CN115667039A - 采用虚拟目标进行自适应巡航控制的驾驶员辅助方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于在行车道上行驶的所谓本车辆(EGO)的驾驶员辅助方法，该驾驶员辅助方法包括：第一步骤：识别在该本车辆的同一行车道上以及在同一行驶方向的相邻的平行车道上该本车辆周围的交通；第二步骤：确定虚拟重心目标(G)，包括计算该虚拟重心目标的位置、该虚拟重心目标的速度和该虚拟重心目标的加速度；第三步骤：计算该本车辆(EGO)的纵向速度设定点、加速度设定点和扭矩设定点，该纵向速度设定点是该虚拟重心目标(G)的位置、该虚拟重心目标(G)的速度和该虚拟重心目标(G)的加速度的函数。

Description

采用虚拟目标进行自适应巡航控制的驾驶员辅助方法
技术领域
本发明涉及一种采用虚拟目标进行自适应巡航控制的驾驶员辅助方法。本发明有利地以用于本车辆的驾驶员辅助方法的形式应用于在配备有这种驾驶员辅助系统的机动车辆中。
本发明还涉及一种计算机程序产品，其指令适配于实施这种方法。
本发明进一步涉及一种用于本机动车辆的驾驶员辅助系统。
本发明还涉及一种包括传动系、制动装置和这种辅助系统的机动车辆。
背景技术
驾驶员辅助技术越来越广泛，不再限于高端车辆。
这些技术可以简化机动车辆的驾驶和/或使车辆驾驶员的行为更加可靠。
通常在现代车辆上安装有自动巡航控制系统，这些自动巡航控制系统一般在调节配备好的车辆(也称为本车辆)与其行车道上的前方车辆(称为目标车辆或简称目标)之间的距离的基础上运行。
众所周知，为机动车辆配备自适应巡航控制设备(ACC系统)。
这种自适应巡航控制系统包括用于检测车辆的环境的装置(比如雷达)，并且因此能够检测马路上的其他车辆或对象，并且特别地，它能够检测在马路上该车辆的前方车辆。
这些系统例如被设计成控制车辆，使其速度等于驾驶员设定的设定点，除非道路上出现需要车辆减速的事件(跟随行驶速度与驾驶员设定的设定点不同的车辆、交通堵塞、交通灯等)，在这种情况下，车辆速度被相应地控制。
此后，配备有这种自适应巡航控制系统的车辆的速度可以被调整到与其前方车辆保持基本恒定的安全距离。因此，这种系统与发动机的控制系统和/或制动系统相互作用，以使车辆加速或减速。
现有技术中已知的自适应巡航控制系统有时不可靠。延迟的速度校正可能会造成突然的加速或减速，导致不适和缺乏安全感。特别地，这种情况可能出现在目标车辆改变行车道或有车辆并入本车辆的行车道的情况下。
下面参照图1描述配备有采用经典自适应巡航控制方法的控制器的车辆的一个实施例。
机动车辆10是任何类型的机动车辆，特别地是客运车辆或多用途车辆。在本文档中，包括用于实施本发明的装置的车辆被称为“本”车辆。这个名称只是用来区别于周围的其他车辆，并且其本身并不赋予机动车辆10任何技术限制。
机动车辆10或本车辆10包括采用经典自适应巡航控制方法的传统自适应巡航控制设备DISP，特别地采用控制器的形式。
机动车辆的经典自适应巡航控制设备DISP可以是更全面的驾驶员辅助系统的一部分。
在本文档的其余部分中，表达“目标车辆”是指位于本车辆10的周围交通中的车辆，该目标车辆的运动学属性(包括位置、速度和加速度)在计算本车辆的纵向速度设定点时被考虑在内。
目标车辆可以是任何类型的机动车辆，特别地是客运车辆或多用途车辆或摩托车。
