CN108860143A - 用于控制自动驾驶的车辆的方法和车辆控制*** - Google Patents

用于控制自动驾驶的车辆的方法和车辆控制*** Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种用于控制自动驾驶的车辆的方法和车辆控制***。该方法包括：利用该车辆的传感器组获取与该车辆有关的数据，该数据包括该车辆的速度、该车辆前方的另一对象的速度以及该车辆和该另一对象之间的距离；根据与该车辆有关的数据确定该车辆与该另一对象之间的碰撞概率；基于展望理论根据该碰撞概率计算总价值量，其中该总价值量指示碰撞风险降低的价值与用户舒适度损失的价值之间的平衡；以及根据该总价值量计算制动力度。

Description

用于控制自动驾驶的车辆的方法和车辆控制***
技术领域
本发明涉及汽车控制技术，更具体而言涉及用于控制自动驾驶的车辆的方法和车辆控制***。
背景技术
自动驾驶技术是目前汽车设计领域的一个研究热点。在自动驾驶的控制策略中，需要检测车辆周围环境，并对检测到的风险进行干预，执行制动减速的动作。然而目前的控制策略仅仅考虑了降低碰撞风险，而没有考虑制动力度对车内乘员舒适度的影响。例如，DE10 2011 100 277 A1公开了一种用于自动调整驾驶员辅助***的预定参数的方法。辅助***的参数与驾驶员的驾驶行为是匹配的，因此可以将用于控制辅助***的制动行为的参数调整得与驾驶员的制动行为相类似。
然而，这种方案并不能够平衡碰撞风险避免与舒适度损失之间的关系。例如，缺乏制动或制动力度过小可能无法避免碰撞风险，而制动力度过大或者制动过于频繁会让乘客感觉车辆反应过度或者使乘客受到惊吓，这些都会降低乘客的乘坐舒适度。
发明内容
鉴于以上问题，本发明提出了一种用于控制自动驾驶的车辆的方法和车辆控制***，以平衡车辆的碰撞风险避免与舒适度损失之间的关系，最大程度地模拟人类驾驶员的驾驶方式对车辆进行控制，提高控制策略的智能程度。
根据本发明的一个方面，提供了一种用于控制自动驾驶的车辆的方法。该方法包括：利用该车辆的传感器组获取与该车辆有关的数据，该数据包括该车辆的速度、该车辆前方的另一对象的速度以及该车辆和该另一对象之间的距离；根据与该车辆有关的数据确定该车辆与该另一对象之间的碰撞概率；基于展望理论根据该碰撞概率计算总价值量，其中该总价值量指示碰撞风险降低的价值与用户舒适度损失的价值之间的平衡；以及根据该总价值量计算制动力度。
根据本发明的另一个方面，提供了一种用于控制自动驾驶的车辆的车辆控制***。该车辆控制***包括：存储器，其上存储有计算机程序指令；以及处理器，其被配置为运行该存储器上存储的计算机程序指令，以：利用该车辆的传感器组获取与该车辆有关的数据，该数据包括该车辆的速度、该车辆前方的另一对象的速度以及该车辆和该另一对象之间的距离；根据与该车辆有关的数据确定该车辆与该另一对象之间的碰撞概率；基于展望理论根据该碰撞概率计算总价值量，其中该总价值量指示碰撞风险降低的值与用户舒适度损失的值之间的平衡；以及根据该总价值量计算制动力度。
利用本发明的方案，不仅能够避免自动驾驶的车辆的碰撞风险，而且能够尽可能避免其乘坐舒适度的降低，从而达到二者之间的平衡。
附图说明
通过以下参考下列附图所给出的本发明的具体实施方式的描述之后，将更好地理解本发明，并且本发明的其他目的、细节、特点和优点将变得更加显而易见。在附图中：
图1示出了本发明的用于控制自动驾驶的车辆的工作场景的示意图；
图2示出了根据本公开的用于控制自动驾驶的车辆的方法的流程图；
图3示出了根据本发明的实施例的用于确定碰撞概率的初始值的方法的流程图；
图4示出了根据本公开的一个实施例的用于计算总价值量的方法的流程图；以及
