CN109814543A - 道路廊道 - Google Patents

Abstract

一种方法，包括：利用传感器数据识别车辆的当前位置；通过处理器，在不考虑道路上的任何其他车辆的情况下，基于车辆的当前位置和路的物理特征生成初始廊道播种；利用传感器数据识别沿道路的第一侧的多个目标，该第一侧包括其中车辆正在行驶的道路的一侧；通过处理器，基于检测到的沿道路的第一侧的目标，生成廊道的目标第一边界；通过处理器，生成在和第一侧相对的道路的第二侧上的目标第二边界；通过处理器，基于目标第一边界和目标第二边界调整初始廊道播种，由此为沿道路的车辆生成行驶的廊道。

Description

道路廊道

技术领域

本公开大体上涉及车辆，并且更具体地，涉及用于为车辆通过其中其他车辆和障碍物可能侵占车辆的预期路径的道路的移动规划廊道的系统和方法。

背景技术

自主车辆是一种能够感测其环境并利用很少或不利用用户输入来导航的车辆。其通过利用感测装置做到这些，例如，雷达、激光雷达、图像传感器等。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-到-车辆通信、车辆-到-基础设施技术和/或线控系统的信息来导航车辆。

尽管自主车辆提供了许多超过传统车辆的潜在优点，在某些情况下，可能希望改进自主车辆的移动，例如，在与其他车辆共享的并不具有车道标志线的道路上。

相应地，希望能够提供用于操作车辆(例如自主车辆)的系统和方法，包括为车辆通过与其他车辆共享的道路的移动规划廊道。此外，通过后续的详细描述和所附权利要求书并结合附图和前述技术领域和背景技术，本公开的其他期望特征和特性将变得显而易见。

发明内容

提供了用于为车辆的行驶生成廊道的方法和系统。在一个实例中，一种用于为沿道路的车辆生成行驶的廊道的方法包括：利用传感器数据识别车辆的当前位置；通过处理器，在不考虑道路上的任何其他目标的情况下，基于车辆的当前位置和路的物理特征生成初始廊道播种；利用传感器数据识别沿道路的第一侧的多个目标，该第一侧包括其中车辆正在行驶的道路的一侧；通过处理器，基于所识别的沿道路的第一侧的多个目标，为廊道生成目标第一边界；通过处理器，生成在和第一侧相对的道路的第二侧上的目标第二边界；以及

通过处理器，基于目标第一边界和目标第二边界调整初始廊道播种，由此为沿道路的车辆生成行驶的廊道。

另外在一个实例中，生成目标第一边界的步骤包括：在保持车辆和道路的第一侧上的目标之间的第一初始缓冲的同时，选择多个可能目标第一边界中最小化廊道的曲率和道路的曲率之间差异的一个。

另外在一个实例中，生成目标第二边界的步骤包括：在保持车辆和道路的第二侧上检测到的目标之间的第二初始缓冲的同时，基于对道路的第二侧上检测到的目标的考量，选择多个可能目标第二边界中最小化廊道的曲率和道路的曲率之间差异的一个。

另外在一个实例中，识别多个目标的步骤包括利用传感器数据识别沿道路的第一侧的多个停泊的车辆；生成目标第一边界的步骤包括在最小化廊道的曲率和道路的曲率之间的差异的同时，基于沿道路的第一侧的停泊的车辆为廊道生成目标第一边界，包括车辆和停泊的车辆之间的第一初始缓冲；生成在道路的第二侧上的目标第二边界的步骤包括：利用传感器数据识别沿道路的第二侧移动的一个或多个迎面而来的车辆；以及在最小化廊道的曲率和道路的曲率之间的差异的同时，基于一个或多个迎面而来的车辆生成目标第二边界，包括车辆和一个或多个迎面而来的车辆之间的第二初始缓冲。

另外在一个实例中，方法进一步包括执行关于车辆按照预期是否会接触停泊的车辆、迎面而来的车辆中的一者或两者的检查；以及根据需要调整廊道的宽度以避免接触。

另外在一个实例中，方法进一步包括执行关于廊道是否满足曲率可行性约束、转向加速度约束或者两者的检查；以及如果廊道未满足曲率可行性约束、转向加速度约束或者两者则调整廊道。

另外在一个实例中，其中车辆包括自主车辆，并且方法进一步包括通过由处理器提供的指令沿廊道自动地操作自主车辆。

在另一实例中，一种用于为沿道路的车辆生成行驶的廊道的系统包括监测模块和处理模块。检测模块配置为至少利于：利用传感器数据识别车辆的当前位置；以及利用传感器数据识别沿道路的第一侧的多个目标，该第一侧包括其中车辆正在行驶的道路的一侧。处理模块耦合至检测模块并且配置为至少利于：通过处理器，在不考虑道路上的任何其他目标的情况下，基于车辆的当前位置和路的物理特征生成初始廊道播种；通过处理器，基于所识别的沿道路的第一侧的多个目标，为廊道生成目标第一边界；通过处理器，生成在和第一侧相对的道路的第二侧上的目标第二边界；以及通过处理器，基于目标第一边界和目标第二边界调整初始廊道播种，由此为沿道路的车辆生成行驶的廊道。

另外在一个实例中，处理模块配置为至少利于：在保持车辆和道路的第一侧上的目标之间的第一初始缓冲的同时，选择多个可能目标第一边界中最小化廊道的曲率和道路的曲率之间的差异的一个。

另外在一个实例中，处理模块配置为至少利于：在保持车辆和道路的第二侧上检测到的目标之间的第二初始缓冲的同时，基于对道路的第二侧上检测到的目标的考量，选择多个可能目标第二边界中最小化廊道的曲率和道路的曲率之间差异的一个。

另外在一个实例中，检测模块配置为至少利于：利用传感器数据识别沿道路的第一侧的多个停泊的车辆；以及利用传感器数据识别沿道路的第二侧移动的一个或多个迎面而来的车辆；并且处理模块配置为至少利于：在最小化廊道的曲率和道路的曲率之间差异的同时，基于沿道路的第一侧的停泊的车辆为廊道生成目标第一边界，包括车辆和停泊的车辆之间的第一初始缓冲；以及在最小化廊道的曲率和道路的曲率之间差异的同时，基于一个或多个迎面而来的车辆生成目标第二边界，包括车辆和一个或多个迎面而来的车辆之间的第二初始缓冲。

另外在一个实例中，其中处理模块配置为至少利于：执行关于车辆按照预期是否会接触停泊的车辆、迎面而来的车辆中的一者或两者的检查；以及根据需要调整廊道的宽度以避免接触。

另外在一个实例中，处理模块配置为至少利于：执行关于廊道是否满足曲率可行性约束、转向加速度约束或者两者的检查；以及如果廊道未满足曲率可行性约束、转向加速度约束或者两者则调整廊道。

另外在一个实例中，车辆包括自主车辆，并且处理模块配置为至少利于通过由处理器提供的指令沿廊道自动地操作自主车辆。

在另一实例中，自主车辆包括自动驾驶系统、多个传感器以及处理器。自主驾驶系统配置为基于指令操作自主车辆，该指令至少部分基于其中自主车辆正在行驶的道路。多个传感器配置为获得识别车辆的当前位置和沿道路的第一侧的多个目标的传感器数据，第一侧包括其中车辆正在行驶的道路的一侧。处理器耦合至多个传感器和自主驾驶系统，处理器配置为至少利于：在不考虑道路上的任何其他目标的情况下，基于车辆的当前位置和路的物理特征生成初始廊道播种；基于所识别的沿道路的第一侧的多个目标，为廊道生成目标第一边界；通过处理器，生成在和第一侧相对的道路的第二侧上的目标第二边界；基于目标第一边界和目标第二边界调整初始廊道播种，由此为沿道路的车辆生成行驶的廊道；以及向自主驾驶系统提供指令以沿廊道操作自主车辆。

