CN113924240A - 用于计算机动车辆的横向位置的方法 - Google Patents

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Abstract

披露了一种用于计算自我机动车辆(1)在行车道(L2)上的横向位置的方法，该方法包括：‑第一步骤(E1)，计算自我车辆(1)的第一理论横向位置，和/或‑第二步骤(E2)，计算自我车辆(1)的第二理论横向位置，‑第三步骤(E3)，计算自我车辆(1)的第三理论横向位置，‑第四步骤(E4)，使用第一横向位置、第二横向位置和第三横向位置的加权平均值来计算该自我车辆(1)的横向位置。

Description

用于计算机动车辆的横向位置的方法
技术领域
本发明涉及一种用于计算机动车辆、尤其是自主车辆的横向位置的方法。本发明还涉及一种包括用于实施这种用于计算横向位置的方法的装置的机动车辆，尤其是自主车辆。
背景技术
自主车辆配备有用于检测车辆的周围状况的装置和伺服转向设备。尤其是，检测装置能够识别车辆所在的行车道。链接至检测装置和转向装置的计算机可以控制转向设备，使得车辆保持在行车道的中心。关于这点，存在已知的车道居中辅助系统，也称为“车道居中辅助”或LCA。尤其是，这种系统需符合UNECE法规R79中描述的规范。
然而，已知的车道居中辅助系统以非自然方式定位自主车辆。车辆在其行车道上的横向位置与驾驶员在能够自己控制转向设备的情况下所采用的横向位置不匹配。因此，自主车辆不能并入交通流，并且与其他车辆或物体碰撞的风险可能会增大。具体地，已知的车道居中辅助系统并未优化与其他车辆或障碍物的横向安全距离。此外，在拥堵的情况下，已知的系统不能使车辆横向移动以便为摩托车或紧急车辆超越车队留下足够的空间。
发明描述
本发明的目的是提供一种用于计算机动车辆的横向位置的方法，该方法克服了上述缺点并且改进了现有技术的已知方法。
更准确地说，本发明的第一目的是一种安全且无风险的用于计算车辆的横向位置的方法。
本发明的第二目的是一种用于计算车辆的横向位置的解决方案方法，其可以有助于其他道路使用者的行驶。
发明内容
本发明涉及一种自我机动车辆在行车道上的横向位置的计算方法，该方法包括：
-第一步骤，根据在该自我车辆前方的车辆和/或在该自我车辆后方的车辆在所述行车道上的横向位置来计算该自我车辆在所述行车道上的第一理论横向位置，和/或
-第二步骤，根据在与所述行车道相邻的行车道上的车辆的位置来计算该自我车辆在所述行车道上的第二理论横向位置，
-第三步骤，根据在所述行车道的两侧上检测到的静态障碍物来计算该自我车辆在所述行车道上的第三理论横向位置，以及
-第四步骤，使用第一横向位置、第二横向位置和第三横向位置的加权平均值来计算该自我车辆的横向位置。
第一计算步骤可以包括计算在所述行车道上的前方车辆的横向位置和/或后方车辆的横向位置的加权平均值的子步骤，每个横向位置的加权系数是该自我车辆与相关的前方车辆和/或后方车辆之间的纵向距离以及相关的前方车辆和/或后方车辆的速度的函数。
第二计算步骤可以包括：
-计算在分界线的任一侧上的理论安全通道的子步骤，该分界线在该自我车辆的行车道和与该自我车辆的行车道相邻的行车道之间延伸，
-检测在该安全通道中是否存在车辆的子步骤，
-根据该自我车辆与在所述安全通道中检测到的车辆之间的距离以及根据在所述安全通道中检测到的车辆的速度来计算该第二理论横向位置的子步骤。
该计算方法可以包括用于执行该计算方法的第一条件，在以下各项成立时满足用于执行的第一条件：
-由该自我车辆检测到该自我车辆的行车道的分界线，并且
-该自我车辆的行车道的曲率小于或等于预定义阈值。
该计算方法可以包括用于执行第一计算步骤的第二条件，在以下各项成立时满足用于执行的第二条件：
-检测到在该自我车辆前方的至少一个第一车辆，
-检测到在该自我车辆前方或在该自我车辆后方的至少一个第二车辆，并且
-该自我车辆上的方向指示器没有被激活。
第四计算步骤可以包括：
-检测该自我车辆的交通状况的子步骤，以及
