CN113970919A

CN113970919A - 用于自动路线导航的系统和方法

Info

Publication number: CN113970919A
Application number: CN202010705822.5A
Authority: CN
Inventors: 赵宇飞; 莫凡; 周绪仁
Original assignee: Tusimple Inc
Current assignee: Tusimple Inc
Priority date: 2020-07-21
Filing date: 2020-07-21
Publication date: 2022-01-25
Also published as: US11933617B2; US20240255293A1; US20220026224A1; US20230093772A9

Abstract

本公开的实施例涉及用于自动路线导航的系统和方法。公开了用于自动车道级导航的系统和方法。在一个方面中，一种用于自动车辆的控制系统包括处理器和计算机可读存储器，该计算机可读存储器被配置为使该处理器接收限定多个车道段的局部高清晰度(HD)地图，该多个车道段一起表示道路的一个或多个车道，局部HD地图至少包括当前车道段。处理器还被配置为针对局部HD地图中的车道段中的每个车道段生成辅助全局信息。处理器还被配置为使用局部HD地图和辅助全局信息生成包括当前车道段与目的地车道段之间的多个可能路线的子图，基于辅助全局信息来选择用于导航的可能路线中的一条可能路线，并且基于所选择的路线生成车道级导航信息。

Description

用于自动路线导航的系统和方法

技术领域

所描述的技术总体上涉及用于自动驾驶的系统和方法，并且更具体地涉及自动车道级导航。

背景技术

在自动驾驶系统中，周围驾驶环境和交通参与者的准确感知和预测对于做出对于自动车辆或主车辆的控制的正确和安全的决策至关重要。在自动车辆的自动驾驶期间，系统可以从大量可能的路线中选择要导航的路线。路线可以在自动车辆的当前位置与目的地之间。考虑诸如操纵(例如车道变换、汇流等)的多种因素可能是重要的，在选择要导航的路线中遵循每条可能的路线将需要考虑这些因素。

发明内容

一个发明方面是一种用于自动车辆的控制系统，包括：处理器；以及计算机可读存储器，该计算机可读存储器与该处理器通信并且其上存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令使处理器：至少接收限定多个车道段的局部高清晰度(HD)地图，该多个车道段一起表示道路的一个或多个车道，该局部HD地图至少包括当前车道段，以及将当前车道段连接到目的地车道段的多个车道段，针对局部HD地图中的车道段中的每个车道段，生成辅助全局信息，使用局部HD地图和辅助全局信息生成包括当前车道段与目的地车道段之间的多个可能路线的子图，基于辅助全局信息来选择用于导航的可能路线中的一条可能路线，并且基于所选择的路线生成车道级导航信息。

在一些实施例中，存储器还具有存储在其上的计算机可执行指令，计算机可执行指令使处理器：生成多个节点，节点中的每个节点对应于局部HD地图中的车道段中的一个车道段，生成多条边，边中的每条边连接节点的对，并且基于辅助全局信息确定边中的每条边的成本值，其中该成本值表示穿过节点的对的时间和/或在该节点的对之间操纵自动车辆的难度。

在某些实施例中，控制系统还包括：一个或多个车辆传感器，其中存储器还具有存储在其上的计算机可执行指令，计算机可执行指令使该处理器：从一个或多个车辆传感器接收数据，该数据指示车道段的状况，并且基于从该一个或多个车辆传感器接收的数据来更新边中的至少一条边的成本值。

在另一些实施例中，控制系统还包括：基于对应路线中的边的成本值的总和来确定可能路线中的每条可能路线的路线成本值，其中选择用于导航的可能路线中的一条可能路线包括使用搜索算法来选择具有最低路线成本值的可能路线中的一条可能路线。

在一些实施例中，存储器还具有存储在其上的计算机可执行指令，计算机可执行指令使得处理器：接收包括局部HD地图的HD地图，选择HD地图的一部分作为包括当前车道段的局部HD地图，使得局部HD地图小于预定大小，其中基于该局部HD地图内的车道段生成子图，并且从子图中排除局部HD地图之外的车道段。

在某些实施例中，存储器还具有存储在其上的计算机可执行指令，计算机可执行指令使得处理器：基于对应路线中的边的成本值的总和与对应路线的末端车道段与目的地车道段之间的辅助全局信息，来确定可能路线中的每条可能路线的路线成本值。

在另一些实施例中，控制系统还包括：车辆驾驶子系统，被配置为基于车道级导航数据来控制自动车辆的自动导航。

在又一些实施例中，车道级导航信息包括辅助全局信息，该辅助全局信息包括针对用于导航的可能路线中所选择的一条可能路线的估计到达时间(ETA)值以及用于自动车辆遵循选择的路线的驾驶操纵。

另一方面是一种其上存储有指令的非暂态计算机可读存储介质，该指令在执行时使至少一个计算设备：接收限定多个车道段的局部高清晰度(HD)地图，多个车道段一起表示道路的一个或多个车道，该HD地图至少包括当前车道段，并且多个车道段将当前车道段连接到目的地车道段；针对该局部HD地图中的车道段中的每个车道段生成辅助全局信息；使用该局部HD地图和该辅助全局信息生成包括当前车道段与目的地车道段之间的多个可能路线的子图；基于该辅助全局信息来选择用于导航的可能路线中的一条可能路线；以及基于所选择的路线生成车道级导航信息。

在一些实施例中，非暂态计算机可读存储介质还具有存储在其上的指令，该指令在被执行时使至少一个计算设备：生成多个节点，节点中的每个节点对应于局部HD地图中的车道段中的一个车道段，生成多条边，边中的每条边连接节点的对，以及基于辅助全局信息来确定该边中的每条边的成本值。

在某些实施例中，边中的每条边的成本值表示在连接到边的节点的对之间的驾驶中涉及的时间量。

在另外的实施例中，非暂态计算机可读存储介质还在其上存储有指令，该指令在被执行时使至少一个计算设备：针对边中的每条边，基于节点的对之间的距离和与对应于该节点的对的车道段相关联的速度限制来确定在连接到该边的节点的对之间的驾驶中所涉及的时间量。

在又一些实施例中，边中的每条边的成本值表示在节点的对之间的驾驶中所涉及的难度。

在一些实施例中，非暂态计算机可读存储介质还在其上存储有指令，该指令在被执行时使至少一个计算设备：基于用于穿过对应于节点的对的车道段的操纵的类型来确定在节点的对之间驾驶中所涉及的难度。

