CN116198498A - 用于在外部威胁下使驾驶员和自动化转向命令自适应融合的方法和*** - Google Patents

用于在外部威胁下使驾驶员和自动化转向命令自适应融合的方法和*** Download PDF

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Abstract

根据示例性实施例，提供了用于控制自主车辆的转向的方法和***。该方法包括：由处理器以半自动化模式操作该自主车辆；由处理器接收包括测量的驾驶员扭矩的驾驶员输入；由处理器接收威胁数据；由处理器基于阻抗关系、阻抗参数、所测量的驾驶员扭矩和威胁数据来确定转向命令偏差；由该处理器基于该转向命令偏差和所需角度确定基准角；以及由处理器产生控制数据，以基于基准角来控制自主车辆的转向。

Description

用于在外部威胁下使驾驶员和自动化转向命令自适应融合的 方法和***
技术领域
本技术领域总体上涉及车辆，更具体地说，涉及用于在检测到外部威胁时提供车辆的半自主转向的方法和***。
背景技术
基于路径的自动化驾驶辅助特征功能通过转向控制实现自动化车道保持和/或车道跟随。半自主转向通过维护对方向盘的控制权来实现自动化车道跟随，而驾驶员偶尔输入转向扭矩，该转向扭矩可能会对抗自动控制动作。
为了在自动车道跟随处于控制中的同时实现驾驶员转向扭矩的平滑融合并使控制器接合最大化，可以使用阻抗控制器来修改转向命令。在某些情况下，对车辆的外部威胁可能导致驾驶员的各种输入扭矩来转向。当检测到外部威胁时希望修改阻抗控制器的策略，以使整体特征对于各种输入扭矩更加安全和自然。
因此，希望提供用于在存在外部威胁时提供半自主转向控制的方法和***。此外，结合附图和前述技术领域和背景，从后续详细描述和所附权利要求中，本发明的其他期望的特征和特性将变得显而易见。
发明内容
根据示例性实施例，提供了用于控制自主车辆的转向的方法和***。该方法包括：由处理器以半自动化模式操作该自主车辆；由该处理器接收包括测量的驾驶员扭矩的驾驶员输入；由处理器接收威胁数据；由该处理器基于阻抗关系、阻抗参数、所测量的驾驶员扭矩和威胁数据来确定转向命令偏差；由该处理器基于转向命令偏差和所需角度确定基准角；以及由处理器生成控制数据，以基于基准角来控制自主车辆的转向。
在各种实施例中，该方法包括基于威胁数据调整阻抗参数，并且其中确定转向命令偏差是基于经调整的阻抗参数。
在各种实施例中，威胁数据包括到威胁的横向距离、碰撞时间和威胁类型中的至少一个。
在各种实施例中，调整包括作为威胁数据的函数以非线性方式增加阻抗刚度参数。
在各种实施例中，威胁数据包括威胁的方向，并且其中调整阻抗参数是基于威胁的方向和转向命令偏差。
在各种实施例中，调整包括在一个时间段内连续融合阻抗参数。
在各种实施例中，当威胁在与当前转向命令偏差相同的方向上出现时，融合是基于第一时间段。
在各种实施例中，当威胁不再存在时，融合在第二时间段发生。
在各种实施例中，第二时间段比第一时间段长。
在各种实施例中，该方法还包括当所测量的驾驶员扭矩大于动态阈值时，允许驾驶员输入使车辆直接转向而不进行半自主转向。
在另一实施例中，一种***包括：非暂时性计算机可读介质，该非暂时性计算机可读介质包括被配置为执行过程的计算机指令；以及处理器，该处理器被配置为执行过程。该过程包括：由该处理器以半自动化模式操作自主车辆；由该处理器接收包括测量的驾驶员扭矩的驾驶员输入；由该处理器接收威胁数据；由该处理器基于阻抗关系、阻抗参数、所测量的驾驶员扭矩和该威胁数据来确定转向命令偏差；由该处理器基于转向命令偏差和所需角度确定基准角；以及由该处理器产生控制数据以基于基准角来控制自主车辆的转向。
在各种实施例中，该过程包括基于该威胁数据调整阻抗参数，并且其中确定该转向命令偏差是基于经调整的阻抗参数。
在各种实施例中，威胁数据包括到威胁的横向距离、碰撞时间和威胁类型中的至少一个。
在各种实施例中，调整包括作为威胁数据的函数以非线性方式增加阻抗刚度参数。
在各种实施例中，威胁数据包括威胁的方向，并且其中调整阻抗参数是基于威胁的方向和转向命令偏差。
在各种实施例中，调整包括在一个时间段内连续融合阻抗参数。
在各种实施例中，当威胁在与当前转向命令偏差相同的方向上出现时，融合是基于第一时间段。
在各种实施例中，当威胁不再存在时，融合在第二时间段发生。
在各种实施例中，第二时间段比第一时间段长。
