用于控制自主车辆的系统和方法与流程

本公开涉及由自动驾驶系统控制的车辆，特别是那些被配置为在驾驶循环期间自动控制车辆转向、加速和制动而无需人工干预的车辆。

背景技术：

现代车辆的操作变得更加自动化，即能够以越来越少的驾驶员干预来提供驾驶控制。车辆自动化已被分类为从零(对应于完全人工控制的非自动化)到五(对应于没有人工控制的完全自动化)的数字级别。各种自动驾驶辅助系统例如，巡航控制、自适应巡航控制和停车辅助系统对应于较低的自动化水平，而真正的“无人驾驶”车辆对应于较高的自动化水平。

技术实现要素：

根据本公开的自主车辆包括至少一个致动器，配置为控制车辆转向、换档、加速或制动。该自主车辆还包括至少一个传感器，被配置为提供指示车辆外部的物体相对于车辆的位置和速度的信号。该自主车辆还包括至少一个控制器，与所述至少一个致动器和所述至少一个传感器通信。所述至少一个控制器配置为响应于来自所述至少一个传感器的信号，所述信号指示后方物体和车辆之间的相对速度超过第一阈值并且后方物体和车辆之间的距离低于第二阈值，自动控制所述至少一个致动器，以将车辆从相对于当前车道的第一横向位置操纵到相对于当前车道的第二横向位置。

在示例性实施例中，所述至少一个控制器还配置为确定到位于车辆第一侧的第一障碍物的第一横向距离，并确定到位于车辆第二侧的第二障碍物的第二横向距离。响应于所述第一横向距离小于所述第二横向距离，所述第二横向位置比所述第一横向位置更靠近所述第一障碍物。响应于所述第二横向距离小于所述第一横向距离，所述第二横向位置比所述第一横向位置更靠近所述第二障碍物。

在示例性实施例中，所述后方物体和车辆之间的相对速度包括纵向速度分量和横向速度分量。响应于所述横向速度分量超过第三阈值，从所述第一横向位置到所述第二横向位置的向量具有与所述横向速度分量相反的方向。

在示例性实施例中，所述至少一个控制器还配置为响应于来自所述至少一个传感器的信号，该信号指示所述后方物体和位于车辆第一侧的第一障碍物之间的相对速度超过一阈值，自动控制所述至少一个致动器，以将车辆从所述第一横向位置操纵到所述第二横向位置，所述第二横向位置比所述第一横向位置离所述第一障碍物更远。在这样的实施例中，所述至少一个控制器可还配置为响应于来自所述至少一个传感器的信号，该信号指示所述后方物体和位于车辆第一侧的第一障碍物之间的相对速度超过一阈值，自动控制所述至少一个致动器，以使车辆减速。

根据本公开的用于控制自主车辆的方法包括向车辆提供：至少一个致动器，配置为控制车辆转向、换档、加速或制动；至少一个传感器，配置为提供指示车辆外部的物体相对于车辆的位置和速度的信号；以及至少一个控制器，其与所述至少一个致动器和所述至少一个传感器通信。该方法还包括基于来自至少一个传感器的信号，经由控制器确定后方物体和车辆之间的相对速度。该方法还包括基于来自所述至少一个传感器的信号，经由所述控制器确定后方物体和车辆之间的距离。该方法还包括，响应于相对速度超过第一校准阈值和距离低于第二校准阈值，经由所述控制器自动控制所述至少一个致动器，以将车辆从相对于当前车道的第一横向位置操纵到相对于所述当前车道的第二横向位置。

在示例性实施例中，该方法还包括经由所述控制器确定到位于车辆第一侧的第一障碍物的第一横向距离和到位于所述车辆第二侧的第二障碍物的第二横向距离。响应于第一横向距离小于第二横向距离，第二横向位置比第一横向位置更靠近第一障碍物，并且响应于第二横向距离小于第一横向距离，第二横向位置比第一横向位置更靠近第二障碍物。

在示例性实施例中，后方物体和车辆之间的相对速度包括纵向速度分量和横向速度分量，并且响应于横向速度分量超过第三阈值，从第一横向位置到第二横向位置的向量具有与横向速度分量相反的方向。

