DE112021006807T5

DE112021006807T5 - Verfahren und Systeme für ein sicheres spurabweichendes Fahren

Info

Publication number: DE112021006807T5
Application number: DE112021006807.5T
Authority: DE
Inventors: Mark Ollis
Original assignee: Ford Global Technologies LLC
Current assignee: Ford Global Technologies LLC
Priority date: 2021-01-12
Filing date: 2021-11-15
Publication date: 2023-11-23
Also published as: CN116745195A; US11718290B2; US20220219682A1; WO2022154986A1

Abstract

Es werden Systeme und Verfahren bereitgestellt, um ein Fahrzeug so zu navigieren, dass es sicher um ein Fahrspurhindernis herum auf eine benachbarte Fahrspur fährt. Das System kann eine Trajektorie um die blockierte Fahrspur herum planen. Über einen zeitlichen Horizont bestimmt das System zeitliche Spielräume, indem es die Zeitspanne zwischen einem vorhergesagten Zustand eines sich bewegenden Akteurs auf der Nachbarspur und einem vorhergesagten Zustand des Fahrzeugs bestimmt. Das System identifiziert einen minimalen zeitlichen Spielraum der zeitlichen Spielräume und bestimmt, ob der minimale zeitliche Spielraum größer oder gleich einem erforderlichen zeitlichen Puffer ist. Wenn der minimale zeitliche Spielraum größer oder gleich dem erforderlichen zeitlichen Puffer ist, generiert das System ein Bewegungssteuerungssignal, um das Fahrzeug zu veranlassen, der Trajektorie zu folgen und um das Hindernis herum auf die Nachbarspur auszuweichen. Andernfalls generiert das System ein Bewegungssteuerungssignal, um das Fahrzeug zu veranlassen, seine Geschwindigkeit zu verringern oder anzuhalten.

Description

QUERVERWEIS UND PRIORITÄTSANSPRUCH
Dieses Patentdokument beansprucht die Priorität der US-Patentanmeldung Nr. 17/146,836 , eingereicht am 12. Januar 2021, die durch Bezugnahme in ihrer Gesamtheit hierin aufgenommen wird.
HINTERGRUND
Die Navigation automatisierter Fahrzeuge basiert auf der Verfolgung erkannter Objekte vor der Position des Fahrzeugs auf einer Fahrspur und/oder von Verkehrsteilnehmern auf mehreren Fahrspuren. Die genaue Verfolgung von Objekten auf der Fahrspur, auf der das Fahrzeug fährt oder fahren wird, ist für Systeme wie Tempomat, Kollisionsvermeidung/-minderung oder Notbremsung von entscheidender Bedeutung.
Fahrzeuge müssen möglicherweise von der geplanten Fahrspur abweichen, um Hindernissen vor ihnen auszuweichen. Ein automatisiertes Fahrzeug kann jedoch so programmiert werden, dass es basierend auf den erkannten Kanten und Grenzen entlang einer Fahrspur fährt, um beispielsweise einen Verstoß gegen das Verlassen der Fahrspur zu verhindern. Wenn ein automatisiertes Fahrzeug auf ein geparktes Objekt trifft, beurteilt es die Situation normalerweise zunächst so, dass es langsamer fahren oder anhalten soll. Allerdings könnte ein automatisiertes Fahrzeug in diesem Fall für eine längere Zeit angehalten werden. In Städten parken beispielsweise Lieferwagen möglicherweise am Straßenrand, aber ein Teil der LKW-Karosserie nimmt einen Teil der Straße ein. Wenn das automatisierte Fahrzeug hinter dem geparkten Lieferwagen stehen bleiben würde, bis der LKW seinen Standort verlässt, würde dies die Fahrt des Fahrzeugs verzögern und zu zusätzlichen Verkehrsstaus führen.
Daher müssen Zeiten ermittelt werden, in denen ein Fahrzeug sicher von der Fahrspur abweichen kann. In diesem Dokument werden Methoden und Systeme beschrieben, die auf die Lösung der oben beschriebenen Probleme und/oder anderer Probleme abzielen.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
In verschiedenen Szenarien können in einem Verfahren zur Unterstützung eines Navigierens eines Fahrzeugs um Hindernisse herum ein oder mehrere Sensoren eines Wahrnehmungssystems eines automatisierten Fahrzeugs Daten erhalten, die für einen blockierten Fahrspurzustand auf einer ersten Fahrspur, auf der das automatisierte Fahrzeug fährt, repräsentativ sind, und Daten, die für einen sich bewegenden Akteur auf einer zweiten Fahrspur neben der ersten Fahrspur repräsentativ sind. Ein System, das ein Computergerät des Fahrzeugs umfasst, enthält Programmieranweisungen, die so konfiguriert sind, dass sie einen Prozessor des Systems veranlassen, ein Bewegungssteuerungssystem des Fahrzeugs zu veranlassen, das Fahrzeug auf einer ersten Spur zu bewegen. Das System empfängt von den Sensoren Echtzeit-Sensordaten, die einem blockierten Fahrspurzustand auf der ersten Fahrspur entsprechen. Das System empfängt von den Sensoren außerdem Echtzeit-Sensordaten, die einem sich bewegenden Akteur auf einer zweiten Spur neben der ersten Spur entsprechen. Das System kann eine Trajektorie des Fahrzeugs um den blockierten Fahrspurzustand herum planen. Die Trajektorie kann einen oder mehrere Orte auf der zweiten Spur umfassen. Für jeden von mehreren Zeitpunkten t_n über einen Zeithorizont kann das System einen zeitlichen Spielraum bestimmen, indem es jeweils eine Zeitspanne zwischen einem vorhergesagten Zustand des sich bewegenden Akteurs zum Zeitpunkt t_n und einem vorhergesagten Zustand des automatisierten Fahrzeugs misst. Das System kann einen minimalen zeitlichen Spielraum der bestimmten zeitlichen Spielräume identifizieren und bestimmen, ob der minimale zeitliche Spielraum größer oder gleich einem erforderlichen zeitlichen Puffer ist. Wenn der minimale zeitliche Spielraum größer oder gleich dem erforderlichen zeitlichen Puffer ist, kann das System ein Bewegungssteuerungssignal erzeugen, um das automatisierte Fahrzeug zu veranlassen, der Trajektorie zu folgen und um den blockierten Fahrspurzustand herum auf die zweite Fahrspur auszuweichen. Andernfalls generiert das System möglicherweise ein Bewegungssteuerungssignal, um das automatisierte Fahrzeug zu veranlassen, seine Geschwindigkeit zu verringern oder anzuhalten.
In einigen Szenarien, wenn der minimale zeitliche Spielraum nicht größer/gleich dem erforderlichen zeitlichen Puffer ist, kann das System das automatisierte Fahrzeug veranlassen, die Geschwindigkeit des automatisierten Fahrzeugs zu reduzieren, während der sich bewegende Akteur weiterhin überwacht wird.
In einigen Szenarien kann das System, während das System den sich bewegenden Akteur weiterhin überwacht, außerdem aktualisierte zeitliche Spielräume zu jedem Zeitpunkt t_n über einen aktualisierten zeitlichen Horizont ermitteln, einen aktualisierten minimalen zeitlichen Spielraum der aktualisierten zeitlichen Spielräume identifizieren und bestimmen, ob der aktualisierte minimale zeitliche Puffer größer oder gleich dem erforderlichen zeitlichen Puffer ist.
In einigen Szenarien kann das System den erforderlichen zeitlichen Puffer als Funktion einer seitlichen oder lateralen Distanz bestimmen, die das automatisierte Fahrzeug möglicherweise auf die zweite Spur bringt.
Zusätzlich oder alternativ kann das System den erforderlichen zeitlichen Puffer in Abhängigkeit von einer Geschwindigkeit des automatisierten Fahrzeugs ermitteln.
In einigen Szenarien kann das System eine Startzeit entlang eines Teils der Trajektorie bestimmen. Die Startzeit kann einem ersten Ort der einen oder mehreren Orte auf der Trajektorie entsprechen. Das System kann eine Endzeit entlang des Teils der Trajektorie bestimmen. Die Endzeit entspricht einem letzten Standort des einen Standorts oder der mehreren Standorte auf der Trajektorie. Das System kann den Zeithorizont als Maß für die Zeit zwischen der Startzeit und der Endzeit bestimmen.
In einem Prozess zur Bestimmung zeitlicher Spielräume kann das System den zeitlichen Spielraum für jeden der mehreren Zeitpunkte t_n über den Zeithorizont bestimmen, indem es: a) den vorhergesagten Zustand des sich bewegenden Akteurs zu jedem Zeitpunkt t_n über den Zeithorizont ermittelt; b) einen ersten Zeitpunkt bestimmt, zu dem der vorhergesagte Zustand des sich bewegenden Akteurs weniger als einen sicheren Schwellenwertabstand von das automatisierte Fahrzeug entfernt sein wird, wenn das automatisierte Fahrzeug der Trajektorie auf die zweite Spur folgt; und c) für jede Zeit t_n die zeitliche Spanne als Maß für die Zeit zwischen a) und b) messen.
In einigen Szenarien kann das System die erhaltenen Daten des sich bewegenden Akteurs verwenden, um den sich bewegenden Akteur zu klassifizieren. Das System kann die erhaltenen Daten über den Zustand der blockierten Fahrspur verwenden, um zu klassifizieren, dass ein Objekt auf der ersten Fahrspur den Zustand der blockierten Fahrspur verursacht.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN

1 veranschaulicht ein Flussdiagramm eines Beispielprozesses zur Bestimmung eines sicheren Verlassens der Fahrspur durch ein automatisiertes Fahrzeug.
2 veranschaulicht ein Flussdiagramm eines beispielhaften Prozesses zur Bestimmung eines zeitlichen Spielraums.
3 veranschaulicht beispielhafte vorhergesagte Zustände eines automatisierten Fahrzeugs entlang einer geplanten Trajektorie mit einem Verlassen der Fahrspur auf eine benachbarte Fahrspur relativ zu einem zeitlichen Spielraum mit einem sich bewegenden Akteur.
4 veranschaulicht ein Beispieldiagramm der Beziehung zwischen dem erforderlichen zeitlichen Puffer und einem Grad der automatisierten Fahrzeugspurbewegung in eine zweite Spur.
5 veranschaulicht eine beispielhafte Architektur eines Fahrzeugsteuerungssystems.
6 veranschaulicht eine beispielhafte Architektur eines Bordcomputergeräts.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Die in diesem Dokument verwendeten Singularformen „ein / eine“ bzw. „der / die / das“ sollen Pluralverweise einschließen, sofern der Kontext nicht eindeutig etwas anderes erfordert. Sofern nicht anders definiert, haben alle hier verwendeten technischen und wissenschaftlichen Begriffe die gleiche Bedeutung, wie sie von einem Fachmann allgemein verstanden wird. Wie in diesem Dokument verwendet, soll der Begriff „umfassend“ im Sinne von „einschließend“ verstanden werden, aber nicht beschränkt hierauf.
Wie in diesem Dokument verwendet, wird das Verlassen der Fahrspur als die maximale Distanz definiert, die ein automatisiertes, einer geplanten Trajektorie folgendes Fahrzeug in eine benachbarte Spur zurücklegt.
