交通工具控制系统的制作方法

交通工具控制系统


背景技术：

1.本公开总体上涉及一种用于交通工具(vehicle)的控制系统。驾驶员从自动驾驶接管到手动驾驶可能会导致交通工具转向不稳定。


技术实现要素：

2.当驾驶员承担对自动驾驶交通工具的控制并将他们的手放在方向盘上时，驾驶员在接管过渡期间的转向反应对于交通工具操作的环境而言可能会过大。这种转向反应可能导致交通工具不必要地偏离行驶车道或在行驶车道内偏转，直到驾驶员完全控制交通工具为止。本公开描述了一种交通工具控制系统，该交通工具控制系统基于对方向盘的输入对驾驶员的接管进行分类，并且基于交通工具周围环境的背景确定从自动驾驶到手动驾驶的过渡期间的驾驶员辅助水平。
3.交通工具控制系统的示例包括与转向传感器以及一个或多个感知传感器通信的控制器电路。转向传感器被配置成用于检测主交通工具的方向盘的转向扭矩。一个或多个感知传感器被配置成用于检测靠近主交通工具的环境。控制器电路被配置成用于：基于转向传感器确定主交通工具的操作者何时请求从主交通工具的全自动控制中接管，其中控制器电路基于转向传感器对接管请求进行分类。
4.在具有先前段落的交通工具控制系统的一个或多个特征的示例中，控制器电路基于转向传感器和环境确定自动驾驶员辅助水平。
5.在具有先前段落中任一段的交通工具控制系统的一个或多个特征的示例中，当转向扭矩大于第一阈值时，控制器电路确定操作者请求接管。
6.在具有先前段落中任一段的交通工具控制系统的一个或多个特征的示例中，一个或多个感知传感器包括相机、雷达(radar)、光检测和测距(lidar)、以及惯性测量单元中的一者。
7.在具有先前段落中任一段的交通工具控制系统的一个或多个特征的示例中，其中转向传感器被进一步配置成用于检测转向角和转向角速率。
8.在具有先前段落的交通工具控制系统的一个或多个特征的示例中，当最大转向角小于第二阈值、最大转向角速率大于第三阈值并且小于第四阈值时，控制器电路分类出第一接管。
9.在具有先前段落中任一段的交通工具控制系统的一个或多个特征的示例中，当最大转向角小于第二阈值并且最大转向角速率小于第三阈值时，控制器电路分类出第二接管。
10.在具有先前段落中任一段的交通工具控制系统的一个或多个特征的示例中，当最大转向角大于第五阈值并且最大转向角速率大于第四阈值时，控制器电路分类出第三接管。
11.在具有先前段落中任一段的交通工具控制系统的一个或多个特征的示例中，控制器电路基于对接管请求的分类和一个或多个感知传感器确定自动驾驶员辅助水平。
12.在具有先前段落的交通工具控制系统的一个或多个特征的示例中，当控制器电路分类出第一接管并且一个或多个感知传感器未检测到障碍物时，控制器电路禁用自动驾驶员辅助。
13.在具有先前段落中任一段的交通工具控制系统的一个或多个特征的示例中，当控制器电路分类出第二接管并且一个或多个感知传感器检测到至少一个障碍物时，控制器电路启用自动驾驶员辅助以避免与至少一个障碍物发生碰撞。
14.在具有先前段落中任一段的交通工具控制系统的一个或多个特征的示例中，当控制器电路分类出第三接管并且一个或多个感知传感器检测到至少一个障碍物时，控制器电路启用自动驾驶员辅助以避免与至少一个障碍物发生碰撞。
15.在具有先前段落中任一段的交通工具控制系统的一个或多个特征的示例中，控制器电路进一步基于道路的曲率半径确定自动驾驶员辅助水平。
16.在具有先前段落中任一段的交通工具控制系统的一个或多个特征的示例中，控制器电路进一步基于主交通工具的侧向加速度确定自动驾驶员辅助水平。
17.操作交通工具控制系统的方法的示例包括：用转向传感器检测主交通工具的方向盘的转向扭矩；用一个或多个感知传感器检测靠近主交通工具的环境；用与转向传感器以及一个或多个感知传感器通信的控制器电路，基于转向传感器确定主交通工具的操作者何时请求从主交通工具的全自动控制中接管；以及用控制器电路基于转向传感器对接管请求进行分类。
