CN107097781B - 车辆自动驾驶方法、***、存储介质及自动驾驶汽车 - Google Patents

车辆自动驾驶方法、***、存储介质及自动驾驶汽车 Download PDF

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Abstract

本申请提供一种自动驾驶的方法，其包括：自动驾驶***对自动驾驶安全等级S进行持续测定，自动驾驶***根据测得的自动驾驶安全等级S发出请求驾驶员执行验证动作的要求，自动驾驶***判定驾驶员是否正确执行验证动作，如果正确执行验证动作，则继续控制车辆进行自动驾驶，如果驾驶员没有正确执行验证动作，则请求退出自动驾驶模式和/或在保证安全的情况下靠边停车。本申请的这种自动驾驶方法要求自动驾驶***持续测定自动驾驶安全等级，基于该安全等级，要求驾驶员执行验证动作，从而实现人机交互，确保驾驶员能够对驾驶环境保持足够的注意力和警惕性，从而能够提高自动驾驶的安全性。

Description

车辆自动驾驶方法、***、存储介质及自动驾驶汽车
技术领域
本申请属于汽车自动驾驶技术领域，具体涉及一种自动驾驶的方法，采用这种自动驾驶方法的自动驾驶***，以及相应的自动驾驶汽车。
背景技术
随着自动驾驶***越来越可靠，人们也越来越依赖于自动驾驶***在出行时进行汽车驾驶。然而，目前的自动驾驶***常常是设计应用于半自动驾驶的设备。文献CN104540701A，CN105818812A和CN106043311A记载了与自动驾驶相关的一些方法，其中涉及到了对驾驶员状态进行机器判断，然而机器对驾驶员状态的判断并不能确定驾驶员的真实状态。自动驾驶初期的一些交通事故，部分原因来自于设计应用于半自动驾驶的设备被驾驶者当作无人驾驶设备来使用。在长期的半自动驾驶过程中，没有对是否满足安全半自动驾驶条件进行重复验证，驾驶员失去了警惕性，在不满足安全的自动驾驶条件时，来不及接管驾驶***，导致出现不可挽回的事故。
发明内容
为了解决现有技术中的以上问题，本申请的发明人提出了一种具有较高驾驶安全性的自动驾驶的方法，以及采用这种自动驾驶方法的自动驾驶***，以及相应的自动驾驶汽车。
本发明包括以下内容：
实施方式1.一种车辆自动驾驶的方法，其包括：
自动驾驶***对自动驾驶安全等级S进行持续测定，
自动驾驶***根据测得的自动驾驶安全等级S发出请求驾驶员执行验证动作的要求，
自动驾驶***判定驾驶员是否正确执行验证动作，如果正确执行验证动作，则继续控制车辆进行自动驾驶，如果驾驶员没有正确执行验证动作，则请求退出自动驾驶模式和/或在保证安全的情况下靠边停车。
实施方式2.根据实施方式1所述的方法，其中
所述自动驾驶***包含多个传感器，
所述“对自动驾驶安全等级S进行持续测定”包括：
以一定的时间间隔Δt，测定以下的至少一种：所述自动驾驶***各个传感器在当前环境下的适应性，所述多个传感器的融合一致性，道路环境的安全等级和自动驾驶安全置信度；
计算自动驾驶安全等级S。
实施方式3.根据实施方式2所述的方法，其中所述传感器包括选自以下的至少一种：视觉传感器，GPS，激光雷达，和毫米波雷达。
实施方式4.根据实施方式2所述的方法，其中所述道路安全等级根据下面的因素计算：行驶路径上的行人，行驶路径上的自行车，是否行驶在高速路段，道路是否存在V2X设备，前方是否急转弯，周围车的数量和距离情况，和周围的大货车情况。
实施方式5.根据实施方式2所述的方法，其中所述“计算自动驾驶安全等级S”包括：对测定的结果进行加权求和，其中每个测量值的权重是该测量值对自动驾驶安全等级S的影响大小。
