车辆

技术领域

本发明涉及一种执行自主驾驶的车辆。

背景技术

车辆的自主驾驶技术是一种即使驾驶员不操作制动器、方向盘或加速器踏板，车辆也能确定道路状况并自动驾驶车辆的技术。

自主驾驶技术是实现智能汽车的核心技术。对于自主驾驶，自主驾驶技术可包括高速公路驾驶辅助(HDA，一种自动保持车辆间距的技术)、盲点检测(BSD，一种在倒车时检测周围车辆并发出声音警报的技术)、自主紧急制动(AEB，一种在车辆无法识别前方车辆时激活制动系统的技术)、车道偏离警告系统(LDWS)、车道保持辅助系统(LKAS，一种在没有转向信号的情况下补偿偏离车道的技术)、先进的智能巡航控制(ASCC，一种以设定速度保持车辆之间恒定距离并以恒定驾驶速度驾驶的技术)，以及交通拥堵助手(TJA)。

另一方面，当智能汽车切换到完全自主驾驶时，由于成本问题，使驾驶员能够在紧急情况下干预和控制车辆的制动器、方向盘或加速器踏板将会消失。在这种情况下，需要一种用于在安全状态下驾驶车辆而无需驾驶员干预的装置和方法。

发明内容

本发明一个方面提供一种车辆，即使在自主车辆的紧急情况下，也能够通过控制模块的操作和控制模块之间的通信在没有用户干预的情况下安全地执行自主驾驶。

本发明的其它方面部分地在随后的描述中阐述，并且部分地从描述中应该是显而易见的，或者可通过本发明的实践而获知。

根据本发明的一个方面，一种车辆，包括：多个控制模块；以及中央处理器，被配置成：在紧急情况下，基于车辆的速度确定针对每种情况的多条路径，基于车辆的速度和车辆的质量，确定与针对每种情况的多条路径中的每条路径相对应的风险，确定与针对每种情况的多条路径中的每条路径相对应的风险中的最小风险相对应的安全路径，并且基于与安全路径相对应的命令集控制多个控制模块。

中央控制器可被配置成：基于车辆的速度确定车辆的停止请求时间，基于车辆的速度和停止请求时间，确定与每条路径相对应的车辆的事故概率，并且基于事故概率确定风险。

中央控制器被配置成：基于车辆的预定质量和车辆的速度确定车辆的致命程度，并且基于致命程度确定风险。

中央控制器被配置成在中央处理器发生故障时，基于与先前时间的安全路径相对应的命令集来控制多个控制模块。

控制模块可被配置成：在中央处理器发生故障时，通过在多个控制模块之间执行通信来改变与安全路径相对应的命令集，并且基于改变后的命令集控述车辆。

在多个控制模块之间或之中的至少一个控制模块发生通信故障的情况下，多个控制模块被配置成基于与先前时间的安全路径相对应的命令集控制其中发生通信故障的控制模块。

中央控制器可被配置成：识别发生通信故障的控制模块是否遵循具有车辆位置信息的先前命令，并且根据结果将与安全路径相对应的命令集更新到除发生故障的控制模块之外的多个控制模块。

中央控制器可被配置成通过控制除了发生故障的控制模块之外的多个控制模块，控制车辆在与最小风险相对应的安全路径上行驶。

附图说明

从以下对实施例的描述并结合附图，本发明的这些和/或其它方面将变得显而易见且易于理解，其中：

图1是根据实施例的车辆的控制框图；

图2至图4是用于描述根据实施例确定针对每种情况的路径的操作的视图；

图5和图6是用于描述根据实施例确定事故概率的操作的视图；

图7是用于描述根据实施例计算致命程度的操作的视图；

图8至图10是用于描述根据实施例，改变针对车辆每种情况的路径的操作的视图；

图11是根据实施例的流程图。

具体实施方式

在整个说明书中，相同的附图标记指代相同的元件。对本发明实施例的元件未进行全部描述，对于本领域公知的或者实施例中相互重叠的部分不再赘述。在整个说明书中使用的术语，诸如“～部”、“～模块”、“～构件”、“～块”等，可在软件和/或硬件中实现，并且多个“～部”、“～模块”、“～构件”或“～块”可以单个元件实施，或者单个“～部”、“～模块”、“～构件”或“～块”可包括多个元件。

