CN109421716A - 用于车辆巡航控制平稳自适应的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

公开了用于车辆巡航控制平稳自适应的方法和系统。一种示例车辆包括用于接收预期道路倾斜度数据的GPS接收器、用于确定半车道宽度位置的摄像机、以及用于确定两个相应的前方车辆到达角的雷达。该车辆还包括处理器，该处理器用于通过过滤预期道路倾斜度、半车道宽度位置和前方车辆到达角来确定实际道路倾斜度。并且该处理器进一步用于基于实际道路倾斜度来修改巡航控制系统。

Description

用于车辆巡航控制平稳自适应的系统和方法
技术领域
本发明总体上涉及车辆自适应巡航控制，并且更具体地，涉及用于巡航控制平稳自适应的方法、系统和装置。
背景技术
典型的车辆可以具有发动机和制动器，发动机和制动器可以在车辆处于“巡航控制”模式时由处理器自动地控制。处理器可以分析来自一个或多个传感器的数据以加快、减慢或保持车辆与前方车辆之间的给定速度或距离。车辆可以在许多情况下使用巡航控制，包括在平坦地形和具有上坡或下坡的地形上。
发明内容
所附权利要求限定该申请。本发明概述了实施例的方面，并且不应该用于限制权利要求。根据本文所描述的技术，其他实施方式被预期，如一经检查以下附图和具体实施方式，对本领域的普通技术人员将是显而易见的，并且这些实施方式旨在被包含在本申请的范围内。
示例实施例包括用于使车辆的自适应巡航控制系统自动地调整或平稳的系统和方法。一种示例公开的车辆包括用于接收预期道路倾斜度数据的GPS(全球定位系统)接收器。该车辆还包括用于确定半车道宽度位置的摄像机、用于确定两个相应的前方车辆到达角(angles of arrival)的雷达、以及处理器。该处理器被配置用于通过过滤预期道路倾斜度、半车道宽度位置和前方车辆到达角来确定实际道路倾斜度，并且基于实际道路倾斜度来修改巡航控制系统。
一种示例公开的方法包括通过车辆处理器基于GPS数据来确定预期道路倾斜度。该方法还包括通过车辆处理器基于由摄像机捕捉的图像来确定半车道宽度位置。该方法进一步包括通过车辆处理器基于由雷达捕捉的数据来确定两个相应的前方车辆到达角。该方法更进一步包括通过车辆处理器通过过滤预期道路倾斜度、半车道宽度位置和前方车辆到达角来确定实际道路倾斜度。并且该方法还进一步包括基于实际道路倾斜度来修改巡航控制系统。
另一示例可以包括用于通过车辆处理器基于GPS数据来确定预期道路倾斜度的装置。该示例还可以包括用于通过车辆处理器基于由摄像机捕捉的图像来确定半车道宽度位置的装置。该示例可以进一步包括用于通过车辆处理器基于由雷达捕捉的数据来确定两个相应的前方车辆到达角的装置。该示例可以更进一步包括用于通过车辆处理器通过过滤预期道路倾斜度、半车道宽度位置和前方车辆到达角来确定实际道路倾斜度的装置。并且该示例还可以进一步包括用于基于实际道路倾斜度来修改巡航控制系统的装置。
根据本发明，提供一种车辆，包含：
GPS接收器，该GPS接收器用于接收预期道路倾斜度数据；
摄像机，该摄像机用于确定半车道宽度位置；
雷达，该雷达用于确定两个相应的前方车辆到达角；以及
处理器，该处理器用于：
通过过滤预期道路倾斜度数据、半车道宽度位置和前方车辆到达角来确定实际道路倾斜度；并且
基于实际道路倾斜度来修改巡航控制系统。
根据本发明的一个实施例，其中摄像机包含立体定向摄像机，并且其中确定半车道宽度位置包含：
捕捉在车辆的前方的视场的图像，并且基于图像：
确定对应于接近车辆的前方的区域的第一竖直位置；
确定对应于第一竖直位置的第一车道宽度；并且
确定对应于第二车道宽度的第二竖直位置，其中第二车道宽度是第一车道宽度的尺寸的一半；并且
基于第二竖直位置来确定半车道宽度位置。
根据本发明的一个实施例，其中第一车道宽度和第二车道宽度以像素为单位进行测量。
根据本发明的一个实施例，其中确定两个相应的前方车辆到达角包含：
确定对应于第一前方车辆的第一信号的第一到达角；
确定对应于第二前方车辆的第二信号的第二到达角；并且
基于第一到达角与第二到达角之间的差随时间变化来确定变化率。
根据本发明的一个实施例，其中处理器进一步用于通过过滤变化率来确定实际道路倾斜度。
根据本发明的一个实施例，其中处理器进一步用于通过将卡尔曼滤波器应用于预期道路倾斜度数据、半车道宽度位置和前方车辆到达角来确定实际道路倾斜度。
