网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法
技术领域
本发明涉及自动驾驶
技术领域
,具体涉及一种网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法。背景技术
随着车辆驾驶技术的发展,为了减轻驾驶人员的驾驶负担。相关技术中,一般在车辆内会安装巡航系统,也即速度控制系统,其作用是驾驶人员不用踩油门踏板,车辆就能按驾驶人员要求的速度自动保持车速,使其以固定的速度行驶。然而,在巡航模式中,即使面对复杂的路况,车辆依旧按照驾驶人员的车速要求定速行驶,导致车辆驾驶控制不灵活,智能程度低。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法,以解决现有技术中车辆驾驶控制不灵活,智能程度低的缺陷。
根据第一方面,本发明实施例提供一种网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法,包括:车端与云端基于车云通讯机制的巡航模式,确认是否进入自动驾驶巡航模式;当进入自动驾驶巡航模式,车端T-Box上传车辆状态信息;云端根据车辆状态信息,基于动态规划的广域车速优化,得到不同路点的推荐速度,并下发给车端;车端根据T-Box车图匹配速度解析算法,结合车辆实际位置,与推荐速度对应的路点进行匹配;车端T-Box下达控制指令传到车辆的电子控制单元,用于控制车辆按照推荐速度在匹配到的对应路点行驶。
根据第二方面,本发明实施例提供一种网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法,应用于云端,包括:接收车辆发送的车辆状态信息,所述车辆状态信息包括:车辆位置信息、车辆自身状态信息以及车辆目标巡航速度;根据所述车辆状态信息,对所述车辆进行速度规划,得到不同路点的推荐速度;将所述不同路点的推荐速度发送至所述车辆,使得所述车辆在巡航模式下在不同路段按照所述推荐速度行驶。
可选地,所述根据所述车辆状态信息,对所述车辆进行速度规划,得到不同路点的推荐速度,包括:根据所述车辆位置信息,将所述车辆所在位置目标范围内的道路进行划分,得到多个路点;根据所述车辆位置信息、所述车辆自身状态信息以及所述车辆目标巡航速度,以及目标约束条件,得到车辆在所述多个路点的规划速度。
可选地,所述根据所述车辆位置信息、所述车辆自身状态信息以及所述车辆目标巡航速度,以及目标约束条件,得到车辆在所述多个路点的规划速度,包括:根据所述车辆位置信息、所述车辆自身状态信息以及所述车辆目标巡航速度,得到车辆在当前所处位置对应的路点范围内的行驶成本;根据所述车辆在当前所处位置对应的路点范围内的行驶成本,得到所述车辆在所述多个路点的总行驶成本;根据所述多个路点的总行驶成本以及目标约束条件,得到车辆在所述多个路点的规划速度。
可选地,所述根据所述车辆位置信息、所述车辆自身状态信息以及所述车辆目标巡航速度,得到车辆在当前所处位置对应的路点范围内的行驶成本,包括:
其中,JK *为车辆所处路点K内的行驶成本,Te为车辆发动机转矩,ωc为车辆发动机转速,FC(Te,ωc)为车辆所处路点K内的耗油量,ΔS为车辆在路点k内的位移,Vk为车辆在路点k内的驾驶速度,ω1、ω2、ω3、ω4分别为权重系数,Vcc为车辆目标巡航速度,thcc为车辆以目标巡航速度行驶时的节气门开度,thpcc为车辆在路点k内以VK的速度进行驾驶时的节气门开度,Vk-1为车辆在路点k-1内的驾驶速度。
可选地,所述根据所述车辆在当前所处位置对应的路点范围内的行驶成本,得到所述车辆在所述多个路点的总行驶成本,包括:
其中,JN为N个路点范围内的总行驶成本,为车辆在第N个路点范围内的行驶成本,Tie为第i个路点的车辆发动机转矩,ωic为第i个路点的车辆发动机转速,Fic(Tie,ωic)为车辆所处路点i内的耗油量,ΔSi为车辆在路点i内的位移,Vi为车辆在路点i内的驾驶速度,ω1、ω2、ω3、ω4分别为权重系数,Vcc为车辆目标巡航速度,thcc为车辆以目标巡航速度行驶时的节气门开度,thpcc为车辆在路点i内以Vi的速度进行驾驶时的节气门开度,Vi-1为车辆在路点i-1内的驾驶速度。
