CN105599699B - 高确信度车道融合系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及高确信度车道融合系统。一种车道对中融合系统包括主控制器，其确定车辆是否在行驶车道的中心。主控制器包括主车道融合单元，用于融合车道感测数据以识别车道中间位置。副控制器确定车辆是否在行驶车道的中心。副控制器包括副车道融合单元，用于融合车道感测数据以识别车道中间位置。主控制器和副控制器是异步控制器。车道对中控制单元维持车辆在行驶车道内对中。车道对中控制单元采用来自主控制器的融合数据输出来维持车道对中控制。响应于关于主控制器的故障检测，车道对中控制单元采用来自副控制器的融合数据输出。
Description
技术领域
一种实施例涉及车道融合系统。
背景技术
车道对中系统识别车辆在行进车道内的位置，并且可以要么提供信息给其它系统车辆何时离开车道的细节，要么可以被用作车道对中控制系统的一部分。车道对中控制系统采用车道对中信息，例如车道几何结构，来控制方向盘，从而使车辆能够保持处于车道中心的位置。通常，一种系统采用车道感测系统控制器，用来从一个或多个源获取数据并且提供输出给车道对中控制系统或其它车辆系统。如果该控制器发生故障，那么该车道对中系统就会因为不准确的信息或缺少信息而需要停用。虽然一些系统能够采用双复式结构，具有对称的备用系统，该备用系统将对容易发生相同故障。此外，该双复式系统将基本上使成本翻倍，因为备用系统与主系统相同。
发明内容
实施例的一个优点是支架基础设施服务，采用车道融合感测系统的非对称构造，利用两个控制器来融合来自多个感测装置和子系统的车道感测数据。该系统采用高性能系统和高确信度系统，其保持来自至少一个融合系统的强健且精确的诊断信息。如果相对于主控制器检测到故障，副控制器提供车道融合数据给车道对中控制系统以确保支撑和精确数据流维持给车道对中控制系统。非对称构造提供了基于模式的故障监测，可构造的数据缓冲尺寸和控制器之间的自动同步模式切换协议。相比于采用来自主控制器的存储数据进行估计的主控制器，副控制器采用轻量车道融合技术。非对称构造允许降低副控制器的复杂性、降低成本并且确保副控制器不会带着主控制器的故障，因为没有采用双复式控制器结构。
实施例构思了车道对中融合系统，其包括主控制器，确定车辆是否在行驶车道的中心。主控制器包括主车道融合单元，用于融合车道感测数据，以识别车道中间位置。副控制器确定车辆是否在行驶车道的中心。副控制器包括副车道融合单元，用于融合车道感测数据，以识别车道中间位置。主控制器和副控制器是异步控制器。车道对中控制单元维持车辆对中在行驶车道内。车道对中控制单元采用来自主控制器的融合数据输出来维持车道对中控制。响应于相对于主控制器的故障检测，车道对中控制单元采用来自副控制器的融合数据输出。
本发明提供下列技术方案。
技术方案1. 一种车道对中数据融合系统，包括：
主控制器，其确定车辆是否在行驶车道中居中，所述主控制器包括主车道融合单元，用于融合车道感测数据来识别车道中间位置；
副控制器，其确定车辆是否在行驶车道中居中，所述副控制器包括副车道融合单元，用于融合车道感测数据来识别车道中间位置，其中，所述主控制器和所述副控制器是异步的控制器；
车道对中控制单元，其保持车辆在行驶车道内居中，所述车道对中控制单元采用来自主控制器的融合数据输出来维持车道对中控制，并且所述车道对中控制单元响应于检测到所述主控制器的故障而采用来自副控制器的融合数据输出。
技术方案2. 如技术方案1所述的方法，其中，当关于所述主控制器没有检测到故障时，所述副控制器维持被动状态，不传输融合数据，并且其中，当关于所述主控制器检测到故障时，所述副控制器进入主动状态并且传输融合数据给所述车道对中控制单元。
技术方案3. 如技术方案所述的方法，其中，如果所述主控制器和副控制器都处于传输数据给所述车道对中控制单元的主动状态，所述车道对中单元仅仅采用由所述副控制器传输的数据。
