使用安装在方向盘上的制动器启动机构控制车辆制动的系统和方法与流程

本发明一般涉及车辆制动领域，并且更具体地涉及将基于施加到安装在方向盘上的制动器启动机构的力施加于车辆制动器的方法和系统。

许多车辆装备有自动和/或半自动驾驶系统、应用和/或特征。自动和半自动驾驶系统可以提供自动驾驶控制，以减少驾驶员操作车辆所需的动作。

在设计自动和/或半自动驾驶系统时，可以考虑安全因素。为了符合安全要求，驾驶员可以优先于自动和/或半自动驾驶系统。具体而言，在一些情况下，驾驶员可能希望优先于自动和/或半自动驾驶系统的自动制动系统。因此，希望对驾驶员何时优先于这样的系统进行改进性的确定。此外，希望提供一种用于优先于自动车辆控制系统(特别是车辆制动系统)的改进方法和系统。

技术实现要素：

根据本发明的实施例提供了许多优点。例如，根据本发明的实施例能够经由安装在方向盘上的制动器启动机构启动车辆制动系统。测量并分析由于操作者的抓握所致的方向盘上的压力。如果检测到异常压力，则启动车辆制动系统以减慢或停止车辆。安装在方向盘上的制动器启动机构可以用作自动或半自动驾驶模式的一部分，或者当车辆在驾驶员的全面控制下以非自动驾驶模式操作时可以用作辅助制动器致动机构。

在一方面，一种用于制动车辆的方法包括：为车辆提供包括具有安装在方向盘上的制动器启动机构的方向盘的转向系统、制动系统，以及与制动系统和制动器启动机构电子通信的控制器；通过控制器接收来自制动器启动机构的用户输入；基于用户输入，通过控制器计算所施加的车辆制动量；以及基于所计算的车辆制动量，通过控制器自动控制控制车辆制动系统。

在一些方面，该方法进一步包括：为车辆提供配置成控制车辆制动系统的致动器，该致动器与控制器电子通信；并且响应于用户输入，通过控制器生成控制信号，以控制致动器来改变由车辆制动系统所提供的制动水平。在一些方面，该方法进一步包括：通过控制器监视用户输入并且基于该用户输入通过控制器生成用户档案。

在一些方面，用户输入为方向盘上的握力。

在一些方面，该方法进一步包括：为车辆提供感测系统，该感测系统包括一个或多个车辆传感器，该一个或多个车辆传感器配置用于生成对应于车辆环境特征的一个或多个传感器数据，并基于传感器数据通过控制器自动控制转向系统和制动系统。在一些方面，该方法进一步包括：通过控制器监视传感器数据和用户输入并且通过控制器将传感器数据与用户输入相关联以提高感测系统的障碍物检测能力。

在另一方面，机动车辆包括制动系统；致动器，配置用于控制制动系统；安装在车辆方向盘上的用户接口；以及与致动器和用户接口电子通信的控制器，该控制器配置用于接收来自用户接口的用户输入；基于用户输入，计算所施加的车辆制动量；以及自动控制致动器施用所计算的车辆制动量。

在一些方面，用户接口包括一个或多个安装在车辆方向盘上的压力传感器。在一些方面，用户输入为一个或多个方向盘握力数据、抓握强度数据，和抓握频率数据。在一些方面，该控制器进一步配置用于监视用户输入并且基于用户输入生成用户档案。在一些方面，用户档案包括一个或多个在机动车辆运行期间的方向盘握力数据、抓握强度数据和抓握频率数据。

在一些方面，该机动车辆进一步包括转向系统、节气门系统以及包括一个或多个车辆传感器的感测系统，该车辆传感器配置用于生成对应于车辆环境特征一个或多个传感器数据，并且其中该控制器进一步配置用于基于传感器数据来控制转向系统、制动系统和节流系统。

在一些方面，该控制器进一步配置用于监视传感器数据和用户输入并且将传感器数据与用户输入相关联以提高感测系统的障碍物检测能力。

在另一方面，一种自动控制车辆制动的系统包括安装在车辆方向盘上的用户接口；致动器，配置用于控制车辆制动系统；以及与用户接口和致动器电子通信的控制器，该控制器配置用于接收来自用户接口的用户输入，基于用户输入来计算要施加的车辆制动量，并且自动控制致动器施加所计算的车辆制动量。

