CN110192230A - 改变队列中的车辆之间的距离 - Google Patents
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Abstract
提供了队列车辆间距离管理。与外部条件有关的参数与车辆物理特性、性能信息和其他因素一起使用,以选择作为队列行驶的车辆对之间的优化的距离。与外部条件有关的参数由队列车辆对的跟随车辆聚集,并用于调整或以其他方式修改预定的最小跟随距离参数。这使得队列控制的灵活性在不同距离处跟随,同时保持队列的整体燃料经济性益处。当不存在外部条件限制时,队列车辆在最短距离处跟随,以最大化燃料经济性。然而,随着聚集的外部条件的增加,列队距离被延长以提高安全性,同时尽可能保留队列的燃油经济性。
Description
技术领域
本文的实施例一般涉及公路车辆队列管理。更具体地,特定实施例涉及队列车辆间距离管理,其中与环境队列条件有关的参数由队列的车辆聚集,并且用于调整或以其他方式修改预定的最小跟随距离或间距参数,以便最大化安全性,同时仍然提供改进的燃料节省和队列参与提供的其他效率益处。尽管本发明将参考这些特定示例实施例进行描述,但是应当理解,要求保护的发明也适用于其他应用。
相关申请的交叉引用
本申请与以下美国专利申请有关:2016年12月30日提交的、申请序列号为15/395,219、题目为“车队车辆在队列中的自排序”(代理案号:013097-000017)的美国专利申请;2016年12月30日提交的、申请序列号为15/395,251、题目为“队列成员车辆中间或临近列队成员车辆的队列外车辆的检测”(代理案号:013097-000021)的美国专利申请;以及2016年12月30日提交的、申请序列号为15/395,214、题目为“‘V’形宽队列编队”(代理案号:013097-00024)的美国申请,这些申请中的每一个的内容通过引用整体并入本文。
背景技术
众所周知,沿着道路行驶的两个或更多个车辆可以协作作为公路列车或“队列”,以便为队列内的车辆提供各种安全和效率益处。典型的车辆队列包括引导车辆和沿着单个公路车道串联布置的一个或多个跟随车辆。更复杂的队列可以跨越两个或更多个公路车道,但总的来说,提高效率的目标、但更重要的是对于列队的车辆以及公路上的其他非列队的车辆的安全性最通常决定单个车道队列实体(incarnation)。
队列内的车辆的空气动力学几何形状是用于确定车辆的排序的重要因子。作为一般规则,物理上较小的车辆跟随物理上较大的车辆将提供更大的益处。由于商用箱式货车和牵引车牵引箱拖车通常比大多数平板牵引车拖车组合更高且更宽,因此,通过对这种分类的车辆进行排序可以实现最大的空气动力益处和由此引起的燃料节省,使得商用箱式卡车和牵引车牵引箱拖车占据队列中的引导位置,而平板牵引车拖车装备(rigs)则占据队列中的跟随位置。
除了上述之外,车辆之间保持较小的距离或间距可以在减少能量消耗方面提供更大的益处。然而,在列队的车辆之间保持紧密的距离或间距需要仔细注意车辆的各种功能或环境和操作特性和能力以及其他外部条件,包括队列的整体尺寸、天气条件、车辆之间的相对制动能力、相对加速能力、相对负载或货物尺寸和重量,包括所需的止动距离等。还必须特别注意公路的特征,例如公路倾斜、下降和转弯半径。这些不同的参数直接或间接地涉及车辆间安全考虑以及多个车辆队列的整体安全性。
尽管在队列中的许多商用车辆是非常复杂的,并且其配备有用于维持主车辆和前方车辆之间的安全相对距离的自适应巡航控制(ACC)系统,以及用于通过使用各种传动、车辆减速器、和基础致动控制组合来避免或减轻主机和前方车辆之间的撞击的严重性的碰撞缓解(CM)系统,但是,车辆并不是完全自动的。更具体地,人类驾驶在队列中的商用车辆,并且当前的ACC和CM系统不提供队列车辆对之间的列队车辆间距离和/或间距管理。
一种SAE标准是通常针对专用短程通信(DSRC)的J2945,并且该标准的工作部分是J2945/6针对用于协作ACC和列队的性能要求。J2945/6旨在定义协调机动所必需的数据交换,类别的定义应从列队和ACC之间的区分开始,然后确定消息集和性能以实现协作车辆。但是,J2945/6也没有规定队列车辆对之间的列队车辆间距离管理。
鉴于上述情况,使用与外部条件有关的所选参数以及车辆物理特性、性能信息和其他因子来选择作为队列行驶的车辆对之间的优化的最小距离或间距将是有帮助的。对于队列车辆对的跟随车辆来说,将有关外部或环境条件的参数进行聚集,并且使用聚集和处理的参数来调整或以其他方式修改预定的最小跟随距离或间距参数将是有帮助的。这将允许增强的列队控制灵活性在不同距离处跟随,从而提供最大化的安全性,同时保持队列的整体燃料经济性益处。
本实施例提供了对队列中的车辆之间的可变距离或间距的新的和改进的控制。
发明内容
实施例允许沿着公路移动的两个或更多个车辆协作作为公路列车或“队列”以提供相互安全和效率益处。
根据一个方面,提供了队列车辆间距离管理。队列车辆间距离管理允许列队控制的灵活性在不同距离处跟随,同时保持队列的整体燃料经济性益处。
根据另一方面,有关诸如环境条件的外部条件的参数例如与车辆物理特性、性能信息和其他因素一起使用,以选择作为队列行驶的车辆对之间的优化的最小距离。与外部条件有关的参数在示例实施例中由队列车辆对的跟随车辆聚集。
根据另一方面,与外部条件有关的参数由列队车辆对的跟随车辆处理,用于计算队列间距因子或参数。
根据另一方面,列队车辆对的跟随车辆使用队列间距因子或参数来调整或以其他方式修改预定的最小跟随距离参数,从而确定针对特定车辆对进行优化的、以及针对与特定车辆对的外部条件相关的参数进行优化的变量队列车辆间距离。
根据又一方面,提供了在不同距离处跟随的队列控制的灵活性,同时保持队列的总体燃料经济性益处。当不存在外部条件限制时,队列车辆以设定的最短距离或间距跟随或由预定的最小跟随距离参数确定,以最大化燃料经济性。然而,随着聚集的外部条件的增加,通过增加预定的最小跟随距离参数来延伸列队距离,从而提高了列队车辆对的整体安全性,同时尽可能地保持了队列的燃料经济性。在一示例中,用于优化的燃料节省的典型的最小跟随间距为大约0.4秒(s),或者等效地,用于优化的燃料节省的典型的最小跟随距离在65英里每小时(MPH)时大约为38英尺(ft)。将跟随间距增加到约0.8s,或者,等效地,在65MPH时将跟随距离增加到大约76英尺了基本上消除了对队列的引导车辆的任何燃料节省益处。将跟随间距进一步增加到约2秒,或者,等效地,将跟随距增加到在65MPH时大约为190英尺,则基本上消除了对两车辆队列的两辆车的任何燃料节省益处。
根据又一方面,根据与列队车辆对的外部条件有关的一个或多个参数的第一条件,增加了列队车辆对的车辆间跟随距离。
根据又一方面,根据与列队车辆对的外部条件有关的一个或多个参数的第二条件,减少了列队车辆对的车辆间跟随距离。
根据再一方面,根据与列队车辆对的外部条件有关的一个或多个参数的变化条件,控制或以其他方式设定列队车辆对的可变车辆间跟随距离。
其他实施例,示例实施例的特征和优点将从以下实施例的描述和附图中变得显而易见,其中附图通过示例的方式示出了示例实施例的原理。
附图说明
在结合在说明书中并构成说明书一部分的附图中,示出了本发明的实施例,其与上述给出的本发明的一般描述以及下述给出的详细描述一起用于举例说明本发明的实施例。
图1描绘了根据实施例的示例性队列的操作。
图2a-2c描绘了根据实施例的用于队列车辆间距离和/或间距管理的一系列操作。
图3是根据示例实施例的车队管理系统的数据收集和通信模块部分的示例性实施例的示意图。
图4是示出了根据示例实施例的适于实施执行车队管理的一个或多个软件系统或模块的实施例的列队车辆间距离和/或间距管理计算机系统以及队列车辆间距离管理的方法的框图;
图5是示出了根据示例实施例的用于队列车辆间距离和/或间距的管理的控制和通信方法的流程图。
图6是示出了根据示例实施例的用于队列车辆间距离管理的图5的队列车辆间距离/间距管理方法的环境条件评估部分的步骤的流程图。
图7是示出了根据示例实施例的用于队列车辆间距离管理的图5的队列车辆间距离/间距管理方法的限制权重分配部分的步骤的流程图。
图8是示出了根据示例实施例的用于队列车辆间距离管理的图5的队列车辆间距离/间距管理方法的队列间距因子确定部分的步骤的流程图。
图9是示出了根据示例实施例的用于队列车辆间距离和/或间距管理的图5的队列车辆间距离/间距管理方法的可变跟随距离(VFD)确定部分的步骤的流程图。
具体实施方式
在本发明的以下描述中,参考形成其一部分的附图,并且其中通过图示的方式示出了说明本发明的原理及其实践方式的示例性实施例。其他实施例将被利用来实践本发明,并且在不脱离本发明的范围的情况下,将对其进行结构和功能上的改变。
在本发明的以下描述中,参考形成其一部分的附图,并且其中通过图示的方式示出了说明本发明的原理及其实践方式的示例性实施例。其他实施例将被利用来实践本发明,并且在不脱离本发明的范围的情况下,将对其进行结构和功能上的改变。
现在参考附图,其中所述附图仅用于说明示例性实施例,而不是为了对其进行限制,图1示出了根据本公开的包括主或引导车辆10的基本队列A,其具有第二或跟随车辆20。如图所示,跟随车辆20沿着公路1在排序的队列A中靠近引导车辆10行驶。跟随车辆20设置有电子控制系统12,其包括数据收集和通信模块部分300和列队控制部分400,其将在下面进行更详细地描述。类似地,引导车辆10还设置有等效电子控制系统12',其包括等效数据收集和通信模块部分600'和等效列队部分700'。在这里将要描述的示例实施例中,尽管包括将描述的各队列的两个或更多个车辆中的每一个都包括相同或等效的电子控制系统12、相同或等效的数据收集和通信模块部分600、以及相同或等效的列队控制部分700,但是,具有本文将要描述的功能的其他不同控制系统可以根据需要或期望而等效地使用。
在所示的示例性实施例中,各车辆20、10的电子控制系统12、12'被配置用于在彼此之间相互通信信号和交换数据,并且还用于与各种其他通信系统通信信号和交换数据,其中其他通信系统包括例如远程无线通信系统50和远程卫星系统60。这些远程系统50、60可以根据需要向车辆10、20提供例如全球定位系统(GPS)数据。可以在车辆和远程系统之间提供或交换其他信息,例如,来自远程车队管理设施的车队管理和控制数据等(未示出)。尽管提供了这种功能,但是本文的实施例发现这种远程通信虽然有用,但不一定是必要的,其中本文的实施例针对队列车辆间距离和/或间距管理,即队列排序和间隔有利地而无需咨询或行动于远程无线通信系统50、远程卫星系统60、远程车队管理设施、中央指挥中心(CCC)、网络运营中心(NOC)等的指导下或与其协同作用。