技术方案4. 如技术方案2所述的方法，其中，响应于关于所述主控制器的故障被修正的确定，所述副控制器进入被动状态并且停止传输数据给所述车道对中控制单元。
技术方案5. 如技术方案2所述的方法，其中，所述副控制器保持处于主动状态预先确定的时间段。
技术方案6. 如技术方案2所述的方法，其中，所述主控制器在处于故障状态时尝试重置，并且其中，响应于所述主控制器的成功重置，所述副控制器进入被动状态。
技术方案7. 如技术方案2所述的方法，其中，所述主控制器在处于故障状态时尝试重置，并且如果在预定确定的时间段到期之后，所述主控制器没有成功重置，那么在所述预先确定的时间段之后，由所述副控制器监测的功能终止。
技术方案8. 如技术方案1所述的方法，其中，当所述副控制器处于主动状态时，所述副控制器从缓冲器获取数据，所述缓冲器存储来自所述主控制器的数据。
技术方案9. 如技术方案8所述的方法，其中，所述缓冲器包括具有预先确定的尺寸的环形缓冲器。
技术方案10. 如技术方案9所述的方法，其中，所述缓冲器采用单个写入器来给所述缓冲器写入数据。
技术方案11. 如技术方案10所述的方法，其中，响应于所述缓冲器满了，所述缓冲器中的数据被覆写。
技术方案12. 如技术方案9所述的方法，其中，所述缓冲器采用多个读取器来从所述缓冲器读取。
技术方案13. 如技术方案1所述的方法，其中，使用功能完整性校核来检测所述故障。
技术方案14. 如技术方案1所述的方法，其中，响应于由所述主控制器传输的错误消息，检测到在所述主控制器中的故障。
技术方案15. 如技术方案1所述的方法，其中，响应于所述主控制器超时的消息，检测到在所述主控制器中的故障。
技术方案16. 如技术方案1所述的方法，其中，利用模式适合比较器检测所述故障，其中，所述模式适合比较器采用历史数据和模式，并且其中如果所述模式出现突然变化，能够确定功能故障。
技术方案17. 如技术方案1所述的方法，其中，所述主控制器和所述副控制器的构造是异步的。
技术方案18. 如技术方案1所述的方法，其中，所述主控制器和所述副控制器集成在多核控制器中。
技术方案19. 如技术方案1所述的方法，其中，所述主控制器和所述副控制器都包括监测模块，其中，由每个相应的监测模块保持在所述主控制器和副控制器之间的车道位置和车道几何结构的功能性同步。
技术方案20. 如技术方案1所述的方法，其中，由所述副控制器输出的车道融合数据被应用于卡尔曼滤波器，用于根据所述车道融合数据通过模拟车辆相对于所述车道中心的运动来估计车辆横向状态。
附图说明
图1是车道融合系统的框图。
图2是框图，示出车道融合系统中的异步控制器。
图3示出模式适合比较图表，用于检测该感测数据中的误差。
图4是流程图，示出副控制器执行的轻量融合技术。
图5是示意图，识别卡尔曼滤波器使用的参数。
图6是循环缓冲器的示图。
图7是用于缓冲器的读取功能的状态图。
图8是用于缓冲器的写入功能 状态图。
图9是用于启用/停用主控制器的状态图。
图10是用于启用/停用副控制器的状态图。
具体实施方式
图1是车道融合系统10的框图。车道融合系统10包括多个车道感测子系统11，在其中获取车道感测数据并且协作地融合以增强车道追踪。该多个车道感测系统包括但不限于前方车道感测系统12、后方车道感测系统14数字地图处理器16和前行车辆轨迹18。前方车道感测系统12包括检测和追踪车辆前方的车道对中的系统。后方车道感测系统14包括检测和追踪车辆后方的车道对中的系统。数字地图处理器16执行GPS地图匹配，前行车辆轨迹18追踪前行车辆的轨迹，用于与主车辆行驶路径作比较。
多个车道感测系统在通信总线20上发送数据给车道融合单元22。车道融合单元22融合来自多个车道感测系统11的不同结果。车道融合对于车道对中控制系统是单点故障部件并且通常是计算密集的。融合的结果然后被输出给车道对中控制单元23，其利用这个结果来维持车辆在行驶的车道内。