在一些方面，用户接口包括一个或多个传感器，该一个或多个传感器配置用于测量一个或多个用户抓握的特征，该抓握特征包括车辆方向盘上用户抓握的抓握强度、抓握频率以及抓握持续时间中的一个多多个。在一些方面，一个或多个传感器包括一个或多个压力传感器。在一些方面，一个或多个压力传感器包括一个或多个压阻传感器。

在一些方面，控制器进一步配置用于分析一个或多个用户抓握特征并基于所分析的抓握特征生成用户档案。

在一些方面，该系统进一步包括转向系统、节气门系统及包括一个或多个车辆传感器的感测系统，该车辆传感器配置用于生成对应于车辆环境特征的一个或多个传感器数据，并且其中控制器基于传感器数据进一步配置用于控制转向系统和制动系统。在一些方面，该控制器进一步配置用于监视传感器数据和用户输入并且将传感器数据与用户输入相关联以提高感测系统的障碍物检测能力。

附图说明

将结合以下附图来描述本发明，其中相同的附图标记表示相同的元件。

图1为根据实施例的车辆的示意图。

图2为根据实施例的具有制动器启动机构的方向盘的示意图。

图3为根据另一实施例的具有制动器启动机构的方向盘的示意图。

图4为根据实施例的用于车辆的自动驾驶辅助系统(ADAS)的示意性框图。

图5为根据实施例由安装在方向盘上的制动器启动机构上的压力来启动车辆制动系统的方法的流程图。

结合附图，根据以下说明和所附权利要求，本发明的前述和其它特征将变得更加显而易见。应当理解的是，这些附图仅描绘了根据本发明的若干实施例，并且不被认为是对其范围的限制，将通过使用附图以更多的特征和细节来对本发明进行描述。附图中或本文其它地方公开的任何尺寸仅用于说明的目的。

具体实施方式

在此描述了本发明的实施例。然而，应该理解的是，所公开的实施例仅仅是示例并且其它实施例可采取不同且可代替的形式。附图并不一定是成比例的；一些特征可以被放大或者最小化以显示特殊部件的细节。因此，本文中所公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制性的，而仅作为用于启示本领域技术人员以各种方式使用本发明的代表性基础。正如本领域普通技术人员可以理解的，参考任何一个附图所示出和描述的各种特征可以与一个或多个其他附图中所示的特征组合，以产生没有明确示出或描述的实施例。所示出特征的组合为典型应用提供了代表性实施例。然而，与本发明的启示相一致的特征的各种组合和修改对于特定的应用或实现将是所期望的。

在下面的描述中可以使用特定的术语，仅用于参考的目的，因此不是限制性的。例如，诸如“上方”“下方”的术语是指在附图中作出参照的方向。诸如“前”、“背”、“左”、“右”、“后”和“侧”等术语描述了一致但任意参照系内部件或元件的一部分的取向和/位置，通过参考正在讨论的部件或元件的文本及相关附图，该参照将变得清楚。而且，可以使用诸如“第一”、“第二”、“第三”等术语来描述单独的部件。这样的用语可包括以上特别提到的词语、其派生词和相似含义的词语。

许多车辆装备有自动和/或半自动驾驶系统、应用和/或特征，例如自动转向、制动、节气门和换挡系统。自动和半自动驾驶系统可以提供自动驾驶控制，以减少驾驶员操作车辆所需的动作。控制器从包括各种传感器的车辆感测系统接收关于车辆特性和环境条件的信息，并且基于该信息生成一个或多个控制信号(在一些实施例中包括制动控制信号)。然而，在一些情境下，感测系统在需要车辆制动的特定条件下可能无法检测或采取行动。在一些情境下，驾驶员可以在感测系统检测到障碍物或危险之前检测即将到来的障碍物或危险。此外，在一些装备有巡航特征的车辆中，驾驶员可能将他或她的脚远离制动踏板，并且因此可能不能足够快地响应即将到来的障碍或危险，通常导致紧急停止。

本文所讨论的方法和系统能够使车辆学习方向盘的握力。基于安装在方向盘上的制动器启动机构(例如压力传感器)所测量的力，车辆的控制器可以确定力是否与在正常自动，半自动或全程操作者控制运行期间所测量和跟踪的握力相似，或者握力是否是当驾驶员检测到即将到来的障碍物或危险可能导致的更强的“紧急”握力。如果控制器确定检测到的握力比预期的或记得的阈值更强，则控制器生成控制信号以启动车辆制动。贯穿整个发明，术语“正常”用于指示车辆没有检测到危险或障碍物时的运行。