另外在一个实例中，处理器配置为至少利于：在保持车辆和道路的第一侧上的目标之间的第一初始缓冲的同时，选择多个可能目标第一边界中最小化廊道的曲率和道路的曲率之间差异的一个。

另外在一个实例中，处理器配置为至少利于：在保持车辆和道路的第二侧上检测到的目标之间的第二初始缓冲的同时，基于对道路的第二侧上检测到的目标的考量，选择多个可能目标第二边界中最小化廊道的曲率和道路的曲率之间差异的一个。

另外在一个实例中，多个传感器配置为至少利于：利用传感器数据识别沿道路的第一侧的多个停泊的车辆；以及利用传感器数据识别沿道路的第二侧移动的一个或多个迎面而来的车辆；并且处理器配置为至少利于：在最小化廊道的曲率和道路的曲率之间差异的同时，基于沿道路的第一侧的停泊的车辆为廊道生成目标第一边界，包括自主车辆和停泊的车辆之间的第一初始缓冲；以及在最小化廊道的曲率和道路的曲率之间差异的同时，基于一个或多个迎面而来的车辆生成目标第二边界，包括自主车辆和一个或多个迎面而来的车辆之间的第二初始缓冲。

另外在一个实例中，处理器配置为至少利于：执行关于车辆按照预期是否会接触停泊的车辆、迎面而来的车辆中的一者或两者的检查；以及根据需要调整廊道的宽度以避免接触。

另外在一个实例中，处理器配置为至少利于：执行关于廊道是否满足曲率可行性约束、转向加速度约束或者两者的检查；以及如果廊道未满足曲率可行性约束、转向加速度约束或者两者则调整廊道。

附图说明

以下将结合附图来描述示范性实施例，其中相同的附图标记指代相同的元件，并且其中：

图1是示出根据各个实施例的具有廊道规划系统的车辆的功能框图；

图2是示出根据各个实施例的具有一个或多个图1中所示的车辆的运输系统的功能框图；

图3是示出根据各个实施例的具有与图1的车辆相关联的廊道规划系统的自主驾驶系统(ADS)的功能框图；

图4是示出根据各个实施例的廊道规划系统的功能框图；

图5是根据各个实施例的用于为车辆规划行驶的廊道的控制过程的流程图；以及

图6至图9是根据示范性实施例的图1的车辆在与其他车辆共享并规划了通过其的行驶廊道的道路上的示意图。

具体实施方式

以下详细描述在本质上仅是示范性的，并且并不旨在限制应用和使用。另外，不存在被任何前述的技术领域、背景技术、发明内容或以下详细描述中提出的任何明确的或暗示的理论约束的意图。如本文所使用的，术语“模块”是指单独地或呈任何组合的任何硬件、软件、固件、电子控制部件、处理逻辑和/或处理器装置，包括但不限于：专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、电子电路、处理器(共享、专用或成组)以及执行一个或多个软件或固件程序的存储器、组合逻辑电路和/或提供所述功能性的其他合适部件。

本公开的实施例在本文中可依据功能和/或逻辑块部件和各个处理步骤来描述。应当理解的是，这些块部件可以由被配置为执行指定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件部件来实现。例如，本公开的实施例可采用各种集成电路部件，例如，存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等，其可以在一个或多个微处理器或其他控制装置的控制下执行多种功能。另外，本领域技术人员可以理解，本公开的实施例可以结合任何数量的系统来实践，并且本文所述的系统仅仅是本公开的示范性实施例。

为了简洁起见，本文可以不再详细描述与信号处理、数据传输、信号发送、控制、机器学习、图像分析以及该系统(和该系统的单个操作部件)的其他功能方面有关的常规技术。另外，本文中所包含的各个图示中所示的连接线旨在表示各个元件之间的示例性功能关系和/或物理联接。应当注意的是，在本公开的实施例中可以存在许多替代或附加的功能关系或物理连接。

参考图1，根据各个实施例，大体以100示出的廊道规划系统与车辆10(本文中也被称为“主车辆”)相关联。一般而言，廊道规划系统(或简单称为“系统”)100为通过与其他车辆(例如，本文中可以被称为“其他车辆”或“目标车辆”)共享的道路的车辆10提供行驶的廊道的规划。例如，在各个实施例中，车辆10根据以下结合图5至图9进一步讨论的过程500，基于沿道路的任何停泊的车辆以及道路的任何可能迎面而来的车辆规划其行驶的廊道。在各个实施例中，用于车辆10的“廊道”包括用于车辆10(或主车辆)遵照和在内行驶所生成的左、右边界。另外在各个实施例中，廊道考虑路形、停泊的车辆、迎面而来的车辆、基础车辆动力性等来生成。

如图1中所示，车辆10通常包括底盘12、车身14、前车轮16和后车轮18。车身14被布置在底盘12上并且大体上包围车辆10的部件。车身14和底盘12可以共同形成框架。车轮16至18各自在车身14的相应拐角附近可旋转地联接到底盘12。在各个实施例中，车轮16、18包括车轮组件，该车轮组件还包括相应的相关联轮胎。

在各个实施例中，车辆10是自主车辆并且廊道规划系统100和/或其他部件被结合到自主车辆10中。车辆10例如是一种被自动控制以将乘客从一个位置运送到另一个位置的车辆。车辆10在所示实施例中被描绘为客车，但是应当理解的是，还可以使用任何其他车辆，包括摩托车、卡车、运动型多功能车(SUV)、娱乐车辆(RV)、船舶、飞行器等。

在示范性实施例中，车辆10对应于在自动化驾驶级别的汽车工程师学会(SAE)“J3016”标准分类下的四级或五级自动化系统。利用该分类，四级系统表示“高度自动化”，其指代其中由自动驾驶系统执行动态驾驶任务的所有方面的驾驶模式，即使人类驾驶员对干预请求没有做出适当响应。另一方面，五级系统表示“全自动化”，其指代其中由自动驾驶系统在可由人类驾驶员管理所有道路和环境状况下执行动态驾驶任务的所有方面的驾驶模式。然而，应当理解，根据本发明主题的实施例并不限于自动化类别的任何特定分类或量规。此外，根据本发明实施例的系统可以结合包含传感器和悬挂系统的任何自主、非自主或者其他车辆来使用。

如图所示，自主车辆10通常包括推进系统20、变速器系统22、转向系统24、制动系统26、一个或多个用户输入装置27、传感器系统28、致动器系统30、至少一个数据存储装置32、至少一个控制器34，以及通信系统36。在各个实施例中，推进系统20可以包括内燃机、诸如牵引电动机的电机和/或燃料电池推进系统。变速器系统22被配置为根据可选速度比将来自推进系统20的动力传递到车辆车轮16和18。根据各个实施例，变速器系统22可以包括分级传动比自动变速器、无级变速器或其他适当的变速器。

