一种汽车及其制动控制方法、装置及系统与流程

本申请涉及车辆技术领域，尤其涉及一种汽车制动控制方法、装置及系统。

背景技术：

日常生活中，司机倒车时会借助后视镜、倒车后视或者倒车雷达来判断车辆后方是否有行人或者障碍物，如有碰撞危险可提前判断并刹车。

考虑到每个司机的应急反应能力不一样，尤其当目标较小的行人或障碍物突然出现在汽车后方且距离较近时，司机可能会来不及反应导致无法及时操控刹车，最终发生碰撞，降低用户体验。

技术实现要素：

为解决上述问题，本申请提出了一种汽车及其制动控制方法、装置及系统，用以解决现有技术中存在的汽车人为制动控制不稳定、不及时而导致碰撞发生的问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例采用下述技术方案：

一种汽车制动控制方法，所述方法包括：

在汽车倒车行驶时，获取车尾的各障碍物的至少一组属性参数，所述属性参数至少包括障碍物位置和障碍物类型；

根据所述障碍物位置和障碍物类型确定目标障碍物，所述目标障碍物为距离车尾最近的不可碰撞障碍物；

基于所述目标障碍物的障碍物位置以及所述汽车当前的行驶速度确定减速度；

基于所述减速度对倒车行驶时的所述汽车进行制动控制。

可选的，基于所述目标障碍物的障碍物位置以及所述汽车当前的行驶速度确定减速度，具体包括：

如果所述目标障碍物有一组属性参数，则基于所述一组属性参数中的障碍物位置确定所述目标障碍物与所述汽车之间的距离；如果所述目标障碍物有多组属性参数，则将所述多组属性参数中的障碍物位置进行拟合，并基于拟合后的障碍物位置确定所述目标障碍物与所述汽车之间的距离；

根据所述目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度确定减速度。

可选的，所述属性参数还包括：障碍物置信度；

将所述多组属性参数中的障碍物位置进行拟合，并基于拟合后的障碍物位置确定所述目标障碍物与所述汽车之间的距离，具体包括：

根据所述多组属性参数中的障碍物置信度，分别从预设权重集合中为每组属性参数选择相匹配的权重；

将所述多组属性参数中的障碍物位置进行加权平均，得到所述障碍物与所述汽车之间的距离。

可选的，根据所述多组属性参数中的障碍物置信度，分别从预设权重集合中为每组属性参数选择相匹配的权重，具体包括：

根据所述多组属性参数中的障碍物置信度的取值大小确定所述多组属性参数的置信度等级；

按照所述置信度等级，分别从预设权重集合中为每组属性参数选择相匹配等级的权重。

可选的，根据所述目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度确定减速度，具体包括：

根据所述汽车当前行驶速度以及预设第一标准减速度，确定所述汽车在当前车速下的最大安全制动距离；

如果所述目标障碍物与所述汽车之间的距离大于所述最大安全制动距离，则确定当前减速度为零；

如果所述目标障碍物与所述汽车之间的距离小于等于所述最大安全制动距离，基于所述目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度，按照预设公式确定减速度。

可选的，根据所述汽车当前行驶速度以及预设第一标准减速度，确定所述汽车在当前车速下的最大安全制动距离，具体包括：

将所述汽车当前行驶速度与第一修正系数以及预设标准响应时间相乘得到第一乘积；

将所述汽车当前行驶速度的平方与第二修正系数以及预设第一标准减速度的倒数相乘得到第二乘积；

将所述第一乘积与所述第二乘积以及修正距离相加，得到所述汽车在当前车速下的最大安全制动距离。

可选的，基于所述目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度，按照预设公式确定减速度，具体包括：

将所述汽车当前行驶速度与第一修正系数以及预设标准响应时间相乘得到第一乘积；

将所述汽车当前行驶速度的平方与第二修正系数以及预设第二标准减速度的倒数相乘得到第三乘积；

将所述第一乘积与所述第三乘积以及修正距离相加，得到所述汽车在当前车速下的最小安全制动距离；

如果所述目标障碍物与所述汽车之间的距离介于所述最小安全制动距离与所述最大安全制动距离之间，则将所述第一标准减速度确定为减速度；

如果所述目标障碍物与所述汽车之间的距离小于所述最小安全制动距离，则将所述第二标准减速度确定为减速度。

可选的，确定所述汽车在当前车速下的最大安全制动距离或最小安全距离时，具体采用以公式：

p＝x*α1*τ+x²*α2/yn+λ(1)

其中，所述p表示最大安全制动距离或最小安全距离，所述x表示汽车当前行驶速度，所述α1表示第一修正系数，所述τ表示预设标准响应时间，所述α2表示第二修正系数，所述yn表示预设标准减速度，当所述n取1时，y1表示预设第一标准减速度，当所述n取2时，y2表示预设第二标准减速度，所述λ表示修正距离。