除了上述之外,每个车辆10、20的电子控制系统12、12'操作以执行各车辆到(单个)车辆(V2V单播)通信(广播车辆和单个响应车辆之间的通信)、各车辆到(多个)车辆(V2V广播)通信(广播车辆和两个或更多个响应车辆之间的通信)、以及各车辆到基础设施(V2I)通信。优选地,本地V2V单播和V2V广播通信遵循J2945DSRC通信规范。在这方面,形成基本队列A的车辆可以在本地彼此通信以便自我排序并且间隔成队列,而不需要根据这里的实施例从CCC输入。形成基本队列A的车辆还可以在本地与一个或多个其他车辆通信,而不需要来自CCC的输入,用于根据本文的实施例将一个或多个其他车辆协商到队列中。形成基本队列A的车辆可以进一步远程地与车队管理设施通信,这可能是根据本文的其他示例实施例排序到队列中所必需和/或期望的。
如上所述,优选地,如本文将描述的车辆之间的本地V2V单播和V2V广播通信遵循J2945DSRC通信规范。目前,该规范没有定义一对一的车辆通信。而是,在操作上,每个具有通信能力的车辆通过广播将所需信息发送到范围内的每个其他具有通信能力的车辆,并且接收车辆决定他们是否想要处理所接收的消息。例如,只有具有队列能力的车辆和驾驶员通过开关或用户界面指示需要加入一个队列,该车辆才将开始广播和收听队列协议消息。该地区的所有其他车辆将接收并忽略队列的信息。因此,如本文中将使用的并且出于描述示例实施例的目的,“V2V单播”通信将指代广播车辆与单个响应车辆之间的通信,并且“V2V广播通信”将指代广播车辆和两个或更多个响应车辆之间的通信。应当理解,随着J2945DSRC通信规范被进一步开发或者通过使用现在已知或以后发展的任何一个或多个其他标准、规范或技术,“V2V单播”通信还指一对一的直接车辆通信。
图2a-2d示出了包括上述结合图1描述的引导和跟随车辆的队列车辆对200。图2a中首先描绘了最小跟随距离NNN,其中跟随车辆20遵循引导车辆10,保留或者以其他方式保持引导车辆10与其自身20之间的最小可能跟随距离NNN。最小跟随距离NNN可以以下面将描述的方式存储在队列车辆间距离和/或间距管理计算机系统的存储器中。在一示例中,用于优化的燃料节省的典型的最小跟随间距是大约0.4秒(秒),或者等效地,用于优化的燃料节省的典型的最小跟随距离NNN在65英里每小时(MPH)下大约是38英尺(ft)。跟随车辆可以配备有例如与其车载(ACC)系统和/或碰撞缓解(CM)系统集成的前向雷达。
应当理解,最小跟随距离NNN实现了对队列车辆对200的最大燃料益处。然而,由于车辆之间的紧密相邻并且假设它们在所示排序时可能以高速行驶,则重要的是车辆之间的距离不超出车辆能够作出反应的能力范围,以避免可能由车辆外部的一个或多个变量的变化而引起的事故。因此,尽管图2a中所示的队列间隙布置是最节省燃料的,但是该间隙布置同时也是对于由车辆外部的一个或多个环境变量中可能发生的变化而引起的安全问题最敏感的间隙布置。
在图2b中示出了队列对200的布置,其对于由车辆外部的一个或多个环境变量中可能发生的变化而引起的安全问题明显是较不敏感的。如图所示,跟随车辆20跟随引导车辆10,保留或以其他方式保持引导车辆与其自身之间的最大可能跟随距离MMM。如上所述,将跟随间距增加到约2秒,或者,等效地,将跟随距离MMM增加到在65英里/小时的大约为190英尺,则基本上消除了对两车辆队列的两辆车的任何燃料节省益处,从而有效地设定了引导车辆和跟随车辆之间的最大可能跟随距离MMM。类似于最小跟随距离NNN,引导车辆和跟随车辆之间的最大可能跟随距离MMM也可以存储在队列车辆间距离和/或间距管理计算机系统的存储器中。
应当理解,相对于在图2a的布置中实现的燃料益处,最大跟随距离MMM实现了对队列车辆对200的燃料益处的切实降级或损失。然而,由于车辆之间的切实间距很大,并且即使假设它们在所示列队时可能会以很高的速度行驶,因此,最大跟随距离MMM确保了不会超出车辆能够作出反应以避免基于跟随距离的事故的能力范围,例如可能由车辆外部的一个或多个变量的变化而引起的事故。因此,图2b中所示的队列布置具有最低的燃料益处,但是对于由车辆外部的一个或多个变量中可能发生的变化而引起的安全问题也是最不敏感的布置。
除了上述之外,可以说,图2b中所示的队列布置实际上根本不是队列,而是仅仅沿着公路1一起独立行驶的车辆集的布置。在这种情况下,可以使用最大跟随距离MMM来建立阈值,用于选择性地启动车辆10、20之间的信号的产生和传输,以停止队列协调协议,直到车辆可以移动靠近从而实现从列队获得益处。或者,可以根据需要和/或期望来使用为最小跟随距离的倍数的任何其他跟随距离X×NNN来建立用于选择性地启动车辆10、20之间的信号的产生和传输的阀值,以停止队列协调协议,直到车辆可以移动靠近从而实现从队列获得益处。作为示例,可以使用5×NNN的跟随距离来建立用于选择性地启动车辆10、20之间的信号的产生和传输的阈值,以停止队列协调协议,直到车辆可以移动靠近从而实现从队列获得益处。
根据本文的示例实施例,提供了一种队列车辆间距离/间距管理方法,以用于在不损害安全性的情况下最大化队列车辆对200的燃料节省。特别地,队列距离/间距管理方法使用与诸如环境条件之类的外部因子相关的参数以及车辆物理特性、性能信息和其他因子来选择作为队列200行驶的车辆10、20之间的优化的和可变的距离VVV。与外部条件有关的参数由队列车辆对200的跟随车辆20聚集并且用于调整或以其他方式修改预定的最小跟随距离参数NNN。这使得队列控制的灵活性在不同距离处跟随,同时保持队列的整体燃料经济性益处。当不存在外部条件限制时,队列车辆10、20以最短距离NNN跟随,从而最大化燃料经济性。然而,随着聚集的外部条件增加,可变的列队距离VVV被延伸到最大列队距离MMM以提高安全性,同时尽可能多地保持队列的燃料经济性益处。
根据示例实施例,队列车辆间间隙管理系统解析队列跟随距离外部队列条件或限制,以导出用于修改或以其他方式调整预定最小跟随距离参数NNN的因子。更具体地,在示例实施例中,队列间距因子(Platoon_Spacing_Factor)被确定为代表外部或环境条件的集体效果,该外部或环境条件将在实现安全队列时被考虑,同时仍然最大化燃料节省益处。举例来说,外部条件可以包括关于在引导车辆10之前是否存在任何一个或多个引导车辆的信息。另一外部条件可以包括车辆10、20是否具有相等的制动能力。另一外部条件可以包括车辆之间是否存在相等的负载分配。另一外部条件可以包括是否任一车辆在预定时间内经历任何ABS/ESP活动。另一外部条件可以包括车辆先前已经正在列队的时间长度。另一外部条件可以包括除了引导车辆和跟随车辆10、20之外的队列的总体大小和/或通常在队列A附近的其他交通参与者的数量。另一外部条件可以包括例如可以由挡风玻璃刮水器活动证明的天气信息。另一外部条件可以包括是否在跟随距离上存在任何区域限制。
在示例实施例中,队列间距因子是具有从一(1)到大约十(10)的值的无单位数,并且实际上代表1:1到1:10的比率,其代表在实现安全队列的同时保持最大化燃料节省益处所考虑的外部或环境条件的集体效应。当不需要对最小跟随距离NNN进行修改时,队列间距因子代表1:1的比率。相反地,当对最小跟随距离NNN进行完全修改时,队列间距因子表示代表10:1的比率。根据示例实施例,当比率达到约五(5)的预定值时,希望产生有效禁用该列队的信号。在该间距处,队列行为提供很少或没有提供有效的燃料节省益处。
应进一步理解,在示例实施例中,对队列间距因子的每次评估和/或重新评估以及由此产生的可变的列队距离VVV的确定可能对最终的列队距离没有影响或具有完全影响。
根据示例实施例,当没有观察到与外部条件有关的限制时,队列距离管理系统将跟随距离将队列跟随距离解析为最小跟随距离NNN。举例来说,当外部条件指示在引导车辆10前方没有引导车辆,车辆10、20具有相等的制动能力,车辆之间存在相等的负载分配,车辆在预定时间内没有经历任何ABS/ESP活动,车辆最近没有进行很多列队,其他交通参与者很少,没有恶劣天气或刮水器活动的证明,并且对于区域限制规定的跟随距离没有限制时,则队列跟随距离解析为最小跟随距离NNN。
另一方面,根据示例实施例,当观察到与外部条件有关的限制集时,队列距离管理系统将队列跟随距离解析为最大跟随距离MMM。举例来说,当外部条件指示在引导车辆10前面存在一个或多个引导车辆,车辆10、20具有不相等的制动能力,车辆之间存在不相等的负载分配,车辆中的一个或两个在预定时间内经历过任意ABS/ESP活动,一辆或两辆车辆最近已经进行很多列队,还有很多其他交通参与者,具有恶劣天气或刮水器活动的证明,并且区域限制规定了在跟随距离的一个或多个限制时,则队列跟随距离被解析为最大跟随距离MMM。如图2b的示例所示,图2a中的最小跟随距离NNN在图2b中通过大约十(10)的调整因子进行调整或以其他方式进行修改。即:MMM=NNN*(队列间距因子)=NNN*10。
图2c描绘了根据一实施例的由距离管理系统确定的以可变的跟随(列队)距离VFD随着引导车辆10列队的并且跟随在引导车辆后面的跟随车辆20。根据示例实施例,当观察到一些与外部条件有关的限制时,队列距离管理系统将队列跟随距离或间隙解析为可变跟随距离VFD。更具体地,在示例实施例中,当观察到与外部条件有关的一些但不是全部限制时,队列跟随距离被解析为可变跟随(列队)距离VFD,其中这些限制可以包括:在引导车辆10前面存在一辆或多辆引导车辆;车辆10、20之间的制动能力不相等;车辆之间存在不相等的负载分配;一辆或两辆车辆在预定时间内经历过近期的ABS/ESP活动;一辆或两辆车的最近的列队活动;大量其他交通参与者;恶劣天气或刮水器活动的证明;由区域限制规定在跟随距离上的限制;等等。如图2c的示例所示,图2a中的最小跟随距离NNN在图2c中以约为五(5)的进一步的调整因子进行修改。即:VFD=NNN*(队列间距因子)=NNN*5。
应当理解,通常,执行示例实施例的队列车辆间距离/间距管理方法的逻辑不仅仅允许最小列队距离NNN的倍数。也就是说,得到的可变的跟随(列队)距离VFD可以是基于当前环境条件的最小列队距离NNN与最大MMM之间的任何距离。例如,如果不存在环境条件,则列队距离设置为最小列队距离:VFD=NNN*1。
在一示例中,响应于稍后检测到的其他交通,可以将列队距离调整或以其他方式修改为最小列队距离(NNN)*列队间距因子(Platooning_Spacing_Factor)。同样,在示例实施例中,当不需要修改时,列队间距因子的范围通常在1-10:1之间,而当需要完全修改时,其范围通常为10。当对最小距离NNN的调整或修改超出预定的选定修改(例如,超过五(5))时,期望的是禁用列队,因为该队列不再为由这种间隙分开的车辆提供任何燃料节省益处。
接下来参考图3,示出了根据示例实施例的原理的数据收集和通信模块部分300的示意图。数据收集和通信模块300可以适于检测、监控和报告商用车辆的各种操作参数和条件以及驾驶员与其的交互,并且可以根据需要或期望选择性地干预和采取纠正措施,例如,为了保持车辆稳定性或者保持相对于队列内的其他车辆的车辆跟随距离。在图3的示例性实施例中,数据收集和通信模块300可以包括一个或多个设备或系统314,用于提供指示商用车辆的一个或多个操作参数或一个或多个条件的输入数据。例如,设备314可以是一个或多个传感器,例如但不限于一个或多个车轮速度传感器316、侧向加速度传感器317、转向角传感器318、制动压力传感器319、车辆负载传感器320、偏航率传感器321、车道偏离警示(LDW)传感器或系统322、一个或多个发动机条件传感器323和轮胎压力(TPMS)监测系统324。数据收集和通信模块300还可以利用另外的在示例性实施例中未描述的设备或传感器,或者将一个或多个设备或传感器组合成单个单元。
