一种无人驾驶车辆制动控制系统及方法与流程

技术特征：

1.一种无人驾驶车辆制动控制系统，其特征在于，包括电动缸、制动管路系统、数据采集卡、控制器和决策层，以及用于检测车速的轮速传感器和用于检测制动管路系统制动压力的油压表，所述电动缸与制动管路系统之间通过转接头连接，数据采集卡用于采集轮速传感器和油压表的数据，控制器用来读取决策层传输的数据和数据采集卡的数据，并控制电动缸的伸出与缩回。

2.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆制动控制系统，其特征在于，所述制动管路系统包括制动总缸，以及通过油管分别与制动总缸连通的前轮制动分缸和后轮制动分缸，所述油压表用于检测制动总缸出口的制动压力。

3.根据权利要求2所述的无人驾驶车辆制动控制系统，其特征在于，所述油压表安装在油管上。

4.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆制动控制系统，其特征在于，所述转接头上安装有力传感器，该力传感器与数据采集卡信号连接。

5.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆制动控制系统，其特征在于，所述电动缸采用滚珠丝杠伺服电动缸。

6.一种采用权利要求1至5任一项无人驾驶车辆的制动控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)决策层根据路况和无人车的行车要求发出制动位移x、期望车速v_d和期望制动时间t的信号，控制器读取期望车速v_d和轮速传感器检测的当前车速v_c；

2)判断期望车速v_d与当前车速v_c的大小，若v_d≥v_c，则不执行任何操作，若v_d<v_c，记录当前车速v_c为v_c0，并执行步骤3)；

3)对无人车进行制动，具体方法如下：

建立期望制动压力p_d与制动位移x、期望车速v_d、期望制动时间t的数学模型，公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{1}{2}{\mathrm{mv}}_{c0}^2=\frac{1}{2}{\mathrm{mv}}_d^2+{\mathrm{nF}}_{f}x+2n\underset{t_1}{\overset{t_2}{\&Integral;}}{F}_z{v}_c\left(t\right)dt\\ F_f=u_1{F}_N=u_1\frac{mg}{n}\\ F_z={\mathrm{\&mu;}}_2{p}_c\left(t\right)s=\frac{{\mathrm{\&mu;}}_2{\mathrm{\&pi;p}}_c\left(t\right)d^2}{4}\\ F_{z}r+F_{f}R=J\mathrm{\&alpha;}\left(t\right)\\ v_c\left(t\right)=v_{c0}-r\mathrm{\&alpha;}\left(t\right)t\end{array}\right.$

其中m为车辆质量，n为车轮个数，μ₁为车轮与地面之间的摩擦系数，μ₂为制动摩擦片与车轮之间的摩擦系数，s为制动分缸的截面面积，d为制动分缸直径，x为制动位移，F_f为地面与车轮之间的摩擦力，F_z为制动摩擦片与车轮之间的摩擦力，F_N为地面对车轮的支持力，R是车轮半径，r是制动摩擦片作用于车轮的平均半径，α(t)是车轮的角加速度，J是车轮的转动惯量，t₁为制动起始时间，t₂为制动结束时间，且t₂-t₁＝t；当前制动压力p_c是时间的函数，公式中用p_c(t)表示，当前车速v_c也是时间的函数，用v_c(t)表示，且v_c(t₁)＝v_c0，v_c(t₂)＝v_d，p_c(t₂)＝p_d；

控制器根据期望车速v_d与期望制动时间t计算出期望制动压力p_d，然后控制器发出控制电动缸的伸出命令，且控制器在期望制动时间t内同时读取油压表的当前制动压力p_c，并与计算的期望制动压力p_d进行做差值，在当前制动压力p_c等于期望制动压力p_d时，即差值为0时，控制器停止发出对电动缸的控制指令。

7.根据权利要求6所述的制动控制方法，其特征在于，当油压表出现故障或者失效时，通过电动缸的推力F、制动总缸的压力p与制动总缸中活塞作用面积s三者之前的关系，计算出当前制动压力p_c，公式如下：

F＝p₁s₁-p₂s₂

其中F通过力传感器检测，p₁为制动总缸活塞高压腔的压力，s₁为制动总缸活塞高压腔的作用面积，p₂为制动总缸活塞低压腔的压力，s₂为制动总缸活塞低压腔的作用面积；低压腔压力为大气压力,即p₂＝0，

8.根据权利要求6所述的制动控制方法，其特征在于，所述的期望制动时间t的确定关系式：当紧急制动时：当停车制动时：当减速制动时：