制动系统26被配置为向车轮16和18提供制动转矩。在各个实施例中，制动系统26可以包括摩擦制动器、线控制动器、诸如电机等再生制动系统，和/或其他适当的制动系统。

转向系统24影响车辆车轮16和/或18的位置。虽然为了说明目的而被描绘为包括方向盘，但是在本公开的范围内设想的一些实施例中，转向系统24可以不包括方向盘。

在各个实施例中，一个或多个用户输入装置27接收来自车辆10的一个或多个乘客的输入。在各个实施例中，输入包括车辆10的行驶的预期目的地。在某些实施例中，一个或多个输入装置27包括在车辆10中的交互式触摸屏。在某些实施例中，一个或多个输入装置27包括用于接收来自乘客的音频信息的扬声器。在某些其他实施例中，一个或多个输入装置27可以包括一个或多个其他类型的装置和/或可以耦合至乘客的用户装置(例如，智能电话和/或其他电子装置)，例如在图2中所示并在以下结合其进一步描述的用户装置54。

传感器系统28包括感测车辆10的外部环境和/或内部环境的可观察状况的一个或多个传感器40a至40n。传感器40a至40n包括但不限于雷达、激光雷达、全球定位系统、光学相机、热感相机、超声波传感器、惯性测量单元和/或其他传感器。

致动器系统30包括一个或多个致动器42a至42n，其控制一个或多个车辆特征，例如但不限于推进系统20、变速器系统22、转向系统24和制动系统26。在各个实施例中，车辆10还可以包括图1中未示出的内部和/或外部车辆特征，例如各种车门、行李箱以及诸如无线电、音乐、照明、触摸屏显示器部件(例如那些结合导航系统使用的)等客舱特征(未标号)。

数据存储装置32存储用于自动控制车辆10的数据。在各个实施例中，数据存储装置32存储可导航环境的已定义地图。在各个实施例中，已定义地图可由远程系统预定义并且从远程系统获取(关于图2进一步详细描述的)。例如，已定义地图可由远程系统组装并且(以无线方式和/或以有线方式)传送到车辆10并存储在数据存储装置32中。还可以在数据存储装置32中存储路线信息-即，(地理上与一个或多个已定义地图相关联的)一组路段，其一起定义了用户可能采用来从起始位置(例如，用户的当前位置)到目标位置行驶的路线。如可以理解的，数据存储装置32可以是控制器34的一部分，与控制器34分开，或作为控制器34的一部分以及单独系统的一部分。

控制器34包括至少一个处理器44和计算机可读存储装置或介质46。处理器44可为任何定制的或商业上可获得的处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、与控制器34相关联的若干处理器中的辅助处理器、基于半导体的微处理器(采用微芯片或芯片组的形式)它们的任何组合或通常用于执行指令的任何装置。计算机可读存储装置或介质46可以包括例如采用只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和保活存储器(KAM)的易失性和非易失性存储装置。KAM是一种持久或非易失性存储器，其可在处理器44断电时用于存储各种操作变量。计算机可读存储装置或介质46可以使用诸如PROM(可编程只读存储器)、EPROM(电PROM)、EEPROM(电可擦除PROM)、闪速存储器或能够存储数据的任何其他电、磁、光学或组合存储器装置的许多已知存储器中的任何一种来实施，其中的一些数据表示由控制器34用于控制车辆10的可执行指令。

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。指令在由处理器44执行时接收并处理来自传感器系统28的信号，执行用于自动控制车辆10的部件的逻辑、计算、方法和/或算法，以及生成被传送给致动器系统30的控制信号以基于逻辑、计算、方法和/或算法来自动地控制车辆10的部件。虽然图1中仅示出了一个控制器34，但是车辆10的实施例可以包括通过任何合适的通信介质或通信介质的组合进行通信并且协作以处理传感器信号、执行逻辑、计算、方法和/或算法且产生控制信号以自动控制车辆10的特征的任意数量的控制器34。

通信系统36被配置为向和从其他实体48(例如但不限于其他车辆(“V2V”通信)、基础设施(“V2I”通信)、远程系统和/或用户装置(关于图2更详细进行描述的)无线地传送信息。在示范性实施例中，通信系统36是被配置为经由使用IEEE802.11标准的无线局域网(WLAN)或通过使用蜂窝数据通信来进行通信的无线通信系统。然而，诸如专用短距离通信(DSRC)信道等附加或替代通信方法也被认为在本公开的范围内。DSRC信道是指专门为汽车使用而设计的单向或双向短距离到中距离无线通信信道，以及对应的一组协议和标准。

在某些实施例中，通信系统36被进一步配置为用于传感器系统28、输入装置27、致动器系统30、一个或多个控制器(例如，控制器34)和/或更多其他系统和/或装置(例如，作为示例，图1中所示并在以下结合其进一步进行描述的用户装置54)之间的通信。例如，通信系统36可以包括含有控制器局域网(CAN)总线和/或在传感器系统28、致动器系统30、一个或多个控制器34、和/或一个或多个其他系统和/或装置之间的直接有线连接的任何组合。在各个实施例中，通信系统36可以包括一个或多个收发器，其用于与车辆10的一个或多个装置和/或系统、乘客的装置(例如，图2的用户装置54)和/或一个或多个远程信息源(例如，GPS数据、交通信息、天气信息等)进行通信。

现在参考图2，在各个实施例中，关于图1描述的车辆10可以适合于在特定地理区域(例如，城市、学校或商业园区、购物中心、游乐园、活动中心等)中的出租车或往返运输系统的背景下使用或者可以仅通过远程系统进行管理。例如，车辆10可以与基于车辆的远程运输系统相关联。图2示出了操作环境的示范性实施例，大体上以50示出，其包括基于车辆的远程运输系统52(或简单称为“远程运输系统”)，该远程运输系统与关于图1所述的一个或多个车辆10a至10n相关联。在各个实施例中，操作环境50(其全部或者一部分可以对应于图1中所示的实体48)进一步包括一个或多个用户装置54，该一个或多个用户装置经由通信网络56与车辆10和/或远程运输系统52通信。

通信网络56根据需要支持操作环境50所支持的装置、系统和部件之间的通信(例如，经由有形通信链路和/或无线通信链路)例如，通信网络56可以包括无线载波系统60，例如蜂窝电话系统，其包括多个蜂窝塔(未示出)、一个或多个移动交换中心(MSC)(未示出)、以及将无线载波系统60与陆地通信系统进行连接所需的任何其他联网部件。每个蜂窝塔包括发送和接收天线以及基站，来自不同蜂窝塔的基站直接或经由诸如基站控制器的中间设备连接至MSC。无线载波系统60可以实施任何合适的通信技术，包括例如，诸如CDMA(例如，CDMA2000)、LTE(例如，4G LTE或5G LTE)、GSM/GPRS的数字技术，或者其他当前或正在出现的无线技术。其他蜂窝塔/基站/MSC布置也是可能的且可与无线载波系统60一起使用。例如，基站和蜂窝塔可以共同位于相同的地点或者它们可以彼此远程地定位，每个基站可以负责单个蜂窝塔或者单个基站可以服务不同的蜂窝塔，或者不同的基站可以耦合至单个MSC，仅举出一些可能的布置作为例子。

除了包括无线载波系统60之外，还可以包括采用卫星通信系统64形式的第二无线载波系统以提供与车辆10a至10n的单向或双向通信。这可以利用一个或多个通信卫星(未示出)和上行链路传输站(未示出)完成。单向通信可以包括，例如卫星无线电服务，其中节目内容(新闻、音乐等)由传输站接收、打包以用于上传以及随后发送至卫星，卫星将节目广播给订户。双向通信可以包括，例如卫星电话服务，其利用卫星来在车辆10和站之间中继电话通信。可以利用卫星电话作为无线载波系统60的补充或替代。

