專利名稱：車輛或交通流量控制方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及輔助駕駛方法或車輛或交通流量控制方法或輔助車輛引導(dǎo)方法和輔助駕駛系統(tǒng)，車輛或交通流量控制系統(tǒng)或輔助車輛引導(dǎo)系統(tǒng)，優(yōu)選地，適用于被動式的或主動式的車輛安全以及用于實現(xiàn)相關(guān)系統(tǒng)或方法的軟件。
背景技術(shù)：
文檔WO 2006/021813A1描述了用于避免碰撞的方法,對于主體車輛的防碰撞系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括適用于檢測該主體車輛周圍的預(yù)定區(qū)域內(nèi)的闖入車輛并收集有關(guān)闖入車輛的數(shù)據(jù)的檢測裝置；用于預(yù)測闖入車輛在主體車輛參考系中的預(yù)定的軌跡的裝置；用于確定該主體車輛周圍的保護區(qū)域的裝置，以及，碰撞判斷裝置，該碰撞判斷裝置用于確定闖入車輛預(yù)定的軌跡是否將攔截主體車輛保護區(qū)域，并由此確定在主體車輛和闖入車輛之間是否存在碰撞。
市場上銷售的碰撞警報系統(tǒng)主要用于防止正面、后面或側(cè)面碰撞。這樣的碰撞警報系統(tǒng)通常在正面、后面或側(cè)面配備有基于雷達的傳感器，適用于測量速度和與諸如其他交通參與者之類的障礙的距離。用于確定這樣的系統(tǒng)的碰撞風(fēng)險的算法基于“到碰撞的時間”(簡稱為TTC)的變體。TTC基本上是兩個對象的函數(shù)，給定一個對象與另一個對象碰撞之前剩余的時間，假設(shè)兩個對象保持相同的線性速度。當(dāng)前的商業(yè)系統(tǒng)在汽車高速公路上或在城市里的道路的某些直道路段能恰當(dāng)?shù)厥褂谩Ｈ欢?，在道路是彎曲的并且如此運動是線性的假設(shè)不成立的情況下，可能會產(chǎn)生誤導(dǎo)。在這樣的情況下，碰撞風(fēng)險容易被估計不足。此外，在城市環(huán)境中，如環(huán)狀交叉路口或十字路口接合點，常常可以發(fā)現(xiàn)道路不是直道的情況?，F(xiàn)有的碰撞警告系統(tǒng)沒有分別考慮車輛或交通參與者的行為，和/或?qū)烙嬡囕v的未來的運動具有直接后果的不同的障礙物。對于某些類型的車輛和碰撞，防撞方案可能會失敗。例如，當(dāng)汽車在栽了樹的道路上正在以高速轉(zhuǎn)彎而失去牽引時，從失去牽引到與樹碰撞的時間可能如此短，以至于不可能避免碰撞。因此，防撞的一種替代方案是對長時間的需要。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供替換的輔助駕駛方法或車輛或交通流量控制方法或輔助車輛引導(dǎo)方法和輔助駕駛系統(tǒng)或車輛或交通流量控制系統(tǒng)或輔助車輛引導(dǎo)系統(tǒng)，優(yōu)選地，適用于被動式的或主動式的車輛安全以及用于實現(xiàn)系統(tǒng)或方法的軟件。此目的是通過獨立權(quán)利要求的主題來實現(xiàn)的。在從屬權(quán)利要求中定義了優(yōu)選實施例。本發(fā)明的一個方面是提供在考慮到環(huán)境條件的情況下確定一種指出車輛或任何其他交通參與者在未來的某一時間內(nèi)可能會碰撞的可能性的概率值和/或監(jiān)測過去的車輛行為和評估過去某一時間段內(nèi)的駕駛的風(fēng)險承擔(dān)特征，例如，評估交通參與者在過去某一時間段內(nèi)可能已經(jīng)發(fā)生碰撞的可能性。根據(jù)本發(fā)明的第一方面，此目的是通過包括下列步驟的輔助駕駛方法或交通流量或車輛控制方法或輔助車輛引導(dǎo)方法來實現(xiàn)的a)分別估計第一交通參與者以及第二交通對象或第二交通參與者的實際和/或未來行為，所述第二交通對象或第二交通參與者不同于所述第一交通參與者，b)估計所述第一交通參與者要采取的路線和/或所述第二交通對象或第二交通參與者要采取的路線，以及c)通過計算適用于對所述第一交通參與者相對于所述第二交通對象或第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險評估的第一信息，確定所述第一交通參與者相對于所述第二交通對象或第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險。該方法可以是基于計算機的方法。具體而言，該方法可包括下列步驟a)分別以概率的方式估計第一交通參與者要采取的路線和/或第二交通對象或 第二交通參與者要采取的路線，所述第二交通對象或第二交通參與者不同于所述第一交通參與者，b)以概率的方式估計第一交通參與者以及第二交通對象或第二交通參與者的實際和/或未來行為，c)通過基于所述概率性行為估計與所述概率性路線估計的組合來計算適用于對所述第一交通參與者相對于所述第二交通對象或第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險評估的信息，確定所述第一交通參與者相對于所述第二交通對象或第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險。可任選地,該方法可包括進一步的步驟d):輸出從在步驟a)、步驟b)和/或步驟c)之后所提供的信息導(dǎo)出的第二信息。