弯道限速计算系统及方法与流程

1.本发明涉及汽车领域，特别是涉及一种用于智能驾驶辅助系统的弯道限速计算系统及方法。


背景技术：

2.得益于较低的成本方案及较为优异的适用性和效果，基于视觉感知方案的智能驾驶辅助系统仍占据市场的主流地位，系统的装车量与日俱增，其功能全场景覆盖率亦逐步提升。
3.在弯道辅助驾驶场景中，消费者提出了弯道预减速和限速等更多需求，提高了平稳过弯的性能要求。然而，基于视觉感知方案的自适应巡航系统在弯道场景中往往无弯道预减速或限速过程不平顺，这不但影响乘客的弯道乘坐舒适性，而且对横向辅助功能的控制性能也有较大影响。
4.中国专利cn201610837956.6公开一种基于机器视觉的弯道限速计算方法及超速警示装置；该方法包括以下步骤:测量弯道等视距不良路段的可视距离；根据可视距离，计算能保证车辆遇到紧及情况时可确保紧及停车的安全车速；比较安全车速和当前车速，当前车速大于安全车速对驾驶员进行警示；本方法基于车载装置，无需道路设施协同，具有成本低，计算简单，运算速度快，可靠性高等优势，防止驾驶员冒险假设前方路况良好而导致制动距离不足进而发生交通事故，为不良路段车速安全控制理论方法提高支撑。该方案没能解决弯道场景中无弯道预减速或限速过程不平顺，影响乘客的弯道乘坐舒适性的技术问题。
5.中国专利cn202211288424.3公开一种自动驾驶车辆的弯道限速方法包括:获取参考路径的每个路径点的纵向累积距离和散点曲率半径，得到每个路径点的曲率半径，并通过当前弯道限速场景的舒适性过弯速度标定表得到目标限速值；基于预设的运动学模型计算车辆在预设时长的预测位置，求解目标限速值得到速度序列，并判断自动驾驶车辆的当前意图；根据当前意图匹配对应的进弯预瞄时间或者出弯预瞄时间，确定进弯减速动作或者出弯加速动作，并通过二次规划算法对速度序列进行线性过渡，以生成自动驾驶车辆的弯道限速控制策略，由此，本技术可适用于不同场景，提高了弯道限速规划的合理性，在保障车辆安全性的同时，极大改善用户的驾乘体验。


技术实现要素：

6.在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念,该简化形式的概念均为本领域现有技术简化，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本发明的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
7.本发明要解决的技术问题是提供一种基于车辆运动学数据和视觉感知数据选择期望加速度，限制不同曲率弯道的横向加速度上限，提升弯道预减速、限速的平顺性和车辆
过弯的安全性的
8.为解决上述技术问题，本发明提供的弯道限速计算模块，其用于智能驾驶辅助系统，包括:
9.横向加速度限速单元，其根据横向加速度和车速查询期望加速度表和加速度变化率限制表获得弯道期望加速度和第一加速度变化率限制量；
10.车辆运动状态估计曲率半径限速单元，其根据车辆横向加速度和车速计得到弯道曲率半径，根据弯道曲率半径和横向加速度查询期望加速度表得到弯道期望加速度；
11.方向盘转角限速单元，其根据车辆方向盘转角和车速查询期望加速度表，根据车辆方向盘转角和车速查询加速度变化率限制线性插值查表，获得弯道期望加速度和第二加速度变化率限制量；
12.感知数据估计曲率限速单元，其根据视觉感知数据输出的车道线方程估计得到车辆当前位置和预瞄位置的曲率，计算得到车辆当前位置和预瞄位置的弯道半径，取弯道半径中的最小半径构建期望速度表，不同曲率半径对应不同的车辆期望速度；其根据速度误差输入量利用pid控制划分误差段构建期望加速度上下限表，获得弯道期望加速度；
13.加速度限幅输出单元，其在上述各单元获得期望加速度中取最小值，得出待限幅的弯道期望加速度，其在第一加速度变化率限制量和第二加速度变化率限制量取小值获得最小加速度变化率限制量，对待限幅的弯道期望加速度进行限幅处理，计算得到最终的车辆弯道期望加速度。
14.可选择的，横向加速度限速单元处理过程包括；
[0015][0016]
a1(k)＝a(vh(k),a
lat
(k))
ꢀꢀ
(2)；
[0017]
j1(k)＝j(vh(k),a
lat
(k))
ꢀꢀ
(3)；
[0018]
ω(k)表示车辆横摆角速度，vh(k)表示车速，a
lat
(k)表示横向加速度，a1(k)表示弯道期望加速度，j1(k)表示第一加速度变化率限制量。
[0019]
可选择的，车辆运动状态估计曲率半径限速单元处理过程包括；
[0020][0021][0022]
vh(k)表示车速，a
lat
(k)表示车辆横向加速度，表示弯道曲率半径，a2(k)表示弯道期望加速度。
[0023]
可选择的，方向盘转角限速单元处理过程包括；
[0024][0025][0026]
[0027]
k表示当前计算时刻，θ(k)表示角度单位下的方向盘转角，表示弧度单位下的方向盘转角，vh(k)表示车速，a3(k)表示弯道期望加速度；j2(k)表示第二加速度变化率限制量。
