自动驾驶车辆的跟随控制方法及装置与流程

本发明涉及智能交通领域，特别涉及一种自动驾驶车辆的跟随控制方法及装置。

背景技术：

自动驾驶车辆是通过智能驾驶系统来实现自动化行驶的，包括通过环境感知系统来感知外部环境信息和车辆本身的信息，然后通过融合系统和决策系统对输入的信息进行融合、决策，按照不同的行驶工况自行规划出一条可行驶的安全路线，并通过控制系统实时监测和控制车辆安全行驶，以保证车辆的高度自动化行驶。其中，控制系统作为智能驾驶系统的核心部分，其性能的好坏直接决定着车辆的安全行驶和自动化程度标准，因此一直以来是各个公司研发和攻克的重点和难点。控制系统分为横向控制和纵向控制两个部分，横向控制主要是通过一系列控制算法实现对自动驾驶车辆的实时转向控制，使车辆按照已知规划的行驶路线进行车道保持、自动换道、动态避障、掉头和转弯等，纵向控制主要是通过对车辆加、减速度的控制，使自动驾驶车辆能够以一定的安全行驶速度进行纵向运动，实现自动起停、跟随和巡航等。通过对横纵向控制的耦合，使整个控制系统能够同时对车辆的转向和速度实现自动控制。

其中，自动驾驶车辆的纵向运动按照运动状态分为三种：巡航、跟随、aeb(autonomousemergencybraking，自动紧急制动)。巡航是指在动作距离(该动作距离记为actdis_m，是指自动驾驶车辆从巡航切到跟随的最小距离阀值，和本车速度及前车速度有关)以内没有存在前车，本车按照可行驶的最高车速行车。跟随是指本车道内动作距离内存本在前车，本车在不换道时跟随前车运动。aeb是指当本车周围的行车环境发生变化时，导致可能发生追尾或者碰撞的发生，危及驾驶员、乘客及行人的行为，aeb状态会以一个较大的减速度制动，进而避免或者减缓车祸事故的发生。

根据实际驾驶情况，跟随在车辆纵向运动中占据了较多的行驶时间，也符合安全行驶规范，故跟随控制在车辆纵向控制中起到了举足轻重的作用。但目前的跟随控制未考虑跟随过程中会出现的多种不同工况，仅给出了单一的跟随控制方案，使得在部分跟随工况下，无法取得较好的控制效果，例如受前车因素影响而无法既保证行车安全又提高符合当前工况的行车效率。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明旨在提出一种自动驾驶车辆的跟随控制方法，以至少部分地解决上述技术问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种自动驾驶车辆的跟随控制方法，包括：检测所述自动驾驶车辆在跟随模式下的当前工况；根据预配置的所述自动驾驶车辆在所述跟随模式下的不同工况与不同控制算法之间的对应关系，匹配与所述当前工况相对应的控制算法，其中所述控制算法用于控制所述自动驾驶车辆在对应工况下的速度变化；以及根据所匹配的控制算法控制所述自动驾驶车辆进行跟随运动。

进一步的，所述自动驾驶车辆在所述跟随模式下的不同工况与不同控制算法之间的对应关系包括以下任意一者或多者：前车速度小于本车速度且前车相对于本车的两车实际距离小于期望距离的第一工况，以及用于控制本车在所述第一工况下以第一加速度进行减速的第一控制算法；前车速度小于本车速度且前车相对于本车的两车实际距离大于期望距离的第二工况，以及用于控制本车在所述第二工况下以第二加速度进行减速的第二控制算法；前车速度大于本车速度且前车相对于本车的两车实际距离大于期望距离的第三工况，以及用于控制本车在所述第三工况下以第三加速度进行加速的第三控制算法；前车速度大于本车速度且前车相对于本车的两车实际距离小于期望距离的第四工况，以及用于控制本车在所述第四工况下以第四加速度进行减速的第四控制算法；以及前车速度与本车速度之间的速度差在设定的速度阈值范围内且前车相对于本车的两车实际距离在设定的距离阈值范围内的第五工况，以及用于控制本车在所述第五工况下稳定跟随前车行驶的第五控制算法。

