CN113044058A - 自动驾驶车辆三点转弯 - Google Patents

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Abstract

在一个实施方式中，自动驾驶车辆(ADV)在车道上模式下操作，其中ADV跟随车辆车道的路径行进。响应于确定ADV正在接近死巷，ADV切换到开放空间模式。当处于开放空间模式时，ADV使用一系列转向和油门命令进行三点转弯，以生成向前和倒车运动，直到ADV相对于车辆车道处于a)阈值前进方向和b)阈值距离内。然后，ADV可以返回到车道上模式，并恢复沿着车辆车道远离死巷。

Description

自动驾驶车辆三点转弯
技术领域
本公开的实施方式总体涉及操作自动驾驶车辆。更具体地，本公开的实施方式涉及用自动驾驶车辆(ADV)执行三点转弯。
背景技术
以自动驾驶模式操作(例如，无人驾驶)的车辆可将乘员、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。当以自动驾驶模式操作时，车辆可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。
一些道路结束并且没有提供足够的间隙来进行完全的“u形转弯”。虽然ADV算法是针对沿着到目的地的路线规划ADV的，但是缺少解决死巷情况的***和算法。当ADV到达这种死巷时，ADV应该能够导航出死巷。
发明内容
根据本公开的一方面，提供了一种用于操作自动驾驶车辆的计算机实施的方法，所述方法包括：
在车道上模式下操作，包括：
基于车道标记来确定与当前车道相关联的车道配置；以及
基于所述车道配置规划轨迹；以及
响应于U形转弯的请求，切换到开放空间模式，同时在所述开放空间模式下操作；
执行三点转弯以生成所述自动驾驶车辆的向前和倒车运动，以将所述自动驾驶车辆定位在相对于目标车道的阈值前进方向和阈值距离内；以及
响应于所述自动驾驶车辆定位在相对于所述目标车道的所述阈值前进方向和所述阈值距离内，返回到所述车道上模式，以使所述自动驾驶车辆完成所述U形转弯。
根据本公开的另一方面，提供了一种其中存储有指令的非暂时性机器可读介质，所述指令在由处理器执行时使所述处理器执行操作自动驾驶车辆的操作，所述操作包括：
在车道上模式下操作，包括：
基于车道标记来确定与当前车道相关联的车道配置；以及
基于所述车道配置规划轨迹；以及
响应于U形转弯的请求，切换到开放空间模式，同时在所述开放空间模式下操作；
执行三点转弯以生成所述自动驾驶车辆的向前和倒车运动，以将所述自动驾驶车辆定位在相对于目标车道的阈值前进方向和阈值距离内；以及
响应于所述自动驾驶车辆定位在相对于所述目标车道的所述阈值前进方向和所述阈值距离内，返回到所述车道上模式，以使所述自动驾驶车辆完成所述U形转弯。
根据本公开的另一方面，提供了一种数据处理***，包括：
处理器；以及
存储器，其联接到所述处理器以存储指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行操作自动驾驶车辆的操作，所述操作包括：
在车道上模式下操作，包括：
基于车道标记来确定与当前车道相关联的车道配置；以及
基于所述车道配置规划轨迹；以及
响应于U形转弯的请求，切换到开放空间模式，同时在所述开放空间模式下操作；
执行三点转弯以生成所述自动驾驶车辆的向前和倒车运动，以将所述自动驾驶车辆定位在相对于目标车道的阈值前进方向和阈值距离内；以及
响应于所述自动驾驶车辆定位在相对于所述目标车道的所述阈值前进方向和所述阈值距离内，返回到所述车道上模式，以使所述自动驾驶车辆完成所述U形转弯。
附图说明
本公开的实施方式在附图的各图中以举例而非限制的方式示出，附图中的相同参考标记指示相似元件。
图1是示出根据一个实施方式的网络化***的框图。
图2是示出根据一个实施方式的自动驾驶车辆的示例的框图。
图3A至图3B是示出根据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。
图4示出了根据一个实施方式的用于将ADV导航出死巷的过程。
图5示出了根据一个实施方式的导航出死巷的ADV的示例。
图6示出了根据一个实施方式的导航出死巷的ADV的示例。
图7示出了根据一个实施方式的开放空间规划模块的示例。
图8示出了根据一个实施方式的开放空间规划模块的工作流程。
具体实施方式
