CN108349532A - 用于在即将与障碍物发生碰撞的情况下控制机动车辆的转向装置的系统 - Google Patents

Abstract

一种用于在即将与障碍物发生碰撞的情况下控制机动车辆的转向的系统(1)，该车辆(5)包括：系统，该系统适用于相对于该车辆的车道(6)定位该车辆(5)并且用于在该车辆(5)的可视范围和相对航向角下确定从该车道中心的横向偏移；与传感器相关联的确定装置，该确定装置用于实时确定在相对于该车辆横向定位和/或在该车辆前方定位的以及在朝向该车辆的移动中的障碍物(7)的存在；陀螺测速仪，该陀螺测速仪用于测量该车辆的旋转速度；该车辆的能够根据转向角传感器的测量值来控制转向角的转向装置、或该车辆(5)的能够控制转向转矩的转向装置。该控制系统(1)包括：感知装置(2)，该感知装置用于确定可用于该车辆(1)相对于障碍物(7)的移动的最大横向距离；判定装置(3)，该判定装置用于基于该车辆(1)的轨迹以及该最大横向距离来传输校正请求；干预装置(4)，该干预装置用于控制该车辆的该转向装置以便校正该车辆(1)的轨迹。

Description

用于在即将与障碍物发生碰撞的情况下控制机动车辆的转向 装置的系统

本发明涉及用于汽车车辆的驾驶辅助的技术领域，并且更具体地涉及用于避免障碍物的辅助。

由于驾驶员注意力不集中而意外从行车道偏离所引起的事故持续代表道路交通事故的重要组成部分。在配备有主动安全装置的情况下，一些车辆能够评估其路径并识别环境以便确定与情况相关联的风险度量。然后可以自动地或与驾驶员共享地采取行动，以便在驾驶员注意力不集中、入睡或感觉不适的情况下将车辆保持在其行车道内。这是主动安全功能“车道保持辅助”(LKA)或“避免车道偏离”(LDA)。

到目前为止，激活这种驾驶辅助系统的决定只考虑了可能从行车道偏离的情况。

根据现有技术，解决在车辆离开其行车道时避免侧面碰撞或正面碰撞的问题的以下文件是已知的。

文件EP 1790542(日产汽车)、KR 100851120(现代汽车)和US 7580785 B2(日产汽车)描述了“避免车道偏离”或“车道保持辅助”类型的应用。

在这种类型的应用中，检测车道标记，并且通过使车轮转向或通过差动制动来采取干预以便避免从车道偏离。然而，在这些文件中，横向障碍物没有被考虑在内。

文件EP 2 288 533 B1、EP 1 726 481 B1、US 8,111,147 B2和GB (11)2512317(13)A2描述了“盲区干预”或“变道辅助”类型的应用。在这种类型的应用中，通过激活指示器来确定驾驶员改变车道的愿望，并且通过确定车辆是否存在于盲区中或是否正在以较高相对速度接近来估计驾驶操作是否是危险的。在这种情况下，通过转向或差动制动来执行路径校正。在这些文件中，固定的横向障碍物没有被考虑在内。此外，目标只是在有意改变车道的情况下协助驾驶员，并且不是在无意从行车道偏离时进行干预。

在前面的应用中，在将横向碰撞的真正危险考虑在内的情况下，不存在用于避免无意从车道偏离的系统的概念。

因此需要一种将横向障碍物考虑在内的用于在即将发生碰撞的情况下以有效的方式控制车辆转向装置并且以对于驾驶员透明的方式操作的系统。

事实上，过于频繁的激活可能惹恼驾驶员并致使他/她禁用该功能，这降低了其防止事故发生的功效。

此外，在一些情况下，如果道路一侧上存在障碍物，则可在完全安全状态下通航的车道变得更加狭窄。例如，在白线/黄线相交的情况下，如果(超出该白线/黄线)路面包括80cm的柏油碎石地面，或者如果路面只包括20cm的柏油碎石路面，然后是沟渠或安全屏障，则车辆的风险不同。

