CN112440986A - 一种行车控制方法、行人aeb系统、智能驾驶汽车、控制器及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本方案涉及一种行车控制方法、行人AEB系统、智能驾驶汽车、控制器及计算机可读存储介质，能够解决在堵车及交通拥堵路段因道路两侧遮挡物及车辆干扰导致AEB功能漏触发的情况，该方法包括：通过摄像头监控前方实际交通情况，并将前方交通情况分为：无干扰、单侧干扰，双侧干扰。通过毫米波雷达获取前方环境反射特征RCS值并针对不同的场景在行人AEB系统里设置不同的目标触发阈值，当车辆前方存在横穿行人时，行人AEB系统根据当前交通场景，选择相对应的触发阈值，当存在碰撞风险且计算出的碰撞概率超过目标触发阈值时，行人AEB系统的行人保护功能触发，最大程度保障车辆及行人生命财产安全。
Description
技术领域
本发明属于汽车智能驾驶领域，具体涉及一种行车控制方法、行人AEB系统、汽车、控制器及计算机可读存储介质。
背景技术
在汽车主动安全快速发展的当下，行人AEB系统已经被广泛应用于各种汽车车型。作为智能驾驶辅助系统主动安全功能之一的行人AEB功能亦成为了所有车型的高配或者高端车型的代名词。随着行人AEB功能的普及，其面临的场景越来越复杂，驾驶员及道路参与这对行人AEB系统的依赖程度越来越高。
对于L2级智能驾驶辅助系统，行人AEB系统主要的应用场景为城区道路，乡村道路。显著特点为道路交通参与者类型众多，场景复杂，环境及其他参与者干扰大。虽然当前感知系统传感器性能已得到很大提升，但仍需要在决策控制层不断的优化以提升整体系统性能。
以视觉传感器来说，主要是识别车辆前方影像信息，能准确输出周边物体类型，但不能准确输出纵向距离。
以毫米波雷达来说，主要通过雷达原理识别周围环境信息，能准确输出前方物体反射强度及纵向距离，但不能准确输出物体类型属性。
现有行人AEB系统虽然融合视觉传感器和雷达传感器信息，但未对前方交通场景进行区分，当前方道路两侧存在车辆或其他干扰物时，虽然视觉感知系统能准确捕捉行人目标，但由于干扰物反射强度高，并且距离行人目标近，因此会对系统造成干扰，导致行人AEB功能触发晚或者被抑制。
当行人晚识别或漏识别发生后，本车基于当前系统控制会出现以下几种结果：
如系统不能锁定行人目标，本车不会触发行人保护功能，导致碰撞发生。
如系统锁定行人较晚，本车虽然能触发行人保护功能，但智能减缓碰撞，不能避免碰撞。
因此，有必要开发一种应对前方存在干扰物体的横穿行人AEB处理策略，在视觉传感器及雷达传感器能力范围内，可通过决策控制层来持续优化，最大程度优化系统性能，避免碰撞，提高车辆安全。
发明内容
本发明提供了一种行车控制方法、行人AEB系统、智能驾驶汽车、控制器及计算机可读存储介质，能够解决在车辆运动前方左、右车道存在车辆等其他干扰物体时，提高行人AEB系统对横穿行人AEB的触发率。
本发明的技术方案为：
本发明实施例提供了一种行车控制方法，应用于L2级智能驾驶系统的行人AEB系统，包括：
在确定本车行驶前方存在横向运动目标时，判断本车和横向运动目标之间是否存在碰撞风险；
若存在，判断本车所在车道的相邻车道内是否存在目标干扰物；目标干扰物为与本车的纵向距离位于预定距离范围内的干扰物；
根据判断结果，确定使行人AEB系统触发行人保护功能的目标触发阈值；
确定本车与所述横向运动目标发生碰撞的碰撞概率；
判断所述概率大于或等于所述目标触发阈值；
若是，则触发行人AEB系统的行人保护功能，控制车辆进行减速控制。
优选地，根据判断结果，确定使行人AEB系统触发行人保护功能的目标触发阈值的步骤具体为：
若本车所在车道的左侧相邻车道和右侧相邻车道内均存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第一目标触发阈值；
若本车所在车道的左侧相邻车道内存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第二目标触发阈值；
若本车所在车道的右侧相邻车道内存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第三目标触发阈值；
若本车所在车道的左侧相邻车道和右侧相邻车道内均不存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第四目标触发阈值；
所述第一目标触发阈值小于所述第二目标触发阈值，所述第二目标触发阈值和所述第三目标触发阈值均小于所述第四目标触发阈值。
优选地，在确定本车行驶前方存在横向运动目标时，判断本车和横向运动目标是否存在碰撞风险的步骤包括：
确定本车的运动轨迹和横向运动目标的运动轨迹的相交点；
当本车运动到相交点时，确定横向运动目标的中心位置和本车的中心线之间的距离是否位于目标距离范围内；
若位于，则确定本车和横向运动目标之间存在碰撞风险。
优选地，若本车行驶前方存在两个及以上的横向运动目标，则根据计算出的值最大的其中一个碰撞概率与所述目标触发阈值的比对结果作为是否使行人SEB系统触发行人保护功能的依据。
优选地，所述方法还包括：
若所述概率小于所述目标触发阈值，则不触发行人AEB系统的行人保护功能。
优选地，确定本车与所述横向运动目标发生碰撞的碰撞概率的步骤包括：
根据雷达识别到的横向运动目标的反射特征RSC值结合多普勒效应进行危险程度判断；
根据判断出的危险程度和碰撞概率之间的对应关系，确定本车与所述横向运动目标发生碰撞的碰撞概率。
本发明实施例还提供了一种行人AEB系统，包括：
第一判断模块，用于在确定本车行驶前方存在横向运动目标时，判断本车和横向运动目标之间是否存在碰撞风险；
第二判断模块，用于若存在，判断本车所在车道的相邻车道内是否存在目标干扰物；目标干扰物为与本车的纵向距离位于预定距离范围内的干扰物；
第一确定模块，用于根据判断结果，确定使行人AEB系统触发行人保护功能的目标触发阈值；
第二确定模块，用于确定本车与所述横向运动目标发生碰撞的碰撞概率；
第三判断模块，用于判断所述概率是否大于或等于所述目标触发阈值；
触发模块，用于若是，则触发行人AEB系统的行人保护功能，控制车辆进行减速控制。
优选地，第二确定模块包括：
第三确定单元，用于若本车所在车道的左侧相邻车道和右侧相邻车道内均存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第一目标触发阈值；
第四确定单元，用于若本车所在车道的左侧相邻车道内存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第二目标触发阈值；
第五确定单元，用于若本车所在车道的右侧相邻车道内存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第三目标触发阈值；
第六确定单元，用于若本车所在车道的左侧相邻车道和右侧相邻车道内均不存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第四目标触发阈值；
所述第一目标触发阈值小于所述第二目标触发阈值，所述第二目标触发阈值和所述第三目标触发阈值均小于所述第四目标触发阈值。
优选地，第一判断模块包括：
第一确定单元，用于确定本车的运动轨迹和横向运动目标的运动轨迹的相交点；
判断单元，用于当本车运动到相交点时，判断横向运动目标的中心位置和本车的中心线之间的距离是否位于第一目标距离范围内；
第二确定单元，用于若位于，则确定本车和横向运动目标之间存在碰撞风险。
优选地，所述触发模块具体用于：若本车行驶前方存在两个及以上的横向运动目标，则根据计算出的值最大的其中一个碰撞概率与所述目标触发阈值的比对结果作为是否使行人SEB系统触发行人保护功能的依据。
优选地，所述系统还包括：
关闭模块，用于若所述概率小于所述目标触发阈值，则不触发行人AEB系统的行人保护功能。
优选地，第二确定模块具体用于：
根据雷达识别到的横向运动目标的反射特征RSC值结合多普勒效应进行危险程度判断；
根据判断出的危险程度和碰撞概率之间的对应关系，确定本车与所述横向运动目标发生碰撞的碰撞概率。
本发明实施例还提供了一种智能驾驶汽车，包括上述的行人AEB系统。
本发明实施例还提供了一种控制器，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现如上述的行车控制方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现如上述的行车控制方法。
本发明的有益效果为：
通过对本车前方交通情况的具体交通场景设置行人AEB系统的不同触发阈值，并根据本车和前方行人之间的碰撞概率和本车所处的具体交通场景所确定的目标触发阈值的比对结果来触发或不触发行人AEB系统的行人保护功能，实施不同的控制逻辑。如本车的左右侧车道内无其他物体对本车的行驶进行干扰，则本车按照正常行人AEB触发阈值进行控制，若车辆的左右车道前方存在干扰物，则根据前方干扰物的具体情况来降低行人AEB系统的行人保护功能的目标触发阈值，使行人AEB系统的行人保护功能能够更容易的被触发，保障车辆及行人安全。
附图说明
图1为本发明实施例中的方法流程图；
图2为本发明实施例中本车所处的不同交通场景与行人AEB系统的目标触发阈值Thrsh的Map图；
图3为本发明实施例中的系统的模块图。
具体实施方式
行人AEB系统是基于毫米波雷达所采集的前方物体反射特征信息融合前视摄像头所采集到物体图形信息进行障碍物类型及碰撞危险程度计算，进而在障碍物属性及危险程度超过标定阈值时触发行人AEB功能。基于当前摄像头及毫米波雷达技术现状及各自功能局限性，本申请实施例提供了一种在车辆自动行车过程中检测到横穿行人使，对行人AEB系统的行人保护功能控制的技术方案，该方案能够通过对车辆前方左、右车道是否存在干扰物进行分层判断，采用不同的控制逻辑实现车辆的行人AEB系统的触发控制。如图1，方法具体包括：
步骤S101，车辆行驶过程中，若满足：本车的车速≥1m/s，行人AEB系统通过摄像头采集到车辆行驶前方稳定存在横向运动目标(如行人)，且横向运动目标的横向速度≥0.3m/s，则进入S102步骤继续判断。
首先根据毫米波雷达采集的信息来判断车辆前方是否存在稳定的横向运动目标。
毫米波雷达雷达的水平范围视野FOV为±25°，识别精度为1°。若毫米波雷达采集到的连续2帧信息中的目标的位置位于25±1°或-25±1°范围波动；则确定该目标表示静止目标，不再进行持续判断；若不是，则进一步根据毫米波雷达采集到的连续多帧(5帧)目标是否持续存在于FOV±25°之间，若是，则确定该目标为横向运动目标。前视摄像头与毫米波雷达所采集的报文中的目标属性的周期为100ms，即，前视摄像头与毫米波雷达输出一帧目标属性的时间为100ms。假设当前帧的检测时刻为T时刻，则上一帧的检测时刻为T-1时刻，则相对应的横向运动目标可记为VID_Ped_ExistT和VID_Ped_ExistT-1，如果VID_Ped_ExistT＝1且VID_Ped_ExistT-1＝1则说明前方的横向运动目标稳定存在，则进入S102步骤判断。
步骤S102，进一步判断横向运动目标是否与本车存在碰撞风险，当确定本车与横向运动目标存在碰撞风险时，再进入步骤S103。
首先预测对本车的运动轨迹和横向运动目标的运动轨迹在本车运动方向前方相交点的位置，然后，在本车从当前位置运动到交点位置时，判断横向运动目标的中心与本车中心线之间的距离是否小于L/2+0.3m(L为本车宽)，若小于，即表示横向运动目标和本车之间存在碰撞风险。
步骤S103，根据本车的左、右车道内目标干扰物的有无具体情况确定具体的触发行人AEB系统的目标触发阈值。其中，左、右车道内目标干扰物的不同会使得触发行人AEB系统的具体触发阈值不同。目标干扰物为在纵向方向上与本车之间的纵向距离位于设定距离范围内的干扰物。
本实施例中，本车与横向运动目标的碰撞风险记为B_Ped_AEB；通过前视摄像头识别本车运动前方左、右车道的交通信息：相对应的左侧车道内的目标干扰物可记为B_L_OBJ_Exist，右侧车道内的目标干扰物可记为B_R_OBJ_Exist。
如果B_Ped_AEB＝1(本车与横向运动目标存在碰撞风险)且B_L_OBJ_Exist＝0(左侧车道内无目标干扰物)且B_R_OBJ_Exist＝0(右侧车道内无目标干扰物)，则进入S104行人AEB系统的目标触发阈值按Thrsh1决策控制，进入步骤S104。
如果B_Ped_AEB＝1(本车与横向运动目标存在碰撞风险)且B_L_OBJ_Exist＝0(左侧车道内无目标干扰物)且B_R_OBJ_Exist＝1(右侧车道内有目标干扰物)，进入S106行人AEB系统的目标触发阈值按Thrsh2决策控制，进入步骤S106。
如果B_Ped_AEB＝1(本车与横向运动目标存在碰撞风险)且B_L_OBJ_Exist＝1(左侧车道内有目标干扰物)且B_R_OBJ_Exist＝0(右侧车道内无目标干扰物)，进入S108行人AEB系统的目标触发阈值按Thrsh3决策控制，进入步骤S108。
如果B_Ped_AEB＝1(本车与横向运动目标存在碰撞风险)且B_L_OBJ_Exist＝1(左侧车道内有目标干扰物)且B_R_OBJ_Exist＝1(右侧车道内有目标干扰物)，进入S110行人AEB系统的目标触发阈值按Thrsh4决策控制，进入步骤S110。
如图2所示，本车的左、右车道内前方有无目标干扰物与行人AEB系统的触发阈值的Map关系如下：
当Condition1满足时，进入S104步骤，行人AEB系统的目标触发阈值按Thrsh1执行。
当Condition2满足时，进入S106步骤，行人AEB系统的目标触发阈值按Thrsh2执行。
当Condition3满足时，进入S108步骤，行人AEB系统的目标触发阈值按Thrsh3执行。
当Condition4满足时，进入S110步骤，行人AEB系统的目标触发阈值按Thrsh4执行。
步骤S104，根据雷达识别前方横向运动目标的反射特征RCS值结合多普勒效应进行危险程度判断最终计算出当前场景下本车与横向运动目标之间碰撞概率Danger_Collision_value。当Danger_Collision_value≥Thrsh1，进入步骤S111。
具体来说，步骤S104中，先根据雷达识别到的横向运动目标的反射特征RSC值结合多普勒效应进行危险程度判断(该步骤为现有技术)；根据判断出的危险程度和碰撞概率之间的对应关系，确定本车与所述横向运动目标发生碰撞的碰撞概率。
步骤S106，根据雷达识别前方行人目标的反射特征RCS值结合多普勒效应进行危险程度判断最终计算出当前场景下本车与横向运动目标之间的碰撞概率Danger_Collision_value。当Danger_Collision_value≥Thrsh2，进入步骤S111。
步骤S108，根据雷达识别前方行人目标的反射特征RCS值结合多普勒效应进行危险程度判断最终计算出当前场景下本车与横向运动目标之间的碰撞概率Danger_Collision_value。当Danger_Collision_value≥Thrsh3，进入步骤S111。
步骤S110，根据雷达识别前方行人目标的反射特征RCS值结合多普勒效应进行危险程度判断最终计算出当前场景下本车与横向运动目标之间的碰撞概率Danger_Collision_value。当Danger_Collision_value≥Thrsh4，进入步骤S111。
其中，Thrsh4＜Thrsh2＜Thrsh1，Thrsh4＜Thrsh3＜Thrsh1；Thrsh2等于Thrsh3。
步骤S111，行人AEB系统触发，行人AEB系统按照既定策略进行目标减速度计算，然后，发送AEB标志位ACC_AEBDecCtrlAvail及目标减速度ACC_AEBTargetDeceleration到CAN总线，EPBI接收到AEB标志位及目标减速度请求后，执行减速动作完成减速避撞。
通过对本车前方交通情况的具体交通场景设置行人AEB系统的不同触发阈值，并根据本车和前方行人之间的碰撞概率和本车所处的具体交通场景所确定的目标触发阈值的比对结果来触发或不触发行人AEB系统的行人保护功能，实施不同的控制逻辑。如本车的左右侧车道内无其他物体对本车的行驶进行干扰，则本车按照正常行人AEB触发阈值进行控制，若车辆的左右车道前方存在干扰物，则根据前方干扰物的具体情况来降低行人AEB系统的行人保护功能的目标触发阈值，使行人AEB系统能够更容易的被触发，保障车辆及行人安全。
参照图3，
本发明实施例还提供了一种行人AEB系统，包括：
第一判断模块，用于在确定本车行驶前方存在横向运动目标时，判断本车和横向运动目标之间是否存在碰撞风险；
第二判断模块，用于若存在，判断本车所在车道的相邻车道内是否存在目标干扰物；目标干扰物为与本车的纵向距离位于预定距离范围内的干扰物；
第一确定模块，用于根据判断结果，确定使行人AEB系统触发行人保护功能的目标触发阈值；
第二确定模块，用于确定本车与所述横向运动目标发生碰撞的碰撞概率；
第三判断模块，用于判断所述概率是否大于或等于所述目标触发阈值；
触发模块，用于若是，则触发行人AEB系统的行人保护功能，控制车辆进行减速控制。
优选地，第二确定模块包括：
第三确定单元，用于若本车所在车道的左侧相邻车道和右侧相邻车道内均存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第一目标触发阈值；
第四确定单元，用于若本车所在车道的左侧相邻车道内存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第二目标触发阈值；
第五确定单元，用于若本车所在车道的右侧相邻车道内存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第三目标触发阈值；
第六确定单元，用于若本车所在车道的左侧相邻车道和右侧相邻车道内均不存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第四目标触发阈值；
所述第一目标触发阈值小于所述第二目标触发阈值，所述第二目标触发阈值和所述第三目标触发阈值均小于所述第四目标触发阈值。
优选地，第一判断模块包括：
第一确定单元，用于确定本车的运动轨迹和横向运动目标的运动轨迹的相交点；
判断单元，用于当本车运动到相交点时，判断横向运动目标的中心位置和本车的中心线之间的距离是否位于第一目标距离范围内；
第二确定单元，用于若位于，则确定本车和横向运动目标之间存在碰撞风险。
优选地，所述触发模块具体用于：若本车行驶前方存在两个及以上的横向运动目标，则根据计算出的值最大的其中一个碰撞概率与所述目标触发阈值的比对结果作为是否使行人SEB系统触发行人保护功能的依据。
优选地，所述系统还包括：
关闭模块，用于若所述概率小于所述目标触发阈值，则不触发行人AEB系统的行人保护功能。
优选地，第二确定模块具体用于：
根据雷达识别到的横向运动目标的反射特征RSC值结合多普勒效应进行危险程度判断；
根据判断出的危险程度和碰撞概率之间的对应关系，确定本车与所述横向运动目标发生碰撞的碰撞概率。
本发明实施例还提供了一种智能驾驶汽车，包括上述的行人AEB系统。
本发明实施例还提供了一种控制器，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现如上述的行车方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现如上述的行车方法。
上述实施例只对其中一些本发明的一个或多个实施例进行了描述，但是本领域普通技术人员应当了解，本发明可以在不偏离其主旨与范围内以许多其他的形式实施。因此，所展示的例子与实施方式被视为示意性的而非限制性的，在不脱离如所附各权利要求所定义的本发明精神及范围的情况下，本发明可能涵盖各种的修改与替换。
Claims (10)
1.一种行车控制方法，应用于L2级智能驾驶系统的行人AEB系统，其特征在于，包括：
在确定本车行驶前方存在横向运动目标时，判断本车和横向运动目标之间是否存在碰撞风险；
若存在，判断本车所在车道的相邻车道内是否存在目标干扰物；目标干扰物为与本车的纵向距离位于预定距离范围内的干扰物；
根据判断结果，确定使行人AEB系统触发行人保护功能的目标触发阈值；
确定本车与所述横向运动目标发生碰撞的碰撞概率；
判断所述概率大于或等于所述目标触发阈值；
若是，则触发行人AEB系统的行人保护功能，控制车辆进行减速控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据判断结果，确定使行人AEB系统触发行人保护功能的目标触发阈值的步骤具体为：
若本车所在车道的左侧相邻车道和右侧相邻车道内均存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第一目标触发阈值；
若本车所在车道的左侧相邻车道内存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第二目标触发阈值；
若本车所在车道的右侧相邻车道内存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第三目标触发阈值；
若本车所在车道的左侧相邻车道和右侧相邻车道内均不存在目标干扰物，则确定目标触发阈值为第四目标触发阈值；
所述第一目标触发阈值小于所述第二目标触发阈值，所述第二目标触发阈值和所述第三目标触发阈值均小于所述第四目标触发阈值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定本车行驶前方存在横向运动目标时，判断本车和横向运动目标是否存在碰撞风险的步骤包括：
确定本车的运动轨迹和横向运动目标的运动轨迹的相交点；
当本车运动到相交点时，确定横向运动目标的中心位置和本车的中心线之间的距离是否位于目标距离范围内；
若位于，则确定本车和横向运动目标之间存在碰撞风险。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若本车行驶前方存在两个及以上的横向运动目标，则根据计算出的值最大的其中一个碰撞概率与所述目标触发阈值的比对结果作为是否使行人SEB系统触发行人保护功能的依据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述概率小于所述目标触发阈值，则不触发行人AEB系统的行人保护功能。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定本车与所述横向运动目标发生碰撞的碰撞概率的步骤包括：
根据雷达识别到的横向运动目标的反射特征RSC值结合多普勒效应进行危险程度判断；
根据判断出的危险程度和碰撞概率之间的对应关系，确定本车与所述横向运动目标发生碰撞的碰撞概率。
7.一种行人AEB系统，其特征在于，包括：
第一判断模块，用于在确定本车行驶前方存在横向运动目标时，判断本车和横向运动目标之间是否存在碰撞风险；
第二判断模块，用于若存在，判断本车所在车道的相邻车道内是否存在目标干扰物；目标干扰物为与本车的纵向距离位于预定距离范围内的干扰物；
第一确定模块，用于根据判断结果，确定使行人AEB系统触发行人保护功能的目标触发阈值；
第二确定模块，用于确定本车与所述横向运动目标发生碰撞的碰撞概率；
第三判断模块，用于判断所述概率是否大于或等于所述目标触发阈值；
触发模块，用于若是，则触发行人AEB系统的行人保护功能，控制车辆进行减速控制。
8.一种智能驾驶汽车，其特征在于，包括权利要求6所述的行人AEB系统。
9.一种控制器，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现如权利要求1至5任一所述的行车控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现如权利要求1至5任一所述的行车控制方法。
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