CN111497838A

CN111497838A - 驾驶员辅助系统及其控制方法

Info

Publication number: CN111497838A
Application number: CN201911249515.4A
Authority: CN
Inventors: 金炫范
Original assignee: Mando Corp
Current assignee: Halla Creedong Electronics Co ltd
Priority date: 2019-01-30
Filing date: 2019-12-09
Publication date: 2020-08-07
Also published as: DE102019218504A1; US20200242941A1

Abstract

本公开涉及驾驶员辅助系统及其控制方法。驾驶员辅助系统DAS包括：摄像头，所述摄像头被构造成在车辆上安置成具有视场并获得图像数据；雷达，所述雷达被构造成在所述车辆上安置成具有外部视场并获得雷达数据；以及控制器，所述控制器被构造成包括处理器，以处理由所述摄像头获得的所述图像数据和由所述雷达获得的所述雷达数据，并且所述控制器基于所述图像数据和所述雷达数据中的至少一者来识别对象，通过确定与所识别的所述对象的碰撞可能性来确定所述对象的风险，并基于所述对象的风险来确定所述车辆在行驶车道内的行驶位置。

Description

驾驶员辅助系统及其控制方法

技术领域

本公开的实施方式涉及驾驶员辅助系统及其控制方法。

背景技术

车道保持辅助系统(Lane Keeping Assist System)是一种无需驾驶员操纵方向盘就能识别车辆行驶的车道并维持该车道的装置。常规的驾驶员辅助系统通常允许车辆在车道中间行驶。

然而，常规驾驶员辅助系统具有以下问题：因为驾驶员辅助系统在不考虑车辆驾驶期间出现的特定条件或特定情形的情况下均匀地在车道的中央行驶，因此降低了自动驾驶的安全性。

发明内容

鉴于以上内容，本公开的一方面在于提供一种驾驶员辅助系统和驾驶员辅助方法，用于基于车辆外部对象的碰撞风险来确定车辆在行驶车道中的偏转行驶。

根据本公开的一方面，驾驶员辅助系统(DAS)包括：摄像头，所述摄像头被构造成在车辆上安置成具有视场并获得图像数据；雷达，所述雷达被构造成在所述车辆上安置成具有外部视场并获得雷达数据；以及控制器，所述控制器被构造成包括处理器，以处理由所述摄像头获得的所述图像数据和由所述雷达获得的所述雷达数据，并且所述控制器可以基于所述图像数据和所述雷达数据中的至少一者来识别对象，可以通过确定与所识别的所述对象的碰撞可能性来确定所述对象的风险，并可以基于所述对象的风险来确定所述车辆在行驶车道内的行驶位置。

所述控制器可以通过基于所述对象的位置信息按所述车辆的左侧风险和右侧风险划分来确定所述对象的风险。

所述控制器可以基于所述车辆的所述左侧风险和所述右侧风险将所述车辆的所述行驶位置确定成在所述行驶车道内偏向右车道或左车道。

所述控制器可以通过基于所述对象的位置信息和所述车辆的行为信息确定与所述对象碰撞的时间来确定所述对象的风险。

所述控制器可以通过根据所述对象的类型施加权重来确定所述对象的风险。

所述控制器可以控制设置在所述车辆中的转向系统，使得所述车辆移动至所述车辆的所确定的所述行驶位置。

所述控制器可以生成虚拟车道以使所述车辆移动至所述车辆的所确定的所述行驶位置。

根据本公开的另一方面，一种控制驾驶员辅助系统的方法，所述驾驶员辅助系统包括：摄像头，所述摄像头被构造成在车辆上安置成具有视场并获得图像数据；雷达，所述雷达被构造成在所述车辆上安置成具有外部视场并获得雷达数据；以及控制器，所述控制器被构造成包括处理器，以处理由所述摄像头获得的所述图像数据和由所述雷达获得的所述雷达数据，所述方法包括以下步骤：借助所述摄像头获得所述图像数据；借助所述雷达获得所述雷达数据；基于所述图像数据和所述雷达数据中的至少一者来识别对象；通过确定与所识别的所述对象的碰撞可能性来确定所述对象的风险；以及基于所述对象的风险来确定所述车辆在行驶车道内的行驶位置。