本发明的主题是一种用于在即将与障碍物发生碰撞的情况下控制汽车车辆转向装置的系统。该车辆包括：系统，该系统被设计成用于相对于该车辆的行车道定位该车辆，并且被设计成用于在该车辆的视线距离和相对航向角下确定相对于该车道中心的横向偏移；与传感器相关联的确定装置，该确定装置被设计成用于实时确定在相对于该车辆的横向位置中和/或在前方位置中以及在朝向该车辆的相对移动中的障碍物的存在；3轴速率传感器，该速率传感器被设计成用于测量该车辆的旋转速度；能够根据转向角传感器的测量值来控制转向角的车辆转向装置或该车辆的能够控制转向转矩的车辆转向装置。

该控制系统包括：检测装置，该检测装置被设计成用于评估这些障碍物的位置并且确定可用于该车辆相对于这些障碍物的移动的最大横向距离；判定装置，该判定装置被设计成用于根据该车辆的路径以及该最大横向距离来生成对校正的请求；以及干预装置，该干预装置被设计成用于控制该车辆的转向以便校正该车辆的路径。

该检测装置可以被设计成用于通过形状识别来确定这些障碍物的位置，然后根据横摆率、车辆轴线与参考路径切线之间的相对航向角、该车辆轴线与该车辆前方的该路径切线之间的横向偏移、漂移角、从重心到前轴的距离、以及用于测量该车辆前方的该横向偏移的视线距离来确定该车辆的横向位移距离。

该判定装置可以被设计成用于根据该车辆在该行车道上的位置与由该检测装置确定的该车辆在该车道上的该最大横向位移的相对关系来生成对激活校正的请求。

该判定装置可以被设计成用于继续确定位置校正增益，用于从这些位置校正增益中存储与比该车道左侧的最大横向位移值更低的横向位移值对应的第一集合，用于从这些位置校正增益中存储与比该车道右侧的最大横向位移值更低的横向位移值对应的第二集合，并且用于在从该第一增益集合或该第二增益集合中只剩余一个增益时，生成激活针对向左偏移的校正的请求，相应地生成激活针对向右偏移的校正的请求，该剩余增益被传输到该干预装置以用于有待执行的该校正。

该判定装置可以被设计成用于确定位置校正增益，用于从这些位置校正增益中存储与比相对于该车道中心的最大距离更低的横向位移值对应的第三集合，并且用于在从该第三增益集合中只剩余一个增益时，生成对激活该校正的请求，该剩余增益被传输到该干预装置以用于有待执行的该校正。

该干预装置可以被设计成用于根据从该判定装置接收的该增益来控制对该车辆路径的校正，呈转向角设定点形式的该校正被发送到用于计算与该车辆转向相关的该转向角的装置，或者呈转向转矩设定点形式的该校正被发送到用于控制对该转向的辅助的装置。

可以通过引导车辆前轮的转向柱、或通过用于使车辆后轮转向的系统、或通过车辆的四个车轮中的至少一个车轮的差动制动、或通过被设计成用于改变车辆方向的另一种装置来改变车辆的方向。在以下描述中，将以用于前驱动轮的转向柱为例，致动的其他实施例仍是完全可能的。

通过阅读仅借助非限制性实例并且参照附图所给出的以下说明，本发明的其他的目的、特征以及优点将会清楚，在这些附图中：

-图1展示了用于在即将与障碍物发生碰撞的情况下控制汽车车辆转向装置的系统的主要元件，并且

-图2展示了装备有根据本发明的系统的汽车车辆的驾驶情况。

限定了以下符号：

m(kg)：车辆的总质量

Iz(N.m)：车辆绕穿过其重心CG的竖直轴线的惯量

lf(m)：从CG到前轴的距离

lr(m)：从CG到后轴的距离

a(m)：车辆的轴距

cf(N/rad)：前轮的漂移刚度

cr(N/rad)：后轮的漂移刚度

δf(rad)：前轮与车辆纵向轴线所成的角度

r(rad/s)：横摆率(车辆沿竖直轴线绕其重心的旋转速度)

Ψ(rad/s)：绝对参考系中的车辆航向角

Ψd(rad/s)：绝对参考系中的参考路径切线的航向角

ΨL(rad/s)：车辆轴线与参考路径切线之间的相对航向角

yLCG(m)：车辆轴线与车辆CG处的路径切线之间的横向偏移

yL(m)：车辆轴线与车辆前方的路径切线之间的横向偏移

ls(m)：用于测量车辆前方横向偏移的视线距离

β(rad)：漂移角(车辆的速度向量与其纵向轴线所成的角度)

