CN108372860A - 使用众包驾驶行为来检测路面的方法和*** - Google Patents

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Abstract

提供了用于确定路面状况的方法和***。在一个实施例中，一种方法包括：接收车辆数据；由处理器基于车辆数据构建驾驶员行为模型；由处理器基于驾驶员行为模型来确定路面状况；以及基于路面状况生成信号。

Description

使用众包驾驶行为来检测路面的方法和***
技术领域
本技术领域通常涉及检测路面状况，并且更特别地涉及利用众包驾驶行为来检测路面状况并基于此来控制车辆的方法和***。
背景技术
路面状况可以因雨、雪、道路异常情况(如坑洼、路面石渣、凹凸不平)和湿滑道路等而发生变化。对湿滑路面或潜在的危险路面状况进行精确的检测能尤其实现提高车辆控制性、改善路线规划等益处。通常情况下，无法获得与这类路况相关的准确信息。
当路面较湿滑时，驾驶员可能会明显地改变其驾驶行为。例如，当道路湿滑时，驾驶员可能会踩下刹车，并且以更加适当的方式进行加速。其他驾驶员的行为可以由车辆通过使用该车辆的一个或多个传感器来检测到和/或在车辆之间以及车辆与基础设施之间进行传送。
因此，期望提供用于基于其他驾驶员的行为来确定路面状况的方法和***。此外，结合附图以及前述技术领域和背景技术，通过以下的详细描述和所附权利要求，本发明的其他期望特征和特性将变得显而易见。
发明内容
提供了用于确定路面状况并基于此来控制车辆的特征的方法和***。在一个实施例中，一种方法包括：接收车辆数据；由处理器基于车辆数据构建驾驶员行为模型；由处理器基于驾驶员行为模型来确定路面状况；以及基于路面状况生成信号。
在一个实施例中，一种***包括：非暂时性计算机可读介质。非暂时性计算机可读介质包括第一模块，该第一模块配置为由处理器接收车辆数据并基于车辆数据构建驾驶员行为模型。非暂时性计算机可读介质还包括第二模块，该第二模块配置为由处理器基于驾驶员行为模型来确定路面状况。非暂时性计算机可读介质还包括第三模块，该第三模块配置为由处理器基于路面状况生成信号。
附图说明
将在下文中结合以下附图来描述示例性实施例，其中相同的附图标记表示相同的元件，并且其中：
图1是根据各种实施例的具有路面确定模块的车辆的功能框图；
图2是示出了根据各种实施例的路面确定模块的数据流程图；以及
图3和图4是示出了根据各种实施例的确定路面状况的方法的流程图。
具体实施方式
以下详细描述在本质上仅是示例性的，并不意图限制应用和用途。此外，并不意图受到在前述技术领域、背景技术、发明内容或以下详细描述中呈现的任何明示或暗示的理论的束缚。如本文所用，术语“模块”是指专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享、专用或群组)和存储器、组合逻辑电路和/或提供所述功能的其他合适组件。
在此可以按照功能块组件和/或逻辑块组件以及各种处理步骤来描述本发明的实施例。应该理解，可以通过配置为执行特定功能的任意数量的硬件、软件和/或固件来实现这些块组件。例如，本发明的实施例可以采用各种集成电路组件，例如存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等，这些组件可以在一个或多个微处理器或其他控制装置的控制下执行各种功能。另外，本领域的技术人员将会认识到，本发明的实施例可以结合任何数量的控制***来实践，并且在此描述的车辆***仅仅是本发明的一个示例性实施例。
为了简洁起见，与***(以及***的各个操作组件)的信号处理、数据传输、信令、控制和其他功能方面有关的常规技术可能不会在这里进行详细描述。此外，在此包含的各个附图中所示出的连接线旨在表示各个元件之间的示例性功能关系和/或物理联接。应该注意到，在本发明的实施例中可以出现许多替代的或附加的功能关系或者物理连接。
参考图1，根据示例性实施例，示出了部分包括控制***110的示例性车辆100。可以理解的是，车辆100可以是在路面上行驶的任何车辆类型。尽管在此示出的附图描绘了具有某些元件布置的示例，但是在实际的实施例中可以存在附加的中间元件、装置、特征或组件。还应该理解的是，图1仅仅是说明性的，并且可以不是按比例绘制的。
控制***110包括控制模块120。可以理解的是，控制模块120可以完全位于车辆100上、可以部分地位于车辆100上并且部分地位于远程服务器(未示出)上和/或可以完全位于远程服务器(未示出)上。出于示例性目的，将在完全位于车辆100上的控制模块120的背景下讨论本公开。
控制模块120接收来自车辆100的一个或多个传感器130的输入。传感器130感测车辆100的可观察状况，并基于此生成传感器信号。例如，传感器130感测车辆速度、车辆加速度、制动踏板位置、加速踏板位置、方向盘角度、车辆悬架状态、任何值的变化率和/或其他车辆***值，并基于此生成传感器信号。在各种实施例中，传感器130将信号直接传送到控制模块120和/或可以将信号传送到其他控制模块(未示出)，而控制模块转而通过通信总线或其他通信装置将来自信号的数据传送到控制模块120(未示出)。在各种实施例中，控制模块经由无线通信***从其他车辆140或基础设施150接收信号或者向其发送信号。
控制模块120接收由传感器130捕获的信号和/或数据以及由其他车辆140和/或基础设施150传送的无线传送信号，并基于此确定路面状况。在各种实施例中，控制模块120将路面状况确定为干燥或湿滑，如本文所讨论的那样。可以理解的是，在各种实施例中，控制模块120可以确定路面状况以具有其他特性，诸如但不限于坑洼、石渣、凹凸不平或其他路况。因此，本公开并不限于涉及干燥或湿滑路面状况的示例性实施例。
控制模块120接收由传感器130捕获的信号和/或数据，并确定局部路面状况。然后，控制模块120接收由其他车辆140确定的其他路面状况(即众包路面状况)，并且基于对局部路面状况和其他路面状况的分析来确定整体路面状况。控制模块120然后使用整体路面状况来控制车辆100的一个或多个特征***160，从而经由通知***170向驾驶员或其他驾驶员生成通知和/或经由导航***180重新规划车辆100或其他车辆140的导航。
例如，控制模块120可以将路面状况确定为湿滑路面，并且基于此：控制模块120确定自主启动车辆制动策略；将路面状况传送给无线通信***，以便向其他车辆驾驶员警示所识别出的湿滑路面；向驾驶员警示因为湿滑路面而导致的车辆轮胎与路面之间的潜在牵引力降低；向驾驶员警示不要使用驾驶员辅助***；和/或将湿滑路面的通知提供给车辆控制器(未示出)，并且车辆控制器响应于该通知而自主地修改自动化控制特征的控制设置。可以理解的是，整体路面状况可以由其他车辆特征使用，并且不限于本示例。
