CN108327717B - 一种人机共驾的车道偏离辅助系统及其车道偏离辅助方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种人机共驾的车道偏离辅助系统及其车道偏离辅助方法。所述车道偏离辅助系统包括:辅助决策模块,其用于判断车辆是否偏离车道,并在判断车辆偏离车道时协调驾驶员与车道偏离辅助系统对车辆的控制权;控制器模块,其用于在车辆偏离车道时主动纠正车辆姿态,保证车辆始终在车道中心线附近行驶,保证行车安全;执行模块,其用于执行控制器模块的控制信息,完成车道偏离辅助。通过本发明的人机共驾的车道偏离辅助系统,在车辆偏离车道时主动纠正车辆姿态,保证车辆始终在车道中心线附近行驶,保证行车安全。
Description
技术领域
本发明涉及汽车技术领域的一种高级驾驶员辅助系统,尤其涉及一种人机共驾的车道偏离辅助系统及其车道偏离辅助方法。
背景技术
智能汽车是集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等多领域高新技术于一体的复杂系统,智能汽车技术的发展必将经历从部分驾驶功能自主化到完全自主驾驶,从高速公路等简单环境自动驾驶到各种道路自动驾驶的不断前进的历程。
车道偏离辅助系统工况复杂多变,汽车转向操纵对各工况的控制要求较高,传统的控制策略无法兼顾人驾和机驾的工况特征和协调不同工况下的转向性能要求:另一方面,人机共驾的车道偏离辅助系统对控制的实时性要求较高,从控制器(或控制策略)的功能及其设计、实现的角度,既要满足多工况下的转向性能要求,又要使控制器的设计尽量简单、容易实现,传统的控制策略难以兼顾两者之间的矛盾。
任意工况下车辆的横向运动过程实际都是多种不同模式的切换,每种模式具有不同的动力学特性或控制要求,属于典型的切换控制系统,具有明显的离散状态特征。而在某一模式下,通过对电机电枢电压的连续控制达到转动方向和输出转矩的控制目的,具有明显的连续状态特征。若当前状态不符合约束条件时,系统将瞬时切换到另一工作模式,车道偏离辅助系统将按照新状态下的模式变化,表现出典型切换控制的混杂系统特征和动态行为。因此,对于车道偏离辅助系统这种同时包含离散事件动态和连续变量动态的复杂动力学系统,单纯采用离散事件动态系统的研究方法或连续变最动态系统的研究方法,无法系统性的解决复杂的车道偏离辅助系统的问题。
发明内容
本发明为了系统性的解决车道偏离辅助系统的问题,本发明提出了一种基于人机共驾的车道偏离辅助系统及其车道偏离辅助方法。
本发明的解决方案是:一种人机共驾的车道偏离辅助系统,其包括:
辅助决策模块,其用于判断车辆是否偏离车道,并在判断车辆偏离车道时协调驾驶员与车道偏离辅助系统对车辆的控制权;
控制器模块,其用于在车辆偏离车道时主动纠正车辆姿态,保证车辆始终在车道中心线附近行驶,保证行车安全;
执行模块,其用于执行控制器模块的控制信息,完成车道偏离辅助;
其中,所述辅助决策模块包括:感知模块,其用于获取车辆行驶过程中的状态信息;期望路径规划模块,其用于根据所述状态信息预测车辆的行驶轨迹;车道偏离预警模块,其用于根据所述行驶轨迹采用TLC预警算法、CCP预警算法、TLC和CCP联合预警算法,来判断车辆是否偏离车道;驾驶员状态识别模块,其在车辆偏离车道时,协调驾驶员与辅助系统对车辆的控制权;
所述TLC预警算法:
其中DLC为车辆从当前位置行驶至车道边界线过程中车辆经过的距离,vx是车辆的纵向运动速度;
1)当TLC≤Ttw,此时车道偏离辅助系统启动,式中Ttw为车道偏离辅助系统启动的最低阈值;