数据收集和通信模块300还可以包括与一个或多个设备或系统314通信的逻辑应用装置330,例如控制器或处理器。控制器330可以包括用于接收一个或多个输入,其来自于设备或系统314的输入数据。控制器330可以适于处理输入数据并将原始或处理的输入数据与存储的阈值进行比较。控制器330还可以包括一个或多个输出,其用于基于比较将控制信号传递到一个或多个车辆系统332。控制信号可以指示系统332干预车辆的操作以启动校正动作,然后将该校正动作报告给无线服务(未示出)或者简单地在本地存储数据,以用于确定驾驶员素质。例如,控制器330可以产生控制信号并将控制信号发送到发动机电控单元或致动设备,以减小发动机油门334并将车辆减速。进一步,控制器330可以将控制信号发送到车辆制动系统以选择性地接合制动器。在牵引车-拖车装置中,控制器330可以接合车辆336的拖车部分的一个或多个车轮上的制动器以及车辆338的牵引车部分的一个或多个车轮上的制动器,然后将该校正动作报道至无线服务或简单地将数据在本地存储,以用于确定驾驶员素质。可以进行各种校正动作,并且可以同时启动多个校正动作。
控制器330还可以包括存储器部分340,用于存储跟随距离的最小和最大NNN、MMM的预定值。控制器330还可以使用存储器部分340来存储和访问系统信息,例如系统控制逻辑和控制调整。然而,存储器部分340可以与控制器330分离。传感器314和控制器330可以是预存系统的一部分或者使用预存系统的元件。例如,可以在车辆上安装具有可从商用车辆系统有限公司(Commercial Vehicle Systems LLC)获得的稳定系统(Stability System)的ABS-6TM高级防抱死制动控制器(ABS-6TM Advanced Antilock Brake Controller)。系统可以利用图3中描述的部分或全部传感器。系统的逻辑元件位于车辆的防抱死制动系统电控单元上,其可以用于本发明的控制器330。因此,支持本发明的数据收集和通信模块300的许多元件可以存在于配备有系统的车辆中,因此,不需要安装另外的元件。然而,如果需要,数据收集和通信模块300可以使用独立安装的元件。
数据收集和通信模块300还可以包括指示商用车辆的配置/条件的输入数据源342。控制器330可以基于输入数据来感测或估计车辆的配置/条件,并且可以基于车辆配置/条件来选择系统调整模式或灵敏度。控制器330可以将从传感器或系统314接收的操作数据与所述调整提供的信息进行比较。系统的调整可以包括但不限于:在较正动作期间应用的车辆的重力高度的标称中心、用于翻转干预的侧向加速度水平的查找图、用于偏航控制干预的来自预期的偏航率的偏航率差异的查找图、方向盘角度余量、轮胎变化余量、制动压力率、量级和最大值。
车辆配置/条件可以指车辆的特征集,其可以影响车辆的稳定性(翻转和/或偏航)。例如,在具有牵引部分的车辆中,输入数据源342可以传达被牵引部分的类型。在牵引车-拖车装置中,牵引车牵引的拖车类型可能会影响车辆稳定性。例如,当拖曳多个拖车组合(双个和三个)时,这是显而易见的。具有多个拖车组合的车辆在操纵时可能表现出后单元的夸大响应(即后向放大)。为了补偿后向放大,数据收集和通信模块300可以选择使系统更敏感的调整(即,比单个拖车条件更早地进行干预)。系统调整可以例如被特别定义为针对由特定类型的牵引车牵引的特定类型的拖车而优化数据收集和通信模块的性能。因此,对于牵引单个拖车、双拖车组合或三拖车组合的相同的牵引车,系统调整可能不同。
商用车辆承载的负载类型和负载的重心位置也可以影响车辆稳定性。例如,移动负载(例如具有部分填充的隔室的液体罐车和牲畜)可能潜在地影响车辆的转向和翻转性能。因此,可以选择更灵敏的系统调整模式以考虑移动负载。此外,当车辆正在传递其重心特别低或特别高的负载时,例如具有某些类型的大型机械或低平钢条,可以选择单独的系统调整模式。
另外,控制器330可操作地与示例实施例中所示的一个或多个视频图像捕获设备耦合,作为代表设置在车辆上的一个或多个物理摄像机(例如,车辆每个角落都有一台摄像机)的单个摄像机345。
此外,数据收集和通信模块310还可以包括发送器模块350,例如射频(RF)发送器,其包括一个或多个天线352,一个或多个天线352用于将一个或多个各种车辆配置和/或条件数据无线通信到一个或多个目的地,例如,具有相应接收器和田天线的一个或多个无线服务50、60(图1)。控制器330用于将所获取的数据传送到一个或多个接收器,其中该数据传送根据需要或期望而采用原始数据的形式(即对数据没有进行处理),或处理过的形式(例如压缩形式、加密形式或两者兼用)。在这方面,控制器330可以将所选择的车辆参数数据值组合成处理过的数据,其代表更高水平车辆条件数据,例如,来自侧向加速度传感器318的数据可以与来自转向角传感器320的数据进行组合以确定过多的曲线速度事件数据。可与车辆以及车辆的驾驶员相关并且可通过组合来自传感器的一个或多个所选原始数据项而获得的其他混合事件数据包括例如但不限于:过度制动事件数据、过度曲线速度事件数据、车道偏离警示事件数据、过度车道偏离事件数据、车道变更无转弯信号事件数据、视频跟踪事件数据丢失、LDW系统禁用事件数据、距离警报事件数据、前向碰撞警告事件数据、触觉警告事件数据、碰撞缓解制动事件数据、ATC事件数据、ESC事件数据、RSC事件数据、ABS事件数据、TPMS事件数据、发动机系统事件数据、平均跟随距离事件数据、平均燃料消耗事件数据和平均ACC使用事件数据。
图4是示出适用于执行一个或多个软件系统或模块的实施例的队列车辆间距离管理计算机系统400的框图,所述软件系统或模块根据本申请执行车队列队车辆间管理和报告分析。示例系统包括总线402或用于传递信息的其他通信机制,以及与总线耦合以处理信息的处理器404。该计算机系统包括主存储器,例如随机存取存储器(RAM)406或用于存储将由处理器404执行的信息和指令的其他动态存储设备,以及只读存储器(ROM)408或用于存储用于处理器404的静态信息和指令的其他静态存储设备。存储设备410还适合于存储用于由处理器执行的指令,以及其他信息,包括例如跟随距离的最小和最大NNN、MMM的预定值。
这里描述的示例实施例涉及使用计算机系统400来访问、聚集、操纵和显示来自多个远程资源的信息,例如,间接地来自多个车队车辆10、20的信息,并且直接地来自多个无线服务50、60的信息。此外,这里描述的实施例涉及使用计算机系统400来访问来自于选择性结合于内部专有数据的多个源的信息,内部专有数据例如来自防火墙440内的驾驶员敏感数据、销售、成本、费用记录、行程数据等。根据一种实现方案,响应于处理器404执行包含在主存储器406中的一个或多个指令的一个或多个序列,计算机系统400提供来自多个远程公共、商用和/或内部专有资源的信息。这些指令可以从另一计算机可读介质(例如存储设备410)读入主存储器406。包含在主存储器406中的指令的序列的执行使处理器404执行这里描述的处理步骤。在替代实施方案中,可使用硬连线电路代替软件指令或与软件指令组合以实施本发明。因此,示例实施例的实施不限于硬件电路和软件的任意特定组合。
根据本文的描述,这里使用的术语“计算机可读介质”是指参与向处理器404提供指令以供执行的任何非暂时性介质。这种非暂时性介质可以采用许多形式,包括但不限于易失性和非易失性介质。非易失性介质包括例如光盘或磁盘。易失性介质包括例如动态存储器,并且不包括瞬态信号、载波等。计算机可读介质的常见形式包括:例如,软盘(floppydisk,)、软性盘(flexible disk)、硬盘、磁带或任何其他磁介质、CD-ROM、任何其他光学介质、穿孔卡、纸带、具有孔的图案的任何其他物理介质、RAM、PROM和EPROM、FLASH-EPROM、任何其他存储器芯片或盒式磁带、或计算机可以读取的任何其他有形非暂时性介质。
此处并且进一步根据本文的描述,如此处关于附图所使用的术语“逻辑”包括硬件、固件、在机器上执行的软件、和/或每个的组合以执行功能或动作,和/或从另一逻辑、方法和/或系统引起功能或动作。逻辑可以包括软件控制的微处理器、离散逻辑(例如,ASIC)、模拟电路、数字电路、编程过的逻辑设备、包含指令的存储器设备等。逻辑可以包括一个或多个门、门的组合或其他电路元件。
队列车辆间距离管理计算机系统400包括耦合到总线402的通信接口418,其提供耦合到连接到本地网络422的网络链路420的双向数据通信。例如,通信接口418可以是综合业务数字网(ISDN)卡或调制解调器,以提供与相应类型电话线的数据通信连接。在另一示例中,通信接口418可以是局域网(LAN)卡,以提供与兼容LAN的数据通信连接。还可以实施无线链路。在任何这样的实施方案中,通信接口418发送和接收携带表示各种类型信息的数字数据流的电信号、电磁信号或光信号。
网络链路420通常通过一个或多个网络向其他数据设备提供数据通信。例如,网络链路420可以通过本地网络422向主计算机424提供连接,和/或通过本地网络422向由因特网服务提供商(ISP)426操作的数据设备提供连接,其中主计算机424支持存储内部专有数据的数据库425。ISP 426又通过因特网428提供数据通信服务。本地网络422和因特网428都使用携带数字数据流的电信号、电磁信号或光信号。通过各种网络的信号以及网络链路420上且通过通信接口418的信号,将数字数据携带至队列车辆间距离管理计算机系统400并且从队列车辆间距离管理计算机系统400携带出数字数据,这些信号是传输信息的载波的示例性形式。
队列车辆间距离管理计算机系统400可以通过网络、网络链路420和通信接口418发送消息和接收数据,包括程序代码。在互联网连接的示例实施例中,队列车辆间距离和/或间距管理计算机系统400与多个外部公共、私人、政府或商用服务器(未示出)可操作地连接,作为一个或多个无线服务50、60,配置为根据下面将更详细描述的示例实施例来执行网络应用程序。在所示的示例实施例中,第一服务器430与存储由第一无线服务接收的所选数据的数据库450耦合,其中该数据是例如来自第一远程信息处理供应商的数据,并且,第二第一服务器432与存储由第二无线服务接收的所选数据的数据库452耦合,其中该数据是例如来自第二远程信息处理供应商的数据,并且,第三服务器434与存储所选专有数据和用于执行网络应用程序的可执行代码的数据库454耦合。根据示例实施例,队列车辆间距离管理计算机系统400操作以通过因特网428、ISP 426、本地网络422和通信接口418选择性地发送对从各数据库450、452、454中选择性被检索的数据的请求,或者操作以接收从各数据库450、452、45推出的所选数据,或者通过两种方式。所接收的数据在处理器404被接收时被处理器执行处理,和/或存储在存储设备410或其他非易失性存储器中以供稍后处理或数据操纵。