在某些实施例中，操纵的类型包括以下项中的至少一项：车道变换、汇流、车道分离和穿过十字路口。

在另外的实施例中，非暂态计算机可读存储介质还具有存储在其上的指令，该指令在被执行时使至少一个计算设备：基于在用于可能路线中的每条可能路线的边的节点的对之间的驾驶所涉及的难度，来确定当前车道段与目的地车道段之间的可能路线中的每条可能路线的难度值，其中用于导航的可能路线中的一条可能路线的选择还基于该难度值。

又一方面是用于生成用于自动导航的车道级导航信息的方法，包括：接收限定多个车道段的局部高清晰度(HD)地图，多个车道段一起表示道路的一个或多个车道，该局部HD地图至少包括当前车道段和目的地车道段；针对该局部HD地图中的车道段中的每个车道段，生成辅助全局信息；使用该局部HD地图和所述辅助全局信息，生成包括当前车道段和目的地车道段之间的多条可能路线的子图；基于辅助全局信息选择用于导航的可能路线中的一条可能路线；并且基于所选择的路线生成车道级导航信息。

在一些实施例中，该方法还包括：使用搜索算法穿过子图以确定可能路线中的每条可能路线的成本值，其中该选择用于导航的可能路线中的一条可能路线包括选择可能路线中的具有最低相关联成本值的一条可能路线。

在某些实施例中，搜索算法包括A*算法或A*算法的修改版本。

在另外的实施例中，搜索算法包括Dijkstra的算法或Dijkstra的算法的修改版本。

附图说明

图1是示出根据本公开的方面的包括车载控制系统和图像处理模块的示例生态系统的框图。

图2是可以用于将自动车辆从当前位置导航到目的地的道路的局部高清晰度(HD)地图的简化图。

图3是根据本公开的方面的导航子系统的框图。

图4是示出根据本公开的各方面的导航自动车辆的示例性方法的流程图，该方法可以由图3的导航子系统执行。

具体实施方式

对车载控制系统的介绍

在以下描述中，出于解释的目的，阐述了许多具体细节以便提供对各种实施例的透彻理解。然而，对于本领域的普通技术人员将显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践各种实施例。

如在各种示例实施例中描述的，本文描述了用于检测铰接式车辆的拖车角度的系统和方法。本文公开的示例实施例可以在车辆生态系统101中的车载控制系统150的背景下使用。在一个示例实施例中，具有驻留在车辆105中的图像处理模块200的车载控制系统150可以被配置为类似于在图1中示出的构造和生态系统101。然而，对于本领域的普通技术人员将显而易见的是，本文描述的图像处理模块200也可以在各种其他应用和系统中实现、配置和使用。

继续参考图1，框图示出了其中可以实现示例实施例的车载控制系统150和图像处理模块200的示例生态系统101。下文更详细地描述这些部件。生态系统101包括可以向车载控制系统150和图像处理模块200生成和/或递送一个或多个信息源/数据和相关服务的各种系统和部件，其可以安装在车辆105中。例如，安装在车辆105中的相机(作为车辆子系统140的设备中的一个设备)可以生成可以由车载控制系统150接收的图像和定时数据。车载控制系统150和在其中执行的图像处理模块200可以接收该图像和定时数据输入。如下面更详细地描述的，图像处理模块200可以处理图像输入和提取对象特征，其可以由自动车辆控制子系统用作车辆子系统140的子系统中的另一个子系统。自动车辆控制子系统例如可以使用实时提取的对象特征来安全且高效地导航和控制车辆105通过真实世界驾驶环境，同时避免障碍物并安全地控制车辆。

在如本文所述的示例实施例中，车载控制系统150可以与多个车辆子系统140进行数据通信，所有车辆子系统140可以驻留在用户的车辆105中。提供车辆子系统接口141以促进车载控制系统150与多个车辆子系统140之间的数据通信。车载控制系统150可以包括数据处理器171，其被配置为执行图像处理模块200，用于处理从一个或多个车辆子系统140接收的图像数据。数据处理器171可以与作为车载控制系统150中的计算系统170的一部分的数据存储设备172组合。数据存储设备172可以用于存储数据、处理参数和数据处理指令。可以提供处理模块接口165以促进数据处理器171与图像处理模块200之间的数据通信。在各种示例实施例中，类似于图像处理模块200配置的多个处理模块可以被提供由数据处理器171来执行。如图1中的虚线所示，图像处理模块200可以被集成到车载控制系统150中，可选地下载到车载控制系统150，或者与车载控制系统150分开部署。

尽管未在图1中示出，车载控制系统150和/或车辆子系统140可以包括导航子系统300(例如，如在图3中示出的)，导航子系统300配置为向多个车辆子系统104提供导航指令。下面提供关于子系统300的更多细节。

车载控制系统150可以被配置为从广域网120和连接到广域网120的网络资源122接收或传送数据。车载启用网络的设备130和/或用户移动设备132可以用于经由网络120进行通信。可以由车载控制系统150使用启用网络的设备接口131以促进车载控制系统150与网络120之间经由车载启用网络的设备130的数据通信。类似地，用户移动设备接口133可以由车载控制系统150使用以促进车载控制系统150与网络120之间经由用户移动设备132的数据通信。以这种方式，车载控制系统150可以经由网络120获得对网络资源122的实时访问。网络资源122可以用于获得由数据处理器171执行的处理模块、用于训练内部神经网络的数据内容、系统参数或其他数据。

生态系统101可以包括广域数据网络120。网络120表示一个或多个常规广域数据网络，诸如因特网、蜂窝电话网络、卫星网络、寻呼机网络、无线广播网络、游戏网络、WiFi网络、对等网络、IP语音(VoIP)网络等。这些网络120中的一个或多个网络120可以用于将用户或客户端系统与网络资源122(诸如网站、服务器、中央控制站点等)连接。网络资源122可以生成和/或分发可以经由车载启用网络的设备130或用户移动设备132在车辆105中接收的数据。网络资源122还可以托管网络云服务，其可以支持用于计算或协助处理图像输入或图像输入分析的功能。天线可以用于经由蜂窝、卫星、无线电或其他常规信号接收机制来将车载控制系统150和图像处理模块200与数据网络120连接。这样的蜂窝数据网络当前是可用的(例如，Verizon^TM、AT&T^TM、T-Mobile^TM等)。这样的基于卫星的数据或内容网络目前也是可用的(例如，SiriusXM^TM、HughesNet^TM等)。诸如AM/FM无线电网络的广播网络、寻呼网络、UHF网络、游戏网络、WiFi网络、对等网络、IP语音(VoIP)网络等也是可用的。因此，车载控制系统150和图像处理模块200可以经由车载启用网络的设备接口131接收基于网络的数据或内容，该车载启用网络的设备接口131可以用于与车载启用网络的设备接收器130和网络120连接。以这种方式，车载控制系统150和图像处理模块200可以支持来自车辆105内的各种网络可连接的车载设备和系统。

