CN109849908B - 基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***及控制方法 - Google Patents

基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***及控制方法 Download PDF

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CN109849908B CN201910146090.8A CN201910146090A CN109849908B CN 109849908 B CN109849908 B CN 109849908B CN 201910146090 A CN201910146090 A CN 201910146090A CN 109849908 B CN109849908 B CN 109849908B
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Abstract

本发明公开了基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***及控制方法，包括本车模型预测模块、传感器检测模块、安全风险预判模块、主动控制模块和车道保持辅助模块，传感器检测模块用于检测本车行驶状态信息、相邻车道车辆的行驶状态信息以及路面状况，并将该信息分别传输给模型预测模块和安全风险预判模块；本车模型预测模块对本车进行预瞄轨迹；安全风险预判模块根据相邻车道车辆的行驶状态信息和本车的预瞄轨迹信息，进行横向风险的预判，并将预判结果分别发送到主动控制模块和车道保持辅助模块，主动控制模块根据预判结果执行主动制动控制或主动转向控制，本发明考虑了在开启车道保持功能行驶的过程中，两侧车道同向行驶的车辆对本车造成的横向碰撞风险，突破了目前对单车车道保持的研究局限。

Description

基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***及控制方法
技术领域
本发明属于汽车安全辅助驾驶技术领域，尤其涉及基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***及控制方法。
背景技术
车道保持辅助***(LKAS)属于车辆主动安全***，是ADAS的主要分支之一，可提供车辆横向控制，是车道偏离辅助预警***(LDWS)的更高一级的主动安全辅助***，LKAS在当前汽车领域高级智能辅助驾驶方向上具有重要的研究价值；当前车道保持研究仍然堆在本身的车道偏离算法与精准路径跟踪方面，目前车道偏离预警算法最常见的还是TLC，至于路径控制多采用高精的模型与控制算法，比如神经网络、粒子群、滑模、可拓等等；
在当前的智能化发展趋势下，仅对单个车辆与车道作为研究对象已经不能满足要求了，也就是目前的研究忽略了车道保持过程中的安全风险，即在开启车道保持功能行驶的过程中，两侧车道同向行驶的车辆发生侧滑或转向失控，将对本车造成的横向碰撞风险，增加了车道保持辅助驾驶功能在开启过程中的不确定性，对整体驾驶过程中的安全性产生威胁
发明内容
本发明根据现有技术中存在的问题，提出了基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***及控制方法，能够有效提高车道保持***的安全性与完整性。
本发明所采用的技术方案如下：
基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***，包括本车模型预测模块、传感器检测模块、安全风险预判模块、主动控制模块和车道保持辅助模块；
所述传感器检测模块用于检测本车行驶状态信息、相邻车道车辆的行驶状态信息以及路面状况，并将该信息分别传输给模型预测模块和安全风险预判模块；
所述本车模型预测模块根据本车行驶状态信息，获得本车的预瞄轨迹信息，估算出多个时步后车辆的行驶状态；
所述安全风险预判模块根据相邻车道车辆的行驶状态信息和本车的预瞄轨迹信息，进行横向风险的预判，并将预判结果分别发送到主动控制模块和车道保持辅助模块，
所述主动控制模块根据预判结果执行主动制动减速或主动转向。
进一步，所述传感器检测模块包括有摄像头、激光雷达、车身姿态传感器和陀螺仪。
基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***的控制方法，包括以下步骤：
步骤1，通过传感器检测模块检测本车的状态参数、相邻车道车辆的状态参数和路面信息；
步骤2，根据传感器检测模块测得的参数获得相邻车道车辆行驶信息，计算跨道时间TLC与纵向行驶距离S1；
步骤3，本车模型预测模块利用测得参数对本车进行模型轨迹预测；设定本车在开启车道保持功能的过程中是保持与车道线同距离的轨迹行驶的，本车的预测轨迹为与车道线距离d1的直线，计算出本车在相邻车道车辆跨道时间TLC内的行驶距离S2；S2＝TLC·v2，v2为本车车速；
步骤4，结合本车与相邻车道车辆的状态，进行安全风险预判，根据预判的结果进行主动制动控制或主动转向控制；安全风险预判的方法为：
步骤4.1，计算相邻车道车辆侵入本车预测行驶轨迹时，两车前轮纵向距离S3：
Figure GDA0002410968740000021
其中，S1为相邻车道车辆纵向行驶距离，S2为相邻车道车辆跨道时间TLC内的行驶距离，L1为相邻车道车辆轴距，L2为本车轴距，db1为相邻车道车辆轮距，θ为相邻车道车辆航向角，d1为本车左前轮至车道线的距离，Sh两车中心位置的纵向距离；
步骤4.2，设定车辆距离阈值为
Figure GDA0002410968740000022
和辅助距离阈值为
Figure GDA0002410968740000023
将两车前轮纵向距离S3与车辆距离阈值S0进行比较，若S3＞S0，则说明没有安全风险，继续开启车道保持功能；若S3≤S0，则将S3与Sf进行比较，若S3＞Sf，说明存在横向碰撞安全风险但风险程度不大，对本车进行主动转向控制，反之，说明存在较大安全风险，对本车进行主动制动控制。
进一步，所述主动转向控制的方法为：
步骤S1，计算本车在车辆距离阈值S0下与车道线理想距离d4；
步骤S2，在本车道内设置虚拟车道辅助线，距两条车道线均为最小安全距离ds，保证车辆主动转向控制过程中，始终行驶在两条虚拟车道线之间；
步骤S3，在两条虚拟车道线之间的区域内，以d4为目标进行实时路径规划，其路径不可超出本车道，结合驾驶员模型与道路模型，计算出相应的目标转角；
步骤S4，利用PID控制器使实际方向盘转角追踪目标转角，完成转向过程；
步骤S5，在转向过程完成后返回步骤1)，实时检测本车左前轮至车道线的距离d1，与车道线理想距离d4进行比较，如果满足d1＜d4，则进主动转向控制，反之则结束主动转向控制，继续开启车道保持。
进一步，所述主动制动控制方法为：
步骤S1，计算本车在距离阈值S0下的理想行驶距离Sb，计算公式如下：
Figure GDA0002410968740000031
步骤S2，计算制动加速度a；
Figure GDA0002410968740000032
其中，δ为旋转质量转换系数，m为整车质量，Fb为地面制动力，Ff为滚动阻力，Fw为空气阻力，Fi为坡道阻力；
步骤S3，计算在理想行驶距离Sb下的最佳制动时刻tz，计算公式如下：
Figure GDA0002410968740000033
其中，a为制动加速度，v2为本车行驶车速，a为制动加速度；
步骤S4，在制动过程完成后返回步骤4，计算两车前轮实时纵向距离S3，并进行风险判断。
进一步，所述跨道时间TLC的计算方法为：
步骤2.1，计算相邻车道车辆横摆角速度ω，
Figure GDA0002410968740000034
其中，k0为误差补偿系数，θ为相邻车道车辆航向角；
步骤2.2，计算相邻车道车辆转弯半径Rv，
Figure GDA0002410968740000035
其中，v1为相邻车道车辆车速，ω为相邻车道车辆横摆角速度；
步骤2.3，计算相邻车道车辆前轮到本车预测轨迹之间的最小横向距离d3，
Figure GDA0002410968740000041
其中，d2为相邻车道车辆车身中心位置与车道线之间的距离，
步骤2.4，计算相邻车道车辆转弯圆弧偏角α，
Figure GDA0002410968740000042
其中，Rv为相邻车道车辆转弯半径；
步骤2.4，计算跨道路程DLC，
DLC＝αRv
步骤2.5，计算跨道时间TLC；
Figure GDA0002410968740000043
进一步，所述纵向行驶距离S1的计算方法为：
Figure GDA0002410968740000044
进一步，所述本车的状态参数、相邻车道车辆的状态参数和路面信息包括：本车左前轮至车道线的距离d1、相邻车道车辆轴距L1、相邻车道车辆轮距db1、相邻车道同向行驶车辆的速度v1、相邻车道车辆航向角θ、相邻车道车辆车身中心位置与车道线之间的距离d2、两车中心位置的纵向距离Sh和本车行驶车速v2。
本发明的有益效果：
与现有技术相比，本发明考虑了在开启车道保持功能行驶的过程中，两侧车道同向行驶的车辆发生侧滑或转向失控时，将对本车造成的横向碰撞风险，突破了目前对单车车道保持的研究局限；
在风险预判过程中，对风险进行量化评估，将未来不可见的风险用数据公式进行表示，划分风险层级，继而进行主动控制，规避风险，进一步提高了车道保持***的安全性与完整性；
在主动控制方面，采用主动转向与主动制动两种控制方法，其中转向控制限定在本车道内进行路径规划，不涉及换道，降低了算法的复杂程度；主动制动控制采用的是固定制动加速度，根据情况选择制动时刻的方法，简单有效
附图说明
图1是一种基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***组成示意图；
图2是一种基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***控制流程图；
图3是相邻车道横向风险预判原理示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明所提出的基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***，包括本车模型预测模块、传感器检测模块、安全风险预判模块、主动控制模块和车道保持辅助模块；传感器检测模块包括有摄像头、激光雷达、车身姿态传感器、陀螺仪等传感器，检测本车行驶状态信息、相邻车道行驶车辆的行驶状态信息以及路面状况，并将该信息分别传输给模型预测模块和安全风险预判模块；
本车模型预测模块是根据传感器检测到的本车行驶状态信息，对本车进行预瞄轨迹，获得本车预描轨迹信息，估算出多个时步后车辆的行驶状态；将本车预描轨迹信息输入到安全风险预判模块，
安全风险预判模块根据相邻车道车辆的行驶状态信息和本车的预瞄轨迹信息，进行横向风险的预判，并将预判结果分别发送到主动控制模块和车道保持辅助模块，
主动控制模块接收安全风险预判模块做出预判结果，当预判结果为危险信号时，开启主动制动减速或主动转向来规避风险，且连接本车模型预测模块，进行信息反馈；当预判结果为没有安全风险信号时，车道保持辅助模块继续开启车道保持辅助功能状态。
如图2所示，基于上述基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***，本发明还提出了一种基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***的控制方法，包括以下步骤：
步骤1，通过传感器检测模块检测本车的状态参数、相邻车道车辆的状态参数和路面信息；结合图3，具体获取上述参数的方法如下：
步骤1.1，利用摄像头探测车道线，并对其进行识别，获得本车左前轮至车道线的距离d1即BF；
步骤1.2，利用摄像头对周围车辆型号进行识别，识别车辆型号，获取相邻车道车辆轴距L1和相邻车道车辆轮距db1；
步骤1.3，利用激光雷达，对周围路面、车辆等进行三维场景建模，测得相邻车道同向行驶车辆的速度v1、相邻车道车辆航向角θ、相邻车道车辆车身中心位置与车道线之间的距离d2即OQ和两车中心位置的纵向距离Sh，即图三中所示PQ；
步骤1.4，利GPS模块，测得本车车速v2。
步骤2，根据传感器检测模块测得的参数获得相邻车道车辆行驶信息，计算跨道时间TLC与纵向行驶距离S1即图中BC，如图3所示该轨迹展示的是车道侵入本车道并进一步侵入到本车左前轮的预测轨迹线内的过程；具体计算过程如下：
步骤2.1，计算相邻车道车辆横摆角速度ω，ω由航向角θ对时间微分得到，
Figure GDA0002410968740000061
其中，k0为误差补偿系数，θ为相邻车道车辆航向角；
步骤2.2，计算相邻车道车辆转弯半径Rv，
Figure GDA0002410968740000062
其中，v1为相邻车道车辆车速，ω为相邻车道车辆横摆角速度；
步骤2.3，计算相邻车道车辆前轮到本车预测轨迹之间的最小横向距离d3，即图中AB；
Figure GDA0002410968740000063
Figure GDA0002410968740000064
其中，d2为相邻车道车辆车身中心位置与车道线之间的距离，
步骤2.4，计算相邻车道车辆转弯圆弧偏角α，
Figure GDA0002410968740000065
Figure GDA0002410968740000066
Figure GDA0002410968740000067
Figure GDA0002410968740000068
Figure GDA0002410968740000069
其中，Rv为相邻车道车辆转弯半径；
步骤2.4，计算跨道路程DLC，即图三中
Figure GDA0002410968740000071
DLC＝αRv (8)
步骤2.5，计算跨道时间TLC；
Figure GDA0002410968740000072
纵向行驶距离S1的计算方法为：
Figure GDA0002410968740000073
BC＝CG-ABtanθ (11)
Figure GDA0002410968740000074
步骤3，本车模型预测模块利用测得参数对本车进行模型轨迹预测；设定本车在开启车道保持功能的过程中是保持与车道线同距离的轨迹行驶的，如图3所示，本车的预测轨迹(靠车道线一侧的前轮)为与车道线距离d1的直线，计算出本车在相邻车道车辆跨道时间TLC内的行驶距离S2；计算公式如下：S2＝TLC·v2。
步骤4，结合本车与相邻车道车辆的状态，进行安全风险预判，根据预判的结果进行主动制动控制或主动转向控制；安全风险预判的方法为：
步骤4.1，计算相邻车道车辆侵入本车预测行驶轨迹时，两车前轮纵向距离S3，即图中的CE：
Figure GDA0002410968740000075
Figure GDA0002410968740000076
其中，S1为相邻车道车辆纵向行驶距离，S2为相邻车道车辆跨道时间TLC内的行驶距离，L1为相邻车道车辆轴距，L2为本车轴距，db1为相邻车道车辆轮距，θ为相邻车道车辆航向角，d1为本车左前轮至车道线的距离，Sh两车中心位置的纵向距离；
步骤4.2，设定车辆距离阈值为
Figure GDA0002410968740000077
和辅助距离阈值为
Figure GDA0002410968740000078
将两车前轮纵向距离S3与车辆距离阈值S0进行比较，若S3＞S0，则说明没有安全风险，继续开启车道保持功能；若S3≤S0，则将S3与Sf进行比较，若S3＞Sf，说明存在横向碰撞安全风险但风险程度不大，对本车进行主动转向控制，反之，说明存在较大安全风险，对本车进行主动制动控制。
主动转向控制的方法为：
步骤S1，计算本车在车辆距离阈值S0下与车道线理想距离d4；
步骤S2，在本车道内设置虚拟车道辅助线，距两条车道线均为最小安全距离ds，保证车辆主动转向控制过程中，始终行驶在两条虚拟车道线之间；
步骤S3，在两条虚拟车道线之间的区域内，以d4为目标进行实时路径规划，其路径不可超出本车道，结合驾驶员模型与道路模型，计算出相应的目标转角；
步骤S4，利用PID控制器使实际方向盘转角追踪目标转角，完成转向过程；
步骤S5，在转向过程完成后返回步骤1)，实时检测本车左前轮至车道线的距离d1，与车道线理想距离d4进行比较，如果满足d1＜d4，则进主动转向控制，反之则结束主动转向控制，继续开启车道保持。
主动制动控制方法为：
步骤S1，计算本车在距离阈值S0下的理想行驶距离Sb，计算公式如下：
Figure GDA0002410968740000081
步骤S2，计算制动加速度a；
Figure GDA0002410968740000082
其中，δ为旋转质量转换系数，m为整车质量，Fb为地面制动力，
Figure GDA0002410968740000083
Ff为滚动阻力，Ff＝fmgcosγ，Fw为空气阻力，
Figure GDA0002410968740000084
Fi为坡道阻力，Fi＝mgsinγ；Fμ为制动器制动力，Tμ为制动器摩擦力矩，r为车轮半径，制动器本身的结构参数如制动器的形式、结构尺寸、摩擦副的摩擦因素和车轮半径等，决定了制动力的大小，其大小为与制动油缸压力pb的函数，当制动油缸压力pb一定时制动力一定，在此选取固定制动力；f为滚动阻力系数，CD为空气阻力系数：A为迎风面积，v2为本车行驶车速；
步骤S3，计算在理想行驶距离Sb下的最佳制动时刻tz，计算公式如下：
Figure GDA0002410968740000091
其中，a为制动加速度，v2为本车行驶车速，a为制动加速度；
步骤S4，在制动过程完成后返回步骤4，计算两车前轮实时纵向距离S3，并进行风险判断。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***，其特征在于，包括本车模型预测模块、传感器检测模块、安全风险预判模块、主动控制模块和车道保持辅助模块；
所述传感器检测模块用于检测本车行驶状态信息、相邻车道车辆的行驶状态信息以及路面状况，并将该信息分别传输给模型预测模块和安全风险预判模块；
所述本车模型预测模块根据本车行驶状态信息，获得本车的预瞄轨迹信息，估算出多个时步后车辆的行驶状态；
所述安全风险预判模块根据相邻车道车辆的行驶状态信息和本车的预瞄轨迹信息，进行横向风险的预判，并将预判结果分别发送到主动控制模块和车道保持辅助模块，在所述安全风险预判模块内计算相邻车道车辆侵入本车预测行驶轨迹时，两车前轮纵向距离S3：
Figure FDA0002410968730000011
其中，S1为相邻车道车辆纵向行驶距离，S2为相邻车道车辆跨道时间TLC内的行驶距离，L1为相邻车道车辆轴距，L2为本车轴距，db1为相邻车道车辆轮距，θ为相邻车道车辆航向角，d1为本车左前轮至车道线的距离，Sh两车中心位置的纵向距离；
设定车辆距离阈值为
Figure FDA0002410968730000012
和辅助距离阈值为
Figure FDA0002410968730000013
将两车前轮纵向距离S3与车辆距离阈值S0进行比较，若S3＞S0，则说明没有安全风险，继续开启车道保持功能；若S3≤S0，则将S3与Sf进行比较，若S3＞Sf，说明存在横向碰撞安全风险但风险程度不大，对本车进行主动转向控制，反之，说明存在较大安全风险，对本车进行主动制动控制；
所述主动控制模块根据预判结果执行主动制动减速或主动转向。
2.根据权利要求1所述的基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***，其特征在于，所述传感器检测模块包括有摄像头、激光雷达、车身姿态传感器和陀螺仪。
3.基于权利要求1所述的基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，通过传感器检测模块检测本车的状态参数、相邻车道车辆的状态参数和路面信息；
步骤2，根据传感器检测模块测得的参数获得相邻车道车辆行驶信息，计算跨道时间TLC与纵向行驶距离S1；
步骤3，本车模型预测模块利用测得参数对本车进行模型轨迹预测；设定本车在开启车道保持功能的过程中是保持与车道线同距离的轨迹行驶的，本车的预测轨迹为与车道线距离d1的直线，计算出本车在相邻车道车辆跨道时间TLC内的行驶距离S2；S2＝TLC·v2，v2为本车车速；
步骤4，结合本车与相邻车道车辆的状态，进行安全风险预测，根据预测的结果进行主动制动控制或主动转向控制；安全风险预判的方法为：
步骤4.1，计算相邻车道车辆侵入本车预测行驶轨迹时，两车前轮纵向距离S3：
Figure FDA0002410968730000021
其中，S1为相邻车道车辆纵向行驶距离，S2为相邻车道车辆跨道时间TLC内的行驶距离，L1为相邻车道车辆轴距，L2为本车轴距，db1为相邻车道车辆轮距，θ为相邻车道车辆航向角，d1为本车左前轮至车道线的距离，Sh两车中心位置的纵向距离；
步骤4.2，设定车辆距离阈值为
Figure FDA0002410968730000022
和辅助距离阈值为
Figure FDA0002410968730000023
将两车前轮纵向距离S3与车辆距离阈值S0进行比较，若S3＞S0，则说明没有安全风险，继续开启车道保持功能；若S3≤S0，则将S3与Sf进行比较，若S3＞Sf，说明存在横向碰撞安全风险但风险程度不大，对本车进行主动转向控制，反之，说明存在较大安全风险，对本车进行主动制动控制。
