CN110114254A - 在自动变道期间减小横向位置偏差 - Google Patents

在自动变道期间减小横向位置偏差 Download PDF

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Abstract

用于控制自动驾驶交通工具的变道操纵的方法和系统。所述方法包括：利用传感器探测路面的特征，以及在电子处理器处基于特征确定目标车道的路拱。目标车道是针对通过自动驾驶交通工具的变道操纵的行车道。所述方法还包括：基于路拱确定横向补偿力，以及在变道操纵期间由电子处理器施加横向补偿力。

Description

在自动变道期间减小横向位置偏差
技术领域
实施例涉及用于自动驾驶交通工具的控制系统。
背景技术
现代交通工具包括各种自动驾驶功能，例如，自适应巡航控制、变道辅助、防碰撞系统、自动泊车和类似功能。全自动驾驶是一个目标，但尚未实现。
发明内容
实施例提供了在自动变道期间减小横向位置偏差的技术，所述横向位置偏差是由于始发行车道与目标行车道之间的路拱中的变化而导致的。路拱在执行变道的交通工具上引入横向力。为了在变道期间保持特定轨迹，可由交通工具转向或轨迹控制系统施加补偿力，以在变道期间保持轨迹，并且以在目标车道内保持所期望的位置。给定道路上车道之间的拱度在相邻车道之间可实质上不同。因此，可要求不同量级和方向的补偿力，以保持轨迹。在自动变道期间，交通工具轨迹控制系统可适应于补偿力中的变化，以防止从目标车道内的位置的不期望的偏差。
已知目标车道相对于始发车道的拱度允许了横向补偿力的前馈补偿，以最小化位置偏差和（如果期望）所期望的交通工具轨迹的变化。还可实施前馈补偿，以在变道操纵期间控制交通工具乘坐者上的横向力。一旦确定了目标车道拱度，则可利用包含侧倾的交通工具模型而预确定在交通工具上生成的横向力。可通过使用控制交通工具偏航或横向运动的致动器（例如，（多个）转向致动器、差动制动或扭矩矢量控制）而补偿由于目标车道拱度而导致的横向力。还可改变变道轨迹，以便于更准确地在交通工具乘坐者上产生所期望的横向力。
对于前馈横向控制路径中路拱的考虑减小了在变道期间的横向位置偏差，由此改进了自动变道操纵的舒适性和安全性。此外，实施例提供了用于确定横向补偿力并且基于横向补偿力调节交通工具的转向或轨迹控制的系统和方法。
一个实施例提供了对于自动驾驶交通工具执行变道操纵的方法。所述方法包括：利用传感器探测路面的特征；以及利用电子处理器基于特征确定目标车道的路拱。目标车道是针对通过自动驾驶交通工具的变道操纵的行车道。所述方法还包括：基于路拱确定横向补偿力；以及在变道操纵期间由电子处理器施加横向补偿力。
另一实施例提供了自动驾驶交通工具的变道控制系统。变道控制系统包括传感器和通信性地连接到传感器的电子处理器。电子处理器被配置成：利用传感器探测路面的特征；以及基于特征确定目标车道的路拱。目标车道是针对通过自动驾驶交通工具的变道操纵的行车道。电子处理器还被配置成：基于路拱确定横向补偿力；以及在变道操纵期间施加横向补偿力。
其它方面、特征和实施例将通过考虑详细描述和附图而变得显而易见。
附图说明
图1是根据一个实施例装备有变道控制系统的自动驾驶交通工具的框图。
图2是根据一个实施例的图1的变道控制系统的电子控制单元的框图。
图3是根据一个实施例操作图1的变道控制系统的方法的流程图。
图4A-4C是车道标记的图像图解和根据一个实施例由图1的变道控制系统探测行车道标记的图解。
图5是根据另一实施例操作图1的变道控制系统的方法的流程图。
具体实施方式
在详细解释任何实施例之前，应理解的是，本公开不旨在将其应用限制于以下描述中阐述或以下附图中示出的构造细节和部件布置。实施例能够具有其它配置，并且能够以各种方式实践或执行。
