本發(fā)明涉及一種用于協(xié)助駕駛員安全駕駛稱為主車輛的車輛并且由所述主車輛的車載處理器實(shí)現(xiàn)的駕駛輔助方法，以及一種相關(guān)的駕駛輔助系統(tǒng)。本發(fā)明的領(lǐng)域是在車輛中實(shí)現(xiàn)的主動(dòng)安全系統(tǒng)的領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
：提高道路安全并防止交通事故總是有必要的。目前，諸如私家車之類的車輛配備有各種傳感器，這些傳感器在與道路地圖數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合使用時(shí)，允許獲得與車輛位置和運(yùn)動(dòng)的位置有關(guān)的第一信息。此外，車輛可以配備有附加傳感器，該附加傳感器提供與在鄰近道路上行駛的其他車輛(稱為鄰近車輛)有關(guān)的第二信息。這種附加傳感器包括激光定位器、雷達(dá)和攝像機(jī)。可替換地，車輛可以適于接收關(guān)于由遠(yuǎn)程傳感器提供的、關(guān)于在附近行駛的其他車輛的位置和運(yùn)動(dòng)的信息。主動(dòng)安全系統(tǒng)的目的在于，通過基于駕駛員警告或?qū)囕v進(jìn)行諸如制動(dòng)和轉(zhuǎn)向之類的直接動(dòng)作來避免或減輕交通事故。主動(dòng)安全系統(tǒng)的原理一般為，基于關(guān)于主車輛的第一信息和關(guān)于其他車輛的第二信息來實(shí)現(xiàn)安全評(píng)估模塊，并向風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊提供交通狀況的真實(shí)狀態(tài)的評(píng)估，該風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊適于計(jì)算該狀況下的碰撞風(fēng)險(xiǎn)。交通狀況指定了主車輛和附近的其他車輛在給定時(shí)刻的狀態(tài)。碰撞風(fēng)險(xiǎn)被提供給決策模塊，決策模塊適于決定碰撞回避系統(tǒng)的干預(yù)和相關(guān)動(dòng)作，例如對(duì)駕駛員的警告或?qū)χT如自動(dòng)制動(dòng)的自動(dòng)干預(yù)。在已知方法中，決策模塊使用被稱為碰撞時(shí)間的指示器來決定是否干預(yù)，該碰撞時(shí)間對(duì)應(yīng)于評(píng)估的發(fā)生碰撞之前的時(shí)間。所遇到的一個(gè)問題在于：指示器碰撞時(shí)間不確定，卻又必須確保安全。在安全方面，應(yīng)當(dāng)相對(duì)早地觸發(fā)干預(yù)，從而確保避免碰撞，例如當(dāng)發(fā)出警報(bào)時(shí)，需要確保在實(shí)際碰撞發(fā)生之前，駕駛員有足夠的時(shí)間做出諸如制動(dòng)之類的反應(yīng)。然而，在早期干預(yù)的情況下，可能出現(xiàn)高誤警率。這種高誤警率可能不利于駕駛員對(duì)系統(tǒng)的接受。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于提供如下方法和系統(tǒng)，該方法和系統(tǒng)提供了駕駛輔助，同時(shí)限制了碰撞回避系統(tǒng)的干預(yù)的誤警率，并且同時(shí)保留了高安全水平，以確保干預(yù)及時(shí)避免交通事故。為此，根據(jù)第一方面，本發(fā)明涉及一種駕駛輔助方法，該方法用于協(xié)助駕駛員安全駕駛稱為主車輛的車輛，通過所述主車輛的車載處理器來實(shí)現(xiàn)所述方法，所述主車輛包括用于獲得與所述主車輛的軌跡有關(guān)的第一信息的裝置、以及用于獲得與所述主車輛附近的至少一個(gè)其他車輛的軌跡有關(guān)的第二信息的裝置，在規(guī)定的時(shí)刻獲得所述第一信息和所述第二信息，所述方法包括碰撞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和觸發(fā)碰撞回避系統(tǒng)的干預(yù)。所述方法包括干預(yù)決策步驟，該步驟適于根據(jù)要在當(dāng)前時(shí)刻與之后時(shí)刻之間獲取的附加第一信息和附加第二信息，來決定是在所述當(dāng)前時(shí)刻觸發(fā)所述碰撞回避系統(tǒng)的干預(yù)，還是將所述干預(yù)決策延遲到所述之后時(shí)刻。所述干預(yù)決策考慮第一期望決策成本和第二期望決策成本，以確保延遲有可能降低非必要干預(yù)的概率，所述第一期望決策成本基于直到當(dāng)前時(shí)刻為止獲取的第一信息和第二信息，使用要在所述當(dāng)前時(shí)刻與所述之后時(shí)刻之間獲取的所述附加第一信息和所述附加第二信息的概率，來計(jì)算所述第二期望決策成本。本發(fā)明的方法還包括以獨(dú)立或組合方式選取的、在權(quán)利要求2至9中引用的特征。根據(jù)第二方面，本發(fā)明涉及一種駕駛輔助系統(tǒng)，所述系統(tǒng)用于協(xié)助駕駛員安全駕駛稱為主車輛的車輛，所述系統(tǒng)包括配備有車載處理單元的主車輛，所述主車輛包括用于獲得與所述主車輛的軌跡有關(guān)的第一信息的裝置、以及用于獲得與所述主車輛附近的至少一個(gè)其他車輛的軌跡有關(guān)的第二信息的裝置，所述第一信息和所述第二信息在規(guī)定的時(shí)刻獲得，所述車載處理單元包括決策單元，所述決策單元適于觸發(fā)碰撞回避系統(tǒng)的干預(yù)。所述系統(tǒng)還包括用于干預(yù)決策的裝置，所述裝置適于根據(jù)要在當(dāng)前時(shí)刻與之后時(shí)刻之間獲取的附加第一信息和附加第二信息，來決定是在所述當(dāng)前時(shí)刻觸發(fā)所述碰撞回避系統(tǒng)的干預(yù)，還是將所述干預(yù)決策延遲到所述之后時(shí)刻。所述干預(yù)決策考慮第一期望決策成本和第二期望決策成本，以確保延遲有可能降低不必要的干預(yù)的概率，所述第一期望決策成本基于直到當(dāng)前時(shí)刻獲取的第一信息和第二信息，所述第二期望決策成本使用要在所述當(dāng)前時(shí)刻與所述之后時(shí)刻之間獲取的所述附加第一信息和所述附加第二信息的概率來計(jì)算。附圖說明通過詳細(xì)的描述和下列附圖，將更好地理解本發(fā)明，下列附圖僅具有示例性而不具有限制性：-圖1示意性地表示了駕駛輔助系統(tǒng)的應(yīng)用情景；-圖2是駕駛輔助系統(tǒng)的功能框圖；-圖3是由根據(jù)本發(fā)明的干預(yù)決策模塊實(shí)現(xiàn)的方法的流程圖；-圖4是確定根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的第一決策值的方法的流程圖；-圖5是確定根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的第二決策值的方法的流程圖。具體實(shí)施方式圖1例示了交通場(chǎng)景1，其中，存在碰撞風(fēng)險(xiǎn)，并且其中，根據(jù)本發(fā)明的駕駛輔助系統(tǒng)和方法得到應(yīng)用。在交通場(chǎng)景1中，兩個(gè)車輛2和4正在朝第一道路6與第二道路8之間的雙向停止道路交叉口5前進(jìn)。如圖所示，根據(jù)標(biāo)志10、12的常用道路標(biāo)記符號(hào)，第二道路8上的車輛應(yīng)當(dāng)停止在交叉口5處。在圖1的場(chǎng)景中，假設(shè)車輛2為包括駕駛輔助系統(tǒng)的主車輛，也被稱為自我車輛。車輛4為車輛2的預(yù)定附近區(qū)域內(nèi)的另一車輛，被稱為其他車輛或附近車輛。圖1中表示的狀況是考慮到車輛2和車輛4均在各自的道路上具有直線軌跡的情況下正常的交通狀況，然而，可以設(shè)想交叉口5處的多個(gè)情景，并且其中一些情景可能導(dǎo)致碰撞。在第一情景S1中，主車輛2根據(jù)遵守交通規(guī)則的正常駕駛條件，以恒定速度在道路6上前進(jìn)，而其他車輛4未遵守停止標(biāo)志10并根據(jù)軌跡14繼續(xù)直行。在該第一情景S1中，在交叉口5處，根據(jù)車輛2與車輛4各自的速度，可能在車輛2與車輛4之間發(fā)生碰撞。根據(jù)第二情景S2，主車輛2以恒定速度在道路6上前進(jìn)，而其他車輛4在未遵守停止標(biāo)志10的情況下根據(jù)軌跡16左轉(zhuǎn)到道路6上。在該第二情景S2中，在交叉口5處，根據(jù)車輛2與車輛4各自的速度，也可能在車輛2與車輛4之間發(fā)生碰撞。根據(jù)第三情景S3，主車輛2以恒定速度在道路6上前進(jìn)，而其他車輛4在未遵守停止標(biāo)志10的情況下根據(jù)軌跡18右轉(zhuǎn)到道路6上。