在各种实施例中，提供了方法、系统和车辆设备。一种使用深度神经网络(DNN)在车辆中实现转向超控控制阶段的方法，包括：由设置在车辆中的转向辅助单元接收一组车辆输入，该组车辆输入包括车道数据和车辆传感器解释信息以及驾驶员转向输入；配置任务规划模块以确定车辆的期望路径；配置车辆路径预测模块以确定车辆的一组预测动态；配置与DNN通信的驾驶员超控确定模块，以基于转向控制操作的阶段和通过在DNN中分类的相应干预阶段的信息超控自动转向控制扭矩，以及配置横向控制模块，以基于转向控制操作的确定阶段和驾驶员输入，例如驾驶员转向扭矩和扭矩率，超控用于自动转向辅助的转向控制扭矩。转向控制扭矩。转向控制扭矩。
【技术实现步骤摘要】
用于基于路径的自动驾驶辅助的自适应驾驶员超控的方法、系统和设备
[0001]
一般涉及转向辅助方法、系统和设备，更具体地，涉及通过界面对车辆进行直观转向超控的方法、系统和设备，该界面至少自动调节超控转向专利技术所需的努力。
技术介绍
[0002]近年来，内陆驾驶车辆的自动驾驶和半自动驾驶功能取得了显著进步，如超级巡航(一种免提半自动驾驶辅助功能，使用高清地图和传感器观察道路来帮助车辆加速和减速)、LKA(车道保持辅助，这是一种半自动驾驶功能，帮助转向将车辆保持在车道边界内或车道中心)等。车辆仍可能在许多方面得到改进。
[0003]在连续的手动自动转向功能(例如SuperCruise)中，驾驶员对“安全”的感知会根据车辆位置和车道条件而变化。当车辆处于更安全的运行状态时，驾驶员会感觉到转向控制的必要性降低，并且更喜欢减少停止自动转向干预的努力。
[0004]期望在利用手动自动转向功能时减少驾驶员的努力，并且当车辆处于安全条件时减少超越手动转向控制的总体烦恼，并且基于环境、路径规划和控制算法状态来解释转向控制操作的不同区域。
[0005]期望提供对转向辅助功能的干预阶段进行分类的系统和方法，并且基于转向控制的区域和分类的干预阶段来确定和调整驾驶员转向超控努力的减少。
[0006]此外，结合附图和前述
和
技术介绍
，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特征和特性将变得显而易见。
技术实现思路
[0007]公开了一种用于车辆转向辅助的方法、系统和设备，其通过基于道路几何形状和驾驶场景调整车辆轨迹，在考虑轨迹跟踪的同时控制干预出口，以及减轻过度校正和跟踪异常。
[0008]在一个示例性实施例中，提供了一种使用深度神经网络(DNN)在车辆中实现转向超控控制阶段的方法。该方法包括由设置在车辆中的转向辅助单元接收一组车辆输入，该组车辆输入包括车道数据解释信息和驾驶员转向输入；配置布置在转向辅助单元中的任务规划模块，以使用车道和车辆传感器数据解释信息来至少确定车辆的期望路径；配置布置在转向辅助单元中的车辆路径预测模块，以使用车道数据解释信息来至少确定车辆的一组预测动态；配置驾驶员超控确定模块，其设置在转向辅助单元中并与DNN通信，以基于转向控制操作的阶段以及通过DNN中分类的相应干预阶段的信息来干预超控转向控制，所述转向控制操作的阶段部分地由车辆的期望路径和预测动态来确定；以及响应于超控自动转向控制的确定，配置布置在转向辅助单元中的横向控制模块，以基于转向控制操作的确定阶段和通过驾驶员施加的扭矩量和扭矩率确定的驾驶员干预水平，停止施加用于自动转向辅助的转向控制扭矩。
[0009]在至少一个示例性实施例中，该方法包括配置布置在转向辅助单元中的任务规划模块，以使用车道数据和车辆传感器解释信息来确定车辆的期望轨迹路径。
[0010]在至少一个示例性实施例中，该方法包括配置布置在转向辅助单元中的车辆路径预测模块，以使用车道数据和车辆传感器解释信息来确定车辆的当前预测路径。
[0011]在至少一个示例性实施例中，该方法包括配置驾驶员超控确定模块，该模块具有用于生成一组曲率参数的车辆曲率确定模块，以及用于生成一组航向参数以存储在决策矩阵中的车辆航向和位置模块，该决策矩阵用于确定何时超控当前主动自动转向控制以改变驾驶员输入量，例如驾驶员施加的转向扭矩和扭矩速率。
[0012]在至少一个示例性实施例中，该方法包括将标记模块配置成离线标记数据以将标记数据发送到DNN，并且响应于控制命令辅助扭矩信号来确定转向控制操作的相应分类阶段，并且通过驾驶员超控确定模块利用分类阶段信息来改变转向超控扭矩阈值的量。
[0013]在至少一个示例性实施例中，该方法包括配置横向控制模块，以至少基于包括车辆的期望路径、车辆的预测动态和驾驶员超控标志的输入来产生转向控制扭矩。
[0014]在至少一个示例性实施例中，驾驶员超控标志由驾驶员超控确定模块生成。
[0015]在另一个示例性实施例中，提供了一种系统。该系统包括设置在车辆中的处理单元，该处理单元包括通过与深度神经网络(DNN)通信的非瞬态计算机可读介质上编码的编程指令配置的一个或多个处理器，该处理单元被配置为：接收包括车道数据解释信息和驾驶员转向输入的一组车辆输入；基于车道数据和车辆传感器解释信息至少确定车辆的期望路径；基于车道数据和车辆传感器解释信息至少确定车辆的一组预测动态；基于部分地由车辆的期望路径和预测动态确定的转向控制操作阶段以及通过在DNN中分类的相应中间阶段的信息，超控自动转向控制扭矩；以及响应于超控自动转向控制的确定，基于转向控制操作的确定阶段和包括驾驶员施加的扭矩和扭矩率的量确定的驾驶员干预水平，停止施加用于转向辅助的自动转向控制扭矩。
[0016]在至少一个示例性实施例中，该系统包括处理单元，该处理单元被配置为基于车道数据和车辆传感器解释信息来确定车辆的期望路径。
[0017]在至少一个示例性实施例中，该系统包括处理单元，该处理单元被配置为基于车道数据解释信息来确定车辆的路径。
[0018]在至少一个示例性实施例中，该系统包括处理单元，该处理单元被配置成生成一组曲率参数和一组航向参数以存储在决策矩阵中，从而通过应用可变驾驶员超控阈值来确定何时超控自动转向控制扭矩，该可变驾驶员超控阈值通过包括驾驶员转向扭矩和扭矩率的驾驶员输入来应用。
[0019]在至少一个示例性实施例中，该系统包括处理单元，该处理单元被配置为向DNN发送离线确定的标记数据，并且响应于控制命令扭矩辅助信号，发送对应于应用驾驶员转向扭矩超控阈值的可变量的区域的分类干预阶段信息。
[0020]在至少一个示例性实施例中，该系统包括处理单元，该处理单元被配置为：至少基于一组输入生成转向控制扭矩，该组输入包括车辆的期望路径、车辆的预测动态以及驾驶员超控标志。
[0021]在至少一个示例性实施例中，该系统包括处理单元，该处理单元被配置为：至少基于一组输入生成驾驶员超控标志，该组输入包括车辆的期望路径、车辆的预测动态和驾驶
员输入。
[0022]在又一示例性实施例中，提供了一种车辆设备。该设备包括转向辅助单元，该转向辅助单元包括一个或多个处理器和用编程指令编码的非瞬态计算机可读介质，该转向辅助单元被配置成接收一组车辆输入，该组车辆输入包括车道数据和车辆传感器解释信息以及驾驶员转向输入；基于使用车道数据和车辆传感器解释信息来至少确定车辆的期望路径；基于车道数据和车辆传感器解释信息至少确定车辆的一组预测动态；基于转向控制操作的阶段以及通过在DNN中分类的相应中间阶段的信息来超控自动转向控制扭矩，所述转向控制操作的阶段部分地由车辆的期望路径和预测动态来确定；并且响应于超控自动转向控制扭矩的确定，基于转向控制操作的确定阶段和输入到车辆控制系统中的驾驶员的可变量，停止施加用于转向辅助的可变量的转向控制扭矩。
[0023]在至少一个示例性实施例中，车辆设备还包括转向辅助单元，其被配置为基于车道数本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种使用深度神经网络(DNN)在车辆中实现转向超控控制阶段的方法，包括：由布置在车辆中的转向辅助单元接收包括车道数据和车辆传感器解释信息的一组车辆输入，包括驾驶员转向输入；配置布置在转向辅助单元中的任务规划模块，以使用车道数据和车辆传感器解释信息来至少确定车辆的期望路径；配置布置在转向辅助单元中的车辆路径预测模块，以使用车道数据和车辆传感器解释信息来确定车辆的至少一组预测动态；配置布置在转向辅助单元中并与DNN通信的驾驶员超控确定模块，以基于转向控制操作的阶段以及通过DNN中分类的相应中间阶段的信息来超控自动转向控制扭矩，所述转向控制操作的阶段部分地由车辆的期望路径和预测动态来确定；响应于布置在转向辅助单元中的横向控制模块的确定，使得超控转向控制模块的自动配置能够停止自动转向的应用；和响应于布置在转向辅助单元中的横向控制模块的确定，确定驾驶员施加的扭矩量和扭矩率的驾驶员干预水平，以及转向控制操作的阶段和驾驶员输入，其中驾驶员输入包括驾驶员转向扭矩和扭矩率，以超控用于自动转向辅助的转向控制扭矩。2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：配置布置在转向辅助单元中的任务规划模块，以使用车道数据和车辆传感器解释信息来确定车辆的混合路径。3.根据权利要求2所述的方法，进一步包括：配置布置在转向辅助单元中的车辆路径预测模块，以使用车道数据和车辆传感器解释信息来确定车辆的路径。4.根据权利要求3所述的方法，进一步包括：配置驾驶员超控确定模块，其具有车辆曲率确定模块以生成一组曲率参数，以及车辆航向和位置模块以生成一组航向参数以存储在决策矩阵中，其中两组参数用于确定何时由转向辅助单元执行超控动作，自动转向控制扭矩基于转向控制操作的确定阶段和驾驶员输入来施加，其中驾驶员输入包括驾驶员转向扭矩和扭矩率。5.根据权利要求2所述的方法，进一步包括：配置标记模块以离线标记数据，从而将标记的数据发送到DNN，以及响应于控...
【专利技术属性】
技术研发人员：W吴，J萨赫德夫，BT舒尔特，R扎林哈拉姆，
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：
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