JP2021514883A - 自律走行における走行経路を決定するためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2018年12月18日に提出された中国特許出願第201811548158.7号に対する優先権を主張し、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる。
Claims (21)
- 自律走行における走行経路を決定するためのシステムであって、
命令のセットを含む少なくとも1つの記憶媒体と、
前記少なくとも1つの記憶媒体と通信する少なくとも1つのプロセッサと
を備え、
前記命令のセットを実行するとき、前記少なくとも1つのプロセッサは、前記システムに、
複数の候補走行経路を取得するステップと、
トレーニングされた係数生成モデルに基づいて、前記複数の候補走行経路と関連付けられる1つまたは複数の係数を取得するステップと、
前記1つまたは複数の係数に基づいて前記複数の候補走行経路の各々の移動コストを決定するステップと、
前記複数の候補走行経路に対応する複数の移動コストに基づいて、前記複数の候補走行経路からターゲット走行経路を識別するステップと
を行わせるように指令される、システム。 - 前記複数の候補走行経路の各々の前記移動コストを決定するために、前記少なくとも1つのプロセッサは、前記システムに、
1つまたは複数のコスト・パラメータを決定するステップと、
前記1つまたは複数のコスト・パラメータおよび前記1つまたは複数の係数に基づいて前記複数の候補走行経路の各々の前記移動コストを決定するステップと
を行わせるように指令される、請求項1に記載のシステム。 - 前記1つまたは複数のコスト・パラメータは、スピード・コスト・パラメータ、類似度コスト・パラメータ、またはジャーク・コスト・パラメータのうちの少なくとも1つを含む、請求項2に記載のシステム。
- 前記1つまたは複数のコスト・パラメータは、スピード・コスト・パラメータ、類似度コスト・パラメータ、およびジャーク・コスト・パラメータを含む、請求項2に記載のシステム。
- 前記トレーニングされた係数生成モデルは、トレーニング・プロセスによって決定され、前記トレーニング・プロセスは、
複数のサンプル走行経路を取得するステップと、
前記複数のサンプル走行経路に基づいて複数のサンプルを決定するステップであって、前記複数のサンプルの各々は、同じ出発地および同じ目的地に対応するサンプル走行経路のセットを含む、複数のサンプルを決定するステップと、
前記複数のサンプルの各々について、前記サンプル走行経路のセットに対応するサンプル・スコアのセットを決定するステップと、
前記複数のサンプルの前記スコアに基づいて、前記トレーニングされた係数生成モデルを決定するステップと
を含む、請求項1〜4のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記複数のサンプルに基づいて前記トレーニングされた係数生成モデルを決定する前記ステップは、
複数の予備係数を含む予備係数生成モデルを取得するステップであって、前記複数の予備係数の各々はサンプルに対応する、予備係数生成モデルを取得するステップと、
前記複数のサンプルの各々の特徴情報を抽出するステップと、
前記複数のサンプルの各々について、対応する予備係数および前記特徴情報に基づいて、前記サンプル走行経路のセットに対応するサンプル移動コストのセットを決定するステップと、
前記複数のサンプルに対応するサンプル移動コストの複数のセットおよびサンプル・スコアの複数のセットが予め設定された条件を満たすか否かを決定するステップと、
前記サンプル移動コストの複数のセットおよび前記サンプル・スコアの複数のセットが前記予め設定された条件を満たすという前記決定に応答して、前記予備係数生成モデルを前記トレーニングされた係数生成モデルとして指定するステップと
を含む、請求項5に記載のシステム。 - 前記複数のサンプルに基づいて前記トレーニングされた係数生成モデルを決定する前記ステップは、
前記サンプル移動コストの複数のセットおよび前記サンプル・スコアの複数のセットが前記予め設定された条件を満たさないという前記決定に応答して、前記複数の予備係数を更新するステップと、
前記複数のサンプルに対応するサンプル移動コストの複数のセットおよびサンプル・スコアの複数のセットが前記予め設定された条件を満たすか否かを決定する前記ステップを繰り返すステップと
をさらに含む、請求項6に記載のシステム。 - 前記複数のサンプルの各々の前記特徴情報は、前記サンプル走行経路のセットの各々の速度情報、および、前記サンプル走行経路のセットの各々と関連付けられる障害物情報を含む、請求項6または7に記載のシステム。
- 前記複数の候補走行経路に対応する前記複数の移動コストに基づいて、前記複数の候補走行経路から前記ターゲット走行経路を識別するために、少なくとも1つのプロセッサは、前記システムに、
前記複数の移動コストから最小の移動コストを識別するステップと、
前記最小の移動コストに対応する候補走行経路を前記ターゲット走行経路として識別するステップと
を行わせるように指令される、請求項1〜8のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つのプロセッサは、前記システムに、
