一种基于状态机的自动驾驶控制方法与流程

本发明涉及自动驾驶领域，特别涉及一种基于状态机的自动驾驶控制方法。

背景技术：

智能车辆从根本上改变传统的车辆驾驶方式，将驾驶员从“驾驶员车辆道路的闭环系统中解放出来，利用先进的电子与信息技术控制车辆行驶，让驾驶活动中常规的、持久且疲劳的操作自动完成，能够极大地提高交通系统的效率和人员的安全性。智能驾驶主要分为环境感知、行为决策、运动控制三大模块，其中行为决策控制系统类似人的大脑，对于自动驾驶整个系统起着“总指挥”的作用。行为决策模块主要从环境感知模块接受车辆周围环境信息，然后对运动控制模块发出控制指令。从可查阅国内外文献，目前关于行为决策的控制算法主要包含势场法、区域划分法、深度学习、决策树算法。势场法是一种对电场进行模拟的方法，区域划分法无人驾驶车辆附近环境划分为安全区域和不可避免碰撞区域。这两类方法计算程序比较复杂，实时性较差，，难以满足车规级自动驾驶应用。深度学习是目前比较热门的算法，也确实是解决符合不同类型驾驶员的驾驶行为习惯的决策方法，但是其对于训练模型数据要求较多，对处理器计算能力要求较大，目前来说并不适用于自动驾驶大规模量产开发。决策树算法，结构复杂，需把自动驾驶所有场景以及相应的决策规划成树型结构，此类决策算法能够很好的覆盖行为决策系统，但是易引起决策重叠。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于有限状态机的自动驾驶决策控制方法，根据条件在不同的有限状态机的状态下进行车辆状态的切换，实现自动驾驶。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：一种基于有限状态机的自动驾驶决策控制算法；把自动驾驶决策系统划分为横向决策状态机、纵向决策状态机；最后对输出结果进行整车动力学横纵向耦合。其中纵向决策状态机包含：巡航状态、跟随状态、紧急制动状态。横向决策状态机包含：车道保持状态、换道状态、异常变线状态。根据车辆的感知信息进行边界条件计算，系统在横纵向不同的子状态间进行切换，从而计算出车辆目标加减速度、目标转向角，进而使自动驾驶车辆能够安全行驶。

