CN113353080A - 一种基于可行驶区域的高速公路自动变道方法 - Google Patents

Abstract

一种基于可行驶区域的高速公路自动变道方法，包括：驾驶员通过转向灯开关的总线信号激活自动变道功能；自动变道功能激活后，数据融合模块会通过CAN总线收取来自车辆感知系统提供的车道，路面及周边交通参与物的信息，通过坐标系的数据融合并进行卡尔曼滤波后从而得出的可行驶区域信息；决策控制模块根据数据融合模块给出的信息计算出最小碰撞时间；再根据车辆感知系统数据融合之后提供的可行驶区域信息输入，获取下匝道相邻车道的参数；再根据可行驶区域信息输入得到驶出匝道口的时间。本发明针对现有技术的不足，通过建立一套自动变道的策略，从而同样完成车辆自动变道并最终进入下匝道驶离高速的功能。

Description

一种基于可行驶区域的高速公路自动变道方法

技术领域

本发明涉及车辆控制技术领域，具体涉及一种基于可行驶区域的高速公路自动变道方法。

背景技术

高级驾驶辅助系统，是利用安装于车上的各式的传感器，或者感知系统，在第一时间收集车内外的环境数据，并进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让车辆在最快的时间察觉可能发生的危险，并对驾驶员加以提醒甚至介入车辆控制，避免危险的一种主动安全技术。同时随着客户需求和技术的发展，高级驾驶辅助系统也衍生出更多舒适及便利性功能，例如交通拥堵辅助(TJA)，或者高速公路巡航辅助(HWA)来为驾驶员提供一定程度的自动驾驶，减少驾驶员的频繁的机械性操作，提升驾驶舒适度。

在高速公路巡航辅助(HWA)功能中，车辆需要根据导航路线，自动完成在高速公路上的自动驾驶行为，例如加减速控制，侧向的自动变道，以及最终驶出匝道。目前，为了能够使车辆在开启高速公路巡航辅助功能之后，可以自动由当前车道变换到最右侧或者最左侧车道并且沿着匝道驶出高速，就需要结合感知或者定位系统为车辆提供足够的定位精度。例如，依靠前向的视觉来判断车辆当前在车道内的位置，利用高精度定位和高精度地图来判断车辆在当前高速公路所有车道中所处的位置。特别当车辆需要通过下匝道驶离高速公路的时候，行业的普遍做法是实用高精度定位和高精度地图来确定车辆当前的精确位置，并依靠该定位系统提供的信息来指导车辆慢慢变道并最终行驶到下匝道上。但是，高精度定位和高精度地图系统价格昂贵，每车的成本在2000到4000人民币，对于汽车企业来说，是巨大的成本投入，并且还需要持续地每年付授权费用来使用地图服务。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于可行驶区域的高速公路自动变道方法，克服了现有技术的不足，在不使用昂贵的高精度地图和高精度定位系统时，能够仅仅依靠高级驾驶辅助系统基本必备的感知系统提供的信息，建立一套自动变道的策略，从而同样完成车辆自动变道并最终进入下匝道驶离高速的功能。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种基于可行驶区域的高速公路自动变道方法，包括以下步骤：

步骤S1：驾驶员通过转向灯开关的总线信号激活自动变道功能；

步骤S2：自动变道功能激活后，数据融合模块会通过CAN总线收取来自车辆感知系统提供的车道，路面及周边交通参与物的信息，通过坐标系的数据融合并进行卡尔曼滤波后得出当前车道信息，左右相邻车道信息以及周围交通参与物体距离及速度信息，从而得出的可行驶区域信息；

步骤S3：决策控制模块根据数据融合模块给出的车道，路面，参与物信息，计算出和前后以及相邻车道车辆或者交通参与物体的最小碰撞时间；最小碰撞时间小于2秒的，车辆发出报警并不执行横向加速度计算，最小碰撞时间大于2秒车辆启动局部路径规划模块进行横向加速度计算并进行横向变道控制；

步骤S4：根据车辆感知系统数据融合之后提供的可行驶区域信息输入，结合车道分割信息，获取从当前车道开始一直自动变道到最侧面的下匝道相邻车道的参数；

步骤S5：车辆根据可行驶区域信息输入，根据当前获得的信息输入得到驶出匝道口的时间。

优选地，所述步骤S2通过坐标系的数据融合并进行卡尔曼滤波后得出当前车道信息，左右相邻车道信息以及周围交通参与物体距离及速度信息具体包括空间配准和航位推算；

所述空间配准的算法如下：

r'＝r+Dr

q'＝q+Dq

j'＝j+Dj

从而得出：

Dr＝Drb+r×Drg+νr(t)

Dq＝Dqb+νq(t)

Dj＝Djb+νj(t)

在上述算法中：Drb,Dqb,Dj分别为距离、方位、仰角相对固定误差，Dr为距离误差增益，vr(t),vq(t),vj(t)分别为相应的随机误差。

优选地，所述航位推算的算法包括如下步骤：

步骤S21：选取全局坐标系下车辆后轴中点坐标(XRM,YRM)，航向角θ，航向角变化率ω和车速ν为状态量。定义k时刻的系统状态向量为：

X_k＝[X_RM,Y_RM,θ,ω,ν]^T

单位时间为T0，用K-1时刻的状态最优值X_k-1推算k时刻状态估计值X_k,k-1：

再对非线性函数求偏导：

步骤S22：选取左右前轮单位时间行驶距离LFL,LFR，车辆航向角变化率ω_sw，后轴中点车速ν_R为观测量：

Z_k＝[l_FL,l_Fr,ω_sw,ν_R]

e为车辆后轴的半轴长，则观测方程的非线性函数为：

h(·)＝[T₀(ν-e·ω)，T₀(ν+e·ω)，ω，ν]

对非线性函数h(·)求偏导：

同时，k时刻系统误差协方差矩阵估计值为：

卡尔曼增益矩阵为：

则k时刻状态向量的最优值为：

得出更新后的系统误差的协方差矩阵为：

P_k＝[l-K_kH_k]P_k,k-1

最终得出航位推算的协方差矩阵，得道航道推算的结果。

优选地，所述步骤S3中最小碰撞时间TTC的计算公式如下：

其中，ΔD为相对距离，Δν为相对速度。

优选地，所述步骤S5中驶出匝道口的时间函数如下：

车辆根据该函数进行车速及转向角的闭环控制，驶出下匝道。

本发明提供了一种基于可行驶区域的高速公路自动变道方法。具备以下有益效果：在不使用昂贵的高精度地图和高精度定位系统时，能够仅仅依靠高级驾驶辅助系统基本必备的感知系统提供的信息，将原本基于高精度定位系统以及高精度地图的剧对坐标及相对坐标信息输入替换成来自感知系统数据融合后所得出的可行驶区域输入，同时建立新的车辆进行自动变道并驶入下匝道时的功能逻辑策略，从而将来自于车辆前端感知系统，视觉，雷达等的信息通过坐标变化及卡尔曼滤波后形成新的可行驶区域的跟踪，摆脱对于高精度地图和定位的依赖。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本发明公开了一种基于可行驶区域的高速公路自动变道方法，首先在建立新的车辆进行自动变道并驶入下匝道时的功能逻辑策略前，先需要重新定义的系统架构，通过将原本基于高精度定位系统以及高精度地图的地图信息及坐标信息输入替换成来自感知系统数据融合后所得出的可行驶区域输入，包括车道的分割信息，下匝道的逻辑识别，通过全新的数据融合模块来输出可行驶区域的融合数据从而取代昂贵的高精度地图及定位模组，有了可行驶区域，车辆可以不必借助高精度地图和高精度定位的信息从而进行自动变道知道驶入高速公路下匝道。

其高速公路自动变道的具体方法包括以下步骤：

起始状态时，车辆以速度Xkm/h在高速公路上沿当前车道行驶

步骤S1：驾驶员通过转向灯开关的总线信号激活自动变道功能；

步骤S2：自动变道功能激活后，数据融合模块会通过CAN总线收取来自车辆感知系统提供的车道，路面及周边交通参与物的信息，通过坐标系的数据融合并进行卡尔曼滤波后得出当前车道信息，左右相邻车道信息以及周围交通参与物体距离及速度信息，从而得出的可行驶区域信息；

步骤S3：决策控制模块根据数据融合模块给出的车道，路面，参与物信息，计算出和前后以及相邻车道车辆或者交通参与物体的最小碰撞时间；最小碰撞时间小于2秒的，车辆发出报警并不执行横向加速度计算，最小碰撞时间大于2秒车辆启动局部路径规划模块进行横向加速度计算并进行横向变道控制；

步骤S4：根据车辆感知系统数据融合之后提供的可行驶区域信息输入，结合车道分割信息，获取从当前车道开始一直自动变道到最侧面的下匝道相邻车道的参数；

步骤S5：车辆根据可行驶区域信息输入，根据当前获得的信息输入得到驶出匝道口的时间。

其中，步骤S2通过坐标系的数据融合并进行卡尔曼滤波后得出当前车道信息，左右相邻车道信息以及周围交通参与物体距离及速度信息具体包括空间配准和航位推算；

r'＝r+Dr

空间配准的算法如下：

q'＝q+Dq

j'＝j+Dj

Dr＝Drb+r×Drg+νr(t)

从而得出：

Dq＝Dqb+νq(t)

Dj＝Djb+νj(t)

在上述算法中：Drb,Dqb,Dj分别为距离、方位、仰角相对固定误差，Dr为距离误差增益，vr(t),vq(t),vj(t)分别为相应的随机误差。

优选地，航位推算的算法包括如下步骤：

步骤S21：选取全局坐标系下车辆后轴中点坐标(XRM,YRM)，航向角θ，航向角变化率ω和车速ν为状态量。定义k时刻的系统状态向量为：

X_k＝[X_RM,Y_RM,θ,ω,ν]^T

单位时间为T0，用K-1时刻的状态最优值X_k-1推算k时刻状态估计值X_k,k-1：

再对非线性函数求偏导：

步骤S22：选取左右前轮单位时间行驶距离LFL,LFR，车辆航向角变化率ω_sw，后轴中点车速ν_R为观测量：

Z_k＝[l_FL,l_Fr,ω_sw,ν_R]

e为车辆后轴的半轴长，则观测方程的非线性函数为：

h(·)＝[T₀(ν-e·ω)，T₀(ν+e·ω)，ω，ν]

对非线性函数h(·)求偏导：

同时，k时刻系统误差协方差矩阵估计值为：

卡尔曼增益矩阵为：

则k时刻状态向量的最优值为：

得出更新后的系统误差的协方差矩阵为：

P_k＝[l-K_kH_k]P_k,k-1

最终得出航位推算的协方差矩阵，得道航道推算的结果。

优选地，步骤S3中最小碰撞时间TTC的计算公式如下：

其中，ΔD为相对距离，Δν为相对速度。

优选地，步骤S5中驶出匝道口的时间函数如下：

车辆根据该函数进行车速及转向角的闭环控制，驶出下匝道。

通过本发明能够在不使用昂贵的高精度地图和高精度定位系统时，仅仅依靠ADAS系统基本必备的感知系统提供的信息，来建立起一套自动变道的策略，从而同样完成车辆自动变道并最终进入下匝道驶离高速的功能。单车可节省约2000-4000人民币的零件成本，以及后续每年的授权费用投入，以及每个车型超过500万的开发费用。为车厂客户及终端消费者创造更多价值。

对于本发明中新的输入逻辑替换，需要增加数据融合的模块部分，从而将来自于车辆前端感知系统，视觉，雷达等的信息通过坐标变化及卡尔曼滤波后形成新的可行驶区域的跟踪，摆脱对于高精度地图和定位的依赖。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种基于可行驶区域的高速公路自动变道方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：驾驶员通过转向灯开关的总线信号激活自动变道功能；

步骤S2：自动变道功能激活后，数据融合模块会通过CAN总线收取来自车辆感知系统提供的车道，路面及周边交通参与物的信息，通过坐标系的数据融合并进行卡尔曼滤波后得出当前车道信息，左右相邻车道信息以及周围交通参与物体距离及速度信息，从而得出的可行驶区域信息；

步骤S3：决策控制模块根据数据融合模块给出的车道，路面，参与物信息，计算出和前后以及相邻车道车辆或者交通参与物体的最小碰撞时间；最小碰撞时间小于2秒的，车辆发出报警并不执行横向加速度计算，最小碰撞时间大于2秒车辆启动局部路径规划模块进行横向加速度计算并进行横向变道控制；

步骤S4：根据车辆感知系统数据融合之后提供的可行驶区域信息输入，结合车道分割信息，获取从当前车道开始一直自动变道到最侧面的下匝道相邻车道的参数；

步骤S5：车辆根据可行驶区域信息输入，根据当前获得的信息输入得到驶出匝道口的时间。

2.根据权利要求1所述的一种基于可行驶区域的高速公路自动变道方法，其特征在于：所述步骤S2通过坐标系的数据融合并进行卡尔曼滤波后得出当前车道信息，左右相邻车道信息以及周围交通参与物体距离及速度信息具体包括空间配准和航位推算；

所述空间配准的算法如下：

r'＝r+Dr

q'＝q+Dq

j'＝j+Dj

从而得出：

Dr＝Drb+r×Drg+νr(t)

Dq＝Dqb+νq(t)

Dj＝Djb+νj(t)

在上述算法中：Drb,Dqb,Dj分别为距离、方位、仰角相对固定误差，Dr为距离误差增益，vr(t),vq(t),vj(t)分别为相应的随机误差。

3.根据权利要求2所述的一种基于可行驶区域的高速公路自动变道方法，其特征在于：所述航位推算的算法包括如下步骤：

步骤S21：选取全局坐标系下车辆后轴中点坐标(X_RM,Y_RM)，航向角θ，航向角变化率ω和车速ν为状态量。定义k时刻的系统状态向量为：

X_k＝[X_RM,Y_RM,θ,ω,ν]^T

单位时间为T₀，用K-1时刻的状态最优值X_k-1推算k时刻状态估计值X_k,k-1：

再对非线性函数求偏导：

步骤S22：选取左右前轮单位时间行驶距离L_FL,L_FR，车辆航向角变化率ω_sw，后轴中点车速ν_R为观测量：

Z_k＝[l_FL,l_Fr,ω_sw,ν_R]

e为车辆后轴的半轴长，则观测方程的非线性函数为：

h(·)＝[T₀(ν-e·ω)，T₀(ν+e·ω)，ω，ν]

对非线性函数h(·)求偏导：

同时，k时刻系统误差协方差矩阵估计值为：

卡尔曼增益矩阵为：

则k时刻状态向量的最优值为：

得出更新后的系统误差的协方差矩阵为：

P_k＝[l-K_kH_k]P_k,k-1

最终得出航位推算的协方差矩阵，得道航道推算的结果。

4.根据权利要求1所述的一种基于可行驶区域的高速公路自动变道方法，其特征在于：所述步骤S3中最小碰撞时间TTC的计算公式如下：

其中，ΔD为相对距离，Δν为相对速度。

5.根据权利要求1所述的一种基于可行驶区域的高速公路自动变道方法，其特征在于：所述步骤S5中驶出匝道口的时间函数如下：

车辆根据该函数进行车速及转向角的闭环控制，驶出下匝道。