CN113272196A - 高级公路辅助场景 - Google Patents

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D.策姆佩特齐斯
O.鲁普
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Abstract

本发明涉及一种用于为处于交通状况中的自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的方法。交通环境由环境传感器系统(14)测量，由此交通环境包括关于自我车辆(10)的自我车道(16)和至少相邻车道(12a、12b)内的交通和自由空间的数据，以及关于自我车辆(10)的前邻近区域(18)和后邻近区域(20)的数据。决策装置(22)评估所测量的交通环境，并基于至少一种策略来决定将由自我车辆(10)执行的驾驶操作。在决策装置(22)中，使用成本函数来选择至少六种策略中的一种，该成本函数基于至少核心优先级，由此核心优先级是避免自我车辆(10)的碰撞并且不导致自我车辆(10)与第三方车辆(24)的碰撞。决策装置(22)通过成本函数选择至少以下六种策略中的一种：在自我车道(16)中制动，在自我车辆(10)的自我车道(16)内结合制动和转向，在自我车辆(10)的自我车道(16)内转向以避开障碍物，在自我车辆(10)的自我车道(16)中完全制动，朝向或在临时进入相邻车道(12a、12b)时结合制动和转向，以及朝向或在临时进入相邻车道(12a、12b)时转向。

Description

高级公路辅助场景
技术领域
本发明涉及一种用于为处于交通状况中的自我车辆提供多车道场景驾驶支持的方法。在交通状况中，自我车道被其他交通参与者部分或完全阻塞。交通环境由环境传感器系统测量。交通环境包括关于自我车辆的自我车道和至少一个相邻车道内的交通和自由空间的数据，以及关于自我车辆的前邻近区域和后邻近区域的数据。决策装置评估所测量的交通环境，并基于至少一种(驾驶)策略来决定将由自我车辆执行的驾驶操作。
本发明还涉及一种使用上述方法在处于交通状况的车辆中为驾驶员提供帮助的系统。
背景技术
本发明位于高级驾驶员辅助系统(ADAS)领域。这些是在驾驶过程中帮助驾驶员的系统。它们主要应提高汽车安全性，更一般地说，应提高交通安全性，因为许多事故都是由于人为失误造成的。大多数交通事故都是由于人为失误造成的。高级驾驶员辅助系统是为了安全和更舒适的驾驶而开发的自动化、适应和增强车辆系统的系统。ADAS为车辆提供的自动化系统被证明可以通过最大限度地减少人为错误来减少道路死亡。安全特征旨在通过提供提醒驾驶员潜在问题的技术来避免碰撞和事故，或者通过实施安全措施和接管车辆控制来避免碰撞。越来越多的现代车辆拥有高级驾驶员辅助系统，比如电子稳定控制、防抱死制动、车道偏离警告、自适应巡航控制和牵引力控制。这些系统可能会受到机械校准调整的影响。这导致许多制造商要求对这些系统进行电子复位，在执行机械校准后，确保您考虑的车轮校准器能够使您满足这些安全要求。与此同时，ADAS是汽车行业的既定特征，因此ADAS的许多不同特征存在并相互作用。
例如，从美国专利申请公开号US2006/0009910中已知一种车道变换辅助装置，并且与速度控制系统(例如所谓的ACC系统(自适应巡航控制))结合使用，该系统不仅能够将车辆速度调节到驾驶员期望的速度，而且还能够在必要时将自我车辆速度调节到前面车辆的速度，使得后者以合适的安全距离行驶。为此，例如以雷达传感器的形式存在环境传感器系统，使用该系统可以测量前方车辆的距离以及相对速度。这种ACC系统特别适用于在多车道快速公路或高速公路上行驶。
车道变换辅助装置用于使驾驶员更容易变换到相邻车道，例如当他希望开始超车过程时。
从德国专利申请公开DE10114187A1中已知的车道变换辅助装置被开发成使得当检测到驾驶员的车道变换请求时，它自动启动加速程序，使得在相邻车道中驶入流动的交通变得更容易。在这种情况下，在该加速过程中要达到的目标速度或超车速度不仅取决于要通过的车辆在自我车道中前进的速度，还取决于自我车辆前方的位于相邻车道中的一辆或多辆额外车辆的速度。以这种方式，人们能够避免跑得与相邻车道中的车辆太近。
已知系统识别驾驶员的超车意图，例如，驾驶员激活相应的方向指示器。当超车意图被识别时，加速程序随即被触发。
在同一文献中，还提到了可能性，例如可以使用后向雷达监控在相邻车道中跟随的交通，并且当跟随的交通允许超车程序时，通过合适的信号自动向驾驶员建议超车程序，然后驾驶员可以确认或不确认该信号。
