DE112022002353T5

DE112022002353T5 - Verfahren und Systeme zur Trajektorienerzeugung für ein autonomes Fahrzeug beim Überfahren einer Kreuzung

Info

Publication number: DE112022002353T5
Application number: DE112022002353.8T
Authority: DE
Inventors: Neal Seegmiller; Orson Lin; Mark Ollis; Daniel Althoff
Original assignee: Ford Global Technologies LLC
Current assignee: Ford Global Technologies LLC
Priority date: 2021-04-27
Filing date: 2022-04-26
Publication date: 2024-02-22
Also published as: CN117255755A; WO2022232776A1; US20220340138A1

Abstract

Offenbart werden Systeme und Verfahren zur Steuerung der Navigation eines autonomen Fahrzeugs durch eine Kreuzung. Zu den Methoden gehört die Bestimmung einer Hineintast-Pose eines autonomen Fahrzeugs zum Anhalten an einem Punkt innerhalb der Kreuzung, bevor ein ungeschütztes Abbiegen zum Überqueren der Kreuzung eingeleitet wird. Anschließend werden eine oder mehrere unterschiedliche Trajektorienklassen identifiziert, von denen jede mit mehreren Trajektorien verknüpft ist, die in Bezug auf die Hineintast-Pose dieselbe Kombination diskreter Aktionen ausführen. Anschließend wird ein Einschränkungssatz für jede der einen oder mehreren unterschiedlichen Trajektorienklassen auf der Grundlage der Hineintast-Pose berechnet und eine Kandidatentrajektorie wird für jede der einen oder mehreren unterschiedlichen Klassen auf der Grundlage des entsprechenden Einschränkungssatzes bestimmt. Aus den Kandidatentrajektorien wird eine Trajektorie für das autonome Fahrzeug zum Durchführen des ungeschützten Abbiegens zum Überqueren der Kreuzung ausgewählt.

Description

QUERVERWEIS UND PRIORITÄTSANSPRUCH
Die vorliegende Patentanmeldung beansprucht die Priorität der US-Patentanmeldung Nr. 17/241,285, eingereicht am 27. April 2021, die durch Bezugnahme in ihrer Gesamtheit hierin aufgenommen wird.
HINTERGRUND
Für ein erfolgreiches Design und den Einsatz autonomer Fahrzeuge (AV) ist es erforderlich, auf einer Karte, einschließlich eines Straßennetzes, einen optimalen Weg auf Straßenebene vom aktuellen Standort des autonomen Fahrzeugs zu einem bestimmten Ziel zu finden. Routen erfordern typischerweise das Überqueren von Kreuzungen, die einen gemeinsamen Bereich umfassen, durch den Fahrzeuge fahren und von dem aus sich Fahrzeuge aus mehreren Richtungen annähern können. Solche Kreuzungen gehören zu den schwierigeren Szenarien für ein AV, da Entscheidungen darüber, wann in die Kreuzung eingefahren werden soll, unter Berücksichtigung der Verkehrssteuerung (d.h. von Schildern oder Verkehrssignalen) und der vorhergesagten Aktionen anderer Verkehrsteilnehmer getroffen werden müssen. Die Herausforderungen verschärfen sich, wenn das AV ein „ungeschütztes Abbiegen“ ausführen muss, bei dem das AV eine oder mehrere Fahrspuren überqueren oder sich in diese einfädeln muss, auf denen andere Verkehrsteilnehmer Vorfahrt haben (d.h., eine Konfliktspur zu überqueren).
Verfahren nach dem Stand der Technik erfordern in der Regel, dass das AV, bevor es ein ungeschütztes Abbiegen ausführt, am Rande der Kreuzung wartet, bis alle Konfliktspuren frei von anderen Verkehrsteilnehmern oder Verkehr sind, bevor es auf einem vordefinierten Weg über die Kreuzung weiterfährt. Wenn jedoch auf einer oder mehreren Konfliktspuren ein konstanter Verkehrsstrom herrscht, führen solche Methoden dazu, dass das AV auf unbestimmte Zeit warten muss. Dies ist insbesondere an signalgesteuerten Kreuzungen problematisch, wenn das AV kein Abbiegen innerhalb eines Ampelzyklus durchführen kann (d.h., die Ampel wechselt von Rot auf Grün und wieder auf Rot, bevor das AV den Abbiegevorgang abschließen kann).
In diesem Dokument werden Methoden und Systeme beschrieben, die auf die Lösung der oben beschriebenen Probleme und/oder anderer Probleme abzielen.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
In einem oder mehreren Szenarios werden Systeme und Verfahren zur Steuerung der Navigation eines autonomen Fahrzeugs durch eine Kreuzung offenbart. Das System kann die Methoden ausführen und kann einen Prozessor und ein nichtflüchtiges computerlesbares Medium umfassen, das eine oder mehrere Programmieranweisungen enthält, die bei Ausführung durch den Prozessor den Prozessor veranlassen, die offenbarten Methoden auszuführen. Optional kann ein Computerprogrammprodukt eine oder mehrere Programmieranweisungen enthalten. Die Verfahren können den Empfang von Echtzeitinformationen zu einer Kreuzung und die Bestimmung einer Hineintast-Pose oder Hereinschleich-Pose („loiter pose“) - auch als „Trödel-Pose“ oder „Herum lunger-Pose“ bezeichnet - eines autonomen Fahrzeugs zum Anhalten an einem Punkt innerhalb der Kreuzung umfassen, bevor ein ungeschütztes Abbiegen zum Überqueren der Kreuzung eingeleitet wird. Die Methoden können auch die Identifizierung einer oder mehrerer unterschiedlicher Trajektorienklassen umfassen, von denen jede mit mehreren Trajektorien assoziiert ist, die dieselbe Kombination diskreter Aktionen zum Ausführen des ungeschützten Abbiegens in Bezug auf die Hineintast-Pose erfordern. Anschließend kann ein Einschränkungssatz für jede der einen oder mehreren unterschiedlichen Klassen von Trajektorien auf der Grundlage der Hineintast-Pose berechnet werden, und eine Kandidatentrajektorie kann für jede der einen oder mehreren unterschiedlichen Klassen auf der Grundlage des entsprechenden Einschränkungssatzes bestimmt werden. Aus den Kandidatentrajektorien kann eine Trajektorie für das autonome Fahrzeug zum Durchführen des ungeschützten Abbiegens zum Überqueren der Kreuzung ausgewählt werden.
In verschiedenen Implementierungen kann die ausgewählte Trajektorie dazu führen, dass das autonome Fahrzeug in die Hineintast-Pose übergeht und darauf wartet, dass Objekte auf einer oder mehreren Konfliktspuren das autonome Fahrzeug passieren, bevor es das ungeschützte Abbiegen zum Überqueren der Kreuzung durchführt. Optional können die Verfahren auch das Veranlassen des autonomen Fahrzeugs umfassen, das ungeschützte Abbiegen unter Verwendung der ausgewählten Trajektorie auszuführen.
In verschiedenen Implementierungen kann die Hineintast-Pose entweder als Teil einer Kartenerstellungsphase außerhalb des autonomen Fahrzeugs und/oder in Echtzeit durch ein Bordcomputergerät des autonomen Fahrzeugs bestimmt werden. In verschiedenen Ausführungsformen kann die Hineintast-Pose eine Anhalteposition entlang eines Referenzpfads zum Überqueren der Kreuzung, einen seitlichen Versatz zwischen der Anhalteposition und einem Referenzpunkt des autonomen Fahrzeugs, wenn es sich in der Hineintast-Pose befindet, sowie einen Gierversatz zwischen einem ersten Kurs des autonomen Fahrzeugs in der Hineintast-Pose und einem zweiten Kurs, der erforderlich ist, um dem Referenzpfad zu folgen, umfassen. Optional kann die Hineintast-Pose bestimmt werden, indem der Anhalteort auf der Grundlage einer Kostenfunktion bestimmt wird, die beispielsweise folgende Faktoren berücksichtigen kann, ohne hierauf beschränkt zu sein: Einen Anhalteort, der anderen Verkehrsteilnehmern die Absicht des autonomen Fahrzeugs signalisiert, dass das autonome Fahrzeug an einer bestimmten Stelle bei frühestmöglicher Gelegenheit über die Kreuzung fahren wird, die kinematische Fähigkeit des autonomen Fahrzeugs, aus der Hineintast-Pose herauszulenken, die Dauer, die das autonome Fahrzeug in einer oder mehreren Konfliktregionen verbringen muss, wenn es das ungeschützte Abbiegen aus der Hineintast-Pose vollzieht, die Sichtbarkeit von Verkehrssignalen aus der Hineintast-Pose heraus, die Sichtbarkeit entgegenkommender Objekte in Konfliktspuren aus der Hineintast-Pose heraus und/oder, ob sich die Hineintast-Pose innerhalb einer Gegenspur befindet. Zusätzlich oder alternativ kann die Hineintast-Pose durch Bestimmen des seitlichen Versatzes und des Gierversatzes derart bestimmt werden, dass ein Mindestabstand zwischen einer Standfläche des autonomen Fahrzeugs in der Hineintast-Pose und einer Konfliktspur der Kreuzung größer oder gleich einem Zielabstand ist. In derartigen Ausführungsformen kann der Zielabstand so bestimmt werden, dass ein Objekt auf der Konfliktspur das autonome Fahrzeug passieren kann, wenn es sich in der Hineintast-Pose befindet, ohne mit dem autonomen Fahrzeug zu kollidieren.
In bestimmten Implementierungen können die eine Klasse oder die mehreren unterschiedliche Klassen von Trajektorien - ohne Beschränkung hierauf - eine Trajektorie umfassen, die das autonome Fahrzeug an einer Haltelinie zum Stehen bringt, bevor es in die Kreuzung einfährt, eine Trajektorie, die das autonome Fahrzeug in der Hineintast-Pose innerhalb der Kreuzung über einen vollständigen Planungshorizont zum Halten bringt, eine Trajektorie, die das autonome Fahrzeug an der Hineintast-Pose innerhalb der Kreuzung über weniger als einen gesamten Planungshorizont zum Stehen bringt, eine Trajektorie, die durch die Kreuzung fortschreitet, indem sie gegenüber der Hineintast-Pose ausschert oder abweicht und/oder eine Trajektorie, die durch die Kreuzung verläuft, ohne von der Hineintast-Pose auszuscheren bzw. abzuweichen.
In bestimmten Implementierungen können die Methoden auch das Verwerfen einer identifizierten bestimmten Klasse von Trajektorien umfassen, die auf der Grundlage der empfangenen Echtzeitinformationen als nicht realisierbar eingestuft wurden.
In einer oder mehreren Implementierungen kann das Auswählen der Trajektorie für das autonome Fahrzeug zum Ausführen des ungeschützten Abbiegens zum Überqueren der Kreuzung das Zuweisen einer Bewertung zu jeder der einen oder mehreren Kandidatentrajektorien umfassen, beispielsweise basierend auf einem Kollisionsrisiko mit einer oder mehreren Objekte auf der Kreuzung, dem Fahrgastkomfort, einem geplanten Halteort an der Kreuzung, bei dem es sich um die ermittelte Hineintast-Pose handelt, und/oder die Unentschlossenheit des autonomen Fahrzeugs hinsichtlich der Frage, ob es über die Kreuzung weiterfahren oder in der Hineintast-Pose warten soll. Optional kann die Zuweisung der Punktzahl auch das Entfernen oder Nichtberücksichtigen einer oder mehrerer Pönalisierungen oder Strafen im Zusammenhang mit dem autonomen Fahrzeug umfassen, wie z.B. eine Pönalisierung für das Anhalten innerhalb der Kreuzung an einer Querstraße, eine Pönalisierung für das Durchfahren der Kreuzung an einer Ampel im Anhaltezustand für eine bestimmte Zeitspanne, od. dgl.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN

1 zeigt eine beispielhafte Kreuzung, an der ein autonomes Fahrzeug ungeschützt abbiegen muss.
In 2 ist ein Flussdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zum Erzeugen einer Trajektorie über eine Kreuzung dargestellt.
3 veranschaulicht eine beispielhafte Hineintast-Pose einschließlich einer Anhalteposition, eines seitlichen Versatzes und eines Gierversatzes.
4 veranschaulicht eine beispielhafte Hineintast-Pose zum Ausführen eines ungeschützten Abbiegens an der Kreuzung 100 von 1.
5 veranschaulicht ein Flussdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zur Geltendmachung der Vorfahrt, um ein ungeschütztes Abbiegen an einer Kreuzung während einer gelben und/oder roten Ampelphase zu beenden.
6 veranschaulicht eine beispielhafte Clearing-Pose oder Freigabepose eines autonomen Fahrzeugs.
7 veranschaulicht ein Beispielsystem, das ein autonomes Fahrzeug umfasst.
8 veranschaulicht ein Blockdiagramm verschiedener Komponenten einer beispielhaften Steuerung eines autonomen Fahrzeugs.
9 ist ein Blockdiagramm von Elementen eines Computergeräts, auf dem die verschiedenen Systeme und Methoden in diesem Dokument implementiert werden könnten.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Die in diesem Dokument verwendeten Singularformen „ein“, „eine“ und „der/die/das“ sollen jeweils Pluralformen einschließen, sofern der Kontext nicht eindeutig etwas anderes erfordert. Sofern nicht anders definiert, haben alle hier verwendeten technischen und wissenschaftlichen Begriffe die gleiche Bedeutung, wie sie von einem Fachmann allgemein verstanden wird. Wie in diesem Dokument verwendet, soll der Begriff „umfassend“ im Sinne von „einschließend“, aber nicht beschränkt hierauf verstanden werden. Definitionen für zusätzliche Begriffe, die für dieses Dokument relevant sind, finden sich am Ende dieser detaillierten Beschreibung.
Wie oben erläutert, ist es für ein autonomes Fahrzeug häufig schwierig, schnell eine geeignete Trajektorie (die einen Weg sowie Zielgeschwindigkeiten und -beschleunigungen umfassen kann) zum Manövrieren über eine Kreuzung zu bestimmen und dabei Objekten auszuweichen, deren Wege sich mit dieser innerhalb eines vorgegebenen Planungshorizonts des autonomen Fahrzeugs kreuzen könnten. Solche Szenarien entstehen beispielsweise bei einem ungeschützten Linksabbiegen, bei dem das autonome Fahrzeug eine oder mehrere „Konfliktspuren“ kreuzen oder auf diese auffahren muss, auf denen andere Objekte oder Verkehrsteilnehmer Vorfahrt haben. Autonome Fahrzeuge warten typischerweise außerhalb der Kreuzung, bis alle Konfliktspuren verkehrsfrei sind, und fahren dann entlang einer vordefinierten Trajektorie durch die Kreuzung. Wie hierin verwendet, ist eine Konfliktspur eine Fahrspur, die das autonome Fahrzeug überqueren und/oder in die es einfahren muss und auf der es mit anderen Verkehrsteilnehmern eine Vorfahrt aushandeln muss (z.B., wenn andere Verkehrsteilnehmer gegenüber dem autonomen Fahrzeug Vorfahrt haben). Wie zum Beispiel in 1 dargestellt, kann ein autonomes Fahrzeug 101, wenn es eine ungeschützte Linkskurve auf der Fahrspur 115 (mit einem Referenzpfad 115(a)) plant, an einer Haltelinie 110 warten, bevor es in die Kreuzung 100 einfährt. Um das Abbiegen auszuführen, muss das autonome Fahrzeug Konfliktspuren überqueren (z.B. sind die Spuren 111, 112 gegenüberliegende Konfliktspuren und 113 ist eine Querkonfliktspur), wo es anderen Objekten in solchen Konfliktspuren Vorfahrt gewähren muss. Wenn es jedoch einen konstanten Verkehrsstrom auf der Konfliktspur gibt (z.B. die Objekte 121 und 122 mit entsprechenden vorhergesagten Trajektorien 121(a) und 122(a)), kann das autonome Fahrzeug unbegrenzt an der Haltelinie 110 warten, im Gegensatz zu einem menschlichen Fahrer, der typischerweise vorwärts in die Kreuzung einfährt und sich in die Kreuzung hineintastest oder in diese hereinschleicht oder „herumlungert“ (d.h. eine kurze Zeit wartet), um seine Absicht zu signalisieren, über die Kreuzung weiterzufahren.
