CN111055912A - 用于线控转向的转向校正 - Google Patents

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史蒂文·R·埃尔艾利
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Abstract

本公开提供了“用于线控转向的转向校正”。一种计算机，包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令能够由所述处理器执行以：基于当前计算的清晰视觉偏差和先前存储的清晰视觉偏差来确定学习的清晰视觉偏差，并且使车辆的线控转向系统转向，同时以所述学习的清晰视觉偏差和最大可校正偏差中的较小值校正转向角度。

Description

用于线控转向的转向校正
技术领域
本公开总体涉及车辆转向，并且更特别地涉及用于线控转向的车辆转向校正。
背景技术
用于车辆的转向系统控制车轮的转动。常规的转向系统包括具有电动助力转向的齿条齿轮系统和线控转向系统。转向系统可以包括与车辆控制器和/或人类驾驶员通信并从其接收输入的电子控制单元(ECU)。人类驾驶员可经由方向盘来控制转向。
清晰视觉偏差是车轮的实际转动与根据方向盘的位置预期的车轮的转动之间的偏差度。清晰视觉偏差的增加可以是由对车辆的撞击或由车辆在延长的时间段内的正常使用而引起的。通过迫使人类驾驶员将方向盘转离中心位置以保持车辆直线行驶，或者在车辆正自主操作的情况下通过将方向盘旋转到与车辆的乘员所预期的位置不同的位置，清晰视觉偏差可以使车辆的操作更加困难或混乱。
发明内容
本文所述的系统可以校正清晰视觉偏差，同时减少了车辆前往修理厂的需要。所述系统可以准确地确定清晰视觉偏差，并且可以校正随时间推移而逐渐变大的清晰视觉偏差。因此，车辆可能仅需要按正常计划的间隔或者在车辆由于撞击而损坏的情况下前往修理厂以进行重新对准，从而减少了前往修理厂的次数。通过致动对施加到车轮的转向角度或施加到方向盘的方向盘角度进行校正的马达，针对清晰视觉偏差的校正可以使人类操作员或乘员更容易驾驶或乘坐车辆。
一种计算机包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令能够由所述处理器执行以：基于当前计算的清晰视觉偏差和先前存储的清晰视觉偏差来确定学习的清晰视觉偏差，并且使车辆的线控转向系统转向，同时以所述学习的清晰视觉偏差和最大可校正偏差中的较小值校正转向角度。
校正所述转向角度可包括以下中的一者：修改从方向盘接收的方向盘角度、修改所述转向角度、或致动马达以使所述方向盘旋转。
所述处理器可进一步被编程为响应于所述学习的清晰视觉偏差超出所述最大可校正偏差而设定标记。
确定所述学习的清晰视觉偏差可包括对所述当前计算的清晰视觉偏差和包括所述先前存储的清晰视觉偏差的多个先前存储的清晰视觉偏差进行滤波。
所述先前存储的清晰视觉偏差可以是紧接先前存储的清晰视觉偏差，并且所述处理器可进一步被编程为：响应于所述当前计算的清晰视觉偏差和所述紧接先前存储的清晰视觉偏差均超出与所述学习的清晰视觉偏差的阈值差而擦除所述学习的清晰视觉偏差。所述处理器可进一步被编程为：响应于所述当前计算的清晰视觉偏差和所述紧接先前存储的清晰视觉偏差均超出与所述学习的清晰视觉偏差的所述阈值差而擦除多个非紧接先前存储的清晰视觉偏差。
所述处理器可进一步被编程为在确定所述车辆正基本上直线行驶时计算所述当前计算的清晰视觉偏差。计算所述当前计算的清晰视觉偏差可包括求出方向盘角度与方向盘的正前方位置和所述转向角度与转向比的乘积中的一者的差。
所述处理器进一步被编程为将所述当前计算的清晰视觉偏差存储为所述先前存储的清晰视觉偏差。
一种方法包括：基于当前计算的清晰视觉偏差和先前存储的清晰视觉偏差来确定学习的清晰视觉偏差，以及使车辆的线控转向系统转向，同时以所述学习的清晰视觉偏差和最大可校正偏差中的较小值校正转向角度。
校正所述转向角度可包括以下中的一者：修改从方向盘接收的方向盘角度、修改所述转向角度、以及致动马达以使所述方向盘旋转。
所述方法可还包括响应于所述学习的清晰视觉偏差超出所述最大可校正偏差而设定标记。
