CN117075526A - 自动驾驶车辆的远程控制方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种自动驾驶车辆的远程控制方法和装置，涉及混合动力车辆驾驶控制技术领域，本发明根据远程控制端的控制信号，提取出前进信号和变道信号，在前进信号遥控车辆移动时，通过对车辆周围的环境进行感知，生成制动距离数据，让被控车辆距离前车的车距不会超过制动距离数据，保证远程遥控前进时的安全，然后构建车速临界阈值防止车速较高，构建加速度拟合函数避免加速度过高造成危险，在变道信号遥控车辆移动时，设定变道风险阈值，生成变道风险指数，根据变道风险阈值和变道风险指数判断是否符合变道的条件，在远程遥控车辆时，首先以远程控制端的控制信号进行主动控制，然后判断执行控制信号时是否会产生危险，再执行控制命令。

Description

自动驾驶车辆的远程控制方法和装置

技术领域

本发明涉及混合动力车辆驾驶控制技术领域，具体为一种自动驾驶车辆的远程控制方法和装置。

背景技术

自动驾驶技术是一项新兴的汽车驾驶技术，能够让汽车在不需要人类驾驶员的情况下自主感知、决策和操控，实现自动化驾驶，自动驾驶的汽车配备了各种传感器，包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头等，能够感知周围环境，包括道路、其他车辆、行人、交通标志和信号，传感器捕捉到的数据通过计算机系统进行处理和分析，实现对环境的准确和全面的理解，而远程控制自动驾驶车辆的技术是在自动驾驶技术上进行，远程控制可以在远端遥控自动驾驶汽车的运动，但是操控的人员并不在现场，因此只能通过汽车感知的环境因素进行遥控，所以若是控制时出现误操作，十分容易出现交通事故，特别是控制车辆前进和变道时，需要综合考虑多种因素。

现有技术中的，公开号为CN 114415688 A提供的一种汽车自动驾驶遥控控制系统，其通过环境感知模块用于基于预设的多传感器融合技术，对目标车辆的行驶环境进行检测和感知，确定环境感知信息，对环境进行参数收集，提高环境模拟能力，智能决策模块用于接收并处理所述环境感知信息，制定对应的自适应控制策略，将自适应控制策略传输至预设的人机交互系统进行智能处理，生成对应的智能决策指令，对车辆进行智能地灵活地控制，其本质上是车辆自动生成控制指令，而远程遥控的人进行选择，若是没有提供相应的控制指令选项，远端就无法进行控制，该方案并不能实现以远端的操控者为主导的遥控方式，无法实现操控者自主的操控车辆进行前进和变道，若是没有提供相应的控制指令选项，操控者强行控制车辆进行前进和变道，依然会发生事故，因此现有技术的不足之处在于，针对容易发生交通事故的车辆前进、变道的环境中，远端的操控者无法安全、自主地控制车辆前进、变道。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自动驾驶车辆的远程控制方法和装置，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种自动驾驶车辆的远程控制方法，应用于具有远程控制驾驶功能的车辆，具体步骤包括：

S1: 被控车辆实时接收车辆远程控制端的控制信号，并对控制信号进行辨识，从控制信号中提取前进信号和变道信号；

S2: 被控车辆内部的车载单元实时采集当前时刻被控车辆的行驶状态信息、被控车辆所在车道的车道信息、相邻车道内的车道信息和被控车辆所处路段的限定车速，并获取被控车辆自身的制动信息，所采集的被控车辆的行驶状态信息包括：被控车辆的速度、被控车辆两侧的车道信息；

S3: 根据被控车辆的行驶状态和被控车辆自身的制动信息生成制动距离数据，用于反映被控车辆的最大刹车距离，并根据被控车辆所在车道的车道信息和制动距离数据综合构建车速临界阈值，并根据车速临界阈值和被控车辆的行驶状态生成加速度拟合函数；