Die aktuelle Offenlegung beschreibt Systeme und Methoden zum Erzeugen einer autonomen Fahrzeugtrajektorie zum Ausführen eines ungeschützten Abbiegens über eine Kreuzung, die das Hineintasten oder „Herumlungern“ in einer definierten Position einschließt, die anderen Verkehrsteilnehmern signalisiert, dass das autonome Fahrzeug beabsichtigt, über die Kreuzung zu fahren (ähnlich einem menschlichen Fahrer). Das autonome Fahrzeug fährt dann zum frühestmöglichen Zeitpunkt über die Kreuzung (z.B., wenn das die geplante Trajektorie frei von herannahendem Verkehr ist und während die Ampel für das autonome Fahrzeug auf Grün steht, oder innerhalb kurzer Zeit, nachdem die Ampel für das autonome Fahrzeug auf Gelb/Rot gewechselt hat).
Nunmehr bezugnehmend auf 2 ist ein Flussdiagramm dargestellt, das ein Beispielverfahren zur Trajektoriengenerierung zum Überqueren einer Kreuzung veranschaulicht. Wie aus der Offenbarung hervorgeht, ist die Reihenfolge der Operationen innerhalb des Verfahrens nicht auf die in der Abbildung dargestellte sequentielle Ausführung beschränkt, sondern kann je nach Anwendbarkeit und in Übereinstimmung mit der vorliegenden Offenbarung in einer oder mehreren unterschiedlichen Reihenfolgen durchgeführt werden. In verschiedenen Ausführungsformen kann die Ausführung des Verfahrens auf der Grundlage eines oder mehrerer vorgegebener Ereignisse geplant werden und/oder kann kontinuierlich während des Betriebs eines autonomen Fahrzeugs ausgeführt werden.
Bei 202 kann das System eine Route zu einem Ziel generieren, die als Folge zusammenhängender Fahrspuren/Fahrspursegmente in einer Karte dargestellt werden kann, der das autonome Fahrzeug folgen kann, um das Ziel zu erreichen. Die Route kann optional im Hinblick auf eine Kosten-/Ertragsfunktion optimal sein, die ausschließlich auf Informationen im Straßennetz (und nicht auf Echtzeit-wahrnehmungsinformationen) basiert. Zum Generieren des Pfads kann das System Straßennetzinformationen erhalten, die einem geografischen Gebiet von Interesse entsprechen, beispielsweise aus einem Kartendatenspeicher. In einigen Ausführungsformen können die Straßennetzinformationen eine Karte (z.B. eine Karte auf Fahrspurebene, eine Karte auf Straßenebene usw.) des geografischen Standorts umfassen. Eine Karte kann eine grafische Darstellung einer Sammlung miteinander verbundener Straßen im geografischen Gebiet sein und Straßen, Fahrspuren und Fahrspursegmente umfassen. Eine Straße besteht aus einer oder mehreren angrenzenden Fahrspuren, und Fahrspuren können in Längsrichtung in Fahrspursegmente unterteilt sein.
Das System kann optional einen „Referenzpfad“ durch die Fahrspuren/Fahrspursegmente in der Route generieren. Der Referenzpfad kann üblichen Mustern der Fahrzeugfahrt entlang einer oder mehrerer Fahrspuren entsprechen. Solche Referenzpfade können vordefiniert sein, beispielsweise die Mittellinie der Fahrspuren. Optional kann der Referenzpfad auf der Grundlage historischer Beobachtungen von Fahrzeugen oder anderen Objekten über einen bestimmten Zeitraum hinweg generiert werden (z.B. Referenzpfade für Geradeausfahrt, Spurzusammenführung, Abbiegen oder Ähnliches). Der Referenzpfad berücksichtigt keine Echtzeit-Wahrnehmungsinformationen bezüglich der Umgebung des autonomen Fahrzeugs. In verschiedenen Ausführungsformen kann der Referenzpfad als Koordinatensystem für die Planung einer Trajektorie dienen und das autonome Fahrzeug ist möglicherweise nicht darauf beschränkt, dem Referenzpfad durch die Fahrspur zu folgen.
Bei 204 kann das System ermitteln, ob das Durchqueren der Route erfordert, dass das autonome Fahrzeug ein ungeschütztes Abbiegen ausführt (z.B. eine ungeschützte Linkskurve, eine ungeschützte Rechtskurve, eine ungeschützte Kehrtwende, usw.). Wie hierin verwendet, bezieht sich „ungeschütztes Abbiegen“ auf jedes Abbiegemanöver, das von einem autonomen Fahrzeug über eine Kreuzung ohne Hilfe einer Verkehrssignalisierung mit Vorfahrt des Fahrzeugs gegenüber anderen Verkehrsteilnehmern auf Konfliktspuren (z.B. einem Stoppschild oder einer Ampel mit grünem Pfeil) durchgeführt wird. Daher muss das autonome Fahrzeug bei einem ungeschützten Abbiegen entgegenkommenden Objekten (z.B. Radfahrern, Fahrzeugen usw.) vor dem Abbiegen Vorfahrt gewähren. Optional kann das System auch ermitteln, ob es für das autonome Fahrzeug angebracht ist, vor und/oder während des ungeschützten Abbiegens an einer bestimmten Position an der Kreuzung zu verweilen, um entgegenkommenden Objekten an der Kreuzung Vorfahrt zu gewähren. Hineintasten oder In-die-Kreuzung-Einschleichen bzw. „Herumlungern“ ist beispielsweise nicht angebracht, wenn es mehrere benachbarte Abbiegespuren gibt und das autonome Fahrzeug ein Abbiegen von der inneren Abbiegespur aus ausführt, da eine Hineintast-Pose für die innere Abbiegespur zu einem unzulässigen Eingriff in die äußere Abbiegespur führen könnte. In einem anderen Beispiel ist Hereinschleichen möglicherweise nicht angemessen, wenn eine Ampel ein geschütztes Abbiegen unterstützt (grüner Pfeil), da das autonome Fahrzeug dann das Risiko minimieren kann, indem es an der Haltelinie auf ein geschütztes Abbiegen wartet, anstatt sich in die Kreuzung hereinzuschleichen, um ungeschützt abzubiegen. Das System kann auf dieser Grundlage die Feststellung treffen, ob das Durchqueren der Route ein ungeschütztes Abbiegen des autonomen Fahrzeugs erfordert und/oder, ob es angemessen ist, dass sich das autonome Fahrzeug an eine bestimmten Position in der Kreuzung hineintastet, z.B. basierend auf ein oder mehreren Verkehrsregeln, Karteninformationen oder Ähnlichem, die mit dem ermittelten Pfad verknüpft sind. Wenn das autonome Fahrzeug kein ungeschütztes Abbiegen durchführen muss und/oder ein Hereinschleichen in die Kreuzung für das ungeschützte Abbiegen nicht angemessen ist (204: NEIN), kann das autonome Fahrzeug eine Trajektorie (212) zum Überqueren der Kreuzung entlang der Route mit beliebigen bekannten oder zukünftig bekannt werdenden Methoden zur Trajektoriengenerierung erzeugen.
Wenn das autonome Fahrzeug jedoch ein ungeschütztes Abbiegen ausführen muss, bei dem es angemessen ist, in die Kreuzung hereinzuschleichen bzw. „herumzulungern“ (204: JA), kann das System eine Hineintast-Pose (206) bestimmen, bei der es sich um eine Pose handelt, in der das autonome Fahrzeug sich Hineintasten oder „herumlungern“ kann, damit entgegenkommende Objekte, die bei Fahrspurkonflikten Vorfahrt haben, dem Pfad ausweichen, bevor das autonome Fahrzeug ungeschützt durch solche Fahrspurkonflikte abbiegt. Eine Hineintast-Pose findet typischerweise innerhalb der Kreuzung statt (d.h. jenseits der in 1 gezeigten Haltelinie 110).
Um die Hineintast-Pose zu bestimmen, kann das System zunächst einen Anhalteort entlang des Referenzpfads bestimmen, indem es beispielsweise ein ID-Optimierungs- oder Liniensuchproblem verwendet. Da eine Hineintast-Pose drei Freiheitsgrade (x, y, Gier) hat, kann das System dann anhand der Anhalteposition einen seitlichen Versatz und einen Richtungsversatz bestimmen, sodass der Fußabdruck des autonomen Fahrzeugs mindestens um einen Zielabstand oder eine Zieldistanz von der einen oder den mehreren Konfliktspuren entfernt liegt. Die Anhalteposition zusammen mit dem seitlichen Versatz und dem Gierversatz geben zusammen eine Hineintast-Pose an. Der seitliche Versatz ist der senkrechte Abstand zwischen der Anhalteposition auf dem Referenzpfad und einem Referenzpunkt (z.B. dem Schwerpunkt) des autonomen Fahrzeugs in der Hineintast-Pose, und der Gierversatz ist der Abstandswinkel zwischen der Richtung des autonomen Fahrzeugs, wenn es sich in der Hineintast-Pose befindet, und dem Kurs, der erforderlich wäre, um dem Referenzpfad zu folgen.
Zum Beispiel veranschaulicht 3 die Hineintast-Pose des autonomen Fahrzeugs 101 beim Ausführen eines ungeschützten Linksabbiegens zum Überqueren der in 1 gezeigten Kreuzung 100. Wie gezeigt, umfasst die Hineintast-Pose eine Anhalteposition am Punkt 301 entlang des Referenzpfads 115(a), einen seitlichen Versatz „I“ und den Gierversatz „Θ“. Die Werte von I und Θ werden so bestimmt, dass der minimale Abstand „d“ zwischen der Grundfläche des autonomen Fahrzeugs und einer der Konfliktspuren größer oder gleich einem definierten Spielraum oder Abstand ist. Beispielsweise kann der Spielraum so konfiguriert sein, dass das autonome Fahrzeug die gegnerische Konfliktspur 111 nicht blockiert. Zusätzlich und/oder alternativ kann der Spielraum so konfiguriert sein, dass das autonome Fahrzeug Verkehrsteilnehmer hinter dem autonomen Fahrzeug (z.B. ein Objekt, das nicht das gleiche ungeschützte Abbiegen wie das autonome Fahrzeug ausführen muss) nicht daran hindert, das autonome Fahrzeug auf der rechten Seite zu passieren und weiter zu einer anderen Ausfahrt der Kreuzung zu fahren (z.B. geradeaus weiterfahren, rechts abbiegen, usw.).
In verschiedenen Implementierungen kann das System die Halteposition in Bezug auf den Referenzpfad und die entsprechende Hineintast-Pose bestimmen, indem es eine Kostenfunktion optimiert, die Faktoren wie - jedoch nicht beschränkt hierauf - berücksichtigt, wie: Eine Halteposition, die anderen Verkehrsteilnehmern die Absicht des autonomen Fahrzeugs signalisiert, dass das autonome Fahrzeug die Kreuzung zum frühestmöglichen Zeitpunkt zu passieren beabsichtigt; ob es kinematisch möglich ist oder nicht, aus der Halteposition herauszulenken; die Dauer, die das autonome Fahrzeug ausgehend von der Hineintast-Pose in einer oder mehreren Konfliktregionen bis zum Abschluss des Abbiegevorgangs über die Kreuzung verbringen muss, die Sichtbarkeit von Verkehrssignalen (z.B. von Ampeln) von der Halteposition aus, die Sichtbarkeit entgegenkommender Objekte auf Konfliktspuren von der Halteposition aus; ob sich die Halteposition auf einer Gegenfahrbahn befindet oder nicht, oder Ähnliches. Eine solche Kostenfunktion kann jedem Faktor unterschiedliche Gewichtungen, Pönalisierungen, Belohnungen, usw. zuweisen.
Beispielsweise kann die Kostenfunktion eine Belohnung für einen Anhalteort umfassen, der anderen Objekten an der Kreuzung die Absicht des autonomen Fahrzeugs signalisiert, dass das autonome Fahrzeug so schnell wie möglich über die Kreuzung fahren wird, und/oder eine Pönalisierung für Anhalteorte, die ein solches Signal nicht bereitstellen. Beispiele für solche Standorte können unter anderem - ohne Beschränkung hierauf - sein: Zebrastreifen, eine Querstraße, od. dgl. An ampelgesteuerten Kreuzungen würde dies anderen Objekten an der Kreuzung signalisieren, dass das autonome Fahrzeug im aktuellen Ampelzyklus (d.h. Rot → Grün → Rot) über die Kreuzung zu fahren beabsichtigt, denn wenn das autonome Fahrzeug in einer Kreuzung, auf einem Überweg od. dgl. stehen bleiben würde, nachdem sich der Zustand der Ampel geändert hat, würde das autonome Fahrzeug dann den Querverkehr blockieren.
In einem anderen Beispiel kann die Kostenfunktion eine Pönalisierung oder Strafe für das Anhalten an Orten beinhalten, von denen aus das autonome Fahrzeug kinematisch nicht auslenken kann (d.h., das autonome Fahrzeug kann keinen kinematisch machbaren Weg von der Hineintast-Pose zum Kreuzungsausgang finden) und/oder eine Belohnung für das Anhalten an Orten, von denen aus das autonome Fahrzeug kinematisch auslenken kann. Die kinematische Machbarkeit kann bewertet werden, indem nach einem Pfad von der Hineintast-Pose zu einem Zielort in der Nähe des Kreuzungsausgangs gesucht wird, an dem dieser wieder mit dem Referenzpfad verbunden werden soll, der Kriterien erfüllt, zu denen unter anderem eine Krümmung innerhalb der minimalen Wenderadiusfähigkeiten des autonomen Fahrzeugs und der Aufenthalt innerhalb des befahrbaren Bereichs gehören können. Der Pfad kann unter Verwendung aller derzeit oder künftig bekannten Methoden ermittelt werden, beispielsweise - ohne Einschränkung - mittels Berechnung eines Dubin-Pfads (der die kürzeste Kurve zwischen zwei Punkten mit bekannter Position und Orientierung ist, die durch gerade Liniensegmente und Bögen mit konstantem Radius dargestellt wird), die Konstruktion eines Splines oder die Integration eines kinematischen Modells des autonomen Fahrzeugs über die Zeit.
In ähnlicher Weise kann die Kostenfunktion eine zunehmende Pönalisierung (und/oder eine abnehmende Belohnung) für die Verlängerung der Dauer umfassen, die das autonome Fahrzeug in einer oder mehreren Konfliktregionen (z.B. Konfliktspuren) verbringen muss, wenn es aus dem Hineintast-Posen-Gebiet herauskommt. Die zum Durchqueren einer Konfliktregion erforderliche Zeit kann von einer oder mehreren dynamischen Grenzen des autonomen Fahrzeugs (z.B. der zulässigen Längsbeschleunigung, der zulässigen Querbeschleunigung, der Lenkgeschwindigkeit, usw.) sowie von Attributen des Weges abhängen, den das autonome Fahrzeug zurücklegt, um das Abbiegen abzuschließen, wie etwa die Krümmung und/oder Krümmungsrate des Pfades, die Länge des Pfades innerhalb der Konfliktregion od. dgl.
In bestimmten Implementierungen kann die Kostenfunktion eine Pönalisierung oder Strafe für eine Halteposition vorsehen, von der aus Verkehrssignale (z.B. Ampeln, usw.) nicht sichtbar sind, und/oder eine Belohnung für einen Halteposition vorsehen, von der aus Verkehrssignale sichtbar sind. In ähnlicher Weise kann die Kostenfunktion eine Pönalisierung für eine Halteposition umfassen, von der aus Objekte, die auf Konfliktspuren auf das autonome Fahrzeug zusteuern, nicht sichtbar sind und/oder eine Belohnung für eine Halteposition vorsehen, von der aus solche Objekte sichtbar sind.
Zusätzlich und/oder alternativ kann die Kostenfunktion eine Pönalisierung oder Strafe für eine Halteposition vorsehen, die dazu führt, dass zumindest ein Teil des autonomen Fahrzeugs in eine Gegenabbiegespur hineinragt (d.h. Abbiegespuren, die in die entgegengesetzte Richtung zur Abbiegerichtung des autonomen Fahrzeugs gerichtet sind, wie beispielsweise die in 1 gezeigte Fahrspur 114) und/oder eine Belohnung für eine Halteposition vorsehen, die nicht dazu führt, dass das autonome Fahrzeug in eine Gegenabbiegespur hineinragt.
