CN114789712A - 使用基于目标加速度的碰撞时间阈值的自动紧急制动 - Google Patents

使用基于目标加速度的碰撞时间阈值的自动紧急制动 Download PDF

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Abstract

描述了使用基于目标加速度的碰撞时间(TTC)阈值实现自动紧急制动(AEB)的技术和系统。TTC可以是第一TTC子阈值和第二TTC子阈值的组合。第一TTC阈值可以基于主交通工具的交通工具速度以及主交通工具与目标对象之间的相对速度。第二TTC子阈值可以基于目标对象的目标加速度以及主交通工具与目标对象之间的距离。通过在TTC阈值确定中利用目标加速度,本文描述的技术和系统使AEB能够在更广泛的环境和情况下按计划工作以防止交通工具与目标之间发生碰撞。

Description

使用基于目标加速度的碰撞时间阈值的自动紧急制动
背景技术
驾驶员辅助技术越来越多地在交通工具中被实施以提高安全性。自动紧急制动(AEB)是一种驾驶员辅助技术,其使交通工具能够自动减速以避免与其他交通工具或对象发生碰撞。例如,交通工具可以确定与另一交通工具即将发生碰撞并且施加制动力以试图避免碰撞。
传统的AEB系统基于相应交通工具的非线性理想制动曲线(profile)(例如,理想条件下的最大减速)。理想制动曲线的非线性使得确定用于激活AEB系统的准确的碰撞时间(time-to-collision,TTC)阈值是困难的。此外,交通工具的实际制动性能往往偏离其理想的制动曲线。
发明内容
下面描述使用基于目标加速度的碰撞时间(TTC)阈值来实现自动紧急制动(AEB)的装置和技术。下面描述的一些方面包括一种由交通工具执行的AEB的方法。该方法基于从交通工具本地的一个或多个传感器接收到的传感器数据,确定靠近交通工具的目标对象的目标加速度。基于目标加速度,该方法确定与目标对象的TTC和用于目标对象的TTC阈值。该方法进一步确定(establish)TTC满足或低于TTC阈值并且使交通工具的制动系统施加有效避免与目标对象碰撞的制动力。
下面描述的其他方面还包括一种用于执行交通工具的AEB的系统。该系统包括:一个或多个传感器,该一个或多个传感器被配置成产生指示交通工具的属性和接近交通工具的目标对象的属性的传感器数据;制动系统,该制动系统被配置成结合驾驶员输入或代替驾驶员输入施加有效地使交通工具减速的制动力;至少一个处理器;以及包括指令的至少一个计算机可读存储介质,所述指令在由处理器执行时使系统基于传感器数据确定目标对象的目标加速度。指令进一步使处理器基于目标加速度确定与目标对象的TTC和用于目标对象的TTC阈值。指令还使处理器确定TTC满足或低于TTC阈值,并基于TTC满足或低于TTC阈值的确定使制动系统施加有效避免与目标对象碰撞的制动力。
附图说明
参照附图描述使用基于目标加速度的碰撞时间(TTC)阈值实现自动紧急制动(AEB)的装置和技术。贯穿附图使用相同的数字来引用相似的特征和部件:
图1示出了其中使用基于目标加速度的TTC阈值的AEB可被使用的示例环境;
图2示出了被配置成使用基于目标加速度的TTC阈值来执行AEB的示例AEB系统;
图3示出了使用基于目标加速度的TTC阈值的AEB的示例数据流和动作;
图4示出了用于基于目标加速度确定TTC阈值的示例查找表;以及
图5示出了使用基于目标加速度的TTC阈值的AEB的示例方法。
具体实施方式
概述
自动紧急制动(AEB)系统使交通工具能够确定与对象即将发生碰撞并提供制动力以避免碰撞。AEB系统通常计算目标的碰撞时间(TTC)估计并将它们与TTC阈值进行比较以确定何时施加制动力。然而,很多时候,这些系统(或其部分)基于理想的制动曲线以及交通工具和目标的速度来确定TTC阈值。虽然这些系统可以在许多情况下工作,但是存在它们可能无法尽快施加制动力以避免碰撞的情况。例如,针对前行交通工具的适度制动而调整(tune)的系统可能无法在前行交通工具猛烈制动时停止。因此,传统的AEB系统在许多情况下通常会产生非最佳的制动结果。
描述了使用基于目标加速度的TTC阈值实现AEB的技术和系统。更具体地,TTC阈值可以基于交通工具速度、交通工具与目标对象之间的相对速度、目标的加速度、以及交通工具与目标对象之间的距离。通过考虑目标加速度,本文描述的技术和系统能够补偿目标的猛烈停止,从而允许AEB在更多情况下按计划运行。
