CN112339758A - 一种多工况自适应的预警制动系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多工况自适应的预警制动系统，包括：外部信号接收模块、紧急制动自适应模块、人机交互模块及ESC执行器；外部信号接收模块，用于接收外部感知信号；紧急制动自适应模块包括环境分析模块、自适应分析模块和决策控制模块，环境分析模块根据外部感知信号对自车前方的交通环境进行类别划分，确定当前工况，然后由自适应分析模块根据工况类型进行自适应调整，以使不同工况下行人碰撞预警和制动灵敏度不同，最后由决策控制模块根据自适应调整的结果判断当前的碰撞危险程度，并向人机交互模块发送与碰撞危险程度对应的预警信息，向ESC执行器发送与碰撞危险程度对应的控制信号，通过本发明可以实现自适应紧急制动调整。
Description
技术领域
本发明属于汽车辅助驾驶领域，更具体地，涉及一种多工况自适应的预警制动系统。
背景技术
L2级别智能驾驶辅助紧急制动系统(Advanced Driving Assistance System，ADAS)帮助驾驶员在碰撞危险情况下主动提供减速制动力，目前主动紧急制动系统主要针对危险车辆和行人进行预碰撞预测，中国新车评价规范(China-New Car AssessmentProgramme，C-NCAP)要求车辆需要对近端和远端横穿行人有避撞或减缓碰撞的能力，但实际上由于行人轨迹多变、道路交通状况复杂、传感器感知精度差等原因，针对行人横穿的场景，紧急制动系统的实际制动效果并不理想，不能完全避免行人碰撞。
目前常用的技术方案是采用雷达摄像头感知传感器探测行人信息，计算预碰撞时间(Time To Collision，TTC)，设定时间阈值，当计算的TTC小于阈值时，激活紧急制动。然而，该方案的紧急制动激活触发条件单一，主要依靠传感器性能，且对一些特殊场景效果不佳。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提出了一种多工况自适应的预警制动系统，可以实现自适应紧急制动调整。
为实现上述目的，本发明提供了一种多工况自适应的预警制动系统，包括：外部信号接收模块、紧急制动自适应模块、人机交互模块及ESC执行器；
所述外部信号接收模块，用于接收外部感知信号以进行AEB系统环境分析和碰撞风险评估，其中，所述外部感知信号包括雷达摄像头信号、自车状态信号和MP5设置信号；
所述紧急制动自适应模块包括环境分析模块、自适应分析模块和决策控制模块，在接收到所述外部感知信号后，所述环境分析模块根据所述外部感知信号对自车前方的交通环境进行类别划分，确定当前工况，然后由所述自适应分析模块根据工况类型进行自适应调整，以使不同工况下行人碰撞预警和制动灵敏度不同，最后由所述决策控制模块根据自适应调整的结果判断当前的碰撞危险程度，并向所述人机交互模块发送与所述碰撞危险程度对应的预警信息，向所述ESC执行器发送与所述碰撞危险程度对应的控制信号，其中，所述自适应调整对象包括TTC阈值、制动强度和危险边界范围。
在一些可选的实施方案中，所述环境分析模块，用于根据雷达摄像头探测的外部目标物进行目标物状态分析，根据雷达摄像头探测的车道线信息进行车道信息分析，根据自车状态信号确定当前环境信息。
在一些可选的实施方案中，所述自适应分析模块，用于根据所述目标物状态、所述车道信息及所述当前环境信息确定自车当前所处的外部环境的复杂程度，进而根据外部环境的复杂程度进行自适应调整，其中，外部环境的复杂程度越高，危险边界范围越小、TTC阈值越小及制动强度越高。
