CN110533943B

CN110533943B - 确定自动驾驶车辆的车道改变轨迹的方法

Info

Publication number: CN110533943B
Application number: CN201910037456.8A
Authority: CN
Inventors: 朱帆; 孔旗
Original assignee: Baidu USA LLC
Current assignee: Baidu USA LLC
Priority date: 2018-05-23
Filing date: 2019-01-15
Publication date: 2022-04-05
Anticipated expiration: 2039-01-15
Also published as: JP6861238B2; CN110533943A; US11260849B2; US20190359202A1; JP2019202764A

Abstract

在一个实施方式中，在自动驾驶车辆(ADV)的自动驾驶的规划阶段期间，确定ADV需要将车道从源车道改变至目标车道。从源车道中的ADV的当前位置到诸如目标车道的中心线的目标车道生成第一轨迹。然后，基于至少源车道和/或目标车道的车道配置以及ADV的当前状态计算车道移位校正。基于车道移位校正，至少修改第一轨迹的起始点，进而生成第二轨迹。在一个实施方式中，基于车道移位校正，使第一轨迹的起始点相对于源车道的前进方向横向移位。

Description

确定自动驾驶车辆的车道改变轨迹的方法

技术领域

本公开的实施方式总体上涉及操作自动驾驶车辆。更具体地，本公开的实施方式涉及规划自动驾驶车辆的车道改变轨迹。

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。

自动驾驶场景中的一种是车道改变。改变车道始终是自动驾驶的挑战性操作。如何规划引导自动驾驶车辆的平滑轨迹是一个具有挑战性的问题。缺乏在短时间内改变车道而不会明显超调的有效方法。

发明内容

本公开的一个方面涉及一种用于操作自动驾驶车辆的机器实施的方法。该方法包括：基于描述自动驾驶车辆(ADV)周围的驾驶环境的感知数据，确定第一轨迹，所述第一轨迹用于使所述ADV将车道从源车道改变至目标车道；基于所述源车道的车道配置和所述ADV的当前状态，计算车道移位校正，所述车道配置基于所述感知数据而确定；基于所述车道移位校正，至少修改所述第一轨迹的起始点，以生成第二轨迹；以及根据所述第二轨迹控制所述ADV将车道从所述源车道改变至所述目标车道，包括执行车道移位校正操作。

本公开的另一方面涉及一种存储有指令的非暂时性机器可读介质，所述指令在由处理器执行时使所述处理器执行操作ADV的操作。所述操作包括：基于描述自动驾驶车辆(ADV)周围的驾驶环境的感知数据确定第一轨迹，所述第一轨迹用于使所述ADV将车道从源车道改变至目标车道；基于所述源车道的车道配置和所述ADV的当前状态计算车道移位校正，所述车道配置基于所述感知数据而确定；基于所述车道移位校正，至少修改所述第一轨迹的起始点，以生成第二轨迹；以及根据所述第二轨迹控制所述ADV将车道从所述源车道改变至所述目标车道，包括执行车道移位校正操作。

本公开的又一方面涉及一种数据处理系统，其包括处理器以及联接到所述处理器以存储指令的存储器。所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行操作。所述操作包括：基于描述自动驾驶车辆(ADV)周围的驾驶环境的感知数据确定第一轨迹，所述第一轨迹用于使所述ADV将车道从源车道改变至目标车道，基于所述源车道的车道配置和所述ADV的当前状态，计算车道移位校正，所述车道配置基于所述感知数据而确定，基于所述车道移位校正，至少修改所述第一轨迹的起始点，以生成第二轨迹，以及根据所述第二轨迹，控制所述ADV将车道从所述源车道改变至所述目标车道，包括执行车道移位校正操作。

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，附图中的相同的参考数字指代相似的元件。

图1是示出根据一个实施方式的网络化系统的框图。

图2是示出根据一个实施方式的自动驾驶车辆的示例的框图。

图3A至图3B是示出根据一个实施方式的由自动驾驶车辆使用的感知与规划系统的示例的框图。

图4是示出根据一个实施方式的车道改变驾驶场景的图。

图5A和图5B是示出根据特定实施方式的车道改变驾驶场景的图。

图6是示出根据一个实施方式的车道改变过程的示例的流程图。

图7是示出根据一个实施方式的确定车道移位校正的过程的流程图。

图8是示出根据一个实施方式的数据处理系统的框图。

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，并且附图将示出各种实施方式。以下描述和附图是对本公开的说明，并且不应被解释为限制本公开。描述了许多特定细节以提供对本公开各种实施方式的透彻理解。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“在一个实施方式中”在本说明书中各个地方的出现不必全部指相同的实施方式。

