CN116061965A - 用于控制自主驾驶的设备及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了用于控制自主驾驶的设备及其方法。用于基于另一车辆的特征点控制自主驾驶的自主驾驶控制装置及其方法。自主驾驶控制装置可获得关于周围物体的信息，可通过关于周围物体的信息提取对应于物体的一个或多个特征点，可基于提取的特征点确定是否存在与周围物体碰撞的风险，并可考虑具有与自主车辆碰撞的风险的周围物体控制自主车辆的自主驾驶。

Description

用于控制自主驾驶的设备及其方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2021年11月2日提交给韩国知识产权局的韩国专利申请第10-2021-0149255号的权益和优先权，通过引用将其全部内容结合在此。
技术领域
本公开涉及一种用于控制自主驾驶的自主驾驶控制装置及其方法。
背景技术
本节中的陈述仅提供与本公开有关的背景信息，并且可能不构成现有技术。
自主驾驶车辆需要在自主驾驶车辆正在驾驶的同时自适应地响应实时改变的周围情况的能力。
首先，期望可靠的确定控制功能来生成自主驾驶车辆。
近来已经发布的半自主车辆基本上代替驾驶员来执行行驶、制动和转向，从而减少驾驶员的疲劳。
与完全自主驾驶不同，对于半自主驾驶，驾驶员需要保持他/她集中精力于驾驶，诸如连续握持方向盘。
现今，半自主车辆可配备有高速公路驾驶辅助(HDA)功能、通过确定状态异常和驾驶员的疏忽(诸如困倦驾驶以及眼睛离开道路(即，驾驶员的眼睛不指向道路))通过仪表盘等输出警报的驾驶员状态警报(DSW)功能，确定是否处于非安全行驶(诸如通过前置照相机确定车辆横越车道的情况)的驾驶员意识警告(DAW)功能，在检测到前方碰撞时执行紧急制动的前方防碰撞辅助(FCA)或主动紧急制动系统(AEBS)功能；并且，自主车辆可以在售。
然而，我们已经发现，当传统的自主驾驶系统通过使用精确地图信息控制自主驾驶时，难以在没有线或精确地图信息的地方实现适当的自主驾驶。
发明内容
已经做出本公开以解决在现有技术中出现的上述问题，同时保持由现有技术实现的优势不受影响。
本公开的一方面提供了一种基于另一车辆的特征点控制自主驾驶的自主驾驶控制装置及其方法。
本发明的一方面提供一种自主驾驶控制装置及其方法，其解决了当LiDAR传感器的盲点中的物体或与该盲点相邻的区域中的物体彼此分离或合并时，现有的动力学信息和精确地图匹配信息消失并且未进行正常判断的问题。
本公开的一方面提供了一种自主驾驶控制装置及其方法，该自主驾驶控制装置能够在响应于不可能依赖于精确地图的情况(例如，自由空间、建筑/事故区域等)下的驾驶来控制沿着安全路线的自主驾驶。
本公开的一方面提供了一种自主驾驶控制装置及其方法，该自主驾驶控制装置在不使用精确地图匹配的情况下通过减少复杂计算并且无延迟地快速响应紧急情况等来执行自主驾驶。
本公开的一方面提供了一种自主驾驶控制装置及其方法，该自主驾驶控制装置通过结合现有的自主驾驶逻辑来补充地增强自主驾驶的完整性。
本公开要解决的技术问题不限于上述问题，并且本公开所属领域的普通技术人员从以下描述中应清晰地理解本文中未提及的任何其他技术问题。
根据本公开的一方面，自主驾驶控制装置可包括：传感器，该传感器包括在自主车辆中并获得关于邻近于该自主车辆的区域中的周围物体的信息。自主驾驶控制装置可进一步包括：控制器，该控制器通过关于物体的信息提取对应于物体的一个或多个特征点，基于所提取的特征点确定是否存在与物体碰撞的风险，并且考虑存在碰撞风险的物体来控制自主车辆的自主驾驶。
在实施方式中，控制器可以从一个或多个特征点中提取对应于物体的两个或更多个特征点，可以基于自主车辆的当前位置或自主车辆的计划行驶路线上的点计算两个或更多个特征点之间的角度。基于所计算的角度，控制器可进一步确定是否存在与物体碰撞的风险。
在一个实施方式中，控制器可以基于一个或多个特征点随时间的位移通过关于物体的信息提取物体的一个或多个特征点，使得选择被确定为容易追踪并且被唯一地标识的一个或多个特征点。
在实施方式中，传感器可以通过照相机、激光雷达或雷达中的至少一个传感器获得关于物体的信息。
在实施方式中，控制器可通过融合通过包括在传感器中的两个或更多个传感器获得的关于物体的信息来提取物体的一个或多个特征点。
在实施方式中，控制器可以基于与相对于自主车辆的行驶方向的预定角度区段对应的权重和在自主车辆的当前位置或在自主车辆的计划行驶路线上的点处由所计算的角度占据的区段计算占用角度权重，并且可以基于占用角度权重和所计算的角度确定是否存在与物体碰撞的风险。
在一个实施方式中，当由计算的角度占据的区段包括在一个预定角度区段中时，控制器可将与该预定角度区段对应的权重计算为占据角度权重。并且，当所计算的角度所占据的区段跨越两个或更多个预定角度区段时，控制器可以计算对应于预定角度区段的权重作为相对于自主车辆的当前位置或自主车辆的计划行驶路线上的点的占用角度权重，其中，该预定角度区段包括二等分两个或更多个特征点之间的角度的线。
在实施方式中，控制器可以基于通过将占用角度权重与计算出的角度相乘所获得的值确定是否存在与物体碰撞的风险。
在实施方式中，控制器可以基于自主车辆以距计划行驶路线上物体的特定距离远离物体的状态来计算两个或更多个特征点之间的角度。
在实施方式中，控制器可考虑到物体的碰撞时间(TTC)确定该物体是否是存在碰撞风险的物体。
在实施方式中，控制器可将基于占用角度权重和计算的角度计算的碰撞风险超过阈值并且TTC小于阈值时间的物体确定为是存在碰撞风险的物体。
