CN107664994B - 用于自主驾驶合并管理的系统和方法 - Google Patents
用于自主驾驶合并管理的系统和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107664994B CN107664994B CN201710626246.3A CN201710626246A CN107664994B CN 107664994 B CN107664994 B CN 107664994B CN 201710626246 A CN201710626246 A CN 201710626246A CN 107664994 B CN107664994 B CN 107664994B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- yielding
- intent
- merge
- speed
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 11
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000011273 social behavior Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
- 239000004984 smart glass Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0234—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using optical markers or beacons
- G05D1/0236—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using optical markers or beacons in combination with a laser
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/18—Propelling the vehicle
- B60W30/18009—Propelling the vehicle related to particular drive situations
- B60W30/18163—Lane change; Overtaking manoeuvres
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
- B60W60/0027—Planning or execution of driving tasks using trajectory prediction for other traffic participants
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
- B60W60/0027—Planning or execution of driving tasks using trajectory prediction for other traffic participants
- B60W60/00272—Planning or execution of driving tasks using trajectory prediction for other traffic participants relying on extrapolation of current movement
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/0088—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
- G05D1/0253—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means extracting relative motion information from a plurality of images taken successively, e.g. visual odometry, optical flow
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0257—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using a radar
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
- G05D1/0278—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using satellite positioning signals, e.g. GPS
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
- G05D1/0285—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using signals transmitted via a public communication network, e.g. GSM network
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0287—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles involving a plurality of land vehicles, e.g. fleet or convoy travelling
