CN110968091A - 用于自动控制车辆的***和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明题为“用于自动控制车辆的***和方法”。本发明公开了一种自动车辆,该自动车辆包括被构造成控制车辆转向、加速或换挡的致动器;被构造成提供指示当前车辆位置相对于期望路径之间的横向距离的信号的传感器;以及控制器。控制器被构造成响应于确定横向距离超过阈值,根据间隙路径自动控制致动器。间隙路径由控制器自动限定,并且基于b样条,该b样条由以下各项限定:当前车辆位置处的第一位置边界条件,相对于期望车辆路径的合并位置处的第二位置边界条件,基于当前车辆偏航率的第一曲率边界条件,以及基于合并位置处的期望车辆路径的曲率的第二曲率边界条件。间隙路径进一步基于成本函数进行优化。
Description
背景技术
本公开涉及由自动驾驶***控制的车辆,尤其是被构造成在驾驶循环期间自动控制车辆转向、加速和制动而无需人工干预的车辆。
现代车辆的操作变得更加自动化,即能够以越来越少的驾驶员干预来提供驾驶控制。车辆自动化已被分类为数值水平,范围从零(对应于全人工控制的无自动化)到五(对应于无人工控制的完全自动化)。各种自动驾驶辅助***诸如巡航控制、自适应巡航控制和停车辅助***对应于较低的自动化水平,而真正的“无人驾驶”车辆对应于较高的自动化水平。
发明内容
根据本公开的自动车辆包括被构造成控制车辆转向、加速或换挡的至少一个致动,被构造成提供指示当前车辆位置相对于期望路径的信号的至少一个传感器;以及控制器。控制器被构造成响应于确定当前车辆位置与期望车辆路径之间的横向距离超过阈值,根据当前车辆位置与期望车辆路径之间的间隙路径自动控制至少一个致动器。间隙路径由控制器自动限定。间隙路径基于B样条,该B样条由以下各项限定:当前车辆位置处的第一位置边界条件,相对于期望车辆路径的合并位置处的第二位置边界条件,基于当前车辆偏航率的第一曲率边界条件,以及基于合并位置处的期望车辆路径的曲率的第二曲率边界条件。间隙路径进一步基于成本函数进行优化。
在示例性实施方案中,间隙路径还由基于车辆的当前滑移角的第一航向边界条件和基于合并位置处的期望路径的航向的第二航向边界条件来限定。
在示例性实施方案中,成本函数包括基于间隙路径的曲率变化的第一分量,基于间隙路径的弧长的第二分量,以及基于间隙路径相对于期望路径的偏差的第三分量。
在示例性实施方案中,成本函数包括至少一个校准的权重参数。在此类实施方案中,车辆可另外包括人机界面,其中基于对人机界面的用户输入来定义至少一个权重参数以定制性能。
根据本公开的一种控制车辆的方法包括提供车辆,该车辆具有被构造成控制车辆转向、加速或换挡的至少一个致动器;被构造成提供指示当前车辆位置相对于期望路径的信号的至少一个传感器;以及与至少一个制动器和至少一个传感器通信的至少一个控制器。该方法另外包括经由至少一个传感器确定当前车辆位置和期望路径之间的横向距离。该方法还包括,响应于横向距离超过校准阈值,经由至少一个控制器计算B样条,该B样条由以下各项限定:当前车辆位置处的第一位置边界条件,相对于期望车辆路径的合并位置处的第二位置边界条件,基于当前车辆偏航率的第一曲率边界条件,以及基于合并位置处的期望车辆路径的曲率的第二曲率边界条件。该方法还包括根据成本函数经由至少一个控制器优化B样条,以限定当前车辆位置和合并位置之间的间隙路径。该方法还包括根据间隙路径经由至少一个控制器来控制至少一个致动器。
在示例性实施方案中,B样条还由基于车辆的当前滑移角的第一航向边界条件和基于合并位置处的期望路径的航向的第二航向边界条件来限定。
