CN109195860B - 自动驾驶车辆的车道路缘辅助离道检查和车道保持*** - Google Patents
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Abstract
在一个实施方式中,车道偏离检测***检测到自动驾驶车辆(ADV)的车轮在第一时间点驶上设置在ADV正移动的车道的边缘上的车道路缘。***检测到ADV的车轮在第二时间点驶下车道的车道路缘。***在考虑ADV的当前速度的情况下,基于第一时间点与第二时间点之间的时间差来计算ADV的移动方向与车道的车道方向之间的角度。然后,***基于该角度产生控制命令以调整ADV的移动方向,从而防止ADV进一步远离车道的车道方向。
Description
技术领域
本发明的实施方式总体上涉及操作自主车辆。更具体地,本发明的实施方式涉及基于车道路缘感测的车道偏离检测。
背景技术
以自动驾驶模式运行(例如,无人驾驶)的车辆可以将乘员、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。当以自动驾驶模式运行时,车辆可以使用车载传感器导航到各个位置,从而允许车辆在最少人机交互的情况下或在没有任何乘客的一些情况下行驶。
在自动驾驶中,运动规划和控制是至关重要的操作。对于自动驾驶车辆(ADV)而言,行驶并保持在ADV所行驶的车道内是重要的。然而,自主驾驶的感知或规划可能是不准确的,并且可能未检测到ADV并未正确地沿着车道行驶。检测这种情况是困难的,特别是当车道没有漆成足够对比。
发明内容
本公开的实施方式提供了一种用于操作自动驾驶车辆的计算机实现方法、非暂时性机器可读介质以及数据处理***。
在本公开的一方面中,用于操作自动驾驶车辆的计算机实现方法包括:检测自动驾驶车辆(ADV)的车轮在第一时间点驶上设置在ADV正移动的车道的边缘上的车道路缘;检测ADV的车轮在第二时间点驶下车道的车道路缘;考虑到ADV的当前速度,基于第一时间点与第二时间点之间的差异来计算ADV的移动方向与车道的车道方向之间的角度;以及基于该角度产生控制命令以调整ADV的移动方向,从而防止ADV进一步远离车道的车道方向。
在本公开的另一方面,非暂时性机器可读介质中存储有指令,当该指令由处理器执行时,使得处理器执行操作自动驾驶车辆的操作,所述操作包括:检测自动驾驶车辆(ADV)的车轮在第一时间点驶上设置在ADV正移动的车道的边缘上的车道路缘;检测ADV的车轮在第二时间点驶下车道的车道路缘;考虑到ADV的当前速度,基于第一时间点与第二时间点之间的差异来计算ADV的移动方向与车道的车道方向之间的角度;以及基于该角度产生控制命令以调整ADV的移动方向,从而防止ADV进一步远离车道的车道方向。
在本公开的又一方面,数据处理***包括处理器和联接到处理器以存储指令的存储器,当该指令由处理器执行时,使得处理器执行以下操作:检测自动驾驶车辆(ADV)的车轮在第一时间点驶上设置在ADV正移动的车道的边缘上的车道路缘;检测ADV的车轮在第二时间点驶下车道的车道路缘;考虑到ADV的当前速度,基于第一时间点与第二时间点之间的差异来计算ADV的移动方向与车道的车道方向之间的角度;以及基于该角度产生控制命令以调整ADV的移动方向,从而防止ADV进一步远离车道的车道方向。
在本公开的又一方面,用于操作自动驾驶车辆的计算机实现方法包括:检测自动驾驶车辆(ADV)的第一车轮在第一时间点接触设置在ADV正移动的车道的边缘上的车道路缘;检测ADV的第二车轮在第二时间点接触车道的车道路缘;考虑到ADV的当前速度,基于第一时间点与第二时间点之间的差异来计算ADV的移动方向与车道的车道方向之间的角度;以及基于该角度产生控制命令以调整ADV的移动方向,从而防止ADV进一步远离车道的车道方向。
附图说明
本发明的实施方式在附图的各图中以举例而非限制的方式示出,附图中的相同参考数字指示相似元件。
图1是示出根据本发明一实施方式的网络化***的框图。
图2是示出根据本发明一实施方式的自动驾驶车辆的示例的框图。
图3是示出根据本发明一实施方式的与自动驾驶车辆一起使用的感知与规划***的示例的框图。
图4是示出根据本发明一实施方式的检测并校正自动驾驶车辆的车道偏离的处理流程的处理流程图。
图5是示出当车辆接触车道路缘时的典型情况的图。
图6是根据本发明一实施方式的用于确定移动方向与车道方向之差的图。
图7是示出根据本发明一实施方式的操作自动驾驶车辆的过程的流程图。
图8是根据本发明的另一实施方式的用于确定移动方向与车道方向之差的图。
图9是示出根据本发明的另一实施方式的操作自动驾驶车辆的过程的流程图。
图10是示出根据一实施方式的数据处理***的框图。
具体实施方式
将参考以下所讨论的细节来描述本发明的各种实施方式和方面,附图将示出所述各种实施方式。下列描述和附图是对本发明的说明,而不应当解释为限制本发明。描述了许多特定细节以提供对本发明各种实施方式的全面理解。然而,在某些情况下,并未描述众所周知的或常规的细节以提供对本发明的实施方式的简洁讨论。
本说明书中对“一个实施方式”或“实施方式”的提及意味着结合该实施方式所描述的特定特征、结构或特性可以包括在本发明的至少一个实施方式中。短语“在一个实施方式中”在本说明书中各个地方的出现不必全部指同一实施方式。
根据一些实施方式,车道偏离检测***配置成基于当ADV接触设置在车道的边缘上、或车道的路肩上或车道之间的车道路缘时所收集的传感器数据来检测ADV正偏离ADV正在行驶的车道。当ADV接触车道路缘时,车道偏离检测***在考虑ADV的速度的情况下,基于接触的时间来检测并计算ADV的移动方向与车道的车道方向之间的角度。所述***基于该角度计算ADV的移动方向相比于车道的车道方向偏离多少。通常,车道方向基本上与车道路缘的纵向轴线或方向、或设置在车道的边缘上或车道之间的车道路缘的车道路缘段的排列的分布线或模式平行。基于ADV与车道偏离的角度和/或距离产生诸如速度控制命令和/或转向控制命令的控制命令,以校正ADV的移动方向。
在本发明的一个方面,车道偏离检测***检测到ADV的车轮在第一时间点驶上设置在ADV正移动的车道的边缘上的车道路缘。***检测到ADV的同一车轮在第二时间点驶下车道的车道路缘。车轮驶上和车轮驶下时的接触通过使用与车轮相关联的传感器(诸如,轮胎压力传感器或运动传感器)来检测。车轮可以是ADV的车轮中的任一个(或者为前车轮,或者为后车轮)。***在考虑ADV的当前速度的情况下,基于第一时间点与第二时间点之间的时间差来计算ADV的移动方向与车道的车道方向之间的角度。然后,***基于该角度产生控制命令(例如,速度控制命令,转向控制命令)以调整ADV的移动方向,以防止ADV进一步远离车道的车道方向。
在计算角度时,根据一个实施方式,计算从第一时间点到第二时间点的与车道的车道方向垂直的距离。该距离也被称为ADV的横向移动距离。然后,考虑到第一时间点与第二时间点之间的时间差,基于上述距离以及ADV的当前速度来计算上述角度。垂直于车道方向的距离可基于车轮的车轮宽度和车道路缘的路缘宽度进行计算。车轮宽度可基于车轮的规格确定。车道路缘的路缘宽度可基于感知车道路缘的感知数据(诸如通过相机拍摄的车道的图像)来确定。
