外部威胁下驾驶员接管自动驾驶辅助的方法和系统

技术领域

本发明总体上涉及车辆，更具体地，涉及当存在外部威胁时驾驶员接管(override)基于路径的自动驾驶辅助的方法和系统。

背景技术

基于路径的自动驾驶辅助功能通过转向控制实现自动车道保持和/或车道跟随。当自动转向控制正在进行时，应允许驾驶员在任何时候能够接管控制。当驾驶员接管控制时，例如，当存在外部威胁时，希望提供自然的驾驶员接管感受。还希望提供对各种自动驾驶辅助功能的驾驶员接管感受的一致性，所述各种自动驾驶辅助功能例如车道保持辅助、侧向碰撞避免和手动车道居中功能。

因此，期望提供一种在存在外部威胁时驾驶员接管基于路径的自动驾驶辅助方法和系统。此外，结合附图和前述技术领域和背景技术，从随后的详细描述和所附权利要求中，本发明的其他期望特征和特性将变得显而易见。

发明内容

根据示例性实施例，提供了用于控制自主车辆转向的方法和系统。该方法包括：由处理器在基于路径的自动驾驶辅助模式下操作自主车辆；由处理器接收包括驾驶员扭矩的驾驶员输入；由处理器根据基于路径的自动驾驶辅助模式的类型对操作模式进行分类；由处理器基于所述操作模式确定用于在所述自主车辆的第一侧接管所述基于路径的自动驾驶辅助模式的接管阈值；由处理器基于接管转矩阈值确定驾驶员接管状态；以及由处理器基于驾驶员接管状态和驾驶员扭矩产生控制信号以控制自主车辆的转向。

在各种实施例中，基于路径的自动驾驶辅助模式包括车道保持辅助模式、侧向碰撞避免模式和手动车道居中模式中的至少一种。

在各种实施例中，该方法包括，响应于检测到自主车辆的侧面的安全屏障的存在，确定安全屏障接管阈值，并且所述确定接管阈值进一步基于安全屏障接管阈值。

在各种实施例中，确定安全屏障接管阈值是基于安全屏障的分类以及自主车辆和安全屏障之间的屏障动态(dynamics)。

在各种实施例中，所述屏障动态包括碰撞时间以及自主车辆和安全屏障之间的相对速度。

在各种实施例中，确定安全屏障的分类是基于安全屏障的类型和屏障侵入的严重性。

在各种实施例中，确定接管阈值是基于与车道曲率、车辆参数和外部干扰相关联的稳态转向扭矩。

在各种实施例中，外部干扰包括道路角度、道路摩擦和侧风中的至少一个。

在各种实施例中，车辆参数包括车辆速度、车辆惯性和车辆质量中的至少一个。

在各种实施例中，确定驾驶员接管状态还基于控制器扭矩的大小和方向、驾驶员扭矩的大小和方向、以及转向开关方向。

在另一个实施例中，提供了一种用于控制自主车辆转向的系统。该系统包括非暂时性计算机可读介质，其包括被配置为执行一过程的计算机指令；以及处理器，被配置为执行该过程。该过程包括：由处理器以基于路径的自动驾驶辅助模式操作自主车辆；由处理器接收包括驾驶员扭矩的驾驶员输入；由处理器根据基于路径的自动驾驶辅助模式的类型对操作模式进行分类；由处理器基于操作模式确定用于在自主车辆的第一侧的接管基于路径的自动驾驶辅助模式的接管阈值；由处理器基于接管阈值确定驾驶员接管状态；以及由处理器基于驾驶员接管状态和驾驶员扭矩产生控制信号控制自主车辆的转向。

在各种实施例中，基于路径的自动驾驶辅助模式包括车道保持辅助模式、侧向碰撞避免模式和手动车道居中模式中的至少一种。

在各种实施例中，该过程还包括，响应于检测到自主车辆的侧面的安全屏障的存在，确定安全屏障接管阈值，并且所述确定接管阈值还基于安全屏障接管阈值。

在各种实施例中，确定安全屏障接管阈值是基于安全屏障的分类以及自主车辆和安全屏障之间的屏障动态。

在各种实施例中，屏障动态包括碰撞时间以及自主车辆和安全屏障之间的相对速度。

在各种实施例中，确定安全屏障的分类是基于安全屏障的类型和屏障侵入的严重性。

在各种实施例中，确定接管阈值是基于与车道曲率、车辆参数和外部干扰相关联的稳态转向扭矩。

在各种实施例中，外部干扰包括道路角度、道路摩擦和侧风中的至少一个。

在各种实施例中，车辆参数包括车辆速度、车辆惯性和车辆质量中的至少一个。

在各种实施例中，确定驾驶员接管状态还基于控制器扭矩的大小和方向、驾驶员扭矩的大小和方向以及转向开关方向。

附图说明

下文将结合以下附图描述本公开，其中相同的附图标记表示相同的元件，其中：

图1是根据示例性实施例的包括驾驶员接管系统的自主车辆的功能框图；

图2是根据各种实施例的包括驾驶员接管系统的自主车辆的自主驾驶系统的功能框图；

图3是示出根据示例性实施例的驾驶员接管系统的数据流图；

图4是示出根据示例性实施例的驾驶员接管系统的驾驶员接管逻辑和逻辑关系的图表；

图5是根据示例性实施例的由驾驶员接管系统使用的安全屏障动态的图示；

图6是示出根据示例性实施例的由驾驶员接管系统使用的稳态扭矩值的曲线图；

图7是根据示例性实施例的用于提供驾驶员接管功能以控制自主车辆转向的过程的流程图。

具体实施方式

以下详细描述本质上仅是示例性的，并不旨在限制本公开或其应用和使用。此外，不旨在受前述背景技术或以下详细描述中提出的任何理论的约束。本文可以根据功能和/或逻辑块组件以及各种处理步骤来描述本公开的实施例。应当理解，这种块组件可以由被配置成执行指定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件组件来实现。例如，本公开的实施例可以采用各种集成电路组件，例如存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等，它们可以在一个或多个微处理器或其他控制设备的控制下执行各种功能。此外，本领域技术人员将理解，本公开的实施例可以结合任何数量的系统来实践，并且本文描述的系统仅仅是本公开的示例性实施例。

简洁起见，与信号处理、数据传输、信令、控制和系统的其他功能方面(以及系统的各个操作组件)相关的传统技术在此可能不详细描述。此外，本文包含的各个图中所示的连接线旨在表示各个元件之间的示例功能关系和/或物理耦合。应当注意，在本公开的实施例中可以存在许多替代的或附加的功能关系或物理连接。

参考图1，根据各种实施例，总体以100示出的驾驶员接管系统与车辆10相关联。通常，驾驶员接管系统100允许驾驶员以安全和自然的方式接管车辆10的自动转向控制。在各种实施例中，驾驶员接管系统100提供系统的方法和系统来有效地确定驾驶员接管阈值，以便提供自然的驾驶员接管感受。例如，驾驶员接管系统100独立地评估车辆10左侧和右侧中每一侧的接管阈值，并且在各种实施例中，基于安全屏障分类适应性地修改接管阈值。在各种实施例中，驾驶员接管系统100统一针对不同驾驶辅助操作模式的接管策略。

如图1所示，车辆10通常包括底盘12、车身14、前轮16和后轮18。车身14布置在底盘12上，并且基本上包围车辆10的部件。车身14和底盘12可以共同形成框架。车轮16-18各自在车身14的相应拐角附近可旋转地连接到底盘12。

在各种实施例中，车辆10是自主车辆，并且驾驶员接管系统100被结合到自主车辆10中。自主车辆10例如是被自动控制以将乘客从一个地点运送到另一个地点的车辆。在所示实施例中，车辆10被描述为客车，但是应当理解，包括摩托车、卡车、运动型多用途车(SUV)、休闲车(RV)、海船、飞机等在内的任何其他车辆也可以使用。在示例性实施例中，自主车辆10是所谓的二级或三级自动化。可以理解，在各种实施例中，自主车辆10可以是任何级别的自动化。

如图所示，自主车辆10通常包括推进系统20、传动系统22、转向系统24、制动系统26、传感器系统28、致动器系统30、至少一个数据存储设备32、至少一个控制器34和通信系统36。在各种实施例中，推进系统20可包括内燃机、电机(如牵引电机)和/或燃料电池推进系统。传动系统22被配置成根据可选择的速度比将动力从推进系统20传递到车轮16-18。根据各种实施例，传动系统22可包括有级自动变速器、无级变速器或其他合适的变速器。制动系统26被配置为向车轮16-18提供制动扭矩。在各种实施例中，制动系统26可包括摩擦制动器、线制动、再生制动系统(如电机)和/或其他合适的制动系统。转向系统24影响车轮16-18的位置。

传感器系统28包括一个或多个感测设备40a-40n，其感测自主车辆10的外部环境和/或内部环境的可观测状况。感测设备40a-40n可以包括但不限于雷达、激光雷达、全球定位系统、光学相机、热感相机、超声波传感器、惯性测量单元和/或其他传感器。在各种实施例中，感测设备40a-40n包括一个或多个图像传感器，其生成由系统100使用的图像传感器数据。

致动器系统30包括一个或多个致动器装置42a-42n，其控制一个或多个车辆特征，例如但不限于推进系统20、传动系统22、转向系统24和制动系统26。在各种实施例中，车辆特征可以进一步包括内部和/或外部车辆特征，例如但不限于门、行李箱和车厢特征，例如空气、音乐、照明等(未编号)。

