CN110114635B - 用于产生车辆的自动驾驶导航地图的方法 - Google Patents

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Abstract

一种为车辆准备覆盖包括各路段的区域的导航自动驾驶地图的方法，包括以下步骤：标识(1)需要为其准备地图的路段；对于每个路段，根据至少两个不同的功能计算(3)基本自动驾驶指数；以及通过取基本自动驾驶指数的加权平均值来为每个路段计算(4)最终自动驾驶指数。一种自动驾驶地图，该自动驾驶地图的应用，以及使用这样的自动驾驶地图的车辆。

Description

用于产生车辆的自动驾驶导航地图的方法
本发明提供了一种为车辆准备导航自动驾驶地图的方法、所得到的自动驾驶地图，以及该地图用于确定路径的应用。
背景技术
如今，传统车辆非常广泛地设置有导航系统，这些导航系统包括地图数据并且能够在该数据的基础上执行行程规划算法。此类系统包括全球定位系统(GPS)，然而尽管如此，它们本身并未被设计成允许车辆在没有驾驶员的情况下操作。
还已知的是，正进行着大量的工作以用于使得在路网上行驶的车辆能够自主地导航(即，没有来自驾驶员的干预)的目的。
自动驾驶功能在车辆中的出现带来了这些功能失效的风险以及所得到的后果的问题。这些功能仅在所需的所有外部信息都存在并且由车载系统正确地处理的情况下才提供用于导航和/或驾驶车辆的解决方案。否则，要么它们失效且驾驶员需要来接管，要么它们会错误地行动且由驾驶员进行接管则更加困难。
当前存在着用于在车辆中提供导航自动驾驶功能、或者至少用于有助于这样的自动驾驶功能的各种装置。当前存在的主要技术已知为：GPS(如以上所提及)；光检测和测距(LIDAR)或激光检测和测距(LADAR)；惯性导航系统(INS)；利用地面上的检测标记的技术；利用由被布置在道路基础设施装备(尤其是交通信号灯)中的发射器传送的专用信号的技术……。
这些技术本身没有一个能令人满意地覆盖整个路网。
发明目的
本发明的目的是提出一种为车辆准备导航自动驾驶地图的方法，该方法在给定区域中的路径的所有分段上是可靠的。
发明内容
为了实现该目的，本发明提供了一种为车辆准备覆盖包括各路段的区域的导航自动驾驶地图的方法，该方法包括以下步骤：标识需要为其准备地图的路段；对于每个路段，根据至少两个不同的自动驾驶功能计算基本自动驾驶指数；以及在基本自动驾驶指数的基础上为每个路段计算最终自动驾驶指数。
因而，通过选择与所考虑的区域的配置相适配的附加自动驾驶功能，获得了路径的每个分段的最终自动驾驶指数，该最终指数呈现出与任何一种现有技术相比经改善的可靠性。作为结果，自动驾驶地图结合了特定地图数据，诸如用于例如通过使自动驾驶车辆能够规划路径(这些路径的各分段与最有利于自动驾驶的自动驾驶指数相关联)来增加自动驾驶车辆的安全性的自动驾驶指数。
在本发明的有利版本中，最终自动驾驶指数通过取基本自动驾驶指数的加权平均值来被计算，并且该方法包括以下步骤：针对每个最终指数，利用不同的加权系数执行多次计算；比较所得到的最终自动驾驶指数；以及通过保留作为各种权重的各最低最终指数中的最高者的最低最终指数的权重来准备导航自动驾驶地图。
这进一步提高了所得到的导航自动驾驶地图的准确性。
在本发明的另一有利版本中，该方法包括以下步骤：针对每个最终指数，利用不同的加权系数执行多次计算；比较所得到的最终自动驾驶指数；以及通过保留每个路段的最高最终自动驾驶指数来准备导航自动驾驶地图。
在本发明的另一方面，该方法包括以下步骤：标识最终自动驾驶指数小于预定阈值的路段；以及平滑紧邻路段。优选地，该方法包括分析路段的配置以及安装被适配成改善基本自动驾驶指数的装备的在先步骤。
本发明还提供：用于车辆的覆盖包括各路段的区域的导航自动驾驶地图，其中对于每个路段，该地图包括通过取根据至少两个不同的自动驾驶功能的基本自动驾驶指数的加权均值而获得的最终自动驾驶指数；以及该自动驾驶地图用于通过将自动驾驶参数添加到当前用于确定路径的各种参数(行程时间、收费站……)中来确定所得到的路径的应用。
附图简述
通过阅读参考附图给出的本发明的优选、非限制性实现的以下描述，本发明的其他特性和优点将进一步显现，在附图中：
-图1是本发明的方法的框图；
-图2是包括针对第一自动驾驶功能计算的基本指数的地图；