实施方式6.根据实施方式2所述的方法，其中所述时间间隔为：20ms至200ms。
实施方式7.根据实施方式2-6任一项所述的方法，其中所述“根据测得的自动驾驶安全等级S发出请求驾驶员执行验证动作的要求”包括：
对测定的自动驾驶安全等级S进行累计获得累计值P，当该累计值超过阈值时，请求驾驶员做出规定的验证动作，将P值归零。
实施方式8.根据实施方式7所述的方法，其中当检测到自动驾驶过程中的突发情况时，所述自动驾驶安全置信度的值设置为大于或等于所述阈值。
实施方式9.根据实施方式7所述的方法，其中所述规定的验证动作包括：驾驶员在规定的时间内完成以下的任何一个或多个动作：
拨动转向灯，近光灯，远光灯和双闪灯中的至少一个；
按照一定的节拍拨动转向灯，近光灯，远光灯和双闪灯的任意组合。
实施方式10.根据实施方式7所述的方法，其中所述规定的验证动作是随机出现的。
实施方式11.根据实施方式4所述的方法，其中所述突发情况包括选自以下的至少一种：紧急制动、出现没有训练过的样本、前方车急刹车、行人横穿马路、前方车强行并入当前车道。
实施方式12.一种自动驾驶***，包括存储器和处理器，存储器上存储有计算机可执行指令，所述指令当被处理器执行时可操作来执行实施方式1至11中任一项所述的方法。
实施方式13.一种自动驾驶汽车，其安装有实施方式12所述的自动驾驶***。
实施方式14、一种计算机可读存储介质，上存储有计算机可执行指令，所述指令当被处理器执行时可操作来执行实施方式1至11中任一项所述的方法。
本申请的这种自动驾驶方法要求自动驾驶***持续测定自动驾驶安全等级，基于该安全等级，要求驾驶员执行验证动作，从而实现人机交互，确保驾驶员能够对驾驶环境保持足够的注意力和警惕性，从而能够提高自动驾驶的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅涉及本公开的一些实施例，而非对本公开的限制。
图1显示了根据本申请的一种自动驾驶的方法的流程图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例的附图，对本公开实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本公开的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
随着自动驾驶***越来越可靠，人们也越来越依赖于自动驾驶***在出行时进行汽车驾驶。然而，驾驶员如果过度依赖于自动驾驶***，在出现自动驾驶***无法处理的情况时，驾驶员不能及时介入，导致出现事故。如果驾驶员长时间依赖于自动驾驶***，疏于对驾驶***的关注，当危险来临往往不能及时处理。本申请的发明人发现，如果驾驶员能够随时跟进驾驶环境，那么就能及时介入到汽车驾驶中来，处理自动驾驶***无法处理的危险情况，从而能够降低事故的发生率。基于以上考虑，本申请的发明人提出了一种新的自动驾驶方法。
在一些实施方式中，本申请提供一种自动驾驶的方法，其包括：自动驾驶***对自动驾驶安全等级S进行持续测定；自动驾驶***根据测得的自动驾驶安全等级S发出请求驾驶员执行验证动作的要求；自动驾驶***判定驾驶员是否正确执行验证动作，如果正确执行验证动作，则继续控制车辆进行自动驾驶，如果驾驶员没有正确执行验证动作，则请求退出自动驾驶模式和/或在保证安全的情况下靠边停车。图1示出了本申请一种实施方式的流程图。本申请的这种自动驾驶方法要求自动驾驶***持续测定自动驾驶安全等级，基于该安全等级，要求驾驶员执行验证动作，从而实现人机交互，确保驾驶员能够对驾驶环境保持足够的注意力和警惕性，从而能够提高自动驾驶的安全性。
