一种智能驾驶辅助控制系统及控制方法与流程

1.本发明涉及汽车控制系统技术领域，具体地指一种智能驾驶辅助控制系统及控制方法。


背景技术：

2.为有效的减少或降低由换道引发的交通事故,改善驾驶人的操作负荷，智能驾驶辅助系统已经得到广泛研究并开始进入实际应用。
3.行业内有基于多参数决策的车道偏离预警方法，通过感知单元负责获取偏离决策所必须传感器数据，控制单元负责计算车辆侧向安全性评价指标，判断车辆在当前时刻是否有偏离的危险，判断车辆的偏离趋势是否得到修正以及识别驾驶员的操作意图，报警单元负责通过图像，声音和震动发布报警信息从而提高车道偏离预警方法的准确率，降低误报率易，以达到有效减少和避免车道偏离事故的发生的效果。该方法虽然能在一定程度上起到偏离预警的作用，但是实际行车时，不仅仅会出现车道偏离的情况，可能还有碰撞、追尾等其他危险情况，仅仅考虑一种车道偏离显然并不能很好的对车辆进行智能化的辅助控制。
4.专利号为“cn201910012116.x”的名为“一种基于危险评估的汽车预警自动避撞控制方法”介绍的一种汽车辅助驾驶控制方法存在同样的问题，主要是考虑到避撞的问题，该方案汽车在行驶过程中，通过车载传感器和dsrc技术实时获取自车与障碍车的运行状态信息，发送至上层控制器，上层控制器的危险评估模型融合汽车行驶状态、制动和转向避撞纵向距离和驾驶员经验，输出的危险系数反映汽车发生碰撞的危险程度，并以此选择相应的主动避撞介入时机及方式，即不需预警、报警灯预警、主动触发制动和主动触动转向，将预警触发信号发送至下层控制器，执行操作以避免汽车发生碰撞。该方案能够在紧急工况下辅助驾驶员对汽车进行操作，综合提高了汽车安全性和驾驶员舒适性。但是该方案介绍的控制方法考虑到的行车参数比较少，最后基于这些有限的行车参数进行控制并不能很好的得出精准的控制策略，制定规格的方式较为简单，考虑的因素过少，不适合进行大范围的推广应用。