确定所述对象的风险的步骤可以还包括：通过基于所述对象的位置信息按所述车辆的左侧风险和右侧风险划分来确定所述对象的风险。

确定所述车辆的行驶位置的步骤可以还包括：基于所述车辆的所述左侧风险和所述右侧风险将所述车辆的所述行驶位置确定成在所述行驶车道内偏向右车道或左车道。

确定所述对象的风险的步骤可以包括：基于所述对象的位置信息和所述车辆的行为信息确定与所述对象碰撞的时间来确定所述对象的风险。

确定所述对象的风险的步骤可以还包括：通过根据所述对象的类型施加权重来确定所述对象的风险。

所述方法可以还包括以下步骤：控制设置在所述车辆中的转向系统，使得所述车辆移动至所述车辆的所确定的所述行驶位置。

所述方法可以还包括以下步骤：生成虚拟车道以使所述车辆移动至所述车辆的所确定的所述行驶位置。

附图说明

根据以下结合附图对实施方式的描述，本发明的这些和/或其他方面将变得显而易见，并且更加容易理解。

图1示出了根据实施方式的车辆的构造。

图2示出了根据实施方式的驾驶员辅助系统的构造。

图3示出了包括在根据实施方式的驾驶员辅助系统中的摄像头和雷达。

图4和图5示出了根据示例性实施方式的驾驶员辅助系统的功能中的用于详细描述车道保持辅助系统的实施例。

图6是示出根据示例性实施方式的驾驶员辅助方法的流程图。

具体实施方式

现在将详细参考本公开的实施方式，附图中示出了这些实施方式的实施例，其中，相同的附图标记始终表示相同的元件。本说明书没有描述本公开的实施方式的所有元件，并且可以省略对本领域公知的内容的详细描述，或者可以省略对基本相同的构造的冗余描述。本文中使用的术语“单元、模块、构件和块”可以使用软件或硬件部件来实施。根据实施方式，还可以使用一个元件来实施多个“单元、模块、构件或块”，并且一个“单元、模块、构件或块”可以包括多个元件。

在整个说明书中，当元件被称为“连接至”另一个元件时，它可以直接或间接地连接至另一个元件，并且“间接连接至”包括经由无线通信网络连接至另一个元件。

另外，应理解，术语“包括”和“具有”旨在指示说明书中公开的要素的存在，而无意排除可能存在或可以添加一个或多个其他要素的可能性。

术语“第一”、“第二”等用于将一个部件与另一部件区分开，并且该部件不受上述术语的限制。

除非在上下文中具有明显不同的含义，否则单数形式的表达包括复数形式的表达。

除非另有说明，否则操作中使用的附图标记是为了便于描述，并且不旨在描述操作的顺序，并且可以以不同的顺序进行操作。

在下文中，将参考附图详细描述本公开的实施方式。

图1示出了根据实施方式的车辆的构造。

参考图1，车辆1可以包括发动机10、变速器20、制动装置30和转向装置40。发动机10可以包括至少一个气缸和至少一个活塞，并且可以产生驱动车辆1所需的动力。变速器20可以包括多个齿轮，并且可以将由发动机10产生的动力传递至车辆1的车轮。制动装置30可以借助车轮上的摩擦力使车辆1减速或停止。

车辆1可以包括多个电子组成元件。例如，车辆1还可以包括：发动机管理系统(EMS)11；也称为变速器控制单元(TCU)21的变速器控制器；也称为电子制动控制模块(EBCM)31的电子制动控制器；电子助力转向(EPS)装置41；车身控制模块(BCM)；和驾驶员辅助系统(DAS)100。

EMS 11可以响应于驾驶员借助油门踏板表达的加速意图或来自驾驶员辅助系统(DAS)100的请求信号来控制发动机10。例如，EMS 11可以控制发动机10的扭矩。

TCU 21可以响应于驾驶员由变速杆激活的变速命令和/或车辆1的行驶速度来控制变速器20。例如，TCU 21可以调节或调整从发动机10到车辆1的车轮的变速比。

电子制动控制模块(EBCM)31可以响应于驾驶员借助制动踏板表达的制动意图或车轮打滑来控制制动装置30。例如，EBCM 31可以响应于在车辆1的制动模式下检测到的车轮打滑而暂时释放车轮制动，从而实施防抱死制动系统(ABS)。EBCM 31可以响应于在车辆1的转向模式中检测到的过度转向和/或转向不足而选择性地释放车轮的制动，从而实施电子稳定性控制(ESC)。另外，EBCM 31可以响应于由车辆驾驶检测到的车轮打滑而临时制动车轮，从而实施牵引力控制系统(TCS)。

电子助力转向(EPS)装置41可以响应于驾驶员借助方向盘表达的转向意图来辅助转向装置40，使得EPS装置41可以辅助驾驶员容易地操纵方向盘。例如，EPS装置41可以辅助方向盘40，使得在车辆1的低速驾驶模式或驻车模式下转向力减小但在车辆1的高速驾驶模式下转向力增大。

