CN112017438A - 一种行车决策生成方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种行车决策生成方法及***,涉及车辆控制技术领域。所述方法包括:获取通信数据,包括:车辆与基础设施通信数据、车辆间通信数据、车辆与人通信数据、车辆与电网通信数据中的任意一种或多种;根据所述通信数据确定车辆适合的场景事件,获得场景事件数据;根据所述场景事件数据计算适于所述场景事件的决策参数;将所述决策参数发送至车辆控制***,使所述车辆控制***生成行车决策。本发明公开的技术方案结合了根据车载通信终端采集到的通信数据确定的场景事件,使行车决策更加符合车辆当前状态以及车辆所处环境。
Description
技术领域
本发明涉及车辆控制技术领域,特别涉及一种行车决策生成方法及***。
背景技术
行车决策主要指在行驶过程中对车辆行驶状态的控制,主要包括:行车速度、行车路线等。现有技术中,行车决策主要通过自适应巡航控制***(ACC)完成,其主要通过本车传感器(如:雷达)感知前车与本车的间距,根据本车和前车的实时车间距进行感知决策,进而调整车速以适应当前交通状况。然而,由于本车传感器感知的范围十分有限,ACC仅能根据前车来调整本车的行驶状态,难以结合路况环境信息、超出传感器感知范围外的车辆信息等作出调整决策,进而导致ACC作出的行车决策不够切合车辆实际情况,ACC功能受限无法进行高级决策的问题。
发明内容
为了解决现有技术的问题,本发明实施例提供了一种行车决策生成方法及装置。所述技术方案如下:
第一方面,提供了一种行车决策生成方法,所述方法包括:
获取通信数据,包括:车辆与基础设施通信数据、车辆间通信数据、车辆与人通信数据、车辆与电网通信数据中的任意一种或多种;
根据所述通信数据确定车辆适合的场景事件,获得场景事件数据;
根据所述场景事件数据计算适于所述场景事件的决策参数;
将所述决策参数发送至车辆控制***,使所述车辆控制***生成行车决策。
进一步地,所述方法,还包括:
获取本车状态数据,至少包括:本车实时定位信息、本车实时运行速度;
所述场景事件的确定,还包括:
根据所述通信数据、所述本车状态数据,确定所述场景事件。
进一步地,所述场景事件的确定,包括:
将所述通信数据、所述本车状态数据与预设的场景条件对比,根据对比结果确定所述场景事件。
进一步地,所述获取通信数据,包括:
接收车载通信终端发送的所述通信数据,所述车载通信终端采用V2X通信***。
进一步地,所述决策参数的计算,还包括:
结合所述通信数据和所述场景事件数据计算所述决策参数。
进一步地,所述场景事件的确定,还包括:
判断所述场景事件是否为强制执行事件,若是,则为所述车辆更新所述场景事件,
若否,则发送场景事件更新请求,根据返回的指示信息,确定是否为所述车辆更新所述场景事件。
第二方面,提供了一种行车决策方法,所述方法包括:
接收适于车辆当前所属场景事件的决策参数,所述决策参数根据场景事件数据计算获得,所述场景事件和所述场景事件数据根据通信数据确定,所述通信数据包括:车辆与基础设施通信数据、车辆间通信数据、车辆与人通信数据、车辆与电网通信数据中的任意一种或多种;
获取传感数据;
将所述决策参数与所述传感数据结合,生成行车决策。
进一步地,所述行车决策的确定,包括:
根据所述决策参数获得第一决策;
根据所述传感数据获得第二决策;
根据所述行车决策的类型确定决策结合规则,按照所述决策结合规则结合所述第一决策和所述第二决策,获得所述行车决策。
第三方面,提供了一种车机***,包括:
第一通信模块,用于获取通信数据,包括:车辆与基础设施通信数据、车辆间通信数据、车辆与人通信数据、车辆与电网通信数据中的任意一种或多种;
场景事件确定模块,用于根据所述通信数据确定车辆适合的场景事件,获得场景事件数据;
