CN111703420B - 一种无人车防碰撞的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及无人车领域，即无人驾驶或自动驾驶领域，更具体地，涉及一种无人车防碰撞的方法。该方法包括：采集无人车周围的障碍物信息；根据所述无人车与所述障碍物的信息，筛选第一目标障碍物；比较所述第一目标障碍物是否位于所述无人车的安全距离内；若所述第一目标障碍物位于所述安全距离内，且所述无人车为运动状态，则对所述无人车进行制动；若所述第一目标障碍物位于所述安全距离内，且所述无人车为静止状态，则保持所述无人车静止。该方法能够准确筛选目标，且能够实现无人车辆的缓制动，避免制动导致翻车。
Description
技术领域
本发明涉及无人车领域，更具体地，涉及一种无人车防碰撞的方法。
背景技术
近年来，我国汽车工业迅速发展，无人驾驶汽车应用越来约广泛，但是它的到来也将带来一系列安全问题。由于无人驾驶汽车由计算机控制，现实中道路上的一些突发事件可能造成计算机的误判，使无人驾驶汽车失控，引发交通事故。
目前，无人车在低速运行条件下(0-20km/h)，执行器可响应最大减速度输出，车身整体稳定性相对较好；但是在常规运行条件下(20-40km/h)，无人车在行驶中经常会针对风险较高的障碍物进行全制动刹停，经常会导致车辆发生侧翻等危险场景。
现有无人车无法根据车速和TTC(Time To Collision，碰撞的时间)进行动态相应减速度进行缓制动，当车辆决策需要制动时只能实施全制动，易发生翻车等危险场景。另外，现有的无人车无法准确筛选目标障碍物，往往会发生误制动，导致能量的浪费。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种无人车防碰撞的方法，能够准确筛选目标，且能够实现无人车辆的缓制动，避免制动导致翻车。
提供一种无人车防碰撞方法，包括：
采集无人车周围的障碍物信息；
根据所述无人车与所述障碍物的信息，筛选第一目标障碍物；
比较所述第一目标障碍物是否位于所述无人车的安全距离内；
若所述第一目标障碍物位于所述安全距离内，且所述无人车为运动状态，则对所述无人车进行制动；
若所述第一目标障碍物位于所述安全距离内，且所述无人车为静止状态，则保持所述无人车静止。
进一步地，所述根据所述无人车与所述障碍物的信息，筛选第一目标障碍物包括：
筛选位于无人车自车道上的第二目标障碍物，所述第二目标障碍物满足 |Dy+Vy*TTC|<1/2*LaneWidth；
计算所述第二目标障碍物的碰撞时间，选择所述碰撞时间最小的障碍物为第一目标障碍物，
Dy为所述障碍物与所述无人车的相对侧向距离，
Vy为所述障碍物与所述无人车的相对侧向速度，
LaneWidth为所述无人车的自车道宽度。
进一步地，所述比较所述第一目标障碍物是否位于所述无人车的安全距离内包括：当所述无人车为静止状态时，所述安全距离为0.3-0.7米；
当所述无人车为运动状态时，则计算所述制动触发阈值，当所述第一目标障碍物的碰撞时间小于等于所述制动触发阈值时，所述第一目标障碍物位于所述无人车的安全距离内。
进一步地，所述制动触发阈值的计算包括：
采集所述障碍物与所述无人车的相对速度及相对加速度；
捕获所述无人车的执行器响应所述减速条件的延迟时间；
根据所述相对速度及相对加速度信息以及所述延迟信息，确定所述触发阈值。
进一步地，所述计算所述碰撞触发阈值还包括：设置所述无人车系统响应所述减速条件的预留时间。
进一步地，计算所述无人车与障碍物的碰撞触发阈值包括：
TTC触发＝V_rel/(2*a_rel)+T_actuator+T_safe，
其中，TTC触发为碰撞时间，
V_rel为所述障碍物与所述无人车的相对速度，
a_rel为所述障碍物与所述无人车的相对加速度，
T_actuator为执行器响应所述减速条件的延迟时间，
T_safe为系统响应所述减速条件的预留时间。
