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CN107688894A - 自动车辆操作者技能评估系统 - Google Patents

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CN107688894A
CN107688894A CN201710667099.4A CN201710667099A CN107688894A CN 107688894 A CN107688894 A CN 107688894A CN 201710667099 A CN201710667099 A CN 201710667099A CN 107688894 A CN107688894 A CN 107688894A
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Abstract

本公开涉及自动车辆操作者技能评估系统。用于自动车辆的操作者评估系统包括交通探测器和控制器。交通探测器用来确定本车辆所接近的交通场景的复杂度等级。控制器与交通探测器通信并被配置为以以下方式操作本车辆：其中控制器使本车辆朝行驶车道的期望位置转向的自动模式；其中操作者使本车辆转向并且当本车辆距离期望位置远过横向阈值时控制器辅助操作者使本车辆朝期望位置转向的监视模式；以及其中操作者使本车辆转向而无需来自控制器的辅助的手动模式。控制器在到达交通场景之前从自动模式转换到监视模式以确定相对于复杂度等级的操作者的技能等级，并且当复杂度等级小于操作者的技能等级时从自动模式转换转换到手动模式。

Description

自动车辆操作者技能评估系统
技术领域
本公开一般地涉及用于自动车辆的操作者评估系统，并且更具体地涉及确定操作者的技能等级并将技能等级与即将到来的交通场景的复杂度等级相比较以确定操作者是否能够以手动模式操作车辆的系统。
背景技术
期望的是，在某些情况或交通场景中，自动车辆将必须让渡车辆的控制给人类操作者，诸如自动车辆的占用者或远程操作者。例如，可能所选择的行驶路线的即将到来的部分的地图数据相对稀疏，于是让人类操作者控制车辆会看上去安全一些。然而，如果出于某些原因占用者不能取得控制，例如操作者生病、失能、喝醉，或者远程控制链路切断了，则由自动车辆内的控制器进行的替代性动作可能是必要的。
发明概述
根据一个实施例，提供了用于自动车辆的操作者评估系统。该系统包括交通探测器和控制器。交通探测器用来确定本车辆所接近的交通场景的复杂度等级。控制器与交通探测器通信。控制器配置为以以下方式操作本车辆：其中控制器使本车辆朝行驶车道的期望位置转向的自动模式；其中操作者使本车辆转向并且当本车辆距离期望位置远过横向阈值时控制器辅助操作者使本车辆朝期望位置转向的监视模式；以及其中当控制器不能导航交通场景时操作者使本车辆转向而无需来自控制器的辅助的手动模式。控制器在到达交通场景之前从自动模式转换到监视模式以确定相对于复杂度等级的操作者的技能等级，并且当复杂度等级不比操作者的技能等级大时从自动模式转换到手动模式。
进一步的特征和优点将随着阅读以下通过仅非限制性示例和参考附图的方式给出的优选实施例的详细描述而变得更清楚。
附图说明
现在将参考附图通过示例的方式描述本发明，附图中：
图1是根据一个实施例的操作者评估系统的示图；
图2是根据一个实施例的图1的系统所遭遇的道路的图解。
具体实施方式
图1解说了此后称为系统10的操作者评估系统的非限制性示例，该系统一般旨在供自动车辆(例如本车辆12)使用。如下面将更详细解释的，本文所述的系统10是对现有系统的改进，完全自动和手动(人类驾驶)操作二者都能进行，因为在系统10实际让渡对本车辆12的自动控制之前系统10测试或评估操作者14对本车辆12进行手动控制的能力。例如，当系统10认为即将到来的情况或交通场景太复杂或者另外地不适于对本车辆12的完全自动或自主控制时，系统10寻求标识测试操作者14的能力的一些方式以在实际让渡控制之前安全地操作本车辆12。例如，如果操作者14是本车辆12中的乘坐者，则可能操作者14生病、受伤、喝醉、或另外地至少关于操作机动车失能。还构想了本文所呈现的教示可应用于通常自主地操作但如果必要则由远程操作者(而不是乘坐者，如果本车辆用来运输乘坐者的话)控制的自动车辆。例如，本车辆12和远程操作者之间的通信链路可能由于设备故障、或者因为通信链路被恶意阻塞或者另外地干扰即被黑客入侵而不工作。
系统10包括用来探测接近本车辆12的其他车辆18的一个或多个实例和/或由本车辆12行驶的道路34的特征的交通探测器16。交通探测器可包括相机20、雷达单元22、lidar单元24、超声换能器26、或其任意组合中的任何一个或多个。交通探测器16还可包括此后称为GPS接收器28的全球定位系统接收器，这用来在数字地图30上确定本车辆12的位置。交通探测器16还可包括收发器32，其用于但不限于：车辆到基础设施(V2I)通信、车辆到车辆(V2V)通信、和/或车辆到行人(V2P)通信，这些可一般地标记为V2X通信36。如将由本领域技术人员认识到的，V2X通信可用来确定数字地图30上的位置和探测其他车辆18。
系统10包括与交通探测器16通信的控制器40。如对本领域技术人员应该显而易见的，控制器40可包括用于处理数据的处理器(未专门示出)(诸如微处理器)或者其他控制电路(诸如包括专用集成电路(ASIC)的模拟和/或数字控制电路)。控制器40可包括用于存储一个或多个例程、阈值和捕获的数据的存储器(未专门示出)，包括非易失性存储器，诸如电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)。该一个或多个例程可由处理器执行以执行用于如本文所述基于由控制器40从交通探测器16接收的信号而操作本车辆12的步骤。
交通探测器16由控制器40用来确定本车辆12所接近的交通场景44的复杂度等级42。如本文所使用的，交通场景44用来标识可能要求比本车辆12在直路上行驶而没有任何诸如由其他车辆或障碍物造成的可能干扰或者交通信号/停止标志之类的复杂情况时所必要的更多的控制器40和/或操作者14的动作的道路34的即将到来的部分或区域。作为示例而非限制，交通场景44的示例包括从道路34到旁路48上的出口46(图2)、交叉口50、交通转盘(未示出)、或道路34上所停的车辆(未示出)。复杂度等级42可以是例如范围从一(1)到五(5)的数值，用来量化对交通场景44的导航将如何复杂。例如，如果道路34相对较直、道路34的车道标线52很容易由交通探测器16探测到、并且道路34没有垃圾且是干燥的，则复杂度等级42的合适的值是一(1)。然而，如果在本车辆12前方探测到多车事故(未示出)、并且救护车出现在现场、并且警官在指挥事故地点周围的交通，则复杂度等级42的合适的值是五(5)。构想了V2X通信36可在这样的事故能够被例如相机20探测到之前通知控制器40。
可以提高交通场景44的复杂度等级42的值的其他因素的示例包括其中道路34或旁路48被表征为没有充足的地图数据(即数字地图30上在交通场景44的位置处的信息相对稀疏或者过时)的实例。其他示例是车道标线52的质量/一致性可能突然变化的高速公路转换、要求对本车辆12的精准的转向和速度控制的小半径出口环路、可能难以预测其他车辆18的行驶路径的交通转盘、本车辆12前方停下的车辆(该停下的车辆的未来动作未知)、要求并道或变道、限速改变的交通流模式等的实例。
控制器40配置为以自动模式54操作本车辆12，其中例如控制器40使用车辆控制60使本车辆12朝行驶车道58的期望位置56转向。期望位置56可以是但不要求是行驶车道58的中心。构想了自动模式54亦通过在操作转向之外还操作加速器和刹车来控制本车辆12的速度。当以自动模式54操作时，本车辆12的乘坐者，例如当操作者在本车辆12上面的时候的操作者14，在指定目的地之外几乎不能做什么。即，当处于自动模式时，操作者14将通常不操作或影响车辆控制60，除非操作者14探测到危险并例如物理地超驰(override)转向和/或刹车的操作。
控制器40还配置为以其中操作者14至少使本车辆12转向的手动模式62操作本车辆12。当以手动模式62操作时，本车辆的操作通常是操作者负唯一责任，因此通常无需来自控制器40的辅助而进行。然而，构想了当停留在手动模式62中时操作者14可激活速度控制系统(即，巡航控制)。还构想了一些安全系统将仍保持活跃，诸如致力于防止撞车的自动刹车或辅助操作者14从滑行(skid)中恢复的动态车辆控制。当以手动模式62操作时将仍保持活跃的安全系统的一般特性是，除非安全系统以某种方式作用以在紧急情况中辅助操作者14，操作者14不会探测到这些安全系统是活跃的。
构想了像车道保持系统之类的安全系统将会停用以防止过度干扰操作者14对本车辆12的控制。具体而言，操作者14将能够在道路34的路肩(未示出)上驾驶而不被车道保持系统干扰。手动模式62的一般目的是因为操作者14可能很享受驾驶而向操作者14提供驾驶本车辆12的选项，和/或当控制器40不能够导航或者操作本车辆12通过交通场景44时提供操作本车辆的手段。例如，如果有必要临时使本车辆12转向离开道路34以导航绕开前述多车事故，则让操作者14控制本车辆12而不是依赖于控制器40以在这样相当复杂和难以预测的交通场景44的示例中控制本车辆会是谨慎的。
控制器40还配置为以监视模式64操作本车辆12，其中例如当本车辆12距离期望位置56远过横向阈值66时，操作者14使本车辆12转向并且控制器40辅助操作者14使本车辆12朝期望位置56转向。即，当以监视模式64操作时，本车辆12的操作对于操作者14会看起来与手动模式62相同或等同，除非操作者允许本车辆12偏离期望位置56太远，例如超过1.5米(1.5m)。作为另一非限制性示例，如果在以监视模式64操作时操作者14变得离本车辆12前方的另一车辆(未示出)太近(即操作者14正尾追(tail-gate)另一车辆)，则控制器40可临时超驰加速器和/或刹车的操作以为本车辆12建立更安全的跟车距离。
努力开发自动车辆的研究者和工程师们已经确定了当执行从自动模式54到手动模式62的转换时通常存在大量不确定性，因为操作者14的心理和生理状态是不确定的。例如，当以自动模式操作时操作者14可能已经睡着或者生病，或者可能因为操作者14病了需要被送到医院所以操作者14才发起了自动模式54。已经建议了多种方案来在复杂度等级42在交通场景44的复杂度等级对于自动模式54太大之前的位置是低的时向操作者14提供预警和/或执行从自动模式到手动模式的提早转换。然而，该方案不解决不知道此后称为操作者14的技能等级68的操作者14取得对本车辆的控制时的状态、能力或技能的基本问题。
为了确定技能等级68，控制器40在抵达要求手动模式62的交通场景44之前从自动模式54转换到监视模式64。此转换可以由可由操作者14探测到的将启用手动模式62(操作者14不知道实际是监视模式64)的视觉和/或听觉指示来发起。替代地，指示可通知操作者14将启用监视模式64以验证操作者14能够进行控制。通过测量操作者14对于选中来在抵达要求操作者14控制本车辆12的交通场景44的后续实例之前确定技能等级68的交通场景44的在前实例处理得多好来相对于复杂度等级42确定操作者14的技能等级68。如以上建议的，当处于监视模式64中时诸如车道保持和自动刹车之类的安全系统仍可以是激活的，但可以改变用于启用这些系统的阈值以允许操作者14部分在被监视以确定技能等级68时的更多错误。
一旦确定了技能等级68即记录了操作者14的最近或当前等级70，那么如果/当即将到来的交通场景实例的复杂度等级42不大于操作者14的技能等级68的最近值(即当前等级70)的时候，控制器40可自信地从自动模式54转换到手动模式62。优选在接近要求手动模式62的交通场景44时确定技能等级68，从而操作者14不会在其间入睡。
图2解说了本车辆12所行驶的道路34的非限制性示例，其中因为数字地图30(图1)没有包含足够的信息以供使用自动模式54从而在旁路48上操作本车辆12，所以第二场景44B要求手动模式62。道路34包括标识为可用来确定操作者14的技能等级68的第一场景44A的一些曲线。作为进一步的示例，因为数字地图30没有包含足够的信息以供使用自动模式54来导航第二场景44B，但没有关于事故或在旁路48上行驶的其他障碍的指示，所以复杂度等级42可设为四(4)。通过对比，上述要求本车辆12离开道路34行驶从而环航的多车辆事故可将复杂度等级42设在五(5)。通过进一步对比，第一场景44A包括一些曲线使得第一场景44A将会被分配更大的复杂度等级42的值，例如二(2)。交通场景的复杂度等级42可存储在数字地图30中，或者可由控制器40根据来自数字地图30和/或组成交通探测器16的各种传感器的信息来计算。
在抵达第二场景44B的预期中，控制器40在抵达第一场景44A之前启用监视模式64。如果操作者14很好地导航第一场景44A，因而没有关于操作者14不是完全能够在手动模式62中操作本车辆12的指示，那么将技能等级68设为五(5)(此示例中技能等级68的最高值)，因为该值的范围对应于用于复杂度等级42的值的范围。然而，如果操作者14允许本车辆12从期望位置56(例如行驶车道58的中心)偏离或漂移太远，则基于操作者允许本车辆12从期望位置56漂移多远而降低技能等级。
例如，如果漂移多于一米(1m)，但本车辆12的轮胎没有接触车道标线52，则技能等级68可设为四(4)。类似地，例如如果轮胎越过了车道标线52但没有离开道路34到路肩上，那么技能等级可设为三(3)。大量的转向矫正(即，迂回)和/或速度变化也会导致技能等级68降低。注意，即使此示例中的第一场景44A具有小于五(5)的复杂度等级的值，也可以通过测量操作者14的驾驶行为而将技能等级68设成等于五(5)的值。还要注意，在监视模式64期间，如果操作者14不能够充分地控制本车辆12，则控制器40可干预本车辆12的操作。即，系统10或者更具体而言控制器40可转换回自动模式54并从操作者14处获取对本车辆12的控制。
在会阻止以自动模式54操作的、第二场景44B的复杂度等级42大于操作者14的技能等级68以及交通场景44(例如，第二场景44B)的复杂度等级42大于自信等级72的一些值(例如，3，后面将更详细描述其确定)的事件中，控制器40可绕过交通场景44(例如，驾驶开过出口46以绕过第二场景44B)并寻求不包括具有大于自信等级72的复杂度等级的交通场景的到达目的地的替代路线。即，当交通场景44的复杂度等级42大于操作者14的技能等级68时，控制器40以自动模式54操作本车辆12以绕过交通场景44(例如，留在高速公路或主路上而不是走出口46)。尽管目前为止所呈现的示例建议复杂度等级42和技能等级68是整数值，但构想了小数值将会有用，例如三点三(3.3)。
对一些人而言以上描述的解释可能建议不保存技能等级68以供将来使用。然而情况不是这样，因为还构想了控制器40可配置为以监视模式操作本车辆12以在操作者14的当前等级70小于本车辆12所接近的交通场景44的复杂度等级42时更新技能等级68。即，构想了之前将技能等级68确定为相当低是因为例如操作者14临时走神了或者有些没有被系统10探测到的合理原因让操作者14突然转向。因此，控制器40周期性地和重复地启用监视模式64以当来自之前以监视模式操作的实例的当前等级70导致技能等级68低的时候确认正确地设置了技能等级68。作为可以如何更新74当前等级70的进一步示例，控制器40可在操作者14使本车辆12转向到距离期望位置56小于横向阈值66时提高随后存储为当前等级70的技能等级68，以及在操作者14使本车辆转向到距离期望位置56不小于横向阈值66时降低技能等级68。
构想了存在测量或确定操作者14的技能等级68的其他方法。例如，控制器40可使用来自雷达单元22或其他适当的测距设备的信息来确定本车辆12在行驶在本车辆12前面的前车(未示出)后面的跟随距离。如果操作者14跟随前车太紧，即尾追前车，则可降低技能等级68。类似地，如果操作者14没有跟上前车，这可因为操作者14行驶得太慢而导致整体交通的不希望的低效，因此为了这个原因也可降低技能等级68。这假定了前车是以安全速度行驶的。如果操作者14以合适的距离跟随前车，则可提高技能等级68。当以监视模式64操作时，系统10可在探测到尾门时向操作者12发出可听和/或可看的警告，以及可在本车辆12接近要接触前车时应用刹车。
作为测量或确定操作者14的技能等级68的其他方法的另一示例，速度的过度/不必要的变化可导致整体交通的不希望的低效，因此可降低技能等级68。稳定的速度控制帮助节省本车辆12中的和跟随本车辆12的后车(未示出)中的燃料。实际上构想了如果操作者14能够通过允许前车的速度变化以稳定的速度行驶，则可提高技能等级68。
作为进一步示例和非限制，可以基于指示有多少其他车辆在接近例如本车辆12一百米(100m)以内的交通密度76来进一步确定复杂度等级42，其中如果交通密度76大于密度阈值(在100m以内十五(15)个其他车辆的实例)，则复杂度等级提高。可以基于交通速度78(例如，接近本车辆12的其他车辆的平均速度)来进一步确定复杂度等级42，其中更高的速度和其他车辆超过限速会提高复杂度等级42。可以基于天气状况80来进一步确定复杂度等级42，其中干燥的路面可以对复杂度等级42没有影响、潮湿的路面可以少量(例如，小于1)提高复杂度等级而覆冰的路面可以大量(例如，大于1)提高复杂度等级。可以基于车道操纵(lane-maneuver)82来进一步确定复杂度等级42，其中如果交通场景44包括变换车道或车道偏移，则值可以提高，且如果无预期变换车道，则值可以不变。可以基于速度变化84来进一步确定复杂度等级42，其中加速/减速可以提高复杂度等级42，且贯穿交通场景44不变的速度可不改变复杂度等级42。可以基于道路类型86来进一步确定复杂度等级42，其中弯曲的、拱起的和/或倾斜的(banked)道路可以提高复杂度等级42，且直和或平的道路可以不改变复杂度等级42。
如以上建议的，当交通场景44的复杂度等级72不比控制器40的自信等级72大的时候，控制器40允许对本车辆12的操作从手动模式62转换到自动模式54。自信等级72可以基于但不限于以下中的一个或多个来确定：指示多容易和一贯地由例如相机20来检测车道标线52的车道标线质量88；指示多长时间和/或重复地检测对象(例如其他车辆18)的对象跟踪持久度90；以及指示使用GPS接收器28确定的GPS坐标与车道标线52的相对位置对应得多好的全球定位准确度92。
因此，提供了操作者评估系统(系统10)、用于系统10的控制器40和操作系统10的方法。系统10克服了从自动模式54到手动模式62的转换中产生的一些不确定性，因为操作者14的技能等级是在该转换之前确定的。技能等级68是在监视模式64期间确定的，在监视模式64中给与操作者14有限的控制，并且控制器40准备好在操作者14不能胜任的时候取回控制。在抵达交通场景44之前发起监视模式64，其中交通场景44的复杂度等级42指示交通场景44对于自动模式54来说太复杂了。
尽管已根据本发明的优选实施例描述了本发明，但不旨在如此限制本发明，而是仅旨在随后的权利要求书中所阐述的程度。

Claims (7)

1.一种用于自动车辆的操作者评估系统(10)，所述系统(10)包括：
交通探测器(16)，所述交通探测器(16)用来确定本车辆(12)所接近的交通场景(44)的复杂度等级(42)；
控制器(40)，所述控制器(40)与所述交通探测器(16)通信并被配置为以以下方式操作所述本车辆(12)
自动模式(54)，其中所述控制器(40)使所述本车辆(12)朝行驶车道(58)的期望位置(56)转向，
监视模式64，其中操作者(14)使所述本车辆(12)转向并且当所述本车辆(12)距离所述期望位置(56)远过横向阈值(66)时所述控制器(40)辅助所述操作者(14)使所述本车辆(12)朝所述期望位置(56)转向，以及
手动模式(62)，其中当所述控制器(40)不能导航所述交通场景(44)时所述操作者(14)使所述本车辆(12)转向而无需来自所述控制器(40)的辅助，其中
所述控制器(40)在到达所述交通场景(44)之前从所述自动模式(54)转换到所述监视模式(64)以确定相对于所述复杂度等级(42)的所述操作者(14)的技能等级(68)，并且当所述复杂度等级(42)不比所述操作者(14)的所述技能等级(68)大时从所述自动模式转换(54)转换到所述手动模式(62)。
2.如权利要求1所述的系统(10)，其特征在于，当所述复杂度等级(42)大于所述操作者(14)的所述技能等级(68)时所述控制器(40)以所述自动模式(54)操作所述本车辆(12)以绕过所述交通场景(44)。
3.如权利要求1所述的系统(10)，其特征在于，当所述操作者(14)的当前等级(70)小于所述本车辆(12)所接近的所述交通场景(44)的所述复杂度等级(42)时所述控制器40以所述监视模式(64)操作所述本车辆12以更新所述技能等级(68)。
4.如权利要求1所述的系统(10)，其特征在于，所述控制器40在所述操作者(14)使所述本车辆(12)转向到距离所述期望位置(56)小于横向阈值(66)时提高所述技能等级(68)，以及在所述操作者(14)使所述本车辆(12)转向到距离所述期望位置(56)不小于所述横向阈值(66)时降低所述技能等级(68)。
5.如权利要求1所述的系统(10)，其特征在于，所述复杂度等级(42)是基于交通密度(76)、交通速度(78)、天气状况(80)、车道操纵(82)、速度变化(84)和道路类型(86)中的一个而确定的。
6.如权利要求1所述的系统(10)，其特征在于，当所述交通场景(44)的所述复杂度等级(42)不比所述控制器(40)的自信等级(72)大时，所述控制器(40)允许对所述本车辆(12)的操作从所述手动模式(62)转换到所述自动模式(54)。
7.如权利要求6所述的系统(10)，其特征在于，所述自信等级(72)是基于车道标线质量(88)、对象跟踪持久度(90)和全球定位准确度(92)中的一个而确定的。
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