此外，诸如盲点警告系统的高级驾驶员辅助系统是已知的，其在环境传感器系统的帮助下，记录车辆侧面和车辆后面的相邻车道，并且当车道改变并且车辆位于盲点中时，以光学、声学或触觉方式警告驾驶员。然而，这种警告信号的发出可能会干扰驾驶员，可能被驾驶员忽略或错误地解释。
在上述任何情况下，用于为处于交通状况中的自我车辆提供多车道场景驾驶支持的系统被应用到1级或2级系统。以上级别是指自动化级别。自动化基板从0级到5级。
美国交通部国家公路交通安全管理局(NHTSA)在2013年提供了标准分类系统，该系统定义了五个不同的自动化级别，从0级(无自动化)到4级(完全自动化)。自那以后，NHTSA更新了他们的标准，以符合SAE国际定义的分类系统。SAE国际在文献SAE J3016中的新分类标准中定义了从0(无自动化)到5(完全自动化)的六种不同的自动化级别。
0级不包括自动化。驾驶员完全控制自我车辆，系统不会干扰驾驶。可能属于这一类别的系统是示例性前方碰撞警告系统和车道偏离警告系统。
1级包括驾驶员辅助装置。驾驶员控制自我车辆，但系统可以修改车辆的速度和转向方向。可能属于这一类别的系统是示例性自适应巡航控制和车道保持辅助。
2级包括部分自动化。如果需要修正，驾驶员必须能够控制自我车辆，但驾驶员不再控制自我车辆的速度和转向。停车辅助装置就是属于这一类别的系统的示例。
3级包括条件自动化。系统完全控制自我车辆功能，比如速度、转向和环境监控。当系统要求时，驾驶员必须准备好干预。
4级包括高度自动化。系统完全控制自我车辆且不再需要人存在，但其应用仅限于特定条件。
5级包括完全自动化。系统完全控制自我车辆且不再需要人存在。系统能够提供与4级相同的方面，而且系统可以适应驾驶条件。
自动驾驶系统的复杂之处是，在不可预测事件(比如天气或其他人的驾驶行为)可能导致致命事故的状况下，监控车辆周围环境的传感器无法提供纠正措施。这种状况阻碍了2级或3级区域的自动化。
例如，当双车道道路变成三车道道路，并且新创建的车道上停满了第三方车辆，并且最后一辆第三方车辆或多辆第三方车辆部分地站在中间车道和新车道之间时，这种状况对于这些系统来说变得关键且具有挑战性。表明这种情况会使2级或3级自动化系统超负荷工作，因为情况不明或因为有许多可能的驾驶行为。
发明内容
本发明的目的是提供一种为自我车辆提供多车道道路交通场景驾驶支持的方法，以及一种使用该方法的系统，由此应该提高驾驶员的安全性和对其自我车辆系统的信心。
该目的通过独立权利要求来实现。从属权利要求中给出了有利实施例。
本发明提供了一种用于为处于自我车道被其他交通参与者特别是一辆或多辆第三方车辆或任何其他物体部分或完全阻塞的交通状况中的自我车辆提供多车道场景驾驶支持的方法。
交通环境由环境传感器系统测量。交通环境包括关于自我车辆的自我车道和至少一个相邻车道内的交通(例如第三方车辆或其他交通参与者)和自由空间的数据。换句话说，该方法包括通过环境传感器系统测量交通环境的步骤。交通环境包括关于自我车辆的前邻近区域和后邻近区域的数据。特别地，当自我车辆在自我车道上行驶时，自我车辆的前邻近区域和后邻近区域可以由环境传感器系统监控。可选地，环境传感器系统使用地图，特别是用于生成关于自我车道和至少一个相邻车道内的交通和自由空间的数据。例如，地图可用于跟踪其他交通参与者，例如第三方车辆，并定义自由空间，特别是指最有可能没有其他交通参与者或物体的区域。
决策装置评估所测量的交通环境以及自我车辆的速度，并基于至少一种(驾驶)策略特别是一种所决定或选择的(驾驶)策略来决定将由自我车辆执行的驾驶操作。换句话说，该方法包括评估所测量的交通环境以及自我车辆的速度的步骤，以及通过决策装置来决定将由自我车辆执行的驾驶操作的步骤。可选地，决策装置可以考虑关于地图信息(例如从地图接收或获取的信息)和计划驾驶活动或驾驶操作的数据。具体而言，当在特定距离处的自我车道中检测到第三方车辆时，决定装置可以决定驾驶操作。特别地，决策装置可以在自我车辆行驶时连续地(例如在每个循环中)决定驾驶操作，特别包括预测(例如使用或通过评估交通环境)相邻车道形成在自我车道之外的情况。
在决策装置中，使用/实施成本函数来选择至少六种策略之一，由此成本函数基于至少核心优先级。换句话说，该方法包括通过决策装置使用成本函数来选择至少六种策略之一的步骤。核心优先级(例如决策装置的)是避免碰撞且不导致自我车辆与第三方车辆碰撞。例如，第三方车辆可以在自我车道或相邻车道中。也可以说，避免碰撞且不导致碰撞是决策装置的核心优先级。
特别是，成本函数可用于数学优化和决策理论。它可以是将事件(例如这里是策略)映射到实数的函数，该实数表示与该事件相关的一些“成本”。优化问题可以寻求最小化成本函数。因此，该方法可以包括优化步骤，特别是寻求最小化成本函数的步骤，特别是用于选择至少六种策略之一的步骤。
