CN117657206A - 用于自动驾驶的牵引车辆驾驶方法和系统 - Google Patents

Abstract

用于牵引的自动驾驶员辅助系统和方法预测车辆/拖车不稳定性，并调整自动驾驶控制以避免不稳定性。牵引车辆包括通过执行机构系统控制速度和/或转向的控制器。地图系统和/或传感器系统监测车辆正在其上行驶的道路，以在预测范围上识别位于车辆前方的道路轮廓。在预测范围上并在考虑环境条件的情况下确定用于使车辆导航通过道路轮廓的规划轨迹。在道路轮廓之上行驶之前，确定通过道路轮廓的规划轨迹是否将导致超过车辆动态阈值。当规划轨迹将导致通过道路轮廓会超过车辆动态阈值时，确定控制动作以防止不稳定性并优化驾驶员体验。使用控制动作操作车辆通过道路轮廓。

Description

用于自动驾驶的牵引车辆驾驶方法和系统

技术领域

本公开涉及在牵引拖车时的自动车辆驾驶。更具体而言，本公开涉及用于牵引的自动车辆驾驶员辅助系统和方法，其预测拖车不稳定性并调整车辆的自动驾驶控制以维持拖车稳定性。

背景技术

自主、半自主和其他类型的自动车辆可以辅助驾驶员执行车辆操作任务，或者可以代替驾驶员操作车辆。这种自动车辆通常具有可由车辆自动操作的一个或多个系统(例如，转向系统、制动系统和/或一个或多个其他车辆系统)。另外，这种自动车辆通常被配置为以两种模式操作：“手动”模式和“自动”模式，在“手动”模式中，驾驶员能够以常规方式手动操作车辆，在“自动”模式中，经由车辆的控制系统独立于驾驶员(全部或部分地)操作车辆系统中的一个或多个系统。

诸如经由巡航控制设置来维持车辆的期望速度的自动车辆使得驾驶员无需针对一系列驾驶道路轮廓(road profile)来操作加速器踏板。使车辆朝向预期目的地转向的自动车辆可以使用高清晰度地图来提供车道级拓扑、几何图形以及诸如速度限制、交通状况、路标信息等附加细节。高精度GPS设备可以用于在高清晰度地图中准确定位车辆。使用自动化来驾驶车辆的能力已得到证明，其中自动系统操作车辆的转向以在道路上导航并且操作车辆的制动器和加速器以控制车辆速度。

当车辆牵引拖车时，增加了驾驶的复杂性水平。例如，人类驾驶员可以基于经验来调整他们的车辆驾驶方法以适应正在被牵引的拖车。利用巡航控制系统，驾驶员通常选择车辆要维持的速度，并且将由巡航控制系统来维持所选择的速度。一些系统可以调节车辆速度以适应在车道前方较慢移动的车辆，但是独立于车辆是否正在牵引拖车而操作。

因此，期望提供考虑到存在拖车的用于以自动模式操作车辆的有效系统和方法。另外，系统和方法优选地在作出控制决定时考虑操作车辆的驾驶场景。此外，结合附图和前述技术领域和背景技术，根据随后的详细描述和所附权利要求，本公开的其他期望的特征和特性将变得显而易见。

发明内容

用于牵引的自动驾驶员辅助系统和方法预测拖车不稳定性并调整自动驾驶控制以维持拖车稳定性。牵引车辆包括通过执行机构系统(actuator system)控制速度和/或转向的控制器。地图系统和/或传感器系统用于监测车辆正在其上行驶的道路，以在预测范围(prediction horizon)上并在考虑环境条件的情况下识别位于车辆前方的道路轮廓(roadprofile)。在预测范围上并在考虑环境条件的情况下确定用于使车辆导航通过道路轮廓的规划轨迹(projected trajectory)。在道路轮廓之上行驶之前，确定通过道路轮廓的规划轨迹是否将导致超过车辆动态阈值。当规划轨迹将导致通过道路轮廓会超过车辆动态阈值时，确定控制动作以防止不稳定性并优化驾驶员体验。使用控制动作操作车辆通过道路轮廓。

在另外的实施例中，装载在车辆上的非暂态计算机可读介质上存储有车辆数据和拖车数据，车辆数据和拖车数据包括与车辆相关联的参数以及与拖车相关联的参数。计算包括使用车辆参数数据和拖车参数数据来确定是否将超过车辆通过道路轮廓的摇摆速度(sway speed)限制。

在另外的实施例中，计算包括确定是否将超过车辆通过道路轮廓的弯折速度(jackknifing speed)限制。

在另外的实施例中，计算包括确定是否将超过车辆通过道路轮廓的横向加速度。

在另外的实施例中，监测包括识别道路轮廓中的下坡。控制动作包括：通过控制器经由执行机构系统使车辆在进入下坡之前减速；以及通过控制器经由执行机构系统使车辆在穿过下坡时加速。

在另外的实施例中，估计车辆的系数以预测具有拖车的车辆通过道路轮廓的横向动态特性。

在另外的实施例中，该系数是转向不足系数，并且确定所估计的转向不足系数是否大于设计阈值。

在另外的实施例中，当转向不足系数在设计阈值的裕度内时，计算车辆的摇摆速度限制。

在另外的实施例中，当转向不足系数在裕度之外时，计算车辆的弯折速度限制。

在另外的实施例中，监测包括识别道路轮廓中的弯道。控制动作包括通过控制器经由执行机构系统减慢车辆在弯道中与规划轨迹会聚的速率以避免不稳定性。

在多个其他实施例中，一种用于牵引拖车的车辆的驾驶控制系统包括控制器，控制器经由执行机构系统通过控制车辆的速度和转向角中的至少一个来操作车辆。使用地图系统和传感器系统中的至少一个，在预测范围上并在考虑环境条件的情况下针对位于车辆前方的道路的道路轮廓来监测车辆正在其上行驶的道路。确定规划轨迹以用于在预测范围上使车辆导航通过道路轮廓。在道路轮廓之上行驶之前，控制器的处理器计算通过道路轮廓的规划轨迹是否将导致超过车辆动态阈值。当规划轨迹将导致通过道路轮廓会超过车辆动态阈值时，确定控制动作以防止不稳定性并优化驾驶员体验。操作执行机构系统以使用控制动作来引导车辆通过道路轮廓。

在另外的实施例中，装载在车辆上的非暂态计算机可读介质存储车辆数据和拖车数据，车辆数据和拖车数据包括与车辆相关联的参数以及与拖车相关联的参数。控制器被配置为使用车辆数据和拖车数据来确定是否将超过车辆通过道路轮廓的摇摆速度限制。