S4: 设定变道风险阈值，将相邻车道内的车道信息和被控车辆的行驶状态信息，进行无量纲化处理后，相关联生成变道风险指数，并和预设的变道风险阈值相比较，判断是否符合变道的条件；

S5: 当远程控制端发出的控制指令为前进信号时，根据加速度拟合函数生成的加速度数据控制车辆的速度，控制车辆进行前进，当远程控制端发出的控制指令为变道信号时，根据变道风险指数和变道风险阈值相比较的结果，若符合变道的条件，则控制车辆进行变道，在不符合变道的条件时，不控制车辆变道，并向远程控制端发出告警信号。

进一步地，将被控车辆的速度和续航里程分别标定为：和/>，采集的所在车道的车道信息包括：前方车辆的速度、被控车辆和前方车辆的距离，并将前方车辆的速度、被控车辆和前方车辆的距离分别标定为：/>和/>。

进一步地，采用恒定加速度情况下的位移公式，对于最大制动减速度和车辆的行驶状态进行分析，生成制动距离数据，具体所依据的公式为：

其中，为制动距离数据，/>为被控车辆的速度，/>为最大制动减速度。

进一步地，构建车速临界阈值时，综合考虑被控车辆同车道的前方车辆的速度、被控车辆和前方车辆的距离，以及路段的限定车速，采用分段函数来进行拟合，生成车速临界阈值所依据的具体公式为：

其中，为车速临界阈值，/>为路段的限定车速，/>为被控车辆所在车道前方车辆的速度，/>为制动距离数据，/>为被控车辆的速度，/>为最大制动减速度，/>为车速安全距离阈值，单位为米（/>），取值范围为/>，/>为加速权重，取值范围，/>为制动距离权重，取值范围为：/>。

进一步地，生成加速度拟合函数的具体逻辑为，将车速临界阈值和被控车辆的速度进行无量纲化处理，并和被控车辆和前方车辆的距离相关联，具体关联公式为：

其中，为加速度拟合函数的因变量，即生成的加速度数据，/>为车辆加速阈值，取值范围为：/>，/>为加权度权重，取值范围为/>，/>为被控车辆的速度，/>为被控车辆的最大加速度，由车辆的厂家进行提供，/>为被控车辆和前方车辆的距离。

进一步地，被控车辆两侧的车道信息为被控车辆两侧是否有车道，所采集的相邻车道内的车道信息包括相邻左车道的左车道信息和相邻右车道的右车道信息，左车道信息包括左前方车辆的速度和距离被控车辆的距离、左后方车辆的速度和距离被控车辆的距离，并分别标定为、/>、/>和/>，右车道信息包括右前方车辆的速度和距离被控车辆的距离、右后方车辆的速度和距离被控车辆的距离，并分别标定为/>、/>、/>和/>。

进一步地，生成变道风险指数时根据左车道信息和右车道信息分别生成左变道风险指数和右变道风险指数，并和同一个变道风险阈值相比较，分别判断向左变道是否符合变道条件，向右变道是否符合变道条件，本实施例中，变道风险阈值被标定为，且。

进一步地，生成左变道风险指数时，将左前方车辆的速度和左前方车辆距被控车辆的距离/>、左后方车辆的速度/>和左后方车辆距离被控车辆的距离/>、被控车辆的速度/>进行无量纲化处理后，关联生成左变道风险指数，关联的公式为：

其中，为左变道风险指数，/>为被控车辆的速度；

生成右变道风险指数时，将右前方车辆的速度和右前方车辆距被控车辆的距离/>、右后方车辆的速度/>和右后方车辆距离被控车辆的距离、/>、被控车辆的速度/>进行无量纲化处理后，关联生成右变道风险指数，关联的公式为：