根据本发明的一个实施例，其中修改巡航控制系统包含基于实际道路倾斜度来修改制动力。
根据本发明的一个实施例，其中修改巡航控制系统包含基于实际道路倾斜度和所确定的距前方车辆的车间距离来修改制动力。
根据本发明的一个实施例，其中处理器进一步用于基于实际道路倾斜度生成制动函数，其中修改巡航控制系统包含基于制动函数来激活车辆制动器。
根据本发明的一个实施例，该车辆进一步包含惯性传感器，其中处理器进一步用于基于从惯性传感器接收的数据来确定实际道路倾斜度。
根据本发明的一个实施例，该车辆进一步包括LIDAR传感器，该LIDAR传感器用于生成接近车辆的区域的LIDAR地图，其中处理器进一步用于基于LIDAR地图来确定实际道路倾斜度。
根据本发明，提供一种方法，包含：
通过车辆处理器基于GPS数据来确定预期道路倾斜度；
通过车辆处理器基于由摄像机捕捉的图像来确定半车道宽度位置；
通过车辆处理器基于由雷达捕捉的数据来确定两个相应的前方车辆到达角；
通过车辆处理器通过过滤预期道路倾斜度、半车道宽度位置和前方车辆到达角来确定实际道路倾斜度；并且
基于实际道路倾斜度来修改巡航控制系统。
根据本发明的一个实施例，其中摄像机包含立体定向摄像机，并且其中确定半车道宽度位置包含：
捕捉在车辆的前方的视场的图像，并且基于图像：
确定对应于接近车辆的前方的区域的第一竖直位置；
确定对应于第一竖直位置的第一车道宽度；并且
确定对应于第二车道宽度的第二竖直位置，其中第二车道宽度是第一车道宽度的尺寸的一半；并且
基于第二竖直位置来确定半车道宽度位置，其中第一车道宽度和第二车道宽度以像素为单位进行测量。
根据本发明的一个实施例，其中确定两个相应的前方车辆到达角包含：
确定对应于第一前方车辆的第一信号的第一到达角；
确定对应于第二前方车辆的第二信号的第二到达角；并且
基于第一到达角与第二到达角之间的差随时间变化来确定变化率。
根据本发明的一个实施例，该方法进一步包含通过过滤变化率来确定实际道路倾斜度。
根据本发明的一个实施例，其中确定实际道路倾斜度包含将卡尔曼滤波器应用于预期道路倾斜度、半车道宽度位置和前方车辆到达角。
根据本发明的一个实施例，其中修改巡航控制系统包含基于实际道路倾斜度和所确定的距前方车辆的车间距离来修改制动力。
根据本发明的一个实施例，该方法进一步包含：
基于实际道路倾斜度来生成制动函数，其中修改巡航控制系统包含基于制动函数来激活车辆制动器。
根据本发明的一个实施例，该方法进一步包含：
通过车辆处理器基于从惯性传感器接收的数据来确定实际道路倾斜度。
根据本发明的一个实施例，该方法进一步包含：
通过LIDAR传感器生成接近车辆的区域的LIDAR地图；并且基于LIDAR地图来确定实际道路倾斜度。
附图说明
为了更好地理解本发明，可以参照以下附图中所示的实施例。附图中的部件不一定按比例绘制，并且相关的元件可以被省略，或者在某些情况下比例可以被夸大，以便强调且清楚地示出本文所描述的新颖特征。另外，如本领域中已知的，系统部件可以不同地设置。此外，在附图中，贯穿若干视图，相同的附图标记表示相同的部件。
图1示出了根据本发明的实施例的示例车辆；
图2示出了图1的车辆的电子部件的简化框图；
图3示出了道路的两个透视图，其中确定了相应的车道半宽度位置；
图4示出了根据本发明的实施例的具有三个车辆的倾斜道路的侧透视图；
图5示出了根据本发明的实施例的示例方法的流程图。
具体实施方式
尽管本发明可以以各种形式体现，但是在附图中示出并且在下文中将描述一些示例性且非限制性实施例，应当理解的是，本发明被认为是本发明的例示，并且不旨在将本发明限制为所示的具体实施例。
如上所述，车辆可以包括自适应巡航控制系统。通过允许车辆自动地保持距前方车辆的给定速度或距离，这些系统可以为驾驶员提供更方便的驾驶体验。许多系统通过自动地增加或减小速度来保持速度和/或距离，其中减小车辆速度通常包括施加制动。
在一些情况下，巡航控制可以快速地或有力地施加制动。当车辆正在上坡或下坡行驶时就是这种情况，并且距前方车辆的距离迅速地减小。这可能导致驾驶员不愉快的体验。
为了提供更平稳的自适应巡航控制，本文所公开的示例可以包括接收来自一个或多个传感器、装置或系统的数据，并且在上坡和下坡行驶时利用重力来调整所施加的制动水平或量。这可以采用自适应巡航控制的前馈控制的形式，其中使用卡尔曼滤波器(kalmanfilter)对输入进行过滤以确定巡航控制系统的最佳制动函数。本文所公开的示例可以在车辆行驶时通过使用所确定的制动函数提供对车辆速度和距前方车辆的距离的更平稳调整。
