CN115476923A - 用于主动式盲区辅助的系统和方法 - Google Patents

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CN115476923A CN202110801860.5A CN202110801860A CN115476923A CN 115476923 A CN115476923 A CN 115476923A CN 202110801860 A CN202110801860 A CN 202110801860A CN 115476923 A CN115476923 A CN 115476923A
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Z·赖恩
F·博罗尔基
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Abstract

本申请公开了用于主动式盲区辅助的系统和方法。该方法包括：在第一时间之前接收多个传感器值并且基于所述多个传感器值识别主车辆的盲区中的目标车辆。该方法还包括在第一时间确定所述主车辆发起转向操纵并且识别在第一时间与第二时间之间的多个时间段。该方法还包括更新所述多个传感器值并且确定所述目标车辆相对于所述主车辆的航向角。该方法还包括估计目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置，并且使用所述目标车辆在所述多个时间段中的每个对应时间段的每个位置来估计所述目标车辆在第二时间的位置。

Description

用于主动式盲区辅助的系统和方法
技术领域
本公开涉及车辆主动式盲区辅助，并且特别涉及用于无摄像头(cameraless)的主动式盲区辅助的系统和方法。
背景技术
诸如小汽车、卡车、运动型多用途车、跨界车、小型货车、船舶、飞机、全地形车辆、休旅车辆或其它合适车辆的车辆越来越多地包括盲区辅助系统。这样的系统可以被配置为使用各种传感器，包括图像捕获装置，诸如邻近对应车辆(例如，主车辆)的前部设置的摄像头。通常，这样的系统被配置为响应于在例如车道变换的执行期间检测到的碰撞的潜在风险来警告车辆的操作者并且避免潜在的碰撞。
在这样的系统中，容纳在主车辆后保险杠两侧上的短程传感器(诸如无线电检测和测距(雷达)传感器)可以监测主车辆的直接旁边和后方的区域。图像捕获装置(例如，摄像头)可以是面向前方的并且可以用于检测车道指示符，并且基于车道指示符，车辆的控制器可以确定目标车辆在主车辆的盲区处的位置。目标车辆的这种位置信息可以在主车辆的车道变换操纵期间由控制器使用，以避免主车辆与目标车辆之间的碰撞。
发明内容
本公开大体上涉及车辆盲区辅助。
所公开实施例的一个方面包括一种用于主动式盲区辅助的方法。该方法包括在第一时间之前从邻近主车辆的后部设置的至少一个传感器接收多个传感器值，以及基于所述多个传感器值识别在主车辆的盲区中的目标车辆。该方法还包括在第一时间确定主车辆发起转向操纵以及识别在第一时间与第二时间之间的多个时间段。该方法还包括使用至少一个变换函数更新多个传感器值，以及使用经更新的多个传感器值确定目标车辆相对于主车辆的航向角(heading angle)。该方法还包括基于目标车辆相对于主车辆的航向角来估计目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置，以及使用目标车辆在所述多个时间段中的每个对应时间段的每个位置来估计目标车辆在第二时间的位置。
在一些实施例中，一种用于在不使用图像捕获装置的情况下进行主动式盲区辅助的系统包括处理器和存储器。存储器包括指令，该指令在由处理器执行时使处理器：在第一时间之前从邻近主车辆的后部设置的至少一个传感器接收多个传感器值；基于所述多个传感器值识别主车辆的盲区中的目标车辆；在第一时间确定主车辆发起转向操纵；识别第一时间与第二时间之间的多个时间段；使用至少一个变换函数更新所述多个传感器值；使用经更新的多个传感器值确定目标车辆相对于主车辆的航向角；基于目标车辆相对于主车辆的航向角来估计目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置；以及使用目标车辆在所述多个时间段中的每个对应时间段的每个位置来估计目标车辆在第二时间的位置。
在一些实施例中，一种用于主动式盲区辅助的设备包括处理器和存储器。存储器包括指令，该指令在由处理器执行时使处理器：在第一时间之前从邻近主车辆的后部设置的至少一个无线电检测和测距传感器接收多个传感器值；基于所述多个传感器值识别主车辆的盲区中的目标车辆；在第一时间确定主车辆发起转向操纵；识别第一时间与第二时间之间的多个时间段；使用至少一个变换函数更新所述多个传感器值；通过将线性回归应用于经更新的多个传感器值来确定目标车辆相对于主车辆的航向角；基于目标车辆相对于主车辆的航向角来估计目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置；使用目标车辆在所述多个时间段中的每个对应时间段的每个位置来估计目标车辆在第二时间的位置；至少使用目标车辆在第二时间的位置来确定在主车辆与目标车辆之间要发生碰撞的时间；并且响应于确定要发生碰撞的时间小于阈值，将扭矩叠加(torque overlay)施加到主车辆的转向系统的至少一个马达以引导主车辆远离目标车辆。
在以下对实施例、所附权利要求书和附图的详细描述中公开了本公开的这些和其它方面。
附图说明
当结合附图阅读时，本公开从以下详细描述最好地理解。要强调的是，根据惯例，附图的各种特征未按比例绘制。相反，为了清楚起见，各种特征的尺寸被任意地扩大或缩小。
图1大体上示出了根据本公开的原理的车辆。
图2大体上示出了根据本公开的原理的包括控制器的主动式盲区辅助系统。
图3A和图3B大体上示出了根据本公开的原理的车辆车道变换操纵。
图4为大体上示出根据本公开的原理的主动式盲区辅助方法的流程图。
具体实施方式
以下讨论对于本公开的各种实施例。尽管这些实施例中的一个或多个可能是优选的，但是所公开的实施例不应被解释为或以其它方式用作限制包括权利要求的本公开的范围。此外，本领域技术人员将理解，以下描述具有广泛的应用，并且对任何实施例的讨论仅意味着作为该实施例的示例性讨论，而不旨在暗示包括权利要求的本公开的范围限于该实施例。