此外，对于具有自动驾驶辅助系统或ADAS的车辆，本文所讨论的方法和系统能够改进车辆感测系统沿行进路径检测障碍物或危险的能力。由安装在方向盘上的制动器启动系统所提供的信息可用于改进包括危险检测在内的车辆传感系统的识别精度。例如，由操作员的握力的定期监测确定的“异常”或在预期范围之外的握力可作为危险检测事件被控制器存储，并与来自车辆感测系统的数据(诸如雷达或LIDAR图像，光学图像或其他传感器信息)比较，以确认检测到的障碍物和/或改进感测系统的检测精度。

图1示例性地示出了根据本发明的机动车辆10。车辆10通常包括车身11、底盘12和车轮15。车身11布置在底盘12上并且基本包围车辆10的其他部件。车身11和底盘12可共同形成车架。车轮15各自都在靠近车身11的相应角落处可旋转地联接到底盘12。在所示实施例中，车辆10被描述为乘用车，但是应该理解，也可以用作包括摩托车、卡车、运动型多用途车辆(SUV)或休闲车辆(RV)等的任何其他车辆。

车辆10包括推进系统13，其在不同实施例中可以包括内燃机、电机(诸如牵引电机)和/或燃料电池推进系统。车辆10还包括变速器14，其配置用于根据可选的速度比将来自推进系统13的动力传输到多个车辆车轮15。根据各种实施例，变速器14可以包括有级自动变速器、无级变速器或其它合适的变速器。车辆10另外包括车轮制动器17，该车轮制动器17配置用于向车辆车轮15提供制动转矩。在各种实施例中，车轮制动器17可以包括摩擦制动器，诸如电机的再生制动系统，和/或其它合适的制动系统。

如下所述，车辆10另外包括转向系统16，转向系统包括安装在方向盘上的制动器启动机构。在各种实施例中，车辆10还包括无线通信系统28。在一些实施例中，无线通信系统28包括导航系统，该导航系统配置用于以GPS坐标(经度，纬度和海拔/高度)的形式向控制器22提供位置信息。在一些实施例中，无线通信系统28可以包括全球卫星导航系统(GNSS)，全球卫星导航系统配置用于与全球导航卫星通信以提供车辆10的自动地理空间定位。在所示的实施例中，无线通信系统28包括与接收器电子连接的天线。

进一步参考图1，车辆10还包括感测系统，该感测系统包括多个传感器26，传感器配置用于测量和收集关于一个或多个车辆特性的数据，该一个或多个车辆特性包括但不限于车辆速度、车辆朝向和诸如方向盘握力的用户输入。在所示实施例中，传感器26包括但不限于加速度计，速度传感器，朝向传感器，安装在方向盘16上的一个或多个压力传感器，或感测车辆可观察状况或车辆周围环境的其它传感器，并且可以酌情包括雷达，激光雷达，光学相机，热像仪，超声波传感器和/或附加传感器。车辆10还包括多个致动器30，致动器配置用于接收控制命令以控制车辆10的转向，换挡，节气门，制动或其它方面，正如下面更详细地讨论的。

车辆10包括至少一个控制器22。尽管为了说明的目的将其描绘为单个单元，控制器22可以另外包括一个或多个其他控制器，统称为“控制器”。控制器22可以包括与各种类型计算机可读存储设备或介质进行通信的微处理器或中央处理单元(CPU)或图形处理单元(GPU)。例如，计算机可读存储设备或介质可以包括只读存储器(ROM)，随机存取存储器(RAM)和保活存储器(KAM)中的易失性和非易失性存储器。KAM是一个持久性或非易失性存储器，可用于在CPU断电时存储各种运行变量。计算机可读存储设备或介质可以使用的许多已知存储设备(诸如PROM(可编程只读存储器)，EPROM(电PROM)，EEPROM(电可擦除PROM)，闪存或任何其它电子设备)或能够存储数据的任何其它电学、磁的，光或组合存储设备中的任何一个来实现，其中一些代表由控制器22用于控制车辆的可执行指令。

