本發(fā)明車輛制動(dòng)控制，具體涉及電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)制動(dòng)壓力降級(jí)策略。

背景技術(shù)：

1、電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)(emb)作為傳統(tǒng)液壓制動(dòng)的升級(jí)方案，通過電子信號(hào)直接控制制動(dòng)力分配，在響應(yīng)速度、能量效率和集成化方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。然而，在復(fù)雜道路環(huán)境(如低摩擦路面、動(dòng)態(tài)障礙物、極端天氣)中，現(xiàn)有制動(dòng)系統(tǒng)面臨以下挑戰(zhàn)：環(huán)境感知局限：?jiǎn)我粋鞲衅麟y以準(zhǔn)確識(shí)別路面摩擦系數(shù)梯度變化，導(dǎo)致制動(dòng)策略滯后或誤判；動(dòng)態(tài)決策缺陷：傳統(tǒng)控制算法依賴固定閾值，無法適應(yīng)實(shí)時(shí)變化的制動(dòng)力需求，易出現(xiàn)壓力分配不均或熱衰退問題；通信與容錯(cuò)短板：集中式通信架構(gòu)在延遲或中斷時(shí)易引發(fā)控制失效，且缺乏針對(duì)信號(hào)失真或硬件故障的魯棒補(bǔ)償機(jī)制；個(gè)性化適配不足：未結(jié)合駕駛員行為特征動(dòng)態(tài)調(diào)整安全閾值，導(dǎo)致人機(jī)協(xié)同效率低下。

2、隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展，制動(dòng)系統(tǒng)的安全性與智能化需求迫切。本策略通過多維度優(yōu)化，解決了復(fù)雜場(chǎng)景下的制動(dòng)壓力動(dòng)態(tài)降級(jí)問題，是提升車輛主動(dòng)安全與駕駛體驗(yàn)的核心技術(shù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出了一種基于多傳感器融合、時(shí)序預(yù)測(cè)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)制動(dòng)壓力降級(jí)策略，通過動(dòng)態(tài)環(huán)境建模、分層容錯(cuò)通信和自適應(yīng)控制優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜道路條件下的安全高效制動(dòng)。

2、技術(shù)方案：電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)制動(dòng)壓力降級(jí)策略，包括以下步驟：

3、s1.通過多傳感器融合技術(shù)實(shí)時(shí)采集道路環(huán)境數(shù)據(jù)，包括動(dòng)態(tài)障礙物、三維路面拓?fù)浼安馁|(zhì)特征，構(gòu)建高精度網(wǎng)格化摩擦系數(shù)熱力圖；結(jié)合車載慣性測(cè)量數(shù)據(jù)與濾波算法進(jìn)行時(shí)空配準(zhǔn)，持續(xù)修正摩擦系數(shù)估計(jì)值，并標(biāo)記異常低摩擦區(qū)域的邊界及梯度變化速率，形成多維度路面模型，為分級(jí)制動(dòng)決策提供環(huán)境感知基礎(chǔ)；

4、s2.基于s1輸出的摩擦系數(shù)模型，通過時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)未來一定時(shí)間范圍內(nèi)的制動(dòng)力矩分布；當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果方差超出安全閾值時(shí)，激活三級(jí)預(yù)警機(jī)制，并在檢測(cè)到目標(biāo)低摩擦區(qū)域前設(shè)定距離時(shí)啟動(dòng)預(yù)調(diào)整：釋放備用執(zhí)行器鎖止裝置，采用前軸優(yōu)先權(quán)重分配策略，同時(shí)約束最大制動(dòng)壓力至預(yù)設(shè)安全閾值，為后續(xù)動(dòng)態(tài)降級(jí)建立邊界條件；

5、s3.繼承s2的約束條件，結(jié)合實(shí)時(shí)車輛運(yùn)動(dòng)參數(shù)，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)生成前瞻性降級(jí)控制序列；優(yōu)化函數(shù)整合制動(dòng)壓力跟蹤誤差、摩擦效能余量及執(zhí)行器熱負(fù)荷指標(biāo)，求解熱力耦合約束下的次優(yōu)解，優(yōu)先控制低摩擦區(qū)域車輪壓力波動(dòng)范圍，實(shí)現(xiàn)從預(yù)測(cè)到執(zhí)行的閉環(huán)決策；

6、s4.針對(duì)s1至s3的動(dòng)態(tài)指令，部署分層通信架構(gòu)：采用低功耗廣域網(wǎng)協(xié)議傳輸關(guān)鍵指令，通過容錯(cuò)機(jī)制保障通信中斷時(shí)的控制序列自洽性，并加密制動(dòng)指令；當(dāng)通信延遲大于設(shè)定閾值或誤碼率超限時(shí)，切換至本地冗余通信模式，同步更新云端風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，確保復(fù)雜環(huán)境下的數(shù)據(jù)完整性與時(shí)序一致性；