在以上所述方法的一些实施方式中，所述自动驾驶***包含多个传感器，所述“对自动驾驶安全等级S进行持续测定”包括：以一定的时间间隔Δt，测定以下的至少一种：所述自动驾驶***各个传感器在当前环境下的适应性，所述多个传感器的融合一致性，道路环境的安全等级和自动驾驶安全置信度；计算自动驾驶安全等级S。自动驾驶***往往会包括多个传感器用来探测汽车周围的驾驶环境。这些传感器根据安装在汽车车身的位置和探测目的的不同，可以包括车前前向传感器，车顶前向传感器，右前方传感器，左前方传感器，右后方传感器，左后方传感器，后方传感器，左侧传感器，右侧传感器等等。这些传感器根据其自身原理的不同可以包括视觉传感器，超声波传感器，毫米波雷达，激光雷达等类型。视觉传感器还包括带目标识别功能的广角摄像头。这些传感器都有各自的优点，以及应用局限性和缺陷。因此，汽车自动驾驶***常常包括多种传感器的组合。
视觉传感器一般以摄像头为主要代表产品，可分为具有探测识别功能的摄像头和没有探测识别功能的摄像头。前者的模块内部自带软件，对图像中的目标进行提取和处理，获得目标的位置和移动信息。例如，带目标识别功能的广角摄像头是具有探测识别功能的视觉传感器中的一种。没有探测识别功能的摄像头，只会记录和传输拍摄所得的图像用于后续处理。两种类型的视觉传感器都受限于纵向探测距离较近、动态范围有限、目标移动信息探测精度不足等缺点。
超声波传感器探测距离一般在10m以内，对于近处目标探测有一定优势，但是无法承担远距离目标探测的任务。同时超声波传感器的探测容易受到环境(如温度、湿度等)条件的影响，造成性能的不稳定。
毫米波雷达传感器具有纵向探测距离远，环境适应性佳的特点，但是其特有的数据处理方式容易导致将同一目标识别为不同目标。同时，毫米波雷达传感器数据需要极好的滤波算法，否则在雷达反射点密集的区域，其目标探测性能容易产生波动甚至误探测。
激光雷达传感器的探测精度高，探测距离相对较远，应用范围较广。但是激光雷达传感器在雾霾货暴雨天气下，由于背景噪声过于强烈，激光雷达的探测性能在类似场景下会有较大缺失，不利于目标的探测。
在本申请的方法中，“对自动驾驶安全等级S进行持续测定”包括：以一定的时间间隔Δt，测定以下的至少一种：所述自动驾驶***各个传感器在当前环境下的适应性，所述多个传感器的融合一致性，道路环境的安全等级和自动驾驶安全置信度；计算自动驾驶安全等级S。所述的Δt没有特别限制，只要能够保证在汽车行驶状态下及时探测到汽车周围的驾驶环境即可，一般而言其范围是10ms至1秒。例如，如果汽车行驶较慢，路况较好的情况下，Δt可以是1秒，0.5秒，或者0.1秒。而在汽车行驶较快，路况较复杂的情况下，Δt可以是50ms，40ms，30ms，20ms，甚至是10ms。需要说明的是，除了需要考虑路况之外，Δt的具体时间长度还需要考虑传感器的性能，以及处理传感器获得的信息的处理器的性能，处理器的性能越高，Δt可以越短，而处理器的性能越低，Δt需要越长。对于本发明的方法所测定的测定的内容没有特别限制，只要能够准确反映汽车的驾驶环境即可。一般而言，测定的内容包括：天气因素，道路因素，以及自动驾驶***与该因素之间的相互适应性。具体而言，测定的内容包括所述自动驾驶***各个传感器在当前环境下的适应性，所述多个传感器的融合一致性，道路环境的安全等级和自动驾驶安全置信度；和计算自动驾驶安全等级S。