将参考以下所讨论的细节来描述本公开的各种实施方式和方面，附图将示出所述各种实施方式。下列描述和附图是本公开的说明，而不应当解释为对本公开进行限制。描述了许多特定细节以提供对本公开的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，以提供对本公开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、结构或特性可包括在本公开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。
用于自动驾驶车辆驾驶的***和过程可以以车道上模式导航ADV。在该模式下，ADV基于与当前车道相关联的车道配置沿着车辆行驶车道跟随轨迹。可以基于诸如车道线的车道标记来确定车道配置。可以基于ADV路线来确定轨迹，以从点A到点B。如果ADV确定它正在接近死巷或者需要进行U形转弯，则ADV可以切换到开放空间模式。在开放空间模式下，ADV可以执行三点转弯以使ADV转向并绕开死巷。然后，ADV可以切换回车道上模式并驾驶远离死巷。因此，即使没有足够的U形转弯间隙，***和过程也可以将ADV导航出死巷。
图1是示出根据本公开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)服务器或位置服务器等。
自动驾驶车辆是指可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包括传感器***，所述传感器***具有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操作。
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、用户界面***113和传感器***115。自动驾驶车辆101还可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可经由控制器局域网(CAN)总线通信地联接到彼此。CAN总线是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单元212可包括收发器，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可另外感测对象的速度和/或前进方向。LIDAR单元215可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集成为集成式油门/制动传感器。在一些实施方式中，传感器***的传感器的任何组合(例如，摄像机、扫描器和/或检测器)可收集用于检测障碍物的数据。
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。
返回参考图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可使用任何蜂窝通信网络或无线局域网(WLAN)，例如，使用Wi-Fi，以与另一部件或***通信。无线通信***112可例如使用红外链路、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，包括例如键盘、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、存储装置)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/或用户界面***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。可替代地，感知与规划***110可与车辆控制***111集成在一起。
