一种基于自适应巡航的车速控制方法及系统

1.本发明涉及辅助驾驶技术领域，特别是涉及一种基于自适应巡航的车速控制方法及系统。


背景技术：

2.随着智能驾驶技术的发展，辅助驾驶系统逐渐开始应用到汽车产品中，其中自适应巡航功能(acc，adaptive cruise control)是纵向控制的核心功能，自适应巡航功能的基本工作原理是在定速巡航的基础上，增加跟踪前方目标的状态，针对本车前方不同目标状态的工况，对车速作出适应性调整。
3.传统具备自适应巡航功能的辅助驾驶系统中，通常采用前视摄像头与毫米波雷达融合，确定本车道内前方目标车辆以及目标的运动状态，进而按照设定的单车道巡航的逻辑控制本车。此种方式对本车道前方或相邻车道前方较远区域的目标识别度可以达到较高的水平。但同时也存在着固有的缺陷，由于视野的限制，对近距离切入场景无法相应。此外，由于当车辆进行转弯时，容易丢失目标，此时根据自适应巡航功能的控制逻辑，使本车容易存在与对向车道或直行车道的车辆相碰撞的风险，辅助驾驶系统的安全系数有待提高。
4.为了克服上述缺点，技术人员将目光转向了激光雷达与前视摄像头相结合的感知方案，从性能上说，该方案固然可以满足一定的性能要求。但激光雷达的成本较高，并且处理激光雷达的点云数据需要的算力较大，这进一步提升了此类方案的实际应用成本，从而限制了其在辅助驾驶系统中的应用。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对现有技术中辅助驾驶系统的安全系数较低的技术问题，本发明提供一种基于自适应巡航的车速控制方法及系统。
6.本发明公开一种基于自适应巡航的车速控制方法，其包括以下步骤：
7.s1：设定本车的巡航车速，并实时采集本车的位置信息，按照车道类别分别将本车当前所在路段的每个车道分类成直行车道或转弯车道。根据本车的位置信息分析本车行驶在的车道的类别。当本车行驶在直行车道时，执行s5。
8.s2：当本车行驶在转弯车道时，将转弯车道划分为相互连通的直行区域和转弯区域，并根据本车的位置信息分析本车位于转弯车道上的区域。当本车位于转弯车道上的直行区域时，执行s5。
9.s3：当本车位于转弯车道上的转弯区域时，控制本车按照一个预设车速行驶，并控制本车在所述转弯区域的末端开始转弯，进而执行s4。
10.s4：通过分析本车前轮的实时转角，进而实时判断本车是否完成转弯且进入下一个车道的直行区域。当本车完成转弯且进入下一个车道的直行区域时，执行s5。当本车未完成转弯或未进入下一个车道的直行区域时，返回s3。
11.s5：实时采集本车的前方目标状态信息，并根据前方目标状态信息判断本车当前
车道前方的一个预设范围一内是否存在为本车前方第一辆车的目标车一。当预设范围一内存在目标车一时，实时获取目标车一的车速，并执行s6。当预设范围一内不存在目标车一时，执行s8。
12.s6：根据目标车一的车速，判断目标车一的车速是否高于本车的巡航车速。当目标车一的车速不高于本车的巡航车速时，执行s7。当目标车一的车速高于本车的巡航车速时，执行s8。
13.s7：控制本车与本车前方第一辆车的车速保持一致，并控制本车保持与前车之间的距离不小于一个预设跟车距离行驶。
14.s8：控制本车以设定的巡航车速行驶。
15.作为本发明的进一步改进，s1中，还实时采集本车的侧方目标状态信息。
16.其中，前方目标状态信息包括：本车道和相邻车道前方预设范围内车辆的运动速度、方向、与本车之间的距离，以及车道线的类型和位置。侧方目标状态信息包括：本车道和相邻车道侧方预设范围内车辆的运动速度、方向、与本车之间的距离，以及车道线、路沿的类型和位置。
17.作为本发明的进一步改进，根据前方目标状态信息以及侧方目标状态信息，获取本车周边车辆在各自车道上的位置和运动状态。
18.作为本发明的进一步改进，本车的巡航车速的设定区间为(30，60)km/h。s3中，本车转弯时的预设车速的大小不高于30km/h。
19.作为本发明的进一步改进，s4中，通过分析本车前轮的实时转角与一个预设角度值区间(a，b)的大小关系，对本车转弯过程中的行驶状态作出判断：
20.一、当实时转角由小于预设角度值a的状态增大到大于预设角度值b的状态，且保持该状态超过一个预设时间段一时，判断本车处于转弯进行状态。
21.二、当实时转角由大于预设角度值b的状态减小到小于预设角度值a时，判断本车完成转弯。