根据一个实施方式，在自动驾驶车辆(ADV)的自动驾驶的规划阶段期间，确定ADV需要将车道从源车道(例如，当前车道)改变至目标车道(例如，目的地车道)。从源车道中的ADV的当前位置到目标车道(诸如，目标车道的中心线)生成第一轨迹。从源车道中的ADV当前位置到目标车道的中心线的目标点形成第一轨迹。然后，基于至少源车道和/或目标车道的车道配置以及ADV的当前状态(例如，位置、速度、前进方向等)计算车道移位校正。基于车道移位校正，至少修改第一轨迹的起始点，进而生成第二轨迹。在一个实施方式中，基于车道移位校正，使第一轨迹的起始点相对于源车道的前进方向横向移位。

此后，在控制阶段期间，使用第二轨迹来控制ADV以将车道从源车道改变至目标车道。在控制阶段期间，根据一个实施方式，控制模块接收来自规划阶段的第二轨迹。控制模块配置成根据第二轨迹发出各种控制命令(例如，油门命令、制动命令、转向命令)以驾驶ADV将车道从源车道改变至目标车道。响应于第二轨迹，控制模块可以检测到至少第二轨迹的起始点相比于ADV的当前位置偏离，这可由规划阶段期间计算的车道移位校正表示。因此，控制模块可基于第二轨迹的起始点与ADV的当前位置之间的差或误差发出转向控制命令以修改ADV的前进方向。在此配置中，控制模块将该误差视为漂移误差。通过发出附加的转向控制命令，控制模块补偿误差，进而修改车道改变的时间。

在一个实施方式中，基于源车道和/或目标车道的车道宽度、ADV的速度、完成车道改变的期望时间或预期时间以及由规划模块执行的规划周期的持续时间中的至少一个确定车道移位校正。例如，如果规划模块希望缩短车道改变时间，则规划模块可以基于车道移位校正至少将轨迹的起始点朝向目标车道横向移位。当控制模块接收修改后的轨迹时，控制模块检测到ADV向右漂移。作为响应，控制模块生成转向控制命令或修改规划好的转向命令的转向角度以使ADV朝向目标车道或进一步朝向目标车道转动。因此，ADV可以更快地改变车道。类似地，如果规划模块希望减慢车道改变，则规划模块可以至少使轨迹的起始点偏离目标车道，并且控制模块生成转向命令以将ADV的前进方向修改成远离目标车道，进而减缓车道改变。

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，例如，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群集，诸如，网络或云服务器、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包括，但不限于，感知与规划系统110、车辆控制系统111、无线通信系统112、用户接口系统113、信息娱乐系统114和传感器系统115。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/或感知与规划系统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115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115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。它是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115包括但不限于一个或多个摄像机211、全球定位系统(GPS)单元212、惯性测量单元(IMU)213、雷达单元214和光探测和测距(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。摄像机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。摄像机211可以是静物摄像机和/或视频摄像机。摄像机可以是可机械地移动的，例如，通过将摄像机安装在旋转和/或倾斜平台上。

传感器系统115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包括但不限于转向单元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部分，包括例如键盘、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感知与规划系统110控制或管理，尤其当在自动驾驶模式下操作时。感知与规划系统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115、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，感知与规划系统110可以与车辆控制系统111集成在一起。

例如，作为乘客的用户可以例如经由用户接口来指定行程的起始位置和目的地。感知与规划系统110获得行程相关数据。例如，感知与规划系统110可以从MPOI服务器中获得位置和路线信息，所述MPOI服务器可以是服务器103至104的一部分。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。替代地，此类位置和MPOI信息可以本地高速缓存在感知与规划系统110的永久性存储装置中。

当自动驾驶车辆101沿着路线移动时，感知与规划系统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的功能可以与感知与规划系统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115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)，感知与规划系统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。

服务器103可为用于为各种客户端执行数据分析服务的数据分析系统。在一个实施方式中，数据分析系统103包括数据收集器121和机器学习引擎122。数据收集器121从多种车辆(自动驾驶车辆或由人类驾驶员驾驶的常规车辆之一)收集驾驶统计数据123。驾驶统计数据123包括表示在不同的时间点处发出的驾驶命令(例如，油门命令、制动命令和转向命令)以及由车辆的传感器捕获的车辆的响应(例如，速度、加速度、减速度、方向)的信息。驾驶统计数据123还可包括描述不同的时间点处的驾驶环境的信息，诸如，例如，路线(包括起点位置和目的地位置)、MPOI、道路状况、天气状况等。

