CN114987555A - 自动驾驶纵向异常状态确定方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents

自动驾驶纵向异常状态确定方法、装置、电子设备及介质 Download PDF

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CN114987555A CN202210764391.9A CN202210764391A CN114987555A CN 114987555 A CN114987555 A CN 114987555A CN 202210764391 A CN202210764391 A CN 202210764391A CN 114987555 A CN114987555 A CN 114987555A
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braking
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税倩婷
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Chongqing Changan Automobile Co Ltd
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Abstract

本发明提供一种自动驾驶纵向异常状态确定方法、装置、电子设备及介质，该方法通过获取目标车辆的本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间、前方车辆的前车纵向速度，以及目标车辆与前方车辆之间的前车纵向相对距离，确定本车最小安全距离，若本车最小安全距离大于前车纵向相对距离，且实际加速度小于或等于零，对目标车辆进行制动减速校验，得到制动减速校验结果，若本车最小安全距离小于前车纵向相对距离，对目标车辆进行驱动扭矩校验，得到驱动扭矩校验结果，基于制动减速结果或驱动扭矩结果确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态，提供了一种能够准确高效的实现自动驾驶纵向异常状态确定的方式，提升了车辆行驶安全性，进一步实现了碰撞的规避。

Description

自动驾驶纵向异常状态确定方法、装置、电子设备及介质
技术领域
本申请实施例涉及智能驾驶技术领域，具体涉及一种自动驾驶纵向异常状态确定方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
功能安全作为自动驾驶***的一部分，负责及时准确的检测出***失效或***故障，并发出相应指令，使整车进入安全的可控模式，从而避免车辆碰撞，造成人员伤亡。而随着高级别自动驾驶的到来，代码量或达百万行甚至亿行，***复杂程度不断的提高，***功能面临的失效或故障风险也越来越大。因此，为了适应自动驾驶***的发展需求，功能安全自身必须迭代进化。
纵向规划和纵向控制***作为自动驾驶***控制整车驱动和制动***的交互部分，决定了车辆是加速或是减速，对碰撞有最直接的影响。因此，对纵向***的功能安全机制进行设计，是整个自动驾驶功能安全***规避碰撞发生的最后一道有效手段。因此，亟需提供一种能够准确高效的实现自动驾驶纵向异常状态确定的方式。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明提供一种自动驾驶纵向异常状态确定方法、装置、电子设备及介质，以解决上述技术问题。
本发明提供的一种自动驾驶纵向异常状态确定方法，该自动驾驶纵向异常状态确定方法包括：
获取目标车辆的本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间、前方车辆的前车纵向速度，以及目标车辆与前方车辆之间的前车纵向相对距离；
根据本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间和前车纵向速度确定本车最小安全距离；
若本车最小安全距离大于前车纵向相对距离，且实际加速度小于或等于零，对目标车辆进行制动减速校验，得到制动减速校验结果；
若本车最小安全距离小于前车纵向相对距离，对目标车辆进行驱动扭矩校验，得到驱动扭矩校验结果；
基于制动减速结果或驱动扭矩结果确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态。
于本发明一实施例中，对目标车辆进行制动减速校验，得到制动减速校验结果包括：
获取减速校验参数，减速校验参数包括以下至少之一，后方车辆的后车纵向速度和后车纵向相对距离、目标车辆在第一预设时间段的多个历史加速度，以及目标车辆的实际减速度；
