CN114906164A

CN114906164A - 用于自主驾驶的轨迹验证

Info

Publication number: CN114906164A
Application number: CN202210118092.8A
Authority: CN
Inventors: O·拉尔森
Original assignee: Aptiv Technologies Ltd
Current assignee: Aptiv Technologies Ltd
Priority date: 2021-02-09
Filing date: 2022-02-08
Publication date: 2022-08-16
Also published as: EP4039557A1; US11794776B2; US20220250644A1

Abstract

本发明涉及用于自主驾驶的轨迹验证。一种确定第一车辆在第一车辆和第二车辆行驶所沿道路上的规划轨迹是否无效的方法，该方法包括：获得(S41)规划轨迹(24)，规划轨迹包括所述第一车辆的针对多个时刻中的各个时刻的第一状态；获得(S42)第二车辆的针对多个时刻中的各个时刻的第二状态；针对各个时刻确定(S43)从第二车辆延伸的相应横向范围；以及在以下情况下确定(S44)规划轨迹是无效的：对于在多个时刻中的一个或更多个时刻的第一状态和第二状态：第一车辆在横向范围内并在车道边界区域内；并且第一车辆的横向速度的方向朝向第二车辆，并且第一车辆远离第二车辆的横向加速度的小于预定阈值。

Description

用于自主驾驶的轨迹验证

技术领域

本文中的示例方面总体涉及自主驾驶领域，并且具体地涉及用于确定在车辆的自主控制中使用的规划轨迹是否无效的技术。

背景技术

自主驾驶功能是现代车辆的特征，其吸引了越来越多的关注。自主驾驶功能可以允许宿主车辆(即，被自主控制的车辆)的驾驶员将对车辆的加速和转向的控制移交给自主驾驶系统，该自主驾驶系统可以设置有目标速度和前进时间或预期路线的更详细信息。然后，自主驾驶系统可以试图通过加速来实现期望速度，并使车辆转向以跟随选定的车道。

自主驾驶系统还可以适于对其它道路使用者的动作作出适当反应。例如，当宿主车辆接近其前方的较慢移动的车辆时，自主驾驶系统可以决定是超越较慢移动的车辆还是减速并保持到前方车辆的期望前进距离。自主驾驶系统另外可以切换车道以跟随期望路线。更高级版本的系统甚至可以预测其它道路使用者的行为以确定适当的动作和反应。因此，自主驾驶系统通常被配置成从诸如雷达、摄像机、惯性测量单元等的设备获得信息，以便收集关于宿主车辆及其环境的数据，并生成描述道路和道路上的交通的高级环境模型。

自主驾驶系统然后还可以被布置成基于所生成的高级环境来识别宿主车辆可以执行的一个或更多个操纵，以选择要执行的操纵并确定应该如何执行该操纵(换言之，确定宿主车辆的轨迹和实现所确定的轨迹所需的适当的控制信号，诸如，宿主车辆的加速度和转向角)，以及控制宿主车辆执行所确定的操纵。自主驾驶算法的两种主要方法是基于规则的，以及包括基于机器学习、成本函数等的统计模型。

发明内容

根据本文的第一方面，本发明人设计了一种计算机实现方法，所述方法确定在由第一模型车辆建模的车辆的自主控制中使用的所述第一模型车辆在所述第一模型车辆和第二模型车辆行驶所沿着的道路的模型上的规划轨迹是否无效，所述道路的模型包括由多个车道边界限定的多个车道。所述方法包括以下步骤：获得规划轨迹，该规划轨迹包括第一模型车辆的针对多个时刻中的各个时刻相对于道路的模型限定的相应第一车辆状态，各个第一车辆状态由第一模型车辆的相应横向位置、第一模型车辆的相应横向速度和第一模型车辆的相应横向加速度来限定。所述方法还包括以下步骤：获得所述第二模型车辆的针对所述多个时刻中的各个时刻相对于所述道路的模型限定的第二车辆状态，各个第二车辆状态由所述第二模型车辆在所述道路的模型中的相应横向位置来限定。所述方法还包括以下步骤：使用所述第二模型车辆相对于多个车道中所述第二模型车辆所位于的车道的中心的相应横向位置来针对多个时刻中的各个时刻确定从所述第二模型车辆延伸的相应横向范围。所述方法还包括以下步骤：在以下情况下确定所述规划轨迹是无效的：对于在所述多个时刻中的至少一个时刻的所述第一车辆状态和所述第二车辆状态，满足第一条件集合中的以下条件：(i)所述第一模型车辆的所述横向位置在所述时刻处于所述第二模型车辆的所述横向范围内，并且处于一个车道边界区域内，所述车道边界区域沿着所述多个车道边界中的一个车道边界延伸并且包括该车道边界；以及(ii)所述第一模型车辆的所述横向速度的方向朝向所述第二模型车辆，并且所述第一模型车辆远离所述第二模型车辆的横向加速度的幅值小于所述第一模型车辆的预定横向减速度。

根据本文的第二方面，本发明人还设计了一种包括指令的计算机程序，当所述指令由计算机处理器执行时，所述指令使计算机处理器执行根据第一方面的方法。计算机程序可以存储在非暂时性计算机可读存储介质上或由信号承载。

根据本文的第三方面，本发明人还设计了一种装置，所述装置被布置成确定在由第一模型车辆建模的车辆的自主控制中使用的所述第一模型车辆在所述第一模型车辆和第二模型车辆行驶所沿着的道路的模型上的规划轨迹是否无效，所述道路的模型包括由多个车道边界限定的多个车道。所述装置包括规划轨迹获得模块，所述规划轨迹获得模块被配置成获得规划轨迹，该规划轨迹包括第一模型车辆的针对多个时刻中的各个时刻相对于道路的模型限定的相应第一车辆状态，各个第一车辆状态由第一模型车辆的相应横向位置、第一模型车辆的相应横向速度和第一模型车辆的相应横向加速度来限定。所述装置还包括第二车辆状态获得模块，所述第二车辆状态获得模块被配置成获得所述第二模型车辆的针对所述多个时刻中的各个时刻相对于所述道路的模型限定的第二车辆状态，各个第二车辆状态由所述第二模型车辆在所述道路的模型中的相应横向位置来限定。所述装置还包括横向范围确定模块，所述横向范围确定模块被配置成使用所述第二模型车辆相对于多个车道中所述第二模型车辆所位于的车道的中心的相应横向位置来针对多个时刻中的各个时刻确定从所述第二模型车辆延伸的相应横向范围。所述装置还包括有效性确定模块，所述有效性确定模块被配置成在以下情况下确定所述规划轨迹是无效的：对于在所述多个时刻中的至少一个时刻的所述第一车辆状态和所述第二车辆状态，满足第一条件集合中的以下条件：(i)所述第一模型车辆的所述横向位置在所述时刻处于所述第二模型车辆的所述横向范围内，并且处于一个车道边界区域内，所述车道边界区域沿着所述多个车道边界中的一个车道边界延伸并且包括该车道边界；以及(ii)所述第一模型车辆的所述横向速度的方向朝向所述第二模型车辆，并且所述第一模型车辆远离所述第二模型车辆的横向加速度的幅值小于所述第一模型车辆的预定横向减速度。

根据本文的第四方面，本发明人还设计了一种车辆，所述车辆包括自动驾驶系统和根据第一方面的装置，所述装置被布置成确定规划轨迹是否无效。所述设备还被布置成在所述规划轨迹未被确定为无效的情况下确定所述规划轨迹是有效规划轨迹，并且将所述有效规划轨迹输出到所述自动驾驶系统，所述自动驾驶系统被布置成根据所述有效规划轨迹自主地控制所述车辆沿着道路驾驶。

附图说明

现在将参照以下描述的附图、仅通过非限制性示例来详细解释本公开的实施方式。在附图中的不同附图中出现的相同附图标记可以表示相同或功能类似的要素，除非另有说明。

图1A是根据本文的示例实施方式的被布置成确定在由第一模型车辆建模的车辆的自主控制中使用的第一模型车辆的规划轨迹是否无效的装置的示意例示。

图1B是根据本文的示例实施方式的车辆的示意例示。

图2A例示了在车道坐标系中限定的道路的模型的示例。

图2B例示了图2A的道路的模型上的第一模型车辆的规划轨迹的示例。

图3是例示了可编程信号处理硬件中的示例实施方式的装置的示例实现方式的框图。

图4是例示了示例实施方式的装置确定宿主车辆的目标横向加速度的过程的流程图。

图5是例示了使用本文描述的横向范围函数计算的左侧范围的变化的曲线图。

图6A是示出由图1的装置的横向范围确定模块确定的横向范围的示例的示意例示。

图6B是示出在第二模型车辆移动到车道边界区域中的特定时刻由图1的装置10的横向范围确定模块确定的横向范围的示例的示意例示。

图6C是示出横向范围确定模块确定图6A的横向范围的左侧部分和右侧部分的第一示例的示意例示。

图6D是示出横向范围确定模块确定图6A的横向范围的左侧部分和右侧部分的第二示例的示意例示。

图7是示出由图1的装置确定的制动区域的示例的示意例示。

图8是示出根据本文的示例实施方式的由图4的过程限定的所有区域的示例的示意例示。

图9A和图9B是示出针对表示第二模型车辆O的多个单元中的第一单元O_1和第二单元O_n中的每一者，由图4的过程限定的所有区域的示例的示意例示。

具体实施方式

为了被认为是适合行驶(roadworthy)的，结合有自主驾驶功能的车辆通常需要提供高水平的安全性。例如，虽然可以仅关于可能性来证明安全性对感测设备的依赖性，但是可以使用诸如责任敏感安全(RSS)的形式模型来证明由自主驾驶系统用于行为控制和轨迹规划的算法是安全的。RSS是描述确保安全的允许行为的形式模型。

然而，在实现自主驾驶系统以使得自主控制的车辆的所确定的行为和轨迹是安全的并且类似于人类行为(即，使得车辆的自主控制对应于由安全的人类驾驶员执行的手动控制)中，以及在形式上证明自主驾驶系统的安全性中，可能出现各种困难，为了提供适合行驶的自主驾驶，必须克服这些困难。

作为示例，与基于规则的模型相比，基于统计模型的自主驾驶算法可能缺乏透明度。基于规则的模型允许预测在任何给定情况下将发生什么，并且将关于随后要采取的动作的决定链接到特定规则。相反，由统计模型(诸如，机器学习模型)作出的决定所导致的碰撞可能更难以证明，并且这些原因可能更难以或不可能确定。本发明人已经认识到，当推广到宿主车辆环境中的任意数量的车辆时，基于成本函数的许多常规自主驾驶算法中的行为可能必须在逐个情况的基础上关于车辆的数量和这些车辆的所有可能星座图进行分析，以便确定安全性。重要的是，由这些算法中的任一者生成的轨迹在被用于控制宿主车辆之前可以被验证并且因此被认为是安全的。

如此，基于诸如机器学习或具有优化器的成本函数之类的统计模型的其它有利自主驾驶算法可能难以分析到可以做出数学安全性保证的程度。

因此，不是直接基于统计模型分析自主算法，本发明人已经认识到，可以开发更简单的可解释的安全模型，然后可以将该安全模型应用于由自主驾驶算法生成的轨迹，并用于在生成这些轨迹之后对这些轨迹进行验证。

作为示例，可以使用RSS模型的规则来评估由基于统计模型的自主算法生成的轨迹，RSS模型限定了要在车辆之间维持的安全距离。然而，虽然RSS模型足以证明关于紧急操纵的安全性，因为该模型确保没有车辆会从安全状态碰撞，但是它没有限定关于道路车道的安全行为的条件。如此，符合RSS模型的规则的最简单策略可以导致例如在车辆已经避免立即危险但不能返回到安全横向距离的情况下允许车辆卡在车道之间的其它车辆之间的情形。

此外，由RSS模型限定的距离基于预期的紧急操纵，该紧急操纵尽管是安全的，但可能不能保证舒适的、类似人的驾驶。

Oskar Larsson的硕士论文“The Oskillator,Artificial Force Field HighwayChauffeur”(Chalmers University of Technology,Gothenburg,Sweden 2019)(https://hdl.handle.net/20.500.12380/300733)提出了一种改进的责任敏感安全(MRSS)模型，其全部内容并入本文。在MRSS模型中，安全横向距离被限定为最小横向规避距离，但不仅是到其它车辆本身的最小横向规避距离，而且是到其它车辆的最小横向规避距离内的所有车道的最小横向规避距离。该方法允许确保避免车辆之间的碰撞，并且还避免车辆转向到同一车道中，因此可能出现不安全的情形。如此，该方法考虑了宿主车辆相对于道路车道的所需行为。

然而，本发明人已经认识到，这些安全模型中的任一者都没有考虑当其它道路使用者从事违反由这些安全模型限定的规则的不安全驾驶时宿主车辆应该如何响应。

作为示例，不安全驾驶可以包括例如尾随宿主车辆的另一道路使用者危险地靠近宿主车辆的情况，即，以比尾随的道路使用者将需要执行紧急制动操纵的紧急距离小的距离尾随宿主车辆。不安全驾驶的另一示例可以发生在另一道路使用者移动到宿主车辆行驶的车道中在宿主车辆的后方或前方的危险靠近距离处的情况下。

在这种情况下，例如，人类驾驶员可以控制他们的车辆停留在同一车道或切换到另一车道。这样的操纵将被安全的人类驾驶员考虑以表示对由其它道路使用者引起的危险情形的最佳响应。然而，对于这两种操纵，RSS模型或MRSS模型的规则的应用将导致由自主驾驶算法生成的对应轨迹无效，因为根据这些模型的规则，宿主车辆最初将危险地靠近其它道路使用者。

如此，本发明人已经认识到，现有安全模型的规则的应用可能导致由自主驾驶算法生成的轨迹被无效为危险的，即使在这样的轨迹表示对由另一道路使用者的不安全驾驶引起的危险情况的最佳响应(即，任何安全问题是不可避免的并且不会立即危害驾驶员或其它道路使用者)的情况下。

此外，本发明人已经认识到，诸如MRSS模型的一些现有安全模型没有讨论如何使用所限定的规则来对由自主驾驶算法生成的实际轨迹进行验证。

下面描述的示例实施方式可以解决上面概述的问题中的一个或更多个问题，并且现在将参考附图详细描述。在附图、具体实施方式或任何权利要求中的技术特征后附有附图标记的情况下，该附图标记仅出于增加附图、具体实施方式和权利要求的可理解性的目的而被包括。因此，附图标记及其不存在对任何权利要求要素的范围都没有任何限制作用。

图1A是根据本文的示例实施方式的被布置成确定在由第一模型车辆建模的车辆1的自主控制中使用的第一模型车辆的规划轨迹是否无效的装置10的示意例示。

更具体地，装置10被布置成确定第一模型车辆在道路20(在图2A中示出)的模型上的规划轨迹是否无效，第一模型车辆和第二模型车辆O(在图2A中示出)沿着道路20行驶，该规划轨迹用于在由第一模型车辆建模的车辆1的自主控制中使用。道路20的模型包括由多个车道边界限定的多个车道21A、21B、21C。作为示例，如在本示例实施方式中，车辆1可以被认为是宿主车辆(即，被自主控制的车辆)。

图2A例示了在车道坐标系中限定的道路20的模型的示例。道路20的模型是第一模型车辆和第二模型车辆O可以行驶所沿着的模型化道路的示例。

在图2A的实例中，道路20具有由多个车道边界22A、22B、22C、22D(在图2B中所示)限定的三个车道21A、21B和21C。如在本示例中，道路20的车道可以具有相同的宽度。如在本示例中，车道21A、21B、21C中的一个车道可以用作所谓的“快速车道”，并且车道21A、21B、21C中的另一车道可以用作所谓的“慢速车道”。在本例中，最左侧车道21A作为快速车道，并且最右侧车道21C作为慢速车道。

图2A所示的道路20的示例性模型例示了特定时刻的道路20及道路上的交通。在道路20的示例性模型中，第一模型车辆位于中间车道21B中的位置26处并且在由箭头27指示的方向上行驶。第二模型车辆O(例如，另一道路使用者的车辆，即不同于第一模型车辆的道路使用者)在最右侧车道21C中在与第一模型车辆相同的方向上行驶。

如在本示例中，第一模型车辆和第二模型车辆O在道路20的模型中的位置可以相对于各个车辆的边界框的中心来限定。作为另选方式，第一模型车辆和第二模型车辆O的位置可以通过相对于模型车辆上的任何其它预定参考点(例如，模型车辆的边界框的预定角、模型车辆的重心、模型车辆的质心等)来限定。

尽管图2A中所示的道路20的模型具有三个车道，但道路20的模型所基于的道路可具有一个车道、两个车道或四个或更多个车道，且对应数目的车道可以被包括在道路20的模型中。作为另一另选方式，尽管在图2A所示的道路20的模型中示出了单个第二模型车辆O，但是在道路20的模型中可以包括除第一模型车辆之外的任何合适数量的模型车辆，并且可选地，附加模型车辆的数量可以取决于给定时间道路上的交通。作为示例，可以根据来自诸如雷达、摄像机、惯性测量单元等设备的信息来确定附加模型车辆的数量，所述设备收集关于车辆1及其环境的数据以便生成描述道路及道路上的交通的高级环境模型，即道路20的模型。

在图2A的示例中，在车道坐标系中限定道路20的模型。车道坐标系可以是适于反映道路20的模型所基于的道路的二维曲线坐标系。特别地，构成车道坐标系的曲线坐标系具有两个轴，即在沿着道路的纵向方向上延伸的纵向轴或x轴(在图2A中由附图标记x指示)和横过道路延伸的横向轴或y轴(在图2A中由附图标记y指示)。x轴总是平行于道路的车道，并且y轴在x的每个值处正交于x轴。作为另选方式，车道坐标系以及因此道路20的模型可以通过任何其它合适的手段来限定，诸如，通过使用笛卡尔坐标系或任何其它合适的坐标系。

更一般地，车道坐标系和道路20的模型可以以任何合适的方式来限定，使得装置10被提供有关于第一模型车辆的位置、车道21A、21B、21C的数量和宽度、第二模型车辆O和道路上的任何附加模型车辆的位置和速度以及可选地还有道路20的曲率的信息。

在图2A所示的示例车道坐标系中，车道坐标系的x轴在第一模型车辆的向前行驶方向上增加，并且车道坐标系的y轴在道路20的模型的最左侧车道21A的方向上增加。然而，车道坐标系可以以任何其它合适的方式定向。作为示例，车道坐标系的x轴可以在与第一模型车辆的向前行驶方向相反的方向上增加，和/或y轴可以在道路20的模型的最右侧车道的方向上增加。

此外，如在图2A的示例中，车道坐标系可以被限定成使得x＝0表示第一模型车辆在x轴上的位置，并且y＝0表示道路20的车道的中心。特别地，如在图2A的示例中，车道坐标系可以被限定成使得y＝0表示中心车道21B的中心。然而，可以以任何其它合适的方式来限定车道坐标系，例如可以选择y＝0来表示道路20的模型的多个车道中的任何车道的中心。

如图1A所示，装置10包括规划轨迹获得模块11、第二车辆状态获得模块12、横向范围确定模块13和有效性确定模块14。

规划轨迹获得模块11被配置成获得规划轨迹，该规划轨迹包括第一模型车辆的针对多个时刻中的各个时刻相对于道路的模型限定的相应第一车辆状态，各个第一车辆状态由第一模型车辆的相应横向位置、第一模型车辆的相应横向速度和第一模型车辆的相应横向加速度来限定。

特别地，假设可以从诸如雷达、摄像机、惯性测量单元等设备获得关于车辆1及其环境的足够信息和数据，使得由此生成的道路20的模型可以描述车辆的环境(例如，道路及道路上的交通)的估计的未来状态。即，虽然图2A所示的道路20的模型的示例例示了特定时刻的道路及道路上的交通，即环境的估计状态，但是如在本示例实施方式中，道路20的模型还可以描述多个未来时刻的环境的估计状态。例如，道路20的模型可以描述从例如当前时刻或下一未来时刻开始的在未来的设定时间段期间的不同时刻的环境的估计状态。

作为更具体的示例，设定时段可以在0.1秒至5秒之间，并且道路20的模型可以包括环境的针对该设定时段中的多个时刻中的各个时刻的估计状态。多个时刻可以对应于在各对连续时刻之间具有设定时间间隔的多个时间步长。例如，道路20的模型可以包括在5秒的时段内以0.25秒间隔的环境的多个估计状态。该间隔应该足够短，以便使用线性内插或恒定速度或加速度的假设，以产生此时车辆状态的足够准确的表示。

图2B例示了图2A的道路20的模型上的第一模型车辆的规划轨迹24的示例。具体地，图2B例示了道路20的模型的段，道路在该段上是近似线性的。

在道路20的模型中，如在图2B中所示的本示例中，y轴可以被缩放到车道宽度，使得y轴上的各个增量或减量1表示一个车道的宽度，使得y＝1表示最左侧车道21A的中心，并且y＝-1表示最右侧车道21C的中心，并且y＝{-1.5，-0.5，0.5，1.5}表示车道21A、21B和21C的车道边界22A、22B、22C、22D。另选地，可以以任何其它合适的方式来缩放y轴，例如使得y轴上的各个增量或减量1表示一个车道的宽度的一半，使得车道中心和车道边界都具有整数值，或者可以不缩放y轴。

附加地或另选地，如图2B所示的本示例中，道路20的模型可以包括多个车道边界区域23A、23B、23C、23D。各个车道边界区域23A、23B、23C、23D沿着多个车道边界的相应车道边界22A、22B、22C、22D延伸并且包括多个车道边界的相应车道边界22A、22B、22C、22D。

如在本示例中，各个车道边界区域可以使用从对应车道的中心的横向偏移Δy_bias来限定。横向偏移Δy_bias的值可以被选择成表示车辆在仍被认为完全(安全地)保持在车道内的同时可能具有的距车道中心的可接受偏差(偏离余地(bias leeway))。特别地，为了确保安全，除非第一模型车辆正在切换车道，否则第一模型车辆应该停留在正在行驶的车道的中心附近，并且横向偏移Δy_bias可以被选择成表示当不切换车道时第一模型车辆可能适当地具有的距车道中心的最大横向偏差。因此，车道边界区域可以对应于各个车道21A、21B、21C的车道边界22A、22B、22C、22D的任一侧上的部分，该部分大于距车道21A、21B、21C的中心的横向偏移Δy_bias。

作为更具体的示例，如在本示例中，车道边界区域R_l可以如下形式地限定：

(1)

其中，

规划轨迹24包括第一模型车辆的针对多个时刻中的各个时刻相对于道路20的模型限定的相应第一车辆状态。作为示例，在图2B所示的示例中，规划轨迹包括由第一模型车辆的相应横向位置25_1至25_9限定的九个第一车辆状态。尽管在图2B中未示出，但是第一车辆状态中的每一者还由第一模型车辆的相应横向速度和第一模型车辆的相应横向加速度来限定。

如此，在图2B所示的示例中，规划轨迹24通过在执行第一模型车辆从车道21B移动到车道21A的九个步骤中的操纵时在九个连续时刻中的各个时刻在横向位置、横向速度和横向加速度(即，第一车辆状态)方面限定第一模型车辆的状态来限定该操纵。在本示例中，多个时刻包括九个时刻。然而，如上所述，可以考虑任何合适数量的时刻。

可选地，多个时刻中的各个时刻的相应第一车辆状态还可以包括限定第一模型车辆的状态的任何附加信息。作为非限制性示例，第一车辆状态可以另外包括第一模型车辆的纵向位置、第一模型车辆的纵向速度、第一模型车辆的纵向加速度、第一模型车辆的横向范围或宽度以及第一模型车辆的纵向范围或长度中的一者或更多者。

作为示例，如在本示例实施方式中，该多个时间点中各个时间点的第一车辆状态可以由该第一模型车辆的以下信息来限定：

·l-纵向范围(长度)

·w-横向范围(宽度)

·y-横向位置

·v_x-纵向速度

·v_y-横向速度

·a_x-纵向加速度

·a_y-横向加速度。

更一般地，如本示例中，第一模型车辆和任何附加模型车辆可以被表示成具有如上所述在车道坐标系中限定的动态特性的对象。如将在下面更详细地讨论的，第一模型车辆和任何附加模型车辆可以另选地表示成网格的具有在车道坐标系中限定的动态特性的一个或更多个单元。

再次参考图1A，第二车辆状态获得模块12被配置成获得第二模型车辆O的针对多个时刻中的各个时刻相对于道路20的模型限定的第二车辆状态，各个第二车辆状态由第二模型车辆O在道路20的模型中的相应横向位置来限定。

作为示例，类似于第一车辆状态，如在本示例中，针对多个时刻中的各个时刻的第二车辆状态可以被表示成具有在车道坐标系中限定的动态特性的对象。如将在下面更详细地讨论的，第一模型车辆和任何附加模型车辆可以另选地表示成网格的具有在车道坐标系中限定的动态特性的一个或更多个单元。

作为更具体的示例，如在本示例性实施方式中，第二模型车辆O可以由标识第二模型车辆O在道路20的模型的车道坐标系中的位置的坐标、第二模型车辆沿着车道坐标系的纵轴的长度以及第二模型车辆沿着车道坐标系的横轴的宽度来限定。作为另选方式，第二模型车辆O可以由在车道坐标系中限定的网格的一个或更多个单元来限定，如将在下面更详细地讨论的。

作为另一示例，多个时刻中的各个时刻的相应第二车辆状态可以可选地还包括限定第二模型车辆O的状态的任何附加信息。作为非限制性示例，第二车辆状态可以另外包括第二模型车辆O的纵向位置、第二模型车辆O的纵向速度、第二模型车辆O的横向速度、第二模型车辆O的纵向加速度、第二模型车辆O的横向加速度、第二模型车辆的纵向范围或长度以及第二模型车辆O的横向范围或宽度中的一者或更多者。

作为示例，如在本示例实施方式中，多个时间点中的各个时间点的第二车辆状态可以由第二模型车辆O的以下信息限定(其中，下标i表示第二模型车辆O可以是除了第一模型车辆之外在道路20的模型中限定的一个或更多个模型车辆中的第i模型车辆)：

·l_i-纵向范围(长度)

·w_i-横向范围(宽度)

·x_i-纵向位置

·y_i-横向位置

·v_x,i-纵向速度

·v_y,i-横向速度

·a_x,i-纵向加速度

·a_y,i-横向加速度。

横向范围确定模块13被配置成使用第二模型车辆O相对于多个车道中第二模型车辆O所位于的车道21C的中心的相应横向位置来针对多个时刻中的各个时刻确定从第二模型车辆O延伸的相应横向范围。

有效性确定模块14被配置成在以下情况下确定规划轨迹是无效的：对于在该多个时刻中的至少一个时刻的第一车辆状态和第二车辆状态，满足第一条件集合中的以下条件：

(i)第一模型车辆的横向位置在该时刻处于第二模型车辆O的横向范围内，并且处于车道边界区域23A、23B、23C、23D内，所述车道边界区域23A、23B、23C、23D沿着多个车道边界中的车道边界22A、22B、22C、22D延伸且包括多个车道边界中的车道边界22A、22B、22C、22D；以及

(ii)第一模型车辆的横向速度的方向朝向第二模型车辆O，并且第一模型车辆远离第二模型车辆O的横向加速度的幅值小于第一模型车辆的预定横向减速度。

图1B是根据本文的示例实施方式的车辆1的示意例示。如在本示例实施方式中，车辆1可以被认为是宿主车辆(即，被自主控制的车辆)并且用作可以由第一模型车辆建模的车辆的示例。

车辆1包括自动驾驶系统15和装置10，装置10被布置成确定规划轨迹是否无效。在图1B的示例实施方式中，该装置还被布置成在规划轨迹未被确定为无效的情况下确定规划轨迹是有效规划轨迹并且将该有效规划轨迹输出到自动驾驶系统15。

自动驾驶系统15被布置成根据有效规划轨迹自主地控制车辆1沿着道路驾驶。作为示例，自动驾驶系统15可以被布置成生成用于控制车辆1的转向和/或加速的控制信号，以使车辆1根据有效规划轨迹来执行操纵，或者通过任何其它合适的手段来控制车辆1。

自动驾驶系统15和装置10的组合可以被称为自主驾驶系统，即能够执行宿主车辆的行为和轨迹规划以及随后的控制的自主驾驶系统。

在图1B所示的示例实施方式中，装置10和自动驾驶系统15被例示为分离的设备。装置10和自动驾驶系统15的功能可以另选地由适当配置的单个设备(例如，适当编程的计算机处理器)提供。

另选地，例如，装置10可以用于确定轨迹是否无效，作为自主控制车辆的模拟的一部分，或者作为自主驾驶算法(诸如，基于统计模型的自主驾驶算法)的测试和分析的一部分。例如，当训练人工智能或机器学习模型时，具有终止条件通常是有用的，如在强化学习中，例如在代理学习成功或失败的情况下。如此，适合于在由第一模型车辆建模的车辆1的自主控制中使用的有效规划轨迹可以不必用于控制车辆1。

如从本公开显而易见的，为了使装置10的有效性确定模块14确定规划轨迹是无效的，根据规划轨迹自主地控制车辆1必须在至少一个时刻使第一模型车辆在第二模型车辆O的一定横向距离内，即在第二模型车辆的横向范围内。如此，如果没有维持到第二模型车辆的安全横向距离，则图1A的装置10可以允许将规划轨迹确定为无效。

然而，为了使有效性确定模块14确定规划轨迹是无效的，在第一模型车辆的横向位置处于第一横向范围内的至少一个时刻，第一模型车辆的横向位置也必须在车道边界区域内。如此，在特定时刻的第一模型车辆的横向位置处于第二模型车辆O正行驶的车道21C的区域内，直接在第二模型车辆O的前方，或者处于第二模型车辆O正行驶的车道21C的区域内，直接在第二模型车辆O后方的情况下(即，在特定时刻的第一模型车辆的横向位置处于第二模型车辆正行驶的车道21C的中心的一定距离内的情况下)，不满足上述条件(i)。

因此，在第二模型车辆O表示以危险靠近距离尾随第一模型车辆或移动到第一模型车辆行驶的车道中在第一模型车辆后方的危险靠近距离处的另一道路使用者的情况下，将不会把使车辆1被自主地控制以保持在其行驶的车道中的规划轨迹确定为无效，即使第一模型车辆的横向位置在用于这种规划轨迹的多个时刻中的至多(如果不是全部的话)将处于第二模型车辆的确定的横向范围内。特别地，对于不导致切换车道的规划轨迹，第一模型车辆通常不进入其正在行驶的车道的车道边界区域，而是将保持在车道的中心附近，使得不满足条件(i)的第二部分。

因此，装置10可以避免将表示对另一道路使用者的不安全驾驶的最佳响应(例如，保持在同一车道中)的规划轨迹确定为无效。

此外，为了使有效性确定模块14确定规划轨迹是无效的，在第一模型车辆处于第二模型车辆O的横向范围内并且处于车道边界区域23A、23B、23C、23D内的至少一个时刻，第一模型车辆的横向速度的方向必须朝向第二模型车辆O，并且第一模型车辆远离第二模型车辆O的横向加速度的幅值必须小于第一模型车辆的预定横向减速度。

在第二模型车辆表示以危险靠近距离尾随第一模型车辆或移动到第一模型车辆行驶的车道中在第一模型车辆后方的危险靠近距离处的另一道路使用者的情况下，将导致车辆1被自主地控制以切换到另一车道的规划轨迹将导致第一模型车辆的横向速度的方向远离第二模型车辆O和/或第一模型车辆的横向加速度远离第二模型车辆O，该横向加速度大于或等于第一模型车辆的预定横向减速度。特别地，在第二模型车辆O在与第一模型车辆相同的车道中驾驶的情况下，由第一模型车辆移动到另一车道导致第一模型车辆与第二模型车辆O之间的横向距离增加，这又需要第一模型车辆远离第二模型车辆O横向加速和/或第一模型车辆的横向速度远离第二模型车辆O。

因此，在第二模型车辆O表示以危险靠近距离尾随第一模型车辆或移动到第一模型车辆行驶的车道中在第一模型车辆后方的危险靠近距离处的另一道路使用者的情况下，将不会将导致车辆1被自主控制以切换到不同车道的规划轨迹确定为无效，因为将不满足条件(ii)。

因此，装置10还可以避免将表示对另一道路使用者的不安全驾驶的最佳响应(例如，切换到另一车道)的其它规划轨迹确定为无效。

然而，装置10仍然可以确定为无效规划轨迹，其例如将导致车辆1被自主地控制以移动到与第二模型车辆O同一车道中在危险靠近距离处，或者以其它方式移动到距第二模型车辆O危险靠近横向距离(即，导致代表第一模型车辆不安全驾驶的规划轨迹)，因为在这些情况下，第一模型车辆将必须通过车道边界区域，第一模型车辆的横向速度将需要朝向第二模型车辆O，并且第一模型车辆将朝向第二模型车辆O加速或具有远离第二模型车辆O的最小加速度。

因此，设备10可以确保会导致车辆1被自主控制以不安全地驾驶的规划轨迹可以被无效。

此外，通过获得针对多个时刻中的各个时刻的第一车辆状态和第二车辆状态，并且当针对多个时刻中的甚至一个时刻满足条件(i)和(ii)时确定规划轨迹是否无效，装置10可以允许分析整个规划轨迹的安全性。

如此，装置10可以解决以上关于轨迹验证的常规方法概述问题中的一个或更多个问题。

图3是可编程信号处理装置300的示意例示，该可编程信号处理装置可以被配置成实现装置10的功能。信号处理装置300包括用于接收关于车辆1及其环境的信息和数据的接口模块310。信号处理装置300还包括用于控制装置10的处理器(CPU)320、工作存储器330(例如，随机存取存储器)和存储计算机程序的指令存储部340，所述计算机程序包括计算机可读指令，当所述计算机可读指令由处理器320执行时，使处理器320执行装置10的处理操作。指令存储部340可以包括预加载有计算机可读指令的ROM(例如，以电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)或闪存存储器的形式)。另选地，指令存储部340可以包括RAM或类似类型的存储器，并且计算机可读指令可以从计算机程序产品(诸如，计算机可读存储介质350，诸如CD-ROM等)或承载计算机可读指令的计算机可读信号360输入到其中。

在本示例实施方式中，包括处理器320、工作存储器330和指令存储部340的图3所示的硬件组件的组合370被配置成实现图1A所示的装置10的组件模块中的每一者的功能。

图4是例示了图1A的装置10确定第一模型车辆在道路20的模型上的规划轨迹是否无效的过程的流程图，第一模型车辆和第二模型车辆O沿着道路20行驶，该规划轨迹用于在由第一模型车辆建模的车辆1的自主控制中使用。道路20的模型包括由多个车道边界限定的多个车道。

在图4的处理步骤S41中，规划轨迹获得模块11获得规划轨迹。规划轨迹包括第一模型车辆的针对多个时刻中的各个时刻相对于道路20的模型限定的相应第一车辆状态，各个第一车辆状态由第一模型车辆的相应横向位置、第一模型车辆的相应横向速度和第一模型车辆的相应横向加速度来限定。

规划轨迹获得模块11可以被配置成以任何合适的形式获得规划轨迹。

例如，如在本示例实施方式中，装置10可以被配置成存储道路20的模型。如在本示例实施方式中，规划轨迹获得模块11可以被配置成通过任何合适的手段接收所生成的道路20的模型，该道路的模型包括在多个时刻中的各个时刻的车辆的环境的估计状态。作为另选方式，在一些示例实施方式中，规划轨迹获得模块11可以被配置成从收集关于车辆1及其环境的数据的设备(诸如雷达、摄像头、惯性测量单元等)接收信息。信息可以是原始或经处理的数据的形式。在这样的示例实施方式中，规划轨迹获得模块11可以被配置成使用所接收的信息生成道路20的模型，该道路20的模型包括在多个时刻中的各个时刻的车辆的环境的估计状态。

在装置10存储道路20的模型的这种示例实施方式中，如在本示范性实施方式中，规划轨迹获得模块11可以被配置成通过从能够生成规划轨迹的任何实体(例如，实现基于统计模型的自主驾驶算法的装置)接收以任何合适形式描述规划轨迹的信息并且使用所接收的描述规划轨迹的信息和所存储的道路20的模型来确定第一模型车辆的针对多个时刻中的各个时刻的相应第一车辆状态，来获得规划轨迹。

作为另选方式，规划轨迹获得模块11可以被配置成通过从可以生成第一车辆状态的任何合适的实体接收第一模型车辆的针对多个时刻中的各个时刻的相应第一车辆状态(例如，以有序的多个第一车辆状态的形式)来获得规划轨迹。例如，实现基于统计模型的自主驾驶算法的装置还可以生成轨迹、可以确定对应于轨迹的第一车辆状态，并将第一车辆状态提供给规划轨迹获得模块作为规划轨迹。以简单的形式，规划轨迹获得模块11可以例如被配置成获得针对多个时刻中的各个时刻的值的集合，作为第一模型车辆的针对多个时刻中的各个时刻相对于道路20的模型限定的相应第一车辆状态。

在这种示例实施方式中，装置10还可以存储道路20的模型或者可以仅被提供有执行图4的过程所需的信息，例如，道路20的车道21A、21B、21C的中心的位置，车道21A、21B、21C的宽度或车道边界22A、22B、22C、22D的位置，以及车道边界区域23A、23B、23C、23D的宽度或横向偏移Δy_bias的宽度。

作为另一示例，规划轨迹获得模块11可以被配置成通过本领域技术人员已知的任何合适的手段来获得规划轨迹。例如，规划轨迹获得模块11可以经由直接通信链路(其可以由任何合适的有线或无线连接提供，例如通用串行总线(USB)或蓝牙^TM连接)或间接通信链路(其可以由包括局域网(LAN)、广域网(WAN)和/或互联网的网络提供)接收规划轨迹。此外，规划轨迹可以通过规划轨迹获得模块11获取(例如，通过从诸如CD或硬盘之类的存储介质读取，或经由诸如互联网之类的网络接收)预先准备好的规划轨迹来获得。

在图4的处理步骤S42中，第二车辆状态获得模块12获得第二模型车辆O的针对多个时刻中的各个时刻相对于道路20的模型限定的第二车辆状态，各个第二车辆状态由第二模型车辆O在道路20的模型中的相应横向位置来限定。

第二车辆状态获得模块12可以被配置成以任何形式并且通过以上关于图4的处理步骤S41所讨论的任何手段来接收针对多个时刻中的各个时刻的第二车辆状态。

在图4的处理步骤S43中，横向范围确定模块13使用第二模型车辆O相对于多个车道中第二模型车辆O所位于的车道21C的中心的相应横向位置来针对多个时刻中的各个时刻确定从第二模型车辆O延伸的相应横向范围40(在图6A中示出)。

针对多个时刻中的各个时刻确定的相应横向范围40可以对应于安全横向距离，例如，执行减小横向速度的横向紧急操纵直到车辆1在直线上行驶所需的距离。照此，横向范围40可以被认为限定第二模型车辆的任一侧上的范围，在该范围中，第二模型车辆的存在将被预期影响车辆1的自主控制，例如通过对其横向移动、速度或加速度设置一些限制，以便确保自主控制的车辆1的安全驾驶。

作为示例，如在本示例实施方式中，横向范围确定模块13可以使用第二模型车辆O相对于车道21C的中心的相应横向位置、通过针对多个时刻中的各个时刻评估将包括第二模型车辆O相对于车道21C的中心的相应横向位置的一个或更多个输入参数或变量的集合映射到相应横向范围的单个输出值的一个或更多个函数，来针对多个时刻中的各个时刻确定相应横向范围40。

作为另选方式，在一些示例实施方式中，横向范围确定模块13可以通过将横向范围40设定为从第二模型车辆O的横向位置在第一横向方向和在第二横向方向上延伸的预定距离来针对多个时刻中的各个时刻确定相应横向范围40。即，针对多个时刻中的各个时刻的相应横向范围40可以在第二模型车辆的任一侧上沿y轴延伸。

在这样的示例实施方式中，横向范围确定模块13可以例如使用第二模型车辆O相对于多个车道中第二模型车辆O所位于的车道21C的中心的相应横向位置来针对多个时刻中的各个时刻确定相应横向范围40，其中，基于第二模型车辆O相对于多个车道中第二模型车辆O所位于的车道21C的中心的相应横向位置，从多个预定距离选择针对多个时刻中的各个时刻设定的预定距离。例如，在第二模型车辆O的横向位置与第二模型车辆O所行驶的车道21C的中心之间的距离相对较大的情况下(例如，当第二模型车辆O正在切换车道时)，可以选择较大的预定距离。另选地，预定距离可以具有针对多个时刻中的各个时刻的固定或恒定的值，并且第二模型车辆O相对于多个车道中第二模型车辆O所位于的车道21C的中心的相应横向位置可以仅用于确定横向位置，相应横向范围40应该从该横向位置延伸。

通常，通过使用第二模型车辆O相对于多个车道中第二模型车辆O所位于的车道21C的中心的相应横向位置来针对多个时刻中的各个时刻确定相应横向范围40，使得相应横向范围40随着第二模型车辆O的横向位置与第二模型车辆O所行驶的车道21C的中心之间的距离增加而增加，相应横向范围40例如可以被限定成当第二模型车辆O正在执行车道切换时到达第二模型车辆O的下一车道，使得第一模型车辆被禁止执行到同一车道的同时车道切换。

附加地或另选地，在诸如本示例实施方式的示例实施方式中，其中，横向范围确定模块13通过评估一个或更多个函数来针对多个时刻中的各个时刻确定相应横向范围40，该一个或更多个函数的一个或更多个输入参数或变量可以包括被包含在第二车辆状态中的任何合适的参数。

作为示例，在诸如本示例实施方式的示例实施方式中，其中，针对多个时刻中的各个时刻的第二车辆状态还由第二模型车辆O的相应横向速度限定，横向范围确定模块13还可以被配置成使用第二模型车辆的相应横向速度来针对多个时刻中的各个时刻确定相应横向范围40。作为示例，可以确定针对特定时刻确定的横向范围40，使得横向范围40随着第二模型车辆O的横向速度的增加而增加。

在第二模型车辆O以相对高的横向速度移动并且如此可以相对快地接近第一模型车辆的情况下，这可以有助于确保用于确定第一模型车辆的规划轨迹是否有效的所确定的横向范围40更宽，并且因此相对于第二模型车辆O以相对低的横向速度移动的情况，更多的规划轨迹可以潜在地无效。如此，可以更好地确保被确定为有效规划轨迹的任何规划轨迹允许第一模型车辆在第二模型车辆O以相对高的横向速度移动的情况下有足够的时间和横向距离做出反应。

作为更详细的示例，如在本示例实施方式中，横向范围确定模块13可以通过首先限定以下函数和集合：

(2)clip(x,a,b)＝min(max(a,x),b)

(3)

(4)ys＝[-0.5,-Δy_bias,Δy_bias,0.5]

(5)rs＝[1.5-Δy_bias,1,1-Δy_bias,1.5-Δy_bias]，

以及限定用于确定所述横向范围的左侧部分和右侧部分的以下函数来针对多个时刻中的各个时刻确定相应横向范围40：

(6)

其中，

(7)

(8)Δy_range(y,v)＝Δy_base(y)+Δy_v,range(y,v)。

特别地，使用上述函数(8)，横向范围的左侧部分可以被确定为Δy_range(y_i,v_y,i)，并且横向范围的右侧部分可以通过反对称确定为Δy_range(-y_i,-v_y,i)。

在上述等式(7)中，v_μ是阈值速度(例如，当在同一车道内驾驶时用于偏置的峰值横向速度)，在该阈值速度以下，横向范围不增加，以便避免由第二模型车辆O的小振荡引起的横向范围的增加，并且v_min,switch是在车道切换期间使用的或指示车道切换的最小横向速度。通过分别限定用于确定横向范围40的左侧部分和右侧部分的函数，可以确保横向范围40的范围仅在车道的速度方向上的一侧增加。

图5是例示了左侧范围随车道内位置的变化的曲线图，该左侧范围是使用本文描述的横向范围函数针对对象分量计算的，以便确保每当车辆处于偏置区域中并且具有低横向速度时该分量在偏置区域之外是恒定的。横向速度的范围v≤v_μ由图5中的实线示出，而横向速度的范围v≥v_min,switch由图5中的虚线示出。在两者之间，通过两者之间的线性插值给出。如图5所示，当从中心向左移动时左侧范围减小，而当中心向右移动时左范围增大。当向左的速度较高时，在远离车道中心向左移动时，左侧范围将替代地具有增加的范围。

在上面的集合(4)和(5)以及函数(6)至(8)中，假设y轴被缩放到车道宽度，使得y轴上的各个增量或减量1表示一个车道的宽度，如在本示例性实施方式中，使得值0.5可以表示道路20的车道宽度的一半(即，车道中心与车道边界之间的距离)。另选地，在y轴没有被如此缩放的示例实施方式中，集合(4)和(5)以及函数(6)至(8)中的值0.5可以用对应于道路20的车道宽度的一半的任何合适的值来代替，并且其它值(例如，1.5、1等)可以被相应地缩放。

图6A是示出由图1的装置1的横向范围确定模块13确定的横向范围40的示例的示意例示。横向范围40可以表示针对多个时刻中的特定时刻限定的相应横向范围。

如在本示例实施方式中，图6A所示的横向范围40可以使用上述函数(6)至(8)来确定。作为另选方式，横向范围40可以通过如上所述的任何合适的手段来确定。

在图6A所示的示例中，横向范围40用于限定围绕第二模型车辆O延伸的区域50，该区域不仅沿着y轴横向延伸，而且沿着x轴纵向延伸。区域50的纵向长度可以例如通过由第二车辆状态获得模块12获得的信息来限定。

第二模型车辆状态获得模块12可以被配置成仅考虑在第一模型车辆的预定纵向距离内的附加模型车辆。如此，第二车辆状态可以仅针对在第一模型车辆的这种预定纵向距离内的第二模型车辆获得。

如在本示例实施方式中，装置10还可以被布置成确定从第二模型车辆O在第一纵向方向和在与第一纵向方向相反的第二纵向方向上(即，在第二模型车辆O的任一侧上沿x轴)延伸的纵向范围作为区域50的纵向长度。在这种示例实施方式中，横向范围确定模块13还可以被布置成确定纵向范围，或者装置10可以包括被布置成确定纵向范围的附加模块。

作为示例，所确定的纵向范围可以具有固定值。例如，固定值可以对应于最大纵向安全距离，该最大纵向安全距离被限定为在车辆1正在共用道路上以车辆1的最大准许速度(例如，高速公路上的速度限制)行驶并且假设另一车辆瞬时停止(例如，当涉及碰撞时)的场景中，车辆1执行诸如制动的纵向紧急操纵以及时停止以避免与另一车辆碰撞所需的距离。

另选地，如在本示例实施方式中，纵向范围可以通过评估一个或更多个函数来确定，该一个或更多个函数将例如与第二模型车辆O相关的一个或更多个输入参数或变量的集合映射到纵向范围的单个输出值。

附加地或另选地，如在本示例实施方式中，装置10可以被布置成针对多个时刻中的各个时刻确定相应纵向范围。另选地，装置10可以被布置成确定对于所有多个时刻共用的单个纵向范围。

附加地或另选地，如在本示例实施方式中，装置10可以针对多个时刻中的各个时刻确定从第二模型车辆O延伸并且在第二模型车辆O前方的相应第一纵向范围，并且针对多个时刻中的各个时刻确定从第二模型车辆O延伸并且在第二模型车辆O后方的相应第二纵向范围。如此，区域50可以被限定成使得其在第二模型车辆O前方的纵向范围不同于其在第二模型车辆O后方的纵向范围。如此，可以考虑第一模型车辆和第二模型车辆的相应运动方向可以如何影响车辆1执行诸如及时制动的纵向紧急操纵以避免与第二模型车辆碰撞所需的安全纵向距离。

作为示例，在诸如本示例实施方式的示例实施方式中，其中，第一车辆状态还由第一模型车辆的纵向位置和第一模型车辆的纵向速度限定，并且第二车辆状态还由第二模型车辆O的纵向速度和第二模型车辆O的纵向加速度限定，如在本示例实施方式中，装置10可以使用第一模型车辆的相应纵向速度、第二模型车辆O的相应纵向速度、第二模型车辆O的相应纵向加速度、第二模型车辆O的预定反应时间、第二模型车辆O的第一预定纵向减速度和第一模型车辆的第一预定纵向减速度来针对多个时刻中的各个时刻确定从第二模型车辆O延伸并在第二模型车辆O前方的相应第一纵向范围。装置10还可以使用第一模型车辆的相应纵向速度、第二模型车辆O的相应纵向速度、第一模型车辆的预定反应时间、第一模型车辆的第二预定纵向减速度和第二模型车辆O的第二预定纵向减速度来针对多个时刻中的各个时刻确定从第二模型车辆O延伸并在第二模型车辆O后方的相应第二纵向范围。

作为示例，如在本示例实施方式中，第二模型车辆O的第一预定纵向减速度和第二预定纵向减速度可以分别对应于第二模型车辆的最小所需紧急制动能力和最大可实现紧急制动响应，使得第二模型车辆O的第一预定纵向减速度具有比第二模型车辆O的第二预定纵向减速度小的幅值。另外，如在本示例实施方式中，第一模型车辆的第一预定纵向减速度和第二预定纵向减速度可以分别对应于第一模型车辆的最大可实现紧急制动响应和最小所需紧急制动能力，使得第一模型车辆的第一预定纵向减速度具有比第一模型车辆的第二预定纵向减速度大的幅值。

作为更详细的示例，如在本示例实施方式中，装置10可以使用以下函数来针对多个时刻中的各个时刻确定相应纵向范围：

(9)

(10)

其中，Δx_front对应于车辆1在其它车辆前方的安全距离，t_o,r是另一道路使用者的以秒(s)为单位的反应时间，b_max是车辆1的以ms^-2为单位的最大制动减速度，并且b_o,min是另一道路使用者的以ms^-2为单位的最小紧急制动响应。此外，Δx_back对应于车辆1在其它车辆后方的安全距离，t_r是车辆1的以秒(s)为单位的反应(调整)时间，b_o,max是另一道路使用者的以ms^-2为单位的最大制动减速度，并且b_min是车辆1的最小紧急制动响应(ms^-2)。

特别地，使用上述函数(9)和(19)，可以将第一纵向范围确定为Δx_front(l，v_x，l_i，v_x，i，a_x，i)，并且可以将第二纵向范围确定为Δx_back(l，v_x，l_i，v_x，i)。

图6B是示出在第二模型车辆O移动到车道边界区域23C中的特定时刻由图1的装置10的横向范围确定模块13确定的横向范围40的示例的示意例示。在图6B的示例中，根据以上等式(6)至(9)来针对多个时刻中的各个时刻确定相应横向范围40，并且由区域50来描绘。然而，根据以上讨论，在一些示例实施方式中，区域50实际上可以不由装置10确定，在这种情况下，区域50可以仅为了便于可视化而在图6B中示出。

如图6B所示，虽然第二模型车辆O处于与图6A相同的车道21C中，但是如区域50所示，所确定的横向范围的范围在第二模型车辆O移动到的车道21B的方向上显著增加。即，在第二模型车辆O正在执行车道切换时横向范围40到达第二模型车辆O的下一车道，使得可以禁止第一模型车辆执行到同一车道21B中的同时车道切换。

附加地或另选地，在诸如本示例实施方式的示例实施方式中，其中，横向范围确定模块13确定横向范围40的左侧部分和右侧部分，如在本示例实施方式中，横向范围确定模块13可以针对多个时刻中的各个时刻确定相应横向范围40，使得考虑第二模型车辆O的横向范围。

作为示例，图6C是示出横向范围确定模块13确定图6A的横向范围40的左侧部分和右侧部分的第一示例的示意例示。在图6C的示例中，横向范围的左侧部分和右侧部分由区域51和52描绘。然而，根据以上讨论，在一些示例实施方式中，区域51和52实际上可以不由装置10确定，在这种情况下，这些区域可以仅为了便于可视化而在图6C中示出。

在图6C的示例中，横向范围的左侧部分51从第二模型车辆O的最右侧边缘延伸并且到第二模型车辆O的左侧。类似地，横向范围的右侧部分52从第二模型车辆O的最左侧边缘延伸并且到第二模型车辆O的右侧。注意，术语“左侧”和“右侧”可以更一般地指沿着y轴的第一横向方向和沿着y轴的与第一横向方向相反的第二横向方向。

如此，在诸如本示例实施方式的示例实施方式中，其中，使用以上函数8来将该横向范围的左侧部分确定为Δy_range(y_i,v_y,i)并且将该横向范围的右侧部分确定为Δy_range(-y_i,-v_y,i)，该横向范围的左侧部分51和该横向范围的右侧部分52的完整范围可以分别由以下范围限定：

(11)

(12)

作为另选方式，在诸如本示例实施方式的示例实施方式中，其中，横向范围确定模块13确定横向范围40的左侧部分和右侧部分，横向范围确定模块13在针对多个时刻中的各个时刻确定相应横向范围40时可以不考虑第二模型车辆O的横向范围。

作为示例，图6D是示出横向范围确定模块13确定图6A的横向范围40的左侧部分和右侧部分的第二示例的示意例示。在图6D的示例中，横向范围的左侧部分和右侧部分由区域53和54描绘。然而，根据以上讨论，在一些示例实施方式中，区域53和54实际上可以不由装置10确定，在这种情况下，这些区域可以仅为了便于可视化而在图6D中示出。

在图6D的示例中，横向范围的左侧部分53从第二模型车辆O的横向中心延伸并且到第二模型车辆O的左侧。类似地，横向范围的右侧部分54从第二模型车辆O的横向中心延伸并且到第二模型车辆O的右侧。注意，术语“左侧”和“右侧”可以更一般地指沿着y轴的第一横向方向和沿着y轴的与第一横向方向相反的第二横向方向。

附加地或另选地，如在本示例实施方式中，横向范围确定模块13还可以被布置成确定在确定所获得的规划轨迹的有效性中有用的任何其它横向范围。

作为示例，如在本示例实施方式中，横向范围确定模块13还可以被布置成针对多个时刻中的各个时刻确定从第二模型车辆O延伸的相应第二横向范围。如在本示例实施方式中，第二横向范围和第二纵向范围(其可以例如使用以上等式(10)来限定)可以限定道路的模型的从第一模型车辆的横向中心在第一横向方向和第二横向方向上延伸的制动区域。

相应第二横向范围可以通过以上关于相应横向范围所讨论的任何手段来确定。如在本示例实施方式中，可以使用如以上关于由横向范围确定模块13确定的相应横向范围所描述的函数(8)来确定相应第二横向范围。

作为另一示例，在诸如本示例实施方式的示例实施方式中，其中，第一车辆状态还由第一模型车辆的纵向位置限定，并且第二车辆状态还由第二模型车辆的长度和第二模型车辆的宽度限定，如在本示例实施方式中，横向范围确定模块13可以基于第二模型车辆的长度和第二模型车辆的宽度来针对多个时刻中的各个时刻确定由第二模型车辆占据的相应占用区域。例如，如在本示例实施方式中，占用区域可以对应于图2B和图6A至图6D中由附图标记O表示的黑色矩形。

图7是示出由图1的装置10确定的制动区域60的示例的示意例示，并且表示车辆1将被要求执行紧急制动响应的区域。即，如果车辆1进入该区域，则在车辆1前方的其它道路使用者执行紧急制动响应的情况下，车辆1将需要施加完全的紧急制动以避免碰撞。

再次参考图4，在该图的处理步骤S44中，有效性确定模块4被配置成在以下情况下确定规划轨迹是无效的：对于在多个时刻中的一个或更多个时刻的第一车辆状态和第二车辆状态，满足第一条件集合中的以下条件：

(i)第一模型车辆的横向位置在该时刻处于第二模型车辆O的横向范围40内，并且处于车道边界区域23A、23B、23C、23D内，所述车道边界区域23A、23B、23C、23D沿着多个车道边界中的车道边界22A、22B、22C、22D延伸且包括多个车道边界中的车道边界22A、22B、22C、22D；以及

作为示例，预定横向减速度可以表示车辆1的最小所需横向减速度(即，第一模型车辆远离第二模型车辆O的加速度)。在这种情况下，在第一模型车辆的横向加速度朝向第二模型车辆O的情况下和在第一模型车辆的横向加速度远离第二模型车辆O的情况下(即，为减速度)，第一模型车辆远离第二模型车辆O的横向加速度的幅值可以小于比第一模型车辆的预定横向减速度，但是第一模型车辆的减速度小于预定横向加速度。

作为更具体的示例，如在本实施方式中，在给定时刻t满足上述条件(i)的区域可以被针对第二模型车辆O如下限定(其中，下标i表示第二模型车辆O可以是除了第一模型车辆之外在道路20的模型中限定的一个或更多个模型车辆中的第i模型车辆)：

(13)

(14)

其中，R_cutl是指横向范围的右侧部分(即，旨在防止第一模型车辆从右侧切入与第二模型车辆O相同的车道的部分)，R_cutr是指横向范围的左侧部分(即，旨在防止第一模型车辆从左侧切入与第二模型车辆O相同的车道的部分)，R_l是上述等式(1)中限定的车道边界区域23A、23B、23C、23D，H_t是时刻t的第一车辆状态，E_t是时刻t的环境状态。根据等式(13)和(14)，R_cutl和R_cutr是R_l的子集，而不是横向范围的整个左侧部分或右侧部分。

相应地，如在本实施方式中，第一车辆的在给定时刻t满足上述条件(ii)的可接受状态集合H_t可以针对R_cutl和R_cutr分别如下限定：

(15)P_cutl＝{H_t in H s.t.v_y<0 or a_y<-b_y,min}

(16)P_cutr＝{H_t in H s.t.v_y>0 or a_y>b_y,min}，

其中，b_v,min是预定横向减速度。

如以上关于图1A所描述的，图4的过程可以允许装置10避免将表示对另一道路使用者的不安全驾驶的最佳响应的规划轨迹确定为无效，同时确保可以使会导致车辆1被自主地控制以不安全地驾驶的规划轨迹无效。

在诸如本示例实施方式的一些示例实施方式中，其中，装置10针对多个时刻中的各个时刻确定从第二模型车辆O延伸并在第二模型车辆O前方的相应第一纵向范围以及从第二模型车辆O延伸并在第二模型车辆O后方的相应的第二纵向范围，如在本示例实施方式中，第一条件集合还可以包括第一模型车辆的纵向位置在该时刻处于第一纵向范围或第二纵向范围中的条件。

附加地或另选地，在诸如本示例实施方式的示例实施方式中，其中，装置10针对多个时刻中的各个时刻确定从第二模型车辆O延伸的相应第二横向范围，如在本示例实施方式中，有效性确定模块14还可以被配置成在以下情况下确定规划轨迹是无效的：对于在多个时刻中的至少一个时刻的第一车辆状态和第二车辆状态，满足第二条件集合中的以下条件：

(iii)第一模型车辆的纵向位置在该时刻处于第二纵向范围内，

(iv)第一模型车辆的横向位置在该时刻处于第二横向范围内，以及

(v)第一模型车辆远离第二模型车辆的纵向加速度的幅值小于第一模型车辆的第一预定纵向减速度。

作为示例，第一预定纵向减速度可以表示车辆1的最小所需纵向减速度(即，第一模型车辆远离第二模型车辆O的加速度)。在这种情况下，在第一模型车辆的横向加速度朝向第二模型车辆O的情况下和在第一模型车辆的横向加速度远离第二模型车辆O的情况下(即，为减速度)，第一模型车辆远离第二模型车辆O的横向加速度的幅值可以小于比第一模型车辆的预定横向减速度，但是第一模型车辆的减速度小于预定横向加速度。

作为更具体的示例，如在本实施方式中，在给定时刻t满足上述条件(iii)和(iv)的区域可以被针对第二模型车辆O如下限定(其中，下标i表示第二模型车辆O可以是除了第一模型车辆之外在道路20的模型中限定的一个或更多个模型车辆中的第i模型车辆)：

(17)

其中，R_b是指制动区域，H_t是时刻t的第一车辆状态，并且E_t是时刻t的环境状态。

相应地，如在本实施方式中，第一车辆的在给定时刻t满足上述条件(v)的可接受状态集合H_t可以如下限定：

(18)P_b＝{H_t in H s.t.a_x≤-b_min}

其中，b_min是第一预定纵向减速度。

因此，第二条件集合可以允许有效性确定模块14在规划轨迹会导致车辆1被自主控制进入制动区域而没有适当制动的情况下确定规划轨迹是无效的。

附加地或另选地，在诸如本示例实施方式的示例实施方式中，其中，装置10针对多个时刻中的各个时刻确定相应占用区域，如在本示例实施方式中，有效性确定模块14还可以被配置成在以下情况下确定规划轨迹是无效的：对于在多个时刻中的至少一个时刻的第一车辆状态和第二车辆状态，满足第三条件集合中的以下条件：

(vi)第一模型车辆的纵向位置和第一模型车辆的横向位置在该时刻处于被第二模型车辆占用的占用区域内。

作为具体示例，如在本实施方式中，在给定时刻t满足上述条件(vi)的区域可以被针对第二模型车辆O如下限定(其中，下标i表示第二模型车辆O可以是除了第一模型车辆之外在道路20的模型中限定的一个或更多个模型车辆中的第i模型车辆)：

(19)

其中，H_t是时刻t的第一车辆状态，并且E_t是时刻t的环境状态。

因此，第三条件集合可以允许有效性确定模块14在规划轨迹会导致车辆1与由第二模型车辆建模的车辆碰撞的情况下确定规划轨迹是无效的。由于车辆1可能永远不会与另一车辆碰撞，所以对进入占用区的允许响应的集合是空集。即，没有适当的缓解响应，并且这种轨迹必须总是被确定为无效的。

附加地或另选地，如在本示例实施方式中，有效性确定模块14还可以被配置成在以下情况下确定规划轨迹是无效的：在该多个时刻中的初始时刻处，并且在该多个时刻中的最后时刻处，第一模型车辆的横向位置位于该多个车道中的共同的车道中，并且对于在该多个时刻中的至少一个中间时刻的第一车辆状态，满足第四条件集合中的以下条件：

(vii)第一模型车辆的横向位置在至少一个中间时刻处于车道边界区域23A、23B、23C、23D内，该车道边界区域23A、23B、23C、23D沿着共同的车道的车道边界延伸并包括共同的车道的车道边界。

作为示例，至少一个中间时刻可以在初始时刻与最后时刻之间。

特别地，如以上详细讨论的，车辆1应当仅被自主控制以在其预期切换车道时进入车道边界区域23A、23B、23C、23D。如此，除非第一模型车辆正在切换车道，否则会导致车辆1被自主控制以在不导致车道切换的情况下进入车道边界区域23A、23B、23C、23D的规划轨迹可能被认为是不安全的，因为第一模型车辆应该停留在正在行驶的车道的中心附近，特别是在距车道中心的最大横向偏差Δy_bias内。

因此，第四条件集合可以允许有效性确定模块14在规划轨迹会导致车辆1在规划轨迹不导致车道切换的情况下进入车道边界区域23A、23B、23C、23D的情况下确定规划轨迹是无效的。

在诸如本示例实施方式的示例实施方式中，其中，有效性确定模块14基于条件的多个集合来确定规划轨迹是否有效，有效性确定模块14可以根据所使用的条件集合中的一个或更多个集合来确定规划轨迹无效。在这种情况下，如在本示例性实施方式中，有效性确定模块14可以被配置成确定规划轨迹是无效的，其中，规划轨迹基于条件集合中的任一集合被确定为无效的。

如在本示例实施方式中，有效性确定模块14可以被配置成在规划轨迹未被确定为无效的情况下确定规划轨迹是有效规划轨迹。

作为具体示例，如在本示例实施方式中，有效性确定模块14确定规划轨迹是有效规划轨迹的条件可以如下形式地限定：

(20)

其中，S等于o、b、cutl、cutr，T是多个时刻t，H_t是时刻t的第一车辆状态，E_t是时刻t的环境状态，并且(x，y)是指时刻t的轨迹中的位置。

特别地，显而易见的是，在诸如本示例实施方式的示例实施方式中，其中，有效性确定模块14基于条件的多个集合来确定规划轨迹是否有效，由条件集合限定的各个区域可以交叠，使得规划轨迹可以导致第一模型车辆的位置在多个时刻中的一个或更多个时刻位于两个或更多个区域中。

