基于驾驶员行为学习和周边环境的自学习跟车系统及方法与流程

1.本发明属于智能辅助驾驶领域，具体涉及基于驾驶员行为学习和周边环境的自学习跟车系统及方法。


背景技术：

2.随着汽车智能驾驶技术的发展，越来越多的驾驶辅助技术在乘用车上量产，驾驶辅助技术的集成度越来越高。驾驶辅助技术是辅助驾驶员驾驶的安全技术，提升驾驶安全性和舒适性。随着驾驶辅助技术的普及，对于驾驶辅助技术的连续性在不断提高。
3.目前，主流的驾驶辅助，智能驾驶系统跟随前车的跟车距离一般由驾驶员主动设定，在整个跟车过程中系统无法根据道路环境调整跟车距离，导致车辆存在低速跟车较远，复杂环境下被频繁加塞的情况；高速跟车过近，需要驾驶员主动调节，此过程中，用户体验较差。
4.为了解决上述问题，公开号为10964939的中国专利公开了一种自动驾驶汽车自主跟车系统及方法，包括环境感知系统、主控制系统和跟车决策系统，所述环境感知系统检测汽车的环境信息并传输获得的信号给主控制系统和跟车决策系统，主控制系统和跟车决策系统根据环境感知系统探测到的信息，控制汽车行驶。同时，中国专利还公开了一种具有驾驶风格学习能力的自适应巡航系统及实现方法，主要描述的是如何获取单一驾驶员的驾驶风格，直接匹配到巡航系统，与本专利基于不同道路类型、不同车速、不同交通流匹配驾驶员的不同的跟车时距。但是，上述两种跟车方法都无法根据不同道路类型和道路环境，实时调整跟车时距。


技术实现要素：

5.针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种能够根据驾驶员在不同道路类型和环境下跟车距离，根据驾驶员驾驶风格进行匹配，自适应调整跟车时距的自学习跟车系统及方法。
6.为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：一种基于驾驶员行为学习和周边环境的自学习跟车系统，其特征在于，它包括外部环境感知模块和域控制器，所述外部环境感知模块能够采集道路类型信息、周围目标车辆的距离和时距信息以及车道线信息，并将上述信息输出到域控制器内，通过域控制器的目标融合单元进行目标感知融合后输出各个车道的车流信息、目标类型和距离以及道路环境信息，并在驾驶员在不同道路环境下行驶时，域控制器依据本车的外部环境感知模块所采集信息判定本车所对应的道路环境和车流情况，然后，通过外部环境感知模块实时采集本车与目标车辆的时距和距离，通过域控制器的逻辑判断模块判断驾驶员跟车距离和/或跟车距离，最后，再通过域控制器根据当前车辆所处的道路工况和目标车辆类型，匹配驾驶员跟车时距或跟车距离。
7.该系统可提升智能驾驶系统与驾驶员驾驶风格的匹配程度，可提升驾驶员对于系
统的使用率，提升驾驶员对于系统的满意度，间接提升未来软件付费意愿率。
8.进一步的，所述外部环境感知模块包括adas地图、前向毫米波雷达、前向摄像头、侧向毫米波雷达和侧向摄像头。
9.进一步的，所述adas地图用于输出当前道路的道路类型信息，所述道路类型包括高速或快速路段、城市主干道或国道路段、城市道路以及普通道路路段；所述前向摄像头用于采集本车前方图像信息，将所识别的图像信息传输给域控制器融合处理；所述侧向摄像头用于采集本车侧方位的图像信息，并将图像信息输出给域控制器后融合处理；所述前向毫米波雷达和侧向毫米波雷达用于对本车四周目标的反射点进行筛选处理，形成目标信息输出给域控制器后融合处理，用于此判断道路的车流。
10.进一步的，所述前向摄像头识别的目标信息和前向毫米波雷达的目标信息进行融合后，即输出前方目标的距离、时距信息、目标类型；所述前向毫米波雷达、侧向毫米波雷达、前向摄像头、侧向摄像头所采集的信息融合后输出本车道车流、左侧车道车流和右侧车道车流，根据车流信息判定道路工况，所述道路工况包括拥堵、缓行、堵塞、无周边道路。采用上述手段后，可用于区分驾驶员在不同道路环境下跟车的距离和时距，提升智能驾驶系统跟车时距的匹配度。
11.一种基于驾驶员行为学习和周边环境的自学习跟车方法，其特征在于，包括如下步骤：s1，通过外部环境感知模块采集道路类型和本车周围目标车辆的距离和时距信息以及车道线信息，并将上述信息输出到域控制器内；s2，通过域控制器将所接收的信息进行融合处理，确定目标距离、目标时距、目标类型、车道信息、车流信息；s3，根据s2中融合处理后的信息判断道路工况；s4，在驾驶员自主驾驶车辆时，实时采集驾驶员在不同道路类型、不同道路工况和面向不同目标车辆时的跟车车距和跟车时距；s5，在巡航系统开启后，域控制器通过s2中融合处理后得到的信息以及s3中所判定的本车实时道路工况，与s4中驾驶员自主驾驶时所记录信息进行匹配，确定车辆跟车时距或跟车距离。此系统主要采用智能驾驶的传感器在驾驶员自主开车时，学习驾驶员的跟车风格和习惯，当系统自学习完成后，智能驾驶系统开启时，自动匹配不同环境下的驾驶员跟车风格。
12.进一步的，s1中，外部环境感知模块包括adas地图、前向毫米波雷达、前向摄像头、侧向毫米波雷达和侧向摄像头，所述adas地图用于输出当前道路的道路类型信息，所述道路类型包括高速或快速路段、城市主干道或国道路段、城市道路以及普通道路路段；所述前向摄像头用于采集本车前方图像信息，所述侧向摄像头用于采集本车侧方位的图像信息，所述前向毫米波雷达和侧向毫米波雷达用于对本车四周目标的反射点进行筛选处理，输出目标信息。
13.进一步的，s3中，道路工况的判定过程如下：域控制器通过adas地图输出当前道路的道路类型，并结合所接收到的本车道前方车流速度或侧向车流速度，判断当前道路工况，所述道路工况包括高速畅通工况、高速拥堵工况、主要道路畅通工况、主要道路拥堵工况、主要道路缓行工况、城市道路畅通工况、城市道路拥堵工况、城市道路缓行工况以及普通道路工况。
14.进一步的，s5中，当巡航系统开启时，当车速大于第一阈值时，域控制器根据当前车辆所处道路工况和前方车辆类型，匹配记录的跟车时距，具体的，当系统记录的驾驶员时距在安全时距和最大允许时距之间时，系统自动采用系统记录的时距进行跟车巡航；当系
统记录的驾驶员时距《安全时距时，系统采用安全时距进行跟车巡航；当系统记录的驾驶员时距》允许的最大时距时，系统采用最大时距进行跟车巡航。
15.进一步的，s5中，当巡航系统开启时，当车速小于第二阈值，大于0时，系统根据当前车辆所处于的道路工况和前方车辆类型，匹配系统存储的跟车距离；具体的，当系统记录的驾驶员跟车距离在安全距离和最大允许距离之间时，系统自动采用系统记录的距离进行跟车巡航；当系统记录的驾驶员跟车距离《安全距离时，系统采用安全距离进行跟车巡航；当系统记录的驾驶员跟车距离》允许的最大距离时，系统采用最大允许距离进行跟车巡航。
附图说明
16.图1为实施例中自学习跟车系统的连接结构示意图；图2为实施例中域控制器信息感知融合处理示意图；图3为实施例中高速或快速路下道路工况判断过程示意图；图4为实施例中城市主要道路或国道下，道路工况判断过程示意图；图5为实施例中城市道路下，道路工况判断过程示意图；图6为驾驶员自主驾驶时，域控制器自学习驾驶员在不同工况下的跟车时距或跟车距离过程示意图；图7为巡航系统开启时，不同工况下跟车距离或跟车时距的调整逻辑示意图。
具体实施方式
17.下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
18.实施例：本实施例提供的基于驾驶员行为学习和周边环境的自学习跟车系统及方法，如图1所示，本实施例中的自学习跟车系统包括外部环境感知模块和域控制器，所述外部环境感知模块能够采集道路类型信息、周围目标车辆的距离和时距信息以及车道线信息，并将上述信息输出到域控制器内，通过域控制器的目标融合单元进行目标感知融合后输出各个车道的车流信息、目标类型和距离以及道路环境信息，并在驾驶员在不同道路环境下行驶时，域控制器依据本车的外部环境感知模块所采集信息判定本车所对应的道路环境和车流情况，然后，通过外部环境感知模块实时采集本车与目标车辆的时距和距离，通过域控制器的逻辑判断模块判断驾驶员跟车距离和/或跟车距离，最后，再通过域控制器根据当前车辆所处的道路工况和目标车辆类型，匹配驾驶员跟车时距或跟车距离。
19.采用上述系统自学习跟车方法包括如下步骤：s1，通过外部环境感知模块采集道路类型和本车周围目标车辆的距离和时距信息以及车道线信息，并将上述信息输出到域控制器内；s2，通过域控制器将所接收的信息进行融合处理，确定目标距离、目标时距、目标类型、车道信息、车流信息；s3，根据s2中融合处理后的信息判断道路工况；s4，在驾驶员自主驾驶车辆时，实时采集驾驶员在不同道路类型、不同道路工况和面向不同目标车辆时的跟车车距和跟车时距；s5，在巡航系统开启后，域控制器通过s2中融合处理后得到的信息以及s3中所判定的本车实时道路工况，与s4中驾驶员自主驾驶时所记录信息进行匹配，确定车辆跟车时距或跟车距离。
20.如图1所示，外部环境感知模块包括adas地图、前向毫米波雷达、前向摄像头、侧向
毫米波雷达和侧向摄像头。所述adas地图用于输出当前道路的道路类型信息，所述道路类型包括高速或快速路段、城市主干道或国道路段、城市道路以及普通道路路段；所述前向摄像头用于采集本车前方图像信息，将所识别的图像信息传输给域控制器融合处理；所述侧向摄像头用于采集本车侧方位的图像信息，并将图像信息输出给域控制器后融合处理；所述前向毫米波雷达和侧向毫米波雷达用于对本车四周目标的反射点进行筛选处理，形成目标信息输出给域控制器后融合处理。
21.如图2所示，所述前向摄像头识别的目标信息和前向毫米波雷达的目标信息进行融合后，即输出前方目标的距离、时距信息、目标类型；所述前向毫米波雷达、侧向毫米波雷达、前向摄像头、侧向摄像头所采集的信息融合后输出本车道车流、左侧车道车流和右侧车道车流，根据车流信息判定道路工况，所述道路工况包括拥堵、缓行、堵塞、无周边道路。
22.如图3-图5所示，s3中，道路工况的判定过程如下：域控制器通过adas地图输出当前道路的道路类型，并结合所接收到的本车道前方车流速度或侧向车流速度，判断当前道路工况，所述道路工况包括高速畅通工况、高速拥堵工况、主要道路畅通工况、主要道路拥堵工况、主要道路缓行工况、城市道路畅通工况、城市道路拥堵工况、城市道路缓行工况以及普通道路工况。
23.如图3所示，高速或快速路下，道路工况判断过程如下：adas地图输出当前道路的道路类型，当前道路类型为高速或者快速路时，系统判断当前为高速工况；1）在高速工况情况下，如果本车道前方车流速度》v1(典型值：60km/h，可根据具体需求进行标定)，系统判断当前工况为高速畅通工况ggk1；2）如果前方车流在v1和v2（典型值:30km/h）之间，如果右侧存在车流，且车流的速度《v本车 δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为高速缓行工况ggk2；如果前方车流在v1和v2（典型值:30km/h）之间，如果右侧存在车流，且车流的速度》v本车 δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为高速缓行工况ggk3；当右侧不存在车流，左侧存在车流时，且车流的速度《v本车 δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为高速缓行工况ggk2；如果前方车流在v1和v2（典型值:30km/h）之间，如果左侧存在车流，且车流的速度》v本车 δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为高速缓行工况ggk3；当左右均不存在车流时，系统判断当前工况为高速缓行工况ggk4；3）当前方车流小于v2，如果右侧存在车流，且车流的速度《v本车 δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为高速拥堵工况ggk5；如果前方车流在v1和v2（典型值:30km/h）之间，如果右侧存在车流，且车流的速度》v本车 δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为高速拥堵工况ggk6；当右侧不存在车流，左侧存在车流时，且车流的速度《v本车 δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为高速拥堵工况ggk5；如果前方车流在v1和v2（典型值:30km/h）之间，如果左侧存在车流，且车流的速度》v本车 δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为高速拥堵工况ggk6；当左右均不存在车流时，系统判断当前工况为高速拥堵工况ggk7。
24.如图4所示，当前道路类型为城市主干道或者国道时，系统判断当前为主要道路工况；1）在主要道路工况情况下，如果本车道前方车流速度》v3(典型值：45km/h，可根据具体需求进行标定)，系统判断当前工况为主要道路畅通工况zgk1；2）如果前方车流在v3和v4（典型值:25km/h）之间，如果右侧存在车流，且车流的速度《v
本车
δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为主要道路缓行工况zgk2；如果前方车流在v3和v4（典型值:25km/h）之间，如果右侧存在车流，且车流的速度》v
本车
δv（δv典型值：10km/h），系统判断当前工况为主要
道路缓行工况zgk3；当右侧不存在车流，左侧存在车流时，且车流的速度《v
本车
δv（δv典型值：10km/h），系统判断当前工况为主要道路缓行工况zgk2；如果前方车流在v3和v4（典型值:25km/h）之间，如果左侧存在车流，且车流的速度》v
本车
δv（δv典型值：10km/h），系统判断当前工况为主要道路缓行工况zgk3；当左右均不存在车流时，系统判断当前工况为主要道路缓行工况zgk4；3）当前方车流小于v4，如果右侧存在车流，且车流的速度《v
本车
δv（δv典型值：10km/h），系统判断当前工况为主要道路拥堵工况zgk5；如果前方车流在v3和v4（典型值:30km/h）之间，如果右侧存在车流，且车流的速度》v
本车
δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为主要道路拥堵工况zgk6；当右侧不存在车流，左侧存在车流时，且车流的速度《v
本车
δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为主要道路拥堵工况zgk5；如果前方车流在v3和v4（典型值:30km/h）之间，如果左侧存在车流，且车流的速度》v
本车
δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为主要道路拥堵工况zgk6；当左右均不存在车流时，系统判断当前工况为主要道路拥堵工况zgk7。
25.如图5所示，当前道路类型为城市道路时，系统判断当前为城市道路工况；1）在城市道路工况情况下，如果本车道前方车流速度》v5(典型值：30km/h，可根据具体需求进行标定)，系统判断当前工况为城市道路畅通工况cgk1；2）如果前方车流在v5(v5典型值：30km/h，可根据具体需求进行标定)和v6（v6典型值:20km/h）之间，如果右侧存在车流，且车流的速度《v
本车
δv（δv典型值：10km/h），系统判断当前工况为城市道路缓行工况cgk2；如果前方车流在v5(v5典型值：30km/h，可根据具体需求进行标定)和v6（v6典型值:20km/h）之间，如果右侧存在车流，且车流的速度》v
本车
δv（δv典型值：10km/h），系统判断当前工况为城市道路缓行工况cgk3；当右侧不存在车流，左侧存在车流时，且车流的速度《v
本车
δv（δv的典型值：10km/h），系统判断当前工况为城市道路缓行工况cgk2；如果前方车流在v5和v6（典型值:20km/h）之间，如果左侧存在车流，且车流的速度》v
本车
δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为城市道路缓行工况cgk3；当左右均不存在车流时，系统判断当前工况为城市道路缓行工况cgk4；3）当前方车流小于v6，如果右侧存在车流，且车流的速度《v
本车
δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为城市道路拥堵工况cgk5；如果前方车流在v5和v6（典型值:20km/h）之间，如果右侧存在车流，且车流的速度》v
本车
δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为城市道路拥堵工况cgk6；当右侧不存在车流，左侧存在车流时，且车流的速度《v
本车
δv（典型值：10km/h），系统判断当前工况为城市道路拥堵工况cgk5；如果前方车流在v5和v6（典型值:20km/h）之间，如果左侧存在车流，且车流的速度》v
本车
δv（此处δv的典型值为10km/h，δv为一个可变值，根据测试数据可进行调整），系统判断当前工况为城市道路拥堵工况cgk6；当左右均不存在车流时，系统判断当前工况为城市道路拥堵工况cgk7。
26.当前道路类型为非以上道路类型时（如乡村道路），输出普通道路工况pgk1。
27.如图6所示，s4中，驾驶员自主驾驶时，域控制器自学习驾驶员在不同工况下的跟车时距或跟车距离过程如下：当驾驶员自主驾驶车辆在道路上行驶时，实时探测本车与前车的时距和距离，当本车车速》vt（vt的典型值为10km/h，根据系统采用距离和时距跟车的阈值进行确定），前方目标为大车（大巴、公交车、板式货车、厢式货车、罐车等）时，如果本车跟随前车保持当前时距稳定行驶时间》t1（t1的典型值为30s，可根据不同道路和车速进行线性标定），记录驾驶员在当前工况下的跟车时距st（hggkds
t
1~hggkds
t
7，hzgkds
t
1~hzgkds
t
7，hcgkds
t
1~
hcgkds
t
7，hpgkds
t
1）存储在系统内；当前方目标为非大车时，如果本车跟随前车保持当前时距稳定行驶时间》t1（t1典型值为30s，可根据不同道路和车速进行线性标定）记录驾驶员在当前工况下的跟车时距st（hggkss
t
1~hggkss
t
7，hzgkss
t
1~hzgkss
t
7，hcgkss
t
1~hcgkss
t
7，hpgkss
t
1）。
28.当本车车速vt》车速》0时，1)当前方目标为大车时，如果本车跟随前车保持当前时距稳定行驶时间》t1（典型值：30s，可根据不同道路和车速进行线性标定），记录驾驶员在当前工况下的跟车时距st（lggkds
t
1~lggkds
t
7,lzgkds
t
1~lzgkds
t
7,lcgkds
t
1~lcgkds
t
7,lpgkds
t
1）存储在系统内；2)当前方目标为非大车时，如果本车跟随前车保持当前时距稳定行驶时间》t1（典型值：30s，可根据不同道路和车速进行线性标定）记录驾驶员在当前工况下的跟车时距st（lggkss
t
1~lggkss
t
7,lzgkss
t
1~lzgkss
t
7,lcgkss
t
1~lcgkss
t
7,lpgkss
t
1）。
29.当本车车速为0时，当前方目标为大车，本车于前车保持的距离，相同工况记录次数》c时，根据道路工况，记录驾驶员不同情况下跟随大车停车距离st（sggkds
t
7,szgkds
t
7,scgkds
t
7,spgkds
t
1）；当前方目标为非大车时，相同工况记录次数》c（c为系统设定值，具体的设定数据可根据实时情况设定）时，根据道路工况，记录驾驶员不同情况下跟随小车停车距离st（sggkss
t
7,szgkss
t
7,scgkss
t
7,spgkss
t
1）。
30.如图7所示，s5中，当巡航系统开启时，当车速大于第一阈值时，域控制器根据当前车辆所处道路工况和前方车辆类型，匹配记录的跟车时距，具体的，当系统记录的驾驶员时距在安全时距和最大允许时距之间时，系统自动采用系统记录的时距进行跟车巡航；当系统记录的驾驶员时距《安全时距时，系统采用安全时距进行跟车巡航；当系统记录的驾驶员时距》允许的最大时距时，系统采用最大时距进行跟车巡航。
31.当车速小于第二阈值，大于0时，系统根据当前车辆所处于的道路工况和前方车辆类型，匹配系统存储的跟车距离；具体的，当系统记录的驾驶员跟车距离在安全距离和最大允许距离之间时，系统自动采用系统记录的距离进行跟车巡航；当系统记录的驾驶员跟车距离《安全距离时，系统采用安全距离进行跟车巡航；当系统记录的驾驶员跟车距离》允许的最大距离时，系统采用最大允许距离进行跟车巡航。
32.当本车跟停工况时，系统根据当前车辆所处于的道路工况和前方车辆类型，匹配系统存储的跟停距离，具体的，当系统记录的驾驶员跟停距离在安全跟停距离和最大允许跟停距离之间时，系统自动采用系统记录的跟停距离进行控制；当系统记录的驾驶员跟停距离《安全跟停距离时，系统采用安全跟停距离进行控制；当系统记录的驾驶员跟停距离》允许的最大跟停距离时，系统采用最大允许跟停距离进行控制。
33.最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方案，尽管申请人参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。