示例环境
图1是其中使用基于目标加速度的碰撞时间阈值的AEB可被使用的示例环境100。环境包含交通工具102(例如,主交通工具),交通工具102(例如,主交通工具)包括AEB系统104(AEB系统104参照图2被进一步讨论)以及位于交通工具102的行驶路径中的目标106(例如,目标对象或目标交通工具)。尽管示出为汽车,但交通工具102可以是具有自主制动能力的任何类型的系统(汽车、卡车、摩托车、电动自行车、船等),并且目标106可以是任何类型的移动对象(另一汽车、卡车、摩托车、电动自行车、或船、行人、骑自行车者、巨石等)。
在所示的示例中,交通工具102正以交通工具速度108行驶并且以交通工具加速度110加速。目标106正以目标速度112行驶并以目标加速度114加速。交通工具102与目标106之间存在距离116。存在基于目标速度112与交通工具速度108之差的相对速度118,并且存在基于目标加速度114与交通工具加速度110之差的相对加速度120。
在所示示例中,正速度具有页面中向上的方向,并且负速度具有页面中向下的方向。交通工具速度108是正的(因为它给出了参考方向),并且目标速度112可以是正的或负的,这取决于它是否正在与交通工具102相同的方向上行驶。因此,当目标106具有比交通工具102低的速度或正沿相反方向行驶(例如,朝着交通工具102前进)时,相对速度118为负。
类似地,正加速度具有页面中向上的方向,并且负加速度具有页面中向下的方向。当相应实体在交通工具速度108的方向上加速时,加速度为正,而当相应实体在交通工具速度108的方向上减速时,加速度为负。
仅出于说明的目的而示出相应矢量的幅度。例如,在所示示例中,目标加速度114小于交通工具加速度110(例如,目标106比交通工具102减速得更快)。此外,所使用的惯例可以不同,而不脱离本公开的范围。
基于以上,交通工具102比目标106行驶得更快并且在相同方向上行驶。此外,目标106比交通工具102更猛烈地减速。示例图示可以指示目标106的紧急停车,例如,以避免其自身的碰撞。
通过利用本文描述的技术,交通工具102能够针对示例环境100确定更准确的TTC阈值。在这样做时,交通工具102可以能够避免与目标106碰撞,这对于传统的AEB系统可能是不可能的。
示例系统
图2是AEB系统104的示例图示200,其中可以实现使用基于目标加速度的碰撞时间阈值的AEB。如下所示,交通工具102的AEB系统104包括至少一个处理器202、至少一个计算机可读存储介质204、一个或多个传感器206、动力制动系统208和AEB模块210
处理器202(例如,应用处理器、微处理器、数字信号处理器(DSP)或控制器)执行存储在计算机可读存储介质204(例如,非瞬态存储设备,诸如硬盘驱动器、SSD、闪存、只读存储器(ROM)、EPROM或EEPROM)内的指令212(例如,代码)以使AEB系统104执行本文所述的技术。指令212可以是操作系统和/或AEB系统104的一个或多个应用的一部分。
指令212使AEB系统104对数据214(例如,应用数据、模块数据、来自传感器206的传感器数据216、或I/O数据)进行操作(例如,创建、接收、修改、删除、发送、或显示)。尽管示为在计算机可读存储介质204内,但数据214的部分可以在AEB系统104(未示出)的随机存取存储器(RAM)或高速缓存内。此外,指令212和/或数据214可以在AEB系统104的远程。
AEB模块210(或者AEB模块210的部分)可由计算机可读存储介质204组成,或者为独立部件(例如,在与处理器202和计算机可读存储介质204进行通信的专用硬件中执行的独立部件)。例如,指令212可以使处理器202实现AEB模块210以接收传感器数据216并实现AEB,或以其他方式使AEB模块210接收传感器数据216并实现AEB,如下所述。
传感器206提供传感器数据216,传感器数据216实现图1中描述的属性(例如,距离116、交通工具速度108、交通工具加速度110、目标速度112、目标加速度114、相对速度118和相对加速度120)的确定。例如,传感器206可以包括测距(ranging)传感器,以指示距离116、目标速度112和目标加速度114。可以实现速度计以指示交通工具速度108,并且可以实现加速度计以指示交通工具加速度110。
在一些实现中,传感器206可以包括与交通工具102的另一模块或系统对接以确定图1中描述的属性的指令。例如,传感器206可以包括从包含加速度计的安全气囊模块或交通工具动力学模块接收交通工具加速度110的指令。
此外,在一些实现中,传感器206可以包括经由通信系统(未示出)从目标106接收信息的指令。例如,可以使用交通工具对交通工具通信系统来获得目标速度112和目标加速度114。
动力制动系统208可以是本领域普通技术人员已知的任何类型的系统。例如,动力制动系统可以是液压、气动、或电动制动系统、或它们的某种组合。不管实施方式如何,动力制动系统208向交通工具提供制动力以有效地使交通工具102减速。
通过使用本文描述的技术确定用于目标106的TTC阈值,动力制动系统208可以比传统AEB系统更早地施加制动力。在这样做时,AEB系统104能够以更好的功效减轻前端碰撞。
示例数据流
图3是使用基于目标加速度的TTC阈值的AEB的数据流和动作的示例图示300。通常由AEB模块210包括示例图示300。然而,各种其他实体可以执行以下描述的动作中的一个或多个。
示例图示300开始于在AEB模块210的属性模块302的输入处接收传感器数据216。属性模块302使用传感器数据216来确定交通工具102和目标106的属性304,包括参照图1讨论的那些。例如,属性304可以包括交通工具速度108、交通工具加速度110、目标速度112、目标加速度114、距离116、相对速度118和相对加速度120。属性304中的一些可以直接从传感器数据216(例如,根据速度计输出确定的交通工具速度108)确定,并且属性304中的一些可以从传感器数据216(例如,根据速度计输出和测距传感器输出确定的相对速度118)导出。不管如何确定、导出或计算属性304,属性模块302被配置成将属性304输出到AEB模块210的TTC阈值模块306和TTC模块308。
TTC阈值模块306和TTC模块308接收属性304作为输入,或者以其他方式访问存储属性304的共享存储器。例如,属性模块302可以分配共享存储器空间作为寄存器,以用于例如在计算机可读存储介质204内包含属性304。TTC阈值模块306和/或TTC模块308可以访问寄存器,以便针对目标106确定TTC阈值310和/或TTC 312。
TTC阈值模块306可以使用交通工具速度108、相对速度118、目标加速度114和距离116来确定目标106的TTC阈值310。TTC模块308可以使用相对加速度120、相对速度118和距离116来确定目标106的TTC 312。TTC 312是与目标106的估计碰撞时间,并且TTC阈值310是针对目标106的用于一旦TTC 312越过所确定的TTC阈值310就激活AEB的阈值。
TTC模块308通过求解t(TTC 312)的方程1的二次方程来计算目标106的TTC 312:
Figure BDA0003440394840000061
其中ar是相对加速度120,vr是相对速度118,并且s是距离116。TTC模块308将TTC312输出到比较模块318。
TTC阈值模块306基于第一TTC子阈值314中的一个与第二TTC子阈值316中的一个的总和,来确定目标106的TTC阈值310。通过使用两个子阈值,TTC阈值模块306能够将目标加速度114作为在确定TTC阈值310时的考虑因素。下面参照图4讨论TTC阈值310确定。TTC阈值模块306将TTC阈值310输出到比较模块318。
目标106的TTC阈值310和TTC 312由AEB模块210的比较模块318接收,比较模块318确定TTC 312是否已经满足或低于TTC阈值310。TTC阈值310和TTC 312可以持续地或间歇地计算和更新以供比较模块318接收。因此,比较模块318也可以持续地或间歇地评估TTC阈值310与TTC 312。如果目标106的TTC 312满足或低于目标106的TTC阈值310或当目标106的TTC 312满足或低于目标106的TTC阈值310时,比较模块318向动力制动系统208发送激活信号320,以施加制动力以停止交通工具102。
通过针对目标106利用目标加速度114来进行TTC阈值310确定,AEB模块210能够补偿目标106正在猛烈减速的情况。以此方式,AEB模块210能够使交通工具102比传统AEB系统更有效地避免碰撞。
TTC阈值确定
图4是可用于确定目标106的TTC阈值310的查找表的示例图示400。如上所述,目标106的TTC阈值310可以是第一TTC子阈值314中的所确定的一个与第二TTC子阈值316中的所确定的一个的总和。基于交通工具速度108和相对速度118选择TTC子阈值314中的一个。基于目标加速度114和距离116选择第二TTC子阈值316中的一个。通过使TTC阈值310基于第一TTC子阈值314与第二TTC子阈值316的总和,可以相对于交通工具速度108和相对速度118对目标加速度114和距离116给予成比例的(proportionate)加权。
如图所示,第一TTC子阈值314和第二TTC子阈值316被组织成相应的二维查找表。因此,目标106的第一TTC子阈值314中的一个在交通工具速度108和相对速度118的交点处。类似地,目标106的第二TTC子阈值316中的一个在目标加速度114和距离116的交点处。
考虑交通工具速度108为c、相对速度118为1、目标加速度114为h并且距离116为7的示例。通过使用所示的查找表,目标106的第一TTC子阈值将是c1(例如,第一TTC子阈值402),并且目标106的第二TTC子阈值将是h7(例如,第二TTC子阈值404)。因此,目标106的TTC阈值310将是第一TTC子阈值402与第二TTC子阈值404的总和(例如,c1+h7)。
第一TTC子阈值314(例如,上方查找表内的值)是基于方程2预先确定的:
Figure BDA0003440394840000081
其中dideal是基于交通工具102的理想制动曲线的理想制动距离。
理想制动距离是基于方程3计算的:
Figure BDA0003440394840000082
其中dsafe是停车后交通工具102与目标106之间所期望的最小安全距离,tdelay是AEB系统104激活与动力制动系统208施加制动力之间的延迟,并且a(t)是具有由AEB系统104(单阶段或多阶段)实现的交通工具最大加速度的基于时间的理想制动曲线,并且treq是将交通工具102从相对速度118制动到零所需的时间。
treq基于求解treq的方程4:
Figure BDA0003440394840000083
可以基于交通工具102、另一交通工具或许多交通工具的经验数据调整第一TTC子阈值314。例如,以上方程可用于提供基线值,并且经验数据可用于“调整(tune)”第一TTC子阈值314。例如,可以基于以上方程建立初始值。可以确定输入对(交通工具速度/相对速度对)中的每对的实际制动性能,并且任何差异可用于调整所述值。
可以基于交通工具102、另一交通工具或许多交通工具的经验数据预先确定第二TTC子阈值316(例如,下方查找表内的值)。例如,测试场景可以针对输入对(目标加速度/距离对)中的每对被设置并用于确定产生期望制动的值。与测试场景中的每一个相关联的真实世界或模拟数据可以被馈送到机器学习模型中以确定第二TTC子阈值316。
在一些实现中,可以使用本领域普通技术人员已知的建模方程代替经验数据或结合经验数据来确定值。尽管根据目标加速度/距离输入进行了描述,但是第二TTC子阈值316可以基于其他属性。
尽管示例图示400示出了来自两个二维查找表的值的总和,但是可以使用具有交通工具速度、相对速度、目标加速度和距离作为相应维度的单个四维查找表。在这种情况下,TTC阈值310将成为四维查找表内与交通工具速度108、相对速度118、目标加速度114和距离116相对应的值。
查找表(例如,第一TTC子阈值314和第二TTC子阈值316)可以存储在计算机可读存储介质204内,例如作为数据212。通过这样做,TTC阈值模块306可以快速确定目标106的第一TTC子阈值402和第二TTC子阈值404,而无需求解上述方程。然而,应当注意,在一些实现中可以不使用查找表中的一个或多个。例如,可以由TTC阈值模块306使用上述方程和技术实时计算目标106的第一TTC子阈值314和第二TTC子阈值316中的一个或多个。
示例方法
图5示出了使用基于目标加速度的TTC阈值的AEB的示例方法500。方法500可以利用先前描述的示例来实现,诸如环境100、AEB系统104、图示300的过程流程、以及图示400的TTC阈值310的确定。操作502到510可由交通工具的一个或多个实体(例如,AEB系统104的部分)执行。示出和/或描述操作的顺序不旨在解释为限制,并且可以以任何顺序组合任何数量或组合的操作以实现方法500或者替代方法。
在502处,基于从交通工具本地的一个或多个传感器接收的传感器数据确定接近交通工具的目标对象的目标加速度。例如,属性模块302可以接收传感器数据216并确定目标加速度114。其他属性304也可以由属性模块302确定,诸如交通工具速度108、交通工具加速度110、目标速度112、距离116、相对速度118和相对加速度120。使用图1的示例,交通工具102可以正接近正猛烈减速的目标106。
在504处,针对目标对象基于目标加速度114确定TTC。例如,TTC模块308可以从属性模块302接收相对加速度120(相对加速度120是基于目标加速度114的)并且确定TTC312。TTC 312可以进一步基于相对速度118和距离116。继续图1的示例,考虑TTC 312被确定为2秒。
在506处,针对目标对象基于目标加速度114确定TTC阈值。例如,TTC阈值模块306可以接收目标加速度114并确定目标106的第一TTC子阈值402和目标106的第二TTC子阈值404。第一TTC子阈值402可以基于交通工具速度108和相对速度118。第二TTC子阈值404可以基于目标加速度114和距离116。第一TTC子阈值402和第二TTC子阈值404可由TTC阈值模块306相加以确定TTC阈值310。继续图1的示例,考虑第一TTC子阈值402被确定为1.8秒并且第二TTC子阈值404被确定为0.3秒。
在508处,做出TTC满足或低于TTC阈值的确定。例如,比较模块318可以接收TTC阈值310和TTC 312,并确定TTC 312是否小于或等于TTC阈值310。
再次考虑图1的示例。在不使用第二TTC子阈值404的情况下,比较模块318将接收第一TTC子阈值402作为TTC阈值310。因此,比较模块318将无法提供激活信号320,因为1.8秒小于2秒。然而,通过结合第二TTC子阈值402,TTC阈值310变为1.1秒(0.8+0.3)。因此,比较模块318确实提供激活信号320。
在510处,使制动系统施加制动力。例如,比较模块318可以向动力制动系统208提供激活信号320,激活信号320有效地使交通工具减速以避开目标106。通过基于第一和第二TTC子阈值的组合激活制动系统208,AEB模块210能够减轻传统AEB系统可能没有减轻的碰撞。
示例
示例1:一种由交通工具执行的自动紧急制动(AEB)的方法,该方法包括:基于从交通工具本地的一个或多个传感器接收到的传感器数据,确定靠近交通工具的目标对象的目标加速度;基于目标加速度,确定与目标对象的碰撞时间(TTC);基于目标加速度,确定目标对象的TTC阈值;确定TTC满足或低于TTC阈值;并且基于确定TTC满足或低于TTC阈值,使交通工具的制动系统施加有效避免与目标对象碰撞的制动力。
示例2:示例1所述的方法,进一步包括:基于传感器数据确定目标对象与交通工具之间的相对加速度、相对速度、和距离,其中TTC进一步基于相对加速度、相对速度、和距离。
示例3:示例1或2所述的方法,其中,确定TTC包括求解二次方程。
示例4:示例1、2或3所述的方法,进一步包括:基于传感器数据确定交通工具的交通工具速度、目标对象与交通工具之间的相对速度、以及目标对象与交通工具之间的距离,其中TTC阈值进一步基于交通工具速度、相对速度、目标加速度和距离。
示例5:任一在前示例所述的方法,其中TTC阈值进一步基于一个或多个值集合内的一个或多个值。
示例6:任一在前示例所述的方法,其中:值集合包括第一值集合和第二值集合;并且TTC阈值是根据第一值集合确定的第一TTC子阈值和根据第二值集合确定的第二TTC子阈值的总和。
示例7:任一在前示例所述的方法,其中,第一值集合和第二值集合包括第一二维查找表和第二二维查找表。
示例8:任一在前示例所述的方法,其中:交通工具速度和相对速度对应于第一二维查找表的相应维度;并且目标加速度和距离对应于第一二维查找表和第二二维查找表的相应维度。
示例9:任一在前示例所述的方法,其中第一二维查找表内的第一值集合基于交通工具的理想制动曲线。
示例10:任一在前示例所述的方法,其中第二二维查找表内的第二值集合基于经验数据。
示例11:一种用于交通工具的自动紧急制动(AEB)的系统,该系统包括:一个或多个传感器,所述一个或多个传感器被配置成产生指示交通工具的属性和接近交通工具的目标对象的属性的传感器数据;制动系统,所述制动系统被配置成结合驾驶员输入或代替驾驶员输入来施加有效地使交通工具减速的制动力;至少一个处理器;以及至少一个计算机可读存储介质,所述至少一个计算机可读存储介质包括指令,所述指令在被处理器执行时致使所述系统:基于传感器数据确定目标对象的目标加速度;基于目标加速度,确定与目标对象的碰撞时间(TTC);基于目标加速度,确定目标对象的TTC阈值;确定TTC满足或低于TTC阈值;并且基于确定TTC满足或低于TTC阈值,致使制动系统施加有效避免与目标对象碰撞的制动力。
示例12:示例11所述的系统,其中所述指令进一步致使处理器:基于传感器数据确定目标对象与交通工具之间的相对加速度、相对速度、和距离,其中TTC进一步基于相对加速度、相对速度、和距离。
示例13:示例11或12所述的系统,其中,TTC的确定包括求解二次方程。
示例14:示例11、12或13所述的系统,其中所述指令进一步致使处理器:基于传感器数据确定交通工具的交通工具速度、目标对象与交通工具之间的相对速度、以及目标对象与交通工具之间的距离,其中TTC阈值进一步基于交通工具速度、相对速度、目标加速度和距离。
示例15:示例11-14中任一项所述的系统,其中TTC阈值进一步基于存储在计算机可读存储介质内的一个或多个值集合内的一个或多个值。
示例16:示例11-15中任一项所述的系统,其中:值集合包括第一值集合和第二值集合;并且TTC阈值是根据第一值集合确定的第一TTC子阈值与根据第二值集合确定的第二TTC子阈值的总和。
示例17:例11-16中任一项所述的系统,其中,第一值集合和第二值集合包括第一二维查找表和第二二维查找表。
示例18:示例11-17中任一项所述的系统,其中:交通工具速度和相对速度对应于第一二维查找表的相应维度;并且目标加速度和距离对应于第一二维查找表和第二二维查找表的相应维度。
示例19:示例11-18中任一项所述的系统,其中第一二维查找表内的第一值集合基于交通工具的理想制动曲线。
示例20:示例11-19中任一项所述的系统,其中第二二维查找表内的第二值集合基于经验数据。
示例21:一种系统,包括用于执行示例1-10中任一项的方法的装置。
示例22:一种系统,所述系统包括至少一个处理器,所述至少一个处理器被配置为执行示例1-10中任一项的方法。
示例23:一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括指令,所述指令当由至少一个处理器执行时,致使该处理器执行示例1-10中任一项的方法。
示例24:如示例1-10中任一项所述的方法,其中所述致使包括与交通工具的AEB制动模块、部件或系统对接。
结语
虽然在前述描述中描述并且在附图中示出了本公开的各种实施例,但应当理解,本公开不限于此,而是可以在接下来的权利要求的范围内以各种方式实施为实践。根据前述描述,将显而易见的是,可以做出各种更改而不偏离由接下来的权利要求所限定的本公开内容的精神和范围。
除非上下文另有明确规定,否则“或”和语法上相关的术语的使用表示无限制的非排他性替代物。如本文所使用的,引述一列项目中的“至少一者”的短语是指这些项目的任何组合,包括单个成员。作为示例,“a、b或c中的至少一者”旨在涵盖:a、b、c、a-b、a-c、b-c、和a-b-c,以及具有多个相同元素的任何组合(例如,a-a、a-a-a、a-a-b、a-a-c、a-b-b、a-c-c、b-b、b-b-b、b-b-c、c-c、和c-c-c,或者a、b和c的任何其他排序)。

Claims (20)

1.一种由交通工具执行的自动紧急制动(AEB)的方法,所述方法包括:
基于从所述交通工具本地的一个或多个传感器接收到的传感器数据,确定靠近所述交通工具的目标对象的目标加速度;
基于所述目标加速度,确定与所述目标对象的碰撞时间(TTC);
基于所述目标加速度,确定所述目标对象的TTC阈值;
确定所述TTC满足或低于所述TTC阈值;以及
基于确定所述TTC满足或低于所述TTC阈值,使所述交通工具的制动系统施加有效避免与所述目标对象碰撞的制动力。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,进一步包括:
基于所述传感器数据确定所述目标对象与所述交通工具之间的相对加速度、相对速度、和距离,
其中所述TTC进一步基于所述相对加速度、所述相对速度和所述距离。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,确定所述TTC包括求解二次方程。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,进一步包括:
基于所述传感器数据确定所述交通工具的交通工具速度、所述目标对象与所述交通工具之间的相对速度、以及所述目标对象与所述交通工具之间的距离,
其中所述TTC阈值进一步基于所述交通工具速度、所述相对速度、所述目标加速度和所述距离。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述TTC阈值进一步基于一个或多个值集合内的一个或多个值。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于:
所述值集合包括第一值集合和第二值集合;并且
所述TTC阈值是根据所述第一值集合确定的第一TTC子阈值与根据所述第二值集合确定的第二TTC子阈值的总和。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述第一值集合和所述第二值集合包括第一二维查找表和第二二维查找表。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,
所述交通工具速度和所述相对速度对应于所述第一二维查找表的相应维度;并且
所述目标加速度和所述距离对应于所述第一二维查找表和所述第二二维查找表的相应维度。
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于,所述第一二维查找表内的所述第一值集合基于所述交通工具的理想制动曲线。
10.如权利要求8所述的方法,其特征在于,所述第二二维查找表内的所述第二值集合基于经验数据。
11.一种用于交通工具的自动紧急制动(AEB)的系统,所述系统包括:
一个或多个传感器,所述一个或多个传感器被配置成产生指示所述交通工具的属性和接近所述交通工具的目标对象的属性的传感器数据;
制动系统,所述制动系统被配置成结合驾驶员输入或代替驾驶员输入来施加有效地使所述交通工具减速的制动力;
至少一个处理器;以及
至少一个计算机可读存储介质,所述至少一个计算机可读存储介质包括指令,所述指令在被所述处理器执行时使所述系统:
基于所述传感器数据确定所述目标对象的目标加速度;
基于所述目标加速度,确定与所述目标对象的碰撞时间(TTC);
基于所述目标加速度,确定所述目标对象的TTC阈值;
确定所述TTC满足或低于所述TTC阈值;并且
基于确定所述TTC满足或低于所述TTC阈值,使所述制动系统施加有效避免与所述目标对象碰撞的制动力。
12.如权利要求11所述的系统,其特征在于,所述指令进一步使所述处理器:
基于所述传感器数据确定所述目标对象与所述交通工具之间的相对加速度、相对速度、和距离,
其中所述TTC进一步基于所述相对加速度、所述相对速度和所述距离。
13.如权利要求12所述的系统,其特征在于,所述TTC的确定包括求解二次方程。
14.如权利要求12所述的系统,其特征在于,所述指令进一步使所述处理器:
基于所述传感器数据确定所述交通工具的交通工具速度、所述目标对象与所述交通工具之间的相对速度、以及所述目标对象与所述交通工具之间的距离,
其中所述TTC阈值进一步基于所述交通工具速度、所述相对速度、所述目标加速度和所述距离。
15.如权利要求14所述的系统,其特征在于,所述TTC阈值进一步基于存储在所述计算机可读存储介质内的一个或多个值集合内的一个或多个值。
16.如权利要求15所述的系统,其特征在于:
所述值集合包括第一值集合和第二值集合;并且
所述TTC阈值是根据所述第一值集合确定的第一TTC子阈值与根据所述第二值集合确定的第二TTC子阈值的总和。
17.如权利要求16所述的系统,其特征在于,所述第一值集合和所述第二值集合包括第一二维查找表和第二二维查找表。
18.如权利要求17所述的系统,其特征在于:
所述交通工具速度和所述相对速度对应于所述第一二维查找表的相应维度;并且
所述目标加速度和所述距离对应于所述第一二维查找表和所述第二二维查找表的相应维度。
19.如权利要求18所述的系统,其特征在于,所述第一二维查找表内的所述第一值集合基于所述交通工具的理想制动曲线。
20.如权利要求18所述的系统,其特征在于,所述第二二维查找表内的所述第二值集合基于经验数据。
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