【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能驾驶领域，具体涉及一种多场景自适应实时限速方法。
技术介绍
1、在智能驾驶系统中，对车辆的速度控制是保证行车安全的重要因素。当前的智能驾驶系统中的速度规划求解方案主要为：从汽车底盘获取当前车速，作为初速度，在路径纵向位移-时间图（即，st图）中对凸空间采用动态规划求解，从而获得未来一段有限的路程上每一时刻的速度。然而，在实际应用情景下与控制模块的配合过程中发现，目前的速度规划求解方案存在速度响应迟滞的问题，导致智能驾驶车辆在起步、加速、跟车、刹停等场景下，出现严重的响应不及时的情况，容易使驾乘人员感到恐慌。
2、例如，在跟车场景下因前方障碍物控制车辆减速，现有的智能驾驶系统通过动态规划求解得到的配速，在1s前的加速度仍然为正，1s后才计算出负的加速度，而控制模块从t = 0.3s执行规划速度，加之底盘执行器还存在延迟，从而造成减速不及时的情况，容易追尾，显得不够智能。
3、因此，在智能汽车行车过程中，自适应计算初速度，提高基于动态规划的速度求解方案的实时响应以及对于加速起步、跟车刹停等多场景的自适应变速稳定性，是目前急需解决的问题。
技术实现思路
1、本申请的一优势在于提供了一种多场景自适应实时限速方法，其中，所述多场景自适应实时限速方法能够保证快速、及时的响应，提高行车稳定性和实时性。
2、本申请的一优势在于提供了一种多场景自适应实时限速方法，其中，所述多场景自适应实时限速方法能够适用于多种应用场景，例如，跟车起步、加速起步、跟车
3、根据本申请的一个方面，提供了一种多场景自适应实时限速方法，其包括步骤：
4、获取自车底盘信息和自车前方障碍物信息；其中，自车底盘信息包括自车初速度、自车的当前的实际速度和加速度上下限；自车前方障碍物信息包括障碍物与自车之间的距离、障碍物的速度；
5、基于自车底盘信息和自车前方障碍物信息判断应用场景，并基于应用场景确定相应的自车的预期规划加速度；以及，
6、以自车的预期规划加速度作为动态规划的初速度。
7、在根据本申请所述的多场景自适应实时限速方法的一实施方式中，响应于地图中的限速低于位于自车前方最近的障碍物的速度，将地图中的限速作为目标速度，以位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离作为到达目标速度对应的距离，通过以下算式计算自车的预期规划加速度：；其中，表示自车的预期规划加速度；表示目标速度；表示自车的当前的实际速度；表示位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离；为一个常数；其中，。
8、在根据本申请所述的多场景自适应实时限速方法的一实施方式中，响应于自车前方障碍物中位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离小于预设纵向距离阈值，以位于自车前方最近的障碍物的速度作为目标速度，以位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离作为到达目标速度对应的距离，通过以下算式计算自车的预期规划加速度：；其中，表示自车的预期规划加速度；表示目标速度；表示自车的当前的实际速度；表示位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离；为一个常数；其中，。
9、在根据本申请所述的多场景自适应实时限速方法的一实施方式中，响应于自车前方障碍物中位于自车前方最近的障碍物处于起步状态，且自车的当前的实际速度小于设定的巡航速度，基于当前车速设定自适应的跟车距离和自车的速度达到巡航速度需要的时间，通过以下算式计算自车的预期规划加速度：；其中，表示自车的预期规划加速度；表示位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离；表示自适应的跟车距离；表示位于自车前方最近的障碍物的速度；表示自车的当前的实际速度；表示自车的速度达到巡航速度需要的时间。
10、在根据本申请所述的多场景自适应实时限速方法的一实施方式中，自适应的跟车距离为：；其中，是一个静态标定的常量值。
11、在根据本申请所述的多场景自适应实时限速方法的一实施方式中，等于5。
12、在根据本申请所述的多场景自适应实时限速方法的一实施方式中，自车的速度达到巡航速度需要的时间为7秒。
13、在根据本申请所述的多场景自适应实时限速方法的一实施方式中，响应于在自车前方的预设纵向距离范围内没有障碍物，将设定的巡航速度作为目标速度，计算巡航速度与自车的当前的实际速度之差；并基于巡航速度与自车的当前的实际速度之差通过以下算式计算自车的预期规划加速度：；其中，表示自车的预期规划加速度；表示巡航速度与自车的当前的实际速度之差；表示自车的速度达到巡航速度需要的时间；其中，；；表示巡航速度；表示自车的当前的实际速度。
14、在根据本申请所述的多场景自适应实时限速方法的一实施方式中，通过以下算式限定自车的预期规划加速度：；其中，表示最大自车加速度，为一个静态标定的常数值；表示最大自车减速度，为一个静态标定的常数值。
