CN108569287A - 生成车辆控制命令的方法和装置、车辆控制器、存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及汽车电子技术，特别涉及用于在紧急状态下生成车辆控制命令的方法和装置，车辆控制器以及实施该方法的计算机存储介质。按照本发明的用于在紧急状态下确定车辆控制策略的方法包含下列步骤：基于本车和前车的速度以及相对距离确定本车相对于处于相同车道前车的第一碰撞时间TTC1；当所述TTC1小于或等于本车的最晚开始刹车时间TTAB时，按照下列方式生成控制命令：如果本车速度低于第一速度阈值，则生成制动命令；如果本车速度大于或等于第一速度阈值并且相邻车道处于可驶入状态，则生成转向命令，否则生成制动命令。

Description

生成车辆控制命令的方法和装置、车辆控制器、存储介质
技术领域
本发明涉及汽车电子技术，特别涉及用于在紧急状态下生成车辆控制命令的方法和装置、车辆控制器以及实施该方法的计算机存储介质。
背景技术
自动紧急刹车系统(AEB)用于避免追尾碰撞或者减轻追尾碰撞所造成的伤害。典型的自动刹车系统按照下列方式产生刹车命令的时机：根据本车和前车的速度以及距离确定本车相对于前车的碰撞时间(TTC)，随后将碰撞时间与本车最晚开始刹车的时间(TTAB)进行比较,如果TTC小于TTAB，则表明AEB系统必须立即执行制动操作以避免碰撞。
当车辆行驶时，相邻车道的情况并不一定能完全掌握，这限制了通过转向避免车辆碰撞的策略的使用。这导致了在一些紧急情况下，AEB即使发出减速指令但仍会发生碰撞前车的情况，仅能做到减轻碰撞程度，而无法通过转向来有效避免碰撞。因此需要一种在紧急状态下确定控制策略的方法和装置，其能够充分利用车辆的转向操作来减少碰撞的发生。
发明内容
本发明的一个目的是提供一种用于在紧急状态下生成车辆控制命令的方法和装置，其通过统筹考虑本车所处车道前方和相邻车道的状况来确定合适的控制策略，从而提高驾驶的安全性。
按照本发明一个方面的用于在紧急状态下确定制动控制策略的方法包含下列步骤：
基于本车和前车的速度以及相对距离确定本车相对于处于相同车道前车的第一碰撞时间TTC1；
当所述TTC1小于或等于本车的最晚开始刹车时间TTAB时，按照下列方式生成控制命令：
如果本车速度低于第一速度阈值，则生成制动命令；
如果本车速度大于或等于第一速度阈值并且相邻车道处于可驶入状态，则生成转向命令，否则生成制动命令。
优选地，在上述方法中，如果位于相邻车道内的车辆与本车的第二碰撞时间TTC2大于设定的阈值，则确定相邻车道处于可驶入状态。
优选地，在上述方法中，基于本车与处于相邻车道上的车辆之间的相对距离、本车和处于相邻车道上的车辆的速度来确定所述TTC2。
优选地，在上述方法中，所述TTAB按照下列方式确定：
确定TTAB的标准值；
确定TTAB的标定值，其中，所述标定值与以下至少一种属性相关联：车辆运动学属性、用户操作车辆属性、前方物体运动学属性和前方道路属性；以及
将TTAB的标准值和标定值相组合以确定针对当前用户的TTAB。
优选地，在上述方法中，TTAB的标准值基于一组用户的驾驶行为确定。
优选地，在上述方法中，利用深度学习方法确定TTAB的标定值。
优选地，在上述方法中，所述深度学习方法的模型包含：
输入层，其包含多个输入节点，每个输入节点与下列属性中的其中一个相关：车辆运动学属性、用户操作车辆属性、前方物体运动学属性和前方道路属性；
隐含层；以及
输出层，其包含关于TTAB的标定值的输出节点。
优选地，在上述方法中，所述输入节点与用户操作车辆属性相关，所述用户操作车辆属性为驾驶操作风格，利用驾驶操作风格分类器将与当前用户相关联的驾驶操作风格映射至相应的类别。
优选地，在上述方法中，基于油门踏板、刹车踏板、方向盘历史以及当前的位置信息来划分驾驶操作风格的类别。
优选地，在上述方法中，所述输入节点与前方物体运动学属性相关，所述前方物体运动学属性为前方物体相对于本车的位置、速度和加速度，利用前方物体纵横向运动分类器将与当前用户相关联的前方物体运动学属性映射至相应的类别。
优选地，在上述方法中，所述输入节点与前方道路属性相关，所述前方道路属性为基于道路信息而提示驾驶员采取预动作的时机，利用前方道路信息分类器将当与前用户相关联的前方道路属性映射至相应的类别。
按照本发明另一个方面的车辆控制器包含存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，执行所述程序以实现如上所述的方法。
按照本发明还有一个方面的用于在紧急状态下确定制动控制策略的装置包含：
第一模块，用于根据本车和前车的速度以及相对距离确定本车相对于相同车道前车的第一碰撞时间TTC1；
第二模块，用于当TTC1小于或等于本车的最晚开始刹车时间TTAB时，按照下列方式生成控制命令：
如果本车速度低于第一速度阈值，则生成制动命令；
如果本车速度大于或等于第一速度阈值并且相邻车道处于可驶入状态，则生成转向命令，否则生成制动命令。
按照本发明还有一个方面的计算机可读存储介质，其上存储计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的方法。
按照本发明，通过统筹考虑本车所处车道前方和相邻车道的状况来确定合适的控制策略，因而可以提高驾驶的安全性。
附图说明
本发明的上述和/或其它方面和优点将通过以下结合附图的各个方面的描述变得更加清晰和更容易理解，附图中相同或相似的单元采用相同的标号表示。附图包括：
图1为按照本发明一个实施例的用于在紧急状态下确定制动控制策略的方法的流程图。
图2为深度学习方法的模型的示意图，该模型可应用于TTAB的修正过程。
图3为用于对自动紧急刹车参数进行标定的方法的流程图。
图4为按照本发明还有一个实施例的车辆控制器的示意框图。
图5为按照本发明还有一个实施例的用于在紧急状态下确定制动控制策略的装置的示意框图。
具体实施方式
下面参照其中图示了本发明示意性实施例的附图更为全面地说明本发明。但本发明可以按不同形式来实现，而不应解读为仅限于本文给出的各实施例。给出的上述各实施例旨在使本文的披露全面完整，以将本发明的保护范围更为全面地传达给本领域技术人员。
在本说明书中，诸如“包含”和“包括”之类的用语表示除了具有在说明书和权利要求书中有直接和明确表述的单元和步骤以外，本发明的技术方案也不排除具有未被直接或明确表述的其它单元和步骤的情形。
诸如“第一”和“第二”之类的用语并不表示单元在时间、空间、大小等方面的顺序而仅仅是作区分各单元之用。
“耦合”应当理解为包括在两个单元之间直接传送电能量或电信号的情形，或者经过一个或多个第三单元间接传送电能量或电信号的情形。
按照本发明的一个方面，针对不同的本车速度，采用不同的控制策略(控制命令)。例如，当本车速度较低时，如果出现可能与前车相撞的险情，则采用制动优先的策略，即，生成使车辆制动的控制命令；当本车速度较高时，如果出现可能与前车相撞的险情，则采用转向优先的策略，即，在判断邻近车道处于可驾驶状态时优先生成使车辆转向的控制命令，只有在邻近车道处于非可驾驶状态时才生成制动命令以减轻相撞造成的后果。
按照本发明的另一个方面，如果位于相邻车道内的车辆与本车的碰撞时间大于设定的阈值，则确定相邻车道处于可驶入状态。优选地，基于本车与处于相邻车道上的车辆之间的横向距离、本车和处于相邻车道上的车辆的速度、加速度来确定第二碰撞时间。
图1为按照本发明一个实施例的用于在紧急状态下生成车辆控制命令的方法的流程图。
如图1所示，在步骤110，车辆控制器获取本车和前车的速度以及相对距离。随后进入步骤120，车辆控制器根据前述的速度和相对距离预测本车相对于相同车道前车的第一碰撞时间TTC1。这里的相对距离可以是两车之间的横向距离(两车在与行驶车道的垂直方向上的距离)和纵向距离(两车在行驶车道方向上的距离)，在一些简化计算的情况下相对距离也可以只考虑纵向距离。在一些实施例中，为了使第一碰撞时间TTC1的计算更加精确，可以在利用本车的前车的速度以及相对距离的基础上，引入本车和前车的加速度，以及一些其他的速度补偿来进行计算。
接着进入步骤130，车辆控制器判断TTC1是否小于或等于本车的最晚开始刹车时间TTAB，如果TTC1小于或等于TTAB，则转至步骤140，否则返回步骤110。
在步骤140，车辆控制器判断本车速度是否低于第一速度阈值V1，如果本车速度低于阈值V1则认为处于低速行驶，则进入步骤150，否则，则进入步骤160。
在步骤150，车辆控制器生成使车辆制动的控制命令。
在步骤160，车辆控制器进一步判断与本车所在车道相邻的车道是否处于可驶入状态，如果处于可驶入状态，则进入步骤170，否则进入步骤150。在步骤160中，车辆控制器通过将位于相邻车道内的车辆与本车的第二碰撞时间TTC2进行比较来判断可驶入状态。具体而言，如果TTC2大于设定的阈值，则确定相邻车道处于可驶入状态。在本实施例中，优选地，基于本车与处于相邻车道上的车辆之间的相对距离、本车和处于相邻车道上的车辆的速度来确定第二碰撞时间TTC2。需要指出的是，处于相邻车道上的车辆可能有多辆(例如位于本车的侧后方和车前方)，因此可能存在多个第二碰撞时间TTC2。在这种情况下，多个TTC2均大于设定的阈值才能确定相邻车道处于可驶入状态。这里的相对距离可以是两车之间的横向距离(两车在与行驶车道的垂直方向上的距离)和纵向距离(两车在行驶车道方向上的距离)。在一些实施例中，为了使第二碰撞时间TTC2的计算更加精确，可以在利用本车的前车的速度以及相对距离的基础上，引入本车和前车的加速度，以及一些其他的速度补偿来进行计算。
在步骤170，车辆控制器生成使车辆转向的控制命令。
在本实施例中，针对一个用户的驾驶行为而自适应地修正本车最晚开始刹车的时间(TTAB)。为此，可以通过将TTAB的标准值与标定值相组合(例如相加，或者采取对标准值与标定值分别给予一定权重后相加)来确定针对当前用户的TTAB。
优选地，利用深度学习方法确定TTAB的标定值。本发明的发明人经过深入研究，提出一种具有适合于确定TTAB标定值的深度学习方法的模型。以下将作进一步的描述。
图2为深度学习方法的模型的示意图，该模型可应用于TTAB的修正过程。如图2所示，该模型20的输入层210包含多个输入节点A1-A4，输入节点A1-A4中的每一个与下列属性中的其中至少一个相关：车辆运动学属性、用户操作车辆属性、前方物体运动学属性和前方道路属性。
需要指出的是，与用户的驾驶行为相关的变量众多。这些变量例包括但不限于：本车纵向运动速度、本车横向运动速度、本车纵向加速度、本车横向加速度、本车运动横摆角速度、本车油门踏板开度百分比、本车刹车踏板开度百分比、本车方向盘位置、前方运动物体相对本车的纵向距离、前方运动物体相当本车的横向距离、前方运动物体的纵向运动速度、前方运动物体的横向运动速度、前方运动物体的纵向加速度、前方运动物体的横向加速度、前方静止物体相对本车的纵向距离、前方静止物体相对本车的横向距离、前方道路的坡度信息、前方道路的曲率信息、前方道路的限速信息等。如果将这些变量都作为输入层的节点，则将导致模型结构和模型训练的复杂化。
针对该问题，本发明的发明人创造性地将各种变量聚合为车辆运动学属性、用户操作车辆属性、前方物体运动学属性和前方道路属性作为深度学习模型的输入变量。具体而言，对于每个属性，可以基于上述变量的特定子集来确定。
例如可以基于本车的车辆纵向运动速度、本车的车辆横向运动速度、本车的车辆纵向加速度、本车的车辆横向加速度和本车的车辆运动横摆角速度推算出本车当前的行驶路径，结合上本车历史行驶途径从而推测出本车之后的行驶行为，从而作为车辆运行学属性的一种。此外，基于本车当前的行驶路径，可以结合前车的行驶路径(基于前车的横向运动速度、前车的车辆纵向加速度、前车的车辆横向加速度和前车的车辆运动横摆角速度推算得到)，从而进一步得到本车与前车行驶路径的重合程度，该重合程度可以作为车辆运动学属性的另一种。优选地，可以利用车辆纵横向运动分类器将与当前用户关联的重合程度映射至相应的类别。重合程度例如包括低、中和高三个类别。
对于用户操作车辆属性，可以采用与油门踏板、刹车踏板、方向盘历史以及当前的位置信息相关的驾驶操作风格来表征。优选地，可以利用驾驶操作风格分类器将与当前用户相关联的驾驶操作风格映射至相应的类别。驾驶操作风格例如包括很温和、较温和、适中、较激进和很激进五个类别。
对于前方物体运动学属性，可以采用前方物体相对于本车的位置和速度(例如前方运动物体相对本车的纵向距离、前方运动物体相对本车的横向距离、前方运动物体的纵向运动速度、前方运动物体的横向运动速度、前方运动物体的纵向加速度、前方运动物体的横向加速度、前方静止物体相对本车的纵向距离、前方静止物体相对本车的横向距离等)来表征。优选地，可以利用前方物体纵横向运动分类器将与当前用户相关联的前方物体运动学属性映射至相应的类别。前方物体运动学属性例如包括缓慢、恒定和快速三个类别。
对于前方道路属性，可以采用基于道路信息(例如前方道路的坡度信息、前方道路的曲率信息和前方道路的限速信息)而提示驾驶员采取预动作的时机来表征。优选地，利用前方道路信息分类器将当与前用户相关联的前方道路属性映射至相应的类别。采取预动作的时机例如包括早、中、晚三个类别。
图2所示模型中的隐含层220为多层结构，其层数例如可以在4-100层之间。
在图2所示的实施例中，输出层230包含关于TTAB的标定值的输出节点B1。
图3为用于对自动紧急刹车参数进行标定的方法的流程图。
如图3所示，在步骤310，车辆控制器设置本车的最晚开始刹车时间TTAB的标准值。在本实施例中，TTAB的标准值可基于一组用户的驾驶行为确定，例如可以将基于大量用户的统计值作为TTAB的标准值。
接着进入步骤320，车辆控制器确定TTAB的标定值。例如，车辆控制器可利用上面借助图1所示的深度学习方法的模型确定。
随后进入步骤330，车辆控制器将TTAB的标准值与标定值相组合(例如相加，或者采取对标准值与标定值分别给予一定权重后相加)以确定针对当前用户的TTAB。
图4为按照本发明还有一个实施例的车辆控制器的示意框图。
图4所示的车辆控制器40包含存储器410、处理器420以及存储在存储器410上并可在处理器420上运行的计算机程序430，其中，执行计算机程序430可以实现上面借助图1-3所述的用于在紧急状态下确定车辆控制策略的方法。
图5为按照本发明还有一个实施例的用于在紧急状态下生成车辆控制命令的装置的示意框图。
图5所示的装置50包括第一模块510和第二模块520。第一模块510用于根据本车和前车的速度以及加速度确定本车相对于处于相同车道前车的第一碰撞时间TTC1。第二模块520用于当TTC1小于或等于本车的最晚开始刹车时间TTAB时，按照下列方式生成控制命令：
如果本车速度低于第一速度阈值，则生成制动命令；
如果本车速度大于或等于第一速度阈值并且相邻车道处于可驶入状态，则生成转向命令，否则生成制动命令。
按照本发明的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序，该程序被处理器执行时可实现在之前的实施例中所描述的(参考图1-3)用于在紧急状态下确定车辆控制策略的方法。
提供本文中提出的实施例和示例，以便最好地说明按照本技术及其特定应用的实施例，并且由此使本领域的技术人员能够实施和使用本发明。但是，本领域的技术人员将会知道，仅为了便于说明和举例而提供以上描述和示例。所提出的描述不是意在涵盖本发明的各个方面或者将本发明局限于所公开的精确形式。
鉴于以上所述，本公开的范围通过权利要求书来确定。

Claims (15)

1.一种用于在紧急状态下生成车辆控制命令的方法，其特征在于，包含下列步骤：
基于本车和前车的速度以及相对距离确定本车相对于处于相同车道前车的第一碰撞时间TTC1；
当所述TTC1小于或等于本车的最晚开始刹车时间TTAB时，按照下列方式生成控制命令：
如果本车速度低于第一速度阈值，则生成制动命令；
如果本车速度大于或等于第一速度阈值并且相邻车道处于可驶入状态，则生成转向命令，否则生成制动命令。
2.如权利要求1所述的方法，其中，如果位于相邻车道内的车辆与本车的第二碰撞时间TTC2大于设定的阈值，则确定相邻车道处于可驶入状态。
3.如权利要求2所述的方法，其中，基于本车与处于相邻车道上的车辆之间的相对距离、本车和处于相邻车道上的车辆的速度来确定所述TTC2。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述TTAB按照下列方式确定：
确定TTAB的标准值；
确定TTAB的标定值，其中，所述标定值与以下至少一种属性相关联：车辆运动学属性、用户操作车辆属性、前方物体运动学属性和前方道路属性；以及
将TTAB的标准值和标定值相组合以确定针对当前用户的TTAB。
5.如权利要求4所述的方法，其中，TTAB的标准值基于一组用户的驾驶行为确定。
6.如权利要求4所述的方法，其中，利用深度学习方法确定TTAB的标定值。
7.如权利要求6所述的方法，其中，所述深度学习方法的模型包含：
输入层，其包含多个输入节点，每个输入节点与下列属性中的其中至少一个相关：车辆运动学属性、用户操作车辆属性、前方物体运动学属性和前方道路属性；
隐含层；以及
输出层，其包含关于TTAB的标定值的输出节点。
8.如权利要求7所述的方法，其中，所述输入节点与车辆运动学属性相关，所述车辆运动学属性为本车与前车行驶路径的重合程度，利用车辆纵横向运动分类器将与当前用户关联的重合程度映射至相应的类别。
9.如权利要求7所述的方法，其中，所述输入节点与用户操作车辆属性相关，所述用户操作车辆属性为驾驶操作风格，利用驾驶操作风格分类器将与当前用户相关联的驾驶操作风格映射至相应的类别。
10.如权利要求9所述的方法，其中，基于油门踏板、刹车踏板、方向盘历史以及当前的位置信息来划分驾驶操作风格的类别。
11.如权利要求7所述的方法，其中，所述输入节点与前方物体运动学属性相关，所述前方物体运动学属性为前方物体相对于本车的位置、速度和加速度，利用前方物体纵横向运动分类器将与当前用户相关联的前方物体运动学属性映射至相应的类别。
12.如权利要求7所述的方法，其中，所述输入节点与前方道路属性相关，所述前方道路属性为基于道路信息而提示驾驶员采取预动作的时机，利用前方道路信息分类器将当与前用户相关联的前方道路属性映射至相应的类别。
13.一种用于在紧急状态下生成车辆控制命令的装置，其特征在于，包含：
第一模块，用于根据本车和前车的速度以及相对距离确定本车相对于相同车道前车的第一碰撞时间TTC1；
第二模块，用于当TTC1小于或等于本车的最晚开始刹车时间TTAB时，按照下列方式生成控制命令：
如果本车速度低于第一速度阈值，则生成制动命令；
如果本车速度大于或等于第一速度阈值并且相邻车道处于可驶入状态，则生成转向命令，否则生成制动命令。
14.一种车辆控制器，其包含存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，执行所述程序以实现如权利要求1-12中任一项所述的方法。
15.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-12中任一项所述的方法。
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