如上所述，诸如小汽车、卡车、运动型多功能车、跨界车、小型货车、船舶、飞机、全地形车辆、休旅车辆或其它合适车辆的车辆越来越多地包括盲区辅助系统。这样的系统可以被配置为使用各种传感器，包括图像捕获装置，诸如邻近对应车辆(例如，主车辆)的前部设置的摄像头。通常，这样的系统被配置为响应于在例如车道变换的执行期间检测到的碰撞的潜在风险来警告车辆的操作者并且避免潜在的碰撞。
在这样的系统中，容纳在主车辆后保险杠两侧上的短程传感器(诸如无线电检测和测距(雷达)传感器)可以监测主车辆的直接旁边和后方的区域。图像捕获装置(例如，摄像头)可以是面向前方的并且可以用于检测车道指示符，并且基于车道指示符，车辆的控制器可以确定目标车辆在主车辆的盲区处的位置。目标车辆的这种位置信息可以在主车辆的车道变换操纵期间由控制器使用，以避免主车辆与目标车辆之间的碰撞。
然而，图像捕获装置的性能取决于主车辆的周围环境的状况(例如，因为图像捕获装置可以是被动式传感器)。例如，雾、直射阳光、图像捕获装置透镜上的或覆盖车道标记的灰尘、阻挡图像捕获装置透镜的大雨、图像捕获装置透镜上的或覆盖车道标记的雪、邻近主车辆的道路上的褪色车道标记或邻近主车辆的道路上没有车道标记、和/或主车辆的环境的其它状况可能降低图像捕获装置的功效(例如，因为图像捕获装置可能不能捕获可用于识别车道标记、其它车辆等的主车辆的环境的图像)，这可能降低主车辆的盲区辅助特征的功效。额外地或可选地，图像捕获装置可能经历故障和/或故障可能发生在控制器与图像捕获装置之间的通信路径中。此外，一些主车辆可以不包括图像捕获装置。这样的系统可以使用图像捕获装置来确定作为标记而给出的多项式Y＝a0+a1x+a2x2+a3x3。这样的系统可以使用多项式来识别邻近车辆的对象。
因此，可能期望诸如本文所述的在不使用图像捕获装置的情况下执行盲区辅助特征的系统及方法。在一些实施例中，本文所述的系统和方法可以被配置为使用一个或多个传感器，诸如一个或多个雷达传感器或其它合适的传感器(例如，在不使用被动式图像捕获传感器或装置的情况下)来提供盲区辅助。
在一些实施例中，本文所述的系统和方法可以被配置为：响应于一个或多个传感器的测量值或感测值而使用主车辆的转向系统，以避免主车辆与目标车辆之间的碰撞和/或减轻主车辆与目标车辆之间的碰撞的后果。本文所述的系统和方法可以被配置为使用拐角传感器(例如，设置在主车辆的后部的每一侧处或每一侧附近的雷达或其它合适的传感器)来跟踪在主车辆的盲区处的对象(例如，诸如目标车辆或其它合适的对象)。本文所述的系统和方法可以被配置为使用主车辆的拐角传感器的测量值或感测值来预测在由主车辆执行的转向操纵期间的可能碰撞。
在一些实施例中，本文所述的系统和方法可以被配置为在第一时间之前从邻近主车辆的后部设置的至少一个传感器接收多个传感器值。所述至少一个传感器可以包括至少一个雷达传感器。例如，主车辆可以包括设置在主车辆的后部的每侧上的相应的雷达传感器。主车辆可以包括电子助力转向系统、线控转向的转向系统或其它合适的转向系统。
本文所述的系统和方法可以被配置为基于所述多个传感器值来识别主车辆的盲区中的目标车辆。本文所述的系统和方法可以被配置为在第一时间确定主车辆发起转向操纵。该转向操纵包括车道变换操纵或其它合适的转向操纵。
本文所述的系统和方法可以被配置为识别在第一时间与第二时间之间的多个时间段。本文所述的系统和方法可以被配置为使用至少一个变换函数来更新所述多个传感器值。在一些实施例中，所述至少一个变换函数包括齐次变换矩阵或其它合适的变换函数。在一些实施例中，本文所述的系统和方法可以被配置为将线性回归应用于经更新的多个传感器值。
在一些实施例中，本文所述的系统和方法可以被配置为使用在应用线性回归之后更新的多个传感器值来确定目标车辆相对于主车辆的航向角。本文所述的系统和方法可以被配置为基于目标车辆相对于主车辆的航向角来估计目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置。本文所述的系统和方法可以被配置为使用目标车辆在所述多个时间段中的每个对应时间段的每个位置来估计目标车辆在第二时间的位置。
在一些实施例中，本文所述的系统和方法可以被配置为使用经更新的多个传感器值和恒定速度模型来估计目标车辆相对于主车辆的速度。本文所述的系统和方法可以被配置为确定主车辆的速度。本文所述的系统和方法可以被配置为使用定转弯半径模型来估计主车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置。
在一些实施例中，本文所述的系统和方法可以被配置为对于所述多个时间段中的每个时间段，基于目标车辆的估计速度、主车辆的速度、目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置、主车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置、其它合适的信息、或其任意组合中的一个或多个来确定在主车辆与目标车辆之间要发生碰撞的时间。
在一些实施例中，本文所述的系统和方法可以被配置为确定对于所述多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间是否小于阈值。本文所述的系统和方法可以被配置为响应于确定对于所述多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间小于阈值，发起至少一个转向控制操作。所述至少一个转向控制操作包括将扭矩叠加施加到主车辆的转向系统的所述至少一个马达、其它合适的转向控制操作、或其组合。转向控制操作(例如，包括将扭矩叠加施加到转向系统的所述至少一个马达)可以被配置为引导主车辆远离目标车辆。
图1大体上示出了根据本公开原理的车辆10。车辆10可以包括任何合适的车辆，诸如小汽车、卡车、运动型多用途车、小型货车、跨界车、任何其它乘用车、任何合适的商用车或任何其它合适的车辆。尽管车辆10被图示为具有车轮并且在道路上使用的乘用车，但是本公开的原理可以应用于其它车辆，诸如飞机、船舶、火车、无人机或其它合适的车辆。
车辆10包括车体12和引擎罩14。乘客室18至少部分地由车体12限定。车体12的另一部分限定发动机室20。引擎罩14可移动地附接至车体12的一部分，使得当引擎罩14处于第一位置或打开位置时引擎罩14提供对发动机室20的访问，而当引擎罩14处于第二位置或关闭位置时引擎罩14盖住发动机室20。在一些实施例中，发动机室20可以被设置在车辆10的后面部分(与通常所示出的相比而言)。