在示例性实施方案中,成本函数包括基于间隙路径的曲率变化的第一分量,基于间隙路径的弧长的第二分量,以及基于间隙路径相对于b样条的偏差的第三分量。
在示例性实施方案中,成本函数包括至少一个校准的权重参数。此类实施方案还可包括为车辆提供人机界面,其中基于对人机界面的用户输入来定义至少一个权重参数。
根据本公开的用于自动车辆的控制***包括与非暂态数据存储器通信的控制器,该非暂态数据存储器具有用于接收指示当前车辆位置的传感器信号,以及用于确定当前车辆位置和期望路径之间的横向距离的指令。响应于横向距离超过校准阈值,B样条由以下各项限定:当前车辆位置处的第一位置边界条件,相对于期望车辆路径的合并位置处的第二位置边界条件,基于当前车辆偏航率的第一曲率边界条件,以及基于合并位置处的期望车辆路径的曲率的第二曲率边界条件。根据成本函数来优化B样条,以限定当前车辆位置和合并位置之间的间隙路径。输出致动器控制信号以根据间隙路径来控制至少一个致动器。
根据本公开的实施方案提供了许多优点。例如,本公开提供了一种用于自动控制车辆以与期望轨迹合并的***和方法,并且此外通过可根据用户偏好定制的方法来这样做,从而增加用户满意度。
通过结合附图进行的对优选实施方案的以下详细描述,本公开的上述和其他优点和特征将显而易见。
附图说明
图1是根据本公开的实施方案的包括自动控制车辆的通信***的示意图;
图2是根据本公开的实施方案的用于车辆的自动驾驶***(ADS)的示意性框图;
图3A和图3B是根据本公开的实施方案的控制车辆的方法的流程图表示;以及
图4是根据本公开的实施方案的受控车辆的图示。
具体实施方式
本文描述了本公开的实施方案。然而,应当理解,所公开的实施方案仅为示例,并且其他实施方案可采用各种和替代形式。附图未必按比例绘制;一些特征可被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此,本文所公开的具体结构和功能细节不应解释为限制性的,而仅是代表性的。参考图中的任一个示出和描述的各种特征可与一个或多个其他附图中所示的特征组合,以产生未明确示出或描述的实施方案。所示的特征的组合提供了典型应用的代表性实施方案。然而,对于特定应用或具体实施,可需要符合本公开的教导内容的特征的各种组合和修改。
图1示意性地示出包括用于机动车辆12的移动车辆通信和控制***10的操作环境。用于车辆12的通信和控制***10通常包括一个或多个无线载波***60、陆地通信网络62、计算机64、移动设备57诸如智能电话,以及远程访问中心78。
图1中示意性地示出的车辆12在图示实施方案中被描述为客车,但应当理解,也可使用任何其他车辆,包括摩托车、卡车、运动型多功能车辆(SUV)、娱乐车辆(RV)、船舶、飞机等。车辆12包括推进***13,该推进***13在各种实施方案中可包括内燃机、电机诸如牵引马达,和/或燃料电池推进***。
车辆12还包括传动装置14,该传动装置14被构造成根据可选择的速比将动力从推进***13传输到多个车辆车轮15。根据各种实施方案,传动装置14可包括步比自动传动装置、连续可变传动装置或其他合适的传动装置。车辆12还包括被构造成向车辆车轮15提供制动扭矩的车轮制动器17。在各种实施方案中,车轮制动器17可包括摩擦制动器、再生制动***诸如电机,和/或其他适当的制动***。
车辆12另外包括转向***16。尽管为了进行示意性的说明被描绘为包括方向盘,但是在本公开的范围内设想的一些实施方案中,转向***16可以不包括方向盘。