为了实施这些动作和本文所描述的其他动作，一种示例车辆可以包括GPS接收器、摄像机、雷达、处理器和巡航控制系统。由GPS接收器、摄像机和雷达接收的数据可以被输入到卡尔曼滤波器中以提供前馈控制，以使制动函数可以在操作巡航控制时被确定并且被应用于车辆的制动器。
图1示出了根据本发明的实施例的示例车辆100。车辆100可以是标准汽油动力车辆、混合动力车辆、电动车辆、燃料电池车辆和/或任何其他移动性实施类型的车辆。车辆100可以包括与移动性相关的部件，例如具有发动机、变速器、悬架、驱动轴和/或车轮等的动力传动系统。车辆100可以是非自主的、半自主的(例如，一些例程运动功能由车辆100控制)，或者自主的(例如，动力功能由车辆100控制而没有直接的驾驶员输入)。
在所示的示例中，车辆100包括GPS接收器102、摄像机104、雷达106、巡航控制系统108和处理器110。车辆100还可以包括在下面针对图2描述的一个或多个部件。
GPS接收器102可以包括用于确定车辆100的位置的一个或多个天线和/或处理器。GPS接收器102还可以接收和存储地形图，该地形图可以包括高度变化、道路等级、路径或路线信息、地形数据和其他地形或基于路线的数据。GPS接收器102可以将确定的车辆100位置与预测的运动方向组合，并且基于车辆100的位置、速度、方向等响应地确定预期的高度变化。这可以通过确定车辆100的位置并且将确定的位置与来自地形图的数据进行比较来完成。因此，GPS接收器102可以确定在车辆100的运动方向上的道路的预期道路倾斜度。应当理解的是，预期道路倾斜度可以是正的(即，道路的上坡路段正在接近)、负的(即，道路的下坡路段正在接近)或零(即，道路的平坦路段正在接近)。
摄像机104可以具有单个镜头或多个镜头。在一些示例中，摄像机104可以是立体定向摄像机，并且可以由车辆100使用以为了在车辆处于运动时车道保持的目的。例如，摄像机104可以捕捉在车辆100前方的道路的图像(并且因此可以瞄准或指向前方)，并且可以确定车辆在道路的给定车道内的水平布置。这可以通过确定距内侧道路标线和外侧道路标线的距离并且确定车辆100的位置是否在该区域内来完成。
摄像机104还可以被配置为确定半车道宽度位置，该半车道宽度位置可以被定义为道路车道是在车辆前方的位置的宽度的一半所处的点的竖直位置。换句话说，摄像机可以确定两点之间的图像上的竖直距离，其中第一点对应于是第二点的两倍宽的车道宽度。这在下面针对图3进一步详细地进行描述。
在一些示例中，用于接近上坡道路的车辆的摄像机可以确定半车道宽度的位置高于车辆接近下坡道路的相应情况。因此，半车道宽度的位置可以对应于在车辆100前方的道路的坡度。
雷达106可以被配置为传送和接收对应于一个或多个前方车辆或在车辆100前方行驶的车辆的信号。车辆100可以具有被配置为追踪位置、高度、定位、车道和围绕车辆100的车辆的其他特性的一个或多个系统或装置。一个这样的数据信号可以包括对应于每个车辆的到达角。到达角可以包括水平分量和竖直分量，该水平分量和竖直分量分别对应于其对应的前方车辆的水平位移和竖直位移。因此，车辆100可以被配置为通过使用雷达106，确定一个或多个前方车辆的水平和竖直位置。在存在两个前方车辆的情况下，每个前方车辆的竖直到达角的差可以对应于上坡或下坡接近路段。这针对图4更详细地进行描述。
巡航控制系统108可以被配置为加快、减慢和/或保持给定的车辆速度。此外，巡航控制系统108可以被配置为增加、减少和/或保持距前方车辆的设定距离。为了完成这些任务，巡航控制系统108可以控制车辆发动机和/或车辆制动器。
在一些示例中，巡航控制系统108可以包括制动函数，该制动函数可以用于确定要应用的制动的长度、强度或其他特性。例如，如果车辆100被设定为保持65MPH的速度并且车辆下坡行驶从而增加速度，则巡航控制系统108可以施加制动以使车辆减速以保持65MPH的速度。
制动函数可以由巡航控制系统108生成并且可以考虑变量，例如当前速度、加速度、距前方车辆或后方车辆(例如，车辆100后方的车辆)的距离、以及预测或预期道路倾斜度和实际道路倾斜度。制动函数的输出可以通知巡航控制系统何时且如何有力地施加制动。
