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CN116135639A - 车辆路径调整 - Google Patents

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CN116135639A
CN116135639A CN202211427107.5A CN202211427107A CN116135639A CN 116135639 A CN116135639 A CN 116135639A CN 202211427107 A CN202211427107 A CN 202211427107A CN 116135639 A CN116135639 A CN 116135639A
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CN
China
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vehicle
steering
virtual boundary
override
computer
Prior art date
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Pending
Application number
CN202211427107.5A
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English (en)
Inventor
迈克尔·哈夫纳
M·斯里尼瓦桑
阿布舍克·夏尔马
姆德詹·J·扬科维奇
多根·苏梅尔
亚历山大·杰克尔
亚卡尔·梅赫拉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ford Global Technologies LLC
Original Assignee
Ford Global Technologies LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ford Global Technologies LLC filed Critical Ford Global Technologies LLC
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Abstract

本公开提供“车辆路径调整”。一种用于检测路面的系统包括处理器和存储器。所述存储器存储有指令，所述指令可由所述处理器执行以：基于车身的形状来确定所述车身的虚拟边界；基于车辆传感器数据来识别一个或多个对象；基于所述识别的一个或多个对象、所述确定的虚拟边界以及对推进、转向或制动中的至少一者的输入，确定制动超驰或转向超驰中的至少一者；以及基于所述确定，执行调整车辆转向和车辆速度中的至少一者。

Description

车辆路径调整
技术领域
本公开涉及一种车辆中用于检测路面的系统。
背景技术
计算机可以提供自主或半自主地操作车辆的命令。在第一或主车辆操作的区域中可能存在移动和非移动两者的其他车辆以及其他移动和/或非移动对象(例如，自行车、行人等)。为主车辆规划路径，尤其是考虑到其他移动对象的可能路径时，可能是具有一定挑战性。
发明内容
本文公开了一种用于检测路面的系统，其包括处理器和存储器。所述存储器存储有指令，所述指令可由所述处理器执行以：基于车身的形状来确定所述车身的虚拟边界；基于车辆传感器数据来识别一个或多个对象；基于所述识别的一个或多个对象、所述确定的虚拟边界以及对推进、转向或制动中的至少一者的输入，确定制动超驰或转向超驰中的至少一者；以及基于所述确定，执行调整车辆转向和车辆速度中的至少一者。
所述用于确定所述虚拟边界的指令还可以包括用于进行以下操作的指令：通过指定一个函数来指定所述虚拟边界，所述函数确定从所述虚拟边界内的参考点到所述虚拟边界上的点的虚拟线在所述虚拟线相对于参考线的相应取向上的长度。
所述用于确定所述制动超驰或所述转向超驰中的所述至少一者的指令可以包括用于进行以下操作的指令：对控制障碍函数执行优化操作，所述控制障碍函数包括距离函数和所述距离函数的导数，其中所述距离函数是在从所述虚拟边界的参考点延伸到所述一个或多个对象的线的取向上基于所述线从所述一个或多个对象到与所述虚拟边界的交点的长度定义的。
所述指令还可以包括用于进行以下操作的指令：基于从所述虚拟边界延伸到所述一个或多个对象的虚拟线的距离的导数和所述虚拟线相对于虚拟参考线的取向的导数来确定所述距离函数的所述导数。
