CN115675466A - 车道变换协商方法和*** - Google Patents

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Abstract

根据本公开内容提供了用于执行主车辆的车道变换的方法、***和车辆。在各种实施例中，一种方法包括:由处理器接收主车辆所期望的从初始车道到预期车道的车道变换的指示；由处理器基于期望的车道变换来定义初始车道中心目标、协商目标和预期车道中心目标；和由处理器基于有限状态机将主车辆控制到初始车道中心目标、协商目标和预期车道中心目标中的至少一个，其中初始车道中心目标在初始车道的确定的中心处或附近，其中预期车道中心目标在预期车道的确定的中心处或附近，并且其中协商目标偏离初始车道中心目标并且在初始车道内。

Description

车道变换协商方法和***
技术领域
本公开内容总体上涉及车辆，更具体地，涉及用于自主车辆的车道变换的***和方法。
背景技术
自主车辆是一种能够感知其环境并在很少或没有用户输入的情况下导航的车辆。这是通过使用诸如雷达、激光雷达、图像传感器等传感设备来实现的。自主车辆还使用来自全球定位***(GPS)技术、导航***、车对车通信、车对基础设施技术和/或线控***的信息来导航车辆。
虽然自主车辆提供了许多优于传统车辆的潜在优势，但是在某些情况下，可能需要改进自主车辆的运动。例如，自主车辆执行车道变换以导航到下一个转弯、离开高速公路、绕过车道上的其他车辆或物体或提高速度。当相邻车道交通繁忙时，车辆必须“切入”到相邻车道，而在其他车辆之间。因此，期望提供用于在执行切入换道操纵之前与其他车辆协商换道的***和方法。此外，从随后的详细描述和所附权利要求中，结合附图和前述技术领域和背景技术，本公开的其他期望特征和特性将变得显而易见。
发明内容
在各种实施例中，提供了用于执行主车辆的车道变换的方法、***和车辆。在各种实施例中，一种方法包括:由处理器接收主车辆所期望的从初始车道到预期车道的车道变换的指示；由处理器基于期望的车道变换来定义初始车道中心目标、协商目标和预期车道中心目标；以及由处理器基于有限状态机将主车辆控制到初始车道中心目标、协商目标和预期车道中心目标中的至少一个，其中初始车道中心目标在初始车道的确定的中心处或附近，其中预期车道中心目标在预期车道的确定的中心处或附近，并且其中协商目标偏离初始车道中心目标并且在初始车道内。
在各种实施例中，确定协商目标是基于从主车辆的传感器接收的传感器数据。
在各种实施例中，确定协商目标基于限定主车辆尺寸的车辆参数。
在各种实施例中，确定协商目标是基于期望的右车道变化和期望的左车道变化。
在各种实施例中，有限状态机包括至少三种状态，初始车道居中状态、协商状态和预期车道居中状态，并且其中该方法包括:当当前状态是初始车道居中状态时，由处理器将主车辆控制到初始车道中心目标；当当前状态是协商状态时，由处理器将主车辆控制到协商目标；以及当当前状态是预期车道居中状态时，通过处理器将主车辆控制到预期车道中心目标。
在各种实施例中，有限状态机包括多个转换，其中至少一个转换基于与另一个相关联的安全距离。
在各种实施例中，该方法包括确定另一车辆在初始车道内并且在主车辆位置的前方。
在各种实施例中，该方法包括确定另一车辆在主车辆的位置后面或在主车辆位置处的预期车道内。
在各种实施例中，该方法包括确定另一车辆在预期车道内并且在主车辆位置的前方。
在各种实施例中，该方法包括基于另一车辆在未来时间的预测状态来计算安全距离。
在各种实施例中，该方法包括基于另一车辆在未来时间的预测状态计算安全距离，直到未来时间等于切入到预期车道的预测时间。
在各种实施例中，该方法包括基于对预期车道的预测切入时间、主车辆在预测切入时间的预测状态以及另一车辆在预测切入时间的预测状态来计算安全距离。