- G05D1/0289—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles involving a plurality of land vehicles, e.g. fleet or convoy travelling with means for avoiding collisions between vehicles
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
- B60W2520/10—Longitudinal speed
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2554/00—Input parameters relating to objects
- B60W2554/40—Dynamic objects, e.g. animals, windblown objects
- B60W2554/404—Characteristics
- B60W2554/4045—Intention, e.g. lane change or imminent movement
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2554/00—Input parameters relating to objects
- B60W2554/80—Spatial relation or speed relative to objects
- B60W2554/804—Relative longitudinal speed
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2556/00—Input parameters relating to data
- B60W2556/10—Historical data
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
Abstract
本发明涉及自主驾驶合并管理的方法和系统。方法包括:通过处理器确定第二车辆将在合并点处合并到第一车辆的当前车道中;以及获取所述第二车辆的速度历史,确定与第一车辆和合并点相关联的第一时间值;确定与第二车辆和合并点相关联的第二时间值;基于由所述速度历史计算的基于速度的让步概率值与由所述第一时间值和所述第二时间值计算的基于时间的让步概率值的第一积、以及由速度历史计算的基于速度的不让步概率值与由第一时间值和第二时间值计算的基于时间的不让步概率值的第二积确定合并的第二车辆的让步意图和不让步意图中的一个;和选择性地生成命令以便基于所述让步意图和不让步意图中的一个执行控制第一车辆和提供通知中的至少一者。
Description
技术领域
本公开大体上涉及自主车辆,并且更具体地涉及用于管理自主车辆中的合并操纵的系统和方法。
背景技术
自主车辆是能够感测其环境并且在较少用户输入或者没有用户输入的情况下进行航行的车辆。自主车辆使用诸如雷达、激光雷达、图像传感器等感测装置来感测其环境。自主车辆系统进一步使用来自全球定位系统(GPS)技术、导航系统、车辆对车辆通信、车辆对基础设施技术、以及/或者线控驱动系统的信息来使车辆航行。
驾驶的社会行为方面是日常驾驶操纵的关键属性。例如,人们通常在其它驾驶员的意图完全实现之前就检测到其意图的微妙线索。可以通过并入对该社会行为方面的评估来提高车辆的自主控制。
因此,令人期望的是提供将社会行为并入到自主驾驶中的系统和方法。进一步令人期望的是提供用于基于驾驶的社会方面来管理自主车辆中的合并操纵的方法和系统。此外,结合附图和前述技术领域和背景技术,本发明的其它令人期望的特征和特点将从后文的详细描述和所附权利要求书中变得显而易见。
发明内容
提供了用于控制第一车辆的系统和方法。在一个实施例中,一种方法包括:通过处理器确定第二车辆将在合并点处合并到第一车辆的当前车道中;并且响应于该确定:通过处理器获取第二车辆的速度历史,通过处理器确定与第一车辆和合并点相关联的第一时间值;通过处理器确定与第二车辆和合并点相关联的第二时间值;通过处理器基于速度历史、第一时间值以及第二时间值来确定第二车辆的意图;并且通过处理器选择性地生成命令以便基于该意图执行控制第一车辆和提供通知中的至少一者。
附图说明
下文将结合如下附图对示例性实施例进行描述,在附图中相似附图标记表示相似元件,并且在附图中:
图1是图示了根据各个实施例的具有车辆合并系统的自主车辆的功能框图;
图2是图示了根据各个实施例的具有图1的一个或多个自主车辆的交通运输系统的功能框图;
图3是根据各个实施例的图示了自主车辆的车辆合并系统的数据流程图;以及
图4是根据各个实施例的图示了用于控制自主车辆的控制方法的流程图。
具体实施方式
如下详细描述本质上仅仅是示例性的并且不意在限制应用和使用。此外,不存在受到前述技术领域、背景技术、发明内容或者如下详细描述中呈现的任何表述出的或者暗示的理论的约束的意图。如本文所使用的,术语“模块”指单独的或者呈任何组合形式的任何硬件、软件、固件、电子控制部件、处理逻辑、以及/或者处理器装置,包括但不限于:专用集成电路(ASIC)、电子电路、处理器(共用的、专用的、或者群组的)和执行一个或多个软件或者固件程序的存储器、组合逻辑电路、以及/或者提供所描述的功能的其它合适部件。