在另外的实施例中，控制器被配置为确定是否将超过车辆通过道路轮廓的弯折速度限制。

在另外的实施例中，控制器被配置为确定是否将超过车辆通过道路轮廓的横向加速度。

在另外的实施例中，控制器被配置为：识别道路轮廓中的下坡；经由执行机构系统使车辆在进入下坡之前减速；以及经由执行机构系统使车辆在穿过下坡时加速。

在另外的实施例中，控制器被配置为估计车辆的系数以预测具有拖车的车辆通过道路轮廓的横向动态特性。

在另外的实施例中，该系数包括转向不足系数，并且控制器被配置为确定所估计的转向不足系数是否大于设计阈值。

在另外的实施例中，控制器被配置为：仅当转向不足系数在设计阈值的裕度内时，计算车辆的摇摆速度限制；并且仅当转向不足系数在裕度之外时，计算车辆的弯折速度限制。

在另外的实施例中，控制器被配置为：经由监测识别道路轮廓中的弯道；以及通过控制器经由执行机构系统减慢车辆在弯道中与规划轨迹会聚的速率以避免不稳定性。

在多个另外的实施例中，一种车辆被配置为牵引拖车。该车辆包括装载在车辆上的非暂态计算机可读介质，其被配置为存储车辆数据和拖车数据，车辆数据和拖车数据包括与车辆相关联的参数以及与拖车相关联的参数。控制器经由执行机构系统通过控制车辆的速度和转向角中的至少一个来操作车辆。使用地图系统和传感器系统中的至少一个，在预测范围上针对位于车辆前方的道路的道路轮廓来监测车辆正在其上行驶的道路。确定规划轨迹以用于在预测范围上并在考虑环境条件的情况下使车辆导航通过道路轮廓。在道路轮廓之上行驶之前，控制器的处理器使用车辆数据和拖车数据计算是否将超过车辆动态阈值。车辆动态阈值包括车辆通过道路轮廓的摇摆速度限制以及车辆通过道路轮廓的弯折速度限制中的至少一个。当规划轨迹将导致通过道路轮廓会超过车辆动态阈值时，确定控制动作以防止不稳定性并优化驾驶员体验。通过执行机构系统的控制，使用控制动作操作车辆通过道路轮廓。控制动作选自速度控制、轨迹控制和力控制。

附图说明

在下文中将结合以下附图来描述示例性实施例，其中相同的附图标记表示相同的元件，并且其中：

图1是根据各种实施例的在道路上操作的车辆拖车系统的示意图；

图2是根据各种实施例的图1的车辆的功能框图；

图3是示出根据各种实施例的图1的车辆的驾驶控制系统的元件的数据流程图；

图4是根据各种实施例的在具有斜坡的道路上操作的车辆拖车系统的示意图；

图5是根据各种实施例的用于使用纵向控制操作图4的车辆通过斜坡的过程的流程图；

图6是根据各种实施例的在具有弯道的道路上利用自动速度控制操作的车辆拖车系统的示意图；

图7是根据各种实施例的用于使用纵向控制操作图6的车辆通过弯道的过程的流程图；

图8是根据各种实施例的在具有弯道的道路上利用自动转向控制操作的车辆拖车系统的示意图；

图9是根据各种实施例的用于使用轨迹控制操作图8的车辆通过弯道的过程的流程图；以及

图10是根据各种实施例的用于使用纵向控制、横向控制和扭矩控制中的至少一个来操作图2的车辆的过程的流程图。

具体实施方式

以下详细描述本质上仅仅是示例性的，而并非旨在限制应用和使用。此外，并不旨在受前述技术领域、背景技术、发明内容或以下详细描述中提出的任何明示或暗示理论的约束。如本文所用，术语发动机是指内燃发动机并且术语电动机是指可以作为电动机和/或发电机运行的用电机器。术语混合动力系是指采用发动机和电动机这两者的车辆推进系统。此外，如本文所用，术语模块是指单独或组合形式的任何硬件、软件、固件、电子控制单元或部件、处理逻辑和/或处理器设备，包括但不限于：专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享、专用或组)和存储器、组合逻辑电路、和/或提供所描述功能的其他合适部件。

本公开的实施例在本文中可以相对于功能和/或逻辑块部件以及各种处理步骤来描述。应理解，这种块部件可以由被配置为执行指定功能的任意数量的硬件、软件和/或固件部件来实现。举例来说，本公开的实施例可以采用各种集成电路部件，例如存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等，其可以在一个或多个微处理器或其他控制设备的控制下执行各种功能。另外，本领域技术人员将理解，本公开的实施例可以结合任意数量的自动驾驶系统(包括巡航控制系统、自动驾驶员辅助系统和自主驾驶系统)来实践，并且本文描述的车辆系统仅仅是本公开的一个示例实施例。

为简洁起见，本文中可不详细描述与信号处理、数据传输、信令、控制和系统(以及系统的各个操作部件)的其他功能方面相关的常规技术。此外，本文中包含的各个附图中所示的连接线旨在表示各种元件之间的示例功能关系和/或物理联接。应注意，本公开的实施例中可以存在许多替代或附加的功能关系或物理连接。

参照图1，示出了牵引拖车22的车辆20，其在具有道路轮廓26的道路24上行驶。道路轮廓26由道路24的表面限定，并且可以包括对车辆20和拖车22所经受的力以及车辆20与拖车22之间的力具有影响的变化，诸如弯道、斜坡、边坡变化等。如本文所用，术语“道路轮廓”是指车辆将在其上导航的一组道路特征，并且可以包括弯道、坡度(上坡和下坡)，以及影响车辆20和/或被牵引拖车22的动态的其他特征。拖车22可以通过挂接装置25与车辆20可释放地联接，以在道路24上行驶。如本文所用，“车辆”可以指牵引诸如拖车22之类的拖车的主车辆(host vehicle)，诸如车辆20。术语“牵引车辆”也可以用于指进行牵引的车辆。在实施例中，机动汽车可以用作在车辆拖车系统28中牵引拖车22的车辆20。术语“车辆”也可以用于指车辆20与拖车22组合在一起。如本文所用，“拖车”可以指被牵引的装置，诸如拖车22，其被配置为与诸如车辆20之类的机动车辆联接并且由其移动。