在各种实施例中，该过程还包括当所测量的驾驶员扭矩大于动态阈值时，允许驾驶员输入使车辆直接转向而不进行半自主转向。
本发明提供以下技术方案：
1. 一种控制自主车辆转向的方法，包括：
由处理器以半自动化模式操作所述自主车辆；
由所述处理器接收包括测量的驾驶员扭矩的驾驶员输入；
由所述处理器接收威胁数据；
由所述处理器基于阻抗关系、阻抗参数、所测量的驾驶员扭矩和所述威胁数据来确定转向命令偏差；
由所述处理器基于所述转向命令偏差和所需角度确定基准角；以及
由所述处理器生成控制数据，以基于所述基准角来控制所述自主车辆的转向。
2. 根据方案1所述的方法，还包括基于所述威胁数据调整所述阻抗参数，并且其中确定所述转向命令偏差是基于经调整的阻抗参数。
3. 根据方案2所述的方法，其中所述威胁数据包括到威胁的横向距离、碰撞时间和威胁类型中的至少一个。
4. 根据方案2所述的方法，其中所述调整包括作为所述威胁数据的函数以非线性方式增加阻抗刚度参数。
5. 根据方案2所述的方法，其中所述威胁数据包括威胁的方向，并且其中调整所述阻抗参数是基于所述威胁的方向和所述转向命令偏差。
6. 根据方案2所述的方法，其中所述调整包括在一个时间段内连续融合所述阻抗参数。
7. 根据方案6所述的方法，其中，当威胁出现在与当前转向命令偏差相同的方向上时所述融合是基于第一时间段。
8. 根据方案7所述的方法，其中当所述威胁不再存在时所述融合发生在第二时间段。
9. 根据方案8所述的方法，其中，所述第二时间段比所述第一时间段长。
10. 根据方案1所述的方法，还包括当所述测量的驾驶员扭矩大于动态阈值时，允许驾驶员输入使所述车辆直接转向而不进行半自主转向。
11. 一种用于控制自主车辆的转向的***，包括：
非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质包括被配置成执行过程的计算机指令；以及
处理器，所述处理器被配置为执行所述过程，所述过程包括：
由所述处理器以半自动化模式操作所述自主车辆；
由所述处理器接收包括测量的驾驶员扭矩的驾驶员输入；
由所述处理器接收威胁数据；
由所述处理器基于阻抗关系、阻抗参数、所述测量的驾驶员扭矩和所述威胁数据来确定转向命令偏差；
由所述处理器基于所述转向命令偏差和所需角度确定基准角；以及
由所述处理器生成控制数据，以基于所述基准角来控制所述自主车辆的转向。
12. 根据方案11所述的***，还包括基于所述威胁数据调整所述阻抗参数，并且其中确定所述转向命令偏差是基于经调整的阻抗参数。
13. 根据方案12所述的***，其中所述威胁数据包括到威胁的横向距离、碰撞时间和威胁类型中的至少一个。
14. 根据方案12所述的***，其中所述调整包括作为所述威胁数据的函数以非线性方式增加阻抗刚度参数。
15. 根据方案12所述的***，其中所述威胁数据包括威胁的方向，并且其中调整所述阻抗参数基于所述威胁的方向和所述转向命令偏差。
16. 根据方案12所述的***，其中所述调整包括在一个时间段内连续融合所述阻抗参数。
17. 根据方案16所述的***，其中当威胁出现在与当前转向命令偏差相同的方向上时所述融合是基于第一时间段。
18. 根据方案17所述的***，其中当所述威胁不再存在时所述融合在第二时间段发生。
19. 根据方案18所述的设备，其中，所述第二时间段比所述第一时间段长。
20. 根据方案11所述的***，还包括：当所述测量的驾驶员扭矩大于动态阈值时，允许驾驶员输入使所述车辆直接转向而不进行半自主转向。
附图说明
下文将结合以下附图描述本公开，其中相同的附图标记表示相同的元件，并且其中：
图1是根据示例性实施例的包括转向控制***的自主车辆的功能框图；
图2是根据各种实施例的包括转向控制***的自主车辆的自主驾驶***的功能框图；
图3是图示根据示例性实施例的转向控制***的数据流程图；
图4是根据示例性实施例的用于控制自主车辆的转向的过程的流程图。
具体实施方式
