本發(fā)明屬于汽車，具體的說是一種基于路面摩擦系數(shù)預(yù)測的主動換道避障控制方法。

背景技術(shù)：

1、隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，人們的生活水平得到極大的提高，尤其在出行方面，汽車也越來越多的作為國民的主要交通工具，我國車輛保有量逐年增加，然而汽車保有量的增加，交通事故也經(jīng)常發(fā)生，因此，越來越多的車企開發(fā)主動避障系統(tǒng)來減少事故發(fā)生，汽車主動避障技術(shù)主要包括縱向制動避障與主動換道避障，目前較為成熟的縱向避撞控制，通過雷達傳感器檢測與前方車輛與行人距離，來控制節(jié)氣門與制動系統(tǒng)進行減速從而避免碰撞發(fā)生，較為成熟的主動換道避障，通過傳感器檢測與前方距離，當縱向制動距離不足時，給車輛一個方向盤轉(zhuǎn)角然而，在高速行駛時，車輛制動所需距離增加，需要與前車保持很大的安全距離，導(dǎo)致道路利用率下降。在附著系數(shù)較低的路面行駛時，無法預(yù)估與前車的安全距離產(chǎn)生碰撞。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于路面摩擦系數(shù)預(yù)測的主動換道避障控制方法，基于對路面摩擦系數(shù)的實時預(yù)測，通過分析車輛行駛中收集的傳感器數(shù)據(jù)和環(huán)境信息(如道路狀況和氣象條件)，利用圖像處理技術(shù)估計路面視覺附著系數(shù)，并與車輛傳感器測定的動力學(xué)路面附著系數(shù)結(jié)合，進而合成一個更為精確的綜合路面附著系數(shù)。該綜合路面附著系數(shù)與車輛動力學(xué)模型及駕駛員意圖相結(jié)合，用于預(yù)測車輛在未來一段時間內(nèi)可能的行進軌跡；若預(yù)測路徑與實際路徑存在偏差，且存在潛在安全風(fēng)險或碰撞可能性較高時，系統(tǒng)將主動介入，執(zhí)行轉(zhuǎn)向操作以避開障礙物，從而顯著提升車輛在復(fù)雜路況下的行駛安全性和駕駛體驗的舒適。

2、本發(fā)明技術(shù)方案結(jié)合附圖說明如下：

3、一種基于路面摩擦系數(shù)預(yù)測的主動換道避障控制方法，包括以下步驟：

4、步驟一、獲取基于車輛視覺的第一路面附著系數(shù)μ1；

5、步驟二、獲取基于車輛動力學(xué)的第二路面附著系數(shù)μ2；

6、步驟三、通過加權(quán)平均法將基于車輛視覺的第一路面附著系數(shù)μ1和基于車輛動力學(xué)的第二路面附著系數(shù)μ2進行融合得到第三路面附著系數(shù)μ；

7、步驟四、對環(huán)境進行感知獲取障礙物的位置、速度和大小；

8、步驟五、基于安全距離模型確定換道避障決策；

9、步驟六、控制執(zhí)行換道避障決策。

10、進一步的，所述步驟一的具體方法如下：

11、11)使用車載攝像頭捕獲路面的實時圖像，對干燥和潮濕情況下的路面進行附著系數(shù)標注；

12、12)對采集到的圖像進行歸一化方法對圖像去噪、圖像增強、圖像校正預(yù)處理；

13、13)從預(yù)處理后的圖像中提取路面紋理的粗糙度、顏色的深淺特征，將采集到的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集；

14、14)預(yù)處理后的圖像和對應(yīng)的摩擦系數(shù)標簽來訓(xùn)練bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用測試集對訓(xùn)練好的模型進行驗證和測試，根據(jù)性能評估的結(jié)果，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)，以優(yōu)化模型的性能；

15、15)將攝像頭采集到的數(shù)據(jù)輸入到模型中，實時預(yù)測路面摩擦系數(shù)，得到基于視覺預(yù)測的第一路面附著系數(shù)μ1。

16、進一步的，所述圖像包括砂石路面、水泥路面、冰雪路面、柏油路面的數(shù)種不同類型干燥和潮濕情況下的路面。

17、進一步的，采用70％的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，30％的數(shù)據(jù)作為測試集，每種數(shù)據(jù)集包含所有工況。