基于驾驶统计数据123，机器学习引擎122生成或训练出用于各种目的规则集、算法和/或预测模型124。在一个实施方式中，算法124包括根据车道配置和车辆的当前状态计算用于调整车道改变轨迹的车道位移误差或校正的算法。然后，算法124可以上传到ADV以在实时自动驾驶期间用于漂移校正。

图3A和图3B是示出根据一个实施方式的与自动驾驶车辆一起使用的感知与规划系统的示例的框图。系统300可以被实施为图1的自动驾驶车辆101的一部分，包括但不限于感知与规划系统110、控制系统111和传感器系统115。参考图3A至图3B，感知与规划系统110包括但不限于定位模块301、感知模块302、预测模块303、决策模块304、规划模块305、控制模块306、和路线制定模块307以及漂移校正模块308。

模块301至308中的一些或全部可以以软件、硬件或其组合实施。例如，这些模块可安装在永久性存储装置352中、加载到存储器351中，并且由一个或多个处理器(未示出)执行。应注意，这些模块中的一些或全部可通信地联接到图2的车辆控制系统111的一些或全部模块或者与它们集成在一起。模块301至308中的一些可一起集成为集成模块。

定位模块301确定自动驾驶车辆300的当前位置(例如，利用GPS单元212)并管理与用户的行程或路线相关的任何数据。定位模块301(也被称为地图与路线模块)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开始位置和目的地。定位模块301与自动驾驶车辆300的诸如地图和路线信息311的其它组件通信，以获得行程相关数据。例如，定位模块301可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，以及MPOI服务器提供地图服务和某些位置的POI，这些可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300沿着路线移动时，定位模块301也可从交通信息系统或服务器获得实时交通信息。

基于由传感器系统115提供的传感器数据和由定位模块301获得的定位信息，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，停车标志、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摄像机采集的图像，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。

针对每个对象，预测模块303预测该对象在此情形下将表现出什么。根据一组地图/路线信息311和交通规则312，基于该时间点的感知驾驶环境的感知数据来执行预测。例如，如果对象是处于相反方向的车辆并且当前驾驶环境包括十字路口，则预测模块303将预测车辆是将可能直线向前移动还是进行转弯。如果感知数据表明十字路口没有交通灯，则预测模块303可预测车辆在进入十字路口之前可能需要完全停止。如果感知数据表明车辆当前处于仅左转弯车道或仅右转弯车道，则预测模块303可分别预测车辆将更可能向左转弯或向右转弯。

针对每个对象，决策模块304作出关于如何处置对象的决定。例如，针对特定对象(例如，交叉路线中的另一车辆)以及描述对象的元数据(例如，速度、方向、转弯角度)，决策模块304决定如何与所述对象相遇(例如，超车、让行、停止、超过)。决策模块304可根据诸如交通规则或驾驶规则312的规则集来作出此类决定，所述规则集可存储在永久性存储装置352中。

路线制定模块307配置成提供从起点到目的地点的一个或多个路线或路径。对于从开始位置到目的地位置的给定行程(例如，从用户接收的)，路线制定模块307获得路线和地图信息311，并且确定从开始位置至到达目的地位置的所有可能的路线或路径。路线制定模块307可以以地形图的形式生成用于其确定的从开始位置至到达目的地位置的路线中的每个的参考线。参考线指的是理想的路线或路径，而不受诸如其他车辆、障碍物或交通状况的其他事物的任何干扰。即，如果道路上不存在其他车辆、行人或障碍物，则ADV应该精确地或紧密地遵循参考线。然后，地形图被提供至决策模块304和/或规划模块305。根据由其它模块提供的其它数据(诸如，来自定位模块301的交通状况、由感知模块302感知的驾驶环境和由预测模块303预测的交通状况)，决策模块304和/或规划模块305检查所有可能的路线以选择和修改最优路线中的一个。用于控制ADV的实际路径或路线可与由路线制定模块307提供的参考线接近不同，这取决于该时间点的特定驾驶环境。

基于所感知的用于对象中的每个的决定，规划模块305使用由路线制定模块307提供的参考线作为基础来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)。换言之，针对给定的对象，决策模块304决定对该对象做什么，而规划模块305确定如何去做。例如，针对给定的对象，决策模块304可以决定超过所述对象，而规划模块305可以确定在所述对象的左侧还是右侧超过。规划和控制数据由规划模块305生成，包括描述车辆300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300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306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、制动和转向命令)将车辆从路线或路径的第一点驾驶到第二点。