在另一个实施例中，一种用于执行主车辆的车道变换的***包括:一个或多个传感器，被配置为获得关于主车辆和主车辆附近的一个或多个其他车辆的传感器数据；和耦合到一个或多个传感器的处理器。该处理器被配置为:接收主车辆所期望的从初始车道到预期车道的车道变换的指示；基于期望的车道变换定义初始车道中心目标、协商目标和预期车道中心目标；以及基于有限状态机将主车辆控制到初始车道中心目标、协商目标和预期车道中心目标中的至少一个，其中初始车道中心目标在初始车道的确定的中心处或附近，其中预期车道中心目标在预期车道的确定的中心处或附近，并且其中协商目标偏离初始车道中心目标并且在初始车道内。
在各种实施例中，基于传感器数据、限定主车辆尺寸的车辆参数、期望的右车道变化和期望的左车道变化中的至少一个来确定协商目标。
在各种实施例中，有限状态机包括至少三种状态，初始车道居中状态、协商状态和预期车道居中状态，并且其中当当前状态是初始车道居中状态时，处理器将主车辆控制到初始车道中心目标，其中当当前状态是协商状态时，处理器将主车辆控制到协商目标，并且当当前状态是预期车道居中状态时，处理器将主车辆控制到预期车道中心目标。
在各种实施例中，有限状态机包括多个转换，其中至少一个转换基于与另一个相关联的安全距离。
在各种实施例中，处理器还被配置成:基于另一车辆在未来时间的预测状态来计算安全距离。
在各种实施例中，处理器还被配置成:基于另一车辆在未来时间的预测状态来计算安全距离，直到未来时间等于切入到预期车道的预测时间。
在各种实施例中，处理器还被配置为:基于到预期车道的预测切入时间、主车辆在预测切入时间的预测状态以及另一车辆在预测切入时间的预测状态来计算安全距离。
在又一实施例中，自主车辆包括:一个或多个传感器，其被配置为获得关于自主车辆和自主车辆附近的一个或多个其他车辆的传感器数据；和耦合到一个或多个传感器的处理器。该处理器被配置成:接收自主车辆期望从初始车道到预期车道的车道变换的指示；基于期望的车道变换定义初始车道中心目标、协商目标和预期车道中心目标；以及基于有限状态机将自主车辆控制到初始车道中心目标、协商目标和预期车道中心目标中的至少一个，其中初始车道中心目标在初始车道的确定的中心处或附近，其中预期车道中心目标在预期车道的确定的中心处或附近，并且其中协商目标偏离初始车道中心目标并且在初始车道内。
附图说明
下文将结合以下附图描述示例性实施例，其中相同的附图标记表示相同的元件，其中:
图1是示出根据各种实施例的具有车道变换协商***的车辆的功能框图；
图2是示出根据各种实施例的具有与图1的车辆相关联的车道变换协商***的自动驾驶***(ADS)的功能框图；
图3A和3B是根据各种实施例的车道变换协商***的车道和目标的图示；
图4是示出根据各种实施例的车道变换协商***的协商***的状态转换图；
图5和图6是根据各种实施例的由车道变换协商***计算的车道和安全措施的图示；
图7是示出了根据各种实施例的用于为车辆协商车道变更的控制过程的流程图。
具体实施方式
下面的详细描述本质上仅仅是示例性的，并不旨在限制应用和使用。此外，不打算受在前述技术领域、背景、简要概述或以下详细描述中提出的任何明示或暗示的理论的约束。如这里所使用的，术语“模块”指的是任何硬件、软件、固件、电子控制部件、处理逻辑和/或处理器设备，单独地或以任何组合的形式，包括但不限于:专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享的、专用的或成组的)和存储器、组合逻辑电路和/或提供所述功能的其他合适的部件。
本文可以根据功能和/或逻辑块组件以及各种处理步骤来描述本公开的实施例。应当理解，这种块组件可以由被配置成执行指定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件组件来实现。例如，本公开的实施例可以采用各种集成电路组件，例如存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等，它们可以在一个或多个微处理器或其他控制设备的控制下执行各种功能。此外，本领域技术人员将理解，本公开的实施例可以结合任何数量的***来实践，并且本文描述的***仅仅是本公开的示例性实施例。