拖车22是出于说明目的而示出的，并且可以是由车辆20牵引的任何移动装置，诸如船、露营拖车、多用途拖车、专用类型的移动设备等。车辆拖车系统28在可以预先规划并存储在导航系统中的路线上操作以便行驶到选定目的地，或者可以由人类驾驶员自发地控制。在各个行程点处，道路24可以包括诸如斜坡和弯道之类的特征，在遇到该特征时，可能对车辆20和拖车22的动态具有影响，其中该影响取决于斜坡的坡度或弯道的半径而具有各种等级。车辆拖车系统28的操作可以优选地包括车辆20的操作变化，以避免诸如摇摆、振荡、过度横向加速等不稳定性。例如，当下坡行驶时，拖车22可能施加朝向车辆20的纵向力29。当上坡行驶时，纵向力29可能指向背离车辆20的方向。另外，挂接装置25可能承受垂直力31，该垂直力会变化并且可能指向上或指向下。

车辆20包括传感器系统，诸如适当的传感器阵列30，其可以包括可适用于检测与本文中的讨论一致的车道标记、物体、弯道、斜坡、坡地、路面等的摄像机、雷达、激光雷达等。车辆20还可以包括：地图系统，诸如地图数据库32，该地图数据库可以是高清晰度地图数据库；接口34；以及GPS单元36，该GPS单元可以是高精度GPS单元。地图数据库32以高细节度存储地图信息。车辆20的路线可以可视地描绘于接口34上。在实施例中，车辆20可以诸如在巡航控制模式下以设定速度操作，在该巡航控制模式下，人类驾驶员对车辆20进行转向和制动。在其他实施例中，可以以半自主或自主模式在更高层级下操作车辆20，其中转向和/或制动是自动控制的。如本文所用，术语预测范围38是指车辆20的系统能够预测在即将在道路24上行驶预测范围38的距离的过程中车辆20和拖车22的动态的距离。

参照图2，车辆20的某些特征以功能框图的形式示出。应理解，车辆适应于作为牵引车辆操作，以用于牵引诸如拖车22之类的拖车。车辆20包括用于与拖车22联接的挂接装置25。如图2所示并在下面更详细地描述，车辆20包括驾驶控制系统42，以用于控制车辆20的一个或多个自动系统44，诸如车辆20的加速器系统46、制动系统48和/或转向系统50、以及其他可能的自动系统44。当车辆20独立行驶时以及当车辆20作为牵引车辆与联接到挂接装置25的拖车22一起行驶时，驾驶控制系统42均运行。驾驶控制系统42包括传感器阵列30，其可以包括可适用于检测与本文中的讨论一致的车道标记、物体、弯道、斜坡、坡地等的摄像机、雷达、激光雷达等。车辆20还可以包括地图数据库32和接口34。驾驶控制系统42包括控制器54。在各种示例中，控制器54根据以下结合本文描述的过程和方法进一步阐述的步骤，基于车辆20的一个或多个操作模式来控制自动系统44。

如图2所示，除了上述驾驶控制系统42之外，车辆20还包括底盘60、车身62、四个车轮64、加速器系统46、转向系统50和制动系统48。车身62布置在底盘60上或与底盘60成一体，并且大体上包封车辆20的其他部件。车轮64各自在车身62的相应角落附近可旋转地联接到底盘60。在各种示例中，车辆20可以与图2所示的不同。例如，在某些示例中，车轮64的数量可以不同。作为另外的示例，在各种示例中，车辆20可以不具有转向系统，并且例如可以通过差速制动(differential braking)来转向，以及可以具有各种其他可能的差异。车辆20包括适应于与诸如拖车22之类的拖车可释放地联接的挂接装置25。

在图2所示的示例中，车辆20包括执行机构组件68。执行机构组件68包括安装在底盘60上、驱动任意数量的车轮64的至少一个推进系统70。推进系统70被示出为通过变速器65与前轴66联接，并且在多个实施例中可以替代地与后轴67联接，或者与这两个轴66、67联接。在实施例中，执行机构组件68可以包括自动系统44中的一个。在所描绘的示例中，执行机构组件68包括发动机72。在一个示例中，发动机72包括燃烧发动机。在其他示例中，代替燃烧发动机72或除燃烧发动机72之外，执行机构组件68可以包括一个或多个其他类型的发动机和/或电动机，诸如电动机/发电机。在某些示例中，驾驶控制系统42控制推进系统70以及车辆20的一个或多个其他系统。

在驾驶员参与或不参与的情况下，自动系统44至少在某些模式下提供车辆20的自动驾驶特征。在一个示例中，自动系统44在处于自动模式下时通过自动系统44(利用由驾驶控制系统42直接提供或经由控制器54间接提供的指令)提供自动驾驶员辅助，并且在处于手动模式下时允许驾驶员参与和控制。在所描绘的示例中，自动系统44包括加速器系统46、制动系统48和转向系统50。应理解，在某些示例中，转向系统50可以是自动的而制动系统48不是自动的，或相反。还应理解，在某些示例中，可以使用一个或多个其他自动系统44。例如，在某些示例中，可以使用自动系统44，其使用来自传感器阵列30、高清晰度地图数据库32和高精度GPS单元36的输入来自动制动和转向，诸如通用汽车(General Motor)的功能。在某些示例中，当处于自动模式时，整个车辆20(例如，所有车辆系统)可以是自动的，而在某些其他示例中，在任何特定时间可能只有某些车辆系统是自动的或占用的。

在实施例中，控制器54可以经由地图生成器模块45生成针对预测范围38的道路24的地图，诸如用于补充地图数据库32，诸如用于在遇到地图上未标明的道路时使用。地图生成器模块45基于来自传感器阵列30的数据来生成地图，该数据可以包括图像数据和从一个或多个测距系统(例如，激光雷达和/或雷达系统)提供的距离点数据。图像数据包括经由摄像机获得的像素信息。所生成的地图是驾驶环境的机器可读表示。所生成的地图包括在任何给定时间经由传感器阵列30获取的驾驶环境特征。

在图2的实施例中，加速器系统46与推进系统70联接，并且诸如通过执行机构47控制车辆20的速度。在各种示例中，当处于手动模式下时，当需要改变速度时，加速器系统46接收来自车辆20的驾驶员的输入。在某些示例中，当处于自动模式下时，加速器系统46利用来自驾驶控制系统42(直接地和/或间接地来自控制器54)的速度命令，该速度命令通过执行机构47实现而无需驾驶员参与。同样在某些示例中，当处于自动模式诸如自适应巡航模式下时，加速器系统46包括自动速度调节功能。