在一个实施方式中，在多个规划周期(也被称为驾驶周期)(诸如，例如，在每100毫秒(ms)至200毫秒的时间间隔中)中执行规划阶段。针对规划周期或驾驶周期中的每个，将基于规划数据和控制数据发出一个或多个控制命令。即，对于每个100ms，规划模块305规划下一路线段或路径段，例如，包括目标位置和ADV到达目标位置所需的时间。替代地，规划模块305还可指定具体速度、方向和/或转向角等。在一个实施方式中，规划模块305为下一预定时间段(诸如5秒)规划路线段或路径段。对于每个规划周期，规划模块305基于先前周期中规划的目标位置来规划当前周期(例如，接下来的5秒)的目标位置。然后，控制模块306基于当前周期的规划数据和控制数据生成一个或多个控制命令(例如，油门命令、制动命令、转向控制命令)。

应注意，决策模块304和规划模块305可以集成为集成模块。决策模块304/规划模块305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，基本上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。

根据一个实施方式，当需要将车道从源车道改变至目标车道时，规划模块305可调用车道改变移位校正模块308以例如使用车道改变移位校正算法314确定和计算车道移位校正。可基于各种车辆的大量驾驶统计数据来创建车道改变移位校正算法314，其中，作为图1的算法124的一部分的算法314可由诸如服务器103的数据分析系统创建。可在规划阶段期间使用车道移位校正来至少移位车道改变轨迹的起始点。这种移位的车道改变轨迹可使得控制模块306在控制阶段期间通过发出一个或多个转向控制命令来执行与漂移校正类似的校正行为以补偿移位/漂移误差，进而加快或减慢车道改变事件。因此，生成平滑车道改变轨迹的本发明的实施方式包括在规划阶段期间规划车道改变轨迹以及在控制阶段期间进行移位校正以加快或减慢车道改变。应注意，车道改变移位校正模块308的功能可集成为规划模块305和/或控制模块306的一部分。

返回参考图3A至图3B，根据一个实施方式，在特定驾驶周期处例如从决策模块304接收到ADV的将车道从源车道改变至目标车道的请求，这决定了在这种情况下考虑到驾驶环境需要改变车道。响应于车道改变请求，规划模块305规划并生成从源车道到目标车道的第一车道改变轨迹。第一车道改变轨迹通常从源车道内的ADV的当前位置到目标车道的中心线中的点。，轨迹通常包括当连接时形成连续曲线的相对均匀分布的一系列或一序列轨迹点。每个轨迹点与轨迹点数据相关联，轨迹点数据包括ADV的期望位置(例如，x，y坐标)、ADV的预期速度、ADV的预期前进方向和/或ADV的加速度/减速度。控制模块306使用这种轨迹作为参考轨迹来发出适当的控制命令以尽可能近地跟随轨迹来驾驶ADV。

在一个实施方式中，一旦已经生成第一车道改变轨迹，规划模块305就调用车道改变移位校正模块308以基于车道配置和ADV的当前状态确定和计算车道移位校正或校正值。车道配置包括描述源车道、目标车道和/或源车道的车道宽度等的信息。ADV的当前状态包括ADV的当前位置、速度和/或前进方向。规划模块305基于车道移位校正至少移位第一轨迹的起始点，例如，横向移位起始点(例如，相对于源车道的纵向方向向左或向右移位)，并且因此生成第二轨迹。

在一个实施方式中，车道改变移位校正模块308包括移位比计算器321和移位校正计算器322。移位比计算器321配置成计算源车道或目标车道的车道宽度(假设源车道和目标车道的车道宽度相同)与车道改变距离之间的移位比。移位校正计算器322配置成基于移位比和规划周期的持续时间(规划频率)计算车道移位校正。将在下文中进一步描述这类计算的细节。应注意，移位比计算器321和移位校正计算器322可集成到单个模块中。

然后，第二轨迹被提供至控制模块306。由于至少第一轨迹的起始点以及第一轨迹是基于ADV的当前位置生成的，因此控制模块306可检测到ADV的当前位置偏离由第二轨迹的起始位置表示的预期位置。在此场景中，控制模块306认为这种偏移是漂移误差。作为响应，控制模块306将执行与横向误差校正或漂移误差校正类似的车道移位校正。在一个实施方式中，控制模块306可发出附加的转向控制命令或修改规划好的转向命令的转向角度以修改ADV的朝向或远离目标车道的前进方向或前进方向的变化率。这种校正可使得ADV的车道改变以加快或减慢进入目标车道。

