CN112078579A - 一种多信息融合的自适应巡航控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多信息融合的自适应巡航控制系统及方法。摄像头采集图像识别当前路段道路限速；毫米波雷达检测获得当前车辆和前方目标车辆间的相对距离和相对速度；定位系统检测当前车辆的当前位置，并获得道路曲率；行车控制仪采集当前车辆的当前速度；自适应巡航控制器接收道路速度限制信息确定当前车辆的当前位置下的道路限速，根据当前车辆的当前速度计算获得期望保持的车间距，根据期望保持的车间距、绝对速度、相对距离、车道速度限制进行自适应巡航控制，控制当前车辆的车速。本发明的自适应巡航控制融合摄像头、毫米波雷达、地图、定位系统等信息，辅助驾驶员在合适的速度范围内进行行驶，提高道路交通安全性。

Description

一种多信息融合的自适应巡航控制系统及方法

技术领域

本发明涉及智能驾驶技术领域的一种车辆巡航控制系统及方法，尤其涉及一种多信息融合的自适应巡航控制系统及方法。

背景技术

自适应巡航控制系统结合定速巡航，通过安装在车辆前方的毫米波雷达检测前方目标车辆，当没有探测到目标车辆时，按照驾驶员设定的巡航速度进行定速行驶，当探测到前方目标车辆且本车与前车的距离过小时，相应的控制发动机和制动系统进行减速，以保证行车安全。

相关的技术中，存在着以下问题：1)自适应巡航系统没有考虑道路的限速标识，容易导致行车过程超速，违反交通法规；2)自适应巡航系统没有考虑红绿灯的影响，需要驾驶员在红灯状态下自行制动刹车；3)自适应巡航系统没有考虑到道路情况，在某些曲率较大的路段，可能无法自动减速，导致行车不安全。

发明内容

为了克服以上技术的不足，本发明提供了一种多信息融合的自适应巡航控制系统及方法，融合车辆多种信息进行决策控制，辅助驾驶员进行行驶，在满足驾驶员舒适性的同时，降低交通超速和低速的风险，且能一定程度的提升驾驶安全性。

本发明采用的技术方案是：

一、一种多信息融合的自适应巡航控制系统：

包括摄像头，采集当前车辆前方的图像，识别当前路段的限速标志牌TSR，并把识别结果发送到自适应巡航控制器中；

包括毫米波雷达，检测获得当前车辆和前方的目标车辆之间的相对距离D_relative和相对速度V_relative，并根据当前车辆的本车车速，得到前方目标车辆的绝对速度V_target，并将绝对速度V_target和相对距离为D_relative发送到自适应巡航控制器中；

包括定位系统，检测采集当前车辆的当前位置，结合已有的地图获得当前车辆的当前位置所在的道路曲率，将道路曲率和当前车辆的当前位置发送到自适应巡航控制器中；

包括行车控制仪，采集当前车辆的当前速度V_ego，将当前速度V_ego发送到自适应巡航控制器中；

包括自适应巡航控制器，根据接收到的道路曲率结合地图中的当前车辆的当前位置的道路速度限制信息确定当前车辆的当前位置下的道路限速V_curve，同时根据接收到的当前车辆的当前速度V_ego计算获得期望保持的车间距D_expect，然后根据期望保持的车间距D_expect、绝对速度V_target、相对距离为D_relative、车道速度限制V_tsr进行自适应巡航控制，控制当前车辆的车速。

所述摄像头用于实时采集和识别交通标识。

所述交通标识包括限速牌、取消限速牌和“停”字标识牌。

在本发明的一些实施例中，如果摄像头同时检测到多种限速标志，则需根据本车信息进行筛选，如本车为轿车，则选择限速标识数字最大的为检测结果；如果检测到“停”字标志牌或红灯禁止的方向，则不管是否检测到限速牌，V_tsr都为0。

在具体实施中，当本车前方无目标车辆时，V_target为200km/h，相对距离D_relative为500m。在本发明的一些实施例中，当本车前方无目标车辆时，V_target和D_relative也可以设置为其他默认值。