机动车辆的自适应巡航控制设备DISP需要对位于周围交通中的车辆进行感知，特别是通过传感器C，比如感知传感器和位置传感器。事实上，为了能够正确定位车辆，需要通过传感器C确定运动学属性Att_Target，即周围车辆在车道上的相对动态存在、位置、速度和加速度。特别地，来自感知传感器的数据经过融合处理，以识别周围对象并用其运动学属性来表征周围对象。这些感知传感器可以采用各种技术，例如，超声波、雷达、激光雷达、摄像机，而位置传感器特别地是惯性或里程测量单元、或GPS全球定位卫星系统。特别地，对象的表征使得可以了解本车辆周围的环境，并按类型对对象进行分类，比如：车辆(摩托车、汽车、货车、自行车等)、行人、基础设施、信号灯，这使得这里可以只把车辆作为目标来考虑。来自这些传感器的数据(特别地与地图相关联)也使得可以识别道路的几何形状(斜坡、弯道等)，并且此外，导航信息使得可以根据感知给出的车辆的位置提供有关背景情况的信息：区域类型(城市、郊区、农村)、道路类型(高速公路、城镇道路、城际公路等)、速度限制，这些都可以与标志识别、道路交通信息、几何信息(坡度、曲线、车道数等)融合。然后，识别的目标的运动学属性Att_Target被传输到距离控制单元CD，该距离控制单元还将驾驶员数据DC作为输入，该驾驶员数据是由驾驶员选择的控制速度和由驾驶员选择的预定跟随时间(默认为2秒)，该驾驶员数据也被转换成由驾驶员根据本车辆的速度选择的预定跟随距离设定点，例如通过表格。
在该信息的基础上，距离控制单元CD生成纵向速度设定点Vc作为输出，使得自动遵守相对于同一行车道上的前方车辆的预定跟随距离设定点，车辆自动调节其速度以保持该距离。该速度设定点Vc以及特别地是从传感器C(特别地是车轮速度传感器)的测量结果(传感器的测量结果被平均化并与卡尔曼滤波器(Kalman filter)相关联)获得的本车辆的速度Vm然后被送到速度控制单元CV的输入端，该CV生成加速度设定点Ac作为输出，使得在从传感器C(特别是从惯性测量单元等)或基于测得的车轮速度获得的本车辆的加速度数据Am进行循环之后，一旦本车辆前方的车道空出来，就自动增加其加速度以达到驾驶员选择的控制速度，从而使得可以辅助驾驶员完成其驾驶任务，执行器A(发动机、制动器等)的扭矩由在扭矩控制单元CC的输出端生成的扭矩设定点Cc控制，该扭矩设定点是在离开循环时的合并加速命令的函数。然而，该设备一次只考虑一个目标，即在该本车辆的车道上本车辆前面的目标，这使得该设备非常敏感，特别是对本车辆与其前方的车辆之间的车辆并入以及目标车辆的车道改变非常敏感，从而降低了在设定点突然不规则的情况下控制的流畅性。
还已知文档FR 2912981涉及一种用于包括ACC系统的机动车辆的自动驾驶方法，该方法的目的是提高车辆行为的流畅性，以提高用户的舒适度，然而，在多个目标的情况下，这种方法会消耗大量的能量，因为它需要大量计算以确定ACC系统要跟踪的动态成分。
发明内容
本发明的目的之一是通过提供一种用于在行车道上行驶的本车辆的驾驶员辅助方法来弥补现有技术的至少一些缺点，该驾驶员辅助方法包括：
-第一步骤：识别在该本车辆的行车道上以及在同一交通方向的至少一个相邻的平行车道上该本车辆周围的交通；
-第二步骤：确定虚拟重心目标，其中，计算该虚拟重心目标的位置、该虚拟重心目标的速度和该虚拟重心目标的加速度；
-第三步骤：计算该本车辆的纵向速度设定点、加速度设定点和扭矩设定点，所述纵向速度设定点是该虚拟重心目标的位置、该虚拟重心目标的速度和该虚拟重心目标的加速度的函数。
得益于本发明，可以在不修改ACC控制循环本身而只修改其输入的情况下预计位于周围交通中的车辆的轨迹，并可以考虑到多个目标，包括在本车辆的车道上不存在任何目标的情况下，同时提高ACC控制循环的流畅性。
根据有利的特征，周围交通包括至少两个目标车辆，该至少两个目标车辆在该本车辆前方在该本车辆的行车道上或在该同一交通方向的相邻的平行车道上行驶，这使得不仅可以考虑侧方的车辆，还可以考虑在本车辆前方的车辆前面会减速的车辆。
根据另一个有利的特征，该第一识别步骤包括：检测该至少两个目标车辆中的每一个的子步骤，其中，对于每个目标车辆，确定该目标车辆相对于该本车辆的位置、该目标车辆的速度、该目标车辆的加速度作为输出，并且特别地，确定该目标车辆的轨迹，这使得无论位置是相对的还是绝对的，都可以通过考虑预测的轨迹来预计安全距离。
