CN110155046B - 自动紧急制动分级控制方法与*** - Google Patents

Abstract

本发明提供一种自动紧急制动分级控制方法与***，实时获取自车周围环境信息；根据采集的自车周围环境信息，判断是直道多车道还是弯道多车道；若为直道多车道，则通过最小二乘法和轨迹预算法，预测旁车并线轨迹；若为弯道多车道，则先通过门限值法排除干扰目标，再通过目标位置补偿法，判断自车与旁车的相对横向距离；利用安全距离模型，计算危险系数；当危险系数小于等于1时，按预设的等级，进行分级制动。本发明能显著提高自动驾驶车辆应对不同环境，自动处理问题的能力，提高自动驾驶车辆安全性与舒适性。

Description

自动紧急制动分级控制方法与***

技术领域

本发明属于自动驾驶的自动紧急制动领域，具体涉及一种自动紧急制动分级控制方法与***。

背景技术

自动驾驶领域快速发展。自动驾驶可在事故发生前通过智能***辅助驾驶员正确决策或接替驾驶员直接对车辆进行控制，能够使车辆最大程度的达到安全驾驶的理想化驾驶行为，因此自动驾驶已成为车辆安全领域的研究热点，现存的自动驾驶技术主要包括自适应巡航***、换道辅助***、自动紧急制动***等。

自动紧急制动***可通过行车环境中的动静态障碍物和车辆的行驶状态来判断自车的安全状态，当预测到碰撞危险即将发生时，自动紧急制动***会先对驾驶员采取预警措施，在驾驶员未正确采取避撞行为且危险状况更为紧急时，接管车辆的制动控制，采取主动制动方式来避免碰撞的发生，自动紧急制动***在众多车型中已获得应用，在评价测试标准上已有相关法规和制度规定。

目前自动紧急制动***已在部分车型上实现量产，但是适用场景相对简单，有较多理想化假设，大多适用于直道、弯道等常见道路场景和前置障碍物的简单运动情况，在交叉路口、行人检测、多移动障碍物目标等复杂场景中设置较多的限定条件，相关算法的适用范围仍有待扩展。自动紧急制动***相关算法模型尤其是采用智能算法实现的扩展自动紧急制动***模型，其可行性大多只在虚拟仿真环境中验证，在实际车辆中的应用还有待探究。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种自动紧急制动分级控制方法与***，提高自动驾驶车辆应对不同环境，自动处理问题的能力，提高自动驾驶车辆安全性与舒适性。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种自动紧急制动分级控制方法，其特征在于：它包括以下步骤：

S1、数据采集：实时获取自车周围环境信息；

S2、数据过滤：根据采集的自车周围环境信息，判断是直道多车道还是弯道多车道；

若为直道多车道，则通过最小二乘法和轨迹预算法，预测旁车并线轨迹；若为弯道多车道，则先通过门限值法排除干扰目标，再通过目标位置补偿法，判断自车与旁车的相对横向距离，从而判断自车与旁车是否位于同一车道；

S3、利用安全距离模型，计算危险系数：

所述的安全距离模型中，设置自车的制动过程，制动过程包括从驾驶员意识到危险状况开始到车辆维持稳定的制动压力直至车辆完全停止的全部过程，整个制动过程被分为以下四个阶段：

驾驶员反应阶段，正常行车过程中，从驾驶员意识到危险情况到决策判断再到开始踩踏制动踏板的阶段被称为驾驶员反应阶段，预设驾驶员反应阶段时间为t1；

制动器协调阶段，当制动踏板受力被踩下时，制动器并未立即产生制动力，这是由制动器的机械结构所决定的，弥补制动器机械间隙的阶段被称为制动器反应阶段，再加上制动器的滞后阶段，即从制动踏板被踩下到生成减速度的阶段被合称为制动器的协调阶段，预设制动器协调阶段时间为t2；

减速度增长阶段，从减速度生成到减速度达到稳定数值的阶段被称为减速度增长阶段，该阶段内车辆的减速度成线性增长趋势，预设减速度增长阶段的时间为t3；

匀减速阶段，从车辆的减速度保持稳定到车辆完全停止的阶段被称为匀减速阶段，预设匀减速阶段的时间为t4；

依据自车和旁车的初速度、经历时间、行驶距离、最大减速度、减速度增长速率，得到辆车最小行车安全距离D为：

式中，V_a为自车速度，V_b为前车速度，T_a为驾驶员反应阶段的时间，T_b为制动器协调阶段时间，T_c为减速度增长阶段时间，a_a为制动减速度的大小，S₀为自车制动阶段结束后距离前车的最小安全距离；

