用于创造换道条件的自动驾驶纵向规划方法、系统及车辆与流程

本发明涉及车辆自动驾驶技术领域，尤其涉及一种用于创造换道条件的自动驾驶纵向规划方法、系统及车辆。

背景技术：

汽车自动驾驶过程中，当自动驾驶状态机判断出当前车道车流速度较慢，而旁车道车流速度较快，或者需要进行下匝道等操作时，会触发自主换道需求。在纵向规划层面收到自主换道需求时，会先判断当前的状态是否可以进行换道，如果安全条件满足，则允许换道；如果安全条件不满足(例如目标车道前方车辆车速较低，后方车辆车速较高)则不允许换道。纵向规划层面这样的处理方式能够保证安全，但在目标车道车辆较多的情况下，这样的处理逻辑很容易因为安全条件一直不满足而导致换道失败。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种用于创造换道条件的自动驾驶纵向规划方法、系统及车辆，能在目标车道车辆较多的情况下，避免因为传统的换道条件一直不满足导致换道失败，使得自动驾驶换道更加智能，保证了安全性。

为实现上述目的，本发明提供了一种用于创造换道条件的自动驾驶纵向规划方法，步骤包括：

(s1)判断当前本车是否满足换道条件；若满足，则转至执行步骤(s2)，若不满足，则转至执行步骤(s3)；

(s2)执行换道；

(s3)预测本车保持匀速运动且通过t1时间后是否能够满足换道条件；

预测本车保持匀加速运动且通过t2时间后是否能够满足换道条件；

预测本车保持匀减速运动且通过t3时间后是否能够满足换道条件；

若其中有一种预测工况能够满足换道条件，则转至执行步骤(s4)；若其中有两种预测工况能够满足换道条件，则转至执行步骤(s5)；若三种预测工况均能够满足换道条件，则转至执行步骤(s6)；

其中，t1、t2和t3均在最大预测时间内取值；当本车保持匀速运动且通过t-constv时间后能够满足换道条件，此时t1＝t-constv；当本车保持匀加速运动且通过t-acc时间后能够满足换道条件，此时t2＝t-acc；当本车保持匀减速运动且通过t-dcc时间后能够满足换道条件，此时t3＝t-dcc；

(s4)选取满足换道条件的该预测工况所对应的运动状态和目标加/减速度作为本车在后续过程中的运动状态和目标加/减速度，并转至执行步骤(s1)；

(s5)选取满足换道条件的两个预测工况时间值中最小的值所对应预测工况的运动状态和目标加/减速度作为本车在后续过程中的运动状态和目标加/减速度，并转至执行步骤(s1)；

(s6)选取t-constv、t-acc和t-dcc中最小的值所对应预测工况的运动状态和目标加/减速度作为本车在后续过程中的目标加/减速度，并转至执行步骤(s1)。

进一步，所述换道条件为：

(s11)检测换道目标车道是否有相对于本车的前车和后车，若只有前车或后车，则转至执行步骤(s12)；若均有前车和后车，则转至执行步骤(s13)；若无前车和后车，则转至执行步骤(s2)；

(s12)判断本车与前车或后车的距离是否满足大于第一距离阈值且本车与前车或后车的第一碰撞时间ttc1是否大于第一时距阈值，若满足，则转至执行步骤(s2)；否则，则转至执行步骤(s3)；

(s13)判断是否同时满足以下条件：

本车与前车的距离满足大于第一距离阈值；

本车与前车的第一碰撞时间ttc1满足大于第一时距阈值；

本车与后车的距离满足大于第二距离阈值；

本车与后车的第二碰撞时间ttc2满足大于第二时距阈值；

若同时满足以上条件，则转至执行(s2)；否则，转至执行步骤(s3)。

进一步，所述预测本车保持匀速运动且通过t1时间后是否能够满足换道条件，具体执行以下步骤：

假设本车在后续过车中以当前车速保持匀速运动，目标车道上所有目标车均保持当前速度匀速运动；

计算本车经过t1时间后目标车与本车的距离和碰撞时间，并判断是否满足换道条件。

进一步，所述预测本车保持匀加速运动且通过t2时间后是否能够满足换道条件，具体执行以下步骤：

假设本车在后续过车中以当前车速保持预设加速度作匀加速运动，目标车道上所有目标车均保持当前速度匀速运动；

计算本车经过t2时间后目标车与本车的距离和碰撞时间，并判断是否满足换道条件。

进一步，所述预测本车保持匀减速运动且通过t3时间后是否能够满足换道条件，具体执行以下步骤：

假设本车在后续过车中以当前车速保持匀减速运动，目标车道上所有目标车均保持当前速度匀速运动；

计算本车经过t3时间后目标车与本车的距离和碰撞时间，并判断是否满足换道条件。

进一步，最大预测时间为6s。

本发明还提供一种用于创造换道条件的自动驾驶纵向规划系统，包括存储器和处理器，所述存储器内存储有计算机可读程序，所述计算机可读程序被处理器调用时，能执行所述用于创造换道条件的自动驾驶纵向规划方法的步骤。