车辆12包括无线通信***28,该无线通信***28被构造成与其他车辆(“V2V”)和/或基础结构(“V2I”)无线通信。在示例性实施方案中,无线通信***28被构造成经由专用近程通信(DSRC)信道进行通信。DSRC信道是指专为汽车应用而设计的单向或双向近程到中程无线通信信道以及相应的协议和标准集。然而,被构造成经由附加或另选无线通信标准诸如IEEE 802.11和蜂窝数据通信进行通信的无线通信***也被视为在本公开的范围内。
推进***13、传动装置14、转向***16和车轮制动器17与至少一个控制器22通信或在其控制下。虽然为了进行示意性的说明被描绘为单个单元,但控制器22另外可包括一个或多个其他控制器,统称为“控制器”。控制器22可包括与各种类型的计算机可读存储设备或介质通信的微处理器或中央处理单元(CPU)。计算机可读存储设备或介质可包括例如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和保活存储器(KAM)中的易失性和非易失性存储器。KAM是可用于在CPU断电时存储各种操作变量的持久或非易失性存储器。计算机可读存储设备或介质可以使用许多已知存储器设备中的任何一种来实现,诸如PROM(可编程只读存储器)、EPROM(电子PROM)、EEPROM(电可擦除PROM)、闪存或能够存储数据的电子、磁性、光学或组合存储器设备,数据中的一些代表由控制器22用于控制车辆的可执行指令。
控制器22包括用于自动控制车辆中的各种致动器的自动驾驶***(ADS)24。在示例性实施方案中,ADS 24是所谓的三级自动化***。三级***指示“有条件的自动化”,指自动驾驶***进行的动态驾驶任务的所有方面的驾驶模式特定的履行,并且期望人类驾驶员对干预请求作出适当的响应。
根据本公开的其他实施方案可以与所谓的一级或二级自动化***结合实施。一级***指示“驾驶员辅助”,指驾驶员辅助***使用有关驾驶环境的信息进行转向或加速的驾驶模式特定的执行,并且期望人类驾驶员执行动态驾驶任务的所有剩余方面。二级***指示“部分自动化”,指一个或多个驾驶员辅助***通过使用有关驾驶环境的信息进行转向和加速两者的驾驶模式特定的执行,并且期望人类驾驶员执行动态驾驶任务的所有剩余方面。
还可结合所谓的四级或五级自动化***来实施根据本公开的其他实施方案。四级***指示“高度自动化”,指由自动化驱动***进行的动态驾驶任务的所有方面的驾驶模式特定的履行,即使人类驾驶员没有对干预请求作出适当反应。五级***指示“完全自动化”,指自动驾驶***在所有道路和环境条件下进行的动态驾驶任务的所有方面的全时履行,这些方面可由人类驾驶员管理。
在示例性实施方案中,ADS 24被构造成响应于来自多个传感器26的输入控制推进***13、传动装置14、转向***16和车轮制动器17以分别控制车辆加速、转向和制动,而无需通过多个致动器30进行人工干预,传感器26可包括GPS、RADAR、LIDAR、光学相机、热像仪、超声波传感器和/或适当的附加传感器。
图1示出可与车辆12的无线通信***28通信的若干联网设备。可以经由无线通信***28与车辆12通信的联网设备中的一个是移动设备57。该移动设备57可包括计算机处理能力,能够使用近程无线协议进行通信的收发器,以及可视智能电话显示器59。计算机处理能力包括可编程设备形式的微处理器,其包括存储在内部存储器结构中并应用于接收二进制输入以创建二进制输出的一个或多个指令。在一些实施方案中,移动设备57包括能够接收GPS卫星信号并基于那些信号生成GPS坐标的GPS模块。在其他实施方案中,移动设备57包括蜂窝通信功能,使得移动设备57使用一个或多个蜂窝通信协议在无线载波***60上执行语音和/或数据通信,如本文所讨论的。可视智能电话显示器59还可包括触摸屏图形用户界面。