22.三、当实时转角由大于预设角度值b的状态减小到小于预设角度值a的状态，且保持该状态超过一个预设时间段二时，判断本车完成转弯且已进入下一个车道直行区域。
23.作为本发明的进一步改进，s7之后，还执行：
24.s9：判断目标车一是否驶出本车道且驶出后预设范围一内无车辆。是，则执行s8。否，则返回s7。
25.作为本发明的进一步改进，s7，和/或s8之后，还执行：
26.s10：判断相邻车道的一个预设范围二是否存在驶入本车道的目标车二，目标车二满足：以低于本车当前车速驶入本车道的预设范围一内并且在驶入后成为本车前方的第一辆车。当相邻车道存在目标车二时，执行s7。当相邻车道不存在目标车二时，返回s5。
27.本发明还公开一种基于自适应巡航的车速控制系统，其包括：前方采集模块、侧方采集模块、融合模块、感知模块以及控制器。
28.前方采集模块包括前视摄像头以及前毫米波雷达。前视摄像头用于采集本车道和相邻车道前方预设范围内的图像一。图像一中的目标包括：本车道和相邻车道前方预设范围内的车辆以及车道线。前方目标状态信息包括：本车道和相邻车道前方预设范围内车辆的运动速度、方向、与本车之间的距离，以及车道线的类型和位置。
29.侧方采集模块包括多个相互匹配的侧视摄像头和侧毫米波雷达。多个摄像头分别和自身对应的侧毫米波雷达设置在本车的两侧上。位于本车同一侧的侧视摄像头用于采集本车道和相邻车道一个侧方预设范围内的图像二。图像二中的目标包括：本车道和相邻车道侧方预设范围内的车辆、车道线以及路沿。侧方目标状态信息包括：本车道和相邻车道侧方预设范围内车辆的运动速度、方向、与本车之间的距离，以及车道线、路沿的类型和位置。
30.融合模块用于通过图像识别技术识别出图像一以及图像二中的目标，并利用融合算法分别将图像一中的目标和图像二中的目标融合到对应毫米波雷达的探测数据，进而分别识别出图像一以及各个图像二中的目标状态信息，即前方目标状态信息和侧方目标状态信息。
31.感知模块用于根据前方目标状态信息以及侧方目标状态信息，获取周边车辆在各自车道上的位置和运动状态。
32.控制器用于根据本车和周边车辆的在各自车道上的位置和运动状态，控制本车的车速。
33.其中，控制器应用上述任意一项基于自适应巡航的车速控制方法对本车的车速进行控制。
34.作为本发明的进一步改进，侧视摄像头和侧毫米波雷达均设置有至少四个，且一一对应，并分别安装在本车的四角处。
35.作为本发明的进一步改进，图像一中的目标还包括：本车道内的引导箭头；引导箭头的类型特征包括：左转、左转直行、直行、右转、右转直行。
36.与现有技术相比，本发明的技术方案具有如下有益效果：
37.1、该车速控制方法基于自适应巡航功能，将识别出本车位于转弯车道的转弯区域作为依据，从而主动控制本车的行驶速度保持在一个安全阈值，从而可以避免传统车道自适应巡航系统在前车转弯时丢失目标而导致本车加速，降低了与对向车道车辆发生碰撞的风险，有效提高车辆辅助驾驶的安全系数。另外，该车速控制方法还通过设定“完成转弯”和“进入下一车道直行区域”这两个先决条件，只有同时满足这两个条件才判定本车可以开展传统的acc巡航工况，从而进一步提升了本车速控制方法的安全性和可靠性。
38.2、该车速控制系统，通过在本车的前端和两侧分别设置前方采集模块和侧方采集模块，对本车的前方以及侧方的图像进行采集并探测距离，再通过融合模块对采集到的图像和探测数据进行融合，从而得到本车的前方目标状态信息和侧方目标状态信息，进而可以根据不同车道状况或目标车辆运动状态，实现对本车的车速进行不同的控制策略，有效提高了本车自动辅助驾驶的安全系数。
附图说明
39.图1为本发明实施例1中基于自适应巡航的车速控制方法的流程示意图；
40.图2为本发明实施例1中基于自适应巡航的车速控制方法的逻辑框图；
41.图3为本发明实施例1中对当前路段各个车道进行类别划分的示意图；
42.图4为图3中对转弯车道进行区域划定的示意图；
43.图5为本发明实施例1中本车获取前方以及侧方车道线以及车辆状态的范围示意图。
具体实施方式
44.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