根据本发明的另一方面,车道偏离检测***检测到ADV的第一车轮在第一时间点接触设置在ADV正移动的车道的边缘上的车道路缘。***检测到ADV的第二车轮在第二时间点接触车道的车道路缘。第一车轮与车道路缘之间的接触通过使用与第一车轮相关联的传感器(诸如,轮胎压力传感器或运动传感器)来检测。第二车轮与车道路缘之间的接触使用与第二车轮相关联的传感器(诸如,轮胎压力传感器或运动传感器)来检测。第一车轮和第二车轮是不同的车轮,且第一车轮和第二车轮可以是ADV的车轮中的任何车轮,例如,一对前车轮或一对后车轮。***在考虑ADV的当前速度的情况下,基于第一时间点与第二时间点之间的时间差来计算ADV的移动方向与车道的车道方向之间的角度。然后,***基于该角度产生控制命令(例如,速度控制命令、转向控制命令)以调整ADV的移动方向,从而防止ADV进一步远离车道的车道方向。
在计算角度时,根据一个实施方式,确定第一车轮与第二车轮之间的第一距离。第一距离可以是联接第一车轮和第二车轮的车轴的长度。考虑到ADV的当前速度,基于第一时间点与第二时间点之间的时间差来确定ADV垂直于车道的车道方向移动的第二距离(例如,横向移动距离)。然后,基于第一距离与第二距离之间的正弦关系来计算上述角度。
图1是示出根据本发明的一个实施方式的自动驾驶车辆网络配置的框图。参考图1,网络配置100包括可以通过网络102通信地联接到一个或多个服务器103至104的自动驾驶车辆101。尽管示出一个自动驾驶车辆,但多个自动驾驶车辆可以通过网络102联接到彼此和/或联接到服务器103至104。网络102可以是任何类型的网络,例如,有线或无线的局域网(LAN)、诸如互联网的广域网(WAN)、蜂窝网络、卫星网络或其组合。服务器103至104可以是任何类型的服务器或服务器群集,诸如,网络或云服务器、应用服务器、后端服务器或其组合。服务器103至104可以是数据分析服务器、内容服务器、交通信息服务器、地图和兴趣点(MPOI)服务器或者位置服务器等。
自动驾驶车辆是指可以被配置成处于自动驾驶模式下的车辆,在所述自动驾驶模式下车辆在极少或没有来自驾驶员的输入的情况下导航通过环境。这种自动驾驶车辆可以包括传感器***,所述传感器***具有被配置成检测与车辆运行环境有关的信息的一个或多个传感器。所述车辆和其相关联的控制器使用所检测的信息来导航通过所述环境。自动驾驶车辆101可以在手动模式下、在全自动驾驶模式下或者在部分自动驾驶模式下运行。
在一个实施方式中,自动驾驶车辆101包括,但不限于,感知与规划***110、车辆控制***111、无线通信***112、用户接口***113、信息娱乐***114和传感器***115。自动驾驶车辆101还可以包括普通车辆中包括的某些常用部件,诸如:发动机、车轮、方向盘、变速器等,所述部件可以由车辆控制***111和/或感知与规划***110使用多种通信信号和/或命令进行控制,该多种通信信号和/或命令例如,加速信号或命令、减速信号或命令、转向信号或命令、制动信号或命令等。
部件110至115可以经由互连件、总线、网络或其组合通信地联接到彼此。例如,部件110至115可以经由控制器局域网(CAN)总线通信地联接到彼此。CAN总线是被设计成允许微控制器和装置在没有主机的应用中与彼此通信的车辆总线标准。它是最初是为汽车内的复用电气布线设计的基于消息的协议,但也用于许多其它环境。
现在参考图2,在一个实施方式中,传感器***115包括但不限于一个或多个摄像机211、全球定位***(GPS)单元212、惯性测量单元(IMU)213、雷达单元214以及光探测和测距(LIDAR)单元215。GPS***212可以包括收发器,所述收发器可操作以提供关于自动驾驶车辆的位置的信息。IMU单元213可以基于惯性加速度来感测自动驾驶车辆的位置和定向变化。雷达单元214可以表示利用无线电信号来感测自动驾驶车辆的本地环境内的对象的***。在一些实施方式中,除感测对象之外,雷达单元214可以另外感测对象的速度和/或前进方向。LIDAR单元215可以使用激光来感测自动驾驶车辆所处环境中的对象。除其它***部件之外,LIDAR单元215还可以包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个检测器。摄像机211可以包括用来采集自动驾驶车辆周围环境的图像的一个或多个装置。摄像机211可以是静物摄像机和/或视频摄像机。摄像机可以是可机械地移动的,例如,通过将摄像机安装在旋转和/或倾斜平台上。
传感器***115还可以包括其它传感器,诸如:声纳传感器、红外传感器、转向传感器、油门传感器、制动传感器以及音频传感器(例如,麦克风)。音频传感器可以被配置成从自动驾驶车辆周围的环境中采集声音。转向传感器可以被配置成感测方向盘、车辆的车轮或其组合的转向角度。油门传感器和制动传感器分别感测车辆的油门位置和制动位置。在一些情形下,油门传感器和制动传感器可以集成为集成式油门/制动传感器。
在一个实施方式中,传感器***115还包括一个或多个轮胎压力传感器216和/或一个或多个运动传感器217。每个轮胎压力传感器216配置成感测和测量车辆的一个车轮的轮胎压力。在一个实施方式中,ADV的每个车轮与轮胎压力传感器和/或运动传感器相关联。这种传感器可设置或安装在相应的车轮附近,例如,与车轮相关联的悬架接头附近。因此,当ADV的车轮接触车道路缘时,传感器可以精确地确定ADV的哪个车轮接触车道路缘。传感器还可以检测车轮是驶上或接触车道路缘,还是驶下或脱离车道路缘。
车轮的轮胎压力的突然变化相应地表示当车轮接触车道路缘、或驶上和/或驶下车道路缘时施加在车轮上的冲击。每个运动传感器217配置成感测并测量由车轮或ADV引起的运动量。可利用检测到的突然运动的量来确定ADV是否接触车道路缘、或驶上和/或驶下车道路缘。在一个实施方式中,运动传感器可放置在每个车轮或与每个车轮相关联的悬架接头附近。可结合轮胎压力数据和运动传感器数据来确定相应的车轮是否接触车道路缘、或驶上和/或驶下车道路缘。
在一个实施方式中,车辆控制***111包括但不限于转向单元201、油门单元202(也被称为加速单元)和制动单元203。转向单元201用来调整车辆的方向或前进方向。油门单元202用来控制电动机或发动机的速度,电动机或发动机的速度进而控制车辆的速度和加速度。制动单元203通过提供摩擦使车辆的车轮或轮胎减速而使车辆减速。应注意,如图2所示的部件可以以硬件、软件或其组合实施。
回到图1,无线通信***112允许自动驾驶车辆101与诸如装置、传感器、其它车辆等外部***之间的通信。例如,无线通信***112可以与一个或多个装置直接无线通信,或者经由通信网络进行无线通信,诸如,通过网络102与服务器103至104通信。无线通信***112可以使用任何蜂窝通信网络或无线局域网(WLAN),例如,使用WiFi,以与另一部件或***通信。无线通信***112可以例如使用红外链路、蓝牙等与装置(例如,乘客的移动装置、显示装置、车辆101内的扬声器)直接通信。用户接口***113可以是在车辆101内实施的***装置的部分,包括例如关键字、触摸屏显示装置、麦克风和扬声器等。