可以进一步包括陆地通信系统62，其可以是连接至一个或多个陆线电话的传统的陆基电信网络并且将无线载波系统60连接至远程运输系统52。例如，陆地通信系统62可以包括公共交换电话网(PSTN)，例如用来提供硬线电话、分组交换数据通信以及因特网基础架构的PSTN。陆地通信系统62的一个或多个分段可以通过使用标准有线网络、光纤或其他光网络、电缆网络、电力线、诸如无线局域网(WLAN)的其他无线网络、或者提供宽带无线接入(BWA)的网络或者它们的任何组合来实施。此外，远程运输系统52并不需要经由陆地通信系统62连接，但是可以包括无线电话设备，使得其可以直接与诸如无线载波系统60的无线网络通信。

尽管图2中仅显示了一个用户装置54，操作环境50的实施例可以支持任何数量的用户装置54，包括由一个人拥有、操作或以其他方式使用的多个用户装置54。操作环境50所支持的每个用户装置54可以利用任何合适的硬件平台来实施。就这一点而言，用户装置54可以按照任何常见的形式因素来实现，包括但不限于：桌上型计算机；移动计算机(例如，平板计算机、膝上型计算机，或者上网本计算机)；智能电话；电子游戏装置；数字媒体播放器；家庭娱乐设备的组件；数字相机或摄影机；可穿戴计算装置(例如，智能手表、智能眼镜、智能服装)；等等。操作环境50所支持的每个用户装置54被实现为计算机实施的或基于计算机的装置，其具有执行本文所述的各种技术和方法所需要的硬件、软件、固件和/或处理逻辑。例如，用户装置54包括采用可编程装置形式的微处理器，其包括存储在内部存储器结构中并应用于接收二进制输入以创建二级制输出的一个或多个指令。在一些实施例中，用户装置54包括能够接收GPS卫星信号并基于这些信号生成GPS坐标的GPS模块。在其他实施例中，用户装置54包括蜂窝通信功能，以便该装置利用一种或多种蜂窝通信协议在通信网络56上实现语音和/或数据通信，如本文所讨论的。在各个实施例中，用户装置54包括视觉显示器，比如触摸屏图形显示器或其他显示器。

远程运输系统52包括一个或多个后端服务器系统(未示出)，其可以是基于云的、基于网络的，或者驻存在由远程运输系统52伺服的特定园区或地理位置处。远程运输系统52可以由现场顾问人工控制，或者是自动顾问、人工智能系统，或者它们的组合。远程运输系统52可以与用户装置54和车辆10a至10n通信，以调度搭乘、派遣车辆10a至10n等。在各个实施例中，远程运输系统52存储存储账户信息，例如订户认证信息、车辆标识符、简档记录、生物计量数据、行为模式，以及其他相关的订户信息。

根据典型的使用情况流程，远程运输系统52的注册用户可以经由用户装置54创建搭乘请求。搭乘请求通常将指示乘客的期望搭车位置(或当前的GPS位置)、期望的目的地位置(其可以标识预定车站和/或用户指定的乘客目的地)以及搭车时间。远程运输系统52接收搭乘请求、处理该请求，并且(当且如果一个可用时)派遣车辆10a至10n中的选定一个来在在指定搭车位置处和在合适的时间搭载该乘客。远程运输系统52还可以生成并向用户装置54发送经合适配置的确认消息或通知，以使乘客知晓车辆正在路上。

如可以理解的，本文所公开的主题为被认为是标准和基础车辆10和/或基于车辆的远程运输系统52提供了增强特征和功能。为此目的，车辆和基于车辆的远程运输系统可以被修改、增强，或者以其他方式补充以提供以下更详细描述的附加特征。

根据各个实施例，控制器34实现如图3中所示的自主驾驶系统(ADS)。也就是说，控制器34的合适的软件和/或硬件部件(例如，处理器44和计算机可读存储装置46)被用来提供结合车辆10一起使用的ADS。

在各个实施例中，自主驾驶系统70的指令可以由功能或系统组织。例如，如图3中所示，自主驾驶系统70可以包括计算机视觉系统74、定位系统76、导向系统78，以及车辆控制系统80。如可以理解的，在各个实施例中，指令可以被组织成任意数量的系统(例如，组合的、进一步划分的等)，因为本公开并不限于本实例。

在各个实施例中，计算机视觉系统74合成和处理传感器数据并预测目标的存在、位置、类别和/或路径以及车辆10的环境的特征。在各个实施例中，计算机视觉系统74可以合并来自多个传感器的信息，包括但不限于相机、激光雷达、雷达和/或任意数量的其他类型的传感器。

定位系统76处理传感器数据连同其他数据，以确定车辆10相对于环境的位置(例如，相对于地图的局部位置、相对于道路的车道的精确位置、车辆前进方向、速度等)。导向系统78处理传感器数据连同其他数据以确定车辆10将遵循的路径。车辆控制系统80生成用于根据确定的路径控制车辆10的控制信号。

在各个实施例中，控制器34实施机器学习技术来辅助控制器34的功能，例如特征检测/分类、拥塞减轻、路径穿越、绘图、传感器集成、地面真实情况确定，等等。

在各个实施例中，如以上关于图1所讨论的，控制器34的一个或多个指令体现在廊道规划系统100中，以用于为车辆10沿道路行驶规划廊道。廊道规划系统100的全部或部分可以体现在计算机视觉系统74和/或车辆控制系统80中，或者可以作为单独的系统实现(被称为廊道规划系统400)，如图所示。

参考图4并继续参考图1，廊道规划系统400大体上包括检测模块410和处理模块420。在各个实施例中，检测模块410和处理模块420设置在车辆10上。如可以理解的是，在各个实施例中，廊道规划系统400的部分可以设置在远离车辆10的系统上，而廊道规划系统400的其他部分可以设置在车辆10上。

在各个实施例中，检测模块410接收来自车辆10的各个传感器40a至40n(例如，激光雷达传感器、雷达传感器、相机等)的传感器数据412。检测模块410收集传感器数据412以便获取和车辆10正在其上行驶的道路有关的信息，包括接近于车辆10的目标车辆，包括可能沿道路停泊的其他车辆以及代表迎面而来交通的其他车辆，以及任何其他检测到的目标(例如，树木、墙壁、岩石等)。在各个实施例中，传感器数据412通过图1的传感器40a至40n获取。在各个实施例中，除了其他数据，传感器数据412可以包括每个检测到的车辆(或其他目标)的位置以及关于目标车辆是否正在移动的信息，并且，如果目标车辆正在移动，则处理器其他可能信息之外移动的方向和幅度。在各个实施例中，检测模块410收集该信息并生成观测数据415作为检测模块410的输出，该输出被提供给以下所述的处理模块420。

处理模块420接收来自检测模块410的观测数据415、利用接收到的观测数据415进行分析(例如，关于道路的曲率以及检测到的目标车辆的与此将来位置和移动)，以及适于关于分析操作车辆10的指令425。例如，在各个实施例中，处理模块420基于对观测数据415的分析选择用于车辆10沿道路行驶的廊道。另外在各个实施例中，处理模块420生成用于沿选择的廊道操作车辆10的指令425(例如，用于通过例如图3的ADS70的自动驾驶系统和/或其部件实施，和/或通过车辆致动器实施，例如图1的致动器42a...42n)。

参考图5，提供了用于为车辆10沿道路行驶规划廊道的控制过程500的流程图。根据各个实施例，控制过程500可以结合图1的廊道规划系统100和车辆10、图2的运输系统52、图3的自主驾驶系统以及图4的廊道规划系统400来实施。

