CN114987548A - 一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于车路协同技术领域，尤其为一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，包括路侧设备、车载终端、智能汽车环境感知层、决策规划层和运动控制层、路侧设备和车载终端能够实时进行信息交互并共享数据，环境感知层获得融合数据后，决策规划层通过安全时距分析，分别将碰撞时间TTC值与紧急制动TTC阈值、紧急转向TTC阈值作比较，得到最佳避障方式；运动控制层接收到决策规划层传来的轨迹数据后立刻作出响应。本发明充分利用了车路协同下车车之间信息交互实时性好、准确度高等优势，能够有效避免或减少追尾等碰撞事故的发生或在一定程度上减轻碰撞的伤害程度，从而保证自动驾驶下驾乘人员的行车安全性。

Description

一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法
技术领域
本发明涉及车路协同技术领域，具体为一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法。
背景技术
智能汽车是一种集环境感知、决策规划、运动控制等功能为一体的综合系统。紧急避障技术作为自动驾驶汽车主动安全的一项关键技术，不仅能够在事故发生前使车辆自动作出避障行为以此来降低交通事故发生概率，从而保证驾乘人员的安全，而且在一定程度上也减少了交通拥堵状况，提高了交通利用率。
目前，自动驾驶汽车上应用最多的避障方式是通过紧急制动使车辆快速停下来，而很少辅助必要的转向来躲避障碍。尤其是在车速较高的驾驶场景下，突然有行人或车辆横穿公路，即使以汽车最大制动减速度进行紧急制动也无法避免碰撞，那么辅助一定程度的应急转向是十分有必要的。由于智能汽车车载传感器在复杂交通环境下的环境感知存在盲区，信息获取范围小，精准度和实时性不够等方面的局限性，仅依靠车载传感器获取到的信息来进行避障决策控制并不能完全满足所有要求，而车路协同环境下车辆信息获取具有显著优势，车车之间的信息交互能很好地解决该问题。
为此，我们提出一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，通过利用车路协同下车车之间信息交互的优势，协调一般制动、紧急制动和紧急转向三种避障方式来使汽车尽可能地避免或减少追尾等碰撞事故的发生，即使碰撞无法避免时也要将碰撞的伤害程度降到最低，从而保证自动驾驶下驾乘人员的行车安全性。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，解决了自动驾驶汽车上应用最多的避障方式是通过紧急制动使车辆快速停下来，在车速较高的驾驶场景下，突然有行人或车辆横穿公路，即使以汽车最大制动减速度进行紧急制动也无法避免碰撞的问题。
(二)技术方案
本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：
一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，包括路侧设备、车载终端、智能汽车环境感知层、决策规划层和运动控制层；
路侧设备与车载终端之间通过无线通信方式进行信息交互，智能汽车各传感器、控制器和执行器之间为有线通信方式。
进一步地，路侧设备包括的路侧传感设备，用于获取交通流信息，车辆位置、速度等信息，以及道路状况、天气信息等；
路侧设备通过对车辆目标的准确检测，并及时共享给各交通子系统中，做到与车载终端实时的数据交互。
进一步地，车载终端包括的车载传感设备用于获取车辆本身运动状态数据，道路状况、天气信息等；
车载终端能够将周边路侧设备发出的环境信息直接提供给车辆使用，同时做到车-路交通流信息的共享等。
进一步地，环境感知层获得的数据是由车载终端通过信息交互方式获取到路侧设备传来的共享数据后，并与车载传感器所感知到的数据进行融合得到融合数据，确保了交通环境数据获取的实时性和准确性。
进一步地，决策规划层主要包括：安全场景分析、避障决策选择和运动轨迹规划。
进一步地，运动控制层主要包括：避障模式选择和汽车的纵向控制、横向控制。
进一步地，在避障决策选择中，在障碍物之前设有应急区域S应急(t)，应急区域的距离与当前时刻本车和前方障碍物之间相对速度v相对(t)、相对加速度a相对(t)、最小停止距离dmin有关，即S应急(t)＝f(v相对(t),a相对(t),dmin)；
例如，一种实施例为行驶汽车前方有静止障碍物存在或突然有行人(车辆)横穿公路时，应急区域长度可表示为：
Figure BDA0003704753970000031
式中：v本表示本车速度，单位m/s，amax表示本车所能达到的最大制动减速度，单位m/s2，dmin表示汽车完全停止后与障碍物之间的最小停止距离。
进一步地，当本车行驶在应急区域外时，可通一般制动模式来进行避障，此时选择一个低于汽车所能达到的最大制动减速度的合理范围值参与制动；
当本车进入应急区域内，首先通过安全时距分析来判断当前状态下本车如果采取紧急制动方式继续行驶是否会发生碰撞，当无法避免碰撞发生时，则应该在应急区域内及时作出必要转向控制来避免撞上前方障碍物。
进一步地，时距定义为车辆间距与车速之比；
碰撞时间TTC定义为本车与障碍物两者间的相对纵向距离d相对和相对纵向速度v相对之比，即
Figure BDA0003704753970000041
当碰撞时间TTC≥紧急制动TTC阈值时，说明在应急区域内可以采取紧急制动措施，以汽车能达到的最大制动减速度参与紧急制动来避免碰撞，此时执行紧急制动避障决策控制；
当碰撞时间TTC<紧急制动TTC阈值时，此时即使以最大制动减速度紧急制动也无法避免碰撞，若TTC>紧急转向TTC阈值同时通过安全场景分析可获得可行驶路径时，则可以通过紧急转向控制进行避障；
当紧急制动和紧急转向均无法避免碰撞时，只好遵循“最小损失原则”来对汽车进行干预控制。
进一步地，决策规划层中的运动轨迹规划模块将轨迹数据(包含不同时刻汽车的位置、速度和加速度等信息)传输到运动控制层；
运动控制层主要包括避障模式选择(制动避障、转向避障)和汽车的纵向控制、横向控制。
进一步地，运动控制层要对从决策规划层输入的轨迹数据(目标路径和目标速度)作出响应，分别进行横向位移控制和纵向速度控制，最终通过控制目标加速度和目标转角来实现合理的轨迹跟随，从而避免发生碰撞。
进一步地，横向位移控制可采用“前馈-反馈控制”的方式，目标轨迹的前馈量为
Figure BDA0003704753970000042
式中：ωr表示目标路径的横摆角速度，K表示车辆稳定性因数，L表示车辆轴距，δFF表示前馈车轮转角；
反馈控制的控制量为目标轨迹y目标与实际轨迹y实际之间的横向偏差量ey，其可通过当前时刻的横向位移偏差e1、航向角偏差e2、预瞄距离ds计算得到，即ey＝y目标-y实际＝e1+ds×e2；
反馈控制的反馈转角δFB由对横向偏差ey的比例-积分-微分作用获得，即δFB＝KPey+KI∫ey+KD′ey。
进一步地，纵向速度控制可采用PID控制的方式，控制量为目标车速v目标与实际车速v实际之间的偏差量e(t)，即e(t)＝v目标(t)-v实际(t)；
PID的控制律为：
Figure BDA0003704753970000051
式中：Kp表示比例系数，TI表示积分时间常数，TD表示微分时间常数。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，具备以下有益效果：
1、本发明，路侧设备和车载终端能够实时进行信息交互并共享数据，环境感知层获得的数据是由车载终端通过信息交互方式获取到路侧设备传来的共享数据后，并与自身车载传感器所感知到的数据进行融合得到融合数据，整个交通环境中的信息交互实时性好、信息获取准确丰富、数据传输高效。
2、本发明，自动驾驶汽车行驶在前方有障碍物出现时，通过环境感知层获取车辆状态数据(如，速度、加速度、位置等)，在决策规划层得到当前时刻下应急区域的距离，若本车处于应急区域外，则可采用一般制动模式来进行避障，给汽车一个低于最大制动减速度的合理值进行制动，保证车内成员有比较舒适的驾乘体验。
3、本发明，当汽车驶入应急区域时，决策规划层通过安全时距分析，分别将碰撞时间TTC与紧急制动TTC阈值、紧急转向TTC阈值作比较，得到最佳避障方式，同时将规划好的轨迹数据传递给运动控制层，保证汽车行驶过程中前方突发意外时及时作出最好的规避措施，避免或减少追尾等碰撞事故的发生或减轻碰撞的伤害，从而提高行车安全性。
4、本发明，运动控制层接收到轨迹数据后立刻作出响应，若采取紧急制动避障模式，则使汽车以所能达到的最大制动减速度开始制动；若采取紧急转向避障模式，则分别采用PID控制对汽车纵向速度进行控制，采用“前馈-反馈控制”对横向位移进行控制；若始终无法避免碰撞发生时，则以“最小损失原则”对汽车进行干预控制，以期望将碰撞伤害降到最低，保证驾乘人员安全。
附图说明
图1为本发明车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障系统结构框图；
图2为本发明一个实施例的紧急避障场景示意图；
图3为本发明一个实施例车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法的控制流程图；
图4为本发明一个实施例的纵向速度控制的逻辑框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
如图1所示，本发明一个实施例提出的一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，其主要包括路侧设备、车载终端、智能汽车环境感知层、决策规划层和运动控制层；
路侧设备与车载终端之间通过无线通信方式进行信息交互，智能汽车各传感器、控制器和执行器之间为有线通信方式；
其中，路侧设备包括的路侧传感设备，用于获取交通流信息，车辆位置、速度等信息，以及道路状况、天气信息等；
路侧设备通过对车辆目标的准确检测，并及时共享给各交通子系统中，做到与车载终端实时数据交互；
其中，车载终端包括的车载传感设备用于获取车辆本身运动状态数据，道路状况、天气信息等；
车载终端能够将周边路侧设备发出的环境信息直接提供给车辆使用，同时做到车-路交通流信息的共享等；
其中，环境感知层获得的数据是由车载终端通过信息交互方式获取到路侧设备传来的共享数据后，并与车载传感器所感知到的数据进行融合得到融合数据，确保了交通环境数据获取的实时性和准确性；
其中，决策规划层在安全场景分析中对本车速度、加速度、与前方障碍物距离，以及周边车道内行驶车辆的运动状态(速度、加速度、位置)等进行综合分析；
运动轨迹规划模块将轨迹数据(包含不同时刻汽车的位置、速度和加速度等信息)传输到运动控制层；
其中，运动控制层要对从决策规划层输入的轨迹数据(目标路径和目标速度)作出响应，分别进行横向位移控制和纵向速度控制，最终通过控制目标加速度和目标转角来实现合理的轨迹跟随，从而避免发生碰撞。
如图2所示，在本发明一个实施例的紧急避障场景，在避障决策选择中，在障碍物之前设有应急区域S应急(t)，应急区域的距离与当前时刻本车和前方障碍物之间相对速度v相对(t)、相对加速度a相对(t)、最小停止距离dmin有关，即S应急(t)＝f(v相对(t),a相对(t),dmin)；
例如：一种实施例为行驶汽车前方有静止障碍物存在或突然有行人、车辆横穿公路时，应急区域长度可表示为：
Figure BDA0003704753970000081
式中：v本表示本车速度，单位m/s，amax表示本车所能达到的最大制动减速度，单位m/s2，dmin表示汽车完全停止后与障碍物之间的最小停止距离。
如图3所示，在本发明一个实施例的车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法的决策控制流程，当本车行驶在应急区域外时，可通一般制动模式来进行避障，此时选择一个低于汽车所能达到的最大制动减速度的合理范围值参与制动；
当本车进入应急区域内，首先通过安全时距分析来判断当前状态下本车如果采取紧急制动方式继续行驶是否会发生碰撞，当无法避免碰撞发生时，则应该在应急区域内及时作出必要转向控制来避免撞上前方障碍物；
其中，时距定义为车辆间距与车速之比；碰撞时间TTC定义为本车与障碍物两者间的相对纵向距离d相对和相对纵向速度v相对之比，即
Figure BDA0003704753970000082
当碰撞时间TTC≥紧急制动TTC阈值时，说明在应急区域内可以采取紧急制动措施，以汽车能达到的最大制动减速度参与紧急制动来避免碰撞，此时执行紧急制动避障决策控制；
当碰撞时间TTC<紧急制动TTC阈值时，此时即使以最大制动减速度紧急制动也无法避免碰撞，若TTC>紧急转向TTC阈值同时通过安全场景分析能够获得可行驶路径时，则可以通过紧急转向控制进行避障；
当紧急制动和紧急转向均无法避免碰撞时，只好遵循“最小损失原则”来对汽车进行干预控制。
如图4所示，在本发明一个实施例的车辆纵向速度控制，纵向速度控制可采用PID控制的方式，控制量为目标车速v目标与实际车速v实际之间的偏差量e(t)，即e(t)＝v目标(t)-v实际(t)；
PID的控制律为：
Figure BDA0003704753970000091
式中：Kp表示比例系数，TI表示积分时间常数，TD表示微分时间常数。
此外，还包括横向位移控制，横向位移控制可采用“前馈-反馈控制”的方式，目标轨迹的前馈量为
Figure BDA0003704753970000092
式中：ωr表示目标路径的横摆角速度，K表示车辆稳定性因数，L表示车辆轴距，δFF表示前馈车轮转角；
反馈控制的控制量为目标轨迹y目标与实际轨迹y实际之间的横向偏差量ey，可通过当前时刻的横向位移偏差e1、航向角偏差e2、预瞄距离ds计算得到，即ey＝y目标-y实际＝e1+ds×e2；
反馈控制的反馈转角δFB由对横向偏差ey的比例-积分-微分作用获得，即δFB＝KPey+KI∫ey+KD′ey。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，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。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，其特征在于：包括路侧设备、车载终端、智能汽车环境感知层、决策规划层和运动控制层；
路侧设备与车载终端之间通过无线通信方式进行信息交互，智能汽车各传感器、控制器和执行器之间为有线通信方式；
决策规划层包括：安全场景分析、避障决策选择，运动轨迹规划；
运动控制层包括：避障模式选择和汽车的纵向控制、横向控制。
2.根据权利要求1所述的一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，其特征在于：所述路侧设备包括的路侧传感设备，用于获取交通流信息、车辆位置、速度等信息，以及道路状况、天气信息等；
路侧设备通过对车辆目标的准确检测，并及时共享给各交通子系统中，做到与车载终端实时数据交互。
3.根据权利要求1所述的一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，其特征在于：所述车载终端包括的车载传感设备用于获取车辆本身运动状态数据，道路状况、天气信息等；
车载终端能够将周边路侧设备发出的环境信息直接提供给车辆使用，同时做到车-路交通流信息的共享等。
4.根据权利要求1所述的一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，其特征在于：所述环境感知层获得的数据是由车载终端通过信息交互方式获取到路侧设备传来的共享数据后，并与车载传感器所感知到的数据进行融合得到融合数据，确保了交通环境数据获取的实时性和准确性。
5.根据权利要求1所述的一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，其特征在于：所述策规划层在安全场景分析中对本车速度、加速度、与前方障碍物距离，以及周边车道内行驶车辆的运动状态(速度、加速度、位置)等进行综合分析。
6.根据权利要求1所述的一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，其特征在于：所述决策规划层在避障决策选择中，在障碍物之前设有应急区域S应急(t)，应急区域的距离与当前时刻本车和前方障碍物之间相对速度v相对(t)、相对加速度a相对(t)、最小停止距离dmin有关，即S应急(t)＝f(v相对(t),a相对(t),dmin)。
7.根据权利要求6所述的一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，其特征在于：当本车行驶在应急区域外时，可通一般制动模式来进行避障，此时选择一个低于汽车所能达到的最大制动减速度的合理范围值参与制动；
当本车进入应急区域内，首先通过安全时距分析来判断当前状态下本车如果采取紧急制动方式继续行驶是否会发生碰撞，当无法避免碰撞发生时，则应该在应急区域内及时作出必要转向控制来避免撞上前方障碍物。
8.根据权利要求7所述的一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，其特征在于：时距定义为车辆间距与车速之比；
碰撞时间TTC定义为本车与障碍物两者间的相对纵向距离d相对和相对纵向速度v相对之比，即
Figure FDA0003704753960000021
当碰撞时间TTC≥紧急制动TTC阈值时，说明在应急区域内可以采取紧急制动措施，以汽车能达到的最大制动减速度参与紧急制动来避免碰撞，此时执行紧急制动避障决策控制；
当碰撞时间TTC＜紧急制动TTC阈值时，此时即使以最大制动减速度紧急制动也无法避免碰撞，若TTC＞紧急转向TTC阈值同时通过安全场景分析可获得可行驶路径时，则可以通过紧急转向控制进行避障；
当紧急制动和紧急转向均无法避免碰撞时，只好遵循“最小损失原则”来对汽车进行控制。
9.根据权利要求1所述的一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，其特征在于：所述决策规划层中的运动轨迹规划模块将轨迹数据(包含不同时刻汽车的位置、速度和加速度等信息)传输到运动控制层；
运动控制层主要包括避障模式选择(制动避障、转向避障)和汽车的纵向控制、横向控制。
10.根据权利要求1所述的一种车路协同下的自动驾驶汽车紧急避障方法，其特征在于：所述运动控制层要对从决策规划层输入的轨迹数据(目标路径和目标速度)作出响应，分别进行横向位移控制和纵向速度控制，最终通过控制目标加速度和目标转角来实现合理的轨迹跟随，从而避免发生碰撞；
所述横向位移控制可采用“前馈-反馈控制”的方式，目标轨迹的前馈量为
Figure FDA0003704753960000031
式中：ωr表示目标路径的横摆角速度，K表示车辆稳定性因数，L表示车辆轴距，δFF表示前馈车轮转角；
反馈控制的控制量为目标轨迹y目标与实际轨迹y实际之间的横向偏差量ey，其可通过当前时刻的横向位移偏差e1、航向角偏差e2、预瞄距离ds计算得到，即ey＝y目标-y实际＝e1+ds×e2；
反馈控制的反馈转角δFB由对横向偏差ey的比例-积分-微分作用获得，即δFB＝KPey+KI∫ey+KDey；
所述纵向速度控制可采用PID控制的方式，控制量为目标车速v目标与实际车速v实际之间的偏差量e(t)，即e(t)＝v目标(t)-v实际(t)；
PID的控制律为：
Figure FDA0003704753960000041
式中：Kp表示比例系数，TI表示积分时间常数，TD表示微分时间常数。
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