经在检测到目标对象的情况下保障安全的自主驾驶的制作方法

本发明属于自主车辆的领域。具体地，本发明涉及一种用于在自主车辆面临目标对象的情况下对自主车辆的驾驶进行安全保障的方法。

在在跟随目标对象时以自适应的方式调节机动车辆的速度的情况下，本发明是特别有利的。

背景技术：

“车辆”理解成任何类型的车辆，例如是机动车辆、机动自行车、摩托车、仓库中的存储机器人等。“机动车辆”的“自主驾驶”理解成任何能够辅助车辆驾驶的方法。由此，所述方法可旨在部分地或完全地驾驶车辆或者旨在给驾驶车辆的自然人提供任何类型的辅助。由此，所述方法涵盖了oica(即国际汽车制造商协会)的换算表(barème)中的从1级到5级的任何自主驾驶。

在下文中，术语“自我车辆(égo-véhicule)”用于指代其中确定了自主驾驶的车辆。

“道路”理解成任何要求车辆物理移动的交通手段。所述道路例如是国道、省道、地方道路、欧洲道路、国际道路、国家高速公路、欧洲高速公路、国际高速公路、林间小路、存储仓库的自主整理装置的路线等。

所述道路包括至少一个行车道。“行车道”理解成任何能够支持车辆移动的物理手段。高速公路通常包括由中央隔离带分开的两个行车道。

所述行车道包括至少一个车道。“车道”理解成任何分配给车辆队列的行车道部分。高速公路的行车道通常包括至少两个通行车道。所述车道例如是高速公路上的插入车道、隧道中的单车道、位于城市中的单向通行车道等。

所述车道可由地面上的标记限界，但还可对应于由在行车道上通行的车辆所取道的行车道上的轨迹。这种车道可称作“虚拟车道”，因为该车道并不由物理标记限界，而是基于由在行车道上通行的车辆所取道的经过轨迹来生成的。

车辆通常装配有自适应速度调节器。所述自适应速度调节器通过尤其是根据在自我车辆的车道中位于所述自我车辆前方的目标对象(主要是目标车辆)的速度来调节所述自我车辆的速度而运行。所述自适应速度调节器还以名称acc(即英文“adaptivecruisecontrol”，法语为régulateurdevitesseadaptatif)为公众所知。

在自适应调节期间，尤其是，对于目标对象的检测的不准确性以及所述目标对象的运动的难以说明性可能使得在由自我车辆跟随所述目标对象的情况下所做出的决定是冒风险的。

特别地，这种不准确性和错误可能导致不合理的突然制动(假性肯定)，或更糟地与目标对象的碰撞(假性否定)。

技术实现要素：

本发明旨在改善所述情况。

为此，本发明的第一方面涉及一种用于称作自我车辆的车辆的自主驾驶的方法，所述方法考虑到对于目标对象的检测，并且包括以下步骤：

■从所述自我车辆的至少一个传感器获取数据，所述数据包括所述目标对象的存在性信息；

■计算存在性指数(indicateur)，所述存在性指数配置用于量化在所述自我车辆的轨迹上存在所述目标对象的存在可能性；

■计算一致性(cohérence)指数，所述一致性指数配置用于量化所述目标对象的运动的可预测性；

■如果所述存在性指数小于第二预确定值，生成第二驾驶指令，所述第二驾驶指令配置用于减小所述自我车辆的速度；

■如果所述一致性指数小于第一预确定值，生成第一驾驶指令，所述第一驾驶指令配置用于增加在所述目标对象与所述自我车辆之间的距离。

对于传感器数据的处理因此有利地适配于自主车辆的驾驶的特殊功能性要求。

一方面，考虑到了目标对象的存在性指数，这减少了假性肯定/假性否定的结果和出现。速度的减小特别适配于较小的存在性指数。事实上，目标对象在不可预测的位置处的出现可能性使得速度的减小变得非常恰当，因为该减小改善了避免程序或强制动程序的效率。

