專利名稱：疏堵的制作方法
技術領域：
本發(fā)明總體上涉及用于檢測行駛車輛附近靜止和非靜止目標的存在且響應于這 種目標的存在而控制車輛操作參數(shù)的系統(tǒng)。
背景技術：
該部分的內(nèi)容僅提供與本發(fā)明有關的背景信息，且可能不構成現(xiàn)有技術。包括汽車、貨車等的機動車輛需要操作者控制其方向和行駛速率。這通常通過方 向盤、制動踏板和加速踏板來完成。在高峰行駛時間(又稱高峰時間)期間，在城市區(qū)域中 的高速公路上發(fā)生堵塞交通，在此期間，高速公路上的車輛密度高且車輛行駛速率低。在堵 塞交通中，典型車輛操作者需要響應于其前面車輛的運動來重復地施用制動和加速，從而 需要不斷注意以避免碰撞情況。

發(fā)明內(nèi)容
一種在堵塞交通狀況期間操作車輛的方法，包括監(jiān)測車輛速度；跟蹤車輛附近 的目標車輛，包括監(jiān)測距目標車輛的距離；在車輛速度小于閾值堵塞速度時，監(jiān)測疏堵(或 堵塞緩解，grid unlock)模式的啟用；基于來自于GPS裝置的數(shù)據(jù)而監(jiān)測車輛位置；監(jiān)測關 于車輛的距離包絡線；以及在車輛速度保持小于閾值堵塞速度時，基于車輛速度、距目標車 輛的距離、車輛位置和距離包絡線來控制車輛操作?？刂栖囕v操作包括控制車輛加速、控制 車輛制動以及控制車輛轉(zhuǎn)向。方案1. 一種在堵塞交通狀況期間操作車輛的方法，所述方法包括監(jiān)測車輛速度；跟蹤目標車輛，包括監(jiān)測距目標車輛的距離；在車輛速度小于閾值堵塞速度時，監(jiān)測疏堵模式的啟用；基于來自于GPS裝置的數(shù)據(jù)而監(jiān)測車輛位置；監(jiān)測關于車輛的距離包絡線；以及在車輛速度保持小于閾值堵塞速度時，基于車輛速度、距目標車輛的距離、車輛位 置和距離包絡線來控制車輛操作，車輛操作包括車輛加速、制動以及轉(zhuǎn)向。方案2.根據(jù)方案1所述的方法，還包括監(jiān)測交通信號的操作；且其中，控制車輛操作還基于所監(jiān)測的交通信號的操作。方案3.根據(jù)方案1所述的方法，其中，監(jiān)測疏堵模式的啟用包括基于車輛速度以及距目標車輛的距離確定疏堵模式的啟用要滿足的條件；通過人機接口裝置來呈現(xiàn)疏堵模式選項；以及通過人機接口裝置來監(jiān)測對疏堵模式選項的選擇。方案4.根據(jù)方案1所述的方法，還包括基于在車輛附近保持沒有目標車輛來終止 控制車輛操作。方案5.根據(jù)方案1所述的方法，還包括在沒有目標車輛阻擋車輛加速時終止控制車輛操作。方案6.根據(jù)方案1所述的方法，還包括將距目標車輛的距離與距離包絡線進行比較；以及在目標車輛處于距離包絡線內(nèi)時產(chǎn)生報警。方案7.根據(jù)方案1所述的方法，其中，監(jiān)測關于車輛的距離包絡線包括計算目標車輛的碰撞時間估計值；將碰撞時間估計值與閾值碰撞時間進行比較；以及基于所述比較來顯示違背距離包絡線。方案8.根據(jù)方案1所述的方法，其中，監(jiān)測關于車輛的距離包絡線包括監(jiān)測車輛前面的距離。方案9.根據(jù)方案8所述的方法，其中，監(jiān)測關于車輛的距離包絡線還包括監(jiān)測距車輛側面的距離。方案10.根據(jù)方案9所述的方法，其中，監(jiān)測關于車輛的距離包絡線還包括監(jiān)測距車輛后面的距離。方案11.根據(jù)方案1所述的方法，還包括監(jiān)測車輛的駕駛員控制的輸入；以及基于所監(jiān)測的表示駕駛員超控的輸入而終止控制車輛操作。方案12.根據(jù)方案1所述的方法，還包括將所控制的車輛操作與安全條件閾值進行比較；以及基于所述比較來產(chǎn)生報警。方案13.根據(jù)方案12所述的方法，還包括基于所述比較將車輛導航至路肩。方案14.根據(jù)方案1所述的方法，還包括監(jiān)測車輛的計劃路線；且其中，控制車輛操作還基于車輛的計劃路線。方案15.根據(jù)方案1所述的方法，其中，控制轉(zhuǎn)向包括保持當前行駛車道。方案16.根據(jù)方案1所述的方法，還包括基于車輛速度、距目標車輛的距離以及 車輛位置來確定碰撞概率；以及其中，控制車輛操作還基于碰撞概率。方案17.根據(jù)方案1所述的方法，還包括監(jiān)測語音指令；且其中，控制車輛操作還基于所監(jiān)測的語音指令。方案18.根據(jù)方案1所述的方法，還包括監(jiān)測車對車通信；且其中，控制車輛操作還基于所監(jiān)測的車對車通信。方案19.根據(jù)方案1所述的方法，還包括監(jiān)測車輛對基礎設施通信；且其中，控制車輛操作還基于所監(jiān)測的車輛對基礎設施通信。方案20. —種以低速在繁忙交通中在道路上控制車輛的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括傳感裝置，所述傳感裝置跟蹤車輛附近的目標車輛；全球定位裝置，所述全球定位裝置確定車輛相對于數(shù)字地圖的位置；以及控制模塊，所述控制模塊監(jiān)測表示堵塞狀況的狀況；
通過人機接口裝置監(jiān)測對疏堵模式選擇器的選擇；監(jiān)測車輛速度；監(jiān)測來自于跟蹤目標車輛的傳感裝置的數(shù)據(jù)；監(jiān)測來自于全球定位裝置的數(shù)據(jù)；基于車輛速度、來自于傳感裝置的數(shù)據(jù)以及來自于全球定位裝置的數(shù)據(jù)來確定車 輛的距離包絡線；以及基于距離包絡線和來自于全球定位裝置的數(shù)據(jù)來控制車輛加速、制動以及轉(zhuǎn)向。


現(xiàn)在將參考附圖通過示例的方式來描述一個或多個實施例，在附圖中圖1示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的使用傳感器來生成融合的目標航跡的示例性 車輛；圖2示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的監(jiān)測傳感器輸入且生成航跡列表的示例性過 程；圖3示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性系統(tǒng)，傳感器輸入藉此融合成用于碰撞 預備系統(tǒng)中的目標航跡；圖4示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性融合模塊；圖5示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的操作用來估計群目標的位置和速度的示例性 卡爾曼濾波器組；圖6示出了根據(jù)本發(fā)明的被疊加到相應圖像平面上的示例性距離數(shù)據(jù)；圖7和8是根據(jù)本發(fā)明的車輛系統(tǒng)的示意圖；圖9和10是根據(jù)本發(fā)明的示例性車輛的操作的示意圖；圖11、12和13是根據(jù)本發(fā)明的算法流程圖；圖14和15是根據(jù)本發(fā)明的示意圖；圖16示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性目標車輛跟隨控制系統(tǒng)；圖17以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性速度曲線；圖18以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性速度曲線和示例性平穩(wěn)操作速度曲 線.