决策装置通过成本函数选择至少以下六种策略之一(例如获得核心优先级)，即：(仅)在自我车道中制动、在自我车辆的自我车道内结合制动和转向、(仅)在自我车辆的自我车道内转向以避开障碍物、(仅)在自我车辆的自我车道中完全制动、朝向或在临时进入相邻车道时结合制动和转向以及朝向或在临时进入相邻车道时(仅)转向。换句话说，该方法包括通过决策装置借助于成本函数选择至少六种策略之一的步骤。
措辞自我车辆是指驾驶员自己的车辆，尤其是汽车或卡车。措辞自我车道是指自我车辆行驶的车道。措辞多车道尤其可以指自我车道和至少一个或两个相邻车道。措辞多车道道路尤其可以包括两车道道路变成三车道道路的情况。
本发明的基本思想是获得充分监控自我车道、进一步的道路交通和拥堵情况的机会。表明这些是避免自我车辆碰撞和不导致自我车辆与第三方车辆碰撞的主要策略。它还特别允许处理自我车道被另一辆车或任何其他物体部分占用的情况。这意味着，本发明涉及一种用于多车道道路上的至少半自主自我车辆的方法。监控相邻车道是否空闲。如果在自我车辆的车道中存在障碍物，则决策装置根据相邻车道的占用来决定自我车辆应该执行什么驾驶操作，例如自我车辆是否刹车、闪避或改变车道。
上述方法的主要好处是所创建的在复杂交通场景中直观驾驶的可能性。此外，在复杂交通场景中存在避免碰撞的安全系统反应。优选地，如果没有这种方法，驾驶员应迅速做出反应并收回控制。因此，最终用户对自我车辆系统的信心增加了。因此，为需要更少驾驶员注意力和更少驾驶员动作的更高级别自动化创造了基础。
该方法优选应用于结合纵向和横向控制的2级或2级系统。
在一实施例中，用于选择至少六个策略之一的成本函数基于以下参数：核心优先级(意味着避免自我车辆碰撞并且不导致自我车辆与第三方车辆碰撞)，并且假设核心优先级得到保证，则以下附加参数中的至少一个：自我车辆的最小横向加速度、自我车辆的最小纵向加速度以及避免离开自我车道(没有自我车道偏离)。换句话说，成本函数评估以下参数：核心优先级，并且假设核心优先级得到保证，则以下附加参数中的至少一个：自我车辆的最小横向加速度、自我车辆的最小纵向加速度以及避免离开自我车道(与自我车辆一起)。特别是，成本函数可以评估所有上述参数。
在一实施例中，决策装置通过成本函数以下列(精确)顺序选择策略(例如获得核心优先级)：(仅)在自我车道中制动、在自我车辆的自我车道内结合制动和转向、(仅)在自我车辆的自我车道内转向以避开障碍物、(仅)在自我车辆的自我车道中完全制动、朝向或在临时进入相邻车道时结合制动和转向以及朝向或在临时进入相邻车道时(仅)转向。换句话说，成本函数可以优选地设计成使得至少六种策略按照以下(确切)顺序被考虑或优先化：(仅)在自我车道中制动、在自我车辆的自我车道内结合制动和转向、(仅)在自我车辆的自我车道内转向以避开障碍物、(仅)在自我车辆的自我车道中完全制动、朝向或在临时进入相邻车道时结合制动和转向以及朝向或在临时进入相邻车道时转向。然而，应该理解的是，成本函数也可以设计成使得至少六个策略以另一顺序被考虑或优先化。
获得核心优先级的最优选策略是仅在自我车道上制动。该特征对驾驶员造成的不适最小，并且对自我车辆周围的车辆具有最小的风险。
在自我车道中制动的情况下，优选的是减速度示例性高达且包括-5m/s2。该最大减速度值使车辆行为尽可能不明显，并且类似于没有自动驾驶的驾驶员的制动行为。
如果决策装置选择了在自我车道中制动的特征，则减速极限可以根据所选的驾驶模式而变化。特别是，驾驶模式可以是经济、舒适和运动模式，其中运动模式可以实现最快的减速。最慢的减速可能是通过经济或舒适模式实现的。这取决于环境条件，其会对最经济的驾驶方式产生影响。
获得核心优先级的另一第二策略可以是在自我车辆的自我车道内结合制动和转向，由此该第二策略或步骤是相对于仅在自我车道中制动的第一策略的从属策略。该步骤是次要的，因为除了制动之外，驾驶员还会感觉到由于额外转向而引起的不稳定，并且周围车辆的驾驶员也可能会被自我车辆的驾驶操作分散注意力。
获得核心优先级的下一优选的第三策略可以是仅在自我车辆的自我车道内转向以避开障碍物。该第三策略或步骤优选地是相对于在自我车辆的自我车道内结合制动和转向的第二策略的从属策略。该第三策略或步骤从属于上述策略或步骤，因为已经发现，由于在转向过程中速度基本恒定，没有减速的转向操作增加了驾驶员的压力。一般来说，该第三策略可以是相对于任何或所有上述策略的从属策略。
选择哪个策略(或步骤)的优先级尤其取决于策略之间的优先级。特别是，在自我车辆的自我车道内结合制动和转向的第二策略和在自我车辆的自我车道内仅转向以避开障碍物的第三策略之间的优先级可以基于自我车辆和障碍物之间的相对速度。换句话说，如果在自我车辆的自我车道内结合制动和转向的第二策略以及仅在自我车辆的自我车道内转向以避开障碍物的第三策略能够确保能够避免碰撞，则策略的选择优选地取决于障碍物和自我车辆之间的相对速度。可选地或除了相对速度之外，自我车辆和障碍物之间的可用空间或距离也是相关的。
