具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
附图中所示的流程图仅是示例说明,不是必须包括所有的内容和操作/步骤,也不是必须按所描述的顺序执行。例如,有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并,因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
下面结合附图,对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下,下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅图1,图1是本申请一实施例提供的一种驾驶设备控制方法的步骤示意流程图。本实施例该控制方法可以应用到车辆、船艇或载人飞行器等驾驶设备中,优选地,指的是适合小群体或个人使用的驾驶设备。
具体而言,该车辆可以为燃油车辆、电力车辆、太阳能车辆或者混合动力车辆等,该船艇可以为摩托艇、快艇或者游艇,该载人飞行器可以为私人直升飞机或者未来可以作为个人使用的空中交通飞行器等。
具体地,如图1所示,该控制方法包括步骤S101至步骤S104。
S101、判断驾驶设备当前是否处于自动驾驶状态。
需要说明的是,本实施例可以通过驾驶设备的***而判断当前是处于自动驾驶状态或者人工驾驶状态,也可以通过摄像头拍摄用户的视频/图像进行分析判断是否处于自动驾驶状态,当然,也可以根据用户的语言、手动操作等触发进入某种驾驶状态时进行智能识别而得到判断结果。
S102、若判断为处于自动驾驶状态,实时接收加速度控制器的输出信号。
值得一提的是,本实施例检测加速度控制器的操作,可以通过专用的传感器对作用于加速度控制器的操作进行识别,也可以通过摄像头拍摄进行分析识别等。容易理解的是,本实施例的非自动驾驶,指的是人工手动驾驶,换而言之,人工手动驾驶会对应需要使用到各种控制器,比如方向盘、灯光或者门窗等。
S102’、若判断不是处于自动驾驶状态,则不作处理并继续返回执行S101。
在本实施例中,不处于自动驾驶状态,可以包括自动驾驶状态和停车状态等,如果是停车状态,则本实施例可以不作处理。
S103、根据所述加速度控制器的输出信号,生成模拟加速度控制信号。
需要特别指出的是,本实施方式的模拟加速度控制信号,可以是定值,也可以是根据用户的操作,而作为一个数值大小可变的渐变值等,当然,为了实现速度的可控性,本实施例优选地取最终的模拟加速度控制信号,或者可以取平均值作为最终的模拟加速度控制信号。
需要特别说明的是,随着AI人工智能技术的快速发展,本申请还可以对接收到的输出信号进行智能化处理,其可以包括:预先设置CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)网络,在自动驾驶模式时,将所述输出信号输入到自动驾驶的CNN网络中,以作为一个CNN网络的先验信息,通过这种方式,本申请配合CNN网络的输入信息,生成更合适的用于加速度/转向加速度的输出信号。
具体而言,本申请CNN网络可以包括但不限于卷积层(Convolutional layer)、线性整流层(Rectified Linear Units layer)、池化层(Pooling layer)和全连接层(Fully-Connected layer)。
其中,卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成,每个卷积单元的输出信号都可以通过反向传播算法优化得到,本申请可以利用卷积提取输入的输出信号的不同特征,如边缘、线条和角等层级,或迭代提取更复杂的特征。
本申请可以在线性整流层的活性化函数(Activation function)使用线性整流(Rectified Linear Units)。
进一步而言,本申请利用池化层可以处理卷积之后的维度很大的特征,将特征切成几个区域,取其最大值或平均值,得到新的、维度较小的特征。
本申请所述全连接层可以把所有局部特征结合变成全局特征,用来计算最后每一类的得分。
S104、使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置。
举例而言,本实施例在其中一实现方式中,比如,用户施加一操作至加速度控制器,其期望是达到120KM/H(千米每小时)的驾驶速度值,那么,本实施例会持续检测模拟加速度控制信号,并且根据检测到的模拟加速度控制信号不断改变驾驶速度值,最终达到用户期望的120KM/H。
本申请能够在自动驾驶状态下仍可以将加速度控制器的操作作为加减速操作,因此可以在不同模式下保证用户的操作习惯和操作体验,避免给用户带来操作“失控”的错觉,改善用户体验,提高产品的市场竞争力。
进一步而言,如图2所示,为图1所示步骤S103实时接收加速度控制器的输出信号的具体实现步骤S1031和S1032。
具体地,如图2所示,本实施例用于根据加速度控制器的操作量值进行操作,包括如下步骤。
S1031、获取用户操作所述加速度控制器的操作量值。
需要说明的是,本实施例的操作量值,可以指的是加速度控制器初始位置到终止位置的行程、长度或者弧度等,其可以通过位置传感器或者角度传感器等直接测量得到。当然,在其他实施例中,还可以采用可变电阻器的方式检测操作量值,比如由于加速度控制器的位置改变,而改变了可变电阻器的阻值,最终通过一一对应的方式确认到操作量值。
S1032、根据所述操作量值生成得到对应的所述输出信号。
