用于基于碰撞置信度最小化自动制动侵扰的方法

1.一种控制车辆的减速的方法，包括：
利用至少一个传感器来探测和监测接近车辆的物体；
监测所述车辆的运动；
利用位于所述车辆内的控制器来持续计算碰撞置信度值，所述碰撞置信度值指示所述车辆和所述物体之间的碰撞的可能性；以及
利用所述控制器基于所述碰撞置信度值来确定所述车辆的速度分布，所述速度分布避免了所述车辆和所述物体之间的碰撞，其中确定所述速度分布以使得所述车辆的减速度与所述碰撞置信度值成反比。
2.如权利要求1所述的方法，其中，基于当前碰撞置信度值来确定所述速度分布，使得随着所述碰撞置信度值增加，指示更大的碰撞可能性，所述速度分布被确定以定义所述车辆的减速机动操作，所述减速机动操作开始于与根据指示更小的碰撞可能性的当前碰撞置信度值所确定的速度分布相比更远离所述物体的距离处。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述速度分布定义了在所述车辆和所确定的碰撞位置之间的距离内的减速机动操作，使得相关联的制动机动操作提供了在所述距离内的最低车辆减速度，其引起车辆在碰撞位置之前停止。
4.如权利要求2所述的方法，包括：根据由所述控制器所确定的期望速度分布，在所述减速机动操作的过程内利用自动制动系统来应用车辆制动，其中利用自动制动系统应用车辆制动包括发送指令至电子制动系统以应用所述车辆制动。
5.如权利要求1所述的方法，利用控制器分析来自传感器的数据，以确定探测到的物体的特性以及所述物体是否是对于车辆而言要避让的障碍物。
6.如权利要求1所述的方法，包括：基于所述物体的当前位置和运动利用相关联的可能性值来生成所述物体的运动的预测模型，所述预测模型包括物体在未来时间的可能位置的范围。
7.如权利要求6所述的方法，包括：通过监测指示所述车辆的运动的车辆信号来生成所述车辆的预测模型以确定车辆轨迹，其中，所述车辆的预测模型利用相关联的可能性值来确定所述车辆的可能路径的范围，并且将所述车辆的预测模型与所述物体的运动的预测模型相关，以确定所述车辆和所述物体之间的碰撞的可能性。
8.如权利要求2所述的方法，进一步包括：
随着与所述物体的碰撞可能性改变，在所述减速机动操作期间重新计算所述碰撞置信度值；
基于重新计算的碰撞置信度值来确定新的期望速度分布；以及
根据新的速度分布来应用车辆制动。
9.如权利要求2所述的方法，包括：基于根据所述碰撞置信度值所选择的预定的一组制动曲线，随着所述碰撞置信度值增加，起先以较低的减速度值且在较长时间间隔内应用制动力，以及基于根据所述碰撞置信度值所选择的预定的一组制动曲线，随着所述碰撞置信度值减小，之后以较高的减速度值且在较小时间间隔内应用制动力。
10.一种用于车辆的自动制动系统，包括：
电子制动系统，其能够应用车轮制动以使所述车辆减速；以及
置于所述车辆内的控制器，其生成指令，所述指令用于：
监测车辆运动；
利用倒退防撞系统的至少一个传感器来探测接近所述车辆的物体；
计算碰撞置信度值，所述碰撞置信度值指示所述车辆和所述物体之间的碰撞可能性；
以及
利用所述控制器基于所计算的碰撞置信度值来确定所述车辆的期望速度分布，所述期望速度分布避免了所述车辆和所述物体之间的碰撞，其中确定所述速度分布以使得所述车辆的减速度与所述碰撞置信度值成反比。
11.如权利要求10所述的自动制动系统，其中，所述控制器进一步包括指令，其用于根据基于所述碰撞置信度值所选择的预定的一组速度分布，随着所述碰撞置信度值增加，起先以较低减速度值、在较长时间间隔内应用制动力。