为了简洁起见，与信号处理、数据传输、发信号、控制、机器学习、图像分析和***的其他功能方面(以及***的各个操作组件)相关的传统技术在此可能不详细描述。此外，本文包含的各个图中所示的连接线旨在表示各个元件之间的示例功能关系和/或物理耦合。应当注意，在本公开的实施例中可以存在许多替代的或附加的功能关系或物理连接。
参考图1，根据各种实施例，总体示为100的车道变换协商***与车辆10(在此也称为“主车辆”)相关联。通常，车道变换协商***(或简称为“***”)100为主车辆提供在车辆前方或在相邻车道上行驶的车辆之间的车道变换的协商。例如，在各种实施例中，车辆10通过首先在偏离车道中心的横向位置行驶，然后当确定执行超车切入操纵是安全的时，执行变道来协商车道变换。车辆基于对当前车道和预期车道中的车辆的主动分析来确定何时是安全的。
如图1所示，车辆10通常包括底盘12、车身14、前轮16和后轮18。车身14布置在底盘12上，并且基本上包围车辆10的部件。主体14和底盘12可以共同形成框架。车轮16-18各自在车身14的相应拐角附近可旋转地连接到底盘12上。在各种实施例中，车轮16、18包括车轮组件，该车轮组件还包括相应的相关轮胎。
在各种实施例中，车辆10是自主车辆，并且车道变换规划***100和/或其部件被结合到车辆10中。车辆10例如是被自动控制以将乘客从一个地点运送到另一个地点的车辆。在所示实施例中，车辆10被描述为客车，但是应当理解，也可以使用任何其他车辆，包括摩托车、卡车、运动型多用途车(SUV)、休闲车(RVs)、海船、飞机等。
在示例性实施例中，车辆10对应于汽车工程师协会(SAE)“J3016”自动驾驶级别标准分类法下的二级、三级、四级或五级自动化***。使用该术语，四级***表示“高度自动化”，指的是自动驾驶***执行动态驾驶任务的所有方面的驾驶模式，即使人类驾驶员没有适当地响应干预请求。另一方面，五级***表示“完全自动化”，指的是一种驾驶模式，其中自动驾驶***在人类驾驶员能够管理的所有道路和环境条件下执行动态驾驶任务的所有方面。然而，将会理解，根据本主题的实施例不限于自动化类别的任何特定分类或规则。此外，根据本实施例的***可以与包括传感器和悬架***的任何自主、非自主或其他车辆结合使用。
如图所示，车辆10通常包括推进***20、传动***22、转向***24、制动***26、一个或多个用户输入装置27、传感器***28、致动器***30、至少一个数据存储装置32、至少一个控制器34和通信***36。在各种实施例中，推进***20可包括内燃机、电机如牵引电机和/或燃料电池推进***。传动***22被配置成根据可选择的速度比将动力从推进***20传递到车轮16和18。根据各种实施例，变速器***22可包括有级自动变速器、无级变速器或其他合适的变速器。
制动***26被配置为向车轮16和18提供制动扭矩。在各种实施例中，制动***26可包括摩擦制动器、线制动、再生制动***如电机和/或其他合适的制动***。转向***24影响车轮16和/或18的位置。尽管出于说明的目的被描绘为包括方向盘，但是在本发明范围内预期的一些实施例中，转向***24可以不包括方向盘。
传感器***28包括一个或多个传感器40a-40n，其感测车辆10的外部环境和/或内部环境的可观察条件。传感器40a-40n包括但不限于雷达、激光雷达、全球定位***、光学相机、热感相机、超声波传感器、惯性测量单元和/或其他传感器。
致动器***30包括一个或多个致动器42a-42n，其控制一个或多个车辆特征，例如但不限于推进***20、传动***22、转向***24和制动***26。在各种实施例中，车辆10还可以包括未在图1中示出的内部和/或外部车辆特征，例如各种门、行李箱和驾驶室特征，例如空气、音乐、照明、触摸屏显示部件(例如与导航***结合使用的部件)等。
