CN109509352A - 针对禁行区的自主车辆的路径规划 - Google Patents

针对禁行区的自主车辆的路径规划 Download PDF

Info

Publication number
CN109509352A
CN109509352A CN201811049640.6A CN201811049640A CN109509352A CN 109509352 A CN109509352 A CN 109509352A CN 201811049640 A CN201811049640 A CN 201811049640A CN 109509352 A CN109509352 A CN 109509352A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
forbidden area
processor
halt
path planning
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201811049640.6A
Other languages
English (en)
Inventor
N·米勒
D·格罗斯
S·高斯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
GM Global Technology Operations LLC
Original Assignee
GM Global Technology Operations LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by GM Global Technology Operations LLC filed Critical GM Global Technology Operations LLC
Publication of CN109509352A publication Critical patent/CN109509352A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3461—Preferred or disfavoured areas, e.g. dangerous zones, toll or emission zones, intersections, manoeuvre types, segments such as motorways, toll roads, ferries
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/052—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • B60W60/0027—Planning or execution of driving tasks using trajectory prediction for other traffic participants
    • B60W60/00276—Planning or execution of driving tasks using trajectory prediction for other traffic participants for two or more other traffic participants
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/09—Taking automatic action to avoid collision, e.g. braking and steering
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/10—Path keeping
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/0097—Predicting future conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • B60W60/0015—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • B60W60/0025—Planning or execution of driving tasks specially adapted for specific operations
    • B60W60/00253—Taxi operations
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096708—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096733—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where a selection of the information might take place
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/408—Radar; Laser, e.g. lidar
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/10—Longitudinal speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/10—Longitudinal speed
    • B60W2520/105—Longitudinal acceleration

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)

Abstract

提供了用于控制车辆的***和方法。在一个实施例中，一种方法包括：由处理器识别在道路内具有起点和终点的至少一个禁行区；当预期车辆的位置处于禁行区内时，由处理器确定是否预期车辆的速度低于阈值；基于该确定，由处理器创建与禁行区相关联的停止点；由处理器基于停止点向路径规划器生成建议；由处理器基于停止点生成路径规划；并且由处理器基于路径规划控制车辆。

