CN116529139A - 用于执行最小风险操作的车辆和上述车辆的工作方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种支持最小风险操作的车辆。上述车辆能够进行行驶，在行驶过程中发生特定事件的情况下，执行最小风险操作，随着最小风险操作的开始，除去车辆的危险，在车辆的危险被除去后，结束最小风险操作，在最小风险操作结束后，再次进行行驶。

Description

用于执行最小风险操作的车辆和上述车辆的工作方法
技术领域
本发明涉及用于执行最小风险操作的车辆和上述车辆的工作方法。
背景技术
近期正在开发用于辅助驾驶员驾驶的尖端驾驶员辅助系统(Advanced DriverAssistance Systems)。ADAS有多个子技术分类，能够为驾驶员提供方便。这种ADAS也称为自动驾驶，还称为ADS(自动驾驶系统，Automated Driving System)。
另一方面，在车辆执行自动驾驶的情况下，有可能发生预料不到的事故或事件，如果未能对这种事件执行适当的对策，则车辆有可能处于危险状态。
发明内容
发明要解决的技术问题
根据本发明，能够在因车辆的行驶中所发生的事件导致上述车辆处于危险的情况下，执行用于消除(或减轻)这种危险的最小风险操作。
用于解决技术问题的技术方案
本发明的车辆能够在无驾驶员介入的状态下执行自动驾驶，并且在自动驾驶过程中发生特定事件的情况下，执行最小风险操作(MRM：Minimal Risk Manoeuvre)，随着最小风险操作的开始，除去车辆的危险，在车辆的危险被除去后，结束最小风险操作，从而转换到最小风险状态(Minimal Risk Condition)。
发明的效果
根据本发明，即使车辆因自动驾驶过程中所发生的事件而处于危险，也能够执行能够除去上述危险的最小风险操作。由此，上述车辆能够摆脱危险并转换到最小风险状态，获得进一步提高车辆的行驶稳定性的效果。
附图说明
图1表示本发明的车辆。
图2是表示本发明的第一实施例的车辆的状态的图。
图3是表示本发明的第一实施例的车辆的工作的流程图。
图4表示本发明的第一实施例的最小风险操作的示例。
图5表示本发明的第一实施例的最小风险操作的示例。
图6表示本发明的第一实施例的最小风险操作的示例。
图7表示本发明的第一实施例的最小风险操作的示例。
图8表示本发明的第一实施例的最小风险操作的示例。
图9是用于说明根据本发明的第二实施例执行最小风险操作的步骤的框图。
图10是用于说明本发明的第二实施例的MRM步骤的图。
图11是用于说明本发明的第二实施例的MRM类型的图。
图12是用于说明本发明的第二实施例的最小感测范围的图。
图13是用于说明本发明的第二实施例的最小感测范围的图。
图14是表示根据本发明的第三实施例选择最小风险操作的种类的方法的流程图。
图15是表示本发明的第四实施例的根据最小风险操作的安全地带停止动作的流程图。
图16是表示本发明的第五实施例的紧急状况判断和上述紧急状况的处理的流程图。
图17是表示本发明的第六实施例的根据最小风险操作产生通知的方法的流程图。
图18是表示本发明的第七实施例的赋予控制权限的方法的流程图。
具体实施方式
下面参考附图对本发明进行说明。
在本发明中对多个实施例进行说明的情况下，各实施例既可以是独立的实施例，也可以将两个以上的实施例混合。
图1表示本发明的第一实施例的车辆。参考图1，车辆(100)能够支持自动驾驶(automated drive)。根据实施例，车辆(100)能够在无驾驶员操作的情况下执行转向、加速、制动、变速或泊车，并且，在驾驶员介入时，能够根据驾驶员的控制行驶。例如，车辆(100)可以是指，能够按照由SAE(自动化工程师协会，Society of Automation Engineers)规定的3级以上的水平执行自动驾驶的车辆，但本发明不限于此。
例如，本说明书中所说明的自动驾驶可以包括：PDCMS(行人检测和防撞系统，Pedestrian Detection and Collision Mitigation System)、LCDAS(变道决策辅助系统，Lane Change Decision Aid System)、LDWS(车道偏离警告系统，Land Departure WarningSystem)、ACC(自适应巡航控制，Adaptive Cruise Control)、LKAS(车道保持辅助系统，Lane Keeping Assistance System)、RBDPS(道路边界防偏离系统，Road BoundaryDeparture Prevention System)、CSWS(弯道速度警告系统，Curve Speed WarningSystem)、FVCWS(前方车辆碰撞警告系统，Forward Vehicle Collision Warning System)、LSF(低速跟踪，Low Speed Following)等ADS功能中的至少一种。
车辆(100)可以包括传感器(110)、控制器(120)、处理器(130)、显示器(140)和通信电路(150)。
传感器(110)可以感测车辆(100)周围的环境，生成与车辆(100)周围相关的数据。根据实施例，传感器(100)可以包括摄像头、激光雷达(light detection and ranging(LIDAR))传感器、雷达(radio detection and ranging(RADAR))传感器和位置传感器中的至少一种。
摄像头可以对车辆(100)周围进行拍摄，根据拍摄结果生成车辆(100)周围的图像。摄像头可以对车辆(100)的前方、后方和/或侧方进行感测，根据感测结果生成图像数据。例如，摄像头可以生成位于车辆(100)的前方、后方和/或侧方的其他物体(例如其他车辆、人、物体、车道、障碍物)的图像数据。
根据实施例，摄像头可以包括图像传感器、图像处理器和摄像头MCU。例如，可以由图像传感器感测透过镜头拍摄的拍摄对象的图像，图像处理器从图像传感器接收其数据并进行处理，摄像头MCU可以从图像处理器接收其数据。
激光雷达传感器可以利用光(或激光)感测车辆(100)的前方、后方和/或侧方，根据感测结果生成感测数据。例如，激光雷达传感器可以感测或识别位于车辆(100)的前方、后方和/或侧方的其他物体(例如其他车辆、人、物体、车道、障碍物)。
根据实施例，激光雷达传感器可以包括激光传输模块、激光检测模块、信号收集和处理模块、数据发送/接收模块，作为激光的光源，可以使用波长位于250nm至11μm的波长区域或波长可调的激光光源。另外，根据信号调制方式，激光雷达传感器可以分为TOF(飞行时间，time of flight)方式和相移(phase shift)方式。
雷达传感器可以利用电磁波(或电波)感测车辆(100)的前方、后方和/或侧方，根据感测结果生成感测数据。例如，雷达传感器可以感测或识别位于车辆(100)的前方、后方和/或侧方的其他物体(例如其他车辆、人、物体、车道、障碍物)。
雷达传感器可以利用调频载波(FMCW，Frequency Modulation Carrier Wave)或脉冲载波(Pulse Carrier)方式在水平角度30度范围内感测直至150m前方的物体。雷达传感器可以对根据感测结果所生成的数据进行处理，这种处理可以包括将感测到的前方物体放大或者聚焦到整体视野区域中的物体区域。
位置传感器可以测定车辆(100)的当前位置。根据实施例，位置传感器可以包括GPS传感器，GPS传感器可以利用与卫星之间的通信来测定车辆(100)的位置、速度和当前时间。根据实施例，上述GPS传感器可以测量从卫星发射的电波的延迟时间，基于距轨道的距离来求出车辆(100)的位置。
控制器(120)可以根据处理器(130)的控制来对车辆(100)的工作进行控制。根据实施例，控制器(120)可以控制车辆(100)的转向、驱动、制动和变速。例如，控制器(120)可以对用于执行车辆(100)的转向、驱动、制动和变速的各构成要素进行控制。
控制器(120)可以根据处理器(130)的控制来对车辆(100)的转向进行控制。根据实施例，控制器(120)可以对用于驱动转向盘的电动助力转向系统(MPDS)进行控制。例如，在预料到车辆发生碰撞的情况下，控制器(120)可以控制汽车转向避免碰撞或者使损害变得最小的方向。
控制器(120)可以根据处理器(130)的控制来对车辆(100)的驱动进行控制。根据实施例，控制器(120)可以执行车辆(100)的减速、加速或发动机的启动/停止(on/off)。例如，控制器(120)可以根据处理器(130)的控制来执行加速或减速，可以在开始或结束车辆(100)运行时，执行发动机的启动/停止。