所述指令还可以包括用于进行以下操作的指令：进一步基于最大允许减速度来确定所述制动超驰。
所述指令还可以包括用于进行以下操作的指令：进一步基于最大允许转向来确定所述转向超驰。
可以从车辆操作员或自主车辆控制系统中的至少一者处接收对推进、转向或制动中的至少一者的输入。
本文还公开了一种用于检测路面的方法，其包括：基于车身的形状来确定所述车身的虚拟边界；基于车辆传感器数据来识别一个或多个对象；基于所述识别的一个或多个对象、所述确定的虚拟边界以及对推进、转向或制动中的至少一者的输入，确定制动超驰或转向超驰中的至少一者；以及基于所述确定，执行调整车辆转向和车辆速度中的至少一者。
确定所述虚拟边界还可以包括通过指定一个函数来指定所述虚拟边界，所述函数确定从所述虚拟边界内的参考点到所述虚拟边界上的点的虚拟线在所述虚拟线相对于参考线的相应取向上的长度。
确定所述制动超驰或所述转向超驰中的所述至少一者还可以包括对控制障碍函数执行优化操作，所述控制障碍函数包括距离函数和所述距离函数的导数，其中所述距离函数是在从所述虚拟边界的参考点延伸到所述一个或多个对象的线的取向上基于所述线从所述一个或多个对象到与所述虚拟边界的交点的长度定义的。
所述方法还可以包括：基于从所述虚拟边界延伸到所述一个或多个对象的虚拟线的距离的导数和所述虚拟线相对于虚拟参考线的取向的导数来确定所述距离函数的所述导数。
所述方法还可以包括：进一步基于最大允许减速度来确定所述制动超驰。
所述方法还可以包括：进一步基于最大允许转向来确定所述转向超驰。
所述方法还可以包括：从车辆操作员或自主车辆控制系统中的至少一者处接收对推进、转向或制动中的至少一者的输入。
还公开了一种计算装置，所述计算装置被编程为执行上述方法步骤中的任一者。
还公开了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储有指令的计算机可读介质，所述指令可由计算机处理器执行以执行上述方法步骤中的任一者。
车辆可以通过致动车辆推进、制动和/或转向来穿越路径。车辆可以由人类操作员和/或计算机基于各种数据(例如，关于诸如车辆、自行车、行人等的其他对象的存在和/或移动的数据)来操作。为了解决在为车辆规划和/或执行路径时出现的技术挑战，车辆计算装置可以包括编程以便进行以下操作：基于车身的形状来确定所述车身的虚拟边界；基于车辆传感器数据来识别一个或多个对象；并且然后基于所述检测到的一个或多个对象、所述确定的虚拟边界以及对推进、转向或制动中的至少一者的输入，确定制动超驰、加速超驰或转向超驰中的至少一者；以及进一步地，基于所述确定，可以执行调整车辆转向和车辆速度中的至少一者。
附图说明
图1是示出具有虚拟边界的示例车辆的示意图。
图2是示出图1车辆以及目标对象的示意图。
图3是示出图1的车辆的虚拟边界的另一个示例的示意图。
图4是用于对车辆进行导航的示例性过程的流程图。
具体实施方式
图1示出了示例性车辆100。车辆100可以多种方式(例如，利用电动马达和/或内燃发动机)来提供动力。车辆100可以是陆地车辆，诸如汽车、卡车等。车辆100可以包括计算机110、(一个或多个)致动器120、(一个或多个)传感器130和人机接口(HMI 140)。可以相对于车辆100限定参考点150，例如，所示参考点150在由车辆100车身160限定的空间内，并且是几何中心点，即，车辆100的相应纵向和横向中心轴线相交的点。
计算机110包括诸如已知的处理器和存储器。存储器包括一种或多种形式的计算机可读介质，并且存储可由计算机110执行以用于执行各种操作(包括如本文所公开的)的指令。
计算机110可以以自主或半自主模式操作车辆100。出于本公开的目的，自主模式被限定为其中车辆100的推进、制动和转向中的每一者都由计算机110控制的模式；在半自主模式中，计算机110控制车辆100的推进、制动和/或转向中的一者或两者。
计算机110可以包括用于操作以下一者或多者的程序：陆地车辆的制动、推进(例如，通过控制内燃发动机、电动马达、混合动力发动机等中的一者或多者来控制车辆的加速)、转向、气候控制、内部和/或外部灯等，以及确定计算机110(而非人类操作员)是否并且何时控制此类操作。另外，计算机110可以被编程为确定人类操作员是否以及何时控制此类操作。如下面所讨论的，计算机可以包括编程以例如通过致动制动、推进和/或转向致动器来超驰人类操作员或自主车辆控制系统。例如，计算机110可以被编程为执行自主车辆控制系统的指令来操作所述车辆，并且另外基于本文公开的技术而被编程为超驰基于特定条件编程的自主车辆控制系统的操作，如下文所述。在另一个示例中，第一计算机110可以被编程为自主地操作所述车辆，并且第二计算机110可以被编程为当满足特定条件时超驰所述第一计算机110的致动。在又另一个示例中，第一计算机110可以基于从人类操作员接收的输入来操作所述车辆，并且第二计算机110可以基于本文的技术而被编程为在满足特定条件时超驰人类用户致动命令。