技术实现要素：

5.本发明的目的就是要解决上述背景技术的不足，提供一种智能驾驶辅助控制系统及控制方法。
6.本发明的技术方案为：一种智能驾驶辅助控制系统，包括，
7.道路事故风险因子获取模块，用于根据存储在系统内的道路事故风险地图获取车辆当前行驶道路的风险因子；
8.车辆运动状况参数获取模块，用于获取车辆当前运动状态参数；
9.车辆运动状态分析模块，用于基于风险因子以及车辆当前运动状态参数获得车辆是否处于急加速、制动不良或是转向不良的车辆运动状态；
10.报警模块，用于根据车辆出现急加速、制动不良或是转向不良的情况时向驾驶员发出报警提示。
11.进一步的所述道路事故风险地图是根据道路长度、设定时间内在该道路上发生的事故次数计算风险因子的地图。
12.进一步的所述车辆运动状况参数获取模块包括，
13.纵向加速度参数获取模块，用于获取车辆纵向加速度参数；
14.超速速度参数获取模块，用于获取车辆超过当前道路限速的超速速度参数；
15.偏航率参数获取模块，用于获取车辆与设定航向夹角的偏航率参数。
16.进一步的所述车辆运动状态分析模块包括，
17.急加速判断模块，用于将风险因子和超速速度进行关联判断是否出现急加速；
18.制动不良判断模块，用于将风险因子、超速速度和纵向加速度进行关联判断是否出现制动不良；
19.转向不良判断模块，用于将风险因子、超速速度和偏航率关联判断是否出现转向不良。
20.进一步的所述报警模块包括，
21.减速报警模块，用于在车辆运动状态为急加速时向驾驶员发出减速的提示；
22.缓慢制动报警模块，用于在车辆运动状态为制动不良时向驾驶员发出缓慢制动的提示；
23.轻柔转向报警模块，用于在车辆运动状态为转向不良时向驾驶员发出轻柔转向的提示。
24.一种智能驾驶辅助控制系统的控制方法，根据车辆当前行驶道路获取当前道路的风险因子，采集车辆当前运动状态参数，通过关联风险因子和车辆当前运动状态参数，判断车辆是否出现急加速、制动不良或是转向不良的运动状况，如果出现上述运动状态，则向驾驶员发出报警提示。
25.进一步的所述根据车辆当前行驶道路获取当前道路的风险因子的方法包括：根据预存在系统内的道路事故风险地图获取当前道路的风险因子；道路事故风险地图是集成每条道路风险因子的地图，道路的风险因子是基于道路的长度、设定时间内在该道路上发生事故次数计算出来的。
26.进一步的所述采集车辆当前运动状态参数的方法包括：采集车辆当前的纵向加速度、超速速度和偏航率。
27.进一步的所述通过关联风险因子和车辆当前运动状态参数的方法包括：将风险因子和超速速度进行关联判断是否出现急加速；将风险因子、超速速度和纵向加速度进行关联判断是否出现制动不良；用于将风险因子、超速速度和偏航率关联判断是否出现转向不良。
28.按照各自设定的阈值将风险因子、超速速度、纵向加速度和偏航率划分为低、中、强三个等级；将风险因子和超速速度进行关联判断是否出现急加速的方法包括：当风险因子为强等级时，判断出现急加速；当风险因子为中等级、超速速度为强等级时，判断出现急加速；当风险因子为低等级、超速速度为强等级时，判断出现急加速；
29.将风险因子、超速速度和纵向加速度进行关联判断是否出现制动不良的方法包
括：当风险因子为低等级、纵向加速度为强等级，超速速度为低等级或是中等级，判断出现制动不良；
30.当风险因子为中等级，纵向加速度为强等级或中等级，超速速度为低等级或是中等级，判断出现制动不良；
31.当风险因子为强等级，纵向加速度为强等级或中等级，超速速度为低等级，判断出现制动不良；
32.将风险因子、超速速度和偏航率关联判断是否出现转向不良的方法包括：当风险因子为低等级，偏航率为强等级，超速速度为中等级，判断出现转向不良；
33.当风险因子为中等级，偏航率为强等级，超速速度为低等级或是中等级，判断出现转向不良；
34.当风险因子为强等级，偏航率为强等级，超速速度为低等级，判断出现转向不良。
35.进一步的所述向驾驶员发出报警提示的方法包括：在车辆运动状态为急加速时向驾驶员发出减速的提示；在车辆运动状态为制动不良时向驾驶员发出缓慢制动的提示；在车辆运动状态为转向不良时向驾驶员发出轻柔转向的提示。
36.本发明将道路事故风险地图与车辆运动状况结合起来，判断车辆是否出现急加速、制动不良或是转向不良的情况，如果出现上述情况，则向驾驶员发出相应的提醒，本发明的控制方法极为简单，对于算力的需求更低，且引入了道路事故风险地图，能够更加贴合车辆当前行驶的状况，得出更为准确的控制辅助措施，具有极大的推广价值。
37.本发明基于驾驶辅助系统可以用自适应评估标准，根据车辆的监测的基本参数、道路事故风险地图相关的信息进行监控，正确检测危险操作，当在不同的道路情况下检测到危险操作时，会给驾驶员提供直接有效的建议。