处理器110可以被配置为接收来自各种传感器、装置和系统的输入，并且做出一个或多个确定。例如，处理器110可以从GPS接收器102、摄像机104和雷达106获取数据，并通过过滤由GPS接收器确定的预期道路倾斜度、由摄像机确定的半车道宽度位置和由雷达确定的前方车辆到达角来确定实际道路倾斜度。滤波器可以是卡尔曼滤波器，其可以考虑各种数据点和数据源的历史以提供对在车辆100前方的实际道路倾斜度的更好估计。
在一些示例中，卡尔曼滤波器可以用于将预测值与历史数据进行比较。因此，处理器可以接收当前GPS数据、摄像机数据和/或无线电数据，并且可以将该数据与历史数据进行比较。该比较可以用于以高置信度确定实际道路倾斜度。
然后，处理器110可以基于所确定的实际道路倾斜度来修改巡航控制。这可以包括例如生成或修改制动函数、修改发动机参数或改变车辆速度或加速度。在一个示例中，处理器110可以基于实际道路倾斜度来改变制动力，以使当倾斜度为正时降低制动力并且当倾斜度为负时增加制动力。其他示例也是可能的。
在一些示例中，修改巡航控制系统可以包括基于实际道路倾斜度来修改制动力。例如，车辆通常可以基于当前车辆速度、距最近的前方车辆的当前车间距离以及设定的巡航控制速度来施加给定的制动力。然而，当实际道路倾斜度大时，可以减小施加的制动力。供选择地，如果实际道路倾斜度为负(即，下坡坡度)，则可以增加施加的制动力。
在一些示例中，修改巡航控制系统可以包括基于实际道路倾斜度和车辆与在车辆前方的前方车辆之间的确定的车间距离来修改制动力。
图2示出了根据一些实施例的显示车辆100的电子部件的示例框图200。在所示的示例中，电子部件200包括巡航控制系统108、车载计算系统210、信息娱乐主机单元220、通信模块230、传感器240、电子控制单元(ECU)250和车辆数据总线260。
车载计算系统210包括微控制器单元、控制器或处理器110和存储器212。处理器110可以是任何合适的处理装置或一组处理装置，例如但不限于：微处理器、基于微控制器的平台、集成电路、一个或多个现场可编程门阵列(“FPGA”)、和/或一个或多个专用集成电路(“ASIC”)。存储器212可以是易失性存储器(例如，随机存取存储器(RAM)，其包括易失性RAM、磁性RAM、铁电RAM等)、非易失性存储器(例如，磁盘存储器、闪速存储器、可擦可编程只读存储器(EPROM)、电可擦可编程只读存储器(EEPROM)、基于忆阻器的非易失性固态存储器等)、不可变存储器(例如，EPROM)、只读存储器和/或高容量存储装置(例如，硬盘驱动器、固态驱动器等)。在一些示例中，存储器212包括多种存储器，特别是易失性存储器和非易失性存储器。
存储器212是计算机可读介质，其中一组或多组指令(例如用于运行本发明的方法的软件)可以被嵌入在该介质上。指令可以体现如本文所描述的方法或逻辑中的一个或多个。例如，在指令的执行期间，指令可以完全或至少部分存在于存储器212、计算机可读介质和/或处理器110中的任何一个或多个内。
术语“非暂时性计算机可读介质”和“计算机可读介质”包括单个介质或多个介质，比如集中式或分布式数据库，和/或存储一组或多组指令的相关联的高速缓存和服务器。另外，术语“非暂时性计算机可读介质”和“计算机可读介质”包括能够存储、编码或携带用于由处理器执行或使系统执行本文所公开的方法或操作中的任何一个或多个的一组指令的任何有形介质。如本文所使用的，术语“计算机可读介质”被明确定义为包括任何类型的计算机可读存储装置和/或存储盘并且排除传播信号。
信息娱乐主机单元220可以提供车辆100和用户之间的接口。信息娱乐主机单元220可以包括用来从用户接收输入和显示用户的信息的一个或多个输入和/或输出装置(例如，显示器222和用户界面224)。输入装置可以包括例如控制旋钮、仪表板、用于图像捕捉和/或视觉命令识别的数字摄像机、触摸屏、音频输入装置(例如，舱室麦克风)、按钮或触摸板。输出装置可以包括组合仪表输出(例如，标度盘、照明装置)、致动器、抬头显示器、中央控制台显示器(例如，液晶显示器(LCD)、有机发光二极管(OLED)显示器、平板显示器、固态显示器等)和/或扬声器。在所示的示例中，信息娱乐主机单元220包括用于信息娱乐系统(例如福特汽车公司的和MyFord 丰田汽车公司的通用汽车公司的)的硬件(例如，处理器或控制器、存储器、存储装置等)和软件(例如，操作系统等)。在一些示例中，信息娱乐主机单元220可以与车载计算系统210共享处理器和/或存储器。另外，信息娱乐主机单元220可以在例如车辆100的中央控台显示器上显示信息娱乐系统。