此外，控制器(120)可以在无驾驶员控制的情况下，对车辆(100)的行驶进行控制。例如，控制器(120)可以根据处理器(130)的控制来执行车辆(100)的自动驾驶。
控制器(120)可以根据处理器(130)的控制来对车辆(100)的制动进行控制。根据实施例，控制器(120)可以控制车辆(100)的制动器是否动作，控制制动器的踏板力。例如，控制器(120)可以控制以在预料到发生碰撞时等自动操作紧急制动器。
处理器(130)可以控制车辆(100)的整体工作。根据实施例，处理器(130)可以是能够整体控制车辆(100)内的构成要素的ECU(电控单元，electrical control unit)。例如，处理器(130)可以包括能够执行运算处理的CPU(处理单元，central processing unit)或MCU(微处理单元，micro processing unit)。
处理器(130)可以执行与车辆(100)的控制相关的判断，根据判断结果对控制器(120)进行控制。根据实施例，处理器(130)可以从传感器(100)接收数据，基于所接收的数据，生成用于控制控制器(120)的控制命令。处理器(130)可以向控制器(120)传送控制命令。此外，处理器(130)可以接收驾驶员的输入或控制，根据驾驶员的输入而对控制器(120)进行控制。
另外，以上假设控制器(120)与处理器(130)是独立的构成要素进行了说明，但根据实施例，控制器(120)与处理器(130)可以整合为一个构成要素。例如，控制器(120)与处理器(130)可以整合为一个装置并且彼此联动。
显示器(140)可以可视地显示与车辆(100)相关的信息。根据实施例，显示器(140)可以根据处理器(130)的控制向车辆(100)的驾驶员提供与车辆(100)相关的各种信息。例如，显示器(140)可以根据处理器(130)的控制可视地显示车辆(100)的当前状态。
通信电路(150)能够与车辆(100)的外部进行通信。根据实施例，通信电路(150)可以根据处理器(130)的控制从车辆(100)的外部接收数据、或者向车辆(100)的外部传送数据。例如，通信电路(150)可以利用无线通信协议或有线通信协议执行通信。
例如，车辆(100)可以利用通信电路(150)进行与其他车辆的通信(vehicle tovehicle)或与基础设施的通信(vehichle to infra)。
图2是表示本发明的第一实施例的车辆的状态的图。参考图1和图2，车辆(100)的状态可以随着图2所示的图发生变化(或转移)。
车辆(100)的状态可以是行驶状态(S1)、最小风险操作(minimal risk maneuver(MRM))状态(S2)、最小风险条件状态(S3)和最小风险操作结束状态(S4)中的任一种。根据实施例，状态(S1～S4)在满足特定条件的情况下，可以转移到其他状态。
行驶状态(S1)可以是指车辆(100)正在行驶的状态。根据实施例，在行驶状态(S1)下，车辆(100)可以根据处理器(130)的控制进行行驶。例如，行驶状态(S1)可以是指车辆(100)正在进行自动驾驶的状态。
最小风险操作状态(S2)可以是指车辆(100)根据最小风险操作请求来执行最小风险操作的状态。根据实施例，正在行驶的车辆(100)可以在需要进行最小风险操作时开始最小风险操作。即，行驶状态(S1)可以转移到最小风险操作状态(S2)。
在最小风险操作状态(S2)下，车辆(100)可以执行用于减少车辆(100)的风险的操作。根据实施例，车辆(100)可以通过各种方法判断是否需要最小风险操作，在需要上述最小风险操作的情况下，能够生成对于最小风险操作的请求。例如，车辆(100)可以执行转向、减速、加速、车道变更和紧急制动中的至少一项来执行最小风险操作。最小风险操作不会抑制车辆(100)的其他安全功能(例如自动紧急制动、行人碰撞感测制动、自行车碰撞感测制动等)。即，最小风险操作与车辆(100)的其他安全功能可以并行地或依次地执行。
在最小风险操作开始后，车辆(100)比当前行驶优先地执行最小风险操作，可以获取驾驶员的控制权限。即，车辆(100)可以取消或中止预定的行驶，并且执行最小风险操作。
在车辆(100)执行自动驾驶的情况下，有可能发生阻止这种自动驾驶继续的特定事件。在发生上述特定事件的情况下，车辆(100)有可能处于(意外的)危险状态。为了解决(或减轻)这种危险状态，可以对车辆(100)执行最小风险操作。例如，车辆(100)可以自动感测特定事件，对应于上述特定事件的发生而自动执行最小风险操作。
上述特定事件可以包括车辆(100)的构成要素的故障、车辆(100)的路径偏离或车辆(100)的控制失败等。
根据实施例，在自动驾驶、用于执行自动驾驶的构成要素或其他车辆(100)的构成要素发生故障时，车辆(100)可以执行最小风险操作。
另外，根据实施例，车辆(100)可以在靠近工作设计区间(operational desingdomain(ODD))的边界时执行最小风险操作。上述工作设计区间可以是为了允许车辆(100)的自动驾驶而设计的可行驶区间。例如，在车辆(100)从工作设计区间的内部向上述工作设计区间的外侧边界靠近时，车辆(100)可以执行最小风险操作。
另外，根据实施例，在车辆(100)的控制权限向驾驶员的转换(take over，接管)失败时，车辆(100)可以执行最小风险操作。在从自动驾驶模式向手动驾驶模式变更时(例如3级自动驾驶的情况)驾驶员无法控制车辆(100)(例如SAE的动态驾驶操作(dynamicdriving task(DDT))的情况下，车辆(100)可以开始最小风险操作。例如，在从自动驾驶模式向手动驾驶模式变更时车辆(100)的控制权限未能向驾驶员转换的情况下，可以开始最小风险操作。即，在尽管需要驾驶员的特定控制动作(例如操作制动器或转向等)，但驾驶员没有执行上述特定控制动作时，可以开始最小风险操作。
不能执行最小风险操作时，车辆(100)有可能因(自动)驾驶的误操作而与其他车辆、行人或其他结构体发生碰撞，由此有可能使驾驶员、乘员或行人受伤。而且，车辆(100)有可能因上述的误操作而偏离道路。换言之，没有最小风险操作时，车辆(100)的自动驾驶可能不会像预期的那样良好地执行。为了避免这种不希望的特定事件发生，需要最小风险操作。
在最小风险操作状态(S2)下，即，开始最小风险操作后，车辆(100)可以执行使车辆(100)、车辆(100)的驾驶员或乘员的危险变得最小的动作，直到车辆(100)周围的危险解除，保障无危险状态。
根据实施例，随着最小风险操作的开始，车辆(100)可以执行停止车辆、控制车辆转向、维持车道、提供视觉、听觉和触感的提示、减速车辆、加速车辆、开始/结束自动驾驶、车辆的启动关闭、传送紧急信号、控制危险警报灯、减速警告、控制制动器等、向其他乘客转移控制权限、以及远程控制中的至少一种。
最小风险条件状态(S3)可以是指车辆(100)的危险被除去或减小的状态。根据实施例，随着车辆(100)执行最小风险操作，车辆(100)的危险可以被除去。即，最小风险操作状态(S2)可以转移到最小风险条件状态(S3)。例如，最小风险条件可以是指车辆(100)稳定的状态或车辆(100)停止的情况。这种最小风险条件可以通过驾驶员的操作或通过车辆(100)自主地满足。
在车辆(100)的危险被除去时，可以满足最小风险条件。换言之，为了满足最小风险条件，可以执行最小风险操作。
另一方面，如果不满足最小风险条件，车辆(100)可以继续执行最小风险操作。这种情况下，可以不发生从最小风险操作状态(S2)到最小风险条件状态(S3)的转移。例如，车辆(100)在未满足最小风险条件的情况下，可以忽略(ignore)除了用于最小风险操作的车辆(100)的控制以外的其他控制。即，在最小风险操作开始后，车辆(100)与驾驶员的控制无关地继续执行最小风险操作。
最小风险操作结束状态(S4)可以是指车辆(100)的风险被除去(即，满足最小风险条件)且最小风险操作结束的状态。即，最小风险条件状态(S3)可以转移到最小风险操作结束状态(S4)。
根据实施例，在执行最小风险操作后满足车辆(100)的最小风险条件的情况下，车辆(100)可以结束最小风险操作。例如，在车辆(100)停止的情况下，可以中止或结束最小风险操作。
根据实施例，在满足最小风险操作条件且经过基准时间的情况下，车辆(100)可以结束最小风险操作。例如，在执行最小风险操作且车辆(100)停止的情况下，如果上述停止状态维持基准时间，则车辆(100)可以结束最小风险操作。
