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交通擁堵輔助TJA中的詳細(xì)設(shè)計(jì)原理

2020-07-20 17:49:49·  來(lái)源：焉知自動(dòng)駕駛  作者：Aimee  
　
交通擁堵輔助TJA作為智能駕駛二級(jí)功能，可以幫助駕駛員在堵車時(shí)候，為駕駛員提供一定的駕駛輔助，緩解駕駛員的疲勞。與智能駕駛一級(jí)功能ACC（只進(jìn)行縱向控制不同
交通擁堵輔助TJA作為智能駕駛二級(jí)功能，可以幫助駕駛員在堵車時(shí)候，為駕駛員提供一定的駕駛輔助，緩解駕駛員的疲勞。與智能駕駛一級(jí)功能ACC（只進(jìn)行縱向控制不同）不同，TJA需要進(jìn)行橫縱雙向控制，它是ACC功能的一個(gè)拓展版，可以跟ACC一樣走走停停，但增加了輕微轉(zhuǎn)向調(diào)整的功能。TJA需要對(duì)車道標(biāo)志以及車輛的位置和運(yùn)動(dòng)的檢測(cè)，從而可以為后續(xù)模型計(jì)算提供有力的輸入。與高速車輛根據(jù)檢測(cè)到的車道線做對(duì)中行駛不同，TJA可以做到在無(wú)完整車道線的情況下，根據(jù)前車行駛軌跡做跟隨行駛。
 
 
TJA系統(tǒng)功能迭代圖
對(duì)于一般的TJA控制策略而言，只需要利用前視攝像頭對(duì)前方車輛和道線進(jìn)行檢測(cè)作為系統(tǒng)控制的輸入，而由于全景系統(tǒng)配置的側(cè)面和后視攝像頭則可以監(jiān)視并排行駛的汽車或與汽車并排的車道標(biāo)記，因此高級(jí)別TJA對(duì)于車輛側(cè)面和后方的交通信息全面檢測(cè)也可以為駕駛員提供更為全面的駕駛輔助。
 
總體來(lái)說(shuō)，TJA的軌跡預(yù)測(cè)過(guò)程包括對(duì)于靜態(tài)環(huán)境估計(jì)（如車道模型），環(huán)境過(guò)程估計(jì)（一般指車道環(huán)境中行駛的車輛），此外，還包括附加傳感器（諸如導(dǎo)航信息、環(huán)視攝像頭信息等）對(duì)TJA估計(jì)過(guò)程的優(yōu)化。
 
靜態(tài)環(huán)境估計(jì)
靜態(tài)環(huán)境估計(jì)一般指對(duì)于行駛車道模型估計(jì)，車道模型的一般估計(jì)方法是采用拋物線形式進(jìn)行，而以自車坐標(biāo)為原點(diǎn)建立的車道拋物線模型表示為
 
該拋物線只有兩個(gè)參數(shù)，其求解過(guò)程是通過(guò)在實(shí)際估計(jì)過(guò)程中對(duì)道路模型中的兩個(gè)實(shí)際障礙點(diǎn)的探測(cè)，其結(jié)果便可帶入到拋物線中進(jìn)行二參數(shù)方程求解。同時(shí)通過(guò)不斷更新的實(shí)際點(diǎn)帶入方程求解后獲得不同的方程參數(shù)解，對(duì)方程解的評(píng)價(jià)過(guò)程是利用直方圖描述其求解質(zhì)量的，若實(shí)際探測(cè)到的前方目標(biāo)位置與預(yù)測(cè)軌跡曲線差值不具有一致性，那么相應(yīng)的直方圖分布就比較零散，不具有集中分布的特性。直方圖具有收斂一致性時(shí)，說(shuō)明求解的拋物線方程是有效的。
 
如下圖表示采用了靜態(tài)環(huán)境估計(jì)模型利用不同探測(cè)點(diǎn)對(duì)于車道曲線模型進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果。可以看出，其中紅色的估計(jì)曲線模型具有最好的質(zhì)量權(quán)重，其軌跡結(jié)果最符合預(yù)期。
 