一种基于状态机的自动驾驶控制方法，其特征在于：行为决策模块接收环境感知模块采集的信息、以及整车can网络信息；

将自动驾驶决策系统划分为横向决策状态机、纵向决策状态机；在横向决策状态机、纵向决策状态机中分别包含不同的状态并设置对应的状态切换条件；

对横向决策状态机和纵向决策状态机之间的输出结果进行整车动力学横纵向耦合，输出控制车辆驾驶的信号。

纵向决策状态机包含子状态：巡航状态、跟随状态、紧急制动状态；

横向决策状态机包含子状态：车道保持状态、换道状态、异常变线状态。

分别定义横向决策状态机中不同状态切换的条件、定义纵向决策状态机中不同状态切换条件，并根据采集的数据信息切换对应的状态。

在横向决策状态机中，车道保持状态为默认状态，通过预先定义状态切换条件来切换不同状态，其切换包括：

(1)、车道保持状态进入换道状态：

a：自动驾驶车辆产生换道意图；

b：输出决策换道方向；

c：换道可行性满足；

以上三个条件同时满足时，由车道保持状态进入换到状态；

(2)、换道状态进入车道保持状态

自动驾驶车辆由换道进入车道保持状态需要同时满足以下条件，即自动驾驶车辆换道完成进入车道保持状态条件为：

a：自动驾驶车辆当前质心位置与目标车道中心线横向偏差小于标定值；

b：自动驾驶车辆航向角与目标车道中心线夹角小于标定值；

c：换道时间大于等于标定值；

同时满足以上三个条件，车道换到完成进入车道线保持状态；

(3)、换道状态进入异常变线状态

自动驾驶车辆换道过程中被环境车辆中途打断，换道动作无法完成，自动驾驶车辆进入异常变线以确保行驶状态的安全性，车辆进入异常变线的条件：

a、自动驾驶车辆换道目标车道异常且车辆ttc小于2.5s；

b：自动驾驶车辆正侧方车辆过线；

c：目标车道ttc小于剩余换道时间、剩余换道时间大于标定值、且ttc小于标定值；

三个条件任一满足进入异常变线状态；

(4)车道保持状态进入异常变线状态

自动驾驶车辆正常车道保持行驶时，行驶工况发生变化自动驾驶车辆需要强制驶离本车道；

(5)、异常变线状态进入车道保持状态。

在纵向决策状态机中，默认初始状态为巡航状态，通过预先定义状态切换条件来切换不同状态，其中包括：由巡航状态进入跟随状态的条件、由跟随状态进入巡航状态的条件、跟随状态进入紧急制动状态的条件、巡航状态进入紧急制动状态的条件、紧急制动状态进入跟随状态的条件。

本发明的优点在于：通过有限状态机来实现对于车辆的自动驾驶控制，结构简单明了、对处理器计算要求低、实时性较强、决策准确性高、对于异常工况的处理较好，适用于自动驾驶规模化量产；系统明确状态决定控制，决策状态信息同时返回环境感知模块，有利于降低环境感知模块计算量。将自动控制分别横向状态机、纵向状态机，根据车辆采集的不同数据切换至相对应的行驶状态并根据车辆状态控制整车的加减速，从而实现自动控制，由于将整车控制分为横向控制、纵向控制，使得控制更加精确。

附图说明

下面对本发明说明书各幅附图表达的内容及图中的标记作简要说明：

图1为本发明有限状态机的自动驾驶决策示意图；

图2为本发明纵向状态机示意图；

图3为本发明横向状态及示意图；

图4为本发明横向状态机切换示意图；

图5为车道保持进入换道状态示意图；

图6为前方车辆换道可行性示意图；

图7为侧方车辆换道可行性示意图；

图8为后方车辆换道可行性示意图；

图9为特殊工况左换道示意图；

图10特殊工况右换道示意图；

图11为换道进入车道保持示意图；

图12为换道进入异常变线示意图；

图13为车道保持进入异常变线示意图。

具体实施方式

下面对照附图，通过对最优实施例的描述，对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。

本专利提出一种基于有限状态机的自动驾驶决策控制算法；把自动驾驶决策系统划分为横向决策状态机、纵向决策状态机；最后对输出结果进行整车动力学横纵向耦合。其中纵向决策状态机包含：巡航状态、跟随状态、紧急制动状态。横向决策状态机包含：车道保持状态、换道状态、异常变线状态。根据车辆的感知信息进行边界条件计算，系统在横纵向不同的子状态间进行切换，从而计算出车辆目标加减速度、目标转向角，进而使自动驾驶车辆能够安全行驶。

基于有限状态机的自动驾驶控制方法，包括：1行为决策模块接收环境感知模块的物体列表信息、物体属性信息以及整车can网络信息。

2把自动驾驶决策系统划分为横向决策状态机、纵向决策状态机。其中纵向决策状态机包含子状态：巡航状态、跟随状态、紧急制动状态；横向决策状态机包含子状态：车道保持状态、换道状态、异常变线状态。

3定义子横向状态机不同状态切换的条件:

3.1车道保持(lks)状态进入换道(cl)状态，如图5.

