本技術(shù)屬于智能駕駛，涉及智能駕駛技術(shù)，具體是一種車輛橫向控制退出算法策略。

背景技術(shù)：

1、隨著汽車技術(shù)的快速發(fā)展，汽車的智能化水平越來(lái)越高，越來(lái)越多的汽車具備輔助駕駛功能，在汽車輔助駕駛功能中，車輛的橫向控制主要是輔助車輛的換道，保持車輛在車道中間行駛，以及車輛在駕駛員無(wú)意識(shí)偏離車道時(shí)，進(jìn)行報(bào)警或者糾偏回本車道中心行駛。車輛的橫向控制能提升車輛的橫向穩(wěn)定性，減輕駕駛員的操作負(fù)擔(dān)，同時(shí)能避免車輛因?yàn)轳{駛員無(wú)意識(shí)偏離車道發(fā)生車禍，提升車輛的安全性能。

2、在橫向控制算法中，橫向控制算法的執(zhí)行機(jī)構(gòu)為電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)eps(electricpower?steering)，因?yàn)闄M向控制對(duì)整車的穩(wěn)定性控制影響比較大，因此輔助駕駛控制器在進(jìn)行橫向控制過(guò)程時(shí)，需要和eps有比較復(fù)雜的握手邏輯，握手成功后才能進(jìn)行車輛的橫向控制，控制過(guò)程中要遵守扭矩和轉(zhuǎn)角的限值要求，退出時(shí)也要遵循橫向控制的退出策略，保證橫向控制退出后，eps沒(méi)有故障，eps能夠順利執(zhí)行駕駛員的操作，保證駕駛員能夠正常接管車輛，安全駕駛。出于車輛安全角度考慮，eps控制器在接收橫向階段控制信號(hào)時(shí)，需要對(duì)請(qǐng)求的扭矩和轉(zhuǎn)角做出檢測(cè)，對(duì)于超出規(guī)定限值的信號(hào)，當(dāng)超出的值達(dá)到一定的值，以及超出的時(shí)間達(dá)到一定值時(shí)，eps系統(tǒng)根據(jù)策略，需要發(fā)出相應(yīng)的錯(cuò)誤狀態(tài)，并根據(jù)嚴(yán)重程度，作出相應(yīng)的反饋。針對(duì)一些比較嚴(yán)重的錯(cuò)誤，eps系統(tǒng)需要退出橫向控制，并將錯(cuò)誤狀態(tài)原因通過(guò)總線發(fā)給輔助駕駛控制器。eps控制器退出的故障狀態(tài)基本上分為臨時(shí)性故障和永久性故障，臨時(shí)性故障允許輔助駕駛控制器重新激活橫向控制功能，永久性故障則是eps本次上電周期不允許輔助駕駛控制器進(jìn)行橫向控制，需要車輛停車，重新上下電后，才允許輔助駕駛控制器請(qǐng)求橫向控制。

3、而現(xiàn)有的多數(shù)輔助駕駛系統(tǒng)判斷滿足橫向控制退出條件時(shí)，則直接退出橫向控制，并將請(qǐng)求的扭矩或轉(zhuǎn)角置為0，直接由駕駛員接管橫向控制，eps轉(zhuǎn)為只響應(yīng)駕駛員的橫向控制請(qǐng)求；此過(guò)程中如果車輛在較高速度下行駛，或者在偏離車道線比較大情況下行駛時(shí)，與鄰道車輛有較大碰撞風(fēng)險(xiǎn)下退出橫向控制；駕駛員難以做出及時(shí)正確的響應(yīng)，在橫向控制退出時(shí)，難以根據(jù)實(shí)時(shí)的行駛情況判斷是否能夠直接退出；橫向控制的安全性較低；因此需要一種車輛橫向控制退出算法策略。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問(wèn)題之一；為此，本技術(shù)提出了一種車輛橫向控制退出算法策略，用于解決現(xiàn)有車輛的輔助駕駛系統(tǒng)中的橫向控制系統(tǒng)難以根據(jù)實(shí)時(shí)的行駛情況判斷是否能夠直接退出；當(dāng)中橫向控制在退出時(shí)，安全性較低的技術(shù)問(wèn)題，本技術(shù)通過(guò)在橫向控制系統(tǒng)退出運(yùn)行時(shí)，加入緩?fù)穗A段，有效保證輔助駕駛控制器能在退出階段也考慮各種工況，解決了上述問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)的第一方面提供了一種車輛橫向控制退出算法策略，包括以下步驟：