-根据检测到的该自我车辆的交通状况来计算该第一理论横向位置的加权系数、该第二理论横向位置的加权系数和该第三理论横向位置的加权系数的子步骤。
第四计算步骤可以包括：
-限制该自我车辆的理论横向位置与该自我车辆的行车道的理论中线之间的差值的子步骤，和/或
-限制该自我车辆的理论横向位置的瞬时变化的子步骤。
该计算方法可以包括：
-第五步骤，自主控制该自我车辆的转向设备以使该自我车辆采用在该第四步骤中计算的理论横向位置，
-第六步骤，在该自我车辆的屏幕上显示视觉指示，该视觉指示示出该自我车辆相对于该自我车辆的行车道的理论中线的位置。
本发明还涉及一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括记录在计算机可读介质上的、用于在计算机上运行所述程序产品时实施如以上定义的方法步骤的程序代码指令。本发明还涉及一种计算机程序产品，该计算机程序产品可以从通信网络下载和/或被记录在计算机可读和/或计算机可执行的数据介质上，该计算机程序产品包括指令，这些指令当在计算机上执行程序时使得该计算机实施如以上定义的方法。
本发明还涉及一种计算机可读的数据记录介质，该数据记录介质上记录有计算机程序，该计算机程序包括用于实施如上所定义的方法的程序代码指令，或者涉及一种计算机可读的记录介质，该计算机可读的记录介质包括指令，这些指令在由计算机执行时使得该计算机实施如以上定义的方法。
本发明还涉及一种数据介质的信号，该信号承载如以上定义的计算机程序产品。
本发明还涉及一种转向系统，该转向系统包括计算机、由该计算机控制的转向设备以及用于检测周围状况的装置，这些检测装置链接至该计算机，该计算机能够实施如以上定义的计算方法。
本发明还涉及一种机动车辆，尤其是自主车辆，该机动车辆包括计算机、由该计算机控制的转向设备以及用于检测周围状况的装置，这些检测装置链接至该计算机，该计算机能够实施如以上定义的计算方法。
附图说明
本发明的这些目的、特征和优点将在参考附图以非限制性方式提供的具体实施例的以下说明中详细描述，在附图中：
图1是根据本发明的一个实施例的机动车辆的示意图。
图2是具有三个行车道的道路的示意性俯视图，根据本发明的车辆和周围的车辆在这些行车道上行驶。
图3示出了根据本发明的一个实施例的用于计算车辆的横向位置的方法的示意图。
图4是驾驶情况的第一示例的示意性俯视图。
图5是驾驶情况的第二示例的示意性俯视图。
图6是驾驶情况的第三示例的示意性俯视图。
图7是驾驶情况的第四示例的示意性俯视图。
具体实施方式
图1示意性地示出了根据本发明的一个实施例的机动车辆1。车辆1可以是任何种类。尤其是，它可以是例如私家车辆、多用途车辆、卡车或公共汽车。车辆1包括两个前轮2f、两个后轮2r和连接到这两个前轮2f的转向设备3。这两个前轮2f是转向轮。转向轮的定向可以由转向系统控制。尤其是，转向系统包括转向设备3、用于检测车辆的周围状况的装置。这些检测装置由ADAS传感器4形成。这些传感器可以是例如超声波传感器、相机或雷达。这些传感器能够检测位于车辆1周围的物体或其他车辆。根据这里呈现的实施例，车辆包括六个传感器4，这六个传感器包括放置在车辆的四个角处和基本上位于车辆的前部中间的五个雷达传感器以及能够观察道路的、尤其是在车辆1的前部的相机。在变体中，可以有不同数量的传感器4，并且它们可以被布置在车辆1的其他位置。
转向系统进一步包括计算机5或电子控制单元。尤其是，计算机5包括存储器51、微处理器52和输入/输出接口53。计算机经由其接口53连接到传感器4，使得计算机可以在其输入处接收来自这些传感器的信号。计算机还经由其接口53连接到转向设备3，使得计算机可以将控制命令发送至转向设备3以用于转向轮2f的定向。最后，车辆1还包括装配有屏幕6的仪表板。屏幕6连接到计算机5，并且可以显示由计算机传输至车辆1的使用者的信息。存储器51是数据记录介质，其上记录有计算机程序，该计算机程序包括用于实施根据本发明的一个实施例的用于计算车辆1的横向位置的方法的程序代码指令。微处理器52能够执行记录在存储器51中的代码指令。
