驾驶员脱手检测方法及装置、车道保持方法及系统与流程

1.本文涉及但不限于智能驾驶技术，尤指一种驾驶员脱手检测方法、驾驶员脱手检测装置、车道保持方法及车道保持系统。


背景技术：

2.目前，系统通常根据手力矩传感器的检测结果来判断驾驶员是否脱手方向盘。但是，手力矩传感器属于扭力传感器，非常容易受到路面影响。当路面不平整时会导致扭力传感器数值产生明显变化，这会对系统判断驾驶员是否脱手方向盘产生误导作用导致误判，影响用户安全，降低了用户的使用体验。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供了一种驾驶员脱手检测方法、驾驶员脱手检测装置、车道保持方法和车道保持系统，可以提高驾驶员脱手判断的准确性，进而提高用户安全性和用户的使用体验。
4.本技术实施例提供了一种驾驶员脱手检测方法，包括：获取车轮轮速信息和驾驶员的手力矩信息；根据所述车轮轮速信息和所述手力矩信息确定驾驶员是否脱手方向盘。
5.本技术实施例提供的驾驶员脱手检测方法，可以综合结合车轮转速信息和驾驶员的手力矩信息来判断驾驶员是否脱手方向盘。因此，车轮轮速信息和手力矩信息可以共同作为驾驶员是否脱手方向盘的判断依据。由于车轮轮速信息可以反映车轮的振动情况，进而间接反映当前路面的平整度，因而在判断驾驶员是否脱手方向盘的过程中可以根据车轮轮速信息来推测当前路面的平整度，进而可以根据当前路面的平整度以及驾驶员的手力矩来综合判断驾驶员是否脱手。这样，驾驶员是否脱手综合考虑了驾驶员的手力矩以及当前路面的平整度，从而有利于减小路面平整度对判断驾驶员是否脱手方向盘的不利影响，提高脱手判断的准确性，进而提高用户安全和用户的使用体验。
6.并且，相较于采用加速度传感器来推测路面的平整度，本技术实施例通过车轮轮速信息来推测当前路面的平整度，即通过轮速传感器的信号来推测路面的平整度。由于加速度传感器搭载在车身上，距离地面相对较远，会检测出除方向盘振动外的车身振动，受到的干扰较多。而轮速传感器作为距离地面最近的传感器，在用于监测路面状态时，较其他传感器有较大优势，受其他因素的干扰较小，因而用于推测路面平整度的准确度较高。
7.另外，相较于通过lks转向控制力矩的变化来推测路面状态，本方案采用轮速传感器的信号来推测路面状态。由于车道线的识别结果不稳定、道路横坡突然变化等情况出现时，都会导致lks转向控制力矩大幅变化。因此，通过lks转向控制力矩的变化无法准确推测路面状态，脱手误判可能性较高。而本方案采用轮速传感器的信号来推测路面状态，可以消除路面激励之外的影响，从而准确地推测路面状态，提高脱手判定的准确性。
8.在一种示例性的实施例中，所述根据所述车轮轮速信息和所述手力矩信息确定驾驶员是否脱手方向盘，包括：根据所述车轮轮速信息确定脱手判定阈值；根据所述脱手判定
阈值和所述手力矩信息确定驾驶员是否脱手方向盘。
9.在一种示例性的实施例中，所述根据所述车轮轮速信息确定脱手判定阈值，包括：根据所述车轮轮速信息确定车轮的振动程度；根据车轮的振动程度确定脱手判定阈值参考值；根据所述脱手判定阈值参考值确定所述脱手判定阈值。
10.在一种示例性的实施例中，所述根据所述脱手判定阈值参考值确定所述脱手判定阈值，包括：判断所述脱手判定阈值参考值是否已经持续设定时长；基于所述脱手判定阈值参考值已持续设定时长，将所述脱手判定阈值参考值确定为新的脱手判定阈值；基于所述脱手判定阈值参考值没有持续设定时长，延续使用上一次确定的所述脱手判定阈值。
11.在一种示例性的实施例中，所述根据车轮的振动程度确定脱手判定阈值参考值，包括：根据车轮的振动程度确定脱手判定阈值调整信息；根据所述脱手判定阈值调整信息确定所述脱手判定阈值参考值。
12.在一种示例性的实施例中，所述脱手判定阈值调整信息为：所述脱手判定阈值参考值的更新值；所述根据所述脱手判定阈值调整信息确定所述脱手判定阈值参考值，包括：将所述脱手判定阈值参考值的更新值，确定为所述脱手判定阈值参考值；或者，所述脱手判定阈值调整信息为：脱手判定阈值参考值系数；所述根据所述脱手判定阈值调整信息确定所述脱手判定阈值参考值，包括：将脱手判定阈值基准值与所述脱手判定阈值参考值系数的乘积，确定为所述脱手判定阈值参考值。
13.在一种示例性的实施例中，所述根据车轮的振动程度确定脱手判定阈值调整信息，包括：根据车轮的振动程度与脱手判定阈值调整信息的映射关系，确定与车轮的振动程度相对应的脱手判定阈值调整信息。
14.在一种示例性的实施例中，所述车轮的振动程度与脱手判定阈值调整信息的映射关系，由车轮的振动程度与路面
15.平整度等级的对应关系以及所述路面平整度等级与脱手判定阈值调整信息的对应关系得到；其中，所述路面平整度等级与路面平整度负相关，所述车轮的振动程度与路面平整度负相关，所述脱手判定阈值参考值与所述路面平整度等级与正相关，所述脱手判定阈值调整信息与所述脱手判定阈值参考值正相关。