本发明还提供一种车辆，采用所述的用于创造换道条件的自动驾驶纵向规划系统。

本发明与现有技术相比较具有以下优点：

本发明的用于创造换道条件的自动驾驶纵向规划方法、系统和车辆，通过在最大预测时间内预测匀速运动、匀加速运动和匀减速运动是否满足换道条件，若满足则将最终规划出的运动状态引入到纵向规划中，能够在目标车道车辆较多的情况下，避免因为传统的换道条件一直不满足导致换道失败，使得自动驾驶换道更加智能，保证了安全性。

附图说明

图1为本发明用于创造换道条件的自动驾驶纵向规划方法的流程图；

图2为初始时刻(不满足换道条件)，自车与目标车道车辆的位置、速度关系示意图；

图3为刚好满足换道条件时刻，自车与目标车道车辆的位置、速度关系示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。

参见图1至图3所示，本实施例公开了一种用于创造换道条件的自动驾驶纵向规划方法，步骤包括：

(s1)判断当前本车是否满足换道条件；若满足，则转至执行步骤(s2)，若不满足，则转至执行步骤(s3)；

(s2)执行换道；

(s3)预测本车保持匀速运动且通过t1时间后是否能够满足换道条件；

预测本车保持匀加速运动且通过t2时间后是否能够满足换道条件；

预测本车保持匀减速运动且通过t3时间后是否能够满足换道条件；

若其中有一种预测工况能够满足换道条件，则转至执行步骤(s4)；若其中有两种预测工况能够满足换道条件，则转至执行步骤(s5)；若三种预测工况均能够满足换道条件，则转至执行步骤(s6)；

其中，t1、t2和t3均在最大预测时间内取值；当本车保持匀速运动且通过t-constv时间后能够满足换道条件，此时t1＝t-constv；当本车保持匀加速运动且通过t-acc时间后能够满足换道条件，此时t2＝t-acc；当本车保持匀减速运动且通过t-dcc时间后能够满足换道条件，此时t3＝t-dcc；

(s4)选取满足换道条件的该预测工况所对应的运动状态和目标加/减速度作为本车在后续过程中的运动状态和目标加/减速度，并转至执行步骤(s1)；

若匀速运动工况能够满足，则本车在后续过程中做匀速运动；

若匀加速运动工况能够满足，则本车在后续过程中以相同的匀加速度做匀加速运动；

若匀减速运动工况能够满足，则本车在后续过程中以相同的匀减速度做匀加速运动。

(s5)选取满足换道条件的两个预测工况时间值中最小的值所对应预测工况的运动状态和目标加/减速度作为本车在后续过程中的运动状态和目标加/减速度，并转至执行步骤(s1)；

举例说明：若匀速运动工况和加速运动工况能够满足，且t-constv<t-acc,，则本车后续过程匀速运动为换道创造条件。

(s6)选取t-constv、t-acc和t-dcc中最小的值所对应预测工况的运动状态和目标加/减速度作为本车在后续过程中的目标加/减速度，并转至执行步骤(s1)。

在本实施例中，所述换道条件为：

(s11)检测换道目标车道是否有相对于本车的前车和后车，若只有前车或后车，则转至执行步骤(s12)；若均有前车和后车，则转至执行步骤(s13)；若无前车和后车，则转至执行步骤(s2)；

(s12)判断本车与前车或后车的距离是否满足大于第一距离阈值且本车与前车或后车的第一碰撞时间ttc1是否大于第一时距阈值，若满足，则转至执行步骤(s2)；否则，则转至执行步骤(s3)；

(s13)判断是否同时满足以下条件：

本车与前车的距离满足大于第一距离阈值；

本车与前车的第一碰撞时间ttc1满足大于第一时距阈值；

本车与后车的距离满足大于第二距离阈值；

本车与后车的第二碰撞时间ttc2满足大于第二时距阈值；

若同时满足以上条件，则转至执行(s2)；否则，转至执行步骤(s3)。

在本实施例中，匀速运动的加速度为0m/s²。碰撞时间的公式为：ttc＝距离/(自车车速-前车车速)。

在预测匀加速度运动工况中，匀加速度为标定值，在本实施例中，匀加速度为2m/s²。

在预测匀减速度运动工况中，匀减速度为标定值，在本实施例中，匀减速度为-2m/s²。在本实施例中，最大预测时间为标定值。可选的，最大预测时间为6s。在这样的前提下，预测有限的时间(最多6s)之内判断是否满足换道条件。