18、進一步的，所述步驟二的具體方法如下：

19、21)使用車輛陀螺儀、方向盤轉(zhuǎn)角傳感器、加速計、輪速傳感器采集汽車行駛過程中的動力學(xué)數(shù)據(jù)；

20、22)對采集到的動力學(xué)數(shù)據(jù)使用中值濾波法進行預(yù)處理；

21、23)根據(jù)車輛的動力學(xué)特性，建立二自由度車輛的動力學(xué)模型和dugoff輪胎模型；

22、24)通過無跡卡爾曼濾波ukf進行估計，將ukf算法提供的路面附著系數(shù)估計與實地測量值進行詳細對比，以評估反映實際路面狀況的能力，根據(jù)對比和實驗結(jié)果，調(diào)整無跡卡爾曼濾波的參數(shù)和車輛動力學(xué)模型的精確度，利用實際行駛數(shù)據(jù)作為反饋，對估計策略持續(xù)進行優(yōu)化迭代，實時預(yù)測路面摩擦系數(shù)，得到基于動力學(xué)的第二路面附著系數(shù)μ2。

23、進一步的，所述動力學(xué)數(shù)據(jù)包括車輛加速度、速度、方向盤角度、側(cè)向加速度、橫擺角速度、車輪轉(zhuǎn)速和質(zhì)心側(cè)偏角。

24、進一步的，所述步驟三的具體方法如下：

25、31)根據(jù)不同環(huán)境對視覺路面附著系數(shù)μ1和動力學(xué)路面附著系數(shù)μ2權(quán)重比例進行分配，分配不同的權(quán)重比例關(guān)系；

26、32)視覺路面附著系數(shù)和估計動力學(xué)路面附著系數(shù)融合后第三路面附著系數(shù)為：

27、μ＝(μ1×權(quán)重1+μ2×權(quán)重1)/(權(quán)重1+權(quán)重2)。

28、進一步的，所述步驟四的具體方法如下：

29、41)采集檢測前方和側(cè)面的障礙物，對收集到的數(shù)據(jù)通過高斯濾波器去除圖像中的噪聲、利用卡爾曼濾波對雷達數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

30、42)通過slam技術(shù)在高精度地圖創(chuàng)建車輛周圍的環(huán)境模型，柵格地圖構(gòu)建法將環(huán)境劃分為離散的網(wǎng)格，每個網(wǎng)格單元代表環(huán)境中的一個區(qū)域，并包含該區(qū)域被占用的概率，通過計算機視覺和圖像處理技術(shù)，對感知到的障礙物進行識別和分類，包括區(qū)分靜態(tài)障礙物和動態(tài)障礙物，激光雷達采集的點云數(shù)據(jù)通過點云處理技術(shù)，估計障礙物的位置、速度和大小。

31、進一步的，所述步驟五的具體方法如下：

32、51)建立安全距離模型為：基于二自由度車輛動力學(xué)，將車輛視為一個質(zhì)點，在道路平面上進行運動；考慮車輛的實際尺寸以及安全空間需求，將模型進一步細化；

33、通過仿真計算優(yōu)化安全距離模型；仿真過程中考慮各種路面附著系數(shù)和不同的駕駛情境，安全距離模型結(jié)合車輛的速度、加速度在各種路面附著系數(shù)下計算出縱向的安全距離，系統(tǒng)通過傳感器實時監(jiān)測周圍環(huán)境，識別潛在危險并觸發(fā)預(yù)警機制；

34、安全距離模型公式為：

35、

36、a1＝μ·g·cos(θ)

37、a2＝μ·g·cos(θ)

38、式中，dbr為制動距離；v為本車車速；vrel為相對車速；a1為本車最大減速度；a2為目標車的最大減速度；t1為駕駛員反應(yīng)延遲時間；t2為制動器延遲時間；d0為最小停車距離；g為重力加速度；θ為路面傾斜角度；μ為融合后的第三路面附著系數(shù)；

39、52)通過縱向距離來進行縱向控制還是橫向控制避障決策，即通過實時監(jiān)測車輛的運動狀態(tài)和周圍環(huán)境來選擇避障策略決策：當自車與前車的距離小于安全距離但大于預(yù)設(shè)的緊急制動閾值時，系統(tǒng)優(yōu)先考慮縱向制動避障；當兩車距離低于緊急制動閾值，且系統(tǒng)判斷縱向制動無法避免碰撞時，將優(yōu)先考慮橫向轉(zhuǎn)向避障；進行避障時會動態(tài)調(diào)整轉(zhuǎn)向和制動力的分配，具體分配需要根據(jù)預(yù)警等級：算法進行動態(tài)調(diào)節(jié)，以實現(xiàn)最佳的避障效果；根據(jù)預(yù)設(shè)的危險的緊迫程度，系統(tǒng)會發(fā)出不同級別的預(yù)警，讓駕駛員或自動駕駛系統(tǒng)有更多的時間做出反應(yīng)；