38.本发明的控制方法与精确计算的系统相比，逻辑推理过程较简单，既提升了推理效率，又降低成本，节省计算资源消耗，在实时系统中的应用价值更大，更有优势。
附图说明
39.图1：本发明的控制流程示意图。
具体实施方式
40.下面详细描述本发明的实施例，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
41.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
42.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两
个，三个等，除非另有明确具体的限定。
43.下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
44.如图1所示，本实施例涉及到只能驾驶辅助控制系统，本实施例的控制系统主要包括以下模块，用于根据存储在系统内的道路事故风险地图获取车辆当前行驶道路的风险因子的道路事故风险因子获取模块，用于获取车辆当前运动状态参数的车辆运动状况参数获取模块，用于基于风险因子以及车辆当前运动状态参数获得车辆是否处于急加速、制动不良或是转向不良的车辆运动状态的车辆运动状态分析模块，用于根据车辆出现急加速、制动不良或是转向不良的情况时向驾驶员发出报警提示的报警模块。
45.其中本实施例的道路事故风险因子获取模块是预先在系统中存储道路事故风险地图，当车辆行驶到当前道路时，基于当前道路的位置在道路事故风险地图中查询对应的风险因子。道路事故风险地图的风险因子(rar)计算方法是，风险因子(rar)是道路在设定时间内发生事故的次数，即包含的内容有道路长度l、设定时间n、事故次数c，具体的为rar＝c/n*l。
46.本实施例的车辆运动状况参数获取模块采集的参数有纵向加速度(la)、超速速度(spd)和偏航率(yar)，其中上述三种状况参数根据道路的不同有不同的设定值，本实施例将车辆行驶道路分为三种，本地道路(即低速交通流，即道路上的车辆行驶速度小于40km/h)，城市道路(用于向高速公路输送交通，即道路上的车辆行驶速度处于40km/h～60km/h)和高速公路(即高速交通流，即道路上的车辆行驶速度大于60km/h)，本实施例将纵向加速度(la)、超速速度(spd)和偏航率(yar)分为三个等级，即低、中、强，具体的等级划分为如表1所示：
47.表1；本实施例的车辆当前运动参数变量设定表
48.49.[0050][0051]
车辆运动状态分析模块包括用于将风险因子和超速速度进行关联判断是否出现急加速的急加速判断模块，用于将风险因子、超速速度和纵向加速度进行关联判断是否出现制动不良的制动不良判断模块，用于将风险因子、超速速度和偏航率关联判断是否出现转向不良的转向不良判断模块。即本实施例通过将风险因子和超速速度进行关联判断是否出现急加速、将风险因子、超速速度和纵向加速度进行关联判断是否出现制动不良、将风险因子、超速速度和偏航率关联判断是否出现转向不良。
[0052]
本实施例的报警模块包括用于在车辆运动状态为急加速时向驾驶员发出减速的提示的减速报警模块，用于在车辆运动状态为制动不良时向驾驶员发出缓慢制动的提示的缓慢制动报警模块，用于在车辆运动状态为转向不良时向驾驶员发出轻柔转向的提示的轻柔转向报警模块。即本实施例针对不同的不良状况，采用了不同的报警提示。
[0053]
具体的控制方法如下：1)、基于车辆当前行驶道路位置，利用存储在系统内的道路事故风险地图获取车辆在当前道路上的风险因子(rar)；
[0054]
2)、采集车辆运动状况参数，包括纵向加速度(la)、超速速度(spd)和偏航率(yar)；
[0055]
3)、将风险因子和超速速度进行关联判断是否出现急加速状况，将风险因子、超速速度和纵向加速度进行关联判断是否出现制动不良状况，将风险因子、超速速度和偏航率关联判断是否出现转向不良状况，具体的根据表2判断是否出现不良状况：
[0056]
表2：车辆运动状况分析表
[0057]
[0058][0059]
4)、如果检测到出现上述三种不良状态，则根据具体的不良状态向驾驶员发出提醒，在车辆运动状态为急加速时向驾驶员发出减速的提示、在车辆运动状态为制动不良时向驾驶员发出缓慢制动的提示、在车辆运动状态为转向不良时向驾驶员发出轻柔转向的提示，具体见图1所示的流程图。
[0060]
本实施例涉及到的参数仅仅是为了便于理解，实际应用时可根据实际需求进行调整，并不局限于上述记载的参数。
[0061]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。