CN104395168B - 通过与其它车辆维持安全距离来在道路上安全地导航 - Google Patents

Abstract

一些车辆被配置为在自主模式中操作，其中车辆在只有很少或者没有来自驾驶员的输入的情况下导航经过一环境。这种车辆通常包括被配置为感测关于该环境的信息的一个或多个传感器。车辆可使用感测到的信息来导航经过该环境。例如，如果传感器感测到车辆正接近障碍物，则车辆可导航绕过该障碍物。

Description

通过与其它车辆维持安全距离来在道路上安全地导航

背景技术

一些车辆被配置为在自主模式中操作，其中车辆在只有很少或者没有来自驾驶员的输入的情况下导航经过一环境。这种车辆通常包括被配置为感测关于该环境的信息的一个或多个传感器。车辆可使用感测到的信息来导航经过该环境。例如，如果传感器感测到车辆正接近障碍物，则车辆可导航绕过该障碍物。

发明内容

在一个方面中，公开了一种示例方法，该方法包括由计算机系统获得提供车辆正在其上行进的道路的车道的估计位置的车道信息，其中该计算机系统被配置为在自主模式中控制车辆。该示例方法还包括由计算机系统确定车道信息已变得不可用或不可靠，并且响应于确定车道信息已变得不可用或不可靠，计算机系统使用至少一个传感器来监视至少一个邻近车辆并且控制车辆将车辆与至少一个邻近车辆之间的距离维持成至少为预定最小距离。

在另一方面中，公开了一种非暂态计算机可读介质，其中存储有指令，这些指令可被计算设备执行来使得该计算设备执行上述示例方法。

在另外一方面中，公开了一种示例车辆，其包括至少一个传感器、至少一个处理器以及包含预定最小距离和指令的数据存储装置。这些指令可被至少一个处理器执行来获得提供车辆正在其上行进的道路的车道的估计位置的车道信息，确定车道信息已变得不可用或不可靠，并且响应于确定车道信息已变得不可用或不可靠，使用至少一个传感器来监视至少一个邻近车辆，并且控制车辆将车辆与至少一个邻近车辆之间的距离维持成至少为预定最小距离。

通过酌情参考附图阅读以下详细描述，本领域普通技术人员将清楚这些以及其它方面、优点和替换方案。

附图说明

图1是根据实施例图示示例方法的流程图。

图2根据实施例图示了示例方法的示例实现方式。

图3根据实施例图示了示例方法的示例实现方式。

图4A-C根据实施例图示了示例方法的示例实现方式。

图5A-B根据实施例图示了示例方法的示例实现方式。

图6根据实施例图示了示例车辆。

图7是根据实施例的示例车辆的简化框图。

图8是根据实施例的示例计算机程序产品的简化框图。

具体实施方式

以下详细描述参考附图描述了所公开的系统和方法的各种特征和功能。在附图中，相似的符号通常标识相似的组件，除非上下文另有指示。本文描述的说明性系统和方法实施例并不打算进行限定。将容易理解，公开的系统和方法的某些方面可按许多种不同的配置来布置和组合，所有这些在这里都已设想到。

车辆可包括被配置为在自主模式中控制车辆的计算机系统。为此，该计算机系统可被配置为获得车道信息，该车道信息提供车辆正在其上行进的道路的车道的估计位置。车道信息可基于例如道路上的车道标志、车辆的地理位置和/或道路的预定地图。其它类型的车道信息也是可能的。

在某个时间点，车辆可确定车道信息已变得不可用或不可靠。例如，车辆可能不再能够检测到道路上的车道标志，车辆可能检测到道路上的矛盾的车道标志，车辆可能不再能够确定车辆的地理位置，和/或车辆可能不能够访问道路的预定地图。其它示例也是可能的。

响应于确定车道信息已变得不可用或不可靠，计算机系统可使用至少一个传感器来监视至少一个邻近车辆，诸如邻近车道中的邻近车辆或者车辆后方的邻近车辆。计算机系统随后可控制车辆将车辆与至少一个邻近车辆之间的距离维持成至少为预定的最小距离。

这样，即使车辆不能够依赖于车道信息来估计道路上的车道的位置，车辆也可避免与至少一个邻近车辆碰撞。

图1是根据实施例图示示例方法100的流程图。

图1中所示的方法100给出了例如可用于本文描述的车辆的方法的实施例。方法100可包括如方框102-106中的一个或多个所图示的一个或多个操作、功能或动作。虽然所述方框是按先后顺序图示的，但这些方框也可被并行执行，和/或按与本文描述的那些不同的顺序执行。另外，基于期望的实现方式，各种方框可被组合成更少的方框，划分成额外的方框，和/或被去除。

此外，对于方法100和本文公开的其它过程和方法，流程图示出了当前实施例的一种可能的实现方式的功能和操作。就此，每个方框可表示程序代码的模块、片段或部分，程序代码包括可由处理器执行来实现该过程中的特定逻辑功能或步骤的一个或多个指令。程序代码可被存储在任何类型的计算机可读介质上，诸如例如包括盘或硬盘驱动器的存储设备。计算机可读介质可包括非暂态计算机可读介质，例如像寄存器存储器、处理器缓存和随机访问存储器(RandomAccessMemory，RAM)那样短时间段内存储数据的计算机可读介质。计算机可读介质还可包括非暂态介质，诸如次级或永久长期存储装置，例如像只读存储器(readonlymemory，ROM)、光盘或磁盘以及致密盘只读存储器(compact-discreadonlymemory，CD-ROM)。计算机可读介质还可以是任何其它易失性或非易失性存储系统。计算机可读介质可被认为是例如计算机可读存储介质、有形存储设备或者其它制品。

此外，对于方法100和本文公开的其它过程和方法，每个方框可表示被配置为执行该过程中的特定逻辑功能的电路。

方法100开始于方框102，其中被配置为在自主模式中控制车辆的计算机系统获得提供车辆正在其上行进的道路的车道的估计位置的车道信息。车道信息可采取若干种形式。

在一些实施例中，车道信息可包括道路上的车道标志，并且计算机系统可使用一个或多个传感器来感测这些车道标志。例如，计算机系统可使用图像捕捉设备来捕捉道路的图像并且可通过分析图像以寻找与车道标志的预定颜色、形状和/或亮度相似的预定颜色、形状和/或亮度来检测车道标志。作为另一示例，计算机系统可将激光投影到道路上并且可通过分析从道路的反射以寻找与从车道标志的反射的预定强度相似的强度来检测车道标志。其它示例也是可能的。在任何情况下，一旦计算机系统感测到了车道标志，计算机系统就可基于感测到的车道标志来估计车道的位置。