在最小风险操作结束后，车辆(100)可以再次开始行驶。根据实施例，在最小风险操作结束后，车辆(100)可以根据驾驶员的操作或根据处理器(130)的控制开始新的行驶或继续之前的行驶。
总的来说，参考图2的图，根据本发明的车辆(100)可以进行(自动)行驶(即，行驶状态(S1))。在车辆(100)的行驶过程中发生特定事件的情况下，车辆(100)可以执行最小风险操作(即，最小风险操作状态(S2))。在最小风险操作开始后，车辆(100)的风险被除去(即，最小风险条件状态(S3))。在风险被除去的情况下，车辆(100)结束最小风险操作(即，最小风险结束状态(S4))。在最小风险操作结束后，车辆(100)可以再次进行行驶。
图3是表示本发明的第一实施例的车辆的工作的流程图。参考图1至图3，产生最小风险操作请求(S110)。根据实施例，处理器(130)可以感测车辆(100)和车辆(100)周围的状态，根据感测结果生成最小风险操作请求。或者，车辆(100)可以识别从外部传达的请求。上述最小风险操作请求可以是指要求车辆(100)执行最小风险操作的任意命令。
在有最小风险操作请求的情况下，车辆(100)可以判断故障状态(S120)。根据实施例，车辆(100)可以监控车辆(100)的构成要素各自的状态，识别发生故障的构成要素。车辆(100)可以实时监控车辆(100)的构成要素各自的状态。车辆(100)可以判断传感器(110)中当前能够使用的(或者能够工作的)传感器是哪一个。
此外，车辆(100)可以判断故障状态和上述故障状态的原因(或者状况)。例如，车辆(100)可以进一步判断引起所判断出的故障状态的原因。
车辆(100)可以选择最小风险操作的种类(S130)。根据实施例，车辆(100)可以根据故障状态的判断结果，选择符合当前故障状态的最小风险操作的种类。
上述最小风险操作的种类可以包括停止车辆、控制车辆转向、维持车道、提供视觉、听觉和触感的提示、减速车辆、加速车辆、开始/结束自动驾驶、车辆的启动关闭、传送紧急信号、控制危险警报灯、减速警告、控制制动器等、向其他乘客转移控制权限、以及远程控制中的至少一种。
车辆(100)可以利用所选择的最小风险操作种类开始最小风险操作(S140)。根据实施例，车辆(100)可以根据所选择的最小风险操作种类对车辆(100)进行控制。例如，车辆(100)的处理器(130)可以将与所选最小风险操作种类相对应的控制命令传送至控制器(120)，控制器(120)可以根据控制命令对车辆(100)进行控制。
图4表示本发明的第一实施例的最小风险操作的示例。参考图1至图4，示出了无车道变更的最小风险操作和伴随车道变更的最小风险操作。即，随着最小风险操作的开始，车辆(100)可以不进行车道变更而对车辆(100)执行最小风险操作，或者也可以进行车道变更且对车辆(100)执行最小风险操作。无车道变更的最小风险操作可以包括直行停止、当前车道停止，而车道外停止可以包括相邻车道停止和路肩停止(shoulder stop)。伴随车道变更的停止(Lane Change plus Stop)可以是指车道外停止。
车辆(100)可以根据当前故障状态和可使用传感器的种类(传感器有效性)执行直行停止、当前车道停止、车道外停止中的至少一种。
直行停止是指，不进行车辆(100)的侧向控制而通过执行纵向(即行驶方向)控制来实现停止。根据实施例，车辆(100)可以不进行车辆(100)的转向控制而通过减速来执行直行停止。例如，车辆(100)可以不控制车辆(100)的转向而通过减速(例如，制动器工作)来执行直行停止。
在只能进行车辆(100)的制动控制而其他控制功能发生故障的情况下，可以通过控制车辆(100)的制动器或除去车辆(100)的驱动力来执行直行停止。
当前车道停止是指，车辆(100)在最小风险操作开始前的行驶车道(即当前车道)内停止。根据实施例，车辆(100)可以随着当前车道停止，在正在行驶的当前车道的边界范围内停止。例如，车辆(100)可以利用传感器(110)识别当前车道，利用转向功能，根据当前车道控制车辆(100)的转向，由此能够在上述当前车道的边界内停止。
根据实施例，车辆(100)可以通过横向和纵向控制、或横向控制来执行当前车道停止。
例如，在只能进行车辆(100)的转向和制动控制而无法进行当前车道的前方和后方感测的情况下，车辆(100)可以通过横向和纵向控制，在维持当前车道的同时执行缓慢的停止，由此执行当前车道停止。
例如，在能够进行车辆(100)的转向控制且能够进行当前车道的前方和后方感测的情况下，车辆(100)可以通过横向控制来维持当前车道，同时执行急刹车，由此执行当前车道停止。这种情况下，制动控制有可能无法正常工作。
车道外停止是指，车辆(100)在最小风险操作开始前的行驶车道(即当前车道)外停止。根据实施例，车辆(100)可以利用转向控制功能来脱离正在行驶的当前车道并停止。例如，车辆(100)可以在与当前车道相邻的其他车道的边界范围内停止，或者在路肩范围内停止。
车辆(100)可以利用传感器(110)识别与当前车道相邻的其他车道，并在上述其他车道的边界内停止。此时，车辆(100)可以利用传感器(110)执行从当前行驶车道到其他车道的车道变更。
车辆(100)可以利用传感器(110)识别路肩，在上述的当前路肩的边界内停止。此时，车辆(100)可以适用用于识别路肩的条件(例如实线车道)来判断相邻的车道是否为路肩。
根据实施例，车辆(100)可以通过横向和纵向控制执行车道外停止。
例如，在能够进行车辆(100)的转向和制动控制，且能够进行当前和相邻车道的前方和后方感测的情况下，车辆(100)可以通过横向和纵向控制来变更当前车道，并且执行缓慢的停止或急刹车，由此执行车道外停止。此外，在车辆(100)能够进行转向和制动控制，并且能够进行当前和相邻车道的前方和后方感测的情况下，车辆(100)可以通过横向和纵向控制来变更当前车道，并且执行缓慢的停止或急刹车，由此执行路肩停止。
图5表示本发明的第一实施例的最小风险操作的示例。车辆(100)可以根据图5所示示例执行最小风险操作。参考图5，在发生与驾驶员(或人)相关的故障、脱离工作设计区间(ODD)、或发生因不可避免的外部状况导致的故障的情况下，车辆(100)可以执行最小风险操作。
在驾驶员不执行车辆(100)控制的情况下，车辆(100)能够生成(或提供)通知。根据实施例，车辆(100)可以执行自主驾驶员监控来感测驾驶员的状态，根据感测结果，在向驾驶员的控制权限转移未准备好时，利用通知提供功能，向驾驶员提供关于准备控制权限转移的通知。例如，车辆(100)可以通过视觉、听觉或触感的通知向驾驶员提供关于准备控制权限转移的通知。
在驾驶员无响应的情况下，车辆(100)可以执行自动驾驶。根据实施例，车辆(100)可以执行动态驾驶员监控来感测驾驶员的状态，根据感测结果，在驾驶员对控制权限转换准备没有响应的情况下(即无法进行控制权限转移的情况下)，执行自动驾驶，而不向驾驶员转移控制权限。
车辆(100)在脱离工作设计区间(ODD)的情况下，可以减小车辆(100)速度或停止车辆(100)。根据实施例，在脱离工作设计区间(ODD)的情况下，车辆(100)可以利用转向控制、加速控制、制动控制中的至少一种，减小车辆(100)速度或停止车辆(100)。
车辆(100)可以通过感测道路的形态(脱离弯路、交叉路或环形交叉路)、道路表面状态(坑洼(pot hole)、颠簸(bump)、结冰道路、浸水(water))、天气(雨、雾、雪)、以及其他(速度限制、交通堵塞等)情况，来判断车辆(100)是否脱离工作设计区间(ODD)，根据判断结果，减小车辆(100)的速度或停止车辆(100)。
车辆(100)在发生因不可避免的外部状况导致的故障的情况下，可以减小车辆(100)速度、执行车道内停止或执行(紧急)路肩停止((emergency)shoulder stop，ESS)。根据实施例，在发生因不可避免的外部状况导致的故障的情况下，车辆(100)可以利用转向控制、加速控制和制动控制中的至少一种，减小车辆(100)速度、执行车道内停止或执行(紧急)路肩停止。
车辆(100)可以判断由于其他车辆而发生碰撞、或车辆的构成要素发生故障的情况(爆胎等)，根据判断结果，减小车辆(100)的速度、执行车道内停止或执行(紧急)路肩停止。
图6表示本发明的第一实施例的最小风险操作的示例。车辆(100)可以根据图6所示示例执行最小风险操作。参考图6，车辆(100)可以在控制系统发生故障的情况下执行最小风险操作。
车辆(100)可以在执行器(驱动)功能发生故障的情况下，执行最小风险操作。
例如，当转向功能发生故障时，车辆(100)可以利用加速控制和制动控制中的至少一种来执行车道内停止或减小车辆(100)的速度。
