CN106882172A - 紧急制动系统及其控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种紧急制动系统，且通过更有效地预测前方碰撞而制动车辆。紧急制动系统包括识别前方障碍物的成像装置以及感测外部环境和车辆驾驶状态的传感器。控制器确定车辆行驶的道路，使用外部环境信息和道路信息在多个驾驶环境情况中确定当前驾驶环境情况，且使用障碍物信息和驾驶状态信息，学习用于当前驾驶环境情况的驾驶模式。另外，控制器使用所学习的驾驶模式，根据驾驶环境情况，可变地调整警报和制动干预定时。

Description

紧急制动系统及其控制方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2015年12月15日提交的韩国专利申请10-2015-0178997号的权益，其通过援引整体加入本文。
技术领域
本发明涉及一种紧急制动系统及其控制方法，其能通过更有效地预测前方碰撞而制动车辆。
背景技术
近来，随着传感器技术和控制技术的进步，已在车辆中包括了驾驶者辅助功能。其中一个功能是先进紧急制动(AEB：advanced emergency braking)，在存在与前方障碍物碰撞的可能时，其产生警报或实施制动。
常规的紧急制动系统使用从前置雷达和成像装置获得的关于前方车辆和行人的目标信息，计算预期碰撞时间，并产生警报声音和实施制动控制，例如基于划分的危险等级，执行部分制动和发动机扭矩减少，以及全制动。危险等级可基于系统特性分为多个详细等级并可基于预期碰撞时间和相对于目标障碍物的速度，通过预存在系统中的查询表值来划分。
例如，现在将参考现有技术的图1A和图1B描述当危险等级被划分为三个等级时的操作、速度和预期碰撞时间的关系。图1A和图1B示出根据现有技术的常规紧急自动系统中的危险等级的危险等级划分和实施的操作。
参考图1A，当危险等级划分为第一警报、第二警报和第三警报时，可基于相应的危险等级而实施不同的措施例如警报声音产生，部分制动和全制动，并且减速度和加速度实际上受每个危险等级的影响。
另外，如图1B所示，实施对应于每个危险等级的操作的定时可基于当前车辆和前方障碍物之间的相对速度和预期碰撞时间来确定。例如，当相对速度较高或大于特定的速度时，即使直至预期碰撞时间为止有大量的时间，也实施警报或制动，并且当相对速度较低或低于特定速度时，当直至预期碰撞时间为止存在较少时间时，可实施警报或制动。
如上所述参考图1，常规紧急制动系统中的警报和制动定时是预设的而且只是基于驾驶者的系统设置命令输入而将可变偏移应用到警报定时和制动定时。因此，当警报在驾驶者确定当前状态不危险的情况下产生时或当制动在驾驶者能充分避免当前状况或实施制动的情况下实施时，可引起驾驶者的不便。
发明内容
相应地，本发明提供一种用于有效实施制动的紧急制动系统及其控制方法，其充分消除现有技术的限制和不利带来的一个或多个问题。本发明的一个目的是提供一种紧急制动系统及其控制方法，其能基于驾驶者的倾向确定制动干预定时。
本发明另外的优点、目的和特征将部分在下面的描述中阐明，且对于本领域技术人员来说，在检查下面内容后部分将变得清楚或可通过本发明的实践可被教导。通过本文的权利要求和书面描述以及附图中具体指出的结构，本发明的目的和优点可实现和获得。
为实现这些目的和其他优点且根据本发明的目的，如这里实施和充分描述的那样，一种车辆的紧急制动系统可包括：配置成识别前方障碍物的成像装置；；配置成感测外部环境和车辆驾驶状态的传感器；以及控制器，其配置成确定车辆驾驶的道路，使用从传感器接收的外部环境信息和道路信息，在多个驾驶环境情况中确定当前驾驶环境情况，并使用从成像装置接收的障碍物信息和从传感器接收的驾驶状态信息，学习用于当前驾驶环境情况的驾驶模式，且使用所学习的驾驶模式，根据驾驶环境情况，可变地调整警报和制动干预定时。