尽管在图4中示出了队列车辆间距离管理计算机系统400可连接到一组三(3)个服务器430、432和434,但是本领域技术人员将认识到该队列车辆间距离管理计算机系统400可以建立到因特网428上的多个附加服务器的连接。示例实施例中的每个这样的服务器包括基于HTTP的因特网应用,其可以根据请求以与本实施例一致的方式向队列车辆间距离管理计算机系统400提供信息。
在防火墙440内选择性地将专有商用数据定位在数据库425中是有利的,原因有很多,包括在没有大量网络开销的情况下实现快速全面的本地查询。然而,重要的是通过基于期望的数据的特性或基于特定查询的数据要求在时间表上执行更新或刷新操作来维持数据的准确性。
队列车辆间距离管理计算机系统400适当地包括若干子系统或模块,以执行如本文所述的队列车间间距离和/或间距管理。本申请的主要目的是提供改进的直观且方便的用户界面,其允许用户选择用于执行队列间距和/或间距管理的参数,并基于结果呈现而根据需要和期望来调整参数。
接下来参考图5,将对示例和实施例中的由电子系统12(图1)执行的用于队列车辆间距离的管理的方法500进行描述。如上所述,电子控制系统12被提供用于通信和控制功能。诸如软件或其他形式的逻辑由控制系统12的处理器执行,以便进行通信功能、车辆和驾驶员参数操纵、以及队列管理,其在示例实施例中包括队列中的车队车辆的车辆间距离管理。尽管方法500的各部分被示为串行运行,但应理解,特定串行设置仅是为了便于说明的目的,并且本文中的实施例不完全限制于串行执行,其也可以由控制系统或等效控制系统根据需要或期望以任意特定顺序或任意组合顺序或并行地被执行。
在一示例中,与执行方法相关联的可执行指令可以体现为在一个或多个有形介质中编码的逻辑以供执行。当执行时,指令可以执行方法。因此,在一个示例中,在一个或多个有形介质中编码的逻辑可以存储计算机可执行指令,如果其由机器(例如,处理器)执行,则使得机器执行方法500。尽管与上述方法相关联的可执行指令被描述为体现为在一个或多个有形介质中编码的逻辑,但是应当理解的是,与本文描述的其他示例方法相关联的可执行指令也可以存储在有形介质上。
控制方法500包括第一步骤510,其中选择最大跟随距离MMM。在示例实施例中,如上所述,通过检索存储在存储器中的最大跟随距离MMM的预定值来选择最大跟随距离MMM。该值可以取任何需要和/或期望的相对比例、比率等,但是在所描述的示例实施例中,最大跟随距离MMM的值是以预定的或已知的最小跟随距离NNN的倍数表示的。如例如图2b中所示,最大跟随距离MMM被选择为最小跟随距离NNN的大约十(10)倍的倍数。对于任何给定的引导车辆10和跟随车辆20,存在以最小跟随距离NNN的倍数确定最大跟随距离MMM的各种方式。例如并且如上所述,在一示例中,用于优化的燃料节省的典型的最小跟随间距是大约0.4s(秒),或者等效地,典型的最小跟随距离为在65英里每小时(MPH)时大约38ft(英尺),以用于优化的燃油节省。将跟随间距增加到约0.8s,或者,等效地,在65MPH时将跟随距离增加到大约76英尺了,基本上消除了对队列的引导车辆的任何燃料节省益处。类似于最小跟随距离NNN,引导车辆和跟随车辆之间的最大可能跟随距离MMM也可以存储在队列车辆间距离和/或间距管理计算机系统的存储器中。将跟随间距进一步增加到约2秒,或者,等效地,在65MPH时将跟随间距增加到大约190英尺,基本上消除了对两车辆队列的两辆车的任何节省燃料益处。因此,预定的或以其他方式已知的最小跟随距离NNN可以被确定为大约38英尺,并且最大跟随距离MMM可以被确定为大约190英尺。然后,队列间距因子或比率用于调整或以其他方式修改最小跟随距离NNN,以提供可变跟随距离VFD:VFD=NNN*(队列间距因子)。
接下来,在步骤520中,队列车辆间距离管理方法500执行各种外部参数的评估。如上所述,在示例实施例中,外部参数包括但不限于:引导车辆之前是否有任何一个或多个引导车辆;车辆是否具有相等的制动能力;车辆之间是否存在相等的负载分配;是否任一车辆在预定时间内经历过任何ABS/ESP活动;车辆先前已经正在进行列队的时间长度;除引导车辆和跟随车辆之外的队列的总体大小和/或通常在队列附近的其他交通参与者的数量;例如可以由挡风玻璃刮水器活动证明的天气条件信息;是否在跟随距离上存在任何区域限制;以及是否有任何车队限制和/或驾驶员偏好。
接下来,在步骤530中,队列车辆间距离管理方法500将限制权重分配给在步骤520中评估的各种外部参数中的每一个。在示例实施例中,优选地,分配给各种外部参数中的每一个的限制权重的范围对应于分配给最大跟随距离参数MMM的队列间距因子。特别地并且对于示例实施例,分配给各种外部参数中的每一个的限制权重的范围是从一(1)到十(10)。如下面将更详细描述的,当所有的各种外部参数对车辆跟随距离没有限制时,则它们的分配权重的总和除以外部参数的总数将导致队列间距因子为单位元素或一(1)。如图2a所示,最小跟随距离NNN由队列间距因子1调整或以其他方式修改,其中VFD计算为为:VFD=NNN*队列间距因子=NNN*1=NNN。如下面将进一步详细描述的,当各种外部参数各自单独地对车辆跟随距离呈现完全限制时,则它们的分配权重的总和除以外部参数的总数将导致队列间距因子为十(10)。如图2b所示,最大跟随距离MMM由队列间距因子十(10)调整或以其他方式修改,其中VFD计算为:VFD=NNN*队列间距因子=NNN*10。对限制权重的范围的这种缩放或归一化确保了对于任何给定的引导车辆10和跟随车辆20队列对,可变跟随距离永远不会被分配超出被认定的最大车辆跟随距离(示例实施例中的NNN的10倍)。
接下来,在步骤540中,队列车辆间距离管理方法500通过聚集所分配的限制权重并将该总和除以在步骤520中评估的外部参数的总数从而来确定队列间距因子。应当注意,在步骤540中,根据需要和/或期望选择性地执行仲裁(arbitration)至最大的“队列间距因子”,以获得对于当前环境而言的最大列队距离。
最后,在步骤550中,队列车辆间距离管理方法500通过将预定的最小跟随距离NNN乘以队列间距因子来确定可变跟随距离VFD。例如,如图2c所示,通过将预定的最小跟随距离NNN乘以大约十(10)的队列间距因子来解析可变跟随距离VFD,其中VFD=NNN*队列间距因子=NNN*10。
图6是示出根据示例实施例的用于队列车辆间距离管理的图5的控制和通信方法的外部条件评估部分520的评估步骤600的流程图。在步骤610中,队列距离管理系统解析队列跟随距离外部队列条件或限制。举例来说,外部条件可以包括关于引导车辆10之前是否存在任何一个或多个引导车辆的信息。
在步骤620中,队列距离管理系统确定车辆10、20是否具有相等的制动能力。
在步骤630中,队列距离管理系统评估车辆之间是否存在相等的负载分配。
在步骤640中,队列距离管理系统评估车辆是否在预定时间内经历了任何ABS/ESP活动。
在步骤650中,队列距离管理系统评估任一车辆先前已经正在进行列队的时间长度。
在步骤660中,队列距离管理系统评估除了引导车辆和跟随车辆10、20之外的队列的总体大小和/或通常在队列A附近的其他交通参与者的数量。
在步骤670中,队列距离管理系统从GPS天气信息/警报、从中央指挥中心(CCC)天气通知等评估例如可以由挡风玻璃刮水器活动证明的天气信息。
在步骤680中,队列距离管理系统评估在跟随距离上是否存在任何区域限制。
在步骤690中,队列距离管理系统评估是否涉及任何车队限制和/或驾驶员偏好。
图7是示出根据示例实施例的用于队列车辆间距离管理的图5的控制和通信方法的限制权重分配部分530的限制权重分配步骤700的流程图。在步骤710-790中,队列距离管理系统基于在步骤520和610-190中评估的外部队列条件或限制将限制权重分配给预定的最小跟随距离参数NNN。如上所述并根据示例实施例,当没有观察到与外部条件有关的限制时,队列距离管理系统将队列跟随距离解析为最小跟随距离NNN。举例来说,当外部条件指示在引导车辆10前面没有引导车辆,车辆10、20具有相等的制动能力,车辆之间存在相等的负载分配,车辆在预定时间内没有经历任何ABS/ESP活动,车辆最近没有进行很多列队,其他交通参与者很少,没有恶劣天气或刮水器活动的证明,并且对于区域限制规定的跟随距离没有限制时,则队列跟随距离解析为最小跟随距离NNN。
另一方面,根据示例实施例,当观察到与外部条件有关的限制集时,队列距离管理系统将队列跟随距离解析为最大跟随距离MMM。举例来说,当外部条件指示在引导车辆10前面存在一个或多个引导车辆,车辆10、20具有不相等的制动能力,车辆之间存在不相等的负载分配,车辆中的一个或两个在预定时间内经历过任意ABS/ESP活动,一辆或两辆车辆最近已经进行很多列队,还有很多其他交通参与者,具有恶劣天气或刮水器活动的证明,并且区域限制规定了在跟随距离的一个或多个限制时,则队列跟随距离被解析为最大跟随距离MMM。
在步骤710中,队列距离管理系统基于引导车辆10之前是否存在任何一个或多个引导车辆来分配限制权重。
在步骤720中,队列距离管理系统为确定车辆10、20是否具有相等的制动能力分配权重。
在步骤720中,队列距离管理系统为确定车辆之间是否存在相等的负载分配分配权重。
在步骤740中,队列距离管理系统评估任一车辆是否在预定时间内经历了任意ABS/ESP活动。
在步骤750中,队列距离管理系统为确定车辆先前已经正在进行列队的时间长度分配权重。
在步骤760中,队列距离管理系统为确定除了引导车辆和跟随车辆10、20之外的队列的总体大小和/或通常在队列A附近的其他交通参与者的数量分配权重。
在步骤770中,队列距离管理系统为确定例如可以由挡风玻璃刮水器活动证明的天气信息分配权重。
在步骤780中,队列距离管理系统为确定在跟随距离上是否存在任何区域限制分配权重。
在步骤790中,队列距离管理系统为确定是否存在任何车队限制和/或驾驶员偏好分配权重。
图8是示出根据示例实施例的用于队列车辆间距离管理的图5的控制和通信方法500的队列间距因子确定部分540的确定步骤800的流程图。在步骤810中,系统对在步骤710-790中分配给外部条件的所有限制权重求和。然后,在步骤820中,方法800将在步骤810中获得的和除以被监测的外部条件的总数。结果便是队列间距因子。
图9是示出根据示例实施例的用于队列车辆间距离管理的图5的控制和通信方法500的可变跟随距离(VFD)确定部分550的确定步骤900的流程图。在步骤910中接收最小跟随距离NNN。在步骤920中接收队列间距因子。然后,在步骤930中,通过将最小跟随距离NNN乘以所确定的队列间距因子来确定车辆间跟随距离VFD,如下:VFD=NNN*队列间距因子。
下面参考表I及其后的段落,对于最小跟随距离NNN的可变跟随距离计算的示例如下。
表I
外部条件 | 限制比重 |
引导车辆 | 1 |
