CN111683851A - 用于自动驾驶的自反向车道的相互避开算法 - Google Patents
用于自动驾驶的自反向车道的相互避开算法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111683851A CN111683851A CN201880018176.6A CN201880018176A CN111683851A CN 111683851 A CN111683851 A CN 111683851A CN 201880018176 A CN201880018176 A CN 201880018176A CN 111683851 A CN111683851 A CN 111683851A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- lane
- self
- adv
- reversing
- reference line
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 38
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 25
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 19
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 18
- 230000008569 process Effects 0.000 description 17
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 6
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 5
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 4
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000005291 magnetic effect Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000010267 cellular communication Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 235000019800 disodium phosphate Nutrition 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000009429 electrical wiring Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 229910000078 germane Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 229910044991 metal oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000004706 metal oxides Chemical class 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000010076 replication Effects 0.000 description 1
- 230000004043 responsiveness Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000007790 scraping Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000010897 surface acoustic wave method Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- 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
- B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
-
- 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
- B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
- B60W30/09—Taking automatic action to avoid collision, e.g. braking and steering
-
- 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
- B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
- B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
- B60W30/0956—Predicting travel path or likelihood of collision the prediction being responsive to traffic or environmental parameters
-
- 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
- B60W30/10—Path keeping
-
- 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
- B60W30/10—Path keeping
- B60W30/12—Lane keeping
-
- 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
- B60W30/14—Adaptive cruise control
-
- 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
- B60W30/18036—Reversing
-
- 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
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
-
- 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
- B60W60/0015—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
- G01C21/3804—Creation or updating of map data
- G01C21/3807—Creation or updating of map data characterised by the type of data
