CN108873857A - 用于自主车辆中的致动器的诊断方法 - Google Patents
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Abstract
一种控制具有配置成用于控制车辆转向的自动驾驶系统的车辆的方法包括确定命令的车辆路径。该方法另外地包括计算转向命令以满足命令的车辆路径。该方法还包括：根据转向命令，经由自动驾驶系统来控制车辆转向。该方法还控制检测实际车辆路径与命令的车辆路径之间的差异，且响应于该检测到的差异，根据次级模式来控制车辆。
Description
技术领域
本发明涉及由自动驾驶系统控制的车辆，尤其是配置成用于在驾驶周期中自动地控制车辆转向、加速和制动(而无需人为干预)的那些车辆。
背景技术
现代车辆的操作日益自动化，即，能够提供驾驶控制，具有越来越少的驾驶员干涉。车辆自动化已经被分类成数值水平，范围为从零到五。零对应于无自动化而具有完全的人为控制，五对应于完全的自动化而无人为控制。各种自动的驾驶员辅助系统，例如巡航控制、自适应巡航控制和泊车辅助系统，对应于更低的自动化水平，而真正的“无驾驶员”车辆对应于更高的自动化水平。
发明内容
根据本发明的用于控制具有配置成用于控制车辆转向的自动驾驶系统的车辆的方法包括确定命令的车辆路径。该方法另外地包括计算转向命令以满足命令的车辆路径。该方法还包括：根据转向命令，经由自动驾驶系统来控制车辆转向。该方法还控制检测实际车辆路径与命令的车辆路径之间的差异，且响应于该检测到的差异，根据备份转向模式来控制车辆。
在示意性实施例中，根据诊断模式的控制车辆还响应于当前的道路车轮角度位于计算的道路车轮角度阈值之下。
在一示意性实施例中，根据诊断模式的控制车辆还响应于当前的致动器命令超过计算的致动器命令阈值，以维持目标路径。
在一示意性实施例中，根据诊断模式的控制车辆还响应于确定没有外部转矩影响来影响车辆转向。
在一示意性实施例中，诊断模式包括次级转向模式。
在一示意性实施例中，诊断模式包括提供操作者通知。
根据本发明的车辆包括致动器和至少一个控制器。致动器配置成用于控制车辆转向。控制器配置成用于根据自动驾驶系统来控制致动器。控制器编程成用于确定目标路径，计算用于满足目标路径的致动器设置，根据该致动器设置来控制致动器，以及检测实际车辆路径与目标路径之间的差异。响应于该检测到的差异，控制器根据诊断模式来控制致动器。
在一示意性实施例中，控制器配置成用于进一步响应于当前的道路车轮角度小于计算的道路车轮角度阈值根据诊断模式来控制致动器。
在一示意性实施例中，控制器配置成用于进一步响应于当前的致动器命令超过计算的致动器命令阈值根据诊断模式来控制致动器，以维持目标路径。
在一示意性实施例中，控制器配置成用于进一步响应于确定没有外部转矩影响来影响车辆转向根据诊断模式来控制致动器。
在一示意性实施例中，根据诊断模式的控制车辆进一步响应于确定没有外部转矩影响来影响车辆转向。
在一示意性实施例中，诊断模式包括次级转向模式。
在一示意性实施例中，诊断模式包括提供操作者通知。
根据本发明的实施例提供若干优势。例如，本发明提供用于检测与致动器相关联的诊断状态以及采取适当的诊断动作的系统和方法。另外，根据本发明的系统和方法经由基于软件的方案来这样做，独立于从致动器接收到的任何信号。
从以下优选实施例的详细描述，当结合附图时，本发明的以上和其他优势和特点将变得显而易见。
附图说明
图1是包括根据本发明的一个实施例的包括自主受控车辆的通信系统的示意图；
图2是用于根据本发明的一个实施例的车辆的自动驾驶系统(ADS)的示意性框图；
图3是控制根据本发明的一个实施例的车辆的方法的流程图图示；并且
图4是处于诊断状态的车辆的示意图。
具体实施方式