此輸出步驟d)可包括各種動作中的一個，包括i)將第二信息以及可任選地在步驟a)、步驟b)和/或步驟c)之后所提供的信息存儲在，例如，黑匣子中。ii)將對第二信息或從步驟a)、步驟b)和/或步驟c)導(dǎo)出的信息的反饋提供到第一交通參與者的駕駛員、飛行員、船長或操作員。反饋可以包括警告或另一種類型的消息。iii)將第二信息或從步驟a)、步驟b)和/或步驟c)導(dǎo)出的信息廣播到包括其他交通參與者的其他人iv)向第一交通參與者的駕駛員、飛行員、船長或操作員或向其他人發(fā)出警告或報警，例如，顯示報警、發(fā)出報警聲音，發(fā)出觸覺報警v)發(fā)出關(guān)于駕駛的時間段的聲明，例如，口頭引用或可視顯示在諸如最后30分鐘之類的一段時間內(nèi)第一交通參與者的行為的累積風(fēng)險評估。根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例，該方法包括作為表示碰撞風(fēng)險和/或表示安全駕駛(即，低碰撞風(fēng)險駕駛)的信號來顯示信息的步驟?？扇芜x地,該方法可包括進一步的步驟d)或進一步的步驟e):基于在步驟a)、步驟b)和/或步驟c)之后所提供的信息，控制所述第一交通參與者的行為?？刂瓶砂ㄗ灾鞯貓?zhí)行預(yù)定的事故避免動作。相應(yīng)地，該方法包括基于在步驟a)、步驟b)和/或步驟c)之后所提供的信息來執(zhí)行預(yù)定的動作的步驟。例如，預(yù)定的動作可以包括關(guān)閉巡航控制和/或應(yīng)用制動或反推力；或提供報警，例如，聽覺、視覺或觸覺報警，或改變對于制動器的伺服控制器的增益，或操縱、操作攝像機以記錄事件，密封或鎖上諸如行李艙之類的分隔室，激活事故照明，激活碰撞前的系統(tǒng)，如勒緊安全帶，使安全氣囊膨脹，使座椅傾斜，改變頭靠的位置，解脫安全門或窗戶，利用泡沫材料填充分隔室，利用不易燃的或惰性氣體填充燃料箱中的空閑空間等
坐寸O根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例，該方法包括對于高斯過程(簡稱為GP)的自適應(yīng)執(zhí)行幾何變換的步驟。優(yōu)選地，幾何變換包括最小平方保形映射(簡稱為LSCM)。優(yōu)選地，該方法包括測量第一交通參與者和/或第二交通參與者的路線、速度、操縱、前向和/或橫向加速度的步驟。優(yōu)選地，該方法包括檢測交通指揮燈和/或交通信號的步驟。根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例，該方法包括檢測和/或跟蹤第一和/或第二交通對象或交通參與者的位置和/或方位的步驟。優(yōu)選地，該方法包括測量包括溫度、大氣壓力、雨速度和/或風(fēng)速的氣象數(shù)據(jù)的步驟。優(yōu)選地，該方法包括應(yīng)用隱馬爾可夫模型和/或隱馬 爾可夫模型的變體的步驟。可任選地，該方法包括檢索涉及地理位置的危險性的歷史數(shù)據(jù)的步驟，例如，緊前面的十字路口是否是已知的危險十字路口，是否有對于船運來說危險的淺水區(qū)或暗礁，即，一般而言，基于歷史事故數(shù)據(jù)，在附近是否有已知危險的位置。根據(jù)本發(fā)明的第二方面，上述目的是通過車輛或交通流量控制系統(tǒng)或輔助車輛引導(dǎo)系統(tǒng)來實現(xiàn)的，該系統(tǒng)包括適用于分別估計第一交通參與者以及第二交通對象或第二交通參與者的實際和/或未來行為的行為估計器，所述第二交通對象或第二交通參與者不同于所述第一交通參與者，其中，所述行為估計器進一步適用于估計所述第一交通參與者要采取的路線和/或所述第二交通對象或第二交通參與者要采取的路線，以及，風(fēng)險估計器，所述風(fēng)險估計器適用于通過計算從輸出概率值的導(dǎo)出的、適用于對所述第一交通參與者相對于所述第二交通對象或第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險評估的信息，確定所述第一交通參與者相對于所述第二交通對象或第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險。本發(fā)明提供了一種輔助駕駛系統(tǒng)，包括-適用于分別以概率的方式估計第一交通參與者要采取的路線和/或第二交通對象或第二交通參與者要采取的路線的行為估計器，所述第二交通對象或第二交通參與者不同于所述第一交通參與者，-風(fēng)險估計器，所述風(fēng)險估計器適用于通過計算包括輸出概率值的、適用于對所述第一交通參與者相對于所述第二交通對象或第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險評估的信息，確定所述第一交通參與者相對于所述第二交通對象或第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險。-用于輸出由風(fēng)險估計器和/或由行為估計器所提供的信息的裝置；-其中，所述行為估計器進一步適用于以概率的方式估計第一交通參與者以及第二交通對象或第二交通參與者的實際和/或未來行為，以及-所述輸出概率值基于所述概率性行為估計與所述概率性路線估計的組合。行為估計器可以進一步適用于估計所述第一交通參與者要采取的多個可能的路線和/或所述第二交通對象或第二交通參與者要采取的路線。風(fēng)險估計器可以適用于通過計算包括輸出概率值的、適用于對所述第一交通參與者相對于所述第二交通對象或第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險評估的信息，對于所述多個路線中的每一個路線，確定所述第一交通參與者相對于所述第二交通對象或第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險。