无线载波***60优选地为蜂窝电话***,其包括多个小区塔70(仅示出一个)、一个或多个移动交换中心(MSC)72,以及将无线载波***60与陆地通信网络62连接所需的任何其他联网部件。每个小区塔70包括发送和接收天线以及基站,其中来自不同小区塔的基站直接或经由中间设备诸如基站控制器连接到MSC 72。无线载波***60可实现任何合适的通信技术,包括例如模拟技术诸如AMPS,或数字技术诸如CDMA(例如,CDMA2000)或GSM/GPRS。其他小区塔/基站/MSC布置是可能的,并且可与无线载波***60一起使用。例如,基站和小区塔可位于相同的站点,或者它们可彼此远程定位,每个基站可负责单个小区塔或单个基站可服务于各种小区塔,或者可将各种基站耦接到单个MSC,仅列举几种可能的布置。
除了使用无线载波***60之外,还可使用卫星通信形式的无线载波***来提供与车辆12的单向或双向通信。这可使用一个或多个通信卫星66和上行链路传输站67来完成。单向通信可包括例如卫星无线电服务,其中编程内容(新闻、音乐等)由发射站67接收,被打包用于上载,然后被发送到卫星66,该卫星66向订阅者广播节目。双向通信可包括例如使用卫星66在车辆12和站点67之间转播电话通信的卫星电话服务。除了或代替无线载波***60,还可使用卫星电话。
陆地网络62可以是连接到一个或多个陆线电话的常规陆基电信网络,并且将无线载波***60连接到远程访问中心78。例如,陆地网络62可包括公共交换电话网(PSTN),诸如用于提供硬连线电话、分组交换数据通信和互联网基础结构的网络。可通过使用标准有线网络、光纤或其他光网络、电缆网络、电力线路、其他无线网络诸如无线局域网(WLAN),或提供宽带无线接入(BWA)的网络,或它们的任何组合来实现陆地网络62的一个或多个区段。此外,远程访问中心78无需经由陆地网络62连接,而是可包括无线电话装备,使得其可直接与无线网络诸如无线载波***60通信。
虽然在图1中被示为单个设备,但计算机64可包括通过诸如互联网的私有或公共网络访问的多个计算机。每台计算机64可用于一个或多个目的。在示例性实施方案中,计算机64可被构造成可由车辆12经由无线通信***28和无线载体60访问的web服务器。其他计算机64可包括,例如:向其提供车辆数据或其他信息或者从中提供车辆数据或其他信息的服务中心计算机,其中诊断信息和其他车辆数据可以通过与车辆12、远程访问中心78、移动设备57通信或这些的一些组合经由无线通信***28或第三方存储库从车辆上载。计算机64可维护可搜索的数据库和数据库管理***,该***允许输入、移除和修改数据以及接收在数据库内定位数据的请求。计算机64还可以用于提供互联网连通性诸如DNS服务,或者用作使用DHCP或其他合适协议来为车辆12分配IP地址的网络地址服务器。除车辆12之外,计算机64还可与至少一个补充车辆通信。车辆12和任何补充车辆可统称为车队。
如图2所示,ADS 24包括多个不同的***,至少包括用于确定车辆附近的检测到的特征或物体的存在、位置、分类和路径的感知***32。该感知***32被构造成接收来自多种传感器诸如图1中所示的传感器26的输入,并且合成和处理传感器输入以生成用作ADS 24的其他控制算法的输入的参数。
感知***32包括传感器融合和预处理模块34,该模块处理和合成来自各种传感器26的传感器数据27。传感器融合和预处理模块34执行传感器数据27的校准,包括但不限于LIDAR至LIDAR校准,相机到LIDAR校准,LIDAR到底盘校准和LIDAR光束强度校准。传感器融合和预处理模块34输出预处理的传感器输出35。