在該第三情景S3中，在交叉口5處，根據(jù)車輛2與車輛4各自的速度，也可能在車輛2與車輛4之間發(fā)生碰撞。根據(jù)第四情景S4，主車輛2以恒定速度在道路6上前進(jìn)，而其他車輛4根據(jù)停止標(biāo)志10而停下。在該第四情景中，不會(huì)發(fā)生碰撞。主車輛2的車載駕駛輔助系統(tǒng)能夠通過經(jīng)由人機(jī)接口發(fā)出警報(bào)或者通過自動(dòng)制動(dòng)以避免潛在的碰撞，來進(jìn)行干預(yù)以避免可能的碰撞。更具體地說，駕駛輔助系統(tǒng)適于根據(jù)狀況評(píng)估，來觸發(fā)自動(dòng)動(dòng)作，以避免碰撞。如圖2示例性例示，駕駛輔助系統(tǒng)20包括輸入模塊22、輸出模塊24和處理模塊26。輸入模塊22包括大量傳感器28，例如GPS(“全球定位系統(tǒng)”)傳感器，以用于與存儲(chǔ)道路地圖信息的數(shù)據(jù)庫(kù)30協(xié)作感測(cè)主車輛自身的位置、朝向和速度。另外，傳感器28可以包括慣性測(cè)量單元(IMU)，該慣性測(cè)量單元測(cè)量主車輛的相對(duì)位移，并與GPS系統(tǒng)協(xié)作以在，提供各測(cè)量時(shí)刻主車輛的更加可靠的位置信息、速度信息和朝向信息。更一般地說，傳感器28在規(guī)律的時(shí)刻(例如每200毫秒)與數(shù)據(jù)庫(kù)30協(xié)作提供一組與主車輛2在道路6上的行駛(即，軌跡)有關(guān)的第一信息。在實(shí)施例中，輸入模塊22還包括通信裝置32，通信裝置32適于在規(guī)律時(shí)刻(例如每200毫秒)接收與其他車輛的軌跡有關(guān)的第二信息。可以通過其他車輛4經(jīng)由車輛間通信來發(fā)送該第二信息。因此，輸入模塊22在規(guī)律時(shí)刻，提供了關(guān)于一般交通狀況的第一和第二信息，即主車輛與在主車輛附近行駛的其他車輛的相對(duì)位置、朝向和速度。在實(shí)施例中，以信息向量的形式存儲(chǔ)各第一和第二信息，各元素為包括在時(shí)刻tk考慮的第n個(gè)車輛的位置、朝向和速度的三元組。在圖1的示例中，直到當(dāng)前時(shí)刻Tc的與主車輛2有關(guān)的第一信息可以被表示為并且直到當(dāng)前時(shí)刻Tc的與其他車輛4有關(guān)的第二信息可以被表示為輸入模塊22將第一和第二信息傳送到處理模塊26的狀況評(píng)估模塊34。例如通過車載計(jì)算機(jī)的處理器來實(shí)現(xiàn)處理模塊26。在實(shí)施例中，使用雙核處理器。更具體地說，使用諸如編程的微處理器或微控制器、ASIC或其他集成電路的車載處理單元。狀況評(píng)估模塊34融合從輸入模塊22接收的第一和第二信息，并根據(jù)給定的道路交通模型，提供主車輛及其環(huán)境的真實(shí)狀態(tài)的評(píng)估，該環(huán)境包括主車輛附近的車輛。例如，如下文中更加詳細(xì)的描述，在實(shí)施例中，通過動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(DBN)來對(duì)交通狀況建模。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊36處理由狀況評(píng)估模塊34提供的主車輛及其環(huán)境的真實(shí)狀態(tài)的評(píng)估，并例如以在時(shí)刻t碰撞的概率的形式來計(jì)算碰撞風(fēng)險(xiǎn)，t遲于當(dāng)執(zhí)行計(jì)算時(shí)的當(dāng)前時(shí)刻Tc。應(yīng)當(dāng)指出，在詳細(xì)的示例中，僅考慮主車輛2附近的一個(gè)其他車輛4。然而，本發(fā)明不限于單個(gè)其他車輛，可以考慮主車輛的給定附近的多個(gè)其他車輛，并且應(yīng)當(dāng)計(jì)算與任意其他車輛的碰撞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。計(jì)算出的碰撞風(fēng)險(xiǎn)被發(fā)送至決策模塊38，決策模塊38實(shí)現(xiàn)干預(yù)決策，決策模塊38適于決定是在當(dāng)前時(shí)間Tc觸發(fā)干預(yù)，還是將干預(yù)決策延遲到之后的時(shí)間Tl＝Tc+dt，其中，dt優(yōu)選地介于100與1000毫秒之間，并且例如等于200毫秒。決策模塊38適于通過向輸出模塊24發(fā)送控制命令(向致動(dòng)器模塊40命令自動(dòng)動(dòng)作，或命令通過人機(jī)接口模塊42發(fā)出警報(bào)，可視警報(bào)或聲音警報(bào))，來控制碰撞回避系統(tǒng)的干預(yù)。圖3是根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的駕駛輔助方法的主要步驟的流程圖，該方法通過主車輛2的車載駕駛輔助系統(tǒng)20來實(shí)現(xiàn)，尤其通過決策模塊38與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊36協(xié)作來實(shí)現(xiàn)。在信息獲得步驟50中，獲取由輸入模塊22提供的如下觀測(cè)的測(cè)量結(jié)果，該測(cè)量結(jié)果包括直到當(dāng)前時(shí)刻Tc為止的與主車輛2有關(guān)的第一信息以及直到當(dāng)前時(shí)刻Tc為止的與車輛2附近的其他車輛4有關(guān)的第二信息應(yīng)當(dāng)指出，可以考慮多個(gè)其他車輛，在這種情況下，第二信息包括N個(gè)其他車輛的信息組至為了簡(jiǎn)化說明，僅提及一個(gè)其他車輛。所獲取的第一和第二信息是與車輛有關(guān)的可用測(cè)量結(jié)果，例如是在持續(xù)時(shí)間Δ的時(shí)間段[Tc-Δ,Tc]期間每200毫秒觀測(cè)的測(cè)量結(jié)果。例如，在各時(shí)刻t∈[Tc-Δ,Tc]，如上所述，輸入模塊22觀測(cè)并記錄各車輛的位置、朝向和速度。在如下場(chǎng)景中優(yōu)選使用本發(fā)明的方法：根據(jù)諸如決策成本函數(shù)之類的經(jīng)典的最優(yōu)性標(biāo)準(zhǔn)，可以基于由輸入模塊22提供的觀測(cè)的測(cè)量結(jié)果來在當(dāng)前時(shí)間Tc選擇碰撞回避系統(tǒng)的干預(yù)。通過執(zhí)行步驟52至58來實(shí)現(xiàn)步驟51的干預(yù)決策，步驟51適于決定是在當(dāng)前時(shí)刻Tc觸發(fā)車載輸出模塊24的干預(yù)，還是將決定延遲到之后的時(shí)刻Tl。在步驟52中，計(jì)算要在當(dāng)前時(shí)刻Tc與之后時(shí)刻Tl＝Tc+dt之間獲取附加第一信息和附加第二信息的概率，其中，t∈[Tc,Tl]。附加信息具有與觀測(cè)的信息相同的性質(zhì)，尤其是各車輛的位置、朝向和速度，但是在當(dāng)前時(shí)間Tc尚未觀測(cè)到該附加信息。第一和第二附加信息具有相關(guān)的概率分布。在隨后的步驟54中，計(jì)算取決于期望的附加第一和第二信息的第一決策值V1。第一決策值V1取決于在先前步驟52中計(jì)算的附加信息的概率、還取決于在當(dāng)前時(shí)刻Tc計(jì)算的在考慮的主車輛2與各其他車輛之間碰撞的概率、并取決于在考慮附加信息和的情況下考慮的主車輛2與各其他車輛之間碰撞的評(píng)估概率。在給定時(shí)間T處碰撞的概率被理解為，在時(shí)間T與未來時(shí)刻T+Th之間考慮的主車輛2與任意其他車輛之發(fā)生間碰撞的概率，其中，Th為幾秒量級(jí)的時(shí)間經(jīng)過。原則上，第一決策值V1代表了利用要在直到之后時(shí)刻Tl為止的未來時(shí)間間隔期間獲取的附加信息做出決定的期望效益。在隨后的步驟56中，計(jì)算第二決策值V2，該第二決策值V2代表將干預(yù)決策延遲到之后時(shí)刻Tl的期望成本。一旦計(jì)算出兩個(gè)決策值，驗(yàn)證步驟58基于第一決策值V1應(yīng)用第一決策標(biāo)準(zhǔn)C1，并基于第二決策值V2應(yīng)用第二決策標(biāo)準(zhǔn)C2。第一決策標(biāo)準(zhǔn)C1被設(shè)計(jì)為確保延遲干預(yù)的決定很可能具有正面影響，或者換句話說，附加信息很可能降低誤警率，在當(dāng)前情況下，誤警率為不必要的干預(yù)的概率。第二決策值V2和第二決策標(biāo)準(zhǔn)C2被設(shè)計(jì)為確保決定的延遲不會(huì)改變主車輛在安全方面的狀況。也就是說，通過在之后時(shí)刻Tl觸發(fā)碰撞回避系統(tǒng)的干預(yù)能夠避免潛在碰撞的概率，不低于通過在時(shí)間Tc觸發(fā)碰撞回避系統(tǒng)的干預(yù)能夠避免潛在碰撞的概率。換句話說，第二決策標(biāo)準(zhǔn)C2確保了即使干預(yù)決策被延遲到之后時(shí)刻Tl，也會(huì)對(duì)主車輛應(yīng)用相同的安全條件。在兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)都驗(yàn)證成功的情況下，干預(yù)決策被延遲到之后時(shí)間Tl。在步驟60中，當(dāng)前時(shí)間Tc被設(shè)置為Tc+dt，并且當(dāng)達(dá)到當(dāng)前時(shí)間時(shí)，在步驟60之后，進(jìn)行已經(jīng)描述的信息獲得步驟50。因此，在兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)未驗(yàn)證成功的情況下，如果第一決策標(biāo)準(zhǔn)C1和/或第二決策標(biāo)準(zhǔn)C2未被驗(yàn)證，則在步驟58之后，進(jìn)行觸發(fā)碰撞回避系統(tǒng)的步驟62。在碰撞回避系統(tǒng)的干預(yù)的情況下，設(shè)想兩個(gè)替代方案：在第一替代方案中，觸發(fā)致動(dòng)器40來接管主車輛的命令，并自動(dòng)應(yīng)用校正動(dòng)作，例如制動(dòng)。在第二替代方案中，經(jīng)由人機(jī)接口模塊42發(fā)出警報(bào)，該警報(bào)為可視警報(bào)或聲音警報(bào)。在計(jì)算第二決策值V2的步驟52中考慮設(shè)想的干預(yù)62的類型。根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例，通過實(shí)現(xiàn)包括圖4中示意性表示的步驟的計(jì)算方法，利用附加信息應(yīng)用決策的統(tǒng)計(jì)理論，來計(jì)算第一決策值V1。能夠如下模型化主車輛的狀況。在給定時(shí)間段[Tc,Tl]期間，考慮兩個(gè)可能的事件：自當(dāng)前時(shí)刻Tc起的時(shí)間經(jīng)過Th之內(nèi)，發(fā)生或不發(fā)生與其他車輛的碰撞。因此，可能事件或自然狀態(tài)的集合為S＝{碰撞,不碰撞}。要采取的決定涉及兩個(gè)可能動(dòng)作：碰撞回避系統(tǒng)的干預(yù)或不干預(yù)。因此，可能動(dòng)作的集合為A＝{干預(yù),不干預(yù)}。根據(jù)碰撞的發(fā)生與否，成本函數(shù)與干預(yù)或不干預(yù)的各決定相關(guān)聯(lián)，如下：成本值ct1和ct2為決策參數(shù)，并且在初始化步驟70中被提供為用于計(jì)算第一決策值V1的輸入。優(yōu)選地，通過以下公式關(guān)聯(lián)成本值ct1和ct2：ct1=λ1-λ×ct2---(Eq2)]]>λ介于0與1之間，例如λ＝0.3，ct1＝42.9，ct2＝100。根據(jù)公式計(jì)算第一決策值V1：V1=EC(Tc)-EC^(Tl)---(Eq3)]]>其中，EC(Tc)是僅使用在當(dāng)前時(shí)刻Tc可用的由輸入模塊22提供的信息的決定的第一期望成本，是使用在當(dāng)前時(shí)刻Tc可用的由輸入模塊22提供的信息、以及在Tc與之后時(shí)刻Tl＝Tc+dt之間獲得的附加信息的決定的第二期望成本。為了計(jì)算第一期望成本EC(Tc)，在后續(xù)步驟72中計(jì)算被賦予直到當(dāng)前時(shí)刻Tc的由輸入模塊提供的信息的碰撞概率P(s|zt0:Tc)。符號(hào)zt0:Tc針對(duì)考慮的主車輛和其他車輛，指定在開始時(shí)刻t0(例如t0＝0)與當(dāng)前時(shí)刻Tc之間來自輸入模塊22的信息。接下來，使用以下公式在步驟74中計(jì)算第一期望成本EC(Tc)：EC(Tc)=minaΣsc(s,a)×P(s|zt0:Tc)---(Eq4)]]>公式(Eq4)基于當(dāng)前時(shí)刻Tc的可用信息，將在集合A＝{干預(yù),不干預(yù)}中選取的、使總體決策成本最小的a，賦予決定的成本。接下來，在步驟76中計(jì)算被賦予直到之后時(shí)刻Tl的附加信息的碰撞概率P(s|zt0:Tl)的評(píng)估。符號(hào)zt0:Tl指定在開始時(shí)刻t0與當(dāng)前時(shí)刻Tc之間來自輸入模塊22的信息、以及在當(dāng)前時(shí)刻Tc與之后時(shí)刻Tl之間的附加信息。隨機(jī)變量ZTl表示在時(shí)刻Tl由輸入模塊22提供的與車輛有關(guān)的信息。最后，在步驟78中，如下計(jì)算第二期望決策成本EC^(Tl)=∫zTlP(zTl)×[minaΣsc(s,a)×P(s|zt0:Tl)]dZTl---(Eq5)]]>以上公式使用在時(shí)刻Tl的信息zTl的觀測(cè)值的概率P(zTl)。在可替換實(shí)施例中，通過離散隨機(jī)變量ZTl來表示由輸入模塊提供的與車輛有關(guān)的信息，并且第二期望決策成本的計(jì)算如下：EC^(Tl)=ΣzTlp(zTl)×[minaΣsc(s,a)×P(s|zt0:Tl)]---(Eq6)]]>接下來，在步驟80中，根據(jù)公式(Eq3)計(jì)算第一決策值V1，第一決策值V1是根據(jù)統(tǒng)計(jì)決策的附加信息的期望值。在步驟82中，與第一決策值V1相關(guān)聯(lián)的第一決策標(biāo)準(zhǔn)C1被設(shè)置為V1>0。因此，如果V1大于0，則第一決策標(biāo)準(zhǔn)C1被驗(yàn)證，期望附加信息對(duì)決策具有正面影響。根據(jù)圖5所例示的方法，根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例計(jì)算第二決策值V2。在第一步驟90中，計(jì)算碰撞回避系統(tǒng)能夠在當(dāng)前時(shí)刻Tc通過干預(yù)避免碰撞的概率PA(Tc)。在第二步驟92中，計(jì)算碰撞回避系統(tǒng)能夠在之后時(shí)刻Tl通過干預(yù)避免碰撞的概率PA(Tl)。應(yīng)當(dāng)指出，可以并行執(zhí)行步驟90和92。第二決策值V2被作為先前計(jì)算的概率PA(Tc)與PA(Tl)之間的差來進(jìn)行計(jì)算。與第二決策值相關(guān)聯(lián)的第二決策標(biāo)準(zhǔn)C2為V2＝0，從而確保碰撞回避概率在之后時(shí)間Tl不低于當(dāng)前時(shí)間Tc。能夠?qū)崿F(xiàn)多個(gè)模型來執(zhí)行步驟52、72、76、90和92的概率評(píng)估。根據(jù)第一實(shí)施例，道路交通的模型為通過動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(DBN)所建模的交通場(chǎng)景中的車輛的聯(lián)合運(yùn)動(dòng)，如S.Lefèvre、C.Laugier和J.在2012年的智能機(jī)器人與系統(tǒng)IEEE/RSJ國(guó)際會(huì)議中公布的文章“Evaluatingriskatroadintersectionsbydetectingconflictingintentions(通過檢測(cè)沖突意圖來評(píng)估道路交叉口的風(fēng)險(xiǎn))”(第4841-4846頁(yè))中所提出。針對(duì)考慮的各車輛，提出的DBN考慮了：-由隨機(jī)變量表示的駕駛員的預(yù)期動(dòng)作，隨機(jī)變量指定在時(shí)間t車輛n的駕駛員的預(yù)期動(dòng)作；-由隨機(jī)變量表示的遵守交通規(guī)則的期望動(dòng)作，隨機(jī)變量指定在時(shí)間t車輛n的駕駛員的期望動(dòng)作；-由表示為的隨機(jī)變量針對(duì)時(shí)間t的車輛n表示的車輛的物理狀態(tài)，例如位置、速度和朝向；-由表示為的隨機(jī)變量針對(duì)時(shí)間t的車輛n表示的、通過輸入模塊22的傳感器的測(cè)量結(jié)果而獲得的信息。隨機(jī)變量和為隱變量，而為可觀測(cè)。在一般情況下，考慮包括主車輛在內(nèi)的N個(gè)車輛。為了簡(jiǎn)化符號(hào)，以指數(shù)的形式表示N個(gè)車輛的變量的結(jié)合：X⇔(X1...XN)]]>每個(gè)Xn與一車輛n相關(guān)聯(lián)。時(shí)間t的給定狀態(tài)向量被定義為θt＝(Et,It,Φt)，其中，針對(duì)各變量和考慮可能值?？梢匀缦露x聯(lián)合分布：P(E0:TI0:TΦ0:TZ0:T)=P(E0I0Φ0Z0)×Πt=1T×Πn=1T[P(Etn|It-1Φt-1)×P(Itn|It-1nEtn)×P(Φtn|Φt-1nItn)×P(Ztn|Φtn)]---(Eq7)]]>這對(duì)應(yīng)于將通過期望動(dòng)作增大的和關(guān)聯(lián)的經(jīng)典馬爾科夫狀態(tài)空間模型，期望動(dòng)作由先前的情境背景(It-1Φt-1)導(dǎo)出，并對(duì)預(yù)期動(dòng)作造成影響。通過一組被稱為粒子的加權(quán)樣本來對(duì)隱變量It、Et和Φt的概率密度函數(shù)求近似，各粒子與給定狀態(tài)θt相關(guān)聯(lián)。在時(shí)間t，Np個(gè)粒子的集合被表示為(其中，例如Np＝400)：{Hi,t,wi,t}i＝1:Np，其中，Hi,t＝(ItEtΦt)為粒子i在時(shí)間t的狀態(tài)，wi,t為粒子i在時(shí)間t的權(quán)重。從t0時(shí)起，考慮針對(duì)所有車輛觀測(cè)的信息，在時(shí)間Tc與時(shí)間Tc+Th之間的碰撞概率被計(jì)算為駕駛員的意圖與期望的意圖不同的概率：通過使用粒子濾波器，能夠通過對(duì)驗(yàn)證條件的當(dāng)前粒子j的權(quán)重求和，來計(jì)算以上在公式(Eq8)中定義的碰撞概率：在步驟72中使用公式(Eq9)，來計(jì)算被賦予直到當(dāng)前時(shí)間Tc收集的信息的碰撞概率。為了考慮到概率性附加信息來計(jì)算附加信息的概率分布以及碰撞概率，描述的概率性運(yùn)動(dòng)模型的使用如下。能夠在兩個(gè)步驟中計(jì)算當(dāng)前時(shí)間Tc與之后時(shí)間Tl之間的未來觀測(cè)值的概率分布。第一個(gè)步驟是在粒子濾波器中執(zhí)行預(yù)測(cè)步驟，以獲得概率分布θt+1。第二個(gè)步驟是使用輸入模塊22的傳感器的模型P(Zθ)來計(jì)算將被觀測(cè)的附加信息zTl的概率分布。針對(duì)考慮的各車輛執(zhí)行該計(jì)算，因此完成計(jì)算步驟52。以每個(gè)粒子一個(gè)可能的觀測(cè)值的方式，來獲得第一和第二附加信息的概率分布。接下來，首先通過利用各粒子的觀測(cè)值z(mì)Tl來更新粒子濾波器，來計(jì)算之后時(shí)間Tl的碰撞概率。其次，以與上述計(jì)算類似的方式，通過對(duì)驗(yàn)證條件的粒子k的權(quán)重求和，來計(jì)算碰撞概率。在該第一實(shí)施例的步驟76中，使用公式(Eq10)來計(jì)算碰撞概率的評(píng)估。還使用概率性DBN運(yùn)動(dòng)模型，來計(jì)算在第二決策值V2的計(jì)算中使用的當(dāng)前時(shí)刻Tc和之后時(shí)刻Tl的碰撞回避的概率PA(Tc)和PA(Tl)。首先，時(shí)刻t的碰撞時(shí)間TTC(t)被定義為，如果主車輛2與其他車輛4繼續(xù)在相同路線并以相同速度(即在相同軌跡上)行駛，直到在主車輛2與其他車輛4之間發(fā)生碰撞為止剩余的時(shí)間?？梢栽诋?dāng)前時(shí)刻Tc針對(duì)給定狀態(tài)θTc，計(jì)算碰撞時(shí)間TTC(Tc)。此外，還可以在保留相同軌跡(即，相同路線和相同速度)的假設(shè)的同時(shí)，在當(dāng)前時(shí)間計(jì)算之后時(shí)刻Tl的碰撞時(shí)間TTC(Tl)。時(shí)刻t的停止時(shí)間TTS(t)被定義為，當(dāng)在時(shí)間t觸發(fā)碰撞回避系統(tǒng)時(shí)，主車輛達(dá)到完全停止所需的時(shí)間。停止時(shí)間TTS(t)取決于碰撞回避系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的干預(yù)的類型。如果碰撞回避系統(tǒng)觸發(fā)了自動(dòng)制動(dòng)，則例如停止時(shí)間的計(jì)算如下：TTS(t)=stδ+Tm---(Eq11)]]>其中，st是主車輛在時(shí)間t的速度，δ是由碰撞回避系統(tǒng)施加的減速度，例如δ＝7m/s2，并且Tm是平均制動(dòng)系統(tǒng)響應(yīng)，例如Tm＝0,4s(秒)。如果碰撞回避系統(tǒng)觸發(fā)了用于警告駕駛員的警報(bào)，則也必須考慮駕駛員的反應(yīng)時(shí)間，并且可以將停止時(shí)間評(píng)估為：TTS(t)=stδ+Tm+Tr---(Eq12)]]>其中，Tr是駕駛員的平均反應(yīng)時(shí)間，例如Tr＝1.4s(秒)。然后使用公式(Eq12)來計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻Tc的停止時(shí)間TTS(Tc)、以及之后時(shí)刻Tl的停止時(shí)間TTS(Tl)。為了計(jì)算TTS(Tl)，考慮到車輛繼續(xù)在相同軌跡上行駛，根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻Tc的主車輛速度來預(yù)測(cè)之后時(shí)刻Tl的主車輛速度。在實(shí)施例中，假定速度保持恒定，使得sTl＝sTc。在可替換實(shí)施例中，使用當(dāng)前時(shí)間的主車輛的減速度水平來預(yù)測(cè)之后時(shí)刻Tl的車輛速度。在本發(fā)明的實(shí)施例中，通過針對(duì)各粒子計(jì)算TTC(Tc)和TTS(Tc)的值，并通過對(duì)驗(yàn)證條件i:(TTC(Tc)>TTS(Tc))的當(dāng)前粒子i的權(quán)重求和，來計(jì)算通過在當(dāng)前時(shí)刻Tc觸發(fā)碰撞回避系統(tǒng)能夠避免碰撞的概率PA(Tc)。PA(Tc)=Σjwi,Tc---(Eq13)]]>在本發(fā)明的實(shí)施例中，通過針對(duì)各粒子計(jì)算TTC(Tl)和TTS(Tl)的值，并通過對(duì)驗(yàn)證條件j:(TTC(Tl>TTS(Tl))的當(dāng)前粒子j的權(quán)重求和，來計(jì)算通過在之后時(shí)刻Tl觸發(fā)碰撞回避系統(tǒng)能夠避免碰撞的概率PA(Tl)。PA(Tl)=Σjwj,Tl---(Eq14)]]>然后，如參照步驟94所指示，通過將通過應(yīng)用公式(Eq13)和(Eq14)所獲得的值相減，來計(jì)算第二決策值。根據(jù)本發(fā)明的第二實(shí)施例，使用另一非貝葉斯交通模型來執(zhí)行步驟52、72、76、90和92的概率評(píng)估。N.Saunier等人在2007年的IEEE智能運(yùn)輸系統(tǒng)會(huì)議中公布的文章“ProbabilisticCollisionPredictionforVision-BasedAutomatedRoadSafetyAnalysis(用于基于視覺的自動(dòng)道路安全分析的概率性碰撞預(yù)測(cè))”中提出的交通模型得到采用。在該第二實(shí)施例中，在給定時(shí)刻T的兩個(gè)車輛之間的碰撞概率基于各種外推假設(shè)。針對(duì)包括主車輛和附近的其他車輛的道路狀況，針對(duì)各車輛，基于直到當(dāng)前時(shí)刻Tc的觀測(cè)信息，獲得一組外推假設(shè)。在之前的學(xué)習(xí)階段獲得外推假設(shè)及其相關(guān)概率。然后，使用以下公式，在當(dāng)前時(shí)刻Tc計(jì)算時(shí)間Tc與Tc+Th之間的碰撞概率：其中，Qi表示針對(duì)主車輛的一組外推假設(shè)，Qj是針對(duì)其他車輛的一組外推假設(shè)，Δi,j＝ti,j-Tc，其中ti,j是在外推假設(shè)為Qi、Qj的情況下，主車輛與其他車輛之間的碰撞的預(yù)測(cè)時(shí)間，σ是恒定值，例如被選擇為等于平均用戶反應(yīng)時(shí)間Tr。在該第二實(shí)施例的步驟72中，使用公式(Eq15)來計(jì)算碰撞概率的評(píng)估。根據(jù)外推假設(shè)的學(xué)習(xí)概率，來計(jì)算要在當(dāng)前時(shí)刻Tc與之后時(shí)刻Tl之間獲得的附加信息的概率，一組附加信息對(duì)應(yīng)于各外推假設(shè)?；谥钡疆?dāng)前時(shí)刻Tc的觀測(cè)信息的各車輛的外推假設(shè)，能夠被延長(zhǎng)到之后時(shí)刻Tl，從而以與當(dāng)前時(shí)間Tc的碰撞概率的計(jì)算類似的方式計(jì)算之后時(shí)間Tl的碰撞概率。因此，公式(Eq15)適于計(jì)算步驟76的之后時(shí)刻Tl的碰撞概率。最后，針對(duì)各外推假設(shè)，例如通過假定所有車輛保持速度恒定，來計(jì)算當(dāng)前時(shí)間Tc和之后時(shí)間Tl的碰撞回避概率，并且隨后計(jì)算碰撞回避的各概率。有利地，本發(fā)明提供了一種用于根據(jù)于要在當(dāng)前時(shí)刻與之后時(shí)刻之間獲取的附加信息，來延遲干預(yù)決策的方法。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3