[0028]
可选择的，感知数据估计曲率限速单元处理过程包括；
[0029]
y(k)＝c0(k)+c1(k)
·
x(k)+c2(k)
·
x(k)2+c3(k)
·
x(k)3ꢀꢀ
(9)；
[0030]y′
(k)＝c1(k)+2c2(k)
·
x(k)+3c3(k)
·
x(k)2ꢀꢀ
(10)；
[0031]y″
(k)＝2c2(k)+6c3(k)
·
x(k)
ꢀꢀ
(11)；
[0032]
x
pre
(k)＝x(vh(k))
ꢀꢀ
(12)；
[0033][0034][0035]r′
(k)＝min{r
cur
(k),r
pre
(k)}
ꢀꢀ
(15)；
[0036]vdsr
(k)＝v(r
′
(k))
ꢀꢀ
(16)；
[0037]
δv(k)＝v
dsr
(k)-vh(k)
ꢀꢀ
(17)；
[0038]
a4(k)＝min{max{a4(k-1),a
lo
(δv(k))},a
up
(δv(k))}
ꢀꢀ
(18)；
[0039]
式(9)表示视觉感知数据输出的车道线方程，式(10)表示式(9)一阶导数计算表达式，式(11)表示式(9)二阶导数计算表达式；
[0040]
k表示当前计算时刻，y表示以车辆摄像头位置为原点的横向位置，x表示车辆行驶正方向位置，xy轴遵循左手法则，c0、c1、c2、c3表示车道线方程系数，x
pre
(k)表示不同车速下的预瞄距离，vh(k)表示车速，r
cur
(k)表示车辆当前位置曲率半径，r
pre
(k)表示车辆预瞄位置曲率半径，r
′
(k)表示估计的最小半径，v
dsr
(k)表示弯道曲率半径对应的期望车速，δv(k)表示速度误差，a4(k)表示弯道期望加速度。
[0041]
可选择的，加速度限幅输出单元处理过程包括；
[0042][0043]
j(k)＝min{j1(k),j2(k)}
ꢀꢀ
(20)；
[0044][0045]
t表示计算步长，表示待限幅的最小弯道期望加速度，j(k)表示最小加速度变化率限制量，a(k)表示最终的车辆弯道期望加速度。
[0046]
为解决上述技术问题，本发明提供一种弯道限速计算方法，其用于智能驾驶辅助系统，包括以下步骤；
[0047]
s1，根据横向加速度和车速查询期望加速度表和加速度变化率限制表获得弯道期望加速度和第一加速度变化率限制量；
[0048]
s2，根据车辆横向加速度和车速计得到弯道曲率半径，根据弯道曲率半径和横向加速度查询期望加速度表得到弯道期望加速度；
[0049]
s3，根据车辆方向盘转角和车速查询期望加速度表，根据车辆方向盘转角和车速
查询加速度变化率限制线性插值查表，获得弯道期望加速度和第二加速度变化率限制量；
[0050]
s4，根据视觉感知数据输出的车道线方程估计得到车辆当前位置和预瞄位置的曲率，计算得到车辆当前位置和预瞄位置的弯道半径，取弯道半径中的最小半径构建期望速度表，不同曲率半径对应不同的车辆期望速度；其根据速度误差输入量利用pid控制划分误差段构建期望加速度上下限表，获得弯道期望加速度；
[0051]
s5，在上述各单元获得期望加速度中取最小值，得出待限幅的弯道期望加速度，其在第一加速度变化率限制量和第二加速度变化率限制量取小值获得最小加速度变化率限制量，对待限幅的弯道期望加速度进行限幅处理，计算得到最终的车辆弯道期望加速度。
[0052]
其中，s1～s4不限定步骤执行顺序。
[0053]
可选择的，实施步骤s1时，包括:
[0054][0055]
a1(k)＝a(vh(k),a
lat
(k))
ꢀꢀ
(2)；
[0056]
j1(k)＝j(vh(k),a
lat
(k))
ꢀꢀ
(3)；
[0057]
ω(k)表示车辆横摆角速度，vh(k)表示车速，a
lat
(k)表示横向加速度，a1(k)表示弯道期望加速度，j1(k)表示第一加速度变化率限制量。
[0058]
可选择的，实施步骤s2时，包括:
[0059][0060][0061]
vh(k)表示车速，a
lat
(k)表示车辆横向加速度，表示弯道曲率半径，a2(k)表示弯道期望加速度。
[0062]
可选择的，实施步骤s3时，包括:
[0063][0064][0065][0066]
k表示当前计算时刻，θ(k)表示角度单位下的方向盘转角，表示弧度单位下的方向盘转角，vh(k)表示车速，a3(k)表示弯道期望加速度；j2(k)表示第二加速度变化率限制量。
[0067]
可选择的，实施步骤s4时，包括:
[0068]
y(k)＝c0(k)+c1(k)
·
x(k)+c2(k)
·
x(k)2+c3(k)
·
x(k)3ꢀꢀꢀꢀ
(9)；
[0069]y′
(k)＝c1(k)+2c2(k)
·
x(k)+3c3(k)
·
x(k)2ꢀꢀꢀ
(10)；
[0070]y″
(k)＝2c2(k)+6c3(k)
·
x(k)
ꢀꢀꢀ
(11)；
[0071]
x
pre
(k)＝x(vh(k))
ꢀꢀꢀ
(12)；
[0072][0073][0074]r′