2)当TLC≤Ttc=Ttw+Ttr,车道偏离辅助系统启动,式中Ttc为车道偏离辅助系统启动的阈值;Ttr为车道偏离辅助系统启动至驾驶员采取措施过程中驾驶员的反应时间;
3)当TLC>Tof,此时视为车辆在安全行驶,车道偏离辅助系统处于关闭状态,式中Tof为车道偏离辅助系统关闭的阈值;
所述CCP预警算法:
汽车前轮相对于左右道路边界的位置:
其中b为道路宽度,bc为车辆宽度,y0为道路中心与车辆纵向轴线的距离,Δyl和Δyr为左右车轮到相应边界的位置;
1)当Δyl﹥0并且Δyr﹥0,说明车辆在车道内行驶,不需发出预警;
2)当Δyl﹤0或者Δyr﹤0,说明车辆偏离车道,系统发出预警;
TLC和CCP联合预警算法:
偏离速度为车辆偏离车道时垂直于车道边界线的速度
v=vx*sinβ+vy*sinβ
其中vx为纵向速度,vy侧向速度,β为车辆的相对偏航;
1)当偏离速度v大于0.6m/s时表明车辆正以较大速度靠近车道边界,此时启动TLC预警算法;
2)当偏离速度v小于0.6m/s时表明车辆靠近车道边界的速度较小,此时启动CCP预警算法。
进一步地,预测车辆的行驶轨迹时,采用的预测方法包括以下步骤:
步骤1)为描述空间任意点经摄像机成像后的坐标,定义世界坐标系和像素坐标系;世界坐标系用O-XYZ表示,坐标原点O位于摄像机光学中心在地面的投影,Z轴为车辆初始行驶方向,Y轴垂直于地面,X轴满足左手定则;像素坐标系用o1-cr表示,坐标原点o1位于图像左上角,c和r轴平行于成像面;
步骤2)根据车道消失线方程,将世界坐标系下的初始车道模型推导到像素坐标系下的目标车道模型;
步骤3)根据步骤2建立的目标车道模型得到车道曲率i,并根据公式(1)得到期望的车辆行驶路径rg(k+i):
rg(k+i)=rv(k+i)cosΨ(k)+iTvxsinΨ(k)+Y(k) (I)
其中,T为采样周期,k为采样时刻,Ψ为车辆横摆角,vx为车辆纵向速度,Y(k)为k时刻车道线上的期望位置,rv(k+i)为车辆的侧向位移;所述状态信息包括车辆横摆角Ψ、车辆纵向速度vx、期望位置Y(k)、车辆的侧向位移rv(k+i)。
作为上述方案的进一步改进,所述控制器模块包括:
人机共驾控制器,其设置五种工作模式:汽车自动驾驶模式n1,注意力不集中时的辅助驾驶模式n2,人机协同控制时的共驾模式n3,正常驾驶模式n4和紧急状况下的紧急驾驶模式n5;
监督切换控制器,其根据驾驶员实际转矩Td和车辆是否偏离车道的情况驱动所述人机共驾控制器处于相对应的工作模式下。
进一步地,所述监督切换控制器设定两个转矩阈值σ1和σ2,且σ1<σ2;
当|Td|<σ1时,且当车道偏离预警模块判断车辆会偏离车道时,所述监督切换控制器驱动所述人机共驾控制器处于自动驾驶模式n1;
当σ1≤|Td|<σ2,且当车道偏离预警模块判断车辆将偏离车道时,所述监督切换控制器驱动所述人机共驾控制器处于注意力不集中时的辅助驾驶模式n2;
若驾驶员与车道偏离辅助控制系统协同纠正车辆偏离,所述监督切换控制器驱动所述人机共驾控制器处于人机协同控制时的共驾模式n3;若车道偏离预警模块判断车辆回到车道中间,所述监督切换控制器驱动所述人机共驾控制器处于正常驾驶模式n4;
当|Td|≥σ2,所述监督切换控制器驱动所述人机共驾控制器处于紧急状况下的紧急驾驶模式n5。
进一步地,所述驾驶员状态识别模块的具体过程:
1)当转向灯打开时,认为驾驶员主动操纵;
2)当转向灯关闭时,当方向盘转矩大于阈值时,则认为驾驶员在紧急操作车辆,此时驾驶员应获得车辆的控制权,当方向盘转矩小于阈值,此时车道偏离且驾驶员未操作,则车道偏离辅助系统取得车辆控制权;
3)驾驶员在行驶过程中双手时刻放在方向盘上,当方向盘转矩小于阈值,认为驾驶员双手即将脱离方向盘,此时系统发送警告信息提醒驾驶员纠正驾驶动作。
