一种智能驾驶车辆的控制方法及控制系统
阅读说明：本技术 一种智能驾驶车辆的控制方法及控制系统 (Control method and control system for intelligent driving vehicle ) 是由 叶圣伟 胡燕娇 刘欲妮 李东浩 王卿海 原小雅 钱严 刘军帅 任鑫 李磊 杨国栋 于 2021-10-11 设计创作，主要内容包括：本申请公开了一种智能驾驶车辆的控制方法及控制系统,控制方法包括：自动驾驶域控制器获取整车的期望加速度和车辆的自重加速度；自动驾驶域控制器依据期望加速度和自重加速度确定是否需要制动；若是,则自动驾驶域控制器向智能刹车系统发送制动请求；智能刹车系统依据制动请求为整车控制器和液压系统分配制动力。本申请通过智能刹车系统进行电机和液压系统之间的制动协调控制,使得整车制动力可控,改善了舒适性,同时实现了电机制动能量回收最大化,提高了能量回收效率。(The application discloses a control method and a control system for an intelligent driving vehicle, wherein the control method comprises the following steps: the automatic driving area controller acquires the expected acceleration of the whole vehicle and the dead weight acceleration of the vehicle; the automatic driving area controller determines whether braking is needed or not according to the expected acceleration and the dead weight acceleration; if so, the automatic driving area controller sends a braking request to the intelligent braking system; and the intelligent braking system distributes braking force for the vehicle control unit and the hydraulic system according to the braking request. This application carries out the braking coordinated control between motor and the hydraulic system through intelligent braking system for whole car braking force is controllable, has improved the travelling comfort, has realized the motor braking energy recuperation maximize simultaneously, has improved energy recuperation efficiency.)
技术领域
本申请涉及车辆技术领域，更具体地，涉及一种智能驾驶车辆的控制方法及控制系统。
背景技术
随着科学技术的发展，智能化、电动化已成为当前汽车发展的重要趋势。智能驾驶功能能够对车辆的横纵向运动进行自动控制，大大提高了驾乘人员的舒适性。对于纯电动车及混动车型，在减速过程中可以利用电机制动给电池进行充电，实现制动能量回收。自适应巡航(Adaptive Cruise Control，ACC)模式下，自动驾驶域控制器(Autonomous DomainUnit，ADU)实时监测车辆前方行驶环境，在设定速度范围内自动调整纵向行驶速度，自动控制车辆的加速与减速，以适应前方车辆和/或道路条件等引起的驾驶环境变化，以减轻驾驶员的操作负担。
现有技术中，自适应巡航的控制方案如下：
1、ADU发送JP_TorqueReq请求(即加速请求)给整车控制器(Vehicle ControlUnit，VCU)，由VCU控制电机转速，实现驱动控制。当JP_TorqueReq≥0时，实现车辆的加速；当JP_TorqueReq＜0时，实现车辆的减速，进行制动能量回收。
2、ADU发送JP_AccAxTar减速度请求(即制动请求)给智能刹车系统eBooster，由eBooster控制液压系统实现整车制动控制。
但是，现有方案存在如下缺陷；
1、VCU与eBooster相互独立实现控制，即二者为并联控制，需要制动时，两套系统会同时工作，整车产生的制动力是两者之和，二者没有协调匹配，因此整车的总体制动力不可控，导致同样的踏板深度在不同的工况下会产生不同的制动力，主观评价不好，舒适性差；