Description

针对禁行区的自主车辆的路径规划
引言
本公开总体上涉及自主车辆，并且更具体地涉及用于在道路沿途遇到车辆不应停止的区域时控制车辆的***和方法。
自主车辆是一种能够感测其环境并在极少的用户输入或完全没有用户输入的情况下进行导航的车辆。自主车辆采用诸如雷达、激光雷达、图像传感器等感测设备来感测其环境。自主车辆还采用从全球定位***(GPS)技术、导航***、车辆到车辆通信、车辆到基础设施技术和/或线控***得到的信息来对车辆进行导航。
车辆自动化程度已经划分成从零到五的数字级别，零级对应于没有自动化的全人工控制，五级对应于无人控制的全自动化。诸如巡航控制***、自适应巡航控制***和停车辅助***之类的各种自动驾驶辅助***对应于较低的自动化水平，而真正的“无人驾驶”车辆则对应于更高的自动化水平。
尽管自主车辆和半自主车辆相比起传统车辆提供了许多潜在的优点，但在某些情况下，仍可能需要改进车辆的操作。例如，在某些情况下，自主车辆的路径规划器可以出于法律原因和/或安全原因的考虑而规划车辆在应该避免停车的区域(例如，十字路口、人行横道、铁路轨道、禁止停车区域等)中的停止。因此，期望提供在规划车辆路径时将这些区域识别为禁行区(即应当避免停车的区域)的***和方法。还期望在识别出禁行区时提供针对替代性停止或路径的规划。此外，结合附图以及前述技术领域和背景技术，通过随后的详细描述和所附权利要求，本发明的其他期望的特征和特性将变得清楚明白。
发明内容
提供了用于控制车辆的***和方法。在一个实施例中，一种方法包括：由处理器识别在道路内具有起点和终点的至少一个禁行区；当预期车辆的位置处于禁行区内时，由处理器确定是否预期车辆的速度低于阈值；基于该确定，由处理器创建与禁行区相关联的停止点；由处理器基于停止点向路径规划器生成建议；由处理器基于停止点生成路径规划；并且由处理器基于路径规划控制车辆。
在一个实施例中，一种***包括：第一非暂时性模块，该第一非暂时性模块配置为由处理器识别在道路内具有起点和终点的至少一个禁行区；该***还包括第二非暂时性模块，该第二非暂时性模块配置为当预期车辆的位置处于禁行区内时，由处理器确定是否预期车辆的速度低于阈值，并且基于该确定，选择性地创建与禁行区相关联的停止点。该***还包括第三非暂时性模块，该第三非暂时性模块配置为由处理器基于停止点向路径规划器生成建议，其中基于建议来控制车辆。
附图说明
在下文中，将结合以下附图来描述示例性实施例，其中相同的附图标记表示相同的元件，并且其中：
图1是示出了根据多种实施例的具有路径规划***的自主车辆的功能框图；
图2是示出了根据多种实施例的具有一辆或多辆图1的自主车辆的交通***的功能框图；
图3和图4是示出了根据多种实施例的包括自主车辆的路径规划***的自主驾驶***的数据流程图；以及
图5是示出了根据多种实施例的用于控制自主车辆的控制方法的流程图。
具体实施方式
以下详细描述在本质上仅是示例性的，而并不意欲限制应用和用途。此外，并不意欲由先前技术领域、背景技术、发明内容或以下详细描述中呈现的任何明确或暗示的理论约束。如本文所用，术语“模块”指代任何硬件、软件、固件、电子控制组件、处理逻辑和/或处理器设备(单独地或以任何组合)，包括但不限于：专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享、专用或群组)和存储器、组合逻辑电路和/或提供所述功能的其他适合组件。
在此可以就功能和/或逻辑框组件以及各种处理步骤来描述本公开的实施例。应了解，这些框组件可以由配置为执行指定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件组件来实现。例如，本公开的实施例可以使用各种集成电路组件，例如存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等，它们可以在一个或多个微处理器或其他控制设备的控制下执行各种功能。此外，本领域技术人员将了解，本公开的实施例可以结合任何数量的***来实践，并且在此描述的***仅是本公开的示例性实施例。
为了简要起见，在此可能并没有详细描述与信号处理、数据传输、信令、控制以及***(和***的各个操作组件)的其他功能方面有关的常规技术。此外，本文包含的各个附图中所示的连接线意欲代表各个元件之间的示例性功能关系和/或物理联接。应注意，本公开的实施例中可以存在许多替代或附加的功能关系或物理连接。
参考图1，根据各种实施例，总体上以100示出的路径规划***与车辆10相关联。通常，路径规划***100接收并处理传感器数据和/或地图数据，以确定即将到来的路径中的区域是否包括禁行区。如本文所用，禁行区是道路中的车辆10不应该在其内停靠的区域，例如但不限于十字路口、铁路轨道、人行横道等。当在即将到来的路径中识别出禁行区时，路径规划***100寻求来自运动规划器的关于车辆10是否可以停在禁行区之外的建议。在各种实施例中，运动规划器在生成建议时忽略了那些建立在跟踪对象和其他道路特征的基础上的以传统方式规划出的停止点。路径规划***100基于该建议规划出车辆10所遵循的最终路径规划。
如图1所示，示例性车辆10通常包括底盘12、车身14、前轮16和后轮18。车身14布置在底盘12上并且基本上包围车辆10的各部件。车身14和底盘12可以共同形成车架。车轮16-18各自都在靠近车身14的相应角落处可旋转地联接到底盘12上。
在各种实施例中，车辆10是自主车辆，并且本文描述的路径规划***100结合到自主车辆(下文中被称为自主车辆10)中。例如，自主车辆10是一种受到自动控制而将乘客从一个位置送到另一个位置的车辆。在所示实施例中，车辆10是描绘为乘用车，但应该理解的是，也可以采用任何其他车辆，包括摩托车、卡车、运动型多功能车(SUV)、休闲车(RV)、船舶、飞行器等。在示例性实施例中，自主车辆10对应于所谓的四级或五级自动化***。四级***表示“高度自动化”，具体是指：自动驾驶***所表现出的针对动态驾驶任务的所有方面的驾驶模式特定性能，即使是在人类驾驶员没有对干预请求适当地作出响应的情况下。五级***表示“全自动化”，具体是指：在驾驶员可以管控的所有道路和环境条件下，自动驾驶***所表现出的针对动态驾驶任务的所有方面的全时性能。