进一步地,所述感知模块包括获取车辆前方环境信息的图像传感器,获取车辆速度、横摆角速度的车身传感器,和获取驾驶员实际转矩Td的转向盘扭矩传感器。
本发明还提供一种人机共驾的车道偏离辅助方法,其包括:
获取车辆行驶过程中的状态信息;
根据所述状态信息预测车辆的行驶轨迹;
根据所述行驶轨迹采用TLC预警算法、CCP预警算法、TLC和CCP联合预警算法判断车辆是否偏离车道,并在判断车辆偏离车道时协调驾驶员与车道偏离辅助系统对车辆的控制权;
在车辆偏离车道时主动纠正车辆姿态,保证车辆始终在车道中心线附近行驶,保证行车安全;
执行控制信息,完成车道偏离辅助;
其中,设置五种工作模式:汽车自动驾驶模式n1,注意力不集中时的辅助驾驶模式n2,人机协同控制时的共驾模式n3,正常驾驶模式n4和紧急状况下的紧急驾驶模式n5;
设定两个转矩阈值σ1和σ2,且σ1<σ2;
当|Td|<σ1时,且当车辆会偏离车道时,处于自动驾驶模式n1,其中Td为驾驶员实际转矩;
当σ1≤|Td|<σ2,且当车辆将偏离车道时,处于注意力不集中时的辅助驾驶模式n2;
若驾驶员与车道偏离辅助控制系统协同纠正车辆偏离,处于人机协同控制时的共驾模式n3;若车辆回到车道中间,处于正常驾驶模式n4;
当|Td|≥σ2,处于紧急状况下的紧急驾驶模式n5;
其中,其中,所述TLC预警算法:
其中DLC为车辆从当前位置行驶至车道边界线过程中车辆经过的距离,vx是车辆的纵向运动速度;
1)当TLC≤Ttw,此时车道偏离辅助系统启动,式中Ttw为车道偏离辅助系统启动的最低阈值;
2)当TLC≤Ttc=Ttw+Ttr,车道偏离辅助系统启动,式中Ttc为车道偏离辅助系统启动的阈值;Ttr为车道偏离辅助系统启动至驾驶员采取措施过程中驾驶员的反应时间;
3)当TLC>Tof,此时视为车辆在安全行驶,车道偏离辅助系统处于关闭状态,式中Tof为车道偏离辅助系统关闭的阈值;
所述CCP预警算法:
汽车前轮相对于左右道路边界的位置:
其中b为道路宽度,bc为车辆宽度,y0为道路中心与车辆纵向轴线的距离,Δyl和Δyr为左右车轮到相应边界的位置;
1)当Δyl>0并且Δyr>0,说明车辆在车道内行驶,不需发出预警;
2)当Δyl<0或者Δyr<0,说明车辆偏离车道,系统发出预警;
TLC和CCP联合预警算法:
偏离速度为车辆偏离车道时垂直于车道边界线的速度
v=vx*sinβ+vy*sinβ
其中vx为纵向速度,vy侧向速度,β为车辆的相对偏航;
1)当偏离速度v大于0.6m/s时表明车辆正以较大速度靠近车道边界,此时启动TLC预警算法;
2)当偏离速度v小于0.6m/s时表明车辆靠近车道边界的速度较小,此时启动CCP预警算法。
作为上述方案的进一步改进,预测车辆的行驶轨迹时,采用的预测方法包括以下步骤:
步骤1)为描述空间任意点经摄像机成像后的坐标,定义世界坐标系和像素坐标系;世界坐标系用O-XYZ表示,坐标原点O位于摄像机光学中心在地面的投影,Z轴为车辆初始行驶方向,Y轴垂直于地面,X轴满足左手定则;像素坐标系用o1-cr表示,坐标原点o1位于图像左上角,c和r轴平行于成像面;
步骤2)根据车道消失线方程,将世界坐标系下的初始车道模型推导到像素坐标系下的目标车道模型;
步骤3)根据步骤2建立的目标车道模型得到车道曲率i,并根据公式(1)得到期望的车辆行驶路径rg(k+i):
rg(k+i)=rv(k+i)cosΨ(k)+iTvxsinΨ(k)+Y(k) (1)
其中,T为采样周期,k为采样时刻,Ψ为车辆横摆角,vx为车辆纵向速度,Y(k)为k时刻车道线上的期望位置,rv(k+i)为车辆的侧向位移;所述状态信息包括车辆横摆角Ψ、车辆纵向速度vx、期望位置Y(k)、车辆的侧向位移rv(k+i)。
