CN115195711A - 用于超越车辆的车辆行为规划 - Google Patents
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Abstract
本公开的实施例涉及用于超越车辆的车辆行为规划。本文描述的系统、方法和其他实施例涉及改进车辆行为规划以避免内侧超越调动。在一个实施例中,一种方法包括从关于本车辆(100)的周围环境的传感器数据生成驾驶上下文。驾驶上下文标识车行道的车道和本车辆(100)在车道中的位置。方法包括响应于确定驾驶上下文和附近车辆状态满足并入阈值,生成用于本车辆(100)的、避免内侧超越附近车辆的轨迹(430)。方法包括根据轨迹控制本车辆(100)。
Description
技术领域
本文描述的主题内容总体上涉及用于轨迹规划的系统和方法,更具体地,涉及标识与内侧超越大型车辆和生成允许并入和超越的轨迹有关的驾驶上下文。
背景技术
内侧超越调动(undertaking maneuver)发生在第一车辆从内侧车道超过另一车辆(例如,超过一辆正在超车道上行驶的车辆),内侧超越调动可以增加事故的风险。通常,所增加风险可能来自于超车道中的车辆比在同一车道中的交通移动慢、沿着正在被超过车辆的对应侧的盲区增加、驾驶员预料沿着内侧车道有超过车辆的倾向降低等等。在任何情况下,该风险在被超过车辆较大(诸如卡车或者比普通乘客车辆大的车辆)的情形下可能进一步加重。例如,箱式货车、送货车、自卸车、公共汽车、卡车等都表示长度更长的车辆,这类车辆与针对内侧超越调动的所增加风险相关联。因此,在根据自主或者半自主控制操作的车辆的上下文中,在不知情的情况下执行内侧超越调动可以表示重大的危险。也就说是,这样的车辆在不具有对所增加风险的识别的情况下可能会继续执行内侧超越调动。因此,标识和避免内侧超越调动的实例存在困难。
发明内容
在一个实施例中,与改进车辆行为规划以避免内侧超越调动相关联的示例系统和方法被公开。如前文所述,内侧超越调动可以表示重大的安全风险。也就是说,在内侧车道超过另一车辆可以使超过车辆遭受附加的风险,因为被超过的车辆可能没有意识到超过车辆的存在,由于这样的调动不常见和/或甚至在一些司法管辖区违法。此外,当被超过车辆是卡车(即,半挂式卡车)或者另一大型车辆时,由于扩大的盲区和其他困难,该风险会加重。
因此,在一个实施例中,所公开的方法涉及确定什么时候本车辆(ego vehicle)遇到正在超车道(即,相邻的外侧车道)行驶的附近车辆并且由本车辆生成避免内侧超越调动的轨迹。例如,在至少一个配置中,本车辆获取和分析传感器数据以确定驾驶上下文。驾驶上下文通常标识本车辆正在其上行驶的车行道的类型(例如,多车道和单车道)、本车辆在车道中的位置(例如,超车道、行驶车道等等)、附近车辆的位置,附近车辆的类型(例如,车辆类别)。在另外的布置中,驾驶上下文还可以标识附近车辆的状态,诸如附近车辆当前是否正在尝试车道变更可以从主动转向信号被标识。
从这个信息,本车辆可以标识内侧超越调动可能发生的情形并且生成避免内侧超越调动的轨迹用于车辆的自主或者半自主控制。例如,当本车辆标识附近车辆正在多车道道路的超车道上行驶时,当本车辆正在行驶车道(即,慢车道或者内侧车道)上行驶时,并且继续行驶会导致内侧超越调动,则本车辆可以进一步考虑是否调整路径以避免内侧超越调动或者继续行驶。在至少一个配置中,本车辆考虑附近车辆的类别并且通过标识转向信号是否主动来考虑附近车辆是否正在尝试车道变更。因此,如果附近车辆满足并入阈值(例如,是转向信号主动的第4类或者更大的车辆),然后本车辆可以生成轨迹以为附近车辆提供足够的空间来并入,同时也改变本车辆的车道以执行附近车辆的超越调动。因此,本车辆改进行为规划以避免内侧超越调动。
在一个实施例中,一种并入系统被公开。并入系统包括一个或多个处理器、以及与一个或多个处理器可通信地耦合的存储器。存储器存储包括指令的控制模块,指令在由一个或多个处理器执行时,使一个或多个处理器从关于本车辆的周围环境的传感器数据生成驾驶上下文。驾驶上下文标识车行道的车道和本车辆在车道中的位置。控制模块包括用于如下的指令:响应于确定驾驶上下文和附近车辆的状态满足并入阈值,生成用于本车辆的、避免内侧超越附近车辆的轨迹。控制模块包括用于根据轨迹控制本车辆的指令。
在一个实施例中,一种非暂态计算机可读介质被公开。计算机可读介质存储指令,指令在由一个或多个处理器执行时,使一个或多个处理器执行所公开的功能。指令包括用于从关于本车辆的周围环境的传感器数据生成驾驶上下文的指令。驾驶上下文标识车行道的车道和本车辆在车道中的位置。指令包括用于如下的指令:响应于确定驾驶上下文和附近车辆的状态满足并入阈值,生成用于本车辆的、避免内侧超越附近车辆的轨迹。指令包括用于根据轨迹控制本车辆的指令。
在一个实施例中,一种方法被公开。在一个实施例中,方法包括从关于本车辆的周围环境的传感器数据生成驾驶上下文。驾驶上下文标识车行道的车道和本车辆在车道中的位置。方法包括响应于确定驾驶上下文和附近车辆的状态满足并入阈值,生成用于本车辆的、避免内侧超越附近车辆的轨迹。方法包括根据轨迹控制本车辆。
附图说明
附图图示了本公开的各种系统、方法和其他一些实施例,附图被合并到说明书并构成说明书一部分。应当理解,附图中所例示的元素边界(例如,框、框的群组或其他形状)表示边界的一个实施例。在一些实施例中,一个元件可以被设计为多个元件,或者多个元件可以被设计为一个元件。在一些实施例中,被示为另一元件的内部组件的元件可以被实现为外部组件,反之亦然。此外,元件可能未按比例绘制。
图1图示了本公开的示例系统和方法可以在其中操作的车辆的配置的一个实施例,。
图2图示了并入系统的一个实施例,该并入系统与自适应地生成用于车辆避免内侧超越调动的轨迹相关联。
图3图示了与车辆的规划调动相关联的方法的一个实施例。
图4图示了包括卡车和本车辆的驾驶上下文的一个示例。
具体实施方式
与改进车辆行为规划以避免内侧超越调动相关联的系统、方法和其他实施例被公开。如前所述的,内侧超越调动可以表示重大的安全风险。也就是说,由于盲区、调动的意外性质等,在内侧车道超过另一车辆可能增加风险。此外,当车辆被卡车(即,半挂车)或者另一大型车辆超过时,由于扩展的盲区和其他困难,风险可能被加重。