40、其中，橫向轉(zhuǎn)向避障時需要設(shè)計一個橫向位移跟蹤器計算轉(zhuǎn)向避障時所需轉(zhuǎn)向角并且計算出橫向轉(zhuǎn)向的安全距離；

41、所述橫向位移跟蹤器為：設(shè)計采用了前饋-反饋結(jié)構(gòu)；前饋部分負責(zé)根據(jù)避障軌跡預(yù)先計算出控制輸入，而反饋部分則根據(jù)車輛的實際狀態(tài)進行調(diào)整，以減小跟蹤誤差；

42、前饋-反饋控制公式為：

43、u(t)＝g_{ff}(s)r(t)+g_{fb}(s)(r(t)-y(t))

44、式中，u(t)為控制輸入信號；g_{ff}(s)為前饋增益；r(t)是參考輸入信號，g_{fb}(s)是反饋增益，r(t)是參考輸入信號，y(t)是系統(tǒng)輸出信號；

45、橫向安全距離模型為：根據(jù)目標車的寬度、速度、轉(zhuǎn)向特性以及預(yù)測的路面附著系數(shù)建立橫向安全距離模型，通過該模型，主動避障算法能夠動態(tài)計算出在不同情況下所需的安全距離；

46、橫向安全距離公式為:

47、

48、式中，dy為車輛在橫向上所需的總安全距離；v為車輛的速度；t為駕駛員的反應(yīng)時間；wcar為車輛本身的寬度；wmargin為額外的安全裕度；g為重力加速度；μ為融合后的第三路面附著系數(shù)；

49、所述縱向制動避障預(yù)警分級為：一級預(yù)警：系統(tǒng)會緊急制動或提醒駕駛員進行避讓操作，以避免碰撞；二級預(yù)警：系統(tǒng)會準備進行緊急制動，并提醒駕駛員減速或保持安全車距；三級預(yù)警：系統(tǒng)會提示駕駛員減速，并保持安全的跟車距離；四級預(yù)警：系統(tǒng)會提醒駕駛員保持當前速度或輕微調(diào)整速度，確保行車安全；

50、所述橫向轉(zhuǎn)向避障的預(yù)警分級為：一級預(yù)警：駕駛員會收到初步的警告，儀表盤上閃爍的指示燈并發(fā)出輕柔的聲音提示，提示其注意前方可能存在的障礙物，并建議保持警惕；二級預(yù)警：系統(tǒng)向駕駛員發(fā)送加強的警告信號，連續(xù)的聲音警告和更加醒目的視覺提示，要求駕駛員降低速度并做好隨時介入控制的準備；三級預(yù)警：駕駛員會收到緊急警告，告知其系統(tǒng)正在實施避障措施，要求駕駛員立即處于待命狀態(tài)，以便在必要時接管控制；四級預(yù)警：駕駛員會收到緊急警報，連續(xù)的尖銳警報聲和伴隨的緊急文字/圖標提示,系統(tǒng)將啟動自動避障程序；

51、53)軌跡規(guī)劃為：應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行軌跡規(guī)劃，生成適應(yīng)當前道路和交通狀況的避障軌跡；安全距離模型根據(jù)車輛的實時狀態(tài)和環(huán)境信息進行動態(tài)調(diào)整，確保避障路徑的最優(yōu)性；

52、54)軌跡跟蹤為：應(yīng)用mpc算法進行軌跡跟蹤，預(yù)測車輛未來的運動狀態(tài)，并據(jù)此調(diào)整控制輸入，即對車輛的加速度、轉(zhuǎn)向角度和其他控制參數(shù)進行實時調(diào)節(jié)，以實現(xiàn)軌跡跟蹤；mpc在每個控制周期內(nèi)都會重新優(yōu)化控制策略，適應(yīng)環(huán)境的實時變化；在有限時域內(nèi)，通過slam技術(shù)在高精度地圖對障礙車和周圍交通車的運動狀態(tài)進行建模；包括它們的位置、速度和預(yù)測的運動軌跡；