多个基于硬件和软件的装置以及多个不同结构部件可用于实施各种实施例。此外，实施例可包括硬件、软件和电子部件或模块，其为了讨论的目的可被示出和描述成仿佛大多数部件仅以硬件实施。然而，本领域普通技术人员（以及基于阅读此详细描述）将认识到的是，在至少一个实施例中，本发明的基于电子的方面可以软件（例如，其被存储在非暂时性计算机可读介质上）实施，所述软件可由一个或多个处理器执行。例如，说明书中描述的“控制单元”和“控制器”可包括一个或多个电子处理器、一个或多个存储器模块（其包括非暂时性计算机可读介质）、一个或多个输入/输出接口、一个或多个专用集成电路（ASIC）和连接各种部件的各种连接（例如，系统总线）。
图1提供了装备有变道控制系统105的自动驾驶交通工具100的说明性示例。自动驾驶交通工具100尽管被示出为四轮交通工具，但可涵盖各种类型和设计的交通工具。例如，自动驾驶交通工具100可为汽车、摩托车、卡车、巴士、半牵引车和其它。自动驾驶交通工具100可不完全是自动驾驶的，而是包括至少一些自动驾驶功能。因此，自动驾驶交通工具100可要求驾驶者或操作者执行一些驾驶功能。在所示出的示例中，变道控制系统105包括若干硬件部件，所述硬件部件包括电子控制单元（ECU）110和传感器115。变道控制系统105还包括转向控制120和速度控制125，所述转向控制120和速度控制125尽管被示出为从电子控制单元110分开的部件，但可包括完全或至少部分地被包含在电子控制单元110内的硬件和软件模块。此外，转向控制120可包括主动转向和偏航控制。变道控制系统105的部件可具有各种构造，并且可使用各种通信类型和协议。
电子控制单元110可经由各种有线或无线连接通信性地连接到传感器115、转向控制120和速度控制125。例如，在一些实施例中，电子控制单元110经由专线直接联接到变道控制系统105的上文列举的部件中的每个。在其它实施例中，电子控制单元110经由共享通信链接通信性地联接到部件中的一个或多个，所述共享通信链接诸如是交通工具通信总线（例如，控制器局域网络（CAN）总线）或无线交通工具网络。
传感器115可使用多个传感器、传感器阵列、多个感测部件和多个不同类型的传感器实施。传感器115可被定位在自动驾驶交通工具100上或内的各种位置处。传感器115可具有至少部分地延伸到包括相邻行车道的区域的视野。在一个示例中，传感器115或其部件被外部地安装到自动驾驶交通工具100的一部分（例如，在侧镜或前端部上）。在另一示例中，传感器115或其部件被内部地安装在自动驾驶交通工具100内（例如，被定位在仪表盘上或通过后视镜）。在一些实施例中，传感器115包括单个摄像机、产生立体视野的多个摄像机、光探测和测距（光达）传感器或前述的一些组合。传感器115被配置成感测路面的至少一部分的轮廓、车道标记的位置或两者。
在变道控制系统105的部件的另一示例中，转向控制120可包括转向角度传感器、转向致动器和直接或间接地（例如，通过差动制动、航向控制或偏航控制）控制自动驾驶交通工具的轨迹的其它部件。速度控制125可包括电子控制装置（例如，节流阀）和相关软件，用于控制传递到自动驾驶交通工具100的发动机的动力。在一些实施例中，速度控制125还包括制动控制（例如，电子制动控制器）和制动部件，其协调地控制自动驾驶交通工具100的制动力，并且由此控制自动驾驶交通工具100的速度和方向。
变道控制系统105的上文列举的部件中的每个可包括专用处理电路，所述专用处理电路包括电子处理器和存储器，用于接收、处理和传输与每个部件的功能相关联的数据。例如，传感器115可包括电子处理器，所述电子处理器确定涉及地面和车道标记的参数。在此情况下，传感器115将参数或与参数相关联的计算值传输到电子控制单元110。变道控制系统105的部件中的每个可使用各种通信协议与电子控制单元110通信。图1中示出的实施例提供了变道控制系统105的部件和连接的仅一个示例。然而，除了本文示出和描述的方式之外，这些部件和连接可以其它方式构造。