 
動(dòng)態(tài)過(guò)程估計(jì)
動(dòng)態(tài)過(guò)程估計(jì)是指對(duì)于目標(biāo)車輛的行駛軌跡預(yù)測(cè)，有兩種不同的計(jì)算TJA行駛軌跡的方法，其一是關(guān)注附近運(yùn)動(dòng)車輛的位置，而另一個(gè)涉及車道標(biāo)記。由于環(huán)境探測(cè)過(guò)程中不止一輛車，因此相應(yīng)的估計(jì)過(guò)程包含如下幾個(gè)步驟：
1）傳感器探測(cè)到環(huán)境中的所有車輛目標(biāo)，TJA系統(tǒng)模型對(duì)于所有運(yùn)動(dòng)車輛的歷史軌跡進(jìn)行估算；
2）選擇自車前方對(duì)應(yīng)的車輛作為跟隨目標(biāo)，且該對(duì)應(yīng)前方車輛需要去除對(duì)向來(lái)車對(duì)本車軌跡估計(jì)的影響；
3）采用如上提到的曲線模型對(duì)實(shí)際探測(cè)到的同向行駛車輛進(jìn)行軌跡預(yù)測(cè)，并對(duì)于預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分組；
4）計(jì)算估計(jì)軌跡質(zhì)量，質(zhì)量評(píng)估采用權(quán)重分配，權(quán)重最高的最為軌跡曲線的計(jì)算結(jié)果；
 
如下圖表示了對(duì)于前方車輛以及側(cè)前方車輛按照實(shí)時(shí)打點(diǎn)進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果，其中前方車輛的行駛軌跡在預(yù)測(cè)中最能擬合出一條一致性曲線，因刺激具備較好的質(zhì)量以及連續(xù)性。由此可以暫時(shí)摒除旁邊車道車輛對(duì)本車道的影響。
 
下面我們將專注于對(duì)本車道行駛車輛的軌跡過(guò)程估計(jì)方法：
TJA的控制邏輯中有兩種不同的信息需要輸入來(lái)計(jì)算目標(biāo)軌跡，其一是考慮相鄰前方車輛位置以及運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，其二是考慮車道標(biāo)線；為了獲得TJA可用于控制的路徑，其目標(biāo)軌跡必須包含帶有一定偏移量的數(shù)據(jù)信息，該偏移量表示為偏離車道中心線的距離，表示為y0，與軌跡相關(guān)的航向角θΔ，曲率κT。設(shè)計(jì)TJA行駛軌跡過(guò)程實(shí)際是采用預(yù)測(cè)加更新的方式進(jìn)行，預(yù)測(cè)即通過(guò)對(duì)前一時(shí)刻的目標(biāo)行駛狀態(tài)的探測(cè)生成相應(yīng)的預(yù)測(cè)軌跡從而來(lái)確定最新行駛軌跡的估算。因此，TJA的軌跡計(jì)算過(guò)程主要采用了卡爾曼濾波器設(shè)計(jì)策略，如上相應(yīng)的橫向控制輸入值，可以作為控制卡爾曼濾波的觀測(cè)值，如下將詳細(xì)講解如何設(shè)計(jì)TJA的卡爾曼濾波器。
對(duì)于TJA的軌跡預(yù)測(cè)過(guò)程中，首先需要考慮其預(yù)測(cè)函數(shù)方程，如下圖表示出了以自車為中心建立的軌跡預(yù)測(cè)圖，其中紅色線表示預(yù)測(cè)軌跡，車輛自身的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)包含相應(yīng)的車速VEV，航向角βEV，橫擺率ΨEV，PT（xT/yT）表示預(yù)測(cè)到的前方車輛的即時(shí)軌跡上的坐標(biāo)點(diǎn)，該點(diǎn)表示下一時(shí)刻前車將要行駛到該處。
 
引導(dǎo)軌跡示意圖
如下方程可用于表示一輛運(yùn)動(dòng)車輛沿著一條軌跡進(jìn)行行進(jìn)的過(guò)程：
 
如下圖表示為橫向環(huán)路控制系統(tǒng)；
 
為了將前車PFC(xFC/yFC) 相對(duì)位置考慮進(jìn)來(lái)，我們假設(shè)前方車輛將跟隨其目標(biāo)軌跡進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，即xT = xFC，yT = yFC，相應(yīng)的關(guān)系可表示如下：
 
同時(shí)，如果攝像頭仍舊能夠檢測(cè)到部分車道標(biāo)線信息，該標(biāo)線相對(duì)于車道中心線的距離為y0_BV，與車道線方向?yàn)?theta;Δ_BV，車道曲率為κT_BV,由此可以直接計(jì)算出相對(duì)于車道中心線的目標(biāo)路徑，而索引BV表示來(lái)自于攝像機(jī)圖像處理后的的車道標(biāo)線信息。
由此得到利用車道標(biāo)線信息計(jì)算出的軌跡方程為：
 
當(dāng)前方信息缺失時(shí)，如上相應(yīng)的公式將變成如下形式。
 
如上1表示為計(jì)算目標(biāo)軌跡的相關(guān)信心來(lái)自于不同的而信息源，設(shè)置該變量是為了激活TJA系統(tǒng)前，在環(huán)境中捕獲冗余信息作為函數(shù)輸入，比如前視攝像頭、泊車攝像頭或高精度地圖等。系統(tǒng)必須設(shè)計(jì)成當(dāng)車輛無(wú)法處理極限工況時(shí)，其該冗余信息可以用于幫助駕駛員在其反應(yīng)時(shí)間內(nèi)接管系統(tǒng)。同時(shí)，由于以上兩種不同的信息來(lái)源（道線和前車）均可以計(jì)算相應(yīng)的目標(biāo)軌跡，而最終的目標(biāo)軌跡實(shí)際是希望采用最好質(zhì)量的信息作為輸入源。這里我們可以采用協(xié)方差Q來(lái)作為采用前方引導(dǎo)車或者車道標(biāo)線的權(quán)重。最終選擇的向量以及相對(duì)目標(biāo)軌跡可以用來(lái)調(diào)整橫向控制，確保最終的轉(zhuǎn)向靠近目標(biāo)導(dǎo)線。
當(dāng)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)并獲得其質(zhì)量信息q時(shí)，可以利用靜態(tài)目標(biāo)過(guò)程估計(jì)SCP以及環(huán)境目標(biāo)過(guò)程估計(jì)ECP相結(jié)合的方式，進(jìn)行終極環(huán)境建模，相應(yīng)的模型如下：
 
如上圖中，當(dāng)利用環(huán)境估計(jì)數(shù)據(jù)ECP及其質(zhì)量數(shù)據(jù)與靜態(tài)過(guò)程估計(jì)數(shù)據(jù)及其質(zhì)量數(shù)據(jù)作為輸入時(shí)，采用上采樣數(shù)據(jù)形式對(duì)其整體數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣后形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，然后利用諸如附加攝像頭（全景系統(tǒng)）、高精度導(dǎo)航系統(tǒng)探測(cè)到的實(shí)際進(jìn)行結(jié)合后，通過(guò)擬合多項(xiàng)式系數(shù)方式生成預(yù)測(cè)方程多項(xiàng)式系數(shù)，并同時(shí)生成帶有質(zhì)量信息的虛擬車道信息。
 
總結(jié)
TJA適用于當(dāng)攝像頭等傳感器檢測(cè)不到車道標(biāo)線信息時(shí)，利用前方探測(cè)到的車輛信息進(jìn)行橫向控制，由于ADAS車輛的攝像頭通常安裝在擋風(fēng)玻璃后方，故前方較低速的相鄰車輛通常會(huì)遮擋當(dāng)前車輛攝像頭對(duì)目標(biāo)車道線的檢測(cè)，而在交通擁堵的情況下，前方車輛的探測(cè)信息對(duì)于當(dāng)前車輛的軌跡預(yù)測(cè)規(guī)劃則更可靠、更穩(wěn)定。因此，這種情況下應(yīng)該在車道線消失點(diǎn)繼續(xù)跟隨可探測(cè)的前車保持橫向?qū)χ行旭?。此外，在很多低速情況下，當(dāng)其前視攝像頭探測(cè)視野范圍受阻，則可以利用在泊車控制中的環(huán)視攝像頭進(jìn)行道線探測(cè)，并維持車輛對(duì)中到車道中央繼續(xù)行進(jìn)，因?yàn)榄h(huán)視攝像頭的探測(cè)距離和探測(cè)范圍有限，因此該策略僅適合于跟隨前車停走狀態(tài)下的低速行駛，配合跟車軌跡行駛控制，可以進(jìn)一步延長(zhǎng)擁堵?tīng)顟B(tài)下的橫向控制時(shí)間。
 
對(duì)于TJA過(guò)程估計(jì)中需要根據(jù)其定義的可行駛區(qū)域來(lái)劃分相應(yīng)的前方交通參與者，并定義其與自車的偏移量。在TJA中，當(dāng)沒(méi)有車道線信息時(shí)，對(duì)于十分復(fù)雜的交通情況不太可能被直接分析出來(lái)，比如當(dāng)車道線消失時(shí)刻點(diǎn)不是平行狀態(tài)時(shí)，可能造成后續(xù)對(duì)于虛擬車道線的模擬無(wú)法繼續(xù)進(jìn)行。
 
 
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