本文描述了本发明的实施例。然而，应当理解的是，所公开的实施例仅仅为实例，且其他实施例可采取各种和可选的形式。附图并不一定是成比例的；一些特征可以扩大或者最小化以显示特定部件的细节。因此，本文公开的具体结构和功能细节并不被解释为限制，但仅仅是代表性的。参考附图中的任何一个示出并描述的各个特征可与在一个或多个其他附图中示出的特征相组合，以生成未明确示出或描述的实施例。示出特征的组合提供用于典型应用的代表性实施例。然而，与本发明的教导相一致的特征的各种组合和修改针对特殊应用或实施方式是期望的。
图1示意性地示出了操作环境，其包括用于机动车辆12的移动车辆通信和控制系统10。用于车辆12的通信和控制系统10通常包括一个或多个无线载波系统60、陆地通信网络62计算机64、移动装置57例如智能电话和远程访问中心78。
车辆12，在图1中示意性地示出，在示出的实施例中被描述为客车，但应当理解的是，还可使用其他车辆，包括摩托车、卡车、运动型多功能车(SUV)、娱乐车辆(RV)、船舶、飞机等。车辆12包括推进系统13，其在各个实施例中包括内燃机、电机(例如牵引马达)和/或燃料电池推进系统。
车辆12还包括变速器14，其配置成用于根据可选择的速度比将动力从推进系统13传输至多个车辆车轮15。根据各个实施例，变速器14可包括阶比自动变速器、无级变速变速器或其他适当的变速器。车辆12另外地包括车轮制动器17，其配置成用于提供制动转矩至车辆车轮15。在各个实施例中，车轮制动器17可包括摩擦制动器、再生制动系统(例如电机)和/或其他适当的制动系统。
车辆12另外地包括转向系统16。尽管出于示意性目的描绘为包括转向车轮，在视为落在本发明的范围之内的一些实施例中，转向系统16可能并不包括转向车轮。
车辆12包括无线通信系统28，其配置成用于与其他的车辆(“V2V”)和/或基础结构(“V2I”)相无线地通信。在示意性实施例中，无线通信系统28配置成用于经由专用近程通信(DSRC)通道进行通信。DSRC通道指代单向或双向近程至中程无线通信通道，其专门被设计成用于汽车使用和相应的一组协议和标准。然而，另外的或可选的无线通信标准，例如IEEE802.11和蜂窝数据通信，还被视为落在本发明的范围之内。
推进系统13、变速器14、转向系统16和车轮制动器17与至少一个控制器22相通信或者位于该控制器的控制之下。尽管出于示出目的被描述为单个单元，控制器22可另外地包括一个或多个其他控制器，总的来说称为“控制器”。控制器22可包括与各种类型的计算机可读储存装置或介质相通信的微处理器或中央处理器(CPU)。例如，计算机可读储存装置或介质可包括易失性和非易失性存储器：只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和保活存储器(KAM)。KAM为持续的或非易失性存储器，其可被用于当CPU断电时储存各种操作变量。计算机可读储存装置或介质可通过使用若干已知存储器装置中的任何来实现，例如PROMs(可编程只读存储器)、EPROMs(电子PROM)、EEPROMs(电可擦除PROM)、闪速存储器或者任何其他能够储存数据的电子、磁性、光学或组合存储器装置，其中的一些代表可执行指令，其在控制车辆中由控制器22使用。
控制器22包括用于自动地控制车辆中的各个致动器的自动驾驶系统(ADS)24。在一示意性实施例中，ADS 24为所谓的级别四或级别五自动系统。级别四系统指示“高自动化”，指代通过自动驾驶系统实现动态驾驶任务的所有方面的驾驶模式指定性能，即使人类驾驶员并未适当地响应于请求以做出干涉。级别五系统指示“完全自动化”，指代通过自动驾驶系统实现动态驾驶任务的所有方面的全职性能(在可由人类驾驶员管理的所有道路和环境状态下)。然而，本发明的方面可实施为所谓的级别二或级别三自动系统。级别二系统指示“部分自动化”，指代通过一个或多个驾驶员辅助系统(转向和加速/减速)的驾驶模式指定执行，期望于人类驾驶员执行动态驾驶任务的所有剩余方面。级别三系统指示“有条件的自动化”，指代通过自动驾驶系统实现动态驾驶任务的所有方面的驾驶模式指定性能，期望的是，人类驾驶员将适当地响应于请求以进行干涉。
