专利汇可以提供融合空间和动力学特性的智能车辆安全驾驶包络重构方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了融合空间和动 力 学特性的智能车辆安全驾驶包络重构方法,从模拟真实驾驶员对前向行驶区域潜在碰撞 风 险进行预估的行为出发,将前向车辆驾驶行为预测结果引入到智能车辆的环境 感知 环节,基于前向车辆驾驶行为预测结果,融合空间特性和动力学特性对智能车辆的安全驾驶包络进行重构(安全环境包络重构和稳定控制包络重构),提高智能车辆的安全性和 稳定性 。首先,基于前向车辆驾驶行为预测结果对智能车辆与前向车辆的横向间距、纵向间距进行修正,实现智能车辆安全环境包络重构,提高智能车辆安全性。然后,基于重构的安全环境包络,结合智能车辆动力学模型,对智能车辆的稳定控制包络进行重构,提高智能车辆稳定性。,下面是融合空间和动力学特性的智能车辆安全驾驶包络重构方法专利的具体信息内容。
1.融合空间和动力学特性的智能车辆安全驾驶包络重构方法,其特征在于,包括智能车辆安全环境包络重构算法和稳定控制包络重构算法;其中,所述智能车辆安全环境包络重构算法负责基于前向车辆驾驶行为预测结果对智能车辆与前向车辆的安全横向间距、安全纵向间距进行修正,实现对智能车辆安全驾驶区域内潜在的碰撞危险进行预估,提高智能车辆的安全性;所述智能车辆稳定控制包络重构算法负责基于安全环境包络重构的结果,结合智能车辆动力学特性,对智能车辆的横摆角速度安全区域进行重构,提高智能车辆的稳定性;
所述智能车辆安全环境包络重构算法为:
智能车辆根据前向车辆与智能车辆的横向间距、纵向间距确定前方安全行驶区域,即为安全环境包络;根据传感器及动力学模型,建立智能车辆与前向车辆相对位置信息表达式:
其中:px,j(t)为第j个前向车辆的纵向坐标,px,sub(t)为智能车辆的纵向坐标,eψ(t)车辆与路面的定位误差,py,j(t)为第j个前向车辆的横向坐标,py,sub(t)为智能车辆的横向坐标,Δpx,j(t)为智能车辆与第j个前向车辆纵向相对距离,Δpy,j(t)为智能车辆与第j个前向车辆横向相对距离;
通过变换得到智能车辆与前向车辆的间距表达式:
其中:Lv为前向车辆的长度,Wv为前向车辆的宽度,Cx,j(t)为智能车辆与前向车辆的纵向间距,Cy,j(t)智能车辆与前向车辆的横向间距;
将前向车辆驾驶行为预测引入到智能车辆安全环境包络构建环节,根据预测结果对智能车辆与前向车辆的纵向间距和横向间距进行修正,实现对智能车辆安全环境包络的重构;所述修正表达式为:
其中,ωx为纵向修正因子,表示纵向间距变化尺度;ωy为横向修正因子,表示横向间距变化尺度;C′x,j(t)为考虑前向车辆驾驶行为后重构的纵向间距;C′y,j(t)为考虑前向车辆驾驶行为后重构的横向间距;
所述稳定控制包络重构算法为:
在二自由度车辆模型基础上考虑轮胎饱和特性和路面误差,建立自主车辆动力学模型:
其中:
状态变量β为质心侧偏角,状态变量γ为车辆的横摆角速度,δf为汽车前轮转向角,Cf为前轮侧偏刚度,Cr为后轮侧偏刚度,kaf为前轮侧偏刚度调整系数,kar为后轮侧偏刚度调整系数,m为智能车辆质量,vx为车辆纵向速度,lf为质心到前轴距离,lr为质心到后轴距离,Iz为汽车绕z轴转动惯量;
根据智能车辆的动力学特性,建立稳定控制包络为:
β(t)≤βmax=tan-1(0.02μg)
其中,μ为轮胎与路面摩擦系数,g为重力加速度,ay,max横向加速度最大值;
结合安全环境包络的约束,融合空间特性和动力学特性对稳定控制包络进行重构。
2.根据权利要求1所述的融合空间和动力学特性的智能车辆安全驾驶包络重构方法,其特征在于,所述ωx的取值范围在0-1之间;所述ωy的取值为:当横向间距变小时,ωy的取值0-1之间,当横向间距变大时,ωy的取值大于1。
3.根据权利要求1所述的融合空间和动力学特性的智能车辆安全驾驶包络重构方法,其特征在于,所述前向车辆驾驶行为预测采用HMM模型进行预测。
4.根据权利要求1所述的融合空间和动力学特性的智能车辆安全驾驶包络重构方法,其特征在于,所述对稳定控制包络进行重构的方法为:
根据安全环境包络重构的结果,即智能车辆与前向车辆的横向安全距离为C′y,j(t),智能车辆当前时刻横向速度为vy,横向加速度为ay,经过时间Δt后,智能车辆横向位移为:
当l(t)<C′y,j(t)时,最大横摆角速度仍为
当l(t)≥C′y,j(t)时,对ay进行限制 此情况下,最大横摆角速
度修正为
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