CN115675395A - 基于交通工具转向状态的自主紧急制动（aeb） - Google Patents

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郭文宇
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Abstract

一种实现用于高级驾驶员辅助系统(ADAS)的自主紧急制动(AEB)的方法，该方法包括：接收一个或多个第一输入，以及基于一个或多个第一输入来标识主交通工具外部的一个或多个目标。该方法进一步包括：接收与主交通工具的转向状态相关的一个或多个第二输入，以及基于一个或多个第二输入来检测与主交通工具相关联的U形转向状态。可以响应于检测到的U形转向状态而修改AEB算法，其中AEB算法根据需要发起AEB事件，以避免与一个或多个经标识的目标发生碰撞。

Description

基于交通工具转向状态的自主紧急制动(AEB)
技术领域
本公开总体上涉及高级驾驶员辅助系统(ADAS)，并且更具体地涉及基于主交通工具的转向状态修改的自主紧急制动(AEB)系统。
背景技术
高级驾驶员辅助系统(ADAS)能够感测主交通工具外部的对象/目标，并自主发起交通工具动作。例如，ADAS系统能够检测与外部目标的潜在碰撞，并在必要时发起自主紧急制动(AEB)以避免碰撞。通常，ADAS系统利用关于主交通工具的速度和目标的位置(相对于主交通工具)的知识来确定碰撞时间(TTC)值。在TTC值达到阈值的情况下，AEB模块被发起，以确保主交通工具不会与经标识的目标发生碰撞。然而，仅基于这些参数，ADAS系统可能无法正确地解释某些状况，这依赖于AEB模块的不期望的激活。此外，例如，ADAS系统可能会由于传感器误差所导致的系统不确定性而失效。开发能够防止假肯定(或至少减少假肯定)的ADAS系统和方法将是有益的。此外，如果ADAS系统和方法可以利用ADAS交通工具上已经可用的输入来实现这一点，这将是有益的。
发明内容
根据一个方面，一种实现用于高级驾驶员辅助系统(ADAS)的自主紧急制动(AEB)的方法，包括：接收一个或多个第一输入，以及基于一个或多个第一输入来标识主交通工具外部的一个或多个目标。该方法进一步包括：接收与主交通工具的转向状态相关的一个或多个第二输入，以及基于一个或多个第二输入来检测与主交通工具相关联的U形转向状态。响应于检测到的U形转向状态而修改AEB算法，其中AEB算法根据需要发起AEB事件，以避免与一个或多个经标识的目标发生碰撞。
根据另一个方面，一种实现用于高级驾驶员辅助系统(ADAS)的自主紧急制动(AEB)的方法，包括：标识主交通工具外部的一个或多个目标，以及基于一个或多个输入来检测主交通工具的交通工具转向状态。方法可以进一步包括：基于检测到的交通工具转向状态，选择要应用的自主紧急制动(AEB)算法，其中AEB算法被用于发起AEB事件，以避免与经标识的目标发生碰撞。
根据另一个方面，一种高级驾驶员辅助系统(ADAS)，包括一个或多个第一传感器和一个或多个第二传感器，该一个或多个第一传感器被配置成用于生成与在主交通工具外部感测的目标相关的第一输入，，该一个或多个第二传感器被配置成用于生成与主交通工具的转向状态相关的第二输入。ADAS可以进一步包括控制器，该控制器被配置成用于从一个或多个第一传感器接收第一输入，以及从一个或多个第二传感器接收第二输入，其中控制器被配置成用于基于从一个或多个第一传感器接收到的第一输入来检测目标，以及基于第二输入来检测主交通工具的转向状态，其中控制器利用自主紧急制动(AEB)算法来触发AEB事件，以避免与检测到的目标发生碰撞，其中控制器基于检测到的主交通工具的转向状态来修改AEB算法。
附图说明
图1是根据一些实施例的包括高级驾驶员辅助系统(ADAS)的交通工具的框图。
图2A是示出在易受伤害的道路使用者(VRU)目标存在的情况下由主交通工具发起的U形转向操作的示意图；图2B是示出在VRU目标存在的情况下由主交通工具发起的规避性转向操纵的示意图。
图3是根据一些实施例的示出响应于检测到的U形转向而修改易受伤害的道路使用者(VRU)/自动紧急制动(AEB)算法的流程图。