16.在一种示例性的实施例中，所述路面平整度等级包括：一级、二级和三级，所述一级的路面平整度优于所述二级的路面平整度，所述二级的路面平整度优于所述三级的路面平整度；所述脱手判定阈值调整信息包括：第一调整信息、第二调整信息和第三调整信息，所述第一调整信息＜所述第二调整信息＜所述第三调整信息；在所述车轮的振动程度与脱手判定阈值调整信息的映射关系中：当所述车轮的振动程度小于第一振动程度时，所述脱手判定阈值调整信息等于所述第一调整信息；当所述车轮的振动程度大于所述第一振动程度且小于第二振动程度时，所述脱手判定阈值调整信息等于所述第二调整信息，所述第二振动程度强于所述第一振动程度；当所述车轮的振动程度大于所述第二振动程度时，所述脱手判定阈值调整信息等于第三调整信息。
17.在一种示例性的实施例中，所述根据所述脱手判定阈值和所述手力矩信息确定驾驶员是否脱手方向盘，包括：将所述手力矩信息与所述脱手判定阈值相比较；根据比较结果确定驾驶员是否脱手方向盘。
18.在一种示例性的实施例中，所述根据所述车轮轮速信息确定车轮的振动程度，包
括：对所述车轮轮速信息进行滤波处理；根据滤波处理后的结果确定所述车轮的振动程度。
19.在一种示例性的实施例中，所述车轮轮速信息为车辆的多个车轮的轮速信息的平均值。
20.本技术实施例还提供了一种车道保持方法，包括：根据上述实施例中任一项所述的驾驶员脱手检测方法，确定驾驶员是否脱手方向盘；基于驾驶员脱手方向盘，退出车道保持功能。
21.本技术实施例还提供了一种车道保持系统，包括：手力矩检测装置，设置为检测驾驶员的手力矩；车轮轮速检测装置，设置为检测车轮轮速；车道保持控制装置，设置为：根据所述车轮轮速检测装置和所述手力矩检测装置的检测结果获取车轮转速信息和驾驶员的手力矩信息，并根据所述车轮转速信息和所述手力矩信息确定驾驶员是否脱手方向盘，以及根据所述驾驶员脱手检测模块的检测结果控制车道保持功能是否退出。
22.本技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术而了解。本技术的其他优点可通过在说明书以及附图中所描述的方案来实现和获得。
附图说明
23.附图用来提供对本技术技术方案的理解，并且构成说明书的一部分，与本技术的实施例一起用于解释本技术的技术方案，并不构成对本技术技术方案的限制。
24.图1为本技术一个实施例提供的驾驶员脱手检测方法的流程示意图；
25.图2为在好路上行驶时驾驶员的手力矩信号示意图；
26.图3为在坏路上行驶时驾驶员的手力矩信号示意图；
27.图4为车轮的振动程度与脱手判定阈值参考值的关系示意图；
28.图5为本技术一个实施例提供的驾驶员脱手检测装置的结构示意图；
29.图6为本技术一个实施例提供的车辆的示意图；
30.图7为本技术一个实施例提供的车辆的示意图；
31.图8为本技术一个实施例提供的车道保持系统的原理示意图。
32.101转向灯开关，102油门踏板传感器，103制动踏板传感器，104转角传感器，105手力矩传感器，106车速传感器，107雷达传感器，108摄像头传感器，109横摆角速率传感器，110纵向加速度传感器，111横向加速度传感器，112右前轮速传感器，113左前轮速传感器，114右后轮速传感器，115左后轮速传感器；
33.1071第一雷达传感器，1072第二雷达传感器，1073第三雷达传感器，1074第四雷达传感器，1075第五雷达传感器，1076第六雷达传感器，1081第一摄像头传感器，1082第二摄像头传感器，1083第三摄像头传感器；
34.200驾驶辅助控制装置，201车道保持控制装置，2011车道保持控制模块，2021低通滤波处理模块，2022高通滤波处理模块，2023计算模块，2024脱手判定阈值确定模块，205处理器，206存储器；
35.301发动机ecu，311发动机，302制动ecu，312制动系统，303转向ecu，313转向系统，304信息显示ecu，314信息显示装置；
36.400驾驶环境状况检测装置，410手力矩检测装置。
具体实施方式
37.本技术描述了多个实施例，但是该描述是示例性的，而不是限制性的，并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在本技术所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合，并在具体实施方式中进行了讨论，但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外，任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用，或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。
38.本技术包括并设想了与本领域普通技术人员已知的特征和元件的组合。本技术已经公开的实施例、特征和元件也可以与任何常规特征或元件组合，以形成由权利要求限定的独特的发明方案。任何实施例的任何特征或元件也可以与来自其它发明方案的特征或元件组合，以形成另一个由权利要求限定的独特的发明方案。因此，应当理解，在本技术中示出和/或讨论的任何特征可以单独地或以任何适当的组合来实现。因此，除了根据所附权利要求及其等同替换所做的限制以外，实施例不受其它限制。此外，可以在所附权利要求的保护范围内进行各种修改和改变。