(vCG)v：车辆在重心处的速度向量

v(m/s)：车辆沿纵向轴线的速度

ρref(1/m)：道路的曲率

L：行车道的宽度

α(rad)：由观察者计算的漂移角

g：重力加速度，被认为等于9.81m/s²

ξv：描述区间[vmin；vmax]内的速度变化的参数

K：维数为1×4的实向量

P：维数为4×4的实矩阵，被限定为正且对称的。

Q：维数为4×4的实矩阵，被限定为正且对称的。

Q＝P^-1：维数为4×4的P实矩阵，被限定为正且对称的。

汽车车辆配备有以下设备件：

-用于相对于车辆的行车道定位车辆的系统(例如，相机)，该系统能够在车辆的视线距离yL和车辆的相对航向角ΨL下确定相对于车道中心的横向偏移；

-相机或雷达型传感器，以及被设计成用于实时确定障碍物的存在的相关联确定装置。与所确定的障碍物相关的参数是障碍物在参考系中的位置，其中该参考系的原点固定到传感器的对应中心。

-被设计成用于测量车辆旋转速度的3轴速率传感器。

-能够根据来自转向角传感器的测量值来控制转向角的车辆转向装置，或能够控制转向转矩的车辆转向装置。

比如图1所展示的，用于在即将发生碰撞的情况下控制车辆转向装置的系统1包括检测装置2、判定装置3和干预装置4。

检测装置2被设计成用于评估横向障碍物的位置或相对于朝向车辆的前方障碍物的横向距离。

判定装置3能够分析校正动作是否有必要。

干预装置4被设计成用于控制致动器以便校正车辆的路径。

这三种装置可能位于三个不同的处理单元中或位于相同的处理单元中。

现在将描述检测横向障碍物的原理。

为了确保车辆及其乘客的安全，有必要检测障碍物的位置和包络以及车辆与这些障碍物之间的横向距离和纵向距离。此外，这些障碍物需要根据其速度进行区分(静态、动态)。

值得注意的是，常规的LKA(“车道保持辅助”)目前没有将某些碰撞事例考虑在内。在横向偏差的临界线位于车道内部时发生这些情况。

在一种情况下，使用地面上的标记来实现车道跟踪是不够的，而是必须还确定障碍物的位置以及所采取的适当避免判定。

此外，还有必要将没有位于碰撞位置的障碍物(例如，位于车道外的障碍物)考虑在内以便限定最小安全距离，其方式为使得车辆在此障碍物接近时移动过去。图2展示了车辆5的这种情况，其中障碍物7位于行车道6的外部，另一车辆8从相反方向接近。然后有必要检测这些障碍物的包络10，以及配备有控制系统的车辆5、从相反方向接近的车辆8和障碍物7之间的横向距离和纵向距离。此外，有必要计算这些对象的速度并根据其速度对其进行区分(静态对象、动态对象)。可以观察到碰撞极限11和临界极限12。在与这些线相交的情况下，不可避免发生事故。

为了计算对象的速度，这只需要连续计算检测装置与对象之间的距离。还通过知道车辆的移动，因此知道固定到车辆上的检测装置的移动，从而可以确定对象在一个时间间隔内的移动变化。

取决于所使用的传感器，距离的计算是不同的。例如，可以使用允许直接测量距离而不必进行估计的雷达系统。然而，尽管雷达系统在距离计算中表现出优异的性能，但其性能在确定角度以及因此确定横向距离方面有许多地方需要改进。

也可以按照类似于雷达系统的方式采用LIDAR(“光检测和测距”的首字母缩略词)系统。然而，这些是高成本的系统，这是汽车工业的限制因素。

可替代地，可以采用与用于检测车道改变的相机相同的相机。现在将描述该后一种情况。

为此目的，形成了用于基于通过车载相机获取的图像来计算车辆与道路上的点之间的距离的原理。

通过以下方程给出二维空间(图像)中的点与三维空间(真实世界)中的点之间的对应关系。

其中：

X,Y,Z：三维空间中的点在固定参考系中(被称为绝对参考系)中的坐标，其方式为使得Z＝0对应于道路水平

x,y：三维空间中的点以相机为中心的坐标，被计算在比例因子内

s：比例因子，

P_3D：三维空间中的点在绝对参考系中的齐次坐标的向量

Π：以齐次形式表示的传递矩阵或投影矩阵，

p：三维空间中的点以相机为中心的坐标的向量，被计算在比例因子内

传递矩阵Π可按以下方式分解：

Π＝M_I×M_Proj×M_O×M_Pos (Eq.2)