在其它实施例中，车道信息可包括车辆的地理位置和道路的预定地图。计算机系统可通过例如就车辆的地理位置查询位置服务器来确定车辆的地理位置。可替换地，如果预定地图指示车辆附近的至少两个物体的地理位置，则计算机系统可通过例如如下方式来确定车辆的地理位置：使用激光测距仪或者光检测和测距(lightdetectionandranging，LIDAR)单元估计从车辆到车辆附近的至少两个物体的距离并且利用三角测量法确定车辆的地理位置。其它示例也是可能的。在任何情况下，计算机系统随后可在预定地图上定位车辆的地理位置以确定相对于车辆的地理位置的车道的位置。

在其它实施例中，车道信息可包括该车道中在车辆前方的领先车辆。计算机系统可例如利用激光测距仪和/或LIDAR单元来估计领先车辆的路径。其它示例也是可能的。一旦计算机系统估计了领先车辆的路径，计算机系统就可基于估计的路径来估计车道的位置。例如，计算机系统可估计车道的位置包括该估计路径(例如，在估计路径的任一侧延伸预定车道宽度的一半)。其它示例也是可能的。

车道信息也可采取其它形式。

在方框104，计算机系统可确定车道信息已变得不可用或不可靠。例如，在车道信息包括车道标志的实施例中，计算机系统可在不存在车道标志或者难以感测到车道标志时(例如，因为车道标志已磨损或由于建筑施工而被迁移)和/或在存在矛盾的车道标志时(例如，因为车道标志由于建筑施工而被重新漆画)，确定车道信息已变得不可用或不可靠。作为另一示例，在车道信息包括车辆的地理位置的实施例中，计算机系统可在计算机系统不能与位置服务器通信时确定车道信息已变得不可用或不可靠。作为另外一个示例，在车道信息包括道路的预定地图的实施例中，计算机系统可在没有道路的地图可用时或者在只有道路的不完整地图可用时确定车道信息已变得不可用或不可靠。作为另外一个示例，在车道信息包括领先车辆的实施例中，计算机系统可在领先车辆变得太遥远或者具有不可估计的路径时(例如，因为领先车辆在改变车道、突然转向，等等)确定车道信息已变得不可用或不可靠。其它示例也是可能的。

在一些实施例中，计算机系统可以为车道信息维持预定阈值，并且计算机系统可在计算机系统检测到车道信息的置信度(例如，计算机系统对于车道信息可靠有多确信)低于该预定阈值时确定车道信息已变得不可用或不可靠。在一些实施例中，计算机系统还可以为车道信息维护预定时间段，并且计算机系统可在计算机系统检测到车道信息的置信度低于预定阈值达至少预定时间量时确定车道信息已变得不可用或不可靠。

在方框106，响应于确定车道信息已变得不可用或不可靠，计算机系统可使用至少一个传感器来监视至少一个邻近车辆。至少一个邻近车辆可包括例如在与车辆正在其中行进的车道相邻的车道中的邻近车辆。作为另一示例，至少一个邻近车辆可包括在车辆正在其中行进的车道中的在车辆后方的邻近车辆。作为另外一示例，至少一个邻近车辆可包括第一邻近车辆和第二邻近车辆，其中每一者或者可以在与车辆正在其中行进的车道相邻的车道中，或者可以在车辆正在其中行进的车道中、在车辆后方。其它示例也是可能的。

在方框106，进一步响应于确定车道信息已变得不可用或不可靠，计算机系统可控制车辆将车辆与至少一个邻近车辆之间的距离维持为至少预定距离。该预定距离可以例如是被确定为是安全距离的距离和/或大致等于预定车道宽度与车辆的宽度之间的差的距离。其它预定距离也是可能的。

为了将车辆与至少一个邻近车辆之间的距离维持为至少预定距离，计算机系统可连续地或周期性地使用车辆上的至少一个传感器来监视车辆与至少一个邻近车辆之间的距离。计算机系统可例如利用激光测距仪和/或LIDAR单元来监视车辆与至少一个邻近车辆之间的距离。如果车辆与至少一个邻近车辆之间的距离变得小于预定距离，则计算机系统可以使车辆远离至少一个邻近车辆地移动以便将车辆与至少一个邻近车辆之间的距离维持为至少该预定距离。

在一些实施例中，除了将车辆与至少一个邻近车辆之间的距离维持为至少预定距离以外，计算机系统可额外地将车辆与至少一个邻近车辆之间的距离维持为在预定距离的预定范围内。在这些实施例中，如果车辆与至少一个邻近车辆之间的距离变得太大(例如，不再在预定距离的预定范围内)，则计算机系统可以使车辆移动得更靠近至少一个邻近车辆。这可例如防止车辆相对于邻近车辆漂移得如此之远以至于车辆漂移到了在车辆的与邻近车辆相反那侧的车道中。

如上所指出的，在一些实施例中，至少一个车辆可包括第一邻近车辆和第二邻近车辆。在这些实施例中，维持车辆与至少一个邻近车辆之间的距离可涉及使车辆与第一邻近车辆之间的第一距离和车辆与第二邻近车辆之间的第二距离两者都最大化(例如，以使得车辆保持在第一邻近车辆与第二邻近车辆之间的大致中间处)。第一距离和第二距离中的每一者可以至少为预定距离。

在一些实施例中，除了将车辆与至少一个邻近车辆之间的距离维持为至少预定距离以外，计算机系统还可确定更新后的车道的估计位置。为此，计算机系统可使用至少一个传感器来至少监视到至少一个邻近车辆的第一距离和到至少一个车辆的第二距离。基于第一距离和第二距离，计算机系统可确定至少一个邻近车辆的第一相对位置和第二相对位置(例如，相对于该车辆)。基于第一相对位置和第二相对位置，计算机系统可以估计至少一个邻近车辆的路径。计算机系统随后可使用估计的路径来确定车道的更新后的估计位置。例如，在至少一个邻近车辆正在与车辆正在其中行进的车道相邻的车道中行进的实施例中，计算机系统可确定车道的估计位置与估计路径基本平行(例如，车道可以以从估计路径偏移例如预定车道宽度的路径为中心并且可在该路径的任一侧延伸预定车道宽度的一半)。作为另一示例，在至少一个邻近车辆正在车辆在其中行进的车道中、在车辆后方行进的实施例中，计算机系统可确定车道的估计位置是估计路径的外推(例如，具有恒定的曲率)。其它示例也是可能的。