39.此外，在描述具有代表性的实施例时，说明书可能已经将方法和/或过程呈现为特定的步骤序列。然而，在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上，该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的，其它的步骤顺序也是可能的。因此，说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外，针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤，本领域技术人员可以容易地理解，这些顺序可以变化，并且仍然保持在本技术实施例的精神和范围内。
40.驾驶辅助(adas，advanced driving assistance system，高级驾驶辅助系统)的功能中，包括辅助转向控制以保持车辆在车道中央行驶的lks(lane keeping system，车道保持系统)功能。该功能的执行需要在驾驶员掌握方向盘的前提下，由系统提供车道居中保持辅助。该功能通过摄像头等驾驶环境状况检测装置识别前方车道线，利用eps(electric power steering，电动助力转向系统)控制车辆在车道中央行驶。根据法规要求，车道居中保持功能需要在检测到驾驶员脱手时，抑制该功能，即自动退出车道保持功能。
41.目前，系统通常根据手力矩传感器的检测结果来直接判断驾驶员是否脱手方向盘。但是，手力矩传感器属于扭力传感器，非常容易受到路面影响。当路面不平整时会导致扭力传感器数值产生明显变化，这会对系统判断驾驶员是否脱手方向盘产生误导作用导致误判，影响用户安全及使用体验。
42.而本技术实施例提供的驾驶员脱手检测方法，可以解决上述问题，提高驾驶员脱手检测的准确率，减少脱手检测的漏报与误报。
43.如图1所示，本技术实施例提供了一种驾驶员脱手检测方法，包括：
44.步骤s10：获取车轮轮速信息和驾驶员的手力矩信息；
45.步骤s20：根据车轮轮速信息和手力矩信息确定驾驶员是否脱手方向盘。
46.其中，车轮轮速信息可以通过轮速传感器的信号获得。驾驶员的手力矩信息可以通过手力矩传感器获得。
47.本技术实施例提供的驾驶员脱手检测方法，可以综合结合车轮转速信息和驾驶员的手力矩信息来判断驾驶员是否脱手方向盘。因此，车轮轮速信息和手力矩信息可以共同
作为驾驶员是否脱手方向盘的判断依据。由于车轮轮速信息可以反映车轮的振动情况，进而间接反映当前路面的平整度，因而在判断驾驶员是否脱手方向盘的过程中可以根据车轮轮速信息来推测当前路面的平整度，进而可以根据当前路面的平整度以及驾驶员的手力矩来综合判断驾驶员是否脱手。这样，驾驶员是否脱手综合考虑了驾驶员的手力矩以及当前路面的平整度，从而有利于减小路面平整度对判断驾驶员是否脱手方向盘的不利影响，提高脱手判断的准确性，进而提高用户安全和用户的使用体验。
48.并且，相较于采用加速度传感器来推测路面的平整度，本技术实施例通过车轮轮速信息来推测当前路面的平整度，即通过轮速传感器的信号来推测路面的平整度。由于加速度传感器搭载在车身上，距离地面相对较远，会检测出除方向盘振动外的车身振动，受到的干扰较多。而轮速传感器作为距离地面最近的传感器，在用于监测路面状态时，较其他传感器有较大优势，受其他因素的干扰较小，因而用于推测路面平整度的准确度较高。
49.另外，相较于通过lks转向控制力矩的变化来推测路面状态，本方案采用轮速传感器的信号来推测路面状态。由于车道线的识别结果不稳定、道路横坡突然变化等情况出现时，都会导致lks转向控制力矩大幅变化。因此，通过lks转向控制力矩的变化无法准确推测路面状态，脱手误判可能性较高。而本方案采用轮速传感器的信号来推测路面状态，可以消除路面激励之外的影响，从而准确地推测路面状态，提高脱手判定的准确性。
50.在一种示例性的实施例中，根据车轮轮速信息和手力矩信息确定驾驶员是否脱手方向盘，包括：
51.根据车轮轮速信息确定脱手判定阈值；
52.根据脱手判定阈值和手力矩信息确定驾驶员是否脱手方向盘。
53.经过研究发现，在不同状况的路面上行驶时，驾驶员的手力矩信号具有明显不同。图2为在好路上行驶时驾驶员的手力矩信号示意图。图3为在坏路上行驶时驾驶员脱手时的手力矩信号示意图。由此可知，在好路上行驶时，手力矩传感器的检测值较小且波动幅度较小。而在坏路上行驶时，手力矩传感器的检测值较大且波动幅度较大。将脱手判定阈值记为kon，当超过
±
kon时，手力矩值较大，可以判定为未脱手；在-kon与kon之间时，手力矩值较小，可以判定为脱手。
54.因此，在好路上行驶时，如果kon设置过大，则手力矩传感器的检测值很难超过
±
kon，因此很难判定为未脱手，很容易判定为脱手，故好路上即使驾驶员未脱手，也可能被误判为脱手，导致车道保持功能频繁被抑制而影响用户体验。为防止此类误判，在好路上行驶时的脱手判定阈值需要设置得尽可能小。
55.而在坏路上行驶时，如果沿用好路的脱手判定阈值，则在坏路上手力矩传感器的检测值极易超过
±
kon，因此很容易判定为未脱手，很难判定为脱手，故坏路上即使驾驶员脱手，也可能被误判为未脱手，导致车道保持功能在驾驶员脱手方向盘的情况下继续运行而影响用户安全。因此，需要将脱手判定阈值增加为kon1，如图3所示。
56.由此，本方案先根据车轮轮速信息确定脱手判定阈值，保证确定的脱手判定阈值是与车轮轮速信息反映的路面状况相匹配，然后再根据脱手判定阈值及手力矩信息来确定驾驶员是否脱手方向盘，从而可以提高脱手判定的准确性。
57.在一种示例性的实施例中，根据车轮轮速信息确定脱手判定阈值，包括：
58.根据车轮轮速信息确定车轮的振动程度；
59.根据车轮的振动程度确定脱手判定阈值参考值；
60.根据脱手判定阈值参考值确定脱手判定阈值。
61.在车辆行驶的过程中，车轮受到路面平整度的影响会发生振动，导致轮速传感器的信号也会受到振动的影响。因此，根据轮速传感器不同时刻的信号，可以得到车轮的振动频谱，即：根据车轮轮速信息可以得到车轮的振动频谱，进而可以确定不同时刻车轮的振动程度。
62.而车轮的振动程度与路面平整度密切相关，脱手判定阈值的大小也与路面平整度密切相关，因此车轮的振动程度与脱手判定阈值也可以据此建立关联，使得通过车轮的振动程度即可确定脱手判定阈值参考值，而无需通过车轮的振动程度先确定出路面平整度的具体情况然后再根据路面平整度的具体情况来确定脱手判定阈值参考值。这样简化了脱手判定阈值参考值的确定逻辑，简化了电控程序。
63.其中，根据轮速传感器的信号来确定车轮振动程度的具体方法，与常规采用加速度传感器的信号来确定车身振动程度的方法，原理是一样的，在此不再详述。
64.在一种示例性的实施例中，根据脱手判定阈值参考值确定脱手判定阈值，包括：
65.判断脱手判定阈值参考值是否已经持续设定时长；
66.基于脱手判定阈值参考值已持续设定时长，将脱手判定阈值参考值确定为新的脱手判定阈值；
67.基于脱手判定阈值参考值没有持续设定时长，延续使用上一次确定的脱手判定阈值。
68.由于轮速传感器的信号变化不仅会受到路面平整度的影响，也会受到其他因素的影响，比如经过井盖或减速带或小石头时也会发生瞬时振动导致轮速传感器的信号瞬时发生较大变化，这与路面平整度没有关系，但脱手判定阈值参考值却因车轮振动程度较大而被确定为路面平整度较差(即路面状况较差)时的数值。如果直接将该脱手判定阈值参考值确定为脱手判定阈值，必然会产生误判。
69.如果是路面状况引起的振动，则车轮会以大致相当的振动程度持续一段时间。因此，与车轮振动程度相对应的脱手判定阈值参考值也会持续设定时长，即在一段时间内保持不变。这时，脱手判定阈值参考值是与路面平整度相对应的，因此把脱手判定阈值参考值确定为新的脱手判定阈值，较为合理。
70.如果脱手判定阈值参考值没有持续设定时长，表明车轮振动是瞬时振动，不是由路面平整度引起的，因此可以判定路面平整度没有发生变化，脱手判定阈值保持不变，延续使用上一次确定的脱手判定阈值。
71.出厂状态下，脱手判定阈值可以设定为脱手判定阈值基准值，脱手判定阈值基准值为好路状态下的脱手判定阈值。在后续使用过程中，脱手判定阈值可以根据路面平整度的变化进行调整，以提高脱手判定的准确性。
72.在一种示例性的实施例中，根据车轮的振动程度确定脱手判定阈值参考值，包括：
73.根据车轮的振动程度确定脱手判定阈值调整信息；
74.根据脱手判定阈值调整信息确定脱手判定阈值参考值。
75.脱手判定阈值的调整可以根据需要采用不同的方式，比如可以直接查找确定，也可以通过计算得到。计算方式也可以多种多样，如可以通过加减的方式计算得到，也可以通
过乘积的方式计算得到。
76.因此，先根据车轮的振动程度确定脱手判定阈值调整信息，再根据脱手判定阈值调整信息来确定脱手判定阈值参考值，可以具有丰富多样的实现形式，便于根据需要合理选择。
77.在一种示例性的实施例中，脱手判定阈值调整信息为：脱手判定阈值参考值的更新值；根据脱手判定阈值调整信息确定脱手判定阈值参考值，包括：将脱手判定阈值参考值的更新值，确定为脱手判定阈值参考值。
78.当脱手判定阈值调整信息为脱手判定阈值参考值的更新值时，系统无需计算，可以直接将脱手判定阈值参考值的更新值确定为脱手判定阈值参考值。该方案可以省掉计算步骤，因而简化了逻辑，简化了电控程序。
79.在另一种示例性的实施例中，脱手判定阈值调整信息为：脱手判定阈值参考值系数；根据脱手判定阈值调整信息确定脱手判定阈值参考值，包括：将脱手判定阈值基准值与脱手判定阈值参考值系数的乘积，确定为脱手判定阈值参考值。
80.当脱手判定阈值调整信息为脱手判定阈值参考值系数时，系统通过简单的乘法计算，即可得到脱手判定阈值参考值。由于脱手判定阈值参考值系数通常比较小，因而有利于减小对系统存储空间的要求。
81.在一种示例性的实施例中，根据车轮的振动程度确定脱手判定阈值调整信息，包括：
82.根据车轮的振动程度与脱手判定阈值调整信息的映射关系，确定与车轮的振动程度相对应的脱手判定阈值调整信息。
83.这样，可以直接将车轮的振动程度与脱手判定阈值调整信息的映射关系存储在系统中，当然也可以放在网络上，直接通过查找即可确定脱手判定阈值调整信息。
84.在一种示例性的实施例中，车轮的振动程度与脱手判定阈值调整信息的映射关系，由车轮的振动程度与路面平整度等级的对应关系以及路面平整度等级与脱手判定阈值调整信息的对应关系得到。
85.其中，路面平整度等级与路面平整度负相关，车轮的振动程度与路面平整度负相关，脱手判定阈值参考值与路面平整度等级与正相关，脱手判定阈值调整信息与脱手判定阈值参考值正相关。