车辆1是自主车辆。尤其是，与计算机5和传感器4交互的转向设备3可以自主地控制车辆的转向轮2f的定向。因此，车辆可以在车上没有任何乘客或乘客不直接控制车辆的轨迹的情况下运动。
车辆1能够在道路上跟随其他车辆行驶。尤其是，图2示出了在包括三个行车道L1、L2、L3的道路上的车辆1，也称为自我车辆。术语“自我(ego)”仅仅是用于将车辆1与在车辆1周围的车辆清楚地区分开的区分术语。这三个行车道是彼此相邻的。三个行车道由分界线D1、D2、D3、D4标识和分开，例如，这些分界线采用白线或黄线的形式并且可以是实线或间断线。这种分界线可以涂在地面上并且可以具有基本上恒定的宽度。车辆可能会改变行车道，或者换言之，可能会改变他们的轨道并且驶过分界线。这三个行车道的运动方向由向量X表示。自我车辆正在中央的行车道L2上行驶。其他车辆V1、V2、V3、V4、V5、V6、V7、V8、V9、V10、V11、V12也在行车道L1、L2、L3上行驶。车辆V1、V2、V3和V4在左侧行车道L1上行驶。车辆V5、V6、V7和V8在中央行车道L2上行驶。尤其是，车辆V5和V6位于自我车辆的后面，而车辆V7和V8位于自我车辆的前面。换言之，车辆V5和V6是在自我车辆后方的车辆，而车辆V7和V8是在自我车辆前方的车辆。因此，前方车辆和后方车辆与自我车辆是在同一行车道上。最后，车辆V9、V10、V11和V12在右侧行车道L3上行驶。车辆V1至V12可以形成可以由车辆的传感器4检测的车辆集合。尽管它们在图2中由相同大小的矩形表示，但这些车辆实际上可能是任何种类和任何大小的。它们可能以不同的速度前进，并且它们的相对位置可能随时间而改变。在同一条道路上行驶在更前面或更后面的其他车辆可能不被考虑。
在道路上行驶的车辆的横向位置或偏移量可以被定义为车辆在其行车道上在与车辆运动方向垂直的方向上的位置。参考图2，车辆平行于向量X运动。因此，车辆的横向位置是车辆沿着与向量X垂直的向量Y的位置。理论中线M1、M2、M3可以针对每个行车道L1、L2、L3被定义为与界定行车道的分界线D1、D2、D3、D4等距地定位的线。因此，中线M1与分界线D1和D2等距地定位。中线M2与分界线D2和D3等距地定位。中线M3与分界线D3和D4等距地定位。中线M1、M2和M3是理论线，因为它们实际上并不存在于行车道上，而是根据分界线D1、D2、D3、D4计算的。车辆在行车道上的横向位置可以参考该行车道的中线并且根据向量Y的定向而被定义或计算。例如，当相关车辆的中心位于、或者换言之移动至中线的左侧时，横向位置可以为正，而当相关车辆的中心移动至中线的右侧时，横向位置可以为负。
图3示意性地示出了根据本发明的一个实施例的用于计算自我机动车辆在行车道上的横向位置的方法。该方法包括一系列步骤E0、E1、E2、E3、E4、E5、E6，该方法的目的是计算自我车辆的横向位置Tego，然后控制转向设备3使得自我车辆采用已经计算出的横向位置Tego。步骤E0是使计算方法初始化的步骤。第一步骤E1是计算自我车辆的第一理论横向位置T1的步骤。第一横向位置T1是根据与自我车辆在同一行车道上在自我车辆前方的车辆的横向位置和/或在自我辆后方的车辆的横向位置来计算的。参考图2所示的情况，因此第一横向位置T1是根据后方车辆V5和V6的横向位置以及根据前方车辆V7和V8的横向位置来计算的。第二步骤E2是计算自我车辆的第二理论横向位置T2的步骤。第二横向位置T2是根据在与自我车辆的行车道相邻的行车道上的车辆的位置来计算的。参考图2所示的情况，第二横向位置T2是根据存在于车道L1和L3上的车辆(即，车辆V1、V2、V3、V4、V9、V10、V11和V12)的位置来计算的。第三步骤E3是计算自我车辆的第三理论横向位置T3的步骤。第三横向位置T3是根据在所述行车道的两侧检测到的静态障碍物(例如，墙壁或护栏)来计算的。第四步骤E4是根据第一横向位置T1、第二横向位置T2和第三横向位置T3来计算自我车辆的横向位置Tego的计算步骤。第五步骤E5是自我车辆的转向设备3的自主控制步骤，目的是使自我车辆采用在第四步骤E4中计算的理论横向位置Tego。第六步骤E6是在自我车辆的屏幕6上显示视觉指示的步骤，该视觉指示示出自我车辆相对于自我车辆的行车道的理论中线的位置(即，在图2所示的情况下相对于中线M2的位置)。
应当注意的是，横向位置与实际横向位置相比被称为“理论的”。因此，在给定时刻计算出的理论横向位置不一定与该时刻的车辆的实际横向位置相匹配。现在将更详细地解释这些步骤E0至E6中的每一个。
在初始化步骤E0中，在用于计算自我车辆的横向位置Tego的计算步骤之前执行某些检查和检测。如果不满足这些条件和/或如果没有检测到车辆或障碍物，则可以修改、中断或停止计算方法的后续步骤。
在初始化步骤E0的第一子步骤E01中，检查传感器4是否正确地检测到自我车辆正在行驶的行车道L2的分界线D2、D3。如果是这种情况，则可以推断出自我车辆正在行驶的行车道L2的中线M2的位置。如上面所解释的，中线M2可以计算为与分界线D2和D3等距地定位的线。中线M2也可以通过已知算法或LCA(车道居中辅助)类型的控制器来计算。如果分界线不存在或不可见，则可以中断该方法，直到分界线再次变得清晰可见。
在初始化步骤E0的第二子步骤E02中，计算行车道L2的曲率。如果自我车辆的行车道的曲率半径小于或等于预定义阈值，则可以中断该方法，直到行车道的曲率半径再次超过预定义阈值。例如，可以计算中线M2的曲率半径。如果曲率半径低于预定义值，则中断该方法，直到曲率半径恢复到高于预定义值的水平。这避免了车辆的轨迹在急转弯处被改变，否则会破坏自我车辆的稳定性和/或导致自我车辆的横向位置的计算出现偏差。
也可能进行其他检查，并且可能影响计算方法的进度。例如，车辆使用者可能能够手动地激活或禁用用于计算横向位置的方法。该计算方法还可以基于车辆的其他运行参数而被自动地激活或禁止，比如基于检测到车辆的故障(尤其是自主驾驶系统的故障)、检测到ESP或ABS类型的车辆轨迹控制系统的激活、或检测到任何危急的驾驶情况。
在第三子步骤E03中，用传感器4扫描车辆的周围状况以检测车辆和/或在车辆周围的物体。如果没有检测到车辆和/或障碍物，则可以使该方法待机或中断该方法，直到检测到车辆和/或障碍物。当在自我车辆的周围状况中检测到车辆时，可以确定这些车辆的位置、这些车辆各自的速度、甚至这些车辆的轨迹。这些车辆的位置可以相对于自我车辆的位置来确定。例如，周围车辆的位置可以在由向量X和Y形成的参考系中定义，该参考系以自我车辆为中心。尤其是，可以计算自我车辆与检测到的每个车辆之间的距离。还确定了这些车辆所在的行车道。当在自我车辆的行车道中检测到车辆(在自我车辆的前面或后面)时，可以计算这些车辆的横向位置。尤其是，可以计算这些车辆中的每一个相对于中线M2的位置。还可以计算自我车辆与位于与自我车辆在同一行车道上的车辆之间的纵向距离。在同一行车道上两个车辆之间的纵向距离可以被定义为这两个车辆之间沿中线的路径的距离，即，由道路所描绘的曲线横坐标。因此，当中线描绘曲线时，两个车辆之间的纵向距离大于两个车辆之间的绝对距离(直线距离)。
在初始化步骤E0中，还可以检测物体或静态障碍物，即，相对于道路不动的那些。最后，在初始化步骤E0的结束时，获得自我车辆的周围状况的表示。根据变型实施例，可以不使用自我车辆的车载传感器4获得自我车辆的表示，而是通过无线通信装置将该表示传输到自我车辆。例如，可以使用车辆间通信协议获得在自我车辆周围的每个车辆的位置和速度。
在初始化步骤E0的第四子步骤E04中，具体地，可以检查在自我车辆的行车道L2中是否存在前方车辆和/或后方车辆。具体地，首先，可以检查在自我车辆的行车道中检测到在自我车辆前方的至少一个第一车辆。其次，可以检查在自我车辆的行车道中检测到在自我车辆前方或在自我车辆后方的至少一个第二车辆。还可以检查自我车辆的方向指示器没有被激活，这将表明自我车辆没有超车意图。如果满足这三个条件，则可以执行第一计算步骤E1。否则，整个计算方法可能会中断，直到再次满足这些条件。在一个变体中，该方法可以在不执行第一计算步骤E1的情况下继续，仅基于第二横向位置T2和第三横向位置T3来计算横向位置Tego。根据另一变体，如果检测到在自我车辆前面仅一个车辆，并且如果自我车辆的速度足够低，则可以继续该方法。
子步骤E01、E02、E03和E04可以彼此独立地、相继地或并行地执行。这些子步骤可以无限期地重复，甚至在执行后续步骤E1至E6期间也是如此。可以注意到，当计算横向位置的方法被中断、停止或修改时，可以以传统方式逐步地使自我车辆位于该自我车辆的行车道的中心，例如使得自我车辆的中心位于中线M2上。
第一计算步骤E1可以包括计算在所述行车道上的前方车辆的横向位置和/或后方车辆的横向位置的加权平均值的子步骤，每个横向位置的加权系数是自我车辆与相关的前方车辆和/或后方车辆之间的纵向距离以及相关的前方车辆和/或后方车辆的速度的函数。换言之，第一横向位置T1可以使用以下公式计算：
[Math 1]
Figure BDA0003391221150000101
其中，
-N表示在自我车辆的行车道中检测到的车辆的数量，
-i表示存在于自我车辆的行车道中的车辆的索引，
-Tvi表示自我车辆的行车道中的车辆i的横向位置，
-avi表示与车辆i的横向位置相关联的加权系数。
可以根据以下公式计算每个加权系数avi：
[Math 2]
aVi＝min(f(DVi)，g(VVi))
其中，
-Dvi表示自我车辆与车辆i之间的纵向距离，
-Vvi表示车辆i的速度，
-f和g表示映射，即，函数。
例如，映射f和g可以被定义成使得加权系数满足以下不等式：av7＞av6＞av8＞av5。例如，映射f和g还可以被定义成使得当车辆i接近自我车辆并且如果这些车辆的速度正在降低时，加权系数avi增大。还可以在这些车辆上调整函数f和g以改进自我车辆的行为。加权系数avi还可以响应于车辆的传感器的任何系统缺陷而改变。当车辆i以改变车道为目的横向运动到自我车辆的车道时，该车辆的加权系数avi可能会被强制为0。换言之，当车辆i正在执行其变道操作时，不对齐车辆i的横向位置Tvi。
如在初始化子步骤E04的描述中所解释的，为了执行第一计算步骤E1，优选地应该在自我车辆的前面有至少两个车辆或者在自我车辆的前面有一个车辆且在自我车辆的后面有一个车辆，或者可替代地在前面仅有一个低速车辆。因此，第一横向位置T1再现了位于与自我车辆同一线中或同一行车道中的车辆的横向位置的平均值。如果与自我车辆在同一行车道上的车辆全部向左移动，则自我车辆也会向左移动。类似地，如果与自我车辆在同一行车道上的车辆全部向右移动，则自我车辆也会向右移动。通过采用这个位置，自我车辆并入交通流。可以形成供摩托车通行，或甚至供应急车辆(比如救护车、消防车、警车等)通行的通道。自我车辆将不会干扰摩托车或应急车辆在这些车辆中的通行。此外，自我车辆在更大程度上与该自我车辆的前方的车辆一致。因此，自我车辆可以更好地利用其吸力。在自我车辆前方的车辆的驾驶员也可以通过他的后视镜更好地观察道路周围状况，而他的视野不会被自我车辆遮挡。
在图4所示的示例中，前方车辆V7和后方车辆V6都更靠近弯道的内侧，即，在中线M2的右侧上。自我车辆复制车辆V6和V7的横向定位，并且也使它本身位于弯道的内侧上。在图5的示例中，车辆V5、V6和V7位于中线M2的左侧上，而车辆V8位于右侧上。作为车辆V5至V8的横向位置的加权平均的计算结果，遵循第一横向位置T1的自我车辆也使它本身位于中线M2的左侧上。
在图6和图7中示意性地示出第二计算步骤E2。第二步骤E2使得自我车辆的横向位置能够根据与自我车辆的行车道相邻的行车道上存在的干扰车辆进行调整。尤其是，当车辆非常宽时(例如卡车或公共汽车)，或者当车辆仅仅是在其自己的行车道上位置不佳时，这些车辆可能会产生干扰。第二步骤E2包括计算在自我车辆的行车道和与自我车辆的行车道相邻的行车道之间延伸的分界线的任一侧上的理论安全裕度CS或理论安全通道的第一子步骤E21。尤其是，在这个步骤中，还可以计算在右侧和左侧上对自我车辆的行车道进行划界的两条分界线D2、D3的任一侧上的两条安全通道。安全通道是可以被定义为从自我车辆的行车道延伸跨到相邻的行车道的虚拟表面。安全通道的中心可以置于分界线上，使得安全通道延伸到自我车辆的行车道中与该安全通道延伸到相邻的行车道一样远。有利地，安全通道的宽度可以被参数化。宽度越大，在安全通道中检测到车辆存在的概率就越大。当已经定义了安全通道时，传感器4用于搜索安全通道中车辆的潜在存在。
在第二子步骤E22中，检测在安全通道中是否存在车辆。例如，在图6所示的情况下，检测到在安全通道CS中存在车辆V12。然后可以计算自我车辆与在安全通道中检测到的车辆之间的距离以及在安全通道中检测到的车辆的速度。
在第三子步骤E23中，根据自我车辆与在安全通道中检测到的车辆之间的距离以及根据在所述安全通道中检测到的车辆的速度来计算第二横向位置。尤其是，第二横向位置T2可以与检测到的车辆的碰撞时间TTC成反比，并且与在安全通道CS中检测到的车辆所穿过的区域的距离成正比。碰撞时间TTC(也可以称为“到达时间”)可以被定义为这样的时段：如果自我车辆和存在于安全通道中的车辆的轨迹相遇并且如果未对这些轨迹进行校正，则在该时段结束时，自我车辆可以到达存在于安全通道中的车辆。第二横向位置T2
例如，第二横向位置T2可以使用以下公式计算：
[Math 3]
Figure BDA0003391221150000121
其中，
-M表示在与自我车辆的行车道相邻的行车道中检测到的车辆的数量，
-j表示存在于左侧相邻行车道中的车辆的索引，
-P表示在自我车辆的行车道的右侧相邻行车道中检测到的车辆的数量，
-k表示存在于右侧相邻行车道中的车辆的索引，
-Lvj和Lvk分别表示车辆j和k的穿过距离，
-Gvj和Gvk分别是与车辆j和k相关联的增益，该增益分别是碰撞时间TTC的函数和/或车辆j和k的速度的函数的映射。
由于增益取决于碰撞时间TTC，因此横向位置T2可能会随着自我车辆接近相关车辆而增大。碰撞时间TTC越短，与相关车辆相关联的增益可能越接近于1，并且第二横向位置T2将越接近相关车辆穿进安全通道的距离。
当且仅当存在碰撞时间TTC低于预定义阈值的车辆时，才能计算第二横向位置T2。因此，碰撞时间TTC高于这个阈值的任何车辆都可以被忽略。对于第二横向位置T2的计算也可以仅考虑当前没有执行加入自我车辆的车道的操作的那些车辆。例如，如果相关车辆已经激活了比如方向指示器等发光指示器，则可以检测到这种操作。也可以使用用于检测车辆变道操作而不激活该车辆的方向指示器的算法。
参考图7中作为示例示出的情况，在自我车辆的行车道的右侧的安全通道CS中检测到车辆V12的存在。假设在自我车辆的行车道的左侧行车道中没有检测到车辆，或者甚至道路在自我车辆的行车道的左侧上没有行车道。根据上面解释的计算，遵循第二横向位置T2的自我车辆将移动到中线M2的左侧，以与车辆V12保持足够的横向安全距离。然而，在自我车辆的行车道的右侧上和左侧上的安全通道中检测到两个干扰车辆的情况下，自我车辆可以将它本身居中，以平衡与右侧上和左侧上的干扰车辆的安全距离。
如果自我车辆在左侧超过车辆V11和车辆V12，则可能发生图6和图7所示的情况。如果在左侧安全通道中检测到的车辆在左侧超过自我车辆，则类似的计算可能会导致自我车辆向右侧移动。计算方法也可以转用于左手驾驶和右侧超车。
在第三计算步骤E3中，根据在自我车辆周围的静态物体计算自我车辆的第三横向位置T3。以与第二计算步骤E2相同的方式，在与自我车辆相邻的线周围定义裕度。第三横向位置T3与静态物体穿进与自我车辆相邻的分界线周围的安全区域的距离成比例。例如，这个计算步骤可以再现人类的行为，当在与自我车辆相邻的分界线附近存在安全护栏时，人类往往将车辆移动到行车道内。
在第四计算步骤E4中，根据第一横向位置T1、第二横向位置T2和第三横向位置T3来计算自我车辆的横向位置Tego。更准确地说，自我车辆的横向位置Tego可以用以下形式的加权平均值计算：
[Math 4]
Figure BDA0003391221150000141
其中，