图5示出了适合实现本公开的实施例的车辆控制***的方框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然附图中显示了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
在本公开的方案中，利用了展望理论(Prospect Theory，可参见https：//en.wikipedia.org/wiki/Prospect_theory)。展望理论由Daniel Kahneman和AmosTversky于1979年创立，用于在心理学上更精确地描述决策制定(可参见Kahneman，Daniel；Tversky，Amos(1979).″Prospect Theory：An Analysis of Decision under Risk″.Econometrica 47(2)：263.doi：10.2307/1914185.ISSN 0012-9682)。其基本原理如下面的公式(1)所示：
其中U是总效用或期望效用，x1，x2，...，xn是可能的结果，p1，p2，...，pn是每个结果相应的概率，v是值函数。值函数v反映了：在做出关于收益的决策时，人类是风险厌恶型的，而在做出关于损失的决策时，人类是风险追求型的。
该理论描述了个体如何评估收益和损失，损失的权重比收益更高，因此人们更愿意冒险以避免损失而不是冒险以获取回报。
本公开的方案对传统的展望理论进行了转换，建立了碰撞风险避免(收益)的价值与用户舒适度损失(损失)的价值之间的关系，以达到二者之间的平衡。通过以下结合图1至图5做出的对于本公开的实施方式的更为详细的描述，这一思想将会更加清楚。
图1示出了本发明的用于控制自动驾驶的车辆10的工作场景100的示意图。如图1中所示，假设目标车辆10在车道上沿着双箭头所示的方向行使，车辆10前方存在另一对象20，D为车辆10和另一对象20之间的距离。目标车辆10装配有如下面结合图5所示的车辆控制***500。以下，以另一对象20是运动的车辆的情况为例来对本公开的实施例进行描述。然而，本领域技术人员可以理解，另一对象20也可以是车辆10前方的任何其他运动或静止的对象。在另一对象20是静止对象的情况下，可以认为其速度为零。
图2示出了根据本公开的用于控制自动驾驶的车辆10的方法200的流程图。
如图2中所示，方法200开始于步骤210，其中车辆10利用其传感器组(图中未示出)获取与车辆10有关的数据。该数据包括车辆10的速度V1、位于车辆10前方的另一车辆20的速度V2以及车辆10和车辆20之间的距离D。
在一种实现中，车辆10的传感器组可以包括激光测距传感器、雷达传感器、车身控制单元中的任何一种或多种。
接下来，在步骤220，车辆10根据在步骤210获取的与车辆10有关的数据确定车辆10与车辆20之间的碰撞概率。
这里，确定碰撞概率包括确定碰撞概率的初始值和碰撞概率的更新值(例如在某个制动减速度时)。图3示出了根据本发明的实施例的用于确定碰撞概率的初始值的方法300的流程图。
在步骤310，车辆10确定在步骤210获取的与车辆10有关的数据是否在预定范围内。
例如，确定与车辆10有关的数据是否在预定范围内可以包括确定V1是否大于V2。如果V1小于或等于V2，则理论上认为车辆10与车辆20之间并无碰撞风险。在这种情况下，结束方法300和200。
又例如，确定与车辆10有关的数据是否在预定范围内可以确定车辆10与车辆20之间的距离D是否小于或等于某一数值(例如3千米)。如果距离D大于该数值，则认为两车之间距离较大，还不需启动对自动驾驶的车辆的防碰撞控制。在这种情况下，也结束方法300和200。
如果与车辆10有关的数据都在预定范围内(步骤310判断结果为“是”)，则方法300进入到步骤320来计算碰撞概率的初始值。