根据另一个有利的特征，确定该虚拟重心目标的第二步骤使用预先选择的控制速度、预定跟随距离设定点和该识别步骤的结果作为输入，这使得虚拟重心目标可以在现成的信息基础上构建，并考虑可由驾驶员定制的控制速度和跟随距离设定点。
有利地，确定该虚拟重心目标的第二步骤包括过滤步骤，以便根据其速度或其在时间方面的间隔只选择某些目标。
根据另一个有利的特征，这些目标车辆中的至少一个位于本车辆的行车道上，使得可以考虑到前方车辆减速的现象，而且也考虑到在本车辆前方的这些车辆之一离开车道的现象。
与这些目标车辆中的至少一个位于相邻的车道上，并试图并入该本车辆的行车道的特征相关的优点是使得能够通过预计来考虑并入现象。
根据另一个有利的特征，确定该虚拟重心目标的第二步骤使用为每个目标确定的目标变化预测系数，这使得可以对重心进行动态加权，从而在提高ACC流畅性。
根据另一个有利的特征，该目标变化系数是该本车辆的轨迹与至少一个目标车辆之间的相对横向距离的函数，或该本车辆行驶的车道的中心与至少一个目标车辆之间的相对横向距离的函数，这使得可以忽略道路上的弯道。
根据另一个有利的特征，该目标变化系数是该目标车辆的估计轨迹与该本车辆的估计轨迹相交的估计时间的函数，这使得可以使用用于识别周围交通的模块提供的其他信息来应用加权。
有利地，该目标变化系数是目标前车辆的跟随时间的函数，这使得可以以流畅的方式考虑到在本车辆前方的车辆前面行驶的车辆会减速。
根据另一个有利的特征，该目标变化系数是刚度系数的函数，从而保证更新便利，因为该刚度系数对于所有并入的目标来说尤其是唯一的。
本发明还涉及一种计算机程序产品，包括存储在计算机可读介质上的程序代码指令，这些程序代码指令包括当计算机执行程序时使计算机执行本发明的方法的指令，该程序产品具有类似于与该方法的类似的优点，该程序产品易于安装在机动车辆计算机中。
本发明还涉及一种用于在行车道中移动的本机动车辆的系统，该系统包括：
-用于识别在该本车辆的行车道上以及在同一交通方向的至少一个相邻的平行车道上该本车辆周围的交通的模块；
-用于确定虚拟重心目标的模块，其中，计算该虚拟重心目标的位置、该虚拟重心目标的速度和该虚拟重心目标的加速度，
-用于计算该本车辆的纵向速度设定点、加速度设定点和扭矩设定点的模块，所述纵向速度设定点是该虚拟重心目标的位置、该虚拟重心目标的速度和该虚拟重心目标的加速度的函数，该系统具有与使用车辆上通常使用的装置(比如雷达、摄像机)的方法类似的优点。
本发明还涉及一种包括传动系、加速和制动装置以及根据本发明的驾驶员辅助系统的本机动车辆，该驾驶员辅助系统使得能够简单地装配到设置有ACC设备的车辆(无论是自主的还是非自主的)。
附图说明
通过阅读仅借助非限制性示例并且参考附图所给出的以下说明，本发明的其他的目的、特征以及优点将变得清楚，在这些附图中：
[图1]图1(已经提到)示意性地展示了经典的现有技术ACC设备，以及
[图2]图2示意性地表示了根据本发明的驾驶员辅助系统，以及
[图3]图3展示了根据本发明的方法的应用，以及
[图4]图4表示了在本发明的一种使用情况下曲线中的相对横向距离的图示，以及
[图5]图5表示了根据本发明的在一种使用情况下的轨迹预测的图示，以及
[图6]图6表示了本发明的另一种使用情况。
具体实施方式
在全文中，方向和取向是参考在机动车辆设计中经典使用的右手坐标系XYZ来指定的，其中，X表示车辆的纵向方向、指向车辆的向前运动的方向，Y是横向于车辆、指向左侧的方向，Z是指向上方的竖直方向。“前”和“后”的概念是参考车辆的正常向前运动的方向来指示的。在整个描述中，术语“基本上”是指相对于确定的标称量可以允许有微小差异，例如，“基本上恒定”是指在本发明的上下文中允许有大约5％的差异。为了更清楚起见，相同或类似的元素在所有附图中用相同的附图标记来表示。
