CN110901637A - 车辆的驾驶控制装置和方法 - Google Patents

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CN110901637A CN201811480086.7A CN201811480086A CN110901637A CN 110901637 A CN110901637 A CN 110901637A CN 201811480086 A CN201811480086 A CN 201811480086A CN 110901637 A CN110901637 A CN 110901637A
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Hyundai Motor Co
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Abstract

本发明公开一种车辆的驾驶控制装置和方法，该装置包括：数据收集装置，针对根据驾驶条件定义的驾驶场景收集数据；模式生成装置，通过分析针对驾驶场景收集的数据来生成与驾驶场景对应的模式；判断装置，判断车辆的当前驾驶状况并确定与当前驾驶状况对应的控制场景；以及控制器，基于对应于与控制场景匹配的至少一个驾驶场景的模式生成控制数据并基于所生成的控制数据来控制车辆的驾驶。

Description

车辆的驾驶控制装置和方法
相关申请的交叉引用
本申请要求2018年9月14日向韩国知识产权局提交的申请号为10-2018-0110478的韩国专利申请的优先权的权益，该韩国专利申请的全部内容通过引用并入本文。
技术领域
本公开涉及一种车辆的驾驶控制装置和方法。
背景技术
根据相关技术的高级驾驶员辅助系统(ADAS)通过识别主车辆周围的交通流量来控制主车辆与前方车辆之间的保持距离或者根据用户设置的距离或加速灵敏度来控制。
但是，当ADAS系统执行主车辆的纵向控制时，用于主车辆与前方车辆之间的保持距离以及减速/加速的控制条件分阶段固定。
例如，ADAS系统通过将驾驶员的驾驶倾向分类为级别1、2或3(即，温和级别、正常级别或激进级别)来执行车辆的纵向控制。级别根据条件而变化。
级别过度简化了驾驶员的驾驶倾向，并且未能反映驾驶员的各种驾驶倾向。因此，当ADAS系统执行车辆的纵向控制时，驾驶员可能感觉与车辆断开连接、不方便和/或不安全。
发明内容
本公开旨在解决现有技术中出现的上述问题，同时保持现有技术所实现的优点。
本公开的一方面，收集针对各种驾驶条件定义的场景的驾驶员的驾驶数据并分析模式，并且将基于速度匹配的模式对应并反映于纵向控制情况，从而可以提高驾驶员对车辆的纵向制动控制的满意度。
本公开要解决的技术问题不限于上述问题。本公开所属领域的普通技术人员从以下描述中将清楚地理解本文未提及的任何其他技术问题。
根据本公开的一方面，提供一种车辆的驾驶控制装置。该装置包括：数据收集装置，针对根据驾驶条件定义的驾驶场景收集数据；模式生成装置，通过分析针对驾驶场景收集的数据来生成与驾驶场景对应的模式；判断装置，判断车辆的当前驾驶状况并确定与当前驾驶状况对应的控制场景；以及控制器，基于对应于与控制场景匹配的至少一个驾驶场景的模式生成控制数据，并控制车辆的驾驶。
可以对应于前方车辆的保持距离、追踪加速量、最大加速量、切出(cut-out)加速时间点和切入(cut-in)减速时间点中的至少一个驾驶条件来定义驾驶场景。
模式生成装置可以从针对驾驶场景收集的数据，生成基于车辆的速度变化的前方车辆的保持距离、加速度、加速时间或减速时间的变化模式。
该装置可以进一步包括：模式匹配装置，将针对驾驶场景生成的模式与根据驾驶条件预先生成的参考模式进行匹配。
模式匹配装置可以比较针对驾驶场景生成的模式与参考模式，并判断针对驾驶场景生成的模式和参考模式的相似度，并且可以将模式与具有最高相似度的参考模式匹配。