计算机110可以包括或可通信地耦合到(例如，经由下文进一步描述的车辆100通信总线)一个以上的处理器(诸如包括在车辆中的控制器等)以用于监视和/或控制各种车辆控制器，例如动力传动系统控制器、制动控制器、转向控制器等。计算机110通常被布置用于车辆通信网络上的通信，所述车辆通信网络可以包括车辆中的总线，诸如控制器局域网(CAN)等，和/或其他有线和/或无线机制。
经由车辆100网络，计算机110可以向车辆中的各种装置传输消息和/或从各种装置接收消息，所述各种装置例如致动器120、HMI 140等。替代地或另外地，在计算机110实际上包括多个装置的情况下，车辆100通信网络可以用于在本公开中表示为计算机110的装置之间的通信。此外，如下所述，各种控制器和/或传感器可以经由车辆通信网络向计算机110提供数据。
另外，计算机110可以被配置为例如经由车辆对车辆通信网络和/或车辆对基础设施通信网络通过无线车辆通信接口与其他交通对象(例如，车辆、基础设施、行人等)通信。车辆通信网络表示车辆100计算机110可以通过其与其他交通对象通信的一种或多种机制，并且可以是无线通信机制中的一者或多者，其包括无线(例如，蜂窝、无线、卫星、微波和射频)通信机制的任何期望的组合和任何期望的网络拓扑(或当使用多种通信机制时的多个拓扑)。示例性车辆通信网络包括提供数据通信服务的蜂窝、
Figure BDA0003944751520000061
IEEE 802.11、专用短程通信(DSRC)、和/或广域网(WAN)，所述广域网包括互联网。
车辆100的致动器120经由可以根据如已知的适当控制信号来致动各种车辆子系统的电路、芯片或其他电子和/或机械部件来实施。可以使用致动器120来控制车辆100的制动、加速和转向。计算机110可以被编程为基于规划加速度来致动车辆100致动器120(包括推进、转向和/或制动致动器120)。
传感器130可包括已知的向计算机110提供数据的多种装置。例如，传感器130可以包括对象检测传感器130，诸如设置在车辆100顶部上的(一个或多个)光探测和测距(LIDAR)传感器130，其提供车辆100周围的在车辆100的旁边、前方或后方行驶的一个或多个目标200(或对象)(例如，第二车辆、自行车、行人、机器人、无人机等)的相对位置、大小和形状。作为另一个示例，固定到车辆100保险杠的一个或多个雷达传感器130可以提供(一个或多个)目标200相对于车辆100的位置的位置。
对象检测传感器130可以包括(一个或多个)相机传感器130，例如提供提供来自车辆100周围区域的图像的前视图、侧视图等。例如，计算机110可以被编程为从(一个或多个)相机传感器130接收图像数据并且实现图像处理技术以检测道路、基础设施元件等。计算机110还可以被编程为基于从车辆100位置(例如，GPS)传感器130接收到的位置坐标(例如，GPS坐标)来确定当前车辆100的位置。
HMI 140可以被配置为在车辆100的操作期间从用户处接收输入。此外，HMI 140可以被配置为向用户提供输出。HMI 140通常位于车辆100的乘客舱中。在一个示例中，计算机110可以被编程为从HMI 140接收目的地位置。可以根据地理坐标等(例如，根据存储在车辆100中的地图数据)来指定目的地位置。
图2示出了区域210内车辆100以及目标对象或目标200(例如，第二车辆、行人等)的示例性操作场景。在本上下文中，区域210是指地面的一部分，例如地球表面上的二维(2D)区域。(一个或多个)车辆100、(一个或多个)目标200等的位置坐标可以由全球定位系统(GPS)坐标定义。区域210的边界或边缘(例如，通过连接三角形或矩形区域的顶点、指定距圆形区域的中心的半径等来定义)可以由GPS坐标指定。区域210可以具有任何合适的尺寸和/或形状，例如，矩形、椭圆形、圆形、不规则形状等。区域210可以包括一段道路、十字路口等。区域210可由传感器130的检测范围(即，距离传感器130的预定距离例如200米(m)内的位置)限定。
除了车辆100之外，诸如其他车辆、行人、自行车等的(一个或多个)目标200可以存在于所述区域中。车辆100和(一个或多个)目标200的位置可以在二维笛卡尔坐标系240(例如具有X、Y轴)中指定，如图2所示。例如，车辆100和/或目标200的位置坐标可以根据GPS位置坐标、关于车辆100定义的坐标系(例如参考点150)、为车辆100运行的场所或区域定义的坐标系等中的一个或多个来定义。
