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原文传递 一种智能驾驶车辆横、纵向速度冗余校验的方法
专利名称: 一种智能驾驶车辆横、纵向速度冗余校验的方法
摘要: 本发明适用于智能驾驶技术领域,提供了一种智能驾驶车辆横、纵向速度冗余校验的方法,包括以下步骤:获取横向位移、纵向位移、横向速度以及纵向速度;通过横、纵向位移计算5个周期的方差,判断所述方差是否小于b1;通过横向位移和纵向位移计算5个周期的平均速度和;通过横向速度以及纵向速度计算5个周期的平均值;求取均值和差值;判断差值是否小于b2×横、纵向速度;当方差小于b1且差值小于b2×横、纵向速度时,确定横、纵向速度状态为Vx‑fig1和Vy‑fig1;否则,确定横、纵向速度状态为Vx‑fig2和Vy‑fig2。本发明通过对输入的横、纵向速度的信息进行校验,能够及时发现错误数据,防止应用层软件误执行错误指令。
专利类型: 发明专利
国家地区组织代码: 北京;11
申请人: 阿尔特汽车技术股份有限公司
发明人: 李建伟
专利状态: 有效
申请日期: 2023-07-12T00:00:00+0800
发布日期: 2023-11-24T00:00:00+0800
申请号: CN202310847134.6
公开号: CN117104250A
代理机构: 北京聚帆合亿专利代理事务所(普通合伙)
代理人: 周望年
分类号: B60W40/105;B;B60;B60W;B60W40;B60W40/105
申请人地址: 100176 北京市大兴区凉水河二街7号院
主权项: 1.一种智能驾驶车辆横、纵向速度冗余校验的方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤: 获取横向位移Dx、纵向位移Dy、横向速度Vx以及纵向速度Vy; 通过横向位移Dx和纵向位移Dy计算5个周期的方差,判断所述方差是否小于第一参数b1; 通过横向位移Dx和纵向位移Dy计算5个周期的平均速度Vy1和Vx1; 通过横向速度Vx以及纵向速度Vy计算5个周期的平均值Vy2和Vx2; 求取Vy1和Vy2的均值Vy3,Vx1和Vx2的均值Vx3; 求取Vy1和Vy3的差值Vy4,Vx1和Vx3的差值Vx4; 判断Vy4是否小于b2×Vy,Vx4是否小于b2×Vx,所述b2为第二参数; 当方差小于第一参数b1、Vy4小于b2×Vy且Vx4小于b2×Vx时,确定横向速度状态为Vx-fig1,纵向速度状态为Vy-fig1;否则确定横向速度状态为Vx-fig2,纵向速度状态为Vy-fig2; 判断应用层功能是否被激活,当功能被激活时,输出Vx-fig1和Vy-fig1或者Vx-fig2和Vy-fig2,Vx-fig1和Vy-fig1为当前的横向速度和纵向速度,Vx-fig2和Vy-fig2为上一周期的横向速度和纵向速度;当功能未被激活时,取消输出。 2.根据权利要求1所述的智能驾驶车辆横、纵向速度冗余校验的方法,其特征在于,所述横向位移Dx、纵向位移Dy、横向速度Vx以及纵向速度Vy由车辆周围环境感知信息得到,所述车辆周围环境感知信息通过感知层软件获取。 3.根据权利要求1所述的智能驾驶车辆横、纵向速度冗余校验的方法,其特征在于,获取平均速度Vy1和Vx1时,确定5个周期的横向位移Dx和纵向位移Dy,调取5个周期时长,计算得到平均速度Vy1和Vx1。 4.根据权利要求1所述的智能驾驶车辆横、纵向速度冗余校验的方法,其特征在于,判断所述方差是否小于第一参数b1时,需要判断5个周期的横向位移方差以及5个周期的纵向位移方差是否同时小于第一参数b1。 5.根据权利要求4所述的智能驾驶车辆横、纵向速度冗余校验的方法,其特征在于,所述横向位移方差=[(横向位移1-横向位移平均值)2+(横向位移2-横向位移平均值)2+(横向位移3-横向位移平均值)2+(横向位移4-横向位移平均值)2+(横向位移5-横向位移平均值)2]÷5。 6.根据权利要求4所述的智能驾驶车辆横、纵向速度冗余校验的方法,其特征在于,所述纵向位移方差=[(纵向位移1-纵向位移平均值)2+(纵向位移2-纵向位移平均值)2+(纵向位移3-纵向位移平均值)2+(纵向位移4-纵向位移平均值)2+(纵向位移5-纵向位移平均值)2]÷5。 7.根据权利要求1所述的智能驾驶车辆横、纵向速度冗余校验的方法,其特征在于,平均值Vx2等于5个周期的横向速度Vx之和除以5,平均值Vy2等于5个周期的纵向速度Vy之和除以5。 8.根据权利要求1所述的智能驾驶车辆横、纵向速度冗余校验的方法,其特征在于,所述均值Vx3=(Vx1+Vx2)÷2,均值Vy3=(Vy1+Vy2)÷2。 9.根据权利要求1所述的智能驾驶车辆横、纵向速度冗余校验的方法,其特征在于,所述差值Vx4=|Vx1-Vx3|,差值Vy4=|Vy1-Vy3|。 10.根据权利要求1所述的智能驾驶车辆横、纵向速度冗余校验的方法,其特征在于,输出的横向速度状态和纵向速度状态会发送至ADAS功能模块。
所属类别: 发明专利
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