-图3是包括针对第二自动驾驶功能计算的基本指数的地图；
-图4是包括针对第三自动驾驶功能计算的基本指数的地图；以及
-图5是包括根据上述各附图的基本指数计算的最终指数的地图。
发明的详细描述
参考附图，所示方法包括分析各路段的配置的第一步骤1，接着是选择自动驾驶功能的第二步骤2。例如，在包括十分靠近的建筑物的拥挤不堪的结构并且地面上提供有大量标记以及位于市政装备中的专用发射器的城市中，对应的识别参数应被选择，而在开阔的道路上，GPS自动驾驶功能应被选择。
此后，在第三步骤3中，基本自动驾驶指数被计算，接着是通过取基本指数的加权均值来计算最终指数的第四步骤4。加权系数与每个基本指数对车辆自动驾驶的相对重要性(例如，在给定路段中，具有准确的地面标记和高清晰度地图的事实可能比在视线中具有视觉参考点的事实更重要)相对应。加权系数可以被先验地确定，或者它们可以取决于交通状况(诸如雾等天气事件、事故或道路施工的存在)来被周期性地或实时地更新。加权均值可以是在约束下被加权的均值(在此类情况下，考虑当基本指数小于值X时，与其相关联的系数等于0，而当基本指数大于值X时，系数等于1)。例如，假设当地面标记被消除时法律禁止自动驾驶交通，则使用约束下的加权均值使得与地面标记相关的准则在地面标记缺失时变得优先于其他准则成为可能。
如果所得到的最终指数没有显现出足够地可靠，则最终指数优选地使用不同的权重被再次计算，接着是比较步骤5和选择步骤6，可能接着是平滑步骤7，例如，通过使用惯性导航系统。
图2示出了通过使用GPS自动驾驶功能计算巴黎部分地区的基本指数的结果。通过使用以下符号的四个递减值来解说基本指数的值：+符号；淡阴影；粗阴影；小圆圈。
图3示出了使用LIDAR自动驾驶功能的计算结果，其中相同符号用于表示所获得的指数。
图4示出了使用地面标记自动驾驶功能的计算结果，仍然利用相同的符号。
图5示出了在上述三者的基础上计算加权均值的结果。可以看出，GPS指数在里沃利大街的一部分上的质量部分地被其他自动驾驶功能降级。虽然如此，可以使用INS自动驾驶功能执行校正。在该上下文中应该观察到，指数的质量取决于所使用的各组分的质量。具体而言，良好质量的INS可使得将路径的所有分段提升到更高的值成为可能。与本发明的方法相关联的各组分的质量因而使得在真正配备用于自动驾驶导航的车辆和仅在所确定的情况下进行自动驾驶的车辆之间进行区分成为可能。
适用于执行本发明的方法的自动驾驶车辆具有自动驾驶员单元和导航单元。自动驾驶员单元被连接到车辆的控制构件，诸如转向系统、引擎、制动系统，并且还连接到用于检测车辆的行为和车辆的周围环境的传感器，并且其包含使得控制构件能够在由这些传感器提供的信息的基础上被驱动的计算装置，以使得车辆保持在所确定的路径上同时遵守交通规则。作为示例，导航单元具有GPS模块和用于在包括自动驾驶地图的地图数据的基础上规划行程的模块。自动驾驶地图既被导航单元使用以取决于已行进的路段的指数来确定行程，并且还被驾驶员单元使用以取决于正行进的路段来确定哪些传感器应被给予优先(例如，在其中GPS信号被以不良质量接收的区域中，GPS信息对驾驶车辆而言应被忽略，以便限制将此类信息纳入考虑将使自动驾驶的准确性降级的任何风险)。
自动驾驶地图可以有利地被管理路网的组织使用，以便标识路网的需要针对自动驾驶车辆交通进行改进的各路段(通过重做地面信令，通过安装射频身份(RFID)信标以用于将信息递送给自动驾驶车辆，……)。
自动驾驶地图可以有利地被电机制造商使用，以使它们能够确定其车辆可以按自动驾驶方式在其上运行的各路网部分，并且使它们能够通过协助标识自动驾驶车辆需要具有哪些传感器来改进它们的车辆，以便使这些自动驾驶车辆能够在更大占比的网络上自动驾驶。
自然地，本发明不限于所描述的实施方式，并且可以设计各变体实施方式而不超出如由权利要求定义的本发明的范围。
具体而言，可以理解的是，车辆的自动驾驶取决于存在于车辆上的传感器。因此，应该为车辆的每个型号或实际上每个版本准备自动驾驶地图。还可以设想向管理本地规模或国家规模上的路网的组织提供与自动驾驶车辆的若干类型或型号相对应的“全局”自动驾驶地图。例如，应基于自动驾驶车辆的最小装备来准备“最小”自动驾驶地图，并且基于自动驾驶车辆的最大装备来准备“最大”自动驾驶地图。
作为使用平均值的替代，可以通过使用针对每个分段的所有准则的最小者来计算自动驾驶的程度。