还应理解，术语“连接”及其派生词既指直接连接，也指间接连接，间接连接包括通过无线通信网络的连接。

除非另有说明，否则术语“包括”和“包含”及其类似词语是包容性的或开放式的，并且不排除附加的、未列举的元件或方法步骤。

此外，当声明一个层位于另一层或基底“上”时，该层可直接位于另一层或基底上，或者在它们之间可设有第三层。

应当理解，尽管术语第一、第二、第三等在本文中用于描述各种元件、部件、区域、层和/或区段，但这些元件、部件、区域、层和/或区段不应受这些术语的限制。这些术语仅用于将一个元件、部件、区域、层或区段与另一区域、层或区段区分开来。

除非上下文另有明确规定，否则单数形式也包括复数形式。

用于方法步骤的附图标记仅为了便于解释而使用，并不旨在限制步骤的顺序。因此，除非上下文另有明确规定，否则可以以其它方式实践所写的顺序。当本发明的部件、设备、元件等被描述为具有目的或执行操作、功能等时，该部件、设备或元件在本文中应被视为“被配置成”满足该目的或执行操作或功能。

在下文中，将参考附图描述本发明的操作原理和实施例。

图1是根据实施例的车辆的控制框图。

参考图1，车辆1可包括中央处理器100和多个控制模块200。

多个控制模块200可包括：制动控制模块210，用于控制车辆1的减速；转向控制模块220，用于确定车辆1的驾驶方向；以及驱动控制模块230，用于控制车辆1的速度。

同时，中央处理器100可被设置为负责确定和控制的车辆计算机(vc)。

同时，控制模块200可被设置为智能致动器(sa)。

当发生紧急情况时，中央处理器100可基于车辆1的速度为每种情况确定多条路径。

紧急情况可指车辆1难以执行正常自主驾驶的情况，例如当车辆1发生故障时。

每种情况的多条路径可指紧急情况下的预定驾驶场景，并且路径可相应地指车辆1的行驶路径。

中央处理器100可基于车辆1的速度和车辆1的质量，来确定与针对每种情况的多条路径中的每条路径相对应的风险。

根据实施例，可将风险确定为车辆1发生事故的概率和致命程度的乘积，并且可基于车辆1的质量和速度来确定致命程度。

中央处理器100可确定与针对每种情况的多条路径中的每条路径相对应的风险之中最小风险相对应的安全路径。

换句话说，中央处理器100可确定每条行驶路径的风险，并确定车辆1在具有最小风险的路径上行驶。

中央处理器100可基于与安全路径相对应的命令集，控制多个控制模块200。

换句话说，中央处理器100可匹配并存储用于控制与每个场景相对应的控制模块200的命令。

因此，当确定出具有最小风险的安全路径时，控制模块200可使用与该路径相对应的命令进行控制。

中央处理器100可基于车辆1的速度，确定车辆1的停止请求时间。

停止请求时间可指当车辆1以当前速度行驶时停止所花费的时间。

中央处理器100可基于车辆1的速度和停止请求时间，来确定与每条路径相对应的车辆1的事故概率。

车辆1的事故概率可指在紧急情况下，例如车辆1与另一车辆碰撞的事故可能发生的概率。

此外，中央处理器100可基于事故概率来确定风险。

同时，中央处理器100可基于车辆1的预定质量和车辆1的速度来确定车辆1的致命程度。

致命程度可指由车辆1的速度和质量的变化确定的冲击量，这将在下面详细描述。

中央处理器100可基于致命程度来确定风险。

当中央处理器100发生故障时，中央处理器100可基于与先前时间的安全路径相对应的命令集来控制多个控制模块200。

换句话说，即使在每个控制模块200中发生故障，每个控制模块200也可识别在故障发生之前时间的命令集。每个控制模块200可基于先前时间而不是当前时间的命令，来控制每个控制模块200。

同时，当中央处理器100发生故障时，中央处理器100可通过执行多个控制模块200之间的通信来改变与安全路径相对应的命令集。

控制模块200可基于改变后的命令集来控制车辆1。

当在多个控制模块200之间或之中的至少一个控制模块中发生通信故障时，多个控制模块200可基于与先前时间的安全路径相对应的命令集来控制发生通信故障的控制模块。

当发生通信故障时，每个控制模块200还可基于来自先前时间而不是当前时间的命令来控制每个控制模块200。

此时，通过车辆位置信息等来识别每个控制模块200是否正在根据先前时间的命令被控制，并且取决于是否遵循先前的命令，中央处理器100可将与安全路径相对应的命令集更新到除了发生故障的控制模块200之外的多个控制模块200。

换句话说，中央处理器100可响应于没有发生故障的控制模块200，根据路径不断更新命令。

中央处理器100可控制除故障控制模块之外的多个控制模块200，以控制车辆1在与最小风险相对应的安全路径上行驶。

换句话说，当存在其中在多个控制模块200之间或之中发生故障的控制模块时，中央处理器100可利用除了发生故障控制模块以外的控制模块，控制车辆1在风险最小的行驶路径上行驶。

本发明涉及一种与没有制动器、方向盘或加速器踏板的自主车辆相关的技术，其使驾驶员能够在紧急情况下干预和控制车辆1。

另一方面，当基于上述操作在用于中央处理器100和控制模块200之间通信的高速通信网络(例如，以太网)中出现问题时，车辆1可在车辆1可能处于严重危险的情况下转换到安全状态。

中央处理器100可计算自主驾驶所需的制动、转向和驾驶命令，并使用高速通信将它们传输到每个控制模块。每个控制模块可通过将接收到的驾驶命令发送到实际驾驶的驾驶设备来控制车辆1。

此外，当车辆1的通信网络出现问题时，中央处理器100无法控制车辆1的配置，因此发生事故的可能性会非常高。

为了解决该问题，在由于通信网络中的问题而不能传输控制命令的情况下确定安全路径。通过计算行驶路径所需的每个控制模块的命令组(时序命令组)，可以与当前命令同时传输。

中央处理器100和控制模块200可包括存储器，其存储用于算法的数据或再现用于控制车辆1中的部件的操作的算法的程序。中央处理器100和控制模块200也可包括使用存储在存储器中的数据执行上述操作的处理器。在这种情况下，存储器和处理器可实现为单独的芯片。可选地，存储器和处理器可实现为单个芯片。

根据图1所示的车辆1的部件的性能，可添加或删除至少一个部件。此外，本领域普通技术人员应该容易理解，部件的相互位置可根据系统的性能或结构而进行改变。

同时，图1中所示的每个部件可指软件和/或硬件部件，例如现场可编程门阵列(FPGA)和专用集成电路(ASIC)。

图2至图4是用于描述根据实施例确定针对每种情况的路径的操作的视图。

中央处理器100可以为行驶情况中的每种情况确定路径。

根据本发明的实施例，该情况可包括如图2所示在行驶车道上停车，如图3所示在相邻车道上停车，以及如图4所示在硬路肩或最外侧车道上停车。

中央处理器100可根据三种行驶情况确定直至停车所需的路径。

具体地，中央处理器100可在施加制动时确定制动距离。

制动距离可基于下面的公式1确定：

【公式1】

参考公式1，d指制动距离，v指车辆速度，g指重力加速度，并且μ指道路的摩擦系数。

另一方面，中央处理器100可将图2中路径的停车距离确定为“2×d”，将图3中的停车距离确定为“2.5×d”，并将图4中的停车距离确定为“3×d”，以计算每种情况的停车路径。

此外，中央处理器100可基于每种情况的停车距离，考虑车辆间的移动来确定路径。

特别地，在图2的情况下，可确定车辆1停止在同一车道上的路径。

此外，在图3的情况下，中央处理器100可确定车辆10移动到紧邻它的车道并停止的路径。

在图4的情况下，中央处理器100可确定车辆10最大程度地停在路肩上的路径。

中央处理器100可基于(将在下面描述的)操作确定每条路径中具有最小风险的路径，并基于与该路径相对应的命令集来控制每个控制模块。

同时，参考图2至图4所描述的车辆1的行驶场景只是本发明的一个实施例，对车辆1在紧急情况下的行驶情况和行驶路径没有限制。

图5和图6是用于描述根据实施例确定事故概率的操作的视图。

参考图5和图6，中央处理器100可基于车辆1的速度，确定车辆1的停止请求时间。

车辆1的停止请求时间指车辆1在以当前速度行驶的状态下完全停止所需的时间，并且可由下面的公式2确定。

【公式2】

参考公式2，t

同时，事故概率可以使用通过上述方法确定的时间作为变量基于密度函数来确定。

具体地，参考图6，示出了用于确定事故概率的密度函数。

具体地，事故概率p(t)的密度函数可表示如下：

【公式3】

参考公式3，p(t)指用于计算车辆1的事故概率的概率密度函数。当执行从0到t

同时，可基于以下公式计算根据行驶情况的路径的事故概率。

【公式4】

参考公式4，对于总概率密度函数，t

另外，P(t

换句话说，从在特定情况的路径上计算每个场景的轨迹的时间点到与另一辆车发生碰撞的时间t

换句话说，在图6中，对应的值可被确定为P61。在图6中，当主车辆的停止请求时间为t

在图6中，P61和P62的和可被确定为1。

中央处理器100可基于车辆1的速度和停止请求时间来确定与每条路径相对应的车辆1的事故概率，并且基于下文将描述的方法使用事故概率来确定风险。

同时，图5和图6中公开的确定事故概率的操作只是本发明的一个实施例，计算事故概率的操作不限于此。

图7是用于描述根据实施例计算致命程度的操作的视图。

参考图7，车辆1和另一车辆2正在行驶。

特别地，中央处理器100可基于车辆1的预定质量和车辆1的速度来确定车辆1的致命程度，并且基于致命程度来确定风险。

另一方面，可基于车辆1的冲击量计算致命程度。

计算车辆1的冲击量所需的另一车辆2的质量和速度，可通过车辆1中设置的视觉传感器或雷达传感器来获得。

具体地，当车辆1与另一车辆2碰撞时产生的冲击力为F，冲击时间为dt，车辆1的质量为m，碰撞前的车辆速度为V

【公式5】

I＝Fdt＝m×(V

基于公式5，中央处理器100可利用动量守恒定律和由传感器获得的另一车辆2的速度和质量来计算碰撞之后的车辆速度。

中央处理器100可以这种方式确定致命程度。

此外，中央处理器100可使用通过上述方法获得的事故概率和致命程度来计算风险。

风险可被确定为事故概率和上述致命程度的乘积。

具体地，可基于以下公式确定根据针对每种情况的路径的风险。

【公式6】

R(n)＝P(n)×I(n)

参考公式6，R指每种情况下路径的风险，P指对应路径的事故概率，而I指对应路径的致命程度。

具体地，如果每种情况的路径风险为R(1)，则可确定为R(1)＝P(1)×I(1)。

另一方面，基于这些计算，中央处理器100可通过比较每种情况下每条路径的风险R(1)、R(2)和R(3)，来确定具有最小风险值的路径。

中央处理器100可将该路径确定为安全路径。

例如，如果R(1)的值在以上描述中是最小的，则中央处理器100可选择路径1作为安全路径。

同时，中央处理器100可确定用于每个控制模块的命令集，以在所选择的路径上行驶。

中央处理器100可生成要在转向控制模块220中执行直到停止点的转向命令，并且可以以相同的方式生成控制制动和驱动控制模块210和230的命令组，并将其传输到每个控制模块。

此外，中央处理器100可在实际传输命令以驱动控制模块200的同时传输以这种方式为每个控制模块生成的命令组。

同时，参考图7所描述的操作仅为本发明的一个实施例，并且对确定致命程度和风险的操作没有限制。

图8至图10是用于描述根据实施例，针对车辆的每种情况改变路径的操作的视图。

同时参考图1和图8，当中央处理器100中发生故障时，中央处理器100可基于与先前时间的安全路径相对应的命令集，控制多个控制模块200。

另一方面，当中央处理器100中发生故障时，设置在车辆1中的控制模块200可在多个控制模块200之间进行通信，以改变与安全路径相对应的命令集，并且可基于改变的命令集控制车辆1。