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/161—Decentralised systems, e.g. inter-vehicle communication
- G08G1/163—Decentralised systems, e.g. inter-vehicle communication involving continuous checking
-
- 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
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0001—Details of the control system
- B60W2050/0002—Automatic control, details of type of controller or control system architecture
- B60W2050/0004—In digital systems, e.g. discrete-time systems involving sampling
- B60W2050/0005—Processor details or data handling, e.g. memory registers or chip architecture
-
- 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
- B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
- B60W2552/05—Type of road, e.g. motorways, local streets, paved or unpaved roads
-
- 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
- B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
- B60W2552/10—Number of lanes
-
- 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
- B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
- B60W2552/53—Road markings, e.g. lane marker or crosswalk
-
- 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
-
- 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
- B60W2554/402—Type
- B60W2554/4026—Cycles
-
- 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
- B60W2554/402—Type
- B60W2554/4029—Pedestrians
-
- 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
- B60W2556/40—High definition maps
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Transportation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
Abstract
根据各种实施方式,提供了由ADV使用以避开自反向车道中的进入对象的系统和方法。在实施方式中,ADV在进入自反向车道之前确定自反向车道具有预定宽度。在进入自反向车道后,ADV可以跟随位于自反向车道的中心处的第一参考线。响应于检测到进入对象,ADV通过临时修改高分辨率地图在自反向车道中创建替代车道。随后,ADV跟随替代车道中的第二参考线以避开进入对象。响应于检测到进入对象已经通过且自反向车道通畅,ADV可以驶回自反向车道的中心,以继续跟随自反向车道中的第一参考线。
Description
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在自动驾驶期间避开(nudging)自反向车道中的驶入车辆的方法。
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和高分辨率的地图导航到各个位置,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。
自动驾驶车辆(ADV)依赖于各种模块和高分辨率地图中的车道标记来规划轨迹。在高分辨率的地图中的一些特殊道路段中,单车道中的车道车辆可以在两个方向上行进。一个这样的示例是自反向车道,其不具有用于使ADV循路的车道标记,并且ADV可能在单车道中随时遇到进入对象。由于这些特殊道路段在高分辨率地图中通常不常见,因此修改ADV中的经过良好测试的模块以导航通过这些特殊道路段将不具有成本效益。
发明内容
在本公开的方面中,本公开的实施方式提供了一种由自动驾驶车辆(ADV)避开进入对象的计算机实施的方法,该方法包括:由ADV检测自反向车道中的进入对象,其中ADV正跟随自反向车道中的第一参考线;创建临时车道,该临时车道具有位于临时车道的中心的第二参考线;跟随第二条参考线以避开进入对象;确定进入对象已经通过且自反向车道通畅;以及响应于确定第一车道畅通,驶回自反向车道的中心以继续跟随第一参考线。
在本公开的另一方面中,本公开的实施方式提供了一种存储有用于由自动驾驶车辆(ADV)避开进入对象的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处理器执行操作,所述操作包括:由ADV确定自反向车道中的进入对象,其中ADV正跟随自反向车道中的第一参考线;创建临时车道和临时车道中的第二参考线;跟随第二参考线以避开进入对象;确定进入对象已经通过且自反向车道通畅;以及响应于确定自反向车道畅通,继续跟随第一参考线。
在本公开的另一方面中,本公开的实施方式提供了一种数据处理系统,该系统包括处理器;以及存储器,联接到处理器以存储指令,所述指令在由处理器执行时使处理器执行由自动驾驶车辆(ADV)避开进入对象的操作,所述操作包括:由ADV确定自反向车道中的进入对象,其中ADV正跟随自反向车道中的第一参考线;创建临时车道,该临时车道具有位于临时车道的中心的第二参考线;跟随第二参考线以避开进入对象;确定进入对象已经通过且自反向车道通畅;以及响应于确定自反向车道畅通,继续跟随第一参考线。
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,附图中的相同的附图标记指代相似的元件。
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。
图4示出了根据实施方式的用于避开自反向车道中的驶入车辆的系统。
图5A至图5B示出了根据实施方式的避开自反向车道中的驶入车辆的示例过程。
图6是示出根据实施方式的避开自反向车道中的驶入车辆的示例性过程的流程图。
图7是示出可以与一个实施方式一起使用的数据处理系统的示例的框图。