车身控制模块51可以控制能够为驾驶员提供用户便利或保证驾驶员安全的各种电子部件。例如，车身控制模块51可以控制前照灯(前灯)、雨刮器、仪表或其他仪表组、多功能开关、转向信号指示器等。

驾驶员辅助系统(DAS)100可以辅助驾驶员轻松操纵(例如驱动、制动和转向)车辆1。例如，DAS 100可以检测车辆1(即，本车辆)的周边环境(例如，周边车辆、行人、骑自行车的人、车道、交通标志等)，并且可以响应于检测到的周边环境进行车辆1的驱动、制动和/或转向。

DAS 100可以为驾驶员提供各种功能。例如，DAS 100可以为驾驶员提供车道偏离警告(LDW)功能、车道保持辅助(LKA)功能、远光辅助(HBA)功能、自主紧急制动(AEB)功能、交通标志识别(TSR)功能、智能巡航控制(SCC)功能、盲点检测(BSD)功能等。

DAS 100可以包括：摄像头模块101，摄像头模块101可操作成获取车辆1的周边区域的图像数据；以及雷达模块102，雷达模块102可操作成获取存在于车辆1的周边区域中的周边对象的数据。

摄像头模块101可以包括摄像头101a或多个摄像头以及电子控制单元(ECU)控制器101b，并且可以采集包括车辆1的前方区域的图像并且处理所采集的图像以识别采集的图像中的周边的车辆、行人、骑自行车的人、车道、交通标志等。

雷达模块102可以包括雷达102a或多个雷达以及电子控制单元(ECU)控制器102b，并且可以基于感测到的雷达数据来获取车辆1的周边对象(例如，周边车辆、行人或骑自行车的人)的相对位置、相对速度等。

上述电子部件可以借助车辆通信网络(NT)彼此通信。例如，电子部件可以经由以太网、面向媒体的系统传输(MOST)、FlexRay、控制器局域网(CAN)、本地互连网络(LIN)等进行数据通信。例如，DAS 100可以经由车辆通信网络(NT)向EMS 11、EBCM 31和EPS装置41分别发送驱动控制信号、制动信号和转向信号。

图2是示出根据本公开的实施方式的驾驶员辅助系统(DAS)的框图。图3是示出用在根据本公开的实施方式的驾驶员辅助系统(DAS)中的摄像头和雷达装置的视场/感测场的概念图。

参考图2，车辆1可以包括制动系统32、转向系统42和驾驶员辅助系统(DAS)100。

制动系统32可以包括电子制动控制器或电子制动控制模块(EBCM)31(见图1)，并且转向系统42可以包括电子动力转向(EPS)装置41(见图1)和转向装置40(见图1)。

DAS 100可以包括前视摄像头110、前视雷达120和多个拐角雷达130中的一者或多者。

前视摄像头110可以包括朝向车辆1的前方区域的视场(FOV)110a(如图3中所示)。前视摄像头110可以安置在车辆1的挡风玻璃处。

前视摄像头110可以采集车辆1的前方区域的图像，并且可以获取车辆1的前视图像数据。车辆1的前视图像数据可以包括位于车辆1的前方区域中的周边车辆、行人、骑自行车的人或车道的位置信息。

前视摄像头110可以包括多个透镜和多个图像传感器。每个图像传感器均可以包括多个光电二极管以将光转换成电信号，并且光电二极管可以布置成二维(2D)矩阵。

前视摄像头110可以电联接至处理器或控制器140。例如，前视摄像头110可以经由车辆通信网络(NT)、硬线或印刷电路板(PCB)连接至控制器140。

前视摄像头110可以将车辆1的前视图像数据发送至控制器140。

如图3中所示，前视雷达120可以包括朝向车辆1的前方区域的感测场(FOS)120a。前视雷达120可以安装至例如车辆1的格栅或保险杠。

前视雷达120可以包括：发送(Tx)天线(或发送(Tx)天线阵列)，用于向车辆1的前方区域发射发送(Tx)波；以及接收(Rx)天线(或接收(Rx)天线阵列)，用于接收位于FOS中的任何对象反射的波。前视雷达120不仅可以从接收自Tx天线的Tx波而且可以从接收自Rx天线的反射波获取前视雷达数据。前视雷达数据不仅可以包括本车辆1与位于本车辆1的前方区域中的周边车辆(或者行人或骑自行车的人或其他在前的对象)之间的距离信息，而且还可以包括周边车辆、行人或骑自行车人的速度信息。前视雷达120可以基于Tx波和反射波之间的相位差(或时间差)来计算本车辆1与任何对象之间的相对距离，并且可以基于Tx波和反射波之间的频率差来计算对象的相对速度。

