CN102320301A - 用于使车辆的行驶特性适应驾驶员变换的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于使车辆的行驶特性适应驾驶员变换的方法。为此多个车辆驾驶员各自特有的代表其驾驶风格的驾驶参数作为虚拟的驾驶员图像储存在车辆或一个驾驶员中心中。此外将针对各驾驶员的不同算法储存在车辆或驾驶员中心中，所述不同算法分别修改车辆对于各个驾驶员特有的驾驶参数的反应，从而确保在道路交通中采取一种考虑车辆极限的驾驶方式。在行驶过程中使用第一算法并将储存的虚拟驾驶员图像与当前测得的驾驶参数比较。如果在对比时明确断定驾驶员变换但是不能与已储存的虚拟驾驶员图像中的一个实现匹配，则转换到下一个算法直到识别出驾驶员，或者如果不能根据已储存的数据识别时，则为一个新的虚拟驾驶员生成一个另外的安全算法。

Description

用于使车辆的行驶特性适应驾驶员变换的方法
技术领域
本发明涉及一种用于使车辆的行驶特性适应驾驶员变换的方法。为此多个车辆驾驶员各自特有的表征其驾驶风格的驾驶参数作为虚拟的驾驶员图像被储存在车辆或一个驾驶员中心中。此外将针对各驾驶员的不同算法储存在车辆或一个驾驶员中心中，每个算法修改车辆对于各驾驶员特有的驾驶参数的反应，从而确保在道路交通中采取考虑车辆极限的驾驶方式。
背景技术
从专利文献DE 10 2005 034 936 A1可以了解一种用于在转向***中控制转向的方法。此外在这种方法中根据参数和尺寸确定车辆驾驶员的驾驶风格的哪些特点影响和/或描述了车辆的运动并因此影响和/或描述了其行驶特性，目的是根据确定的驾驶风格特点影响一个额外转向角或者一个额外转向力矩，以便驾驶员产生车辆与之自适应性匹配的转向感。
在这种方法中，根据车辆驾驶员的个人驾驶风格在车辆转向***中的转向控制上叠加一个额外转向力矩或者额外转向角，其中，车辆驾驶员的驾驶风格依据至少一个适合描述汽车运动的参数得到确定。这个已知的方法通过使用影响或描述驾驶动作的一个参数或者一个参数为判断驾驶风格的不同特点建立了一个简单而具有说服力的基础。直接或间接影响车辆运动的参数使一种与车辆的行驶动力学特性分离的观测车辆运动的方法成为可能。
在此，运动型驾驶员作为驾驶类型通过例如由于他们的驾驶风格引起的甚至允许的作用于身上的加速力使自己区别于特别注重驾驶舒适性的驾驶员。因此可以使用物理参数比如车辆的纵向和横向速度以及它们的导数也就是纵向和横向加速度来得到适合描述作用在驾驶员上的加速力的数值，由此使判断车辆的特性和驾驶员的驾驶风格成为可能。
尤其可以使用关于横向加速度的信息，因为它们特别适合表征驾驶员的转向方式。此外可以使用关于纵向加速度的信息，它适合表示有关制动和加速过程的特性。可以使用由加速度或者车轮转速传感器得到的相应信号作为这种信息的来源。识别出的驾驶风格可以根据现有技术储存为个人信息并能够被调用。此外储存的驾驶风格的调用可以与一个自动的驾驶员识别器连接在一起，并且借助一个合适的人机界面被设计成可选择的。也可以设置已经由制造商预先设定的驾驶风格或者需在驾驶中选择的驾驶风格。在此，驾驶风格间的切换可以快速或者缓慢地实现。
这个方法的缺点在于为了通过例如额外转向角或额外转向力矩影响和促进例如驾驶员的转向感，车辆的行驶特性被设计成适应驾驶员的驾驶风格，以至于一旦驾驶员识别器识别出了每个驾驶员的驾驶风格，运动型驾驶员就可以更飞快地行驶而平稳型驾驶员则体验到更舒适的转向感。
但是这种用于转向***中转向控制的方法不能用于提高车辆的安全性，尤其在下列情形下更是如此：运动型驾驶员做有危险的换道和超车动作以及在由车辆装置比如摄像机、传感器、激光雷达和雷达装置检测到出现速度限制、禁止超车以及其他情况时，需要使运动型驾驶员及时减速；以及当具有舒适驾驶风格的驾驶员处于因偶尔的极端加速或者为避免事故避让机动而突然强烈横向加速所导致的危险情况时对其进行保护。