需要同时满足以下三个条件：

a：自动驾驶车辆产生换道意图

b：输出决策换道方向

c：换道可行性满足

3.1.1换道意图判断方法：

期望满足度，自动驾驶车辆行驶过程中因期望速度、期望间距不满足驾驶员产生换道意图。期望间距的满足度:自动驾驶车辆与前方车的实际距离与驾驶员期望间距的比值。

注：φl为期望间距的满足度

d1为本车与本车道前车的实际距离

le为本车与本车道前车的期望间距

期望速度的满足度:自动驾驶车辆当前速度与期望速度的比值。

注：φv为期望速度的满足度

v1为当前自动驾驶车辆速度

ve为自动驾驶车辆期望速度驾驶员期望满足度:是期望间距满足度与期望速度满足度的线性组合

φ＝k1φl+k2φv

式中，φ必表示驾驶员的期望满足度，k1、k2分别为期望速度和期望间距的影响因子，且k1+k2＝1一般情况下，如果实际车距远大于期望间距时，k1＞k2但是，不同的驾驶员k1、k2的取值不尽相同，导致其产生换道意图的驾驶员期望满足度临界值也不尽相同。

3.1.2本车道道路异常

自动驾驶车辆本车道正前方可行驶区域由于受到修路、事故等影响变窄。

3.1.3目标车道变更

目标线变更受到目标车道管理模块控制，目标车道管理模块输出自动驾驶车辆行驶过程中的全局目标车道。

3.1.4驾驶员触发

自动驾驶车辆在行驶过程中由于驾驶员拨动转向杆触发车辆换道。

3.2换道方向决策

3.2.1驾驶员主动请求

驾驶员拨动转向杆请求的方向作为自动驾驶车辆换道。当驾驶员主动请求换道时车辆换道动作是否执行必须要满足左(右)换道可行性判断，以防止在驾驶过程中驾驶员误触发。

3.2.2目标线变更

目标车道管理模块输出自动驾驶车辆全局目标车道，自动驾驶车辆产生主动换道意图，输出左右换道方向。

优先级：a>b

3.3换道可行性决策

3.3.1前方车辆换道可行性判断，如图6，

自动驾驶系统前方车辆换道可行性决策分为左前车、右前车两部分，前方车辆换道需满足条件

a)本车道前方目标(包括静态障碍)车辆:ttc(碰撞时间)大于自动驾驶车辆换道时间

b)目标车道前车(不包括静态障碍):左前车(右前车)比本车道前车速度大2kph以上且距离大于标定值*动作距离(设置初始期望跟车距离，利用模糊控制原理根据本车与前车相对速度，相对距离，计算车辆进行待档拖滞制动或液压制动的相对距离点)或左前车(右前车)速度大于等于本车最高限速且距离大于动作距离50％

3.3.2侧方车辆换道可行性判断，侧方无车，自动驾驶车辆正侧方。

3.3.3后方车辆换道可行性判断

目标车道后车ttc大于换道时间*2且距离大于标定值

3.3.4.左侧换道优先

a)左前车速度大于右前车10kph或左前车速度超过巡航速度2kph以上

3.3.5.交通规则

a)自动驾驶车辆换道行驶须遵守道路交通法规，如：虚实线、道路限速、灯光喇叭等要求。

3.3.6.特殊工况换道

a)目标车道无异常且目标车道侧车道线80cm范围内静态障碍ttc大于标定值

目标车道异常信号由道路异常识别模块提供信号输入。

3.2换道(cl)状态进入车道保持(lks)状态

自动驾驶车辆由换道(cl)进入车道保持(lks)状态需要同时满足以下条件，即自动驾驶车辆换道完成进入车道保持状态条件

a：自动驾驶车辆当前质心位置与目标车道中心线横向偏差小于标定值

b：自动驾驶车辆航向角与目标车道中心线夹角小于标定值

c：换道时间大于等于标定值

3.3换道(cl)状态进入异常变线状态(alc)

自动驾驶车辆换道过程中被环境车辆中途打断(换道打断)，换道动作无法完成，自动驾驶车辆进入异常变线alc(紧急避障状态)以确保行驶状态的安全性，车辆进入异常变线的条件：

换道过程中自动驾驶车辆换道打断需要满足a、b、c条件其中之一；

a:前方环境车辆打断

1.自动驾驶车辆换道目标车道异常(道路异常识别模块)

2.车辆ttc小于2.5s(不包括静态障碍)

b：侧方车辆打断

1.自动驾驶车辆正侧方车辆过线(tbdm)

c：后方环境车辆打断

1.目标车道ttc小于剩余换道时间

2.剩余换道时间大于标定值(本车尾部车轮未过线)

3.ttc小于标定值

3.4车道保持(lks)状态进入异常变线(alc)状态

自动驾驶车辆正常车道保持(lks)行驶时，行驶工况发生变化(如：隧道入口、出匝道、道路合流、环境车辆cutin等工况)自动驾驶车辆需要强制驶离本车道。

a:强制偏移

1.静态障碍且距离小于标定值

2.距离目标匝道出口小于标定值

3.隧道前1km未进入目标车道

4.500米未驶离变窄车道

b:动态偏移

1.自动驾驶车辆与前方车辆ttc小于标定值

左侧cutin(纵向ttc小于标定值&横向最近点距本车道中心线小于1.6m

右侧cutin(纵向ttc小于标定值&横向最近点距本车道中心线小于1.6m

2.前车紧急制动(纵向ttc小于标定值)

3.侧方过线(0：否、1：是)

4.侧方区域为本车车身正侧方

左或右侧过线

5.本车道行人

c:车道偏移

3.5异常变线(alc)状态进入车道保持(lks)状态

自动驾驶车辆异常变线(alc)结束后，车辆进入车道保持状态，进入车道保持状态的条件根据状态不同如下所示，

a1：强制偏移取消(强制切入失败)

1.驶过出口，切入减速车道失败

距出口分叉点距离小于标定值且距目标线横向距离大于标定值

2.入隧道后10m，未进入目标车道

当前车道正常且未进入目标车道

a2：强制偏移完成

1.本车原点与车道中心线横向偏差小于标定值

2.本车航向与车道中心夹角小于标定值

b：车道偏移完成：

1.本车原点与车道中心线横向偏差小于标定值

2.本车航向与车道中心夹角小于标定值

c：动态偏移完成：

1.本车原点与车道中心线横向偏差小于标定值

2.本车航向与车道中心夹角小于标定值

4、定义纵向状态机子状态的切换条件:

默认初始状态为巡航状态；

4.1、由巡航状态进入跟随状态的条件

自动驾驶车辆与目标前车之间距离，小于自动驾驶车辆动作距离(设置初始期望跟车距离，利用模糊控制原理根据本车与前车相对速度，相对距离，计算车辆进行待档拖滞制动或液压制动的相对距离点，动作距离是标定值)

4.2.由跟随状态进入巡航状态的条件

4.2.1自动驾驶车辆与目标前车之间距离，大于当前最高车速设置的动作距离(最大值)

4.2.2自动驾驶车辆和目标前车速度大于最高限速且实际距离大于前车期望距离*标定值

4.3跟随状态进入紧急制动状态的条件

4.3.1自动驾驶车辆与目标前车之间ttc小于标定值

4.3.2自动驾驶车辆与目标前车之间距离小于(动作距离*0.1)且两车之间速度差小于5kph

4.4巡航状态进入紧急制动状态的条件

4.4.1自动驾驶车辆与目标前车之间ttc小于标定值

4.4.2自动驾驶车辆与目标前车之间距离小于(动作距离*0.1)且两车之间速度差小于5kph

4.5紧急制动状态进入跟随状态的条件

4.5.1自动驾驶车辆与目标前车之间ttc大于标定值

4.5.2两车之间相对距离大于(动作距离*0.2)

5最高车速管理：输出车辆当前最高车速限制(脱离状态机)

6各子状态根据边界信息，在相应的子状态内分别计算出车辆目标加减速度、目标转向角。

本专利结合汽车动力学，以及拟人类驾驶行为应用状态机将自动驾驶决策系统划分为：纵向决策状态机、横向决策状态机。利用状态机的形式使得系统结构简单明了、对处理器计算要求低、实时性较强、决策准确性高、对于异常工况的处理较好，适用于自动驾驶规模化量产。

显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，均在本发明的保护范围之内。