另一方面，如果与车辆10有关的数据中的至少一个不在预定范围内(步骤310判断结果为“否”)，则表明参数异常，方法300(以及方法200)结束。此外，在这种情况下，车辆10还可以向驾驶员发出提醒以提醒检测到的参数异常。
在一种实现中，在步骤320例如可以根据下面的公式(2)来计算碰撞概率的初始值：
p0＝e-μD/(V1-V2)， (2)
其中，p0指示碰撞概率的初始值，D指示车辆10与车辆20之间的距离，V1指示车辆10的速度，V2指示车辆20的速度，μ是基于展望理论的经验耦合的参数值且0＜μ＜1。
这里，μ值是实验确定的用来设定对碰撞概率评估的偏向程度的参数，较小的μ值决定了对碰撞风险较为严格的评估倾向，而较大的μ值决定了对碰撞风险较为宽松的评估倾向。
接下来，在步骤330，车辆10确定步骤320所计算的碰撞概率的初始值是否大于预定阈值。这里，预定阈值也是一个经验耦合的值。由于与舒适度降低带来的收益相比，人们更加难以承受车辆发生碰撞所带来的损失，因此预定阈值被设置为一个非常小的值。这样，一方面避免过于频繁地执行制动操作，另一方面将碰撞概率降低到一个足够安全的值。
如果碰撞概率的初始值不大于预定阈值(步骤330的判断结果是“否”)，其表示碰撞概率过小因此无需介入控制，则方法300(以及方法200)结束。
另一方面，如果碰撞概率的初始值大于预定阈值(步骤330的判断结果是“是”)，则输出碰撞概率的初始值以进行后续的计算总价值量的步骤(步骤230)。
通过利用方法300来确定并筛除掉明显不需要***介入控制的情况，能够避免过于频繁地启动制动操作而使得乘客舒适度降低。
再返回图2，接下来，在步骤230，车辆10基于展望理论根据步骤220计算的碰撞概率计算总价值量。该总价值量指示碰撞风险降低的价值与用户舒适度损失的价值之间的平衡。总价值量的计算涉及碰撞概率的更新(即随着制动减速度而更新碰撞概率)以及每种碰撞概率下的总价值量的计算。
例如，在一种实现中，总价值量的计算可以根据下面的公式(3)进行：
U(g)＝w(p(g))*VR(g)+VC(g)， (3)
其中，U(g)指示制动减速度为g时的总价值量，w(*)指示权重函数，p(g)是制动减速度为g时的碰撞概率且p(g)＞0，VR(g)是制动减速度为g时碰撞风险降低的价值，VC(g)是制动减速度为g时舒适度损失的价值。
以下结合图4更详细地说明总价值量的计算过程。图4示出了根据本公开的一个实施例的用于计算总价值量的方法400的流程图。
在步骤410，确定车辆10的制动减速度g的初始值。
在一种实现中，制动减速度的初始值根据汽车行业相关标准(如ISO2631-1舒适度评估标准)来确定。例如，根据ISO2631-1舒适度评估标准，制动减速度的初始值可以被确定为g＝0.315m/s2。并且，该值可以例如预先存储在车辆控制***中或者由更高级的控制***根据需要下发给车辆10。
接下来，根据步骤410中确定的制动减速度g的初始值来计算制动减速度为g时的碰撞概率p。
在一种实现中，例如可以根据下面的公式(4)来计算制动减速度为g时的碰撞概率p(g)。
其中，μ是基于展望理论的经验耦合的参数值且0＜μ＜1，D指示车辆10与车辆20之间的距离，V1指示车辆10的速度，V2指示车辆20的速度。
在步骤430，确定总价值量计算中的权重函数w(*)。
在一种实现中，例如可以根据下面的公式(5)来确定碰撞概率为p时的权重函数w(p)：
w(p)＝pδ/(pδ+(1-p)δ)1/δ， (5)
其中，p是碰撞概率，δ是基于展望理论的经验耦合的参数。
在一种典型实现中，δ为0.65。
在一种实现中，可以分别根据下面的公式(6)和公式(7)确定制动减速度为g时碰撞风险降低的价值和用户舒适度损失的价值：
VR(g)＝gα， (6)
其中，α是基于展望理论的经验耦合的参数值且0＜α＜1。
在一种典型实现中，α为0.88。
VC(g)＝-θgβ， (7)
其中，β是基于展望理论的经验耦合的参数值且0＜β＜1，θ是基于展望理论的经验耦合的参数值且θ>0。
在一种典型实现中，β为0.88。
接下来，在步骤450，车辆10根据上述公式(3)计算总价值量。
方法400还可以包括步骤460，其中车辆10确定制动减速度g是否达到最大允许值。
如果确定制动减速度g没有达到最大允许值(步骤460判断结果为“否”)，则在步骤470提高g的值，并返回步骤420重复步骤420-470。
另一方面，如果确定制动减速度g已经达到最大允许值(步骤460判断结果为“是”)，则在步骤480输出所计算出的总价值量以供计算制动力度(步骤240)。
这里，制动减速度g的最大允许值取决于车辆的规格设计，其可以预先存储在车辆10的车辆控制***中，或者可以由更高级的控制***根据需要下发给车辆10。
在一种实现中，步骤230还包括根据为车辆10的控制***预设的参考点来获取计算原点，并且基于展望理论根据碰撞概率和该计算原点来计算总价值量。这里，预设的参考点指示车辆10不采取任何制动措施的情况。
再次返回图2，在步骤240，车辆10根据步骤480输出的总价值量计算制动力度。
在一种实现中，可以根据下面的公式(8)来确定制动力度：
G＝U-1(max(U(g)))， (8)
其中，G是制动力度，U-1是函数U的反函数，max(*)是取最大值的函数，g为制动减速度且g＞0，U(g)是制动减速度为g时的总价值量。
方法200还可以包括步骤：将计算出的制动力度输出给车辆10的制动***(图中未示出)，以根据该制动力度制动车辆10(图中未示出)。
图5示出了适合实现本公开的实施例的车辆控制***500的方框图。车辆控制***500位于车辆10中以实现根据本公开的方案。
如图5中所示，车辆控制***500包括处理器510。处理器510控制设备500的操作和功能。例如，在某些实施例中，处理器510可以借助于与其耦合的存储器520中所存储的指令530来执行各种操作。存储器520可以是适用于本地技术环境的任何合适的类型，并且可以利用任何合适的数据存储技术来实现，包括但不限于基于半导体的存储器件、磁存储器件和***、光存储器件和***。尽管图5中仅仅示出了一个存储器单元，但是在车辆控制***500中可以有多个物理不同的存储器单元。
处理器510可以是适用于本地技术环境的任何合适的类型，并且可以包括但不限于通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器(DSP)以及基于处理器的多核处理器架构中的一个或多个。车辆控制***500也可以包括多个处理器510。处理器510与收发器540耦合，收发器540可以借助于一个或多个天线550和/或其他部件来实现信息的接收和发送。
当车辆控制***500用来执行根据本发明所述的方案时，处理器510、收发器540和/或其他部件可被配置(例如，由存储器520中的指令530来配置)以实现上文参考图2-4描述的方法200-400的功能。上文参考图2-4所描述的所有特征均适用于车辆控制***500，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，这里所描述的本公开的方法步骤不仅仅局限于附图中所示例性示出的顺序，而是可以按照任何其他可行的顺序来执行。例如，在方法400中，步骤440可以先于步骤420和430执行或者与步骤420和430并行执行。
