CN108973990B - 用于自动驾驶控制的方法、介质和系统 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种用于为车辆提供自动驾驶控制的计算机实施的方法、非暂时性机器可读介质以及数据处理系统。系统包括用于提供决策过程的框架，其中，所述决策过程可以从周围车辆和交通流学习以确定适合的响应动作。系统可观察其它车辆以及确定供车辆遵循的轨迹。系统可依赖于专门的拥堵探测和决策部件，其中，所述拥堵探测和决策部件可提供用于闪避绕过阻障的一系列指令或者规则。此外，系统可将闪避与绕路相比较，以及基于对多种因素的分析为车辆确定最适合的路线。相应地，即使当遭遇驾驶阻障时，系统可继续提供安全和高效的自动驾驶控制。

Description

用于自动驾驶控制的方法、介质和系统
技术领域
本公开的实施方式总体涉及操作自动驾驶车辆。更具体地，本公开的实施方式涉及提供响应于驾驶阻障的可替代的路线规划。
背景技术
以自动驾驶模式运行(例如，无人驾驶)的车辆可以将乘员、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。当以自动驾驶模式运行时，车辆可以使用车载传感器导航到各个位置，从而允许车辆在最少人机交互的情况下或在没有任何乘客的一些情况下行驶。
对于自动驾驶系统，路线规划和控制是重要的操作，以及路线规划和控制通常依赖于由驾驶系统所感知的一系列可预测的观察结果。然而，当驾驶系统遭遇诸如由于交通事故、施工、临时道路拥堵等引起的驾驶阻障的不熟悉的情况时，系统面临一系列挑战。例如，系统可能不具有收集足够的与阻障相关的信息的能力。此外，系统常常难以推导出阻障的原因。另外，其他驾驶员的响应可能违背正常的驾驶行为，进而为系统提出了另外一系列挑战。最终，系统常常难以预测这样的阻障。相应地，多数情况下，就导航而言，系统可能最终与人类驾驶员不同。因此，自动驾驶系统需要辨别阻障以及继续提供或帮助自动驾驶控制以作为应对的动作方案。
发明内容
本申请的一方面提供了一种用于为车辆提供自动驾驶控制的计算机实施的方法，包括：使用基于第一驾驶规则集的第一路线规划为所述车辆提供自动驾驶控制；使用所述车辆的一个或多个传感器辨别驾驶阻障的发生；响应于辨别到所述驾驶阻障，探测一个或多个其它车辆的交通流模式；基于所探测的交通流模式，确定第二路线规划；以及用所述第二路线规划更新所述第一路线规划以继续为所述车辆提供所述自动驾驶控制。
本申请的另一方面提供了一种非暂时性机器可读介质，所述非暂时性机器可读介质中存储有指令，所述指令当被处理器执行时致使所述处理器执行操作，所述操作包括：使用基于第一驾驶规则集的第一路线规划为车辆提供自动驾驶控制；使用所述车辆的一个或多个传感器辨别驾驶阻障的发生；响应于辨别到所述驾驶阻障，探测一个或多个其它车辆的交通流模式，其中，探测所述交通流模式包括探测响应于所述驾驶阻障进行闪避的一个或多个其它车辆以及确定进行闪避的所述其它车辆的速度和方向；基于所探测的交通流模式，确定第二路线规划，其中，确定所述第二路线规划包括确定供所述车辆遵循的轨迹以作为响应于所述驾驶阻障的闪避，其中，所确定的轨迹基于进行闪避的所述其它车辆的速度和方向；以及用所述第二路线规划更新所述第一路线规划以继续为所述车辆提供所述自动驾驶控制。
本申请的又一方面提供了一种用于为车辆提供自动驾驶控制的数据处理系统，包括：处理器，以及存储器，所述存储器联接至所述处理器以存储指令，其中，所述指令当被所述处理器执行时致使所述处理器执行操作，所述操作包括：使用基于第一驾驶规则集的第一路线规划为所述车辆提供自动驾驶控制；使用所述车辆的一个或多个传感器辨别驾驶阻障的发生；响应于辨别到所述驾驶阻障，探测一个或多个其它车辆的交通流模式，其中，探测所述交通流模式包括探测响应于所述驾驶阻障进行闪避的一个或多个其它车辆以及确定进行闪避的所述其它车辆的速度和方向；基于所探测的交通流模式，确定第二路线规划，其中，确定所述第二路线规划包括确定供所述车辆遵循的轨迹以作为响应于所述驾驶阻障的闪避，其中，所确定的轨迹基于进行闪避的所述其它车辆的速度和方向；以及用所述第二路线规划更新所述第一路线规划以继续为所述车辆提供所述自动驾驶控制。
附图说明
本公开的实施方式在附图的各图中以举例而非限制的方式示出，附图中的相同参考数字指示相似元件。
图1是示出根据本公开的一个实施方式的自动驾驶车辆网络配置的框图。
图2是示出根据本公开的一个实施方式的传感器和控制系统的框图。
图3是示出根据本公开的一个实施方式的用于自动驾驶车辆的决策规划和控制的示例性系统的框图。
图4是示出根据本公开的一个实施方式的分析交通流模式的示例的图。
图5是示出根据本公开的一个实施方式的基于交通流模式生成轨迹的示例的图。
图6是示出根据本公开的实施方式的响应于探测到驾驶阻障控制自动驾驶车辆的方法的示例性流程图。