15、通过对随后的描述和附图的理解，本申请进一步的目的和优势将得以充分体现。
16、本申请的这些和其他目的、特点和优势，通过下述的详细说明，附图和权利要求得以充分体现。
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1.一种多场景自适应实时限速方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的多场景自适应实时限速方法，其特征在于，响应于地图中的限速低于位于自车前方最近的障碍物的速度，将地图中的限速作为目标速度，以位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离作为到达目标速度对应的距离，通过以下算式计算自车的预期规划加速度：；其中，表示自车的预期规划加速度；表示目标速度；表示自车的当前的实际速度；表示位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离；为一个常数；其中，。
3.根据权利要求1所述的多场景自适应实时限速方法，其特征在于，响应于自车前方障碍物中位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离小于预设纵向距离阈值，以位于自车前方最近的障碍物的速度作为目标速度，以位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离作为到达目标速度对应的距离，通过以下算式计算自车的预期规划加速度：；其中，表示自车的预期规划加速度；表示目标速度；表示自车的当前的实际速度；表示位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离；为一个常数；其中，。
4.根据权利要求1所述的多场景自适应实时限速方法，其特征在于，响
5.根据权利要求4所述的多场景自适应实时限速方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的多场景自适应实时限速方法，其特征在于，等于5。
7.根据权利要求4所述的多场景自适应实时限速方法，其特征在于，自车的速度达到巡航速度需要的时间为7秒。
8.根据权利要求1所述的多场景自适应实时限速方法，其特征在于，响应于在自车前方的预设纵向距离范围内没有障碍物，将设定的巡航速度作为目标速度，计算巡航速度与自车的当前的实际速度之差；并基于巡航速度与自车的当前的实际速度之差通过以下算式计算自车的预期规划加速度：；其中，表示自车的预期规划加速度；表示巡航速度与自车的当前的实际速度之差；表示自车的速度达到巡航速度需要的时间；其中，；，表示巡航速度；表示自车的当前的实际速度。
9.根据权利要求8所述的多场景自适应实时限速方法，其特征在于，通过以下算式限定自车的预期规划加速度：；其中，表示最大自车加速度，为一个静态标定的常数值；表示最大自车减速度，为一个静态标定的常数值。
...【技术特征摘要】
1.一种多场景自适应实时限速方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的多场景自适应实时限速方法，其特征在于，响应于地图中的限速低于位于自车前方最近的障碍物的速度，将地图中的限速作为目标速度，以位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离作为到达目标速度对应的距离，通过以下算式计算自车的预期规划加速度：；其中，表示自车的预期规划加速度；表示目标速度；表示自车的当前的实际速度；表示位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离；为一个常数；其中，。
3.根据权利要求1所述的多场景自适应实时限速方法，其特征在于，响应于自车前方障碍物中位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离小于预设纵向距离阈值，以位于自车前方最近的障碍物的速度作为目标速度，以位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离作为到达目标速度对应的距离，通过以下算式计算自车的预期规划加速度：；其中，表示自车的预期规划加速度；表示目标速度；表示自车的当前的实际速度；表示位于自车前方最近的障碍物与自车之间的距离；为一个常数；其中，。
4.根据权利要求1所述的多场景自适应实时限速方法，其特征在于，响应于自车前方障碍物中位于自车前方最近的障碍物处于起步状态，且自车的当前的实际速度小于设定的巡航速度， 基于当前车速设定自适应的跟车距离和自车的速度达到巡航速度需要的时间...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏飞，胡子添，李迪然，方英达，
申请(专利权)人：安徽域驰智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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