本文可以针对功能和/或逻辑块部件以及各个处理步骤对本公开的实施例进行描述。应理解,可以通过配置为执行特定功能的任何数量的硬件、软件、以及/或者固件部件来实现这些块部件。例如,本公开的实施例可以采用各个集成电路部件,例如,存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查阅表等,其可以在一个或多个微处理器或者其它控制装置的控制下执行各种功能。此外,本领域的技术人员将理解,本公开的实施例可以结合任何数量的系统来进行实践,并且本文中描述的传感器平台系统仅仅是本公开的一个示例性实施例。
为了简洁起见,本文可能不会详细地描述涉及信号处理、数据传输、信号发送、控制、以及系统的其它功能方面(和系统的独立操作部件)的常规技术。此外,本文中包含的各个附图中示出的连接线意在表示各个元件之间的示例功能关系和/或物理联接。应注意,本公开的实施例中可以存在许多替代或者附加功能关系或者物理连接。
参照图1,根据各个实施例,通常在100处示出的车辆合并系统(VSM)与车辆10相关联。一般而言,车辆合并系统100确定另一车辆(未示出)将合并到车辆10的当前车道中,确定该另一合并车辆的意图(I),并且基于另一合并车辆的意图(I)控制车辆10。
在各个实施例中,车辆10是自主车辆,并且车辆合并系统100被并入到自主车辆10(下文称为主车辆10)中。例如,自主车辆10是自动地进行控制以将乘客从一个地点带到另一个地点的无人驾驶车辆。例如,自主车辆10的部件可以包括:传感器系统12、致动器系统14、数据存储装置16、以及至少一个控制模块18。传感器系统12包括一个或多个感测装置12a-12n,一个或多个感测装置12a-12n感测车辆10的外部环境和/或内部环境的可观察条件。感测装置12a-12n可以包括但不限于雷达、激光雷达、以及摄像机。致动器系统14包括一个或多个致动器装置14a-14n,一个或多个致动器装置14a-14n控制一个或多个车辆部件(未示出)。在各个实施例中,车辆部件与车辆操作相关联并且可以包括但不限于节气门、制动器、以及转向系统。在各个实施例中,车辆部件与内部和/或外部车辆特征相关联并且可以包括但不限于车门、行李箱、以及诸如空调、音乐、照明等车厢特征。
数据存储装置16储存用于自动地控制车辆10的数据。在各个实施例中,数据存储装置16储存可航行环境的定义地图。在各个实施例中,定义地图可以是由远程系统20预定义并且从远程系统20获取。例如,定义地图可以由远程系统20组装并且被传达至车辆10(无线地和/或按照有线方式)并且由控制模块18储存在数据存储装置16中。如可以理解的,数据存储装置16可以是控制模块18的一部分、与控制模块18分隔开、或者是控制模块18的一部分和单独系统的一部分。
控制模块18包括至少一个处理器22和存储器24。处理器22可以是任何定制的或者市场上可买到的处理器、中央处理单元(CPU)、与控制模块18相关联的多个处理器中的辅助处理器、基于半导体的微处理器(呈微芯片或芯片组的形式)、宏处理器、或者一般用于执行指令的任何装置。存储器24可以是一个存储装置或者存储装置的组合,该存储装置储存可以由处理器22执行的数据和/或指令。该指令可以包括一个或多个单独的程序,每个程序包括用于实施逻辑功能的可执行指令的有序列表。
当由处理器22执行时,该指令接收和处理来自传感器系统12的信号,执行逻辑、计算、方法、以及/或者算法以自动地控制车辆10的部件,并且基于逻辑、计算、方法、以及/或者算法生成致动器系统14的控制信号以便自动地控制车辆10的部件。尽管图1中仅仅示出了一个控制模块18,但车辆10的实施例可以包括任何数量的控制模块18,控制模块18通过任何合适的通信媒介或者通信媒介的组合进行通信,并且进行操作以处理传感器信号,执行逻辑、计算、方法、以及/或者算法,并且生成控制信号以自动地控制车辆10的特征。
在各个实施例中,控制模块18的一个或多个指令体现在车辆合并系统100中,并且当由处理器22执行时,确定另一车辆的意图并且控制车辆10的操作以便可以基于所确定的意图通过车辆10自动地执行操纵。例如,指令处理来自传感器系统12的数据以便检测合并车辆并且确定该合并车辆的意图。通常是基于所计算出的合并车辆让步(Y)和不让步(N)的概率(P)来确定意图(I)。如将针对图3和图4更加详细地讨论的,该概率是基于车辆速度数据(V)和至合并点的时间数据(T)并且使用概率图模型(PGM)来确定的。
在各个实施例中,针对图1描述的自主车辆10在某些地理区域中(例如,城市、学校或者商业园区、购物中心、游乐园、事务中心等)可以适合用在出租车或者往返输送系统的环境中。例如,自主车辆10可以与基于自主车辆的交通运输系统相关联。图2图示了通常在26处示出的操作环境的示例性实施例,该操作环境包括基于自主车辆的交通运输系统28,基于自主车辆的交通运输系统28与如针对图1描述的一个或多个自主车辆10a-10n相关联。在各个实施例中,操作环境26包括交通运输系统28、至少一个用户装置30、以及通信网络32。
通信网络32根据需要支持在操作环境26所支持的装置、系统、以及部件之间的通信(例如,经由有形通信链路和/或无线通信链路)。尽管图2中仅仅示出了一个用户装置30,但操作环境26的实施例可以支持任何数量的用户装置30,包括由一个人所拥有的、操作的、或者如若不然使用的多个用户装置30。操作环境26所支持的每个用户装置30可以使用任何合适的硬件平台来进行实施。就此,用户装置30可以按照任何常见形状因素来实现,包括但不限于:桌面计算机;移动计算机(例如,平板式计算机、膝上型计算机、或者上网本计算机);智能手机;视频游戏装置;数字媒体播放器;一件家庭娱乐设备;数字摄像机或者视频摄像机;可穿戴计算装置(例如,智能手表、智能眼镜、智能服装);等。操作环境26所支持的每个用户装置30被实现为计算机实施的或者基于计算机的装置,该计算机实施的或者基于计算机的装置具有执行本文中描述的各种技术和方法所需要的硬件、软件、固件、以及/或者处理逻辑。
基于自主车辆的交通运输系统28包括一个或多个后端服务器系统,该一个或多个后端服务器系统可以是基于云的、基于网络的、或者驻留在交通运输系统28所提供服务的特定园区或者地理位置处。后端系统可以与用户装置30和自主车辆10a-10n进行通信以便安排乘坐、派遣自主车辆10a-10n等。