图7是示出与本公开的一个或多个实施方式协同使用的示例性计算系统的框图。
具体实施方式
将参考以下所讨论的细节来描述本公开的各种实施方式和方面，附图将示出所述各种实施方式。下列描述和附图是对本公开的说明，而不应当解释为限制本公开。描述了许多特定细节以提供对本公开各种实施方式的全面理解。然而，在某些情况下，并未描述众所周知的或常规的细节以提供对本公开的实施方式的简洁讨论。
本说明书中对“一个实施方式”或“实施方式”的提及意味着结合该实施方式所描述的特定特征、结构或特性可以包括在本公开的至少一个实施方式中。短语“实施方式”在本说明书中各个地方的出现不必全部指同一实施方式。
描述了响应于辨别到驾驶阻障提供自动驾驶控制机制的系统(和方法)。系统包括用于提供决策过程的框架，其中决策过程可以从周围车辆和交通流学习以确定适合的响应动作。系统可观察响应于阻障的其它车辆以及确定供车辆遵循的轨迹以作为应对的闪避。为了对阻障作出响应，系统可依赖于专门的探测和决策部件，其中为了闪避绕过阻障，所述探测和决策部件可提供一系列指令或者规则。此外，系统可将闪避与绕路相比较，以及基于对多种因素的分析为车辆确定最适合的路线。相应地，即使当遭遇驾驶阻障时，系统可继续提供安全和高效的自动驾驶控制。
图1是示出根据本公开的一个实施方式的自动驾驶车辆网络配置的框图。参考图1，网络配置100包括可以通过网络102通信地联接到一个或多个服务器103至104的自动驾驶车辆101。尽管示出一个自动驾驶车辆，但多个自动驾驶车辆可以通过网络102联接到彼此和/或联接到服务器103至104。网络102可以是任何类型的网络，诸如，有线或无线的局域网(LAN)、诸如互联网的广域网(WAN)、蜂窝网络、卫星网络或其组合。服务器103至104可以是任何类型的服务器或服务器集群，诸如，网络服务器或云服务器、应用服务器、后端服务器或其组合。服务器103至104可以是数据分析服务器、内容服务器、交通信息服务器、地图和兴趣点(MPOI)服务器或者位置服务器等。
自动驾驶车辆(或者车辆)是指可以被配置成处于自动驾驶模式下的车辆，在所述自动驾驶模式下车辆在极少或没有来自驾驶员的输入的情况下导航通过环境。这种自动驾驶车辆可以包括传感器系统，所述传感器系统具有被配置成检测与车辆运行环境有关的信息的一个或多个传感器。所述车辆和其相关联的控制器使用所检测的信息来导航通过所述环境。自动驾驶车辆101可以在手动模式下、在全自动驾驶模式下或者在部分自动驾驶模式下运行。
在一个实施方式中，自动驾驶车辆101可包括决策系统110、车辆控制系统111、无线通信系统112、用户接口系统113和传感器系统114。自动驾驶车辆101还可以包括普通车辆中包括的某些常用部件，诸如：发动机、车轮、方向盘、变速器等，所述部件可以由车辆控制系统111和/或决策系统110使用多种通信信号和/或命令进行控制，该多种通信信号和/或命令例如，加速信号或命令、减速信号或命令、转向信号或命令、制动信号或命令等。
部件110至114可以经由互连件、总线、网络或其组合通信地联接到彼此。例如，部件110至114可以经由控制器局域网(CAN)总线通信地联接到彼此。CAN总线是被设计成允许微控制器和装置在没有主机的应用中与彼此通信的车辆总线标准。例如，它可包括最初是为汽车内的复用电气布线设计的基于消息的协议，但也用于许多其它环境。
现在参考图2，在一个实施方式中，传感器系统114可包括一个或多个相机211、全球定位系统(GPS)单元212、惯性测量单元(IMU)213、雷达单元214以及光探测和测距(LIDAR)单元215。GPS系统212可以包括收发器，所述收发器可操作以提供关于自动驾驶车辆的位置的信息。IMU单元213可以基于惯性加速度来感测自动驾驶车辆的位置和定向变化。雷达单元214可以表示利用无线电信号来感测自动驾驶车辆的本地环境内的对象的系统。在一些实施方式中，除感测对象之外，雷达单元214可以另外感测对象的速度和/或前进方向。LIDAR单元215可以使用激光来感测自动驾驶车辆所处环境中的对象。除其它系统部件之外，LIDAR单元215还可以包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个检测器。相机211可以包括用来采集自动驾驶车辆周围环境的图像的一个或多个装置。相机211可以是静物相机和/或视频相机。相机可以是可机械地移动的，例如，通过将相机安装在旋转和/或倾斜平台上。
传感器系统114还可以包括其它传感器，诸如：声纳传感器、红外传感器、转向传感器、油门传感器、制动传感器以及音频传感器(例如，麦克风)。音频传感器可以被配置成从自动驾驶车辆周围的环境中采集声音。转向传感器可以被配置成感测方向盘、车辆的车轮或其组合的转向角度。油门传感器和制动传感器分别感测车辆的油门位置和制动位置。在一些情形下，油门传感器和制动传感器可以集成为集成式油门/制动传感器。