在实施方式中，控制器可以通过生成使基于占用角度权重和计算的角度计算的物体的碰撞风险最小化的自主路线来控制自主车辆的自主驾驶。
根据本公开的一个方面，自主驾驶控制方法可包括：通过设置在自主车辆中的传感器获得关于周围物体的信息；通过控制器通过关于物体的信息提取对应于物体的一个或多个特征点；通过控制器基于所提取的特征点确定是否存在与物体碰撞的风险；以及通过控制器考虑存在碰撞风险的物体控制自主车辆的自主驾驶。
在一个实施方式中，控制器通过关于物体的信息提取与物体对应的一个或多个特征点可包括：控制器从一个或多个特征点中提取与物体对应的两个或更多个特征点。由控制器基于所提取的特征点确定是否存在与物体碰撞的风险可包括：由控制器基于自主车辆的当前位置或自主车辆的计划行驶路线上的点计算两个或更多个特征点之间的角度，以及由控制器基于所计算的角度确定是否存在与物体碰撞的风险。
在一个实施方式中，由控制器通过关于物体的信息提取对应于物体的一个或多个特征点可以包括：由控制器基于一个或多个特征点随时间的位移通过关于物体的信息提取物体的一个或多个特征点，使得选择被确定为容易追踪并且被唯一地识别的一个或多个特征点。
在实施方式中，由控制器基于所计算的角度确定是否存在与物体碰撞的风险可以包括：由控制器基于与相对于自主车辆的行驶方向的预定角度区段对应的权重和在自主车辆的当前位置或在自主车辆的计划行驶路线上的点处由所计算的角度占据的区段计算占用角度权重，并且由控制器基于占用角度权重和所计算的角度确定是否存在与物体碰撞的风险。
在实施方式中，通过控制器计算占用角度权重可包括：当由计算的角度占据的区段包括在一个预定角度区段中时，控制器可将与该预定角度区段对应的权重计算为占据角度权重，并且，当所计算的角度所占据的区段跨越两个或更多个预定角度区段时，控制器计算对应于预定角度区段的权重作为相对于自主车辆的当前位置或自主车辆的计划行驶路线上的点的占用角度权重，其中，该预定角度区段包括二等分两个或更多个特征点之间的角度的线。
在实施方式中，由控制器基于所提取的特征点确定是否存在与物体的碰撞风险可包括：由控制器考虑物体的TTC来确定物体是否是存在碰撞风险的物体。
在实施方式中，由控制器基于占用角度权重和计算的角度确定是否存在与物体碰撞的风险可包括：由控制器将基于占用角度权重和计算的角度计算的碰撞风险超过阈值并且TTC小于阈值时间的物体确定为存在碰撞风险的物体。
在实施方式中，该方法可以进一步包括：控制器通过生成使基于占用角度权重和计算的角度计算的物体的碰撞风险最小化的自主路线来控制自主车辆的自主驾驶。
附图说明
结合附图，本公开的上述和其他对象、特征从下面实施方式的描述变得显而易见且更容易理解：
图1是示出根据本公开的实施方式的自主驾驶控制装置的框图；
图2是具体示出根据本公开的实施方式的自主驾驶控制装置的配置的示图；
图3是示出了根据本公开的实施方式的自主驾驶控制装置提取与周围物体对应的特征点的示图；
图4A和图4B是示出根据本公开的实施方式的通过自主驾驶控制装置计算的两个以上特征点之间的角度的示图；
图5为示出根据本公开的一个实施方式的当车辆在弯曲道路上行驶时自主驾驶控制装置计算参考线的示图；
图6是示出根据本公开的实施方式的自主驾驶控制装置计算与物体碰撞的风险的示图；
图7是示出根据本公开的实施方式的自主驾驶控制装置控制自主车辆的自主驾驶的示图；
图8是示出根据本公开的实施方式的自主驾驶控制装置的操作的流程图；以及
图9是示出根据本公开的实施方式的自主驾驶控制方法的流程图。
本文描述的附图仅用于说明的目的，并不旨在以任何方式限制本公开的范围。
具体实施方式
在下文中，参照附图详细描述本公开的一些实施方式。在将附图标记添加至各附图的部件时，应当注意，相同的部件具有相同的附图标记，尽管它们在另一附图中示出。此外，在描述本公开的实施方式时，当公知功能或配置可能使本公开的主题不必要地模糊时，省略与公知功能或配置相关联的详细描述。
在描述本公开的示例性实施方式的元件时，在本文中可使用术语第一、第二、A、B、(a)、(b)等。这些术语仅用于将一个元件与另一个元件区分开，但不限制相应的元件，而与相应的元件的性质、顺序或优先级无关。此外，除非另外定义，否则在此使用的包括技术术语和科学术语的所有术语将被解释为本披露所属领域的惯用术语。应当理解，本文中使用的术语应被解释为具有与它们在本公开和相关领域的上下文中的含义一致的含义，并且不应被解释为理想化或过于正式的意义，除非本文中明确如此限定。
当本公开的组件、设备、元件等被描述为具有目的或执行操作、功能等时，组件、设备、或元件在本文中应当被认为是“被配置为”满足该目的或执行该操作或功能。
如本领域所公知的，从功能块、单元和/或模块的角度来看，在附图中示出了一些示例性形式。所属领域的技术人员应理解，此些块、单元和/或模块物理上由例如逻辑电路、分立组件、处理器、硬连线电路、存储器装置及布线连接等电子(或光学)电路实施。当块、单元和/或模块由处理器或其他类似硬件实施时，块、单元和模块可通过软件(例如，代码)编程和控制，以便执行本发明中论述的不同功能。
在下文中，参照图1至图9详细描述本公开的各种实施方式。
图1是示出根据本公开的实施方式的自主驾驶控制装置的框图。
参照图1，自主驾驶控制装置100可包括传感器110和控制器120。
根据本公开的实施方式，自主驾驶控制装置100可实施在车辆内部或外部。在一种形式中，自主驾驶控制装置100可与车辆的内部控制单元集成，并且可用单独的硬件设备实现，以便通过连接装置连接至车辆的控制单元。