在一些实施例中，计算机系统还可使用速度传感器来监视至少一个邻近车辆的速度并且可将车辆的速度修改为小于至少一个邻近车辆的速度。这可允许车辆被至少一个邻近车辆超过。一旦至少一个邻近车辆超过了车辆，至少一个邻近车辆就可变成在与车辆正在其中行进的车道相邻的车道中的领先车辆或者在车辆在其中行进的车道中、在车辆前方的领先车辆，并且计算机系统可如上所述基于领先车辆的估计路径来估计道路的车道的位置。

在一些实施例中，计算机系统可以仅响应于确定车道信息已变得不可用或不可靠才开始监视至少一个邻近车辆。在这些实施例中，在确定车道信息已变得不可用或不可靠之前，计算机系统可以仅仅依赖于车道信息来估计车道的位置。然而，在其它实施例中，计算机系统也可以在确定车道信息已变得不可用或不可靠之前监视至少一个邻近车辆。在这些实施例中，计算机系统可以额外地使用到至少一个邻近车辆的距离来估计车辆正在其中行进的车道的位置。例如，如果至少一个邻近车辆正在与车辆正在其中行进的车道相邻的车道中行进，则计算机系统可确定该车道不会延伸到至少一个邻近车辆。作为另一示例，如果至少一个邻近车辆正在车辆正在其中行进的车道中、在车辆后方行进，则计算机系统可确定该车道包括该至少一个邻近车辆。其它示例也是可能的。可替换地，在这些实施例中，在确定车道信息已变得不可用或不可靠之前，计算机系统可以简单地使用到至少一个邻近车辆的距离来避免与至少一个邻近车辆碰撞。

另外，在一些实施例中，一旦车辆开始监视至少一个邻近车辆，计算机系统就可停止使用车道信息来估计车辆正在其中行进的车道的位置。在这些实施例中，计算机系统可以仅仅依赖于到至少一个邻近车辆的距离来避免与至少一个邻近车辆碰撞，直到车道信息变得可用或可靠为止。例如，计算机系统可以周期性地尝试获得更新后的车道信息。一旦计算机系统确定车道信息已变得可用或可靠，计算机系统就可再次依赖于更新后的车道的估计位置，而较少依赖于(或者完全不依赖于)到至少一个邻近车辆的距离。计算机系统可例如在计算机系统确定更新后的车道信息的置信度大于预定阈值时确定更新后的车道信息可靠。该预定阈值可以与上述预定阈值相同或不同。

然而，在其它实施例中(例如，在车道信息可用但不可靠的那些实施例中)，一旦车辆开始监视至少一个邻近车辆，计算机系统就可继续使用车道信息来估计车辆正在其中行进的车道的位置，但可较少依赖于车道的估计位置而较多依赖于到至少一个邻近车辆的距离以避免与至少一个邻近车辆碰撞。与上述实施例一样，计算机系统可以周期性地尝试获得更新后的车道信息。一旦计算机系统确定车道信息已变得可用或可靠，计算机系统就可再次更多依赖于(或者仅仅依赖于)更新后的车道的估计位置，而较少依赖于(或者完全不依赖于)到至少一个邻近车辆的距离。

为了说明，下面联系图2-5B来描述方法100的若干个示例实现方式。然而，要理解，这些示例实现方式只是说明性的，而并不欲进行限定。其它示例实现方式也是可能的。

图2根据实施例图示了示例方法的示例实现方式。如图2中所示，车辆202正在道路上的车道200中行进。车辆202包括被配置为在自主模式中控制车辆的计算机系统(未示出)。为此，车辆202可使用车道信息，诸如车道标志，来估计道路上的车道200的位置。

如图所示，车辆202包括传感器204。传感器204可包括例如图像捕捉设备、激光测距仪和/或LIDAR单元。其它传感器也是可能的。车辆202可使用传感器204来获得关于车道200的车道信息。例如，车辆202可使用传感器204来感测道路上的车道标志，如上所述。

在某个时间点，车道信息可变得不可靠。例如，如图所示，车道标志206A、206B是矛盾的。这可能是例如建筑施工的结果，该建筑施工引起了车道200的位置的变化。由于矛盾的车道标志206A、206B，车辆202可能降低了对车道信息的置信度，并且相应地，可确定车道信息已变得不可靠。

响应于确定车道信息已变得不可靠，车辆202可使用传感器204(或者在一些实施例中使用另外的传感器(未示出))来如阴影三角形210所示监视在相邻车道214中行驶的邻近车辆208。具体地，车辆202可监视车辆202与邻近车辆208之间的距离212，以便将距离212维持在至少预定距离。为此，当距离212降低到预定距离以下时，车辆202可远离邻近车辆208地移动，直到距离212再次大于预定距离为止。

在车辆202监视距离212的同时，车辆202可周期性地接收更新后的车道信息。在某个时间点，车辆202可确定更新后的车道信息可靠。例如，在道路前方，车道标志206A、206B可合并，使得车道标志不再矛盾。其它示例也是可能的。一旦车辆202确定更新后的车道信息可靠，车辆202就可利用更新后的信息来估计车道200的更新后的位置。额外地，一旦车辆202确定更新后的车道信息可靠，车辆202就可以继续或者不继续监视车辆202与邻近车辆208之间的距离212，如上所述。

虽然以上联系图2描述的示例实现方式中车辆只监视了到一个邻近车辆的距离，但在其它示例实现方式中，车辆可监视到多于一个车辆的距离，如下面联系图3所述。

图3根据实施例图示了示例方法的示例实现方式。如图3中所示，车辆302正在道路上的车道300中行进。车辆302包括被配置为在自主模式中控制车辆的计算机系统(未示出)。为此，车辆302可使用车道信息，诸如车道标志，来估计道路上的车道300的位置。

如图所示，车辆302包括第一传感器304和第二传感器306。第一传感器304和第二传感器306中的每一者可包括例如图像捕捉设备、激光测距仪和/或LIDAR单元。其它传感器也是可能的。车辆302可使用第一传感器304和第二传感器306来获得关于车道300的车道信息。例如，车辆304可使用第一传感器304和第二传感器306来感测道路上的车道标志，如上所述。