在一个实施方式中，车辆控制系统111可包括转向单元201、油门单元202(也被称为加速单元)和制动单元203。转向单元201用来调整车辆的方向或前进方向。油门单元202用来控制电动机或发动机的速度，电动机或发动机的速度进而控制车辆的速度和加速度。制动单元203通过提供摩擦使车辆的车轮或轮胎减速而使车辆减速。应注意，如图2所示的部件可以以硬件、软件或其组合实施。
回到图1，无线通信系统112允许自动驾驶车辆101与诸如装置、传感器、其它车辆等外部系统之间的通信。例如，无线通信系统112可以与一个或多个装置直接无线通信，或者经由通信网络进行无线通信，诸如，通过网络102与服务器103至104通信。无线通信系统112可以使用任何蜂窝通信网络或无线局域网(WLAN)，例如，使用WiFi，以与另一部件或系统通信。无线通信系统112可以例如使用红外链路、蓝牙等与装置(例如，乘客的移动装置、显示装置、车辆101内的扬声器)直接通信。用户接口系统113可以是在车辆101内实施的外围装置的一部分，包括例如关键字、触摸屏显示装置、麦克风和扬声器等。
自动驾驶车辆101的功能中的一些或全部可以由决策系统110控制或管理，尤其当在自动驾驶模式下操作时。决策系统110包括必要的硬件(例如，处理器、存储器、存储设备)和软件(例如，操作系统、规划和路线安排程序)，以从传感器系统114、控制系统111、无线通信系统112和/或用户接口系统113接收信息，处理所接收的信息，规划从起始点到目的地点的路线或路径，随后基于规划和控制信息来驾驶车辆101。替代地，决策系统110可以与车辆控制系统111集成在一起。
当自动驾驶车辆101沿着路线移动时，决策系统110也可以从交通信息系统或服务器(TIS)获得实时交通信息。应注意，服务器103至104可以由第三方实体进行操作。替代地，服务器103至104的功能可以与决策系统110集成在一起。基于实时交通信息、MPOI信息和位置信息以及由传感器系统114检测或感测的实时本地环境数据(例如，障碍物、对象、附近车辆)，决策系统110可以规划最佳路线并且根据所规划的路线例如经由控制系统111来驾驶车辆101，以安全且高效到达指定目的地。如本文中进一步地描述的，决策系统110可以响应于辨别驾驶阻障更新规划路线。
图3是示出根据本公开的一个实施方式的与自动驾驶车辆一起使用的系统的示例的框图。系统300可以被实施为图1的自动驾驶车辆101的一部分或者系统100的一部分。参考图3的实施方式，系统300包括但不限于定位/交通模块301、地图和路线信息311、感知模块302、决策系统110，其中，所述决策系统110可包括规划模块304、主决策系统310和阻障决策系统320。如本文中进一步描述的，阻障决策系统320可以在遭遇驾驶阻障时被调用。相应地，主决策系统310可包括其自身的规则312，以及阻障决策系统320可包括其自身的阻障规避规则321。
定位/交通模块301可管理与用户的行程或路线相关的任何数据。用户可以例如经由用户接口登录并且指定行程的起始位置和目的地。定位/交通模块301可与自动驾驶车辆101的诸如地图和路线信息311的其它部件通信，以获得行程相关数据。例如，定位/交通模块301可以从位置服务器和地图与POI(MPOI)服务器获得位置和路线信息。位置服务器提供位置服务，并且MPOI服务器提供地图服务和某些位置的POI，从而可以作为地图和路线信息311的一部分高速缓存。当自动驾驶车辆101沿着路线移动时，定位/交通模块301也可以从交通信息系统或服务器获得实时交通信息。如进一步描述的，当响应于驾驶阻障确定采取动作(例如，绕路)时，可使用该实时交通信息。
基于由传感器系统114提供的传感器数据和由定位/交通模块301获得的位置信息，感知模块302确定对周围环境的感知。感知信息可以表示普通驾驶员在驾驶员正驾驶的车辆周围将感知到的东西。感知可以包括例如采用对象形式的车道配置(例如，直线车道或弯曲车道)、交通灯信号、另一车辆的相对位置、行人、建筑物、人行横道或其它交通相关标志(例如，停止标志、让行标志)等。
感知模块302可以包括计算机视觉系统或计算机视觉系统的功能，以处理并分析由一个或多个相机采集的图像，从而识别自动驾驶车辆环境中的对象和/或特征。所述对象可以包括交通信号、道路边界、其它车辆、行人和/或障碍物等。计算机视觉系统可以使用对象识别算法、视频跟踪以及其它计算机视觉技术。在一些实施方式中，计算机视觉系统可以绘制环境地图，跟踪对象，以及估算对象的速度等。感知模块302也可以基于由诸如雷达和/或LIDAR的其它传感器提供的其它传感器数据来检测对象。
感知模块302可执行交通流探测306和阻障探测307。交通流探测306可包括观察多种对象以确定多种交通流。如上所述，感知模块302可分析一个或多个车辆以及确定诸如速度和方向的多种特性。基于这些分析，感知模块302可执行阻障探测307，其中，这些分析可以与其它数据(例如，交通信号、实时交通数据等)协同使用。