图8是示出根据本文的示例实施方式的由图4的过程限定的所有区域的示例的示意例示。在图8的示例中，横向范围由区域50描绘，制动区域由参考符号60指示，占用区域由参考符号O指示，车道边界区域由参考符号23A、23B、23C、23D指示，并且区域50与车道边界区域23A、23B、23C、23D之间的交叠区域由参考符号70和71指示。

在一些示例实施方式中，如在本示例实施方式中，图4的过程可以可选地包括另外的过程步骤，其中，有效性确定模块14将有效规划轨迹输出到自动驾驶系统15，以便使自动驾驶系统15能够自主地控制车辆以根据有效规划轨迹沿着道路驾驶。另选地，装置10可以可选地包括被配置成向自动驾驶系统15输出有效规划轨迹的附加模块。

作为另一另选方式，在使用装置10例如作为自主控制车辆的模拟的一部分或作为自主驾驶算法(诸如，基于统计模型的自主驾驶算法)的测试和分析的一部分来确定轨迹是否无效的情况下，有效性确定模块14可以被配置成将有效规划轨迹输出到在自主驾驶算法的测试和分析中使用的任何合适的实体，诸如，连接的计算设备或智能电话。

附加地或另选地，在一些示例实施方式中，装置10可以被布置成接收多个规划轨迹，这些规划轨迹的有效性可以使用图4的过程来确定。在这样的示例实施方式中，在没有规划轨迹被确定为有效轨迹的情况下，装置10还可以被布置成向负责生成规划轨迹的实体输出通知，以提示再次生成规划轨迹。附加地或另选地，装置10还可以被布置成向任何合适的实体输出没有有效规划轨迹被确定的通知或警告。

在前述示例实施方式中，第一模型车辆和第二模型车辆O各自被表示成具有在车道坐标系中限定的动态特性的对象。作为另选方式，第一模型车辆和第二模型车辆可以被表示成网格的具有在车道坐标系中限定的动态特性的一个或更多个单元。例如，网格的一个或更多个单元可以对应于例如被第二模型车辆占用的边界框或其它区域。如此，可以考虑各个方向上的最外侧的单元或点来限定被第二模型车辆在该方向上占用的边界框或其它区域的范围。可以以类似的方式在网格中限定第一模型车辆和任何附加模型车辆。

作为示例，图9A和图9B是示出针对表示第二模型车辆O的多个单元中的第一单元O_1和第二单元O_n中的每一者，由图4的过程限定的所有区域的示例的示意例示。在图9A的示例中，第一单元O_1是表示第二模型车辆O的多个单元中在正纵向方向(+x)和正向方向(+y)上最远的单元，并且第二单元O_n是表示第二模型车辆O的多个单元中在负纵向方向(-x)和负横向方向(-y)上最远的单元。

应注意，所确定的横向范围以及上文关于图4的过程描述的其它范围是例如相对于第二模型车辆的边界框的中心来限定的。另选地地，在第一模型车辆和第二模型车辆被表示为网格的具有在车道坐标系中限定的动态特性的一个或更多个单元的示例实施方式中，装置10的横向范围确定单元13可以被配置成针对多个时刻中的各个时刻确定表示第二模型车辆O的边界框的多个单元中的一些单元或所有单元的相应横向范围。

在任何给定时刻，在第二模型车辆O被表示成具有在车道坐标系中限定的动态特性的对象的情况下，计算横向范围的单元中的各个单元的相应横向范围的并集可以等同于在该时刻计算的单个横向范围。更具体地，在第二模型车辆O被表示成具有在车道坐标系中限定的动态特性的对象的情况下，计算横向范围的单元中的各个单元的相应横向范围的并集可以等同于在该时刻计算的单个横向范围，其中，以误差容限取决于网格分辨率。因此，装置10的横向范围确定单元13可以被配置成将给定时刻的单个横向范围确定为针对该时刻计算横向范围的单元中的各个单元的相应横向范围的并集。

作为示例，在诸如本示例实施方式的示例实施方式中，其中，横向范围确定单元13使用上述函数(8)来确定横向范围，注意，对于第二模型车辆O的横向速度v_y,i的所有值，函数(8)随第二模型车辆O的横向位置y_i单调增加。如此，针对表示第二模型车辆O的多个单元中的中间单元确定的横向范围将不会比针对最外侧单元确定的横向范围延伸得远。因此，在第二模型车辆O被表示成具有在车道坐标系中限定的动态特性的对象的情况下，给定对象的最外侧单元点的横向范围的并集将等同于在该时刻确定的单个横向范围。

例如，如图9A和图9B所示，在第二模型车辆O被表示成具有在车道坐标系中限定的动态特性的对象的情况下，针对单元中各个单元O_1和O_n确定的横向范围(以及其它范围和区域)的并集等同于所确定的图8所示的单个横向范围(以及其它范围和区域)。

道路20的模型可以通过本领域技术人员已知的任何合适的方式来获得，其中，第一模型车辆(特别是第一模型车辆和任何附加模型车辆)的环境被表示成网格的具有在合适的坐标系中限定的动态特性的一个或更多个单元。作为示例，以下论文中的每一篇限定了这样的技术，通过该技术，车辆的环境可以被表示成在合适坐标系中限定的网格，该网格具有占用单元，这些单元具有动态特性：

·Dominik Nuss et al.:“A Random Finite Set Approach for DynamicOccupancy Grid Maps with Real-Time Application”,(arXiv:1605.02406v2)；

·S.Steyer,et al.:“Grid-Based Environment Estimation Using EvidentialMapping and Particle Tracking,”in IEEE Transactions on Intelligent Vehicles,vol.3,no.3,pp.384-396,Sept.2018,doi:10.1109/TIV.2018.2843130；

·Stefan Hoermann et al,:“Dynamic Occupancy Grid Prediction for UrbanAutonomous Driving:A Deep Learning Approach with Fully Automatic Labeling”,(arXiv:1705.08781v2)；以及

·Christopher Diehl et al.:“Radar-based Dynamic Occupancy GridMapping and Object Detection”,(arXiv:2008.03696v1)。

在此描述的示例方面避免了与自主驾驶领域相关的限制，特别是基于计算机技术。借助于本文中所描述的示例方面，可避免将表示对另一道路使用者的不安全驾驶的最佳响应的规划轨迹确定为无效，同时确保可以使会导致车辆被自主地控制以不安全地驾驶的规划轨迹无效。此外，通过获得针对多个时刻中的各个时刻的第一车辆状态和第二车辆状态，并且当针对多个时刻中的甚至一个时刻满足条件的至少第一集合时确定规划轨迹是否无效，本文的技术可以允许分析整个规划轨迹的安全性。在诸如本示例实施方式的一些示例实施方式中，其中，装置10针对多个时刻中的各个时刻确定从第二模型车辆O延伸并在第二模型车辆O前方的相应第一纵向范围以及从第二模型车辆O延伸并在第二模型车辆O后方的相应的第二纵向范围，如在本示例实施方式中，第一条件集合还可以包括第一模型车辆的纵向位置在该时刻处于第一纵向范围或第二纵向范围中的条件。此外，借助本文描述的以计算机技术为基础的示例方面的前述能力，本文描述的示例方面改进了计算机和计算机处理/功能，并且还改进了至少自主驾驶的领域，并且尤其是，改进了确定第一模型车辆的在由第一模型车辆建模的车辆的自主控制中使用的规划轨迹是否无效。

在前面的描述中，参考几个实施方式描述了多个方面。因此，说明书应被认为是例示性的，而不是限制性的。类似地，附图中例示的突出了实施方式的功能和优点的图仅出于示例的目的而呈现。实施方式的架构是足够灵活和可配置的，使得它可以以不同于附图中所示的方式来利用。

在一个示例性实施方式中，本文所呈现的软件实施方式可以被提供为计算机程序或软件，诸如具有指令或指令序列的一个或更多个程序，该计算机程序或软件被包括或存储在诸如机器可访问介质或机器可读介质、指令存储部或计算机可读存储设备之类的制品中，其每一者可以是非暂时性的。非暂时性机器可访问介质、机器可读介质、指令存储部或计算机可读存储设备上的程序或指令可以用于对计算机系统或其它电子设备进行编程。机器可读介质或计算机可读介质、指令存储部和存储设备可以包括但不限于软盘、光盘和磁光盘或适合用于存储或传输电子指令的其它类型的介质/机器可读介质/指令存储部/存储设备。本文描述的技术不限于任何特定的软件配置。它们可以在任何计算或处理环境中找到适用性。本文所使用的术语“计算机可读介质”、“机器可访问介质”、“机器可读介质”、“指令存储部”和“计算机可读存储设备”应包括能够存储、编码或传输指令或指令序列以供机器、计算机或计算机处理器执行并使机器/计算机/计算机处理器执行本文所述方法中的任一方法的任何介质。此外，本领域中通常以一种形式或另一形式(例如，程序、过程、进程，应用、模块、单元、逻辑等)将软件称为采取动作或导致结果。这样的表述仅仅是陈述由处理系统执行软件使处理器执行动作以产生结果的速记方式。

一些实施方式还可以通过准备专用集成电路、现场可编程门阵列或通过互连常规组件电路的适当网络来实现。

一些实施方式包括计算机程序产品。计算机程序产品可以是其上或其中存储有指令的存储介质或多个存储介质、指令存储部或多个指令存储部或者存储设备或多个存储设备，这些指令可以用于控制或使计算机或计算机处理器执行本文描述的示例实施方式的任何程序。存储介质/指令存储部/存储设备可以包括(例如但不限于)光盘、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、DRAM、VRAM、闪存存储器、闪存卡、磁卡、光卡、纳米系统、分子存储器集成电路、RAID、远程数据存储部/存档/仓储，和/或适合用于存储指令和/或数据的任何其它类型的设备。

存储在计算机可读介质或多个介质、指令存储部或多个指令存储部或者存储设备或多个存储设备中的任一者上的一些实现方式包括用于控制系统的硬件和用于使系统或微处理器能够利用本文所述的实施方式的结果与人类用户或其它机制交互的软件。这种软件可以包括但不限于设备驱动程序、操作系统和用户应用。最后，这种计算机可读介质或存储设备还包括用于执行如上所述的示例方面的软件。

包括在系统的编程和/或软件中的是用于实现本文描述的过程的软件模块。在本文的一些示例实施方式中，模块包括软件，尽管在本文的其它示例实施方式中，模块包括硬件或硬件和软件的组合。

虽然上面已经描述了本公开的各种实施方式，但是应当理解，它们是作为示例而非限制来呈现的。对于相关领域的技术人员显而易见的是，可以在其中进行形式和细节上的各种改变。因此，本公开不应受任何上述示例实施方式的限制，而应仅根据所附权利要求及其等同物来限定。