通信模块230包括用于实现与外部网络、装置或系统通信的有线或无线网络接口。例如，通信模块230可以包括具有被配置为接收用于确定车辆位置的数据的一个或多个天线的GPS系统232(其可以与GPS接收器102相似或相同)。通信模块230还可以包括用来控制有线或无线网络接口的硬件(例如，处理器、存储器、存储装置、天线等)和软件。在所示的示例中，通信模块230包括用于基于标准的网络(例如，全球移动通信系统(GSM)、通用移动通信系统(UMTS)、长期演进(LTE)、码分多址(CDMA)、全球微波接入互操作(WiMAX)(IEEE802.16m)、近场通信(NFC)、局域无线网络(包括IEEE 802.11a/b/g/n/ac或其他)、专用短距离通信(DSRC)和无线千兆比特(IEEE 802.11ad)等)的一个或多个通信控制器。在一些示例中，通信模块230可以包括用于与移动装置(例如，智能手机、智能手表、平板电脑等)通信地耦合的有线或无线接口(例如，辅助端口、通用串行总线(USB)端口、蓝牙无线节点等)。在这样的示例中，车辆100可以通过耦合的移动装置与外部网络通信。外部网络可以是公共网络(例如因特网)、专用网络(例如内联网)、或它们的组合，并且可以利用现在可用或稍后开发的各种网络协议，包括但不限于基于传输控制协议/互联网协议(TCP/IP)的网络协议。
传感器240可以设置在车辆100中和车辆100周围以监测车辆100的性能和/或车辆100所处的环境。传感器240中的一个或多个可以被安装在车辆100的外部以测量车辆100外部周围的性能。例如，一个或多个天线可以是车辆100外部周围的位置，以便从一个或多个装置接收信号并且确定装置的位置。另外或供选择地，传感器240中的一个或多个可以被安装在车辆100的舱室内或车辆100的车身(例如，发动机舱、轮舱等)中以测量车辆100内部的性能。例如，传感器240可以包括加速度计、里程表、转速计、俯仰和横摆传感器、车轮速度传感器、麦克风、轮胎压力传感器、生物识别传感器和/或任何其他合适类型的传感器。
例如，传感器240可以包括摄像机104和雷达106。传感器240还可包括光成像检测和测距(LIDAR)传感器242、陀螺仪244和加速度计246。
LIDAR传感器242可以被配置为确定在车辆100前方的区域的地形构成。在一些环境中，GPS信息、车道标线和/或前方车辆可能不可用于车辆。例如，在车辆在拐角周围、在泥路上或在大雪中行驶的情况下。在这些情况下，LIDAR 242可以提供可以用于确定实际道路倾斜度的地图信息。
来自LIDAR传感器的数据可以用于代替其他数据源(即，GPS、摄像机或雷达)，或者可以用于补充那些源。当通过GPS、摄像机和雷达无法以足够的置信度计算道路倾斜度值时，车辆可以查询AV(自主车辆)云。AV云可以包括由可以已经沿着与当前车辆相同的路线行驶的其他车辆收集的倾斜度测量值。当前车辆将使可用数据(例如GPS)与车道位置和交通标志识别(如果能见度允许的话)融合，以尽可能精确地播送其位置。然后，AV云将通过LIDAR使用预先记录的车道和地形数据来估计道路倾斜度，并且将估计的道路倾斜度传输到车辆。如果已经基于先前查询预先确定了道路倾斜度值，则可以立即使用该值代替。处理和数据传输时间将被考虑在内；即，通过基于当前速度和预期时间延迟估计轨迹来播送车辆预期的倾斜度。
在一些示例中，处理可以由AV云完全或大部分地执行，以使网络数据使用的用途最小化。因此，AV云可以仅向车辆发送道路倾斜度值而不是完整地图。
陀螺仪244和加速度计246可以向处理器110提供对应于车辆速度、加速度和定向的数据。这些传感器可以是惯性传感器，其可以在应用卡尔曼滤波器时提供由处理器110用作初始数据或起始数据的数据。在一些示例中，处理器可以基于从惯性传感器接收的数据确定实际道路倾斜度。
ECU 250可以监测且控制车辆100的子系统。此外，ECU 250可以将性能(例如，ECU250的状态、传感器读数、控制状态、错误和诊断代码等)传送给其他ECU 250、车载计算平台210和/或处理器110和/或接收来自这些部件的请求。一些车辆100可以具有位于车辆100周围的各种位置的通过车辆数据总线260通信地连接的七十个或更多个ECU250。ECU 250可以是包括它们自己的电路(例如集成电路、微处理器、存储器、存储装置等)和固件、传感器、致动器和/或安装硬件的电子设备的离散集。在所示的示例中，ECU 250可以包括远程信息处理控制单元252、车身控制单元254和速度控制单元256。