86.路面平整度等级与路面平整度负相关，指的是：路面平整度等级越高，表明路面平整度越差，路面状况越差；路面平整度等级越低，表明路面平整度越好，路面状况越好。车轮的振动程度与路面平整度负相关，指的是：车轮的振动程度越剧烈，表明路面平整度越差，路面状况越差；车轮的振动程度越轻微，表明路面平整度越好，路面状况越好。由此可以得到车轮的振动程度与路面平整度等级的对应关系：路面平整度等级越高，车轮的振动程度越剧烈；路面的平整度等级越低，车轮的振动程度越轻微。
87.脱手判定阈值参考值与路面平整度等级正相关，指的是：路面平整度等级越高，脱手判定阈值参考值越大；路面平整度等级越低，脱手判定阈值参考值越小。脱手判定阈值调整信息与脱手判定阈值参考值正相关，指的是：脱手判定阈值参考值越大，脱手判定阈值调整信息越大；脱手判定阈值参考值越小，脱手判定阈值调整信息越小。由此可以得到脱手判定阈值调整信息与路面平整度等级的对应关系：路面平整度等级越高，脱手判定阈值调整
信息越大；路面平整度等级越低，脱手判定阈值调整信息越小。
88.因此，通过车轮的振动程度与路面平整度等级的对应关系以及路面平整度等级与脱手判定阈值调整信息的对应关系，可以得到车轮的振动程度与脱手判定阈值调整信息的映射关系。具体可以通过试验、经验总结等方式，建立上述映射关系，存储在系统中，当然也可以放在网络上。
89.在一种示例性的实施例中，路面平整度等级包括：一级、二级和三级，一级的路面平整度优于二级的路面平整度，二级的路面平整度优于三级的路面平整度。脱手判定阈值调整信息包括：第一调整信息、第二调整信息和第三调整信息，第一调整信息＜第二调整信息＜第三调整信息。
90.在车轮的振动程度与脱手判定阈值调整信息的映射关系中：
91.当车轮的振动程度小于第一振动程度时，脱手判定阈值调整信息等于第一调整信息；
92.当车轮的振动程度大于第一振动程度且小于第二振动程度时，脱手判定阈值调整信息等于第二调整信息，第二振动程度强于第一振动程度；
93.当车轮的振动程度大于第二振动程度时，脱手判定阈值调整信息等于第三调整信息。
94.本方案将路面平整度等级划分为三个级别：一级的路面平整度最好，为好路；二级的路面平整度次之，为轻微坏路；三级的路面平整度最差，为严重坏路。
95.相应地，脱手判定阈值调整信息也划分为三个级别：第一调整信息与一级路面平整度对应，第二调整信息与二级路面平整度对应，第三调整信息与三级路面平整度对应。
96.由于行驶中车轮的振动程度不可能在同一数值保持不变，即使在同一等级路面平整度的情况下，车轮的振动程度也会发生波动。因此车轮的振动程度可以根据路面平整度等级划分为三个区间范围：小于第一振动程度时，路面平整度等级为一级，对应的脱手判定阈值调整信息为第一调整信息；处于第一振动程度与第二振动程度之间时，路面平整度等级为二级，对应的脱手判定阈值调整信息为第二调整信息；大于第二振动程度时，路面平整度等级为三级，对应的脱手判定阈值调整信息为第三调整信息。
97.比如：当脱手判定阈值调整信息为脱手判定阈值参考值的更新值时，当车轮的振动程度小于第一振动程度时，脱手判定阈值参考值可以记为kon；当车轮的振动程度处于第一振动程度与第二振动程度之间时，脱手判定阈值参考值可以记为kon1；当车轮的振动程度大于第二振动程度时，脱手判定阈值参考值可以记为kon2，则kon＜kon1＜kon2，如图4所示。
98.上述划分方式基本上可以满足使用需求，且电控程序相对简单不复杂。
99.当然，路面平整度等级、车轮的振动程度、脱手判定阈值调整信息的划分方式不局限于上述方式，也可以根据需要划分为两级、四级甚至更多级。
100.在一种示例性的实施例中，根据脱手判定阈值和手力矩信息确定驾驶员是否脱手方向盘，包括：
101.将手力矩信息与脱手判定阈值相比较；
102.根据比较结果确定驾驶员是否脱手方向盘。
103.该方案判断方式简单，易于实现。
104.在一个示例中，根据比较结果确定驾驶员是否脱手方向盘，包括：
105.基于手力矩信息的绝对值大于脱手判定阈值，判定驾驶员未脱手方向盘；
106.基于手力矩信息的绝对值小于或等于脱手判定阈值，判定驾驶员脱手方向盘。
107.在一种示例性的实施例中，根据车轮轮速信息确定车轮的振动程度，包括：
108.对车轮轮速信息进行滤波处理；
109.根据滤波处理后的结果确定车轮的振动程度。
110.对车轮轮速信息进行滤波处理，即对轮速传感器的信号进行滤波处理，可以过滤掉干扰信号，有利于提高后续判断过程的准确性。
111.在一种示例性的实施例中，对车轮轮速信息进行滤波处理，包括：
112.对车轮轮速信息进行低通滤波处理和高通滤波处理。
113.在这两次滤波处理时通过设置相应的截止频率，将过高的频率和过低的频率过渡掉，可以过滤出坏路的路面频率，便于准确确定车轮的振动程度，进而准确确定出路面平整度等级对应的脱手判定阈值。
114.在一个示例中，对车轮轮速信息依次进行低通滤波处理和高通滤波处理，低通滤波处理的截止频率高于高通滤波处理的截止频率。
115.在另一个示例中，对车轮轮速信息依次进行高通滤波处理和低通滤波处理，高通滤波处理的截止频率低于低通滤波处理的截止频率。
116.其中，低通滤波处理的截止频率以及高通滤波处理的截止频率可以根据常规的路面频率合理设置。
117.在一种示例性的实施例中，车轮轮速信息为车辆的多个车轮的轮速信息的平均值。
118.这样有利于防止单个车轮经过井盖或小石头等其他障碍物导致误判路面状况差的情况发生，有利于提高后续判断过程的准确性。
119.至于具体采用哪些车轮的轮速信息的平均值，可以根据车辆的驱动方式、车辆的具体结构等因素合理进行选择。
120.在一个示例中，车轮轮速信息为左前车轮与左后车轮的轮速信息的平均值。
121.在另一个示例中，车轮轮速信息为右前车轮与右后车轮的轮速信息的平均值。
122.在又一个示例中，车轮轮速信息为左前车轮与右前车轮的轮速信息的平均值。
123.在又一个示例中，车轮轮速信息为左右车轮与右后车轮的轮速信息的平均值。
124.如图5所示，本技术实施例还提供了一种驾驶员脱手检测装置，包括处理器以及存储有计算机程序的存储器，处理器执行计算机程序时实现如上述实施例中任一的驾驶员脱手检测方法的步骤。
125.处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
126.本技术实施例还提供了一种车道保持方法，包括：
127.根据上述实施例中任一项的驾驶员脱手检测方法，确定驾驶员是否脱手方向盘；
128.基于驾驶员脱手方向盘，退出车道保持功能。
129.基于驾驶员未脱手方向盘，继续执行车道保持功能。
130.本技术实施例提供的车道保持方法，因采用上述实施例中任一项的驾驶员脱手检测方法来确定驾驶员是否脱手方向盘，因而具有较高的脱手判定准确性，既有利于避免因误判为脱手导致车道保持功能频繁被抑制，进而提高用户的使用体验，也有利于避免因误判为未脱手导致车道保持功能在驾驶员脱手方向盘的情况下继续运行，因而有利于提高用户安全性。
131.本技术实施例还提供了一种车道保持系统，包括：手力矩检测装置410、车轮轮速检测装置和车道保持控制装置201(即lks控制装置201)。
132.其中，手力矩检测装置410设置为检测驾驶员的手力矩。
133.车轮轮速检测装置设置为检测车轮轮速。
134.车道保持控制装置201设置为：根据车轮轮速检测装置和手力矩检测装置410的检测结果获取车轮转速信息和驾驶员的手力矩信息，并根据车轮转速信息和手力矩信息确定驾驶员是否脱手方向盘，以及根据驾驶员脱手检测模块的检测结果控制车道保持功能是否退出。
135.本技术实施例提供的车道保持系统，可以综合结合车轮转速信息和驾驶员的手力矩信息来判断驾驶员是否脱手方向盘。因此，车轮轮速信息和手力矩信息可以共同作为驾驶员是否脱手方向盘的判断依据。由于车轮轮速信息可以反映车轮的振动情况，进而间接反映当前路面的平整度，因而在判断驾驶员是否脱手方向盘的过程中可以根据车轮轮速信息来推测当前路面的平整度，进而可以根据当前路面的平整度以及驾驶员的手力矩来综合判断驾驶员是否脱手。这样，驾驶员是否脱手综合考虑了驾驶员的手力矩以及当前路面的平整度，从而有利于减小路面平整度对判断驾驶员是否脱手方向盘的不利影响，提高脱手判断的准确性，进而提高用户安全和用户的使用体验。
136.并且，相较于采用加速度传感器来推测路面的平整度，本技术实施例通过车轮轮速信息来推测当前路面的平整度，即通过轮速传感器的信号来推测路面的平整度。由于加速度传感器搭载在车身上，距离地面相对较远，会检测出除方向盘振动外的车身振动。而轮速传感器作为距离地面最近的传感器，在用于监测路面状态时，较其他传感器有较大优势，受其他因素的干扰较小，因而作为推测路面平整度的准确度较高。
137.另外，相较于通过lks转向控制力矩的变化来推测路面状态，本方案采用轮速传感器的信号来推测路面状态。由于车道线的识别结果不稳定、道路横坡突然变化等情况出现时，仍然会导致lks转向控制力矩大幅变化。因此，通过lks转向控制力矩的变化无法准确体现路面状态，难以规避脱手误判。而本方案采用轮速传感器的信号来推测路面状态，可以消除路面激励之外的影响，从而准确地推测路面状态，提高脱手判定的准确性。
138.车道保持控制装置201还设置为：根据驾驶环境状况检测装置的检测结果获取车道线信息，并根据车道线信息确定转向方向和转向控制值，使车辆的转向系统根据转向方向和转向控制值执行转向操作，以保持车辆在车道中央行驶。
139.其中，如图6所示，驾驶环境状况检测装置400包括但不限于：雷达传感器107、摄像头传感器108、激光雷达传感器、超声波传感器等。
140.在一个示例中，如图7所示，驾驶环境状况检测装置400包括：用于感知正前方行驶环境的第一雷达传感器1071、用于感知前方右侧行驶环境的第二雷达传感器1072、用于感知前方左侧行驶环境的第三雷达传感器1073、主要用于探测正前方行驶环境的第一摄像头传感器1081、主要用于探测车辆左侧行驶环境的第二摄像头传感器1082、主要用于探测车辆右侧行驶环境的第三摄像头传感器1083、主要用于探测正后方行驶环境的第四雷达传感器1074、主要用于探测右后方行驶环境的第五雷达传感器1075、主要用于探测左后方行驶环境的第六雷达传感器1076。
141.只要能够探测到行驶环境，对于传感器种类(雷达、激光雷达、超声波传感器、摄像头传感器108等)不做要求。探测行驶环境的传感器，可探测识别自车周边立体物的速度、相对速度、位置、角度、大小等。
142.其中，只要能够探测到前方行驶环境，即可保证车道保持功能(lks)的执行，且对传感器数量也没有要求。