在本实施例中，所述预测本车保持匀速运动且通过t1时间后是否能够满足换道条件，具体执行以下步骤：

假设本车在后续过车中以当前车速保持匀速运动，目标车道上所有目标车均保持当前速度匀速运动；

计算本车经过t1时间后目标车与本车的距离和碰撞时间，并判断是否满足换道条件。

基于本车匀速、目标车道所有目标车保持匀速的条件，根据下面的运动学公式预测经过时间t1之后(t1取1s、2s、3s、4s、5s、6s)后本车车速和目标车与本车的距离：

vh_t＝vh_0

dreal1_t＝dreal1+(v1-vh_0)*t1

dreal2_t＝dreal2+(v2-vh_0)*t1

dreal3_t＝dreal3+(v3-vh_0)*t1

再根据上述公式计算碰撞时间，将上面的结果带入换道条件进行判断，确认是否存在某一个t1，使换道条件能够满足。此时，t1＝t_constv。

vh_0表示初始时刻本车车速；vh_t表示刚好满足换道条件时刻本车车速；v1，v2，v3分别表示目标车道三辆车的车速；dreal1、dreal2、dreal3分别表示初始时刻目标车道三辆车与本车的距离；dreal1_t、dreal2_t、dreal3_t分别表示刚好满足换道条件时刻目标车道三辆车与本车的距离；匀加速运动过程中的加速度表示为acc；匀减速运动过程中的减速度表示为dcc。

在本实施例中，所述预测本车保持匀加速运动且通过t2时间后是否能够满足换道条件，具体执行以下步骤：

假设本车在后续过车中以当前车速保持预设加速度作匀加速运动，目标车道上所有目标车均保持当前速度匀速运动；

计算本车经过t2时间后目标车与本车的距离和碰撞时间，并判断是否满足换道条件。

基于本车匀加速、目标车道所有目标车保持匀速的条件，根据下面的运动学公式预测经过时间t2之后(t2取1s、2s、3s、4s、5s、6s)后本车车速和目标车与本车的距离；

vh_t＝vh_0+acc*t

dreal1_t＝dreal1+(v1-(vh_0+vh_t)/2)*t2

dreal2_t＝dreal2+(v2-(vh_0+vh_t)/2)*t2

dreal3_t＝dreal3+(v3-(vh_0+vh_t)/2)*t2

再根据上述公式计算碰撞时间，将上面的结果带入换道条件进行判断，确认是否存在某一个t2，使换道条件能够满足。此时，t2＝t_acc。

在本实施例中，所述预测本车保持匀减速运动且通过t3时间后是否能够满足换道条件，具体执行以下步骤：

假设本车在后续过车中以当前车速保持匀减速运动，目标车道上所有目标车均保持当前速度匀速运动；

计算本车经过t3时间后目标车与本车的距离和碰撞时间，并判断是否满足换道条件。

基于本车匀减速、目标车道所有目标车保持匀速的条件，根据下面的运动学公式预测经过时间t3之后(t3取1s、2s、3s、4s、5s、6s)后本车车速和目标车与本车的距离：

vh_t＝vh_0+dcc*t

dreal1_t＝dreal1+(v1-(vh_0+vh_t)/2)*t3

dreal2_t＝dreal2+(v2-(vh_0+vh_t)/2)*t3

dreal3_t＝dreal3+(v3-(vh_0+vh_t)/2)*t3

再根据上述公式计算碰撞时间，将上面的结果带入换道条件进行判断，确认是否存在某一个t3，使换道条件能够满足。此时，t3＝t_dcc。

本实施例还公开了一种用于创造换道条件的自动驾驶纵向规划系统，包括存储器和处理器，所述存储器内存储有计算机可读程序，所述计算机可读程序被处理器调用时，能执行上述用于创造换道条件的自动驾驶纵向规划方法的步骤。

本实施例还公开了一种车辆，采用上述的用于创造换道条件的自动驾驶纵向规划系统。

本发明的用于创造换道条件的自动驾驶纵向规划方法、系统和车辆，通过在最大预测时间内预测匀速运动、匀加速运动和匀减速运动是否满足换道条件，若满足则将最终规划出的运动状态引入到纵向规划中，能够在目标车道车辆较多的情况下，避免因为传统的换道条件一直不满足导致换道失败，使得自动驾驶换道更加智能，保证了安全性。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。