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CN112455444B - 自主学习驾驶员变道风格的变道装置及方法 - Google Patents

自主学习驾驶员变道风格的变道装置及方法 Download PDF

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CN112455444B CN202011351384.3A CN202011351384A CN112455444B CN 112455444 B CN112455444 B CN 112455444B CN 202011351384 A CN202011351384 A CN 202011351384A CN 112455444 B CN112455444 B CN 112455444B
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汪思泉
裴双红
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Abstract

本发明公开了一种自主学习驾驶员变道风格的变道装置及方法,可自主学习驾驶员的变道风格参数‑变道时间,进而采用多项式方法进行变道路径规划,根据规划的变道路径和车辆动力学控制原理,计算出车辆变道时的控制参数;最后根据计算出的车辆变道时的控制参数控制车辆进行变道。本发明的自主学习驾驶员变道风格的变道装置及方法可以适应不同驾驶员的驾驶习惯。

Description

自主学习驾驶员变道风格的变道装置及方法
技术领域
本发明属于汽车变道技术领域,具体涉及一种自主学习驾驶员变道风格的变道装置及方法。
背景技术
随着自动驾驶技术的飞速发展,自动变道系统也逐渐进入人们的视野。然而传统的变道系统具有一成不变的变道风格,无法适应不同驾驶员的驾驶习惯。
发明内容
本发明解决的技术问题是提供一种自主学习驾驶员变道风格的变道装置及方法,解决传统变道系统一成不变的变道风格无法适应不同驾驶员的驾驶习惯问题。
本发明提供一种自主学习驾驶员变道风格的变道装置,包括:变道风格自学习模块,变道轨迹规划模块,横向控制模块和执行系统;
变道风格自学习模块,用于不断获取驾驶员单次变道的完成时间
Figure BDA0002801407520000012
,并从中筛选出有效的变道时间,进而利用变道风格自学习公式得到该驾驶员的变道风格时间参数tj
其中,变道风格自学习公式为:
Figure BDA0002801407520000013
式中,tmin和tmax分别为单次有效变道的完成时间的下限和上限,α为系数且a∈(0,1);
变道轨迹规划模块,用于采用多项式方法进行变道路径规划,若以车辆准备变道时的位置为原点,以车辆行驶方向为x轴,以车辆变道方向为y轴,建立直角坐标系,则多项式为:
y=C0+C1*x+C2*x2+C3*x3
多项式的边界条件为:
Figure BDA0002801407520000011
式中,v为车速,单位为km/h,范围为60km/h~130km/h;tj为变道风格时间参数,单位为s;w为车道宽度,单位为m;
横向控制模块,用于根据规划的变道路径和车辆动力学控制原理,计算出车辆变道时的控制参数;
执行系统,用于根据计算出的车辆变道时的控制参数控制车辆进行变道。
进一步地,单次变道完成时间的获取方法为:驾驶员打开转向灯开始变道时开始计时,转向灯关闭时计时结束。
进一步地,有效的变道时间的筛选条件包括:车辆刚好跨过一次车道线、侧向加速度满足预设阈值和变道时长基于变道的速度是合理的。
进一步地,该装置还包括驾驶员识别模块,用于识别驾驶员,为不同的驾驶员设置ID。
进一步地,该装置还包括模式选择状态机,用于根据当前的驾驶员ID,选择对应的变道风格时间参数。
进一步地,该装置还包括感知传感器,感知传感器设置在车辆上,用于实时感知车辆自身信息及车辆周围环境信息。
进一步地,该装置还包括感知融合模块,用于对感知传感器感知的信息进行前后融合比对分析,得到周边目标运行状态,预测周边目标下一时刻状态,识别及预测可行驶区域,在保证车辆安全的情况下进行变道。
本发明还提供一种利用上述装置实现自主学习驾驶员变道风格的变道方法,包括以下步骤:
S1、不断获取驾驶员单次变道的完成时间
Figure BDA0002801407520000022