可任選地，可以提供行為實現(xiàn)單元，該行為實現(xiàn)單元適用于基于由風(fēng)險估計器和/或由行為估計器所提供的信息來控制第一交通參與者的行為。根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例，提供了顯示器，該顯示器適用于作為表示碰撞風(fēng)險和/或表不安全駕駛(即，低碰撞風(fēng)險駕駛)的信號來顯不信息。優(yōu)選地，信號包括音頻信號、可視信號和/或觸覺信號。根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例，用戶和/或控制單元基于由風(fēng)險估計器和/或行為估計器所提供的信息來執(zhí)行預(yù)定的 動作。優(yōu)選地，行為估計器和/或行為實現(xiàn)單元適用于對于高斯過程(GP)的自適應(yīng)執(zhí)行幾何變換。優(yōu)選地，幾何變換包括LSCM。根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例，系統(tǒng)包括適用于測量所述第一和/或第二交通對象或第二交通參與者的路線、速度、操縱、前向和/或橫向加速度的第一傳感器。優(yōu)選地，第一傳感器包括燈光指示器，并進一步適用于檢測交通指揮燈和/或交通信號。根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例，該系統(tǒng)包括適用于檢測和/或跟蹤第一和/或第二交通對象或第二交通參與者的位置和/或方位的目標(biāo)跟蹤裝置。優(yōu)選地，該系統(tǒng)還包括適用于測量包括溫度、大氣壓力、雨速度和/或風(fēng)速的氣象數(shù)據(jù)的第二傳感器。優(yōu)選地，行為估計器包括帶有適用于應(yīng)用隱馬爾可夫模型和/或隱馬爾可夫模型(簡稱為HMM)的變體的代碼裝置的識別單元。本發(fā)明提供了包括用于當(dāng)所述計算機程序在處理引擎上執(zhí)行時執(zhí)行上文所描述的方法的任何一種步驟的指令的計算機程序。本發(fā)明的一個方面是提供適用于諸如小轎車、船舶和/或飛機之類的交通工具的被動式的或主動車輛安全性和/或適用于輔助駕駛的車輛或交通流量控制的可能性。優(yōu)選地，分別執(zhí)行預(yù)定的第一車輛或第一交通參與者相對于第二車輛或第二交通參與者的碰撞風(fēng)險的評估。有關(guān)的第一車輛或有關(guān)的第一交通參與者分別優(yōu)選地相對于潛在固定的和/或移動的第二交通參與者和/或優(yōu)選地位于其環(huán)境中的障礙物而定位。本發(fā)明的想法是優(yōu)選地基于對涉及的交通參與者的實際和/或未來行為的概率估計與對它們的要采取的路線的概率估計的適當(dāng)?shù)慕M合，并考慮其他交通對象，如停放的小轎車，實心對象，如樹、路牙石、電話亭、路燈桿、中心保留地、系船柱等等(所有的這些都都可能會卷入事故中)，來評估碰撞風(fēng)險。優(yōu)選地，在車輛環(huán)境(如公路和城市交通環(huán)境)中連續(xù)地評估碰撞風(fēng)險，優(yōu)選地，考慮某些因素，如交通環(huán)境的幾何形狀，例如，道路、航跡，滑行和/或起飛跑道、機場的平面圖、水通道、碼頭的幾何形狀，其他車輛和/或其他交通參與者的被估計的行為，和/或涉及現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)的不確定性因素，其中，術(shù)語“現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)”是指適用于表征“現(xiàn)實世界”的屬性的數(shù)據(jù)。這樣的數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)、風(fēng)速、道路條件、霧、冰情、降雨量、夜晚黑暗度等等。優(yōu)選地,連續(xù)地評估某一車輛或交通參與者的碰撞風(fēng)險。ego此車輛或交通參與者也分別叫做“自我車輛”或“自我交通參與者”，相對于場景中的所有其他交通參與者。術(shù)語“車輛”應(yīng)該從廣義上來理解，包括艦、船、飛機、氣墊船、機器人、汽車、運貨車、卡車，例如，適用于移動的諸如輪子或有軌車輛、導(dǎo)彈等等的對象。本發(fā)明特別適用于道路上的車輛，包括優(yōu)選地提供無人駕駛的和/或遠(yuǎn)程控制的陸上車輛的自主車輛。汽車工業(yè)的興趣是產(chǎn)生更安全和/或?qū)τ脩舾押玫钠?。大多?shù)交通事故的常見的原因是就駕駛員方面來講沒有適當(dāng)?shù)乇O(jiān)視車輛的周圍環(huán)境和/或因此作出正確判斷。