具有挂车的机动车辆的控制的制作方法

本发明涉及一种控制连接有挂车的机动车辆的方法。此外，本发明涉及一种控制连接有挂车的机动车辆的设备。另外，本发明涉及一种计算机程序产品和一种机动车辆。

背景技术：

带挂车驾驶需要驾驶员具有一定的经验。在带挂车驾驶时，驾驶员必须安全地操作由两个相互连接的部件组成的加长的车辆。与在没有挂车的情况下驾驶机动车辆相比，尤其是在狭窄车道上行驶和倒车时，相关的变化和调整通常给驾驶员带来特殊挑战。

在带挂车驾驶时，突然的驾驶操作会导致挂车和车辆的不舒适颠簸并且对没有丰富经验的驾驶员造成不愉快的驾驶感受。特别是对于很少带挂车驾驶的驾驶员来说，这通常是不安全的。因此，有限的经验导致许多情况下由车辆和挂车组成的系统的不受控制的运动，其效果对于没有经验的驾驶员来说通常是不可预见的。特别是在挂车移动到倾斜位置的情况下或者在突然的颠簸运动的情况下或者在坑洼的情况下，挂车可能变得不稳定并且可能翻倒。此外，倒车时可能发生挂车的折断或倾斜。因此，带挂车驾驶时，没有经验的驾驶员可能会不堪重负。

因此，希望进一步改进用于带挂车驾驶的驾驶员辅助系统。在文献us9616923、us2016/0039456a1和us8010252中描述了辅助系统的示例。在us9616923中，根据坡度输出警告信号。在us2016/0039456a1中，挂车挂钩和牵引杆之间的角度被连续监测。在us8010252中，监控挂车相对于车辆的摇摆。

技术实现要素：

在所描述的背景下，本发明的目的是提供一种用于控制机动车辆的有利方法，该机动车辆连接有挂车。另一个目的是提供一种用于控制机动车辆的有利装置、一种计算机程序产品以及一种机动车辆。

上述目的通过如权利要求1所述的用于控制机动车辆的方法、通过如权利要求14所述的用于控制机动车辆的设备、通过如权利要求13所述的计算机程序产品以及如权利要求16所述的机动车辆实现。从属权利要求包含本发明的其他有利实施例。

根据本发明的用于控制机动车辆的方法涉及连接有挂车的机动车辆。该机动车辆包括至少一个传感器，例如摄像机。传感器设计用于获取挂车的至少一个区段。传感器可以设计为例如用于光学地或视觉上获取挂车的特征，例如特别是挂车相对于车辆的位置。

根据本发明的方法包括以下步骤：借助于至少一个传感器获取挂车的至少一个区段。例如，挂车的至少一个区段可以通过摄像机记录。检测与挂车相关联的多个特征。特征可以是例如元件或物体或组件或其部分。借助于至少一个传感器(例如摄像机)检测特征的变化。在这种情况下，可以在确定的时间跨度上重复检测或获取特征。借助于多个信号处理算法分析检测到的特征变化。多个算法的分析结果彼此融合，特别是彼此连接和/或混合。根据分析结果确定挂车的运动。基于所确定的挂车的运动来控制机动车辆，特别是为了通过机动车辆来控制挂车的运动。例如，在挂车运动的确定范围内，可以确定对挂车的运动和/或挂车的位置的预测。

本发明所具有的优点是，与现有技术相比，传感器提供的信息更好地利用了传感器的容量，通过多种算法分析检测到的变化，结果汇总在一起，产生更精确可靠的结果，这个结果可作为控制机动车辆的基础。此外，通过根据本发明的方法进一步改善了带挂车驾驶时的安全性，并且能够实现更均匀的、驾驶员更舒适的带挂车驾驶。

此外，可以避免挂车的不期望的运动，特别是颠簸运动，并且至少可以减少车辆和挂车的彼此间的运动的无意或不期望的偏差。挂车的不期望的振荡或摇摆也可以减少。在这种情况下，驾驶员以改进的方式被辅助以他所希望的方向他所期望的方式控制车辆和挂车。