在本实施例中,所述操作量值可以为模拟值,本实施例可以通过模数转换器的方式得到线性化的模拟加速度控制信号,进行实现改变驾驶速度值的线性化控制,改善用户体验,实现更加平滑的加速体验。
需要强调的是,不同的用户可能喜欢不同的加速体验,比如有些用户可能喜欢快速的提速,具体请参阅图3,是图1所示步骤S104所述使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置的其中一具体实施例。
如图3所示,步骤S104可以包括步骤S1041和步骤S1042,以此实现不同的加速体验。
S1041、获取用户控制加速的加速喜好模式。
需要特别说明的是,本实施方式可以通过不同的方式获取用户的加速喜好模式,所获取的加速喜好模式可以包括变加速、变减速或匀速等等。
在本实施例中,以车辆为例,可以通过车辆自带的装置采集用户的加速喜好数据,从而生成并存储与用户对应的加速喜好模式,具体而言,其采集方式可以包括如下实现过程:
1.初始化一个或多个MCU(微控制单元)模块,设置MCU模块的总线频率,初始化时钟模块,设置MCU模块的采集方式为输入捕捉方式,并设置定时中断,设置各个数据端口位输出I/O模式允许中断;
2.设置定时周期,比如50毫秒或100毫秒,进行一次中断将输入捕捉到用户的油门/制动的控制动作的采集信息,并转换成速度信息和加速度信息,然后通过串口发送给车机等上位机;
3.上位机编写上位机串口接收软件,通过多线程的分别处理收发串口得到的速度信息和加速度信息;
4.上位机对速度信息和加速度信息进行解码和换算处理,然后进行存储,以得到所述用户对应的加速喜好模式;同时,通过车辆的CAN总线网络分别对整个车辆控制网络中的不同ID的MCU模块进行发送相关信息;
5.当控制电机的电机MCU的CAN中的ID值为0x100接收到控制电机的参数的时候,其解码成对应的PWM占空比通过电机驱动模块来控制电机拉动油门行程,以实时控制车辆的速度,同时,通过不断采集用户的速度信息和加速度信息,在控制周期范围内来下发命令来控制油门电机和车速。
容易理解的是,通过对用户平时的操作数据进行采集和处理,可以实现对用户操作习惯的个性化设置,最终在进入自动驾驶模式时,能够根据用户的个性化加速喜好模式智能地进行模拟,能够更好地提高用户体验度。
需要补充说明的是,本实施方式还可以利用机器学***时操作数据进行处理,具体可以包括如下几种方式:
方式一,获取操作数据,把操作数据转换成内部可使用的表示形式,并将新的操作数据和原有操作数据有机地结合为一体;
方式二,用决策树来划分操作数据的类属,树中每一内部节点对应一个操作数据属性,而每一边对应于这些属性的可选值,树的叶节点则对应于操作数据的每个基本分类;
方式三,联接学习,学习所获取的操作数据,最后归纳为一个神经网络;
和/或,方式四,通过与环境的试探***互来确定和优化操作数据的选择,以实现序列决策任务。
通过上述方式,本申请利用机器学习和训练,可以智能地在手动驾驶模式下,学习驾驶者的个性化输入习惯。
S1042、根据所述加速喜好模式和所述模拟加速度控制信号得到对应的加速时间、加速节奏和期望速度值。
容易理解的是,当获取到用户的加速喜好模式后,就可以计算加速时间、加速节奏和用户最终期望实现的驾驶速度值。
值得一提的是,在步骤S1041中,其可以通过不同的方式实现,比如,其可以使用下述两种模式。
作为其中一种模式,所述获取用户控制加速的加速喜好模式,可以为:获取用户手动设置的加速喜好模式。
或作为另一种模式,所述获取用户控制加速的加速喜好模式,可以为:通过多种传感器获取用户的驾驶习惯数据,根据所述驾驶习惯数据生成与所述用户对应的加速喜好模式,根据生成的所述加速喜好模式自动配置成为所述用户的加速喜好模式。
需要补充说明的是,本实施例所述S1032根据所述操作量值生成得到对应的所述输出信号,具体可以包括如下两种方式。
作为其中一种方式,根据所述操作量值生成得到对应的所述输出信号,可以为:根据所述操作量值从预设置的量值-加速度值对应表查找得到对应的所述模拟加速度控制信号;
或作为另一种方式,根据所述操作量值生成得到对应的所述输出信号,可以为:根据所述操作量值实时计算得到对应的所述模拟加速度控制信号。
值得一提的是,本实施例S102所述实时接收加速度控制器的输出信号,具体可以包括:实时接收用户操作电能油门踏板、燃油油门踏板、混合动力油门踏板、电能制动踏板、燃油制动踏板或混合动力制动踏板的输出信号。
容易理解的是,本实施方式所述加速度控制器可以为电能油门踏板、燃油油门踏板、混合动力油门踏板、电能制动踏板、燃油制动踏板或混合动力制动踏板,换而言之,其可以实现加速、也可以实现减速制动,从而更加完好地在自动驾驶模式进行人工驾驶体验。
需要补充说明的是,本实施例步骤S101所述判断驾驶设备当前是否处于自动驾驶状态,具体可以包括:判断当前驾驶的车辆、船艇或载人飞行器是否处于自动驾驶状态。
请参阅图4,是图1所示步骤S104的另一实施例,其可以包括步骤S401至步骤S404。
譬如,如图4所示,所述驾驶设备为车辆,所述步骤S104使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置,还可以包括如下。
S401、获取当前路段的限制速度和车辆当前的实时速度。
值得说明的是,本实施例S401获取当前路段的限制速度,具体可以包括如下几种方式:
方式一,通过定位方式获取车辆所处的当前路段并从本地或网络端的道路数据库得到对应的限制速度;
或方式二,通过第三方导航软件获取车辆所处的当前路段的限制速度和所述实时速度;
