面向稳健自动驾驶控制的车辆感知系统的自适应合理化器技术方案

本发明专利技术涉及面向稳健自动驾驶控制的车辆感知系统的自适应合理化器。一种系统包括计算装置。所述计算装置包括处理器和存储器，所述存储器包括指令，使得所述处理器被配置成：将车辆动态数据转换为对应的道路几何数据；基于所述道路几何数据和基于地图的道路几何数据之间的差异来计算合理化值；以及基于所述合理化值来确定是否修改车辆状态。化值来确定是否修改车辆状态。化值来确定是否修改车辆状态。

【技术实现步骤摘要】
面向稳健自动驾驶控制的车辆感知系统的自适应合理化器


[0001]
总体上涉及感知系统，并且更具体而言，涉及用于确定表示传感器数据和对应地图数据的偏差的合理化值（rationalization value）的系统和方法。

技术介绍

[0002]机动车辆越来越多地结合高级驾驶员辅助系统（ADAS），其设计成自动化和/或增强驾驶过程并提高车辆在操作期间的整体安全性。例如，ADAS可包括“基于时域（horizon
‑
based）”的驾驶员辅助系统，该系统利用地图数据和外部传感器数据来预测车辆在其沿道路行驶时可能采取的路径。

技术实现思路

[0003]一种系统包括计算装置。所述计算装置包括处理器和存储器，所述存储器包括指令，使得所述处理器被配置成：将车辆动态数据转换为对应的道路几何数据；基于所述道路几何数据和基于地图的道路几何数据之间的差异来计算合理化值；以及基于所述合理化值来确定是否修改车辆状态。
[0004]在其他特征中，所述处理器还被配置成计算所述合理化值的变化率。
[0005]在其他特征中，所述处理器还被配置成基于所述合理化值和所述合理化值的所述变化率，来确定是否修改所述车辆状态。
[0006]在其他特征中，所述处理器还被配置成标记对应于道路区段的地图数据，其中，所述车辆动态数据对应于所述道路区段。
[0007]在其他特征中，所述处理器还被配置成根据以下方程来计算所述合理化值：其中，包括曲率估计误差， 包括倾斜角估计误差，表示坡度角估计误差，包括基于地图的曲率估计，包括基于地图的倾斜角估计，包括基于地图的坡度角估计，包括车辆曲率估计，包括车辆倾斜角估计，并且包括车辆坡度角估计。
[0008]在其他特征中，所述处理器还被配置成根据来计算所述合理化值，其中，，R为所述合理化值，是E的转置，并且Q基于车道居中误差跟踪来调整。
[0009]在其他特征中，所述处理器还被配置成基于所述合理化值而将车辆状态从自主状态转变为半自主状态或非自主状态中的至少一种。
[0010]在其他特征中，所述处理器还被配置成基于所述合理化值而生成警报。
[0011]在其他特征中，所述处理器还被配置成以下至少一者，即：基于所述合理化值而生
成警报或者在不确定环境中降低控制权限。
[0012]在其他特征中，所述处理器还被配置成基于关于所识别的车道线的合理化值来评估局部车道可能性，并且校正车道级定位。
[0013]在其他特征中，所述处理器还被配置成基于对预测时域内的合理化误差的评估，来调整自主或半自主特征的可用性或控制中的至少一者。
[0014]在其他特征中，所述处理器还被配置成将滚动时域上的定位和感知数据与历史车辆动态测量结果相结合，以隔离潜在差异的来源，以实现稳健的车道跟随控制。
[0015]公开了一种包括系统的车辆。所述系统包括控制器，所述控制器包括处理器和存储器。所述存储器包括指令，使得所述处理器被配置成：将车辆动态数据转换为对应的道路几何数据；基于所述道路几何数据和基于地图的道路几何数据之间的差异来计算合理化值；以及基于所述合理化值来确定是否修改车辆状态。
[0016]在其他特征中，所述处理器还被配置成计算所述合理化值的变化率。
[0017]在其他特征中，所述处理器还被配置成基于所述合理化值和所述合理化值的所述变化率，来确定是否修改所述车辆状态。
[0018]在其他特征中，所述处理器还被配置成标记对应于道路区段的地图数据，其中，所述车辆动态数据对应于所述道路区段。
[0019]在其他特征中，所述处理器还被配置成根据以下方程来计算所述合理化值：其中，包括曲率估计误差，包括倾斜角估计误差，表示坡度角估计误差，包括基于地图的曲率估计，包括基于地图的倾斜角估计，包括基于地图的坡度角估计，包括车辆曲率估计，包括车辆倾斜角估计，并且包括车辆坡度角估计。
[0020]在其他特征中，所述处理器还被配置成根据来计算所述合理化值，其中，，R为所述合理化值，是E的转置，并且Q基于车道居中误差跟踪来调整。
[0021]在其他特征中，所述处理器还被配置成基于所述合理化值而将车辆状态从自主状态转变为半自主状态或非自主状态中的至少一种。
[0022]在其他特征中，所述处理器还被配置成基于所述合理化值而生成警报。
[0023]本专利技术还包括以下技术方案。
[0024]方案1. 一种包括计算装置的系统，所述计算装置包括处理器和存储器，所述存储器包括指令，使得所述处理器被配置成：将车辆动态数据转换为对应的道路几何数据；基于所述道路几何数据和基于地图的道路几何数据之间的差异来计算合理化值；以及基于所述合理化值来确定是否修改车辆状态。
[0025]方案2. 根据方案1所述的系统，其中，所述处理器还被配置成计算所述合理化值
的变化率。
[0026]方案3. 根据方案2所述的系统，其中，所述处理器还被配置成基于所述合理化值和所述合理化值的所述变化率，来确定是否修改所述车辆状态。
[0027]方案4. 根据方案1所述的系统，其中，所述处理器还被配置成标记对应于道路区段的地图数据，并校正所述区段中的地图数据库，其中，所述车辆动态数据对应于所述道路区段。
[0028]方案5. 根据方案1所述的系统，其中，所述处理器还被配置成根据以下方程来计算所述合理化值：其中，包括曲率估计误差，包括倾斜角估计误差，表示坡度角估计误差，包括基于地图的曲率估计，包括基于地图的倾斜角估计，包括基于地图的坡度角估计，包括车辆曲率估计，包括车辆倾斜角估计，并且包括车辆坡度角估计。
[0029]方案6. 根据方案5所述的系统，其中，所述处理器还被配置成根据来计算所述合理化值，其中，，R为所述合理化值，是E的转置，并且Q基于车道居中误差跟踪来调整。
[0030]方案7. 根据方案1所述的系统，其中，所述处理器还被配置成基于所述合理化值而将车辆状态从自主状态转变为半自主状态或非自主状态中的至少一种。
[0031]方案8. 根据方案1所述的系统，其中，所述处理器还被配置成以下至少一者，即：基于所述合理化值而生成警报或者在不确定环境中降低控制权限。
[0032]方案9. 根据方案1所述的系统，其中，所述处理器还被配置成基于关于所识别的车道线的合理化值来评估局部车道可能性，并且校正车道级定位。
[0033]方案10. 根据方案1所述的系统，其中，所述处理器还被配置成基于对预测时域内的合理化误差的评估，来调整自主或半自主特征的可用性或控制中的至少一者。
[0034]方案11. 根据方案1所述的系统，其中，所述处理器还被配置成将滚动时域上的定位和感知数据与历史车辆动态测量结果相结合，以隔离潜在差异的来源，以实现稳健的车道跟随控制。
[0035]方案12. 一种包括系统的车辆，所述系统包括控制器，所述控制器包括处理器和存储器，所述存储器包括指令，使得所述处理器被配置成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种包括计算装置的系统，所述计算装置包括处理器和存储器，所述存储器包括指令，使得所述处理器被配置成：将车辆动态数据转换为对应的道路几何数据；基于所述道路几何数据和基于地图的道路几何数据之间的差异来计算合理化值；以及基于所述合理化值来确定是否修改车辆状态。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器还被配置成计算所述合理化值的变化率。3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述处理器还被配置成基于所述合理化值和所述合理化值的所述变化率，来确定是否修改所述车辆状态。4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器还被配置成标记对应于道路区段的地图数据，并校正所述区段中的地图数据库，其中，所述车辆动态数据对应于所述道路区段。5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器还被配置成根据以下方程来计算所述合理化值：其中，包括曲率估计误差，包括倾斜角估计误差，表示坡度角估计误差，包括基于地图的曲率估计，包括基于地...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
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：