相对制动能力 | 1 |
相对负载 | 1 |
ABS/ESP活动 | 1 |
列队时间 | 1 |
其他交通 | 1 |
天气条件 | 1 |
区域限制 | 1 |
车队/驾驶员限制和/或偏好 | 1 |
对于上述示例情况,总计分配的限制权重(步骤810)为九(9),并且所分配的限制权重之和除以限制的数量(步骤820)为9/9=1。因此,在该示例中,队列间距因子=1。然后,如步骤930所示,VFD=NNN*队列间距因子=NNN*1=NNN。
如上所述,在示例实施例中,当相对于外部条件没有限制时,可以遵循最小跟随距离NNN。
另一方面并且如上所述,当相对于外部条件存在实质限制时,必须遵循最大跟随距离MMM。
下面参考表II和其后的段落,对于最大跟随距离MMM的可变跟随距离计算的示例如下。
表II
外部条件 | 限制比重 |
引导车辆 | 10 |
相对制动能力 | 10 |
相对负载 | 10 |
ABS/ESP活动 | 10 |
列队时间 | 10 |
其他交通 | 10 |
天气条件 | 10 |
区域限制 | 10 |
车队/驾驶员限制和/或偏好 | 10 |
对于上述示例情况,总计分配的限制权重(步骤810)为117,并且所分配的限制权重之和除以限制的数量(步骤820)为90/9=10。因此,在此,在该示例中,队列间距因子=10。然后,如步骤930所示,VFD=NNN*队列间距因子=NNN*10=MMM。
如上述进一步说明的,在示例实施例中,当存在相对于外部条件的某些限制时,可以遵循在最小跟随距离NNN和最大跟随距离MMM之间的有益的可变跟随距离VFD。
下面参考表III和其后的段落,对于可变跟随距离VFD的可变跟随距离计算的另一示例如下。
表III
外部条件 | 限制比重 |
引导车辆 | 8 |
相对制动能力 | 6 |
相对负载 | 5 |
ABS/ESP活动 | 5 |
列队时间 | 5 |
其他交通 | 8 |
天气条件 | 5 |
区域限制 | 7 |
车队/驾驶员限制和/或偏好 | 5 |
对于上述示例情况,总计分配的限制权重(步骤810)为54,并且所分配的限制的权重之和除以限制的数量(步骤820)为54/9=6。因此,在该示例中,队列间距因子=6。然后,如步骤930所示,VFD=NNN*队列间距因子=NNN*6=VFD。
下面参考表IV和其后的段落,对于可变跟随距离VFD的可变跟随距离计算的又一示例如下。
表IV
外部条件 | 限制比重 |
引导车辆 | 8 |
相对制动能力 | 6 |
相对负载 | 5 |
ABS/ESP活动 | 5 |
列队时间 | 5 |
其他交通 | 7 |
天气条件 | 5 |
区域限制 | 7 |
车队/驾驶员限制和/或偏好 | 5 |
对于上述示例情况,图8中所示的方法800被替换为最大函数,其中根据MAX(指定的限制权重)确定列队间距因子(Platooning_Spacing_Factor)。因此,在该示例中,引导车辆外部条件具有的限制权重为8,并且其他外部条件具有的限制权重小于8。因此,限制权重8是其集合的最大限制权重。然后根据该实施例,MAX(分配的限制权重)=8=队列间距因子。然后,如步骤930所示,VFD=NNN*队列间距因子=NNN*8=VFD。
应当理解,在不脱离本发明的范围的情况下,将利用其他实施例并且将进行结构和功能上的改变。已经出于说明和描述的目的呈现了本发明的实施例的前述描述。其并非旨在穷举或将本发明限制于所公开的具体形式。因此,鉴于上述教导,许多修改和变化都是可能的。因此,本发明的范围旨在不受该详细描述的限制。
Claims (18)
1.一种确定列队车辆对的车辆间跟随距离的方法,所述列队车辆对包括协作行驶作为队列的相关联的引导车辆和相关联的跟随车辆,所述方法包括:
在所述关联的跟随车辆中提供队列控制单元,其中所述队列控制单元包括处理器、与所述处理器可操作地耦合的非暂时性存储器、以及存储在所述非暂时性存储器中的逻辑,所述逻辑能够由所述处理器执行以确定可变车辆间跟随距离;
通过所述队列控制单元的所述处理器确定车辆间最小跟随距离;
通过所述队列控制单元的所述处理器评估相对于所述列队车辆对的所述相关联的跟随车辆的可变条件数据的集;
通过所述队列控制单元的所述处理器为外部条件数据的集中的每一个分配跟随距离限制权重作为加权条件数据的集;
通过所述队列控制单元的所述处理器基于加权条件数据的所述集来确定队列间距因子;和
根据应用于所述车辆间最小跟随距离的所述队列间距因子,通过所述队列控制单元的所述处理器确定所述可变车辆间跟随距离。
2.根据权利要求1所述的确定列队车辆对的车辆间跟随距离的方法,其中:
所述评估相对于所述列队车辆对的所述相关联的跟随车辆的可变条件数据的集包括:通过所述队列控制单元的所述处理器评估以下中的一个或多个:
在所述列队车辆对的所述相关联的引导车辆前方存在一辆或多辆引导车辆;
所述列队车辆对的所述相关联的引导车辆和跟随车辆之间的相对制动能力;
在所述列队车辆对的所述相关联的引导车辆和跟随车辆之间的相对负载分配;
预定时间内的ABS/ESP活动;
任一车辆先前已经进行列队的时间长度;
除所述引导车辆和所述跟随车辆之外的所述队列的总体大小和/或通常在所述队列附近的其他交通参与者的数量;
由挡风玻璃刮水器活动证明的天气条件;
在跟随距离上的区域限制;和/或
车队限制和/或驾驶员偏好。
3.根据权利要求2所述的确定列队车辆对的车辆间跟随距离的方法,还包括:
通过所述队列控制单元的所述处理器确定车辆间最大跟随距离;和
通过所述队列控制单元的所述处理器基于所述车辆间最小跟随距离和所述车辆间最大跟随距离之间的相对差异将所述队列间距因子进行归一化。
4.根据权利要求3所述的确定列队车辆对的车辆间跟随距离的方法,其中:
所述通过所述处理器确定车辆间最小跟随距离包括:从所述队列控制单元的非暂时性存储器中检索所述车辆间最小跟随距离;并且
所述通过所述处理器确定车辆间最大跟随距离包括:从所述队列控制单元的非暂时性存储器中检索所述车辆间最大跟随距离。
5.根据权利要求1所述的确定列队车辆对的车辆间跟随距离的方法,还包括:
根据所确定的队列间距因子相对于存储在队列控制器的非暂时性存储器中的预定阈值的大小,通过所述队列控制单元的所述处理器选择性地产生队列停止信号,其中所述队列停止信号由所述相关联的跟随车辆使用,从而响应于所述相关联的跟随车辆接收来自所述队列控制单元的队列停止信号,通过选择性地停止由所述相关联的跟随车辆的参与来管理所述队列。
6.根据权利要求1所述的确定列队车辆对的车辆间跟随距离的方法,其中:
所述确定所述队列间距因子包括:将加权条件数据的集进行聚集以作为加权条件数据之和,并将所述加权条件数据之和除以相对于所述列队车辆对的所述相关联的跟随车辆的可变条件数据的集的总数。
7.一种用于确定列队车辆对的车辆间跟随距离的系统,其中所述列队车辆对包括协作行驶作为队列的相关联的引导车辆和相关联的跟随车辆,所述系统包括:
队列控制单元,其被配置为设置在所述相关联的跟随车辆中,所述队列控制单元包括:
处理器;
与处理器可操作地耦合的非暂时性存储器;和
逻辑,其存储在非暂时性存储器中并且能够由所述处理器执行以通过以下方式确定可变车辆间跟随距离:
确定车辆间最小跟随距离;
评估相对于所述列队车辆对的所述相关联的跟随车辆的可变条件数据的集;
为外部条件数据的集中的每一个分配跟随距离限制权重作为加权条件数据的集;
基于加权条件数据的所述集来确定队列间距因子;和
根据应用于所述车辆间最小跟随距离的所述队列间距因子来确定所述可变车辆间跟随距离。
8.根据权利要求7所述的系统,其中:
所述队列控制单元能够操作以通过评估以下中的一个或多个来评估相对于所述列队车辆对的所述相关联的所述跟随车辆的可变条件数据的所述集:
在所述列队车辆对的所述相关联的引导车辆前方存在一辆或多辆引导车辆;
所述列队车辆对的所述相关联的引导车辆和跟随车辆之间的相对制动能力;
在所述列队车辆对的所述相关联的引导车辆和跟随车辆之间的相对负载分配;
预定时间内的ABS/ESP活动;
任一车辆先前已经进行列队的时间长度;
除所述引导车辆和所述跟随车辆之外的所述队列的总体大小和/或通常在所述队列附近的其他交通参与者的数量;
由挡风玻璃刮水器活动证明的天气条件;
在跟随距离上的区域限制;和/或
车队限制和/或驾驶员偏好。
9.根据权利要求8所述的系统,其中,所述控制单元能够操作以:
确定车辆间最大跟随距离;和
基于所述车辆间最小跟随距离和所述车辆间最大跟随距离之间的相对差异将所述队列间距因子进行归一化。
10.根据权利要求9所述的系统,其中,所述控制单元能够操作以:
通过从所述队列控制单元的非暂时性存储器中检索所述车辆间最小跟随距离来确定所述车辆间最小跟随距离;并且
通过从所述队列控制单元的非暂时性存储器中检索所述车辆间最大跟随距离来确定所述车辆间最大跟随距离。
11.根据权利要求7所述的系统,其中,所述控制单元能够操作以:
根据所确定的队列间距因子相对于存储在队列控制器的非暂时性存储器中的预定阈值的大小,选择性地产生队列停止信号,其中所述队列停止信号由所述相关联的跟随车辆使用,从而响应于所述相关联的跟随车辆接收来自所述队列控制单元的队列停止信号,通过选择性地停止由所述相关联的跟随车辆的参与来管理所述队列。
12.根据权利要求7所述的系统,其中:
所述控制单元能够操作以通过将加权条件数据的集进行聚集以作为加权条件数据之和,并将所述加权条件数据之和除以相对于所述列队车辆对的所述相关联的跟随车辆的可变条件数据的集的总数,从而确定所述队列间距因子。
13.一种非暂时性机器可读存储介质,其上具有指令,其在执行时使得包括处理器的相关联的队列控制单元执行用于确定列队车辆对的车辆间跟随距离的步骤,其中所述列队车辆对包括协作行驶作为队列的相关联的引导车辆和相关联的跟随车辆,所述步骤包括:
通过所述队列控制单元的所述处理器确定车辆间最小跟随距离;
通过所述队列控制单元的所述处理器评估相对于所述列队车辆对的所述相关联的跟随车辆的可变条件数据的集;
通过所述队列控制单元的所述处理器为外部条件数据的集中的每一个分配跟随距离限制权重作为加权条件数据的集;
通过所述队列控制单元的所述处理器基于加权条件数据的所述集来确定队列间距因子;和
根据应用于所述车辆间最小跟随距离的所述队列间距因子,通过所述队列控制单元的所述处理器确定所述可变车辆间跟随距离。
14.根据权利要求13所述的非暂时性机器可读存储介质,其中:
所述评估相对于所述列队车辆对的所述相关联的跟随车辆的可变条件数据的集包括:通过所述队列控制单元的所述处理器评估以下中的一个或多个:
在所述列队车辆对的所述相关联的引导车辆前方存在一辆或多辆引导车辆;
所述列队车辆对的所述相关联的引导车辆和跟随车辆之间的相对制动能力;
在所述列队车辆对的所述相关联的引导车辆和跟随车辆之间的相对负载分配;
预定时间内的ABS/ESP活动;
任一车辆先前已经进行列队的时间长度;
除所述引导车辆和所述跟随车辆之外的所述队列的总体大小和/或通常在所述队列附近的其他交通参与者的数量;