Es ist zu beachten, dass das System die Hineintast-Pose bestimmen kann, bevor das autonome Fahrzeug eine Kreuzung überquert (z.B. „off-board“ im Rahmen des Kartenerstellungsprozesses), um beispielsweise den Verbrauch von Rechenressourcen zu reduzieren und Latenzprobleme zur Laufzeit zu vermeiden, od. dgl. Zusätzlich und/oder alternativ kann das System die Hineintast-Pose zur Laufzeit (z.B. an Bord des autonomen Fahrzeugs) ermitteln, um Echtzeit-Wahrnehmungsinformationen zu berücksichtigen.
In dem Trajektoriengenerierungsschritt 208 kann das System für jeden Bewegungsplanungszyklus oder Horizont kontinuierlich eine realisierbare Trajektorie für das autonome Fahrzeug planen, um die Kreuzung zu überqueren. In einer oder mehreren Ausführungsformen kann das System die Trajektorie generieren (208), indem es bei 281 Echtzeit-Wahrnehmungsinformationen empfängt (z.B. in Bezug auf die Kreuzung und/oder einen Bereich um die Kreuzung herum). Die Echtzeitinformationen können unter anderem Wahrnehmungsinformationen entsprechend einem oder mehreren Objekten (stationär oder in Bewegung), die an der Kreuzung erkannt wurden, Trajektorienvorhersagen in Bezug auf ein oder mehrere erkannte Objekte, die Umgebung des autonomen Fahrzeugs (z.B. Ampeln, Stoppschilder, Kreuzungen, Fußgängerüberwege, Karteninformationen usw.), aktuelle Zustandsinformationen des autonomen Fahrzeugs, od. dgl. umfassen. Darüber hinaus kann die Trajektorienerzeugung 306 in einem krummlinigen Koordinatensystem in Bezug auf einen Referenzpfad vorgenommen werden, der mit der Kreuzung korrespondiert. Der Referenzpfad stellt topologische Beziehungen zwischen dem autonomen Fahrzeug und den Objekten/Orten im krummlinigen Raum her. In einem derartigen Koordinatensystem kann das autonome Fahrzeug leichter unterscheiden, ob es sich vor oder hinter etwas oder links oder rechts von etwas befindet.
Das System kann eine oder mehrere unterschiedliche Klassen (basierend auf einer Analyse der empfangenen Echtzeitinformationen) von Trajektorien 282 bestimmen (z.B. durch Durchführen einer topologischen Planung), wobei jede unterschiedliche Klasse einem Satz von Trajektorien zugeordnet ist, die dieselben diskreten Aktionen (z.B. diskrete topologische Aktionen) in Bezug auf die Durchführung des ungeschützten Linksabbiegens an der Kreuzung verwenden. Beispiele für solche diskreten Aktionen können unter anderem ein Anhalten an der Haltelinie (vgl. 110 in 1) sein - typischerweise gewählt, wenn ein Stoppschild, eine rote Ampel und/oder ein anderes Anhaltesignal vorhanden ist, bevor das autonome Fahrzeug in die Kreuzung einfährt; ein Anhalten in der Hineintast-Pose an der Kreuzung - typischerweise gewählt, wenn das autonome Fahrzeug über den gesamten Planungshorizont auf Objekte warten muss, die durch gegenüberliegende Konfliktspuren fahren; ein Überfahren der Kreuzung, jedoch mit vorübergehendem Halt in der Hineintast-Pose (d.h. Anhalten in der Hineintast-Pose für weniger als den Planungshorizont) - wird normalerweise gewählt, wenn das autonome Fahrzeug für weniger als den gesamten Planungshorizont auf Objekte warten muss, die durch gegenüberliegende Konfliktspuren fahren (ungefähr 8-12 Sekunden, ungefähr 9 -11 Sekunden, ungefähr 10 Sekunden, ungefähr 9 Sekunden, ungefähr 11 Sekunden, usw.); ein Überfahren der Kreuzung, ohne in der Hineintast-Pose anzuhalten, aber dennoch unter Einnahme der Hineintast-Pose - typischerweise gewählt, wenn das autonome Fahrzeug feststellt, dass ein Warten auf Objekte auf gegenüberliegenden Konfliktspuren derzeit nicht notwendig ist, jedoch die Möglichkeit besteht, dass in Zukunft noch gewartet werden muss; ein Überfahren der Kreuzung, ohne anzuhalten und ohne die Hineintast-Pose einzunehmen - wird typischerweise dann gewählt, wenn keine oder nur eine vernachlässigbare Möglichkeit besteht, auf Objekte in gegenüberliegenden Konfliktspuren warten zu müssen; od. dgl. Es ist zu beachten, dass andere Aktionen, die das autonome Fahrzeug zur Ausführung des ungeschützten Abbiegens durchführen kann, in den Umfang dieser Offenbarung fallen, wie z.B. das Verfolgen eines Objekts, das Überholen eines Objekts, das Wechseln der Fahrspur, das Anhalten vor einem Objekt, oder Ähnliches. Dem Fachmann ist klar, dass sich die topologische Planung auch auf eine taktische Planung oder eine Verhaltensplanung beziehen kann und topologisch unterschiedliche Aktionen als taktisch oder verhaltensmäßig unterschiedliche Aktionen bezeichnet werden können.
Das System kann optional eine oder mehrere der Trajektorienklassen verwerfen, wenn sie auf Grundlage der Echtzeit-Wahrnehmungsinformationen als undurchführbar bestimmt werden. Wenn das autonome Fahrzeug beispielsweise bereits in eine gegnerische Konfliktspur eingebogen ist (z.B. die Spur 111 oder die Spur 112 aus 1), ist es für das autonome Fahrzeug nicht länger möglich, in der Hineintast-Pose zu warten, und alle Klassen, die dort anhalten oder durch die Hineintast-Pose verlaufen, können verworfen werden. Wenn es in ähnlicher Weise mehrere benachbarte Abbiegespuren gibt, auf denen das autonome Fahrzeug das ungeschützte Linksabbiegen ausführen kann, würde eine Hineintast-Pose innerhalb der inneren Abbiegespur einen Verstoß gegen die äußere Abbiegespur darstellen und eine Klasse, die die Aktion des Wartens an und/oder des Durchlaufens einer Hineintast-Pose beinhaltet, kann verworfen werden. In einem anderen Beispiel, wenn eine Ampel ein geschütztes Abbiegen unterstützt (grüner Pfeil), kann das autonome Fahrzeug das Risiko minimieren, indem es an der Haltelinie auf ein geschütztes Abbiegen wartet, anstatt ein ungeschütztes Abbiegen nach links auszuführen, und eine Klasse, die die Aktion des Wartens umfasst und/oder das Durchlaufen einer solchen Hineintast-Pose kann verworfen werden. In ähnlicher Weise kann das autonome Fahrzeug das Risiko minimieren, indem es an der Haltelinie auf ein geschütztes Abbiegen wartet, anstatt ein ungeschütztes Abbiegen nach links durchzuführen, wenn eine gegnerische Konfliktspur wechselseitig auf die Fahrspur des autonomen Fahrzeugs zielt (z.B. an einer allseits durch Stoppschilder kontrollierten Kreuzung), und eine Klasse, die die Aktion des Wartens in einer Hineintast-Pose oder und/oder ein Durchfahren derselben beinhaltet, kann verworfen werden.
Das System kann die Hineintast-Pose verwenden, um einen Einschränkungssatz (283) für eine Klasse von Trajektorien zu generieren, wobei der Einschränkungssatz eine oder mehrere Einschränkungen enthält. Eine Reihe von Einschränkungen definiert eine konvexe Hülle (begrenzter Bereich) im krummlinigen Raum, innerhalb derer die Trajektorie des autonomen Fahrzeugs für eine Klasse von Trajektorien begrenzt ist. Wie oben besprochen, kann das autonome Fahrzeug diskrete Maßnahmen ergreifen, um das ungeschützte Abbiegen zum Überqueren der Kreuzung auszuführen, und jede diskrete Aktion führt zu einer oder mehreren Einschränkungen im krummlinigen Raum. Beispielsweise kann die diskrete Aktion, an der Haltelinie anzuhalten, zu einer Längsbeschränkung führen, die erfordert, dass das autonome Fahrzeug nicht in Längsrichtung über die Position der Haltelinie hinausfährt. Die diskrete Aktion, in der Hineintast-Pose anzuhalten, kann sowohl zu einer Längsbeschränkung führen, die das autonome Fahrzeug dazu zwingt, in Längsrichtung nicht über die Hineintast-Pose hinaus zu fahren, als auch zu einer seitlichen Beschränkung, die dazu führt, dass das autonome Fahrzeug durch die Hineintast-Pose hindurchfahren muss. Die diskrete Aktion, in der Hineintast-Pose anzuhalten, kann auch zu einer seitlichen Einschränkung führen, die das autonome Fahrzeug dazu zwingt, sich rechts vom gegnerischen Nachbarkonflikt zu halten (für ein ungeschütztes Linksabbiegen). Die diskrete Aktion, über die Kreuzung zu fahren, ohne anzuhalten, aber dennoch durch die Hineintast-Pose auszuweichen, führt möglicherweise nur zu einer seitlichen Einschränkung, die das autonome Fahrzeug dazu zwingt, durch die Hineintast-Pose zu fahren. Die diskrete Aktion, durch die Kreuzung zu fahren, ohne anzuhalten oder durch die Hineintast-Pose auszuweichen, kann zu keinen Längs- oder Querbeschränkungen führen. Die oben genannten Aktionen und Einschränkungen werden zu Beispielzwecken bereitgestellt und andere mögliche Aktionen und/oder Einschränkungen liegen im Rahmen dieser Offenbarung. Optional kann das System zusätzlich zu den oben beschriebenen Einschränkungen (z.B. Einschränkungen zur Vermeidung von Kollisionen mit Objekten hinter dem autonomen Fahrzeug) auch laterale Einschränkungen und/oder solche lateralen Einschränkungen berücksichtigen, die nichts mit der Durchführung des ungeschützten Abbiegens zu tun haben.
Bei 284 kann das System eine Trajektorie für jede Trajektorienklasse und den entsprechenden Einschränkungssatz optimieren, um eine Kandidatentrajektorie für diese Klasse zu bestimmen. Diese Optimierung kann unter Verwendung einer modellprädiktiven Steuerung oder eines anderen Algorithmus durchgeführt werden, um eine dynamisch realisierbare und komfortable Trajektorie zu erzeugen, die den Randbedingungssatz erfüllt. Das System kann die Gewichtung von Hineintast-Beschränkungen reduzieren, indem den Beschränkungen relativ höhere Gewichte zugewiesen werden, um die Krümmung und die Querbeschleunigung zu reduzieren. In ähnlicher Weise kann das System das Längsintervall, über das bei höheren Geschwindigkeiten Hineintast-Beschränkungen gelten, zurückziehen oder verringern. Diese Variationen können zu gleichmäßigeren Trajektorien führen, wenn das autonome Fahrzeug die Kreuzung mit höherer Geschwindigkeit überquert, ohne anderen Objekten in Fahrspurkonflikten hinterherzulaufen.
Bei 285 kann das System der optimierten Trajektorie jeder Klasse von Trajektorien eine Bewertung zuweisen und basierend auf den zugewiesenen Bewertungen eine beste Kandidaten-Trajektorie auswählen (z.B. die beste Trajektorie, die je nach Bewertungskriterien als maximale Belohnung oder minimale Kosten ausgewählt wird), die für die Durchführung des ungeschützten Linksabbiegens verwendet werden soll. Die Bewertung kann beispielsweise basierend auf Echtzeit-Wahrnehmungsinformationen des autonomen Fahrzeugs, des Standorts und der vorhergesagten Trajektorien von Objekten in der Umgebung des autonomen Fahrzeugs, den Standorten von Kreuzungen, Ampeln, Stoppschildern, Wartepositionen od. dgl., der Lage zulässiger Spurwechselbereiche, dem geplanten Weg, der Hineintast-Pose, der Haltelinie, od. dgl. zugewiesen werden. In einigen Ausführungsformen kann die Bewertungsfunktion bei der Bewertung von Interaktionen mit anderen Verkehrsteilnehmern die Interaktion mit dem autonomen Fahrzeug modellieren. Beispielsweise kann sich die nominale vorhergesagte Trajektorie eines Verkehrsteilnehmers mit der geplanten Trajektorie des autonomen Fahrzeugs überschneiden, die Bewertungsfunktion kann jedoch feststellen, dass der andere Verkehrsteilnehmer in der Lage ist, abzubremsen oder anzuhalten. Insbesondere kann das System Echtzeitinformationen berücksichtigen, wie beispielsweise, ohne Einschränkung, Wahrnehmungsinformationen über die lokale Region (z.B. den Zustand einer Verkehrsampel) und die vorhergesagten Trajektorien anderer Objekte (z.B. Fahrzeuge, Fußgänger). In einigen Ausführungsformen können vorhergesagte Trajektorien anderer Objekte aktualisiert werden, um deren Interaktion mit dem autonomen Fahrzeug zu modellieren. Beispielsweise kann ein Fahrzeug auf einer Querkonfliktspur in Bezug auf das autonome Fahrzeug abbremsen und/oder anhalten, wenn sich das autonome Fahrzeug in einer Hineintast-Pose befindet, damit das autonome Fahrzeug das Linksabbiegen und die optimierte(n) Trajektorie(en) ausführen kann. Ein solches Fahrzeug kann entsprechend aktualisiert werden.
Die Bewertung kann auf der Grundlage eines oder mehrerer Faktoren und entsprechender Gewichtungen erfolgen. Ein Faktor kann beispielsweise ein Kollisionsrisiko sein, bei dem einer Trajektorie, die ein geringeres Kollisionsrisiko aufweist, niedrigere Kosten zugeordnet werden können als einer Trajektorie, die ein höheres Kollisionsrisiko aufweist. Ein weiteres Beispiel für einen Faktor kann der Passagierkomfort sein, wobei einer Trajektorie, die keine plötzlichen Brems- oder Lenkmanöver erfordert, geringere Kosten zugeordnet werden können als einer Trajektorie, die solche Manöver erfordert. Ein weiteres Beispiel für einen Faktor ist die geplante Halteposition an der Kreuzung, wo eine Trajektorie, die das Anhalten an der Kreuzung an anderen Stellen als der bestimmten Hineintast-Pose erfordert, pönalisiert werden kann oder eine niedrigere Bewertung erhalten kann als eine Trajektorie, die das Anhalten an der Hineintast-Pose erfordert. Zur Berechnung der Bewertung in Bezug auf die Halteposition an der Kreuzung kann das System optional die oben besprochene Kostenfunktion verwenden, um die Halteposition einer Hineintast-Pose zu bestimmen (z.B. eine niedrigere Bewertung für Haltepositionen zuweisen, die höhere Kosten verursachen oder umgekehrt). Das System kann auch einen Faktor berücksichtigen, der mit der Unentschlossenheit des autonomen Fahrzeugs darüber zusammenhängt, ob es über die Kreuzung weiterfahren oder in der Hineintast-Pose warten soll, was zu unangenehmen Schwankungen bei Brems- und Lenkbefehlen führen kann, indem es entsprechende Trajektorien bei solche Unentschlossenheiten bestraft (oder ihnen niedrige Bewertungen zuweist). Beispielsweise kann das System eine „Hysterese“-Pönalisierung für die Änderung der semantischen Entscheidung zwischen Anhalten und Fortfahren zwischen Planungszyklen und/oder eine direkte Pönalisierung für unbequeme Brems- und Lenksteuerungen zuweisen.
Es ist zu beachten, dass für das Warten des autonomen Fahrzeugs in der Hineintast-Pose bestimmte typische Pönalisierungen, die mit bestehenden Methoden zur Trajektoriengenerierung verbunden sind, weggelassen werden können, wenn die Punktzahl den optimierten Trajektorien nur zum Zweck der Ausführung des ungeschützten Abbiegens zugewiesen wird. Beispielsweise kann das System die Pönalisierung für das Anhalten innerhalb der Kreuzung an einer Querstraße weglassen, da beim Warten zum Abbiegen das Anhalten auf der Querstraße notwendig ist, um die Absicht zum Weiterfahren zu signalisieren. Tatsächlich wird, wie oben erläutert, eine Trajektorie, bei der das autonome Fahrzeug in der Hineintast-Pose anhalten muss, mit einer höheren Punktzahl bewertet. Ebenso kann das System die Pönalisierung für das Überfahren einer Kreuzung an einer roten Ampel für eine begrenzte Zeitspanne nach dem Wechsel von Grün auf Rot weglassen, da dies manchmal die einzige Möglichkeit ist, ein ungeschütztes Abbiegen durchzuführen (z.B. bei starkem Verkehrsfluss) und akzeptabel ist, wenn sich das Fahrzeug bereits in einer festgelegten Position an der Kreuzung befindet (d.h. in der Hineintast-Pose) - weiter unten ausführlicher erläutert.