确定所述学习的清晰视觉偏差可包括对所述当前计算的清晰视觉偏差和包括所述先前存储的清晰视觉偏差的多个先前存储的清晰视觉偏差进行滤波。
所述先前存储的清晰视觉偏差可以是紧接先前存储的清晰视觉偏差，并且所述方法可还包括：响应于所述当前计算的清晰视觉偏差和所述紧接先前存储的清晰视觉偏差均超出与所述学习的清晰视觉偏差的阈值差而擦除所述学习的清晰视觉偏差。所述方法可还包括：响应于所述当前计算的清晰视觉偏差和所述紧接先前存储的清晰视觉偏差均超出与所述学习的清晰视觉偏差的所述阈值差而擦除多个非紧接先前存储的清晰视觉偏差。
所述方法可还包括在确定所述车辆正直线行驶时计算所述当前计算的清晰视觉偏差。计算所述当前计算的清晰视觉偏差可包括求出方向盘角度与方向盘的正前方位置和所述转向角度与转向比的乘积中的一者的差。
所述方法可还包括将所述当前计算的清晰视觉偏差存储为所述先前存储的清晰视觉偏差。
一种系统包括：线控转向系统；以及计算机，所述计算机被编程为：基于当前计算的清晰视觉偏差和先前存储的清晰视觉偏差来确定学习的清晰视觉偏差，并且将线控转向系统转向，同时以所述学习的清晰视觉偏差和最大可校正偏差中的较小值校正转向角度。
所述线控转向系统可包括通信地耦接到所述计算机的方向盘和可操作地耦接到所述方向盘的马达，并且校正所述转向角度可包括以下中的一者：修改从所述方向盘接收的方向盘角度、修改所述转向角度、以及致动所述马达以使所述方向盘旋转。
附图说明
图1是示例性车辆的框图。
图2是用于图1的车辆的示例性转向系统的图。
图3是用于基于清晰视觉偏差来将图1的车辆转向的示例性过程的过程流程图。
具体实施方式
参考附图，计算机32包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令能够由所述处理器执行以：基于当前计算的清晰视觉偏差和先前存储的清晰视觉偏差来确定学习的清晰视觉偏差，并且使车辆30的线控转向系统34转向，同时以所述学习的清晰视觉偏差和最大可校正偏差中的较小值校正转向角度。
参考图1，车辆30可以是任何乘用或商用汽车，诸如轿车、卡车、运动型多用途车、跨界车、货车、小型货车、出租车、公共汽车等。
车辆30可以是自主车辆。计算机32可被编程为完全地或较小程度地独立于人类驾驶员的干预来操作车辆30。计算机32可被编程为操作推进器36、制动系统38、线控转向系统34和/或其他车辆系统。出于本公开的目的，自主操作意指计算机32在没有来自人类驾驶员的输入的情况下控制推进器36、制动系统38和线控转向系统34；半自主操作意指计算机32控制推进器36、制动系统38和线控转向系统34中的一者或两者，而人类驾驶员控制剩余部分；并且非自主操作意指人类驾驶员控制推进器36、制动系统38和线控转向系统34。
计算机32是基于微处理器的控制器。计算机32包括处理器，存储器等。计算机32的存储器包括用于存储可由处理器执行的指令以及用于电子存储数据和/或数据库的存储器。
计算机32可以通过通信网络40(诸如控制器局域网(CAN)总线、以太网、WiFi、局域互联网(LIN)、车载诊断连接器(OBD-II))和/或通过任何其他有线或无线通信网络发射和接收数据。计算机32可经由通信网络40通信地耦接到推进器36、制动系统38、线控转向系统34、传感器42和其他部件。
车辆30的推进器36生成能量并将能量转化成车辆30的运动。推进器36可以是常规车辆推进子系统，例如，常规动力传动系统，包括耦接到将旋转运动传送到车轮44的变速器的内燃发动机；电动动力传动系统，包括电池、电动马达和将旋转运动传送到车轮44的变速器；混合动力式动力传动系统，包括常规动力传动系统和电动动力传动系统的元件；或任何其他类型的推进器。推进器36可以包括与计算机32和/或人类驾驶员通信并从其接收输入的电子控制单元(ECU)等。人类驾驶员可经由(例如)加速踏板和/或换挡杆来控制推进器36。
制动系统38通常是常规车辆制动子系统并且抵抗车辆30的运动，从而减慢和/或停止车辆30。制动系统38可包括摩擦制动器，诸如盘式制动器、鼓式制动器、带式制动器等；再生制动器；任何其他合适类型的制动器；或组合。制动系统器38可以包括与计算机32和/或人类驾驶员通信并从其接收输入的电子控制单元(ECU)等。人类驾驶员可经由(例如)制动踏板来控制制动系统38。