以下详细描述本质上仅仅是示例性的，并不旨在限制本公开或本公开的应用和用途。此外，并不意图受前面背景技术或以下详细描述中提出的任何理论的约束。本文可以根据功能和/或逻辑块部件以及各种处理步骤来描述本公开的实施例。应当理解，这种块部件可以由配置成执行指定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件部件来实现。例如，本公开的实施例可以采用各种集成电路部件，例如存储元件、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***来实施，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，本文可能不详细描述与信号处理、数据传输、信号发送、控制和***(以及***的各独立操作部件)的其他功能方面相关的常规技术。此外，本文包含的各种附图中所示的连接线旨在表示各种元件之间的示例功能关系和/或物理联接。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，示出了根据各种实施例与车辆10相关联的转向控制***，该转向控制***总体上以100示出。一般而言，转向控制***100在标称条件下或当存在侧面威胁时（例如，当车辆在相邻车道上时，骑自行车的人或静态交通对象在侧面存在时），改变驾驶员转向感觉并降低半自主车道居中控制的转向权限。在各种实施例中，转向控制***100提供用于调适驾驶员感觉和减少自动化控制权限，以确保驾驶员扭矩与自动化转向的平滑融合，同时维持与威胁的足够安全距离。
如图1所描绘，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。车身14和底盘12可以共同形成框架。轮子16-18各自在车身14的相应角部附近可旋转地联接到底盘12。
在各种实施例中，车辆10是自主车辆，并且驾驶员超驰***100被结合到自主车辆10（在下文中称为自主车辆10）中。自主车辆10例如是受自动控制以将乘客从一个位置运送到另一个位置的车辆。在图示实施例中，车辆10被描绘为乘用车，但是应当理解，也可以使用包括摩托车、卡车、运动型多功能车(SUV)、娱乐车辆(RV)、船舶、飞机等在内的任何其它交通工具。在示例性实施例中，自主车辆10是所谓的二级或三级自动化。可以理解，在各种实施例中，自主车辆10可以是任何级别的自动化。
如图所示，自主车辆10通常包括推进***20、传动***22、转向***24、制动***26、传感器***28、致动器***30、至少一个数据存储设备32、至少一个控制器34和通信***36。在各种实施例中，推进***20可以包括内燃机、诸如牵引马达的电机、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传输到车轮16-18。根据各种实施例，传动***22可以包括步进比自动变速器、无级变速器或其他合适的变速器。制动***26被配置成向车轮16-18提供制动扭矩。在各种实施例中，制动***26可以包括摩擦制动器、线控制动、诸如电机的再生制动***和/或其他合适的制动***。转向***24影响车轮16-18的位置。
传感器***28包括一个或多个感测设备40a-40n，其感测自主车辆10的外部环境和/或内部环境的可观察条件。感测设备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。在各种实施例中，感测设备40a-40n包括生成由***100使用的图像传感器数据的一个或多个图像传感器。
致动器***30包括一个或多个致动器设备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，车辆特征还可以包括内部和/或外部车辆特征，例如但不限于门、行李箱和驾驶室特征，例如空气、音乐、照明等(未标记)。
通信***36被配置成向其他实体48和从其他实体48无线通信信息，其它实体为例如但不限于其他车辆(“V2V”通信)，基础设施(“V2I”通信)、远程***和/或个人设备(关于图2更详细地描述)。在示例性实施例中，通信***36是无线通信***，其被配置成使用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。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使用而设计的单向或双向短程至中程无线通信信道，以及对应的一组协议和标准。