在示例性实施例中，该方法还包括，响应于来自所述至少一个传感器的信号，该信号指示所述后方物体和位于车辆第一侧的第一障碍物之间的相对速度超过一阈值，经由所述控制器自动控制所述至少一个致动器，以将车辆从所述第一横向位置操纵到所述第二横向位置，所述第二横向位置比所述第一横向位置离所述第一障碍物更远。在这样的实施例中，该方法还可以包括，响应于来自所述至少一个传感器的信号，该信号指示所述后方物体和位于车辆第一侧的第一障碍物之间的相对速度超过一阈值，经由控制器自动控制所述至少一个致动器，以使车辆减速。

根据本公开的实施例提供了许多优点。例如，本公开提供了一种系统和方法，用于控制自主车辆自主操纵，以提供后方车辆可以操纵的空间，从而降低被后方车辆撞击的可能性。

结合附图，通过优选实施例的以下详细描述，本公开的上述和其他优点和特征将变得显而易见。

附图说明

图1是根据本公开的实施例的包括自动控制车辆的通信系统的示意图；

图2是根据本公开的实施例的车辆自动驾驶系统(ads)的示意框图；

图3是根据本公开的实施例的车辆的第一说明性表示；

图4是根据本公开的实施例的控制车辆的方法的流程图表示；

图5是根据本公开的实施例的车辆的第二说明性表示；以及

图6是根据本公开的实施例的车辆的第三说明性表示。

具体实施方式

本文描述了本公开的实施例。然而，应当理解，所公开的实施例仅仅是示例，其他实施例可以采取各种替代形式。这些附图不必按比例；可以放大或缩小一些特征，以显示特定组件的细节。因此，本文公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制，而仅仅是代表性的。参考任何一附图示出和描述的各种特征可以与一幅或多幅其他附图中示出的特征相结合，以产生没有明确示出或描述的实施例。所示特征的组合为典型应用提供了代表性实施例。然而，符合本公开的教导的特征的各种组合和修改对于特定的应用或实施方式可能是期望的。

图1示意性地示出了包括用于机动车辆12的移动车辆通信和控制系统10的操作环境。机动车辆12可以称为宿主车辆。宿主车辆12的移动车辆通信和控制系统10通常包括一个或多个无线载波系统60、陆地通信网络62、计算机64、移动装置57(例如，智能电话)和远程访问中心78。

在图1中示意性示出的宿主车辆12在图示的实施例中被描绘为客车，但是应当理解，也可以使用任何其他交通工具，包括摩托车、卡车、运动型多功能车(suv)、娱乐车辆(rv)、船舶、飞机等。宿主车辆12包括推进系统13，在各种实施例中，推进系统13可以包括内燃机、电机(例如，牵引马达)和/或燃料电池推进系统。

宿主车辆12还包括变速器14，变速器14被配置为根据可选择的速率比将动力从推进系统13传输到多个车轮15。根据各种实施例，变速器14可以包括步进比(step-ratio)自动变速器、无级变速器或其他合适的变速器。宿主车辆12还包括车轮制动器17，被配置为向车轮15提供制动扭矩。在各种实施例中，车轮制动器17可以包括摩擦制动器、再生制动系统(例如，电机)和/或其他合适的制动系统。

宿主车辆12还包括转向系统16。尽管出于说明的目的被描绘为包括方向盘，但是在本公开的范围内设想的一些实施例中，转向系统16可以不包括方向盘。

宿主车辆12包括无线通信系统28，被配置为与其他车辆(“v2v”)和/或基础设施(“v2i”)无线通信。在示例性实施例中，无线通信系统28被配置为经由专用短程通信(dsrc)信道进行通信。dsrc信道是指专门为汽车使用而设计的单向或双向短程至中程无线通信信道以及相应的协议和标准集。然而，被配置为经由额外或替代的无线通信标准(例如，ieee802.11和蜂窝数据通信)进行通信的无线通信系统也被认为在本公开的范围内。

推进系统13、变速器14、转向系统16和车轮制动器17与至少一个控制器22通信或受至少一个控制器控制。尽管出于说明目的被描绘为单个单元，但是控制器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的计算机可读存储装置或介质通信的微处理器或中央处理单元(cpu)。例如，计算机可读存储装置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是一种永久性或非易失性存储器，可用于在cpu断电时存储各种操作变量。计算机可读存储装置或介质可以使用多种已知存储装置中的任何一种来实现，例如，prom(可编程只读存储器)、eprom(电prom)、eeprom(电可擦除可编程只读存储器)、闪存或能够存储数据的任何其他电、磁、光或组合存储装置，其中一些存储装置表示控制器22在控制车辆时使用的可执行指令。