当由于中央处理器100中的故障而无法与每个控制模块200进行通信时，由于通信不正常，因此控制模块200可通过执行先前传输的命令集来控制驱动配置。

此外，当中央处理器100的通信状态失败时，驱动配置控制的命令集可通过与其余控制模块通信来修改。

另外，当在多个控制模块200之间或之中的至少一个控制模块中发生通信故障时，多个控制模块200可基于与先前时间的安全路径相对应的命令集，控制其中发生通信故障的控制模块。

换句话说，控制模块200可通过以先前所接收的方法执行命令组来进行控制。

假设通信正常的控制模块200和中央处理器100继续通信，而其通信被切断的控制模块执行先前传输的命令组，并且可针对每种情况生成路径。

可使用车辆位置信息等，识别通信被切断的控制模块是否正在根据先前时间的命令等进行控制，以及根据是否遵循先前命令来识别ECU是否发生故障。

中央处理器100可将与安全路径相对应的命令集更新到除了发生故障的控制模块之外的多个控制模块200。

中央处理器100可控制除了发生故障的控制模块之外的多个控制模块200，以控制车辆1在与最小风险相对应的安全路径上行驶。

具体地，多个控制模块200中的每一个可识别其通信已被切断的驱动控制模块是否遵循先前传输的具有车辆位置信息等的命令组，并且可通过计算在遵循先前命令时的风险来控制在风险最小的轨迹上正常通信的控制模块。

此外，在通信中断的情况下，控制模块200可将命令组连续传输到正常通信的其它控制模块。

另一方面，如果通信被切断的控制模块不遵循先前命令，则控制模块本身已经发生故障。在这种情况下，可通过仅用剩余的控制模块确定使风险最小的路径来控制车辆1。

换句话说，参考图8，尽管车辆1沿着R81路径行驶，但是中央处理器100或每个控制模块发生故障，表明在紧急情况下行驶路径改变为R82。

换句话说，在紧急状态下以R81行驶时，当控制模块或中央处理器100发生故障时，车辆1可以将行驶路径改变到R82，并且可以在与R81路径相对应的命令集中，基于与R82路径相对应的命令集来控制中央处理器100和每个控制模块。

在这种情况下，同时参考图8和图9，在R81的情况下，转向角具有与D91一样的大偏差，但是在将路径改变到R82时，该偏差可能会像D92一样减小。

此外，在这种情况下，参考图8和图10，驱动力可恒定保持在P101和P102。

换句话说，中央处理器100和控制模块200可通过根据故障而不同地控制每个控制模块来改变路径，并且可基于与改变的路径相对应的命令集来控制车辆1。

同时，改变图8至图10所述的路径以及根据路径的改变来改变转向和驱动力的操作只是本发明的实施例，对根据路径的改变而改变车辆控制没有限制。

图11是根据实施例的流程图。

参考图11，当车辆1中发生紧急情况时(1001中为“是”)，中央处理器100可确定每种情况的路径(1002)。

同时，中央处理器100可针对每条路径确定车辆1的事故概率(1003)。

此外，中央处理器100可计算由车辆1针对每条路径的冲击量确定的致命程度(1004)。

此外，中央处理器100可通过利用事故概率和致命程度来确定每条路径的风险(1005)。

中央处理器100可将通过上述操作确定的风险中具有最小风险的路径确定为安全路径(1006)。

中央处理器100可基于与该路径相对应的命令集来控制车辆1(1007)。

根据本发明的实施例，即使在自主车辆的紧急情况下，车辆也可通过控制模块的操作和控制模块之间的通信在没有用户干预的情况下执行安全的自主驾驶。

可以存储由处理器执行的计算机可执行指令的记录介质的形式来实现所公开的实施例。这些指令可以程序代码的形式存储，并且当由处理器执行时，指令可生成程序模块以执行所公开的实施例的操作。记录介质可被非暂时性地实现为非暂时性计算机可读记录介质。

非暂时性计算机可读记录介质可包括存储可由计算机解释的命令的所有类型的记录介质。例如，非暂时性计算机可读记录介质可为例如ROM、RAM、磁带、磁盘、闪存、光数据存储设备等。

上面已参考附图描述了本发明的实施例。对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在不改变本发明的技术思想或本质特征的情况下，可以以不同于上述实施例的其它形式来实施本发明。上述实施例仅作为示例，不应以限制意义进行解释。