在一些实施例中，控制器22包括用于自动控制车辆中的各种致动器的自动驾驶辅助系统(ADAS)24。在示例性的实施例中，ADAS 24是所谓的三级，四级或五级自动化系统。三级系统表示有限的自驾驶自动化，这指的是在特定交通或环境条件下，驾驶员期望偶尔控制时所有驱动功能的自动驾驶系统所致的驾驶模式的特定性能。四级系统表示“高度自动化”，这指的是即使驾驶员对干预要求没有作出适当的响应，也通过自动驾驶系统对动态驾驶任务的各个方面所致的驾驶模式的特定性能。五级系统表示“全自动化”，这指的是在驾驶员所管理的所有道路和环境条件下动态驾驶任务所有方面的自动驾驶系统所致的全时性能。在示例性的实施例中，ADAS 24配置用于控制推进系统13，变速器14，转向系统16和车轮制动器17，以通过多个致动器30分别通过有无人为干预的车辆加速、转向和制动，以响应于来自多个传感器26的输入，多个传感器可适当地包括GPS，雷达，激光雷达，光学相机，热像仪，超声波传感器，压力传感器和/或附加传感器。

图2示出了具有装有有制动器启动机构的方向盘162的转向系统16的一个实施例。在一些实施例中，制动器启动机构为用户接口，该用户接口包括与控制器22电连接的一个或多个压力传感器164A、164B。方向盘162包括外环163和将外环163连接到方向盘毂167的一个或多个辐条165。一个或多个压力传感器164A、164B是如上所述向控制器22提供信息的一种类型的传感器26。在一些方面，一个或多个压力传感器164A、164B为压电传感器或压阻传感器。在一些实施例中，压力传感器164A、164B沿方向盘162的外环163形成多于一个的环，包括但不限于2或4个环。在车辆运行期间，压力传感器164A、164B以周期性的间隔捕捉关于外圈163上的操作者握力的用户输入数据。在不同的时间捕获抓握强度数据并将该数据传输给控制器22为控制器22提供了数据，以与指示异常用户接收情况和所需制动命令的“紧急状况”相比较来确定“正常”运行握力。控制器22处理和分析来自压力传感器164A、164B的数据以生成操作者在外圈163上的抓握强度的所记得的用户档案，从而提高危险检测精度并基于抓握强度计算所施加的车辆制动量或车辆制动系统提供车辆制动水平。

图3示出了方向盘162的实施例中一个辐条的放大图。在本实施例中，辐条165包括制动器启动机构。制动器启动机构包括沿辐条165的外周的至少一部分上的压力传感器164。图3示出了一个辐条165；然而，在其它实施例中，图3所示的方向盘162可包括两个或多个辐条165，并且每个辐条165可以包括压力传感器164。

类似于图2中置于外环163上的压力传感器164A、164B，置于一个或多个辐条165上的压力传感器164在车辆运行期间的不同时间捕捉关于操作员在辐条165上的抓握强度或压力强度的数据。例如，当车辆以巡航或稳定状态模式(例如三级，四级或五级自动化)运行的时候，可以轻轻地将操作者的手放在方向盘162的辐条165上，因为这个手的位置可能对操作者来说更舒适。传感器164在该操作期间测量抓握强度，并且如果操作者检测到障碍物或危险并且更强有力地握住辐条165上的方向盘162，还测量抓握强度。控制器22处理和分析来自压力传感器164的数据，以生成操作者在轮辐165上抓握强度的所记得的用户档案，从而检测由检测到的异常握力或压力指示的异常交通事件并基于抓握强度计算所施加的车辆制动量或车辆制动系统提供车辆制动水平。

如图4所示，ADAS 24的一个实施例包括多个不同的控制系统，以自动地和半自动地控制车辆10的加速，制动和节气门系统。在一些实施例中，ADAS 24包括传感器融合和预处理模块32，其处理和合成来自各种传感器26(包括压力传感器164)的传感器数据27。传感器融合和预处理模块32执行传感器数据27的校准，包括但不限于压力传感器数据的预处理和校准。传感器融合和预处理模块32输出被预处理的传感器输出33。传感器输出33包括各种计算参数，包括但不限于操作者的手或手是否在方向盘上，方向盘外轮辋或辐条上的握力，关于检测到的物体的信息，检测到障碍物的相对于车辆的位置，检测到的障碍物相对于车辆的预测路径以及交通车道相对于车辆的位置和定向。

继续参考图4，ADAS 24还包括学习和计算模块34，用于分析压力传感器数据并基于强化学习确定数据是否表示检测到的危险。学习和计算模块34生成学习输出35。使用强化学习，通过分析包括由于操作者握住方向盘所致的握力、抓握强度和抓握频率的一个或几个的用户输入，学习和计算模块34跟踪和学习操作者在方向盘外轮辋或辐条上的握持的特征，以检测异常接收情况。异常接收情况是指操作者检测到由ADAS 24未检测到的障碍物和/或操作者采取行动以回避检测到的障碍物早于车辆启动行为中情况的一个。当操作者握住方向盘并产生“异常”或增加的压力信号时，指示异常接受，其指示应当施加车辆制动。在一些实施例中，学习和计算模块34接收传感器输出33，传感器输出包括关于操作者在方向盘外缘或辐条上的握力的数据，并且将数据与预定的阈值进行分析。在一些实施例中，预定阈值是预定的握力。在一些实施例中，通过学习和计算模块34处理和分析的周期性数据来学习阈值握力。如果由一个或多个压力传感器164测量的握力大于或明显不同于预定的握力或学习的阈值握力，则ADAS 24确定危险已经被检测到，并且生成传输至车辆制动系统的控制信号。在接收自动模式期间的车辆的控制，由学习和计算模块34跟踪和分析当操作者握住或抓握方向盘时所获的压力数据。另外，当车辆没有自动操作时，学习和计算模块34跟踪和分析压力数据，以在非自动化操作模式期间学习操作者在方向盘上的抓握特性。

在一些实施例中，学习和计算模块34以周期性时间间隔接收传感器输出33(包括来自一个或多个压力传感器164的抓握力数据)。周期性的时间间隔可以是预定的，并且在一些实施例中，采样间隔在大约10Hz和50Hz之间。学习和计算模块34接收周期性握力数据并分析数据以获知“正常”握力与“异常”或“紧急”握力之间的差异。“正常”握力是在车辆没有由包括传感器26的车辆感测系统检测到的任何危险运行的情况下检测和跟踪的压力数据，或者当车辆在全面的操作者控制下操作并且操作者没有检测到危害或障碍。“异常”握力是压力数据，其表示操作者已经检测到车辆传感器26可能检测到或可能未检测到的危险或障碍。表示比正常握力更高的握力的数据可能表示“异常”的握力。“正常”握力和“异常”握力之间的差异可以被测量为大于预定量的差异，例如但不限于大约8psi。在一些实施例中，“异常”握力是基本上比“正常”握力更高的握力，并且可以比测量的“正常”握力大约8psi或大约10psi。在一些实施例中，通过将数据与车辆在自动化、半自动化或全自动运行下的车辆运行期间收集的数据进行比较，确定“异常”的握力。因为根据车辆是否仅在操作者的控制下(没有自动化)或半自动或全自动的情况下方向盘上操作者握力或抓握强度可以变化，在一些实施例中，运行模式获得期间的压力数据也被控制器22的学习和计算模块34跟踪和分析，以在各种车辆操作模式中提供操作者的“正常”握力或抓握强度的更完整的档案。

当发生异常接收情况时，学习和计算模块34分析和记录所学习的握力数据，以提高危险检测精度并减少误报结果的数量(即，危险或障碍的错误检测)。通过分析(例如但不限于)由于车辆运行的各种模式期间操作者抓住方向盘握力、抓握强度和抓握频率，学习和计算模块34跟踪和学习操作者在方向盘外轮辋或辐条上的握持的特征。通过一个或多个压力传感器164(控制器22，一个或多个压力传感器164检测到操作者正在握持方向盘的方式与在操作员在车辆10正常运行期间握持方向盘时收集的传感器数据不同的时候，发生了异常接收。操作员在车辆10的自动与非自动运行期间操纵方向盘的特性可以变化，并且如下面进一步讨论的，学习和计算模块34处理和分析传感器数据以识别这些区别。

使用强化学习，学习和计算模块34分析来自一个或多个压力传感器164的数据，以在自动驾驶运行模式和非自动驾驶运行模式期间学习个体操作者的抓握模式。在自动驾驶运行模式期间，诸如转向，制动，节气门等的车辆10的各方面由ADAS 24的各个模块自动控制。在一些实施例中，自动驾驶模式包括诸如盲点监测，具有制动辅助的主动巡航监测等特征。非自动驾驶的驾驶运行模式包括传统的驾驶员控制驾驶，其中驾驶员直接控制转向和制动而不需要由ADAS 24提供的自动控制。在每个驾驶运行模式中，操作者可以不同地与方向盘交互。例如，在自动驾驶模式期间，操作者只能轻轻抓住或握住方向盘，或者可能完全将他或她的手从方向盘上移开一段时间。在非自动驾驶模式期间，操作者可以比车辆以自动或半自动模式运行时更牢固地抓握方向盘。