在某个时间点，车道信息可变得不可靠。例如，如图所示，虽然车辆302可利用第一传感器304感测到车道标志308，但一车道标志可能缺失，使得第二传感器306不能感测到车道标志。这可能是例如该车道标志随着时间而褪色的结果。由于缺失的车道标志，车辆302可能降低了对车道信息的置信度，并且相应地，可确定车道信息已变得不可靠。

响应于确定车道信息已变得不可靠，车辆302可使用第一传感器304(或者在一些实施例中使用另外的传感器(未示出))来如阴影三角形312所示监视第一相邻车道322中的第一邻近车辆310。具体地，车辆302可监视车辆302与第一邻近车辆310之间的第一距离314，以便将第一距离314维持在至少预定距离。为此，当第一距离314降低到预定距离以下时，车辆302可远离第一邻近车辆310地移动，直到第一距离314再次大于预定距离为止。

此外，车辆302可使用第二传感器306(或者在一些实施例中使用另外的传感器(未示出))来如阴影三角形318所示监视第二相邻车道324中的第二邻近车辆316。具体地，车辆302可监视车辆302与第二邻近车辆316之间的第二距离320，以便将第二距离320维持在至少预定距离。为此，当第二距离320降低到预定距离以下时，车辆302可远离第二邻近车辆316地移动，直到第二距离320再次大于预定距离为止。

可替换地或额外地，车辆302可使用第一传感器304和第二传感器306来分别监视第一距离314和第二距离320，并且可控制车辆302以使第一距离314和第二距离320中的每一者最大化，同时将第一距离314和第二距离320中的每一者维持为大于预定距离。结果，车辆302可保持在第一邻近车辆310与第二邻近车辆316之间的大致中间处，从而避免了与第一邻近车辆310或者第二邻近车辆316碰撞。

在车辆302监视第一距离314和第二距离320的同时，车辆302可周期性地接收更新后的车道信息。在某个时间点，车辆302可确定更新后的车道信息是可靠的。例如，在道路前方，缺失的车道标志可能再出现，使得第二传感器306可感测到车道标志。其它示例也是可能的。一旦车辆302确定更新后的车道信息可靠，车辆302就可利用更新后的信息来估计车道300的更新后的位置。额外地，一旦车辆302确定更新后的车道信息可靠，车辆302就可以继续或不继续监视第一距离314和第二距离320。

在一些实施例中，除了监视车辆与邻近车辆之间的距离以避免与邻近车辆碰撞以外，车辆还可使用车辆与邻近车辆之间的距离来估计邻近车辆的路径，并且可使用估计的路径来确定车道的更新后的估计位置。

图4A-C根据实施例图示了示例方法的示例实现方式。如图4A中所示，车辆402正在道路上的车道400中行进。车辆402包括被配置为在自主模式中控制车辆的计算机系统(未示出)。为此，车辆402可使用车道信息，诸如车道标志，来估计道路上的车道400的位置。

如图所示，车辆402包括传感器404。传感器404可包括例如图像捕捉设备、激光测距仪和/或LIDAR单元。其它传感器也是可能的。车辆402可使用传感器404来获得关于车道400的车道信息。例如，车辆402可使用传感器404来感测道路上的车道标志，如上所述。

在某个时间点，车道信息可变得不可靠。例如，如图所示，车道标志可能缺失，使得传感器404不能够感测到车道标志。这可能是例如该车道标志随着时间而褪色的结果。由于缺失的车道标志，车辆402可能降低了对车道信息的置信度，并且相应地，可确定车道信息已变得不可靠。

响应于确定车道信息已变得不可靠，车辆402可使用传感器404(或者在一些实施例中使用另外的传感器(未示出))来如阴影三角形408所示监视相邻车道422中的邻近车辆406。具体地，车辆402可监视车辆402与邻近车辆406之间的第一距离410，以便将第一距离410维持在至少预定距离。额外地，车辆402可使用第一距离410(并且在一些实施例中使用传感器404的朝向)来确定邻近车辆406的第一相对位置412，如星形所指示。

然后，车辆402可使用传感器404来进一步监视车辆402与邻近车辆406之间的第二距离414并且可将第二距离414维持为至少预定距离，如图4B中所示。此外，车辆402可使用第二距离414(并且在一些实施例中使用传感器404的朝向)来确定邻近车辆406的第二相对位置416，如星形所指示。

基于邻近车辆406的第一相对位置412和第二相对位置416，车辆402可以估计邻近车辆406的路径418，如图4C中所示(其中为了清晰起见没有示出邻近车辆406)。例如，车辆402可以从第一相对位置412和第二相对位置416外推(例如，假定恒定曲率)来估计路径418。其它示例也是可能的。

基于估计的路径418，车辆402可确定车道400的更新后的估计位置。例如，车辆402可确定车道400可以以从估计路径418偏移例如预定车道宽度的路径420为中心并且可在路径420的任一侧延伸预定车道宽度的一半。其它示例也是可能的。

虽然以上只描述了第一和第二距离410、414以及第一和第二相对位置412、416，但在其它实施例中，车辆402可确定更多的距离和相对位置。额外的距离和相对位置在一些情况下可改善估计路径418的精确度并进而改善车道400的更新后估计位置的精确度。

在车辆402正监视第一和第二距离410、414以及第一和第二相对位置412、416的同时，车辆402可周期性地接收更新后的车道信息。在某个时间点，车辆402可确定更新后的车道信息是可靠的。例如，在道路前方，缺失的车道标志可能再出现，使得传感器404可感测到车道标志。其它示例也是可能的。一旦车辆402确定更新后的车道信息可靠，车辆402就可利用更新后的信息并且在一些情况下利用估计的路径418来估计车道400的更新后的位置。额外地，一旦车辆402确定更新后的车道信息可靠，车辆402就可以继续或不继续监视到邻近车辆406的距离和邻近车辆406的相对位置。

在一些实施例中，除了监视到邻近车辆的距离并且确定车道的更新后的估计位置之外，车辆还可修改车辆的速度以允许邻近车辆超过车辆。一旦邻近车辆超过了车辆，车辆就可使用邻近车辆作为领先车辆，如上所述。与作为邻近车辆相比，在作为领先车辆时邻近车辆可提供更有用的车道信息，从而改善车辆的车道估计位置的精确度。

图5A-B根据实施例图示了示例方法的示例实现方式。如图5A中所示，车辆502正在道路上的车道500中行进。车辆502包括被配置为在自主模式中控制车辆的计算机系统(未示出)。为此，车辆502可使用车道信息，诸如车道标志，来估计道路上的车道502的位置。

