一种电子助力转向控制方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及电子助力转向控制领域，特别涉及一种电子助力转向控制方法、装置、电子设备及存储介质。本发明专利技术通过获取车辆行驶过程中的转向请求和行驶数据；转向请求携带有目标转向信息；利用控制电流预测模型，基于目标转向信息和行驶数据对助力电机的控制电流进行预测，得到助力电机的目标控制电流；控制电流预测模型是基于历史目标转向信息、历史行驶数据以及对应的历史控制电流对平面神经网络训练得到的；基于助力电机的目标控制电流，对方向盘进行助力转向控制。如此，可有效的辅助电动助力转向设备全速度范围内的非线性转向，保证了汽车在运行过程中的安全性和稳定性，对减少交通事故和改善转向条件起着重要的作用。事故和改善转向条件起着重要的作用。事故和改善转向条件起着重要的作用。

【技术实现步骤摘要】
一种电子助力转向控制方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及电子助力转向控制领域，特别涉及一种电子助力转向控制方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着人们对汽车操纵性能需求的提升和大规模集成电路技术的发展，汽车转向系统由单纯的机械转向向电子助力转向(Electric power steering,EPS)系统不断推进，EPS在提升操作人员舒适性的同时，也提升了转向系统的性能和可靠性。与此同时，随着节能环保理念的落实，针对低功耗、高精度、高可靠性EPS系统的需求日益增多。
[0003]汽车助力转向由开始的液压式助力转向，到后来的电控液压助力转向，再到最终的EPS系统，这是一个漫长的发展过程。EPS系统中的控制策略选择，以及控制算法，是决定EPS系统性能的关键环节。良好的EPS设计可以很好地降低驾驶人员驾驶过程中的转向力，进而提升整个系统运行的便捷性、跟随性以及实时性。国内外学者针对EPS系统性能提升进行了广泛深入的研究，主要将EPS系统简化为线性系统，如利用传统的比例
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积分
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微分(ProportionIntegration Differentiation，PID)控制器或者改进的PID控制器对系统控制调节。
[0004]然而，由于道路环境多变、轮胎所受摩擦力等不可抗的外界干扰因素，导致理想条件下建立的电动助力转向设备与实际被控对象必然存在误差和不确定性，因此对于非线性的电动助力转向系统，基于传统现代控制理论的控制算法无法实现其准确控制状态，致使控制系统鲁棒性差。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术的问题，本申请实施例提供了一种电子助力转向控制方法、装置、电子设备及存储介质。所述技术方案如下：
[0006]一方面，提供了一种电子助力转向控制方法，所述方法包括：
[0007]获取车辆行驶过程中的转向请求和行驶数据；转向请求携带有目标转向信息；
[0008]利用控制电流预测模型，基于目标转向信息和行驶数据对助力电机的控制电流进行预测，得到助力电机的目标控制电流；控制电流预测模型是基于历史目标转向信息、历史行驶数据以及对应的历史控制电流对平面神经网络训练得到的；
[0009]基于助力电机的目标控制电流，对方向盘进行助力转向控制。
[0010]在一个可行的实施方式中，所述控制电流预测模型包括依次连接的输入层、中间层和输出层；所述中间层包括特征层和增强层；所述输入层由输入所述控制电流预测模型的输入数据构成；所述输出层分别与所述特征层和所述增强层连接；训练控制电流预测模型的方法，包括：
[0011]获取训练集；训练集包括第一数量的历史时刻的历史转向参量和每个历史时刻的历史控制电流；历史转向参量包括历史目标转向信息和历史行驶数据；
[0012]利用第一非线性激活函数，对训练集中所有历史转向参量进行特征映射处理，生成特征层的特征矩阵；
[0013]利用第二非线性激活函数，对特征层的特征矩阵进行特征提取处理，生成增强层的特征矩阵；
[0014]基于特征层的特征矩阵、增强层的特征矩阵和训练集中对应的历史控制电流确定控制电流预测模型的目标权重参数，得到控制电流预测模型。
[0015]在一个可行的实施方式中，利用第一非线性激活函数，对训练集中所有历史转向参量进行特征映射处理，生成特征层的特征矩阵，包括：
[0016]获取第一随机权重系数和第一随机偏置；第一随机权重系数呈高斯分布；
[0017]基于第一随机权重系数、第一随机偏置和训练集中所有历史转向参量确定第一参量矩阵；
[0018]利用第一非线性激活函数，对第一参量矩阵进行特征映射处理，生成特征层的特征矩阵；
[0019]在一个可行的实施方式中，利用第二非线性激活函数，对特征层的特征矩阵进行特征提取处理，生成增强层的特征矩阵，包括：
[0020]获取第二随机权重系数和第二随机偏置；第二随机权重系数呈高斯分布；
[0021]基于第二随机权重系数、第二随机偏置和特征层的特征矩阵确定第二参量矩阵；
[0022]利用第二非线性激活函数，对第二参量矩阵进行特征提取处理，得到增强层的特征矩阵。
[0023]在一个可行的实施方式中，基于特征层的特征矩阵、增强层的特征矩阵和训练集中对应的历史控制电流确定控制电流预测模型的目标权重参数，得到控制电流预测模型之后，方法还包括：
[0024]获取测试集，测试集包括第二数量的历史时刻的历史转向参量和每个历史时刻的历史控制电流；
[0025]将第二数量的历史时刻的历史转向参量输入控制电流预测模型，得到每个历史时刻的预测控制电流；
[0026]确定测试集中各历史转向参量对应的预测控制电流与对应的历史控制电流的误差值；
[0027]基于测试集中各历史转向参量对应的误差值确定模型准确度值；
[0028]若模型准确度值大于预设阈值，则增加控制电流预测模型中增强层的增强节点的数量，重新对控制电流预测模型训练，直至控制电流预测模型的模型准确度值小于或者等于预设阈值。
[0029]在一个可行的实施方式中，获取训练集，包括：
[0030]获取多个历史时刻的历史方向盘转向信息和驾驶员的历史转向手力；
[0031]将多个历史时刻的历史方向盘转向信息和驾驶员的历史转向手力输入到转向驾驶风格预测模型，得到驾驶员的转向驾驶风格；转向驾驶风格预测模型是基于方向盘转向信息、驾驶员的转向手力以及对应的驾驶风格对平面神经网络训练得到的；
[0032]获取第一数量的历史时刻的历史转向参量和每个历史时刻的历史控制电流；历史转向参量包括历史目标转向信息和历史行驶数据；
[0033]针对每个历史时刻的历史控制电流，基于驾驶员的转向驾驶风格对历史控制电流进行调整操作，生成目标历史控制电流；
[0034]基于第一数量的历史时刻中各历史时刻的历史转向参量和对应的目标历史控制电流构成训练集。
[0035]在一个可行的实施方式中，其特征在于，获取车辆行驶过程中的转向请求和行驶数据，包括：
[0036]获取车辆与车辆两侧的障碍物之间的距离值；
[0037]若车辆与车辆两侧的障碍物之间的距离值小于或者等于第一预设距离值，则响应于用户在控制界面的第一控制指令，基于距离值生成车辆行驶过程中的转向请求，以及获取车辆行驶过程中的行驶数据；或者，响应于用户在控制界面的第二控制指令，获取车辆行驶过程中的转向请求和行驶数据；第一控制指令表征允许车辆进入辅助驾驶模式；第二控制指令表征车辆维持人工驾驶模式。
[0038]另一方面，提供了一种电子助力转向控制装置，装置包括：
[0039]获取模块，用于获取车辆行驶过程中的转向请求和行驶数据；转向请求携带有目标转向信息；
[0040]预测模块，用于利用控制电流预测模型，基于目标转向信息和行驶数据对助力电机的控制电流进行预测，得到助力电机的目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子助力转向控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆行驶过程中的转向请求和行驶数据；所述转向请求携带有目标转向信息；利用控制电流预测模型，基于所述目标转向信息和行驶数据对助力电机的控制电流进行预测，得到助力电机的目标控制电流；所述控制电流预测模型是基于历史目标转向信息、历史行驶数据以及对应的历史控制电流对平面神经网络训练得到的；基于所述助力电机的目标控制电流，对方向盘进行助力转向控制。2.根据权利要求1所述的电子助力转向控制方法，其特征在于，所述控制电流预测模型包括依次连接的输入层、中间层和输出层；所述中间层包括特征层和增强层；所述输入层由输入所述控制电流预测模型的输入数据构成；所述输出层分别与所述特征层和所述增强层连接；训练所述控制电流预测模型的方法，包括：获取训练集；所述训练集包括第一数量的历史时刻的历史转向参量和每个历史时刻的历史控制电流；所述历史转向参量包括历史目标转向信息和历史行驶数据；利用第一非线性激活函数，对所述训练集中所有历史转向参量进行特征映射处理，生成特征层的特征矩阵；利用第二非线性激活函数，对所述特征层的特征矩阵进行特征提取处理，生成增强层的特征矩阵；基于所述特征层的特征矩阵、所述增强层的特征矩阵和所述训练集中对应的历史控制电流确定所述控制电流预测模型的目标权重参数，得到所述控制电流预测模型。3.根据权利要求2所述的电子助力转向控制方法，其特征在于，所述利用第一非线性激活函数，对所述训练集中所有历史转向参量进行特征映射处理，生成特征层的特征矩阵，包括：获取第一随机权重系数和第一随机偏置；所述第一随机权重系数呈高斯分布；基于所述第一随机权重系数、所述第一随机偏置和所述训练集中所有历史转向参量确定第一参量矩阵；利用所述第一非线性激活函数，对所述第一参量矩阵进行特征映射处理，生成所述特征层的特征矩阵。4.根据权利要求3所述的电子助力转向控制方法，其特征在于，所述利用第二非线性激活函数，对所述特征层的特征矩阵进行特征提取处理，生成增强层的特征矩阵，包括：获取第二随机权重系数和第二随机偏置；所述第二随机权重系数呈高斯分布；基于所述第二随机权重系数、所述第二随机偏置和所述所述特征层的特征矩阵确定第二参量矩阵；利用所述第二非线性激活函数，对所述第二参量矩阵进行特征提取处理，得到所述增强层的特征矩阵。5.根据权利要求3所述的电子助力转向控制方法，其特征在于，所述基于所述特征层的特征矩阵、所述增强层的特征矩阵和所述训练集中对应的历史控制电流确定所述控制电流预测模型的目标权重参数，得到所述控制电流预测模型之后，所述方法还包括：获取测试集，所述测试集包括第二数量的历史时刻的历史转向参量和每个历史时刻的历史控制电流；将所述第二数量的历史时刻的历史转向参量输入所述控制电流预测模型，得到每个历
史时刻的预测控制电流；确定所述测试集中各历史转向参量对应的预测控...

【专利技术属性】
技术研发人员：范瑞，李卫东，
申请(专利权)人：中汽创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：