接下来，可以设想，获得核心优先级的第四策略是在自我车辆的自我车道中完全制动，由此该第四策略或步骤优选地发生在允许的紧急制动阈值之前。该第四策略或步骤优选地是相对于仅在自我车辆的自我车道内转向以避开障碍物的从属策略。虽然紧急制动操作增加了将避免事故的可能性，但该步骤并不是防止驾驶员在路上感到不适的常用手段。由于这个原因，该第四策略或步骤从属于仅在自我车辆的自我车道内转向以避开障碍物的第三策略或步骤。然而，优选的是，该步骤优选地发生在允许的紧急制动阈值之前，至少如果能够保证驾驶员的安全，以便不损害驾驶员对自我车辆的信心。该第四策略在碰撞缓解的情况下是优选的，即当碰撞无法避免时。一般来说，该第四策略可以是相对于任何或所有上述策略的从属策略。
获得核心优先级的另一第五策略可以是朝向或在临时进入相邻车道时结合制动和转向。该第五策略或步骤优选地是相对于仅在自我车辆的自我车道中完全制动的第四策略的从属策略。从属分类基于的认识是，虽然完全制动比车道变换给驾驶员带来更多的身体压力，但自我车辆不能预测周围车辆的驾驶行为，因此驾驶员的安全应该在这一点上得到保证。一般来说，该第五策略可以是相对于任何或所有上述策略的从属策略。
此外，获得核心优先级的另一第六策略可以是朝向或在临时进入相邻车道时仅转向。该第六策略或步骤优选地是相对于朝向或在临时进入相邻车道时结合制动和转向的第五策略的从属策略。这种顺序的一个可能的优点是，通过在没有制动的情况下转向到相邻车道，可以更快地避开从前方接近的障碍物，比如不受控制的迎面而来的车辆，因此比转向和制动相结合的情况更安全。基本假设是横向事故的风险比正面事故小。一般来说，该第六策略可以是相对于任何或所有上述策略的从属策略。
本发明还提供了一种用于为处于交通状况中的自我车辆提供多车道场景驾驶支持的系统，该系统使用根据任何前述特征的方法，并且包括环境传感器系统和决策装置。特别地，环境传感器系统和/或决策装置可以适应或设计成执行根据任何前述特征的方法。特别地，环境传感器系统可以适应或设计成测量交通环境。特别地，环境传感器系统可以适应或设计成当自我车辆在自我车道上行驶时监控自我车辆的前邻近区域和后邻近区域。特别地，环境系统可以包括一个或多个传感器。决策装置可以适应或设计成评估所测量的交通环境以及自我车辆的速度，并基于至少一种策略来决定将由自我车辆执行的驾驶操作。决策装置可以适应或设计成使用或实施成本函数来选择至少六种策略之一，该成本函数基于至少核心优先级。决策装置可以适应或设计成使得核心优先级用于避免自我车辆碰撞并且不引起第三方车辆的碰撞。决策装置可以适应或设计成通过成本函数来选择至少六种策略之一，特别是为了获得核心优先级。
可选地，环境传感器系统可以适应或设计成使用地图，特别是用于生成关于自我车道和至少一个相邻车道内的交通和自由空间的数据。例如，环境传感器系统可以适应或设计成使用地图来跟踪其他交通参与者，例如第三方车辆，并定义自由空间，特别是指最有可能没有其他交通参与者或物体的区域。
本发明的优选实施例是环境传感器系统包括前置相机。相机的优点是，一方面它便宜，另一方面它由于高分辨率而趋向于尽可能高的测量质量。
为了进一步提高测量质量，可以提供环境传感器系统包括雷达罩。雷达的分辨率比相机低，但雷达不受天气影响，因为长波长几乎不受大气干扰，因此可以穿透雾、小雨和雪，从而显著提高安全性。此外，雷达独立于照明条件，这使得日夜测量成为可能，这也增加了安全性。罩有360度检测的优势。
如果例如环境传感器系统包括激光扫描仪罩，则也可以提高测量质量。激光测量的优点是非常精确且反应时间非常短，因此安全性可以显著提高。罩有360度检测的优势。
为了尽可能提高驾驶员的安全性，尽可能完整地记录来自车辆附近的测量数据是有利的。因此，本发明的优选实施例是环境传感器系统14包括全环绕系统。
特别地，可以预见，环境传感器系统的传感单元可以是累积的或冗余的。这提高了测量质量，并降低了决策装置基于缺失或错误的测量结果做出错误决策的风险。
参考下文描述的实施例，本发明的这些和其他方面将变得显而易见并得以阐明。实施例中公开的各个特征可以单独或组合构成本发明的一方面。不同实施例的特征可以从一个实施例延续到另一个实施例。
附图说明
在图中：
图1示出了将由本发明优选实施例解决的多车道道路上的紧急交通状况的示意性俯视图，
图2示出了将由类似于图1的本发明优选实施例解决的多车道道路上的紧急交通状况的示意性俯视图，以及
图3示出了将由类似于图1和2的本发明优选实施例解决的多车道道路上的紧急交通状况的示意性俯视图。
具体实施方式