根据本公开可以理解，控制过程500内操作的次序并不限于图5中所示的顺序执行，而是可以随应用并根据本公开按照一种或多种不同的次序执行。在各个实施例中，控制过程500可以按计划基于一个或多个预定事件运行，和/或可以在车辆10的操作期间连续地运行。

以下还将参考图6至图9讨论图5的过程500，其提供了根据各个实施例的在特定环境中的自主车辆10的示意图。如图6中所示，在各个实施例中，车辆10在当前车辆沿道路600行驶期间运行(为了说明目的车辆10被描绘为从右向左行驶)。在某些实例中，道路600包括右边界602、左边界604以及它们之间的路面606。在各个实施例中，在路面606内没有车道标志线。另外在各个实施例中，行驶区域606由沿两个方向(从右到左和从左到右)行进的车辆以及可能停泊在路面606的两侧的其他车辆共享。具体地，如某些实施例中所示，某些车辆610邻近右边界602停泊，某些其他车辆620邻近左边界604停泊，而一个或多个其他车辆630沿和车辆10相对的方向朝向车辆10行驶。

参考回图5，在各个实施例中，控制过程500可以在502处开始。在各个实施例中，当乘员在车辆10内且车辆10开始按照自动化或非自动化方式操作时过程步骤502发生。

在504处获取乘客输入。在各个实施例中，乘客输入涉及用于通过车辆10行驶的预期目的地。在各个实施例中，用户输入可以通过车辆的输入装置(例如，对应于图1的输入装置27)和/或乘客装置(例如，图2的用户装置54)获取。另外在某些实施例中，通过图4的检测模块410获取乘客输入。

在506处获取传感器数据。在各个实施例中，传感器数据从图1的各个传感器40a...40n获取。例如，在各个实施例中，传感器数据从相机和/或其他视觉系统、激光雷达传感器、雷达传感器和/或图1的一个或多个其他传感器40a...40n获取。另外在各个实施例中，传感器数据可以涉及和车辆在其沿道路(例如，图6至图9的道路600)行驶时的周围环境有关的数据观测值，包括关于道路600自身(例如，其宽度、长度、曲率等)以及同样利用道路600的其他车辆或其他目标(例如，图6至图9中停泊的车辆610、620以及迎面而来的交通中的任何其他车辆630)的信息。另外在某些实施例中，606的传感器数据通过图4检测模块410获取作为图4的传感器数据412，并且对应的输出被提供给处理模块420作为观测数据415以用于处理。

在508处获取地图数据。在各个实施例中，地图数据从存储器中检索得到，例如在车辆10上的图1的数据存储装置32和/或46。在某些实施例中，地图数据可以从图2的基于自主车辆的远程运输系统52的路线数据库53检索得到。另外在各个实施例中，地图数据包括地图和相关数据，该相关数据和图6至图9中车辆10正在其上行驶的道路600有关。另外在某些实施例中，通过图4的检测模块410获取地图数据。

在各个实施例中，在510处获取其他数据。在各个实施例中，在610处通过图1的通信系统36(例如，通过其收发器)从一个或多个远程数据源或利用该一个或多个远程数据源获取。举例来说，在某些实施例中，510的其他数据可以包括利用一个或多个GPS卫星的GPS数据，包括：车辆10的当前位置；关于道路的使用交通流量和模式的数据；和针对道路(例如，为车辆10和/或为一个或多个其他车辆)选择的先前廊道、交通灯历史、附近静止车辆的移动历史、和/或天气建筑物有关的数据，和/或来自一个或多个远程源的可能对道路的分析有影响的其他数据。

在512处确定车辆的当前位置。在各个实施例中，当前位置由图4的处理模块420(例如，利用图1的处理器44)利用从504、506、508和/或510获取的信息来确定。例如，在某些实施例中，当前位置利用GPS和/或其他定位系统确定，和/或从此类系统接收。在某些其他实施例中，位置可以利用来自车辆的其他传感器数据和/或通过由车辆10的用户或乘客提供的输入来确定。

在514处对正在和车辆10共享道路的其他车辆做出识别。在各个实施例中，图1的处理器44识别出沿道路600停泊的和/或正在沿道路行驶的(例如，包括迎面而来的交通)其他车辆(例如，图6至图9的车辆610、620和630)。在各个其他实施例中，还可以检测其他目标(例如，树木、岩石、墙壁等)。在各个实施例中，514中的识别由图4的处理模块420(例如，通过图1的处理器44)利用来自506的检测模块410的观测数据415作出。

在516处生成初始廊道播种。在各个实施例中，516中的初始播种包括用于车辆10通过道路的行驶的廊道的第一近似。在某些实施例中，该初始播种基于道路的物理特征生成，包括其宽度、形状以及曲率，而(最初)并不考虑共享该道路的其他车辆。

参考图6，示出了一种示范性的初始廊道播种650。在各个实施例中，该初始播种由图4的处理模块420(例如，通过图1的处理器44)利用来自检测模块410的观测数据415生成。如各个实施例中所示，初始廊道播种650包括限定该初始廊道播种650的右边缘651和左边缘652以及在右边缘651和左边缘652之间延伸的初始廊道播种650的宽度660。

在各个实施例中，初始播种被生成为使得该初始播种沿行驶的预期方向大体上平行于道路的中心线。在某些实例中，初始播种包括道路的中心线。例如，在某些实施例中，确定将路/车道分成两半的几何车道中心线(例如，图6中所示的中心线653)。在某些实施例中，该几何车道中心线随后被用作廊道的左边界的播种位置。在某些实施例中，随后通过将左边界向右偏移一定量的距离来确定右边界的播种位置。另外在某些实施例中，围绕中心线的区域(在中心线的两侧等距离)等于并且有一些大于自主车辆的宽度(为了舒适度或安全性区域)，该区域随后被用作行驶廊道的初始播种650。

在某些其他实施例中，初始播种平行于道路的中心线，但是还包括预定的偏移(例如，对于其中车辆按预期应在道路的右侧行驶的区域，向右偏移)。在某些实施例中，该偏移等于距离道路的中心线的预定缓冲距离。

另外在某些实施例中，廊道的初始播种相对于车辆10的当前位置(例如，512处所确定的)使用试探法和过滤。相应地，在各个实施例中，在考虑车辆10的当前位置的情况下(例如，通过试探法和过滤，以便避免车辆10不必要的和/或过度的移动等)，所生成的廊道的初始播种大体上平行于道路的中心线。

另外在各个实施例中，行驶廊道的初始播种最初直接沿着道路并遵照道路的轮廓延伸。例如，在各个实施例中，如果道路弯曲，则廊道的初始播种将沿道路弯曲，以便保持在道路的中央。

在518处选择廊道的右边界候选。在各个实施例中，基于在道路右侧上的任何停泊的车辆，针对调整的廊道(例如，从516的初始播种廊道更新后的)选择右边界候选作为右手边界。在各个实施例中，对廊道的调整由图4的处理模块420(例如，通过图1的处理器44)利用来自检测模块410的观测数据415生成。

参考图7-1，示出了一种示范性的经调整的廊道750，其考虑了被停泊在道路的右侧(例如，在右边界602附近)的其他车辆610。具体地，在各个实施例中，针对在道路600的右侧的停泊车辆610生成停泊网格770。在某些实施例中，该停泊网格770覆盖了在道路600的右侧的全部停泊车辆610。在各个实施例中，停泊占用网格包括停泊车辆、非行驶区域以及任何未经识别的非移动目标。

