用于实时横向控制和转向致动评估的方法和装置

摘要

本申请涉及一种用于通过以下来对机动车辆实时横向控制和转向致动评估的方法和装置：确定期望的主车辆路径，建立沿主车辆路径的控制点，在主车辆位置和控制点之间生成运动路径，估计主车辆沿运动路径的理论加速度，控制主车辆沿运动路径，从主车辆内的惯性测量单元接收测得的加速度，响应于该运动路径和测得的横向行驶的比较来生成误差项，以及并响应于该误差项调整子特征的性能限制。

说明书

技术领域

本公开总体上涉及对机动车辆控制系统进行编程。更具体地，本公开的各方面涉及用于在装备有ADAS的车辆中执行转向致动和横向控制的实时评估以及响应于该评估限定特征控制的系统、方法和设备。

背景技术

现代车辆的操作变得越来越自动化，即能够以越来越少的驾驶员干预提供驾驶控制。车辆自动化已被分类为范围从零(对应于全人为控制的无自动化)到五(对应于无人为控制的全自动化)的数字级别。各种先进的驾驶员辅助系统(ADAS)，例如巡航控制、自适应巡航控制和停车辅助系统，对应较低的自动化水平，而真正的“无人驾驶”车辆对应较高的自动化水平。

在执行自动驾驶功能时，ADAS可操作来控制主车辆的转向、制动和节气门，以便沿着规定的运动路径控制车辆，以避开附近的车辆和其他障碍物。车辆控制性能的反馈对于确保ADAS安全执行所需的操纵至关重要。乘员舒适性是另一个考虑因素，因此应该相应地实现车辆的制动、加速和转弯功能。为了确保安全舒适的操作，ADAS应该检测到何时确实发生了与预期运动路径的偏差并进行补偿。包括转向致动器操作在内的不精确的车辆控制可能导致无效的车辆操作、车辆损坏或车辆与车辆之间的接触。希望克服这些问题，以提供一种在配备有ADAS的机动车辆中进行实时横向控制和转向致动评估的方法和装置。

在背景技术部分中公开的以上信息仅用于增强对本发明背景技术的理解，因此，其可能包含不构成该国本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本文公开了用于提供自主车辆控制的自主车辆控制系统训练系统和相关控制逻辑，制造这种系统的方法和用于操作这种系统的方法，以及配备有车载控制系统的机动车辆。通过示例而非限制的方式，提出了一种具有机载车辆控制学习和控制系统的汽车。

根据本发明的一个方面，一种装置包括传感器，用于检测车辆车道标记；惯性测量单元，用于测量主车辆的测量加速度；处理器，可操作以响应于所述车辆车道标记而建立控制点，以在主车辆的当前位置和控制点之间生成运动路径；以及生成指示该运动路径的控制信号以联接到车辆控制器，处理器还可操作以将测得的主车辆的加速度与响应于运动路径确定的理论加速度进行比较，并响应于理论加速度和测得的加速度之间的差而生成误差项；以及车辆控制器，响应于控制信号和该误差项控制主车辆。

根据本发明的另一方面，进一步可操作以响应于该误差项而禁用辅助驾驶操作。

根据本发明的另一方面，进一步可操作以防止响应于误差项而启动辅助驾驶操作。

根据本发明的另一方面，其中，传感器包括安装在主车辆上的相机。

根据本发明的另一方面，进一步可操作以确定车辆车道的中心线，并且在该中心线上建立控制点。

根据本发明的另一方面，其中响应于沿着运动路径的多个测得的加速度和多个理论加速度来确定误差项。

根据本发明的另一方面，可操作以执行车道居中辅助驾驶功能。

根据本发明的另一方面，一种由处理器执行的方法，包括确定期望的主车辆路径，建立沿主车辆路径的控制点，在主车辆位置和控制点之间生成运动路径，估计主车辆沿运动路径的理论加速度，控制主车辆沿运动路径，从主车辆内的惯性测量单元接收测量的加速度，响应于理论加速度和测量的加速度的比较生成误差项，以及响应该误差项沿期望的主车辆路径控制主车辆。