因此,在一个实施例中,所公开的方法涉及确定什么时候本车辆遇到正在超车道(相邻的外侧车道)中行驶的附近车辆并且由本车辆生成避免内侧超越调动的轨迹。例如,在至少一个配置中,本车辆获取并分析传感器数据以确定驾驶上下文。驾驶上下文通常标识本车辆正在行驶的车行道的类型(例如,多车道与单车道)、本车辆在车道中的位置(例如,超车道,行驶车道等等)、附近车辆的位置和附近车辆的类型(例如,车辆类别)。类型通常根据类别定义车辆的不同大小。例如,标准乘客汽车可以是第2类车辆,城市公交可以是第4类车辆,半挂车(也称为卡车)可以是第8类或者更高的车辆。在任何情况下,特定的车辆类别可以进一步告知与内侧超越调动相关联的风险。此外,驾驶上下文还可以标识附近车辆的状态,诸如附近车辆当前是否正在尝试车道改变从主动转向信号和特定车道的分开的附近车辆。
从这些信息,本车辆可以标识内侧超越调动可能在其中出现的情形。例如,当本车辆标识当本车辆正在行驶车道(慢车道或者内侧车道)中时,附近车辆正在多车道道路上的超车道中行驶,然后本车辆可以进一步考虑是否调整路径以避免内侧超越调动或者以继续行驶。在至少一个配置中,本车辆考虑附近车辆的类别,并且通过标识转向信号是否主动来确定附近车辆是否尝试车道改变,以及确定该类别是否超过定义的并入阈值。如果附近车辆满足并入阈值(例如是第四类别或者具有主动转向信号的更大车辆)并且主动地指示车道改变,然后本车辆可以生成轨迹以提供针对附近车辆的足够空间用于并入,同时改变本车辆的车道以执行附近车辆的超越调动。根据该出现,在至少一个方法中,本车辆生成针对自主控制、半自主控制、或者对驾驶员的简单引导的、避免内侧超越调动的轨迹。以此方式,本车辆改进行为规划来避免内侧超越调动。
参考图1,车辆100的示例被图示。如本文中所使用的,“车辆”是任何形式的动力交通工具。在一个或多个实现中,车辆100是汽车。尽管本文关于汽车描述了布置,但是应当理解实施例不限于汽车。在一些实现中,车辆100可以是任何形式的交通工具,例如与其他车辆在多车道车行道上一起行驶的交通工具,并且因此从本文所讨论的功能中获益。
车辆100还包括各种元件。应当理解,在各种实施例中,车辆100可以不具有图1所示出的所有元件。车辆100可以具有图1所示出各种元件的不同组合。此外,车辆100可以具有相对图1所示出元件的附加元件。在一些布置中,车辆100可以被实现为不具有图1所示出元件中的一个或多个元件。尽管图1所示出的各种元件都位于车辆100内部,但是可以理解,这些元件中的一个或多个元件可以位于车辆100的外部。此外,所示出的元件可以通过长距离被物理地分开,并且作为远程服务被提供(例如,云计算服务)。
车辆100的一些可能元件在图1中被示出并且将要连同后续的附图被描述。为了描述的简洁,图1中的元件中的许多元件的描述将在图2至图4的讨论之后被提供。附加地,应当理解为了图示的简单和清楚,合适的附图标记在不同图中被重复以指出相应的、类似的或者相似的元件。此外,应当理解本文描述的实施例可以使用所描述元件的各种组合来实践。
在任何情况下,车辆100包括并入系统170,并入系统170用于改进与涉及内侧超越调动的情形有关的行为规划(即,轨迹生成)。此外,尽管被描述为单机组件,在一个或多个实施例中,并入系统170与辅助系统160或车辆100的另一相似系统集成以支持其他系统/模块的功能。通过对附图进一步的讨论,所提及的功能和方法会更加明显。
此外,辅助系统160可以采取许多不同形式,但是通常向车辆100的操作方提供一些形式的自动化辅助。例如,辅助系统160可以包括各种高级驾驶辅助系统(ADAS)功能,诸如车道保持功能、自适应巡航控制、碰撞避免、紧急制动等。在其他一些方面中,辅助系统160可以是可以部分地或者全部地控制车辆100的半自主或者完全自主的系统。因此,无论采用哪一形式,辅助系统160都与传感器系统120的传感器协同工作,以获取关于周围环境的观察,从其中可以得出附加确定以提供各种功能。此外,尽管并入系统170通常关于辅助系统160被讨论,在至少一个配置中,并入系统170可以在不直接引起车辆的横向控制或者纵向控制的情况下提供控制支持。也就是说,并入系统170可以替代地提供警告、警报、可视化引导或者其他非侵入性辅助以改进本车辆100的行为。
作为另一方面,车辆100还包括通信系统180。在一个实施例中,通信系统180根据一个或多个通信标准进行通信。例如,通信系统180可以包括多个不同的天线/收发器和/或其他用于在不同频率并且根据各自协议进行通信的硬件元件。在一个布置中,通信系统180经由短射程通信进行通信,诸如蓝牙、WiFi或者用于在车辆100与其他附近设备(例如,其他车辆)之间通信的另一合适协议。此外,在一个布置中,通信系统180根据长射程协议进行进一步通信,诸如全球移动通信系统(GSM)、增强型数据速率GSM演进(EDGM)或者提供用于车辆100与基于云的资源通信的另一通信技术。在任一情况下,系统170可以利用各种无线通信技术以支持与附近车辆(车辆对车辆,V2V)、附近基础设施元件(车辆对基础设施,V2I)等的通信。例如,在一个或多个布置中,附近车辆可以在不显示主动的方向灯的情况下传达并入到本车辆100的车道中的意图。以此方式,本车辆100获取关于附近车辆的状态的信息,而无需利用通过传感器数据的直接观察。
参考图2,并入系统170的一个实施例进一步被图示。如所示出的,并入系统170包括处理器110。因此,处理器110可以是并入系统170的一部分,或并入系统170可以通过数据总线或另一通信路径访问处理器110。在一个或多个实施例中,处理器110是被配置为实现与控制模块220相关联的功能的专用集成电路。更一般地,在一个或多个方面中,处理器110是电子处理器,诸如当执行与并入系统170相关联的编码功能时可以执行本文描述的各种功能的微处理器。
在一个实施例中,并入系统170包括存储控制模块220的存储器210。存储器210是随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、硬盘驱动、闪存存储器或者其他用于存储模块220的存储器。模块220是例如计算器可读指令,指令在被处理器110执行时,使处理器110执行本文公开的各种功能。在一个或多个实施例中,尽管模块220是体现在存储器210中的指令,在其他一些方面中,模块220包括硬件诸如处理组件(例如,控制器)、电路等用于独立执行所提及功能中的一个或多个功能。
此外,在一个实施例中,并入系统170包括数据存储库230。在一个布置中,数据存储库230是用于存储信息的基于电子的数据结构。例如,在一个方法中,数据存储库230是被存储在存储器210或者另一合适介质中的数据库,并且被配置有可以被处理器110执行用于分析所存储的数据、提供所存储的数据、组织所存储的数据等的例程。在任何情况下,在一个实施例中,数据存储库230存储由模块220在执行各种功能时所使用的数据。在一个实施例中,数据存储库230包括驾驶上下文240、传感器数据250以及例如由控制模块220使用的其他信息。