例如，前视雷达120可以经由车辆通信网络(NT)、硬线或PCB联接至控制器140。前视雷达120可以将前视雷达数据发送至控制器140。

多个拐角雷达130可包括：第一拐角雷达131，第一拐角雷达131安装至车辆1的右前侧；第二拐角雷达132，第二拐角雷达132安装至车辆1的左前侧；第三拐角雷达133，第三拐角雷达133安装至车辆1的右后侧；以及第四拐角雷达134，第四拐角雷达134安装至车辆1的左后侧。

如图3中所示，第一拐角雷达131可以包括朝向车辆1的右前方区域的感测场(FOS)131a。例如，前视雷达120可以安装至车辆1的前保险杠的右侧。第二拐角雷达132可以包括朝向车辆1的左前方区域的FOS 132a，并且可以安装至例如车辆1的前保险杠的左侧。第三拐角雷达133可以包括朝向车辆1的右后方区域的FOS133a，并且可以安装至例如车辆1的后保险杠的右侧。第四拐角雷达134可以包括朝向车辆1的左后方区域的FOS 134a，并且可以安装至例如车辆1的后保险杠的左侧。

第一拐角雷达131、第二拐角雷达132、第三拐角雷达133和第四拐角雷达134中的每一者均可以包括发送(Tx)天线和接收(Rx)天线。第一拐角雷达131、第二拐角雷达132、第三拐角雷达133和第四拐角雷达134可以分别获取第一拐角雷达数据、第二拐角雷达数据、第三拐角雷达数据和第四拐角雷达数据。第一拐角雷达数据可以包括：本车辆1与存在于本车辆1的右前方区域中的对象(例如，周边车辆、行人或骑自行车的人)之间的距离信息；以及对象的速度信息。第二拐角雷达数据可以包括：本车辆1与存在于本车辆1的左前方区域中的对象(例如，周边车辆、行人或骑自行车的人)之间的距离信息；以及对象的速度信息。第三拐角雷达数据可以包括：本车辆1与存在于本车辆1的右后方区域中的对象(例如，周边车辆、行人或骑自行车的人)之间的距离信息；以及对象的速度信息。第四拐角雷达数据可以包括：本车辆1与存在于本车辆1的左后方区域中的对象(例如，周边车辆、行人或骑自行车的人)之间的距离信息；以及对象的速度信息。

第一拐角雷达131、第二拐角雷达132、第三拐角雷达133和第四拐角雷达134中的每一者均可以经由例如车辆通信网络NT、硬线或PCB连接到控制器140。第一拐角雷达131、第二拐角雷达132、第三拐角雷达133和第四拐角雷达134可以分别向控制器140发送第一拐角雷达数据、第二拐角雷达数据、第三拐角雷达数据和第四拐角雷达数据。

这样的雷达可以在激光雷达中实施。

控制器140可以包括摄像头模块101(见图1)的控制器(ECU)101b(见图1)、雷达模块102(见图1)的控制器(ECU)102b(见图2)以及/或附加集成控制器。

控制器140可以包括处理器141和存储器142。控制器140可以包括一个或多个处理器141。

详细地，处理器141可以基于前视雷达120的前视雷达数据来获得车辆1前方的对象的位置信息(距离和方向)以及速度信息(相对速度)。处理器141可以基于摄像头110的前方图像数据来确定位置信息(方向)和类型信息(例如，对象是另一车辆、行人还是骑自行车的人)。另外，处理器141将由前方图像数据检测到的对象与由前视雷达数据检测到的对象进行匹配，并基于匹配结果，可以获得车辆1的前方对象的类型信息、位置信息和速度信息。

处理器141可以基于前方对象的类型信息、位置信息和速度信息来产生制动信号和转向信号。

例如，处理器141可以基于前方对象的位置信息(距离)和速度信息(相对速度)来估计碰撞的时间(TTC)，该时间是直到车辆1与前方对象之间发生碰撞的时间。处理器141还可以基于估计的碰撞时间与预定的参考时间之间的比较结果来警告驾驶员碰撞或将制动信号发送至制动系统32。

响应于碰撞预期时间小于第一预定参考时间，处理器141可以使音频和/或显示器输出警告。响应于碰撞预期时间小于第二预定参考时间，处理器141可以向制动系统32发送预制动信号。响应于碰撞预期时间小于第三预定参考时间，处理器141可以向制动系统32发送紧急制动信号。此时，第二预定参考时间小于第一预定参考时间，并且第三预定参考时间小于第二预定参考时间。