图2是根据一个实施例的变道控制系统105的电子控制单元110的框图。电子控制单元110包括多个电气和电子部件，所述电气和电子部件向电子控制单元110内的部件和模块提供电力、操作控制和保护。此外，电子控制单元110包括电子处理器210（诸如，可编程电子微处理器、微控制器或类似装置）、存储器215（例如，非暂时性机器可读存储器）和输入/输出接口220。电子处理器210通信性地连接到存储器215和输入/输出接口220。此外，电子处理器210与存储器215和输入/输出接口220被协调地配置成实施本文描述的方法。
电子控制单元110可在若干独立控制器（例如，可编程电子控制单元）中实施，每个被配置成执行具体功能或子功能。附加地，电子控制单元110可包括子模块，所述子模块包括附加的电子处理器、存储器或专用集成电路（ASIC），用于处理输入/输出功能、信号处理和下文列举的方法的应用。在其它实施例中，电子控制单元110包括附加的、更少的或不同的部件。
图3示出了根据一个实施例利用变道控制系统105操作自动驾驶交通工具100的方法。在所示出的方法中，电子处理器210确定变道是否即将发生（框310）。例如，电子处理器210可接收自动驾驶交通工具100中来自另一控制系统的变道请求，或可内部地发起变道决定。当变道即将发生时，电子处理器210利用传感器115探测路面的特征（框315）。在一些实施例中，电子处理器210利用传感器115产生路面的图像。
在一些实施例中，电子处理器210可接收来自传感器115的摄像机图像，并且比较摄像机图像，以确定图像中的不同。电子处理器210可使用图像而确定路面或其一部分的几何形状特性，所述几何形状特性包括斜率、形状、轮廓和定向。电子处理器210可分析来自一个或多个立体摄像机、光达传感器或两者的一个或多个图像，以确定路面的几何形状特性。
在其它实施例中，电子处理器210利用传感器115探测行车道标记，诸如，虚线或反射器，如图4A-4C中示出的。在此情况下，电子处理器210可接收图像，所述图像描绘目标车道（针对变道的行车道）中的行车道标记。图像可从面向前方的、面向后方的、面向侧面的摄像机或光达生成。电子处理器210识别将当前行车道与目标车道划分的行车道标记和指示目标车道的相对侧的行车道标记。电子处理器210可在所接收的图像中确定这两个行车道标记之间的距离，如图4A-4C的左侧上示出的。具体地，图4A-4C的左侧描绘了在电子处理器210处接收的图像内的行车道标记。当行车道标记之间的距离看起来小时，如图4A的左侧上显示的，这指示正路拱，如图4A的右侧上显示的。当行车道标记之间的距离看起来标称时，如图4B的左侧上显示的，这指示相对平坦表面，如图4B的右侧上显示的。当行车道标记之间的距离看起来大时，如图4C的左侧上显示的，这指示负路拱，如图4C的右侧上显示的。在从传感器或地图数据给定实际相邻车道宽度的估测的情况下，可基于来自传感器115的信号执行小、标称或大的实际分级。
回到图3中示出的方法的讨论，电子处理器210而后基于特征确定路拱（框320）。特征可包括道路几何形状、行车道标记或两者，如上文讨论的。还可使用各种不同技术或不同技术的组合而确定路拱。例如，可基于环绕自动驾驶交通工具100的交通工具的定向的识别、基于通过惯性感测的重力矢量确定、基于高清晰度道路地图（例如，具有从众包（crowdsourcing）采集的路拱数据）中提供的路拱数据或前述技术的组合而确定路拱。
在一个示例中，当探测行车道标记时，电子处理器210可基于图像中的行车道标记之间的距离并且将此距离与道路标记之间的实际距离的已知值相关联而确定路拱。一旦使用上文列举的技术中的一个或多个而确定路拱，则电子处理器210基于路拱确定横向补偿力（框325）。这可包括在变道操纵期间预测冲击在自动驾驶交通工具100上的横向力。在具有变化路拱的路面上执行变道操纵导致了由自动驾驶交通工具100乘坐者体验的横向力中的改变。例如，当自动驾驶交通工具100变道时，这些车道之间的路拱可改变，导致自动驾驶交通工具100上的横向力中的改变。横向补偿力抵消了由于路拱而导致的横向力。横向补偿力可被设定为一定值，通过在相等并且相对的方向上向由于路拱而导致的横向力施加补偿力，所述值抵消横向力。这可产生在具有零路拱或跨越行车道在路拱中无变化的路面上执行变道的效果。在一些实施例中，补偿力可为可变的，并且被调节，以持续地抵消由于变化路拱而导致发生的横向力中的变化。