数据存储装置32存储用于自动控制车辆10的数据。在各种实施例中，数据存储设备32存储可导航环境的定义地图。在各种实施例中，定义的地图可以由远程***预定义并从远程***获得。例如，定义的地图可以由远程***组装并传送给车辆10(无线和/或有线方式)并存储在数据存储装置32中。路线信息也可以存储在数据存储设备32中，即，一组路段(与一个或多个定义的地图在地理上相关联),它们一起定义了用户可以从起始位置(例如，用户的当前位置)行进到目标位置的路线。可以理解，数据存储装置32可以是控制器34的一部分，与控制器34分离，或者是控制器34的一部分和独立***的一部分。
通信***36被配置为向和从其他实体48无线传送信息，其他实体48例如但不限于其他车辆(“V2V”通信)、基础设施(“V2I”通信)、远程运输***和/或用户设备。在示例性实施例中，通信***36是被配置成使用IEEE802.11标准或通过使用蜂窝数据通信经由无线局域网(WLAN)进行通信的无线通信***。然而，附加的或替代的通信方法，例如专用短程通信(DSRC)信道，也被认为在本公开的范围内。DSRC信道是指专门为汽车应用设计的单向或双向短程到中程无线通信信道，以及相应的一组协议和标准。
在某些实施例中，通信***36还配置成用于传感器***28、致动器***30、一个或多个控制器(例如，控制器34)和/或更多其他***和/或装置之间的通信。例如，通信***36可以包括传感器***28、致动器***30、一个或多个控制器34和/或一个或多个其他***和/或设备之间的控制器局域网(CAN)总线和/或直接布线的任何组合。在各种实施例中，通信***36可包括一个或多个收发器，用于与车辆10的一个或多个设备和/或***、乘客的设备和/或一个或多个远程信息源(例如，GPS数据、交通信息、天气信息等)通信。
控制器34包括至少一个处理器44和计算机可读存储设备或介质46。处理器44可以是任何定制的或市场上可买到的处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、与控制器34相关联的几个处理器中的辅助处理器、基于半导体的微处理器(以微芯片或芯片组的形式)、它们的任何组合，或者通常是用于执行指令的任何装置。计算机可读存储设备或介质46可以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。KAM是永久性或非易失性存储器，当处理器44断电时，其可用于存储各种操作变量。计算机可读存储装置或介质46可使用多种已知存储装置中的任何一种来实现，例如PROMs(可编程只读存储器)、EPROM(电PROM)、EEPROMs(电可擦除PROM)、闪存或任何其他能够存储数据的电、磁、光或组合的存储装置，其中一些数据表示控制器34在控制车辆10时使用的可执行指令。
指令可以包括一个或多个单独的程序，每个程序包括用于实现逻辑功能的可执行指令的有序列表。当由处理器44执行时，指令接收并处理来自传感器***28的信号，执行用于自动控制车辆10的部件的逻辑、计算、方法和/或算法，并产生传输到致动器***30的控制信号，以基于逻辑、计算、方法和/或算法自动控制车辆10的部件。尽管在图1中仅示出了一个控制器34，但是车辆10的实施例可以包括任何数量的控制器34，这些控制器通过任何合适的通信介质或通信介质的组合进行通信，并且协作以处理传感器信号，执行逻辑、计算、方法和/或算法，并且产生控制信号以自动控制车辆10的特征。
在各种实施例中，控制器34包括车道变换协商***100的一个或多个部件。例如，当由处理器44执行时，控制器的一个或多个指令执行有限状态机的逻辑，以根据限定的横向目标和安全措施在车道变换操纵期间控制车辆。可以理解的是，本文公开的主题为可被认为是标准或基准车辆10和/或与车辆10相关联的基于车辆的远程运输***提供了某些增强的特征和功能。为此，可以修改、增强或补充车辆和基于车辆的远程运输***，以提供下面更详细描述的附加特征。
现在参考图2，根据各种实施例，控制器34实施自动驾驶***(ADS)。也就是说，控制器34的合适的软件和/或硬件部件(例如，处理器44和计算机可读存储装置46)被用于提供结合车辆10使用的ADS。