作为另一实施例，处理器141基于前方对象的速度信息(相对速度)来计算碰撞的距离(DTC)，并且将碰撞的距离与到前方对象的距离之间的结果进行比较，并且可以警示驾驶员碰撞或将制动信号发送至制动系统32。

处理器141可以基于多个拐角雷达130的拐角雷达数据来获得车辆1的一侧(右前侧、左前侧、右后侧、左后侧)的对象的位置信息(距离和方向)以及速度信息(相对速度)。

存储器142可以存储允许处理器141处理图像数据所需的程序和/或数据，可以存储处理器141处理雷达数据所需的程序和/或数据，并且可以存储处理器141产生制动信号和/或转向信号所需的程序和/或数据。

存储器142可以临时存储从前视摄像头110接收的图像数据和/或从雷达120和130接收的雷达数据，并且还可以临时存储由处理器141处理的图像数据和/或雷达数据的处理结果。

存储器142不仅可以包括诸如静态随机存取存储器(SRAM)或动态随机存取存储器(DRAM)之类的易失性存储器，而且可以包括诸如闪存、只读存储器(ROM)或可擦可编程只读存储器(EPROM)之类的非易失性存储器。

控制器140中包括的一个或多个处理器可以集成在一个芯片上，或者可以物理分离。另外，存储器142和控制器140可以实施成单个芯片。

车道保持辅助系统检测行驶车道并控制设置在车辆1中的转向系统42，以不离开行驶车道而产生辅助转向扭矩。

另一方面，车辆1可以设置有用于获取车辆的行为信息的各种传感器150。例如，车辆1包括：用于检测车轮的速度的速度传感器；用于检测车辆的横向加速度的横向加速度传感器；用于检测车辆的角速度的变化的偏航率传感器；用于检测车辆的倾斜的陀螺仪传感器；以及用于检测方向盘的旋转和转向角的转向角传感器。

控制器140可以处理由摄像头110获取的图像数据以识别车辆1外部的对象。此外，控制器140可以识别对象的类型。车辆1外部的对象可以包括车道、路缘、护栏、道路上的结构(例如中间分隔线)、周围的车辆、行驶车道上的障碍物、行人等。

控制器140可以获得对象的位置信息。对象的位置信息可以包括对象的当前位置、到对象的距离、对象的移动速度以及对象的预计移动路径中的至少一者。

当控制器140识别出移动对象时，控制器140可以检测对象的移动速度，并且基于对象的当前位置和在预定时间之后预测的位置来预测对象的移动路径。

另外，控制器140可以处理图像数据以检测道路的弯道路段、路肩、侧坡等。道路的侧坡是包括与车道不连续的地形(例如悬崖)的概念。

控制器140可以通过处理从雷达120、130获得的雷达数据来获得车辆1的行为信息，该行为信息包括车辆1的速度、纵向加速度、横向加速度、转向角、行驶方向、偏航率等。

控制器140可以确定与所识别的对象的碰撞可能性，确定该对象的风险，并且基于该对象的风险来确定车辆1在行驶车道中的行驶位置。另外，控制器140可以基于对象的位置信息将对象的风险分类为车辆的左侧风险和车辆的右侧风险。

控制器140可以基于车辆1与对象之间碰撞的估计时间来确定碰撞可能性。控制器140可以将确定的碰撞可能性确定为对象的风险。另外，控制器140可以通过进一步考虑对象的权重来进一步确定对象的风险。可以根据对象的类型来不同地设定对象的权重。

控制器140可以及基于对象的危险程度来确定车辆1在行驶车道中的行驶位置。控制器140基于车辆1的左侧风险和车辆1的右侧风险来控制车辆1，以使车辆1在行驶车道内偏向左车道或右车道。

换句话说，控制器140可以基于车辆1的左侧风险和车辆1的右侧风险来确定车辆1与左车道和/或右车道间隔开的距离。在这种情况下，控制器140可以产生用于将车辆1移动到所确定的行驶位置的虚拟车道。

另外，控制器140可以控制设置在车辆1中的转向系统42，使得车辆1移动到所确定的行驶位置。控制器140控制转向系统42以使车辆1沿着虚拟车道移动。

参考图4，驾驶员辅助系统100的摄像头110可以获取存在于车辆1的右侧的对象(另一车辆)2以及车辆1的当前行驶车道的图像数据。

控制器140可以处理图像数据以识别对象2并获得对象2的位置信息。即，在图5中，控制器140识别另一车辆2的位置信息，并且检测另一车辆2位于该车辆的右侧并检测另一车辆2的移动速度和预计移动路径。