在本发明的另一方面，一种控制车辆的紧急制动系统的方法可包括：接收外部环境信息和道路信息；使用外部环境信息和道路信息，在多个驾驶环境情况中确定当前驾驶环境情况；接收前方障碍物信息和驾驶状态信息；使用收到的前方障碍物信息和驾驶状态信息，学习用于当前驾驶环境情况的驾驶模式；以及使用所学习的驾驶模式，根据驾驶环境情况，可变地调整警报和制动干预定时。
应理解的是本发明的前面的总体描述和后面的详细描述均是示例性的和解释性的，且意在提供如所要求保护的本发明的进一步的解释。
附图说明
为进一步理解本发明，附图被包括和引入并构成本申请的一部分，这些示出本发明示例的实施例，且与描具体实施方式一起，用于阐述本发明的原理。在图中：
图1A和图1B示出现有技术的常规紧急制动系统中的危险等级划分和根据危险等级实施的操作；
图2示出根据本发明的示例实施例的紧急制动系统的构造；
图3是示出根据本发明的示例实施例的紧急制动系统中的分析和匹配驾驶者模式(driver pattern)的过程的流程图；
图4示出根据本发明的示例实施例的根据驾驶者的驾驶模式确定警报定时和制动定时的示例；和
图5示出根据本发明的示例实施例的根据驾驶者的驾驶模式可变地设置警报定时和制动定时的示例。
具体实施方式
应理解，这里使用的术语“车辆”或“车辆的”或其它类似术语包括通常的机动车，例如，包括多功能运动车(SUV)、公共汽车、卡车、各种商务车的乘用车，包括各种船只和船舶的水运工具，飞行器及类似物，并且包括混合动力车、电动车、燃料车、插入式混合电动车、氢动力车和其它代用燃料车(例如，来源于石油以外的资源的燃料)。
尽管示例实施例被描述为使用多个单元以实施示例的过程，应理解的是示例过程也可通过一个或多个模块实施。另外应理解的是术语控制器/控制单元指包括存储器和处理器的硬件装置。存储器配置成储存模块，并且处理器特别地配置成执行所述模块以实施以下进一步描述的一个或多个过程。
而且，本发明的控制逻辑可被实施为，例如包括可被处理器、控制器/控制单元或类似物执行的可执行程序命令的计算机可读介质上的非暂存性计算机可读介质。计算机可读介质的示例包括但不局限于：ROM、RAM、光盘(CD)-ROMs，磁带、软盘、闪存驱动器、智能卡以及光数据存储装置。计算机可读记录介质也可以分布于连接网络的计算机系统中，从而计算机可读介质以分布方式被存储与执行，例如，通过远程服务器或控制器局域网络(CAN)。
这里使用的术语仅用于描述具体的实施例的目的并不意于限制本发明。如这里使用的，单数形式“一个(a)、一种(an)”和“该(the)”也意在包括复数形式，除非上下文中清楚地另外指明。更能理解的是术语“包括”和/或“包含”，当在说明书中使用时，指定状态特征、整体、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但不排除一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、部件和或其组合的存在或添加。如这里所使用的，术语“和/或”包括一个或多个相关列出项目的任意和所有组合。
现在将详细参考本发明的具体实施例，其中例子在附图中说明。在图中，相同的附图标记用来表示相同或相似的部件，即使它们在不同的图中描述，且将省略对同样和类似元件的详细描述。下面的描述中使用的后缀“模块”和“单元”仅考虑给出具体描述的便利而一起给出或使用，而且不具有特殊的意义或功能。
另外，在这里披露的实施例的下面的描述中，当它可使这里披露的示例实施例的对象相当不清楚时，现有技术的详细描述将省略。另外，附图仅用于更好地理解这里披露的示例实施例且不意于限定这里披露的技术思想，而且应理解的是附图意于包括本发明的实质和范围内的所有修改、等同和替代。
本发明的示例实施例提供一种紧急制动系统，其用于划分驾驶环境，基于划分的驾驶环境学习驾驶者的制动倾向，并根据驾驶者的制动倾向实施制动操作。根据当前示例实施例的一方面，驾驶环境可包括外部环境因素，例如天气或时间带/外部亮度和道路类型或等级。具体地，道路可划分为乡道、高速公路、辅路及类似物且可划分为用在导航装置中划分道路的标准的道路等级。道路等级如下。
