CN102216119B - 车辆以及提醒车辆的驾驶员的方法 - Google Patents
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Abstract
一种车辆,可包括驾驶员交界面以及与所述驾驶员交界面相关联地操作的至少一个控制器。所述至少一个控制器可被配置为确定车辆的速度和加速度,基于预限定的速度以及车辆的速度和加速度预测车辆的未来速度超过所述预限定的速度的时间,并且如果该时间小于预限定的时间,则经由驾驶员交界面发布警告。
Description
本申请要求于2008年10月30日提交的第61/109,584号美国临时申请的权益,该申请的全部内容通过引用被包含于此。
背景技术
以标示的速度限制(posted speed limit)以上的速度操作车辆会增加被卷入道路事故的可能性。此外,上述操作会减少对改变的驾驶条件作出反应的可用时间。
发明内容
一种用于提醒车辆的驾驶员的方法可包括:预测车辆的加速度;确定预测的加速度是否大于阈值加速度;如果预测的加速度大于阈值加速度,则在车辆的加速度超过阈值加速度之前为驾驶员产生警告。
一种用于提醒车辆的驾驶员的方法可包括:确定车辆的速度和加速度;基于车辆的速度和加速度以及预限定的速度在车辆的速度超过预限定的速度之前为驾驶员产生警告。
虽然示出和公开了根据本发明的示例性实施例,但是这样的公开不应当被解释为限制本发明。在不脱离本发明的范围的情况下可期望作出各种变型和替代设计。
附图说明
图1是车辆控制系统的实施例的框图。
图2是示例性的车辆速度曲线、牵引力曲线和制动曲线的图。
图3A至图3C是示例性车辆运动状态(横摆角速度(yaw rate)和侧偏角(sideslip angle))的图。
图4A至图4C是示例性横摆操纵极限余量、纵向操纵极限余量和侧滑操纵极限余量的图。
图5是示例性的车辆速度曲线、牵引力曲线和制动曲线的图。
图6A至图6C是示例性车辆运动状态(横摆角速度和侧偏角)的图。
图7A至图7C是示例性横摆操纵极限余量、纵向操纵极限余量和侧滑操纵极限余量的图。
图8是基于操纵风险因子表征四种驾驶员类别的示例性隶属函数的图。
图9A、图10A和图11A是示例性的最终的操纵极限余量和风险的图。
图9B、图10B和图11B是驾驶员风格的示例性概率的图。
图12是平稳的驾驶行为和莽撞的驾驶行为的示例性行列式值(determinant)的图。
图13A和图13B分别是激进型驾驶和谨慎型驾驶的示例性平均间隔时间的图。
图14A和图14B分别是激进型驾驶和谨慎型驾驶的加速踏板变化率的示例性标准偏差的图。
图15A和图15B分别是激进型驾驶和谨慎型驾驶的制动踏板变化率的示例性标准偏差的图。
图16A和图16B分别是激进型驾驶和谨慎型驾驶的示例性驾驶员指数的图。
图17是针对激进型驾驶的在前一车辆和跟随车辆之间的示例性相对距离、距离误差和纵向加速度的图。
图18是选择表征图17中的激进型驾驶的示例性参数的图。
图19是针对谨慎型驾驶的在前一车辆和跟随车辆之间的示例性相对距离、距离误差和纵向加速度的图。
图20是选择表征图19中的谨慎型驾驶的示例性参数的图。
图21是驾驶员提醒系统的实施例的框图。
图22是示例性的车辆速度与采样时间的图。
图23和图24是图22的放大部分的图。
具体实施方式
I.简介
现有的车辆电子控制系统的目标是通过识别驾驶员意图并通过控制车辆来辅助驾驶员安全、稳健和平稳地实现驾驶员的意图而使得驾驶任务变得容易。当驾驶员和电子控制系统作为系统朝着避免发生事故的同一目标共同努力并使得驾驶员在环(driver-in-the-loop)车辆的避免发生事故的能力最大化时,电子控制系统的控制有效性会显著增加。实现该目标的一种途径是给驾驶员及时提供清楚和明晰的提示信息,这样,负责任的驾驶员可据此做出响应。这种提示信息可由通常存在于车辆上的传感器计算或采集而来,这实现了驾驶员和电子控制之间的双向闭环控制。电子控制遵循驾驶员的意图,而驾驶员响应于来自电子控制的提示信息来修正其驾驶输入(例如,松开油门(drop throttle)、减少转向输入等)。这样,驾驶员和电子控制系统之间的无缝配合成为可能,并且这种无缝配合能使由于驾驶员失误造成的安全隐患的影响最小化。
除此之外,我们考虑在违反速度限制或加速度限制之前发布警告。这可以是警告功能集(警告功能集可被定义为智能个人指示器(IPM)系统)的一部分。总体来说,可通过各种装置(包括触觉踏板、平视显示器、音频警告装置、语音系统等)发送IPM系统计算的信息(intelligence)来警告或建议驾驶员。
图1描绘了IPM系统10的实施例与车辆14的其它组件/子系统12的相互作用。所述其它组件/子系统12可包括车辆传感器16、18(例如,横摆角速度传感器、转向角传感器、横向加速度传感器、纵向加速度传感器、轮速传感器、制动压力传感器等)、致动器20以及一个或多个控制器22。所述一个或多个控制器22可包括稳定性控制器24、仲裁逻辑器26和其它控制器/系统28(例如,防抱死制动系统、牵引力控制系统等)。