附图说明
图1本发明人机共驾的车道偏离辅助系统的结构示意图。
图2图1中期望路径规划模块流程图。
图3本发明的车道偏离辅助控制示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明的人机共驾的车道偏离辅助系统包括三大块内容:辅助决策模块、控制器模块、执行模块。
辅助决策模块用于判断车辆是否偏离车道,并在判断车辆偏离车道时协调驾驶员与车道偏离辅助系统对车辆的控制权;控制器模块用于在车辆偏离车道时主动纠正车辆姿态,保证车辆始终在车道中心线附近行驶,保证行车安全;执行模块用于执行控制器模块的控制信息,完成车道偏离辅助。
所述辅助决策模块包括感知模块、期望路径规划模块、车道偏离预警模块、驾驶员状态识别模块。
感知模块用于获取车辆行驶过程中的状态信息。感知模块可包括获取车辆前方环境信息的图像传感器、获取车辆速度、横摆角速度等状态信息的车身传感器和获取驾驶员转矩的转向盘扭矩传感器。
期望路径规划模块用于根据所述状态信息预测车辆的行驶轨迹。期望路径规划模块包括基于感知模块传输的信息,采用车道上多点预瞄的方法动态规划期望路径,根据车道当前状态信息并结合驾驶员视野范围内车道变化情况,预测车辆的行驶轨迹。
预测车辆的行驶轨迹时,采用的预测方法包括以下步骤:
步骤1)为描述空间任意点经摄像机成像后的坐标,定义世界坐标系和像素坐标系;世界坐标系用O-XYZ表示,坐标原点O位于摄像机光学中心在地面的投影,Z轴为车辆初始行驶方向,Y轴垂直于地面,X轴满足左手定则;像素坐标系用o1-cr表示,坐标原点o1位于图像左上角,c和r轴平行于成像面;
步骤2)根据车道消失线方程,将世界坐标系下的初始车道模型推导到像素坐标系下的目标车道模型;
步骤3)根据步骤2建立的目标车道模型得到车道曲率i,并根据公式(1)得到期望的车辆行驶路径rg(k+i):
rg(k+i)=rv(k+i)cosΨ(k)+iTvxsinΨ(k)+Y(k) (1)
其中,T为采样周期,k为采样时刻,Ψ为车辆横摆角,vx为车辆纵向速度,Y(k)为k时刻车道线上的期望位置,rv(k+i)为车辆的侧向位移;所述状态信息包括车辆横摆角Ψ、车辆纵向速度vx、期望位置Y(k)、车辆的侧向位移rv(k+i)。
车道偏离预警模块用于根据所述行驶轨迹采用TLC预警算法、CCP预警算法、TLC和CCP联合预警算法,来判断车辆是否偏离车道。
所述TLC预警算法:
其中DLC为车辆从当前位置行驶至车道边界线过程中车辆经过的距离,vx是车辆的纵向运动速度;
1)当TLC≤Ttw,此时车道偏离辅助系统启动,式中Ttw为车道偏离辅助系统启动的最低阈值;
2)当TLC≤Tto=Ttw+Ttr,车道偏离辅助系统启动,式中Ttc为车道偏离辅助系统启动的阈值;Ttr为车道偏离辅助系统启动至驾驶员采取措施过程中驾驶员的反应时间;
3)当TLC>Tof,此时视为车辆在安全行驶,车道偏离辅助系统处于关闭状态,式中Tof为车道偏离辅助系统关闭的阈值。
所述CCP预警算法:
汽车前轮相对于左右道路边界的位置:
其中b为道路宽度,bc为车辆宽度,y0为道路中心与车辆纵向轴线的距离,Δyl和Δyr为左右车轮到相应边界的位置;
1)当Δyl>0并且Δyr>0,说明车辆在车道内行驶,不需发出预警;
2)当Δyl<0或者Δyr<0,说明车辆偏离车道,系统发出预警。
TLC和CCP联合预警算法:
偏离速度为车辆偏离车道时垂直于车道边界线的速度
v=vx*sinβ+vy*sinβ
其中vx为纵向速度,vy侧向速度,β为车辆的相对偏航;