根据本发明的另一方面，其中，所述误差项指示由主车辆执行的运动路径与操作路径之间的差异。

根据本发明的另一方面，其中，响应于辅助驾驶功能的启动来确定期望的主路径。

根据本发明的另一方面，其中，响应于车道居中操作的启动来确定期望的主路径。

根据本发明的另一方面，其中，响应于所述误差项，禁用辅助驾驶功能。

根据本发明的另一方面，还包括响应于所述误差项而生成驾驶员接管请求。

根据本发明的另一方面，其中响应于沿着运动路径的多个测得的加速度和多个理论加速度来确定该误差项。

根据本发明的另一方面，还包括防止响应于该误差项而启动辅助驾驶操作。

根据本发明的另一方面，进一步包括检测道路车道标记，并且其中，响应于道路车道标记来确定期望的主车辆路径。

根据本发明的另一方面，其中，响应于主车辆位置和主车辆位置来确定控制点。

根据本发明的另一方面，其中，响应于先前的误差项来确定运动路径。

根据本发明的另一方面，一种用于控制主车辆的高级驾驶员辅助系统，包括用于捕获图像的相机，该相机包括车辆车道指示器；用于测量第一主车辆加速度和第二主车辆加速度的惯性测量单元；用于响应于控制信号控制主车辆沿运动路径的车辆控制器；以及处理器，用于生成运动路径、用于生成代表运动路径的控制信号、用于估计第一主车辆沿着运动路径的第一理论加速度和第二理论加速度、用于接收第一主车辆加速度和第二主车辆加速度，以及用于响应于第一理论加速度、第二理论加速度、第一主车辆加速度和第二主车辆加速度生成误差项，所述处理器还可操作以响应于误差项超过阈值而禁用辅助驾驶功能。

根据本发明的另一方面，还包括用户界面，用于接收对辅助驾驶功能的用户请求，并且其中，响应于该用户请求而生成运动路径。

当结合附图时，从以下优选实施例的详细描述中，本公开的上述优点以及其他优点和特征将变得显而易见。

附图说明

本发明的上述和其他特征和优点以及实现它们的方式将变得更加显而易见，并且通过参考以下结合附图对本发明实施例的描述，可以更好地理解本发明：

图1示出了根据示例性实施例的用于机动车的实时横向控制和转向致动评估的操作环境；

图2示出了一框图，该框图示出了根据示例性实施例的用于机动车辆的实时横向控制和转向致动评估的系统；

图3示出了一流程图，该流程图示出了根据另一示例性实施例的用于机动车辆的实时横向控制和转向致动评估的方法；

图4示出了一框图，该框图示出了根据另一示例性实施例的用于机动车辆的实时横向控制和转向致动评估的系统；

图5示出了一流程图，该流程图示出了根据另一示例性实施例的用于机动车辆的实时横向控制和转向致动评估的方法。

在此阐述的示例示出了本发明的优选实施例，并且这些示例不应被解释为以任何方式限制本发明的范围。

具体实施方式

本文描述了本公开的实施例。然而，应当理解，所公开的实施例仅是示例，并且其他实施例可以采取各种替代形式。这些附图不一定按比例绘制；一些特征可能会被放大或最小化以显示特定部件的详细信息。因此，本文公开的特定结构和功能细节不应解释为限制性的，而仅是代表性的。可以将参考任何一个附图示出和描述的各种特征与在一个或多个其他附图中示出的特征相结合，以产生未明确示出或描述的实施例。所示特征的组合为典型应用提供了代表性实施例。然而，对于特定的应用或实施方式，可能需要与本公开的教导相一致的特征的各种组合和修改。

本申请涉及一种用于通过以下来进行用于车辆的实时横向控制和转向致动评估的方法和装置：确定期望的主车辆路径、沿着主车辆路径建立控制点、在主车辆位置和控制点之间生成运动路径、沿着该运动路径控制该主车辆、对来自主车辆内的惯性测量单元的速度和横摆率(yaw rate)进行积分、计算沿该路径的横向运动、响应于该运动路径和测得的横向行进的比较生成误差项，并响应于该误差项调整子特征的性能极限。