设两车之间的实际距离为D_A，报警安全距离为D_B，根据计算得到两车制动所需的最小行车安全距离为D，D_B＝(V_a-V_b)T_a+D，则危险系数ε为：

S4、分级控制：

当危险系数小于等于1时，按预设的等级，进行分级制动。

按上述方法，所述的S2中，若为直道多车道，具体的，通过最小二乘法拟合旁车并线轨迹，依据车载传感器的连续若干个个采样周期内采集到的旁车与自车的横纵向相对距离的数据信息，预测出旁车横向位移随旁车纵向位移的变化关系，从而拟合出旁车并线轨迹。

按上述方法，所述的S2中，若为弯道多车道，具体的，将车载传感器输出的极坐标变量关系转换到车辆所在的直角坐标系下；通过虚拟自车未来的运动轨迹曲线，以旁车与弯道圆心形成的圆心角为基准，在自车与旁车横向位置上补偿道路曲率的影响，在所述的自车未来的运动轨迹曲线上找出两车纵向相对距离最小处，并估算此时自车与旁车的相对横向距离从而判断两车是否位于同一车道。

按上述方法，所述的S4具体为：

一级制动，当0.7≤ε＜1时，采用声光报警，控制***不介入制动；

二级制动，当0.35≤ε＜0.7时，采用声光报警与震动结合的方式，控制***不介入制动；

三级制动，当0.2≤ε＜0.35时，采用声光报警与震动结合的方式，并产生-1.2±0.2m/s²的制动减速度；

四级制动，为最高紧急制动模式，当ε＜0.2时，采用声光报警与震动结合的方式，此时自车的制动减速度达到最大值。

一种自动紧急制动分级控制***，其特征在于：它包括：

车载传感器，用于实时获取自车周围环境信息；

存储器，用于保存计算机程序；

车载计算机，用于调用所述的计算机程序，以完成以下步骤：

1)数据过滤：根据采集的自车周围环境信息，判断是直道多车道还是弯道多车道；

若为直道多车道，则通过最小二乘法和轨迹预算法，预测旁车并线轨迹；若为弯道多车道，则先通过门限值法排除干扰目标，再通过目标位置补偿法，判断自车与旁车的相对横向距离，从而判断自车与旁车是否位于同一车道；

2)利用安全距离模型，计算危险系数：

所述的安全距离模型中，设置自车的制动过程，制动过程包括从驾驶员意识到危险状况开始到车辆维持稳定的制动压力直至车辆完全停止的全部过程，整个制动过程被分为以下四个阶段：

驾驶员反应阶段，正常行车过程中，从驾驶员意识到危险情况到决策判断再到开始踩踏制动踏板的阶段被称为驾驶员反应阶段，预设驾驶员反应阶段时间为t1；

制动器协调阶段，当制动踏板受力被踩下时，制动器并未立即产生制动力，这是由制动器的机械结构所决定的，弥补制动器机械间隙的阶段被称为制动器反应阶段，再加上制动器的滞后阶段，即从制动踏板被踩下到生成减速度的阶段被合称为制动器的协调阶段，预设制动器协调阶段时间为t2；

减速度增长阶段，从减速度生成到减速度达到稳定数值的阶段被称为减速度增长阶段，该阶段内车辆的减速度成线性增长趋势，预设减速度增长阶段的时间为t3；

匀减速阶段，从车辆的减速度保持稳定到车辆完全停止的阶段被称为匀减速阶段，预设匀减速阶段的时间为t4；

依据自车和旁车的初速度、经历时间、行驶距离、最大减速度、减速度增长速率，得到辆车最小行车安全距离D为：

式中，V_a为自车速度，V_b为前车速度，T_a为驾驶员反应阶段的时间，T_b为制动器协调阶段时间，T_c为减速度增长阶段时间，a_a为制动减速度的大小，S₀为自车制动阶段结束后距离前车的最小安全距离；