12.如权利要求10所述的自动制动系统，其中，所述控制器进一步包括指令，其用于根据基于所述碰撞置信度值所选择的预定的一组速度分布，随着所述碰撞置信度值减小，之后以较高减速度值、在较小时间间隔内应用制动力，并且所述控制器进一步包括指令，其用于根据由所述控制器所确定的期望速度分布，在减速机动操作的过程内应用车辆制动。
13.如权利要求10所述的自动制动系统，其中，所述控制器包括指令，其用于基于所述物体的当前位置和运动生成所述物体的预测模型，所述物体的预测模型包括所述物体在未来时间的可能位置的范围，以及生成所述车辆的预测模型，所述车辆的预测模型包括用于所述车辆的可能路径的范围，以及将所述车辆的预测模型与所述物体的预测模型相关，以确定所述车辆和所述物体之间的碰撞可能性。
14.如权利要求13所述的自动制动系统，其中，所述控制器包括进一步的指令，其用于：
随着与所述物体的碰撞可能性改变，在车辆减速的过程内重新计算所述碰撞置信度值；
基于重新计算的碰撞置信度数来确定新的期望速度分布；以及
根据所述新的期望速度分布来应用车辆制动。

用于基于碰撞置信度最小化自动制动侵扰的方法\n[0001] 相关申请的交叉引用\n[0002] 本申请要求2014年1月29日提交的编号61/933,083的美国临时申请的优先权。\n技术领域\n[0003] 本公开涉及机动车辆，且更特别地涉及用于机动车的驾驶员辅助系统。\n背景技术\n[0004] 传感器技术上的进步已经导致了改进用于车辆的安全系统的能力。用于探测和避免碰撞的装置和方法正变得可用。这种驾驶员辅助系统使用位于车辆上的传感器来探测即将来临的碰撞。该系统可以警告驾驶员各种驾驶情况来防止或最小化碰撞。此外，传感器和摄像机也被用于在车辆正倒退行驶时警示驾驶员可能的障碍物。这种系统对于增加操作在自主或半自主条件下的车辆中的安全性是特别有用的。\n[0005] 在此提供的背景技术描述是用于一般性介绍本公开的情境的目的。当前称为发明人的工作，在其在这一背景技术部分中所被描述的程度上，以及在提交时可能另外不具有现有技术资格的该描述的各方面，既不明确地也不隐含地承认为针对本公开的现有技术。\n发明内容\n[0006] 一种公开的用于车辆的自动制动系统，除其他可能的事物外包括：电子制动系统，其能够应用车轮制动以使所述车辆减速；以及控制器。所述控制器包括指令，其用于利用倒退防撞系统的至少一个传感器来监测车辆运动以及探测接近车辆的物体。所述控制器进一步包括指令，其用于基于所述车辆和所述物体之间的碰撞的可能性来确定碰撞置信度值。\n所述控制器进一步包括指令，其用于确定期望速度分布，以便使所述车辆减速以在与障碍物碰撞之前停止所述车辆。\n[0007] 一种公开的控制车辆的减速的方法，除其他可能的事物外包括：利用至少一个传感器来探测和监测接近车辆的物体；监测所述车辆的运动；以及利用位于所述车辆内的控制器来持续计算碰撞置信度值，所述碰撞置信度值指示所述车辆和所述物体之间的碰撞的可能性。所述控制器包括指令，其用于利用所述控制器基于所述碰撞置信度值来确定所述车辆的速度分布，所述速度分布避免了所述车辆和所述物体之间的碰撞。\n[0008] 虽然在图示中示出了具有具体部件的不同示例，但本公开的实施例并不限于那些特定组合。可能的是，使用来自这些示例中的一个示例的部件或特征中的一些与来自这些示例中的另一个示例的特征或部件相组合。\n[0009] 在此公开的这些和其他特征可从下面的说明书和附图中得以最佳理解，在此之后的是简要描述。