如在图1中示出的，车载控制系统150和图像处理模块200还可以从可以位于车辆105内部或附近的用户移动设备132接收数据、图像处理控制参数和训练内容。用户移动设备132可以表示标准移动设备(诸如蜂窝式电话、智能电话、个人数字助理(PDA)、mp3播放器、平板计算设备(例如iPad^TM)、膝上式电脑、CD播放器及其它移动设备)，其可以产生、接收和/或递送用于车载控制系统150和图像处理模块200的数据、图像处理控制参数和内容。如在图1中示出的，移动设备132还可以与网络云120进行数据通信。移动设备132可以经由网络120从移动设备132本身的内部存储器部件或从网络资源122获得数据和内容。附加地，移动设备132自身可以包括GPS数据接收器、加速度计、WiFi三角测量或移动设备中的其它地理位置传感器或部件，其可以用于确定用户(经由移动设备)在任何时刻的实时地理位置。如在图1中示出的，在任何情况下，车载控制系统150和图像处理模块200可以从移动设备132接收数据。

仍参见图1，生态系统101的示例实施例可以包括车辆操作子系统140。对于在车辆105中实现的实施例，许多标准车辆包括操作子系统，诸如电子控制单元(ECU)、支持用于发动机的监测/控制子系统、制动器、变速器、电气系统、排放系统、内部环境等。例如，经由车辆子系统接口141从车辆操作子系统140(例如，车辆105的ECU)发送到车载控制系统150的数据信号可以包括关于车辆105的一个或多个部件或子系统的状态的信息。特别地，可以由车载控制系统150经由车辆子系统接口141来接收和处理可以从车辆操作子系统140发送到车辆105的控制器局域网(CAN)总线的数据信号。本文描述的系统和方法的实施例可以与使用如本文所限定的CAN总线或类似数据通信总线的基本上的任何的机械化系统一起使用，包括但不限于工业设备、船、卡车、机器或汽车；因此，如本文所使用的术语“车辆”可以包括任何这样的机械化的系统。本文描述的系统和方法的实施例还可以与采用某种形式的网络数据通信的任何系统一起使用；然而，不需要这样的网络通信。

仍参见图1，生态系统101的示例实施例以及其中的车辆操作子系统140可以包括支持车辆105的操作的各种车辆子系统。通常，车辆105可以采取例如汽车、卡车、摩托车、公共汽车、船、飞机、直升机、割草机、运土车、雪地车、飞机、休闲车、游乐园车辆、农场设备、建筑设备、电车、高尔夫球车、火车和吊车的形式。其他车辆也是可能的。车辆105可以被配置为在自动模式下完全或部分地操作。例如，车辆105可以在处于自动模式时控制其自身，并且可操作以确定车辆及其环境的当前状态，确定环境中的至少一个其他车辆的预测行为，确定可以对应于至少一个其他车辆执行预测行为的可能性的置信水平，以及基于所确定的信息来控制车辆105。当处于自动模式时，车辆105可以被配置为在没有人类交互的情况下操作。

车辆105可以包括各种车辆子系统，诸如车辆驾驶子系统142、车辆传感器子系统144、车辆控制子系统146和乘员接口子系统148。如上所述，车辆105还可以包括车载控制系统150、计算系统170和图像处理模块200。车辆105可以包括更多或更少的子系统，并且每个子系统可以包括多个元件。此外，车辆105的每个子系统和元件可以互连。因此，所描述的车辆105的功能中的一个或多个功能可以被划分为附加的功能或物理部件或组合成更少的功能或物理部件。在另一些示例中，附加的功能和物理部件可以被添加到由图1示出的示例。

车辆驾驶子系统142可以包括可操作以提供用于车辆105的动力运动的部件。在示例实施例中，车辆驾驶子系统142可以包括发动机或电机、车轮/轮胎、变速器、电气子系统和动力源。发动机或电机可以是内燃发动机、电动机、蒸汽发动机、燃料电池发动机、丙烷发动机或其他类型的发动机或电机的任何组合。在一些示例实施例中，发动机可以被配置为将动力源转换为机械能。在一些示例实施例中，车辆驾驶子系统142可以包括多种类型的发动机或电机。例如，气电混合动力汽车可以包括汽油发动机和电动机。其他示例是可能的。

车辆105的车轮可以是标准轮胎。例如，车辆105的车轮可以以各种格式配置，包括独轮车、自行车、三轮车或四轮格式，诸如在汽车或卡车上。其他车轮几何形状是可能的，诸如包括六个或更多个车轮的那些车轮几何形状。车辆105的车轮的任何组合可以可操作以相对于其它车轮差速地旋转。术语车轮通常可以指包括轮辋的结构，该轮辋被配置为固定地附接到轮胎，该轮胎通常由橡胶形成。可选地，车轮可以包括附接至轮辋的外表面的轮毂盖，或者轮胎可以被暴露于环境而不包括轮毂盖。

给定车辆的车轮可以表示固定地耦合到变速器的至少一个车轮和耦合到可以与驾驶表面接触的车轮的轮辋的至少一个轮胎。车轮可以包括金属和橡胶的组合，或材料的另一组合。变速器可以包括可操作以将机械动力从发动机传送到车轮的元件。为此，变速器可以包括齿轮箱、离合器、差速器和驾驶轴。该传送也可以包括其他元件。驾驶轴可以包括可以耦合到一个或多个车轮的一个或多个轴。电气系统可以包括可操作以传送和控制车辆105中的电信号的元件。这些电信号可以用于激活车辆105的灯、伺服系统、电动机和其他电动或受控设备。动力源可以表示可以全部或部分地为发动机或电机提供动力的能量源。也就是说，发动机或电机可以被配置为将动力源转换为机械能。动力源的示例包括汽油、柴油、其它石油基燃料、丙烷、其它基于压缩气体的燃料、乙醇、燃料电池、太阳能电池板、电池和其它动力源。动力源可以附加地或备选地包括燃料箱、电池、电容器或飞轮的任何组合。动力源还可以为车辆105的其他子系统提供能量。

车辆传感器子系统144可以包括被配置为感测关于车辆105的环境或状况的信息的多个传感器。例如，车辆传感器子系统144可以包括惯性测量单元(IMU)、全球定位系统(GPS)收发器、雷达单元、激光测距仪/LiDAR单元以及一个或多个相机或图像捕获设备(例如，光学传感器210，如在图2中示出的)。光学传感器可以体现为LiDAR检测器或相机(例如，常规可见波长相机)。车辆传感器子系统144还可以包括被配置为监测车辆105的内部系统的传感器(例如，O2监测器、燃料表、发动机油温度)。其他传感器也是可能的。包括在车辆传感器子系统144中的传感器中的一个或多个可以传感器被配置为单独地或共同地被启动，以便修改一个或多个传感器的位置、取向或两者。

IMU可以包括被配置为基于惯性加速度感测车辆105的位置和取向变化的传感器(例如，加速度计和陀螺仪)的任何组合。GPS收发器可以是被配置为估计车辆105的地理位置的任何传感器。为此，GPS收发器可以包括接收器/发射器，其可操作以提供关于车辆105相对于地球的位置的信息。雷达单元可以表示利用无线电信号来感测车辆105的本地环境内的对象的系统。在一些实施例中，除了感测对象之外，雷达单元可以附加地被配置为感测车辆105附近的对象的速度和前进方向。激光测距仪或LiDAR单元可以是被配置为使用激光来感测车辆105所位于的环境中的对象的任何传感器。在示例实施例中，激光测距仪/LiDAR单元可以包括一个或多个激光源、激光扫描仪和一个或多个检测器以及其他系统部件。激光测距仪/LiDAR单元可以被配置为以相干(例如，使用外差检测)检测模式或非相干检测模式操作。相机可以包括被配置为捕获车辆105的环境的多个图像的一个或多个设备。相机可以是静止图像相机或运动视频相机。

车辆控制系统146可以被配置为控制车辆105及其部件的操作。因此，车辆控制系统146可以包括各种元件，例如转向单元、节流阀、制动单元、导航单元和自动控制单元。

转向单元可以表示可操作以调整车辆105的前进方向的机构的任何组合。节流阀可以被配置为控制例如发动机的操作速度，并且进而控制车辆105的速度。制动单元可以包括被配置为使车辆105减速的机构的任何组合。制动单元可以使用摩擦力以标准方式减慢车轮。在其他实施例中，制动单元可以将车轮的动能转换为电流。制动单元也可以采取其它形式。导航单元可以是被配置为确定车辆105的驾驶路径或路线的任何系统。导航单元可以附加地被配置为在车辆105在操作中时动态地更新驾驶路径。在一些实施例中，导航单元可以被配置为将来自图像处理模块200、GPS收发器和一个或多个预定地图的数据合并，以便确定车辆105的驾驶路径。自动控制单元可以表示被配置为识别、评估和避免或以其他方式越过车辆105的环境中的潜在障碍物的控制系统。通常，自动控制单元可以被配置为在没有驾驶员的情况下控制车辆105以用于操作，或者在控制车辆105时提供驾驶员协助。在一些实施例中，自动控制单元可以被配置为合并来自图像处理模块200、GPS收发器、雷达、激光雷达、摄像机和其他车辆子系统的数据，以确定车辆105的驾驶路径或轨迹。车辆控制系统146可以附加地或备选地包括除了所示出和描述的那些部件之外的部件。

乘员接口子系统148可以被配置为允许车辆105与外部传感器、其他车辆、其他计算机系统和/或车辆105的乘员或用户之间的交互。例如，乘员接口子系统148可以包括标准视觉显示设备(例如，等离子显示器、液晶显示器(LCD)、触摸屏显示器、平视显示器等)、扬声器或其他音频输出设备、麦克风或其他音频输入设备、导航接口、以及用于控制车辆105的内部环境(例如，温度、风扇等)的接口。

在示例实施例中，乘员接口子系统148可以提供例如车辆105的用户/乘员与其他车辆子系统交互的能力。视觉显示设备可以向车辆105的用户提供信息。用户接口设备还被操作为以经由触摸屏接受来自用户的输入。触摸屏可以被配置为经由电容感测、电阻感测或表面声波过程等来感测用户的手指的位置和移动中的至少一个。触摸屏能够感测在与触摸屏表面平行或平面的方向上、在与触摸屏表面垂直的方向上或这两者上的手指移动，并且还能够感测施加到触摸屏表面的压力水平。触摸屏可以由一个或多个半透明或透明绝缘层以及一个或多个半透明或透明导电层形成。触摸屏也可以采取其他形式。

在其他情况下，乘员接口子系统148可以为车辆105提供与其环境内的设备通信的能力。麦克风可以被配置为从车辆105的用户接收音频(例如，语音命令或其他音频输入)。类似地，扬声器可以被配置为向车辆105的用户输出音频。在一个示例实施例中，乘员接口子系统148可以被配置为直接地或经由通信网络与一个或多个设备无线地通信。例如，无线通信系统可以使用3G蜂窝通信，诸如CDMA、EVDO、GSM/GPRS或4G蜂窝通信，诸如WiMAX或LTE。备选地，无线通信系统可以例如使用

与无线局域网(WLAN)通信。在一些实施例中，无线通信系统146可以直接与设备通信，例如，使用红外链路、

或者

在本公开的背景中，诸如各种车辆通信系统的其他无线协议是可能的。例如，无线通信系统可以包括一个或多个专用短程通信(DSRC)设备，其可以包括车辆和/或路边站点之间的公共或私人数据通信。