道路等级0：高速公路
道路等级1：主干道
道路等级2：国道
道路等级3：地方道路
道路等级4：区域/未铺装道路
根据当前示例实施例的一方面，时间带可使用导航装置的全球定位系统(GPS)时间或可由使用照度传感器获得的外部亮度来区分。另外，雨可由雨感测雨刮器系统的雨传感器感知。另外，驾驶者的制动习惯可包括根据制动操作的制动起点和制动终点之间的距离、制动期间的减速度和加速度、驾驶者的加速倾向以及转向角度(躲避期间激活)。
现在将参考图2描述用于实施本发明的上述示例实施例的系统构造。图2示出根据本发明的示例实施例的紧急制动系统的构造。
参考图2，根据本示例实施例的紧急制动系统可包括：配置成识别或探测前方障碍物的识别模块110(例如，成像装置)；包括配置成感测车辆驾驶状态信息和外部环境因素的多种传感器的车辆信息模块120；配置成提供导航相关信息的视听导航(AVN：audio videonavigation)系统130；配置成分析驾驶者的驾驶模式的驾驶者模式分析器140；配置成基于分析的驾驶模式确定是否实施警报/制动的警报/制动确定器150；配置成基于控制信号实施制动的制动单元160；以及配置成基于控制信号产生警报的警报单元170。系统的上述各种单元可通过具有处理器和存储器的控制器执行。
具体地，识别模块110可配置成使用雷达和/或前置成像装置(例如，相机，摄像机等)，将关于距障碍物(例如前方车辆)的距离、相对速度和相对加速度的信息发送至驾驶者模式分析器140。车辆信息模块120可配置成将驾驶状态信息(例如车辆速度、制动和转向角度)以及外部环境信息(例如雨传感器感测值和照度传感器感测值)发送至模式分析器140。
AVN系统130可配置成提供驾驶者驾驶的道路的级别或类型信息和关于驾驶者经常驾驶的道路的信息至模式分析器140。驾驶者模式分析器140从而可配置成使用从上面三个模块或系统组件获得的多种信息而实施聚类(clustering)。结果，当发生多个驾驶环境情况时，驾驶者模式分析器140可配置成确定对应于当前驾驶环境的情况并将关于车辆驾驶状态的信息应用至每个确定的情况，从而学习驾驶者的模式。是否终止学习可基于累积时间而确定或可基于驾驶次数或驾驶距离而确定。
当每个情况的驾驶模式被学习后，驾驶者模式分析器140可配置成将现有模式信息更新为学习后的模式，且将更新后的模式信息发送至警报/制动确定器150。驾驶者模式分析器140也可配置成将关于当前驾驶状态的信息发送至警报/制动确定器150。
而且，警报/制动确定器150可配置成将由模式分析器140发送的模式信息匹配至警报/制动控制期间参考的表值。然后，警报/制动确定器150可配置成通过参考匹配的表值而操作制动单元160和警报单元170。具体地，警报制动确定器150可配置成从模式分析器140或直接从识别模块110和车辆信息模块120，接收关于当前环境和车辆驾驶状态的信息。
匹配的表值可对于每个驾驶环境情况单独地制定。制动单元160可配置成基于警报/制动确定器150的控制信号而操作制动器或降低发动机输出。然后，警报单元170可配置成基于警报/制动确定器150的控制信号，通过仪表盘、扬声器和/或方向盘振动模块，产生视听的和/或振动警报。
以下，将描述上述系统中的分析和匹配驾驶者模式的过程。图3是示出根据本发明的示例实施例的紧急制动系统中的分析和匹配驾驶者模式的过程的流程图。参考图3，驾驶者模式分析器140可配置成探测使用AVN系统130获得的道路级别并选择学习对象(S310)。学习对象可表示驾驶者经常驾驶的不同驾驶环境(例如国道、高速公路或地方道路)的学习对象区域。
而且，驾驶者模式分析器140可配置成，收集从识别模块110和车辆信息模块120输入的对于每个道路级别的传感器信息，并划分和生成多个情况(S320)。更具体地，收集的信息可包括距目标(例如，前方车辆)的距离、相对速度和车辆速度，且为了改善性能可进一步包括关于配置成在夜晚和白天之间(例如，低亮度和高亮度)区分的照度传感器以及配置成探测下雨状况的雨传感器的信息。
