CN109976303B - 具决策诊断的自动驾驶方法及其装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种具决策诊断的自动驾驶方法及其装置，包括车身信号传感器，用于侦测车身信息，及环境传感器，用于侦测道路环境信息，车身信息和道路环境信息传递至中央处理器以根据车身信息产生一未来行驶轨迹，并判断未来行驶轨迹与道路环境信息之间的差值，及未来行驶轨迹的指数是否分别符合容忍误差，若不符合则发出通知信息至自动驾驶控制器；但若符合则将未来行驶轨迹传递至自动驾驶控制器中，使自动驾驶控制器根据未来行驶轨迹进行自动驾驶。本发明可判断自动驾驶控制器所产生的未来行驶轨迹是否维持在安全的容忍误差范围内，以判断自动驾驶的路线是否安全。

Description

具决策诊断的自动驾驶方法及其装置
技术领域
本发明涉及一种检测自动驾驶仪的技术，特别是指一种具决策诊断的自动驾驶方法及其装置。
背景技术
自动驾驶汽车，顾名思义就是一种无人驾驶的车辆，自动驾驶的车辆不需要人为操作即能感测车辆周遭的环境，如感测车道线、障碍物侦测等信息，以带入进行路况的分析，藉此规划出行车路径进行自动驾驶。
目前美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)将自动驾驶的程度由浅至深区分出0至5个等级。1.等级0：为完全没有自动驾驶系统介入驾车的状态，驾驶人须完全掌握车辆所有功能。2.等级1：主要仍为驾驶人操作车辆，但利用车身动态稳定或防死锁刹车等系统，来防治车辆行进时失控，以辅助行车的安全性。3.等级2：虽主要仍然由驾驶人控制车辆，但行驶时会配合使用车辆自动定速系统，或侦测到前方障碍物时可进行刹车等系统来辅助车辆驾驶。4.等级3：在一般车辆行驶时，皆可由自动驾驶装置进行自动驾驶，但驾驶人仍需待在车内，以准备随时控制车辆。5.等级4：车辆几乎已可完全自动驾驶，自动驾驶的车辆可以按照设定的道路行驶，如按照车道线或交通号志等路标进行停车、转弯、变换车道与加速等工作，但在下雨或光线昏暗等视线不良的情况，使自动驾驶无法判断状况时，还是需要转换成人力进行驾驶。6.等级5：为完全的自动驾驶，驾驶人不必在车内，自动驾驶可完全控制车辆行驶。
然而为了寻求更安全的驾驶方式，及更有效率的道路使用环境，各大车厂一直积极投入自动辅助驾驶系统的开发，以自动控制车辆行驶，但自动驾驶系统仍有许多不确定性，也曾有自动驾驶的车辆发生车祸，导致人员伤亡等不幸的消息，因此目前自动驾驶领域中需要克服的一大重点，即是希望能针对自动驾驶的路径进行有效的判断、警示或校正，以降低自动驾驶的不稳定性，避免意外事故的发生。
有鉴于此，本发明遂针对上述现有技术的缺失，提出一种具决策诊断的自动驾驶方法及其装置，以有效克服上述多个问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种具决策诊断的自动驾驶方法及其装置，其可判断自动驾驶辅助系统中的未来行驶轨迹，与目前道路的曲率、车道间距或障碍物距离等参数，是否皆维持在安全的容忍误差内，以判断自动驾驶的路线是否安全，以提升自动驾驶的安全性。
本发明的另一目的在于提供一种具决策诊断的自动驾驶方法及其装置，其可藉由诊断方程式直接判断出未来行驶轨迹中，需进行校正的参数，以提升自动驾驶的安全性。
本发明的再一目的在于提供一种具决策诊断的自动驾驶方法及其装置，其可判断自动驾驶辅助系统产生的未来行驶轨迹是否安全，并校正未来行驶轨迹，以提升自动驾驶的安全性。
为达上述的目的，本发明提供一种具决策诊断的自动驾驶方法，步骤包括，首先接收一本车的一车身信息及一道路环境信息，接着根据车身信息产生本车的一未来行驶轨迹，并将未来行驶轨迹及道路环境信息带入一诊断方程式，以判断未来行驶轨迹与道路环境信息之间的多个差值，及未来行驶轨迹的多个指数是否分别符合多个容忍误差，若否，则发出一通知信息至一自动驾驶控制器；但若是，则将未来行驶轨迹传递至自动驾驶控制器中，使自动驾驶控制器根据未来行驶轨迹进行自动驾驶。
