【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及汽车领域，特别是涉及一种基于视觉感知的连续弯道限速方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、随着智能驾驶技术的深入发展，自动驾驶核心的感知模块，其模拟人类的眼睛实时收集着道路上的车辆、行人、车道线等信息，一直是各大科研机构、汽车及相关零部件企业重点研究方向。目前的技术中，感知模块通过传感器、高阶算法、数据训练等构建道路环境，识别出目标。
2、智能驾驶辅助系统车辆大量进入到民众当中，人们对车辆智能化的需求越来越大。弯道是车辆驾驶中常见的工况，驾乘人员对智能驾驶辅助系统车辆弯道行驶舒适性的需求从单一的弯道限速，逐步提高为进入弯道预减速，驶出弯道预加速，再到连续弯道防止频繁加减速。
3、在现有弯道场景中，无车道线场景根据车辆自身的横摆角速度、横向加速度或者方向盘转角等控制，在弯道行驶过程中往往出现较差的乘坐舒适性；有车道线场景根据视觉感知输出的车道线参数计算弯道半径，而后进行弯道限速然而这两种方法只能提升单一弯道的驾驶舒适性，在连续弯道中往往会出现频繁加减速情况，大大降低了智能驾驶车辆在弯道的乘坐舒适性和安全性。
4、因此，根据驾乘人员的需求，亟需提出一种基于视觉的连续弯道限速方案提升在连续弯道工况中的乘坐舒适性和车辆在弯道行驶时的安全性。
技术实现思路
1、在
技术实现思路
部分中引入了一系列简化形式的概念,该简化形式的概念均为本领域现有技术简化，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本专利技术的
技术实现思路
部分并不意味着要试图限定出所要求保
2、本专利技术要解决的技术问题是提供一种根据车辆视觉感知数据和运动学参数能准确识别连续弯道工况，并对连续弯道工况进行限速，合理规划弯道车速，提高弯道限速性能，改善弯道乘坐舒适性和安全性的连续弯道限速方法。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于视觉感知的连续弯道限速方法，包括以下步骤：
4、s1，根据感知端的有效车道线系数计算模拟车道线公式，根据模拟车道线公式标定预瞄时间计算车辆预瞄半径，求得弯道控制的最小弯道半径；
5、s2，根据最小弯道半径与第一标定值大小关系持续时间识别是否为连续弯道工况；
6、s3，根据最小弯道半径和当前车速标定弯道期望车速；
7、s4，若为连续弯道工况，根据实际车速标定补偿车速；
8、s5，若期望车速与实际车速的差小于补偿车速，弯道期望车速不变；若期望车速与实际车速的差大等于补偿车速，在期望车速基础上增加补偿车速获得优化后的弯道期望车速；
9、s6,将优化后的弯道期望车速与实际车速做差获得差异车速，根据差异车速标定期望加速度上下限，过滤优化后的弯道期望车速，并对优化后的弯道期望车速限幅，获得最终弯道期望加速度。
10、可选择的，进一步改进所述的基于视觉感知的连续弯道限速方法，车辆预瞄半径采用以下公式计算；
11、三次多项式模拟车道线采用下述公式(1)描述；
12、f(x)＝a1x3+a2x2+a3x+a4 (1)
13、
14、x(t)＝vt (3)
15、
16、x表示车辆行驶的纵向位置，f(x)表示车辆行驶的横向位置，a1、a2、a3、a4表示视觉感知端输出的车道线系数，r表示车辆的曲率半径，t表示预瞄的时间，x(t)表示预瞄t秒车辆行驶的纵向位置，v表示车辆当前纵向车速，r(t)表示预瞄t秒车辆所在位置的车道半径。t的范围是0秒～10秒。
17、可选择的，进一步改进所述的基于视觉感知的连续弯道限速方法，最小弯道半径采用以下方式计算；
18、根据公式(4)，标定预瞄时间t为第一时刻，第一时刻范围为2秒～3秒，计算车辆预瞄半径rpre；标定预瞄时间t为零，计算车辆当前半径rcur，分别对车辆预瞄半径rpre和车辆当前半径rcur进行一阶滤波后取最小值，获得弯道控制的最小弯道半径。