本领域普通技术人员还应当理解，结合本申请的实施例描述的各种示例性的逻辑块、单元和方法步骤可以实现成电子硬件或者计算机软件，甚至实现为二者的结合。为了清楚地表示硬件和软件之间的这种可互换性，上述各种示例性的部件、单元和方法步骤均围绕其功能进行了一般性描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和施加在整个***上的设计约束条件。本领域技术人员可以针对每种特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本发明的保护范围。
本发明的以上描述用于使本领域的任何普通技术人员能够实现或使用本发明。对于本领域普通技术人员来说，本发明的各种修改或变形都是显而易见的，并且本文定义的一般性原理也可以在不脱离本发明的精神和保护范围的情况下应用于其它变形。因此，本发明并不限于本文所述的实例和设计，而是与本文公开的原理和新颖性特性的最广范围相一致。

Claims (26)

1.一种用于控制自动驾驶的车辆的方法，包括：
利用所述车辆的传感器组获取与所述车辆有关的数据，所述数据包括所述车辆的速度、所述车辆前方的另一对象的速度以及所述车辆和所述另一对象之间的距离；
根据与所述车辆有关的数据确定所述车辆与所述另一对象之间的碰撞概率；
基于展望理论根据所述碰撞概率计算总价值量，其中所述总价值量指示碰撞风险降低的价值与用户舒适度损失的价值之间的平衡；以及
根据所述总价值量计算制动力度。
2.如权利要求1所述的方法，其中根据下式计算所述碰撞概率的初始值：
p0＝e-μD/(V1-V2)，
其中，p0指示所述碰撞概率的初始值，D指示所述车辆与所述另一对象之间的距离，V1指示所述车辆的速度，V2指示所述另一对象的速度，μ是基于展望理论的经验耦合的参数值且0＜μ＜1。
3.如权利要求2所述的方法，其中基于展望理论根据所述碰撞概率计算总价值量还包括：
将所述碰撞概率与预定的碰撞概率阈值进行比较；
如果所述碰撞概率大于所述预定的碰撞概率阈值，计算所述总价值量。
4.如权利要求1所述的方法，其中，基于展望理论根据所述碰撞概率计算总价值量包括：
根据预设的参考点获取计算原点；
基于所述展望理论，根据所述碰撞概率和所述计算原点计算所述总价值量，
其中所述预设的参考点指示所述车辆不采取任何制动措施的情况。
5.如权利要求1所述的方法，其中，按照下式计算总价值量：
U(g)＝w(p(g))*VR(g)+VC(g)，
其中，U(g)指示制动减速度为g时的总价值量，w(*)指示权重函数，p(g)是制动减速度为g时的碰撞概率且p(g)＞0，VR(g)是制动减速度为g时碰撞风险降低的价值，VC(g)是制动减速度为g时舒适度损失的价值。
6.如权利要求5所述的方法，其中，按照下式计算所述制动减速度为g时的碰撞概率：
其中，μ是基于展望理论的经验耦合的参数值且0＜μ＜1，D指示所述车辆与所述另一对象之间的距离，V1指示所述车辆的速度，V2指示所述另一对象的速度。
7.如权利要求5所述的方法，其中，所述权重函数为：
w(p)＝pδ/(pδ+(1-p)δ)1/δ，
其中，p是所述碰撞概率，δ是基于展望理论的经验耦合的参数。
8.如权利要求7所述的方法，其中，δ为0.65。
9.如权利要求5所述的方法，其中，按照下式计算所述制动减速度为g时碰撞风险降低的价值：
VR(g)＝gα，
其中，α是基于展望理论的经验耦合的参数值且0＜α＜1。
10.如权利要求9所述的方法，其中，α为0.88。
11.如权利要求5所述的方法，其中，按照下式计算所述制动减速度为g时用户舒适度损失的价值：
VC(g)＝-θgβ，
其中，β是基于展望理论的经验耦合的参数值且0＜β＜1，θ是基于展望理论的经验耦合的参数值且θ＞0。
12.如权利要求11所述的方法，其中，β为0.88。
13.如权利要求1所述的方法，其中，按照下式计算所述制动力度：
G＝U-1(max(U(g)))，
其中，G是所述制动力度，U-1是函数U的反函数，max(*)是取最大值的函数，g为制动减速度且g＞0，U(g)是制动减速度为g时的总价值量。
14.一种用于控制自动驾驶的车辆的车辆控制***，包括：
存储器，其上存储有计算机程序指令；以及
处理器，其被配置为运行所述存储器上存储的计算机程序指令，以：
利用所述车辆的传感器组获取与所述车辆有关的数据，所述数据包括所述车辆的速度、所述车辆前方的另一对象的速度以及所述车辆和所述另一对象之间的距离；
根据与所述车辆有关的数据确定所述车辆与所述另一对象之间的碰撞概率；
基于展望理论根据所述碰撞概率计算总价值量，其中所述总价值量指示碰撞风险降低的值与用户舒适度损失的值之间的平衡；以及
根据所述总价值量计算制动力度。
15.如权利要求14所述的车辆控制***，其中根据下式计算所述碰撞概率的初始值：
p0＝e-μD/(V1-V2)，
其中，p0指示所述碰撞概率的初始值，D指示所述车辆与所述另一对象之间的距离，V1指示所述车辆的速度，V2指示所述另一对象的速度，μ是基于展望理论的经验耦合的参数值且0＜μ＜1。
16.如权利要求14所述的车辆控制***，其中所述处理器被配置为运行所述存储器上存储的计算机程序指令，以
将所述碰撞概率与预定的碰撞概率阈值进行比较；以及
如果所述碰撞概率大于所述预定的碰撞概率阈值，则计算所述总价值量。
17.如权利要求14所述的车辆控制***，其中，所述处理器被配置为运行所述存储器上存储的计算机程序指令，以
根据预设的参考点获取计算原点；以及
基于所述展望理论，根据所述碰撞概率和所述计算原点计算所述总价值量，
其中所述预设的参考点指示所述车辆不采取任何制动措施的情况。
18.如权利要求14所述的车辆控制***，其中，按照下式计算总价值量：
U(g)＝w(p(g))*VR(g)+VC(g)，
其中，U(g)指示制动减速度为g时的总价值量，w(*)指示权重函数，p(g)是制动减速度为g时的碰撞概率且p(g)＞0，VR(g)是制动减速度为g时碰撞风险降低的价值，VC(g)是制动减速度为g时舒适度损失的价值。
19.如权利要求18所述的车辆控制***，其中，按照下式计算所述制动减速度为g时的碰撞概率：
其中，μ是基于展望理论的经验耦合的参数值且0＜μ＜1，D指示所述车辆与所述另一对象之间的距离，V1指示所述车辆的速度，V2指示所述另一对象的速度。
20.如权利要求18所述的车辆控制***，其中，所述权重函数为：
w(p)＝pδ/(pδ+(1-p)δ)1/δ，
其中，p是所述碰撞概率，δ是基于展望理论的经验耦合的参数。
21.如权利要求20所述的车辆控制***，其中，δ为0.65。
22.如权利要求18所述的车辆控制***，其中，按照下式计算制动减速度为g时所述碰撞风险降低的价值：
VR(g)＝gα，
其中，α是基于展望理论的经验耦合的参数值且0＜α＜1。
23.如权利要求22所述的车辆控制***，其中，α为0.88。
24.如权利要求18所述的车辆控制***，其中，按照下式计算制动减速度为g时所述用户舒适度损失的价值：
VC(g)＝-θgβ，
其中，β是基于展望理论的经验耦合的参数值且0＜β＜1，θ是基于展望理论的经验耦合的参数值且θ＞0。
25.如权利要求24所述的车辆控制***，其中，β为0.88。
26.如权利要求14所述的车辆控制***，其中，按照下式计算所述制动力度：
G＝U-1(max(U(g)))，
其中，G是所述制动力度，U-1是函数U的反函数，max(*)是取最大值的函数，g为制动减速度且g＞0，U(g)是制动减速度为g时的总价值量。
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