图2示出本发明的实施例的框图，采用主控制器24和副控制器26。主控制器24操作成具有计算密集型处理器的性能控制器。主控制器24包括主车道融合模块28，其利用从多个车道感测子系统11获得的信息来识别行驶车道内的增强位置。应当理解的是，主控制器24不限于如上所述地从车道感测子系统11获取信息，而可以采用来自其它车道感测系统的附加信息。
主控制器24进一步地包括监控模块30，用于监控主控制器24的操作和完整性以及由主融合模块28运行的算法。监控模块30的例子可以包括但不限于概率完整性和安全性模块和主处理器监控模块。监控模块30的主要目标是识别功能完整性校核结果并且确定主控制器24和相关联的算法是否无故障的运行。如果主控制器24是无故障的运行，那么，车道对中控制单元23将只采用来自主控制器24的数据。
副控制器26包括轻量车道融合模块32，其操作成高确信度系统。本文使用的措辞"轻量"指的是相比较于主控制器24计算不那么密集的系统 此外，根据做出其确定所利用的数据，副控制器26维持确信度增加的数据完整性和准确性。副控制器26包括缓冲器34，用于存储主控制器26的在预定持续时间（例如5秒）的输出。缓冲器34优选地为环形缓冲器，随后将做详细描述。
副控制器26进一步地包括监控模块35，用于监控主控制器24的操作、功能和完整性。监控模块35执行功能完整性校核结果，用于确定主控制器24是否无故障的运行。监控模块35可以采用现有的车辆模块，例如概率完整性和安全性模块和主处理器监控模块。如果主控制器24是无故障的运行，那么，车道对中控制单元23将只采用来自主控制器24的数据。如果副控制器26处于启用状态，那么来自副控制器26的输出将优先于来自主控制器24的输出。监控模块35进一步地监控副控制器26的功能以维持与主控制器24的同步，从而，这两个控制器识别相同的车道特征（例如，道路形状、长度、曲率、几何结构），并且如果主控制器24出现故障，副控制器26能够在检测到主控制器24的故障时立即被启用来识别和分析车辆在行驶车道内的精确位置。因此，副控制器将能无缝的继续车辆的车道对中功能。
应当理解的是，主控制器24和副控制器26能够是具有多核结构的单个控制器的一部分，这个控制器运行不同的过程，并且这个控制器的一个核不影响另一个核。
主控制器24和副控制器26具有非对称构造，从而，它们中的每者能够独立于彼此而运行并且不带着相同的故障。当检测到主控制器24有故障时，正以被动模式运行的副控制器26切换到主动模式并且开始传输数据给车道对中控制单元23。副控制器26采用来自主控制器24的缓冲数据以及来自多个车道感测子系统的数据，来生成用于车道对中控制单元23的车道对中信息。如果主控制器24重置并且无故障的运行，那么，副控制器26就会重新进入被动操作模式并且将结束传输数据给车道对中控制单元23。主控制器24此后传输数据给车道对中控制单元23，这又将对车辆转向或其它车辆控制做出调整，如果需要的话。
为了启动主控制器与副控制器之间的切换，执行功能完整性校核以确定主控制器的主要功能是否失效。这能够采用模式适合比较器（pattern fit comparator）来执行。该模式适合比较器比较当前的感测数据与历史数据来预测正确的数值范围。通常，数值不会突然变化超出相应的范围，因此，能够通过模式中的突然变化来推断功能故障。在图3中，由36代表的线表示期望模式。各个数据点38是计算值。如图3中所示，一组数值偏离超出期望模式的范围，因此，被认定是故障数值。因此，采用功能完整性校核来识别主要功能故障，此时，模式适合比较器识别超出期望模式范围的数值。
非对称构造的优点是相比于双复式结构降低处理成本。另外，复式软件设计故障不会出现，因为执行是非对称的，并且副控制器26将不会转入有主控制器26的主软件设计故障。
控制器中可能被检测到的故障包括功能完整性故障。这包括与功能相关的故障，在这种情况下，系统能够分析数据并且通过裁定是否存在功能故障来确定。其它类型的故障是控制器故障或处理器故障。这可以通过监控系统内的健康消息来确定。通常，系统的节点通过供应心跳消息彼此通信，提供与节点相关的状态信息。在这个情况下，通常以预定速率传输消息的节点不再传输消息，然后，做出的确定是没有数据正在传输并且出现控制器故障或处理器故障。