乘客室18可以被设置在发动机室20的后方，但是在发动机室20被设置在车辆10的后面部分的实施例中，乘客室18可以被设置在发动机室20的前方。车辆10可以包括任何合适的推进系统，其包括内燃机、一个或多个电动马达(例如，电动车辆)、一个或多个燃料电池、混合动力(其包括内燃机、一个或多个电动马达的组合并且例如是混合动力车辆)推进系统和/或任何其它合适的推进系统。
在一些实施例中，车辆10可以包括汽油燃料引擎，诸如火花点火式引擎。在一些实施例中，车辆10可以包括柴油燃料引擎，诸如压缩点火式引擎。发动机室20容纳和/或包围车辆10的推进系统的至少一些组件。额外地或可选地，推进控制装置(诸如加速器致动器(例如，加速器踏板)、制动致动器(例如，制动踏板)、方向盘和其它此类组件)被设置在车辆10的乘客室18中。推进控制装置可以由车辆10的驾驶员致动或控制，并且可以直接分别连接至推进系统的对应组件，诸如油门、制动器、车轴以及车辆变速器(transmission)等。在一些实施例中，推进控制装置可以将信号传送到车辆计算机(例如，线控转向驾驶)，该车辆计算机进而可以控制推进系统的对应推进组件。这样，在一些实施例中，车辆10可以是自主车辆。
在一些实施例中，车辆10包括经由飞轮或离合器或液力联轴节与曲轴连通的变速器。在一些实施例中，变速器包括手动变速器。在一些实施例中，变速器包括自动变速器。在内燃机引擎或混合动力车辆的情况下，车辆10可以包括一个或多个活塞，其与曲轴协同运行以生成力，该力通过变速器被传递到一个或多个轴上，使车轮22转动。当车辆10包括一个或多个电动马达时，车辆电池和/或燃料电池向电动马达提供能量，以使车轮22转动。
车辆10可以包括自动车辆推进系统，诸如巡航控制、自适应巡航控制、自动制动控制、其它自动车辆推进系统或其组合。车辆10可以是自主车辆或半自主车辆，或其它合适类型的车辆。车辆10可以包括与本文大体上示出和/或公开的特征相比的附加的或更少的特征。
在一些实施例中，车辆10可以包括以太网组件24、控制器局域网(CAN)总线26、面向媒体的系统传输组件(MOST)28、FlexRay组件30(例如，线控转向制动系统等)以及本地互连网络组件(LIN)32。车辆10可以使用CAN总线26、MOST 28、FlexRay组件30、LIN 32、其它合适的网络或通信系统、或其组合来将各种信息从例如车辆内或车辆外的传感器传送到例如车辆内或车辆外的各种处理器或控制器。车辆10可以包括与本文大体上示出和/或公开的特征相比附加的或更少的特征。
在一些实施例中，车辆10可以包括转向系统，诸如EPS系统、线控转向的转向系统(例如，其可以包括在不使用车辆10的手握式方向盘与车轮22之间的机械连接的情况下控制转向系统的组件的一个或多个控制器或与所述一个或多个控制器进行通信)、或其它合适的转向系统。系统可以包括开环反馈控制系统或机构、闭环反馈控制系统或机构、或其组合。转向系统可以被配置为接收各种输入，包括但不限于手握式方向盘位置、输入转矩、一个或多个车轮位置、其它合适的输入或信息、或其组合。额外地或可选地，输入可以包括手握式方向盘扭矩、手握式方向盘角度、马达速度、车速、估计的马达扭矩命令、其它合适的输入、或其组合。转向系统可以被配置为向车辆10提供转向功能和/或控制。例如，转向系统可以基于各种输入生成辅助扭矩。转向系统可以被配置为使用辅助转矩选择性地控制转向系统的马达，以向车辆10的操作者提供转向辅助。
在一些实施例中，车辆10可以包括控制器，诸如如在图2中大体上示出的控制器100。控制器100可以包括任何合适的控制器，诸如电子控制单元或其它合适的控制器。控制器100可以被配置为控制例如转向系统的各种功能和/或车辆10的各种功能。控制器100可以包括处理器102和存储器104。处理器102可以包括任何合适的处理器，诸如本文所述的那些。额外地或可选地，除了处理器102之外或代替处理器102，控制器100可以包括任何合适数量的处理器。存储器104可以包括单个磁盘或多个磁盘(例如，硬盘驱动器)，并且包括管理存储器104内的一个或多个分区的存储管理模块。在一些实施例中，存储器104可以包括闪存、半导体(固态)存储器等。存储器104可以包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)或其组合。存储器104可以包括指令，当由处理器102执行时，该指令使处理器102至少控制车辆10的各个方面。
控制器100可以从各种测量装置或传感器106接收一个或多个信号，所述一个或多个信号指示车辆10的感测或测量的特性。传感器106可以包括任何合适的传感器、测量装置和/或其它合适的机构。例如，传感器106可以包括一个或多个转矩传感器或装置、一个或多个手握式方向盘位置传感器或装置、一个或多个马达位置传感器或装置、一个或多个位置传感器或装置、其它合适的传感器或装置、或其组合。所述一个或多个信号可以指示手握式方向盘扭矩、方向盘角度、马达速度、车速、其它合适的信息、或其组合。
在一些实施例中，传感器106可以包括一个或多个图像捕获装置(例如，诸如摄像头)、一个或多个音频输入装置(例如，诸如麦克风)、一个或多个全球定位装置、一个或多个接近感测装置、一个或多个雷达传感器、一个或多个光检测和测距传感器、一个或多个超声传感器、其它合适的传感器或装置、或其组合。
在一些实施例中，控制器100可以被配置为执行车辆10的盲区辅助特征。例如，控制器100可以从传感器106接收测量的或感测的值。如上所述，传感器106可以包括邻近车辆10的后部设置的一个或多个雷达传感器。例如，第一传感器106可以设置在车辆10的第一侧上、位于或靠近车辆10的第一后拐角，第二传感器106可以设置在车辆10的与第一侧相对的第二侧上、位于或靠近车辆10的与第一拐角相对的第二后拐角。应该理解，尽管描述了第一传感器和第二传感器，但是车辆10可以包括任何合适数量的传感器106或其它合适的传感器。控制器100可以使用传感器106的测量值或感测值来确定邻近车辆10的对象的一个或多个位置。控制器100可以基于传感器106的测量值或感测值来选择性地控制车辆10的转向系统的各个方面，以避免与对象碰撞或减轻与对象碰撞的后果。