“所述自动驾驶***各个传感器在当前环境下的适应性”是基于测得的天气因素与传感器之间的适应性，例如可以具体设定为各传感器适应性(adap)乘以权重系数(weight)之和。比如超声波传感器的探测容易受到环境(如温度、湿度等)条件的影响，造成性能的不稳定。如摄像头在强逆光环境下适应性较低、GPS在隧道或高楼遮挡的情况下信号较弱、激光雷达在浓雾条件下探测距离受限制，而这些适应性(adap)大多可以由传感器输出得到，各传感器权重值(weight)由各传感器效能，通过计算和实验得到。
“所述多个传感器的融合一致性”是指不同传感器在探测结果重合冗余的部分，结果是否一致。在多个传感器存在探测区域重合的情况下，对重合区域内的探测结果进行融合时需要对一致性进行考察，如果存在不一致时，根据各个传感器的特点进行取舍。
“道路环境的安全等级”是道路环境(即路况)的安全性反映，包括：路上是否有行人自行车等、是否为高速路段、道路有无V2X设备、前方是否急转弯、周围车数量和距离、周围有无大货车等。
“自动驾驶安全置信度”是“对自动驾驶安全等级S进行持续测定”步骤中的一个可选项，其是指自动驾驶***根据目前的驾驶环境对继续进行自动驾驶的安全性进行的评价，例如其可以包含突发情况的置信度评价。机器驾驶安全置信度(trust)是一个黑盒的输出，不同驾驶方案可以有各自的计算方法。在一些情况下，“自动驾驶安全置信度”包含对以下情况的评价：自动驾驶途中紧急制动、或者遇见没有训练过的样本范畴(检测出物体但是无法分类识别到可识别的类别中，例如特斯拉所撞上的大货车)。
在一些实施方式中，以上所述传感器包括选自以下的至少一种：视觉传感器，GPS，激光雷达，和毫米波雷达。这些传感器的具体特点在上面已经描述，此处不再赘述。本领域技术人员能够根据需要对传感器的具体类型进行选择。
在以上所述方法的一些实施方式中，所述道路安全等级包括以下的至少一种：行驶路径上的行人，行驶路径上的自行车，是否行驶在高速路段，道路是否存在V2X设备，前方是否急转弯，周围车的数量和距离情况，和周围的大货车情况。如前面所述的“道路环境的安全等级”是路况的安全性反映，以上的各个列举是对路况安全性的具体列举，包含了反映路况的主要考虑因素，但是不限于此。
在本申请中，计算自动驾驶安全等级S的具体方法没有限制，只要能够从整体上反映自动驾驶安全等级S即可。在以上所述方法的一些实施方式中，所述“计算自动驾驶安全等级S”包括：对测定的结果进行加权求和，其中每个测量值的权重是该测量值对自动驾驶安全等级S的影响大小。对各个影响因素进行加权求和的方法是一种简单可行的方法，要求的计算量较小，而且简单直观，反映的是整体的安全等级情况。
但是本发明不限于此，也可以采用其他方法进行计算。比如，可以对每个因素单独进行加权累计，取各个因素的累计值中最高的为自动驾驶安全等级S，也就是说当某一个方面的危险达到临界值时，即要求驾驶员执行验证动作。
如以上所述的，本申请中对于时间间隔没有特别限制。在优选的实施方式中，所述时间间隔为：20ms至200ms。在这样的时间间隔内，既能够满足处理器的处理能力，又能够满足通常的驾驶速度以及驾驶环境。在该时间范围内，所述时间间隔还可以是30ms，40ms，50ms，60ms，70ms，80ms，90ms，100ms，110ms，120ms，130ms，140ms，150ms，160ms，170ms，180ms，190ms等。