现参考图2并继续参考图1，数据流程图示出了根据各种示例性实施例的控制模块120。可以理解的是，根据本公开的控制模块120的各种示例性实施例可以包括任何数量的子模块。在各种示例性实施例中，图2所示的子模块可以被组合和/或进一步划分来类似地确定路面状况以及基于此来控制车辆100。在各种实施例中，控制模块120包括驾驶行为学习模块200、模型质量确定模块202、局部路面状况确定模块204、基于群体的路面状况确定模块206以及至少一个特征控制/通知模块208。
驾驶行为学习模块200接收车辆数据210，诸如但不限于车辆速度数据、制动踏板位置数据、加速踏板位置数据、悬架***数据和方向盘角度数据。基于车辆数据210，驾驶行为学习模块200学习随时间变化的车辆100的驾驶行为，并基于这些驾驶行为来构建驾驶员行为模型212。例如，可以基于两个示例性路面条件干燥(H0)和湿滑(H1)来构建驾驶员行为模型212。针对每种路面状况，使用各种车辆速度范围的车辆数据210来构建驾驶员行为模型212。
例如，假设概率P(H0|X,V)和P(H1|X,V)，其中X代表车辆数据(即制动踏板位置数据、加速踏板位置数据、方向盘角度数据等)，而V代表车辆速度。将车辆速度(V)分成(N)个区间或范围(Vn<Vn+1≤Vn+2,(n∈[1,N]))，并且每个车辆速度区间或范围的车辆状况以及表示为i＝{0,1}的路面状况的概率如下提供：
其中，P(X|Vn,Hi)表示X在干燥或湿滑数据集上的速度Vn下的概率；P(Vn|Hi)表示每个区段在干燥或湿滑数据集上的速度区间的概率；并且P(Hi)表示在路面状况(例如干燥或湿滑表面)上的先前预测概率。可以理解的是，该区段是指路段。路段可以是静态的(预先定义)或动态的(实时)。然后基于潜在聚类，对每个区间的概率P(X|Vn,Hi)进行校准。驾驶员行为模型212存储在数据仓库214中备用。
模型质量确定模块202接收车辆数据210并确定每个驾驶员行为模型212的质量216。例如，模型质量确定模块202基于驾驶员改变其行为的显著性来确定质量216。可以通过P(H0|X,V)与P(H1|X,V)之间的距离测量(DXV)来测量此变化的显著性。例如，可以使用Bhattacharyya或其他距离函数。
如果
可以通过积分来计算出非正态分布的模型质量确定模块202将每个模型的模型质量216存储在数据仓库214中备用。
局部路面状况确定模块204接收车辆数据218，诸如但不限于速度数据、制动踏板位置数据、加速踏板位置数据、悬架数据和方向盘角度数据。通过使用存储在数据仓库214中的学习驾驶员行为模型212来评估车辆数据218，局部路面状况确定模块204得以确定出局部路面状况220。学习驾驶员行为模型211观察不同路况下不同驾驶行为的一组衍生指标。局部路面状况确定模块204使得局部路面状况220以及用于确定局部路面状况220的驾驶员行为模型212的质量222变得可用。
基于群体的路面状况确定模块206从车辆100接收局部路面状况220和质量222，并且从其他车辆140接收局部路面状况信息226(包括类型的质量、路段标识符和/或车辆标识)。基于群体的路面状况确定模块206基于相关的路段和车辆ID来编辑局面路面状况信息220、222和226，并将编辑好的数据存储在数据仓库228中。基于群体的路面状况确定模块206基于编辑好的数据来确定整体路面状况230。例如，对于具有存储在数据仓库228中的足够数据的每个路段，基于群体的路面状况确定模块206从N个车辆中选择数据，并基于以下关系确定道路类型是否具有特定质量(例如，干燥：1，或者不干燥：0)：
如果
那么路面状况为Si。
其中，N表示选定车辆的数量；Si表示局部路面状况决策；wi表示驾驶员行为模型质量；ti表示从局部检测开始所经过的时间；α表示衰减系数；φcloud表示决策阈值。
至少一个特征控制/通知模块208接收整体路面状况230作为输入。特征控制/通知模块208生成信号232来控制车辆100或其他车辆140的一个或多个特征，从而向驾驶员或其他驾驶员生成通知和/或重新规划导航。在各种实施例中，特征控制/通知模块208将相关信息提供给基础设施150。
现参考图3和图4并继续参考图1至图2，示出了根据各种实施例的用于确定路面状况并且基于此来控制车辆的方法300和400的流程图。根据各种示例性实施例，方法300和400可以结合图1的车辆100来实现，并且可以由图1和图2的控制模块120执行。根据本公开可以理解的是，方法内的操作顺序并不限于如图3和图4所示的顺序执行，而是可以以根据本公开的适用的一个或多个不同顺序来执行。可以进一步理解的是，图3和图4的方法可以设定为在车辆100的操作期间以预定的时间间隔运行和/或可以设定为基于预定事件而运行。
在各种实施例中，可以执行方法300，从而例如由控制模块120确定局部路面状况220。在一个示例中，方法300可以开始于305。例如如上所述，在310处构建驾驶员行为模型212。模型质量在315处进行确定并且在320处加以评估。如果在330处模型质量是合格的(例如，大于定义阈值)，则例如如上所述，在340处基于驾驶员行为模型212和车辆数据218来确定局部路面状况220，并且在350处将此局部路面状况传送来与例如质量222、对应路段、车辆标识、时间等一起使用。在此之后，方法可以结束于360。
在各种实施例中，可以执行方法400，从而例如由服务器***或控制模块120确定整体路面状况230。在一个示例中，方法400可以开始于405。从任何数量的车辆100、140处接收局部路面状况信息220、222、226，并在410处对这些信息进行编辑。对于在420处具有充足数据的每个路段而言，在430处选择为区段提供局部路面状况信息220、222、226的最佳车辆(N)。例如如上所述，在440处基于来自N辆车辆的局部道路类型作出云决策，并在450处将其传送给车辆100、140(例如，基于请求、位置或其他信息)。此方法继续进行，直到在420处对路段进行了处理，并且方法在460处结束。
尽管在前面的详细描述中已经呈现出了至少一个示例性实施例，但是应该理解，仍存在有大量的变型。还应当理解，该示例性实施例或多个示例性实施例仅为示例，并不旨在以任何方式限制本公开的范围、适用性或配置。相反，前面的详细描述将为本领域技术人员提供用于实现该示例性实施例或多个示例性实施例的便利指引。应该理解，在不脱离如所附权利要求及其合法等同物所阐述的本公开的范围的前提下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。

Claims (10)

1.一种用于确定路面状况的方法，包括:
接收车辆数据；
由处理器基于所述车辆数据构建驾驶员行为模型；
由所述处理器基于所述驾驶员行为模型来确定路面状况；以及
基于所述路面状况生成信号。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括编辑来自多个车辆的所述所确定的路面状况，并且基于所述所编辑的路面状况来确定整体路面状况。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述确定所述整体路面状况是基于加权投票法。
4.根据权利要求2所述的方法，其中所述确定所述整体路面状况包括基于驾驶行为的改变的显著性来选择N个路面状况。
5.根据权利要求4所述的方法，还包括基于所述驾驶行为的改变的所述显著性和与默认驾驶行为的比较来确定所述驾驶员行为模型的质量，并且其中所述选择所述N个路面状况是基于所述质量。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述路面状况被确定为干燥和湿滑中的至少一种。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述车辆数据包括车辆速度、加速行为、制动行为、转向行为和悬架状态中的至少一种。
8.根据权利要求1所述的方法，还包括基于车辆速度构建多个驾驶员行为模型。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述信号为通向远程服务器的通信信号。
10.一种***，包括：
非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质包括：
第一模块，所述第一模块配置为由处理器接收车辆数据并基于所述车辆数据构建驾驶员行为模型；
第二模块，所述第二模块配置为由处理器基于所述驾驶员行为模型来确定路面状况；以及
第三模块，所述第三模块配置为由处理器基于所述路面状况生成信号。
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