现在参考图4，在本示例中，确定ADV 400需要将车道从作为源车道的车道411改变到作为目标车道的车道412。作为响应，规划模块305规划并生成从源车道411的当前位置401到目标车道412的目标位置402的车道改变轨迹415。在生成轨迹415时，可执行优化以使轨迹平滑，例如，使用多项式函数以拟合从当前位置401到目标位置402的平滑曲线。

此外，根据一个实施方式，规划模块305可调用车道改变移位校正模块308以确定和计算车道移位校正，其中，车道改变移位校正模块308可与规划模块305集成。在一个实施方式中，移位比计算器321配置成基于车道配置和ADV 400的当前状态计算车道移位比。车道配置至少包括源车道411和目标车道412的车道宽度。大多数情况下，可以假设源车道411和目标车道412两者具有相同的车道宽度。因此，车道宽度可以表示源车道411的中心线与目标车道412的中心线之间的距离。替代地，可以例如基于从传感器(例如，相机)获得的传感器数据测量源车道411的中心线与目标车道412的中心线之间的距离。ADV 400的当前状态至少包括ADV 400的当前速度和/或当前位置。

在一个实施方式中，车道移位比指的是源车道411的中心线与目标车道412的中心线之间的横向距离(X)和当前位置401与目标位置402之间的纵向距离(Y)的比。考虑到ADV400的当前速度(V)，可以基于ADV 400的当前速度(V)和从当前位置401到达目标位置402的期望车道改变时间(T)获得纵向距离(Y)，即，Y＝T*V。因此，可以通过移位比计算器321如下计算车道移位比(R)：

R＝X/Y＝X/(T*V)。

在一个实施方式中，如果ADV的当前速度V小于10米每秒(m/s)，则为了车道移位比计算目的，将ADV的速度指定为10m/s。因此，用于车道改变移位计算的最小速度被限制为至少10m/s。在一个实施方式中，期望的车道改变时间T的范围为大约2秒至5秒。在具体实施方式中，期望的车道改变时间T＝4秒。

一旦已经确定车道移位比R，则根据一个实施方式，调用移位校正计算器322以基于车道移位比计算车道移位校正(S)。可基于与规划周期相关的规划频率(A)计算车道移位校正S。如上所述，在规划周期或驾驶周期中执行轨迹规划过程。因此，大约每100毫秒(ms)(与大约10Hz对应)执行一次规划过程。在一个实施方式中，可以如下计算车道移位校正S：

S＝R/A＝X*(1/A)/(T*V)

一旦已经确定车道移位校正S，可以基于车道移位校正S通过至少横向移位车道改变轨迹的起始点来调整车道改变时间。例如，如果需要缩短车道改变时间(例如，加快车道改变)，则至少车道改变轨迹的起始点可以如图5A中所示那样朝向目标车道412移位。替代地，如图5B中所示，基于车道移位校正使整个轨迹横向移位。然后，移位的车道改变轨迹可以被提供至控制模块306。

响应于移位或修改的车道改变轨迹，控制模块306可以检测ADV400的与漂移误差类似的横向偏离。如上所述，控制模块306使用由规划模块305生成的轨迹作为参考以控制ADV尽可能近地跟随轨迹。当轨迹横向移位时，控制模块306检测到ADV的当前位置显著地“偏离”轨迹。控制模块306可认为此误差为漂移误差。因此，为了补偿以校正这种误差，控制模块306发出另外的转向控制命令或增加已经规划好的转向控制命令的转向角度以修改ADV的前进方向，从而试图将ADV移回成更接近轨迹，即，校正漂移误差。

在一个实施方式中，控制模块306生成一个或多个转向控制命令以朝向轨迹的移位方向修改ADV的前进方向，使得ADV根据轨迹的移位方向移动。例如，如果车道改变轨迹朝向目标车道412(例如，朝向左)移位，则控制模块306认为漂移误差与远离目标车道412(例如，朝向右)的车道移位校正对应。因此，控制模块306生成转向控制命令以使得ADV向左移动，这提供了更快且平滑的车道改变过程。另一方面，如果车道改变轨迹偏离目标车道412，则由于ADV的当前位置现在处于轨迹与目标车道之间(例如，在轨迹的左侧)，控制模块306将其视为朝向目标车道(例如，向左)的漂移误差。因此，控制模块306将生成一个或多个转向控制命令以驾驶ADV远离目标车道，从而尝试校正漂移误差(例如，使ADV向右转)，这提供了较慢的车道改变过程。

