自动驾驶的危急程度确定制造技术

本发明专利技术涉及一种控制单元(22)，其被设立成用于以本车辆(10)的对象函数(O

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】自动驾驶的危急程度确定


[0001]本公开涉及车辆传感器及其数据评估的
，尤其是用于自动或半自动驾驶车辆。此外，本公开还涉及在所谓的“运动规划(Motion Planning)”范围内的行驶情况风险评估的


技术介绍

[0002]自动或半自动驾驶车辆具有传感器，例如摄像头、雷达和激光雷达传感器，它们感测式识别车辆的周围环境，并借助适当软件在控制单元中评估其数据。基于通过该数据处理获得的信息，控制单元可以通过相应的执行器自动触发并执行制动调节、速度调节、间距调节、补偿和/或规避调节。
[0003]精确的周围环境识别对于高性能驾驶员辅助系统和自动驾驶车辆而言非常重要。为实现此目的，现代车辆配有大量传感器，例如雷达、激光雷达或摄像头传感器，它们以点云的形式发送其测量值。根据传感器提供的点云，适用于获得有关行驶路径中的或与自身车辆有碰撞的可能对象的可靠信息。此外，自动驾驶车辆能够评价行驶情况的事故风险也很重要。
[0004]另一已知方法是采用TTC(“碰撞时间(Time to collision)”)或THW(“车头时距(Headway)”)作为行驶情况的危急程度的度量，如Saffarzadeh等人在“A general formulation for time
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to
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collision safety indicator(碰撞时间安全指标的一般表述)”，Transport(《运输》)第166卷，TRS发行中所述。TTC是重要的基于时间的安全指标，用于在交通安全评估中识别追尾事故。Saffarzadeh等人在TTC计算中包含了对象的线性加速度。然而，使用TTC确定危急程度是不利的，这是因为本车辆的速度不同或变化时导致对危急程度的错误估计。
[0005]C.Schmidt在“Fahrstrategien zur Unfallvermeidung im Straβenverkehr f
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r Einzel und Mehrobjektszenarien(单一目标和多目标情况下避免道路交通事故的驾驶策略)”，KIT Scientific Publishing(KIT科学出版社)，Karlsruhe(卡尔斯鲁厄)，ISBN：978
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5中说明了一种“运动规划(Motion Planning)”方法。在这里，首先结合可达到的停留圆圈针对单个对象推导一种最后可能的机动，并且扩展为完全规避机动。接着，将考虑范围扩展到任意多的对象，并结合停留区和运动学配置确定和评估无碰撞轨迹。根据车辆横向运动可能性的精确描述可以假设所谓的“通过门”，本车辆必须经过其以避免与相关障碍物发生任何碰撞。
[0006]在“运动规划”中，障碍物例如也被描述为数学函数，也被称为“势场”。
[0007]在D.Reichardt和J.Shick的“Collision avoidance in dynamic environments applied to autonomous vehicle guidance on the motorway(动态环境中的避撞应用于高速公路上的自主车辆引导)”，Proceedings of the Intelligent Vehicles'94Symposium(智能汽车'94研讨会论文集)，DOI：10.1109/IVS.1994.639475中讨论了在高速公路上自动车辆导航以避免碰撞的方法。在此，环境信息由多个视觉传感器模块提供并
且存储在中央动态数据库中。通过数据融合和数据解释，基于存储在代表当前场景的动态数据库中的数据生成环境的系统视图。该系统视图被转换为风险地图视图，其集成了关于道路、障碍物和交通标志的相对位置和速度的信息。
[0008]Michael T.Wolf和Joel W.Burdick在“Artificial potential functions for highway driving with collision avoidance(高速公路驾驶中的人工潜在函数与防撞)”，IEEE International Conference on Robotics and Automation(IEEE机器人和自动化国际会议)，2008，DOI:10.1109/ROBOT.2008.4543783中提出一系列可能的功能组件，它们可以给自动化或半自动驾驶车辆在导航情况下在多车道、稠密的高速公路上行驶提供支持。由此产生的势场被构建为保持车道、在道路上停留、预定速度以及避让和超车的不同功能的叠加。车辆避让潜力的构建是最重要的，其中，考虑到在多车道高速公路上行驶的结构和协议。尤其是，每个障碍车辆后方的势场的形状和尺寸可以依赖于车辆和周围交通的速度适当地促进受控车辆的减速和/或超车。车道边的硬障碍和车道之间的软边界使车辆保持在高速公路上，优先在车道中央行驶。
[0009]然而，借助势场工作的“运动规划”的技术通常实施起来很复杂。本专利技术任务是改进这种技术，尤其是使得它们可以资源有效的方式实现。

技术实现思路

[0010]本专利技术提供一种控制单元，如其在权利要求1中定义的那样。此外，本专利技术还提供一种车辆，如其在权利要求13中定义的那样，以及方法，如其在权利要求15中定义的那样。
[0011]根据本专利技术的控制单元被设立成用于以本车辆的对象函数与本车辆的周围环境的其他静态或动态对象或其他交通参与者的一个或多个对象函数的重叠积分的形式计算行驶情况的危急程度。
[0012]行驶情况可以通过本车辆的潜在位置以及通过本车辆的周围环境的其他静态或动态对象或交通参与者的对象参数和周围环境参数来预定。
[0013]因而本专利技术的想法不仅是构建车辆的环境，而且是将可运动对象(汽车、公共汽车、卡车、人等)作为数学“函数”纳入数学环境。
[0014]根据本专利技术的控制单元例如可以是控制设备(电子控制单元(electronic control unit ECU)或电子控制模块(Electronic Control Module ECM))或处理器。原则上，任何能够接收电信号和基于软件或硬件对其进行处理的设备都可以想到作为控制单元。周围环境传感器例如可以是雷达传感器、激光雷达传感器、摄像头传感器、超声波或红外传感器。周围环境传感器的视野中的对象可以是车辆在行驶情况下可能遇到的所有物体、动物和人，例如行人、骑自行车的人、狗、其他汽车，也可以是路牌、栅栏、墙壁、建筑物、垃圾桶等。
[0015]危急程度在此是一种定量的度量单位，其允许估计在特定地点与所有其他交通参与者发生事故的危险有多大。这种与地点相关的危急程度可以录入危急程度地图并且例如用于轨迹规划。这允许如下这种轨迹规划：其在考虑整个可检测的周围环境情况下确定具有最低事故风险的轨迹。
[0016]待解决的挑战在于，在“人工”环境中描绘车辆。
[0017]在本专利技术的实施方案中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.控制单元(22)，所述控制单元被设立成用于以本车辆(10)的对象函数(O
ego
)与本车辆(10)的周围环境的其他静态或动态对象或其他交通参与者的一个或多个对象函数(O
n
)的重叠积分的形式计算行驶情况的危急程度(I
cri
)。2.根据权利要求1所述的控制单元(22)，其中，所述行驶情况通过本车辆(10)的潜在位置以及通过本车辆的周围环境的其他静态或动态对象或交通参与者的对象参数和周围环境参数来预定。3.根据权利要求1或2所述的控制单元(22)，所述控制单元还被设立成基于从周围环境传感器(26)接收的传感器数据执行对象识别，以便识别本车辆的周围环境中的对象(61、62)并且获知关于对象(61、62)的对象参数。4.根据前述权利要求之一所述的控制单元(22)，其中，本车辆的周围环境的其他静态或动态对象或其他交通参与者的对象函数(On)利用给出源自对象的危害潜力的高斯分布来描述。5.根据权利要求4所述的控制单元(22)，其中，所述高斯分布通过标准偏差(σ)确定，所述标准偏差使对象周围的危险区域参数化。6.根据前述权利要求之一所述的控制单元(22)，其中，针对对象函数选择函数方程：其中，i＝1,2,3；是归一化常数；σ＝(σ1,σ2,σ3)是对象函数的标准偏差；并且x0＝(x
1,0
,x
2,0
,x
3,0
)是对象的地点。7.根据前述权利要求之一所述的控制单元(22)，其中，所述高斯分布通过标准偏差(σ)确定，并且其中，所述标准偏差(σ)是对象参数和/或周围环境参数的函数。8.根据权利要求7所述的控制单元(22)，其中，所述对象参数包括对象的速度和/或对象的加速度。9.根据权利要求7所述的控制单元(22)，其中，所述周围环境参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：安德烈亚斯，
申请(专利权)人：采埃孚股份公司，
类型：发明
国别省市：