如图所示，车辆502包括第一传感器504。第一传感器504可包括例如图像捕捉设备、激光测距仪和/或LIDAR单元。其它传感器也是可能的。车辆502可使用第一传感器504来获得关于车道500的车道信息。例如，车辆502可使用第一传感器504来感测道路上的车道标志，如上所述。

在某个时间点，车道信息可变得不可靠。例如，如图所示，车道标志506在沿着道路的某些地方可能褪色或缺失。这可能是例如车道标志506随着时间而褪色的结果。由于褪色和缺失的车道标志506，车辆502可能降低了对车道信息的置信度，并且相应地，可确定车道信息已变得不可靠。

响应于确定车道信息已变得不可靠，车辆502可使用第一传感器504(或者在一些实施例中使用另外的传感器(未示出))来如阴影三角形510所示监视相邻车道514中的邻近车辆508。具体地，车辆502可监视车辆502与邻近车辆508之间的距离512，以便将距离512维持在至少预定距离，如上所述。

除了监视距离512以外，车辆502还可额外地监视邻近车辆508的速度。为此，车辆502可使用第二传感器514，第二传感器514可包括例如无线电检测和测距(radiodetectionandranging，RADAR)单元。其它传感器也是可能的。车辆502随后可将车辆502的速度修改为小于邻近车辆508的速度，从而允许邻近车辆508超过车辆502，如图5B中所示。

一旦邻近车辆508超过了车辆502，邻近车辆508就可变成领先车辆508，并且车辆502可估计领先车辆508的路径，如上所述。一旦车辆502估计了领先车辆508的路径，车辆502就可基于估计的路径来估计车道500的位置。例如，车辆502可估计车道的位置包括该估计路径(例如，在估计路径任一侧延伸预定车道宽度的一半)。其它示例也是可能的。

虽然上述示例实现方式集中于只包括车道标志的车道信息，但将理解，其它车道信息也是可能的，包括车辆的地理位置和道路的预定地图，如上所述。例如，取代确定道路上的车道标志缺失和/或矛盾，或者除了确定道路上的车道标志缺失和/或矛盾以外，车辆还可确定车辆不能确定其地理位置(例如，因为车辆不能与位置服务器通信)，车辆可确定车辆不具有道路的预定地图(或者只具有不完整的预定地图)，和/或车辆可确定在车辆前方没有领先车辆。其它示例也是可能的。

现在将更详细描述以上示例方法的示例实施例可在其中实现的系统。一般地，示例系统可在车辆中实现或采取车辆的形式。车辆可采取若干种形式，例如包括汽车、轿车、卡车、摩托车、公共汽车、船、飞机、直升飞机、割草机、挖土机、雪地机动车、休闲车、游乐园车辆、农场设备、施工设备、有轨电车、高尔夫球车、火车和手推车。其它车辆也是可能的。

另外，另一示例系统可采取非暂态计算机可读介质的形式，其上存储有程序指令，这些程序指令可被至少一个处理器执行来提供本文描述的功能。示例系统也可采取包括这种其上存储有这种程序指令的非暂态计算机可读介质的车辆或车辆的子系统的形式。

图6根据实施例图示了示例车辆600。具体地，图6示出了车辆600的右侧视图、前视图、后视图和顶视图。虽然车辆600在图6中被图示为轿车，但其它实施例是可能的。例如，车辆600可表示卡车、厢式货车、半挂卡车、摩托车、高尔夫球车、越野车或者农场车辆，以及其它示例。如图所示，车辆600包括第一传感器单元602、第二传感器单元604、第三传感器单元606、无线通信系统608和图像捕捉设备610。

第一、第二和第三传感器单元602-606中的每一者可包括全球定位系统传感器、惯性测量单元、RADAR单元、激光测距仪、LIDAR单元、图像捕捉设备和声学传感器的任意组合。其它类型的传感器也是可能的。

虽然第一、第二和第三传感器单元602-606被示为安装在车辆600上的特定位置中，但在一些实施例中，传感器单元602可安装在车辆600上的别处，在车辆600内部或外部。另外，虽然只示出了三个传感器单元，但在一些实施例中，车辆600中可包括更多或更少的传感器单元。

在一些实施例中，第一、第二和第三传感器单元602-606中的一个或多个可包括一个或多个可移动底座，传感器可以可移动地安装在这些底座上。可移动底座可包括例如旋转平台。安装在旋转平台上的传感器可被旋转以使得传感器可获得来自车辆600周围的每个方向的信息。可替换地或额外地，可移动底座可包括倾斜平台。安装在倾斜平台上的传感器可在特定的角度和/或方位范围内被倾斜以使得传感器可获得来自各种角度的信息。可移动底座也可采取其它形式。

另外，在一些实施例中，第一、第二和第三传感器单元602-606中的一个或多个可包括一个或多个致动器，这些致动器被配置为通过移动传感器和/或可移动底座来调整传感器单元中的传感器的位置和/或朝向。示例致动器包括马达(motor)、气动致动器、液压活塞、继电器、螺线管和压电致动器。其它致动器也是可能的。

无线通信系统608可以是被配置为直接地或者经由通信网络来无线地耦合到一个或多个其它车辆、传感器或其它实体的任何系统。为此，无线通信系统608可包括天线和芯片集，用于直接地或通过空中接口与其它车辆、传感器或其它实体通信。芯片集或整个无线通信系统608可被布置为根据一个或多个其它类型的无线通信(例如，协议)来通信，所述无线通信例如蓝牙、IEEE802.11(包括任何IEEE802.11修订版)中描述的通信协议、蜂窝技术(诸如GSM、CDMA、UMTS、EV-DO、WiMAX或LTE)、紫蜂、专用短程通信(dedicatedshortrangecommunications，DSRC)以及射频识别(radiofrequencyidentification，RFID)通信，等等。无线通信系统608也可采取其它形式。