图1示出了应用本发明方法的交通状况。特别地，本发明提供了一种用于为处于交通状况中的自我车辆10提供多车道场景驾驶支持的方法。如更精确地所示，自我车辆在其车道上行驶，该车道也被称为自我车道16。措辞自我车辆是指驾驶员自己的车辆，尤其是汽车或卡车。措辞自我车道是指自我车辆10行驶的车道。如图1所示，多车道道路包括两车道道路变成三车道道路的情况。
交通环境由环境传感器系统14测量，环境传感器系统14示出为自我车辆10的一部分。交通环境包括关于自我车辆10的自我车道16和至少相邻车道12a、12b内的交通和自由空间的数据。在图1中，在自我车辆10的每一侧有两条相邻车道。测量关于自我车辆10的前邻近区域18和后邻近区域20的数据，由此决策装置22评估测量的交通环境以及自我车辆10的速度，并基于至少一个(驾驶)策略来决定由自我车辆10执行的驾驶操作。
决策装置22考虑关于地图信息和计划的驾驶活动或驾驶操作的数据。该地图用于跟踪其他交通参与者，例如第三方车辆，比如第三方车辆24。地图也用于定义自由空间，即很可能没有其他交通参与者或物体的区域。
当在特定距离处的车道16中检测到第三方车辆24时，决策装置22决定驾驶操作。当自我车辆10正在行驶时，决策装置22连续地(例如在每个循环中)决定行驶操作。这尤其包括当预测(通过使用或评估所测量的交通环境)相邻车道12b'形成于自我车道16之外的情况，如图1所示。
在决策装置22中，使用/实施成本函数来选择至少六种策略之一。成本函数基于至少核心优先级。避免碰撞并且不导致自我车辆10与第三方车辆24的碰撞是核心优先级。在图1中，第三方车辆可以是自我车道中的车辆24和/或相邻车道12a、12b中的车辆。通过成本函数，决策装置22选择至少六种策略之一来获得核心优先级。这六种策略是(仅)在自我车道16中制动、在自我车辆10的自我车道16内结合制动和转向、(仅)在自我车辆10的自我车道16内转向以避开障碍物、(仅)在自我车辆10的自我车道16中完全制动、朝向或在临时进入相邻车道12a、12b时结合制动和转向以及朝向或在临时进入相邻车道12a、12b时转向。
假设核心优先级得到保证，成本函数不仅可以基于核心优先级，而且还可以基于至少一个附加参数。附加参数例如可以是：自我车辆10的最小横向加速度、自我车辆10的最小纵向加速度以及避免离开自我车道16(意味着没有自我车道偏离)。
图1还示出了自我车道16的新车道在自我车辆10的行驶方向上打开。它对应于本发明的教导，即自我车辆10或其决策装置22从编程策略之一中选择以实现核心优先级，以便给予自我车辆10的驾驶员安全且同时舒适的乘坐。
本发明的基本思想是获得充分监控自我车道、进一步的道路交通和拥堵状况的机会。表明这些都是避免碰撞且不造成碰撞的主要策略。它还特别允许处理自我车道16被第三方车辆24或任何其他物体部分占用的状况。这意味着，本发明涉及一种用于多车道道路上的至少半自主自我车辆10的方法。监控相邻车道12a、12b是否空闲。如果在自我车辆10的车道16中存在障碍物，例如第三方车辆24，则决策装置22根据相邻车道12a、12b的占用来决定自我车辆应该执行什么驾驶操作，例如自我车辆10是否刹车、闪避或改变车道。
上述方法的主要好处是所创建的在复杂交通场景中直观驾驶的可能性。此外，在复杂交通场景中存在避免碰撞的安全系统反应。优选地，如果没有这种方法，驾驶员应迅速做出反应并收回控制。因此，最终用户对自我车辆系统的信心增加了。因此，为需要更少驾驶员注意力和更少驾驶员动作的更高级别自动化创造了基础。
该方法最好应用于结合纵向和横向控制的2级或3级系统。
当自我车辆10在自我车道16上行驶时，环境传感器系统14(包括传感器)监控前邻近区域18和后邻近区域20。根据图1所示的状况，可以看出，新的相邻车道12b'形成在自我车辆10的前面。第三方车辆24部分在自我车道16上且部分在相邻车道12b'上，以便并入相邻车道12b'。基本假设是，自我车辆10接近前述第三方车辆24(例如在特定距离处，在自我车道16中检测到第三方车辆24)，并且用于为处于交通状况中的自我车辆10提供多车道场景驾驶支持的系统旨在应用根据原则发明的逻辑。为此，自我车辆10及其环境传感器系统14监控自我车辆10周围的交通状况。特别是，冗余和累积传感器可用于排除可能的测量误差，从而提高驾驶员的安全性和舒适性。决策装置22处理该数据并考虑地图信息。这意味着，即使还不可能使用传感器检测到新的相邻车道12b'，也可以预测它将会形成。如果可用，还可以使用来自正在进行的车辆导航系统的数据来进一步提高预测质量，从而尽可能可靠地解决本发明的目的。