图4是根据一些实施例的示出响应于各种事件而选择易受伤害的道路使用者(VRU)/自动紧急制动(AEB)算法的流程图。
具体实施方式
根据一些方面，本公开提供了一种提供自主紧急制动(AEB)的高级驾驶员辅助系统(ADAS)。可以基于所确定的交通工具的状态来修改或选择由AEB实现的AEB算法。例如，第一或未经修改的AEB算法可以在主交通工具正在相对笔直行驶的正常情况下被利用，并且响应于确定主交通工具正在执行类似U形转向的高偏航速率(yaw rate)转向而被修改。在一些实施例中，已经在高级交通工具上采用的一个或多个附加传感器(诸如加速度计、转向传感器等)被用于检测与U形转向相对应的状况。作为响应，修改AEB算法以防止假肯定事件。在一些实施例中，AEB算法可以进一步利用系统的事件历史来在U形转向和由相同属性(例如，高偏航速率、高转向角等)中的一些表征的规避性转向操纵之间进行区分。可以基于所确定的交通工具转向状态(例如，U形转向、规避性转向等)来选择或修改AEB算法。
图1是根据一些实施例的包括高级驾驶员辅助系统(ADAS)的主交通工具100的框图。在一些实施例中，ADAS系统包括一个或多个传感器(例如加速度计102、目标检测传感器104、转向反馈/输入传感器106)、控制器108，控制器108被配置成用于从一个或多个传感器接收输入，并被用于检测要求激活自主紧急制动(AEB)系统的事件(例如碰撞)。控制器108将自主驾驶特征(诸如AEB信号)传送到交通工具控件(control)116，交通工具控件116包括制动器和/或制动器激活系统118。
在一些实施例中，一个或多个传感器可以包括一个或多个目标检测传感器104，一个或多个目标检测传感器104用于检测主交通工具100外部的对象/目标。在一些实施例中，这可以包括用于检测外部对象的雷达检测器、激光雷达检测器、视频相机、超声波检测器等。由目标检测传感器104收集的传感器数据被提供给控制器108，控制器108利用接收到的传感器数据来检测外部目标。在一些实施例中，控制器108包括易受伤害的道路使用者(VRU)检测器110，VRU检测器110利用由目标检测器传感器104提供的接收传感器数据来检测VRU(例如，行人、交通工具、骑行者或预期位于道路上的其他目标)。在一些实施例中，VRU检测器110利用从目标检测器传感器104接收到的输入来确定以下各项中的一项或多项：目标的位置(例如，相对于交通工具的路径的横向偏移)、到目标的距离、目标的速度、和/或目标的行驶方向。以此方式，VRU检测器110标识交通工具外部的目标。在一些实施例中，VRU检测器110特别聚焦于检测易受伤害的道路使用者(VRU)，但在其他实施例中，VRU检测器110可以用于检测交通工具外部的其他目标或对象。在一些实施例中，VRU检测器110还可以利用来自加速度计102和/或转向输入106的输入。
由控制器108实现的AEB模块112用于确定是否应该自动地致动制动器118，以防止主交通工具100与由VRU检测器110检测到的VRU或目标之间的碰撞。在一些实施例中，AEB模块112接收来自VRU检测器110的输入(例如，检测到的VRU/目标、检测到的VRU/目标的属性(包括检测到的VRU/目标的速度/方向))和来自交通工具状态检测器111的输入(例如，交通工具速度、偏航速率、转向角、曲率半径)。在一些示例中，AEB模块112还可以监测由存储器114存储的事件历史。通常，AEB模块112实现一种算法，该算法用于确定是否应该致动制动器118以防止主交通工具100与检测到的VRU或目标之间的碰撞。例如，基于交通工具的速度和到检测到的VRU/目标的距离，由AEB模块112计算碰撞时间(TTC)。在一些示例中，如果TTC落在阈值之下(指示如果不采取任何动作，则主交通工具将与VRU/目标发生碰撞)，则AEB模块112致动制动器118以防止碰撞。在一些实施例中，AEB模块112利用主交通工具速度、纵向范围(即，到目标的距离)、碰撞时间(TTC)、横向范围、目标的横向速度(朝向或远离主交通工具的路径移动)和曲率半径(ROC)中的一者或多者来确定是否发起紧急制动。