這種失敗可能取決于時刻、道路條件、天氣情況、缺乏睡眠等等。能夠指出當(dāng)前的情況，警告和/或利用適當(dāng)?shù)膭幼鬟M行干預(yù)的“在車輛中的系統(tǒng)”可以潛在地減少大量的事故。因此，本發(fā)明優(yōu)選地充當(dāng)“輔助駕駛系統(tǒng)”或“輔助車輛引導(dǎo)系統(tǒng)”，適用于指出當(dāng)前情況，或?qū)撛诘呐鲎簿娼o無人駕駛車輛的駕駛系統(tǒng)，有人駕駛的或無人駕駛的和/或遠(yuǎn)程控制的陸上車輛的駕駛員或操作員，和/或用于激活被設(shè)計成提高安全性的操作，如指出用于制動或用于啟動制動的緊急情況。優(yōu)選地，本發(fā)明可以是“自主車輛”的整體組成部分，其中，自主車輛要求作出優(yōu)選地最小化碰撞風(fēng)險的控制決策。在優(yōu)選實施例中，本發(fā)明提供適用于向第一交通參與者的操作員、駕駛員、船長、飛行員提供反饋的“輔助駕駛系統(tǒng)”，此反饋給出交通中的第一交通參與者的行為的指示，例如，諸如過去30分鐘之類的一段時間內(nèi)碰撞風(fēng)險的級別。相應(yīng)地，在某些實施例中，計算出的概率值優(yōu)選地表明自我車輛在過去的某一時間范圍內(nèi)可能會碰撞的似然性，其中，時間范圍優(yōu)選地在大約幾分鐘內(nèi)。還通過解決兩個子問題來優(yōu)選地計算時間范圍內(nèi)碰撞風(fēng)險的概率值。第一子問題是基于觀測結(jié)果，如車輛到其邊界的距離，以及可從車輛獲得的提供關(guān)于行為的指示的任何信息，估計車輛在過去已經(jīng)執(zhí)行某一行為的概率。根據(jù)本發(fā)明的優(yōu) 選實施例，HMM的變體適用于估計每一個車輛的行為的概率分布。第二子問題優(yōu)選地提供適用于表達同一車輛的每一個可能的行為的車輛的路線執(zhí)行的概率性分布。然后，分析路線以確定碰撞風(fēng)險。如此，可以評估時間范圍內(nèi)的一段時間內(nèi)的行為的危險性。以積極的方式，即，強調(diào)車輛如何開得無風(fēng)險，優(yōu)選地，將對行為的危險性的此評估傳遞到第一交通車輛的駕駛員、操作員、飛行員或船長。在某些實施例中，計算出的概率值優(yōu)選地表明自我車輛在未來的某一時間范圍內(nèi)可能會碰撞的似然性，其中，時間范圍優(yōu)選地在大約幾秒內(nèi)。值得注意的是，優(yōu)選地，還通過解決兩個子問題來計算時間范圍(優(yōu)選地，接下來幾秒)內(nèi)碰撞風(fēng)險的概率值。第一子問題是基于觀測結(jié)果，如車輛到其邊界的距離，以及可從車輛獲得的提供關(guān)于未來行為的指示的任何信息(車輛的轉(zhuǎn)彎指示燈只是一個實施例)，估計車輛正在執(zhí)行某一行為的概率。根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例，HMM的變體適用于估計每一個車輛的行為的概率分布。第二子問題優(yōu)選地提供適用于表達同一車輛的每一個可能的行為的車輛的路線執(zhí)行的概率性分布。然后，分析路線以確定碰撞風(fēng)險。根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實施例，作為高斯分布來提供車輛的路線執(zhí)行的概率性表示。受此概率性表示支配的過程被稱為“高斯過程”(GP)，例如，對車輛的可能的路線執(zhí)行的評估可以被表不成GP。根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例，GP對道路的幾何形狀的自適應(yīng)被啟用，優(yōu)選地，考慮十字路口的彎度和/或拐彎。根據(jù)本發(fā)明的另一優(yōu)選實施例，使用適用于執(zhí)行此自適應(yīng)的離散化保形方法。本發(fā)明提供了包括用于當(dāng)所述計算機程序在處理引擎上執(zhí)行時實現(xiàn)上文所描述的系統(tǒng)的指令的計算機程序。值得注意的是，本發(fā)明優(yōu)選地考慮環(huán)境結(jié)構(gòu)和/或約束，因此，它優(yōu)選地考慮預(yù)測運動的非線性方面。優(yōu)選地，提供了碰撞風(fēng)險的概括，其中，可以輕松地計算帶有不同含義的各種不同的危險因素。這樣的值，例如，對人解釋有用，特別是當(dāng)涉及人機界面時。優(yōu)選地，還考慮對估計車輛的未來運動具有直接后果的車輛的行為。因此，本發(fā)明能夠提供優(yōu)選地導(dǎo)致更安全的系統(tǒng)的對碰撞風(fēng)險的準(zhǔn)確的估計。


通過下面所描述的實施例，本發(fā)明的這些及其他方面將變得顯而易見。在附圖中圖I示出了根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例的車輛或交通流量控制系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)概述；圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例的駕駛行為識別； 圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例的直路的高斯過程；圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例的彎路的高斯過程；圖5示出了根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例的彎曲的高斯過程在規(guī)范的高斯過程上的映射；以及圖6示出了根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例的將觀測結(jié)果映射到規(guī)范空間。圖7是可以與本發(fā)明一起使用的處理系統(tǒng)的示意表示方式。