其中：

R_3×3：旋转矩阵-三行乘三列；

T_3×1：平移矩阵-三行乘一列；

0_1×3：零向量-三行乘一列；

0_3×1:零向量-一行乘三列；

此矩阵包括在校准阶段后已知的以下信息。

车辆内的每个相机的确切位置是已知的；因此每个相机的旋转矩阵R和平移矩阵T是已知的。

通过用测试图案校准每个相机来确定固有参数矩阵M_I。这里提到了本领域中的参考方法和工具：加州理工大学出版的“Camera Calibration Toolbox for Matlab”。此工具将以下各项作为输入：构成测试图案的矩形的尺寸、测试图案中的行数和列数、以及测试图案的各个位置的若干镜头。该算法产生固有参数矩阵作为输出。

如果认为汽车位于平坦的道路上并且检测到位于道路上的点，则问题被简化，但仍取决于图像的分辨率。

然后形成坐标(X,Y,Z)，其限定符合上文描述的公设的三维空间点。如果坐标Z为零，则可以按照以下方式重写方程。事实上，该点然后位于道路上。

当且仅当三维参考系中的点布置在道路上(这意味着Z＝0)时，在二维空间中使用单个图像很好地确定了该点。比例因子然后消失。

然后可以简化传递矩阵Π以及三维空间中的点P_3D的坐标矩阵，因为对应于方向Z的坐标为零，这对应于道路水平。然后可以按照下列方式重写方程4。

对兴趣点的连续跟踪允许增加计算精度。现有技术包括允许这种跟踪的对象分类的许多实例。为了本说明的简洁和清楚起见，将不描述此类实例。

仅在将符合约束Z＝0的点考虑在内的框架中给出以下描述。

在时间t，寻找图像中的所有兴趣点(换言之所有潜在障碍物)。为此目的，针对每个兴趣点，可以使用Harris型算子，包括以下步骤：

裁剪图像被确定为在中心包括兴趣点。对该裁剪图像尺寸的选择在用于校准算法的步骤中进行，并且取决于图像质量和裁剪点/图像的搜索算法。通常使用范围在20×20像素与50×50像素之间的尺寸。裁剪图像越大，比较就越精确，但裁剪图像的比较将需要更长的处理时间。

在时间t，根据对应于兴趣点的裁剪图像来确定该兴趣点的位置。

在凭借里程表和在时间t估计的位置来知道车辆相对移动的情况下，如果兴趣点属于平面Z＝0，则估计兴趣点在时间t+dt的位置。

在时间t+dt，确定包括兴趣点的裁剪图像。

在时间t+dt，根据对应于兴趣点的裁剪图像来确定该兴趣点的位置。

确定兴趣点在t+dt的估计位置是否对应于根据在时间t+dt获取的裁剪图像确定的兴趣点位置。

如果情况如此，则确定兴趣点位于地平面，否则兴趣点被认为位于比道路更高或更低的位置。

这个过程被反复应用，并且为了避免对象的错误检测，保存先前响应且只有在重复确认结果后才确认存在障碍物。

这种简单且已知的方法在针对环境的3D重建问题的图像处理领域中得到了很好的使用。用于计算与对象相距的距离的这个功能可以完美地被具有优越性能的另一个功能替代，而不影响系统的整体操作。

障碍物检测的结果是绝对参考系中的3D位置，其允许随后确定车辆与障碍物之间的纵向和横向碰撞距离。然后，在添加可以根据障碍物相对于车道中心的位置校准的余量之后，通过下文描述的方程来计算临界距离Dmax。

一个目标是在无意从行车道偏离的情况下，在路径校正阶段过程中不超过临界距离Dmax。

对车辆在车道上的最大横向位移的评估由如图1所展示的用于在即将发生碰撞的情况下控制车辆转向装置的系统执行，该系统被设计成用于基于车辆模型应用静态反馈类型路径校正。

N.Minoiu Enache于2008年11月17日在埃夫里河谷大学(Universitéd’Evry Vald’Essonne)发布的博士论文“Assistance préventiveàla sortie de voie”包括用于计算车辆的最大横向位移的公式的一个实例。

为了对车辆进行建模的目的，做出以下假设。

角度β、δf是较小的，这样使得小角度近似可以应用于三角函数(sin(角度)≈角度并且cos(角度)≈1)。

形成了以下：(v_CG)v＝(v,v*(sinβ),0)^T，并且在小角度近似之后，获得了(v_CG)v≈(v,v*β,0)^T，其中

(v_CG)v：表示其中原点位于车辆重心处的车辆参考系中的速度向量。

v：表示车辆的纵向速度。

β：表示由车辆速度向量与车辆纵向轴线形成的漂移角。

轮胎的横向接触力Fyf和Fyr随着轮胎的漂移αf和αr线性地变化，并且作为轮胎刚度cf和cr的函数：Fyf＝cf*αf以及Fyr＝cr*αr。

形成了yL≈yL_CG+ls*ΨL，其中ΨL＝Ψ-Ψd。

yL：在视线距离处测量的车辆横向偏移，

yL_CG：在重心处测量的车辆横向偏移，

Ψ：车辆在绝对参考系中的航向角，

Ψd：期望路径相对于车道轴线的航向角

Ψ_L：相对航向角。

根据这些假设，根据“自行车”模型通过状态方程对车辆进行建模，车辆位于无限平面上。对应的状态向量包括车辆的漂移角β和横摆率r。因此，获得的状态方程如下。

c_r＝c_r0v，c_f＝c_f0v，

角度δf是车辆前轮的转向角。该转向角可以通过测量车辆方向盘的转向角来确定。

通过估计器获得速度向量的漂移角β。这种估计器根据现有技术是已知的，特别是文件WO 2005/061305，其描述了通过状态观测器进行的这种估计。

通过车辆的陀螺仪测量横摆率r。

车辆相对于车道轴线的位置误差可以表示为车辆前方的相对于车道轴线的横向偏移yL的函数、以及其相对于车道轴线的切线的相对航向角ΨL的函数。通过以下方程组给出位置误差：

根据现有技术已知的，可以通过处理来自车载相机的图像来获得相对航向角ΨL和车辆前方的相对于车道轴线的横向偏移yL。

道路曲率ρref被认为是不可测量的并且作为系统扰动被考虑在内。

通过将方程6和方程7中呈现的元素进行分组来获得车辆及其相对于车道轴线的位置误差的以下模型。

此模型的输入是前轮转向角δf和道路曲率ρref。

在此模型的输出处，获得车辆x的模型的完整状态。

x＝(β，r，ψ_L，y_L)^T (Eq.9)

可以通过以下矩阵方程重新制定方程Eq.8的模型：

此后，假定已经通过极点配置方法或其他系统控制方法合成了以下形式的静态反馈：

其中

K＝[k_β，k_r，k_ψL，k_yL]^T (Eq.12)

因此，用于LKA(“车道保持辅助”)校正并且针对其忽略曲率输入的作为闭环的车辆系统表示由下式给出：

针对这个闭环系统，寻找被限定为正的函数V(x)＝x^TPx，其中P＝P^T，P是被限定为正的矩阵，这样使得对于所有x∈R⁴，以下条件被验证：

通过从错误！未找到参考来源开始按时间推导V(x)＝x^TPx列出的，在下文中获得一系列等价物：

因此，如果满足以下矩阵不等式，则满足初始不等式。

可以凭借以下变量的更换来重新制定方程Eq.16的矩阵不等式：

Y＝KP^-1＝KQ，其中P^-1＝Q. (Eq.17)

通过应用这个变量的更换，获得矩阵方程的最终形式

此外，假定LKA校正动作开始于包含在初始区域内的车辆的状态，对应于以下限制所描述的集合：

这个集合的顶点由下式给出：

因此通过解决以下LMI(“线性矩阵不等式”)优化问题来找到所寻找的函数：

min trace(Q)或det(Q)

上文描述的系统保证了，在初始区域内开始的系统的每条路径保持在限于这个初始区域的不变集内。

以如下方式写出该不变集与车辆的两个前轮的车道上位置的链接：

且

通过几何构造，车辆的两个前轮位于车道上居中的宽度为2d的条带上。因此必须满足以下双重条件。

y_g≤d且y_d≥-d (Eq.23)

