本申请根据35u.s.c.§119(e)要求在2016年2月18日提交的美国临时专利申请no.62/296,642的权益，该申请的全部公开通过引用并入本文。
本公开总体上涉及自主驾驶车辆且更具体地涉及用于修改转向以创造更高的乘客舒适度的系统以及方法。
背景技术
已知在自动化驾驶系统中使用通过相机视觉系统、激光雷达系统或相机与雷达的融合来感测车道侧部标识线或边缘的系统将车辆转向。传统的自动化转向算法随后确定在边线之间的车道中心线并基本上沿着该中心线将车辆转向。感测系统不能够在任何给定时刻看见车辆所处位置的前方或在车辆所处位置的前方工作，且基本上只能够实时地对其感测以及测量到的作出反应。因此，由仅具有实时车道感测的以及具有传统车道定中心算法的自动化驾驶系统所转向通过的急弯曲线能够对车辆乘坐者造成不舒适的横向加速度。此外，可能存在以下情形：道路狭窄或比正常的狭窄(桥梁、隧道)；路肩非常狭窄；或面对繁忙的即将来临的交通，除非将车辆相对于数学地确定的车道中心线内侧或外侧进行偏置，否则乘坐者心理上不舒适。
作为先进驾驶者辅助系统的组件，数字化地图数据正在自主驾驶以及其他的车辆中获得更多的使用。由于其“看见”超过越过地平线或靠近曲线的视野以及在曲线、道路收窄等的方面“知道”将出现的是什么的能力，这些数据库经常被称为电子视界(eh)。实际上，gps系统知道轿车所处的位置，并因此能够预测这些道路变化。此外，数字化地图数据能够提供无法由面向视觉的系统可靠地提供的有用的信息，诸如速度限制、交通以及车道限制等。进一步地，数字化地图数据能够用于确定位于甚至在拐角周围或越过障碍物处的车辆前方的道路。
尽管车道的数量可以被表示，但由于将必须被表示的数据量的显著增加，地图数据库可能不直接表示单独车道的坐标。代替地，链路表示通常与道路的中心线相对应的一维的路径线。甚至在对于给定道路数字化地图数据库确实直接表示实际车道边界的情况下，零星的位置误差以及地理定位系统的间歇可用性的问题已经限制了这些系统的可靠性。因此，相对于基于gps的车道监视系统，基于光学相机的车道监视系统通常已经是优选的。
技术实现要素：
在公开的实施例中，对车辆控制器进行编程以在由电子视界所确定的情形下对车辆的转向进行偏置，以便以物理上或心理上更有益于乘坐者的舒适性的方式将车辆转向。
根据一个实施例，提供用于以更有益于自动化车辆的乘坐者的舒适性的方式操作自动化车辆的车辆控制系统：系统包括传感器、电子视界数据库、车辆控制件以及控制器。传感器用于确定由主车辆所行驶的行驶车道的中心线。电子视界数据库指示超出传感器能够对行驶车道进行检测的位置的行驶车道的形状。车辆控制可操作用于控制所述主车辆的运动。控制器与传感器、数据库以及车辆控制件进行通信。控制器被配置为确定何时数据库指示对超出传感器能够对行驶车道进行检测的位置的行驶车道的形状进行跟随将会使主车辆对中心线进行跟随对主车辆的乘坐者而言不舒适，并且当对中心线进行跟随将使所述乘坐者不舒适时操作所述车辆控制件将所述主车辆转向为离开所述中心线。
在另一个实施例中，提供车辆控制系统，其中，控制器被配置为估计乘坐者通过跟随所述中心线而将会经受的横向加速度，并如果横向加速度超过加速度阈值则确定乘坐者将会不舒适。
阅读优选实施例的下列详细描述，进一步的特征和优点将更清楚地呈现，优选实施例通过参考附图仅作为非限制性示例给出。
附图说明
现在将参考各个附图并通过示例的方式描述本发明，其中：
图1是根据一个实施例的车辆控制系统的示图；
图2是根据一个实施例的由安装有图1的系统的主车辆所行驶的行驶车道的图示；
图3a是根据一个实施例的由图1的系统的传感器所检测的行驶车道的图示；
图3b是根据一个实施例的对应于图3a的行驶车道的曲线图；
图4是根据一个实施例的由图1的系统的传感器所检测的行驶车道的图示；
图5a是根据一个实施例的由图1的系统的传感器所检测的行驶车道的图示；
图5b是根据一个实施例的对应于图5a的行驶车道的曲线图；以及
图6是根据一个实施例的由图1的系统的传感器所检测的行驶车道的图示。
具体实施方式
本文中描述的系统采用一种用于在车道跟随系统中使用电子视界系统实现更自然的人类表现的方法。电子视界系统使用针对当前的以及将出现的道路的纬度点以及经度点，在远超出系统所使用的传感器的范围的电子视界深度内(例如前方1km)就前方的行驶车道的形状或外形提供引导。此预先信息能够被中继至车辆控制件(例如转向控制器)以允许更近似于人类驾驶者的控制。