或方式三,通过与车辆进行网络连接的移动通信设备获取车辆所处的当前路段的限制速度;
或方式四,通过车辆的摄像头拍摄当前路段所标示的限速指示牌以获取所述限制速度。
S402、根据所述限制速度和所述实时速度计算得到速度差值。
举例而言,限制速度为120KM/H,而实时速度为60KM/H,则速度差值为60KM/H。
S403、根据所述模拟加速度控制信号和所述速度差值计算得到加速时间。
接上所述,速度差值为60KM/H,如果模拟加速度控制信号为10M/S2,则可以计算得到最终的加速时间。
S404、根据所述加速时间控制车辆加速后的驾驶速度值不超过所述限制速度。
在计算得到加速时间后,则可以在加速时间结束后,停止执行任何相关的加速动作,避免驾驶速度值超过限制速度,而出现的超速违法行为。
请参阅图5,是图1所示步骤S104的另一实施例,其可以包括步骤S501至步骤S503。
如图5所示,作为其中一种实施方式,所述驾驶设备为车辆,所述步骤S104使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置,还可以包括如下步骤。
步骤S501、获取车辆当前所处的行车环境,所述行车环境包括周边车辆数量、车辆距离、实时交通路况和道路特征。
需要详细说明的是,本实施例的行车环境,指的可以是周边车辆数量的多/少、车辆距离的远/近、实时交通路况的顺畅/拥堵、道路特征的宽/窄/坡度/干燥/湿滑/弯/直等等情况。
步骤S502、根据所述行车环境计算得到符合安全驾驶的驾驶安全系数。
对应地,本实施例根据所述行车环境计算得到符合安全驾驶的驾驶安全系数,可以包括:根据周边车辆数量的多/少、车辆距离的远/近、实时交通路况的顺畅/拥堵、道路特征的宽/窄/坡度/干燥/湿滑/弯/直综合计算得到符合安全驾驶的驾驶安全系数。
步骤S503、根据所述驾驶安全系数控制所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值。
需要特别说明的是,如图6所示,本实施例步骤S503所述根据所述驾驶安全系数控制所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值,之后还可以包括:
S5031、将限制所述驾驶速度值的信息提示给用户并提示注意安全驾驶。
不难理解的是,本实施例可以通过提示的方式,避免正常用户的驾驶操作,也可以避免醉驾、酒驾和毒驾等用户的异常操作。
S5032、检测用户是否仍操作所述加速度控制器以期望提高所述驾驶速度值。
容易理解的是,正常用户一般不会出现超速等异常不安全情况,所以,本实施例需要对用户的意图进行判断。
S5033、若检测到用户仍操作所述加速度控制器,根据所述驾驶安全系数控制在预设时间段内不再实时接收加速度控制器的输出信号。
最终,本实施例通过对用户及其操作行为的监控,可以避免用户的异常加速操作,也可以停止获取加速度的操作,降低***的能耗等。
请参阅图7,是图5所示步骤S501的另一实施例流程步骤示意图,如图7所示,本实施例所述获取车辆当前所处的行车环境,还可以包括步骤S5011至步骤S5013。
S5011、获取车辆当前的第一行驶速度值,并获取前方车辆或障碍物的第二行驶速度值。
容易理解的是,车辆在行驶过程中,如果不及时发现前方车辆或障碍物的状态,很容易就出现追尾的情况,那么,这种情况下就需要监视前方以及控制自身的速度。
此外,作为其中一种实施方式,所述步骤S5011根据所述距离值、所述第一行驶速度值以及所述第二行驶速度值,调节所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值,可以包括:判断所述距离值是否小于预设安全值;若所述距离值小于预设安全值,调节所述模拟加速度控制信号为负值,以降低所述驾驶速度值。
进一步而言,本实施例所述若所述距离值小于预设安全值,调节所述模拟加速度控制信号为负值,以降低所述驾驶速度值,包括:调节所述模拟加速度控制信号为负值,以将所述驾驶速度值控制至等于所述第二行驶速度值、小于所述第二行驶速度值或为零而停止。
S5012、获取所述车辆与所述前方车辆或所述障碍物的距离值。
对应地,在获得彼此的速度值后,还需要进一步判断彼此之间的距离值,以对速度进行有效精确的控制,本实施例可以采用雷达或者激光的方式测量距离值,也可以根据相互之间的卫星定位进行距离值计算等。
S5013、根据所述距离值、所述第一行驶速度值以及所述第二行驶速度值,调节所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值。
容易理解的是,本实施例可以根据加速度/彼此的第一、第二行驶速度值/距离值的计算公式进行计算得到需控制的驾驶速度值。
本申请能够在自动驾驶状态下仍可以将加速度控制器的操作作为加减速操作,因此可以在不同模式下保证用户的操作习惯和操作体验,避免给用户带来操作“失控”的错觉,改善用户体验,提高产品的市场竞争力。
请结合图1-图7及其对应的实施例参阅图8,图8是本申请一实施例一种驾驶设备的控制装置的示意性框图。该控制装置800可以包括存储器802和处理器801,所述处理器801和存储器802通过总线803连接,该总线803比如为I2C(Inter-integrated Circuit)总线。
具体地,处理器801可以是微控制单元(Micro-controller Unit,MCU)、中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)或数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)等。
具体地,存储器802可以是Flash芯片、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)磁盘、光盘、U盘或移动硬盘等。
在本实施例中,所述存储器802用于存储计算机程序;所述处理器801,用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
判断驾驶设备当前是否处于自动驾驶状态;
若判断为处于自动驾驶状态,实时接收加速度控制器的输出信号;
根据所述加速度控制器的输出信号,生成模拟加速度控制信号;
使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在实时接收加速度控制器的输出信号时,用于实现:
获取用户操作所述加速度控制器的操作量值;
根据所述操作量值生成得到对应的所述输出信号。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置时,用于实现:
获取用户控制加速的加速喜好模式;
根据所述加速喜好模式和所述模拟加速度控制信号得到对应的加速时间、加速节奏和期望速度值。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在获取用户控制加速的加速喜好模式时,用于实现:
获取用户手动设置的加速喜好模式;
或,通过多种传感器获取用户的驾驶习惯数据,根据所述驾驶习惯数据生成与所述用户对应的加速喜好模式,根据生成的所述加速喜好模式自动配置成为所述用户的加速喜好模式。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在根据所述操作量值生成得到对应的所述输出信号时,用于实现:
根据所述操作量值从预设置的量值-加速度值对应表查找得到对应的所述模拟加速度控制信号;
或,根据所述操作量值实时计算得到对应的所述模拟加速度控制信号。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在实时接收加速度控制器的输出信号时,用于实现:
实时接收用户操作电能油门踏板、燃油油门踏板、混合动力油门踏板、电能制动踏板、燃油制动踏板或混合动力制动踏板的输出信号。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在判断驾驶设备当前是否处于自动驾驶状态时,用于实现:
判断当前驾驶的车辆、船艇或载人飞行器是否处于自动驾驶状态。
作为其中一种实施方式,所述驾驶设备为车辆,所述处理器801在使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置,还用于实现:
获取当前路段的限制速度和车辆当前的实时速度;
根据所述限制速度和所述实时速度计算得到速度差值;
根据所述模拟加速度控制信号和所述速度差值计算得到加速时间;
根据所述加速时间控制车辆加速后的驾驶速度值不超过所述限制速度。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在获取当前路段的限制速度时,用于实现:
通过定位方式获取车辆所处的当前路段并从本地或网络端的道路数据库得到对应的限制速度;
或,通过第三方导航软件获取车辆所处的当前路段的限制速度和所述实时速度;
或,通过与车辆进行网络连接的移动通信设备获取车辆所处的当前路段的限制速度;
或,通过车辆的摄像头拍摄当前路段所标示的限速指示牌以获取所述限制速度。
作为其中一种实施方式,所述驾驶设备为车辆,所述处理器801在使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置时,还用于实现:
获取车辆当前所处的行车环境,所述行车环境包括周边车辆数量、车辆距离、实时交通路况和道路特征;
根据所述行车环境计算得到符合安全驾驶的驾驶安全系数;
根据所述驾驶安全系数控制所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在根据所述行车环境计算得到符合安全驾驶的驾驶安全系数时,用于实现:
根据周边车辆数量的多/少、车辆距离的远/近、实时交通路况的顺畅/拥堵、道路特征的宽/窄/坡度/干燥/湿滑/弯/直综合计算得到符合安全驾驶的驾驶安全系数。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在根据所述驾驶安全系数控制所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值之后,还用于实现:
将限制所述驾驶速度值的信息提示给用户并提示注意安全驾驶;
检测用户是否仍操作所述加速度控制器以期望提高所述驾驶速度值;
若检测到用户仍操作所述加速度控制器,根据所述驾驶安全系数控制在预设时间段内不再实时接收加速度控制器的输出信号。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在获取车辆当前所处的行车环境时,还用于实现:
获取车辆当前的第一行驶速度值,并获取前方车辆或障碍物的第二行驶速度值;
获取所述车辆与所述前方车辆或所述障碍物的距离值;
根据所述距离值、所述第一行驶速度值以及所述第二行驶速度值,调节所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在根据所述距离值、所述第一行驶速度值以及所述第二行驶速度值,调节所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值时,用于实现:
判断所述距离值是否小于预设安全值;
若所述距离值小于预设安全值,调节所述模拟加速度控制信号为负值,以降低所述驾驶速度值。
作为其中一种实施方式,若所述距离值小于预设安全值,所述处理器801在调节所述模拟加速度控制信号为负值,以降低所述驾驶速度值时,用于实现:
调节所述模拟加速度控制信号为负值,以将所述驾驶速度值控制至等于所述第二行驶速度值、小于所述第二行驶速度值或为零而停止。
本实施例还提供一种存储介质,其可以为计算机可读存储介质,例如可以是硬盘或内存,也可以是连接驾驶设备的外部存储设备,例如配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。
作为其中一种实施方式,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现:
判断驾驶设备当前是否处于自动驾驶状态;
若判断为处于自动驾驶状态,实时接收加速度控制器的输出信号;
根据所述加速度控制器的输出信号,生成模拟加速度控制信号;
使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置。
作为其中一种实施方式,所述处理器在实时接收加速度控制器的输出信号时,用于实现:
获取用户操作所述加速度控制器的操作量值;
根据所述操作量值生成得到对应的所述输出信号。
作为其中一种实施方式,所述处理器在使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置时,用于实现:
获取用户控制加速的加速喜好模式;
根据所述加速喜好模式和所述模拟加速度控制信号得到对应的加速时间、加速节奏和期望速度值。
作为其中一种实施方式,所述处理器在获取用户控制加速的加速喜好模式时,用于实现:
获取用户手动设置的加速喜好模式;
或,通过多种传感器获取用户的驾驶习惯数据,根据所述驾驶习惯数据生成与所述用户对应的加速喜好模式,根据生成的所述加速喜好模式自动配置成为所述用户的加速喜好模式。
作为其中一种实施方式,所述处理器在根据所述操作量值生成得到对应的所述输出信号时,用于实现:
根据所述操作量值从预设置的量值-加速度值对应表查找得到对应的所述模拟加速度控制信号;
或,根据所述操作量值实时计算得到对应的所述模拟加速度控制信号。
作为其中一种实施方式,所述处理器在实时接收加速度控制器的输出信号时,用于实现:
实时接收用户操作电能油门踏板、燃油油门踏板、混合动力油门踏板、电能制动踏板、燃油制动踏板或混合动力制动踏板的输出信号。
作为其中一种实施方式,所述处理器在判断驾驶设备当前是否处于自动驾驶状态时,用于实现:
判断当前驾驶的车辆、船艇或载人飞行器是否处于自动驾驶状态。
作为其中一种实施方式,所述驾驶设备为车辆,所述处理器在使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置,还用于实现:
获取当前路段的限制速度和车辆当前的实时速度;
根据所述限制速度和所述实时速度计算得到速度差值;
根据所述模拟加速度控制信号和所述速度差值计算得到加速时间;
根据所述加速时间控制车辆加速后的驾驶速度值不超过所述限制速度。
作为其中一种实施方式,所述处理器在获取当前路段的限制速度时,用于实现:
通过定位方式获取车辆所处的当前路段并从本地或网络端的道路数据库得到对应的限制速度;
或,通过第三方导航软件获取车辆所处的当前路段的限制速度和所述实时速度;
或,通过与车辆进行网络连接的移动通信设备获取车辆所处的当前路段的限制速度;
或,通过车辆的摄像头拍摄当前路段所标示的限速指示牌以获取所述限制速度。
作为其中一种实施方式,所述驾驶设备为车辆,所述处理器在使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置时,还用于实现:
获取车辆当前所处的行车环境,所述行车环境包括周边车辆数量、车辆距离、实时交通路况和道路特征;
根据所述行车环境计算得到符合安全驾驶的驾驶安全系数;
根据所述驾驶安全系数控制所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值。
作为其中一种实施方式,所述处理器在根据所述行车环境计算得到符合安全驾驶的驾驶安全系数时,用于实现:
根据周边车辆数量的多/少、车辆距离的远/近、实时交通路况的顺畅/拥堵、道路特征的宽/窄/坡度/干燥/湿滑/弯/直综合计算得到符合安全驾驶的驾驶安全系数。
作为其中一种实施方式,所述处理器在根据所述驾驶安全系数控制所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值之后,还用于实现:
将限制所述驾驶速度值的信息提示给用户并提示注意安全驾驶;
检测用户是否仍操作所述加速度控制器以期望提高所述驾驶速度值;
若检测到用户仍操作所述加速度控制器,根据所述驾驶安全系数控制在预设时间段内不再实时接收加速度控制器的输出信号。
作为其中一种实施方式,所述处理器在获取车辆当前所处的行车环境时,还用于实现:
获取车辆当前的第一行驶速度值,并获取前方车辆或障碍物的第二行驶速度值;
获取所述车辆与所述前方车辆或所述障碍物的距离值;
根据所述距离值、所述第一行驶速度值以及所述第二行驶速度值,调节所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值。
作为其中一种实施方式,所述处理器在根据所述距离值、所述第一行驶速度值以及所述第二行驶速度值,调节所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值时,用于实现:
判断所述距离值是否小于预设安全值;
若所述距离值小于预设安全值,调节所述模拟加速度控制信号为负值,以降低所述驾驶速度值。
作为其中一种实施方式,若所述距离值小于预设安全值,所述处理器在调节所述模拟加速度控制信号为负值,以降低所述驾驶速度值时,用于实现:
调节所述模拟加速度控制信号为负值,以将所述驾驶速度值控制至等于所述第二行驶速度值、小于所述第二行驶速度值或为零而停止。
其中,其具体实现过程可以参阅图1-图7及其具体实施例的相关描述,在本技术领域人员容易结合理解的范围内,不作赘述。
请继续参阅图8,本实施例还提供一种驾驶设备,作为其中一种实施方式,所述驾驶设备可以包括存储器802和处理器801;
所述存储器802用于存储计算机程序;
所述处理器801,用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
判断驾驶设备当前是否处于自动驾驶状态;
若判断为处于自动驾驶状态,实时接收加速度控制器的输出信号;
根据所述加速度控制器的输出信号,生成模拟加速度控制信号;
使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在实时接收加速度控制器的输出信号时,用于实现:
获取用户操作所述加速度控制器的操作量值;
根据所述操作量值生成得到对应的所述输出信号。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置时,用于实现:
获取用户控制加速的加速喜好模式;
根据所述加速喜好模式和所述模拟加速度控制信号得到对应的加速时间、加速节奏和期望速度值。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在获取用户控制加速的加速喜好模式时,用于实现:
获取用户手动设置的加速喜好模式;
或,通过多种传感器获取用户的驾驶习惯数据,根据所述驾驶习惯数据生成与所述用户对应的加速喜好模式,根据生成的所述加速喜好模式自动配置成为所述用户的加速喜好模式。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在根据所述操作量值生成得到对应的所述输出信号时,用于实现:
根据所述操作量值从预设置的量值-加速度值对应表查找得到对应的所述模拟加速度控制信号;
或,根据所述操作量值实时计算得到对应的所述模拟加速度控制信号。
作为其中一种实施方式,所述加速度控制器为电能油门踏板、燃油油门踏板、混合动力油门踏板、电能制动踏板、燃油制动踏板或混合动力制动踏板。
作为其中一种实施方式,所述驾驶设备为车辆、船艇或载人飞行器。
作为其中一种实施方式,所述驾驶设备为车辆,所述处理器801在使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置,还用于实现:
获取当前路段的限制速度和车辆当前的实时速度;
根据所述限制速度和所述实时速度计算得到速度差值;
根据所述模拟加速度控制信号和所述速度差值计算得到加速时间;
根据所述加速时间控制车辆加速后的驾驶速度值不超过所述限制速度。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在获取当前路段的限制速度时,用于实现:
通过定位方式获取车辆所处的当前路段并从本地或网络端的道路数据库得到对应的限制速度;
或,通过第三方导航软件获取车辆所处的当前路段的限制速度和所述实时速度;
或,通过与车辆进行网络连接的移动通信设备获取车辆所处的当前路段的限制速度;
或,通过车辆的摄像头拍摄当前路段所标示的限速指示牌以获取所述限制速度。
作为其中一种实施方式,所述驾驶设备为车辆,所述处理器801在使用所述模拟加速度控制信号控制所述驾驶设备的驱动装置时,还用于实现:
获取车辆当前所处的行车环境,所述行车环境包括周边车辆数量、车辆距离、实时交通路况和道路特征;
根据所述行车环境计算得到符合安全驾驶的驾驶安全系数;
根据所述驾驶安全系数控制所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在根据所述行车环境计算得到符合安全驾驶的驾驶安全系数时,用于实现:
根据周边车辆数量的多/少、车辆距离的远/近、实时交通路况的顺畅/拥堵、道路特征的宽/窄/坡度/干燥/湿滑/弯/直综合计算得到符合安全驾驶的驾驶安全系数。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在根据所述驾驶安全系数控制所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值之后,还用于实现:
将限制所述驾驶速度值的信息提示给用户并提示注意安全驾驶;
检测用户是否仍操作所述加速度控制器以期望提高所述驾驶速度值;
若检测到用户仍操作所述加速度控制器,根据所述驾驶安全系数控制在预设时间段内不再实时接收加速度控制器的输出信号。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在获取车辆当前所处的行车环境时,还用于实现:
获取车辆当前的第一行驶速度值,并获取前方车辆或障碍物的第二行驶速度值;
获取所述车辆与所述前方车辆或所述障碍物的距离值;
根据所述距离值、所述第一行驶速度值以及所述第二行驶速度值,调节所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值。
作为其中一种实施方式,所述处理器801在根据所述距离值、所述第一行驶速度值以及所述第二行驶速度值,调节所述模拟加速度控制信号进而限制所述驾驶速度值时,用于实现:
判断所述距离值是否小于预设安全值;
若所述距离值小于预设安全值,调节所述模拟加速度控制信号为负值,以降低所述驾驶速度值。
作为其中一种实施方式,若所述距离值小于预设安全值,所述处理器801在调节所述模拟加速度控制信号为负值,以降低所述驾驶速度值时,用于实现:
调节所述模拟加速度控制信号为负值,以将所述驾驶速度值控制至等于所述第二行驶速度值、小于所述第二行驶速度值或为零而停止。
在本申请中,请参阅图9,本实施例所述驾驶设备以无人驾驶车辆为例进行详细说明。
具体而言,所述无人驾驶车辆可以包括相互连接的ECU控制器901、刹车控制模块902、方向控制模块903、档位控制单元904、车速传感器905以及转角传感器906,其中,所述刹车控制模块902或所述档位控制单元904与所述加速度控制器相连接,所述加速度控制器可以为具体的油门踏板结构或者制动踏板结构。
作为其中一实施例,该ECU控制器901可以为ECU(Electronic Control Unit)即电子控制单元,即可以为行车电脑或车载电脑等,其可以为汽车专用的微机控制器。所述的ECU控制器901可以通过CAN总线909接收车速传感器905发送的实时速度、转角传感器906发送的角度及方向控制模块903发送的角速度,并通过CAN总线909输出交互信息或者故障信息等等。
需要说明的是,本实施例该ECU控制器901可以通过控制CAN总线909分别连接至该刹车控制模块902、方向控制模块903和档位控制单元904。
同时,该方向控制模块903可以通过CAN总线909与无人驾驶车辆的EPS(电子助力转向)模块907相连接,该刹车控制模块902则可以通过CAN总线与无人驾驶车辆的ABS(防锁死刹车***)模块908相连接,此外,该档位控制单元904还可以通过CAN总线与档位检测ECU910相连接。
容易理解的是,本实施例所述无人驾驶车辆还可以包括人机交互单元(未标示)和电源单元(未标示),所述人机交互单元可以包括按钮和显示器,用户通过按钮开启或关闭车辆***,所述显示器用于显示信息进行交互,比如显示车辆***的故障信息等,所述电源单元用于为ECU控制器901供电。
值得一提的是,本实施例所述显示器可以为触摸屏,比如电容屏等。此外,该CAN总线909可以为一条或者多条的方式,比如CAN总线1、CAN总线2和CAN总线3。
需要说明的是,本实施例还可以进一步通过控制方法对无人驾驶车辆的行车成本进行精准控制,比如,可以包括如下设置及控制方式。
设置至少一位置传感器检测所述加速度控制器的操作量值,且所述位置传感器与ECU控制器901通过CAN总线909连接,当在自动驾驶状态下用户操作该加速度控制器时,检测其操作量值是否和实时速度相匹配,若不匹配,则判断用户操作“过猛”,会导致能源的浪费,因此,此时向用户发出提醒并将操作量值调整至合理的范围,从而实现节能的驾驶操作。
请结合上述一个或多个实施例参阅图10,图10是本申请一实施例的驾驶设备的硬件实现方式示意图。
如图10所示,本实施例驾驶设备可以包括期望加速度生成模块101、期望速度生成模块102、油门踏板103、速度传感器104、原期望速度模块105以及喜好设置模块106等。
其中,以车辆为例,其具体实现过程包括如下:
1.在自动驾驶状态,驾驶人踩下所述油门踏板103;
2.所述期望加速度生成模块101依据所述油门踏板103踩下的深度(即操作量值)、从速度传感器104得到的车辆速度以及从喜好设置模块106获取到用户喜好设置(即加速喜好模式),生成车辆的期望加速度(即模拟加速度控制信号);
3.期望速度生成模块102依据期望加速度和从原期望速度模块105获取到的原期望速度的速度指令,计算得到新期望速度(即驾驶速度值),从而实现对车辆的加速控制。
值得说明的是,本实施例的油门踏板103可以直接通过期望速度生成模块102得到原期望速度的速度指令。
此外,本实施例的加速度生成模块101可以不需要参考当前的速度传感器104反馈,直接得到期望加速度。
通过上述方式,本申请能够在自动驾驶状态下仍可以将加速度控制器的操作作为加减速操作,因此可以在不同模式下保证用户的操作习惯和操作体验,避免给用户带来操作“失控”的错觉,改善用户体验,提高产品的市场竞争力。
此外,随着清洁能源的快速发展,且由于石油资源属于不可再生资源,因此,本实施例的无人驾驶车辆优选地可以为混合动力的车辆,具体而言,本实施例的混合动力车辆可以包括内燃机、电动机、蓄电器、驾驶模式选择器、自动巡航选择器以及车辆的处理器等等。
本实施例混合动力车辆的油门控制及其模式切换等整车控制的方式可以如下:所述内燃机用于输出用于行驶的动力,而所述电动机用于输出用于行驶的动力,所述蓄电器用于向所述电动机传输电力和从所述电动机传输电力,所述期望加速度生成模块101用于获取用户的油门踏板103的操作量值,所述驾驶模式选择器用于在人工驾驶模式与自动驾驶模式之间选择执行驾驶模式,所述人工驾驶模式用于常规行驶,并且相较于所述人工驾驶模式中对所述用户的油门踏板103操作的动力输出响应,所述自动驾驶模式具有更好的响应趋势,所述自动巡航选择器用于发出指令以实行预定自动巡航功能,所述期望速度生成模块102用于在不存在用于实行所述预定自动巡航功能的所述指令的情况下,根据所获取的所述用户的所述油门踏板103的操作量值以及与所选择作为所述执行驾驶模式的所述人工驾驶模式或所述自动驾驶模式相对应的所述驱动力设定限制来设定所述驱动力要求,而在存在用于实行所述预定自动巡航功能的所述指令的情况下,将根据预定自动巡航相关驱动参数的第一暂定驱动力要求与根据所述用户的所述油门踏板103的操作量值以及与所述人工驾驶模式相对应的驱动力设定限制的第二暂定驱动力要求之间的较大者设定为所述驱动力要求,而所述车辆的处理器用于对所述内燃机及所述电动机进行控制,以确保与所设定的所述驱动力要求相等的动力的输出。
传统的可移动平台的档位转换策略如图11所示,该档位转换策略包括如下三层:在收集到测量参数的前提下,该测量参数至少包括可移动平台的移动速度、发动机的转速及油门等参数,第一层按照换挡模式匹配换挡特性曲线,即对测量参数进行分析处理,得到处理后的参数,分析处理包括求和、过滤、求平均值及加权等,然后根据处理后的参数与换挡特性曲线进行匹配。第二层则根据测量参数进行短时瞬态响应。第三层则按照发动机转速极限对手动加减档进行响应。由此可见,可移动平台的发动机转速、及可移动平台的移动速度均与可移动平台的档位相匹配,即若可移动平台的速度降低,则降低可移动平台的档位;若可移动平台的速度增加,则调高可移动平台的档位。该传统的档位转换策略存在控制效果不佳的问题。例如,当可移动平台的当前所在道路类型为上坡时,通常可移动平台处于高速高挡位状态,导致可移动平台的动力不足,因此,需要降低可移动平台的档位,以提高移动平台通过上坡的动力。按照传统的档位转换策略,只有可移动平台在移动速度降低后,才能切换到低档位,控制效率较低,且导致为可移动平台提供的牵引力较低。
基于现有档位转换策略存在的问题,本申请实施例中,在指令生成模块与档位执行模块之间加入档位控制模块,各个模块之间的连接关系可参见图12,这样可使档位控制与可移动平台的速度相分离,可使可移动平台处于合适的档位,提高对可移动平台的控制效果。具体的,本申请中,控制设备可以获取可移动平台的目标档位参数,根据目标档位参数生成模拟信号(即调整后的操作指令),根据该模拟信号对可移动平台的档位进行控制,以使保持可移动平台的档位保持在效能最高区间。另外,不需要等待降低或增加可移动平台的移动速度后,才对可移动平台的档位进行转换,可直接对可移动平台的档位进行转换,提高控制效率。
例如,假设该可移动平台当前的移动速度为50km/h,若控制设备根据传感器数据确定可移动平台的当前所在道路类型为上坡,可以获取传感器数据,该传感器数据包括行驶环境信息,如行驶环境信息包括坡度信息,该坡度信息是由视频传感器获得的或者惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)获得的,坡度信息包括上坡的角度、长度等等。进一步,控制设备可以根据可移动平台当前的移动速度和坡度信息确定可移动平台的目标档位,如该目标档位为1档。这时,控制设备可以将该操作指令中的档位换为1挡,得到调整后操作指令,将该操作指令发送至档位执行模块,不需要可移动平台降低移动速度,档位执行模块可将可移动平台的档位降为1档,可移动平台使用低档位高移动速度通过上坡,可以提高可移动平台通过上坡的牵引力,并可提高可移动平台快速通过上坡。
再例如,假设该可移动平台当前的移动速度为10km/h,若控制设备根据传感器数据确定可移动平台的当前所在道路类型为转弯道路,可以获取传感器数据,该传感器数据包括行驶环境信息,例如行驶环境信息包括转弯道路的转弯信息,该转弯信息可以由视频传感器获得的或者惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)获得的,该转弯信息包括转弯道路的转弯角度及长度等等。进一步,控制设备可以根据可移动平台当前的移动速度和转弯信息确定可移动平台的目标档位,如该目标档位为3档。这时,控制设备可以将该操作指令中的档位换为3挡,得到调整后操作指令,将该操作指令发送至档位执行模块,不需要将可移动平台的移动速度增大,档位执行模块可将可移动平台的档位升为3档,这样可移动平台使用高档位低移动速度通过转弯道路,可减少可移动平台的耗油,能效更高。
在一个实施例中,上述档位执行模块可以为档位变速箱(以下简称变速箱),该可移动平台的变速箱的结构可参见图13,该变速箱是通过行星齿轮实现的,行星齿轮的中心轴为太阳轮,外部由行星齿轮环绕。为了固定绕太阳轮旋转的行星齿轮,行星架的一边作为支架承载行星齿轮,另一边进行同轴动力传输。而行星齿轮的最外圈就是内齿轮(也称齿圈)。为了提升动力传输能力,有些行星齿轮组变形为两组小齿轮相互传输动力。一组与太阳轮接触,另一组与内齿圈接触,它被称为双小齿轮行星齿轮组。
在一个实施例中,可移动平台的加速箱、机油泵及液力耦合器的连接关系可参见图14,图中由左至右,分别是连接发动机的液力耦合器。然后紧贴着的是机油泵,之后动力传输至第一个行星齿轮组(即变速箱)。如之前提到的,它由太阳轮S1,行星齿轮P1,行星架PT1和内齿圈H1组成。而变速箱的右侧是一组复合行星齿轮组。两个行星齿轮组共用内齿圈H2,而分别有两个行星齿轮P2/P3,行星架PT2和太阳轮S2/S3。通过不同多片离合器组成的制动器B1/B2和离合器K1/K2/K3来组合出6个前进档/1个倒挡。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。