Ein Zustand einer blockierten Fahrspur ist definiert als eine Situation, in der ein stationäres Objekt einen Teil der Fahrspur einnimmt, auf der ein automatisiertes Fahrzeug fährt, und sich in einer Position befindet, in der das Fahrzeug ausweichen muss, um eine Kollision mit dem Objekt zu vermeiden. Bei der Fahrbahnbehinderung kann es sich um ein stehendes oder geparktes Fahrzeug, einen Gegenstand, eine Lücke in der Fahrbahn, einen Fußgänger, einen Akteur oder um stehendes Wasser handeln. Ein Fahrzeug kann ohne Einschränkung einen Bus, ein Auto, ein Fahrrad, einen Lastwagen, ein Motorrad oder einen Roller umfassen.
Definitionen für zusätzliche Begriffe, die für dieses Dokument relevant sind, finden sich am Ende dieser detaillierten Beschreibung.
Ein automatisiertes Fahrzeug, das in einer Umgebung fährt, kann Sensoren verwenden, um Fahrbahnzustände in der Umgebung automatisch zu erkennen und das automatisierte Fahrzeug zu navigieren, um einen erkannten Zustand einer blockierten Fahrspur zu vermeiden, der zu einer Kollision oder einem Aufprall mit dem blockierten Fahrspurzustand führen könnte. Um eine Kollision mit einer erkannten blockierten Fahrspur zu vermeiden, ist es oft auch wichtig zu ermitteln, ob das Fahrzeug um den erkannten Fahrspurzustand herumfahren kann. Folglich muss das automatisierte Fahrzeug möglicherweise Maßnahmen ergreifen (z.B. zur Kollisions- oder Aufprallvermeidung), indem es sicher auf einen Teil der benachbarten Fahrspur abdreht, um den Zustand der blockierten Fahrspur zu umgehen.
Die Verfahren und Systeme der vorliegenden Offenbarung beschreiben die Bestimmung eines Zeitpunkts innerhalb eines Zeithorizonts, zu dem ein sicherer Abstand zwischen einem sich bewegenden Akteur auf einer benachbarten Fahrspur und einem Fahrzeug besteht, um ein sicheres Manöver in einen Teil der benachbarten Fahrspur durchzuführen, um einem blockierten Fahrbahnzustand auszuweichen. Die in dieser Offenbarung beschriebenen Verfahren und Systeme verhalten sich robust in Situationen, bei denen man sicher um stehende Fahrzeuge, um Hindernisse in der Straße, um Löcher in der Straße oder um stehendes Wasser herumfahren kann, um nur einige nicht einschränkende Beispiele zu nennen. Die Verfahren und Systeme werden in Bezug auf die 1-6 beschrieben.
Die Verfahrensblöcke können in der gezeigten Reihenfolge oder einer anderen Reihenfolge ausgeführt werden. Einer oder mehrere der Blöcke können auch gleichzeitig ausgeführt werden. Darüber hinaus können ein oder mehrere Blöcke hinzugefügt oder weggelassen werden.
1 veranschaulicht ein Flussdiagramm eines beispielhaften Verfahrens 100 zur Bestimmung eines sicheren Verlassens der Fahrspur durch ein automatisiertes Fahrzeug 301 (3) gemäß einer Implementierung. Das Verfahren 100 wird unter Bezugnahme auf die Abbildungen der 3-6 beschrieben. 3 veranschaulicht beispielhafte vorhergesagte Zustände eines automatisierten Fahrzeugs 301 entlang einer geplanten Trajektorie mit einem Verlassen der Fahrspur auf eine benachbarte Fahrspur 303B relativ zu einem zeitlichen Spielraum 340 mit einem sich bewegenden Akteur. 4 veranschaulicht ein Beispieldiagramm 400 der Beziehung zwischen einem erforderlichen zeitlichen Puffer und einem Grad des automatisierten Verlassens der Fahrspur durch ein Fahrzeug. 5 veranschaulicht eine beispielhafte Architektur eines Fahrzeugsteuerungssystems 501, das zur Steuerung der Navigation eines automatisierten Fahrzeugs 301 verwendet wird. 6 veranschaulicht eine beispielhafte Architektur des Bordcomputergeräts 512 des Fahrzeugsteuerungssystems 501.
Bei 102 erkennt das System 501 einen blockierten Fahrspurzustand 305 auf der Fahrspur 303A vor und auf derselben Fahrspur wie ein automatisiertes Fahrzeug 301, sodass ein automatisiertes Fahrzeug 301 möglicherweise von der Fahrspur 303A auf einen Teil einer benachbarten Fahrspur 303B fahren kann. Als nicht einschränkendes Beispiel umfasst das Fahrzeug 301 einen oder mehrere Sensoren 535, die in Bezug auf 5 beschrieben werden, in der ein Computer-Visions-System 560 mit Algorithmen für maschinelles Lernen dargestellt ist, um Akteure und andere Objekte in der Umgebung zu erkennen und zu klassifizieren.
Ein blockierter Fahrspurzustand 305 wird vom System 501 erkannt, indem i) ein Objekt vor dem automatisierten Fahrzeug 301 erkannt wird; ii) bestimmt wird, dass sich das Objekt auf derselben Spur 303A befindet wie die aktuelle Spur, auf der das automatisierte Fahrzeug 301 fährt; und iii) erkannt wird, dass das Objekt stationär ist (d.h. mit einer Geschwindigkeit null). Das System 501 kann ein trainiertes maschinelles Lernmodell 665 (6) verwenden, das Merkmalsextraktionsalgorithmen 667 zum Erkennen und Klassifizieren des Objekts sowie zum Bestimmen der Geschwindigkeit des Objekts verwendet. Die Merkmalsextraktionsalgorithmen 667 können - ohne Einschränkung - eine Kantenerkennung, eine Eckenerkennung, einen Vorlagenabgleich, eine dynamische Texturverarbeitung, eine Segmentierungsbildverarbeitung, eine Bewegungserkennung, eine Objektverfolgung, eine Hintergrundsubtraktion, eine Objekterkennung und -klassifizierung usw. umfassen.
Beispielsweise kann das System 501 ein Objekt in der Umgebung (d.h. innerhalb einer bestimmten Entfernung) des automatisierten Fahrzeugs 301 erkennen und dem Objekt eine Fahrspur zuweisen. Diese Erkennung kann auf der Grundlage von Echtzeit-Sensordaten erfolgen, die von den Objekterkennungssensoren ausgegeben werden (z.B. Objekterkennungssensoren des Computer-Visions-Systems 560 von 5 unten). Das System 501 kann die empfangenen Sensordaten auch verwenden, um aktuelle Zustandsinformationen über das erkannte Objekt zu ermitteln, wie etwa, ohne Einschränkung, eine Geschwindigkeit des Objekts, eine Objektklassifizierung, eine Bewegungsrichtung des Objekts, eine Pose (einschließlich Kurs und/oder Ausrichtung), eine Ausrichtung des Objekts in Bezug auf eine oder mehrere Fahrspuren aus Straßennetzinformationen 669 und um den Standort des Objekts herum, od. dgl.
Der Klassifikator 515 des Bordcomputergeräts 512 kann so konfiguriert sein, dass er eine Objektklassifizierung durchführt. Beispielsweise kann eine Objektklassifizierung durchgeführt werden, um das erkannte Objekt in eine von mehreren Klassen und/oder Unterklassen zu klassifizieren. Zu den Klassen können unter anderem eine Fahrzeugklasse, eine Objektklasse und eine Fußgängerklasse gehören. Jede Fahrzeugklasse kann mehrere Fahrzeugunterklassen haben. Zu den Fahrzeug-Unterklassen können unter anderem eine Fahrrad-Unterklasse, eine Motorrad-Unterklasse, eine Skateboard-Unterklasse, eine Rollerblade-Unterklasse, eine Roller-Unterklasse, eine Limousinen-Unterklasse, eine SUV-Unterklasse und/oder eine LKW-Unterklasse usw. gehören. Der Klassifikator 515 kann so konfiguriert sein, dass er eine Fahrzeugklassifizierung basierend auf Sensordaten durchführt, die beispielsweise von einem Objekterkennungssensor wie einem Lasererkennungs- und Entfernungsmesssystem (LADAR) und/oder einem Lichterkennungs- und Entfernungsmesssystem (LiDAR) 564, einem Radioerkennungs- und Entfernungsmesssystem (RADAR) und/oder einem Schallnavigations- und Entfernungsmesssystem (SONAR) 566 und einer oder mehreren Kameras 562 (z.B. Kameras im sichtbaren Spektrum, Infrarotkameras usw.) des Systems 501 ausgegeben werden. Alle derzeit oder künftig bekannten Objektklassifizierungstechniken können verwendet werden, wie beispielsweise Punktwolkenbeschriftung, maschinelle Lernalgorithmen zur Form-/Lageschätzung, Merkmalsvergleiche oder Ähnliches. Der Klassifikator 515 kann so konfiguriert sein, dass er eine Objektklassenklassifizierung durchführt. Zu den Objekten können Objekte gehören, die häufig in der Nähe von Straßen zu finden sind, wie etwa Mülltonnen, Abfälle, Fahrzeugteile (z.B. Reifen, Reifenteile, Kotflügel), Glas, Kisten, Möbel, Wasseransammlungen, Löcher usw. Der Klassifikator 515 kann so konfiguriert sein, dass er eine Fußgängerklassifizierung basierend auf individuellen Klassen durchführt.
Um zu bestimmen, ob eine blockierte Fahrspur vorliegt 305, kann das System 501 auch identifizieren, ob das Objekt auch Positionen eines gespeicherten aktuellen Pfads 672 einnimmt. Der aktuelle Pfad 672 (6) des Systems 501 entspricht einer Reihe von Orten entlang einer Trajektorie, der das Fahrzeug laut bordeigenem Computergerät 512 folgen soll, während es auf der aktuellen Straße oder Fahrspur eines Straßennetzes fährt. Dementsprechend kann das System 501 bestimmen, ob das Objekt (d.h. das Fahrzeug, das Objekt, der Fußgänger) stationär ist oder angehalten hat und sich auf derselben Fahrspur des automatisierten Fahrzeugs 301 befindet. Merkmalsextraktionsalgorithmen für die Bewegungserkennung können bestimmen, dass das erkannte Objekt der Fahrbahnbehinderung 305 in einer Folge von Frames erfasster Bilder durch das Computer-Vision-System 560 stationär bleibt.
Bei 104 identifiziert das System 501 einen oder mehrere sich bewegende Akteure 320 in einer benachbarten Spur 303B. Das System 501 kann einen oder mehrere sich bewegende Akteure identifizieren, wie zum Beispiel Fahrzeuge oder Passanten, erkennen und dem sich bewegenden Akteur ggf. eine entsprechende Fahrspur zuweisen. Beispielsweise kann das Computer-Visions-System 560 Akteure, wie sich bewegende Fahrzeuge oder Fußgänger, auf einer benachbarten Fahrspur erkennen. Der Klassifikator 515 des Systems 501 kann sich bewegende Akteure nach einer oder mehreren Klassen oder Unterklassen klassifizieren, zu denen unter anderem eine Fahrrad-Unterklasse, eine Motorrad-Unterklasse, eine Skateboard-Unterklasse, eine Rollerblade-Unterklasse, eine Roller-Unterklasse, eine Limousinen-Unterklasse, eine SUV-Unterklasse und/oder eine LKW-Unterklasse gehören können.