数据收集装置可以判断与收集数据时的驾驶条件一致的驾驶场景。数据收集装置可以进一步对应于所判断的驾驶场景，存储所收集的数据。
数据收集装置可以在每个特定周期收集数据，直到满足预设的数据收集条件。
判断装置可以基于前方车辆与主车辆之间的目标距离、前方车辆的存在与否、前方车辆的保持距离、主车辆的目标速度、主车辆的当前速度和前方车辆的相对速度中的至少一个来确定控制场景。
判断装置可以根据车辆的当前驾驶状况，确定针对前方车辆追踪控制、目标速度追踪控制和切入减速控制中的任意一种控制情况的控制场景。
控制器可以基于对应于与控制场景匹配的至少一个驾驶场景的模式，并且基于所需加速度、加速延迟时间点和减速延迟时间点中的至少一个控制参数来生成控制数据。
根据本公开的另一方面，提供一种车辆的驾驶控制方法。该方法包括：针对根据驾驶条件定义的驾驶场景收集数据；通过分析针对驾驶场景收集的数据生成与驾驶场景对应的模式；判断车辆的当前驾驶状况并确定与当前驾驶状况对应的控制场景；以及基于对应于与控制场景匹配的至少一个驾驶场景的模式生成控制数据并控制车辆的驾驶。
附图说明
从以下结合附图的详细描述中，本公开的上述和其他目的、特征及优点将更加明显：
图1是示出根据本公开的实施例的车辆的驾驶控制装置的配置的框图；
图2至图6D是示出解释根据本公开的实施例的车辆的驾驶控制装置的操作所参考的实施例的视图；
图7是示出应用根据本公开的实施例的车辆的驾驶控制装置的车辆系统的框图；
图8和图9是示出根据本公开的实施例的方法的操作流程的流程图；以及
图10是示出执行根据本公开的实施例的方法的计算系统的框图。
附图标记
10：主车辆 20：前方车辆
100：驾驶控制装置 110：控制器
120：接口 130：通信装置
140、1600：存储装置 150：数据收集装置
160：模式生成装置 170：模式匹配装置
180：判断装置 200：智能巡航控制(SCC)系统
1100：处理器 1300：存储器
1400：用户接口输入装置 1500：用户接口输出装置
1700：网络接口
具体实施方式
在下文中，参照附图详细描述本公开的实施例。在整个说明书中，即使相同或相似的附图标记在不同的附图中提供，但相同或相似的附图标记表示相同或相似的组件。此外，在本公开的以下描述中，当并入本文的已知功能和配置可能使本公开的主题相当不清楚时，省略对并入本文的已知功能和配置的详细描述。
另外，当描述本公开的组件时，本文可以使用诸如第一、第二、A、B、(a)、(b)等的术语。提供这些术语仅为了将组件与其他组件区分开。组件的本质、顺序、次序和数量不受这些术语限制。另外，除非另外定义，否则本文使用的包括技术或科学术语的所有术语具有与本公开所属领域的普通技术人员通常理解的含义相同的含义。通常使用的词典中定义的术语应被解释为具有与相关技术的上下文的含义一致的含义，并且不应被解释为理想的或过于正式的含义，除非在本公开的说明书中明确定义。
图1是示出根据本公开的实施例的车辆的驾驶控制装置的配置的框图。
参照图1，车辆的驾驶控制装置100可以包括控制器110、接口120、通信装置130、存储装置140、数据收集装置150、模式生成装置160、模式匹配装置170和判断装置180。此处，根据实施例的驾驶控制装置100的控制器110、数据收集装置150、模式生成装置160、模式匹配装置170和判断装置180可以通过一个或多个处理器实现。
控制器110可以处理在驾驶控制装置100的各个组件之间传递的信号。
接口120可以包括用于接收控制指令的输入单元和用于输出驾驶控制装置100的操作状态和结果等的输出单元。
输入单元可以包括键钮、鼠标、操纵杆、旋钮和触控笔等。此外，输入单元可以包括实施在显示器上的软键。
输出单元可以包括显示器和诸如扬声器的语音输出单元。当触摸传感器(例如，触摸膜、触摸片、触摸板等)设置在显示器中时，显示器可以操作为触摸屏并且可以以输入单元和输出单元集成的形式实施。