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“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。
根据各种实施方式,提供了由ADV使用以避开自反向车道中的进入对象的系统和方法。在实施方式中,ADV在进入自反向车道之前确定自反向车道具有预定宽度。在进入自反向车道后,ADV可以跟随自反向车道的中心处的第一参考线。响应于检测到进入对象,ADV通过临时修改高分辨率地图在自反向车道中创建替代车道。随后,ADV跟随替代车道中的第二参考线以避开进入对象。响应于检测到进入对象已经通过并且自反向车道通畅,ADV可以驶回自反向车道的中心,以继续跟随自反向车道中的第一参考线。
在实施方式中,在ADV用来生成轨迹的高分辨率地图中创建临时车道。通过以相对于自反向车道的车道边界的预定角度产生临时车道边界来创建临时车道。当检测到自反向车道通畅时,ADV可以跟随第三参考线驶回自反向车道的中心以继续跟随第一参考线。
在实施方式中,在进入自反向车道之前,ADV可以确定自反向车道的宽度是否大于ADV的宽度、进入对象的宽度以及预定的缓冲宽度的总和。尽管本公开的一些实施方式使用驶入车辆作为进入对象的示例进行描述,但是进入对象可以是自行车、摩托车、行人或其他类型的对象。
本文中描述的本发明的实施方式可以提供用于避开自反向车道中的驶入车辆而不修改ADV中使用的规划算法的机制。代替地,当ADV进入自反向车道时,可以调用单独的模块以通过动态更新高分辨率地图来避开驶入车辆。如本文中所使用的,避开障碍物意味着采取行动以避免与障碍物碰撞或避免接触障碍物。避开动作的一个示例是在高速公路上错车。
自动驾驶车辆
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。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)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由车辆的传感器捕获的所发出的驾驶命令(例如,油门命令、制动命令和转向命令)以及车辆的响应(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针对各种目的生成或训练规则集、算法和/或预测模型124,包括用于驶入车辆的互相避开的算法。然后可以将算法124上传到ADV上以在自动驾驶期间实时使用。
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、路线制定模块307和相互避开模块309。
模块301至309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309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、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。车道配置包括描述一个或多个车道的信息,诸如例如车道的形状(例如,直线或弯曲)、车道的宽度、道路中的车道数量、单向车道或双向车道、合并车道或分离车道、离开车道等。
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。
基于针对所感知到的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)。即,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(也被称为行驶周期)(诸如,例如,在每100毫秒(ms)的时间间隔中)中执行规划阶段。针对规划周期或行驶周期中的每一个,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影响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。
相互避开模块309可以通过仅通过修改高分辨率地图创建临时车道和反向车道来实现避开自反向车道中的进入对象的过程。相互避开模块309可以实现或集成为规划模块305的一部分。
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公开所述的过程或操作。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。
避开自反向车道中的驶入车辆
图4示出了根据实施方式的用于避开自反向车道中的驶入车辆的系统。如图4中所示,可以在ADV中设置相互避开模块309,相互避开模块309用于在ADV进入自反向车道时规划轨迹。在一个实施方式中,规划模块305可以根据高分辨率地图检测到ADV已经进入自反向车道,并且可以将ADV的轨迹规划传送到相互避开模块309。在ADV离开自反向车道之后,可以再次将轨迹规划传送至规划模块305。
在一个实施方式中,响应于ADV确定自反向车道的宽度超过预定限制,ADV可以进入自反向车道。在一个示例中,预定限制可以是ADV的宽度的两倍加上固定值(例如,1米),并且该预定限制可以基于随时间收集的交通数据来调整。
在一个实施方式中,相互避开模块309可以使用临时修改的地图来实现避开自反向车道中的进入对象的过程。尽管该附图使用驶入车辆作为进入对象的示例,但是本文中描述的过程可以类似地用于避开自反向车道中的其他类型的对象,例如摩托车和自行车。
在实施方式中,ADV在进入自反向车道之后可以跟随车道中心处的第一参考线。响应于检测到进入对象,ADV可以临时修改存储在地图和路线信息数据库311中的高分辨率度地图,以在自反向车道中创建替代车道403。随后,ADV可以跟随替代车道403的中心处的第二参考线。还可以修改高分辨率地图以创建驶回车道405,以供ADV在进入对象已经通过并且自反向车道通畅时驶回自反向车道的中心。
图5A至图5B示出了根据实施方式的避开自反向车道中的驶入车辆的示例过程。在图5A中,自反向车道边界A 505和自反向车道边界B 507标记自服务车道,其中主ADV(也称为自我ADV)501通过跟随主参考线513在自反向车道的中心处行进。当检测到自反向车道中的驶入车辆503时,主ADV 501可以确定自反向车道的宽度是否超过预定阈值,例如,预定阈值为主ADV 501的宽度、驶入车辆503的宽度和/或安全缓冲区(例如,1米)的总和。如果自反向车道的宽度不超过阈值,则主ADV可以退出自反向车道。然而,如果自反向车道的宽度超过阈值,则主ADV中的相互避开模块可以修改主ADV正使用的高分辨率地图以生成临时车道,该临时车道可以具有作为一条车道边界的临时车道边界511以及作为另一条车道边界的自反向车道边界B 507。当创建临时车道511时,相互避开模块可以同时在临时车道的中心处创建第二参考线515。
在实施方式中,可以使用避开角度(例如,30°)509来创建临时车道。因此,主ADV需要朝向自反向车道边界B507转动避开角度以跟随第二参考线515。在实施方式中,避开角度是基于过去的数据确定的,并且如果历史数据显示另一角度可能更合适时,避开角度可以改变到另一角度。
在图5B中,驶入车辆505已经通过主ADV 501,并且对于主ADV501来说,自反向车道通畅。主ADV 501将返回到自反向车道的中心以继续跟随主参考线513。如图5B中所示,相互避开模块可以创建由临时车道边界519和第二参考线515标记的驶回车道。当创建驶回车道时,可以同时创建驶回参考线516,以使主ADV跟随以朝向主参考线513行驶。在一个实施方式中,可以以驶回角度517创建临时车道边界519。在一个实施方式中,驶回角度可以与图5A中描述的避开角度508相同。