可以如下方式重新制定方程Eq.23的双重条件：

随后包括位于两个平行方程超平面(各自对应于方程Eq.24的不等式之一)之间的空间中获得的不变集。

在校正LKA的过程中，车道上最大条带(车辆前轮将保持在该车道上最大条带之内)因此通过以下方程组来描述：

或者f＝[0，0，2(l_f-l_S)，2]. (Eq.25)

此外，如果考虑任何给定的初始激活位置x0，则车道上的最大位移d(x0)由以下方程给出：

检测装置2通过应用上文描述的用于检测横向障碍物的原理来确定车辆在车道上的最大横向位移Dmax。因此，针对计算出的状态反馈K和激活时的初始位置x0，通过应用方程Eq.26来确定车辆在车道上的最大横向位移d(x0)。

在下文中，将假定已经通过极点配置方法或其他系统控制方法来离线计算一组增益Ki，以用于车辆的或多或少动态的响应(返回车道中心，这或多或少快速地发生)。这些增益被存储在车辆上的非易失性存储器中以供实时使用。

现在将描述判定装置3的操作。

判定装置3根据车辆在行车道上的位置与由检测装置2确定的车辆在车道上的最大横向位移的相对关系来生成对激活校正的请求。

判定装置3被设计成根据能够由驾驶员选择的两种可能模式进行操作。

在第一模式中，当即将发生横向碰撞时，判定装置3生成激活请求。

在第二模式中，当与横向标记相交时，判定装置3生成激活请求。第二操作模式对应于LKA装置的操作。因此，这里将不做详细说明。

在第一操作模式中，只有在右侧(相应地左侧)上存在障碍物时，才生成对激活右侧(相应地左侧)校正的请求。以下是说明此操作的一些实例：

如果汽车向左侧漂移并且如果左侧上存在障碍物，则将触发校正。在另一个实施例中，方向指示器的使用将被解释为期望改变车道并且将不会触发辅助。

如果汽车向左侧漂移并且如果左侧上没有障碍物，则不会触发校正。在另一个实施例中，方向指示器的使用将被解释为期望改变车道并且将在任何情况下都不会触发辅助。

如果汽车向左侧漂移并且左侧上没有障碍物，但是如果右侧上有障碍物，则不会触发校正。在另一个实施例中，方向指示器的使用将被解释为期望改变车道并且将在任何情况下都不会触发辅助。

现在将更精确地描述判定装置3的操作。

针对每个增益Ki的瞬时激活请求，利用方程26来实时地计算车道上的最大位移d(x0)_i。如先前所提及的，通过极点配置控制方法或其他系统控制方法来计算增益Ki。

在每个时间区段中，从增益Ki中，存储对应于比车道左手侧最大横向位移值Dmax_g(该值来自检测装置和相关联算法)更低的横向位移值d(x0)j的增益Kj。

在每个时间区段中，从增益Ki中，存储对应于比车道右手侧最大横向位移值Dmax_d(该值来自检测装置和相关联算法)更低的横向位移值d(x0)j的增益Kj。

在每个时间区段中，从增益Ki中，存储对应于比相对于车道中心的最大距离更低的横向位移值d(x0)p的增益Kp。它可以例如等于一个车道宽度。

车辆相对于车道中心偏离的越多，增益Kj和Kp的集合减小的越多，因为在车辆的位置没有超过车道右侧的最大横向位移值Dmax_d或车道左侧的最大横向位移值Dmax_g的情况下，只有非常高的增益才能够校正从车道的偏离。这些非常严重的校正决不能使车辆处于滑行情况，并且为此目的，在系统校准阶段，测试驾驶员将执行针对车辆的道路保持和动态行为的测试。也应当通过实验确定可应用于汽车并且从客户服务角度可接受的最大横向加速度。对于显著偏差，在给定的时刻，从增益Kj和Kp的集合中只剩余一个校正增益。

在判定装置3的第一操作模式中，当从增益Kj中只剩余一个增益时，针对向左(相应地向右)的偏差生成对激活校正的请求。该剩余增益被传输到干预装置4以用于有待执行的校正。