其中车身信息包括一本车方向盘角速度信息、一本车速度信息、一本车加减速度信息及一本车坐标信息；道路环境信息为一影像信息，以根据影像信息判断出一车道的一车道线曲率信息、一他车距离信息、车道的一左车道线位置信息、车道的一右车道线位置信息、一他车速度信息。诊断方程式则如下所示：
Figure GDA0003011630780000031
其中L为偏移数值，I(·)为指针函数，KH(xt)为本车坐标信息xt的未来行驶曲率，Ki(xt)为车道线在本车坐标信息xt的车道线曲率信息，该εK为曲率容忍误差，D为他车距离信息，V为本车速度信息，aH为本车加减速度信息，JH为一本车急跳度信息，SRH为本车方向盘角速度信息，εA为侧滑位移容忍误差，LTR(Loading Transfer Ration)为翻车指数，εL为翻车容忍误差，DL(xt，yt)为本车坐标信息xt，yt与左车道线位置信息的间距，DR(xt，yt)为本车坐标信息xt，yt与右车道线位置信息的间距，εD为左右车道间距容忍误差，TTCH(Forward)为一前车的碰撞时间指数，εF为一前车的碰撞时间容忍误差，TTCR(Host)为一后车的碰撞时间指数，εR为一后车碰撞时间容忍误差，2、3、5、7、11、13为事件发生的代表参数，do LG(dolane change)为本车执行车道变换动作的事件。
另外，本发明更提供一种具决策诊断的自动驾驶装置，包括至少一车身信号传感器侦测一本车产生一车身信息，至少一环境传感器侦测外部环境以产生一道路环境信息，一中央处理器电性连接车身信号传感器及环境传感器，中央处理器可根据车身信息产生一未来行驶轨迹，并将未来行驶轨迹及道路环境信息带入一诊断方程式，当未来行驶轨迹与道路环境信息之间的差值，及未来行驶轨迹的指数不符合多个容忍误差，则发出一通知信息并传递至电性连接中央处理器的一自动驾驶控制器；但若未来行驶轨迹与道路环境信息之间的差值，及未来行驶轨迹的指数分别符合多个容忍误差，则直接将未来行驶轨迹传递至自动驾驶控制器，使其根据未来行驶轨迹进行自动驾驶。
下面通过具体实施例详加说明，当更容易了解本发明的目的、技术内容、特点及其所达成的功效。
附图说明
图1为本发明的装置方块图。
图2为本发明的方法流程图。
图3为本发明的曲率差值判断示意图。
图4为本发明的左右车道间距差值判断示意图。
附图标记说明：1-具决策诊断的自动驾驶装置；10-车身信号传感器；102-方向盘角速度传感器；104-速度传感器；106-位置传感器；12-环境传感器；122-影像传感器；14-中央处理器；16-自动驾驶控制器；a-左车道线位置信息；b-右车道线位置信息。
具体实施方式
请参照图1，以说明本发明具决策诊断的自动驾驶装置1的系统架构图，其包括至少一车身信号传感器10以感测本车产生一车身信号，车身信号包括有一本车方向盘角速度信息、一本车速度信息、一本车加减速度信息及一本车坐标信息。至少一环境传感器12感测外部环境产生一道路环境信息，以及一中央处理器14电性连接车身信号传感器10、环境传感器12以及一自动驾驶控制器16，中央处理器14可接收车身信号传感器10产生的车身信号，以及环境传感器12产生的道路环境信息，中央处理器14可根据车身信号计算出一未来行驶轨迹，并将未来行驶轨迹及道路环境信息带入一诊断方程式，以诊断未来行驶轨迹是否安全，若安全则可直接将未来行驶轨迹传递至自动驾驶控制器16中，以进行自动驾驶，但若不安全则可发出通知给自动驾驶控制器16来停止车辆前进，或校正未来行驶轨迹。