由挡风玻璃刮水器活动证明的天气条件;
在跟随距离上的区域限制;和/或
车队限制和/或驾驶员偏好。
15.根据权利要求14所述的非暂时性机器可读存储介质,其中:
通过所述队列控制单元的所述处理器确定车辆间最大跟随距离;和
通过所述队列控制单元的所述处理器基于所述车辆间最小跟随距离和所述车辆间最大跟随距离之间的相对差异将所述队列间距因子进行归一化。
16.根据权利要求15所述的非暂时性机器可读存储介质,其中:
所述通过所述处理器确定车辆间最小跟随距离包括:从所述队列控制单元的非暂时性存储器中检索所述车辆间最小跟随距离;并且
所述通过所述处理器确定车辆间最大跟随距离包括:从所述队列控制单元的非暂时性存储器中检索所述车辆间最大跟随距离。
17.根据权利要求13所述的非暂时性机器可读存储介质,还包括:
根据所确定的队列间距因子相对于存储在队列控制器的非暂时性存储器中的预定阈值的大小,通过所述队列控制单元的所述处理器选择性地产生队列停止信号,其中所述队列停止信号由所述相关联的跟随车辆使用,从而响应于所述相关联的跟随车辆接收来自所述队列控制单元的队列停止信号,通过选择性地停止由所述相关联的跟随车辆的参与来管理所述队列。
18.根据权利要求13所述的非暂时性机器可读存储介质,其中:
所述
确定所述队列间距因子包括:将加权条件数据的集进行聚集以作为加权条件数据之和,并将所述加权条件数据之和除以相对于所述列队车辆对的所述相关联的跟随车辆的可变条件数据的集的总数。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110838228A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-02-25 | 东南大学 | 一种营运货车车队智能交互行驶系统及装置 |
CN111161526A (zh) * | 2020-01-02 | 2020-05-15 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 车辆编队方法、装置、系统及介质 |
CN111273673A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-06-12 | 新石器慧通(北京)科技有限公司 | 一种无人车的自动驾驶跟随方法、系统及无人车 |
CN112634606A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-04-09 | 重庆交通大学 | 货车编队运输调度方法、调度系统、介质及数据处理终端 |
CN113002543A (zh) * | 2019-12-03 | 2021-06-22 | 现代自动车株式会社 | 控制列队行驶的设备及其方法 |
CN113781789A (zh) * | 2020-06-10 | 2021-12-10 | 大众汽车股份公司 | 接管对待掌控车辆的掌控的车辆、方法、设备和掌控中心 |
Families Citing this family (59)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10520581B2 (en) | 2011-07-06 | 2019-12-31 | Peloton Technology, Inc. | Sensor fusion for autonomous or partially autonomous vehicle control |
US20170242443A1 (en) | 2015-11-02 | 2017-08-24 | Peloton Technology, Inc. | Gap measurement for vehicle convoying |
US11334092B2 (en) | 2011-07-06 | 2022-05-17 | Peloton Technology, Inc. | Devices, systems, and methods for transmitting vehicle data |
US10520952B1 (en) | 2011-07-06 | 2019-12-31 | Peloton Technology, Inc. | Devices, systems, and methods for transmitting vehicle data |
US8744666B2 (en) | 2011-07-06 | 2014-06-03 | Peloton Technology, Inc. | Systems and methods for semi-autonomous vehicular convoys |
US20180210463A1 (en) | 2013-03-15 | 2018-07-26 | Peloton Technology, Inc. | System and method for implementing pre-cognition braking and/or avoiding or mitigation risks among platooning vehicles |
US11294396B2 (en) | 2013-03-15 | 2022-04-05 | Peloton Technology, Inc. | System and method for implementing pre-cognition braking and/or avoiding or mitigation risks among platooning vehicles |
US11100211B2 (en) * | 2015-08-26 | 2021-08-24 | Peloton Technology, Inc. | Devices, systems, and methods for remote authorization of vehicle platooning |
JP7005526B2 (ja) | 2016-05-31 | 2022-01-21 | ぺロトン テクノロジー インコーポレイテッド | 隊列走行コントローラの状態マシン |
US10459455B2 (en) * | 2016-07-28 | 2019-10-29 | Lg Electronics Inc. | Vehicle control apparatus and vehicle including the same |
US10369998B2 (en) | 2016-08-22 | 2019-08-06 | Peloton Technology, Inc. | Dynamic gap control for automated driving |
EP3500940A4 (en) | 2016-08-22 | 2020-03-18 | Peloton Technology, Inc. | AUTOMATED CONNECTED VEHICLE CONTROL SYSTEM ARCHITECTURE |
JP6706196B2 (ja) * | 2016-12-26 | 2020-06-03 | 株式会社デンソー | 走行制御装置 |
US10372123B2 (en) * | 2016-12-30 | 2019-08-06 | Bendix Commercial Vehicle Systems Llc | “V” shaped and wide platoon formations |
US10482767B2 (en) * | 2016-12-30 | 2019-11-19 | Bendix Commercial Vehicle Systems Llc | Detection of extra-platoon vehicle intermediate or adjacent to platoon member vehicles |
DE102017216408A1 (de) * | 2017-09-15 | 2019-03-21 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Adaptive Abstandswahl zur Effizienzoptimierung |
DE102017219665A1 (de) * | 2017-11-06 | 2019-05-09 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Bilden und zum Koordinieren von mindestens einem Fahrzeugverbund |
JP7139593B2 (ja) * | 2017-11-08 | 2022-09-21 | いすゞ自動車株式会社 | 走行制御装置、車両、および走行制御方法 |
KR102350092B1 (ko) * | 2017-11-13 | 2022-01-12 | 현대자동차주식회사 | 차량의 군집 주행 제어 장치 및 그 방법 |
KR102463717B1 (ko) * | 2017-12-12 | 2022-11-07 | 현대자동차주식회사 | 군집 차량 제동력 제어 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법 |
KR102406522B1 (ko) * | 2017-12-12 | 2022-06-10 | 현대자동차주식회사 | 기상 환경 기반 군집 주행 제어 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법 |
US10921821B2 (en) | 2017-12-21 | 2021-02-16 | Bendix Commercial Vehicle Systems Llc | Determining and using braking capabilities of vehicles for platooning deceleration operations |
CN109996217B (zh) * | 2017-12-29 | 2021-09-03 | 华为技术有限公司 | 一种通信方法、装置及系统 |
US11164463B2 (en) | 2017-12-29 | 2021-11-02 | Bendix Commercial Vehicle Systems Llc | Brake performance monitoring for vehicle platooning operation |
CN111819606A (zh) * | 2018-02-23 | 2020-10-23 | 住友电气工业株式会社 | 通过可行性确定设备、通过可行性确定方法和计算机程序 |