因此,控制模块220通常包括用于控制处理器110从车辆100的一个或多个传感器获取数据输入的指令,这些数据输入形成传感器数据250。通常,传感器数据250包括体现对车辆100的周围环境的观察的信息。在各种实施例中,对周围环境的观察可以包括可能存在于车道中、靠近车行道、停车场内、车库结构、私家车道或者车辆100正在行驶或停放的其他区域的周围车道、车辆、物体、障碍物等。
尽管控制模块220被讨论为控制各种传感器来提供传感器数据250,但是在一个或多个实施例中,控制模块220可以采用其他技术来获取主动或者被动的传感器数据250。例如,控制模块220可以从由各种传感器提供给车辆100内的其他部件的电子信息的流中,被动地嗅探传感器数据250。此外,当提供传感器数据250时,控制模块220可以采用各种方法来融合来自多个传感器的数据。因此,在一个实施例中,传感器数据250表示从车辆100的多个传感器和/或其他方面获取的感知的组合。例如,在另一配置中,传感器数据可以包括经由通信系统180获取的信息,诸如来自其他车辆和/或基础设施设备的关于平均交通速度的数据。
无论传感器数据250是从单个传感器、多个传感器、还是通过其他手段得出的,传感器数据250都由利用确定驾驶上下文240、附近车辆的车辆状态等来支持控制模块220的各种信息组成。此外,传感器数据250和驾驶上下文240包括对本车辆100周围的周围环境的评估,在至少一个方法中,周围包括关于本车辆100的360度。以此方式,驾驶上下文240不仅评估本车辆100的前面区域,也可以评估侧面和后面,以便考虑可能干扰调整车辆100的轨迹的交通和/或其他危险。
控制模块220分析传感器数据250以确定驾驶上下文240。在各种方法中,控制模块220实施机器学习算法(例如,深度神经网络,诸如卷积神经网络(CNN))、策略、启发式和其他处理机制以分析传感器数据250并且由此得出驾驶上下文240和其他有用信息(例如,车辆状态)。驾驶上下文240通常定义了本车辆正在行驶的车行道的类型以及周围环境的其他方面,诸如附近车辆的存在、附近车辆的状态、车辆的类别等。关于车行道的类型,驾驶上下文240指示车道的数目、车道的类型(例如,超车道,行驶车道,出口车道等)、高速公路或者城市环境等。
应当注意,如在本公开所使用的,内侧车道被认为是行驶车道(也称为慢车道),而超车道(也称为快车道)通常是用于超过/超越其他车辆。此外,这些车道的具体定向可能取决于具体国家驾驶习惯(例如,右行交通与左行交通)而变化。例如,在右行交通的国家(例如,美国),超车道在左侧,而行驶车道在右侧。在同一方向中有两条交通车道的多车道道路的实例中,左侧或者外侧车道是超车道,而右侧或者内侧车道是行驶/慢车道。在特定方向中的车道数目超过两个的情形下,该用途通常被应用于车辆的相对位置。也就是说,相对于正在被超越的附近车辆,右侧车道是内侧车道,可以称为慢车道,左侧车道是外侧车道或者超车道。当然,在附近车辆在最左侧车道的实例中,附近车辆在外侧/超车车道上行驶,并且内侧/慢车道可能是唯一的超越选择,这就是内侧超越调动。在左行交通的实例中,简单地交换所述的配置。
在任何情况下,控制模块220获取传感器数据250并生成驾驶上下文以评估周围环境。作为生成驾驶上下文240的另一方面,控制模块220进一步确定任何附近车辆的车辆状态。车辆状态指示附近车辆的位置、类别大小、车道改变状态和其他方面(例如,轨迹等)。该位置通常是车道位置和与本车辆100的距离。类别大小指示附近车辆有多大,尤其强调长度。如前所述的,由于具有较长长度的车辆与内侧超越调度的所增加风险相关联,所以控制模块220对附近车辆进行分类以量化长度并且因此量化内侧超越调度的风险。
车辆的类别是基于合计车辆重量(GVWR)分配的评级,通常与车辆长度相对应。因此,控制模块220可以根据标准对附近车辆进行分类,诸如联邦公路管理局(FHWA)车辆分类,其定义了从第1类到第13类的车辆。这些类别包括第1类-摩托车,第2类-乘客汽车,第3类皮卡车/货车,第4类-公共汽车,第5类-两轴卡车等。因此,具有类别评级高于4的车辆通常是具有更大长度的车辆。当然,尽管控制模块220可以应用类别评级,但是在备选或者附加的布置中,控制模块220可以分别地确定车辆100的长度。然而,取决于交通和观察附近车辆的能力,该确定可能是困难的。因此,控制模块220可以根据例如对特定类型车辆的估计来应用类别评级,而无需长度的精确确定。
在任何情况下,控制模块220使用驾驶上下文240以确定如何为本车辆100规划轨迹。当本车辆100行驶时,控制模块220标识附近车辆并确定驾驶上下文240以评估如果车辆100继续行驶是否将发生内侧超越调动。也就是说,当控制模块220标识在附近车辆位于外侧车道的情况下本车辆100正在多车道道路上行驶,然后控制模块220进一步评估是继续行驶还是调整轨迹以避免内侧超越调动。
因此,在一个或多个配置中,控制模块220确定驾驶上下文240和附近车辆的车辆状态是否满足并入阈值以确定如何继续行驶。例如,在一个或多个布置中,并入阈值定义针对情形的各个方面的基础值,超过基础值时,控制模块220修改本车辆100的轨迹以避免内侧超越调动。如此,并入阈值通常定义驾驶上下文的各个方面,诸如是城市或者高速公路的多车道车行道、附近车辆相对于本车辆100在多车道车行道的车道(例如,相邻的外侧车道)中的相对位置、附近车辆的长度(即,第4类或者更大)以及指示附近车辆是否或可能并入回到本车辆100的车道的其他特性。
其他特性可以包括附近车辆降低速度、激活朝向本车辆100的车道的转向信号、和/或经由V2V或者另一通信机制向本车辆100提供关于改变车道的意图的通信。因此,响应于确定驾驶上下文和附近车辆的状态满足并入阈值(即,本车辆100在与内侧超越调动相关联的情形下并且附近车辆打算改变车道),然后控制模块220生成用于本车辆的、修改当前路径的轨迹。
在一个方法中,控制模块220生成轨迹以提供针对附近车辆的间隙用于并入到本车辆100前方。因此,控制模块220可以生成轨迹以初始地减慢本车辆100以便根据附近车辆的长度提供附近车辆将适合的间隙。因此,控制模块220可以使用类别确定或者对附近车辆的长度的显式确定以便确定间隙大小。以此方式,附近车辆能够并入回到行驶车道,并且控制模块220可以进一步生成轨迹以在附近车辆并入之前或者之后执行车道改变,使得本车辆100可以执行超越调动,而不是内侧超越调动,从而改进安全性。
