CN109844839A - 用于自主车道变换操纵的状况分析的系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种用于车辆的自主驾驶系统包括自主车道变换安全检查方法。相对于所述车辆和当前行进车道对对象进行绘图，并且评估所述对象的对象数据。基于所述对象地图和所述对象数据为所述对象指派对象威胁值。基于所述对象威胁值对所述对象进行分组。根据所述对象的所述对象威胁值确定总体临界值，并且对其进行滤波以降低信号噪声。将所述临界值与预定的临界阈值进行比较，其中当所述临界值超过所述阈值时，所述车道变换安全检查失败。

Description

用于自主车道变换操纵的状况分析的系统和方法

相关申请的交叉引用

本申请要求于2016年6月10日提交的美国临时专利申请第62/348,357号的权利，该美国临时专利申请在此以引用方式并入。

技术领域

本公开涉及机动车辆，并且更特定来说涉及用于机动车辆的自动驾驶场景和系统。

背景技术

机动车辆通常包括传感器阵列和相机，其安装到车辆以针对车辆和驾驶员的各种安全系统检测车辆附近的区域中的对象。各种安全系统利用数据向驾驶员提供警告以最小化和/或避免碰撞。

这些传感器阵列和相机可以向驾驶员提供警告，诸如如果车辆存在于驾驶员的盲点中，则提供盲点警告。如果驾驶员无意朝向另一车道漂移，则车道变换警告使驾驶员警觉；并且如果驾驶员有意变换车道、但是车辆可能在最近预期的行进车道中从后方快速接近，则车道变换辅助可以警告驾驶员。

本文中提供的背景技术描述是出于大致呈现本公开的背景的目的。目前命名的发明人的工作（就其在此背景技术部分中描述的范围来说）以及在提交申请时可能原本不足以认定为现有技术的描述的方面既不明确也不隐含地被承认为针对本公开的现有技术。

发明内容

在一个示例性实施例中，一种实施车辆的自主车道变换安全检查的方法包括从传感器数据选择至少一个对象以用于借助电子控制单元(“ECU”)进行分析。该方法还包括借助ECU相对于车辆和当前行进车道绘制至少一个对象的地图。该方法还包括借助ECU针对相对的对象位置、对象速度、相对的对象速度和预期车辆路径中的至少一者评估至少一个对象的对象数据。该方法还包括基于对象地图和对象数据为所述至少一个对象指派对象威胁值。该方法还包括基于对象威胁值借助ECU对至少一个对象进行分组。该方法还包括借助ECU根据至少一个对象的对象威胁值确定总体临界值，并且借助ECU对临界值进行滤波以降低信号噪声。该方法还包括借助ECU将临界值与预定的临界阈值进行比较，其中当临界值超过阈值时，车道变换安全检查失败。

在一个示例性实施例中，一种用于车辆的自主驾驶系统包括用于从多个车辆传感器接收传感器数据的ECU。该ECU包括用于实施自主车道变换安全检查技术的指令。该技术包括从传感器数据选择至少一个对象以用于分析。该技术还包括相对于车辆和当前行进车道绘制至少一个对象的地图。该技术还包括针对相对的对象位置、对象速度、相对的对象速度和/或预期车辆路径中的至少一者评估至少一个对象的对象数据。该技术还包括基于对象地图和对象数据为至少一个对象指派对象威胁值。该技术还包括基于对象威胁值对至少一个对象进行分组。该技术还包括根据至少一个对象的对象威胁值确定总体临界值。该技术还包括对临界值进行滤波以降低信号噪声。该技术还包括将临界值与预定的临界阈值进行比较，其中当临界值超过阈值时，车道变换安全检查失败。

附图说明

根据具体实施方式和附图，将更充分地理解本公开，其中：

图1是在第一示例性驾驶场景中具有本发明的自主车道变换特征的车辆的示意图；

图2是在第二示例性驾驶场景中图1的车辆的示意图；

图3是在第三示例性驾驶场景中图1-2的车辆的示意图；并且

图4是实施自主车道变换安全检查的方法的示意图；

图5是用于确定供与图4的车道变换安全检查一起使用的对象威胁值的方法的示意图。

具体实施方式

以下描述本质上仅是示例性的，并且决不旨在限制本公开、其应用或用途。为清楚起见，在附图中将使用相同参考编号来标识类似元件。图1-3是具有带有自主车道变换特征13的自主驾驶系统12的车辆10的示意性图解。自主驾驶系统12和自主车道变换特征13包括实施周围区域的安全检查30。

自主车道变换特征13优选地并入其他现有车辆10系统，并且可以利用相同传感器和部件，如下文所述的。自主车道变换特征13为车辆10提供高度自动化或自主性能以在不需要来自驾驶员的输入的情况下变换到另一交通车道中。特别是，用于合并到沿相同方向行进的另一交通车道中或者合并到另一静止车道中，诸如因施工而封闭的路边或车道等等。因此，自主车道变换特征13可以用于继续沿着当前/计划的车辆路径驾驶或停止车辆，诸如瘪胎、汽车故障等等。

自主车道变换特征13可以连接到车辆10的其他系统，包括盲点监视系统、（多个）向前和向后相机、（多个）雷达、（多个）激光雷达和/或接近传感器，其被统称为传感器14。辅助交通合并特征12利用位于车辆10周围的各个点处的传感器14并且能够查看车辆周围的整个周围区域。传感器14可以用于另一车辆系统，诸如盲点监视、车道变换辅助、侧面监视等等。

自主车道变换特征13利用电子控制单元(“ECU”)18。ECU 18可以是单独的ECU 18以为自主车道变换特征13提供控制，或者还可以由另一车辆系统（诸如自主驾驶系统12）使用。ECU 18从各种传感器14接收输入。传感器14可以单独地或共同地位于各个位置处。本领域技术人员将能够确定可以向自主车道变换特征13提供有用信息的那些传感器和传感器的位置。传感器可以包括但不限于面向外相机、雷达、激光雷达、轮速传感器、方向盘角度传感器等等中的任一者。另外，自主车道变换特征13还可以使用地图数据。

车辆10在当前车道20中位于当前车辆位置22处。自主车道变换特征13和安全检查30使用报告给ECU 18的传感器14信息来预计在自主车道变换操纵期间合并车道26中的对象24是否将与车辆10相交。如果ECU 18将确定对象24在整个操纵位置28期间将不干扰，则包括一旦车道变换完成便将直接在车辆10的路径中的极近区域。

操纵位置28基于车辆10位置和速度的瞬时状态以及对象24位置和速度的瞬时状态。还可以使用对象24的历史位置（如果可用），即，当车辆10行进时，车辆10可以追踪附近的对象24。

自主驾驶系统12（通过ECU 18或另一ECU）可以决定期望自主车道变换操纵。其中期望车道变换操纵的一些实例是：检测到机械或其他故障、当前行进车道中缓慢移动的交通、从另一行进车道需要的即将到来的转弯、当前行进车道终点、即将到来的施工、所停泊汽车或当前行进车道中的其他障碍物等等。

此时，ECU 18将基于来自传感器14的数据/图像运行算法以检测是否存在障碍物24。ECU 18或另一ECU可以合并来自传感器14的数据以提供用于自主车道变换特征13和安全检查30的传感器融合。

ECU 18还可以提供指令以便以允许车辆10变换到所期望行进车道的方式调节车辆行为。这可以包括加速或减速以与所期望车道中的交通流量合并，或者等待直到对象24已经通过或新车道开始。

图1-3显示用于使用自主车道变换特征13和安全检查30的车道变换场景的一些实例。车辆10在当前行进车道20中并且期望移动到新车道26。新车道26被示出为沿相同方向的相邻行进车道，或沿着路边的车道。ECU 18识别可能在车道变换操纵的区域28中并且可能干扰车道变换的对象24，以提供快速且稳健的安全检查30。在图1中，对象24是沿与车辆10相同的方向进行的另一车辆。在图2中，对象24是相邻行进车道中的施工。在图3中，对象24是路边处的车道中迎面而来的桥。ECU 18设计到自主变换车道的车辆路径并避开对象24。例如，在图1中减速或者在图2或3中等待通过对象。如图示出的，自主车道变换特征13可以用于在车辆10的任一横向方向上自主变换车道。