另外，控制器140可以处理由设置在车辆1中的传感器150获取的数据以获得车辆1的行为信息。例如，控制器140可以获取车辆1的当前速度、纵向加速度、横向加速度、转向角、行驶方向等，并且可以预测车辆1的移动路径。

控制器140可以基于另一车辆2的位置信息和车辆1的行为信息来确定车辆1与另一车辆2之间碰撞的估计时间，并且可以基于碰撞的估计时间来确定另一车辆2的风险。可以使用车辆1和另一车辆2的移动路径和移动速度来估计碰撞的估计时间。

控制器140可以基于碰撞的估计时间来确定与另一车辆2的碰撞可能性。例如，可以确定当碰撞的时间为5秒时碰撞概率为30％，而当碰撞的时间为2秒时碰撞概率为90％。控制器140可以将确定的碰撞可能性确定为另一车辆2的风险。即，当碰撞的估计时间为5秒时，可以将风险确定为30％，并且当碰撞的估计时间为2秒时，可以将风险确定为90％。这样的数值是示例性的并且不限于此。

另外，控制器140可以进一步为另一车辆2施加权重以确定另一车辆2的风险水平。如上所述，可以识别诸如行人、道路上的结构和其他车辆之类的各种对象，并且每种对象在碰撞方面的危险程度或风险程度可能会有所不同。例如，与其他车辆碰撞的风险高于与道路上的结构碰撞的风险。因此，可以将另一车辆的权重设定为高于道路上的结构的权重。

照此，有必要根据对象的类型设定权重，并通过施加权重来确定所识别的对象的风险。可以不同地设定该权重。

另外，可以将碰撞的时间与碰撞可能性之间的关系以及碰撞的时间与风险之间的关系作为预定数据存储在存储器142中。当确定了碰撞的时间时，控制器140可以从存储器142提取与碰撞的时间匹配的风险。

另外，因为另一车辆2位于车辆1的右侧，所以控制器140可以确定车辆1的右侧风险高于车辆1的左侧风险。

因此，控制器140可以确定车辆1的行驶位置，使得车辆1在行驶车道中偏向左车道，以避免与另一车辆2发生碰撞。控制器140可以确定车辆1的行驶位置，使得当另一车辆2的风险性较高时，车辆1偏向左车道。控制器140可以生成关于车辆1的虚拟车道或虚拟路径，以使车辆1移动到所确定的行驶位置。在图4中，虚拟车道或虚拟路径由虚线示出。

控制器140可以控制转向系统42使车辆1沿着虚拟车道移动至所确定的行驶位置。即，控制器140可以控制转向系统42，使得车辆1在左车道中行驶。因此，可以防止车辆1与另一车辆2碰撞。

图5示出了在车辆1运行时在车辆1的左侧识别出中央分隔件或护栏2的情况。

在图5中，可以看出车辆1和护栏2之间的碰撞可能性很小。但是，如果前方存在弯曲路段，则有可能在车辆1和护栏2之间发生碰撞。当弯曲路段存在于车辆前方时，控制器140可以使用车辆1的速度和到弯曲路段的距离来确定碰撞的估计时间。

另外，因为当与护栏2碰撞时对车辆1和驾驶员的危害将很大，所以可以说护栏2的风险大于右车道的风险。因此，可以将护栏2的权重设定为高于右车道的权重。

控制器140通过向护栏2施加权重来确定车辆1左侧的护栏2的风险大于车辆1的右车道的风险，并且车辆1可以确定车辆1的行驶位置以偏向右车道。另外，控制器140可以生成用于车辆1的虚拟车道或虚拟路径，以使车辆1移动到所确定的行驶位置。在图5中，虚拟车道或虚拟路径由虚线示出。控制器140控制车辆1的转向系统42以使车辆1移动到所确定的行驶位置。

控制器140可以生成具有预定宽度的虚拟车道。例如，虚拟车道可以具有与车辆1的宽度相对应的宽度。虚拟车道的宽度可以是预设的。另外，当所识别的对象是诸如路缘或护栏之类的道路上的固定结构时，控制器140生成宽度比实际车道的宽度窄的虚拟车道，从而使对象和车辆1彼此间隔开。可以控制转向系统42以使车辆1沿着虚拟车道移动。