在实施方式中,在主ADV离开自反向车道之后,ADV的轨迹规划可以再次传回至常规规划模块,例如图4中的规划模块304。
图6是示出根据实施方式的避开自反向车道中的驶入车辆的示例性过程的流程图。过程600可以由处理逻辑执行,处理逻辑可以包括硬件(例如,电路、专用逻辑、可编程逻辑、处理器、处理装置、中央处理单元(CPU),片上系统(SoC)等)、软件(例如,在处理装置上运行/执行的指令),固件(例如,微代码)或其组合。在一些实施方式中,过程600可以由图3A和图3B中所示的感知模块302、规划模块305、路线制定模块307和相互避开模块309中的一个或多个来执行。
参考图6,在操作601中,ADV检测自反向车道中的进入对象,其中ADV通过跟随自反向车道的中心处的参考线而行进。进入对象正朝向ADV行驶,并且该进入对象的宽度加上ADV的宽度以及预定的缓冲宽度不会超过自反向车道的宽度。否则,ADV可能需要退出自反向车道以避免刮擦进入对象或与进入对象碰撞,该对象可以是车辆、自行车或行人。
在操作603中,ADV通过临时修改ADV正使用以生成轨迹的高分辨率地图来创建临时车道。可以以相对于自反向车道的边界的避开角度创建临时车道。在创建临时车道时,ADV同时在临时车道的中心处创建第二参考线。
在操作605中,ADV以预定的避开角度转弯以跟随第二参考线。可以基于历史数据确定避开角度。在一个示例中,避开角度为30°。在操作607中,ADV确定进入对象已成功避开并且自反向车道是畅通的。
在操作609中,ADV可以返回到自反向车道的中心以继续跟随第一参考线。在实施方式中,ADV可以创建驶回车道,驶回车道的中心处具有便于ADV跟随以返回到自反向车道的中心的第三参考线。可以以驶回角度609创建临时车道边界611。在一个实施方式中,驶回角度可以与避开角度相同。
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公开所述的过程或操作。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7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3A的互相避开模块309。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,某些实施方式中可以具有附加的部件,此外,其它实施方式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和控制模块306以及虚拟车辆模块309。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发明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)
1.一种由自动驾驶车辆(ADV)避开进入对象的计算机实施方法,所述方法包括:
由所述ADV检测自反向车道中的进入对象,其中,所述ADV正跟随所述自反向车道中的第一参考线;
创建临时车道,所述临时车道具有位于所述临时车道的中心的第二参考线;
跟随所述第二条参考线以避开所述进入对象;
确定所述进入对象已经经过且所述自反向车道通畅;以及
响应于确定所述第一车道畅通,驶回所述自反向车道的中心以继续跟随所述第一参考线。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括在创建所述临时车道以避开所述进入对象之前,确定所述自反向车道的宽度宽于所述ADV的宽度、所述进入对象的宽度和预定缓冲区的宽度的总和。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,通过修改所述ADV用于生成轨迹的高分辨率地图来创建所述临时车道。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,通过以相对于所述自反向车道的车道边界的预定角度生成临时车道边界来创建所述临时车道。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述ADV确定所述自反向车道通畅之后,所述ADV跟随第三参考线驶回所述自反向车道的中心。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一参考线位于所述自反向车道的中心,以及所述第二参考线位于所述临时车道的中心。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述ADV在进入所述自反向车道之前确定所述自反向车道具有预定宽度。
8.根据权利要求1所述的方法,其中,所述进入对象是车辆、自行车、摩托车或行人中的一种。
9.一种存储有用于由自动驾驶车辆(ADV)避开进入对象的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,所述操作包括:
由所述ADV确定自反向车道中的进入对象,其中,所述ADV正跟随所述自反向车道中的第一参考线;
创建临时车道和所述临时车道的中的第二参考线;
跟随所述第二条参考线以避开所述进入对象;
确定所述进入对象已经经过且所述自反向车道通畅;以及
响应于确定所述自反向车道畅通,继续跟随所述第一参考线。
10.根据权利要求9所述的机器可读介质,还包括在创建所述临时车道以避开所述进入对象之前,确定所述自反向车道的宽度宽于所述ADV的宽度、所述进入对象的宽度和预定缓冲区的宽度的总和。
11.根据权利要求9所述的机器可读介质,其中,通过修改所述ADV用于生成轨迹的高分辨率地图来创建所述临时车道。
12.根据权利要求11所述的机器可读介质,其中,通过以相对于所述自反向车道的车道边界的预定角度生成临时车道边界来创建所述临时车道。
13.根据权利要求9所述的机器可读介质,其中,在所述ADV确定所述自反向车道通畅之后,所述ADV跟随第三参考线驶回所述自反向车道的中心。
14.根据权利要求9所述的机器可读介质,其中,所述第一参考线位于所述自反向车道的中心,以及所述第二参考线位于所述临时车道的中心。
15.根据权利要求1所述的机器可读介质,其中,所述ADV在进入所述自反向车道之前确定所述自反向车道具有预定宽度。
16.根据权利要求9所述的机器可读介质,其中,所述进入对象是车辆、自行车、摩托车或行人中的一种。
17.一种数据处理系统,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由自动驾驶车辆(ADV)避开进入对象的操作,所述操作包括:
由所述ADV确定自反向车道中的进入对象,其中,所述ADV正跟随所述自反向车道中的第一参考线,
创建临时车道,所述临时车道具有位于所述临时车道的中心处的第二参考线,
跟随所述第二条参考线以避开所述进入对象,
确定所述进入对象已经经过且所述自反向车道通畅,以及
响应于确定所述自反向车道畅通,继续跟随所述第一参考线。
18.根据权利要求17所述的系统,还包括在创建所述临时车道以避开所述进入对象之前,确定所述自反向车道的宽度宽于所述ADV的宽度、所述进入对象的宽度和预定缓冲区的宽度的总和。
19.根据权利要求17所述的系统,其中,通过修改所述ADV用于生成轨迹的高分辨率地图来创建所述临时车道。