对于任何控制系统,工厂模型(plant model)在设计有效的控制策略方面都可起作用。类似地,驾驶员模型对于产生有效的和合适的驾驶员提醒信号很重要。因此,会需要驾驶风格表征。我们讨论基于他或她的车辆操纵能力来识别驾驶员的特性的方法。虽然已经研究了驾驶员建模和驾驶员行为表征,但是我们提出(例如)可基于接近操纵极限的驾驶频率和驾驶持续时间来推断出驾驶行为/风格和/或驾驶经验级别的途径(以及其它技术)。可在各种应用中使用这种驾驶员表征信息,下面讨论一些应用。
II.车辆稳定性控制的简要讨论
车辆的操纵决定车辆的转弯能力和机动能力。为了使车辆的操纵能力最大化,车辆需要利用其四个轮胎接地面附于道路上。超过其附着力极限的轮胎会打转、打滑或滑动。一个或多个轮胎超过其附着力极限的条件可被称为极限操纵条件,附着力极限可被称为操纵极限。一旦轮胎达到其操纵极限,一般的驾驶员通常就不能掌控了。在所谓的转向不足的情况下,汽车执行驾驶员的转向输入不足,其前轮胎超过操纵极限,车辆不顾驾驶员的转向请求继续直行。在所谓的转向过度的情况下,汽车执行驾驶员的转向输入过度,其后轮胎超过操纵极限,车辆持续打转。为了安全目的,大多数车辆在其操纵极限处都被设为转向不足。
为了在驾驶员在操纵极限或超过操纵极限时不能控制车辆的情况下补偿车辆控制,电子稳定性控制(ESC)系统被设计成重新分配轮胎力,以产生与驾驶员的转向请求一致的可有效地转动车辆的力矩。即,控制车辆以避免转向不足和转向过度的情况。
自从1995年面世以来,ESC系统已经在各种平台中得以实现。在2010年款期间的逐渐采用和实现2012年款的完全安装,联邦机动车安全标准126要求任意车辆上的ESC系统均具有10000lb以下的额定总重量。ESC系统可被实现为防抱死制动系统(ABS)和全速牵引力控制系统(TCS)的扩展。ESC系统可提供有助于以驾驶员的意图为中心的车辆动力学的横摆和横向稳定性。ESC系统还可使分配到各个车轮的制动压力(在驾驶员施加的压力之上或之下)均衡,以产生主动力矩来应对车辆意外的横摆和横向滑动运动。这会使得在制动、加速或溜车期间对于任何牵引表面都能够加强在操纵极限的转向控制。更具体地,当前的ESC系统将驾驶员的预期路径与从车载传感器推断出来的实际车辆响应进行比较。如果车辆的响应与预期路径不同(转向不足或转向过度),则若需要将车辆保持在预期路径上并使得车辆的失控最小化,那么ESC控制器将制动施加于选择的车轮上并减小发动机扭矩。
可使用ESC系统中已有的数据来检测极限操纵条件,从而可不需要新的传感器。例如,考虑配备有ESC系统的车辆,所述ESC系统使用横摆角速度传感器、方向盘传感器、横向加速度计、轮速传感器、主缸制动压力传感器、纵向加速度计等。如ISO-8855中所定义的,在坐标系中定义车辆运动变量,其中,在车身上固定的框架具有向上的竖轴,沿着车身纵向的纵轴,从乘客侧指向驾驶员侧的横轴。
总体来说,车辆级别反馈控制可由各个运动变量(例如,横摆角速度、侧偏角或其组合)与其它控制命令(例如,驾驶员制动、发动机扭矩请求、ABS和TCS)中的仲裁一起计算而来。下面讨论车辆级别控制命令。
公知的自行车模型获取车辆动力学、沿着车身的竖轴的横摆角速度ωz以及在其后轴上定义的侧偏角βr,并满足下面的等式,
其中,vx是车辆的行驶速度,M和Iz是车辆的总重量和横摆转动惯量,cf和cr是前轮胎和后轮胎的侧偏刚度(cornering stiffness),bf和br是从车辆的重心到前轴和后轴的距离,b=bf+br,Mz是施加到车辆的主动力矩,δ是前轮转向角。
用于反映驾驶员的转向意图的目标横摆角速度ωzt和目标侧偏角βrt可利用测量的方向盘转角δ和估计的行驶速度vx作为输入由等式(1)计算而来。在这样的计算中,我们假设在表面条件正常(例如,具有名义侧偏刚度cf和cr且摩擦系数高)的道路上驾驶车辆。还可执行针对稳定状态极限转弯的信号调节、滤波和非线性校正,以微调目标横摆角速度和目标侧偏角。计算出的这些目标值表征驾驶员在正常路面上的期望路径。
横摆角速度反馈控制器本质上是由横摆误差(测量的横摆角速度和目标横摆角速度之间的差)计算而来的反馈控制器。如果车辆左转且ωz≥ωzt+ωzdbos(其中,ωzdbos是时间变化死区),或者车辆右转且ωz≤ωzt-ωzdbos,则车辆转向过度并激活ESC中的转向过度控制功能。例如,可按下面的式子计算主动扭矩请求(为减小转向过度趋势而被施加于车辆),
在左转过程中:Mz=min(0,-kos(ωz-ωzt-ωzdbos))
(2)
在右转过程中:Mz=max(0,-kos(ωz-ωzt+ωzdbos))
其中,kos是可按照下面的式子定义的速度相关增益,
其中,参数k0,kdbl,kdbu,vxdbl,vxdbu是可调的。
如果当车辆左转时ωz≤ωz-ωzdbus(其中,ωzdbus是时间变化死区),或者如果当车辆右转时ωz≥ωz+ωzdbus,则激活ESC中的转向不足控制功能。可按照下面的式子计算主动扭矩请求,
在左转过程中:Mz=max(0,-kus(ωz-ωzt+ωzdbus))
(4)
在右转过程中:Mz=min(0,-kus(ωz-ωzt-ωzdbus))
其中,kus是可调参数。
侧偏角控制器是前述转向过度横摆反馈控制器的补充反馈控制器。该控制器将侧偏角估计值βr与目标侧偏角βrt相比较。如果差值超过阈值βrdb,则激活侧偏角反馈控制。例如,按照下面的式子计算主动扭矩请求,
在左转过程中,
在右转过程中, (5)
其中,kss和ksscmp是可调参数,是侧偏角的补偿时间导数。
可类似地产生基于变量(例如,横摆加速度和侧偏梯度(sideslipgradient))的其他反馈控制项。当主导的车辆运动变量是横摆角速度或者侧偏角时,可直接使用前述的主动扭矩来确定需要的控制轮和将要被传送至相应的控制轮的制动压力的量。如果车辆动力学由多个运动变量主导,则将实施控制仲裁和确定优先级。然后,最终仲裁的主动扭矩被用于确定最终的控制轮和相应的制动压力。例如,在转向过度事件期间,选择外前轮作为控制轮,而在转向不足事件期间,选择内后轮作为控制轮。在严重侧滑的情况下,总是选择外前轮作为控制轮。当侧滑和转向过度横摆两者同时发生时,可通过结合偏航误差(yaw error)和侧偏角控制命令两者来计算制动压力的量。
除了由于驾驶员的转向操纵而超过操纵极限的上述情况之外,车辆可在其纵向运动方向上达到其极限操纵条件。例如,在冰雪道路上制动会导致车轮抱死,这增加了车辆的制动距离。在类似道路上加大油门(open throttling)会导致驱动轮打转,而车辆不向前运动。为此,也可对这些非转向驾驶条件使用操纵极限。即,轮胎纵向制动或驱动力达到其峰值的条件也可被包含在操纵极限的定义中。
ABS功能监测各个车辆相对于车辆的行驶速度的旋转运动,这可通过左前轮、右前轮、左后轮和右后轮的纵向滑移率λi(i=1,2,3,4)来表征,λi按照下面的式子计算:
其中,tf和tr是前轴和后轴的半轮距,ωi是第i个车轮速度传感器输出,κi是第i个车轮速度比例因子,vy是车辆在其重心位置处的横向速度,vmin是反映允许的最小纵向速度的预设参数。注意到等式(6)仅在车辆未处于倒车驱动模式时是有效的。当驾驶员启动的制动在车轮上产生太大滑动(例如,λi≥λbp=20%)时,ABS模块将释放该车轮上的制动压力。类似地,在导致第i个从动轮上大的滑动的大油门(large throttle)应用中,TCS模块将请求降低发动机扭矩和/或将制动压力施加到同一轴上的相对车轮。因此,ABS或TCS的激活可通过监测λi接近λbp和λtp的程度来预测。
III操纵极限驾驶风格表征
前述ESC(包括ABS和TCS)在实现其安全目标方面是有效的,然而进一步加强也是可能的。例如,ESC系统的扩展可期望用于侧倾稳定性控制。然而,ESC试图进行的合适的校正可能会被驾驶员或环境条件所抵消。即使有ESC介入,轮胎力远远超过轮胎和道路的牵引能力的超速行驶车辆也可能无法避免转向不足事故。
我们引入了驾驶员和ESC系统的整合,从而它们可朝着加强驾驶员在环系统的控制性能的方向协同地工作。在特定的实施例中,提出的操纵极限指示器(HLM)确定当前的驾驶条件接近操纵极限的程度。
总体来说,操纵极限条件的精确确定将涉及道路和轮胎特性的直接测量或者来自于许多相关变量的非常密集的信息(如果直接测量不可行)。目前,这两种方法对于实时实现而言都不够成熟。
由于其反馈特征,所以ESC系统可被配置为通过监测车辆的运动变量(例如,在上一节中所描述的那些)来确定可能的极限操纵条件。当运动变量偏离其参考值预定量时(例如,超过特定的死区),ESC系统可开始计算差动制动控制命令并确定控制轮。然后,相应的制动压力被传送到控制轮以使车辆稳定。ESC激活的起始点可被认为是操纵极限的开始。
更具体地讲,我们可在下面的式子中定义相对操纵极限余量hx,
其中,x是运动变量与其参考值的偏差,定义在未启动ESC、ABS或TCS时x所落入的死区区间。x可以是在上一节中限定的任何控制变量(或任何其它合适的控制变量)。
在式子(8)中定义的hx的好处是驾驶条件可被量化地表征成不同的类别。例如,当hx≤10%时,驾驶条件可被归类为驾驶员需要特别注意或者需要采取特别行动(例如,使车辆慢下来)的红区条件;当10%<hx<40%时,驾驶条件可被归类为驾驶员需要一定程度的特别注意的黄区条件;当40%<hx≤100%时,驾驶条件可被归类为正常条件。在正常条件下,驾驶员仅需要保持其正常的驾驶注意力。当然,也可使用其它范围。
可激活各种听得见的和/或看得见的警报来警告驾驶员关于操纵极限余量。例如,当hx≤10%时,可启动警告灯/触觉装置来通知驾驶员他们需要慢下来。或者,语音激活的显示系统可指导驾驶员采取特别行动。当10%<hx<40%时,听得见的语调或显示可通知驾驶员他们正在接近不稳定的驾驶条件等。
更具体地讲,让我们使用在上一节中计算出来的控制变量来讨论hx的计算。在转向过度情况下的车辆的横摆操纵极限余量hOS(其中,当车辆向左转时,ωz>ωzt;当车辆向右转时,ωz>ωzt)可通过设置x=ωz-ωzt和由式子(8)计算得来,其中,ωzdbos是在式子(2)中定义的转向过度横摆角速度死区。
类似地,可通过设置x=ωz-ωzt和由式子(8)计算出针对转向不足情况的车辆的横摆操纵极限hUS,其中,ωzdbus是在式子(4)中定义的转向不足横摆角速度死区。注意上述死区可以是车辆速度、目标横摆角速度的幅值、测量的横摆角速度的幅值等的函数。转向不足情况(x<0)和转向过度情况(x>0)的死区不同,并且它们是可调的参数。
车辆的侧滑操纵极限余量hSSRA可通过设置x=βr-βrt和由式子(8)计算出来。
车辆的纵向操纵极限涉及当轮胎的驱动力或制动力接近操纵极限时的条件。第i个从动轮的牵引力控制操纵极限可通过设置x=λi,x=0和由式子(8)计算得来。第i个车轮的ABS操纵极限余量可通过设置x=λi,x=λbp和由式子(8)计算得来。最终的牵引力操纵极限余量和制动操纵极限余量可被定义为:
注意在计算前述操纵极限余量时可使用进一步的筛选条件。例如,下面的条件中的一个或下面的条件中的一些条件的组合可用于将操纵极限余量设为0:目标横摆角速度的幅值超过一定的阈值;测量的横摆角速度的幅值大于一定的阈值;驾驶员的转向输入超过一定的阈值;或者,极端条件,例如,车辆的转弯加速度大于0.5g,车辆的减速度大于0.7g,以超过阈值(例如,100mph)的速度驾驶车辆等。
为了测试前述操纵极限余量计算并相对于已知的驾驶条件来验证它们的有效性,使用配备有在福特汽车公司开发的研究性ESC系统的车辆进行车辆测试。
对于由在图2中示出的车辆速度、油门开度和制动所描绘的驾驶条件,在图3A至图3C中示出了测量的车辆运动变量和计算出的车辆运动变量。在图4A至图4C中示出了相应的各个操纵极限余量hUS,hOS,hTCS,hABS以及hSSRA。该测试被实施为在雪道(snow pad)上的自由形式障碍测试(所有ESC计算均运转)。制动压力施加被关闭,以使得车辆接近真实的极限操纵条件。
对于另一测试,在具有高摩擦系数的路面上驾驶车辆。在图5中描绘了该测试的车辆速度、牵引力和制动曲线。在图6A至图6C中示出了车辆运动状态。在图7A和图7B中示出了相应的各个操纵极限余量hUS,hOS,hTCS,hABS以及hSSRA。
所有单独的操纵极限余量的包络变量被定义为:
henv=min{hOS,hUS,hTCS,hABS,hSSRA} (10)
考虑到可能会由于信号噪声而造成包络操纵极限余量的突变,因此使用低通滤波器F(z)来使henv平滑,从而获得最终的操纵极限余量:
h=F(z)henv (11)
对于在图2和图3A至图3C上示出的车辆测试数据,在图9A中描绘了最终操纵极限余量,而对于在图5以及图6A至图6C上示出的车辆测试数据,在图10A中描绘了最终操纵极限余量。
现在,我们可使用在式子(11)中计算出来的最终操纵极限余量来表征车辆操纵相关的驾驶条件和驾驶风格。我们引入操纵风险因子(HRF)的概念作为对驾驶条件与操纵极限相关程度的度量。操纵风险因子r被定义为最终操纵极限余量h的补数(complement),即,
r=1-h (12)。
当最终操纵极限余量h最大(h=1)时,操纵风险因子最小(r=0),反之亦然。HRF还可用于开发描述不同类别的驾驶风格的概率模型,通过将当前的驾驶条件与操纵极限相比来反映这些驾驶风格。
通常来讲,谨慎的驾驶员通常在驾驶时不会频繁地突变,即,转向、速度和加速度变化快。因此,将谨慎的驾驶员表征为始终避免使用极端驾驶输入和避免接近最大操纵风险的一类驾驶员是合理的。一般的驾驶员会比谨慎的驾驶员表现出更高级别的HRF。专家驾驶员可能在控制车辆方面更有技巧,即,他可在长时间内以相对高级别的HRF进行驾驶,而不会使车辆超过最大操纵极限。鲁莽的驾驶员则表现出无所顾忌的操纵行为,这种操纵行为是难以预料的并会导致快速改变。预计鲁莽的驾驶员时常以可能会非常短暂地接近最大值(r=1)的操纵风险因子进行驾驶,从而导致频繁地触发相关的安全系统(例如,ABS、TCS、ESC)。
注意到专家驾驶员和鲁莽的驾驶员之间的差别在于前者可长时间地保持驾驶条件处于相对高的HRF级别,而后者在由于驾驶员的控制能力差而导致车辆超过最大操纵极限之前仅能短时间地保持在类似的级别。由于定义例如谨慎的驾驶行为、一般的驾驶行为、专家的驾驶行为和鲁莽的驾驶行为的操纵风险因子的范围可能未被明确限定,所以我们使用模糊子集来量化这四类驾驶员。我们还基于特定的驾驶员风格进一步对这些类别进行概率评估。与谨慎的驾驶员类别、一般的驾驶员类别、专家驾驶员类别和鲁莽的驾驶员类别相关联的模糊子集可通过在HRF全域[0,1]上定义的下面的隶属函数来描述:
μc(r),μe(r),μa(r),μr(r)。
图8示出了对于那些类别中的每种类别的隶属度和HRF之间的关系。
对于四种示例性类别(谨慎类别、一般类别、专家类别和鲁莽类别)中的每一种类别,图8中的隶属函数可使用隶属度的四维矢量
Dk=[μc(rk)μe(rk)μa(rk)μr(rk)]T
给由值为rk的特定HRF表示的任何事件赋值。例如,HRF值rk=0.4(对应于操纵极限余量值hk=0.6)将被转换为谨慎类别、一般类别、专家类别和鲁莽类别的隶属度。
μc(0.4)=0.46,μe(0.4)=0.85
μa(0.4)=0.09,μr(0.4)=0.22
隶属等级对由r=0.4(或操纵极限余量h=0.6)的HRF表征的事件可能与四个示例性部分中的任何一个相关联的可能性进行编码。隶属度矢量值dk使得单个驾驶事件和可能的驾驶员特性之间在该事件的HRF方面相关联。为了表征驾驶员的长期行为,我们需要由多个事件所产生的可能性的概率解释。通过给每个事件添加隶属值,我们基本上合计了特定驾驶员可被归类为谨慎类别、一般类别、专家类别和鲁莽类别的总的可能性,即,矢量
其中,N是样本的数量。合计的可能性可被认为是频率(有时被称为模糊频率),因为它们显示了多个事件的HRF可被级联(cascade)成四种示例性类别的频率和程度。合计该可能性(即,添加隶属函数)的替代方案是:如果特定的隶属等级μi(rk),i∈{c,a,e,r}大于规定的阈值(例如,0.8),则加1,否则为0,从而计算四种示例性类别的传统频率。根据合计的可能性,我们可计算谨慎的、一般的、专家和鲁莽的驾驶员风格的概率,
其中,i∈{c,a,e,r}。由合计的可能性(模糊频率)来计算概率,该概率可被认为是模糊概率。在此模糊化的原因是在表征四种示例性分类和HRF之间的关系方面的不确定性。对于类别被清楚地限定(由区间表示,而不是由模糊子集表示)的特殊情况,可能性变换成布尔值,它们的合计值变成频率,因此模糊概率被转换为传统概率。
最可能的驾驶员类别i*是以最高的概率表征的类别,即,
概率基于频率的计算可按照平均频率进行表达。
或者,概率基于频率的计算可通过将较高的权重赋给与最近的事件相关联的可能性的指数加权平均频率来表达。在数字上,可通过施加在时域中实现指数平滑算法的低通滤波器来实现产生较高的权重对应于近期的观测的加权平均数的过程,
其中,通过将一组指数地减小的权重赋给较早的观测,常数遗忘因子0<α≤1控制更新平均值d*的速度。对于常数遗忘因子α,表达式(17)利用单位和(unit sum)递归地产生正权重矢量。
W=[(1-α)kα(1-α)k-1α(1-α)k-2...α] (18)
矢量W描绘权重指数地减小的加权平均型合计算子,所述权重通过遗忘因子α被参数化。参数α定义加权平均合计算子的存储深度(memory depth)(移动窗的长度)。因此,式子(17)中的隶属等级矢量的滤波值d*表示各个可能性在权重W上的加权平均值。由于所有的合计可能性是在长度Kα=1/α的同一移动窗上计算来的,因此我们可将其认为是与四个概念中的每个均关联的频率的表示。加权平均值(17)在指数属于软区间(soft interval)的事件上计算得出,
s∈{k-Kα+1,k] (19)
其中,符号{表示软下界,该软下界包括指数比(k-Kα)小且贡献度相对低的值。因此,形成矢量d*的合计可能性可根据表达式(14)被转换为概率。
在特定实施例中,α可能是可选择的,从而获得针对期望时间段的表征。例如,用户可提供与α相关的输入,从而每半小时进行一次表征。其它方案也是可行的。
对于图2、图3A至图3C和图4A至图4C所描绘的车辆测试,在图9B上示出了各个pi,指示对于大多数驾驶来说,驾驶员表现出鲁莽的驾驶行为,这与图3C中的大值的侧偏角(侧偏角的峰值超过10度)一致。对于图5至图7C所描绘的车辆测试,在图10B中示出了各个pi,指示驾驶员最初表现出一般的驾驶行为,然后转变到鲁莽的驾驶员行为。
针对时间窗(由遗忘因子α确定),计算的概率定义了基于最可能的HRF的驾驶员表征。通过修改移动窗,我们可学习和总结特定驾驶员基于HRF的长期表征和短期表征。
为了预测HRF的改变对驾驶员的表征的影响,我们引入了转变概率的概念。马尔可夫模型P概率性地描述了驾驶员类别的当前值和预测值之间的转变集:
其中,pij是从在时间k处的类别i转换到在时间k+1处的类别j的概率,pii=max(pi)是与在时间k处的主导类别i相关的概率,i,j∈{c,a,e,r}。转变概率pij从转变合计可能性推导而来,只有当在时间k处i=arg max(pl)并且j=argmax(pl)(l∈{c,a,e,r})时,才更新转变合计可能性。
然后通过将合计转变可能性转换成概率来计算转变概率。最大的转变概率pij将从类别i到类别j的转变确定为最可能的转变。
图11A和图11B使用驾驶车辆测试来验证长期驾驶行为表征。驾驶员通常显示谨慎的驾驶风格(其可能是新手、一般驾驶员或专家驾驶员)。从HRF图上的峰值可以看出,在大约190秒处,车辆有些激进地转弯,驾驶风格转变到一般类别。由于没有进一步识别到主要的HRF事件,因此对于驾驶周期剩余的时间可结合长期表征的概念来执行这一类别。
如上所述,可激活各种听得见的和/或看得见的警报来警告驾驶员关于操纵极限余量。定义是否(和/或以什么类型)将发布警报的余量阈值可基于驾驶员表征而被改变或暂停使用。例如,如果确定驾驶员是专家驾驶员,则警告阈值可从hx≤10%减小到hx≤2%,或者关于操纵极限余量的警告可被暂停(专家驾驶员可能不需要该警告)。
IV.无人监管的驾驶风格表征
在正常的驾驶操纵期间,驾驶员的长期纵向车辆控制可被用于确定驾驶行为,而不管车辆的动态响应。例如,驾驶员在高速公路上长时间驾驶期间可表现出特定的纵向控制模式。他的加速踏板致动的模式可能是平稳的或者即使在非紧急条件下也是莽撞的。可使用踏板的变化性及其走时变化(ratechange)来区分平稳应用和莽撞应用。当驾驶条件不受限制时,这种平稳应用或莽撞应用表现出与燃油经济性和加速性能强烈相关。例如,可利用识别这种驾驶行为来实现燃油经济性提醒器。
可使用异常检测来评估控制动作的整体变化性中的指示相应的行为的改变的主要变化。异常检测是一种将主要的重点放在连续的监测、机器学习和无人监管的类别上,以识别偏离正常行为的趋势并预测潜在的重大变化的技术。驾驶员动作的总体的协方差矩阵的行列式值可用作总体的广义方差(概率散差(spread))的测量值,并因此作为驾驶员行为改变的指示器。
驱动扭矩请求τd及其导数的特征空间由矢量扩展。总体的协方差矩阵的行列式值D可被递归计算为:
Dk+1=(1-α)k-1Dk(1-α+(yk-vk)Qk(yk-vk)T) (21)而
vk+1=(1-α)vk+αyk
Qk+1=(I-Gk(yk-vk))Qk(1-α)-1 (22)
Gk+1=Qk(yk-vk)Tα(1-α+α(yk-vk)Qk(yk-vk)T)-1
其中,vk是yk的滤波后的形式,Qk是估算的协方差矩阵的逆矩阵,α是反映与滤波器存储深度相关的遗忘因子的常数。
因此,在式子(21)中计算出来的Dk针对莽撞型行为和平稳型行为具有初始平均值和标准偏差。如果Dk的值高于控制极限labrupt,则将瞬时行为归类为莽撞型,如果Dk的值低于控制极限usmooth,则将瞬时行为归类为平稳型。labrupt和usmooth被定义为:labrupt=μabrupt-3σabrupt,usmooth=μsmooth+3σsmooth,其中,μabrupt和σabrupt是莽撞行为类别的平均值和标准偏差。类似地,针对平稳行为类别定义μsmooth和σsmooth。如果当前的行为要么被归类为莽撞型要么被归类为平稳型,则递归地更新匹配行为的相应的平均值和标准偏差,
wk+1=(1-β)wk+βDk+1
Hk+1=(1-β)Hk+(β-β2)(Dk+1-wk)T(Dk+1-wk) (23)
σk+1=(Hk+1)1/2
其中,w和H是估计的平均值和方差,β是另一个遗忘因子。
图12示出了来自8次车辆测试的加速踏板位置及其走时变化的协方差矩阵的行列式值。实线表示的4次测试的行列式值是针对莽撞的加速踏板的应用。这些行列式值显示为大值,例如,大于7。而虚线表示的4次测试的行列式值是针对平稳的加速踏板的应用。这些行列式值显示为小值,例如,小于4。因此,行列式值的大小显示独特的信息模式,该信息模式可被用于将平稳的驾驶行为与莽撞的驾驶行为区分开。
由于驾驶员和驾驶环境之间的相互作用包括时间长短不一的频繁的停车,这样会需要暂停持续更新,以防止在递归计算过程中出现数值问题。可使用下面的暂停条件:(i)如果车辆速度小于1mph,则暂停与车辆速度和加速度相关的递归计算;(ii)如果加速踏板位置小于1%,则暂停与踏板相关的递归计算。
虽然上述偏差集中在加速踏板上,但是其可被容易地应用于制动情形。由于在紧急情况(这种情况未必指示驾驶员的通常行为)过程中会发生突然的激进制动,因此,对于计算筛查,可使用制动未处于其极端情况的准稳定状态驾驶。
在瞬时加速和减速过程中,车辆的某些车轮会经历严重的纵向滑移,这些车轮的轮胎纵向力可达到其峰值。可通过监测各个车轮相对于车辆的行驶速度的旋转运动来识别这样的情况,因此在瞬时操纵过程中的驾驶员行为可被如上所述地确定。
V.半监管驾驶风格表征
并非所有的驾驶员输入都能通过电子控制系统获得。然而,特定的变量可构造输入-输出对,该输入-输出对可被用于推导驾驶员控制结构。例如,在跟车操纵中,前一汽车和跟随汽车之间的相对距离以及驾驶员的制动和油门开度请求通常是协调好的。这里,我们考虑使用Tagaki-Sugeno(TS)模型来将驾驶员的制动和油门开度命令的变化与前一车辆和跟随车辆之间的相对距离和速度联系起来。
模糊系统可利用相对于另一车辆的信号调节的平均驾驶车间时距(间隔-时间)以及加速踏板和制动踏板的走时变化的标准偏差来确定驾驶员是激进的还是谨慎的。来自于模糊计算和规则评估的驾驶员指数值可基于跟随的汽车、车辆速度和驾驶员对加速和减速的控制动作来确定驾驶员的激进性。
对于实时的车辆实现来说,应用兴趣变量的平均值和方差的递归估计。在采样时间k处的信号调节的平均间隔-时间可被计算为:
gk=gk-1+α(Δsk/vjk-gk-1) (24),
其中,Δsk是前一车辆和跟随车辆之间的相对距离,vfk是跟随车辆的速度。α是与在式子(22)中使用的α类似的滤波器系数。图13A和图13B示出了由两次车辆测试(一个是针对激进驾驶,另一个是针对谨慎驾驶)计算出来的平均间隔-时间。
加速踏板变化率平均值可被计算为
其中,是加速踏板平均值,ΔT是采样时间。相应的方差可被计算为
标准偏差由方差的平方根得到。图14A和图14B显示了针对激进驾驶和谨慎驾驶的两次测试数据的标准偏差。
与式子(25)和(26)类似,可计算制动踏板走时变化的平均值和方差。图15A和图15B示出了针对激进驾驶和谨慎驾驶的两次测试数据的标准偏差。在将变量提供给模糊推理系统之前,首先将这些变量归一化。针对特征确定模糊集和隶属函数,以将明确的输入转换成模糊项。平均间隔-时间模糊集Gs被定义为
Gs={(g,μ(g))|g∈G} (27)
其中,G由车辆路径中的间隔-时间g的有界集合给定。将间隔-时间隶属函数μ选择为高斯函数。
使用零阶TS模型来计算驾驶员指数级别。0-1.0的归一化的输出范围(output scale)表示从谨慎到欠激进再到激进的驾驶行为的级别。由模糊计算和规则评估获得驾驶员指数。表1显示了使用的规则。注意到与较低的间隔-时间相比,较高的间隔-时间相对来说更注重安全。
表1
用于驾驶行为表征的规则
间隔-时间 | 加速踏板变化率STD | 制动踏板变化率STD | 驾驶员指数 |
低 | 低 | 低 | 欠激进 |
高 | 低 | 低 | 谨慎 |
低 | 高 | 低 | 激进 |
低 | 低 | 高 | 激进 |
低 | 高 | 高 | 激进 |
高 | 高 | 高 | 欠激进 |
高 | 低 | 高 | 谨慎 |
高 | 高 | 低 | 欠激进 |
图16A和图16B显示了由两次车辆测试数据计算得到的驾驶员指数:一个是针对激进驾驶,驾驶员指数大于0.8,另一个是针对谨慎驾驶,驾驶员指数小于0.2。
VI.监管驾驶风格表征
跟车任务需要驾驶员与前一车辆保持下列中的一项:(i)零速度差;(ii)相对距离恒定;(iii)由相对距离除以相对速度所定义的相对间隔-时间恒定。
人类驾驶员可被建模为PD反馈控制器。在跟车操纵期间闭环系统可被表达为
其中,xl和xf是前一车辆和跟随车辆的行进距离,是间隔偏移量(offsetreference)。由于在配备有自适应巡航控制功能的车辆中使用的雷达的实施,因此测量相对距离和相对速度并将其限定为
配备有稳定性控制的车辆具有输出为αx的纵向加速度计,该纵向加速度计测量式子(28)可被进一步表达为
在式子(30)中的未知参数cv和cs可被用于表征驾驶员在跟车过程中的控制结构。使用低通滤波后的Δs和Δv来代替间隔偏移量及其导数并考虑到时间延迟,我们给出下面的等式
其中,中的下标i反映驾驶员的制动/油门致动与测量的相对距离、速度和加速度之间的时间延迟,α是与在式子(22)中使用的α类似的低通滤波器系数,w是可被视为白噪声的高频不确定信号。使用有条件的最小二乘法辨识算法,可从式子(31)实时识别cv和cs。驾驶员在环系统的响应时间tp和阻尼比ζ可与cv和cs联系起来,
该式子可用于推导驾驶员的驾驶行为:(i)对于正常的驾驶员来说,期望驾驶员在环系统的瞬时响应快(tp足够小,例如,小于0.5s)且有阻尼(damped)(ζ足够大);(ii)对于年老的或身体有缺陷的驾驶员,tp可能大;(iii)对于激进的驾驶员,ζ可能显示为小值,例如,小于0.5,并且系统响应可能表现出过量过冲(excessive overshoot);(iv)对于谨慎的驾驶员,ζ可能显示为相当大的值,例如,大于0.7。
最小二乘参数辨识为计算cv和cs而被实施。进行两次车辆测试。在第一次测试中,跟随车辆中的驾驶员试图使用激进的油门开度和制动来实现他的车辆和前一车辆之间的相对间隔-时间恒定,这导致更大的距离误差Δsk-μk(Δs)。参见图17。识别的cv为大约0.2,识别的cs为大约0.05。参见图18。因此,由式子(32)计算出来的阻尼比显示为比0.5小的值,这是弱阻尼驾驶员在环系统的表示,因此对应于激进驾驶行为。
在第二次测试中,驾驶员使用谨慎的油门开度和制动应用来实现汽车跟随,图19中的相对距离误差Δsk-μk(Δs)的幅值比图17中示出的相对距离误差的幅值小。在图20中绘出了识别的cv和cs。除了开始的150秒之外,阻尼比显示为比0.8大的值。参见图20。这是强阻尼驾驶员在环系统的表示,因此对应于谨慎驾驶行为。
VII.速度和加速度限制指示器
在此描述的特定实施例提供车辆速度和/或加速度限制指示器,该指示器可在车辆违反速度/加速度限制之前通过(例如)触觉加速踏板或显示器发布警告。例如,特定算法可确定驾驶员的加速度曲线是否表现出将要超出速度和/或加速度限制的趋势。如果是,则可限制或者约束相对于给定的最大加速度曲线的车辆加速度(而不制动)。该最大加速度曲线可从车载/车外导航数据库获得或由驾驶员限定。
用于车辆的加速度模型可通过线性函数模拟,
Accs(t+Δt)=a0+a1APs(t)+a2APs(t)2 (33)
其中,Accs(t+Δt)是车辆在t+Δt时刻的瞬时加速度;
APs(t)是在t时刻的瞬时加速踏板位置;
a0,a1和a2是使用已知的递归技术持续计算出来的系数。
Accs(t+Δt)和APs(t)可被指数化地平滑并被计算为,
Xs(t)=α*Xs(t-1)+(1-α)*X(t) (34)
其中,Xs(t)是Accs(t+Δt)或APs(t);并且α是调节常数。
使信号平滑可便于利用去噪信息通过线性模型进行模拟,并提供更加稳定并且不会受来自于驾驶员踏板操纵和驾驶条件的固有噪音数据显著影响的警告。
给定式子(1)中的车辆加速度Accs和加速踏板位置APs之间的线性关系,则可应用下面的递归最小二乘学习算法来实时模拟函数参数,
Par(t+1)=Par(t)+(InCov(t+1)*x*(y-x′*Par)) (36)
其中,InCov是协方差矩阵Kc*eye(r)的逆,
其中,Kc是1000,r是Par的维数;
Par是被初始化为[0,0,0]的线性函数参数[a0,a1,a2];
α是调节常数;
x是输入矢量[1,APs(t),APs(t)2];
y是测量的车辆加速度。
上述参数实时地将平滑的数据空间中的车辆加速度与加速踏板位置联系起来。在给定驾驶员发起的加速踏板位置的条件下,所述算法将产生预测的近期加速度ap(t),
ap(t)=[1,APs(t),APs(t)2]*Par (37)。当然,车辆加速度可以以任何合适的方式确定。例如,可经由加速度计或基于车辆速度随时间的变化来确定加速度。
可基于速度限制L、车辆的速度S(t)以及车辆的加速度ap(t)来确定车辆达到速度限制的时间T(t),
例如,驾驶员可经由输入开关/交界面(interface)来设置速度限制,或者可基于车辆的位置经由导航系统以公知的方式确定速度限制。例如,导航系统可基于车辆的地理位置提供道路速度限制信息,例如,65mph。可以以任何公知/合适的方式,例如通过速度传感器等确定车辆的速度。
在特定的实施例中,如果加速度ap(t)是正的,时间T(t)小于预限定阈值时间(例如,2秒等),并且车辆未处于制动状态,则可产生警告来提醒驾驶员正接近速度限制违例。(可以以任何公知/合适的方式确定车辆是否处于制动状态。例如,可使用制动踏板位置来确定车辆是否处于制动状态。)
在其它实施例中,不需要计算时间。例如,可使用速度限制与车辆速度与车辆加速度的表来确定是否发布警告。在给定的一组情况下,如果速度限制、车辆速度和车辆加速度达到某个值(或取值范围),则可产生警告。
在其它实施例中,如果加速度ap(t)是正的,并且车辆的速度S(t)落入比速度限制小的某速度范围内,则可产生警告来提醒驾驶员接近速度限制违例。例如,如果车辆正在加速并且车辆速度在3mph速度限制内,则可产生警告。
或者,如果加速度ap(t)超过预限定的阈值,则可产生警告。例如,如果ap(t)(预测的加速度)大于3m/s2,则如在此所描述的,可产生警告。如下所讨论的,预限定的阈值可具有缺省值、由驾驶员输入或基于驾驶员类型选择。
参照图21,用于车辆32的驾驶员提醒系统30的实施例可包括位置传感器40和速度传感器42、一个或多个控制器44、以及音频、视频和/或触觉交界面46,所述车辆32包括加速踏板34、动力传动系统36和导航系统38。位置传感器40检测加速踏板34的位置。速度传感器42检测与车辆32相关的速度。交界面46可以是任何合适的/已知的驾驶员交界面,例如,显示屏、扬声器装置、触觉加速踏板等。
一个或多个控制器44可从传感器40接收加速踏板位置信息,从传感器42接收车辆速度信息并从导航系统38接收当地速度限制信息。利用上面讨论的算法,一个或多个控制器44可预测车辆32的加速度、预测未来的车辆速度超出速度限制的时间,如果该时间小于某缺省阈值(例如,3秒),则经由交界面46发布音频、视频和/或触觉警报。例如,该缺省阈值可由车辆制造者预设,或者由驾驶员经由任何合适的交界面(包括交界面46)输入。可选地,利用上述讨论的算法,一个或多个控制器44可预测车辆32的加速度,确定预测的加速度是否大于阈值加速度,如果该预测的加速度大于阈值加速度,则经由交界面46发布音频、视频和/或触觉警报。也可考虑其它方案。
一个或多个控制器44可利用上面讨论的算法来表征驾驶员行为或将驾驶员行为归类,并基于表征/归类来改变/选择阈值。作为示例,如果一个或多个控制器44确定驾驶员是“专家型”的,则可降低(或清除)缺省阈值时间。作为另一示例,如果一个或多个控制器44确定驾驶员是“鲁莽型”的,则可增加缺省阈值时间和/或可降低缺省阈值加速度等。作为另一示例,可在表中保存几种不同的阈值。这些阈值中的每个均可与不同的表征/归类联系起来。因此可经由所述表基于表征/归类来选择具体阈值。
VIII.实验结果
在40mph和60mph的速度限制条件下对配备有触觉加速踏板并配置有与提醒系统30类似的提醒系统的车辆进行测试。参照图22、23和24,对于样本1至5000,驾驶员设置第一速度限制40mph,对于样本5000以后的样本,导航系统提供第二速度限制60mph。对于两个速度限制,算法预测导致车辆速度超过速度限制的近期加速度(然后给出当前的加速踏板位置)。通过在实际违例(在图22、23和24上由“*”表示)之前启动触觉加速踏板来产生警报。
对于本领域普通技术人员明显的是,在此公开的算法可以以多种形式被传送至处理装置,该处理装置可包括任何现有的电子控制单元或专用的电子控制单元,所述多种形式包括但不限于,永久存储在非可写的存储介质(例如,ROM装置)上的信息以及可更改地存储在可写的存储介质(例如,软盘、磁带、CD、RAM装置)和其它磁性和光学介质上的信息。所述算法还可在软件可执行的对象中实现。或者,可利用合适的硬件组件(例如,专用集成电路(ASIC)、状态机、控制器)或其它硬件组件或装置或者硬件、软件和固件组件的组合整体或部分地实现所述算法。
虽然已经示出和描述了本发明的实施例,但是这些实施例并不意图示出和描述本发明所有可能的形式。在说明书中使用的词语是描述性的词语,而非限制性的词语,应当理解,在不脱离本发明的精神和范围的情况下可进行各种改变。
Claims (2)
1.一种提醒车辆的驾驶员的方法,包括:
按照类型将驾驶员对车辆的动态控制分类;
预测车辆的加速度;
确定预测的加速度是否大于阈值加速度;
如果预测的加速度大于阈值加速度,则在车辆的加速度超过阈值加速度之前为驾驶员产生警告,其中,所述阈值加速度基于所述驾驶员类型,
其中,所述车辆包括加速踏板,其中,预测车辆的加速度包括确定所述加速踏板的位置。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述车辆包括触觉驾驶员交界面,其中,在车辆的加速度超过阈值加速度之前为驾驶员产生警告包括启动所述触觉驾驶员交界面。
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