控制器22包括自动驾驶系统(ads)24，用于自动控制车辆中的各种致动器。在示例性实施例中，ads24是所谓的三级自动化系统。三级自动化系统表示“条件自动化”，是指自动驾驶系统对动态驾驶任务所有方面执行特定驾驶模式，期望人类驾驶员对干预请求做出适当响应。

根据本公开的其他实施例可以结合所谓的一级或二级自动化系统来实现。一级自动化系统表示“驾驶员辅助”，是指驾驶员辅助系统使用关于驾驶环境的信息对转向或加速执行特定驾驶模式，期望人类驾驶员执行动态驾驶任务的所有剩余方面。二级自动化系统表示“部分自动化”，是指一个或多个驾驶员辅助系统使用关于驾驶环境的信息对转向和加速执行特定驾驶模式，期望人类驾驶员执行动态驾驶任务的所有剩余方面。

根据本公开的其他实施例也可以结合所谓的四级或五级自动化系统来实现。四级自动化系统表示“高度自动化”，是指自动驾驶系统对动态驾驶任务的所有方面执行特定驾驶模式，即使人类驾驶员没有对干预请求做出适当响应。五级自动化系统表示“完全自动化”，是指自动驾驶系统在可由人类驾驶员管理的所有道路和环境条件下全时间执行动态驾驶任务的所有方面。

在示例性实施例中，自动驾驶系统24被配置为响应于来自多个传感器26的输入，经由多个致动器30，控制推进系统13、变速器14、转向系统16和车轮制动器17，以分别控制车辆加速、转向和制动，而无需人工干预，所述传感器26可以适当地包括gps、radar、lidar、光学相机、热相机、超声波传感器和/或额外传感器。

图1示出了可以与宿主车辆12的无线通信系统28通信的几个联网装置。能够经由无线通信系统28与宿主车辆12通信的一个联网装置是移动装置57。移动装置57可以包括计算机处理能力、能够使用短程无线协议传送信号58的收发器以及视觉智能电话显示器59。计算机处理能力包括具有可编程装置形式的微处理器，该微处理器包括一个或多个指令，这些指令存储在内部存储器结构中，并用于接收二进制输入，以创建二进制输出。在一些实施例中，移动装置57包括能够从gps卫星68接收信号并基于这些信号生成gps坐标的gps模块。在其他实施例中，移动装置57包括蜂窝通信功能，使得移动装置57使用一个或多个蜂窝通信协议在无线载波系统60上执行语音和/或数据通信，如本文所论述的。视觉智能电话显示器59还可以包括触摸屏图形用户界面。

无线载波系统60优选地是蜂窝电话系统，包括多个蜂窝塔70(仅示出一个)、一个或多个移动交换中心(msc)72以及将无线载波系统60与陆地通信网络62连接所需的任何其他网络组件。每个蜂窝塔70包括发送和接收天线以及基站，来自不同蜂窝塔的基站直接或经由中间设备(例如，基站控制器)连接到msc72。无线载波系统60可以实现任何合适的通信技术，包括例如模拟技术(例如，amps)或者数字技术，例如，cdma(例如，cdma2000)或者gsm/gprs。其他蜂窝塔/基站/msc设置是可能的，并且可以与无线载波系统60一起使用。例如，基站和蜂窝塔可以位于同一地点，或者可以彼此远离，每个基站可以负责单个蜂窝塔，或者单个基站可以服务于各种蜂窝塔，或者各种基站可以耦合到单个msc，仅列举几个可能的设置。

除了使用无线载波系统60，卫星通信形式的第二无线载波系统可以用于提供与宿主车辆12的单向或双向通信。这可以使用一个或多个通信卫星66和上行链路发射站67来完成。单向通信可以包括例如卫星无线电服务，其中，节目内容(新闻、音乐等)由上行链路发射站67接收，打包以便上传，然后发送到卫星66，卫星66向用户广播节目。双向通信可以包括例如卫星电话服务，使用卫星66在宿主车辆12和上行链路发射站67之间中继电话通信。除了无线载波系统60之外或者代替无线载波系统60，可以使用卫星电话。