具體實施例方式將參考特定實施例并參考某些附圖來描述本發(fā)明，但是，本發(fā)明不僅限于此，只通過權(quán)利要求來加以限制。所描述的附圖只是示意性的，而非限制性的。在附圖中，一些元件的大小可能被放大，而不是按比例描繪的，只用于說明性目的。在本描述和權(quán)利要求書中使用術(shù)語“包括”之處，它不排除其他元件或步驟。在當(dāng)引用單名詞時使用不定冠詞或定冠詞(例如，“一個”或“該”，“所述”)之處，這包括該名詞的復(fù)數(shù)形式，除非特別聲明。在權(quán)利要求書中所使用的術(shù)語“包括”，不應(yīng)該解釋為只限于此后所列出的裝置；它不排除其他元件或步驟。如此，表達“包括裝置A和B的設(shè)備”的范圍不應(yīng)該僅限于只由組件A和B構(gòu)成的設(shè)備。意味著，對于本發(fā)明，該設(shè)備的唯一相關(guān)的組件是A和B。此外，本描述和權(quán)利要求書中的術(shù)語“第一”、“第二”、“第三”等等用于區(qū)分類似的元件，而不一定用于描述連續(xù)或時間順序。可以理解，在適當(dāng)?shù)那闆r下，如此使用的術(shù)語是可互換的，此處所描述的本發(fā)明的各實施例能夠以與此處所描述的或所示出的順序不同的其他順序來操作。此外，本描述和權(quán)利要求書中的術(shù)語“頂部”、“底部”、“上方”、“下面”等等只用于描述性的目的，而不一定用于描述相對位置?？梢岳斫?，在適當(dāng)?shù)那闆r下，如此使用的術(shù)語是可互換的，此處所描述的本發(fā)明的各實施例能夠以與此處所描述的或所示出的朝向不同的其他朝向來操作。術(shù)語“碰撞”應(yīng)該從廣義上來講。它不僅包括一輛車輛在物理上與另一輛車輛接觸，而且還包括第二輛車輛進入第一輛車輛周圍的保護區(qū)。因此，術(shù)語“碰撞”應(yīng)該被解釋為可任選地將被安全或保護區(qū)域包圍的車輛。一個示例是與另一架飛機靠近地飛行而沒有關(guān)系到的飛機仍可能會由于尾翼和機翼旋渦而影響另一架飛機。說明書中對“一個實施例”、“實施例”的引用意味著結(jié)合該實施例所描述的特定特征、結(jié)構(gòu)或特性被包括在本發(fā)明的至少一個實施例中。如此，在本說明書中的各個位置出現(xiàn)的短語“在一個實施例中”或“在實施例中”不一定都是指同一個實施例，但是，可以。此外，在一個或多個實施例中，特定特征、結(jié)構(gòu)或特征還可以以任何合適的方式來組合，如對本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員顯而易見的。類似地，還應(yīng)該了解，在本發(fā)明的示例性實施例的描述中，本發(fā)明的各種特點有時分組在單一實施例、附圖或其描述中，以便簡化說明，并幫助理解本發(fā)明的一個或多個方面。然而，本發(fā)明的此方法不應(yīng)被解釋為反映所要求保護的發(fā)明需要比每一個權(quán)利要求中明確地列舉的特點更多的特點的意圖。相反，如下面的權(quán)利要求所反映的，本發(fā)明的多個方面在于少于前面的所公開的單一實施例的所有特點。如此，具體實施方式
后面的權(quán)利要求被明確地包括到“具體實施方式
”中，每一個權(quán)利要求本身也作為本發(fā)明的單獨的實施例。此外，盡管此處所描述的一些實施例包括其他實施例中所包括的某些特征而不包括其他特征，但是，不同的實施例的特征的組合也在本發(fā)明的范圍內(nèi)，并且構(gòu)成不同的實施例，如本領(lǐng)域的技術(shù)人員所理解的。例如，在下面的權(quán)利要求書中，所要求保護的實施例中的任何一個都可以以任何組合來使用。
在此處所提供的描述中，闡述了很多具體細(xì)節(jié)。然而，應(yīng)該理解，本發(fā)明的各實施例可以在沒有這些具體細(xì)節(jié)的情況下實施。在其他情況下，沒有詳細(xì)示出已知的方法、結(jié)構(gòu)和技術(shù)，以便不至于妨礙對本描述的理解?，F(xiàn)在將通過對本發(fā)明的多個實施例的詳細(xì)描述來描述本發(fā)明。顯然，在不偏離本發(fā)明的技術(shù)原理的情況下，可以根據(jù)所屬技術(shù)領(lǐng)域的專業(yè)人員的知識來配置本發(fā)明的其他實施例，本發(fā)明只由所附權(quán)利要求書來限制。本發(fā)明的一個方面基于改善防撞方案。本發(fā)明的另一方面基于僅憑防撞在某些情況下不能減少嚴(yán)重事故的觀測結(jié)果。當(dāng)在認(rèn)識到事故將發(fā)生的時間和實際碰撞之間的時間非常短時或當(dāng)用于避免的選項有限或不存在時，防撞是不成功的。因此，本發(fā)明在任何實施例中提出了事故預(yù)防，單獨地或者與防撞相結(jié)合。事故預(yù)防涉及訓(xùn)練或激勵車輛的駕駛員或操作員實施低危險行為。這最好通過加固積極反饋來實現(xiàn)，即，積極地報告低危險行為的消息，而并非只在危險的情況可能會發(fā)生時才報告，即，并非只報告潛在的負(fù)面的情況。圖I示出了根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例的輔助駕駛或車輛或交通流量控制系統(tǒng)或輔助車輛引導(dǎo)系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)概述。輔助駕駛或車輛或交通流量控制系統(tǒng)或輔助車輛引導(dǎo)系統(tǒng)優(yōu)選地評估碰撞風(fēng)險，并包括適用于分別估計第一交通參與者以及諸如第二交通參與者之類的對象的實際和/或未來行為的行為估計器1，其中，行為估計器I進一步適用于估計第一交通參與者要采取的路線和/或?qū)ο?例如，第二交通參與者)要采取的路線。風(fēng)險估計器4適用于通過計算包括輸出概率值的、對所述第一交通參與者相對于對象(例如，第二交通參與者)的碰撞的風(fēng)險評估的信息，確定第一交通參與者相對于對象(例如，第二交通參與者)的碰撞風(fēng)險?？梢砸匀魏魏线m的方式使由這些估計器所獲得的信息對駕駛員(或船長、飛行員等等)可用或?qū)o人駕駛的車輛的駕駛系統(tǒng)可用或?qū)h(yuǎn)程控制的車輛的操作員可用。另選地或另外地，信息可以被存儲，例如，存儲在諸如“黑匣子”之類的任何合適的存儲介質(zhì)中。行為估計器I或風(fēng)險估計器4不必位于車輛上或只位于車輛上。如果車輛是遠(yuǎn)程控制的車輛，則估計器I或4的至少一部分可以位于例如車輛的操作員所在的遠(yuǎn)程位置。可任選地，可以提供行為實現(xiàn)單元2，該行為實現(xiàn)單元適用于基于由風(fēng)險估計器4和/或由行為估計器I所提供的信息來評估第一交通參與者的行為的危險和/或可任選地用于控制該行為。行為估計器I和行為實現(xiàn)單元2可包括概率性車輛演化單元3。行為實現(xiàn)單元2不必位于車輛上或只位于車輛上。如果車輛是遠(yuǎn)程控制的車輛，則行為實現(xiàn)單元2的至少一部分可以位于例如車輛的操作員所在的遠(yuǎn)程位置。體系結(jié)構(gòu)優(yōu)選地包括三個組件行為估計器I、行為實現(xiàn)單元2和風(fēng)險估計器4。行為估計器I包括帶有適用于應(yīng)用HMM的代碼裝置的識別單元。識別單元適用于估計車輛正在執(zhí)行預(yù)定的行為的概率。例如，根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例，它給出概率值P(向左轉(zhuǎn))或P(向右轉(zhuǎn))，它們分別表示被觀察的車輛將執(zhí)行向左轉(zhuǎn)或向右轉(zhuǎn)操縱的概率。
行為實現(xiàn)單元2評估碰撞風(fēng)險，優(yōu)選地，通過執(zhí)行幾何評估。識別可以被表示成GP (高斯過程)，這是在給定車輛的行為的情況下車輛的可能的未來演化的概率性表示。根據(jù)行為的對GP的自適應(yīng)是使用被稱為LCSM的幾何變換來執(zhí)行的?？偲饋碚f，駕駛行為識別和駕駛行為實現(xiàn)優(yōu)選地分別形成車輛或交通參與者的未來的演化的概率模型。對危險的評估由車輛的可能的未來演化的概率模型給出，優(yōu)選地，由通過駕駛行為識別和/或駕駛行為實現(xiàn)的行為的概率分布給出?？梢曰诖烁怕誓Ｐ蛠碛嬎闩鲎诧L(fēng)險的值。此危險值可以被傳遞到車輛的駕駛員或操作員，例如，通過顯示器，通過聽覺或觸覺通信裝置或通過任何其他裝置。還可以收集和存儲某一時間段內(nèi)的危險值，例如，存儲在合適的存儲器中，并在一時間段(例如，30分鐘)流逝之后將代表性的危險行為傳達到駕駛員或操作員。優(yōu)選地，以這樣的方式來執(zhí)行此操作，以便向駕駛員或操作員的報告對于低危險行為是積極的。以此方式，駕駛員或操作員被激勵以保持低危險行為，但是，在必要時，對危險的行為提出警告。對模型的輸入是在圖I中所指出的自我車輛路線5，這是通過使用對于速度、操縱、前向和/或橫向加速度的車輛傳感器的測距法，潛在地與來自攝像機圖像中的光流的自我運動估計相結(jié)合，可能還通過用于確定位置、速度等等的陀螺和/或加速度計來獲得的。另一種輸入是目標(biāo)跟蹤裝置8，該目標(biāo)跟蹤裝置優(yōu)選地用于檢測和/或跟蹤事故中可能涉及的所有對象，例如，根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例，跟蹤，例如大約IOOm的范圍內(nèi)的行人，或其他車輛的位置和/或方位。這優(yōu)選地通過單個和/或立體攝像機(潛在地與雷達和/或激光雷達相結(jié)合)來獲得的。另一種輸入?yún)?shù)是道路幾何形狀7，這可以通過合適的地圖(如，全球定位系統(tǒng)地圖，簡稱為GPS地圖)來獲得，以及從附加傳感器6的輸入獲得和/或?qū)碜詳z像機的用于例如車道檢測的圖像的分析獲得的。優(yōu)選地，使用這樣的附加傳感器6，例如，燈光指示器，交通指揮燈和/或交通信號檢測器。也可以使用同時定位與地圖構(gòu)建(SLAM)作為獲取道路幾何形狀和車輛位置的手段。 對模型的進一步的輸入?yún)?shù)優(yōu)選地包括道路條件，如風(fēng)、冰、雪、霧、雨、水的存在，如可能會產(chǎn)生“騎滑水板”效果等等，會改變情況的危險性。如此，可以測量諸如溫度之類的參數(shù)，以及其他氣象數(shù)據(jù)，如大氣壓力、雨，例如，正在操作的擋風(fēng)玻璃刮水器，小轎車上的雨水測量設(shè)備，風(fēng)速測量和/或廣播電臺冰情警報，例如，由于霧或夜晚黑暗而導(dǎo)致的可見性降低?？梢允褂脤τ谟?、冰、霧、風(fēng)速等等的檢測器。還必須考慮對機械部件施加某些約束的機械模仿，例如，汽車不會飛，東西沿直線前進，除非有證據(jù)說明相反，船舶停留在大海上，而不會到陸地上行駛等等。此外，還可以考慮交通規(guī)則。可以利用交通規(guī)則信息，如速度限制、單向街道等等，來增強GPS地圖。因此，此信息也可以被包括在分析中。根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例，根據(jù)本發(fā)明的各實施例的方法是傳感器不可知的，和/或?qū)Σ粶?zhǔn)確或不完整的傳感器讀數(shù)也是有抵抗性的。相應(yīng)地，用于行為識別用途的對HMM的另一種輸入是人們駕駛的方式被雨/霧/冰等等改變，當(dāng)理解行為時，需要考慮這些因素，例如，減慢可以被視為在干的道路上轉(zhuǎn)彎之前的第一步驟，但是，在結(jié)冰的道路上，相同的假設(shè)可能不成立。允許這樣的條件的另一種方法是控制GP的參數(shù)，因為，例如，在下雨或結(jié)冰的情況下，輪胎的抓力縮小，這會改變車輛的可能的路線的范圍。另一種輸入可以是有關(guān)與地理位置相關(guān)聯(lián)的增大的危險性的歷史數(shù)據(jù)，例如，緊前面的十字路口是否是已知的危險十字路口，是否有對于船運來說危險的淺水區(qū)或暗礁，即，一般而言，基于歷史事故數(shù)據(jù)，在附近是否有已知危險的位置。

圖2示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實施例的駕駛行為識別。行為識別基于HMM的變體。行為被建模為兩層上層HMM 9和下層HMM 12。每一層都至少包括一個HMM。上層HMM 9包括單個HMM，其中，其隱藏的狀態(tài)表示高級別的行為，如趕超、向左轉(zhuǎn)、向右轉(zhuǎn)和/或直行。對于上層HMM 9中的每一個隱藏狀態(tài)和/或行為，在下層HMM 12中有表示單個行為的更細(xì)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換的順序的相對應(yīng)的HMM。下層HMM 12包括圖2中的被表示為附圖標(biāo)記10的HMM行為I,直到被表示為附圖標(biāo)記11的HMM行為N之類的行為,其中,在圖2中，還表示了對于每一個時間步13的Lt的向量。下層HMM 12中的通過h索引的每一 HMM，都基于HMM狀態(tài)估計來更新其當(dāng)前狀態(tài)
roo87l P(St;hOl:t) 'X PiOf Stjl] T
—i ；h其中，變量Ot對應(yīng)于時間t時的觀測結(jié)果，而St,h是HMM h在時間t時的隱藏狀態(tài)
的變量。對于下層HMM 12中的每一個HMM h，其觀測似然率，Lh(01:t)，可以按如下方式來計算
II / )\、胸 L- / ) \
S,;(觀測似然率中的每一個Lh(01: t)都是上層的HMM的“觀測”。較高級別的行為的干擾呈現(xiàn)類似的形式 = LiiAOui I I PlDt^PiDtlB^i)
Tl t UI — I其中，Bt是時間t時的較高級別的HMM的隱藏狀態(tài)變量。P (Bt | Btl)是較高級別的行為轉(zhuǎn)換矩陣。優(yōu)選地，對于高級別行為，有兩個不同的轉(zhuǎn)換矩陣。一個轉(zhuǎn)換矩陣對應(yīng)于當(dāng)完全執(zhí)行較低級別的行為時的行為變換Tfinsl。另一轉(zhuǎn)換矩陣Tmwinal對應(yīng)于不完全執(zhí)行較低級別的行為時的第二種情況?？梢宰鳛檩^低級別的狀態(tài)的函數(shù)來計算較高級別的行為轉(zhuǎn)換矩陣
權(quán)利要求
1.ー種輔助駕駛方法，包括下列步驟 a)分別估計第一交通參與者以及第ニ交通對象或第二交通參與者的實際和/或未來行為，所述第二交通對象或第二交通參與者不同于所述第一交通參與者， b)估計所述第一交通參與者要采取的路線和/或所述第二交通對象或第二交通參與者要采取的路線， c)通過計算適用于對所述第一交通參與者相對于所述第二交通對象或第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險評估的信息，確定所述第一交通參與者相對于所述第二交通對象或第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險， d)輸出在步驟a)、步驟b)和/或步驟c)之后所提供的信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，還包括 e)基于在步驟a)、步驟b)和/或步驟c)之后所提供的信息，控制所述第一交通參與者的行為。
3.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的方法，包括基于在過去和/或未來某一時間段內(nèi)的車輛風(fēng)險行為來顯示信息作為表明碰撞風(fēng)險的信號。
4.根據(jù)前面的權(quán)利要求中的一個權(quán)利要求所述的方法，包括基于在步驟a)、步驟b)和/或步驟c)之后所提供的信息來執(zhí)行預(yù)定的動作的步驟。
5.根據(jù)前面的權(quán)利要求中的一個權(quán)利要求所述的方法，包括對于高斯過程的自適應(yīng)執(zhí)行幾何變換的步驟。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中，所述幾何變換包括最小平方保形映射。
7.根據(jù)前面的權(quán)利要求中的一個權(quán)利要求所述的方法，包括測量所述第一和/或第二交通對象或第二交通參與者的路線、速度、操縱、前向和/或橫向加速度的步驟。
8.根據(jù)前面的權(quán)利要求中的一個權(quán)利要求所述的方法，包括檢測和/或跟蹤所述第一和/或第二交通對象或第二交通參與者的位置和/或方位的步驟。
9.根據(jù)前面的權(quán)利要求中的一個權(quán)利要求所述的方法，包括應(yīng)用隱馬爾可夫模型和/或所述隱馬爾可夫模型的變體的步驟。
10.ー種輔助駕駛系統(tǒng)，包括 -適用于分別估計第一交通參與者以及第ニ交通對象或第二交通參與者的實際和/或未來行為的行為估計器(I)，所述第二交通對象或第二交通參與者不同于所述第一交通參與者，其中，所述行為估計器(I)進ー步適用于估計所述第一交通參與者要采取的路線和/或所述第二交通對象或第二交通參與者要采取的路線， -風(fēng)險估計器(4)，所述風(fēng)險估計器(4)適用于通過計算包括輸出概率值的、適用于對所述第一交通參與者相對于所述第二交通對象或第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險評估的信息，確定所述第一交通參與者相對于所述第二交通對象或第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險，以及 -用于輸出由所述風(fēng)險估計器(4)和/或由所述行為估計器(I)所提供的所述信息的裝置。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，其中，還包括適用于基于由所述風(fēng)險估計器(4)和/或由所述行為估計器(I)所提供的所述信息來控制所述第一交通參與者的所述行為的行為實現(xiàn)単元(2)。
12.根據(jù)權(quán)利要求10或11所述的系統(tǒng)，其中，提供了顯示器，所述顯示器適用于基于在過去和/或未來某一時間段內(nèi)的車輛風(fēng)險行為來顯不信息作為表明碰撞風(fēng)險的信號。
13.根據(jù)權(quán)利要求10到12中的一個所述的系統(tǒng)，其中，所述信號包括音頻信號、可視信號和/或觸覺信號。
14.根據(jù)權(quán)利要求10到13中的一個所述的系統(tǒng)，其中，用戶和/或控制單元基于由所述風(fēng)險估計器(4)和/或所述行為估計器(I)所提供的所述信息來執(zhí)行預(yù)定的動作。
15.根據(jù)權(quán)利要求10到14中的一個所述的系統(tǒng)，其中，所述行為實現(xiàn)單元(2)適用于對于高斯過程的自適應(yīng)執(zhí)行幾何變換。
16.一種計算機程序，包括用于當(dāng)所述計算機程序在處理引擎上執(zhí)行時執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求I到9中的任何一個所述的方法的步驟的指令。
17.一種在其上存儲了如權(quán)利要求16所述的計算機程序的機器可讀的信號存儲介質(zhì)。
全文摘要
本發(fā)明涉及車輛或交通流量控制方法，并涉及車輛或交通流量控制系統(tǒng)。車輛或交通流量控制方法包括下列步驟a)分別估計第一交通參與者以及第二交通參與者的實際和/或未來行為，所述第二交通參與者不同于所述第一交通參與者，b)估計所述第一交通參與者要采取的路線和/或所述第二交通參與者要采取的路線，c)通過計算適用于對所述第一交通參與者相對于所述第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險評估的信息，確定所述第一交通參與者相對于所述第二交通參與者的碰撞的風(fēng)險，以及d)基于在步驟a)、步驟b)和/或步驟c)之后所提供的信息，控制所述第一交通參與者的行為。以此方式，確定指出車輛或交通參與者在未來的某一時間范圍內(nèi)可能會碰撞的似然性的概率值。
文檔編號B60W30/08GK102695637SQ201080038477
公開日2012年9月26日 申請日期2010年8月31日 優(yōu)先權(quán)日2009年8月31日
發(fā)明者C·勞吉爾, C·塔伊·蒙·凱特, E·馬澤, G·奧斯米佐里, K·邁克那查, 坂井克弘, 柳原弘道 申請人:豐田自動車歐洲股份有限公司, 國家信息及自動化研究院