在并不限于以下场景的状况下，系统或方法允许主车辆偏离中心线而不是跟随行驶车道或道路的中心线：(a)“舒适度曲线控制横向偏置”，其中，在曲线进入以及曲线退出期间，被执行以符合曲线的转向操纵通过偏置转向至行驶车道的任一边来使横向加速或横向力最小化，(b)“自然连续曲线横向偏置”，其中，主车辆如人类驾驶员更通常驾驶的那样将在连续曲线上的转向朝内侧曲线边缘进行偏置，以及(c)“边缘保持远离横向偏移”，其中，主车辆将朝在无路肩或对于转向漂移而言较少的边沿的道路(诸如无路肩的双车道道路)上的道路的中央的转向进行偏置。场景(a)以及(b)能够包括多个曲线转换(诸如s型曲线，在该s型曲线中，期望是朝曲线的内边进行偏置)来使来自横向力的总体不舒适度最小化。此外，(d)“电子视界车道跟随控制修改”是一区域，在该区域中，能够通过控制器利用正在行驶的行驶车道的有用的线索来修改类似于操作者如何感知到道路场景的转向系统响应。
注意到电子视界系统具有对在范围上比传感器能够感测的远的前方行驶车道进行描述的数据。因此，当车道跟随控制系统与电子视界系统相耦合时，系统滞后以及由于有限的视野引起的较慢的控制系统响应将被显著减小。
图1示出了车辆控制系统10(以下称为系统10)的非限制性示例。总的来说，系统10用于以更有益于自动化车辆12的乘坐者14的舒适性的方式操作自动化车辆(例如主车辆12)。如本文中所使用的，术语“自动化车辆”可应用于正以自动模式(即，完全自主模式)操作主车辆12的情况，其中，为了操作主车辆12，主车辆12的乘坐者14几乎不用做除指定目的地以外的其它操作。然而，完全自动化不是必需的。构想到，当主车辆12以手动模式被操作时，本文中提供的教导是有用的，在手动模式下，自动化程度或等级可能仅仅是向总体上控制着包括但不限于主车辆12的转向器、加速器以及制动器的车辆控制件16的乘坐者14提供可听或可视的警告或帮助。例如，系统10可能仅仅在需要时辅助乘坐者14来将主车辆12进行转向和/或避免与例如诸如其他车辆18、行人或路标的干扰和/或碰撞。
系统10包括用于确定主车辆12所行驶的行驶车道24的中心线22(同样参见图3a)的传感器20。传感器20可以是相机(即视频相机)、激光雷达、雷达或以上的任何组合。应该认识到，若使用传感器的可能示例之一，则相机是最可能的。如本领域技术人员将认识到的，也能够想到，因为仅利用相机来测量距离可能出问题，来自相机的图像以及来自激光雷达或雷达的数据可以“融合”来产生更好的道路模型。优选地在主车辆12上相对较高的位置(例如在风挡的顶部，可能位于风挡后方)安装传感器20以提供更可用的视野。
通常地，中心线22将位于主车辆12所行驶的行驶车道24的中央。即，如图3a中描绘的，如果道路26具有多条车道且主车辆12正在右车道28中行驶，则中心线22将是沿右车道28的中央。如果主车辆12将车道改变至左车道30，则中心线22将是左车道30的中央。
系统10也包括以下称为数据库32的电子视界数据库32，其也可以对于某些人而言已知为数字化地图或全球定位系统(gps)地图。数据库32是有用的，因为其指示超出传感器20能够对行驶车道24进行检测的地方(即超出地平线或在一些诸如山丘或植被的可见障碍物后方)的行驶车道24的形状34。数据库32可以将形状34指示为能够被拟合为多项式模型或分段线性模型的一系列或一串gps坐标。通过示例而非限制的方式，形状34可以是通过一系列弯曲变化对应于行驶车道24的形状34的简单如连续半径曲线、或曲线和直的部分的区段、或高阶多项式。
系统10也包括可操作用于控制所述主车辆12的运动的车辆控制件16。车辆控制件16可以由乘坐者14来操作或在没有来自乘坐者14的任何辅助的情况下由系统10来操作。车辆控制件16可以包括但不限于对主车辆12的转向器、加速器和/或制动器进行控制的装置。如何能够提供这些装置的细节被本领域技术人员所已知。
系统10还包括与传感器20、数据库32以及车辆控制件进行通信的控制器36。控制器36可以包括诸如微处理器的处理器(未具体示出)或诸如包括应当为本领域技术人员熟知的用于处理数据的专用集成电路(asic)的模拟和/或数字控制电路的其它控制电路。控制器36可以包括用于存储一个或多个例程、阈值和所捕捉的数据的存储器(未具体示出)，该存储器包括诸如电可擦除可编程只读存储器(eeprom)的非易失性存储器。可由处理器执行一个或多个例程来执行用于如本文中所述的基于由控制器36接收的用于操作主车辆12的信号来确定路径以将车辆12转向的步骤。