照此，本公开的驾驶员辅助系统100可以通过识别前方道路的道路状态和结构来确定车辆1在行驶车道中的行驶位置。因此，能够增加行驶的安全性并为使用者提供心理上的稳定性。

同时，作为实施例，车辆1的前方可以存在多个对象。控制器140可以基于图像数据和雷达数据中的至少一者来识别多个对象。另外，控制器140基于多个对象中的每个对象的位置信息以及车辆1的行为信息来确定多个对象中的每个对象碰撞的时间，并将权重施加到多个对象中的每个对象以确定每个对象的风险。

另外，多个对象中的一些对象可以位于车辆1的左侧，而其他对象可以位于车辆1的右侧。控制器140可以基于多个对象中的每个对象的位置信息来确定车辆1的右侧风险和车辆1的左侧风险。

例如，如果位于车辆1的左侧的对象的数量大于位于车辆1的右侧的对象的数量，则控制器140可以确定车辆1的左侧风险高于车辆1的右侧风险。因此，控制器140可以确定车辆1的行驶位置以使车辆1偏向右车道，并且控制转向系统42以使车辆1移动到确定的行驶位置。

如上所述，本公开的驾驶员辅助系统100可以识别多个对象，并且基于多个对象中的每个对象的风险水平来确定车辆1的偏转行驶，从而增加驾驶的安全性。此外，可以防止事故发生，即使发生事故，也能够减小危害。

图6是示出根据示例性实施方式的驾驶员辅助方法的流程图。

参考图6，驾驶员辅助系统100的控制器140可以通过处理由摄像头110获取的图像数据以及由雷达120和130获取的雷达数据中的至少一者来识别车辆1外部的对象(610)。如上所述，车辆1外部的对象可以包括行驶车道、车道、道路上的结构、周围的车辆、行人等。

控制器140确定与所识别的对象的碰撞可能性，以确定对象的风险(620)。另外，控制器140可以通过将对象的风险划分为车辆1的左侧风险和车辆1的右侧风险基于对象的位置信息来确定对象的风险(630)。

控制器140可以基于对象的风险来确定车辆1在行驶车道中的行驶位置。控制器140基于车辆1的左侧风险和车辆1的右侧风险来控制车辆1，使得车辆1在行驶车道内偏向左车道或右车道。

当车辆1的左侧风险和右侧风险相同时，控制器140将车辆1的行驶位置确定为车道的中央(640、650)。如果车辆1的左侧风险大于右侧风险，则控制器140确定车辆1的行驶位置偏向右车道，并且控制转向系统42使车辆1移动(660、670)。相反，当车辆1的右侧风险大于左侧风险时，控制器140确定车辆1的行驶位置偏向左车道，并且控制转向系统42使车辆1移动(660、680)。

照此，本发明的驾驶员辅助系统和控制方法可以基于检测到的对象的碰撞风险来确定在行驶车道中的偏转行驶。结果，可以增加驾驶安全性，并且可以增加自动驾驶的可靠性。另外，可以快速应对碰撞情形并使危害最小化。

可以以存储能够由计算机系统执行的命令的记录介质的形式来实施上述实施方式。可以以程序代码的形式存储命令。当由处理器执行命令时，该命令生成程序模块，从而可以执行所公开的实施方式的操作。记录介质可以实施成计算机可读记录介质。

计算机可读记录介质包括存储能由计算机系统读取的数据的各种记录介质。计算机可读记录介质的实施例包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁带、磁盘、闪存、光学数据存储设备等。

尽管已经示出和描述了本公开的一些实施方式，但是本领域技术人员将理解，在不背离本公开的原理和精神的情况下可以对这些实施方式进行改变，本公开的范围由权利要求及其同等物限定。

根据驾驶员辅助系统及其控制方法，可以基于所检测到的对象的碰撞风险来确定在行驶车道中的偏转行驶。

结果，能够增加驾驶安全性，并且能够增加自动驾驶的可靠性。另外，能够快速应对碰撞情形并使危害最小化。

Claims

1.一种驾驶员辅助系统，该驾驶员辅助系统包括：

摄像头，所述摄像头被构造成在车辆上安置成具有视场并获得图像数据；

雷达，所述雷达被构造成在所述车辆上安置成具有外部视场并获得雷达数据；以及

控制器，所述控制器被构造成包括处理器，以处理由所述摄像头获得的所述图像数据和由所述雷达获得的所述雷达数据，其中

所述控制器基于所述图像数据和所述雷达数据中的至少一者来识别对象，通过确定与所识别的所述对象的碰撞可能性来确定所述对象的风险，并基于所述对象的风险来确定所述车辆在行驶车道内的行驶位置。