在一些实施例中，基于如由交通工具状态检测器111检测到的交通工具的状态修改由AEB模块112实现的算法。例如，在一些实施例中，如果交通工具状态从相对笔直的路径改变为转向，则修改由AEB模块112实现的算法。在一些示例中，基于是否检测到U形转向来进一步修改由AEB模块112实现的算法。具体而言，在一些实施例中，确定是否响应于确定交通工具正在执行U形转向而修改被用于确定是否发起AEB模块的TTC阈值。此修改防止AEB模块112的假激活。此外，在一些实施例中，AEB模块112进一步利用由存储器114存储的事件历史信息来确定交通工具状态，从而确定是否修改由AEB模块112发起的算法。例如，在一些实施例中，可以利用事件历史来在规避性转向事件和U形转向之间进行区分，其中基于此确定来选择由AEB模块112利用的算法。例如，最近发起的AEB事件(被存储在存储器14中)可以用于在U形转向事件(该U形转向事件之前没有AEB事件)和规避性转向事件(由类似的转向角和/或加速度计输出表征)之间进行区分，除了交通工具的规避性转向之外，规避性转向事件通常还由紧急制动事件表征。
图2A是示出在易受伤害的道路使用者(VRU)目标存在的情况下由主交通工具发起的U形转向操作的示意图；图2B是示出在VRU目标存在的情况下由主交通工具发起的规避性转向操纵的示意图。如图2A所示，主交通工具200发起如由曲线204指示的U形转向。易受伤害的道路使用者(VRU)目标202正在沿着道路旁在由箭头206指示的方向上行走。在一些实施例中，VRU检测器110(图1中所示的)检测VRU目标以及每个VRU目标的方向和速度。然而，当主交通工具200也在转向/移动时，VRU方向和速度的准确估计是复杂的。
在一些实施例中，由AEB 112(图1中所示的)利用的算法(如果未经修改)可能会基于VRU的位置和主交通工具200的速度/方向错误地确定应该发起自主紧急制动(AEB)以避免碰撞。根据一些实施例，响应于确定主交通工具正在发起U形转向而修改由AEB模块112利用的AEB算法。AEB算法的修改防止AEB模块112的假肯定激活。在一些实施例中，AEB算法被修改以防止假肯定，但保持活跃，从而防止主交通工具200和VRU目标202之间的碰撞。在图2A所示的示例中，所期望的是AEB模块不发起自主紧急制动。
相反，在图2B所示的示例中，主交通工具210(最初以相对直线移动)检测到VRU目标212，并且在点A处发起规避性转向操纵(包括自主紧急制动(AEB))，以避免与VRU目标212发生碰撞。在由线214所示出的规避性转向操纵期间，从加速度计102和/或转向输入106接收到的输入可能看起来与在U形转向事件期间接收到的输入类似(例如，在点“B”处，偏航速率可能与执行U形转向时看到的偏航速率类似)。重要的是在图2A所示的情况和图2B所示的情况之间进行区分，以确保AEB在图2B所示的情况下根据需要被接合(或保持接合)。
图3是根据一些实施例的示出响应于检测到的U形转向而修改易受伤害的道路使用者(VRU)/自动紧急制动(AEB)算法的流程图。在一些实施例中，图3所示的所有步骤均由图1所示的AEB 112执行。
在步骤300处，监测交通工具状态。例如，在图1所示的实施例中，AEB模块112从交通工具状态检测器111接收输入。交通工具状态可以基于由(例如)加速度计102和/或转向输入106提供的一个或多个传感器输入来确定。交通工具状态检测器111可以利用这些输入来计算交通工具状态的一个或多个属性，诸如曲率半径(ROC)、转向角变化(这两者均基于转向角输入来计算)和/或偏航速率(基于加速度计输入来计算)。AEB模块112可以利用这些属性来确定交通工具状态。在一些实施例中，AEB模块直接接收传感器输入，并利用传感器输入来计算交通工具状态。在其他实施例中，交通工具状态检测器111从传感器接收输入，并利用它们来计算一个或多个属性，其中属性被提供给AEB模块112以用于分析。