通过分析从压力传感器164接收的数字信号，学习和计算模块34可以学习以识别在非自动驾驶模式和自动或半自动驾驶模式期间的操作者抓握和操作方式。除了数字信号方式之外，来自压力传感器164的数据还提供关于操作者的各个抓握特性或习惯的信息，例如但不限于当由ADAS 24检测到障碍物时压力，抓握持续时间等。学习和计算模块34使用这个附加信息来生成用于分类异常动作(诸如更大的功率的抓握强度或表示异常接受事件的持续时间)的操作者的个人档案或模型。

另外，学习和计算模块34连续记录和查看从压力传感器164接收到的数据，以及监测从其它传感器26接收到的指示车辆状态和车辆外部环境的数据(包括任何检测到的障碍物等等)。与误报相关联的传感器数据，即，在操作者不期望制动器启动的情况下应用制动器，通过将数据与所表示异常动作(诸如正常限定的抓握区域外的更强的握力或抓握位置)的实际制动器启动事件进行比较被记录并被用于改进学习模型。如上所述，学习和计算模块34跟踪和监测与异常抓握压力相关的数据。由于异常的抓握压力可以表示操作者已经检测到危险或障碍物，控制器22可以将压力传感器数据与来自其它传感器26的数据相关联以改进危险或障碍物的检测。在一些情境下，在传感器26检测到危险或障碍物之前，操作者可以检测危险或障碍物。将压力传感器数据与从其它传感器26获得的数据进行比较，可以改进ADAS 24对检测到的危险或障碍物的响应。

如图4所示，ADAS 24还包括路径规划模块42，用于确定要遵循的车辆路径，以使车辆保持在期望的路线上，同时遵守交通规则并回避任何检测到的障碍物。路径规划模块42采用第一障碍物回避算法(obstacle avoidance algorithm)和第一车道保持算法(lane keeping algorithm)以及第一路线保持算法(route keeping algorithm)，第一障碍物回避算法配置用于跟踪和回避在车辆附近的任何检测到的障碍物，第一车道保持算法配置用于将车辆保持在当前行车道中，以及第一路线保持算法配置用于保持车辆在期望的路线上。路径规划模块42配置用于接收传感器输出33。路径规划模块42处理并合成传感器输出33并生成路径规划输出43。路径规划输出43包括基于车辆路线的命令车辆路径，相对于路线的车辆位置，车道的位置和定向以及任何检测到的障碍物的存在和路径。

ADAS 24还包括用于向车辆致动器30发出控制命令的车辆控制模块46。车辆控制模块46采用第一路径算法来计算车辆路径。车辆控制模块46配置用于接收路径规划输出43和学习输出35。车辆控制模块46处理路径规划输出43和学习输出35，并生成车辆控制输出47。车辆控制输出47包括一组致动器命令，以实现来自车辆控制模块46的命令路径(包括但不限于转向命令，换挡命令，节气门命令和制动命令)。

车辆控制输出47与致动器30进行通信。在示例性的实施例中，致动器30包括转向控制装置，换挡器控制装置，节气门控制装置和制动器控制装置。例如，转向控制装置可以控制如图1所示的转向系统16。例如，换挡器控制装置可以控制如图1所示的变速器14。例如，节气门控制装置可以控制如图1所示的推进系统13。例如，制动器控制装置可以控制如图1所示的制动器17。

车辆10如上述被讨论地包括ADAS 24的各种模块。在一些实施例中，车辆10可以不包括ADAS 24。在一些实施例中，车辆10的ADAS 24可以包括比上面讨论的更多或更少的模块。

如上所述，测量和跟踪从压力传感器164获得的数据(包括例如但不限于抓握强度，位置和频率)，以确定异常抓握事件，该事件表示了异常接受或优先情景，其中其施加于车辆制动器以回避检测到的障碍物。图5为示出使用由车辆方向盘上的一个或多个压力传感器测量的握力来强化学习和确定异常接受或优先情景的方法500的流程图。根据示例性的实施例，方法500可以结合车辆10、控制器22、ADAS 24的各种模块以及致动器30来使用。方法500内的操作顺序不限于图5所示的顺序执行，但是可以按照适用和根据本发明以一个或多个变化的顺序执行。