分类和分割模块36接收预处理的传感器输出35并执行对象分类、图像分类、交通灯分类、对象分割、地面分割和对象跟踪过程。对象分类包括但不限于识别和分类周围环境中的对象,包括识别和分类交通信号和标志,RADAR融合和跟踪以考虑传感器的放置和视场(FOV),以及通过LIDAR融合来消除许多在城市环境中存在的正误识的正误识拒绝,诸如例如,井盖、桥梁、头顶的树或灯杆,以及高RADAR横截面但不影响车辆沿其路径行进的能力的其他障碍物。由分类和分割模型36执行的附加的对象分类和跟踪过程包括但不限于从RADAR轨道、LIDAR分割、LIDAR分类、图像分类、对象形状拟合模型、语义信息、运动预测、光栅图、静态障碍图和其他源融合数据以产生高质量对象轨道的自由空间检测和高级跟踪。分类和分割模块36另外执行交通控制设备分类和交通控制设备与车道关联和交通控制设备行为模型的融合。分类和分割模块36生成包括对象识别信息的对象分类和分割输出37。
定位和标测模块40使用对象分类和分割输出37来计算参数,包括但不限于车辆12在典型和挑战性驾驶场景中的位置和取向的估计。这些具有挑战性的驾驶场景包括但不限于具有许多汽车(例如密集交通)的动态环境,具有大规模障碍物的环境(例如,道路施工或建筑工地),丘陵、多车道道路、单车道道路、各种道路标记和建筑物或缺少道路标记(例如住宅与商业小区)以及桥梁和立交桥(例如车辆的当前路段上方和下方)。
定位和标测模块40还包括通过车辆12在操作期间执行的车载标测功能获得的扩展地图区域而收集的新数据,以及经由无线通信***28将数据“推送”到车辆12的标测数据。定位和标测模块40使用新信息(例如,新的车道标记、新的建筑结构、建筑区域的添加或移除等)更新先前的地图数据,同时保持未受影响的地图区域不被修改。可生成或更新的地图数据的示例包括但不限于屈服分类、车道边界生成、车道连接、次要道路和主要道路的分类、左右转弯的分类,以及交叉车道创建。定位和标测模块40生成包括车辆12相对于检测到的障碍物和道路特征的位置和取向的定位和标测输出41。
车辆测距模块46从车辆传感器26接收数据27并生成车辆测距输出47,该车辆测距输出47包括例如车辆航向和速度信息。绝对定位模块42接收定位和标测输出41以及车辆测距信息47,并生成用于如下所讨论的单独计算中车辆位置输出43。
对象预测模块38使用对象分类和分割输出37来生成参数,参数包括但不限于检测到的障碍物相对于车辆的位置,检测到的障碍物相对于车辆的预测路径,以及交通车道相对于车辆的位置和方向。关于对象(包括行人、周围车辆和其他运动对象)的预测路径的数据作为对象预测输出39被输出,并且在如下所讨论的单独计算中使用。
ADS 24还包括观察模块44和解译模块48。观察模块44生成由解译模块48接收的观察输出45。观察模块44和解译模块48允许远程访问中心78进行访问。解译模块48生成解译输出49,该解译输出49包括由远程访问中心78提供的附加输入(如果有的话)。
路径规划模块50处理和合成从在线数据库或远程访问中心78接收的对象预测输出39、解译输出49和附加路由信息79,以确定要沿循的车辆路线以将车辆保持在期望的路线上,同时遵守交通法规并且避开任何检测到的障碍物。路径规划模块50采用被构造成避免车辆附近的任何检测到的障碍物,将车辆保持在当前交通车道中以及将车辆保持在期望的路线上的算法。路径规划模块50将车辆路径信息输出为路径规划输出51。该路径规划输出51包括基于车辆路线、车辆相对于路线的位置、交通车道的位置和取向以及任何检测到的障碍物的存在和路径的命令车辆路径。
第一控制模块52处理并合成路径规划输出51和车辆位置输出43以生成第一控制输出53。在车辆的远程接管操作模式的情况下,第一控制模块52还包括由远程访问中心78提供的路由信息79。