在一个有利的变型中可以进行多个算法的分析结果的彼此融合，其中多个算法并行或同时应用，然后其结果(例如系统的状态，诸如位置、角度、距离等)彼此相关联具有与之相关的不确定性，特别是方差。

另外，多个算法或至少一定数量的算法可以彼此融合。各种算法的直接融合可以使用例如所获取的图像到系统状态的转换。例如，这可以顺序地执行，并且在所使用的摄像机的采样步骤中顺序地使用若干算法，从而确定状态。这意味着具有状态空间，状态在该状态空间中移动，并且在不同的观察空间中使用不同的图像。

至少一个传感器可以是摄像机和/或超声传感器和/或雷达传感器和/或激光雷达传感器。摄像机可以设计以例如至少覆盖机动车辆的后侧环境为目的。它可以设计用于获取机动车辆的完整环境。它可以配备广角功能，或者可以设计用于例如获取在180°和360°之间的角度。至少一个超声传感器可以是例如停车传感器。超声传感器和/或雷达传感器和/或激光雷达传感器可以设计用于机动车辆周围环境的横向和/或后部采集。

原则上存在使用多个传感器(特别是不同的传感器)的可能，并且将由此获得的结果彼此融合，特别是将它们彼此连接和/或混合。然而，还存在一种可能即仅使用一个传感器(例如仅一个摄像机)并且通过多种算法和方法来分析以这种方式获得的信号。这能够改进分析并提高各自采用的传感器的效率。原则上，可以应用传感器融合和算法融合。

这些与挂车相关的特征包括：至少一条线和/或至少一组像素和/或至少一个边缘和/或至少一个图案和/或在例如通过摄像机生成的二维描绘中挂车的缘周，和/或包括至少一个边界(特别是边界线)和/或至少一个表面和/或至少一个表面区域和/或特定边界内的至少一个物体。因此可以同时研究和分析多个特征。这提高了分析结果的可靠性。

原则上，可以对与挂车相关联的多个检测到的特征进行分类。分类具有以下优点：可以结合特征组并且可以根据确定的分析方案借助其分类进一步分析。这提高了分析的效率。

除了与挂车相关联的特征之外，还可以有利地获取挂车周围环境的至少一个区段。这具有以下优点：可以相对于挂车所处的周围环境来研究和分析挂车的特征。因此，例如，在分析的范围内可以考虑道路和/或道路边缘的特性。

检测到的变化尤其可以是平移和/或旋转和/或尺寸的变化，例如特别是检测到的特征的放大、缩小或变形。在这种情况下，可以使用合适的算法分别对所提到的变化进行分析，其中对所提到的各种变化的分析可以同时进行。

如果检测到的变化的规定数量满足控制模式所规定的边界条件，则可以有利地根据规定的模式执行控制。在这种情况下，各个控制模式可以通过对观察到的特征的允许的平移和/或旋转的变化和/或尺寸变化的下阈值和/或上阈值而区别。

在一个变型中，可以提供安全模式，其被设计来例如避免危险或危急的操纵并且在存在特定的边界条件时应用。此外，可以提供舒适模式，该舒适模式被设计成实现挂车和车辆的均匀和/或平稳运动，并且与适合于该目的的边界条件相关联。各种模式的提供具有以下优点：控制可以根据预定方案以适合于相应驾驶情况的方式进行。这有利于控制的可靠性和效率。原则上，可以在控制范围内控制车辆的转向和/或制动和/或加速度，尤其是驱动力矩。

在一个有利的变型中，仅使用一个摄像机作为传感器。在该变型中，优选地借助于多个不同的图像处理方案和算法来分析由摄像机获取的信号和图像，将结果组合，并从中获得整体判断。该变型具有不需要其它传感器并因此降低成本的优点。

如上所述，许多算法可以彼此融合。原则上，图案的静态和/或动态跟踪和/或图案(特别是视觉图案)的光流的测量(例如，像素组或像素组的移动的测量)和/或配准的方法可用于分析检测到的特征变化。通过应用各种分析方法，整体上提高了分析结果的可靠性。

在检测挂车的特征及其变化的范围内，例如，可以通过从图像处理中已知的算法来观察和跟踪下线和/或上线和/或侧线。这些线的运动以简单的方式表征挂车的运动，例如相对于车辆和挂车的纵向轴线的纵向和横向方向上的坡度或倾斜度的变化。

还可以检测和跟踪挂车前侧上的图案，例如通过用于检测挂车的倾斜角度的循环适配方法。通过观察挂车的位置以及通过转向、制动和马达扭矩的监控和调整可以实现挂车的稳定和/或防止倾斜。

当车辆和挂车具有不同的倾斜度时，挂车的外部边界的形状和尺寸在二维描绘中变化。这同样适用于水平方向上的彼此偏离的行驶方向，即挂车和车辆的不同的左右弯曲位置。

简单的坡度检测或倾斜的检测可以由摄像机记录的图像中挂车图案的向上或向下的位移读取。挂车在二维描绘中的运动以及在特定方向上的其他图案和/或物体的类似运动表征挂车的运动方向。因此，它特别适合于通过各种算法进一步分析挂车的运动。

挂车的旋转角度可以指示相对于车辆的例如由坑洼引起的倾斜。在维持车辆-挂车系统的方向时，倾斜和坑洼代表存在困难。围绕挂车的纵向轴线的任何类型的倾斜运动可用于检测坑洼和倾斜的存在并激活自动校正。这种额外的校正对于将整个车辆-挂车系统保持在预定车道上是必要的。倾斜可以特别导致挂车以及可能地车辆的向右或向左的运动，这需要驾驶员或相应的自动转向算法调整转向。

用于检测状态和动态响应以及用于检测状态变化及其速度的静态观察和跟踪代表了用于避免不期望的加速或不稳定运动的发生的合适选择。特别地，如果加速度变化太快，它将突然改变挂车的运动，这可能导致车辆的急动，并且导致挂车推动车辆。

另一选择是测量一套或一组像素的运动的光流，从而能够计算挂车的运动。一组像素可以表示特定的观察到的图案，但是它也可以是任意结构。这样的图案可以被识别并且连续的图像可以被叠加和分析。以这种方式，可以使用随机像素集合或随机像素云来跟踪挂车运动。

配准代表用于叠加两个图像的另一种典型方法，其中两个图像从不同的视角记录。在当前情况下，存在生成各种视角的动态场景，例如倒车。另外，存在执行偏离车辆的运动的物体，例如挂车。因此，配准表示用于记录图像和确定图像之间的运动的可能。如果将配准应用于图像的各个区域，特别是挂车和挂车的周围环境的图像，则可以使用各种配准参数。这能够相对于周围环境确定挂车的运动。

此外，为了检测图案，可以使用霍夫(hough)变换和/或二维相关和/或图像弯曲(图像变形)检测。

原则上，控制机动车辆可以包括控制制动和/或控制转向和/或控制驱动扭矩(特别是马达的扭矩)和/或输出警告信号例如给车辆的使用者。

根据本发明的计算机程序产品包括计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序。当计算机程序借助于控制机动车辆的设备或通过计算机运行时，该计算机程序被设计用于执行根据本发明的上述方法。计算机可以是根据下文描述的本发明的控制设备的组件。计算机和/或控制设备可以布置在机动车辆中。根据本发明的计算机程序产品具有结合根据本发明的方法已经描述的优点。

根据本发明的用于控制机动车辆的设备涉及一种可连接到挂车的机动车辆，其中机动车辆包括至少一个传感器，该传感器设计用于获取挂车的至少一个区段。用于控制机动车辆的设备设计用于接收来自至少一个传感器的信号并执行根据本发明的上述方法。根据本发明的设备原则上具有与根据本发明的上述方法相同的特征和优点。

该设备可以有利地包括用于特征识别的单元。附加地或替代地，该设备可以包括用于通过多种信号处理算法分析检测到的特征变化、用于融合多个算法的分析结果、以及用于基于分析结果确定挂车的运动的单元。

