CN112130152B - 一种汽车与目标物横向距离修正的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及汽车控制方法技术领域，具体地指一种汽车与目标物横向距离修正的方法。在车道线信号良好的情况下，获取目标物信息、车道线信息、目标物与车道线关系信息以及汽车与车道线关系信息，通过以上信息得到汽车中心线与目标物中心线的横向距离最大值和横向距离最小值，再通过汽车的感知传感器获取汽车与目标物纵向距离，结合汽车偏角信号计算出汽车与目标物的初始横向距离；将初始横向距离与横向距离最大值、横向距离最小值进行比对，利用横向距离最大值、横向距离最小值对初始横向距离进行修正，获取修正横向距离。本发明提供的修正方法能够准确计算出汽车与目标物的横向距离，大幅度减小了横向距离测量获取的偏差，对危险物识别的准确度更高，降低了误触发的几率，具有极大的推广价值。

Description

一种汽车与目标物横向距离修正的方法
技术领域
本发明涉及汽车控制方法技术领域，具体地指一种汽车与目标物横向距离修正的方法。
背景技术
L2级别辅助驾驶包含有AEB紧急制动和FCW碰撞预警功能，该功能在自车探测到前方有碰撞危险目标时，激活碰撞预警和紧急制动，避免自车与前车危险目标物碰撞而造成人员伤害和财产损失。当前AEB系统都采用毫米波雷达和单摄像头融合信号架构，由于受限于传感器的感知精度，导致探测的目标物横向距离与实际目标物的横向位置存在较大偏差。在实际行驶路况下，特别是邻车道车辆位置距离自车横向距离较近时，容易识别邻车道车辆为危险目标物，从而导致功能误触发。目前行业内为降低误触发的概率，大多采用保守标定策略，降低预碰撞时间阈值，将危险触发标定成不灵敏状态，这样也导致主动安全性能降低。
发明内容
本发明的目的就是要解决上述背景技术的不足，提供一种汽车与目标物横向距离修正的方法。
本发明的技术方案为：一种汽车与目标物横向距离修正的方法，其特征在于：在车道线信号良好的情况下，获取目标物信息、车道线信息、目标物与车道线关系信息以及汽车与车道线关系信息，通过以上信息得到汽车中心线与目标物中心线的横向距离最大值和横向距离最小值，
再通过汽车的感知传感器获取汽车与目标物纵向距离，结合汽车偏角信号计算出汽车与目标物的初始横向距离；
将感知传感器探测计算的初始横向距离与横向距离最大值、横向距离最小值进行比对，利用横向距离最大值、横向距离最小值对初始横向距离进行修正，获取修正横向距离。
优选的，所述获取修正横向距离的方法包括：若目标物初始横向距离大于横向距离最大值，将横向距离最大值作为修正横向距离；
若目标物初始横向距离小于横向距离最小值，将横向距离最小值作为修正横向距离；
若目标物初始横向距离处于横向距离最小值与横向距离最大值之间，将目标物初始横向距离作为修正横向距离。
优选的，所述目标物信息包括目标物的宽度；所述车道线信息包括车道宽度、车道线宽度；所述目标物与车道线关系信息包括目标物所处车道；所述汽车与车道线关系信息包括汽车距离自车车道的车道线距离。
优选的，在车道线信号良好的情况下，获得用于修正初始横向距离的修正系数，将修正后的修正横向距离和修正系数存储在自学习模块中，计算出汽车行驶工况下各影响因素对汽车与目标物横向距离的修正权重系数；在车道线信号不好的情况下，调用与当前汽车行驶工况相同的场景下的修正权重系数，得到当前工况下的修正系数，通过修正系数获取当前目标物与汽车的修正横向距离。
优选的，获得用于修正初始横向距离的修正系数的方法为：根据修正横向距离和初始横向距离的比值获得修正补偿权重值；通过方向盘转角和当前车速计算汽车在自车道内进行横向位置调整时的调整横向距离；获取感知传感器探测的目标物在汽车横向调整前后的横向距离变化值；调整横向距离与横向距离变化值的比值为当前工况下的修正补偿值；修正补偿值与修正补偿权重值的乘积为当前工况下的修正系数。
优选的，所述影响因素包括汽车车速、汽车与目标物相对速度、汽车与目标物纵向距离、目标物左右偏角和天气因素。
优选的，计算出汽车行驶工况下各影响因素对汽车与目标物横向距离的修正权重系数的方法包括：使当前工况下的修正系数与当前工况下所有影响因素对汽车与目标物横向距离的总修正权重系数相等，然后分别计算每个影响因素对汽车与目标物横向距离的修正权重系数。