虽然无线通信系统608被示为位于车辆600的顶盖上，但在其它实施例中，无线通信系统608可以完全或部分地位于别处。

图像捕捉设备610可以是被配置为捕捉车辆600所位于的环境的图像的任何设备(例如，静态相机、视频相机，等等)。为此，图像捕捉设备610可被配置为检测可见光，或者可被配置为检测来自光谱的其它部分的光，诸如红外或紫外光。其它类型的图像捕捉设备也是可能的。图像捕捉设备610可以是二维检测器，或者可具有三维空间范围。在一些实施例中，图像捕捉设备610可以例如是测距器，其被配置为生成指示出从图像捕捉设备610到环境中的若干个点的距离的二维图像。为此，图像捕捉设备610可使用一个或多个测距技术。例如，图像捕捉设备610可使用结构化光技术，其中车辆600利用预定的光图案——诸如网格或棋盘格图案——来照亮环境中的物体，并且使用图像捕捉设备610来检测该预定光图案从物体的反射。基于反射的光图案中的失真，车辆600可确定到物体上的点的距离。预定的光图案可包括红外光，或者另一波长的光。作为另一示例，图像捕捉设备610可使用激光扫描技术，其中车辆600发射激光并且扫描环境中的物体上的若干个点。在扫描物体的同时，车辆600使用图像捕捉设备610来对于每个点检测激光从物体的反射。基于激光在每个点处从物体反射所花的时间长度，车辆600可确定到物体上的这些点的距离。作为另外一示例，图像捕捉设备610可使用飞行时间技术，其中车辆600发射光脉冲并且使用图像捕捉设备610来检测在物体上的若干个点处光脉冲从物体的反射。具体地，图像捕捉设备610可包括若干个像素，并且每个像素可检测光脉冲从物体上的一点的反射。基于光脉冲在每个点处从物体反射所花的时间长度，车辆600可确定到物体上的这些点的距离。光脉冲可以是激光脉冲。其它测距技术也是可能的，包括立体三角测量、片光三角测量、干涉法以及编码孔径技术，等等。图像捕捉设备610也可采取其它形式。

在一些实施例中，图像捕捉设备610可包括如上所述的被配置为调整图像捕捉设备610和/或可移动底座的位置和/或朝向的可移动底座和/或致动器。

虽然图像捕捉设备610被示为安装在车辆600的前挡风玻璃内部，但在其它实施例中，图像捕捉设备610可安装在车辆600上的别处，在车辆600内部或外部。

除了所示出的那些以外，或者取代所示出的那些，车辆600可包括一个或多个其它组件。

图7是根据实施例的示例车辆700的简化框图。车辆700例如可类似于以上联系图6描述的车辆600。车辆700也可采取其它形式。

如图所示，车辆700包括推进系统702、传感器系统704、控制系统706、外围设备708和包括处理器712、数据存储装置714和指令716的计算机系统710。在其它实施例中，车辆700可包括更多、更少或不同的系统，并且每个系统可包括更多、更少或不同的组件。此外，可按任意数目的方式来组合或分割所示出的系统和组件。

推进系统702可被配置成为车辆700提供用动力推动的运动。如图所示，推进系统702包括引擎/发动机(engine/motor)718、能量源720、传动装置722和车轮/轮胎724。

引擎/发动机718可以是或者包括内燃引擎、电动机、蒸汽机和斯特林引擎的任何组合。其它发动机和引擎也是可能的。在一些实施例中，推进系统702可包括多种类型的引擎和/或发动机。例如，气电混合动力车可包括汽油引擎和电动机。其它示例是可能的。

能量源720可以是完全或部分地为引擎/发动机718提供动力的能量来源。也就是说，引擎/发动机718可被配置为将能量源720转换成机械能量。能量源720的示例包括汽油、柴油、丙烷、其它基于压缩气体的燃料、乙醇、太阳能电池板、电池和其它电力来源。(一个或多个)能量源720可以额外地或可替换地包括燃料箱、电池、电容器和/或飞轮的任何组合。在一些实施例中，能量源720也可以为车辆700的其它系统提供能量。

传动装置722可被配置为把机械动力从引擎/发动机718传送到车轮/轮胎724。为此，传动装置722可包括变速箱、离合器、差速器、驱动轴和/或其它元件。在传动装置722包括驱动轴的实施例中，驱动轴可包括被配置为耦合到车轮/轮胎724的一个或多个轴。

车辆700的车轮/轮胎724可配置为各种形式，包括单轮车、自行车/摩托车、三轮车或者轿车/卡车四轮形式。其它车轮/轮胎形式也是可能的，诸如包括六个或更多个车轮的那些。在任何情况下，车辆700的车轮/轮胎724可被配置为相对于其它车轮/轮胎724差速地旋转。在一些实施例中，车轮/轮胎724可包括固定地附着到传动装置722的至少一个车轮和耦合到车轮的边缘的可与驱动面进行接触的至少一个轮胎。车轮/轮胎724可包括金属和橡胶的任何组合，或者其它材料的组合。

推进系统702可以额外地或可替换地包括除了所示的那些组件以外的组件。

传感器系统704可包括被配置为感测关于车辆700所位于的环境的信息的若干个传感器，以及被配置为修改传感器的位置和/或朝向的一个或多个致动器736。如图所示，传感器系统的传感器包括全球定位系统(GPS)726、惯性测量单元(IMU)728、RADAR单元730、激光测距仪和/或LIDAR单元732、和图像捕捉设备734。传感器系统704也可包括额外的传感器，包括例如，监视车辆700的内部系统的传感器(例如，O2监视器、燃料计、引擎油温度等)。其它传感器也是可能的。

GPS726可以是被配置为估计车辆700的地理位置的任何传感器。为此，GPS726可包括被配置为估计车辆700相对于地球的位置的收发器。GPS726也可以采取其它形式。

IMU728可以是被配置为基于惯性加速度感测车辆700的位置和朝向变化的传感器的任意组合。在一些实施例中，传感器的组合可包括例如，加速度计和陀螺仪。传感器的其它组合也是可能的。

RADAR单元730可以是被配置为使用无线电信号感测车辆700所位于的环境中的物体的任何传感器。在一些实施例中，除了感测物体之外，RADAR单元730可以额外地被配置为感测物体的速度和/或方向。

类似地，激光测距仪或LIDAR单元732可以是被配置为使用激光感测车辆700所位于的环境中的物体的任何传感器。特别地，激光测距仪或LIDAR单元732可包括被配置为发射激光的激光源和/或激光扫描仪、和被配置为检测激光的反射的检测器。激光测距仪或LIDAR732可以被配置为在相干检测模式(例如，使用外差检测)或非相干检测模中操作。

图像捕捉设备734可以是被配置为捕捉车辆700所位于的环境的图像的任何设备(例如，静态相机、视频相机，等等)。为此，图像捕捉设备734可采取以上联系图6中的图像捕捉设备610描述的形式中的任何一种。

传感器系统704可以额外地或可替换地包括除了所示的那些组件以外的组件。

控制系统706可以被配置为控制车辆700及其组件的操作。为此，控制系统706可包括转向单元738、油门740、制动单元742、传感器融合算法744、计算机视觉系统746、导航或寻路系统(navigationorpathingsystem)748和避障(obstacleavoidance)系统750。

转向单元738可以是被配置为调整车辆700的方向的机制的任意组合。

油门740可以是被配置为控制引擎/发动机718的运转速度并进而控制车辆700的速度的机制的任何组合。

制动单元742可以是被配置为使车辆700减速的机制的任何组合。例如，制动单元742可使用摩擦来使车轮/轮胎724慢下来。作为另一示例，制动单元742可以将车轮/轮胎724的动能转换为电流。制动单元742也可以采取其它形式。

传感器融合算法744可以是被配置为接受来自传感器系统704的数据作为输入的算法(或存储算法的计算机程序产品)。数据可包括例如，代表在传感器系统704的传感器处感测到的信息的数据。传感器融合算法744可包括例如，卡尔曼(Kalman)滤波器、贝叶斯网络或其它算法。传感器融合算法744还可以被配置为基于来自传感器系统704的数据来提供各种估计，包括例如，对车辆700所位于的环境中的各个物体和/或特征的评估、对具体情形的评估、和/或对基于具体情形的可能的影响的评估。其它估计也是可能的。

计算机视觉系统746可以是被配置为处理和分析由图像捕捉设备734捕获的图像以便标识车辆700所位于的环境中的物体和/或特征的任何系统，物体和/或特征包括例如，交通信号和障碍。为此，计算机视觉系统746可使用物体识别算法、运动恢复结构(StructurefromMotion,SFM)算法、视频跟踪或其它计算机视觉技术。在一些实施例中，计算机视觉系统746可以额外地被配置为在地图上标出环境、跟踪物体、估计物体的速度等。

导航和寻路系统748可以是被配置为为车辆700确定驾驶路径的任何系统。导航和寻路系统748可以额外地被配置为在车辆700正处于操作中的同时动态地更新驾驶路径。在一些实施例中，导航和寻路系统748可以被配置为将来自传感器融合算法744、GPS726的数据与一个或多个预定地图合并，以便为车辆700确定驾驶路径。

避障系统750可以是被配置为标识、评估和避免或以其它方式越过车辆700所位于的环境中的障碍的任何系统。

控制系统706可以额外地或可替换地包括除了所示的那些组件以外的组件。

外围设备708可以被配置为允许车辆700与外部传感器、其它车辆和/或用户交互。为此，外围设备708可包括例如，无线通信系统752、触摸屏754、麦克风756和/或扬声器758。

无线通信系统752可以采取上述任何形式。

触摸屏754可以被用户用来向车辆700输入命令。为此，触摸屏754可以被配置为经由电容感测、电阻感测或表面声波过程等来感测用户手指的位置和移动中的至少一者。触摸屏754可能够感测在与触摸屏表面平行或与触摸屏表面在同一平面内的方向上、在与触摸屏表面垂直的方向上、或者这两个方向上的手指移动，并且也可能够感测施加到触摸屏表面的压力的水平。触摸屏754可以由一个或多个半透明的或透明的绝缘层以及一个或多个半透明的或透明的导电层形成。触摸屏754也可以采取其它形式。

麦克风756可以被配置为从车辆700的用户接收音频(例如，语音命令或其它音频输入)。类似地，扬声器758可以被配置为向车辆700的用户输出音频。

外围设备708可以额外地或可替换地包括除了所示的那些组件以外的组件。

计算机系统710可以被配置为向推进系统702、传感器系统704、控制系统706和外围设备708中的一个或多个发送数据和从其接收数据。为此，计算机系统710可以通过系统总线、网络和/或其它连接机制(未示出)通信地链接到推进系统702、传感器系统704、控制系统706和外围设备708中的一个或多个。

计算机系统710还可以被配置为与推进系统702、传感器系统704、控制系统706和/或外围设备708中的一个或多个组件交互并对其进行控制。例如，计算机系统710可以被配置为控制传动装置722的操作以提高燃料效率。作为另一示例，计算机系统710可以被配置为使得图像捕捉设备734捕捉环境的图像。作为另外一示例，计算机系统710可以被配置为存储和执行与传感器融合算法744相对应的指令。作为另外一示例，计算机系统710可以被配置为存储和执行用于在触摸屏754上显示画面的指令。其它示例也是可能的。

如图所示，计算机系统710包括处理器712和数据存储装置714。处理器712可包括一个或多个通用处理器和/或一个或多个专用处理器。对于处理器712包括多于一个的处理器，这样的处理器可以单独工作或组合工作。数据存储装置714进而可包括一个或多个易失性存储组件和/或一个或多个非易失性存储组件，诸如光、磁和/或有机存储装置，而且数据存储装置714可以整体地或部分地与处理器712集成。

在一些实施例中，数据存储装置714可包含指令716(例如，程序逻辑)，指令716可被处理器712执行来执行各种车辆功能，包括以上联系图1-5B描述的那些。数据存储装置714也可包含额外的指令，包括向推进系统702、传感器系统704、控制系统706和外围设备708中的一个或多个发送数据、从其接收数据、与其交互和/或对其进行控制的指令。

计算机系统710可以额外地或可替换地包括除了所示的那些组件以外的组件。

如图所示，车辆700还包括电源760，其可以被配置为将电力提供给车辆700的一些或全部组件。为此，电源760可包括例如，可再充电锂离子或铅酸电池。在一些实施例中，一个或多个电池的组可以被配置为提供电力。其它电源材料和配置也是可能的。在一些实施例中，电源760与能量源720可以一起实现，如在一些全电动轿车中那样。

在一些实施例中，推进系统702、传感器系统704、控制系统706和外围设备708中的一个或多个可以被配置以与它们各自系统内和/或外的其它组件互连的方式工作。

此外，除了所示的那些之外或者代替所示的那些，车辆700还可包括一个或多个元件。例如，车辆700可包括一个或多个额外的接口和/或电源。其它额外的组件也是可能的。在这样的实施例中，数据存储装置714还可包括可由处理器712执行以控制额外的组件和/或与额外的组件通信的指令。

更进一步地，虽然组件和系统中的每一个被示出为集成在车辆700中，但是在一些实施例中，一个或多个组件或系统可使用有线或无线连接可移动地安装到或以其它方式(机械地或电气地)连接到车辆700。