阻障探测307可包括确定是否存在任意类型的驾驶阻障。例如，驾驶阻障可包括交通事故、施工、交通阻碍、停滞的车辆或者导致正常交通流阻塞或者阻碍的任何其它事件。阻障探测307可包括对一个或多个车辆的速度和方向的分析以确定驾驶阻障的存在。例如，系统可确定是否一个或多个车辆处于静止，或者其它车辆是否执行不正常的驾驶闪避，诸如跨越中线。此外，阻障探测307也可依赖于与交通流探测306协同的其它观察结果。例如，系统可感知多种对象，其中，对象提供对诸如阻碍(例如，塔架)、标识牌、闪光灯(例如，来自第一响应器)等的潜在阻障的指示，该指示可被用作阻障探测分析的一部分。相应地，基于以上分析，系统可推导出道路上是否存在阻障。
地图和路线信息311、定位/交通模块301和感知模块302可提供由决策系统110使用的数据。在一个实施方式中，决策系统110可包括主决策系统310和阻障决策系统320。如本文中进一步描述的，阻障决策系统320可响应于探测到驾驶阻障而启动。然而，通常，决策系统310/320作出与如何应对由感知模块识别的对象相关的决策。例如，对于特定的对象(例如，交叉路线中的另一车辆)以及描述对象的对象元数据(例如，速度、方向、转向角)，决策系统310/320决定如何遭遇对象(例如，超车、让行、停止或者超过)。决策系统310/320可根据一系列诸如交通规则的规则作出这样的决策，其中所述规则可被保存在永久存储装置中。
基于针对所感知到的对象中的每个的决策，规划模块304为自动驾驶车辆规划路径或路线以及驾驶参数(例如，距离、速度和/或转弯角度)。例如，当主决策系统310在操作中(例如，正常或者默认操作模式)时，决策系统310决定对该对象做什么，而规划模块304确定如何去做。例如，针对给定的对象，决策系统320可以决定超过所述对象，而规划模块304可以确定在所述对象的左侧还是右侧超过。规划和控制数据可由规划模块304生成，包括描述车辆101在下一移动循环(例如，下一路线/路径段)中将如何移动的信息。例如，规划和控制数据可以指示车辆101以30英里每小时(mph)的速度移动10米，随后以25mph的速度变到右侧车道。
基于规划和控制数据，控制模块305根据由规划和控制数据限定的路线或路径通过将适当的命令或信号发送到车辆控制系统111来控制并驾驶自动驾驶车辆。所述规划和控制数据包括足够的信息，以沿着路径或路线在不同的时间点使用适当的车辆设置或驾驶参数(例如，油门、制动和转弯命令)将车辆从路线或路径的第一点驾驶到第二点。
在一些实施方式中，主决策系统310可在正常操作条件下操作，以及可使用特定规则312。这些规则可提供主决策系统310的操作框架。例如，这些规则312可包括交通规则、路线规则、乘坐舒适规则等。例如，交通规则可以为主决策系统310提供关于在特定管辖区中的特定交通规则(例如，红灯右转)的引导或者关于与行人或者骑行者相关的特定规则的引导。路线规则可涉及提供关于对路线的特定偏好(例如，避免通行费等)的引导以及关于与导航有关的其它规则的引导。例如，乘坐舒适规则可以是用户指定的。例如，乘坐舒适规则可包括对速度、里程油耗、地形等的偏好。
如所描述，主决策系统310可在正常驾驶条件下操作。然而，在一些情况下，阻障决策系统320可被启动。例如，在一些实施方式中，车辆101的驾驶控制可响应于探测到驾驶阻障从主决策系统310转换至阻障决策系统320。相应地，在一个实施方式中，可通过使用一系列阻障规避规则321来控制车辆101。阻障规避规则321可提供用于阻障决策系统320操作的引导。阻障规避规则321可包括专门的规则以用于响应于阻障的闪避。在一个实施方式中，阻障规避规则321可包括可以凌驾于(overriding)规则312之上的某些规则。例如，规则312可保证车辆保持在适当的驾驶车道之内或者在将双向交通分离的中线或者分界线(例如，双黄线)的正确一侧，而阻障规避规则321可允许规划模块304在某些条件下跨越分界线以作为闪避来导航通过阻障的一部分。相应地，凌驾于某些规则之上的能力可允许车辆执行在正常的环境下通常不被允许但被认为是安全的闪避(例如，基于对交通流的遵循)。
规划模块304可从主决策系统310和/或阻障决策系统320接收信息。规划模块304可包括路线选择308和轨迹生成309。如所描述的，路线选择308可包括驾驶车辆从路线或者路径的第一点至第二点。然而，该路线或者路径可更新以闪避绕过阻障。路线选择308也可包括确定闪避绕过阻障或者遵循绕路(例如，变换道路等)。因此，在一个实施方式中，路线选择308可包括执行闪避与绕路之间的比较，以及选择最高效的动作方案。
为了导航绕过阻障，系统可确定一个或多个其它车辆的交通流模式。如本文中进一步描述的，一个或多个其它车辆的交通流模式可基于分析其它车辆的速度和方向。基于确定的交通模式，规划模块304可执行轨迹生成309。如本文中进一步描述的，轨迹生成309可提供供车辆遵循以规避驾驶阻障的路线。