根据典型使用案例工作流程,交通运输系统28的注册用户可以经由用户装置30创建乘坐请求。该乘坐请求通常将表明乘客的期望搭车地点(或者当前GPS地点)、期望目的地地点(其可以确定预定义车辆停留和/或用户指定乘客目的地)、以及搭车时间。交通运输系统28接收乘坐请求,处理该请求,并且派遣自主车辆10a-10n中的选择车辆(当其中一个可用时)在恰当时间去指定搭车地点接乘客。交通运输系统28还可以生成合适配置的确认消息或者通知并且将其发送至用户装置30,以便让乘客知道车辆正在途中。
如可以理解的,本文中公开的主题提供了可以被视为标准或者基准自主车辆和/或基于自主车辆的交通运输系统28的某些增强特征和功能。为此,可以对自主车辆以及基于自主车辆的交通运输系统进行修改、增强、或者如若不然增补以便提供下文更加详细的描述的附加特征。
现在参照图3,并且继续参照图1,数据流程图图示了车辆合并系统100的各个实施例,车辆合并系统100可以嵌入在控制模块18内。根据本公开的车辆合并系统100的各个实施例可以包括嵌入在控制模块18内的任何数量的子模块。如可以理解的,图3中示出的子模块可以进行组合和/或进一步进行细分以便类似地确定另一车辆的意图和管理车辆10的合并程序。至车辆合并系统100的输入可以是从传感器系统12接收、从与车辆10相关联的其它控制模块(未示出)接收、以及/或者由控制模块18内的其它子模块(未示出)确定/模制。在各个实施例中,控制模块18包括合并车辆检测模块102、速度项评估模块104、时间项评估模块106、意图确定模块108、以及命令确定模块110。
合并车辆检测模块102将来自激光雷达、雷达、和/或摄像机中的一个或多个的传感器系统数据112、来自另一车辆的数据(例如,车辆对车辆通信数据)114、以及/或者来自GPS的数据或者其它地点数据116接收作为输入。基于所接收到的数据112-116,合并车辆检测模块102确定另一车辆或者多个车辆是否会在某一点处合并到主车辆10的当前车道中。为了示例性目的,将在仅仅一个其它车辆的语境下对本公开进行讨论(但这同样适用于多个车辆)。下文将该一个其它车辆称为合并车辆。
合并车辆检测模块102基于对合并车辆的检测来设置合并车辆检测状态118。例如,如果地点数据116表明主车辆10当前行驶的道路存在入口匝道,并且该入口匝道位于接近主车辆10的当前位置,则对来自激光雷达、雷达、和/或摄像机的传感器系统数据112进行评估以便看另一车辆当前是否在入口匝道上行驶并且将合并到当前车道中。如果检测到另一车辆,则确定存在合并车辆。如可以理解的,上述示例仅仅是许多合并情景的一个示例。合并车辆检测模块102可以确定合并车辆并且基于任何数量的情景来设置合并车辆检测状态118。
在各个实施例中,如果检测到合并车辆,则合并车辆检测模块102进一步处理传感器系统数据112以便获取关于合并车辆和主车辆10的数据以便确定合并车辆的意图。所获取的数据包括合并车辆的速度历史119、主车辆10的当前速度120、合并车辆的当前速度122、主车辆10至合并点的当前距离124、以及合并车辆至合并点的当前距离126。在各个实施例中,可以从主车辆10的当前位置(例如,由地点数据116所提供)、相对于主车辆的位置的合并车辆的确定位置(例如,由传感器数据112所提供)、以及提供给定这两个位置的合并点的定义地图来确定合并点。如可以理解的,在各个实施例中可以实施用于确定合并点的其它方法。在各个实施例中,速度历史119可以包括在n个周期期间(例如,10个周期或者一些其它数字)每隔x毫秒所确定的合并车辆的速度和/或加速度。
速度项评估模块104将合并车辆检测状态118、以及合并车辆的速度历史119接收作为输入。当合并车辆检测状态118表明检测到合并车辆时,速度项评估模块104基于合并车辆的速度历史119来计算基于速度的让步概率128以及基于速度的不让步概率130。例如,鉴于瞬时速度和意图是独立的,所以速度历史中的速度之间的差异比实际数据更重要。因此,基于速度的概率可以简化为如下:
P(V|I)=P(v1|I)P(v2-v1|I)…P(vn-1-vn|I);以及
∝P(Δv2|I)…P(Δvn|I)。
给定混合分布,诸如但不限于高斯分布,可以将基于速度的不让步(N)和让步(Y)的概率计算为:
P(Δvi|I=N)~N(aaΔT,σ),以及
P(Δvi|I=Y)~N(adΔT,σ),
其中,aa、ad分别表示典型的加速度和减速度。
时间项评估模块106将合并车辆确定状态118、主车辆的当前速度120(Vh)、以及合并车辆的当前速度122(Vm)、主车辆至合并点的距离124(Sh)、以及合并车辆至合并点的距离126(Sm)接收作为输入。当合并车辆检测状态118表明检测到合并车辆时,时间项评估模块106计算给定距离和车辆速度的主车辆和合并车辆的到达时间,并且基于该到达时间来计算基于时间的让步概率132和基于时间的不让步概率134。例如,时间之间的差异比实际时间值更重要。因此,可以将基于时间的概率简化为如下:
P(Th,Tm|I)
然后使用混合分布(诸如,但不限于,高斯分布)来计算P(Tm-Th|I)=P(ΔT|I)
例如,如果合并汽车决定对主汽车作出让步:
P(ΔT|I=Y)~N(μY,σ),
其中,vm,n,vh,n分别表示合并车辆和主车辆的在nth步骤处的速度或者当前速度。Sm、Sn分别表示从合并车辆和主车辆至合并点的距离。
在另一示例中,如果合并汽车决定不对主汽车作出让步:
P(ΔT|I=N)~N(μN,σ)。
意图确定模块108将基于速度的让步概率128、基于速度的不让步概率130、基于时间的让步概率132、以及基于时间的不让步概率134接收作为输入。基于所接收到的数据128-134,意图确定模块108计算组合概率并且评估该组合概率以便确定合并车辆的意图136。