18.在具有先前段落的操作交通工具控制系统的方法的一个或多个特征的示例中，控制器电路基于转向传感器和环境确定自动驾驶员辅助水平。
19.在具有先前段落中任一段的操作交通工具控制系统的方法的一个或多个特征的示例中，当转向扭矩大于第一阈值时，控制器电路确定操作者请求接管。
20.在具有先前段落中任一段的操作交通工具控制系统的方法的一个或多个特征的示例中，一个或多个感知传感器包括相机、雷达、光检测和测距、以及惯性测量单元中的一者。
21.在具有先前段落中任一段的操作交通工具控制系统的方法的一个或多个特征的示例中，转向传感器被进一步配置成用于检测转向角和转向角速率。
22.在具有先前段落的操作交通工具控制系统的方法的一个或多个特征的示例中，当最大转向角小于第二阈值、并且最大转向角速率大于第三阈值并且小于第四阈值时，控制器电路分类出第一接管。
23.在具有先前段落中任一段的操作交通工具控制系统的方法的一个或多个特征的示例中，当最大转向角小于第二阈值并且最大转向角速率小于第三阈值时，控制器电路分类出第二接管。
24.在具有先前段落中任一段的操作交通工具控制系统的方法的一个或多个特征的示例中，当最大转向角大于第五阈值并且最大转向角速率大于第四阈值时，控制器电路分类出第三接管。
25.在具有先前段落中任一段的操作交通工具控制系统的方法的一个或多个特征的示例中，控制器电路基于对接管请求的分类和一个或多个感知传感器确定自动驾驶员辅助水平。
26.在具有先前段落的操作交通工具控制系统的方法的一个或多个特征的示例中，当控制器电路分类出第一接管并且一个或多个感知传感器未检测到障碍物时，控制器电路禁用自动驾驶员辅助。
27.在具有先前段落中任一段的操作交通工具控制系统的方法的一个或多个特征的示例中，当控制器电路分类出第二接管并且一个或多个感知传感器检测到至少一个障碍物时，控制器电路启用自动驾驶员辅助以避免与至少一个障碍物发生碰撞。
28.在具有先前段落中任一段的操作交通工具控制系统的方法的一个或多个特征的示例中，当控制器电路分类出第三接管并且一个或多个感知传感器检测到至少一个障碍物时，控制器电路启用自动驾驶员辅助以避免与至少一个障碍物发生碰撞。
29.在具有先前段落中任一段的操作交通工具控制系统的方法的一个或多个特征的示例中，控制器电路进一步基于道路的曲率半径确定自动驾驶员辅助水平。
30.在具有先前段落中任一段的操作交通工具控制系统的方法的一个或多个特征的示例中，控制器电路进一步基于主交通工具的侧向加速度确定自动驾驶员辅助水平。
附图说明
31.现在将通过示例的方式参考附图描述本发明，其中：
32.图1是根据一个示例的交通工具控制系统的图示；
33.图2是根据一个示例的图1的交通工具控制系统的转向传感器的图示；
34.图3是根据一个示例的图1的交通工具控制系统的一个或多个感知传感器的图示；
35.图4是根据一个示例的转向扭矩的曲线图；
36.图5是根据一个示例的转向角的曲线图；
37.图6是根据一个示例的转向扭矩的曲线图；
38.图7是根据一个示例的由图1的交通工具控制系统执行的逻辑流程的图示；
39.图8是根据一个示例的由图1的交通工具控制系统执行的另一逻辑流程的图示；
40.图9是根据一个示例的配备有图1的系统的主(host)交通工具在道路上行驶的图示；以及
41.图10是根据一个示例操作图1的交通工具控制系统的方法的流程图。
具体实施方式
42.现在将详细参考实施例，在附图中示出这些实施例的示例。在以下详细描述中，阐述了众多具体细节以便提供对各种所描述的实施例的透彻理解。然而，对本领域的普通技术人员将显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践各个所描述的实施例。在其他实例中，并未对公知方法、程序、部件、电路以及网络进行详细描述，以免不必要地使实施例的各方面模糊。