例如，当加速机构发生故障时，车辆(100)可以利用转向控制和制动控制中的至少一种来执行车道内停止、减速或路肩停止。
例如，当减速机构发生故障时，车辆(100)可以利用转向控制和加速控制中的至少一种来执行路肩停止。
例如，当其他驱动机构发生故障时，车辆(100)可以利用转向控制、加速控制和制动器控制中的至少一个来执行车道内停止、减速或路肩停止。
车辆(100)可以在自动驾驶功能发生故障的情况下，执行最小风险操作。
例如，当车道感测功能发生故障时，车辆(100)可以利用前方车辆跟踪功能来执行车道内停止或减速。
例如，当前方物体感测功能发生故障时，车辆(100)可以利用转向控制和制动控制中的至少一种来执行车道内停止。
例如，当后方和侧方物体感测功能发生故障时，车辆(100)可以利用转向控制和制动控制中的至少一种来执行车道内停止或减速。
例如，当自动驾驶ECU发生故障时，车辆(100)可以利用替代自动驾驶ECU来执行车道内停止或减速。
例如，当车辆内网络发生故障时，车辆(100)可以利用网络冗余(networkredundancy)来执行车道内停止或减速。也就是说，即使车辆内网络发生故障，也可以利用预先确保的冗余，在网络上传达命令来执行车道内停止或减速。
例如，当用于互联自动驾驶(connected ADS)的连接发生故障时，车辆(100)可以利用转向控制和制动控制中的至少一种来执行车道内停止、减速或路肩停止。
图7表示本发明的第一实施例的最小风险操作的示例。车辆(100)可以根据图7所示示例执行最小风险操作。参考图7，车辆(100)可以在驾驶员(或人)做出错误的动作或控制系统发生故障的情况下，执行最小风险操作。
车辆(100)可以在发生与驾驶员(或人)相关的故障的情况下，向驾驶员提供通知。根据实施例，车辆(100)可以执行自主驾驶员监控来感测驾驶员的状态，在发生与驾驶员(或人)相关的故障的情况下，向驾驶员提供视觉、听觉或触感的通知。例如，车辆(100)可以向驾驶员提供减速警告。
车辆(100)可以在控制系统发生故障的情况下，向外部提供通知或执行车辆(100)的纵向控制。
例如，在控制系统发生故障的情况下，车辆(100)可以利用照明控制来点亮或关闭危险警报灯，或者利用通信控制功能(或网络冗余)向管制中心传送应急讯息。
例如，在控制系统发生故障的情况下，车辆(100)可以利用制动控制功能来减小车辆(100)的速度，利用电源控制功能关闭发动机(或驱动机构)的电源，或者利用转向和制动控制来执行车道内停止。
图8表示本发明的第一实施例的最小风险操作的示例。车辆(100)可以根据图8所示示例执行最小风险操作。参考图8，车辆(100)可以在控制系统发生故障的情况下，执行最小风险操作。
车辆(100)可以在控制系统发生故障的情况下，执行车辆(100)的纵向控制或转移(或移交)控制权限。
例如，在控制系统发生故障的情况下，车辆(100)可以利用转向功能、加速功能和制动功能中的至少一种，维持车辆(100)的行驶车道、执行路肩停止或维持最近转向角。
例如，在控制系统发生故障的情况下，车辆(100)可以利用电源控制功能和权限冗余功能，控制自动驾驶功能的开启/关闭。车辆(100)可以通过关闭车辆(100)的启动来关闭自动驾驶功能，或者通过向其他主体(例如驾驶员)转移对车辆(100)的自动驾驶的权限来关闭自动驾驶功能。车辆(100)可以通过与此相反的方式，开启自动驾驶功能。
例如，在控制系统发生故障的情况下，车辆(100)可以利用权限冗余功能，执行向其他乘客的权限转移。车辆(100)可以通过向其他乘客转移控制权限，从而转换到手动驾驶模式。
例如，在控制系统发生故障的情况下，车辆(100)可以利用通信控制功能和权限冗余功能中的至少一种来执行远程控制。车辆(100)可以通过将车辆(100)的控制权限向外部转移，从而控制车辆(100)受到远程控制。
图9是用于说明按照本发明的第二实施例执行最小风险操作的步骤的框图。
在根据ADS执行自动驾驶的期间，有可能发生无法继续进行自动驾驶的事件。例如，有可能发生相当于自动驾驶3级至5级的自动驾驶系统故障的事件。或者，可以发生自动驾驶3级或4级的自动驾驶车辆处于违反ODD(工作设计区域，operational design domain)限制的危险的事件。ODD是动作设计区域，可以指道路的边界等。或者也有可能发生尽管在自动驾驶3级至5级系统中ADS请求了驾驶员的介入，但驾驶员无法获取驾驶权限的事件。
这种状况下，ADS应当通过执行最小风险操作来确保车辆乘客的安全，为此，系统需要选择最适当的MRM类型。在该选择中，可以考虑该车辆的状态、周围交通状况等。在执行最小风险操作时，车辆可以执行纵向的停止，在能够进行横向控制的情况下，可以一并执行横向控制。
本发明提供如下的5种MRM类型。但是，本发明的范围不限于此，可以包括相同或类似形态的其他MRM类型。
作为MRM的第一类型的直行停止，其仅执行纵向的停止，不伴随纵向的控制。
作为MRM的第二类型的车道内停止(in lane stop)，其是车辆在当前行驶的车道边界内停止的类型。
作为MRM的第三类型的车道变更和道路未脱离停止(lane change plus stop intraffic lane)，其是在有多个车道的道路边界内伴随车道变更而停止的类型。
作为MRM的第四类型的路肩停止(shoulder stop)，其是伴随车道变更且脱离道路边界而在路肩停止的类型。
作为MRM的第五类型的停车线停止(parking lane stop)，其是伴随车道变更且脱离道路边界而在停车线内停止的类型。
本发明所涉及的车辆可以包括主车辆(subject vehicle)和目标车辆(targetvehicle)。主车辆是指，成为最小风险操作对象的车辆，目标车辆是指，作为主车辆周围的有可能发生碰撞的车辆。
此外，本发明所涉及的潜在停止区域(potential stopping area)是与主车辆的当前位置接近的区域，是指主车辆能够停止的区域。例如，可以利用HD地图等的位置信息、通过传感器输入的感测信息、通过通信装置输入的信息等来确定潜在停止区域。
此外，本发明所涉及的车道边界可以根据可视觉识别的标记来确定，在没有可视觉识别的标记的情况下，可以将临时可识别的道路特征确定为车道边界。或者，也可以利用从GPS接收的信息或者利用从通信装置接收的V2V、V2I信息等来确定车道边界。
参考图9，图示有ADS的正常工作步骤(S910)。该步骤(S910)为自动驾驶系统(ADS)按照预期正常执行功能的步骤。ADS可以确定是否需要最小风险操作。
在ADS正常工作步骤(S910)中发生事件A1的情况下，可以发生向MRM执行步骤(S920)的转换。事件A1可以是通过ADS请求了最小风险操作。
在ADS正常工作步骤(S910)中发生事件A2的情况下，可以发生向驾驶员介入请求步骤(S950)的转换。事件A2可以是通过ADS提出驾驶员介入请求(RTI：Request ToIntervene)、或自动驾驶3级的情况。或者，事件A2可以是由ADS生成对驾驶员的警告、也可以是自动驾驶4级或5级的情况。这种事件A2是可选的。
在驾驶员介入请求步骤(S950)，ADS可以向驾驶员提出接收驾驶权限的请求。由于可能存在无法由人驾驶的情况，该步骤仅在特定ADS下执行(例如自动驾驶3级的ADS)。具体而言，在驾驶员介入请求步骤(S950)中发生事件B1的情况下，可以发生向MRM执行步骤(S920)的转换。事件B1可以是发生驾驶员介入请求(RTI)后超过了预定时间。或者在发生事件B2的情况下，可以发生向ADS等待或ADS关闭步骤(S940)的转换。事件B2可以是驾驶员介入开始的情况(例如自动驾驶3级)、或发布警告的情况(例如自动驾驶4级或5级)。
在MRM执行步骤(S920)，ADS可以控制主车辆。具体而言ADS可以在MRM执行步骤(S920)中监控ADS的状态、确定MRM类型、执行主车辆控制，可以向主车辆周围因子(例如周围车辆)警告风险。在MRM执行步骤(S920)中发生事件C1的情况下，可以发生向MRC(最小风险条件，Minimal Risk Condition)步骤(S930)的转换。事件C1可以是主车辆的速度为0的情况，即，主车辆停止的情况。在MRM执行步骤(S920)中发生事件C2的情况下，可以发生向ADS待机或ADS关闭步骤(S940)的转换。事件C2可以是在执行MRM的途中发生驾驶员介入的情况。
在MRC步骤(S930)，主车辆可以处于停止状态。在该步骤，主车辆可以执行停止状态管理，这可以是指，与停止处路面的倾斜无关地，将车辆维持停止状态的车辆控制。在MRC步骤(S930)中发生事件D1的情况下，可以发生向ADS待机或ADS关闭步骤(S940)的转换。事件D1可以是在驾驶员关闭ADS时驾驶员接收车辆的控制权限并由驾驶员控制车辆的情况。