图2中示意性表示的是机动车辆EGO的自适应巡航控制系统1的一个实施例，该自适应巡航控制系统是根据本发明一个方面的更通用的驾驶员辅助系统的一部分。系统1的与构成图1的设备DISP的元件相同的那些元件具有相同的附图标记。
在根据本发明的驾驶员辅助系统中发现了传感器C，比如能够测量本车辆的动态以及感知环境的感知传感器，这些传感器C在这里不仅可以提供关于本车辆的速度和加速度，以及环境中对象的位置、速度和加速度的信息，而且也为这些对象提供轨迹预测。事实上，为了能够正确预测车辆的轨迹，传感器C需要确定环境信息Env，包括运动学属性，即周围车辆在车道上的存在、动态相对位置、速度和加速度。该环境信息例如在本车辆的参考系中给出，该参考系定位在本车辆后桥的水平处，但参考系的任何其他位置都是可能的。同样，关于其他车辆位置的环境信息通常基于对后桥的检测。通过融合来自传感器C的数据而获得的所有这些环境信息Env逐个对象进行索引，并且在这里称为识别模块(未表示)(该识别模块用于识别在本车辆的行车道上以及在同一交通方向的相邻的平行车道上本车辆周围的交通)的输出端处生成，并作为输入发送到模块CBV以确定虚拟重心目标。识别模块将已经提到的来自传感器C的信息与来自周围车辆的比如转向指示器等信号灯的信息融合。然后可以在上游或模块CBV中执行位置参考系的改变，以确定不再是车轴到车轴的距离而是保险杠到保险杠的距离，如图3和后续附图所示。
模块CBV还使用由驾驶员选择的控制速度和驾驶员选择的预定跟随时间组成的驾驶员数据DC作为输入，该驾驶员数据也被转换成驾驶员选择的预定跟随距离设定点。作为这些输入的函数，模块CBV确定本车辆的车道中的虚拟重心目标，并计算该虚拟重心目标的位置、速度和加速度。该模块CBV使得可以考虑来自各种对象的信息，选择位于本车辆上游的对象(无论是在其车道上还是在侧方)作为目标，并从中推断出预测轨迹已经预先确定的目标车辆，以便能够预计目标车辆的运动，从而可以像人类驾驶员一样做出反应。为了过滤掉与测量误差相关的小振荡，可以在模块CBV中添加过滤器，以便仅考虑相对于本车辆的相对横向速度超过阈值的目标。该模块CBV被放置在执行器A子系统(发动机、制动器等)的控制循环的上游，并且还提供像经典ACC目标的控制设定点，而无需修改ACC逻辑，从而促进其集成。事实上，虚拟重心目标的这些运动学属性Att_CBV，即虚拟重心目标在车道上的存在、动态相对位置、速度和加速度，作为用于确定虚拟重心目标的模块CBV的输出生成，作为输入发送到循环BCD以计算动态设定点，这些动态设定点包括本车辆的纵向速度设定点Vc和加速度设定点Ac，所述纵向速度设定点是虚拟目标的位置、虚拟目标的速度和虚拟重心目标的加速度的函数。动态设定点计算循环BCD结合了：
-距离控制单元CD将虚拟重心目标的运动学属性Att_CBV以及由驾驶员选择的控制速度和驾驶员选择的预定跟随时间组成的驾驶员数据DC作为输入，该驾驶员数据也被转换成由驾驶员选择的预定跟随距离设定点，并生成纵向速度设定点Vc作为输出，该纵向速度设定点Vc对应于所需的速度控制幅度，从而使得可以在安全距离和总体流畅性方面满足驾驶员的期望，
-速度控制单元CV，如前所述，将本车辆的速度设定点Vc和速度Vm作为输入，并生成加速度设定点Ac作为输出，
-扭矩控制单元CC，如前所述，在离开循环时使用合并加速命令作为输入，并且生成控制执行器A的扭矩设定点Cc作为输出，该扭矩设定点Cc使得可以控制车轮以便跟踪速度设定点Vc。
用于确定单个虚拟重心目标的模块CBV使得可以将周围的车辆考虑在内，这些车辆可能在不久的将来并入并成为ACC跟踪的目标，但该模块CBV还针对对象保证当在前面或侧方没检测到车辆或检测到车辆的车道上仅有一个目标车辆时，正常控制ACC的功能。有利地，该方法还可以适用于车辆V0离开本车辆的车道以改变车道，称为切出。一旦该车辆进入本车辆侧方的车道，它将成为车辆Vx，或者如果它离开由传感器的感知距离和/或与本车辆的预定距离(特别是作为可由驾驶员定制的跟随距离设定点的函数)确定的本车辆的接近范围，它将不再进行索引。
如图3所示，在一条直线上，本车辆EGO感知到两个目标车辆，如用于识别周围交通的模块所确定的，一个是在其车道上在其前面的车辆V0，一个是稍微在其前面并且位于其左侧的车辆V1，该车辆在左侧车道上，其右侧转向指示器被激活以指示其将进入本车辆的车道。用短虚线表示相同交通方向的三个车道，并且实线表示它们与相反方向的潜在车道的分隔。尽管在该示例中目标车辆V1在向前移动的方向上位于本车辆EGO的左侧，但作为替代，目标车辆V1可以在本车辆EGO的右侧并试图进入本车辆的车道，例如通过激活其左侧转向指示器。因此，这里的虚拟重心目标G对应于系统的重心G(A,a)、(B,b)，其中，a+b≠0，a和b是加权系数，并且对于以任意点O为原点，我们有：
[Math.1]
Figure BDA0003963557680000091
用于识别周围交通的模块在与本车辆相关的参考系(这里以其后桥为中心，但可以做出另一种选择)中向用于确定虚拟重心目标G的模块CBV供应与车辆V0和V1的位置即点A和B相对应的几何参考，并且模块CBV执行参考系的改变，以便将本车辆的新参考系与本车辆的保险杠的前部相联系：
X0，这是在与本车辆相关的相对参考系中第一目标车辆特别是其后保险杠在本车辆直接接近的范围中的距离。
X1，是在与本车辆相关的相对参考系中第二目标车辆特别是其前保险杠有进入本车辆接近范围的风险的距离。
Figure BDA0003963557680000101
和
Figure BDA0003963557680000102
是第一车辆和第二车辆各自的相对速度。
同样地，
Figure BDA0003963557680000103
和
Figure BDA0003963557680000104
是第一车辆和第二车辆各自的相对加速度。
虚拟重心目标方法的目的是通过向由驾驶员供应并应用于车道上的目标车辆V0的跟随距离设定点d_s_c添加动态偏移量o_d来预计目标变化。动态偏移量距离o_d和跟随距离设定点d_s_c之和构成了共享同一车道的本车辆EGO的前部与目标车辆V0的后部之间要留下的车辆之间的距离。偏移量o_d是通过将虚拟重心目标G投影到本车辆的轨迹上获得的，之后偏移量o_d将与虚拟重心目标G的位置信息以及其他运动学属性Att_CBV一起传输到模块CD。根据目标变化预测系数选择重心的加权系数a、b。这些系数可以通过两种不同的方式获得。
第一种方式是基于并入车辆V1的横向位置。相应地，横向目标车辆V1越接近本车辆EGO的车道，就认为它越有可能并入所述车道。优选地，并非是车辆的纵坐标Y1，优选地使用相对于本车辆EGO的轨迹和/或车道中心的横向距离Y1’，它们在这里重合并以长虚线表示。这使得可以规避与本车辆EGO在其车道上的取向相关的干扰，其形式为切线乘以到目标的距离(100米时5°＝8米的横向误差)。因此，该方法可以在曲线的情况下发挥作用。
图4直观地指示了曲线中出现的误差，Y1和Y2的值对应于在与本车辆相关的相对参考系中横向目标车辆V1和V2的后端(例如保险杠的中间)的纵坐标，并且值Y1’和Y2’对应于相对于横向目标车辆V1和V2的本车辆EGO的车道的中心的横向距离，其中，可以看出，关于横向距离，Y1’>Y2’，而纵坐标Y1<Y2。横向距离值特别地由用于识别周围交通的模块在与目标位置相同的条件下供应。因此，加权系数a和b是作为横向距离的函数获得的，特别是a作为Y1’的函数，并且b作为Y1’倒数的函数。
如图5所示，第二种方法包括使用与本车辆EGO的轨迹相交的估计时间作为目标变化预测系数，这里对应于3秒，T+3。与本车辆EGO的轨迹相交的估计时间基于轨迹预测，两者均由用于识别周围交通的模块在与目标位置相同的条件下供应。
以下使用基于并入车辆V1的横向位置的预测系数，但应用与第二种方法相同。
加权系数a和b优选地采用刚度系数k或更新系数，特别是采用以下方式：a＝Y1’；b＝k/Y1’
因此，刚度系数k被置于幅度X1的水平，是表示并入车辆V1的幅度。从行为的角度来看，该系数使得可以定义考虑到虚拟目标计算中所引入的目标的强度；k越大，本车辆预计就将越大。鉴于问题关于轴x对称，右侧目标的系数k和左侧目标的系数k将相同，这使得该方法可以同等地应用于右侧和左侧驾驶的国家，而不需要任何具体的修改。选择使用成反比(a＝1/b)的加权系数a、b可以保留以刚度系数为模的比例，这对于重心平衡、其代表性和比例性至关重要，并且便于管理限制。然后得到目标车辆V0、V1的重心G的位置、速度、加速度幅度三者的方程：
[Math.2]
Figure BDA0003963557680000111
Figure BDA0003963557680000112
以及
Figure BDA0003963557680000113
在每个时间增量计算这些幅度，因此重心G在整个机动过程中以到目标的距离变化、速度变化和加速度变化为条件，并动态地执行此操作。Y1’和k/Y1’的值在推导中没有考虑，因为这些系数被认为是没有单位的，并且如果Y1’对应于横向距离，则这也可以是如前所述的并入时间。也可以计算XG然后对其进行微分以获得速度和加速度的其他幅度。此外，加权系数a、b是横向目标V1的横向位置或并入时间的函数的事实使得可以考虑并入动态。目标车辆V1并入本车辆EGO的车道越多，要考虑的并入车辆V1的幅度就越多。有利地，三个方程只需要一个刚度系数k，这使得可以大大简化更新。该刚度系数k可以根据本车辆的速度进行调整，以便根据情况(自由流动的州际公路或拥堵的城市环路)具有不同的行为，并且它的值可以特别地在[0；10]的范围内，并且优选地取值为1。
有利地，创建具有距离、速度和加速度的虚拟重心目标G不干扰传统的ACC循环。因此，本发明的方法不以任何方式修改对传动系(无论是内燃还是电动)控制的调整，并且也不以任何方式修改对制动设备的调整。此外，该方法有利地具有能够在其更新期间容易地可视化的空间表示，如图3中已经展示的，其以图形方式示出了为产生目标车辆V0、V1的位置的重心G而执行的计算。在物理方面中，该方法的应用相当于将偏移量o_d添加到跟随距离设定点d_s_c。
一旦车辆V1并入本车辆EGO与车辆V0之间的本车辆EGO的车道，它就被索引为车辆V0。
如已经提到的，该方法还可以有利地考虑位于右侧或左侧的目标，并且特别地使得可以考虑多个目标，无论它们在本车辆EGO前面位于右侧和/或左侧。以类似于目标车辆V1在本车辆EGO与它前方的车辆V0之间并入的方式，该方法因此适用于三个或更多目标，如图6所示。然后，虚拟重心目标G对应于系统的重心G(A,a)、(B,b)、(C,c)，其中，a+b+c≠0，a、b和c是加权系数，并且对于以任意点O为原点，我们有：
[Math.3]
Figure BDA0003963557680000131
由此可知：
[Math.4]
Figure BDA0003963557680000132
NbTm是能够应用该方法的消失的横向目标的数量，包括在目标消失的情况下同时遵守均匀的动态行为。此外，需要定义在一个或多个目标消失的情况下的默认值。因此，在本车辆EGO的车道上不存在任何车辆的情况下，取X0等于跟随距离设定点d_s_c，取
Figure BDA0003963557680000133
等于驾驶员选择的控制速度，取
Figure BDA0003963557680000134
等于0，同样在不存在横向目标Vi的情况下，取Xi、
Figure BDA0003963557680000135
Figure BDA0003963557680000136
等于0，并且取Yi’等于1。因此，如果目标车辆V1和V2消失，则XG＝X0。
ACC目标问题是遵守相对于它前方的目标的跟随时间，因此如果在其车道上在它前方的两个车辆之间的跟随时间是危险的，保持额外的安全距离也符合本车辆的利益。因此，该方法不仅可以监测横向目标车辆的并入，还可以监测本车辆跟随的车辆前方的车辆的行为。事实上，该方法不仅能够应用多个目标V1、V2，这些目标试图在本车辆EGO前面并入，而且还可以考虑在本车辆EGO跟随的车辆V0前方的车辆VP。事实上，如图6所示，在其车道上，本车辆EGO跟随本身跟随车辆VP(称为目标前车辆)的车辆V0，并且在横向车道上存在位于本车辆左前方的车辆V1和位于本车辆的右前方的车辆V2。首先，如果只关注本车辆EGO、它前方的车辆V0和目标前车辆VP，我们可以用XP写出本车辆EGO与目标前车辆VP之间的距离、作为它关于时间的导数的
Figure BDA0003963557680000137
和作为目标前情况下的刚度系数kP，并且用
Figure BDA0003963557680000138
和
Figure BDA0003963557680000139
写出加权系数，单个刚度系数kP被置于在幅度XP的水平：
[Math.5]
Figure BDA0003963557680000141
这里的加权系数a、b取决于目标前VP的跟随时间，在物理上代表纵向坐标中轨迹相交的时间。因此，始终考虑两个目标V0、VP，并且为了使本车辆不受目标前车辆VP的每个速度变化的影响，优选地执行关于阈值速度的过滤以便仅当其相对于V0的速度低于阈值时才考虑目标前车辆VP。因此，只有当目标前车辆速度减去本车辆速度差低于预定阈值时，才会考虑目标前车辆VP，该阈值例如为几km/h，以过滤掉小振荡并只考虑接近的目标前车辆。这个阈值将是更新参数，最终可能会考虑到目标的相对距离以将其同化为跟随时间阈值，也就是说，通过根据目标前车辆的速度与由驾驶员进行的跟随时间调整考虑目标前车辆VP来应用过滤，以便仅在VP与EGO之间的时间低于预定阈值的情况下才考虑目标前车辆VP。刚度系数kP的值优选地在[0；10]的范围内，已知的是它越高，制动越快，因此它的调整可以是驾驶员选择的模式的函数，例如运动模式下的值高于城市模式下的值。并且为了考虑不存在目标前车辆VP的情况，如前一样使用目标前车辆VP的指标FPabs，当该指标具有值1时，不存在目标前车辆，或者当该指标具有值0时，存在目标前车辆，并且采用默认值，以便在目标前车辆消失时：XG＝X0：
[Math.6]
Figure BDA0003963557680000142
Figure BDA0003963557680000143
Figure BDA0003963557680000144
XG优选地被计算然后进行微分以获得其他速度和加速度幅度。该方法还可以考虑四个(或更多个)目标，如图6所示：取具有默认值X0的V1、V2、V0和VP等于跟随距离设定点d_s_c，取
Figure BDA0003963557680000151
等于驾驶员选择的控制速度，取
Figure BDA0003963557680000152
等于0，同样在不存在横向目标Vi的情况下，取Xi、
Figure BDA0003963557680000153
等于0，其中，NbTm是消失的横向目标的数量，并且在不存在目标前车辆的情况下，FPabs＝1，因此当横向目标车辆消失时，我们获得XG＝X0：
[Math.7]
Figure BDA0003963557680000154
Figure BDA0003963557680000155
Figure BDA0003963557680000156
XG优选地被计算然后进行微分以获得其他速度和加速度幅度。如果感知传感器允许，则可以考虑更多目标，尤其是横向目标。
由于这种方法，ACC系统将在目标变化时表现出更舒适的行为，并且由于通过该方法预计目标车辆的移动，安全性得到提高。因此，本车辆EGO的行为将接近人类驾驶员的行为，并且在交通中会很顺畅。