20.根据权利要求17所述的系统,其中,通过修改所述ADV用于生成轨迹的高分辨率的地图来创建所述临时车道。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/CN2018/123896 WO2020132942A1 (en) | 2018-12-26 | 2018-12-26 | A mutual nudge algorithm for self-reverse lane of autonomous driving |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111683851A true CN111683851A (zh) | 2020-09-18 |
CN111683851B CN111683851B (zh) | 2023-09-12 |
Family
ID=71128462
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201880018176.6A Active CN111683851B (zh) | 2018-12-26 | 2018-12-26 | 用于自动驾驶的自反向车道的相互避开算法 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11084503B2 (zh) |
EP (1) | EP3697656B1 (zh) |
JP (1) | JP6935507B2 (zh) |
KR (1) | KR102223350B1 (zh) |
CN (1) | CN111683851B (zh) |
WO (1) | WO2020132942A1 (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113341969A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-09-03 | 江苏徐工工程机械研究院有限公司 | 用于矿用卡车的交通控制系统及其方法 |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11554779B2 (en) * | 2019-11-25 | 2023-01-17 | Hyundai Mobis Co., Ltd. | Apparatus and method for controlling backward driving of vehicle |
GB2596605A (en) * | 2020-07-03 | 2022-01-05 | Sony Europe Bv | Methods and systems for collision mitigation |
Citations (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE10345802A1 (de) * | 2003-09-30 | 2005-04-14 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Fahrspurerkennung für ein Fahrzeug |
JP2010083314A (ja) * | 2008-09-30 | 2010-04-15 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車両の運転支援装置 |
JP2010163164A (ja) * | 2010-02-19 | 2010-07-29 | Hitachi Automotive Systems Ltd | 走行支援装置 |
DE102009020647A1 (de) * | 2009-05-08 | 2010-11-18 | Daimler Ag | Verfahren zur Kollisionsvermeidung oder Kollisionsfolgenminderung für ein Kraftfahrzeug |
JP2011186878A (ja) * | 2010-03-10 | 2011-09-22 | Nissan Motor Co Ltd | 移動体走行経路生成装置 |
JP2012117505A (ja) * | 2010-12-02 | 2012-06-21 | Fujitec:Kk | ガス燃料供給装置 |
DE102012005245A1 (de) * | 2012-03-14 | 2012-09-20 | Daimler Ag | Unterstützen eines Fahrers eines Kraftfahrzeugs bei einem Überholvorgang |
DE102012004791A1 (de) * | 2012-03-07 | 2013-09-12 | Audi Ag | Verfahren zum Warnen des Fahrers eines Kraftfahrzeugs vor einer sich anbahnenden Gefahrensituation infolge eines unbeabsichtigten Driftens auf eine Gegenverkehrsfahrspur |
CN103403778A (zh) * | 2011-02-28 | 2013-11-20 | 丰田自动车株式会社 | 行驶支援装置及方法 |
DE102013016906A1 (de) * | 2013-10-11 | 2014-07-03 | Daimler Ag | Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeuges |
EP2806288A1 (en) * | 2013-05-24 | 2014-11-26 | Advanced Scientific Concepts, Inc. | Automotive auxiliary ladar sensor |
DE102013009543A1 (de) * | 2013-06-07 | 2014-12-11 | Audi Ag | Geisterfahrererkennung |
CN104334427A (zh) * | 2012-05-24 | 2015-02-04 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于避免或者减轻车辆与障碍物的碰撞的方法和设备 |
CN104756175A (zh) * | 2012-10-30 | 2015-07-01 | 丰田自动车株式会社 | 车辆的安全装置 |
JP2015232866A (ja) * | 2014-05-13 | 2015-12-24 | 株式会社日本自動車部品総合研究所 | 経路生成装置 |
DE102016012376A1 (de) * | 2016-10-15 | 2017-06-01 | Daimler Ag | Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeugs und Fahrerassistenzvorrichtung |
US20170236422A1 (en) * | 2014-09-29 | 2017-08-17 | Hitachi Construction Machinery Co., Ltd. | Obstacle avoidance system |
US20180059672A1 (en) * | 2016-08-29 | 2018-03-01 | Baidu Usa Llc | Method and system to construct surrounding environment for autonomous vehicles to make driving decisions |
US20180099676A1 (en) * | 2015-03-31 | 2018-04-12 | Aisin Aw Co., Ltd. | Autonomous driving assistance system, autonomous driving assistance method, and computer program |
US20180105152A1 (en) * | 2016-10-19 | 2018-04-19 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Lane departure suppressing apparatus |
CN107941226A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-04-20 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于生成车辆的方向引导线的方法和装置 |
JP2018081536A (ja) * | 2016-11-17 | 2018-05-24 | 三菱電機株式会社 | 運転支援システム、運転支援方法およびプログラム |
WO2018165199A1 (en) * | 2017-03-07 | 2018-09-13 | nuTonomy Inc. | Planning for unknown objects by an autonomous vehicle |
WO2018164136A1 (ja) * | 2017-03-07 | 2018-09-13 | 株式会社デンソー | 走行制御装置 |
WO2018179252A1 (ja) * | 2017-03-30 | 2018-10-04 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置及び車両制御方法 |
Family Cites Families (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8392064B2 (en) * | 2008-05-27 | 2013-03-05 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Systems, methods and devices for adaptive steering control of automotive vehicles |
JP5135321B2 (ja) * | 2009-11-13 | 2013-02-06 | 株式会社日立製作所 | 自律走行装置 |
US8977419B2 (en) * | 2010-12-23 | 2015-03-10 | GM Global Technology Operations LLC | Driving-based lane offset control for lane centering |
KR101786542B1 (ko) * | 2011-06-10 | 2017-11-16 | 현대모비스 주식회사 | 차량의 충돌회피 제어방법 |
DE102013012324A1 (de) * | 2013-07-25 | 2015-01-29 | GM Global Technology Operations LLC (n. d. Ges. d. Staates Delaware) | Verfahren und Vorrichtung zur Fahrwegfindung |
CN106660552B (zh) * | 2014-08-11 | 2019-03-08 | 日产自动车株式会社 | 行驶控制装置及行驶控制方法 |
DE102014222058A1 (de) * | 2014-10-29 | 2016-05-04 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Betreiben einer Fahrassistenzfunktion |
WO2016126317A1 (en) * | 2015-02-06 | 2016-08-11 | Delphi Technologies, Inc. | Method of automatically controlling an autonomous vehicle based on electronic messages from roadside infrastructure of other vehicles |
KR20170014164A (ko) * | 2015-07-29 | 2017-02-08 | 주식회사 만도 | 차량 제어 방법 및 그 장치 |
KR101714273B1 (ko) * | 2015-12-11 | 2017-03-08 | 현대자동차주식회사 | 자율 주행 시스템의 경로 제어 방법 및 그 장치 |
US10308246B1 (en) * | 2016-01-22 | 2019-06-04 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle signal control |
DE102016005884A1 (de) * | 2016-05-12 | 2017-11-16 | Adam Opel Ag | Fahrerassistenzsystem |
JP6686871B2 (ja) * | 2016-12-26 | 2020-04-22 | トヨタ自動車株式会社 | 自動運転システム |
CN106527452B (zh) * | 2016-12-30 | 2019-11-05 | 广州汽车集团股份有限公司 | 一种无人驾驶汽车遇障时运动路径规划方法及系统 |
JP7471045B2 (ja) * | 2017-03-10 | 2024-04-19 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置及び情報処理方法 |
WO2018175441A1 (en) * | 2017-03-20 | 2018-09-27 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Navigation by augmented path prediction |
US11173897B2 (en) * | 2017-04-07 | 2021-11-16 | Steering Solutions Ip Holding Corporation | Vehicle safety system |
US11254329B2 (en) * | 2017-04-24 | 2022-02-22 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Systems and methods for compression of lane data |
WO2018216177A1 (ja) * | 2017-05-25 | 2018-11-29 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置 |
JP6704876B2 (ja) * | 2017-06-02 | 2020-06-03 | 本田技研工業株式会社 | 自動走行制御システム |
KR102064223B1 (ko) * | 2017-07-12 | 2020-02-11 | 엘지전자 주식회사 | 차량용 주행 시스템 및 차량 |
US10331135B2 (en) * | 2017-11-22 | 2019-06-25 | GM Global Technology Operations LLC | Systems and methods for maneuvering around obstacles in autonomous vehicles |
-
2018
- 2018-12-26 JP JP2019555192A patent/JP6935507B2/ja active Active
- 2018-12-26 WO PCT/CN2018/123896 patent/WO2020132942A1/en unknown
- 2018-12-26 KR KR1020197029097A patent/KR102223350B1/ko active IP Right Grant
- 2018-12-26 EP EP18908265.4A patent/EP3697656B1/en active Active
- 2018-12-26 US US16/314,339 patent/US11084503B2/en active Active
- 2018-12-26 CN CN201880018176.6A patent/CN111683851B/zh active Active
Patent Citations (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE10345802A1 (de) * | 2003-09-30 | 2005-04-14 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Fahrspurerkennung für ein Fahrzeug |
JP2010083314A (ja) * | 2008-09-30 | 2010-04-15 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車両の運転支援装置 |
DE102009020647A1 (de) * | 2009-05-08 | 2010-11-18 | Daimler Ag | Verfahren zur Kollisionsvermeidung oder Kollisionsfolgenminderung für ein Kraftfahrzeug |
JP2010163164A (ja) * | 2010-02-19 | 2010-07-29 | Hitachi Automotive Systems Ltd | 走行支援装置 |
JP2011186878A (ja) * | 2010-03-10 | 2011-09-22 | Nissan Motor Co Ltd | 移動体走行経路生成装置 |
JP2012117505A (ja) * | 2010-12-02 | 2012-06-21 | Fujitec:Kk | ガス燃料供給装置 |
JPWO2012117505A1 (ja) * | 2011-02-28 | 2014-07-07 | トヨタ自動車株式会社 | 走行支援装置及び方法 |
CN103403778A (zh) * | 2011-02-28 | 2013-11-20 | 丰田自动车株式会社 | 行驶支援装置及方法 |
DE102012004791A1 (de) * | 2012-03-07 | 2013-09-12 | Audi Ag | Verfahren zum Warnen des Fahrers eines Kraftfahrzeugs vor einer sich anbahnenden Gefahrensituation infolge eines unbeabsichtigten Driftens auf eine Gegenverkehrsfahrspur |
DE102012005245A1 (de) * | 2012-03-14 | 2012-09-20 | Daimler Ag | Unterstützen eines Fahrers eines Kraftfahrzeugs bei einem Überholvorgang |
CN104334427A (zh) * | 2012-05-24 | 2015-02-04 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于避免或者减轻车辆与障碍物的碰撞的方法和设备 |
CN104756175A (zh) * | 2012-10-30 | 2015-07-01 | 丰田自动车株式会社 | 车辆的安全装置 |
EP2806288A1 (en) * | 2013-05-24 | 2014-11-26 | Advanced Scientific Concepts, Inc. | Automotive auxiliary ladar sensor |
DE102013009543A1 (de) * | 2013-06-07 | 2014-12-11 | Audi Ag | Geisterfahrererkennung |
DE102013016906A1 (de) * | 2013-10-11 | 2014-07-03 | Daimler Ag | Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeuges |
JP2015232866A (ja) * | 2014-05-13 | 2015-12-24 | 株式会社日本自動車部品総合研究所 | 経路生成装置 |
US20170236422A1 (en) * | 2014-09-29 | 2017-08-17 | Hitachi Construction Machinery Co., Ltd. | Obstacle avoidance system |
US20180099676A1 (en) * | 2015-03-31 | 2018-04-12 | Aisin Aw Co., Ltd. | Autonomous driving assistance system, autonomous driving assistance method, and computer program |
US20180059672A1 (en) * | 2016-08-29 | 2018-03-01 | Baidu Usa Llc | Method and system to construct surrounding environment for autonomous vehicles to make driving decisions |
