[发明专利]基于拟人驾驶的ACC/AEB系统及车辆

说明书

本发明公开了一种基于拟人驾驶的ACC/AEB系统，包括环境感知模块、数据融合模块、决策控制模块、拟人驾驶模块以及执行模块。采用上述技术方案，利用增强型神经网络，可以实现在驾车过程中对驾驶人驾驶行为参数的学习，并将驾驶人行为参数和决策控制模块计算获得的参数进行比较与纠正，避免决策控制过程中出现加速度、减速度、制动力、加速度速率以及减速度速率之间过大或过小而影响驾驶的舒适性和安全性，使ACC/AEB系统更符合驾驶人驾驶特性，感觉跟驾驶人自己开车一样，实现ACC/AEB过程中的拟人化驾驶，更好的符合驾驶人的驾驶需求。

技术领域

本发明属于高级辅助驾驶的技术领域。更具体地，本发明涉及一种基于拟人化驾驶的ACC/AEB系统。另外，本发明还涉及采用该系统的车辆。

背景技术

近年来，随着高级驾驶辅助系统(ADAS)的逐步普及，而ACC/AEB系统作为主动安全系统已经作为NCAP评分项，并且世界各国已经强制性安装此系统，以减轻驾驶人的驾驶疲劳和减少交通碰撞追尾事故的发生。

但是，目前ACC/AEB系统在开发过程中都普遍采用先通过对驾驶人驾驶行为参数的研究，再获取一个样本内驾驶人的驾驶行为参数，作为驾驶人ACC/AEB控制的主要参数。其存在的问题是：

首先，这样获得的控制参数样本量较小，不能覆盖所有人的驾驶行为和驾驶习惯；

其次，在ACC/AEB开发过程中，开发人员都是根据试验的加速度、减速以及制动力等参数进行舒适性和安全性的标定，这样的小样本量的参数完全不适合于每个驾驶人的驾驶习惯；

最后，一套控制参数涵盖所有的驾驶行为，造成了加速、减速以及制动过程的粗暴，导致了驾驶的不舒适性和不愉悦感，不适合每个人的驾驶习惯，不能做到拟人化驾驶。

因此，如何在ACC/AEB系统在工作的过程中做到完全能模拟驾驶人个人驾驶习惯，实现拟人化驾驶，是评价产品的一项重要指标。

发明内容

本发明提供一种基于拟人驾驶的ACC/AEB系统，其目的是实现ACC/AEB过程中的拟人化驾驶，更好的符合驾驶人的驾驶需求。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

本发明的基于拟人驾驶的ACC/AEB系统，包括环境感知模块、数据融合模块、决策控制模块、拟人驾驶模块以及执行模块。

所述的拟人驾驶模块在训练过程将传感器参数、驾驶行为参数、车辆运行参数送入机器学习模型，通过驾驶人驾驶车辆在不同工作场景下学习；在正常驾驶过程中驾驶人可以实时对机器学习和监督模块进行训练；当驾驶人进行ACC/AEB驾驶状态的时候，机器学习结果和ACC/AEB决策控制模块的结果进行比较与纠正，以实现拟人驾驶和个性驾驶。

所述的环境感知模块包括视觉传感器、雷达传感器、激光雷达传感器、车联网V2X及高精度地图及差分GPS。

所述的视觉传感器包括单目摄像头，双目摄像头以及3D摄像头。

所述的视觉传感器通过摄像机实时拍摄行车前方的场景，通过图像处理算法和坐标变换和图像矫正算法，并对场景中的有效目标信息进行提取。

所述的雷达传感器凭借着其全天候工作特点，实现对行车前方目标的识别、分类和跟踪，并测量出有效目标的相关参数。

所述的激光雷达传感器通过扫面方式，建立周围物体的立体模型，并得到更精确的危险目或跟随标的位置参数。

所述的车联网V2X通过无线技术通讯，本车将获得周围其它车辆、基础交通设施、道路标识牌、限速标识牌、行人及其可穿戴设备和无线传输设备提供的位置、速度、距离、方位和状态信息。

所述的基础交通设施包括红绿灯状态信息、红绿灯时间长度信息、交通路口转向通过信息。