3、步驟一：獲取橫向控制請(qǐng)求；根據(jù)橫向控制請(qǐng)求控制橫向控制系統(tǒng)進(jìn)入運(yùn)行階段；

4、步驟二：實(shí)時(shí)獲取行駛狀態(tài)信息和駕駛員操控信息；根據(jù)行駛狀態(tài)信息和駕駛員操控信息生成橫向階段控制信號(hào)；當(dāng)橫向階段控制信號(hào)為橫向控制退出信號(hào)時(shí)，控制橫向控制系統(tǒng)進(jìn)入緩?fù)穗A段，并進(jìn)入步驟三：否則，則橫向控制系統(tǒng)繼續(xù)保持在運(yùn)行階段，進(jìn)入步驟二；

5、步驟三：根據(jù)實(shí)時(shí)的行駛狀態(tài)信息生成下降系數(shù)；

6、步驟四：根據(jù)下降系數(shù)生成最終輸出控制量；

7、步驟五：獲取緩?fù)藭r(shí)間，判斷緩?fù)藭r(shí)間是否大于最大時(shí)間閾值，是，則進(jìn)入步驟六；否，則獲取最終輸出控制量，當(dāng)最終輸出控制量的絕對(duì)值小于安全閾值時(shí)，進(jìn)入步驟六；否則，進(jìn)入步驟三；

8、步驟六：橫向控制系統(tǒng)進(jìn)入遲滯階段，并獲取進(jìn)入遲滯階段的遲滯時(shí)間，待遲滯時(shí)間大于設(shè)定的時(shí)間閾值時(shí)，橫向控制系統(tǒng)進(jìn)入允許激活階段，跳轉(zhuǎn)至步驟一。

9、本技術(shù)通過(guò)在橫向控制階段退出時(shí)，引入緩?fù)穗A段，在緩?fù)穗A段內(nèi)，根據(jù)實(shí)時(shí)的行駛狀態(tài)信息生成下降系數(shù)；根據(jù)下降系數(shù)生成最終輸出控制量；根據(jù)最終輸出控制量調(diào)整對(duì)應(yīng)的參數(shù)；獲取緩?fù)藭r(shí)間，判斷緩?fù)藭r(shí)間是否大于最大時(shí)間閾值；是，橫向控制系統(tǒng)進(jìn)入遲滯階段；否，則獲取最終輸出控制量，當(dāng)最終輸出控制量的絕對(duì)值小于安全閾值時(shí)；橫向控制系統(tǒng)進(jìn)入遲滯階段；否則，繼續(xù)根據(jù)實(shí)時(shí)的行駛狀態(tài)信息生成下降系數(shù)；根據(jù)下降系數(shù)生成最終輸出控制量；根據(jù)最終輸出控制量調(diào)整對(duì)應(yīng)的參數(shù)；判斷橫向控制系統(tǒng)是否能夠退出緩?fù)穗A段，進(jìn)入遲滯階段；通過(guò)在橫向控制系統(tǒng)滿足退出條件之后，引入緩?fù)穗A段，可以兼顧退出時(shí)的各種工況，根據(jù)退出時(shí)的行駛狀態(tài)信息和駕駛員操控信息對(duì)相應(yīng)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，既能保證系統(tǒng)正常退出，又能考慮在退出階段的各種工況，有效的提升系統(tǒng)安全性。

10、優(yōu)選的，所述根據(jù)行駛狀態(tài)信息和駕駛員操控信息生成橫向階段控制信號(hào)，包括：

11、提取駕駛員操控信息中的轉(zhuǎn)向燈狀態(tài)、雙閃狀態(tài)、制動(dòng)踏板狀態(tài)和油門狀態(tài)；當(dāng)轉(zhuǎn)向燈狀態(tài)、雙閃狀態(tài)、制動(dòng)踏板狀態(tài)和油門狀態(tài)存在任意一項(xiàng)為啟動(dòng)時(shí)；則生成主動(dòng)退出信號(hào)；否則，則提取駕駛員操控信息中的方向盤扭矩；判斷方向盤扭矩是否大于退出扭矩閾值，

12、是，則生成主動(dòng)退出信號(hào)；

13、否，則提取行駛狀態(tài)信息中的車道線檢測(cè)圖像；將車道線檢測(cè)圖像輸入車道線識(shí)別模型得到車道線標(biāo)簽；當(dāng)車道線標(biāo)簽為合格時(shí)，則生成橫向控制維持信號(hào)；否則，則生成被動(dòng)退出信號(hào)；

14、其中，所述車道線識(shí)別模型通過(guò)人工智能模型訓(xùn)練得到；所述橫向階段控制信號(hào)為橫向控制退出信號(hào)或橫向控制維持信號(hào)；所述橫向控制退出信號(hào)為主動(dòng)退出信號(hào)或被動(dòng)退出信號(hào)。