请持续参照图1，以说明车身信号传感器10的详细结构，本实施例的车身信号传感器10可为多个车身信号传感器10，包括有一方向盘角速度传感器102、一速度传感器104及一位置传感器106，方向盘角速度传感器102可产生车身信息的本车方向盘角速度信息，速度传感器104产生车身信息的本车速度信息及本车加减速度信息，位置传感器103可为全球定位系统(Global Positioning System，GPS)以产生车身信息的本车坐标信息。
环境传感器12可为雷达传感器或影像传感器，本实施例的环境传感器12为影像传感器102，如摄影装置以撷取车身周围的环境影像产生一影像信息，并可根据影像信息判断出一车道的一车道线曲率信息、一他车距离信息、车道的一左车道线位置信息、车道的一右车道线位置信息以及一他车速度信息。其中影像传感器102的影像信息更可用以判断本车坐标信息以及他车坐标信息的相对坐标信息，举例来说，本车坐标永远为(0,0)，他车或障碍物的位置坐标即可使用本车与他车或障碍物的相对距离推算出，此时即可不用使用位置传感器106来产生本车与他车的坐标信息，但本实施例仍举例使用位置传感器106来产生坐标信息。
在说明完本发明的具决策诊断的自动驾驶装置1的结构后，接下来请参照图1与图2，以说明本发明的具决策诊断的自动驾驶方法。如图所示，首先进入步骤S10，中央处理器14接收车身信号传感器10传递的本车的车身信息，其包括本车方向盘角速度信息、本车速度信息、本车加减速度信息及本车坐标信息，及环境传感器12产生的道路环境信息，其包括车道线曲率信息、他车距离信息、车道的左车道线位置信息、车道的右车道线位置信息以及他车速度信息。
接下来进入步骤S12，中央处理器14根据车身信息产生本车的一未来行驶轨迹，其包括了的一车道线曲率信息、一跟车距离指数、一侧滑位移指数、一翻车指数、一前车碰撞时间指数、一后车碰撞时间指数。接着进入步骤S14，将未来行驶轨迹及道路环境信息带入一诊断方程式，以判断未来行驶轨迹与道路环境信息之间的多个差值，及未来行驶轨迹的多个指数是否分别符合多个容忍误差。
以数学方程式来解释诊断方程式，诊断方程式如下所示：
Figure GDA0003011630780000051
其中L为偏移数值，I(·)为指针函数，KH(xt)为本车坐标信息xt的未来行驶曲率，Ki(xt)为车道线在本车坐标信息xt的车道线曲率信息，(|KH(xt)-Ki(xt)|)为计算曲率差值的方程式，εK为曲率容忍误差，D为他车距离信息，V为本车速度信息，(D-V/2)为计算跟车距离指数的方程式，aH为本车加减速度信息，JH为一本车急跳度信息，SRH为本车方向盘角速度信息，(aHJH/SRH)为计算侧滑位移指数的方程式，εA为侧滑位移容忍误差，LTR(LoadingTransfer Ration)为翻车指数，εL为翻车容忍误差，DL(xt，yt)为本车坐标信息xt，yt与左车道线位置信息的间距，DR(xt，yt)为本车坐标信息xt，yt与右车道线位置信息的间距，(|DL(xt，yt)-DR(xt，yt)|)为计算左右车道间距差值的方程式，εD为左右车道间距容忍误差，TTCH(Forward)为前车的碰撞时间指数，εF为前车的碰撞时间容忍误差，TTCR(Host)为后车的碰撞时间指数，εR为一后车碰撞时间容忍误差，2、3、5、7、11、13为事件发生的代表参数，do LG(do lane change)为本车执行车道变换动作的事件。