此外，摘要的目的是使专利局和公众、特别是不熟悉专利或法律术语或措辞的本领域的科学家、工程师和从业者能够从粗略的检查中快速地确定本申请的技术公开的本质和实质。摘要不旨在以任何方式限制本文所呈现的实施方式的范围。还应当理解，在权利要求中叙述的任何过程不需要以所呈现的顺序执行。

尽管本说明书包含许多特定实施方式细节，但这些细节不应被解释为对所要求保护的内容的限制，而是作为对本文所述的特定实施方式的特定特征的描述。在本说明书中在单独实施方式的上下文中描述的某些特征也可以在单个实施方式中组合实现。相反，在单个实施方式的上下文中描述的各种特征也可以在多个实施方式中单独地或以任何合适的子组合来实现。此外，尽管特征可能在上文中被描述为在某些组合中起作用并且甚至最初被如此要求保护，但是来自所要求保护的组合的一个或更多个特征在某些情况下可以从该组合中删除，并且所要求保护的组合可以针对子组合或子组合的变型。

在某些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。此外，上述实施方式中的各种组件的分离不应被理解为在所有实施方式中都需要这种分离，并且应当理解，所描述的程序组件和系统通常可以一起集成在单个软件产品中或封装到多个软件产品中。

现在已经描述了一些例示性实施方式，很明显，上述内容是例示性的而非限制性的，已经通过示例的方式呈现。特别地，尽管本文呈现的许多示例涉及装置或软件元件的特定组合，但是这些元件可以以其它方式组合以实现相同的目的。仅结合一个实施方式讨论的动作、元件和特征不旨在被排除在其它实施方式或多个实施方式中的类似作用之外。

在不脱离本文描述的装置的特征的情况下，本文描述的装置可以以其它具体形式实施。上述实施方式是例示性的而不是对所描述的系统和方法的限制。因此，本文描述的装置的范围由所附权利要求而不是前面的描述来指示，并且落入权利要求的等同物的含义和范围内的改变包含在其中。

Claims

1.一种确定第一模型车辆在该第一模型车辆和第二模型车辆(O)行驶所沿道路(20)的模型上的规划轨迹是否无效的计算机实现方法，所述规划轨迹用于由所述第一模型车辆建模的车辆(1)的自主控制，所述道路(20)的模型包括由多个车道边界限定的多个车道，所述方法包括以下步骤：

获得(S41)所述规划轨迹(24)，所述规划轨迹(24)包括所述第一模型车辆的针对多个时刻中的各个时刻相对于所述道路(20)的模型限定的相应第一车辆状态，各个第一车辆状态是由所述第一模型车辆的相应横向位置、所述第一模型车辆的相应横向速度和所述第一模型车辆的相应横向加速度来限定的；

获得(S42)所述第二模型车辆(O)的针对所述多个时刻中的各个时刻相对于所述道路(20)的模型限定的第二车辆状态，各个第二车辆状态是由所述第二模型车辆(O)在所述道路(20)的模型中的相应横向位置来限定的；

使用所述第二模型车辆(O)相对于所述多个车道中所述第二模型车辆(O)所位于的车道的中心的相应横向位置针对所述多个时刻中的各个时刻确定(S43)从所述第二模型车辆(O)延伸的相应横向范围；以及

在以下情况下确定(S44)所述规划轨迹(24)是无效的：对于在所述多个时刻中的至少一个时刻的所述第一车辆状态和所述第二车辆状态，满足第一条件集合中的以下条件：

所述第一模型车辆的所述横向位置在所述时刻处于所述第二模型车辆(O)的所述横向范围内，并且处于一个车道边界区域内，所述车道边界区域沿所述多个车道边界中的一个车道边界延伸并且包括该车道边界；以及

所述第一模型车辆的所述横向速度的方向朝向所述第二模型车辆(O)，并且所述第一模型车辆远离所述第二模型车辆(O)的所述横向加速度的幅值小于所述第一模型车辆的预定横向减速度。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，

针对所述多个时刻中的各个时刻的所述第二车辆状态还是由所述第二模型车辆(O)的相应横向速度来限定的，并且

所述相应横向范围是针对所述多个时刻中的各个时刻使用所述第二模型车辆(O)的所述相应横向速度来确定的。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，

所述第一车辆状态还是由所述第一模型车辆的纵向位置和所述第一模型车辆的纵向速度来限定的，

所述第二车辆状态还是由所述第二模型车辆(O)的纵向速度和所述第二模型车辆(O)的纵向加速度来限定的，并且

所述方法还包括以下步骤：

使用所述第一模型车辆的相应纵向速度、所述第二模型车辆(O)的相应纵向速度、所述第二模型车辆(O)的相应纵向加速度、所述第二模型车辆的预定反应时间、所述第二模型车辆(O)的第一预定纵向减速度和所述第一模型车辆的第一预定纵向减速度来针对所述多个时刻中的各个时刻确定从所述第二模型车辆(O)延伸并在所述第二模型车辆(O)前方的相应第一纵向范围；以及

使用所述第一模型车辆的相应纵向速度、所述第二模型车辆(O)的相应纵向速度、所述第一模型车辆的预定反应时间、所述第一模型车辆的第二预定纵向减速度和所述第二模型车辆(O)的第二预定纵向减速度来针对所述多个时刻中的各个时刻确定从所述第二模型车辆(O)延伸并在所述第二模型车辆(O)后方的相应第二纵向范围。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一条件集合还包括以下条件：所述第一模型车辆的纵向位置在所述时刻处于所述第一纵向范围或所述第二纵向范围内。

5.根据权利要求3或4所述的方法，所述方法还包括以下步骤：

针对所述多个时刻中的各个时刻确定从所述第二模型车辆(O)延伸的相应的第二横向范围，其中，所述第二横向范围和所述第二纵向范围限定所述道路(20)的模型的从所述第一模型车辆的横向中心在第一横向方向和第二横向方向上延伸的制动区域；以及

在以下情况下确定所述规划轨迹(24)是无效的：对于在所述多个时刻中的至少一个时刻的所述第一车辆状态和所述第二车辆状态，满足第二条件集合中的以下条件：

所述第一模型车辆的所述纵向位置在所述时刻处于所述第二纵向范围内，所述第一模型车辆的所述横向位置在所述时刻处于所述第二横向范围内，并且所述第一模型车辆远离所述第二模型车辆(O)的纵向加速度的幅值小于所述第一模型车辆的所述第一预定纵向减速度。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，

所述第一车辆状态还是由所述第一模型车辆的纵向位置来限定的，

所述第二车辆状态还是由所述第二模型车辆(O)的长度和所述第二模型车辆(O)的宽度来限定的，并且

所述方法还包括以下步骤：

基于所述第二模型车辆(O)的所述长度和所述第二模型车辆(O)的所述宽度，针对所述多个时刻中的各个时刻确定被所述第二模型车辆(O)占用的相应占用区域；

在以下情况下确定所述规划轨迹(24)是无效的：对于在所述多个时刻中的至少一个时刻的所述第一车辆状态和所述第二车辆状态，满足第三条件集合中的以下条件：

所述第一模型车辆的所述纵向位置和所述第一模型车辆的所述横向位置在所述时刻处于被所述第二模型车辆(O)占用的所述占用区域内。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第二模型车辆(O)是由以下项来限定的：

标识所述第二模型车辆(O)在所述道路(20)的模型的车道坐标系中的位置的坐标、所述第二模型车辆(O)沿所述车道坐标系的纵轴的长度以及所述第二模型车辆(O)沿所述车道坐标系的横轴的宽度，或者

在所述车道坐标系中限定的网格的一个或更多个单元。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，所述方法还包括以下步骤：

在以下情况下确定所述规划轨迹(24)是无效的：在所述多个时刻中的初始时刻处，以及在所述多个时刻中的最后时刻处，所述第一模型车辆的所述横向位置位于所述多个车道中的共同的车道中，并且对于在所述多个时刻中的至少一个中间时刻的所述第一车辆状态，满足第四条件集合中的以下条件：

所述第一模型车辆的所述横向位置在所述至少一个中间时刻处于一个车道边界区域内，所述车道边界区域沿所述共同的车道的一个车道边界延伸并且包括该车道边界。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述多个时刻中的每对连续时刻之间的时间间隔小于或等于所述第一模型车辆的预定反应时间。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，所述方法还包括以下步骤：

在所述规划轨迹(24)未被确定为无效的情况下，确定所述规划轨迹(24)是有效规划轨迹；以及

将所述有效规划轨迹输出到自动驾驶系统(15)，以便使所述自动驾驶系统(15)能够根据所述有效规划轨迹自主地控制所述车辆(1)沿着道路(20)驾驶。

11.一种包括计算机程序指令的计算机程序(345)，所述计算机程序指令在由计算机处理器(320)执行时使所述计算机处理器(320)执行根据前述权利要求中至少一项所述的方法。

12.一种被布置成确定第一模型车辆在该第一模型车辆和第二模型车辆(O)行驶所沿道路(20)的模型上的规划轨迹(24)是否无效的装置(10)，所述规划轨迹(24)用于由所述第一模型车辆建模的车辆(1)的自主控制，所述道路(20)的模型包括由多个车道边界限定的多个车道，所述装置(10)包括：

规划轨迹获得模块(11)，所述规划轨迹获得模块被配置成获得所述规划轨迹(24)，所述规划轨迹(24)包括所述第一模型车辆的针对多个时刻中的各个时刻相对于所述道路(20)的模型限定的相应第一车辆状态，各个第一车辆状态是由所述第一模型车辆的相应横向位置、所述第一模型车辆的相应横向速度和所述第一模型车辆的相应横向加速度来限定的；

第二车辆状态获得模块(12)，所述第二车辆状态获得模块被配置成获得所述第二模型车辆(O)的针对所述多个时刻中的各个时刻相对于所述道路(20)的模型限定的第二车辆状态，各个第二车辆状态是由所述第二模型车辆(O)在所述道路(20)的模型中的相应横向位置来限定的；

横向范围确定模块(13)，所述横向范围确定模块(13)被配置成使用所述第二模型车辆(O)相对于所述多个车道中所述第二模型车辆(O)所位于的车道的中心的相应横向位置来针对所述多个时刻中的各个时刻确定从所述第二模型车辆延伸的相应横向范围；以及

有效性确定模块(14)，所述有效性确定模块被配置成在以下情况下确定所述规划轨迹(24)是无效的：对于在所述多个时刻中的至少一个时刻的所述第一车辆状态和所述第二车辆状态，满足第一条件集合中的以下条件：

13.一种车辆(1)，所述车辆(1)包括：

自动驾驶系统(15)；以及

根据权利要求12所述的装置(10)，所述装置被布置成确定规划轨迹(24)是否无效，所述装置还被布置成在所述规划轨迹(24)未被确定为无效的情况下确定所述规划轨迹(24)是有效规划轨迹，并且将所述有效规划轨迹输出到所述自动驾驶系统(15)，

其中，所述自动驾驶系统(15)被布置成根据所述有效规划轨迹自主地控制所述车辆(1)沿着道路(20)驾驶。