线控转向系统34通常是常规的车辆转向子系统，并且控制车轮44的转动，如下面相对于图2更详细地描述的。线控转向系统34可以包括与计算机32和/或人类驾驶员通信并从其接收输入的电子控制单元(ECU)等。人类驾驶员可经由(例如)方向盘46来控制转向。出于本公开的目的，“线控转向系统”被定义为在方向盘46或其他转向输入与车轮44之间的机械连杆机构中具有间隙的转向系统，例如，来自方向盘46的输入以电子方式传递到ECU，所述ECU诸如通过指示转向马达52移动转向齿条54来指示致动器转动车轮44。如果车辆30是全自主车辆，则线控转向系统34可缺少方向盘46。
传感器42可提供关于车辆30的操作的数据，例如，车轮速度、车轮取向以及发动机和变速器数据(例如，温度、燃料消耗量等)。传感器42可检测车辆30的位置和/或取向。例如，传感器42可包括全球定位系统(GPS)传感器；加速仪，诸如压电或微机电系统(MEMS)；陀螺仪，诸如速率、环形激光器或光纤陀螺仪；惯性测量单元(IMU)；以及磁力仪。传感器42可检测外部世界，例如，车辆30的周围环境的对象和/或特征，诸如其他车辆、道路车道标线、交通灯和/或标志、行人等。例如，传感器42可包括雷达传感器、扫描激光测距仪、光探测和测距(LIDAR)装置和图像处理传感器(诸如相机)。传感器42可包括通信装置，例如，车辆对基础设施(V2I)或车辆对车辆(V2V)装置。
参考图2，方向盘46允许操作员转向。方向盘46可以是(例如)固定附接到转向柱48的刚性环。转向柱48可以是(例如)将方向盘46连接到反馈致动器50的轴。转向柱48可容纳离合器和诸如被定位成检测方向盘46的取向的扭矩传感器和/或位置传感器的传感器42中的一者或多者(未示出)。位置传感器可以是(例如)霍尔效应传感器、旋转编码器等。位置传感器可经由通信网络40与计算机32通信。
计算机32可经由通信网络40向转向马达52输出信号。转向马达52可以是一个或多个机电致动器，例如，电动马达，其耦接到转向齿条54或以其他方式可转动地耦接到车轮44，并且转向马达52可将信号转换成转向齿条54的机械运动和/或车轮44的转动。转向齿条54可例如以四杆连杆机构可转动地耦接到车轮44。转向齿条54的位置确定车轮44的转动。转向齿条54的平移运动导致车轮44的转动。转向马达52可经由齿条和齿轮56(即，小齿轮传动装置与齿条传动装置之间的齿轮啮合)耦接到转向齿条54。
反馈致动器50向转向柱48施加扭矩以向操作员提供反馈。反馈致动器50可以是(例如)可旋转地耦接到转向柱48的电动马达。反馈致动器50可(例如)基于转向角度和车辆速度来施加具有被选择来模拟来自常规转向系统的扭矩反馈的值的扭矩。如果车辆30自主地操作，则反馈致动器50可施加扭矩以(例如)按转向比将方向盘46旋转到与车辆30的转向角度相关的方向盘角度。
传感器42提供关于线控转向系统34的部件的数据。例如，传感器42包括用于车轮44的轮速传感器；转向系统的部件(诸如方向盘46、转向柱48、齿条和齿轮56或转向齿条54)上的位置和/或惯性传感器；转向系统的部件(诸如转向柱48、齿条和齿轮56、转向马达52或反馈致动器50)上的扭矩传感器；以及转向马达52或反馈致动器50的端子上的电压或电流传感器。
图3是示出用于基于清晰视觉偏差来将车辆30转向的示例性过程300的过程流程图。出于本公开的目的，“清晰视觉偏差”被定义为车轮44的实际转动与根据方向盘46的位置预期的车轮44的转动之间的角度差。在转向角度域或方向盘角度域中，清晰视觉偏差可以度数来表示。出于本公开的目的，“转向角度”是车轮44相对于正前方的转动或者是齿条和齿轮56的小齿轮相对于中心位置的角度，并且“方向盘角度”是方向盘46相对于中心位置的旋转。转向角度域和方向盘角度域通过转向比相关。转向比是当车辆30完全对准时方向盘角度与转向角度之间的比率，即，R＝θSW/θS，其中R是转向比，θSW是方向盘角度，并且θS是转向角度。转向比可以是存储在存储器中的值。转向比可以是恒定的，即，单一值，或者转向比可映射到(例如)车辆速度上，在这种情况下，转向比可作为查找表存储在存储器中。在转向角度域中，清晰视觉偏差是转向角度与方向盘角度除以转向比之间的差，即，CVOSA＝θS–θSW/R。在方向盘角度域中，清晰视觉偏差是转向角度乘以转向比与方向盘角度之间的差，即，CVOSWA＝R*θS–θSW。可如下面所述在转向角度域中执行过程300(即，通过将方向盘角度量转换到转向角度域)，或者可替代地，在方向盘角度域中执行过程300(即，通过将转向角度量转换到方向盘角度域)。