2.根据权利要求1所述的驾驶员辅助系统，其中，

所述控制器通过基于所述对象的位置信息按所述车辆的左侧风险和右侧风险划分来确定所述对象的风险。

3.根据权利要求2所述的驾驶员辅助系统，其中，

所述控制器基于所述车辆的所述左侧风险和所述右侧风险将所述车辆的所述行驶位置确定成在所述行驶车道内偏向右车道或左车道。

4.根据权利要求1所述的驾驶员辅助系统，其中，

所述控制器通过基于所述对象的位置信息和所述车辆的行为信息确定与所述对象碰撞的时间来确定所述对象的风险。

5.根据权利要求4所述的驾驶员辅助系统，其中，

所述控制器通过根据所述对象的类型施加权重来确定所述对象的风险。

6.根据权利要求1所述的驾驶员辅助系统，其中，

所述控制器控制设置在所述车辆中的转向系统，使得所述车辆移动至所述车辆的所确定的所述行驶位置。

7.根据权利要求1所述的驾驶员辅助系统，其中，

所述控制器生成虚拟车道以使所述车辆移动至所述车辆的所确定的所述行驶位置。

8.一种控制驾驶员辅助系统的方法，所述驾驶员辅助系统包括：摄像头，所述摄像头被构造成在车辆上安置成具有视场并获得图像数据；雷达，所述雷达被构造成在所述车辆上安置成具有外部视场并获得雷达数据；以及控制器，所述控制器被构造成包括处理器，以处理由所述摄像头获得的所述图像数据和由所述雷达获得的所述雷达数据，该方法包括以下步骤：

借助所述摄像头获得所述图像数据；

借助所述雷达获得所述雷达数据；

基于所述图像数据和所述雷达数据中的至少一者来识别对象；

通过确定与所识别的所述对象的碰撞可能性来确定所述对象的风险；以及

基于所述对象的风险来确定所述车辆在行驶车道内的行驶位置。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，

确定所述对象的风险的步骤还包括：通过基于所述对象的位置信息按所述车辆的左侧风险和右侧风险划分来确定所述对象的风险。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，

确定所述车辆的行驶位置的步骤还包括：基于所述车辆的所述左侧风险和所述右侧风险将所述车辆的所述行驶位置确定成在所述行驶车道内偏向右车道或左车道。

11.根据权利要求8所述的方法，其中，

确定所述对象的风险的步骤包括：基于所述对象的位置信息和所述车辆的行为信息确定与所述对象碰撞的时间来确定所述对象的风险。

12.根据权利要求8所述的方法，其中，

确定所述对象的风险的步骤还包括：通过根据所述对象的类型施加权重来确定所述对象的风险。

13.根据权利要求8所述的方法，所述方法还包括以下步骤：

控制设置在所述车辆中的转向系统，使得所述车辆移动至所述车辆的所确定的所述行驶位置。

14.根据权利要求8所述的方法，所述方法还包括以下步骤：

生成虚拟车道以使所述车辆移动至所述车辆的所确定的所述行驶位置。

15.一种驾驶员辅助系统，该驾驶员辅助系统包括：

雷达，所述雷达被构造成在所述车辆上安置成具有外部视场并获得雷达数据；

至少一个处理器，所述至少一个处理器被构造成电连接至所述摄像头和所述雷达；

至少一个存储器，所述至少一个存储器被构造成电连接至所述处理器；其中

所述存储器存储至少一个指令，所述至少一个指令被设定成借助所述至少一个处理器处理所述图像数据和所述雷达数据，基于所述图像数据和所述雷达数据中的至少一者来识别对象，通过确定与所识别的所述对象的碰撞可能性来确定所述对象的风险，并且基于所述对象的风险来确定所述车辆在行驶车道内的行驶位置。

16.根据权利要求15所述的驾驶员辅助系统，其中，

所述存储器存储至少一个指令，所述至少一个指令被设定成通过基于所述对象的位置信息按所述车辆的左侧风险和右侧风险划分来确定所述对象的风险。

17.根据权利要求16所述的驾驶员辅助系统，其中，

所述存储器存储至少一个指令，所述至少一个指令被设定成基于所述车辆的所述左侧风险和所述右侧风险将所述车辆的所述行驶位置确定成在所述行驶车道内偏向右车道或左车道。

18.根据权利要求15所述的驾驶员辅助系统，其中，

所述存储器存储至少一个指令，所述至少一个指令被设定成通过基于所述对象的位置信息和所述车辆的行为信息确定与所述对象碰撞的时间来确定所述对象的风险。