另外从专利文献DE 42 11 556 A1还可以了解一种用于适应驾驶员并且针对具体情况地为真实驾驶环境中的车辆驾驶员的行为建模的方法。这个方法据说建立驾驶行为模型有困难但足够准确地表现出单个驾驶员的针对具体情况的行为方式。这种已知方法可借助神经网络为驾驶员的驾驶行为建立模型。借助此神经网络使不同的信息源相互连接并且因此最大程度地根据具体情况为单个行为特征的建立模型，而不必准确识别所有的情况类型。
为此应该训练神经网络以显著减少建立驾驶员神经元模型的耗费。这个驾驶员神经元模型又可以使用在一个驾驶员辅助***中，以便例如探测驾驶员例如由于疲劳导致的效率下降并相应地提醒驾驶员。此外借助这个已知的***还可能实现驾驶员身份识别。
这个用于适应驾驶员并且针对具体情况地为真实驾驶环境中车辆驾驶员的行为建模的已知方法的一个缺点在于，这种方法一方面只鉴别驾驶员自己，另一方面应评价他的驾驶动态行为，以便根据他在行驶中针对具体情况的行为识别例如疲劳现象、心理波动、饮酒或者药物滥用并相应地警示驾驶员避免危险。此外从这份专利文献中可以了解到，应通过观察实际保留时间与确定的极限值之间出现偏差的相对频率或者通过与一个针对当前驾驶行为进行训练的神经网络进行比较来确定驾驶行为是否偏离了驾驶员的正常行为，从而当长时间检测到偏差时可以以听觉、视觉或者触觉的形式向驾驶员发出警告。
发明内容
本申请所要解决的技术问题在于，对现有技术中的已知方法进行如下的发展和改进，使得通过对在操纵车辆制动、加速、变道、转向时与安全相关的各算法进行具体化或特定化修改，由此确保道路交通中采取一种考虑车辆极限的驾驶方式，从而不仅应该探测到疲劳程度和妨碍良好驾驶的行为或者促进驾驶员的运动感和舒适感，而且应该实现车辆行驶特性对驾驶员的适应。
该技术问题按本发明通过一种用于使车辆行驶特性适应驾驶员变换的方法解决。为此多个(或多种类型)车辆驾驶员各自特有的表征其驾驶风格的驾驶参数作为虚拟的驾驶员图像被储存在车辆或一个驾驶员中心中。此外不同的针对各驾驶员(或各类驾驶员)的算法被储存在车辆或一个驾驶员中心中，各种算法修改车辆对于各驾驶员特有的驾驶参数的反应，以确保在道路交通中采取一种考虑车辆极限的驾驶方式。接着在车辆行驶过程中使用第一个算法并将已储存的虚拟驾驶员图像与当前测得的驾驶员特有的驾驶参数进行比较。在对比当前测得的驾驶员特有的驾驶参数时如果明确断定驾驶员变换并且可能与已储存的虚拟驾驶员图像中的一个实现匹配，就会转换到下一个算法直至识别出驾驶员，或者如果不能根据储存的信息识别时，将为一个新的虚拟驾驶员生成和储存一个另外的安全算法。
这种方法具有以下优点，即，全部从道路交通中得到的供涉及车辆驾驶状态的驾驶参数和数据使用的可用信息都被包含在算法中，以便不仅像现有技术一样改善、检测或者支持驾驶员的心理状态，而且能根据道路交通中多样的交通信息、路牌信息、车辆运动信息以及从车-车通讯中得到的信息数据和其他信号源针对各驾驶员地分别在车辆中储存一个考虑这些信息源的安全算法，从而在识别出车辆驾驶员和其驾驶风格后为车辆调用合适的安全算法。
这个安全算法使车辆的行驶特性可以在考虑驾驶员各自不同驾驶特性的情况下适应交通状况。在此，安全算法可以在很大程度上介入对车辆的控制，目的是自动维持车辆的极限并且阻止车辆在道路交通中发生超过极限的情况，特别是在由于驾驶员自己错误操作的时候。
因此在这种方法中完全有可能出现下述情况，即，一个平稳型驾驶员在以一个很大的车辆横向加速度准备超车并且变道时，由于安全算法会被迫回到原来的行驶轨道，因为一个对于驾驶员来说不可识别的、具有很高速度的对向行驶状况激活了安全算法，这个对向行驶状况通过车辆自身的测距雷达被探测到。