在步骤302处，基于监测到的交通工具状态来检测U形转向。例如，在一些实施例中，将属性中的一个或多个属性与阈值进行比较。例如，在一些实施例中，如果监测到的偏航速率超过偏航速率阈值，则检测到U形转向事件。在一些实施例中，如果监测到的ROC超过ROC阈值或者如果监测到的转向角超过转向角阈值，则检测到U形转向事件。在一些实施例中，利用属性的组合来检测U形转向事件。例如，在一些实施例中，监测到的偏航速率和监测到的ROC两者都必须超过阈值。在一些实施例中，AEB模块112对测量的偏航速率应用滤波策略(未示出)。在一些实施例中，滤波策略可以包括对测量的偏航速率应用低通滤波器(即，滤除偏航速率中的高频率变化)。在一些实施例中，低通滤波器滤除偏航速率中的短持续时间或高频率变化，因此生成高偏航速率的方向盘的快速转动并不一定会触发检测到U形转向事件。在一些实施例中，滤波策略还可以包括(单独的或与低通滤波器组合的)事件滤波器。在一些实施例中，事件滤波器要求偏航速率保持高(即，达持续的时间段以发起对U形转向事件的检测)。在其他实施例中，附加输入可以与监测到的交通工具状态组合使用。例如，偏航速率、ROC和/或转向角中的一者或多者可以与交通工具速度组合使用，其中假设仅当交通工具低于阈值速度时才执行U形转向。以此方式，可以利用输入的组合来确定交通工具是否正在经历U形转向事件。如果在步骤302处未检测到U形转向事件，则在步骤300处继续监测交通工具状态。如果检测到U形转向事件，则该过程在步骤304处继续。
在步骤304处，基于检测到的U形转向状态来修改由AEB模块112(如图1所示)利用的AEB算法，以避免假AEB干预。在一些实施例中，在正常操作期间应用的AEB算法利用主速度、到目标的纵向范围、碰撞时间(TTC)、目标的横向位置、和/或目标的横向速度/方向的组合。在一些实施例中，主速度和纵向范围用于计算相对于给定目标的TTC，并且目标的横向范围和横向速度/方向用于计算目标相对于主交通工具的路径的横向偏移。在一些实施例中，由AEB模块112实现的AEB算法(在正常操作期间)将计算出的TTC值与TTC阈值进行比较，其中，如果计算出的TTC小于TTC阈值，则标识威胁。在一些实施例中，TTC阈值随着交通工具的速度而变化，但出于修改AEB算法(这可以包括修改TTC阈值)的讨论的目的，TTC阈值相对于正常操作期间利用的任何TTC阈值而被修改。同样，在一些实施例中，AEB算法(同样在正常操作期间)将目标的横向偏移与横向偏移阈值进行比较，以确定目标是否可能在交通工具的未来路径内。在一些实施例中，修改AEB算法包括单独地修改横向偏移阈值，或与修改TTC阈值相组合地修改横向偏移阈值。在一些实施例中，在正常操作期间，响应于计算出的TTC和横向偏移两者均小于相应的阈值，发起AEB事件(紧急制动事件)，如表1所示。
Figure BDA0003759922700000071
在一些实施例中，可以将其他接收到的参数作为AEB算法的一部分考虑在内。例如，在一些实施例中，AEB算法可以利用主交通工具的曲率半径(ROC)。例如，在计算相对于给定目标的横向偏移和/或TTC时，可以考虑检测到的主交通工具的ROC。例如，横向偏移计算可以将主交通工具的ROC考虑在内。
在一些实施例中，在步骤304处基于检测到的U形转向状态来修改AEB算法包括修改TTC阈值和横向偏移阈值中的一个或两个。例如，在一些实施例中，AEB算法的修改包括减小与计算出的TTC相比的TTC阈值，从而要求威胁更靠近主交通工具以激活AEB模块。在一些实施例中，AEB算法的修改可以包括减小与横向偏移相比的横向偏移阈值。在一些实施例中，当主交通工具处于高偏航速率转向时，减小横向偏移阈值降低了与计算横向偏移相关联的误差。在其他实施例中，可以以其他方式修改AEB算法，以减少在检测到的U形转向期间检测到假肯定AEB事件。
在步骤306处，经修改的AEB算法被应用于检测到的目标。以此方式，主交通工具仍然检测到包括易受伤害的道路使用者(VRU)在内的目标，并提供AEB以防止与检测到的目标发生碰撞，但在U形转向事件期间防止通常表征AEB算法的假肯定事件。
