

a＝k1×AccPed_Norm+k2×AccPed_Rate+k3×V_Spd；其中k1、k2、k3为定值。

进一步的，实时运行修正步骤中，特征参数值比较方法为，如果a_real不等于a且重复确认2次或2次以上，则用2次或2次以上的a_real平均值a_real_avg与a的比值作为所述阈值的修正系数mdf_fac,用于修正驾驶员意图的识别结果。

本发明的一种驾驶员加速意图识别装置，包括处理器、存储器，所述处理器用于执行存储在所述存储器中的指令以实现下述方法：