在ADS待机或ADS关闭步骤(S940)，可以结束ADS。在该步骤，车辆可以不再执行自动驾驶。
以上所述的步骤S910、S920、S930、S950是ADS激活的状态，步骤S940可以是ADS非激活的状态。
图10是用于说明本发明的第二实施例的MRM步骤的图。
在产生MRM请求的情况下(S1010)，对系统的状态进行监控(S1020)。具体而言，对车辆部件的故障程度进行分析，确认系统影响，确定系统部件的状态，从而确定自动驾驶的当前性能。
然后确定MRM类型(S1030)。具体而言，可以确定在实施MRM的时间点最适合的MRM类型。这种确定基于内部信息(例如系统或车辆的状态)以及外部信息(例如周围交通的拥堵程度、ODD)进行。这样确定的MRM类型在发生特定事件的情况下也可以转换到其他MRM类型。
然后进行MRM实施(S1040)。具体而言，可以输入车辆的纵向控制和/或横向控制，据此执行车辆的控制。
根据MRM实施步骤(S1040)，可以成为MRC状态(S1050)，或者也可以返回ADS状态监控步骤(S1020)，重复步骤S1020、S1030、S1040。重复时间可以是系统预先确定的时间。在执行MRM的途中发生驾驶员的介入(S1060)的情况下，可以结束MRM。
图11是用于说明本发明的第二实施例的MRM类型的图。
如上所述，MRM类型可以包括第一至第五这5种类型。
MRM第一类型是直行停止类型，只执行纵向减速控制，不执行横向控制。MRM第一类型是无法进行横向控制的情况，例如可以在车道检测障碍、横向执行器(转向盘)的控制障碍等情况下确定。根据MRM第一类型执行MRM时，车辆有可能偏离车道边界或偏离至道路外侧。因此在MRM第一类型，可能会不允许加速车辆的控制。
MRM第二类型是车道内停止类型，纵向减速控制和横向控制均可以执行。在该类型中，可以利用传感器、地图数据、通信信息等环境信息来判断前方的目标车辆和路径。在能够进行车道变更控制，但不能进行预定距离以上的行驶的情况下，可以确定MRM第二类型。
MRM第三类型是车道变更和道路未偏离停止类型，可以执行纵向减速控制和纵向加速控制，也可以执行横向控制。在该类型中，可以利用传感器、地图数据、通信信息等环境信息来判断前方的目标车辆和路径。在无法移动到交通流之外的潜在停止区域的情况下，可以确定MRM第三类型。例如，在虽然ADS系统正常工作，但无法检测到潜在停止区域的情况、或者由于时间和/或系统的限制而无法通过ADS系统行驶到潜在停止区域的情况下确定。为了稳定的车道变更，也可以执行加速控制。是否变更车道、或需要变更的车道个数可以根据状况确定。
MRM第四类型是路肩停止类型，可以执行纵向加速控制和纵向减速控制，也可以执行横向控制。在该类型中，可以利用传感器、地图数据、通信信息等环境信息来判断前方的目标车辆和路径。在能够行驶到高速公路路肩的情况、和路肩无障碍物的情况下，可以确定MRM第四类型。在基于直至路肩的交通流而判断需要时，也可以执行加速控制。
MRM第五类型是停车线停止类型，可以执行纵向加速控制和纵向减速控制，也可以执行横向控制。在该类型中，可以利用传感器、地图数据、通信信息等环境信息来判断前方的目标车辆和路径。在能够行驶到泊车空间的情况、和泊车空间无障碍物的情况下，可以确定MRM第五类型。在基于直至泊车空间的交通流而判断需要时，也可以执行加速控制。
如上所述的MRM类型分别可以在预先确定的执行时间(execution time)内执行。这种执行时间可以包括最小执行时间和/或最大执行时间。如果未能在预设定的执行时间内执行MRM，则MRM类型可以转换到可立刻执行的下级类型。
为了确定如上所述的MRM类型，可以监控车辆的状态。例如，可以实时监控系统性能和限制。基于这样的监控，ADS能够确定在所处状况下最合适的MRM类型。具体而言，作为车辆内部状态，ADS可以监控是否存在机械缺陷或电子缺陷。ADS可以实时且持续地监控传感器、作动器这样的车辆部件的故障。此外，在从ADS关闭状态转换到ADS开启状态的情况下、或在其相反情况下，可以监控这种状态。此外，为了确定MRM类型，也可以实时且持续地监控车辆外部的环境状态。例如，车辆外部的环境状态可以包括外部条件是高速公路还是市区、是否处于能够检测车道状态的状态、轮胎压力是否适当等。
如上所述确定的MRM类型可以向上级(高级)或下级(低级)转换。对此进行具体说明。
MRM类型可以转换到上级类型。例如，在因临时缺陷等原因而确定了低水平的MRM类型，并且缺陷在MRM执行过程中修复的情况下，可以变更到更高水平的MRM类型。MRM类型的上调转换可以基于车辆部件的状态信息来确定。此外，MRM类型的上调转换可以考虑当前车辆的速度和/或外部环境信息来确定。例如，当在低水平MRM类型中MRM以预先确定的水平以上的水平执行的情况下，尽管MRM类型可以转换到上级类型，依然可以维持当前的低MRM类型。或者，尽管以预先确定的水平执行，但基于周围无车辆的环境信息，也可以上调转换到高水平MRM类型。上调变更的MRM类型优选基于如上所述的车辆部件的状态信息、车辆速度、环境信息等，转换到最高水平的类型。
MRM类型可以转换到下级类型。例如，在执行MRM的途中发生车辆部件等缺陷的情况下、在已发生缺陷恶化的情况下、在因交通状况变化而无法进行车道变更的情况下等，可以从高水平MRM类型下调变更到低水平MRM类型。MRM类型的下调转换可以基于车辆部件的状态信息来确定。此外，MRM类型的下调转换可以考虑当前车辆的速度和/或外部环境信息来确定。例如，当在高水平MRM类型中MRM以预先确定的水平以上的水平执行的情况下，尽管MRM类型应当转换到下级类型，依然可以维持当前的高MRM类型。或者，尽管以预先确定的水平执行，但基于周围有车辆的环境信息，也可以向低水平MRM类型进行下调转换。下调变更的MRM类型优选基于如上所述的车辆部件的状态信息、车辆速度、环境信息等，转换到最高水平的类型。
具体而言，例如从MRM第一类型向MRM第二类型的上调变更如下所述。在未识别到前方车道或前方车辆，但解决了这种识别障碍的情况下，可以执行上调变更。
从MRM第一或第二类型向MRM第四、五类型的上调变更如下所述。在满足能够执行上位类型的内部条件的情况下(例如控制器的重新激活或主车辆的速度满足预定速度(例如60km/h)的情况下)、在满足能够执行上位类型的外部条件的情况下(例如堵塞路段解除的情况下)、在根据低类型车辆已停止，但其停止位置被判断是事故风险高的场所的外部条件(例如高速公路第一车道、铁路上、交流道等)以及能够加速车辆的内部条件满足的情况下，可以执行上调变更。
从MRM第三、四、五类型向MRM第一、二类型的下调变更如下所述。在内部条件不满足执行上位类型的情况下(例如MRM执行过程中控制装置的故障、time-out、主车辆的速度在预定速度以下的情况下)、在不满足能够执行上位类型的外部条件的情况下(发生堵塞路段的情况下)，可以执行下调变更。
另一方面，成为MRM工作条件的主车辆速度可以根据MRM类型而不同。例如，在MRM第一类型或MRM第二类型的情况下，可以与主车辆速度无关地(无论车辆速度是低速还是告诉)确定。这是因为，在第一类型和第二类型的情况下，由于执行低水平的MRM，优选MRM功能能够在所有速度范围内工作。只有在主车辆速度为预定速度以上的情况下，才能够确定MRM的第三至第五类型。这里所要求的预定速度可以是为了自动变更车道所需的最小速度。即，即使评价内部条件和外部条件的结果能够进行高水平类型(第三至第五)的MRM，也优选车辆能够迅速移动并且停车，因此，在预定速度以下的情况下，不能确定高水平的类型。
如上所述，用于确定高水平类型(第三至第五类型)MRM的预定速度的确定因子，其可以包括车辆的前后方传感器的最大感测距离、限制最高速度、测定误差。具体而言，可以确定预定速度，以使得考虑最高限制速度和相对速度测定误差而计算出的识别距离值小于侧后方雷达的最大感测距离。
例如，成为车道内偏向行驶和车道变更辅助功能的识别对象的车辆的识别纵距离以主车辆的前保险杠为基准为80m至200m。因此，识别距离值(S_critical)可以确定80m－10m得到的70m。这种确定考虑了主车辆全长和目标车辆全长。在将用于确定MRM的预定速度设为60km/h的情况下，考虑到韩国法律的限制最高速度110kmh/h和测定误差5km/h，可以导出识别距离值61.68m。这种识别距离值(61.68m)小于侧后方雷达的最大感测距70m，因此，用于确定MRM的预定速度适合为60km/h。