4.根据权利要求3所述基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***的控制方法，其特征在于，所述主动转向控制的方法为：
步骤S1，计算本车在车辆距离阈值S0下与车道线理想距离d4；
步骤S2，在本车道内设置虚拟车道辅助线，距两条车道线均为最小安全距离ds，保证车辆主动转向控制过程中，始终行驶在两条虚拟车道线之间；
步骤S3，在两条虚拟车道线之间的区域内，以d4为目标进行实时路径规划，其路径不可超出本车道，结合驾驶员模型与道路模型，计算出相应的目标转角；
步骤S4，利用PID控制器使实际方向盘转角追踪目标转角，完成转向过程；
步骤S5，在转向过程完成后返回步骤1，实时检测本车左前轮至车道线的距离d1，与车道线理想距离d4进行比较，如果满足d1＜d4，则进主动转向控制，反之则结束主动转向控制，继续开启车道保持。
5.根据权利要求3所述基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***的控制方法，其特征在于，所述主动制动控制方法为：
步骤S1，计算本车在距离阈值S0下的理想行驶距离Sb，计算公式如下：
Figure FDA0002410968730000031
步骤S2，计算制动加速度a；
Figure FDA0002410968730000032
其中，δ为旋转质量转换系数，m为整车质量，Fb为地面制动力，Ff为滚动阻力，Fw为空气阻力，Fi为坡道阻力；
步骤S3，计算在理想行驶距离Sb下的最佳制动时刻tz，计算公式如下：
Figure FDA0002410968730000033
其中，a为制动加速度，v2为本车行驶车速，a为制动加速度；
步骤S4，在制动过程完成后返回步骤4，计算两车前轮实时纵向距离S3，并进行风险判断。
6.根据权利要求3所述基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***的控制方法，其特征在于，所述跨道时间TLC的计算方法为：
步骤2.1，计算相邻车道车辆横摆角速度ω，
Figure FDA0002410968730000034
其中，k0为误差补偿系数，θ为相邻车道车辆航向角；
步骤2.2，计算相邻车道车辆转弯半径Rv，
Figure FDA0002410968730000035
其中，v1为相邻车道车辆车速，ω为相邻车道车辆横摆角速度；
步骤2.3，计算相邻车道车辆前轮到本车预测轨迹之间的最小横向距离d3，
Figure FDA0002410968730000036
其中，d2为相邻车道车辆车身中心位置与车道线之间的距离；
步骤2.4，计算相邻车道车辆转弯圆弧偏角α，
Figure FDA0002410968730000041
其中，Rv为相邻车道车辆转弯半径；
步骤2.4，计算跨道路程DLC，DLC＝αRv；
步骤2.5，计算跨道时间TLC；
Figure FDA0002410968730000042
7.根据权利要求6所述基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***的控制方法，其特征在于，所述纵向行驶距离S1的计算方法为：
Figure FDA0002410968730000043
8.根据权利要求3所述基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***的控制方法，其特征在于，所述本车的状态参数、相邻车道车辆的状态参数和路面信息包括：本车左前轮至车道线的距离d1、相邻车道车辆轴距L1、相邻车道车辆轮距db1、相邻车道同向行驶车辆的速度v1、相邻车道车辆航向角θ、相邻车道车辆车身中心位置与车道线之间的距离d2、两车中心位置的纵向距离Sh和本车行驶车速v2。
CN201910146090.8A 2019-02-27 2019-02-27 基于相邻车道风险预测的车道保持辅助***及控制方法 Active CN109849908B (zh)

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