[发明专利]一种智能驾驶方法、系统

说明书

本发明涉及智能驾驶领域，尤其涉及一种智能驾驶方法、系统，方法包括：根据冰雪路面停车视距，分析安全车速与各影响因素之间的关联，选取路面附着系数为研究参数；评估轮胎与冰雪路面的相互作用机理，找到当前车速与路面附着系数的关系，设置安全距离；利用车速与路面附着系数，计算目标车辆的变道期望；根据车辆在冰雪路面上换道安全距离和驾驶人的变道期望，建立分层的状态决策模型，完成不同情况下的状态转化。通过控制最大行车速度来减少驾驶员根据经验预估的时间，可以以最短的时间找到雪面上的最大速度，而不发生侧滑，提升了驾驶效率；冰雪路面存在反光情形，本发明通过及时的路面参数反馈，和方案建议，减少驾驶员的视觉压力，同时通过不侧滑来减少驾驶员的行车压力，降低冰雪环境行车的事故发生率。

技术领域

本发明涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及一种智能驾驶方法、系统。

背景技术

冰雪环境长期存在于我国东北，西北等广袤的地域中，这些地区的平均气温偏低，在冬季具有较大的降雪量。在冰雪天气，汽车驾驶员的驾驶条件非常差，即使对道路进行清雪后，也会留下许多残雪。在冰雪的作用下，汽车行驶环境复杂，驾驶员易产生精神压力和疲惫等不适感，交通运行效率和行车安全性低于非冰雪路面，邢恩辉等人通过对哈尔滨市公路交通数据的分析，得出了冰雪环境下车辆的平均行驶速度要低于非冰雪路面。

智能驾驶技术作为新兴的发展方向，已经在世界范围内被广泛关注。智能驾驶系统一般分为感知，规划，决策，控制等模块，智能驾驶汽车通过自身的车辆传感器感知周围环境和路况信息，由计算模块和控制模块实现对汽车驾驶的控制。

现有技术中，目前在进行特定场景下的智能驾驶方面，缺少对该场景下特有路况的参数采集，缺少对应的具体风险控制方法。

如申请公告号为CN115891984A的中国专利公开了一种智能驾驶系统，通过数据采集和深度学习模型来标记可行使区域，利用精简的系统架构解决了由于传感器堆积导致的整车架构开发复杂及成本过高问题，以及解决了数据使用率不高的问题。该专利的问题是没有设定冰雪环境的道路工况，缺少驾驶场景的丰富性。

如申请公布号为CN114261399A的中国专利公开了一种冰雪路面下智能驾驶汽车决策规划方法，考虑安全距离和驾驶员不满意度设计分层状态机决策方法，再根据混合A*规划算法画出预期路径，然后用三次样条插值法对路径做优化。该专利缺少对冰雪路况参数的获取，同时缺少环境数据采集，只通过间接参数来规划路径。

发明内容

本发明的目的是提供一种智能驾驶方法、系统，首先根据冰雪路面的停车视距原理选取路面附着系数，然后找到当前车速与路面附着系数的关系，设置换道安全距离，再根据车速与路面附着系数计算驾驶人的变道期望，最后根据换道安全距离和变道期望给出驾驶员当前的可行方案，本发明通过分析不同的冰雪路面情况，划定不同的路面附着系数，以此给出各种冰雪路况下的最大安全速度，并给出可能的变道方案，极大的提升了安全速度的判断效率，同时减轻了驾驶员的视觉不适感和心理压力。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种智能驾驶方法，其包括：

步骤一：根据冰雪路面停车视距，分析安全车速与各影响因素之间的关联，选取路面附着系数为研究参数；

步骤二：评估轮胎与冰雪路面的相互作用机理，分析冰雪路况对应的路面附着系数，找到当前车速与路面附着系数的关系，设置安全距离；

步骤三：利用车速与路面附着系数，计算目标车辆的变道期望；

步骤四：根据车辆在冰雪路面上换道安全距离和驾驶人的变道期望，建立分层的状态决策模型，完成不同情况下的状态转化。

进一步地，所述冰雪路面停车视距公式如下：