根据本发明的机动车辆被设计用于执行根据本发明的上述方法。附加地或替代地，根据本发明的机动车辆可包括上述控制设备和/或上述计算机程序产品。机动车辆可以是例如乘用车、货车或摩托车。机动车辆可包括挂车。根据本发明的机动车辆可以是至少部分或完全自主控制的机动车辆。原则上，根据本发明的机动车辆具有结合根据本发明的方法和根据本发明的控制设备已经提到的优点。

总的来说，本发明能够及早和及时地检测挂车的运动，该检测由于传感器融合和/或算法融合而具有高水平的可靠性并且能够实现快速并且合适的反应。因此，挂车的运动可以通过驾驶员执行的控制的最小叠加来进行，或者可以自动进行。总之，所获得的传感器数据的分析以多层和优化的方式进行，因为可以同时应用不同的方法。

下面将参考附图基于示例性实施例更详细地描述本发明的其他特征、特性和优点。在本发明中上文和下文描述的单独的并且也可以彼此任意组合的所有特征是有利的。以下描述的示例性实施例仅代表示例，然而，这些示例并不限制本发明的对象。

附图说明

图1示意性地示出了具有挂车的机动车辆；

图2示意性地示出了根据本发明的控制设备；

图3以图表的形式示意性地示出了根据本发明的方法的顺序；

图4示意性地示出了挂车的外形，其以二维描绘呈现挂车和车辆的同等倾斜和彼此偏离的倾斜；

图5示意性地示出了叠加的摄像机图像，其指示挂车的平移；和

图6示意性地示出了叠加的摄像机图像，其指示挂车的旋转。

具体实施方式

图1示意性地示出了具有挂车2的机动车辆1。机动车辆包括一定数量的传感器3，即至少一个传感器3。传感器可以是至少一个摄像机和/或至少一个雷达传感器和/或至少一个激光雷达传感器和/或至少一个超声传感器。

至少一个摄像机优选地设计用于光学地(特别是在视觉上)获取挂车2。为此目的，摄像机可以布置在车辆1的后部。在一个有利的变型中，可以仅提供一个摄像机来执行根据本发明的方法。

此外，机动车辆包括用于控制机动车辆的设备4。控制设备4在图2中示意性地示出。控制设备4设计用于接收来自至少一个传感器3的信号并执行根据本发明的方法。控制设备尤其可以包括：特征识别单元，例如，物体识别单元9，用于检测和分类与挂车相关联的特征；以及分析单元10，用于通过多个信号处理算法分析检测到的特征的变化。在这种情况下，分析单元10可以特别设计用于融合多个算法的分析结果并且用于基于分析结果确定挂车2的运动。

图3以图表的形式示意性地示出了根据本发明的方法的实施例变型。借助于至少一个传感器3，例如借助于摄像机5和/或雷达传感器6和/或激光雷达传感器7和/或超声传感器8，获取挂车2的至少一个区段。

用于分析由摄像机5获取的信号或数据的多个算法在框11处彼此融合，特别是彼此连接和/或混合。换句话说，借助于各种图像处理算法分析由摄像机5记录的图像，并且组合结果。以这种方式，与挂车2相关联的各种单独特征可以使用最少数量的传感器(例如仅使用一个摄像机)同时地检测和分析。

在步骤12中，例如，借助于物体识别单元9，根据由所述传感器3中的至少一个接收的信号或数据检测与挂车2相关联的多个特征，并对其进行分类。箭头13所指的是至少一个传感器3的信号或数据的传输。特征可以是至少一条线、至少一条边、至少一个边界、特定边界内的至少一个物体、至少一个表面或表面区域、至少一个图案或至少一组像素。所提到的特征可以根据需要彼此组合。

在步骤14中，检测或跟踪与挂车2相关联的特征，并且获取(例如检测)特征的改变。通过多种算法或方法分析变化。在本文中，例如，在步骤15中，可以分析表示为特征的旋转的旋转运动或变化。挂车2围绕其纵向轴线的旋转可指示坑洼或倾斜。在另一示例中，在步骤16中，可以分析外边界线或边界边缘或挂车缘周的形状的变化。其他示例将结合图3至5解释。挂车2的运动基于分析结果确定。