Das System kann die ausgewählte beste Kandidatentrajektorie zum Navigieren des autonomen Fahrzeugs für den aktuellen Bewegungsplanungszyklus oder -horizont verwenden (286). Das System kann dann feststellen (210), ob das autonome Fahrzeug die Ausführung des ungeschützten Abbiegens beendet hat, und die oben genannten Schritte zur Bestimmung der Hineintast-Pose (206) und zur Trajektorienerzeugung (208) wiederholen, bis das Fahrzeug das Ziel erreicht.
Ein Vorteil des beschriebenen Prozesses besteht darin, dass das autonome Fahrzeug nicht endlos an einer Haltelinie außerhalb der Kreuzung warten muss, bevor es ein ungeschütztes Abbiegen ausführt (und die Kurve oft nicht zu Ende bringt), sondern in einer Hineintast-Pose innerhalb der Kreuzung „herumlungern“ oder warten kann (ähnlich wie bei einem menschlichen Fahrer), um anderen Verkehrsteilnehmern an der Kreuzung zum frühestmöglichen Zeitpunkt seine Absicht zu signalisieren, abzubiegen. Wie zum Beispiel in 4 dargestellt, kann ein autonomes Fahrzeug 401, wenn es ein ungeschütztes Linksabbiegen auf der Fahrspur 415 (mit einem Referenzpfad 415(a)) ausführen möchte, in der Hineintast-Pose 450 warten, anstatt an einer Haltelinie 410 zu warten. Das autonome Fahrzeug kann dann das Linksabbiegen abschließen, wenn die Objekte 402(a) und 402(b) entweder den Referenzpfad 415(a) freigegeben haben und/oder dem autonomen Fahrzeug 401 Vorfahrt gewährt haben. Das autonome Fahrzeug kann das ungeschützte Abbiegen aus der Hineintast-Pose abschließen, indem es der Trajektorie 460 folgt (die an einem Zielort 461 wieder auf den Referenzpfad 415(a) trifft), wobei die Trajektorie mithilfe des oben genannten Prozesses bestimmt wird.
Es ist zu beachten, dass das autonome Fahrzeug zwar in der Lage sein kann, das ungeschützte Linksabbiegen aus der Hineintast-Pose heraus auszuführen, während die Ampel grün ist (d.h., wenn das autonome Fahrzeug das Abbiegen ausführen darf), es jedoch Situationen geben kann, in denen ein autonomes Fahrzeug möglicherweise ein Abbiegen einleiten und/oder beenden muss, nachdem die Ampel auf Gelb und/oder Rot geschaltet hat. Während in solchen Situationen laut Verkehrsgesetzen Objekte auf den Konfliktspuren Vorfahrt vor dem autonomen Fahrzeug haben, gestatten gesellschaftliche Konventionen einem Fahrzeug, das ein ungeschütztes Abbiegen ausführt, Vorfahrt vor Objekten auf den Konfliktspuren. Bekannte Systeme und Verfahren verhindern entweder, dass das autonome Fahrzeug wie in 4 dargestellt ein ungeschütztes Abbiegen an einer roten und/oder gelben Ampel beendet (da das autonome Fahrzeug keine Konfliktspuren oder Fußgängerüberwege betreten hat), was dazu führt, dass das autonome Fahrzeug auf unbestimmte Zeit zum Stillstand kommt, oder es führt dazu, dass das autonome Fahrzeug das ungeschützte Abbiegen immer beendet, unabhängig von der Dauer des gelben und/oder roten Ampelzustands, so dass das autonome Fahrzeug unzumutbare Risiken eingeht. Daher besteht ein Bedarf an Modellierungsregeln, die es dem autonomen Fahrzeug ermöglichen, an einer Ampel ungeschützt abzubiegen, selbst wenn die Ampel auf Gelb und/oder Rot wechselt und das autonome Fahrzeug noch nicht in eine Konfliktspur eingetreten ist.
Nunmehr bezugnehmend auf 5 ist dort ein Flussdiagramm dargestellt, das ein Beispielverfahren zur Geltendmachung der Vorfahrt zum Beenden ungeschützten Abbiegens an einer Kreuzung während einer gelben und/oder roten Ampelphase veranschaulicht. Wie aus der Offenbarung hervorgeht, ist die Reihenfolge der Abläufe innerhalb des Verfahrens nicht auf die in der Abbildung dargestellte sequentielle Ausführung beschränkt, sondern kann je nach Anwendungsfall und in Übereinstimmung mit der vorliegenden Offenbarung in einer oder mehreren unterschiedlichen Reihenfolgen durchgeführt werden. In verschiedenen Ausführungsformen kann die Ausführung des Verfahrens auf der Grundlage eines oder mehrerer vorgegebener Ereignisse geplant werden und/oder kann kontinuierlich während des Betriebs eines autonomen Fahrzeugs ausgeführt werden.
Wenn das autonome Fahrzeug ein ungeschütztes Abbiegen auf einem geplanten Weg ausführen muss, kann das System ermitteln, ob sich ein oder mehrere Objekte auf einer Konfliktspur befinden, deren prognostizierte Trajektorie den geplanten Weg des autonomen Fahrzeugs innerhalb einer Schwellenzeit kreuzen wird (502). Der geplante Pfad kann der in 2 generierte optimale Pfad sein.
In einer oder mehreren Ausführungsformen kann das System die Bestimmung auf der Grundlage von Echtzeit-Wahrnehmungsinformationen (z.B. in Bezug auf die Kreuzung und/oder einen Bereich um die Kreuzung herum) treffen. Zu den Echtzeitinformationen können unter anderem Wahrnehmungsinformationen zu einem oder mehreren an der Kreuzung erkannten Objekten (stationär oder in Bewegung), Trajektorienvorhersagen in Bezug auf ein oder mehrere erkannte Objekte und die Umgebung des autonomen Fahrzeugs (z.B. Ampeln, Stoppschilder, Kreuzungen, Fußgängerüberwege, Karteninformationen, usw.), aktuelle Zustandsinformationen des autonomen Fahrzeugs oder dergleichen gehören. Die Schwellenzeit kann so bestimmt werden, dass die Gefahr einer Kollision zwischen dem Objekt und dem autonomen Fahrzeug bestehen kann, wenn sich beide weiterhin entlang ihrer aktuellen oder geplanten/prognostizierten Trajektorien bewegen.
Wenn das System feststellt, dass sich auf einer Konfliktspur keine Objekte befinden, deren prognostizierte Trajektorie sich innerhalb einer Schwellenzeit mit der geplanten Route des autonomen Fahrzeugs kreuzen wird (502: NEIN), kann das System von seinem aktuellen Standort aus eine Trajektorie für den aktuellen Planungshorizont (504) unter Verwendung aller gegenwärtig oder künftig bekannten Methoden zur Trajektoriengenerierung erzeugen, um der geplanten Route des autonomen Fahrzeugs zu folgen. Das System kann dann jeweils mit der Ausführung von Schritt 502 für jeden aufeinanderfolgenden Planungshorizont fortfahren, bis das autonome Fahrzeug das ungeschützte Abbiegen abgeschlossen hat.
Wenn das System jedoch feststellt, dass sich ein oder mehrere Objekte auf einer Konfliktspur befinden, deren prognostizierte Trajektorie sich innerhalb einer Schwellenzeit mit der geplanten Route des autonomen Fahrzeugs kreuzen wird (502: JA), kann das System eine Hineintast-Pose empfangen und/oder generieren (506). Wie oben erläutert, handelt es sich bei einer Hineintast-Pose um eine Pose innerhalb einer Kreuzung, an der das autonome Fahrzeug warten muss, bis der Gegenverkehr oder Fußgänger (d.h. Objekte mit Vorfahrt) am geplanten Weg des autonomen Fahrzeugs vorbeifahren, bevor es die das ungeschützte Abbiegen abschließt. Das System kann die Hineintast-Pose, wie oben in Bezug auf 2 erörtert, in Echtzeit und/oder jederzeit erzeugen, bevor das autonome Fahrzeug die Kreuzung überquert.
Bei 508 kann das System einen Zustand der Verkehrsampel (z.B. Grün, Gelb, Rot, Warten oder Ähnliches) an der Kreuzung in Bezug auf den geplanten Weg des autonomen Fahrzeugs (d.h. bezüglich Fahrspur und Richtung) ermitteln. Das System kann den Zustand einer Verkehrsampel mithilfe aller derzeit oder künftig bekannten Methoden identifizieren. Mithilfe einer Kombination aus Sensordaten und detaillierten Karteninformationen kann das System beispielsweise den ungefähren Standort einer Verkehrsampel schätzen. Anschließend kann das System mithilfe von Vorlagen, Bildanpassungsfarberkennung in Bildern usw. den Zustand einer Verkehrsampel bestimmen (z.B. Rot, Gelb oder Grün). Alternativ können diese Informationen von einem anderen Gerät empfangen werden, beispielsweise einem Sender, der einer Verkehrsampel zugeordnet ist, und/oder von einem anderen Fahrzeug, das die Bestimmung vorgenommen hat. Daher kann das System mithilfe eines der oben genannten Beispiele auch bestimmen, wann die Ampel von Grün auf Gelb und dann auf Rot wechselt.
Wenn festgestellt wird, dass der Zustand der Verkehrsampel ein „Fahren“-Zustand für den geplanten Weg des autonomen Fahrzeugs ist (z.B. Grün) (508: FAHREN), kann das System eine Trajektorie dafür generieren, das autonomes Fahrzeug zur Hineintast-Pose heranzufahren und in der Hineintast-Pose (510) zu verweilen. Das System kann dann in nachfolgenden Bewegungsplanungszyklen mit der Ausführung der Schritte 502-508 fortfahren.
Wenn festgestellt wird, dass der Zustand der Verkehrsampel ein „Anhalten, wenn möglich“-Zustand (ein Übergangszustand, bevor die Verkehrsampel in einen Anhaltezustand wechselt) für den geplanten Weg des autonomen Fahrzeugs ist (508: ANHALTEN, WENN MÖGLICH), kann das System bestimmen, ob das autonome Fahrzeug innerhalb einer Schwellenzeit und -entfernung eine Clearing-Pose aus seiner aktuellen Pose erreichen kann (512). Ein Beispiel für einen Zustand „Halten, wenn möglich“ kann ein gelbes Ampelsignal sein, das anzeigt, dass die Ampel von Grün auf Rot wechselt und Fahrzeuge anhalten sollten, bevor sie in die Kreuzung einfahren, sofern dies möglich ist. Eine Clearing-Pose ist die Pose des autonomen Fahrzeugs, nachdem es an der/den Konfliktspur(en) vorbeigefahren ist, von der bestimmt wurde, dass sie ein oder mehrere Objekte enthält (in Schritt 502), bevor die Objekte die prognostizierte Kreuzungszeit mit dem geplanten Weg des autonomen Fahrzeugs erreichen. In verschiedenen Ausführungsformen können die Schwellenwertzeit und/oder -entfernung beispielsweise auf der Grundlage sozialverträglicher Fahrregeln in einem Gebiet, Verkehrsregeln oder dergleichen bestimmt werden. Gesellschaftliche Konventionen können beispielsweise vorschreiben, dass das Beenden eines ungeschützten Abbiegens innerhalb von 3-5 Sekunden, nachdem die Ampel auf Rot geschaltet hat, akzeptabel sein kann, nicht jedoch 30 Sekunden, nachdem die Ampel auf Rot geschaltet hat. Es ist zu beachten, dass die Bestimmung, ob das autonome Fahrzeug innerhalb einer Schwellenzeit und -entfernung eine Clearing-Pose aus seiner aktuellen Position erreichen kann, nicht die Bestimmung erfordert, ob das autonome Fahrzeug in der Lage ist, innerhalb dieser Zeit und/oder Entfernung an der vollständigen Kreuzung vorbeizufahren. Zum Beispiel veranschaulicht 6, dass die Clearing-Pose 601 des autonomen Fahrzeugs 600 erreicht wird, wenn es an der Konfliktspur 611 vorbeigefahren ist, die Objekte 602 enthält, die den geplanten Weg des autonomen Fahrzeugs kreuzen werden. Die Clearing-Pose befindet sich jedoch immer noch innerhalb einer Konfliktspur 612 (oder einer anderen Spur oder anderen Spuren der Kreuzung) und nicht außerhalb der Kreuzung 600.
Das System kann die Bestimmung beispielsweise auf der Grundlage der Distanz treffen, die das autonome Fahrzeug zurücklegen muss, der aktuellen Geschwindigkeit des autonomen Fahrzeugs, der Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Straße, der Krümmung entlang der Trajektorie des autonomen Fahrzeugs sowie der minimalen und maximalen Beschleunigung, die das autonome Fahrzeug ausführen kann, der Gleichmäßigkeit der Beschleunigung sowie anderen Verkehrsteilnehmern entlang der Trajektorie. Optional kann das System feststellen, dass das autonome Fahrzeug an der/den Konfliktspur(en) vorbeifahren kann, wenn das autonome Fahrzeug eine Konfliktspur mindestens eine Schwellenzeit vor der prognostizierten Kreuzungszeit der Objekte mit dem geplanten Weg des autonomen Fahrzeugs räumen kann. Eine solche Schwellenzeit kann beispielsweise auf der Grundlage des Passagierkomforts, der prognostizierten Trajektorien von Objekten, der Verkehrsregeln oder dergleichen bestimmt werden.
Wenn das System feststellt, dass das autonome Fahrzeug die Clearing-Pose innerhalb der Schwellenwertzeit und/oder -distanz erreichen kann (512: JA), kann das System eine Trajektorie für das autonome Fahrzeug generieren, um zur Clearing-Pose zu fahren (z.B. an einer oder mehreren Konfliktspuren vorbei, die von seinem aktuellen Standort aus Objekte umfassen), und zwar vor dem prognostizierten Kreuzungszeitpunkt der Objekte mit dem geplanten Weg des autonomen Fahrzeugs (514). Es ist zu beachten, dass eine solche Trajektorie möglicherweise erfordert, dass das autonome Fahrzeug die Hineintast-Pose durchläuft, oder auch nicht. Beispielsweise kann das autonome Fahrzeug ein Abbiegen auch dann beenden, wenn es nicht in der Lage ist, die gewünschte Hineintast-Pose zu erreichen, beispielsweise, wenn ein in die entgegengesetzte Richtung abbiegendes Objekt (z.B. auf Spur 114 in 1) die Aufenthaltsposition verletzt (z.B., wenn das autonome Fahrzeug das Abbiegen innerhalb einer Schwellenzeit/-entfernung beenden kann, die auf der Grundlage gesellschaftlicher Konventionen festgelegt wird).
Wenn das System feststellt, dass das autonome Fahrzeug die Clearing-Pose nicht innerhalb der Schwellenzeit und/oder -entfernung erreichen kann (512: NEIN), kann das System bei (516) eine Trajektorie generieren, um das autonome Fahrzeug an einer Anhalteposition außerhalb der Kreuzung anhalten zu lassen (z.B. die in 1 dargestellte Haltelinie 110) bis mindestens zu einem nächsten „Fahren“-Zustand der Verkehrsampel. Falls es nicht möglich sein sollte, das autonome Fahrzeug vollständig außerhalb der Kreuzung anzuhalten, kann das System eine Trajektorie generieren, die einen minimalen Abstand in die Kreuzung hinein stoppt, bevor es in eine oder mehrere Konfliktspuren oder Fußgängerüberwege gelangt.
