[發明專利]基于擬人駕駛的ACC/AEB系統及車輛

有效

• 申請號: 201710962499.8
• 申請日: 2017-10-17
• 公開（公告）號: CN107544518B
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 梁濤年
• 申請（專利權）人: 蕪湖伯特利汽車安全系統股份有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 蕪湖安匯知識產權代理有限公司 34107
• 代理人: 方文倩

本發明公開了一種基于擬人駕駛的ACC/AEB系統，包括環境感知模塊、數據融合模塊、決策控制模塊、擬人駕駛模塊以及執行模塊。采用上述技術方案，利用增強型神經網絡，可以實現在駕車過程中對駕駛人駕駛行為參數的學習，并將駕駛人行為參數和決策控制模塊計算獲得的參數進行比較與糾正，避免決策控制過程中出現加速度、減速度、制動力、加速度速率以及減速度速率之間過大或過小而影響駕駛的舒適性和安全性，使ACC/AEB系統更符合駕駛人駕駛特性，感覺跟駕駛人自己開車一樣，實現ACC/AEB過程中的擬人化駕駛，更好的符合駕駛人的駕駛需求。

技術領域

本發明屬于高級輔助駕駛的技術領域。更具體地，本發明涉及一種基于擬人化駕駛的ACC/AEB系統。另外，本發明還涉及采用該系統的車輛。

背景技術

近年來，隨著高級駕駛輔助系統(ADAS)的逐步普及，而ACC/AEB系統作為主動安全系統已經作為NCAP評分項，并且世界各國已經強制性安裝此系統，以減輕駕駛人的駕駛疲勞和減少交通碰撞追尾事故的發生。

但是，目前ACC/AEB系統在開發過程中都普遍采用先通過對駕駛人駕駛行為參數的研究，再獲取一個樣本內駕駛人的駕駛行為參數，作為駕駛人ACC/AEB控制的主要參數。其存在的問題是：

首先，這樣獲得的控制參數樣本量較小，不能覆蓋所有人的駕駛行為和駕駛習慣；

其次，在ACC/AEB開發過程中，開發人員都是根據試驗的加速度、減速以及制動力等參數進行舒適性和安全性的標定，這樣的小樣本量的參數完全不適合于每個駕駛人的駕駛習慣；

最后，一套控制參數涵蓋所有的駕駛行為，造成了加速、減速以及制動過程的粗暴，導致了駕駛的不舒適性和不愉悅感，不適合每個人的駕駛習慣，不能做到擬人化駕駛。

因此，如何在ACC/AEB系統在工作的過程中做到完全能模擬駕駛人個人駕駛習慣，實現擬人化駕駛，是評價產品的一項重要指標。

發明內容

本發明提供一種基于擬人駕駛的ACC/AEB系統，其目的是實現ACC/AEB過程中的擬人化駕駛，更好的符合駕駛人的駕駛需求。

為了實現上述目的，本發明采取的技術方案為：

本發明的基于擬人駕駛的ACC/AEB系統，包括環境感知模塊、數據融合模塊、決策控制模塊、擬人駕駛模塊以及執行模塊。

所述的擬人駕駛模塊在訓練過程將傳感器參數、駕駛行為參數、車輛運行參數送入機器學習模型，通過駕駛人駕駛車輛在不同工作場景下學習；在正常駕駛過程中駕駛人可以實時對機器學習和監督模塊進行訓練；當駕駛人進行ACC/AEB駕駛狀態的時候，機器學習結果和ACC/AEB決策控制模塊的結果進行比較與糾正，以實現擬人駕駛和個性駕駛。

所述的環境感知模塊包括視覺傳感器、雷達傳感器、激光雷達傳感器、車聯網V2X及高精度地圖及差分GPS。

所述的視覺傳感器包括單目攝像頭，雙目攝像頭以及3D攝像頭。

所述的視覺傳感器通過攝像機實時拍攝行車前方的場景，通過圖像處理算法和坐標變換和圖像矯正算法，并對場景中的有效目標信息進行提取。

所述的雷達傳感器憑借著其全天候工作特點，實現對行車前方目標的識別、分類和跟蹤，并測量出有效目標的相關參數。

所述的激光雷達傳感器通過掃面方式，建立周圍物體的立體模型，并得到更精確的危險目或跟隨標的位置參數。

所述的車聯網V2X通過無線技術通訊，本車將獲得周圍其它車輛、基礎交通設施、道路標識牌、限速標識牌、行人及其可穿戴設備和無線傳輸設備提供的位置、速度、距離、方位和狀態信息。

所述的基礎交通設施包括紅綠燈狀態信息、紅綠燈時間長度信息、交通路口轉向通過信息。