例如,将让步和不让步的组合概率计算为如下:
P(V,Th,Tm|I=Y)=P(V|I=Y)P(Th,Tm|I=Y)以及
P(V,Th,Tm|I=N)=P(V|I=N)P(Th,Tm|I=N)。
然后对组合概率进行如下评估:
如果P(V,Th,Tm|I=Y)>P(V,Th,Tm|I=N),则
将合并车辆的意图136设定为“让步”,
否则,
将合并车辆的意图136设定为“不让步”。
命令确定模块110将合并车辆的意图136接收作为输入。命令确定模块110然后基于合并车辆的意图136来确定加速或者减速命令138。例如,如果意图136是“让步”,则确定加速命令138并且将其命令至主车辆10。在另一示例中,如果意图136是“不让步”,则确定减速命令138并且将其命令至主车辆10。在各个实施例中,命令包括可以被传达至车辆的乘员或者车辆的其它系统的咨询信息。
在各个实施例中,命令包括用于控制主车辆10的实际加速或者减速速率。该实际加速或者减速速率是从线性二次调节器(LQR)控制模型来计算。该LQR控制模型根据主车辆的当前速度、速度限制、以及至任何前方车辆(如果存在一个的话)的距离来确保加速速率满足效率和舒适度。例如,一旦合并车辆对主车辆作出让步,并且确定出加速命令,则LQR控制模型执行速度变化图以达到速度限制。在另一示例中,一旦合并车辆不对主车辆作出让步,并且确定出减速命令,则LQR控制模型执行距离保持方法以便生成恰当的加速度/减速度以跟在合并车辆后方。
现在参照图4,并且继续参照图1至图3,流程图图示了根据本公开的可以由图1的控制模块18执行的控制方法400。如按照本公开可以理解的,该方法内的操作顺序不限于如图4中图示的相继执行,而是可以在适用的情况下并且根据本公开按照一个或多个不同顺序来执行。在各个实施例中,方法400可以被安排为基于一个或多个预定事件进行运行,以及/或者可以在车辆10的操作期间连续地运行。
在各个实施例中,方法可以开始于405处。确定在410处是否检测到合并车辆。如果在410处未检测到合并车辆,则方法可以结束于420处。然而,如果在410处检测到合并车辆,则在430-450处获取数据以进行评估。例如,在430处确定在n个周期期间的速度历史119。在440处确定合并车辆的当前速度122和主车辆的当前速度120。在450处确定主车辆至合并点的当前距离124和合并车辆至合并点的当前距离126。
其后,基于速度历史119、至合并点的距离124和126、以及当前车辆速度120和122,在460-480处确定概率128-134。例如,在460处确定如上文所讨论的基于速度的概率128和130;并且在470处确定如上文所讨论的基于时间的概率132和134。其后,在480处基于如上文所讨论的基于速度的概率128和130、以及基于时间的概率132和134来确定组合概率。
然后在490处对该组合概率进行评估。例如,如果让步的组合概率大于不让步的组合概率,则在500处确定合并车辆的意图136是“让步”。在510处确定主车辆10的加速命令,并且在520处生成命令138以便实现所确定的加速速率和/或提供通知。其后,方法可以结束于420处。
然而,如果让步的组合概率小于或者等于不让步的组合概率,则在530处确定合并车辆的意图136是“不让步”。在540处确定主车辆10的减速命令;并且在550处生成命令138以便实现所确定的减速速率和/或提供通知。其后,方法可以结束于420处。
尽管已经在前述详细描述中呈现了至少一个示例性实施例,但应理解,存在大量变型。还应理解,示例性实施例或者多个示例性实施例仅仅是示例,并且不意在以任何方式限制本公开的范围、适用性、或者配置。相反,前述详细描述将给本领域的技术人员提供用于实施示例性实施例或者多个示例性实施例的方便公路图。应理解,在不背离如在所附权利要求书及其合法等效物中陈述的本公开的范围的情况下,可以对元件的功能和布置作出各种改变。
Claims (7)
1.一种自主驾驶合并管理的方法,其包括:
通过处理器确定第二车辆将在合并点处合并到第一车辆的当前车道中;
以及响应于所述确定:
通过所述处理器获取所述第二车辆的速度历史,
通过所述处理器确定与所述第一车辆和所述合并点相关联的第一时间值;
通过所述处理器确定与所述第二车辆和所述合并点相关联的第二时间值;
通过所述处理器基于由所述速度历史计算的基于速度的让步概率值与由所述第一时间值和所述第二时间值计算的基于时间的让步概率值的第一积、以及由所述速度历史计算的基于速度的不让步概率值与由所述第一时间值和所述第二时间值计算的基于时间的不让步概率值的第二积确定合并的所述第二车辆的让步意图和不让步意图中的一个;以及
通过所述处理器选择性地生成命令以便基于所述让步意图和不让步意图中的一个执行控制所述第一车辆和提供通知中的至少一者。
2.根据权利要求1所述的自主驾驶合并管理的方法,其中,确定所述让步意图和不让步意图中的一个是基于至少一种概率图模型。
3.根据权利要求1所述的自主驾驶合并管理的方法,其中,确定所述让步意图和不让步意图中的一个是基于从所述速度历史中确定的速度的变化。
4.根据权利要求1所述的自主驾驶合并管理的方法,其中,确定所述让步意图和不让步意图中的一个基于所述第一时间值和所述第二时间值之间的差。
5.根据权利要求1所述的自主驾驶合并管理的方法,其进一步包括:
获取所述第一车辆的当前速度;
获取到所述第一车辆的所述合并点的当前距离,并且
其中,确定所述第一时间值是基于所述第一车辆的所述当前速度以及到所述第一车辆的所述合并点的所述当前距离。
6.根据权利要求5所述的自主驾驶合并管理的方法,其进一步包括:
获取所述第二车辆的当前速度;
获取到所述第二车辆的所述合并点的当前距离,并且
其中,确定所述第二时间值是基于所述第二车辆的所述当前速度以及到所述第二车辆的所述合并点的所述当前距离。
7.一种自主驾驶合并管理的系统,其包括:
第一模块,其通过处理器确定第二车辆将合并到第一车辆的当前车道中,并且其确定合并点;