控制器36可以被编程或被配置为确定何时数据库32指示对由产出传感器20能够检测到行驶车道24的地方的行驶车道24的形状34所指示的中心线22进行跟随或贴附将会使由主车辆12对中心线(22)进行跟随对于主车辆12的乘坐者14而言不舒适。那么可以基于例如通过跟随中心线22乘坐者将会经受的横向加速度40的估计来确定乘坐者14不舒服或可能变得不舒服38。如果横向加速度40超过了加速度阈值42，则当对中心线22进行跟随将使乘坐者14不舒适时，控制器36可以操作车辆控制16来将主车辆12转向为离开中心线22。加速度阈值42可以由经验测试来确定。其他种类的加速度也可以用于估计乘坐者舒适度44，诸如但不限于纵向加速度、径向加速度以及任何这些加速度值的变化的时间速率。
图2被指向(a)“舒适度曲线控制横向偏置”，其展示由人类驾驶者进行的更自然的驾驶相比于以车道中央为目标的严格的算法控制提供舒适度曲线控制横向偏置。操作主车辆12的人类驾驶者可以通过在更接近于行驶车道的外侧边缘48的点处开始、驾驶穿过接近内侧边缘52处的顶点50并且在靠近外侧边缘48的出口点54处结束、且接着稍后平稳地返回中心线22来采用更宽的弧46。通过跟随中心线22来严格地贴附以保持车道中央的车道跟随算法将引起相比人类驾驶者的轨迹而言更多的横向力，该更多的横向力导致更不舒适的乘坐。
作为将出现的右曲线的示例，图3a以及图3b展示从来自用于预期右曲线的电子视界系统的前方的曲线而来的信息，从而在操纵车辆环绕曲线之前预备自主车辆以开始横向地朝左车道标识进行偏置。由于曲线是完整的且将转换回直的道路区段，电子视界系统将指示曲线的将出现的末端以及车道跟随控制系统将预备使自主车辆转向至外侧曲线边缘(在此示例中为左边缘)以使横向力不舒适度最小化。在左曲线的示例中将执行相反的横向偏置方案。
此为当沿连续曲线驾驶时(b)“自然连续曲线横向偏置”的示例，车道跟随控制系统为了更舒适将如同通常由人类驾驶者所执行的那样朝曲线的内侧边沿横向地偏置自主车辆的转向并提供自然连续曲线横向偏置。
图4、图5a以及图5b示出可能存在诸如不同曲线的连续区段以及s型曲线的更复杂曲线场景的示例。借助于电子视界信息，此控制方案将帮助车道跟随控制器保持轨迹符合曲线从而使横向力最小化。示例是如图4所示的具有伴随电子视频信息的s型曲线。
图6示出道路边缘是草地的无路肩的行驶车道的示例并且针对(c)“边缘保持远离横向偏置”的示例，作为车道跟随提供边缘保持远离横向偏置的另一示例，其中车道中心线并非最期望的控制点，在乡间道路上车道更狭窄并且具有非常少的路肩或没有路肩的道路超出行驶车道。在这些情况下，当没有即将来临的交通时可能感觉车道中心线离道路的边缘太近。通过利用电子视界来通知系统关于道路的等级、道路的形式以及车道的数量与利用视觉系统来通知道路宽度的组合，能够对这些状况进行识别。利用正面感应器(诸如雷达)，系统能够确定何时没有即将来临的交通并且允许车辆朝道路中央漂移。但是，当正面感应器确定有即将来临的车辆时，能够允许主车辆漂移回主车道中心线或甚至进一步远离即将来临的车道。在主车辆速度是在正面传感器感测范围让即将来临的车辆的预览不充足的这种速度的状况下，该缓冲能够解除。
(d)“电子视界车道跟随控制修改”是基于来自电子视界(eh)系统10来建议收紧或放松车道跟随控制器增益的方法。在eh向算法通知道路是桥梁、隧道或弯曲的山间道路(eh通知大坡度以及小半径曲线的组合)的一部分时，允许较少的(收紧)车道跟随控制与中央偏离。在eh向自主车辆通知道路是具有直的道路以及最少的将出现的弯曲的高速公路时，允许较多的(放松)车道跟随控制器的偏离。该eh信息从而被用于在更紧张的道路环境中模仿人类驾驶者将会做的，在该道路环境中因为要求更少的偏离所以驾驶者很可能更紧地夹住转向轮。相似地，驾驶者在诸如具有更宽车道的直的高速公路的更不紧张的道路环境中将更放松。
尽管已经根据本发明的优选实施例对本发明进行了描述，然而本发明并不旨在受限于此，而是仅受随后的权利要求书中所阐述的范围限制。