在各种实施例中，自主驾驶***70的指令可以通过功能或***来组织。例如，如图2所示，自主驾驶***70可以包括计算机视觉***74、定位***76、引导***78和车辆控制***80。如可以理解的，在各种实施例中，指令可以被组织成任何数量的***(例如，组合、进一步分割等)，因为本公开不限于当前示例。
在各种实施例中，计算机视觉***74合成并处理传感器数据，并预测车辆10的环境的物体和特征的存在、位置、分类和/或路径。在各种实施例中，计算机视觉***74可以结合来自多个传感器的信息，包括但不限于照相机、激光雷达、雷达和/或任何数量的其他类型的传感器。
定位***76处理传感器数据以及其他数据以确定车辆10的位置(例如，相对于地图的本地位置、相对于道路车道的精确位置、车辆航向、速度等)相对于环境的变化。引导***78处理传感器数据以及其他数据，以确定车辆10要遵循的路径。车辆控制***80根据所确定的路径产生用于控制车辆10的控制信号。
在各种实施例中，控制器34实施机器学习技术来辅助控制器34的功能，例如特征检测/分类、障碍缓解、路线遍历、绘图、传感器集成、地面实况确定等。
在各种实施例中，如上关于图1所述，控制器34的一个或多个指令包含在车道变换协商***100中，用于规划横向目标并在左或右车道变换操作期间控制车辆10的运动。如图所示，车道变换协商***100的全部或部分可以体现在引导***78和/或车辆控制***80中，或者可以实现为单独的***。
如图3A和3B所示，车道变换协商***100包括用于每个车道变换方向的至少三个横向目标。在各种实施例中，可以基于从车辆10的传感器***接收的传感器数据、地图数据和/或指示车辆10尺寸的参数来确定横向目标。如图3A所示，对于从初始车道102到预期车道104的向右车道变化，横向目标包括:初始车道目标106的中心、偏移到初始车道102的中心右侧的协商目标108和预期车道目标110的中心。在另一个例子中，如图3B所示，对于从初始车道102到预期车道104的左侧车道变化，横向目标包括:初始车道目标106的中心、偏离初始车道102的中心的左侧或右侧的协商目标112、以及预期车道目标110的中心。在各种实施例中，假设在协商偏移108、112上行驶(和/或向协商偏移108、112移动)向其他驾驶员发出关于预期超车切入操纵的信号，并产生相应的预期车道104中的其他驾驶员的反应。
在各种实施例中，基于有限状态机的逻辑，车辆10在任何时间被横向控制到目标106、108、110、112中的任何一个。如图4所示，示例性有限状态机120包括至少三个状态122-126和多个转换130-140。在各种实施例中，这些状态包括初始车道居中状态122、协商状态124和预期车道居中状态126。当处于初始车道居中状态122时，车辆10被控制到初始车道目标106的中心。当处于协商状态124时，车辆10被控制到在车道变换方向上的协商目标108、112。当处于预期车道居中状态126时，车辆10被控制到预期车道目标110的中心。
假设在转变130处从初始车道居中状态122转变到协商状态124并在转变132处停留在协商状态124会触发预期车道104中的其他驾驶员的反应(例如，以某种概率减速、避让等)。车辆10可以被控制停留在协商状态124无限时间。当确定不再需要改变车道时(例如，根据人类驾驶员反馈或***的任何外部反馈改变路线规划)，车辆10在转变134处从协商状态124转变回到初始车道居中状态122。这种转换可以被称为“中止”变道。当确定车辆10可以安全地执行完成车道变换时，从协商状态124到预期车道居中状态126的转变发生在转变136处。一旦预期车道居中状态126被激活并且车辆10处于预期车道目标110的中心时已经完全执行了完整的车道变换，在138处，车辆10转换回初始车道居中状态122。在转变140处，车辆10保持在初始车道居中状态122，直到再次需要变道。
