[发明专利]用于过渡表面摩擦条件的具有增强纵向控制的自动驾驶系统和控制逻辑

说明书

提出的是用于在混合mu道路条件中执行智能交通工具操作的自动驾驶系统、制造/使用这种系统的方法、和带有用于过渡表面摩擦条件的增强车间距控制的交通工具。用于执行自动驾驶操作的方法包括交通工具控制器接收指示邻接的道路片段的道路表面条件的传感器信号，并且基于这些传感器信号确定这些道路片段的道路摩擦值。所述控制器确定道路摩擦值是正在增加还是减小，并且所述道路摩擦值之间的差是否大于标定的最小差。响应于摩擦差大于标定的最小差且道路摩擦值正在减小，交通工具控制器执行第一交通工具控制动作。相反，如果摩擦差大于标定的最小值但道路摩擦值正在增加，那么控制器作为响应执行第二交通工具控制动作。

技术领域

本公开总体涉及带有自动驾驶能力的机动交通工具。更具体地，本公开的各方面涉及自动交通工具驾驶和报警特征，比如自适应巡航控制和前方碰撞避免系统，带有用于过渡表面条件的增强车间距控制。

目前生产的机动交通工具，例如现今的汽车，原始装备有或通过后加装包括车载电子设备网络，这些车载电子设备提供自动驾驶能力，这些自动驾驶能力有助于最小化驾驶员负担。在汽车应用中，例如，最可辨认类型的自动驾驶特征是巡航控制系统。巡航控制允许交通工具操作者设定特定交通工具速度并且使车载交通工具计算机系统维持那个速度而无需驾驶员操作加速踏板或制动踏板。下一代的自适应巡航控制（ACC）是计算机自动化的驾驶特征，这种特征调节交通工具速度还同时管理主交通工具和前/后交通工具之间的前和后间距。另一类型的自动驾驶特征是碰撞避免系统（CAS），其探测即将发生的碰撞条件并给驾驶员提供报警同时还自主采取预防性动作，例如通过没有驾驶员输入的转向或制动。智能停车辅助系统（IPAS）、车道监测和自动转向（“Auto Steer”）系统、和其它先进驾驶员辅助系统（ADAS）和自主驾驶特征在许多现今汽车上也是可获得的。

随着交通工具处理、通信、和感测能力的持续改善，制造商们将坚持提供更加系统自动化的驾驶能力，其志向是最终提供完全自主的交通工具，这些驾驶能力能够在城市和乡村场景中在各种各样的交通工具类型中运行。原始装备制造商（OEM）正朝着交通工具与基础设施（V2I）和交通工具与交通工具（V2V）“交谈”轿车的方向前进，这种轿车具有更高水平的驾驶自动化，其采用自主系统以使得带有转向、车道改变、场景计划等的交通工具路线规划成为可能。自动路线生成系统利用交通工具状态和动力学传感器、地图和道路条件数据，以及路径预测算法来给路径生成提供自动化的车道中心和车道改变预报。计算机辅助的路线重新规划技术提供了预期的替换行进路线，该行进路线可例如基于实时和虚拟交通工具数据被更新。

天气条件的变化、路面材料的区别、和交通载荷的改变都影响交通工具轮胎和道路之间的摩擦系数。干且暖的道路表面条件例如提供了相对高的摩擦系数，而雪、水或覆冰的道路表面条件提供了更低的摩擦系数。许多商业上可获得的CAS、ACC和全速度范围的自适应巡航控制（FSRACC）系统仅被设计成在干道路表面上操作；驾驶员通常被建议不要在打滑驾驶条件下启动这些系统。不过，这些约束极大地限制了许多自动化驾驶员辅助系统的功能性和操作范围。另外，探测行进道路上的水、雪或冰通常是由主交通工具追溯地确定的，即利用仅在交通工具正在这种条件中操作后才探测到低摩擦条件的感测操作。因此，阻止交通工具采取自适应措施来前瞻性地使交通工具操作适应低摩擦道路条件。

发明内容

本文公开的是用于在混合mu道路条件中的智能交通工具操作的自动驾驶系统和伴随的控制逻辑，构造方法和用于操作这种系统的方法，以及带有具有对过渡表面摩擦条件的自适应性的增强车间距报警和控制的机动交通工具。例如，提出了交通工具控制算法和方法，它们使用道路条件预览信息将具有自适应性的CAS、ACC和FSRACC的功能性增强并扩展到多种类型的道路表面条件（例如，干、湿、有雪、有冰等），其中包括过渡道路条件场景。虽然许多可获得的自动纵向控制特征都是在交通工具处于干表面上这一假设下操作的，但是前述的方法和算法将道路条件预览信息和感测的交通工具动力学特性和交通数据相融合以将纵向控制可应用性扩展到各种各样的道路条件和过渡表面摩擦场景。使用这种融合的数据，交通工具可实施针对具体条件的交通工具标定操作参数（例如，车间距距离、速度约束、加速度和减速度极限、驾驶员报警等）以前瞻性地使交通工具操作适应实时的驾驶条件。