45.需要说明的是，当组件被称为“安装于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件，它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“固定于”另一个组件，它可以是直接固定在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。
46.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“或/及”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
47.请参阅图1和图2，本实施例提供一种基于自适应巡航的车速控制方法，其包括步骤s1～s8。
48.s1：设定本车的巡航车速，并实时采集本车的位置信息，按照车道类别分别将本车当前所在路段的每个车道分类成直行车道或转弯车道。根据本车的位置信息分析本车行驶在的车道的类别。当本车行驶在直行车道时，执行s5。
49.步骤s1中，还可以实时采集本车的侧方目标状态信息。巡航车速的设定区间可以为(30，60)km/h。
50.本实施例中，前方目标状态信息包括：本车道和相邻车道前方预设范围内车辆的运动速度、方向、与本车之间的距离，以及车道线的类型和位置。侧方目标状态信息包括：本车道和相邻车道侧方预设范围内车辆的运动速度、方向、与本车之间的距离，以及车道线、路沿的类型和位置。
51.需要补充说明的是，车道线的类型可以包括虚线和实线。路沿的类型可以包括护栏、绿化带、路肩、路缘石等。根据路沿的类型及其位置，可以识别出本车所处车道的类型。比如当识别出本车的右侧路沿为护栏，而左侧为车道线时，则可以判断出本车所处车道为右转车道。
52.请参阅图3，图3中所展示的是本车处于一个四车道路段上。按照车道类别可以将路段上的四个车道分别划分为中间的两个直行车道(ls，lane straight)，以及边缘的两个转弯车道(l
t
，lane turn)。
53.在其他一些实施例中，也可以通过北斗卫星导航系统或gps对车辆直接进行定位，获取本车的定位信息后，根据卫星地图直接判断本车当前所处车道，此种技术与现有打车软件中判断乘客或司机车辆所处车道的技术类似，在此不再赘述。对于有些既可以直行又可以拐弯(前左拐/前右拐)的车道，可以先根据本车的规划好的行驶路线，判断下一个路口时需要拐弯还是直行，如果需要拐弯，那么该车道为转弯车道；如果需要直行，那么该车道为直行车道。
54.s2：当本车行驶在转弯车道时，将转弯车道划分为相互连通的直行区域和转弯区域，并根据本车的位置信息分析本车位于转弯车道上的区域。当本车位于转弯车道上的直
行区域时，执行s5。
55.请参阅图4，图4中的a区域为转弯车道的直行区域，b区域为转弯车道的转弯区域。需要说明的是，所谓转弯区域并非指刚进入该区域就需要转弯，而是为了提高行车安全，在进入路口前的一端预设距离内，划定转弯区域，车辆行驶到该转弯区域的末端附近才开始转弯。一般来说，路面交通中，为了防止道路上的车辆在即将进入路口前随意变道而影响交通安全，一条车道线的不同位置状态不同。比如一些车道线，其在进入路口前的50～100m处为实线，而超过100m以外处为虚线。因此，本实施例可以通过识别车道上某一位置两侧车道线的虚实，判断相应位置是否处于转弯区域。若车道线为虚线，意味着此处可以变道，则可以判定该处为直行区域；若车道线为实线，意味着即将进入路口附近，则可以判定该处为转弯区域。当然，也可通过与上述技术相似，在确定本车在卫星地图上的位置之后，直接得到本车所处转弯车道的区域属性。
56.s3：当本车位于转弯车道上的转弯区域时，控制本车按照一个预设车速行驶，并控制本车在所述转弯区域的末端开始转弯，进而执行s4。
57.本实施例中，本车转弯时的预设车速大小不高于30km/h。通过将识别出本车位于转弯车道的转弯区域作为依据，从而主动控制本车的行驶速度保持在一个安全阈值，从而可以避免传统车道自适应巡航系统在前车转弯时丢失目标导致本车加速，而与对向车道车辆发生碰撞的风险，进而在传统的车道自适应巡航系统的基础上，有效提高车辆辅助驾驶的安全系数。
58.s4：通过分析本车前轮的实时转角，进而实时判断本车是否完成转弯且进入下一个车道的直行区域。当本车完成转弯且进入下一个车道的直行区域时，执行s5。当本车未完成转弯或未进入下一个车道的直行区域时，返回s3。
59.本实施例中，s4中，可以通过分析本车前轮的实时转角与一个预设角度值区间(a，b)的大小关系，对本车转弯过程中的行驶状态作出判断：
60.一、当实时转角由小于预设角度值a的状态增大到大于预设角度值b的状态，且保持该状态超过一个预设时间段一时，判断本车处于转弯进行状态。此环节中，考虑到目前车辆在直行时还不能绝对地保持零度，即实时转角不可避免的会动态变化。但此种变化是可以通过实验测试总结出规律的，此处分析判断正是利用了“实时转角”和“状态保持时间”这两个条件，当两个条件均满足时才判定车辆处于转弯状态，从而可以降低误判的概率，使得车速控制的方法更加准确。
61.二、当实时转角由大于预设角度值b的状态减小到小于预设角度值a时，判断本车完成转弯。此环节中，按照正常的行驶过程的方向盘操控逻辑，在刚转弯到下一个车道时，方向盘的实时转角是由原本的“最大状态”逐渐恢复到零的，即：方向回正。此处分析判断正是利用“减小到小于预设角度值a”这一触发点，判定本车完成转弯。
62.三、当实时转角由大于预设角度值b的状态减小到小于预设角度值a的状态，且保持该状态超过一个预设时间段二时，判断本车完成转弯且已进入下一个车道直行区域。此环节中，考虑到车辆回正方向可能提前完成，即：在还没有离开当前路口时方向盘就已经回正了，但此时如果加速至后文中的巡航车速，会存在较高的交通风险。因此，此分析环节中也额外设定与上述类似原理的预设时间段二，通过增设这一条件，只有在既满足实时转角足够小的状态，又保持这一状态超过一定时间，才可以判定车辆真正完成“转弯”且进入下
一车道的直行区域，即离开当前路口，进而才可以开展后文中的巡航车速进程。
63.另外，预设角度值区间(a，b)、预设时间段一以及预设时间段二这几处参数，均可以结合道宽、路面拥堵程度、本车车速以及转弯角度(直角90
°
、调头180
°
)中的一者或多者进行适应性调整。
64.总而言之，步骤s4通过设定“完成转弯”和“进入下一车道直行区域”这两个先决条件，只有同时满足这两个条件才判定本车可以开展传统的acc巡航工况，从而进一步提升了本车速控制方法的安全性和可靠性。
65.s5：实时采集本车的前方目标状态信息，并根据前方目标状态信息判断本车当前车道前方的一个预设范围一内是否存在为本车前方第一辆车的目标车一。当预设范围一内存在目标车一时，实时获取目标车一的车速，并执行s6。当预设范围一内不存在目标车一时，执行s8。
66.本实施例中，可根据前方目标状态信息以及侧方目标状态信息，获取本车周边车辆在各自车道上的位置和运动状态。可利用现有的车载摄像头和毫米波雷达融合技术采集到前方目标状态信息以及侧方目标状态信息。
67.请参阅图5，图5中的rf表示前视摄像头和前毫米波雷达的取景和探测范围，rf则对应侧视摄像头和侧毫米波雷达的取景和探测范围。本实施例中，可通过在本车的前端安装一个前视摄像头以及一个前视毫米波雷达，前视摄像头采集车辆前方的图像信息，利用图像识别技术识别前方目标车辆以及相邻车道前方较远的目标，并同时融合前毫米波雷达识别的目标，确定车辆前方的车道线以及车辆状态。同时，可通过在本车的两侧(四个拐角附近)设置相互匹配的四个侧视摄像头以及四个侧毫米波雷达，同理可融合四个侧毫米波雷达采集的相邻车道内的目标信息，确定车辆侧方的车道线以及车辆状态。
68.本实施例中，对于摄像头的图像特征识别：首先可以通过深度学习算法来识别和定位图像中的车道线特征，并以图框标识，再对图框中的特征进行进一步识别，将车道线宽度，虚实线类型以及与车辆的距离的数据标注出来；其次，还可将图像中的本车道内的引导箭头的图像同样通过深度学习的算法来标识出来，输出左转/左转直行/直行/右转/右转直行的类型特征以及与本车的距离。
69.另外，对于路沿和护栏的识别：可利用侧毫米波雷达对路沿和护栏特征的反射波形的不同进行特征聚类，输出路沿/护栏特征以及距离本车的距离(重点时横向距离)；其次，通过侧视摄像头采集的图片来识别路沿/护栏以及距离本车的距离。
70.本实施例中，还可利用融合算法：首先通过车道线判断本车行驶于车道线内部，结合路沿/护栏特征识别以及距离本车的距离，判断本车行驶车道，其次，根据本车道内引导箭头的特征识别结果也辅助判断本车时行驶于直行车道还是转弯车道。
71.对于转弯区域的识别：首先可以通过车道线类型，以实线车道线作为辅助判断依据，其次融合考虑本车与所行驶车道内的引导箭头标识的距离(此距离可通过标定来设计)，再次通过路沿和护栏距离本车横向距离小于标定值(原则上此值为车道宽度值，具体设定根据实测采集数据来标定确定)，辅助判定车辆处于边沿车道。当判断车辆行驶在本车道边有路沿和护栏，车道线为实现，且本车道内有转弯或直行转弯标识且距离标识距离小于标定值时，则判断本车处于转弯区域以内。
72.需要补充的是，通过上述方案，还可以实现本车对近距离切入的场景进行感知。对
于近距离切入：本车的侧视摄像头和侧毫米波雷达可以识别相邻车道内的车辆，并输出车辆的距离/速度/加速度等参数，结合本车行驶车道的宽度以及本车的行驶速度/方向/加速度的参数进行预测计算，当计算结果相邻车道车辆将会与本车有碰撞或距离小于设定值时，将控制本车提前减速；当计算结果无风险则维持本车的行驶状态。
73.s6：根据目标车一的车速，判断目标车一的车速是否高于本车的巡航车速。当目标车一的车速不高于本车的巡航车速时，执行s7。当目标车一的车速高于本车的巡航车速时，执行s8。
74.s7：控制本车与本车前方第一辆车的车速保持一致，并控制本车保持与前车之间的距离不小于一个预设跟车距离行驶。
75.本实施例中，步骤s7之后，还可以执行步骤s9，即：判断目标车一是否驶出本车道且驶出后预设范围一内无车辆。是，则可以执行s8。否，则可以返回s7。从而有利于在本车前方暂无低速车辆阻挡的情况下，恢复巡航车速，提高驾驶效率。
76.s8：控制本车以设定的巡航车速行驶。
77.本实施例中，s7，和/或s8之后，还可以执行步骤s10，即：判断相邻车道的一个预设范围二是否存在驶入本车道的目标车二，目标车二满足：以低于本车当前车速驶入本车道的预设范围一内并且在驶入后成为本车前方的第一辆车。当相邻车道存在目标车二时，则可以执行s7。当相邻车道不存在目标车二时，则可以返回s5。从而可以在本车前方相邻车道有外来的低速车辆插车或超车时，作出车速调整，规避与前车发生碰撞的风险。
78.实施例2
79.本实施例提供一种基于自适应巡航的车速控制系统，其包括：前方采集模块、侧方采集模块、融合模块、感知模块以及控制器。
80.前方采集模块可以包括前视摄像头以及前毫米波雷达。前视摄像头用于采集本车道和相邻车道前方预设范围内的图像一。图像一中的目标包括：本车道和相邻车道前方预设范围内的车辆以及车道线，还可以包括：本车道内的引导箭头。引导箭头的类型特征包括：左转、左转直行、直行、右转、右转直行。。前方目标状态信息包括：本车道和相邻车道前方预设范围内车辆的运动速度、方向、与本车之间的距离，以及车道线的类型和位置。
81.侧方采集模块可以包括多个相互匹配的侧视摄像头和侧毫米波雷达。多个摄像头分别和自身对应的侧毫米波雷达设置在本车的两侧上。位于本车同一侧的侧视摄像头用于采集本车道和相邻车道一个侧方预设范围内的图像二。图像二中的目标包括：本车道和相邻车道侧方预设范围内的车辆、车道线以及路沿。侧方目标状态信息包括：本车道和相邻车道侧方预设范围内车辆的运动速度、方向、与本车之间的距离，以及车道线、路沿的类型和位置。
82.本实施例中，侧视摄像头和侧毫米波雷达均可以设置有四个，且一一对应，并可以分别安装在本车的四角处。前视摄像头和前毫米波雷达可以设置在本车前端的中央处。每个摄像头与对应的毫米波雷达的安装点位可以相同，并且摄像头的取景范围与雷达的探测范围也可以对应。
83.融合模块用于通过图像识别技术识别出图像一以及图像二中的目标，并利用融合算法分别将图像一中的目标和图像二中的目标融合到对应毫米波雷达的探测数据，进而分别识别出图像一以及各个图像二中的目标状态信息，即前方目标状态信息和侧方目标状态
信息。
84.感知模块用于根据前方目标状态信息以及侧方目标状态信息，获取周边车辆在各自车道上的位置和运动状态。
85.控制器用于根据本车和周边车辆的在各自车道上的位置和运动状态，控制本车的车速。
86.其中，控制器可以应用实施例1中的基于自适应巡航的车速控制方法对本车的车速进行控制。
87.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
88.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明的保护范围应以所附权利要求为准。