进一步地，所述制动条件包括根据所述无人车的当前速度以及碰撞触发阈值确定所述无人车的减速条件。
进一步地，根据所述无人车的当前速度以及碰撞触发阈值确定所述无人车的减速条件包括：
对所述无人车的速度进行分级；
通过标定建立所述无人车的速度级别、碰撞触发阈值以及减速条件之间对应关系；
根据所述速度级别及所述碰撞触发阈值查找对应的减速条件。
进一步地，所述采集所述障碍物的相对速度及相对加速度还包括：
利用传感器感知的障碍物信息；
在感测融合模块经过RT变换到同一坐标系下；
根据时间戳和空间位置进行数据融合。
进一步地，所述减速条件包括减速度，控制所述无人车按照所述减速条件进行减速之前还包括对所述减速度进行润滑和滤波处理。
本发明的防碰撞方法具有以下优点：
1、准确筛选易碰撞的目标，避免无人车在行车或者起步时的误制动误启动；
2、无人车从起步到行进，选用一套防碰撞系统即可实现防碰撞；
3、通过碰撞触发阈值和速度查表的方式进行制动，提供更加准确的制动条件；
4、采用分级查表的方式实现缓慢制动，避免车速较快时进行全制动导致翻车。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1是本发明一个实施例的无人车防碰撞流程图。
图2是本发明一个实施例的无人车行驶示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本实施例保护一种无人车防碰撞方法，如图1所示，包括采集无人车周围的障碍物信息；根据所述无人车与所述障碍物的信息，筛选第一目标障碍物；比较所述第一目标障碍物是否位于所述无人车的安全距离内；若所述第一目标障碍物位于所述安全距离内，且所述无人车为运动状态，则对所述无人车进行制动；若所述第一目标障碍物位于所述安全距离内，且所述无人车为静止状态，则保持所述无人车静止。
具体地，采集无人车周围的障碍物信息，可以通过毫米波雷达，摄像头，超声波雷达等检测来检测障碍物信息；所述障碍物信息至少包括障碍物的速度、加速度以及位置。
所述无人车周围的障碍物，不限定无人车的状态，可以是静止的，也可以是运动的。且所述障碍物指的是无人车以外的其他车辆、行人或其他固定物等。
筛选第一目标障碍物即选择最有可能发生碰撞的目标，比较所述第一目标障碍物是否进入无人车的安全距离内，如果进入安全距离：1)当无人车是静止，则无人车继续保持静止；2)如果无人车在运动，则进行制动动作。
对于静止的车辆而言，安全距离一般设定为0.3-0.7m,优选为0.5m。选择该范围，可以保障无人侧起步时的安全。对于运动的车辆而言，安全距离与无人车自车车速相关，即为无人车制动到静止走过的距离。
具体地，整个防碰撞系统可以分为“关闭状态”和“开启状态”。“开启状态”下面又分为“待机状态”和“激活状态”两个子状态，同时在“开启状态”下有一个“自车状态”处理“待机状态”和“激活状态”之间的切换。
系统上电时默认处于“开启状态”下的“待机状态”，此时根据无人车的实际速度判断无人车处于静止状态或者运动状态。当处于静止状态时，若在无人车周围安全距离范围内检测到第一目标障碍物，则输出Enable标识位 (当然，也可以是其他标识，只要能够表明存在目标障碍物即可)；若在无人车安全距离范围内无障碍物且确认一定时长(防止检测跳变导致误判)，则输出Exit标识位(当然，也可以是其他标识，只要能够表明不存在目标障碍物即可)。当处于运动状态时，若检测到自车安全范围内存在第一目标障碍物，则输出Enable标识位(当然，也可以是其他标识，只要能够表明存在目标障碍物即可)，且运动状态下不会输出Exit标识位。Enable标识位输出后，会从“待机状态”切换为“激活状态”，Exit标识位输出后，会从“激活状态”切换为“待机状态”。
无论处于“开启状态”下的何种子状态，当开关关闭后，会立马切换到“关闭状态”。当开关再次开启后，会从“关闭状态”切换到“待机状态”。处于“关闭状态”和“待机状态”时均不会进行制动，只有在“激活状态”下才会制动。
通过设置目标筛选以及比较过程，可以确保无人车从起动到行进过程的均可对障碍物进行检测，防止碰撞。当车辆在静止状态检测到有障碍物可以正常起动后，进入行进状态，当检测到有进入安全距离内的障碍物则执行制动，当车辆制动停止后，则再次进入静止状态的判断标准，如此循环，形成一个整体。
本文所称的静止和运动状态，可以根据无人车静止时候的车速误差和实际速度进行确定，当实际速度大于所述车速误差时，则为运动状态；当所述实际速度小于所述车速误差时，则为静止状态。
此实施例中，所述的制动可以为全制动，也可以为缓制动，在此不做限定。
采用此种方法，对障碍物进行筛选，避免进行误制动；同时，无论车辆是静止还是运动，均可以对其防碰撞进行限定，形成一个完整且独立的体系，避免出现下列情况：无人车前方有障碍物满足制动条件，无人车自动刹停后，会紧接着起步然后立马再刹停，如此反复，出现严重的起停点头现象。除此之外，另外，减少无人车的运算量，筛选出第一目标障碍物，通过对该第一目标障碍物是否落入无人车的安全距离进行判断，即可确认是否需要制动或者起步。
本发明的另一个实施例中，如图2所示，所述根据所述无人车与所述障碍物的信息，筛选第一目标障碍物包括：
筛选位于无人车自车道上的第二目标障碍物，所述第二目标障碍物满足 |Dy+Vy*TTC|<1/2*LaneWidth；
计算所述第二目标障碍物的碰撞时间，选择所述碰撞时间最小的障碍物为第一目标障碍物，
Dy为所述障碍物与所述无人车的相对侧向距离，
Vy为所述障碍物与所述无人车的相对侧向速度，
LaneWidth为所述无人车的自车道宽度。
对于第一目标障碍物的筛选，也就是说筛选进入无人车自车道的障碍物，进一步筛选位于无人车自车道上的，且在该车道上碰撞时间最小的障碍物。
具体地，所述自车道宽度指的是无人车行驶时所需要的安全宽度，如图2 中LaneWidth标识，此车道针对的是无人车自身而言。其可以根据无人车自身的宽度以及速度等进行改变，当车速较高，则需要的自车道宽度则较宽；当车速较低时，则需要的自车道宽度则较窄。所述侧向指的是与车辆行进或者意欲行进的方向垂直的方向，具体如图2所示。
一旦障碍物进入无人车自车道，且在该车道上相比其他障碍物碰撞时间最小，则认为该目标是最危险最有可能碰撞到的障碍物。针对该障碍物是否进入无人车的安全距离，也就是该无人车与该障碍物的碰撞时间与制动触发阈值进行比较，判断是否触发制动。通过该种筛选，避免邻车道的车辆由于碰撞时间较小，而导致无人车进行误制动。如果通过筛选，没有第一目标障碍物，则也无需进行后续的比较，也无需进行制动等操作。
本发明的另一实施例中，所述所述第一目标障碍物是否位于所述无人车的安全距离内包括：当所述无人车为运动状态时，则计算所述制动触发阈值，当所述第一目标障碍物的碰撞时间小于等于所述制动触发阈值时，所述第一目标障碍物位于所述无人车的安全距离内。
进一步地，可以只计算第一目标障碍物的制动触发阈值，也可以计算所有障碍物的制动触发阈值。基于节省计算量的考虑，优选计算第一目标障碍物的制动触发阈值。
具体地，制动触发阈值的计算方法：包括采集所述障碍物与所述无人车的相对速度及相对加速度；捕获所述无人车的执行器响应所述减速条件的延迟时间；根据所述相对速度、相对加速度信息以及所述延迟信息，确定所述制动触发阈值。
本文所称的碰撞时间指的是所述无人车与障碍物之间相对距离/相对速度得到的时间；制动触发阈值指的是，所述无人车与障碍物之间的避撞时间。
由于无人车制动时执行器响应存在误差的客观原因，制动触发阈值不会完全与相对速度成正比，现有技术一般会设置一固定的安全时间进行补正，但是安全时间是一固定数值，不会根据变换执行器而变换，然而每台执行器的响应延迟时间几乎是个定长，不同执行器的相应延迟时间是不同的，因此，利用一固定值作为安全时间是不合理且不准确的。本方法将执行器响应的延迟时间单独进行考虑，可以根据不同执行器对该延迟时间进行调整，确保更加准确的制动触发阈值。
本发明的另一实施例中，所述计算所述碰撞触发阈值还包括：设置所述无人车系统响应所述减速条件的预留时间。
通过进一步设置预留时间，即安全时间，也就是说整个系统响应的预留时间，进一步提高所述制动触发阈值的准确性。
本发明的另一实施例中，计算所述无人车与障碍物的碰撞触发阈值包括：
TTC触发＝V_rel/(2*a_rel)+T_actuator+T_safe，
其中，TTC触发为碰撞时间，
V_rel为所述障碍物与所述无人车的相对速度，
a_rel为所述障碍物与所述无人车的相对加速度，
T_actuator为执行器响应所述减速条件的延迟时间，
T_safe为系统响应所述减速条件的预留时间。
通过设置执行器的响应延迟时间以及系统预留的安全时间，提高碰撞触发阈值计算的准确性。通过多次试验确定出执行器响应的延迟时间。
本发明的另一实施例中，所述制动条件包括利用所述无人车的当前速度以及碰撞触发阈值根据标定的列表确定所述无人车的减速条件。
从理论上分析，通过制动碰撞触发阈值与相对速度之间的关系为：TTC 触发＝V_rel/(2*a_rel)。可以看出，TTC触发与V_rel成正比。但实际上由于上述的执行器响应误差，传感器检测误差等客观原因，TTC触发不可能完全与V_rel成正比。因此，可通过标定的方式，建立TTC触发值与V_rel之间的对应关系，通过一维查表的方式求得V_rel下对应的TTC触发值。
通过标定的方法确定减速条件，得到的减速条件更加准确，可以有效减少碰撞。
本发明的另一实施例中，根据所述无人车的当前速度以及碰撞触发阈值确定所述无人车的减速条件包括：对所述无人车的速度进行分级；通过标定建立所述无人车的速度级别、碰撞触发阈值以及减速条件之间对应关系；根据所述速度级别及所述碰撞触发阈值查找对应的减速条件。
具体地，可以将无人车的行进速度划分为几个层级，如Speed＜10km/h、 10km/h<Speed<20km/h、20km/h<Speed<30km/h以及30km/h<Speed< 40km/h，根据速度、碰撞触发阈值以及减速度进行标定形成表。当需要启动制动时，则根据无人车的当前速度以及碰撞触发阈值进行查表，如无人车的速度为15km/h，则按照10km/h<Speed<20km/h层级进行查表，得到减速度，根据该减速度对无人车进行制动；同时，在一定时间周期内，再次捕获无人车的速度，根据当前无人车速度再次查表确定此时的减速条件，并依据此减速条件对无人车进行制动；以此类推，按照时间周期对无人车进行制动。
对上述查表的表进行标定时，标定的点可以先按照-2，-4，-6，-8的车辆减速度执行，如10～20km/h这区间的取一个平均车速15，按照-2，-4，-6， -8的减速度依次计算所需要的TTC；然后再根据车辆实际行驶状态中的TTC 根据这个查表，得到对应的减速度，作为插值填入该表，以此类推，不断进行插值补充，以得到该表。当然，也可以采用其他参数先计算一组TTC，然后进行插值补充，只要能够实现查表所需表的建立即可。
通过设置不同的速度分级，可以根据无人车不同的速度设置不同的减速度，通过多次捕获车辆速度，并根据实时车辆速度进行减速制动，实现缓制动，避免现有技术无论车辆当前速度直接进行全制动，容易引起无人车翻车的现象。
本发明的另一实施例中，所述采集所述障碍物的相对速度及相对加速度还包括：利用传感器感知的障碍物信息；在感测融合模块经过RT变换到同一坐标系下；根据时间戳和空间位置进行数据融合。
具体地，对障碍物信息的采集通过毫米波雷达，摄像头，超声波雷达等实现，所述障碍物信息包括障碍物相对速度、相对加速度等。由于雷达对于目标的位置和速度信息检测的精度高，视觉对于目标的类别(人or车)检测的精度更高，采用数据融合可以充分利用该两种传感器的优势，从而得到更为精准的信息。
本发明的另一实施例中，所述减速条件包括减速度，控制所述无人车按照所述减速条件进行减速之前还包括对所述减速度进行润滑和滤波处理。
通过对减速度进行润滑和滤波处理，可以更好的实现缓制动，由于每次查出来的减速度可能跳变较大，如一次查出来是-2，下一次可能是-3，执行器不可能相应这么大的跳变，通过对减速度进行润滑和滤波处理，可以使减速度缓慢变化，方便执行器的制动执行。
本发明的另一实施例中，将减速度转换成对应的刹车开度百分比，发送到VCU(整车控制器)，VCU对无人车进行控制。
虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容仅为便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (9)
1.一种无人车防碰撞方法，其特征在于，包括：
采集无人车周围的障碍物信息；
根据所述无人车与所述障碍物的信息，筛选第一目标障碍物；
比较所述第一目标障碍物是否位于所述无人车的安全距离内；
当所述无人车为运动状态时，则计算所述无人车与所述第一目标障碍物的碰撞触发阈值，当所述第一目标障碍物的碰撞时间小于等于所述碰撞触发阈值时，所述第一目标障碍物位于所述无人车的安全距离内；
所述计算所述无人车与所述第一目标障碍物的碰撞触发阈值包括：
TTC触发＝V_rel/(2*a_rel)+T_actuator+T_safe，
其中，TTC触发为碰撞触发阈值，
V_rel为所述第一目标障碍物与所述无人车的相对速度，
a_rel为所述第一目标障碍物与所述无人车的相对加速度，
T_actuator为执行器响应减速条件的延迟时间，
T_safe为系统响应减速条件的预留时间；
若所述第一目标障碍物位于所述安全距离内，且所述无人车为运动状态，则对所述无人车进行制动；
若所述第一目标障碍物位于所述安全距离内，且所述无人车为静止状态，则保持所述无人车静止。
2.根据权利要求1所述的无人车防碰撞方法，其特征在于，所述根据所述无人车与所述障碍物的信息，筛选第一目标障碍物包括：
筛选位于无人车自车道上的第二目标障碍物，所述第二目标障碍物满足|Dy+Vy*TTC|<1/2*LaneWidth；
计算所述第二目标障碍物的碰撞时间，选择所述碰撞时间最小的障碍物为第一目标障碍物，
Dy为所述障碍物与所述无人车的相对侧向距离，
Vy为所述障碍物与所述无人车的相对侧向速度，
LaneWidth为所述无人车的自车道宽度。
3.根据权利要求1所述的无人车防碰撞方法，其特征在于，所述比较所述第一目标障碍物是否位于所述无人车的安全距离内包括：当所述无人车为静止状态时，所述安全距离为0.3-0.7米。
4.根据权利要求3所述的无人车防碰撞方法，其特征在于，所述碰撞触发阈值的计算包括：
采集所述第一目标障碍物与所述无人车的相对速度及相对加速度；
捕获所述无人车的执行器响应减速条件的延迟时间；
根据所述相对速度及相对加速度以及所述延迟时间，确定所述触发阈值。
5.根据权利要求4所述的无人车防碰撞方法，其特征在于，所述计算所述碰撞触发阈值还包括：设置所述无人车系统响应减速条件的预留时间。
6.根据权利要求1所述的无人车防碰撞方法，其特征在于，所述制动的条件包括根据所述无人车的当前速度以及碰撞触发阈值确定所述无人车的减速条件。
7.根据权利要求6所述的无人车防碰撞方法，其特征在于，根据所述无人车的当前速度以及碰撞触发阈值确定所述无人车的减速条件包括：
对所述无人车的速度进行分级；
通过标定建立所述无人车的速度级别、碰撞触发阈值以及减速条件之间对应关系；
根据所述速度级别及所述碰撞触发阈值查找对应的减速条件。
8.根据权利要求4所述的无人车防碰撞方法，其特征在于，所述采集所述第一目标障碍物与所述无人车的相对速度及相对加速度还包括：
利用传感器感知的第一目标障碍物信息；
在感测融合模块经过RT变换到同一坐标系下；
根据时间戳和空间位置进行数据融合。
9.根据权利要求7所述的无人车防碰撞方法，其特征在于，所述减速条件包括减速度，控制所述无人车按照所述减速条件进行减速之前还包括对所述减速度进行润滑和滤波处理。
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