在各个实施例中，基于停泊网格770调整516的初始播种以便生成经调整的廊道750。例如，在某些实施例中，如图7-1中所示，基于距离停泊网格770的最近点或分段的缓冲距离755确定用于该经调整的廊道750的右边界候选751。在某些实施例中，缓冲距离在半米和一米之间；然而，该缓冲距离可以在不同实施例中改变。另外在各个实施例中，为了适应停泊车辆610，图6的初始廊道播种650(即，来自步骤516)被向左移位以包含右边界候选751作为经调整的廊道750的新的最右边缘。例如，在某些实施例中，如果其他车辆被停泊到初始推测的行驶廊道内的行驶右侧(或者在行驶廊道的预定距离内)，则利用向左的移位更新该廊道。在各个实施例中，图7-1中经调整的廊道750保持了和图6的初始廊道播种相同的宽度。例如，在某些实施例中，初始廊道有效地移位，使得右边界候选用作经调整的廊道750的右边缘751，且经调整的廊道750的左边缘752时距离右边缘752等于廊道的初始宽度的距离(即，经调整的廊道750的宽度760等于初始廊道播种650的宽度660)。

参考图7-2，提供了根据示范性实施例的图7-1的廊道750的略微修改后的图示。在图7-2的示例中，停泊车辆640比其他停泊车辆610向道路内突出更多。相应地，在各个实施例中，由于突出的停泊车辆640，在图7-2的该示例中，廊道750的右边界751被推向或弯向左侧(例如，以帮助确保主车辆10避开该突出的停泊车辆640)。

此外，对于图7-1和图7-2两者，当关于停泊在路右侧的其他测量讨论考量时，可以意识到，还可以针对其他目标作出类似的考量(例如，在步骤518处)，例如可能置于道路右侧的其他静止目标(例如，树木、岩石、墙壁等)。

在各个实施例中，经调整的廊道仅需按照最初遵照路的轮廓直接沿路延伸。例如，在各个实施例中，如果道路弯曲，则经调整的廊道将相应地沿道路弯曲。

此外，在某些实施例中，经调整的廊道的曲率被向前和向后过滤以帮助确保右边界是平滑的。例如，在各个实施例中，随着路弯曲，右边界也将弯曲。另外在各个实施例中，在各种不同的可能右边界中选择该右边界，使得选择的右边界避开全部停泊车辆(即，保持在每个停泊车辆的左侧)，而与此同时，在这种约束下，获得与道路中心线自身的最小曲率偏离。此外，在某些实施例中，绘出了各个潜在行驶路径(例如，相应弧)，并且随后按照最小化与道路中心线自身的最小曲率偏离的方式将其连接在一起，与此同时仍然保持车辆10与停泊在道路600的右侧的车辆610之间的缓冲。

在520处在考虑左边界条件的情况下进一步调整廊道。在各个实施例中，在520处，基于检测到的在路的左侧的其他车辆(或其他目标)进一步调整518的廊道。在各个实施例中，进一步基于代表迎面而来的交通的任何其他车辆，并且如果适用，还基于可能停泊在路的左侧的车辆，进一步调整该廊道。在各个实施例中，对廊道的进一步调整由图4的处理模块420(例如，通过图1的处理器44)利用来自检测模块410的观测数据415生成。

参考图8，示出了示范性的经进一步调整的廊道850，其考虑了在道路左侧的其他车辆620、630，包括停泊在左边界604附近的其他车辆604以及可能代表迎面而来的交通的任何车辆630。例如，在各个实施例中，如果其他车辆620停泊在路的左侧在驾驶廊道的初始推测内(或者，在驾驶廊道的预定阈值内)，则可以利用向右的移位更新该廊道(例如，由于停泊车辆620可能导致迎面而来的车辆630侵占车辆10的廊道，由此促使车辆10向右调整廊道)，等等。

此外，关于可能的迎面而来的车辆，在各个实施例中，对迎面而来的车辆的位置进行检查，并且作出关于该迎面而来的车辆将来将如何移动的预测。例如，参考图8，针对迎面而来的车辆630生成预测路径930，例如，其中该迎面而来的车辆630首先在某些停泊车辆620附近移动并且随后移动到道路的一侧以为车辆10通过让出空间。另外如图8中所示，预测路径包括车辆630在不久的将来某后续时间点的新位置630'(对应于车辆10可能在迎面而来的车辆630旁边的时间点)。在某些实施例中，预测路径基于目标车辆630的当前位置和速度以及在道路的该侧存在或不存在其他停泊车辆来生成，包括目标车辆630移动到一侧以允许主车辆10通过的可用空间量，等等。

在各个实施例中，经进一步调整的廊道850包括左边界852，其保持了距离迎面而来的车辆630充足的缓冲865(并且，距离在路的左侧的停泊车辆620，其可以类似地保持至少这种大小的缓冲)。在一个实施例中，对于右侧，至少对于起始点，缓冲865和图7-1的缓冲755具有相同的大小。如有必要，后续可以减小缓冲755、855中的一个或两个，例如如果利用原始缓冲755、855适当的廊道并不可行的话。

此外，进一步参考图8，在各个实施例中，经进一步调整的廊道850还包括右边界851，其与左边界852间隔开该经进一步调整的廊道850的宽度860。在各个实施例中，图8中经调整的廊道850的宽度860和图7-1中经调整的廊道750的宽度760以及图6中初始廊道播种650的宽度660的大小相同，至少对于起始点来说。如有必要，后续可以减小该宽度，例如，如果利用原始宽度合适的廊道并不可行的话。

在各个实施例中，首要的或最高的优先级是确保迎面而来的车辆630不会与主车辆10接触。相应地，在某些实施例中，经进一步调整的廊道850被保持为使得左饱和(例如，迎面而来的车辆630最接近主车辆10的端点870，或者在端点870处绘出的线段)在经进一步调整的廊道850的外侧，从而使得迎面而来的车辆630不会接触主车辆10。在各个实施例中，如果为了实现这种最高优先级需要，则相应地减小经进一步调整的廊道850的宽度860，前提是该宽度860必须至少和车辆10自身加上缓冲的宽度一样宽。

在各个实施例中，经进一步调整的廊道850继续按照最初遵照路的轮廓直接沿路延伸。例如，在各个实施例中，如果道路弯曲，则经调整的廊道将相应地沿路弯曲。

此外，在某些实施例中，经进一步调整的廊道的曲率被向前和向后过滤以帮助确保左边界是平滑的。例如，在各个实施例中，随着路弯曲，左边界也将弯曲。另外在各个实施例中，在各种不同的可能左边界中选择该左边界，使得该左边界避开迎面而来的交通以及停泊在路的左侧的任何测量，而与此同时，在这种约束下，获得与道路中心线自身的最小曲率偏离。此外，在某些实施例中，绘出了各个潜在行驶路径(例如，弧)(例如，在某些实施例中，绘出的弧代表车辆10沿符合约束的每个可能行驶路径的移动)，并且随后按照最小化与道路中心线自身的最小曲率偏离的方式将其连接在一起，与此同时仍然保持车辆10与停泊在道路600的左的车辆620、630之间的缓冲。

在各个实施例中，在522处对在行驶的右侧的停泊网格和停泊车辆进行进一步的考量。参考图8和图9，在各个实施例中，关于经进一步调整的廊道850是否与停泊网格770相交的执行检查。例如，在图8中，指示了其中经进一步调整的廊道850和停泊网格770交叉的区域的交叉区域766，其可以由此指示在车辆10和停泊车辆610中一个之间的潜在接触。因此，在各个实施例中，利用向左的移位再次进一步更新廊道850，由此得到如图9中所示的最终廊道950。