在一示意性实施例中，ADS 24配置成用于控制推进系统13、变速器14、转向系统16和车轮制动器17以分别地控制车辆加速度、转向和制动，无需人工干预，经由响应于多个传感器26的多个致动器30，其可包括GPS、RADAR、LIDAR、光学相机、热成像相机、超声传感器和/或其他适当的传感器。
图1示出了能够与车辆12的无线通信系统28相通信的多个联网装置。联网装置中的能够经由无线通信系统28与车辆12相通信的一个为移动装置57。移动装置57可包括计算机处理能力、能够使用近程无线协议通信的收发器和可视智能电话显示器59。计算机处理能力包括刑事为可编程装置的微处理器，其包括在内部存储器结构中储存并应用于接收二进制输入以建立二进制输出的一个或多个指令。在一些实施例中，移动装置57包括能够接收GPS卫星信号并基于这些信号产生GPS坐标的GPS模块。如在此所讨论，在其他实施例中，移动装置57包括蜂窝通信功能，以使得移动装置57通过无线载波系统60使用一个或多个蜂窝通信协议来执行语音和/或数据通信。可视智能电话显示器59还可包括触摸屏图形用户界面。
无线载波系统60优选地为蜂窝电话系统，其包括多个手机发射塔70(仅仅示出一个)、一个或多个移动交换中心(MSCs)72，以及需要将无线载波系统60与陆地通信网络62连接的任何其他联网部件。每个手机发射塔70包括发射和接收天线以及基站，且来自不同的手机发射塔的基站直接地或经由中间设备(例如基站控制器)连接至MSC 72。无线载波系统60可实施任何合适的通信技术，包括例如，模拟技术，例如AMPS，或者数字技术，例如CDMA(例如CDMA 2000)或GSM/GPRS。其他手机发射塔/基站/MSC布置是可能的，且可与无线载波系统60可一起使用。例如，基站和手机发射塔可协同定位在相同地点，或者它们能够彼此相互远离地定位，每个基站可对单个手机发射塔负责或者单个基站可服务多个手机发射塔，或者多个基站可耦接至单个MSC，以仅给出一些可能的布置。
除了使用无线载波系统60之外，形式为卫星通信的第二无线载波系统可被用于提供与车辆12的单向或双向通信。可使用一个或多个通信卫星66以及上行链路发射站67来完成这些。单向通信可包括，例如，卫星无线电服务，其中，节目内容(新闻、音乐等)由发射站67接收，用于上载而封装，以及然后被发送至卫星66，其将节目广播至用户。双向通信可包括，例如，卫星电话服务，其使用卫星66来延迟车辆12与站67之间的电话通信。除了无线载波系统60之外或代替该无线载波系统，卫星电话可被采用。
陆地网络62可以为传统的连接至一个或多个陆线电话的陆基电信网络，且其将无线载波系统60连接至远程访问中心78。例如，陆地网络62可包括公共交换电话网络(PSTN)，例如用于提供硬线电话、分组交换数据通信和因特网基础结构。通过使用标准有线网络、光纤或其他光学网络、电缆网络、电力线、其他无线网络(例如无线局域网络(WLANs))，或提供宽带无线接入的网络，或者它们的任何组合来实施陆地网络62的一个或多个区段。此外，远程访问中心78无需经由陆地网络62连接，但可包括无线电话设备，以使得它可以直接地与无线网络(例如无线载波系统60)相通信。
尽管在图1中示出为单个装置，计算机64可包括经由私人或公共网络(例如因特网)可访问的若干计算机。每个计算机64可用于一个或多个目的。在一示意性实施例中，计算机64可被配置为网络服务器，其通过车辆12经由无线通信系统28和无线载波60可访问。其他计算机64可包括，例如：服务中心计算机，在这里诊断信息和其他车辆数据可从车辆经由无线通信系统28或第三方储存库(车辆数据或其他信息被提供至该第三方储存库或从其被提供)上载，通过与车辆12、远程访问中心78、移动装置57或这些中的一些组合相通信。计算机64可维持可搜索数据库和数据库管理系统，其允许数据的进入、移除和修改，以及接收请求以将数据设置在数据库之内。计算机64还可被用于提供因特网连接，例如DNS服务器或网络地址服务器，其使用DHCP或其他合适的协议以将IP地址指派至车辆12。除了车辆12之外，计算机64可与至少一个补充的车辆相通信。车辆12和任何补充车辆可总称为车队。