车辆105的许多或全部功能可以由计算系统170控制。计算系统170可以包括执行存储在非暂态计算机可读介质(诸如数据存储设备172)中的处理指令的至少一个数据处理器171(其可以包括至少一个微处理器)。计算系统170还可以表示可以用于以分发式方式控制车辆105的各个部件或子系统的多个计算设备。在一些实施例中，数据存储设备172可以包含可由数据处理器171执行以执行车辆105的各种功能(包括本文结合附图所描述的那些功能)的处理指令(例如，程序逻辑)。数据存储设备172还可以包含附加指令，包括用于向车辆驾驶子系统142、车辆传感器子系统144、车辆控制子系统146和乘员接口子系统148中的一个或多个子系统传送数据、从车辆驾驶子系统142、车辆传感器子系统144、车辆控制子系统146和乘员接口子系统148中的一个或多个子系统接收数据、与车辆驾驶子系统142、车辆传感器子系统144、车辆控制子系统146和乘员接口子系统148中的一个或多个子系统交互或控制车辆驾驶子系统142、车辆传感器子系统144、车辆控制子系统146和乘员接口子系统148中的一个或多个子系统的指令。

除了处理指令之外，数据存储设备172还可以存储诸如图像处理参数、训练数据、道路地图和路径信息以及其他信息之类的数据。这样的信息可以在自动、半自动和/或手动模式下在车辆105的操作期间由车辆105和计算系统170使用。

车辆105可以包括用于向车辆105的用户或乘员提供信息或从车辆105的用户或乘员接收输入的用户接口。用户接口可以控制或启用对可以在显示设备上显示的交互式图像的内容和布局的控制。此外，用户接口可以包括一组乘员接口子系统148内的一个或多个输入/输出设备，诸如显示设备、扬声器、麦克风或无线通信系统。

计算系统170可以基于从各种车辆子系统(例如，车辆驾驶子系统142、车辆传感器子系统144和车辆控制子系统146)以及从乘员接口子系统148接收的输入来控制车辆105的功能。例如，计算系统170可以使用来自车辆控制系统146的输入，以便控制转向单元以避免由车辆传感器子系统144和图像处理模块200检测到的障碍物，以受控的方式移动，或者遵循基于由图像处理模块200生成的输出的路径或轨迹移动。在示例实施例中，计算系统170可以可操作以提供对车辆105及其子系统的许多方面的控制。

尽管图1示出了被集成到车辆105中的车辆105的各种部件，例如，车辆子系统140、计算系统170、数据存储设备172和图像处理模块200，这些部件中的一个或多个可以与车辆105分开地安装或关联。例如，数据存储设备172可以部分或全部地与车辆105分开而存在。因此，车辆105可以以单独地或一起定位的设备元件的形式提供。构成车辆105的设备元件可以以有线或无线的方式通信地耦合在一起。

附加地，如上所述，可以通过车载控制系统150从本地和/或远程源获得其他数据和/或内容(在本文中表示为“辅助数据”)。辅助数据可以用于基于各种因素来增强、修改或训练图像处理模块200的操作，这些因素包括用户正在操作车辆的背景(例如，车辆的位置、指定的目的地、行驶方向、速度、一天中的时间、车辆的状态等)，以及可以从如本文所述的各种源、本地和远程获得的各种其他数据。

在特定实施例中，车载控制系统150和图像处理模块200可以实现为车辆105的车载部件。在各种示例实施例中，车载控制系统150和与其数据通信的图像处理模块200可以被实现为集成部件或实现为单独的部件。例如，图像处理模块200可以被包括作为存储在非暂态计算机可读介质(诸如数据存储设备172)中的指令集，用于使数据处理器171执行各种图像处理功能。在示例实施例中，车载控制系统150和/或图像处理模块200的软件部件可以通过使用经由网络120的与移动设备132和/或网络资源122的数据连接来动态地升级、修改和/或增强。车载控制系统150可以周期性地查询移动设备132或网络资源122以用于更新，或这更新可以被推送到车载控制系统150。

用于自动导航的系统和方法

在本文公开的各种示例实施例中，提供了用于自动车辆105的车道级导航的系统和方法。自动车辆105的实施例包括具有牵引车和至少一个拖车的半卡车、铰接式公共汽车、火车、客车等。

传统的导航地图(例如，Google地图)可以为给定的路线提供导航信息，但是不提供足够准确的车道级别信息以用于自动驾驶。例如，由传统导航地图技术提供的路线信息不具有足够全面和准确的车道级别信息以用于自动车辆105执行车道级导航。如本文所使用的，车道级导航通常是指选择用于导航的路线，其中导航的标度发生在车道级。例如，车道级导航可以涉及提供关于导航自动车辆105到哪个车道的导航指令，与下述导航相反：(i)可以不指定道路的特定车道以导航自动车辆的道路级导航或(ii)可以指定车道内的位置来导航的车道内导航。由于缺乏车道级数据和/或传统导航地图技术的不准确性，可能不能仅使用传统导航地图技术来执行车道级导航。

高清晰度(HD)地图306通常指的是具有用于车道级导航的足够精度的一类导航地图。例如，HD地图306可以限定HD地图306中的所有路线的车道的属性或特性，具有足够高的准确度以用于车道级导航。由于实现该准确度水平所要求的数据量，HD地图306的大小可能过大以至于不能被完全加载到本地存储器中。因此，本公开的方面涉及可以在局部HD地图200上执行的车道级导航，使得导航子系统300可以在自动车辆105正在驾驶时高效地搜索局部HD地图200以选择用于导航的车道级路线。如本文所使用的，术语“动态”可以用于指代在自动驾驶(例如，动态车道级导航)期间执行的动作，而不是可以在自动驾驶之前执行的静态动作(例如，生成局部HD地图200数据)。

图2是可以用于将自动车辆105从当前位置204导航到目的地206的道路230的局部HD地图200的简化图。在一些实施例中，用于车道级导航的局部HD地图200将大于所示出的局部HD地图200，为了易于描述，已经简化了局部HD地图200。参考图2，局部HD地图200包括自动车辆105的当前位置204、目的地206和在当前位置204与目的地206之间的多个可能路线208、210。

局部HD地图200可以被划分为连接在一起以表示道路230的车道的多个单独的车道段208(a)-208(c)和车道段210(a)-210(e)。也就是说，道路的每个车道可以被划分为多个车道段208(a)-208(c)和车道段210(a)-210(e)，每个车道段具有可以用于选择用于导航的路线的相关联的特定属性或特性。根据实施例，每个车道段208(a)-208(c)和车道段210(a)-210(e)可以是沿着对应车道的标准长度，或者可以具有可变长度。尽管构成路线208、210的车道段208(a)-208(c)和车道段210(a)-210(e)在图2中示出，没有形成从当前位置204到目的地206的路线的道路230的车道也可以在局部HD地图200内表示为车道段。

每个车道段208(a)-208(c)和车道段210(a)-210(e)可以包括表示车道段的数据。例如，车道段的长度、车道段的速度限制、车道段类型(例如，车道段是否是汇流的一部分、车道分离、车道段是否邻近其他车道段等)。车道段还可以包括附加数据，诸如道路标志是否邻近车道段(以及由道路标志传达的信息)、车道封闭(例如，由于建设)、错过的车道标记(例如，由于最近的路面或磨损)等。

多个相邻车道段208(a)-208(c)和车道段210(a)-210(e)(例如，自动车辆105可以能够直接在邻近车道段之间行驶)可以在自动车辆105的当前位置204与目的地206之间连接在一起以构建可能的路线208和路线210。虽然为了简单起见，仅示出了两条可能的路线208和路线210，但是通常在当前位置204与目的地206之间可能存在大量可能的车道级路线。本公开的各方面涉及用于至少初始地选择用于自动导航的可能路线208和路线210中的一条路线的系统和方法。在某些实施例中，系统和方法还基于初始选择的路线在初始选择之后和/或在开始导航之后选择新的或更新的路线。也就是说，当自动车辆105的当前位置204、交通状况和/或其他考虑因素产生变化时，子系统300可以连续地选择新的或更新的路线。

图3是根据本公开的方面的导航子系统300的框图。具体地，导航子系统300包括规划模块301、导航模块302和决策模块304。规划模块301可以从HD地图管理服务器310接收HD地图306，并且基于接收到的HD地图306生成局部HD地图200。然而，在其他实施例中，规划模块301可以直接从HD地图管理服务器310接收局部HD地图200。规划模块301可以基于局部HD地图200生成子图308，并将子图308提供给导航模块302。导航模块302从规划模块301接收子图308，并且生成针对在自动车辆105的当前位置204与目的地206之间导航的可能路线208、210的列表。决策模块304可以基于从导航模块302接收的可能路线208、210的列表来选择可能路线208、210中的一条路线用于导航。

导航子系统300可以将所选择的路线208、210提供给车辆驾驶子系统142(如在图1中示出的)，这样，自动车辆105可以使用所选择的路线208、210来为自动车辆105提供动力运动以便遵循所选择的路线208、210运动。在一些实施例中，导航模块302和决策模块304中的每一个模块可以在图1的车辆控制系统146内实现。例如，导航模块302可以被实现为车辆控制系统146的导航单元的一部分，并且决策模块304可以被实现为车辆控制系统146的自动控制单元的一部分。然而，其他实施例是可能的。例如，导航模块302和决策模块304可以被实现为由数据处理器171执行的单独模块。

图4是示出导航自动车辆的示例方法400的流程图，该示例性方法400可以根据本公开的各方面由图3的导航子系统300执行。在某些实施例中，当由处理器执行时，方法400可以至少部分地由图3的导航模块302来执行。然而，方法400的一个或多个框可以由自动车辆105的其他部件(例如，由车辆控制系统146)执行。

方法400开始于框401。在框405，规划模块301接收HD地图306。例如，规划模块301可以从HD地图管理服务器310接收HD地图306，并且基于HD地图306生成局部HD地图200。在其他实施例中，规划模块301可以从数据存储设备(诸如从数据存储设备172)接收HD地图306。在其他实施例中，规划模块可以从HD地图管理服务器310接收局部HD地图200。HD地图管理服务器310可以在生成HD地图306时生成辅助全局信息。因此，导航模块302还可以从地图管理服务器310接收辅助全局信息以及HD地图306。

在可选的框410处，规划模块301可以基于所接收的HD地图306来生成辅助全局信息。例如，在HD地图管理服务器310不生成辅助全局信息的实施例中，辅助全局信息可以由规划模块301生成。辅助全局信息可以包括在HD地图306中限定的每个车道段到目的地车道段的预期最短时间(也被称为估计到达时间或“ETA”)。在一些实施例中，辅助全局信息可以包括与选择导航路线相关的其他信息，诸如车道段中的每一个车道段与目的地车道段之间的最短距离、将用于从车道段中的每一个车道段导航到目的地车道段的燃料的估计量、附近匝道或交叉口的位置，或可以用于路线选择的用于区分车道段的任何其它度量。例如，规划模块301可以确定包括在局部HD地图200中的每个车道段208(a)-208(c)、车道段210(a)-210(e)的辅助全局信息(例如，ETA值)。如先前所讨论的，在其他实施例中，辅助全局信息可以由HD地图管理服务器310生成并且连同HD地图306或局部HD地图200一起被提供给规划模块301。

虽然在车道段与目的地之间可能有多条路线208、210，但是可以将两个点之间(例如，车道段和目的地)的ETA值或其他辅助全局信息计算为单个值。在某些实施例中，ETA值可以被计算为从给定的车道段到目的地的预期的最短的时间(给定多条可能的路线)。规划模块301或HD地图管理服务器310可以基于给定车道段与目的地之间的可能路线、给定车道段与目的地之间的距离、和/或针对沿着给定车道段与目的地之间的可能路线限定的每个车道段的速度限制来计算ETA值。在某些实施例中，规划模块301或HD地图管理服务器310可以使用可能的路线、距离和速度限制数据来计算ETA值，而不依赖于其他数据。

在框415处，规划模块301可以生成表示自动车辆105的当前位置204与目的地206之间的所有可能路线的子图308。在一些实施例中，这可以涉及规划模块301选择HD地图306的一部分作为从其生成子图308的局部HD地图200。例如，包括在自动车辆105的当前位置105与目的地206之间的所有可能路线208、210的HD地图306的大小可能过大，而不适合本地存储器和/或动态地生成足够快的导航信息以用于自动导航。因此，规划模块301可以选择HD地图306的一部分作为用于进一步处理的局部HD地图200。在一些实施例中，被选择为局部HD地图200的HD地图306的部分可以被限制为去往目的地206的每条路线208、210的自然瓶颈。例如，参考图2，如果自动车辆105必须到下一个出口以便到达目的地206，则规划模块301可以选择可以到下一个出口的所有可能路线208、210作为局部HD地图200。