其中，为右变道风险指数，/>为被控车辆的速度。

进一步地，判断向左变道和向右变道是否符合变道条件所依据的具体逻辑为：

当时，判断此时若是向左变道符合变道条件，被控车辆可以向左变道，否则判断不能向左变道；

当时，判断此时若是向右变道符合变道条件，被控车辆可以向右变道，否则判断不能向右变道；

其中，为左变道风险指数，/>为左变道风险指数，/>为设定的变道风险阈值，且/>；

当发出的变道指令为左变道指令时，且时，控制车辆向左进行变道，当发出的变道指令为右变道指令时，且/>时，控制车辆向右进行变道。

本发明另外还提供一种自动驾驶车辆的远程控制装置，所述控制装置用于实现上述的自动驾驶车辆的远程控制方法，包括：

控制信号分析模块：用于实时接收车辆远程控制端的控制信号，并对控制信号进行辨识，从控制信号中提取前进信号和变道信号；

车辆环境采集模块：用于实时采集当前时刻被控车辆的行驶状态信息、被控车辆所在车道的车道信息、相邻车道内的车道信息和被控车辆所处路段的限定车速，并获取被控车辆自身的制动信息，所采集的被控车辆的行驶状态信息包括：被控车辆的速度、被控车辆两侧的车道信息；

加速度拟合模块，用于根据被控车辆的行驶状态和被控车辆自身的制动信息生成制动距离数据，用于反映被控车辆的最大刹车距离，并根据被控车辆所在车道的车道信息和制动距离数据综合构建车速临界阈值，并根据车速临界阈值和被控车辆的行驶状态生成加速度拟合函数；

变道风险指数模块，用于设定变道风险阈值，将相邻车道内的车道信息和被控车辆的行驶状态信息，进行无量纲化处理后，相关联生成变道风险指数，并和预设的变道风险阈值相比较，判断是否符合变道的条件；

执行模块，用于在远程控制端发出的控制指令为前进信号时，根据加速度拟合函数生成的加速度数据控制车辆的速度，控制车辆进行前进，当远程控制端发出的控制指令为变道信号时，根据变道风险指数和变道风险阈值相比较的结果，若符合变道的条件，则控制车辆进行变道，在不符合变道的条件时，不控制车辆变道，并向远程控制端发出告警信号。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明根据远程控制端的控制信号，提取出前进信号和变道信号，在前进信号遥控车辆移动时，通过对车辆周围的环境进行感知，生成制动距离数据，让被控制车辆距离前车的车距不会超过制动距离数据，保证远程遥控前进时的安全，然后使用被控车辆所在车道的车道信息和制动距离数据综合构建车速临界阈值，让车辆的最高速度不会超出车速临界阈值，防止车速较高，然后车速临界阈值和被控车辆的行驶状态生成加速度拟合函数控制远程遥控前进时的加速度，避免加速度过高造成危险；

在变道信号遥控车辆移动时，设定变道风险阈值，将相邻车道内的车道信息和被控车辆的行驶状态信息，进行无量纲化处理后，相关联生成变道风险指数，根据变道风险阈值和变道风险指数判断是否符合变道的条件，若符合变道的条件，则控制车辆进行变道，在不符合变道的条件时，不控制车辆变道，并向远程控制端发出告警信号；

因此，本发明在远程遥控车辆时，首先以远程控制端的控制信号进行主动控制，然后判断执行控制信号时是否会产生危险，再执行控制命令，因此本发明针对容易发生交通事故的车辆前进、变道的环境中，在安全的前提下，能够让操控者自主地控制车辆前进、变道。

附图说明

图1为本发明整体方法流程示意图

图2为本发明被控车辆所处道路环境的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”“下”“左”“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：

一种自动驾驶车辆的远程控制方法，应用于具有远程控制驾驶功能的车辆，所述车辆具有远程控制端、接收装置、信号解码器和控制单元，具体控制步骤包括：

被控车辆实时接收车辆远程控制端的控制信号，并对控制信号进行辨识，从控制信号中提取前进信号和变道信号。

远程控制端是用来向车辆发送控制信号的设备，可以通过操纵来发送不同类型的指令信号，被控车辆内部具有接收装置，用于接收来自远程控制端的信号，信号解码器来解析这些编码，以便识别前进、变道等指令，解码器将数字信号转换为可识别的操作命令，控制单元控制车辆的动力系统和转向系统，用于实现前进和变道功能。