在一些实施例中，如在图3A中大体上示出的，在时间t(例如，其可以被称为第一时间)，控制器100可以使用从传感器106接收的值来跟踪(例如，在时间t之前)目标车辆200的一个或多个位置。在一些实施例中，控制器100可以使用环形缓冲区或其它合适的机构来跟踪来自传感器106的指示目标车辆200的位置的值。控制器100在时间t+dt(例如，其可以被称为第二时间)确定(例如，基于由转向系统的各种组件或车辆10的其它合适的组件提供的输入)车辆10(例如，其可以被称为主车辆10或主车辆)正发起转向操纵，诸如车道变换操纵或其它合适的转向操纵。
在时间t+dt，控制器100可以使用一个或多个变换函数来更新从传感器106接收的值(例如，和目标车辆200的对应位置或状态)。例如，控制器100可以使用任何合适的变换函数(包括但不限于齐次变换矩阵)来更新传感器106的值，所述变换函数可以被定义为：
Figure BDA0003164968590000091
其中h指示车辆10在时间t+dt的车速，k是设定为0(例如，或其它合适的值)的常数，并且α指示车辆10在时间t+dt的横摆角速度(yaw rate)。车辆10的车速、ya横摆角速度和/或其它合适的特性可以被提供给控制器100，其可以是车辆10的各种传感器或组件。
在一些实施例中，在传感器106的值(例如，和目标车辆200的对应状态或位置)被更新之后，控制器100可以将线性回归应用于传感器106的经更新的值(例如，和目标车辆200的对应状态或位置)。控制器100可以使用将线性回归应用于传感器106的经更新的值的结果来计算目标车辆200的相对航向角(例如，相对于车辆10的航向角)。目标车辆200的相对航向角的计算可以被定义为：
Figure BDA0003164968590000092
其中y指示车辆10沿着y轴的位置分量，如图3A中大体上示出的，并且x指示车辆10沿着x轴的位置分量，如图3A中大体上示出的。
在一些实施例中，控制器100可以被配置为：对于时间t与时间t+dt之间的多个时间段中的每个时间段，预测或估计目标车辆200的位置和车辆10的位置。例如，时间段可以对应于时间t与时间t+dt之间的时间的细分。控制器100可以使用传感器106的值、对传感器106的值应用线性回归的结果、目标车辆200相对于车辆10的航向角、其它合适的信息、或其组合来估计目标车辆200对于每个时间段的位置以及车辆10对于每个时间段的位置。
在一些实施例中，控制器100可以基于目标车辆200在每个时间段的位置、车辆10在每个时间段的位置、目标车辆200相对于车辆10的速度、车辆10的速度、其它合适的信息、或其组合来避免目标车辆200与车辆10之间的潜在碰撞和/或减轻目标车辆200与车辆10之间的潜在碰撞的后果。控制器100可以确定目标车辆200相对于车辆10的速度。目标车辆200相对于车辆10的速度可以被定义为：
VehSpdTV＝SQRT[(RelSpd.x)2+(RelSpd.y)2]
其中VehSpdTV对应于目标车辆200的速度，RelSpdX对应于目标车辆200的相对(例如，相对于车辆10)速度的X分量，并且RelSpdY对应于目标车辆200的相对(例如，相对于车辆10)速度的Y分量。控制器100可以基于从车辆10的一个或多个各种传感器接收的一个或多个值来确定车辆10的速度。控制器100可以针对车辆10计算：
半径(Radius),
Figure BDA0003164968590000101
S'y,EV＝R–R.Cos(dΦ)
S'x,EV＝R.Sin(dΦ)
控制器100可以进一步在稳定状态下计算横摆角速度(YawRate)，r＝[(V/L)*{1/(1+KV2/57.3Lg)}]*δ，δ对应于转向角(度)，V对应于车辆10的速度，L对应于轮距(wheelbase)(英尺)，K对应于不足转向梯度(度/g)，g对应于重力加速度常数(例如，32.2(英尺/秒2))，R对应于相关联的圆周运动，S'yEV对应于在t与dt之间的行进距离的Y分量，S'xEV对应于在t与dt之间的行进距离的X分量，以及dΦ(例如航向角)＝r.dt。
控制器100可以确定目标车辆200的前点202与车辆10的各个点204之间的距离，如图3B中大体上示出的。在一些实施例中，控制器100可以使用恒定半径模型来预测车辆10在每个时间段的位置(例如，和/或车辆10与目标车辆200之间的距离)。在一些实施例中，控制器100可以使用恒定速度模型来确定针对每个时间段的目标车辆200的位置(例如，和/或车辆10与目标车辆200之间的距离)。例如，控制器100可以确定目标车辆200的前点202与车辆10的第一上拐角点204’之间的距离。前点202与车辆10的第一上拐角点204’之间的距离可以被定义为：
S'y,EV,firstupper＝S'y,EV+(d1)*sin(dΦ)+(w)*cos(dΦ)
S'x,EV,firstupper＝S'x,EV+(d1)*cos(dΦ)+(w)*(-sin(dΦ))
其可以定义车辆10的第一上拐角点204’的新位置。
控制器100可以确定车辆10的前点202与第二下拐角点204”之间的距离。前点202与第二下拐角点204”之间的距离可以被定义为：
S'y,EV,secondlower＝S'y，EV+(-d2)*sin(dΦ)+(-w)*cos(dΦ)
S'x,EV,secondlower＝S'x，EV+(-d2)*cos(dΦ)+(-w)*(-sin(dΦ))
其可以定义车辆10的第二下拐角点204”的新位置。
其中，d1对应于车辆10的后轴的中心与车辆10的前端之间的距离，d2对应于车辆10的后轴的中心与车辆10的后端之间的距离，并且w对应于车辆10的宽度的一半。
在一些实施例中，控制器100可以基于目标车辆200相对于车辆10的车速和目标车辆200相对于车辆10的航向角来确定目标车辆200的路径。目标车辆200的路径可以被定义为：
S'x,TV＝S'0x+VehSpdTV.Cos(headngAngleTV).dt
S'y,TV＝S'0y+VehSpdTV.Sin(headAngleTV).dt
控制器100可以确定目标车辆200与车辆10之间的预测距离是否小于阈值距离。如果控制器100确定目标车辆200与车辆10之间的预测距离等于或大于阈值距离，则控制器100可以允许车辆10执行转向操纵。