另一方面，考虑到了目标对象的运动的一致性，这避免了不假思索地将经完美检测到(但行为不可预测)的目标对象视作用于自主驾驶(自适应速度调节，限定虚拟车道等)的目标。

尤其是，通过组合地考虑到存在性指数和一致性指数而设置的安全裕度具有最佳的折衷，以确保建立在对于目标对象的检测的基础上的自主驾驶的安全性。

特别地，通过使在较小的存在性指数的情况下的速度减小与在较小的一致性指数的情况下的在目标对象与自我车辆之间的距离的增加进行组合，这在使不良感知(存在性指数)和不良可预测性(一致性指数)进行组合的情况下显著改善了安全性。事实上，在这些情形中，组合地考虑到两个所述指数，这通过保证考虑到与目标对象相关联的所有风险的制动而使安全效果加倍。

相反地，在更有利的情形中，组合地考虑到两个所述指数，这改善了自主驾驶的舒适性。事实上，在肯定地(较高的存在性指数)检测到目标对象而该目标对象的行为不可预测(较小的一致性指数)的情形中，使距离增加而并不使速度降低，这使得可确保正确的安全等级(所述目标的意外运动保持可避免)，而并不影响自主驾驶的效率(速度不会减小)。

术语“存在性指数”理解成表征对象存在性的任何数据。特别地，至少一个数字值是存在性指数的示例，较大的值表示对象的较大的存在可能性，较小的值表示对象的较小的存在可能性。

术语“减小所述自我车辆的速度”理解成所述自我车辆的速度相对于无论任何参考系的任何减小。由此，所述自我车辆的速度的减小可相对于所述目标对象的速度来实施，而不必使自我车辆在地面参考系中的速度降低(在所述目标对象加速的情况下)。

在实施例中，用于计算所述存在性指数的计算步骤包括以下子步骤：

○估计所述自我车辆的轨迹；

○基于所述传感器的数据以及所述自我车辆的经估计轨迹，计算所述目标对象的瞬时存在性指数；

○基于所述瞬时存在性指数以及存在性指数历史，确定存在性指数。

一方面，经巩固(consolidé)存在性指数取决于自我车辆的轨迹。轨迹之外的错误检测因此被过滤。在实施例中，这种过滤是连续的(根据所述轨迹的接近性，逐渐地考虑)，或者在另一实施例中是离散的(二元的：考虑到或并不考虑到，或按照离散等级：经考虑到的等级的给定数)。

另一方面，通过考虑到先前经巩固指数历史来巩固存在性指数。由此，所有的错误检测(假性肯定)被所述历史消除(lissées)。例如，在实施例中，排除了在给定时刻上突然出现对象，而先前并没有检测到所述对象，以生成自主驾驶指令。

对于轨迹之外的检测的过滤的技术效果与对于先前未检测到的检测的过滤的技术效果组合，以尤其具有引入一致性检验的协同效果。事实上，只有对于自我车辆的轨迹的稳定检测才能确保存在恰当的目标。由此，例如，过滤了其中车辆在自我车辆的车道中轻微地且周期性地偏离方向(通常地，使在车道之间通行的两轮车经过)的所有情况。

第二协同作用与在轨迹之外的稳定检测错误有关。事实上，负责自主驾驶的多个传感器定位成面向道路且朝向前方。由此，当在这些传感器上存在投射状况(雨、雪、泥、水分等)时，液滴会静态地集中在与所述轨迹对应的传感器场之外。例如，液滴集中在摄像机镜头那侧上，中心(任选地，在存在较大的侧向加速的情况下偏心的中心)相对地由于表面的风而免于存在液滴。

在实施例中，如果所述一致性指数小于第三预确定值，所述第一驾驶指令配置用于使在所述目标对象与所述自我车辆之间的距离维持恒定。由此，有利地避免了以下情形，其中，在目标对象与自我车辆之间的距离使得所述目标对象不再可正确地检测到。

在实施例中，在所述目标对象与所述自我车辆之间的恒定的所述距离等于当所述一致性指数大于所述第一预确定值时在所述目标对象与所述自我车辆之间的恒定的距离的两倍。这种距离具有在安全性和可用性之间的最佳的折衷(在交通繁忙的情况下，距离过大会降低自主驾驶的可用性)。