例如，作为乘客的用户可例如经由用户界面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。可替代地，此类位置和MPOI信息可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可由第三方实体进行操作。可替代地，服务器103至104的功能可与感知与规划***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可以是数据分析***，从而为各种客户执行数据分析服务。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包括指示所发出的驾驶指令(例如，油门、制动、转向指令)以及由车辆的传感器在不同的时间点捕捉到的车辆的响应(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下的驾驶环境的信息，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，出于各种目的，机器学习引擎122生成或训练一组规则、算法和/或预测模型124。在一个实施方式中，算法124可包括在开放空间模式和车道上模式之间操作以执行U形转弯的算法。然后算法124可上传到ADV上，以在自动驾驶期间实时使用。
图3A和图3B是示出根据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3A至图3B，感知与规划***110包括但不限于定位模块301、感知模块302、预测模块303、决策模块304、规划模块305、控制模块306和路线安排模块307。
模块301至307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307中的一些可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)以及管理与用户的行程或路线相关的任何数据。定位模块301(又称作为地图与路线模块)管理与用户的行程或路线相关的任何数据。用户可例如经由用户界面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的诸如地图与路线信息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，从而可作为地图与路线信息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。感知可包括例如采用对象形式的车道配置、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。车道配置包括描述一个或多个车道的信息，诸如，例如车道的形状(例如，直线或弯曲)、车道的宽度、道路中的车道数量、单向或双向车道、合并或分开车道、出口车道等。
感知模块302可包括计算机视觉***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。所述对象可包括交通信号、道路边界、其它车辆、行人和/或其他障碍物等。计算机视觉***可使用对象识别算法、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，预测模块303预测对象在这种情况下将如何表现。预测是基于感知数据执行的，该感知数据在考虑一组地图/路线信息311和交通规则312的时间点感知驾驶环境。例如，如果对象为相反方向上的车辆且当前驾驶环境包括十字路口，则预测模块303将预测车辆是否可能会笔直向前移动或转弯。如果感知数据表明十字路口没有交通灯，则预测模块303可能会预测车辆在进入十字路口之前可能需要完全停车。如果感知数据表明车辆目前处于左转唯一车道或右转唯一车道，则预测模块303可能预测车辆将更可能分别左转或右转。
路线安排模块307配置成提供从起始点到目的地点的一个或多个路线或路径。对于从起始位置到目的地位置的给定行程，例如从用户接收的给定行程，路线安排模块307获得路线与地图信息311，并确定从起始位置至到达目的地位置的所有可能路线或路径。路线安排模块307可生成地形图形式的参考线，它确定了从起始位置至到达目的地位置的每个路线。参考线是指不受其它诸如其它车辆、障碍物或交通状况的任何干扰的理想路线或路径。即，如果道路上没有其它车辆、行人或障碍物，则ADV应精确地或紧密地跟随参考线。然后，将地形图提供至决策模块304和/或规划模块305。决策模块304和/或规划模块305检查所有可能的路线，以根据由其它模块提供的其它数据选择和更改最佳路线中的一个，其中，其它数据诸如为来自定位模块301的交通状况、由感知模块302感知到的驾驶环境以及由预测模块303预测的交通状况。根据时间点下的特定驾驶环境，用于控制ADV的实际路径或路线可能接近于或不同于由路线安排模块307提供的参考线。