例如，自主驾驶控制装置100可与车辆整体实施，或可作为独立于车辆的配置以安装/附接至车辆的形式实施。可替代地，自主驾驶控制装置100的一部分可与车辆整体实施，并且其他部分可作为独立于车辆的配置以安装/附接至车辆的形式实施。
传感器110可设置在自主车辆中，以便获得关于与自主车辆相邻的区域中的周围物体的信息。
例如，传感器110可通过照相机、激光雷达和雷达中的至少一个传感器获得关于周围物体的信息。
例如，传感器110可以通过照相机获得自主车辆周围的图像。
例如，传感器110可通过激光雷达获得点云信息。
例如，传感器110可以通过雷达获得到物体的距离和物体的方向。
控制器120可通过关于物体的信息提取与该物体对应的至少一个特征点。
例如，控制器120可提取对应于物体的两个或更多个特征点。
例如，控制器120可基于特征点随时间的位移通过关于物体的信息提取物体的特征点，从而选择被确定为容易追踪并被唯一地识别的特征点。
例如，控制器120可基于通过传感器获得的原始数据提取具有随着时间的相对小的位移的点作为特征点。
例如，控制器120可提取在数据分布(轮廓点分布、物体形状等)中对应于特征点的数据不是冗余的点作为特征点，使得在物体上不选择具有相似形状的其他点。
例如，控制器120可通过融合通过包括在传感器110中的两个或更多个传感器获得的关于物体的信息来提取物体的特征点。
例如，控制器120可以通过分析数据融合形式的信息来提取特征点，其中，该数据融合形式的信息与同一物体相关联并且通过照相机、激光雷达和雷达中的两个或更多个获得。
例如，当通过融合通过两个或更多个传感器获得的关于物体的信息而获得的信息满足可追溯性和唯一性时，控制器120可通过融合的信息提取物体的特征点。
例如，当传感器110使用通过照相机获得的信息时，控制器120可从获得的图像提取特征点，该特征点即使在图像中的物体的位置改变之后也区别于其他部分并且具有随着时间的最小位移。
例如，当传感器110使用通过激光雷达获得的信息时，考虑到在云点等级的物体的移动，控制器120可从具有唯一分布的一组点中提取其分布是唯一的并且由于随着时间的最小变化而容易追踪的特征点。
例如，当传感器110使用通过雷达获得的信息时，考虑到精确的纵向分辨率，控制器120可提取特征点，该特征点具有以下位置和速度：以该位置，确保纵向位置数据的位置变化是同一物体，并且以该速度，通过纵向速度矢量的积分的航位推算获得的位置变化可解释同一物体的移动。
控制器120可基于提取的特征点确定是否存在与物体碰撞的风险。
例如，控制器120可基于自主车辆的当前位置或自主车辆的计划行驶路线上的点计算两个或更多个特征点之间的角度。
例如，控制器120可获得同一物体的两个或更多个特征点占据自主车辆的当前位置或自主车辆的计划行驶路线上的点的角度作为参考点。
例如，控制器120可基于所计算的角度确定是否存在与物体碰撞的风险。
例如，当作为参考点的、同一物体的两个或更多个特征点占据自主车辆的当前位置或自主车辆的计划行驶路线上的点的角度增加时，因为物体靠近自主车辆，所以控制器120可确定存在与物体碰撞的风险。
例如，控制器120可计算对应于自主车辆的行驶方向的计划行驶路线。
例如，控制器120可考虑自主车辆的行驶路线对于车辆的未来位置来计算与行驶方向对应的计划行驶路线。
例如，当自主车辆的行驶路线对应于直线时，控制器120可计算当前自主车辆的行进方向上的直线作为计划行驶参考线。
在这种情况下，控制器120不执行考虑到自主车辆的行进方向的变化的计算，并且因此可受益于计算过程。
例如，当自主车辆的行驶路线弯曲时，控制器120可考虑自主车辆的行进方向的变化来计算计划行驶路线。
例如，控制器120可通过照相机捕获的线信息或自主驾驶系统的精确地图信息，基于在行驶路线上行进的车辆的行进方向计算计划行驶路线。
详细地，控制器120可基本上通过照相机确定的线信息确定行驶车辆在行驶路线上的行进方向，并且可通过选择性地使用精确地图信息计算参考线，从而减少计算负荷。
例如，控制器120可基于连接线的中心的线来确定自主车辆的行进方向的变化。
例如，假设自主车辆正在行驶的左线的位置根据时间是τLeftLS(t)，并且自主车辆正在行驶的右线的位置根据时间是τRightLS(t)，控制器120可通过以下等式1确定自主车辆的行进方向的变化。
[等式1]
Figure BDA0003666559290000121
此处，τ′LeftLS(t1)可将时间t1时的未来行驶路线上的左线的方向表示为一角度。τ′RightLS(t1)可将时间t1时的未来行驶路线上的右线的方向表示为一角度。
例如，控制器120可基于在计划行驶路线上与物体相距特定距离的自控车辆的位置计算两个或更多个特征点之间的角度。
例如，控制器120可基于在自主车辆的当前位置处或在自主车辆的行驶路线上的点处，对应于相对于自主车辆的行驶方向的预定角度区段和由所计算的角度占据的区段的权重计算占用角度权重，并且可基于占用角度权重和所计算的角度确定是否存在与物体碰撞的风险。
例如，当预定角度区域接近自主车辆的当前位置或在自主车辆的行驶方向上的自主车辆的行驶路线上的点处，控制器120可确定具有高碰撞风险，原因在于物体位于自主车辆的行驶路线上。
例如，当由计算的角度占据的区段包含在一个预定角度区段中时，控制器120可计算与该一个预定角度区段对应的权重作为占据角度权重。当由计算的角度占据的区段跨越两个或更多个预定角度区段时，控制器120可基于自主车辆的当前位置或自主车辆的计划行驶路线上的点计算对应于预定角度区段的权重作为占据角度权重，其中，该预定角度区段包括二等分两个或更多个特征点之间的角度的线。