图4是框图，示出副控制器执行的轻量车道融合技术。车道曲率估计处理器模块40从各个源接收车道曲率输入，包括但不限于可视车道感测装置42、地图车道几何结构装置44、前行小汽车46的雷达踪迹和缓冲数据48。
可视车道感测装置42提供数据，例如曲率数据、航向数据和距离数据。地图车道几何结构装置44提供来自现有地图信息的曲率数据。雷达踪迹数据46根据前行小汽车的追踪提供曲率数据和航向数据。缓冲数据48从主控制器获得并且包括曲率数据、航向数据和距离数据。
从每个数据源接收到的输入数据被输入给车道曲率估计处理器模块40，并且进行加权。加权因子被应用于来自各个输入源的每组相应输入数据。该加权因子是预先确定的。这允许该系统更注重那些在车道融合期间应当依靠的相应输入源。标识融合车道曲率c o 的公式表示如下：
式中，c V 是基于视觉车道感测数据的曲率，c M 是基于地图车道几何结构数据的曲率，c R 是基于雷达踪迹数据的曲率，c B 是基于缓冲数据的曲率，α、β、γ和δ是加权因子。
加权车道曲率被输出，在此情况下，针对输入源的融合车道曲率确定加权平均值并且将该加权平均值用于卡尔曼滤波器追踪器50。卡尔曼滤波器追踪器50采用在随时间观察到的一系列测量值。状态变量是车辆的地面位置和速度，除了前行车辆的位置和速度之外。因此，使用卡尔曼滤波来更新车辆的位置、移动方向和轨迹。这个技术还试图"预测"车辆在相应行驶车道中的行驶意图。
在向融合车道曲率数据应用卡尔曼滤波器50之后，调整过的输出然后被提供给车道对中控制单元23。调整过的输出包括融合车道曲率c o 、从车道中心的角度偏移和从车道中心的距离偏移y。距离偏移可以包括从中心的向左偏移和从中心的向右偏移。
车道对中控制单元23从卡尔曼滤波器50接收调整过的输出并且启用车辆操作控制器52（例如，转向控制器）用于维持车辆在车道中心。另外，车辆速度v H 和偏航速率ω H 被反馈给卡尔曼滤波器50，用于调整车道曲率估计处理器模块40生成的融合车道曲率c 0 。
另外，锚定车道选择单元54（其是从主控制器缓冲的）可以输入给卡尔曼滤波器追踪器50。来自锚定车道选择单元54的数据可以在这样的情况下使用，出现了出口坡道并且出口坡道的车道标记偏离当前的行驶道路。在这个情况中，当前行驶道路的车道标记不平行于出口坡道的车道标记。在这种情况下，相应的车道标志被识别为车道对中的锚，从而，例程做出正确的判定来跟随识别出的车道标志。
图5示出了卡尔曼滤波过程所用到的用于横向状态追踪的参数的例子。车辆的横向状态是通过模拟车辆相对于车道中心56的运动来估计的。从主控制器暂时存储的来自锚定车道选择单元54的缓冲的锚定数据被用作从主控制器向副控制器的系统转变车道融合。缓冲的锚定数据包括来自主控制器的车道追踪器的最新估计的状态变量（即，融合曲率c o 、车道中心与车辆航向之间的角度偏移、车辆纵向中心线与车道中心的横向偏移y）。这些信号通常相加。一旦转变到副控制器，卡尔曼滤波器追踪器就启用。卡尔曼滤波器追踪器采用下列状态方程：
式中，y是车辆纵向中心线与车道中心之间的横向偏移，v Hy 是从车辆动态数据估计的主横向速度，是车道中心与车辆航向之间的角度偏移，c 0 是融合车道曲率，c veh 是作为车辆速度v H 和偏航速率ω H 两者的函数而确定的预测车辆路径的曲率并且表示为以下方程式：
。
然后能够应用测量结果方程式，采用锚定车道信息。在确定锚定车道参数时采用下列条件：