设两车之间的实际距离为D_A，报警安全距离为D_B，根据计算得到两车制动所需的最小行车安全距离为D，D_B＝(V_a-V_b)T_a+D，则危险系数ε为：

嵌入式控制器，用于当危险系数小于等于1时，按预设的等级，分级分别对刹车踏板控制电机和电子油门做出制动控制。

按上述***，所述的车载传感器包括环境感知模块和定位模块，其中环境感知模块包括摄像头、毫米波雷达和激光雷达；

毫米波雷达和激光雷达通过网络交换机与车载计算机连接，摄像头和定位模块通过USB接口与车载计算机连接，车载计算机通过CAN总线与嵌入式控制器连接。

本发明的有益效果为：通过识别不同的场景，对不同场景下的数据进行不同方式的过滤方法，获取更为准确的旁车信息，然后依据安全距离模型得到危险系数，依据危险系数的大小进行分级控制，能显著提高自动驾驶车辆应对不同环境，自动处理问题的能力，提高自动驾驶车辆安全性与舒适性。

附图说明

图1为本发明一实施例的方法流程图。

图2为车辆纵向行车距离示意图。

图3为雷达坐标系与自车坐标系的转换关系图。

图4为弯道目标位置补偿方法示意图。

图5为控制***硬件架构图。

具体实施方式

下面结合具体实例和附图对本发明做进一步说明。

本发明提供一种自动紧急制动分级控制***，如图5所示，它包括车载传感器，用于实时获取自车周围环境信息；存储器，用于保存计算机程序；车载计算机，用于调用所述的计算机程序，以完成控制策略；嵌入式控制器，用于按控制策略和预设的等级，分级分别对刹车踏板控制电机、电子油门做出制动控制。制动电机主要是制动策略，电子油门主要是切断油路操作。

车载传感器包括环境感知模块和定位模块，其中环境感知模块包括摄像头、毫米波雷达和激光雷达；毫米波雷达和激光雷达通过网络交换机与车载计算机连接，摄像头和定位模块通过USB接口与车载计算机连接，车载计算机通过CAN总线与嵌入式控制器连接，嵌入式控制器直接与转向盘控制电机、刹车踏板控制电机、电子油门连接。

本发明提供一种自动紧急制动分级控制方法，如图1所示，它包括以下步骤：

S1、数据采集：实时获取自车周围环境信息。数据采集，主要采集的是周围的车辆与行人信息，车辆信息主要就是专利中所写的与前车的距离，自车、前车的速度等信息。

S2、数据过滤：根据采集的自车周围环境信息，判断是直道多车道还是弯道多车道。

若为直道多车道，则通过最小二乘法和轨迹预算法，预测旁车并线轨迹；若为弯道多车道，则先通过门限值法排除干扰目标，再通过目标位置补偿法，判断自车与旁车的相对横向距离。

数据过滤之前，感知***会得到很多无用信息，例如路边的花坛，路灯等，获取信息不是AEB***的功能，AEB***所得到的数据是处理过后的数据，只有车道线信息、汽车以及行人信息，这个***只针对汽车，因此数据为车道线信息，用来判断为直道还是弯道，以及在道路上的汽车的信息，数据包括与前车和旁车的距离，角度，以及自车的速度，前车的速度等信息。

从车辆采集行车信息开始，直道多车道场景，首先通过最小二乘法将传感器收集到的行车信息做旁车并线轨迹预测，此时，若驾驶员提前操作，并且避障成功，自动紧急制动***将不介入车辆控制。弯道多车道情况下，首先针对周围目标做初步筛选，路基、桥墩等物体显然需要排除在外，然后通过门限值法继续将难以稳定检测到的目标排除掉，留下可连续检测到的目标参与后续处理，紧接着通过弯道目标位置补偿法判断周围车辆是否与自车处于同一车道。

具体地，所述的通过最小二乘法拟合旁车并线轨迹，依据雷达的十个采样周期内采集到的旁车与自车的横纵向相对距离的数据信息，预测出旁车横向位移随其纵向位移的变化关系，从而拟合出旁车换道的轨迹曲线，并根据预测到的两车的相对横向位置关系进行自动紧急制动***相关危险程度的判断。

弯道多车道场景，要获取车辆与移动障碍物之间精确的横纵向相对距离和横纵向相对速度的关系，需要将雷达输出的极坐标变量关系转换到车辆所在的直角坐标系下，坐标系转换关系如图3所示。