被控车辆内部的车载单元实时采集当前时刻被控车辆的行驶状态信息、被控车辆所在车道的车道信息、相邻车道内的车道信息和被控车辆所处路段的限定车速，并获取被控车辆自身的制动信息。

本实施例中，所采集的被控车辆的行驶状态信息包括：被控车辆的速度、左侧和右侧是否有车道，并将被控车辆的速度和续航里程分别标定为：和/>，采集的所在车道的车道信息包括：前方车辆的速度、被控车辆和前方车辆的距离，并将前方车辆的速度、被控车辆和前方车辆的距离分别标定为：/>和/>，本实施例中前方车辆所指的是被控车辆同车道前方的一辆车的信息。

所述相邻车道内的车道信息包括相邻左车道的左车道信息、相邻右车道的右车道信息，左车道信息包括左前方车辆的速度和距离被控车辆的距离、左后方车辆的速度和距离被控车辆的距离，并分别标定为、/>、/>和/>，右车道信息包括右前方车辆的速度和距离被控车辆的距离、右后方车辆的速度和距离被控车辆的距离，并分别标定为/>、/>、和/>，本实施例中，所指的速度和距离的单位分别为千米每小时（ />）和米（ />）。

本实施例中，左前方车辆和左后方车辆，位于被控车辆所在车道的左侧车道内，左前方车辆位于被控车辆前方，左后方车辆位于被控车辆后方，右前方车辆和右后方车辆位于被控车辆所在车道的右侧车道内，右前方车辆位于被控车辆前方，右后方车辆位于被控车辆所在车道被控车辆后。

将路段的限定车速标定为，被控车辆为本实施例中进行远程控制的自动驾驶车辆，获取的被控车辆自身的制动信息包括被控车辆的最大制动减速度/>，由车辆厂家提供。

被控车辆采集被控车辆的行驶状态、所在车道的车道信息、相邻车道内的车道信息和由车辆内部的车载单元提供，车载单元包括雷达系统、摄像头系统，雷达系统内部的雷达传感器可以使用无线电波来探测周围车辆的信息，通过分析反射的信号，提供准确的距离和速度信息，摄像头系统可以捕捉道路上的图像，并使用计算机视觉算法来周围的车道信息，周围车辆的位置、速度和距离，行驶状态信息中左侧和右侧是否有车道的信息由摄像头系统提供，摄像头可以捕捉左侧道路上的图像，并使用计算机视觉算法来检测和分析道路标线，判断是否有，雷达系统、摄像头系统已经广泛应用于高阶驾驶系统，如自适应巡航控制等领域。

路段的限定车速通过车载单元访问现有的导航地图的服务器获得，现有的导航软件，例如高德地图、百度地图等，车载单元采集的被控车辆的行驶状态由车辆本身的速度传感器和车载电脑获得。

进一步的，本实施例中若是被控车辆前方没有车辆，则前方车辆的速度、被控车辆和前方车辆的距离均为无穷大，若是没有左侧车道，则左前方车辆的速度、左后方车辆的速度均标定为和被控车辆的速度相等，左前方车辆、左后方车辆距离被控车辆的距离标定为，若是没有右侧车道，则右前方车辆的速度、右后方车辆的速度均标定为和被控车辆的速度相等，右前方车辆、右后方车辆距离被控车辆的距离标定为/>，若是左前方、右前方没有车辆，则对应的速度标定为无穷大，距离标定为无穷远，若是左后方、右后方没有车辆，则对应的速度标定为0，距离标定为无穷大。