在控制模块220生成轨迹时,在一个方法中,控制模块220通过生成纵向控制和横向控制来实现用于控制本车辆100的轨迹,纵向控制和横向控制使本车辆遵循轨迹(例如,经由辅助系统160)。当然,在本车辆不是完全或者半自主的实例中,控制模块220可以经由平视显示器或另一人机接口(HMI)替代地提供给操作方的指令以支持轨迹的实现。
将结合图3讨论根据车辆的系统状况提供协同控制的附加方面。图3图示了与车辆的规划调动相关联的方法300。将从图1的并入系统170的视角讨论方法300。尽管方法300与并入系统170组合讨论,但是应当理解方法300不限于在并入系统170内被实现,而是可以实施方法300的系统的一个示例。
在310处,控制模块220获取传感器数据250。在一个实施例中,获取传感器数据250包括控制车辆100的一个或多个传感器以生成关于车辆100的周围环境的观察。在一个或多个实现中,控制模块220从传感器系统120的一个或多个传感器迭代地获取传感器数据250。传感器数据250包括本车辆100的周围环境的观察,包括与标识附近车辆相关的特定区域以及涉及避免内侧超越调动的方面。此外,传感器数据250还包括关于交通和其他危险的信息,这些信息与生成车辆100的轨迹相关,使得车辆100可以确定用于车道改变调动的轨迹,而无需例如与其他车辆碰撞或遇到其他困难。
在320处,控制模块220确定驾驶上下文240。在一个布置中,控制模块220通过分析传感器数据250来确定驾驶上下文240,以确定车行道的车道的配置和车辆100在车道中的位置。作为另一方面,控制模块220还可以确定一个或多个附近车辆的车辆状态。如前所述的,车辆状态标识(多个)附近车辆以及(多个)附近车辆是否是/都是至少第4类(多个)车辆。在其他一些方面中,车辆状态还指示轨迹、转向信号状态等。
在330处,控制模块220确定驾驶上下文240是否满足并入阈值。在一个方法中,控制模块220最初确定驾驶上下文240是否满足并入阈值的一般条件,诸如车行道是否是多车道道路(例如,在同一方向上至少两条车道),以及附近车辆是否位于相邻的外侧车道中。当上述条件被满足时,控制模块220可以通过确定附近车辆状态在340处继续。否则,控制模块220行进在310处获取传感器数据250并且重复上述功能。
在340处,控制模块220可以进一步确定附近车辆的状态。控制模块220可以将车辆状态确定为驾驶上下文240的一部分,或者响应于确定驾驶上下文满足并入阈值而单独地确定。在任何情况下,车辆状态定义特定于附近车辆的方面,附近车辆受制于内侧超越调动。例如,在一个配置中,控制模块220确定关于附近车辆是否正在尝试并入到本车辆100的车道中的指示符。指示符可以包括附近车辆减速、附近车辆激活转向信号、与车道改变相关联的横向轨迹等。此外,作为车辆状态的一部分,控制模块220还可以标识附近车辆的长度和/或类别。
在350处,控制模块220确定车辆状态是否满足并入阈值。在一个布置中,控制模块220确定附近车辆的类别是否是至少第4大小类别。换句话说,控制模块220确定附近车辆的长度是否超过并入阈值(例如,大于25英尺)。作为确定车辆状态是否满足并入阈值的另一方面,控制模块220可以确定附近车辆是否打算改变车道。在一个布置中,控制模块220根据上述特性(诸如转向信号、轨迹、V2V通信等)确定关于改变车道的意图。因此,如果车辆状态呈现与类别/长度和改变车道的意图有关的上述特性,然后控制模块220确定车辆状态满足并入阈值并且继续在360处生成轨迹。否则,控制模块重启方法300。
在360处,控制模块220生成针对本车辆100的、避免内侧超越附近车辆的轨迹。在至少一个布置中,生成轨迹包括确定附近车辆的长度以及生成在本车辆100的前方具有间隙的轨迹,该间隙提供附近车辆可以并入其中的长度。控制模块220可能已经从之前的确定中知道长度或控制模块220可以如前提及主动确定长度/大小。在又一方面中,控制模块220生成具有车道改变调动到相邻车道的轨迹,在该相邻车道中,附近车辆曾经/正在行驶,同时在当前车道中维持针对附近车辆的间隙。生成具有车道改变调动的轨迹还包括标识可能影响车道改变的交通(例如,从后方接近的交通),以便调整车道改变的速度/定时。
在370处,控制模块220根据轨迹控制本车辆。在一个布置中,控制模块220提供控制输入给本车辆100以根据轨迹控制本车辆100的路径。辅助系统160可以根据来自控制模块220的根据轨迹的请求发起控制。控制可以取决于本车辆100的特定模式(例如,自主,半自主等)而变化,但是可以包括横向控制以使车辆100遵循轨迹、提供自动制动/加速等。以此方式,并入系统170通过避免内侧超越调动来避免安全风险。
作为对当前公开系统和方法功能的进一步解释,考虑图4。图4图示了多车道车行道400,其可以是高速公路或者具有多车道的城市地面街道。如所示出的,本车辆100在行驶车道中行驶,位于在超车/快车车道中的卡车410的内侧。因此,本车辆100当前处在内侧超越调动的轨迹420上。然而,并入系统170识别驾驶上下文240包括具有附近车辆在外侧相邻车道中的多车道道路,这与所提及的方法相对应。因此,当本车辆100接近时,并入系统170可以进一步确定卡车410是否满足由并入阈值指示的类别并且还确定卡车是否打算并入到本车辆100的车道。如此,并入系统170生成轨迹430,该轨迹430提供供卡车410用于并入并且也供本车辆100用于执行车道改变的间隙,使得在卡车410并入时,本车辆100可以超越卡车410。以此方式,本车辆100改进了安全,同时还通过允许卡车410改变车道潜在地改进交通流。
附加地,应当理解来自图1的并入系统170可以被配置在具有单独的集成电路和/或电子芯片的各种布置中。在这样的实施例中,控制系统220作为独立集成电路被实施。电路经由连接路径被连接以提供用于在分开的电路之间传达信号。当然,尽管独立集成电路被讨论,在各种实施例中,电路可以集成到通用集成电路和/或集成电路板中。附加地,集成电路可以组合成更少的集成电路或者被划分成更多的集成电路。在其他一些实施例中,与模块220相关联的部分功能可以作为由处理器可执行并且存储在非暂态存储器中的固件被实施。在另外其他一些实施例中,模块220被集成为处理器110的硬件组件。
在另一实施例中,所描述的方法和/或它们的等价物可以利用计算机可执行指令来实现。因此,在一个实施例中,非暂态计算机可读介质被配置有存储的计算机可执行指令,计算机可执行指令在由机器(例如,处理器、计算机等)执行时,使机器(和/或相关联的组件)执行该方法。
