[发明专利]一种基于线性动态预测模型的无人驾驶车辆自动刹车系统

说明书

一种基于线性动态预测模型的无人驾驶车辆自动刹车系统，涉及车辆智能驾驶领域。包括信息采集模块、数据处理模块、执行模块。信息采集模块包括毫米波雷达、视觉传感器以及GPS模块，采集当前车速、与障碍物的相对速度、相对距离；数据处理模块通过碰撞时间TTC、车速、相对速度、相对距离及执行端制动电压比值构建刹车线性预测模型，得到刹车时机、刹车速度、失压速度，定义刹车时机TTC阈值内为制动输出时间得到动态刹车时长；刹车执行模块执行刹车指令对刹车电机进行动作时机、动作速度、动作时长、动作方向控制，作用于液压缸实现制动，压力传感器给制动ECU实时反馈液压缸压力，实现对电机的堵转保护，使刹车更智能、舒适及稳定。

技术领域

本发明涉及到汽车智能驾驶领域，尤其是涉及到一种基于线性动态预测模型的无人驾驶车辆自动刹车系统。

背景技术

随着车辆无人驾驶技术成为未来智能出行的重要发展趋势，车辆行驶安全及舒适度成为汽车驾驶领域的重要课题。特别是自动刹车系统的优劣将直接影响车辆的安全性及乘坐舒适度。无人驾驶车辆的自动刹车系统需通过对本车车速、前车车速、相对速度、相对距离、碰撞时间TTC作出实时准确的信息采集和计算，据此结合车辆本身结构、制动性能、不同应用场景作出相对应的动态化的自动刹车策略，以达到刹车更具智能化、提高车辆安全、提高乘坐舒适度。现有技术方案一般通过对车距的监测以及对碰撞时间TTC的限定作为刹车减速的依据。对刹车时机、刹车力度进行了物理化的数据限定。不具备动态化的刹车策略。特别是应对高速行驶状态下的刹车执行，刹车执行不够动态化会直接影响行驶安全以及舒适度。自动刹车系统应该根据不同的车距、相对速度、碰撞时间TTC去执行不同的刹车时机、刹车速度、刹车力度，构建动态的自动刹车预测模型，使刹车系统更具智能，提高车辆的安全性与舒适度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于线性动态预测模型的无人驾驶车辆自动刹车系统。

所述基于线性动态预测模型的无人驾驶车辆自动刹车系统包括信息采集模块、数据处理模块、执行模块。所述信息采集模块包括毫米波雷达、视觉传感器以及GPS模块，所述信息采集模块采集当前车速、与障碍物之间的相对速度、与障碍物之间相对距离；所述数据处理模块利用信号采集模块所采集的当前车速、相对速度、相对距离，首先计算出碰撞时间TTC，然后再配合采集到的相对速度和相对距离以及执行端的输出制动电压比值数据构建刹车线性预测模型，通过所构建的刹车线性预测模型得到刹车的刹车时机、刹车速度、失压速度(松开刹车速度)，同时定义当前刹车时机所执行的碰撞时间阈值内皆为刹车区间，超过阈值则刹车回位(电机反转)，因而得到动态的刹车时长，然后把刹车信号输出给刹车执行模块；所属执行模块包括制动ECU、刹车电机、压力传感器，制动ECU实时接收数据处理模块的刹车执行数据，对刹车电机进行正反转控制，控制动作包括动作时机、动作速度、动作时长，动作方向，即系统的刹车时机、刹车速度及失压速度(刹车回位速度)、刹车时长、刹车及回位，电机作用于液压缸实现制动，压力传感器给制动ECU实时反馈液压缸压力，当超过预设压力值则制动停止，实现对电机的堵转保护。

所述一种基于线性动态预测模型的无人驾驶车辆自动刹车系统包括以下步骤：

将信息采集模块毫米波雷达、视觉传感器装配在车辆前方，GPS模块装配于车内，对车辆前方障碍物实时监控，并采集车速、与障碍物的相对速度、相对距离信息；

数据处理模块将信息采集模块得到的车速、与障碍物的相对速度、相对距离信息进行计算处理，首先基于本车与前方障碍物的相对速度及相对距离计算出与障碍物的实时碰撞时间TTC，即碰撞时间TTC＝相对距离/相对速度，数据精确到0.01S；