可选地，如果控制器100确定目标车辆200与车辆10之间的预测距离小于阈值距离，则控制器100可以发起至少一个转向控制操作，以避免由目标车辆200与车辆10之间的预测距离小于阈值距离所指示的潜在碰撞或减轻由目标车辆200与车辆10之间的预测距离小于阈值距离所指示的潜在碰撞的后果。例如，控制器100可以确定要施加到车辆10的转向系统的至少一个马达的扭矩叠加的合适量，以引导车辆10远离目标车辆200。控制器100可以将扭矩叠加施加到转向系统的马达。车辆10可以改变路径以避免与目标车辆200碰撞。额外地或可选地，除了应用扭矩叠加之外或代替应用扭矩叠加，控制器100可以发起其它控制转向操作，诸如向车辆10的操作者提供碰撞是可能的指示(例如，使用车辆10的一个或多个输出装置)。
在一些实施例中，控制器100在第一时间之前从邻近主车辆10的后部设置的至少一个传感器106接收多个传感器值。所述至少一个传感器可以包括至少一个雷达传感器。例如，主车辆10可以包括设置在主车辆10后部的每一侧的相应雷达传感器。主车辆10可以包括电子助力转向系统、线控转向的转向系统或其它合适的转向系统。
控制器100可以基于所述多个传感器值识别主车辆10的盲区中的目标车辆200。控制器100可以在第一时间确定主车辆10发起转向操纵。转向操纵包括车道变换操纵或其它合适的转向操纵。
控制器100可以识别在第一时间与第二时间之间的多个时间段。控制器100可以使用至少一个变换函数来更新所述多个传感器值。在一些实施例中，所述至少一个变换函数包括齐次变换矩阵或其它合适的变换函数。在一些实施例中，控制器100可以将线性回归应用于经更新的多个传感器值。
在一些实施例中，控制器100可以使用在应用线性回归之后被更新的多个传感器值来确定目标车辆200相对于主车辆10的航向角。控制器100可以基于目标车辆200相对于主车辆10的航向角来估计目标车辆200在所述多个时间段中的每个时间段的位置。控制器100可以使用目标车辆200在所述多个时间段中的每个对应时间段的每个位置来估计目标车辆200在第二时间的位置。
在一些实施例中，控制器100可以使用经更新的多个传感器值和恒定速度模型来估计目标车辆200相对于主车辆10的速度。控制器100可以确定主车辆10的速度。控制器100可以使用恒定转弯半径模型来估计主车辆10在所述多个时间段中的每个时间段的位置。
在一些实施例中，控制器100可以基于目标车辆200的估计速度、主车辆10的速度、目标车辆200在所述多个时间段中的每个时间段的位置、主车辆10在所述多个时间段中的每个时间段的位置、其它合适的信息、或其任意组合中的一个或多个，来为所述多个时间段中的每个时间段确定在主车辆10与目标车辆200之间要发生碰撞的时间。
在一些实施例中，控制器100可以确定对于所述多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间是否小于阈值。控制器100可以响应于确定对于所述多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间小于阈值而发起至少一个转向控制操作。所述至少一个转向控制操作可以包括将扭矩叠加施加到主车辆10的转向系统的至少一个马达、其它合适的转向控制操作、或其组合。转向控制操作(例如，包括将扭矩叠加施加到转向系统的至少一个马达)可以被配置为引导主车辆10远离目标车辆200。
在一些实施例中，控制器100可以执行本文所述的方法。然而，本文所述的由控制器100执行的方法并不意味着限制，并且在控制器或处理器上执行的任何类型的软件可以执行本文所述的方法，而不脱离本公开的范围。例如，控制器(诸如在计算装置内执行软件的处理器)可以执行本文所述的方法。
图4是大体上示出根据本公开原理的主动式盲区辅助方法300的流程图。在302处，方法300在第一时间之前从邻近主车辆的后部设置的至少一个传感器接收多个传感器值。例如，控制器100可以从传感器106接收多个传感器值。
在304处，方法300基于所述多个传感器值识别主车辆的盲区中的目标车辆。例如，控制器100可以基于所述多个传感器值识别车辆10的盲区中的目标车辆200。
在306处，方法300在第一时间确定主车辆正发起转向操纵。例如，控制器100可以确定车辆10正发起转向操纵。
在308处，方法300识别在第一时间与第二时间之间的多个时间段。例如，控制器100可以识别在第一时间与第二时间之间的多个时间段。
在310处，方法300使用至少一个变换函数来更新所述多个传感器值。例如，控制器100可以使用所述至少一个变换函数来更新所述多个传感器值。
在312处，方法300使用经更新的多个传感器值确定目标车辆相对于主车辆的航向角。例如，控制器100可以使用经更新的多个传感器值来确定目标车辆200相对于车辆10的航向角。
在314处，方法300基于目标车辆相对于车辆10的航向角来估计目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置。例如，控制器100可以基于目标车辆200相对于车辆10的航向角来估计目标车辆200在所述多个时间段中的每个时间段的位置。
在316处，方法300使用目标车辆在所述多个时间段中的每个相应时间段的每个位置来估计目标车辆在第二时间的位置。例如，控制器100可以使用目标车辆200在所述多个时间段中的每个对应时间段的每个位置来估计目标车辆在第二时间的位置。
在一些实施例中，方法300可以使用经更新的多个传感器值和恒定速度模型来估计目标车辆相对于主车辆的速度。例如，控制器100可以使用经更新的多个传感器值和恒定速度模型来估计目标车辆200相对于车辆10的速度。
在一些实施例中，方法300可以确定主车辆的速度，并且可以使用恒定转弯半径模型来估计主车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置。例如，控制器100可以确定车辆10的速度，并且可以使用恒定转弯半径模型来估计车辆10在所述多个时间段中的每个时间段的位置。
在一些实施例中，方法300可以对于所述多个时间段中的每个时间段，基于目标车辆的估计速度、主车辆的速度、目标车辆在多个时间段中的每个时间段的位置、以及主车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置中的至少一个来确定在主车辆与目标车辆之间要发生碰撞的时间。例如，控制器100可以对于所述多个时间段中的每个时间段，基于目标车辆200的估计速度、车辆10的速度、目标车辆200在所述多个时间段中的每个时间段的位置、以及车辆10在所述多个时间段中的每个时间段的位置中的至少一个来确定在车辆10与目标车辆200之间要发生碰撞的时间。
在一些实施例中，方法300可以确定对于所述多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间是否小于阈值。例如，控制器100可以确定对于所述多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间是否小于阈值。
在一些实施例中，方法300可以响应于确定对于所述多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间小于阈值，来发起至少一个转向控制操作。例如，控制器100可以响应于确定对于所述多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间小于阈值而发起至少一个转向控制操作。
在一些实施例中，一种用于主动式盲区辅助的方法包括在第一时间之前从邻近主车辆的后部设置的至少一个传感器接收多个传感器值，并且基于所述多个传感器值识别在主车辆的盲区中的目标车辆。该方法还包括在第一时间确定主车辆正发起转向操纵，并识别在第一时间与第二时间之间的多个时间段。该方法还包括使用至少一个变换函数更新多个传感器值，以及使用经更新的多个传感器值确定目标车辆相对于主车辆的航向角。该方法还包括基于目标车辆相对于主车辆的航向角来估计目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置，并且使用目标车辆在所述多个时间段中的每个相应时间段的每个位置来估计目标车辆在第二时间的位置。
在一些实施例中，所述至少一个变换函数包括齐次变换矩阵。在一些实施例中，使用经更新的多个传感器值来确定目标车辆相对于主车辆的航向角包括将线性回归应用于经更新的多个传感器值。在一些实施例中，该方法还包括使用经更新的多个传感器值和恒定速度模型来估计目标车辆相对于主车辆的速度。在一些实施例中，该方法还包括确定主车辆的速度，并且使用恒定转弯半径模型来估计主车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置。在一些实施例中，该方法还包括：对于所述多个时间段中的每个时间段，基于目标车辆的估计速度、主车辆的速度、目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置、以及主车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置中的至少一个来确定在主车辆与目标车辆之间要发生碰撞的时间。在一些实施例中，该方法还包括确定对于所述多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间是否小于阈值，并且响应于确定所述多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间小于阈值，来发起至少一个转向控制操作。在一些实施例中，所述至少一个转向控制操作包括将扭矩叠加施加到主车辆的转向系统的至少一个马达，其中，扭矩叠加被配置为引导主车辆远离目标车辆。在一些实施例中，所述至少一个传感器包括至少一个无线电检测和测距传感器。在一些实施例中，转向操纵包括车道变换操纵。在一些实施例中，主车辆包括电子助力转向系统。在一些实施例中，主车辆包括线控转向的转向系统。
在一些实施例中，一种用于在不使用图像捕获装置的情况下进行主动式盲区辅助的系统包括处理器和存储器。存储器包括指令，该指令在由处理器执行时使处理器：在第一时间之前从邻近主车辆的后部设置的至少一个传感器接收多个传感器值；基于所述多个传感器值识别主车辆的盲区中的目标车辆；在第一时间确定主车辆发起转向操纵；识别在第一时间与第二时间之间的多个时间段；使用至少一个变换函数更新所述多个传感器值；使用经更新的多个传感器值确定目标车辆相对于主车辆的航向角；基于目标车辆相对于主车辆的航向角来估计目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置；并且使用目标车辆在所述多个时间段中的每个相应时间段的每个位置来估计目标车辆在第二时间的位置。
在一些实施例中，所述至少一个变换函数包括齐次变换矩阵。在一些实施例中，指令还使处理器通过至少将线性回归应用于经更新的多个传感器值来使用经更新的多个传感器值确定目标车辆相对于主车辆的航向角。在一些实施例中，指令还使处理器对于所述多个时间段中的每个时间段，基于目标车辆的估计速度、主车辆的速度、目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置、以及主车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置中的至少一个来确定在主车辆与目标车辆之间要发生碰撞的时间。在一些实施例中，指令还使处理器确定对于多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间是否小于阈值，并且响应于确定对于所述多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间小于阈值，来发起至少一个转向控制操作。在一些实施例中，所述至少一个转向控制操作包括将扭矩叠加施加到主车辆的转向系统的至少一个马达，其中，扭矩叠加被配置为引导主车辆远离目标车辆。在一些实施例中，所述至少一个传感器包括至少一个无线电检测和测距传感器。
在一些实施例中，一种用于主动式盲区辅助的设备包括处理器和存储器。存储器包括指令，该指令在由处理器执行时使处理器：在第一时间之前从邻近主车辆的后部设置的至少一个无线电检测和测距传感器接收多个传感器值；基于所述多个传感器值识别主车辆的盲区中的目标车辆；在第一时间确定主车辆正发起转向操纵；识别在第一时间与第二时间之间的多个时间段；使用至少一个变换函数更新所述多个传感器值；通过将线性回归应用于经更新的多个传感器值来确定目标车辆相对于主车辆的航向角；基于目标车辆相对于主车辆的航向角来估计目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置；使用目标车辆在所述多个时间段中的每个相应时间段的每个位置来估计目标车辆在第二时间的位置；至少使用目标车辆在第二时间的位置来确定在主车辆与目标车辆之间要发生碰撞的时间；并且响应于确定要发生碰撞的时间小于阈值，将扭矩叠加施加到主车辆的转向系统的至少一个马达以引导主车辆远离目标车辆。
词语“示例”在本文中用来表示用作示例、例子或说明。本文中被描述为“示例”的任何方面或设计不必被解释为比其它方面或设计更优选或有利。相反，词语“示例”的使用旨在以具体方式呈现概念。如在本申请中使用的，术语“或”旨在表示包括性的“或”而不是排他性的“或”。即，除非另有说明或从上下文可以清楚地看出，“X包括A或B”旨在表示任何自然的包括性排列。即，如果X包括A；X包括B；或X包括A和B两者，则在任何前述情况下均满足“X包括A或B”。此外，在本申请和所附权利要求中使用的冠词“一(a)”和“一(an)”大体上应被解释为意指“一个或多个”，除非另有说明或从上下文清楚地指向单数形式。此外，除非如此描述，否则贯穿全文术语“实施方式”或“一种实施方式”的使用并不旨在表示相同的实施例或实施方式。
本文所述的系统、算法、方法以及指令等的实施方式可以以硬件、软件或其任意组合来实现。硬件可以包括例如计算机、知识产权(IP)内核、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑阵列、光处理器、可编程逻辑控制器、微代码、微控制器、服务器、微处理器、数字信号处理器或任何其它合适的电路。在权利要求中，术语“处理器”应被理解为单独地或组合地包括任何前述硬件。术语“信号”和“数据”可互换使用。
如本文使用的，术语模块可以包括被设计为与其它组件一起使用的封装的功能硬件单元、可以由控制器(例如，执行软件或固件的处理器)执行的一组指令、被配置为执行特定功能的处理电路以及与大型系统接口连接的独立硬件或软件组件。例如，模块可以包括专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、电路、数字逻辑电路、模拟电路、分立电路的组合、门电路和其它类型硬件或其组合。在其它实施例中，模块可以包括存储器，该存储器存储可由控制器执行以实现模块的特征的指令。
此外，在一方面，例如，本文所述的系统可以使用具有计算机程序的通用计算机或通用处理器来实现，该计算机程序在被执行时执行本文所述的任何相应的方法、算法和/或指令。附加地或可选地，例如，可以利用专用计算机/处理器，其可以包含用于执行本文所述的任何方法、算法或指令的其它硬件。
此外，本发明的全部或部分实施方式可以采取可从例如计算机可用或计算机可读介质访问的计算机程序产品的形式。计算机可用或计算机可读介质可以是例如可以有形地包含、存储、通信或传输程序以供任何处理器使用或与其结合使用的任何装置。介质可以是例如电的、磁的、光的、电磁的装置或半导体装置。也可以使用其它合适的介质。
已经描述了上述实施例、实施方式和方面，以允许容易地理解本公开并且不限制本公开。相反，本公开旨在覆盖所附权利要求的范围内所包括的各种修改和等效布置，该范围应被赋予最宽泛的解释，以涵盖法律允许的所有此类修改和等效结构。

Claims (20)

1.一种用于主动式盲区辅助的方法，所述方法包括：
在第一时间之前从邻近主车辆的后部设置的至少一个传感器接收多个传感器值；
基于所述多个传感器值识别所述主车辆的盲区中的目标车辆；
在第一时间确定所述主车辆发起转向操纵；
识别在所述第一时间与第二时间之间的多个时间段；
使用至少一个变换函数更新所述多个传感器值；
使用经更新的多个传感器值来确定所述目标车辆相对于所述主车辆的航向角；
基于所述目标车辆相对于所述主车辆的航向角来估计所述目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置；以及
使用所述目标车辆在所述多个时间段中的每个对应时间段的每个位置来估计所述目标车辆在所述第二时间的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个变换函数包括齐次变换矩阵。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，使用经更新的多个传感器值来确定所述目标车辆相对于所述主车辆的航向角包括将线性回归应用于经更新的多个传感器值。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括使用经更新的多个传感器值和恒定速度模型来估计所述目标车辆相对于所述主车辆的速度。
5.根据权利要求4所述的方法，还包括：
确定所述主车辆的速度；以及
使用恒定转弯半径模型来估计所述主车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置。
6.根据权利要求5所述的方法，还包括：
对于所述多个时间段中的每个时间段，基于所述目标车辆的估计速度、所述主车辆的速度、所述目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置、所述主车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置中的至少一个来确定在所述主车辆与所述目标车辆之间要发生碰撞的时间。
7.根据权利要求6所述的方法，还包括：
确定对于所述多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间是否小于阈值；以及
响应于确定对于所述多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间小于所述阈值，来发起至少一个转向控制操作。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述至少一个转向控制操作包括将扭矩叠加施加到所述主车辆的转向系统的至少一个马达，其中，所述扭矩叠加被配置为引导所述主车辆远离所述目标车辆。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个传感器包括至少一个无线电检测和测距传感器。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述转向操纵包括车道变换操纵。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述主车辆包括电子助力转向系统。
12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述主车辆包括线控转向的转向系统。
13.一种用于在不使用图像捕获装置的情况下进行主动式盲区辅助的系统，所述系统包括：