显示器可以包括液晶显示器(LCD)、薄膜晶体管-液晶显示器(TFT-LCD)、有机发光二极管(OLED)、柔性显示器、场发射显示器(FED)和3D显示器中的至少一种。
通信装置130可以包括通信模块，该通信模块支持与车辆中包括的电子组件、传感器和/或控制单元的通信接口。作为示例，通信模块可以从车辆中包括的传感器接收车辆的诸如速度的驾驶信息。此外，通信模块可以从传感器接收诸如前方车辆的存在与否以及主车辆与前方车辆之间的保持距离的信息。
通信模块可以包括支持车辆的诸如控制器区域网络(CAN)通信、本地互连网络(LIN)通信或Flex-Ray通信的网络通信的模块。
此外，通信装置130可以包括用于无线互联网接入的模块或用于短程通信的模块。无线互联网技术可以包括无线LAN(WLAN)、无线宽带(WiBro)、Wi-Fi或全球微波接入互操作性(WiMax)等。短程通信技术可以包括蓝牙、ZigBee、超宽带(UWB)、射频识别(RFID)和红外数据通信(IrDA)等。
存储装置140可以存储车辆的驾驶控制装置100操作所需的数据和/或算法。
例如，存储装置140可以存储主车辆的驾驶信息和从前方车辆接收的驾驶信息。
此外，存储装置140可以存储针对驾驶条件预先定义的多个驾驶场景，并且可以存储用于针对驾驶场景生成模式并执行匹配模式的指令、条件和/或算法。
此外，存储装置140可以存储用于主车辆的驾驶控制的多个控制场景，并且可以存储与各控制场景对应的驾驶场景信息。此外，存储装置140可以计算控制场景所需的加速度，并且可以存储用于生成控制数据的指令、条件和/或算法。
存储装置140可以包括诸如随机存取存储器(RAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)以及电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)的存储介质。
如果主车辆启动，则数据收集装置150针对根据驾驶条件定义的驾驶场景收集数据。当在主车辆启动的状态下诸如智能巡航控制(SCC)的驾驶控制功能关闭(OFF)或以就绪(Ready)状态操作时，数据收集装置150可以收集数据。
可以对应于至少一个驾驶条件来定义驾驶场景，至少一个驾驶条件包括前方车辆的保持距离、追踪加速量、最大加速量、切出加速时间点和切入减速时间点。因此，驾驶场景可以包括基于前方车辆的保持距离的驾驶场景、基于追踪加速量的驾驶场景、基于最大加速量的驾驶场景、基于切出加速时间点的驾驶场景和/或基于切入减速时间点的驾驶场景。
数据收集装置150识别各驾驶场景所需的数据并收集所识别的数据。作为示例，数据收集装置150可以针对驾驶场景收集诸如正行驶的车辆的速度、加速度、减速度、加速时间和/或减速时间的数据。此外，数据收集装置150可以收集诸如前方车辆的存在与否、当前方车辆存在时前方车辆与主车辆之间的距离的数据。
数据收集装置150可以在每个预设周期收集数据。数据收集装置150判断与数据收集时的驾驶条件一致的驾驶场景，并且对应于所确定的驾驶场景，存储所收集的数据。
作为示例，数据收集装置150可以判断与驾驶条件A一致的基于前方车辆的保持距离的驾驶场景。在驾驶条件A中，在主车辆的速度没有变化的状态下存在前方车辆并且前方车辆的距离没有变化。数据收集装置150可以对应于基于前方车辆的保持距离的驾驶场景，存储已经收集的与主车辆的速度和前方车辆的保持距离对应的数据。
数据收集装置150可以判断与驾驶条件B一致的基于追踪加速量的驾驶场景。在驾驶条件B中，在主车辆正在加速的状态下存在前方车辆。数据收集装置150可以对应于基于追踪加速量的驾驶场景，存储已经收集的与主车辆的速度和加速度对应的数据。
数据收集装置150可以判断与驾驶条件C一致的基于最大加速量的驾驶场景。在驾驶条件C中，在主车辆正在加速的状态下不存在前方车辆。数据收集装置150可以对应于基于最大加速量的驾驶场景，存储已经收集的与主车辆的速度和加速度对应的数据。
