用于自主车辆的性能能力的方法和系统技术方案

提供了用于控制车辆的系统和方法。在一个实施例中，方法包括：由处理器接收与至少一个车辆致动器相关联的状态健康和性能信息中的至少一者；由处理器处理健康状态和性能信息以确定加速度值；并且基于该加速度值控制车辆。

Method and system for performance capability of autonomous vehicles

A system and method for controlling a vehicle are provided. In one embodiment, the method includes receiving at least one of the state health and performance information associated with at least one vehicle actuator by a processor, processing the health status and performance information by the processor to determine an acceleration value, and controlling the vehicle based on the acceleration value.

【技术实现步骤摘要】
用于自主车辆的性能能力的方法和系统
本公开总体涉及自主车辆，并且更具体地涉及用于确定性能能力并且基于性能能力来控制自主车辆的系统和方法。
技术介绍
自主车辆是能够感测其环境并以很少的用户输入或无需用户输入进行导航的车辆。自主车辆使用诸如雷达、激光雷达、图像传感器等的感测设备感测其环境。自主车辆系统进一步使用来自全球定位系统(GPS)技术、导航系统、车对车通信、车对基础设施技术和/或线控驱动系统的信息来导航车辆。已经将车辆自主化分为从0到5的数字级别，其中0对应于全人工控制无自主化，5对应于全自主化无人工控制。诸如巡航控制、自适应巡航控制和停车辅助系统等的各种自动驾驶员辅助系统对应于较低的自动化水平，而真正的“无人驾驶”车辆对应于较高的自动化水平。为了使自主驾驶系统规划车辆路线并确定驾驶风格，系统必须理解车辆遵循所提供的指令的物理能力。因此，期望提供确定车辆性能能力并且基于此来控制车辆的系统和方法。此外，结合附图和前述的
和背景，从随后的详细描述和所附权利要求中，本专利技术的其他期望的特征和特点将变得显而易见。
技术实现思路
提供了用于控制车辆的系统和方法。在一个实施例中，方法包括：由处理器接收与至少一个车辆致动器相关联的健康状况和性能信息中的至少一者；由处理器处理健康状态和性能信息以确定加速度值；并基于该加速度值来控制车辆。在一个实施例中，计算机可读介质包括存储于其上的计算机可执行指令，该计算机可执行指令在由车辆上的控制器的处理器执行时使该处理器执行该方法。在一个实施例中，车辆是自主车辆。自主车辆包括至少一个车辆致动器和控制器。控制器通过处理器配置成接收与至少一个车辆致动器相关联的健康状况和性能信息中的至少一者，处理健康状况和性能信息以确定加速度值，并且基于加速度值控制车辆。附图说明在下文中将结合以下附图来描述示例性实施例，其中相同的附图标记表示相同的元件，并且其中：图1是示出了根据各种实施例的具有性能能力系统的自主车辆的功能框图；图2是示出了根据各种实施例的具有一个或多个图1的自主车辆的运输系统的功能框图；图3是示出了根据各种实施例的基于所确定的性能能力来控制自主车辆的自主驾驶系统的数据流程图；图4A和4B是根据各种实施例所确定的能力菱形框的图示；和图5是示出了根据各种实施例的性能能力系统的数据流图；和图6是示出了根据各种实施例的用于控制自主车辆控制方法的流程图。具体实施方式以下详细描述本质上仅是示例性的，并不意图限制本申请和其用途。此外，并不意图受到在前述
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技术介绍
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技术实现思路
或以下详细描述中呈现的任何表达或暗示的理论的限制。如本文所使用的，术语“模块”是指任何单个硬件、软件、固件、电子控制部件、处理逻辑和/或处理器设备或其任何组合，包括但不限于：专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享的、专用的或成组的)和存储器、组合逻辑电路、和/或提供所述功能的其他合适的部件。在此可以根据功能和/或逻辑块部件以及各种处理步骤来描述本公开的实施例。应该理解的是，这样的块部件可以由任何数量的配置为执行指定功能的硬件、软件和/或固件部件来实现。例如，本公开的实施例可以采用各种集成电路部件，例如存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等，其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。另外，本领域技术人员将会理解，本公开的实施例可以结合任何数量的系统来实践，并且此处所描述的系统仅仅是本公开的示例性实施例。为简洁起见，可能没有在此详细描述与信号处理、数据传输、信令、控制以及系统的其他功能方面(以及系统的各个操作部件)有关的常规技术。此外，本文包含的各个附图中示出的连接线旨在表示各个元件之间的示例功能关系和/或物理联接。应该注意的是，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。如图1所示，根据各种实施例，总体以100示出的性能能力系统与车辆10相关联。通常，性能能力系统100确定车辆的性能能力并基于此控制车辆10。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各自在靠近车身14的相应角处旋转地联接到底盘12。在各种实施例中，车辆10是自主车辆，并且性能能力系统100被并入自主车辆10(在下文中称为自主车辆10)。自主车辆10是，例如，将乘客从一个地点运送到另一地点的自动控制车辆。在所示实施例中，将车辆10描绘为乘用车，但是应该理解也可以使用包括摩托车、卡车、运动型多用途车辆(SUV)、休闲车辆(RV)、海运船只、飞机等的任何其他车辆。在示例性实施例中，自主车辆10是所谓的四级或五级自动化系统。四级系统表示“高度自动化”，指的是即使人类驾驶员没有对干预要求作出适当的响应的情况下的，动态驾驶任务的各个方面的自动化驾驶系统的驾驶模式特定性能。五级系统表示“全自动化”，指的是动态驾驶任务的各个方面的自动化驾驶系统在所有道路下的全部性能以及可由人类驾驶员管理的环境条件。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、至少一个数据存储装置32、至少一个控制器34和通信系统36。推进系统20在各种实施例中可以包括内燃机、诸如牵引马达的电机和/或燃料电池推进系统。传动系统22配置成根据可选速比将来自推进系统20的动力传递到车轮16-18。根据各种实施例，传动系统22可以包括级间比率自动变速器、无级变速器或其他适当的变速器。制动系统26配置成向车轮16-18提供制动转矩。在各种实施例中，制动系统26可以包括摩擦制动器、线控制动、诸如电机的再生制动系统、和/或其他适当的制动系统。转向系统24影响车轮16-18的位置。尽管为了说明的目的将其描绘为包括方向盘，但是一些在本公开的范围内的设想的实施例中，转向系统24可以不包括方向盘。传感器系统28包括感测自主车辆10的外部环境和/或内部环境的可观察状况的一个或多个感测装置40a-40n。感测装置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、热像仪、超声波传感器和/或其他传感器。致动器系统30包括一个或多个致动器装置42a-42n，其控制一个或多个诸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的车辆特征。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、行李厢以及诸如空气、音乐、照明等(未编号)的舱的特征。通信系统36配置为从和向其他实体48无线传递信息，其他实体48例如但不限于其他交通工具(“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是配置为使用IEEE802.11标准或通过使用蜂窝数据通信经由无线局域网(WLAN)进行通信的无线通信系统。但是，诸如专用短程通信(DSRC)通道的附加或替代通信方法也被认为在本公开的范围内。DSRC通道是指专门为汽车使用以及专门为一套相应的协议和标准而设计的单向或双向短距离到中距离的无线通信通道。数据存储装置32存储用于自动控制自主本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种控制车辆的方法，包括：由处理器接收与至少一个车辆致动器相关联的健康状态和性能信息中的至少一者；由所述处理器处理健康状态和性能信息以确定加速度值；和基于所述加速度值来控制所述车辆。

【技术特征摘要】
2017.02.27 US 15/4439951.一种控制车辆的方法，包括：由处理器接收与至少一个车辆致动器相关联的健康状态和性能信息中的至少一者；由所述处理器处理健康状态和性能信息以确定加速度值；和基于所述加速度值来控制所述车辆。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：接收车辆数据；和基于所述车辆数据限制所述加速度值。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述车辆数据包括轮胎压力数据、主动悬架数据、气动控制数据和电子稳定性控制数据中的至少一者。4.根据权利要求1所述的方法，还包括：估算表面mu值；和将所述表面mu值应用于所述加速度值以获得最终加速度值，并且其中所述控制基于所述最终加速度值。5.根据权利要求4所述的方法，其中所述估计表面mu值包括基于预测传感器估计最小表面mu值。6.根据权利要求4所述的方法，其中所述估计表面mu值包括基于直接测量传感器估计最大表面mu值。7...

【专利技术属性】
技术研发人员：E·E·克鲁格，R·L·尼松格尔，E·T·海尔，B·C·佩恩娜拉，P·J·蒙斯里，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国,US