1)当偏离速度v大于0.6m/s时表明车辆正以较大速度靠近车道边界,此时启动TLC预警算法;
2)当偏离速度v小于0.6m/s时表明车辆靠近车道边界的速度较小,此时启动CCP预警算法。
驾驶员状态识别模块在车辆偏离车道时,协调驾驶员与辅助系统对车辆的控制权。所述驾驶员状态识别模块的具体过程:
1)当转向灯打开时,认为驾驶员主动操纵;
2)当转向灯关闭时,当方向盘转矩大于阈值时,则认为驾驶员在紧急操作车辆,此时驾驶员应获得车辆的控制权,当方向盘转矩小于阈值,此时车道偏离且驾驶员未操作,则车道偏离辅助系统取得车辆控制权;
3)驾驶员在行驶过程中双手时刻放在方向盘上,当方向盘转矩小于阈值,认为驾驶员双手即将脱离方向盘,此时系统发送警告信息提醒驾驶员纠正驾驶动作。
所述控制器模块包括人机共驾控制器和监督切换控制器。
人机共驾控制器设置五种工作模式:汽车自动驾驶模式n1,注意力不集中时的辅助驾驶模式n2,人机协同控制时的共驾模式n3,正常驾驶模式n4和紧急状况下的紧急驾驶模式n5。
监督切换控制器根据驾驶员实际转矩Td和车辆是否偏离车道的情况驱动所述监督切换控制器处于相对应的工作模式下。所述监督切换控制器模块在不同的离散事件驱动下,驱动人机共驾控制器模块进行有效的工作模式切换,同时保证切换过程中系统的稳定性。
所述监督切换控制器设定两个转矩阈值σ1和σ2,且σ1<σ2;
当|Td|<σ1时,且当车道偏离预警模块判断车辆会偏离车道时,所述监督切换控制器驱动所述人机共驾控制器处于自动驾驶模式n1;
当σ1≤|Td|<σ2,且当车道偏离预警模块判断车辆将偏离车道时,所述监督切换控制器驱动所述人机共驾控制器处于注意力不集中时的辅助驾驶模式n2;
若驾驶员与车道偏离辅助控制系统协同纠正车辆偏离,所述监督切换控制器驱动所述人机共驾控制器处于人机协同控制时的共驾模式n3;若车道偏离预警模块判断车辆回到车道中间,所述监督切换控制器驱动所述人机共驾控制器处于正常驾驶模式n4;
当|Td|≥σ2,所述监督切换控制器驱动所述人机共驾控制器处于紧急状况下的驾驶模式n5。
如图1所示,一种人机共驾的车道偏离辅助系统,包括一种基于人机共驾的车道偏离辅助系统,包括感知模块、期望路径规划模块、监督切换控制器模块、人机共驾控制器,智能转向模块、显示模块。
感知模块包括图像传感器、车身传感器和转向盘扭矩传感器。图像传感器主要用来获取车辆前方环境信息(主要是车道线信息)。车身传感器主要获取车辆速度、横摆角速度等状态信息。转向盘扭矩传感器获取驾驶员转矩。
如图2所示,期望路径规划模块包括基于感知模块传输的信息,预测车辆的行驶轨迹。
步骤1)为描述空间任意点经摄像机成像后的坐标表示,定义两个坐标系;世界坐标系用O-XYZ表示,坐标原点O位于摄像机光学中心在地面的投影,Z轴为车辆初始行驶方向,Y轴垂直于地面,X轴满足左手定则。像素坐标系用o1-cr表示,坐标原点o1位于图像左上角,c和r轴平行于成像面。
步骤2)根据车道消失线方程,将世界坐标系下的车道模型推导到像素坐标系下,建立参数客观且实际物理意义明确的车道模型。
步骤3)根据步骤2建立的车道模型得到车道曲率,车辆在车道内的几何位置关系,车辆横摆角等信息建立公式:
rg(k+i)=rv(k+i)cosΨ(k)+iTvxsinΨ(k)+Y(k) (1)
其中rg(k+i)为期望的车辆行驶路径。T采样周期,k为采样时刻,Ψ为车辆横摆角,vx为车辆纵向速度,Y(k)为k时刻车道线上的期望位置,rv(k+i)为车辆的侧向位移。
监督切换控制器模块在不同的离散事件驱动下,驱动人机共驾控制器模块进行有效的工作模式切换,同时保证切换过程中系统的稳定性。