7、s5.基于s2和s3的潛在信號(hào)失真問題，構(gòu)建多模態(tài)補(bǔ)償機(jī)制：利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)失效信號(hào)，融合踏板行程梯度與慣性數(shù)據(jù)生成壓力置信區(qū)間；檢測(cè)到硬件故障時(shí)，激活備用控制節(jié)點(diǎn)并動(dòng)態(tài)調(diào)整傳感器權(quán)重，結(jié)合對(duì)抗訓(xùn)練提升擾動(dòng)條件下的補(bǔ)償魯棒性，形成雙重容錯(cuò)體系；

8、s6.根據(jù)s2的預(yù)警狀態(tài)與s5的壓力置信評(píng)估，實(shí)施分層交互策略：當(dāng)制動(dòng)安全余量大于高閾值時(shí)觸發(fā)觸覺反饋，介于中間區(qū)間時(shí)投射增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)警示，低于低閾值時(shí)啟動(dòng)系統(tǒng)接管；通過聚類分析駕駛員行為數(shù)據(jù)構(gòu)建個(gè)性化模型，動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)處理觸發(fā)時(shí)機(jī)與安全余量閾值，形成與降級(jí)策略聯(lián)動(dòng)的閉環(huán)控制；

9、s7.融合全流程參數(shù)構(gòu)建數(shù)字孿生平臺(tái)，預(yù)演制動(dòng)系統(tǒng)熱衰退與磨損趨勢(shì)，驗(yàn)證關(guān)鍵指標(biāo)誤差范圍；通過故障注入測(cè)試生成用例，加密上傳參數(shù)至云端知識(shí)庫，觸發(fā)壓力閾值與摩擦補(bǔ)償因子的增量更新，確保系統(tǒng)在全生命周期內(nèi)的優(yōu)化一致性。

10、優(yōu)選的，所述s1具體包括以下步驟：

11、s1-1.同步感知層：采用毫米波雷達(dá)、雙目立體視覺傳感器與激光雷達(dá)構(gòu)成多源數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)，以三百毫秒為周期同步更新動(dòng)態(tài)障礙物三維坐標(biāo)信息，障礙物識(shí)別精度達(dá)到五厘米級(jí)別，該坐標(biāo)信息作為后續(xù)路面分析的基礎(chǔ)輸入；

12、s1-2.路面紋理特征分析：基于三維激光點(diǎn)云計(jì)算模塊生成路面紋理統(tǒng)計(jì)特征，量化表面粗糙度指標(biāo)為ra值等級(jí)，同時(shí)融合近紅外光譜反射率數(shù)據(jù)識(shí)別瀝青、水泥或結(jié)冰材質(zhì)類型，所述材質(zhì)識(shí)別結(jié)果通過特征映射算法生成以五十厘米為單位的正方形網(wǎng)格化摩擦系數(shù)熱力圖；

13、s1-3.動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)校正模塊：應(yīng)用基于卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)配準(zhǔn)算法，將慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的橫擺角速度數(shù)據(jù)與激光點(diǎn)云進(jìn)行時(shí)空同步校正，通過梯度下降優(yōu)化算法以每秒一次的頻率更新摩擦系數(shù)估計(jì)值，補(bǔ)償傳感器漂移誤差后的摩擦系數(shù)數(shù)據(jù)流傳輸至風(fēng)險(xiǎn)分析模塊；

14、s1-4.風(fēng)險(xiǎn)邊界提取引擎：采用改進(jìn)型canny邊緣檢測(cè)算法對(duì)s1-3輸出的修正摩擦系數(shù)分布進(jìn)行處理，識(shí)別摩擦系數(shù)低于零點(diǎn)三的危險(xiǎn)區(qū)域邊界，同時(shí)追蹤摩擦梯度變化速率超過每秒零點(diǎn)一的異常區(qū)域，生成的風(fēng)險(xiǎn)拓?fù)鋱D層與s2步驟的預(yù)警模塊建立數(shù)據(jù)接口。

15、優(yōu)選的，所述s2具體包括以下步驟：

16、s2-1.時(shí)序預(yù)測(cè)中樞：構(gòu)建長(zhǎng)短期記憶時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)s1輸出的摩擦系數(shù)模型進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)未來三秒的制動(dòng)力矩空間分布，當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)差超過零點(diǎn)三兆帕?xí)r，通過can總線向人機(jī)交互系統(tǒng)發(fā)送三級(jí)預(yù)警指令：所述分布數(shù)據(jù)作為后續(xù)預(yù)調(diào)整的決策依據(jù)；