,并从中筛选出有效的变道时间,进而利用变道风格自学习公式得到该驾驶员的变道风格时间参数tj
其中,变道风格自学习公式为:
Figure BDA0002801407520000023
式中,tmin和tmax分别为单次有效变道的完成时间的下限和上限,α为系数且a∈(0,1);
S2、采用多项式方法进行变道路径规划,若以车辆准备变道时的位置为原点,以车辆行驶方向为x轴,以车辆变道方向为y轴,建立直角坐标系,则多项式为:
y=C0+C1*x+C2*x2+C3*x3
多项式的边界条件为:
Figure BDA0002801407520000021
式中,v为车速,单位为km/h,范围为60km/h~130km/h;tj为变道风格时间参数,单位为s;w为车道宽度,单位为m;
S3、根据规划的变道路径和车辆动力学控制原理,计算出车辆变道时的控制参数;
S4、根据计算出的车辆变道时的控制参数控制车辆进行变道。
进一步地,单次变道完成时间的获取方法为:驾驶员打开转向灯开始变道时开始计时,转向灯关闭时计时结束。
进一步地,有效的变道时间的筛选条件包括:车辆刚好跨过一次车道线、侧向加速度满足预设阈值和变道时长基于变道的速度是合理的。
本发明的有益效果是:本发明的自主学习驾驶员变道风格的变道装置及方法,可自主学习驾驶员的变道风格参数-变道时间,进而规划变道轨迹,完成变道,可以适应不同驾驶员的驾驶习惯。
进一步地,通过车辆刚好跨过一次车道线、侧向加速度满足预设阈值和变道时长基于变道的速度是合理等筛选条件,筛选有效的变道时间,剔除无效数据,提高自主学习的准确性。
附图说明
图1为本发明中自主学习驾驶员变道风格的变道装置的示意图。
图2为本发明中有效变道数据的筛选流程图。
图3为本发明中变道路径规划示意图。
图4为本发明中不同变道完成时间对应的轨迹规划对比图。
图5为本发明中可行驶区域规划示意。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步的说明:
本发明提供一种自主学习驾驶员变道风格的变道装置,如图1所示,包括:变道风格自学习模块101,变道轨迹规划模块102,横向控制模块103和执行系统104;
变道风格自学习模块101,用于不断获取驾驶员单次变道的完成时间
Figure BDA0002801407520000032
,并从中筛选出有效的变道时间,进而利用变道风格自学习公式得到该驾驶员的变道风格时间参数tj
其中,变道风格自学习公式为:
Figure BDA0002801407520000031
式中,tmin和tmax分别为单次有效变道的完成时间的下限和上限,α为系数且a∈(0,1);变道风格时间参数tj可以在出场时设置成一个默认值,在学习到有效的变道时间后进行更新。
Figure BDA0002801407520000041
的上标j代表驾驶员ID编号,下标i代表不同的变道时间数据。
变道轨迹规划模块102,用于采用多项式方法进行变道路径规划,如图3所示,若以车辆准备变道时的位置为原点,以车辆行驶方向为x轴,以车辆变道方向为y轴,建立直角坐标系,则多项式为:
y=C0+C1*x+C2*x2+C3*x3
多项式的边界条件为:
Figure BDA0002801407520000042
式中,v为车速,单位为km/h,范围为60km/h~130km/h;tj为变道风格时间参数,单位为s;w为车道宽度,单位为m;
故可以通过学习不同驾驶员的变道时间风格参数,来实现变道。其中,变道时间tj越大,变道轨迹就越平,变道越平缓,侧向加速度越小;tj越短,变道轨迹越陡,变道越激进,侧向加速度越大。如图4所示,图中(1)代表比较激进的变道场景,(2)代表比较平缓的变道场景。
横向控制模块103,用于根据规划的变道路径和车辆动力学控制原理,计算出车辆变道时的控制参数,如期望方向盘转角、期望的油门开度、期望的制动强度等参数,;
执行系统104,用于根据计算出的车辆变道时的控制参数控制车辆进行变道。
进一步地,单次变道完成时间的获取方法为:驾驶员打开转向灯开始变道时开始计时,转向灯关闭时计时结束。为了剔除无效的变道数据,提高自学习的效率,需要对获取的变道时间进行筛选。有效的变道时间的筛选条件包括:车辆刚好跨过一次车道线、侧向加速度满足预设阈值和变道时长基于变道的速度是合理的。这三个筛选条件并无先后顺序,只要变道时间数据能够同时满足这个三个条件即可,故这三个筛选条件可以通过排列组合的方式出现。如图2所示,仅是其中一种排列方式,具体步骤如下:
变道原始数据记录:记录获取的变道原始数据;
车道线跨线判断:车道线跨线时,通常会伴随着车道线在摄像头中坐标系的编号变化,故可以基于摄像头输出此信号。主要是为了避免记录到了变道数据,但车辆实际上并未变道或由于特殊情况变道终止。
侧向加速度峰值条件:只学习较为安全的变道过程,如果是驾驶员强行塞车等情况,此时往往会伴随较大的侧向加速度,故此类工况不在学习的范畴内。仅需要学习常规且安全前提下的操作,从而保证通过自学习设定的参数能保证车辆在安全可控且符合驾驶员常规操作的变道操作,使其不至于感觉整个变道过程过于突兀或不舒适感。
变道总时长是否在合理范围内:主要是基于当前的速度判断总时长是否合理,如果合理才会把此次学习的变道数据作为有效数据。如果当前速度较大,而变道总时长较短时,此时变道会有较大的侧向加速度,车辆会有倾覆危险。
最后将筛选出的有效变道数据,输入到变道风格自学习公式,得到该驾驶员的变道时间风格参数。
进一步地,该装置还包括驾驶员识别模块105,用于识别驾驶员,为不同的驾驶员设置ID。驾驶员识别方式包括人脸识别、ID卡识别和手动输入驾驶员ID等方式。该装置还包括模式选择状态机106,用于根据当前的驾驶员ID,选择对应的变道风格时间参数。模式选择状态机主要负责在不同驾驶员之间进行切换,将驾驶员信息传递给变道风格自学习模块和变道轨迹规划模块;在自主学习期间,记忆不同驾驶员的驾驶风格;在已经学习到驶员的驾驶风格后,可以直接根据当前的驾驶员调出该驾驶员的驾驶风格,进而直接进行变道。通过ID识别可使装置匹配对应的驾驶员。
进一步地,该装置还包括感知传感器107,感知传感器设置在车辆上,用于实时感知车辆自身信息及车辆周围环境信息。该装置还包括感知融合模块108,用于对感知传感器感知的信息进行前后融合比对分析,得到周边目标运行状态,预测周边目标下一时刻状态,识别及预测可行驶区域,在保证车辆安全的情况下进行变道。感知融合模块具备可行驶区域分析功能,即在复杂的工况下,根据周边环境监控规划出变道的轨迹路线,变道的前提一定基于保证交通安全为前提。图5为可行驶区域规划示意图,0代表自车,周边有1-5五辆车存在,自车前方3车为慢车,而根据自车两边车道车辆行驶状况监控,分析给出是否可以进行超越3车的行驶轨迹,根据车辆的相互关系,此时在保证安全的前提下可以进行左侧变道,系统提示驾驶员可以进行左变道,此时如果驾驶员打左转向灯,系统即可在横向控制模块的指令下并基于驾驶员ID识别调出对应的变道风格参数进行变道辅助操作,控制相关执行系统(EPS、EMS、ESC等)进行相应的操作,或者基于驾驶员ID识别调出对应的变道风格参数由横向控制模块进行自动变道(具备自动驾驶车辆),并点亮对应的转向灯。在自车变道后,识别到3车前方无任何目标车辆,且满足变道条件时,自车再次变道达到超越3车。在不满足变道条件时,还可以给予驾驶员提醒和警告,提高行车安全。
本发明还提供一种利用上述装置实现自主学习驾驶员变道风格的变道方法,包括以下步骤:
S1、不断获取驾驶员单次变道的完成时间
Figure BDA0002801407520000063
,并从中筛选出有效的变道时间,进而利用变道风格自学习公式得到该驾驶员的变道风格时间参数tj
其中,变道风格自学习公式为:
Figure BDA0002801407520000061
式中,tmin和tmax分别为单次有效变道的完成时间的下限和上限,α为系数且a∈(0,1);
S2、采用多项式方法进行变道路径规划,若以车辆准备变道时的位置为原点,以车辆行驶方向为x轴,以车辆变道方向为y轴,建立直角坐标系,则多项式为:
y=C0+C1*x+C2*x2+C3*x3
多项式的边界条件为:
Figure BDA0002801407520000062
式中,v为车速,单位为km/h,范围为60km/h~130km/h;tj为变道风格时间参数,单位为s;w为车道宽度,单位为m;
S3、根据规划的变道路径和车辆动力学控制原理,计算出车辆变道时的控制参数;
S4、根据计算出的车辆变道时的控制参数控制车辆进行变道。
进一步地,单次变道完成时间的获取方法为:驾驶员打开转向灯开始变道时开始计时,转向灯关闭时计时结束。
进一步地,有效的变道时间的筛选条件包括:车辆刚好跨过一次车道线、侧向加速度满足预设阈值和变道时长基于变道的速度是合理的。