无论如何，避免碰撞且不造成碰撞是系统和应用方法的核心优先级。决策装置22通过成本函数选择至少六种策略之一来获得核心优先级。核心优先级特别优选地通过各个策略的以下顺序来实现，由此这仅代表本发明的优选布置。原则上，也可以根据成本函数对单个策略点进行不同的分类。
根据本发明的优选形式，自我车辆10将首先尝试(仅)在自我车道16中制动。该第一策略或步骤应尽可能早地且优选以-5m/s2的最大减速度进行，以便给驾驶员最佳的安全和驾驶舒适的感觉。理想地，当自我车辆10经过时，第三方车辆24完全进入新的相邻车道12b'。
如果决策装置22断定上述第三方车辆24在自我车道16中远得以致单独制动不足以避免碰撞，则在自我车道16内的制动和转向优选地结合作为下一(第二)策略或步骤，使得自我车辆10足够小心地绕过自我车道16内的第三方车辆24。
然而，可能会出现一些状况，其中由于危险的原因，制动与转向一起是不够的，例如，如果自我车道10应快速远离危险点，或者如果制动会限制驾驶员的驾驶舒适性，例如由于坡度。在这种情况下，(仅)在自我车辆10的自我车道16内转向是为了避开障碍物，特别是作为第三策略或步骤。
然而，如果第三方车辆24比在图1中第一车道16中更远，或者如果图1中所示的相邻车道12a中的车辆突然在相邻车道12b'的方向上在自我车辆10的前面移动并阻塞第一车道16，则变得危险。根据周围的交通状况和与第三方车辆的距离，上述策略可能不足以达到核心优先级。在该示例中，(仅)在自我车辆10的自我车道16中完全制动是优选的，特别是作为第四策略或步骤。
如果相对于上述示例性场景，自我车辆16的制动距离不足以防止碰撞，则下一(第五)策略或步骤可以是朝向或在临时进入相邻车道12a、12b时结合制动和转向。该策略相对于上述策略而言是次要的，因为进入相邻车道12a、12b的规避机动与其他道路使用者的风险相关。
根据危险状况，在上述示例性场景中，朝向或临时进入相邻车道12a、12b的制动和转向的结合可能是不够的，从而则省略制动且朝向或临时进入相邻车道12a、12b的仅一个转向发生(第六策略或步骤)。然而，这是最后优选但有效的策略，因为未经检查的车道变换可能会危及或至少激怒周围的道路使用者。为此，要执行需要进入相邻车道的任何横向动作必须检查车道变换条件。因此，后部和侧面检测可能是该策略的强制性要求。
原则上，根据本发明的原则，上述策略的优选策略总是遵循的策略是：只有当该策略中提到的用于实现核心优先级的策略不适用时，如由决策装置22确定。
图2示出了当新创建的相邻车道12a车道上停满了第三方车辆时根据自我车道16上的现有自我车辆10的状态对于ADAS关键和具有挑战性的状况。在这种情况下，驾驶状况可能会变得混乱。当车辆驶入新车道时，由于重叠或矛盾的规范，自我车辆10有执行突然或不安全驾驶操作的风险。
图3示出了当停止车辆同时穿过两个车道即新创建的相邻车道12a和自我车道16时根据自我车道16上的现有自我车辆10的状态对于ADAS关键和具有挑战性的另一状况。
图2和3中所示的关键交通状况并不详尽，而仅仅是示例性的。实际上，还有其他一些关键的交通状况没有在这里描述。
获得核心优先级的最优选的第一策略是(仅)在自我车道16中制动。该特征对驾驶员造成的不适最小，并且对自我车辆周围的车辆具有最小的风险。
在自我车道中制动时，最好是减速度高达且包括-5m/s2。该最大减速度值使得车辆行为尽可能不明显，并且类似于没有自动驾驶的驾驶员制动行为。
如果决策装置选择了(仅)在自我车道中制动的策略，则减速极限可以根据所选的驾驶模式而变化。特别是，驾驶模式可以是经济、舒适和运动模式，其中运动模式可以实现最快的减速。最慢的减速可能是通过经济或舒适模式实现的。这取决于环境条件，其会对最经济的驾驶方式产生影响。
获得核心优先级的另一第二策略是在自我车辆10的自我车道16内结合制动和转向，由此该第二策略或步骤优选地是相对于(仅)在自我车道中制动的第一策略的从属策略。该步骤是次要的，因为除了制动之外，驾驶员还会感觉到由于额外转向而引起的不稳定，并且周围车辆的驾驶员也可能会被自我车辆的驾驶操作分散注意力。特别是，只有在两种策略都保证避免碰撞的情况下，才应该应用这种逻辑。
获得核心优先级的下一优选的第三策略是(仅)在自我车辆10的自我车道16内转向以避开障碍物，由此该第三策略或步骤优选地是相对于在自我车辆10的自我车道16内结合制动和转向的第二策略的从属策略。该步骤从属于上述步骤，因为已经发现，由于在转向过程中速度基本恒定，没有减速的转向操作增加了驾驶员的压力。
选择哪个策略(或步骤)的优先级尤其取决于策略之间的优先级。特别是，在自我车辆10的自我车道16内结合制动和转向的第二策略和在自我车辆10的自我车道16内(仅)转向以避开障碍物的第三策略之间的优先级可以基于自我车辆10和障碍物之间的相对速度。可选地或除了相对速度之外，自我车辆10和障碍物(例如第三方车辆24)之间的可用空间或距离也可以是相关的。