在以上所述方法的一些具体实施方式中，所述“根据测得的自动驾驶安全等级S发出请求驾驶员执行验证动作的要求”包括：对测定的自动驾驶安全等级S进行累计获得累计值P，当该累计值超过阈值时，请求驾驶员做出规定的验证动作，将P值归零。在要求驾驶员做出验证动作之后，将P值归零，以便重新累计自动驾驶安全等级S(或累计值P)。该阈值的大小并没有限制，但是需要根据计算累计值P的具体方法，以及实际的自动驾驶经验来具体选择，本领域技术人员能够根据实际情况作出合适的选择。自动驾驶安全等级S的具体数值可以根据需要具体设计，没有特别限制。比如可以将安全等级S的数值设置为0和1之间的数值，0表示绝对危险，1表示绝对安全，在这种情况下，累计值P的计算可以是对(1-S)的值进行累计。另一方面，可以将安全等级S的数值设置为正数，数值越大表示越危险，数值越小表示越安全，这样，累计值P的计算可以是对S的值进行求和。在一种具体的实施方式中，可以如下对测定的自动驾驶安全等级S进行累计：Pi＝Pi-1+S，其中Pi-1是指上一测定时刻的累计值，Pi是指当前时刻的累计值。在一些情况下，自动驾驶***的传感器进行信息探测的时间间隔是不一定的，也即每个Δt有可能是变化的。在这种情况下，可以如下对测定的自动驾驶安全等级S进行累计：Pi＝Pi-1+S*Δti，其中Pi-1是指上一测定时刻的累计值，Pi是指当前时刻的累计值。
在另一方面，可以将安全等级S的数值设置为实数，S为负数的情况下，绝对值越大表示越危险，S为正数的情况下，绝对值越大表示越安全，这样，累计值P的计算可以是对S的值进行求和，在累计值P达到较大的负值(即阈值)时，即表明该累计值超过阈值。简而言之，本申请所述的“该累计值超过阈值”并不是直接表示累计值与阈值之间的数值大小，而是指累计值所表示的危险程度已经超出了阈值所设定的危险程度。
通过自动驾驶安全等级S的累计值P提醒危险程度的方式还可以配合各种其他方式来提醒驾驶员注意。比如可以设计灯光与累计值P相关联，当累计值P越来越接近阈值时，车内采用红色(或者接近于红色)的灯光来警示驾驶员注意安全。比如可以设计音乐与累计值P相关联，当累计值P越来越接近阈值时，车内采用紧张的音乐来警示驾驶员注意安全。本申请对于其他方式不做任何限制。
在以上所述方法的一些具体实施方式中，自动驾驶安全置信度的计算没有特别限制。在一种具体的实施方式中，当检测到自动驾驶过程中的突发情况时，所述自动驾驶安全置信度的值设置为大于或等于所述阈值,这里的突发情况例如是遇到没有训练过的样本的情况，此时要求驾驶员介入，因此直接将自动驾驶安全置信度的值设置为大于或等于阈值。
在本申请的方法中，对于所述规定的验证动作没有特别限制。在优选的实施方式中，要求所述规定的验证动作应该满足的基本条件是不影响车辆的自动驾驶；更好的情况下，该验证动作应该有利于车辆的安全驾驶。在以上所述方法的一些具体实施方式中，所述规定的验证动作包括：驾驶员在规定的时间内完成以下的任何一个或多个动作：拨动转向灯，近光灯，远光灯和双闪灯中的至少一个；按照一定的节拍拨动一组组合。这些规定的动作或者不直接对车辆的自动驾驶产生影响，或者能够对周围的车辆起到警示所用，有利于车辆的自动驾驶。
在本申请的方法中，对于所述规定动作的具体内容没有限制，可以是同一个规定动作，也可以是根据时间或者环境的不同，给出不同的规定动作。在以上所述方法的一些具体实施方式中，所述规定的介入动作(或称验证动作)是随机出现的。随机出现规定的介入动作能够使得驾驶员对规定的动作不能有太多的准备，必须在保持足够的注意力的情况下才能准确完成每个动作请求，确保驾驶员的注意力得到自动驾驶***的准确判断。
在以上所述方法的一些具体实施方式中，所述突发情况包括选自以下的至少一种：紧急制动、出现没有训练过的样本、前方车急刹车、行人横穿马路、前方车强行并入当前车道。在出现突发情况时，可以通过直接将所述自动驾驶安全置信度的值设置为大于或等于所述阈值使得***进入请求驾驶员介入的状态。