图4示出在ECU 18内实施自主车道变换特征算法30的方法。该自主车道变换特征算法实施安全检查30。ECU 18从传感器数据选择对象，即步骤32。基于此状态（诸如测量状态、动态性质、位置等等）选择对象。可以从将传感器14输出融合到一个位置中的对象融合模块（诸如ECU 18）选择对象24以用于分析。

然后，ECU 18相对于车辆10和当前行进车道20绘制对象的地图，即步骤34。对象地图使用可用的车道信息并且相对于当前车辆位置和轨迹（例如当前车道20的中心）将对象绘制到一点。可用的车道信息包括地图和传感器数据，该地图和传感器数据将需要为可用的，以便进行车道变换操纵。

ECU 18评估对象数据，即步骤36。即，基于到新车道26的车道变换的预期横向方向评估所识别对象24的威胁。对象数据包括但不限于以下中的至少一者：相对的对象位置、对象速度、相对的对象速度、预期车辆路径等等。

在步骤38中，ECU 18基于在步骤34中获得的对象地图和在步骤36中评估的对象数据向每一对象24指派对象威胁值31。对于每一对象24，所指派的对象威胁值31可以从0变化到1。正确地量化/评估每一周围对象的对象威胁值31为计算自主车道变换特征13的总体临界值33的稍后步骤奠定必要基础。

基于多个因素确定每一对象24的对象威胁值31，如图4中示出的。虽然论述三个因素，但是在另一实施例中，在确定对象威胁值31时可以考虑更多因素。本领域技术人员将能够确定可以用于评估对象威胁的其他因素。

首先，计算基于碰撞时间(TTC)的威胁值因子35。计算TTC因子35的一个可能性是借助分段线性函数calcTTC (TTC, TTC_阈值(所指派车道，VelX))，其中TTC_阈值是对象24所处的相对车道及其相对的纵向速度的函数。通常，TTC越小，威胁值因子35越高。

其次，如果对象在主车辆前方，则例如借助分段线性函数（诸如calc临界值HdWy(T_d,PosX,VelX)）计算基于车头距离的威胁值因子37，其中T_d是用于计算安全车头距离的安全车头时间，PosX和VelX分别是相对的纵向位置和速度。

第三，如果对象在主车辆的相邻车道中并且纵向地在相对近距离内，则指派第三威胁值因子39。在此情况下，威胁值因子39被评估为1。如果对象不纵向地相对靠近，则威胁值因子可以设置为0。用于此比较的纵向距离(DL)阈值应覆盖车辆10在车道变换操纵期间将移动到其中的新/相邻车道26的宽度。

相互比较所有威胁值因子35, 37, 39，并且选取三个中的最大值作为对象24的威胁值31。

基于对象威胁值31对对象24进行分组，即步骤40。在计算每一选定周围对象24的威胁值31之后，函数将所有威胁值31作为输入并计算总体临界值33，即步骤42。总体临界值函数应满足至少以下条件：1)如此计算的总体临界值33大于任何个别威胁值31；2)总体临界值33小于所有个别威胁值31的总和；3)总体临界值33小于1。例如，函数实施方案的示例可以是：

其中z为某一正偶数。

ECU 18对总体临界值进行滤波，即步骤44，以快速且准确地实施自主车道变换的安全检查。即，ECU 18对总体临界值33进行滤波以降低信号噪声。该滤波可以基于总体临界值33的指数移动平均值以稳健地评估周围对象并防止对对象24的误检测并且消除传感器噪声。因此，该滤波可以针对自主车道变换特征13改善车辆10的安全性和分析时间。

将经滤波的总体车道变换临界值33与预定临界阈值(T_临界)进行比较以确定进行车道变换是否安全，即步骤46。如果经滤波的总体临界值33大于安全阈值，则称车道变换安全检查失败，显示在48处。如果低于临界阈值，则通过安全检查，显示在50处。

基于车道变换安全检查通过结果的一些应用实例是：在手动驾驶模式下，如果进行到某一方向的车道变换不安全并且驾驶员正通过开启信号灯或转动方向盘来发起到该方向的车道变换，则假定给予驾驶员一些形式的警告（声音警报或触觉警告）。