车辆控制模块54接收第一控制输出53以及从车辆里程计46接收的速度和航向信息47,并生成车辆控制输出55。该车辆控制输出55包括用于实现来自车辆控制模块54的命令路径的一组致动器命令,包括但不限于转向命令、换挡命令、油门命令和制动命令。
车辆控制输出55传送至致动器30。在示例性实施方案中,致动器30包括转向控制、换挡器控制、油门控制和制动控制。转向控制可例如控制如图1中所示的转向***16。换挡器控制可例如控制如图1中所示的传动装置14。油门控制可例如控制如图1中所示的推进***13。制动控制可例如控制如图1中所示的车轮制动器17。
在一些操作条件下,车辆12的当前位置可不同于由路径规划模块50计算出的期望路径。当车辆未居中在当前车道中时,或者当需要改变车道时,这可发生在例如后续的避障操作中。在这种情况下,ADS 24应确定如何从当前位置前进到期望路径。下面结合图3A、图3B和图4描述在这种情况下控制车辆的方法。
现在参见图3A,其以流程图的形式示出根据本公开的实施方案的控制车辆的方法。算法在框100处通过计算期望轨迹来开始。这可例如通过如上所讨论的路径规划模块50来执行。期望的轨迹包括多个离散的路点。在图4的图示中,期望的轨迹在200处示出。
确定期望的轨迹是否有效,如操作102所示。在示例性实施方案中,基于有效性标记将期望轨迹分类为有效。可基于由外部处理器诸如完整性监视器执行的评估(作为内部完整性检查的一部分)或者通过任何其他合适的手段来建立有效性标记。
响应于确定操作102为肯定,控制前进至操作104并且确定外部轨迹是否满足数据传输完整性检查。在示例性实施方案中,这通过评估所接收的轨迹在时间间隔例如40ms内的一致性来执行。
响应于确定操作104为肯定,禁用B样条内插,如操作106所示。
协调路径和期望的速度,如方框108所示,并将其传送至横向和纵向控制算法,如方框110所示。在示例性实施方案中,横向和纵向控制算法是如上所讨论的第一控制模块52和/或车辆控制模块54的一部分。
如方框112所示,结合紧急制动算法,根据控制命令控制车辆。
返回操作102和104,响应于确定操作102或104为否定,控制前进至操作114。在操作114处,确定时间参数tpath是否超过校准阈值。如下面将进一步详细讨论的,时间参数tpath是对应于当前车辆位置和期望轨迹之间的计算的间隙路径的实耗时间的参数。参数tpath可以从查找表获得,或者作为当前车辆位置和期望的轨迹之间的横向距离的函数获得。
响应于确定操作114为否定,即tpath未超过校准阈值,维持并跟踪期望轨迹的路点,如方框116所示。控制然后前进至方框108。因此,可忽略与期望路径的相对小的偏差。
响应于确定操作114为肯定,即tpath确实超过校准阈值,则生成间隙路径并将其发送到控制算法,如方框118所示。现在将相对于方框118更详细地讨论该计算。
接收期望轨迹的路径规划模式和路点以及车辆状态信息,如方框118A所示。在示例性实施方案中,路径规划模式指示期望的操控类型,例如,保持当前驾驶车道的中心或执行车道改变。路点可基于各种输入,诸如地图数据、传感器数据,或它们的组合。车辆状态信息可包括如下参数,诸如车辆前后方向上的纵向速度、车辆12的侧方向上的横向速度、道路轮角度、车辆12的偏航速率、车辆12的纬度和经度、车辆12的航向、其他相关参数,或它们的任何合适的组合。