确定横向补偿力可包括预测在变道期间将由于路拱而导致发生的横向力。由于路拱而导致的横向力可部分地取决于自动驾驶交通工具100的各种特征，诸如，重量、操作、速度和其它。因此，横向补偿力的确定也可基于自动驾驶交通工具100的这些预确定特征中的一个或多个。由于路拱而导致的横向力还取决于变道的计划轨迹。无论计划轨迹是预确定的还是由电子处理器210响应于变道请求而计算的，电子处理器210都可基于计划轨迹确定横向补偿力。
在一个实施例中，一旦确定了横向补偿力，则电子处理器210在变道操纵期间施加横向补偿力（框330）。例如，电子处理器210可基于横向补偿力通过施加前馈控制信号而调节转向控制120、速度控制125或两者。而后，贯穿于变道操纵，前馈控制信号抵消由于路拱而导致的横向力。在一些实施例中，电子处理器210施加横向补偿力，以辅助驾驶者执行手动变道操纵。在此情况下，当手动操作自动驾驶交通工具100时，电子处理器210通过自动补偿路拱和自动驾驶交通工具100上的横向力中的变化而辅助驾驶者。
图5示出了根据另一实施例利用变道控制系统105操作自动驾驶交通工具100的方法。更具体地，图5示出了基于路拱确定或调节对于变道操纵的已确定轨迹的方法。在所示出的方法中，电子处理器210根据上文描述的技术而基于特征确定目标车道的路拱（框505）。电子处理器210在变道操纵期间确定所期望的横向加速度（框510）。所期望的横向加速度是自动驾驶交通工具100乘坐者感觉体验舒适的横向加速度的近似量。
在一些实施例中，电子处理器210而后基于路拱和所期望的横向加速度对于变道操纵计划轨迹。由于路拱可影响暴露到自动驾驶交通工具100乘坐者的横向加速度的量，因此电子处理器210可计划轨迹，以补偿车道之间的路拱变化。例如，在具有路拱中高变化量的路况下，对于特定轨迹，乘坐者可体验比在具有路拱低变化量的路况下更高的横向加速度水平。为了补偿路拱中的高变化水平，电子处理器210可计划或确定轨迹，以实现更慢的变道操纵，以将横向加速度的值保持在所期望的横向加速度以下。
在其它实施例中，电子处理器基于路拱和所期望的横向加速度调节计划轨迹（框520）。在此情况下，计划轨迹至少部分是预确定或预编程的。计划轨迹还可由自动驾驶交通工具100内的另一电子控制单元生成。在这些情况下，电子处理器210调节计划轨迹，以将横向加速度的值保持在所期望的横向加速度以下。
在一些实施例中，电子处理器210通过将横向补偿力设定成实现自动驾驶交通工具100的所期望的横向加速度而确定横向补偿力。在此情况下，施加横向补偿力（如框330中示出的）可包括对于变道操纵计划轨迹，所述轨迹至少部分地基于实现自动驾驶交通工具100的所期望的横向加速度。类似地，施加横向补偿力还可包括基于实现自动驾驶交通工具100的所期望的横向加速度而对于变道操纵调节计划轨迹。
在又一实施例中，电子处理器210执行上文列举的方法辅助的变道。
各种特征、优点和实施例在以下权利要求中阐述。

Claims (20)

1.操作自动驾驶交通工具的方法，所述方法包括：
利用传感器探测路面的特征；
在电子处理器处基于所述特征确定目标车道的路拱，所述目标车道是针对通过自动驾驶交通工具的变道操纵的行车道；
基于所述路拱确定横向补偿力；
在所述变道操纵期间由所述电子处理器施加所述横向补偿力。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述横向补偿力包括预测由于所述路拱而导致的在自动驾驶交通工具上的横向力，所述横向力在所述变道操纵期间发生。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，预测由于所述路拱而导致的所述横向力是基于自动驾驶交通工具的预确定特征。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，预测由于所述路拱而导致的所述横向力是基于所述变道操纵的计划轨迹。