图4是根据一些实施例的示出响应于各种事件而选择易受伤害的道路使用者(VRU)/自动紧急制动(AEB)算法的流程图。与图3所示的流程图相反，图4所示的方法在U形转向(其中期望修改AEB算法以防止假肯定)和规避性转向事件(其中期望保持AEB算法在未经修改或正常状态下操作)之间进行区分。通常，图4所示的实施例使用事件历史来确定触发检测U形转向事件的状况(例如，高偏航速率)是否是规避性转向事件而不是U形转向事件的结果。
在一些实施例中，在步骤400处，监测交通工具状态。如上文关于图3所描述的，在一些实施例中，AEB模块112从交通工具状态检测器111接收输入。交通工具状态可以基于由(例如)加速度计102和/或转向输入106提供的一个或多个传感器输入来确定。交通工具状态检测器111可以利用这些输入来计算交通工具状态的一个或多个属性，诸如曲率半径(ROC)、转向角变化(这两者均基于转向角输入来计算)和/或偏航速率(基于加速度计输入来计算)。AEB模块112可以利用这些属性来确定交通工具状态，包括是否检测到交通工具转向。在一些实施例中，AEB模块直接接收传感器输入，并利用传感器输入来计算交通工具状态。在其他实施例中，交通工具状态检测器111从传感器接收输入，并利用它们来计算一个或多个属性，其中属性被提供给AEB模块112以用于分析。
与图3中所描述的实施例相反，在步骤402处，利用监测到的交通工具状态来检测交通工具是否正在转向。如果在步骤402处确定交通工具没有转向(例如，ROC、偏航速率或转向角低于阈值)，则在步骤404处，AEB模块112应用常规或未经修改的AEB算法。例如，AEB算法可以利用表1中所示的阈值比较。如果在步骤402处交通工具属性指示交通工具正在转向，则在步骤406处，确定该转向是否为可能的U形转向。
在步骤406处，确定在步骤402处检测到的转向是否是可能的U形转向事件。在一些实施例中，在步骤406处作出的确定包括利用被提供给AEB模块112的属性中的一个或多个(例如，ROC、偏航速率、转向角等)。在一些实施例中，这包括将属性中的一个或多个与阈值进行比较，以确定交通工具是否正在发起U形转向。在一些实施例中，如果在步骤406处确定交通工具未发起U形转向事件，则在步骤408处确定交通工具正在发起正常转向。在一些实施例中，AEB模块122保持未经修改，并且过程结束(并且随后在步骤400处重新开始)。在一些实施例中，响应于步骤406和408处的交通工具正在转向的确定，在步骤410处修改AEB算法，以将转向交通工具的一个或多个属性考虑在内。例如，在一些实施例中，可以基于主交通工具的ROC来修改AEB算法，以修改横向偏移阈值(或其他参数)。如果在步骤406处检测到可能的U形转向，则在步骤412处，利用事件历史在U形转向和规避性转向操纵之间进行区分。在一些实施例中，利用事件历史来在U形转向和规避性转向操纵之间进行区分。例如，规避性转向操纵被发起以避免与目标发生碰撞，并且通常包括在交通工具转向之前激活自主紧急制动(AEB)系统。参考图2B，在确定主交通工具将与VRU目标212碰撞后，可以在点“A”发起AEB事件。然而，诸如偏航速率、ROC和/或转向角等属性在点“B”(时间上在点“A”之后)之前将不会导致检测到可能的U形转向事件。以此方式，可以利用在前AEB事件来在U形转向事件和规避性转向操纵之间进行区分。在一些实施例中，所存储的事件(例如，AEB事件、规避性转向事件)必须已经在定义的阈值(例如，几秒)内发生，以被认为与在步骤412处的确定相关。在其他实施例中，如果AEB事件和对应的规避性转向事件仍被接合，则当前事件不能被标识为U形转向事件。在一些实施例中，AEB模块的预测的碰撞和/或发起被存储在交通工具的事件历史中(例如，图1所示的存储器114)。在一些实施例中，如果事件历史指示规避性转向/制动/碰撞避免在指示U形转向的属性(例如，偏航速率、ROC、转向角等)之前，则在步骤414处，将转向事件标识为U形转向事件以外的事件，诸如规避性转向事件。在一些实施例中，如果被标识为规避性转向事件，则不对AEB算法进行修改。在一些实施例中，这可以进一步包括不改变先前发起的自主紧急制动的状态(即，通过规避性转向事件根据需要保持AEB制动)。
如果在步骤412处事件历史确认转向是U形转向，则在步骤418处将转向标识为U形转向，并且在步骤420处修改AEB算法。如上文关于步骤304所描述的，AEB算法的修改可以包括修改TTC阈值和横向偏移阈值中的一个或两个。例如，在一些实施例中，AEB算法的修改包括减小与计算出的TTC相比的TTC阈值，从而要求威胁更靠近主交通工具以激活AEB模块。在一些实施例中，AEB算法的修改可以包括减小与横向偏移相比的横向偏移阈值。在一些实施例中，当主交通工具处于高偏航速率转向时，减小横向偏移阈值降低了与计算横向偏移相关联的误差。在其他实施例中，可以以其他方式修改AEB算法，以减少在检测到的U形转向期间检测到假肯定AEB事件。
尽管图4中所示的步骤已经分配了标记，但这并不意味着这些步骤是按该顺序实现的。例如，在一些实施例中，可以在利用偏航速率、ROC和/或转向角来检测可能的U形转向事件之前，审查事件历史。在其他实现中，可以相对同时地执行这些步骤中的一个或多个，以确定交通工具的状态。
虽然已参照一个或多个示例性实施例对本发明进行了描述，然而本领域的技术人员将理解，可作出各种变化并且可用等效物替代其中的要素而不背离本发明的范围。此外，可以进行许多修改以使特定情况或材料适应本发明的教导而不脱离本发明的本质范围。因此，本发明不限于所公开的一个或多个特定实施例，但是本发明将包括落入随附权利要求的范围内的所有实施例。
可能实施例的讨论
以下是对本发明的可能实施例的非排他性描述。
根据一个方面，一种实现用于高级驾驶员辅助系统(ADAS)的自主紧急制动(AEB)的方法，包括：接收一个或多个第一输入，以及基于一个或多个第一输入来标识主交通工具外部的一个或多个目标。该方法进一步包括：接收与主交通工具的转向状态相关的一个或多个第二输入，以及基于一个或多个第二输入来检测与主交通工具相关联的U形转向状态。响应于检测到的U形转向状态而修改AEB算法，其中AEB算法根据需要发起AEB事件，以避免与一个或多个经标识的目标发生碰撞。
前述段落的方法可以可选地包括(附加地和/或替代地)以下特征、配置和/或附加部件中的任意一个或多个。
例如，在一些实施例中，接收与主交通工具的转向状态相关的一个或多个第二输入可以包括：接收主交通工具的加速度计和偏航速率中的至少一者。
在一些实施例中，接收与主交通工具的转向状态相关的一个或多个第二输入可以包括接收转向输入，其中转向输入包括转向角和转向速率中的至少一者。
在一些实施例中，方法可以进一步包括计算相对于每一个经标识的目标的碰撞时间(TTC)值，其中响应于计算出的TTC值小于TTC阈值，AEB算法发起AEB，其中修改AEB算法包括降低TTC阈值。
在一些实施例中，方法可以进一步包括计算相对于每一个经标识的目标的横向偏移值，其中响应于计算出的横向偏移值小于横向偏移阈值，AEB算法发起AEB，其中修改AEB算法包括降低横向偏移阈值。
在一些实施例中，检测U形转向状态可以包括在U形转向状态和规避性转向状态之间进行区分，其中AEB算法仅响应于检测到的U形转向状态而被修改。
在一些实施例中，在U形转向状态和规避性转向状态之间进行区分可以包括利用存储的事件历史，其中如果AEB事件在检测到的U形转向状态之前被发起，则规避性转向状态被标识。
根据另一个方面，一种实现用于高级驾驶员辅助系统(ADAS)的自主紧急制动(AEB)的方法，包括：标识主交通工具外部的一个或多个目标，以及基于一个或多个输入来检测主交通工具的交通工具转向状态。方法可以进一步包括：基于检测到的交通工具转向状态，选择要应用的自主紧急制动(AEB)算法，其中AEB算法被用于发起AEB事件，以避免与经标识的目标发生碰撞。
前述段落的方法可以可选地包括(附加地和/或替代地)以下特征、配置和/或附加部件中的任意一个或多个。
例如，在一些实施例中，检测主交通工具的转向状态可以包括在U形转向状态和正常转向状态之间进行区分，其中第一AEB算法被用于正常转向状态，并且第二AEB算法被用于U形转向状态。
在一些实施例中，基于一个或多个输入来检测主交通工具的转向状态可以包括利用主交通工具的偏航速率、转向角、转向速率和曲率半径中的一者或多者。
在一些实施例中，当偏航速率超过第一阈值时，U形转向状态被标识。