远程信息处理控制单元252可以例如使用由GPS 232、通信模块230和/或一个或多个传感器240接收的数据控制车辆100的追踪。车身控制单元254可以控制车辆100的各种子系统。例如，车身控制单元254可以控制行李箱闩锁、车窗、电动锁、电动天窗控制、防盗系统和/或电动后视镜等。速度控制单元256可以通过数据总线260传送和接收的一个或多个信号，并且可以响应地控制车辆100的速度、加速度或其他方面。
车辆数据总线260可以包括通信地连接到巡航控制系统108、车载计算系统210、信息娱乐主机单元220、通信模块230、传感器240、ECU 250和连接到车辆数据总线260的其他装置或系统的一个或多个数据总线。在一些示例中，车辆数据总线260可以根据由国际标准组织(ISO)11898-1定义的控制器局域网(CAN)总线协议来实施。供选择地，在一些示例中，车辆数据总线260可以是多媒体定向系统传输(MOST)总线、或CAN灵活数据(CAN-FD)总线(ISO 11898-7)。
图3示出了由车辆摄像机捕捉的两个透视图(300a和300b)，其中确定了相应的半车道宽度位置。视图300a和300b可以反映分别对应于上坡路段和下坡路段的由摄像机(例如摄像机104)捕捉的图像。每个视图的相应的半车道宽度位置可以被定义为在车辆前方位置和更远离道路的位置之间的竖直距离(310a和310b)。摄像机可以被定位在面向车辆的区域的前向，以使视场包围紧接近车辆前方向前延伸的区域。
从视图300a开始，摄像机可以捕捉紧接在车辆前方的上坡路段的图像。处理器可以分析或处理图像，并且基于图像确定半车道宽度位置。为此，处理器可以确定对应于接近车辆前方的区域的第一竖直位置302a。然后，处理器可以确定对应于第一竖直位置302a的第一车道宽度304a。然后，处理器可以确定对应于第二车道宽度308a的第二竖直位置306a，其中第二车道宽度308a是第一车道宽度304a的尺寸的一半。然后，处理器可以基于第二竖直位置306a确定半车道宽度位置。
在一些示例中，半车道宽度位置可以是第二竖直位置308a。在其他示例中，半车道宽度位置可以是被定义为长度310a的值(即，第一竖直位置302a和第二竖直位置306a之间的差)。对于上坡的路段而言，长度310a可以大于下坡的路段的长度。
视图300b示出了由摄像机捕捉的道路的下坡部分的图像。为了在这种情况下确定半车道宽度位置，处理器可以确定对应于接近车辆前方的区域的第一竖直位置302b。然后，处理器可以确定对应于第一竖直位置302b的第一车道宽度304b。然后，处理器可以确定对应于第二车道宽度308b的第二竖直位置306b，其中第二车道宽度308b是第一车道宽度304b的尺寸的一半。然后，处理器可以基于第二竖直位置306b确定半车道宽度位置。因此，半车道宽度位置可以是第二竖直位置308b或长度310b。
在一些示例中，可以以像素为单位确定或测量竖直位置和车道宽度。因此，由摄像机捕捉的图像中所示的各种特征的像素位置可以用于确定半车道宽度位置，该半车道宽度位置相应地可以用于确定道路倾斜度。
图4示出了根据本发明的实施例的在其上具有三个车辆(402、410和420)的倾斜道路400的侧透视图。图4有助于说明如何使用雷达(例如雷达106)以通过使用前方车辆的到达角来确定道路倾斜度。
在图4中，车辆402可以具有可以传送和/或接收数据以追踪一个或多个前方车辆的雷达。雷达可以被配置为确定对应于每个前方车辆的信号的到达角。图4示出了第一前方车辆410和由车辆402的雷达接收的第一信号412。第二前方车辆可以对应于由车辆402的雷达接收的第二信号422。信号412和422的到达角可以是可以进行比较，并且差430可以被确定。平坦表面可以导致非常相似的到达角，而上坡或倾斜道路可以对应于比第二到达角更高的第一到达角，而下坡道路可以对应于比第二到达角更低的第一到达角。
在一些示例中，可以相对于车辆402所在的表面确定第一和第二到达角。例如，水平信号可以对应于零角度。
在一些示例中，可以确定到达角的变化率。例如，可以随时间变化监测第一和第二到达角之间的差430。增加差可以对应于越来越倾斜的道路。而差430的减小可以对应于道路的变平、山顶或其他这样的地形变化。第一到达角和第二到达角之间的差的变化率可以用于确定实际道路倾斜度。
图5示出了根据本发明的实施例的示例方法500的流程图。方法500可以使车辆能够调整或修改巡航控制系统以使制动、加速等平稳。图5的流程图代表机器可读指令，该机器可读指令存储在存储器(例如存储器212)中并且可以包括一个或多个程序，这些程序在由处理器(例如处理器110)执行时可以使车辆100实施本文描述的一个或多个功能。虽然参照图5中所示的流程图描述了示例程序，但是可以供选择地使用用于实施本文描述的功能的许多其他方法。例如，可以重新排列框的执行顺序，可以改变、消除和/或组合框以执行方法500。此外，因为结合图1-4的部件公开了方法500，所以那些部件的一些功能将在下面不进行详细地描述。
方法500可以在框502开始。在框504，方法500可以包括接收GPS位置。这可以包括通过一个或多个GPS天线接收数据，并且基于该数据确定车辆位置。车辆还可以接收地形图，该地形图可以包括与道路倾斜度、丘陵、山脉、高度变化等相关的信息。
方法500的框506可以包括基于GPS位置来确定预期倾斜度。这可以考虑车辆的当前位置、加速度、速度、定向和其他特性。可以将对应于车辆的位置和其他数据与地形图进行比较，并且可以确定预期倾斜度。预期倾斜可以包括针对直接在车辆路径中的一段道路确定的、在车辆运动时确定的倾斜度。在一些示例中，预期倾斜度可以包括在为车辆规划的路径或路线上的两段或更多段道路的多个预期倾斜度。例如，车辆可以具有覆盖大段道路的规划的路线，并且可以分析地形图以确定沿着路线的两个或更多个位置处的道路的倾斜度。
在框508，方法500可以包括确定半车道宽度位置。半车道宽度位置可以是第一点和第二点之间的竖直位置或距离，其中第二点处的车道宽度是第一点处的车道宽度的一半。这是由于以下事实，即当车道远离车辆延伸时，包括车道的图像将在靠近车辆的位置处显示车道更宽并且在更远离车辆的位置处显示更窄。在道路经历上坡的情况下，车道是一半宽度的位置将在图像中比经历下坡的道路的图像的对应位置更高。这种区别可以用于确定道路是上升还是下降。
在框510，方法500可以包括确定前方车辆的数量是否大于或等于二。在存在两个或更多个车辆的情况下，可以在框512确定对应于每个车辆的信号的到达角。给定的前方车辆的到达角可以对应于用于监测前方车辆的一个或多个特性的追踪信号。该数据可以用于通过巡航控制来保持安全距离。
在框514，方法500可以包括确定两个前方车辆的到达角的差。在道路向上倾斜的情况下，两个前方车辆可能处于不同的高度，从而使每个信号的到达角不同。两个到达角之间的差可以对应于道路中的倾斜度或坡度的量。
在框516，方法500可以可选地包括确定LIDAR地图。LIDAR地图可以由一个或多个车辆确定，该一个或多个车辆具有安装在其上的LIDAR系统。LIDAR地图可以包括围绕车辆并向外延伸的区域的地形表示。在一些示例中，该方法可以包括将车辆位置传送到基于云的计算装置。然后，基于云的计算装置可以基于位置、预期或预测道路的倾斜度来确定，并且可以利用该信息来对车辆作出响应。
在框518，方法500可以包括通过应用卡尔曼滤波器来过滤数据。在一些示例中，卡尔曼滤波器可以应用于使用GPS位置、确定的半车道宽度位置和前方车辆到达角所确定的预期道路倾斜度。此外，卡尔曼滤波器可以应用于从基于云的计算装置接收的LIDAR地图和/或预期道路倾斜度。
然后可以在框520使用过滤的数据来确定实际的道路倾斜度。可以基于实际道路倾斜度来修改巡航控制系统。
在框522，方法500可以包括确定距最近的前方车辆的距离。这可以是与车辆在相同车道或路径中的最近的前方车辆，并且可以被称为“车间距离”。
在框524，方法500可以包括基于实际道路倾斜度和距最接近的前方车辆的距离来生成制动函数。制动函数可以是多项式或逻辑函数(即，不是阶梯函数)并且可以告知车辆何时且如何有力地施加制动以保持距前方车辆的给定速度或距离。在框526，方法500可以包括基于制动函数应用车辆制动器。例如，如果道路倾斜度增加，则可以施加小于道路倾斜度减小的情况下的制动。然后，方法500可以在框528结束。
在本申请中，转折连接词的使用旨在包括连接词。定冠词或不定冠词的使用不旨在表示基数。具体地，引用“该”对象或“一”和“一个”对象旨在还表示可能的多个这样的对象中的一个。此外，连接词“或”可以用来传达同时存在的特征而不是相互排斥的替代。换句话说，连接词“或”应该被理解为包括“和/或”。术语“包括(第三人称单数)”、“包括(现在进行时)”和“包括(现在时)”是包含的并且分别与“包含(第三人称单数)”、“包含(现在进行时)”和“包含(现在时)”具有相同的范围。