\n附图说明\n[0010] 本公开将根据详细描述和附图而变得被更全面地理解，其中：\n[0011] 图1是利用所公开的自动制动系统的车辆的顶视图的示意性图示；\n[0012] 图2是由示例自动制动系统所生成的可能物体和车辆路径的示意性图示；\n[0013] 图3是用于制动操作的几个速度曲线的图解图示；\n[0014] 图4是用于制动机动操作的速度曲线上的碰撞置信度的效果的图解图示；\n[0015] 图5是用于图4的制动机动操作的减速度曲线上的碰撞置信度的效果的图解图示；\n以及\n[0016] 图6是示意性图示出示例自动制动系统的处理步骤的流程图。\n具体实施方式\n[0017] 下面的描述实质上仅是示例性的，并且不意图限制本公开、其应用或使用。为了清楚的目的，相同的附图标记将被用在附图中以标识相似元素。\n[0018] 参考图1，示意性地示出了车辆10，其包括驾驶员辅助系统，特别是自动制动系统\n12。自动制动系统12可被用于在自主和半自主车辆操作期间制动车辆10。特别地，自动制动系统12可以在车辆10正执行倒退驾驶操作时被使用。遍及本说明书，相对的前进和倒退方向是参考用于车辆10的操作者在操作车辆10时将主要面对的方向。\n[0019] 自动制动系统12可与其他安全系统一起使用，例如倒退防撞系统14和电子制动系统(EBS)16。共用或单独的控制器18可由系统12、14和16所使用。\n[0020] 自动制动系统12确定何时需要发生制动事件、车辆10是正行驶在前进方向中还是后退方向中。当探测到物体34时，自动制动系统12、倒退防撞系统14或类似系统确定碰撞的可能性。碰撞的可能性被用于确定碰撞置信度值。与物体34碰撞越是可能，该碰撞置信度值就越高。如果碰撞的可能性超过预定阈值，则控制器18指示需要至少一个车辆防撞动作。所需要的动作可以是以这样的形式，即当探测到物体时警告驾驶员和/或自动制动系统12可以被致动以减慢或停止车辆。警告装置22可被安装在车辆10内且包括信号，例如向驾驶员警示物体34的存在的照明的光或可听的信号。\n[0021] 在继续参考图1的情况下参考图2，示例自动制动系统12包括用于在普通情形下最小化对驾驶员操作的侵扰的算法。因此，示例制动系统12最小化了超控(override)和/或补充驾驶员制动操作的所采取的自动制动动作的水平。\n[0022] 示例公开算法执行传感器报告的物体(其包括固定物体和移动的行人)的概率性分析、所探测的行人的预计的和/或可能的运动、以及预计的和/或可能的驾驶员输入。当前车辆路径和潜在的驾驶员输入被用于预测潜在车辆路径的范围。如果所预测的车辆路径和所预测的行人路径(或静态物体的位置)交叉，则指示潜在的碰撞。如果探测到所有潜在的碰撞，则将需要在其他动作之前的介入，并且将按照其来行动。\n[0023] 概率性分析包括生成可能的车辆路径40的预测模型以及可能的物体路径42的预测模型。可能的车辆路径40包括车辆可继续沿着如由在46A处指示的车辆路径所示意性示出的其当前路径的可能性，或替代地驾驶员可使车辆10转向以使得其沿着如在46B、46C和\n46D处示意性指示的替代路径前进的可能性。\n[0024] 类似地，物体路径边界42基于物体34的当前特性(例如速度和位置)而随着时间扩张。对于每个连续的未来时间段，物体34的位置是可能位置的不断增加的范围。可能位置的扩张和范围的比率表示未来的位置不确定性，并且可以根据物体的分类而改变。根据物体\n32的初始位置，针对物体32相对于可能的车辆路径40的可能位置来生成预测模型。\n[0025] 车辆路径40的预测模型和物体路径42的预测模型被组合，以识别指示碰撞的可能交叉点。交叉点的位置被用于识别未来时间的潜在碰撞以及确定用于潜在碰撞的权重。\n[0026] 在给定未来时间的可能交叉点的情况下，该交叉点的权重是通过该点与预计的车辆位置和预计的物体位置两者的位置偏差来确定的。具有最高权重的交叉点被用于确定碰撞置信度值，其直接影响用于响应于潜在碰撞的系统策略。基于确定的碰撞置信度值修改自主制动动作能够实现对车辆的驾驶员控制的侵扰的最小化。\n[0027] 控制器18基于车辆路径40和物体路径42的预测模型来执行算法。该算法实现下面的循环：预测全部的潜在碰撞；对于每个探测到的碰撞，确定碰撞将发生的置信度(计算对应的碰撞置信度值)；确定哪个探测到的碰撞将首先需要介入(最相关的碰撞)；以及在给定碰撞权重和碰撞将发生的时间的情况下，为最相关的碰撞计算最佳制动响应。\n[0028] 在继续参考图2的情况下参考图3，图表50涉及车辆速度52和时间54以图示出车辆减速度62。碰撞置信度值被用于直接确定用于机动操作的最大减速度值。用于车辆减速度的下边界发生在高碰撞置信度值处，如在56处所示。车辆减速度56的下边界是随着更长时间段而渐变的。用于车辆减速度的上边界发生在低碰撞置信度值处，如在60处所示。当存在低碰撞可能性时实现这一类型的减速度，并且因而系统等待更久来实现具有不太可能发生碰撞的预期的制动机动操作。如果的确发生低概率事件并且碰撞条件变得更为可能，则将需要导致在更短的时间段内的更大减速度的更高制动力。\n[0029] 减速度56、60的上边界和下边界被用于定义所期望的减速度分布，其进而确定用以提供在58处指示的所期望的减速度分布的制动力。针对碰撞的位置和置信度水平的补偿能够在更长时间和距离内以降低的减速率实现更早期制动，以防止具有高可能性的碰撞，同时，如果确定的低碰撞可能性在未来时间变得更为可能，则可能需要接受用以停止车辆的更具进取性的制动力和车辆减速度的轻微可能性。该系统预见到，可能需要更陡峭的更具进取性的减速度，以用于碰撞的初始低可能性机会，其在碰撞置信度值中被反映。\n[0030] 参考图4，图表64图示出了基于预定的碰撞置信度值的速度分布。如果系统12、14探测到与障碍物的碰撞看起来是很可能，则一个防撞动作可以是使用自动制动系统12来应用制动器20以防止碰撞。\n[0031] 基于所确定的权重来使用针对碰撞置信度的数值，系统12确定用于制动机动操作的所期望的峰值减速度。对于例如通过线68示出的具有低置信度值的所探测的碰撞，系统\n12等待更久来介入。如果置信度值后来从低变到高，则系统12被配置为以对于避免碰撞所必要的无论什么样的更高制动减速度进行响应。然而，如由碰撞置信度值所反映的，碰撞可能性是低的且因而预防动作将最可能不是需要的。这一策略还确保了额外的时间可用于驾驶员反应。\n[0032] 然而，更早期作用于所探测的具有高置信度值的(例如由线66图示出的)碰撞，以降低驾驶员将经受的最大减速度，从而最小化侵扰且增加安全性。通过早期制动，来自突然强烈制动的不舒适可被最小化。由于介入并不是在所有情形中都是必要的，峰值制动减速度是碰撞置信度的函数。\n[0033] 在继续参考图4的情况下参考图5，考虑碰撞置信度权重，示意性示出了制动机动操作期间的车辆加速度。基于碰撞置信度来确定制动率，以跨越相异的一组制动机动操作最小化对驾驶员的侵扰。高置信度值或权重触发系统12以更早期且以更小的力来致动制动器，以便提供如在72处示出的更逐渐的减速度。较低的置信度水平可能从不导致系统进行介入以停止车辆的要求。由于可能有碰撞的可能性是低的，系统等待更久，导致了所需的制动力以及因此导致了如在74处所示出的那样更大的减速度。\n[0034] 随着碰撞置信度数改变(由于例如车辆移动、在汽车正移动时的物体移动)，所期望的制动减速机动操作和速率也可被改变。控制器18基于物体34和车辆10的移动而持续生成更新的预测模块，以能够在制动机动操作的过程期间实现置信度数的重新计算。\n[0035] 在继续参考图1和2的情况下参考图6，自动制动系统12可被用于在使用倒退防撞系统14时制动车辆10。倒退防撞系统14包括摄像机30，其被安装以提供用于车辆10的后方驾驶方向的视图。摄像机30可以是单眼摄像机、双眼摄像机、或另一类型的感测装置，其能够提供车辆10的后方行驶路径的视图。摄像机30可被安装在提供车辆10的后方驾驶路径的视图的任何位置中。控制器18可被连接至摄像机30，以分析图像/数据且识别图像内可能对于车辆10而言是障碍物的物体34。除了摄像机30，防撞系统14可以使用其他系统和传感器以辅助识别物体34。这些系统和传感器可以包括但不限于：接近度传感器36、LIDAR、RADAR、超声波、GPS 38、无线电传感器，等等。\n[0036] 只要车辆10被起动且被变换成倒退，则备用防撞系统14就被起动。当探测到障碍物时向驾驶员提供警告，并且当物体被确定为是障碍物的可能性超过预定阈值时还提供至少一个车辆防撞动作。\n[0037] 示例控制器18包括指令，其用于利用传感器36、摄像机30和GPS系统38中的至少一个来探测接近车辆10的物体34。控制器18进一步包括指令，其用于基于根据预测模型生成的与物体的碰撞可能性来确定碰撞置信度数。控制器18进一步包括指令，其用于确定用于制动机动操作的所期望的制动力，使得该制动力与所确定的碰撞置信度数成反比。\n[0038] 在操作中，备用防撞系统14探测车辆运动，包括速度、路径和转向角，如在78处所指示的。所探测的参数由控制器18用来生成在未来时间的且在所定义的距离内的车辆路径的预测模型，如在80处所指示的。同时，摄像机30、传感器36和其他探测系统被用于探测接近车辆10的物体，如在82处所指示的。对所识别的接近车辆的物体进行分类，如在84处所指示的。分类可包括识别物体是固定的还是移动的，以及是否以何种速度和方向进行移动。所获得的关于该接近物体的信息被用于生成移动物体在某未来时间的可能位置的预测模型，如在86处所指示的。预测模型可以考虑到物体的类型来计及移动，例如物体是行人还是骑自行车的人。行人的移动还可以基于其他识别特性来被预测，例如行人是成人还是儿童。\n[0039] 一旦预测模型被生成，它们由控制器18用来确定对于具体时间的碰撞置信度数，如在88处所指示的。碰撞置信度数在这一示例中是权重值，其基于预测模型提供了关于车辆和所探测物体之间的碰撞似然性的指示。\n[0040] 如果倒退防撞系统14探测到与障碍物的碰撞看起来是很可能的，则一个防撞动作可以是如在92处所指示的，指令自动制动系统12来应用制动器20，以防止碰撞。基于与碰撞置信度成反比的比率来确定制动率，如在90处所指示的。控制器18持续更新预测模型，并因而更新碰撞置信度数，如由返回箭头94所指示的。随着碰撞置信度数改变(由于例如车辆移动、在汽车正移动时的物体移动)，所期望的制动率也可被改变。\n[0041] 用于倒退防撞系统14的控制器18确定碰撞置信度数，而用于自动制动系统12的单独控制器可确定所期望的制动率。替代地，相同的控制器18可执行两个或任一功能。\n[0042] 因此，示例备用防撞系统14利用车辆路径40和所探测的物体路径42的预测模块来确定碰撞置信度值或权重，其被用于确定何时以及如何执行制动机动操作。\n[0043] 虽然已经详细描述了用于执行本发明的最佳模式，但本公开的真实范围不应被如此限制，因为熟悉本发明所涉及的领域的技术人员将认识到所附权利要求的范围内的用于实践本发明的各种替代设计和实施例。