计算机110可以例如基于从HMI 140接收到的数据来对车辆100进行导航。例如，所接收到的数据可以包括根据用户输入指定的目的地的GPS位置坐标。
车辆100可以通过确定穿越车辆路径的路径多项式而在道路上操作。计算机110可以基于车辆100传感器数据和/或从远程计算机接收的数据等来确定包括路径系数的路径多项式。在本上下文中，路径是描述对象(例如，车辆100、目标200等)在与对象移动所在的道路的表面相平行的二维(2D)平面上的连续位置(即，在不同时间的位置)的直线和/或曲线。
计算机110可以被编程为致动车辆100的致动器120，例如推进、制动和/或转向致动器120。在一个示例中，计算机110可以基于经由车辆HMI 140(例如，制动踏板、方向盘、油门踏板等)从车辆100操作员处接收的输入来致动车辆100致动器120。另外地或替代地，计算机110可以被编程为通过致动车辆100的致动器120以将车辆100导航到目的地同时避免与区域210内的(一个或多个)其他目标200碰撞来以自主模式操作车辆100。车辆100的计算机110可以被编程为基于车辆100目的地和传感器130数据来确定针对车辆100的加速命令up和转向命令δp。计算机110可以被编程为基于所确定的加速命令up来致动(一个或多个)推进和/或制动致动器120，并且基于所确定的转向命令δp来致动转向致动器120。
如本文所公开的，车辆计算机110可以检测路面，即，车辆100正在操作所在的地面的特性或属性，然后可以基于所检测的路面来干预车辆100的推进、转向和/或制动操作。例如，车辆计算机110可以超驰车辆100的操作员输入和/或由虚拟驾驶员程序生成的命令等，即，在车辆计算机110中生成的用于至少部分地基于来自一个或多个车辆传感器130的数据来控制车辆100的命令。例如，车辆100计算机110可以被编程为基于车辆100车身160的形状确定车辆100车身160的虚拟边界170；基于车辆传感器数据识别(一个或多个)目标200；基于所检测到的(一个或多个)目标200、所确定的虚拟边界170以及对推进、转向或制动中的至少一者的输入，确定制动超驰、加速超驰或转向超驰中的至少一者；并且基于所述确定，执行调整车辆100转向和车辆100速度中的至少一者。
在本上下文中，转向超驰
Figure BDA0003944751520000081
和加速超驰
Figure BDA0003944751520000082
是用于偏离基于用户输入和/或由车辆计算机110确定的转向命令δp或加速命令up的相应命令。加速超驰
Figure BDA0003944751520000083
可以是包括推进超驰和制动超驰的阵列。
图3示出了车辆100的虚拟边界170的另一个示例，所述虚拟边界被定义为围绕车辆100地面上的区域，例如，基于车辆100在水平面中的外部形状来定义。通常，虚拟边界170被定义为车辆100的车身160在地面上的投影，包括各种附件，诸如车外后视镜、保险杠等，这些附件可以处于不同的高度(即，距地面的距离)。也就是说，可以将车辆100的车身160的轮廓的俯视图投影到地面上以限定2D虚拟边界170。因此，虚拟边界170定义了围绕车辆100的包围车辆100车身160的区域。虚拟边界170的区域可以在数学上指定为{r，θR)∈[0，∞)×[0，2π)|r≤Γ(θR)}。在一个示例中，虚拟边界170上的每个点被定义为与车辆100车身160的最近点间隔开指定距离，例如10厘米(cm)。下面参考等式(1)和图2，计算机110可以被编程为通过实施函数Γ(θR)来指定虚拟边界170，所述函数确定在虚拟线220与参考线xh之间的角度θR角上从虚拟边界内的参考点150到虚拟边界上的点230的距离。换言之，随着虚拟边界170上的点230的距离和角度θR的变化，函数Γ(θR)可以指定虚拟边界的各种形状。虚拟线220是从车辆100(例如，参考点150)延伸到目标200的假想线。