数据收集装置150可以判断与驾驶条件D一致的基于切出加速时间点的驾驶场景。在驾驶条件D中，在前方车辆切出或前方车辆的保持距离增加的状态下，主车辆加速。数据收集装置150可以对应于基于切出加速时间点的驾驶场景，存储已经收集的与主车辆的速度和加速时间对应的数据。
数据收集装置150可以判断与驾驶条件E一致的基于切入减速时间点的驾驶场景。在驾驶条件E中，前方车辆切入并且主车辆减速。数据收集装置150可以对应于基于切入减速时间点的驾驶场景，存储已经收集的与主车辆的速度和减速时间对应的数据。
数据收集装置150可以在每个特定周期收集数据，直到满足预设的数据收集条件。如果满足数据收集条件，则数据收集装置150可以停止收集数据。
作为示例，当针对驾驶场景缓冲的数据量超过参考量时，数据收集装置150可以停止收集数据。同时，如果启用例如智能巡航控制(SCC)功能的车辆驾驶控制功能，则数据收集装置150可以停止收集数据。
模式生成装置160通过分析数据收集装置150针对驾驶场景收集的数据来生成与各驾驶场景对应的模式。模式生成装置160可以从针对驾驶场景收集的数据，生成基于车辆的速度变化的前方车辆的保持距离、加速度、加速时间或减速时间的变化模式。
图2是示出解释通过判断驾驶场景生成与驾驶场景对应的模式的操作所参考的实施例的视图。
参照图2，如果数据收集装置150从正行驶的主车辆收集到诸如主车辆的速度、前方车辆的存在与否和前方车辆的保持距离的数据，则数据收集装置150基于所收集的数据判断针对当前驾驶条件的驾驶场景。数据收集装置150对应于所判断的驾驶场景缓冲并存储所收集的数据。
作为示例，当数据收集装置150在驾驶条件A中收集的数据对应于驾驶场景A被缓冲时，模式生成装置160通过使用对应于驾驶场景A缓冲的数据来生成模式A。
当数据收集装置150在驾驶条件B中收集的数据对应于驾驶场景B被缓冲时，模式生成装置160通过使用对应于驾驶场景B缓冲的数据来生成模式B。
以这种方式，模式生成装置160可以通过使用针对驾驶场景缓冲的数据来生成模式A至E。
例如，模式生成装置160可以以速度数据为参考将针对速度的与前方车辆的保持距离、加速度、加速时间和/或减速时间对应的数据配置在二维平面上。模式生成装置160可以通过对配置在二维平面上的数据执行多项式拟合(Polynomial Fitting)来生成与驾驶场景对应的驾驶模式。
图3是示出解释生成与驾驶场景对应的驾驶模式所参考的实施例的视图。
图3以表格示出驾驶场景311、缓冲数据313和对应于驾驶场景311和缓冲数据313生成的驾驶模式315。
如图3所示，数据收集装置150可以对应于基于前方车辆的保持距离的驾驶场景A来缓冲针对速度的前方车辆的保持距离数据。模式生成装置160可以通过使用对应于基于前方车辆的保持距离的驾驶场景缓冲的数据来生成模式A。
数据收集装置150可以对应于基于追踪加速量的驾驶场景B来缓冲针对速度的加速量数据。模式生成装置160可以通过使用对应于基于追踪加速量的驾驶场景缓冲的数据来生成模式B。
数据收集装置150可以对应于基于最大加速量的驾驶场景C来缓冲针对速度的加速量数据。模式生成装置160可以通过使用对应于基于最大加速量的驾驶场景缓冲的数据来生成模式C。
数据收集装置150可以对应于基于切出加速时间点的驾驶场景D来缓冲针对速度的加速时间数据。模式生成装置160可以通过使用对应于基于切出加速时间点的驾驶场景缓冲的数据来生成模式D。
数据收集装置150可以对应于基于切入减速时间点的驾驶场景E来缓冲针对速度的减速时间数据。模式生成装置160可以通过使用对应于基于切入减速时间点的驾驶场景缓冲的数据来生成模式E。
如果模式生成装置160生成针对驾驶场景的模式，则模式匹配装置170将针对驾驶场景生成的模式与根据驾驶条件预先生成的参考模式进行匹配。
此处，通过使用足够大量的针对驾驶条件的驾驶数据来生成参考模式。因此，当基于驾驶员的驾驶数据生成的驾驶模式与参考模式匹配时，在反映驾驶员的各种驾驶模式的同时可以提高系统的安全性。