自动驾驶车辆101的功能中的一些或全部可以由感知与规划***110控制或管理,尤其当在自动驾驶模式下操作时。感知与规划***110包括必要的硬件(例如,处理器、存储器、存储设备)和软件(例如,操作***、规划和路线安排程序),以从传感器***115、控制***111、无线通信***112和/或用户接口***113接收信息,处理所接收的信息,规划从起始点到目的地点的路线或路径,随后基于规划和控制信息来驾驶车辆101。替代地,感知与规划***110可以与车辆控制***111集成在一起。。
例如,作为乘客的用户可以例如经由用户接口来指定行程的起始位置和目的地。感知与规划***110获得行程相关数据。例如,感知与规划***110可以从MPOI服务器中获得位置和路线信息,所述MPOI服务器可以是服务器103至104的一部分。位置服务器提供位置服务,并且MPOI服务器提供地图服务和某些位置的POI。替代地,此类位置和MPOI信息可以本地高速缓存在感知与规划***110的永久性存储装置中。
当自动驾驶车辆101沿着路线移动时,感知与规划***110也可以从交通信息***或服务器(TIS)获得实时交通信息。应注意,服务器103至104可以由第三方实体进行操作。替代地,服务器103至104的功能可以与感知与规划***110集成在一起。基于实时交通信息、MPOI信息和位置信息以及由传感器***115检测或感测的实时本地环境数据(例如,障碍物、对象、附近车辆),感知与规划***110可以规划最佳路线并且根据所规划的路线例如经由控制***111来驾驶车辆101,以安全且高效到达指定目的地。
服务器103可以是为各种客户端执行数据分析服务的数据分析***。在一个实施方式中,数据分析***103包括数据收集器121和机器学习引擎122。数据收集器121从各种车辆(自动驾驶车辆或由人类驾驶员驾驶的常规车辆)收集驾驶统计数据123。驾驶统计数据123包括在不同的时间点由车辆的传感器收集的表示发出的驾驶命令(例如,油门、制动、转向命令)和车辆的响应(例如,速度、加速、减速、方向)的信息。驾驶统计数据123还可包括描述不同时间点处的驾驶环境的信息,例如,路线(包括起始位置和目的地位置)、MPOI、道路状况、天气状况等。
基于驾驶统计数据123,机器学习引擎122出于各种目的产生或训练规则、算法和/或预测模型124的集合。在一个实施方式中,算法124包括计算ADV的移动方向与ADV正在移动的车道的车道方向之间的角度的算法。该角度可考虑ADV的物理尺寸(例如,两个前车轮或两个后车轮之间的距离,前车轮与后车轮之间的距离)进行计算。使用该角度来确定ADV是否偏离车道,并且可以采取适当的控制行为来校正这种车道偏离。然后,算法124上传至ADV以用于实时检测潜在的车道偏离。
图3是示出根据本发明一个实施方式的与自动驾驶车辆一起使用的感知与规划***的示例的框图。***300可以被实施为图1的自动驾驶车辆101的一部分,包括但不限于感知与规划***110、控制***111和传感器***115。参考图3,感知与规划***110包括但不限于定位模块301、感知模块302、决策模块303、规划模块304以及控制模块305和车道偏离检测器或监控器306。
模块301至306中的一些或全部可以以软件、硬件或其组合实施。例如,这些模块可以安装在永久性存储装置352中、加载到存储器351中,并且由一个或多个处理器(未示出)执行。应注意,这些模块中的一些或全部可以通信地联接到图2的车辆控制***111的一些或全部模块或者与它们集成在一起。模块301至306中的一些可以一起集成为集成模块。
定位模块301确定自动驾驶车辆300的当前位置(例如,利用GPS单元212)并管理与用户的行程或路线相关的任何数据。定位模块301(也被称为地图与路线模块)管理与用户的行程或路线相关的任何数据。用户可以例如经由用户接口登录并且指定行程的起始位置和目的地。定位模块301与自动驾驶车辆300的诸如地图和路线信息311的其它部件通信,以获得行程相关数据。例如,定位模块301可以从位置服务器和地图与POI(MPOI)服务器获得位置和路线信息。位置服务器提供位置服务,并且MPOI服务器提供地图服务和某些位置的POI,从而可以作为地图和路线信息311的一部分高速缓存。当自动驾驶车辆300沿着路线移动时,定位模块301也可以从交通信息***或服务器获得实时交通信息。
基于由传感器***115提供的传感器数据和由定位模块301获得的定位信息,感知模块302确定对周围环境的感知。感知信息可以表示普通驾驶员在驾驶员正驾驶的车辆周围将感知到的东西。感知可以包括例如采用对象形式的车道配置(例如,直线车道或弯曲车道)、交通灯信号、另一车辆的相对位置、行人、建筑物、人行横道或其它交通相关标志(例如,停止标志、让行标志)等。
感知模块302可以包括计算机视觉***或计算机视觉***的功能,以处理并分析由一个或多个摄像机采集的图像,从而识别自动驾驶车辆环境中的对象和/或特征。所述对象可以包括交通信号、道路边界、其它车辆、行人和/或障碍物等。计算机视觉***可以使用对象识别算法、视频跟踪以及其它计算机视觉技术。在一些实施方式中,计算机视觉***可以绘制环境地图,跟踪对象,以及估算对象的速度等。感知模块302也可以基于由诸如雷达和/或LIDAR的其它传感器提供的其它传感器数据来检测对象。
针对每个对象,决策模块303作出关于如何处置对象的决定。例如,针对特定对象(例如,交叉路线中的另一车辆)以及描述对象的元数据(例如,速度、方向、转弯角度),决策模块303决定如何与所述对象相遇(例如,超车、让行、停止、超过)。决策模块303可以根据诸如交通规则或驾驶规则312的规则集来作出此类决定,所述规则集可以存储在永久性存储装置352中。
基于针对所感知到的对象中的每个的决定,规划模块304为自动驾驶车辆规划路径或路线以及驾驶参数(例如,距离、速度和/或转弯角度)。换言之,针对给定的对象,决策模块303决定对该对象做什么,而规划模块304确定如何去做。例如,针对给定的对象,决策模块303可以决定超过所述对象,而规划模块304可以确定在所述对象的左侧还是右侧超过。规划和控制数据由规划模块304生成,包括描述车辆300在下一移动循环(例如,下一路线/路径段)中将如何移动的信息。例如,规划和控制数据可以指示车辆300以30英里每小时(mph)的速度移动10米,随后以25mph的速度变到右侧车道。
基于规划和控制数据,控制模块305根据由规划和控制数据限定的路线或路径通过将适当的命令或信号发送到车辆控制***111来控制并驾驶自动驾驶车辆。所述规划和控制数据包括足够的信息,以沿着路径或路线在不同的时间点使用适当的车辆设置或驾驶参数(例如,油门、制动和转弯命令)将车辆从路线或路径的第一点驾驶到第二点。
在一个实施方式中,规划阶段以多个规划周期(也称为命令周期,例如以每个100毫秒(ms)的时间间隔)执行。对于每个规划周期或命令周期,将基于规划和控制数据发出一个或多个控制命令。即,每隔100ms,规划模块304规划下一路线段或路径段,例如,包括目标位置和ADV到达目标位置所需的时间。替代地,规划模块304还可指定具体速度、方向、和/或转向角度等。在一个实施方式中,规划模块304为下一预定时间段(例如5秒)规划路线段或路径段。对于每个规划周期,规划模块304基于前一周期中规划的目标位置来为当前周期(例如,接下来的5秒)规划目标位置。如果ADV的当前实际位置与由前一规划周期规划的目标位置显著地不同,则规划模块304可能需要基于ADV的实际位置而不是前一规划周期的目标位置来重新规划下一路段。然后,控制模块305基于当前周期的规划和控制数据产生一个或多个控制命令(例如,油门命令、制动命令、转向控制命令)。
应注意,决策模块303和规划模块304可以集成为集成模块。决策模块303/规划模块304可以包括导航***或导航***的功能,以确定自动驾驶车辆的驾驶路径。例如,导航***可以确定用于实现自动驾驶车辆沿着以下路径移动的一系列速度和前进方向:所述路径在使自动驾驶车辆沿着通往最终目的地的基于车行道的路径前进的同时,基本上避免感知到的障碍物。目的地可以根据经由用户接口***113进行的用户输入来设定。导航***可以在自动驾驶车辆正在运行的同时动态地更新驾驶路径。导航***可以将来自GPS***和一个或多个地图的数据合并,以确定用于自动驾驶车辆的驾驶路径。
决策模块303/规划模块304还可以包括防撞***或防撞***的功能,以识别、评估并且避免或以其它方式越过自动驾驶车辆的环境中的潜在障碍物。例如,防撞***可以通过以下方式实现自动驾驶车辆的导航中的变化:操作控制***111中的一个或多个子***来采取变向操纵、转弯操纵、制动操纵等。防撞***可以基于周围的交通模式、道路状况等自动确定可行的障碍物回避操纵。防撞***可以被配置成使得当其它传感器***检测到位于自动驾驶车辆将变向进入的相邻区域中的车辆、建筑障碍物等时不采取变向操纵。防撞***可以自动选择既可使用又使得自动驾驶车辆乘员的安全性最大化的操纵。防撞***可以选择预测使得自动驾驶车辆的乘客舱中出现最小量的加速度的避让操纵。
车道偏离检测器或检测模块306配置成检测ADV是否正偏离或远离ADV正在移动的车道。在一个实施方式中,车道偏离检测器306联接到诸如图2的轮胎压力传感器216和/或运动传感器217的一个或多个传感器,以检测或感测ADV是否受到突然碰撞或振动,例如,响应于接触设置在车道边缘上的车道路缘,诸如车道路肩、车道的车道警戒区或车道之间的车道分隔带。响应于这种突然碰撞或振动,车道偏离检测器306在该时间点上确定ADV的移动方向与车道的车道方向之间的角度。该角度表示ADV的移动方向相比于车道的车道方向偏离多少(例如,移动方向与车道方向之差)。规划模块304和/或控制模块305可基于该角度决定是否准许移动方向的校正,并且如果准许,则产生新的控制命令并向ADV发出以校正ADV的移动方向。
在一个实施方式中,如果表示移动方向与车道方向之差的角度大于预定阈值,则需要对ADV的移动方向进行校正。预定阈值可由数据分析***(例如,数据分析***103)基于在一段时间内从各种车辆收集的大量驾驶统计数据离线地确定和配置。这种预定阈值可考虑安全原因和/或人类驾驶员的驾驶行为或偏好(例如,舒适性原因)来确定。
根据一个实施方式,车道偏离检测器306包括运动检测器或运动检测模块321以及角度计算器322。车道偏离检测器306配置成基于当ADV接触车道路缘时收集的传感器数据来检测ADV正在偏离ADV正行驶的车道。当ADV接触车道路缘时,车道偏离检测器306的运动检测器321通过轮胎压力传感器和/或运动传感器检测这种突然运动(例如,碰撞、振动)。角度计算器322计算ADV的移动方向与车道路缘的纵向方向之间的角度。
在一个实施方式中,上述角度可在考虑ADV的速度的情况下,基于ADV的车轮驶上车道路缘的时间和ADV的车轮驶下车道路缘的时间进行计算。替代地,上述角度可在考虑ADV的速度的情况下,基于ADV的第一车轮(例如,右前车轮)接触车道路缘的时间和ADV的第二车轮(例如,左前车轮)接触车道路缘的时间进行计算。车道偏离检测器306基于该角度计算ADV的移动方向相比于车道的车道方向偏离多少。通常,车道方向基本上平行于车道路缘的纵向方向。规划模块304和/或控制模块305基于上述角度产生诸如速度控制命令和/或转向控制命令的控制命令,以校正ADV的移动方向。
图4是示出根据本发明一实施方式的检测并校正自动驾驶车辆车道偏离的处理流程的处理流程图。参考图3和图4,如上所述,基于从感知模块303接收的感知数据,规划模块304规划路线段并指定目标位置以及将到达目标位置的时间等。基于由规划模块304提供的规划和控制数据,控制模块305确定必要的一个或多个控制命令(例如,速度控制命令,转向控制命令),并将控制命令发布到车辆平台405。
此外,车道偏离检测器306联接到车辆平台405(诸如,轮胎压力传感器216和/或运动传感器217),以检测ADV是否接触到车道路缘(例如,车道路肩、车道分隔带、车道警示道)以及这种接触的时间。基于ADV的一个或多个车轮接触的时间,计算表示ADV的移动方向与车道的车道方向之差的角度。关于ADV的移动方向与车道的车道方向之差的车道偏离信息反馈到规划模块304和/或控制模块305。规划模块304和/或控制模块305可基于由车道偏离检测器306提供的车道偏离信息来确定是否需要校正措施。这种校正可由控制模块305执行。替代地,规划模块304可能需要为下一规划周期重新规划路线段以便校正ADV的移动方向。如果确定需要校正措施,则产生控制命令并向车辆平台405发出控制命令以校正ADV的移动方向。
根据本发明的一个方面,车道偏离检测器306的运动检测器321检测到ADV的车轮在第一时间点驶上设置在ADV正移动的车道的边缘上的车道路缘。运动检测器321检测到ADV的车轮在第二时间点驶下车道的车道路缘。使用与车轮相关联的传感器(诸如,轮胎压力传感器或运动传感器)来检测车轮驶上车道路缘和驶下车道路缘时的接触。车轮可以是ADV的任何一个车轮(或者是前车轮,或者是后车轮)。车道偏离检测器306的角度计算器322在考虑ADV的当前速度的情况下,基于第一时间点与第二时间点之间的时间差来计算ADV的移动方向与车道的车道方向之间的角度。表示车道方向与移动方向之差的角度信息被提供到规划模块304和/或控制模块305。如果车道方向与ADV的移动方向之差超过预定阈值,则规划模块304和/或控制模块305基于上述角度产生控制命令(例如,速度控制命令、转向控制命令)以调整ADV的移动方向,从而防止ADV进一步远离车道的车道方向。
在计算角度时,根据一个实施方式,计算从第一时间点至第二时间点的垂直于车道的车道方向的距离(例如,横向移动距离)。然后,考虑到第一时间点与第二时间点之间的时间差,基于上述距离以及ADV的当前速度进行计算角度。垂直于车道方向的距离可基于车轮的车轮宽度和车道路缘的路缘宽度进行计算。车轮宽度可基于车轮的规格确定。车道路缘的路缘宽度可基于感知车道路缘的感知数据(诸如,由相机拍摄的车道路缘的图像)确定。
根据本发明的另一方面,运动检测器321检测到ADV的第一车轮在第一时间点接触设置在ADV正移动的车道的边缘上的车道路缘。运动检测器321检测到ADV的第二车轮在第二时间点接触车道的车道路缘。第一车轮与车道路缘之间的接触通过使用与第一车轮相关联的传感器(诸如,轮胎压力传感器或运动传感器)来检测。第二车轮与车道路缘之间的接触通过使用与第二车轮相关联的传感器(诸如,轮胎压力传感器运动传感器)来检测。第一车轮和第二车轮可以是ADV的任何车轮(诸如,一对前车轮或一对后车轮)。角度计算器322在考虑ADV的当前速度的情况下,基于第一时间点与第二时间点之间的时间差来计算ADV的移动方向与车道的车道方向之间的角度。
表示车道方向与移动方向之差的角度信息被提供到规划模块304和/或控制模块305。如果车道方向与ADV的移动方向之差超过预定阈值,则规划模块304和/或控制模块305基于上述角度产生控制命令(例如,速度控制命令、转向控制命令)以调整ADV的移动方向,从而防止ADV进一步远离车道的车道方向。
在计算角度时,根据一个实施方式,确定第一车轮与第二车轮之间的第一距离。第一距离可以是与第一车轮和第二车轮联接的车轴的长度。考虑到ADV的当前速度,基于第一时间点与第二时间点之间的时间差来确定ADV垂直于车道的车道方向移动的第二距离。然后,基于第一距离与第二距离之间的正弦关系来计算手上述角度。
注意到,规划模块304和/或控制模块305可根据移动方向相对于车道方向偏离多远而执行校正ADV的移动方向的校正措施。如果车道方向与移动方向之差明显较大(例如,大于较高的预定阈值),则规划模块304可能需要执行重新规划;此外,控制模块305可以通过修改前一命令或产生新的命令来执行校正。
图5是示出当车辆接触车道路缘时的典型情况的图。参考图5,当ADV 501的一个或多个车轮(例如,一对前车轮或一对后车轮)接触车道500的车道路缘502时,可使用与一个或多个车轮相关联的轮胎压力传感器和/或运动传感器来检测突然运动。此外,可以记录车轮驶上和驶下车道路缘502的接触或ADV 501的车轮与车道路缘502之间的接触的时间。基于接触的时间,可以计算车道500的车道方向503与ADV 501的移动方向504之间的角度505。角度505表示车道方向503与移动方向504之差。如果角度505大于预定阈值,则可执行适当的措施来校正移动方向504。在该示例中,车道路缘502是单条车道路缘。替代地,车道路缘502可以是沿着车道500的边缘分布的车道路缘段的排列,例如,车道路缘段506的排列。
在一个实施方式中,是否执行校正还可取决于该时间点处的驾驶情形或驾驶环境。例如,如果车道500是较窄的车道或交通繁忙的车道,则由于车道偏离误差容限较小,与触发校正措施的角度505相关联的阈值可能较低。类似地,由于能够容许较高的误差容限,对于较宽的车道或交通不繁忙的车道可使用较高的阈值。此外,较低的阈值可适用于双向交通车道,且较高的阈值可适用于单向交通车道。调节阈值的规则可由数据分析***(例如,数据分析***103)基于过去的驾驶统计数据离线地确定。
图6是根据本发明一实施方式的用于确定移动方向与车道方向之差的图。参考图6,当ADV的车轮601驶上车道路缘502时,例如,通过与车轮601相关联的轮胎压力传感器和/或运动传感器检测这种突然运动。记录驶上动作的时间(称为T1)。随后,当ADV的车轮601驶下车道路缘502时,记录驶下动作的时间(称为T2)。基于时间T1和时间T2之差,可考虑ADV的当前速度(V)计算接触时间T1与接触时间T2之间的横向移动距离605(称为S):
S=Vx*|T2–T1|
其中,Vx表示投影到X轴上的当前速度V:Vx=Vsin(θ)。角度θ表示移动方向504与车道方向503之间的角度505。横向移动距离S表示ADV在T1和T2之间垂直于车道方向503移动的距离。
另一方面,如下所示,可考虑车轮601的车轮宽度602(称为W1)、车轮601的直径或车轮尺寸604(称为D)和车道路缘宽度603(称为W2)来确定距离S:
S=W1*cos(θ)+D*sin(θ)+W2
如下所示,可以组合上述两个等式来求解角度θ:
W1*cos(θ)+D*sin(θ)+W2=V*sin(θ)|T2–T1|
当角度θ较小时,cos(θ)接近于1且sin(θ)接近于0。因此,S近似地等于(W1+W2)。可以如下简化上述等式来求解角度θ:
W1+W2=V×sin(θ)|T2–T1|
注意到,车轮宽度W1是能够基于ADV的车轮601的规格确定的已知参数。车道路缘宽度W2可以基于感知车道路缘502的感知数据进行估算。例如,可以识别并分析由相机拍摄的车道路缘502的图像,以确定车道路缘502的宽度。
图7是示出根据本发明一实施方式的操作自动驾驶车辆的过程的流程图。过程700可通过处理逻辑执行,处理逻辑可包括软件、硬件或它们的组合。例如,过程700可由图3的车道偏离检测器306执行。参考图7,在操作701中,处理逻辑检测到ADV的车轮在第一时间点驶上设置在ADV正移动的行驶车道的边缘上的车道路缘。在操作702中,处理逻辑检测到ADV的同一车轮在第二时间点驶下车道路缘。可以使用与车轮相关联的轮胎压力传感器和/或运动传感器来执行该检测。在一个实施方式中,ADV的每个车轮与轮胎压力传感器和/或运动传感器相关联。这种传感器可设置或安装在对应车轮的附近,例如,与车轮相关联的悬架接头附近。因此,当ADV的车轮接触车道路缘时,传感器可以精确地确定ADV的哪个车轮接触车道路缘。传感器还可以检测车轮是驶上或接触车道路缘,还是驶下或脱离车道路缘。
在操作703中,处理逻辑在考虑ADV的当前速度的情况下,基于第一时间点与第二时间点之间的差异来计算ADV的移动方向与车道的车道方向之间的角度。ADV的移动方向通常垂直于连接一对前车轮的前车轴或连接一对后车轮的后车轴。车道的车道方向通常与设置在车道的边缘上的车道路缘的纵向方向或车道路缘段的排列的纵向分布结构平行。上述角度表示移动方向与车道方向之差,其又表示ADV已偏离车道多远。在操作704中,处理逻辑基于该角度产生控制命令(例如,速度控制命令、转向控制命令)以调整ADV的移动方向,从而防止ADV进一步远离车道的车道方向。在一个实施方式中,当上述角度超过预定阈值时,产生控制命令以调整移动方向。
注意到,以上描述的车道偏离检测技术是基于对ADV的单个车轮驶上以及驶下车道路缘的检测。根据本发明的另一方面,可以基于ADV的多个车轮(例如,一对前车轮、一对后车轮或者前车轮和后车轮的组合)接触车道的车道路缘来检测ADV的车道偏离。
图8是根据本发明的另一实施方式的用于确定移动方向与车道方向之差的图。参考图8,当ADV的车轮801接触或驶上车道路缘502时,例如通过与车轮801相关联的轮胎压力传感器和/或运动传感器检测到这种突然运动。记录接触时间(T1)。随后,当ADV的另一车轮802接触或驶上车道路缘502时,记录接触时间(T2)。基于时间T1和时间T2之差,可以考虑ADV的当前速度(V)来计算接触时间T1与接触时间T2之间的横向移动距离(S):
S=Vx*|T2–T1|
其中,Vx是投影在X轴上的当前速度V:Vx=Vsin(θ)。角度θ表示移动方向504与车道方向503之间的角度505。
另一方面,如下所示,可以考虑每个车轮的车轮宽度(W1)、每个车轮的直径或车轮尺寸(D)和车道路缘宽度(W2)来确定距离S:
S=W1*cos(θ)+D*sin(θ)-W2+W*cos(θ)
其中,W表示连接车轮801和车轮802的车轴的长度。如下所示,可组合上述两个等式以求解角度θ:
W1×cos(θ)+D×sin(θ)-W2+W×cos(θ)=V×sin(θ)|T2–T1|
当角度θ较小时,cos(θ)接近于1且sin(θ)接近于0。因此,S近似等于(W1-W2+W)。可以如下简化上述等式以求解角度θ:
W1-W2+W=V*sin(θ)|T2–T1|
注意到,车轮宽度W1是能够基于ADV的车轮801的规格确定的已知参数。车道路缘宽度W2可基于感知车道路缘502的感知数据来估算。例如,可以识别并分析由相机拍摄的车道路缘502的图像来确定车道路缘502的宽度。类似地,基于ADV的规格,车轴长度W也是已知的。在一个实施方式中,如果W明显比W1和W2长或短,则上述等式可以简化为W=V*sin(θ)|T2–T1|。
在该实施方式中,车轮801和车轮802联接到相同的车轴。在一个实施方式中,以上技术可以扩展成基于不同的车轴上的车轮(诸如ADV的前车轮和后车轮)来计算移动方向与车道方向之间的角度。在该实施方式中,如果一个车轮位于ADV的一侧且另一车轮位于ADV的另一侧,则可能需要考虑前车轴与后车轴之间的距离(在本文中称为R)。横向移动距离S还可包括投影到X轴上的距离R:R*sin(θ)。
因此,如果前车轮和后车轮位于ADV的不同侧(一个车轮位于驾驶员侧,且另一个车轮位于乘客侧),则可以根据以下等式限定横向移动距离S:
S=W1*cos(θ)+D*sin(θ)+W2+W*cos(θ)+R*sin(θ)如果角度θ较小,则可以忽略距离R×sin(θ)以简化角度的计算:S=W1+W2+W。如果车轮位于ADV的相同侧,则S可以限定为:
S=W1*cos(θ)+D*sin(θ)+W2+R*sin(θ)
如果角度θ较小,则可以忽略距离R*sin(θ)和D*sin(θ)以简化角度的计算:S=W1+W2。
图9是示出根据本发明的另一实施方式的操作自动驾驶车辆的过程的流程图。过程900可通过处理逻辑执行,处理逻辑可包括软件、硬件或它们的组合。例如,过程900可由图3的车道偏离检测器306执行。参考图9,在操作901中,处理逻辑检测到ADV的第一车轮(例如,右前车轮或右后车轮)在第一时间点接触ADV正移动的车道的车道路缘(例如,车道路肩、车道分隔带、车道警示道)。车道路缘设置在车道的边缘上或车道之间。在操作902中,处理逻辑处检测到ADV的第二车轮(例如,左前车轮或左后车轮)在第二时间点接触车道路缘。在操作903中,处理逻辑在考虑ADV的当前速度的情况下,基于第一时间点和第二时间点来计算ADV的移动方向与车道的车道方向之间的角度。在操作904中,处理逻辑基于计算出的角度产生控制命令以调整ADV的移动方向,使得ADV根据车道的车道方向保持在车道之内。
应注意,如上文示出和描述的部件中的一些或全部可以在软件、硬件或其组合中实施。例如,此类部件可以实施为安装并存储在永久性存储装置中的软件,所述软件可以通过处理器(未示出)加载在存储器中并在存储器中执行以实施贯穿本申请所述的过程或操作。替代地,此类部件可以实施为编程或嵌入到专用硬件(诸如,集成电路(例如,专用集成电路或ASIC)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA))中的可执行代码,所述可执行代码可以经由来自应用的相应驱动程序和/或操作***来访问。此外,此类部件可以实施为处理器或处理器内核中的特定硬件逻辑,作为可由软件部件通过一个或多个特定指令访问的指令集的一部分。
图8是示出可以与本发明的一个实施方式一起使用的数据处理***的示例的框图。例如,***1500可以表示以上所述的执行上述过程或方法中的任一个的任何数据处理***,例如,图1的感知与规划***110或者服务器103至104中的任一个。***1500可以包括许多不同的部件。这些部件可以实施为集成电路(IC)、集成电路的部分、分立电子装置或适用于电路板(诸如,计算机***的主板或***卡)的其它模块或者实施为以其它方式并入计算机***的机架内的部件。
还应注意,***1500旨在示出计算机***的许多部件的高阶视图。然而,应当理解的是,某些实施例中可以具有附加的部件,此外,其它实施例中可以具有所示部件的不同布置。***1500可以表示台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、服务器、移动电话、媒体播放器、个人数字助理(PDA)、智能手表、个人通信器、游戏装置、网络路由器或集线器、无线接入点(AP)或中继器、机顶盒或其组合。此外,虽然仅示出了单个机器或***,但是术语“机器”或“***”还应当被理解为包括单独地或共同地执行一个(或多个)指令集以执行本文所讨论的任何一种或多种方法的机器或***的任何集合。
在一个实施方式中,***1500包括通过总线或互连件1510连接的处理器1501、存储器1503以及装置1505至1508。处理器1501可以表示其中包括单个处理器内核或多个处理器内核的单个处理器或多个处理器。处理器1501可以表示一个或多个通用处理器,诸如,微处理器、中央处理单元(CPU)等。更具体地,处理器1501可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、超长指令字(VLIW)微处理器、或实施其它指令集的处理器、或实施指令集组合的处理器。处理器1501还可以是一个或多个专用处理器,诸如,专用集成电路(ASIC)、蜂窝或基带处理器、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、网络处理器、图形处理器、通信处理器、加密处理器、协处理器、嵌入式处理器、或者能够处理指令的任何其它类型的逻辑。
处理器1501(其可以是低功率多核处理器套接口,诸如超低电压处理器)可以充当用于与所述***的各种部件通信的主处理单元和中央集线器。这种处理器可以实施为片上***(SoC)。处理器1501被配置成执行用于执行本文所讨论的操作和步骤的指令。***1500还可以包括与可选的图形子***1504通信的图形接口,图形子***1504可以包括显示控制器、图形处理器和/或显示装置。
处理器1501可以与存储器1503通信,存储器1503在一个实施方式中可以经由多个存储器装置实施以提供给定量的***存储。存储器1503可以包括一个或多个易失性存储(或存储器)装置,诸如,随机存取存储器(RAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、静态RAM(SRAM)或者其它类型的存储装置。存储器1503可以存储包括由处理器1501或任何其它装置执行的指令序列的信息。例如,各种操作***、装置驱动程序、固件(例如,输入输出基本***或BIOS)和/或应用的可执行代码和/或数据可以加载到存储器1503中并由处理器1501执行。操作***可以是任何类型的操作***,例如,机器人操作***(ROS)、来自公司的操作***、来自苹果公司的Mac来自公司的LINUX、UNIX,或者其它实时或嵌入式操作***。
***1500还可以包括IO装置,诸如装置1505至1508,包括网络接口装置1505、可选的输入装置1506,以及其它可选的IO装置1507。网络接口装置1505可以包括无线收发器和/或网络接口卡(NIC)。所述无线收发器可以是WiFi收发器、红外收发器、蓝牙收发器、WiMax收发器、无线蜂窝电话收发器、卫星收发器(例如,全球定位***(GPS)收发器)或其它射频(RF)收发器或者它们的组合。NIC可以是以太网卡。
输入装置1506可以包括鼠标、触摸板、触敏屏幕(其可以与显示装置1504集成在一起)、指针装置(诸如,手写笔)和/或键盘(例如,物理键盘或作为触敏屏幕的一部分显示的虚拟键盘)。例如,输入装置1506可以包括联接到触摸屏的触摸屏控制器。触摸屏和触摸屏控制器例如可以使用多种触敏技术(包括但不限于电容、电阻、红外和表面声波技术)中的任一种,以及其它接近传感器阵列或用于确定与触摸屏接触的一个或多个点的其它元件来检测其接触和移动或间断。
IO装置1507可以包括音频装置。音频装置可以包括扬声器和/或麦克风,以促进支持语音的功能,诸如语音识别、语音复制、数字记录和/或电话功能。其它IO装置1507还可以包括通用串行总线(USB)端口、并行端口、串行端口、打印机、网络接口、总线桥(例如,PCI-PCI桥)、传感器(例如,诸如加速度计运动传感器、陀螺仪、磁强计、光传感器、罗盘、接近传感器等)或者它们的组合。装置1507还可以包括成像处理子***(例如,摄像机),所述成像处理子***可以包括用于促进摄像机功能(诸如,记录照片和视频片段)的光学传感器,诸如电荷耦合装置(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)光学传感器。某些传感器可以经由传感器集线器(未示出)联接到互连件1510,而诸如键盘或热传感器的其它装置可以根据***1500的具体配置或设计由嵌入式控制器(未示出)控制。
为了提供对诸如数据、应用、一个或多个操作***等信息的永久性存储,大容量存储设备(未示出)也可以联接到处理器1501。在各种实施方式中,为了实现更薄且更轻的***设计并且改进***响应性,这种大容量存储设备可以经由固态装置(SSD)来实施。然而,在其它实施方式中,大容量存储设备可以主要使用硬盘驱动器(HDD)来实施,其中较小量的SSD存储设备充当SSD高速缓存以在断电事件期间实现上下文状态以及其它此类信息的非易失性存储,从而使得在***活动重新启动时能够实现快速通电。另外,闪存装置可以例如经由串行***接口(SPI)联接到处理器1501。这种闪存装置可以提供***软件的非易失性存储,所述***软件包括所述***的BIOS以及其它固件。
存储装置1508可以包括计算机可访问的存储介质1509(也被称为机器可读存储介质或计算机可读介质),其上存储有体现本文所述的任何一种或多种方法或功能的一个或多个指令集或软件(例如,模块、单元和/或逻辑1528)。处理模块/单元/逻辑1528可以表示上述部件中的任一个,例如,图3的规划模块304、控制模块305和/或车道偏离检测器306。处理模块/单元/逻辑1528还可以在其由数据处理***1500、存储器1503和处理器1501执行期间完全地或至少部分地驻留在存储器1503内和/或处理器1501内,数据处理***1500、存储器1503和处理器1501也构成机器可访问的存储介质。处理模块/单元/逻辑1528还可以通过网络经由网络接口装置1505进行传输或接收。
计算机可读存储介质1509也可以用来永久性地存储以上描述的一些软件功能。虽然计算机可读存储介质1509在示例性实施方式中被示为单个介质,但是术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括存储所述一个或多个指令集的单个介质或多个介质(例如,集中式或分布式数据库和/或相关联的高速缓存和服务器)。术语“计算机可读存储介质”还应当被认为包括能够存储或编码指令集的任何介质,所述指令集用于由机器执行并且使得所述机器执行本发明的任何一种或多种方法。因此,术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括但不限于固态存储器以及光学介质和磁性介质,或者任何其它非暂时性机器可读介质。
本文所述的处理模块/单元/逻辑1528、部件以及其它特征可以实施为分立硬件部件或集成在硬件部件(诸如,ASICS、FPGA、DSP或类似装置)的功能中。此外,处理模块/单元/逻辑1528可以实施为硬件装置内的固件或功能电路。此外,处理模块/单元/逻辑1528可以以硬件装置和软件部件的任何组合来实施。
应注意,虽然***1500被示出为具有数据处理***的各种部件,但是并不旨在表示使部件互连的任何特定架构或方式;因为此类细节和本发明的实施方式没有密切关系。还应当认识到,具有更少部件或可能具有更多部件的网络计算机、手持计算机、移动电话、服务器和/或其它数据处理***也可以与本发明的实施方式一起使用。
前述详细描述中的一些部分已经根据在计算机存储器内对数据位的运算的算法和符号表示而呈现。这些算法描述和表示是数据处理领域中的技术人员所使用的方式,以将他们的工作实质最有效地传达给本领域中的其他技术人员。本文中,算法通常被认为是导致所期望结果的自洽操作序列。这些操作是指需要对物理量进行物理操控的操作。
然而,应当牢记,所有这些和类似的术语均旨在与适当的物理量关联,并且仅仅是应用于这些量的方便标记。除非在以上讨论中以其它方式明确地指出,否则应当了解,在整个说明书中,利用术语(诸如所附权利要求书中所阐述的术语)进行的讨论是指计算机***或类似电子计算装置的动作和处理,所述计算机***或电子计算装置操控计算机***的寄存器和存储器内的表示为物理(电子)量的数据,并将所述数据变换成计算机***存储器或寄存器或者其它此类信息存储设备、传输或显示装置内类似地表示为物理量的其它数据。
本发明的实施方式还涉及用于执行本文中的操作的设备。这种计算机程序被存储在非暂时性计算机可读介质中。机器可读介质包括用于以机器(例如,计算机)可读的形式存储信息的任何机构。例如,机器可读(例如,计算机可读)介质包括机器(例如,计算机)可读存储介质(例如,只读存储器(“ROM”)、随机存取存储器(“RAM”)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存存储器装置)。
前述附图中所描绘的过程或方法可以由处理逻辑来执行,所述处理逻辑包括硬件(例如,电路、专用逻辑等)、软件(例如,体现在非暂时性计算机可读介质上)或两者的组合。尽管所述过程或方法在上文是依据一些顺序操作来描述的,但是应当了解,所述操作中的一些可以按不同的顺序执行。此外,一些操作可以并行地执行而不是顺序地执行。
本发明的实施方式并未参考任何特定的编程语言进行描述。应认识到,可以使用多种编程语言来实施如本文描述的本发明的实施方式的教导。
在以上的说明书中,已经参考本发明的具体示例性实施方式对本发明的实施方式进行了描述。将显而易见的是,在不脱离所附权利要求书中阐述的本发明的更宽泛精神和范围的情况下,可以对本发明作出各种修改。因此,应当在说明性意义而不是限制性意义上来理解本说明书和附图。
Claims (17)
1.用于操作自动驾驶车辆的计算机实现方法,所述方法包括:
检测自动驾驶车辆的车轮在第一时间点驶上设置在所述自动驾驶车辆正移动的车道的边缘上的车道路缘;
检测所述自动驾驶车辆的车轮在第二时间点驶下所述车道的车道路缘;
考虑到所述自动驾驶车辆的当前速度,基于所述第一时间点与所述第二时间点之间的差异来计算所述自动驾驶车辆的移动方向与所述车道的车道方向之间的角度;以及
基于所述角度产生控制命令以调整所述自动驾驶车辆的移动方向,以防止所述自动驾驶车辆进一步远离所述车道的车道方向,
其中,计算所述自动驾驶车辆的移动方向与所述车道的车道方向之间的角度包括:
计算所述自动驾驶车辆从所述第一时间点至所述第二时间点所移动的、垂直于所述车道的车道方向的距离,包括基于所述车轮的规格来确定所述车轮的车轮宽度,以及基于感知所述车道路缘的感知数据来确定所述车道路缘的路缘宽度,其中,基于所述车轮宽度和所述路缘宽度来计算垂直于所述车道方向的所述距离;以及
考虑到所述第一时间点与所述第二时间点之间的差异,基于所述距离和所述自动驾驶车辆的当前速度来确定所述角度。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,感知所述车道路缘的所述感知数据包括由一个或多个相机拍摄的所述车道路缘的一个或多个图像。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,通过设置在所述车轮附近的轮胎压力传感器或运动传感器检测所述车轮接触所述车道路缘。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,
对所述自动驾驶车辆驶上所述车道路缘的检测通过所述自动驾驶车辆的第一车轮来检测,
对所述自动驾驶车辆驶下所述车道路缘的检测通过所述自动驾驶车辆的第二车轮来检测,以及,
所述角度基于第一距离和第二距离来计算,其中,所述第一距离为所述第一车轮与所述第二车轮之间的距离,所述第二距离是考虑所述自动驾驶车辆的当前速度的情况下基于所述第一时间点与所述第二时间点之间的差异进行计算。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述第一距离和所述第二距离关于所述角度呈正弦关系。
6.非暂时性机器可读介质,所述非暂时性机器可读介质中存储有指令,当所述指令由处理器执行时,使得所述处理器执行操作自动驾驶车辆的操作,所述操作包括:
检测自动驾驶车辆的车轮在第一时间点驶上设置在所述自动驾驶车辆正移动的车道的边缘上的车道路缘;
检测所述自动驾驶车辆的车轮在第二时间点驶下所述车道的车道路缘;
考虑到所述自动驾驶车辆的当前速度,基于所述第一时间点与所述第二时间点之间的差异来计算所述自动驾驶车辆的移动方向与所述车道的车道方向之间的角度;以及
基于所述角度产生控制命令以调整所述自动驾驶车辆的移动方向,以防止所述自动驾驶车辆进一步远离所述车道的车道方向,
其中,计算所述自动驾驶车辆的移动方向与所述车道的车道方向之间的角度包括:
计算所述自动驾驶车辆从所述第一时间点至所述第二时间点所移动的垂直于所述车道的车道方向的距离,包括基于所述车轮的规格来确定所述车轮的车轮宽度,以及基于感知所述车道路缘的感知数据来确定所述车道路缘的路缘宽度,其中,基于所述车轮宽度和所述路缘宽度来计算垂直于所述车道方向的所述距离;以及
考虑到所述第一时间点与所述第二时间点之间的差异,基于所述距离和所述自动驾驶车辆的当前速度来确定所述角度。
7.根据权利要求6所述的机器可读介质,其中,感知所述车道路缘的所述感知数据包括由一个或多个相机拍摄的所述车道路缘的一个或多个图像。
8.根据权利要求6所述的机器可读介质,其中,通过设置在所述车轮附近的轮胎压力传感器或运动传感器检测所述车轮接触所述车道路缘。
9.根据权利要求6所述的机器可读介质,其中,
对所述自动驾驶车辆驶上所述车道路缘的检测通过所述自动驾驶车辆的第一车轮来检测,
对所述自动驾驶车辆驶下所述车道路缘的检测通过所述自动驾驶车辆的第二车轮来检测,以及
所述角度基于第一距离和第二距离来计算,其中,所述第一距离为所述第一车轮与所述第二车轮之间的距离,所述第二距离是考虑所述自动驾驶车辆的当前速度的情况下,基于所述第一时间点与所述第二时间点之间的差异进行计算。
10.根据权利要求9所述的机器可读介质,其中,所述第一距离和所述第二距离关于所述角度呈正弦关系。
11.数据处理***,包括:
处理器;以及
存储器,所述存储器联接到所述处理器以存储指令,当所述指令由所述处理器执行时,使得所述处理器执行以下操作:
检测自动驾驶车辆的车轮在第一时间点驶上设置在所述自动驾驶车辆正移动的车道的边缘上的车道路缘,
检测所述自动驾驶车辆的车轮在第二时间点驶下所述车道的车道路缘,
考虑到所述自动驾驶车辆的当前速度,基于所述第一时间点与所述第二时间点之间的差异来计算所述自动驾驶车辆的移动方向与所述车道的车道方向之间的角度,以及
基于所述角度产生控制命令以调整所述自动驾驶车辆的移动方向,以防止所述自动驾驶车辆进一步远离所述车道的车道方向,
其中,计算所述自动驾驶车辆的移动方向与所述车道的车道方向之间的角度包括:
计算所述自动驾驶车辆从所述第一时间点至所述第二时间点所移动的垂直于所述车道的车道方向的距离,包括基于所述车轮的规格来确定所述车轮的车轮宽度,以及基于感知所述车道路缘的感知数据来确定所述车道路缘的路缘宽度,其中,基于所述车轮宽度和所述路缘宽度来计算垂直于所述车道方向的所述距离;以及
考虑到所述第一时间点与所述第二时间点之间的差异,基于所述距离和所述自动驾驶车辆的当前速度来确定所述角度。
12.根据权利要求11所述的数据处理***,其中,感知所述车道路缘的所述感知数据包括由一个或多个相机拍摄的所述车道路缘的一个或多个图像。
13.用于操作自动驾驶车辆的计算机实现方法,所述方法包括:
检测自动驾驶车辆的第一车轮在第一时间点接触设置在所述自动驾驶车辆正移动的车道的边缘上的车道路缘;
检测所述自动驾驶车辆的第二车轮在第二时间点接触所述车道的车道路缘;
考虑到所述自动驾驶车辆的当前速度,基于所述第一时间点与所述第二时间点之间的差异来计算所述自动驾驶车辆的移动方向与所述车道的车道方向之间的角度;以及
基于所述角度产生控制命令以调整所述自动驾驶车辆的移动方向,以防止所述自动驾驶车辆进一步远离所述车道的车道方向,
其中,计算所述自动驾驶车辆的移动方向与所述车道的车道方向之间的角度包括:
确定所述第一车轮与所述第二车轮之间的第一距离;以及
考虑到所述自动驾驶车辆的当前速度,基于所述第一时间点与所述第二时间点之间的差异确定所述自动驾驶车辆垂直于所述车道的车道方向移动的第二距离,其中,基于所述第一距离与所述第二距离计算所述角度,
其中,确定所述第二距离包括:基于所述第一车轮或所述第二车轮的规格来确定相应车轮的车轮宽度,以及基于感知所述车道路缘的感知数据来确定所述车道路缘的路缘宽度,其中,基于所述车轮宽度和所述路缘宽度来计算所述第二距离。
14.根据权利要求13所述的方法,其中,基于所述第一距离与所述第二距离之间的正弦关系来计算所述角度。
15.根据权利要求13所述的方法,其中,所述自动驾驶车辆的第一车轮和第二车轮通过车轴彼此联接。
16.根据权利要求13所述的方法,其中,通过与所述第一车轮相关联的第一轮胎压力传感器或第一运动传感器检测所述第一车轮接触所述车道路缘。
17.根据权利要求16所述的方法,其中,通过与所述第二车轮相关联的第二轮胎压力传感器或第二运动传感器检测所述第二车轮接触所述车道路缘。
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