如图所示，自主车辆10通常包括推进***20、变速器***22、转向***24、制动***26、传感器***28、致动器***30、至少一个数据存储设备32、至少一个控制器34和通信***36。在各种实施例中，推进***20可以包括内燃机、诸如牵引电机的电动机和/或燃料电池推进***。变速器***22配置为根据可选速比将动力从推进***20传递到车轮16至18。根据各种实施例，变速器***22可以包括多级变传动比自动变速器、无级变速器或其他适合的变速器。制动***26配置为向车轮16至18提供制动扭矩。在各种实施例中，制动***26可以包括摩擦制动器、线控制动器、诸如电动机的再生制动***和/或其他适合的制动***。转向***24影响车轮16至18的位置。尽管为了说明的目的将其描绘为包括方向盘，但是在一些实施例中，在本公开范围内可以想到的是，转向***24可以不包括方向盘。
传感器***28包括感测自主车辆10的外部环境和/或内部环境的可观察状况的一个或多个感测设备40a-40n。感测设备40a-40n可以包括但不限于雷达、激光雷达、全球定位***、光学相机、热成像相机、超声波传感器、惯性测量单元和/或其他传感器。致动器***30包括一个或多个致动器设备42a-42n，致动器设备42a-42n控制一个或多个车辆特征，例如但不限于推进***20、变速器***22、转向***24和制动***26。在各种实施例中，车辆特征可以进一步包括内部和/或外部车辆特征，诸如但不限于车门、后备箱以及诸如空气、音乐、照明之类的车厢特征(未编号)。
通信***36配置为向和从其他实体48(例如但不限于其他车辆(“V2V”通信))、基础设施(“V2I”通信)、远程***和/或个人设备)无线地传送信息(结合图2更详细地进行描述)。在示例性实施例中，通信***36是配置为使用IEEE802.11标准经由无线局域网(WLAN)或通过使用蜂窝数据通信进行通信的无线通信***。然而，附加的或替代的通信方法(诸如专用短程通信(DSRC)信道)也被认为处于本公开的范围内。DSRC信道是指专门针对汽车用途设计的单向或双向短程至中程无线通信信道，以及相应的一套协议和标准。
数据存储设备32存储用于自动控制自主车辆10的数据。在各种实施例中，数据存储设备32存储可导航环境的定义地图。在各种实施例中，定义地图可以由远程***预定义并从远程***获得(结合图2进一步详细描述)。例如，定义地图可以由远程***组建，并且传送到自主车辆10(无线地和/或以有线方式)并存储在数据存储设备32中。路线信息还可以存储在数据存储设备32内，即一组道路段(在地理上与一张或多张定义地图相关联)，所述道路段共同定义了用户可以从起始位置(例如，用户的当前位置)到达目标位置的路线。可以理解的是，数据存储设备32可以是控制器34的一部分，与控制器34分离，或者是控制器34的一部分和单独***的一部分。
控制器34包括至少一个处理器44和计算机可读存储设备或介质46。处理器44可以是任何定制的或商业上可用的处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、与控制器34相关联的若干处理器中的辅助处理器、基于半导体的微处理器(微芯片或芯片组的形式)、宏处理器、其任何组合或通常用于执行指令的任何设备。例如，计算机可读存储设备或介质46可以包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和不失效存储器(KAM)中的易失性和非易失性存储装置。KAM是可以用于在处理器44断电时存储各种操作变量的持久性或非易失性存储器。计算机可读存储设备或介质46可以使用许多已知存储器设备中的任何一个来实现，诸如PROM(可编程只读存储器)、EPROM(电PROM)、EEPROM(电可擦除PROM)、闪存或能够存储数据(其中一些表示由控制器34用于控制自主车辆10的可执行指令)的任何其他电性、磁性、光学或组合存储器设备。在各种实施例中，控制器34配置为实现如下面详细讨论的路径规划***和方法。
指令可以包括一个或多个单独的程序，其中每一个程序包括用于实现逻辑功能的可执行指令的有序列表。当由处理器44执行时，指令接收并处理来自传感器***28的信号，执行用于自动控制自主车辆10的各组件的逻辑、计算、方法和/或算法，并且向致动器***30生成控制信号，从而基于逻辑、计算、方法和/或算法来自动控制自主车辆10的各组件。尽管图1中仅示出了一个控制器34，但是自主车辆10的实施例可以包括任何数量的控制器34，这些控制器34通过任何合适的通信介质或通信介质的组合进行通信，并且相互协作来处理传感器信号，执行逻辑、计算、方法和/或算法，并生成控制信号以自动控制自主车辆10的各特征。
在各种实施例中，控制器34的一个或多个指令体现在路径规划***100中，并且当由处理器44执行时处理传感器数据和/或地图数据，识别在即将到来的路径内的禁行区，生成关于车辆10是否可以停在禁行区之外的建议并基于该建议规划车辆10的路径。
现参考图2，在各种实施例中，结合图1描述的自主车辆10可以适于在特定地理区域(例如，城市、学校或商业园区、购物中心、游乐园、活动中心等)中的出租车或穿梭***中使用，或者可以仅由远程***进行管理。例如，自主车辆10可以与基于自主车辆的远程交通***相关联。图2示出了总体上以50示出的操作环境的示例性实施例，该操作环境包括与结合图1所描述的一辆或多辆自主车辆10a-10n相关联的基于自主车辆的远程交通***52。在各种实施例中，操作环境50还包括经由通信网络56与自主车辆10和/或远程交通***52进行通信的一个或多个用户设备54。
通信网络56根据需要在操作环境50所支持的设备、***和组件之间支持通信(例如，经由有形的通信链路和/或无线通信链路)。例如，通信网络56可以包括无线载波***60，诸如包括多个蜂窝塔(未示出)、一个或多个移动交换中心(MSC)(未示出)以及任何其他将无线载波***60与陆地通信***连接起来所需的联网组件的蜂窝电话***。每个蜂窝塔包括发射和接收天线以及基站，其中来自不同蜂窝塔的基站直接地或经由诸如基站控制器的中间设备连接到MSC。无线载波***60可以实现任何合适的通信技术，例如包括，诸如CDMA(如CDMA2000)、LTE(如4G LTE或5G LTE)或GSM/GPRS的数字技术，或者其他当前的或新兴的无线技术。其他蜂窝塔/基站/MSC布置是可能的，并且可以与无线载波***60一起使用。譬如，基站和蜂窝塔可以共同定位在同一地点，或者它们可以彼此远程地定位，每个基站可以负责单个蜂窝塔，或者单个基站可以服务多个蜂窝塔，并且多个基站可以联接到单个MSC，在此仅举几个可能的布置。