17、s2-2.制動(dòng)力預(yù)分配單元：當(dāng)激光雷達(dá)檢測(cè)到目標(biāo)低摩擦區(qū)域前方五十米處，接收s2-1的預(yù)警信號(hào)并通過電磁鐵執(zhí)行器釋放備用液壓缸的機(jī)械鎖止裝置，基于預(yù)測(cè)的力矩分布實(shí)施前軸制動(dòng)力分配權(quán)重至60％至80％范圍；

18、s2-3.約束條件生成器：通過實(shí)時(shí)總線獲取s1-3輸出的路面最大附著系數(shù)，基于該系數(shù)動(dòng)態(tài)計(jì)算氣室壓力約束值，其中安全閾值計(jì)算模型的輸出作為s3步驟強(qiáng)化學(xué)習(xí)的邊界條件輸入。

19、優(yōu)選的，所述s3具體包括以下步驟：

20、s3-1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)決策核心：基于s2-3輸出的壓力約束值建立狀態(tài)邊界，構(gòu)建q學(xué)習(xí)智能體生成八步前瞻壓力降級(jí)序列，所述序列通過控制器局域網(wǎng)傳輸至線控制動(dòng)模塊；

21、s3-2.安全余量?jī)?yōu)化器：在s3-1生成的指令序列基礎(chǔ)上構(gòu)造目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，其摩擦安全余量加權(quán)項(xiàng)的輸入數(shù)據(jù)來源于s1-4生成的風(fēng)險(xiǎn)拓?fù)鋱D層；

22、s3-3.熱力學(xué)動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)節(jié)：將當(dāng)前壓力指令輸入有限元熱力學(xué)模型，所述模型輸出的熱應(yīng)力分布數(shù)據(jù)反饋至s3-2的優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)節(jié)；

23、s3-4.壓力波動(dòng)控制模塊：根據(jù)s3-3計(jì)算的熱穩(wěn)定邊界，在低摩擦側(cè)車輪控制回路嵌入壓力波動(dòng)抑制算法，其實(shí)時(shí)控制數(shù)據(jù)通過液壓系統(tǒng)耦合模塊傳送至對(duì)側(cè)補(bǔ)償子系統(tǒng)。

24、優(yōu)選的，所述s4具體包括以下步驟：

25、s4-1.通信協(xié)議分級(jí)模塊：將s3-4生成的液壓系統(tǒng)控制指令定義為a級(jí)通信數(shù)據(jù)，通過低功耗廣域網(wǎng)協(xié)議直接傳輸至線控執(zhí)行終端，同步將系統(tǒng)健康狀態(tài)數(shù)據(jù)歸類為b級(jí)信息，借由窄帶物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議上傳至云端監(jiān)測(cè)平臺(tái)；

26、s4-2.容錯(cuò)控制激活器：當(dāng)s4-1的通信鏈路發(fā)生故障時(shí)，啟用在本地閃存中預(yù)存的時(shí)序邏輯控制器，該控制器基于s2-1最近三次有效預(yù)警信號(hào)的歷史記錄，重構(gòu)制動(dòng)系統(tǒng)控制指令隊(duì)列；

27、s4-3.動(dòng)態(tài)加密驗(yàn)證單元：通過s3-1智能體生成的加密密鑰對(duì)當(dāng)前傳輸數(shù)據(jù)包進(jìn)行處理，采用改進(jìn)型高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)兩百五十六位算法加密，并將s1-2獲取的路面指紋信息作為動(dòng)態(tài)鹽值加入循環(huán)冗余校驗(yàn)編碼；

28、s4-4.網(wǎng)絡(luò)冗余切換機(jī)制：建立網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量感知線程，當(dāng)檢測(cè)到s4-1傳輸通道的端到端時(shí)延超過兩百毫秒時(shí)，自動(dòng)切換至can靈活數(shù)據(jù)速率協(xié)議的雙信道冗余模式，該切換指令同步觸發(fā)s5-3的應(yīng)急控制節(jié)點(diǎn)激活流程。

29、優(yōu)選的，所述s5具體包括以下步驟：

30、s5-1.信號(hào)重構(gòu)訓(xùn)練集構(gòu)建：以s1-3輸出的校正后傳感數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，構(gòu)建信號(hào)重構(gòu)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，所述生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的生成器模塊通過反向傳播算法學(xué)習(xí)s1步驟各傳感器信號(hào)的時(shí)頻聯(lián)合特征；

31、s5-2.動(dòng)態(tài)置信區(qū)間計(jì)算器：結(jié)合s2-2實(shí)施的前軸制動(dòng)力分配參數(shù)，實(shí)時(shí)計(jì)算踏板行程－加速度置信區(qū)間，其下限值動(dòng)態(tài)跟隨s3-4輸出的壓力波動(dòng)抑制強(qiáng)度進(jìn)行調(diào)整；

32、s5-3.應(yīng)急模式?jīng)Q策中樞：當(dāng)s4-4觸發(fā)的應(yīng)急模式激活時(shí)，接管s3步驟的強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制器，基于s5-1重構(gòu)的信號(hào)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算最優(yōu)權(quán)重系數(shù)，所述系數(shù)通過s4-3的安全通道回傳至決策中心；

33、s5-4.抗干擾訓(xùn)練強(qiáng)化模塊：在系統(tǒng)自學(xué)習(xí)階段注入s1-4識(shí)別的風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景特征信號(hào)，構(gòu)建包含高斯噪聲和脈沖干擾的復(fù)合訓(xùn)練集，其擾動(dòng)幅度根據(jù)s2-3計(jì)算的安全余量動(dòng)態(tài)調(diào)整。

34、優(yōu)選的，所述s6具體包括以下步驟：

35、s6-1.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估分級(jí)機(jī)制：將s3-2優(yōu)化的制動(dòng)安全余量預(yù)測(cè)結(jié)果劃分為三級(jí)，其中紅色預(yù)警等級(jí)的判定閾值與s1-4生成的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域分布圖進(jìn)行空間重疊度分析；

36、s6-2.人機(jī)協(xié)同響應(yīng)通道：建立人機(jī)協(xié)同控制回路，s6-1的預(yù)警信號(hào)通過s4-1建立的通信鏈路實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)執(zhí)行裝置，其中黃色等級(jí)的虛擬軌跡投射功能調(diào)用s1-2生成的路面網(wǎng)格地圖數(shù)據(jù)；

37、s6-3.駕駛行為建模引擎：基于s3-3輸出的熱力學(xué)參數(shù)構(gòu)建駕駛員畫像模型，通過分析s2-1記錄的近一百次制動(dòng)操作數(shù)據(jù)，生成個(gè)性化修正系數(shù)并反饋至s3-1的q學(xué)習(xí)決策樹；

38、s6-4.安全策略動(dòng)態(tài)校正器：動(dòng)態(tài)修正預(yù)處理觸發(fā)條件，其核心參數(shù)整合s2-3的實(shí)時(shí)路面附著系數(shù)和s5-2計(jì)算的置信區(qū)間下界，形成閉環(huán)安全控制策略。

39、優(yōu)選的，所述s7具體包括以下步驟：

40、s7-1.多物理場(chǎng)仿真建模層：構(gòu)建多物理場(chǎng)聯(lián)合仿真環(huán)境，以s3-4輸出的熱邊界條件和s6-3的駕駛員行為模型作為初始參數(shù)，通過隱式差分算法求解三維非穩(wěn)態(tài)導(dǎo)熱微分方程；

41、s7-2.驗(yàn)證基準(zhǔn)自適應(yīng)調(diào)整器：定義系統(tǒng)驗(yàn)證基準(zhǔn)，其中壓力跟蹤誤差閾值與s2-3的溫度補(bǔ)償系數(shù)正相關(guān)，溫度預(yù)測(cè)偏差允許范圍根據(jù)s7-1的模型精度動(dòng)態(tài)收縮；

42、s7-3.故障模式注入分析器：在s6-4形成的閉環(huán)策略框架下構(gòu)建故障注入測(cè)試集，其中短路故障模式的樣本權(quán)重根據(jù)s5-4的對(duì)抗訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)分配；

43、s7-4.分布式知識(shí)存儲(chǔ)架構(gòu)：創(chuàng)建分布式參數(shù)存儲(chǔ)架構(gòu)，s3-1強(qiáng)化學(xué)習(xí)產(chǎn)生的決策參數(shù)通過s4-3加密通道上傳至區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)，同時(shí)在本地保留與s5-1信號(hào)特征匹配的壓縮知識(shí)副本。

44、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：

45、(1)精準(zhǔn)環(huán)境建模與實(shí)時(shí)修正：融合毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建高精度網(wǎng)格化摩擦系數(shù)熱力圖，結(jié)合卡爾曼濾波動(dòng)態(tài)校正，顯著提升路面狀態(tài)感知精度(誤差<5cm)，為制動(dòng)決策提供可靠依據(jù)；

46、(2)預(yù)測(cè)－優(yōu)化閉環(huán)控制架構(gòu)：采用lstm時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)制動(dòng)力矩分布，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)生成前瞻性降級(jí)序列，實(shí)現(xiàn)從環(huán)境感知到執(zhí)行的全鏈路閉環(huán)優(yōu)化，預(yù)測(cè)周期覆蓋未來3秒，制動(dòng)力分配誤差降低40％以上；

47、(3)多模態(tài)補(bǔ)償與個(gè)性化交互：基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)失效信號(hào)，結(jié)合駕駛員行為聚類分析動(dòng)態(tài)調(diào)整安全余量閾值，提供觸覺反饋、ar警示等多級(jí)人機(jī)交互，系統(tǒng)接管響應(yīng)時(shí)間縮短至0.5秒內(nèi)，用戶誤操作率下降60％；