在各个实施例中，最终廊道950尽可能地避免了与所有车辆520、610、630的接触，与此同时还在考虑到这些约束的尽可能的范围内保持了廊道的宽度和可适用缓冲。在各个实施例中，如有必要，减小最终廊道950的宽度和缓冲以避免接触。例如，参考图9，(i)左边界952在左侧避免与车辆520、630的接触；(ii)右边界951避免与停泊车辆610的接触；以及(ii)如有必要，减小宽度960、左缓冲965以及右缓冲955来实现以上的首要目标(i)和(ii)(即，避免接触作为第一优先级)。

另外在各个实施例中，如有可能，经调整的廊道的曲率被向前和向后过滤以帮助确保边界是平滑的(类似于以上讨论)。例如，在某些实施例中，廊道视情况被进一步调整以便尽可能减少转向调整，例如，通过尽可能减小转弯的猛烈和/或频率(例如，为了避免急转弯、之字形模式等)，和/或通过在满足约束的同时通过利用一种或多种过滤技术(和/或通过调整廊道的边界)来满足一个或多个其他平滑度标准(例如，在某些实施例中，可以建议不同的可能调整，并选择在满足约束的同时获得最平滑的路径的调整，等等)。然而，在避免与其他车辆610、620和630接触所必要的程度上，如有必要可以牺牲最终廊道950的平滑度以获得避免与其他车辆接触的首要目标(例如，如果为了避免与其他车辆接触所必要，最终廊道950可以不那么平滑，并且例如可以包括更多转弯和/或急转弯，等等)。

参考回图5，在524处关于最终廊道950相对于车辆10的操作而言是否可行执行检查。在各个实施例中，可行性检查通过图4的处理模块420(例如，通过图1的处理器44)生成。

具体地，在各个实施例中，可行性检查包括对以下的分析：车辆10的当前位置以及在鉴于车辆10的当前位置车辆10是否能够成功运行通过最终廊道950，最终廊道950所需要的曲率的量，以及车辆10是否能够进行运行通过最终廊道950所需要的足够紧的转弯。此外，在某些实施例中，可行性检查包括关于廊道的曲率可以偏离路的曲率多少的曲率约束(例如，为了确保车辆10不会被要求进行过紧的转弯)。

如果确定了最终廊道950的曲率并不可行，则在各个实施例中，在526处确定该曲率约束是否可以进一步收紧。在各个实施例中，该确定通过图4的处理模块420(例如，通过图1的处理器44)生成。

如果确定了曲率约束可以被进一步收紧，则在528处逐渐收紧曲率约束。在各个实施例中，这通过图4的处理模块420(例如，通过图1的处理器44)进行。随后过程可以返回到以上提到的步骤518，并且过程从步骤518开始利用收紧的曲率约束继续新的迭代。

相反，如果确定了曲率约束不能被进一步收紧，则过程前进到530。在各个实施例中，在530处，右边界被设定成等于曲率约束，并且过程随后前进到以下进一步讨论的534。

参考回步骤524，如果确定了最终廊道的曲率可行，则在532处作出关于最终廊道相对于车辆10的转向加速度是否可行的确定。在各个实施例中，这些可行性检查通过图4的处理模块420(例如，通过图1的处理器44)进行。

具体地，在各个实施例中，532的可行性检查包括分析在考虑车辆10的转向轮加速度限制和/或最大曲率半径的情况下，在最终廊道950的持续期期间车辆10是否可以实现最终廊道950曲率随时间的变化率。此外，在某些实施例中，532的可行性检查还考虑了当前车辆位置和车辆10的相对朝向，包括对车辆10的曲率和侧向加速度约束的考量以及对车辆10是否能够保持在所生成的廊道内侧的考量。

如果在532处确定了最终廊道950相对于车辆10的转向加速度是可行的，则过程前进到以下进一步描述的步骤534。

相反，如果在532处确定了最终廊道950相对于车辆10的转向加速度并不可行，则在536处进一步调整最终廊道950的形状以适应车辆10的转向加速度约束。例如，在某些实施例中，廊道的边界利用满足转向加速度可行性约束的形状饱和处理。例如，在某些实施例中，过程采用车辆10可以多快转弯的绝对限制，并且使用这些绝对限制来相应地自定义廊道的形状。

相应地，在各个实施例中，处理器首先尝试使廊道尽可能地平滑。最后可以根据需要使廊道越来越不平滑。在各个实施例中，如果边界并不平滑但是仍然受到车辆10的限制(例如，转向轮无法更快地转向，和/或车辆10无法更紧地转向)，则廊道被保留在其当前状态。此外，在各个实施例中，如果廊道不可行，则选择最接近的可行廊道，等等。

另外在各个实施例中，如果在以上提到的所有可能调整之后所生成的廊道仍然不可行，则廊道的对应侧将被扩展到最紧的可行形状和位置。

在各个实施例中，这些调整通过图4的处理模块420(例如，通过图1的处理器44)进行。过程随后前进到以下直接描述的步骤534。

在534处做出关于车辆10是否卡住的确定。在各个实施例中，如果无法获得能够使车辆10在不接触车辆610、620和630中任一个(和/或沿道路的其他目标)的情况下成功通过图6至图9中的道路600的可行廊道，则可以认为车辆10被卡住。在各个实施例中，该确定通过图4的处理模块420(例如，通过图1的处理器44)作出。

如果在534处确定了车辆10被卡住，则在538处设置一个或多个调整。例如，在某些实施例中，过程可以确定路径规划者是否已经有了移动绕开其他车辆或目标的解决方案(例如，通过停车和/或明显减速并等待车辆经过，通过做出三点掉头，通过短距离倒车，和/或通过一种或多种其他技术)。在各个实施例中，可以通过由图4的处理模块420(例如，通过图1的处理器44)提供的指令在做出这些调整，该指令被提供给给一个或多个其他车辆模块，例如作为自动驾驶系统一部分的那些模块(例如，图3的ADS70和/或其部件，和/或车辆致动器，例如图1的转向系统24、制动系统26和/或致动器42a...42n)。

一旦在534的迭代中确定了车辆未被卡住，则在540处车辆10沿最后调整的廊道行驶。例如，在各个实施例中，车厢10沿选定的路径行驶通过道路。另外在各个实施例中，继续行驶由图4的处理模块420(例如，通过图1的处理器44)引导并且通过图4中由自动驾驶系统执行的指令425实现(例如，图3的ADS70和/或其部件，和/或车辆10的其他部件，例如图1的转向系统24、制动系统26和/或致动器42a...42n)。

在各个实施例中，当车辆10继续行驶时，在542的各个迭代处作出关于车辆10是否已经到达其目的地的确定。例如，在各个实施例中，图4的处理模块420(例如，利用图4的处理器44并基于车辆10的导航系统所提供的数据)确定车辆10是否已经早先由车辆10的乘员输入或请求的目的地。

在各个实施例中，如果车辆10还未到达其目的地，则在车辆10行驶时过程返回到506。在各个实施例中，过程随后重复，以步骤506开始，采集附加的传感器数据，并连同控制过程500的后续步骤，直到车辆10已经到达其目的地。另外在各个实施例中，一旦车辆10已经到达其目的地，则过程在544中终止。

在各个实施例中，所公开的方法和系统为沿与其他车辆共享的道路行驶的车辆10规划廊道。例如，在各个实施例中，基于道路和车辆的当前位置选择初始廊道，并且基于沿道路停泊的其他车辆以及基于迎面而来的交通调整该廊道。