在步骤17中，控制模式被规定为特定的边界条件的函数，例如作为超过或低于规定的极限值或阈值的函数。本变型分为安全模式18和控制模式19。

在安全模式的情况下，在步骤20中，确定为了避免不安全的或危险的或危急的操纵所需的挂车2的运动的校正。在舒适模式的情况下，确定为了获得挂车2的平稳运动所需的挂车2的运动的校正。

在步骤22中，根据确定的校正来控制车辆。这可以自动地或通过加入由驾驶员执行的控制措施来进行，例如通过驾驶员的控制措施的叠加。在这种情况下，可以控制车辆1的转向和/或制动和/或驱动扭矩。

用于分析检测到的变化的变型将在下文中基于图4至6以示例的方式解释。图4以从车辆1朝向挂车2的视角以二维描绘示意性地示出了挂车2的变型的外部形状。如果挂车2和车辆1具有相同的倾斜度，则挂车2因此具有从车辆的视角(即从前面看)的在二维图示中的矩形形状。在图4的左侧示出。例如，虚线表示在二维描绘中的挂车的外部边界。或者，它也可以是图案的框架，例如窗户的框架。

如果挂车2和车辆1具有彼此偏离的倾斜度，则挂车2因此具有从车辆视角看在二维描绘中的梯形形状。在图4的中间和右侧示出。在这种情况下，机动车辆和挂车的纵向轴线在垂直平面中彼此偏离。右侧所示的梯形表示接近斜坡的情况，即随着增大的斜坡而下坡行驶。挂车的上边缘远离车辆和摄像机，因此挂车将很快向下移动。这意味着制动是必须的。

图4中间所示的梯形表示接近倾斜的情况，即上坡行驶的情况。挂车的下边缘远离车辆和摄像机移动，因此挂车将很快向上移动。这意味着需要连续的驱动力来使挂车向坡上移动。

类似地，可以从水平面中的外边界线的相应形状变化检测和分析机动车辆和挂车的彼此偏离的纵向轴线。向右转弯对应于中间图示向左倾斜90°，向左转弯对应于中间图示向右倾斜90°。

图5示意性地示出了挂车的叠加描绘26和27，这些描绘由摄像机连续记录并指示挂车的平移29。挂车的其他视觉特征，例如窗户、门、设计线、图案等由附图标记28标识。这些特征28还可以检测或跟踪并分析。图6示意性地示出了挂车的叠加描绘26和27，这些描绘由摄像机连续记录并指示挂车的旋转30。挂车描绘在图像边界31中的相应运动表示挂车相对于机动车辆的相应运动，因此适合于进一步分析。

如图6所示，在图像平面中的挂车描绘的旋转表示挂车的倾斜度。这可能是由坑洼引起的。原则上在挂车倾斜的情况下存在风险，因此应该启动适当的控制措施。在存在使挂车偏离车道并开始倾倒的倾斜的情况下也存在风险。

图案的静态和动态跟踪代表了进一步的分析方法。由此可以分析状态转换及其速度。如果发生过强的加速或不稳定的运动，则这导致挂车的突然运动，并且因此可能导致车辆的急动运动或者可能导致挂车翻倒。

附图标记列表：

1机动车辆

2挂车

3传感器

4控制设备

5摄像机

6雷达传感器

7激光雷达传感器

8超声传感器

9物体识别单元

10分析单元

11算法融合

12特征的识别和分类

13信号传输/数据传输

14特征变化的检测

15旋转分析

16外部形状改变分析

17控制模式的规定

18安全模式

19舒适模式

20挂车在安全模式下的运动所需的校正的确定

21挂车在舒适模式下的运动所需的校正的确定

22车辆基于所确定的所需校正的控制

23矩形

24梯形

25梯形

26摄像机记录的第一图像

27摄像机记录的第二图像

28视觉特征

29平移

30旋转

31摄像机图像边界