在实施例中，所述一致性指数测量以下元素中的至少一种：

○所述目标对象的轨迹与至少一个预确定运动学模型的契合性。对于一致性指数的计算由此较简单，同时保证了良好的效率等级。

○所述目标对象的轨迹与所述自我车辆所行进在的道路的轨迹的相符性。如此计算的一致性指数非常精确地衡量了所述目标对象的运动的可预测性。

○在所述目标对象的轨迹与所述自我车辆的轨迹之间的接近性。

○在检测到所述目标对象的第一时刻点与当前时刻之间的时长。

本发明的第二方面旨在提供一种包括指令的计算机程序，所述指令用于在由处理器执行这些指令时实施根据本发明第一方面的方法。

本发明的第三方面旨在提供一种用于称作自我车辆的车辆的自主驾驶的装置，所述装置考虑到对于目标对象的检测，所述装置包括至少一个处理器和至少一个存储器，所述至少一个处理器和至少一个存储器配置用于执行以下操作：

■从所述自我车辆的至少一个传感器获取数据，所述数据包括所述目标对象的存在性信息；

■计算存在性指数，所述存在性指数配置用于量化在所述自我车辆的轨迹上存在所述目标对象的存在可能性；

■计算一致性指数，所述一致性指数配置用于量化所述目标对象的运动的可预测性；

■如果所述存在性指数小于第二预确定值，生成第二驾驶指令，所述第二驾驶指令配置用于减小所述自我车辆的速度；

■如果所述一致性指数小于第一预确定值，生成第一驾驶指令，所述第一驾驶指令配置用于增加在所述目标对象与所述自我车辆之间的距离。

本发明的第四方面旨在提供一种车辆，所述车辆包括根据本发明第三方面的装置。

附图说明

通过阅读下文的详细说明和附图，本发明将更加清楚，在所述附图中：

-图1示出了本发明的应用背景；

-图2示出了根据本发明实施例的方法；

-图3示出了根据本发明实施例的方法；

-图4示出了可根据本发明实施例选择的值；

-图5示出了可根据本发明实施例选择的值；

-图6示出了根据本发明实施例的装置。

具体实施方式

在下文中，非限制性地，在自主机动车辆在高速公路上通行的情况下，在应用中描述本发明，所述高速公路包括由中央隔离带分开的两个行车道，所述两个行车道中的每个包括两个车道。其它应用(例如专用车道上的公共汽车又或乡村道路上的摩托车)也是可考虑到的。

而且，在下文中对本发明进行描述，在为自适应速度调节器确定目标的范围中，确定与自我车辆的纵向运动有关的量值。除了对自我车辆的自适应调节之外，还可设想用于确定这种量值的其它应用。例如，这种量值可经确定用于作为多个设定量值中用于自我车辆的自主驾驶的设定量值。

图1示出了高速公路的行车道，所述行车道包括两个车道，即具有(在附图上从下到上的)同一通行方向的左侧车道l和右侧车道r。

左侧车道l包括自我车辆ev、初始目标车辆vci和目标对象vc。

在图1上所示的情形中，自我车辆ev使用自适应速度调节器，所述自适应速度调节器所针对的目标是初始目标车辆vci。特别地，尽管多种自适应速度调节方法是可用的，所述自适应速度调节可纵向地调节自我车辆ev的运动以使在ev与vci之间的距离δ维持恒定。由此，目标对象vc刚刚根据插入操纵ins插入到自我车辆ev与初始目标车辆vci之间。

在下文中参考图2描述了根据本发明的方法的实施例，所述实施例与对于传感器c的数据的处理有关，以管理遭受到目标对象vc插入ins的自我车辆ev的纵向运动。

图2示出了根据本发明的实施例的方法。

在步骤20中，至少由自我车辆ve的传感器c获取数据dta。所述自我车辆的传感器c是以下元件中的至少一种：

-雷达；

-激光雷达；

-摄像机，例如多功能视频摄像机，cvm；

-通信系统，所述通信系统配置用于接收至少一个其它车辆、基础设施、用户终端等的信息；

-激光；

-卫星定位系统；

-等等。

当使用多个传感器时，由传感器c获取的原始数据被处理并且作为联合的主题。

数据dta包括目标对象vc的存在性信息。根据传感器c的类型，所述存在性信息包括：从vc到ev的距离、对于vc的尺寸/类型/运动数据/等的确定等等。

在步骤42中，计算存在性指数，所述存在性指数配置用于量化在自我车辆的轨迹上存在所述目标对象的存在可能性。

在实施例中，根据此处参考图3描述的步骤22、24和26来实施在步骤42中执行的对于存在性指数detscore(t)的计算。

在步骤22中，估计自我车辆ev的轨迹traj。在实施例中，基于所述自我车辆的运动数据、所述自我车辆所行进在的道路的位置数据以及所述道路上所包括的车道的位置数据，估计轨迹traj。所述自我车辆的运动数据、所述自我车辆所行进在的道路的位置数据以及所述道路上所包括的车道的位置数据通过至少由传感器c采集以及通过由专用部件(例如下文中参考图4描述的装置d)处理来获取。

在步骤24中，基于所述传感器的数据dta以及在步骤22中估计的自我车辆的轨迹traj，计算目标对象vc的瞬时存在性指数detscore_i。对于detscore_i的计算经选择成使得位于自我车辆ev的轨迹中的目标对象具有的detscore_i比在所述轨迹之外的目标对象更高。

在实施例中，对于瞬时存在性指数detscore_i的计算是在所述自我车辆与所述目标对象之间的距离s、在所述目标对象与轨迹traj之间的距离y以及存在可能性e的函数。在实施例中，通过与传感器的随机变量(aléas)有关的数据、通过概率论方法和/或基于使用来自于多个传感器的数据的神经网络的方法等，确定所述存在可能性。

detscore_i的计算方程式的一个示例为：detscore_i＝f(s)*g(|y|)*h(e)。其中，f、g和h为函数。在实施例中，函数f、g和h是单调的。在实施例中，f至少分段地递减，g至少分段地递减，h至少分段地递增。

在步骤26中，基于瞬时存在性指数detscore_i以及经巩固存在性指数历史，确定在时刻t上的经巩固存在性指数detscore(t)。

在图2上，提到了计算detscore(t)＝detscore_i+detscore(t-1)。这仅涉及实施例的数学表示，其中，detscore_i与在时刻t-1上的经巩固存在性指数detscore(t-1)(在实施例中，-1对应于-1秒)相加。由此，在该实施例中，基于在给定时刻t上的瞬时存在性指数以及经巩固存在性指数历史，确定经巩固存在性指数，所述经巩固存在性指数历史包括至少一个(在给定时刻t之前的时刻t-1上的)经巩固存在性指数。

在其它实施例中，可设想其它计算，例如，detscore(t)＝detscore_i+[平均值(detscore(k)，整数k为从t-10至t-1)]，或者，detscore(t)＝(p*detscore_i+g*detscore(t-1))/(p+g)，其中p和g为整数，等等。

在步骤44中，计算一致性指数ic。所述一致性指数配置用于量化所述目标对象的运动的可预测性。根据实施例，所述一致性指数测量以下元素中的至少一种：

○所述目标对象的轨迹与至少一个预确定运动学模型的契合性。在实施例中，对ic的计算包括：从多个预确定运动学模型中确定一个运动学模型，以及基于与所述目标对象的位置和/或与运动有关的数据历史，实施所述确定。所述确定一经实施，计算相对于经确定模型的偏差值(例如相对于与所述模型对应的轨迹的距离的平均值)。然后使用该偏差值(任选地根据所述模型对该偏差值进行加权)来计算ic。

○所述目标对象的轨迹与所述自我车辆所行进在的道路的轨迹的相符性。在该实施例中，所述轨迹通常从存储在车辆存储器中的地图中取回，或者从远程数据库中获取。所述道路的轨迹一经取回，计算相对于所述轨迹的偏差值(例如相对于所述轨迹的距离的平均值)。然后使用该偏差值(任选地根据所述道路的类型对该偏差值进行加权)以计算ic。

○在所述目标对象的轨迹与所述自我车辆的轨迹之间的接近性；

○在检测到所述目标对象的第一时刻点与当前时刻之间的时长。

在步骤46中，检验存在性指数detscore(t)是否小于第二预确定值s2以及一致性指数ic是否小于第一预确定值s1。在实施例中，对于在0与1之间的存在性指数和一致性指数的值，所述第二预确定值在0.8与1之间，而所述第一预确定值在0.4与0.6之间。例如，对于在0与1之间的存在性指数和一致性指数的值，所述第二预确定值等于1，而所述第一预确定值等于0.5。

如果在步骤46中执行的测试指出detscore(t)大于s2且ic大于s1，实施步骤50，其中，生成驾驶指令。在实施例中，在步骤50中生成的驾驶指令并不取决于detscore(t)和/或ic。

否则，在步骤48中，如果所述存在性指数小于第二预确定值，生成第二驾驶指令，所述第二驾驶指令配置用于减小自我车辆的速度，以及如果所述一致性指数小于第一预确定值，生成第一驾驶指令，所述第一驾驶指令配置用于增加在目标对象与自我车辆之间的距离。在实施例中，所述第一驾驶指令和所述第二驾驶指令集合起来，从而生成驾驶指令inst，该驾驶指令取决于detscore(t)和ic。

特别地，在实施例中，所述第二驾驶指令配置用于按照图4上所示的函数根据detscore(t)来减小自我车辆ev的速度相对于目标对象vc的速度的比值。由此，在图4上，横坐标轴表示detscore(t)的值，纵坐标轴表示目标对象vc的速度值相对于自我车辆ev的速度值的比值。

在实施例中，所述第一驾驶指令配置用于按照图5上所示的函数根据ic来增加在目标对象vc与自我车辆ev之间的距离。由此，在图4上，横坐标轴表示ic的值，纵坐标轴表示在经需距离与标准距离之间的偏差。例如，对于ic＝0.2的情况，所述第一驾驶指令配置成使得在vc与ev之间的距离是在vc与ev之间的标准距离的两倍。

在实施例中，如本说明书中的应用示例所描述地，自主驾驶指令包括用于调节自我车辆的速度的自适应调节指令，所述自适应调节配置用于依据上文中参考步骤48给出的准确性而考虑到对于目标对象的跟随。

图6示出了自我车辆ev中所包括的装置d的示例。该装置d可用作负责上文中参考图2和/或图3描述的方法中的至少一些步骤的中央装置。

该装置d可采用包括印刷电路的盒的形式、任何类型的计算机的形式又或智能电话的形式。

所述装置d包括用于存储指令的随机存取存储器1，所述指令用于由处理器2实施如上文描述的方法中的至少一个步骤。所述装置还包括用于存储数据的大容量存储器3，所述数据用于在所述方法实施之后保留。

所述装置d还可包括数字信号处理器(dsp)4。该dsp4接收数据，以便以本身已知的方式对这些数据进行整理(mettreenforme)、解调和放大。

所述装置还包括输入接口5和输出接口6，所述输入接口用于接收通过根据本发明的方法实施的数据，所述输出接口用于传输通过所述方法实施的数据。

本发明不限于在上文中作为示例描述的实施方式；本发明扩展到其它变型。

由此，在上文中描述了一种实施例，其中，自我车辆在包括两个行车道(每个行车道两个车道)的高速公路上行进，所述行车道由中央隔离带分开。本发明还可经实施用于其它类型的道路，例如具有单个行车道(包括两个车道)的国道、具有经分开行车道(每个行车道包括6个车道)的高速公路等。

此外还描述了一种实施例，其中，在自适应速度调节的应用范围中描述本发明。本发明并不限于这种应用，且可例如经实施用于维持处在车道中的方法/装置又或做出变道决定的方法/装置。

还详细描述了一些方程式和计算。本发明并不限于这些方程式和计算的形式，而是扩展到具有其它数学等效的形式的任何类型。