用于确定具有非预定加速度的机动车辆的速度曲线的方法

摘要

本发明涉及一种用于确定车辆所要遵循的速度曲线的方法，该方法包括以下步骤：获取事件数据，该事件数据包括距事件的距离和所述车辆在该事件中的目标速度(V3)；确定在三个连续的不同阶段中所要遵循的、作为时间的函数的速度曲线，该速度曲线在初始速度(V0)与该目标速度之间，这些阶段分别为第一阶段(Phase_1)，其中将加加速度设置为恒定在预定最大加加速度值，以便达到最佳目标加速度值，第二阶段(Phase_2)，其中所述最佳目标加速度值保持恒定，以及第三阶段(Phase_3)，其中再次将该加加速度设置为恒定，以便在该第三阶段结束时达到零加速度值，所述最佳目标加速度值使得执行所述曲线的三个阶段所需的距离等于距该事件的所述距离。

说明书

本发明涉及机动车辆领域，并且特别涉及用于辅助驾驶这种车辆的系统和设备的领域。更特别地，本发明涉及一种用于确定机动车辆所要遵循的速度曲线的方法。

用于机动车辆的自适应速度控制系统(以“自适应巡航控制”的首字母缩略词ACC为人所知)是已知的，其被设计为根据车辆的纵向控制律连续控制“主”车辆的速度，该控制律能够根据驾驶员请求的速度指令和同一行车道上前方车辆(称为“目标车辆”)的存在来控制“主”车辆的速度。这种纵向控制律可以用于各种场景。因此，配备的车辆可以自动调节其速度以相对于目标车辆保持预定安全距离。一旦配备的车辆前方车道畅通，其加速度就会自动增加以达到驾驶员选择的指令速度，从而辅助驾驶员完成驾驶任务。如果在配备的车辆前方的车道上检测到较慢的车辆，则自动调节速度以调整安全距离。该控制律还可以同时检查舒适度准则(边界加速度、边界减速度和边界加加速度(即加速度的导数))。

因此，该控制律使得可以根据驾驶员定义的速度指令来控制车辆的纵向速度，并且在适用的情况下，在主车辆前方检测到目标车辆的情况下降低该速度。现在，为了预测减速度和加速度，该控制不考虑可能从安装在主车辆上的多传感器检测系统观察到的道路场景中提取的背景和语义信息，比如，到达停车标志、接近环形交叉路口、弯道、交通堵塞或速度限制变化等。因此，车辆的行为并不总是适应其环境。然而，为了实现更稳健的控制系统(这对于自主驾驶是至关重要的)，需要考虑背景信息。

专利文件US 2019106108描述了一种控制规，该控制律至少部分响应于以下情况来确定机动车辆沿规划轨迹的速度曲线：(i)沿规划轨迹检测到物体，(ii)确定沿规划轨迹的速度限制变化，以及(iii)用户选择速度。然后，控制律使得可以根据所确定的速度曲线来管理车辆沿规划轨迹的速度。

但是，该公开文件在实施上仍然非常笼统。特别地，需要指出的是，使用了基于根据某些条件以不同方式计算的加速度曲线的速度曲线，但是没有解释如何计算该曲线以确保驾驶员的舒适度。提出的另一个问题是要有足够的数据以允许校准系统。

更一般地，现有技术中还存在另一个问题，即生成速度控制器所要遵循的速度曲线，这使得可以在整个行程中节省能量。

为了克服上述问题，本发明的一个主题是一种用于确定机动车辆所要遵循的速度曲线的方法，该方法包括以下步骤：经由该车辆的多传感器系统获取关于该车辆的道路环境的背景信息；从所获取的背景信息中提取事件数据，该事件数据包括距与所述车辆相关的事件的至少一个距离和所述车辆在该事件中的目标速度；提供所述车辆的测量的初始速度；确定在三个连续的不同阶段中所要遵循的、作为时间的函数的速度曲线，该速度曲线在所述测量的初始速度与所述目标速度之间，这些阶段分别为第一阶段，其中将加加速度设置为恒定在预定最大加加速度值，以便在该第一阶段结束时达到最佳目标加速度值，第二阶段，其中所述最佳目标加速度值在该第二阶段的整个持续时间内保持恒定，以及第三阶段，其中再次将该加加速度设置为恒定，以便在该第三阶段结束时达到零加速度值；所述方法包括以下步骤：确定在该第二阶段期间的所述最佳目标加速度值，使得通过应用所述确定的最佳目标加速度值执行所述曲线的三个阶段所需的距离等于距该事件的所述距离。

有利地，执行所述曲线的三个阶段所需的距离是根据为计算该速度曲线而实施的一组方程计算的，其计算步骤包括，对于包括开始该速度曲线时该车辆的初始速度和初始加速度、该事件中的目标速度和预定最大加加速度值在内的一组固定参数，并且对于包括在曲线的第二阶段要达到的最佳目标加速度的非固定参数：

-计算这些阶段的持续时间以及界定这些阶段的开始时间和结束时间，

-计算在界定该第二阶段的开始时间和结束时间的通过速度，

-计算这些阶段中的每个阶段的速度随时间的变化，以及

-计算在界定这些阶段的开始时间和结束时间的行驶距离。

有利地，所述最佳目标加速度值的确定是通过迭代和从以最小加速度值和最大加速度值为界的预定范围进行二分法执行的。

有利地，在每次迭代中，利用中间加速度值计算产生该曲线所需的距离，该中间加速度值是最小加速度值和最大加速度值这两者的重心。

有利地，在所述第三阶段，将该加加速度设置为恒定在该第一阶段的所述预定最大加加速度值。

作为变体，在所述第三阶段，将该加加速度设置为恒定在不同于该第一阶段的所述预定最大加加速度值的预定最大加加速度值。

有利地，所述预定最大加加速度值取决于该速度曲线是与该车辆的正加速度有关还是与负加速度有关而不同。

有利地，该方法包括将所述速度曲线作为指令传输到安装在该车辆上的自适应速度控制系统的步骤。

本发明还涉及一种旨在安装在车辆上的用于实施上述方法的设备，其特征在于，该设备包括能够获取关于机动车辆的道路环境的背景信息的多传感器系统、车辆速度传感器、用于根据从所述获取的背景信息中提取的事件数据计算所述速度曲线的装置、以及用于将所述计算的速度曲线应用于车辆自适应速度控制系统的控制装置。

本发明还涉及一种包括如以上所描述的设备的机动车辆。

通过以下参照附图以完全非限制性的指示的方式给出的描述，本发明的其他特征和优点将会变得清楚明了，在附图中：

[图1]是展示了根据本发明的作为时间的函数的速度曲线示例的曲线图，其中加速度取决于距事件的距离，该速度曲线允许车辆在目标速度低于其初始速度的情况下从初始速度转变为在事件中要达到的目标速度；

[图2]是展示了为了确定在速度曲线的第二阶段所需的加速度而实施的二分算法的流程图；

[图3]是展示了产生速度曲线所需的各种距离值与为设置的初始速度值和目标速度值选择的加加速度和加速度值的关系的曲线图。

[图4]是展示了车辆的速度随速度曲线、距事件的距离和车辆加速度的变化的一组曲线图。

本发明适用于配备有自适应速度控制系统和多传感器感知系统的机动车辆，这些系统能够传递与车辆前方道路场景中的事件有关的背景信息，例如，接近环形交叉路口、弯道、交通堵塞、速度限制变化等。车载传感器收集的数据被发送到电子计算机，该电子计算机通过对这些数据进行分析的环境感知算法来构建车辆附近环境的描述和道路场景的配置。从该环境中，系统能够提供与检测到的事件有关的(距离，速度)对，包括距该事件的距离D

该车辆还包括车载速度传感器，从而通过对其速度进行处理来传递有关其速度及其加速度的信息。

下面描述的速度曲线是根据测量的车辆速度确定的速度曲线，并且旨在作为要遵循的指令传输到车辆的自适应速度控制系统，以便预测在接近事件时的减速度和加速度。更具体地，速度曲线必须允许车辆从其初始速度转变为目标速度，同时遵守车辆动力学在加速度方面的约束，该加速度可能是正的或负的(减速度)，具体取决于曲线的类型和加加速度(即加速度的导数)。这些最后的约束将使得车辆的自适应速度控制系统可以根据该曲线来优化性能。

现在将从如图1所示的递减曲线的示例开始展示本发明的速度曲线的原理，该递减曲线将零初始加速度和恒定的初始车辆速度(表示为V

图1所呈现的速度曲线根据本发明被定义为三个连续阶段：

-第一阶段，表示为Phase_1，在界定该阶段的开始时间t

-第二阶段，表示为Phase_2，在界定该阶段的开始时间t

-第三阶段，表示为Phase_3，在界定该阶段的开始时间t

有必要将根据本发明的速度曲线划分成三个不同的连续阶段，以便在阶段Phase_1和Phase_3中观察车辆动力学在加加速度值方面的约束。

因此具有以下一组固定参数：

V

V

A

J

速度曲线由车辆速度控制系统实际使用的两个计算函数来表示：

要遵循的随时间(t)变化的指令速度V

V

实现速度曲线所需的距离，表示为D

对于给定的一组参数，一旦源自车辆的多传感器感知系统的所寻求预测的距目标事件的距离D

当距事件的距离D

二分法使得可以找到最佳目标加速度值A

下面将详细介绍用于计算实现速度曲线所需的该距离D

计算图1中定义的阶段Phase_1、Phase_2和Phase_3的持续时间以及界定这些阶段的开始时间和结束时间t

计算与在界定第二阶段Phase_2的开始时间t

计算每个阶段Phase_1、Phase_2和Phase_3的速度随时间的变化的行为。

计算在界定不同阶段Phase_1、Phase_2和Phase_3的时间t

这些速度曲线计算步骤的结果将在下面进行详细描述，并将进一步论证。

为了计算界定阶段Phase_1、Phase_2和Phase_3的开始时间和结束时间t

t

t

t

t

对于T

关于这些阶段的各个通过速度，即时间t

V

V

每个阶段的速度曲线v(t)的方程被确定为所经过时间的函数，如下所示：

Phase_1，0≤t≤t

Phase_2，t

Phase_3，t

作为时间的函数的行驶距离被计算如下：

X

实现该曲线所需的距离为D

现在将论证这些结果。

对于阶段Phase_1，对于t使得t

将曲线在该第一阶段内的加加速度J

由于初始加速度A

A

A

然后从中推导出在该第一阶段中速度随时间的变化，表示为V

V

因此，在第一阶段Phase_1中的作为时间的函数的行驶距离X

X

对于第二阶段Phase_2，对于t使得t

在该第二阶段中的作为时间的函数的加速度(表示为A

A

因此从中推导出在该第二阶段中速度随时间的变化，表示为V

V

因此，在该第二阶段中的作为时间的函数的行驶距离X

最后，对于第三阶段Phase_3，对于t使得t

将曲线在该第一阶段内的加加速度J

J

由于在第三阶段中的最终加速度A

A

然后从中推导出该第三阶段中速度随时间的变化，表示为V

因此，在该阶段中的作为时间的函数的行驶距离X

对于相应的阶段持续时间T

t

t

t

t

第一阶段Phase_1的持续时间T

T

然而，加速度在第一阶段Phase_1与第二阶段Phase_2之间是连续的，即：

A

其等效于：

-J

因此：

因此，在时间t

V

即，

现在从第三阶段Phase_3的持续时间T

T

然而，如同在第一阶段与第二阶段之间一样，加速度在第二阶段Phase_2与第三阶段Phase_3之间是连续的，即：

A

其等效于：

(t

因此：

因此，在时间t

V

因此：

现在从第二阶段Phase_2的持续时间T

T

然而，在第二阶段结束时的时间t

V

其等效于：

V

因此：

通过替换先前开发的表达式V

从速度曲线计算结果的演示中可以明显看出，尽管该速度曲线被定义为作为时间的函数的3个阶段，但其实施仍然是简单的，因为它只需要简单的数学运算(加法、乘法、除法)和简单的逻辑检查。因此，所需的计算能力是有限的。

现在参考更一般的速度曲线，即可以递增或递减的速度曲线，其初始加速度值可能不为零。

因此，这里使用的开始假设是可能不为零的初始加速度A

与先前的示例一样，根据本发明，速度曲线总是由以下三个连续阶段定义：

-第一阶段Phase_1，其中，将加加速度值设置为最大加加速度值J

-第二阶段Phase_2，其中，将加速度保持在最佳目标加速度值，

-第三阶段，处于最大加加速度值，以返回到零加速度值。

通过与上述相同的方式，实现速度曲线所需的距离表示为D

由于参数A

变量s定义如下：

因此，如果曲线是递增的，即V

另外，变量s

因此，该变量表示第一阶段Phase_1中加速度的变化方向，该加速度从A

如参考前面的示例所解释的，计算速度曲线的步骤如下：

计算阶段Phase_1、Phase_2和Phase_3的持续时间以及界定这些阶段的开始时间和结束时间t

计算与在界定第二阶段Phase_2的开始时间t

计算每个阶段Phase_1、Phase_2和Phase_3的速度随时间的变化的行为。

计算在界定不同阶段Phase_1、Phase_2和Phase_3的时间t

下表总结了一般速度曲线的各个阶段的加加速度、加速度、速度和行驶距离变量的变化：

[表1]

通过遵循与先前示例中关于递减速度曲线和零初始加速度的情况相同的过程，曲线的参数和速度定义如下：

关于第一阶段Phase_1的开始时间和结束时间，使用以下表示法：

t

t

第一阶段Phase_1和第三阶段Phase_3的相应持续时间表示如下：

这些阶段的通过速度表示如下：

V

V

第二阶段Phase_2的持续时间T

界定第三阶段Phase_3的时间t

t

t

每个阶段的速度曲线v(t)的方程被确定为所经过时间的函数，如下所示：

Phase_1，0≤t≤t

Phase_2，t

Phase_3，t

作为时间的函数的行驶距离被计算如下：

X

实现该曲线所需的距离为D

作为变体，在速度曲线的第一阶段和第三阶段中设置的加加速度值可能不同。

作为进一步的变体，可以规定，取决于曲线是与加速度有关还是与减速度有关而具有不同的加加速度值。

曲线的第二阶段Phase_2所需的加速度A

有利地，因此，速度曲线是根据以下一组固定参数(包括开始速度曲线时车辆的初始速度V

现在将参考图2更加详细地描述二分算法。目的是确定在最小加速度值a

因此，在第一初始化步骤E0中，设置定义范围的这些最小和最大加速度值，即：

a

a

在步骤E1中，使用上述方程首先计算距离Da

然后实施测试步骤E2，其目的是检查是否可以确定最佳加速度值。换句话说，检查事件所在之处的距离D

如果测试失败，则算法在步骤E20处结束，这意味着无法找到使得实现曲线所需的距离等于距事件的距离的加速度值来实现曲线。

相反，如果测试通过，则算法继续执行步骤E3，其中循环迭代索引NB

接下来，在每次迭代中，在步骤E4中，首先确定以预定义的最小加速度值和最大加速度值为界的范围内的中间值a

a

接下来，在步骤E5中，仍然基于上述方程，在将值a

然后在步骤E6中将距离值D

a

Da

否则，在步骤E8中，设置曲线所需的最小加速度值a

a

Da

然后在步骤E9中检查是否已达到循环的最大迭代次数。如果否，则在步骤E30中递增循环迭代索引NB

NB

并且循环回到步骤E4。

如果在步骤E9中达到最大迭代次数，则算法在步骤E10中提供最佳加速度值a

a

因此，在范围[a

由于将加加速度设置为值J

D

换句话说，该最佳加速度值a

这种用于确定曲线的第二阶段中的最佳加速度值的方法是特别有利的。首先，所需的计算负载是可预测的。具体来说，在固定迭代次数内确保了收敛。其次，该方法确保了良好的收敛性。因此，对于固定迭代次数N和系数δ＝0.5，结果a

在以下情况下，采用根据本发明计算的速度曲线的具体示例性应用：

J

A

V

V

a

对于D

a

图3展示了D

因此，在这种情况下，通过将值J

根据上述原理计算的与这些约束相关的速度曲线P如图4的第一个曲线图所示。在图4的第二个曲线图中，示出了距事件的距离D

在图4的第三个曲线图中，示出了为车辆测量的加速度A

因此，根据本发明计算的并作为指令传输到车辆自适应速度控制系统的速度曲线似乎允许车辆自动降低其速度行为以逐渐达到目标速度(根据示例为36km/h)。因此，这使得可以使车辆的移动速度适应由车辆传感器检测到的背景元素。特别地，这使得可以在所需距离达到所需速度，即仅在到达事件时达到所需速度。

上文可见，由于需要简单数学运算，因此速度曲线的实施仅需要有限的计算能力。另外，它不需要对预定路径进行初步测量。换句话说，其可以推广到无论何时以任何方式接收到事件({距离，速度})。