这个方法还可能使一个运动型驾驶员由于他的车辆具有适应性的行为而出乎意料地在高速时受到制动，因为车-车通讯在道路突起或者道路转弯后面传达了一个堵车信息，这会在安全算法中得到考虑并且车辆行驶特性适应性地通过引入制动加速度使车辆的行驶速度下降。
除了在安全算法中被处理的信息源之外，也可以利用从汽车的制动、转向、发动机装置得到的信息，这些信息可以来源于车辆本身或者一个用于控制车辆的控制单元。这些数据也可以来源于一个集成控制***例如ESP***(电控行驶平稳***或电子稳定程序***)或者各单个控制单元的协调/控制。
同时也可以根据一个统计评估和评价单元对驾驶员驾驶风格的特点进行描述，该描述可以根据影响汽车运动的参数或者根据描述汽车运动的参数进行。在此，可以通过对于由统计评估以及评价得出结果取平均和/或加权进行例如额外转矩或者额外转向角的确定。在这里关于转向角速度、转向角频率或者转向角变化次数设计针对各驾驶员的转向模板的统计学评估。
对于这个方法来说很重要的是，为了同时满足驾驶员和道路交通的要求，分配给驾驶员的用于使车辆具有适应性行驶特性的算法在识别出驾驶员变换后发挥作用。在此具有重要意义的是，借助这个方法也可以达到学习或者训练的效果，利用这些效果可以生成和储存更多的虚拟驾驶员图像以及形成更多合适的安全算法。
附图说明
现在将根据图1所示的流程图进一步阐述本方法。
具体实施方式
这里将用到一辆已经由nmax个算法中的第n个或第一个安全算法驱动的车辆。在行驶过程中测得针对不同驾驶员的驾驶参数。从针对不同驾驶员的驾驶参数与已储存的虚拟驾驶员图像的对比中检验驾驶员是否变换或者是否可以利用先前驾驶员已调整过的安全算法继续行驶。
如果明确断定驾驶员没有变换，则保持(当前的)安全算法从而通过车辆实现一种在道路交通中安全的驾驶方式。但是如果断定驾驶员发生变换，就必须检验利用此第n个安全算法是否已经达到了最大的算法。这意味着所有驾驶员图像已通过配属的算法被检查一遍。如果不是这种情况，那么就转换到下一个安全算法并且重新进行与检测到的驾驶员特有的驾驶参数的比较。
但是如果所有nmax个算法都被检查过然而这些安全算法中没有一个适合检测到的驾驶员特有的驾驶参数，则会生成和储存另外的虚拟驾驶员图像，同时也形成一个另外的安全算法并且将算法的最大数目提高一个。通过这个改善的算法，可以在与新虚拟驾驶员图像匹配的驾驶员操纵车辆时保持安全的驾驶方式。

Claims (3)

1.一种用于使车辆的行驶特性适应驾驶员变换的方法，该方法具有以下步骤：
-将多个车辆驾驶员各自特有的表征其驾驶风格的驾驶参数储存为虚拟的驾驶员图像，
-储存不同的算法，所述不同算法分别修改车辆对于各驾驶员特有的驾驶参数的反应，从而确保在道路交通中采取一种考虑车辆极限的驾驶方式，
-在车辆行驶过程中使用一个第一算法，
-将已储存的虚拟驾驶员图像与当前测得的驾驶员特有的驾驶参数进行比较，
-如果在对比当前测得的驾驶员特有的驾驶参数时明确断定驾驶员变换但是存在与已储存的虚拟驾驶员图像中的一个实现匹配的可能，则转换到下一个算法。
2.按权利要求1所述的方法，具有另一个步骤：如果在对比当前测得的驾驶员特有的驾驶参数时明确断定驾驶员变换并且不可能与已储存的虚拟驾驶员图像中的一个实现匹配，将生成和储存一个另外的算法，这个算法将确保对于该新的驾驶员特有的驾驶参数在道路交通中采取一种考虑车辆极限的驾驶方式。
3.按权利要求1所述的方法，具有另一个步骤：如果在对比当前测得的驾驶员特有的驾驶参数时明确断定驾驶员没有变换，则保持这个第一算法。
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