具体地，示例中弯道多车道场景，所述弯道目标位置补偿方法，通过虚拟自车未来的运动轨迹曲线，以旁车与弯道圆心形成的圆心角为基准，在两车横向位置上补偿道路曲率的影响，在虚拟轨迹上找出两车纵向相对距离最小处，并估算此时自车与旁车的相对横向距离从而判断两车是否位于同一车道，弯道目标位置补偿方法示意图如图4所示。

假设图4中自车当前位置B的x轴方向与旁车当前位置C的x轴方向之间的夹角为θ₁，自车当前位置B的x轴方向与自车预估位置D的x轴方向之间的夹角为θ₂，由几何关系可得自车当前位置B与预估位置D之间的圆周角为2θ₂，L₁为雷达安装点A距车辆后轴的长度。由几何关系式可得自车当前位置B和预估位置D之间的相对横向距离FD以及自车预估位置D与旁车当前位置C之间的相对横向距离CD，R为弯道圆心到自车当前位置的距离，AC为自车处于当前位置时雷达安装点到旁车处于当前位置时中心点的距离，BD为自车处于当前位置时车辆后轴到自车处于预估位置时中心点的距离，BC为自车处于当前位置时后轴到旁车处于当前位置时中心点的距离。

S3、利用安全距离模型，计算危险系数：

所述的安全距离模型中，设置自车的制动过程，制动过程包括从驾驶员意识到危险状况开始到车辆维持稳定的制动压力直至车辆完全停止的全部过程，整个制动过程被分为以下四个阶段：

驾驶员反应阶段，正常行车过程中，从驾驶员意识到危险情况到决策判断再到开始踩踏制动踏板的阶段被称为驾驶员反应阶段，预设驾驶员反应阶段时间为t1，一般取0.4s左右；

制动器协调阶段，当制动踏板受力被踩下时，制动器并未立即产生制动力，这是由制动器的机械结构所决定的，弥补制动器机械间隙的阶段被称为制动器反应阶段，再加上制动器的滞后阶段，即从制动踏板被踩下到生成减速度的阶段被合称为制动器的协调阶段，预设制动器协调阶段时间为t2，一般取0.6s左右；

减速度增长阶段，从减速度生成到减速度达到稳定数值的阶段被称为减速度增长阶段，该阶段内车辆的减速度成线性增长趋势，预设减速度增长阶段的时间为t3；

匀减速阶段，从车辆的减速度保持稳定到车辆完全停止的阶段被称为匀减速阶段，预设匀减速阶段的时间为t4。

如图2所示，在正常的行车过程中，当驾驶员发现前方有静止或低速行驶的车辆时，会在适当的时机进行制动操作，直到自车完全停止或与前车保持相同的车速进行跟车行驶为止。在自车开始减速到速度小于或等于前车速度的期间应维持一定的安全车距来确保行车安全，在该期间近似将自车制动直至停车时的距离看做两车之间的最小行车安全距离，以此作为判断两车之间碰撞危险程度的依据之一。自车与前方车辆的当前时刻和自车制动停止时刻的车辆位置示意图如图2所示，假设自车的制动距离为S_M，在自车制动期间前车的行车距离为S_N，自车制动阶段结束后距离前车的最小安全距离为S₀，两车的最小行车安全距离为D；两车之间的最小行车安全距离为D：D＝S_M-S_N+S₀。

依据自车和旁车的初速度、经历时间、行驶距离、最大减速度、减速度增长速率，得到辆车最小行车安全距离D为：

式中，V_a为自车速度，V_b为前车速度，T_a为驾驶员反应阶段的时间，T_b为制动器协调阶段时间，T_c为减速度增长阶段时间，a_a为制动减速度的大小，S₀为自车制动阶段结束后距离前车的最小安全距离。

设两车之间的实际距离为D_A，报警安全距离为D_B，根据计算得到两车制动所需的最小行车安全距离为D，D_B＝(V_a-V_b)T_a+D，则危险系数ε为：

所述危险系数对应的制动状态为：

S4、分级控制：

所述危险系数指标越小，车辆的碰撞危险程度越高。当危险系数大于1时，表示自车与前车之间的相对距离大于报警安全距离，车辆处于安全状态；当危险系数小于0时，表示自车与前车之间的相对距离小于最小行车安全距离，此时两车之间的碰撞难以避免，所以，设计自动紧急制动***在危险系数大于1时处于休眠状态，在危险系数小于等于1且大于0时处于报警和分级制动状态，在危险系数小于等于0时处于以最大程度制动的紧急制动状态。

