[發明專利]確定機動車輛駕駛路線的方法和裝置在審
| 申請號: | 202110301754.0 | 申請日: | 2021-03-22 |
| 公開(公告)號: | CN113432617A | 公開(公告)日: | 2021-09-24 |
| 發明(設計)人: | 克里斯蒂安·溫格·維吉德;愛德華多·佩雷斯古茲曼;弗雷德里克·德斯梅特;丹尼爾·勒特格 | 申請(專利權)人: | 福特全球技術公司 |
| 主分類號: | G01C21/34 | 分類號: | G01C21/34;B60W40/02 |
| 代理公司: | 北京連和連知識產權代理有限公司 11278 | 代理人: | 劉小峰;李紅蕭 |
| 地址: | 美國密歇根州迪爾*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 確定 機動車輛 駕駛 路線 方法 裝置 | ||
一種用于預測車輛行程的方法,該方法包括確定預測起始位置和多個預測目的地,該多個預測目的地包括在距起始位置預定距離處的邊界內的多個可能的交叉點。該方法還包括針對每個目的地確定至目的地的至少一條路線,從而得到多條路線,其中多條路線中的至少一條路線與每個目的地相對應,確定至少一條路線包括確定車輛停留在沿著潛在路線的交叉點?出口的統計可能性并選擇到每個目的地的統計可能性最高的至少一條路線。響應于車輛不再處于所選擇的路線上,選擇到至少一個目的地的至少一條新路線。
技術領域
本發明總體上涉及一種用于在圍繞起始位置的預定大小的駕駛范圍內確定起始位置與目的地位置之間的機動車輛的駕駛路線的方法,其中該駕駛路線由至少一個交叉點以及與交叉點相連的至少三條道路形成。此外,本發明涉及一種用于執行該方法的系統。
背景技術
當前和將來的機動車輛中的連通性的合并為優化機動車輛的驅動系統參數開辟了巨大的可能性,特別是減少了污染物排放以及機動車輛的燃料消耗或功率消耗。然而,加強保護個人數據的準則會對基于連接方案的駕駛員的預測行為的實施產生影響。
US 8 478 642 B2公開了一種用于預測導航決策行為的方法和裝置。裝置的位置用于生成裝置的當前位置以及裝置的較早位置的過程。行為預測應用程序基于駕駛員的偏好以及過去所涵蓋的優選駕駛目的地和/或駕駛路線來預測駕駛路線。特定駕駛員的偏好可以由系統學習,以便在行為預測應用程序中實現,或者特定駕駛員的偏好可以由駕駛員手動輸入。系統可以使用GPS或其他定位技術來確定裝置的位置。該裝置可以是機動車輛中具有GPS功能的標準裝置,也可以是其他便攜式裝置(例如移動電話或PDA)。
US 2010/0 131 148 A1公開了一種用于評估駕駛員意圖以控制駕駛員輔助系統的系統和方法。提供了一種分析裝置,該分析裝置從車輛環境傳感器、車輛動力學傳感器和駕駛員屬性傳感器接收數據,使得該分析裝置基于所接收的數據做出駕駛員意圖的預測。控制裝置部分地基于預測的駕駛員意圖來控制車輛和駕駛員。
EP 3 371 799 A1公開了一種用于確定車輛的駕駛意圖的方法,其中駕駛意圖包括關于預測的駕駛操縱的信息。基于車輛的位置和數字地圖,確定車輛的位置并且確定路段,其中一個或多個可能的駕駛意圖與該路段相關聯,并且其中基于一個或多個觸發變量的一個或多個觸發條件分配給一個或多個可能的駕駛意圖。基于車輛的車載傳感器或致動器,獲得關于用于確定當前駕駛意圖的內部觸發變量的信息。基于道路路段、關于內部觸發變量的信息以及一個或多個觸發條件來確定駕駛意圖。
CN 106 971 194 A公開了一種駕駛愿望識別方法,該方法包括對駕駛員的駕駛意圖進行分類,將駕駛員的駕駛意圖分為五個類別,即緊急車道向左改變、普通車道向左改變、保持車道、正常車道向右更改以及緊急車道向右更改。此外,該方法包含獲取和處理實驗數據、算法的離線訓練以及識別駕駛員的駕駛意圖。根據該方法,完全考慮了人行道路系統,獲取了來自車輛、道路和駕駛員的信息項,使用了算法,并且提高了行車道變更意圖識別模型的準確性和最新性。
KR 2017/0 083 233 A公開了一種駕駛員輔助系統,該駕駛員輔助系統使用基于地圖的運動對象的運動意圖的確定。駕駛員輔助系統包括具有測距傳感器的傳感器單元和用于獲得關于車輛周圍的移動物體的信息項的GPS。此外,駕駛員輔助系統包括:用于從存儲裝置收集要用于駕駛的地圖的地圖信息收集單元以及用于通過安裝在車輛上的環境傳感器獲取周圍的運動物體狀態信息的運動物體信息測量單元、用于獲取自我車輛的狀態信息項的車輛狀態測量單元和運動對象意圖確定單元。
發明內容
示意性實施例等提供了一種用于確定機動車輛的駕駛路線的方法,該方法在不評估各個駕駛員信息項的情況下進行管理。
這可以通過一種方法來實現,根據該方法,基于先前獲取的車隊數據確定至少兩個變化概率,每個變化概率代表機動車輛在交叉點處從一條道路到另外兩條道路中的一條的一次改變,為交叉點分配包含變化概率的變化矩陣,其中,考慮變化矩陣來確定駕駛路線。
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