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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114056386A(43)申请公布日2022.02.18(21)申请号202010754091.3(22)申请日2020.07.30(71)申请人比亚迪股份有限公司地址518118广东省深圳市坪山新区比亚迪路3009号(72)发明人沈剑罡(74)专利代理机构北京英创嘉友知识产权代理事务所(普通合伙)11447代理人魏嘉熹(51)Int.Cl.B61L23/14(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图5页(54)发明名称车速控制方法及装置,存储介质及车辆(57)摘要本公开涉及一种车速控制方法及装置,存储介质及车辆,以解决相关技术中车速控制的精确度较低的技术问题。包括:确定车辆实际运行状态下的速度误差;根据所述车辆的实际速度、目标速度和所述速度误差,基于第一神经网络模型得到第一模型输出参数;根据所述速度误差,基于以所述第一模型输出参数作为调节参数的PID控制器得到加速度补偿量;根据所述加速度补偿量和所述车辆的当前加速度计算得到校正加速度;根据所述校正加速度控制所述车辆行驶。这样,可以提高车速控制的精确度,进而提高车辆乘坐的舒适度。CN114056386ACN114056386A权利要求书1/2页1.一种车速控制方法,其特征在于,所述车速控制方法包括:确定车辆实际运行状态下的速度误差;根据所述车辆的实际速度、目标速度和所述速度误差,基于第一神经网络模型得到第一模型输出参数;根据所述速度误差,基于以所述第一模型输出参数作为调节参数的PID控制器得到加速度补偿量;根据所述加速度补偿量和所述车辆的当前加速度计算得到校正加速度;根据所述校正加速度控制所述车辆行驶。2.根据权利要求1所述的车速控制方法,其特征在于,所述确定车辆实际运行状态下的速度误差,包括:获取所述车辆的实际里程信息,并根据获取所述实际里程信息的第一时刻,从车辆自动运行曲线中获取对应所述第一时刻的目标里程信息;根据所述实际里程信息和所述目标里程信息计算得到里程差;根据所述实际里程信息、所述目标里程信息和所述里程差,基于第二神经网络模型得到第二模型输出参数;根据所述里程差、历史里程差,基于以所述第二模型输出参数为调节参数的第二PID控制器得到速度补偿量;根据目标速度、实际速度和所述速度补偿量计算得到所述速度误差。3.根据权利要求2所述的车速控制方法,其特征在于,所述获取所述车辆的实际里程信息,并根据获取所述实际里程信息的第一时刻,从车辆自动运行曲线中获取对应所述第一时刻的目标里程信息包括:获取所述车辆行驶方向上的车站的第一位置信息和所述车辆的第二位置信息;基于所述第一位置信息和所述第二位置信息,确定所述车辆是否处于所述车站的预设范围内;在确定所述车辆处于所述车站的预设范围内的情况下,获取所述车辆的实际里程信息,并根据获取所述实际里程信息的第一时刻,从车辆自动运行曲线中获取对应所述第一时刻的目标里程信息。4.根据权利要求2所述的车速控制方法,其特征在于,所述速度补偿量Δvc是通过如下公式计算得到的:其中,和均为所述第二模型输出参数,ΔSn为所述里程差,ΔSn-1和ΔSn-2均为所述历史里程差。5.根据权利要求2所述的车速控制方法,其特征在于,所述速度误差Δv是通过如下公式计算得到的:其中,为所述目标速度,v为所述实际速度,Δvc为所述速度补偿量。6.根据权利要求1所述的车速控制方法,其特征在于,所述确定车辆实际运行状态下的速度误差,包括:2CN114056386A权利要求书2/2页根据预设频率获取所述车辆的实际速度;根据获取所述实际速度的第二时刻,从车辆自动运行曲线中获取对应所述第二时刻的目标速度;确定所述实际速度与所述目标速度之间的差值作为所述车辆实际运行状态下的所述速度误差。7.根据权利要求1所述的车速控制方法,其特征在于,所述加速度补偿量Δan是通过如下公式计算得到的:Δan=kp(Δvn-Δvn-1)+ki·Δvn+kd(Δvn-2·Δvn-1+Δvn-2);其中,kp、ki和kd均为所述第一模型输出参数,Δvn、Δvn-1和Δvn-2分别为第n时刻、第n-1时刻和第n-2时刻的所述速度误差。8.根据权利要求1-7任一项所述的车速控制方法,其特征在于,所述第一神经网络模型用于根据以下公式计算得到所述第一模型输出参数:Z(2)=∑W(2)·A(1);A(2)=ReLUZ(2);Z(3)=∑W(3)·A(2);A(3)=SigmoidZ(3);其中,W(2)和W(3)分别为输入层和隐藏层的权重矩阵,Z(2)和Z(3)分别为输入层和隐藏层的输出矩阵,A(1)为所述实际速度、所述目标速度、所述速度误差Δv和预设偏置构成的输入层的输入矩阵,A(2)为激活层的输出矩阵,A(3)为输出层表征所述第一