CN113474228A - 根据状况计算应有车速 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于求取应有车速的方法，所述方法尤其用于能自动化运行的车辆(1)，其中，根据至少一个根据状况的影响参数来求取所述应有车速。此外，公开了一种控制器(2)以及一种服务器单元(10)。

Description

根据状况计算应有车速

技术领域

本发明涉及一种用于求取应有车速的方法，尤其是用于可自动化运行的车辆，一种控制器和一种服务器单元。

背景技术

具有自动化行驶功能的车辆可以从确定的自动化程度起自主地且没有驾驶员地运行。例如，车辆可以自动地跟随道路走向，可以自主地识别其他交通参与者或障碍物并且计算出车辆中的相应的控制指令以及将这些控制指令转发给车辆中的促动器，由此，正确地影响车辆的行驶走向。在完全自主的车辆中，驾驶员不参与行驶事件。

现今的非自主运行的车辆在确定的路段中必须始终遵守速度限制。由此，可以在发生事故时降低对车辆乘员的伤害并且缩短车辆的制动行程。由于缩短的制动行程，驾驶员在危急状况中也可以及时地作出反应并且例如避免严重的事故。

目前使用的自主车辆使用基于摄像机的识别设备来探测标志牌和速度限制。这种固定的且适应于人类反应能力的速度限制可能会限制自主车辆的潜力。

发明内容

本发明所基于的任务可以被视为，提出一种用于调整对自主的或部分自主的车辆来说优化的车速的方法。

该任务借助独立权利要求的各主题来解决。本发明的有利构型是对应从属权利要求的内容。

根据本发明的一个方面，提供了一种用于求取应有车速的方法，该方法尤其用于能自动化运行的车辆。在此，根据至少一个根据状况的影响参数来求取应有车速。

通过控制器和/或外部的服务器单元来计算或接收能与该控制器连接的传感器的至少一个与状况相关的影响参数的和/或该控制器的周围环境的至少一个与状况相关的影响参数。基于该影响参数来计算和/或适配应有车速。

根据本发明的另一方面，提供一种控制器，尤其是用于可自主运行的车辆的控制器，用于求取或计算应有车速。该控制器设置为用于实施所述方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种服务器单元，用以基于由至少一个车辆和/或由至少一个基础设施单元所传送的数据来求取应有车速。外部的服务器单元设置为用于实施所述方法。

在可自动化运行的车辆中，目前通过光学的标志牌识别或通过地图数据来进行速度识别。由于可自动化运行的车辆的已改变的框架条件，偏离静态的、适应于人类反应能力的速度限制可以是有利的。例如，可自动化运行的车辆可能反应得比人类更快，或者在几乎没有反应时间的情况下作出反应，以便引发制动过程或避让机动动作。此外，可自动化运行的车辆可以在没有乘客的情况下运行，由此，例如可以忽略作用到乘客上的力。由此，这样的车辆可以在没有交通安全性方面的缺点的情况下有潜能比手动控制的车辆运行得更快。

基于广泛的车辆传感装置，对于能自动化运行的车辆来说存在能够对车辆传感装置的功能能力并因此对可能的最大车速产生影响的影响因素。这例如可以是温度和气候条件。

可自动化运行的和/或可部分自动化运行的车辆可以是自主的或部分自主的车辆。尤其，按照SAE J3016标准，该车辆可以部分自动化地、有条件地自动化地、高度自动化地和/或全自动化地或无驾驶员地运行。

通过该方法，可以基于对自动化行驶运行而不对人类反应能力进行优化的影响因素来计算可自动化运行的车辆的应有车速。由此，可以通过车辆内部的控制器和/或通过与车辆处于通信连接中的外部的服务器单元来确定或适配基于场景的或根据状况的速度调节。

因此，应有车速的调节和计算可以不基于固定的速度限制来进行，而是通过对影响参数的动态分析评价来进行。由此，能自动化运行的车辆可以被更高效地使用。

所述影响参数尤其可以是限制或降低传感器的功能能力的影响参量。例如，雾、雨、雪、冰雹、灰尘和类似物可能损害光学的传感器，例如摄像机、雷达传感器和激光雷达传感器。

例如，另外的影响参数可以是温度、交通流量、道路走向或者说基于道路走向作用的力、车辆配置，例如发动机、轮胎、底盘和类似物。

上述输入参量仅示例性地提及。此外，所有与行驶物理学和车辆传感装置有关的影响因素可以被用作影响参数，以便计算根据状况的、经优化的应有车速。

优选，所述控制器可以是能使用在可自动化运行的车辆中的控制器，该控制器能与车辆传感装置连接。该控制器可以分析评价车辆传感装置的测量数据并且例如生成控制指令用以在其行驶方向方面并且在其应有车速方面控制该车辆。

替代地或附加地，应有车速的计算可以通过外部的服务器单元在车辆外部实施。由此，外部的服务器单元与车辆内部的控制器能够建立通信连接。经由该通信连接，可以将车辆传感器的测量数据和对于根据状况地确定应有车速来说重要的影响参数或影响因素传输给外部的服务器单元。基于所传送的数据，接下来可以在车辆外部计算出优化的应有车速并且将其告知车辆内部的控制器。

接下来，能自动化运行的车辆可以使其车速适配于在车辆内部或车辆外部计算的、优化的应有车速。替代地或附加地，控制器可以引起车速的适配，或车辆直接地加速或减速到计算出的应有车速。

通过该方法，可自动化运行的车辆可以以在一地区或路段中优化的、根据状况的应有车速来运行。

通过更高的车速可以将交通流保持在最大水平，由此，避免了拥堵和危急的交通状况。

尽管计算出的应有车速可能超过当地的速度限制，但保持或提高了道路交通中的安全性，因为计算出的应有车速取决于车辆的和车辆***的功能能力和根据状况的工作能力。例如，如果车辆传感装置由于雾没有最佳地起作用或者受限地起作用，则该车辆以减小的应有车速运行。在交通流量提高的情况下，应有车速可能降低，以便考虑其他交通参与者的可能的不当行为。而在交通流量小的情况下，可以通过控制器和/或外部的服务器单元在物理极限的范畴中灵活且单独地调整应有车速。

控制器和/或外部的服务器单元可以调用法律规定和规则，并且限制最大可计算的、可能的应有车速。

根据一个实施方式，应有车速由车辆的控制器和/或由外部的服务器单元来求取。在此，至少一个影响参数可以在车辆内部计算或者传输给服务器单元用以在车辆外部求取应有车速。根据另一实施方式，按照所求取的应有车速来驱动该车辆。

根据另一实施方式，实时地接收或计算至少一个影响参数。由此，可以在行驶开始之前或在一路段之前，通过控制器或外部的服务器单元来求取对于车辆传感装置的工作能力来说重要的影响参数。替代地或附加地，也可以实时地得到影响参数，由此，灵活地调整速度适配。在此，至少一个影响参数也可以由服务器单元来求取并且发送给车辆。

根据另一实施方式，由地图以路程走向的形式提供至少一个影响参数。例如，可以由控制器和/或外部的服务器单元来接收该路程走向。因此，控制器或外部的服务器单元可以调用车辆的地图和路线走向(Routenverlauf)。基于该路线走向和可能的弯道可以计算出在确定的速度下即将出现的力和力矩。尤其可以检查，是否将会驶过弯道，该弯道具有何种曲率半径，以及以何种速度能驶过所述弯道。在此，可以通过控制器或外部的服务器单元这样地调节车辆速度，使得不超过特定的、例如侧向作用的力。

根据另一实施方式，至少一个影响参数包括天气信息。天气信息尤其可以从数据库来接收或由数据库提供。气候条件可能对车辆传感器的工作能力、车辆部件的负载能力和轮胎的地面附着力产生重要的影响。通过考虑天气，可以计算出应有车速，该应有车速确保了特别高的交通安全性。例如，如果车辆传感器的能见度或有效距离受雨或雪限制，则应有车速降低。通过控制器或外部的服务器单元可以从数据库、例如天气服务中取用天气信息。天气信息可以经由车对X通信连接得到。例如，通信连接可以基于WLAN、GSM、UMTS、LTE和类似标准。

根据另一实施方式，通过分析评价至少一个传感器的测量数据来求取至少一个呈天气信息形式的影响参数。替代于或附加于从一个或多个数据库接收天气信息，控制器和/或外部的服务器单元可以分析评价车辆传感器的测量数据，例如雷达传感器的、摄像机传感器的、雨传感器和类似传感器的测量数据，以便得到天气信息。因此，控制器和外部的服务器单元可以自主地使用环境传感器和温度传感器以自主地求取天气信息。此外，在求取天气信息时也可以使用基础设施传感器。相应的测量数据可以经由通信连接传送给控制器或外部的服务器单元。

根据另一实施方式，通过至少一个基础设施传感器以本地的和/或预期的交通流量的形式提供至少一个影响参数。由此，在计算应有车速时可以考虑交通流量。例如，可以借助车辆的环境传感器的测量数据或者通过经由车对X通信连接与另外的车辆和基础设施装置交换位置数据来求取一个或多个路段中的交通密度。在交通密度高的情况下，可以使应有车速减小。小交通密度可能导致通过控制器和/或外部的服务器单元来提高应有车速。

根据另一实施方式，以通过车辆进行的空载行驶的形式来确定至少一个影响参数。相比于在带有至少一个乘客的行驶的情况下，在确定的空载行驶的情况下计算出更高的应有车速。因此，相比于带有车辆乘客的车辆，在没有乘客的情况下运行的车辆可以以更高的速度运行。由此，没有乘客的车辆能够更快地完成所规划的路线。在此，车辆可以在车辆的物理极限的或行驶动力学的范畴内运行，其中，不考虑车辆内部的力作用。由此，这样运行车辆，例如通过加速、制动和弯道行驶在车辆内部出现比在带有车辆乘员的运行的情况下更高的力，其中，车辆仍在道路上安全地受控并且不会使另外的交通参与者受危害。

如果通过可与控制器耦合的传感器探测到车辆中的乘客，则可以通过控制器这样限制对该车辆的控制，使得作用到乘客上的力不超过在前期中限定的极限值。例如，这种力可以是计算出的或通过传感器测量出的重力。

例如，在作用的力达到或接近极限值时，应有车速可以降低。替代地，可以在前期中计算在多个不同的路段中作用的力并且使应有车速适配于最大作用力。

根据另一实施例，在带有至少一个乘客的行驶中，在考虑至少一个乘客的舒适感受的情况下计算应有车速。由此，例如可以这样选择在直的路段上的或弯道中的最大速度，使得能自动化运行的车辆的乘客感到舒适。例如，乘客的舒适感受可以通过由控制器来调整车辆参数、例如最大弯道速度被考虑。此外，如果行驶行为被归为不合适的，则乘客可以在行驶期间告知车辆。

根据另一实施例，所确定的空载行驶经由通信单元传送给相邻的交通参与者。因此，能经由车对X通信连接向另外的周围的交通参与者报告车辆的空载运行，由此，空载的、全自动化地或无驾驶员地运行的车辆可以不受阻碍地行驶经过手动控制的车辆或带有乘客的车辆。这也可以以提高的速度进行。

根据另一实施例，将应有车速计算得低于或高于允许的最高速度。车辆的计算出的应有车速可以高于或低于对应地区中的、所规定的最高速度。优选，通过车道的标志牌来限定最高速度。以这种方式可以优化该地区中的交通流，其中，避免了事故。

例如，如果控制器试图保持或达到由标志牌所规定的、例如100公里/小时的速度，尽管例如由于天气条件或高交通密度，场景不允许这种情况，则车辆的运行是有问题的。控制器为达到所规定的速度的这种努力将会导致急冲式的行驶行为并且可能使其它交通参与者受危害。

通过该方法可以根据状况来计算和调整优化的应有车速。例如，根据所说明的示例，车辆可以被调整为低于100公里/小时的速度，以改进交通流量高的情况下的交通流。

此外，如果相应的路段是直的且交通流量小，则以例如70公里/小时的车速运行自主的或部分自主的车辆是不利的。通过该方法，通过优化地且基于状况地调整应有车速可以更高效地构型车辆的运行。

根据另一实施方式，通过人工智能基于至少一个所接受的或所计算的影响参数来求取应有车速。人工智能可以集成到控制器和/或外部的服务器单元中。

基于场景地适配应有车速可以根据预限定的输入参量或影响参数，借助人工智能来实现。人工智能可以在车辆中央计算机或控制器上执行。在此，控制器也可以负责轨迹规划以及负责操控车辆的促动器。

人工智能可以在车辆开发期间或在模拟中进行学习并且接下来在控制器或外部的服务器单元上执行。对于人工智能的学习，除了上述参量以外，车辆尺寸和车辆在确定速度下的动态行为的参量也可以被考虑到人工智能的学习过程中。

在人工智能的学习过程中可以有针对性地考虑不同的场景，使得通过控制器使能自动化运行的车辆之后能够根据场景可靠地适配其速度，而在此不会使车辆乘员或另外的交通参与者受危害或使其不安。优选，人工智能可以在考虑物理定律和对应车辆的驾驶动力学的情况下进行学习。例如，车辆的最大速度可以这样在人工智能中进行学习，使得车辆的乘员也还感到舒适并且不经受在物理上可能会有的、过高的力。

替代地或附加地，用于车辆的基于场景的速度适配的人工智能可以不在车辆本身中或在车辆内部的控制器中学习和保存，而是在云内或在外部的服务器单元中学习和保存。优选，外部的服务器单元的人工智能具有各车辆类型的动态数据。此外，可以由外部的服务器单元来求取或接收影响参数，例如确定的地区中的天气情况、地区中的自主车辆的轨迹和交通密度。

在此，可自动化运行的车辆可以经由车对X通信连接将其位置和相关的测量数据传输给外部的服务器单元，以便从该外部的服务器单元得到例如速度建议或根据状况计算的应有车速。由此，外部的服务器单元可以为大量车辆计算和提供单独的且经优化的应有车速。所计算的应有车速可以经由车对X通信连接告知进行请求或通信的车辆。

在此，可以节省车辆内部的计算能力。此外，针对一地区中的所有自动化运行的车辆所规定的或经优化计算的速度都可以是相同的，由此保持交通流均等。

附图说明

下面，借助高度简化的示意图更详细地阐明本发明的优选实施方式。在此示出：

图1示出具有控制器并且具有传感器的车辆的示意图；

图2示出根据一个实施方式的方法的示意性流程图。

具体实施方式

图1中示出具有控制器2并且具有车辆传感装置4、6的车辆1的示意图。车辆1在这里实施为可自动化运行的车辆1并且可以无驾驶员地运行。控制器2借助车辆传感装置4、6可以承担对车辆1的控制。

根据该实施例，车辆传感装置4、6包括摄像机4和雷达传感器6。车辆传感装置4、6尤其用于车辆1的环境感测并且可以具有另外的传感器，例如激光雷达传感器、雨传感器、温度传感器和类似的传感器。

控制器2具有人工智能，该人工智能基于车辆传感装置4、6的测量数据计算出车辆1的应有车速并且相应地控制车辆1，以便达到或保持所计算的应有车速。车辆1的用于控制车辆1的相应的促动装置示例性地具有用于产生制动力的促动器5，用于调整速度的促动器7，以及用于使车辆1转向的促动器9。

人工智能可以在控制器2的内部存储器上被存储和执行。

替代地或附加地，车辆1的控制器2可以经由车对X通信连接8与外部服务器单元10传导数据地连接。例如，通信连接8可以是移动无线电连接或车对X连接。车对X连接可以基于WLAN传输标准。

根据本发明的用于求取或计算应有车速的方法尤其可以由车辆内部的控制器2或由车辆外部的服务器单元10来实施。

在此，不局限于一个控制器2或一个外部的服务器单元10。而是也可以使用带有部分任务的多个控制器2。此外，可以使用多个外部的服务器单元10，这些外部的服务器单元以相应的服务用于更大的地区，用以计算速度或用以提供速度建议。

经由另一通信连接12，控制器2可以与其他交通参与者14或基础设施单元16通信，以便例如得到交通信息。

图2示出根据一个实施方式的方法18的示意性流程图。该方法用于求取应有车速并且在这里示例性地由控制器2来实施。下面，为了进行阐明，借助三个影响参数来计算或调整应有车速。

在这里，借助天气数据、道路地图以及借助交通密度来根据状况地适配车辆1的应有车速。

在该实施方式中，可自动化运行的车辆1的控制器2经由车对X通信连接12从基础设施装置16接收天气数据，或自主地分析评价车辆1自身的环境传感器4或温度感知器的数据并且由此推导出天气数据。根据该实施例，这些信息体现了不同的影响参数，这些影响参数由控制器2来接收或求取19。

此外，控制器分析评价车辆1即将面临的道路走向。尤其，计算在确定的速度下产生的力和力矩，并且检查20，这些力和力矩是否保持在例如对于车辆的乘客的舒适感受来说重要的极限值以下。

通过控制器2求取交通密度，其中，创建与其他交通参与者14的车对X通信连接12。在车辆2，14之间交换位置数据。此外，关于交通密度或交通流量的信息可以经由基础设施单元16的传感器来收集并且经由通信设备12被控制器2接收。

接下来，可以使用天气数据、道路地图以及交通密度的组合，以便根据状况来计算21车辆1的应有车速。在此，基于所使用的影响参数，尤其可能出现以下场景：

a)不存在由天气引起的对传感器4、6的工作能力的限制，在车辆1的环境中存在低交通密度并且车辆1处于直线行驶中。在此，车辆1可以以通过控制器2计算出的、提高的速度来运行。该速度可以高于针对手动运行所规定的最高速度。

b)不存在由天气引起的对传感器4、6的工作能力的限制，在车辆1的环境中存在低交通密度并且车辆1处于弯道行驶中。车辆1可以以提高的速度运行。在此，可以超过规定的最高速度。在此，计算出的应有车速取决于：车辆1是实施空载行驶还是运送乘客。在空载行驶时，可以将应有车辆速度调整为比在人员运送行驶时的应有车速更高。

c)不存在由于天气对传感器4、6的工作能力的限制，在车辆1的环境中存在高交通密度并且车辆1处于直线行驶中。车辆1可以以由规定的路段最高速度所规定的速度来运行。由于提高的交通流量，不求取或者说不通过控制器2允许物理上的最大可能车速。

d)不存在由于天气对传感器4、6的工作能力的限制，在车辆1的环境中存在高交通密度并且车辆1处在弯道行驶中。在这里，车辆1也可以以不超过所规定的最高速度的速度来运行。尤其，由于弯道行驶和高交通密度，可以在需要时通过控制器2来降低速度。

e)存在基于天气条件对车辆传感装置4、6的工作能力的限制，在车辆1的环境中存在低交通密度并且车辆1处在直线行驶中。在此，控制器2计算出应有车速，该应有车速受环境传感器4、6在天气差的情况下的工作能力限制。尤其，在这里，计算出的速度可以相对于允许的最高速度降低。

f)存在基于气候条件对车辆传感装置4、6的工作能力的限制，在车辆1的环境中存在低交通密度并且车辆1处在弯道行驶中。通过控制器2计算出的应有车速基于车辆传感器4、6的在给定气候条件下的工作能力。此外，通过控制器基于弯道行驶进行车速的适配。这例如在车道光滑或潮湿的情况下是有利的，以便提高安全性。

g)存在基于气候条件对车辆传感装置4、6的工作能力的限制，在车辆1的环境中存在高交通密度并且车辆1处在直线行驶中。通过控制器2计算出的应有车速基于车辆传感器4、6的在给定气候条件下的工作能力。尤其，这样调整应有车速，使得尽管环境传感器4、6的工作能力受限，但车辆1仍具有充足的时间用来对危急状况作出反应。由于高交通密度，应有车速可以附加地降低。

h)存在基于气候条件对车辆传感装置4、6的工作能力的限制，在车辆1的环境中存在高交通密度并且车辆1处在弯道行驶中。在此，所有影响参数对优化的应有车速产生不利的影响。由此，通过控制器2计算出低的应有车速，以便不损害交通安全。

Claims (15)

1.用于求取应有车速的方法(18)，所述方法尤其用于能自动化运行的车辆(1)，其中，根据至少一个与状况相关的影响参数来求取所述应有车速。

2.根据权利要求1所述的方法(18)，其中，由所述车辆(1)的控制器(2)和/或由外部的服务器单元(10)来求取所述应有车速。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，按照所求取的应有车速来驱动所述车辆(1)。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，实时地接收或求取所述至少一个影响参数。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其中，由地图以路线走向的形式提供所述至少一个影响参数。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述至少一个影响参数包括天气信息并且尤其由数据库提供。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，所述至少一个影响参数以天气信息的形式通过分析评价至少一个传感器(4，6)的测量数据来求取。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，通过至少一个基础设施传感器(16)以本地的和/或预期的交通流量的形式提供所述至少一个影响参数。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，通过所述车辆(1)以空载行驶的方式来确定所述至少一个影响参数，其中，相比于在带有至少一个乘客行驶的情况下，在所述空载行驶的情况下计算出更高的应有车速。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在带有至少一个乘客的行驶的情况下，在考虑所述至少一个乘客的舒适感受的情况下求取所述应有车速。

11.根据权利要求1至10中任一项的方法，其中，所确定的空载行驶经由通信连接(12)传送给相邻的交通参与者(14)。

12.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中，将所述应有车速求取为低于或高于允许的最高速度。

13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，其中，通过人工智能基于至少一个所接收的或所计算的影响参数来求取所述应有车速。

14.控制器(2)，尤其是用于可自主运行的车辆(1)的控制器，用于计算应有车速，其中，所述控制器(2)设置为用于实施根据前述权利要求中任一项所述的方法(18)。

15.服务器单元(10)，用以基于由至少一个车辆(1)和/或由至少一个基础设施单元(16)所传送的数据来求取应有车速，其中，所述服务器单元(10)设置为用于实施根据权利要求1至13中任一项所述的方法(18)。

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