接下来，可以设想，获得核心优先级的策略是在自我车辆10的自我车道16中完全制动，由此该步骤优选地发生在允许的紧急制动阈值之前，并且由此该步骤优选地是相对于在自我车辆10的自我车道16内转向以避开障碍物的从属策略。虽然紧急制动操作增加了将避免事故的可能性，但该步骤并不是防止驾驶员在路上感到不适的常用手段。由于这个原因，该步骤从属于在自我车辆10的自我车道16内转向以避开障碍物的步骤。然而，优选的是，该步骤优选地发生在允许的紧急制动阈值之前，至少如果能够保证驾驶员的安全，以便不损害驾驶员对自我车辆的信心。
本发明的另一优选实施例是获得核心优先级的策略是将朝向/进入临时相邻车道12a、12b的制动和转向结合，由此该步骤优选是相对于在自我车辆10的自我车道16中完全制动的从属策略。从属分类基于的认识是，虽然完全制动比车道变换给驾驶员带来更多的身体压力，但自我车辆不能预测周围车辆的驾驶行为，因此驾驶员的安全应该在这一点上得到保证。
根据本发明的修改实施例，获得核心优先级的最后策略是朝向/进入临时相邻车道12a、12b转向，由此该步骤优选地是相对于朝向/进入临时相邻车道12a、12b结合制动和转向的从属策略。这种顺序的一个可能的优点是，通过在没有制动的情况下转向到相邻车道12a、12b，可以更快地避开从前方接近的障碍物，比如不受控制的迎面而来的车辆，因此比转向和制动相结合的情况更安全。基本假设是横向事故的风险比正面事故小。
本发明还提供了一种用于为处于交通状况中的自我车辆10提供多车道场景驾驶支持的系统，该系统使用根据任何前述特征的方法，并且包括根据任何前述特征的环境传感器系统14和根据任何前述特征的决策装置22。
本发明的优选实施例是环境传感器系统14包括前置相机。相机的优点是，一方面它便宜，另一方面其由于高分辨率而趋向于尽可能高的测量质量。
为了进一步提高测量质量，可以提供环境传感器系统14包括雷达罩。雷达的分辨率比相机低，但雷达不受天气影响，因为长波长几乎不受大气干扰，因此可以穿透雾、小雨和雪，从而显著提高安全性。此外，雷达独立于照明条件，这使得日夜测量成为可能，这也增加了安全性。罩有360度检测的优势。
如果例如环境传感器系统14包括激光扫描仪罩，则也可以提高测量质量。激光测量的优点是非常精确且反应时间非常短，因此安全性可以显著提高。罩有360度检测的优势。
为了尽可能提高驾驶员的安全性，尽可能完整地记录来自车辆附近的测量数据是有利的。因此，本发明的优选实施例是环境传感器系统14包括全环绕系统。
特别地，可以预见，环境传感器系统14的传感单元可以是累积的或冗余的。这提高了测量质量，并降低了决策装置22基于缺失或错误的测量结果做出错误决策的风险。
附图标记列表
10 自我车辆
12a 相邻车道
12b 相邻车道
12b' 相邻车道
14 环境传感器系统
16 自我车道
18 前邻近区域
20 后邻近区域
22 决策装置
24 第三方车辆

Claims (15)

1.一种用于为处于自我车道被其他交通参与者部分或完全阻塞的交通状况中的自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的方法，
-由此交通环境由环境传感器系统(14)测量，由此交通环境包括关于自我车辆(10)的自我车道(16)和至少一个相邻车道(12a、12b)内的交通和自由空间的数据，以及关于自我车辆(10)的前邻近区域(18)和后邻近区域(20)的数据，
-由此决策装置(22)评估所测量的交通环境以及自我车辆(10)的速度，并基于至少一种策略来决定将由自我车辆(10)执行的驾驶操作，
其特征在于，在决策装置(22)中，使用成本函数来选择至少六种策略中的一种，该成本函数基于至少核心优先级，由此核心优先级是避免自我车辆(10)的碰撞并且不导致自我车辆(10)与第三方车辆(24)的碰撞，由此决策装置(22)通过成本函数选择至少以下六种策略中的一种，即：
-在自我车道(16)中制动，
-在自我车辆(10)的自我车道(16)内结合制动和转向，
-在自我车辆(10)的自我车道(16)内转向以避开障碍物，
-在自我车辆(10)的自我车道(16)中完全制动，
-朝向或在临时进入相邻车道(12a、12b)时结合制动和转向，以及
-朝向或在临时进入相邻车道(12a、12b)时转向。
2.根据权利要求1所述的用于为自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的方法，其特征在于，用于选择所述至少六种策略之一的成本函数基于以下参数：
-核心优先级，以及
-假设核心优先级得到保证，则以下附加参数中的至少一个：
o自我车辆(10)的最小横向加速度，
o自我车辆(10)的最小纵向加速度，
o避免离开自我车道(10)。
3.根据权利要求1或2所述的用于为自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的方法，其特征在于，所述决策装置(22)通过所述成本函数按照以下顺序选择策略：
-在自我车道(16)中制动，
-在自我车辆(10)的自我车道(16)内结合制动和转向，
-在自我车辆(10)的自我车道(16)内转向以避开障碍物，
-在自我车辆(10)的自我车道(16)中完全制动，
-朝向或在临时进入相邻车道(12a、12b)时结合制动和转向，以及
-朝向或在临时进入相邻车道(12a、12b)时转向。
4.根据前述权利要求中任一项所述的用于为自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的方法，其特征在于，获得核心优先级的第一策略是仅在自我车道(16)中制动。
5.根据前述权利要求中任一项所述的用于为自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的方法，其特征在于，在自我车道(16)中制动以高达且包括-5m/s2的减速度发生。
6.根据权利要求3所述的用于为自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的方法，其特征在于，减速极限基于所选择的驾驶模式而变化。
7.根据前述权利要求中任一项所述的用于为自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的方法，其特征在于，获得核心优先级的第二策略是在自我车辆(10)的自我车道(16)内结合制动和转向，由此该第二策略优选地是相对于仅在自我车道(16)内制动的第一策略的从属策略。
8.根据权利要求5所述的用于为自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的方法，其特征在于，获得核心优先级的第三策略是仅在自我车辆(10)的自我车道(16)内转向以避开障碍物，由此该第三策略优选地是相对于在自我车辆(10)的自我车道(16)内结合制动和转向的第二策略的从属策略。
9.根据权利要求7和8所述的用于为自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的方法，其特征在于，在自我车辆(10)的自我车道(16)内结合制动和转向的第二策略和仅在自我车辆(10)的自我车道(16)内转向以避开障碍物的第三策略之间的优先级基于自我车辆(10)和障碍物之间的相对速度。
10.根据前述权利要求中任一项所述的用于为自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的方法，其特征在于，获得核心优先级的第四策略是仅在自我车辆(10)的自我车道(16)中完全制动，由此该策略优选地是相对于仅在自我车辆(10)的自我车道(16)内转向以避开障碍物的第三策略的从属策略。
11.根据前述权利要求中任一项所述的用于为自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的方法，其特征在于，获得核心优先级的第五策略是朝向或在临时进入相邻车道时结合制动和转向，由此该策略优选地是相对于仅在自我车辆(10)的自我车道(16)中完全制动的第四策略的从属策略。
12.根据前述权利要求中任一项所述的用于为自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的方法，其特征在于，获得核心优先级的第六策略是朝向或在临时进入相邻车道时仅转向，由此该策略优选地是相对于朝向/临时进入相邻车道时结合制动和转向的第五策略的从属策略。
13.根据前述权利要求中任一项所述的用于为自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的方法，其特征在于，所述决策装置考虑关于地图信息和计划驾驶活动的数据。
14.一种用于为处于交通状况中的自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的系统，其使用根据前述权利要求中任一项所述的方法并且包括环境传感器系统(14)和决策装置(22)。
15.根据权利要求14所述的用于为自我车辆(10)提供多车道场景驾驶支持的系统，其特征在于，所述环境传感器系统(14)包括前置相机、雷达罩和/或激光扫描仪罩。
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