Claims (13)

1.一种用于在行车道上行驶的本车辆(EGO)的驾驶员辅助方法，其特征在于，该驾驶员辅助方法包括：
-第一步骤：识别在该本车辆的行车道上以及在同一交通方向的至少一个相邻的平行车道上该本车辆周围的交通；
-第二步骤：确定虚拟重心目标(G)，其中，计算该虚拟重心目标的位置、该虚拟重心目标的速度和该虚拟重心目标的加速度；
-第三步骤：计算该本车辆的纵向速度设定点(Vc)、加速度设定点(Ac)和扭矩设定点(Cc)，所述纵向速度设定点(Vc)是该虚拟重心目标(G)的位置、该虚拟重心目标(G)的速度和该虚拟重心目标(G)的加速度的函数。
2.如前一项权利要求所述的用于本车辆(EGO)的驾驶员辅助方法，其特征在于，该周围交通包括至少两个目标车辆(V0，V1，V2，VP)，该至少两个目标车辆在该本车辆(EGO)前方在该本车辆的行车道上或在该同一交通方向的相邻的平行车道上行驶。
3.如前一项权利要求所述的用于本车辆(1)的驾驶员辅助方法，其特征在于，该第一识别步骤包括：检测该至少两个目标车辆(V0，V1，V2，VP)中的每一个的子步骤，其中，对于每个目标车辆，确定该目标车辆相对于该本车辆(EGO)的位置、该目标车辆的速度、该目标车辆的加速度作为输出，并且特别地，确定该目标车辆的轨迹。
4.如前述权利要求中任一项所述的用于本车辆(EGO)的驾驶员辅助方法，其特征在于，确定该虚拟重心目标的第二步骤使用预先选择的控制速度、预定跟随距离设定点(d_s_c)和该识别步骤的结果作为输入。
5.如前述权利要求中任一项所述的用于本车辆(EGO)的驾驶员辅助方法，其特征在于，确定该虚拟重心目标的第二步骤包括过滤步骤。
6.如权利要求2至5中任一项所述的用于本车辆(EGO)的驾驶员辅助方法，其特征在于，这些目标车辆中的至少一个(V1，V2)位于相邻的车道上，并试图并入该本车辆(EGO)的行车道。
7.如前述权利要求中任一项所述的用于本车辆(EGO)的驾驶员辅助方法，其特征在于，确定该虚拟重心目标的第二步骤使用为每个目标确定的目标变化预测系数。
8.如前一项权利要求所述的用于本车辆(EGO)的驾驶员辅助方法，其特征在于，该目标变化系数是该本车辆(EGO)的轨迹与至少一个目标车辆之间的相对横向距离(Y1’，Y2’)的函数，或该本车辆(EGO)行驶的车道的中心与至少一个目标车辆(V1，V2)之间的相对横向距离的函数。
9.如权利要求7所述的用于本车辆(EGO)的驾驶员辅助方法，其特征在于，该目标变化系数是该目标车辆的估计轨迹与该本车辆(EGO)的估计轨迹相交的估计时间的函数。
10.如权利要求7所述的用于本车辆(EGO)的驾驶员辅助方法，其特征在于，该目标变化系数是目标前车辆(VP)的跟随时间的函数。
11.如权利要求7至10中任一项所述的用于本车辆(1)的驾驶员辅助方法，其特征在于，该目标变化系数是刚度系数(k，kP)的函数。
12.一种用于在行车道上移动的本机动车辆(EGO)的驾驶员辅助系统(1)，
其特征在于，该驾驶员辅助系统包括：
-用于识别在该本车辆的行车道上以及在同一交通方向的至少一个相邻的平行车道上该本车辆周围的交通的模块；
-用于确定虚拟重心目标的模块(CBV)，其中，计算该虚拟重心目标的位置、该虚拟重心目标的速度和该虚拟重心目标的加速度；
-用于计算该本车辆(EGO)的纵向速度设定点(Vc)、加速度设定点(Ac)和扭矩设定点(Cc)的模块(CD，CV，CC)，所述纵向速度设定点(Vc)是该虚拟重心目标(G)的位置、该虚拟重心目标(G)的速度和该虚拟重心目标(G)的加速度的函数。
13.一种本机动车辆(EGO)，包括传动系、以及加速和制动装置，其特征在于，该本机动车辆包括如前一项权利要求所述的驾驶员辅助系统(1)。
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