Bei 106 identifiziert das System 501 den Betriebszustand des automatisierten Fahrzeugs 301 auf Grundlage des einen oder der mehreren Sensoren 535. Der Betriebszustand des automatisierten Fahrzeugs 301 umfasst unter anderem die aktuelle Geschwindigkeit und die aktuelle Richtung, beispielsweise basierend auf Sensordaten des Geschwindigkeitssensors 548 und des Standortsensors 544. Der Zustand des automatisierten Fahrzeugs 301 kann die Ausrichtung der Fahrzeugkarosserie auf eine Fahrspur (d.h. den Kurs/die Ausrichtung in Bezug auf eine Fahrspur), die Fahrtrichtung, die Geschwindigkeit und/oder die Beschleunigung sowie den Kurs und/oder die Ausrichtung umfassen. Das System 501 umfasst verschiedene Sensoren 535 zum Sammeln von Echtzeitdaten im Zusammenhang mit dem automatisierten Fahrzeug, an dem die Sensoren 535 angebracht sind.
Bei 107 plant das System 501 über einen Trajektorienplaner 517 (6) einen Weg 310 um den blockierten Fahrspurzustand 305 herum. Die Trajektorie 310 entspricht den prognostizierten zukünftigen Zuständen des automatisierten Fahrzeugs 301 rund um den Zustand der blockierten Fahrspur, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Geschwindigkeit, Richtung, Pose und Position eines bestimmten Fahrzeugs. Die vom Trajektorienplaner 517 erstellte Trajektorie 310 kann einen oder mehrere Standorte in eine benachbarte Spur 303B eines Straßennetzes mit Überqueren der Trennlinie einbeziehen. Die Trajektorie 310 navigiert das automatisierte Fahrzeug 301 um den blockierten Fahrspurzustand 305 herum, bewirkt aber auch, dass sich das Fahrzeug zumindest teilweise an eine oder mehrere Stellen der benachbarten Fahrspur bewegt. Jeder Standort der Trajektorie 310 kann in einem Datenspeicher 570 (5) oder einem Speichergerät gespeichert werden. Jedes Abweichen auf die benachbarte Fahrspur kann einen maximalen geplanten Fahrspurabweichungsabstand 345 (3) umfassen, der einem Betrag entspricht, um den sich das autonome Fahrzeug an dieser Stelle auf die zweite Fahrspur bewegt. Die Trajektorie 310 kann auf dem aktuellen Weg basieren und ein Verlassen auf eine benachbarte Fahrspur ermöglichen, um einen blockierten Fahrspurzustand sicher zu passieren. Der Trajektorienplaner 517 wird detaillierter in Bezug auf die 3 und 6 beschrieben. Die Trajektorie 310 kann unter Verwendung eines Algorithmus bestimmt werden, der einen Abstand 329 oder eine Lücke zwischen einer Seite der Fahrzeugkarosserie 317 und der angrenzenden Seite des zu passierenden Objekts erzeugt, welches den Zustand der blockierten Fahrspur 305 verursacht, um das sich das automatisierte Fahrzeug 301 bewegen wird. In einigen Ausführungsformen kann der Abstand 329 oder die Lücke basierend auf der Objektklassifizierung des Objekts, das den Zustand der blockierten Fahrspur verursacht, variieren. Somit kann die Trajektorie 310 von der Klassifizierung des Objekts abhängen, das den Zustand der blockierten Fahrspur verursacht. Als nicht einschränkendes Beispiel kann der Abstand 329 zwischen der blockierten Fahrspur und dem automatisierten Fahrzeug auf der Klassifizierung des Objekts basieren. Wenn es sich bei der blockierten Fahrspur um einen Lkw mit einer Seitentür auf der Überholseite handelt, kann der Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem Lkw auf der Grundlage der Vermeidung einer Kollision bestimmt werden, wenn die Seitentür des Lkw auf der Überholseite geöffnet ist, während das Fahrzeug 301 dabei ist, den Lkw zu überholen. Der Trajektorienplaner 517 kann mit dem Bewegungsplanungsmodul 520 verbunden sein, um als Reaktion auf den ermittelten Abstand eine Trajektorie mit einem Vorwärtsbewegungsplan zum Navigieren des automatisierten Fahrzeugs um den blockierten Fahrspurzustand zu generieren.
Bei 108 kann das System 501 zeitliche Spielräume 340 (3) zu jedem Zeitpunkt t_n über einen zeitlichen Zeithorizont für jeden sich bewegenden Akteur 320 bestimmen. Die zeitlichen Spielräume 340 werden in einer Liste gespeichert. In einigen Ausführungsformen kann die Liste geordnet sein. Der Prozess zur Bestimmung der zeitlichen Spielräume 340 wird in Bezug auf 2 beschrieben.
Unter besonderer Bezugnahme auf 2 ist ein Flussdiagramm eines beispielhaften Prozesses 108 zum Bestimmen eines zeitlichen Spielraums 340 (3) dargestellt. Bei 201 kann das System 501 einen zeitlichen Horizont 350 basierend auf der geplanten Trajektorie 310 bestimmen. Der Zeithorizont kann ein Zeitmaß zwischen einer Startzeit 352 und einer Endzeit 354 auf der geplanten Trajektorie 310 für jene Orte umfassen, an denen sich das automatisierte Fahrzeug beim Verfolgen der Trajektorie zumindest teilweise auf der Nachbarspur befindet. Zur Veranschaulichung und als Beispiel sei angenommen, dass die referenzierte Startzeit 352 als erster Zeitpunkt definiert ist, zu dem das automatisierte Fahrzeug auf der geplanten Trajektorie 310 in die Nachbarspur 303B einfährt. Zur Veranschaulichung sei weiter angenommen, dass die Startzeit dem Referenzpunkt 302² entspricht, aber möglicherweise früher beginnt als der tatsächlich angezeigte Startpunkt. Der Endzeitpunkt 354 ist als der letzte Zeitpunkt definiert, zu dem sich das Fahrzeug auf der geplanten Trajektorie 310 auf der Nachbarspur 303B befindet. Nehmen wir zur Veranschaulichung an, dass die Endzeit dem Referenzpunkt 302⁴ entspricht, aber möglicherweise später als der gezeigte Punkt endet. Dementsprechend basieren die Startzeit 352 und eine Endzeit 354 auf den vorhergesagten Zuständen automatisierter Fahrzeuge an Orten entlang der Trajektorie 310, an denen die vorhergesagte Fahrzeugkarosserie an diesen Orten von der Spur abweicht. Die Startzeit 352 kann einem ersten Ort entsprechen, der ein Verlassen der Fahrspur verursacht. Die Endzeit 354 kann einem letzten Ort entsprechen, der ein Verlassen der Fahrspur verursacht.
Bei 202 kann das System 501 A) den Zustand des sich bewegenden Akteurs zum Zeitpunkt t auf der Nachbarspur vorhersagen. Wie zuvor beschrieben, kann das System 501 den Klassifikator 515 verwenden, um den sich bewegenden Akteur auf der benachbarten Fahrspur mithilfe von Daten aus dem Computer-Visions-System 560 zu klassifizieren. Der Zustand des sich bewegenden Akteurs kann eine oder mehrere Geschwindigkeiten und Richtungen des sich bewegenden Akteurs umfassen. Der Zustand des sich bewegenden Akteurs kann die Pose des Akteurs umfassen. Die Vorhersage des Zustands eines sich bewegenden Akteurs kann die Vorhersage der Trajektorie eines Akteurs umfassen.
Die vom Klassifizierer 515 durchgeführte Klassifizierung von sich bewegenden Akteuren kann auf der Grundlage von Sensordaten erfolgen, die beispielsweise von einem Objekterkennungssensor, wie einem LADAR- oder LiDAR-System 564, einem RADAR- oder SONAR-System 566 und/oder einer Kamera 562 des Computer-Visions-Systems 560 ausgegeben werden. Alle derzeit oder künftig bekannten Objektklassifizierungstechniken können verwendet werden, wie beispielsweise Punktwolkenbeschriftung, maschinelle Lernalgorithmen zur Form-/Lageschätzung oder Ähnliches. Das System kann einen sich bewegenden Akteur in der Umgebung (d.h., innerhalb einer bestimmten Entfernung) des automatisierten Fahrzeugs 301 erkennen. Diese Erkennung kann auf der Grundlage von Echtzeit-Sensordaten erfolgen, die von den Objekterkennungssensoren des Computer-Visions-Systems 560 eines automatisierten Fahrzeugs 301 ausgegeben werden.
Das System 501 kann die empfangenen Sensordaten auch verwenden, um aktuelle Zustandsinformationen über den erkannten sich bewegenden Akteur 320 zu ermitteln, wie beispielsweise, ohne Einschränkung, eine Geschwindigkeit des Objekts, eine Objektklassifizierung, eine Bewegungsrichtung des Objekts, eine Pose (einschließlich Richtung und/oder Ausrichtung), eine Ausrichtung des Objekts in Bezug auf eine oder mehrere Spuren des Straßennetzes und um den Standort des Objekts herum, od. dgl. Straßennetzinformationen 669 werden im Datenspeicher 570 oder im Speichergerät gespeichert. Die Objektklassifizierung durch den Klassifikator 515 wurde zuvor beschrieben und umfasst maschinelles Lernen mit Merkmalsextraktionsalgorithmen sowie Objektklassen und Unterklassen. Beispiele für Zustände eines sich bewegenden Akteurs können - ohne Einschränkung - das Ausmaß oder der Prozentsatz der Überlappung des Akteurs mit einer Fahrspur, die Ausrichtung des Akteurs bezüglich einer Fahrspur (d.h. die Richtung/Ausrichtung des Akteurs in Bezug auf eine Fahrspur), die Objektklassifizierung, die Bewegungsrichtung, die Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung, die Richtung und/oder Ausrichtung, oder Ähnliches umfassen.
Bei 204 kann das System 501 B) einen ersten Zeitpunkt bestimmen, zu dem der vorhergesagte Zustand des sich bewegenden Akteurs zum Zeitpunkt t weniger als einen Schwellensicherheitsabstand vom automatisierten Fahrzeug 301 (d.h. den vorhergesagten Zustand des automatisierten Fahrzeugs) beträgt (in diesem Kontext soll der Begriff „erster“ nicht notwendigerweise erfordern, dass es sich tatsächlich um das erste Mal handelt, dass sich das Fahrzeug in diesem Zustand befindet, sondern dieser ist stattdessen als Begriff relativer Ordnung in Bezug auf ein späteres „letztes“ Mal zu verstehen, sodass das „erste“ und das „letzte“ Mal lediglich die Grenzen eines Zeithorizonts definieren). Der vorgegebene Schwellen-Sicherheitsabstand kann ein Parameter oder eine Variable sein, wie später ausführlicher erläutert wird. Zur Veranschaulichung im Rahmen dieser Erörterungen kann der Sicherheits-Schwellenabstand beispielsweise 50 cm betragen. Der in der Praxis tatsächlich verwendete Abstand ist jedoch nicht auf diesen Wert beschränkt.