根据后车纵向速度确定后车紧急刹车距离，基于后车紧急刹车距离、后车纵向相对距离、本车纵向速度、预设减速度上限确定减速度上限，并根据减速度上限和请求加速度确定减速度上限校验结果；
根据多个历史请求加速度和预设加速度上升斜率上限确定减速度变化率校验结果；
根据实际减速度、请求加速度和预设减速度偏差上限确定减速度偏差校验结果；
基于减速度上限校验结果、减速度变化率校验结果和减速度偏差校验结果中至少之一确定制动减速校验结果。
于本发明一实施例中，对目标车辆进行驱动扭矩校验，得到驱动扭矩校验结果包括：
获取当前道路的弯道曲率和坡度，目标车辆在第二预设时间段的多个历史扭矩，以及目标车辆的请求扭矩、整车预估质量、轮端摩擦阻力；
根据弯道曲率、请求扭矩和预设扭矩上限确定驱动扭矩上限校验结果；
根据多个历史扭矩和预设扭矩上升斜率上限确定驱动扭矩变化率校验结果；
根据整车预估质量、轮端摩擦阻力、坡度和实际加速度确定实际驱动扭矩，基于实际驱动扭矩、请求扭矩和预设期望扭矩偏差确定驱动扭矩偏差校验结果；
基于驱动扭矩上限校验结果、驱动扭矩变化率校验结果和驱动扭矩偏差校验结果中至少之一确定驱动扭矩校验结果。
于本发明一实施例中，根据本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间和前车纵向速度确定本车最小安全距离包括：
根据实际加速度、本车制动最快反应时间和本车纵向速度确定本车制动***未反应前的行车距离；
根据实际加速度、本车制动最快反应时间、本车纵向速度和预设本车制动距离确定本车最小制动距离；
根据前车纵向速度和预设前车制动距离确定前车最小制动距离；
基于行车距离、本车最小制动距离和前车最小制动距离确定最小安全距离。
于本发明一实施例中，若实际加速度大于零，且本车最小安全距离大于前车纵向相对距离，确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态为异常。
于本发明一实施例中，根据本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间和前车纵向速度确定本车最小安全距离之前，方法还包括：
获取目标车辆的车辆行驶场景，根据车辆行驶场景和预设场景限度规则确定预设速度上限；
若本车纵向速度大于预设速度上限，确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态为异常。
于本发明一实施例中，基于制动减速结果或驱动扭矩结果确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态之后，方法还包括：
若目标车辆的自动驾驶纵向异常状态为异常，执行预设安全处理预案，预设安全处理预案包括以下至少之一，发出报警信息、提示人工接管目标车辆、限制目标车辆的最大车速、控制目标车辆安全停车。
本发明提供的一种自动驾驶纵向异常状态确定装置，自动驾驶纵向异常状态确定装置包括：
获取模块，用于获取目标车辆的本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间、前方车辆的前车纵向速度，以及目标车辆与前方车辆之间的前车纵向相对距离；
本车最小安全距离确定模块，用于根据本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间和前车纵向速度确定本车最小安全距离；
制动减速校验结果确定模块，用于若本车最小安全距离大于前车纵向相对距离，且实际加速度小于或等于零，对目标车辆进行制动减速校验，得到制动减速校验结果；
驱动扭矩校验结果确定模块，用于若本车最小安全距离小于前车纵向相对距离，对目标车辆进行驱动扭矩校验，得到驱动扭矩校验结果；
自动驾驶纵向异常状态确定模块，用于基于制动减速结果或驱动扭矩结果确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态。
本发明提供的一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如上述实施例中任一项所述的方法。
本发明提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行上述实施例中任一项所述的方法。
本发明的有益效果：本发明中的自动驾驶纵向异常状态确定方法、装置、电子设备及介质，该方法通过获取目标车辆的本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间、前方车辆的前车纵向速度，以及目标车辆与前方车辆之间的前车纵向相对距离，确定本车最小安全距离，若本车最小安全距离大于前车纵向相对距离，且实际加速度小于或等于零，对目标车辆进行制动减速校验，得到制动减速校验结果，若本车最小安全距离小于前车纵向相对距离，对目标车辆进行驱动扭矩校验，得到驱动扭矩校验结果，基于制动减速结果或驱动扭矩结果确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态，提供了一种能够准确高效的实现自动驾驶纵向异常状态确定的方式，提升了车辆行驶安全性，进一步实现了碰撞的规避。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，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。在附图中：