143.车轮轮速检测装置包括但不限于：右前轮速传感器112，左前轮速传感器113，右后轮速传感器114，左后轮速传感器115。
144.在一种示例性的实施例中，车道保持控制装置201：脱手判定阈值确定模块2024和车道保持控制模块2011(即lks控制模块2011)。脱手判定阈值确定模块2024设置为根据车轮转速信息确定脱手判定阈值。车道保持控制模块2011设置为：根据脱手判定阈值和手力矩信息确定驾驶员是否脱手方向盘，以及根据驾驶员脱手检测模块的检测结果控制车道保持功能是否退出。
145.在一个示例中，车道保持控制模块2011是设置为：基于驾驶员脱手方向盘，退出车道保持功能；基于驾驶员未脱手方向盘，继续执行车道保持功能。
146.在一个示例中，车道保持系统还包括驾驶环境状况检测装置。驾驶环境状况检测装置设置为检测驾驶环境状况。
147.在一种示例性的实施例中，脱手判定阈值确定模块2024包括：第一确定单元、第二确定单元和第三确定单元。第一确定单元设置为根据车轮轮速信息确定车轮的振动程度。第二确定单元设置为根据车轮的振动程度确定脱手判定阈值参考值。第三确定单元设置为根据脱手判定阈值参考值确定脱手判定阈值。
148.在一种示例性的实施例中，第三确定单元是设置为：
149.判断脱手判定阈值参考值是否已经持续设定时长；
150.基于脱手判定阈值参考值已持续设定时长，将脱手判定阈值参考值确定为新的脱手判定阈值；
151.基于脱手判定阈值参考值没有持续设定时长，延续使用上一次确定的脱手判定阈值。
152.在一种示例性的实施例中，第二确定单元是设置为：根据车轮的振动程度确定脱手判定阈值调整信息；根据脱手判定阈值调整信息确定脱手判定阈值参考值。
153.在一种示例性的实施例中，脱手判定阈值调整信息为：脱手判定阈值参考值的更新值；第二确定单元是设置为：将脱手判定阈值参考值的更新值，确定为脱手判定阈值参考值。
154.在另一种示例性的实施例中，脱手判定阈值调整信息为：脱手判定阈值参考值系
数；第二确定单元是设置为：将脱手判定阈值基准值与脱手判定阈值参考值系数的乘积，确定为脱手判定阈值参考值。
155.在一种示例性的实施例中，第二确定单元是设置为：根据车轮的振动程度与脱手判定阈值调整信息的映射关系，确定与车轮的振动程度相对应的脱手判定阈值调整信息。
156.在一种示例性的实施例中，车轮的振动程度与脱手判定阈值调整信息的映射关系，由车轮的振动程度与路面平整度等级的对应关系以及路面平整度等级与脱手判定阈值调整信息的对应关系得到。
157.其中，路面平整度等级与路面平整度负相关，车轮的振动程度与路面平整度负相关，脱手判定阈值参考值与路面平整度等级与正相关，脱手判定阈值调整信息与脱手判定阈值参考值正相关。
158.在一种示例性的实施例中，路面平整度等级包括：一级、二级和三级，一级的路面平整度优于二级的路面平整度，二级的路面平整度优于三级的路面平整度；脱手判定阈值调整信息包括：第一调整信息、第二调整信息和第三调整信息，第一调整信息＜第二调整信息＜第三调整信息。
159.在车轮的振动程度与脱手判定阈值调整信息的映射关系中：
160.当车轮的振动程度小于第一振动程度时，脱手判定阈值调整信息等于第一调整信息；
161.当车轮的振动程度大于第一振动程度且小于第二振动程度时，脱手判定阈值调整信息等于第二调整信息；
162.当车轮的振动程度大于第二振动程度时，脱手判定阈值调整信息等于第三调整信息。
163.在一种示例性的实施例中，车道保持控制模块2011是设置为：将手力矩信息与脱手判定阈值相比较；根据比较结果确定驾驶员是否脱手方向盘。
164.在一个示例中，第二确定单元是设置为：基于手力矩信息的绝对值大于脱手判定阈值，判定驾驶员未脱手方向盘；基于手力矩信息的绝对值小于或等于脱手判定阈值，判定驾驶员脱手方向盘。
165.在一种示例性的实施例中，车道保持系统还包括滤波模块，滤波模块设置为：对车轮轮速信息进行滤波处理；根据滤波处理后的结果确定车轮的振动程度。
166.在一种示例性的实施例中，滤波模块包括低通滤波处理模块2021(即lpf处理模块2021)和高通滤波处理模块2022(即hpf处理模块2022)。低通处理模块对车轮轮速信息进行低通滤波处理，高通处理模块对车轮轮速信息进行高通滤波处理。
167.在一种示例性的实施例中，车轮轮速信息为车辆的多个车轮的轮速信息的平均值。车道保持系统还包括计算模块2023，计算模块2023设置为计算多个车轮的轮系信息的平均值。
168.如图6所示，本技术实施例还提供了一种车辆，包括驾驶辅助ecu 200(即驾驶辅助控制装置)，驾驶辅助ecu 200包括上述实施例中任一项的车道保持控制装置201，因而具有上述一切有益效果，在此不再赘述。
169.其中，车辆还包括信号输入系统、信号输出系统和执行系统。
170.如图6所示，信号输入系统设置为：向辅助驾驶系统的车道保持控制装置201输入
信号。信号输出系统设置为：接收车道保持控制装置201的输出信号，并根据输出信号控制执行系统执行相应操作。