可选的，基于所述目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度，按照预设公式确定减速度，具体包括：

将所述目标障碍物与所述汽车之间的距离与修正距离作差，得到第一差值；

将所述第一差值与所述汽车当前行驶速度与假设碰撞时间乘积作差，得到第二差值；

将所述第二差值的两倍除以假设碰撞时间的平方得到所述减速度。

可选的，确定减速度时，具体采用以公式：

y＝(p-λ-x*τ-x*t)/t/t(2)

其中，所述y表示减速度，所述p表示目标障碍物与所述汽车之间的距离，所述λ表示修正距离，所述τ表示预设标准响应时间，所述t表示假设碰撞时间。

可选的，根据所述障碍物位置和障碍物类型确定目标障碍物，所述目标障碍物为距离车尾最近的不可碰撞障碍物，具体包括：

基于所述障碍物位置确定距离车尾最近的候选障碍物；

基于所述障碍物类型，从候选障碍物中确定不可碰撞的障碍物作为目标障碍物；或者，

基于所述障碍物类型确定不可碰撞的候选障碍物；

基于所述障碍物位置，从候选障碍物中确定距离车尾最近的障碍物作为目标障碍物。

可选的，所述属性参数还包括：障碍物的置信度；

在确定不可碰撞的障碍物时，具体包括：

如果每个障碍物有一组属性参数，则根据一组属性参数中的障碍物类型判断每个障碍物是否为不可碰撞的障碍物；

如果每个障碍物有多组属性参数，则根据置信度最大的属性参数中障碍物类型判断每个障碍物是否为不可碰撞的障碍物。

一种汽车制动控制装置，包括：

传感采集模块，用于在汽车倒车行驶时，获取车尾的各障碍物的至少一组属性参数，所述属性参数至少包括障碍物位置和障碍物类型；

传感融合模块，用于根据所述障碍物位置和障碍物类型确定目标障碍物，所述目标障碍物为距离车尾最近的不可碰撞障碍物；

决策模块，用于基于所述目标障碍物的障碍物位置以及所述汽车当前的行驶速度确定减速度；

制动模块，基于所述减速度对倒车行驶时的所述汽车进行制动控制。

一种用于执行上述方法的汽车制动控制系统，包括：上述汽车制动控制装置，以及至少一个超声波传感器，至少一个毫米波雷达和环视摄像头；

其中，所述超声波传感器用于在可监测范围内采集距离车尾最近的障碍物的属性参数；

所述毫米波雷达用于在可监测范围内采集距离车尾最近的障碍物的属性参数；

所述环视摄像头用于在可监测范围内采集距离车尾最近的障碍物的属性参数。

一种汽车，包括上述汽车制动控制系统以及至少一个超声波传感器，至少一个毫米波雷达和环视摄像头。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

通过以上技术方案，在汽车倒车行驶时，获取车尾的各障碍物的至少一组属性参数，所述属性参数至少包括障碍物位置和障碍物类型；根据所述障碍物位置和障碍物类型确定目标障碍物；基于所述目标障碍物的障碍物位置以及所述汽车当前的行驶速度确定减速度；基于所述减速度对倒车行驶时的所述汽车进行制动控制。从而，能够依据至少一组属性参数来判定是否需要制动，并确定合适的减速度进行自动制动控制，有效避免误识别或是人为制动带来的碰撞问题，提升用户倒车体验。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本发明说明书实施例提供的汽车探测区域示意图。

图2为本发明说明书实施例提供的汽车制动控制方法的步骤示意图。

图3-图6为本发明说明书实施例提供的汽车制动控制方法流程图。

图7为本发明说明书实施例提供的汽车制动控制装置结构示意图之一。

图8为本发明说明书实施例提供的汽车制动控制装置结构示意图之二。

图9a、9b为本发明说明书实施例提供的汽车制动控制方法中车速与障碍物距离关系表。

图10为根据图9a、9b中车速与障碍物距离关系表绘制的曲线图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。

首先，参照图1所示，是本说明书实施例中汽车的简单示意图。该汽车的硬件改进主要在于：在车尾处增加了超声波传感器11、毫米波雷达12以及环视摄像头13。其中，超声波传感器11可以探测到2米以内的障碍物，毫米波雷达12可以探测远距离的障碍物，而环视摄像头13可以用于障碍物类型的识别。考虑到单一元件的探测不准确性，本说明书实施例将这三种探测元件相结合，并针对不同探测区域采用不同的距离确定方式，提升距离确定的准确性。具体实现时，可在车尾处设置至少3个超声波传感器11，优选可以设置6个，参照图1所示，在车尾的两侧分别对称设置；在车尾处对称设置2个毫米波雷达12，毫米波雷达12可以穿插设置在超声波传感器11之间；在车尾处的中心位置设置一个环视摄像头13，主要用于实时采集障碍物的图像画面，为识别障碍物类型提供基础数据。