如在图2中所示，ADS 24包括多个离散控制系统，包括用于确定检测到的车辆附近的特征或目标的存在、位置、分类和路径的至少一感知系统32。感知系统32被配制成用于从各个传感器接收输入，例如在图1中示出的传感器26，并综合且处理传感器输入以生成作为用于ADS 24的其他抗旨算法的输入的参数。
感知系统32包括传感器融合和预处理模块34，其处理并综合来自各种传感器26的传感器数据27。传感器融合和预处理模块34执行传感器数据27的校准，包括但不限于，LIDAR至LIDAR校准、相机至LIDAR校准、LIDAR至底盘校准和LIDAR射束强度校准。传感器融合和预处理模块34输出预处理后的传感器输出35。
分类和分段模块36接收预处理后的传感器输出35并执行目标分类、图像分类、交通灯分类、目标分段、地面分段和目标跟踪过程。目标分类包括但不限于，识别并分类周围环境之内的目标，包括交通信号和标志的识别和分类，源自传感器位移和视场(FOV)的RADAR融合和跟踪，和进油管LIDAR融合的假肯定拒绝，以消除在城市环境中存在的许多假肯定，例如，例如井盖、桥梁、头顶树木或街灯和具有高RADAR横截面当不影响车辆沿着它的路径行驶的能力的其他障碍。由分类和分段模块36执行的另外的目标分类和跟踪过程包括，但不限于，自由空间检测和高级跟踪，其融合来自RADAR轨迹、LIDAR分段、LIDAR分类、图像分类、目标形状匹配模型、语义信息、运动预测、栅格地图、静态障碍地图和其他源的数据来产生高质量目标跟踪。分类和分段模块36另外地利用车道关联和交通控制装置行为模型来执行交通控制装置分类和交通控制装置融合。分类和分段模块36生成包括目标识别信息的目标分类和分段输出37。
定位和映射模块40使用目标分类和分段输出37来计算参数，包括但不限于，在典型的和具有挑战性的驾驶情形中的车辆12的位置和方位的评估。这些具有挑战性的驾驶情形包括，但不限于，具有许多汽车的动态环境(例如繁忙交通)、具有大规模障碍的环境(例如，道路作业或建筑点)、山、多车道道路、单车道道路、各种道路标记和建筑或缺乏这些(例如，住宅和商业区)以及桥梁和高架桥(当前车辆道路段的上方和下方)。
在操作和映射经由无线通信系统28“推送”至车辆12的数据的过程中，定位和映射模块40还结合作为经由由车辆12执行的车载映射功能获取的扩大映射区域的结果所收集的新数据。定位和映射模块40利用新信息(例如，新车道标记、新建筑结构、建筑区域的增加或移除等等)更新先前的地图数据，同时将未受影响的地图区域保留成不修改。可生成或更新的地图数据的实例包括，但不限于，产线分类、车道边界生成、车道连接、次要和主要道路的分类、左和右转向的分类和交叉车道创造。定位和映射模块40生成定位和映射输出41，其包括车辆12相对于检测到的障碍和道路特征的位置和方位。
车辆测距模块46接收来自车辆传感器26的数据27，并生成车辆测距输出47，其包括例如车辆前进和速率信息。绝对定位模块42接收定位和映射输出41以及车辆测距信息47，并生成在如下所讨论的分开计算中使用的车辆位置输出43。
目标预测模块38使用目标分类和分段输出37来生成参数，包括但不限于，检测到的障碍相对于车辆的位置、检测到的障碍相对于车辆的预测路径，以及交通车道相对于车辆的位置和方位。有关目标预测路径的数据(包括行人、周围车辆和其他移动目标)被输出为目标预测输出39，且在以下所讨论的分开计算中使用。
ADS 24还包括观察模块44和解译模块48。观察模块44生成由解译模块48接收到的观察输出45。观察模块44和解译模块48允许远程访问中心78访问。解译模块48生成解译输出49，其包括由远程访问中心78提供的另外输入，如果有的话。