在判定装置3的第二操作模式中，当从增益Kp中只剩余一个增益时，生成对激活校正的请求。该剩余增益被传输到干预装置4以用于有待执行的校正。

无论如何，该系统然后的目的是延迟校正，这不会影响驾驶员，但避免了从车道偏离。

现在将描述干预装置4。在接收到判定装置3发送的对激活校正的请求之后，干预装置4根据车辆所装备的转向装置的类型来控制校正。

如果车辆通过车载处理器利用对转向角的闭环控制来处理动力转向，则校正可以被发送到用于计算与车辆转向相关的转向角的装置。然后，校正采用根据方程11计算的转向角设定点的形式，其中保持通过增益Kj(相应地增益Kp)给出的增益K。

如果车辆通过车载处理器利用对转向转矩的闭环控制来处理动力转向，则校正可以被发送到用于控制助力转向的装置并且采取转向转矩设定点的形式。在这种情况下，通过应用方程Eq.11，判定装置3确定有待发送到PID(比例积分微分)型数字调节器的设定点转向角，例如，该数字调节器根据设定点转向角与所测量转向角之间的误差提供对转向转矩的闭环控制。

针对障碍物的检测以及校正的确定，上文描述的控制系统只需要有限的实时处理量。

将横向障碍物考虑在内允许显著提高只希望在即将发生危险情况下才得到协助的驾驶员对LKA功能的接受度。

Claims (6)

1.一种用于在即将与障碍物发生碰撞的情况下控制汽车车辆转向装置的系统，该车辆包括：系统，该系统被设计成用于相对于该车辆的行车道定位该车辆，并且被设计成用于在该车辆的视线距离和相对航向角下确定相对于该车道中心的横向偏移；与传感器相关联的确定装置，该确定装置被设计成用于实时确定在相对于该车辆的横向位置中和/或在前方位置中以及在朝向该车辆的相对移动中的障碍物的存在；3轴速率传感器，该速率传感器被设计成用于测量该车辆的旋转速度；该车辆的能够根据来自转向角传感器的测量值来控制转向角的转向装置或该车辆的能够控制转向转矩的转向装置，

其特征在于，该控制系统包括

检测装置(2)，该检测装置被设计成用于评估这些障碍物的位置并且确定可用于该车辆相对于这些障碍物的移动的最大横向距离，

判定装置(3)，该判定装置被设计成用于根据该车辆的路径以及该最大横向距离来生成对校正的请求，

干预装置(4)，该干预装置被设计成用于控制该车辆的转向以便校正该车辆的路径。

2.如前项权利要求所述的控制系统，其中，该检测装置(2)被设计成用于通过形状识别来确定这些障碍物的位置，然后根据横摆率、车辆轴线与参考路径切线之间的相对航向角、该车辆轴线与该车辆前方的该路径切线之间的横向偏移、漂移角、从重心到前轴的距离、以及用于测量该车辆前方的该横向偏移的视线距离来确定该车辆的横向位移距离。

3.如权利要求2所述的控制系统，其中，该判定装置(3)被设计成用于根据该车辆在该行车道上的位置与由该检测装置(2)确定的该车辆在该车道上的该最大横向位移的相对关系来生成对激活校正的请求。

4.如权利要求2所述的控制系统，其中，该判定装置(3)被设计成用于确定位置校正增益，用于从这些位置校正增益中存储与比该车道左侧的最大横向位移值更低的横向位移值对应的第一集合，用于从这些位置校正增益中存储与比该车道右侧的最大横向位移值更低的横向位移值对应的第二集合，并且用于在从该第一增益集合或该第二增益集合中只剩余一个增益时，生成激活针对向左偏移的校正的请求，相应地生成激活针对向右偏移的校正的请求，该剩余增益被传输到该干预装置(4)以用于有待执行的该校正。

5.如权利要求2所述的控制系统，其中，该判定装置(3)被设计成用于确定位置校正增益，用于从这些位置校正增益中存储与比相对于该车道中心的最大距离更低的横向位移值对应的第三集合，并且用于在从该第三增益集合中只剩余一个增益时，生成对激活该校正的请求，该剩余增益被传输到该干预装置(4)以用于有待执行的该校正。

6.如权利要求4和5中任一项所述的控制系统，其中，该干预装置(4)被设计成用于根据从该判定装置(3)接收的该增益来控制对该车辆路径的校正，

呈转向角设定点形式的该校正被发送到用于计算与该车辆转向相关的该转向角的装置，或者

呈转向转矩设定点形式的该校正被发送到用于控制对该转向的辅助的装置。