CN109649390B - 一种自动驾驶汽车自主跟车系统及方法 - Google Patents

一种自动驾驶汽车自主跟车系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种自动驾驶汽车自主跟车系统及方法，包括环境感知系统、主控制系统和跟车决策系统，所述环境感知系统检测汽车的环境信息并传输获得的信号给主控制系统和跟车决策系统，主控制系统和跟车决策系统根据环境感知系统探测到的信息，控制汽车行驶。本发明基于L3级自动驾驶车辆，在车辆自动驾驶行驶过程中，可根据感知条件智能判断是否切入跟车行驶控制及何时切出跟车行驶控制，无需驾驶员操控，提高了车辆的智能化水平。

Description

一种自动驾驶汽车自主跟车系统及方法
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种自动驾驶汽车自主跟车系统及方法。
背景技术
随着汽车智能化程度不断提高，自动驾驶汽车日益逐渐趋于成熟。先进驾驶员辅助系统如定速巡航，自适应巡航、跟车行驶系统等可极大减轻驾驶员驾驶疲劳，提高驾驶舒适性及交通效率，但大部分仍属于L2级驾驶辅助功能，其进入跟车系统需要驾驶员决策操纵，当跟车行驶过程中需切出跟车系统(如有其他车辆插入进行紧急制动时)，系统亦只是进行报警提醒，仍需驾驶员决策操控。
为了解决上述问题，本发明提出了一种基于L3级自动驾驶车辆的自主跟车控制系统，在车辆自动驾驶行驶过程中，跟车决策系统可根据环境感知信息智能判断是否进入跟车行驶控制及何时切出跟车行驶控制，比驾驶员决策更安全合理，促进车辆通行效率，大大提高了车辆的智能化水平。
发明内容
本发明目的是：提供一种自动驾驶汽车自主跟车系统及方法，基于L3级自动驾驶车辆，在车辆自动驾驶行驶过程中，可根据感知条件智能判断是否切入跟车行驶控制及何时切出跟车行驶控制，无需驾驶员操控，提高了车辆的智能化水平。
本发明的技术方案是：一种自动驾驶汽车自主跟车系统，包括环境感知系统、主控制系统和跟车决策系统，所述环境感知系统检测汽车的环境信息并传输获得的信号给主控制系统和跟车决策系统。
在一个实施例中，所述的环境感知系统包括GPS定位与IMU惯性测量装置、毫米波雷达、激光雷达装置和高清动态摄像头，所述GPS定位与IMU惯性测量装置提供车辆当前位置、航向信息并传输给主控制系统，所述毫米波雷达和激光雷达装置实时探测出车辆周边障碍物信息并传输给跟车决策系统，所述高清动态摄像头能够探测车道线并传输给主控制系统。
在一个实施例中，主控制系统根据GPS定位与IMU惯性测量装置提供的车辆当前位置、航向信息，控制汽车横向沿期望轨迹行驶，当GPS信号丢失或不可靠时，主控制系统根据高清动态摄像头探测的车道线通过车道保持控制汽车在车道线内稳定行驶。
在一个实施例中，自动驾驶汽车的跟车决策系统根据环境感知系统中毫米波雷达和激光雷达装置实时探测出的车辆周边障碍物信息，提取对自车有影响范围内的障碍物信息，综合考虑自车行驶效率及安全性的期望车距，自主判断决策车辆是否进入跟车控制系统及何时切出跟车控制系统。
本发明还提供一种自动驾驶汽车自主跟车方法，包括以下步骤：
S1：自动驾驶汽车启动后，启动主控制系统、环境感知系统及跟车决策系统；
S2：环境感知系统实时探测车辆当前位置、航向信息、车辆周边障碍物信息和车道线及各种标志牌信息；
S3：主控制系统和跟车决策系统根据环境感知系统探测到的信息，控制汽车行驶。
在一个实施例中，环境感知系统包括：GPS定位与IMU惯性测量装置，用来获取车辆当前位置及航向信息，激光雷达和毫米波雷达装置用来融合感知车辆周边障碍物信息；高清动态摄像头装置用来检测车道线及各种标志牌。
在一个实施例中，步骤S3中，主控制系统根据GPS定位与IMU惯性测量装置提供的车辆当前位置和航向信息，控制汽车横向沿期望轨迹行驶；当GPS信号丢失或不可靠时，主控制系统根据摄像头探测的车道线通过车道保持控制汽车在车道线内稳定行驶，当自动驾驶汽车不处于跟车控制模式时，纵向速度由主控制系统进行速度规划。