图6是示出根据本发明的一个实施方式的执行自动驾驶车辆的车道改变的过程的示例的流程图。过程600可由处理逻辑执行，处理逻辑可包括软件、硬件或它们的组合。例如，过程600可由规划模块305、控制模块306和/或车道改变移位校正模块308执行。参考图6，在操作601中，处理逻辑基于描述ADV周围的驾驶环境的感知数据确定ADV的用于将车道从源车道改变至目标车道的第一轨迹。在操作602中，处理逻辑基于车道配置和ADV的当前状态计算车道移位校正。车道配置包括至少表明源车道和/或目标车道的车道宽度的信息。ADV的当前状态至少包括ADV的当前位置和/或速度。在一个实施方式中，处理逻辑基于车道宽度、期望的车道改变时间和ADV的当前速度计算车道移位比。基于车道移位比和规划周期，计算车道移位校正。

在操作603中，基于车道移位校正至少修改车道改变轨迹的起始点。例如，基于车道移位校正至少横向移位轨迹的起始点。替代地，横向移位整个轨迹。在操作604中，处理逻辑根据修改的轨迹控制ADV，包括执行车道移位校正操作以将车道从源车道改变至目标车道。车道移位校正操作包括发出转向控制命令以修改ADV的前进方向，进而加快或减慢车道改变过程。例如，如果轨迹已经向左移位，则由于车辆位于轨迹的右侧上，因此处理逻辑可以解释车辆已经向右漂移。因此，处理逻辑生成转向控制命令以修改车辆的前进方向，从而使得车辆向左移动以试图更接近轨迹。在控制阶段期间执行的这种漂移校正进而改变了车道改变的速度和时间。

图7是示出根据一个实施方式的确定车道移位校正的过程的流程图。过程700可作为图6的操作602的一部分执行。参考图7，在操作701中，处理逻辑(例如，规划模块305)基于车道配置确定源车道和/或目标车道的车道宽度X，车道配置基于描述ADV周围的驾驶环境的感知数据而确定。如上所述，在大多数情况下，假设源车道和目标车道的车道宽度相同。换句话说，本文中用于车道改变目的的车道宽度的术语指的是源车道的中心线与目标车道的中心线之间的距离。在操作702中，处理逻辑基于ADV的当前状态确定ADV的当前速度V。在操作703中，处理逻辑基于车道宽度、ADV的当前速度和期望的车道改变时间T计算移位比R：R＝X/(T*V)。在操作704中，处理逻辑基于移位比并考虑规划频率A来计算车道移位校正S：S＝X*(1/A)/(T*V)。

应注意，如上文示出和描述的部件中的一些或全部可以在软件、硬件或其组合中实施。例如，此类部件可以实施为安装并存储在永久性存储装置中的软件，所述软件可以通过处理器(未示出)加载在存储器中并在存储器中执行以实施贯穿本申请所述的过程或操作。替代地，此类部件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8是示出可以与本公开的一个实施方式一起使用的数据处理系统的示例的框图。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，图1的感知与规划系统110或者服务器103至104中的任一项。系统1500可以包括许多不同的部件。这些部件可以实施为集成电路(IC)、集成电路的部分、分立电子装置或适用于电路板(诸如，计算机系统的主板或插入卡)的其它模块或者实施为以其它方式并入计算机系统的机架内的部件。

还应注意，系统1500旨在示出计算机系统的许多部件的高阶视图。然而，应当理解的是，某些实施例中可以具有附加的部件，此外，其它实施例中可以具有所示部件的不同布置。系统1500可以表示台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、服务器、移动电话、媒体播放器、个人数字助理(PDA)、智能手表、个人通信器、游戏装置、网络路由器或集线器、无线接入点(AP)或中继器、机顶盒或其组合。此外，虽然仅示出了单个机器或系统，但是术语“机器”或“系统”还应当被理解为包括单独地或共同地执行一个(或多个)指令集以执行本文所讨论的任何一种或多种方法的机器或系统的任何集合。