除了包括无线载波***60之外，可以将卫星通信***64形式的第二无线载波***包括在内，从而提供与自主车辆10a-10n的单向或双向通信。这可以使用一个或多个通信卫星(未示出)和上行链路发射站(未示出)来完成。单向通信可以包括例如卫星无线电服务，其中节目内容(新闻、音乐等)由发射站接收，打包以供上传，然后再发送到卫星，卫星再向订户广播节目。双向通信可以包括例如使用卫星来中继车辆10与发射站之间的电话通信的卫星电话服务。卫星电话可以用作无线载波***60的补充或替代。
可以进一步包括陆地通信***62，该陆地通信***62是连接到一个或多个陆线电话以及将无线载波***60连接到远程交通***52的传统陆基电信网络。例如，陆地通信***62可以包括公共交换电话网(PSTN)，诸如用于提供硬连线电话、分组交换数据通信和互联网基础设施的PSTN。陆地通信***62的一个或多个段可以通过使用标准有线网络、光纤或其他光网络、电缆网络、电力线，诸如无线局域网(WLAN)的其他无线网络、或者提供宽带无线接入(BWA)的网络、或者其任何组合来实施。此外，远程交通***52不需要经由陆地通信***62连接，而是可以包括无线电话设备，从而使其可以与诸如无线载波***60的无线网络直接进行通信。
尽管图2中仅示出了一个用户设备54，但是操作环境50的实施例可以支持任意数量的用户设备54，包括一个人所拥有、操作或使用的多个用户设备54。操作环境50所支持的每个用户设备54可以使用任何合适的硬件平台来实现。就此而言，用户设备54可以实现为任何常见的外形尺寸，包括但不限于：台式计算机；移动计算机(例如，平板电脑、膝上型计算机或上网本计算机)；智能电话；视频游戏设备；数字媒体播放器；家庭娱乐设备；数码相机或摄像机；可穿戴计算设备(例如，智能手表、智能眼镜、智能服装)；等等。操作环境50所支持的每个用户设备54被实现为计算机实现的或基于计算机的设备，该设备具有执行在此描述的各种技术和方法所需的硬件、软件、固件和/或处理逻辑。例如，用户设备54包括可编程设备形式的微处理器，该微处理器包括存储在内部存储器结构中的并被应用来接收二进制输入以创建二进制输出的一个或多个指令。在一些实施例中，用户设备54包括能够接收GPS卫星信号并且基于那些信号生成GPS坐标的GPS模块。在其他实施例中，用户设备54包括蜂窝通信功能，从而使得该设备使用一个或多个蜂窝通信协议在通信网络56上执行语音和/或数据通信，如在此所讨论的。在各种实施例中，用户设备54包括可视显示器，诸如触摸屏图形显示器或其他显示器。
远程交通***52包括一个或多个后端服务器***，这些后端服务器***可以是基于云的，基于网络的，或者驻留在由远程交通***52提供服务的特定园区或地理位置处。远程交通***52可以配备有现场顾问、自动顾问或其组合。远程交通***52可以与用户设备54和自主车辆10a-10n通信，以安排乘车、派遣自主车辆10a-10n等。在各种实施例中，远程交通***52存储帐户信息，诸如订户认证信息、车辆标识符、简档记录、行为模式和其他相关订户信息。
根据典型的用例工作流程，远程交通***52的注册用户可以通过用户设备54创建乘车请求。通常，乘车请求将指示出乘客希望的上车位置(或当前GPS位置)、期望的目的地位置(其可以识别出预定义的车辆停靠站和/或用户指定的乘客目的地)以及上车时间。远程交通***52接收乘车请求，对该乘车请求进行处理，并派遣自主车辆10a-10n中的一辆选定自主车辆(当且仅当有一辆自主车辆可用时)在指定的上车地点和适当的时间接走乘客。远程交通***52还可以生成并向用户设备54发送经过适当配置的确认消息或通知，让乘客知晓车辆正在路上。
可以理解的是，在此公开的主题向所谓的标准或基准自主车辆10和/或基于自主车辆的远程交通***52提供了某些增强特征和功能。为此，为了提供下面更详细描述的附加特征，自主车辆和基于自主车辆的远程交通***可以进行修改、增强或补充。
根据各种实施例，控制器34实施如图3所示的自主驾驶***(ADS)70。也就是说，利用控制器34的合适软件和/或硬件组件(例如，处理器44和计算机可读存储设备46)来提供与车辆10相结合地使用的自主驾驶***70。
在多种实施例中，自主驾驶***70的指令可以按照功能、模块或***进行组织。例如，如图3所示，自主驾驶***70可以包括计算机视觉***74、定位***76、引导***78以及车辆控制***80。可以理解的是，在各种实施例中，由于本公开并不局限于本示例，因此可以将指令组织成任何数量的***(例如，进行组合、进一步划分等)。
在各种实施例中，计算机视觉***74合成并处理传感器数据，并预测车辆10的环境的对象和特征的存在、位置、分类和/或路径。在各种实施例中，计算机视觉***74可以包含来自多个传感器的信息，所述传感器包括但不限于相机、激光雷达、雷达和/或任何数量的其他类型的传感器。
定位***76处理传感器数据以及其他数据，以确定车辆10相对于环境的位置(例如，相对于地图的本地位置、相对于道路车道的精确位置、车辆朝向、速度等)。引导***78处理传感器数据以及其他数据，以确定车辆10所跟随的路径。车辆控制***80根据所确定的路径生成用于控制车辆10的控制信号。
在各种实施例中，控制器34通过实施机器学习技术来辅助控制器34的功能，诸如特征检测/分类、障碍缓解、路线穿越、映射、传感器集成、地面实况确定等。
如上面简要提到的，图1的路径规划***100包括在ADS70内，例如是作为引导***78的一部分。具体地，路径规划***100从计算机视觉***74和定位***76接收信息，并确定车辆沿路线行进的路径。在各种实施例中，路径规划***100对即将到来的路径进行禁行区评估，并将来自运动规划器的停止点建议考虑在内。
例如，如结合图4更详细地示出的并且继续参考图3，路径规划***100包括路径规划器模块82和运动规划器模块84。路径规划器模块82处理对象信息86(包括对象的存在和预测轨迹)、定位信息88、地图信息90和期望车辆路线92，从而确定出待遵循的即将到来的路径98，以将车辆10保持在期望路线上。路径规划器模块82在遵守交通法规并避开任何检测到的障碍物的同时规划出路径98。例如，路径规划器模块82采用配置为避开车辆10附近的任何检测到的障碍物，将车辆10保持在当前行车道中并且将车辆10保持在期望路线上的算法。
在各种实施例中，即将到来的路径98包括车辆沿着即将到来的路径98在其中行进的车道94的规划。在各种实施例中，路径规划器模块82在考虑来自运动规划器模块84的建议96的同时基于即将到来的路径规划出最终路径98。例如，建议96将禁行区和车道考虑在内并且选择性地指示出规划路径98沿途的停止点。路径规划器模块82对建议96以及其他信息(例如，来自其他运动规划器的其他停止点)进行处理，由此确定在最终确定车辆路径98时是否可以实现停止点。
运动规划器模块84处理当前的车辆运动信息，以确定出针对路径规划器模块82的建议96。例如，运动规划器模块84查询车辆10的当前速度101和当前位置102，并且在不考虑由其他运动规划器创建的用于停止的其他停止点的前提下，基于当前速度101和当前位置102预测出车辆10的未来速度和位置(例如，在接下来的12秒内或其他未来时间内)。可以理解的是，由于本公开不限于本示例，因此，在预测车辆速度和/或位置时可以考虑诸如加速度/减速度等其他车辆值。
基于预测，运动规划器模块84确定是否预期在禁行区中(或在禁行区的末尾)出现停止(和/或低于阈值的速度)。在各种实施例中，禁行区例如可以基于位置和与该位置相关联的已知道路特征来进行预定义，并且被存储在禁行区103的语义地图104中。在这种情况下，基于由车道规划94的车道所识别的位置，从语义地图104中检索出禁行区103。替代地或另外地，可以基于车道规划94的即将到来的车道的识别车道特征，检索出禁行区103。可以理解的是，由于本公开并不限于本示例，因此，禁行区可以通过其他手段来识别，例如实时图像处理、使用机器学习技术或其他技术。
当确定了预期在禁行区103中(或禁行区103的末尾)出现了停止(和/或低于阈值的速度)时，运动规划器模块84确定是否可以基于当前速度101和当前位置102将车辆10停在禁行区103之外。虽然运动规划器模块84可以确定其可以使车辆10停止，但是在各种实施例中，运动规划器模块84可以在确定其是否可能时进一步将诸如加加速度值、加速度值和/或减速度值之类的车辆数据考虑在内，从而确定出该停止是否会是“安稳的停止”。如果其可以使车辆10“安稳地”停止，则运动规划器模块84创建停止点并生成包括该停止点的建议96。
在各种实施例中，运动规划器模块84管理停止点的定时，使得车辆加加速度最小化(例如，通过将低通滤波器或其他手段应用到与建议相关联的禁行信号)。在各种实施例中，运动规划器模块84管理停止点的定时以消除由于瞬态传感器和/或预测数据(例如，通过应用一个或多个滞后)引起的闪烁(例如，停止/不停止)。
应当理解，根据本公开的路径规划***100的各种实施例可以包括嵌入在控制器34内的任何数量的附加子模块，所述附加子模块可以进行组合和/或进一步划分，以便类似地实现本文所描述的***和方法。此外，针对路径规划***100的输入可以从传感器***28接收，从与自主车辆10相关联的其他控制模块(未示出)接收，从通信***36接收和/或由图1的控制器34内的其他子模块(未示出)确定/建模。此外，输入还可能会经受预处理，例如子采样、降噪、归一化、特征提取、丢失数据简缩等。
现在参考图5并且继续参考图1至图4，流程图示出了可以由根据本公开的图1的路径规划***100执行的控制方法400。根据本公开可以理解的是，该方法内的操作顺序并不限于如图5所示的顺序执行，而是可以在适用的情况下根据本公开以一个或多个不同的顺序来执行。在各种实施例中，方法400可以被安排为基于一个或多个预定事件运行，和/或可以在自主车辆10的操作期间连续地运行。
在各种实施例中，可以将控制方法400实施为两阶段过程，其中第一阶段402确定在车道规划94的即将到来的车道中的禁行区103，并且第二阶段404确定是否应该基于禁行区和车辆10在即将到来的路径中的预期行进来创建停止点。
例如，该方法可以开始于第一阶段402，其中接收车道规划94，并且在406-418处对车道规划的每条车道进行处理。具体地，对于406处的每条车道，在408处在语义地图104中查找车道位置、车道特征或其他信息。如果在410处语义地图将车道定义为应该避免停止的车道，则在412处创建禁行区并且在414处将该禁行区存储在数据存储区中。然而，如果车道不是应该避免停止的车道，则该方法继续在406处理下一条车道。一旦在406处处理了车道规划的所有车道，则在416处创建停止点的空列表并在418处将其进行存储。
此后，该方法进行到第二阶段404，其中车道规划94的每条车道在420-440处进行第二次处理。具体地，对于420处的每条车道，在422处确定车道是否与禁行区相关联。如果在422处车道没有与禁行区相关联，则该方法继续在420处对下一条车道进行处理。
然而，如果在422处确定了车道与禁行区相关联，则在424处查询车辆速度101和车辆位置102并且基于此来确定未来速度(Sf)和未来位置(Pf)。在426处，基于未来速度(Sf)和未来位置(Pf)，确定相关联的禁行区中(或者该禁行区内的特定位置处)是否预期到了停止(和/或低速)。例如，如果未来位置(Pf)处于相关联的禁行区中并且未来速度(Sf)小于阈值速度(例如2m/s)，则预期到了停止(或慢速)。如果没有预期到停止(或慢速)，则该方法继续在420处对下一条车道进行处理。
然而，如果在426处预期到了停止(或慢速)，则在428处确定当前位置是否处于禁行区中。如果当前位置处于禁行区中，则不创建停止点，并且该方法继续在420处对下一条车道进行处理。如果在428处当前位置没有处于相关联的禁行区中，则在430处确定车辆是否可以“安稳地”停在禁行区的起点(或者禁行区外部的其他位置)。如果在430处车辆不能“安稳地”停在禁行区的起点，则该方法继续在420处对下一条车道进行处理。
然而，如果确定了在430处车辆可以“安稳地”停在禁行区的起点(或者禁行区外部的其他位置)，则在432处创建布尔禁行信号。在各种实施例中，在434处将低通滤波器和/或一个或多个滞后应用于禁行信号；并且只要在436处禁行信号是有效的，则在438处，在禁行区的起始点处保持停止点。此后，一旦在420处对所有车道进行了处理，则在440处将停止点作为建议发布给路径规划器，并且该方法在442处继续等待下一个车道规划。
虽然在前述详细描述中呈现了至少一个示例性实施例，但是应了解的是，仍存在有大量变型。还应了解，一个示例性实施例或多个示例性实施例仅是示例，而并不意欲以任何方式限制本公开的范围、适用性或配置。相反，前述详细描述将为本领域技术人员提供用于实现一个示例性实施例或多个示例性实施例的便利指引。应理解，在不脱离如所附权利要求及其法律等效物所阐述的本公开范围的情况下，可以对元件的功能和布置作出各种改变。

Claims (10)

1.一种控制车辆的方法，包括：
由处理器识别在道路内具有起点和终点的至少一个禁行区；
当预期所述车辆的位置处于所述禁行区内时，由处理器确定是否预期所述车辆的速度低于阈值；
基于所述确定，由处理器创建与所述禁行区相关联的停止点；
由处理器基于所述停止点向路径规划器生成建议；
由处理器基于所述停止点生成路径规划；并且
由处理器基于所述路径规划控制所述车辆。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括将预期路径规划的车道与所述禁行区相关联，并且其中所述创建所述停止点是基于所述预期路径规划的所述车道。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述确定是否预期所述车辆的所述速度低于所述阈值包括：基于所述车辆的当前速度和当前位置，确定是否预期所述车辆的未来速度低于所述阈值。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述确定是否预期所述车辆的所述位置处于所述禁行区内包括：基于所述车辆的当前位置和当前速度，确定是否预期所述车辆的未来位置处于所述禁行区内。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述创建所述停止点是基于所述禁行区的所述起点处的位置。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括确定所述车辆是否能够停在所述禁行区之外的位置，并且其中所述创建所述停止点是基于所述位置。
7.根据权利要求1所述的方法，还包括基于所述确定生成布尔禁行信号，并且其中所述创建所述停止点是基于所述布尔禁行信号。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述生成所述路径规划是进一步基于对象信息、定位信息、地图信息和期望车辆路线。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述路径规划是将所述车辆保持在所述期望路线上所遵循的路径。
10.一种用于控制车辆的***，包括：
第一非暂时性模块，所述第一非暂时性模块配置为由处理器识别在道路内具有起点和终点的至少一个禁行区；
第二非暂时性模块，所述第二非暂时性模块配置为当预期所述车辆的位置处于所述禁行区内时，由处理器确定是否预期所述车辆的速度低于阈值，并且基于所述确定，选择性地创建与所述禁行区相关联的停止点；以及
第三非暂时性模块，所述第三非暂时性模块配置为由处理器基于所述停止点向路径规划器生成建议，其中基于所述建议来控制所述车辆。
CN201811049640.6A 2017-09-15 2018-09-10 针对禁行区的自主车辆的路径规划 Pending CN109509352A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/706,205 US20180004215A1 (en) 2017-09-15 2017-09-15 Path planning of an autonomous vehicle for keep clear zones
US15/706205 2017-09-15

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109509352A true CN109509352A (zh) 2019-03-22

Family

ID=60807016

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811049640.6A Pending CN109509352A (zh) 2017-09-15 2018-09-10 针对禁行区的自主车辆的路径规划

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20180004215A1 (zh)
CN (1) CN109509352A (zh)
DE (1) DE102018122458A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111024116A (zh) * 2019-12-30 2020-04-17 滴图(北京)科技有限公司 禁止停车的提示方法、装置、存储介质及电子设备
CN111623793A (zh) * 2020-07-01 2020-09-04 北京博能科技股份有限公司 一种飞行区车辆导航方法、装置和电子设备

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10569784B2 (en) * 2017-09-28 2020-02-25 Waymo Llc Detecting and responding to propulsion and steering system errors for autonomous vehicles
JP6754416B2 (ja) * 2018-11-16 2020-09-09 本田技研工業株式会社 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
DE102018220844A1 (de) 2018-12-03 2020-06-18 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zum Steuern eines Fahrerassistenzsystems, Fahrerassistenzsystem, Kraftfahrzeug und zentrale Datenverarbeitungseinrichtung
EP3693240A1 (en) * 2019-02-06 2020-08-12 Zenuity AB Control of activation threshold for vehicle safety systems
US11480962B1 (en) 2019-06-28 2022-10-25 Zoox, Inc. Dynamic lane expansion
US11427191B2 (en) 2019-10-31 2022-08-30 Zoox, Inc. Obstacle avoidance action
US11532167B2 (en) * 2019-10-31 2022-12-20 Zoox, Inc. State machine for obstacle avoidance
EP4047322A1 (en) * 2021-02-23 2022-08-24 Volvo Autonomous Solutions AB Autonomous vehicle and method for operating an autonomous vehicle
DE102022113652A1 (de) 2022-05-31 2023-11-30 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Fahrassistenzsystem und Fahrassistenzverfahren für ein Fahrzeug
WO2023250443A1 (en) * 2022-06-23 2023-12-28 Motional Ad Llc Systems and methods for gridlock prevention
WO2024081798A1 (en) * 2022-10-14 2024-04-18 Motional Ad Llc Systems and methods for gridlock prevention

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101929867A (zh) * 2009-05-08 2010-12-29 通用汽车环球科技运作公司 使用道路模型的畅通路径检测
CN103337186A (zh) * 2013-06-08 2013-10-02 华中科技大学 一种用于机动车的路口行驶辅助装置
CN106094812A (zh) * 2015-04-27 2016-11-09 通用汽车环球科技运作有限责任公司 用于自主驾驶的反应式路径规划
US20170192423A1 (en) * 2016-01-04 2017-07-06 Cruise Automation, Inc. System and method for remotely assisting autonomous vehicle operation
CN106935027A (zh) * 2015-12-30 2017-07-07 沈阳美行科技有限公司 一种基于行驶数据的交通信息预测方法及装置
CN107084733A (zh) * 2017-04-10 2017-08-22 广东数相智能科技有限公司 一种基于无人驾驶的路径规划的方法、装置及***

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8751154B2 (en) * 2008-04-24 2014-06-10 GM Global Technology Operations LLC Enhanced clear path detection in the presence of traffic infrastructure indicator
KR101826555B1 (ko) * 2016-03-15 2018-02-07 현대자동차 주식회사 환경차의 전력제어시스템 및 전력제어방법

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101929867A (zh) * 2009-05-08 2010-12-29 通用汽车环球科技运作公司 使用道路模型的畅通路径检测
CN103337186A (zh) * 2013-06-08 2013-10-02 华中科技大学 一种用于机动车的路口行驶辅助装置
CN106094812A (zh) * 2015-04-27 2016-11-09 通用汽车环球科技运作有限责任公司 用于自主驾驶的反应式路径规划
CN106935027A (zh) * 2015-12-30 2017-07-07 沈阳美行科技有限公司 一种基于行驶数据的交通信息预测方法及装置
US20170192423A1 (en) * 2016-01-04 2017-07-06 Cruise Automation, Inc. System and method for remotely assisting autonomous vehicle operation
CN107084733A (zh) * 2017-04-10 2017-08-22 广东数相智能科技有限公司 一种基于无人驾驶的路径规划的方法、装置及***

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111024116A (zh) * 2019-12-30 2020-04-17 滴图(北京)科技有限公司 禁止停车的提示方法、装置、存储介质及电子设备
CN111623793A (zh) * 2020-07-01 2020-09-04 北京博能科技股份有限公司 一种飞行区车辆导航方法、装置和电子设备
CN111623793B (zh) * 2020-07-01 2022-04-01 北京博能科技股份有限公司 一种飞行区车辆导航方法、装置和电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
DE102018122458A1 (de) 2019-03-21
US20180004215A1 (en) 2018-01-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109509352A (zh) 针对禁行区的自主车辆的路径规划
US10146224B2 (en) Processor-implemented systems and methods for automated driving
US10317907B2 (en) Systems and methods for obstacle avoidance and path planning in autonomous vehicles
US10268987B2 (en) Multi-mode transportation management
CN109521764B (zh) 车辆远程辅助模式
US10391931B2 (en) System and method for providing enhanced passenger use of an autonomous vehicle
US10401863B2 (en) Road corridor
CN109425359A (zh) 用于生成实时地图信息的方法和***
CN108268034B (zh) 用于车辆的专家模式
US11242060B2 (en) Maneuver planning for urgent lane changes
US10431082B2 (en) Systems and methods for emergency vehicle response in an autonomous vehicle
US20180315314A1 (en) Automated vehicle route traversal
US20190011913A1 (en) Methods and systems for blind spot detection in an autonomous vehicle
CN109283924A (zh) 分类方法及***
US20180224860A1 (en) Autonomous vehicle movement around stationary vehicles
CN108766011A (zh) 用于自主车辆的停车评分
US20180348771A1 (en) Stop contingency planning during autonomous vehicle operation
CN109131065B (zh) 用于由自主车辆进行外部警告的***和方法
US20200103902A1 (en) Comfortable ride for autonomous vehicles
US20180373254A1 (en) Autonomous vehicle localization
US20200070822A1 (en) Systems and methods for predicting object behavior
CN110027558B (zh) 自主车辆的可放松转弯边界
US20180022348A1 (en) Methods and systems for determining lane health from an autonomous vehicle
US20180215377A1 (en) Bicycle and motorcycle protection behaviors
US20240053166A1 (en) Methods and systems for generating lane line and road edge data using empiracal path distributions

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20190322

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication