CN113310498A - 车辆规划路径信号 - Google Patents

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徐立
托马斯·爱德华·皮卢蒂
哈米德·M·格尔吉里
延斯·科特
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Ford Global Technologies LLC
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Abstract

本公开提供了“车辆规划路径信号”。预测可移动对象的未来位置与主车辆的规划路径相交。致动主车辆部件以输出指示移动所述可移动对象的信号。随后进行以下操作中的至少一项：确定所述可移动对象已经移动，或者更新所述主车辆的所述规划路径。随后沿着所述规划路径或所述更新的规划路径操作所述主车辆。

Description

车辆规划路径信号
技术领域
本公开总体上涉及车辆控制系统。
背景技术
车辆可以被配备有电子和机电部件，例如，计算装置、网络、传感器和控制器等。车辆计算机可以获取关于车辆环境的数据，并且可以基于所述数据来操作车辆或其至少一些部件。车辆传感器可提供关于在车辆环境中要行驶的路线和要避开的对象的数据。车辆的操作可依赖于在车辆正在进行操作时获取关于车辆的环境中的对象的准确且及时的数据。
发明内容
一种系统包括第一计算机，所述第一计算机包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令可由所述处理器执行以预测可移动对象的未来位置与主车辆的规划路径将会相交。所述指令还包括用于致动主车辆部件以输出指示移动所述可移动对象的信号的指令。所述指令还包括随后进行以下操作中的至少一项的指令：(a)确定所述可移动对象已经移动，或者(b)更新所述主车辆的所述规划路径。所述指令还包括随后沿着所述规划路径或所述更新的规划路径操作所述主车辆的指令。
所述第一计算机可以包括在所述主车辆上。所述系统还可以包括所述可移动对象上的第二计算机，所述第二计算机包括第二处理器和第二存储器，所述第二存储器存储指令，所述指令可由所述第二处理器执行以预测所述主车辆将沿着所述规划路径移动。所述指令还可以包括随后进行以下操作中的至少一项：(a)确定所述主车辆沿着所述更新路径移动，或者(b)更新所述可移动对象的所述未来位置。所述指令还可以包括随后将所述可移动对象操作到所述未来位置或所述更新的未来位置。
所述指令还可以包括用于基于传感器数据和位置数据中的至少一者来确定所述可移动对象的所述未来位置在行驶路线中的指令。
所述指令还可以包括用于确定所述更新的未来位置将避免与所述规划路径相交的指令。
所述指令还可以包括用于基于从所述未来位置到所述更新的未来位置的距离在指定距离内来确定所述更新的未来位置的指令。
所述可移动对象可以是车辆。
所述指令还可以包括用于基于将所述可移动对象移动到阈值数量的更新的未来位置来将所述可移动对象操作到停车空间的指令。
所述主车辆部件可以是喇叭、外部灯和推进部件中的至少一者。
所述指令还可以包括用于基于所述主车辆与所述可移动对象之间的距离来致动所述推进部件以沿着所述规划路径的一部分操作所述主车辆的指令。
所述指令还可以包括用于将主车辆传感器数据输入到识别所述可移动对象的机器学习程序中的指令。
所述未来位置可以部分地由所述可移动对象的路径限定。
所述指令还可以包括用于确定所述主车辆在所述可移动对象的距离阈值内的指令。
所述指令还可以包括用于确定所述可移动对象和所述主车辆中的至少一者正在以低于速度阈值的速度移动的指令。
所述指令还可以包括用于在识别用于所述主车辆的停车空间时致动所述主车辆的转向信号的指令。
所述指令还可以包括用于在确定进入停车空间的规划路径时沿着所述规划路径执行停车操纵的指令。
所述移动对象可以是车辆或行人中的一者。
一种方法包括预测可移动对象的未来位置和主车辆的规划路径将会相交。所述方法还包括致动主车辆部件以输出指示移动所述可移动对象的信号。所述方法还包括随后进行以下操作中的至少一项：(a)确定所述可移动对象已经移动，或者(b)更新所述主车辆的所述规划路径。所述方法还包括随后沿着所述规划路径或所述更新的规划路径操作所述主车辆。
所述方法还可以包括预测所述主车辆将沿着所述规划路径移动。所述方法还可以包括随后进行以下操作中的至少一项：(a)确定所述主车辆沿着所述更新路径移动，或者(b)更新所述可移动对象的所述未来位置。所述方法还可以包括随后将所述可移动对象操作到所述未来位置或所述更新的未来位置。
所述未来位置可以部分地由所述可移动对象的路径限定。
所述移动对象可以是车辆或行人中的一者。
本文还公开了一种计算装置，所述计算装置被编程为执行上述方法步骤中的任一者。本文还公开了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机可读介质，所述计算机可读介质存储指令，所述指令可由计算机处理器执行，以执行上述方法步骤中的任一者。
附图说明
图1是示出用于主车辆的示例性车辆控制系统的框图。
图2是示出根据图1的系统操作主车辆的图式。
图3A至图3B是与主车辆的规划路径相交的可移动对象的图式。
图3C是与主车辆的规划路径相交的行驶路线中的可移动对象的图式。
图4是用于操作主车辆的示例性过程的流程图。
图5是用于操作可移动对象的示例性过程的流程图。
具体实施方式
最初参考图1至图3C，示例性车辆控制系统100包括第一计算机110，所述第一计算机被编程为预测可移动对象140的未来位置和主车辆105的规划路径P将会相交。第一计算机110还被编程为致动主车辆部件125以输出指示移动可移动对象140的信号。第一计算机110还被编程为随后进行以下操作中的至少一项：(a)确定可移动对象140已经移动，或者(b)更新主车辆105的规划路径P。第一计算机110还被编程为随后沿着规划路径P或更新的规划路径P操作主车辆105。
第一计算机110沿着区域200中的规划路径P操作主车辆105。通常，主车辆105在沿着规划路径P操作时改变行驶方向，即，转弯和/或从前进改变为后退，以例如执行停车操纵、搜索可用停车空间等。然而，可移动对象140可能无法预测或确定沿着主车辆105的规划路径P的方向变化，从而增加了可移动对象140将会与主车辆105的规划路径P相交的风险。有利的是，第一计算机110可以致动一个或多个车辆部件125以输出移动可移动对象140的信号，这警告可移动对象140将要进入主车辆105的规划路径P。所述信号指示可移动对象140阻碍主车辆105的规划路径P，这可以提示可移动对象140远离规划路径P移动。
现在转向图1，主车辆105包括第一计算机110、车辆传感器115、用于致动各种主车辆部件125的致动器120、以及车辆通信模块130。通信模块130允许第一计算机110例如经由消息传递或广播协议(诸如专用短程通信(DSRC)、蜂窝和/或可以支持车辆对车辆、车辆对基础设施、车辆对云通信等的其他协议)和/或经由分组网络135与服务器150和/或第二车辆106进行通信。
第一计算机110包括诸如已知的处理器和存储器。存储器包括一种或多种形式的计算机可读介质，并且存储可由第一计算机110执行以用于执行各种操作(包括如本文所公开的)的指令。
第一计算机110可以以自主、半自主模式或非自主(或手动)模式操作主车辆105。出于本公开的目的，自主模式被限定为其中由第一计算机110控制车辆105推进、制动和转向中的每一者的模式；在半自主模式下，第一计算机110控制车辆105推进、制动和转向中的一者或两者；在非自主模式下，人类操作员控制车辆105推进、制动和转向中的每一者。
第一计算机110可以包括编程以操作主车辆105制动、推进(例如，通过控制内燃发动机、电动马达、混合发动机等中的一者或多者来控制主车辆105的加速)、转向、变速、气候控制、内部灯和/或外部灯。喇叭、车门等中的一者或多者，以及确定第一计算机110(而非人类操作员)是否以及何时控制此类操作。
第一计算机110可以包括一个以上处理器或例如经由车辆通信网络(诸如，如下面进一步描述的通信总线)通信地耦接到所述一个以上处理器，所述一个以上处理器例如包括在主车辆105中所包括的用于监测和/或控制各种主车辆部件125的电子控制器单元(ECU)等中，例如变速器控制器、制动控制器、转向控制器等。第一计算机110通常布置用于在车辆通信网络上进行通信，所述车辆通信网络可以包括主车辆105中的总线，诸如控制器局域网(CAN)等，和/或其他有线和/或无线机制。
经由车辆105网络，第一计算机110可以向主车辆105中的各种装置(例如，传感器115、致动器120、ECU等)传输消息和/或从各种装置接收消息(例如，CAN消息)。替代地或另外，在第一计算机110实际上包括多个装置的情况下，车辆通信网络可以用于在本公开中表示为第一计算机110的装置之间的通信。此外，如下文所提及的，各种控制器和/或传感器115可以经由车辆通信网络向第一计算机110提供数据。
车辆105传感器115可以包括诸如已知用于向第一计算机110提供数据的多种装置。例如，传感器115可以包括设置在主车辆105的顶部上、在车辆105的前挡风玻璃后面、在主车辆105周围等的光探测和测距(LIDAR)传感器115等，所述传感器提供主车辆105周围的对象的相对位置、大小和形状。作为另一示例，固定到车辆105保险杠的一个或多个雷达传感器115可以提供数据来提供对象、第二车辆106等相对于主车辆105的位置的位置。替代地或另外，传感器115还可以例如包括一个或多个相机传感器115(例如，前视、侧视等)，所述相机传感器提供来自主车辆105周围的区域的图像。在本公开的背景中，对象是具有质量并且可以通过可由传感器115检测到的物理现象(例如，光或其他电磁波或声音等)来表示的物理(即，物质)物品。因此，主车辆105和可移动对象140以及包括以下讨论的其他物品都落在本文的“对象”的定义内。
第一计算机110被编程为基本上连续地、周期性地和/或在服务器150指示时等从一个或多个传感器115接收数据。所述数据可以例如包括主车辆105的位置。位置数据可以为已知形式，例如经由已知的使用全球定位系统(GPS)的导航系统获得的地理坐标，诸如纬度和经度坐标。另外或替代地，数据可以包括对象(例如，车辆、杆、路沿、自行车、树、灌木丛等)相对于车辆105的位置。作为一个示例，数据可以是车辆105周围的环境的图像数据。在此示例中，图像数据可以包括区域200中的一个或多个对象。图像数据是可以由传感器相机115获取的数字图像数据，例如，包括具有强度值和颜色值的像素。传感器115可以安装到主车辆105中或主车辆上的任何合适的位置，例如，在车辆105保险杠上、在车辆105的车顶上等，以收集主车辆105周围的环境的图像。
第一计算机110可以被编程为对包括在图像数据中的一个或多个对象进行分类和/或识别。例如，可以在例如第一计算机110中基于激光雷达传感器115数据、相机传感器115数据等使用常规的对象分类技术，以将检测到的对象分类为可移动的或不可移动的。另外或替代地，可以在例如第一计算机110中基于激光雷达传感器115数据、相机传感器115数据等使用常规的对象识别技术，以识别可移动对象140的类型，例如车辆(参见图3A和图3C)、行人(参见图3B)、无人机等，以及对象的物理特征。
可以使用诸如已知的各种技术来解译传感器115数据。例如，可将相机和/或激光雷达图像数据提供给分类器，所述分类器包括进行编程以利用一种或多种常规图像分类技术。例如，分类器可使用机器学习技术，其中将已知表示各种对象的数据提供给机器学习程序以用于训练分类器。一旦被训练，分类器就可以接受主车辆传感器115数据(例如，图像)作为输入，随后针对图像中的一个或多个相应的感兴趣区域中的每一者提供对一个或多个对象的识别和/或分类(例如，可移动的或不可移动的)或相应的感兴趣区域中不存在对象的指示作为输出。此外，应用于接近主车辆105的区域的坐标系(例如，极坐标或笛卡尔坐标)可以应用于指定从传感器115数据识别的对象的位置和/或区域(例如，根据主车辆105坐标系，被转换为全球纬度和经度地理坐标等)。此外，第一计算机110可以采用各种技术来融合(即，结合到公共坐标系或参考系中)来自不同传感器115和/或多种类型的传感器115的数据，例如激光雷达、雷达和/或光学相机数据。
车辆105致动器120经由电路、芯片或可根据如已知的适当控制信号来致动各种车辆子系统的其他电子和/或机械部件来实施。致动器120可用于控制部件125，包括主车辆105的制动、加速和转向。
在本公开的背景中，车辆部件125是适于执行机械或机电功能或操作(诸如使主车辆105移动、使车辆105减速或停止、使主车辆105转向等)的一个或多个硬件部件。部件125的非限制性示例包括推进部件(其包括例如内燃发动机和/或电动马达等)、变速器部件、转向部件(例如，其可以包括方向盘、转向齿条等中的一者或多者)、悬架部件125(例如，其可以包括阻尼器(例如，减震器或滑柱)、衬套、弹簧、控制臂、球头节、连杆等中的一者或多者)、制动部件、停车辅助部件、自适应巡航控制部件、自适应转向部件、一个或多个被动约束系统(例如，安全气囊)、可移动座椅等。
另外，第一计算机110可以被配置用于经由车辆对车辆通信模块130或接口与主车辆105外部的装置进行通信，例如，通过到另一车辆、到服务器150(通常经由直接射频通信)和/或(通常经由网络135)到第二车辆106的车辆对车辆(V2V)或车辆对基础设施(V2X)无线通信(蜂窝和/或DSRC等)。通信模块130可以包括车辆105的计算机110可以通过其进行通信的一种或多种机制，诸如收发器，包括无线(例如，蜂窝、无线、卫星、微波和射频)通信机制的任何期望组合以及任何期望网络拓扑(或当利用多种通信机制时的多种拓扑)。经由通信模块130提供的示例性通信包括提供数据通信服务的蜂窝、蓝牙、IEEE 802.11、专用短程通信(DSRC)和/或包括因特网的广域网(WAN)。
网络135表示第一计算机110可以通过其来与远程计算装置(例如，服务器150、另一第一计算机等)进行通信的一种或多种机制。因此，网络135可以是各种有线或无线通信机制中的一者或多者，包括有线(例如，电缆和光纤)和/或无线(例如，蜂窝、无线、卫星、微波和射频)通信机制的任何期望的组合以及任何期望的网络拓扑(或利用多种通信机制时的多种拓扑)。示例性通信网络包括提供数据通信服务的无线通信网络(例如，使用
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低功耗(BLE)、IEEE 802.11、车辆对车辆(V2V)诸如专用短程通信(DSRC)等)、局域网(LAN)和/或包括因特网的广域网(WAN)。
服务器150可以为被编程为提供例如本文公开的操作的常规计算装置，即，包括一个或多个处理器和一个或多个存储器。此外，可以经由网络135(例如，因特网或某一其他广域网)来访问服务器150。
作为一个示例，可移动对象140可以是行人(参见图3B)。作为另一个示例，可移动对象140可以是车辆(参见图3A)。在此示例中，车辆140包括第二计算机145。第二计算机145包括诸如已知的第二处理器和第二存储器。第二存储器包括一种或多种形式的计算机可读介质，并且存储可由第二计算机110执行以用于执行各种操作(包括如本文所公开的)的指令。
另外，车辆140可以包括传感器、用于致动各种车辆部件的致动器以及车辆通信模块。传感器、用于致动各种车辆部件的致动器以及车辆通信模块通常具有与传感器115、用于致动各种主车辆部件125的致动器120以及车辆通信模块130共有的特征，并且因此将不再进一步描述以避免冗余。
图2是示出在示例性地面区域200中操作的主车辆105的图式，所述示例性地面区域包括用于车辆的已标记子区域210。区域200可以在街道或道路上，例如，在路沿或街道边缘、停车场或结构或其部分等旁边。第一计算机110可以被编程为通过例如基于GPS的地理围栏来确定主车辆105在区域200内。在此示例中，GPS地理围栏指定区域200的周边。随后第一计算机110可以基于指示主车辆105在地理围栏内的主车辆105的位置数据来确定主车辆105在区域200内。
第一计算机110可以例如生成规划路径P以操作区域200中的主车辆105。替代地，服务器150可以生成规划路径P并且例如经由网络135将规划路径P提供给第一计算机110。如本文所使用的，“规划路径”是点集合，例如，所述点集合被指定为相对于主车辆坐标系和/或地理坐标的坐标，第一计算机110被编程为通过常规导航和/或路径规划算法来确定所述点集合。规划路径P可以例如沿着子区域210沿着其定位在区域200中的每个过道引导主车辆105以搜索可用子区域210(参见图2)。在此示例中，第一计算机110被编程为基于例如经由车辆网络从相机传感器115接收的图像数据来识别用于停放主车辆105的潜在可用子区域210。例如，子区域210可以是由常规标记(例如，地面上的涂漆线)指示的停车空间，并且第一计算机110可以采用常规的图像识别技术来识别子区域210和潜在的可用停车空间。
在识别出潜在的可用子区域210时，第一计算机110可以生成用于将主车辆105停放在潜在的可用子区域210中的规划路径P(参见图3A至图3B)。第一计算机110可以根据规划路径P确定将主车辆105向前(参见图3A)或向后(参见图3B)移动到子区域210中。第一计算机110可以基于例如用于在区域200中定位车辆105的规则(例如，车辆的后部必须向外面朝从停车空间子区域开始的车辆行驶路径，或者车辆105的前部必须如此面向等)来确定向前或向后。例如，一个或多个规则可以存储在计算机110的存储器中，经由网络135等从远程计算机(未示出)接收，经由对车辆105人机界面(诸如触屏、旋钮、按钮、拨号盘等)的用户输入来接收。随后第一计算机110可以提供主车辆105的规划路径P包括移动到子区域210中的信号。例如，计算机110可以在主车辆105的与子区域210相同的一侧致动转向信号，例如以指示车辆105可以停放在子区域210中。
第一计算机110可以被编程为致动一个或多个主车辆部件125以沿着规划路径P操作主车辆105进入子区域210，例如执行停车操纵。例如，第一计算机110可以致动一个或多个主车辆部件125，例如推进部件、转向部件等，以将主车辆105沿着向前路径向前移动到子区域210中。作为另一个示例，基于规划向后路径，第一计算机110可以被编程为致动一个或多个主车辆部件125以将主车辆105操作到经过潜在的可用子区域210的停止位置，使得第一计算机110可以将主车辆105向后移动到子区域210中。停止位置是在主车辆105的向前行驶方向上从子区域210(例如，子区域210的线)到主车辆105的后部测量的前进距离以及在横向于前进方向的方向上从子区域210(例如，子区域210的端线)到主车辆105的后部测量的横向距离。所述距离存储在第一计算机110的存储器中。基于主车辆105在反向行驶时的转弯半径，预设距离被选取为仍然允许主车辆105反向行驶到子区域210的最短可能距离。
当主车辆105正在执行操纵以移动到子区域210中时，第一计算机110可以接收潜在的可用子区域210的传感器115数据，例如，图像数据。图像数据可以包括潜在的可用子区域210中的对象，所述对象先前被主车辆105与潜在的可用子区域210之间的其他对象遮挡。随后第一计算机110可以基于指示子区域210中对象的存在或不存在的传感器115数据来验证子区域210的可用性。例如，第一计算机110可以采用常规的图像分析或图案识别技术来分析图像数据并识别子区域210中的静止的(即，不可移动的)对象，例如停放的车辆、杆、购物车架等。如果静止对象在子区域210中，例如在停车空间的标记之间，则第一计算机110确定子区域210不可用。如果静止对象不在子区域210中，例如不在停车空间的标记之间，则第一计算机110可以确定子区域210潜在地可用。
另外，第一计算机110可以分析传感器115数据以确定禁止主车辆105访问子区域210。例如，第一计算机110可以基于经由图像数据检测到被指定禁止访问子区域210的一个或多个状况(例如，标志、障碍物、标记等)来确定禁止访问，所述图像数据指定禁止访问子区域210的一个或多个状况，例如，车辆特性、用户特性、当日时间、特殊事件等。第一计算机110可以基于将一个或多个检测到的状况与存储在第一计算机110的存储器中的状况进行比较来识别禁止访问的一个或多个状况。随后第一计算机110可以将主车辆105数据(例如，基于主车辆数据，诸如车辆尺寸、车辆类型、车辆标识符、车辆用户特性等)与一个或多个禁止状况进行比较，以确定是否禁止主车辆105访问子区域210。在未禁止主车辆105访问子区域210的情况下，第一计算机110确定子区域210可用。在禁止主车辆105访问子区域210的情况下，第一计算机110可以确定子区域210不可用。如果子区域210可用，则第一计算机110可以沿着规划路径P操作主车辆105进入子区域210。如果子区域210不可用，则第一计算机110更新规划路径P以搜索可用子区域210并且致动一个或多个主车辆部件以沿着更新路径操作主车辆105。
在沿着规划路径P操作时，主车辆105可以如上文所讨论地识别可移动对象140。第一计算机110可以被编程为预测可移动对象140的未来位置是否将与主车辆105的规划路径P相交。第一计算机110可以基于传感器115数据来预测可移动对象的未来位置。可移动对象140的未来位置至少部分地由可移动对象140的预测路径限定。例如，第一计算机110可以基于经由传感器115数据(例如，图像数据的连续帧)识别可移动对象140的移动方向来预测移动对象140的路径。第一计算机110随后可以将可移动对象140的未来位置与主车辆105的规划路径P进行比较。
作为另一个示例，在基于图像数据确定可移动对象140静止时，第一计算机110可以基于可移动对象140的物理特性来预测可移动对象140将保持静止还是移动。例如，当可移动对象140是车辆时，第一计算机110可以基于检测到来自可移动对象140的指示发动机正在运行的声音、外部灯处于“开启”状态、车门处于关闭位置等中的一者或多者来预测可移动对象140将会移动。相反地，第一计算机110可以基于检测到缺少来自可移动对象140的指示发动机未运行的声音、外部灯处于“关闭”状态、车门处于打开位置等中的一者或多者来预测可移动对象140将会保持静止。
如果第一计算机110确定可移动对象140将保持静止，则第一计算机110可以预测未来位置将是可移动对象140的当前位置。第一计算机110随后可以将未来位置与主车辆105的规划路径P进行比较。如果第一计算机110确定可移动对象140将会移动，则第一计算机110可以基于例如可移动对象140的物理特性(诸如激活的转向信号、转动的车轮、激活的倒车灯、行驶方向等)来预测可移动对象140的路径。随后，第一计算机110可以将可移动对象140的预测路径与主车辆105的规划路径P进行比较，以确定可移动对象140的预测路径是否将与主车辆105的规划路径P相交。