图1是本申请的本申请的一示例性实施例示出的路口示意图；
图2是本申请的一示例性实施例示出的自动驾驶纵向异常状态确定方法的流程图；
图3是本申请的另一示例性实施例示出的自动驾驶纵向异常状态确定方法的一种具体的流程图；
图4是本申请的一示例性实施例示出的自动驾驶纵向异常状态确定装置的框图；
图5示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机***的结构示意图。
具体实施方式
以下将参照附图和优选实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本发明实施例的更透彻的解释，然而，对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的，在其他实施例中，以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备，以避免使本发明的实施例难以理解。
请参见图1，图1是本申请的一示例性实施例示出的自动驾驶纵向异常状态确定方法的实施环境示意图。如图1所示，一种示例的自动驾驶纵向异常状态确定***至少包括服务器101和客户端102中至少之一，其中，该服务器101可以包括独立运行的服务器、分布式服务器或由多个服务器组成的服务器集群。服务器101可以包括有网络通信单元、处理器和存储器等。服务器101可以用于执行本实施例提供的仿真测试方法。客户端102可以包括智能手机、台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、数字助理、智能可穿戴设备等类型的实体设备，也可以包括运行于实体设备中的软体，例如一些服务商提供给用户的网页页面，也可以为该些服务商提供给用户的应用，例如客户端102可以用于响应于用户103的触发操作，向用户展示观测结果。当然，该***也可以仅包括客户端，该客户端设置有相应的模块以执行下述实施例中的自动驾驶纵向异常状态确定方法。其中客户端包括但不限于目标车辆的车载终端。
功能安全作为自动驾驶***的一部分，负责及时准确的检测出***失效或***故障，并发出相应指令，使整车进入安全的可控模式，从而避免车辆碰撞，造成人员伤亡。而随着高级别自动驾驶的到来，代码量或达百万行甚至亿行，***复杂程度不断的提高，***功能面临的失效或故障风险也越来越大。因此，为了适应自动驾驶***的发展需求，功能安全自身必须迭代进化。
纵向规划和纵向控制***作为自动驾驶***控制整车驱动和制动***的交互部分，决定了车辆是加速或是减速，对碰撞有最直接的影响。因此，对纵向***的功能安全机制进行设计，是整个自动驾驶功能安全***规避碰撞发生的最后一道有效手段。因此，亟需提供一种能够准确高效的实现自动驾驶纵向异常状态确定的方式。为解决这些问题，本申请的实施例分别提出一种自动驾驶纵向异常状态确定方法、一种自动驾驶纵向异常状态确定装置、一种电子设备、一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品，以下将对这些实施例进行详细描述。
请参阅图2，图2是本申请的一示例性实施例示出的自动驾驶纵向异常状态确定方法的流程图。该方法可以应用于图1所示的服务器或车辆中至少之一。
如图2所示，在一示例性的实施例中，自动驾驶纵向异常状态确定方法至少包括步骤S201至步骤S205，详细介绍如下：
步骤S201，获取目标车辆的本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间、前方车辆的前车纵向速度，以及目标车辆与前方车辆之间的前车纵向相对距离。
其中，上述本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间、前方车辆的前车纵向速度，以及目标车辆与前方车辆之间的前车纵向相对距离可以通过目标车辆的感知设备来获取，也可以通过本领域技术人员所知晓的其他方式实现获取，在此不做限定。
步骤S202，根据本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间和前车纵向速度确定本车最小安全距离。
在一实施例中，根据本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间和前车纵向速度确定本车最小安全距离包括：