尽管为了简单解释起见,在图中图示的方法学被示出和描述为一系列框,应当意识到,这些方法学不限于框的顺序,因为一些框可以按不同的顺序出现和/或与所示出和描述的其他框同时发生。此外,少于全部图示的框可以被用于实现示例方法学。框可以被组合或者分开到多个组件中。此外,附加的和/或备选的方法学可以采用未被图示的附加框。
图1将会作为本文公开的系统和方法可以在其中操作的示例环境被详细讨论。在一些实例中,车辆100被配置为在自主模式、一个或多个半自主操作模式和/或手动模式之间选择性地切换。这样的切换可以用合适的方式被实现。“手动模式”表示车辆的全部或者大部分的导航和/或调动是根据从用户接收(例如,人类驾驶员)的输入来执行的。
在一个或多个实施例中,车辆100是自主车辆。如本文所用,“自主车辆”是指以自主模式操作的车辆。“自主模式”是指以最少或没有来自人类驾驶员的输入,使用一个或多个计算机系统沿着行驶路线导航和/或调动车辆100来控制车辆100。在一个或多个实施例中,车辆100是完全自动化的。在一个实施例中,车辆100被配置有一个或多个半自主操作模式,其中一个或多个计算机系统沿着行驶路线执行车辆100的部分导航和/或调动,并且车辆操作方(即,驾驶员)向车辆100提供输入以沿着行驶线路执行车辆100的部分导航和/或调动。这样的半自主操作可以包括由并入系统170实现的监督控制以确保车辆100仍然在定义的状态约束内。
车辆100可以包括一个或多个处理器110。在一个或多个布置中,(多个)处理器110可以是车辆100的主处理器。例如,(多个)处理器110可以是电子控制器单元(ECU)。车辆100可以包括一个或多个数据存储库115(例如,数据存储库230)用于存储一个或多个类型的数据。数据存储库115可以包括易失性和/或非易失性存储器。合适的数据存储库115的示例包括RAM(随机存取存储器)、闪存、ROM(只读存储器)、PROM(可编程只读存储器)、EPROM(可擦可编程只读存储器)、EEPROM(电可擦可编程只读存储器)、寄存器、磁盘、光盘、硬盘驱动或其他合适的存储介质,或者上述任意组合。数据存储库115可以是(多个)处理器110的组件,或者数据存储库115可以可操作地连接到(多个)处理器110从而以供使用。在贯穿的描述中使用的术语“可操作地连接”可以包括直接或者间接的连接,包括没有直接物理接触的连接。
在一个或多个布置中,一个或多个数据存储库115可以包括地图数据。地图数据可以包括一个或多个地理区域的地图。在一些实例中,地图数据可以包括关于一个或多个地理区域中的道路、交通控制设备、道路标记、结构、特征和/或地标的信息(例如,元数据、标签等)。在一些实例中,地图数据可以包括航空/卫星视图。在一些实例中,地图数据可以包括区域的地面视图,包括360度地面视图。地图数据可以包括地图数据中包括的一个或多个项目和/或相对于地图数据中包括的其他项目的量度、尺寸、距离和/或信息。地图数据可以包括具有关于道路几何的信息的数字地图。地图数据还可以包括基于特征的地图数据诸如关于建筑物、路缘石、杆子等的相对地点的信息。在一个或多个布置中,数据地图可以包括一个或多个地形图。在一个或多个布置中,地图数据可以包括静态障碍物地图。(多个)静态障碍物地图可以包括关于位于一个或多个地理区域内的一个或多个静态障碍物的信息。“静态障碍物”是其位置在一段时间内不改变或基本不改变和/或其大小在一段时间内不改变或基本不改变的物理对象。静态障碍物的示例包括树木、建筑物、路缘石、栅栏、栏杆、中间带、电线杆、雕像、纪念碑、标志、长凳、家具、邮箱、大石头、山丘。静态障碍物可以是延伸到地面以上的物体。
一个或多个数据存储库115可以包括传感器数据(例如,传感器数据250)。在此上下文中,“传感器数据”指来自车辆100配备的传感器的任何信息,包括关于这样的传感器的能力和其他信息。
如上所述,车辆100可以包括传感器系统120。传感器系统120可以包括一个或多个传感器。“传感器”是指可以检测、感知和/或可以感应某物的任何设备、组件和/或系统。一个或多个传感器可以被配置为实时操作。如本文所用,术语“实时”是指用户或系统对要做出的特定过程或确定足够即时的的感应的,或使处理器能够跟上某些外部过程的处理响应的等级。
在传感器系统120包括多个传感器的布置中,传感器可以彼此独立地工作。备选地,两个或更多个传感器可以相互组合工作。在这种情况下,两个或更多个传感器可以形成传感器网络。传感器系统120和/或一个或多个传感器可以可操作地连接到(多个)处理器110、(多个)数据存储库115和/或车辆100的另一元件(包括图1所示出的元件中的任何元件)。传感器系统120可以获取车辆100的外部环境的至少一部分的数据。
传感器系统120可以包括任何合适类型的传感器。本文将描述不同类型传感器的各种示例。然而,应当理解,实施例不限于所描述的特定传感器。传感器系统120可以包括一个或多个车辆传感器121。(多个)车辆传感器121可以检测、确定和/或感应关于车辆100自身或车辆100的内部车厢的信息。在一个或多个布置中,(多个)车辆传感器121可以被配置为检测和/或感应车辆100的位置和定向改变,诸如,例如基于惯性加速度。在一个或多个布置中,(多个)车辆传感器121可以包括一个或多个加速度计、一个或多个陀螺仪、惯性测量单元(IMU)、航位推算系统、全球导航卫星系统(GNSS)、全球定位系统(GPS)、导航系统和/或其他合适的传感器。(多个)车辆传感器121可以被配置为检测和/或感应车辆100的一个或多个特性。在一个或多个布置中,(多个)车辆传感器121可以包括速度计以确定车辆100的当前速度。此外,车辆传感器系统121可以包括贯穿乘客车厢的传感器,诸如座椅中的压力/重力传感器、安全带传感器、(多个)摄像头等。
备选地或附加地,传感器系统120可以包括一个或多个环境传感器122,一个或多个环境传感器122被配置为获取和/或感应驾驶环境数据。“驾驶环境数据”包括关于自主车辆所处的外部环境或其一个或多个部分的数据或信息。例如,一个或多个环境传感器122可以被配置为检测和/或感应车辆100的外部环境中至少一部分外部环境中的障碍物和/或关于这样的障碍物的信息/数据。这样的障碍物可以是静止物体和/或动态物体。一个或多个环境传感器122可以被配置为检测和/或感应车辆100的外部环境中的其他事物,诸如车道标记、标志、交通信号灯、交通标志、车道线、人行横道、靠近车辆100的路缘石、路旁对象等。