本发明通过对驾驶员驾驶行为的学习,经过一定时间的学习最终形成一套适合不同驾驶员驾驶风格的变道参数,结合感知传感器及感知融合模块提供的周边目标运行状态、可行驶区域的识别及预测,并考虑自车安全运行的情况下对车辆进行操控,使车辆的运动符合驾驶员的预期,解决功能开发标定时设定的一套参数不符合每个驾驶员的预期而给驾驶员带来不适应的感觉这一问题,提高驾驶员驾驶体验。本发明不仅局限于驾驶辅助功能,也适用于具备自动驾驶功能的车辆
本领域的技术人员容易理解,以上仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种自主学习驾驶员变道风格的变道装置,其特征在于,包括:变道风格自学习模块,变道轨迹规划模块,横向控制模块和执行系统;
变道风格自学习模块,用于不断获取驾驶员单次变道的完成时间
Figure FDA0003278697660000011
并从中筛选出有效的变道时间,进而利用变道风格自学习公式得到该驾驶员的变道风格时间参数tj
其中,有效的变道时间的筛选条件包括:车辆刚好跨过一次车道线、侧向加速度满足预设阈值和变道时长基于变道的速度是合理的;
变道风格自学习公式为:
Figure FDA0003278697660000012
式中,tmin和tmax分别为单次有效变道的完成时间的下限和上限,α为系数且a∈(0,1);
变道轨迹规划模块,用于采用多项式方法进行变道路径规划,若以车辆准备变道时的位置为原点,以车辆行驶方向为x轴,以车辆变道方向为y轴,建立直角坐标系,则多项式为:
y=C0+C1*x+C2*x2+C3*x3
多项式的边界条件为:
Figure FDA0003278697660000013
式中,v为车速,tj为变道风格时间参数,w为车道宽度;
横向控制模块,用于根据规划的变道路径和车辆动力学控制原理,计算出车辆变道时的控制参数;
执行系统,用于根据计算出的车辆变道时的控制参数控制车辆进行变道。
2.根据权利要求1所述的自主学习驾驶员变道风格的变道装置,其特征在于,单次变道完成时间的获取方法为:驾驶员打开转向灯开始变道时开始计时,转向灯关闭时计时结束。
3.根据权利要求1所述的自主学习驾驶员变道风格的变道装置,其特征在于,该装置还包括驾驶员识别模块,用于识别驾驶员,为不同的驾驶员设置ID。
4.根据权利要求3所述的自主学习驾驶员变道风格的变道装置,其特征在于,该装置还包括模式选择状态机,用于根据当前的驾驶员ID,选择对应的变道风格时间参数。
5.根据权利要求1所述的自主学习驾驶员变道风格的变道装置,其特征在于,该装置还包括感知传感器,感知传感器设置在车辆上,用于实时感知车辆自身信息及车辆周围环境信息。
6.根据权利要求5所述的自主学习驾驶员变道风格的变道装置,其特征在于,该装置还包括感知融合模块,用于对感知传感器感知的信息进行前后融合比对分析,得到周边目标运行状态,预测周边目标下一时刻状态,识别及预测可行驶区域,在保证车辆安全的情况下进行变道。
7.一种自主学习驾驶员变道风格的变道方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、不断获取驾驶员单次变道的完成时间
Figure FDA0003278697660000021
并从中筛选出有效的变道时间,进而利用变道风格自学习公式得到该驾驶员的变道风格时间参数tj
其中,有效的变道时间的筛选条件包括:车辆刚好跨过一次车道线、侧向加速度满足预设阈值和变道时长基于变道的速度是合理的;
变道风格自学习公式为:
Figure FDA0003278697660000022
式中,tmin和tmax分别为单次有效变道的完成时间的下限和上限,α为系数且a∈(0,1);
S2、采用多项式方法进行变道路径规划,若以车辆准备变道时的位置为原点,以车辆行驶方向为x轴,以车辆变道方向为y轴,建立直角坐标系,则多项式为:
y=C0+C1*x+C2*x2+C3*x3
多项式的边界条件为:
Figure FDA0003278697660000023
式中,v为车速,tj为变道风格时间参数,w为车道宽度;
S3、根据规划的变道路径和车辆动力学控制原理,计算出车辆变道时的控制参数;
S4、根据计算出的车辆变道时的控制参数控制车辆进行变道。
8.根据权利要求7所述的自主学习驾驶员变道风格的变道方法,其特征在于,单次变道完成时间的获取方法为:驾驶员打开转向灯开始变道时开始计时,转向灯关闭时计时结束。
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