第二模块,其响应于所述确定通过所述处理器:获取所述第二车辆的速度历史,确定与所述第一车辆和所述合并点相关联的第一时间值,并且确定与所述第二车辆和所述合并点相关联的第二时间值;
第三模块,其通过所述处理器基于由所述速度历史计算的基于速度的让步概率值与由所述第一时间值和所述第二时间值计算的基于时间的让步概率值的第一积、以及由所述速度历史计算的基于速度的不让步概率值与由所述第一时间值和所述第二时间值计算的基于时间的不让步概率值的第二积确定合并的所述第二车辆的让步意图和不让步意图中的其中之一;以及
第四模块,其通过所述处理器选择性地生成命令以便基于所述让步意图和不让步意图中的一个执行控制所述第一车辆和提供通知中的至少一者。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US15/224,292 US10062288B2 (en) | 2016-07-29 | 2016-07-29 | Systems and methods for autonomous driving merging management |
US15/224292 | 2016-07-29 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107664994A CN107664994A (zh) | 2018-02-06 |
CN107664994B true CN107664994B (zh) | 2021-06-29 |
Family
ID=60951097
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710626246.3A Active CN107664994B (zh) | 2016-07-29 | 2017-07-27 | 用于自主驾驶合并管理的系统和方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10062288B2 (zh) |
CN (1) | CN107664994B (zh) |
DE (1) | DE102017117158A1 (zh) |
Families Citing this family (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11009868B2 (en) | 2017-07-20 | 2021-05-18 | Nuro, Inc. | Fleet of autonomous vehicles with lane positioning and platooning behaviors |
JP2020527805A (ja) | 2017-07-20 | 2020-09-10 | ニューロ・インコーポレーテッドNuro Incorporated | 自律車両の再配置 |
US10507787B2 (en) | 2017-07-28 | 2019-12-17 | Nuro, Inc. | System and mechanism for upselling products on autonomous vehicles |
JP7054327B2 (ja) * | 2017-09-01 | 2022-04-13 | 株式会社デンソー | 走行支援装置 |
US10824862B2 (en) | 2017-11-14 | 2020-11-03 | Nuro, Inc. | Three-dimensional object detection for autonomous robotic systems using image proposals |
US10598498B2 (en) * | 2018-04-06 | 2020-03-24 | GM Global Technology Operations LLC | Methods and systems for localization of a vehicle |
US20200070822A1 (en) * | 2018-09-04 | 2020-03-05 | GM Global Technology Operations LLC | Systems and methods for predicting object behavior |
DE102018222176A1 (de) * | 2018-12-18 | 2020-06-18 | Robert Bosch Gmbh | Vorhersage des Spurwechsels von Fremdfahrzeugen |
DE102019205802A1 (de) * | 2019-04-23 | 2020-10-29 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Betreiben eines Fahrassistenzsystems und Fahrassistenzsystem |
DE102019004842A1 (de) * | 2019-07-12 | 2021-01-14 | Zf Friedrichshafen Ag | Verfahren zum Betreiben eines wenigstens teilweise automatisierten Fahrzeugs |
US20210039664A1 (en) * | 2019-08-08 | 2021-02-11 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Machine learning system for modifying adas behavior to provide optimum vehicle trajectory in a region |