19、可选择的，进一步改进所述的基于视觉感知的连续弯道限速方法，实施步骤s2时包括：
20、若第一路段的最小弯道半径小于第一标定值，记录持续时间为第一时段，第二路段的最小弯道半径大于第一标定值，记录持续时间为第二时段，第三路段的最小弯道半径小于第一标定值，记录持续时间为第三时段；
21、第一时段、第二时段和第三时段大于第一标定时段，识别为连续弯道工况。
22、可选择的，进一步改进所述的基于视觉感知的连续弯道限速方法，第一标定值范围是1000m～1800m，第一标定时段范围是0.5秒～2秒，优选为1秒。
23、可选择的，进一步改进所述的基于视觉感知的连续弯道限速方法，实施步骤s2时还包括：
24、当最小弯道半径大于标定值4500m～6000m时退出连续弯道工况。
25、可选择的，进一步改进所述的基于视觉感知的连续弯道限速方法，限幅范围是标定每秒变化量为0.5m/s^2～2m/s^2。
26、可选择的，进一步改进所述的基于视觉感知的连续弯道限速方法，实施步骤s6时还包括：
27、限幅后再对期望加速度进行一阶滤波，获得最终弯道期望加速度。
28、本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其内部存储有一计算机程序，所述计算机程序被执行时用于实现上述任意一项所述基于视觉感知的连续弯道限速方法中的步骤。
29、本专利技术提供一种基于视觉感知的连续弯道限速系统，包括：
30、输入处理单元，其自车载感知系统获得视觉感知数据，自车载总线获取自车运动参数；
31、弯道半径计算单元，根据感知系统的有效车道线系数计算模拟车道线公式，根据模拟车道线公式标定预瞄时间计算车辆预瞄半径，求得弯道控制的最小弯道半径；
32、连续弯道识别单元，根据最小弯道半径与第一标定值大小关系持续时间识别是否为连续弯道工况；
33、期望车速计算单元，根据最小弯道半径和当前车速标定弯道期望车速，若为连续弯道工况，根据实际车速标定补偿车速；若期望车速与实际车速的差小于补偿车速，弯道期望车速不变；若期望车速与实际车速的差大等于补偿车速，在期望车速基础上增加补偿车速获得优化后的弯道期望车速；
34、期望加速度计算单元,将优化后的弯道期望车速与实际车速做差获得差异车速，根据差异车速标定期望加速度上下限，过滤优化后的弯道期望车速，并对优化后的弯道期望车速限幅，获得最终弯道期望加速度。
35、本专利技术针对智能驾驶车辆在连续弯道行驶时，频繁加减速问题，通过车辆运动学参数和视觉感知参数，先准确识别连续弯道工况，再限制在连续弯道工况的期望车速，改善在连续弯道中频繁加减速问题，提高弯道限速性能，改善弯道乘坐舒适性和安全性。
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1.一种基于视觉感知的连续弯道限速方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于视觉感知的连续弯道限速方法，其特征在于，车辆预瞄半径采用以下公式计算；
3.如权利要求2所述的基于视觉感知的连续弯道限速方法，其特征在于，最小弯道半径采用以下方式计算；
4.如权利要求1所述的基于视觉感知的连续弯道限速方法，其特征在于，实施步骤S2时包括：
5.如权利要求4述的基于视觉感知的连续弯道限速方法，其特征在于：
6.如权利要求4所述的基于视觉感知的连续弯道限速方法，其特征在于，实施步骤S2时还包括：
7.如权利要求1所述的基于视觉感知的连续弯道限速方法，其特征在于：限幅范围是标定每秒变化量为0.5m/s^2～2m/s^2。
8.如权利要求1所述的基于视觉感知的连续弯道限速方法，其特征在于，实施步骤S6时还包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于：其内部存储有一计算机程序，所述计算机程序被执行时用于实现权利要求1-8任意一项所述基于视觉感知的连续弯道限速方法中的步骤。
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