转向系统50安装在底盘60上，并控制车轮64的转向。在所描绘的示例中，转向系统50包括转向盘74、转向柱76和转弯信号执行机构78。在各种示例中，当处于手动模式下时，当需要转弯时，转向盘74和转弯信号执行机构78接收来自车辆20的驾驶员的输入，并且转向柱76基于来自驾驶员的输入来实现车轮64的预期转向角。在某些示例中，当处于自动模式下时，转向系统50利用来自驾驶控制系统42(直接地和/或间接地来自控制器54)的转向命令，该转向命令通过执行机构51实现而无需驾驶员的参与。同样在某些示例中，当处于自动模式下时，转向系统50可以包括自动车道居中功能。

制动系统48安装在底盘60上，并为车辆20提供制动。当处于手动模式下时，通过执行机构49来启动制动系统48，并且经由车轮64处的制动单元(未示出)提供适当的制动，其中执行机构49在由驾驶员启动时可以是制动踏板或者在由控制器54启动时可以是电执行机构。在某些示例中，当处于自动模式下时，制动系统48利用来自驾驶控制系统42(直接和/或间接地来自控制器54)的制动命令，该制动命令通过执行机构49实现而无需驾驶员的参与。同样在某些示例中，制动系统48包括扭矩矢量控制(torque vectoring)和/或差速制动功能，其可以包括由控制器54控制的推进系统70的参与。

如上所述和如图2所示，在一个示例中，驾驶控制系统42包括传感器阵列30、高清晰度地图数据库32、接口34、控制器54，并且可以包括导航系统80。传感器阵列30包括感测车辆20的外部环境和/或内部环境的可观测条件的各种设备(在本文中也被称为传感器)。在一个示例中，传感器阵列30对应于图1的车辆传感器。此外在一个示例中，传感器阵列30包括各种其他传感器，诸如测量车辆20的惯性测量值的一个或多个惯性测量传感器(例如，用于测量车辆20的陀螺偏航率的一个或多个陀螺偏航传感器)，以及一个或多个车轮速度传感器(例如，与车辆20的一个或多个车轮64相关联)和传动系速度传感器(例如，用于检测车辆20的速度)。传感器阵列30中的传感器将其各自的测量值和值提供给驾驶控制系统42以用于处理。

在传感器阵列30中，摄像机(或图像传感器)可以间隔开以提供车辆20周围环境的三百六十(360)度图像覆盖。摄像机捕获图像，该图像可以被处理和分类以用于进一步参考。此外在传感器阵列30中，激光雷达设备执行扫描以生成表示视场内的物体的空间结构/特性的激光雷达点云。在各种实施例中，控制器54的一个或多个指令实施于生成车辆计划轨迹和速度曲线的自动驾驶员辅助系统(ADAS)中，并且车辆计划轨迹和速度曲线中的至少一个可以被处理以生成控制信号来控制自动系统44的执行机构中的一个或多个，以执行一个或多个控制动作来自动控制车辆20(例如，使在特定驾驶场景中遇到的驾驶任务自动化)。

如图2所示，控制器54是计算机系统55的一部分或包括计算机系统55。应理解，控制器54可以以其他方式不同于图2所示的示例。控制器54可以被配置为彼此通信的任何数量的控制器和/或微控制器。控制器54联接在驾驶控制系统42中，诸如与传感器阵列30和自动系统44联接，并且与车辆20的其他设备和系统联接。控制器54可以接受来自各种来源的信息，处理该信息，并基于此提供控制命令以实现诸如车辆20及其系统(包括自动系统44)的操作之类的结果。在所描绘的实施例中，控制器54包括处理器82和存储器设备84，并且与存储设备86联接。处理器82执行控制器54的计算和控制功能，并且可以包括任何类型的处理器或多个处理器、诸如微处理器的单个集成电路、或协同工作以完成处理单元的功能的任何合适数量的集成电路设备和/或电路板。在操作期间，处理器82可以执行一个或多个程序并且可以使用数据，其中这些程序和数据中的每一个均可以包含在存储设备86中，并且因此，处理器82在执行本文中所描述的过程(诸如下面更详细描述的过程和方法)中控制控制器54的一般操作。

存储器设备84可以是任何类型的合适存储器。例如，存储器设备84可以包括例如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和保活存储器(KAM)中的易失性和非易失性存储。KAM是可以用于在处理器82断电时存储各种操作变量的持久性或非易失性存储器。存储器设备84可以使用许多已知存储器设备中的任一者来实现，诸如PROM(可编程只读存储器)、EPROM(可擦除PROM)、EEPROM(电可擦除PROM)、快闪存储器或能够存储数据(其中一些数据表示由控制器54使用的可执行指令)的任何其他电、磁、光或组合存储器设备。在所描绘的实施例中，存储器设备84可以存储上述程序，以及诸如用于短期数据访问的一个或多个所存储的数据值。

存储设备86存储诸如用于在自动控制车辆20及其系统中使用的长期数据访问的数据。存储设备86可以是任何合适类型的存储装置，包括直接存取存储设备，诸如硬盘驱动器、闪存系统、软盘驱动器和光盘驱动器。存储设备86包括被配置为将数据存储在诸如车辆20和拖车22上的非暂态计算机可读介质。在一个示例性实施例中，存储设备86包括来源，存储器设备84从该来源接收执行本公开的一个或多个过程的一个或多个实施例的程序。在另一示例性实施例中，程序可以直接存储在存储器设备84中和/或以其他方式被存储器设备84访问。程序表示可执行指令，该可执行指令被控制器54用于处理信息和控制车辆20及其系统，包括驾驶控制系统42和自动系统44。

虽然驾驶控制系统42的部件被描绘为同一系统的一部分，但是应理解，在某些实施例中，这些特征可以包括多个系统。另外，在各种实施例中，驾驶控制系统42可以包括各种其他车辆设备和系统(诸如自动系统44和/或车辆20的其他系统等)的全部或部分，和/或可以与之联接。

接口34(例如人机接口)使得能够将例如来自车辆驾驶员的输入传达到计算机系统55，并且可以使用任何合适的方法和装置来实施。例如，驾驶员可以使用接口34来输入拖车22的参数。接口34还使得能够从计算机系统55的控制器54向驾驶员传达信息和警报。