陆地通信网络62可以是连接到一个或多个陆线电话的传统陆基电信网络，并将无线载波系统60连接到远程访问中心78。例如，陆地通信网络62可以包括公共交换电话网(pstn)，例如，用于提供硬连线电话、分组交换数据通信和互联网基础设施的公共交换电话网。陆地通信网络62的一个或多个分段可以通过使用标准有线网络、光纤或其他光网络、电缆网络、电力线、其他无线网络(例如，无线局域网(wlan))或提供宽带无线接入(bwa)的网络或其任意组合来实现。此外，远程访问中心78不需要经由陆地通信网络62连接，而是可以包括无线电话设备，使得可以直接与无线网络通信，例如，无线载波系统60。

虽然在图1中示出为单个装置，但是计算机64可以包括经由私有或公共网络(例如，互联网)可访问的多个计算机。每个计算机64可以用于一个或多个目的。在示例性实施例中，计算机64可以被配置为宿主车辆12经由无线通信系统28和无线载波系统60可访问的网络服务器。其他计算机64可以包括例如：服务中心计算机，其中，诊断信息和其他车辆数据可以经由无线通信系统28从车辆上传；或者第三方储存库，车辆数据或其他信息可以提供到第三方储存库或从第三方储存库提供，无论是否通过与宿主车辆12、远程访问中心78、移动装置57或者其某种组合进行通信。计算机64可以维护可搜索的数据库和数据库管理系统，该系统允许输入、移除和修改数据以及接收在数据库内定位数据的请求。计算机64还可以用于提供互联网连接，例如，dns服务，或者作为网络地址服务器，该服务器使用dhcp或其他合适的协议来为宿主车辆12分配ip地址。除了宿主车辆12之外，计算机64可以与至少一个辅助车辆通信。宿主车辆12和任何辅助车辆可以统称为车队。

如图2所示，ads24包括多个不同的系统，包括至少一个感知系统32，用于确定车辆附近检测到的特征或物体的存在、位置、分类和路径。感知系统32被配置为接收来自各种传感器的输入，例如，图1中所示的传感器26，并且合成和处理传感器输入，以生成用作ads24的其他控制算法的输入的参数。

感知系统32包括传感器融合和预处理模块34，其处理和合成来自各种传感器26的传感器数据27。传感器融合和预处理模块34执行传感器数据27的校准，包括但不限于lidar到lidar校准、相机到lidar校准、lidar到底盘校准以及lidar光束强度校准。传感器融合和预处理模块34输出预处理的传感器输出35。

分类和分割模块36接收预处理的传感器输出35，并执行物体分类、图像分类、交通灯分类、物体分割、地面分割和物体跟踪过程。物体分类包括但不限于识别和分类周围环境中的物体，包括：交通信号和标志的识别和分类；radar融合和跟踪，以说明传感器的位置和视野(fov)；以及误报拒绝(falsepositiverejection)通过radar融合以消除城市环境中存在的许多误报，例如，井盖、桥梁、头顶上方的树或灯杆、以及具有高radar横截面但不影响车辆沿其路径行驶的能力的其他障碍物。由分类和分割模块36执行的额外物体分类和跟踪过程包括但不限于自由空间检测和高级跟踪，其融合来自radar轨迹的数据、lidar分割、lidar分类、图像分类、物体形状拟合模型、语义信息、运动预测、光栅图、静态障碍图和其他来源，以产生高质量物体轨迹的。分类和分割模块36另外执行交通控制装置分类和交通控制装置与车道关联和交通控制装置行为模型的融合。分类和分割模块36生成包括物体识别信息的物体分类和分割输出37。

定位和映射模块40使用物体分类和分割输出37来计算参数，包括但不限于在典型和挑战性驾驶场景中对宿主车辆12的位置和方向的估计。这些挑战性驾驶场景包括但不限于具有许多汽车的动态环境(例如，繁忙交通)、具有大规模障碍物(例如，道路工程或建筑工地)、山丘、多车道道路、单行道道路、各种道路标记和建筑物或缺乏这些(例如，住宅区与商业区)的环境、以及桥梁和立交桥(车辆当前路段的上方和下方)。

定位和映射模块40还包含新数据和映射数据，所述新数据是由于在操作期间经由宿主车辆12执行的车载映射功能而获得的扩展的映射区域而收集的，所述映射数据经由无线通信系统28“推送”到宿主车辆12。定位和映射模块40用新信息(例如，新车道标记、新建筑结构、建筑区域的增加或移除等)更新先前的地图数据，同时保持未受影响的地图区域不变。可以生成或更新的地图数据的示例包括但不限于屈服线分类、车道边界生成、车道连接、次要和主要道路分类、左转弯和右转弯分类以及交叉车道创建。定位和映射模块40生成定位和映射输出41，其包括宿主车辆12相对于检测到的障碍物和道路特征的位置和方向。

车辆里程计模块46从车辆传感器26接收传感器数据27，并生成车辆里程计输出47，该输出包括例如车辆航向和速度信息。绝对定位模块42接收定位和映射输出41以及车辆里程计信息47，并生成车辆位置输出43，该输出用于单独计算，如下所述。

物体预测模块38使用物体分类和分割输出37来生成参数，包括但不限于检测到的障碍物相对于车辆的位置、检测到的障碍物相对于车辆的预测路径以及车道相对于车辆的位置和方向。输出关于物体(包括行人、周围车辆和其他移动物体)的预测路径的数据，作为物体预测输出39，并用于单独计算，如下所述。

ads24还包括观察模块44和解释模块48。观察模块44生成由解释模块48接收的观察输出45。观察模块44和解释模块48允许远程访问中心78访问。解释模块48生成解释输出49，该解释输出49包括由远程访问中心78提供的额外输入(如果有的话)。

路径规划模块50处理并合成从在线数据库或远程访问中心78接收的物体预测输出39、解释输出49和额外路线信息79，以确定要遵循的车辆路径，从而在遵守交通法规并避免任何检测到的障碍物的同时保持车辆在期望的路线上。路径规划模块50采用算法，该算法被配置为避免车辆附近的任何检测到的障碍物，将车辆保持在当前车道上，并且将车辆保持在期望的路线上。路径规划模块50输出车辆路径信息，作为路径规划输出51。路径规划输出51包括基于车辆路线、相对于路线的车辆位置、车道的位置和方向、以及任何检测到的障碍物的存在和路径的命令车辆路径。

第一控制模块52处理并合成路径规划输出51和车辆位置输出43，以生成第一控制输出53。在车辆的远程接收操作模式的情况下，第一控制模块52还包括由远程访问中心78提供的路线信息79。

车辆控制模块54接收第一控制输出53以及从车辆里程计46接收的速度和航向信息47，并生成车辆控制输出55。车辆控制输出55包括一组致动器命令，以实现来自车辆控制模块54的命令路径，包括但不限于转向命令、换档命令、节气门命令和制动命令。

车辆控制输出55被传送到致动器30。在示例性实施例中，致动器30包括转向控制、换档控制、节气门控制和制动控制。转向控制可以例如控制转向系统16，如图1所示。换档控制器可以例如控制变速器14，如图1所示。节气门控制可以例如控制推进系统13，如图1所示。制动控制器可以例如控制车轮制动器17，如图1所示。

ads24可以被配置为在标称驾驶条件下，保持宿主车辆12大致以车道为中心。这种设置如图3所示。在该说明性示例中，宿主车辆12位于驾驶员侧车道标志80和乘客侧车道标志82之间近似等距的位置。在该说明性实施例中，第一障碍物84位于宿主车辆12的第一侧，第二障碍物86位于宿主车辆12的第二侧。在该图示中，第一障碍物84是位于宿主车辆12的驾驶员侧的车辆，第二障碍物86是位于宿主车辆12的乘客侧的车辆。然而，第一障碍物84和第二障碍物86可以包括其他物理障碍物，例如，建筑物、护栏、建筑桶或任何其他物理障碍物。宿主车辆12与第一障碍物84间隔开第一横向间距d1，与第二障碍物86间隔开第二横向间距d2。如此处所使用的，横向指的是左右方向，即，通常垂直于宿主车辆12的前后轴线。

尽管上述行为在典型的操作条件下可能是期望的，如下所述，但是在一些驾驶场景中，可能优选地改变宿主车辆12和邻近物体之间的相对间距。

现在参考图4，以流程图的形式示出了根据本公开的第一实施例的控制车辆的方法。该方法从方框100开始。在示例性实施例中，该方法由控制器22基于来自一个或多个传感器26的信号结合一个或多个致动器30来执行。然而，本公开的各方面可以以不同于上述的方式实现。

如方框102所示，选择初始车道和横向间距。在示例性实施例中，这由ads24(例如，路径规划模块50)根据标称导航算法执行。横向间距可以基于宿主车辆12和邻近物体之间的横向距离来计算，例如，如图3中的d1或d2所示，或者基于宿主车辆12和车道标记之间的横向距离来计算。

如操作104所示，判定是否检测到前方威胁。前方威胁是指存在宿主车辆12与宿主车辆12前方的前方物体碰撞的较高风险的驾驶场景。可以由控制器22基于来自一个或多个传感器26的信号做出该确定。在示例性实施例中，当距离低于第二阈值时，响应于指示宿主车辆12和前方物体(例如，宿主车辆12前方的车辆)之间的相对速度超过第一阈值的信号，满足操作104的确定。可以基于车辆特定特性(例如，制动特性)来选择第一阈值和第二阈值。该确定可以以公知的自主制动系统的一般方式来执行。

响应于确定操作104是肯定的，执行自主制动，如方框106所示。在示例性实施例中，这由控制器22结合制动器17来执行。该操作可以以公知的自主制动系统的一般方式执行。

在方框106的自主制动启动之后，或者响应于操作104的确定是否定的，确定是否检测到后方威胁，如操作108所示。后方威胁是指存在宿主车辆12被宿主车辆12后方的后方物体撞击的较高风险的驾驶场景。可以由控制器22基于来自一个或多个传感器26的信号做出该确定。在示例性实施例中，当距离低于第四阈值时，响应于指示宿主车辆12和后方物体(例如，宿主车辆12后面的车辆)之间的相对速度超过第三阈值的信号，满足操作108的确定。可以基于车辆特定特性，例如，制动特性，来选择第三阈值和第四阈值。

响应于操作108的确定是肯定的，确定后方物体是否相对于宿主车辆12横向移动。这种行为指示宿主车辆12后面的物体正试图操纵到宿主车辆12的侧面，以避免碰撞。可以由控制器22基于来自一个或多个传感器26的信号做出该确定。在示例性实施例中，可以通过将后方物体和宿主车辆12之间的相对速度矢量分解成纵向速度分量和横向速度分量，来执行确定。响应于横向速度分量超过第五阈值，可以满足操作108的确定。可以基于车辆特定特性，例如，制动特性，来选择第五阈值。

响应于操作110的确定是肯定的，然后，控制宿主车辆12，以在与向后物体的横向运动相反的方向执行横向移动。在示例性实施例中，这由控制器22结合一个或多个致动器30来执行，例如，控制推进系统13、转向系统16和制动器17。横向移动包括相对于邻近物体和/或车道标志以不同的横向间距重新定位宿主车辆12，如下面将结合图5讨论的。以这种方式重新定位宿主车辆12，可以由此为后方物体提供增加的机动空间。

响应于操作110的确定是否定的，然后，评估宿主车辆12的紧邻左侧和右侧的邻近物体的相对位置，如果有的话，如方框114所示。在图3所示的示例性场景中，该步骤包括确定第一横向间距d1和第二横向间距d2。在示例性实施例中，由控制器22基于来自一个或多个传感器26的信号来执行该步骤。

如方框116所示，随后控制宿主车辆12，以执行横向移动。选择横向移动的方向，为避免碰撞创造最大的可用空间。在示例性实施例中，这由控制器22结合一个或多个致动器30来执行，例如，控制推进系统13、转向系统16和制动器17。如果在宿主车辆12的紧邻左侧或右侧没有邻近物体，则可以执行横向移动，以在没有邻近物体的方向上重新定位车辆。如果邻近物体出现在宿主车辆12的紧邻左侧和右侧，如图3的示例性场景所示，则可以执行横向移动，以在第一横向间距d1和第二横向间距d2中较小者的方向上重新定位车辆。

返回操作108，响应于确定是否定的，确定是否检测到相邻车道威胁，如操作118所示。邻近车道威胁是指这样的驾驶场景，其中，邻近宿主车辆12的车道中的第一车辆与邻近宿主车辆12的车道中的第二车辆碰撞的风险较高。可以由控制器22基于来自一个或多个传感器26的信号做出该确定。在示例性实施例中，当邻近宿主车辆12的车道中的第一和第二物体之间的相对距离低于第六阈值时，响应于指示第一和第二物体之间的相对速度超过第五阈值的信号，满足操作118的确定。

响应于操作118的确定是否定的，控制返回到操作102。因此，该算法以与已知紧急制动系统大致相似的方式运行，除非并直到检测到后方威胁或相邻车道威胁。

响应于操作118的确定是肯定的，然后控制宿主车辆12，以执行横向移动，如方框120所示。横向移动的方向与相邻车道威胁的方向相反。在示例性实施例中，这由控制器22结合一个或多个致动器30来执行，例如，控制推进系统13、转向系统16和制动器17。

然后，确定相邻车道车辆是否有足够的空间并入宿主车辆12的行驶车道，如方框122所示。在示例性实施例中，由控制器22基于来自一个或多个传感器26的信号来执行该确定。在示例性实施例中，响应于指示宿主车辆12和前方物体之间的相对距离超过汽车长度的信号，满足操作122的确定。

响应于操作122的确定是肯定的，则以成本模式控制宿主车辆12，如方框124所示。在示例性实施例中，这由控制器22结合一个或多个致动器30来执行，例如，中断推进系统13的当前节气门请求。因此，宿主车辆12可以自动确保为相邻车道车辆提供足够的空间，以并入宿主车辆12的行驶车道。

响应于操作122的确定是否定的，对为相邻车道车辆提供足够空间所需的制动进行评估，以合并到宿主车辆12的行驶车道，如方框126所示。在示例性实施例中，这由控制器22基于来自一个或多个传感器26的信号来执行。

然后，执行自主制动，如方框128所示。在示例性实施例中，这由控制器22结合制动器17来执行。施加的制动扭矩的大小和时间可以基于方框126的评估。宿主车辆12因此可以确保为相邻车道车辆提供足够的空间，以并入宿主车辆12的行驶车道。

一旦完成方框112、116、124或128中的任何操纵，算法可以返回到方框102。

现在结合图3参考图5，示出了根据上述方法的宿主车辆12的控制。在该示例性场景中，控制器22例如基于后方车辆88和宿主车辆12之间的相对速度和距离来确定后方车辆88构成后方威胁。在该示例性场景中，后方车辆88没有相对于宿主车辆12横向移动。控制器22例如基于来自一个或多个传感器26的信号，确定第一障碍物84的第一横向间距d1和第二障碍物86的第二横向间距d2。在该示例性场景中，d2小于d1，并且作为响应，控制器22控制一个或多个致动器30，以在第二障碍物86的方向上执行横向移动。在图5所示的最终设置中，宿主车辆12已经相对于第一障碍物84和第二障碍物86移动到第二位置。结果，到第一障碍84的横向间隔变成d1’并且到第二障碍86的横向间隔变成d2’，其中，d1’>d1和d2’<d2。在这种配置中，d1’大于后方车辆88的宽度，提供了后方车辆88可以转向的空间，以提供额外的停止距离并降低碰撞风险。

现在参考图6，进一步示出了根据上述方法的宿主车辆12的控制。在该第二示例性场景中，控制器22例如基于相邻车道车辆88’和第一障碍物84之间的相对速度和距离，确定相邻车道车辆88’构成相邻车道威胁。控制器22控制一个或多个致动器30，以在第二障碍物86的方向上执行横向移动，即，远离相邻车道威胁。在图6所示的最终设置中，宿主车辆12已经相对于第一障碍物84和第二障碍物86移动到第三位置。结果，到第一障碍84的横向间隔变成d1”，到第二障碍86的横向间隔变成d2”，其中，d1″”>d1和d2”<d2。在该配置中，d1”大于相邻车道车辆88’的宽度，提供了相邻车道车辆88’可以转向的空间，以提供额外的停车距离并降低碰撞风险。此外，控制器22评估宿主车辆12和前方车辆90之间的相对距离d3。响应于d3小于汽车长度，控制器22如上所述自动控制车辆制动器17，以使宿主车辆12减速并提供相邻车道车辆88’可以并入的间隙。

可以看出，本公开提供了一种用于控制自主车辆自主操纵的系统和方法，以提供后方车辆可以操纵的空间，从而降低被后方车辆撞击的可能性。

虽然上面描述了示例性实施例，但是这些实施例并不旨在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的词语，而不是限制性的词语，并且应当理解，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以进行各种改变。如前所述，各种实施例的特征可以组合，以形成系统和/或方法的可能未明确描述或示出的进一步实施例。虽然各种实施例可以被描述为在一个或多个期望的特性方面提供优势或优于其他实施例或现有技术实现，但是本领域普通技术人员认识到，一个或多个特征或特性可以折衷，以实现期望的整体系统属性，这些属性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、耐用性、生命周期成本、可销售性、外观、包装、尺寸、可服务性、重量、可制造性、易于组装等。因此，在一个或多个特性方面被描述为不如其他实施例或现有技术实现可取的实施例不在本公开的范围之外，并且对于特定应用可能是可取的。