-a1表示与第一横向位置T1相关联的加权系数，
-a2表示与第二横向位置T2相关联的加权系数，以及
-a3表示与第三横向位置T3相关联的加权系数。
有利地，加权系数a1、a2和a3可以基于自我车辆的交通状况来调整。在计算步骤E4的第一子步骤E41中，因此可以检测自我车辆的交通状况。尤其是，可以检测自我车辆所行驶的道路上的道路交通密度。例如，该检测可以基于通过对存在于自我车辆周围的给定周界中的车辆的数量进行计数而获得的指标。道路交通密度也可以通过对在自我车辆周围的车辆的纵向位置和横向位置进行分析来估计。
在计算步骤E4的第二子步骤E42中，可以根据检测到的自我车辆的交通状况、尤其是根据道路交通密度来计算加权系数a1、a2和a3。例如，如果对先前计算的三个横向位置T1、T2、T3中的每一个赋予相同的加权，则可以指定a1＝a2＝a3＝1/3。例如，当道路交通具有正常的或通常的密度时，可以使用这些参数。当检测到拥堵情况时，例如当在自我车辆周围的给定周界内的车辆的数量超过某个阈值时，可以以a1＝0.2、a2＝0.8和a3＝0的方式指定加权系数。因此，更多的加权被赋予先前计算的第二横向位置T2，而忽略计算出的第三横向位置T3。这使得自我车辆在其行车道上的定位更接近人类控制车辆时所获得的位置。加权系数为0意味着可以忽略对应横向距离的计算。例如，如果在初始化子步骤E04期间发现的条件不存在，则系数a1可以被赋予零值。这些系数a1、a2、a3的值可以基于交通状况的变化来定期地重新评估。
为了获得在所有情况下确保驾驶员的安全的横向位置计算，可以通过上述加权平均值来筛选计算出的横向位置。尤其是，在第三子步骤E43中，可以限制自我车辆的理论横向位置与自我车辆的行车道的理论中线之间的最大差值；换言之，可以对该差值设置上限。该上限可能取决于所测量的车道宽度。这可以防止车辆向行车道的一侧或另一侧移动太远。尤其是，可以防止自我车辆运动进入先前定义的安全通道。在第四子步骤E44中，还可以限制自我车辆的理论横向位置的瞬时变化。这避免了可能使自我车辆不稳定的横向位置的过度突然变化。最后，在第四步骤E4结束时，获得可以用于控制转向设备3的理想横向位置Tego。
在第五步骤E5中，自我车辆的转向设备被控制以使得车辆采用在第四步骤中计算出的横向位置Tego。该控制步骤是自主执行的，也就是说没有车辆使用者的干预。自我车辆的实际测量的横向位置与计算出的横向位置Tego之间的差值引起计算转向轮的设定角度，并因此引起转向轮的控制命令。因此，车辆的转向轮由转向设备3转向，使得自我车辆采用横向位置Tego。然后可以以指定的频率重复步骤E1至E5，以便实时调整自我车辆的横向位置。
在第六步骤E6中，可以在自我车辆的屏幕6上显示视觉指示，该视觉指示示出自我车辆相对于自我车辆的行车道的中线的位置。例如，视觉指示可以包括指向左侧或右侧的箭头，具体取决于自我车辆关于中线向左移动还是向右移动。因此，自我车辆的使用者不会对车辆的非居中定位感到惊讶。他们明白自我车辆的偏离中心定位是有意的。
对于本发明，基于三个不同的横向位置的初步计算来计算车辆的横向位置。根据自我车辆的周围状况的一部分来计算三个横向位置T1、T2、T3中的每一个。最终结果是车辆在其行车道中的横向位置更自然。车辆更令人满意地并入交通流中。该车辆保持适当的横向安全距离，同时允许摩托车或应急车辆超越车队。

Claims (12)

1.一种自我机动车辆(1)在行车道(L2)上的横向位置的计算方法，该方法包括：
-第一步骤(E1)，根据在该自我车辆前方的车辆(V7，V8)和/或在该自我车辆后方的车辆(V5，V6)在所述行车道(L2)上的横向位置来计算该自我车辆(1)在所述行车道(L2)上的第一理论横向位置，和/或
-第二步骤(E2)，根据在与所述行车道相邻的行车道(L1，L3)上的车辆(V1，V2，V3，V4，V9，V10，V11，V12)的位置来计算该自我车辆(1)在所述行车道(L2)上的第二理论横向位置，
-第三步骤(E3)，根据在所述行车道(L2)的两侧上检测到的静态障碍物来计算该自我车辆(1)在所述行车道(L2)上的第三理论横向位置，以及