所述人机共驾控制器模块包括五种工作模式,自动驾驶模式n1,注意力不集中时辅助驾驶模式n2,人机协同控制时的共驾模式n3,正常驾驶模式n4和紧急状况下的驾驶模式n5。
智能转向模块根据人机共驾控制器的信号驱动助力电机和转向系统,完成车道偏离辅助。
如图3所示,上述方案中,一种人机共驾的车道偏离辅助系统,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1),感知模块获得车辆的位置,方向和运动等状态信息,并将获得的信息传送给期望路径规划模块。
步骤2),期望路径规划模块根据感知模块传输的信息,预测车辆的行驶轨迹。
步骤3),监督切换控制器模块根据驾驶员实际转矩Td,结合系统内部和外部离散的输入信号,在离散事件的驱动下,识别车道偏离辅助系统所处的模式,并将信息发送给人机共驾控制器。
设定转矩阈值σ1=1,σ2=5区分驾驶员不同状态下的转矩:
当|Td|<σ1时,车辆偏离车道,人机共驾控制器处于自动驾驶模式n1。
当σ1≤|Td|<σ2,若车辆将偏离车道,驾驶员注意力不集中,对方向盘的控制力拒小,人机共驾控制器处于注意力不集中时车道偏离辅助控制的驾驶模式n2;若驾驶员与控制器协同纠正车辆偏离,人机共驾控制器处于人机协同控制时的共驾模式n3;若车辆回到车道中间,人机共驾控制器处于正常驾驶模式n4。
当|Td|≥σ2,人机共驾控制器处于紧急状况下的驾驶模式n5。
步骤4),人机共驾控制器接受期望路径规划模块预测的车辆行驶轨迹,再根据工作模式输出PWM信号驱动车道偏离辅助系统的助力电机,控制智能车转向从而进行车道偏离辅助。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,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、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种人机共驾的车道偏离辅助系统,其特征在于,其包括:
辅助决策模块,其用于判断车辆是否偏离车道,并在判断车辆偏离车道时协调驾驶员与车道偏离辅助系统对车辆的控制权;
控制器模块,其用于在车辆偏离车道时主动纠正车辆姿态,保证车辆始终在车道中心线附近行驶,保证行车安全;
执行模块,其用于执行控制器模块的控制信息,完成车道偏离辅助;
其中,所述辅助决策模块包括:感知模块,其用于获取车辆行驶过程中的状态信息;期望路径规划模块,其用于根据所述状态信息预测车辆的行驶轨迹;车道偏离预警模块,其用于根据所述行驶轨迹采用TLC预警算法、CCP预警算法、TLC和CCP联合预警算法,来判断车辆是否偏离车道;驾驶员状态识别模块,其在车辆偏离车道时,协调驾驶员与辅助系统对车辆的控制权;
所述TLC预警算法:
其中DLC为车辆从当前位置行驶至车道边界线过程中车辆经过的距离,vx是车辆的纵向运动速度;
1)当TLC≤Ttw,此时车道偏离辅助系统启动,式中Ttw为车道偏离辅助系统启动的最低阈值;
2)当TLC≤Ttc=Ttw+Ttr,车道偏离辅助系统启动,式中Ttc为车道偏离辅助系统启动的阈值;Ttr为车道偏离辅助系统启动至驾驶员采取措施过程中驾驶员的反应时间;
3)当TLC>Tof,此时视为车辆在安全行驶,车道偏离辅助系统处于关闭状态,式中Tof为车道偏离辅助系统关闭的阈值;
所述CCP预警算法:
汽车前轮相对于左右道路边界的位置:
其中b为道路宽度,bc为车辆宽度,y0为道路中心与车辆纵向轴线的距离,Δyl和Δyr为左右车轮到相应边界的位置;
1)当Δyl﹥0并且Δyr﹥0,说明车辆在车道内行驶,不需发出预警;