例如，控制器120可考虑物体的碰撞时间(TTC)来确定物体是否是具有碰撞风险的物体。
例如，控制器120可从构成物体的点中计算作为最近点在参考线上的正投影的碰撞参考点，并且可计算在其期间自主车辆行驶至碰撞参考点的时间段的TTC。
例如，控制器120可确定碰撞风险随着物体的TTC减小而增加。
例如，控制器120可根据基于占用角度权重和计算的角度计算的与物体碰撞的风险确定物体是否是具有碰撞风险的物体。
例如，当计算的碰撞风险超过阈值时，控制器120可确定存在与物体碰撞的风险。
控制器120可考虑具有碰撞风险的物体控制自主车辆的自主驾驶。
例如，控制器120可通过生成使基于占用角度权重和计算出的角度计算出的与物体的碰撞风险最小化的自主路线来控制自主车辆的自主驾驶。
图2是具体示出根据本公开的实施方式的自主驾驶控制装置的配置的示图。
参考图2，传感器210可包括激光雷达211、照相机212和雷达213。
例如，传感器210可通过激光雷达211、照相机212或雷达213中的至少一个检测有关于以下各项中的至少一项的信息：关于物体的云指针信息、图像信息或物体的位置和方向。
例如，传感器210可将关于检测到的物体的信息发送到位置识别模块221和物体融合模块223。
控制器220可以被直接或间接连接以通过与自主车辆的精确地图传输模块201、车辆到一切(V2X)通信模块202、控制器局域网(CAN)通信模块203、以及全球定位系统(GPS)204的无线或有线通信来发送和接收各种类型的信息。
控制器220可以包括位置识别模块221、道路信息融合模块222、物体融合模块223、物体特征点提取模块224、特征点角度计算模块225、基于线的参考线输出模块226、物体位置和行进方向计算模块227、风险确定模块228、安全路线计算模块229、速度曲线生成模块230、行驶路线生成模块231、控制参数输出模块232和控制部233。
精确地图传输模块201可以包括在自主车辆的自主驾驶系统中，以便将关于车辆正在其中行驶的空间的精确地图的信息传输至道路信息融合模块222和位置识别模块221。
V2X通信模块202可以将通过另一车辆或通信设备接收的道路信息、另一车辆的位置信息或精确地图信息传输至位置识别模块221和道路信息融合模块222。
CAN通信模块203可以将通过GPS 204获得的关于自主车辆的位置的信息传输至位置识别模块221。
GPS 204可以将关于自主车辆的位置的信息传输至位置识别模块221。
位置识别模块221可以基于通过精确地图传输模块201、V2X 202、CAN通信模块203、以及GPS 204和传感器210获得的信息识别自主车辆的精确位置，然后可以将关于自主车辆的精确位置的信息和关于位置识别的可靠性信息传输至道路信息融合模块222。
道路信息融合模块222可以将由线识别照相机检测到的行进的自主车辆的线信息传输至物体特征点提取模块224。
道路信息融合模块222可以将关于自主车辆的周围精确地图的信息传输至物体融合模块223。
物体融合模块223可以基于由传感器210、线识别照相机检测到的信息、或精确地图信息来计算和输出物体相对于自主车辆的相对位置，然后可以将关于物体的位置的信息传输至特征点角度计算模块225。
物体特征点提取模块224可以提取物体的追踪和识别容易的特征点，然后可以将关于所提取的特征点的信息传输到特征点角度计算模块225。
特征点角度计算模块225可基于自主车辆的行进方向计算所提取的特征点之间的角度，然后可将计算的角度传输至基于线的参考线输出模块226。
基于线的参考线输出模块226可以利用通过照相机获得的线信息或通过精确地图获得的线信息，可以考虑到自主车辆的行驶路线来计算对应于自主车辆的行进方向的参考线，并且可以将关于所计算的参考线的信息传输至物体位置和行进方向计算模块227。
物体位置和行进方向计算模块227可以基于参考线与将物体的特征点连接至自主车辆的线之间的角度来确定物体的位置。
物体位置和行进方向计算模块227可以通过使用自主车辆的位置作为参考点基于物体的特征点之间的角度的变化计算物体的行进方向。
物体位置和行进方向计算模块227可以将关于物体的位置和行进方向的信息传输至风险确定模块228。
风险确定模块228可以基于参考线与将物体的特征点连接至自主车辆的线之间的角度，通过将自主车辆的当前位置或自主车辆的计划行驶路线上的点用作参考点的物体的特征点之间的角度，物体的位置，关于行进方向的信息和TTC来确定与物体碰撞的风险，然后可将关于与物体碰撞的风险的信息发送到安全路线计算模块229。
安全路线计算模块229可以考虑被确定为危险的物体基于可行驶区域中的物体的特征点来计算使风险最小化的安全路线，然后可以将有关所计算的安全路线的信息传输至速度曲线生成模块230。
速度曲线生成模块230可计算能够遵循所计算的安全路线的速度曲线，然后可将有关速度曲线的信息传输至行驶路线生成模块231。
行驶路线生成模块231可基于安全路线和速度曲线计算被确定为在驾驶期间最合适的最终行驶路线，然后可将有关最终行驶路线的信息传输至控制参数输出模块232。
控制参数输出模块232可以输出用于自主驾驶控制的控制参数并且可以将该控制参数传输至控制部233。
控制部233可以根据所接收的控制参数控制自主驾驶。
图3是示出了根据本公开的实施方式的自主驾驶控制装置提取与周围物体对应的特征点的示图。
自主车辆301可基于通过包括在自主驾驶控制装置100中的传感器获得的关于周围物体的信息提取第一物体302和第二物体303的特征点。