53、55)通過模擬各種不同的駕駛場景和異常情況，全面評估避障策略的性能，并根據(jù)實際情況進行優(yōu)化調(diào)整。

54、進一步的，所述步驟六的具體方法如下：

55、61)根據(jù)換道軌跡和車輛當前狀態(tài)，計算出所需的轉(zhuǎn)向燈、油門和剎車指令，具體為：

56、進一步的，當需要換道時，系統(tǒng)會先打開轉(zhuǎn)向燈，調(diào)整油門以平穩(wěn)加速或減速到合適速度，并在必要時通過剎車來調(diào)整車速，確保安全距離，本車與危險目標碰撞距離與設(shè)定閾值比較，判斷當前碰撞危險程度，其中預(yù)警階段閾值為lw，輕度制動階段閾值為l1，中度制動階段閾值為l2，緊急制動階段閾值為l3，緊急制動最小距離閾值lmin；

57、當前車輛的剎車距離l_2為：

58、

59、式中，v1為當前車輛行駛速度為m/s；g；為重力加速度為9.8m/s2；μ為融合后的路面附著系數(shù)；

60、兩車之間的安全行駛距離d為：

61、d＝l_1-l_2

62、式中，l_1為當前兩車間距離；

63、判斷當前碰撞危險程度為：

64、當本車與危險目標車輛實際距離l＞lw時，自動緊急制動系統(tǒng)不工作；

65、當本車與危險目標車輛實際距離l滿足lw＜l≤l1時，車輛進行縱向自動緊急制動系統(tǒng)進入預(yù)警階段，發(fā)出警報提示駕駛員及時關(guān)注道路車輛情況作出相應(yīng)處理；

66、當本車與危險目標車輛實際距離l滿足l1＜l≤l2時，車輛進行縱向自動緊急制動系統(tǒng)進入輕度制動階段，提供25％制動力并發(fā)出輕微制動信號、點亮制動燈；

67、當本車與危險目標車輛實際距離l滿足l2＜l≤l3，車輛進行縱向提供50％制動力并發(fā)出中度制動信號、點亮制動燈；

68、當本車與危險目標車輛實際距離l滿足l≤l3，自動緊急制動系統(tǒng)進入緊急制動階段，提供100％制動力并點亮制動燈；

69、當本車與危險目標車輛實際距離l滿足l≤lmin，會產(chǎn)生碰撞，車輛進行橫向避障控制策略，打開轉(zhuǎn)向燈，調(diào)整油門，給車輛一個轉(zhuǎn)向角度，提供制動力并發(fā)出制動信號、點亮制動燈。

70、本發(fā)明的有益效果為：

71、1)本發(fā)明通過分析車輛行駛中收集的傳感器數(shù)據(jù)和環(huán)境信息(如道路狀況和氣象條件)，利用圖像處理技術(shù)估計路面視覺附著系數(shù)，并與車輛傳感器測定的動力學(xué)路面附著系數(shù)結(jié)合，進而合成一個更為精確的綜合路面附著系數(shù)。該綜合路面附著系數(shù)與車輛動力學(xué)模型及駕駛員意圖相結(jié)合，用于預(yù)測車輛在未來一段時間內(nèi)可能的行進軌跡。若預(yù)測路徑與實際路徑存在偏差，且存在潛在安全風(fēng)險或碰撞可能性較高時，系統(tǒng)將主動介入，執(zhí)行轉(zhuǎn)向操作以避開障礙物，從而顯著提升車輛在復(fù)雜路況下的行駛安全性和駕駛體驗的舒適度；

72、2)本發(fā)明通過分析車輛行駛中收集的傳感器數(shù)據(jù)和環(huán)境信息(如道路狀況和氣象條件)，利用圖像處理技術(shù)估計路面視覺附著系數(shù)，并與車輛傳感器測定的動力學(xué)路面附著系數(shù)結(jié)合，進而合成一個更為精確的綜合路面附著系數(shù)。該綜合路面附著系數(shù)與車輛動力學(xué)模型及駕駛員意圖相結(jié)合，用于預(yù)測車輛在未來一段時間內(nèi)可能的行進軌跡。若預(yù)測路徑與實際路徑存在偏差，且存在潛在安全風(fēng)險或碰撞可能性較高時，系統(tǒng)將主動介入，執(zhí)行轉(zhuǎn)向操作以避開障礙物，從而顯著提升車輛在復(fù)雜路況下的行駛安全性和駕駛體驗的舒適度；

73、3)本發(fā)明基于路面摩擦系數(shù)預(yù)測的主動換道避障控制策略能夠更精確地評估路面的實際附著條件，從而提高主動換道的精準度和行車安全性。此種策略適用于多種車輛類型，旨在增強車輛的制動效能和行駛安全。