在各种实施例中，当处于初始车道居中状态122、过渡到协商状态124以及处于协商状态124时，相对于初始车道104中的其他车辆保持安全，这是因为车辆10仍然位于初始车道104中并且不干扰目标车道中的交通。例如，如图5所示，通过计算相对于初始车道102中的前方车辆152的安全距离150来验证车辆10的未来横向运动计划。车辆10被控制为在计算的安全距离150之前执行横向运动。在各种实施例中，安全距离是基于反应之前车辆10行驶的距离和动作(制动)时车辆10行驶的距离的总和减去制动时车辆152行驶的距离来计算的。在各种实施例中，距离基于相应车辆的速度。
如上所述，仅当车道变换可被安全验证直到完成时，才允许在转变136处从协商状态124转变到预期车道居中状态126。该验证在执行车道变换之前执行，并且需要采取更主动的措施。
例如，如图6所示，相对于三种可能的车辆保持了安全性。车辆包括在车辆10想要超车切入的预定车道104中的车辆154、在车辆10想要超车切入的预定车道104中的车辆156、以及在车辆10正在后面行驶的初始车道102中的车辆152。通过计算相对于三个可能的车辆152、154和156中的任何检测到的车辆的安全距离150来验证车辆10的未来横向运动计划。
当评估相对于车辆154的安全性时，基于超车切入应该发生的预测时间(t_cut)、车辆10的预测状态和在预期超车切入时间(t_cut)的车辆154的预测状态来计算安全距离158，其中ro>0以考虑车辆154检测超车切入所花费的时间延迟。在各种实施例中，使用最坏情况预测模型来预测车辆154的状态；并且使用来自t_cut处的未来运动计划的样本来预测车辆10的状态。注意，这要求车辆10将准确地遵循运动计划，至少直到时间(t_cut)没有偏差。在计算出的安全距离158之后，控制车辆10执行横向运动。
当评估车辆152的安全性时，基于在未来时间(t+dt)的预测状态来计算安全距离160。这里，从当前时间t到时间t+dt执行安全性验证，其中dt代表规划迭代之间的时间。例如，如果每秒执行一次规划，则dt＝1[秒]。在各种实施例中，在t到t+dt范围内的时间，使用来自未来运动计划的样本来预测车辆10的状态。此后，控制车辆10在计算的安全距离160之前执行横向移动。
当评估相对于车辆156的安全性时，基于最大未来时间的预测状态和预测超车切入时间mas(t+dt，t_cut)类似地计算安全距离162，以有助于至少在t_cut之前精确跟踪运动计划的上述要求。车辆10被控制为在计算的安全距离162之前执行横向运动。
为了允许车辆10在处于预期车道居中状态时安全地对车辆152和156的状态变化做出反应，根据检测到的车辆10的车道占用情况来测试最后两个条件。在各种实施例中，车道变换策略的可用性取决于超车切入时间(t_cut-t)。通过将协商目标设置在车道边界附近，减少了评估车道变更安全条件时的超车切入时间，并提高了可用性。
参考图7并继续参考图1-6，提供了用于规划沿道路的车道变换的控制过程200的流程图。根据各种实施例，控制过程200可以结合图1的车道变换协商***100和车辆10、图2的自主驾驶***和图4的有限状态机来实施。根据本公开可以理解，控制过程200内的操作顺序不限于如图7所示的顺序执行，而是可以按照适用的和根据本公开的一个或多个不同的顺序来执行。在各种实施例中，控制过程200可以基于一个或多个预定事件被安排运行，和/或可以在车辆10运行期间连续运行。
在一个示例中，控制过程200可以开始于205。在210处，车辆10被控制到初始车道中心目标106，此后，在220处，确定是否需要变道。当在220处不希望改变车道时，过程200继续在210处将车辆10控制到初始车道中心目标106。
当在220处期望变道时，在220处车辆10被横向控制到或接近于协商目标108或112。此后，在240处，当以协商偏移108或112行驶时，确定是否仍然需要变道。当在240处不再需要改变车道时，过程200继续在210处将车辆10控制到初始车道中心目标106。
