CN102901510A - 用于车辆的自主护送技术 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于车辆的自主护送技术，具体地，一种用于自主地护送车辆沿路线行驶的方法，并且引导车辆与至少一台跟随车辆通信。该述至少一台跟随车辆接收关于目标偏移位置和路线数据的通信。跟踪数据产生且来源于所述至少一台跟随车辆的车载感测器件，包括引导车辆的由所述至少一台跟随车辆所感测到的行驶过的路径。比较路线数据与跟踪数据用于识别路线数据相对于跟踪数据之间的准确度。基于路线数据和跟踪数据之间的准确度，确定调整过的目标偏移位置和一组轨迹点，从而提供从所述至少一台跟随车辆的当前位置到调整过的目标偏移位置的行驶轨迹路径。

Description

用于车辆的自主护送技术
技术领域
实施例大体涉及车辆到车辆通信。
背景技术
自主车辆队，也称为护送车队，在护送车队中的车辆中利用公用路线计划用于在护送车队的车辆中维持队形。护送车队由引导车辆和追随车辆组成，其中所述追随车辆从其前方车辆接收指导信号用于维持行驶路线。这样的系统可利用感测系统来维持与前方车辆的安全距离。护送车队中的每台成员车辆事先知道路径和目的地，以及在任何给定时间点沿路径的位置。这样的系统需要共享可行驶路径，诸如具有路点、速度、和使用传感器的组合的其它行驶车辆目标跟踪的地图集(maplet)。
现有技术的缺点是需要事先知道路径。现有技术系统依靠于诸如磁条和GPS的外部定位系统，并且还可能经历因现场施工、同步定位、和实时目标检测与分类而引起的计算延迟。
发明内容
一实施例的优点是利用车辆到车辆通信用于实现被连接车辆的安全车辆护送。引导车辆能够处于自主或人为控制下，而跟随车辆能够受到自主地控制。无线车辆到车辆数据以基于实时GPS和传感器误差来推导对跟随车辆的位置的准确安全目标跟踪分析的技术与车载传感器数据结合。
一实施例涉及一种用于自主地护送车辆沿路线行驶的方法，并且引导车辆与至少一台跟随车辆通信。所述至少一台跟随车辆接收关于目标偏移位置和路线数据的通信。目标偏移位置识别相对于引导车辆的目标位置，并且路线数据包括引导车辆的路径历史和预测路径。路线数据进一步包括引导车辆的全球定位和GPS方案。产生来源于至少一台跟随车辆的车载感测器件的跟踪数据。该跟踪数据包括由所述至少一台跟随车辆感测到的引导车辆的行驶过的路程。比较路线数据与跟踪数据用于识别路线数据相对于跟踪数据之间的准确度。基于路线数据和跟踪数据之间的准确度，确定调整过的目标偏移位置和一组轨迹点，其提供从所述至少一台跟随车辆的当前位置到所述调整过的目标偏移位置的行驶轨迹路径。所述至少一台跟随车辆产生控制信号用于使所述至少一台跟随车辆沿着所述一组轨迹点自主地迁移到所述调整过的目标偏移位置。
本发明还提供如下方案：
1. 一种用于自主地护送车辆沿路线行驶的方法，并且引导车辆与至少一台跟随车辆通信，所述方法包括步骤：
所述至少一台跟随车辆接收关于目标偏移位置和路线数据的通信，所述目标偏移位置识别相对于所述引导车辆的目标位置并且所述路线数据包括所述引导车辆的预测路径和路径历史，所述路线数据还包括所述引导车辆的全球定位和GPS方案；
产生来源于所述至少一台跟随车辆的车载感测器件的跟踪数据，其中所述跟踪数据包括所述引导车辆的由所述至少一台跟随车辆所感测到的行驶过的路径；
比较所述路线数据与所述跟踪数据以便识别所述路线数据相对于所述跟踪数据之间的准确度；
基于所述路线数据和所述跟踪数据之间的准确度，确定调整过的目标偏移位置和一组轨迹点，其提供从所述至少一台跟随车辆的当前位置到所述调整过的目标偏移位置的行驶轨迹路径；以及
所述至少一台跟随车辆产生控制信号以便使所述至少一台跟随车辆沿着所述一组轨迹点自主地迁移到所述调整过的目标偏移位置。