基于针对所感知到的对象中的每个的决定，规划模块305使用由路线安排模块307提供的参考线作为基础，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304决定对该对象做什么，而规划模块305确定如何去做。例如，针对给定的对象，决策模块304可决定超过所述对象，而规划模块305可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305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。
规划模块305可以包括车道上规划模块316和开放空间规划模块308。当ADV在车道上模式下操作时，车道上规划模块生成ADV的规划和控制数据。车道上规划模块316可以生成控制，该控制限制和约束ADV沿车辆行驶车道上的轨迹行驶。如在其它部分中所讨论的，当ADV确定其正朝着死巷行驶时，ADV可以在距死巷确定的距离处切换到开放空间模式。在这种模式下，开放空间规划模块可以通过执行三点转弯来生成规划和控制数据以将ADV导航出死巷。当ADV的前进方向在相对于车辆行驶车道的阈值前进方向和阈值距离内时，ADV可以切换回车道上模式并沿着车辆行驶车道远离死巷行驶。
基于规划和控制数据，控制模块306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、转向命令)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，规划阶段在多个规划周期(也称作为驾驶周期)中执行，例如，在每个时间间隔为100毫秒(ms)的周期中执行。对于规划周期或驾驶周期中的每一个，将基于规划和控制数据发出一个或多个控制命令。即，对于每100ms，规划模块305规划下一个路线段或路径段，例如，包括目标位置和ADV到达目标位置所需要的时间。可替代地，规划模块305还可规定具体的速度、方向和/或转向角等。在一个实施方式中，规划模块305为下一个预定时段(诸如，5秒)规划路线段或路径段。对于每个规划周期，规划模块305基于在前一周期中规划的目标位置规划用于当前周期(例如，下一个5秒)的目标位置。控制模块306然后基于当前周期的规划和控制数据生成一个或多个控制命令(例如，油门、制动、转向控制命令)。
应注意，决策模块304和规划模块305可集成为集成模块。决策模块304/规划模块305可包括导航***或导航***的功能，以确定自动驾驶车辆的驾驶路径。例如，导航***可确定用于影响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。目的地可根据经由用户界面***113进行的用户输入来设定。导航***可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。上述自动驾驶过程可以被称为车道上自动驾驶。
在图4中，示出了可以在自动驾驶车辆(ADV)的驾驶期间执行的，用于将ADV导航出死巷或者在狭窄空间中进行U形转弯的过程400。该过程可以由ADV的一个或多个处理器执行。在框402，该过程包括在车道上模式下操作。在车道上模式下，ADV沿着车辆车道(例如，基于车道线跟随车道)跟随路径或轨迹。ADV控制可以限制和约束ADV的运动，使得ADV沿着车辆车道上的轨迹行驶，并且不会驶离车辆车道。车辆车道是指定的供汽车驾驶的车道，例如，典型的街道。
在框404，ADV可以确定ADV是否正在接近死巷。这种确定可以基于地图数据进行。例如，简要地参考图3B，地图与路线信息311可以指示ADV正在接近死巷。附加地或可替代地，传感器数据可以指示ADV正在接近死巷。例如，参考图2，传感器***115可以从GPS单元212、LIDAR单元215、雷达单元214和/或摄像机211产生传感器数据，其指示ADV正在沿着当前车辆行驶车道接近死巷。
响应于确定ADV正在接近死巷，过程可以进行到框406。在框406，该过程包括切换到开放空间模式。在开放空间模式期间，ADV控制被移除，从而允许ADV自由地行驶离开车辆车道。
在框408，当处于开放空间模式时，该过程包括利用一系列向前和向后运动执行三点转弯。例如，三点转弯可以通过以转弯角度使ADV从车辆车道转向和远离车辆车道来执行。接下来，ADV可以停止和倒车，或者直接向后(垂直于车道)或者以朝向死巷的角度。当ADV已经充分倒车时，ADV可以再次向前行驶，将ADV转向到距车行车道的a)阈值前进方向和b)阈值距离内。这在图5和图6中进一步示出，如下面进一步讨论的。