当在240处仍然需要变道时，在250处确定完全变道是否安全。当在250处确定完全变道不安全时，过程200继续在220处控制车辆10横向靠近或接近协商目标108或112。当在250处确定完全变道是安全时，在260处车辆10被横向控制在预期车道中心目标110。如果在270处车辆10还没有被分配到预期车道104，则过程200继续在260处横向控制车辆10于预期车道中心目标110。一旦车辆10被分配到预期车道104，过程200继续在210横向控制车辆10于新的初始车道中心目标106。
虽然在前面的详细描述中已经介绍了至少一个示例性实施例，但是应该理解，存在大量的变化。还应当理解，一个或多个示例性实施例仅仅是示例，并不旨在以任何方式限制本公开的范围、适用性或配置。相反，前面的详细描述将为本领域技术人员提供实施一个或多个示例性实施例的便利路线图。应当理解，在不脱离所附权利要求及其法律等同物所阐述的本公开的范围的情况下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。

Claims (10)

1.一种用于主车辆执行车道变换的方法，包括:
由处理器接收主车辆期望从初始车道到预期车道的车道变换的指示；
由处理器基于期望的车道变换来定义初始车道中心目标、协商目标和预期车道中心目标；和
由处理器基于有限状态机将主车辆控制到初始车道中心目标、协商目标和预期车道中心目标中的至少一个；
其中所述初始车道中心目标位于或接近所述初始车道的确定中心，其中所述预期车道中心目标位于或接近所述预期车道的确定中心，并且其中所述协商目标偏离所述初始车道中心目标并且在所述初始车道内。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定协商目标基于从主车辆的传感器接收的传感器数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定协商目标是基于限定主车辆尺寸的车辆参数。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述协商目标是基于期望的右车道变化和期望的左车道变化。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述有限状态机包括至少三个状态，初始车道居中状态、协商状态和预期车道居中状态，并且其中所述方法包括:
当当前状态是初始车道居中状态时，由处理器将主车辆控制到初始车道中心目标；
当当前状态是协商状态时，由处理器将主车辆控制到协商目标；和
当当前状态是预期车道居中状态时，由处理器将主车辆控制到预期车道中心目标。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述有限状态机包括多个转换，其中至少一个转换基于与另一个相关联的安全距离。
7.根据权利要求6所述的方法，还包括确定另一车辆为以下至少一种:在初始车道内且在主车辆位置的前方，在主车辆位置的后方或在主车辆位置处的预期车道内，以及在主车辆位置的前方且在预期车道内。
8.根据权利要求6所述的方法，还包括基于另一车辆在未来时间的预测状态来计算安全距离。
9.根据权利要求6所述的方法，还包括基于对预期车道的预测超车切入时间、主车辆在预测超车切入时间的预测状态和另一车辆在预测超车切入时间的预测状态来计算安全距离。
10.一种用于主车辆执行车道变换的***，包括:
一个或多个传感器，被配置为获得关于主车辆和主车辆附近的一个或多个其他车辆的传感器数据；和
处理器，其耦合到所述一个或多个传感器，并且被配置为:
接收主车辆所期望的从初始车道到预期车道的车道变换的指示；
基于期望的车道变换定义初始车道中心目标、协商目标和预期车道中心目标；和
基于有限状态机将主车辆控制到初始车道中心目标、协商目标和预期车道中心目标中的至少一个，
其中所述初始车道中心目标位于或接近所述初始车道的确定中心，其中所述预期车道中心目标位于或接近所述预期车道的确定中心，并且其中所述协商目标偏离所述初始车道中心目标并且在所述初始车道内。
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