一入 ，圖19示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性過程，藉此可以確定車輛在其中操作的控制區(qū) 域；圖20示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性信息流，其中，可以確定參考加速度和參考速 度；圖21示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的組合成執(zhí)行多個方法的配置的上述方法的操 作；圖22以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的主車輛的速度-距離航跡相對于目標車輛 的速度-距離航跡；圖23以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的相對于參考值的根據(jù)時間而變的主車輛和 目標車輛跟蹤速度；圖M以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的相對于參考值的根據(jù)時間而變的目標車輛跟隨距離；圖25以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的根據(jù)時間而變的目標跟隨加速度；圖沈示出了根據(jù)本發(fā)明的一個車輛插到另一個車輛前面的情形的俯視立體圖；圖27以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的速度對比時間，用于進行的模擬結果；圖觀以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的距離對比時間，用于進行的模擬結果；圖四以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的加速度對比時間，用于進行的模擬結果；圖30以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的主車輛速度對比距離，用于進行的模擬結 果；圖31以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的速度對比時間，用于進行的模擬結果；圖32以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的距離對比時間，用于進行的模擬結果；圖33以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的加速度對比時間，用于進行的模擬結果；圖34以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的主車輛速度對比距離，用于進行的模擬結 果；圖35以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的距離對比時間，用于進行的模擬結果；圖36以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的加速度對比時間，用于進行的模擬結果；圖37以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的主車輛速度對比距離，用于進行的模擬結 果；圖38以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的距離對比時間，用于進行的模擬結果；圖39以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的距離對比時間，用于進行的模擬結果；圖40以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的加速度對比時間，用于進行的模擬結果；圖41以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的主車輛速度對比距離，用于進行的模擬結 果；圖42以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的距離對比時間，用于進行的模擬結果；圖43示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的配備有多特征適應性巡航控制的示例性車 輛；圖44示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性常規(guī)巡航控制系統(tǒng)的操作；圖45示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性常規(guī)巡航控制系統(tǒng)的操作；圖46示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性速度限制遵循控制系統(tǒng)的操作；圖47示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性速度限制遵循控制系統(tǒng)的操作；圖48示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性控制系統(tǒng)，包括指令裁定功能、監(jiān)測各 個輸入且生成單個速度輸出和單個加速度輸出，以便由單個車輛速度控制器使用；圖49示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性數(shù)據(jù)流，預測各種速度控制方法所需的未來速 度且使用指令裁定功能以基于裁定來選擇方法；圖50以圖形形式示出了根據(jù)本發(fā)明的車輛對各個ACC特征的期望速度變化的示 例性反應時間，包括期望未來速度的示例性預測；圖51示出了根據(jù)本發(fā)明的由GPS裝置監(jiān)測的示例性GPS坐標；圖52示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的來自于GPS裝置的信息，包括標稱位置、GPS誤 差容限和限定GPS偏差的確定實際位置；圖53示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的主車輛和兩個目標，均監(jiān)測GPS標稱位置以及得到的GPS偏差；圖M示出了根據(jù)本發(fā)明的使用示例性方法來控制車輛操作的車輛；以及圖55是根據(jù)本發(fā)明一個實施例設置的系統(tǒng)的示意圖。