上述实施例，并且特别是任何“优选”实施例是实施方式的可能示例，并且仅仅阐述是为了清楚地理解本发明的原理。在大体上不脱离本文所描述的技术的精神和原理的情况下，可以对上述实施例进行许多变化和修改。所有修改旨在包括在本发明的范围内并且由以下权利要求来保护。

Claims (15)

1.一种车辆，包含：
GPS接收器，所述GPS接收器用于接收预期道路倾斜度数据；
摄像机，所述摄像机用于确定半车道宽度位置；
雷达，所述雷达用于确定两个相应的前方车辆到达角；以及
处理器，所述处理器用于：
通过过滤所述预期道路倾斜度数据、半车道宽度位置和前方车辆到达角来确定实际道路倾斜度；并且
基于所述实际道路倾斜度来修改巡航控制系统。
2.根据权利要求1所述的车辆，其中所述摄像机包含立体定向摄像机，并且其中确定所述半车道宽度位置包含：
捕捉在所述车辆的前方的视场的图像，并且基于所述图像：
确定对应于接近所述车辆的前方的区域的第一竖直位置；
确定对应于所述第一竖直位置的第一车道宽度；并且
确定对应于第二车道宽度的第二竖直位置，其中所述第二车道宽度是所述第一车道宽度的尺寸的一半；并且
基于所述第二竖直位置来确定所述半车道宽度位置。
3.根据权利要求1所述的车辆，其中确定所述两个相应的前方车辆到达角包含：
确定对应于第一前方车辆的第一信号的第一到达角；
确定对应于第二前方车辆的第二信号的第二到达角；并且
基于所述第一到达角与所述第二到达角之间的差随时间变化来确定变化率。
4.根据权利要求3所述的车辆，其中所述处理器进一步用于通过过滤所述变化率来确定所述实际道路倾斜度。
5.根据权利要求1所述的车辆，其中所述处理器进一步用于通过将卡尔曼滤波器应用于所述预期道路倾斜度数据、半车道宽度位置和前方车辆到达角来确定所述实际道路倾斜度。
6.根据权利要求1所述的车辆，其中修改所述巡航控制系统包含基于所述实际道路倾斜度来修改制动力。
7.根据权利要求6所述的车辆，其中修改所述巡航控制系统包含基于所述实际道路倾斜度和所确定的距前方车辆的车间距离来修改所述制动力。
8.根据权利要求1所述的车辆，其中所述处理器进一步用于基于所述实际道路倾斜度生成制动函数，其中修改所述巡航控制系统包含基于所述制动函数来激活车辆制动器。
9.根据权利要求1所述的车辆，进一步包含惯性传感器，其中所述处理器进一步用于基于从所述惯性传感器接收的数据来确定所述实际道路倾斜度。
10.根据权利要求1所述的车辆，进一步包括LIDAR传感器，所述LIDAR传感器用于生成接近所述车辆的区域的LIDAR地图，其中所述处理器进一步用于基于所述LIDAR地图来确定所述实际道路倾斜度。
11.一种方法，包含：
通过车辆处理器基于GPS数据来确定预期道路倾斜度；
通过所述车辆处理器基于由摄像机捕捉的图像来确定半车道宽度位置；
通过所述车辆处理器基于由雷达捕捉的数据来确定两个相应的前方车辆到达角；
通过所述车辆处理器通过过滤所述预期道路倾斜度、半车道宽度位置和前方车辆到达角来确定实际道路倾斜度；并且
基于所述实际道路倾斜度来修改巡航控制系统。
12.根据权利要求11所述的方法，其中所述摄像机包含立体定向摄像机，并且其中确定所述半车道宽度位置包含：
捕捉在所述车辆的前方的视场的图像，并且基于所述图像：
确定对应于接近所述车辆的前方的区域的第一竖直位置；
确定对应于所述第一竖直位置的第一车道宽度；并且
确定对应于第二车道宽度的第二竖直位置，其中所述第二车道宽度是所述第一车道宽度的尺寸的一半；并且
基于所述第二竖直位置来确定所述半车道宽度位置，其中所述第一车道宽度和所述第二车道宽度以像素为单位进行测量。
13.根据权利要求11所述的方法，其中确定所述两个相应的前方车辆到达角包含：
确定对应于第一前方车辆的第一信号的第一到达角；
确定对应于第二前方车辆的第二信号的第二到达角；并且
基于所述第一到达角与所述第二到达角之间的差随时间变化来确定变化率。
14.根据权利要求13所述的方法，进一步包含通过过滤所述变化率来确定所述实际道路倾斜度。
15.根据权利要求11所述的方法，其中确定所述实际道路倾斜度包含将卡尔曼滤波器应用于所述预期道路倾斜度、半车道宽度位置和前方车辆到达角。
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