CN111758124A (zh) * | 2018-02-23 | 2020-10-09 | 住友电气工业株式会社 | 交通信号控制装置、交通信号控制方法以及计算机程序 |
US11077845B2 (en) | 2018-03-20 | 2021-08-03 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Systems and methods for navigating a vehicle |
JP6989429B2 (ja) * | 2018-03-28 | 2022-01-05 | 株式会社東芝 | 隊列走行運用システムおよび隊列走行運用方法 |
US11990033B2 (en) * | 2018-06-08 | 2024-05-21 | Cpac Systems Ab | Method for controlling vehicles |
US10899323B2 (en) | 2018-07-08 | 2021-01-26 | Peloton Technology, Inc. | Devices, systems, and methods for vehicle braking |
US20200013292A1 (en) * | 2018-07-08 | 2020-01-09 | Peloton Technology, Inc. | Systems and methods for analyzing vehicles |
US10701534B2 (en) * | 2018-07-30 | 2020-06-30 | Nxp B.V. | Message relaying in vehicle-to-vehicle communication system |
US20200133307A1 (en) * | 2018-07-31 | 2020-04-30 | Honda Motor Co., Ltd. | Systems and methods for swarm action |
WO2020035728A2 (en) | 2018-08-14 | 2020-02-20 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Systems and methods for navigating with safe distances |
US10762791B2 (en) | 2018-10-29 | 2020-09-01 | Peloton Technology, Inc. | Systems and methods for managing communications between vehicles |
CN109353409B (zh) * | 2018-12-06 | 2023-06-23 | 吉林大学 | 一种基于商用车编队行驶的转向系统 |
EP3671692A1 (en) * | 2018-12-19 | 2020-06-24 | Ningbo Geely Automobile Research & Development Co. Ltd. | Time for passage of a platoon of vehicles |
US11427196B2 (en) | 2019-04-15 | 2022-08-30 | Peloton Technology, Inc. | Systems and methods for managing tractor-trailers |
WO2020227080A1 (en) | 2019-05-03 | 2020-11-12 | Stoneridge Electronics, AB | Vehicle recording system utilizing event detection |
CN110047271B (zh) * | 2019-05-20 | 2020-08-25 | 长安大学 | 一种车队管理系统及基于其的车队管理方法 |
US11586220B2 (en) | 2019-06-04 | 2023-02-21 | Cummins Inc. | Vehicle platoon controls providing improved fuel efficiency and vehicle collision mitigation |
WO2021018385A1 (en) | 2019-07-30 | 2021-02-04 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Technique for determining a relative position between vehicles |
AU2020366364A1 (en) | 2019-10-16 | 2022-05-05 | Locomation, Inc. | Vision-based follow the leader lateral controller |
US20210148715A1 (en) * | 2019-11-20 | 2021-05-20 | Here Global B.V. | Method, apparatus and computer program product for vehicle platooning |
US20210148717A1 (en) * | 2019-11-20 | 2021-05-20 | Here Global B.V. | Method, apparatus and computer program product for vehicle platooning |
US11636405B2 (en) | 2019-11-20 | 2023-04-25 | Here Global B.V. | Method, apparatus and computer program product for vehicle platooning |
DE102019132083A1 (de) * | 2019-11-27 | 2021-05-27 | Knorr-Bremse Systeme für Nutzfahrzeuge GmbH | Verfahren und Einrichtung zur Folgeregelung eines Fahrzeugs innerhalb eines Platoons, sowie Fahrzeug mit einer solchen Einrichtung |
CN111191904B (zh) * | 2019-12-24 | 2024-04-16 | 中车工业研究院有限公司 | 一种智慧型车辆编队方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113129579A (zh) * | 2019-12-31 | 2021-07-16 | 大唐高鸿数据网络技术股份有限公司 | 一种车辆行驶方法和通信设备 |
EP3865966B1 (en) | 2020-02-11 | 2023-11-08 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Method, computer program, apparatus, vehicle, and network component for controlling a maneuver within a platoon |
KR20210114689A (ko) | 2020-03-11 | 2021-09-24 | 주식회사 만도 | 차량 및 그 제어 방법 |
KR102118845B1 (ko) | 2020-03-13 | 2020-06-29 | 김근배 | 플래투닝을 이용하여 물품을 유통하는 방법 및 이를 위한 장치 |
NL2025341B1 (en) * | 2020-04-14 | 2021-10-26 | Daf Trucks Nv | Method of controlling a platoon combination by exchanging brake performance estimation values |
US11995990B2 (en) * | 2020-10-13 | 2024-05-28 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Methods and systems for managing connected vehicles in mixed traffic |
JP7533260B2 (ja) * | 2021-02-08 | 2024-08-14 | トヨタ自動車株式会社 | ロボット制御システム、ロボット制御方法、及びプログラム |
CN113327457B (zh) * | 2021-06-04 | 2022-03-29 | 中山大学 | 一种基于车路协同技术的车辆避碰系统及方法 |
CN114987474B (zh) * | 2022-07-29 | 2022-10-21 | 江苏魔视智能科技有限公司 | 基于车辆状况大数据的车队跟车距离控制方法 |
DE102023000079A1 (de) | 2023-01-12 | 2024-07-18 | Mercedes-Benz Group AG | Verfahren zum Betrieb einer Abstandsregelvorrichtung eines Fahrzeuges |
CN116719328B (zh) * | 2023-08-10 | 2023-11-24 | 北京理工大学 | 一种多无人车编队队形控制及避障重构方法与系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2390744A1 (en) * | 2010-05-31 | 2011-11-30 | Volvo Car Corporation | Control system for travel in a platoon |
CN102901510A (zh) * | 2011-07-25 | 2013-01-30 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 用于车辆的自主护送技术 |
CN104391445A (zh) * | 2014-08-06 | 2015-03-04 | 华南理工大学 | 基于观测器的车队协同自主控制方法 |
CN104819722A (zh) * | 2015-05-11 | 2015-08-05 | 华侨大学 | 一种行车跟随方法和系统 |
CN105279958A (zh) * | 2015-11-13 | 2016-01-27 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 车队管理系统及方法 |