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。更具体地，处理器1501可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、超长指令字(VLIW)微处理器、或实施其它指令集的处理器、或实施指令集组合的处理器。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、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(其可以是低功率多核处理器套接口，诸如超低电压处理器)可以充当用于与所述系统的各种部件通信的主处理单元和中央集线器。这种处理器可以实施为片上系统(SoC)。处理器1501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。存储器1503可以存储包括由处理器1501或任何其它装置执行的指令序列的信息。例如，各种操作系统、装置驱动程序、固件(例如，输入输出基本系统或BIOS)和/或应用的可执行代码和/或数据可以加载到存储器1503中并由处理器1501执行。操作系统可以是任何类型的操作系统，例如，机器人操作系统(ROS)、来自

公司的

操作系统、来自苹果公司的Mac

来自

公司的

LINUX、UNIX，或者其它实时或嵌入式操作系统。

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WiFi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可以包括鼠标、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可以包括音频装置。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，摄像机)，所述成像处理子系统可以包括用于促进摄像机功能(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。

为了提供对诸如数据、应用、一个或多个操作系统等信息的永久性存储，大容量存储设备(未示出)也可以联接到处理器1501。在各种实施方式中，为了实现更薄且更轻的系统设计并且改进系统响应性，这种大容量存储设备可以经由固态装置(SSD)来实施。然而，在其它实施方式中，大容量存储设备可以主要使用硬盘驱动器(HDD)来实施，其中较小量的SSD存储设备充当SSD高速缓存以在断电事件期间实现上下文状态以及其它此类信息的非易失性存储，从而使得在系统活动重新启动时能够实现快速通电。另外，闪存装置可以例如经由串行外围接口(SPI)联接到处理器1501。这种闪存装置可以提供系统软件的非易失性存储，所述系统软件包括所述系统的BIOS以及其它固件。

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，模块、单元和/或逻辑1528)。处理模块/单元/逻辑1528可以表示上述部件中的任一个，例如规划模块305、控制模块306以及车道改变移位校正模块308。处理模块/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留在存储器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。处理模块/单元/逻辑1528还可以通过网络经由网络接口装置1505进行传输或接收。

计算机可读存储介质1509也可以用来永久性地存储以上描述的一些软件功能。虽然计算机可读存储介质1509在示例性实施方式中被示为单个介质，但是术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括存储所述一个或多个指令集的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库和/或相关联的高速缓存和服务器)。术语“计算机可读存储介质”还应当被认为包括能够存储或编码指令集的任何介质，所述指令集用于由机器执行并且使得所述机器执行本公开的任何一种或多种方法。因此，术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括但不限于固态存储器以及光学介质和磁性介质，或者任何其它非暂时性机器可读介质。

本文所述的处理模块/单元/逻辑1528、部件以及其它特征可以实施为分立硬件部件或集成在硬件部件(诸如，ASICS、FPGA、DSP或类似装置)的功能中。此外，处理模块/单元/逻辑1528可以实施为硬件装置内的固件或功能电路。此外，处理模块/单元/逻辑1528可以以硬件装置和软件部件的任何组合来实施。

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，具有更少部件或可能具有更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，并将所述数据变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。

本公开的实施方式还涉及用于执行本文中的操作的设备。这种计算机程序被存储在非暂时性计算机可读介质中。机器可读介质包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储信息的任何机构。例如，机器可读(例如，计算机可读)介质包括机器(例如，计算机)可读存储介质(例如，只读存储器(“ROM”)、随机存取存储器(“RAM”)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存存储器装置)。

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)、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。

本公开的实施方式并未参考任何特定的编程语言进行描述。应认识到，可以使用多种编程语言来实施如本文描述的本公开的实施方式的教导。

在以上的说明书中，已经参考本公开的具体示例性实施方式对本公开的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公开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

1.一种用于操作自动驾驶车辆的机器实施的方法，所述方法包括：

基于描述自动驾驶车辆周围的驾驶环境的感知数据，确定第一轨迹，所述第一轨迹用于使所述自动驾驶车辆将车道从源车道改变至目标车道；

基于所述源车道的车道配置和所述自动驾驶车辆的当前状态，计算车道移位校正，所述车道配置基于所述感知数据而确定；

基于所述车道移位校正，至少修改所述第一轨迹的起始点，以生成第二轨迹；以及

根据所述第二轨迹控制所述自动驾驶车辆将车道从所述源车道改变至所述目标车道，包括执行车道移位校正操作，

其中，基于所述源车道的车道配置和所述自动驾驶车辆的当前状态计算车道移位校正包括：

基于所述车道配置确定所述源车道的车道宽度X；

基于所述自动驾驶车辆的当前状态确定所述自动驾驶车辆的当前速度V；以及

基于所述源车道的车道宽度X和所述自动驾驶车辆的当前速度V，计算移位比，其中，所述车道移位校正基于所述移位比来计算。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述车道移位校正至少修改所述第一轨迹的起始点包括：基于所述车道移位校正，从所述自动驾驶车辆的当前位置横向移位所述第一轨迹的起始点。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，执行车道移位校正操作包括：