本文将描述传感器系统120的传感器的各种示例。示例传感器可以是一个或多个环境传感器122和/或一个或多个车辆传感器的一部分。然而,应当理解实施例不限于所描述的特定传感器。作为一个示例,在一个或多个布置中,传感器系统120可以包括一个或多个雷达传感器、一个或多个激光雷达传感器、一个或多个声呐传感器和/或一个或多个照相机。在一个或多个布置中,一个或多个照相机可以是高动态范围(HDR)照相机或红外(IR)照相机。
车辆100可以包括输入系统130。“输入系统”包括但不限于使信息/数据能够被录入机器的设备、组件、系统、元件或布置或它们的组。输入系统130可以接收来自车辆乘客(例如,操作员或乘客)的输入。车辆100可以包括输出系统140。“输出系统”包括使信息/数据能够被呈现给车辆乘客(例如,人、车辆乘客等)的任意设备、组件或布置或它们的组。
车辆100可以包括一个或多个车辆系统150。一个或多个车辆系统150的各种示例在图1中被示出,然而,车辆100可以包括与所所提供示例的图示的系统不同的组合。在一个示例中,车辆100可以包括推进系统、制动系统、转向系统、油门系统、传输系统、信令系统、导航系统等。所述系统可以单独地或组合地包括一个或多个设备、组件和/或它们的组合。
举例来说,导航系统可以包括一个或多个设备、应用和/或它们的组合,它们被配置为确定车辆100的地理位置和/或确定用于车辆100的行驶路线。导航系统可以包括一个或多个绘图(mapping)应用以确定用于车辆100的行驶路线。导航系统可以包括全球定位系统、本地定位系统或地理定位系统。
(多个)处理器110、并入系统170、和/或辅助系统160可以被可操作地连接以与各种车辆系统150和/或它们的单独组件通信。例如,返回图1,(多个)处理器110和/或辅助系统160可以通信以发送和/或从各种车辆系统150接收信息以控制车辆100的移动、速度、调动、航向、方向等。(多个)处理器110、并入系统170、和/或辅助系统160可以控制车辆系统150的部分或全部,并因此可以部分或完全自主。
(多个)处理器110、并入系统170、和/或辅助系统160可以被可操作地连接以与各种车辆系统150和/或它们的单独组件通信。例如,返回图1,(多个)处理器110、并入系统170、和/或辅助系统160可以通信以发送和/或从各种车辆系统150接收信息以控制车辆100的移动、速度、调动、航向、方向等。(多个)处理器110、并入系统170、和/或辅助系统160可以控制车辆系统150的部分或全部。
(多个)处理器110、并入系统170、和/或辅助系统160可以是可操作的,以通过控制车辆系统150中的一个或多个车辆系统150和/或其中的组件来控制车辆100的导航和/或调动。例如,当以自主模式操作时,(多个)处理器110、并入系统170、和/或辅助系统160可以控制车辆100的方向和/或速度。(多个)处理器110、并入系统170和/或辅助系统160可以使车辆100加速(例如,通过增加提供给引擎的能量供应)、减速(例如,通过减少对引擎的能量供应和/或通过刹车)和/或改变方向(例如,通过转动前方两个车轮)。
此外,并入系统170和/或辅助系统160可以用于执行各种驾驶相关的任务。车辆100可以包括一个或多个致动器。致动器可以是任何元件或元件的组合,其可操作以修改、调整和/或改变车辆系统中的一个或多个车辆系统或其中的组件,以响应于从(多个)处理器110和/或辅助系统160接收到信号或其他输入。任何合适的致动器可以被使用。例如,一个或多个致动器可以包括马达、气动致动器、液压活塞、继电器、螺线管、和/或压电致动器,仅举几个可能性。
车辆100可以包括一个或多个模块,其中至少一些模块在本文中被描述。这些模块可以被实现为计算机可读程序代码,计算机可读程序代码在被处理器110执行时,实现本文描述的各种过程中的一个或多个过程。模块中的一个或多个模块可以是(多个)处理器110的组件,或模块中的一个或多个模块可以在(多个)处理器110与其可操作地连接的其他处理系统上执行和/或分布在(多个)处理器110与其可操作地连接的其他处理系统之中。这些模块可以包括由一个或多个处理器110可执行的指令(例如,程序逻辑)。备选地或附加地,一个或多个数据存储库115可以包含这样的指令。
在一个或多个布置中,本文描述的模块中的一个或多个模块可以包括人工或计算智能元件,例如,神经网络、模糊逻辑或其他机器学习算法。此外,在一个或多个布置中,模块中的一个或多个模块可以分布在本文描述的多个模块之中。在一个或多个布置中,本文描述的模块中的两个或更多个模块可以被组合成单一模块。
车辆100可以包括形成辅助系统160的一个或多个模块。辅助系统160可以被配置为从传感器系统120和/或能够捕获涉及车辆100和/或车辆100的外部环境的信息的任何其他类型的系统接收数据。在一个或多个布置中,辅助系统160可以使用这样的数据生成一个或多个驾驶感应模型。辅助系统160可以确定车辆100的位置和速率。辅助系统160可以确定障碍物的地点或其他环境特征,包括交通信号、树木、灌木、相邻车辆、行人等。
辅助系统160可以被配置为接收和/或确定车辆100的外部环境内的障碍物的地点信息,以供(多个)处理器110和/或本文描述模块中的一个或多个模块使用,来估计车辆100的位置和定向、基于来自多个卫星的信号的全球坐标中的车辆位置、或可以被用于确定车辆100的当前状态或确定车辆100相对于其环境的位置的任何其他数据和/或信号以供创建地图或确定车辆100关于地图数据的位置。
辅助系统160可以独立地或与并入系统170组合地被配置为确定(多个)行驶路径、用于车辆100的当前自主驾驶调动、基于由传感器系统120获取的数据的未来自主驾驶调动和/或对当前自主驾驶调动的修改、驾驶感应模型、和/或来自任何其他合适源的数据,诸如来自传感器数据250的确定。“驾驶调动”是指影响车辆的移动的一个或多个动作。驾驶调动的示例包括:加速、减速、制动、转向、车辆100的横向移动、改变行驶车道、并入到行驶车道中、和/或倒车,仅举几个可能性。辅助系统160可以被配置为实现确定的驾驶调动。辅助系统160可以直接或间接地使这样的自主驾驶调动被实现。如本文所用,“使”或“使得”指让、命令、指导和/或使能事件或动作发生或至少处在这样的事件或动作可以发生的状态,无论是以直接的还是间接的方式。辅助系统160可以被配置为执行各种车辆功能和/或向车辆100或车辆100的一个或多个系统(例如,车辆系统150中的一个或多个车辆系统)传输数据、从车辆100或车辆100的一个或多个系统接收数据、与车辆100或车辆100的一个或多个系统交互、和/或控制车辆100或车辆100的一个或多个系统。
本文公开了详细的实施例。然而,应当理解,本公开的实施例仅旨在作为示例。因此,本文所公开的具体结构和功能细节不应解释为限制性的而仅仅被解释为权利要求的基础,并且被解释为用于教导本领域技术人员以实际上任何适当的详细结构以按各种方式来采用本文所述方面的代表性基础。此外,本文中所使用的术语和短语不旨在是限制性的,而是旨在提供可能实现的可理解描述。各种实施例在图1至图4中被示出,但是实施例不限于图示的结构或应用。
附图中的流程图和框图图示了根据各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的架构、功能性和操作。就这一点而言,流程图或框图中的每个框可以表示代码的模块、段或部分,其包括用于实现指定的(多个)逻辑功能的一个或多个可执行指令。还应注意,在一些替代实现中,框中指出的功能可以不按图中指出的顺序发生。例如,取决于所涉及的功能性,相继的两个框实际上可以实质上同时执行,或者这些框有时可以以相反的顺序执行。
上述的系统、组件和/或过程可以以硬件或硬件和软件的组合来实现,并且可以以集中的方式在一个处理系统中或者以分布式的方式来实现,在分布式的方式中,不同的元素散布在若干互连的处理系统上。适合执行本文描述的方法的任何种类的处理系统或另一装置都是合适的。硬件和软件的组合可以是具有计算机可用程序代码的处理系统,该计算机可用程序代码在被加载和执行时控制该处理系统,使得其执行本文所述的方法。系统、组件和/或过程还可以被嵌入到计算机可读存储装置中,诸如由机器可读取的计算机程序产品或其他数据程序存储设备,有形地体现由机器可执行以执行本文描述的方法和过程的指令的程序。这些元素也可以被嵌入应用产品中,应用产品包括能够实现本文所述方法的所有特征,并且在被加载到处理系统中时能够执行这些方法。
此外,本文描述的布置可以采取计算机程序产品的形式,其体现在一种或多种计算机可读介质中,计算机可读介质在其上体现有(例如,存储有)计算机可读程序代码。可以利用一种或多种计算机可读介质的任何组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。短语“计算机可读存储介质”是指非暂态存储介质。计算机可读介质可以采取包括但不限于非易失性介质和易失性介质的形式。非易失性介质可以包括例如光盘、磁盘等。易失性介质可以包括例如半导体存储器、动态存储器等。这样的计算机可读介质的示例可以包括但不限于软盘、软磁盘、硬盘、磁带、另一磁性介质、ASIC、CD、另一光学介质、RAM、ROM、存储器芯片或卡、存储器棒以及其他介质,计算机、处理器或其他电子设备可以从其读取。在本文的上下文中,计算机可读存储介质可以是任何有形介质,其可以包含或存储供指令执行系统、装置或设备使用的、或与指令执行系统、装置或设备结合使用的程序。
以下包括本文采用的选定术语的定义。定义包括落入术语范围内并且可以用于各种实现的组件的各种示例和/或形式。这些示例并非旨在是限制性的。术语的单数形式和复形式都可以在定义之内。
对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”、“示例”等的引用指示如此描述的(多个)实施例或(多个)示例可以包括特定的特征、结构、特性、属性、元素或限制,但是并非每个实施例或示例都必须包括该特定的特征、结构、特性、属性、元素或限制。此外,尽管可以重复使用短语“在一个实施例中”,但对该短语的使用不一定指代相同的实施例。
如本文中所使用的,“模块”包括计算机或(多个)电气硬件组件、固件、存储指令的非暂态计算机可读介质、和/或这些组件的组合,其被配置为执行(多个)功能或(多个)动作,和/或被配置为引起来自另一逻辑、方法和/或系统的功能或动作。模块可以包括由算法控制的微处理器、离散逻辑(例如,ASIC)、模拟电路、数字电路、编程逻辑设备、包括在被执行时执行算法的指令的存储器设备等。在一个或多个实施例中,模块可以包括一个或多个CMOS门、门的组合、或其他电路组件。在描述多个模块的情况下,一个或多个实施例可以包括将多个模块合并到一个物理模块组件中。类似地,在描述单个模块的情况下,一个或多个实施例在多个物理组件之间分发单个模块。
附加地,本文中所使用的模块包括执行特定任务或实现特定数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。在其他一些方面中,存储器通常存储所提及的模块。与模块相关联的存储器可以是嵌入在处理器内的缓冲器或高速缓存、RAM、ROM、闪速存储器或其他合适的电子存储介质。在另外其他一些方面中,由本公开设想的模块被实现为专用集成电路(ASIC)、片上系统(SoC)的硬件组件、可编程逻辑阵列(PLA)、或者被实现为与定义配置集(例如,指令)一起嵌入的另一合适的硬件组件,以用于执行本公开的功能。
在一个或多个布置中,本文所述的模块中的一个或多个模块可以包括人工或计算智能元件,例如,神经网络、模糊逻辑或其他机器学习算法。此外,在一个或多个布置中,模块中的一个或多个模块可以分布在本文所述的多个模块之中。在一个或多个布置中,本文所述的模块中的两个或更多个模块可以组合成单一模块。
在计算机可读介质上体现的程序代码可以使用任何适当的介质来传输,包括但不限于无线、有线、光纤、电缆、RF等、或前述介质的任何适当组合。可以以一种或多种编程语言的任何组合来编写用于执行本布置各方面的操作的计算机程序代码,包括诸如JavaTM、Smalltalk、C++之类的面向对象的编程语言、以及诸如“C”编程语言或类似的编程语言的常规的程序编程语言。程序代码可以完全在用户计算机上执行,部分在用户计算机上执行,作为独立软件包执行,部分在用户计算机上且部分在远程计算机上执行,或者完全在远程计算机或服务器上执行。在后一种情况下,远程计算机可以通过任何类型的网络(包括局域网(LAN)或广域网(WAN))连接到用户计算机,或者可以与外部计算机建立连接(例如,通过使用互联网服务提供商的互联网)。
本文中所使用的术语“一”和“一个”被定义为一个或多于一个。本文中所使用的术语“多个”被定义为两个或多于两个。本文中所使用的术语“另一”被定义为至少第二或更多。本文中所使用的术语“包括”和/或“具有”被定义为包括(即,开放语言)。本文中所使用的短语“……和……中的至少一项”指代并涵盖相关联的所列出项中的一项或多项的所有可能组合。作为示例,短语“A、B和C中的至少一项”包括仅A、仅B、仅C或其任何组合(例如,AB、AC、BC或ABC)。
在不脱离其精神或实质属性的情况下,本文的各方面可以以其他形式体现。因此,应该参考所附权利要求,而不是前面的说明书,来指示其范围。
Claims (20)