根据各个实施例，以上讨论的某些步骤可以特定应用于其中车辆按照预期在路右侧行驶的区域。例如，在各个实施例中，在初始播种之后，在518处选择右边界候选，在520处针对左边界条件作出调整，以及在522处针对右边界作出重新调整。在某些实施例中，车辆10随后将按照进一步最大化平滑度的方式在边界内行驶(例如，在某些实施例中，当可行时车辆10可以在边界的中央内或附近行驶，但是当适合于最小化转向调整时也可以稍微偏离边界的正中央，至少要车辆10仍然合理地在左边界和右边界的中心范围内或附近，等等)。

可以理解，在各个实施例中，在其中车辆按预期在路的左侧行驶的区域中，可以将此类步骤的方向反向。例如，在某些实施例中，在其中车辆按预期在路的左侧行驶的区域中，在初始播种之后，可以在518处选择左边界候选，可以在520处针对右边界条件做出调整，以及在各个实施例中在522处针对左边界重新做出调整。

此外，在各个实施例中，过程500的步骤还可以在各种其他道路场景中实施。举例来说，在具有沿相同方向移动的交通的多个车道的道路中，在各个实施例中，过程500的步骤可以针对于避开右手侧的任何停泊车辆来利用(例如，在车辆按照预期在驾驶的右侧行驶的区域中)，同时如有需要进行某些适当的修改，例如，通过将左车道标志线作为廊道的固定左边界等。

另外在各个实施例中，根据以上讨论，过程500可以不仅基于检测到的车辆而且基于其他检测到目标来为车辆10生成行驶的选定廊道，例如包括其他类型的静止把目标，例如树木、岩石、墙壁等。

尽管在前面的详细描述中已经提出了至少一个示范性实施例，但是应该理解的是仍存在大量的变型。还应该理解的是，示范性实施例或多个示范性实施例仅是示例，而并非旨在以任何方式限制本公开的范围、适用性或配置。而是，前面的详细描述将为本领域技术人员提供用于实现示范性实施例或多个示范性实施例的便利路线图。应当理解的是，在不脱离如所附权利要求及其合法等同物所阐述的本公开的范围的情况下，可以在元件的功能和设置上做出各种改变。

Claims (10)

1.一种用于为沿道路的车辆生成行驶的廊道的方法，所述方法包括：

利用传感器数据识别所述车辆的当前位置；

通过处理器，在不考虑所述道路上的任何其他车辆的情况下，基于所述车辆的所述当前位置和路的物理特征生成初始廊道播种；

利用所述传感器数据识别沿所述道路的第一侧的多个目标，所述第一侧包括其中所述车辆正在行驶的所述道路的一侧；

通过所述处理器，基于检测到的沿所述道路的所述第一侧的目标，生成所述廊道的目标第一边界；

通过所述处理器，生成在和所述第一侧相对的所述道路的第二侧上的目标第二边界；以及

通过所述处理器，基于所述目标第一边界和所述目标第二边界调整所述初始廊道播种，由此为沿所述道路的所述车辆生成所述行驶的廊道。

2.根据权利要求1所述的方法，其中生成所述目标第一边界的步骤包括：

在保持所述车辆和所述道路的所述第一侧上的所述目标之间的第一初始缓冲的同时，选择多个可能目标第一边界中最小化所述廊道的曲率和所述道路的曲率之间差异的一个。

3.根据权利要求2所述的方法，其中生成所述目标第二边界的步骤包括：

在保持所述车辆和所述道路的所述第二侧上所述检测到的目标之间的第二初始缓冲的同时，基于对所述道路的所述第二侧上检测到的目标的考量，选择多个可能目标第二边界中最小化所述廊道的曲率和所述道路的曲率之间差异的一个。

4.根据权利要求1所述的方法，其中：

识别所述多个目标的步骤包括利用所述传感器数据识别沿所述道路的所述第一侧的多个停泊车辆；

生成所述目标第一边界的步骤包括在最小化所述廊道的曲率和所述道路的曲率之间差异的同时，基于沿所述道路的所述第一侧的所述停泊车辆为所述廊道生成所述目标第一边界，其包括在所述车辆和所述停泊车辆之间的第一初始缓冲；

生成在所述道路的所述第二侧的所述目标第二边界的步骤包括：

利用所述传感器数据识别沿所述道路的所述第二侧移动的一个或多个迎面而来的车辆；以及

在最小化所述廊道的曲率和所述道路的曲率之间差异的同时，基于所述一个或多个迎面而来的车辆生成所述目标第二边界，其包括所述车辆和所述一个或多个迎面而来的车辆之间的第二初始缓冲。

5.根据权利要求4所述的方法，进一步包括：

执行关于所述车辆按照预期是否会接触所述停泊车辆、迎面而来的车辆中的一者或两者的检查；以及

根据需要调整所述廊道的宽度以避免所述接触。

6.根据权利要求4所述的方法，进一步包括：

执行关于所述廊道是否满足曲率可行性约束、转向加速度约束或者两者的检查；以及

如果所述廊道未满足所述曲率可行性约束、所述转向加速度约束或者两者则调整所述廊道。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述车辆包括自主车辆，并且所述方法进一步包括：

通过由所述处理器提供的指令沿所述廊道自动地操作所述自主车辆。

8.一种用于为沿道路的车辆生成行驶的廊道的系统，所述系统包括：

检测模块，所述检测模块配置为至少利于：

利用传感器数据识别所述车辆的当前位置；并且

利用所述传感器数据识别沿所述道路的第一侧的多个目标，所述第一侧包括其中所述车辆正在行驶的所述道路的一侧；以及

处理模块，所述处理模块耦合至所述检测模块并且配置为至少利于：

通过处理器，在不考虑所述道路上的任何其他车辆的情况下，基于所述车辆的所述当前位置和路的物理特征生成初始廊道播种；

通过所述处理器，基于沿所述道路的所述第一侧的所述目标，生成所述廊道的目标第一边界；

通过所述处理器，生成在和所述第一侧相对的所述道路的第二侧上的目标第二边界；以及

通过所述处理器，基于所述目标第一边界和所述目标第二边界调整所述初始廊道播种，由此为沿所述道路的所述车辆生成所述行驶的廊道。

9.根据权利要求8所述的系统，其中所述处理模块配置为至少利于：

在保持所述车辆和所述道路的所述第一侧上的所述目标之间的第一初始缓冲的同时，选择多个可能目标第一边界中最小化所述廊道的曲率和所述道路的曲率之间差异的一个。

10.一种自主车辆，包括：

自主驾驶系统，所述自主驾驶系统配置为基于指令操作所述自主车辆，所述指令至少部分基于其中所述自主车辆正在行驶的道路；

多个传感器，所述多个传感器配置为获得识别所述车辆的当前位置和沿所述道路的第一侧的多个目标的传感器数据，所述第一侧包括其中车辆正在行驶的所述道路的一侧；以及

处理器，所述处理器耦合至所述多个传感器和所述自主驾驶系统，所述处理器配置为至少利于：

在不考虑所述道路上的任何其他车辆的情况下，基于所述车辆的所述当前位置和路的物理特征生成初始廊道播种；

基于沿所述道路的所述第一侧的目标，生成所述廊道的目标第一边界；

生成在和所述第一侧相对的所述道路的第二侧上的目标第二边界；

基于所述目标第一边界和所述目标第二边界调整所述初始廊道播种，由此为沿所述道路的所述车辆生成所述行驶的廊道；以及

向所述自主驾驶系统提供所述指令以沿所述廊道操作所述自主车辆。