生成上述多个情况的原因在于，驾驶者的驾驶倾向可基于驾驶者的驾驶环境而不同。例如，在高速公路上，距目标的距离可大于预设距离，且车辆速度可大于预设速度，但是在国道上相比于高速公路上的距离和速度，距目标的距离可能更短且车辆速度更慢。另外，当探测到雨时，驾驶者倾向更快地开始制动。显然，用于学习的传感器信息的类型可基于道路等级或情况而不同。
当情况的生成终止时，驾驶者模式分析器140可配置成基于驾驶者操作学习对于每个情况的驾驶者的驾驶模式(S330)。学习对象可包括基于制动踏板的接合和脱离的(例如，制动开启关闭)制动起点和终点，制动情况期间的驾驶者的制动和加速倾向，例如制动期间的减速度和加速度，以及转向角度(躲避)。
当学习次数(例如，学习时间和/或驾驶距离)满足预设值时，驾驶者模式分析器140可配置成确定驾驶者的驾驶模式，且如果不满足，驾驶者模式分析器140可实施前面的步骤直至它满足(S340)。具体地，学习次数基于传感器的特效和车辆行驶信息而可变。
当学习终止时，驾驶者模式分析器140可配置成基于对于每个情况的传感器信息分析驾驶者模式并更新驾驶者模式(S350)。关于升级后的驾驶者模式的信息可发送至警报/制动确定器150，且警报/制动确定器150可配置成将关于升级后的驾驶模式的信息匹配至在确定警报和制动定时时参考的查询表值(S360)，这表示开始对实施警报和制动的干预的定时是可变的。
在下文中，将参考图4详细描述基于驾驶模式的确定警报和制动定时的方案。图4示出根据本发明的示例实施例的根据驾驶者的驾驶模式确定警报定时和制动定时的例子。
图4的下部示出的车辆410表示包括根据本示例实施例的紧急制动系统的车辆，且图4的上部示出的车辆420表示目标，即，前方车辆。两车410和420之间的下面的线表示驾驶者操作制动器的点，即，制动起始点，并且上面的线440表示制动终点(例如，制动踏板的接合点和制动踏板的脱离点)。
参考图4，当尽管距目标的距离相对较远但制动较早开始时(即，左边的三种情况)，由于这表示驾驶者具有较早开始制动的倾向，警报定时可提前。另外，当制动终点靠近目标440时，由于这表示驾驶者具有缓慢结束制动的倾向，制动定时可设置为较慢。同样的规则可应用到其他情况，并且为本公开清楚起见，将省略重复的描述。
因此，警报定时和制动干预定时可基于驾驶环境情况(即，驾驶模式)而不同，且相对速度和预期碰撞时间之间的关系可如图5所示。同时，本发明中的上述驾驶者模式分析器140和警报/制动确定器150可包括在相同控制器中或可由各个单独的控制器实施。例如，驾驶者模式分析器140和警报/制动确定器150的功能可包括在先进驾驶者辅助系统(ADAS：advanced driver assistance system)控制器中，例如前方碰撞警报系统(FCWS：forwardcollision warning system)控制器或自动紧急制动(AEB：autonomous emergencybraking)控制器。
根据本发明的至少一示例实施例，可获得下面的效果。可提供更有效的紧急制动系统。具体地，由于可学习对于每个道路或每个情况的驾驶者的制动操作倾向，因此可降低系统干预导致的驾驶者感受到的差异感。通过本发明实现的效果不限于上面已具体描述的内容，并且这里未描述的其他效果将由本领域技术人员从上述中更清楚地理解。
本发明可实施为计算机可读代码，其可写入记录有程序的计算机可读介质。计算机可读介质可为任一类型的记录装置，其中存储可被计算机系统读取的数据。计算机可读介质的示例包括：硬盘驱动器(HDD)、固态硬盘驱动器(SSD)、硅磁盘驱动器(SDD)、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、光盘(CD)-ROM，磁带、软盘、光数据存储以及载波(例如，通过因特网的数据传输)。
因此，上述具体实施方式在各方面应视为示例性的而非限制性的。本发明范围应由所附权利要求的合理解释来确定，并且落入本发明的等同范围内的所有的变形均意在被包括在本发明的范围内。

Claims (20)

1.一种车辆的紧急制动系统，包括：
配置成识别前方障碍物的成像装置；
配置成感测外部环境和车辆的驾驶状态的传感器；
控制器，其配置成：
确定车辆行驶的道路；
使用外部环境信息和道路信息，在多个驾驶环境情况中确定当前驾驶环境情况；
使用障碍物信息和驾驶状态信息，学习用于当前驾驶环境情况的驾驶模式；且
使用所学习的驾驶模式，根据驾驶环境情况，可变地调整警报和制动干预定时。
2.根据权利要求1的紧急制动系统，其中，控制器配置成使用道路信息选择学习对象区域，并学习所选择的学习对象区域中的驾驶模式。
3.根据权利要求2的紧急制动系统，其中，道路信息包括选自以下的至少一个：指示道路类型的信息、用于道路之间区分的关于道路等级的信息、以及关于车辆在经常行驶的区域的信息。
4.根据权利要求1的紧急制动系统，其中，障碍物信息包括选自以下的至少一个：距前方障碍物的距离、相对速度、以及车辆速度。
5.根据权利要求1的紧急制动系统，其中，外部环境信息包括外部照度信息和雨感测信息中的至少一个。
6.根据权利要求1的紧急制动系统，其中，驾驶状态信息包括选自以下的至少一个：基于制动操作的制动开始和终止的定时、制动期间的减速度和加速度、以及转向角度。
7.根据权利要求1的紧急制动系统，其中，控制器配置成重复学习预设的次数。
8.根据权利要求1的紧急制动系统，其中，控制器配置成通过参考查询表调整警报和制动干预定时。
9.根据权利要求8的紧急制动系统，其中，控制器配置成使用所学习的驾驶模式更新查询表。
10.根据权利要求8的紧急制动系统，其中，查询表对于每个驾驶环境情况而制成。
11.一种控制车辆紧急制动系统的方法，包括以下步骤：
由控制器接收外部环境信息和道路信息；
由控制器使用外部环境信息和道路信息，在多个驾驶环境情况中确定当前驾驶环境情况；
由控制器接收前方障碍物信息和驾驶状态信息；
由控制器使用收到的前方障碍物信息和驾驶状态信息，学习用于当前驾驶环境情况的驾驶模式；以及
由控制器使用所学习的驾驶模式，基于驾驶环境情况，可变地调整警报和制动干预定时。
12.根据权利要求11的方法，其中学习的步骤包括：
由控制器使用道路信息选择学习对象区域；以及由控制器学习所选择的学习对象区域中的驾驶模式。
13.根据权利要求12的方法，其中，道路信息包括选自以下的至少一个：指示道路类型的信息、用于道路之间区分的关于道路等级的信息、以及关于车辆经常行驶的区域的信息。
14.根据权利要求11的方法，其中，障碍物信息包括选自以下的至少一个：距前方障碍物的距离、相对速度、以及车辆速度。
15.根据权利要求11的方法，其中，外部环境信息包括外部照度信息和雨感测信息中的至少一个。
16.根据权利要求11的方法，其中，驾驶状态信息包括选自以下的至少一个：基于制动操作的制动开始和终止的定时、制动期间的减速度和加速度、以及转向角度。
17.根据权利要求11的方法，其中，学习的步骤包括：重复学习预设的次数。
18.根据权利要求11的方法，其中，调整的步骤包括：使用所学习的驾驶模式更新查询表。
19.根据权利要求18的方法，其中，查询表对于每个驾驶环境情况而制成。
20.一种非暂存性计算机可读介质，其包含由控制器实施的用于控制车辆紧急制动系统的程序指令，计算机可读介质包含：
接收外部环境信息和道路信息的程序指令；
使用外部环境信息和道路信息，在多个驾驶环境情况中确定当前驾驶环境情况的程序指令；
接收前方障碍物信息和驾驶状态信息的程序指令；
使用收到的前方障碍物信息和驾驶状态信息，学习用于当前驾驶环境情况的驾驶模式的程序指令；以及
使用所学习的驾驶模式，基于驾驶环境情况，可变地调整警报和制动干预定时的程序指令。
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