在一个实施例中，跟车决策系统实时接收环境感知系统给出的障碍物信息，提取对自车有影响范围内的障碍物信息，根据目标车道前方障碍物距离及相对速度信息，结合自车期望目标车间距、速度信息进行判断决策：
当目标车道前方对自车行驶有影响范围内不存在障碍物或障碍物距离d_act大于最小安全车间距d_safe时，跟车决策系统决策不进入跟车控制模式；
当目标车道前方障碍物距离d_act小于安全车间距d_safe，障碍物与自车相对速度小于零且相差不大于一定范围时，跟车决策系统决策进入跟车控制模式；
当目标车道前方障碍物距离d_act小于安全车间距d_safe，障碍物与自车速度相差较大影响通行效率但无可换道路径时，跟车决策系统被迫决策进入跟车控制模式；若检测到有可换道路径，跟车决策系统切出跟车控制模式；
在跟车控制模式下，若目标障碍物驶离本车道或加速驶出安全车间距以外，则跟车决策系统决策切出跟车控制模式。
在一个实施例中，所述自主跟车方法，基于雷达感知融合得出的障碍物距离和相对速度信息，采用期望固定时距对自车的纵向加速度进行控制，当车速较大时，采用较大的安全车间距；当车速较小时，则采用较小的安全间距，
期望目标车距公式如下：ddes＝thw*vhost+d0；
控制方式如下式：a＝Kd*(ddes-dact)+Kv*ΔV；
式中ddes为与前方障碍物的期望目标车距，thw为期望的固定时距，取值1～3s，Vhost为自车当前车速，d0为停车时最小安全车距，取值为2～5m；a为跟随车纵向加速的目标控制量，Kd与Kv分别为通过实车实验匹配标定的加速度-距离和加速度-速度的比例系数，dact为雷达探测的与前方障碍物的实际车距，ΔV为自车与障碍物的相对速度差，
控制目标为：
Figure GDA0002394555170000031
在一个实施例中，期望目标车距与实际车距差及自车与前车相对速度差均设置一定的阈值，防止跟车控制系统频繁的切入和切出。
本发明的优点是：本发明的优点在于，一是通过激光雷达与毫米波雷达感知相融合，使车辆在复杂工况下的障碍物检测更精确可靠，且不受天气影响。二是基于L3级自动驾驶车辆，根据感知信息可智能判断切入及切出跟车行为，无需驾驶员接管操控，且跟车控制方法采用固定时距控制，比传统的固定距离控制更能适应可变工况，提高了驾驶员乘坐舒适性、车辆行驶安全性及交通效率。
附图说明
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：图1为本发明实施例自主跟车系统原理图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
本发明提出的一种自动驾驶汽车自主跟车系统，包括环境感知系统、主控制系统、跟车决策及控制系统。
当车辆启动后，环境感知系统、自动驾驶主控制系统及跟车系统启动。其所述的环境感知系统硬件包括GPS定位与IMU惯性测量装置，毫米波雷达及激光雷达装置，高清动态摄像头装置。软件包括GPS与IMU传感器融合定位算法，激光雷达与毫米波雷达的障碍物感知融合算法，基于摄像头的车道线识别及标志牌识别算法。
主控制系统根据GPS定位与IMU惯性测量装置提供的车辆当前位置、航向信息，控制汽车横向沿期望轨迹行驶，当GPS信号丢失或不可靠时，主控制系统通过摄像头探测的车道线通过车道保持控制汽车在车道线内稳定行驶。
所述的自动驾驶汽车跟车决策系统，根据环境感知系统中雷达装置实时探测出的车辆周边障碍物信息，提取对自车有影响范围内的障碍物信息，综合考虑自车行驶效率及安全性的期望车距，自主判断决策车辆是否进入跟车控制系统及何时切出跟车控制系统。
当判断需要进入跟车控制系统时，纵向速度由跟车控制系统决策实现，当自动驾驶汽车不处于(无须进入或切出)跟车控制系统时，纵向速度由主控制系统进行速度规划。