在框410，ADV可以确定ADV现在是否在行驶车道的阈值距离内。如果不是，则ADV可以继续操纵通过一系列诸如油门和转向的控制命令，以使ADV向后和/或向前移动直到ADV相对于行驶车道处于阈值距离和/或阈值前进方向内。当ADV在行驶车道的阈值距离和/或阈值前进方向内时，过程可以进行到框412。以这种方式，该过程不要求ADV与行驶车道完全对准，而是要求ADV在如阈值所限定的足够接近行驶车道的范围内。为了确定ADV是否在阈值内，ADV可以参考传感器数据(例如，摄像机、IMU、GPS等)。)和/或地图数据以确定ADV相对于行驶车道的位置和方向。
在框412，响应于ADV是在距车行车道的阈值前进方向和/或阈值距离内，该过程包括返回到车道上模式。在框414，ADV可以恢复沿着车辆车道远离死巷的运动。ADV感知和规划***可以生成沿着车辆车道的新路线来重新规定ADV的路线。以这种方式，ADV可以安全地导航出死巷场景，同时通常保持在车辆行驶车道上的路径。
图5示出了根据一些实施方式的导航出死巷场景的ADV的示例。在图5中，ADV 502在车道上模式下沿着行驶车道508行驶。在车道上模式期间，ADV的控制通常将ADV的运动约束为沿着车道508上的轨迹行驶。基于地图数据和/或传感器数据，ADV已经确定其正在沿着行驶车道朝向死巷移动。
作为响应，ADV可以确定转弯点504，ADV可以在转弯点504处停止并切换到开放空间模式。ADV可以基于道路的几何形状、障碍物(例如停放的汽车等)和汽车的转弯半径(例如，在ADV的远离中心最大转向角度处)来确定转弯点和死巷之间的距离。
例如，ADV在ADV的最大转向角度处的转弯半径越大，离死巷的距离越大，以允许ADV以三点转弯适当地调整位置和前进方向以远离死巷。ADV的转弯半径越小，在开始转弯之前ADV就越接近死巷。
类似地，道路越宽，ADV必须在更大的弧中行驶的空间越大。因此，对于更宽的道路，可以增加转弯点和死巷之间的距离，以允许ADV以更宽的转弯执行三点转弯，从而提供更平滑的驾驶体验。距离死巷的距离的确定是特定应用的，并且可以通过已知的几何计算来确定。在一个实施方式中，在最大转向角度处，距离死巷的距离大于或等于ADV的转弯半径。在另一个实施方式中，距离死巷的距离大于ADV的转弯半径，以提供附加的安全性并降低碰撞的风险。死巷边界可以由路缘位置、墙壁或可能与车辆接触的其它物理障碍物来确定。
在已经确定转弯点之后，ADV可以沿着行驶车道508前进，直到其到达转弯点。在转弯点，ADV可以(例如，通过制动)停止。ADV可以切换到开放空间模式。在开放空间模式下，ADV在相对于车辆行驶车道的阈值前进方向内和阈值距离内执行三点转弯。
例如，ADV可以在向前行驶的同时，以转弯角度(例如，在中心的右转弯或左转弯的最大转向角)转离和远离车辆车道。这是三点转弯的“1”部分。当ADV行驶得足够远(以提供倒车的空间)时，ADV可以以或者直接向后(垂直于车道)或者以朝向死巷的角度停止和倒车。这是三点转弯的“2”部分。当ADV已经充分倒车时，ADV可以停止并向前朝向行驶车道行驶。这是三点转弯的“3”部分。ADV可以在距离车辆车道的a)阈值前进方向(显示为ADV前进方向和行驶车道之间的角度θ)和/或b)阈值距离(显示为ADV和行驶车道之间的距离“D”内转向。
可以通过常规测试和实验来确定阈值，阈值也可以取决于车辆的物理尺寸和/或转弯半径。例如，在一些实施方式中，如果ADV前进方向在行驶车道的25°或更小的范围内，则满足阈值。在其它实施方式中，前进方向阈值为10°或5°。在一些实施方式中，距离阈值是2米、1米或半米。
在一些实施方式中，如果道路太窄，则ADV可能必须向前和向后行驶，每次调整ADV前进方向直到ADV能够向前行驶远离死巷。因此，如果传统的三点转弯是不可能的，ADV可以生成附加的控制，而在开放空间模式下使ADV转向并导航出死巷。
应当理解，车辆车道可以由允许在两个方向上的交通的双向车道形成。例如，参考图6，车辆行驶车道可以包括朝向死巷引导的第一车道608和与第一车道并排(并平行)远离死巷引导的第二车道610。在一些情况下，第一车道和第二车道可以通过车道标记分开，但不是必需的。
ADV 602可以在处于车道上模式时沿着行驶车道608行驶。当ADV确定其朝向死巷行驶时，ADV可以确定在远离死巷的足够距离处的转弯点604。ADV可以在相对于行驶车道610的阈值前进方向和阈值距离内进行三点转弯。ADV可以返回到车道上模式并沿着行驶车道610行驶，远离死巷。注意，上述技术也可以应用于任何U形转弯的情况，特别是在狭窄转弯空间中。
参考图7，在一个实施方式中，开放空间规划模块包括环境感知模块701、目标函数确定器模块703、约束确定器模块705、双变量加热模块707、轨迹生成器模块709和混合A*搜索模块711。环境感知模块701可以感知ADV的环境。目标函数确定器模块703可以确定用于优化模型(例如，开放空间优化模型721(作为图3A的模型313的一部分))的目标函数以进行优化。约束确定器模块705可以确定用于优化模型的约束。约束可以包括不等式、等式和边界约束。双变量加热模块707可以对目标(对象)函数应用二次规划(QP)求解器，以求解受到一些约束的一个或多个变量(诸如双/两个变量)，其中目标函数是二次函数。轨迹生成器模块709可以基于求解的变量生成轨迹。混合A*搜索模块711可使用搜索算法(诸如A*搜索算法或混合A*搜索算法)搜索初始轨迹(不考虑观察到的障碍物的Z字形非平滑轨迹)。
图8是示出根据一个实施方式的用于ADV的开放空间规划模块的工作流程的示例的流程图。参考图8，在操作801中，处理逻辑从HD地图中提取环境约束，并从预测模块(例如预测模块303)提取移动障碍物约束，以生成开放空间优化算法，并初始化用于优化算法的约束的矩阵/向量。在一个实施方式中，可以预先生成优化模型并将其上载到ADV上(例如，图7的模型721，作为图3A的模型313的一部分)。约束可以包括从车辆到开放道路边界的距离、可接近车行道的尺寸、路缘和一个或多个障碍物。障碍物可以包括诸如汽车和移动行人的移动障碍物，以及诸如建筑物，障碍物和围栏的非移动障碍物。移动障碍物可以由预测模块处理，以确定移动障碍物在某个稍后的时间点的预测位置。可以将这些障碍物和约束建模为用于优化算法的矩阵和向量。
用于控制对象和障碍物的优化算法的示例可以如下给出：
Figure BDA0002515351240000141
其中：
(1)
Figure BDA0002515351240000154
是基于自动驾驶车辆(ADV)状态变量x、ADV控制变量u和从ADV到M个障碍物的集合中的每个对象的距离的集合d的成本函数；
(2)
Figure BDA0002515351240000151
是用于平滑轨迹和节省控制能量的成本函数；。
(3)x(k)是离散化时间步长k的轨迹；
(4)u(k)表示在时间步长k处对ADV的控制输入；
(5)α>0表示使相对于目标xF的最终位置最小化的超参数；
(6)
Figure BDA0002515351240000152
是在时间k，对ADV的第k个位置和前进方向之间的偏差的惩罚，即对ADV的最终位置x(k)和前进方向xF的偏差惩罚，其通过常数α来调谐；
(7)β>0是使ADV与M个障碍物和其他边界之间的总安全距离最大化的超参数；以及
(8)
Figure BDA0002515351240000153
是添加到原始目标函数的碰撞避免缓冲区感知dm(k)。
用于ADV的轨迹的上述开放空间目标函数服从：
(1)x(0)＝x0，其中x0是ADV在时间增量k＝0时的初始状态；
(2)x(k+1)＝f(x(k)，u(k))，其中f是车辆动态模型，诸如车辆的自行车模型；
(3)h(x(k)，u(k))≤0，其中h是包括ADV的限制的函数，诸如车辆的最大前进方向比、速度和加速度；
(4)-gTμm(k)+(Amt(x(k))-bm)Tλm(k)+dm(k)＞0，其中矩阵A和向量b涉及车辆周围的一个或多个障碍物的尺寸和位置；
(5)GTμm(k)+R(x(k))TAm Tλm(k)＝0，其中，gT和GT分别涉及ADV的尺寸和位置，λ和μ描述表示障碍物和车辆之间的距离的双变量，并且R是旋转矩阵，其基于ADV的参考方向测量ADV相对于M个障碍物的旋转。一些变量在没有初始轨迹的情况下可能不被初始化，例如，R在没有初始轨迹的情况下不被定义。矩阵A和向量b涉及ADV周围的一个或多个障碍物的尺寸和位置。障碍物可以被建模为例如多边形；
(6)||Am Tλm(k)||2≤1，其中矩阵Am表示一组障碍物的第m个(mth)多边形；
(7)λm(k)≥0，μm(k)≥0，其中λm(k)和μm(k)是表示在轨迹的时间步长k处的一组障碍物的第m个(mth)多边形与ADV之间的距离的双变量，