例如，首先选择车辆运动路径上短距离的点。路径预测可提供车辆在给定时间内应横向行驶多少。然后，系统测量实际行程与预测行程之间的差异，并将两者进行比较。例如，运动路径预测车辆前方40m，车辆应向右横向移动1m。在行进了40m之后，该系统接下来用于确定车辆实际移动了多少，比如说我们移动了0.8m。然后，该系统将预测路径与实际行程进行比较。1m–0.8m，误差项为0.2m。在此示例中，横向控制器偏离其目标0.2m。

图1示意性地示出了用于对机动车辆110进行实时横向控制和转向致动评估的操作环境100。在本公开的该示例性实施例中，主车辆110在道路或高速公路上的车道105内行驶。在该示例性实施例中，车道的中心线115被示为期望的横向车道位置。主车辆的ADAS可操作以沿着中心线115建立控制点117，在那里主车辆110的路径将与中心线115汇合(join)。由虚线表示的期望运动路径120由ADAS生成，用于主车辆跟随以在控制点117处安全地、舒适地与中心线115并线(merge)。实际车辆行驶路径125(以实线表示)示出了主车辆125在尝试沿着期望的运动路径120时所行驶的实际路径120。在操纵期间的各个时间，响应于主车辆内的惯性测量单元(IMU)的输出，确定期望的运动路径120和实际车辆行驶路径125之间的横向偏差LO1，LO2，LO3或路径误差。

根据示例性实施例，ADAS算法可操作以实时评估在将主车辆横向控制到预期路径的期间使用的控制和致动系统的质量。这使得ADAS控制系统能够在沿着期望的运动路径120的情况下实时观察主车辆反馈控制器和主车辆致动系统的准确性。为了检测和量化路径误差，ADAS算法可操作来确定在一时间窗口内主车辆的运动，将其与期望的运动路径120进行比较，并产生误差项。车辆横向行驶是通过综合IMU的速度和横摆率来测量的。

此外，ADAS算法可基于实时对控制质量的评估来调整横向控制子特征的一个或多个性能限制。传统上，不管执行单个子特征的能力如何，所有横向控制子特征都可以同时使用或停用。在示例性实施例中，可以基于响应于所测量的横向路径误差的大小而确定的评估控制质量来实现子特征的实时可用性和性能限制。这些子特征可能包括车道居中、动态偏移、按需车道变更、挂车(trailering)等。

现在转到图2，示出了示出用于辅助驾驶的实时横向控制和转向致动评估的系统200的示例性实施方式的框图。系统200包括处理器240、相机220、激光雷达222、全球定位系统(GPS)225、惯性测量单元(IMU)233、用户界面235、存储器245、车辆控制器230和节气门控制器255、制动控制器260和转向控制器270。

在操作期间，系统200可操作以使用各种传感器，例如能够识别和定位道路标记、附近车辆和其他外部对象的相机220和激光雷达222。传感器融合算法提供了对外部对象的精确跟踪，以及适当属性(例如相对速度、加速度等)的计算。相机220可操作以捕获包括靠近车辆的静态和动态对象的视野(FOV)的图像。图像处理技术可用于识别和定位FOV内的对象。这些对象和周围环境的标识和位置可以促进由ADAS创建三维对象图，以便在变化的环境中控制车辆。

激光雷达222可操作来生成激光束，将激光束传输到FOV中并捕获从目标反射的能量。激光雷达222可以采用飞行时间来确定脉冲激光束从其反射的对象的距离。振荡的光信号从对象反射回来，并由激光雷达222内的检测器检测到，其相移取决于对象与传感器的距离。电子锁相环(PLL)可用于从信号中提取相移，并且该相移通过已知技术被转换为一定距离。

