(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111225837.2 (22)申请日 2021.10.21 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113753034 A (43)申请公布日 2021.12.07 (73)专利权人 东南大学 地址 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼 2 号 (72)发明人 李旭　胡玮明　胡悦　胡锦超　 徐启敏　 (74)专利代理 机构 南京众联专利代理有限公司 32206 专利代理师 许小莉 (51)Int.Cl. B60W 30/08(2012.01)B60W 40/064(2012.01) B60W 40/10(2012.01) B60W 50/14(2020.01) G06F 30/15(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 7/00(2006.01) (56)对比文件 CN 111923908 A,2020.1 1.13 CN 111824182 A,2020.10.27 CN 112622886 A,2021.04.09 CN 112896188 A,2021.0 6.04 DE 4412108 C1,19 95.11.02 审查员 朱志林 (54)发明名称 一种考虑路面附着条件的大型营运车辆防 碰撞决策方法 (57)摘要 本发明公开了一种考虑路面附着条件的大 型营运车辆防碰撞决策方法。 首先， 建立三自由 度的营运车辆运动模型。 其次， 建立基于交互多 模型的路面附着条件估计模型， 对路面附着系数 进行准确识别。 最后， 将防碰撞决策问题描述为 马尔科夫决策过程， 建立基于强化学习的防碰撞 驾驶决策模型， 得到准确、 可靠、 自适应 路面条件 的防碰撞决策策略。 本发明提出的方法， 综合考 虑路面附着条件、 前向和后向障碍物对 车辆碰撞 的影响， 为驾驶员提供节气门开度、 方向盘转角 控制量等精确量化的防碰撞策略， 克服了现有的 大型营运车辆防碰撞驾驶策略缺乏准确性和路 面条件适应性的不足。 权利要求书7页 说明书17页 附图1页 CN 113753034 B 2022.08.02 CN 113753034 B 1.一种考虑路面附着条件的大型营运车辆防碰撞决策方法， 其特征在于： 该方法包括 如下步骤： 步骤一： 建立车辆运动的动态模型 采用三自由度模型， 即考虑纵向、 侧向和横摆转动， 进行车辆动力学建模； 其中， O点为 车辆的质心， 将前轴的左、 右侧车轮合并为一个点记为C点， 将后轴的左、 右侧车轮合并为一 个点记为D点； 车辆的动力学模型描述 为： 式中， 上标 “·”表示微分， 如 表示vx的微分， ωs,vx,vy,ax,ay分别表示领航 车的横摆角 速度、 纵向速度、 侧向速度、 纵向加速度和侧向加速度， M, δ,Iz分别表示领航车的质量、 前轮 转向角、 绕车身坐标系垂向轴的转动惯量， lf,lr分别表示车辆质心到前轴、 后轴的距离， Fxf,Fxr,Fyf,Fyr分别表示前轮、 后轮受到的纵向力、 侧向力； 其中， 轮胎的侧向力表示 为： Fyf＝Cα f·αf Fyr＝Cα r·αr         (2) 式中， Cα f,Cαr分别表示前、 后轮胎的侧偏刚度， αf, αr分别表示前、 后轮胎的侧偏角， 且αf ＝ δ‑(vy+lfrs)/vx, αr＝(lrrs‑vy)/vx； 轮胎的纵向力表示 为： 式中， Fxf,Fxr分别表示作用于前、 后轮胎的纵向力， Cxf,Cxr分别表示前、 后轮胎的纵向刚 度， μ为路面附着系数， Fzf,Fzr分别表示前、 后轮胎的垂向载荷， sxf,sxr分别表示前、 后轮胎的 纵向滑移率， 通过式(4)、 式(5)获得： 式中， Rtyre为轮胎半径， ωf,ωr分别表示前、 后轮 的旋转角速度， 可通过轮速传感器测 量的线速度计算获得， vxf,vxr分别表示前、 后轮轴上沿轮胎方向的速度， 且vxr＝vx， vxf＝ vxcosδ +(vy+lfωs)sin δ； 步骤二： 建立基于交 互多模型的路面附着系数估计模型 采用UKF算法对路面附着系数、 车辆的横摆角速度、 横向和 纵向速度进行递推估计， 具 体地：权　利　要　求　书 1/7 页 2 CN 113753034 B 2利用式(1)、 式(2)和式(3)所述的车辆与轮胎模型， 针对路面附着系数分别为0.1、 0.2、 0.3、 0.4、 0.5、 0.6、 0.7、 0.8、 0.9和1.0的10种情况， 建立10个不同的UKF滤波模型； 因此， 所 建立的滤波状态方程也应有10个； 而这10个模型具有相同的形式， 其区别仅在于路面附着 系数取值的不同； 首先， 对于车辆的运动过程， 取系统状态向量Xl＝[vx vy ωs]T， 其中， 矩阵上角标T表示 对矩阵转置， T为离 散的周期； 根据式(1)描述的动力学模型， 建立系统状态方程： Xl＝fl(Xl,Ul,Wl,γl)            (6) 式中， 下标l表示第l个模型， f( ·)为3维向量函数， Wl为零均值的系统高斯白噪声， γl 为系统外输入对应的零均 值高斯白噪声， Ul为系统外部输入向量且Ul＝[δ Fl_xf Fl_xr]T， 其 中， δ为前轮转向角， 且δ＝εs/ρs， εs为方向盘转角， 可通过车身CAN总线获取， ρs为转向系的 传动比， Fl_xf和Fl_xr分别表示第l个模型中前、 后 轮胎的纵向力， 可通过刷子轮胎模型确定； γl表示系统外部输入向量对应的零均值高斯白噪声向量 其中， ωδ 表示系统外输入δ对应的零均值高斯白噪声， 和 表示Fl_xf和Fl_xr对应的零均值高斯 白噪声， 这些白噪声隐含在状态方程的系统外 输入里面； 其次， 选择惯性测量单元作为车辆运动的测量传感器， 以车辆的纵向前进速度和横摆 角速度作为系统观测向量， 则系统的观测方程可表示 为： Z(t)＝h(X(t),V(t) )               (7) 式中， h为观测方程， t表示时间， 系统观测向量Z＝[vx_m ωz_m]T， 其中， vx_m,ωz_m分别表 示车辆的纵向前进速度和横摆角速度测量 值， 可通过惯性测量单 元测量获得； 对式(7)和式(8)进行离 散化处理， 离散化后的系统状态方程和观测方程分别为： 式中， k为离散化时刻， 系统过程噪声Wl＝[w1 w2 w3]T， 其中， w1,w2,w3分别表示3个系统 高斯白噪声分量， Wl(k‑1)对应的高斯白噪声协方差阵 其中， 分别表示高斯白噪声w1,w2,w3对应的方差； Ul(k‑1)表示k‑1时刻第l个模 型的系统外部输入向量； Vl为系统观测噪声， 且Vl＝[v1 v2]T， 其中， v1,v2分别表示两个系统 高斯白噪声分量， Vl(k)对应的测量高斯白噪声协方差阵 其中， 分别表示高斯白噪声v1,v2对应的方差， 根据 传感器的位置、 速度、 横摆角速度测量噪声的统 计特性来确定； 系统外 输入噪声 其中， 分别表示 δ,Fxf,Fxr对 应的零均值高斯白噪声分量， 这些白噪声隐含在系统状态函数fl的三个系统外输入中； 系 统状态函数为： 其中，权　利　要　求　书 2/7 页 3 CN 113753034 B 3