第一计算机110可以被编程为基于所述预测来致动一个或多个主车辆部件125。在第一计算机110预测可移动对象的未来位置将不与规划路径P相交的情况下，第一计算机110可以沿着规划路径P操作主车辆105。在第一计算机110预测可移动对象140的未来位置将与规划路径P相交的情况下，第一计算机110可以致动一个或多个主车辆部件125以输出移动可移动对象140的信号。
例如，第一计算机110可以致动推进部件以使主车辆105沿着规划路径P的选定部分(即，是一些但小于全部规划路径的路段)移动。在该示例中，第一计算机110可以选择基于主车辆105与可移动对象140之间的第一距离来确定规划路径P的部分。第一距离可以是线性距离、径向距离或某个其他距离。例如，第一计算机110可以将第一距离与第一距离阈值进行比较。第一距离阈值指定主车辆105与可移动对象之间的最大距离，高于所述最大距离，第一计算机110可以移动主车辆105。可以基于例如经验测试来确定第一距离阈值以(例如，基于主车辆105的尺寸、主车辆105的速度、可移动对象140的类型等)确定第一计算机110可以防止主车辆105撞击可移动对象140时的最小距离。例如，与可移动对象140是车辆时相比，当可移动对象140是行人时，第一距离阈值可以更大。第一距离阈值可以存储在第一计算机110的存储器中。
在第一距离高于第一距离阈值的情况下，第一计算机110可以确定规划路径P的选定部分是从主车辆105的位置到主车辆105与可移动对象140之间的第一距离等于第一距离阈值时的位置的路径。在第一距离等于或小于第一距离阈值的情况下，第一计算机110确定规划路径P的选定部分是微移。在这种背景下，“微移”是主车辆105沿着规划路径P的非零移动。微移可以通过例如经验测试来确定，以确定指示主车辆105沿着规划路径P移动的最少移动量。可以通过例如主车辆105的线性位移或主车辆105的车轮的旋转位移来指定微移。微移可以存储在第一计算机110的存储器中。
另外或替代地，第一计算机110可以致动喇叭、外部灯(例如，使前照灯闪烁、激活倒车灯等)等以输出信号。第一计算机110可以例如在相应的预定时间段之后致动不同的主车辆部件125。预定时间段可以通过例如经验测试来确定，以确定可移动对象140(诸如行人或车辆)检测到信号并对信号作出反应的时间量。时间段可以存储在第一计算机110的存储器中。
在输出用于移动可移动对象140的信号时，第一计算机110可以在中止时间之后确定可移动对象105是否已经移动或改变路径。中止时间可以通过例如指示确定用于可移动对象140将不移动的最少时间量的经验测试来确定。第一计算机110可以例如将例如经由图像数据获得的可移动对象140的位置与主车辆105的规划路径P进行比较。在可移动对象140已经移动并且不与规划路径P相交的情况下，第一计算机110可以沿着规划路径P操作主车辆105。在可移动对象140尚未移动的情况下，即，与规划路径P相交，第一计算机110可以更新规划路径P，例如，以为主车辆105搜索可用子区域210，围绕可移动对象140移动等。第一计算机110随后可以致动一个或多个主车辆部件125以沿着更新的规划路径P操作主车辆105。
第二计算机145可以被编程为确定车辆140与主车辆105之间的第二距离。例如，第二计算机145可以接收并分析传感器数据以确定车辆140与主车辆105之间的第二距离。随后，第二计算机145可以将第二距离与第二距离阈值进行比较。第二距离阈值指定最大距离，在所述最大距离内，车辆140可以被判断为阻碍主车辆105沿着规划路径P移动。第二距离阈值可以通过例如经验测试来确定，所述经验测试指示车辆140与主车辆105之间的最小距离使得主车辆105可以在车辆140周围操纵。第二距离阈值可以存储在例如第二计算机145的第二存储器中。
第二计算机145可以被编程为确定主车辆105的速度。例如，第二计算机145可以接收并分析传感器数据以确定主车辆105与车辆140之间的第二距离在指定时间期间的变化。随后，第二计算机145可以将主车辆105的速度与速度阈值进行比较。速度阈值指定最大速度，低于所述最大速度，主车辆105可以被判断为停止。速度阈值可以通过例如经验测试来确定，以确定车辆通常在区域200中围绕彼此操作的最小速度。速度阈值可以存储在例如第二计算机145的第二存储器中。
第二计算机145可以被编程为确定围绕车辆140的路径的宽度。围绕车辆的路径的宽度是从车辆140的一侧到检测到的对象的距离。第二计算机145可以例如接收并分析传感器数据以检测与车辆140横向间隔开的对象。第二计算机145随后可以确定围绕车辆140的路径的宽度。例如，第二计算机145可以采用自由空间计算技术来对数据进行成像，所述数据识别与和车辆140横向间隔开的对象相关联的像素坐标范围以及在车辆140与对象之间的自由空间(即，其中未检测到对象的空间)。通过识别图像中与自由空间和对象相关联的像素坐标集合并确定从图像传感器镜头(例如，跨自由空间)到所识别的对象像素坐标的距离(以像素坐标为单位)，第二计算机145随后可以确定图像传感器镜头距对象的距离(例如，跨自由空间的距离)。即，根据常规技术，第二计算机145可以确定从镜头到所识别的坐标的距离(以像素坐标为单位)，并且可以进一步从图像确定从传感器镜头到所识别的对象的线与从镜头平行于车辆140的横向轴线延伸的轴线之间的角度。随后，使用三角函数，第二计算机145可以确定沿着车辆140横向轴线从传感器115镜头绘制到对象上的点的线的长度。路径的宽度可以从沿着车辆140横向轴线绘制的线的长度来确定。
作为另一个示例，第二计算机145可以基于在一定的时间段期间接收到的关于对象的雷达传感器115数据来生成对象的雷达轨迹片段(radar tracklet)，即，部分轨迹。随后，第二计算机145可以从雷达轨迹片段预测对象相对于车辆140的位置。通过识别对象相对于车辆140的预测位置，第二计算机145可以确定图像传感器镜头距对象的距离。即，根据常规技术，第二计算机145可以确定从传感器镜头到预测位置的距离，并且可以进一步从图像确定从传感器镜头到预测位置的线与从镜头平行于车辆140的横向轴线延伸的轴线之间的角度。随后，使用三角函数，第二计算机145可以确定路径的宽度，如上面所讨论的。
随后，第二计算机145可以将宽度与宽度阈值进行比较。宽度阈值指定车辆140与对象之间的最小距离，使得主车辆105可以在车辆140与对象之间操作。宽度阈值可以等于主车辆105的宽度。在此示例中，第二计算机145可以基于图像数据(例如，用于描绘主车辆105的像素)来确定主车辆105的宽度。作为另一个示例，宽度阈值可以通过指定可以在区域200中和/或在道路上操作的车辆的最大宽度的规则来确定。在此示例中，宽度阈值可以存储在第二计算机145的第二存储器中。
第二计算机145可以被编程为预测车辆140的未来位置。未来位置可以与车辆140的当前位置相同或不同。例如，在车辆140被停放或处于“关闭”状态的情况下，第二计算机145可以预测未来位置是车辆140的当前位置。作为另一个示例，未来位置可以至少部分地由车辆140的预测路径限定。即，第二计算机145可以基于车辆140的预测路径来预测车辆140的一个或多个未来位置(例如，在不同的时间点确定的未来位置)。
第二计算机145可以被编程为确定车辆140的未来位置是否处于行驶路线中。如本文所使用的，“行驶路线”指定被指定用于区域200中的车辆移动的地面的区域，例如，子区域210之间的过道。第二计算机145可以例如基于传感器数据来识别行驶路线。在此示例中，第二计算机145可以例如经由图像数据检测行驶路线的一个或多个指示符。指示符可以包括标志、地面上的标记、车辆沿着路线的移动等。作为另一个示例，第二计算机145可以基于区域200的地图数据(例如，存储在第二存储器中的或从远程计算机接收)来识别行驶路线。随后，第二计算机145可以将车辆140的未来位置与行驶路线进行比较。例如，第二计算机145可以将未来位置的位置数据与区域200的地图数据中指示的行驶路线进行比较。作为另一个示例，第二计算机145可以基于传感器数据(例如，未来位置的图像数据)来检测未来位置处的指示符。
第二计算机145可以被编程为预测主车辆105将沿着规划路径P移动。例如，第二计算机145可以接收并分析传感器数据以检测来自主车辆105的信号，例如，致动来自主车辆105的一个或多个主车辆部件125，诸如激活前照灯或倒车灯、激活喇叭、主车辆105沿着规划路径P的一部分移动、车门打开等。第二计算机145可以例如基于主车辆105的物理特性(例如，转向的车轮、行驶方向等)来预测主车辆105的规划路径P。替代地，主车辆105可以例如通过V2V无线通信(蜂窝和/或DSRC等)将规划路径P传输到第二计算机145。如果第二计算机145检测到来自主车辆105的信号，则第二计算机145预测主车辆105将沿着规划路径P移动。如果第二计算机145未检测到来自主车辆105的信号，则第二计算机145可以预测主车辆105将不会沿着规划路径P移动。
第二计算机145可以确定车辆140的更新的预测未来位置。例如，第二计算机145基于第三距离来确定更新的预测未来位置。第三距离是车辆140可以从未来位置移动到更新的预测未来位置的最大距离。第三距离可以存储在第二计算机145的第二存储器中。例如，可以基于第三距离等于距车辆140的最近可用子区域210的距离来确定第三距离。另外，第二计算机145可以进一步基于确定更新的预测的未来位置将避免与主车辆105的规划路径P相交来确定更新的预测的未来位置。例如，在确定主车辆105的规划路径P时，第二计算机145可以将更新的预测未来位置与主车辆105的规划路径P进行比较。如果更新的预测未来位置与规划路径P相交，则更新的预测未来位置无效。如果更新的未来位置不与规划路径P相交，则更新的未来位置有效。
第二计算机145可以被编程为在基于传感器数据的移动时间之后确定主车辆105已经移动，即，未被车辆140阻碍。移动时间可以通过例如指示用于确定主车辆105将不移动的最大时间量的经验测试来确定。第二计算机145可以例如检测在中止时间内在车辆140周围移动的主车辆105。作为另一个示例，第二计算机145可以检测到主车辆105在中止时间内沿相反方向移动，即，远离车辆140移动。在主车辆105已经移动的情况下，第二计算机145可以致动一个或多个车辆部件以将车辆140操作到未来位置。在主车辆105尚未移动的情况下，第二计算机145可以致动一个或多个车辆部件以将车辆140操作到更新的未来位置。
第二计算机145可以被编程为对车辆140移动到更新的未来位置的发生次数进行计数。第二计算机145可以将发生次数存储在例如第二存储器中。随后，第二计算机145可以将发生次数与阈值次数进行比较。阈值次数指定车辆140可以移动到更新的未来位置的最大实例数量。阈值次数可以通过例如经验测试来确定以确定车辆140正在阻碍交通。阈值次数可以是大于0的整数。阈值次数可以存储在第二计算机145的第二存储器中。
第二计算机145可以被编程为将车辆140移动到子区域210，例如，停车空间。例如，在第二计算机145不能确定有效的更新的未来位置的情况下，第二计算机145可以将车辆140操作到子区域210。作为另一个示例，第二计算机145可以基于将车辆140移动到阈值数量的更新的未来位置来将车辆140操作到子区域210。在这些情况下，第二计算机145可以致动一个或多个车辆部件以将车辆140移动到停车空间。
图4是用于操作区域200中的主车辆105的示例性过程400的图式。过程400在框405中开始。
在框405中，当主车辆105在区域200中操作时，第一计算机110例如经由车辆网络从一个或多个传感器115接收传感器115数据，例如，图像数据(例如，以搜索子区域210，诸如停车空间)。图像数据包括主车辆105周围的环境，例如，区域200、一个或多个子区域210、一个或多个可移动对象140、一个或多个静止对象等。过程400在框410中继续。
在框410中，第一计算机110基于图像数据来识别潜在的可用子区域210。例如，第一计算机110可以使用如上面所讨论的常规图像识别技术来识别子区域210。如果第一计算机110识别出潜在的可用子区域210，例如，停车空间，则过程400在框415中继续。否则，过程400在框405中继续。
在框415中，第一计算机110激活转向信号。具体地，第一计算机110在主车辆105的与子区域210相同的一侧激活转向信号，例如以指示主车辆105可能停放在子区域210中。另外，第一计算机110例如经由接收目的地(例如，子区域210中的点)并使用诸如区域200之类的区域的地图和/或传感器115数据的常规导航和/或路径规划算法来确定用于将主车辆105操作到子区域210的规划路径P。例如，如上面所讨论的，第一计算机110可以确定将主车辆105向前驶到子区域210中或将主车辆105驶回到子区域210中。过程400在框420中继续。
在框420中，第一计算机110可以基于在主车辆105正在操纵进入子区域210中时接收的传感器115数据(例如，图像数据)来确定子区域210是否可用。例如，在第一计算机110确定将主车辆105倒退到子区域210中(如上面所讨论的)的情况下，第一计算机110可以在主车辆105移动经过子区域210到达停止位置(如上面讨论的)时接收传感器115数据。作为另一个示例，第一计算机110可以在主车辆105向前移动到子区域210中时接收传感器115数据。第一计算机110可以例如使用常规的图像分析或模式识别技术来分析图像数据，以识别子区域210中(例如，停车空间的标记之间)的静止对象。
另外，第一计算机110可以确定是否禁止主车辆105访问子区域210。例如，第一计算机110可以基于经由图像数据检测到被指定禁止访问子区域210的一个或多个状况(例如，标志、标记、障碍物等)来确定禁止访问。第一计算机110随后可以将主车辆105数据与一个或多个禁止状况进行比较以确定是否禁止主车辆105访问子区域210。如果未禁止主车辆105访问子区域210并且第一计算机110确定子区域210没有静止对象，则第一计算机110确定子区域210可用。如果禁止主车辆105访问子区域210或者第一计算机110确定子区域210有静止对象，则第一计算机确定子区域210不可用。在子区域210可用的情况下，过程400在框430中继续。否则，过程400可以在框425中继续。
在框425中，第一计算机110停用转向信号，例如以指示主车辆105将不会停放在子区域210中。随后，第一计算机110操作主车辆105穿过区域200，例如，以继续搜索可用子区域210。例如，第一计算机110可以致动一个或多个主车辆部件125以例如根据用于自主或半自主操作的常规技术使主车辆105沿着规划路径P移动以搜索区域200。过程400返回到框405。
在框430中，第一计算机110沿着规划路径P操作主车辆105进入子区域210。即，第一计算机110致动一个或多个主车辆105部件125(例如，转向部件、推进部件等)以使主车辆105沿着规划路径P移动。当主车辆105沿着规划路径P移动时，第一计算机110从沿面向规划路径P的传感器115接收传感器115数据(例如，图像数据)。过程400在框435中继续。
在框435中，第一计算机110预测可移动对象140是否将与主车辆105的规划路径P相交。例如，第一计算机110可以基于在框430中接收的传感器115数据(例如，激光雷达数据、雷达数据和/或视觉图像数据等)来识别并确定可移动对象140的轨迹(即，路径和沿着路径的一个或多个速度)。随后，第一计算机110可以预测可移动对象140的未来位置是否将与主车辆105的规划路径P相交。例如，在可移动对象140正在移动的情况下，第一计算机110可以基于经由传感器115数据(例如，图像数据的连续帧)识别可移动对象140的移动方向来预测移动对象140的路径。第一计算机110随后可以将可移动对象140的未来位置与主车辆105的规划路径P进行比较。
作为另一个示例，在可移动对象140静止的情况下，如上面所讨论的，第一计算机110可以基于可移动对象140的物理特性来预测可移动对象140将保持静止还是移动。如果第一计算机110预测可移动对象140将会移动，则第一计算机110可以将未来位置与主车辆105的规划路径P进行比较。如果第一计算机110预测可移动对象140将保持静止，则第一计算机110可以将可移动对象140的当前位置与规划路径P进行比较。如果可移动对象140的预测的未来位置与主车辆105的规划路径P相交，过程400在框440中继续。否则，过程400在框465中继续。
在框440中，第一计算机110将可移动对象140与主车辆105之间的第一距离与第一距离阈值进行比较。例如，第一计算机110经由图像数据(例如，使用各种图像处理技术)确定可移动对象140与主车辆105之间的第一距离。过程400在框445中继续。
在框445中，第一计算机110致动一个或多个主车辆部件125以输出移动可移动对象140的信号。例如，第一计算机110可以致动推进部件和转向部件以沿着规划路径P的选定部分操作主车辆105，如上所述。第一计算机110可以基于第一距离来确定规划路径P的所述部分。如果第一距离大于第一距离阈值，则第一计算机110选择规划路径P的部分作为从主车辆105的当前位置到主车辆105与可移动对象140之间的第一距离等于第一距离阈值时的位置的路径P的路段。如果第一距离等于或小于第一距离阈值，则第一计算机110确定规划路径P的部分是微移(如上所述)。
另外，第一计算机110可以致动外部灯(例如，使前照灯闪烁、激活倒车灯等)、喇叭以及其他合适的主车辆部件125。如上面所讨论的，第一计算机110可以例如在预定时间段之后致动不同的主车辆部件125。过程400在框450中继续。
在框450中，第一计算机110确定可移动对象140是否与规划路径P相交。例如，第一计算机110可以检测到可移动对象140在中止时间之后移动或改变路径(如所讨论的)。例如，第一计算机110可以将例如经由图像数据获得的可移动对象140的位置与主车辆105的规划路径P进行比较。在可移动对象140已经移动并且不与规划路径P相交的情况下，过程400在框455中继续。在可移动对象140尚未移动(即，与规划路径P相交)的情况下，过程400在框460中继续。
在框455中，第一计算机110沿着规划路径P操作主车辆105进入子区域210，例如，停车空间。例如，第一计算机110致动一个或多个主车辆部件125，例如转向部件和/或推进部件，以将主车辆105沿着规划路径P移动。过程400在框465中继续。
在框460中，第一计算机110例如使用常规导航和/或路径规划算法来确定更新的规划路径。例如，第一计算机110可以确定更新的规划路径以将主车辆105移出子区域210并继续在区域200中搜索可用子区域210。第一计算机110随后可以沿着更新的规划路径操作主车辆105。例如，第一计算机110致动一个或多个主车辆部件125，例如转向部件和/或推进部件，以例如根据用于自主或半自主操作的常规技术使主车辆105沿着更新的规划路径移动。在框460之后，过程400结束。
在框465中，第一计算机110确定主车辆105是否完全在子区域210内。当整个主车辆105在子区域210的边界内时，例如在停车空间的常规标记之间时，主车辆105完全在子区域210中。例如，第一计算机110将例如基于图像数据、GPS数据等的主车辆105的位置与子区域210进行比较。作为另一个示例，第一计算机110可以分析传感器115数据，例如图像数据，以例如基于指示停车空间的常规标记确定主车辆105相对于子区域210横向地和纵向地大致居中。在确定主车辆105完全在子区域210中时，第一计算机110可以致动一个或多个主车辆部件125，例如，以将主车辆105停止或停放在子区域210中。在主车辆105完全在子区域210中的情况下，过程400结束。否则，过程400在框430中继续。
图5是用于操作区域200中的可移动对象140(在该示例中为包括第二计算机145的车辆140)的示例性过程500的图式。过程500在框505中开始。
在框505中，当车辆140在区域200中时，第二计算机145从一个或多个图像传感器115(例如，一个或多个相机)接收图像数据。图像数据包括车辆140周围的环境，例如，区域200、一个或多个子区域210、包括主车辆105的其他车辆等。过程500在框510中继续。
在框510中，第二计算机145确定从主车辆105到车辆140的第二距离是否在第二距离阈值内(如上所述)。例如，第二计算机145可以例如基于激光雷达数据、雷达数据和/或视觉图像数据等来识别接近车辆140的主车辆105。随后，第二计算机145可以经由图像数据(例如，使用各种图像处理技术)确定车辆140与主车辆105之间的第二距离。随后，第二计算机145可以将第二距离与第二阈值进行比较。
另外，第二计算机145可以确定主车辆105是否以速度阈值内的速度移动(如上所述)。例如，第二计算机145可以基于图像数据确定主车辆105的速度。在此示例中，第二计算机145可以确定在一定的时间段期间车辆140与主车辆105之间的第二距离的变化(例如，如由图像数据的连续帧所确定的)。在从主车辆105到车辆140的第二距离在阈值内并且主车辆105以速度阈值内的速度操作的情况下，过程500在框515中继续。否则，过程500返回到框505。
在框515中，第二计算机145预测车辆140的未来位置。例如，在车辆140被停放或处于“关闭”状态的情况下，第二计算机145可以确定未来位置是车辆140的当前位置。作为另一个示例，未来位置可以至少部分地由车辆140的预测路径限定。即，第二计算机145可以基于分析车辆140的预测路径来预测车辆140的一个或多个未来位置(例如，在不同的时间点确定的未来位置)。过程500在框520中继续。
在框520中，第二计算机145确定车辆140的预测的未来位置是否在行驶路线中(如上所述)。第二计算机145可以例如如上面所讨论的那样基于传感器数据来识别行驶路线。作为另一个示例，第二计算机145可以基于区域200的地图数据(例如，存储在第二存储器中的或从远程计算机接收)来识别行驶路线。随后，第二计算机145可以将车辆140的预测的未来位置与行驶路线进行比较。在未来位置在行驶路线中的情况下，过程500在框525中继续。否则，过程500在框560中继续。
在框525中，第二计算机145预测主车辆105是否将沿着规划路径P移动。第二计算机145可以基于经由图形数据检测到的主车辆105的物理特性(例如，转向的车轮、行驶方向等)来预测主车辆105的规划路径P。作为另一个示例，第二计算机145可以例如经由V2V通信从主车辆105接收规划路径P。
另外，第二计算机145可以例如接收并分析传感器数据以检测来自主车辆105的移动车辆140的信号，例如，激活前照灯或倒车灯、激活喇叭、主车辆105沿着规划路径P的一部分移动、关闭的车门等。如果第二计算机145检测到来自主车辆105的信号，则第二计算机145预测主车辆105将会沿着规划路径P移动，并且过程500在框530中继续。如果第二计算机145没有检测到来自主车辆105的信号，则第二计算机145可以预测主车辆105将不会移动，并且过程500在框560中继续。
在框530中，第二计算机145预测车辆140的未来位置是否将与主车辆105的规划路径P相交。例如，第二计算机145可以将规划路径P与车辆140的预测的未来位置进行比较。另外，第二计算机145可以基于图像数据(例如，使用图像处理技术)来确定围绕车辆140的路径的宽度。随后，第二计算机145可以将宽度与宽度阈值进行比较。如果宽度等于或大于宽度阈值，则第二计算机145预测所述预测的未来位置将不与主车辆105的规划路径P相交。如果宽度小于宽度阈值，则第二计算机145预测所述预测的未来位置将与主车辆105的规划路径P相交。在第二计算机145预测所述预测的未来位置将与主车辆105的规划路径P相交的情况下，过程500在框535中继续。否则，过程500结束。
在框535中，第二计算机145可以确定车辆140的更新的预测未来位置。例如，第二计算机145基于第三距离(如上面所讨论)来确定更新的预测未来位置。随后，第二计算机145将第三距离与第三距离阈值进行比较。如果第三距离小于或等于第三距离阈值，则第二计算机145确定更新的预测未来位置有效。如果第三距离大于第三距离阈值，则第二计算机145确定更新的预测未来位置无效。
另外，第二计算机145基于确定更新的预测的未来位置将避免与主车辆105的规划路径P相交来确定更新的预测的未来位置。例如，第二计算机145可以将更新的预测的未来位置与主车辆105的规划路径P进行比较。另外，第二计算机145可以确定在更新的预测未来位置处围绕车辆140的路径的宽度，并将所述宽度与宽度阈值进行比较。如果更新的预测未来位置与规划路径P相交，则第二计算机145确定更新的预测未来位置无效。如果更新的未来位置与规划路径P不相交，则第二计算机145确定更新的预测未来位置有效。过程500在框540中继续。
在框540中，第二计算机145确定主车辆105是否移动使得车辆140的预测的未来位置与主车辆105的规划路径P不相交。例如，第二计算机145可以基于指示主车辆105的位置的传感器数据(例如，图像数据)来检测主车辆105在中止时间内已经移动或改变了路径。替代地，第二计算机145可以基于传感器数据来检测主车辆105在中止时间内没有移动。在主车辆105尚未移动的情况下，过程500在框545中继续。否则，过程500在框560中继续。
在框545中，第二计算机145确定车辆140移动到更新的未来位置的发生次数是否小于阈值次数(如上面所讨论的)。例如，第二计算机145可以将发生次数与阈值次数进行比较。如果发生次数小于阈值次数，则过程500在框550中继续。否则，过程500在框555中继续进行。
在框550中，第二计算机145移动车辆140。例如，第二计算机145可以致动一个或多个车辆部件以将车辆140移动到更新的未来位置。在框550之后，过程500结束。
在框555中，第二计算机145移动车辆140。例如，第二计算机145可以致动一个或多个车辆部件以例如根据用于自主或半自主操作的常规技术使车辆140移动到子区域210，例如，停放空间。在框555之后，过程500结束。
在框560中，第二计算机145例如根据用于自主或半自主操作的常规技术将车辆140操作到未来位置。例如，第二计算机145可以致动一个或多个车辆部件125以例如当车辆140正沿着路径移动时将车辆140移动到未来位置。作为另一个示例，第二计算机145可以例如在车辆140静止时将车辆140维持在当前位置处。在框560之后，过程500返回到框505。
如本文所使用，副词“基本上”意指形状、结构、测量结果、数量、时间等因为材料、机加工、制造、数据传输、计算速度等的缺陷而可能偏离精确描述的几何形状、距离、测量结果、数量、时间等。
通常，所描述的计算系统和/或装置可采用多个计算机操作系统中的任一者，包括但绝不限于以下版本和/或变型：福特
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应用程序、AppLink/Smart Device Link中间件、微软
Figure BDA0002945468080000272
操作系统、微软
Figure BDA0002945468080000273
操作系统、Unix操作系统(例如，由加州红杉海岸的Oracle公司发布的
Figure BDA0002945468080000274
操作系统)、由纽约阿蒙克市的InternationalBusiness Machines公司发布的AIX UNIX操作系统、Linux操作系统、由加州库比蒂诺的苹果公司发布的Mac OSX和iOS操作系统、由加拿大滑铁卢的黑莓有限公司发布的BlackBerryOS以及由谷歌公司和开放手机联盟开发的Android操作系统、或由QNX Software Systems供应的
Figure BDA0002945468080000275
CAR信息娱乐平台。计算装置的示例包括但不限于车载第一计算机、计算机工作站、服务器、台式机、笔记本、膝上型计算机或手持计算机、或一些其他计算系统和/或装置。
计算机和计算装置通常包括计算机可执行指令，其中所述指令可能能够由一个或多个计算装置(诸如以上所列出的那些)执行。可由使用多种编程语言和/或技术创建的计算机程序编译或解译计算机可执行指令，所述编程语言和/或技术单独地或者组合地包括但不限于JavaTM、C、C++、Matlab、Simulink、Stateflow、Visual Basic、Java Script、Perl、HTML等。这些应用程序中的一些可在诸如Java虚拟机、Dalvik虚拟机等虚拟机上编译和执行。通常，处理器(例如，微处理器)接收来自例如存储器、计算机可读介质等的指令，并执行这些指令，从而执行一个或多个过程，包括本文所述过程中的一者或多者。可以使用各种计算机可读介质来存储和传输此类指令和其他数据。计算装置中的文件通常是存储在诸如存储介质、随机存取存储器等计算机可读介质上的数据集合。
存储器可以包括计算机可读存储介质(也被称为处理器可读介质)，其包括参与提供可以由计算机(例如，由计算机的处理器)读取的数据(例如，指令)的任何非暂时性(例如，有形)介质。此类介质可以采取许多形式，包括但不限于非易失性介质和易失性介质。非易失性介质可以包括例如光盘或磁盘以及其他持久性存储器。易失性介质可以包括例如通常构成主存储器的动态随机存取存储器(DRAM)。此类指令可由一种或多种传输介质传输，所述一种或多种传输介质包括同轴电缆、铜线和光纤，包括构成耦接到ECU的处理器的系统总线的电线。计算机可读介质的常见形式包括(例如)软盘、柔性磁盘、硬盘、磁带、任何其他磁性介质、CD-ROM、DVD、任何其他光学介质、穿孔卡片、纸带、具有孔图案的任何其他物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EEPROM、任何其他存储器芯片或盒，或者计算机可从其读取的任何其他介质。
数据库、数据存储库或本文所述的其他数据存储装置可以包括用于存储、访问和检索各种数据的各种机构，包括分层数据库、文件系统中的文件集、呈专用格式的应用数据库、关系数据库管理系统(RDBMS)等。每个此类数据存储装置通常包括在采用计算机操作系统(诸如以上所提到的那些操作系统中的一个操作系统)的计算装置内，并且经由网络以多种方式中的任一种或多种方式来访问。文件系统可以从计算机操作系统访问，并且可以包括以各种格式存储的文件。除了用于创建、存储、编辑和执行已存储的程序的语言(例如上述PL/SQL语言)之外，RDBMS还通常采用结构化查询语言(SQL)。
在一些示例中，系统元件可被实施为一个或多个计算装置(例如，服务器、个人计算机等)上、存储在与其相关联的计算机可读介质(例如，磁盘、存储器等)上的计算机可读指令(例如，软件)。计算机程序产品可以包括存储在计算机可读介质上的用于执行本文所描述功能的此类指令。
关于本文描述的介质、过程、系统、方法、启发等，应当理解，虽然此类过程等的步骤已被描述为按照某一有序的顺序发生，但是可以通过以与本文所述顺序不同的顺序执行所述步骤来实践此类过程。还应理解，可同时执行某些步骤，可添加其他步骤，或者可省略本文所描述的某些步骤。换句话说，本文中对过程的描述是出于说明某些实施例的目的而提供的，并且绝不应被解释为限制权利要求。
因此，应当理解，以上描述旨在是说明性的而非限制性的。在阅读以上描述时，除了所提供的示例之外的许多实施例和应用对于本领域的技术人员将是明显的。不应参考以上描述来确定本发明的范围，而应参考所附权利要求连同这些权利要求赋予的等效物的全部范围来确定。可以设想并预期未来的发展将在本文讨论的领域中发生，并且所公开的系统和方法将结合到此类未来实施例中。总之，应当理解，本发明能够进行修改和变化，并且仅受所附权利要求的限制。
除非本文做出明确的相反指示，否则权利要求中使用的所有术语意图给出如本领域技术人员所理解的普通和一般的含义。具体地，除非权利要求叙述相反的明确限制，否则使用诸如“一个”、“该”、“所述”等单数冠词应被解读为叙述所指示的要素中的一者或多者。
根据本发明，提供了一种系统，所述系统具有第一计算机，所述第一计算机包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令可由所述处理器执行以：预测可移动对象的未来位置与主车辆的规划路径将会相交；致动主车辆部件以输出指示移动所述可移动对象的信号；随后进行以下操作中的至少一项：(a)确定所述可移动对象已经移动，或者(b)更新所述主车辆的所述规划路径；以及随后沿着所述规划路径或所述更新的规划路径操作所述主车辆。
根据一个实施例，所述第一计算机包括在所述主车辆上，所述系统还包括所述可移动对象上的第二计算机，所述第二计算机包括第二处理器和第二存储器，所述第二存储器存储指令，所述指令可由所述第二处理器执行以：预测所述主车辆将沿着所述规划路径移动；随后进行以下操作中的至少一项：(a)确定所述主车辆沿着所述更新路径移动，或者(b)更新所述可移动对象的所述未来位置；以及随后将所述可移动对象操作到所述未来位置或所述更新的未来位置。
根据一个实施例，所述指令还包括用于基于传感器数据和位置数据中的至少一者来确定所述可移动对象的所述未来位置在行驶路线中的指令。
根据一个实施例，所述指令还包括用于确定所述更新的未来位置将避免与所述规划路径相交的指令。
根据一个实施例，所述指令还包括用于基于从所述未来位置到所述更新的未来位置的距离在指定距离内来确定所述更新的未来位置的指令。
根据一个实施例，所述可移动对象是车辆。
根据一个实施例，所述指令还包括用于基于将所述可移动对象移动到阈值数量的更新的未来位置来将所述可移动对象操作到停车空间的指令。
根据一个实施例，所述主车辆部件是喇叭、外部灯和推进部件中的至少一者。
根据一个实施例，所述指令还包括用于基于所述主车辆与所述可移动对象之间的距离来致动所述推进部件以沿着所述规划路径的一部分操作所述主车辆的指令。
根据一个实施例，所述指令还包括用于将主车辆传感器数据输入到识别所述可移动对象的机器学习程序中的指令。
根据一个实施例，所述未来位置部分地由所述可移动对象的路径限定。
根据一个实施例，所述指令还包括用于确定所述主车辆在所述可移动对象的距离阈值内的指令。
根据一个实施例，所述指令还包括用于确定所述可移动对象和所述主车辆中的至少一者正在以低于速度阈值的速度移动的指令。
根据一个实施例，所述指令还包括用于在识别用于所述主车辆的停车空间时致动所述主车辆的转向信号的指令。
根据一个实施例，所述指令还包括用于在确定进入停车空间的规划路径时沿着所述规划路径执行停车操纵的指令。
根据一个实施例，所述移动对象是车辆或行人中的一者。
根据本发明，一种方法包括：预测可移动对象的未来位置与主车辆的规划路径将会相交；致动主车辆部件以输出指示移动所述可移动对象的信号；随后进行以下操作中的至少一项：(a)确定所述可移动对象已经移动，或者(b)更新所述主车辆的所述规划路径；以及随后沿着所述规划路径或所述更新的规划路径操作所述主车辆。
在本发明的一个方面，所述方法包括：预测所述主车辆将沿着所述规划路径移动；随后进行以下操作中的至少一项：(a)确定所述主车辆沿着所述更新路径移动，或者(b)更新所述可移动对象的所述未来位置；以及随后将所述可移动对象操作到所述未来位置或所述更新的未来位置。
在本发明的一个方面，所述未来位置部分地由所述可移动对象的路径限定。
在本发明的一个方面，所述可移动对象是车辆或行人中的一者。

Claims (15)

1.一种方法，其包括：
预测可移动对象的未来位置和主车辆的规划路径将会相交；
致动主车辆部件以输出指示移动所述可移动对象的信号；
随后进行以下操作中的至少一项：(a)确定所述可移动对象已经移动，或者(b)更新所述主车辆的所述规划路径；以及
随后沿着所述规划路径或所述更新的规划路径操作所述主车辆。
2.如权利要求1所述的方法，其还包括：
预测所述主车辆将沿着所述规划路径移动；
随后进行以下操作中的至少一项：(a)确定所述主车辆沿着所述更新路径移动，或者(b)更新所述可移动对象的所述未来位置；以及
随后将所述可移动对象操作到所述未来位置或所述更新的未来位置。
3.如权利要求2所述的方法，其还包括基于传感器数据和位置数据中的至少一者来确定所述可移动对象的所述未来位置在交通路线中。
4.如权利要求2所述的方法，其还包括预测所述更新的未来位置将避免与所述规划路径相交。
5.如权利要求2所述的方法，其还包括基于从所述未来位置到所述更新的未来位置的距离在指定距离内来确定所述更新的未来位置。
6.如权利要求2所述的方法，其中所述可移动对象是车辆。
7.如权利要求6所述的方法，其还包括基于将所述可移动对象移动到阈值数量的更新的未来位置来将所述可移动对象操作到停车空间。
8.如权利要求1所述的方法，其中所述主车辆部件是喇叭、外部灯和推进部件中的至少一者。
9.如权利要求8所述的方法，其还包括基于所述主车辆与所述可移动对象之间的距离来致动所述推进部件以沿着所述规划路径的一部分操作所述主车辆。
10.如权利要求1所述的方法，其中所述未来位置部分地由所述可移动对象的路径限定。
11.如权利要求1所述的方法，其还包括在识别用于所述主车辆的停车空间时致动所述主车辆的转向信号。
12.如权利要求1所述的方法，其中所述可移动对象是车辆或行人中的一者。
13.一种车辆，其包括被编程为执行如权利要求1至12中任一项所述的方法的计算机。
14.一种计算机，其被编程为执行如权利要求1至12中任一项所述的方法。
15.一种计算机程序产品，其包括用于执行如权利要求1至12中任一项所述的方法的指令。
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