数据存储设备32存储用于自动控制该自主车辆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，定义地图可以由远程***预定义并从远程***获得(参考图2更详细地描述)。例如，定义地图可以由远程***集合并传送到自主车辆10(无线地和/或以有线方式)并存储在数据存储设备32中。在各种实施例中，所定义的地图包括由***100使用的环境的高度地图。可以理解，数据存储设备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的一部分和单独***的一部分。
控制器34包括至少一个处理器44和计算机性可读存储设备或介质46。处理器44可以是任何定制的或市售的处理器、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(呈微芯片或芯片组的形式)、宏处理器、它们的任何组合或者通常用于执行指令的任何设备。例如，计算机可读存储设备或介质46可以包括只读存储器(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装置。KAM是永久性或非易失性存储器，当处理器44掉电时，其可用于存储各种操作变量。计算机可读存储设备或介质46可以使用多种已知存储器设备中的任何一种来实施，例如，PROM(可编程只读存储器)、EPROM(电可编程只读存储器)、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、闪存存储器或能够存储数据的任何其他电、磁、光存储器设备或组合存储器设备，所述数据中的一些代表由控制器34在控制自主车辆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，所述程序中的每一个包括用于实施逻辑功能的可执行指令的有序列表。当由处理器44执行时，指令接收和处理来自传感器***28的信号，执行用于自动控制自主车辆10的部件的逻辑、计算、方法和/或算法，并且基于逻辑、计算、方法和/或算法生成对致动器***30的控制信号以自动控制自主车辆10的部件。尽管在图1中示出了仅一个控制器34，但是自主车辆10的实施例可以包括任何数量的控制器34，这些控制器34通过合适的通信介质或通信介质的组合通信，并且协作来处理传感器信号、执行逻辑、计算、方法和/或算法并且生成控制信号以自动控制自主车辆10的特征。
在各种实施例中，控制器34的一个或多个指令体现在转向控制***100中，并且当由处理器44执行时，处理来自传感器的数据和/或来自控制器34内的数据，以根据本文公开的示例性实施例控制车辆10的转向。
根据各种实施例，控制器34实施如图2所示的自主驾驶***(ADS)70。即，控制器34的合适的软件和/或硬件部件（例如，处理器44和计算机可读存储设备46）被用于提供与车辆10结合使用的自主驾驶***70。
在各种实施例中，自主驾驶*** 70的指令可以按功能，模块或***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。可以理解，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，并预测对象的存在、位置、分类和/或路径以及车辆10的环境的特征。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相对于环境的位置(例如，相对于地图的局部位置、相对于道路车道的精确位置、车辆航向、速度等)。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根据确定的路径生成用于控制车辆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。
如上文简要提及，图1的转向控制***100的全部或部分例如作为车辆控制***80的一部分被包括在ADS 70内。例如，转向控制***100生成用于控制图1的转向***24的转向角的转向命令数据。
例如，如关于图3和继续参考图1和图2更详细地示出的，转向控制***100包括轨迹控制模块102、阻抗控制模块104、基准角确定模块106和转向控制模块108。可以理解，在各种实施例中，所示的模块可以被组合和/或进一步分割。
轨迹控制模块102接收作为输入的道路曲率数据110、车辆速度数据112和轨迹误差数据114。基于输入，轨迹控制模块确定用于控制车辆沿着路径的轨迹的所需转向角
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