Bei 206 kann das System 501 einen zeitlichen Spielraum als Maß für die Zeit zwischen A) und B) bestimmen (d.h. zwischen (A) dem Zeitpunkt, zu dem sich der sich bewegende Akteur in dem in Schritt 202 bestimmten Zustand befindet, und (B) dem Zeitpunkt, zu dem sich der sich bewegende Akteur innerhalb des in Schritt 204 bestimmten Schwellenwert-Sicherheitsabstands befindet). Bei 208 kann das System 501 den zeitlichen Spielraum in einer temporären Pufferliste oder einem anderen Format in einem Datumsspeicher speichern. Bei 210 kann das System 501 bestimmen, ob das Ende des Zeithorizonts komplettiert ist. Wenn die Bestimmung „NEIN“ lautet, kann das System 501 (bei 212) die Zeit t erhöhen und den Prozess 108 wiederholen, um die zeitlichen Spielräume zu jedem entsprechenden Zeitpunkt t über den zeitlichen Horizont zu bestimmen, der zwischen dem Zustand des automatisierten Fahrzeugs und einem vorhergesagten Zustand des automatisierten Fahrzeugs entlang der Trajektorie 310 liegt, während dem sich das automatisierte Fahrzeug auf der Nachbarspur befindet. Der Zeitschritt t kann eine Sekunde, einen Bruchteil einer Sekunde oder ein beliebiges anderes Zeitintervall betragen. Wenn die Bestimmung „NEIN“ lautet, kann das System 501 bei 108 zu 1 zurückkehren. Wie bei 110 in 1 gezeigt, kann das System 501 den kleinsten zeitlichen Spielraum aus der temporären Pufferliste auswählen.
Der Zeithorizont 350 kann beispielsweise zehn Sekunden oder mehr betragen und wird in Bezug auf 3 detaillierter beschrieben.
Unter Verwendung eines beispielhaften Wertes: Wenn das System als zeitlichen Schwellwert einen Schwellensicherheitsabstand von 50 Zentimetern (cm) verwendet, beträgt, wenn die Trajektorie das automatisierte Fahrzeug 301 an einem bestimmten Ort zu einer Zeit t aus der Spur führt, falls ein vorhergesagter Zustand des sich bewegenden Akteurs zu einem Zeitpunkt t+1,8 bis auf 50 cm an den vorhergesagten autonomen Zustand herankommt, der zeitliche Spielraum 1,8 Sekunden.
Wenn es zu jedem Zeitpunkt, zu dem das automatisierte Fahrzeug plant, von der Fahrspur abzuweichen, zu keinem Zeitpunkt, der innerhalb des Sicherheitsschwellenabstands liegt, vorhergesagte Zustände eines sich bewegenden Akteurs gibt, wäre der zeitliche Puffer unendlich.
Noch einmal zurückkommend auf 1 bestimmt das System 501 bei 112, ob der kleinste zeitliche Spielraum einen Sicherheitsabstandsschwellenwert erreicht, der einem erforderlichen zeitlichen Puffer entspricht, wie in dem Diagramm von 4 dargestellt. Der erforderliche zeitliche Puffer ist ein Schwellenwert, der ein sicheres Verlassen der Fahrspur vorhersagt. Um fortzufahren, müssen alle zeitlichen Abstände den Sicherheitsabstandsschwellenwert für den erforderlichen zeitlichen Puffer erreichen oder überschreiten.
Die Entscheidung (bei 112) ermöglicht es dem System 501, die Navigation und Bewegung des automatisierten Fahrzeugs zu steuern (bei 114). Wenn die Entscheidung „JA“ lautet, steuert das System 501 (bei 115) das automatisierte Fahrzeug 301 zu einem Ausweichen, beispielsweise durch Erzeugen eines Ausweich-(Lenk-)Steuersignals durch ein Bordcomputergerät 512 gemäß der Trajektorie 310. Das Ausweichsteuersignal kann das automatisierte Fahrzeug 301 steuern, um den blockierten Fahrspurzustand 305 zu umgehen und auf mindestens einen Teil der benachbarten Fahrspur 303B zu fahren. Als nicht einschränkendes Beispiel kann das Ausweichsteuersignal vom Bordcomputergerät 512 an die Lenksteuerung 524 (5) gesendet werden. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 512 die Trajektorie 310 an den Routing-Controller 531 liefern, um beim Verlassen des aktuellen Pfads und beim Implementieren der Trajektorie 310 zu helfen.
Wenn die Entscheidung „NEIN“ lautet, kann das System 501 (bei 116) die Geschwindigkeit des automatisierten Fahrzeugs 301 verringern und/oder der Trajektorie folgen, jedoch nicht bis zum Überfahren einer Nachbarspur. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 512 des Systems 501 ein Geschwindigkeitssteuersignal erzeugen, das an den Geschwindigkeitsregler 528 (5) gesendet wird, um die Geschwindigkeit zu reduzieren. In einigen Ausführungsformen können diese Steuersignale ein Bremssteuersignal erzeugen, das an die Bremssteuerung 522 (5) gesendet wird, um die Geschwindigkeit zu reduzieren. Wenn die Entscheidung „NEIN“ lautet, kann das System 501 außerdem (bei 116) die Geschwindigkeit des automatisierten Fahrzeugs 301 verringern und/oder einer anderen ausgewählten Trajektorie folgen. In einigen Ausführungsformen kann das System mehrere Trajektorien bewerten, was beispielsweise die Auswahl eines harten oder weichen Stopps umfassen kann.
Bei Block 118 kann das System 501 bestimmen, ob die Geschwindigkeit ungefähr oder gleich Null ist, etwa durch Empfangen der aktuellen Geschwindigkeitsdaten vom Geschwindigkeitssensor 538. Wenn die Feststellung „JA“ lautet, kann das System 501 (bei 120) das automatisierte Fahrzeug 301 zum Anhalten steuern, beispielsweise durch Erzeugen eines Bremssteuersignals zur Steuerung der Bremssteuerung 522, wie oben beschrieben, vor einer Kollision oder einem Aufprall mit dem Objekt, das den Zustand der blockierten Fahrspur 305 verursacht. Wenn die Feststellung „NEIN“ lautet, kann das System 501 zurückkehren und weiterhin den Zustand der blockierten Fahrspur 305 (bei 102) erkennen, der sich im Laufe der Zeit ändern kann, beispielsweise, bevor die Notwendigkeit besteht, anzuhalten oder um den Zustand der blockierten Fahrspur herumzufahren. Wenn es sich beispielsweise bei dem Objekt, das den Zustand der blockierten Fahrspur 305 verursacht, um ein angehaltenes Fahrzeug handelt, kann sich das angehaltene Fahrzeug so bewegen, dass der blockierten Fahrspurzustand 305 behoben wird, sodass die Fahrspur für das Fahren durch das automatisierte Fahrzeug frei wird. In anderen Szenarien kann die Fahrbahnbehinderung entfernt werden. In anderen Beispielen werden die zeitlichen Spielräume basierend auf der reduzierten (überarbeiteten) Geschwindigkeit des automatisierten Fahrzeugs 301 aktualisiert. Allerdings kann die geplante Trajektorie 310 einschließlich der Orte, die das Verlassen der Fahrspur durchläuft, im Wesentlichen gleich bleiben, mit der Ausnahme, dass sich die Ankunftszeit verzögern kann. Dementsprechend können sich die Startzeit und die Endzeit des zeitlichen Zeithorizonts je nach vorhergesagter Ankunftszeit des automatisierten Fahrzeugs an den Orten in der Trajektorie ändern. Ebenso können die zeitlichen Spielräume aktualisiert werden.
Das System 501 kann so konfiguriert sein, dass es das automatisierte Fahrzeug 301 veranlasst, bei der Fahrbahnbehinderung 305 langsamer zu werden, bis es entweder sicher um die Fahrbahnbehinderung 305 herumfahren oder anhalten kann. Es versteht sich, dass, wenn es für das automatisierte Fahrzeug nicht sicher ist, den Zustand 305 der blockierten Fahrspur zu umgehen, der zeitliche Spielraum 340 zu klein ist, als dass unter den gegenwärtigen Bedingungen ein sicheres Verlassen der Fahrspur vorgenommen werden könnte. Das automatisierte Fahrzeug 301 kann veranlasst werden, für einige Zyklen langsamer zu werden. Infolgedessen kann die Verlangsamung des automatisierten Fahrzeugs über mehrere Zyklen, bis der Verkehr auf der Nachbarspur 303B ausreichend von der geplanten Trajektorie abweicht, dazu führen, dass sich der berechnete zeitliche Spielraum vergrößert. Dementsprechend kann das System 501 zu dem Zeitpunkt (der Verkehr liegt ausreichend außerhalb der geplanten Trajektorie 310) die Trajektorie 310 so wählen, dass sie um den blockierten Fahrspurzustand 305 herumfährt, sobald der vergrößerte zeitliche Spielraum größer oder gleich dem erforderlichen zeitlichen Puffer ist, der ein sicheres Verlassen der Fahrspur vorhersagt.
Der Prozess 100 wird für jeden sich bewegenden Akteur auf der benachbarten Fahrspur wiederholt, sodass die Detektierungen des automatisierten Fahrzeugs dessen Verlassen der Fahrspur beeinflussen können. Wenn die zeitlichen Spielräume für alle sich bewegenden Akteure 320 größer als der erforderliche Puffer sind, ist die Trajektorie 310 sicher und das System 501 steuert das automatisierte Fahrzeug 301 so, dass es die Trajektorie 310 fährt. Beispielsweise erzeugt das System 501 ein Lenk-(Ausweich-)Steuersignal, das das automatisierte Fahrzeug 301 veranlasst, um das Objekt herumzufahren, das den blockierten Fahrspurzustand 305 verursacht, und zwar auf eine Art und Weise, die eine Kollision sowohl mit dem Hindernis, das den Zustand der blockierten Fahrspur 305 verursacht, als auch mit dem sich bewegenden Akteur 320 vermeidet.
Der Prozess 100 kann unter Verwendung von Hardware, Firmware, Software oder einer Kombination davon implementiert werden. Beispielsweise kann der Prozess 100 als Teil eines Mikrocontrollers, Prozessors und/oder von Grafikprozessoren (GPUs) und einer Schnittstelle mit einem Register und/oder Datenspeicher 570 (5) zum Speichern von Daten und Programmieranweisungen implementiert werden, die bei ihrer Ausführung den beschriebenen Prozess 100 ausführen.
Die Erfinder haben festgestellt, dass der Prozess 100 recheneffizient ist. In verschiedenen Ausführungsformen muss möglicherweise nur eine Trajektorie 310 um den blockierten Fahrspurzustand 305 herum generiert werden. Wenn jedoch die Geschwindigkeit des Fahrzeugs verringert wird, kann die Ankunftszeit des Fahrzeugs in vorhergesagten automatisierten Fahrzeugzuständen aktualisiert werden. Wenn der Prozess 100 dazu führt, dass das automatisierte Fahrzeug 301 langsamer wird, bis die benachbarte Fahrspur frei ist, und dann zu diesem Zeitpunkt um den Zustand 305 der blockierten Fahrspur herumfährt, ist der Prozess 100 emergent und erfordert wesentlich weniger Berechnungen, als wenn das System 501 versuchen würde, das gesamte Verhalten im Voraus zu planen. In diesem Fall muss das System 501 beispielsweise keine explizite Berechnung durchführen, um zu entscheiden, wie lange es warten muss, bevor es auf die Nachbarspur abweicht, wie in Bezug auf 3 ausführlicher beschrieben wird.
Unter besonderer Bezugnahme auf 3 weist das automatisierte Fahrzeug 301 einen Referenzpunkt 302 relativ zur Fahrzeugkarosserie 317 auf. Der Referenzpunkt 302 kann Abstände vom Referenzpunkt zu jedem Punkt auf der Außenseite der Fahrzeugkarosserie 317 definieren. Die geplante Trajektorie 310 weist in diesem Fall ein Verlassen der Fahrspur auf eine benachbarte Fahrspur 303B auf, damit das automatisierte Fahrzeug 301 eine Kollision oder einen Aufprall mit der blockierten Fahrspur 305 vermeiden kann. Der Zustand 305 mit blockierter Fahrspur wird in einem Kästchen dargestellt. Zur Veranschaulichung sei angenommen, dass das Kästchen einen Bereich darstellt, der von der Fahrspurbehinderung 305 eingenommen wird. Um eine Kollision oder einen Aufprall mit der Fahrbahnbehinderung 305 zu vermeiden, muss das Fahrzeug 301 daher um den Bereich herumfahren, belegt durch den blockierten Fahrspurzustand 305. In diesem Fall verringert der Zustand 305 der blockierten Fahrspur die Breite der Fahrspur 303A bis zur Trennlinie 304. Wie zuvor beschrieben, kann ein Abstand 329 zwischen dem Fahrzeug 301 und der vorbeifahrenden Seite des blockierten Fahrspurzustands 305 hergestellt werden. Die Fahrspur 303A ist eine erste Fahrspur und kann der zugewiesenen Fahrspur des Fahrzeugs 301 entsprechen. Die Nachbarspur 303B ist eine zweite Spur und entspricht der Spur, die dem Objekt zugeordnet werden kann. Die ersten und zweiten Spuren liegen nebeneinander und im Allgemeinen parallel zueinander.
Im veranschaulichten Beispiel wird davon ausgegangen, dass vom Referenzpunkt 302 aus die geplante Trajektorie 310 für den Weg des automatisierten Fahrzeugs 301 so geplant wurde, dass ein Wegabweichungsabschnitt das automatisierte Fahrzeug allmählich in Richtung der Trennlinie 304 auf die benachbarte Fahrspur 303B vorrückt, sodass das automatisierte Fahrzeug eine Kollision oder einen Aufprall mit Oberflächen des Fahrspurzustands 305 entlang jedes Punkts oder Ortes der geplanten Trajektorie 310 vermeidet. Die geplante Trajektorie 310 umfasst auch einen Pfadüberlappungsabschnitt an oder in der Nähe der Trennlinie 304, so dass die Fahrzeugkarosserie die benachbarte Fahrspur 303B überlappt. Der Pfadüberlappungsabschnitt kann dem zeitlichen Horizont entsprechen. Die geplante Trajektorie 310 umfasst auch einen Spurrückführungsabschnitt, um das automatisierte Fahrzeug zur Mitte 306 der Spur 303A zurückzubringen, die als gestrichelte Linie dargestellt ist. Die gestrichelten Kästchen mit der Bezeichnung 301¹, 301², 301³ und 301⁴ sind unterschiedliche vorhergesagte Zustände automatisierter Fahrzeuge entlang der geplanten Trajektorie 310 relativ zu den Referenzpunkten 302¹, 302², 302³ und 302⁴. Die Referenzpunkte 302¹, 302², 302³ und 302⁴ werden als Punkte oder Standorte auf der geplanten Trajektorie 310 dargestellt.
Nehmen wir im Beispiel zur Veranschaulichung an, dass das automatisierte Fahrzeug 301 entlang einer Mitte 306 der Fahrspur 303A fährt. Die geplante Trajektorie 310 beginnt ungefähr in einer Mitte 306 der Fahrspur 303A, dargestellt durch den Referenzpunkt 302, und bringt das Fahrzeug 301 zu einer Mitte der Fahrspur 303A an einem Wegende 319 der geplanten Trajektorie 310 zurück.
In der Abbildung stellt eine beispielhafte Entfernung, die mit der Bezugszahl 345 bezeichnet ist, die maximale geplante Spurabweichung für die Trajektorie 310 dar, die beispielsweise am Bezugspunkt 302³ auftritt. Die maximale geplante Spurabweichung 345 wird von der Trennlinie 304 bis zur Linie einer Längsseite der Fahrzeugkarosserie 317 gemessen, die in diese Nachbarspur 303B überlappt. Wie am besten in 3 zu sehen ist, ist der Abstand, der der maximalen geplanten Spurabweichung an den Referenzpunkten 302² und 302⁴ zugeordnet ist, kleiner als der Referenzpunkt 302³.
In der Abbildung platziert der Referenzpunkt 302¹ die Fahrzeugkarosserie 317 vollständig auf der Spur 303A. Die Referenzpunkte 302², 302³ und 302⁴ platzieren einen Teil der Fahrzeugkarosserie 317 über der Trennlinie 304. Der zeitliche Horizont erstreckt sich nicht zwangsläufig über die gesamte Fahrtzeit der Trajektorie. Stattdessen gilt der Zeithorizont für den Zeitraum, in dem der vorhergesagte Zustand des automatisierten Fahrzeugs dazu führt, dass die Fahrzeugkarosserie 317 von der Spur abweicht. Es versteht sich, dass einige der Referenzpunkte entlang der geplanten Trajektorie für das automatisierte Fahrzeug weggelassen wurden, um eine Überfüllung in der Abbildung zu verhindern.
Der zeitliche Spielraum 340 entspricht der Zeit zwischen einem sich bewegenden Akteur 320 und dem automatisierten Fahrzeug 301³ am Referenzpunkt 302³. Der zeitliche Spielraum 340 wird als gemessener zeitlicher Abstand zwischen dem vorderen Ende (d.h. der Vorderseite) der Karosserie 327 des Objekts und einem hinteren Ende (d.h. der Rückseite) der Fahrzeugkarosserie 317 dargestellt. Der zeitliche Spielraum 340 würde für andere sich bewegende Akteure 320 in der Nähe des automatisierten Fahrzeugs 301 berechnet. Der zeitliche Spielraum 340 würde für jeden Zeitpunkt t über den Zeithorizont 350 bestimmt; es ist jedoch nur ein zeitlicher Spielraum 340 dargestellt. Wenn mehrere sich bewegende Akteure während der Evaluierung des zeitlichen Horizonts vorliegen, sollte ein ausgewählter zeitlicher Spielraum 340 (bei 110) den kleinsten von allen sich bewegenden Akteuren umfassen.
4 veranschaulicht ein Beispieldiagramm 400 der Beziehung zwischen dem erforderlichen zeitlichen Puffer und einem Grad der geplanten Spurabweichung des automatisierten Fahrzeugs. Die Grafik 400 veranschaulicht, dass jeder zeitliche Spielraum von mehr als 2,0 Sekunden, unabhängig von der Entfernung, eine Sicherheitsabstandsanforderung erfüllt. Die Grafik 400 zeigt eine geneigte Linie zwischen 0,5 Metern (m) und 1,0 m. Wenn die maximale geplante Spurabweichung, mit der das automatisierte Fahrzeug 301 auf die Nachbarspur fährt, 0,5 m beträgt, sollte der minimale zeitliche Puffer 1,25 Sekunden betragen. Wenn die maximale geplante Spurabweichung, um die das automatisierte Fahrzeug 301 auf eine Nachbarspur wechselt, 0,5 m bis 1 m beträgt, dann sollte der minimale zeitliche Puffer jeweils 1,25 Sekunden bis 2,0 Sekunden betragen. Wenn die maximale geplante Spurabweichung, bei der das automatisierte Fahrzeug 301 auf die Nachbarspur wechselt, 0,3 m beträgt, dann sollte der minimale zeitliche Puffer 0,5 Sekunden betragen. Es versteht sich, dass sich die Grafik 400 je nach Geschwindigkeit des automatisierten Fahrzeugs ändern kann, und dass die in 4 aufgetragenen Werte nur als Beispiel dienen sollen.
Unter besonderer Bezugnahme auf 5 kann das System 501 einen Motor 502 und verschiedene Sensoren 535 zum Messen verschiedener Parameter des Fahrzeugs und/oder seiner Umgebung umfassen. Das System 501 kann in eine Fahrzeugkarosserie integriert werden. Das automatisierte Fahrzeug kann vollständig autonom oder teilautonom sein. Zu den Betriebsparametersensoren, die beiden Fahrzeugtypen gemeinsam sind, gehören beispielsweise: ein Positionssensor 536, wie ein Beschleunigungsmesser, ein Gyroskop und/oder eine Trägheitsmesseinheit; ein Geschwindigkeitssensor 538; und ein Kilometerzählersensor 540. Das System 501 kann auch über eine Uhr oder einen Taktgeber 542 verfügen, die bzw. den die Systemarchitektur verwendet, um die Fahrzeugzeit während des Betriebs zu bestimmen. Der Taktgeber 542 kann im Bordcomputergerät 512 des Fahrzeugs codiert sein, es kann sich um ein separates Gerät handeln oder es können mehrere Taktgeber verfügbar sein. 5 wird in Verbindung mit 6 beschrieben, die eine beispielhafte Architektur des Bordcomputergeräts 512 veranschaulicht.
Das System 501 kann auch verschiedene Sensoren umfassen, die dazu dienen, Informationen über die Umgebung zu sammeln, in der das Fahrzeug fährt. Zu diesen Sensoren können beispielsweise gehören: ein Standortsensor 544, beispielsweise ein GPS-Gerät (Global Positioning System); Objekterkennungssensoren, wie eine oder mehrere Kameras 562, ein LADAR- oder LiDAR-Sensorsystem 564 und/oder ein RADAR- oder SONAR-System 566. Die Objekterkennungssensoren können Teil eines Computer-Visions-Systems 560 sein. Zu den Sensoren 535 können auch Umgebungssensoren 568 gehören, etwa ein Niederschlagssensor und/oder ein Umgebungstemperatursensor. Die Objekterkennungssensoren können es dem System 501 ermöglichen, Objekte zu erkennen, die sich in einer bestimmten Entfernung oder Reichweite des Fahrzeugs 301 in einer beliebigen Richtung befinden, während die Umgebungssensoren Daten über Umgebungsbedingungen innerhalb des Fahrbereichs des Fahrzeugs sammeln. Das System 501 umfasst außerdem eine oder mehrere Kameras 562 zum Erfassen von Bildern der Umgebung.
Das System 501 kann ein Wahrnehmungssystem umfassen, das einen oder mehrere Sensoren 535 umfasst, die Informationen über sich bewegende Akteure und andere Objekte erfassen, die sich in der unmittelbaren Umgebung des Fahrzeugs befinden. Beispielhafte Sensoren umfassen Kameras, LADAR- oder LiDAR-Sensoren und Radarsensoren. Die von solchen Sensoren erfassten Daten (z.B. digitale Bilder, LADAR- oder LiDAR-Punktwolkendaten oder Radardaten) werden als Wahrnehmungsdaten bezeichnet. Das Wahrnehmungssystem kann einen oder mehrere Prozessoren und einen computerlesbaren Speicher mit Programmieranweisungen und/oder trainierten Modellen der künstlichen Intelligenz umfassen, die die Wahrnehmungsdaten verarbeiten, um Objekte zu identifizieren und jedem in einer Szene erkannten Objekt kategorische Bezeichnungen und eindeutige Kennungen zuzuweisen. Kategorische Bezeichnungen können Kategorien wie Fahrzeug, Zweiradfahrer, Fußgänger, Gebäude und dergleichen umfassen. Methoden zum Identifizieren von Objekten und zum Zuweisen kategorialer Bezeichnungen zu Objekten sind bekannt. Es kann jedes geeignete Klassifizierungsverfahren verwendet werden, beispielsweise solche, die Bounding-Box-Vorhersagen für erkannte Objekte in einer Szene erstellen oder Faltungs-Neuronale Netze oder andere Computer-Visions-Modelle verwendet werden. Einige dieser Prozesse werden in „Yurtsever et al., A Survey of Autonomous Driving: Common Practices and Emerging Technologies“ (arXiv 2. April 2020) beschrieben.
Während des Betriebs des Fahrzeugs werden Informationen von den Sensoren an ein Bordcomputergerät 512 übermittelt. Das Bordcomputergerät 512 analysiert die von den Sensoren des Wahrnehmungssystems erfassten Daten und führt als Bewegungsplanungssystem Anweisungen aus, um eine Trajektorie des Fahrzeugs zu bestimmen. Die Trajektorie umfasst Posen- und Zeitparameter, und das Bordcomputergerät des Fahrzeugs steuert den Betrieb verschiedener Fahrzeugkomponenten, um das Fahrzeug entlang der Trajektorie zu bewegen. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 512 das Bremsen über eine Bremssteuerung 522 steuern; die Fahrtrichtung über eine Lenksteuerung 524; die Geschwindigkeit und Beschleunigung über einen Drosselklappenregler 526 (in einem kraftstoff betriebenen Fahrzeug) oder einen Motorgeschwindigkeitsregler 528 (z.B. einen Stromniveauregler in einem Elektrofahrzeug); die Gangwahl über einen Differentialgetrieberegler 530 (bei Fahrzeugen mit Getriebe); und/oder es können andere Steuergeräte, wie etwa ein Hilfsgeräte-Steuergerät 554, vorgesehen sein. Das Bordcomputergerät 512 kann eine oder mehrere Kommunikationsverbindungen zu den Sensoren 535 umfassen.
Das Bordcomputergerät 512 kann unter Verwendung von Hardware, Firmware, Software oder einer Kombination davon implementiert werden. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 512 als Teil eines Mikrocontrollers, Prozessors und/oder Grafikprozessors (GPUs) implementiert sein. Das Bordcomputergerät 512 kann ein Register und/oder einen Datenspeicher 570 zum Speichern von Daten und Programmieranweisungen umfassen oder mit diesem verbunden sein, der bei Ausführung die Fahrzeugnavigation auf der Grundlage von Sensorinformationen, beispielsweise von Kameras oder Sensoren eines Computer-Visions-Systems od. dgl., durchführt. Das Bordcomputergerät 512 kann einen oder mehrere Schritte des Prozesses 100 ausführen.
Der Klassifikator 515 kann mithilfe von Hardware, Firmware, Software oder einer Kombination davon implementiert werden. Beispielsweise kann der Klassifikator 515 als Teil eines Mikrocontrollers, Prozessors und/oder GPUs implementiert werden. Der Klassifikator 515 kann ein Register und/oder einen Datenspeicher 570 zum Speichern von Daten und Programmieranweisungen umfassen oder mit diesem verbunden sein, der bei Ausführung die Umgebung und erkannte Objekte wie Fußgänger, Fahrzeuge und Objekte wie oben beschrieben klassifiziert. Weitere Einzelheiten zum Klassifikator 515 sind weiter unten. beschrieben
Der Trajektorienplaner 517 kann mithilfe von Hardware, Firmware, Software oder einer Kombination davon implementiert werden. Beispielsweise kann der Trajektorienplaner 517 als Teil eines Mikrocontrollers, Prozessors und/oder GPUs implementiert werden. Der Trajektorienplaner 517 kann ein Register und/oder einen Datenspeicher 570 zum Speichern von Daten und Programmieranweisungen umfassen oder mit diesem verbunden sein, der bei Ausführung eine Trajektorie 310 um den blockierten Fahrspurzustand 305 basierend auf Sensorinformationen, etwa von Kameras und Sensoren eines Computer-Visions-Systems, plant.
Das Bordrechnergerät 512 kann ein Register und/oder einen Datenspeicher 570 zum Speichern von Daten und Programmieranweisungen umfassen oder mit diesem verbunden sein, der bei Ausführung eine Objekterkennung basierend auf verarbeiteten Sensorinformationen durchführt, beispielsweise auf solchen von dem Computer-Visions-System 560, und stationäre Akteure (d.h. stationäre Objekte, stationäre Fahrzeuge und stationäre Fußgänger) und sich bewegende Akteure (d.h. Objekte, Fahrzeuge und Fußgänger) entlang eines vom Fahrzeug 301 gefahrenen Pfads verfolgt.
Das Bordcomputergerät 512 kann während des Betriebs des Fahrzeugs 301 so verwendet werden, dass entlang eines gefahrenen Pfads erfasste Akteure extrahiert, identifiziert, klassifiziert und geortet und die Bewegung des Akteurs vorhergesagt wird, um eine Kollision des Fahrzeugs 301 mit einem der Akteure zu vermeiden und die Navigation des Fahrzeugs zu steuern. Es kann festgestellt werden, dass ein Akteur, ein Objekt oder ein Fahrzeug stationär ist oder keine Bewegung und keine Richtung aufweist. Ein Akteur, ein Objekt oder ein Fahrzeug direkt vor dem Fahrzeug kann zu einem Fahrspurbehinderungszustand 305 führen, bei dem dem Fahrzeug 301 ein sicheres Verlassen der Fahrspur gestattet werden kann.
Das Bordcomputergerät 512 kann maschinelles Lernen 665 durchführen, um die Bewegung des Fahrzeugs entlang einer Route von einem Ursprungsort zu einem Zielort in einem globalen Koordinatensystem zu planen. Der Parameter kann ohne Einschränkung Kraftfahrzeugbetriebsvorschriften einer Jurisdiktion (d.h. z.B. Geschwindigkeitsbegrenzungen), Objekte auf einem Weg des Fahrzeugs, eine geplante oder geplante Route, Ampeln an Kreuzungen und/oder Ähnliches umfassen. Ein Bewegungsplanungsmodul 520 ist so konfiguriert, dass es Bewegungssteuerungssignale generiert und Beschleunigung, Geschwindigkeit, Bremsen und Lenkung des Fahrzeugs steuern kann, um eine Kollision auf einer Route zu vermeiden.
Geografische Standortinformationen können vom Standortsensor 544 an das Bordcomputergerät 512 übermittelt werden, das dann auf eine Karte der Umgebung zugreifen kann, die den Standortinformationen entspricht, um bekannte feste Merkmale der Umgebung wie Straßen, Gebäude, Stoppschilder und/oder Stop-/Go-Signale zu bestimmen. Die Karte umfasst Kartendaten 674. Von den Kameras 562 erfasste Bilder und/oder von Sensoren wie einem LADAR- oder LiDAR-System 564 erfasste Objekterkennungsinformationen werden von diesen Sensoren an das Bordcomputergerät 512 übermittelt. Die Objekterkennungsinformationen und/oder erfassten Bilder können vom Bordcomputergerät 512 verarbeitet werden, um Objekte in der Nähe des Fahrzeugs 301 zu erkennen. Zusätzlich oder alternativ kann das Fahrzeug 301 beliebige Daten zur Verarbeitung an ein Remote-Serversystem (nicht gezeigt) übertragen. In den in diesem Dokument offenbarten Ausführungsformen kann jede bekannte oder bekannte Technik zur Durchführung einer Objekterkennung auf der Grundlage von Sensordaten und/oder erfassten Bildern verwendet werden. Das Fahrzeug kann auch Zustandsinformationen, beschreibende Informationen oder andere Informationen über Geräte oder Objekte in seiner Umgebung von einem Kommunikationsgerät (z.B. einem Transceiver, einem Beacon und/oder einem Smartphone) über eine oder mehrere drahtlose Kommunikationsverbindungen empfangen, z.B. solche, die als Fahrzeug-zu-Fahrzeug-, Fahrzeug-zu-Objekt- oder andere V2X-Kommunikationsverbindungen bekannt sind. Der Begriff „V2X“ bezieht sich auf eine Kommunikation zwischen einem Fahrzeug und einem oder mehreren elektronischen Geräten in der Fahrzeugumgebung.
Das Bordcomputergerät 512 kann Kartendaten 674 (6) abrufen, erhalten und/oder erstellen, die detaillierte Informationen über die Umgebung des automatisierten Fahrzeugs 301 bereitstellen. Das Bordcomputergerät 512 kann außerdem den Standort, die Ausrichtung, die Pose usw. des automatisierten Fahrzeugs in der Umgebung (Lokalisierung), beispielsweise auf Grundlage dreidimensionaler Positionsdaten (z.B. Daten von einem GPS), dreidimensionaler Orientierungsdaten, vorhergesagter Standorte, od. dgl. bestimmen. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 512 GPS-Daten empfangen, um die Breiten-, Längen- und/oder Höhenposition des automatisierten Fahrzeugs zu bestimmen. Andere Ortungssensoren oder -systeme, wie laserbasierte Lokalisierungssysteme, trägheitsgestütztes GPS oder kamerabasierte Lokalisierung, können ebenfalls verwendet werden, um den Standort des Fahrzeugs zu identifizieren. Der Standort des Fahrzeugs 301 kann einen absoluten geografischen Standort, wie etwa Breitengrad, Längengrad und Höhe, sowie relative Standortinformationen, wie etwa den Standort im Verhältnis zu anderen Fahrzeugen in unmittelbarer Nähe, umfassen, die oft mit weniger Aufwand bestimmt werden können als der absolute geografische Standort. Die Kartendaten 674 können Informationen über Folgendes liefern: die Identität und den Standort verschiedener Straßen, Straßenabschnitte, Fahrspurabschnitte, Gebäude oder anderer Elemente; die Lage, Grenzen und Richtungen von Fahrspuren (z.B. die Lage und Richtung einer Parkspur, einer Abbiegespur, einer Fahrradspur oder anderer Fahrspuren innerhalb einer bestimmten Fahrbahn) und mit Fahrspuren verbundene Metadaten; Verkehrssteuerungsdaten (z.B. Standort und Anweisungen der Beschilderung, Ampeln oder andere Verkehrskontrollgeräte); und/oder alle anderen Kartendaten 674, die Informationen bereitstellen, die das Bordcomputergerät 512 bei der Analyse der Umgebung des automatisierten Fahrzeugs 301 unterstützen. Die Kartendaten 674 können auch Informationen und/oder Regeln zur Bestimmung der Vorfahrt von Objekten und/oder Fahrzeugen in Konfliktgebieten oder -räumen enthalten.
In bestimmten Ausführungsformen können die Kartendaten 674 auch Referenzpfadinformationen enthalten, die üblichen Mustern der Fahrzeugfahrt entlang einer oder mehrerer Fahrspuren entsprechen, sodass die Bewegung des Objekts auf den Referenzpfad beschränkt ist (z.B. Orte innerhalb von Fahrspuren, auf denen sich ein Objekt üblicherweise bewegt). Solche Referenzpfade können vordefiniert sein, beispielsweise die Mittellinie der Fahrspuren. Optional kann der Referenzpfad auf der Grundlage historischer Beobachtungen von Fahrzeugen oder anderen Objekten über einen bestimmten Zeitraum hinweg generiert werden (z.B. Referenzpfade für Geradeausfahrt, Spurzusammenführung, Abbiegen oder Ähnliches).
In bestimmten Ausführungsformen kann das Bordcomputergerät 512 auch Informationen bezüglich der Fahrt oder Route eines Benutzers, Echtzeit-Verkehrsinformationen auf der Route oder Ähnliches umfassen und/oder empfangen.
Das Bordcomputergerät 512 kann einen Routing-Controller 531 umfassen und/oder mit diesem kommunizieren, der eine Navigationsroute von einer Startposition zu einer Zielposition für ein automatisiertes Fahrzeug generiert. Der Routing-Controller 531 kann auf Kartendaten 674 (6) zugreifen, um mögliche Routen und Straßenabschnitte zu identifizieren, auf denen ein Fahrzeug fahren kann, um von der Startposition zur Zielposition zu gelangen. Der Routing-Controller 531 kann die möglichen Routen bewerten und eine bevorzugte Route zum Erreichen des Ziels identifizieren. Beispielsweise kann der Routing-Controller 531 eine Navigationsroute generieren, die die zurückgelegte euklidische Distanz oder andere Kostenfunktionen während der Route minimiert, und dieser kann außerdem auf Verkehrsinformationen und/oder Schätzungen zugreifen, die sich auf die Zeitdauer auswirken können, die für die Fahrt auf einer bestimmten Route benötigt wird. Abhängig von der Implementierung kann der Routing-Controller 531 eine oder mehrere Routen mithilfe verschiedener Routing-Methoden generieren, beispielsweise dem Dijkstra-Algorithmus, dem Bellman-Ford-Algorithmus oder anderen Algorithmen. Der Routing-Controller 531 kann die Verkehrsinformationen auch verwenden, um eine Navigationsroute zu generieren, die die erwarteten Bedingungen der Route widerspiegelt (z.B. den aktuellen Wochentag oder die aktuelle Tageszeit, usw.), sodass sich eine Route, die für Fahrten während der Hauptverkehrszeit erstellt wurde, von einer Route unterscheiden kann, die für Fahrten spät in der Nacht erstellt wurde. Der Routing-Controller 531 kann auch mehr als eine Navigationsroute zu einem Ziel generieren und mehr als eine dieser Navigationsrouten an einen Benutzer senden, damit dieser sie aus verschiedenen möglichen Routen auswählen kann.
In verschiedenen Implementierungen kann ein Bordcomputergerät 512 Wahrnehmungsinformationen über die Umgebung des automatisierten Fahrzeugs 301 ermitteln. Basierend auf den von einem oder mehreren Sensoren bereitgestellten Sensordaten und den erhaltenen Standortinformationen kann das Bordcomputergerät 512 Wahrnehmungsinformationen über die Umgebung des automatisierten Fahrzeugs 301 ermitteln. Die Wahrnehmungsinformationen können darstellen, was ein normaler Fahrer in der Umgebung eines Fahrzeugs wahrnehmen würde. Die Wahrnehmungsdaten können Informationen zu einem oder mehreren Objekten in der Umgebung des automatisierten Fahrzeugs 301 umfassen. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 512 Sensordaten (z.B. LADAR-Daten, LiDAR-Daten, RADAR-Daten, SONAR-Daten, Kamerabilder usw.) verarbeiten, um Objekte und/oder Merkmale in der Umgebung des automatisierten Fahrzeugs 301 zu identifizieren. Zu den Objekten können Verkehrssignale, Fahrbahnbegrenzungen, andere Fahrzeuge, Fußgänger und/oder Hindernisse usw. gehören. Das Bordcomputergerät 512 kann alle gegenwärtig oder zukünftig bekannten Objekterkennungsalgorithmen, Videoverfolgungsalgorithmen und Computer-Visions-Algorithmen verwenden (z.B. Objekte Bild für Bild iterativ über mehrere Zeiträume verfolgen), um die Wahrnehmung zu bestimmen. Zu den Wahrnehmungsinformationen können Objekte gehören, die durch das Verwerfen von Boden-LiDAR-Punkten identifiziert wurden, wie unten erläutert.
In einigen Ausführungsformen kann das Bordcomputergerät 512 auch für ein oder mehrere identifizierte Objekte in der Umgebung den aktuellen Zustand des Objekts ermitteln. Die Zustandsinformationen können ohne Einschränkung für jedes Objekt Folgendes umfassen: aktueller Standort; aktuelle Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung, aktueller Kurs; aktuelle Pose; aktuelle Form, Größe oder Grundfläche; Typ (z.B. Fahrzeug vs. Fußgänger vs. Fahrrad vs. statisches Objekt oder Hindernis); und/oder andere Statusinformationen. Wie weiter unten ausführlicher erörtert wird, kann das Bordcomputergerät 512 auch eine Fahrspur identifizieren, die zu einem bestimmten Zeitpunkt von einem Objekt belegt ist.
Das Bordcomputergerät 512 kann eine oder mehrere Vorhersage- und/oder Prognoseoperationen durchführen. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 512 zukünftige Standorte, Trajektorien und/oder Aktionen eines oder mehrerer Objekte vorhersagen. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 512 die zukünftigen Standorte, Trajektorien und/oder Aktionen der Objekte zumindest teilweise basierend auf Wahrnehmungsinformationen (z.B. den Zustandsdaten für jedes Objekt, die eine geschätzte Form und Pose umfassen, die wie unten beschrieben bestimmt wird), Standortinformationen, Sensordaten und/oder anderen Daten, die den vergangenen und/oder aktuellen Zustand der Objekte, des automatisierten Fahrzeugs 301, der Umgebung und/oder ihrer Beziehung(en) beschreiben, vorhersagen. Wenn es sich bei einem Objekt beispielsweise um ein Fahrzeug handelt und die aktuelle Fahrumgebung eine Kreuzung umfasst, kann das Bordcomputergerät 512 vorhersagen, ob sich das Objekt wahrscheinlich geradeaus bewegen oder abbiegen wird. Wenn die Wahrnehmungsdaten darauf hinweisen, dass es an der Kreuzung keine Ampel gibt, kann das Bordcomputergerät 512 auch vorhersagen, ob das Fahrzeug möglicherweise vollständig anhalten muss, bevor es in die Kreuzung einfährt.
In verschiedenen Ausführungsformen kann das Bordcomputergerät 512 über ein Bewegungsplanungsmodul 520 einen Bewegungsplan für das automatisierte Fahrzeug ermitteln. Beispielsweise kann das Bordcomputergerät 512 einen Bewegungsplan für das automatisierte Fahrzeug basierend auf den Wahrnehmungsdaten und/oder den Vorhersagedaten bestimmen. Insbesondere kann das Bordcomputergerät 512 anhand von Vorhersagen über die zukünftigen Standorte von Objekten in der Nähe und anderen Wahrnehmungsdaten einen Bewegungsplan für das automatisierte Fahrzeug 301 ermitteln, der das automatisierte Fahrzeug relativ zu den Objekten an ihren zukünftigen Standorten am besten navigiert.
Wie oben erläutert, werden Planungs- und Steuerungsdaten bezüglich der Bewegung des automatisierten Fahrzeugs zur Ausführung generiert. Das Bordcomputergerät 512 kann beispielsweise das Bremsen über einen Bremscontroller; die Fahrtrichtung über eine Lenksteuerung; die Geschwindigkeit und Beschleunigung über einen Drosselklappenregler (in einem kraftstoffbetriebenen Fahrzeug) oder einen Motorgeschwindigkeitsregler (z.B. einen Stromniveauregler in einem Elektrofahrzeug); eine Differentialgetriebesteuerung (in Fahrzeugen mit Getriebe) und/oder über andere Steuerungen steuern.
In den verschiedenen in diesem Dokument besprochenen Ausführungsformen kann in der Beschreibung angegeben werden, dass das Fahrzeug oder eine im Fahrzeug enthaltene Steuerung (z.B. in einem Bordcomputersystem) Programmieranweisungen implementieren kann, die das Fahrzeug und/oder eine Steuerung dazu veranlassen, Entscheidungen zu treffen und die Entscheidungen zur Steuerung des Fahrzeugbetriebs zu verwenden. Die Ausführungsformen sind jedoch nicht auf diese Anordnung beschränkt, da in verschiedenen Ausführungsformen die Analyse, Entscheidungsfindung und/oder Betriebssteuerung vollständig oder teilweise von anderen Computergeräten übernommen werden kann, die in elektronischer Kommunikation mit dem Bordcomputergerät und/oder dem Fahrzeugsteuerungssystem des Fahrzeugs stehen. Beispiele für solche anderen Computergeräte sind ein elektronisches Gerät (z.B. ein Smartphone), das einer Person zugeordnet ist, die im Fahrzeug mitfährt, sowie ein Remote-Server, der über ein drahtloses Kommunikationsnetzwerk in elektronischer Kommunikation mit dem Fahrzeug steht. Der Prozessor eines solchen Geräts kann die unten beschriebenen Vorgänge ausführen.
Die oben offenbarten Merkmale und Funktionen sowie Alternativen können in vielen anderen unterschiedlichen Systemen oder Anwendungen kombiniert werden. Verschiedene Komponenten können in Hardware oder Software oder eingebetteter Software implementiert sein. Der Fachmann kann verschiedene derzeit unvorhergesehene oder unerwartete Alternativen, Modifikationen, Variationen oder Verbesserungen vornehmen, die jeweils auch von den offenbarten Ausführungsformen umfasst sein sollen.
Zu den für die oben bereitgestellte Offenlegung relevanten Begriffen gehören:
Der Begriff „Fahrzeug“ bezieht sich auf jedes bewegliche Fortbewegungsmittel, das einen oder mehrere menschliche Insassen und/oder Fracht befördern kann und durch irgendeine Form von Energie angetrieben wird. Der Begriff „Fahrzeug“ umfasst u.a. Autos, Lastwagen, Lieferwagen, Züge, automatisierte Fahrzeuge, Flugzeuge, Flugdrohnen und dergleichen. Ein „automatisiertes Fahrzeug“ ist ein Fahrzeug mit einem Prozessor, Programmieranweisungen und Antriebsstrangkomponenten, die vom Prozessor gesteuert werden können, ohne dass ein menschlicher Bediener erforderlich ist. Ein automatisiertes Fahrzeug kann völlig autonom sein, da es für die meisten oder alle Fahrbedingungen und -funktionen keinen menschlichen Bediener benötigt. Alternativ kann es teilautonom sein, da unter bestimmten Bedingungen oder für bestimmte Vorgänge ein menschlicher Bediener erforderlich sein kann oder dass ein menschlicher Bediener das autonome System des Fahrzeugs außer Kraft setzen und die Kontrolle über das Fahrzeug übernehmen kann. Zu den automatisierten Fahrzeugen zählen auch Fahrzeuge, bei denen autonome Systeme den menschlichen Betrieb des Fahrzeugs ergänzen, wie etwa Fahrzeuge mit fahrerunterstützter Lenkung, Geschwindigkeitsregelung, Bremsen, Parken und anderen fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen.
Ein „elektronisches Gerät“ oder ein „Computergerät“ bezieht sich auf ein Gerät, das einen Prozessor und einen Speicher enthält. Jedes Gerät verfügt möglicherweise über einen eigenen Prozessor und/oder Speicher, oder der Prozessor und/oder Speicher kann mit anderen Geräten in Konkurrenz stehen, wie in einer virtuellen Maschine oder einer Containeranordnung. Der Speicher enthält oder empfängt Programmieranweisungen, die bei Ausführung durch den Prozessor dazu führen, dass das elektronische Gerät einen oder mehrere Vorgänge gemäß den Programmieranweisungen ausführt.
Die Begriffe „Speicher“, „Speichergerät“, „computerlesbares Medium“, „Datenspeicher“, „Datenspeichereinrichtung“ und dergleichen beziehen sich jeweils auf ein nichtflüchtiges computerlesbares Medium, auf dem Programmieranweisungen und Daten gespeichert sind. Sofern nicht ausdrücklich anders angegeben, sollen die Begriffe „Speicher“, „Speichergerät“, „computerlesbares Medium“, „Datenspeicher“, „Datenspeichereinrichtung“ und dergleichen Ausführungsformen einzelner Geräte, Ausführungsformen, in denen mehrere Speichergeräte zusammen oder gemeinsam einen Satz von Daten oder Anweisungen speichern, sowie einzelne Sektoren innerhalb solcher Geräte umfassen.
Die Begriffe „Prozessor“ und „Verarbeitungsgerät“ beziehen sich auf eine Hardwarekomponente eines elektronischen Geräts, die zur Ausführung von Programmieranweisungen konfiguriert ist. Sofern nicht ausdrücklich anders angegeben, soll der Singular-Begriff „Prozessor“ oder „Verarbeitungsgerät“ sowohl Ausführungsformen mit einem einzelnen Verarbeitungsgerät als auch Ausführungsformen umfassen, bei denen mehrere Verarbeitungsgeräte gemeinsam oder kollektiv einen Prozess ausführen.
In diesem Dokument bezeichnen die Begriffe „Kommunikationsverbindung“ und „Kommunikationspfad“ einen drahtgebundenen oder drahtlosen Pfad, über den ein erstes Gerät Kommunikationssignale an ein oder mehrere andere Geräte sendet und/oder Kommunikationssignale von diesen empfängt. Geräte sind „kommunikativ verbunden“, wenn die Geräte über eine Kommunikationsverbindung Daten senden und/oder empfangen können. „Elektronische Kommunikation“ bezieht sich auf die Übertragung von Daten über ein oder mehrere Signale zwischen zwei oder mehr elektronische Geräte, sei es über ein drahtgebundenes oder drahtloses Netzwerk und sei es direkt oder indirekt über ein oder mehrere zwischengeschaltete Geräte.
Im Zusammenhang mit der Bewegungsplanung autonomer Fahrzeuge bezieht sich der Begriff „Trajektorie“ auf den Plan, den das Bewegungsplanungssystem des Fahrzeugs generiert und dem das Bewegungssteuerungssystem des Fahrzeugs bei der Steuerung der Fahrzeugbewegung folgt. Eine Trajektorie umfasst die geplante Position und Ausrichtung des Fahrzeugs zu mehreren Zeitpunkten über einen Zeithorizont sowie den geplanten Lenkradwinkel und die Winkelrate des Fahrzeugs über denselben Zeithorizont. Das Bewegungssteuerungssystem eines autonomen Fahrzeugs erfasst die Trajektorie und sendet Befehle an die Lenksteuerung, Bremssteuerung, Drosselklappensteuerung und/oder andere Bewegungssteuerungssubsysteme des Fahrzeugs, um das Fahrzeug entlang einer geplanten Bahn zu bewegen.
Eine „Trajektorie“ eines Akteurs, die von Wahrnehmungs- oder Vorhersagesystemen eines Fahrzeugs generiert werden kann, bezieht sich auf den vorhergesagten Pfad, dem der Akteur über einen Zeithorizont folgen wird, zusammen mit der vorhergesagten Geschwindigkeit des Akteurs und/oder der Position des Akteurs entlang des Pfads an verschiedenen Punkten entlang des Zeithorizonts.
Der Begriff „Klassifikator“ bezeichnet einen automatisierten Prozess, durch den ein System der künstlichen Intelligenz einem oder mehreren Datenpunkten eine Bezeichnung oder Kategorie zuweisen kann. Ein Klassifikator umfasst einen Algorithmus, der über einen automatisierten Prozess wie maschinelles Lernen trainiert wird. Ein Klassifikator beginnt normalerweise mit einem Satz gelabelter oder ungelabelter Trainingsdaten und wendet einen oder mehrere Algorithmen an, um ein oder mehrere Merkmale und/oder Muster in Daten zu erkennen, die verschiedenen Bezeichnungen oder Klassen entsprechen. Zu den Algorithmen können unter anderem einfache Algorithmen wie Entscheidungsbäume, komplexe Algorithmen wie die Naive-Bayes-Klassifizierung und/oder Zwischenalgorithmen wie k-Nearest-Neighbor gehören. Zu den Klassifikatoren können künstliche neuronale Netze (ANNs), Support-Vetor-Machine-Klassifikatoren und/oder eine Vielzahl unterschiedlicher Klassifikatortypen gehören. Nach dem Training kann der Klassifikator dann neue Datenpunkte mithilfe der Wissensbasis klassifizieren, die er während des Trainings gelernt hat. Der Trainingsprozess eines Klassifikators kann sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln, da Klassifikatoren regelmäßig anhand aktualisierter Daten trainiert werden und aus der Bereitstellung von Informationen über Daten lernen können, die sie möglicherweise falsch klassifiziert haben. Ein Klassifikator wird von einem Prozessor implementiert, der Programmieranweisungen ausführt, und kann mit großen Datensätzen, wie Bilddaten, LADAR-Systemdaten, LiDAR-Systemdaten und/oder anderen Daten arbeiten.
Wenn sich der Begriff „Objekt“ auf ein Objekt bezieht, das von einem Fahrzeugwahrnehmungssystem erkannt oder von einem Simulationssystem simuliert wird, soll dieser sowohl stationäre Objekte als auch sich bewegende (oder potenziell sich bewegende) Akteure oder Fußgänger umfassen, sofern in den Begriffen „Akteur“ oder „stationäres Objekt“ nicht ausdrücklich etwas anderes angegeben ist.
Wenn in diesem Dokument relative Ordnungsbegriffe wie „erster“ und „zweiter“ verwendet werden, um ein Substantiv zu modifizieren, dient diese Verwendung lediglich dazu, ein Element von einem anderen zu unterscheiden, und ist nicht dazu gedacht, eine sequentielle Reihenfolge zu erfordern, sofern nicht ausdrücklich angegeben.
Darüber hinaus sollen Begriffe der relativen Position wie „vorne“ und „hinten“, wenn sie verwendet werden, relativ zueinander verstanden werden und müssen nicht absolut sein und beziehen sich nur auf eine mögliche Position des Elements, die diesen Begriffen abhängig von der Ausrichtung des Elements zugeordnet ist. Wenn in diesem Dokument die Begriffe „vorne“, „hinten“ und „seitlich“ verwendet werden, um sich auf einen Bereich eines Fahrzeugs zu beziehen, beziehen sich diese auf Bereiche des Fahrzeugs in Bezug auf den Standardfahrtrichtung des Fahrzeugs. Beispielsweise ist eine „Vorderseite“ eines Automobils ein Bereich, der näher an den Frontscheinwerfern des Fahrzeugs als an den Rücklichtern des Fahrzeugs liegt, während die „Hinterseite“ eines Automobils ein Bereich ist, der näher an den Rücklichtern des Fahrzeugs als an den Frontscheinwerfern des Fahrzeugs liegt. Darüber hinaus sind die Begriffe „vorne“ und „hinten“ nicht unbedingt auf nach vorne oder nach hinten gerichtete Bereiche beschränkt, sondern umfassen auch laterale Bereiche, die näher an der Vorderseite als an der Rückseite bzw. umgekehrt sind. Mit „Seiten“ eines Fahrzeugs sind lateral zugewandte Abschnitte gemeint, die sich zwischen dem vordersten und dem hintersten Teil des Fahrzeugs befinden.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

US 17/146836 [0001]

Claims

Verfahren, umfassend: durch einen oder mehrere Sensoren eines Wahrnehmungssystems eines automatisierten Fahrzeugs: - Erhalten von Daten, die für einen blockierten Fahrspurzustand auf einer ersten Fahrspur, die vom automatisierten Fahrzeug befahren wird, repräsentativ sind, und - Erhalten von Daten, die für einen sich bewegenden Akteur auf einer zweiten Fahrspur neben der ersten Fahrspur repräsentativ sind; durch einen Prozessor des automatisierten Fahrzeugs: - Planen einer Trajektorie des Fahrzeugs um den blockierten Fahrspurzustand herum, wobei die Trajektorie einen oder mehrere Orte auf der zweiten Spur umfasst, - für jeden von mehreren Zeitpunkten t_n über einen Zeithorizont, Bestimmen eines zeitlichen Spielraums durch Messen jeweils einer Zeitspanne zwischen einem vorhergesagten Zustand des sich bewegenden Akteurs zum Zeitpunkt t_n und einem vorhergesagten Zustand des automatisierten Fahrzeugs, - Identifizieren eines minimalen zeitlichen Spielraums der ermittelten zeitlichen Spielräume, Bestimmen, ob der minimale zeitliche Spielraum größer oder gleich einem erforderlichen zeitlichen Puffer ist, und - wenn der minimale zeitliche Spielraum größer oder gleich dem erforderlichen zeitlichen Puffer ist, Erzeugen eines Bewegungssteuerungssignals, um zu veranlassen, dass das automatisierte Fahrzeug der Trajektorie folgt und um den blockierten Fahrspurzustand auf die zweite Fahrspur ausweicht, andernfalls Erzeugen eines Bewegungssteuerungssignals, um zu veranlassen, dass das automatisierte Fahrzeug die Geschwindigkeit verringert oder anhält.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei, wenn der minimale zeitliche Spielraum nicht größer/gleich dem erforderlichen zeitlichen Puffer ist, das Erzeugen des Bewegungssteuerungssignals das Reduzieren der Geschwindigkeit des automatisierten Fahrzeugs umfasst, während der sich bewegende Akteur weiterhin überwacht wird.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei das weitere Überwachen des sich bewegenden Akteurs umfasst: Bestimmen aktualisierter zeitlicher Spielräume zu jedem Zeitpunkt t_n über einen aktualisierten zeitlichen Horizont, Identifizieren eines aktualisierten minimalen zeitlichen Spielraums der aktualisierten zeitlichen Spielräume; und Bestimmen, ob der aktualisierte minimale zeitliche Spielraum größer oder gleich dem erforderlichen zeitlichen Puffer ist.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner das Bestimmen des erforderlichen zeitlichen Puffers als Funktion einer lateralen Entfernung umfasst, um die das automatisierte Fahrzeug auf die zweite Spur fahren darf.
Verfahren nach Anspruch 4, das außerdem auch das Bestimmen der erforderlichen zeitlichen Puffer basierend auf einer Geschwindigkeit des automatisierten Fahrzeugs variierend umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend: Bestimmen einer Startzeit entlang eines Abschnitts der Trajektorie, wobei die Startzeit einem ersten Ort des einen oder der mehreren Orte auf der Trajektorie entspricht; Bestimmen einer Endzeit entlang des Abschnitts der Trajektorie, wobei die Endzeit einem letzten Ort der einen oder mehreren Orte auf der Trajektorie entspricht; und Bestimmung des Zeithorizonts als Maß für die Zeit zwischen dem Startzeitpunkt und dem Endzeitpunkt.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei das Bestimmen der zeitlichen Spielräume für jeden der mehreren Zeitpunkte t_n über den zeitlichen Horizont hinaus Folgendes umfasst: a) