一种基于动态风险场模型的油门防误踩分级干预系统的制作方法

本发明涉及车辆主动安全系统，具体为一种基于动态风险场模型的油门防误踩分级干预系统。

背景技术：

1、随着汽车工业的快速发展，车辆主动安全技术已成为提升行车安全性的核心手段，其中油门防误踩技术作为预防车辆碰撞事故的关键环节，受到行业内的广泛关注和深入研究。

2、目前，由于车辆行驶环境的复杂性和驾驶员操作的多样性，现有的油门防误踩技术在实时评估行车风险时，依赖于固定的阈值和简单的逻辑判断，难以动态适应不同场景下的障碍物分布和道路边界变化，导致在紧急情况下无法准确区分驾驶员的正常加速意图与误踩行为，当系统无法及时、精确地识别高风险操作并进行分级干预，会造成频繁的误报警和不恰当的干预，影响驾驶体验，降低系统的可靠性与安全性。

3、因此，现提出一种基于动态风险场模型的油门防误踩分级干预系统解决上述问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于动态风险场模型的油门防误踩分级干预系统，解决了上述背景技术中提出的难以动态适应不同场景下的障碍物分布和道路边界变化的问题。

2、为实现以上目的，本发明提供如下技术方案予以实现：一种基于动态风险场模型的油门防误踩分级干预系统，所述系统包括感知预警端、风险构建端和评估干预端，所述感知预警端、风险构建端和评估干预端共同设置有语音警报模块；

3、所述感知预警端用于通过多源传感器实时采集车辆行驶过程中的踏板动态信息、车辆运动信息和场景语义信息，并依据预设的采集标准对信息进行预处理和标准化封装；

4、所述风险构建端用于以车辆质心为原点建立二维平面直角坐标系，并基于所述场景语义信息，在坐标系内叠加构建障碍物风险势能场和道路边界约束场，形成动态风险场模型，再根据所述动态风险场模型的总势能分布实时求解当前行车环境下的安全加速上限值；

5、所述评估干预端用于根据所述踏板动态信息计算驾驶员请求加速度，并将所述驾驶员请求加速度与所述安全加速上限值进行比对，计算出意图-风险偏离度，再根据所述意图-风险偏离度的数值区间，预配置多级干预措施并执行对应的分级干预操作；

6、所述语音警报模块用于在系统判定存在误踩风险且干预措施执行后，通过语音警报器发出分级语音提示，提醒驾驶员注意当前风险等级。

7、优选的，所述感知预警端包括多源采集模块、信息预处理模块和信息封装模块；

8、所述多源采集模块包括踏板信息单元、车辆运动单元和场景语义单元；

9、所述踏板信息单元用于通过油门踏板内置的位移传感器和压力传感器，实时采集油门踏板的实时开度、开度变化率和踏板踩踏力，所述开度变化率采用微分算法实时计算，采样频率不低于100赫兹；

10、所述车辆运动单元用于通过车载车速传感器、加速度传感器和变速箱档位传感器，实时采集车辆的实时车速、纵向加速度和变速箱当前档位；

11、所述场景语义单元用于通过车载前视摄像头和毫米波雷达的融合感知输出，实时采集车辆周边的环境信息，所述环境信息包括障碍物类别、本车与障碍物的相对距离、相对速度以及道路边界标线信息，所述障碍物类别包括墙体、前车、行人和非机动车。

12、优选的，所述信息预处理模块包括数据校验单元和噪声滤除单元；

13、所述数据校验单元用于对所述多源采集模块采集到的各类数据进行完整性校验，剔除因传感器故障和通信中断产生的无效数据和异常数据；

14、所述噪声滤除单元用于采用卡尔曼滤波算法对经过校验的数据进行平滑处理，滤除传感器自身的测量噪声和环境干扰噪声；

15、所述信息封装模块包括标准化单元和时序对齐单元；

16、所述标准化单元用于将来自不同传感器的数据转换为统一的量纲和格式，形成标准化的数据帧；

17、所述时序对齐单元用于根据数据的时间戳，将同一时刻采集的踏板动态信息、车辆运动信息和场景语义信息进行对齐封装，并通过车载控制器局域网络总线以不超过50毫秒的延迟传输至后续功能模块。

18、优选的，所述风险构建端包括坐标系建立模块、风险场叠加模块和安全上限求解模块；

19、所述坐标系建立模块包括原点设定单元和监测范围单元；

20、所述原点设定单元用于以车辆质心为坐标原点，以车辆行驶方向为x轴正方向，以车辆横向为y轴，建立二维平面直角坐标系；

21、所述监测范围单元用于根据所述车辆运动信息中的实时车速动态调整坐标系的监测范围，在高速行驶时扩大监测范围，在低速泊车时缩小监测范围；

22、所述风险场叠加模块包括障碍物势能单元和边界约束单元；

23、所述障碍物势能单元用于在所述二维坐标系内，根据所述场景语义信息中的障碍物类别、相对距离和相对速度，采用改进的人工势场法计算障碍物风险势能场的势能分布，其中，不同类别的障碍物赋予不同的类别权重系数，相对距离越近、相对速度越大，则势能值越高；

24、所述边界约束单元用于根据所述场景语义信息中的道路边界标线信息，计算本车与道路边界的相对距离，并据此计算道路边界约束场的势能分布，相对距离越近，势能值越高。

25、优选的，所述风险场叠加模块还包括动态更新单元；

26、所述动态更新单元用于基于障碍物的历史位置和速度数据，采用卡尔曼滤波算法预测障碍物在未来1至3秒内的运动轨迹，并依据预测轨迹提前更新所述二维风险场的势能分布，实现预判式风险评估；

27、所述安全上限求解模块包括势能总值计算单元和上限映射单元；

28、所述势能总值计算单元用于将所述障碍物风险势能场和所述道路边界约束场在同一空间点的势能值进行求和，得到当前时刻的动态风险场总势能分布图；

29、所述上限映射单元用于根据所述动态风险场总势能分布图，实时求解当前行车环境下的安全加速上限值，所述总势能与所述安全加速上限值呈负相关关系，势能越高的区域，对应的安全加速上限值越低。

30、优选的，所述风险构建端还包括验证校准模块；

31、所述验证校准模块包括离线仿真单元和在线自检单元；

32、所述离线仿真单元用于在车辆出厂前，通过导入大量真实路采场景数据，对所述动态风险场模型进行离线仿真测试，验证模型在不同场景下的风险评估准确性，并根据仿真结果调整所述障碍物风险势能场和所述道路边界约束场的计算参数；

33、所述在线自检单元用于在车辆每次启动时，对所述感知预警端、所述风险构建端和所述评估干预端的功能完整性进行自检，并在自检通过后方允许系统进入正常工作模式，当自检发现异常，则通过所述语音警报模块发出系统故障警报，提醒驾驶员进行检修。

34、优选的，所述评估干预端包括意图解析模块、偏离度计算模块和分级干预模块；

35、所述意图解析模块包括请求加速度单元和个性化标定单元；

36、所述请求加速度单元用于基于所述踏板动态信息中的油门踏板实时开度、开度变化率和踏板踩踏力，结合整车动力系统标定数据，将驾驶员的踏板操作映射为驾驶员请求加速度；

37、所述个性化标定单元用于存储不同车型的动力特性标定数据，供所述请求加速度单元调用，以适配不同车型的踏板特性；

38、所述偏离度计算模块包括差值运算单元和风险判定单元；

39、所述差值运算单元用于将所述驾驶员请求加速度与所述安全加速上限值进行差值运算，定义该差值为意图-风险偏离度；

40、所述风险判定单元用于设定判定规则，当所述意图-风险偏离度≤零时，判定为无误踩风险，系统不触发任何干预；当所述意图-风险偏离度大于零时，判定为存在误踩风险，且所述意图-风险偏离度数值越大，判定风险等级越高。

41、优选的，所述评估干预端还包括干预反馈模块和记录存储模块；

42、所述干预反馈模块包括触觉反馈单元和视觉反馈单元；

43、所述触觉反馈单元用于在执行所述一级干预单元时，通过所述踏板内置振动机构向驾驶员提供触觉提醒；

44、所述视觉反馈单元用于在执行任意一级干预时，通过车载仪表盘和抬头显示器向驾驶员显示当前的风险等级和干预状态信息；

45、所述记录存储模块包括事件记录单元和数据导出单元；

46、所述事件记录单元用于记录每次触发干预的时间、地点、车辆状态、环境信息以及执行的干预级别，形成完整的干预事件日志；

47、所述数据导出单元用于通过车载诊断接口和无线通信，将所述干预事件日志导出至外部设备和云端服务器，供售后分析和系统升级使用。

48、优选的，所述分级干预模块包括一级干预单元、二级干预单元和三级干预单元；

49、所述一级干预单元用于当每秒2米≥意图-风险偏离度>零时，执行一级干预，系统输出踏板振动脉冲信号，控制踏板内置振动机构输出频率为50至100赫兹、振幅为0.5至1毫米的脉冲式触觉反馈，仅提醒驾驶员，不干预动力输出；

50、所述二级干预单元用于当每秒5米≥意图-风险偏离度>每秒2米时，执行二级干预，系统向整车控制器发送节气门开度修正指令，线性削减发动机和电机输出动力，削减比例与所述意图-风险偏离度正相关，最大削减比例不超过百分之五十；

51、所述三级干预单元用于当所述意图-风险偏离度大于每秒5米时，执行三级干预，系统立即发送主动制动请求信号，联动整车自动紧急制动系统施加制动力，制动力大小与所述意图-风险偏离度正相关，同时配合所述踏板振动脉冲信号进行提醒。

52、优选的，所述分级干预模块还包括个性化校准单元和平滑解除单元；

53、所述个性化校准单元用于采集车辆长期驾驶数据，建立驾驶员个性化驾驶模型，对所述安全加速上限值进行个性化偏移调整，以适应不同驾驶员的驾驶习惯和风险偏好；

54、所述平滑解除单元用于设置干预平滑解除逻辑，当驾驶员持续深踩油门，且所述驾驶员请求加速度持续超出所述安全加速上限值达到2至3秒时，系统判定为驾驶员主动急加速意图，随后线性逐级解除所述一级干预单元、所述二级干预单元和所述三级干预单元的干预措施，逐步恢复发动机的全动力输出。

55、与现有技术相比，本发明提供了一种基于动态风险场模型的油门防误踩分级干预系统，具备以下有益效果：

56、1.本发明中，通过感知预警端实时采集踏板动态信息、车辆运动信息和场景语义信息，并由风险构建端基于场景语义信息在坐标系内叠加构建障碍物风险势能场和道路边界约束场形成动态风险场模型，再根据总势能分布实时求解安全加速上限值，使系统能够动态适应不同场景下的障碍物分布和道路边界变化，准确区分驾驶员的正常加速意图与误踩行为，减少误报警和不恰当干预，提高系统可靠性与安全性。

57、2.本发明中，通过评估干预端将驾驶员请求加速度与安全加速上限值进行比对计算意图-风险偏离度，并根据意图-风险偏离度的数值区间预配置多级干预措施并执行对应的分级干预操作，使系统能够针对不同风险等级采取差异化的干预策略，避免频繁误报警和不恰当的干预，提升驾驶体验。

58、3.本发明中，通过个性化校准单元采集长期驾驶数据建立驾驶员个性化驾驶模型，对安全加速上限值进行个性化偏移调整，同时通过平滑解除单元在驾驶员持续深踩油门且请求加速度持续超出安全加速上限值达到预设时间时判定为主动急加速意图并线性逐级解除干预措施，使系统能够适应不同驾驶员的驾驶习惯和风险偏好，在保证安全的同时保障驾驶顺畅性。