所述危险系数小于1时，将制动等级分为四个级别，包括：

一级制动，当0.7≤ε＜1时，采用声光报警，控制***不介入制动；

二级制动，当0.35≤ε＜0.7时，采用声光报警与震动结合的方式，控制***不介入制动；

三级制动，当0.2≤ε＜0.35时，采用声光报警与震动结合的方式，并产生-1.2±0.2m/s²的制动减速度；

四级制动，为最高紧急制动模式，当ε＜0.2时，采用声光报警与震动结合的方式，此时自车的制动减速度达到最大值。

车载计算机得到的制动减速度，由嵌入式控制器通过车辆逆动力学模型转换成期望制动压力。具体地，车辆逆动力学模型通过综合分析车辆行驶阻力、车辆制动力、制动压力、车辆前轮制动力矩、车辆后轮制动力矩、车轮滚动半径，得到车辆制动压力的期望数值，即：

车辆的制动压力P为：

式中，C_D为空气阻力系数，a为期望加速度，A为自车的迎风面积，ρ为空气密度，V_a为自车速度，M为整车质量，g为重力加速度，f为滚动阻力系数，K_b为制动力与制动压力的比例系数，通过实验测得，通常为一常数，每辆车情况不一。就是说，如果你要用这个***，先要通过实验得知此车的这个比例系数，此处为1416.3。

以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种自动紧急制动分级控制方法，其特征在于：它包括以下步骤：

S1、数据采集：实时获取自车周围环境信息；

S2、数据过滤：根据采集的自车周围环境信息，判断是直道多车道还是弯道多车道；

若为直道多车道，则通过最小二乘法和轨迹预算法，预测旁车并线轨迹；若为弯道多车道，则先通过门限值法排除干扰目标，再通过目标位置补偿法，判断自车与旁车的相对横向距离，从而判断自车与旁车是否位于同一车道；

S3、利用安全距离模型，计算危险系数：

所述的安全距离模型中，设置自车的制动过程，制动过程包括从驾驶员意识到危险状况开始到车辆维持稳定的制动压力直至车辆完全停止的全部过程，整个制动过程被分为以下四个阶段：

驾驶员反应阶段，正常行车过程中，从驾驶员意识到危险情况到决策判断再到开始踩踏制动踏板的阶段被称为驾驶员反应阶段，预设驾驶员反应阶段时间为t1；

制动器协调阶段，当制动踏板受力被踩下时，制动器并未立即产生制动力，这是由制动器的机械结构所决定的，弥补制动器机械间隙的阶段被称为制动器反应阶段，再加上制动器的滞后阶段，即从制动踏板被踩下到生成减速度的阶段被合称为制动器的协调阶段，预设制动器协调阶段时间为t2；

减速度增长阶段，从减速度生成到减速度达到稳定数值的阶段被称为减速度增长阶段，该阶段内车辆的减速度成线性增长趋势，预设减速度增长阶段的时间为t3；

匀减速阶段，从车辆的减速度保持稳定到车辆完全停止的阶段被称为匀减速阶段，预设匀减速阶段的时间为t4；

依据自车和旁车的初速度、经历时间、行驶距离、最大减速度、减速度增长速率，得到两车最小行车安全距离D为：

式中，V_a为自车速度，V_b为前车速度，T_a为驾驶员反应阶段的时间，T_b为制动器协调阶段时间，T_c为减速度增长阶段时间，a_a为制动减速度的大小，S₀为自车制动阶段结束后距离前车的最小安全距离；

设两车之间的实际距离为D_A，报警安全距离为D_B，根据计算得到两车制动所需的最小行车安全距离为D，D_B＝(V_a-V_b)T_a+D，则危险系数ε为：

S4、分级控制：

当危险系数小于等于1时，按预设的等级，进行分级制动。

2.根据权利要求1所述的自动紧急制动分级控制方法，其特征在于：所述的S2中，若为直道多车道，具体的，通过最小二乘法拟合旁车并线轨迹，依据车载传感器的连续若干个个采样周期内采集到的旁车与自车的横纵向相对距离的数据信息，预测出旁车横向位移随旁车纵向位移的变化关系，从而拟合出旁车并线轨迹。