路径规划模块50处理并综合目标预测输出39、解译输出49和从在线数据库或远程访问中心78接收的另外的路线信息79，以确定待跟随的车辆路径，以将车辆维持在期望的路线，同时服从交通法规并避免任何检测到的障碍。路径规划模块50采用算法，该算法配置成用于避免在车辆附近任何检测到的障碍，将车辆维持在当前的交通车道，并将车辆维持在期望的路线上。路径规划模块50输出车辆路径信息作为路径规划输出51。路径规划输出51包括基于车辆路径的命令的车辆路线、相对于路径的车辆位置、交通车道的位置和方位，以及任何检测到的障碍的存在和路径。
第一控制模块52处理并综合路径规划输出51和车辆位置输出43，以生成第一控制输出53。在车辆的远程接管操作模式的情况下，第一控制模块52还结合由远程访问中心78提供的路线信息79。
车辆控制模块54接收第一控制输出53以及从车辆里程计46接收的速率和前进信息47，并生成车辆控制输出55。车辆控制输出55包括来自车辆控制模块54的用于实现命令的路径的一组致动器命令，包括但不限于，转向命令、换挡命令、油门命令和制动命令。
车辆控制输出55被通信至致动器30。在示意性实施例中，致动器30包括转向控制、换挡控制、油门控制和制动控制。例如，转向控制可以控制如在图1中所示出的转向系统16。例如，换挡控制可以控制如在图1中所示出的变速器14。例如，油门控制可以控制如在图1中所示出的推进系统13。例如，制动控制可以控制如在图1中所示出的车轮制动器17。
尽管图2的示意性实施例示出了级别四或级别五自动驾驶系统，根据本发明的其他实施例可包括级别二或级别三自动驾驶系统。这些自动驾驶系统可具有系统架构，该系统架构不同于在图2中所示出的。
在一些操作状态下，来自致动器30的输出可能并未满足车辆控制输出55。一些这种操作状态是瞬时的，例如，由于外部转向转矩影响的结果，例如道路表面中的隆起物。倘若存在诊断状态，循环车辆控制输出55与来自一个或多个致动器30的输出之间的差异。尽管致动器30可配置成用于自报告诊断状态，基于来自致动器30的数据，一些这种诊断状态可能难于检测。
参考图3，以流程图的形式示出了一种用于补偿车辆控制输出与实际致动器输出之间的偏差的方法。该方法在方框100处开始。
如在操作102处所示，进行确定车辆是否位于自动驾驶系统的控制之下，即以自主模式操作。倘若操作102的确定为否，则控制保留在操作102。因而，算法并未继续，除非并直至车辆位于自动驾驶系统的控制之下。倘若操作102的确定为是，则控制继续至操作104。
如在操作104处所示，然后进行确定转向系统是否位于外部转矩的影响之下。如在方框106处所示，外部影响包括例如那些来自道路表面中的不连续或坑洼，或者来自控制界面的操作者手动操作(例如方向盘)的转矩。例如，通过车辆转矩传感器可检测外部转矩影响。倘若操作104的确定为是，则控制返回至操作102。因而，当转向系统处于外部转矩的影响之下时，算法并未继续。倘若操作104的确定为否，则控制前进至方框108。
如在方框108处所示，计算用于维持目标路径曲率的致动器命令极限。基于路径规划输出51，目标路径曲率指代待跟随的目标路径中的曲率。如在方框110处所示，该命令可能基于包括目标路径的曲率以及当前车辆速度的因素。
如自操作112处所示，进行确定当前致动器命令是否位于计算到的极限之上。倘若操作112的确定为否，则控制返回至操作102。因而，算法并未继续，除非当前致动器命令超过计算到的致动器命令极限。倘若操作112的确定为是，则控制前进至方框114。
如在方框114处所示，计算出前进差异。该前进差异指代当前车辆前进和目标路径之间的差异。可从各种传感器获取当前车辆前进，例如LiDAR、光学相机信号、惯性测量单元或罗盘读数。
参考图4，出于参考，示出了代表性车辆80。代表性车辆80处于自动驾驶系统的控制之下。用于自动驾驶系统的目标路径沿着第一矢量82。当前车辆前进沿着第二矢量84，导致产生前进差异86。
进行确定前进差异指示车辆的实际偏航率是否大于目标路径的偏航率。倘若操作116的确定为是，则控制返回至操作102。因而，倘若车辆的实际偏航率大于目标路径的偏航率，则算法并未继续。倘若操作116的确定为否，则控制前进至方框118。