車両の1つまたは複数の制御要素に、前記ターゲット走行経路を送信するステップであって、前記ターゲット走行経路に従うように前記車両に指令する、送信するステップをさらに行わせるように指令される、請求項1〜9のいずれか一項に記載のシステム。 - 少なくとも1つのプロセッサと、少なくとも1つの記憶媒体と、ネットワークに接続されている通信プラットフォームとを有するコンピューティング・デバイス上で実施される方法であって、
複数の候補走行経路を取得するステップと、
トレーニングされた係数生成モデルに基づいて、前記複数の候補走行経路と関連付けられる1つまたは複数の係数を取得するステップと、
前記1つまたは複数の係数に基づいて前記複数の候補走行経路の各々の移動コストを決定するステップと、
前記複数の候補走行経路に対応する複数の移動コストに基づいて、前記複数の候補走行経路からターゲット走行経路を識別するステップと
を含む、方法。 - 前記複数の候補走行経路の各々の前記移動コストを決定する前記ステップは、
1つまたは複数のコスト・パラメータを決定するステップと、
前記1つまたは複数のコスト・パラメータおよび前記1つまたは複数の係数に基づいて前記複数の候補走行経路の各々の前記移動コストを決定するステップと
を含む、請求項11に記載の方法。 - 前記1つまたは複数のコスト・パラメータは、スピード・コスト・パラメータ、類似度コスト・パラメータ、またはジャーク・コスト・パラメータのうちの少なくとも1つを含む、請求項12に記載の方法。
- 前記1つまたは複数のコスト・パラメータは、スピード・コスト・パラメータ、類似度コスト・パラメータ、およびジャーク・コスト・パラメータを含む、請求項12に記載の方法。
- 前記トレーニングされた係数生成モデルは、トレーニング・プロセスによって決定され、前記トレーニング・プロセスは、
複数のサンプル走行経路を取得するステップと、
前記複数のサンプル走行経路に基づいて複数のサンプルを決定するステップであって、前記複数のサンプルの各々は、同じ出発地および同じ目的地に対応するサンプル走行経路のセットを含む、複数のサンプルを決定するステップと、
前記複数のサンプルの各々について、前記サンプル走行経路のセットに対応するサンプル・スコアのセットを決定するステップと、
前記複数のサンプルの前記スコアに基づいて、前記トレーニングされた係数生成モデルを決定するステップと
を含む、請求項11〜14のいずれか一項に記載の方法。 - 前記複数のサンプルに基づいて前記トレーニングされた係数生成モデルを決定する前記ステップは、
複数の予備係数を含む予備係数生成モデルを取得するステップであって、前記複数の予備係数の各々はサンプルに対応する、予備係数生成モデルを取得するステップと、
前記複数のサンプルの各々の特徴情報を抽出するステップと、
前記複数のサンプルの各々について、対応する予備係数および前記特徴情報に基づいて、前記サンプル走行経路のセットに対応するサンプル移動コストのセットを決定するステップと、
前記複数のサンプルに対応するサンプル移動コストの複数のセットおよびサンプル・スコアの複数のセットが予め設定された条件を満たすか否かを決定するステップと、
前記サンプル移動コストの複数のセットおよび前記サンプル・スコアの複数のセットが前記予め設定された条件を満たすという前記決定に応答して、前記予備係数生成モデルを前記トレーニングされた係数生成モデルとして指定するステップと
を含む、請求項15に記載の方法。 - 前記複数のサンプルに基づいて前記トレーニングされた係数生成モデルを決定する前記ステップは、
前記サンプル移動コストの複数のセットおよび前記サンプル・スコアの複数のセットが前記予め設定された条件を満たさないという前記決定に応答して、前記複数の予備係数を更新するステップと、
前記複数のサンプルに対応するサンプル移動コストの複数のセットおよびサンプル・スコアの複数のセットが前記予め設定された条件を満たすか否かを決定する前記ステップを繰り返すステップと
をさらに含む、請求項16に記載の方法。 - 前記複数のサンプルの各々の前記特徴情報は、前記サンプル走行経路のセットの各々の速度情報、および、前記サンプル走行経路のセットの各々と関連付けられる障害物情報を含む、請求項16または17に記載の方法。
- 前記複数の候補走行経路に対応する前記複数の移動コストに基づいて、前記複数の候補走行経路から前記ターゲット走行経路を識別する前記ステップは、
前記複数の移動コストから最小の移動コストを識別するステップと、
前記最小の移動コストに対応する候補走行経路を前記ターゲット走行経路として識別するステップと
を含む、請求項11〜18のいずれか一項に記載の方法。 - 前記方法は、
車両の1つまたは複数の制御要素に、前記ターゲット走行経路を送信するステップであって、前記ターゲット走行経路に従うように前記車両に指令する、送信するステップをさらに含む、請求項11〜19のいずれか一項に記載の方法。 - 自律走行のために構成されている車両であって、
検出構成要素と、計画構成要素と、制御構成要素とを備え、
前記計画構成要素は、
複数の候補走行経路を取得するステップと、
トレーニングされた係数生成モデルに基づいて、前記複数の候補走行経路と関連付けられる1つまたは複数の係数を取得するステップと、
前記1つまたは複数の係数に基づいて前記複数の候補走行経路の各々の移動コストを決定するステップと、
前記複数の候補走行経路に対応する複数の移動コストに基づいて、前記複数の候補走行経路からターゲット走行経路を識別するステップと
を行うように構成されている、車両。
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