车辆700也可以采取其它形式。

在一些实施例中，公开的方法可以被实现为以机器可读的格式在非暂态计算机可读存储介质上、或在其它非暂态介质或制品上编码的计算机程序指令。图8是图示出根据本文呈现的至少一些实施例布置的包括计算机程序的示例计算机程序产品800的概念性局部视图，所述计算机程序用于在计算设备上运行计算机过程。

在一个实施例中，使用信号承载介质802来提供示例计算机程序产品800。信号承载介质802可包括一个或多个程序指令804，所述一个或多个程序指令804在被一个或多个处理器运行时可以提供诸如以上关于图1-5B描述的功能或功能的部分。

在一些实施例中，信号承载介质802可以包含计算机可读介质806，诸如但不限于硬盘驱动器、致密盘(CD)、数字视频盘(DVD)、数字磁带、存储器等等。另外，在一些实施例中，信号承载介质802可以包含计算机可记录介质808，诸如但不限于存储器、读/写(R/W)CD、R/WDVD等等。更进一步地，在一些实施例中，信号承载介质802可以包含通信介质810，诸如但不限于数字和/或模拟通信介质(例如，光缆、波导、有线通信链路、无线通信链路等等)。因此，例如，信号承载介质802可以通过无线形式的通信介质810来传送。

一个或多个程序指令804可以是例如计算机可执行的和/或逻辑实现的指令。在一些示例中，计算设备(例如，图7的计算机系统710)可以被配置成响应于通过计算机可读介质806、计算机可记录介质808、和/或通信介质810中的一个或多个传送到计算设备的程序指令804来提供各种操作、功能或动作。

非暂态计算机可读介质也可以分布在多个数据存储元件中，它们可以彼此远离地定位。

在一些实施例中，执行程序指令804中的一些或全部的计算设备可以是车辆，诸如如图7中所图示的车辆700，其它计算设备也是可能的。

虽然本文已经公开了各种方面和实施例，但是其它方面和实施例对于本领域技术人员将是清楚的。本文公开的各种方面和实施例是出于说明的目的，并且并非旨在进行限制，真正的范围和精神由权利要求指示。

Claims (17)

1.一种控制车辆的方法，包括：

由计算机系统获得提供车辆正在其上行进的道路的车道的估计位置的车道信息，其中所述计算机系统被配置为在自主模式中控制所述车辆；

由所述计算机系统确定所述车道信息已变得不可用或不可靠；以及

响应于确定所述车道信息已变得不可用或不可靠，所述计算机系统：

使用至少一个传感器来监视至少一个邻近车辆；以及

控制所述车辆将所述车辆与所述至少一个邻近车辆之间的距离维持成至少为预定最小距离。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述车道信息是基于以下各项中的至少一者的：所述道路上的车道标志、所述车辆的地理位置、以及所述道路的预定地图。

3.如权利要求1所述的方法，其中，确定所述车道信息已变得不可用或不可靠包括检测到所述车道信息的置信度小于预定阈值。

4.如权利要求1所述的方法，其中，确定所述车道信息已变得不可用或不可靠包括检测到所述车道信息的置信度在至少预定量的时间内小于预定阈值。

5.如权利要求1所述的方法，其中：

所述至少一个邻近车辆包括第一邻近车辆和第二邻近车辆；并且

将所述车辆与所述至少一个邻近车辆之间的距离维持成至少为预定最小距离包括使所述车辆与所述第一邻近车辆之间的第一距离和所述车辆与所述第二邻近车辆之间的第二距离两者都最大化，同时维持所述第一距离和所述第二距离中的每一者大于所述预定最小距离。

6.如权利要求1所述的方法，其中，使用至少一个传感器来监视至少一个邻近车辆包括使用所述至少一个传感器来至少监视到所述至少一个邻近车辆的第一距离和第二距离，所述方法还包括：

基于所述第一距离和所述第二距离，确定所述至少一个邻近车辆的第一相对位置和第二相对位置；

基于所述第一相对位置和所述第二相对位置，为所述至少一个邻近车辆估计路径；以及

基于估计的路径，确定所述车道的更新后估计位置。

7.如权利要求1所述的方法，还包括：

使用速度传感器来监视所述至少一个邻近车辆的速度；以及

将所述车辆的速度修改为小于所述至少一个邻近车辆的速度。

8.如权利要求1所述的方法，还包括：

由计算机系统周期性地获得提供所述车道的更新后估计位置的更新后车道信息；

由所述计算机系统确定所述更新后车道信息已变得可靠；以及

响应于确定所述更新后车道信息已变得可靠，停止控制所述车辆将所述车辆与所述至少一个邻近车辆之间的距离维持成至少为预定最小距离。

9.如权利要求8所述的方法，其中，确定所述更新后车道信息已变得可靠包括检测到所述更新后车道信息的置信度大于预定阈值。

10.一种被配置为在自主模式中操作的车辆，该车辆包括：

至少一个传感器；

至少一个处理器；以及

数据存储装置，其包括预定最小距离和可由所述至少一个处理器执行来进行以下操作的指令：

获得提供所述车辆正在其上行进的道路的车道的估计位置的车道信息；

确定所述车道信息已变得不可用或不可靠；以及

响应于确定所述车道信息已变得不可用或不可靠：

使用所述至少一个传感器来监视至少一个邻近车辆；以及

控制所述车辆将所述车辆与所述至少一个邻近车辆之间的距离维持成至少为预定最小距离。

11.如权利要求10所述的车辆，其中，所述至少一个传感器包括激光器。

12.如权利要求10所述的车辆，其中，所述至少一个传感器包括以下各项中的至少一者：被配置为感测所述道路上的车道标志的车道标志传感器，以及被配置为感测所述车辆的地理位置的位置传感器。

13.如权利要求12所述的车辆，其中，所述车道信息是基于所述道路上的车道标志以及所述车辆的地理位置中的至少一者的。

14.如权利要求10所述的车辆，其中，所述数据存储装置还包括所述道路的预定地图。

15.如权利要求14所述的车辆，其中，所述车道信息是基于所述预定地图的。

16.如权利要求10所述的车辆，还包括被配置为感测所述至少一个邻近车辆的速度的速度传感器。

17.如权利要求10所述的车辆，还包括被配置为将所述车辆的速度修改为小于所述至少一个邻近车辆的速度的油门。