如在方框118处所示，计算道路车轮角度阈值。道路车轮角度阈值指代最大角度，在该角度下，目标路径的偏航角速率可被满足，倘若存在足够的道路摩擦。如在方框120处所示，基于包括路径曲率的因素可计算这个。在道路车轮角度阈值之上，倘若实际偏航率并未超过目标路径的偏航率，一个人可以推断出不存在足够的道路摩擦。
如在操作122处所示，然后进行确定当前道路车轮角度是否低于道路车轮角度阈值。倘若操作122的确定为否，则控制返回至操作102。因而，倘若前进差异可归结于环境状态(例如大风或潮湿道路)，则算法并未继续。倘若操作122的确定为是，则控制前进至方框124。
如在方框124处所示，激活诊断模式。诊断模式指代操作的可选模式，与在ADS控制下的标准操作模式不同。操作可选模式可包括备份控制模式，例如后车轮转向系统，倘若有的话。操作可选模式可包括提供操作者警告，例如，给操作者发信号使其采取车辆控制。操作可选模式可包括滑行模式、其他诊断功能或以上项的组合。
在图3中示出的方法可通过各种控制模块作为诊断算法被运行，例如，通过车辆控制模块54。值得注意的是，在图3中示出的方法可被执行为与致动器控制算法并行的闭环诊断，独立于所监控致动器的实际输出。
如可看到，本发明提供用于检测与致动器相关联的诊断状态以及采取适当的诊断动作的系统和方法。另外，根据本发明的系统和方法经由基于软件的方案来这样做，独立于从致动器接收到的任何信号。
尽管在以上描述了示意性实施例，并不意味着这些实施例描述了由权利要求涵盖的所有可能的形式。在说明书中使用的词汇是描述性而非限定性词汇，当然可以做出各种变化而不脱离本发明的精神和范围。如先前所描述，各种实施例的特征可被组合以形成本发明的其他示意性方面(其未被明确地描述或示出)。尽管各个实施例已经描述为提供优势或对于其他实施例或现有技术实施方式关于一个或多个期望的特征是优选的，本领域技术人员将认识到的是，一个或多个特点或特征可折衷以获取期望的整体系统属性，其依赖于具体应用和实施方式。这些属性可包括但不限于：成本、强度、耐久性、生存周期成本、市场性、外观、封装、尺寸、服务能力、重量、可制造性、组装方便等。由此，关于一个或多个特征描述为与其他实施例或现有实施方式相比较小期望的实施例并未落在本发明的范围之外，且针对特殊应用是可期望的。
Claims (6)
1.一种车辆，包括：
配置成用于控制车辆转向的致动器；以及
编程成用于根据自动驾驶系统来控制所述致动器的至少一个控制器，所述至少一个控制器编程成用于确定目标路径，计算用于满足所述目标路径的致动器设置，根据所述致动器设置控制所述致动器，检测实际车辆路径与所述目标路径之间的差异，以及响应于所述检测到的差异根据诊断模式来控制所述致动器。
2.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述控制器配置成用于进一步响应于当前的道路车轮角度小于计算的道路车轮角度阈值根据所述诊断模式控制所述致动器。
3.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述控制器配置成用于进一步响应于当前的致动器命令超过计算的致动器命令阈值根据所述诊断模式来控制致动器，以维持目标路径。
4.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述控制器配置成用于进一步响应于确定没有外部转矩影响来影响车辆转向根据所述诊断模式来控制所述致动器。
5.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述诊断模式包括次级转向模式。
6.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述诊断模式包括提供操作者通知。
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