即若没有左侧车道，则：，/>，其中，/>、/>、/>和/>分别为左前方车辆的速度和距离被控车辆的距离、左后方车辆的速度和距离被控车辆的距离。

若是没有右侧车道则，右前方车辆的速度和右后方车辆的速度均标定为和被控车辆的速度相等，右前方车辆、右后方车辆距离被控车辆的距离标定为0。

即若没有右侧车道，则：，/>，其中，/>、/>、/>和/>分别为左前方车辆的速度和距离被控车辆的距离、左后方车辆的速度和距离被控车辆的距离。

根据被控车辆的行驶状态和被控车辆自身的制动信息生成制动距离数据，用于反映被控车辆的最大刹车距离，并根据被控车辆所在车道的车道信息和制动距离数据，综合构建车速临界阈值，并根据车速临界阈值和被控车辆的行驶状态生成加速度拟合函数。

本实施例中，采用恒定加速度情况下的位移公式，对于最大制动减速度和车辆的行驶状态进行分析，生成制动距离数据，具体所依据的公式为：

其中，为制动距离数据，/>为被控车辆的速度，/>为最大制动减速度。

根据被控车辆所在车道的车道信息构建车速临界阈值时，综合考虑被控车辆同车道的前方车辆的速度、被控车辆和前方车辆的距离，以及路段的限定车速，采用分段函数来进行拟合，生成车速临界阈值所依据的具体公式为：

其中，为车速临界阈值，/>为路段的限定车速，/>为被控车辆所在车道前方车辆的速度，/>为制动距离数据，/>为被控车辆的速度，/>为最大制动减速度，/>为车速安全距离阈值，单位为米（/>），取值范围为/>，/>为加速权重，取值范围，/>为制动距离权重，取值范围为：/>。

本实施例，生成加速度拟合函数的具体逻辑为，将车速临界阈值和被控车辆的速度进行无量纲化处理，并和被控车辆和前方车辆的距离相关联，具体关联公式为：

其中，为加速度拟合函数的因变量，即生成的加速度数据，/>为车辆加速阈值，取值范围为：/>，/>为加权度权重，取值范围为/>，/>为被控车辆的最大加速度，由车辆的厂家进行提供，/>为被控车辆和前方车辆的距离

根据上式可知，当车速临界阈值和被控车辆的速度之间的差值越小时，表明此时车速更加接近临界的车速临界阈值，此时加速度越小，当车速临界阈值和被控车辆的速度较大时，说明被控车辆的整体速度较高，此时若是让车辆加速度较大，车辆容易失控，因此加速度越小，当被控车辆和前方车辆的距离越大时，此时较为安全，车辆加速阈值和之间的差值越小，则加速度越大，当前方车辆的速度越大时，则加速度越大，当前方车辆的速度低于待测车辆时，说明前方车辆在进行刹车，待测车辆需要进行减速，此时加速度为负值，即待测车辆在进行减速。

设定变道风险阈值，将相邻车道内的车道信息和被控车辆的行驶状态信息，进行无量纲化处理后，相关联生成变道风险指数，并和预设的变道风险阈值相比较，判断是否符合变道的条件。

本实施例中，生成变道风险指数时根据左车道信息和右车道信息分别生成左变道风险指数和右变道风险指数，并和同一个变道风险阈值相比较，分别判断向左变道是否符合变道条件，向右变道是否符合变道条件，本实施例中，变道风险阈值被标定为，且。

进一步地，生成左变道风险指数时，将左前方车辆的速度和左前方车辆距被控车辆的距离/>、左后方车辆的速度/>和左后方车辆距离被控车辆的距离/>、被控车辆的速度/>进行无量纲化处理后，关联生成左变道风险指数，关联的公式为：

其中，为左变道风险指数。

根据上式可知，当左前方的车辆车速越高时，此时进行变道越安全，则左变道风险指数越小，当左后方的车辆速度越低时，此时进行变道越安全，则左变道风险指数越小，当左前方车辆距被控车辆的距离、左后方车辆距离被控车辆的距离越大时，左变道风险指数越小，进行变道越安全。

因为，若是没有左侧车道，则左前方车辆的速度和左后方车辆的速度均标定为和被控车辆的速度相等，左前方车辆、左后方车辆距离被控车辆的距离标定为，此时左变道风险指数为2，禁止向左变道。

进一步地，生成右变道风险指数时，将右前方车辆的速度和右前方车辆距被控车辆的距离/>、右后方车辆的速度/>和右后方车辆距离被控车辆的距离/>、被控车辆的速度/>进行无量纲化处理后，关联生成右变道风险指数，关联的公式为：

其中，为右变道风险指数。

根据上式可知，当右前方的车辆车速越高时，此时进行变道越安全，则右变道风险指数越小，当右后方的车辆速度越低时，此时进行变道越安全，则右变道风险指数越小，当右前方车辆距被控车辆的距离、右后方车辆距离被控车辆的距离越大时，右变道风险指数越小，此时进行变道越安全。

若是没有右侧车道，则右前方车辆的速度和右后方车辆的速度均标定为和被控车辆的速度相等，右前方车辆、右后方车辆距离被控车辆的距离标定为，此时右变道风险指数为2，禁止向右变道。

判断向左变道和向右变道是否符合变道条件所依据的具体逻辑为：

当时，判断此时若是向左变道符合变道条件，被控车辆可以向左变道，否则判断不能向左变道；

当时，判断此时若是向右变道符合变道条件，被控车辆可以向右变道，否则判断不能向右变道；

其中，为左变道风险指数，/>为左变道风险指数，/>为设定的变道风险阈值，且/>。

当远程控制端发出的控制指令为前进信号时，根据加速度拟合函数生成的加速度数据控制车辆的速度，控制车辆进行前进，当远程控制端发出的控制指令为变道信号时，根据变道风险指数和变道风险阈值相比较的结果，若符合变道的条件，则控制车辆进行变道，在不符合变道的条件时，不控制车辆变道，并向远程控制端发出告警信号。

本实施例中，当发出的变道指令为左变道指令时，且时，控制车辆向左进行变道，当发出的变道指令为右变道指令时，且/>时，控制车辆向右进行变道。

根据加速度拟合函数生成的加速度数据控制车辆的速度，为根据当前被控车辆的速度为基础控制被控车辆的速度，逻辑公式为：

其中，为被控车辆使用加速度拟合函数生成的加速度数据，进行加速后的速度，/>为加速时间，/>为被控车辆当前时刻的速度。

在使用本实施例远程控制车辆时，随着车辆的前进，本实施例的方案需要进行动态刷新，即一个控制时间段内，本实施例的对于车辆的控制方法刷新一次，刷新的时间间隔为0.5秒。

本发明另外还提供一种自动驾驶车辆的远程控制装置，所述控制装置用于实现上述的自动驾驶车辆的远程控制方法，包括：

控制信号分析模块：用于实时接收车辆远程控制端的控制信号，并对控制信号进行辨识，从控制信号中提取前进信号和变道信号；

车辆环境采集模块：用于实时采集当前时刻被控车辆的行驶状态信息、被控车辆所在车道的车道信息、相邻车道内的车道信息和被控车辆所处路段的限定车速，并获取被控车辆自身的制动信息，所采集的被控车辆的行驶状态信息包括：被控车辆的速度、被控车辆两侧的车道信息；

加速度拟合模块，用于根据被控车辆的行驶状态和被控车辆自身的制动信息生成制动距离数据，用于反映被控车辆的最大刹车距离，并根据被控车辆所在车道的车道信息和制动距离数据综合构建车速临界阈值，并根据车速临界阈值和被控车辆的行驶状态生成加速度拟合函数；

变道风险指数模块，用于设定变道风险阈值，将相邻车道内的车道信息和被控车辆的行驶状态信息，进行无量纲化处理后，相关联生成变道风险指数，并和预设的变道风险阈值相比较，判断是否符合变道的条件；

执行模块，用于在远程控制端发出的控制指令为前进信号时，根据加速度拟合函数生成的加速度数据控制车辆的速度，控制车辆进行前进，当远程控制端发出的控制指令为变道信号时，根据变道风险指数和变道风险阈值相比较的结果，若符合变道的条件，则控制车辆进行变道，在不符合变道的条件时，不控制车辆变道，并向远程控制端发出告警信号。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，既可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种自动驾驶车辆的远程控制方法，应用于具有远程控制驾驶功能的车辆，其特征在于，具体步骤包括：

S1: 被控车辆实时接收车辆远程控制端的控制信号，并对控制信号进行辨识，从控制信号中提取前进信号和变道信号；

S2: 被控车辆内部的车载单元实时采集当前时刻被控车辆的行驶状态信息、被控车辆所在车道的车道信息、相邻车道内的车道信息和被控车辆所处路段的限定车速，并获取被控车辆自身的制动信息，所采集的被控车辆的行驶状态信息包括：被控车辆的速度、被控车辆两侧的车道信息；

S3: 根据被控车辆的行驶状态和被控车辆自身的制动信息生成制动距离数据，用于反映被控车辆的最大刹车距离，并根据被控车辆所在车道的车道信息和制动距离数据综合构建车速临界阈值，并根据车速临界阈值和被控车辆的行驶状态生成加速度拟合函数；

S4: 设定变道风险阈值，将相邻车道内的车道信息和被控车辆的行驶状态信息，进行无量纲化处理后，相关联生成变道风险指数，并和预设的变道风险阈值相比较，判断是否符合变道的条件；

S5: 当远程控制端发出的控制指令为前进信号时，根据加速度拟合函数生成的加速度数据控制车辆的速度，控制车辆进行前进，当远程控制端发出的控制指令为变道信号时，根据变道风险指数和变道风险阈值相比较的结果，若符合变道的条件，则控制车辆进行变道，在不符合变道的条件时，不控制车辆变道，并向远程控制端发出告警信号。

2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶车辆的远程控制方法，其特征在于：将被控车辆的速度和续航里程分别标定为：和/>，采集的所在车道的车道信息包括：前方车辆的速度、被控车辆和前方车辆的距离，并将前方车辆的速度、被控车辆和前方车辆的距离分别标定为：/>和/>。

3.根据权利要求2所述的一种自动驾驶车辆的远程控制方法，其特征在于：采用恒定加速度情况下的位移公式，对于最大制动减速度和车辆的行驶状态进行分析，生成制动距离数据，具体所依据的公式为：

其中，为制动距离数据，/>为被控车辆的速度，/>为最大制动减速度。

4.根据权利要求3所述的一种自动驾驶车辆的远程控制方法，其特征在于：构建车速临界阈值时，综合考虑被控车辆同车道的前方车辆的速度、被控车辆和前方车辆的距离，以及路段的限定车速，采用分段函数来进行拟合，生成车速临界阈值所依据的具体公式为：

其中，为车速临界阈值，/>为路段的限定车速，/>为被控车辆所在车道前方车辆的速度，/>为制动距离数据，/>为被控车辆的速度，/>为最大制动减速度，/>为车速安全距离阈值，单位为米（/>），取值范围为/>，/>为加速权重，取值范围/>，为制动距离权重，取值范围为：/>。

5.根据权利要求4所述的一种自动驾驶车辆的远程控制方法，其特征在于：生成加速度拟合函数的具体逻辑为，将车速临界阈值和被控车辆的速度进行无量纲化处理，并和被控车辆和前方车辆的距离相关联，具体关联公式为：

其中，为加速度拟合函数的因变量，即生成的加速度数据，/>为车辆加速阈值，取值范围为：/>，/>为加权度权重，取值范围为/>，/>为被控车辆的速度，为被控车辆的最大加速度，由车辆的厂家进行提供，/>为被控车辆和前方车辆的距离。

6.根据权利要求1所述的一种自动驾驶车辆的远程控制方法，其特征在于：被控车辆两侧的车道信息为被控车辆两侧是否有车道，所采集的相邻车道内的车道信息包括相邻左车道的左车道信息和相邻右车道的右车道信息，左车道信息包括左前方车辆的速度和距离被控车辆的距离、左后方车辆的速度和距离被控车辆的距离，并分别标定为、/>、/>和/>，右车道信息包括右前方车辆的速度和距离被控车辆的距离、右后方车辆的速度和距离被控车辆的距离，并分别标定为/>、/>、/>和/>。

7.根据权利要求6所述的一种自动驾驶车辆的远程控制方法，其特征在于：生成变道风险指数时根据左车道信息和右车道信息分别生成左变道风险指数和右变道风险指数，并和同一个变道风险阈值相比较，分别判断向左变道是否符合变道条件，向右变道是否符合变道条件，本实施例中，变道风险阈值被标定为，且/>。

8.根据权利要求7所述的一种自动驾驶车辆的远程控制方法，其特征在于：生成左变道风险指数时，将左前方车辆的速度和左前方车辆距被控车辆的距离/>、左后方车辆的速度/>和左后方车辆距离被控车辆的距离/>、被控车辆的速度/>进行无量纲化处理后，关联生成左变道风险指数，关联的公式为：

其中，为左变道风险指数，/>为被控车辆的速度；

生成右变道风险指数时，将右前方车辆的速度和右前方车辆距被控车辆的距离/>、右后方车辆的速度/>和右后方车辆距离被控车辆的距离、/>、被控车辆的速度/>进行无量纲化处理后，关联生成右变道风险指数，关联的公式为：

其中，为右变道风险指数，/>为被控车辆的速度。

9.根据权利要求8所述的一种自动驾驶车辆的远程控制方法，其特征在于：判断向左变道和向右变道是否符合变道条件所依据的具体逻辑为：

当时，判断此时若是向左变道符合变道条件，被控车辆可以向左变道，否则判断不能向左变道；

当时，判断此时若是向右变道符合变道条件，被控车辆可以向右变道，否则判断不能向右变道；

其中，为左变道风险指数，/>为左变道风险指数，/>为设定的变道风险阈值，且；

当发出的变道指令为左变道指令时，且时，控制车辆向左进行变道，当发出的变道指令为右变道指令时，且/>时，控制车辆向右进行变道。

10.一种自动驾驶车辆的远程控制装置，其特征在于：所述控制装置用于实现权利要求1-9任一项所述的自动驾驶车辆的远程控制方法，包括：

控制信号分析模块：用于实时接收车辆远程控制端的控制信号，并对控制信号进行辨识，从控制信号中提取前进信号和变道信号；

车辆环境采集模块：用于实时采集当前时刻被控车辆的行驶状态信息、被控车辆所在车道的车道信息、相邻车道内的车道信息和被控车辆所处路段的限定车速，并获取被控车辆自身的制动信息，所采集的被控车辆的行驶状态信息包括：被控车辆的速度、被控车辆两侧的车道信息；

加速度拟合模块，用于根据被控车辆的行驶状态和被控车辆自身的制动信息生成制动距离数据，用于反映被控车辆的最大刹车距离，并根据被控车辆所在车道的车道信息和制动距离数据综合构建车速临界阈值，并根据车速临界阈值和被控车辆的行驶状态生成加速度拟合函数；

变道风险指数模块，用于设定变道风险阈值，将相邻车道内的车道信息和被控车辆的行驶状态信息，进行无量纲化处理后，相关联生成变道风险指数，并和预设的变道风险阈值相比较，判断是否符合变道的条件；

执行模块，用于在远程控制端发出的控制指令为前进信号时，根据加速度拟合函数生成的加速度数据控制车辆的速度，控制车辆进行前进，当远程控制端发出的控制指令为变道信号时，根据变道风险指数和变道风险阈值相比较的结果，若符合变道的条件，则控制车辆进行变道，在不符合变道的条件时，不控制车辆变道，并向远程控制端发出告警信号。