1.一种并入系统,包括:
一个或多个处理器(110);以及
存储器(210),可通信地耦合到所述一个或多个处理器并且存储:
控制模块(220),所述控制模块包括指令,所述指令在由所述一个或多个处理器执行时,使所述一个或多个处理器:
从关于本车辆(100)的周围环境的传感器数据生成驾驶上下文,所述驾驶上下文标识车行道的车道和所述本车辆在所述车道中的位置;
响应于确定所述驾驶上下文和附近车辆的状态满足并入阈值,生成用于所述本车辆的、避免内侧超越所述附近车辆的轨迹(430);以及
根据所述轨迹控制所述本车辆。
2.根据权利要求1所述的并入系统,其中所述控制模块包括用于生成所述轨迹的指令,所述指令包括用于如下的指令:确定所述附近车辆的长度并且生成在所述本车辆的前方具有间隙的所述轨迹,所述间隙提供所述长度并且所述附近车辆可以并入到所述间隙中。
3.根据权利要求1所述的并入系统,其中所述控制模块包括用于生成所述轨迹的指令,所述指令包括用于如下的指令:生成具有向所述附近车辆的相邻车道的车道改变调动同时在当前车道中维持针对所述附近车辆的间隙的轨迹。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的并入系统,其中所述控制模块包括用于生成所述驾驶上下文的指令,用于生成所述驾驶上下文的所述指令包括用于如下的指令:分析所述传感器数据以确定所述车行道的所述车道的配置和所述本车辆在所述车道中的所述位置。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的并入系统,其中所述控制模块包括用于确定所述驾驶上下文满足所述并入阈值的指令,用于确定所述驾驶上下文满足所述并入阈值的所述指令包括用于如下的指令:标识所述本车辆的所述位置是,在至少一个超车道在所述本车辆的外侧位置的情况下,在所述车行道的行驶车道中。
6.根据权利要求1至3中任一项所述的并入系统,其中所述控制模块包括用于确定所述附近车辆的所述状态满足所述并入阈值的指令,用于确定所述附近车辆的所述状态满足所述并入阈值的所述指令包括用于如下的指令:标识所述附近车辆的类别至少是第4大小类别并且所述附近车辆在相邻的外侧车道中行驶。
7.根据权利要求1至3中任一项所述的并入系统,其中所述控制模块包括用于生成所述驾驶上下文的指令,用于生成所述驾驶上下文的所述指令包括用于如下的指令:标识所述附近车辆以及所述附近车辆至少是第4类车辆。
8.根据权利要求1至3中任一项所述的并入系统,其中所述控制模块包括使用至少一个传感器(120)获取关于所述本车辆的所述周围环境的所述传感器数据的指令,并且
其中所述控制模块包括通过生成使所述本车辆遵循所述轨迹的纵向控制和横向控制来根据所述轨迹控制所述本车辆的指令。
9.一种存储指令的非暂态计算机可读介质,所述指令在由一个或多个处理器(110)执行时,使所述一个或多个处理器:
从关于本车辆(100)的周围环境的传感器数据生成驾驶上下文,所述驾驶上下文标识车行道的车道和所述本车辆在所述车道中的位置;
响应于确定所述驾驶上下文和附近车辆的状态满足并入阈值,生成用于所述本车辆的、避免内侧超越所述附近车辆的轨迹(430);以及
根据所述轨迹控制所述本车辆。
10.根据权利要求9所述的非暂态计算机可读介质,其中用于生成所述轨迹的所述指令包括用于如下的指令:确定所述附近车辆的长度并且生成在所述本车辆的前方具有间隙的所述轨迹,所述间隙提供所述长度并且所述附近车辆可以并入到所述间隙中。
11.根据权利要求9所述的非暂态计算机可读介质,其中用于生成所述轨迹的所述指令包括用于如下的指令:生成具有向所述附近车辆的相邻车道的车道改变调动同时在当前车道中维持针对所述附近车辆的间隙的轨迹。
12.根据权利要求9至11中任一项所述的非暂态计算机可读介质,其中用于生成所述驾驶上下文的所述指令包括用于如下的指令:分析所述传感器数据以确定所述车行道的所述车道的配置和所述本车辆在所述车道的所述位置。
13.一种方法,包括:
从关于本车辆(100)的周围环境的传感器数据生成驾驶上下文,所述驾驶上下文标识车行道的车道和所述本车辆在所述车道中的位置;
响应于确定所述驾驶上下文和附近车辆的状态满足并入阈值,生成用于所述本车辆的、避免内侧超越所述附近车辆的轨迹(430);以及
根据所述轨迹控制所述本车辆。
14.根据权利要求13所述的方法,其中生成所述轨迹包括确定所述附近车辆的长度并且生成在所述本车辆的前方具有间隙的所述轨迹,所述间隙提供所述长度并且所述附近车辆可以并入到所述间隙中。
15.根据权利要求13所述的方法,其中生成所述轨迹包括生成具有向所述附近车辆的相邻车道的车道改变调动同时在当前车道中维持针对所述附近车辆的间隙的轨迹。
16.根据权利要求13至15中任一项所述的方法,其中生成所述驾驶上下文包括分析所述传感器数据以确定所述车行道的所述车道的配置和所述本车辆在所述车道的所述位置。
17.根据权利要求13至15中任一项所述的方法,其中确定所述驾驶上下文满足所述并入阈值包括标识所述本车辆的所述位置是,在至少一个超车道在所述本车辆的外侧位置的情况下,在所述车行道的行驶车道中。
18.根据权利要求13至15中任一项所述的方法,其中确定所述附近车辆的所述状态满足所述并入阈值包括标识所述附近车辆的类别至少是第4大小类别并且所述附近车辆在相邻的外侧车道中行驶。
19.根据权利要求13至15任一项所述的方法,其中生成所述驾驶上下文包括标识所述附近车辆以及所述附近车辆至少是第4类车辆。
20.根据权利要求13至15任一项所述的方法,还包括:
使用至少一个传感器(120)获取关于所述本车辆的所述周围环境的所述传感器数据,
其中根据所述轨迹控制所述本车辆包括生成使所述本车辆遵循所述轨迹的纵向控制和横向控制。
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US10513268B2 (en) | 2017-04-07 | 2019-12-24 | Steering Solutions Ip Holding Corporation | Vehicle safety system |
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KR20190035159A (ko) * | 2017-09-26 | 2019-04-03 | 삼성전자주식회사 | 차량 움직임 예측 방법 및 장치 |
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