(k)＝min{r
cur
(k),r
pre
(k)}
ꢀꢀ
(15)；
[0075]vdsr
(k)＝v(r
′
(k))
ꢀꢀꢀ
(16)；
[0076]
δv(k)＝v
dsr
(k)-vh(k)
ꢀꢀꢀ
(17)；
[0077]
a4(k)＝min{max{a4(k-1),a
lo
(δv(k))},a
up
(δv(k))}
ꢀꢀꢀ
(18)；
[0078]
式(9)表示视觉感知数据输出的车道线方程，式(10)表示式(9)一阶导数计算表达式，式(11)表示式(9)二阶导数计算表达式；
[0079]
k表示当前计算时刻，y表示以车辆摄像头位置为原点的横向位置，x表示车辆行驶正方向位置，xy轴遵循左手法则，c0、c1、c2、c3表示车道线方程系数，x
pre
(k)表示不同车速下的预瞄距离，vh(k)表示车速，r
cur
(k)表示车辆当前位置曲率半径，r
pre
(k)表示车辆预瞄位置曲率半径，r
′
(k)表示估计的最小半径，v
dsr
(k)表示弯道曲率半径对应的期望车速，δv(k)表示速度误差，a4(k)表示弯道期望加速度。
[0080]
可选择的，实施步骤s5时，包括:
[0081][0082]
j(k)＝min{j1(k),j2(k)}
ꢀꢀꢀ
(20)；
[0083][0084]
t表示计算步长，表示待限幅的最小弯道期望加速度，j(k)表示最小加速度变化率限制量，a(k)表示最终的车辆弯道期望加速度。
[0085]
本发明考虑车辆运动学数据和视觉感知数据，提出一种基于视觉感知的弯道限速策略，通过提前感知弯道曲率和车辆运动状态，合理规划期望加速度，提升弯道预减速和限速的平顺性，增强弯道限速性能。同时，该策略可限制不同曲率弯道的横向加速度上限，提升车辆过弯的行驶安全性，具有广阔的应用前景和较高的市场价值。
附图说明
[0086]
本发明附图旨在示出根据本发明的特定示例性实施例中所使用的方法、结构和/或材料的一般特性，对说明书中的描述进行补充。然而，本发明附图是未按比例绘制的示意图，因而可能未能够准确反映任何所给出的实施例的精确结构或性能特点，本发明附图不应当被解释为限定或限制由根据本发明的示例性实施例所涵盖的数值或属性的范围。下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细的说明:
[0087]
图1是本发明控制原理框图。
具体实施方式
[0088]
以下通过特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明
书所公开的内容充分地了解本发明的其他优点与技术效果。本发明还可以通过不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点加以应用，在没有背离发明总的设计思路下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。本发明下述示例性实施例可以多种不同的形式来实施，并且不应当被解释为只限于这里所阐述的具体实施例。应当理解的是，提供这些实施例是为了使得本发明的公开彻底且完整，并且将这些示例性具体实施例的技术方案充分传达给本领域技术人员。应当理解的是，当元件被称作“连接”或“结合”到另一元件时，该元件可以直接连接或结合到另一元件，或者可以存在中间元件。不同的是，当元件被称作“直接连接”或“直接结合”到另一元件时，不存在中间元件。在全部附图中，相同的附图标记始终表示相同的元件。如在这里所使用的，术语“和/或”包括一个或多个相关所列项目的任意组合和所有组合
[0089]
第一实施例；
[0090]
本发明提供的弯道限速计算模块，其用于智能驾驶辅助系统，包括:
[0091]
横向加速度限速单元，其根据横向加速度和车速查询期望加速度表和加速度变化率限制表获得弯道期望加速度和第一加速度变化率限制量；
[0092]
车辆运动状态估计曲率半径限速单元，其根据车辆横向加速度和车速计得到弯道曲率半径，根据弯道曲率半径和横向加速度查询期望加速度表得到弯道期望加速度；
[0093]
方向盘转角限速单元，其根据车辆方向盘转角和车速查询期望加速度表，根据车辆方向盘转角和车速查询加速度变化率限制线性插值查表，获得弯道期望加速度和第二加速度变化率限制量；
[0094]
感知数据估计曲率限速单元，其根据视觉感知数据输出的车道线方程估计得到车辆当前位置和预瞄位置的曲率，计算得到车辆当前位置和预瞄位置的弯道半径，取弯道半径中的最小半径构建期望速度表，不同曲率半径对应不同的车辆期望速度；其根据速度误差输入量利用pid控制划分误差段构建期望加速度上下限表，获得弯道期望加速度；
[0095]
加速度限幅输出单元，其在上述各单元获得期望加速度中取最小值，得出待限幅的弯道期望加速度，其在第一加速度变化率限制量和第二加速度变化率限制量取小值获得最小加速度变化率限制量，对待限幅的弯道期望加速度进行限幅处理，计算得到最终的车辆弯道期望加速度。
[0096]