作为过程300的总体概述，计算机32计算当前计算的清晰视觉偏差，基于当前计算的清晰视觉偏差和先前存储的清晰视觉偏差(诸如通过滤波)来确定学习的清晰视觉偏差，并且在转向时以学习的清晰视觉偏差和最大可校正偏差中的较小值校正车辆30的转向角度。计算机32的存储器存储用于执行过程300的步骤的可执行指令。可重复地(例如，基本上连续地)执行过程300，以在对另外的当前计算的清晰视觉偏差进行滤波时改进学习的清晰视觉偏差的准确性。学习的清晰视觉偏差可在过程300的每次执行期间存储在存储器中，以在下一次执行期间用于滤波，如下面将要描述。
过程300在框305中开始，其中计算机32从传感器42接收数据。例如，计算机32可接收包括以下项的值的数据：方向盘46上的扭矩、方向盘46的旋转速度、由反馈致动器50施加的扭矩、转向角度、小齿轮速率、由转向马达52施加的扭矩、转向齿条54上的侧向力、车辆30的速度、车辆30的侧向加速度、车辆30的横摆率和/或车轮44的旋转速度。“小齿轮速率”是车轮44的转动的旋转速度。传感器数据中的值可由传感器42直接测量，或者可由传感器42的测量值推断出；例如，可分别从反馈致动器50和转向马达52的端子上的电压推断出由反馈致动器50和转向马达52施加的扭矩的值；可从转向齿条54的线性位置或车轮致动器的角度推断出转向角度的值；等等。
接下来，在决策框310中，计算机32确定车辆30是否正基本上直线行驶，即，转向角度在预设时间段内是否基本为零。预设时间段存储在存储器中并可被选择来最小化误报率。计算机32确定：对于预设时间段，一个或多个值是否基本上等于在车辆30正基本上直线行驶时所预期的值。例如，计算机32可确定方向盘46上的扭矩是否基本上等于由反馈致动器50施加的扭矩、车辆30的侧向加速度是否基本为零、车轮44的旋转速度是否基本上彼此相等等等。对于多个测试，计算机32可在确定满足所有测试时确定车辆30正基本上直线行驶；例如，计算机32在确定方向盘46上的扭矩基本上等于由反馈致动器50施加的扭矩、车辆30的侧向加速度基本为零并且车轮44的旋转速度基本上彼此相等时确定车辆30正基本上直线行驶。如果车辆30没有基本上直线行驶，则过程300返回到框305，以供计算机32接收更新的传感器数据。
如果车辆30正基本上直线行驶，则接下来在框315中，计算机32计算当前计算的清晰视觉偏差。当前计算的清晰视觉偏差可以是方向盘角度与对应于车辆30在基本上直线行驶时的方向的一些量的差。例如，当前计算的清晰视觉偏差可以是方向盘角度与方向盘46的正前方位置的差，所述差然后通过除以转向比从方向盘角度域转换到转向角度域，即，
Figure BDA0002234775480000091
可在制造出车辆30之后立即在工厂中校准方向盘46的正前方位置，并且传感器42的位置传感器可测量相对于方向盘46的预校准正前方位置的方向盘角度。对于另一个示例，当前计算的清晰视觉偏差可以是方向盘角度除以转向比与转向角度的差，即，
Figure BDA0002234775480000092
接下来，在框320中，计算机32存储当前计算的清晰视觉偏差。计算机32可继续在于过程300的先前执行中计算清晰视觉偏差时存储多个计算的清晰视觉偏差，直到它们在例如重新对准之后被擦除，如下面在框325和330中所描述的。计算机32可用当前计算的清晰视觉偏差和记录当前计算的清晰视觉偏差的相关联时间值填充表。出于本公开的目的，“计算的清晰视觉偏差”是在某一时间点处计算的清晰视觉偏差，“当前计算的清晰视觉偏差”是最近存储的计算的清晰视觉偏差，“先前存储的清晰视觉偏差”是除最近存储的清晰视觉偏差之外的计算的清晰视觉偏差，“紧接先前存储的清晰视觉偏差”是第二个最近存储的计算的清晰视觉偏差，并且“非紧接先前存储的清晰视觉偏差”是除两个最近存储的清晰视觉偏差之外的计算的清晰视觉偏差。当计算机32存储当前计算的清晰视觉偏差时，曾经的当前计算的清晰视觉偏差被存储为紧接先前存储的清晰视觉偏差。
接下来，在框325中，计算机32确定当前计算的清晰视觉偏差和紧接先前存储的清晰视觉偏差是否均超出与学习的清晰视觉偏差的阈值差。根据过程300的紧接先前执行确定学习的清晰视觉偏差，如将在下面相对于框335进行描述的；如果未针对学习的清晰视觉偏差或针对紧接先前存储的清晰视觉偏差存储值，那么当前计算的清晰视觉偏差和紧接先前存储的清晰视觉偏差被认为不超出与学习的清晰视觉偏差的阈值差。阈值差被选择为大于由于由车辆30的一般操作造成的未对准导致的清晰视觉偏差变化，并且小于由于汽车技术人员在车辆30上执行的重新对准导致的清晰视觉偏差变化。可通过在对车辆30进行道路测试时测量各种里程处的清晰视觉偏差来实验确定对应于由于使用导致的未对准的清晰视觉偏差，并且可通过在车辆30的此类重新对准之前和之后测量清晰视觉偏差来实验确定对应于技术人员重新对准的清晰视觉偏差。响应于当前计算的清晰视觉偏差或紧接先前存储的清晰视觉偏差不超出与学习的清晰视觉偏差的阈值差，过程300前进到框335。
响应于当前计算的清晰视觉偏差和紧接先前存储的清晰视觉偏差均超出与学习的清晰视觉偏差的阈值差，接下来，在框330中，计算机32从存储器擦除学习的清晰视觉偏差和非紧接先前存储的清晰视觉偏差。本质上，在确定车辆30已经重新对准时，计算机32擦除与重新对准之前的清晰视觉偏差相关的数据。
框335在框330之后发生，或者如果当前计算的清晰视觉偏差或紧接先前存储的清晰视觉偏差不超出与学习的清晰视觉偏差的阈值差，则框335在决策框325之后发生。在框335中，计算机32基于计算的清晰视觉偏差(即，基于当前计算的清晰视觉偏差和先前存储的清晰视觉偏差)来确定学习的清晰视觉偏差。例如，计算机32可对计算的清晰视觉偏差进行滤波以减少不需要的噪声。学习的清晰视觉偏差可以是经滤波的计算的清晰视觉偏差。滤波可以是(例如)计算的清晰视觉偏差的平均，或者是设定数量的最近计算的清晰视觉偏差的平均(即，滑动平均)。平均可对计算的清晰视觉偏差进行均等的加权，或者可对较近计算的清晰视觉偏差进行更大程度的加权。可替代地，滤波器可以是连续时间滤波器，诸如低通滤波器，例如，二阶低通滤波器，诸如(as2+bs+c)/(ds2+es+f)，其中a、b、c、d、e和f是实验确定的常数。常数可通过实验来选择，以确定对应于清晰视觉偏差对噪声的实际变化的计算的清晰视觉偏差的信号频率。计算机32将学习的清晰视觉偏差存储在存储器中，以替换任何先前学习的清晰视觉偏差。
接下来，在决策框340中，计算机32确定学习的清晰视觉偏差是否超出最大可校正偏差。最大可校正偏差量是存储在存储器中的值。最大可校正偏差可被选择为大于在车辆30的使用期内正常发生的清晰视觉偏差，并且小于由于对车辆30的损坏而引起的清晰视觉偏差。响应于学习的清晰视觉偏差不超出最大可校正偏差，过程300前进到框350。
响应于学习的清晰视觉偏差超出最大可校正偏差，接下来，在框345中，计算机32设定指示应检查车辆30以便进行可能的修理的标记。例如，计算机32可在车载诊断系统(例如，OBD-II)中设定诊断测试代码(DTC)并且/或者可点亮“检查发动机”灯。
框350在框345之后发生，或者如果学习的清晰视觉偏差不超出最大可校正偏差，则框350在决策框340之后发生。在框350中，计算机32设定对车辆30的转向角度的校正。校正等于学习的清晰视觉偏差和最大可校正偏差中的较小值。换句话说，转向角度以学习的清晰视觉偏差直到最大可校正偏差来进行校正。校正应用于线控转向系统34中，以使方向盘角度和转向角度一致。例如，可应用校正以修改从方向盘46接收的方向盘角度。特别地，将校正乘以转向比(以从转向角度域变换到方向盘角度域)，并加上从方向盘46接收的方向盘角度，并且使用所得的值以代替方向盘角度。对于另一个示例，可应用校正以修改由转向马达52产生的转向角度。将校正加上转向角度，并且使用所得的值作为对转向马达52的输入以代替转向角度。对于另一个示例，如果车辆30完全自主地操作，则可应用校正以修改由反馈致动器50输出的方向盘角度。特别地，将校正乘以转向比(以从转向角度域变换到方向盘角度域)，并加上方向盘角度，并且使用所得的值作为对反馈致动器50的输入以代替方向盘角度。
接下来，在框355中，计算机32使车辆30的线控转向系统34转向，同时校正转向角度。换句话说，线控转向系统34经由方向盘46从操作员或从自主驾驶算法接收输入，并且校正被应用于从方向盘46接收的方向盘角度、应用于发送到转向马达52的转向角度、或者应用于发送到反馈致动器50的方向盘角度。计算机32在应用校正的情况下致动转向马达52以转动车轮44。在框355之后，过程300结束。
大体来说，所描述的计算系统和/或装置可采用若干计算机操作系统中的任一种，包括但决不限于Ford
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应用程序的版本和/或变体、AppLink/Smart Device Link中间件、Microsoft
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操作系统、Microsoft
Figure BDA0002234775480000123
操作系统、Unix操作系统(例如，由加州红木岸的甲骨文公司分销的
Figure BDA0002234775480000124
操作系统)、由纽约阿蒙克的国际商业机器公司(IBM)分销的AIX UNIX操作系统、Linux操作系统、由加州库比蒂诺的苹果公司分销的Mac OSX和iOS操作系统、由加拿大滑铁卢的黑莓有限公司分销的BlackBerry OS、以及由谷歌公司和开放手机联盟开发的Android操作系统或QNX软件系统提供的
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CAR信息娱乐平台。计算装置的示例包括但不限于车载车辆计算机、计算机工作站、服务器、台式计算机、笔记本、膝上型计算机或手持式计算机或者一些其他计算系统和/或装置。
计算装置通常包括计算机可执行指令，其中所述指令可由诸如以上列出的那些计算装置的一个或多个计算装置来执行。计算机可执行指令可以通过使用各种编程语言和/或技术创建的计算机程序来进行编译或解释，所述编程语言和/或技术单独或组合地包括但不限于：JavaTM、C、C++、Matlab、Simulink、Stateflow、Visual Basic、Java Script、Perl、HTML等。这些应用程序中的一些可以在虚拟机(诸如Java虚拟机、Dalvik虚拟机等)上进行编译和执行。大体来说，处理器(例如，微处理器)接收例如来自存储器、计算机可读介质等的指令，并执行这些指令，从而执行一个或多个过程，包括本文所述的一个或多个过程。可使用多种计算机可读介质来存储和发射此类指令和其他数据。计算装置中的文件通常是存储在计算机可读介质(诸如存储介质、随机存取存储器等)上的数据的集合。
计算机可读介质(也称为处理器可读介质)包括参与提供可由计算机(例如，由计算机的处理器)读取的数据(例如，指令)的任何非暂态(例如，有形)介质。此类介质可采取许多形式，包括但不限于非易失性介质和易失性介质。非易失性介质可包括例如光盘或磁盘以及其他永久性存储器。易失性介质可包括例如通常构成主存储器的动态随机存取存储器(DRAM)。此类指令可由一种或多种传输介质来发射，所述传输介质包括同轴电缆、铜线和光纤，包括包含耦接到ECU的处理器的系统总线的电线。计算机可读介质的常见形式包括例如软盘、软磁盘、硬盘、磁带、任何其他磁性介质、只读光盘驱动器(CD-ROM)、数字化视频光盘(DVD)、任何其他光学介质、穿孔卡片、纸带、任何其他具有孔图案的物理介质、随机存取存储器(RAM)、可编程只读存储器(PROM)、电可编程只读存储器(EPROM)、快闪-电可擦除可编程只读存储器(FLASH-EEPROM)、任何其他存储器芯片或盒式磁带、或计算机可从中读取的任何其他介质。
数据库、数据仓或本文所述的其他数据存储库可包括用于存储、访问和检索各种数据的各种机制，包括分层数据库、文件系统中的一组文件、呈专用格式的应用程序数据库、关系数据库管理系统(RDBMS)等。每个此类数据存储库通常包括在采用计算机操作系统(诸如以上提及的那些之一)的计算装置中，并且可以经由网络以各种方式中的任何一种或多种方式来访问。文件系统可以通过计算机操作系统进行访问，并且可以包括以各种格式存储的文件。除了用于创建、存储、编辑和执行存储过程的语言(诸如以上提及的过程性语言/结构化查询语言(PL/SQL)语言)之外，RDBMS通常还采用结构化查询语言(SQL)。
在一些示例中，系统元件可以被实现为一个或多个计算装置(例如，服务器、个人计算机等)上的计算机可读指令(例如，软件)，其存储在与其相关联的计算机可读介质(例如，磁盘、存储器等)上。计算机程序产品可包括存储在计算机可读介质上的用于执行本文所述功能的此类指令。
在附图中，相同的附图标记表示相同的元件。此外，可以改变这些元件中的一些或全部。关于本文所描述的介质、过程、系统、方法，启发法等，应当理解，虽然此类过程的步骤等已被描述为根据某一排序的序列发生，但是此类过程可通过以本文所描述的顺序以外的顺序执行所描述步骤来实践。应当进一步理解，可同时执行某些步骤，可添加其他步骤，或可省略本文所描述的某些步骤。换句话说，本文对过程的描述是为了示出某些实施例而提供，而决不应当将其理解为对权利要求进行限制。
因此，应当理解，以上描述意图是说明性的而非限制性的。在阅读以上描述时，除所提供的示例之外的许多实施例和应用对于本领域的技术人员将变得显而易见。不应参考以上描述来确定本发明的范围，而应参考所附权利要求连同这些权利要求赋予的等效物的全部范围来确定。预期并且希望本文所论述的领域在未来将有所发展，并且所公开的系统和方法将并入此类未来的实施例中。总之，应理解，本发明能够进行修改和变化，并且仅受所附权利要求的限制。
权利要求中使用的所有术语旨在被赋予其本领域技术人员理解的平常且普通的含义，除非在本文中做出明确的相反指示。特别地，诸如“一个”、“所述(the)”、“所述(said)”等单数冠词的使用应被解读为叙述所指示元件中的一个或多个，除非一项权利要求叙述明确的相反限制。本文所使用的“基本上”意指尺寸、持续时间、形状或其他形容词可能由于物理缺陷、电源中断、机加工或其他制造中的变化等而与所描述的略有不同。“响应于”和“在确定……时”的使用指示因果关系，并非仅指示时间关系。
已经以说明性方式描述了本公开，并且应当理解，已使用的术语旨在本质上是描述性的字词而不是限制性的字词。鉴于以上教义，本公开的许多修改和变化是可能的，并且本公开可以不同于具体描述方式的方式来实践。
根据本发明，提供了一种计算机，所述计算机具有：处理器；以及存储器，所述存储器存储指令，所述指令能够由所述处理器执行以：基于当前计算的清晰视觉偏差和先前存储的清晰视觉偏差来确定学习的清晰视觉偏差；以及使车辆的线控转向系统转向，同时以所述学习的清晰视觉偏差和最大可校正偏差中的较小值校正转向角度。
根据一个实施例，校正所述转向角度包括以下中的一者：修改从方向盘接收的方向盘角度、修改所述转向角度、或致动马达以使所述方向盘旋转。
根据一个实施例，所述处理器进一步被编程为响应于所述学习的清晰视觉偏差超出所述最大可校正偏差而设定标记。
根据一个实施例，确定所述学习的清晰视觉偏差包括对所述当前计算的清晰视觉偏差和包括所述先前存储的清晰视觉偏差的多个先前存储的清晰视觉偏差进行滤波。
根据一个实施例，所述先前存储的清晰视觉偏差是紧接先前存储的清晰视觉偏差，并且所述处理器进一步被编程为：响应于所述当前计算的清晰视觉偏差和所述紧接先前存储的清晰视觉偏差均超出与所述学习的清晰视觉偏差的阈值差而擦除所述学习的清晰视觉偏差。
根据一个实施例，所述处理器进一步被编程为：响应于所述当前计算的清晰视觉偏差和所述紧接先前存储的清晰视觉偏差均超出与所述学习的清晰视觉偏差的所述阈值差而擦除多个非紧接先前存储的清晰视觉偏差。
根据一个实施例，所述处理器进一步被编程为在确定所述车辆正基本上直线行驶时计算所述当前计算的清晰视觉偏差。
根据一个实施例，计算所述当前计算的清晰视觉偏差包括求出方向盘角度与方向盘的正前方位置和所述转向角度与转向比的乘积中的一者的差。
根据一个实施例，所述处理器进一步被编程为将所述当前计算的清晰视觉偏差存储为所述先前存储的清晰视觉偏差。
根据本发明，一种方法包括：基于当前计算的清晰视觉偏差和先前存储的清晰视觉偏差来确定学习的清晰视觉偏差；以及使车辆的线控转向系统转向，同时以所述学习的清晰视觉偏差和最大可校正偏差中的较小值校正转向角度。
根据一个实施例，校正所述转向角度包括以下中的一者：修改从方向盘接收的方向盘角度、修改所述转向角度、以及致动马达以使所述方向盘旋转。
根据一个实施例，本发明的进一步特征在于：响应于所述学习的清晰视觉偏差超出所述最大可校正偏差而设定标记。