基于所述当前位置与所述第二轨迹的起始点之间的差，比较漂移误差；以及

基于所述漂移误差，生成转向控制命令，以修改所述自动驾驶车辆的前进方向。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述转向控制命令配置成朝向所述第一轨迹的起始点的移位方向改变所述自动驾驶车辆的前进方向。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

确定预期完成从所述源车道至所述目标车道的车道改变的时间T；以及

基于完成所述车道改变的预期时间，进一步计算所述移位比。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，针对基于预定规划频率A配置的多个规划周期中的每个执行生成所述第一轨迹，以及其中，基于所述预定规划频率，进一步计算所述车道移位校正。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，基于以下公式计算所述车道移位校正S：S＝X*(1/A)/(T*V)。

8.一种存储有指令的非暂时性机器可读介质，所述指令在由处理器执行时使所述处理器执行操作自动驾驶车辆的操作，所述操作包括：

基于描述自动驾驶车辆周围的驾驶环境的感知数据确定第一轨迹，所述第一轨迹用于使所述自动驾驶车辆将车道从源车道改变至目标车道；

基于所述源车道的车道配置和所述自动驾驶车辆的当前状态计算车道移位校正，所述车道配置基于所述感知数据而确定；

基于所述车道配置确定所述源车道的车道宽度X；

9.根据权利要求8所述的机器可读介质，其中，基于所述车道移位校正至少修改所述第一轨迹的起始点包括：基于所述车道移位校正，从所述自动驾驶车辆的当前位置横向移位所述第一轨迹的起始点。

10.根据权利要求9所述的机器可读介质，其中，执行车道移位校正操作包括：

基于所述漂移误差生成转向控制命令，以修改所述自动驾驶车辆的前进方向。

11.根据权利要求10所述的机器可读介质，其中，所述转向控制命令配置成朝向所述第一轨迹的起始点的移位方向改变所述自动驾驶车辆的前进方向。

12.根据权利要求8所述的机器可读介质，其中，所述操作还包括：

基于完成所述车道改变的预期时间进一步计算所述移位比。

13.根据权利要求12所述的机器可读介质，其中，针对基于预定规划频率A配置的多个规划周期中的每个执行生成所述第一轨迹，以及其中，基于所述预定规划频率进一步计算所述车道移位校正。

14.根据权利要求13所述的机器可读介质，其中，基于以下公式计算所述车道移位校正S：S＝X*(1/A)/(T*V)。

15.一种数据处理系统，包括：

处理器；以及

存储器，联接到所述处理器以存储指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行操作，所述操作包括：

基于描述自动驾驶车辆周围的驾驶环境的感知数据确定第一轨迹，所述第一轨迹用于使所述自动驾驶车辆将车道从源车道改变至目标车道，

基于所述源车道的车道配置和所述自动驾驶车辆的当前状态，计算车道移位校正，所述车道配置基于所述感知数据而确定，

基于所述车道移位校正，至少修改所述第一轨迹的起始点，以生成第二轨迹，以及

根据所述第二轨迹，控制所述自动驾驶车辆将车道从所述源车道改变至所述目标车道，包括执行车道移位校正操作，

基于所述车道配置确定所述源车道的车道宽度；

基于所述自动驾驶车辆的当前状态确定所述自动驾驶车辆的当前速度；以及

基于所述源车道的车道宽度和所述自动驾驶车辆的当前速度，计算移位比，其中，所述车道移位校正基于所述移位比来计算。

16.根据权利要求15所述的系统，其中，基于所述车道移位校正至少修改所述第一轨迹的起始点包括：基于所述车道移位，校正从所述自动驾驶车辆的当前位置横向移位所述第一轨迹的起始点。

17.根据权利要求16所述的系统，其中，执行车道移位校正操作包括：

基于所述漂移误差，生成转向控制命令以修改所述自动驾驶车辆的前进方向。

18.根据权利要求17所述的系统，其中，所述转向控制命令配置成朝向所述第一轨迹的起始点的移位方向改变所述自动驾驶车辆的前进方向。