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，确定所述横向补偿力包括将所述横向补偿力设定成与由于所述路拱而导致的所述横向力相等并且相对。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述横向补偿力包括设定所述横向补偿力，以实现自动驾驶交通工具的所期望的横向加速度。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，在所述变道操纵期间由所述电子处理器施加所述横向补偿力包括对于所述变道操纵计划轨迹，所述轨迹至少部分地基于实现自动驾驶交通工具的所述所期望的横向加速度。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，探测所述路面的特征包括使用立体摄像机探测所述路面的一部分的轮廓，以及其中，确定所述目标车道的所述路拱包括基于所述路面的所述部分的轮廓而确定所述路拱。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，探测所述路面的特征包括使用光达传感器探测所述路面的一部分的轮廓，以及其中，确定所述目标车道的所述路拱包括基于所述路面的所述部分的轮廓而确定所述路拱。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，探测所述路面的特征包括探测由所述传感器生成的图像内的车道标记，其中，确定所述目标车道的所述路拱包括：确定所述图像内所探测的车道标记之间的距离；以及基于所述图像内所探测的车道标记之间的所述距离和道路标记之间的实际距离的已知值而确定所述路拱。
11.自动驾驶交通工具的变道控制系统，包括：
传感器；以及
电子处理器，通信性地连接到所述传感器，所述电子处理器被配置成：
利用所述传感器探测路面的特征，
基于所述特征确定目标车道的路拱，所述目标车道是针对通过自动驾驶交通工具的变道操纵的行车道，
基于所述路拱确定横向补偿力，以及
在所述变道操纵期间施加所述横向补偿力。
12.根据权利要求11所述的变道控制系统，其中，所述电子处理器还被配置成预测由于所述路拱而导致的在自动驾驶交通工具上的横向力，所述横向力在所述变道操纵期间发生。
13.根据权利要求12所述的变道控制系统，其中，所述电子处理器还被配置成基于自动驾驶交通工具的预确定特征而预测由于所述路拱而导致的所述横向力。
14.根据权利要求12所述的变道控制系统，其中，所述电子处理器还被配置成基于所述变道操纵的计划轨迹而预测由于所述路拱而导致的所述横向力。
15.根据权利要求12所述的变道控制系统，其中，所述电子处理器还被配置成将所述横向补偿力设定成与由于所述路拱而导致的所述横向力相等并且相对。
16.根据权利要求11所述的变道控制系统，其中，所述电子处理器还被配置成设定所述横向补偿力，以实现自动驾驶交通工具的所期望的横向加速度。
17.根据权利要求16所述的变道控制系统，其中，所述电子处理器还被配置成对于所述变道操纵计划轨迹，所述轨迹至少部分地基于实现自动驾驶交通工具的所述所期望的横向加速度。
18.根据权利要求11所述的变道控制系统，其中，所述电子处理器还被配置成使用立体摄像机探测所述路面的一部分的轮廓，并且基于所述路面的所述部分的轮廓而确定所述路拱。
19.根据权利要求11所述的变道控制系统，其中，所述电子处理器还被配置成使用光达传感器探测所述路面的一部分的轮廓，并且基于所述路面的所述部分的轮廓而确定所述路拱。
20.根据权利要求11所述的变道控制系统，其中，所述电子处理器还被配置成：探测由所述传感器生成的图像内的车道标记，确定所述图像内所探测的车道标记之间的距离，以及基于所述图像内所探测的车道标记之间的所述距离和道路标记之间的实际距离的已知值而确定所述路拱。
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