激光雷达222可以用作主车辆上的传感器，以检测车辆周围的对象，并使用来自对象的反射来提供这些对象的范围和取向，这些对象提供了多个扫描点，这些扫描点组合成点簇范围图，在传感器的视场(FOV)上每隔1/2°或更小角度提供一单独的扫描点。因此，如果在主体车辆(subject vehicle)的前方检测到目标车辆或其他对象，则可能返回多个扫描点，这些扫描点识别主体车辆与目标车辆的距离。通过提供一簇扫描返回点，可以更容易地检测到具有各种任意形状的对象，例如卡车、拖车、自行车、行人、护栏等，其中对象越大和/或到主体车辆越近，则提供的扫描点越多。

用户界面235可以是用户输入设备，例如显示屏、发光二极管、可听见的警报或位于车厢中并且驾驶员可接近的触觉座椅。替代地，用户界面235可以是在诸如移动电话的电子设备上运行并且例如经由无线网络与车辆通信的程序。用户界面235可操作来收集来主体车辆操作员的指令，例如ADAS功能的启动和选择，用于自适应巡航操作的期望跟随距离、用于辅助驾驶的车辆运动曲线的选择等。响应于由车辆操作员的选择，用户接口235可以操作以将控制信号等联接到处理器240以激活ADAS功能。此外，用户界面可操作以提供用户提示或警告，以指示ADAS的即将发生的潜在脱离事件和/或要求用户接管车辆的控制。

IMU 233是一种用于报告车身的特定力量的设备。IMU 233可以测量角加速度或线性加速度，并且可以用于确定车辆的横向加速度、纵向加速度、横摆率和纵倾角(pitch)。IMU 233安装在主车辆内，并且可操作以生成指示测得的比力的控制信号，并将该控制信号联接至处理器240。

在该示例性实施例中，除了其他车辆控制操作之外，处理器240还可操作以执行用于实时横向控制和转向致动评估的方法。处理器可操作以接收来自相机220、GPS 225和激光雷达222的信号，以生成围绕主车辆的附近区域的二维或三维表示。然后，处理器240可以操作以识别在邻近区域的表示内的不可驾驶区域。可以响应于在附近区域、临时不可驾驶区域(例如建筑工地)和道路的不可驾驶区域(例如软质路肩)内检测到的对象来识别不可驾驶区域。

在示例性实施例中，处理器240可操作以响应于来自用户界面235的信号或响应于来自另一ADAS功能的请求，接收ADAS功能的启动。处理器240可操作以响应于ADAS功能的启动来确定期望的车辆路径。例如，如果ADAS功能是车道居中操作，则处理器240可操作以响应于来自相机225、GPS 225和/或激光雷达222的信号来确定当前车辆车道的中心线。处理器240接下来可操作以确定控制点，在该控制点处主车辆将加入期望的车辆路径。处理器240接下来可操作以在主车辆位置和控制点之间生成主车辆运动路径。处理器240还可操作以生成控制信号，以联接到车辆控制器230以控制主车辆沿着运动路径的运动。

处理器240还可操作以监视来自IMU 233的信号，并将测量的加速度值存储在存储器中。然后该方法可操作以将这些测得的加速度值与理论横向加速度值进行比较以计算325横向误差。横向误差表示实际主车辆路径与运动路径的偏差。在示例性实施例中，横向可以指示转向控制器270、车辆控制器230或反馈控制器中的不准确性。

车辆控制器230可以生成用于联接至其他车辆系统控制器(例如节气门控制器255、制动控制器260和转向控制器270)的控制信号，以便响应ADAS算法和来自于处理器240的控制信号来控制车辆的操作。车辆控制器可操作以响应于由处理器240生成的控制信号，通过经由节气门控制器255减小节气门，或经由制动控制器260施加摩擦制动来调整车辆的速度，以便跟随由处理器240生成的运动路径。车辆控制器可操作以响应于由处理器240生成的控制信号，通过转向控制器270来调整控制车辆转向的车辆的方向。