关于图3应注意，决策系统310/320和规划模块304可被集成为集成模块。例如，主决策系统310和规划模块304可以包括导航系统或导航系统的功能，以确定自动驾驶车辆的驾驶路径。例如，导航系统可以确定用于实现自动驾驶车辆沿着以下路径移动的一系列速度和前进方向：所述路径在使自动驾驶车辆沿着通往最终目的地的基于车行道的路径前进的同时，大致避免感知到的障碍物。目的地可以根据经由用户接口系统113进行的用户输入来设定。导航系统可以在自动驾驶车辆正在运行的同时动态地更新驾驶路径。导航系统可以将来自GPS系统和一个或多个地图的数据合并，以确定用于自动驾驶车辆的驾驶路径。
此外，图3所示的模块(或者系统)中的一些或者全部可以以软件、硬件或者其组合的形式实现。例如，这些模块可被安装在永久性存储装置中、加载至存储器中以及由一个或多个处理器执行。应注意，这些模块中的一些或者全部可通信地联接至图2的驾驶控制系统111的一些或者全部模块，或者与图2的驾驶控制系统111的一些或者全部模块集成在一起。模块中的一些可彼此集成在一起作为集成模块。此外，此类部件(例如，模块和系统)可以实施为编程或嵌入到专用硬件(诸如，集成电路(例如，专用集成电路或ASIC)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA))中的可执行代码，所述可执行代码可以经由来自应用的相应驱动程序和/或操作系统来访问。此外，此类部件可以实施为处理器或处理器内核中的特定硬件逻辑，作为可由软件部件通过一个或多个特定指令访问的指令集的一部分。
图4是示出根据本公开的一个实施方式的分析交通流模式的示例的图。如图400所示，响应于驾驶阻障401，一个或多个其它车辆101B可产生交通流模式403以避让阻障。如上所述，车辆101可探测阻障401本身和/或可基于探测的交通模式403确定阻障401的存在。如图410所示，可通过确定其它车辆101B的信息而分析交通流模式403。例如，可确定其它车辆101B的速度和方向。相应地，这些信息可以以适于分析的格式表示。例如，如所示的，这些信息可被转换成矢量402或者任意其它适合的表示形式。相应地，系统可对交通模式数据执行多种数学计算和分析。
当分析交通流模式时，系统可调用多种安全协议。一个这样的协议可包括使用执行闪避的车辆的数量的阈值。例如，如果只有单个(或者少数)车辆执行特定闪避，则所述特定闪避可能不一定是安全的闪避以及可能基于特定驾驶员的不安全的决策或者违规而发生。另外，系统也可依赖于附加的观察结果，诸如交警指挥交通、或者可响应于阻障而竖立的专门的阻碍。
图5是示出基于图4的交通流模式而生成轨迹的示例的图。如图500所示，系统可基于如图410所示的分析的交通流模式403确定驾驶闪避(或者驾驶路线)。相应地，车辆101可遵循确定的驾驶闪避以规避阻障401。在一个实施方式中，驾驶闪避可包括生成轨迹502。轨迹502可包括诸如平滑机制的多种计算以实现驾驶闪避。作为另一示例，轨迹502可以使驾驶闪避适合于车辆101的特定驾驶车道。在一个实施方式中，轨迹502可更新车辆101所采取的驾驶路线。例如，在正常条件下(例如，没有阻障)，本示例中的驾驶路线可包括维持在特定车道中。然而，如所示的，驾驶路线可基于轨迹502而更新以闪避绕过阻障。此外，为了允许车辆101部分地跨越双向交通分界线以作为闪避的一部分(否则，使用正常或者常规的规则312，(至少在自动驾驶模式中)这可能是不允许的)，更新的路线可包括使用附加规则(例如，阻障规避规则321)。因此，在一些实施方式中，为了规避驾驶阻障401，系统可优先采用(override)特定规则。
此外，当遭遇驾驶阻障时，系统可确定导航绕过阻障还是采取绕路(例如，可替代的路线)。当作出这样的确定时，系统可权衡多种因素。这些因素可被分析，以及每个因素的代价可被考虑。一个因素可包括当前交通流速度。例如，观察的减慢或者静止的交通模式可引起更高的代价。另一因素可包括闪避绕过阻障的估算时间。相似地，系统可衡量采用绕路所需要的估算时间。其它因素也可包括与执行从当前路线规划切换至另一路线规划有关的变量。例如，可确定针对执行闪避以避免阻障的危险因素和/或针对遵循绕路的危险因素。例如，需要跨入潜在对向交通的闪避可引起更高的代价。作为另一示例，需要驾驶穿过被淹没的道路的绕路可引起更高的代价。相应地，系统可基于分析多种因素确定适当的动作方案(例如，路线选择)。此外，因素可被加权，以及这些权重可基于当前驾驶条件动态地更新。
图6是示出根据本公开的实施方式的响应于探测到驾驶阻障控制自动驾驶车辆的方法的示例性流程图。步骤600可使用可包括软件、硬件或者其组合的处理逻辑。例如，步骤600可通过系统(例如，系统100或者300)、计算装置或装置执行。
在601中，系统可使用基于第一驾驶规则集(例如，规则312)的第一路线规划为车辆提供自动驾驶控制。在一个实施方式中，驾驶控制可由决策系统提供。