(8)dm(k)≤0，描述在时间步长k处，k＝0，...K，m＝1，...，M，车辆与第m个(mth)障碍物多边形处的安全距离，以及d是安全距离的集合的符号。
在操作802中，开放空间规划模块308可以在第一轨迹上对目标函数执行第一二次规划(QP)优化，同时固定目标函数的第一组变量。在实施方式中，第一组变量可以包括双变量λ和μ，表示障碍物组的多边形与ADV之间在时间增量k＝0...K上的距离。在实施方式中，可以通过混合A*搜索获得第一轨迹。
在操作803中，开放空间规划模块308可以对目标函数执行第二QP优化，同时固定第二组变量并且在第一轨迹的多个点的每一个上最大化从ADV到一个或多个障碍物的每一个的边界的距离的和。在时间步长k处，ADV远离一组障碍物的任何多边形m的距离可以表示为负数，使得对于第一轨迹的所有时间步长k＝0...K，优化通过优化以下和
Figure BDA0002515351240000161
来寻求使ADV远离一组障碍物的每个多边形m的距离(即，负距离的幅度)的最大值。
在操作804中，可以确定开放空间模型目标函数的优化是否收敛到预定条件。如果是，则方法800在操作805继续，否则方法800在操作802继续。
在操作805中，开放空间规划模块808可以基于第一和第二QP优化的结果生成第二轨迹。然后可以根据第二轨迹自动地控制ADV。
应注意，如上文示出和描述的部件中的一些或全部可在软件、硬件或其组合中实施。例如，此类部件可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。可替代地，此类部件可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。
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装置、传输或显示装置内类似地表示为物理量的其它数据。
本公开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按不同的顺序执行。此外，一些操作可并行地执行而不是顺序地执行。
本公开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，可使用多种编程语言来实施如本文描述的本公开的实施方式的教导。
在以上的说明书中，已经参考本公开的具体示例性实施方式对本公开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公开的更宽泛精神和范围的情况下，可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 (20)

1.一种用于操作自动驾驶车辆的计算机实施的方法，所述方法包括：
在车道上模式下操作，包括：
基于车道标记来确定与当前车道相关联的车道配置；以及
基于所述车道配置规划轨迹；以及
响应于U形转弯的请求，切换到开放空间模式，同时在所述开放空间模式下操作；
执行三点转弯以生成所述自动驾驶车辆的向前和倒车运动，以将所述自动驾驶车辆定位在相对于目标车道的阈值前进方向和阈值距离内；以及
响应于所述自动驾驶车辆定位在相对于所述目标车道的所述阈值前进方向和所述阈值距离内，返回到所述车道上模式，以使所述自动驾驶车辆完成所述U形转弯。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括，在所述车道上模式下操作的同时，响应于确定所述自动驾驶车辆正在接近死巷，控制所述自动驾驶车辆在距离所述死巷预定距离处停止并切换到所述开放空间模式。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于所述自动驾驶车辆在最大转向角处的转弯半径来确定所述自动驾驶车辆停止处距离所述死巷的距离。
4.根据权利要求2所述的方法，还包括基于从安装在所述自动驾驶车辆上的多个传感器获得的地图数据和传感器数据来确定所述自动驾驶车辆正在接近所述死巷。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述当前车道朝向所述死巷引导，并且目标车道远离所述死巷引导，并且其中，所述当前车道和所述目标车道由车道线分开。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述车道上模式期间，自动驾驶车辆控制将所述自动驾驶车辆限制为沿着所述当前车道上的轨迹行驶。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，在所述开放空间模式期间，所述自动驾驶车辆控制被移除，从而允许所述自动驾驶车辆自由地行驶离开所述当前车道。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，如果车辆车道所处的道路没有足够的间隙用于三点转弯，则所述自动驾驶车辆还生成控制，以在调整所述自动驾驶车辆的前进方向的同时向后和向前移动所述自动驾驶车辆，直到所述自动驾驶车辆相对于所述目标车道处于所述阈值前进方向和所述阈值距离内。
9.一种其中存储有指令的非暂时性机器可读介质，所述指令在由处理器执行时使所述处理器执行操作自动驾驶车辆的操作，所述操作包括：
在车道上模式下操作，包括：
基于车道标记来确定与当前车道相关联的车道配置；以及
基于所述车道配置规划轨迹；以及
响应于U形转弯的请求，切换到开放空间模式，同时在所述开放空间模式下操作；
执行三点转弯以生成所述自动驾驶车辆的向前和倒车运动，以将所述自动驾驶车辆定位在相对于目标车道的阈值前进方向和阈值距离内；以及
响应于所述自动驾驶车辆定位在相对于所述目标车道的所述阈值前进方向和所述阈值距离内，返回到所述车道上模式，以使所述自动驾驶车辆完成所述U形转弯。
10.根据权利要求9所述的机器可读介质，其中，所述操作还包括，在所述车道上模式下操作的同时，响应于确定所述自动驾驶车辆正在接近死巷，控制所述自动驾驶车辆在距离所述死巷预定距离处停止并切换到所述开放空间模式。
11.根据权利要求10所述的机器可读介质，其中，基于所述自动驾驶车辆在最大转向角处的转弯半径来确定所述自动驾驶车辆停止处距离所述死巷的距离。
12.根据权利要求10所述的机器可读介质，其中，所述操作还包括基于从安装在所述自动驾驶车辆上的多个传感器获得的地图数据和传感器数据来确定所述自动驾驶车辆正在接近所述死巷。
13.根据权利要求10所述的机器可读介质，其中，所述当前车道朝向所述死巷引导，并且目标车道远离所述死巷引导，并且其中所述当前车道和所述目标车道由车道线分开。
14.根据权利要求9所述的机器可读介质，其中，在所述车道上模式期间，自动驾驶车辆控制将所述自动驾驶车辆限制为沿着所述当前车道上的轨迹行驶。
15.根据权利要求14所述的机器可读介质，其中，在所述开放空间模式期间，所述自动驾驶车辆控制被移除，从而允许所述自动驾驶车辆自由地行驶离开所述当前车道。
16.根据权利要求9所述的机器可读介质，其中，如果车辆车道所处的道路没有足够的间隙用于三点转弯，则所述自动驾驶车辆还生成控制，以在调整所述自动驾驶车辆的前进方向的同时向后和向前移动所述自动驾驶车辆，直到所述自动驾驶车辆相对于所述目标车道在所述阈值前进方向和所述阈值距离内。
17.一种数据处理***，包括：
处理器；以及
存储器，其联接到所述处理器以存储指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行操作自动驾驶车辆的操作，所述操作包括：
在车道上模式下操作，包括：
基于车道标记来确定与当前车道相关联的车道配置；以及
基于所述车道配置规划轨迹；以及
响应于U形转弯的请求，切换到开放空间模式，同时在所述开放空间模式下操作；
执行三点转弯以生成所述自动驾驶车辆的向前和倒车运动，以将所述自动驾驶车辆定位在相对于目标车道的阈值前进方向和阈值距离内；以及
响应于所述自动驾驶车辆定位在相对于所述目标车道的所述阈值前进方向和所述阈值距离内，返回到所述车道上模式，以使所述自动驾驶车辆完成所述U形转弯。
18.根据权利要求17所述的***，其中，所述操作还包括，在所述车道上模式下操作的同时，响应于确定所述自动驾驶车辆正在接近死巷，控制所述自动驾驶车辆在距离所述死巷预定距离处停止并切换到所述开放空间模式。
19.根据权利要求18所述的***，其中，基于所述自动驾驶车辆在最大转向角处的转弯半径来确定所述自动驾驶车辆停止处距离所述死巷的距离。
20.根据权利要求18所述的***，其中，所述操作还包括基于从安装在所述自动驾驶车辆上的多个传感器获得的地图数据和传感器数据来确定所述自动驾驶车辆正在接近所述死巷。
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