根据实际加速度、本车制动最快反应时间和本车纵向速度确定本车制动***未反应前的行车距离；
根据实际加速度、本车制动最快反应时间、本车纵向速度和预设本车制动距离确定本车最小制动距离；
根据前车纵向速度和预设前车制动距离确定前车最小制动距离；
基于行车距离、本车最小制动距离和前车最小制动距离确定最小安全距离。
其中最小安全距离为前方车辆紧急刹车后，目标车辆与前方车辆不发生追尾的最小跟车距离。
一种示例性的最小安全距离的确定方式如下：
Smin＝S1+S2-S3 公式(1)，
Figure BDA0003721708980000061
Figure BDA0003721708980000062
Figure BDA0003721708980000063
其中，Smin为最小安全距离；S1为本车制动***未反应前的行车距离；S2为本车最小制动距离，基于车速(V0+a*t)查预设表得到；S3为前车最小制动距离，基于车速V1查表得到，；V0为本车纵向速度，a为实际加速度，t为制动***最快反应时间，V1为前车纵向速度。
预设表可以为本领域技术人员针对不同的目标类型，如卡车、摩托车、等，设置不同的表，对于不同的车速(V0+a*t)值设定有相应的值。并设定有预设本车制动距离，当达到一定第一预设条件时，本车最小制动距离为预设本车制动距离，相应的，当达到一定第二预设条件时，前车最小制动距离为预设前车制动距离。
其中实际加速度的一种示例性的确定方式可以通过目标车辆的底盘控制器信号得到，或通过本领域技术人员所知晓的其他方式得到。当车辆处于刹车减速状态时，或者加速度为负值时，本实施例中的请求加速度也可以称之为请求减速度，实际加速度也可以称之为实际减速度。
在完成步骤S202之后，会根据得到的最小安全距离和实际加速度进行校验方式仲裁，例如比较前车纵向相对距离与最小安全距离的大小。其中S1long为前车纵向相对距离，Smin为最小安全距离。①：纵向相对距离小于最小安全距离，且加速度大于0，则存在碰撞风险，需进入安全状态(确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态为异常)。②：纵向相对距离小于最小安全距离，且加速度不大于0，进入制动减速度校验。③：纵向相对距离大于最小安全距离，进入驱动扭矩校验。一种示例性的比较方式如下：
①S1long＜Smin||a＞0 公式(5)，
②S1long＜Smin||a≤0 公式(6)，
③S1long≥Smin 公式(7)。
步骤S203，若本车最小安全距离大于前车纵向相对距离，且实际加速度小于或等于零，对目标车辆进行制动减速校验，得到制动减速校验结果。
在一实施例中，对目标车辆进行制动减速校验，得到制动减速校验结果包括：
获取减速校验参数，减速校验参数包括以下至少之一，后方车辆的后车纵向速度和后车纵向相对距离、目标车辆在第一预设时间段的多个历史加速度(历史请求加速度)，以及目标车辆的实际减速度；
根据后车纵向速度确定后车紧急刹车距离，基于后车紧急刹车距离、后车纵向相对距离、本车纵向速度、预设减速度上限确定减速度上限，并根据减速度上限和请求加速度确定减速度上限校验结果；
根据多个历史请求加速度和预设加速度上升斜率上限确定减速度变化率校验结果；
根据实际减速度、请求加速度和预设减速度偏差上限确定减速度偏差校验结果；
基于减速度上限校验结果、减速度变化率校验结果和减速度偏差校验结果中至少之一确定制动减速校验结果。
其中，制动减速校验包括减速度上限校验、减速度变化率校验和减速度偏差校验中至少之一。
一种示例性的减速度上限校验方式如下：
计算减速度上限amax，减速度上限指为防止后车追尾，所能执行的最大减速度。若请求减速度大于减速度上限，则进入安全状态(确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态为异常)。其中S4为后车紧急刹车距离，包含刹车***反应时间内的行车距离，基于后车纵向速度V2查表得到，针对不同类型车辆，设置不同的表(与上述预设表类似，在此不再赘述)；S2long为与后方车辆的后车纵向相对距离，S5为前车的最大刹车距离，V0为本车车速，amax为减速度上限，areq为请求减速度(也即请求加速度，由于此时加速度为负，也可称为请求减速度)。
Figure BDA0003721708980000071
S5＝S4-S 2long 公式(9)，
Figure BDA0003721708980000072
areq＞amax 公式(11)。
一种示例性的减速度变化率校验的方式如下：
计算减速度变化率K1req，若变化率大于预设加速度上升斜率上限，则进入安全状态(确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态为异常)。其中t1s为第一斜率计算窗口，K1req为请求减速度变化率，K1max为预设加速度上升斜率上限，由纵向控制***减速度最大加速度上升斜率决定。
f(t)＝areq 公式(12)，
Figure BDA0003721708980000081
K1req＞K1max 公式(14)。
其中，第一斜率计算窗口即为第一预设时间段。
一种示例性的减速度偏差校验的方式如下：
计算实际减速度与期望减速度的偏差Δa。若偏差大于阈值Δamax，则进入安全状态(确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态为异常)。其中aactual为实际减速度，由底盘控制器输入，areq为请求减速度，Δamax为减速度偏差上限。
Δa＝aactual-areq 公式(15)，
Δa＞Δamax 公式(16)。
在一实施例中，基于减速度上限校验结果、减速度变化率校验结果和减速度偏差校验结果中至少之一确定制动减速校验结果包括：
若减速度上限校验结果、减速度变化率校验结果和减速度偏差校验结果中至少之一为异常，则制动减速校验结果为异常，也即自动驾驶纵向异常状态为异常。
步骤S204，若本车最小安全距离小于前车纵向相对距离，对目标车辆进行驱动扭矩校验，得到驱动扭矩校验结果。
在一实施例中，对目标车辆进行驱动扭矩校验，得到驱动扭矩校验结果包括：
获取当前道路的弯道曲率和坡度，目标车辆在第二预设时间段的多个历史扭矩，以及目标车辆的请求扭矩、整车预估质量、轮端摩擦阻力；
根据弯道曲率、请求扭矩和预设扭矩上限确定驱动扭矩上限校验结果；
根据多个历史扭矩和预设扭矩上升斜率上限确定驱动扭矩变化率校验结果；
根据整车预估质量、轮端摩擦阻力、坡度和实际加速度确定实际驱动扭矩，基于实际驱动扭矩、请求扭矩和预设期望扭矩偏差确定驱动扭矩偏差校验结果；
基于驱动扭矩上限校验结果、驱动扭矩变化率校验结果和驱动扭矩偏差校验结果中至少之一确定驱动扭矩校验结果。
其中，驱动扭矩校验包括驱动扭矩上限校验、驱动扭矩变化率校验、驱动扭矩偏差校验中至少之一。
在一实施例中，基于驱动扭矩上限校验结果、驱动扭矩变化率校验结果和驱动扭矩偏差校验结果中至少之一确定驱动扭矩校验结果包括：
若驱动扭矩上限校验结果、驱动扭矩变化率校验结果和驱动扭矩偏差校验结果中至少之一为异常，则驱动扭矩校验结果为异常，也即自动驾驶纵向异常状态为异常。
在一实施例中，驱动扭矩上限校验的方式如下：
计算驱动扭矩上限Tmax。指不同弯道曲率下的驱动扭矩上限，根据不同弯道曲率Kcurve查表得到(也可以由本领域技术人员所知晓的其他方式得到)。若请求扭矩Treq大于扭矩上限Tmax，则进入安全状态(自动驾驶纵向异常状态为异常)。
Figure BDA0003721708980000091
Treq＞Tmax 公式(18)。
在一实施例中，驱动扭矩变化率校验的方式如下：
计算驱动扭矩变化率Kreq，若变化率大于预设扭矩上升斜率上限，则进入安全状态(自动驾驶纵向异常状态为异常)。其中t2s为第二斜率计算窗口，K2req为驱动扭矩变化率，K2max为预设扭矩上升斜率上限，由纵向控制***驱动扭矩最大上升斜率决定。
f(t)＝Treq 公式(19)，
Figure BDA0003721708980000092
K2req＞K2max 公式(21)。
其中第二斜率计算窗口即为第二预设时间段。第一预设时间段与第二预设时间段也可以是相同时间段也可以是不同时间段。
在一实施例中，驱动扭矩偏差校验的方式如下：
计算实际驱动扭矩与期望驱动扭矩的偏差ΔT。若偏差大于阈值ΔTmax，则进入安全状态(自动驾驶纵向异常状态为异常)。其中Tactual为实际驱动扭矩，m为整车预估质量，F′为轮端摩擦阻力，agrade为坡度，a为实际加速度。
ΔT＝Tactual-Treq 公式(22)，
Tactual＝m*a+F′+m*agrade 公式(23)，
ΔT＞ΔTmax 公式(24)。
步骤S205，基于制动减速结果或驱动扭矩结果确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态。
若制动减速结果或驱动扭矩结果为异常，则自动驾驶纵向异常状态为异常。
在一实施例中，若实际加速度大于零，且本车最小安全距离大于前车纵向相对距离，确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态为异常。
在一实施例中，根据本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间和前车纵向速度确定本车最小安全距离之前，方法还包括：
获取目标车辆的车辆行驶场景，根据车辆行驶场景和预设场景限度规则确定预设速度上限；
若本车纵向速度大于预设速度上限，确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态为异常。
例如，基于不同场景，如弯道、匝道、隧道，收费站等，设置不同的通过速度上限，若实际车速大于车速上限，则进入安全状态(自动驾驶纵向异常状态为异常)。
在一实施例中，基于制动减速结果或驱动扭矩结果确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态之后，该方法还包括：
若目标车辆的自动驾驶纵向异常状态为异常，执行预设安全处理预案，预设安全处理预案包括以下至少之一，发出报警信息、提示人工接管目标车辆、限制目标车辆的最大车速、控制目标车辆安全停车。
例如，基于不同的故障严重程度，执行不同的安全处理动作。轻微的由HMI发出报警，提示驾驶员进行接管；普通的则限制最大车速，进入跛行模式；严重的则直接进入安全停车模式。
上述实施例提供的自动驾驶纵向异常状态确定方法，通过获取目标车辆的本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间、前方车辆的前车纵向速度，以及目标车辆与前方车辆之间的前车纵向相对距离，确定本车最小安全距离，若本车最小安全距离大于前车纵向相对距离，且实际加速度小于或等于零，对目标车辆进行制动减速校验，得到制动减速校验结果，若本车最小安全距离小于前车纵向相对距离，对目标车辆进行驱动扭矩校验，得到驱动扭矩校验结果，基于制动减速结果或驱动扭矩结果确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态，提供了一种能够准确高效的实现自动驾驶纵向异常状态确定的方式，提升了车辆行驶安全性，进一步实现了碰撞的规避。
通过纵向功能安全机制，使纵向规控***达到ASIL D功能安全等级能力。上述实施例提供的方法适用于自动驾驶***，可充分接收环境信息，使***能在多场景下，及时发现纵向规控功能的失效或故障，并进入安全状态，避免碰撞发生。上述实施例提供的方法的安全监控机制中，主观标定少，所设计特征信号可明显区分正常状态与故障状态，避免误触故障，影响驾驶体验。
下面提供一种具体的示例，以进一步对上述实施例所提供的自动驾驶纵向异常状态确定方法进行进一步示例性的说明，参见图3，图3是本申请一示例性的实施例中提供的一种具体的自动驾驶纵向异常状态确定方法的流程示意图，如图3所示，通过设定如下监控机制：距离监控、车速监控、驱动扭矩监控、制动减速度监控，以及一种确定自动驾驶纵向异常状态，当异常时则进入安全状态。其中：
(1)距离监控用于监控与前方目标的相对纵向距离，当此距离小于最小安全距离时，如本车(目标车辆)依然处于加速模式，则应进入安全状态，防止碰撞发生。最小安全距离是指前方目标(前方车辆)紧急刹车后，不发生追尾的最小跟车距离。本申请实施例中前方车辆可以为与目标车辆同属于同一车道的前一辆车辆，后方车辆可以为与目标车辆同属于同一车道的后一辆车辆。
(2)车速监控用于监控本车车速，当本车车速超过特殊场景下的最大安全车速时，则应进入安全状态，防止危险发生。最大安全车速是指当车辆处于弯道，匝道，隧道等特殊场景时，根据本车自身性能或道路限制，所能保障车辆不发生危险的最大车速。
(3)驱动监控用于监控驱动扭矩大小、驱动扭矩变化率、期望驱动扭矩与实际驱动扭矩的差异，防止加速过大，加速过快，加速非预期响应等故障导致碰撞发生。
(4)制动减速度监控用于监控制动减速度大小，减速度变化率，期望减速度与实际减速度的差异，防止减速过大，减速过快，减速非预期响应等故障导致碰撞发生。
(5)安全状态指车辆发生失效或故障后，***对危险进行应急处理的状态。根据不同故障的危险等级，安全状态主要有：报警接管、减速跛行、紧急停车。
例如，可以通过接收目标车辆环境感知的目标信息，车道线信息，地图信息，导航信息，底盘控制器的车速信息，减速度信息，加速度信息，规控***发出的决策指令等信息；利用以上信息，计算出用于判定故障的特征信号(减速度上限校验结果、减速度变化率校验结果、减速度偏差校验结果、驱动扭矩上限校验结果、驱动扭矩变化率校验结果、驱动扭矩偏差校验结果等中至少之一)；根据故障间的相互影响关系，设计判定的先后顺序；最后利用特征信号，对故障进行判定，如判定结果为失效(异常)，则进入安全状态，如判定结果为正常，则判定结束。
继续参见图3该方法的流程为，首先判断目标车辆的纵向控制是否被激活，若激活则计算目标车辆的最小安全距离，若没有激活则结束流程。得到最小安全距离后再将最小安全距离(图中的安全距离)与实际距离进行比较，若实际距离大于安全距离，则分别计算扭矩上限、计算扭矩变化率、计算扭矩偏差，基于扭矩是否大于上限、变化率是否大于阈值、偏差是否大于阈值来确定是否进入安全状态。相似的，若实际距离小于或等于安全距离，则分别计算减速度偏差、计算减速度上限、计算扭矩的偏差，进而根据上述减速度偏差是否大于阈值、减速度是否大于上限、偏差是否大于阈值来确定是否进入安全状态。
图4是本申请的一示例性实施例示出的自动驾驶纵向异常状态确定装置的框图。该装置可以应用于图1所示的实施环境。该装置也可以适用于其它的示例性实施环境，并具体配置在其它设备中，本实施例不对该装置所适用的实施环境进行限制。