在602中，系统可使用车辆的一个或多个传感器(例如，传感器系统114)辨别驾驶阻障(例如，驾驶阻障401)的发生。辨别驾驶阻障的发生可包括分析一个或多个其它车辆(例如，101B)的速度和方向。
在603中，响应于辨别到驾驶阻障，系统可探测一个或多个车辆的交通流模式。在一个实施方式中，探测交通流模式可包括探测响应于驾驶阻障进行闪避的一个或多个车辆和确定一个或多个车辆的速度和方向。
在604中，系统可基于探测的交通流模式(例如，交通流模式403)确定第二路线规划。确定第二路线规划可包括确定供车辆遵循的轨迹(例如，轨迹502)以作为响应于驾驶阻障的闪避。例如，确定轨迹可基于其它车辆的速度和方向。
在605中，系统可用第二路线规划更新第一路线规划以继续为车辆提供自动驾驶控制。用第二路线规划更新第一路线规划可包括将第二驾驶规则集(例如，阻障规避规则321)凌驾于第一驾驶规则集之上。例如，第一驾驶规则集可包括一个或多个驾驶车道规则，以及第二驾驶规则集可凌驾于一个或多个驾驶车道规则之上。
图7是示出与本公开的一个或多个实施方式协同使用的示例性计算系统的框图。
例如，系统1500可以表示以上所述的执行上述过程或方法中的任一个的任何数据处理系统，例如，上述自动驾驶车辆101的一个或多个部件110-111或者服务器103至104。系统1500可以包括许多不同的部件。在一个实施方式中，系统1500包括通过总线或互连件1510连接的处理器1501、存储器1503以及装置1505至1508。处理器1501可以表示其中包括单个处理器内核或多个处理器内核的单个处理器或多个处理器。处理器1501可以表示一个或多个通用处理器，诸如，微处理器、中央处理单元(CPU)等。处理器1501还可以是一个或多个专用处理器，诸如，专用集成电路(ASIC)、蜂窝或基带处理器、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、网络处理器、图形处理器、网络处理器、通信处理器、加密处理器、协处理器、嵌入式处理器、或者能够处理指令的任何其它类型的逻辑。
处理器1501可被配置成执行用于执行本文所讨论的操作和步骤的指令。系统1500还可以包括与可选的图形子系统1504通信的图形接口，图形子系统1504可以包括显示控制器、图形处理器和/或显示装置。
处理器1501可以与存储器1503通信，存储器1503在一个实施方式中可以经由多个存储器装置实施以提供给定量的系统存储。存储器1503可以包括一个或多个易失性存储(或存储器)装置，诸如，随机存取存储器(RAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、静态RAM(SRAM)或者其它类型的存储装置。
系统1500还可以包括IO装置，诸如装置1505至1508，包括网络接口装置1505、可选的输入装置1506，以及其它可选的IO装置1507。网络接口装置1505可以包括无线收发器和/或网络接口卡(NIC)。所述无线收发器可以是Wi-Fi收发器、红外收发器、蓝牙收发器、WiMax收发器、无线蜂窝电话收发器、卫星收发器(例如，全球定位系统(GPS)收发器)或其它射频(RF)收发器或者它们的组合。NIC可以是以太网卡。
输入装置1506可以包括触摸板、触敏屏幕(其可以与显示装置1504集成在一起)、指针装置(诸如，手写笔)和/或键盘(例如，物理键盘或作为触敏屏幕的一部分显示的虚拟键盘)。例如，输入装置1506可以包括联接到触摸屏的触摸屏控制器。触摸屏和触摸屏控制器例如可以使用多种触敏技术(包括但不限于电容、电阻、红外和表面声波技术)中的任一种，以及其它接近传感器阵列或用于确定与触摸屏接触的一个或多个点的其它元件来检测其接触和移动或间断。
IO装置1507可包括多种电子显示器(例如，具有屏幕的显示屏、小LCD触摸屏幕或者可操作以显示信息的任意其它电子装置)、音频输出件(诸如，扬声器)。例如，车辆101可包括内部电子显示器。就此而言，内部电子显示器可安置在车辆驾驶室之内。音频装置可以包括扬声器和/或麦克风，以促进支持语音的功能，诸如语音识别、语音复制、数字记录和/或电话功能。其它IO装置1507还可以包括通用串行总线(USB)端口、并行端口、串行端口、打印机、网络接口、总线桥(例如，PCI-PCI桥)、传感器(例如，诸如加速度计运动传感器、陀螺仪、磁强计、光传感器、罗盘、接近传感器等)或者它们的组合。装置1507还可以包括成像处理子系统(例如，相机)，所述成像处理子系统可以包括用于促进相机功能(诸如，记录照片和视频片段)的光学传感器，诸如电荷耦合装置(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)光学传感器。某些传感器可以经由传感器集线器(未示出)联接到互连件1510，而诸如键盘或热传感器的其它装置可以根据系统1500的具体配置或设计由嵌入式控制器(未示出)控制。
存储装置1508可以包括计算机可访问的存储介质1509(也被称为机器可读存储介质或计算机可读介质)，其上存储有体现本文所述的任何一种或多种方法或功能的一个或多个指令集或软件(例如，部件、模块、单元和/或逻辑1528)。
部件/模块/单元/逻辑(例如，处理模块)1528可以表示上述部件中的任一个，例如决策系统110、传感器系统114以及控制系统111(以及相关模块和子模块)。部件/模块/单元/逻辑1528还可以在其由数据处理系统1500、存储器1503和处理器1501执行期间完全地或至少部分地驻存在存储器1503内和/或处理器1501内，数据处理系统1500、存储器1503和处理器1501也构成机器可访问的存储介质。此外，部件/模块/单元/逻辑1528可被实现为固件或者在硬件装置之内的功能电路。进一步地，部件/模块/单元/逻辑1528可以以硬件装置与软件部件的任意组合的形式被实现。
应注意，虽然系统1500被示出为具有数据处理系统的各种部件，但是并不旨在表示使部件互连的任何特定架构或方式；因为此类细节和本公开的实施方式没有密切关系。还应当认识到，具有较少部件或可能具有较多部件的网络计算机、手持计算机、移动电话、服务器和/或其它数据处理系统也可以与本公开的实施方式一起使用。
前述详细描述中的一些部分已经根据在计算机存储器内对数据位的运算的算法和符号表示而呈现。这些算法描述和表示是数据处理领域中的技术人员所使用的方式，以将他们的工作实质最有效地传达给本领域中的其他技术人员。本文中，算法通常被认为是导致所期望结果的自洽操作序列。这些操作是指需要对物理量进行物理操控的操作。
然而，应当牢记，所有这些和类似的术语均旨在与适当的物理量关联，并且仅仅是应用于这些量的方便标记。除非在以上讨论中以其它方式明确地指出，否则应当了解，在整个说明书中，利用术语(诸如所附权利要求书中所阐述的术语)进行的讨论是指计算机系统或类似电子计算装置的动作和处理，所述计算机系统或电子计算装置操控计算机系统的寄存器和存储器内的表示为物理(电子)量的数据，并将所述数据转换成计算机系统存储器或寄存器或者其它此类信息存储设备、传输或显示装置内类似地表示为物理量的其它数据。
图中所示的技术可通过使用在一个或多个电子装置上存储并执行的代码和数据实现。这样的电子装置使用诸如非暂时性计算机可读存储介质(例如，磁盘、光盘、随机存取存储器、只读存储器、闪存装置和相变存储器)的计算机可读介质存储和通信(内部地和/或与网络上的其它电子装置)代码和数据。
前述附图中所描绘的过程或方法可以由处理逻辑来执行，所述处理逻辑包括硬件(例如，电路、专用逻辑等)、固件、软件(例如，体现在非暂时性计算机可读介质上)或两者的组合。尽管所述过程或方法在上文是依据一些顺序操作来描述的，但是应当了解，所述操作中的一些可以按不同的顺序执行。此外，一些操作可以并行地执行而不是顺序地执行。
在以上的说明书中，已经对本公开的示例性实施方式进行了描述。将显而易见的是，在不脱离所附权利要求书中阐述的本发明的更宽泛精神和范围的情况下，可以对本公开作出各种修改。因此，应当在说明性意义而不是限制性意义上来理解本说明书和附图。

Claims (20)

1.用于为车辆提供自动驾驶控制的计算机实施的方法，包括：
使用基于第一驾驶规则集的第一路线规划为所述车辆提供自动驾驶控制；
使用所述车辆的一个或多个传感器辨别驾驶阻障的发生；
响应于辨别到所述驾驶阻障，探测一个或多个其它车辆的交通流模式，其中，所述交通流模式包括所述一个或多个其它车辆的速度和方向；
分析并学习所述交通流模式，以确定供所述车辆遵循的轨迹，作为第二路线规划；以及
用所述第二路线规划更新所述第一路线规划以继续为所述车辆提供所述自动驾驶控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，探测所述交通流模式包括：
探测响应于所述驾驶阻障进行闪避的一个或多个其它车辆，以及
确定进行闪避的所述其它车辆的速度和方向。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所确定的供所述车辆遵循的轨迹作为响应于所述驾驶阻障的闪避，并基于进行闪避的所述其它车辆的速度和方向。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定所述第二路线规划还包括：
响应于所述驾驶阻障，确定供所述车辆遵循的绕路，
基于一个或多个因素，将所述绕路与所述闪避相比较，以及
基于对因素的比较，确定执行所述闪避而非所述绕路。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，将所述绕路与所述闪避相比较包括：
确定响应于所述驾驶阻障进行闪避的所述其它车辆的交通流速度因素，其中，所述交通流速度因素用于确定所述车辆闪避绕过所述驾驶阻障的估算时间；以及
基于实时交通信息，确定所述车辆完成所述绕路的估算时间因素。
6.根据权利要求4所述的方法，其中，将所述绕路与所述闪避相比较还包括：确定执行所述闪避或者所述绕路中的至少一项的危险因素。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，辨别驾驶阻障的发生包括：
分析一个或多个其它车辆的速度和方向，以及
确定所述其它车辆的速度和方向指示驾驶阻障的存在。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，用所述第二路线规划更新所述第一路线规划包括：将第二驾驶规则集凌驾于所述第一驾驶规则集之上。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述第一驾驶规则集包括一个或多个驾驶车道规则，以及所述第二驾驶规则集凌驾于所述一个或多个驾驶车道规则之上。
10.非暂时性机器可读介质，所述非暂时性机器可读介质中存储有指令，所述指令当被处理器执行时致使所述处理器执行操作，所述操作包括：
使用基于第一驾驶规则集的第一路线规划为车辆提供自动驾驶控制；
使用所述车辆的一个或多个传感器辨别驾驶阻障的发生；
响应于辨别到所述驾驶阻障，探测一个或多个其它车辆的交通流模式，其中，所述交通流模式包括所述一个或多个其它车辆的速度和方向；
分析并学习所述交通流模式，以确定供所述车辆遵循的轨迹，作为第二路线规划，其中，所确定的轨迹作为响应于所述驾驶阻障的闪避，并基于所述其它车辆的速度和方向；以及
用所述第二路线规划更新所述第一路线规划以继续为所述车辆提供所述自动驾驶控制。
11.根据权利要求10所述的介质，其中，确定所述第二路线规划还包括：
响应于所述驾驶阻障，确定供所述车辆遵循的绕路，
基于一个或多个因素，将所述绕路与所述闪避相比较，以及
基于对因素的比较，确定执行所述闪避而非所述绕路。
12.根据权利要求11所述的介质，其中，将所述绕路与所述闪避相比较包括：
确定响应于所述驾驶阻障进行闪避的所述其它车辆的交通流速度因素，其中，所述交通流速度因素用于确定所述车辆闪避绕过所述驾驶阻障的估算时间；以及
基于实时交通信息，确定所述车辆完成所述绕路的估算时间因素。
13.根据权利要求12所述的介质，其中，将所述绕路与所述闪避相比较还包括：确定执行所述闪避或者所述绕路中的至少一项的危险因素。
14.根据权利要求10所述的介质，其中，辨别驾驶阻障的发生包括：
分析一个或多个其它车辆的速度和方向，以及
确定所述其它车辆的速度和方向指示驾驶阻障的存在。
15.根据权利要求10所述的介质，其中，用所述第二路线规划更新所述第一路线规划包括将第二驾驶规则集凌驾于所述第一驾驶规则集之上，其中，所述第一驾驶规则集包括一个或多个驾驶车道规则，以及所述第二驾驶规则集凌驾于所述一个或多个驾驶车道规则之上。
16.用于为车辆提供自动驾驶控制的数据处理系统，包括：
处理器，以及
存储器，所述存储器联接至所述处理器以存储指令，其中，所述指令当被所述处理器执行时致使所述处理器执行操作，所述操作包括：
使用基于第一驾驶规则集的第一路线规划为所述车辆提供自动驾驶控制；
使用所述车辆的一个或多个传感器辨别驾驶阻障的发生；
响应于辨别到所述驾驶阻障，探测一个或多个其它车辆的交通流模式，其中，所述交通流模式包括所述一个或多个其它车辆的速度和方向；
分析并学习所述交通流模式，以确定供所述车辆遵循的轨迹，作为第二路线规划，其中，所确定的轨迹作为响应于所述驾驶阻障的闪避，并基于所述其它车辆的速度和方向；以及
用所述第二路线规划更新所述第一路线规划以继续为所述车辆提供所述自动驾驶控制。
17.根据权利要求16所述的系统，其中，确定所述第二路线规划还包括：
响应于所述驾驶阻障，确定供所述车辆遵循的绕路，
基于一个或多个因素，将所述绕路与所述闪避相比较，以及
基于对因素的比较，确定执行所述闪避而非所述绕路。
18.根据权利要求17所述的系统，其中，将所述绕路与所述闪避相比较包括：
确定响应于所述驾驶阻障进行闪避的所述其它车辆的交通流速度因素，其中，所述交通流速度因素用于确定所述车辆闪避绕过所述驾驶阻障的估算时间；以及
基于实时交通信息，确定所述车辆完成所述绕路的估算时间因素。
19.根据权利要求16所述的系统，其中，辨别驾驶阻障的发生包括：
分析一个或多个其它车辆的速度和方向，以及
确定所述其它车辆的速度和方向指示驾驶阻障的存在。
20.根据权利要求16所述的系统，其中，用所述第二路线规划更新所述第一路线规划包括：将第二驾驶规则集凌驾于所述第一驾驶规则集之上，其中，所述第一驾驶规则集包括一个或多个驾驶车道规则，以及所述第二驾驶规则集凌驾于所述一个或多个驾驶车道规则之上。
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