通信系统36被配置成向和从其他实体48无线传送信息，其他实体48例如但不限于其他车辆(“V2V”通信)、基础设施(“V2I”通信)、远程系统和/或个人设备(关于图2更详细地描述)。在示例性实施例中，通信系统36是被配置成使用IEEE 802.11标准经由无线局域网(WLAN)或通过使用蜂窝数据通信进行通信的无线通信系统。然而，附加的或替代的通信方法，例如专用短程通信(DSRC)信道，也被认为在本公开的范围内。DSRC信道是指专门为汽车应用设计的单向或双向短程到中程无线通信信道，以及相应的一组协议和标准。

数据存储设备32存储用于自动控制自主车辆10的数据。在各种实施例中，数据存储设备32存储可导航环境的定义地图。在各种实施例中，定义的地图可以由远程系统预定义并从远程系统获得(参考图2进一步详细描述)。例如，定义地图可由远程系统组装并传送给自主车辆10(无线和/或有线方式)并存储在数据存储设备32中。在各种实施例中，定义地图包括系统100使用的环境的高度地图。可以理解，数据存储装置32可以是控制器34的一部分，与控制器34分离，或者是控制器34的一部分和独立系统的一部分。

控制器34包括至少一个处理器44和计算机可读存储设备或介质46。处理器44可以是任何定制的或市场上可买到的处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、与控制器34相关联的几个处理器中的辅助处理器、基于半导体的微处理器(以微芯片或芯片组的形式)、宏处理器、它们的任何组合，或者通常是用于执行指令的任何设备。计算机可读存储设备或介质46可以包括例如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和保活存储器(KAM)中的易失性和非易失性存储。KAM是永久性或非易失性存储器，当处理器44断电时，其可用于存储各种操作变量。计算机可读存储设备或介质46可以使用多种已知存储设备中的任何一种来实现，例如PROM(可编程只读存储器)、e PROM(电PROM)、EEPROM(电可擦除PROM)、闪存或任何其他能够存储数据的电、磁、光或组合存储设备，其中一些数据表示控制器34在控制自主车辆10时使用的可执行指令。

指令可以包括一个或多个单独的程序，每个程序包括用于实现逻辑功能的可执行指令的有序列表。当由处理器44执行时，这些指令接收并处理来自传感器系统28的信号，执行用于自动控制自主车辆10的部件的逻辑、计算、方法和/或算法，并向致动器系统30生成控制信号，以基于该逻辑、计算、方法和/或算法自动控制自主车辆10的部件。尽管在图1中仅示出了一个控制器34，但是自主车辆10的实施例可以包括任何数量的控制器34，这些控制器通过任何合适的通信介质或通信介质的组合进行通信，并且协作以处理传感器信号、执行逻辑、计算、方法和/或算法，并且生成控制信号以自动控制自主车辆10的特征。

在各种实施例中，控制器34的一个或多个指令包含在驾驶员接管系统100中，并且当由处理器44执行时，处理来自传感器的数据和/或来自控制器内的数据，以确定驾驶员接管阈值，并且使用驾驶员接管阈值来确定驾驶员接管状态，该驾驶员接管状态指示应当使用驾驶员输入还是自主控制来控制车辆10的转向。

根据各种实施例，控制器34实施如图2所示的自动驾驶系统(ADS)70。也就是说，控制器34的合适的软件和/或硬件部件(例如，处理器44和计算机可读存储装置46)被用来提供与车辆10结合使用的自动驾驶系统70。

在各种实施例中，自动驾驶系统70的指令可以通过功能、模块或系统来组织。例如，如图2所示，自动驾驶系统70可以包括计算机视觉系统74、定位系统76、导向系统78和车辆控制系统80。如可以理解的，在各种实施例中，指令可以被组织成任何数量的系统(例如，组合、进一步划分等)，因为本公开不限于当前的示例。

在各种实施例中，计算机视觉系统74合成并处理传感器数据，并预测车辆10的环境的物体和特征的存在、位置、分类和/或路径。在各种实施例中，计算机视觉系统74可以结合来自多个传感器的信息，包括但不限于相机、激光雷达、雷达和/或任何数量的其他类型的传感器。

定位系统76处理传感器数据以及其他数据以确定车辆10的位置(例如，相对于地图的本地位置、相对于道路车道的精确位置、车辆航向、速度等)相对于环境的变化。导向系统78处理传感器数据以及其他数据，以确定车辆10要遵循的路径。车辆控制系统80根据所确定的路径产生用于控制车辆10的控制信号。

在各种实施例中，控制器34实施机器学习技术来辅助控制器34的功能，例如特征检测/分类、障碍缓解、路线遍历、映射、传感器集成、地面实况确定等。

如上简述，图1的驾驶员接管系统100的全部或部分被包括在ADS 70内，例如作为导向系统78和/或车辆控制系统80的一部分。例如，驾驶员接管系统100产生指示导向系统78的接管状态的数据，使得导向系统78可以将自主功能是否正在控制转向或者驾驶员输入是否正在控制转向传达给车辆控制系统80。

例如，如关于图3和继续参考图1和2更详细示出的，驾驶员接管系统100包括操作模式确定模块102、安全屏障接管模块104、接管阈值确定模块106、统一接管逻辑模块108和校准数据存储110。

操作模式确定模块102接收功能模式数据112和威胁数据114作为输入。操作模式确定模块102对操作模式(M)进行分类，并基于由功能模式数据112指示的激活的驾驶辅助功能模式的类型，以及进一步基于由威胁数据114指示的检测到的威胁，而生成操作模式数据116。例如，驾驶辅助功能模式可以是但不限于：侧面碰撞避免模式、车道保持辅助模式或手动车道居中辅助模式。威胁检测可以指示在车辆10的左侧或车辆10的右侧是否检测到威胁。

在各种实施例中，如图4所示，操作模式确定模块102基于场景201将操作模式(M)202分类为：左碰撞避免模式(LLIA)、左车道保持辅助模式(LLKA)、车道居中辅助左威胁模式(CLT)、车道居中辅助模式(CNT)、车道居中辅助右威胁模式(CRT)、右车道保持辅助模式(RLKA)和右碰撞避免模式(RLIA)中的一种。如图所示，每个模式由转向开关方向(I

返回参考图3，安全屏障接管模块104接收安全屏障数据118。安全屏障接管模块104独立地检测车辆10的每侧的安全屏障的存在，并根据安全屏障的分类(G

在各种实施例中，安全屏障的分类(G

返回参考图3，接管阈值确定模块106接收安全屏障接管阈值数据120、功能模式数据112、车辆参数数据122和外部干扰数据124。接管阈值确定模块106确定最佳接管阈值，并使用车辆的和基于数学的数据产生接管阈值数据130，该基于数学的数据在不同的车辆应用中提供自然的驾驶员接管感受和一致的性能。

例如，校准数据存储器110存储校准数据，如图6所示，该校准数据表征稳态驾驶员转向扭矩604，该稳态驾驶员转向扭矩604随变化的车辆参数跟随曲率602，所述车辆参数如速度(37mph、52mph和67mph)和干扰(例如，侧风、道路坡度角、道路摩擦等)。所需的转向扭矩可以从经验或分析数据中获得，例如车辆测试或工程计算。接管阈值确定模块106通过设定接管阈值以紧密匹配在测量的车辆参数和外部干扰下跟踪目标路径曲率所需的稳态转向扭矩τ

返回参考图3，统一接管逻辑模块108接收操作模式数据116、接管阈值数据130、驾驶员输入数据132和控制器输入数据134。统一接管逻辑模块108基于操作模式(M)、接管阈值(G)、威胁侧(S)、驾驶员输入(即，转向开关方向I

图7是根据示例性实施例的用于确定驾驶员接管状态的过程700的流程图。根据示例性实施例，过程700可以结合图1的车辆10、图2的ADS 70和图3的驾驶员接管系统100来实施。根据本公开可以理解，过程700内的操作顺序不限于如图7所示的顺序执行，而是可以按照适用的和根据本公开的一个或多个不同的顺序来执行。在各种实施例中，过程700可以基于一个或多个预定事件被安排运行，和/或可以在车辆10的操作期间连续运行。

如图7所示，过程700可以开始于702。在704处，对于车辆10的每一侧，在706-712处确定接管状态。例如，在706处，基于功能模式和检测到的威胁确定操作模式(M)。在708处，基于屏障动态和屏障类型确定安全屏障阈值(GSB)。在710处，部分基于安全屏障阈值(G

因此，提供了用于在基于车道的自动辅助功能期间驾驶员接管而转向的方法、系统和车辆。应当理解，所述系统、车辆和方法可以不同于附图中所示和本文所述的那些。例如，图1的车辆10和图3的系统100及其部件可以在不同的实施例中变化。将类似地意识到，过程700的步骤可以不同于图7所示的步骤，和/或过程700的各个步骤可以同时发生和/或以不同于图7所示的顺序发生。

虽然在前面的详细描述中已经介绍了至少一个示例性实施例，但是应该理解，存在大量的变化。还应当理解，一个或多个示例性实施例仅仅是示例，并不旨在以任何方式限制本公开的范围、适用性或配置。相反，前面的详细描述将为本领域技术人员提供实施一个或多个示例性实施例的便利路线图。应当理解，在不脱离所附权利要求及其法律等同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。