171.其中，如图6所示，信号输入系统可以包括：可探测驾驶员转向灯操作的转向灯开关101、探测驾驶员油门操作的油门踏板传感器102、探测驾驶员制动操作的制动踏板传感器103、探测驾驶员转向操作的转角传感器104、探测驾驶员转向操作力的手力矩传感器105、探测车辆速度的车速传感器106、探测车辆运动状态的横摆角速率传感器109、纵向加速度传感器110、横向加速度传感器111以及车轮轮速检测装置(包括右前轮速传感器112、左前轮速传感器113、右后轮速传感器114、左右轮速传感器115)和驾驶环境状况检测装置400(如用于探测周边环境的摄像头传感器108、雷达传感器107)。
172.信号输出系统可以包括：发动机ecu 301、制动ecu 302、转向ecu 303、信息显示ecu 304。
173.执行系统可以包括：发动机311、制动系统312、转向系统313和信息显示装置314。发动机ecu 301根据输出信号控制发动机311，主要执行加速控制。制动ecu 302控制制动系统312，主要执行减速控制。转向ecu 303控制转向系统313，主要执行横向转向控制。信息显示ecu 304控制信息显示装置314，主要向驾驶员提供车辆状态、功能控制状态信息的显示。
174.在一个具体实施例中，车轮轮速信息为右前车轮与右后车轮的轮速信息的平均值。如图8所示，右前轮速传感器和左前轮速传感器的检测信号经计算模块2023加和再求平均值，然后经低通滤波处理模块2021、高通滤波处理模块2022处理后发送至脱手判定阈值确定模块2024，脱手判定阈值确定模块2024确定脱手判定阈值后发送至车道保持控制模块2011。驾驶环境状况检测装置(如摄像头传感器)和手力矩检测装置410的检测结果也发送至车道保持控制模块2011。车道保持控制模块2011根据脱手判定阈值与手力矩的比较结果判断驾驶员是否脱手方向盘；当判定驾驶员脱手方向盘时退出车道保持功能；当判定驾驶员没有脱手方向盘时，根据驾驶环境状况检测装置的检测结果确定转向方向和转向控制值(如转向请求力矩/转向请求转角)，并发送至转向ecu303，使转向系统313执行转向操作，以保持车辆在车道中央行驶。
175.上述实施例的技术效果可参考前述驾驶员脱手检测方法部分的实施例进行理解，在此不再赘述。
176.综上所述，本技术实施例提供的驾驶员脱手检测方法及装置、车道保持方法及系统，可以根据车轮轮速信息来推测当前路面的平整度状况，进而根据不同的路面状况合理确定脱手判定阈值，由此提高脱手判定的准确性，提高lks功能的安全性和使用体验。
177.在上述任意一个或多个示例性实施例中，所描述的功能可以硬件、软件、固件或其任一组合来实施。如果以软件实施，那么功能可作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上或经由计算机可读介质传输，且由基于硬件的处理单元执行。计算机可读介质可包含对应于例如数据存储介质等有形介质的计算机可读存储介质，或包含促进计算机程序例如根据通信协议从一处传送到另一处的任何介质的通信介质。以此方式，计算机可读介质通常可对应于非暂时性的有形计算机可读存储介质或例如信号或载波等通信介质。数据存储介质可为可由一个或多个计算机或者一个或多个处理器存取以检索用于实施本公开中描述的技术的指令、代码和/或数据结构的任何可用介质。计算机程序产品可包含计算机可读介质。
178.举例来说且并非限制，此类计算机可读存储介质可包括ram、rom、eeprom、cd-rom或其它光盘存储装置、磁盘存储装置或其它磁性存储装置、快闪存储器或可用来以指令或数据结构的形式存储所要程序代码且可由计算机存取的任何其它介质。而且，还可以将任何连接称作计算机可读介质举例来说，如果使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字订户线(dsl)或例如红外线、无线电及微波等无线技术从网站、服务器或其它远程源传输指令，则同轴电缆、光纤电缆、双纹线、dsl或例如红外线、无线电及微波等无线技术包含于介质的定义中。然而应了解，计算机可读存储介质和数据存储介质不包含连接、载波、信号或其它瞬时(瞬态)介质，而是针对非瞬时有形存储介质。如本文中所使用，磁盘及光盘包含压缩光盘(cd)、激光光盘、光学光盘、数字多功能光盘(dvd)、软磁盘或蓝光光盘等，其中磁盘通常以磁性方式再生数据，而光盘使用激光以光学方式再生数据。上文的组合也应包含在计算机可读介质的范围内。
179.举例来说，可由例如一个或多个数字信号理器(dsp)、通用微处理器、专用集成电路(asic)现场可编程逻辑阵列(fpga)或其它等效集成或离散逻辑电路等一个或多个处理器来执行指令。因此，如本文中所使用的术语“处理器”可指上述结构或适合于实施本文中所描述的技术的任一其它结构中的任一者。另外，在一些方面中，本文描述的功能性可提供于经配置以用于编码和解码的专用硬件和/或软件模块内，或并入在组合式编解码器中。并且，可将所述技术完全实施于一个或多个电路或逻辑元件中。
180.本公开实施例的技术方案可在广泛多种装置或设备中实施，包含无线手机、集成电路(ic)或一组ic(例如，芯片组)。本公开实施例中描各种组件、模块或单元以强调经配置以执行所描述的技术的装置的功能方面，但不一定需要通过不同硬件单元来实现。而是，如上所述，各种单元可在编解码器硬件单元中组合或由互操作硬件单元(包含如上所述的一个或多个处理器)的集合结合合适软件和/或固件来提供。