例如，通过自主驾驶控制装置100，自主车辆301可提取第一物体302的两个或更多个特征点304并且可提取第二物体303的两个或更多个特征点305。
例如，自主车辆301可通过自主驾驶控制装置100提取具有唯一性和可追溯性的特征点。
例如，当自主驾驶控制装置100使用通过照相机获得的信息时，包括在自主车辆301中的自主驾驶控制装置100可从所获得的图像中提取特征点，该特征点与其他部分区别以便即使在图像中的物体的位置变化之后也具有唯一性并且因为特征点随时间的位移最小所以具有可追溯性。
例如，当自主驾驶控制装置100使用通过激光雷达获得的信息时，考虑到物体在云点等级的移动，包括在自主车辆301中的自主驾驶控制装置100可从具有唯一性分布的一组点中提取特征点，该特征点的分布是唯一的以便具有唯一性并且由于随时间的最小变化而具有可追溯性。
例如，当自主驾驶控制装置100使用通过雷达获得的信息时，包括在自主车辆301中的自主驾驶控制装置100可以考虑准确的纵向分辨率来提取特征点，该特征点具有以下位置和速度：以该位置，确保纵向位置数据的位置变化是同一物体，并且以该速度，通过纵向速度向量的积分通过航位推算获得的位置变化可以解释同一物体的移动。
图4A和4B是示出根据本公开的实施方式的由自主驾驶控制装置计算的两个或更多个特征点之间的角度的图。
参照图4A，基于自主车辆401的当前位置或自主车辆401的计划行驶路线上的点，包括在自主车辆401中的自主驾驶控制装置100可计算第一物体402的两个特征点之间的角度404并且可计算第二物体403的两个特征点之间的角度405。
包括在自主车辆401中的自主驾驶控制装置100可以基于第一物体402的两个特征点之间的角度404确定是否存在与第一物体402碰撞的风险，并且可以基于第二物体403的两个特征点之间的角度405确定是否存在与第二物体403碰撞的风险。
例如，因为随着物体的特征点之间的角度增加，物体变得接近自主车辆401，所以包括在自主车辆401中的自主驾驶控制装置100可确定碰撞风险高。
参考图4B，包括在自主车辆401中的自主驾驶控制装置100可以计算第一物体402的两个特征点之间的角度406，并且可以计算第二物体403的两个特征点之间的角度407。
因为存在于自主车辆401的行进方向线上的第一物体402的两个特征点之间的角度406的变化大，所以当第一物体402靠近自主车辆401时，包括在自主车辆401中的自主驾驶控制装置100可确定存在与第一物体402碰撞的风险。
因为不存在于自主车辆401的行进方向线上的第二物体403的两个特征点之间的角度407的改变不大，所以当第二物体403靠近自主车辆401时，包括在自主车辆401中的自主驾驶控制装置100可确定不存在与第二物体403碰撞的风险。
图5是示出根据本公开的实施方式的当车辆在弯曲道路上行驶时自主驾驶控制装置计算参考线的图示。
包括在自主车辆501中的自主驾驶控制装置100可以通过照相机获得关于自主车辆501的周围线502的信息。
包括在自主车辆501中的自主驾驶控制装置100可以基于通过照相机获得的关于周围线502的信息计算与车辆的行驶路线相对应的计划行驶路线503。
例如，包括在自主车辆501中的自主驾驶控制装置100可以通过选择性地使用精确地图信息和通过照相机获得的线信息来获得关于周围线502的信息。
为了确定是否存在与自主车辆501前方的物体碰撞的风险，包括在自主车辆501中的自主驾驶控制装置100可以根据自主车辆501在未来时间点的行驶来确定物体的位置。
例如，包括在自主车辆501中的自主驾驶控制装置100可以基于连接周围线502的中心的线计算对应于自主车辆的行驶方向的计划行驶路线503。
例如，包括在自主车辆501中的自主驾驶控制装置100可以计算点，该点存在于连接参考线的线上并且与物体远离预定的特定距离。
例如，包括在自主车辆501中的自主驾驶控制装置100可以计算由对应于自主车辆501的行进方向的参考线和将物体的特征点连接到所计算的点的线形成的角度。
例如，包括在自主车辆501中的自主驾驶控制装置100可以基于所计算的角度来计算与物体碰撞的风险，并且可以基于碰撞风险来确定是否存在与物体碰撞的风险。
图6是示出根据本公开的实施方式的自主驾驶控制装置计算与物体碰撞的风险的示图。
参考图6，自主驾驶控制装置100可以计算第一物体601的两个特征点之间的角度603和第二物体602的两个特征点之间的角度604。
此外，自主驾驶控制装置100可基于在自主车辆的当前位置处或在自主车辆的行驶路线上的点处，对应于相对于自主车辆的行驶方向的预定角度区段和由所计算的角度占据的区段的权重，计算占用角度权重(605，606)。
将第一物体601的特征点连接到自主车辆的线之间的角度区段可以包含在第一角度区段中，因此自主驾驶控制装置100可以计算对应于该角度区段的W1 605作为第一物体601的占用角度权重。
将第二物体602的特征点连接到自主车辆的线之间的角度区段可包括在第二角度区段中，因此自主驾驶控制装置100可计算对应于该角度区段的W2 606作为第二物体602的占用角度权重。
自主驾驶控制装置100可通过将物体上的两个特征点之间的角度与占用角度权重相乘来计算与物体碰撞的风险。
例如，对应于基于驾驶方向的预定角度区段的权重可以被设置成针对基于行驶方向的每个特定角度间隔逐渐减小。
例如，当第一物体601的两个特征点之间的角度603为15度，且W1为1时(其中，W1是基于为第一物体601的特征点计算的角度所占据的区段计算的权重以及相对于自主车辆的行驶方向的预定角度区段对应的权重)，自主驾驶控制装置100可将与第一物体601碰撞的风险计算为“15×1＝15”。
例如，当第二物体602的两个特征点之间的角度604为20度，且W2为0.5时(其中，W2是基于为第二物体602的特征点计算的角度所占据的区段所计算的权重以及与相对于自主车辆的行驶方向的预定角度区段对应的权重)，自主驾驶控制装置100可将与第二物体602的碰撞风险计算为“20×0.5＝10”。
在此，因为第一角度区段比第二角度区段更靠近行驶方向，W1可以被设置为大于W2。
此外，虽然未示出，但是自主驾驶控制装置100可计算碰撞风险，该碰撞风险随着物体的TTC越低而越高。
作为另一示例，自主驾驶控制装置100可基于物体的TTC是否超过阈值来确定是否存在与物体碰撞的风险。
图7是示出根据本公开的实施方式的自主驾驶控制装置控制自主车辆的自主驾驶的示图。
参考图7，包括在自主车辆701中的自主驾驶控制装置100可计算安全路线704，以使与前方车辆702和周围物体703碰撞的风险最小化。
例如，在自主驾驶控制装置100实时修改行驶路线的同时，自主驾驶控制装置100可计算安全路线704，该安全路线704使与物体的碰撞风险最小化，该碰撞风险与以下两者的乘积成比例：占用角度权重(该占用角度权重根据由特征点占用的角度区段来确定)，以及物体的两个特征点之间的角度。
例如，为了计算使与物体碰撞的风险(该碰撞风险与以下两者的乘积成比例：占用角度权重(该占用角度权重根据由特征点占用的角度区段来确定)，以及物体的两个特征点之间的角度)最小化的安全路线704，在自主驾驶控制装置100通过预定的特定增量修改行驶路线以降低在行驶路线上的碰撞风险的同时，自主驾驶控制装置100可计算在碰撞风险收敛的时间点的行驶路线作为安全路线704。
图8是示出根据本公开的实施方式的自主驾驶控制装置的操作的流程图。
参考图8，自主驾驶控制装置100可初始化在先前基于特征点的自主驾驶控制中计算的多条信息(S801)。
例如，自主驾驶控制装置100可初始化关于在先前基于特征点的自主驾驶控制中计算的特征点、参考线、安全路线、权重、周围线等的信息。
自主驾驶控制装置100可初始化在先前基于特征点的自主驾驶控制中计算的多条信息(S801)，然后可计算主车辆的行进方向(S802)。
例如，自主驾驶控制装置100可基于通过照相机获得的线信息或精确地图信息来计算主车辆的行进方向。
自主驾驶控制装置100可计算主车辆的行进方向(S802)，然后可提取物体的特征点(S803)。
例如，自主驾驶控制装置100可提取被确定为容易追踪并唯一地标识物体的特征点。
自主驾驶控制装置100可提取物体的特征点(S803)，然后可基于行进方向计算特征点之间的角度(S804)。
例如，自主驾驶控制装置100可提取两个或更多个物体的特征点，然后可基于主车辆的当前位置或自主车辆的计划行驶路线上的点计算两个或更多个特征点之间的角度。
自主驾驶控制装置100可基于行进方向计算特征点之间的角度(S804)，然后可基于线计算计划行驶路线(S805)。
例如，自主驾驶控制装置100可计算对应于基于线计算的主车辆的行进方向的计划行驶路线。
自主驾驶控制装置100可基于线计算计划行驶路线(S805)，然后可计算物体的位置和行进方向(S806)。
例如，自主驾驶控制装置100可基于计划行驶路线和相对于主车辆计算的两个或更多个特征点之间的角度来计算物体的位置和行进方向。
自主驾驶控制装置100可计算物体的位置和行进方向(S806)，然后可确定物体的风险(S807)。
例如，自主驾驶控制装置100可考虑物体的TTC来确定物体的风险。
例如，自主驾驶控制装置100可基于两个或更多个特征点之间的角度以及对应于由主车辆与物体的特征点之间的角度所占据的区段的占用角度权重来确定物体的风险。
自主驾驶控制装置100可确定物体的风险(S807)，然后可生成主车辆的安全路线(S808)。
例如，自主驾驶控制装置100可生成使风险最小化的主车辆的安全路线。
自主驾驶控制装置100可生成主车辆的安全路线(S808)，然后可通过遵循该路线控制自主驾驶(S809)。
例如，自主驾驶控制装置100可生成主车辆的生成的安全路线的速度曲线，并且可根据安全路线和速度曲线控制自主驾驶。
图9是示出根据本公开的实施方式的自主驾驶控制方法的流程图。
参考图9，自主驾驶控制方法可包括：获得关于周围物体的信息(S910)；通过关于周围物体的信息提取物体的特征点(S920)；基于所提取的特征点确定是否存在与物体碰撞的风险(S930)；以及考虑存在碰撞风险的物体控制自主车辆的自主驾驶(S940)。
获得关于周围物体的信息(S910)可以由包括照相机、激光雷达或雷达中的至少一者的传感器110和210执行。
可以通过控制器120和220执行通过关于周围物体的信息提取物体的特征点(S920)。
例如，通过关于周围物体的信息提取物体的特征点(S920)可以包括通过控制器(120，220)提取对应于物体的两个或更多个特征点。
例如，通过关于周围物体的信息提取物体的特征点(S920)可以包括由控制器(120，220)基于特征点随时间的位移通过关于物体的信息提取物体的特征点，使得选择被确定为容易追踪并且被唯一地识别的特征点。
基于所提取的特征点确定是否存在与物体碰撞的风险(S930)可以由控制器(120，220)执行。
例如，基于所提取的特征点确定是否存在与物体碰撞的风险(S930)可以包括：由控制器(120，220)基于自主车辆的当前位置或自主车辆的计划行驶路线上的点计算两个或更多个特征点之间的角度，以及由控制器(120，220)基于所计算的角度确定是否存在与物体碰撞的风险。
例如，基于所提取的特征点确定是否存在与物体碰撞的风险(S930)可以包括由控制器(120，220)基于对应于在自主车辆的当前位置处或者在自主车辆的计划行驶路线上的点处相对于自主车辆的行进方向的预定角度区段和由所计算的角度占据的区段的权重计算占用角度权重，并且通过控制器(120、220)基于占用角度权重和计算出的角度确定是否存在与物体碰撞的风险。
例如，由控制器(120，220)计算占用角度权重可以包括：当由所计算的角度占据的区段包括在一个预定角度区段中时，由控制器(120，220)计算对应于该一个预定角度区段的权重作为占用角度权重，当所计算的角度所占据的区段跨越两个或更多个预定角度区段时，通过控制器(120、220)将对应于包括二等分两个或更多个特征点之间的角度的线的预定角度区段的权重作为相对于自主车辆的当前位置或自主车辆的计划行驶路线上的点的占用角度权重。
例如，由控制器(120，220)基于占用角度权重和计算的角度确定是否存在与物体碰撞的风险可包括：由控制器(120，220)将基于占用角度权重和计算的角度所计算的碰撞风险超过阈值并且TTC小于阈值时间的物体确定为存在碰撞风险的物体。
例如，基于所提取的特征点确定是否存在与物体的碰撞风险可包括：由控制器(120、220)考虑物体的TTC来确定物体是否是存在碰撞风险的物体。
例如，基于所提取的特征点确定是否存在与物体碰撞的风险可包括：由控制器(120，220)根据基于两个或更多个特征点之间的角度以及与参考线与将物体的特征点连接至自主车辆的线之间的角度对应的权重所计算的风险确定物体是否是具有碰撞风险的物体。
可以通过控制器(120、220)执行考虑到存在碰撞风险的物体的自主车辆的自主驾驶的控制(S940)。
例如，自主驾驶控制方法可进一步包括通过所述控制器(120、220)通过生成最小化与物体的碰撞风险的自主路线来控制自主车辆的自主驾驶，其中，该碰撞风险基于占用角度权重和计算的角度来计算。
结合本说明书中所披露的实施方式描述的方法或算法的操作可以直接用硬件模块、软件模块、或硬件模块与软件模块的组合来实现，其由处理器执行。软件模块可驻留在存储媒体(即，存储器和/或存储装置)上，例如随机存取存储器(RAM)、快闪存储器、只读存储器(ROM)、可擦除且可编程ROM(EPROM)、电EPROM(EEPROM)、寄存器、硬盘驱动器、可移动磁盘或光盘ROM(CD-ROM)。
示范性存储介质可以耦合至处理器。处理器可从存储介质读出信息，并可将信息写入存储介质中。或者，存储媒体可与处理器集成。处理器和存储介质可用专用集成电路(ASIC)来实现。ASIC可设置在用户终端中。可替代地，处理器和存储介质可用用户终端中的单独组件来实现。
在上文中，虽然已经参考示例性实施方式和附图描述了本公开，但是本公开不限于此，而是在不背离在所附权利要求中要求保护的本公开的精神和范围的情况下，可由本公开所属领域的普通技术人员进行各种修改和改变。
因此，本披露的实施方式不旨在限制本披露的技术精神，而是仅出于说明性目的而提供。本公开的保护范围应由所附权利要求解释，并且其所有等同物应被解释为包括在本公开的范围内。
根据本公开的实施方式的自主驾驶控制装置及其方法的描述如下。
根据本公开内容的至少一个实施方式，可以提供基于另一车辆的特征点控制自主驾驶的自主驾驶控制装置及其方法。
此外，根据本公开的至少一个实施方式，可以提供一种自主驾驶控制装置及其方法，该自主驾驶控制装置解决了当LiDAR传感器的盲点或与该盲点相邻的区域中的物体彼此分离或合并时，现有的动力学信息和精确地图匹配信息消失并且不进行正常判断的问题。
此外，根据本公开内容的至少一个实施方式，可以提供一种自主驾驶控制装置及其方法，该自主驾驶控制装置能够响应于在行驶于不可能依赖于精确地图(例如，自由空间、建筑/事故区域等)的情况控制沿着安全路线的自主驾驶。
此外，根据本公开的至少一个实施方式，可以提供一种自主驾驶控制装置及其方法，该自主驾驶控制装置在不使用精确地图匹配的情况下通过减少复杂计算来执行自主驾驶，并且无延迟地快速响应紧急情况等。
此外，根据本公开的至少一个实施方式，可以提供一种自主驾驶控制装置及其方法，该自主驾驶控制装置通过组合现有的自主驾驶逻辑来补充增强自主驾驶的完整性。
此外，可以提供通过本说明书直接或间接理解的多种效果。
在上文中，尽管已经参考示例性实施方式和附图描述了本公开，但是本公开不限于此，而是在不背离本公开的精神和范围的情况下，可由本公开所属领域的普通技术人员进行各种修改和改变。

Claims (20)

1.一种自主驾驶控制装置，包括：
传感器，包含在自主车辆中，并且所述传感器被配置为获得关于周围物体的信息；以及
控制器，所述控制器被配置为：
通过所述关于周围物体的信息提取与所述周围物体对应的一个或多个特征点；
基于所提取的特征点确定是否存在与所述周围物体碰撞的风险；以及
基于与所述周围物体碰撞的风险的确定结果控制所述自主车辆的自主驾驶。
2.根据权利要求1所述的自主驾驶控制装置，其中，所述控制器被配置为：
从所述一个或多个特征点中提取与所述周围物体对应的两个或更多个特征点；
基于所述自主车辆的当前位置或所述自主车辆的计划行驶路线上的点，计算所述两个或更多个特征点之间的角度；以及
基于所计算的角度确定是否存在与所述周围物体碰撞的风险。
3.根据权利要求1所述的自主驾驶控制装置，其中，所述控制器被配置为：
基于所述周围物体的一个或多个特征点随时间的位移，通过所述关于周围物体的信息提取所述周围物体的所述一个或多个特征点，使得选择被确定为易于追踪并且被唯一地标识的所述一个或多个特征点。
4.根据权利要求1所述的自主驾驶控制装置，其中，所述传感器通过照相机、激光雷达或雷达中的至少一个传感器获得所述关于周围物体的信息。
5.根据权利要求1所述的自主驾驶控制装置，其中，所述控制器被配置为：
通过融合经由包含在所述传感器中的两个或更多个传感器获得的所述关于周围物体的信息来提取所述周围物体的一个或多个特征点。
6.根据权利要求2所述的自主驾驶控制装置，其中，所述控制器被配置为：
基于在所述自主车辆的所述当前位置处或在所述自主车辆的计划行驶路线上的点处与相对于所述自主车辆的行驶方向的预定角度区段和由所计算的角度占据的区段对应的权重，计算占用角度权重；以及
基于所述占用角度权重和所计算的所述角度确定是否存在与所述周围物体碰撞的风险。
7.根据权利要求6所述的自主驾驶控制装置，其中，所述控制器被配置为：
当所计算的角度所占据的区段包含在一个预定角度区段中时，计算与所述一个预定角度区段对应的权重作为所述占用角度权重；以及
当由所计算的角度占据的区段跨越两个或更多个预定角度区段时，相对于所述自主车辆的当前位置或所述自主车辆的计划行驶路线上的点，计算与包括二等分所述两个或更多个特征点之间的角度的线的预定角度区段对应的权重作为所述占用角度权重。
8.根据权利要求6所述的自主驾驶控制装置，其中，所述控制器被配置为：
基于通过将所述占用角权重与所计算的所述角度相乘得到的值，确定是否存在与所述周围物体发生碰撞的风险。
9.根据权利要求2所述的自主驾驶控制装置，其中，所述控制器被配置为：
基于所述自主车辆在所述计划行驶路线上与所述周围物体相距特定距离的状态，计算所述两个或更多个特征点之间的角度。
10.根据权利要求1所述的自主驾驶控制装置，其中，所述控制器被配置为：
考虑所述周围物体的碰撞时间(TTC)，判定所述周围物体是否为存在碰撞风险的物体。
11.根据权利要求6所述的自主驾驶控制装置，其中，所述控制器被配置为：
判定基于所述占用角度权重以及所计算的角度所计算出的碰撞风险超过阈值且碰撞时间(TTC)小于阈值时间的所述周围物体为存在所述碰撞风险的物体。
12.根据权利要求6所述的自主驾驶控制装置，其中，所述控制器被配置为：
通过生成使基于所述占用角度权重和所计算的角度所计算的所述周围物体的碰撞风险最小化的自主路线来控制所述自主车辆的自主驾驶。
13.一种自主驾驶控制方法，所述自主驾驶控制方法包括以下步骤：
由设置在自主车辆中的传感器获得关于周围物体的信息；
由控制器通过所述关于周围物体的信息提取与所述周围物体对应的一个或多个特征点；
由所述控制器基于所提取的特征点确定是否存在与所述周围物体碰撞的风险；以及
由所述控制器基于与所述周围物体碰撞的风险的确定结果控制所述自主车辆的自主驾驶。
14.根据权利要求13所述的自主驾驶控制方法，其中，
通过关于所述物体的信息提取对应于所述物体的一个或多个特征点包括：
通过所述控制器从所述一个或多个特征点中提取与所述周围物体对应的两个或更多个特征点，并且
其中，基于所提取的特征点确定是否存在与所述周围物体碰撞的风险的步骤包括：
由所述控制器基于所述自主车辆的当前位置或所述自主车辆的计划行驶路线上的点计算所述两个或更多个特征点之间的角度；以及
由所述控制器基于所计算的角度确定是否存在与所述周围物体碰撞的风险。
15.根据权利要求13所述的自主驾驶控制方法，其中，通过所述关于周围物体的信息提取与所述周围物体对应的所述一个或多个特征点包括：
由所述控制器基于所述周围物体的一个或多个特征点随时间的位移，通过所述关于周围物体的信息提取所述周围物体的所述一个或多个特征点，使得选择被确定为易于追踪并且被唯一地标识的所述一个或多个特征点。
16.根据权利要求14所述的自主驾驶控制方法，其中，基于所计算的角度来确定是否存在与所述周围物体碰撞的风险包括：
由所述控制器基于在所述自主车辆的所述当前位置处或在所述自主车辆的计划行驶路线上的点处与相对于所述自主车辆的行驶方向的预定角度区段和由所计算的角度占据的区段对应的权重，计算占用角度权重；以及
由所述控制器基于所述占用角度权重和所计算的所述角度确定是否存在与所述周围物体碰撞的风险。
17.根据权利要求16所述的自主驾驶控制方法，其中，计算所述占用角度权重包括：
当所计算的角度所占据的区段包含在一个预定角度区段中时，由所述控制器计算与所述一个预定角度区段对应的权重作为所述占用角度权重；以及
当由所计算的角度占据的区段跨越两个或更多个预定角度区段时，相对于所述自主车辆的当前位置或所述自主车辆的计划行驶路线上的点，由所述控制器计算与包括二等分所述两个或更多个特征点之间的角度的线的预定角度区段对应的权重作为所述占用角度权重。
18.根据权利要求13所述的自主驾驶控制方法，其中，基于所提取的特征点确定是否存在与所述周围物体碰撞的风险包括：
由所述控制器考虑所述周围物体的碰撞时间(TTC)，判定所述周围物体是否为存在碰撞风险的物体。
19.根据权利要求16所述的自主驾驶控制方法，其中，基于所述占用角度权重和所计算的角度确定是否存在与所述周围物体碰撞的风险包括：
由所述控制器判定基于所述占用角度权重以及所计算的角度所计算出的碰撞风险超过阈值且碰撞时间(TTC)小于阈值时间的所述周围物体为存在所述碰撞风险的物体。
20.根据权利要求16所述的自主驾驶控制方法，进一步包括：
由所述控制器通过生成使基于所述占用角度权重和所计算的角度所计算的所述周围物体的碰撞风险最小化的自主路线来控制所述自主车辆的自主驾驶。
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