2. 根据方案1所述的方法，其中比较所述路线数据相对于所述跟踪数据的准确度包括步骤：
确定所述路线数据和所述跟踪数据是否在预定跟踪误差阈值内；以及
如果所述路线数据和所述跟踪数据在预定跟踪误差阈值内，则确定所述引导车辆和所述至少一台跟随车辆的GPS方案是否在GPS误差阈值内。
3. 根据方案2所述的方法，还包括步骤：
响应于确定所述GPS方案在GPS误差阈值内，将如由所述引导车辆所传输的目标偏移位置设置为用于所述至少一台跟随车辆的调整过的目标偏移位置。
4. 根据方案2所述的方法，其中如果所述路线数据或所述跟踪数据不在预定跟踪误差阈值内或者所述引导车辆或所述至少一台跟随车辆的GPS方案在所述GPS误差阈值之外，则所述至少一台跟随车辆通过对参数数据加权来调整所述目标偏移位置，其中所述参数数据包括传感器数据、传感器偏差数据以及全球定位系统数据。
5. 根据方案4所述的方法，其中对所述参数数据加权包括对所述参数数据的每一个应用相应的加权因子，其中加权因子中的每一个加起来等于1。
6. 根据方案5所述的方法，其中所述加权因子由包括传感器配准技术、数据关联技术和固定滞后平滑技术的数据融合程序确定。
7. 根据方案6所述的方法，其中估计每个传感器的偏差，其中估计的偏差作为传感器配准的反馈被提供。
8. 根据方案7所述的方法，其中同时估计每个传感器的偏差。
9. 根据方案1所述的方法，其中所述目标偏移位置由沿着行驶路径向后传播确定。
10. 根据方案1所述的方法，其中在所述引导车辆和所述至少一台跟随车辆之间的通信利用车辆到车辆通信网络。
11. 根据方案10所述的方法，其中专用短程通信协议被用来在车辆到车辆通信网络内广播消息。
12. 根据方案1所述的方法，其中所述目标偏移位置由所述引导车辆确定。
13. 根据方案12所述的方法，其中由所述至少一台跟随车辆接收到的目标偏移位置从所述引导车辆传达。
14. 根据方案12所述的方法，其中所述路线数据还包括所述引导车辆的GPS准确度。.
15. 根据方案12所述的方法，其中所述路线数据还包括所述至少一台跟随车辆的GPS准确度。
16. 根据方案12所述的方法，其中如果在预定时段内未识别到引导车辆，则所述跟随车辆将维持离所述跟随车辆的前方车辆一纵向偏移距离，所述纵向偏移距离是所述至少一台跟随车辆的速度和所述GPS准确度的函数。
17. 根据方案1所述的方法，其中所述引导车辆向所述至少一台跟随车辆广播目标偏移位置和所述路线数据。
18. 根据方案1所述的方法，其中所述引导车辆被自主地控制。
19. 根据方案1所述的方法，其中所述引导车辆被人为地控制。
附图说明
图1是车辆间通信系统的框图。
图2是用于自主控制护送车队中的跟随车辆的方法的流程图。
图3是用于确定参数数据的加权因子的数据融合方法的流程图。
具体实施方式
在图1中示出与形成护送车队的多台跟随车辆12通信的引导车辆10。引导车辆10被预确定并且可受自主或人为控制。跟随车辆12自主地尝试跟随引导车辆10的行驶路径。应理解，引导车辆10不一定要在护送车队的前面。而是，引导车辆10可在护送车队的前面、护送车队的中间或护送车队的末尾处。
引导车辆10和跟随车辆12利用车辆到车辆（V2V）消息传送用于在车辆之间传达数据。引导车辆10和相应的跟随车辆12定期通过相应的车辆间通信网络相互广播无线消息，所述通信网络诸如但不限于如本领域中已知的专用短程通信协议（DSRC）。
在车辆之间被传达的车辆到车辆（V2V）无线消息可作为标准定期信标消息被传输，并且可包括关于与其车辆位置、行驶路径历史、预测路径、GPS质量以及其它车辆运动学参数/动态参数相关的环境意识条件的数据。引导车辆10还将传输关于其路径历史或预测路径的位置偏移。位置偏移识别关于引导车辆12的经度和纬度定位，从而识别护送车队中跟随车辆12的期望目标位置。
经度和纬度偏移定位基于关于引导车辆10的大体上表示为14的坐标系。引导车辆10表示坐标系14的原点。偏移可以表示成相对于原点的长度和宽度(Lr,Wr)。符号Lr表示离车辆原点的纵向距离，并且符号Wr表示离车辆原点的横向距离。应理解，纵轴始终垂直于车辆的前面/后面，并且横轴始终垂直于车辆的侧面。引导车辆10将通过一识别符例如(Fr)来识别护送车队中的每一台跟随车辆。因此，护送车队中第一台跟随车辆的目标偏移位置通过F1(L1, W1)识别。第二台跟随车辆的目标偏移位置通过F2 (L2, W2)识别。剩余车辆将通过其相应的识别符和目标偏移位置Fn(Ln,Wn)识别。如果护送车队的引导车辆在超时期间（例如，2秒）内未能与其跟随车辆常规定期通信或停止存在时，相应的跟随车辆将基于其速度和GPS准确度来假设离前面的车辆的安全纵向偏移距离(L安全)。GPS准确度是以米为单位的平均2-D纵向和横向位置不确定度，由跟随车辆的GPS接收器单元估计。
然而，道路往往是弯曲的，并且在任意给定点引导车辆10的前方车辆可能不一定是与跟随车辆12相同的前方车辆。因此，由引导车辆10指示的期望目标位置可能不一定是跟随车辆12将被位于的真实位置，因为引导车辆基于其当前前方车辆上的坐标系14的轴线。例如，如果对相应的跟随车辆提供离引导车辆(30,3)的目标位置，这将预示着跟随车辆的目标偏移位置是在后方30米且离一侧3米的位置。如果两台车辆在同一前进方向（例如，正北）上行驶因而利用相同的纵轴和横轴，这在坐标系14中将容易地识别，但是如果引导车辆10正朝例如正北行驶，并且相应的跟随车辆正朝例如东北行驶，则基于它们的前进方向在目标偏移位置之间将会存在断开。因此，当引导车辆10在沿其行驶过的路径后方30米时，特别地当行驶过的路径是非线性时，为了确定相对于行驶过的路线的目标偏移位置，相应的跟随车辆必须跟踪引导车辆10。
相应的跟随车辆还必须确定在由其自身的车载传感器所产生的跟踪路径与由引导车辆在V2V通信中提供的路线数据（例如，路径历史等）之间是否存在任何不准确性。因此，引导车辆必须融合跟踪数据与路线数据。相应的跟随车辆还必须评估并补偿任何传感器误差和数据中的偏差。基于两组数据中的不精确度，可对传感器数据、偏差数据和GPS数据应用加权因子。加权因子提供关于在调整目标偏移位置时相应参数应被依赖的程度。
基于所产生的调整过的目标偏移位置，跟随车辆12产生平滑控制信号到动力传动系统和/或转向系统用于维持期望目标位置。
图2示出用于确定跟随车辆的目标偏移位置的流程图。
在框20中，路线被初始化并且通信在引导车辆和跟随车辆之间被激活。在框21中，引导车辆基于引导车辆的GPS位置、道路弯曲度、速度以及纵向和横向加速度（在下文中被称为路线数据）计算路径历史和预测的路径。
在框22中，引导车辆向跟随车辆广播包括路线数据的V2V消息。路线数据包括行驶过的路径历史、预测的行驶路径、GPS位置、GPS质量/方案、以及其它车辆运动学和动态数据。
在框23中，跟随车辆接收从引导车辆收到的数据。
在框24中，跟随车辆使用车载传感器连续地跟踪引导车辆的行驶过的路径和车辆位置（在下文中被称为跟踪数据）。车载传感器可包括但不限于距离传感器/雷达传感器、视觉传感器、和激光雷达传感器。
在框25中，做出关于由在V2V消息中报告的跟踪数据和路线数据所确定的引导车辆的位置是否基本上为同一位置的确定。如果做出如由跟随车辆和引导车辆所确定的定位位置基本上相同的确定，则程序进入框26，否则程序进入框28。
在框26中，做出关于引导车辆和至少一台跟随车辆GPS方案是否在GPS误差阈值内的确定。GPS方案提供一种适用于GPS报告的准确度校正技术。GPS方案类型也表示GPS准确度水平。GPS方案的例子包括但不限于：实时运动学（RTK）、广域增强系统（WAAS）和未校正的GPS。基于由引导车辆和至少一台跟随车辆所使用的方案，可以做出关于GPS方案准确度的评估。如果做出GPS方案在GPS水平误差阈值内的确定，则程序进入框27，否则程序进入步骤28。GPS水平误差由GPS接收器预测。GPS水平误差包括以厘米表示的经度误差分量和纬度误差分量。例如，100cm经度误差和50cm纬度误差分量能够用作GPS水平误差阈值来做出这类确定。
在框27中，对传感器参数、偏差参数、和GPS参数加权。应用于这三个参数中的每一个的加权因子加起来等于“1”。因此，成比例加权以及不成比例加权能够应用到这三个参数中的每一个。假设在框26和框图27中依据护送车队的速度、跟随车辆在护送车队内的相对位置、车辆类型等确定跟踪数据和路线数据在预定跟踪误差阈值内，通常在0.25–1.0米的范围内，并且确定引导车辆的GPS方案在GPS误差阈值内，则将对GPS参数应用全权重。因此，对传感器数据应用“0”的加权因子；对偏差因子应用“0”的加权因子，并且对GPS数据应用“1”的加权因子。因此，GPS数据被完全依赖用于对目标偏移位置的评估。程序进入步骤29。这些加权因子是GPS和传感器测量值的信噪比的函数。例如，如果可见卫星的数量大于4，精度衰减(DOP )小于阈值（通常小于2米），并且伪距离（代码距离）测量信噪比（大于24dB），则对GPS数据应用加权因子“1” 。如果引导车辆的传感器测量值的协方差矩阵小于阈值（例如，0.25–1.0米），则能够将加权因子设置成“1”。
在框28中，当跟踪数据和路线数据基本上不相同时，使用路线数据和跟踪数据来应用融合技术以便于使用对三个参数（即，传感器参数、偏差参数、和GPS 参数）应用的加权因子（该加权因子是GPS定位和传感器测量值的噪声协方差矩阵的函数，基本上协方差矩阵的迹越大，加权因子就越小）共同地确定引导车辆的位置和行驶路径历史。图3示出用于确定当跟踪数据和路线数据不在预定跟踪误差阈值内或当引导车辆的或其本身的车辆的GPS方案在GPS误差阈值之外时对这三个参数中的每一个应用的权重的流程图。
在框29中，加权的参数被用来计算最佳拟合行驶过的路径。也就是，基于融合的数据来识别期望的点，使得为跟随车辆提供将引导跟随车辆到目标偏移位置的具有多个在跟随车辆当前位置和目标偏移位置之间识别的中间目标点的轨迹路径。如先前所述，道路通常是线性和非线性行驶路程。只要提供了目标偏移位置，车辆将行驶直线到目标偏移位置，这在车辆沿着线性路径行驶时将正常地作用。然而，由于道路包括非线性路段，直线行驶路程并不总是存在，并且可能会导致车辆不维持其行驶车道。因此，期望的点在车辆的位置和目标偏移位置之间被标识以便于将车辆从其当前位置迁移至目标偏移位置。
在框30中，产生控制信号，以将期望的行驶路径维持到目标偏移位置。
图3示出用于确定加权的参数的流程图。在框40中，跟随车辆获得包括引导车辆的路径历史以及如由引导车辆所确定的期望偏差的车辆到车辆数据。
在框41中，跟随车辆使用跟随车辆的车载传感器获得包括引导车辆的跟踪路径的距离传感器信息。
在框42中，进行传感器配准。传感器配准是清除或说明传感器数据中的非随机误差或偏差的过程。在没有适当地补偿这些误差的情况下，整个传感器网络的组成的精确度可能不及单个传感器，并且将会随时间劣化对引导车辆的跟踪。因此，说明和清除误差和偏差是必须的。传感器配准进一步涉及将引导车辆的车辆到车辆数据变换到传感器数据的同一本地车辆坐标系。从传感器数据减去根据前一组数据估算的偏差距离。前一组数据可包括但不限于因传感器对准和车辆定向而引起的固定数据偏差。
在框43中，进行数据关联。在数据关联中，来自引导车辆的路线数据被映射与由跟随车辆捕获的跟踪数据相同的坐标系。最接近的轨迹在路线数据和关于引导车辆的轨迹的跟踪数据之间确定。为具有最近时间戳的数据提供较大的权重。
在框44中，对来自数据关联函数的输出数据应用固定滞后平滑器。各种技术能够用于应用固定滞后平滑，诸如但不限于卡尔曼滤波器。固定滞后平滑被用来观察随时间的包含噪音和其它不准确度的测量值，并且产生具有更接近于测量值的真实值及其相关联的计算值的倾向的结果。估计偏差以反馈的形式提供返回给框图42。
在框45中，引导车辆的轨迹点的路线数据和跟踪数据被合并并且为传感器参数、偏差参数、和GPS参数提供加权因子，以便于通过补偿传感器或GPS数据中的误差来重新调整目标偏移位置。
虽然已经详细地描述了本发明的某些实施例，但是熟悉本发明的领域的人将会意识到用于实践如由所附权利要求所限定的本发明的各种替代设计和实施例。

Claims (10)

1.一种用于自主地护送车辆沿路线行驶的方法，并且引导车辆与至少一台跟随车辆通信，所述方法包括步骤：
所述至少一台跟随车辆接收关于目标偏移位置和路线数据的通信，所述目标偏移位置识别相对于所述引导车辆的目标位置并且所述路线数据包括所述引导车辆的预测路径和路径历史，所述路线数据还包括所述引导车辆的全球定位和GPS方案；
产生来源于所述至少一台跟随车辆的车载感测器件的跟踪数据，其中所述跟踪数据包括所述引导车辆的由所述至少一台跟随车辆所感测到的行驶过的路径；
比较所述路线数据与所述跟踪数据以便识别所述路线数据相对于所述跟踪数据之间的准确度；
基于所述路线数据和所述跟踪数据之间的准确度，确定调整过的目标偏移位置和一组轨迹点，其提供从所述至少一台跟随车辆的当前位置到所述调整过的目标偏移位置的行驶轨迹路径；以及
所述至少一台跟随车辆产生控制信号以便使所述至少一台跟随车辆沿着所述一组轨迹点自主地迁移到所述调整过的目标偏移位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其中比较所述路线数据相对于所述跟踪数据的准确度包括步骤：
确定所述路线数据和所述跟踪数据是否在预定跟踪误差阈值内；以及
如果所述路线数据和所述跟踪数据在预定跟踪误差阈值内，则确定所述引导车辆和所述至少一台跟随车辆的GPS方案是否在GPS误差阈值内。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括步骤：
响应于确定所述GPS方案在GPS误差阈值内，将如由所述引导车辆所传输的目标偏移位置设置为用于所述至少一台跟随车辆的调整过的目标偏移位置。
4.根据权利要求2所述的方法，其中如果所述路线数据或所述跟踪数据不在预定跟踪误差阈值内或者所述引导车辆或所述至少一台跟随车辆的GPS方案在所述GPS误差阈值之外，则所述至少一台跟随车辆通过对参数数据加权来调整所述目标偏移位置，其中所述参数数据包括传感器数据、传感器偏差数据以及全球定位系统数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其中对所述参数数据加权包括对所述参数数据的每一个应用相应的加权因子，其中加权因子中的每一个加起来等于1。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述加权因子由包括传感器配准技术、数据关联技术和固定滞后平滑技术的数据融合程序确定。
7.根据权利要求6所述的方法，其中估计每个传感器的偏差，其中估计的偏差作为传感器配准的反馈被提供。
8.根据权利要求7所述的方法，其中同时估计每个传感器的偏差。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述目标偏移位置由沿着行驶路径向后传播确定。
10.根据权利要求1所述的方法，其中在所述引导车辆和所述至少一台跟随车辆之间的通信利用车辆到车辆通信网络。
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