所述的包括摄像头、毫米波雷达、定位系统、行车控制仪均和自适应巡航控制器通信连接。

所述定位系统为北斗定位系统。

二、一种多信息融合的自适应巡航控制方法：

A)所述毫米波雷达置于当前车辆的前部并朝向行驶前方，检测当前车辆前方的目标车辆的绝对速度V_target以及当前车辆和前方的目标车辆之间的相对距离D_relative；具体实施中，当本车前方无目标车辆时，V_target为200km/h，相对距离D_relative为500m。

B)通过定位系统实时获得当前车辆的当前位置，结合查询地图获得当前车辆的当前位置所在的道路曲率，根据道路曲率半径的大小已预先将车道速度限制V_tsr划分三个限速等级V_{curve_l}、V_{curve_m}、V_{curve_h}，当前位置所在的道路限速V_curve取为V_curve∈{V_{curve_l}，V_{curve_m}，V_{curve_h}}。

C)所述的期望保持的车间距D_expect具体采用以下公式计算获得：通过行车控制仪获得当前车辆的当前速度V_ego，计算获得期望保持的车间距D_expect为：

D_expect＝τ_set*V_ego+d_min；

其中，d_min表示最小安全间距，τ_set为驾驶前设定的自适应巡航跟车时距。

D)根据A)～C)获得的当前车辆前方的目标车辆的绝对速度V_target、当前车辆和前方的目标车辆之间的相对距离为D_relative、当前位置所在的道路限速V_curve、期望保持的车间距D_expect输入自适应巡航控制器进行自适应巡航控制。

自适应巡航控制器的自适应巡航控制方法如下：

1)实时获取当前车辆的当前速度V_ego、车道速度限制V_tsr、道路限速V_curve、目标车辆的绝对速度V_target、相对距离D_relative；

2)实时计算最小车速V_min和期望保持的车间距D_expect；

V_min＝min{V_set，V_tsr，V_curve}

其中，V_set表示驾驶前设定的自适应巡航速度，min表示最小化函数；

3)进而进行以下判断和控制：

当D_relative＜＝D_expect且V_min＞＝V_target，则通过自适应巡航控制器控制当前车辆的当前速度V_ego减小减速，使得当前速度V_ego达到当前车辆的期望车速V_expect，且当前车辆的期望车速V_expect＜V_target；

当D_relative＜＝D_expect且V_min＜V_target，则当前车辆的期望车速V_expect＝V_min，通过自适应巡航控制器控制当前车辆的当前速度V_ego调整增加或者减小，使得当前速度V_ego达到当前车辆的期望车速V_expect；

当D_relative＞D_expect，则当前车辆的期望车速V_expect＝V_min，通过自适应巡航控制器控制当前车辆的当前速度V_ego调整增加或者减小，使得当前速度V_ego达到当前车辆的期望车速V_expect。

期望车速V_expect为自适应巡航控制系统控制车辆期望达到的车速。

车道速度限制V_tsr为当前车辆的当前位置所在的道路的车辆最高限速速度。

本发明的有益效果是：

本发明创新性地融合了摄像头、毫米波雷达、地图及定位系统等信息，扩展了自适应巡航对红绿灯、弯道的适用范围，能够自适应控制车辆按照规定的车速行驶，避免了车辆的超速和低速，能够准确用于无人驾驶的控制，能够有利于提高道路交通安全性。

附图说明

图1为一种多信息融合的自适应巡航控制系统框图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。

包括摄像头，采集当前车辆前方的图像，识别当前路段的限速标志牌TSR并把识别结果发送到自适应巡航控制器中；

包括毫米波雷达，检测采集当前车辆前方的目标车辆的绝对速度V_target以及当前车辆和前方的目标车辆之间的相对距离D_relative，并将绝对速度为V_target和相对距离为D_relative发送到自适应巡航控制器中；

包括定位系统，检测采集当前车辆的当前位置，结合已有的地图获得当前车辆的当前位置所在的道路曲率，将道路曲率和当前车辆的当前位置发送到自适应巡航控制器中；

包括行车控制仪，采集当前车辆的当前速度V_ego，将当前速度V_ego发送到自适应巡航控制器中；

包括自适应巡航控制器，根据接收到的道路曲率结合地图中的当前车辆的当前位置的道路速度限制信息确定当前车辆的当前位置下的道路限速V_curve，同时根据接收到的当前车辆的当前速度V_ego计算获得期望保持的车间距D_expect，然后根据期望保持的车间距D_expect、绝对速度V_target、相对距离为D_relative、车道速度限制V_tsr进行自适应巡航控制，控制当前车辆的车速。