15、優(yōu)選的，所述車道線識(shí)別模型通過(guò)人工智能模型訓(xùn)練得到，包括：

16、獲取若干車道線檢測(cè)圖像，以及與其對(duì)應(yīng)的車道線標(biāo)簽；將若干車道線檢測(cè)圖像和車道線標(biāo)簽整合成若干組訓(xùn)練數(shù)據(jù)和檢驗(yàn)數(shù)據(jù)；

17、使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)人工智能模型進(jìn)行訓(xùn)練，使用檢驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)人工智能模型進(jìn)行檢驗(yàn)；最終得到輸入為車道線檢測(cè)圖像，輸出為其對(duì)應(yīng)的車道線標(biāo)簽的車道線識(shí)別模型；其中，所述人工智能模型包括bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

18、優(yōu)選的，所述根據(jù)實(shí)時(shí)的行駛狀態(tài)信息生成下降系數(shù)，包括：

19、提取實(shí)時(shí)的行駛狀態(tài)信息中的行駛速度xv、橫向車距hj和轉(zhuǎn)角值qz；

20、通過(guò)公式g1＝exp(-k1×xv/zv)計(jì)算得到下降系數(shù)影響因子一g1，其中，zv為對(duì)應(yīng)車輛的最大速度；k1為比例系數(shù)；且k1>0；

21、通過(guò)公式g2＝k2×ln(hj/aj+1)計(jì)算得到下降系數(shù)影響因子二g2，其中，aj為安全橫向車距；k2為比例系數(shù)；且1>k2>0；

22、通過(guò)公式g3＝exp(-k3×qz)計(jì)算得到下降系數(shù)影響因子三g3，其中，k3為比例系數(shù)；且k3>0；

23、當(dāng)橫向控制退出信號(hào)為主動(dòng)退出信號(hào)時(shí)，則設(shè)置下降系數(shù)影響因子四g4＝dk；否則，則設(shè)置下降系數(shù)影響因子四g4＝dm；其中，dk為快速調(diào)整系數(shù)，dm為慢速調(diào)整速度；且0<dm<dk<1；

24、通過(guò)公式g＝g1×g2×g3×g4計(jì)算得到下降系數(shù)g。

25、優(yōu)選的，所述根據(jù)下降系數(shù)生成最終輸出控制量，包括：

26、獲取緩?fù)穗A段前的請(qǐng)求轉(zhuǎn)角值tlast、轉(zhuǎn)角值最大變化率δtrate、進(jìn)入緩?fù)穗A段的時(shí)間t和下降系數(shù)g；

27、通過(guò)公式ttorque＝tlast-δtrate×g×t計(jì)算得到最終輸出控制量ttorque。

28、優(yōu)選的，所述安全閾值通過(guò)公式taq＝δtrate×δt計(jì)算得到；其中，δt為輔助駕駛系統(tǒng)的運(yùn)行周期。

29、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)的有益效果是：

30、1.本技術(shù)通過(guò)在橫向控制階段退出時(shí)，引入緩?fù)穗A段，在緩?fù)穗A段內(nèi)，根據(jù)實(shí)時(shí)的行駛狀態(tài)信息生成下降系數(shù)；根據(jù)下降系數(shù)生成最終輸出控制量；根據(jù)最終輸出控制量調(diào)整對(duì)應(yīng)的參數(shù)；獲取緩?fù)藭r(shí)間，判斷緩?fù)藭r(shí)間是否大于最大時(shí)間閾值；是，橫向控制系統(tǒng)進(jìn)入遲滯階段；否，則獲取最終輸出控制量，當(dāng)最終輸出控制量的絕對(duì)值小于安全閾值時(shí)；橫向控制系統(tǒng)進(jìn)入遲滯階段；否則，繼續(xù)根據(jù)實(shí)時(shí)的行駛狀態(tài)信息生成下降系數(shù)；根據(jù)下降系數(shù)生成最終輸出控制量；根據(jù)最終輸出控制量調(diào)整對(duì)應(yīng)的參數(shù)；判斷橫向控制系統(tǒng)是否能夠退出緩?fù)穗A段，進(jìn)入遲滯階段；通過(guò)在橫向控制系統(tǒng)滿足退出條件之后，引入緩?fù)穗A段，可以兼顧退出時(shí)的各種工況，根據(jù)退出時(shí)的行駛狀態(tài)信息和駕駛員操控信息對(duì)相應(yīng)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，既能保證系統(tǒng)正常退出，又能考慮在退出階段的各種工況，有效的提升系統(tǒng)安全性。

31、2.本實(shí)施例中采用下降系數(shù)來(lái)控制緩?fù)穗A段的輸出，可有效保證輔助駕駛控制器能在退出階段也考慮各種工況，并且所需標(biāo)定參數(shù)較少，降低研發(fā)成本；同時(shí)，針對(duì)不同的車型，可迅速適配，具有較高的泛化性能。