CN113165649B - 控制车辆通过多车道转弯的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本技术涉及控制自动驾驶车辆(100)通过多车道转弯。在一个示例中，可以接收与在多车道转弯的车道(161、162、461、462)中的自动驾驶车辆的位置、自动驾驶车辆的轨迹(480、580)相对应的数据以及与自动驾驶车辆附近的物体的位置相对应的数据。基于自动驾驶车辆在车道中的位置相对于物体的位置，可以确定自动驾驶车辆是定位为车道中的第一车辆或定位在车道中的另一车辆之后。基于自动驾驶车辆是定位为车道中的第一车辆或定位在车道中的另一车辆之后，可以调整自动驾驶车辆通过车道的轨迹。自动驾驶车辆可以基于所调整的轨迹(481、581)来控制。

Description

控制车辆通过多车道转弯的方法和系统

相关申请的交叉引用

本申请要求于2018年10月19日提交的申请号为16/165,114的优先权，其公开内容通过引用并入本文。

技术领域

本申请涉及控制车辆通过多车道转弯的方法和系统。

背景技术

诸如不需要人类驾驶员的车辆的自动驾驶车辆可用于帮助将乘客或物品从一个地点运输到另一地点。这样的车辆可以在完全自动模式下操作，其中乘客可以提供一些初始输入，诸如接送或目的地地点，而自动驾驶车辆将自身操纵到该地点。为了安全地执行此操作，这些车辆必须能够探测和识别环境中的物体并快速对其做出反应。通常，这些物体是从可以由诸如激光雷达、雷达或相机的传感器感知的信息中识别出的。

在某些情况下，对自动驾驶车辆附近的其他车辆的探测和识别对于将自动驾驶车辆安全地操纵到其目的地是至关重要的。例如，自动驾驶车辆的轨迹可能会受到其他车辆在自动驾驶车辆周围行驶的活动的影响。因此，能够探测并响应这样的活动对于确保安全有效的自动驾驶体验尤为重要。

发明内容

该技术通常涉及一种用于控制通过多车道转弯的自动驾驶车辆的方法。该方法可以包括：由一个或多个处理器接收与自动驾驶车辆在多车道转弯的车道中的位置及自动驾驶车辆的轨迹相对应的数据；由一个或多个处理器接收与自动驾驶车辆附近的物体的位置相对应的数据；基于自动驾驶车辆在车道中的位置相对于物体的位置，确定自动驾驶车辆是被定位为车道中的第一车辆或被定位在车道中的另一车辆之后；基于自动驾驶车辆是被定位为车道中的第一车辆或被定位在车道中的另一车辆之后，由一个或多个处理器调整自动驾驶车辆通过车道的轨迹；以及基于所调整的轨迹来控制自动驾驶车辆通过多车道转弯。

在一些实施例中，当确定自动驾驶车辆的位置被定位为车道中的第一车辆时，可以基于与穿过车道的一个或多个车辆的先前轨迹相对应的历史数据来调整轨迹。在一些示例中，历史数据可以对应于自动驾驶车辆的先前轨迹。在一些情况下，基于历史数据调整轨迹可以包括确定先前轨迹相对于自动驾驶车辆轨迹的平均横向位移；以及通过平均横向位移来调整自动驾驶车辆的轨迹。在一些实施例中，平均横向位移可以被限制为距轨迹的左侧和右侧方向的预定距离。

在一些实施例中，当确定自动驾驶车辆被定位在另一车辆之后时，可以基于另一车辆的轨迹来调整轨迹。在一些示例中，另一车辆的轨迹可以由自动驾驶车辆上的成像传感器追踪。在一些情况下，所调整的轨迹可以由距轨迹左侧和右侧的预定距离界定。

在一些实施例中，调整自动驾驶车辆的轨迹在通过多车道转弯中连续发生。

在一些实施例中，当确定自动驾驶车辆被定位在多个车辆之后时，基于通过多车道转弯的多个车辆的轨迹来调整轨迹。

本技术的另一方面涉及一种用于控制自动驾驶车辆通过多车道转弯的系统，该系统包括：一个或多个处理器，其中，该一个或多个处理器被配置为：接收与自动驾驶车辆在多车道转弯的车道中的位置相对应的数据；接收与自动驾驶车辆附近的物体位置相对应的数据；基于自动驾驶车辆在车道中的位置相对于物体的位置，确定自动驾驶车辆是被定位为车道中的第一车辆或被定位在车道中的另一车辆之后；基于自动驾驶车辆是被定位为车道中的第一车辆或被定位在车道中的另一车辆之后，由一个或多个处理器调整自动驾驶车辆通过车道的轨迹；以及基于所调整的轨迹来控制自动驾驶车辆通过多车道转弯。

在一些情况下，一个或多个处理器还可以被配置为，当确定自动驾驶车辆的位置被定位为车道中的第一车辆时，基于与穿过车道的一个或多个车辆的先前轨迹相对应的历史数据来调整轨迹。在一些示例中，历史数据对应于自动驾驶车辆的先前轨迹。

在一些情况下，基于历史数据调整轨迹包括：确定先前轨迹相对于自动驾驶车辆轨迹的平均横向位移；以及通过平均横向位移调整自动驾驶车辆的轨迹。在一些示例中，平均横向位移可以被限制在距轨迹的左侧和右侧的预定距离。

在一些实施例中，一个或多个处理器还可以被配置为，当确定自动驾驶车辆被定位在另一车辆之后时，基于另一车辆的轨迹来调整轨迹。在一些示例中，另一车辆的轨迹可以由自动驾驶车辆上的成像传感器追踪。在一些情况下，所调整的轨迹可以由距轨迹的左侧和右侧的预定距离界定。

在一些实施例中，调整自动驾驶车辆的轨迹在通过多车道转弯中连续发生。

在一些实施例中，一个或多个处理器还可以被配置为，当确定自动驾驶车辆被定位在多个车辆之后时，基于通过多车道转弯的多个车辆的轨迹来调整轨迹。

附图说明

图1示出了根据本公开的多个方面的示例道路。

图2是根据本公开的多个方面的示例车辆的功能图。

图3是根据本公开的多个方面的车辆的示例代表性视图。

图4A和4B是根据本公开的多个方面的对应于地图信息的自动驾驶车辆正在其上穿过的道路部分的示例视图。

图5是根据本公开的多个方面的自动驾驶车辆的替代轨迹的示例图示。

图6是根据本公开的多个方面的遵循另一车辆轨迹的自动驾驶车辆的示例图示。

图7是根据本公开的多个方面的穿过交叉口的两个车辆的示例图示。

图8是根据本公开的多个方面的使自动驾驶车辆相对于周围车辆交错的示例图示。

图9是根据本公开的多个方面的与周围车辆过于接近地行驶的自动驾驶车辆的示例图示。

图10是根据本公开的多个方面的与周围车辆过于接近地行驶的自动驾驶车辆的示例图示。

图11是根据本公开的多个方面的与周围车辆过于接近地行驶的自动驾驶车辆的示例图示。

图12是根据本公开的多个方面的流程图。

具体实施方式

概述

该技术涉及控制通过多车道转弯的自动驾驶车辆。在这方面，当穿过多车道转弯时，诸如双车道或三车道、左转或右转，驾驶员经常抄近路并越过车道边界。例如，图1示出了道路部分100，车辆101和102在该部分上分别在内车道161和外车道162中穿过双车道左转弯160。穿过外车道162的车辆102跨入内车道161并进入穿过内车道161的车辆101的路径。为了避免撞到车辆102，车辆101可能被迫调整其轨迹。诸如车辆101的车辆通常被在相邻车道上行驶的车辆阻隔(cut-off)或推出其当前轨迹。由于自动驾驶车辆可以被编程为遵循车辆所处车道内的轨迹，因此这些问题对于自动驾驶车辆而言被放大了。这样，在自动驾驶车辆执行通过多车道转弯的转弯期间，当自动驾驶车辆被另一车辆“阻隔”或“挤压(pinched)”时，可能需要躲避动作。这种躲避动作可能会导致自动驾驶车辆的乘客感到不舒服或不安全。

为了解决这些问题，当自动驾驶车辆穿过多车道转弯时，可以调整其动作和轨迹。可以基于车辆相对于其他车辆的位置或者基于车辆穿过多车道转弯的历史数据来调整轨迹。在这方面，当穿过多车道转弯时，自动驾驶车辆可以相对于其他车辆处于多个位置，诸如，例如一排车辆中的第一个车辆、一排车辆中的最后一个车辆或者在车辆的中间。例如，当自动驾驶车辆被定位在一排车辆首位时，可以调整自动驾驶车辆的轨迹，使得其可以基于与车辆通过多车道转弯所采取的先前路径相对应的历史数据遵循替代轨迹。在自动驾驶车辆被定位在其他车辆中间或后面的情况下，可以调整自动驾驶车辆的轨迹，使得其遵循被定位在前方的车辆的轨迹。

历史数据可以包括自动驾驶车辆或其他车辆绕多车道转弯经过的先前路径，该历史数据可以被监控并将其用于改变自动驾驶车辆的标称轨迹。基于该历史数据，替代轨迹可以被遵循来代替自动驾驶车辆的标称轨迹，以更接近地类似于穿过转弯的车辆的先前轨迹。在一些情况下，替代轨迹可被限制，以防止自动驾驶车辆偏离安全运行轨迹太远。

在车辆穿过与自动驾驶车辆相邻的车道的情况下，自动驾驶车辆可以调整其轨迹，使其相对于相邻车辆交错(stagger)，以增加其对相邻车辆驾驶员的可见度。换言之，自动驾驶车辆可以连续地定位自身，使其被定位在相邻车道的车辆之间，使得相邻车道的车辆可以看到自动驾驶车辆。

在自动驾驶车辆不能相对于相邻车道的车辆保持交错位置的情况下，自动驾驶车辆可以超过或让行于周围的车辆之一。可以基于乘客的舒适度水平来确定是否超过或让行，使得超过或让行的任何操纵均不应导致过度的乘客不适感。

本文中描述的特征允许通过多车道转弯的自动驾驶车辆的改善和更安全的行驶。在这方面，本文中描述的特征为自动驾驶车辆的乘客提供了更舒适的转弯条件，因为可以避免诸如紧急制动或快速转弯的躲避操作。此外，自动驾驶车辆可以被定位，使得其对于周围的车辆更可见，以减少驾驶员在穿过多车道转弯时看不到自动驾驶车辆的风险。另外，通过多车道转弯的自动驾驶车辆的运动对于人类驾驶员可能更为典型，从而使周围车辆的驾驶员能够更容易地预测自动驾驶车辆的运动。

示例系统

如图2所示，根据本公开的一个方面的车辆201包括多个组件。虽然本公开的某些方面对于特定类型的车辆特别有用，但是车辆可以是任何类型的车辆，包括但不限于汽车、卡车、摩托车、公共汽车、休闲车辆等。车辆可以具有一个或多个计算设备，诸如包含一个或多个处理器220、存储器230和通常存在于通用计算设备中的其他组件的计算设备210。

存储器230储存可由一个或多个处理器220访问的信息，包括可由处理器220执行或以其他方式使用的指令234和数据232。存储器230可以是能够储存可由处理器访问的信息的任何类型，包括计算设备可读介质，或储存可以借助电子设备读取的数据的其他介质，诸如硬盘驱动器、存储卡、只读存储器、随机存取存储器、数字视盘或其他光盘，以及其他可写和只读存储器。系统和方法可以包括前述的不同组合，由此指令和数据的不同部分被储存在不同类型的介质上。

指令234可以是由处理器直接执行(诸如机器代码)或间接执行(诸如脚本)的任何指令集。例如，指令可以作为计算设备代码储存在计算设备可读介质上。在这方面，术语“指令”和“程序”在本文中可以互换使用。指令可以以目标代码格式储存，以便由处理器直接处理，或者以任何其他计算设备语言储存，包括按需解释或预先编译的脚本或独立源代码模块的集合。下面更详细地解释指令的功能、方法和例程。

数据232可由处理器220根据指令234进行检索、储存或修改。例如，尽管所要求保护的主题不受任何特定数据结构的限制，但是数据可以储存在计算设备寄存器中、关系数据库中作为具有多个不同字段和记录的表、XML文档或平面文件。数据也可以以任何计算设备可读的格式进行格式化。

处理器220可以是任何一个或多个常规处理器，诸如可商购的CPU。可选地，一个或多个处理器可以是专用设备，诸如ASIC或其他基于硬件的处理器。尽管图2在功能上将处理器、存储器和计算设备210的其他元件示出在相同框内，但是本领域普通技术人员将理解，处理器、计算设备或存储器实际上可以包括多个处理器、计算设备或存储器，其可以或不可储存在相同物理外壳内。例如，存储器230可以是位于不同于计算设备210的外壳中的硬盘驱动器和/或其他存储介质。因此，对处理器或计算设备的引用将理解为包括对处理器或计算设备或存储器的集合的引用，其可以或不可并行操作。

计算设备210可以包括通常结合计算设备(诸如，上述处理器和存储器)以及一个或多个用户输入250(例如，鼠标、键盘、触摸屏和/或麦克风)和各种电子显示器(例如，具有屏幕的监视器或可操作来显示信息的任何其他电子设备)使用的所有组件。在该示例中，车辆包括一个或多个内部显示器252以及一个或多个扬声器254，以提供信息或视听体验。在这方面，显示器252可以位于车辆201的车厢内，并且可以由计算设备210用于向车辆201内或向车辆201附近的乘客或维护人员提供信息。

计算设备210还可包括一个或多个无线网络连接器256，以便与其他计算设备通信，诸如下面详细描述的客户端计算设备和服务器计算设备。无线网络连接可以包括短距离通信协议，诸如蓝牙、低功耗蓝牙(LE)、蜂窝连接，以及各种配置和协议，包括互联网、万维网、内部网、虚拟专用网、广域网、局域网、使用一个或多个公司专有的通信协议的专用网络、以太网、Wi-Fi和HTTP，以及上述各项的各种组合。车辆201的计算设备210还可以向其他计算设备(未示出)发送信息或从其他计算设备(未示出)接收信息，诸如包含或以其他方式储存更多地图或感知数据的计算设备。

在一个示例中，计算设备210可以控制结合至车辆201的自动驾驶计算系统的计算设备。自动驾驶计算系统能够与车辆的各个组件通信，以便根据储存在存储器230中的主要车辆控制代码来控制车辆201的运动。例如，计算设备210可以与车辆201的各个系统通信，诸如减速系统260、加速系统262、转向系统264、信号系统266、导航系统268、定位系统270、感知系统272和动力系统274(即，车辆的发动机或马达)，以便根据存储器230的指令234控制车辆201的运动、速度等。同样，尽管这些系统被示为在计算设备210的外部，但是实际上，这些系统也可以被结合至计算设备210，同样作为用于控制车辆201的自动驾驶计算系统。

作为示例，计算设备210可以与减速系统260和/或加速系统262的一个或多个致动器或其他这样的组件(诸如制动器、加速器踏板和/或车辆的发动机或马达)相互作用，以便控制车辆的速度。类似地，计算设备210可以使用转向系统264的一个或多个致动器或其他这样的组件，诸如方向盘、转向轴和/或齿轮齿条系统中的齿轮齿条，以便控制车辆201的方向。例如，如果车辆201(诸如汽车或卡车)被配置为在道路上使用，则转向系统可以包括一个或多个致动器或其他这样的设备，以控制车轮的角度从而转动车辆。计算设备210可以使用信号系统266，以便向其他驾驶员或车辆发出车辆意图的信号，例如在需要时通过点亮转向信号灯或刹车灯。

导航系统268可以由计算设备210使用，以便确定并遵循到某个位置的路线。在这方面，导航系统268和/或数据232可以储存详细的地图/路线图信息，例如识别道路的形状和高程、车道线、交叉口、人行横道、限速、交通信号、建筑物、标志、实时交通信息、植被或其他这样的对象和信息的高度详细的地图。例如，图4A示出了道路部分400，其示出了识别交叉口402附近的各种道路特征的形状、位置和其他特点的示例地图信息。在该示例中，对应于地图信息的道路部分400包括定义车道标记410-414、停止线425、人行横道430、432、人行道440、交通灯420、422、车道标记471、472、473的形状和位置以及车道461、462、465、466等交通的形状和方向的信息。道路部分400示出了被包含在地图信息中的一些道路特征。地图信息还可以包括道路的附加特征，诸如，例如车道线、路肩区域、交叉口以及车道和方向。地图信息还可以识别各种其他道路特征，诸如停车标志、让行标志、铁轨、铁路道口、限速标志、路标、减速带等。虽然在道路部分400中未示出，但是地图信息还可以包括识别速度限制和其他合法交通要求的信息，诸如给定停车标志的位置或交通信号的状态，哪辆车具有通行权等。

尽管在此将与道路部分400相对应的详细地图信息描绘为基于图像的地图，但是地图信息不需要完全基于图像(例如，栅格)。例如，详细地图信息可以包括一个或多个道路图或信息的图形网络，诸如道路、车道、交叉口以及这些特征之间的连接。每个特征可以被储存为图形数据，并且可以与诸如地理位置以及其是否被链接到其他相关特征的信息相关联，例如停车标志可以被链接到道路和交叉口等。在一些示例中，相关联的数据可以包括道路图的基于网格的索引，以允许某些道路图特征的高效查找。

定位系统270可以由计算设备210使用，以便确定车辆在地图上或地球上的相对或绝对位置。例如，定位系统270可以包括GPS接收器，以确定定位系统的纬度、经度和/或海拔位置。其他定位系统诸如基于激光的定位系统、惯性辅助GPS或基于摄像头的定位，也可以用于识别车辆的位置。车辆的位置可以包括绝对地理位置，诸如纬度、经度和海拔，以及相对位置信息，诸如相对于紧邻其周围的其他汽车的位置，其通常可以用比绝对地理位置更少的噪声来确定。

定位系统270还可包括与计算设备210通信的其他设备，诸如加速度计、陀螺仪或另一方向/速度探测设备，以确定车辆的方向和速度或其变化。仅作为示例，加速设备可以确定其相对于重力方向或垂直于其的平面的俯仰、偏航或滚动(或其变化)。该设备还可以追踪速度的增加或减少以及这种变化的方向。如本文所述的设备提供的位置和方位数据可以自动地被提供至计算设备210、其他计算设备以及前述的组合。

感知系统272还可以包括一个或多个组件，用于探测车辆外部的物体，诸如其他车辆、道路中的障碍物、交通信号、标志、树木等。例如，感知系统272可以包括激光、声纳、雷达、相机和/或记录可以由计算设备210处理的数据的任何其他探测设备。例如，感知系统272可以包括激光、声纳、雷达、相机和/或记录可以由计算设备处理的数据的任何其他探测设备。在一些情况下，感知系统可以包括安装在车顶或车辆的其他方便位置的激光器或其他传感器。例如，感知系统272可以使用各种传感器，诸如LIDAR、声纳、雷达、相机等，以探测物体及其特征，诸如位置、方向、大小、形状、类型、方向和运动速度等。在车辆是诸如小型厢式车的乘用车的情况下，小型厢式车可以包括安装在车顶或其他方便位置的激光器或其他传感器。

例如，图3是车辆201的示例外部视图。在该示例中，顶部传感器壳体310和圆顶传感器壳体312可包括一个或多个激光雷达传感器、相机和/或雷达单元。另外，位于车辆200的前端的壳体320和在车辆的驾驶员和乘客侧的壳体330、332可以分别储存激光雷达传感器。例如，壳体330位于驾驶员门360的前面。车辆201还包括也位于车辆201的车顶上用于雷达单元和/或相机的壳体340、342。其他雷达单元和相机(未示出)可以位于在车辆201的前端和后端，和/或在沿着车顶或顶部传感器壳体310的其他位置上。在这方面，壳体310、312、320、330、332、340和342中的每一个都可以视为传感器壳体，上述传感器中任何一个或所有都可以视为车辆感知系统272的一部分。

基于从各个系统组件接收的数据，计算设备210可以通过向车辆的各个组件发送指令来控制自动驾驶车辆201的方向、速度、加速度等。例如，计算设备可以使用来自地图信息和导航系统的数据完全自动地将自动驾驶车辆导航到目的地地点。计算设备可以使用定位系统来确定自动驾驶车辆的地点，并且使用感知系统在需要安全到达该地点时探测并响应物体。为了做到这一点，计算设备可以使自动驾驶车辆加速(例如，通过增加加速系统提供至发动机的燃料或其他能量)、减速(例如，通过减少供应至发动机的燃料、改变档位和/或通过减速系统施加制动)、改变方向(例如，通过转向系统转动自动驾驶车辆的前轮或后轮)以及用信号通知这种改变(例如，通过点亮信号系统的转向信号)。因此，加速系统和减速系统可以是动力传动系统的一部分，该动力传动系统包括在自动驾驶车辆的发动机与自动驾驶车辆的车轮之间的各种组件。同样，通过控制这些系统，计算设备210还可以控制自动驾驶车辆的动力传动系统，以便使用来自地图信息和导航系统的数据完全自动地将车辆操纵到目的地位置。

示例方法

除了上述和附图中示出的操作之外，现在将描述各种操作。应当理解，不必以下面描述的精确顺序执行以下操作。而是可以以不同的顺序或同时地处理各个步骤，并且还可以添加或省略步骤。还应当理解，术语“自动”可以包括半自动驾驶车辆，包括人类驾驶员可以接管该车辆的控制的车辆。

当穿过多车道转弯时，自动驾驶车辆相对于其他车辆可能处于多个位置。例如，可以与车辆201相比较，自动驾驶车辆401可以是一排车辆中的第一辆车辆(如图4A所示)，或者自动驾驶车辆401可以被定位在一排车辆的中部或后部(分别如图6和7所示)。尽管本文中描述的示例示出了自动驾驶车辆401穿过双车道左转弯460，但是本文中描述的特征可以应用于任何多车道转弯。例如，这些特征可用于三车道左转弯、双车道右转弯、三车道右转弯、存在一个或多个偏移和/或位移的多车道道路的直路段，诸如交叉口入口、出口位置、入口匝道、出口匝道或具有多车道的其他这样的路段。

根据自动驾驶车辆相对于穿过多车道转弯的其他车辆的位置，可以调整自动驾驶车辆的轨迹。例如，如图4A和4B中的道路部分400所示，自动驾驶车辆401被定位在车辆行列的前方，车辆行列包括双左转车道460中的车辆407。当被定位在车辆行列的前方(例如第一辆车)时，自动驾驶车辆可以行进标称轨迹480，诸如如果它正在进行单车道转弯，如图4A所示。换言之，诸如计算设备210的自动驾驶车辆的计算设备可以指示自动驾驶车辆401在其正常操作参数内行驶，或者更确切地说，根据典型的驾驶实践遵循标称轨迹行驶，使得自动驾驶车辆在转弯车道中居中或接近居中。

与自动驾驶车辆或其他车辆在多车道转弯周围穿过的先前路径相对应的历史数据可以被监控并用于改变自动驾驶车辆的标称轨迹。在这方面，过去的轨迹，诸如车辆行驶的实际路径或车辆相对于地图信息中定义的标称驾驶通路(即，车辆通常行驶通过的道路部分)行驶的实际路径可以被追踪。其他车辆或自动驾驶车辆本身的行为，诸如加速和减速也可以被追踪。历史数据可以由自动驾驶车辆的传感器追踪，例如感知系统272的传感器、其他车辆的传感器和/或位于多车道转弯处或附近的传感器。

由传感器收集的历史数据可包括车辆穿过双车道左转弯的内车道和外车道的这些先前轨迹。例如，并且如图4B所示，在双车道左转弯的外车道462中的车辆403和405(即，具有较宽转弯半径的车道)可能倾向于移向和/或切入内车道461(即，具有较短转弯半径的车道)。为了避免与外车道462的车辆碰撞，诸如自动驾驶车辆401和车辆407等穿过内车道461的车辆通常可以遵循这样的轨迹，该轨迹导致的转弯比外车道462中没有车辆时通常会遵循的转弯更急。

基于该历史数据，车辆402的计算设备、诸如计算设备210或其他此类计算机可以确定代替标称轨迹的应遵循的替代轨迹。在这方面，可以将自动驾驶车辆401的轨迹从其标称轨迹调整为更类似于穿过转弯的车辆的先前轨迹的替代轨迹。例如，并且如前所述，历史数据可以指示在转弯期间在外车道462中行驶的车辆趋于移入内车道461。基于历史数据，计算设备210可以确定穿过转弯的车辆相对于标称轨迹480的平均横向位移。自动驾驶车辆的标称轨迹480可以被调整为更紧密地遵循平均横向位移，使得自动驾驶车辆的调整轨迹481与其他车辆类似，例如如图4B进一步所示。当自动驾驶车辆穿过多车道转弯时，可以连续地调节自动驾驶车辆的轨迹。然后，诸如计算设备210的自动驾驶车辆的计算设备可以根据所调整的轨迹481来控制自动驾驶车辆401。在一些情况下，可以在确定平均横向位移之前过滤历史数据以去除距标称轨迹大于预定距离的车辆轨迹。

替代轨迹可以被限制为使得自动驾驶车辆不会偏离安全运行轨迹太远。在这方面，自动驾驶车辆401可以由围绕转弯轨迹的横向方向上的范围来界定(即，被限制为距该轨迹的左侧和/或右侧的距离)。例如，如地图信息500所示，无界的初始替代轨迹580可以使得其偏离标称轨迹的右边或左边一定量，例如，两英尺或三英尺、或更多、或更少，且在示为“X”的范围之外，这可能导致自动驾驶车辆401和/或其他周围车辆的不安全驾驶条件。

为了解决这个问题，初始替代轨迹580可以被修改，使得其在预定范围“X”内。例如，如图5所示，无界的初始交替轨迹580可导致自动驾驶车辆401越过在与自动驾驶车辆401相反的方向行进的车道上行驶的交通的停止线425。当车辆可能被定位在停止线425上或超过停止线425时，初始替代轨迹580可以被调整，使得其在预定范围“X”内，如所调整的轨迹581所示。所调整的轨迹581可以在自动驾驶车辆401与停止线425之间提供足够的空间，使得自动驾驶车辆不会越过停止线。其他边界可以基于车道分隔线和可能在自动驾驶车辆轨迹中的其他这样的障碍物的定位。

可以为转弯的每个部分确定置信区间，以确定对于转弯的每个部分，替代轨迹是否在距标称轨迹一定距离之内。换言之，只要领先车辆的路径在标称路径的任意确定的范围内，置信区间可以是参数，该参数可以调整为提供与遵循领先车辆的路径的自动驾驶车辆401之间的折衷，否则自动驾驶车辆可以遵循其标称路径。在这方面，可以将转弯细分为一系列固定的或非固定的长度间隔。在每个间隔内，可以经由历史数据观察或使用模型生成相对于标称轨迹的潜在横向位移分布。基于位移的分布，可以生成样本并指定任意置信区间，诸如95％或更大或更小。可以将替代轨迹与位移样本进行比较，以确保替代轨迹在距具有指定的置信区间的位移样本所定义的标称轨迹的距离范围内，诸如0.5米，或者更大或更小。

在自动驾驶车辆被定位在一排车辆中间或末端的情况下，自动驾驶车辆可以遵循另一车辆或其前方车辆的轨迹。在这方面，诸如感知系统272的自动驾驶车辆402的感知系统可以实时地追踪车辆穿过与自动驾驶车辆相同的多车道转弯车道的路径。基于由感知系统追踪的路径，自动驾驶车辆可以遵循相同或相似的轨迹。例如，如图6所示，自动驾驶车辆401被定位在车辆601与603之间的双车道左转弯460的内车道461中。当车辆601穿过车道461时，自动驾驶车辆401的感知系统272可以追踪车辆601的轨迹680。随后在自动驾驶车辆穿过双车道左转弯时，自动驾驶车辆401可以遵循相同的轨迹680。在一些情况下，自动驾驶车辆的轨迹可以如本文中所描述的那样受界定，使得如果其他车辆的轨迹落在界定范围之外，则自动驾驶车辆可以偏离其他车辆的轨迹。

在一些情况下，多车道转弯的并排车道上的车辆可能会靠得太近，从而降低其他车辆驾驶员对其他车辆的可见度。通俗而言，相邻车辆被认为是周围车辆驾驶员的“盲点”。在这种情况下，会增加车辆驾驶员可能会进入相邻车道而没有意识到另一车辆在他或她的盲点中的风险。例如，如图7所示，车辆701正穿过双车道左转弯460的内车道461。被定位在相邻于车辆701(在车辆710的盲点内)、并且正在穿过外车道462的外侧的车辆703的驾驶员可能看不到车辆701并且试图穿入内车道461，从而阻隔车辆701。

为了在穿过多车道转弯时避免这些问题，自动驾驶车辆的计算设备可以使自动驾驶车辆相对于周围车辆交错。通过这样做，自动驾驶车辆可以增加前方和后方车辆的其他驾驶员的可见度。例如，如图8所示，在双车道左转弯460的车道461内行驶的自动驾驶车辆401可以定位成使其位于穿过相邻的外车道462的车辆801和803之间。通过这样做，相邻的外车道462的车辆可以看到自动驾驶车辆401。此外，通过交错相对于相邻的外车道462的车辆与自动驾驶车辆401，可需要较少的致动，诸如通过制动和/或加速，以避免碰撞。

自动驾驶车辆的计算设备可以相对于相邻车道中的周围车辆的位置连续地调节自动驾驶车辆的轨迹和位置。在这方面，诸如感知系统272的自动驾驶车辆的感知系统可以追踪自动驾驶车辆401前方(前方周围)和后方(后方周围)的周围车辆的位置，以确定它们相对于自动驾驶车辆401的位置。自动驾驶车辆401可以在后方周围车辆和前方周围车辆之间保持的距离可以基于固定的停止范围。例如，参照图6，自动驾驶车辆401的前保险杠可以距离被定位在自动驾驶车辆前方的车辆601的后保险杠一米，或更多或更少。对于自动驾驶车辆后方的周围车辆，诸如车辆603，自动驾驶车辆401的后保险杠可以距离周围车辆603的前保险杠一米。

基于后方周围车辆与前方周围车辆之间的距离，自动驾驶车辆的计算设备可以调整自动驾驶车辆的速度和/或加速度以保持交错位置。例如，当穿过双左转弯车道460的内车道的自动驾驶车辆401过于靠近穿过相邻的外车道462的后方周围车辆903时，如图9所示，诸如计算设备210的自动驾驶车辆的计算设备可以使自动驾驶车辆401加速并增加其速度，直到到达与后方周围车辆之间的适当距离。

在自动驾驶车辆被定位在太靠近前方周围车辆的情况下，自动驾驶车辆的计算设备可以降低自动驾驶车辆的速度和/或降低加速度，以允许前方周围车辆有时间进一步领先于自动驾驶车辆。例如，当穿过双左转弯车道460的内车道的自动驾驶车辆401过于靠近前方周围车辆1001时，如图10所示，诸如计算设备210的自动驾驶车辆的计算设备可以使自动驾驶车辆401减速并降低其速度，直到到达与前方周围车辆1001之间的适当距离。

如果前方与后方周围车辆之间达到适当的间距，则自动驾驶车辆的计算设备可以保持自动驾驶车辆的当前速度和/或加速度。

在一些情况下，前方和/或后方周围车辆可能会阻止自动驾驶车辆交错。在这方面，前方和/或后方周围车辆可能所处位置太过靠近，以至于不允许自动驾驶车辆交错。在这种情况下，自动驾驶车辆可能会超过或让行周围的车辆之一。例如，如图11所示，在双左转弯车道460的外车道462中行驶的后方周围车辆1103太靠近前方周围车辆1101，以至于不允许自动驾驶车辆交错。作为响应，正在通过内车道461的自动驾驶车辆401可以通过降低车辆的速度和/或加速度来让行后方周围车辆1103，以便允许后方周围车辆通过(例如，后方周围车辆机动进入自动驾驶车辆前方的位置)，或者通过增加车辆的速度和/或加速度来超过前方周围车辆1101(例如，自动驾驶车辆移动到前方周围车辆前面的位置)。

可以基于乘客舒适度来确定是否超过或让行。在这方面，诸如计算设备210的计算设备可以监控自动驾驶车辆的角轨迹、其当前速度、其当前加速度以及其相对于周围车辆的位置。基于这些因素，如果车辆要超过前方周围车辆或者如果车辆要让行后方周围车辆，计算设备可以确定自动驾驶车辆对于乘客来说是否会更舒适，因为如果自动驾驶车辆横向太靠近另一车辆和/或如果自动驾驶车辆转弯太快或太慢，会使乘客感到不安。例如，自动驾驶车辆可以监控诸如其前方和/或后方的车辆之间的间隔、周围的车辆之间的横向间隔距离、周围的车辆的制动动作等因素。基于这些因素以及它们对车辆运行的潜在或实际影响，自动驾驶车辆的计算设备可以确定超过周围的车辆、让行周围的车辆或者保持自动驾驶车辆的当前位置是否会使乘客更舒适。