-第四步骤(E4)，使用该第一横向位置、该第二横向位置和该第三横向位置的加权平均值来计算该自我车辆(1)的横向位置。
2.如前一权利要求所述的计算方法，其特征在于，该第一计算步骤(E1)包括计算在所述行车道上的前方车辆(V7，V8)的横向位置和/或后方车辆(V5，V6)的横向位置的加权平均值的子步骤，每个横向位置的加权系数是该自我车辆(1)与相关的前方车辆(V7，V8)和/或后方车辆(V5，V6)之间的纵向距离以及相关的前方车辆和/或后方车辆的速度的函数。
3.如以上权利要求中任一项所述的计算方法，其特征在于，该第二计算步骤(E2)包括：
-子步骤(E21)，计算在分界线(D2)的任一侧上的理论安全通道(CS)，该分界线(D2)在该自我车辆的行车道(L2)和与该自我车辆的行车道相邻的行车道(L1)之间延伸，
-子步骤(E22)，检测在该安全通道中是否存在车辆，
-子步骤(E23)，根据该自我车辆(1)与在所述安全通道(CS)中检测到的车辆(V12)之间的距离以及根据在所述安全通道(CS)中检测到的车辆(V12)的速度来计算该第二理论横向位置(T2)。
4.如以上权利要求中任一项所述的计算方法，其特征在于，该计算方法包括用于执行该计算方法的第一条件，在以下各项成立时满足用于执行的第一条件：
-由该自我车辆检测到该自我车辆(1)的行车道(L2)的分界线(D2，D3)，并且
-该自我车辆的行车道(L2)的曲率小于或等于预定义阈值。
5.如以上权利要求中任一项所述的计算方法，其特征在于，该计算方法包括用于执行第一计算步骤的第二条件，在以下各项成立时满足用于执行的第二条件：
-检测到在该自我车辆前方的至少一个第一车辆(V7，V8)，
-检测到在该自我车辆前方或在该自我车辆后方的至少一个第二车辆(V5，V6，V7，V8)，以及
-该自我车辆上的方向指示器没有被激活。
6.如以上权利要求中任一项所述的计算方法，其特征在于，该第四计算步骤(E4)包括：
-子步骤(E41)，检测该自我车辆的交通状况，以及
-子步骤(E42)，根据检测到的该自我车辆的交通状况来计算该第一理论横向位置的加权系数、该第二理论横向位置的加权系数和该第三理论横向位置的加权系数。
7.如以上权利要求中任一项所述的计算方法，其特征在于，该第四计算步骤(E4)包括：
-子步骤(E43)，限制该自我车辆的理论横向位置与该自我车辆的行车道(L2)的理论中线(M2)之间的差值，和/或
-子步骤(E44)，限制该自我车辆的理论横向位置的瞬时变化。
8.如以上权利要求中任一项所述的计算方法，其特征在于，该计算方法包括：
-第五步骤(E5)，自主控制该自我车辆的转向设备(3)以使该自我车辆采用在该第四步骤(E4)中计算的理论横向位置，
-第六步骤(E6)，在该自我车辆的屏幕(6)上显示视觉指示，该视觉指示示出该自我车辆相对于该自我车辆的行车道(L2)的理论中线(M2)的位置。
9.一种计算机程序产品，包括记录在计算机可读介质上的、用于在计算机上运行所述程序产品时实施如权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤的程序代码指令。
10.一种计算机可读数据记录介质，其上记录了计算机程序，该计算机程序包括用于实施如权利要求1至8中任一项所述的方法的程序代码指令。
11.一种转向系统，其特征在于，该转向系统包括计算机(5)、由该计算机控制的转向设备(3)以及用于检测周围状况的装置(4)，这些检测装置(4)链接至该计算机，该计算机能够实施如权利要求1至8中任一项所述的计算方法。
12.一种机动车辆(1)，尤其是自主车辆，其特征在于，该机动车辆包括计算机(5)、由该计算机控制的转向设备(3)以及用于检测周围状况的装置(4)，这些检测装置(4)链接至该计算机，该计算机能够实施如权利要求1至8中任一项所述的计算方法。
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