在其他实施例中，规划模块301可以基于自动车辆105可以感知到附加信息的自动车辆105前方的最大距离来确定局部HD地图200。例如，车辆传感器的范围(例如，雷达、激光雷达、摄像机等)可以仅向自动车辆105前方的特定距离提供关于路线的当前状况的信息。因此，规划模块301可以基于可以从车辆传感器获得的数据的距离来选择局部HD地图200，其可以包括比车辆传感器更多和/或更接近的指定距离以提供数据。在其他实施例中，规划模块301可以基于其他考虑因素(诸如可以存储在本地存储器中的局部HD地图200的预定大小)来选择局部HD地图200。在又一些实施例中，可以直接从HD地图管理服务器310接收局部HD地图200。

规划模块301可以生成子图308，其可以代表自动车辆105的当前位置204与目的地206之间的所有可能路线208、210，其中车道级数据用于局部HD地图200内的车道段208(a)-208(c)、车道段210(a)-210(e)。在某些实施例中，每个车道段可以形成节点，其中节点之间的边反映用于在两个车道段(例如，两个节点)之间驾驶自动车辆105的成本值。成本值可以反映关于在两个车道段之间的驾驶中涉及的时间和/或难度的多个不同考虑因素，包括与车道段相关联的速度限制、用于车道段之间穿过的任何所要求的操纵(例如，车道变换、汇流、车道分离、穿过十字路口等)。

在框425处，导航模块302可以使用从规划模块301接收的子图308来确定自动车辆105的当前位置204与目的地206之间的多个可能路线208、210。例如，导航模块302可以穿过子图308以使用辅助全局信息来生成可能的路线208、210。导航模块302还可以使用与子图中的节点相关联的成本值来确定与遵循给定路线208、210所要求的操纵相关联的难度值。例如，一个路线208、210可以涉及在短距离内的多个车道变换，导航模块302可以针对该短距离而分配相对较高的难度值。在另一示例中，另一路线208、210可能涉及更大数量的出口，对于该另一路线208、210，导航模块302可以分配比具有更少的出口的路线208、210更高的难度值。因此，导航模块302可以基于自动车辆遵循相应的可能路线208、210所要求的操纵的类型和数量来确定每条可能路线208、210的难度值。

在生成可能的路线208、210和难度值的过程中，导航模块可以使用搜索算法来穿过从规划模块301接收的子图308。例如，搜索算法可以使用所生成的子图308来穿过到目的地的每条可能的路线，以确定针对每条可能的路线的难度，这可以涉及对每条可能路线208、210的边的成本值求和。由于子图308仅对应于所选择的局部HD地图200，所以搜索算法可以将到达目的地的ETA值从在子图308的末端的车道段添加到当前穿过的路线208、210的路线成本值以获得总的ETA值，其可以用于确定难度值。例如，这可以包括将子图308成本值从车辆105的当前位置穿过到子图308的末端处的车道段的子图308成本值的总和以及从子图308的末端处的车道段到目的地(例如，在框410中确定的全局信息)的ETA值。可以用于穿过子图的示例搜索算法包括A*算法、Dijkstra的算法和/或其修改版本。

在框430处，决策模块304可以基于从导航模块302接收的可能路线208、210来生成车道级导航信息。例如，决策模块304可以选择具有最低难度值的路线用于导航。决策模块304还可以使用基于来自车辆传感器的数据的附加路线信息来选择用于导航的可能路线208、210中的一条路线。可以并入到可能路线208、210中的一条路线的选择中的示例车辆传感器数据包括指示道路的一个或多个车道段的实时状况的数据。例如，实时条件可以包括交通数据(例如，交通速度、行人交通等)、路线数据(例如，车道封闭、构造等)、障碍物数据(例如，落树，道路中的其他车辆的脱落物品等)等。在一个示例中，车辆传感器子系统144的摄像机可以识别可能路线208、210中的一条或多条路线即将到来的车道段中的停止交通。决策模块304可以使用该数据来补充从导航模块302接收的每条可能路线208、210的难度值以潜在地选择可能路线208、210中的不同路线以避免停止交通。

在框430中由决策模块304生成的车道级导航信息可以包括长期评估信息和动作水平信息。在一些实施例中，长期评估信息可以包括到目的地的所选择的路线的估计的ETA值，并且动作水平信息可以包括遵循所选择的路线所要求的驾驶操纵(例如，接下来的100m中的左车道变换和在前方300m至500m之间的右车道变换)。决策模块304可以将车道级导航信息提供给车辆驾驶子系统142(如在图3中示出的)对车辆的自动导航起作用。该方法在框435处结束。

在简化示例中，在自动车辆的当前位置与目的地之间可以存在两条可能的路线。作为第一示例，路线A可以具有比路线B相对较低的ETA值，但是路线A还可以包含相对具有挑战性的车道变换(例如，在通常繁忙的交通中在50m内执行匝道汇流)。方法400可以涉及通过权衡路线A中的与路线A的相对较短的ETA值相关联的成本值来选择路线A上的路线B。

在第二示例中，路线A可能具有比路线B相对较低的ETA值。然而，路线A还可能涉及下一匝道处的出口。使用车辆传感器(例如，摄像机、雷达、激光雷达等)，系统可以确定沿着路线A的匝道被阻挡和/或关闭。系统可以经由方法400使用该信息来选择路线B用于进一步的导航。

如本文所述，使用针对局部HD地图200生成的子图并且基于使用车辆传感器获得的信息更新穿过子图的成本值，自动车辆105可以针对车道级导航做出的更明智的决策。这允许规划、导航和决策模块301、302和304以全面的方式理解局部HD地图200及其结构内的信息。

虽然已经示出、描述和指出了应用于某些发明性实施例的本发明的基本新颖性特征，但是应当理解，前述内容仅被认为是对本发明的原理的说明，而不旨在穷举或将本发明限制于所公开的明确形式。根据上述教导，修改或变化是可能的。所讨论的实施例被选择和描述以提供本发明的原理及其实际应用的最佳说明，以使得本领域的普通技术人员能够在各种实施例中以及在适合于特定用途的各种修改的情况下利用本发明。当根据所附权利要求书所赋有的宽度进行解释时，所有这些修改和变化都在由所附权利要求确定的本发明的范围内。

Claims

1.一种用于自动车辆的控制系统，包括：

处理器；以及

与所述处理器通信的计算机可读存储器，并且所述计算机可读存储器具有存储在所述计算机可读存储器上的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令使所述处理器：

接收限定多个车道段的至少局部高清晰度HD地图，所述多个车道段一起表示道路的一个或多个车道，所述局部HD地图至少包括当前车道段，并且所述多个车道段将所述当前车道段连接到目的地车道段，