图12包括如上所述用于控制车辆的一些示例的示例流程图1200。在该示例中，流程图的步骤可以由一个或多个计算设备的一个或多个处理器(诸如车辆201的计算设备210的处理器220)来执行。例如在框1201处，一个或多个处理器接收与自动驾驶车辆在多车道转弯的车道中的位置和自动驾驶车辆的轨迹相对应的数据。在框1203处，一个或多个处理器接收与自动驾驶车辆附近的物体位置相对应的数据。在框1205处，基于相对于物体的位置的自动驾驶车辆在车道中的位置，确定自动驾驶车辆是被定位为车道中的第一车辆还是被定位在车道中的另一车辆后面。如框1207所示，基于自动驾驶车辆是被定位为车道中的第一车辆还是被定位在车道中的另一车辆后面，一个或多个处理器可以调整自动驾驶车辆通过车道的轨迹。如框1209所示，基于所调整的轨迹，自动驾驶车辆可以被控制通过多车道转弯。

除非另有说明，否则前述替代示例不是互相排斥的，而是可以以各种组合实施以实现独特的优点。由于可以利用以上讨论的特征的这些和其他变形以及组合而不背离权利要求所限定的主题，因此对实施例的前述描述应当以说明的方式而不是以权利要求所限定的主题限制的方式来理解。另外，本文中描述的示例的提供以及用短语表达为“诸如”、“包括”等的用语不应被解释为将权利要求的主题限制于特定示例；而是相反，这些示例仅旨在说明许多可能的实施例之一。此外，不同附图中的相同附图标记可以标识相同或相似的元件。

Claims (14)

1.一种用于控制自动驾驶车辆通过多车道转弯的方法，所述方法包括：

由一个或多个处理器接收与自动驾驶车辆在多车道转弯的车道中的位置相对于其他车辆的位置以及自动驾驶车辆的轨迹相对应的数据；

基于自动驾驶车辆在车道中的位置相对于其他车辆的位置，确定自动驾驶车辆是被定位为车道中车辆行列的首位；

在确定自主车辆被定位为车道中车辆行列的首位时，确定由一辆或多辆车辆先前穿过多车道转弯时行驶的实际路径相对于自主车辆的轨迹的平均横向位移；

由所述一个或多个处理器通过平均横向位移调整自动驾驶车辆的轨迹；以及

基于所调整的轨迹，控制自动驾驶车辆通过多车道转弯。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，平均横向位移被限制为距轨迹的左侧和右侧方向的预定距离。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，当确定自动驾驶车辆被定位在另一车辆之后时，基于另一车辆的轨迹来调整轨迹。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，另一车辆的轨迹由自动驾驶车辆上的成像传感器追踪。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所调整的轨迹由距轨迹的左侧和右侧的预定距离界定。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，调整自动驾驶车辆的轨迹在通过多车道转弯中连续发生。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括当确定自动驾驶车辆被定位在多个车辆之后时，则基于所述多个车辆通过多车道转弯的轨迹来调整轨迹。

8.一种用于控制自动驾驶车辆通过多车道转弯的系统，所述系统包括：

一个或多个处理器，其中，所述一个或多个处理器被配置为：

接收与自动驾驶车辆在多车道转弯的车道中的位置相对于其他车辆的位置相对应的数据；

基于自动驾驶车辆在车道中的位置相对于其他车辆的位置，确定自动驾驶车辆是被定位为车道中车辆行列的首位；

在确定自主车辆被定位为车道中车辆行列的首位时，确定由一辆或多辆车辆先前穿过多车道转弯时行驶的实际路径相对于自主车辆的轨迹的平均横向位移；

通过平均横向位移调整自动驾驶车辆的轨迹；以及

基于所调整的轨迹，控制自动驾驶车辆通过多车道转弯。

9.根据权利要求8所述的系统，其中，平均横向位移被限制为距轨迹的左侧和右侧的预定距离。

10.根据权利要求8所述的系统，所述一个或多个处理器还被配置为，当确定自动驾驶车辆被定位在另一车辆之后时，基于另一车辆的轨迹来调整轨迹。

11.根据权利要求10所述的系统，其中，另一车辆的所述轨迹由自动驾驶车辆上的成像传感器追踪。

12.根据权利要求10所述的系统，其中，所调整的轨迹由距轨迹的左侧和右侧的预定距离界定。

13.根据权利要求8所述的系统，其中，调整自动驾驶车辆的轨迹在通过多车道转弯中连续发生。

14.根据权利要求8所述的系统，其中，所述一个或多个处理器还被配置为，当确定自动驾驶车辆被定位在多个车辆之后时，基于所述多个车辆通过多车道转弯的轨迹来调整轨迹。

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