所述的自动驾驶汽车跟车控制系统，基于检测的障碍物的距离，相对速度信息，结合期望的安全距离，对自车的纵向加速度进行控制。得出的期望加速度，通过底层控制器控制得出期望的油门或制动踏板开度，进而实现自动驾驶汽车跟车系统的纵向速度控制。
自动驾驶汽车行驶过程中，当GPS信号存在时，采用自动驾驶循迹功能进行横向控制；当GPS信号丢失或不可靠时，采用车道保持功能进行横向控制。当自动驾驶汽车处于跟车控制模式时，纵向速度由跟车控制系统决策给出，当自动驾驶汽车不处于跟车控制模式时，纵向速度由主控制系统进行速度规划。
自动驾驶汽车行驶过程中，环境感知系统实时给出探测到的车辆周边障碍物信息。
跟车决策系统实时接收环境感知系统给出的障碍物信息，提取对自车有影响范围内的障碍物信息。根据目标车道前方障碍物距离及相对速度信息，结合自车期望车间距、速度信息进行判断决策。
当目标车道前方对自车行驶有影响范围内不存在障碍物或障碍物距离d_act大于最小安全车间距d_safe时，跟车决策系统决策不进入跟车控制系统。
当目标车道前方障碍物距离d_act小于安全车间距d_safe，障碍物与自车相对速度小于零且相差不大于一定范围时，为了提高车辆安全性，决策系统主动决策进入跟车控制系统。
当目标车道前方障碍物距离d_act小于安全车间距d_safe，障碍物与自车速度相差较大影响通行效率但无可换道路径时，决策系统被迫决策进入跟车控制系统。在此情形下，若有可换道路径，为了提高行车效率，决策系统切出跟车控制系统模式。
在跟车控制模式下，若目标障碍物驶离本车道或加速驶出安全车间距以外，则跟车决策系统决策切出跟车控制系统。
所述的跟车控制方法，基于雷达感知融合得出的障碍物距离，相对速度信息，采用期望固定时距对自车的纵向加速度进行控制。当车速较大时，采用较大的安全车间距，可避免前车紧急制动时导致的自车紧急制动，提高舒适性；当车速较小时，则采用较小的安全间距，既能提高道路通行能力，又可避免其他车辆插入，更能符合驾驶员驾驶习惯。
固定时距车间距公式如下：ddes＝thw*vhost+d0；
控制方式如下式：a＝Kd*(ddes-dact)+Kv*ΔV；
式中ddes为与前方障碍物的期望目标车距，thw为期望的固定时距，取值1～3s，Vhost为自车当前车速，d0为停车时最小安全车距，取值为2～5m；a为跟随车纵向加速的目标控制量，Kd与Kv分别为通过实车实验匹配标定的加速度-距离和加速度-速度的比例系数，dact为雷达探测的与前方障碍物的实际车距，ΔV为自车与障碍物的相对速度差，
控制目标为：
Figure GDA0002394555170000051
为了防止跟车控制系统频繁的切入和切出，期望的车间距与实际距离差及相对速度差均设置一定的阈值。
所述跟车控制系统得出的期望加速度，通过底层控制器控制得出期望的油门或制动踏板开度，进而实现自动驾驶汽车跟车系统的纵向速度控制。
通过以上步骤，可实现自动驾驶汽车的自主跟车，无需驾驶员接管操纵，即可智能判断决策进入、切出跟车系统，提高了车辆的智能化程度。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明主要技术方案的精神实质所做的修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种自动驾驶汽车自主跟车方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：自动驾驶汽车启动后，启动主控制系统、环境感知系统及跟车决策系统；
S2：环境感知系统实时探测车辆当前位置、航向信息、车辆周边障碍物信息和车道线及各种标志牌信息；
S3：主控制系统和跟车决策系统根据环境感知系统探测到的信息，控制汽车行驶；
环境感知系统包括：GPS定位与IMU惯性测量装置，用来获取车辆当前位置及航向信息，激光雷达和毫米波雷达装置用来融合感知车辆周边障碍物信息；高清动态摄像头装置用来检测车道线及各种标志牌；