可以针对驾驶条件生成多个参考模式。因此，模式匹配装置170在比较针对驾驶场景生成的模式与多个参考模式之后，判断它们的相似度。然后，模式匹配装置170将模式与具有最高相似度的参考模式匹配。
当在主车辆启动的状态下，诸如智能巡航控制(SCC)的驾驶控制功能关闭或就绪状态时，可以使数据收集装置150、模式生成装置160和模式匹配装置170操作。
作为示例，图6A至图6D是示出解释针对基于前方车辆的保持距离的驾驶场景收集数据611、生成模式621以及将所生成的模式621与参考模式631匹配的一系列操作所参考的实施例的视图。
同时，如果智能巡航控制(SCC)功能被开启(ON)而启用，则可以使判断装置180操作。
如果启用诸如智能巡航控制(SCC)的驾驶控制功能，则判断装置180判断车辆的当前驾驶状况并且确定与当前驾驶状况对应的控制场景。
控制场景可以包括基于前方车辆追踪控制的控制场景、基于目标速度追踪控制的控制场景和/或基于切入减速控制的控制场景。至少一个驾驶场景可以与控制场景匹配。
图4是示出解释驾驶场景与控制场景匹配所参考的实施例的视图。
图4以表格示出驾驶场景411和控制场景421的匹配结构。参照图4，基于前方车辆的保持距离的驾驶场景和基于追踪加速量的驾驶场景可以与基于前方车辆追踪控制的控制场景A匹配。基于最大加速量的驾驶场景和基于切出加速时间点的驾驶场景可以与基于目标速度追踪控制的控制场景B匹配。基于切入减速时间点的驾驶场景可以与基于切入减速控制的控制场景C匹配。
判断装置180可以基于前方车辆与主车辆之间的目标距离、前方车辆的存在与否、前方车辆的保持距离、主车辆的目标速度、主车辆的当前速度和/或前方车辆的相对速度来确定与当前驾驶状况对应的控制场景。
作为示例，如图5A所示，当前方车辆20存在于从主车辆10到前侧的目标距离内并且前方车辆20的速度低于主车辆10的目标速度(或与主车辆10的目标速度相同)时，判断装置180可以将基于前方车辆追踪控制的控制场景确定为与当前驾驶状况对应的控制场景。
在这种情况下，控制器110基于模式A和模式B生成用于控制主车辆10的驾驶的控制数据，其中模式A对应于与基于前方车辆追踪控制的控制场景匹配的基于前方车辆的保持距离的驾驶场景，模式B对应于基于追踪加速量的驾驶场景。
控制器110基于模式A和模式B确定控制参数，例如所需加速度。
在此，控制器110可以通过使用等式1来计算根据相对距离的所需加速度。
[等式1]
ad＝βd·f2(ve)·(df-f1(ve))
在等式1中，αd表示根据相对距离的所需加速度，βd表示根据相对距离的所需加速度权重，Ve表示主车辆的速度，df表示前方车辆与主车辆之间的相对距离，f1表示模式A的函数(速度-距离)，f2表示模式B的函数(速度-加速度)。
此外，控制器110可以通过使用等式2来计算根据相对速度的所需加速度。
[公式2]
av＝βv·f2(ve)·(vf-ve)
在等式2中，αv表示根据相对速度的所需加速度，βv表示根据相对速度的所需加速度权重，ve表示主车辆的速度，vf表示前方车辆的速度，f2表示模式B的函数(速度-加速度)
控制器110基于从等式1计算的根据相对距离的所需加速度和从等式2计算的根据相对速度的所需加速度中的较小所需加速度来生成控制数据。
因此，控制器110根据所生成的控制数据执行主车辆的前方车辆追踪控制。
如图5B所示，当前方车辆20不存在于从主车辆10到前侧的目标距离内时，判断装置180可以将基于目标速度追踪控制的控制场景确定为与当前驾驶状况对应的控制场景。
如图5C所示，当前方车辆20存在于从主车辆10到前侧的目标距离内并且前方车辆20的速度高于主车辆10的目标速度(或与主车辆10的目标速度相同)时，判断装置180可以将基于目标速度追踪控制的控制场景确定为与当前驾驶状况对应的控制场景。
在这种情况下，控制器110基于模式C和模式D生成用于控制主车辆10的驾驶的控制数据，其中模式C对应于与基于目标速度追踪控制的控制场景匹配的基于最大加速量的驾驶场景，模式D对应于基于切出加速时间点的驾驶场景。