进一步的，在所述第一控制算法中，还包括采用以下公式计算所述第一加速度a1：

式中，vehspd_kph为所述本车速度，frovehspd_kph为所述前车速度，expdis_m为所述期望距离，reladis_m为所述两车实际距离，sfdis_m为安全距离，aebdis_m为制动距离，ttc为碰撞时间，c为常数；其中，所述安全距离是指本车与前车的速度一样时，两车之间要求保持的最小距离；其中，所述制动距离是指所述自动驾驶车辆从跟随模式切换到紧急制动aeb模式时两车间的距离阈值。

进一步的，在所述第二控制算法中，还包括采用以下公式计算所述第二加速度a2：

式中，vehspd_kph为所述本车速度，frovehspd_kph为所述前车速度，expdis_m为所述期望距离，reladis_m为所述两车实际距离，k1为用于补偿控制算法的延迟影响的常数。

进一步的，在所述第三控制算法中，还包括采用以下公式计算所述第三加速度a3：

式中，c31-c34表示不同的工况条件，k31-k34表示不同工况条件对应的加速度值。

进一步的，在所述第四控制算法中，还包括采用以下公式计算所述第四加速度a4：

式中，c41-c44表示不同的工况条件，k41-k44表示不同工况条件对应的加速度值。

进一步的，在所述第五控制算法中，还包括采用以下公式计算所述第五加速度a5：

a5＝(frovehspd_kph-vehspd_kph)*kp

其中，vehspd_kph为所述本车速度，frovehspd_kph为所述前车速度，kp为比例系数。

相对于现有技术，本发明所述的自动驾驶车辆的跟随控制方法具有以下优势：本发明所述的自动驾驶车辆的跟随控制方法根据前车速度、本车速度及两车实际距离可匹配多种跟随工况下的跟随控制算法，满足哪种工况就执行该工况对应的跟随控制算法，具有较好的控制效果，能提高控制算法的高效性、安全性和舒适性。

本发明的另一目的在于提出一种自动驾驶车辆的跟随控制装置，以至少部分地解决上述技术问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种自动驾驶车辆的跟随控制装置，包括：检测模块，用于检测所述自动驾驶车辆在跟随模式下的当前工况；匹配模块，用于根据预配置的所述自动驾驶车辆在所述跟随模式下的不同工况与不同控制算法之间的对应关系，匹配与所述当前工况相对应的控制算法，其中所述控制算法用于控制所述自动驾驶车辆在对应工况下的速度变化；以及控制模块，用于根据所匹配的控制算法控制所述自动驾驶车辆进行跟随运动。

进一步的，所述自动驾驶车辆在所述跟随模式下的不同工况与不同控制算法之间的对应关系包括以下任意一者或多者：前车速度小于本车速度且前车相对于本车的两车实际距离小于期望距离的第一工况，以及用于控制本车在所述第一工况下以第一加速度进行减速的第一控制算法；前车速度小于本车速度且前车相对于本车的两车实际距离大于期望距离的第二工况，以及用于控制本车在所述第二工况下以第二加速度进行减速的第二控制算法；前车速度大于本车速度且前车相对于本车的两车实际距离大于期望距离的第三工况，以及用于控制本车在所述第三工况下以第三加速度进行加速的第三控制算法；前车速度大于本车速度且前车相对于本车的两车实际距离小于期望距离的第四工况，以及用于控制本车在所述第四工况下以第四加速度进行减速的第四控制算法；以及前车速度与本车速度之间的速度差在设定的速度阈值范围内且前车相对于本车的两车实际距离在设定的距离阈值范围内的第五工况，以及用于控制本车在所述第五工况下稳定跟随前车行驶的第五控制算法。

本发明的另一目的在于提出一种机器可读存储介质，以至少部分地解决上述技术问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述的自动驾驶车辆的跟随控制方法。

所述自动驾驶车辆的跟随控制装置及所述机器可读存储介质与上述自动驾驶车辆的跟随控制方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。