43.本公开描述了一种交通工具控制系统，该交通工具控制系统被配置成用于对操作者接管的类型进行分类，在分类之后该系统在从自动驾驶到手动驾驶的过渡期间提供适当水平的驾驶员辅助。本公开中描述的交通工具控制系统与仅将控制移交给驾驶员而没有驾驶员辅助的过渡期的其他系统形成对比。交通工具控制系统通过如下方式来实现这一点：基于驾驶员对方向盘的输入(即转向扭矩、转向角和转向角速率)推断接管的紧迫性，随后
基于检测周围环境的传感器(例如，雷达、光检测和测距、相机、相对运动)验证接管的紧迫性。在接管过渡期间启用的驾驶员辅助允许交通工具维持稳定性并避免与其他对象或障碍物发生碰撞。
44.图1示出了安装在主交通工具12上的交通工具控制系统10(在下文被称为系统10)的示例。主交通工具12可以被表征为自动交通工具(automated vehicle)。如本文中所使用的，术语自动交通工具可应用于在以自动驾驶模式(即，全自主驾驶模式)操作主交通工具12的实例，在自动驾驶模式中，主交通工具12的操作者除指定目的地以外几乎可以不用做其它操作来操作主交通工具12。主交通工具12也可以在手动驾驶模式中操作，在手动驾驶模式中，自动化程度或水平只不过就是向总体上控制主交通工具12的转向、加速和制动的人类操作者提供听觉或视觉警告。例如，系统可能仅仅根据需要来辅助操作者，以改变车道和/或避免干扰诸如另一交通工具、行人或道路标志之类的对象，和/或避免与诸如另一交通工具、行人或道路标志之类的对象碰撞。手动驾驶模式可包括驾驶员辅助特征，诸如车道保持、巡航控制、碰撞避免、以及停车辅助。
45.系统10包括与转向传感器16以及一个或多个感知传感器18通信的控制器电路14。控制器电路14可以与其他交通工具控制设备(未示出)集成并与其他交通工具控制设备共享存储器和/或其他部件，或者控制器电路14可以是独立设备。控制器电路14可以包括处理器(未示出)(诸如微处理器)或其他控制电路系统(诸如模拟和/或数字控制电路系统)。控制电路系统可以包括被编程以执行技术的一个或多个专用集成电路(asic)或现场可编程门阵列(fpga)，或可以包括被编程以用于根据固件、存储器、其他存储或组合中的程序指令执行技术的一个或多个通用硬件处理器。控制器电路14还可以将定制的硬接线逻辑、asic、或fpga与定制的编程进行组合，以实现技术。控制器电路14可以包括存储器或存储介质(未示出)，包括非易失性存储器，诸如用于存储一个或多个例程、阈值、和所捕获的数据的电可擦除可编程只读存储器(eeprom)。eeprom存储数据并且允许通过应用特定编程信号来擦除并且重新编程各个字节。控制器电路14可以包括非易失性存储器的其他示例，诸如闪存、只读存储器(rom)、可编程只读存储器(prom)、以及可擦除可编程只读存储器(eprom)。控制器电路14可以包括易失性存储器，诸如动态随机存取存储器(dram)、静态随机存取存储器(sram)。一个或多个例程可以由处理器执行，以执行用于基于由控制器电路14从转向传感器16和一个或多个感知传感器18接收到的信号来控制主交通工具12的步骤，如本文所述的。
46.图2示出了与系统10隔离的转向传感器16的示例。在该示例中，转向传感器16被配置成用于：检测主交通工具12的方向盘的转向扭矩20、转向角22和转向角速率24。在示例中，转向传感器16被安装到主交通工具12的转向柱并且经由控制器局域网总线(can总线-未示出)与控制器电路14通信。在示例中，转向传感器16包括安装在转向柱上不同位置中的多个传感器，这些传感器向控制器电路14提供转向扭矩20、转向角22和转向角速率24的个体输出信号。在另一示例中，转向传感器16是单个传感器，该单个传感器向控制器电路14提供转向扭矩20、转向角22和转向角速率24的多个输出信号。
47.图3示出了与系统10隔离的一个或多个感知传感器18的示例。一个或多个感知传感器18可以包括测距传感器，诸如雷达(radar)、光检测和测距(lidar)、以及超声传感器(未示出)。一个或多个感知传感器18还可以包括视觉传感器，诸如相机，包括视频相机、飞
行时间(tof)相机等。相机可以安装在主交通工具12的前部、后部或侧面上，或安装在主交通工具12的内部中且在适于相机穿过主交通工具12的窗户观察主交通工具12周围区域的位置处。相机优选地是视频类型的相机，其可以以足够的帧速率(例如每秒至少十帧)捕获道路和周围区域的图像。一个或多个感知传感器18还可包括检测主交通工具12的相对运动的惯性测量单元(imu)。由imu测量的相对运动可以包括主交通工具12的当前横摆角速度(yaw rate)、纵向加速度、侧向加速度、俯仰角速度(pitch rate)以及滚动角速度(roll rate)。一个或多个感知传感器18还可包括全球导航卫星系统(gnss)接收器。gnss接收器可以从来自已知卫星系统中的任一系统的轨道卫星接收信号，该已知卫星系统包括全球定位系统(gps)、全球导航卫星系统(globalnaya navigazionnaya sputnikovaya sistema，glonass)、北斗导航卫星系统(bds)和伽利略全球导航卫星系统。一个或多个感知传感器18可以分布在主交通工具12周围并且提供主交通工具12在其中操作的环境的360度视图，并且一个或多个感知传感器18被配置成用于检测靠近主交通工具12的环境。在示例中，测距传感器用于检测靠近主交通工具12的对象和/或障碍物的距离和接近速率。在示例中，相机用于检测对象和/或障碍物并且对对象和/或障碍物进行分类，所述对象和/或障碍物诸如车道标记、道路边缘、行人、其他交通工具等。在一些示例中，来自一个或多个感知传感器18的数据被融合(fuse)，以将来自测距传感器的检测与来自相机的分类进行关联。
48.控制器电路14被配置成用于：基于转向传感器16确定主交通工具12的操作者何时请求从主交通工具12的全自动控制中接管，并且进一步基于来自转向传感器16的输出对接管请求进行分类。在示例中，转向传感器16通过测量转向扭矩20的变化来检测操作者何时将一只或多只手放在方向盘上。图4示出了作为时间函数的转向扭矩20的曲线图。数据是针对三个分类的操作者接管请求(即类型i、ii和iii)而绘制的，下面将更详细地描述这三个分类的操作者接管请求。虽然在本公开中描述了操作者接管请求的三个分类，但是应当理解，可以使用本文描述的系统10来指示任何数量的接管请求。可以基于用户期望的粒度(granularity)和/或基于转向传感器16的分辨率来增加或减少分类的数量。参考图4，在时间等于0(t＝0)处，转向扭矩20基本上为零并且指示交通工具在自主模式(在自主模式中操作者的手没有接触方向盘)下转向。随着时间的增加，三个曲线指示转向扭矩20的变化基本上非零。在图4所示的示例中，当转向扭矩20大于由位于-2nm的转向扭矩20处的虚线示出的第一阈值时，控制器电路14确定操作者请求接管。第一阈值可以是用户定义的，并且在本示例中被指示为-2nm，这提供了真操作者接管请求与假操作者接管请求之间的充分权衡。将理解的是，阈值也可以设置为包括 2nm，因为对于方向盘的顺时针旋转和逆时针旋转两者都检测到转向扭矩20。在另一示例中，转向扭矩20的绝对值用于第一阈值。在另一示例中，当转向扭矩20大于第一阈值达限定的时间段时，控制器电路14确定操作者请求接管。在该示例中，控制器电路14可以减少假的或错误的操作者接管请求，诸如当操作者无意中移动方向盘时。所定义的时间段可以是用户定义的，并且在示例中，所定义的时间段在从零到一秒的范围中。
49.图5和图6是针对操作者接管请求的三个分类的作为时间的函数的转向角22和转向角速率24的曲线图，并且与图4中所示的转向扭矩20的曲线图相对应。如从图5和图6中可以看出的，操作者接管请求的三个分类指示转向角22和转向角速率24的可检测地不同的曲线图。控制器电路14使用这些可检测的差异通过将转向角22和转向角速率24与相应阈值进
行比较来确定该分类是类型i、类型ii还是类型iii接管请求。在图5和图6所示的示例中，控制器电路14将第一接管(即类型i)分类为由相对小的转向角22和相对快的转向角速率24指示，诸如当操作者以随机方式转动或摇动方向盘时。类型i接管可以指示操作者在非紧急情况下和/或当主交通工具12的路径上没有障碍物时恢复对主交通工具12的控制。在该示例中，当最大转向角22小于第二阈值(例如，25度)并且当最大转向角速率24大于第三阈值(例如，1.5度/秒)但是小于第四阈值(例如，3度/秒)时，控制器电路14分类出类型i接管。
50.在图5和图6所示的示例中，控制器电路14将第二接管(即类型ii)分类为由相对小的转向角22和相对慢的转向角速率24指示，诸如当操作者对方向盘施加相对轻微或柔和的持续转动或旋转时。类型ii接管可以指示：操作者在可能需要主交通工具12的车道内偏斜(bias)以避开位于主交通工具12的路径中的障碍物(诸如，坑洼或碎片)时恢复对主交通工具12的控制。在该示例中，当最大转向角22小于第二阈值(例如，25度)并且最大转向角速率24小于第三阈值(例如，1.5度/秒)时，控制器电路14分类出类型ii接管。
51.在图5和图6所示的示例中，控制器电路14将第三接管(即类型iii)分类为由相对大的转向角22和相对快的转向角速率24指示，诸如当操作者对方向盘施加相对有力的持续转动或旋转时。类型iii接管可以指示：操作者在可能需要变道以避开主交通工具12的路径中的障碍物的紧急情况下恢复对主交通工具12的控制。在该示例中，当最大转向角22大于第五阈值(例如，40度)并且最大转向角速率24大于第四阈值(例如，3度/秒)时，控制器电路14分类出类型iii接管。图7示出了由控制器电路14执行以对如以上示例中描述的接管请求进行分类的逻辑流程的示例。上述示例中的第一、第二、第三、第四和第五阈值可以由用户确定并且可以基于特定应用的交通工具动力学进行校准。
52.在示例中，控制器电路14被进一步配置成用于：基于转向传感器16并基于由一个或多个感知传感器18检测到的环境来确定自动驾驶员辅助水平。控制器电路14被配置成用于：在从全自动驾驶到手动驾驶的过渡期间启用自动驾驶员辅助特征以确保安全过渡。在示例中，自动驾驶员辅助水平包括：被应用以供车道保持和/或碰撞避免(例如，规避性(evasive)转向和/或紧急制动)的转向辅助；对驾驶员施加的最大转向角22的限制，以防止交通工具不稳定；自动制动和速度控制；以及针对车道偏离和/或碰撞的警告。自动驾驶员辅助可以被启用达预先确定的时间段或时间阈值(例如，5秒)或者达动态时间阈值，该动态时间阈值可以基于环境和/或主交通工具12操作状况(例如，主交通工具速度、道路状况、道路几何形状、检测到的障碍物等或它们的任何组合)而变化。
53.在示例中，一旦控制器电路14表征如上所述的接管请求，控制器电路14随后基于接管分类和一个或多个感知传感器18确定自动驾驶员辅助水平。图8示出了由控制器电路14执行的逻辑流程的另一示例，其中一个或多个感知传感器18用于检测障碍物和道路状况。在该示例中，当控制器电路14分类出第一接管(即，类型i)并且一个或多个感知传感器18没有检测到障碍物时，控制器电路14进一步基于道路的曲率半径(roc)超过曲率阈值和/或基于主交通工具12的侧向加速度超过加速度阈值(例如，大于5m/s2)，确定自动驾驶员辅助水平。图9示出主交通工具12进入道路的弯曲部分。在示例中，控制器电路14被配置成用于基于由相机捕获的道路的图像使用用于图像分析的已知技术来确定道路的roc。相机可以检测车道标记和/或道路边缘，控制器电路14可以处理这些车道标记和/或道路边缘以确定与行驶车道的中心相对应的车道多项式(lane polynomial)，根据该车道多项式可以确
定roc。在示例中，视觉处理技术(诸如，来自以色列耶路撒冷的moblieye视觉技术有限公司(moblieye vision technologies,ltd.)的eye平台或其他合适的设备)可以用于确定车道多项式，并且可以与控制器电路14集成在一起，或者可以是与控制器电路14通信的单独封装。控制器电路14可以使用已知的方法中的任何方法来确定车道多项式，包括但不限于最小二乘法和插值法。在一些示例中，在另一示例中，控制器电路14被配置成用于基于数字地图确定roc，主交通工具12可以从控制器电路14的存储器或经由基于云的服务访问该数字地图。在该示例中，控制器电路14可以经由gnss接收器确定主交通工具12相对于道路的弯曲部分的位置。在另一示例中，当主交通工具12进入离心力作用在主交通工具12上的道路的弯曲部分时，控制器电路14基于从imu接收到的信号来确定主交通工具12的侧向加速度。
54.在图8所示的示例中，当控制器电路14确定主交通工具12正行驶在具有大于曲率阈值的roc的道路上时，或者当由imu测量的主交通工具12的侧向加速度大于加速度阈值时，控制器电路14限制驾驶员可以施加的最大转向角22以维持主交通工具12的侧向稳定性。也就是说，控制器电路14限制驾驶员在接管过渡期间可以应用的转向角22的量，使得驾驶员不会通过做出过度的(并且可能不必要的)转向操纵而失去对主交通工具12的控制。最大转向角阈值可以基于主交通工具12的动态响应而变化，并且可以基于主交通工具12的动态模型使用当前交通工具状态参数来计算最大转向角阈值，这些当前交通工具状态参数包括：当前转向角22、当前侧向加速度、和当前交通工具横摆角速度。将理解的是，其他交通工具状态参数可以被包括在最大转向角阈值的计算中。在该示例中，当roc或侧向加速度小于相应的阈值时，控制器电路14启用必要的驾驶员辅助(例如，车道保持辅助)达时间阈值，随后禁用自动的驾驶员辅助，在此之后驾驶员承担对主交通工具12的完全控制。
55.返回参考图8，在将接管请求表征为类型ii接管时，控制器电路14确定一个或多个感知传感器18是否检测到障碍物。当检测到障碍物时，控制器电路14启用必要的驾驶员辅助以避免与障碍物碰撞并且启用来自警报设备的碰撞警告，该碰撞警告向驾驶员警告潜在的碰撞。警报设备可以是向驾驶员警报潜在碰撞的听觉设备、视觉设备、和触觉设备中的一者或多者。在该示例中，当没有检测到障碍物时，控制器电路14确定道路的roc或侧向加速度是否大于它们相应的阈值。当roc或侧向加速度大于曲率阈值或加速度阈值时，控制器电路14限制驾驶员在过渡期间可以施加的转向角22的量，使得驾驶员不会失去对主交通工具12的控制。在该示例中，控制器电路14随后启用必要的驾驶员辅助(例如，车道保持辅助)达等于时间阈值的时间段，在该时间段之后驾驶员承担对主交通工具12的完全控制。
56.再次参考图8，在将接管请求表征为类型iii接管时，控制器电路14确定一个或多个感知传感器18是否检测到障碍物。当检测到障碍物时，控制器电路14启用规避性驾驶员辅助，以避免迫在眉睫的与障碍物碰撞的威胁。虽然未示出，但控制器电路14还可启用来自警报设备的碰撞警告，该碰撞警告向驾驶员警报即将与障碍物发生碰撞。在该示例中，当没有检测到障碍物时，控制器电路14确定道路的roc或侧向加速度是否大于它们相应的阈值。当roc或侧向加速度大于曲率阈值或加速度阈值时，控制器电路14限制驾驶员在过渡期间可以施加的转向角22的量，使得驾驶员不会失去对主交通工具12的控制。在该示例中，控制器电路14随后启用必要的驾驶员辅助(例如，车道保持辅助)达等于时间阈值的时间段，在该时间段之后驾驶员承担对主交通工具12的完全控制。
57.图10是操作交通工具控制系统10的方法100的流程图。
58.步骤102，检测转向扭矩，包括用转向传感器16检测主交通工具12的方向盘的转向扭矩20，如上所述的。转向传感器16被配置成用于检测转向扭矩20、转向角22和转向角速率24。转向传感器16经由主交通工具12的can总线与控制器电路14通信。转向传感器16可以是如上所述的单个设备或多个设备。
59.步骤104，检测环境，包括用一个或多个感知传感器18检测靠近主交通工具12的环境。一个或多个感知传感器18包括如上所述的测距传感器、视觉传感器、gnss和imu。一个或多个感知传感器18可以分布在主交通工具12周围并且提供主交通工具12在其中操作的环境的360度视图。
60.步骤106，确定接管请求，包括用与转向传感器16以及一个或多个感知传感器18通信的控制器电路14基于转向传感器16确定主交通工具12的操作者何时请求接管。在示例中，转向传感器16通过测量转向扭矩20的变化并将转向扭矩20与第一阈值进行比较，来检测操作者何时将一只或多只手放在方向盘上。当转向扭矩20大于第一阈值时，控制器电路14确定操作者请求接管，如上所述的。
61.步骤108，对接管进行分类，包括用控制器电路14基于转向传感器16对接管请求进行分类。控制器电路14通过将转向角22和转向角速率24与它们相应的阈值进行比较，来将接管分类为第一接管请求(类型i)、第二接管请求(类型ii)或第三接管请求(类型iii)，如上所述的。
62.控制器电路14进一步确定在从全自动驾驶到手动驾驶的过渡期间启用的自动驾驶员辅助水平以促进安全过渡。自动驾驶员辅助水平是基于接管请求的类型以及是否用一个或多个感知传感器18检测到障碍物的，如上所述。自动驾驶员辅助水平包括：用于车道保持和/或碰撞避免的转向辅助、对驾驶员施加的最大转向角22的限制以抑制交通工具不稳定、自动制动和速度控制、以及针对车道偏离和/或碰撞的警告。控制器电路14进一步基于道路的roc或基于主交通工具12的侧向加速度来确定自动驾驶员辅助水平，如上所述。当roc或侧向加速度大于曲率阈值或加速度阈值时，控制器电路14限制驾驶员在过渡期间可以施加的转向角22的量，使得驾驶员不会失去对主交通工具12的控制。控制器电路14随后启用必要的驾驶员辅助达等于时间阈值的时间段，在该时间段之后驾驶员承担对主交通工具12的完全控制。
63.因此，提供了交通工具控制系统10和操作交通工具控制系统10的方法100。交通工具控制系统10可以提供优于其他交通工具控制系统的优势，因为系统10在从全自动驾驶到手动驾驶的过渡期间启用一定水平的自动驾驶员辅助。
64.根据这些技术描述的交通工具控制系统的一些进一步示例包括以下示例。这些示例可以与本公开中描述的其他示例中的任何示例分开或以多种组合方式组合或实现。
65.示例1.一种交通工具控制系统，包括：控制器电路，该控制器电路被配置成用于：从转向传感器接收主交通工具的方向盘的转向扭矩；从一个或多个感知传感器接收靠近主交通工具的环境；基于转向扭矩确定主交通工具的操作者何时请求从主交通工具的全自动控制中接管；并基于转向扭矩对接管请求进行分类。
66.示例2.上述示例中任一示例的交通工具控制系统，其中控制器电路被进一步配置成用于：基于转向传感器和环境确定自动驾驶员辅助水平。
67.示例3.上述示例中任一示例的交通工具控制系统，其中控制器电路被进一步配置成用于：当转向扭矩大于第一阈值时，确定操作者请求接管。
68.示例4.上述示例中任一示例的交通工具控制系统，其中一个或多个感知传感器包括相机、雷达、光检测和测距、以及惯性测量单元中的一者。
69.示例5.上述示例中任一示例的交通工具控制系统，其中控制器电路被进一步配置成用于：从转向传感器接收转向角和转向角速率。
70.示例6.上述示例中任一示例的交通工具控制系统，其中控制器电路被进一步配置成用于：当最大转向角小于第二阈值；并且最大转向角速率大于第三阈值且小于第四阈值时，分类出第一接管。
71.示例7.上述示例中任一示例的交通工具控制系统，其中控制器电路被进一步配置成用于：当最大转向角小于第二阈值；并且最大转向角速率小于第三阈值时，分类出第二接管。
72.示例8.上述示例中任一示例的交通工具控制系统，其中控制器电路被进一步配置成用于：当最大转向角大于第五阈值；并且最大转向角速率大于第四阈值时，分类出第三接管。
73.示例9.上述示例中任一示例的交通工具控制系统，其中控制器电路被进一步配置成用于：基于接管请求的分类和一个或多个感知传感器确定自动驾驶员辅助水平。
74.示例10.上述示例中任一示例的交通工具控制系统，其中控制器电路被进一步配置成用于：分类出在一个或多个感知传感器没有检测到障碍物的情况下的第一接管；并禁用自动驾驶员辅助。
75.示例11.上述示例中任一示例的交通工具控制系统，其中控制器电路被进一步配置成用于：分类出在一个或多个感知传感器检测到至少一个障碍物的情况下的第二接管；并启用自动的驾驶员辅助以避免与至少一个障碍物发生碰撞。
76.示例12.上述示例中任一示例的交通工具控制系统，其中控制器电路被进一步配置成用于：分类出在一个或多个感知传感器检测到至少一个障碍物的情况下的第三接管；并启用自动的驾驶员辅助以避免与至少一个障碍物发生碰撞。
77.示例13.上述示例中任一示例的交通工具控制系统，其中控制器电路被进一步配置成用于：基于道路的曲率半径确定自动驾驶员辅助水平。
78.示例14.上述示例中任一示例的交通工具控制系统，其中控制器电路被进一步配置成用于：基于主交通工具的侧向加速度确定自动驾驶员辅助水平。
79.示例15.一种操作交通工具控制系统的方法，该方法包括：从转向传感器接收主交通工具的方向盘的转向扭矩；从一个或多个感知传感器接收靠近主交通工具的环境；用转向传感器和一个或多个感知传感器基于转向传感器确定主交通工具的操作者何时请求从主交通工具的全自动控制中接管；并基于转向传感器对接管请求进行分类。
80.示例16.以上示例中任一项的方法，进一步包括：基于转向传感器和环境确定自动驾驶员辅助水平。
81.示例17.以上示例中任一项的方法，进一步包括：当转向扭矩大于第一阈值时确定操作者请求接管。
82.示例18.以上示例中任一项的方法，其中一个或多个感知传感器包括相机、雷达、
光检测和测距、以及惯性测量单元中的一者。
83.示例19.以上示例中任一项的方法，进一步包括：从转向传感器接收转向角和转向角速率。
84.示例20.一种系统，包括用于执行以上示例中任一项的装置。
85.示例21.一种计算机可读存储介质，包括指令，该指令在由控制器执行时，致使执行上述方法中的任一项方法。
86.尽管已经根据本发明的优选实施例描述了本发明，然而并不旨在受限于此，而是仅受所附权利要求书中所阐述的范围限制。“一个或多个”包括：由一个要素执行的功能、由不止一个要素例如以分布式方式执行的功能、由一个要素执行的若干功能、由若干要素执行的若干功能、或上述各项的任何组合。将会理解，虽然在一些实例中，术语第一、第二等在本文中用于描述各种要素，但这些要素不应受这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个要素与另一个要素。例如，第一接触件可以被称为第二接触件，并且类似地，第二接触件可以被称为第一接触件，而没有背离各种所描述的实施例的范围。第一接触件和第二接触件两者都是接触件，但它们并非相同的接触件。在对本文中各种所描述的实施例的描述中使用的术语仅出于描述特定实施例的目的，而不旨在是限制性的。如在对所描述的各实施例和所附权利要求的描述中所使用，单数形式“一(a、an)”、和“该(the)”旨在也包括复数形式，除非上下文另外明确指出。还将理解，如本文使用的术语“和/或”指代并且包括相关联的列举项中的一个或多个项的任何和所有可能组合。将进一步理解，术语“包含(include、including)”和/或“包括(comprise、comprising)”当在本技术文件中使用时，指明所陈述的特征、整数、步骤、操作、要素和/或部件的存在，但并不排除一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、要素、部件和/或其群组的存在或添加。如本文中所使用的，取决于上下文，术语“如果(if)”可选地被解释为表示“当
…
时”或“在
…
后”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，取决于上下文，短语“如果确定了”或“如果检测到[所陈述的状况或事件]”被可选地解释为表示“在确定了
…
后”或“响应于确定了”或“在检测到[所陈述的状况或事件]后”或“响应于检测到[所陈述的状况或事件]”。