如图5所示，从502开始，方法500前进至步骤504。在504处，控制器22的ADAS 24被安排以控制车辆10的各个方面，诸如转向，制动和节气门。在一些实施例中，如上所述，车辆10以完全自动或半自动的模式运行。然而，在一些实施例中，车辆10以非自动模式运行，并且在该运行情形中，该方法直接前进至506。接下来，在506处，启动方向盘上的制动器启动机构，即来自安装在方向盘上的制动器启动机构的任何异常压力传感器数据或表示异常接受事件的数据导致车轮制动器17的应用。

在508处，控制器22确定操作者是否握持或抓握方向盘162。如上所述，通过处理由方向盘162上的制动器启动机构的一个或多个压力传感器164获得的传感器数据来进行该确定。如果传感器数据不表示操作者握持或抓握方向盘，则控制器22继续监视传感器数据直到数据指示操作者握持方向盘。

一旦控制器22确定操作者握持方向盘，方法500就进行到510。在510处，学习和计算模块34开始记录和分析来自传感器164的传感器数据，以学习在自主模式运行期间操作者对方向盘的处理的特性(包括例如但不限于操作者的手力量，抓握位置，强度和抓握持续时间)。传感器数据的记录和分析在方法500的整个持续时间内继续。

接下来，在512处，控制器22确定是否存在异常的接受事件。如上所述，当学习和计算模块34确定从一个或多个压力传感器164接收到的数据偏离在自动或半自动车辆运行期间预期的传感器数据时，发信号通知异常接受事件。如上所述，取决于车辆运行模式，压力传感器数据可以表示对于自动，半自动或非自动车辆操作的所学习或预定握力的偏差。例如但不限于，所述偏差可以表示高于期望的握力，更长持续时间的抓握等。如果控制器确定在操作者抓握或握持方向盘时，没有异常接受事件，则方法500进行到514，并且基于自动化特征的工作方案(例如但不限于巡航特征)，如果车辆以自动或半自动的方式运行，则解除一个或多个自动驾驶特征自主模式。方法500然后进行到522并结束。

然而，如果控制器22确定传感器数据表示为异常接受事件，则该方法进行到516并且控制器22使用安装在车辆方向盘上的制动器启动机构使车辆10能够线控制动。如上所述，制动器启动机构包括一个或多个压力传感器164。接下来，在518处，控制模块46产生控制信号47以控制包括车轮制动器17的车辆制动系统。基于操作者的抓握特性的学习方案和预定制动方案，生成控制信号47。例如，由控制模块46生成的控制信号47可以基于操作者抓握的压力，其与在车辆10在正常或自动驾驶模式下运行时测量的抓握压力进行比较。例如，如果通过压力传感器164测量操作者对方向盘的抓握是突然和强烈的，则可以比当测量出异常抓握时更强地施加在车轮制动器17，但是抓握强度在突然和强烈测量和正常测量之间。基于一般的抓握特性可以来限定各种制动水平阈值，并且可以重新限定为学习和计算模块34，以在强化学习过程期间发展操作者抓握强度的档案。制动水平也会根据天气情况而变化。例如，在下雨或下雪等恶劣天气条件下，制动将更加平稳并渐变地减速。

方法500然后进行到520，并且由控制器22记录包括所施加的制动力和所测量的操作者握力在内的情景作为附加数据点，以改进学习和计算模块34的强化学习。方法500然后进行到522并结束。

上面在自动或半自动驾驶运行模式的背景下讨论了方法500。然而，使用安装在方向盘上的制动器启动机构不限于在自动或半自动驾驶模式下运行的车辆。在其它实施例中，方法500的方面(包括安装在方向盘上的制动器启动机构)可以在非自动车辆运行期间被用作在突然的或者期间的附加的制动器启动机构(即，线控制动启动机构)“紧急”停止的情况。

应该强调的是，可以对这里描述的实施例进行许多变化和修改，其要素被理解为是其它可接受的示例。所有这样的修改和变化旨在被包括在本发明的范围内并由以下权利要求进行保护。此外，本文所描述的任何步骤可以同时执行，或者以与本文所定义的步骤不同的顺序执行。此外，应该清楚的是，本文所公开的具体实施例的特征和属性可以以不同的方式组合以形成另外的实施例，所有这些实施例都落入本发明的范围内。

除非另有所指，在本文中使用条件语言(尤其是诸如“可以”，“可能”，“可能”，“可能”，“可能”，“例如”等)往往理解为通常旨在传达特定实施例包括而其它实施例不包括特定特征，元件和/或状态。因此，这样的条件语言通常并不意味着以任何方式要求一个或多个实施例的特征，元素和/或状态，或者一个或多个实施例必然包括用于在有无作者输入或提示的情况下决定是否这些特征，元件和/或状态被包括在或将在任何特定实施例中执行。

此外，以下术语可能已经已经用于本文。除非上下文另外明确指出，否则单数形式“一”、“一个”和“该”包括复数指示物。因此，例如，对项目的参考包括对一个或多个项目的参考。术语“一”是指一个，两个或更多，并且通常适用于一些或全部数量的选择。术语“多个”是指两个或更多个项目。术语“约”或“大约”是指数量，尺寸，尺寸，配方，参数，形状和其他特性不需要是精确的，而是可以根据需要近似和/或更大或更小，反映可接受的公差，转换因子，四舍五入，测量误差等以及本领域技术人员已知的其他因素。术语“基本上”是指所述特性、参数或值不需要精确地实现，但是偏差或变化(包括例如公差、测量误差、测量精度限制和本领域技术人员已知的其他因素)可以以不妨碍特性意图提供的效果的量发生。

在本文中，数值数据可以以范围的形式表示或呈现。应该理解的是，这样的范围格式仅仅为了方便和简洁而使用，因此应该被灵活地解释为不仅包括作为范围的界限明确列举的数值，而且还被解释为包括所有单个数值或包含在该范围内的子范围，如同每个数值和子范围被明确列举一样。作为说明，“约1至5”的数值范围应该被解释为不仅包括明确列举的约1至约5的值，而且还应该被解释为还包括指示范围内的个别值和子范围。因此，包括在这个数值范围内的是诸如2、3和4的单一值和诸如“约1至约3”，“约2至约4”和“约3至约5”，“1至3“，”2至4“，”3至5“等的子范围。这个相同的原理适用于仅列举一个数值(例如，”大于约1“)的范围，并且不管所描述范围或特征的宽度。为了方便起见，可以在公共列表中呈现多个项目。然而，这些列表应看作列表中的各个部分独立地作为独立和唯一的部分。因此，这些列表中的任何一个成员都不应该被解释为仅仅基于他们在一个共同的组中的陈述而没有任何相反的表示的实际上相同的其它成员。此外，术语“和”以及“或”与项目列表一起使用时，应当广义地解释它们，其中任何一个或多个列出的项目可以单独使用或与其它列举的项目结合。除非上下文另外清楚地说明，术语“可选地”是指选择两个或更多个替代方案中的一个，并且不旨在将选择限制于仅列出的替代方案或一次仅列出所列出的替代方案中的一个。

本文所公开的过程、方法或算法可以交付给处理设备，控制器或计算机/由处理设备，控制器或计算机来实现，处理设备，控制器或计算机，其可以包括任何现有的可编程电子控制单元或专用电子控制单元。类似地，所述过程、方法或算法可被存储为可由控制器或计算机以多种形式执行的数据和指令，所述形式包括但不限于永久存储在不可写存储介质(诸如ROM设备)上的信息以及可变地存储在可写存储介质(诸如软盘、磁带、CD、RAM设备以及其它磁性和光学介质)。过程、方法或算法也可以在软件可执行对象中实现。可替换地，过程、方法或算法可以使用适当的硬件组件(诸如专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列(FPGA)，状态机，控制器或其它硬件组件)全部或部分地实现，或者设备或硬件，软件和固件组件的组合。这样的示例设备可以作为车辆计算系统的一部分在车载或者位于车外并且与一个或多个车辆上的设备进行远程通信。

尽管以上描述了示例性的实施例，但是这些实施例不意图描述权利要求所包含的所有可能的形式。说明书中使用的词语是描述性词语而不是限制性词语，并且应该理解，可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种改变。如之前所述的，各个实施例的特征可以被组合以形成本发明的其他示例性方面，其可能未被明确地描述或示出。虽然各种实施例可能已被描述为提供优点或相对于一个或多个所需特性优于其他实施例或现有技术实施方式，但是本领域的普通技术人员认识到一个或多个特征或特性可被折衷以实现所需整体系统属性，这取决于具体的应用和实现。这些属性可以包括但不限于成本，强度，耐久性，生命周期成本，适销性，外观，包装，尺寸，适用性，重量，可制造性，易于组装等。如此，相对于一个或多个特性被描述为不如其他实施例或现有技术实施方式合意的实施例不在本发明的范围之外，并且对于特定应用可能是期望的。