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申请/专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日：2022-02-28
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN114523967B
主分类号：B60W30/14
分类号：B60W30/14;B60W40/02;B60W40/072;B60W40/076
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.11#授权;2022.06.10#实质审查的生效;2022.05.24#公开
摘要：本发明公开一种基于神经网络的预见巡航控制方法，包括以下步骤：采用动态规划的方法对巡航车速进行规划；采用BPbackpropagation神经网络进行训练；在神经网络的训练中，输入层为高精地图得到下一时刻道路坡度信息、下一时刻道路弯道信息、设定巡航车速值、当前车速信息；对BP神经网络的训练结果进行应用。本发明通过采集实际的路况信息，在离线环境下采用动态规划的方法对车辆巡航的车速进行规划，离线数据作为神经网络训练的样本，不仅可以使驾驶员在中远距离轻松驾驶并且保持较低的油耗，同时会降低对控制器算力的要求，实现实时控制的目的。
主权项：1.一种基于神经网络的预见巡航控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采用动态规划的方法对巡航车速进行规划1获取高精地图的道路信息通过高精度地图得到道路的坡道信息、道路曲率信息、限速信息；2道路重构将道路对坡道信息进行聚类分析，将其分成五个等级的坡度； 路网重构分类 Γ 道路属性 ɑ＜1.2ɑdw 1 陡下坡 1.2ɑdw≤ɑ＜ɑdw 2 平缓下坡 ɑdw≤ɑ＜ɑup 3 平直道路 ɑup≤ɑ＜1.2ɑup 4 平缓上坡 1.2ɑup≤ɑ 5 陡上坡 ɑdw为本车最高挡位下最大制动扭矩可以克服的道路坡度；ɑup为本车最高挡位下最大扭矩可以克服的道路坡度；3利用动态规划的方法对巡航车速进行规划；4动态规划方法计算规划速度曲线；步骤2、采用BP神经网络进行训练；在神经网络的训练中，输入层为高精地图得到下一时刻道路坡度信息、下一时刻道路弯道信息、设定巡航车速值、当前车速信息；步骤3、对BP神经网络的训练结果进行应用基于训练后的结果，采用BP神经网络，根据当前时刻高精地图得到的前方坡道信息、前方弯道信息、以及自车的车速信息与巡航设定车速，得到实时的车速规划。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆长安汽车股份有限公司 一种基于神经网络的预见巡航控制方法
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