步骤S3中，主控制系统根据GPS定位与IMU惯性测量装置提供的车辆当前位置和航向信息，控制汽车横向沿期望轨迹行驶；当GPS信号丢失或不可靠时，主控制系统根据摄像头探测的车道线通过车道保持控制汽车在车道线内稳定行驶，当自动驾驶汽车不处于跟车控制模式时，纵向速度由主控制系统进行速度规划；
步骤S3中，跟车决策系统实时接收环境感知系统给出的障碍物信息，提取对自车有影响范围内的障碍物信息，根据目标车道前方障碍物距离及相对速度信息，结合自车期望目标车间距、速度信息进行判断决策：
当目标车道前方对自车行驶有影响范围内不存在障碍物或障碍物距离d_act大于最小安全车间距d_safe时，跟车决策系统决策不进入跟车控制模式；
当目标车道前方障碍物距离d_act小于安全车间距d_safe，障碍物与自车相对速度小于零且相差不大于一定范围时，跟车决策系统决策进入跟车控制模式；
当目标车道前方障碍物距离d_act小于安全车间距d_safe，障碍物与自车速度相差较大影响通行效率但无可换道路径时，跟车决策系统被迫决策进入跟车控制模式；若检测到有可换道路径，跟车决策系统切出跟车控制模式；
在跟车控制模式下，若目标障碍物驶离本车道或加速驶出安全车间距以外，则跟车决策系统决策切出跟车控制模式。
2.根据权利要求1的自动驾驶汽车自主跟车方法，其特征在于，所述自主跟车方法，基于雷达感知融合得出的障碍物距离和相对速度信息，采用期望固定时距对自车的纵向加速度进行控制，当车速较大时，采用较大的安全车间距；当车速较小时，则采用较小的安全间距，
期望目标车距公式如下：ddes＝thw*vhost+d0；
控制方式如下式：a＝Kd*(ddes-dact)+Kv*ΔV；
式中ddes为与前方障碍物的期望目标车距，thw为期望的固定时距，取值1～3s，Vhost为自车当前车速，d0为停车时最小安全车距，取值为2～5m；a为跟随车纵向加速的目标控制量，Kd与Kv分别为通过实车实验匹配标定的加速度-距离和加速度-速度的比例系数，dact为雷达探测的与前方障碍物的实际车距，ΔV为自车与障碍物的相对速度差，
控制目标为：
Figure FDA0002394555160000021
3.根据权利要求2的自动驾驶汽车自主跟车方法，其特征在于，期望目标车距与实际车距差及自车与前车相对速度差均设置一定的阈值，防止跟车控制系统频繁的切入和切出。
4.一种基于权利要求1-3任一项所述自动驾驶汽车自主跟车方法的系统，其特征在于，包括环境感知系统、主控制系统和跟车决策系统，所述环境感知系统检测汽车的环境信息并传输获得的信号给主控制系统和跟车决策系统，主控制系统和跟车决策系统根据环境感知系统探测到的信息，控制汽车行驶。
5.如权利要求4所述系统，其特征在于，所述的环境感知系统包括GPS定位与IMU惯性测量装置、毫米波雷达、激光雷达装置和高清动态摄像头，所述GPS定位与IMU惯性测量装置提供车辆当前位置、航向信息并传输给主控制系统，所述毫米波雷达和激光雷达装置实时探测出车辆周边障碍物信息并传输给跟车决策系统，所述高清动态摄像头能够探测车道线并传输给主控制系统。
6.如权利要求5所述系统，其特征在于，主控制系统根据GPS定位与IMU惯性测量装置提供的车辆当前位置、航向信息，控制汽车横向沿期望轨迹行驶，当GPS信号丢失或不可靠时，主控制系统根据高清动态摄像头探测的车道线通过车道保持控制汽车在车道线内稳定行驶。
7.如权利要求5所述系统，其特征在于，自动驾驶汽车的跟车决策系统根据环境感知系统中毫米波雷达和激光雷达装置实时探测出的车辆周边障碍物信息，提取对自车有影响范围内的障碍物信息，综合考虑自车行驶效率及安全性的期望车距，自主判断决策车辆是否进入跟车控制系统及何时切出跟车控制系统。
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