2、由于制动过程中部分电机制动能量被液压制动摩擦消耗掉，电机回收的能量不可控，无法实现电机能量回收最大化，导致能量回收效率差。
发明内容
本申请提供一种智能驾驶车辆的控制方法及控制系统，通过智能刹车系统进行电机和液压系统之间的制动协调控制，使得整车制动力可控，改善了舒适性，同时实现了电机制动能量回收最大化，提高了能量回收效率。
本申请提供了一种智能驾驶车辆的控制方法，包括：
自动驾驶域控制器获取整车的期望加速度和车辆的自重加速度；
自动驾驶域控制器依据期望加速度和自重加速度确定是否需要制动；
若是，则自动驾驶域控制器向智能刹车系统发送制动请求；
智能刹车系统依据制动请求为整车控制器和液压系统分配制动力。
优选地，若期望加速度小于自重加速度，则需要制动。
优选地，制动请求指示产生与第一差对应的制动力，第一差为自重加速度与期望加速度之间的差值。
优选地，智能刹车系统依据制动请求为整车控制器和液压系统分配制动力，具体包括：
获取电机的最大制动加速度；
若第一差大于最大制动加速度，则计算第一差与最大制动加速度之间的差值，作为第二差；
向整车控制器发送第一制动指令，并向液压系统发送第二制动指令，其中，第一制动指令指示产生与最大制动加速度对应的电机制动力，第二制动指令指示产生与第二差对应的液压制动力。
优选地，若期望加速度大于自重加速度，则自动驾驶域控制器向整车控制器发送加速请求。
优选地，加速请求指示产生与第三差对应的驱动扭矩，第三差为期望加速度与自重加速度的差值。
优选地，获取车辆的自重加速度，具体包括：
获取智能驾驶车辆的纵向加速度；
采集智能驾驶车辆的路面加速度；
计算纵向加速度与路面加速度的差值，作为车辆的自重加速度。
本申请还提供一种智能驾驶车辆的控制系统，包括自动驾驶域控制器、智能刹车系统以及整车控制器；
自动驾驶域控制器包括第一获取模块、判断模块、制动请求发送模块；智能刹车系统包括分配模块；
第一获取模块用于获取整车的期望加速度和车辆的自重加速度；
判断模块用于依据期望加速度和自重加速度确定是否需要制动；
制动请求发送模块用于向智能刹车系统发送制动请求；
分配模块用于依据制动请求为整车控制器和液压系统分配制动力。
优选地，分配模块包括第二获取模块、第一计算模块以及制动指令发送模块；
第二获取模块用于获取电机的最大制动加速度；
第一计算模块用于计算第一差与最大制动加速度之间的差值，作为第二差，第一差为自重加速度与期望加速度之间的差值；
制动指令发送模块用于向整车控制器发送第一制动指令，并向液压系统发送第二制动指令，其中，第一制动指令指示产生与最大制动加速度对应的电机制动力，第二制动指令指示产生与第二差对应的液压制动力。
优选地，第一获取模块包括纵向加速度获取模块、路面加速度获取模块以及第二计算模块；
纵向加速度获取模块用于获取智能驾驶车辆的纵向加速度；
路面加速度获取模块用于采集智能驾驶车辆的路面加速度；
第二计算模块用于计算纵向加速度与路面加速度的差值，作为车辆的自重加速度。
通过以下参照附图对本申请的示例性实施例的详细描述，本申请的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本申请的实施例，并且连同其说明一起用于解释本申请的原理。
图1为本申请提供的智能驾驶车辆的控制方法的流程图；
图2为本申请提供的智能驾驶车辆的控制方法的结构示意图；
图3为本申请提供的自动驾驶域控制器的结构示意图；
图4为本申请提供的第一获取模块的结构示意图；
图5为本申请提供的智能刹车系统的结构示意图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本申请的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
本申请提供一种智能驾驶车辆的控制方法及控制系统，适用于自适应巡航模式，通过智能刹车系统进行电机和液压系统之间的制动协调控制，使得整车制动力可控，改善了舒适性，并且在利用了电机的最大制动力的基础上通过液压系统辅助制动，实现了电机制动能量回收最大化，提高了能量回收效率。同时，本申请结合坡度和车辆运动进行控制，形成制动能量回收架构及控制策略，可以有效提高制动过程中电机制动能量效率和提升驾驶员的主观感受。
实施例一
如图1所示，本申请提供的智能驾驶车辆的控制方法包括：
S110：自动驾驶域控制器ADU获取整车的期望加速度a期和车辆的自重加速度a自重。
具体地，ADU依据驾驶环境(包括车速、前车距离、障碍物信息等)确定整车的期望加速度。
作为一个实施例，获取车辆的自重加速度，具体包括：
S1101：获取智能驾驶车辆的纵向加速度a测。
具体地，纵向加速度表示智能驾驶车辆的控制系统给车辆输出的扭矩或制动力，可以通过车辆的惯导模块直接测量智能驾驶车辆的纵向加速度，也可以通过其他已知的技术手段测量智能驾驶车辆的纵向加速度。