此外，执行MRM的期间，主车辆的减速度优选为比预定值更小的值。这是为了不妨碍交通流，并且将与其他车辆碰撞的可能性变得最小。这种预定减速度可以根据MRM类型而不同，也可以与MRM类型无关地为固定值(例如4m/s2)
此外，最小风险操作可以通过驾驶员的介入(RTI)或驾驶员的操作(driveroverride)而被取消。
可以在最小风险操作开始后，除非满足特定条件，否则不能取消。例如，可以在最小风险操作开始后，除非完成最小风险操作且达到MRC状态，或者，除非由授权驾驶员进行操作，否则不能取消。在实施例中，授权驾驶员可以包括在车辆注册的用户且是成人的驾驶员和/或在有驾驶员监控摄像头的情况下其状态判断为正常状态的驾驶员。
此外，在执行最小风险操作时有乘员的情况下，可以向内部/外部执行警报。例如，可以向内部/外部显示与最小风险操作相关的信息。如果没有乘员，可以只向外部执行警报。例如，可以使危险警报灯闪烁。
自动驾驶系统可以确定制动控制开始的时间。例如，可以确定在执行特定动作后经过指定时间之后，开始制动控制。优选可以在如危险警报灯闪烁这样向外部显示警报后的2.5秒之后，开始制动控制。这是为了防止来自后方车辆的碰撞。
此外，在执行最小风险操作时，根据MRM类型，主车辆的要求速度、最大减速度、最小感测范围、制动器控制、加速控制、横向控制、MRC位置、最大/最小执行时间中的至少一项可以不同。
例如，作为MRM的第一类型，对直行停止进行说明。
在MRM第一类型的情况下，主车辆的要求速度没有限制。即，与主车辆的速度无关地，可以确定MRM的第一类型。
在MRM第一类型的情况下，最大减速度优选为4m/s2以下。
在MRM第一类型的情况下，参考图12对最小感测范围进行说明。在MRM第一类型的情况下，需要检测至少位于主车辆前方的障碍物。纵向的最小感测距离dlong,min可以基于最大减速度和主车辆的速度如下确定。
[数学式1]
此外，横向的最小感测距离dlat,min可以确定为与主车辆宽度相同。
优选MRM类型越高，这种基于MRM类型的最小感测范围设定得越宽。这是因为，越是高级别的MRM类型，可使用的传感器种类和个数越增加，从安全方面来看，优选MRM类型越高，将最小感测区域设定得越宽。
或者也可以，MRM类型越低，将基于MRM类型的最小感测范围设定得越宽。这是因为，越是低级别的MRM，与周围车辆碰撞的风险越增加，所以级别越低，越需要将最小感测区域设定得宽。
在MRM第一类型的情况下，制动器控制：在可感测距离小于最小感测距离的情况下、或在无法感测的情况下，可以进行使用最大减速度的制动控制。但是，在能够感测位于最小感测距离内的障碍物的情况下，可以以低于最大减速度的减速度控制制动器。即，在MRM第一类型的情况下，由于车辆有可能横穿车道，所以优选允许最大减速。例如，在无法进行周围感测的状况下、在急刹车时预计不会与后方碰撞的情况下、在道路为曲线道路的情况下、在感测到前方特定距离内有障碍物的情况下等，在MRM第一类型的情况下可以执行最大减速。但是如后所述，在MRM第二类型的情况下，优选以低于最大减速度的减速度进行减速。
在MRM第一类型的情况下，不执行横向控制。此外，不执行横向控制，并且MRC位置可以偏离车道边界。
在MRM第一类型的情况下，最小/最大执行时间如下所述。最小执行时间可以是，比主车辆在平地条件下使用固定最大减速度从MRM开始时间点至结束时间点所需的时间更长的时间。最大执行时间可以是，比主车辆在平地条件下使用空档从MRM开始时间点至结束时间点所需的时间更短的时间。例如，可以是在平地条件下使用空档从MRM开始时间点至停止所需的时间、或比此更短的时间。
举另一例，作为MRM第二类型，对车道内停止进行说明。在MRM第二类型的情况下，主车辆的要求速度没有限制。即，可以与主车辆的速度无关地，确定MRM的第二类型。
在MRM第一类型的情况下，最大减速度优选为4m/s2以下。
在MRM第一类型的情况下，参考图13对最小感测范围进行说明。在MRM第二类型的情况下，至少需要检测位于主车辆的前方且同一车道内的障碍物。纵向的最小感测距离dlong,min可以基于最大减速度和主车辆的速度如下确定。
[数学式2]
此外，在车道内停止的情况下，考虑车道为曲线的情况，感测范围应当覆盖曲率为500m情况。
[数学式3]
Rroad，min[m]＝500
此外，可以将横向的最小感测距离dlat,min确定为与考虑曲率后的车道的宽度相同。
优选MRM类型越高，将这种基于MRM类型的最小感测范围设定得越宽。这是因为，越是高级别的MRM类型，可使用的传感器种类和个数越增加，从安全方面来看，优选MRM类型越高，将最小感测区域设定得越宽。
或者也可以，MRM类型越低，将基于MRM类型的最小感测范围设定得越宽。这是因为，越是低级别的MRM，与周围车辆碰撞的风险越增加，级别越低，越需要将最小感测区域设定得宽。
在MRM第二类型的情况下制动器控制：在可感测距离小于最小感测距离的情况下、或在无法感测的情况下，可以进行使用最大减速度的制动控制。但是，在能够感测位于最小感测距离内的障碍物的情况下，可以以低于最大减速度的减速度控制制动器。
在MRM第二类型的情况下，可以在能够将主车辆维持在同一车道内的范围内执行横向控制。
在MRM第一类型的情况下，最小/最大执行时间如下所述。最小执行时间可以是，比在平地条件下主车辆使用固定最大减速度从MRM开始时间点至结束时间点所需的时间更长的时间。可以是，比在平地条件下主车辆使用空档从MRM开始时间点至结束时间点所需的时间更短的时间。
图14是表示本发明的第三实施例的选择最小风险操作种类的方法的流程图。参考图14，车辆(100)可以判断故障状态(S210)。根据实施例，车辆(100)可以利用控制器(120)或利用来自车辆(100)的构成要素的响应来判断故障状态。其中，故障状态包括是否为自动驾驶系统能够控制车辆的状态。例如，所谓制动器、转向、传感器等为故障状态，可以是指自动驾驶系统(ADS)无法控制它们的状态。
车辆(100)可以判断能否进行车辆(100)的减速和加速功能(S220)。根据实施例，车辆(100)可以判断如车辆(100)的发动机这样的驱动部、加速踏板、制动器和与它们相关的构成要素是否正常工作。
在能够进行车辆(100)的减速和加速功能时(S220的Y)，车辆(100)可以判断能够进行车辆(100)的转向功能(S230)。根据实施例，车辆(100)可以判断车辆(100)的转向盘和与其相关的构成要素是否正常工作。
在车辆(100)的转向功能不可用时(S230的N)，车辆(100)可以作为最小风险操作执行直行停止。即，如果只能进行车辆(100)的减速和加速功能，则车辆(100)作为最小风险操作执行直行停止。
在车辆(100)的转向功能可用时(S230的Y)，车辆(100)可以判断能否进行道路状况感测(S250)。根据实施例，车辆(100)可以判断传感器(110)和与它们相关的构成要素是否正常工作。
在车辆(100)的道路状况感测功能不可用时(S250的N)，车辆(100)可以作为最小风险操作执行直行停止或当前车道停止(S260)。即，在车辆(100)的减速和加速功能以及转向功能可用，并且道路状况感测不可用的情况下，车辆(100)可以作为最小风险操作执行直行停止或执行当前车道停止。
根据实施例，车辆(100)可以利用转向功能沿车道行驶，并且利用减速和加速功能将车辆停止在上述车道内。
在车辆(100)的道路状况感测功能可用时(S250的Y)，车辆(100)可以作为最小风险操作执行直行停止、当前车道停止或车道外停止(S270)。即，在车辆(100)的减速和加速功能、转向功能和道路状况感测功能均可用时，车辆(100)作为最小风险操作执行直行停止、执行当前车道停止或执行车道外停止。上述车道外停止可以包括相邻车道停止和路肩停止。
根据实施例，车辆(100)可以利用道路状况感测功能来感测车辆(100)的前后左右状态，根据感测结果，利用转向功能变更车道，利用减速和加速功能将车辆停止在上述车道的外侧。例如，车辆(100)可以设定包括车辆(100)周围的关心区域(region of interset)，感测车辆(100)的前后左右状态。上述关心区域的形态可以是圆、椭圆、四边形、三角形等的各种形态。
图15是表示本发明的第四实施例的根据最小风险操作的安全地带停止动作的流程图。参考图15，车辆(100)在执行最小风险操作时，可以将车辆(100)停在安全地带。在本说明书中，安全地带是指，道路上的区域中车辆(100)能够安全地停车的区域，例如休息站、路肩、未使用的可变车道等。
车辆(100)可以开始最小风险操作(S210)。根据实施例，车辆(100)可以响应最小风险操作的请求而开始最小风险操作。
车辆(100)可以利用导航信息来判断是否存在安全地带(S220)。根据实施例，车辆(100)可以利用车辆(100)的当前位置和导航信息来判断车辆(100)周围的道路上是否存在安全地带。上述导航信息可以存储在车辆(100)的存储器中或者通过网络接收。
例如，车辆(100)可以基于导航信息来判断以车辆(100)的当前位置为中心是否存在位于附近的安全地带。
车辆(100)可以利用传感器(110)来判断是否存在安全地带(S230)。根据实施例，车辆(100)可以利用摄像头、激光雷达传感器和雷达传感器中的至少一个，获取车辆(100)周围的视频或图像，通过分析上述视频，判断车辆(100)周围是否存在安全地带。例如，车辆(100)可以识别车辆(100)周围的标牌，判断所识别标牌是否显示存在安全地带。
车辆(100)可以利用基础设施通信来判断是否存在安全地带(S250)。根据实施例，车辆(100)可以从基础设施获取有关位于车辆(100)周围的安全地带的信息，根据上述信息判断车辆(100)周围是否存在安全地带。例如，车辆(100)可以向基础设施提供车辆(100)的当前位置，并且从基础设施获取有关位于车辆(100)周围的安全地带的信息。
车辆(100)可以基于判断(S220至S240)，在安全地带停车(S250)。根据实施例，车辆(100)可以在存在由判断(S220至S240)所指示的共同的安全地带的情况下，在上述共同的安全地带停止车辆。例如，车辆(100)可以在基于导航信息判断的第一安全地带、利用传感器判断的第二安全地带、和基于来自基础设施的信息判断的第三安全地带均相同或相邻地位置的情况下，确定存在安全地带，向上述共同的安全地带运行车辆(100)并停车。
在不存在由各判断(S220至S240)所指示的共同的安全地带的情况下，车辆(100)可以判断没有安全地带，不停车而继续行驶。
此外，根据实施例，车辆(100)可以在判断(S220至S240)中的一部分判断无法执行的情况下(例如因故障)，在存在由已执行判断所指示的共同的安全地带的情况下，在上述共同的安全地带停止车辆。例如，在无法从基础设施接收信息的情况下，车辆(100)可以在基于导航信息判断的第一安全地带与利用传感器判断的第二安全地带均相同或相邻地位置的情况下，确定存在安全地带，向上述共同的安全地带运行车辆(100)并停车。即，车辆(100)可以基于由已执行判断确定的安全地带是否共同，来判断安全地带的存在。
图16是表示本发明的第五实施例的紧急状况判断和上述紧急状况的处理的流程图。参考图16，车辆(100)执行自动驾驶(S210)。
车辆(100)可以对车辆(100)的状态进行确认(S220)。根据实施例，车辆(100)可以对车辆(100)的各构成要素和功能的状态进行确认。
车辆(100)可以对车辆(100)的硬件构成和软件构成的状态进行确认。根据实施例，车辆(100)可以对车辆(100)的构成要素和功能是否故障以及故障位置进行判断。例如，车辆(100)可以对传感器(110)是否故障以及故障位置、转向功能、减速功能、加速功能、制动器等车辆的驱动功能是否故障、能否进行自动驾驶、物体识别功能是否故障，是否存在外部冲击、是否破损等进行判断。
车辆(100)可以判断是否执行最小风险操作(S230)。根据实施例，车辆(100)可以基于已判断的车辆(100)状态来判断是否执行最小风险操作。例如，车辆(100)可以基于车辆(100)的故障部分(即，发生故障的构成要素和发生故障功能)的个数、故障部分的位置和故障部分的种类中的至少一项，算出当前车辆(100)状态的严重程度，基于算出的严重程度来判断是否执行最小风险操作。
在确定执行最小风险操作时(S230的Y)，车辆(100)可以执行最小风险操作(S240)。根据实施例，车辆(100)可以基于已判断的车辆(100)状态，算出对于车辆(100)状态的严重程度，在算出的严重程度超过预先指定程度的情况下，执行最小风险操作，在不超过上述预先指定程度的情况下，不执行最小风险操作。
在确定不执行最小风险操作时(S230的N)，车辆(100)可以实施诊断功能(S250)。根据实施例，上述诊断功能是对车辆(100)的构成要素和功能进行自我检验的功能，通过上述诊断功能，能够解决(或调治)构成要素和功能的部分问题。上述诊断功能可以通过处理器(130)执行。
根据本发明的实施例，在车辆(100)状态不严重的情况下，可以实施诊断功能，而不执行最小风险操作。由此，不仅能够准确判断最小风险操作的开始条件，还能够抑制非必要的最小风险操作开始，从而获得增大车辆(100)稳定性的效果。
车辆(100)可以对车辆状态是否得到改善进行判断(S260)。根据实施例，车辆(100)可以判断车辆(100)的构成要素和功能的故障或问题是否解决。例如，车辆(100)可以再次对车辆(100)的状态进行确认。
在车辆(100)的车辆状态已改善的情况下(S260的Y)，车辆(100)可以执行自动驾驶。即，车辆(100)可以在问题已解决的情况下，重新开始自动驾驶。
在车辆(100)的状态未得到改善的情况下(S260的N)，车辆(100)可以转换到手动驾驶。根据实施例，在尽管实施了诊断功能，但车辆(100)仍然有故障的情况下，车辆(100)可以转换到手动驾驶。例如，在自动驾驶功能有问题且没有改善的情况下，车辆(100)可以通过向驾驶员转移控制权限来执行手动驾驶，而不是继续维持自动驾驶。
根据实施例，车辆(100)可以在车辆(100)的状态没有改善的情况下，传送告知车辆(100)故障的信号。例如，车辆(100)可以向预先指定的管制中心(或服务器)传送告知车辆(100)故障的信号。
图17是表示本发明的第六实施例的根据最小风险操作的生成通知的方法的流程图。参考图17，车辆(100)可以进行行驶(S210)。根据实施例，车辆(100)可以通过自动驾驶或手动驾驶进行行驶。
车辆(100)可以执行最小风险操作(S220)。根据实施例，车辆(100)可以在行驶过程中发生最小风险操作请求的情况下，响应上述请求而执行最小风险操作。
执行最小风险操作，并且车辆(100)可以生成通知(S230)。根据实施例，车辆(100)可以生成与最小风险操作相关的通知。
车辆(100)可以向周围车辆或周围设施(例如基础设施、警察局、消防局、医院等)提供关于实施最小风险操作的通知。根据实施例，车辆(100)可以以车辆(100)为中心设定一定范围的区域，向上述区域内的其他车辆或设施提供通知。
车辆(100)可以传送包括特定信息的信号、或者利用视觉方式和听觉方式提供上述通知。例如，车辆(100)可以传送包括与最小风险操作相关的信息的信号，或者通过开/关危险警报灯或鸣笛来提供通知。
根据实施例，与最小风险操作相关的信息可以包括是否实施最小风险操作、最小风险操作的执行时间点、执行最小风险操作的车辆(100)的种类、关于位置和状态的信息，但不限于此，可以包括与最小风险操作相关的各种信息。
图18是表示本发明的第七实施例的赋予控制权限的方法的流程图。参考图18，车辆(100)可以进行行驶(S210)。根据实施例，车辆(100)可以通过自动驾驶或手动驾驶进行行驶。
车辆(100)可以执行最小风险操作(S220)。根据实施例，车辆(100)可以在行驶过程中发生最小风险操作请求的情况下，响应上述请求而执行最小风险操作。
车辆(100)可以判断最小风险操作的控制权限的主体(S230)。根据实施例，车辆(100)可以判断将最小风险操作的控制权限赋予给车辆(100)还是赋予给驾驶员。在本发明中，所谓控制权限，是指用于控制最小风险操作的权限，具有上述权限的主体可以根据最小风险操作进行控制。
车辆(100)可以基于需要最小风险操作的原因来判断控制权限的主体。如上所述，在对于车辆(100)发生特定事件(例如风险)的情况下，可以生成最小风险操作的请求。车辆(100)可以基于请求最小风险操作的事件特性来判断控制权限的主体。
根据实施例，在由驾驶员产生最小风险操作请求的情况下，车辆(100)可以将驾驶员判断为最小风险操作的控制权限的主体。例如，车辆(100)可以在故障原因由驾驶员产生的情况下(例如执行经验不足等)，判断最小风险操作的控制权限的主体为驾驶员。在最小风险操作请求的原因是驾驶员的情况下，即使有驾驶员介入，自动驾驶系统也可以不将控制权限转换给驾驶员。即使有驾驶员介入，自动驾驶系统也可以继续执行最小风险操作。
根据实施例，在由车辆(100)产生最小风险操作请求的情况下，车辆(100)可以将最小风险操作的控制权限的主体判断为车辆(100)。例如，在故障原因在于车辆(100)的情况下(例如传感器(110)故障或功能故障等)，车辆(100)可以判断最小风险操作的控制权限的主体为车辆(100)。