决策参数计算模块,用于根据所述场景事件数据计算适于所述场景事件的决策参数;
第二通信模块,用于将所述决策参数发送至车辆控制***,使所述车辆控制***生成行车决策。
第四方面,提供了一种车辆控制***,包括:
第三通信模块,用于接收适于车辆当前所属场景事件的决策参数,所述决策参数根据场景事件数据计算获得,所述场景事件和所述场景事件数据根据通信数据确定,所述通信数据包括:车辆与基础设施通信数据、车辆间通信数据、车辆与人通信数据、车辆与电网通信数据中的任意一种或多种;
数据采集模块,用于获取传感数据;
行车决策生成模块,用于将所述决策参数与所述传感数据结合,生成行车决策。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
本发明公开的技术方案结合了根据车载通信终端采集到的通信数据确定的场景事件,使行车决策更加符合车辆当前状态以及车辆所处环境;
本发明公开的技术方案由于结合了通信数据,扩大了车辆控制***的采信来源,有利于拓展车辆控制***的控制功能,进行高级决策;
本发明公开的技术方案在保留车辆控制***原始决策的情况下根据场景事件确定的决策,无需改动现有车辆控制***的架构,有利于推广利用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种决策生成方法流程图;
图2是本发明实施例提供的带有人机交互的场景事件确定方法流程图;
图3是本发明实施例提供的一种车机***模块结构示意图;
图4是本发明实施例提供的***间信息交互示意图;
图5是本发明实施例提供的一种决策生成方法流程图;
图6是本发明实施例提供的一种车辆控制***模块结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
自适应巡航控制***(ACC)是一种结合本车与前车的合理间距控制车辆行驶速度的驾驶辅助***。如背景技术中所述,目前ACC主要通过本车传感器感知本车和前车的距离控制本车行驶速度,但实际上,车辆的行驶速度除了需要考虑车间距外,还和路段限速指示、他车驾驶意图等有关,因此现有的ACC通过仅考虑车间距作出的行车决策不能完全符合车辆当前自身状态和车辆所处环境。此外,现有的ACC仅能实现控制车辆行驶速度,而无法规划车辆行驶路线、无法结合路况信息确定车速、无法通过人机交互介入人工因素进行人性化服务等高级决策,导致ACC功能受限。为了解决上述技术问题,本发明实施例提供了一种行车决策生成方法及***:
如图1所示,一种行车决策生成方法,包括:
S1、获取通信数据。
上述,通信数据,包括:车辆与基础设施通信数据、车辆间通信数据、车辆与人通信数据、车辆与电网通信数据中的任意一种或多种。其中,车辆与基础设施通信数据可以是:车辆与交通信号灯的通信数据,包括:信号灯切换时间;车辆与RSU(路侧设备)的通信数据,等等。车辆间通信数据可以是:获取他车定位信息、他车速度、航向角、车灯状态等。车辆与人通信数据可以是:车辆与人身上的可穿戴设备、手机、电脑等进行通信。车辆与电网通信数据可以是:车与边缘云的通信数据等。
在一个实施例中,通信数据可由车载通信终端采集并解析后发送至本***,其中车载通信终端具体指采用V2X通信***的通信设备。
上述,V2X是一种通信***,专门用于车辆跟周围环境进行连接的通信,属于物联网面向应用的一个概念延伸。
S2、根据通信数据确定车辆适合的场景事件,获得场景事件数据。
上述,根据通信数据确定车辆适合的场景事件具体为:将通信数据与场景条件对比,根据对比结果确定与通信数据匹配的场景事件,场景条件中包含各场景事件对应的通信数据指标阈值。
在一个实施例中,场景事件的确定还与本车状态数据有关,本车状态数据至少包括:本车实时定位信息、本车实时运行速度;
则,场景事件的确定,还包括:
根据通信数据、本车状态数据,确定场景事件。
具体地,根据通信数据、本车状态数据,确定场景事件,包括:
将通信数据、本车状态数据与预设的场景条件对比,根据对比结果确定场景事件,场景条件中包含各场景事件对应的通信数据指标阈值和/或本车状态数据阈值。
上述,步骤S2中场景事件是指车辆所处状态的场景化分类,可以包括如下所述任意一种或多种,但不限于以下场景事件:
碰撞预警类,具体包括:
前向碰撞:指本车在车道上行驶与正在前方同一车道的他车存在追尾碰撞危险时的场景;
紧急制动:指本车与前方行驶的他车存在一定距离,他车发生紧急制动时的场景;
逆向超车:指本车行驶在道路上,因为借用逆向车道超车,与逆向车道上行驶的他车存在碰撞危险时的场景;
交叉路口碰撞:指本车驶向交叉路口,与侧向行驶的他车存在碰撞危险时的场景;
弱势交通参与者:指本车在行驶中,与周边弱势交通(行人、自行车、电动自行车等)存在碰撞危险时的场景。
车速控制类,具体包括:
车辆失控:指当本车根据收到的消息识别出他车处于车辆失控且存在影响本车行驶路线时的场景;
异常车辆:指当本车根据接收到的消息识别出他车处于车辆异常状态且存在影响本车行驶路线时的场景;
限速:指本车行驶过程中,超出限定速度,需要车辆减速行驶时的场景;
绿波车速引导:指当本车驶向信号灯控制交叉路口,收到由路侧设备发送的道路数据集信号灯实时状态数据时,可推送车速控制建议,以使引导车辆顺利地通过信号路口,无需等待红灯。
环境提示类,具体包括:
车内标牌:指本车收到路侧设备发送的道路数据以及交通标牌信息的场景。
前方道路实时交通信息:指本车在行驶过程中,获取前方道路实时信息(例如交通拥堵状况、事故状况等)时的场景;
道路危险状况:指本车行驶到潜在危险状况路段时的场景;
闯红灯风险:指本车经过有信号控制的交叉口,存在他车不按信号灯规定或者指示行驶的风险时的场景;
盲区风险:指本车的相邻车道上有同向行驶的他车出现在本车的盲区时的场景;
紧急车辆:指本车行驶中,收到紧急车辆提醒,以对消防车、救护车、警车或其他紧急呼叫车辆等进行让行的场景。
上述15种场景事件可以预先存储,每种场景事件对应一种场景条件,场景条件用于确定与通信数据匹配的场景事件。每种场景事件均对应相应的场景事件数据,例如对于碰撞预警类的场景事件,场景事件数据包括:可能发生碰撞的时间和距离;对于车速控制类的场景事件,场景事件数据包括:限定速度和建议车速;对于环境提示类的场景事件,场景事件数据包括:可能到达风险区域的时间和距离。
如图2所示,在一个实施例中,场景事件包括:必须强制执行切换的场景事件,以及允许人工介入决定是否强制执行切换的场景事件。在引入人工介入机制的情况下,场景事件的确定,还包括:
判断场景事件是否为强制执行事件,若是,则为车辆更新场景事件,若否,则发送场景事件更新请求,根据返回的指示信息,确定是否为车辆更新场景事件。
上述,强制执行事件,例如:碰撞预警类场景事件,该场景事件属于驾驶安全性质的场景事件,因此设定必须强制执行;非强制执行事件,例如:车速控制类场景事件中的绿波车速引导场景事件,该场景事件属于提高驾驶体验性质的场景事件,因此可以允许人工介入选择。
需要说明的是,本发明不对人工介入的方式进行限制,具体地,人工介入可以通过语音输入,或者通过触控屏幕输入,触控屏幕可以设置在方向盘上,便于驾驶人员确定。场景事件确定后,通过上述人工介入方式向用户推荐,为了便于用户操作,用户仅需要选择“是”或“否”即可。
S3、根据场景事件数据计算适于场景事件的决策参数。
上述,决策参数的计算方法与具体的决策参数类型有关,例如:当决策参数类型为车辆加速度时,决策参数的计算方法为加速度的计算公式。
在一个实施例中,决策参数的计算,还包括:
结合通信数据和场景事件数据计算决策参数。
上述,在确定决策参数的过程中,场景事件数据起到的作用主要是使决策参数符合车辆当前所处的场景事件。通信数据起到的作用主要是补充场景事件数据以外的其他可能会对本车行驶造成影响的数据。以决策参数为参考加速度为例,通信数据可以包括:限定速度、前车速度、前车GPS位置、交通灯边灯时间、特种车辆标识,等。场景事件数据可以包括:本车实时速度、本车实时位置、风险到达时间、风险到达距离、建议车速、盲区车辆相对方位、车间距,等。需要说明的是:上述场景事件数据中的本车速度、本车GPS位置可以是本车状态数据中的本车实时运行速度、本车实时定位信息,也可以是通信数据中接收到路侧设备发送的本车当前速度、本车实时位置,还可以是车辆自带定位装置测得的本车实时运行速度、本车实时位置,在计算参考加速度时,本车实时速度和实时位置信息可以选取其中的任意一种,也可以根据优先信任等级选取(如优先采用车辆自带定位装置获得的数据),还可以根据上述三种来源的数据进行平均计算得出,还可以当存在任意两个来源获取的数据相同时,采信该相同数据。
S4、将决策参数发送至车辆控制***,使车辆控制***生成行车决策。
上述,车辆控制***,具体可以是自适应巡航控制***(ACC)。本发明实施例主要得出的决策参数用于辅助车辆控制***作出最终的行车决策。
如图3所示,基于上述行车决策生成方法,本发明实施例还提出一种车机***,包括:
第一通信模块301,用于获取通信数据。
上述,通信数据,包括:车辆与基础设施通信数据、车辆间通信数据、车辆与人通信数据、车辆与电网通信数据中的任意一种或多种。
在一个实施例中,通信数据可由车载通信终端采集并解析后发送至本***,其中车载通信终端具体指采用V2X通信***的通信设备。
场景事件确定模块302,用于根据通信数据确定车辆适合的场景事件,获得场景事件数据。
上述,场景事件确定模块302中存储有场景条件,场景事件确定模块将通信数据与场景条件对比,根据对比结果确定与通信数据匹配的场景事件,场景条件中包含各场景事件对应的通信数据指标阈值。
在一个实施例中,本发明实施例公开的***,还包括:
本车数据获取模块,用于获取本车状态数据,至少包括:本车实时定位信息、车辆实时运行速度;
场景事件确定模块302,还用于根据通信数据、本车状态数据,确定场景事件。
具体地,用于将通信数据、本车状态数据与预设的场景条件对比,根据对比结果确定场景事件,场景条件中包含各场景事件对应的通信数据指标阈值和/或本车状态数据阈值。
需要说明的是,具体的场景事件如上述方法中关于场景事件的说明所述,在此不再赘述。
在一个实施例中,场景事件确定模块302,还包括:
场景事件判断模块,用于判断场景事件是否为强制执行事件。
人机交互模块,用于当场景事件不为强制执行事件时,发送场景事件更新请求,以使场景事件确定模块根据返回的指示信息,确定是否为车辆更新场景事件。
需要说明的是,本发明不对人机交互模块交互的方式进行限制,具体地,人工介入可以通过语音输入,或者通过触控屏幕输入,触控屏幕可以设置在方向盘上,便于驾驶人员确定。场景事件确定后,通过上述人工介入方式向用户推荐,为了便于用户操作,用户仅需要选择“是”或“否”即可。
决策参数计算模块303,用于根据场景事件数据计算适于场景事件的决策参数。
上述,决策参数的计算方法与具体的决策参数类型有关。
在一个实施例中,决策参数计算模块303,还用于结合通信数据和场景事件数据计算决策参数。
上述,在确定决策参数的过程中,场景事件数据起到的作用主要是使决策参数符合车辆当前所处的场景事件。通信数据起到的作用主要是补充场景事件数据以外的其他可能会对本车行驶造成影响的数据。
第二通信模块304,用于将决策参数发送至车辆控制***,使车辆控制***生成行车决策。