3.根据权利要求1所述的自动紧急制动分级控制方法，其特征在于：所述的S2中，若为弯道多车道，具体的，将车载传感器输出的极坐标变量关系转换到车辆所在的直角坐标系下；通过虚拟自车未来的运动轨迹曲线，以旁车与弯道圆心形成的圆心角为基准，在自车与旁车横向位置上补偿道路曲率的影响，在所述的自车未来的运动轨迹曲线上找出两车纵向相对距离最小处，并估算此时自车与旁车的相对横向距离从而判断两车是否位于同一车道。

4.根据权利要求1所述的自动紧急制动分级控制方法，其特征在于：所述的S4具体为：

一级制动，当0.7≤ε＜1时，采用声光报警，控制***不介入制动；

二级制动，当0.35≤ε＜0.7时，采用声光报警与震动结合的方式，控制***不介入制动；

三级制动，当0.2≤ε＜0.35时，采用声光报警与震动结合的方式，并产生-1.2±0.2m/s²的制动减速度；

四级制动，为最高紧急制动模式，当ε＜0.2时，采用声光报警与震动结合的方式，此时自车的制动减速度达到最大值。

5.一种自动紧急制动分级控制***，其特征在于：它包括：

车载传感器，用于实时获取自车周围环境信息；

存储器，用于保存计算机程序；

车载计算机，用于调用所述的计算机程序，以完成以下步骤：

1)数据过滤：根据采集的自车周围环境信息，判断是直道多车道还是弯道多车道；

若为直道多车道，则通过最小二乘法和轨迹预算法，预测旁车并线轨迹；若为弯道多车道，则先通过门限值法排除干扰目标，再通过目标位置补偿法，判断自车与旁车的相对横向距离，从而判断自车与旁车是否位于同一车道；

2)利用安全距离模型，计算危险系数：

所述的安全距离模型中，设置自车的制动过程，制动过程包括从驾驶员意识到危险状况开始到车辆维持稳定的制动压力直至车辆完全停止的全部过程，整个制动过程被分为以下四个阶段：

驾驶员反应阶段，正常行车过程中，从驾驶员意识到危险情况到决策判断再到开始踩踏制动踏板的阶段被称为驾驶员反应阶段，预设驾驶员反应阶段时间为t1；

制动器协调阶段，当制动踏板受力被踩下时，制动器并未立即产生制动力，这是由制动器的机械结构所决定的，弥补制动器机械间隙的阶段被称为制动器反应阶段，再加上制动器的滞后阶段，即从制动踏板被踩下到生成减速度的阶段被合称为制动器的协调阶段，预设制动器协调阶段时间为t2；

减速度增长阶段，从减速度生成到减速度达到稳定数值的阶段被称为减速度增长阶段，该阶段内车辆的减速度成线性增长趋势，预设减速度增长阶段的时间为t3；

匀减速阶段，从车辆的减速度保持稳定到车辆完全停止的阶段被称为匀减速阶段，预设匀减速阶段的时间为t4；

依据自车和旁车的初速度、经历时间、行驶距离、最大减速度、减速度增长速率，得到辆车最小行车安全距离D为：

式中，V_a为自车速度，V_b为前车速度，T_a为驾驶员反应阶段的时间，T_b为制动器协调阶段时间，T_c为减速度增长阶段时间，a_a为制动减速度的大小，S₀为自车制动阶段结束后距离前车的最小安全距离；

设两车之间的实际距离为D_A，报警安全距离为D_B，根据计算得到两车制动所需的最小行车安全距离为D，D_B＝(V_a-V_b)T_a+D，则危险系数ε为：

嵌入式控制器，用于当危险系数小于等于1时，按预设的等级，分级分别对刹车踏板控制电机和电子油门做出制动控制。

6.根据权利要求5所述的自动紧急制动分级控制***，其特征在于：所述的车载传感器包括环境感知模块和定位模块，其中环境感知模块包括摄像头、毫米波雷达和激光雷达；

毫米波雷达和激光雷达通过网络交换机与车载计算机连接，摄像头和定位模块通过USB接口与车载计算机连接，车载计算机通过CAN总线与嵌入式控制器连接。

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