在自主驾驶模式中，如果进行车道变换推荐或者驾驶员打算变换车道。如果车道变换安全检查失败，则不应执行此车道变换。

虽然已经详细描述用于执行本发明的最佳模式，但是本公开的真实范围不应如此受限，因为熟悉本发明所涉及领域的技术人员将认识到用于在所附权利要求的范围内实践本发明的各种替代设计和实施例。

Claims (10)

1.一种实施车辆的自主车道变换安全检查的方法，其包括：

从传感器数据选择至少一个对象以用于借助电子控制单元(“ECU”)进行分析；

借助所述ECU相对于所述车辆和当前行进车道绘制所述至少一个对象的地图；

借助所述ECU针对相对的对象位置、对象速度、相对的对象速度和预期车辆路径中的至少一者评估至少一个对象的对象数据；

基于所述对象地图和所述对象数据为所述至少一个对象指派对象威胁值；

基于所述对象威胁值借助所述ECU对所述至少一个对象进行分组；

借助所述ECU根据所述至少一个对象的所述对象威胁值确定总体临界值；

借助所述ECU对所述临界值进行滤波以降低信号噪声；以及

借助所述ECU将所述临界值与预定的临界阈值进行比较，其中当所述临界值超过所述阈值时，所述车道变换安全检查失败。

2.根据权利要求1所述的方法，指派所述对象威胁值还包括：

确定所述至少一个对象的第一对象威胁因子；

确定所述至少一个对象的第二对象威胁因子；

确定所述至少一个对象的第三对象威胁因子；以及

比较所述第一、第二和第三对象威胁因子并且选择最大因子作为所述至少一个对象的所述对象威胁值。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一对象威胁因子基于所述至少一个对象的碰撞时间，所述第二对象威胁因子基于所述车辆与所述至少一个对象之间的车头距离，并且所述第三威胁因子基于所述车辆与所述对象之间的横向距离。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，指派所述对象威胁值还包括所述至少一个对象的至少一个更多对象威胁因子。

5.根据权利要求1所述的方法，其还包括在所述车道变换安全检查失败时，发送指令以中止自主车道变换操纵。

6.一种用于车辆的自主驾驶系统，其包括：

用于从多个车辆传感器接收传感器数据的电子控制单元(“ECU”)，其中所述ECU包括用于实施自主车道变换安全检查技术的指令，所述技术包括：

从所述传感器数据选择至少一个对象以用于分析；

相对于所述车辆和当前行进车道绘制所述至少一个对象的地图；

针对相对的对象位置、对象速度、相对的对象速度和预期车辆路径中的至少一者评估至少一个对象的对象数据；

基于所述对象地图和所述对象数据为所述至少一个对象指派对象威胁值；

基于所述对象威胁值对所述至少一个对象进行分组；

根据所述至少一个对象的所述对象威胁值确定总体临界值；

对所述临界值进行滤波以降低信号噪声；以及

将所述临界值与预定的临界阈值进行比较，其中当所述临界值超过所述阈值时，所述车道变换安全检查失败。

7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述ECU包括用于指派所述对象威胁值的其他指令，其还包括：

确定所述至少一个对象的第一对象威胁因子；

确定所述至少一个对象的第二对象威胁因子；

确定所述至少一个对象的第三对象威胁因子；以及

比较所述第一、第二和第三对象威胁因子并且选择最大因子作为所述至少一个对象的所述对象威胁值。

8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述第一对象威胁因子基于所述至少一个对象的碰撞时间，所述第二对象威胁因子基于所述车辆与所述至少一个对象之间的车头距离，并且所述第三威胁因子基于所述车辆与所述对象之间的横向距离。

9.根据权利要求6所述的系统，其中，所述ECU包括用于指派所述对象威胁值的其他指令，其还包括指派所述对象威胁值还包括所述至少一个对象的至少一个更多对象威胁因子。

10.根据权利要求6所述的系统，其中，所述ECU包括用于指派所述对象威胁值的其他指令，其还包括在所述车道变换安全检查失败时发送指令以中止自主车道变换操纵。