也就是说，带入未来行驶轨迹以及道路环境信息至诊断方程式，可判断未来行驶轨迹与道路环境信息之间的多个差值，如曲率差值及左右车道间距差值，为更加了解曲率差值的计算，烦请配合参照图3，其中曲率差值由未来行驶轨迹的未来行驶曲率KH(xt)，与道路环境信息的车道线曲率信息Ki(xt)进行比较，以产生一曲率差值(|KH(xt)-Ki(xt)|)，以判断曲率差值是否符合一曲率容忍误差εK；左右车道间距差值则请参照图4，车身信息的本车坐标信息xt，yt与道路环境信息的左车道线位置信息a的间距DL(xt，yt)，及本车坐标信息xt，yt与道路环境信息的右车道线位置信息b的间距DR(xt，yt)，两个间距之间的距离差的左右车道间距差值(|DL(xt，yt)-DR(xt，yt)|)是否符合一左右车道间距容忍误差εD。诊断方程式也同时判断未来行驶轨迹的多个指数，如跟车距离指数(D-V/2)是否符合车距离容忍误差0，侧滑位移指数(aHJH/SRH)是否符合侧滑位移容忍误差εA、翻车指数(LTR)是否符合翻车容忍误差εL，前车碰撞时间指数TTCH(Forward)是否符合车的碰撞时间容忍误差εF，及后车碰撞时间指数TTCR(Host)是否符合后车碰撞时间容忍误差εR。
请回复参照图2，当步骤S14中央处理器14将未来行驶轨迹及道路环境讯带入诊断方程式，判断是否符合每一容忍误差，其判断结果为是，符合容忍误差时，则进入步骤S16，诊断方程式产生为零的偏移数值，其数值仅为本实施例所举例的数值，并不以零的数值为限，产生为零的偏移数值后，并将未来行驶轨迹传递至自动驾驶控制器16中，使自动驾驶控制器16根据未来行驶轨迹进行自动驾驶。
但若在步骤S14，判断结果为否，不符合容忍误差时，则进入步骤S18，使诊断方程式产生不为零的偏移数值，其数值仅为本实施例所举例的数值，并不以阿拉伯数字数值为限，产生不为零的一偏移数值后，中央处理器14并发出一通知信息至自动驾驶控制器16，以通知自动驾驶控制器16，令自动驾驶控制器16停止自动驾驶。或者中央处理器14在产生通知信息后，中央处理器14更可调整未来行驶轨迹，使曲率差值、跟车距离指数、侧滑位移指数、翻车指数、左右车道间距差值、前车碰撞时间指数及后车碰撞时间指数，分别符合曲率容忍误差、跟车距离容忍误差、侧滑位移容忍误差、翻车容忍误差、左右车道间距容忍误差、前车碰撞时间容忍误差及后车碰撞时间容忍误差，以产生一新未来行驶轨迹至自动驾驶控制器16，使自动驾驶控制器16根据新未来行驶轨迹进行自动驾驶。
除此之外，通过本实施例的通知信息中可包括诊断方程式中所计算出来的偏移数值L，且偏移数值L的数值是有意义的。详细来说，诊断方程式中事件发生的代表参数2、3、5、7、11、13可主导诊断方程式所计算出的偏移数值L，令使用者可快速辨识出哪一个指数或差值不符合容忍误差。
举例来说，当计算出来的偏移数值L＝0，表示指数与差值完全符合容忍误差；但是当计算出来的偏移数值L＝nlog2，表示(|KH(xt)-Ki(xt)|)产生的曲率差值不符合曲率容忍误差；当计算出来的偏移数值L＝n log 3，表示(D-V/2)产生的车距离指数，不符合车距离容忍误差，其余代表参数5、7、11、13的情况与上述相同，故不重复赘述。当然也有可能同时有两个以上的指数或差值不符合容忍误差的情况，如L＝n log 6时，表示(|KH(xt)-Ki(xt)|)及(D-V/2)前面的代表参数2、3，其相乘为6，因此代表参数所设定的数值必须为质数，才能有效的辨识出哪几个指数或差值不符合容忍误差。
综上所示，本发明可判断自动驾驶辅助系统中的未来行驶轨迹，与目前道路的曲率、车道间距或障碍物距离等，是否皆维持在安全的容忍误差内，藉此判断自动驾驶的路线是否安全，同时藉由判断方程式也可直接判断出未来行驶轨迹中，需进行校正的参数并进行校正，以提升自动驾驶的安全性。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用来限定本发明实施的范围。故即凡依本发明权利要求范围所述的特征及精神所为的均等变化或修饰，均应包括于本发明的保护范围内。

Claims (15)

1.一种具决策诊断的自动驾驶方法，其特征在于，包括下列步骤：
接收一本车的一车身信息及一道路环境信息；
根据该车身信息产生该本车的一未来行驶轨迹；以及
将该未来行驶轨迹及该道路环境信息带入一诊断方程式,该诊断方程式判断该未来行驶轨迹的一未来行驶曲率，与该道路环境信息的一车道线曲率信息的一曲率差值、该未来行驶轨迹的一跟车距离指数、该未来行驶轨迹的一侧滑位移指数、该未来行驶轨迹的一翻车指数、一左右车道间距差值、该未来行驶轨迹的一前车碰撞时间指数及该未来行驶轨迹的一后车碰撞时间指数，是否分别符合一曲率容忍误差、一跟车距离容忍误差、一侧滑位移容忍误差、一翻车容忍误差、一左右车道间距容忍误差、一前车碰撞时间容忍误差及一后车碰撞时间容忍误差，以判断该未来行驶轨迹与该道路环境信息之间的多个差值，及该未来行驶轨迹的多个指数是否分别符合多个容忍误差：
若否，则发出一通知信息至一自动驾驶控制器；及
若是，则将该未来行驶轨迹传递至该自动驾驶控制器中，使该自动驾驶控制器根据该未来行驶轨迹进行自动驾驶。
2.如权利要求1所述的具决策诊断的自动驾驶方法，其特征在于，发出该通知信息至该自动驾驶控制器的步骤前，更包括该诊断方程式产生一不为零的一偏移数值；在将该未来行驶轨迹传递至该自动驾驶控制器中的步骤前，更包括该诊断方程式产生为零的该偏移数值。
3.如权利要求1所述的具决策诊断的自动驾驶方法，其特征在于，该车身信息包括一本车方向盘角速度信息、一本车速度信息、一本车加减速度信息及一本车坐标信息；该道路环境信息为一影像信息，以根据该影像信息判断出一车道的一车道线曲率信息、一他车距离信息、该车道的一左车道线位置信息、该车道的一右车道线位置信息、一他车速度信息。
4.如权利要求3所述的具决策诊断的自动驾驶方法，其特征在于，该左右车道间距差值为该车身信息的该本车坐标信息与该道路环境信息的该左车道线位置信息的间距，及该本车坐标信息与该道路环境信息的该右车道线位置信息的间距的距离差。
5.如权利要求3所述的具决策诊断的自动驾驶方法，其特征在于，该诊断方程式如下所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中该
Figure 714205DEST_PATH_IMAGE002
为该偏移数值，该I(•)为指针函数，该
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为该本车坐标信息
Figure 340490DEST_PATH_IMAGE004
的该未来行 驶曲率，该
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为车道线在该本车坐标信息
Figure 369626DEST_PATH_IMAGE004
的该车道线曲率信息，该
Figure 406852DEST_PATH_IMAGE006
为曲率容忍误 差，该D为该他车距离信息，该V为该本车速度信息，该
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为该本车加减速度信息，该
Figure 154228DEST_PATH_IMAGE008
为一 本车急跳度信息，该
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为该本车方向盘角速度信息，该
Figure 318624DEST_PATH_IMAGE010
为侧滑位移容忍误差，该LTR (Loading Transfer Ration)为翻车指数，该
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为翻车容忍误差，该
Figure 202266DEST_PATH_IMAGE012
为该本车坐 标信息
Figure DEST_PATH_IMAGE013
与该左车道线位置信息的间距，该