具体地,如图4所示,本发明实施例公开的车机***可以设置在信息娱乐导航***(IVI),通信数据的采集***为V2X车载通信终端,也可以设置在IVI中,车辆控制***是自适应巡航控制***(ACC),其通过ACC传感器获取传感数据,二者设置在高级驾驶辅助***(ADAS)中。本发明实施例公开的技术方案主要是上述三个***间的数据传输。在一个实施例中,还包括人机交互***,用于人工介入确定是否切换场景事件,人机交互体统具体可以是方向盘触屏。在一个实施例中,还可以包括:增强现实抬头显示器,用于使用户更加直观地了解场景事件。上述V2X车载通信***、方向盘触屏、增强现实抬头显示器与车机***连接,实现对车机的控制。车机***通过网关(GW)与自适应巡航控制***(ACC)进行信息传输。
如图5所示,从车辆控制***端进行描述,本发明还公开一种行车决策生成方法,包括:
S1′、接收适于车辆当前所属场景事件的决策参数。
上述,决策参数根据场景事件数据计算获得,场景事件和场景事件数据根据通信数据确定,通信数据包括:车辆与基础设置通信数据、车辆间通信数据、车辆与人通信数据、车辆与电网通信数据中的任意一种或多种。
在一个实施例中,通信数据可由车载通信终端采集并解析后获得,其中车载通信终端具体指采用V2X通信***的通信设备。
S2′、获取传感数据。
上述,传感数据为车辆控制***原本可以获取到的传感数据,例如:本车和前车之间车距,等。
S3′、将决策参数与传感数据结合,生成行车决策。
在一个实施例中,步骤S3′,包括:
根据决策参数获得第一决策;
根据传感数据获得第二决策;
根据行车决策的类型确定决策结合规则,按照决策结合规则结合第一决策和第二决策,获得行车决策。
上述,决策结合规则可以包括:将第一决策或者第二决策作为行车决策,将第一决策或者第二决策叠加结果或者消减结果作为行车决策,等等。
具体地,第一决策和第二决策的结合具体包括以下四种情况:第一决策和第二决策均没有产生;第一决策和第二决策均产生;第一决策和第二决策仅有一个产生。对于第一决策和第二决策均没有产生,行车决策也不产生;对于第一决策和第二决策均产生,行车决策采用第一决策或者第二决策;第一决策和第二决策仅有一个产生,行车决策采用产生的决策。
更加具体地,对于第一决策和第二决策均产生的情况,以行车决策为加速度为例,行车决策的结合规则如下表1所示:
表1 决策结合规则表
上述,以行车决策的类型为加速度为例,因此决策结合规则中出于行车安全的角度,行车决策偏向采信减速,且减速度绝对值大的决策,但对于第一决策和第二决策均为加速的情况,决策结合规则偏向采信加速度绝对值大的决策,以缩短达到决策速度所需的时间。
如图6所示,基于上述从车辆控制***端描述的行车决策生成方法,本发明实施例还提供一种车辆控制***,包括:
第三通信模块601,用于接收适于车辆当前所属场景事件的决策参数。
上述,决策参数根据场景事件数据计算获得,场景事件和场景事件数据根据通信数据确定,通信数据包括:车辆与基础设施通信数据、车辆间通信数据、车辆与人通信数据、车辆与电网通信数据中的任意一种或多种。
在一个实施例中,通信数据可由车载通信终端采集并解析后获得,其中车载通信终端具体指采用V2X通信***的通信设备。
数据采集模块602,用于获取传感数据。
行车决策生成模块603,用于将决策参数与传感数据结合,生成行车决策。
在一个实施例中,行车决策生成模块603,包括:
第一决策获取模块,用于根据决策参数获得第一决策;
第二决策获取模块,用于根据传感数据获得第二决策;
决策结合模块,用于根据行车决策的类型确定决策结合规则,按照决策结合规则结合第一决策和第二决策,获得行车决策。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
本发明公开的技术方案结合了根据车载通信终端采集到的通信数据确定的场景事件,使行车决策更加符合车辆当前状态以及车辆所处环境;
本发明公开的技术方案由于结合了通信数据,扩大了车辆控制***的采信来源,有利于拓展车辆控制***的控制功能,进行高级决策;
本发明公开的技术方案在保留车辆控制***原始决策的情况下根据场景事件确定的决策,无需改动现有车辆控制***的架构,有利于推广利用。
上述所有可选技术方案,可以采用任意结合形成本发明的可选实施例,在此不再一一赘述。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种行车决策生成方法,其特征在于,包括:
获取通信数据,包括:车辆与基础设施通信数据、车辆间通信数据、车辆与人通信数据、车辆与电网通信数据中的任意一种或多种;
根据所述通信数据确定车辆适合的场景事件,获得场景事件数据;
根据所述场景事件数据计算适于所述场景事件的决策参数;
将所述决策参数发送至车辆控制***,使所述车辆控制***生成行车决策。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法,还包括:
获取本车状态数据,至少包括:本车实时定位信息、本车实时运行速度;
所述场景事件的确定,还包括:
根据所述通信数据、所述本车状态数据,确定所述场景事件。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述场景事件的确定,包括:
将所述通信数据、所述本车状态数据与预设的场景条件对比,根据对比结果确定所述场景事件。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取通信数据,包括:
接收车载通信终端发送的所述通信数据,所述车载通信终端采用V2X通信***。
5.如权利要求1~4中任一项所述的方法,其特征在于,所述决策参数的计算,还包括:
结合所述通信数据和所述场景事件数据计算所述决策参数。
6.如权利要求1~4中任一项所述的方法,其特征在于,所述场景事件的确定,还包括:
判断所述场景事件是否为强制执行事件,若是,则为所述车辆更新所述场景事件,
若否,则发送场景事件更新请求,根据返回的指示信息,确定是否为所述车辆更新所述场景事件。
7.一种行车决策生成方法,其特征在于,包括:
接收适于车辆当前所属场景事件的决策参数,所述决策参数根据场景事件数据计算获得,所述场景事件和所述场景事件数据根据通信数据确定,所述通信数据包括:车辆与基础设施通信数据、车辆间通信数据、车辆与人通信数据、车辆与电网通信数据中的任意一种或多种;
获取传感数据;
将所述决策参数与所述传感数据结合,生成行车决策。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述行车决策的确定,包括:
根据所述决策参数获得第一决策;
根据所述传感数据获得第二决策;
根据所述行车决策的类型确定决策结合规则,按照所述决策结合规则结合所述第一决策和所述第二决策,获得所述行车决策。
9.一种车机***,其特征在于,包括:
第一通信模块,用于获取通信数据,包括:车辆与基础设施通信数据、车辆间通信数据、车辆与人通信数据、车辆与电网通信数据中的任意一种或多种;
场景事件确定模块,用于根据所述通信数据确定车辆适合的场景事件,获得场景事件数据;
决策参数计算模块,用于根据所述场景事件数据计算适于所述场景事件的决策参数;
第二通信模块,用于将所述决策参数发送至车辆控制***,使所述车辆控制***生成行车决策。
10.一种车辆控制***,其特征在于,包括:
第三通信模块,用于接收适于车辆当前所属场景事件的决策参数,所述决策参数根据场景事件数据计算获得,所述场景事件和所述场景事件数据根据通信数据确定,所述通信数据包括:车辆与基础设施通信数据、车辆间通信数据、车辆与人通信数据、车辆与电网通信数据中的任意一种或多种;
数据采集模块,用于获取传感数据;
行车决策生成模块,用于将所述决策参数与所述传感数据结合,生成行车决策。
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