WO2021061430A1 (en) | 2019-09-24 | 2021-04-01 | Apple Inc. | Systems and methods for hedging for different gaps in an interaction zone |
US11964627B2 (en) | 2019-09-30 | 2024-04-23 | Nuro, Inc. | Methods and apparatus for supporting compartment inserts in autonomous delivery vehicles |
US11378978B2 (en) * | 2019-10-04 | 2022-07-05 | Pony Ai Inc. | System and method for reacting to signals |
EP4128100A1 (en) | 2020-03-23 | 2023-02-08 | Nuro, Inc. | Methods and apparatus for automated deliveries |
US11608067B2 (en) * | 2020-08-12 | 2023-03-21 | Honda Motor Co., Ltd. | Probabilistic-based lane-change decision making and motion planning system and method thereof |
US11597388B2 (en) | 2020-09-24 | 2023-03-07 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | System and method for connected vehicle lane merge |
US11679782B2 (en) | 2021-01-26 | 2023-06-20 | Honda Research Institute Europe Gmbh | Method, system and vehicle for assisting an operator of the vehicle in assessing a traffic situation with shared traffic space |
US20230126540A1 (en) * | 2021-10-26 | 2023-04-27 | Tusimple, Inc. | Systems and methods for handling cut-in traffic for autonomous driving |
US11970166B2 (en) * | 2021-12-22 | 2024-04-30 | Beijing Voyager Technology Co., Ltd. | Speed generation in cautious driving for autonomous vehicles |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1218355A (zh) * | 1998-11-24 | 1999-06-02 | 杨更新 | 汽车自动驾驶系统 |
CN103249627A (zh) * | 2010-12-15 | 2013-08-14 | 本田技研工业株式会社 | 车辆的行驶辅助装置 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2562060B1 (en) * | 2011-08-22 | 2014-10-01 | Honda Research Institute Europe GmbH | A method and system for predicting movement behavior of a target traffic object |
US8810431B2 (en) * | 2011-10-20 | 2014-08-19 | GM Global Technology Operations LLC | Highway merge assistant and control |
US9026300B2 (en) * | 2012-11-06 | 2015-05-05 | Google Inc. | Methods and systems to aid autonomous vehicles driving through a lane merge |
US8788134B1 (en) * | 2013-01-04 | 2014-07-22 | GM Global Technology Operations LLC | Autonomous driving merge management system |
EP2796337B1 (en) * | 2013-04-22 | 2015-12-09 | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. | Method for determining the track course of a track bound vehicle |
US10046793B2 (en) * | 2014-02-26 | 2018-08-14 | GM Global Technology Operations LLC | Methods and systems for automated driving |
CN104882008B (zh) * | 2015-06-03 | 2016-05-11 | 东南大学 | 一种车联网环境下的无信号交叉口车辆协同控制方法 |