在一些可选的实施方案中，所述自适应分析模块，用于根据所述目标物状态、所述车道信息及所述当前环境信息得到鬼探头系数、行人密集系数、道路狭窄系数及雨量光照系数，然后由各系数计算出当前工况环境下的TTC阈值权重、制动力分级权重和危险边界权重，最后将TTC阈值初始值乘以TTC阈值权重得到自适应修正后的TTC阈值参数，将初始制动力乘以制动力分级权重得到自适应修正后的制动力级别，将初始实际碰撞时间乘以危险边界权重得到自适应修正后的实际碰撞TTC时间。
在一些可选的实施方案中，所述自适应分析模块，用于由左右邻车道的车辆数量和行驶速度得到鬼探头系数ia，由前方行人数量和距离得到行人密集系数ib，由前方车辆和横纵向距离得到车辆密集系数ic，由探测到的所在车道和左右车道的宽度得到道路狭窄系数id，由雨刮频率和远近光灯开启状况得到雨量光照系数ie。
在一些可选的实施方案中，所述自适应分析模块，用于由wt＝a1·ia+b1·ib+c1·ic+d1·id+e1·ie得到当前工况环境下TTC阈值权重wt，由wd＝a2·ia+b2·ib+c2·ic+d2·id+e2·ie得到当前工况环境下制动力分级权重wd，由ws＝a3·ia+b3·ib+c3·ic+d3·id+e3·ie得到当前工况环境下危险边界权重ws，其中，an、bn、cn、dn、en，(n＝1,2,3)为对应的工况系数的权重经验比值。
在一些可选的实施方案中，所述决策控制模块，用于根据自适应修正后的TTC阈值参数、自适应修正后的制动力级别及自适应修正后的实际碰撞TTC时间确定碰撞危险级别，其中，自适应修正后的TTC阈值参数越小、自适应修正后的制动力级别越高及自适应修正后的实际碰撞TTC越短，碰撞危险级别越高，所需制动力越强。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
针对多种行人紧急制动工况，通过目标边界环境的分析，自适应调整对应的TTC阈值、制动强度和预警时机，从而减小行人误触发紧急制动，减少鬼探头工况下的制动不及时的情况发生，可以提高判断精度和灵敏度，从而提升行人紧急制动系统的刹车性能。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种多工况自适应的预警制动系统的结构框图；
图2是本发明实施例提供的一种多工况自适应的预警制动系统的工作流程示意图；
图3是本发明实施例提供的一种特定场景下碰撞预警危险级别判断流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明针对行人横穿的工况，为避免碰撞，自车及时进行制动需要解决以下问题：
①感知误差的不确定性，包括：目标行人的横纵位移、横纵向速度、横纵向加速度等感知信号，导致碰撞TTC的计算误差大，如果不同工况下采用同一判断标准，容易误触发制动或制动不及时；
②针对两边有车辆遮挡场景，行人鬼探头导致自动紧急制动-行人保护(AEBPedestrian，AEBP)系统没有处理反应时间；
③横向误差导致目标物筛选不准确，从而导致的误触发问题；
④天气状况对传感器性能有较大影响，如天气状况差，感知探测受限会导致判断时间和动作时间不足。
图1是本发明实施例提供的一种多工况自适应的预警制动系统的结构框图，该系统由外部信号接收模块、AEB/前向碰撞预警(Forward Collision Warning，FCW)紧急制动自适应模块、AEB人机交互(Human Machine Interface，HMI)仪表和车身电子稳定性调节系统(Electronic Stability Controller，ESC)执行器四部分组成，其中，外部信号接收模块接收雷达摄像头信号、自车状态信号和MP5设置信号(包括紧急碰撞预警制动开关和灵敏度设置)，用于自动紧急制动(Autonomous Emergency Braking，AEB)系统环境分析和碰撞风险评估。紧急制动自适应模块包含环境分析模块、自适应分析模块和决策控制模块，当接收到外部感知信号后，环境分析模块会对自车前方的交通环境进行类别划分，分析其行人密集度、车辆密集度、市郊路况和天气情况等信息，分析得出的结论反馈给自适应分析模块，针对当前的外部工况自适应调整对应的TTC阈值，制动强度、预警时机(指FCW碰撞预警信号激活的时间，如交通路况复杂则提前预警时机，以提示驾驶员尽早注意碰撞风险)和危险边界范围，使得不同工况下行人碰撞预警和制动灵敏度不同，决策控制模块则根据自适应调整的结果判断当前的碰撞危险程度，并向仪表和ESC执行器发送相应的控制信号和预警信息。
本发明针对行人横穿场景设计了一种基于多工况自适应的预警制动系统，首先通过感知传感器收集外部行人车辆等目标物信息和实时环境信息，经过环境分析模块判断当前所属工况场景，然后根据具体工况自适应调整合适的预警制动逻辑，然后计算出对应的碰撞危险等级，最后输出给仪表预警信号和制动器减速指令，系统具体工作流程如附图2。
首先，雷达摄像头探测外部目标物和车道线信息，然后行人自适应紧急制动系统分别分析目标物状态和车道信息。目标物分析主要包括前方邻车道是否有车、车辆是否密集和前方行人是否密集，以此来判断外部环境复杂程度(是否存在鬼探头可能场景、是否存在多人穿行等)，如果外部环境复杂程度较高(比如满足有鬼探头风险、车辆密集及行人密集三者中的一种或者多种，则认为外部环境复杂程度较高，若三种情况都存在则外部环境最复杂，采用更加保守的边界和阈值)，则选择较小的危险边界范围、更加保守的TTC阈值(即TTC阈值偏小，以减少由于环境复杂下误识别导致的误触发)和直接粗暴的减速度。车道分析主要探测前方所在道路是否为狭窄道路，若道路狭窄，则同样反馈给自适应模块进行保守的危险边界和TTC阈值选择。同时自车本身的雨刷状态、近远光灯和雾灯状态也会被环境分析模块实时监控，用于判断所处环境是否是夜晚或雨天，若在夜晚和雨天系统的性能会受到限值，为保证避免碰撞，则也需要自适应模块进行危险边界和TTC阈值范围调整。最后综合所有外部环境自适应调整结果进行后续危险行人目标碰撞风险等级计算，再根据风险等级输出相应的制动控制信号和预警信号给制动器和仪表，实现最终避免或减缓碰撞风险。
以某个特定场景进行流程说明，如图3所示。通过感知传感器反馈的信号，分析了目标物情况和道路情况，计算出鬼探头系数ia(鬼探头系数由左右邻车道的车辆数量和行驶速度计算)，行人密集系数ib(行人密集系数由前方行人数量和距离决定)，车辆密集系数ic(车辆密集系数由前方车辆和横纵向距离决定)，道路狭窄系数id(由探测到的所在车道和左右车道的宽度)和雨量光照系数ie(由雨刮频率、远近光灯开启状况决定)。然后通过各系数计算出当前工况环境下TTC阈值权重wt，制动力分级权重wd和危险边界权重ws：
wt＝a1·ia+b1·ib+c1·ic+d1·id+e1·ie
wd＝a2·ia+b2·ib+c2·ic+d2·id+e2·ie
ws＝a3·ia+b3·ib+c3·ic+d3·id+e3·ie
其中an、bn、cn、dn、en为对应的工况系数的权重经验比值。
采用原有不分工况的各初始计算值乘以对应权重得到自适应修正后的实际碰撞TTC、制动力级别和TTC阈值参数，最后以自适应修正后的参数判断碰撞危险级别和所需制动力信息，其中，自适应修正后的TTC阈值参数越小、自适应修正后的制动力级别越高及自适应修正后的实际碰撞TTC越短，碰撞危险级别越高，所需制动力越强。
例如，TTC阈值可以设定两个门限值，分别对应部分制动和全力制动，当实际碰撞TTC小于第一级TTC阈值时，触发部分制动，当小于第二级TTC阈值时，触发全力制动。
需要指出，根据实施的需要，可将本申请中描述的各个步骤/部件拆分为更多步骤/部件，也可将两个或多个步骤/部件或者步骤/部件的部分操作组合成新的步骤/部件，以实现本发明的目的。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种多工况自适应的预警制动系统，其特征在于，包括：外部信号接收模块、紧急制动自适应模块、人机交互模块及ESC执行器；
所述外部信号接收模块，用于接收外部感知信号以进行AEB系统环境分析和碰撞风险评估，其中，所述外部感知信号包括雷达摄像头信号、自车状态信号和MP5设置信号；
所述紧急制动自适应模块包括环境分析模块、自适应分析模块和决策控制模块，在接收到所述外部感知信号后，所述环境分析模块根据所述外部感知信号对自车前方的交通环境进行类别划分，确定当前工况，然后由所述自适应分析模块根据工况类型进行自适应调整，以使不同工况下行人碰撞预警和制动灵敏度不同，最后由所述决策控制模块根据自适应调整的结果判断当前的碰撞危险程度，并向所述人机交互模块发送与所述碰撞危险程度对应的预警信息，向所述ESC执行器发送与所述碰撞危险程度对应的控制信号，其中，所述自适应调整对象包括TTC阈值、制动强度和危险边界范围。
2.根据权利要求1所述的预警制动系统，其特征在于，所述环境分析模块，用于根据雷达摄像头探测的外部目标物进行目标物状态分析，根据雷达摄像头探测的车道线信息进行车道信息分析，根据自车状态信号确定当前环境信息。
3.根据权利要求2所述的预警制动系统，其特征在于，所述自适应分析模块，用于根据所述目标物状态、所述车道信息及所述当前环境信息确定自车当前所处的外部环境的复杂程度，进而根据外部环境的复杂程度进行自适应调整，其中，外部环境的复杂程度越高，危险边界范围越小、TTC阈值越小及制动强度越高。
4.根据权利要求2或3所述的预警制动系统，其特征在于，所述自适应分析模块，用于根据所述目标物状态、所述车道信息及所述当前环境信息得到鬼探头系数、行人密集系数、道路狭窄系数及雨量光照系数，然后由各系数计算出当前工况环境下的TTC阈值权重、制动力分级权重和危险边界权重，最后将TTC阈值初始值乘以TTC阈值权重得到自适应修正后的TTC阈值参数，将初始制动力乘以制动力分级权重得到自适应修正后的制动力级别，将初始实际碰撞时间乘以危险边界权重得到自适应修正后的实际碰撞TTC时间。
5.根据权利要求4所述的预警制动系统，其特征在于，所述自适应分析模块，用于由左右邻车道的车辆数量和行驶速度得到鬼探头系数ia，由前方行人数量和距离得到行人密集系数ib，由前方车辆和横纵向距离得到车辆密集系数ic，由探测到的所在车道和左右车道的宽度得到道路狭窄系数id，由雨刮频率和远近光灯开启状况得到雨量光照系数ie。
6.根据权利要求5所述的预警制动系统，其特征在于，所述自适应分析模块，用于由wt＝a1·ia+b1·ib+c1·ic+d1·id+e1·ie得到当前工况环境下TTC阈值权重wt，由wd＝a2·ia+b2·ib+c2·ic+d2·id+e2·ie得到当前工况环境下制动力分级权重wd，由ws＝a3·ia+b3·ib+c3·ic+d3·id+e3·ie得到当前工况环境下危险边界权重ws，其中，an、bn、cn、dn、en，(n＝1,2,3)为对应的工况系数的权重经验比值。
7.根据权利要求6所述的预警制动系统，其特征在于，所述决策控制模块，用于根据自适应修正后的TTC阈值参数、自适应修正后的制动力级别及自适应修正后的实际碰撞TTC时间确定碰撞危险级别，其中，自适应修正后的TTC阈值参数越小、自适应修正后的制动力级别越高及自适应修正后的实际碰撞TTC越短，碰撞危险级别越高，所需制动力越强。
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