基于本申请的自动驾驶方法，本申请还提供一种自动驾驶***，其配置为执行以上所述的任一种自动驾驶方法。
基于本申请的自动驾驶方法以及相应的自动驾驶***，本申请还提供一种自动驾驶汽车，其安装有本申请所提供的自动驾驶***或者其使用本申请所提供的自动驾驶方法。
以上所述仅是本公开的示范性实施方式，而非用于限制本公开的保护范围，本公开的保护范围由所附的权利要求确定。

Claims (14)

1.一种车辆自动驾驶的方法，其包括：
自动驾驶***对自动驾驶安全等级S进行持续测定，
自动驾驶***根据测得的自动驾驶安全等级S发出请求驾驶员执行验证动作的要求，
自动驾驶***判定驾驶员是否正确执行验证动作，如果正确执行验证动作，则继续控制车辆进行自动驾驶，如果驾驶员没有正确执行验证动作，则请求退出自动驾驶模式和/或在保证安全的情况下靠边停车。
2.根据权利要求1所述的方法，其中
所述自动驾驶***包含多个传感器，
所述“对自动驾驶安全等级S进行持续测定”包括：
以一定的时间间隔Δt，测定以下的至少一种：所述自动驾驶***各个传感器在当前环境下的适应性，所述多个传感器的融合一致性，道路安全等级和自动驾驶安全置信度；
计算自动驾驶安全等级S。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述传感器包括选自以下的至少一种：视觉传感器，GPS，激光雷达，和毫米波雷达。
4.根据权利要求2所述的方法，其中所述道路安全等级根据下面的因素计算：行驶路径上的行人、行驶路径上的自行车、是否行驶在高速路段、道路是否存在V2X设备、前方是否急转弯、周围车的数量和距离情况、和周围的大货车情况。
5.根据权利要求2所述的方法，其中所述“计算自动驾驶安全等级S”包括：对测定的结果进行加权求和，其中每个测量值的权重是该测量值对自动驾驶安全等级S的影响大小。
6.根据权利要求2所述的方法，其中所述时间间隔为：20ms至200ms。
7.根据权利要求2-6任一项所述的方法，其中所述“根据测得的自动驾驶安全等级S发出请求驾驶员执行验证动作的要求”包括：
对测定的自动驾驶安全等级S进行累计获得累计值P，当该累计值超过阈值时，请求驾驶员做出规定的验证动作，将P值归零。
8.根据权利要求7所述的方法，其中当检测到自动驾驶过程中的突发情况时，所述自动驾驶安全置信度的值设置为大于或等于所述阈值。
9.根据权利要求7所述的方法，其中所述规定的验证动作包括：驾驶员在规定的时间内完成以下的任何一个或多个动作：
拨动转向灯，近光灯，远光灯和双闪灯中的至少一个；
按照一定的节拍拨动转向灯，近光灯，远光灯和双闪灯的任意组合。
10.根据权利要求7所述的方法，其中所述规定的验证动作是随机出现的。
11.根据权利要求8所述的方法，其中所述突发情况包括选自以下的至少一种：紧急制动、出现没有训练过的样本、前方车急刹车、行人横穿马路、前方车强行并入当前车道。
12.一种自动驾驶***，包括存储器和处理器，存储器上存储有计算机可执行指令，所述指令当被处理器执行时可操作来执行权利要求1至11中任一项所述的方法。
13.一种自动驾驶汽车，其安装有权利要求12所述的自动驾驶***。
14.一种计算机可读存储介质，上存储有计算机可执行指令，所述指令当被处理器执行时可操作来执行权利要求1至11中任一项所述的方法。
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