Figure 941552DEST_PATH_IMAGE014
为该本车坐标信息
Figure DEST_PATH_IMAGE015
与该右 车道线位置信息的间距，该
Figure 926957DEST_PATH_IMAGE016
为左右车道间距容忍误差，该
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为一前车的 碰撞时间指数，该
Figure 878732DEST_PATH_IMAGE018
为一前车的碰撞时间容忍误差，该
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为一后车的碰撞时间 指数，该
Figure 882461DEST_PATH_IMAGE020
为一后车碰撞时间容忍误差，该2、3、5、7、11、13为事件发生的代表参数，该
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为该本车执行车道变换动作的事件。
6.如权利要求1所述的具决策诊断的自动驾驶方法，其特征在于，在发出该通知信息，以通知该自动驾驶控制器的步骤后，更可根据该通知信息令该自动驾驶控制器停止自动驾驶。
7.如权利要求1所述的具决策诊断的自动驾驶方法，其特征在于，在发出该通知信息，以通知该自动驾驶控制器的步骤后，更调整该未来行驶轨迹，使该曲率差值、该跟车距离指数、该侧滑位移指数、该翻车指数、该左右车道间距差值、该前车碰撞时间指数及该后车碰撞时间指数，分别符合该曲率容忍误差、该跟车距离容忍误差、该侧滑位移容忍误差、该翻车容忍误差、该左右车道间距容忍误差、该前车碰撞时间容忍误差及该后车碰撞时间容忍误差，以产生一新未来行驶轨迹至该自动驾驶控制器，使该自动驾驶控制器根据该新未来行驶轨迹进行自动驾驶。
8.一种具决策诊断的自动驾驶装置，其特征在于，包括：
至少一车身信号传感器，用于侦测一本车产生一车身信息；
至少一环境传感器，用于侦测外部环境以产生一道路环境信息；
一中央处理器，电性连接该车身信号传感器及该环境传感器，该中央处理器根据该车身信息产生一未来行驶轨迹，并将该未来行驶轨迹及该道路环境信息带入一诊断方程式,该诊断方程式判断该未来行驶轨迹的一未来行驶曲率，与该道路环境信息的一车道线曲率信息的一曲率差值、该未来行驶轨迹的一跟车距离指数、该未来行驶轨迹的一侧滑位移指数、该未来行驶轨迹的一翻车指数、一左右车道间距差值、该未来行驶轨迹的一前车碰撞时间指数及该未来行驶轨迹的一后车碰撞时间指数，是否分别符合一曲率容忍误差、一跟车距离容忍误差、一侧滑位移容忍误差、一翻车容忍误差、一左右车道间距容忍误差、一前车碰撞时间容忍误差及一后车碰撞时间容忍误差，当该未来行驶轨迹与该道路环境信息之间的差值，及该未来行驶轨迹的指数不符合多个容忍误差，则发出一通知信息并传递出去，若该未来行驶轨迹与该道路环境信息之间的差值，及该未来行驶轨迹的指数分别符合该等容忍误差，则直接将该未来行驶轨迹传递出去；以及
一自动驾驶控制器，电性连接该中央处理器，以接收该通知信息，或接收该未来行驶轨迹以根据该未来行驶轨迹进行自动驾驶。
9.如权利要求8所述的具决策诊断的自动驾驶装置，其特征在于，该中央处理器发出该通知信息至该自动驾驶控制器之前，该诊断方程式更产生一不为零的一偏移数值；该未来行驶轨迹传递至该自动驾驶控制器之前，该诊断方程式更产生为零的该偏移数值。
10.如权利要求8所述的具决策诊断的自动驾驶装置，其特征在于，该车身信号传感器包括一方向盘角速度传感器、一速度传感器及一位置传感器，以分别感测出一本车方向盘角速度信息、一本车速度信息、一本车加减速度信息及一本车坐标信息。
11.如权利要求10所述的具决策诊断的自动驾驶装置，其特征在于，该环境传感器为影像传感器，以产生一影像信息，并根据该影像信息判断出一车道的一车道线曲率信息、一他车距离信息、该车道的一左车道线位置信息、该车道的一右车道线位置信息、一他车速度信息。