Family Cites Families (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3732292B2 (ja) | 1996-11-27 | 2006-01-05 | 本田技研工業株式会社 | 車群走行制御システム |
JP2000330637A (ja) | 1999-03-16 | 2000-11-30 | Honda Motor Co Ltd | 車両の障害物検知方法 |
KR101463250B1 (ko) | 2008-05-26 | 2014-11-18 | 주식회사 포스코 | 자동운전차량시스템에서의 차량의 군집주행방법 |
US8676466B2 (en) | 2009-04-06 | 2014-03-18 | GM Global Technology Operations LLC | Fail-safe speed profiles for cooperative autonomous vehicles |
SE536818C2 (sv) | 2012-03-29 | 2014-09-23 | Scania Cv Ab | Förfarande och system för avståndsanpassning under färd vidett fordonståg |
WO2014122079A2 (en) | 2013-02-05 | 2014-08-14 | Chr. Hansen A/S | Improved purification of proteins via a deglycosylation step |
SE537259C2 (sv) | 2013-03-06 | 2015-03-17 | Scania Cv Ab | Anordning och förfarande för ökad trafiksäkerhet vid fordonståg |
JP6183023B2 (ja) | 2013-07-17 | 2017-08-23 | 日産自動車株式会社 | 隊列走行制御装置、隊列走行制御方法 |
JP6252007B2 (ja) | 2013-07-17 | 2017-12-27 | 日産自動車株式会社 | 隊列走行制御装置、隊列走行制御方法、走行制御装置 |
CN103395419B (zh) | 2013-08-22 | 2016-02-24 | 贵州大学 | 基于安全间距策略的车辆队列行驶控制系统及其控制方法 |
SE537985C2 (sv) | 2013-09-30 | 2016-01-12 | Scania Cv Ab | System och metod för att reglera fordonståg med en gemensampositionsbaserad körstrategi |
SE537603C2 (sv) | 2013-09-30 | 2015-07-21 | Scania Cv Ab | Metod och system för hantering av hinder för fordonståg |
SE537482C2 (sv) | 2013-09-30 | 2015-05-12 | Scania Cv Ab | Metod och system för gemensam körstrategi för fordonståg |
SE538458C2 (sv) | 2014-04-08 | 2016-07-12 | Scania Cv Ab | Metod, anordning och system innefattande anordningen för attstödja skapandet av fordonståg |
US9529403B2 (en) | 2014-08-22 | 2016-12-27 | Apple Inc. | Method and apparatus for providing telemetry for power management functions |
WO2016065055A1 (en) | 2014-10-21 | 2016-04-28 | Ask Y, Llc | Platooning control via accurate synchronization |
JP6052530B1 (ja) * | 2015-04-21 | 2016-12-27 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム |
US9632507B1 (en) * | 2016-01-29 | 2017-04-25 | Meritor Wabco Vehicle Control Systems | System and method for adjusting vehicle platoon distances based on predicted external perturbations |
US10026317B2 (en) * | 2016-02-25 | 2018-07-17 | Ford Global Technologies, Llc | Autonomous probability control |
-
2016
- 2016-12-30 US US15/395,160 patent/US10073464B2/en active Active
-
2017
- 2017-12-28 EP EP17832876.1A patent/EP3563362B1/en active Active
- 2017-12-28 KR KR1020197022288A patent/KR102213997B1/ko active IP Right Grant
- 2017-12-28 WO PCT/US2017/068789 patent/WO2018126053A1/en unknown
- 2017-12-28 CN CN201780081751.2A patent/CN110192230B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2390744A1 (en) * | 2010-05-31 | 2011-11-30 | Volvo Car Corporation | Control system for travel in a platoon |
CN102901510A (zh) * | 2011-07-25 | 2013-01-30 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 用于车辆的自主护送技术 |
CN104391445A (zh) * | 2014-08-06 | 2015-03-04 | 华南理工大学 | 基于观测器的车队协同自主控制方法 |
CN104819722A (zh) * | 2015-05-11 | 2015-08-05 | 华侨大学 | 一种行车跟随方法和系统 |
CN105279958A (zh) * | 2015-11-13 | 2016-01-27 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 车队管理系统及方法 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110838228A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-02-25 | 东南大学 | 一种营运货车车队智能交互行驶系统及装置 |
CN110838228B (zh) * | 2019-10-18 | 2021-07-02 | 东南大学 | 一种营运货车车队智能交互行驶系统及装置 |
CN113002543A (zh) * | 2019-12-03 | 2021-06-22 | 现代自动车株式会社 | 控制列队行驶的设备及其方法 |
CN113002543B (zh) * | 2019-12-03 | 2023-11-10 | 现代自动车株式会社 | 控制列队行驶的设备及其方法 |
CN111161526A (zh) * | 2020-01-02 | 2020-05-15 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 车辆编队方法、装置、系统及介质 |
CN111161526B (zh) * | 2020-01-02 | 2023-10-20 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 车辆编队方法、装置、系统及介质 |
CN111273673A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-06-12 | 新石器慧通(北京)科技有限公司 | 一种无人车的自动驾驶跟随方法、系统及无人车 |
CN113781789A (zh) * | 2020-06-10 | 2021-12-10 | 大众汽车股份公司 | 接管对待掌控车辆的掌控的车辆、方法、设备和掌控中心 |
US11927970B2 (en) | 2020-06-10 | 2024-03-12 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Control center, vehicle, method, device and computer program for taking control of a vehicle to be controlled |
CN112634606A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-04-09 | 重庆交通大学 | 货车编队运输调度方法、调度系统、介质及数据处理终端 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102213997B1 (ko) | 2021-02-10 |
EP3563362A1 (en) | 2019-11-06 |
US10073464B2 (en) | 2018-09-11 |
CN110192230B (zh) | 2022-03-01 |
EP3563362B1 (en) | 2023-11-08 |
WO2018126053A1 (en) | 2018-07-05 |
KR20190105026A (ko) | 2019-09-11 |
US20180188745A1 (en) | 2018-07-05 |
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