控制器110基于模式C和模式D确定控制参数，例如所需加速度和加速延迟时间。
在该示例中，控制器110可以通过使用等式3来计算所需加速度。
[等式3]
at＝βt·(vt-ve)
在等式3中，αt表示根据主车辆的当前速度与目标速度之间的差异的所需加速度，βt表示根据主车辆的当前速度与目标速度之间的差异的所需加速度权重，vt表示主车辆的目标速度，ve表示主车辆的当前速度。
当从等式3计算的所需加速度小于模式C的函数f3(ve)时，控制器110可以将模式C的函数f3(ve)值确定为所需加速度。
控制器110可以通过使用等式4来计算加速度延迟时间。
[公式4]
t1＝f4(ve)
在等式4中，t1表示当前方车辆追踪控制场景改变为目标速度追踪控制场景时的加速延迟时间，ve表示主车辆的速度，f4表示模式D的函数(速度-加速时间)。
控制器110基于从等式3计算的所需加速度和从等式4计算的加速度延迟时间来生成控制数据。
因此，控制器110根据所生成的控制数据执行主车辆的目标速度追踪控制。
如图5D所示，当前方车辆20进入从主车辆10到前侧的目标距离内时，判断装置180可以将基于切入减速控制的控制场景确定为与当前驾驶状况对应的控制场景。
在这种情况下，控制器110基于模式E生成用于控制主车辆10的驾驶的控制数据，其中模式E对应于与基于切入减速控制的控制场景匹配的基于切入减速时间点的驾驶场景。
控制器110基于模式E确定控制参数，例如减速延迟时间。
控制器110可以通过使用等式5来计算减速延迟时间。
[等式5]
t2＝f5(ve)
在等式5中，t2表示当发生前方车辆切入情况时的减速延迟时间，ve表示主车辆的速度，f5表示模式E的函数(速度-减速时间)。
控制器110基于从等式5计算的减速延迟时间生成控制数据。
因此，控制器110根据生成的控制数据执行主车辆的切入减速控制。
如上所述操作的根据实施例的车辆的驾驶控制装置100可以以包括存储器和用于处理操作的处理器的单独的硬件装置的形式实现，并且可以以包括在例如微处理器或通用计算机系统的另一硬件装置中的形式驱动。
根据本公开的车辆的驾驶控制装置100可以实施在车辆的内部。车辆的驾驶控制装置100可以与车辆内部的控制单元一体形成，并且可以实施为通过单独的连接单元连接到车辆的控制单元的单独的装置。此外，车辆的驾驶控制装置100可以是构成高级驾驶员辅助系统(ADAS)的装置。
图7是示出应用根据本公开的实施例的车辆的驾驶控制装置的车辆系统的框图。
如图7所示，车辆系统可以包括车辆的驾驶控制装置100和智能巡航控制(SCC)系统200。
在这种情况下，车辆的驾驶控制装置100在图1至图6D的实施例中根据控制场景生成控制数据，并将所生成的控制数据提供给智能巡航控制(SCC)系统200。智能巡航控制(SCC)系统200是自动支持主车辆的驾驶以支持驾驶员的驾驶的系统。
因此，智能巡航控制(SCC)系统200可以基于从驾驶控制装置100接收的控制数据来控制车辆的驾驶。
下面详细描述根据本公开的车辆的驾驶控制装置的操作的流程图。
图8和图9是示出根据本公开的实施例的车辆的驾驶控制方法的操作的流程图。
图8示出通过针对驾驶场景收集驾驶员的驾驶数据来生成模式的操作。
参照图8，当主车辆启动(S110)并且在诸如智能巡航控制(SCC)的驾驶控制功能关闭或以就绪状态操作(S115)时，车辆的驾驶控制装置100针对根据驾驶条件定义的驾驶场景收集数据(S120)。
车辆的驾驶控制装置100基于在过程S120中收集的数据判断与相应的驾驶条件对应的驾驶场景(S130)，并且根据判断结果将在过程S120中收集的数据缓冲到相应的驾驶场景(S140)。
如果在过程S150中满足收集条件，则车辆的驾驶控制装置100通过使用在过程S140中缓冲到驾驶场景的数据来生成模式(S160)。如果在过程S150中不满足收集条件，则车辆的驾驶控制装置100可以在每个预设周期执行过程S120至S140。