可选地,所述目标约束条件为:
其中,minJN为N个路点的车辆总行驶成本最小值,amin表示加速最小限值,amax表示加速最大限值,vk+1表示路点K+1的规划速度,vk表示路点K的规划速度,vcc为车辆目标巡航速度;式中,r为有效轮胎半径,CD为空气阻力系数,A为迎风面积,ρ为空气密度,m为整车质量,f为滚动阻力系数,θ为道路坡度,ig主减速器传动比,i0为变速箱传动比,ηt为传动效率。
根据第三方面,本发明实施例提供一种网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法,应用于车端,包括如下步骤:当接收到巡航模式进入指令,发送车辆状态信息,所述车辆状态信息包括:车辆位置信息、车辆自身状态信息以及车辆目标巡航速度;当接收到不同路点的推荐速度,控制所述车辆在巡航模式下在不同路段按照所述推荐速度行驶。
可选地,在所述发送车辆状态信息之前,包括:当接收到进入巡航模式的指令,判断当前车辆驾驶条件是否满足进入自动驾驶巡航模式的目标条件;当车辆驾驶条件满足进入自动驾驶巡航模式的目标条件,则进入自动驾驶巡航模式。
可选地,所述当接收到不同路点的推荐速度,控制所述车辆在巡航模式下在不同路段按照所述推荐速度行驶,包括:接收不同路点的推荐速度,将推荐速度对应的路点位置与车辆当前位置进行匹配,得到车辆当前位置的规划速度;根据车辆当前位置的规划速度,控制车辆行驶。
本发明技术方案,具有如下优点:
本实施例提供的网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法,在接收到驾驶人员的目标巡航速度的情况下,根据车辆位置以及车辆自身状态信息,实现对车辆行驶速度的动态规划,相比于按照定速巡航,提高了车辆驾驶控制的灵活性以及智能化程度,并且能够根据云端地图的坡度信息,给出最佳的经济车速规律,进而实现对发动机工作区间的动态调整,增大发动机工作在更加高效区间的概率,相比原车的CC巡航控制技术,发动机的工作状态和工作环境都更加高效友好,因此,改善了发动机运行环境,提升发动机的工作寿命,延长发动机维修保养的期限。
附图说明
为了更清楚地说明本发明
具体实施方式
或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法的一个具体示例的流程图;
图2为本发明实施例中网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法的一个具体示例的流程图;
图3为本发明实施例中网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法的一个具体示例的流程图;
图4为本发明实施例中网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法的一个具体示例的交互图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明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发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,还可以是两个元件内部的连通,可以是无线连接,也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
此外,下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
本实施例提供一种网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法,应用于云端,如图1所示,包括如下步骤:
S101,接收车辆发送的车辆状态信息,车辆状态信息包括:车辆位置信息、车辆自身状态信息以及车辆目标巡航速度;
示例性地,车辆位置信息可以包括车辆当前的经纬度、高程等表征位置的信息,车辆自身状态信息可以包括当前车速、当前车辆发动机的扭矩和转速以及节气门的开度信息等等,车辆目标巡航速度表示用户在车辆进入巡航模式时,设定的目标速度。接收车辆发送的车辆位置信息、车辆自身状态信息以及车辆目标巡航速度的方式可以是接收车辆上与云端通过4G或者5G技术通信连接的T-box发送的信息。本实施例对车辆与云端进行通信交互的方式不做限定,本领域技术人员可以根据需要确定。
S102,根据车辆状态信息,对车辆进行速度规划,得到不同路点的速度规划信息;
示例性地,路点可以是对目标行驶路径按照目标规则进行划分,得到的位置,目标规则可以是均等划分,还可以是按照行驶路径上的交通标识进行划分,比如,转弯处作为一个路点、降速路段的起点和终点分别作为路点,本实施例对路点的确定方式不做限定,本领域技术人员可以根据需要确定。
根据车辆位置信息、车辆自身状态信息以及车辆目标巡航速度,对车辆进行速度规划,得到速度规划信息的方式可以是首先,根据车辆位置信息与云端预存的地图进行匹配,得到车辆位置附近的道路信息,比如,坡度、弯度、限度信息等等。其次,根据车辆位置信息、车辆自身状态信息进行规划,其规划目标可以是在目标巡航速度的约束下,达到车辆磨损程度最小、车辆耗油量最小或者最节能,目标巡航速度的约束可以为最高行驶速度为1.1倍的目标巡航速度,最低行驶速度为0.9倍的目标巡航速度,在最高行驶速度和最低行驶速度范围内,结合车辆自身状态信息以及道路信息,对车辆驾驶速度在不同路点进行动态规划。
S103,将不同路点的推荐速度发送至所述车辆,使得车辆在巡航模式下在不同路段按照推荐速度行驶。
示例性地,将速度规划信息发送至车辆的方式可以是通过4G或者5G技术通信连接车端的T-box,将每个路点的速度规划信息发送至车辆,使得车辆在不同路段按照对应的推荐速度行驶。
本实施例提供的网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法,在接收到驾驶人员的目标巡航速度的情况下,根据车辆位置以及车辆自身状态信息,实现对车辆行驶速度的动态规划,相比于按照定速巡航,提高了车辆驾驶控制的灵活性以及智能化程度。
作为本实施例一种可选的实施方式,根据车辆状态信息,对车辆进行速度规划,得到不同路点的推荐速度,包括:
首先,根据车辆位置信息,将车辆所在位置目标范围内的道路进行划分,得到多个路点;
示例性地,车辆所在位置的目标范围可以是以车辆所在位置为起点,沿车辆行驶方向的2千米范围内。根据车辆位置信息,将车辆所在位置目标范围内的道路进行划分,得到多个路点的方式可以是首先,将车辆位置信息与云端中存储的地图信息进行匹配,得到车辆所在位置目标范围内的道路情况。其次,根据目标范围内的道路情况对道路进行划分,划分的方式可以是按距离划分,比如,每隔20米进行一次划分,将2千米的范围划分为100个路点,可以理解的是,当在目标范围内出现分叉路,那么可以对目标范围内的所有道路进行划分,并记录划分结果,得到多个路点,比如,目标范围内有一处出现分叉路口,那么可以将在目标范围内的两条道路都进行划分,记录每一个20米处的经纬度,将多个经纬度信息作为划分结果存储在云端。当在车辆所在位置范围内出现不同等级的道路,或者不同限速道路时,则可以根据道路等级或者限速要求对道路进行划分,比如,将高速入口、高速出口等等作为路点。本实施例对划分车辆所在位置目标范围内的道路的方式不做限定,本领域技术人员可以根据需要确定。
为了避免目标范围内由于出现道路分叉情况,导致需要对目标范围的所有分叉路都进行路点划分的问题,车端可以发送车辆需要到达的目标地点或者车辆将要行驶的道路信息,以便于云端针对性地对道路进行路点划分,减小云端的计算量。
其次,根据车辆位置信息、车辆自身状态信息以及车辆目标巡航速度,以及目标约束条件,得到车辆在多个路点的规划速度。
示例性地,目标约束条件可以是行驶成本最优约束条件,也即,在求取在车辆行驶成本最小的情况下每个路点的规划速度,行驶成本可以包括耗油量以及车辆磨损程度等等;目标约束条件还可以由路点内的道路要求确定,比如,在高速入口路段,也即进入高速路后,目标约束条件可以是在保证高速路段限速要求的条件下,求取每个路点的规划速度,使得车辆行驶成本最小。本实施例对目标约束条件不做限定,本领域技术人员可以根据需要确定。得到的速度规划信息可以通过以下方式表征:
P1(X1,Y1,V1),P2(X2,Y2,V2),P3(X3,Y3,V3),…,Pn(Xn,Yn,Vn)
其中,Pn(Xn,Yn,Vn)表征在在路点n的经度为Xn,纬度为Yn,其规划速度为Vn。
本实施例提供的网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法,通过对车辆所在位置目标范围内的道路进行划分,根据各个路点对车辆进行速度规划,而不必实时规划,降低了云端的计算量的同时,还降低了对实时性的要求,同时,通过对目标范围内的道路进行速度规划,可以防止车辆行驶在目标范围内时由于网络抖动或者延迟导致车辆无法接收速度规划信息的问题。
作为本实施例一种可选的实施方式,根据所述车辆位置信息、所述车辆自身状态信息以及所述车辆目标巡航速度,以及目标约束条件,得到车辆在所述多个路点的规划速度,包括:
首先,根据车辆位置信息、车辆自身状态信息以及车辆目标巡航速度,得到车辆在当前所处位置对应的路点范围内的行驶成本;
示例性地,根据车辆位置信息、车辆自身状态信息以及车辆目标巡航速度,得到车辆在当前所处位置对应的路点范围内的行驶成本可以通过以下公式得到:
其中,JK *为车辆所处路点K内的行驶成本,Te为车辆发动机转矩,ωc为车辆发动机转速,FC(Te,ωc)为车辆所处路点K内的耗油量,ΔS为车辆在路点k内的位移,Vk为车辆在路点k内的驾驶速度,ω1、ω2、ω3、ω4分别为权重系数,Vcc为车辆目标巡航速度,thcc为车辆以目标巡航速度行驶时的节气门开度,thpcc为车辆在路点k内以VK的速度进行驾驶时的节气门开度,Vk-1为车辆在路点k-1内的驾驶速度。
其次,根据车辆在当前所处位置对应的路点范围内的行驶成本,得到车辆在多个路点的总行驶成本;
示例性地,根据车辆在当前所处位置对应的路点范围内的行驶成本,得到车辆在多个路点的总行驶成本可以通过以下公式得到:
其中,JN为N个路点范围内的总行驶成本,为车辆在第N个路点范围内的行驶成本,Tie为第i个路点的车辆发动机转矩,ωic为第i个路点的车辆发动机转速,FiC(Tie,ωic)为车辆所处路点i内的耗油量,ΔSi为车辆在路点i内的位移,Vi为车辆在路点i内的驾驶速度,ω1、ω2、ω3、ω4分别为权重系数,Vcc为车辆目标巡航速度,thcc为车辆以目标巡航速度行驶时的节气门开度,thpcc为车辆在路点i内以Vi的速度进行驾驶时的节气门开度,Vi-1为车辆在路点i-1内的驾驶速度。然后,根据多个路点的总行驶成本以及目标约束条件,得到车辆在多个路点的规划速度。
示例性地,根据多个路点的总行驶成本以及目标约束条件,得到车辆在所述多个路点的规划速度,包括:
在以下目标约束条件下求解多个路点的总行驶成本最低时的速度值,具体的数学描述为:
其中,minJN为N个路点的车辆总行驶成本最小值,amin表示加速最小限值,amax表示加速最大限值,vk+1表示路点K+1的规划速度,vk表示路点K的规划速度,vcc为车辆目标巡航速度;式中,r为有效轮胎半径,CD为空气阻力系数,A为迎风面积,ρ为空气密度,m为整车质量,f为滚动阻力系数,θ为道路坡度,ig主减速器传动比,l0为变速箱传动比,ηt为传动效率。
其中,minJN为N个路点的车辆总行驶成本最小值,为车辆在第N个路点范围内的行驶成本,Tie为第i个路点的车辆发动机转矩,ωic为第i个路点的车辆发动机转速,FiC(Tie,ωic)为车辆所处路点i内的耗油量,ΔSi为车辆在路点i内的位移,Vi为车辆在路点i内的驾驶速度,ω1、ω2、ω3、ω4分别为权重系数,Vcc为车辆目标巡航速度,thcc为车辆以目标巡航速度行驶时的节气门开度,thpcc为车辆在路点i内以Vi的速度进行驾驶时的节气门开度,Vi-1为车辆在路点i-1内的驾驶速度。
本实施例提供的网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法,考虑了车辆行驶成本,使得车辆在满足目标巡航速度要求的情况下,得到行驶成本最低的规划速度,从而降低了车辆行驶成本,并且能够根据云端地图的坡度信息,给出最佳的经济车速规律,进而实现对发动机工作区间的动态调整,增大发动机工作在更加高效区间的概率,相比原车的CC巡航控制技术,发动机的工作状态和工作环境都更加高效友好,因此,改善了发动机运行环境,提升发动机的工作寿命,延长发动机维修保养的期限。
本实施例提供一种网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法,如图2所示,应用于车端,包括如下步骤:
S201,当接收到巡航模式进入指令,发送车辆状态信息,车辆状态信息包括:车辆位置信息、车辆自身状态信息以及车辆目标巡航速度;
示例性地,接收巡航模式进入指令的方式可以是接收用户在表征进入巡航模式的按钮上的压力信息或者旋钮信息,或者接收用户进入巡航模式的语音信息,本实施例对接收巡航模式进入指令的方式不做限定,本领域技术人员可以根据需要确定。车辆位置信息可以包括车辆当前的经纬度、高程等表征位置的信息,车辆自身状态信息可以包括当前车速、当前车辆发动机的扭矩和转速以及节气门的开度信息等等,车辆目标巡航速度表示用户在车辆进入巡航模式时,设定的目标速度。车辆位置信息可以通过车内安装的GPS系统获得,车辆自身状态信息可以通过安装在车辆中的各种传感器获取。发送车辆位置信息、车辆自身状态信息以及车辆目标巡航速度的方式可以是车辆的T-BOX通过4G或者5G技术将信息传输至云端。
S202,当接收到不同路点的推荐速度,控制车辆在巡航模式下在不同路点按照推荐速度行驶。
示例性地,接收到的不同路点的推荐速度可以通过以下形式进行表征:
P1(X1,Y1,V1),P2(X2,Y2,V2),P3(X3,Y3,V3),…,Pn(Xn,Yn,Vn)
其中,Pn(Xn,Yn,Vn)表征在经度为Xn,纬度为Yn处所表征的路点的规划速度为Vn。
车辆T-BOX接收速度规划信息,并将速度规划信息与当前位置进行匹配,并将当前所处车辆位置的规划速度发送至车辆电子控制单元,以控制车辆根据速度规划信息行驶。
本实施例提供的网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法,车辆接收速度规划信息,并根据速度规划信息控制车辆驾驶,能够在巡航模式下,实现对车辆行驶速度的动态规划,相比于按照定速巡航,提高了车辆驾驶控制的灵活性以及智能化程度。
作为本实施例一种可选的实施方式,发送车辆状态信息之前,包括:
当接收到进入巡航模式的指令,判断当前车辆驾驶条件是否满足进入自动驾驶巡航模式的目标条件;当车辆驾驶条件满足进入自动驾驶巡航模式的目标条件,则进入自动驾驶巡航模式。
示例性地,在接收到进入巡航模式的指令之后,在车辆进入巡航模式之前,还需要对当前车辆的驾驶条件进行判断,判断其是否满足进入巡航模式的条件,目标条件可以包括车辆网络连接正常、接收云端数据正常、接收云端数据格式正确、解算GPS正常,以及当前车辆车速在车速阈值范围内、车辆位置在云端地图缓存中等等。其中,网络连接是否正常可以通过判断网络参数是否与标准网络参数一致,例如,网速是否为0kb/s,当网速为0kb/s确定网络连接异常,网速大于0kb/s确定网络连接正常。数据格式是否正常可以通过判断接收到的数据格式与预设格式比对确定。
作为本实施例一种可选的实施方式,当接收到不同路点的推荐速度,控制所述车辆在巡航模式下在不同路段按照所述推荐速度行驶,包括:
接收不同路点的推荐速度,将推荐速度对应的路点位置与车辆当前位置进行匹配,得到车辆当前位置的规划速度;根据车辆当前位置的规划速度,控制车辆行驶。
示例性地,接收不同路点的推荐速度,将速度规划信息中的路点位置与车辆当前位置进行匹配,得到车辆当前位置的规划速度的方式可以是:首先,根据车辆的定位系统(比如GPS系统),得到车辆当前位置信息,假设车辆当前位置为P0(X0,Y0)。其次,将速度规划信息中的路点位置与车辆当前位置进行匹配,其匹配方式可以是:接收到的速度规划信息以栈的方式进行存储以及调用,栈S第一个路点的坐标假设为P1(X1,Y1),第二个路点的坐标假设为P2(X2,Y2),那么栈S第一个路点和第二个路点构成的直线为ax+by+c=0。
P0(X0,Y0)到ax+by+c=0垂足点
如果(m,n)在P1,P2之间,执行P2对应的车速V2,从栈S中弹出P1,以使得新路点对应的推荐速度存储入栈内;
如果(m,n)不在P1,P2之间,求(m,n)到P1的距离为D1,到P2的距离为D2;
如果D1>D2从栈S中弹出P1,以使得新路点对应的推荐速度存储入栈内;
如果D1<D2执行P1对应的车速V1,从栈S中弹出P1,以使得新路点对应的推荐速度存储入栈内;
如果栈S长度小于2,判断结束,等待云端新的数据下发。
本实施例提供的车辆驾驶控制,通过将速度规划信息中的路点位置与车辆当前位置进行匹配,从而确定车辆当前位置的规划速度,保证了车辆确定当前位置的规划速度的准确性。
本实施例提供一种网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法,如图3、4所示,包括如下步骤:
S01,车端与云端基于车云通讯机制的巡航模式,确认是否进入自动驾驶巡航模式;
示例性地,巡航模式包括正常巡航模式、自动驾驶巡航模式,自动驾驶巡航模式包括广域优化自动驾驶预备模式、广域优化自动驾驶运行模式及广域优化自动驾驶故障模式等。基于车云通讯机制的巡航模式,确定是否进入自动驾驶巡航模式的方式可以是判断是否接收到用户进入自动驾驶巡航模式的指令,以及判断当前车辆的驾驶条件是否满足进入自动驾驶巡航模式的条件,目标条件可以包括车辆网络连接正常、接收云端数据正常、接收云端数据格式正确、解算GPS正常。当接收到用户的指令,并且驾驶条件满足条件时,则确定进入自动驾驶巡航模式。
S02,当进入自动驾驶巡航模式,车端T-Box上传车辆状态信息;
示例性地,车辆状态信息包括车辆位置信息、车辆自身状态信息以及车辆目标巡航速度等。车辆位置信息可以包括车辆当前的经纬度、高程等表征位置的信息,车辆自身状态信息可以包括当前车速、当前车辆发动机的扭矩和转速以及节气门的开度信息等等,车辆目标巡航速度表示用户在车辆进入巡航模式时,设定的目标速度。车端T-Box可以通过4G或者5G技术通信实现车辆状态信息上传云端。
S03,云端根据车辆状态信息,基于动态规划的广域车速优化,得到不同路点的推荐速度,并下发给车端;
示例性地,具体内容参见上述运用于云端的方法实施例,在此不再赘述。
S04,车端根据T-Box车图匹配速度解析算法,结合车辆实际位置,与推荐速度对应的路点进行匹配;
示例性地,车图匹配速度解析算法参见上述实施例中“将推荐速度对应的路点位置与车辆当前位置进行匹配,得到车辆当前位置的规划速度”的部分描述,在此不再赘述。
S05,车端T-Box下达控制指令传到车辆的电子控制单元,用于控制车辆按照推荐速度在匹配到的对应路点行驶。
显然,上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例,而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
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