摄像头用于实时采集和识别车道线、行人、车辆、交通标识、导向指示线、红绿灯。

交通标识包括限速牌、取消限速牌和“停”字标识牌。

在本发明的一些实施例中，如果摄像头同时检测到多种限速标志，则需根据本车信息进行筛选，如本车为轿车，则选择限速标识数字最大的为检测结果；如果检测到“停”字标志牌或红灯禁止的方向，则不管是否检测到限速牌，V_tsr都为0。

在具体实施中，当本车前方无目标车辆时，V_target为200km/h，相对距离D_relative为500m。在本发明的一些实施例中，当本车前方无目标车辆时，V_target和D_relative也可以设置为其他默认值。

包括摄像头、毫米波雷达、定位系统、行车控制仪均和自适应巡航控制器通信连接。具体实施的定位系统为北斗定位系统。

如图1所示，具体实施的过程包括：

A)毫米波雷达置于当前车辆的前部并朝向行驶前方，检测当前车辆前方的目标车辆的绝对速度V_target以及当前车辆和前方的目标车辆之间的相对距离D_relative；具体实施中，当本车前方无目标车辆时，V_target为200km/h，相对距离D_relative为500m。

B)通过定位系统实时获得当前车辆的当前位置，结合查询地图获得当前车辆的当前位置所在的道路曲率，根据道路曲率半径的大小已预先将车道速度限制V_tsr划分三个限速等级V_{curve_l}、V_{curve_m}、V_{curve_h}，当前位置所在的道路限速V_curve取为V_curve∈{V_{curve_l}，V_{curve_m}，V_{curve_h}}。

C)期望保持的车间距D_expect具体采用以下公式计算获得：通过行车控制仪获得当前车辆的当前速度V_ego，计算获得期望保持的车间距D_expect为：

D_expect＝τ_set*V_ego+d_min；

其中，d_min表示最小安全间距，τ_set为驾驶前设定的自适应巡航跟车时距。

D)根据A)～C)获得的当前车辆前方的目标车辆的绝对速度V_target、当前车辆和前方的目标车辆之间的相对距离为D_relative、当前位置所在的道路限速V_curve、期望保持的车间距D_expect输入自适应巡航控制器进行自适应巡航控制，具体如下：

1)实时获取当前车辆的当前速度V_ego、车道速度限制V_tsr、道路限速V_curve、目标车辆的绝对速度V_target、相对距离D_relative；

2)实时计算最小车速V_min和期望保持的车间距D_expect；

V_min＝min{V_set，V_tsr，V_curve}

其中，V_set表示驾驶前设定的自适应巡航速度，min表示最小化函数；

3)进而进行以下判断和控制：

当D_relative＜＝D_expect且V_min＞＝V_target，则通过自适应巡航控制器控制当前车辆的当前速度V_ego减小减速，使得当前速度V_ego达到当前车辆的期望车速V_expect，且当前车辆的期望车速V_expect＜V_target；

当D_relative＜＝D_expect且V_min＜V_target，则当前车辆的期望车速V_expect＝V_min，通过自适应巡航控制器控制当前车辆的当前速度V_ego调整增加或者减小，使得当前速度V_ego达到当前车辆的期望车速V_expect；

当D_relative＞D_expect，则当前车辆的期望车速V_expect＝V_min，通过自适应巡航控制器控制当前车辆的当前速度V_ego调整增加或者减小，使得当前速度V_ego达到当前车辆的期望车速V_expect。

期望车速V_expect为自适应巡航控制系统控制车辆期望达到的车速。

车道速度限制V_tsr为当前车辆的当前位置所在的道路的车辆最高限速速度。

以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种多信息融合的自适应巡航控制系统，其特征在于：

包括摄像头，采集当前车辆前方的图像，识别当前路段的限速标志牌TSR中的限速信息，并将限速标志牌TSR的限速信息的识别结果发送到自适应巡航控制器中；

包括毫米波雷达，检测获得当前车辆和前方的目标车辆之间的相对距离D_relative和相对速度V_relative，并根据当前车辆的本车车速，得到前方目标车辆的绝对速度V_target，并将绝对速度V_target和相对距离为D_relative发送到自适应巡航控制器中；

包括定位系统，检测采集当前车辆的当前位置，结合地图获得当前车辆的当前位置所在的道路曲率，将道路曲率和当前车辆的当前位置发送到自适应巡航控制器中；

包括行车控制仪，采集当前车辆的当前速度V_ego，将当前速度V_ego发送到自适应巡航控制器中；

包括自适应巡航控制器，根据接收到的道路曲率结合地图中的当前车辆的当前位置的道路速度限制信息确定当前车辆的当前位置下的道路限速V_curve，同时根据接收到的当前车辆的当前速度V_ego计算获得期望保持的车间距D_expect，然后根据期望保持的车间距D_expect、绝对速度V_target、相对距离为D_relative、车道速度限制V_tsr进行自适应巡航控制，控制当前车辆的车速。

2.根据权利要求1所述的一种多信息融合的自适应巡航控制系统，其特征在于：所述摄像头用于实时采集和识别交通标识。

3.根据权利要求1所述的一种多信息融合的自适应巡航控制系统，其特征在于：所述的包括摄像头、毫米波雷达、定位系统、行车控制仪均和自适应巡航控制器通信连接。

4.根据权利要求1所述的一种多信息融合的自适应巡航控制系统，其特征在于：所述定位系统为北斗定位系统。

5.一种多信息融合的自适应巡航控制方法，其特征在于，方法包括：

A)所述毫米波雷达置于当前车辆的前部并朝向行驶前方，检测当前车辆前方的目标车辆的绝对速度V_target以及当前车辆和前方的目标车辆之间的相对距离D_relative；

B)通过定位系统实时获得当前车辆的当前位置，结合查询地图获得当前车辆的当前位置所在的道路曲率，根据道路曲率半径的大小已预先将车道速度限制V_tsr划分三个限速等级V_{curve_l}、V_{curve_m}、V_{curve_h}，当前位置所在的道路限速V_curve取为V_curve∈{V_{curve_l}，V_{curve_m}，V_{curve_h}}。

C)通过行车控制仪获得当前车辆的当前速度V_ego，计算获得期望保持的车间距D_expect为：

D_expect＝τ_set*V_ego+d_min；

其中，d_min表示最小安全间距，τ_set为驾驶前设定的自适应巡航跟车时距。

D)根据A)～C)获得的当前车辆前方的目标车辆的绝对速度V_target、当前车辆和前方的目标车辆之间的相对距离为D_relative、当前位置所在的道路限速V_curve、期望保持的车间距D_expect输入自适应巡航控制器进行自适应巡航控制。

6.根据权利要求5所述的一种多信息融合的自适应巡航控制方法，其特征在于：自适应巡航控制器的自适应巡航控制方法如下：

1)实时获取当前车辆的当前速度V_ego、车道速度限制V_tsr、道路限速V_curve、目标车辆的绝对速度V_target、相对距离D_relative；

2)实时计算最小车速V_min和期望保持的车间距D_expect；

V_min＝min{V_set，V_tsr，V_curve}

其中，V_set表示驾驶前设定的自适应巡航速度，min表示最小化函数；

3)进而进行以下判断和控制：

当D_relative<＝D_expect且V_min>＝V_target，则通过自适应巡航控制器控制当前车辆的当前速度V_ego减小减速，使得当前速度V_ego达到当前车辆的期望车速V_expect，且当前车辆的期望车速V_expect<V_target；

当D_relative<＝D_expect且V_min<V_target，则当前车辆的期望车速V_expect＝V_min，通过自适应巡航控制器控制当前车辆的当前速度V_ego调整增加或者减小，使得当前速度V_ego达到当前车辆的期望车速V_expect；

当D_relative>D_expect，则当前车辆的期望车速V_expect＝V_min，通过自适应巡航控制器控制当前车辆的当前速度V_ego调整增加或者减小，使得当前速度V_ego达到当前车辆的期望车速V_expect。

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