计算机110可以被编程为基于控制障碍函数(如下面关于表达式(2)-(4)所讨论的)来操作，所述控制障碍函数确定沿着从车辆100(例如，参考点150)延伸到目标200的虚拟线220的障碍距离h。相对距离h被定义为沿着线220从虚拟边界170上的点230在虚拟线220的相应取向上到目标200的距离(或长度)。点230位于虚拟线220与虚拟边界170的交点处。距离h被定义为从车辆100的虚拟边界170到目标200的距离。另外地或替代地，如下文所讨论的，考虑到诸如车辆100与目标200之间的相对距离、相对加速度、相对速度等各种物理参数，h可以表示车辆100与目标200之间的相对运动。在考虑到如速度或加速度等其他物理参数时，距离h和边界170的可视化可能需要包括第三尺寸z(未示出)。替代地，可以使用水平集来说明平面中的边界。水平集是通过固定自变量中的一个来将较高维度几何对象嵌入到较低维度子空间中。示例包括可视化3D几何对象的水平切口。例如，围绕车辆100的边界的尺寸可以根据车辆100与目标200的相对速度的符号而增大或减小。例如，如果相对速度为负(表明车辆100正在接近目标200)，则虚拟边界170将被扩大。替代地，如果相对速度为正，则虚拟边界170的大小可以缩小。图2中所示的线xh，yh是相对于车辆100限定的坐标系的轴线，即，具有在参考点150处的原点的笛卡尔坐标系的轴线。参数r，Γ，vH，vT，θR，θT，分别表示(i)目标200与虚拟边界参考点150之间的距离，(ii)虚拟边界170从点230到参考点150的距离，(iii)车辆100的速度矢量，(iv)目标200的速度矢量(即，指定速度的方向和大小的矢量)，(v)虚拟线220与参考线xh之间的角度，以及(vi)目标200的速度矢量vT与参考线xh之间的角度。因此，下面的表达式1示出了用于确定相对距离h的数学函数。
h(r，θR，θT，vH，vT)＝r-Γ(θR) (1)
本文中的控制障碍函数是定义要满足的约束的表达式，即数学关系，诸如表达式(2)-(4)。控制障碍函数(CBF)是其中对于每个状态x(t)∈X，都存在控制输入u(t)∈U使得(2)为真的障碍函数。注意，定义控制障碍是基于系统的数学模型进行的，例如，
Figure BDA0003944751520000101
用于指定包括车辆100和目标200的系统的状态。因此，表达式(1)定义了CBF，表达式(2)可以用于定义满足CBF的一组x，并且表达式(3)定义要经由控制输入u实施的动态约束。参考下面的表达式(2)，计算机110可以被编程为操作车辆100，使得障碍函数h(x)大于或等于0(零)，即，避免目标200进入虚拟边界170。x(t)表示车辆100在时间t的位置。时间t是使用控制障碍函数操作车辆100以避免目标200进入车辆100的虚拟边界170的时间。
h(x(t))≥0 (2)
计算机110可以通过对控制障碍函数(例如，如示例性表达式(2)、(3)或(4)中所示)执行优化操作来确定推进和/或制动超驰
Figure BDA0003944751520000102
所述控制障碍函数包括相对距离函数h以及相对距离函数的导数
Figure BDA0003944751520000103
参考表达式(3)，其指定了提供避免目标200进入虚拟边界170的改进方法的约束，计算机110可以被编程为基于从虚拟边界170延伸到所述一个或多个目标200的虚拟线220的距离的导数和虚拟线220相对于虚拟参考线xH的取向的导数来确定所述距离函数的所述导数。表达式(3)还取决于控制输入u(t)，例如，车辆100的转向和加速的致动。因此，可以识别满足表达式(3)的控制函数u(t)或者针对控制函数u(t)的范围。函数
Figure BDA0003944751520000111
是基于车辆100的位置x(t)和控制输入u(t)的函数h的时间导数。
Figure BDA0003944751520000112
在一些示例中，为了补偿不确定性，可以将不确定性的余量内置到控制障碍函数中，例如，如表达式(4)中所示。不确定性是潜在不准确性的量度，即，指定了来自传感器130的数据的预期精度或准确度水平。例如，基于从传感器130接收的数据确定相对距离或相对运动h可能存在不确定性。例如，确定距目标200的距离的对象检测传感器130可能具有1米的不准确度。
Figure BDA0003944751520000113
等式(5)-(6b)示出了定义相对运动h和相对运动的导数
Figure BDA0003944751520000114
的其他示例。函数γ是相对于车辆100的相对航向角的空间梯度，如表达式(6b)所示。
Figure BDA0003944751520000115
Figure BDA0003944751520000116
Figure BDA0003944751520000117
计算机110可以被编程为确定(i)推进的超驰，(ii)超驰推进和转向的组合，(ii)仅转向的超驰，(iii)转向的超驰和制动的超驰，或者超驰推进、转向和制动的任何其他组合。计算机110可以被编程为使用优化技术(例如，二次规划)来确定转向超驰
Figure BDA0003944751520000118
和加速超驰
Figure BDA0003944751520000119
二次规划(QP)是一种用于求解涉及二次函数的数学优化问题的非线性规划；QP可以用于优化(最小化或最大化)受变量线性约束的多元二次函数。例如，计算机110可以被编程为基于min运算(7)来识别针对表达式(3)的优化最小超驰
Figure BDA00039447515200001110
运算(7)基于例如表达式(3)返回超驰
Figure BDA00039447515200001111
的最小值。因此，基于求解受制于(3)中给出的约束的表达式(7)中表达的优化问题，仅转向/制动的某些组合将满足表达式(3)。然后，基于优化的结果，采取最小“量”的转向/制动来致动车辆100的致动器120。计算机110可以被编程为基于计划值和超驰值来确定调整后的致动命令。例如，参考等式(8)，计算机110可以被编程为基于所确定的转向致动δp(例如，由人类操作员或自主车辆控制系统所确定)和所确定的转向超驰
Figure BDA0003944751520000121
来确定调整后的转向致动δadj。参考等式(9)，计算机110可以被编程为基于所确定的加速致动up(例如，由人类操作员或自主车辆控制系统所确定)和所确定的加速超驰
Figure BDA0003944751520000122
来确定调整后的加速致动uadj。
Figure BDA0003944751520000123
Figure BDA0003944751520000124
Figure BDA0003944751520000125
本文所公开的技术可以同时应用于一个以上的目标200。表达式(10)指定第一目标200的第一障碍函数h1，并且表达式(11)指定第二目标200的第二障碍函数h2。计算机110可以被编程为识别超驰
Figure BDA0003944751520000126
同时满足表达式(10)-(11)。
Figure BDA0003944751520000127
Figure BDA0003944751520000128
基于例如车辆100致动器120的物理特性、路况等，可以指定最大允许加速度、减速度和/或转向致动极限。例如，可以基于制动致动器120的特性(例如，制动片的摩擦系数、车辆100的重量、车辆100的空气动力阻力等)和/或路况(例如摩擦系数、雨、雪、冰等)来确定最大制动减速度。等式(12)-(13)示出了还包括最大允许减速度的相对运动函数h的示例。运算符“sgn”是针对正输入返回1(一)、针对负输入返回-1(负一)并且针对0(零)输入返回0(零)的函数。计算最大加速度，所述最大加速度被定义为表达式(12)的分母中的d。当车辆100笔直地朝向目标200前进并且只能使用减速度时，如果需要比d给出的量更多的减速度，则函数h的值将为负。这是经由恒定减速度的运动学表达式发现的，即，如果初始相对速度和距目标200的距离是已知的，则恒定减速度将导致固定量的行进距离。如果实际距离小于所需距离，则车辆100可能会碰撞到目标200。如果有足够的距离来停止假设最大减速度，则函数h为正。注意，没有最大转向的编码。另外地或替代地，可以将诸如|δadj|≤δmax等附加约束添加到表达式(10)-(11)。
Figure BDA0003944751520000131
Figure BDA0003944751520000132
图4是用于控制车辆100操作的示例性过程400的流程图。计算机110可被编程为执行过程400的框。
过程400开始于框410，在所述框中，计算机110确定或接收车辆100的预定虚拟边界170。例如，如关于图2所讨论的，计算机110可以被编程为确定并存储函数Γ(θR)，所述函数针对每个给定的角度指定位置θR返回从虚拟边界170的参考点150到虚拟边界170上的点的距离。替代地，计算机110可以存储和/或从远程计算机接收默认的虚拟边界170定义。
接下来，在判定框420中，计算机110确定是否检测到一个或多个目标200，例如其他车辆、行人、建筑物、植被等。计算机110可以被编程为根据任何合适的手段基于从车辆100传感器130、远程计算机等接收的数据来识别目标200。如果计算机110确定检测到一个或多个目标200，则过程400前进到判定框430；否则，过程400返回到判定框420。
在判定框430中，计算机110确定是否接收到致动输入。计算机110可以被编程为接收来自人类操作员(例如，经由HMI 140)和/或来自自主车辆控制系统(例如，存储在计算机110存储器中的第二程序、经由车辆100网络与计算机110通信的FPGA等)的致动输入。例如，致动输入可以包括加速或减速致动up和/或转向致动δp。如果计算机110确定接收到致动输入，则过程400前进到判定框440；否则，过程400返回到判定框430。