US9934688B2 (en) * | 2015-07-31 | 2018-04-03 | Ford Global Technologies, Llc | Vehicle trajectory determination |
-
2016
- 2016-07-29 US US15/224,292 patent/US10062288B2/en active Active
-
2017
- 2017-07-27 CN CN201710626246.3A patent/CN107664994B/zh active Active
- 2017-07-28 DE DE102017117158.4A patent/DE102017117158A1/de active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1218355A (zh) * | 1998-11-24 | 1999-06-02 | 杨更新 | 汽车自动驾驶系统 |
CN103249627A (zh) * | 2010-12-15 | 2013-08-14 | 本田技研工业株式会社 | 车辆的行驶辅助装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE102017117158A1 (de) | 2018-02-01 |
US20180033308A1 (en) | 2018-02-01 |
US10062288B2 (en) | 2018-08-28 |
CN107664994A (zh) | 2018-02-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107664994B (zh) | 用于自主驾驶合并管理的系统和方法 | |
US20220138890A1 (en) | Autonomous vehicle services | |
JP6619778B2 (ja) | 自律走行車の車両交通行動を予測して運転決定をするための方法及びシステム | |
JP6606532B2 (ja) | 自律走行車のために車両群を管理する方法及びシステム | |
JP6578439B2 (ja) | 自律走行車の移動をシミュレートするための物理モデル及び機械学習結合方法 | |
US20190071101A1 (en) | Driving assistance method, driving assistance device which utilizes same, autonomous driving control device, vehicle, driving assistance system, and program | |
US10659382B2 (en) | Vehicle security system | |
US20170316516A1 (en) | Systems and methods for managing a social autonomous taxi service | |
JP6761854B2 (ja) | 自律走行車のための車両の位置点の配信方法 | |
CN110192233B (zh) | 使用自主车辆在机场搭乘和放下乘客 | |
JP2018108800A (ja) | 自律走行車の速度制御率の動的調整方法 | |
JP2018083612A (ja) | 自律走行車のコマンド遅延を決定するための方法 | |
US11577751B2 (en) | Control device for vehicle and occupant transportation system | |
CN116547495A (zh) | 协作车辆路径生成 | |
US10928922B2 (en) | Vehicle and operation method of vehicle | |
WO2021033591A1 (ja) | 情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラム | |
WO2021024805A1 (ja) | 情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラム | |
US20190005565A1 (en) | Method and system for stock-based vehicle navigation | |
JP2022089124A (ja) | 自動運転車両の管理の最適化 | |
CN112445227A (zh) | 用于基于操纵的驾驶的方法和系统 | |
US20240271477A1 (en) | Automated door control by an autonomous vehicle | |
US12062290B1 (en) | Adaptive dispatch and routing of autonomous vehicles based on threshold distances | |
US12043289B2 (en) | Persisting predicted objects for robustness to perception issues in autonomous driving | |
US11907355B2 (en) | Child-friendly authentication | |
US20240217552A1 (en) | Algorithm for the av to safely respond to a cut-in vehicle |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |