基于车辆的位置个性化自主驾驶系统的驾驶行为的系统的制作方法

实施例涉及基于车辆的位置来适配装备有驾驶员辅助技术或所谓的“自主”驾驶系统的车辆的驾驶行为。

背景技术：

很多现代车辆装备有部分自主驾驶系统。例如，一些车辆包括自适配巡航控制（acc）系统、公路辅助（hwa）系统（其经常将车道保持特征与距离管理特征组合）或其他类似系统。

技术实现要素：

虽然部分自主系统具有若干优点，但是存在这样的需要：适配这些系统使得受这些系统控制的车辆的行为适合在具有部分自主驾驶系统的车辆位置中的其他车辆的典型或平均驾驶行为。除其他事物外，以该方式适配这些系统还改进交通流量并且帮助防止驾驶员受挫。

一个实施例提供一种用于适配车辆的自主驾驶系统的驾驶行为的系统。所述系统包括传感器、制动系统、加速控制系统、转向系统和电子处理器。电子处理器被配置为从传感器接收数据、将所述数据发送到服务器并向服务器发送针对与车辆正在执行的动作和车辆的位置相关联的值的请求。电子处理器还被配置为从服务器接收所述值，并基于所述值通过控制选自包括制动系统、加速控制系统和转向系统的组中的至少一个来适配车辆的自主驾驶系统的驾驶行为。

另一个实施例提供一种适配车辆的自主驾驶系统的驾驶行为的方法。所述方法包括从传感器接收数据，将所述数据发送到服务器，并且向服务器发送针对与车辆正在执行的动作和车辆的位置相关联的值的请求。所述方法还包括从服务器接收所述值，并基于所述值通过控制选自包括制动系统、加速控制系统和转向系统的组中的至少一个来适配车辆的自主驾驶系统的驾驶行为。

又一个实施例提供一种用于适配车辆的自主驾驶系统的驾驶行为的系统。所述系统包括传感器、制动系统、加速控制系统、转向系统和电子处理器。电子处理器被配置为从传感器接收数据，并基于所接收数据针对自主驾驶系统能够执行的每个动作计算与驾驶员相关联的驾驶行为的值。电子处理器还被配置为基于所述值通过控制选自包括制动系统、加速控制系统和转向系统的组中的至少一个来适配车辆的自主驾驶系统的驾驶行为。

附图说明

图1是装备有用于适配车辆的部分自主驾驶系统的驾驶行为的系统的车辆的框图。

图2是图1的系统的电子控制器的框图。

图3是图1的系统的服务器的框图。

图4是在道路上的车辆的驾驶行为的图示。

图5是适配装备有图1的系统的车辆的部分自主驾驶系统的驾驶行为的方法的流程图。

图6是生成由图5中所图示的方法利用的值的方法的流程图。

图7是适配装备有图1的系统的车辆的部分自主驾驶系统的驾驶行为的方法的流程图。

具体实施方式

在详细解释任何实施例之前，要理解，本公开在其应用方面没有限于以下描述中阐述的或所附附图中图示的组件的构造细节和布置的意图。实施例能够具有其他配置并且能够以各种方式被实践或被施行。

可以使用多个基于硬件和软件的设备以及多个不同结构组件来实现各种实施例。此外，实施例可以包括硬件、软件和电子组件或模块，出于讨论的目的可以如同多数组件被独自实现在硬件中那样说明和描述所述电子组件或模块。然而，本领域的普通技术人员，并基于对本详细描述的阅读将认识到，在至少一个实施例中，本发明的基于电子的方面可以被实现在由一个或多个处理器可执行的软件（例如，存储在非暂时性计算机可读介质上）中。例如，说明书中描述的“控制单元”和“控制器”可以包括一个或多个电子处理器、一个或多个包括非暂时性计算机可读介质的存储器模块、一个或多个输入/输出接口、一个或多个专用集成电路（asic）以及连接各种组件的各种连接（例如，系统总线）。

图1图示了装备有系统105的车辆100，该系统105用于适配车辆100的部分自主驾驶系统的驾驶行为。在以下描述中，在一些实例中，可以将实施例描述为“自主的”。应当理解，实施例可以涉及自主系统或更实际地涉及要求驾驶员参与的系统。车辆100虽然被图示为四轮车辆，但可以涵盖各种类型和设计的车辆。例如，车辆100可以是汽车、摩托车、卡车、公共汽车、半挂列车或另一类型的车辆。车辆100具有一些自主功能性，但是可能还要求驾驶员或操作者执行驾驶功能。在图示的示例中，系统105包括若干硬件组件，所述硬件组件包括电子控制器110、雷达传感器115、激光雷达传感器120、超声传感器125、相机130、制动系统135、加速控制系统140、转向系统145、服务器150、三维加速计155、地理定位系统（gps）160和速度传感器165。应当理解，虽然系统105被图示为包括雷达传感器115、激光雷达传感器120和相机130，但系统105可以包括雷达传感器115、激光雷达传感器120、相机130或其组合。系统105的组件可以具有各种构造并且可以使用各种通信类型和协议。

电子控制器110可以经由各种有线或无线连接而通信地连接到雷达传感器115、激光雷达传感器120、超声传感器125、相机130、制动系统135、加速控制系统140、转向系统145、三维加速计155、gps160和速度传感器165。例如，在一些实施例中，电子控制器110经由专用引线直接耦合到系统105的每个上文列出的组件。在其他实施例中，电子控制器110经由诸如车辆通信网络或总线（例如，控制器域网（can）总线、以太网或flexray）之类的共享通信链路或无线连接而通信地耦合到一个或多个组件。电子控制器110经由无线通信网络170而通信地连接到服务器150。可以使用广域网（诸如因特网）、局域网（诸如蓝牙^tm网络或wi-fi）及其组合或衍生来实现无线通信网络170的部分。应当理解，服务器150可以与任何数量的车辆通信。

雷达传感器115、激光雷达传感器120、超声传感器125和相机130中的每个可以存在多于一个，并且它们可以定位在车辆100的内部或外部上的不同位置处。例如，相机130或其组件可以在外部被安装到车辆100的部分（诸如在外后视镜或前端上）。可替换地，相机130或其组件在内部被安装在车辆100内（例如，定位在仪表板上或靠近后视镜）。雷达传感器115、激光雷达传感器120、超声传感器125和相机130被配置为接收信号，所述信号指示车辆离在车辆周围环境中的车辆的距离和车辆相对于车辆周围环境中的车辆的位置，以及在车辆周围环境中的车辆相对于彼此的距离和位置。

在一些实施例中，使用感测转速的车轮速度传感器来实现速度传感器165。在其他实施例中，单独地或与车轮速度传感器组合地使用其他传感器（例如，变速箱输出速度传感器（toss）或其他类型的传感器）来感测或确定车辆速度。在示出的实施例中，单个速度传感器165与车辆100的每个车轮相关联。

系统105的每个上文列出的组件可以包括专用处理电路，所述专用处理电路包括用于接收、处理和传输与每个组件的功能相关联的数据的电子处理器。例如，三维加速计155可以包括确定涉及车辆的定向运动的参数的电子处理器。在该情况下，三维加速计155将参数或与参数相关联的计算值传输到电子控制器110。系统105的每个组件可以使用各种通信协议来与电子控制器110通信。图1中图示的实施例仅提供系统105的组件和连接的一个示例。然而，这些组件和连接可以以除本文图示和描述的那些之外的其他方式被构造。

图2是图1的系统105的电子控制器110的框图。电子控制器110包括为电子控制器110内的组件和模块提供功率、操作控制和保护的多个电气和电子组件。除其他事物外，电子控制器110还包括电子处理器200（诸如，可编程电子微处理器、微控制器或类似设备）、存储器205（例如，非暂时性机器可读存储器）以及输入/输出接口210。电子处理器200通信地连接到存储器205和输入/输出接口210。存储器包括电子地平线软件应用215和自主驾驶系统220。电子地平线软件应用215包含指令，所述指令当被电子处理器200执行时引起基于来自服务器150的值而对车辆100的驾驶行为的调整或适配。例如acc或hwa之类的自主驾驶系统220利用来自车辆100的驾驶员的有限输入或在没有来自车辆100的驾驶员的输入的情况下控制车辆100的动作。雷达传感器115、激光雷达传感器120、超声传感器125、相机130、制动系统135、加速控制系统140、转向系统145、服务器150、三维加速计155、gps160和速度传感器165经由输入/输出接口210而与电子处理器200通信。除其他事物外，与存储器205和输入/输出接口210协调的电子处理器200还被配置为实现本文所描述的方法。

电子控制器110可以被实现在若干独立控制器（例如，可编程电子控制器）中，每个独立控制器被配置为执行特定功能或子功能。此外，电子控制器110可以包含子模块，所述子模块包括用于处置输入/输出功能、信号的处理以及下面所列出的方法的应用的附加电子处理器、存储器或专用集成电路（asic）。在其他实施例中，电子控制器110包括附加的、更少的或不同的组件。

如图3中图示的，服务器150是电子设备，该电子设备包括电子处理器300（例如，微处理器、专用集成电路（asic）或另一合适的电子设备）、存储设备305（例如，非暂时性计算机可读存储介质）和诸如收发器之类的通信接口310，通信接口310用于通过无线通信网络170以及可选地一个或多个附加通信网络或连接进行通信。电子处理器300、存储设备305和通信接口310通过一个或多个通信线路或总线进行通信。应当理解，服务器150在各种配置中可以包括除图3中所图示的那些之外的附加组件，并且可以执行除本申请中描述的功能性之外的附加功能性。本文描述为由服务器150执行的功能性可以由电子处理器200执行。此外，本文描述为由服务器150执行的功能性可以分布在多个设备（诸如在云环境内操作的多个服务器）间。

包括在服务器150中的电子处理器300执行存储在存储设备305中的指令。特别地，如图3中图示的，存储设备305存储驾驶行为软件应用315。驾驶行为软件应用315处理随时间从多个位置处的车辆接收的数据，并生成表示针对位置中的动作的平均驾驶行为的值。

应当理解，驾驶行为软件应用315可以被存储或分布在服务器150（或多个服务器）内的多个存储设备305间，并且可以在各种配置中组合和分布本文描述为由驾驶行为软件应用315执行的功能性。

图4是装备有系统105并在道路415上行进的三个车辆400、405、410的框图。车辆400将自适配巡航控制激活并正以相对恒定的碰撞时间跟随车辆405。碰撞时间是如果车辆405停止移动并且车辆400继续以相同的速度移动，车辆400与车辆405发生接触所花费的时间。车辆400关于车辆405维持的碰撞时间是跟随车辆405的动作的驾驶行为。车辆400的驾驶行为（特别地，跟随行为）取决于道路415的地理位置和道路415作为的道路类型而变化。例如，如果道路415是在加利福尼亚的公路，那么车辆400一般可以以大约1.3秒的碰撞时间跟随车辆405，而如果道路415是在印第安纳的公路，那么车辆400一般可以以大约2.1秒的碰撞时间跟随车辆405。在另一个示例中，如果道路415是在加利福尼亚的公路，那么车辆400一般可以以大约1.3秒的碰撞时间跟随车辆405，而如果道路415是在加利福尼亚的本地街道，那么车辆400一般可以以大约1.8秒的碰撞时间跟随车辆405。驾驶行为还基于道路415是在城市区域还是在农村区域中而改变。有益的是，基于由在与车辆400相同地理位置中并与车辆400在相同类型的道路上的车辆所一般维持的碰撞时间来适配由车辆400维持的碰撞时间，以便例如防止其他车辆在车辆400前方切入并允许车辆400融入车辆400周围环境中的其他车辆。

车辆405将公路辅助激活并且正在车辆410前方切入或执行切入。当车辆405在车辆410前方切入时，车辆405维持相对于车辆410的碰撞时间（切入行为）。在该示例中，碰撞时间是如果车辆405停止并且车辆410继续以相同的速度移动，车辆410变得与车辆405接触到将花费的时间。车辆400的驾驶行为（碰撞时间）取决于道路415的地理位置和道路415作为的道路类型而变化。例如，如果道路415在加利福尼亚，那么车辆405一般可以维持大约2秒的碰撞时间。如果道路415在印第安纳，那么车辆405一般可以维持大约3秒的碰撞时间。应当理解，驾驶行为将基于道路415是在城市区域还是在农村区域中而改变。与切入相关联的其他值或切入行为（例如，车辆改变车道所花费的时间和切入的车辆多快速地加速或减速）也取决于道路415的地理位置和道路415作为的道路类型而变化。因此，有益的是，取决于由在与车辆405相同地理位置中并与车辆405在相同类型的道路上的车辆所维持的一般切入行为来适配车辆405的切入行为，使得例如车辆405融入车辆405周围环境中的其他车辆，并且车辆405能够在区域中快速地在车辆前方切入（减少车辆405改变车道所花费的时间），在所述区域中车辆快速地加速以减小它们与它们正跟随的车辆之间的距离是常见的。

图500是用于基于车辆的位置来适配车辆的自主驾驶系统的方法的流程图。在所提供的示例中，车辆100的电子处理器200从传感器（例如，雷达传感器115、激光雷达传感器120、超声传感器125或相机130）接收数据，所述数据关于车辆100相对于在车辆周围环境中的其他车辆的位置和在车辆周围环境中的其他车辆相对于彼此的位置。电子处理器200还从gps160接收车辆100的位置，并从三维加速计155和速度传感器165接收有关车辆100的自主驾驶系统220正在执行的动作的数据（例如，车辆100是否正跟随另一车辆、改变车道等）（块505）。电子处理器200将其接收的数据发送到服务器150（块510）。

图600图示了服务器150处理其从多个车辆接收的数据的方式。服务器150从多个车辆中的车辆（例如，车辆100）接收的数据包括表示发送数据到服务器150的车辆的驾驶行为和在发送数据到服务器150的车辆周围环境中的车辆的驾驶行为的数据（块605）。数据包括例如车辆正在执行的动作、与车辆正在执行的动作相关联的值（驾驶行为）和当车辆执行动作时车辆的位置。动作例如是跟随另一车辆或在另一车辆前方（或后方）切入，如上文所描述的。所述值表示例如领先车辆和跟随车辆之间的碰撞时间、车辆切入两个车辆之间所花费的时间以及针对正在切入的车辆相对于正被前方切入的车辆的碰撞时间。服务器150使用驾驶行为软件应用315基于车辆的位置（块610）和正被执行的动作（615）来组织数据。对于在每个位置中执行的每种类型的动作，服务器150计算描述位置中的动作的平均值（块620）。使用被包括在从多个车辆中的每个接收的数据中并与位置中的动作相关联的值来计算平均值。服务器150存储每个平均值并随着其接收更多数据而更新平均值。因此，平均值是服务器150随时间已经从多个车辆接收的历史数据的产物。

当车辆100向服务器150发送请求（块622）并且服务器150从车辆100接收针对与特定位置（车辆的位置）中的特定动作（车辆正在执行或在短时间段内将执行的动作）相关联的值的请求时（块625）（经由电子地平线软件应用215），服务器150找到其针对位置中的动作计算的平均值并将该平均值返回到车辆100（经由电子地平线软件应用215）（块630）。返回到图5，在接收到由服务器150返回的值后（块635），电子处理器200基于返回值适配车辆100的驾驶行为，使得车辆100的驾驶行为与位置中的其他车辆的平均或典型驾驶行为匹配。电子处理器200通过控制选自制动系统135、加速控制系统140和转向系统145的组中的至少一个来适配车辆100的自主驾驶系统220的驾驶行为（块640）。如果表示自主驾驶系统220的驾驶行为并基于来自雷达传感器115、激光雷达传感器120、超声传感器125、相机130、三维加速计155和速度传感器165的数据的值与服务器150所返回的值不匹配，那么电子处理器200适配车辆100的自主驾驶系统220的驾驶行为。例如，如果车辆100正在以小于服务器150返回的碰撞时间（值）的碰撞时间跟随另一车辆，那么电子处理器200通过使用制动系统135来调整车辆的速度以减慢车辆100。当车辆100改变位置和执行不同动作时，车辆100继续向服务器150发送数据并从服务器150请求值。

此外，在一些实施例中，使用上文描述的系统105，电子处理器200基于车辆的驾驶员的驾驶行为来适配自主驾驶系统220的驾驶行为。电子处理器200基于电子处理器200随时间从传感器（例如，雷达传感器115、激光雷达传感器120、超声传感器125或相机130）接收的关于车辆100相对于在车辆周围环境中的其他车辆的位置的数据，来确定针对驾驶员的驾驶行为的平均值。电子处理器200还从三维加速计155和速度传感器165接收关于在驾驶行为被测量时车辆100的驾驶员正在执行的动作的数据（块705）。动作例如是车辆100跟随另一车辆、在另一车辆前方或后方切入等。

对于自主驾驶系统220有能力执行的每个动作，电子处理器200计算并在存储器205中存储与驾驶员的驾驶行为相关联的值（例如，随时间针对驾驶行为收集的数据的平均）（块710）。如果表示自主驾驶系统220的驾驶行为并基于来自雷达传感器115、激光雷达传感器120、超声传感器125、相机130、三维加速计155和速度传感器165的数据的值与表示车辆100的驾驶员的驾驶行为的值不匹配，那么电子处理器200适配车辆100的自主驾驶系统220的驾驶行为。电子处理器200通过控制选自制动系统135、加速控制系统140和转向系统145的组中的至少一个来适配车辆100的自主驾驶系统220的驾驶行为（块715）。例如，如果车辆100正在以小于存储在存储器205中的表示当驾驶员正控制车辆100跟随另一车辆时驾驶员的驾驶行为的碰撞时间（值）的碰撞时间跟随另一车辆，那么电子处理器200通过使用制动系统135来调整车辆100的速度以减慢车辆100。

在所附权利要求中阐述了一些实施例的各种特征和优点。