处理器；以及
存储器，包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器：
在第一时间之前从邻近主车辆的后部设置的至少一个传感器接收多个传感器值；
基于所述多个传感器值识别所述主车辆的盲区中的目标车辆；
在第一时间确定所述主车辆发起转向操纵；
识别在所述第一时间与第二时间之间的多个时间段；
使用至少一个变换函数更新所述多个传感器值；
使用经更新的多个传感器值来确定所述目标车辆相对于所述主车辆的航向角；
基于所述目标车辆相对于所述主车辆的航向角来估计所述目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置；以及
使用所述目标车辆在所述多个时间段中的每个对应时间段的每个位置来估计所述目标车辆在所述第二时间的位置。
14.根据权利要求13所述的系统，其中，所述至少一个变换函数包括齐次变换矩阵。
15.根据权利要求13所述的系统，其中，所述指令还使所述处理器：通过至少将线性回归应用于经更新的多个传感器值来使用经更新的多个传感器值确定所述目标车辆相对于所述主车辆的航向角。
16.根据权利要求13所述的系统，其中，所述指令还使所述处理器：
对于所述多个时间段中的每个时间段，基于所述目标车辆的估计速度、所述主车辆的速度、所述目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置、以及所述主车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置中的至少一个来确定在所述主车辆与所述目标车辆之间要发生碰撞的时间。
17.根据权利要求16所述的系统，其中，所述指令还使所述处理器：
确定对于所述多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间是否小于阈值；以及
响应于确定对于所述多个时间段中的相应时间段的要发生碰撞的时间小于所述阈值，发起至少一个转向控制操作。
18.根据权利要求17所述的系统，其中，所述至少一个转向控制操作包括将扭矩叠加施加到所述主车辆的转向系统的至少一个马达，其中，所述扭矩叠加被配置为引导所述主车辆远离所述目标车辆。
19.根据权利要求13所述的系统，其中，所述至少一个传感器包括至少一个无线电检测和测距传感器。
20.一种用于主动式盲区辅助的设备，所述设备包括：
处理器；以及
存储器，包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器：
在第一时间之前从邻近主车辆的后部设置的至少一个无线电检测和测距传感器接收多个传感器值；
基于所述多个传感器值识别所述主车辆的盲区中的目标车辆；
在第一时间确定所述主车辆发起转向操纵；
识别在所述第一时间与第二时间之间的多个时间段；
使用至少一个变换函数更新所述多个传感器值；
通过将线性回归应用于经更新的多个传感器值来确定所述目标车辆相对于所述主车辆的航向角；
基于所述目标车辆相对于所述主车辆的航向角来估计所述目标车辆在所述多个时间段中的每个时间段的位置；
使用所述目标车辆在所述多个时间段中的每个对应时间段的每个位置来估计所述目标车辆在所述第二时间的位置；
至少使用所述目标车辆在所述第二时间的位置来确定在所述主车辆与所述目标车辆之间要发生碰撞的时间；以及
响应于确定要发生碰撞的时间小于阈值，将扭矩叠加施加到所述主车辆的转向系统的至少一个马达以引导所述主车辆远离所述目标车辆。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11851051B2 (en) * 2021-07-28 2023-12-26 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. System and method for detecting an object in a turning alert zone of a vehicle
DE102023203433B3 (de) 2023-04-17 2024-03-21 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zur Steuerung eines Lenksystems, Totwinkel-Assistenzsystem und Fahrzeug

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103155015B (zh) * 2010-09-08 2014-12-31 丰田自动车株式会社 移动物预测装置、假想活动物预测装置、程序模块、移动物预测方法以及假想活动物预测方法
DE102016116963A1 (de) 2016-09-09 2018-03-15 Knorr-Bremse Systeme für Nutzfahrzeuge GmbH Vorrichtung zum Warnen eines Fahrzeugführers eines Fahrzeugs vor einem Objekt sowie Fahrzeug mit einer solchen Vorrichtung
DE102016224061A1 (de) 2016-12-02 2018-06-07 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Spurwechselassistenzsystem mit relativgeschwindigkeitsabhängigem Reaktionsbereich
CN110402371B (zh) * 2017-03-01 2023-12-01 御眼视觉技术有限公司 用于利用感测不确定性导航的系统和方法
JP6958001B2 (ja) * 2017-06-09 2021-11-02 トヨタ自動車株式会社 車線変更支援装置
US11267482B2 (en) * 2019-10-11 2022-03-08 International Business Machines Corporation Mitigating risk behaviors

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