，并基于所需转向角/>
Figure DEST_PATH_IMAGE002AA
生成所需转向角数据116。
阻抗控制模块104接收作为输入的左威胁数据118、右威胁数据120和驾驶员扭矩数据122。在各种实施例中，左威胁数据118指示在车辆10的左横向侧检测到威胁、左威胁的估计碰撞时间以及威胁类型。类似地，右威胁数据120指示在车辆10的右横向侧检测到威胁、右威胁的估计碰撞时间以及威胁类型。驾驶员扭矩数据122指示驾驶员在转向***24上提供的扭矩的感测量。基于输入，阻抗控制模块104将转向命令偏差
Figure DEST_PATH_IMAGE004AAA
确定为由测量的驾驶员转向扭矩强加的阻抗关系，/>
Figure 405712DEST_PATH_IMAGE006
，其中M、B和K分别是阻抗参数：质量、阻尼和刚度。阻抗控制模块104基于确定的转向偏差/>
Figure DEST_PATH_IMAGE007
生成转向命令偏差数据124。
在各种实施例中，阻抗控制模块包括参数自适应子模块200，其基于检测到的侧面威胁修改阻抗参数(M、B和K）中的一个或多个。在各种实施例中，调整参数以使转向进入威胁侧变得更加困难，这在车辆10在车道中偏置并且在该侧检测到威胁时产生往回转向的转向（例如，往回转向到中央或其他位置）。
在各种实施例中，使用到威胁的横向距离、威胁的碰撞时间和/或威胁类型来调整参数。例如，当由阻抗控制模块104生成的转向命令偏差Δθ在与检测到的威胁的相同方向时，参数调整模块200增加阻抗刚度。在各种实施例中，其他阻抗参数协力地改变以实现所需的转向力量与位置偏差，同时维持足够的阻尼比（例如>=0.5)和足够低以抑制驾驶员扭矩传感器噪声并足够高以确保带宽高于人类致动带宽（例如>=2Hz)的固有频率。
在另一示例中，当威胁碰撞时间朝着预定义阈值减小时，参数调整模块200非线性地将转向力量与位置偏差调整到高平稳状态，从而实现屏障效应。一个这样的实施方式是阻抗刚度的抛物面映射，其随着到阈值的距离和/或碰撞时间趋向零减小而增加到恒定的高值，并且随着到阈值的距离和/或碰撞时间趋向无穷大增加而融合到恒定的低值。
在另一示例中，当检测到的威胁在相关威胁条件与由威胁类型指示的标称条件之间时，参数调整模块200线性融合阻抗参数。参数调整模块200在一个时间段内融合参数。在各种实施例中，当从标称条件切换到相关威胁时融合时间段短以实现往回转向效应，而当从相关威胁切换到标称威胁时融合时间段长以实现无差拍转向。在各种实施例中，可以基于碰撞时间、障碍物类型或与之相关联的质量比、和/或威胁的运动方向来对威胁进行分类。
基准角确定模块106接收作为输入的所需转向角数据116据和转向命令偏差数据124。基于输入，基准角确定模块106确定用于控制车辆10的转向的基准角
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，并基于基准角
Figure DEST_PATH_IMAGE009A
生成基准角数据126。例如，基准角确定模块106将转向命令偏差/>
Figure DEST_PATH_IMAGE011
和所需转向角/>
Figure DEST_PATH_IMAGE013
相加，以确定转向角基准为/>
Figure DEST_PATH_IMAGE015
。
转向控制模块108接收作为输入的基准角数据126和测量的转向角数据128。测量的转向角数据128指示车辆10的转向***24的测量的转向角。转向控制模块108生成转向控制数据130，以将转向***24的测量的转向角控制到基准角或控制在基准角的范围内，从而在检测到威胁时基于驾驶员扭矩与自主控制的融合来控制车辆的转向。
在各种实施例中，转向控制模块108基于驾驶员扭矩数据132并且在达到驾驶员扭矩超驰阈值时不考虑基准角数据126来生成转向控制数据130。驾驶员扭矩阈值可以根据阻抗控制是否有效、车辆的横向位置、路径曲率、威胁分类、传感器故障、地图故障以及任何车道数据故障和车辆速度来确定。当驾驶员扭矩小于超驰阈值时，由于阻抗控制，驾驶员具有相对于目标轨迹偏移车辆的能力；当驾驶员扭矩大于超驰阈值时，驾驶员有充分的控制权来操纵车辆。这创造了两层级转向感觉。
现在参考图4，流程图示出了根据示例性实施例的用于控制转向的过程400。根据示例性实施例，过程400可以结合图1的车辆10、图2的ADS 70和图3的转向控制***100来实施。根据本公开可以理解，过程400内的操作顺序不限于图4所图示的顺序执行，而是可以以一个或多个不同的顺序执行，如根据本公开所适用的。在各种实施例中，过程400可被安排为基于一个或多个预定事件运行，和/或可在车辆10的操作期间连续运行。
如图4所描绘，过程400可以开始于402。在404处接收左威胁数据118和右威胁数据120。在406处接收驾驶员扭矩数据122。例如，如上文所讨论，基于左威胁数据118、右威胁数据120和驾驶员扭矩数据122来调整阻抗参数。例如，如上文所讨论，在410，基于阻抗关系和阻抗参数来确定转向命令偏差。在412，基于例如车辆速度和道路特征来确定所需转向角。在414，基于转向命令偏差和所需转向角来确定基准角；并且在416基于基准角生成转向控制数据。此后，过程400可在418处结束。
因此，提供了用于在检测到威胁时控制半自主车辆的转向的方法、***和车辆。将理解的是，***、车辆和方法可以不同于图中描绘的和本文描述的***、车辆和方法。例如，图1的车辆10和图3的***100及其部件可以在不同的实施例中变化。类似地将理解，过程400的步骤可以不同于图4所描绘的步骤，和/或过程400的各种步骤可以同时发生和/或以不同于图4所示的顺序发生。
虽然在前述详细描述中已经呈现了至少一个示例性实施例，但是应当理解，存在大量变型。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。而是，前述详细描述将为本领域技术人员提供用于实施所述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中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)

1.一种控制自主车辆转向的方法，包括：
由处理器以半自动化模式操作所述自主车辆；
由所述处理器接收包括测量的驾驶员扭矩的驾驶员输入；
由所述处理器接收威胁数据；
由所述处理器基于阻抗关系、阻抗参数、所测量的驾驶员扭矩和所述威胁数据来确定转向命令偏差；
由所述处理器基于所述转向命令偏差和所需角度确定基准角；以及
由所述处理器生成控制数据，以基于所述基准角来控制所述自主车辆的转向。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括基于所述威胁数据调整所述阻抗参数，并且其中确定所述转向命令偏差是基于经调整的阻抗参数。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述威胁数据包括到威胁的横向距离、碰撞时间和威胁类型中的至少一个。
4.根据权利要求2所述的方法，其中所述调整包括作为所述威胁数据的函数以非线性方式增加阻抗刚度参数。
5.根据权利要求2所述的方法，其中所述威胁数据包括威胁的方向，并且其中调整所述阻抗参数是基于所述威胁的方向和所述转向命令偏差。
6.根据权利要求2所述的方法，其中所述调整包括在一个时间段内连续融合所述阻抗参数。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，当威胁出现在与当前转向命令偏差相同的方向上时所述融合是基于第一时间段。
8.根据权利要求7所述的方法，其中当所述威胁不再存在时所述融合发生在第二时间段。
9.根据权利要求1所述的方法，还包括当所述测量的驾驶员扭矩大于动态阈值时，允许驾驶员输入使所述车辆直接转向而不进行半自主转向。
10. 一种用于控制自主车辆的转向的***，包括：
非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质包括被配置成执行过程的计算机指令；以及
处理器，所述处理器被配置为执行所述过程，所述过程包括：
由所述处理器以半自动化模式操作所述自主车辆；
由所述处理器接收包括测量的驾驶员扭矩的驾驶员输入；
由所述处理器接收威胁数据；
由所述处理器基于阻抗关系、阻抗参数、所述测量的驾驶员扭矩和所述威胁数据来确定转向命令偏差；
由所述处理器基于所述转向命令偏差和所需角度确定基准角；以及
由所述处理器生成控制数据，以基于所述基准角来控制所述自主车辆的转向。
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