针对所述局部HD地图中的所述车道段中的每个车道段，生成辅助全局信息，

使用所述局部HD地图和所述辅助全局信息，生成包括所述当前车道段与所述目的地车道段之间的多个可能路线的子图，

基于所述辅助全局信息，选择用于导航的所述可能路线中的一条可能路线，并且

基于所选择的路线生成车道级导航信息。

2.根据权利要求1所述的控制系统，其中所述存储器还具有存储在所述存储器上的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令使所述处理器：

生成多个节点，所述节点中的每个节点对应于所述局部HD地图中的所述车道段中的一个车道段，

生成多条边，所述边中的每条边连接所述节点的对，并且

基于所述辅助全局信息，确定所述边中的每条边的成本值，其中所述成本值表示穿过所述节点的对的时间和/或在所述节点的对之间操纵所述自动车辆的难度。

3.根据权利要求2所述的控制系统，还包括：

一个或多个车辆传感器，

其中所述存储器还具有存储在所述存储器上的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令使所述处理器：

从所述一个或多个车辆传感器接收数据，所述数据指示所述车道段的状况，并且

基于从所述一个或多个车辆传感器接收的数据更新所述边中的至少一条边的所述成本值。

4.根据权利要求2所述的控制系统，还包括：

基于对应路线中的所述边的所述成本值的总和，确定所述可能路线中的每条可能路线的路线成本值，

其中选择用于导航的所述可能路线中的一条可能路线包括使用搜索算法来选择具有最低路线成本值的所述可能路线中的一条可能路线。

5.根据权利要求2所述的控制系统，其中所述存储器还具有存储在所述存储器上的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令使所述处理器：

接收包括所述局部HD地图的HD地图，

选择所述HD地图的一部分作为所述局部HD地图，所述局部HD地图包括所述当前车道段，使得所述局部HD地图小于预定大小，

其中基于所述局部HD地图内的所述车道段生成所述子图，并且从所述子图中排除所述局部HD地图之外的车道段。

6.根据权利要求5所述的控制系统，其中所述存储器还具有存储在所述存储器上的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令使所述处理器：

基于所述对应路线中的所述边的所述成本值的总和与所述对应路线的末端车道段与所述目的地车道段之间的所述辅助全局信息，来确定所述可能路线中的每条可能路线的路线成本值。

7.根据权利要求1所述的控制系统，还包括：

车辆驾驶子系统，被配置为基于所述车道级导航数据来控制所述自动车辆的自动导航。

8.根据权利要求1所述的控制系统，其中所述车道级导航信息包括所述辅助全局信息，所述辅助全局信息包括针对用于导航的所述可能路线中所选择的一条可能路线的估计到达时间ETA值以及用于所述自动车辆遵循所选择的路线的驾驶操纵。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，具有存储在所述非暂态计算机可读存储介质上的指令，所述指令在被执行时使得至少一个计算设备：

接收限定多个车道段的局部高清晰度HD地图，所述多个车道段一起表示道路的一个或多个车道，所述HD地图至少包括当前车道段，并且所述多个车道段将所述当前车道段连接到目的地车道段；

针对所述局部HD地图中的所述车道段中的每个车道段，生成辅助全局信息；

使用所述局部HD地图和所述辅助全局信息，生成包括所述当前车道段与所述目的地车道段之间的多个可能路线的子图；

基于所述辅助全局信息来选择用于导航的所述可能路线中的一条可能路线；并且

基于所选择的路线生成车道级导航信息。

10.根据权利要求9所述的非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质还具有存储在所述非暂态计算机可读存储介质上的指令，所述指令在被执行时使至少一个计算设备：

生成多条边，所述边中的每条边连接所述节点的对，并且

基于所述辅助全局信息来确定所述边中的每条边的成本值。

11.根据权利要求10所述的非暂态计算机可读存储介质，其中所述边中的每条边的所述成本值表示在被连接到所述边的所述节点的对之间的驾驶中所涉及的时间量。

12.根据权利要求11所述的非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质还具有存储在所述非暂态计算机可读存储介质上的指令，所述指令在被执行时使至少一个计算设备：

针对所述边中的每条边，基于所述节点的对之间的所述距离和与对应于所述节点的对的所述车道段相关联的速度限制，来确定在连接到所述边的所述节点的对之间的驾驶中所涉及的所述时间量。

13.根据权利要求10所述的非暂态计算机可读存储介质，其中所述边中的每条边的所述成本值表示在所述节点的对之间的驾驶中所涉及的难度。

14.根据权利要求13所述的非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质还具有存储在所述非暂态计算机可读存储介质上的指令，所述指令在被执行时使至少一个计算设备：

基于用于穿过对应于所述节点的对的所述车道段的操纵的类型，来确定在所述节点的对之间驾驶中所涉及的难度。

15.根据权利要求14所述的非暂态计算机可读存储介质，其中所述操纵的类型包括以下项中的至少一项：车道变换、汇流、车道分离和穿过十字路口。

16.根据权利要求13所述的非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质还具有存储在所述非暂态计算机可读存储介质上的指令，所述指令在被执行时使至少一个计算设备：

基于在用于所述可能路线中的每条可能路线的所述边的所述节点的对之间的驾驶中所涉及的难度，来确定所述当前车道段与所述目的地车道段之间的所述可能路线中的每条可能路线的难度值，

其中用于导航的所述可能路线中的一条可能路线的选择还基于所述难度值。

17.一种用于生成用于自动导航的车道级导航信息的方法，包括：

接收限定多个车道段的局部高清晰度HD地图，所述多个车道段一起表示道路的一个或多个车道，所述局部HD地图至少包括当前车道段和目的地车道段；

使用所述局部HD地图和所述辅助全局信息，生成包括所述当前车道段与所述目的地车道段之间的多条可能路线的子图，；

基于所述辅助全局信息选择用于导航的所述可能路线中的一条可能路线；并且

基于所选择的路线生成车道级导航信息。

18.根据权利要求17所述的方法，还包括：

使用搜索算法穿过所述子图以确定所述可能路线中的每条可能路线的成本值，

其中选择用于导航的所述可能路线中的一条可能路线包括选择所述可能路线中的具有最低关联成本值的一条可能路线。

19.根据权利要求18所述的方法，其中所述搜索算法包括A*算法或所述A*算法的修改版本。

20.根据权利要求18所述的方法，其中所述搜索算法包括Dijkstra的算法或所述Dijkstra的算法的修改版本。