车辆(100)可以基于控制权限的主体判断结果，将控制权限赋予给车辆(100)或驾驶员(S240)。根据实施例，可以在控制权限的主体为车辆(100)的情况下，由车辆(100)执行最小风险操作，在控制权限的主体为驾驶员的情况下，由驾驶员执行最小风险操作。
在控制权限的主体判断为车辆(100)的情况下，车辆(100)可以执行最小风险操作直至满足最小风险条件。根据实施例，即使在满足最小风险条件之前有驾驶员的控制介入，车辆(100)也可以不进行控制权限的转移而执行最小风险操作。例如，在控制权限的主体判断为车辆(100)的情况下，即使由驾驶员进行转向、制动或加速操作，也可以由车辆(100)继续执行最小风险操作。
在控制权限的主体判断为驾驶员的情况下，车辆(100)可以在驾驶员进行操作的情况下将最小风险操作的控制权限转移给驾驶员。根据实施例，在执行最小风险操作的过程中驾驶员进行操作的情况下，车辆(100)可以中止最小风险操作，车辆(100)可以根据驾驶员的操作而被控制。例如，车辆(100)在由驾驶员进行转向、制动或加速操作的情况下，中止由车辆(100)进行的最小风险操作，车辆(100)可以受驾驶员的操作控制。
根据本发明，能够判断最小风险操作的控制权限的主体，因此，能够预防在紧急状况下因控制权限的不确定性而导致的受害，从而获得通过所确定主体进行控制而能够增大最小风险操作中车辆的稳定性的效果。
根据本发明的车辆的工作方法，其可以通过存储于计算机可读取的存储介质且可由处理器实施的指令来实现。
存储介质与直接和/或间接、原始状态、格式化状态、组织化状态、或任意的其他可访问状态无关地，可以包括关系数据库、非关系数据库、内存(in-memory)数据库、或者可存储数据且可通过存储控制器允许对这些数据的访问的其他适当的数据库这样的包括分布式的数据库。此外，存储介质可以包括，1级存储装置(storage)、2级存储装置、3级存储装置、离线存储装置、易失性存储装置、非易失性存储装置、半导体存储装置、磁存储装置、光存储装置、闪存装置、硬盘驱动器存储装置、软盘驱动器、磁带、或者其他适当的数据存储介质这样的任意类型的存储装置。
在本说明书中，指令可以是由包括汇编指令、指令集架构(instruction-set-architecture，ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设定数据或Smalltalk、C++等面向对象编程语言和“C”编程语言或类似编程语言等的现有过程编程语言的一种以上编程语言的任意组合构成的源代码或目标代码中的任一种。
虽然参考附图所示实施例对本发明进行了说明，但这仅为例示，本领域技术人员可以理解能够从此实施各种变形和等同的其他实施例。因此，本发明的实际技术保护范围应当根据请求保护范围的技术构思来进行确定。

Claims (20)

1.一种用于执行最小风险操作的车辆，其特征在于：
所述车辆包括：
传感器，感测所述车辆的周围环境，并生成关联数据；
处理器，监控所述车辆的状态以生成关联数据，并控制所述车辆的自动驾驶；和
控制器，根据所述处理器的控制来对所述车辆的工作进行控制，
所述处理器获取所述传感器的可感测距离，
在有最小风险操作请求的情况下，所述处理器基于所述可感测距离和预设定的最小感测距离，将多个类型中的任意一个类型确定为最小风险操作类型，
所述处理器控制所述控制器，以根据所述最小风险操作类型的内容执行最小风险操作。
2.如权利要求1所述的车辆，其特征在于：
所述多个类型包括：
第一类型的直行停止类型；
第二类型的车道内停止类型；
第三类型的车道变更和道路未脱离停止类型；
第四类型的路肩停止类型；以及
第五类型的停车线停止类型，
所述多个类型中至少两个类型具有彼此不同的最小感测距离作为确定基准，
所述处理器将最小感测距离小于所述可感测距离的类型确定为最小风险操作类型。
3.如权利要求2所述的车辆，其特征在于：
所述多个类型中，越是高级别类型，具有越大的最小感测距离作为确定基准。
4.如权利要求2所述的车辆，其特征在于：
所述多个类型中，越是高级别类型，具有越小的最小感测距离作为确定基准。
5.如权利要求1所述的车辆，其特征在于：
所述最小风险操作类型为直行停止类型，
所述最小感测距离包括纵向距离和横向距离，
所述纵向距离的大小如下：
其中，Vo为所述车辆的速度，amax为预设定的所述车辆的最大减速度，
所述横向距离的大小为所述车辆的宽度，
所述处理器控制所述控制器，以基于所述可感测距离和所述最小感测距离执行最小风险操作。
6.如权利要求5所述的车辆，其特征在于：
在所述可感测距离小于所述最小感测距离的情况下，所述处理器控制所述控制器，以使所述车辆以所述最大减速度进行制动。
7.如权利要求6所述的车辆，其特征在于：
在所述可感测距离大于所述最小感测距离的情况下，所述处理器控制所述控制器，以使所述车辆以小于所述最大减速度的减速度进行制动。
8.如权利要求1所述的车辆，其特征在于：
所述最小风险操作类型为车道内停止类型，
所述最小感测距离包括纵向距离和横向距离，
所述处理器控制所述控制器，以基于所述可感测距离和所述最小感测距离执行最小风险操作。
9.如权利要求8所述的车辆，其特征在于：
所述纵向距离的大小如下，
其中，Vo为所述车辆的速度，amax为预设定的所述车辆的最大减速度，
所述横向距离的大小为考虑预设定的曲率后的当前车道的宽度，
在所述可感测距离小于所述最小感测距离的情况下，所述处理器控制所述控制器，以使所述车辆以预设定的最大减速度进行制动。
10.如权利要求9所述的车辆，其特征在于：
在所述可感测距离大于所述最小感测距离的情况下，所述处理器控制所述控制器，以使所述车辆以小于所述最大减速度的减速度进行制动。
11.一种用于执行最小风险操作的车辆的工作方法，其特征在于：
所述工作方法包括：
获取所述车辆的传感器的可感测距离的第一步骤；
在有最小风险操作请求的情况下，基于所述可感测距离和预设定的最小感测距离，将多个类型中的任意一个类型确定为最小风险操作类型的第二步骤；和
根据所述最小风险操作类型的内容执行最小风险操作的第三步骤。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于：
所述多个类型包括：
第一类型的直行停止类型；
第二类型的车道内停止类型；
第三类型的车道变更和道路未脱离停止类型；
第四类型的路肩停止类型；以及
第五类型的停车线停止类型，
所述多个类型中至少两个类型具有彼此不同的最小感测距离作为确定基准，
所述第二步骤包括：将最小感测距离小于所述可感测距离的类型确定为最小风险操作类型。
13.如权利要求12所述的方法，其特征在于：
所述多个类型中，越是高级别类型，具有越大的最小感测距离作为确定基准。
14.如权利要求12所述的方法，其特征在于：
所述多个类型中，越是高级别类型，具有越小的最小感测距离作为确定基准。
15.如权利要求11所述的方法，其特征在于：
所述最小风险操作类型为直行停止类型，
所述最小感测距离包括纵向距离和横向距离，
所述纵向距离的大小如下，
其中，Vo为所述车辆的速度，amax为预设定的所述车辆的最大减速度，
所述横向距离的大小为所述车辆的宽度，
所述第三步骤包括：基于所述可感测距离和所述最小感测距离执行最小风险操作的步骤。
16.如权利要求15所述的方法，其特征在于：
所述第三步骤包括：在所述可感测距离小于所述最小感测距离的情况下，所述车辆以所述最大减速度进行制动的步骤。
17.如权利要求16所述的方法，其特征在于：
所述第三步骤包括：在所述可感测距离大于所述最小感测距离的情况下，所述车辆以小于所述最大减速度的减速度进行制动的步骤。
18.如权利要求11所述的方法，其特征在于：
所述最小风险操作类型为车道内停止类型，
所述最小感测距离包括纵向距离和横向距离，
所述第三步骤包括：基于所述可感测距离和所述最小感测距离执行最小风险操作的步骤。
19.如权利要求18所述的方法，其特征在于：
所述纵向距离的大小如下，
其中，Vo为所述车辆的速度，amax为预设定的所述车辆的最大减速度，
所述横向距离的大小为考虑预设定的曲率后的当前车道的宽度，
所述第三步骤包括：在所述可感测距离小于所述最小感测距离的情况下，所述车辆以预设定的最大减速度进行制动的步骤。
20.如权利要求19所述的方法，其特征在于：
所述第三步骤包括：在所述可感测距离大于所述最小感测距离的情况下，所述车辆以小于所述最大减速度的减速度进行制动的步骤。
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