根据一个实施例，确定所述学习的清晰视觉偏差包括对所述当前计算的清晰视觉偏差和包括所述先前存储的清晰视觉偏差的多个先前存储的清晰视觉偏差进行滤波。
根据一个实施例，所述先前存储的清晰视觉偏差是紧接先前存储的清晰视觉偏差，所述方法还包括：响应于所述当前计算的清晰视觉偏差和所述紧接先前存储的清晰视觉偏差均超出与所述学习的清晰视觉偏差的阈值差而擦除所述学习的清晰视觉偏差。
根据一个实施例，本发明的进一步特征在于：响应于所述当前计算的清晰视觉偏差和所述紧接先前存储的清晰视觉偏差均超出与所述学习的清晰视觉偏差的所述阈值差而擦除多个非紧接先前存储的清晰视觉偏差。
根据一个实施例，本发明的进一步特征在于：在确定所述车辆正直线行驶时计算所述当前计算的清晰视觉偏差。
根据一个实施例，计算所述当前计算的清晰视觉偏差包括求出方向盘角度与方向盘的正前方位置和所述转向角度与转向比的乘积中的一者的差。
根据一个实施例，本发明的进一步特征在于：将所述当前计算的清晰视觉偏差存储为所述先前存储的清晰视觉偏差。
根据本发明，提供了一种系统，所述系统具有：线控转向系统；以及计算机，所述计算机被编程为：基于当前计算的清晰视觉偏差和先前存储的清晰视觉偏差来确定学习的清晰视觉偏差；以及使线控转向系统转向，同时以所述学习的清晰视觉偏差和最大可校正偏差中的较小值校正转向角度。
根据一个实施例，所述线控转向系统包括通信地耦接到所述计算机的方向盘和可操作地耦接到所述方向盘的马达，并且校正所述转向角度包括以下中的一者：修改从所述方向盘接收的方向盘角度、修改所述转向角度、以及致动所述马达以使所述方向盘旋转。

Claims (13)

1.一种方法，其包括：
基于当前计算的清晰视觉偏差和先前存储的清晰视觉偏差来确定学习的清晰视觉偏差；以及
使车辆的线控转向系统转向，同时以所述学习的清晰视觉偏差和最大可校正偏差中的较小值校正转向角度。
2.如权利要求1所述的方法，其中校正所述转向角度包括以下中的一者：修改从方向盘接收的方向盘角度、修改所述转向角度、以及致动马达以使所述方向盘旋转。
3.如权利要求1所述的方法，其还包括：响应于所述学习的清晰视觉偏差超出所述最大可校正偏差而设定标记。
4.如权利要求1所述的方法，其中确定所述学习的清晰视觉偏差包括：对所述当前计算的清晰视觉偏差和包括所述先前存储的清晰视觉偏差的多个先前存储的清晰视觉偏差进行滤波。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述先前存储的清晰视觉偏差是紧接先前存储的清晰视觉偏差，所述方法还包括：响应于所述当前计算的清晰视觉偏差和所述紧接先前存储的清晰视觉偏差均超出与所述学习的清晰视觉偏差的阈值差而擦除所述学习的清晰视觉偏差。
6.如权利要求5所述的方法，其还包括：响应于所述当前计算的清晰视觉偏差和所述紧接先前存储的清晰视觉偏差均超出与所述学习的清晰视觉偏差的所述阈值差而擦除多个非紧接先前存储的清晰视觉偏差。
7.如权利要求1所述的方法，其还包括：在确定所述车辆正直线行驶时计算所述当前计算的清晰视觉偏差。
8.如权利要求7所述的方法，其中计算所述当前计算的清晰视觉偏差包括：求出方向盘角度与方向盘的正前方位置和所述转向角度与转向比的乘积中的一者的差。
9.如权利要求7所述的方法，其还包括：将所述当前计算的清晰视觉偏差存储为所述先前存储的清晰视觉偏差。
10.一种计算机，其包括处理器和存储器，所述存储器存储能够由所述处理器执行以进行如权利要求1-9中的一项所述的方法的指令。
11.一种车辆，其包括如权利要求10所述的计算机和所述线控转向系统。
12.一种系统，其包括：
线控转向系统；以及
计算机，所述计算机被编程为
基于当前计算的清晰视觉偏差和先前存储的清晰视觉偏差来确定学习的清晰视觉偏差；以及
使所述线控转向系统转向，同时以所述学习的清晰视觉偏差和最大可校正偏差中的较小值校正转向角度。
13.如权利要求12所述的系统，其中所述线控转向系统包括通信地耦接到所述计算机的方向盘和可操作地耦接到所述方向盘的马达，并且校正所述转向角度包括以下中的一者：修改从所述方向盘接收的方向盘角度、修改所述转向角度、以及致动所述马达以使所述方向盘旋转。
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