车辆的紧急制动方法及装置与流程

本技术涉及自动驾驶，特别涉及一种车辆的紧急制动方法及装置。

背景技术：

1、车辆的自动紧急制动系统aeb(autonomous emergency braking)是一种辅助刹车的电子系统，作为自动驾驶技术中的重要领域之一，其目的是通过车辆的主动制动或减速来避免或减少与前方车辆的碰撞。

2、相关技术中，针对车辆的紧急制动的主动避障等功能，可以通过毫米波雷达、激光雷达和摄像头视觉等传感器技术获取车辆和周围环境的等参数，以根据所得参数执行对应的制动操作。

3、然而，相关技术中，由于车内传感器受到多种外界因素的影响，可能导致数据检测结果的准确性和可靠性下降，且车辆在紧急制动控制过程中传感器输入大量数据，计算负担较大，难以保障数据处理的及时性和紧急制动的实时响应，使紧急制动控制的可靠性下降，影响了车辆的安全水平，亟待解决。

技术实现思路

1、本技术提供一种车辆的紧急制动方法及装置，以解决相关技术中，由于车内传感器受到多种外界因素的影响，可能导致数据检测结果的准确性和可靠性下降，且车辆在紧急制动控制过程中传感器输入大量数据，计算负担较大，难以保障数据处理的及时性和紧急制动的实时响应，使紧急制动控制的可靠性下降，影响了车辆的安全水平等问题。

2、本技术第一方面实施例提供一种车辆的紧急制动方法，包括以下步骤：检测车辆是否处于预设紧急制动工况；在检测到所述车辆处于所述预设紧急制动工况的情况下，获取所述车辆的所有当前状态参数和当前环境的所有当前观测参数；基于目标卡尔曼滤波算法，根据所述所有当前状态参数和所述所有当前观测参数，得到当前时刻的状态估计值和观测估计值，并利用所述状态估计值和所述观测估计值压缩所述预设紧急制动工况的初始数据集，以基于压缩后的初始数据集生成所述车辆的紧急制动控制动作。

3、通过上述技术方案，可以在车辆进行紧急制动控制的过程中，利用卡尔曼滤波算法对紧急制动控制的输入数据进行数据压缩，从而减少控制器需要处理的数据量，提高车辆在紧急制动过程中的数据处理效率，更加安全。

4、可选地，在本技术的一个实施例中，所述利用所述状态估计值和所述观测估计值压缩所述预设紧急制动工况的初始数据集，包括：根据所述状态估计值和所述当前观测估计值生成所述当前时刻的目标向量；由所述目标向量替换所述初始数据集，得到所述压缩后的初始数据集。

5、通过上述技术方案，能够根据状态估计值和当前观测估计值生成当前时刻的目标向量；由目标向量替换初始数据集，得到压缩后的初始数据集，从而实现了车辆当前紧急制动状态初步预估，进一步减轻了紧急制动的运算压力。

6、可选地，在本技术的一个实施例中，在基于目标卡尔曼滤波算法，根据所述所有当前状态参数和所述所有当前观测参数，得到当前时刻的状态估计值和观测估计值之后，还包括：获取当前时刻的实际状态值和实际观测值，基于所述实际状态值、实际观测值、所述状态估计值和所述观测估计值得到所述当前时刻的卡尔曼增益；利用所述卡尔曼增益对所述目标卡尔曼滤波算法进行迭代，以利用迭代后的目标卡尔曼滤波算法得到下一时刻的状态估计值和观测估计值。

7、通过上述技术方案，能够基于实际状态值、实际观测值、状态估计值和观测估计值得到当前时刻的卡尔曼增益，对目标卡尔曼滤波算法进行迭代，用于计算下一时刻的状态估计值和观测估计值，通过根据实际状态和观测动态调整卡尔曼增益，使得滤波算法能够更好地适应不同的环境和工况，提高了算法的适应性。

8、可选地，在本技术的一个实施例中，所述基于压缩后的初始数据集生成所述车辆的紧急制动控制动作，包括：判断所述压缩后的初始数据集是否满足预设误差允许条件；若所述压缩后的初始数据集不满足所述预设误差允许条件，则基于所述所有当前状态参数和所述所有当前观测参数更新所述初始数据集，由更新后的初始数据集生成所述紧急制动控制动作。

9、通过上述技术方案，能够判断压缩后的初始数据集是否满足预设误差允许条件，若压缩后的初始数据集不满足预设误差允许条件，则基于所有当前状态参数和所有当前观测参数更新初始数据集，由更新后的初始数据集生成紧急制动控制动作，通过对压缩后的数据集进行误差分析和更新，保证了紧急制动动作的准确性，并能够满足紧急制动控制的效率要求。

10、可选地，在本技术的一个实施例中，所述获取所述车辆的所有当前状态参数和当前环境的所有当前观测参数，包括：获取所述车辆的实际行驶场景，基于所述实际行驶场景在所述预设紧急制动工况中匹配对应的制动功能；基于所述制动功能，在所述初始数据集中提取所述所有当前状态参数和所述所有当前观测参数。

11、通过上述技术方案，能够获取车辆的实际行驶场景并基于实际行驶场景在预设紧急制动工况中匹配对应的制动功能，在初始数据集中提取所有当前状态参数和所有当前观测参数，通过根据实际行驶场景匹配对应的制动功能，能够根据车辆所处的具体情况来做出智能化的应对，提高了制动系统的适应性和安全性。

12、本技术第二方面实施例提供一种车辆的紧急制动装置，包括：检测模块，用于检测车辆是否处于预设紧急制动工况；获取模块，用于在检测到所述车辆处于所述预设紧急制动工况的情况下，获取所述车辆的所有当前状态参数和当前环境的所有当前观测参数；制动模块，用于基于目标卡尔曼滤波算法，根据所述所有当前状态参数和所述所有当前观测参数，得到当前时刻的状态估计值和观测估计值，并利用所述状态估计值和所述观测估计值压缩所述预设紧急制动工况的初始数据集，以基于压缩后的初始数据集生成所述车辆的紧急制动控制动作。

13、可选地，在本技术的一个实施例中，所述制动模块包括：生成单元，用于根据所述状态估计值和所述当前观测估计值生成所述当前时刻的目标向量；替换单元，用于由所述目标向量替换所述初始数据集，得到所述压缩后的初始数据集。

14、可选地，在本技术的一个实施例中，所述制动模块还包括：获取单元，用于在基于目标卡尔曼滤波算法，根据所述所有当前状态参数和所述所有当前观测参数，得到当前时刻的状态估计值和观测估计值之后，获取当前时刻的实际状态值和实际观测值，基于所述实际状态值、实际观测值、所述状态估计值和所述观测估计值得到所述当前时刻的卡尔曼增益；迭代单元，用于利用所述卡尔曼增益对所述目标卡尔曼滤波算法进行迭代，以利用迭代后的目标卡尔曼滤波算法得到下一时刻的状态估计值和观测估计值。

15、可选地，在本技术的一个实施例中，所述制动模块包括：判断单元，用于判断所述压缩后的初始数据集是否满足预设误差允许条件；更新单元，用于若所述压缩后的初始数据集不满足所述预设误差允许条件，则基于所述所有当前状态参数和所述所有当前观测参数更新所述初始数据集，由更新后的初始数据集生成所述紧急制动控制动作。

16、可选地，在本技术的一个实施例中，所述获取模块包括：匹配单元，用于获取所述车辆的实际行驶场景，基于所述实际行驶场景在所述预设紧急制动工况中匹配对应的制动功能；提取单元，用于基于所述制动功能，在所述初始数据集中提取所述所有当前状态参数和所述所有当前观测参数。

17、本技术第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车辆的紧急制动方法。

18、本技术第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的车辆的紧急制动方法。

19、本技术第五方面实施例提供一种计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如上的车辆的紧急制动方法。

20、本技术实施例可以在车辆进行紧急制动控制的过程中，利用卡尔曼滤波算法对紧急制动控制的输入数据进行数据压缩，从而减少控制器需要处理的数据量，提高车辆在紧急制动过程中的数据处理效率，更加安全。由此，解决了相关技术中，由于车内传感器受到多种外界因素的影响，可能导致数据检测结果的准确性和可靠性下降，且车辆在紧急制动控制过程中传感器输入大量数据，计算负担较大，难以保障数据处理的及时性和紧急制动的实时响应，使紧急制动控制的可靠性下降，影响了车辆的安全水平等问题。

21、本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。