在一些实施例中，如果计算出的与经标识目标的碰撞时间(TTC)小于第一TTC阈值，则第一AEB算法可以发起AEB，并且其中如果计算出的与经标识目标的TTC小于第二TTC阈值，则第二AEB算法可以发起AEB，其中第二TTC阈值小于第一TTC阈值。
在一些实施例中，方法可以进一步包括存储交通工具事件历史，其中检测交通工具转向状态可以至少部分基于存储的交通工具事件历史。
在一些实施例中，交通工具事件历史可以被用于在U形转向状态和规避性转向状态之间进行区分。
在一些实施例中，交通工具事件历史可以包括AEB事件，其中如果AEB事件在指示U形转向状态的一个或多个输入之前被发起，则转向状态被标识为规避性转向状态。
在一些实施例中，响应于检测到的规避性转向状态，第一AEB算法被利用。
根据另一个方面，一种高级驾驶员辅助系统(ADAS)，包括一个或多个第一传感器和一个或多个第二传感器，该一个或多个第一传感器被配置成用于生成与在主交通工具外部感测的目标相关的第一输入，该一个或多个第二传感器被配置成用于生成与主交通工具的转向状态相关的第二输入。ADAS可以进一步包括控制器，该控制器被配置成用于：从一个或多个第一传感器接收第一输入，以及从一个或多个第二传感器接收第二输入，其中控制器被配置成用于：基于从一个或多个第一传感器接收到的第一输入来检测目标，以及基于第二输入来检测主交通工具的转向状态，其中控制器利用自主紧急制动(AEB)算法来触发AEB事件，以避免与检测到的目标发生碰撞，其中控制器基于检测到的主交通工具的转向状态来修改AEB算法。
在前段落的系统可以可选地包括(附加地和/或替代地)以下特征、配置和/或附加部件中的任意一个或多个。
例如，在一些实施例中，控制器可以计算相对于每一个检测到的目标的碰撞时间(TTC)，其中如果计算出的TTC小于TTC阈值，则AEB算法发起AEB事件。
在一些实施例中，响应于检测到的转向状态指示主交通工具正在执行U形转向，控制器可以通过降低TTC阈值来修改AEB算法。
在一些实施例中，控制器可以被配置成用于存储和检取事件历史，其中控制器利用事件历史，以基于事件历史在U形转向状态和规避性转向状态之间进行区分。

Claims (20)

1.一种实现用于高级驾驶员辅助系统(ADAS)的自主紧急制动(AEB)的方法，所述方法包括：
接收一个或多个第一输入；
基于所述一个或多个第一输入，标识主交通工具外部的一个或多个目标；
接收与所述主交通工具的转向状态相关的一个或多个第二输入；
基于所述一个或多个第二输入，检测与所述主交通工具相关联的U形转向状态；以及
响应于检测到的U形转向状态而修改AEB算法，其中所述AEB算法根据需要发起AEB事件，以避免与一个或多个经标识的目标发生碰撞。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接收与所述主交通工具的转向状态相关的一个或多个第二输入包括：接收所述主交通工具的加速度计和偏航速率中的至少一者。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接收与所述主交通工具的转向状态相关的一个或多个第二输入包括：接收转向输入，其中所述转向输入包括转向角和转向速率中的至少一者。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：
计算相对于每一个经标识的目标的碰撞时间(TTC)值，其中响应于计算出的TTC值小于TTC阈值，所述AEB算法发起AEB，其中修改所述AEB算法包括降低所述TTC阈值。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：
计算相对于每一个经标识的目标的横向偏移值，其中响应于计算出的横向偏移值小于横向偏移阈值，所述AEB算法发起AEB，其中修改所述AEB算法包括降低所述横向偏移阈值。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，检测U形转向状态包括：在U形转向状态和规避性转向状态之间进行区分，其中所述AEB算法仅响应于检测到的U形转向状态而被修改。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，在U形转向状态和规避性转向状态之间进行区分包括：利用存储的事件历史，其中，如果AEB事件在所述检测到的U形转向状态之前被发起，则规避性转向状态被标识。
8.一种实现用于高级驾驶员辅助系统(ADAS)的自主紧急制动(AEB)的方法，所述方法包括：
标识主交通工具外部的一个或多个目标；
基于一个或多个输入，检测所述主交通工具的交通工具转向状态；以及
基于检测到的交通工具转向状态，选择要应用的自主紧急制动(AEB)算法，其中所述AEB算法被用于发起AEB事件，以避免与经标识的目标发生碰撞。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，检测所述主交通工具的转向状态包括：在U形转向状态和正常转向状态之间进行区分，其中第一AEB算法被用于正常转向状态，并且第二AEB算法被用于U形转向状态。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，基于一个或多个输入来检测所述主交通工具的转向状态包括：利用所述主交通工具的偏航速率、转向角、转向速率和曲率半径中的一者或多者。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，当所述偏航速率超过第一阈值时，U形转向状态被标识。
12.如权利要求9所述的方法，其特征在于，如果计算出的与经标识目标的碰撞时间(TTC)小于第一TTC阈值，则所述第一AEB算法发起AEB，并且其中如果计算出的与经标识目标的TTC小于第二TTC阈值，则所述第二AEB算法发起AEB，其中所述第二TTC阈值小于所述第一TTC阈值。
13.如权利要求9所述的方法，其特征在于，进一步包括存储交通工具事件历史，其中检测交通工具转向状态进一步基于存储的交通工具事件历史。
14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述交通工具事件历史被用于在U形转向状态和规避性转向状态之间进行区分。
15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述交通工具事件历史包括AEB事件，其中如果AEB事件在指示U形转向状态的所述一个或多个输入之前被发起，则所述转向状态被标识为规避性转向状态。
16.如权利要求14所述的方法，其特征在于，响应于检测到的规避性转向状态，所述第一AEB算法被利用。
17.一种高级驾驶员辅助系统(ADAS)，包括：
一个或多个第一传感器，所述一个或多个第一传感器被配置成用于生成与在主交通工具外部感测的目标相关的第一输入；
一个或多个第二传感器，所述一个或多个第二传感器被配置成用于生成与所述主交通工具的转向状态相关的第二输入；以及
控制器，所述控制器被配置成用于：从所述一个或多个第一传感器接收所述第一输入，以及从所述一个或多个第二传感器接收所述第二输入，其中所述控制器被配置成用于：基于从所述一个或多个第一传感器接收到的所述第一输入来检测目标，以及基于所述第二输入来检测所述主交通工具的所述转向状态，其中所述控制器利用自主紧急制动(AEB)算法来触发AEB事件，以避免与检测到的目标发生碰撞，其中所述控制器基于检测到的所述主交通工具的转向状态来修改所述AEB算法。
18.如权利要求17所述的ADAS，其特征在于，所述控制器计算相对于每一个检测到的目标的碰撞时间(TTC)，其中如果计算出的TTC小于TTC阈值，则所述AEB算法发起AEB。
19.如权利要求18所述的ADAS，其特征在于，响应于检测到的转向状态指示所述主交通工具正在执行U形转向，所述控制器通过降低所述TTC阈值来修改所述AEB算法。
20.如权利要求19所述的ADAS，其特征在于，所述控制器进一步被配置成用于存储和检取事件历史，其中所述控制器利用所述事件历史，以基于所述事件历史在U形转向状态和规避性转向状态之间进行区分。
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