本申请中，按照智能驾驶车辆的行驶方向，加速时纵向加速度为正，减速时纵向加速度为负。
S1102：采集智能驾驶车辆的路面加速度a地。
具体地，路面加速度表示智能驾驶车辆相对于路面的加速度，可通过车速轮速求导计算获得。
本申请中，按照车轮的运动方向，加速时路面加速度为正，减速时路面加速度为负。
S1103：计算纵向加速度与路面加速度的差值，作为车辆的自重加速度a自重。
自重加速度是智能驾驶车辆的自重在行驶过程中对智能驾驶车辆产生的加速度。
车辆的行驶包括上坡工况、下坡工况以及平地工况。
在上坡工况下，车头朝上，车辆运动方向与车辆自重夹角大于90°，此时车重在车辆运动的方向上分解产生的是减速度，即a自重＜0，自重加速度为负。
在下坡工况下，车头朝下，车辆运动方向与车辆自重夹角小于90°，此时车重在车辆运动的方向上分解产生的是加速度，即a自重＞0，自重加速度为正。
在平地工况下，坡度为0，无法通过车辆自重产生加减速度，即自重加速度a自重＝0。在平地工况下，车辆的自重对智能驾驶车辆的扭矩和制动力不产生影响，因此，本申请主要针对上坡工况和下坡工况进行说明。
在车辆行驶过程中，通过车辆自重产生的加速度和车辆的路面加速度确定车辆的控制系统所需的加速度，即a测＝a地+a自重，因此，a自重＝a测-a地，由此获得智能驾驶车辆的自重加速度。
S120：自动驾驶域控制器ADU依据期望加速度和自重加速度确定是否需要制动。若是，则执行S130；否则，执行S150。
在自适应巡航过程中，智能驾驶车辆的控制系统输出的扭矩或制动力由期望加速度和自重加速度之间的关系确定，即在自重加速度的基础上，控制系统通过输出扭矩或制动力实现期望的加速度。
若期望加速度小于自重加速度(a期＜a自重)，则需要制动。若期望加速度大于自重加速度(a期＞a自重)，则需要加速。若期望加速度等于自重加速度(a期＝a自重)，则控制系统无需输出扭矩或制动力。
S130：自动驾驶域控制器ADU向智能刹车系统eBooster发送制动请求，制动请求指示产生与第一差a1对应的制动力，第一差为自重加速度a自重与期望加速度a期之间的差值，即a1＝a自重-a期。
S140：智能刹车系统eBooster依据制动请求为整车控制器VCU和液压系统分配制动力。
本申请中，通过智能刹车系统eBooster为VCU和液压系统分配相应的制动力，二者的制动力产生的加速度之和为第一差。
具体地，智能刹车系统依据制动请求为整车控制器和液压系统分配制动力，具体包括：
S1401：获取电机的最大制动加速度amax。
S1402：判断第一差a1是否大于最大制动加速度amax。若是，则执行S1403；否则，即第一差a1小于或等于最大制动加速度amax，执行S1405。
S1403：若第一差a1大于最大制动加速度amax，说明电机制动力不能满足需求，需要液压制动力进行辅助，则计算第一差a1与最大制动加速度amax之间的差值，作为第二差a2。
S1404：向整车控制器VCU发送第一制动指令，并向液压系统发送第二制动指令，其中，第一制动指令指示产生与最大制动加速度amax对应的电机制动力，第二制动指令指示产生与第二差a2对应的液压制动力。
S1405：若第一差a1小于或等于最大制动加速度amax，说明电机制动力足以满足需求，则向整车控制器VCU发送第三制动指令，第三制动指令指示产生与第一差a1对应的电机制动力。
S150：自动驾驶域控制器ADU依据期望加速度和自重加速度确定是否需要加速。若是，则执行S160；否则，执行S170。
S160：自动驾驶域控制器ADU向整车控制器VCU发送加速请求，加速请求指示产生与第三差a3对应的驱动扭矩，第三差a3为期望加速度a期与自重加速度a自重的差值，即a3＝a期-a自重。
S170：此时，a期＝a自重，则自动驾驶域控制器ADU不发送任何请求。
需要说明的是，与现有技术中的制动和加速(相对于路面而言)不同，本申请中，步骤S120和S150中的制动和加速是相对于自重加速度而言的。请见下述对上坡工况和下坡工况的实例。
下坡过程中，假设a自重＝0.2g，其中，g表示重力加速度，一般情况下，g＝9.80665m/s2。
A、假设a期＝0.3g，a期＞a自重，则ADU发送加速请求给VCU，VCU产生与0.1g加速度对应的驱动扭矩即可。
B、假如a期＝0.2g，a期＝a自重，则ADU既不发送加速请求也不发送制动请求，依靠车重即可实现。
C、假如a期＝0.1g，a期＜a自重，则ADU发送制动请求给eBooster，制动请求指示产生0.1g的制动力。eBooster先判断此时电机制动能够产生的能力，若此时电机的最大制动加速度amax＝0.15g，则eBooster向ADU发送第三制动指令，第三制动指令指示产生与0.1g的减速度对应的电机制动力，液压不需要动作。
