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一种防御性驾驶控制方法、装置、系统、车载终端及存储介质

摘要

本申请公开了一种防御性驾驶控制方法、装置、系统、车载终端及存储介质,所述方法包括获取车辆所在路段的类型;基于所述路段的类型对应的碰撞风险检测方式,判断所述车辆是否存在碰撞风险;若存在碰撞风险,根据所述碰撞风险的类型确定所述车辆的防御性驾驶策略,并控制所述车辆以对应的所述防御性驾驶策略行驶以避免碰撞。本申请的防御性驾驶控制方法通过车载传感器识别障碍物并结合高精度地图信息,针对由于障碍物遮挡引起的视觉雷达盲区,当检测到碰撞风险时以对应的防御性驾驶策略进行避障,不依赖车路协同技术,实现成本较低,且可以整合到现有的高级辅助驾驶系统中,进一步提高行车安全。

著录项

  • 公开/公告号CN112896157A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 福瑞泰克智能系统有限公司;

    申请/专利号CN202110183787.X

  • 申请日2021-02-08

  • 分类号B60W30/095(20120101);B60W30/09(20120101);B60W50/14(20200101);

  • 代理机构44202 广州三环专利商标代理有限公司;

  • 代理人郝传鑫;贾允

  • 地址 314500 浙江省嘉兴市桐乡市乌镇镇兴发路420号6幢一层

  • 入库时间 2023-06-19 11:17:41

说明书

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域,特别涉及一种防御性驾驶控制方法、装置、系统、车载终端及存储介质。

背景技术

防御性驾驶是指驾驶员在行车过车中,能够预见由其他驾驶员、行人、不良气候或路况引发的危险,并能及时采取措施防止潜在事故发生的驾驶方式。

在高级辅助驾驶系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS)中,通常情况下领航辅助系统能够控制车辆的油门、刹车和转向,使车辆在车道内跟随前车,或者以设定速度自动行驶;当发生突发情况时,例如前方目标突然出现,自动紧急刹车系统(Autonomous Emergency Braking,AEB)能够减轻或避免发生碰撞,但是当车辆的传感器(毫米波雷达和摄像头)由于路边静止车辆所产生检测盲区时,突然出现的障碍物使得车辆来不及做出反应而无法避免发生碰撞。

目前,传统的自动紧急刹车在应对突然闯入的障碍物时,如果由于其他物体遮挡,感知检测到障碍物时间比较晚,自动紧急刹车无法及时应对,不可避免地会发生碰撞事故,特别是在车速比较快的情况下,例如目前带有自动紧急刹车功能的汽车都无法很好地应对诸如“鬼探头”场景;另外,尽管在该场景下,自动紧急转向功能可以有效应对,但紧急制动或打转向给车内乘客的乘坐舒适感体验很差,同时,不论对突然闯入的行人或车辆,还是车内的乘客,都有一定程度的安全风险。

发明内容

本发明的目的是提供一种防御性驾驶控制方法、装置、系统、车载终端及存储介质,针对不同路段进行碰撞风险检测,并采用对应的防御性驾驶策略以避免碰撞,如此,车辆能够预见存在潜在风险,提前进行减速,或与障碍物保持安全距离,则可以防止激活自动紧急刹车或自动紧急转向系统,提高行车安全。

为达到上述目的,本发明提供了一种防御性驾驶控制方法,包括:

获取车辆所在路段的类型;

基于所述路段的类型对应的碰撞风险检测方式,判断所述车辆是否存在碰撞风险;

若存在碰撞风险,根据所述碰撞风险的类型确定所述车辆的防御性驾驶策略,并控制所述车辆以对应的所述防御性驾驶策略行驶以避免碰撞。

可选地,所述车辆所在路段的类型包括高速路段和非高速路段。

可选地,若所述车辆所在路段的类型为非高速路段,所述基于所述路段的类型对应的碰撞风险检测方式,判断所述车辆是否存在碰撞风险,包括:

获取所述车辆前方预设区域的地图信息;

若根据所述地图信息确定所述预设区域为路口或警示区,检测所述预设区域的路边的障碍物;

若存在尺寸大于第一阈值的静止障碍物,则确定所述车辆存在碰撞风险。

可选地,若所述防御性驾驶策略为第一防御策略,所述控制所述车辆以对应的所述防御性驾驶策略行驶以避免碰撞,包括:

计算所述车辆的推荐减速度,并获取所述车辆的驾驶状态;

若所述车辆处于自动驾驶状态,则控制所述车辆以所述推荐减速度减速行驶。

可选地,本发明的防御性驾驶控制方法还包括:

若所述车辆处于非自动驾驶状态,则判断所述车辆是否可变道;

若是,计算所述车辆的减速代价和变道代价,并比较所述减速代价和所述变道代价,得到比较结果;

基于所述比较结果提醒驾驶员进行对应操作。

可选地,所述基于所述比较结果提醒驾驶员进行对应操作,包括:

若所述比较结果为所述变道代价大于所述减速代价,则发出第一提示信息,用于提醒驾驶员减速行驶;

或;若所述比较结果为所述变道代价小于等于所述减速代价,则发出第二提示信息,用于提醒驾驶员进行变道。

可选地,若所述车辆所在路段的类型为高速路段,所述基于所述路段的类型对应的碰撞风险检测方式,判断所述车辆是否存在碰撞风险,包括:

获取所述车辆的驾驶状态;

若所述车辆处于自动驾驶状态,检测所述车辆所在车道的相邻车道是否存在第一障碍物,并判断所述第一障碍物与所述车辆是否为并行状态;

若存在所述第一障碍物且所述第一障碍物与所述车辆为并行状态,则判断所述车辆是否处于跟车状态;

若所述车辆处于跟车状态,则确定所述车辆存在碰撞风险。

可选地,若所述防御性驾驶策略为第二防御策略,所述控制所述车辆以对应的所述防御性驾驶策略行驶以避免碰撞,包括:

计算所述车辆的时距;

根据所述时距,调节所述车辆的时距档位,以使所述车辆加速或者减速。

可选地,若所述车辆所在路段的类型为高速路段,所述基于所述路段的类型对应的碰撞风险检测方式,判断所述车辆是否存在碰撞风险,还包括:

获取所述车辆的驾驶状态;

若所述车辆处于自动驾驶状态,检测所述车辆所在车道的相邻车道预设范围内是否存在第二障碍物,计算所述第二障碍物与所述车辆的第一轨迹之间的第二横向距离;

若所述第二横向距离小于第二阈值,,则确定所述车辆存在碰撞风险。

可选地,若所述防御性驾驶策略为第三防御策略,所述控制所述车辆以对应的所述防御性驾驶策略行驶以避免碰撞,包括:

调节所述车辆的行车轨迹,以使所述车辆避让所述第二障碍物。

本发明还提供了一种防御性驾驶装置,包括:

收发模块,用于获取车辆所在路段的类型;

判断模块,用于基于所述路段的类型对应的碰撞风险检测方式,判断所述车辆是否存在碰撞风险;

处理模块,用于若存在碰撞风险,根据所述碰撞风险的类型确定所述车辆的防御性驾驶策略,并控制所述车辆以对应的所述防御性驾驶策略行驶以避免碰撞。

本发明还提供了一种防御性驾驶系统,包括:

感知装置,用于检测障碍物并获取障碍物的位置信息和速度信息,包括摄像头和雷达;

存储装置,用于存储车辆行驶路段的高精度地图信息;

定位装置,用于确定车辆的实时位置;

以及如上所述的防御性驾驶装置。

本发明还提供了一种车载终端,包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序,所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行如上所述的任一种防御性驾驶控制方法。

本发明还提供了一种计算机存储介质,所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序,所述至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现如上所述的任一种防御性驾驶控制方法。

本发明提供的一种防御性驾驶控制方法、装置、系统、车载终端及存储介质具有如下有益效果:

本发明的防御性驾驶控制方法针对不同路段,通过车载传感器识别障碍物并结合高精度地图信息,针对由于障碍物遮挡引起的视觉雷达盲区,当检测到碰撞风险时执行对应的防御性驾驶策略,不依赖车路协同技术,实现成本较低,且可以整合到现有的高级辅助驾驶系统中,以进一步提高行车安全。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例一种可选的防御性驾驶控制方法的流程图;

图2是本申请实施例一种可选的防御性驾驶控制方法的应用场景示意图;

图3是图2所示的应用场景中的推荐减速度的计算原理示意图;

图4是本申请实施例一种可选的防御性驾驶控制方法的应用场景示意图;

图5是本申请实施例一种可选的防御性驾驶控制方法的应用场景示意图;

图6是本申请实施例一种可选的防御性驾驶装置的示意图;

图7是本申请实施例一种可选的防御性驾驶系统的示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。

需要说明的是,本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

请参见图1,图1是本申请实施例一种可选的防御性驾驶控制方法的流程图,该图1中包括以下步骤:

S1:获取车辆所在路段的类型;

S2:基于所述路段的类型对应的碰撞风险检测方式,判断所述车辆是否存在碰撞风险;

S3:若存在碰撞风险,根据所述碰撞风险的类型确定所述车辆的防御性驾驶策略,并控制所述车辆以对应的所述防御性驾驶策略行驶以避免碰撞。

作为一种可选的实施方式,所述车辆所在路段的类型包括高速路段和非高速路段。

以下以实施例的方式对上述的高速路段和非高速路段对应的防御性驾驶策略进行具体阐述。

实施例1

在非高速路段,本申请实施例提供的防御性驾驶控制方法主要针对城市路况和市郊路况中的低速驾驶过程中的“鬼探头”现象,当车载传感器检测到车辆前方路段的路边存在一尺寸较大的静止障碍物(大卡车或者公交车等)时,通过车载定位推算出静止障碍物的位置,通过储存在车载储存器或者通过通信网络获得前方一定区域的高精地图信息,当从高精地图信息中得到静止障碍物(大卡车或者公交车等)前方为路口或警示区,,则激活防御性驾驶系统,此时若静止障碍物前方可能存在交通弱势群体(Vulnerable RoadwayUser,VRU),可以通过防御性驾驶策略进行有效避撞,此场景中,防御性驾驶策略为第一防御策略。

因此,若车辆所在路段的类型为非高速路段,上述的步骤S2包括:

S201:获取所述车辆前方预设区域的高精地图信息;

S202:若根据所述高精地图信息确定所述预设区域为路口或警示区,检测所述预设区域的路边的障碍物;

S203:若存在尺寸大于第一阈值的静止障碍物,则确定所述车辆存在碰撞风险。

需要说明的是,上述的警示区可以是基于历史交通数据离线标注在高精地图中,用来表明交通弱势群体的活动区域,例如公交车站旁,村庄附近的道路等,也可以是无隔离带的市郊公路。

进一步地,此时防御性驾驶策略为第一防御策略,则上述的步骤S3包括:

S301:计算所述车辆的推荐减速度,并获取所述车辆的驾驶状态;

S302:若所述车辆处于自动驾驶状态,则控制所述车辆以所述推荐减速度减速行驶。

S303:进一步地,若所述车辆处于非自动驾驶状态,则判断所述车辆是否可变道;

S304:若是,计算所述车辆的减速代价和变道代价,并比较所述减速代价和所述变道代价,得到比较结果;

S305:基于所述比较结果提醒驾驶员进行对应操作。

进一步地,上述的步骤S305包括:

S3051:若所述比较结果为所述变道代价大于所述减速代价,则发出第一提示信息,用于提醒驾驶员减速行驶;

或;

S3052:若所述比较结果为所述变道代价小于等于所述减速代价,则发出第二提示信息,用于提醒驾驶员进行变道。

在具体实施中,所述步骤S302之后还包括:

获取所述预设区域的实时图像信息,并基于所述实时图像信息确定所述静止障碍物的前方信息;

若所述前方信息包括交通弱势群体信息,判断所述车辆与所述静止障碍物的第一横向距离;

若所述第一横向距离小于安全横向距离,则控制所述车辆以预设减速度行驶。

可以理解的是,在上述的实施例中,当检测到静止障碍物,即触发防御性驾驶系统,此时车辆以推荐减速度减速行驶,若此时静止障碍物前方存在横穿的行人,且上述的第一横向距离小于安全横向距离时,则存在车辆与行人碰撞的风险,此时控制车辆以预设减速度行驶,以实现即时的刹停,避免与行人发生碰撞;在一些实施例中,上述的第一横向距离若大于安全横向距离,此时则不存在与行人碰撞的风险,因此车辆无需以上述的预设减速度实现刹停。

具体地,如图2所示,当车辆进入图2所示的警示区,当车辆感知到路边的静止障碍物时,激活防御性驾驶系统,此时,车辆进入提前减速段,该路段中,若车辆处于自动驾驶状态,则控制车辆以恒定减速度减速到某一推荐值,当车辆靠近该静止障碍物后,如果此时存在横穿的交通弱势群体(Vulnerable Roadway User,VRU),车辆进入制动减速路段,此时有可能激活自动制动系统(Automatic Emergency Braking,AEB)或者自动紧急转向(Automatic Emergency Steering,AES)功能,由于车辆提前进行了减速,该制动减速路段的制动通常较为温和,因此车辆能够在障碍物出现在其前方时刹停。当车辆安全通过该静止障碍物后,退出防御性驾驶系统,车辆恢复到自动驾驶状态。

需要说明的是,此处的自动驾驶状态包括车辆的自适应巡航(Adaptive CruiseControl,ACC)和领航辅助(Pilot Assist,PA)功能开启的状态。

在另一种场景中,若车辆进入上述的提前减速路段,且车辆处于非自动驾驶状态,且车辆满足变道条件时,则计算减速代价和变道代价,并比较该减速代价和变道代价,基于比较结果,若变道代价大于减速代价,即

本申请实施例还提供了上述的推荐减速度的计算原理,结合图2和图3所示,当车辆位于最右侧车道行驶,准备横穿的行人正好位于静止障碍物前方,此时由于静止障碍物(大卡车或公交车等)的遮挡而无法发现前方的行人,当车辆行驶到图3中的中间位置时(此时车速为v

其中,α表示摄像头FOV的一半,t表示车头到摄像头的水平距离。

根据匀减速运动模型可以估算出车辆位于图3所示的中间位置时的速度v

其中,S表示车辆制动距离,a表示车辆从图3所示的中间位置减速到零的纵向减速度,距离D表示静止障碍物与车辆的横向距离,v

另外,还需确定车辆在何种情况下有必要进行减速。计算出碰撞时间T。

可以大致估计出横穿行人的运动速度。

其中,hw表示了车辆的半车宽。将式(1)中的舒适制动距离S代入式(5)中,并忽略车辆车头到摄像头的水平距离t,设横穿行人的运动速度为v

例如,当假设行人的横穿速度为6km/h,设定的制动减速度为2m/s

当车辆发现路边的静止障碍物,并通过高精地图确认静止障碍物前方为路口或警示区,且计算得到的横向距离不满足式(6)时,需进行提前减速。

减速度为

将式(1)和式(3)代入上式,消掉车速v

其中,v表示车辆当前车速,L表示车辆当前位置到静止障碍物的纵向距离。

实施例2

在高速路段,本申请实施例主要针对车辆在高速路段中的自动驾驶状态,当车辆感知到相邻车道存在运动车辆A,且本车与该运动车辆A保持并行状态的时间大于一阈值,则激活防御性驾驶系统,此时如果存在运动车辆B,且本车处于跟随运动车辆B的状态,通过减小或增加驾驶员时距调节档位,从而控制车辆的加速或者减速,错开与运动车辆A的位置后,退出防御性驾驶系统,以避免碰撞,此时的防御性驾驶策略为第二防御策略。

因此,若车辆所在路段的类型为高速路段,上述的步骤S2包括:

S211:获取所述车辆的驾驶状态;

S212:若所述车辆处于自动驾驶状态,检测所述车辆所在车道的相邻车道是否存在第一障碍物,并判断所述第一障碍物与所述车辆是否为并行状态;

S213:若存在所述第一障碍物且所述第一障碍物与所述车辆为并行状态,则判断所述车辆是否处于跟车状态;

S214:若所述车辆处于跟车状态,则确定所述车辆存在碰撞风险。

进一步地,此时防御性驾驶策略为第二防御策略,则上述的步骤S3包括:

S311:获取所述车辆的时距;

S312:根据所述时距,调节所述车辆的时距档位,以使所述车辆加速或者减速。

具体地,若驾驶员时距调节档位处于最小档位,则控制车辆以一舒适减速度进行减速行驶;若驾驶员时距调节档位处于其他档位,则可自动调节驾驶员时距调节档位,例如,自动调大驾驶员时距调节档位来实现车辆减速,自动调小驾驶员时距调节档位来实现车辆加速。

在具体实施中,还存在另一场景,即步骤S214中,若车辆不处于跟车状态,即图2中的车辆前方不存在运动车辆B,也可确定所述车辆存在碰撞风险,此时防御性驾驶策略为第四防御策略,则上述的步骤S3包括:

控制所述车辆减速行驶。

实施例3

在高速路段,本申请实施例主要针对车辆在高速路段中的自动驾驶状态,当车辆感知到相邻车道前方一定范围内存在运动车辆A,且运动车辆A与本车第一轨迹的横向距离小于一阈值,且该状态持续时间大于一阈值,则激活防御性驾驶系统,此时通过调节本车的行车轨迹,将第一轨迹更新为第二轨迹,以避免碰撞,此时的防御性驾驶策略为第三防御策略。

因此,若车辆所在路段的类型为高速路段,上述的步骤S2还包括:

S221:获取所述车辆的驾驶状态;

S222:若所述车辆处于自动驾驶状态,检测所述车辆所在车道的相邻车道预设范围内是否存在第二障碍物,计算所述第二障碍物与所述车辆的第一轨迹之间的第二横向距离;

S223:若所述第二横向距离小于第二阈值,,则确定所述车辆存在碰撞风险。进一步地,此时防御性驾驶策略为第三防御策略,则上述的步骤S3包括:

S321:调节所述车辆的行车轨迹,以使所述车辆避让所述第二障碍物。

在具体实施中,上述的调节所述车辆的行车轨迹可以理解为将该车辆的第一轨迹更新为第二轨迹,其中,该第一轨迹为执行第三防御策略前的行车轨迹,第二轨迹为执行第三防御策略时重新规划的新车轨迹,控制该车辆以第二轨迹行驶,可以避免与该第二障碍物发生碰撞。

可以理解的是,图2~图5仅示出了直行路况的场景,在实际应用中,本申请实施例的防御性驾驶控制方法同样适用于弯道或者其他路况。

申请实施例还提供了一种防御性驾驶装置,如图6所示,包括:

收发模块601,用于获取车辆所在路段的类型;

判断模块602,用于基于所述路段的类型对应的碰撞风险检测方式,判断所述车辆是否存在碰撞风险;

处理模块603,用于若存在碰撞风险,根据所述碰撞风险的类型确定所述车辆的防御性驾驶策略,并控制所述车辆以对应的所述防御性驾驶策略行驶以避免碰撞。

本申请实施例还提供了一种防御性驾驶系统,如图7所示,包括:

感知装置701,用于检测障碍物并获取障碍物的位置信息和速度信息,包括摄像头和雷达;该感知装置701包括摄像头、毫米雷达波等;

存储装置702,用于存储车辆行驶路段的高精度地图信息;

定位装置703,用于确定车辆的实时位置;

以及如上所述的防御性驾驶装置704。

在具体实施中,防御性驾驶装置集成在自动驾驶控制器中,用于检测车辆的碰撞风险,基于不同场景确定车辆的防御性驾驶策略,并控制车辆以对应的防御性驾驶策略行驶以避免碰撞。本申请实施例还提供了一种车载终端,包括处理器和存储器,存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序,至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行上述的防御性驾驶控制方法。

本申请实施例还提供了一种计算机存储介质,存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序,至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现上述的防御性驾驶控制方法。

可选地,在本实施例中,上述存储介质可以位于计算机网络的多个网络服务器中的至少一个网络服务器。可选地,在本实施例中,上述存储介质可以包括但不限于:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

由上述本申请提供的防御性驾驶控制方法、装置、系统、车载终端或存储介质的实施例可见,本申请中通过车载传感器识别障碍物并结合高精度地图信息,针对由于障碍物遮挡引起的视觉雷达盲区,当检测到碰撞风险时以对应的防御性驾驶策略进行避撞,不依赖车路协同技术,实现成本较低,且可以整合到现有的高级辅助驾驶系统中,以进一步提高自动驾驶系统的行车安全性和可靠性。

需要说明的是:上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于设备实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。

以上所述仅为本申请的较佳实施例,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。

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