然后获得间隙路径的参数,如方框118B所示。参数包括时间参数tpath和调整参数w1j、w2j与wL。时间参数tpath是指间隙路径的实耗时间,并且可被调整以控制路径性能。在示例性实施方案中,时间参数tpath为横向距离L0的函数。如图4所示,L0是指被表示为(0,0)的车辆12的当前位置和期望的车辆轨迹200之间的横向距离。下面将更详细地讨论调整参数w1j、w2j与wL。在示例性实施方案中,时间参数tpath和调整参数w1j、w2i与wL基于用户输入确定,例如驾驶偏好的用户选择诸如COMFORT、SPORT等。这样的输入可通过与控制器24通信的人机界面(“HMI”)诸如触摸屏显示器执行。在此类实施方案中,在与控制器22通信的非暂态数据存储器中提供包含w1j、w2j和wL以及tpath的值的多个表,并且控制器22基于用户输入选择适当的表。在其他实施方案中,时间参数tpath和调整参数w1j、w2j和wL是由车辆制造商提供的固定值。
如方框118C所示,限定当前位置和期望轨迹之间的间隙路径的步骤包括限定立方体B样条路径。B样条的第一端位于车辆的当前位置处,在时间t=0处表示为(0,0)。当前位置(0,0)与期望轨迹偏离横向距离L0。B样条的第二端在时间t=tpath处相对于期望轨迹200上的路点(xlf,ylf)位于计算位置(xf,yf)处。位置(xf,yf)从路点(xlf,ylf)横向偏移距离L。根据期望的操纵,距离L可以等于零或可以是非零值。
由于tpath确定了间隙路径的经过时间,所以可以调整tpath以控制路径性能。在示例性实施方案中,tpath为L0的函数。在此类实施方案中,可例如在与控制器22相关联的非暂态数据存储器中提供至少一个表,其具有与L-0值相关联的多个tpath值。
B样条衍生自以下边界条件:
xd|t=0=yd|t=0=0
然后可以生成具有以下一般形式的两个立方B样条,xd和yd
其中Nk,p是立方基函数,Pk是控制点。
基函数Ni,p(u)定义为
其中p是基函数的度。
因此,B样条由以下各项限定:(0,0)处的第一位置边界条件;第一航向边界条件,其基于(0,0)处的车辆12的滑移角,该滑移角可表示为atan(vy/vx);第一曲率边界条件,其基于(0,0)处的车辆轨迹曲率,该曲率可表示为(Ay/v2);(xf,yf)处的第二位置边界条件;第二航向边界条件,其基于(xlf,ylf)处的期望轨迹200的航向;以及第二曲率边界条件,其基于(xlf,ylf)处的期望轨迹200的曲率。这些边界条件可用于导出用于六个控制点的唯一闭合形式解,该解可以进而被内插以限定B样条的多个路点wp1到wp(n-1)。
如方框118C所示,用于限定间隙路径的第二步骤包括使用成本函数来优化B样条路径的路点。在示例性实施方案中,成本函数可表示为:
J=Jcurv+Jdev+Jlenath
Jcurv是指曲率平方和。该术语试图减少优化路径中的曲率变化,以使其更光滑,并且在跟踪时减少抖动和横向加速度,并且可表示为:
Jdev是指与B样条的偏差。该术语旨在减小优化路径与路点的偏差,并且可表示为:
Jlength是指路径的长度。该术语旨在减小优化路径的弧长,并且可表示为:
在该公式中,未知数是Y=[y2,y3,...yn-1],并且最优解是Y=argmin J(Y,xj,yj,wp)。临界点是dJ/dyj=0,j=2,3,...,n-1。可以控制调整参数w1j,w2j和wL以修改优化算法。可修改曲率变化权重w1j以改变路径平滑度,可修改偏差权重w2j以改变与B样条的允许偏差,并且可修改路径长度权重wL以在会聚之前改变路径的长度。
由于J是yj上的二次函数,所以dJ/dyj=0是yj上的线性函数。因此,可以通过求解由dJ/(dy_j)=0给出的线性***找到优化路径。
最佳解减少为求解代数方程AY=B,其中解为Y=A-1B。矩阵A和B的非零元素可表示为:
Ai,i-2=w1,i+1
Ai,i-1=-2w1,i+1-2w1,i+2-wL
Ai,i=w1,i+1+4w1,i+2+w1,i+3+w2,i+2wL
Ai,i+1=-2w1,i+2-2w1,i+3-wL
Ai,i+2=w1,i+3
然后将由此限定的间隙路径传输至控制算法,如方框118E所示。
回到图3,确定间隙路径的曲率是否小于校准曲率极限,如方框120所示。曲率极限可以是基于例如道路状况、车速、其他相关参数或它们的任何合适组合的校准值。
响应于确定操作120为肯定,即未超过曲率极限,控制前进至方框108,如上文所讨论。因此,间隙路径由横向和纵向控制算法来执行。
响应于确定操作120为否定,即超过曲率极限,则停止对车辆的自动控制,如方框122所示。在具有人类驾驶员的实施方案中,这可包括将车辆的控制返回给人类驾驶员。在不存在人类驾驶员的实施方案中,这可包括执行操纵以将车辆放置在安全状态,例如拉动到道路的一侧或以其他方式将车辆从交通流中移开。然后,控制前进到方框122,如上文所讨论。
如可以看到的,本公开提供了一种用于自动控制车辆以与期望的轨迹合并的***和方法,并且另外通过可根据用户偏好定制的方法来这样做,从而增加用户满意度。
虽然上文描述了示例性实施方案,但并不意味着这些实施方案描述了权利要求所包含的所有可能的形式。本说明书中使用的词语是描述而非限制的词语,并且应当理解,在不脱离本公开的实质和范围的情况下可作出各种改变。如前所述,各种实施方案的特征可组合以形成本公开的可能未明确描述或示出的另外的示例性方面。虽然各种实施方案可以被描述为相对于一个或多个期望特性提供优于或优先于其他实施方案或现有技术实施方式,但是本领域普通技术人员认识到可以损害一个或多个特征或特性以实现期望的整体***属性,这取决于具体的应用程序和实施方式。这些属性可包括但不限于成本、强度、耐久性、寿命周期成本、适销性、外观、包装、尺寸、可维护性、重量、可制造性、组装简便性等。由此,相对于一个或多个特性描述为不如其他实施方案或现有技术具体实施的实施方案不在本公开的范围外,并且对于特定应用可以是期望的。
Claims (5)
1.一种自动车辆,所述自动车辆包括:
至少一个致动器,所述至少一个致动器被构造成控制车辆转向、加速或换挡;
至少一个传感器,所述至少一个传感器被构造成提供指示相对于期望路径的当前车辆位置的信号;
至少一个控制器,所述至少一个控制器被构造成响应于确定所述当前车辆位置和所述期望车辆路径之间的横向距离超过阈值,根据由所述控制器限定的间隙路径自动控制所述至少一个致动器,所述间隙路径包括B样条,所述B样条由以下各项限定:在所述当前车辆位置处的第一位置边界条件,相对于所述期望车辆路径在合并位置处的第二位置边界条件,基于当前车辆偏航率的第一曲率边界条件,以及基于所述合并位置处的所述期望车辆路径的曲率的第二曲率边界条件,所述间隙路径进一步基于成本函数进行优化。
2.根据权利要求1所述的车辆,其中所述间隙路径还由基于所述车辆的当前滑移角的第一航向边界条件和基于所述合并位置处的所述期望路径的航向的第二航向边界条件来限定。
3.根据权利要求1所述的车辆,其中所述成本函数包括基于所述间隙路径的曲率变化的第一分量,基于所述间隙路径的弧长的第二分量,以及基于所述间隙路径相对于所述b样条的偏差的第三分量。
4.根据权利要求1所述的车辆,其中所述成本函数包括至少一个校准的权重参数。
5.根据权利要求4所述的车辆,还包括人机界面,其中基于对所述人机界面的用户输入来定义所述至少一个权重参数。
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