在判定框440中，计算机110确定是否满足例如在表达式(3)中指定的控制障碍函数。在另一个示例中，如果识别出一个以上的目标200，则计算机110可以被编程为确定是否满足例如表达式(10)-(11)中所示的相应障碍函数中的每一者。如果满足与检测到的(一个或多个)目标200相关联的(一个或多个)障碍函数，则过程400前进到框450；否则，过程400前进到框460。
在框450中，计算机110应用框430的所接收的致动输入。在框450之后，过程400结束，或替代地返回到框410，但是在图1中并未示出。
在框460中，计算机110确定致动超驰
Figure BDA0003944751520000141
中的一者或两者。计算机110可以被编程为执行优化技术以基于相应的表达式(3)来识别推进或制动超驰
Figure BDA0003944751520000142
和/或转向超驰
Figure BDA0003944751520000143
在另一个示例中，当识别出多个目标200时，计算机110可以在满足多个表达式(例如，表达式(10)-(11))的同时识别超驰致动
Figure BDA0003944751520000144
接下来，在框470中，计算机110将调整后的致动命令δadj，uadj应用于车辆100的致动器120。计算机110可以被编程为基于等式(8)-(9)、基于所接收的致动输入δp，up和所确定的超驰
Figure BDA0003944751520000145
来确定调整后的致动命令δadj，uadj。在框470之后，过程400结束，或替代地返回框410，但是在图1中并未示出。
如本文所讨论的计算装置通常各自包括命令，所述命令可由诸如上文所识别的那些的一个或多个计算装置执行并且用于实施上文描述的过程的框或步骤。计算机可执行指令可以由使用各种编程语言和/或技术创建的计算机程序来编译或解译，所述编程语言和/或技术单独地或组合地包括但不限于JavaTM、C、C++、Visual Basic、Java Script、Perl、HTML等。一般来说，处理器(例如，微处理器)例如从存储器、计算机可读介质等接收指令，并且执行这些指令，从而执行一个或多个过程，包括本文所述的过程中的一个或多个。可以使用各种计算机可读介质来存储和传输此类指令和其他数据。计算装置中的文件通常是存储在计算机可读介质(例如存储介质、随机存取存储器等)上的数据的集合。
计算机可读介质包括参与提供可以由计算机读取的数据(例如，指令)的任何介质。此类介质可以采用许多形式，其包括但不限于非易失性介质、易失性介质等。非易失性介质包括例如光盘或磁盘和其他持久性存储器。易失性介质包括动态随机存取存储器(DRAM)，其通常构成主存储器。计算机可读介质的常见形式包括例如软盘、软磁盘、硬盘、磁带、任何其他磁性介质、CD-ROM、DVD、任何其他光学介质、纸带、具有孔图案的任何其他物理介质、RAM、PROM、EPROM、快闪、EEPROM、任何其他存储器芯片或盒式磁带、或计算机可从中读取的任何其他介质。
关于本文所描述的介质、过程、系统、方法等，应理解，尽管已经将此类过程等的步骤描述为按照某个有序序列发生，但是此类过程可通过以不同于本文描述的顺序的顺序执行所描述的步骤来实践。还应理解，可以同时执行某些步骤，可以添加其他步骤，或者可以省略本文所述的某些步骤。换句话说，本文对系统和/或过程的描述是为了示出某些实施例的目的而提供，而决不应被解释为限制所公开的主题。
因此，应理解，包括以上描述和附图以及所附权利要求的本公开意图为说明性的而非限制性的。在阅读了以上描述之后，除了所提供的示例之外的许多实施例和应用对于本领域技术人员而言将是明显的。本发明的范围不应参考以上描述来确定，而应参考所附的和/或基于此包括在非临时专利申请中的权利要求连同此类权利要求所赋予权利的等效物的全部范围来确定。设想并预期未来的发展将在本文讨论的技术中发生，并且所公开的系统和方法将并入到此类未来实施例中。总而言之，应理解，所公开的主题能够进行修改和变化。
根据本发明，提供了一种用于检测路面的系统，所述系统具有处理器和存储器，所述存储器存储有指令，所述指令可由所述处理器执行以：基于车身的形状来确定所述车身的虚拟边界；基于车辆传感器数据来识别一个或多个对象；基于所述识别的一个或多个对象、所述确定的虚拟边界以及对推进、转向或制动中的至少一者的输入，确定制动超驰或转向超驰中的至少一者；以及基于所述确定，执行调整车辆转向和车辆速度中的至少一者。
根据实施例，所述用于确定所述虚拟边界的指令还包括用于进行以下操作的指令：通过指定一个函数来指定所述虚拟边界，所述函数确定从所述虚拟边界内的参考点到所述虚拟边界上的点的虚拟线在所述虚拟线相对于参考线的相应取向上的长度。
根据实施例，所述用于确定所述制动超驰或所述转向超驰中的所述至少一者的指令包括用于进行以下操作的指令：对控制障碍函数执行优化操作，所述控制障碍函数包括距离函数和所述距离函数的导数，其中所述距离函数是在从所述虚拟边界的参考点延伸到所述一个或多个对象的线的取向上基于所述线从所述一个或多个对象到与所述虚拟边界的交点的长度定义的。
根据实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：基于从所述虚拟边界延伸到所述一个或多个对象的虚拟线的距离的导数和所述虚拟线相对于虚拟参考线的取向的导数来确定所述距离函数的所述导数。
根据实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：进一步基于最大允许减速度来确定所述制动超驰。
根据实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：进一步基于最大允许转向来确定所述转向超驰。
根据实施例，从车辆操作员或自主车辆控制系统中的至少一者处接收对推进、转向或制动中的至少一者的输入。
根据本发明，一种用于检测路面的方法包括：基于车身的形状来确定所述车身的虚拟边界；基于车辆传感器数据来识别一个或多个对象；基于所述识别的一个或多个对象、所述确定的虚拟边界以及对推进、转向或制动中的至少一者的输入，确定制动超驰或转向超驰中的至少一者；以及基于所述确定，执行调整车辆转向和车辆速度中的至少一者。
在本发明的一个方面，确定所述虚拟边界还包括通过指定一个函数来指定所述虚拟边界，所述函数确定从所述虚拟边界内的参考点到所述虚拟边界上的点的虚拟线在所述虚拟线相对于参考线的相应取向上的长度。
在本发明的一个方面，确定所述制动超驰或所述转向超驰中的所述至少一者还包括对控制障碍函数执行优化操作，所述控制障碍函数包括距离函数和所述距离函数的导数，其中所述距离函数是在从所述虚拟边界的参考点延伸到所述一个或多个对象的线的取向上基于所述线从所述一个或多个对象到与所述虚拟边界的交点的长度定义的。
在本发明的一个方面，所述方法包括：基于从所述虚拟边界延伸到所述一个或多个对象的虚拟线的距离的导数和所述虚拟线相对于虚拟参考线的取向的导数来确定所述距离函数的所述导数。
在本发明的一个方面，所述方法包括：进一步基于最大允许减速度来确定所述制动超驰。
在本发明的一个方面，所述方法包括：进一步基于最大允许转向来确定所述转向超驰。
在本发明的一个方面，所述方法包括：从车辆操作员或自主车辆控制系统中的至少一者处接收对推进、转向或制动中的至少一者的输入。

Claims (9)

1.一种用于检测路面的方法，其包括：
基于车身的形状来确定所述车身的虚拟边界；
基于车辆传感器数据来识别一个或多个对象；
基于所述识别的一个或多个对象、所述确定的虚拟边界以及对推进、转向或制动中的至少一者的输入，确定制动超驰或转向超驰中的至少一者；以及
基于所述确定，执行调整车辆转向和车辆速度中的至少一者。
2.如权利要求1所述的方法，其中确定所述虚拟边界还包括通过指定一个函数来指定所述虚拟边界，所述函数确定从所述虚拟边界内的参考点到所述虚拟边界上的点的虚拟线在所述虚拟线相对于参考线的相应取向上的长度。
3.如权利要求1所述的方法，其中确定所述制动超驰或所述转向超驰中的所述至少一者还包括对控制障碍函数执行优化操作，所述控制障碍函数包括距离函数和所述距离函数的导数，其中所述距离函数是在从所述虚拟边界的参考点延伸到所述一个或多个对象的线的取向上基于所述线从所述一个或多个对象到与所述虚拟边界的交点的长度定义的。
4.如权利要求3所述的方法，其还包括：基于从所述虚拟边界延伸到所述一个或多个对象的虚拟线的距离的导数和所述虚拟线相对于虚拟参考线的取向的导数来确定所述距离函数的所述导数。
5.如权利要求1所述的方法，其还包括：进一步基于最大允许减速度来确定所述制动超驰。
6.如权利要求1所述的方法，其还包括：进一步基于最大允许转向来确定所述转向超驰。
7.如权利要求1所述的方法，其还包括：从车辆操作员或自主车辆控制系统中的至少一者处接收对推进、转向或制动中的至少一者的所述输入。
8.一种计算装置，其被编程为执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
9.一种计算机程序产品，其包括存储有指令的计算机可读介质，所述指令能由计算机处理器执行以执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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