Wenn festgestellt wird, dass sich der Zustand der Verkehrsampel für den geplanten Weg des autonomen Fahrzeugs in einem „Anhalten“-Zustand befindet (z.B. rot) (508: ANHALTEN), kann das System ermitteln, ob sich die Verkehrsampel für weniger als eine Schwellenzeit (518) vor der Einfahrt des autonomen Fahrzeugs in die Kreuzung im Anhaltezustand befunden hat. Wie oben besprochen, kann die Schwellenzeit in ähnlicher Weise auf Grundlage gesellschaftlicher Konventionen, Verkehrsregeln oder dergleichen bestimmt werden. Wenn festgestellt wird, dass sich die Verkehrsampel weniger als eine Schwellenwertzeit im Anhaltezustand befunden hat (518: JA), kann das System eine reaktive Trajektorie (520) für das/die Objekt(e) auf der/den Konfliktspur(en) bestimmen. Von einem Objekt wird erwartet, dass es als Reaktion auf die geplante zukünftige Trajektorie/Aktion des autonomen Fahrzeugs einer reaktiven Trajektorie folgt, die Vorfahrt über das Objekt gewährt, selbst wenn sich die Verkehrsampel für das autonome Fahrzeug im Anhaltezustand befindet (d.h., wenn das Objekt gemäß den Verkehrsregeln der Kreuzung Vorfahrt hat). Insbesondere berücksichtigt die reaktive Trajektorie für ein Objekt, ob das Objekt langsamer wird und/oder für das autonome Fahrzeug anhält, wenn das autonome Fahrzeug Vorfahrt über das Objekt beansprucht, um auch nach einer sich in einem Anhaltezustand für das autonome Fahrzeug befindlichen Ampel ein ungeschütztes Abbiegen abzuschließen. Beispielsweise kann das System feststellen, ob das Objekt derzeit scheinbar langsamer wird, und ob das aktuelle Verzögerungsprofil des Objekts ausreichen würde, um es von der geplanten Trajektorie des autonomen Fahrzeugs fernzuhalten.
Die Bestimmung einer reaktiven Trajektorie ist in der US-Patentanmeldung Nr. 17/034,366 , eingereicht am 28. September 2020, beschrieben, deren Offenbarung hierin durch Bezugnahme in vollem Umfang einbezogen wird. Beispielsweise kann das System ein parametrisiertes Bewegungsmodell verwenden, bei dem es sich um ein Längsmodell handelt, um die Reaktion des Objekts auf die Geltendmachung der Vorfahrt durch das autonome Fahrzeug vorherzusagen, um ein ungeschütztes Abbiegen abzuschließen, auch wenn sich die Ampel für das autonome Fahrzeug im Anhaltezustand befindet. Es wird davon ausgegangen, dass das Objekt die Wahl hat, ob es beschleunigen und die Kreuzung vor dem autonomen Fahrzeug überqueren möchte, oder ob es langsamer/anhaltend fahren möchte, damit das autonome Fahrzeug das ungeschützte Abbiegen abschließen kann. Somit kann das Objekt zwischen mehreren möglichen reaktiven Trajektorien wählen. Das System kann daher davon ausgehen, dass sich das Objekt in Bezug auf eine Kostenfunktion optimal oder rational verhält, und dass der sich bewegende Akteur, wenn er vor eine Wahl gestellt wird (z.B. beschleunigen und passieren oder verlangsamen/stoppen), die reaktive Trajektorie wählt, die die relativ geringeren Kosten aufweist. Das System kann jede geeignete Kostenfunktion verwenden, um die Kosten jeder möglichen reaktiven Trajektorie für das Objekt zu bestimmen, und die reaktive Trajektorie mit den niedrigsten Kosten als reaktive Trajektorie für das Objekt auswählen. Kostenfunktionen könnten beispielsweise als Polynome, stückweise lineare Funktionen, Sigmoide oder andere Funktionen definiert werden. Es ist zu beachten, dass die Kostenfunktion in einer geplanten zukünftigen Aktion alle Pönalisierungen reduzieren und/oder eliminieren (oder eine Belohnung hinzufügen) kann, die damit verbunden sind, dass das autonome Fahrzeug Vorfahrtsverkehrsregeln verletzt, um die Auswahl reaktiver Trajektorien zu ermöglichen, die Objekte dazu bringen, trotz tatsächlicher Vorfahrt abzubremsen, wenn sich das autonome Fahrzeug an einer Ampel befindet (d.h. an der Einfahrt zu einer Kreuzung). Dies führt zu potenziellen Trajektorien des autonomen Fahrzeugs, die dazu führen, dass das autonome Fahrzeug über die Ampel fährt, wenn beispielsweise die Objekte auf Konfliktspuren nicht zu stark abbremsen müssen, um dem autonomen Fahrzeug auszuweichen.
Wenn die ermittelte reaktive Trajektorie für jedes Objekt in der/den Konfliktspur(en) des geplanten Weges des autonomen Fahrzeugs darauf hindeutet, dass das Objekt wahrscheinlich langsamer wird und/oder anhält, damit das autonome Fahrzeug das ungeschützte Abbiegen abschließen kann (d.h. Vorfahrt gewähren kann), kann das System eine Trajektorie für das autonome Fahrzeug generieren, um das ungeschützte Abbiegen abzuschließen und die Kreuzung zu passieren (522).
Wenn festgestellt wird, dass sich die Verkehrsampel länger als eine Schwellenwertzeit im Anhaltezustand befunden hat (518: NEIN) und/oder die ermittelte reaktive Trajektorie für ein Objekt in der/den Konfliktspur(en) des geplanten Wegs des autonomen Fahrzeugs anzeigt, dass das Objekt nicht langsamer wird und/oder anhält, damit das autonome Fahrzeug das ungeschützte Abbiegen abschließen kann, kann das System bei (516) eine Trajektorie generieren, um zu veranlassen, dass das autonome Fahrzeug an einer Halteposition außerhalb der Kreuzung anhält (z.B. der in 1 gezeigten Anhaltelinie 110).
Es ist zu beachten, dass die in den Abbildungen dieser Offenbarung gezeigten Kreuzungen, Fahrspuren und ungeschützte Abbiegevorgänge nur Beispielzwecken dienen und die Offenbarung diesbezüglich nicht einschränkend sein soll.
Die oben genannten Systeme und Methoden ermöglichen es einem autonomen Fahrzeug, sozialen Konventionen zu folgen (wie ein menschlicher Fahrer), um ein ungeschütztes Abbiegen zu absolvieren, selbst wenn die Ampel auf Gelb/Rot wechselt und das autonome Fahrzeug noch keine Konfliktspuren erreicht hat. Im Gegensatz zu anderen Systemen und Methoden wird in der vorgeschlagenen Offenlegung nicht versucht, den „Einsatzpunkt“ für Verkehrssignale als feste Haltelinie außerhalb der Kreuzung zu modellieren. Stattdessen modellieren die Prinzipien dieser Offenbarung die Trajektorie für die Durchführung eines ungeschützten Abbiegens abhängig vom Zustand des autonomen Fahrzeugs, dem Zustand der Verkehrsampel und/oder der Dauer der Verkehrsampelsignalisierung, was eine robustere Navigation durch eine Kreuzung ermöglicht.
7 ist ein Blockdiagramm, das ein beispielhaftes System 700 veranschaulicht, das ein autonomes Fahrzeug 701 umfasst, das über ein Netzwerk 710 mit einem oder mehreren Datenspeichern 702 und/oder einem oder mehreren Servern 703 kommuniziert. Obwohl ein autonomes Fahrzeug gezeigt wird, können mehrere autonome Fahrzeuge über das Netzwerk 710 miteinander und/oder mit Datenspeichern 702 und/oder Servern 703 gekoppelt sein. Das Netzwerk 710 kann jede Art von Netzwerk sein, beispielsweise ein lokales Netzwerk (LAN), ein Weitverkehrsnetzwerk (WAN), beispielsweise das Internet, ein Mobilfunknetz, ein Satellitennetzwerk oder eine Kombination davon, und kann drahtgebunden oder drahtlos sein. Bei den Datenspeichern 702 kann es sich um jede Art von Datenspeicher handeln wie, ohne Einschränkung, Kartendatenspeicher, Verkehrsinformationsdatenspeicher, Benutzerinformationsdatenspeicher, Point-of-Interest-Datenspeicher oder jede andere Art von Inhaltsdatenspeicher(n). Bei den Servern 703 kann es sich um jede Art von Servern oder um ein Servercluster handeln, beispielsweise um Web- oder Cloud-Server, Anwendungsserver, Backend-Server oder eine Kombination davon.
Wie in 7 dargestellt, kann das autonome Fahrzeug 701 ein Sensorsystem 711, ein Bordcomputergerät 712, eine Kommunikationsschnittstelle 714 und eine Benutzerschnittstelle 715 umfassen. Das autonome Fahrzeug 701 kann außerdem bestimmte Komponenten (wie beispielsweise in 10 dargestellt) umfassen, die in Fahrzeugen enthalten sind, wie z.B. einen Motor, Räder, ein Lenkrad, ein Getriebe usw., die durch ein Bordcomputergerät 712 gesteuert werden können, das eine Vielzahl von Kommunikationssignalen und/oder Befehlen verwendet, wie zum Beispiel Beschleunigungssignale oder -befehle, Verzögerungssignale oder -befehle, Lenksignale oder -befehle, Bremssignale oder -befehle, usw.
Das Sensorsystem 711 kann einen oder mehrere Sensoren umfassen, die mit dem autonomen Fahrzeug 701 gekoppelt und/oder darin enthalten sind. Beispiele für solche Sensoren umfassen unter anderem ein LiDAR-System, ein Radio Detection and Ranging (RADAR)-System, ein Laser Detection and Ranging (LA-DAR)-System, ein Sound Navigation and Ranging (SONAR)-System, eine oder mehrere Kameras (z.B. Kameras für das sichtbare Spektrum, Infrarotkameras usw.), Temperatursensoren, Positionssensoren (z.B. globales Positionierungssystem (GPS), usw.), Standortsensoren, Kraftstoffsensoren, Bewegungssensoren (z.B. Trägheitsmesseinheiten (IMU), usw.), Feuchtigkeitssensoren, Anwesenheitssensoren od. dgl. Die Sensordaten können Informationen umfassen, die den Standort von Objekten in der Umgebung des autonomen Fahrzeugs 701 beschreiben, Informationen über die Umgebung selbst, Informationen über die Bewegung des autonomen Fahrzeugs 701, Informationen über eine Route des autonomen Fahrzeugs oder Ähnliches. Während das autonome Fahrzeug 701 über eine Oberfläche fährt, können zumindest einige der Sensoren Daten über die Oberfläche sammeln.
Das LiDAR-System kann einen Sensor umfassen, der dazu konfiguriert ist, Objekte und/oder Akteure in einer Umgebung, in der sich das autonome Fahrzeug 701 befindet, zu erfassen oder zu erkennen. Im Allgemeinen ist ein LiDAR-System ein Gerät mit optischer Fernerkundungstechnologie, das die Entfernung zu einem Ziel und/oder andere Eigenschaften eines Ziels (z.B. einer Bodenoberfläche) messen kann, indem es das Ziel mit Licht beleuchtet. Beispielsweise kann das LiDAR-System eine Laserquelle und/oder einen Laserscanner umfassen, der zum Aussenden von Laserimpulsen konfiguriert ist, und einen Detektor, der zum Empfangen von Reflexionen der Laserimpulse konfiguriert ist. Das LiDAR-System kann beispielsweise einen Laser-Entfernungsmesser umfassen, der von einem rotierenden Spiegel reflektiert wird, und der Laser scannt eine zu digitalisierende Szene in einer, zwei oder mehr Dimensionen und erfasst Entfernungsmessungen in bestimmten Winkelintervallen. Das LiDAR-System kann beispielsweise so konfiguriert sein, dass es Laserimpulse als Strahl aussendet. Optional kann der Strahl gescannt werden, um zweidimensionale oder dreidimensionale Entfernungsmatrizen zu erzeugen. In einem Beispiel können die Entfernungsmatrizen verwendet werden, um die Entfernung zu einem bestimmten Fahrzeug oder einer bestimmten Oberfläche zu bestimmen, indem die Zeitverzögerung zwischen der Übertragung eines Impulses und der Erkennung eines entsprechenden reflektierten Signals gemessen wird. In einigen Beispielen kann mehr als ein LiDAR-System mit dem ersten Fahrzeug gekoppelt sein, um einen vollständigen 360°-Horizont des ersten Fahrzeugs zu scannen. Das LiDAR-System kann so konfiguriert sein, dass es dem Computergerät eine Wolke von Punktdaten liefert, die die Oberfläche(n) darstellen, die vom Laser getroffen wurden. Die Punkte können vom LiDAR-System zusätzlich zur Entfernung auch in Form von Azimut- und Höhenwinkeln dargestellt werden, die in (X, Y, Z)-Punktdaten relativ zu einem auf das Fahrzeug bezogenen lokalen Koordinatensystem umgewandelt werden können. Darüber hinaus kann das LiDAR so konfiguriert werden, dass es Intensitätswerte des von den Oberflächen reflektierten Lichts oder Lasers liefert, die auf einen Oberflächentyp hinweisen können. In Beispielen kann das LiDAR-System Komponenten wie eine Lichtquelle (z.B. einen Laser), einen Scanner und eine Optik, eine Fotodetektor- und Empfängerelektronik sowie ein Positions- und Navigationssystem umfassen. In einem Beispiel kann das LiDAR-System so konfiguriert sein, dass es ultraviolettes (UV), sichtbares oder infrarotes Licht verwendet, um Objekte abzubilden, und kann mit einer breiten Palette von Zielen verwendet werden, einschließlich nichtmetallischer Objekte. In einem Beispiel kann ein schmaler Laserstrahl verwendet werden, um physikalische Merkmale eines Objekts mit hoher Auflösung abzubilden.
Es ist zu beachten, dass die LiDAR-Systeme zum Sammeln von Daten über die Oberfläche in anderen Systemen als dem autonomen Fahrzeug 701 enthalten sein können, wie beispielsweise, ohne Einschränkung, anderen Fahrzeugen (autonom oder angetrieben), Robotern, Satelliten usw.
8 veranschaulicht eine beispielhafte Systemarchitektur für ein Fahrzeug 801, wie etwa das autonome Fahrzeug 701 aus 1. Das Fahrzeug 801 kann eine Brennkraftmaschine oder einen Motor 802 und verschiedene Sensoren zum Messen verschiedener Parameter des Fahrzeugs und/oder seiner Umgebung umfassen. Zu den Betriebsparametersensoren, die beiden Fahrzeugtypen gemeinsam sind, gehören beispielsweise: ein Positionssensor 836, wie ein Beschleunigungsmesser, ein Gyroskop und/oder eine Trägheitsmesseinheit; ein Geschwindigkeitssensor 838 und einen Kilometerzählersensor 840. Das Fahrzeug 801 kann auch über eine Uhr oder einen Taktgeber 842 verfügen, die bzw. den die Systemarchitektur verwendet, um die Fahrzeugzeit während des Betriebs zu bestimmen. Die Uhr bzw. der Taktgeber 842 kann in der Bordcomputervorrichtung 812 des Fahrzeugs codiert sein. Es kann sich auch um ein separates Gerät handeln, oder es können mehrere Uhren bzw. Taktgeber vorgesehen sein.
Das Fahrzeug 801 kann auch verschiedene Sensoren umfassen, die dazu dienen, Informationen über die Umgebung zu sammeln, in der das Fahrzeug fährt. Zu diesen Sensoren können beispielsweise gehören: ein Standortsensor 860, beispielsweise ein GPS-Gerät, Objekterkennungssensoren wie eine oder mehrere Kameras 862; ein LiDAR-Sensorsystem 864 und/oder ein Radar und/oder ein Sonarsystem 868. Zu den Sensoren können auch Umgebungssensoren 868 gehören, etwa ein Niederschlagssensor und/oder ein Umgebungstemperatursensor. Die Objekterkennungssensoren können es dem Fahrzeug 801 ermöglichen, Objekte zu erkennen, die sich in einer bestimmten Entfernung oder Reichweite des Fahrzeugs 801 in einer beliebigen Richtung befinden, während die Umgebungssensoren Daten über Umgebungsbedingungen im Fahrtgebiet des Fahrzeugs sammeln. Die Systemarchitektur umfasst außerdem eine oder mehrere Kameras 862 zum Erfassen von Bildern der Umgebung. Einige oder alle dieser Sensoren erfassen Sensordaten, die es einem oder mehreren Prozessoren des fahrzeugeigenen Computergeräts 812 und/oder externer Geräte ermöglichen, Programmieranweisungen auszuführen, die es dem Computersystem ermöglichen, Objekte in den Wahrnehmungsdaten usw. zu klassifizieren. Solche Sensoren, Prozessoren und Anweisungen können als das Wahrnehmungssystem des Fahrzeugs betrachtet werden. Das Fahrzeug kann auch Informationen von einem Kommunikationsgerät (z.B. einem Transceiver, einem Beacon und/oder einem Smartphone) über eine oder mehrere drahtlose Kommunikationsverbindungen empfangen, z.B. solche, die als Fahrzeug-zu-Fahrzeug, Fahrzeug-zu-Objekt oder als andere V2X-Kommunikationsverbindungenbekannt sind, usw. Der Begriff „V2X“ bezieht sich auf die Kommunikation zwischen einem Fahrzeug und jedem Objekt, auf das das Fahrzeug in seiner Umgebung stoßen oder das es beeinflussen kann.
