用于控制车辆的制动力的装置和方法制造方法及图纸

提供了一种用于控制车辆的制动力的装置。该装置包括：传感器设备，获得关于车辆的前方的图像的信息和车辆的行驶信息；以及控制器，基于关于图像的信息和行驶信息来确定包括左路面状态和右路面状态在内的路面状态，并分别基于车辆的左路面状态和右路面状态来控制车辆的左轮的制动力和车辆的右轮的制动力。辆的左轮的制动力和车辆的右轮的制动力。辆的左轮的制动力和车辆的右轮的制动力。

【技术实现步骤摘要】
用于控制车辆的制动力的装置和方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求2021年12月08日在韩国知识产权局递交的韩国专利申请No.10
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2021
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0175062的优先权权益，其全部内容通过引用并入本文。


[0003]本公开涉及用于控制车辆的制动力的装置和方法。

技术介绍

[0004]一般来说，自动紧急制动系统(AEBS)是一种系统，它通过感测周围环境来辅助驾驶员预测和确定与车辆、行人或障碍物发生碰撞的风险，并立即施加制动命令以自动避免碰撞。
[0005]当预测发生碰撞的目标位于路线内时，AEBS会在小于或等于预定义的碰撞时间(TTC)阈值时施加警告或制动。当施加制动时，AEBS计算诸如部分制动和完全制动之类的各种级别的制动命令目标值。
[0006]然而，现有AEBS的制动目标值是基于柏油路的摩擦系数计算的。因此，由于在根据天气或行驶环境而降低路面的摩擦系数时制动距离较长，因此当基于固定的TTC阈值施加制动时，难以避免碰撞。此外，在左右轮通过的路面的摩擦系数彼此不同的情况下，例如向车道偏转的坑洼(或水坑)或部分冻结，当以相同的制动力进行紧急制动时，存在过度转向的风险。

技术实现思路

[0007]本公开旨在解决现有技术中出现的上述问题，同时完整地保持现有技术所实现的优点。
[0008]本公开的方面提供了用于控制车辆的制动力的装置和方法，以开发用于推进全自动驾驶的在各种路面情况下的自动制动系统、和驾驶员辅助系统，并基于图像和深度学习在各种路面情况下应用主动安全和防撞系统。
[0009]本公开要解决的技术问题不限于上述问题，并且本公开所属领域的技术人员根据以下描述将清楚地理解本文未提及的任何其他技术问题。
[0010]根据本公开的一个方面，一种用于控制车辆的制动力的装置可以包括：传感器设备，获得关于车辆的前方的图像的信息和车辆的行驶信息；以及控制器，基于关于图像的信息和行驶信息来确定包括左路面状态和右路面状态在内的路面状态，并分别基于车辆的左路面状态和右路面状态来控制车辆的左轮的制动力和车辆的右轮的制动力。
[0011]在一个实施例中，控制器可以通过卷积神经网络(CNN)根据关于图像的信息来确定路面状态和车辆的可行驶区域。
[0012]在一个实施例中，控制器可以将图像划分为左图像和右图像，并可以根据关于图像的信息来确定左图像和右图像中的每一个的路面状态。
[0013]在一个实施例中，控制器可以通过深度神经网络(DNN)根据在预定时间段期间获得的行驶信息来确定路面状态。
[0014]在一个实施例中，控制器可以通过DNN根据由加速度传感器、偏航率传感器和左轮速度传感器在预定时间段期间获得的行驶信息来确定车辆的左路面状态，并可以通过DNN根据由加速度传感器、偏航率传感器和右轮速度传感器在预定时间段期间获得的行驶信息来确定车辆的右路面状态。
[0015]在一个实施例中，控制器可以将基于车辆的左路面状态和车辆的右路面状态的碰撞时间TTC与参考TTC进行比较以确定碰撞风险。
[0016]在一个实施例中，控制器可以将基于碰撞风险的车辆的左轮的制动量和车辆的右轮的制动量与所需的减速度进行比较，并可以在车辆的左轮的制动量和车辆的右轮的制动量中选择较小的值，作为左轮的制动力和右轮的制动力。
[0017]根据本公开的另一方面，一种用于控制车辆的制动力的方法可以包括：获得关于车辆的前方的图像的信息和车辆的行驶信息；基于关于图像的信息和行驶信息来确定包括左路面状态和右路面状态在内的路面状态；以及分别基于车辆的左路面状态和右路面状态来控制车辆的左轮的制动力和右轮的制动力。
[0018]在一个实施例中，基于关于图像的信息和行驶信息来确定路面状态可以包括：通过卷积神经网络(CNN)根据关于图像的信息来确定路面状态和车辆的可行驶区域。
[0019]在一个实施例中，基于关于图像的信息和行驶信息来确定路面状态可以包括：将图像划分为左图像和右图像，并根据关于图像的信息来确定左图像和右图像中的每一个的路面状态。
[0020]在一个实施例中，基于关于图像的信息和行驶信息来确定路面状态可以包括：通过深度神经网络(DNN)根据在预定时间段期间获得的行驶信息来确定路面状态。
[0021]在一个实施例中，基于关于图像的信息和行驶信息来确定路面状态可以包括：通过DNN根据由加速度传感器、偏航率传感器和左轮速度传感器在预定时间段期间获得的行驶信息来确定车辆的左路面状态，并通过DNN根据由加速度传感器、偏航率传感器和右轮速度传感器在预定时间段期间获得的行驶信息来确定车辆的右路面状态。
[0022]在一个实施例中，分别基于车辆的左路面状态和右路面状态来控制车辆的左轮的制动力和车辆的右轮的制动力包括：将基于车辆的左路面状态和车辆的右路面状态的碰撞时间TTC与参考TTC进行比较以确定碰撞风险。
[0023]在一个实施例中，分别基于车辆的左路面状态和右路面状态来控制车辆的左轮的制动力和车辆的右轮的制动力可以包括：将基于碰撞风险的车辆的左轮的制动量和车辆的右轮的制动量与所需的减速度进行比较，并在车辆的左轮的制动量和车辆的右轮的制动量中选择较小的值，作为左轮的制动力和右轮的制动力。
附图说明
[0024]根据结合附图给出的以下详细描述，本公开的上述和其他目的、特征和优点将更清楚，在附图中：
[0025]图1是示出根据本公开的实施例的用于控制车辆的制动力的装置的框图；
[0026]图2是示出根据本公开的实施例的通过图像传感器的操作的图；
[0027]图3是示出根据本公开的实施例的通过车辆传感器的操作的图；以及
[0028]图4是示出根据本公开的实施例的用于控制车辆的制动控制的方法的流程图。
具体实施方式
[0029]在下文中，将参考附图来描述本公开的各种实施例。然而，应该理解的是，这不旨在将本公开限制为特定的实施形式，并且包括本公开的实施例的各种修改、等效和/或替代。
[0030]应当理解，本公开的各种实施例和其中所使用的术语不意在将本文中所阐述的技术特征限制于特定实施例，而是包括对应实施例的各种改变、等同物或替换物。
[0031]关于附图的描述，类似的附图标记可以用于指代类似或相关元件。应理解，与项目相对应的名词的单数形式可以包括一个或多个事物，除非相关上下文另有明确指示。
[0032]如本文所使用，表述“A或B”、“A和B中的至少一个”、“A或B中的至少一个”、“A、B或C”、“A、B和C中的至少一个”和“A、B或C中的至少一个”中的每个表述可以包括与表述中的对应表述一起列举的项中的一个或多个的任何和所有组合。
[0033]诸如“第1”和“第2”或“第一”和“第二”之类的这样的术语可以用于简单地将对应的组件与其他组件相区分，并且不在其他方面(例如，重要性或顺序)限制组件。应理解，如果在利用或不利用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于控制车辆的制动力的装置，所述装置包括：传感器设备，被配置为获得关于所述车辆的前方的图像的信息和所述车辆的行驶信息；以及控制器，被配置为：基于关于所述图像的信息和所述行驶信息来确定包括左路面状态和右路面状态在内的路面状态，并分别基于所述车辆的左路面状态和右路面状态来控制所述车辆的左轮的制动力和所述车辆的右轮的制动力。2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述控制器通过卷积神经网络CNN根据关于所述图像的信息来确定所述路面状态和所述车辆的可行驶区域。3.根据权利要求2所述的装置，其中，所述控制器将所述图像划分为左图像和右图像，并根据关于所述图像的信息来确定所述左图像和所述右图像中的每一个的路面状态。4.根据权利要求1所述的装置，其中，所述控制器通过深度神经网络DNN根据在预定时间段期间获得的所述行驶信息来确定所述路面状态。5.根据权利要求4所述的装置，其中，所述控制器通过所述DNN根据由加速度传感器、偏航率传感器和左轮速度传感器在所述预定时间段期间获得的所述行驶信息来确定所述车辆的左路面状态，并通过所述DNN根据由所述加速度传感器、所述偏航率传感器和右轮速度传感器在所述预定时间段期间获得的所述行驶信息来确定所述车辆的右路面状态。6.根据权利要求1所述的装置，其中，所述控制器将基于所述车辆的左路面状态和所述车辆的右路面状态的碰撞时间TTC与参考TTC进行比较以确定碰撞风险。7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述控制器将基于所述碰撞风险的所述车辆的左轮的制动量和所述车辆的右轮的制动量与所需的减速度进行比较，并在所述车辆的左轮的制动量和所述车辆的右轮的制动量中选择较小的值，作为所述左轮的制动力和所述右轮的制动力。8.一种用于控制车辆的制动力的方法，所述方法包括：获得关于所述车辆的前方的图像的信息和所述车辆的行驶信息；基于关于所述图像的信息和所述行驶信息来确定包括左路面状态和右路面状态在内的路面状态...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁辰镐，
申请(专利权)人：现代摩比斯株式会社，
类型：发明
国别省市：