参照图2所示，为本说明书实施例提供的一种汽车制动控制方法步骤示意图，所述汽车制动控制方法可以包括以下步骤：

s201：在汽车倒车行驶时，获取车尾的各障碍物的至少一组属性参数，所述属性参数至少包括障碍物位置和障碍物类型。

应理解，本说明书实施例中汽车在倒车行驶时，可获取车尾的各障碍物的至少一组属性参数，且属性参数可至少包括障碍物位置和障碍物类型。

之所以获取到至少一组，这是根据障碍物位于汽车车尾处的区域范围决定的，参照图1所示，当障碍物位于图示中f4区域时，仅毫米波雷达可以探测到障碍物，根据毫米波雷达返回的数据，可以初步获取障碍物位置以及障碍物类型。当障碍物位于图示中f3区域时，毫米波雷达与环视摄像头都能探测到障碍物，根据毫米波雷达返回的数据，以及环视摄像头返回的数据，可以初步获取障碍物位置以及障碍物类型；当障碍物位于图示中f2区域时，毫米波雷达、环视摄像头与超声波传感器都能探测到障碍物，根据三者返回的数据，可以初步获取障碍物位置以及障碍物类型；当障碍物位于图示中f1区域时，环视摄像头与超声波传感器可以探测到障碍物，根据两者返回的数据可以初步获取障碍物位置以及障碍物类型。

s202：根据所述障碍物位置和障碍物类型确定目标障碍物，所述目标障碍物为距离车尾最近的不可碰撞障碍物。

具体的，确定目标障碍物的一种方式可以是先根据障碍物位置确定距离最近的障碍物，再根据障碍物类型确定该障碍物是否为可碰撞障碍物。另一种方式也可以是先根据障碍物类型确定不可碰撞的障碍物，再从中确定距离车尾最近的不可碰撞障碍物。

在本说明书实施例中，所述可碰撞障碍物，可以理解为：不会影响汽车倒车的物体，换言之，即使汽车碰撞该物体，也不会对倒车造成妨碍，例如草坪。其中，所述障碍物类型，可以是环视摄像头采集到的图像信息分析得到的图像特征，例如，草坪、石头、行人、交通锥、安全围栏等。应理解，本说明书中对环视摄像头采集到的图像分析的方法可以采用现有技术中的图像处理技术，在此不做赘述。

s203：基于所述目标障碍物的障碍物位置以及所述汽车当前的行驶速度确定减速度。

根据目标障碍物与汽车之间的距离，以及汽车当前的车速确定需要采用的减速度，如果目标障碍物的距离较远，车速较慢，则可以不制动减速或选择较小的减速度制动；如果目标障碍物的距离较近，车速较快，则需要较大的制动减速度，以避免碰撞。

s204：基于所述减速度对倒车行驶时的所述汽车进行制动控制。

汽车制动控制器依据接收到的减速度进行制动减速。

通过以上技术方案，在汽车倒车行驶时，获取车尾的各障碍物的至少一组属性参数，所述属性参数至少包括障碍物位置和障碍物类型；根据所述障碍物位置和障碍物类型确定目标障碍物；基于所述目标障碍物的障碍物位置以及所述汽车当前的行驶速度确定减速度；基于所述减速度对倒车行驶时的所述汽车进行制动控制。从而，能够依据至少一组属性参数来判定是否需要制动，并确定合适的减速度进行自动制动控制，有效避免误识别或是人为制动带来的碰撞问题，提升用户倒车体验。

在本说明书实施例中，一种可实现的方案，s203在基于所述目标障碍物的障碍物位置以及所述汽车当前的行驶速度确定减速度时，可具体执行为以下两步：

第一步：依据障碍物位置确定目标障碍物与汽车之间的距离。

如果所述目标障碍物有一组属性参数，则基于所述一组属性参数中的障碍物位置确定所述目标障碍物与所述汽车之间的距离；换言之，可以直接以这一组属性参数中的障碍物位置确定目标障碍物与汽车之间的距离，结合图3所示，也就是以毫米波雷达采集的障碍物位置确定障碍物与汽车之间的距离。

如果所述目标障碍物有多组属性参数，则将所述多组属性参数中的障碍物位置进行拟合，并基于拟合后的障碍物位置确定所述目标障碍物与所述汽车之间的距离。

可选地，在本说明书实施例中，所述属性参数还包括：障碍物置信度；相应地，在将所述多组属性参数中的障碍物位置进行拟合，并基于拟合后的障碍物位置确定所述目标障碍物与所述汽车之间的距离时，可具体执行为：

根据所述多组属性参数中的障碍物置信度，分别从预设权重集合中为每组属性参数选择相匹配的权重；

将所述多组属性参数中的障碍物位置进行加权平均，得到所述目标障碍物与所述汽车之间的距离。

例如，障碍物置信度z1对应的属性参数匹配的权重为20％，障碍物置信度z2对应的属性参数匹配的权重为80％，目标障碍物与所述汽车之间的距离则为(x1*20％+x2*80％)/2。

所述预设权重集合可以是根据经验值为每组属性参数对应的采集装置设置的权重配置而成，本说明书并不对此进行限定。

其实，在本说明书实施例中，对多组属性参数中的障碍物位置进行拟合，并不限于采用上述的加权平均方式，还可以基于障碍物置信度大的障碍物位置作为基准位置，使用其他障碍物置信度对应的障碍物位置对基准位置进行修正。

进一步，在本说明书实施例中，在根据所述多组属性参数中的障碍物置信度，分别从预设权重集合中为每组属性参数选择相匹配的权重时，可具体执行为：

根据所述多组属性参数中的障碍物置信度的取值大小确定所述多组属性参数的置信度等级；

按照所述置信度等级，分别从预设权重集合中为每组属性参数选择相匹配等级的权重。

具体的，依据障碍物的置信度为每组属性参数匹配权重的方式可以为：依据障碍物置信度的取值，将置信度分为不同的等级。例如，当障碍物的置信度取值为0-2时，将置信度等级确定为一级，当障碍物的置信度取值为3-5时，将置信度等级确定为二级，以此类推，障碍物的取值越高，等级越高。当障碍物等级为一级时，权重集合中的权重可为10％，当障碍物等级为二级时，权重集合中的权重可为20％，同样的，置信度等级越高，所匹配的权重也越高。

第二步：根据所述目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度确定减速度。

可选地，第二步在根据所述目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度确定减速度时，可具体执行为：

根据所述汽车当前行驶速度以及预设第一标准减速度，确定所述汽车在当前车速下的最大安全制动距离；

如果所述目标障碍物与所述汽车之间的距离大于所述最大安全制动距离，则确定当前减速度为零；

如果所述目标障碍物与所述汽车之间的距离小于等于所述最大安全制动距离，基于所述目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度，按照预设公式确定减速度。

可选的，依据目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度确定减速度可以通过预设第一标准减速度，并依据第一标准减速度以及汽车当前行驶速度计算出最大安全制动距离。其中，第一标准减速度为舒适刹车，非紧急情况下一般采用第一标准减速度进行刹车，相应的，最大安全制动距离为以第一标准减速度进行制动减速，到汽车刹车停止的过程中汽车所行驶的距离。经过测试得出，当第一标准减速度为2米每平方秒时，汽车当前车速与目标障碍物距离以及其他参数之间的关系如附图9a所示。应理解，此处障碍物距离为传感器需要覆盖的范围。相应的，图10为根据图9a以及图9b表格中的数据绘制的曲线图，其中，黑色区域表示需要以2米每平方秒的减速度进行减速。

如果目标障碍物与所述汽车之间的距离大于所述最大安全制动距离，说明障碍物距离汽车很远，此时不需要刹车制动。

如果目标障碍物与汽车之间的距离小于等于最大安全制动距离，则需要以一定的减速度进行减速，具体减速度的大小可将汽车当前行驶速度输入预设公式进行计算。

进一步，根据所述汽车当前行驶速度以及预设第一标准减速度，确定所述汽车在当前车速下的最大安全制动距离，具体包括：

将所述汽车当前行驶速度与第一修正系数以及预设标准响应时间相乘得到第一乘积；

将所述汽车当前行驶速度的平方与第二修正系数以及预设第一标准减速度的倒数相乘得到第二乘积；

将所述第一乘积与所述第二乘积以及修正距离相加，得到所述汽车在当前车速下的最大安全制动距离。

所述第一修正系数用于单位换算，具体将汽车当前行驶速度的单位km/h转化为m/s，具体以便与预设标准响应时间的单位统一，第一修正系数的值为0.28。同样的，第二修正系数也用于单位换算，所述第二修正系数为第一修正系数平方的两倍，即第二修正系数的值为0.1568。所述预设标准响应时间为系统识别障碍物到制动指令输出的时间与制动控制器esp收到制动请求并开始制动的时间的总和。其中，系统识别障碍物到制动指令输出的时间可进行一般取值0.7s，可进行微调，制动控制器esp收到制动请求并开始制动的时间一般取值0.2s，该时间因制动控制系统的不同而略有差异。所述修正距离可理解为预设安全距离，可根据需求确定，在本申请中，修正距离可设定为0.2m。

进一步，基于所述目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度，按照预设公式确定减速度，具体包括：

将所述汽车当前行驶速度与第一修正系数以及预设标准响应时间相乘得到第一乘积；

将所述汽车当前行驶速度的平方与第二修正系数以及预设第二标准减速度的倒数相乘得到第三乘积；

将所述第一乘积与所述第三乘积以及修正距离相加，得到所述汽车在当前车速下的最小安全制动距离；

如果所述目标障碍物与所述汽车之间的距离介于所述最小安全制动距离与所述最大安全制动距离之间，则将所述第一标准减速度确定为减速度；

如果所述目标障碍物与所述汽车之间的距离小于所述最小安全制动距离，则将所述第二标准减速度确定为减速度。

具体的，所述第二标准减速度大于第一标准减速度，为紧急刹车，最小安全制动距离为汽车在当前车速下以第二标准减速度进行减速，到刹车停止期间汽车所行驶的距离。经过测试得出，当第二标准减速度为6米每平方秒时，汽车当前车速与障碍物距离以及其他参数之间的关系如附图9b所示。相应的，图10中黑色区域下方的白色区域部分则表示需要以6米每平方秒的减速度进行减速。

如果目标障碍物与所述汽车之间的距离介于所述最小安全制动距离与所述最大安全制动距离之间，说明汽车距离目标障碍物还有一段距离，此时以第一标准减速度减速即可。

如果目标障碍物与所述汽车之间的距离小于所述最小安全制动距离，说明汽车离目标障碍物已经非常接近，此时必须紧急刹车，即第二标准减速度进行减速才能保证安全。

进一步，所述方法还包括：

确定所述汽车在当前车速下的最大安全制动距离或最小安全距离时，具体采用以公式：

p＝x*α1*τ+x²*α2/yn+λ(1)

其中，所述p表示最大安全制动距离或最小安全距离，所述x表示汽车当前行驶速度，所述α1表示第一修正系数，所述τ表示预设标准响应时间，所述α2表示第二修正系数，所述yn表示预设标准减速度，当所述n取1时，y1表示预设第一标准减速度，当所述n取2时，y2表示预设第二标准减速度，所述λ表示修正距离。

具体的，α1表示第一修正系数，用于将汽车当前行驶速度x的单位与预设标准响应时间τ的单位统一。同样的，第二修正系数也用于统一单位。所述n取1时，y1表示预设第一标准减速度，此时将汽车当前行驶速度输入上述公式便能计算最大安全制动距离；当所述n取2时，y2表示预设第二标准减速度，此时将汽车当前行驶速度输入上述公式便能计算最小安全制动距离。

例如：当前车速为10km/h，当n取1时，预设第一标准减速度取2m/s，第一修正系数为0.28，第二修正系数为0.1568，预设标准响应时间为0.9s，修正距离为0.2m，将上述数据代入公式可计算出最大安全制动距离为10*0.28*0.9+10*10*0.1568/2+0.2＝10.56m；

当n取2时，预设第二标准减速度取6m/s，此时最小安全制动距离为10*0.28*0.9+10*10*0.1568/6+0.2＝5.33m。

进一步，所述方法还包括：

基于所述目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度，按照预设公式确定减速度，具体包括：

将所述目标障碍物与所述汽车之间的距离与修正距离作差，得到第一差值；

将所述第一差值与所述汽车当前行驶速度与假设碰撞时间乘积作差，得到第二差值；

将所述第二差值的两倍除以假设碰撞时间的平方得到所述减速度。

可选的，还可以依据所述目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度，按照预设公式确定减速度。

其中，所述修正距离可理解为安全距离，所述假设碰撞时间为假设汽车与目标障碍物发生了碰撞，汽车从开始制动刹车到与目标障碍物发生碰撞所经历的时间。假设碰撞时间可根据不同的制动系统确定，所述假设碰撞时间越长减速度越小。

进一步，所述方法还包括：

确定减速度时，具体采用以公式：

y＝(p-λ-x*τ-x*t)/t/t(2)

其中，所述y表示减速度，所述p表示目标障碍物与所述汽车之间的距离，所述λ表示修正距离，所述x表示汽车当前行驶速度，所述τ表示预设标准响应时间，所述t表示假设碰撞时间。例如：当前目标障碍物距离为20m，汽车当前行驶速度为3m/s，修正距离为0.2m，预设标准响应时间为0.9s，假设碰撞时间为3s，将上述数据代入公式计算可得减速度为(20-0.2-3*0.9-3*2)*/2/2＝2.775米每平方秒。

进一步，根据所述障碍物位置和障碍物类型确定目标障碍物，所述目标障碍物为距离车尾最近的不可碰撞障碍物，具体包括：

基于所述障碍物位置确定距离车尾最近的候选障碍物；

基于所述障碍物类型，从候选障碍物中确定不可碰撞的障碍物作为目标障碍物；或者，

基于所述障碍物类型确定不可碰撞的候选障碍物；

基于所述障碍物位置，从候选障碍物中确定距离车尾最近的障碍物作为目标障碍物。

进一步，所述所述属性参数还包括：障碍物的置信度；

相应地，在确定不可碰撞的障碍物时，具体可执行为：

如果每个障碍物有一组属性参数，则根据一组属性参数中的障碍物类型判断每个障碍物是否为不可碰撞的障碍物；

如果每个障碍物有多组属性参数，则根据置信度最大的属性参数中障碍物类型判断每个障碍物是否为不可碰撞的障碍物。

如果每个障碍物有一组属性参数，说明仅有一种传感器能够探测到障碍物信息，则直接按照障碍物属性参数中的障碍物类型判断所述障碍物是否为可碰撞障碍物；如果每个障碍物有多组属性参数，说明有多种传感器能够探测到障碍物信息，由于置信度最大的属性参数可靠性更高，则根据置信度最大的属性参数中障碍物类型判断所述障碍物是否为可碰撞障碍物。例如：获取到两组属性参数，分别为障碍物位置x1，障碍物类型y1，障碍物置信度z1和障碍物位置x2，障碍物类型y2，障碍物置信度z2，如果障碍物置信度z1的值大于z2，则根据障碍物类型y1判断是否为可碰撞障碍物，否则根据障碍物类型y2判断是否为可碰撞障碍物。

本申请实施例公开了一种汽车制动控制方法的具体流程，具体参照图3所示，所述汽车制动控制方法的具体流程如下：

在本实施例中，毫米波雷达，环视摄像头，超声波传感器分别在不同的区域探测障碍物信息，并将障碍区信息分别输入毫米波数据处理模块，视觉数据处理模块，超声波数据处理模块，这三个模块分别对障碍物信息进行加工处理，分别输出对应的障碍物位置，障碍物类型，障碍物置信度。

当障碍物在区域f4时，可参照图3：

s301：接收毫米波传感器针对距离车尾最近的障碍物采集的障碍物位置x1，障碍物类型y1以及障碍物置信度z1。

s302：根据所述障碍物类型y1判断所述障碍物是否为可碰撞障碍物；若是，则不作处理，否则，执行s303。

s303：基于所述目标障碍物位置以及所述汽车当前行驶速度确定减速度。

其中，确定减速度的具体实现可参照实施例一的制动控制方法中的几种方案，在此不做赘述。

s304：基于所述减速度对倒车行驶时的所述汽车进行制动控制。

当障碍物位于区域f3时，可参照图4：

s401：接收毫米波传感器针对距离车尾最近的障碍物采集的障碍物位置x1，障碍物类型y1以及障碍物置信度z1。

s402：接收环视摄像头针对距离车尾最近的障碍物采集的障碍物位置x2，障碍物类型y2以及障碍物置信度z2。

s403：根据障碍物置信度z1与z2的比对确定障碍物类型；若z1大于z2，则执行s404；否则，执行s405。

s404：将障碍物类型y1确定为障碍物类型。

s405：将障碍物类型y2确定为障碍物类型。

s406：基于障碍物类型判断所述障碍物是否为可碰撞障碍物；若是，则不作处理，否则，执行s407。

s407：将x1与x2进行拟合得到障碍物与汽车的距离xf1。

具体地，根据障碍物置信度z1与z2的大小分别确定置信度等级，按照所述置信度等级，分别从预设权重集合中为每组属性参数选择相匹配等级的权重a1，a2，将障碍物位置x1，x2进行加权平均，xf1＝(x1*a1+x2*a2)/2。

s408：基于目标障碍物与汽车的距离xf1以及汽车当前行驶速度确定减速度。

s409：基于所述减速度对倒车行驶时的所述汽车进行制动控制。

当障碍物位于区域f2时，可参照图5：

s501：接收毫米波传感器针对距离车尾最近的障碍物采集的障碍物位置x1，障碍物类型y1以及障碍物置信度z1。

s502：接收环视摄像头针对距离车尾最近的障碍物采集的障碍物位置x2，障碍物类型y2以及障碍物置信度z2。

s503：接收超声波传感器针对距离车尾最近的障碍物采集的障碍物位置x3，障碍物类型y3以及障碍物置信度z3。

s504：根据障碍物置信度z1、z2、z3的比对确定障碍物类型；若z1数值最大，则执行s505；若z2数值最大，则执行s506；若z3数值最大，则执行s507。

s505：将障碍物类型y1确定为障碍物类型。

s506：将障碍物类型y2确定为障碍物类型。

s507：将障碍物类型y3确定为障碍物类型。

s508：基于障碍物类型判断所述障碍物是否为可碰撞障碍物；若是，则不作处理，否则，执行s509。

s509：将x1、x2、x3进行拟合得到障碍物与汽车的距离xf2。

具体地，根据障碍物置信度z1、z2、z3的大小分别确定置信度等级，按照所述置信度等级，分别从预设权重集合中为每组属性参数选择相匹配等级的权重a1，a2，a3将障碍物位置x1，x2、x3进行加权平均。

xf2＝(x1*a1+x2*a2+x3*a3)/3。

s510：基于目标障碍物与汽车的距离xf2以及汽车当前行驶速度确定减速度。

s511：基于所述减速度对倒车行驶时的所述汽车进行制动控制。

当障碍物位于区域f1时，可参照图6：

s601：接收环视摄像头针对距离车尾最近的障碍物采集的障碍物位置x2，障碍物类型y2以及障碍物置信度z2。

s602：接收超声波传感器针对距离车尾最近的障碍物采集的障碍物位置x3，障碍物类型y3以及障碍物置信度z3。

s603：根据障碍物置信度z1与z2的比对确定障碍物类型；若z2大于z3，则执行s604；否则，执行s605。

s604：将障碍物类型y2确定为障碍物类型。

s605：将障碍物类型y3确定为障碍物类型。

s606：基于障碍物类型判断所述障碍物是否为可碰撞障碍物；若是，则不作处理，否则，执行s607。

s607：将x2与x3进行拟合得到障碍物与汽车的距离xf3。

具体地，根据障碍物置信度z2与z3的大小分别确定置信度等级，按照所述置信度等级，分别从预设权重集合中为每组属性参数选择相匹配等级的权重a2，a3，将障碍物位置x2，x3进行加权平均；xf3＝(x2*a2+x3*a3)/2。

s608：基于目标障碍物与汽车的距离xf3以及汽车当前行驶速度确定减速度。

s609：基于所述减速度对倒车行驶时的所述汽车进行制动控制。

应理解，上述流程在确定目标障碍物时，也可以先根据障碍物类型确定不可碰撞的障碍物，再从中确定距离车尾最近的不可碰撞障碍物，具体流程在此不做赘述。

本说明书实施例还提供一种汽车制动控制装置，参照图7所示，所述汽车制动控制装置700主要包括以下模块：

传感采集模块701，用于在汽车倒车行驶时，获取车尾的各障碍物的至少一组属性参数，所述属性参数至少包括障碍物位置和障碍物类型；

传感融合模块702，用于根据所述障碍物位置和障碍物类型确定目标障碍物，所述目标障碍物为距离车尾最近的不可碰撞障碍物；

决策模块703，用于基于所述目标障碍物的障碍物位置以及所述汽车当前的行驶速度确定减速度；

制动模块704，基于所述减速度对倒车行驶时的所述汽车进行制动控制。

可选地，所述决策模块703，在基于所述目标障碍物的障碍物位置以及所述汽车当前的行驶速度确定减速度，具体用于：

如果所述目标障碍物有一组属性参数，则基于所述一组属性参数中的障碍物位置确定所述目标障碍物与所述汽车之间的距离；如果所述目标障碍物有多组属性参数，则将所述多组属性参数中的障碍物位置进行拟合，并基于拟合后的障碍物位置确定所述目标障碍物与所述汽车之间的距离；

根据所述目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度确定减速度。

可选地，所述所述属性参数还包括：障碍物的置信度；

所述决策模块703在将所述多组属性参数中的障碍物位置进行拟合，并基于拟合后的障碍物位置确定所述目标障碍物与所述汽车之间的距离时，可具体用于：

根据所述多组属性参数中的障碍物置信度，分别从预设权重集合中为每组属性参数选择相匹配的权重；

将所述多组属性参数中的障碍物位置进行加权平均，得到所述目标障碍物与所述汽车之间的距离。

可选地，所述决策模块703在根据所述多组属性参数中的障碍物置信度，分别从预设权重集合中为每组属性参数选择相匹配的权重时，可具体用于：

根据所述多组属性参数中的障碍物置信度的取值大小确定所述多组属性参数的置信度等级；

按照所述置信度等级，分别从预设权重集合中为每组属性参数选择相匹配等级的权重。

可选地，所述决策模块703在根据所述目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度确定减速度时，可具体用于：

根据所述汽车当前行驶速度以及预设第一标准减速度，确定所述汽车在当前车速下的最大安全制动距离；

如果所述目标障碍物与所述汽车之间的距离大于所述最大安全制动距离，则确定当前减速度为零；

如果所述目标障碍物与所述汽车之间的距离小于等于所述最大安全制动距离，基于所述障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度，按照预设公式确定减速度。

可选地，所述决策模块703在根据所述汽车当前行驶速度以及预设第一标准减速度，确定所述汽车在当前车速下的最大安全制动距离时，可具体用于：

将所述汽车当前行驶速度与第一修正系数以及预设标准响应时间相乘得到第一乘积；

将所述汽车当前行驶速度的平方与第二修正系数以及预设第一标准减速度的倒数相乘得到第二乘积；

将所述第一乘积与所述第二乘积以及修正距离相加，得到所述汽车在当前车速下的最大安全制动距离。

可选地，所述决策模块703在基于所述目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度，按照预设公式确定减速度时，可具体用于：

将所述汽车当前行驶速度与第一修正系数以及预设标准响应时间相乘得到第一乘积；

将所述汽车当前行驶速度的平方与第二修正系数以及预设第二标准减速度的倒数相乘得到第三乘积；

将所述第一乘积与所述第三乘积以及修正距离相加，得到所述汽车在当前车速下的最小安全制动距离；

如果所述目标障碍物与所述汽车之间的距离介于所述最小安全制动距离与所述最大安全制动距离之间，则将所述第一标准减速度确定为减速度；

如果所述目标障碍物与所述汽车之间的距离小于所述最小安全制动距离，则将所述第二标准减速度确定为减速度。

可选地，确定所述汽车在当前车速下的最大安全制动距离或最小安全距离时，具体采用以公式：

y＝x*α1*τ+x²*α2/yn+λ(1)

其中，所述p表示最大安全制动距离或最小安全距离，所述x表示汽车当前行驶速度，所述α1表示第一修正系数，所述τ表示预设标准响应时间，所述α2表示第二修正系数，所述yn表示预设标准减速度，当所述n取1时，y1表示预设第一标准减速度，当所述n取2时，y2表示预设第二标准减速度，所述λ表示修正距离。

可选地，所述决策模块703在基于所述目标障碍物与所述汽车之间的距离以及所述汽车当前行驶速度，按照预设公式确定减速度时，具体用于：

将所述目标障碍物与所述汽车之间的距离与修正距离作差，得到第一差值；

将所述第一差值与所述汽车当前行驶速度与假设碰撞时间乘积作差，得到第二差值；

将所述第二差值的两倍除以假设碰撞时间的平方得到所述减速度。

可选地，确定减速度时具体采用以公式：

y＝(p-λ-x*τ-x*t)/t/t(2)

其中，所述y表示减速度，所述p表示目标障碍物与所述汽车之间的距离，所述λ表示修正距离，所述τ表示预设标准响应时间，所述t表示假设碰撞时间。

可选的，根据所述障碍物位置和障碍物类型确定目标障碍物，所述目标障碍物为距离车尾最近的不可碰撞障碍物，具体包括：

基于所述障碍物位置确定距离车尾最近的候选障碍物；

基于所述障碍物类型，从候选障碍物中确定不可碰撞的障碍物作为目标障碍物；或者，

基于所述障碍物类型确定不可碰撞的候选障碍物；

基于所述障碍物位置，从候选障碍物中确定距离车尾最近的障碍物作为目标障碍物。

可选地，所述属性参数还包括：障碍物的置信度；

所述传感融合模块702在确定不可碰撞的障碍物时，可具体用于：

如果每个障碍物有一组属性参数，则根据一组属性参数中的障碍物类型判断每个障碍物是否为不可碰撞的障碍物；

如果每个障碍物有多组属性参数，则根据置信度最大的属性参数中障碍物类型判断每个障碍物是否为不可碰撞的障碍物。

通过以上技术方案，在汽车倒车行驶时，获取车尾的各障碍物的至少一组属性参数，所述属性参数至少包括障碍物位置和障碍物类型；根据所述障碍物位置和障碍物类型确定目标障碍物；基于所述目标障碍物的障碍物位置以及所述汽车当前的行驶速度确定减速度；基于所述减速度对倒车行驶时的所述汽车进行制动控制。从而，能够依据至少一组属性参数来判定是否需要制动，并确定合适的减速度进行自动制动控制，有效避免误识别或是人为制动带来的碰撞问题，提升用户倒车体验。

参照图8所示，在一个具体的实施例中，上述传感采集模块701可以具体是：超声波数据处理模块801，毫米波数据处理模块802以及视觉数据处理模块803；上述传感融合模块702具体可以是多传感器融合模块804；上述决策模块703以及制动模块704对应本实施例中的决策控制模块805。

本申请实施例还提供一种汽车制动控制系统，包括上述汽车制动控制装置，以及至少一个超声波传感器，至少一个毫米波雷达和环视摄像头；

其中，所述超声波传感器用于在可监测范围内采集距离车尾最近的障碍物的属性参数；

所述毫米波雷达用于在可监测范围内采集距离车尾最近的障碍物的属性参数；

所述环视摄像头用于在可监测范围内采集距离车尾最近的障碍物的属性参数。

本说明书实施例还提供一种汽车，包括上述任一实施例所涉及的汽车制动控制装置，以及至少一个超声波传感器、至少一个毫米波雷达和环视摄像头，此外，该汽车还包括现有汽车的其他结构配件，例如：发送机，刹车系统等，在此不做赘述。

通过以上技术方案，在汽车倒车行驶时，获取车尾的各障碍物的至少一组属性参数，所述属性参数至少包括障碍物位置和障碍物类型；根据所述障碍物位置和障碍物类型确定目标障碍物；基于所述目标障碍物的障碍物位置以及所述汽车当前的行驶速度确定减速度；基于所述减速度对倒车行驶时的所述汽车进行制动控制。从而，能够依据至少一组属性参数来判定是否需要制动，并确定合适的减速度进行自动制动控制，有效避免误识别或是人为制动带来的碰撞问题，提升用户倒车体验。

总之，以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已，并非用于限定本说明书的保护范围。凡在本说明书的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的保护范围之内。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。