现在转到图3，示出了图示用于辅助驾驶的实时横向控制和转向致动评估的方法300的示例性实施方式的流程图。该方法是在ADAS操作期间或响应于用户或系统请求而响应于ADAS操作的启动。该方法首先可操作以确定305期望的车辆路径。可以响应于车道宽度、地图数据、当前车辆位置等来确定期望的车辆路径。例如，在具有车道居中的自适应巡航控制操作期间，期望的车辆路径可以是当前车辆车道的中心线。可替代地，期望的车辆路径可以包括车辆车道中心线偏移，例如在一个横向方向上为40cm。

该方法接下来可操作以建立310控制点，在该控制点处，主车辆将以对任何车辆乘员而言都舒适的安全方式加入期望的车辆路径。可以响应于主车辆速度、车辆车道特性和到期望车辆路径的主车辆横向距离来建立该控制点。例如，如果主车辆以每小时70英里的速度行驶，则控制点将以沿期望的车辆路径距主车辆比以每小时20英里行驶的车辆更远的距离建立。

接下来，该方法可操作以在当前主车辆位置和控制点之间生成315运动路径。响应于ADAS控制算法生成运动路径，作为车辆要跟随的路径以使车辆与期望的车辆路径对准。运动路径可以响应于当前主车辆位置和控制点之间的多个路点来生成，并且可以取决于车辆速度、天气状况、道路状况、主车辆的占用等。

该方法接下来可操作以控制320车辆沿着运动路径。可以通过响应于来自GPS传感器、相机、激光雷达、雷达和其他传感器的反馈生成控制信号来控制制动控制器、转向控制器和节气门控制器，来执行车辆沿运动路径的控制。在车辆沿着运动路径的控制期间，该方法可操作以监视IMU输出并存储测量的加速度值。然后，该方法可操作以将这些测得的加速度值与理论横向加速度值进行比较，以计算325横向误差。在一个示例性实施例中，可以根据以下公式计算横向行驶：

其中

在示例性实施例中，该方法可以进一步操作以响应于横向误差启用或禁用330一组ADAS功能，或者响应于横向误差值设置用于ADAS功能的性能水平。例如，如果横向误差超过某个阈值，则该方法可操作以启用车道居中操作，但是禁用动态偏移操作或将动态偏移限制为有限的偏移范围，例如20cm。响应于横向误差超过阈值，挂车操作可以被禁用或限制为一定速度。然后该方法可以操作以返回以确定305用于后续ADAS操纵的后续期望路径。

现在转到图4，示出了示出用于车辆中的实时横向控制和转向致动评估的系统400的另一示例性实施方式的框图。该系统可以是用于控制主车辆的高级驾驶员辅助系统，该主车辆具有传感器410、处理器420、车辆控制器430、存储器440和IMU 450。

传感器410可操作以检测视野内的车辆车道标记和其他对象、车辆和指示器。在该示例性实施例中，传感器410可操作来检测视野内的车辆行车道标记或其他指示器。在该示例性实施例中，传感器410可以是可操作来捕获图像的相机和/或可操作来产生视场的点图。可以使用图像处理技术来处理传感器410的输出，以检测车辆行车道标记和/或估计车辆行车道标记的位置。替代地，传感器410可以是立体成像系统、激光雷达、雷达等。

IMU 450，用于测量主车辆的测量加速度。IMU 450可以检测和量化横向加速度、纵向加速度、横摆率等。IMU 450可操作以通过积分测得的速度和/或横摆率来生成指示测得的加速度的控制信号，并将该控制信号联接至处理器420。处理器420可操作以响应于来自于传感器410和IMU 450以及其他主车辆传感器和系统的数据来执行ADAS算法。所测量的加速度可以存储在存储器440中，以供处理器420检索。

在该示例性实施例中，处理器420可操作以响应于检测到的车辆车道标记建立控制点。该控制点可以响应于ADAS功能(例如车道居中)的启动而建立，或者可以响应于操作要求而建立，例如从车道居中操作向偏移车道跟随操作的改变，其中车辆位置从车道的中心移到纵向中心线，移动一偏移，例如40厘米。处理器420还可操作以在主车辆的当前位置和控制点之间生成运动路径，并生成指示该运动路径的控制信号以联接至车辆控制器430。然后，然后，处理器420将测得的主车辆的加速度与响应于运动路径而确定的理论加速度进行比较，以响应于理论加速度与测得的加速度之间的差而产生误差项。误差项表示期望的运动路径与主车辆采取的实际路径之间的差异。误差项的大小可以指示实际路径和期望运动路径的偏差程度。

处理器420可操作以响应于误差项能启用和禁用ADAS功能或限制ADAS功能的范围。例如，如果误差项的大小低，表明实际路径与期望路径之间的变化很小，则可以启用所有ADAS功能，例如车道居中、动态偏移、车道变更、挂车等。如果误差项较大，则可能会减少或限制动态偏移的范围，可能会降低尾随(trailing)最大速度，可能仅在直行道路上启用车道变更等。随着误差项的进一步增加，其中一些ADAS功能可能被禁用。

车辆控制器430响应于来自处理器420的控制信号和误差项来控制主车辆。该示例性系统可以进一步包括用于存储地图数据、误差项和ADAS可用性指示器的存储器440。该系统可以进一步包括可操作以接收用户输入的用户界面460，并且其中响应于用户输入而建立控制点。

现在转到图5，示出了流程图，该流程图示出了用于在主车辆中进行实时横向控制和转向致动评估的系统500的示例性实施方式。该方法首先可操作以执行ADAS功能并响应于ADAS功能控制指令来评估车辆控制性能。该方法可操作以在跟随由ADAS生成的运动路径时实时观察和量化车辆控制器和致动系统的精度。该方法可操作以观察主车辆在时间窗口内的运动，将该运动与运动路径进行比较，并生成指示车辆运动与运动路径之间的差异的误差项。

在该示例性实施例中，该方法首先可操作以响应于ADAS系统请求确定510期望的主车辆路径。可以响应于辅助驾驶功能的启动(例如车道居中操作的启动)来确定期望的主路径。然后该方法建立520沿主车辆路径的控制点。该控制点是主车辆将加入预期主车辆路径的点。该方法可以检测道路车道标记，并且响应于道路车道标记来确定期望的主车辆路径。可以响应于主车辆位置和主车辆位置来确定控制点。然后该方法生成530在主车辆位置和控制点之间的运动路径。可以响应于主车辆的速度和位置、环境条件和/或先前的误差项确定来生成运动路径。

该方法接下来可操作以计算540主车辆沿运动路径的理论加速度。理论加速度是在相同速度和运动路径下理论主车辆上预期的加速度。然后，该方法控制540主车辆沿着运动路径。在主车辆沿着运动路径控制期间，该方法可操作以从主车辆内的惯性测量单元接收550测量的加速度。可以沿着运动路径周期性地接收这些测量的加速度。然后，该方法可操作以响应于理论加速度和测量加速度的比较来生成560误差项。然后，该方法可以进一步操作以响应于误差项而沿着期望的主车辆路径控制570主车辆。

在示例性实施例中，误差项可以指示由主车辆执行的运动路径与操作路径之间的差异。可替代地，可以响应于沿着运动路径的多个测量的加速度和多个理论加速度来确定误差项。响应于误差项禁用辅助驾驶功能，或者该方法可以进一步操作以响应于该误差项生成驾驶员接管请求。驾驶员接管请求是指ADAS系统脱离接合之前，ADAS向驾驶员发起恢复车辆控制的请求。可以响应于接近施工现场、事故现场、并线等而产生接管请求。在另一个示例性实施例中，该方法可操作以防止响应于误差项(例如挂车操作)而启动辅助驾驶操作。

尽管在前面的详细描述中已经提出了至少一个示例性实施例，但是应当理解，存在大量的变型。还应当理解，一个或多个示例性实施方式仅是示例，并且无意以任何方式限制本公开的范围、适用性或配置。相反，前述详细描述将为本领域技术人员提供用于实施一个或多个示例性实施方式的便利路线图。应该理解的是，在不脱离所附权利要求及其合法等同物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进行各种改变。