12.如权利要求11所述的具决策诊断的自动驾驶装置，其特征在于，该左右车道间距差值为该车身信息的该本车坐标信息与该道路环境信息的该左车道线位置信息的间距，及该本车坐标信息与该道路环境信息的该右车道线位置信息的间距的距离差。
13.如权利要求11所述的具决策诊断的自动驾驶装置，其特征在于，该诊断方程式如下所示：
Figure 792648DEST_PATH_IMAGE001
其中该
Figure 734190DEST_PATH_IMAGE002
为该偏移数值，该I(•)为指针函数，该
Figure 224077DEST_PATH_IMAGE003
为该本车坐标信息
Figure 816733DEST_PATH_IMAGE004
的一未来行 驶曲率，该
Figure 366663DEST_PATH_IMAGE022
为车道线在该本车坐标信息
Figure 44769DEST_PATH_IMAGE004
的该车道线曲率信息，该
Figure 338347DEST_PATH_IMAGE006
为曲率容忍误 差，该D为该他车距离信息，该V为该本车速度信息，该
Figure 790101DEST_PATH_IMAGE007
为该本车加减速度信息，该
Figure DEST_PATH_IMAGE023
为一 本车急跳度信息，该
Figure 510933DEST_PATH_IMAGE009
为该本车方向盘角速度信息，该
Figure 676335DEST_PATH_IMAGE024
为侧滑位移容忍误差，该LTR (Loading Transfer Ration)为翻车指数，该
Figure DEST_PATH_IMAGE025
为翻车容忍误差，该
Figure 39183DEST_PATH_IMAGE012
为该本车坐 标信息
Figure 606431DEST_PATH_IMAGE013
与该左车道线位置信息的间距，该
Figure 248896DEST_PATH_IMAGE014
为该本车坐标信息
Figure 901594DEST_PATH_IMAGE013
与该右 车道线位置信息的间距，该
Figure 536975DEST_PATH_IMAGE026
为左右车道间距容忍误差，该
Figure 693150DEST_PATH_IMAGE017
为一前车的 碰撞时间指数，该
Figure 755783DEST_PATH_IMAGE018
为一前车的碰撞时间容忍误差，该
Figure 895778DEST_PATH_IMAGE019
为一后车的碰撞时间 指数，该
Figure 85582DEST_PATH_IMAGE020
为一后车碰撞时间容忍误差，该2、3、5、7、11、13为事件发生的代表参数，该
Figure 361842DEST_PATH_IMAGE021
为该本车执行车道变换动作的事件。
14.如权利要求8所述的具决策诊断的自动驾驶装置，其特征在于，该中央处理器发出该通知信息至该自动驾驶控制器后，该自动驾驶控制器则停止自动驾驶。
15.如权利要求8所述的具决策诊断的自动驾驶装置，其特征在于，该中央处理器更可调整该未来行驶轨迹，使该曲率差值、该跟车距离指数、该侧滑位移指数、该翻车指数、该左右车道间距差值、该前车碰撞时间指数及该后车碰撞时间指数，分别符合该曲率容忍误差、该跟车距离容忍误差、该侧滑位移容忍误差、该翻车容忍误差、该左右车道间距容忍误差、该前车碰撞时间容忍误差及该后车碰撞时间容忍误差，以产生一新未来行驶轨迹至该自动驾驶控制器，使该自动驾驶控制器根据该新未来行驶轨迹进行自动驾驶。
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