本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例的一种自动驾驶车辆的跟随控制方法的流程示意图；

图2是本发明实施例中跟随模式所包括的五种工况的示意图；

图3是本发明实施例的一种自动驾驶车辆的跟随控制装置的结构示意图；以及

图4是本发明实施例的自动驾驶车辆的硬件布置示意图。

附图标记说明：

310、检测模块；320、匹配模块；330、控制模块；

410、定位设备；420、地图单元；430、ecu；440、探测设备。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。

下面将参考附图并结合实施方式来详细说明本发明。

在介绍本发明实施例自动驾驶车辆的跟随控制方法之前，先介绍自动驾驶车辆在纵向控制中涉及的三种模式，即巡航模式、跟随模式、aeb模式。在其他实施例中，还可以包括起停模式，其是指自动驾驶车辆能够准确控制车辆停靠至预设地点(如收费站、服务区等等)，但起停模式可在跟随模式下实现其功能，故可从属于跟随模式。

1)巡航模式

巡航模式，是指自动驾驶车辆(以下也称为本车)处于动作距离(actdis_m)以内没有存在前车的巡航状态时，调节自动驾驶车辆可行驶的最高车速，当车速低于最高车速时，自动驾驶车辆加速行驶，反之减速。

2)跟随模式

跟随模式，是指自动驾驶车辆处于本车道内动作距离内存本在前车、且本车在不换道时跟随前车运动的跟随状态时，调节本车车速，在保证安全行车的前提下，使其与前车之间保持一定的安全距离和相对速度，保持稳定地跟随前车行驶的状态。

3)aeb模式

aeb模式，是指在纵向决策发出aeb模式的信号时，自动驾驶车辆以极大减速度进行制动。

对应于上述跟随模式，图1是本发明实施例的一种自动驾驶车辆的跟随控制方法的流程示意图。如图1所示，所述自动驾驶车辆的跟随控制方法可以包括以下步骤：

步骤s110，检测所述自动驾驶车辆在跟随模式下的当前工况。

步骤s120，根据预配置的所述自动驾驶车辆在所述跟随模式下的不同工况与不同控制算法之间的对应关系，匹配与所述当前工况相对应的控制算法，其中所述控制算法用于控制所述自动驾驶车辆在对应工况下的速度变化。

步骤s130，根据所匹配的控制算法控制所述自动驾驶车辆进行跟随运动。

本发明实施例中，根据车辆在跟随模式下的运行情况，将其分为五种工况，且配置不同工况具有不同的控制算法。

图2是本发明实施例中跟随模式所包括的五种工况的示意图，其中△v表示本车相对于前车的速度差，△d表示本车与前车的两车实际距离相对于期望距离的距离差(该距离差示出两车间的相对距离)，其中，期望距离是本车在跟随前车行车过程中期望与前车之间保持的行车距离。

参考图2，对应的五种工况可简单描述如下：

1)第一工况，前车慢且相对距离近，其中前车慢是指前车速度小于本车速度，相对距离近是指本车与前车之间的两车实际距离小于期望距离。

2)第二工况，前车慢且相对距离远，其中相对距离远是指本车与前车之间的两车实际距离大于期望距离。

3)第三工况，前车快且相对距离远，其中前车快是指前车速度大于本车速度。

4)第四工况，前车快且相对距离近。

5)第五工况，稳定跟车。

在优选的实施例中，对应上述五种工况，所述自动驾驶车辆在所述跟随模式下的不同工况与不同控制算法之间的对应关系包括以下的任意一者或多者。

一、第一工况及对应的第一控制算法

其中，第一控制算法用于控制本车在所述第一工况下以第一加速度进行减速，即是在本车处于第一工况时，应调整车辆进行减速。本领域技术人员可理解的，“加速度”不限于示意车辆加速场景，也可示意车辆减速场景，“以加速度进行减速”与“减速度”均可示意车辆减速场景。

在更为优选的实施例中，给出了计算第一加速度的具体过程，在介绍该过程之前，先引入安全距离(sfdis_m)和制动距离(aebdis_m)的概念，该安全距离sfdis_m是指本车与前车的速度一样时，两车之间要求保持的最小距离，该制动距离aebdis_m是指所述自动驾驶车辆从跟随模式切换到aeb模式时两车间的距离阈值。

本发明实施例中，需通过计算ttc(timetocollision，碰撞时间)来计算制动距离aebdis_m。ttc的计算如下：

式中，vehspd_kph为本车速度，frovehspd_kph为前车速度，reladis_m为两车实际距离。

进一步地，采用下式计算制动距离aebdis_m：

aebdis_m＝(vehspd_kph-frovehspd_kph)*ttc/3.6(2)

进一步地，采用下式计算安全距离sfdis_m：

sfdism＝0.8509*frovehspd_kph+c(3)

式中，c为标定量，例如c＝8。

基于上述式(1)-(3)，本发明实施例采用下式计算第一加速度a1：

式中，expdis_m为期望距离。

根据式(4)，可分为三种情况计算第一加速度a1，据此可确定第一加速度a1的范围为a1∈[-8，1]，此公式(4)中：

当两车之间的距离为sfdis_m<reladis_m<expdis_m时，此时

当两车之间的距离为aebdis_m<reladis_m<sfdis_m时，此时

当两车之间的距离为reladis_m<aebdis_m时从跟随模式切换到aeb模式，执行aeb的控制，加速度为-8m/s²。

需说明是，本发明实施例的计算公式中，加速度值带有负号“-”时，表示“以加速度进行减速”或“减速度”。

二、第二工况及对应的第二控制算法

其中，第二控制算法用于控制本车在所述第二工况下以第二加速度进行减速，即是在本车处于第二工况时，同样应调整车辆进行减速。

在更为优选的实施例中，给出了计算第二加速度的具体过程，即采用以下公式计算所述第二加速度a2：

式中，k1为用于补偿控制算法的延迟影响的常数。具体地，自动驾驶车辆的纵向控制(vehiclelongitudinalcontrol，vlc)系统对车辆进行纵向控制时，会有延迟响应，k1则用于补偿vlc系统的延迟响应。

三、第三工况及对应的第三控制算法

其中，第三控制算法用于控制本车在所述第三工况下以第三加速度进行加速，即是在本车处于第三工况时，应调整车辆进行加速。

在优选的实施例中，在所述第三控制算法中，还包括采用以下公式计算所述第三加速度a3：

式中，c31-c34表示不同的加速状态，k31-k34表示不同加速状态对应的加速度值。具体地，根据前车车速、前车距离本车的距离等，可将第三工况的加速状态分为c31-c34四种子状态，不同子状态对应相应的加速度，即k31-k34。

在其他实施例中，还采用以下公式计算所述第三加速度a3：

在此，k1为常数，例如k1＝0.3，此第三工况下，第三加速度a3的范围为a3∈[0，0.8]。

四、第四工况及对应的第四控制算法

其中，第四控制算法用于控制本车在所述第四工况下以第四加速度进行减速，即是在本车处于第四工况时，应调整车辆进行减速。

在优选的实施例中，在所述第四控制算法中，还包括采用以下公式计算所述第四加速度a4：

式中，c41-c44表示不同的减速状态，k41-k44表示不同减速状态对应的加速度值

在其他实施例中，给出了计算第四加速度的具体过程，即采用以下公式计算所述第四加速度a4：

在此，k1为常数，例如k1＝0.2，此第四工况下，第四加速度a4的范围为a4∈[-0.8，1]。

五、第五工况及第五控制算法

其中，第五工况中前车速度与本车速度之间的速度差在设定的速度阈值范围内，以及前车相对于本车的两车实际距离也在设定的距离阈值范围内，从而本车近似匀速地稳定跟随前车行车。

其中，第五控制算法用于控制本车在所述第五工况下稳定跟随前车行驶。

在其他实施例中，在对本车相对于前车的稳定跟随状态要求不高时，第五算法可考虑控制本车以第五加速度a5稳定跟随前车行驶，并且可采用以下公式计算该第五加速度a5：

a5＝(frovehspd_kph-vehspd_kph)*kp

其中，vehspd_kph为所述本车速度，frovehspd_kph为所述前车速度，kp为比例系数。

如此，在跟随状态下，根据前车速度、本车速度及两车实际距离可匹配以上五种工况下的控制算法，满足哪种工况就执行该工况对应的控制算法，具有较好的控制效果，能提高控制算法的高效性、安全性和舒适性。

图3是本发明实施例的一种自动驾驶车辆的跟随控制装置的结构示意图。如图3所示，所述跟随控制装置包括：检测模块310，用于检测所述自动驾驶车辆在跟随模式下的当前工况；匹配模块320，用于根据预配置的所述自动驾驶车辆在所述跟随模式下的不同工况与不同控制算法之间的对应关系，匹配与所述当前工况相对应的控制算法，其中所述控制算法用于控制所述自动驾驶车辆在对应工况下的速度变化；以及控制模块330，用于根据所匹配的控制算法控制所述自动驾驶车辆进行跟随运动。

该跟随控制装置的具体实施细节及有益效果可参考上述关于跟随控制方法的实施例，在此不再赘述。

在示例中，本发明实施例的跟随控制方法或装置与自动驾驶车辆的环境感知系统配合以形成进行车辆跟随控制的硬件布置。图4是本发明实施例的自动驾驶车辆的硬件布置示意图。定位设备410、地图单元420、探测设备440构成环境感知系统。ecu(electroniccontrolunit，电子控制单元)430构成本发明实施例的跟随控制装置或采用本发明实施例的跟随控制方法的设备，除ecu外，也可通过是独立配置的常规控制器来配置，如cpu、单片机、dsp(digitalsignalprocessor，数字信号处理器)、soc(systemonachip，片上系统)等，且可以理解，这些独立控制器也可以集成至ecu330中。定位设备410为自动驾驶车辆提供准确位置信息，优先选用高精度gps+imu设备，横向定位偏差10cm以内，纵向定位偏差30cm以内。地图单元420用于存储、输出自动驾驶车辆前后方200m范围内高精度车道线、车道数、车道宽度等信息，优先使用存储空间大于50g，处理内存大于1g硬件设备，例如高精度地图单元。探测设备440用于探测提取自动驾驶车辆周围360°范围内出现的物体目标，优先选用全天候传感器探测设备(激光雷达、毫米波雷达设备、视觉传感器等)，避免因雨、雪、雾、光照等引起物体目标误检、漏检等。其中，探测设备440不仅仅局限于当前安装位置也不局限于当前数量，可在多个位置布置多种类型的传感器，以通过设备冗余提高物体目标检测准确、稳定性。

其中，地图单元420获取定位设备310提供自动驾驶车辆准确位置信息，处理运算后实时输出自动驾驶车辆前后方200m范围内高精度地图数据，包括：车道线离散点经纬度(经纬度以地心为原点)、离散点航向角(以正北方向为0°，顺时针为正)、车道线类型、车道宽度、车道数量、道路边界等信息，ecu430将通过以太网方式接收到车道线离线数据通过坐标转换至平面车辆坐标系下，提供车辆换道过程中所需的道路特征信息，探测设备440同时将探测区域内物体目标信息以can通讯方式传输至ecu430，ecu430执行上述的跟随控制的功能。

由此可知，本发明实施例的跟随控制方法或装置是易于通过硬件来实现的。需注意的是，ecu430可被配置为包括多个独立控制模块，每一控制模块分别对应上述的检测模块310、匹配模块320和控制模块330，从而更加有利于对各部分进行解耦分析和解耦控制。

本发明另一实施例还提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述的自动驾驶车辆的跟随控制方法。其中，所述机器可读存储介质包括但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体(flashmemory)或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备等各种可以存储程序代码的介质。

需说明的是，本发明实施例涉及的自动驾驶车辆的跟随控制装置、自动驾驶车辆的跟随控制系统以及机器可读存储介质的更多实施细节及效果可参考上述关于自动驾驶车辆的跟随控制方法的实施例，在此则不再进行赘述。

以上所述仅为本发明的较佳实施方式而已，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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。