具體實施例方式現(xiàn)在參考附圖，提供附圖僅僅是為了圖示示例性實施例而不是為了限制于此，圖1 示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的使用傳感器來生成融合的目標航跡的示例性車輛。示例性車 輛包括旨在用于高速公路上的乘用車輛，但是應當理解的是，本文所述的發(fā)明可應用于任 何車輛或其它系統(tǒng)，以試圖監(jiān)測遠程車輛和其它目標的位置和航跡。車輛包括控制系統(tǒng)，所 述控制系統(tǒng)包含在各種時刻執(zhí)行的各種算法和標定值。控制系統(tǒng)優(yōu)選為總體車輛控制結構 的子組且提供協(xié)調(diào)的車輛系統(tǒng)控制?？刂葡到y(tǒng)監(jiān)測來自于各個傳感器的輸入，綜合相關信 息和輸入，并執(zhí)行算法來控制各種致動器以實現(xiàn)控制目標，包括諸如避免碰撞和適應性巡 航控制(ACC)的參數(shù)。車輛控制結構包括多個分布式控制器和裝置，包括提供諸如防抱死 制動、牽引控制和車輛穩(wěn)定性的功能的系統(tǒng)控制器。每個控制器優(yōu)選為通用型數(shù)字計算機，通常包括微處理器或中央處理單元；只 讀存儲器(ROM)、隨機存取存儲器(RAM)、電可編程只讀存儲器(EPROM)；高速時鐘；模 擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換(A/D)和數(shù)字-模擬轉(zhuǎn)換(D/A)電路；輸入/輸出電路和裝置(I/O)；以及合 適信號調(diào)節(jié)和緩沖電路。每個處理器具有一組控制算法，包括存儲在ROM中并被執(zhí)行以提 供相應功能的常駐程序指令和標定值。本文所述的算法通常在預定的周期中執(zhí)行，使得每個算法在每個周期中至少執(zhí)行 一次。存儲在非易失存儲器裝置中的算法利用預定的標定值執(zhí)行，且可操作監(jiān)測來自傳感 裝置的輸入并執(zhí)行控制和診斷程序，從而控制相應裝置的操作。在正在進行的發(fā)動機和車 輛操作期間，以規(guī)則間隔執(zhí)行周期，例如，每3，6. 25，15，25和100毫秒的間隔?？商鎿Q地， 可以響應事件的發(fā)生來執(zhí)行算法。這些相同的原理可以用于提供車輛周圍接近度感測。圖2示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的監(jiān)測傳感器輸入且生成航跡列表的示例性過 程。示例性車輛10通常包括控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)具有觀測模塊22、數(shù)據(jù)關聯(lián)和聚類(DAC) 模塊M和跟蹤壽命管理(TLM)模塊沈，DAC模塊M還包括卡爾曼濾波器24A，TLM模塊沈 跟蹤航跡列表26A，包括多個目標航跡。更具體地，觀測模塊包括傳感器14和16、其相應傳 感器處理器以及在傳感器、傳感器處理器和DAC模塊之間的互連件。示例性傳感系統(tǒng)優(yōu)選包括目標定位傳感器，包括至少兩個前視測距傳感裝置14 和16以及附隨的子系統(tǒng)或處理器。目標定位傳感器可包括短程雷達子系統(tǒng)、長程雷達子 系統(tǒng)和前視子系統(tǒng)。目標定位傳感裝置可包括任何測距傳感器，例如FM-CW雷達(頻率調(diào) 制連續(xù)波)、脈沖和FSK(頻率鍵移)雷達、LIDAR(光檢測和測距)裝置、以及依賴于諸如 Doppler效應測量的效應來定位前面目標的超聲裝置?？赡艿哪繕硕ㄎ谎b置包括電荷耦合 裝置(CCD)或互補型金屬氧化物半導體(CM0Q視頻圖像傳感器、以及使用數(shù)字圖形方法來 “觀察”前面目標的其它已知照相機/視頻圖像處理器。這種傳感系統(tǒng)用于檢測和定位汽車 應用中的目標，可與包括例如適應性巡航控制、碰撞避免、預碰撞安全和側面目標檢測的系 統(tǒng)使用。示例性車輛系統(tǒng)也可包括全球位置傳感(GPS)系統(tǒng)。這些傳感器優(yōu)選定位在車輛10內(nèi)相對于車輛前面的視場相對不受阻礙的位置。也應當理解的是，這些傳感器中的每個提供跟蹤目標的實際位置或狀況的估計值，其中，所 述估計值包括估計位置和標準偏差。因而，目標位置和狀況的傳感器檢測值和測量值通常 稱為“估計值”。還應當理解的是，這些傳感器的特征是互補的，因為一些傳感器比其它傳 感器在估計某些參數(shù)方面更可靠。常規(guī)傳感器具有不同的操作量程和角視界，且能夠在其 操作量程內(nèi)估計不同的參數(shù)。例如，雷達傳感器通常可以估計目標的距離、距離變化率和方 位位置，但是在估計檢測目標的范圍方面通常不穩(wěn)固。具有視覺處理器的照相機在估計目 標的形狀和方位位置方面更穩(wěn)固，但是在估計目標的距離和距離變化率方面效率較低。掃 描式LIDAR關于估計距離和方位位置方面有效且準確地執(zhí)行，但是通常不能估計距離變化 率，因而關于新目標獲取/識別方面不準確。超聲傳感器能夠估計距離，但是通常不能估計 或計算距離變化率和方位位置。此外，應當理解的是，每種傳感器技術的性能受到不同環(huán)境 狀況的影響。因而，常規(guī)傳感器存在參數(shù)差異，這些傳感器的可操作疊加為傳感器融合提供 了機會。每個目標定位傳感器和子系統(tǒng)提供輸出，包括距離R、基于時間的距離變化R_ dot、和角度Θ (優(yōu)選相對于車輛的縱軸線)，所述輸出可寫成測量矢量(°)，即傳感器數(shù)據(jù)。 示例性短程雷達子系統(tǒng)具有160度的視場(FOV)和三十米的最大量程。示例性長程雷達子 系統(tǒng)具有17度的視場和220米的最大量程。示例性前視子系統(tǒng)具有45度的視場和50米 的最大量程。對于每個子系統(tǒng)，視場優(yōu)選圍繞車輛10的縱軸線定向。車輛優(yōu)選相對于坐標 系(稱為XY坐標系20)定向，其中，車輛10的縱軸線建立X軸，中心位于便于車輛和信號 處理的點處，Y軸通過垂直于車輛10的縱軸線且在水平面中的軸線建立，因而平行于地表 面。上述示例性目標跟蹤系統(tǒng)示出了一種方法，目標或多個目標可以通過所述方法跟 蹤。然而，本領域技術人員將理解，收集關于車輛周圍環(huán)境的信息的多種不同傳感器可以類 似地使用，且本發(fā)明并不旨在限于本文所述的特定實施例。此外，上文所述的數(shù)據(jù)融合方法 是各種輸入傳感器的細節(jié)可以融合到目標的單個有用航跡的一種示例性方法。然而，許多 數(shù)據(jù)融合方法是本領域已知的，且本發(fā)明并不旨在限于本文所述的特定示例性實施例。目標航跡可以用于多種目的，包括適應性巡航控制，其中，車輛調(diào)節(jié)速度以在當 前路徑中保持距車輛的最小距離?？梢允褂媚繕撕桔E的另一個類似系統(tǒng)是碰撞預備系統(tǒng) (CPS)，其中，所識別目標航跡被分析以基于相對于車輛的航跡運動來識別可能迫近的或即 將來臨的碰撞。CPS向駕駛員警報迫近的碰撞，如果碰撞被認為是不可避免的，可通過自動 制動以降低碰撞嚴重性。公開了使用多目標融合模塊與CPS的方法，從而在碰撞被確定為 迫近時提供應對措施，例如，安全帶收緊、節(jié)氣門怠速、自動制動、氣囊預備、調(diào)節(jié)頭部后抑 枕、喇叭和前燈激活、調(diào)節(jié)踏板或轉(zhuǎn)向柱、基于撞擊的估計相對速度進行調(diào)節(jié)、對懸架控制 進行調(diào)節(jié)和對穩(wěn)定性控制系統(tǒng)進行調(diào)節(jié)。圖3示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性系統(tǒng)，所示各種傳感器輸入的全部或僅 一些藉此融合成用于碰撞預備系統(tǒng)中的目標航跡。與車輛周圍環(huán)境中的目標相關的輸入由 數(shù)據(jù)融合模塊監(jiān)測。數(shù)據(jù)融合模塊將所述輸入分析、濾波或關于各個輸入的可靠性按優(yōu)先 順序進行排序，且被排序或加權的輸入被求和以生成車輛前面的目標的航跡估計。這些目 標航跡然后輸入給碰撞威脅評估模塊，其中，每個航跡針對碰撞概率進行評估。該碰撞概率 可以例如相對于碰撞的閾值概率進行評估，且如果碰撞被確定為可能的，那么可以啟動碰撞應對措施。如圖3所示，CPS使用其測距傳感器(例如，雷達和LIDAR)和照相機連續(xù)地監(jiān)測 周圍環(huán)境，且采取合適的應對措施以避免事故或產(chǎn)生碰撞的不希望情形。碰撞威脅評估產(chǎn) 生輸出，用于系統(tǒng)致動器做出響應。如圖3所述，融合模塊用于整合來自于各個傳感裝置的輸入，且生成車輛前面的 融合目標航跡。圖3生成的融合航跡包括目標相對于車輛的相對位置和軌跡的數(shù)據(jù)估計 值。基于雷達和其它測距傳感器輸入的該數(shù)據(jù)估計值是有用的，但是包括用于生成航跡的 傳感器裝置的不準確性和不精確性。如上所述，不同傳感器輸入可以一起使用以改進生成 航跡中涉及的估計值的準確性。具體地，具有侵入式結果的應用(如，自動制動和潛在氣囊 展開)在預測迫近的碰撞方面需要高準確性，因為納偽可能對車輛駕駛性能具有影響，且 遺漏指示會導致無效安全系統(tǒng)。視覺系統(tǒng)提供傳感器輸入的替代源，用于車輛控制系統(tǒng)。分析視覺信息的方法是 本領域已知的，包括模式識別、角點檢測、豎直邊緣檢測、豎直目標識別和其它方法。然而， 應當理解的是，車輛前面的視場的高分辨率視覺表示包括要分析的非常大量的信息，該高 分辨率視覺表示以察覺運動所需的高速率實時更新。視覺信息的實時分析是可能是抑制性 的。公開了一種方法，以將由諸如上文所述的示例性航跡融合方法的方法生成的融合航跡 與來自于視覺系統(tǒng)的輸入融合，以將視覺分析集中在最可能造成碰撞威脅的視覺信息的一 部分上并使用集中的分析來警報可能即將來臨的碰撞事件。圖4示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性圖像融合模塊。圖4的融合模塊監(jiān)測作 為輸入的測距傳感器數(shù)據(jù)，包括目標航跡和照相機數(shù)據(jù)。目標航跡信息用于提取圖像小塊 或視覺數(shù)據(jù)中的對應于目標航跡信息的感興趣限定區(qū)域。接下來，圖像小塊中的區(qū)域被分 析，且數(shù)據(jù)中表示小塊中的目標的特征或圖案被提取。所提取特征然后根據(jù)任何數(shù)量的分 類器分類。示例性分類可以包括分類為快速移動目標(如，運動中的車輛)、緩慢移動目標 (如，行人)和靜止目標(如，街道標志)。包括分類的數(shù)據(jù)然后根據(jù)數(shù)據(jù)相關性進行分析 以形成基于視覺融合的航跡。這些航跡和關于小塊的相關數(shù)據(jù)然后被存儲，以用于與新數(shù) 據(jù)重復比較且用于預測表示可能或即將來臨的碰撞事件的相對于車輛的運動。此外，反映 先前選擇圖像小塊的感興趣區(qū)域或多個區(qū)域可以傳送給執(zhí)行圖像小塊提取的模塊，以便提 供重復視覺數(shù)據(jù)分析的連續(xù)性。由此，測距數(shù)據(jù)或測距航跡信息疊加到圖像平面上以改進 碰撞事件預測或概率分析。圖5示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的操作用來估計群目標的位置和速度的示例性 卡爾曼濾波器組。不同的濾波器用于不同的恒定速度巡航的目標、具有高縱向操控的目標、 和靜止目標。使用馬爾柯夫決策過程(MDP)模型以基于觀測值和目標先前速度曲線來選擇 具有最大概率測量值的濾波器。該多模型濾波方案減少了跟蹤等待時間，這對于CPS功能 來說是重要的。圖6示出了根據(jù)本發(fā)明的被疊加到相應圖像平面上的示例性距離數(shù)據(jù)。陰影條是 疊加在前視照相機圖像中的雷達航跡。位置和圖像提取模塊提取包含測距傳感器航跡的圖 像小塊。特征提取模塊使用以下變換計算圖像小塊的特征邊緣、方向梯度直方圖(HOG)、 尺度不變特征變換(SIFT)、Harris角點檢測器、或投影到線性子空間上的小塊。分類模塊 獲取所提取特征作為輸入且提供給分類器，以確定圖像小塊是否包含目標。類別確定每個圖像小塊的標記。例如，在圖6中，框A和B識別為車輛，而未標記的框識別為路邊目標。預 測過程模塊使用目標的歷史信息(即，先前循環(huán)的位置、圖像小塊和標記)并預測當前值。 數(shù)據(jù)關聯(lián)將當前測量值與預測目標關聯(lián)，或者確定測量源(即，位置、圖像小塊和標記)來 自于具體目標。最后，目標跟蹤器被致動以生成更新位置，且往回保存在目標航跡文件中。對可能碰撞事件的反應可以基于增加的概率來標度。例如，在確定低閾值概率的 情況下可以使用柔和的自動制動，且響應于確定高閾值概率可以采取更劇烈的措施。此外，應當注意到，判斷概率的準確性改進可以通過重復訓練警報模型來實現(xiàn)。例 如，如果發(fā)出警報，那么可以通過語音提示、屏幕查詢或任何其它輸入方法來給予駕駛員回 顧選項，從而請求駕駛員確認即將來臨的碰撞警報是否合適。本領域中已知多種方法適合 于正確警報、錯誤警報或遺漏警報。例如，機器學習算法是本領域中已知的且可以用于適應 性地使用編程、取決于反饋的性質(zhì)來分配權重和重要性給替代計算。此外，模糊邏輯可以用 于基于反饋根據(jù)可標度因子來調(diào)節(jié)系統(tǒng)的輸入。以這種方式，系統(tǒng)的準確性可以隨著時間 且基于操作者的具體駕駛習慣改進。圖7示意性地示出了車輛3100作為四輪乘用車輛，具有可轉(zhuǎn)向前輪60和固定后 輪70，但是本文的說明適用于能使用前輪和/或后輪轉(zhuǎn)向的車輛。主車輛3100包括空間 監(jiān)測系統(tǒng)316和車輛監(jiān)測系統(tǒng)15。主車輛3100使用動力系控制模塊(PCM) 326、車輛控制 模塊(VCM)觀和自主控制系統(tǒng)(包括車道變更適應性巡航控制(LXACC)系統(tǒng)330)來控制。 空間監(jiān)測系統(tǒng)316、車輛監(jiān)測系統(tǒng)15、動力系控制模塊326、車輛控制模塊28和LXACC系統(tǒng) 330之間優(yōu)選使用高速局域網(wǎng)通信總線3M進行通信。為了便于描述，主車輛3100的空間 監(jiān)測系統(tǒng)316、車輛監(jiān)測系統(tǒng)15、動力系控制模塊326、車輛控制模塊28和LXACC系統(tǒng)330 顯示為分立元件?？刂颇K、模塊、控制器、處理器和類似術語指的是一個或多個專用集成 電路(ASIC)、電子電路、執(zhí)行一個或多個軟件或固件程序的中央處理單元(優(yōu)選為微處理 器)以及相關存儲器和儲存器(只讀、可編程只讀、隨機存取、硬盤驅(qū)動器等)、組合邏輯電 路、輸入/輸出電路和裝置、合適的信號調(diào)節(jié)和緩沖電路、以及提供所述功能的其它合適部 件中的任何合適的一個或各種組合?？刂颇K具有一組控制算法，所述控制算法包括存儲 在存儲器中且被執(zhí)行以提供期望功能的常駐軟件程序指令和標定值。所述算法優(yōu)選在預定 周期期間被執(zhí)行。所述算法例如由中央處理單元執(zhí)行，并且可操作以監(jiān)測來自感測裝置和 其它網(wǎng)絡控制模塊的輸入以及執(zhí)行控制和診斷程序從而控制致動器的操作。在持續(xù)進行的 發(fā)動機和車輛操作期間，周期以規(guī)則間隔例如每3. 125,6. 25,12. 5、25和100毫秒被執(zhí)行。 替代性地，算法可響應于事件發(fā)生而被執(zhí)行。雖然圖7所示的車輛操作者描繪為操作方向 盤，但是本發(fā)明的實施例包括在駕駛員的手在延長時間段內(nèi)離開方向盤的情況下駕駛員可 以由車輛運輸?shù)那樾??？臻g監(jiān)測系統(tǒng)316包括信號地連接到傳感裝置的控制模塊，所述傳感裝置可操作 檢測和生成表示鄰近主車輛3100的遠程目標(remote object)的數(shù)字圖像。在遠程目標可 以由一個或多個傳感裝置檢測時，遠程目標可以稱為鄰近主車輛3100?？臻g監(jiān)測系統(tǒng)316 優(yōu)選地確定每個鄰近的遠程目標的線性距離、相對速度和軌跡，且將這些信息傳送給LXACC 系統(tǒng)330。傳感裝置位于主車輛3100上，且在一個實施例中，包括前角傳感器21、后角傳感 器320、后部側面?zhèn)鞲衅?20’、側面?zhèn)鞲衅?5和前部雷達傳感器322、以及照相機23，但是 本發(fā)明并不如此限制。優(yōu)選地，照相機23包括用于檢測前面車道標記的單色視覺照相機。前部雷達傳感器322優(yōu)選地包括用于主車輛3100前面的目標檢測的長程雷達裝置。在一 個實施例中，前部雷達傳感器322優(yōu)選地用大約15°的窄視場角來檢測高達200m距離處 的目標。由于窄視場角，長程雷達可能不能檢測主車輛3100前面的所有目標。前角傳感器 21優(yōu)選包括短程雷達裝置以輔助監(jiān)測主車輛3100前面的區(qū)域，在一個實施例中，每個具有 60°的視場角和40m的檢測量程。側面?zhèn)鞲衅?5、后角傳感器320和后部側面?zhèn)鞲衅?20’ 優(yōu)選地包括短程雷達裝置以輔助監(jiān)測主車輛3100側面和后面的迫近交通，在一個實施例 中，每個具有60°的視場角和40m的檢測量程。前述傳感器的設置允許空間監(jiān)測系統(tǒng)316 監(jiān)測交通流，包括鄰近的目標車輛和主車輛3100周圍的其它目標。替代地，傳感裝置可以包括目標定位傳感裝置，包括測距傳感器，例如頻率調(diào)制連 續(xù)波(FM-CW)雷達、脈沖和頻率鍵移(FSK)雷達、LIDAR裝置、以及依賴于諸如Doppler效 應測量的效應來定位前面目標的超聲裝置?？赡艿哪繕硕ㄎ谎b置包括電荷耦合裝置(CCD) 或互補型金屬氧化物半導體(CM0Q視頻圖像傳感器、以及使用數(shù)字圖形方法來“觀察”前 面目標(包括目標車輛)的其它已知照相機/視頻圖像處理器。這種傳感系統(tǒng)用于檢測和 定位汽車應用中的目標，可與包括適應性巡航控制、碰撞避免、預碰撞安全和側面目標檢測 的系統(tǒng)使用。傳感裝置優(yōu)選定位在主車輛3100內(nèi)相對不受阻礙的位置。也應當理解的是，這些 傳感器中的每個提供目標的實際位置或狀況的估計值，其中，所述估計值包括估計位置和 標準偏差。因而，目標位置和狀況的傳感器檢測值和測量值通常稱為“估計值”。還應當理 解的是，這些傳感器的特征是互補的，因為一些傳感器比其它傳感器在估計某些參數(shù)方面 更可靠。傳感器可以具有不同的操作量程和角視界，且能夠在其操作量程內(nèi)估計不同的參 數(shù)。例如，雷達傳感器通?？梢怨烙嬆繕说木嚯x、距離變化率和方位位置，但是在估計檢測 目標的范圍方面通常不穩(wěn)固。具有視覺處理器的照相機在估計目標的形狀和方位位置方面 更穩(wěn)固，但是在估計目標的距離和距離變化率方面效率較低。掃描式LIDAR傳感器關于估 計距離和方位位置方面有效且準確地執(zhí)行，但是通常不能估計距離變化率，因而關于新目 標獲取/識別方面不準確。超聲傳感器能夠估計距離，但是通常不能估計或計算距離變化 率和方位位置。此外，應當理解的是，每種傳感器技術的性能受到不同環(huán)境狀況的影響。因 而，一些傳感器在操作期間存在參數(shù)差異，但是傳感器的疊加覆蓋區(qū)域為傳感器數(shù)據(jù)融合 產(chǎn)生了機會。車輛監(jiān)測系統(tǒng)15監(jiān)測車輛操作且將所監(jiān)測的車輛信息傳送給通信總線324。所監(jiān) 測的信息優(yōu)選包括車輛參數(shù)，例如包括車輛速度、轉(zhuǎn)向輪60的轉(zhuǎn)向角以及來自于速率陀螺 儀裝置(未示出)的偏航速率。車輛操作可以由單個控制模塊(如圖所示)或由多個控制 模塊監(jiān)測。車輛監(jiān)測系統(tǒng)15優(yōu)選包括可操作監(jiān)測車輛速度、轉(zhuǎn)向角和偏航速率的多個底盤 監(jiān)測傳感系統(tǒng)或裝置(均未示出)。車輛監(jiān)測系統(tǒng)15生成可以由LXACC系統(tǒng)330和其它車 輛控制系統(tǒng)監(jiān)測的信號，以用于車輛控制和操作。所測量的偏航速率與轉(zhuǎn)向角測量值組合 以估計車輛狀態(tài)，尤其是橫向速度。示例性車輛系統(tǒng)也可以包括全球位置傳感(GPQ系統(tǒng)。動力系控制模塊(PCM) 326信號地且操作性地連接到車輛動力系(未示出)，且執(zhí) 行控制方案以響應于車輛操作狀況和操作者輸入控制發(fā)動機、變速器和其它扭矩機(均未 示出)的操作，以將牽引扭矩傳輸給車輛車輪。動力系控制模塊3 顯示為單個控制模塊， 但是可以包括可操作控制各個動力系致動器(包括發(fā)動機、變速器、扭矩機、車輪馬達和混合動力系統(tǒng)的其它元件(均未示出))的多個控制模塊裝置。車輛控制模塊(VCM)觀信號地且操作性地連接到多個車輛操作系統(tǒng)且執(zhí)行控制 方案以控制其操作。車輛操作系統(tǒng)優(yōu)選包括制動、穩(wěn)定性控制和轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。車輛操作系統(tǒng) 還可以包括其它系統(tǒng)，例如HVAC、娛樂系統(tǒng)、通信系統(tǒng)和防盜系統(tǒng)。車輛控制模塊觀顯示 為單個控制模塊，但是可以包括可操作監(jiān)測系統(tǒng)和控制各個車輛致動器的多個控制模塊裝置。車輛轉(zhuǎn)向系統(tǒng)優(yōu)選包括與主動前輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)(未示出)聯(lián)接的電動轉(zhuǎn)向系統(tǒng) (EPS)，以在執(zhí)行自主操作(包括車道變更操作)期間通過控制轉(zhuǎn)向輪60的轉(zhuǎn)向角來增強 或補充通過方向盤8的操作者輸入。示例性主動前輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)允許由車輛操作者進行主轉(zhuǎn) 向操作，包括在實現(xiàn)優(yōu)選轉(zhuǎn)向角和/或車輛偏航角所需時增強方向盤角度控制。應當理解 的是，本文所述的控制方法在修改的情況下可應用于車輛轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)，例如電動轉(zhuǎn)向、四 輪/后輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和直接偏航控制系統(tǒng)(其控制每個車輪的牽引以產(chǎn)生偏航運動)。車輛3100的客艙包括操作者位置，包括安裝在轉(zhuǎn)向柱9上的方向盤8。輸入裝置 10優(yōu)選機械地安裝在轉(zhuǎn)向柱9上且信號地連接到人機接口(HMI)控制模塊14。替代地，輸 入裝置10可以機械地安裝在轉(zhuǎn)向柱9附近便于車輛操作者的位置。輸入裝置10(在此顯 示為從轉(zhuǎn)向柱9凸起的柄)包括車輛操作者通過其能夠以自主控制模式命令車輛操作的接 口裝置，例如LXACC系統(tǒng)330。輸入裝置10優(yōu)選具有控制特征和由當前轉(zhuǎn)向信號致動系統(tǒng) 使用的位置。替代地，其它輸入裝置，例如桿、開關、按鈕、以及語音識別輸入裝置，可以取代 輸入裝置10或者在輸入裝置10之外使用。HMI控制模塊14監(jiān)測操作者請求且將信息提供給操作者，所述信息包括車輛系統(tǒng) 的狀態(tài)、維護和維修信息、以及命令操作者動作的警報。HMI控制模塊14信號地連接到通信 總線324，從而允許與車輛3100中的其它控制模塊通信。關于LXACC系統(tǒng)330，HMI控制模 塊14配置成監(jiān)測來自于輸入裝置10的信號輸出，基于來自于輸入裝置10的信號輸出辨別 致動信號，且將致動信號傳送給通信總線324。HMI控制模塊14配置成監(jiān)測方向盤8以及 加速踏板和制動踏板(均未示出)的操作者輸入。應當理解的是，其它HMI裝置和系統(tǒng)可 包括車輛LCD顯示器、音頻反饋、觸覺座椅以及相關人響應機構(以旋鈕、按鈕和音頻響應 機構的形式)。圖8示出了用于可以結合到參考圖7所述的主車輛3100的自主控制系統(tǒng)的示例 性控制結構，包括LXACC系統(tǒng)330。LXACC系統(tǒng)330以自主控制模式在沒有主車輛控制的直 接操作者輸入(例如，方向盤以及加速踏板和制動踏板)的情況下控制車輛3100的操作， 以響應于操作者指令執(zhí)行車輛操作。通過監(jiān)測來自于空間監(jiān)測系統(tǒng)316的輸入且生成控制 信號，LXACC系統(tǒng)330以自主控制模式執(zhí)行，所述控制信號傳輸給動力系控制模塊3 和車 輛控制模塊觀以控制車輛3100的速度和軌跡，以便執(zhí)行期望車輛操作。LXACC系統(tǒng)330的控制結構包括用于在持續(xù)進行的操作期間監(jiān)測和控制主車輛 3100的核心元件。LXACC系統(tǒng)330在其從輸入裝置10經(jīng)由HMI控制模塊14接收致動信號 時以自主車道變更模式執(zhí)行。總的來說，LXACC系統(tǒng)330監(jiān)測信號地連接到空間監(jiān)測系統(tǒng)316的遠程傳感和檢 測裝置的信號輸出。融合模塊(傳感器融合)17作為空間監(jiān)測系統(tǒng)316的元件執(zhí)行，包括 處理使用傳感裝置320、320’、21、322和23生成的信號輸出以生成融合目標的算法代碼，融合目標包括表示遠程目標(包括鄰近主車輛3100的目標車輛3200)的數(shù)字圖像。LXACC系 統(tǒng)330使用融合目標來預計遠程目標的路徑或軌跡(目標路徑預測)，遠程目標例如，鄰近 主車輛3100的一個或多個目標車輛3200中的每個。LXACC系統(tǒng)330對每個監(jiān)測目標執(zhí)行 碰撞風險評估方案500 (風險評估)。LXACC系統(tǒng)330基于碰撞風險評估來判定是否執(zhí)行和 /或完成指令車道變更操作，碰撞風險評估傳送給自主控制模塊，在該實施例中包括車道變 更控制模塊(LC/LX控制)。LXACC系統(tǒng)330的車道變更控制模塊將控制信號發(fā)送到轉(zhuǎn)向控 制模塊(車輛轉(zhuǎn)向)以控制車輛轉(zhuǎn)向，且發(fā)送到自主巡航控制(智能ACC)以控制車輛向前 運動，包括制動和加速。在碰撞風險評估之后，LXACC系統(tǒng)330還可以經(jīng)由人機接口控制模 塊14警報車輛操作者?？臻g監(jiān)測系統(tǒng)316使用前述遠程傳感和檢測裝置來監(jiān)測車道標記且檢測相鄰交 通。LXACC系統(tǒng)330的碰撞風險評估方案500執(zhí)行碰撞風險評估，包括橫向運動控制。遠 程傳感和檢測裝置將數(shù)據(jù)傳輸給融合模塊，用于濾波和后處理。在后處理之后，融合模塊參 考目標車輛的橫向偏移和車輛3100關于當前車道的航向角來估計道路輪廓(道路估計)。 被聯(lián)接到車輛監(jiān)測系統(tǒng)15的車載傳感器(包括，例如速率陀螺儀的慣性傳感器、車輛速度 計、和轉(zhuǎn)向角傳感器)可以與來自于融合模塊的信息結合以增強道路輪廓預測和車輛運動 狀態(tài)估計，包括例如橫向速度、偏航速率、橫向偏移和航向角。融合模塊17使用來自于空間監(jiān)測系統(tǒng)316的前視照相機、以及長程和短程雷達的 信息產(chǎn)生融合目標，包括表示鄰近主車輛3100的遠程目標的數(shù)字圖像。信息可以是估計距 離、距離變化率和方位位置的形式。傳感器融合系統(tǒng)將每個目標(包括目標車輛3200)的 數(shù)據(jù)分組，跟蹤所述數(shù)據(jù)，且報告線性距離、相對速度和軌跡作為相對于XY坐標系的當前 縱向距離χ、縱向相對速度u和縱向相對加速度\，所述XY坐標系相對于主車輛3100的中 心軸線定向和參考，其中，X軸平行于其縱向軌跡。融合模塊17整合來自于各個傳感裝置 的輸入且產(chǎn)生用于目標車輛3200和其它遠程目標中的每個的融合目標列表。融合目標列 表包括遠程目標相對于主車輛3100的相對位置和軌跡的數(shù)據(jù)估計(以融合目標列表的形 式，包括位置(x，y)、速度(Vx，Vy)、目標寬度、目標類型和車道)以及數(shù)據(jù)估計的置信度。在操作中，空間監(jiān)測系統(tǒng)316確定其它車輛和目標的位置、速度和軌跡以識別足 以允許車輛3100操作到相鄰行駛車道中的空地。當存在車輛3100進入相鄰行駛車道中的 足夠空地時，LXACC系統(tǒng)330經(jīng)由通信總線3M發(fā)送表示LXACC系統(tǒng)330車道變更可用性 的信號。此外，空間監(jiān)測系統(tǒng)316可以發(fā)送表示在車輛3100直接前面的相同行駛車道中的 其它車輛(例如，目標車輛3200)的速度和位置的信號，可以用于控制車輛3100的速度，作 為適應性巡航控制系統(tǒng)的一部分。圖9示出了空間監(jiān)測系統(tǒng)316的前述傳感器320、320，、21和25以及照相機23的
一個實施例的覆蓋區(qū)域，包括傳感器的相對距離傳感標度。一個實施例(覆蓋主車輛3100 周圍的靜態(tài)區(qū)域的大于90% )包括至少三個傳感器，以監(jiān)測主車輛3100前面和后面的車 道。硬件覆蓋的這種冗余使得遺漏鄰近的趨近目標的風險最小化?？煽扛采w的任何間隙使 用目標跟蹤中的滯后且在傳感器融合期間解決。圖10示意性地示出了主車輛3100 (SV)的示例性搜索區(qū)域?？臻g監(jiān)測系統(tǒng)316能 夠產(chǎn)生主車輛3100周圍的區(qū)域的數(shù)字圖像表示。數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換到XY坐標系，所述XY坐標系 參考主車輛3100的中心軸線，其中，X軸平行于主車輛3100的縱向軌跡。陰影數(shù)據(jù)示出了
14與進入左車道的車道變更操作有關的視覺子系統(tǒng)的示例性視場。道路上的行駛車道被示出 且描述目標車輛3200的行駛車道，其具有共同特征，例如，可以視覺檢測且用于描述相對 于主車輛3100的車道幾何形狀的車道標記(未示出)。操作中，人機接口控制模塊14檢測執(zhí)行車道變更操作的操作者輸入且將其傳送 給LXACC控制模塊330。LXACC控制模塊330將操作狀態(tài)、診斷消息和指令消息發(fā)送到人機 接口控制模塊14，人機接口控制模塊14處理請求，包括碰撞風險評估。圖11示出了流程圖，描述了在持續(xù)進行的操作期間在車輛操作者請求主車輛 3100執(zhí)行從當前或主車道到目標車道的車道變更操作時的碰撞風險評估方案500。碰撞風 險評估過程使用模型預測控制(MPC)來預測建模動態(tài)系統(tǒng)(即，目標車輛3200)相對于可 用測量值變化的性能。線性MPC方法與MPC的反饋機制一起使用，從而補償由于模型和過 程之間的結構不匹配而引起的預測誤差。碰撞風險評估方案500使用在短時間段(在一個 實施例中為6秒)內(nèi)預計的近期信息，以50ms的間隔更新。碰撞風險評估方案500包括多層方法以評估在車道變更操作期間的碰撞風險?？?間監(jiān)測系統(tǒng)316監(jiān)測鄰近目標(包括鄰近主車輛3100的每個目標車輛3200) (510)且監(jiān)測 道路輪廓(512)，其輸出提供給測量預備方案(516)，例如融合模塊17以執(zhí)行單目標評估和 分類(520)。主車輛3100的當前狀態(tài)也被監(jiān)測(514)。主車輛3100的當前狀態(tài)可以用于 確定和設定沖突閾值(532)，產(chǎn)生動態(tài)車道變更操作的路徑(534)，以及設定風險容忍規(guī)則 (536)。單目標評估和分類(520)針對每個鄰近目標(包括目標車輛3200)相對于主車輛 3100執(zhí)行。這包括在二維平面中使用時基坐標來單獨地評估每個目標車輛3200，以預計主 車輛3100和每個目標車輛3200的軌跡。評估優(yōu)選包括主車輛3100和每個目標車輛3200 之間的縱向相對距離X、縱向相對速度u和縱向相對加速度\。在未來時間步長，目標車輛 3200的位置相對于主車輛3100的預計軌跡預測。針對與目標車輛3200的單目標評估和分類(520)相關的每個目標車輛3200考慮 動態(tài)車道變更操作的沖突閾值和路徑執(zhí)行碰撞風險評估(540)。與每個目標車輛3200相 關的碰撞風險評估在每個未來時間步長確定。執(zhí)行碰撞風險評估優(yōu)選包括產(chǎn)生碰撞風險信 息，所述碰撞風險信息可以被制表，例如參考下表1在本文所示。碰撞風險評估方案500基于由三個主要因素確定的預計相對軌跡目標車輛3200 的預計性能、道路變化和主車輛3100的自我性能。在未來時間步長，目標車輛3200的位 置相對于主車輛3100的預計軌跡預測。預計相對軌跡針對目標車輛3200確定，包括例如 在執(zhí)行車道變更的時段期間每個目標車輛3200的預計速度曲線，表示加速、減速和緊急制 動。碰撞風險評估方案500包括在車道變更期間監(jiān)測和適應道路的即將到來的變化，包括 車道分立/合并、曲率和有坡道路以及主車輛3100的非線性期望軌跡。針對與目標車輛3200的單目標評估和分類(520)相關的每個目標車輛3200、主車 輛3100的位置概要(530)、沖突閾值和動態(tài)車道變更操作的路徑執(zhí)行碰撞風險評估(540)。 優(yōu)選使用兩個標準來評估碰撞風險。第一標準包括縱向預計，其中，縱向軸(即，χ軸)定 義為平行于主車輛3100的軌跡。如果目標車輛3200被確定為在接下來的6秒內(nèi)縱向靠近 (即，在許可裕量內(nèi))主車輛3100，則目標車輛3200稱為有潛在風險。二階運動學方程用 于確定車前(前面)和車后的許可裕量，如下\ X = UΓ1,.[1]項χ是主車輛3100和目標車輛3200之間的縱向相對距離，項u是主車輛3100和 目標車輛3200之間的縱向相對速度，單位米/秒，項\是縱向相對加速度，單位米/秒2。 相對距離、相對速度和相對加速度在主車輛3100和每個目標車輛3200之間限定。包括前裕量和后裕量的許可縱向裕量定義如下以確定主車輛3100和每個目標車 輛3200是否彼此太靠近，即是否存在碰撞風險。前裕量計算如下前裕量=max(SVLonSpd*l/2，Lm) [2]其中，SVLonSpd是主車輛3100的縱向速度。具體地，前裕量是主車輛3100在0. 5 秒內(nèi)行駛的距離(SVLonSpd*0. 5)和固定距離L米中的最大值。固定距離L米在一個實施 例中是10米。后裕量計算如下后裕量=max(SVLonSpd*l/3，8)[3]具體地，后裕量是主車輛3100在0. 33秒內(nèi)行駛的距離(SVLonSpcW). 33)和固定 距離L2米中的最大值。固定距離L2米在一個實施例中是8米。第二標準包括目標車輛3200的橫向預計，其中，在二維平面中，橫軸定義為垂直 于主車輛3100的軌跡。目標的橫向偏移假定為相對于行駛車道路徑保持不變。在此，從主 車輛3100沿其期望車道變更路徑的預計未來橫向位移減去目標車輛3200的預測相對橫向 位置，期望車道變更路徑根據(jù)當前車輛狀態(tài)和轉(zhuǎn)向輸入位置動態(tài)產(chǎn)生。與第二標準有關的碰撞風險可以在目標車輛3200在預期車道變更方向橫向靠近 主車輛3100時(例如，在目標車輛3200占據(jù)主車輛3100的目標車道時)針對目標車輛 3200識別。這稱為發(fā)生橫向疊加。在彎曲道路上的目標映射到直道路上時可以使用道路信 息。主車輛3100從車道中心的橫向偏移、主車輛相對于車道方向的定向以及主車道曲率每 50ms更新一次。周圍環(huán)境的正確實際參考對于正確地確定目標車輛3200在哪個車道上行駛是有 用的。因而，每個步驟優(yōu)選包括由主車輛3100限定且相對于道路表面(直線或彎曲)的XY 坐標的連續(xù)變換。在車道變更操作中，主車輛3100移動經(jīng)過車道標記，但是主車輛3100可 能不在車道中心，因而參考坐標系的變化對于適當決策來說是必要的。主車輛3100的原點 和定向隨時間變化。優(yōu)選地，參考坐標設置在主車輛3100的行駛車道的中心處，其中，縱向 軸Y與行駛車道對齊。當使用空間監(jiān)測系統(tǒng)進行測量時，每個目標車輛3200的相對坐標可 以根據(jù)幾何旋轉(zhuǎn)和移動被跟蹤。