优选的，调用与当前汽车行驶工况相同的场景下的修正权重系数，得到当前工况下的修正系数的方法为：将汽车的行驶工况拆分为不同的影响因素，根据单个影响因素调取与该影响因素相同的场景下的该影响因素的修正权重系数，叠加所有影响因素的修正权重系数获得汽车当前工况下的修正系数。
优选的，通过修正系数获取当前目标物与汽车的修正横向距离的方法包括：通过初始横向距离与修正系数的乘积获得目标物与汽车的修正横向距离。
本发明提供的修正方法能够准确计算出汽车与目标物的横向距离，大幅度减小了横向距离测量获取的偏差，对危险物识别的准确度更高，降低了误触发的几率，具有极大的推广价值。
附图说明
图1：本发明汽车与目标物横向距离识别示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
本实施例的汽车与目标物横向距离修正的方法是基于一套紧急制动控制系统，所述紧急制动控制系统包含雷达摄像头信号、网关转发的自车信号、MP5信号、目标横向距离自学习模块、目标物数据对比修正模块、决策控制模块、仪表及ESC(电子稳定控制系统)减速部件。本实施例的修正方法主要通过目标物横向位置自学习模块和目标物数据对比修正模块来实现对感知传感器所探测的横向距离进行修正补偿。
当汽车前方有目标物时，感知传感器(本实施例的感知传感器为摄像头和雷达)将车道线信号和目标物纵向距离、相对速度、左右偏角等信号发送给ADAS控制器(驾驶辅助系统控制器)中的目标物横向距离自学习模块，根据车道线质量情况进行自学习和修正处理。
在车道线信号良好时，本实施例的车道线信号良好指车道线清晰，感知传感器能够清晰快速识别。感知传感器识别目标物所述车道、获取车道宽度、车道线宽度、目标物宽度、汽车距离车道线的距离，通过以上数据，可计算出目标物中心线距离汽车中心线的横向距离最大值h2和横向距离最小值h1，此时通过这种方法计算的目标物位置实际上对应的就是图1中的A所示部分。
利用感知传感器探测汽车与目标物的纵向距离，结合汽车左右偏角信号可计算出汽车与目标物的初始横向距离h，此时通过这种方法计算的目标物位置实际上对应的就是图1中的B所示部分，将初始横向距离h与横向距离最大值h2和横向距离最小值h1进行对比。
若目标物初始横向距离h大于横向距离最大值h2，将横向距离最大值h2作为修正横向距离hx；
若目标物初始横向距离h小于横向距离最小值h1，将横向距离最小值h1作为修正横向距离hx；
若目标物初始横向距离h处于横向距离最小值h1与横向距离最大值h2之间，将目标物初始横向距离h作为修正横向距离hx。
根据初始横向距离h和修正横向距离hx可以计算出修正补偿权重值δx，修正补偿权重值δx为修正横向距离hx与初始横向距离h的比值。
当系统激活ICA(智能巡航辅助)或LKA(车道保持系统)横向控制功能时，汽车会进行横向位置调整，调整的方向盘转角为α，当前车速为vego，可计算出调整的横向距离为dx，方向盘转角和车速都可以通过车载系统进行获取。
由于汽车横向位置的调整，感知传感器探测的目标物的横向距离也会发生变化，变化为Δh，即感知传感器探测的汽车与目标物横向距离在汽车横向位置调整前后的差值。结合调整的横向距离为dx和Δh可以计算出基于横向控制的修正补偿值δy，修正补偿值δy和修正补偿权重值δx的乘积为当前工况下汽车与目标物的横向距离修正系数δ，将修正系数δ与当前工况的影响因素存储在控制系统中，下次处于该相同工况下，自学习模块记录其修正系数，然后统计多个相同工况下的修正系数，求平均值，即可获得对应该工况的准确的修正系数
修正后进行下步危险目标物筛选，同时修正后的横向距离数据和工况数据被自学习模块收集并计算出不同影响因素下横向距离修正权重系数(影响因素包括汽车车速、汽车与目标物相对速度、汽车与目标物纵向距离、目标物左右偏角和天气因素)，由于雷达和摄像头的物理属性受限，导致不同的工况场景下的传感器测量误差是不同的，例如在同一场景，汽车和目标物的位置、速度等信息都不变的情况下，在不同天气条件下，感知传感器探测精度受限导致横向距离会存在一定的偏差，需要对应修正权重系数来修正。自学习模块根据不同天气下的修正权重系数来拟合判断出修正权重系数和天气的关系，自学习模块计算的权重系数用于下次类似场景或车道线质量较差的工况。
使当前工况下的修正系数与当前工况下所有影响因素对汽车与目标物横向距离的总修正权重系数ω相等，然后分别计算每个影响因素对汽车与目标物横向距离的修正权重系数ωi。
当汽车所处车道前方的车道线信号质量较差时，即感知传感器无法准确识别车道线，可以调用与当前工况相同的数据进行修正，汽车行驶的当前工况输入信息为汽车车速、汽车与目标物相对速度、汽车与目标物纵向距离、目标物左右偏角和天气因素，在自学习数据库中对比查找与个影响因素相同的场景下的该影响因素的修正权重系数ωi，叠加所有影响因素的修正权重系数ωi即可获得当前工况的修正系数，通过初始横向距离与修正系数的乘积获得目标物与汽车的修正横向距离。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (8)

1.一种汽车与目标物横向距离修正的方法，其特征在于：在车道线信号良好的情况下，获取目标物信息、车道线信息、目标物与车道线关系信息以及汽车与车道线关系信息，通过以上信息得到汽车中心线与目标物中心线的横向距离最大值和横向距离最小值，
再通过汽车的感知传感器获取汽车与目标物纵向距离，结合汽车偏角信号计算出汽车与目标物的初始横向距离；
将感知传感器探测计算的初始横向距离与横向距离最大值、横向距离最小值进行比对，利用横向距离最大值、横向距离最小值对初始横向距离进行修正，获取修正横向距离；
所述获取修正横向距离的方法包括：若目标物初始横向距离大于横向距离最大值，将横向距离最大值作为修正横向距离；
若目标物初始横向距离小于横向距离最小值，将横向距离最小值作为修正横向距离；
若目标物初始横向距离处于横向距离最小值与横向距离最大值之间，将目标物初始横向距离作为修正横向距离。
2.如权利要求1所述的一种汽车与目标物横向距离修正的方法，其特征在于：所述目标物信息包括目标物的宽度；所述车道线信息包括车道宽度、车道线宽度；所述目标物与车道线关系信息包括目标物所处车道；所述汽车与车道线关系信息包括汽车距离自车车道的车道线距离。
3.如权利要求1所述的一种汽车与目标物横向距离修正的方法，其特征在于：在车道线信号良好的情况下，获得用于修正初始横向距离的修正系数，将修正后的修正横向距离和修正系数存储在自学习模块中，计算出汽车行驶工况下各影响因素对汽车与目标物横向距离的修正权重系数；在车道线信号不好的情况下，调用与当前汽车行驶工况相同的场景下的修正权重系数，得到当前工况下的修正系数，通过修正系数获取当前目标物与汽车的修正横向距离。
4.如权利要求3所述的一种汽车与目标物横向距离修正的方法，其特征在于：获得用于修正初始横向距离的修正系数的方法为：根据修正横向距离和初始横向距离的比值获得修正补偿权重值；通过方向盘转角和当前车速计算汽车在自车道内进行横向位置调整时的调整横向距离；获取感知传感器探测的目标物在汽车横向调整前后的横向距离变化值；调整横向距离与横向距离变化值的比值为当前工况下的修正补偿值；修正补偿值与修正补偿权重值的乘积为当前工况下的修正系数。
5.如权利要求3所述的一种汽车与目标物横向距离修正的方法，其特征在于：所述影响因素包括汽车车速、汽车与目标物相对速度、汽车与目标物纵向距离、目标物左右偏角和天气因素。
6.如权利要求3所述的一种汽车与目标物横向距离修正的方法，其特征在于：计算出汽车行驶工况下各影响因素对汽车与目标物横向距离的修正权重系数的方法包括：使当前工况下的修正系数与当前工况下所有影响因素对汽车与目标物横向距离的总修正权重系数相等，然后分别计算每个影响因素对汽车与目标物横向距离的修正权重系数。
7.如权利要求3所述的一种汽车与目标物横向距离修正的方法，其特征在于：调用与当前汽车行驶工况相同的场景下的修正权重系数，得到当前工况下的修正系数的方法为：将汽车的行驶工况拆分为不同的影响因素，根据单个影响因素调取与该影响因素相同的场景下的该影响因素的修正权重系数，叠加所有影响因素的修正权重系数获得汽车当前工况下的修正系数。
8.如权利要求3所述的一种汽车与目标物横向距离修正的方法，其特征在于：通过修正系数获取当前目标物与汽车的修正横向距离的方法包括：通过初始横向距离与修正系数的乘积获得目标物与汽车的修正横向距离。
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