DE102016012376A1 (de) * | 2016-10-15 | 2017-06-01 | Daimler Ag | Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeugs und Fahrerassistenzvorrichtung |
US20180105152A1 (en) * | 2016-10-19 | 2018-04-19 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Lane departure suppressing apparatus |
JP2018081536A (ja) * | 2016-11-17 | 2018-05-24 | 三菱電機株式会社 | 運転支援システム、運転支援方法およびプログラム |
WO2018165199A1 (en) * | 2017-03-07 | 2018-09-13 | nuTonomy Inc. | Planning for unknown objects by an autonomous vehicle |
WO2018164136A1 (ja) * | 2017-03-07 | 2018-09-13 | 株式会社デンソー | 走行制御装置 |
WO2018179252A1 (ja) * | 2017-03-30 | 2018-10-04 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置及び車両制御方法 |
CN107941226A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-04-20 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于生成车辆的方向引导线的方法和装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
LEVULIS, SJ等: "Effects of oncoming vehicle size on overtaking judgments", ACCIDENT ANALYSIS AND PREVENTION, vol. 82, pages 163 - 170 * |
周慧子;胡学敏;陈龙;田梅;熊豆;: "面向自动驾驶的动态路径规划避障算法", no. 03 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113341969A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-09-03 | 江苏徐工工程机械研究院有限公司 | 用于矿用卡车的交通控制系统及其方法 |
WO2022077937A1 (zh) * | 2021-06-01 | 2022-04-21 | 江苏徐工工程机械研究院有限公司 | 用于矿用卡车的交通控制系统及其方法 |
CN113341969B (zh) * | 2021-06-01 | 2023-12-08 | 江苏徐工工程机械研究院有限公司 | 用于矿用卡车的交通控制系统及其方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2020132942A1 (en) | 2020-07-02 |
JP2021511236A (ja) | 2021-05-06 |
US20210179134A1 (en) | 2021-06-17 |
EP3697656B1 (en) | 2021-07-28 |
KR20200083942A (ko) | 2020-07-09 |
EP3697656A4 (en) | 2020-08-26 |
KR102223350B1 (ko) | 2021-03-04 |
CN111683851B (zh) | 2023-09-12 |
US11084503B2 (en) | 2021-08-10 |
EP3697656A1 (en) | 2020-08-26 |
JP6935507B2 (ja) | 2021-09-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110667591B (zh) | 用于自动驾驶车辆的规划驾驶感知系统 | |
CN110239562B (zh) | 自动驾驶车辆的基于周围车辆行为的实时感知调整与驾驶调适 | |
CN110389583B (zh) | 生成自动驾驶车辆的轨迹的方法 | |
CN109489673B (zh) | 用于自动驾驶车辆的数据驱动地图更新系统 | |
CN110389580B (zh) | 用于规划自动驾驶车辆的路径的漂移校正的方法 | |
CN108891417B (zh) | 用于操作自动驾驶车辆的方法及数据处理系统 | |
CN108733046B (zh) | 用于自动驾驶车辆的轨迹重新规划的系统和方法 | |
CN110597243B (zh) | 自动驾驶车辆的基于v2x通信的车辆车道系统 | |
CN110621541B (zh) | 用于生成轨迹以操作自动驾驶车辆的方法和系统 | |
CN110794823A (zh) | 预测自动驾驶车辆的对象移动的方法和系统 | |
CN111076732A (zh) | 基于车辆行驶的轨迹标记和生成高清地图的标记方案 | |
CN110727267A (zh) | 具有冗余超声雷达的自动驾驶车辆 | |
CN109491378B (zh) | 自动驾驶车辆的基于道路分段的路线引导系统 | |
CN111247495A (zh) | 用于自动驾驶车辆的低速场景的行人交互系统 | |
CN111824139A (zh) | 用于预测与自动驾驶车辆相关的运动对象的运动的方法 | |
CN111857118B (zh) | 对停车轨迹分段以控制自动驾驶车辆停车 | |
WO2018232681A1 (en) | TRAFFIC PREDICTION BASED ON CARD IMAGES FOR AUTONOMOUS DRIVING | |
CN111856923A (zh) | 加速对复杂驾驶场景的规划的参数学习的神经网络方法 | |
CN111712417A (zh) | 用于自动驾驶车辆的、基于隧道的规划系统 | |
CN111615476A (zh) | 用于自动驾驶车辆的基于螺旋曲线的竖直停车规划系统 | |
CN111615618A (zh) | 用于自动驾驶车辆的高速规划的基于多项式拟合的参考线平滑方法 | |
WO2020132938A1 (en) | Methods for obstacle filtering for non-nudge planning system in autonomous driving vehicle | |
CN111328385A (zh) | 用于自动驾驶车辆的基于螺旋路径的三点转弯规划 | |
CN111103876A (zh) | 自动驾驶车辆的基于雷达通信的扩展感知 | |
CN111328313A (zh) | 用于自动驾驶车辆的控制占主导的三点转弯规划 |
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 |