图6示出数据缓冲基础设施服务。数据缓冲器34暂时存储历史数据，用于车辆状态估计技术。优选地，数据缓冲器34采用环形缓冲器以最小化存储成本和数据消耗。如图6所示，数据缓冲器34包括单个写入器和多个读取器。缓冲器的尺寸是在设计阶段根据对缓冲器的功能需求所预先确定的。该功能可以包括参数的数目、写入的频率和期望保持历史数据的持续时间，以及读取器的数目（如果有一个以上的读取器）。保持读取器的数目以追踪何时和如何更新读取索引。这不会影响前面的读写索引，因为，在满了的时候，索引会被覆写。数据缓冲器34采用两个索引来表示数据位置。索引如下：
(Rindex+1) mod B = Windex → 没有新的消息；和
(Windex+1) mod B = Rindex → 缓冲器满了。
当读取功能赶上了写入功能时，则确定数据缓冲器34将为空。当写入功能赶上了读取功能时，则确定数据缓冲器34将为满。响应于数据缓冲器34变满，写入功能将开始覆写索引。
图7和8示出读/写功能的状态图和流程图。参照图7，读取功能开始于块61。例程前进到块62，在此，识别当前索引。
在块63，确定与当前索引相关联的相应缓冲位置是否为空。如果当前索引不为空，那么，例程前进到块64；否则，例程前进到块65。
在块64，在当前索引处读取数据，并且把索引更新为下一索引。
在块65，返回到块62。
图8示出写入功能，其开始于块70。在块71，识别当前索引以在其中写入数据。
在块72，确定与当前索引相关联的相应缓冲位置是否为满。如果相应位置不为满，例程前进到块73；否则，例程前进到步骤75。
在块73，响应于索引位置不为满的确定，向当前索引写入数据。
在块74，写入索引增量。例程前进到块77，并且返回步骤71以识别供写入的下一索引。
再次参照块72，响应于索引为满的确定，例程前进到块75。在块75，向当前索引写入数据。例程前进到块76。
在块76，读取索引和写入索引都前进。例程前进到块77，并且返回步骤71以识别供写入的下一索引。
图9和10示出用于模式切换协议的状态图，用于在主控制器与副控制器之间切换。主要功能是为了识别主控制器的当前状态，以及如果主控制器没有正确地工作就启动模式切换，并且如果主控制器成功的重置就回到正常状态。
图9示出用于主控制器的状态图。在状态80中，执行完整性功能校核。如果确定该完整性功能校核是正常的，那么系统就广播该系统正以正常状态运行的消息并且在预先确定的时间情况下继续执行功能完整性校核。
在状态81，进入故障状态，此时存在功能完整故障、数据失效故障、软件失效故障、硬件故障中的任意。响应于检测到的故障，发送错误代码。在故障状态下，错误消息被传输给副控制器，其将开始传输它的车道融合信息给车道对中控制单元。
在状态82，副控制器执行重置操作。在重置操作之后，如果该系统成功地恢复正常，那么，主控制器将传输识别它以正常状态运行的消息。如果重置操作不成功，以致于主控制器中仍然存在错误，那么系统保持该故障状态并且进入停机状态83。
图10示出用于副控制器的状态流程图。在状态90中，在主控制器在正常状态下运行并且响应于传输它正在正常状态下运行的消息给副控制器的同时，副控制器在被动状态下运行。当在被动状态下运行时，副控制器不断地获取数据并且执行车道融合，但是不传输它的输出给车道变化控制单元。
响应于接收到来自主控制器的错误/超时消息，副控制器进入主动状态91。主控制器可能出现的将触发错误/暂停消息的故障的例子将包括但不限于错误代码的故障、数据损坏、基础设施服务失效和功能完整性故障。当处于主动状态时，副控制器传输车道融合输出数据给车道中心控制模块。如果主控制器在副控制器传输数据的同时试图传输数据，那么，正在进行的来自副控制器的传输优先于由主控制器传输的数据。
只要接收到与主控制器有关的错误状态消息，副控制器就保持主动状态。如果从主控制器接收到正常状态消息，副控制器回到被动状态90。
如果在超时之后主控制器没有恢复，由主副控制器两者执行的功能将结束在状态92。使用超时检测的故障包括控制器和网络故障。
尽管已经详细描述了本发明的某些实施例，但是本领域技术人员将认识到各种替代结构和实施例，以实施如下列权利要求所限定的本发明。
Claims (20)
1.一种车道对中数据融合系统，包括：
主控制器，其确定车辆是否在行驶车道中居中，所述主控制器包括主车道融合单元，用于融合车道感测数据来识别车道中间位置，所述主控制器操作成是计算密集型的性能控制器；
副控制器，其确定车辆是否在行驶车道中居中，所述副控制器包括副车道融合单元，用于融合车道感测数据来识别车道中间位置，其中，所述副控制器操作成相比较于所述主控制器为欠计算密集型的高确信度系统，并且所述主控制器和所述副控制器是异步的控制器；
车道对中控制单元，其保持车辆在行驶车道内居中，所述车道对中控制单元采用来自主控制器的融合数据输出来维持车道对中控制，并且所述车道对中控制单元响应于检测到所述主控制器的故障而采用来自副控制器的融合数据输出。
2.如权利要求1所述的车道对中数据融合系统，其中，当关于所述主控制器没有检测到故障时，所述副控制器维持被动状态，不传输融合数据，并且其中，当关于所述主控制器检测到故障时，所述副控制器进入主动状态并且传输融合数据给所述车道对中控制单元。
3.如权利要求2所述的车道对中数据融合系统，其中，如果所述主控制器和副控制器都处于传输数据给所述车道对中控制单元的主动状态，所述车道对中控制单元仅仅采用由所述副控制器传输的数据。
4.如权利要求2所述的车道对中数据融合系统，其中，响应于关于所述主控制器的故障被修正的确定，所述副控制器进入被动状态并且停止传输数据给所述车道对中控制单元。
5.如权利要求2所述的车道对中数据融合系统，其中，所述副控制器保持处于主动状态预先确定的时间段。
6.如权利要求2所述的车道对中数据融合系统，其中，所述主控制器在处于故障状态时尝试重置，并且其中，响应于所述主控制器的成功重置，所述副控制器进入被动状态。
7.如权利要求2所述的车道对中数据融合系统，其中，所述主控制器在处于故障状态时尝试重置，并且如果在预定确定的时间段到期之后，所述主控制器没有成功重置，那么在所述预先确定的时间段之后，由所述副控制器监测的功能终止。
8.如权利要求1所述的车道对中数据融合系统，其中，当所述副控制器处于主动状态时，所述副控制器从缓冲器获取数据，所述缓冲器存储来自所述主控制器的数据。
9.如权利要求8所述的车道对中数据融合系统，其中，所述缓冲器包括具有预先确定的尺寸的环形缓冲器。
10.如权利要求9所述的车道对中数据融合系统，其中，所述缓冲器采用单个写入器来给所述缓冲器写入数据。
11.如权利要求10所述的车道对中数据融合系统，其中，响应于所述缓冲器满了，所述缓冲器中的数据被覆写。
12.如权利要求9所述的车道对中数据融合系统，其中，所述缓冲器采用多个读取器来从所述缓冲器读取。
13.如权利要求1所述的车道对中数据融合系统，其中，使用功能完整性校核来检测所述故障。
14.如权利要求1所述的车道对中数据融合系统，其中，响应于由所述主控制器传输的错误消息，检测到在所述主控制器中的故障。
15.如权利要求1所述的车道对中数据融合系统，其中，响应于所述主控制器超时的消息，检测到在所述主控制器中的故障。
16.如权利要求1所述的车道对中数据融合系统，其中，利用模式适合比较器检测所述故障，其中，所述模式适合比较器采用历史数据和模式，并且其中如果所述模式出现突然变化，能够确定功能故障。
17.如权利要求1所述的车道对中数据融合系统，其中，所述主控制器和所述副控制器的构造是异步的。
18.如权利要求1所述的车道对中数据融合系统，其中，所述主控制器和所述副控制器集成在多核控制器中。
19.如权利要求1所述的车道对中数据融合系统，其中，所述主控制器和所述副控制器都包括监测模块，其中，由每个相应的监测模块保持在所述主控制器和副控制器之间的车道位置和车道几何结构的功能性同步。
20.如权利要求1所述的车道对中数据融合系统，其中，由所述副控制器输出的车道融合数据被应用于卡尔曼滤波器，用于根据所述车道融合数据通过模拟车辆相对于所述车道中心的运动来估计车辆横向状态。
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