D、假如a期＝0g(即此时整车需要匀速)，a期＜a自重，则ADU发送制动请求给eBooster，制动请求指示产生0.2g的制动力。eBooster先判断此时电机制动能够产生的能力，若此时电机的最大制动加速度amax＝0.15g，则eBooster向VCU发送第一制动指令，并向液压系统发送第二制动指令，其中，第一制动指令指示产生与0.15g的减速度对应的电机制动力，第二制动指令指示产生与0.05g的减速度对应的液压制动力。
E、假如a期＝-0.2g，a期＜a自重，则ADU发送制动请求给eBooster，制动请求指示产生0.4g的制动力。eBooster先判断此时电机制动能够产生的能力，若此时电机的最大制动加速度amax＝0.15g，则eBooster向VCU发送第一制动指令，并向液压系统发送第二制动指令，其中，第一制动指令指示产生与0.15g的减速度对应的电机制动力，第二制动指令指示产生与0.25g的减速度对应的液压制动力。
在上坡过程中，假设a自重＝-0.2g：
A、假如a期＝0.3g，a期＞a自重，则ADU发送加速请求给VCU，VCU产生与0.5g加速度对应的驱动扭矩即可。
B、假如a期＝0g(即此时整车需要匀速)，a期＞a自重，则ADU发送加速请求给VCU，VCU产生与0.2g加速度对应的驱动扭矩即可。
C、假如a期＝-0.2g，a期＝a自重，则ADU既不发送加速请求也不发送制动请求，依靠车重即可实现。
D、假如a期＝-0.3g，a期＜a自重，则ADU发送制动请求给eBooster，制动请求指示产生0.1g的制动力。eBooster先判断此时电机制动能够产生的能力，若此时电机的最大制动加速度amax＝0.15g，则eBooster向ADU发送第三制动指令，第三制动指令指示产生与0.1g的减速度对应的电机制动力，液压不需要动作。
E、假如a期＝-0.4g，a期＜a自重，则ADU发送制动请求给eBooster，制动请求指示产生0.2g的制动力。eBooster先判断此时电机制动能够产生的能力，若此时电机的最大制动加速度amax＝0.15g，则eBooster向VCU发送第一制动指令，并向液压系统发送第二制动指令，其中，第一制动指令指示产生与0.15g的减速度对应的电机制动力，第二制动指令指示产生与0.05g的减速度对应的液压制动力。
F、假如a期＝-0.6g，则ADU发送制动请求给eBooster，制动请求指示产生0.4g的制动力。eBooster先判断此时电机制动能够产生的能力，若此时电机的最大制动加速度amax＝0.15g，则eBooster向VCU发送第一制动指令，并向液压系统发送第二制动指令，其中，第一制动指令指示产生与0.15g的减速度对应的电机制动力，第二制动指令指示产生与0.25g的减速度对应的液压制动力。
实施例二
如图2所示，本申请提供的智能驾驶车辆的控制系统包括自动驾驶域控制器ADU210、智能刹车系统eBooster 220以及整车控制器VCU 230。ADU 210向VCU 230发送加速请求，同时向eBooster 220发送制动请求，eBooster 220分配VCU 230和液压系统产生的制动力。
如图3所示，自动驾驶域控制器ADU 210包括第一获取模块2101、判断模块2102、制动请求发送模块2103。
第一获取模块2101用于获取整车的期望加速度和车辆的自重加速度。
判断模块2102用于依据期望加速度和自重加速度确定是否需要制动。
制动请求发送模块2103用于向智能刹车系统发送制动请求。
分配模块2104用于依据制动请求为整车控制器和液压系统分配制动力。
优选地，如图4所示，第一获取模块2101包括纵向加速度获取模块21011、路面加速度获取模块21012以及第二计算模块21013。
纵向加速度获取模块21011用于获取智能驾驶车辆的纵向加速度；
路面加速度获取模块21012用于采集智能驾驶车辆的路面加速度；
第二计算模块21013用于计算纵向加速度与路面加速度的差值，作为车辆的自重加速度。
智能刹车系统220包括分配模块2201，分配模块2201用于依据制动请求为整车控制器和液压系统分配制动力。
优选地，如图5所示，分配模块2201包括第二获取模块22011、第一计算模块22012以及制动指令发送模块22013。
第二获取模块22011用于获取电机的最大制动加速度。
第一计算模块22012用于计算第一差与最大制动加速度之间的差值，作为第二差。
制动指令发送模块22013用于向整车控制器发送第一制动指令，并向液压系统发送第二制动指令，其中，第一制动指令指示产生与最大制动加速度对应的电机制动力，第二制动指令指示产生与第二差对应的液压制动力。
虽然已经通过例子对本申请的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上例子仅是为了进行说明，而不是为了限制本申请的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本申请的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本申请的范围由所附权利要求来限定。