如图4所示，该示例性的自动驾驶纵向异常状态确定装置400包括：
获取模块401，用于获取目标车辆的本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间、前方车辆的前车纵向速度，以及目标车辆与前方车辆之间的前车纵向相对距离；
本车最小安全距离确定模块402，用于根据本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间和前车纵向速度确定本车最小安全距离；
制动减速校验结果确定模块403，用于若本车最小安全距离大于前车纵向相对距离，且实际加速度小于或等于零，对目标车辆进行制动减速校验，得到制动减速校验结果；
驱动扭矩校验结果确定模块404，用于若本车最小安全距离小于前车纵向相对距离，对目标车辆进行驱动扭矩校验，得到驱动扭矩校验结果；
自动驾驶纵向异常状态确定模块405，用于基于制动减速结果或驱动扭矩结果确定目标车辆的自动驾驶纵向异常状态。
需要说明的是，上述实施例所提供的装置与上述实施例图2所提供的自动驾驶纵向异常状态确定方法属于同一构思，其中各个模块和单元执行操作的具体方式已经在方法实施例中进行了详细描述，此处不再赘述。上述实施例所提供的装置在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能，本处也不对此进行限制。
本申请的实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得电子设备实现上述各个实施例中提供的自动驾驶纵向异常状态确定方法。
图5示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机***的结构示意图。需要说明的是，图5示出的电子设备的计算机***500仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，计算机***500包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)1501，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)502中的程序或者从储存部分508加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中的方法。在RAM 503中，还存储有***操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口505也连接至总线504。
以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的储存部分508；以及包括诸如LAN(Local Area Network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分508。
特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时，执行本申请的***中限定的各种功能。
需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本申请的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如前所述的自动驾驶纵向异常状态确定方法。该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的，也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
本申请的另一方面还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各个实施例中提供的自动驾驶纵向异常状态确定方法。
上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，但凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种自动驾驶纵向异常状态确定方法，其特征在于，所述自动驾驶纵向异常状态确定方法包括：
获取目标车辆的本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间、前方车辆的前车纵向速度，以及所述目标车辆与所述前方车辆之间的前车纵向相对距离；
根据所述本车纵向速度、所述实际加速度、所述本车制动最快反应时间和所述前车纵向速度确定本车最小安全距离；
若所述本车最小安全距离大于所述前车纵向相对距离，且所述实际加速度小于或等于零，对所述目标车辆进行制动减速校验，得到制动减速校验结果；
若所述本车最小安全距离小于所述前车纵向相对距离，对所述目标车辆进行驱动扭矩校验，得到驱动扭矩校验结果；
基于所述制动减速结果或所述驱动扭矩结果确定所述目标车辆的自动驾驶纵向异常状态。
2.如权利要求1所述的自动驾驶纵向异常状态确定方法，其特征在于，对所述目标车辆进行制动减速校验，得到制动减速校验结果包括：
获取减速校验参数，所述减速校验参数包括以下至少之一，后方车辆的后车纵向速度和后车纵向相对距离、所述目标车辆在第一预设时间段的多个历史加速度，以及所述目标车辆的实际减速度；
根据所述后车纵向速度确定后车紧急刹车距离，基于所述后车紧急刹车距离、所述后车纵向相对距离、所述本车纵向速度、预设减速度上限确定减速度上限，并根据所述减速度上限和请求加速度确定减速度上限校验结果；
根据多个历史请求加速度和预设加速度上升斜率上限确定减速度变化率校验结果；
根据所述实际减速度、所述请求加速度和预设减速度偏差上限确定减速度偏差校验结果；
基于所述减速度上限校验结果、所述减速度变化率校验结果和所述减速度偏差校验结果中至少之一确定制动减速校验结果。
3.如权利要求1所述的自动驾驶纵向异常状态确定方法，其特征在于，对所述目标车辆进行驱动扭矩校验，得到驱动扭矩校验结果包括：
获取当前道路的弯道曲率和坡度，所述目标车辆在第二预设时间段的多个历史扭矩，以及所述目标车辆的请求扭矩、整车预估质量、轮端摩擦阻力；
根据所述弯道曲率、所述请求扭矩和预设扭矩上限确定驱动扭矩上限校验结果；
根据多个历史扭矩和预设扭矩上升斜率上限确定驱动扭矩变化率校验结果；
根据所述整车预估质量、轮端摩擦阻力、坡度和所述实际加速度确定实际驱动扭矩，基于所述实际驱动扭矩、所述请求扭矩和预设期望扭矩偏差确定驱动扭矩偏差校验结果；
基于所述驱动扭矩上限校验结果、所述驱动扭矩变化率校验结果和所述驱动扭矩偏差校验结果中至少之一确定驱动扭矩校验结果。
4.如权利要求1-3任一项所述的自动驾驶纵向异常状态确定方法，其特征在于，根据所述本车纵向速度、所述实际加速度、所述本车制动最快反应时间和所述前车纵向速度确定本车最小安全距离包括：
根据所述实际加速度、所述本车制动最快反应时间和所述本车纵向速度确定本车制动***未反应前的行车距离；
根据所述实际加速度、所述本车制动最快反应时间、所述本车纵向速度和预设本车制动距离确定本车最小制动距离；
根据所述前车纵向速度和预设前车制动距离确定前车最小制动距离；
基于所述行车距离、所述本车最小制动距离和所述前车最小制动距离确定所述最小安全距离。
5.如权利要求1-3任一项所述的自动驾驶纵向异常状态确定方法，其特征在于，
若所述实际加速度大于零，且所述本车最小安全距离大于所述前车纵向相对距离，确定所述目标车辆的自动驾驶纵向异常状态为异常。
6.如权利要求1-3任一项所述的自动驾驶纵向异常状态确定方法，其特征在于，根据所述本车纵向速度、所述实际加速度、所述本车制动最快反应时间和所述前车纵向速度确定本车最小安全距离之前，所述方法还包括：
获取所述目标车辆的车辆行驶场景，根据所述车辆行驶场景和预设场景限度规则确定预设速度上限；
若所述本车纵向速度大于预设速度上限，确定所述目标车辆的自动驾驶纵向异常状态为异常。
7.如权利要求1-3任一项所述的自动驾驶纵向异常状态确定方法，其特征在于，基于所述制动减速结果或所述驱动扭矩结果确定所述目标车辆的自动驾驶纵向异常状态之后，所述方法还包括：
若所述目标车辆的自动驾驶纵向异常状态为异常，执行预设安全处理预案，所述预设安全处理预案包括以下至少之一，发出报警信息、提示人工接管所述目标车辆、限制所述目标车辆的最大车速、控制所述目标车辆安全停车。
8.一种自动驾驶纵向异常状态确定装置，其特征在于，所述自动驾驶纵向异常状态确定装置包括：
获取模块，用于获取目标车辆的本车纵向速度、实际加速度、本车制动最快反应时间、前方车辆的前车纵向速度，以及所述目标车辆与所述前方车辆之间的前车纵向相对距离；
本车最小安全距离确定模块，用于根据所述本车纵向速度、所述实际加速度、所述本车制动最快反应时间和所述前车纵向速度确定本车最小安全距离；
制动减速校验结果确定模块，用于若所述本车最小安全距离大于所述前车纵向相对距离，且所述实际加速度小于或等于零，对所述目标车辆进行制动减速校验，得到制动减速校验结果；
驱动扭矩校验结果确定模块，用于若所述本车最小安全距离小于所述前车纵向相对距离，对所述目标车辆进行驱动扭矩校验，得到驱动扭矩校验结果；
自动驾驶纵向异常状态确定模块，用于基于所述制动减速结果或所述驱动扭矩结果确定所述目标车辆的自动驾驶纵向异常状态。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执
行时，使得所述电子设备实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的方法。
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