车辆的驾驶控制装置100将在过程S160中针对驾驶场景生成的模式与预先生成的参考模式进行匹配(S170)。
此后，车辆的驾驶控制装置100执行图9的A之后的过程。
图9示出通过使用通过图8的操作生成的驾驶场景的模式生成用于控制场景的控制数据来控制车辆的操作。
参照图9，如果智能巡航控制(SCC)功能开启(S210)，则车辆的驾驶控制装置100基于车辆的驾驶数据确定与主车辆的当前驾驶状况对应的控制场景(S220)。
如果在过程S220中确定了控制场景，则车辆的驾驶控制装置100基于与所确定的控制场景匹配的至少一个驾驶场景对应的模式确定控制参数(S230)，并且基于在过程S230中确定的控制参数生成用于控制主车辆的驾驶的控制数据(S240)。
车辆的驾驶控制装置100基于在过程S240中生成的控制数据来控制主车辆的驾驶(S250)。
如果车辆的驾驶控制装置100执行控制场景改变(S260)，则车辆的驾驶控制装置100再次执行过程S220至S250。
图10是示出执行根据本公开的实施例的方法的计算系统的框图。
参照图10，计算系统1000可以包括通过总线1200连接的至少一个处理器1100、存储器1300、用户接口输入装置1400、用户接口输出装置1500、存储装置1600和网络接口1700。
处理器1100可以是中央处理单元(CPU)或处理存储在存储器1300和/或存储装置1600中的指令的半导体装置。存储器1300和存储装置1600可以包括各种易失性或非易失性存储介质。例如，存储器1300可以包括只读存储器(ROM)1310和随机存取存储器(RAM)1320。
因此，关于本公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以通过由处理器1100执行的硬件、软件模块或其组合直接实现。软件模块可以驻留(reside)在诸如以下的存储介质(即，存储器1300和/或存储装置1600)中：RAM存储器、闪存存储器、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可拆卸磁盘或CD-ROM。存储介质联接到处理器1100。处理器1100可以从存储介质读取信息并且可以将信息写入存储介质中。在另一方法中，存储介质可以与处理器1100集成。处理器和存储介质可以驻留在专用集成电路(ASIC)中。ASIC可以驻留在用户终端中。在另一方法中，处理器和存储介质可以作为单独的组件驻留在用户终端中。
根据本公开，收集针对各种驾驶条件定义的场景的驾驶员的驾驶数据并分析模式，并且将基于速度匹配的模式对应并反映于纵向控制情况，从而可以提高驾驶员对车辆的纵向制动控制的满意度。
以上描述是本公开的技术思想的简单示例。在不脱离本公开的基本特征的情况下，本公开所属领域的普通技术人员可以对本公开进行各种修正和修改
因此，本公开所公开的实施例不限制本公开的技术思想，而是示例性的。本公开的技术思想的范围不受本公开的实施例的限制。本公开的范围应由权利要求书解释。将理解的是，等同范围内的所有技术思想都落入本公开的范围内。

Claims (20)

1.一种车辆的驾驶控制装置，所述装置包括：
数据收集装置，针对根据驾驶条件定义的驾驶场景收集数据；
模式生成装置，通过分析针对所述驾驶场景收集的数据来生成与所述驾驶场景对应的模式；
判断装置，判断所述车辆的当前驾驶状况并确定与所述当前驾驶状况对应的控制场景；以及
控制器，基于所生成的模式中的对应于所述驾驶场景中的与所述控制场景匹配的至少一个驾驶场景的模式生成控制数据，并基于所生成的控制数据来控制所述车辆的驾驶。
2.根据权利要求1所述的装置，其中对应于所述驾驶条件中的前方车辆的保持距离、追踪加速量、最大加速量、切出加速时间点、切入减速时间点或它们的组合中的至少一个驾驶条件来定义所述驾驶场景。
3.根据权利要求1所述的装置，其中所述模式生成装置从针对所述驾驶场景收集的数据，生成基于所述车辆的速度变化的前方车辆的保持距离、加速度、加速时间、减速时间或它们的组合的变化模式。
4.根据权利要求1所述的装置，进一步包括：
模式匹配装置，将针对所述驾驶场景生成的模式与根据所述驾驶条件预先生成的参考模式进行匹配。
5.根据权利要求4所述的装置，其中所述模式匹配装置比较针对所述驾驶场景生成的模式与所述参考模式，并判断针对所述驾驶场景生成的模式和所述参考模式的相似度，并且将所述模式与所述参考模式中的具有最高相似度的参考模式匹配。
6.根据权利要求1所述的装置，其中所述数据收集装置判断所述驾驶场景中的与所述驾驶条件中的收集数据时的驾驶条件一致的驾驶场景，并且对应于所判断的驾驶场景，存储所收集的数据。
7.根据权利要求1所述的装置，其中所述数据收集装置在每个特定周期收集数据，直到满足预设的数据收集条件。
8.根据权利要求1所述的装置，其中所述判断装置基于前方车辆与主车辆之间的目标距离、所述前方车辆的存在与否、所述前方车辆的保持距离、所述主车辆的目标速度、所述主车辆的当前速度和所述前方车辆的相对速度中的至少一个来确定所述控制场景。
9.根据权利要求1所述的装置，其中所述判断装置根据所述车辆的当前驾驶状况，确定针对前方车辆追踪控制、目标速度追踪控制和切入减速控制中的至少一个的控制情况的所述控制场景。
10.根据权利要求1所述的装置，其中所述控制器基于所述模式中的对应于与所述控制场景匹配的至少一个驾驶场景的模式，并且基于所需加速度、加速延迟时间点和减速延迟时间点中的至少一个控制参数来生成所述控制数据。
11.一种车辆的驾驶控制方法，所述方法包括：
针对根据驾驶条件定义的驾驶场景收集数据；
通过分析针对所述驾驶场景收集的数据生成与所述驾驶场景对应的模式；
判断所述车辆的当前驾驶状况并确定与所述当前驾驶状况对应的控制场景；以及
基于所述模式中的对应于所述驾驶场景中的与所述控制场景匹配的至少一个驾驶场景的模式生成控制数据，并基于所生成的控制数据控制所述车辆的驾驶。
12.根据权利要求11所述的方法，其中对应于所述驾驶条件中的前方车辆的保持距离、追踪加速量、最大加速量、切出加速时间点和切入减速时间点中的至少一个驾驶条件来定义所述驾驶场景。
13.根据权利要求11所述的方法，其中生成模式包括：
从针对所述驾驶场景收集的数据，生成基于所述车辆的速度变化的前方车辆的保持距离、加速度、加速时间或减速时间中的至少一个的变化模式。
14.根据权利要求11所述的方法，进一步包括：
将针对所述驾驶场景生成的模式与根据所述驾驶条件预先生成的参考模式进行匹配。
15.根据权利要求14所述的方法，其中匹配模式包括：
比较针对所述驾驶场景生成的模式与所述参考模式，并判断针对所述驾驶场景生成的模式和所述参考模式的相似度，并且将所述模式与所述参考模式中的具有最高相似度的参考模式匹配。
16.根据权利要求11所述的方法，其中收集数据包括：
判断所述驾驶场景中的与所述驾驶条件中的收集数据时的驾驶条件一致的驾驶场景；以及
对应于所判断的驾驶场景，存储所收集的数据。
17.根据权利要求11所述的方法，其中在每个特定周期执行收集数据，直到满足预设的数据收集条件。
18.根据权利要求11所述的方法，其中确定控制场景包括：
基于前方车辆与主车辆之间的目标距离、所述前方车辆的存在与否、所述前方车辆的保持距离、所述主车辆的目标速度、所述主车辆的当前速度和所述前方车辆的相对速度中的至少一个来确定所述控制场景。
19.根据权利要求11所述的方法，其中确定控制场景包括：
根据所述车辆的当前驾驶状况，确定针对前方车辆追踪控制、目标速度追踪控制和切入减速控制中的任意一种控制情况的所述控制场景。
20.根据权利要求11所述的方法，其中控制车辆的驾驶包括：
基于所述模式中的对应于所述驾驶场景中的与所述控制场景匹配的至少一个驾驶场景的模式，确定所需加速度、加速延迟时间点和减速延迟时间点中的至少一个控制参数；以及
基于所述至少一个控制参数生成所述控制数据。
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