参照图3，根据各种实施例以数据流程图的形式示出了用于适应性地控制车辆拖车系统28的驾驶控制系统42的元件。应理解，根据本公开的驾驶控制系统42的各种实施例可以包括嵌入在控制器54内或多个控制器中的任意数量的模块，这些模块可以被组合和/或进一步划分以实施本文中所描述的系统和方法。对驾驶控制系统42的输入可以是从包括传感器阵列30的车辆20的各种传感器接收的，从与车辆20相关联的其他控制模块(未示出)接收的，和/或由控制器54内的其他子模块(未示出)确定的。为简单起见，包括在权利要求中，可以参照一个控制器54来进行描述，该一个控制器是指一个或多个控制器。驾驶控制系统42可以被配置为包括路径预测模块100、参数收集和预测模块102、不稳定性预测模块104、车辆控制模块106和数据存储器108。

在各种实施例中，路径预测模块100接收路径数据110和传感器数据112作为输入。路径数据110可以包括来自GPS单元36、地图数据库32和/或导航系统80的数据。传感器数据112可以包括来自传感器阵列30的数据，诸如摄像机、激光雷达等数据。路径预测模块100对规划轨迹进行规划，从而得到规划轨迹数据114，其中该规划轨迹是车辆拖车系统28在预测范围38内的预测轨迹或计划轨迹。预测范围38的可达距离可以变化，这取决于地图数据库32是否包含用于路线的即将到来区段的高清晰度数据或者区段是否可能在地图上未被有效地标明，在这种情况下，传感器数据112将基于系统能力来限定预测范围38的距离。当预测轨迹时，诸如当车辆20处于驾驶员转向控制下时，规划轨迹数据表示保持以道路24的其当前行驶车道为中心的车辆的预期路径。当计划轨迹时，诸如当通过控制器54控制转向时，通常限定路径以将车辆拖车系统28维持在沿道路24的其车道中居中的状态，受限于所存在的包括变化的其他环境或动态条件。规划轨迹数据114包括从路径数据110和/或传感器数据112获得的车辆轨迹和道路24的参数，并且被存储在数据存储器108中。

在各种实施例中，参数收集和预测模块102诸如从数据存储器108接收车辆参数数据116、拖车参数数据118和规划轨迹数据114作为输入，并且还可以接收环境数据120。车辆参数数据116包括限定车辆20的参数诸如车辆轴距、车辆质量等的各种数据，这些数据是常数并且可以被存储在数据存储器108中并从数据存储器108中检索。拖车参数数据118可以类似地从数据存储器108中检索，并且可以包括诸如拖车轴距、拖车重量等常数参数。可以在制造车辆20时保存常数车辆参数数据116。可以诸如从通过接口34的输入中保存常数拖车参数数据118。规划轨迹数据114包括诸如即将到来道路区段的曲率半径、道路24的坡度等参数。环境数据120可以包括关于道路24的参数，诸如用于限定摩擦值的表面类型，并且其可以由传感器阵列30辨别。在使用规划轨迹数据114的情况下，参数收集和预测模块102使用可用和可应用的数学关系、常数参数和道路参数来计算预测范围38内的非常数参数。这些参数包括诸如车辆横向加速度(α_y)、车辆偏航率(r)、挂接角和挂接力之类的值。这种参数包括预测参数，因为预测范围38上的计划轨迹位于车辆拖车系统28的前方。可以使用可校准的回转半径来估计拖车惯性。所收集和预测的参数作为合并参数数据122存储在数据存储器108中。

在各种实施例中，不稳定性预测模块104诸如从数据存储器108接收规划轨迹数据114、合并参数数据122和拖车动态模型数据124作为输入。对于诸如车辆20之类的车辆，为特定车辆模型配置、校准和存储动态模型，以用于当独立于拖车操作车辆20时的实时计算中。用于车辆20的该模型适应于拖车模式模型。例如，当拖车与车辆20电联接，诸如用于拖车灯光控制时，可以触发拖车模式。可以基于作为通过接口34的输入的拖车22的参数来选择拖车动态模型数据124，或者可以从具有拖车类别列表的菜单中选择拖车动态模型数据124。接口34可以用于请求来自车辆20的驾驶员的输入或选择。通常，不稳定性预测模块104计算车辆拖车系统28通过计划/规划轨迹的预测动态。

使用规划轨迹数据114、合并参数数据122和适应性动态模型(拖车动态模型数据124)，在车辆20在预测范围38的距离上行驶之前，不稳定性预测模块104预测在预测范围38上是否将出现不稳定性。针对规划/计划轨迹来计算车辆拖车系统28的动态特性。例如，不稳定性预测模块104可以使用以下关系来计算在选定裕度内是否将超过或接近摇摆速度限制： 其在下面进一步描述。还例如，不稳定性预测模块104可以使用以下关系来计算在选定裕度内是否将超过或接近弯折速度限制：/>其在下面进一步描述。还例如，不稳定性预测模块104可以诸如通过使用以下关系来计算是否将超过横向加速度：/>可以对沿预测范围38的各个点进行这些计算中的每一个。例如，可以在拖车模式期间以选定间隔连续地计算这些值以获得对即将到来的道路的全面评估(例如，每秒一次或以下)。使用这些计算，不稳定性预测模块104识别是否将出现不稳定性(或在选定裕度内接近出现不稳定)，量化不稳定性的程度，并且生成经量化的不稳定性数据126。

在各种实施例中，车辆控制模块106接收经量化的不稳定性数据126和车辆模式数据128作为输入。车辆模式数据128可以从控制器54的各种模块被接收，并且限定是否以速度控制(诸如在巡航控制模式下)、以自动驾驶控制(诸如转向和/或制动控制)、以及/或者以扭矩控制(诸如以扭矩矢量控制和/或差速制动)来操作车辆20。车辆模式数据128限定车辆控制模块106可用的控制动作的列表。车辆控制模块106生成控制自动系统44的控制数据130，使得车辆拖车系统28在预测范围38和道路24的给定场景上的操作被控制在一致稳定的状态。例如，如果未预测到不稳定性，则车辆20继续以设定速度并沿计划轨迹操作。当预测到不稳定性时，车辆控制模块106评估可用控制(速度、转向、制动和/或扭矩)，并确定维持稳定性所需的适应。

参照图4，示出了涉及沿道路24的道路轮廓26的斜坡140的驾驶场景。在这种情况下，斜坡140涉及车辆20在牵引拖车22时将在其上导航的下坡。图4包括垂直轴142上的速度相对于水平轴144上的距离的曲线图。在当前示例中，车辆20诸如在巡航控制模式下以设定速度146操作，并且如果未采取预防动作，则预测在设定速度146下，斜坡140的长度和/或坡度角将导致不稳定性。在经由驾驶控制系统42的纵向控制适应中，车辆20的实际速度148在接近斜坡140时在区段150中减小，并且在进入斜坡140之后在区段152中提高，并且在离开斜坡140之后返回到设定速度146。

图5的方法200中示出了通过斜坡140的驾驶场景。如根据本公开将理解的，方法200内的操作顺序不限于如图5所示的顺序执行，而是可以在适用时并根据本公开以一个或多个不同顺序执行。在各种实施例中，方法200可以被调度成基于一个或多个预定事件来运行，和/或可以在车辆20的操作期间连续地运行。在方法200中，针对道路轮廓26的特征(诸如斜坡或弯道)来监测202高清晰度地图数据库32。控制器54诸如通过处理器82并且在到达斜坡140之前，在设定速度146下并在考虑环境条件的情况下针对从斜坡140向下的规划轨迹(按照预测的)来计算204车辆拖车系统28的动态特性。例如，可以使用环境数据120。计算可以用于确定206在设定速度146下是否将接近或超过摇摆速度限制和/或弯折速度限制，如下面进一步描述的。当确定206未预测到不稳定性时，方法200返回到监测202。当确定206得到预测的不稳定性时，诸如如果维持设定速度146则预测将发生摇摆时，产生标记并且诸如通过接口34向驾驶员发送208将调节速度的警告。诸如通过控制器54计算210速度曲线，以在实际速度148保持低于可能发生摇摆的临界速度的情况下穿过斜坡1400。控制器54诸如经由加速器系统46发送212纵向控制以实现速度曲线。因为在当前示例中涉及下坡，因此速度曲线包括减速，随后加速回到设定速度146。可以在车辆拖车系统28仍在穿过斜坡140时或在完成在斜坡140上的行驶之后开始加速。当车辆20返回到设定速度146时，诸如通过控制器54经由接口34向驾驶员发送214消息。

在图4至图5的示例中，下坡场景意味着拖车22将朝向车辆20施加不断增大的力。因此，预防控制动作包括减速，随后当摇摆/不稳定性的可能性减小时加速。当车辆20以制动系统48的自动控制操作时，控制动作可以包括抑制过度制动以维持稳定性。另外，可以使由制动系统48施加制动的速率适应于较不急剧的速率。制动力和施加速率可以是校准值减小并从存储设备86检索，或者可以基于当前操作条件来计算。在上坡场景中，拖车22将在车辆20上施加逐渐增大的拉力。结果，控制动作还可以包括速度修改并且可以包括抑制过度加速。当车辆20以制动系统48的自动控制操作时，控制动作可以包括使制动系统48施加制动的速率适应于更为急剧的速率。另外，当摇摆/不稳定性的可能性减小时，可以实现制动的施加。

参照图6，示出了涉及道路24中的弯道220的驾驶场景(示出了操作车道)。在这种情况下，弯道220涉及车辆20在牵引拖车22时将在其上导航的需要向左转向的曲率半径222。在当前示例中，车辆20诸如在巡航控制模式下以设定速度146操作，并且如果未采取预防控制动作，则预测对于规划轨迹224而言，在设定速度146下曲率半径222将产生不稳定性。在该示例中，车辆20的驾驶员控制转向和制动。在经由驾驶控制系统42的纵向控制适应中，车辆20的操作速度在接近弯道220时减小以避免不稳定性，诸如通过避免摇摆和/或限制横向加速度以确保通过弯道220时动态保持在临界水平以下。

参照图7，示出了用于操作通过弯道220的方法240。如根据本公开将理解的，方法240内的操作顺序不限于如图7所示的顺序执行，而是可以在适用时并根据本公开以一个或多个不同顺序执行。在各种实施例中，方法240可以被调度成基于一个或多个预定事件来运行，和/或可以在车辆20的操作期间连续地运行。方法240针对道路轮廓26的特征(诸如斜坡或弯道)来监测242传感器阵列30和/或地图数据库32。当检测到弯道220时，控制器54诸如通过处理器82并在到达弯道220之前，在设定速度146下针对通过弯道220的规划轨迹224来计算244车辆拖车系统28的动态特性。例如，计算可以用于确定246是否超过动态阈值。例如，确定246可以预测在设定速度146下是否将接近或超过摇摆速度限制和/或弯折速度限制，如下面进一步描述的。还例如，确定246可以评估横向加速度是否被预测为超过阈值。当确定246未预测到不稳定性时，方法240返回到监测242。当确定246预测到不稳定性，诸如如果维持设定速度146则预测将发生摇摆时，产生标记并且诸如通过接口34向驾驶员发送248前方存在弯道以及/或者将调节速度的警告。诸如通过控制器54计算250速度曲线，以用于在车辆拖车系统28的实际速度保持低于临界速度的情况下穿过弯道，其中避免了不稳定性并且优化了驾驶员体验。例如，驾驶员将体验到优化的舒适性和安全性。控制器54诸如经由加速器系统46发送252纵向控制以实现速度曲线。因为当前示例中涉及弯道，所以速度曲线包括减速，随后加速回到设定速度。在进入弯道220之前开始减速，并且可以在车辆拖车系统28仍在穿过弯道220的同时或者在完成行驶穿过弯道220之后开始加速。当车辆20返回到设定速度146时，诸如通过控制器54经由接口34向驾驶员发送254消息。

如图8所示，示出了涉及道路24中的弯道220的另一驾驶场景。在当前示例中，车辆20以自动速度和转向控制来操作，并且如果未采取预防控制动作，则预测对于通过弯道220的规划轨迹260而言，在设定速度146下曲率半径222将产生不稳定性。在经由驾驶控制系统42的纵向控制适应中，车辆20的操作速度可以在接近弯道220时减小，以便限制横向加速度以确保通过弯道220时其保持在临界水平以下。然而，在当前场景中，在维持设定速度146的同时，可以通过经由转向系统50的轨迹控制来将横向加速度维持在临界水平以下。沿轨迹区段262可以维持对通过弯道220的车辆20的良好跟踪以与规划轨迹260会聚并重合，然而，对于设定速度146，车辆拖车系统28的横向加速度可能超过轨迹区段262上的临界水平。因此，经由控制器54控制转向系统50以更缓慢地沿轨迹区段264与规划轨迹260会聚，以将横向加速度限制在临界水平以下并避免不稳定性。

参照图9，示出了用于在ADAS控制中操作通过弯道220的方法270。如根据本公开将理解的，方法270内的操作顺序不限于如图9所示的顺序执行，而是可以在适用时并根据本公开以一个或多个不同顺序执行。在各种实施例中，方法270可以被调度成基于一个或多个预定事件来运行，和/或可以在车辆20的操作期间连续地运行。方法270针对道路轮廓26的特征(诸如斜坡或弯道)来监测272传感器阵列30和/或高清晰度地图数据库32。当检测到弯道220时，控制器54诸如通过处理器82并在到达弯道220之前，在设定速度146下针对通过弯道220的规划轨迹260来计算274车辆拖车系统28的动态特性。例如，计算可以用于确定276在设定速度146下是否将接近或超过摇摆速度限制和/或弯折速度限制和/或横向加速度阈值，如下面进一步描述的。当确定276预测到不稳定性，诸如如果维持设定速度146并且选择诸如沿直接会聚区段262直接向规划轨迹260会聚，则预测将发生摇摆时，产生278限制横向加速度和抑制车辆运动的标记。诸如通过控制器54计算280轨迹区段264，以用于穿过弯道220，从而与规划轨迹260会聚，防止不稳定性。控制器54诸如经由转向系统50发送282轨迹控制，以经由所命令的转向角沿修正会聚轨迹区段264实现与规划轨迹260的会聚。如果需要，可以诸如通过监测传感器阵列30和/或加速度计来提供持续监测284和反馈，以对修正会聚轨迹区段264进行实时修改。

在确定是否可能出现不稳定性时，控制器54基于车辆拖车系统28的参数和状态来计算和预测诸如摇摆速度限制和弯折速度限制之类的动态。使用以下公式计算摇摆速度限制：其中c₀、c₁、c₂、c₃是特性方程式中的系数(下面详细描述)，该特性方程式是车辆拖车系统28的纵向速度的函数。使用以下公式计算弯折速度限制：/>其中l是车辆20的轴距，并且/>是车辆拖车系统28的估计车辆转向不足系数。轴距l是车辆20的物理参数，并且车辆拖车系统28的估计车辆转向不足系数可以使用以下公式来计算。

如下使用车辆的稳态偏航率响应来实时估计转向不足系数

如本文所用，车辆20、拖车22和道路24的以下参数列表在此利用对应描述来识别：

mv: 车辆质量；

mt: 拖车质量；

u/V_x: 纵向速度；

kv: 车辆回转半径；

kt: 拖车回转半径；

l₁: 从前轴到车辆重心的距离；

l₂: 从后轴到车辆重心的距离；

l₃: 从拖车轴到拖车重心的距离；

lh₁: 从挂接点到车辆重心的距离；

lh₂: 从挂接点到拖车重心的距离；

L/l: 车辆轴距；

d: 从车辆前轴到挂接点的距离；

d₂: 拖车轴距；

C₁: 车辆前轴侧偏刚度；

C₂: 车辆后轴侧偏刚度；

C₃: 拖车轴侧偏刚度；

Ct: 车辆总侧偏刚度(C₁+C₂)；

C: 轮胎侧偏刚度；

kus: 车辆转向不足系数(无拖车)；

估计车辆转向不足系数(有拖车)；

β: 车辆侧滑角；

δ: 道路车轮转向角；

ay: 车辆横向加速度；

r: 车辆偏航率；

α: 轮胎横向滑移角；

Fz: 轮胎法向力；以及

R: 转弯半径。

当诸如拖车22之类的拖车的参数已知时，使用系数c₀、c₁、c₂、c₃和以下关系来计算摇摆速度限制：

当诸如拖车22之类的拖车的参数未知时，使用质量估计器和挂接负载估计器。另外，使用可校准的回转半径来估计拖车惯性，并且拖车轴距是估计值或驾驶员输入值。另外，使用以下关系来计算摇摆速度限制：

/>

为了用于力控制，诸如使用Fiala轮胎模型来计算扭矩分配比作为预期转向不足系数的函数，如下：

使用轮胎模型来确定车轮64之间的制动力的分配考虑到了在车轮64上存在限制车轮64的纵向力(F ^y)容量的横向力的情况。已知车轮64的力容量使得能够分配制动力以接近预期转向不足系数而不超过任何一个轮胎的容量。

来自驾驶控制系统42的输出可以包括用于车辆20的操作的速度曲线、适应性路径曲线、制动曲线和/或力分配曲线。现在参照图10并继续参照图1至图9，流程图示出了根据示例性实施例的方法300，该方法300用于在拖车22与车辆20联接的情况下进行操作的同时提供车辆20的牵引车辆驾驶控制，该牵引车辆驾驶控制由驱动控制系统42执行。如根据本公开将理解的，方法300内的操作顺序不限于如图10所示的顺序执行，而是可以在适用时并根据本公开以一个或多个不同顺序执行。在各自实施例中，方法300可以被调度成基于一个或多个预定事件来运行，和/或可以在车辆20的操作期间连续地运行。

在一个示例中，方法300可以开始于302，诸如当车辆20与拖车(诸如附接的拖车22)一起操作时。方法300监测304地图数据库32和传感器阵列30。方法300确定306车辆拖车系统28在预测范围38上的规划轨迹。方法300估计308车辆拖车系统在预测范围38上的转向不足系数该方法确定310估计的转向不足系数/>是否指示车辆拖车系统28将在预测范围38上经历转向不足状况(例如，是否/>)。该确定可以评估转向不足状况是否在设计阈值的裕度内，该裕度将目标与设计阈值分开。这可以用于预测具有拖车22的车辆20通过道路轮廓26的横向动态。当确定310是否定的，即车辆拖车系统28将不经历转向不足状况时，方法300继续到使用以下公式计算312弯折速度限制：/>当确定310是肯定的，意味着车辆拖车系统28将经历转向不足状况时，方法300继续到使用以下公式计算314摇摆速度限制：/>方法300继续到确定316是否预测在预测范围38上将超过弯折速度限制和/或摇摆速度限制。当均不会超过弯折速度限制和摇摆速度限制时，确定316是否定的，并且方法300返回到开始302并从开始302继续进行，这意味着在预测范围38上不需要对当前车辆控制进行调整。

当确定316是肯定的，意味着弯折速度限制和摇摆速度限制中的至少一个将被超过时，预测到在预测范围38上将发生不稳定性。在实施例中，方法300还可以计算横向加速度并确定316是否超过横向加速度阈值。方法300识别318车辆20的自动控制模式(例如，速度；速度、转向和制动；速度、转向、制动和力)。方法300计算320车辆拖车系统28在预测范围38距离上沿轨迹操作的车辆动态，以避免所预测的不稳定性。当处于速度控制模式(巡航控制)时，速度控制是可用的，并且因此控制器54计算320通过预测范围38的距离的操作速度，以将速度维持为低于可应用的弯折速度限制和/或摇摆速度限制，并且通过加速器系统46以速度操作控制322来控制车辆20。当处于速度、转向和制动控制模式(ADAS)并且通过弯道的横向加速度被指示为预测不稳定性的来源时，控制器54计算220用于ADAS控制的最大转弯曲率和最大横向加速度。控制器54规划对车辆20的规划轨迹(在这种情况下是计划轨迹)的修改，并且如果这些修改避免了不稳定性，则对规划轨迹进行修改，诸如以便通过转向系统50的操作控制322更缓慢地与弯道中的规划轨迹会聚，同时维持车辆20的设定速度。当斜坡是预测不稳定性的来源时，诸如通过加速器系统46的操作控制322来修改设定速度。如果在较短的时间帧内需要路径会聚或速度修改，则控制器54启动制动系统48的操作控制322。当处于速度、转向、制动和力控制模式(电气化车辆或具有扭矩比率控制/差速制动的其他车辆)时，控制器54可以确定制动/车轮扭矩应用以产生抵消摇摆振动/横向加速度的力，并且操作制动系统48和/或推进系统70以实现这些力。控制器54诸如使用Fiala轮胎模型和 来计算220制动/牵引分配比。控制器54发送自动系统44的操作控制322，以实现计算出的通过预测范围38的车辆拖车系统28动态。

当车辆拖车系统28继续向前行进时，在考虑先前所考虑的道路24的区段以及进一步沿该路线的附加区段的情况下，可以通过预测范围38进行更新的计算320。这样，该方法在车辆20移动的同时连续地重启202。

因此，系统和方法预先预测拖车不稳定性，并调整自动驾驶策略以控制车辆和拖车，而不会经历所预测的不稳定性，从而优化驾驶体验。通过自动驾驶动作调整横向和/或纵向控制，可以维持相对于不稳定性的选定裕度。

虽然在前面的详细描述中已经提出了至少一个示例性实施例，但是应理解，存在大量的变型。还应理解，一个或多个示例性实施例仅是示例，而并非旨在以任何方式限制本公开的范围、适用性或配置。相反，前面的详细描述将为本领域技术人员提供用于实现一个或多个示例性实施例的便利路线图。应理解，在不脱离如所附权利要求及其合法等同物中所阐述的本公开的范围的情况下，可以对元件的功能和布置作出各种改变。

Claims (10)

1.一种用于牵引拖车的车辆的方法，包括：

通过控制器经由执行机构系统通过控制所述车辆的速度和转向角中的至少一个来操作所述车辆；

通过地图系统和传感器系统中的至少一个，在预测范围上针对位于所述车辆前方的道路的道路轮廓来监测所述车辆正在其上行驶的所述道路；

在所述预测范围上并在考虑环境条件的情况下确定用于使所述车辆导航通过所述道路轮廓的规划轨迹；

通过处理器并且在所述道路轮廓之上行驶之前，计算通过所述道路轮廓的所述规划轨迹是否将导致超过车辆动态阈值；

当所述规划轨迹将导致通过所述道路轮廓会超过所述车辆动态阈值时，确定控制动作以防止不稳定性并优化驾驶员体验；以及

通过所述执行机构系统，使用所述控制动作来操作所述车辆通过所述道路轮廓。

2.根据权利要求1所述的方法，包括将车辆数据和拖车数据存储在装载于所述车辆上的非暂态计算机可读介质上，所述车辆数据和所述拖车数据包括与车辆相关联的参数以及与所述拖车相关联的参数，其中所述计算包括使用所述车辆参数数据和所述拖车参数数据来确定是否将超过所述车辆通过所述道路轮廓的摇摆速度限制。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述计算包括确定是否将超过所述车辆通过所述道路轮廓的弯折速度限制。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述计算包括确定是否将超过所述车辆通过所述道路轮廓的横向加速度。

5.根据权利要求1所述的方法，包括经由所述监测识别所述道路轮廓中的下坡，其中所述控制动作包括：

通过所述控制器经由所述执行机构系统使所述车辆在进入所述下坡之前减速；以及

通过所述控制器经由所述执行机构系统使所述车辆在穿过所述下坡时加速。

6.根据权利要求1所述的方法，包括经由所述监测识别所述道路轮廓中的弯道，其中所述控制动作包括：

通过所述控制器经由所述执行机构系统减慢所述车辆在所述弯道中与所述规划轨迹会聚的速率以避免不稳定性。

7.一种用于牵引拖车的车辆的驾驶控制系统，所述驾驶控制系统包括控制器，所述控制器被配置为：

经由执行机构系统通过控制所述车辆的速度和转向角中的至少一个来操作所述车辆；

使用地图系统和传感器系统中的至少一个，在预测范围上并在考虑环境条件的情况下针对位于所述车辆前方的道路的道路轮廓来监测所述车辆正在其上行驶的所述道路；

在所述预测范围上确定用于使所述车辆导航通过所述道路轮廓的规划轨迹；

通过所述控制器的处理器并且在所述道路轮廓之上行驶之前，计算通过所述道路轮廓的所述规划轨迹是否将导致超过车辆动态阈值；

当所述规划轨迹将导致通过所述道路轮廓会超过所述车辆动态阈值时，确定控制动作以防止不稳定性并优化驾驶员体验；以及

通过所述执行机构系统的控制，使用所述控制动作来操作所述车辆通过所述道路轮廓。

8.根据权利要求7所述的驾驶控制系统，包括装载在所述车辆上的非暂态计算机可读介质，所述非暂态计算机可读介质被配置为存储车辆数据和拖车数据，所述车辆数据和所述拖车数据包括与车辆相关联的参数以及与所述拖车相关联的参数，其中所述控制器被配置为使用所述车辆数据和所述拖车数据来确定是否将超过所述车辆通过所述道路轮廓的摇摆速度限制。

9.根据权利要求7所述的驾驶控制系统，其中所述控制器被配置为确定是否将超过所述车辆通过所述道路轮廓的弯折速度限制。

10.根据权利要求7所述的驾驶控制系统，其中所述控制器被配置为：

识别所述道路轮廓中的下坡；

经由所述执行机构系统使所述车辆在进入所述下坡之前减速；以及

经由所述执行机构系统使所述车辆在穿过所述下坡时加速。