Claims (8)

1.一种为车辆准备覆盖包括各路段的区域的导航自动驾驶地图的方法，所述车辆设置有至少两个传感器，每一传感器提供一种导航自动驾驶功能，所述方法的特征在于其包括以下步骤：标识（1）需要为其准备所述地图的路段并分析路段的配置；对于每个路段，选择与该路段的配置相适配的导航自动驾驶功能并计算（3）每一所选择的导航自动驾驶功能的基本自动驾驶可靠性指数；以及在所述基本自动驾驶可靠性指数的基础上为每个路段计算（4）最终自动驾驶可靠性指数，其中所述最终自动驾驶可靠性指数是通过取所述基本自动驾驶可靠性指数的加权平均值来被计算的，加权系数与每一基本自动驾驶可靠性指数对车辆自动驾驶的相对重要性相对应，其中所述最终自动驾驶可靠性指数的质量取决于对应的传感器的质量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括以下步骤：针对每个最终指数，利用不同的加权系数执行多次计算（4）；比较（5）所得到的最终指数；以及通过保留作为各种权重的各最低最终指数中的最高者的最低最终指数的权重来准备（6）所述导航自动驾驶地图。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括以下步骤：针对每个最终指数，利用不同的加权系数执行多次计算（4）；比较（5）所得到的最终指数；以及通过保留每个路段的最高最终指数来准备所述导航自动驾驶地图。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：标识所述最终自动驾驶可靠性指数小于预定阈值的路段；以及执行被施加到紧邻路段的平滑操作（7）。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括分析（1）所述路段的配置以及安装被适配成改善所述基本自动驾驶可靠性指数的装备的在先步骤。
6.一种根据权利要求1-5中的任一项所述的方法来获得的、用于车辆的覆盖包括各路段的区域的导航自动驾驶地图，所述地图的特征在于，对于每个路段，所述地图包括通过取根据至少两个不同的自动驾驶功能的基本自动驾驶可靠性指数的加权均值而获得的最终自动驾驶可靠性指数，每一不同的自动驾驶功能由所述车辆的一传感器提供。
7.根据权利要求6所述的用于车辆的覆盖包括各路段的区域的导航自动驾驶地图用于确定路径的应用，其特征在于，自动驾驶参数被添加到地理参数以用于确定所述路径。
8.一种包括自动驾驶员单元和导航单元的自动驾驶车辆；所述自动驾驶员单元被连接到车辆控制构件和用于检测所述车辆的行为和所述车辆的周围环境的传感器，并且包含使得所述控制构件能够基于由所述传感器提供的信息来被驱动的计算装置，以使得所述车辆遵守交通规则保持在所确定的路径上；所述导航单元包括用于在包括根据权利要求6所述的自动驾驶地图的地图数据的基础上规划行程的模块，所述自动驾驶地图既被所述导航单元使用以因变于已行进的路段的最终指数来确定行程，并且还被所述驾驶员单元使用以在已行进的路段的基础上确定哪些传感器应被给予优先。
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