Während des Betriebs werden Informationen von den Sensoren an ein Bordcomputergerät 812 übermittelt. Das Bordcomputergerät 812 analysiert die von den Sensoren erfassten Daten und steuert optional den Betrieb des Fahrzeugs basierend auf den Ergebnissen der Analyse. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 812 das Bremsen über einen Bremscontroller 822 steuern, die Fahrtrichtung über eine Lenksteuerung 824; die Geschwindigkeit und die Beschleunigung über einen Drosselklappenregler 826 (in einem kraftstoffbetriebenen Fahrzeug) oder über einen Motorgeschwindigkeitsregler 828 (z.B. einen Stromniveauregler in einem Elektrofahrzeug), ferner können eine Differenzialgetriebesteuerung 830 (in Fahrzeugen mit Getrieben) und/oder andere Steuergeräte, wie etwa ein Hilfsgeräte-Steuergerät 854, vorgesehen sein.
Geografische Standortinformationen können von dem Standortsensor 860 an das Bordcomputergerät 812 übermittelt werden, das dann auf eine Karte der Umgebung zugreifen kann, die den Standortinformationen entspricht, um bekannte feststehende Merkmale der Umgebung, wie Straßen, Gebäude, Haltestellen, Schilder und/oder Ampeln zu bestimmen. Von den Kameras 862 erfasste Bilder und/oder von Sensoren wie einem LiDAR-System 864 erfasste Objekterkennungsinformationen werden von diesen Sensoren an das Bordcomputergerät 812 übermittelt. Die Objekterkennungsinformationen und/oder die aufgenommenen Bilder können vom Bordcomputergerät 812 verarbeitet werden, um Objekte in der Nähe des Fahrzeugs 801 zu erkennen. Zusätzlich oder alternativ kann das Fahrzeug 801 beliebige Daten zur Verarbeitung an ein Remote-Serversystem 703 (1) übertragen. In den in diesem Dokument offenbarten Ausführungsformen kann jede bekannte oder künftig bekannt werdende Technik zur Durchführung einer Objekterkennung auf der Grundlage von Sensordaten und/oder erfassten Bildern verwendet werden.
Darüber hinaus kann das autonome Fahrzeug ein bordeigenes Anzeigegerät (hier nicht gezeigt) umfassen, das eine Schnittstelle generieren und ausgeben kann, auf der Sensordaten, Fahrzeugstatusinformationen oder durch die in diesem Dokument beschriebenen Prozesse generierte Ausgaben (z.B. verschiedene Karten und Routeninformationen) ausgegeben und einem Insassen des Fahrzeugs angezeigt werden können. Das Anzeigegerät kann einen Audiolautsprecher umfassen oder ein separates Gerät sein, das solche Informationen im Audioformat darstellt.
Das Bordcomputergerät 812 kann Kartendaten erhalten, abrufen und/oder erstellen, die detaillierte Informationen über die Umgebung des autonomen Fahrzeugs 801 bereitstellen. Das Bordcomputergerät 812 kann auch den Standort, die Ausrichtung, die Pose usw. des AV in der Umgebung (Lokalisierung), beispielsweise auf der Grundlage dreidimensionaler Positionsdaten (z.B. Daten von einem GPS) und der dreidimensionalen Ausrichtung bestimmen Daten, vorhergesagter Standorte oder Ähnliches empfangen. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 812 GPS-Daten empfangen, um die Breiten-, Längen- und/oder Höhenposition des AV zu bestimmen. Auch andere Standortsensoren oder -systeme, wie laserbasierte Lokalisierungssysteme, trägheitsgestütztes GPS oder kamerabasierte Lokalisierung können zur Identifizierung des Standorts des Fahrzeugs verwendet werden. Der Standort des Fahrzeugs kann einen absoluten geografischen Standort, wie Breitengrad, Längengrad und Höhe, sowie relative Standortinformationen umfassen, beispielsweise den Standort relativ zu anderen Fahrzeugen in unmittelbarer Umgebung, die oft mit weniger Aufwand als der absolute geografische Standort bestimmt werden können. Die Kartendaten können Auskunft geben über: die Identität und den Standort verschiedener Straßen, Straßenabschnitte, Fahrspurabschnitte, Gebäude oder anderer Gegenstände; die Lage, Grenzen und Richtungen von Fahrspuren (z.B. die Lage und Richtung einer Parkspur, einer Abbiegespur, einer Fahrradspur oder anderer Fahrspuren innerhalb einer bestimmten Fahrbahn) und mit Fahrspuren assoziierte Metadaten; Verkehrssteuerungsdaten (z.B. den Standort und Anweisungen von Beschilderungen, Ampeln oder anderen Verkehrssteuerungsgeräten); und/oder alle anderen Kartendaten, die Informationen bereitstellen, die das Bordcomputergerät 812 bei der Analyse der Umgebung des autonomen Fahrzeugs 801 unterstützen.
In bestimmten Ausführungsformen können die Kartendaten auch Referenzpfadinformationen enthalten, die üblichen Mustern der Fahrzeugfahrt entlang einer oder mehrerer Fahrspuren entsprechen, sodass die Bewegung des Objekts auf den Referenzpfad beschränkt ist (z.B. Orte innerhalb von Fahrspuren, auf denen sich ein Objekt häufig befindet). Solche Referenzpfade können vordefiniert sein, beispielsweise die Mittellinie der Fahrspuren. Optional kann der Referenzpfad auf der Grundlage historischer Beobachtungen von Fahrzeugen oder anderen Objekten über einen bestimmten Zeitraum hinweg generiert werden (z.B. Referenzpfade für Geradeausfahrt, Spurzusammenführung, Abbiegen oder Ähnliches).
In bestimmten Ausführungsformen kann das Bordcomputergerät 812 auch Informationen bezüglich der Fahrt oder Route eines Benutzers, Echtzeit-Verkehrsinformationen auf der Route oder Ähnliches umfassen und/oder empfangen.
Das Bordcomputergerät 812 kann einen Routing-Controller 831 umfassen und/oder mit diesem kommunizieren, der eine Navigationsroute von einer Startposition zu einer Zielposition für ein autonomes Fahrzeug generiert. Der Routing-Controller 831 kann auf einen Kartendatenspeicher zugreifen, um mögliche Routen und Straßenabschnitte zu identifizieren, auf denen ein Fahrzeug fahren kann, um von der Startposition zur Zielposition zu gelangen. Der Routing-Controller 831 kann die möglichen Routen bewerten und eine bevorzugte Route zum Erreichen des Ziels identifizieren. Beispielsweise kann der Routing-Controller 831 eine Navigationsroute generieren, die die zurückgelegte euklidische Entfernung oder eine andere Kostenfunktion während der Route minimiert und außerdem auf Verkehrsinformationen und/oder Schätzungen zugreifen kann, die sich auf die Zeit auswirken können, die für die Fahrt auf einer bestimmten Route benötigt wird. Abhängig von der Implementierung kann der Routing-Controller 831 eine oder mehrere Routen mithilfe verschiedener Routing-Methoden generieren, beispielsweise dem Dijkstra-Algorithmus, dem Bellman-Ford-Algorithmus oder anderen Algorithmen. Der Routing-Controller 831 kann die Verkehrsinformationen auch verwenden, um eine Navigationsroute zu generieren, die die erwarteten Bedingungen der Route widerspiegelt (z.B. aktueller Wochentag oder aktuelle Tageszeit usw.), sodass eine Route, die für Fahrten während der Hauptverkehrszeit generiert wird, von einer Route abweichen kann, die für Fahrten spät in der Nacht erstellt wurde. Der Routing-Controller 831 kann auch mehr als eine Navigationsroute zu einem Ziel generieren und mehr als eine dieser Navigationsrouten an einen Benutzer senden, damit dieser sie aus verschiedenen möglichen Routen auswählen kann.
In verschiedenen Ausführungsformen kann ein Bordcomputergerät 812 Wahrnehmungsinformationen über die Umgebung des autonomen Fahrzeugs 801 ermitteln. Basierend auf den von einem oder mehreren Sensoren bereitgestellten Sensordaten und den erhaltenen Standortinformationen kann das Bordcomputergerät 812 Wahrnehmungsinformationen über die Umgebung des autonomen Fahrzeugs 801 ermitteln. Die Wahrnehmungsinformationen können darstellen, was ein normaler Fahrer in der Umgebung eines Fahrzeugs wahrnehmen würde. Die Wahrnehmungsdaten können Informationen zu einem oder mehreren Objekten in der Umgebung des autonomen Fahrzeugs 801 umfassen. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 812 Sensordaten (z.B. LiDAR- oder RADAR-Daten, Kamerabilder usw.) verarbeiten, um Objekte und/oder Merkmale in der Umgebung des autonomen Fahrzeugs 801 zu identifizieren. Zu den Objekten können Verkehrssignale, Straßenbegrenzungen, andere Fahrzeuge, Fußgänger und/oder Hindernisse usw. gehören. Das Bordcomputergerät 812 kann alle derzeit oder künftig bekannten Objekterkennungsalgorithmen, Videoverfolgungsalgorithmen, Computervisions-Algorithmen (z.B. Verfolgen von Objekten Bild für Bild iterativ über mehrere Zeiträume hinweg) verwenden, um die Wahrnehmungsinformationen zu bestimmen.
In einigen Ausführungsformen kann das Bordcomputergerät 812 auch für ein oder mehrere identifizierte Objekte in der Umgebung den aktuellen Zustand des Objekts ermitteln. Die Zustandsinformationen können - ohne Einschränkung - für jedes Objekt Folgendes umfassen: aktueller Standort; aktuelle Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung, aktueller Kurs; aktuelle Pose; aktuelle Form, Größe oder Grundfläche; Typ (z.B. Fahrzeug vs. Fußgänger vs. Zweirad vs. statisches Objekt oder Hindernis) und/oder andere Statusinformationen.
Das Bordcomputergerät 812 kann eine oder mehrere Vorhersage- und/oder Prognoseoperationen durchführen. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 812 zukünftige Standorte, Trajektorien und/oder Aktionen eines oder mehrerer Objekte vorhersagen. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 812 die zukünftigen Standorte, Trajektorien und/oder Aktionen der Objekte zumindest teilweise basierend auf Wahrnehmungsinformationen vorhersagen (z.B. den Zustandsdaten für jedes Objekt, die eine geschätzte Form und Pose umfassen, die wie weiter unten beschrieben bestimmt werden), weiter basierend auf Standortinformationen, auf Sensordaten und/oder auf anderen Daten, die den vergangenen und/oder aktuellen Zustand der Objekte, des autonomen Fahrzeugs 801, der Umgebung und/oder ihre(r) Beziehung(en) beschreiben. Wenn es sich bei einem Objekt beispielsweise um ein Fahrzeug handelt und die aktuelle Fahrumgebung eine Kreuzung umfasst, kann das Bordcomputergerät 812 vorhersagen, ob sich das Objekt wahrscheinlich geradeaus bewegen oder eine Kurve ausführen wird. Wenn die Wahrnehmungsdaten darauf hinweisen, dass es an der Kreuzung keine Ampel gibt, kann das Bordcomputergerät 812 auch vorhersagen, ob das Fahrzeug möglicherweise vollständig anhalten muss, bevor es in die Kreuzung einfährt.
In verschiedenen Ausführungsformen kann das Bordcomputergerät 812 einen Bewegungsplan für das autonome Fahrzeug bestimmen. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 812 einen Bewegungsplan für das autonome Fahrzeug basierend auf den Wahrnehmungsdaten und/oder den Vorhersagedaten bestimmen. Insbesondere gegebene Vorhersagen über die zukünftigen Standorte benachbarter Objekte und mithilfe anderer Wahrnehmungsdaten kann das Bordcomputergerät 812 einen Bewegungsplan für das autonome Fahrzeug 801 bestimmen, der das autonome Fahrzeug relativ zu den Objekten an ihren zukünftigen Standorten am besten navigiert.
In einer oder mehreren Ausführungsformen kann das Bordcomputergerät 812 Vorhersagen empfangen und eine Entscheidung darüber treffen, wie mit Objekten und/oder Akteuren in der Umgebung des autonomen Fahrzeugs 801 umgegangen wird. Beispielsweise entscheidet das Bordcomputergerät 812 für einen bestimmten Akteur (z.B. ein Fahrzeug mit einer bestimmten Geschwindigkeit, Richtung, einem bestimmten Kurvenwinkel usw.) auf der Grundlage von z.B. Verkehrsbedingungen, Kartendaten, dem Zustand des autonomen Fahrzeugs, usw., ob überholt, ausgewichen, angehalten und/oder vorbeigefahren werden soll. Darüber hinaus plant das Bordcomputergerät 812 auch einen Weg, den das autonome Fahrzeug 801 auf einer bestimmten Route zurücklegen soll, sowie Fahrparameter (z.B. Entfernung, Geschwindigkeit und/oder Kurvenwinkel). Das heißt, für ein bestimmtes Objekt entscheidet das Bordcomputergerät 812, was mit dem Objekt geschehen soll, und bestimmt, wie es zu tun ist. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 812 für ein bestimmtes Objekt entscheiden, das Objekt zu passieren, und kann bestimmen, ob es auf der linken oder rechten Seite des Objekts passiert werden soll (einschließlich Bewegungsparametern, wie der Geschwindigkeit). Das Bordcomputergerät 812 kann auch das Risiko einer Kollision zwischen einem erkannten Objekt und dem autonomen Fahrzeug 801 bewerten. Wenn das Risiko einen akzeptablen Schwellenwert überschreitet, kann festgestellt werden, ob die Kollision vermieden werden kann, wenn das autonome Fahrzeug einer definierten Fahrzeugtrajektorie folgt und/oder ein oder mehrere dynamisch generierte Notfallmanöver in einem vordefinierten Zeitraum (z.B. N Millisekunden) durchführt werden. Wenn die Kollision vermieden werden kann, kann das Bordcomputergerät 812 eine oder mehrere Steueranweisungen ausführen, um ein Vorsichtsmanöver durchzuführen (z.B. leicht abbremsen, beschleunigen, die Spur wechseln oder ausweichen). Wenn die Kollision dagegen nicht vermieden werden kann, kann das Bordcomputergerät 812 eine oder mehrere Steuerungen zur Ausführung von Anweisungen zur Durchführung eines Notfallmanövers veranlassen (z.B. Bremsen und/oder Änderung der Fahrtrichtung).
Wie oben erläutert, werden Planungs- und Steuerungsdaten bezüglich der Bewegung des autonomen Fahrzeugs zur Ausführung generiert. Das Bordcomputergerät 812 kann beispielsweise das Bremsen über einen Bremscontroller steuern, die Fahrtrichtung über eine Lenksteuerung; die Geschwindigkeit und die Beschleunigung über einen Drosselklappenregler (in einem kraftstoffbetriebenen Fahrzeug) oder über einen Motorgeschwindigkeitsregler (z.B. einen Stromniveauregler in einem Elektrofahrzeug); ferner können eine Differenzialgetriebesteuerung (in Fahrzeugen mit Getriebe) und/oder andere Steuerungen vorgesehen sein.
In den verschiedenen in diesem Dokument besprochenen Ausführungsformen kann in der Beschreibung angegeben werden, dass das Fahrzeug oder eine im Fahrzeug enthaltene Steuerung (z.B. in einem Bordcomputersystem) Programmieranweisungen implementieren kann, die das Fahrzeug und/oder eine Steuerung veranlassen, Entscheidungen zu treffen und diese Entscheidungen zu verwenden, um den Betrieb des Fahrzeugs zu steuern. Die Ausführungsformen sind jedoch nicht auf diese Anordnung beschränkt, da in verschiedenen Ausführungsformen die Analyse, Entscheidungsfindung und/oder Betriebssteuerung vollständig oder teilweise von anderen Computergeräten übernommen werden kann, die in elektronischer Kommunikation mit dem Bordcomputergerät des Fahrzeugs und/oder dem Fahrzeugsteuerungssystem stehen. Beispiele für solche anderen Computergeräte umfassen ein elektronisches Gerät (z.B. ein Smartphone), das einer Person zugeordnet ist, die im Fahrzeug mitfährt, sowie einen Remote-Server, der über ein drahtloses Kommunikationsnetzwerk in elektronischer Kommunikation mit dem Fahrzeug steht. Der Prozessor eines solchen Geräts kann die unten beschriebenen Vorgänge ausführen.