可选择的，横向加速度限速单元根据横向加速度和车速查询期望加速度表和加速度变化率限制表获得弯道期望加速度和第一加速度变化率限制量，包括:
[0097]
将车辆横摆角速度ω(k)取绝对值后转换成弧度单位与车速vh(k)相乘得到横向加速度a
lat
(k)，
[0098]
以该横向加速度和车速作为二维信息输入进行期望加速度查表得到弯道期望加速度a1(k)，a1(k)＝a(vh(k),a
lat
(k))
ꢀꢀ
(2)；
[0099]
以此二维信息输入进行加速度变化率限制二维查表计算得到加速度变化率限制值j1(k)，j1(k)＝j(vh(k),a
lat
(k))
ꢀꢀ
(3)；
[0100]
ω(k)表示车辆横摆角速度，vh(k)表示车速，a
lat
(k)表示横向加速度，a1(k)表示弯道期望加速度，j1(k)表示第一加速度变化率限制量。
[0101]
示例性地，a(vh(k),a
lat
(k))和j(vh(k),a
lat
(k))的二维表分别如下表1和表2所示；
[0102]
表1
[0103][0104][0105]
表2
[0106][0107]
可选择的，车辆运动状态估计曲率半径限速单元根据车辆横向加速度和车速计得到弯道曲率半径，根据弯道曲率半径和横向加速度查询期望加速度表得到弯道期望加速度，包括:
[0108]
由横向加速度限速单元处理得到的车辆横向加速度a
lat
(k)和车速vh(k)进一步计算得到弯道曲率半径算得到弯道曲率半径
[0109]
将该半径与横向加速度作为二维信息输入进行期望加速度查表，计算得到该条件下的弯道期望加速度a2(k)，
[0110]
vh(k)表示车速，a
lat
(k)表示车辆横向加速度，表示弯道曲率半径，a2(k)表示弯道期望加速度。
[0111]
示例性地，的二维表如下表3所示；
[0112]
表3
[0113][0114]
可选择的，方向盘转角限速单元根据车辆方向盘转角和车速查询期望加速度表，根据车辆方向盘转角和车速查询加速度变化率限制线性插值查表，获得弯道期望加速度和第二加速度变化率限制量，包括:
[0115]
将车辆方向盘转角θ(k)转为弧度单位与车速作为二维信息输入进行期望加速度查表，
[0116]
将车辆方向盘转角θ(k)转为弧度单位与车速作为输入进行加速度变化率限制线性插值查表，
[0117]
得出该条件下的弯道期望加速度和加速度变化率限制值，(8)；
[0118]
k表示当前计算时刻，θ(k)表示角度单位下的方向盘转角，
[0119]
表示弧度单位下的方向盘转角，vh(k)表示车速，a3(k)表示弯道期望加速度；j2(k)表示第二加速度变化率限制量。
[0120]
示例性地，和的二维表分别如下表4和表5所示；
[0121]
表4
[0122][0123]
表5
[0124]
[0125][0126]
可选择的，感知数据估计曲率限速单元根据视觉感知数据输出的车道线方程估计得到车辆当前位置和预瞄位置的曲率，计算得到车辆当前位置和预瞄位置的弯道半径，取弯道半径中的最小半径构建期望速度表，不同曲率半径对应不同的车辆期望速度；其根据速度误差输入量利用pid控制划分误差段构建期望加速度上下限表，获得弯道期望加速度，包括:
[0127]
在本车行驶道路存在车道线或路沿的情况下，由视觉感知数据输出的车道线方程如式(9)所示，其一阶导数和二阶导数的计算表达式见式(10)和式(11)所示；
[0128]
y(k)＝c0(k)+c1(k)
·
x(k)+c2(k)
·
x(k)2+c3(k)
·
x(k)3ꢀꢀ
(9)；
[0129]y′
(k)＝c1(k)+2c2(k)
·
x(k)+3c3(k)
·
x(k)2ꢀꢀ
(10)；
[0130]y″
(k)＝2c2(k)+6c3(k)
·
x(k)
ꢀꢀꢀ
(11)；
[0131]
以车速为输入设计一维查表得出不同车速下的预瞄距离x
pre
(k)，x
pre
(k)＝x(vh(k))(12)；
[0132]
通过式(13)和式(14)和相应的滤波处理得到车辆当前位置和预瞄位置的曲率半径r
cur
(k)和r
pre
(k)；
[0133][0134][0135]
由式(15)比较得出两者的最小半径r
′
(k)，r
′
(k)＝min{r
cur
(k),r
pre
(k)}
ꢀꢀ
(15)；
[0136]
最小半径作为输入设计一维期望速度查表，如式(16)所示，其不同曲率半径对应不同的车辆期望速度，v
dsr
(k)＝v(r
′
(k))
ꢀꢀ
(16)；
[0137]
为了提升弯道预减速的平顺性，设计单输入单输出的一维期望加速度上下限查表，如表a
lo
(δv(k))和a
up
(δv(k))，输入端是速度误差输入量δv(k)，表示弯道期望速度和当前车速的差值，如式(17)所示；
[0138]
δv(k)＝v
dsr
(k)-vh(k)
ꢀꢀ
(17)；
[0139]
为了提升弯道预减速的平顺性，设计单输入单输出的一维期望加速度上下限查表，如表a
lo
(δv(k))和a
up
(δv(k))输入端是速度误差输入量δv(k)，表示弯道期望速度和当前车速的差值，如式(17)所示。借助pid控制思想，合理划分误差段，离线设计二维期望加速度上下限表。由此可得出该条件下的弯道期望加速度，其计算表达式如式(18)所示。
[0140]
a4(k)＝min{max{a4(k-1),a
lo
(δv(k))},a
up
(δv(k))}
ꢀꢀꢀꢀ
(18)；
[0141]
k表示当前计算时刻，y表示以车辆摄像头位置为原点的横向位置，x表示车辆行驶正方向位置，xy轴遵循左手法则，c0、c1、c2、c3表示车道线方程系数，x
pre
(k)表示不同车速下的预瞄距离，vh(k)表示车速，r
cur
(k)表示车辆当前位置曲率半径，r
pre
(k)表示车辆预瞄位置曲率半径，r
′
(k)表示估计的最小半径，v
dsr
(k)表示弯道曲率半径对应的期望车速，δv
(k)表示速度误差，a4(k)表示弯道期望加速度。
[0142]
示例性地，x(vh(k))、v(r
′
(k))、a
lo
(δv(k))和a
up
(δv(k))的一维表分别如下表6、表7、表8和表9所示；
[0143]
表6
[0144]
vh(k)2.7813.8920.027.7836.11x(vh(k))2040506080
[0145]
表7
[0146][0147]
表8
[0148][0149][0150]
表9
[0151]
δv(k)-11-7-3.2-0.8900.891.393a
up
(δv(k))-1.5-1.2-1.0-0.50.00.41.01.65
[0152]
可选择的，加速度限幅输出单元其在上述各单元获得期望加速度中取最小值，得出待限幅的弯道期望加速度，其在第一加速度变化率限制量和第二加速度变化率限制量取小值获得最小加速度变化率限制量，对待限幅的弯道期望加速度进行限幅处理，计算得到最终的车辆弯道期望加速度，包括:
[0153]
计算得出待限幅的弯道期望加速度计算得出待限幅的弯道期望加速度
[0154]
在第一加速度变化率限制量和第二加速度变化率限制量取小值获得最小加速度变化率限制量，j(k)＝min{j1(k),j2(k)}
ꢀꢀꢀ
(20)；
[0155]
限幅计算得到最终的车辆弯道期望加速度
[0156][0157]
t表示计算步长，表示待限幅的最小弯道期望加速度，j(k)表示最小加速度变化率限制量，a(k)表示最终的车辆弯道期望加速度。
[0158]
第二实施例；
[0159]
本发明提供一种弯道限速计算方法，其用于智能驾驶辅助系统，包括以下步骤；
[0160]
s1，根据横向加速度和车速查询期望加速度表和加速度变化率限制表获得弯道期望加速度和第一加速度变化率限制量；
[0161]
s2，根据车辆横向加速度和车速计得到弯道曲率半径，根据弯道曲率半径和横向加速度查询期望加速度表得到弯道期望加速度；
[0162]
s3，根据车辆方向盘转角和车速查询期望加速度表，根据车辆方向盘转角和车速
查询加速度变化率限制线性插值查表，获得弯道期望加速度和第二加速度变化率限制量；
[0163]
s4，根据视觉感知数据输出的车道线方程估计得到车辆当前位置和预瞄位置的曲率，计算得到车辆当前位置和预瞄位置的弯道半径，取弯道半径中的最小半径构建期望速度表，不同曲率半径对应不同的车辆期望速度；其根据速度误差输入量利用pid控制划分误差段构建期望加速度上下限表，获得弯道期望加速度；
[0164]
s5，在上述各单元获得期望加速度中取最小值，得出待限幅的弯道期望加速度，其在第一加速度变化率限制量和第二加速度变化率限制量取小值获得最小加速度变化率限制量，对待限幅的弯道期望加速度进行限幅处理，计算得到最终的车辆弯道期望加速度。
[0165]
其中，s1～s4不限定步骤执行顺序。
[0166]
可选择的，步骤s1包括:将车辆横摆角速度ω(k)取绝对值后转换成弧度单位与车速vh(k)相乘得到横向加速度a
lat
(k)，(k)，
[0167]
以该横向加速度和车速作为二维信息输入进行期望加速度查表得到弯道期望加速度a1(k)，a1(k)＝a(vh(k),a
lat
(k))
ꢀꢀ
(2)；
[0168]
以此二维信息输入进行加速度变化率限制二维查表计算得到加速度变化率限制值j1(k)，j1(k)＝j(vh(k),a
lat
(k))
ꢀꢀ
(3)；
[0169]
ω(k)表示车辆横摆角速度，vh(k)表示车速，a
lat
(k)表示横向加速度，a1(k)表示弯道期望加速度，j1(k)表示第一加速度变化率限制量。
[0170]
示例性地，a(vh(k),a
lat
(k))和j(vh(k),a
lat
(k))的二维表分别如下表1和表2所示；
[0171]
表1
[0172][0173]
表2
[0174][0175]
可选择的，步骤s2包括:
[0176]
由横向加速度限速单元处理得到的车辆横向加速度a
lat
(k)和车速vh(k)进一步计
算得到弯道曲率半径
[0177]
将该半径与横向加速度作为二维信息输入进行期望加速度查表，计算得到该条件下的弯道期望加速度a2(k)，
[0178]
vh(k)表示车速，a
lat
(k)表示车辆横向加速度，表示弯道曲率半径，a2(k)表示弯道期望加速度。
[0179]
示例性地，的二维表如下表3所示；
[0180]
表3
[0181][0182]
可选择的，步骤s3包括:
[0183]
将车辆方向盘转角θ(k)转为弧度单位与车速作为二维信息输入进行期望加速度查表，
[0184]
将车辆方向盘转角θ(k)转为弧度单位与车速作为输入进行加速度变化率限制线性插值查表，
[0185]
得出该条件下的弯道期望加速度和加速度变化率限制值，得出该条件下的弯道期望加速度和加速度变化率限制值，
[0186]
k表示当前计算时刻，θ(k)表示角度单位下的方向盘转角，表示弧度单位下的方向盘转角，vh(k)表示车速，a3(k)表示弯道期望加速度；j2(k)表示第二加速度变化率限制量。
[0187]
示例性地，和的二维表分别如下表4和表5所示；
[0188]
表4
[0189][0190]
表5
[0191][0192]
可选择的，步骤s4包括:
[0193]
在本车行驶道路存在车道线或路沿的情况下，由视觉感知数据输出的车道线方程如式(9)所示，其一阶导数和二阶导数的计算表达式见式(10)和式(11)所示；
[0194]
y(k)＝c0(k)+c1(k)
·
x(k)+c2(k)
·
x(k)2+c3(k)
·
x(k)3ꢀꢀ
(9)；
[0195]y′
(k)＝c1(k)+2c2(k)
·
x(k)+3c3(k)
·
x(k)2ꢀꢀ
(10)；
[0196]y″
(k)＝2c2(k)+6c3(k)
·
x(k)
ꢀꢀꢀ
(11)；
[0197]
以车速为输入设计一维查表得出不同车速下的预瞄距离x
pre
(k)，x
pre
(k)＝x(vh(k))(12)；
[0198]
通过式(13)和式(14)和相应的滤波处理得到车辆当前位置和预瞄位置的曲率半径r
cur
(k)和r
pre
(k)；
[0199][0200][0201]
由式(15)比较得出两者的最小半径r
′
(k)，r
′
(k)＝min{r
cur
(k),r
pre
(k)}
ꢀꢀꢀ
(15)；
[0202]
最小半径作为输入设计一维期望速度查表，如式(16)所示，其不同曲率半径对应不同的车辆期望速度，v
dsr
(k)＝v(r
′
(k))
ꢀꢀ
(16)；
[0203]
为了提升弯道预减速的平顺性，设计单输入单输出的一维期望加速度上下限查表，如表a
lo
(δv(k))和a
up
(δv(k))，输入端是速度误差输入量δv(k)，表示弯道期望速度和当前车速的差值，如式(17)所示；
[0204]
δv(k)＝v
dsr
(k)-vh(k)
ꢀꢀ
(17)；
[0205]
为了提升弯道预减速的平顺性，设计单输入单输出的一维期望加速度上下限查表，如表a
lo
(δv(k))和a
up
(δv(k))输入端是速度误差输入量δv(k)，表示弯道期望速度和当前车速的差值，如式(17)所示。借助pid控制思想，合理划分误差段，离线设计二维期望加速度上下限表。由此可得出该条件下的弯道期望加速度，其计算表达式如式(18)所示。
[0206]
a4(k)＝min{max{a4(k-1),a
lo
(δv(k))},a
up
(δv(k))}
ꢀꢀꢀ
(18)；
[0207]
k表示当前计算时刻，y表示以车辆摄像头位置为原点的横向位置，x表示车辆行驶正方向位置，xy轴遵循左手法则，c0、c1、c2、c3表示车道线方程系数，x
pre
(k)表示不同车速下的预瞄距离，vh(k)表示车速，r
cur
(k)表示车辆当前位置曲率半径，r
pre
(k)表示车辆预瞄位置曲率半径，r
′
(k)表示估计的最小半径，v
dsr
(k)表示弯道曲率半径对应的期望车速，δv(k)表示速度误差，a4(k)表示弯道期望加速度。
[0208]
示例性地，x(vh(k))、v(r
′
(k))、a
lo
(δv(k))和a
up
(δv(k))的一维表分别如下表6、表7、表8和表9所示；
[0209]
表6
[0210]
vh(k)2.7813.8920.027.7836.11x(vh(k))2040506080
[0211]
表7
[0212]r′
(k)5010015020030050010002000v(r
′
(k))11.1113.8916.6719.4422.2227.7834.7237.50
[0213]
表8
[0214]
δv(k)-11-7-3.2-0.8900.891.393a
lo
(δv(k))-1.8-1.5-1.2-0.690.00.300.801.60
[0215]
表9
[0216]
δv(k)-11-7-3.2-0.8900.891.393a
up
(δv(k))-1.5-1.2-1.0-0.50.00.41.01.65
[0217]
可选择的，步骤s5包括:
[0218]
计算得出待限幅的弯道期望加速度计算得出待限幅的弯道期望加速度
[0219]
在第一加速度变化率限制量和第二加速度变化率限制量取小值获得最小加速度变化率限制量，j(k)＝min{j1(k),j2(k)}
ꢀꢀꢀ
(20)；
[0220]
限幅计算得到最终的车辆弯道期望加速度
[0221][0222]
t表示计算步长，表示待限幅的最小弯道期望加速度，j(k)表示最小加速度变化率限制量，a(k)表示最终的车辆弯道期望加速度。
[0223]
除非另有定义，否则这里所使用的全部术语(包括技术术语和科学术语)都具有与本发明所属领域的普通技术人员通常理解的意思相同的意思。还将理解的是，除非这里明确定义，否则诸如在通用字典中定义的术语这类术语应当被解释为具有与它们在相关领域语境中的意思相一致的意思，而不以理想的或过于正式的含义加以解释。
[0224]
以上通过具体实施方式和实施例对本发明进行了详细的说明，但这些并非构成对本发明的限制。在不脱离本发明原理的情况下，本领域的技术人员还可做出许多变形和改进，这些也应视为本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种弯道限速计算模块，其用于智能驾驶辅助系统，其特征在于，包括:横向加速度限速单元，其根据横向加速度和车速查询期望加速度表和加速度变化率限制表获得弯道期望加速度和第一加速度变化率限制量；车辆运动状态估计曲率半径限速单元，其根据车辆横向加速度和车速计得到弯道曲率半径，根据弯道曲率半径和横向加速度查询期望加速度表得到弯道期望加速度；方向盘转角限速单元，其根据车辆方向盘转角和车速查询期望加速度表，根据车辆方向盘转角和车速查询加速度变化率限制线性插值查表，获得弯道期望加速度和第二加速度变化率限制量；感知数据估计曲率限速单元，其根据视觉感知数据输出的车道线方程估计得到车辆当前位置和预瞄位置的曲率，计算得到车辆当前位置和预瞄位置的弯道半径，取弯道半径中的最小半径构建期望速度表，不同曲率半径对应不同的车辆期望速度；其根据速度误差输入量利用pid控制划分误差段构建期望加速度上下限表，获得弯道期望加速度；加速度限幅输出单元，其在上述各单元获得期望加速度中取最小值，得出待限幅的弯道期望加速度，其在第一加速度变化率限制量和第二加速度变化率限制量取小值获得最小加速度变化率限制量，对待限幅的弯道期望加速度进行限幅处理，计算得到最终的车辆弯道期望加速度。2.如权利要求1所述的弯道限速计算模块，其特征在于:a1(k)＝a(v
h
(k),a
lat
(k))
ꢀꢀ
(2)；j1(k)＝j(v
h
(k),a
lat
(k))
ꢀꢀ
(3)；ω(k)表示车辆横摆角速度，v
h
(k)表示车速，a
lat
(k)表示横向加速度，a1(k)表示弯道期望加速度，j1(k)表示第一加速度变化率限制量。3.如权利要求2所述的弯道限速计算模块，其特征在于:其特征在于:v
h
(k)表示车速，a
lat
(k)表示车辆横向加速度，表示弯道曲率半径，a2(k)表示弯道期望加速度。4.如权利要求3所述的弯道限速计算模块，其特征在于:其特征在于:其特征在于:k表示当前计算时刻，θ(k)表示角度单位下的方向盘转角，表示弧度单位下的方向盘转角，v
h
(k)表示车速，a3(k)表示弯道期望加速度；j2(k)表示第二加速度变化率限制量。
5.如权利要求4所述的弯道限速计算模块，其特征在于:y(k)＝c0(k)+c1(k)
·
x(k)+c2(k)
·
x(k)2+c3(k)
·
x(k)3ꢀꢀ
(9)；y
′
(k)＝c1(k)+2c2(k)
·
x(k)+3c3(k)
·
x(k)2ꢀꢀ
(10)；y
″
(k)＝2c2(k)+6c3(k)
·
x(k)
ꢀꢀ
(11)；x
pre
(k)＝x(v
h
(k))
ꢀꢀ
(12)；(12)；r
′
(k)＝min{r
cur
(k),r
pre
(k)}
ꢀꢀ
(15)；v
dsr
(k)＝v(r
′
(k))
ꢀꢀ
(16)；δv(k)＝v
dsr
(k)-v
h
(k)
ꢀꢀ
(17)；a4(k)＝min{max{a4(k-1),a
lo
(δv(k))},a
up
(δv(k))}
ꢀꢀ
(18)；式(9)表示视觉感知数据输出的车道线方程，式(10)表示式(9)一阶导数计算表达式，式(11)表示式(9)二阶导数计算表达式；k表示当前计算时刻，y表示以车辆摄像头位置为原点的横向位置，x表示车辆行驶正方向位置，xy轴遵循左手法则，c0、c1、c2、c3表示车道线方程系数，x
pre
(k)表示不同车速下的预瞄距离，v
h
(k)表示车速，r
cur
(k)表示车辆当前位置曲率半径，r
pre
(k)表示车辆预瞄位置曲率半径，r
′
(k)表示估计的最小半径，v
dsr
(k)表示弯道曲率半径对应的期望车速，δv(k)表示速度误差，a4(k)表示弯道期望加速度。6.如权利要求5所述的弯道限速计算模块，其特征在于:j(k)＝min{j1(k),j2(k)}
ꢀꢀ
(20)；t表示计算步长，表示待限幅的最小弯道期望加速度，j(k)表示最小加速度变化率限制量，a(k)表示最终的车辆弯道期望加速度。7.一种弯道限速计算方法，其用于智能驾驶辅助系统，其特征在于，包括以下步骤；s1，根据横向加速度和车速查询期望加速度表和加速度变化率限制表获得弯道期望加速度和第一加速度变化率限制量；s2，根据车辆横向加速度和车速计得到弯道曲率半径，根据弯道曲率半径和横向加速度查询期望加速度表得到弯道期望加速度；s3，根据车辆方向盘转角和车速查询期望加速度表，根据车辆方向盘转角和车速查询加速度变化率限制线性插值查表，获得弯道期望加速度和第二加速度变化率限制量；s4，根据视觉感知数据输出的车道线方程估计得到车辆当前位置和预瞄位置的曲率，计算得到车辆当前位置和预瞄位置的弯道半径，取弯道半径中的最小半径构建期望速度表，不同曲率半径对应不同的车辆期望速度；其根据速度误差输入量利用pid控制划分误差
段构建期望加速度上下限表，获得弯道期望加速度；s5，在上述各单元获得期望加速度中取最小值，得出待限幅的弯道期望加速度，其在第一加速度变化率限制量和第二加速度变化率限制量取小值获得最小加速度变化率限制量，对待限幅的弯道期望加速度进行限幅处理，计算得到最终的车辆弯道期望加速度。其中，s1～s4不限定步骤执行顺序。8.如权利要求7所述的弯道限速计算方法，其特征在于，实施步骤s1时，包括:a1(k)＝a(v
h
(k),a
lat
(k))
ꢀꢀ
(2)；j1(k)＝j(v
h
(k),a
lat
(k))
ꢀꢀ
(3)；ω(k)表示车辆横摆角速度，v
h
(k)表示车速，a
lat
(k)表示横向加速度，a1(k)表示弯道期望加速度，j1(k)表示第一加速度变化率限制量。9.如权利要求8所述的弯道限速计算方法，其特征在于，实施步骤s2时，包括:包括:v
h
(k)表示车速，a
lat
(k)表示车辆横向加速度，表示弯道曲率半径，a2(k)表示弯道期望加速度。10.如权利要求9所述的弯道限速计算方法，其特征在于，实施步骤s3时，包括:包括:包括:k表示当前计算时刻，θ(k)表示角度单位下的方向盘转角，表示弧度单位下的方向盘转角，v
h
(k)表示车速，a3(k)表示弯道期望加速度；j2(k)表示第二加速度变化率限制量。11.如权利要求10所述的弯道限速计算方法，其特征在于，实施步骤s4时，包括:y(k)＝c0(k)+c1(k)
·
x(k)+c2(k)
·
x(k)2+c3(k)
·
x(k)3ꢀꢀ
(9)；y
′
(k)＝c1(k)+2c2(k)
·
x(k)+3c3(k)
·
x(k)2ꢀꢀ
(10)；y
″
(k)＝2c2(k)+6c3(k)
·
x(k)
ꢀꢀ
(11)；x
pre
(k)＝x(v
h
(k))
ꢀꢀ
(12)；(12)；
r
′
(k)＝min{r
cur
(k),r
pre
(k)}
ꢀꢀ
(15)；v
dsr
(k)＝v(r
′
(k))
ꢀꢀ
(16)；δv(k)＝v
dsr
(k)-v
h
(k)
ꢀꢀ
(17)；a4(k)＝min{max{a4(k-1),a
lo
(δv(k))},a
up
(δv(k))}
ꢀꢀ
(18)；式(9)表示视觉感知数据输出的车道线方程，式(10)表示式(9)一阶导数计算表达式，式(11)表示式(9)二阶导数计算表达式；k表示当前计算时刻，y表示以车辆摄像头位置为原点的横向位置，x表示车辆行驶正方向位置，xy轴遵循左手法则，c0、c1、c2、c3表示车道线方程系数，x
pre
(k)表示不同车速下的预瞄距离，v
h
(k)表示车速，r
cur
(k)表示车辆当前位置曲率半径，r
pre
(k)表示车辆预瞄位置曲率半径，r
′
(k)表示估计的最小半径，v
dsr
(k)表示弯道曲率半径对应的期望车速，δv(k)表示速度误差，a4(k)表示弯道期望加速度。12.如权利要求11所述的弯道限速计算方法，其特征在于，实施步骤s5时，包括:j(k)＝min{j1(k),j2(k)}
ꢀꢀ
(20)；t表示计算步长，表示待限幅的最小弯道期望加速度，j(k)表示最小加速度变化率限制量，a(k)表示最终的车辆弯道期望加速度。

技术总结
本发明公开了一种弯道限速计算模块，其用于智能驾驶辅助系统，包括:横向加速度限速单元、车辆运动状态估计曲率半径限速单元、方向盘转角限速单元和感知数据估计曲率限速单元根据不同参数分别获得期望加速度、第一加速度变化率限制量和第二加速度变化率限制量；加速度限幅输出单元在上述各单元获得期望加速度中取最小值，得出待限幅的弯道期望加速度，其在第一加速度变化率限制量和第二加速度变化率限制量取小值获得最小加速度变化率限制量，对待限幅的弯道期望加速度进行限幅处理，计算得到最终的车辆弯道期望加速度。本发明能提升弯道预减速和限速的平顺性，增强弯道限速性能，并且能提升车辆过弯的行驶安全性。并且能提升车辆过弯的行驶安全性。并且能提升车辆过弯的行驶安全性。


技术研发人员：何一超 后世昌 李昊 童玉伟 田贺 芦畅
受保护的技术使用者：联创汽车电子有限公司
技术研发日：2023.04.23
技术公布日：2023/6/27