關于道路測量的準確性，曲率彡定向(在χ = 0時)彡橫向偏移(在χ = 0時)[4]車載測量值(x，y)是來自于傳感器和目標融合的相對位置。定向定義為從χ軸開 始到主車輛3100的當前位置的路徑的切線的角度。坐標(X' ,y')通過旋轉(zhuǎn)主車輛3100 的重心且將縱向方向與道路對齊而獲得。原點移動回到當前主車道的中心，以便將坐標(X， Y)定向在實際車輛框架中，其中，實際主車輛3100沿當前車道中心線以當前速度巡航。預 備的最后步驟包括將目標車輛移動預計到平行于主車道的直車道上。如此，道路復雜性和 目標運動之間的相互作用可以解耦。由于道路輪廓變化引起的所有移動車輛的轉(zhuǎn)向從其相對運動中去除。圖12示出了示例性碰撞風險評估過程640)。優(yōu)選地，LXACC 330每50ms收集和 分析一次每個目標車輛3200的數(shù)據(jù)，且每IOOms計算一次每個目標車輛3200的前裕量和 后裕量。選擇每個目標車輛3200的潛在操作性能的范圍，在一個實施例中包括潛在縱向加 速度變化率。選擇縱向加速度變化率包括當前加速度變化率、溫和制動、和緊急制動。在一 個實施例中，溫和制動定義為0. 02g，緊急制動定義為0. 2g(541)。取決于車輛動態(tài)性能，可 以使用其它選擇加速度變化率。在加速度的三組狀況下在預計到從IOOms至6. 0秒未來中 的時段內(nèi)以IOOms間隔基于預定車輛模型，每個目標車輛3200的位置被預計，且在主車輛 3100和每個目標車輛3200之間的縱向相對距離LOV(t)基于當前相對距離χ、縱向相對速 度u和縱向相對加速度\預計( 。一個示例性運動車輛模型表示如下LOV (t) = x+u* (t)+0. 5 * (t)2 [5]對于每組加速狀況在每個時段內(nèi)預計縱向相對距離LOV(t)與前裕量和后裕量進 行比較以檢測在即將到來的6秒內(nèi)與前裕量或后裕量的任何縱向重疊(545)。當識別縱向 重疊的風險時，評估是否存在橫向重疊(546)。在預計縱向相對距離LOV(t)在即將到來的 6秒內(nèi)處于前裕量和后裕量中的一個內(nèi)且存在橫向重疊時，識別與每個目標車輛3200的碰 撞風險647)。分類標準對于前面目標和后面目標對稱，因為相同的制動努力對于前面目標 車輛和后面目標車輛在相對距離方面具有不同的影響。風險評估包括將碰撞風險分類為沒 有風險、低風險、中等風險和高風險中的一種。當沒有前裕量和后裕量中的一個與預計縱向相對距離LOV(t)之間的縱向重疊的 組合以及沒有橫向重疊(在每個時段內(nèi)針對每組加速狀況(包括固定加速度、溫和制動和 緊急制動)評估)時，稱為沒有碰撞風險。僅當包括緊急制動的加速狀況時在任何時段內(nèi)， 當存在橫向重疊和前裕量和后裕量中的一個與預計縱向相對距離LOV(t)之間的縱向重疊 的組合時，稱為低碰撞風險。當包括溫和制動和緊急制動的加速狀況時在任何時段內(nèi)，當存在橫向重疊和前裕 量和后裕量中的一個與預計縱向相對距離LOV(t)之間的縱向重疊的組合時，稱為中等碰 撞風險。在任何加速狀況下在任何時段內(nèi)，當存在橫向重疊和前裕量和后裕量中的一個與 預計縱向相對距離LOV(t)之間的縱向重疊的組合時，稱為高碰撞風險。示例性碰撞風險評估表649)在表1中示出表權利要求
1.一種在堵塞交通狀況期間操作車輛的方法，所述方法包括 監(jiān)測車輛速度；跟蹤目標車輛，包括監(jiān)測距目標車輛的距離； 在車輛速度小于閾值堵塞速度時，監(jiān)測疏堵模式的啟用； 基于來自于GPS裝置的數(shù)據(jù)而監(jiān)測車輛位置； 監(jiān)測關于車輛的距離包絡線；以及在車輛速度保持小于閾值堵塞速度時，基于車輛速度、距目標車輛的距離、車輛位置和 距離包絡線來控制車輛操作，車輛操作包括車輛加速、制動以及轉(zhuǎn)向。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，還包括監(jiān)測交通信號的操作；且 其中，控制車輛操作還基于所監(jiān)測的交通信號的操作。
3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中，監(jiān)測疏堵模式的啟用包括基于車輛速度以及距目標車輛的距離確定疏堵模式的啟用要滿足的條件； 通過人機接口裝置來呈現(xiàn)疏堵模式選項；以及 通過人機接口裝置來監(jiān)測對疏堵模式選項的選擇。
4.根據(jù)權利要求1所述的方法，還包括基于在車輛附近保持沒有目標車輛來終止控制 車輛操作。
5.根據(jù)權利要求1所述的方法，還包括在沒有目標車輛阻擋車輛加速時終止控制車輛 操作。
6.根據(jù)權利要求1所述的方法，還包括將距目標車輛的距離與距離包絡線進行比較；以及 在目標車輛處于距離包絡線內(nèi)時產(chǎn)生報警。
7.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中，監(jiān)測關于車輛的距離包絡線包括 計算目標車輛的碰撞時間估計值；將碰撞時間估計值與閾值碰撞時間進行比較；以及 基于所述比較來顯示違背距離包絡線。
8.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中，監(jiān)測關于車輛的距離包絡線包括 監(jiān)測車輛前面的距離。
9.根據(jù)權利要求8所述的方法，其中，監(jiān)測關于車輛的距離包絡線還包括 監(jiān)測距車輛側面的距離。
10.一種以低速在繁忙交通中在道路上控制車輛的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括 傳感裝置，所述傳感裝置跟蹤車輛附近的目標車輛；全球定位裝置，所述全球定位裝置確定車輛相對于數(shù)字地圖的位置；以及控制模塊，所述控制模塊監(jiān)測表示堵塞狀況的狀況；通過人機接口裝置監(jiān)測對疏堵模式選擇器的選擇；監(jiān)測車輛速度；監(jiān)測來自于跟蹤目標車輛的傳感裝置的數(shù)據(jù)； 監(jiān)測來自于全球定位裝置的數(shù)據(jù)；基于車輛速度、來自于傳感裝置的數(shù)據(jù)以及來自于全球定位裝置的數(shù)據(jù)來確定車輛的距離包絡線；以及基于距離包絡線和來自于全球定位裝置的數(shù)據(jù)來控制車輛加速、制動以及轉(zhuǎn)向。
全文摘要
本發(fā)明涉及疏堵。一種在堵塞交通狀況期間操作車輛的方法，包括監(jiān)測車輛速度；跟蹤車輛附近的目標車輛，包括監(jiān)測距目標車輛的距離；在車輛速度小于閾值堵塞速度時，監(jiān)測疏堵模式的啟用；基于來自于GPS裝置的數(shù)據(jù)而監(jiān)測車輛位置；監(jiān)測關于車輛的距離包絡線；以及在車輛速度保持小于閾值堵塞速度時，基于車輛速度、距目標車輛的距離、車輛位置和距離包絡線來控制車輛操作。控制車輛操作包括控制車輛加速、控制車輛制動以及控制車輛轉(zhuǎn)向。
文檔編號B60W40/04GK102139696SQ201110034979
公開日2011年8月3日 申請日期2011年1月28日 優(yōu)先權日2010年2月2日
發(fā)明者A·T·蒂蒙斯, O·D·阿爾坦 申請人:通用汽車環(huán)球科技運作有限責任公司