Zurückkommend zu 7, kann die Kommunikationsschnittstelle 714 so konfiguriert sein, dass sie die Kommunikation zwischen dem autonomen Fahrzeug 701 und externen Systemen ermöglicht, wie zum Beispiel externen Geräten, Sensoren, anderen Fahrzeugen, Servern, Datenspeichern, Datenbanken, usw. Die Kommunikationsschnittstelle 714 kann alle derzeit oder künftig bekannten Protokolle, Schemata, Kodierungen, Formate, Packagings usw. einsetzen, wie beispielsweise Wi-Fi, eine Infrarotverbindung, Bluetooth, usw. Das Benutzerschnittstellensystem 716 kann Teil von Peripheriegeräten sein, die in einem Fahrzeug 701 implementiert sind, einschließlich beispielsweise einer Tastatur, einem Touchscreen-Anzeigegerät, einem Mikrofon und einem Lautsprecher usw.
9 zeigt ein Beispiel für interne Hardware, die in einer der elektronischen Komponenten des Systems enthalten sein kann, wie etwa interne Verarbeitungssysteme des AV, externe Überwachungs- und Berichtssysteme oder Remote-Server. Ein elektrischer Bus 900 dient als Informationsautobahn, die die anderen dargestellten Komponenten der Hardware miteinander verbindet. Der Prozessor 905 ist ein zentrales Verarbeitungsgerät des Systems, das für die Durchführung von Berechnungen und logischen Operationen konfiguriert ist, die zum Ausführen von Programmieranweisungen erforderlich sind. Wie in diesem Dokument und in den Ansprüchen verwendet, können sich die Begriffe „Prozessor“ und „Verarbeitungsgerät“ auf einen einzelnen Prozessor oder eine beliebige Anzahl von Prozessoren in einer Gruppe von Prozessoren beziehen, die gemeinsam eine Reihe von Vorgängen ausführen, beispielsweise eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU), eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU), ein Remote-Server oder eine Kombination davon. Beispiele für Speichergeräte 925 sind Nur-LeseSpeicher (ROM), Direktzugriffsspeicher (RAM), Flash-Speicher, Festplatten und andere Geräte, die elektronische Daten speichern können. Ein Speichergerät kann ein einzelnes Gerät oder eine Sammlung von Geräten umfassen, auf denen Daten und/oder Anweisungen gespeichert werden. Verschiedene Ausführungsformen der Erfindung können ein computerlesbares Medium umfassen, das Programmieranweisungen enthält, die so konfiguriert sind, dass sie einen oder mehrere Prozessoren veranlassen, die im Kontext der vorherigen Figuren beschriebenen Funktionen auszuführen.
Eine optionale Anzeigeschnittstelle 930 kann die Anzeige von Informationen vom Bus 900 auf einem Anzeigegerät 935 im visuellen, grafischen oder alphanumerischen Format ermöglichen, beispielsweise auf einem Anzeigesystem im Armaturenbrett des Fahrzeugs. Es können auch eine Audioschnittstelle und ein Audioausgang (z.B. ein Lautsprecher) vorhanden sein. Die Kommunikation mit externen Geräten kann über verschiedene Kommunikationsgeräte 940, wie etwa eine drahtlose Antenne, ein RFID-Tag (Radio Frequency Identification) und/oder ein Nahbereichs- oder Nahfeld-Kommunikations-Transceiver erfolgen, die jeweils optional über ein oder mehrere Kommunikationssysteme kommunikativ mit anderen Komponenten des Geräts verbunden sein können. Das/die Kommunikationsgeräte) 940 kann/können für die kommunikative Verbindung mit einem Kommunikationsnetzwerk, wie dem Internet, einem lokalen Netzwerk oder einem Mobilfunkdatennetzwerk, konfiguriert sein.
Die Hardware kann auch einen Benutzerschnittstellensensor 945 umfassen, der den Empfang von Daten von Eingabegeräten 950, wie einer Tastatur oder einem Tastenfeld, einem Joystick, einem Touchscreen, einem Touchpad, einer Fernbedienung, einem Zeigegerät und/oder einem Mikrofon ermöglicht. Digitale Einzelbilder können auch von einer Kamera 920 empfangen werden, die Videos und/oder Standbilder aufnehmen kann. Das System kann auch Daten von einem Bewegungs- und/oder Positionssensor 980 empfangen, beispielsweise einem Beschleunigungsmesser, einem Gyroskop oder einer Trägheitsmesseinheit. Das System kann auch Daten von einem LiDAR-System 960 empfangen, wie beispielsweise dem weiter oben in diesem Dokument beschriebenen.
Die oben offenbarten Merkmale und Funktionen sowie Alternativen können in vielen anderen unterschiedlichen Systemen oder Anwendungen kombiniert werden. Verschiedene Komponenten können in Hardware oder Software oder eingebetteter Software implementiert sein. Der Fachmann kann verschiedene derzeit unvorhergesehene oder unerwartete Alternativen, Modifikationen, Variationen oder Verbesserungen vornehmen, die jeweils auch von den offenbarten Ausführungsformen umfasst sein sollen.
Zu den für die oben bereitgestellte Offenlegung relevanten Begriffen gehören:
Ein „automatisiertes Gerät“ oder „Robotergerät“ bezieht sich auf ein elektronisches Gerät, das einen Prozessor, Programmieranweisungen und eine oder mehrere Komponenten umfasst, die auf der Grundlage von Befehlen des Prozessors zumindest einige Vorgänge oder Aufgaben mit minimalem oder keinem menschlichen Eingriff ausführen können. Beispielsweise kann ein automatisiertes Gerät einen oder mehrere automatische Schritte oder Funktionen oder Funktionssätze ausführen. Beispiele für solche Vorgänge, Funktionen oder Aufgaben können - ohne Einschränkung - Navigation, Transport, Fahren, Liefern, Laden, Entladen, medizinische Prozesse, baubezogene Prozesse und/oder Ähnliches umfassen. Beispielhafte automatisierte Geräte können unter anderem autonome Fahrzeuge, Drohnen und andere autonome Robotergeräte sein.
Der Begriff „Fahrzeug“ bezieht sich auf jedes bewegliche Fortbewegungsmittel, das einen oder mehrere menschliche Insassen und/oder Fracht befördern kann und durch irgendeine Form von Energie angetrieben wird. Der Begriff „Fahrzeug“ umfasst unter anderem Autos, Lastwagen, Lieferwagen, Züge, autonome Fahrzeuge, Flugzeuge, Flugdrohnen und dergleichen. Ein „autonomes Fahrzeug“ ist ein Fahrzeug mit einem Prozessor, Programmieranweisungen und Antriebsstrangkomponenten, die vom Prozessor gesteuert werden können, ohne dass ein menschlicher Bediener erforderlich ist. Ein autonomes Fahrzeug kann insofern völlig autonom sein, als es für die meisten oder alle Fahrbedingungen und -funktionen keinen menschlichen Bediener benötigt, oder es kann insofern teilautonom sein, als in bestimmten Situationen oder für bestimmte Vorgänge ein menschlicher Bediener erforderlich ist, oder ein menschlicher Bediener kann das autonome System des Fahrzeugs außer Kraft setzen und die Kontrolle über das Fahrzeug übernehmen. Zu den autonomen Fahrzeugen gehören auch Fahrzeuge, bei denen autonome Systeme den menschlichen Betrieb des Fahrzeugs unterstützen, beispielsweise Fahrzeuge mit fahrerunterstützter Lenkung, Geschwindigkeitsregelung, Bremsen, Parken und andere Systeme.
In diesem Dokument werden die Begriffe „Straße“, „Fahrspur“ und „Fahrweg“ beispielhaft anhand von Fahrzeugen veranschaulicht, die auf einer oder mehreren Straßen fahren. Die Ausführungsformen sollen jedoch auch Fahrspuren und Straßen an anderen Orten umfassen, beispielsweise auf Parkplätzen. Darüber hinaus kann bei autonomen Fahrzeugen, die für den Einsatz in Innenräumen konzipiert sind (z.B. automatisierte Kommissioniergeräte in Lagerhäusern), eine Straße ein Korridor des Lagers und eine Fahrspur ein Teil des Korridors sein. Wenn es sich bei dem autonomen Fahrzeug um eine Drohne oder ein anderes Luftfahrzeug handelt, kann der Begriff „Straße“ einen Luftweg darstellen und die Spur kann ein Teil des Luftwegs sein. Wenn es sich bei dem autonomen Fahrzeug um ein Wasserfahrzeug handelt, kann der Begriff „Straße“ eine Wasserstraße und eine Fahrspur einen Teil der Wasserstraße darstellen.
Ein „elektronisches Gerät“ oder ein „Computergerät“ bezieht sich auf ein Gerät, das einen Prozessor und einen Speicher enthält. Jedes Gerät verfügt möglicherweise über einen eigenen Prozessor und/oder Speicher, oder der Prozessor und/oder Speicher kann mit anderen Geräten gemeinsam genutzt werden, wie in einer virtuellen Maschine oder Containeranordnung. Der Speicher enthält oder empfängt Programmieranweisungen, die bei Ausführung durch den Prozessor dazu führen, dass das elektronische Gerät einen oder mehrere Vorgänge gemäß den Programmieranweisungen ausführt.
Die Begriffe „Speicher“, „Speichergerät“, „Datenspeicher“, „Datenspeichereinrichtung“, „computerlesbares Medium“ und dergleichen beziehen sich jeweils auf ein nichtflüchtiges Gerät, auf dem sich computerlesbare Daten, Programmieranweisungen oder beides befinden. Sofern nicht ausdrücklich anders angegeben, sollen die Begriffe „Speicher“, „Speichergerät“, „Datenspeicher“, „Datenspeichereinrichtung“ und dergleichen Ausführungsformen mit einem einzelnen Gerät umfassen, Ausführungsformen, in denen mehrere Speichergeräte zusammen oder gemeinsam einen Satz von Daten oder Anweisungen speichern, sowie einzelne Sektoren innerhalb solcher Geräte. Ein Computerprogrammprodukt ist ein Speichergerät mit darauf gespeicherten Programmieranweisungen.
Wenn sich der Begriff „Objekt“ auf ein Objekt bezieht, das von einem Fahrzeugwahrnehmungssystem erkannt oder von einem Simulationssystem simuliert wird, soll dieser sowohl stationäre Objekte als auch sich bewegende (oder potenziell sich bewegende) Akteure umfassen, sofern, z.B. durch Verwendung der Begriffe „Akteur“ oder „stationäres Objekt“, nicht ausdrücklich etwas anderes angegeben ist. Im hier verwendeten Sinne können unsichere Verkehrsteilnehmer Fußgänger, Radfahrer, Personen auf Rollschuhen, Rollerblades, Rollstühlen, Einzelpersonen oder Personen im Allgemeinen, usw. sein.
Der Begriff „Trajektorie“ bezieht sich auf den Weg, dem das autonome Fahrzeug tatsächlich über einen Planungshorizont folgen wird, und umfasst eine Geschwindigkeit des autonomen Fahrzeugs an Punkten entlang des Wegs.
Der Begriff „Ampel“ bezieht sich auf eine Reihe von Hinweisen (die beispielsweise durch elektronisch gesteuerte Lichter, manuelle Gesten, Verkehrszeichen usw. bereitgestellt werden können) und die dazu dienen, Objekte, die eine Kreuzung von zwei oder mehr Straßen passieren, durch die Bereitstellung einer visuellen Anzeige für die Objekte, die sich darauf beziehen, dahingehend zu steuern, wann diese fortfahren, wann diese langsamer fahren, wann diese warten, wann diese anhalten, wann diese abbiegen sollen, od. dgl.
Die Begriffe „Prozessor“ und „Verarbeitungsgerät“ beziehen sich auf eine Hardwarekomponente eines elektronischen Geräts, die zur Ausführung von Programmieranweisungen konfiguriert ist, beispielsweise einen Mikroprozessor oder eine andere logische Schaltung. Ein Prozessor und ein Speicher können Elemente eines Mikrocontrollers, eines individuell konfigurierbaren integrierten Schaltkreises, eines programmierbaren System-on-a-Chip oder eines anderen elektronischen Geräts sein, das für die Ausführung verschiedener Funktionen programmiert werden kann. Sofern nicht ausdrücklich anders angegeben, soll der Singular-Begriff „Prozessor“ oder „Verarbeitungsgerät“ sowohl Ausführungsformen mit einem einzelnen Verarbeitungsgerät als auch Ausführungsformen umfassen, bei denen mehrere Verarbeitungsgeräte gemeinsam oder kollektiv einen Prozess ausführen.
In diesem Dokument bezeichnen die Begriffe „Kommunikationsverbindung“ und „Kommunikationspfad“ einen drahtgebundenen oder drahtlosen Pfad, über den ein erstes Gerät Kommunikationssignale an ein oder mehrere andere Geräte sendet und/oder Kommunikationssignale von diesen empfängt. Geräte sind „kommunikativ verbunden“, wenn die Geräte über eine Kommunikationsverbindung Daten senden und/oder empfangen können. „Elektronische Kommunikation“ bezieht sich auf die Übertragung von Daten über ein oder mehrere Signale zwischen zwei oder mehreren elektronischen Geräten, sei es über ein drahtgebundenes oder drahtloses Netzwerk und sei es direkt oder indirekt über ein oder mehrere zwischengeschaltete Geräte.
Wenn in diesem Dokument relative Ordnungsbegriffe, wie „erster“ und „zweiter“, verwendet werden, um ein Substantiv zu modifizieren, dient diese Verwendung lediglich dazu, ein Element von einem anderen zu unterscheiden, und ist nicht dazu gedacht, eine sequentielle Reihenfolge zu implizieren, sofern nicht ausdrücklich anders angegeben.
Jegliche Einbindung durch Verweis auf die oben genannten Dokumente ist derart beschränkt, dass kein Inhalt einbezogen wird, der im Widerspruch zur ausdrücklichen Offenbarung hierin steht. Jegliche Einbeziehung der oben genannten Dokumente durch Bezugnahme wird weiter eingeschränkt, so dass keine in den Dokumenten enthaltenen Ansprüche hierin durch Bezugnahme einbezogen werden. Jegliche Einbeziehung der oben genannten Dokumente durch Bezugnahme ist noch weiter eingeschränkt, sodass in den Dokumenten bereitgestellte Definitionen nicht durch Bezugnahme hierin einbezogen werden, sofern sie nicht ausdrücklich hierin enthalten sind.
Darüber hinaus sollen Begriffe der relativen Position wie „vertikal“ und „horizontal“ oder „vorne“ und „hinten“, wenn sie verwendet werden, relativ zueinander verstanden werden und müssen nicht absolut sein und beziehen sich nur auf eine mögliche Position des Geräts, das mit diesen Begriffen verknüpft ist, abhängig von der Ausrichtung des Geräts. Wenn in diesem Dokument die Begriffe „vorne“, „hinten“ und „seitlich“ verwendet werden, um sich auf einen Bereich eines Fahrzeugs zu beziehen, beziehen sich diese auf Bereiche des Fahrzeugs in Bezug auf den Standardfahrbereich des Fahrzeugs. Beispielsweise ist eine „Vorderseite“ eines Automobils ein Bereich, der näher an den Scheinwerfern des Fahrzeugs als an den Rücklichtern des Fahrzeugs liegt, während das „Heck“ eines Automobils ein Bereich ist, der näher an den Rücklichtern des Fahrzeugs liegt als an den Scheinwerfern des Fahrzeugs. Darüber hinaus sind die Begriffe „vorne“ und „hinten“ nicht unbedingt auf nach vorne oder nach hinten gerichtete Bereiche beschränkt, sondern umfassen auch Seitenbereiche, die näher an der Vorderseite als an der Rückseite liegen bzw. umgekehrt. Mit „Seiten“ eines Fahrzeugs sind seitlich zugewandte Abschnitte gemeint, die sich zwischen dem vordersten und dem hintersten Teil des Fahrzeugs befinden.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

US 17/034366 [0051]

Claims

Ein System zur Steuerung der Navigation eines autonomen Fahrzeugs durch eine Kreuzung, wobei das System Folgendes umfasst: einen Prozessor; und ein nichtflüchtiges computerlesbares Medium, das eine oder mehrere Programmieranweisungen umfasst, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor dazu veranlassen: - Echtzeitinformationen entsprechend der Kreuzung zu empfangen; - eine Hineintast-Pose für ein autonomes Fahrzeug zu empfangen, wobei die Hineintast-Pose eine Pose des autonomen Fahrzeugs zum Anhalten an einem Punkt innerhalb der Kreuzung ist, bevor ein ungeschütztes Abbiegen zum Überqueren der Kreuzung eingeleitet wird; - eine oder mehrere unterschiedliche Klassen von Trajektorien zu identifizieren, wobei jede der einen oder mehreren unterschiedlichen Klassen mit einer Vielzahl von Trajektorien assoziiert ist, die dieselbe Kombination diskreter Aktionen zum Ausführen des ungeschützten Abbiegens in Bezug auf die Hineintast-Pose erfordern; - basierend auf der Hineintast-Pose einen Einschränkungssatz für jede der einen oder mehreren unterschiedlichen Trajektorienklassen zu berechnen; - für jede der einen oder mehreren unterschiedlichen Klassen eine Kandidatentrajektorie auf der Grundlage des für diese bestimmte Klasse von Trajektorien festgelegten Einschränkungssatzes zu bestimmen; und - aus der einen oder aus den mehreren Kandidatentrajektorien eine Trajektorie für das autonome Fahrzeug zum Ausführen des ungeschützten Abbiegens zum Überqueren der Kreuzung auszuwählen.
Das System nach Anspruch 1, das außerdem eine oder mehrere Programmieranweisungen umfasst, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor dazu veranlassen, das autonome Fahrzeug zu veranlassen, das ungeschützte Abbiegen unter Verwendung der ausgewählten Trajektorie auszuführen.
Das System nach Anspruch 1, wobei die Hineintast-Pose während mindestens eines aus Folgendem bestimmt wird: einer Kartenerstellungsphase außerhalb des autonomen Fahrzeugs, oder durch ein Bordcomputergerät des autonomen Fahrzeugs in Echtzeit.
Das System nach Anspruch 1, wobei die Hineintast-Pose Folgendes umfasst: eine Anhalteposition entlang eines Referenzpfads zum Überqueren der Kreuzung; einen seitlichen Versatz zwischen der Anhalteposition und einem Referenzpunkt des autonomen Fahrzeugs in der Hineintast-Pose; und einen Gierversatz zwischen einem ersten Kurs des autonomen Fahrzeugs in der Hineintast-Pose und einem zweiten Kurs, der erforderlich ist, um dem Referenzpfad zu folgen.
Das System nach Anspruch 4, wobei die eine oder die mehreren Programmieranweisungen, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen, die Hineintast-Pose zu bestimmen, weiterhin Programmieranweisungen umfassen, die den Prozessor veranlassen, die Anhalteposition auf der Grundlage einer Kostenfunktion zu bestimmen, die mindestens einen der folgenden Faktoren berücksichtigt: einen Anhalteort, welcher anderen Verkehrsteilnehmern die Absicht des autonomen Fahrzeugs signalisiert, dass das autonome Fahrzeug so bald wie möglich über die Kreuzung fahren wird; die kinematische Machbarkeit für das autonome Fahrzeugs, aus der Hineintast-Pose herauszusteuern; die Dauer, die das autonome Fahrzeug in einer oder mehreren Konfliktregionen verbringen muss, um das ungeschützte Abbiegen aus der Hineintast-Pose heraus fertigzustellen; die Sichtbarkeit von Verkehrssignalen aus der Hineintast-Pose heraus; die Sichtbarkeit entgegenkommender Objekte in Konfliktspuren aus der Hineintast-Pose heraus; und/oder, ob sich die Hineintast-Pose auf einer Gegenfahrbahn befindet.
Das System nach Anspruch 4, wobei die eine oder die mehreren Programmieranweisungen, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen, die Hineintast-Pose zu bestimmen, weiterhin Programmieranweisungen umfassen, die den Prozessor veranlassen, den seitlichen Versatz und den Gierversatz derart zu bestimmen, dass ein Mindestabstand zwischen einer Aufstellfläche des autonomen Fahrzeugs in der Hineintast-Pose und einer Konfliktspur der Kreuzung größer oder gleich einem Zielabstand ist.
Das System nach Anspruch 6, wobei der Zielabstand so bestimmt wird, dass ein Objekt auf der Konfliktspur das autonome Fahrzeug passieren kann, wenn es sich in der Hineintast-Pose befindet, ohne mit dem autonomen Fahrzeug zu kollidieren.
Das System nach Anspruch 1, wobei die eine oder mehreren unterschiedlichen Trajektorienklassen mindestens eine der folgenden umfassen: eine Trajektorie, die das autonome Fahrzeug an einer Haltelinie zum Stehen bringt, bevor es in die Kreuzung einfährt; eine Trajektorie, die das autonome Fahrzeug in der Hineintast-Pose innerhalb der Kreuzung für einen vollständigen Planungshorizont zum Stehen bringt; eine Trajektorie, die das autonome Fahrzeug in der Aufenthaltsposition innerhalb der Kreuzung für weniger als den gesamten Planungshorizont zum Stehen bringt; eine Trajektorie, die durch die Kreuzung verläuft, indem sie gegenüber der Hineintast-Pose abweicht; oder eine Trajektorie, die durch die Kreuzung verläuft, ohne von der Hineintast-Pose abzuweichen.
Das System nach Anspruch 1, das außerdem eine oder mehrere Programmieranweisungen umfasst, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen, eine identifizierte bestimmte Klasse von Trajektorien zu verwerfen, die auf der Grundlage der empfangenen Echtzeitinformationen als nicht durchführbar bestimmt wurden.
Das System nach Anspruch 1, wobei die eine oder die mehreren Programmieranweisungen, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen, aus der einen oder den mehreren Kandidatentrajektorien die Trajektorie für das autonome Fahrzeug zum Ausführen des ungeschützten Abbiegens zum Durchqueren der Kreuzung auszuwählen, Anweisungen umfassen, die den Prozessor dazu veranlassen, jeder der einen oder mehreren Kandidatentrajektorien basierend auf mindestens einem der folgenden Faktoren eine Bewertung oder Punktzahl zuzuweisen: einem Risiko einer Kollision mit einem oder mehreren Objekten an der Kreuzung; dem Passagierkomfort; einem geplanten Halteort an der Kreuzung, der als Hineintast-Pose bestimmt wurde; und/oder der Unentschlossenheit des autonomen Fahrzeugs darüber, ob es über die Kreuzung weiterfahren oder in der Hineintast-Pose warten soll.
Das System nach Anspruch 10, wobei die eine oder die mehreren Programmieranweisungen, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen, die Bewertung oder Punktzahl zuzuweisen, Anweisungen umfassen, die den Prozessor veranlassen, auf mindestens eines aus Folgendem in Bezug auf das autonome Fahrzeug zu verzichten: auf eine Pönalisierung für das Anhalten innerhalb der Kreuzung an einer Querstraße; und/oder auf eine Pönalisierung für das Überqueren der Kreuzung an einer Ampel im Haltezustand für eine bestimmte Zeitspanne.
Das System nach Anspruch 11, wobei die ausgewählte Trajektorie dazu führt, dass das autonome Fahrzeug in die Hineintast-Pose fährt und darauf wartet, dass Objekte auf einer oder mehreren Konfliktspuren das autonome Fahrzeug passieren, bevor es das ungeschützte Abbiegen zum Überqueren der Kreuzung durchführt.
Verfahren zum Steuern der Navigation eines autonomen Fahrzeugs durch eine Kreuzung, wobei das Verfahren durch einen Prozessor Folgendes umfasst: Empfangen von Echtzeitinformationen entsprechend der Kreuzung; Bestimmen einer Hineintast-Pose für ein autonomes Fahrzeug, wobei die Hineintast-Pose eine Pose des autonomen Fahrzeugs zum Anhalten an einem Punkt innerhalb der Kreuzung ist, bevor ein ungeschütztes Abbiegen zum Überqueren der Kreuzung eingeleitet wird; Identifizieren einer oder mehrerer unterschiedlicher Trajektorienklassen, wobei jede der einen oder mehreren unterschiedlichen Klassen mit mehreren Trajektorien verknüpft ist, die die gleiche Kombination diskreter Aktionen zum Ausführen der ungeschützten Drehung in Bezug auf die Hineintast-Pose erfordern; Berechnen eines Einschränkungssatzes für jede der einen oder mehreren unterschiedlichen Trajektorienklassen auf der Grundlage der Hineintast-Pose; Bestimmen einer Kandidatentrajektorien für jede der einen oder mehreren unterschiedlichen Klassen auf der Grundlage der für diese bestimmte Klasse von Trajektorien festgelegten Randbedingungen; und Auswählen einer Trajektorie aus einer oder mehreren Kandidatentrajektorien für das autonome Fahrzeug zum Ausführen des ungeschützten Abbiegens zum Überqueren der Kreuzung.
Das Verfahren nach Anspruch 13, das außerdem das Veranlassen gegenüber dem autonomen Fahrzeug umfasst, das ungeschützte Abbiegen unter Verwendung der ausgewählten Trajektorie auszuführen.
Das Verfahren nach Anspruch 13, wobei die Hineintast-Pose während mindestens eines der folgenden Schritte bestimmt wird: einer Kartenerstellungsphase außerhalb des autonomen Fahrzeugs; und/oder durch ein Bordcomputergerät des autonomen Fahrzeugs in Echtzeit.
Das Verfahren nach Anspruch 13, wobei die Hineintast-Pose Folgendes umfasst: einen Anhalteort entlang eines Referenzpfads zum Überqueren der Kreuzung; einen seitlichen Versatz zwischen dem Anhalteort und einem Referenzpunkt des autonomen Fahrzeugs in der Hineintast-Pose; und einen Gierversatz zwischen einem ersten Kurs des autonomen Fahrzeugs in der Hineintast-Pose und einem zweiten Kurs, der erforderlich ist, um dem Referenzpfad zu folgen.
Das Verfahren nach Anspruch 16, wobei das Bestimmen der Hineintast-Pose das Bestimmen des Anhalteorts auf der Grundlage einer Kostenfunktion umfasst, die mindestens einen der folgenden Faktoren berücksichtigt: einen Anhalteort, der anderen Verkehrsteilnehmern die Absicht des autonomen Fahrzeugs signalisiert, dass das autonome Fahrzeug so bald wie möglich über die Kreuzung weiterfahren wird; die kinematische Machbarkeit des autonomen Fahrzeugs, aus der Hineintast-Pose herauszusteuern; die Dauer, die das autonome Fahrzeug in einer oder mehreren Konfliktregionen verbringen muss, wenn es das ungeschützte Abbiegen aus der Hineintast-Pose vollzieht; die Sichtbarkeit von Verkehrssignalen aus der Hineintast-Pose heraus; die Sichtbarkeit entgegenkommender Objekte in Konfliktspuren aus der Hineintast-Pose heraus; und/oder, ob sich die Hineintast-Pose auf der Gegenfahrbahn befindet.
Das Verfahren nach Anspruch 16, wobei das Bestimmen der Hineintast-Pose weiterhin das Bestimmen des seitlichen Versatzes und des Gierversatzes derart umfasst, dass ein Mindestabstand zwischen einer Standfläche des autonomen Fahrzeugs in der Hineintast-Pose und einer Konfliktspur der Kreuzung größer oder gleich einem Zielabstand ist.
Das Verfahren nach Anspruch 18, wobei die Zielentfernung so bestimmt wird, dass ein Objekt auf der Konfliktspur das autonome Fahrzeug passieren kann, wenn es sich in der Hineintast-Pose befindet, ohne mit dem autonomen Fahrzeug zu kollidieren.
Das Verfahren nach Anspruch 13, wobei die eine oder die mehreren unterschiedlichen Trajektorienklassen mindestens eine der folgenden umfassen: eine Trajektorie, die das autonome Fahrzeug an einer Haltelinie zum Stehen bringt, bevor es in die Kreuzung einfährt; eine Trajektorie, die das autonome Fahrzeug in der Hineintast-Pose innerhalb der Kreuzung für einen vollständigen Planungshorizont zum Stehen bringt; eine Trajektorie, die das autonome Fahrzeug in der Aufenthaltsposition innerhalb der Kreuzung für weniger als den gesamten Planungshorizont zum Stehen bringt; eine Trajektorie, die durch die Kreuzung verläuft, indem sie von der Hineintast-Pose abweicht; oder eine Trajektorie, die durch die Kreuzung verläuft, ohne von der Hineintast-Pose abzuweichen.
Das Verfahren nach Anspruch 13, das außerdem das Verwerfen einer identifizierten bestimmten Klasse von Trajektorien umfasst, die auf der Grundlage der empfangenen Echtzeitinformationen als undurchführbar bestimmt wurden.
Das Verfahren nach Anspruch 13, wobei das Auswählen der Trajektorie für das autonome Fahrzeug zum Durchführen des ungeschützten Abbiegens zum Überqueren der Kreuzung aus der einen oder den mehreren Kandidatentrajektorien das Zuweisen einer Bewertung zu jeder der einen oder mehreren Kandidatentrajektorien auf der Grundlage von mindestens einem der folgenden Faktoren umfasst: Kollisionsgefahr mit einem oder mehreren Objekten an der Kreuzung; dem Passagierkomfort; einem geplanten Halteort an der Kreuzung, der als Hineintast-Pose ermittelt wurde; und/oder der Unentschlossenheit des autonomen Fahrzeugs darüber, ob es über die Kreuzung weiterfahren oder in der Hineintast-Pose warten soll.
Das Verfahren nach Anspruch 22, wobei das Zuweisen der Bewertung das Nichtberücksichtigen mindestens eines der folgenden Punkte in Bezug auf das autonome Fahrzeug umfasst: eine Pönalisierung für das Anhalten innerhalb der Kreuzung an einer Querstraße; und/oder eine Pönalisierung für das Überqueren der Kreuzung an einer Ampel im Haltezustand für eine bestimmte Zeitspanne.
Das Verfahren nach Anspruch 13, wobei die ausgewählte Trajektorie dazu führt, dass das autonome Fahrzeug in die Hineintast-Pose fährt und darauf wartet, dass Objekte auf einer oder mehreren Konfliktspuren das autonome Fahrzeug passieren, bevor es das ungeschützte Abbiegen zum Überqueren der Kreuzung ausführt.
Ein Computerprogrammprodukt zum Steuern der Navigation eines autonomen Fahrzeugs durch eine Kreuzung, wobei das Computerprogrammprodukt eine oder mehrere Anweisungen umfasst, die so konfiguriert sind, dass sie einen Prozessor dazu veranlassen: Echtzeitinformationen entsprechend der Kreuzung zu empfangen; eine Hineintast-Pose für ein autonomes Fahrzeug zu bestimmen, wobei die Hineintast-Pose eine Pose des autonomen Fahrzeugs zum Anhalten an einem Punkt innerhalb der Kreuzung ist, bevor ein ungeschütztes Abbiegen zum Überqueren der Kreuzung eingeleitet wird; eine oder mehrere unterschiedliche Klassen von Trajektorien zu identifizieren, wobei jede der einen oder mehreren unterschiedlichen Klassen mit einer Vielzahl von Trajektorien assoziiert ist, die dieselbe Kombination diskreter Aktionen zum Ausführen der ungeschützten Drehung in Bezug auf die Hineintast-Pose erfordern; basierend auf der Hineintast-Pose, einen Einschränkungssatz für jede der einen oder mehreren unterschiedlichen Trajektorienklassen zu berechnen; für jede der einen oder mehreren unterschiedlichen Klassen eine Kandidatentrajektorie auf der Grundlage der für diese bestimmte Klasse von Trajektorien festgelegten Einschränkungssatzes zu bestimmen; und aus einer oder mehreren Kandidatentrajektorien eine Trajektorie für das autonome Fahrzeug zum Ausführen des ungeschützten Abbiegens zum Überqueren der Kreuzung auszuwählen.