2)当Δyl﹤0或者Δyr﹤0,说明车辆偏离车道,系统发出预警;
TLC和CCP联合预警算法:
偏离速度为车辆偏离车道时垂直于车道边界线的速度
v=vx*sinβ+vy*sinβ
其中vx为纵向速度,vy侧向速度,β为车辆的相对偏航;
1)当偏离速度v大于0.6m/s时表明车辆正以较大速度靠近车道边界,此时启动TLC预警算法;
2)当偏离速度v小于0.6m/s时表明车辆靠近车道边界的速度较小,此时启动CCP预警算法。
2.如权利要求1所述的人机共驾的车道偏离辅助系统,其特征在于,预测车辆的行驶轨迹时,采用的预测方法包括以下步骤:
步骤1)为描述空间任意点经摄像机成像后的坐标,定义世界坐标系和像素坐标系;世界坐标系用O-XYZ表示,坐标原点O位于摄像机光学中心在地面的投影,Z轴为车辆初始行驶方向,Y轴垂直于地面,X轴满足左手定则;像素坐标系用o1-cr表示,坐标原点o1位于图像左上角,c和r轴平行于成像面;
步骤2)根据车道消失线方程,将世界坐标系下的初始车道模型推导到像素坐标系下的目标车道模型;
步骤3)根据步骤2建立的目标车道模型得到车道曲率i,并根据公式(1)得到期望的车辆行驶路径rg(k+i):
rg(k+i)=rv(k+i)cosΨ(k)+iTvxsinΨ(k)+Y(k) (1)
其中,T为采样周期,k为采样时刻,Ψ为车辆横摆角,vx为车辆纵向速度,Y(k)为k时刻车道线上的期望位置,rv(k+i)为车辆的侧向位移;所述状态信息包括车辆横摆角Ψ、车辆纵向速度vx、期望位置Y(k)、车辆的侧向位移rv(k+i)。
3.如权利要求1所述的人机共驾的车道偏离辅助系统,其特征在于,所述控制器模块包括:
人机共驾控制器,其设置五种工作模式:汽车自动驾驶模式n1,注意力不集中时的辅助驾驶模式n2,人机协同控制时的共驾模式n3,正常驾驶模式n4和紧急状况下的紧急驾驶模式n5;
监督切换控制器,其根据驾驶员实际转矩Td和车辆是否偏离车道的情况驱动所述人机共驾控制器处于相对应的工作模式下。
4.如权利要求3所述的人机共驾的车道偏离辅助系统,其特征在于,所述监督切换控制器设定两个转矩阈值σ1和σ2,且σ1<σ2;
当|Td|<σ1时,且当车道偏离预警模块判断车辆会偏离车道时,所述监督切换控制器驱动所述人机共驾控制器处于自动驾驶模式n1;
当σ1≤|Td|<σ2,且当车道偏离预警模块判断车辆将偏离车道时,所述监督切换控制器驱动所述人机共驾控制器处于注意力不集中时的辅助驾驶模式n2;
若驾驶员与车道偏离辅助控制系统协同纠正车辆偏离,所述监督切换控制器驱动所述人机共驾控制器处于人机协同控制时的共驾模式n3;若车道偏离预警模块判断车辆回到车道中间,所述监督切换控制器驱动所述人机共驾控制器处于正常驾驶模式n4;
当|Td|≥σ2,所述监督切换控制器驱动所述人机共驾控制器处于紧急状况下的紧急驾驶模式n5。
5.如权利要求1所述的人机共驾的车道偏离辅助系统,其特征在于,所述驾驶员状态识别模块的具体过程:
1)当转向灯打开时,认为驾驶员主动操纵;
2)当转向灯关闭时,当方向盘转矩大于阈值时,则认为驾驶员在紧急操作车辆,此时驾驶员应获得车辆的控制权,当方向盘转矩小于阈值,此时车道偏离且驾驶员未操作,则车道偏离辅助系统取得车辆控制权;
3)驾驶员在行驶过程中双手时刻放在方向盘上,当方向盘转矩小于阈值,认为驾驶员双手即将脱离方向盘,此时系统发送警告信息提醒驾驶员纠正驾驶动作。
6.如权利要求1所述的人机共驾的车道偏离辅助系统,其特征在于,所述感知模块包括获取车辆前方环境信息的图像传感器,获取车辆速度、横摆角速度的车身传感器,和获取驾驶员实际转矩Td的转向盘扭矩传感器。
7.一种人机共驾的车道偏离辅助方法,其特征在于,其包括:
获取车辆行驶过程中的状态信息;
根据所述状态信息预测车辆的行驶轨迹;
根据所述行驶轨迹采用TLC预警算法、CCP预警算法、TLC和CCP联合预警算法判断车辆是否偏离车道,并在判断车辆偏离车道时协调驾驶员与车道偏离辅助系统对车辆的控制权;
在车辆偏离车道时主动纠正车辆姿态,保证车辆始终在车道中心线附近行驶,保证行车安全;
执行控制信息,完成车道偏离辅助;
其中,设置五种工作模式:汽车自动驾驶模式n1,注意力不集中时的辅助驾驶模式n2,人机协同控制时的共驾模式n3,正常驾驶模式n4和紧急状况下的紧急驾驶模式n5;
设定两个转矩阈值σ1和σ2,且σ1<σ2;
当|Td|<σ1时,且当车辆会偏离车道时,处于自动驾驶模式n1,其中Td为驾驶员实际转矩;
当σ1≤|Td|<σ2,且当车辆将偏离车道时,处于注意力不集中时的辅助驾驶模式n2;
若驾驶员与车道偏离辅助控制系统协同纠正车辆偏离,处于人机协同控制时的共驾模式n3;若车辆回到车道中间,处于正常驾驶模式n4;
当|Td|≥σ2,处于紧急状况下的紧急驾驶模式n5;
其中,所述TLC预警算法:
其中DLC为车辆从当前位置行驶至车道边界线过程中车辆经过的距离,vx是车辆的纵向运动速度;
1)当TLC≤ Ttw,此时车道偏离辅助系统启动,式中Ttw为车道偏离辅助系统启动的最低阈值;
2)当TLC≤Ttc=Ttw+Ttr,车道偏离辅助系统启动,式中Ttc为车道偏离辅助系统启动的阈值;Ttr为车道偏离辅助系统启动至驾驶员采取措施过程中驾驶员的反应时间;
3)当TLC>Tof,此时视为车辆在安全行驶,车道偏离辅助系统处于关闭状态,式中Tof为车道偏离辅助系统关闭的阈值;
所述CCP预警算法:
汽车前轮相对于左右道路边界的位置:
其中b为道路宽度,bc为车辆宽度,y0为道路中心与车辆纵向轴线的距离,Δyl和Δyr为左右车轮到相应边界的位置;
1)当Δyl﹥0并且Δyr﹥0,说明车辆在车道内行驶,不需发出预警;
2)当Δyl﹤0或者Δyr﹤0,说明车辆偏离车道,系统发出预警;
TLC和CCP联合预警算法:
偏离速度为车辆偏离车道时垂直于车道边界线的速度
v=vx*sinβ+vy*sinβ
其中vx为纵向速度,vy侧向速度,β为车辆的相对偏航;
1)当偏离速度v大于0.6m/s时表明车辆正以较大速度靠近车道边界,此时启动TLC预警算法;
2)当偏离速度v小于0.6m/s时表明车辆靠近车道边界的速度较小,此时启动CCP预警算法。
8.如权利要求7所述的人机共驾的车道偏离辅助方法,其特征在于,预测车辆的行驶轨迹时,采用的预测方法包括以下步骤:
步骤1)为描述空间任意点经摄像机成像后的坐标,定义世界坐标系和像素坐标系;世界坐标系用O-XYZ表示,坐标原点O位于摄像机光学中心在地面的投影,Z轴为车辆初始行驶方向,Y轴垂直于地面,X轴满足左手定则;像素坐标系用o1-cr表示,坐标原点o1位于图像左上角,c和r轴平行于成像面;
步骤2)根据车道消失线方程,将世界坐标系下的初始车道模型推导到像素坐标系下的目标车道模型;
步骤3)根据步骤2建立的目标车道模型得到车道曲率i,并根据公式(1)得到期望的车辆行驶路径rg(k+i):
rg(k+i)=rv(k+i)cosΨ(k)+iTvxsinΨ(k)+Y(k) (1)
其中,T为采样周期,k为采样时刻,Ψ为车辆横摆角,vx为车辆纵向速度,Y(k)为k时刻车道线上的期望位置,rv(k+i)为车辆的侧向位移;所述状态信息包括车辆横摆角Ψ、车辆纵向速度vx、期望位置Y(k)、车辆的侧向位移rv(k+i)。
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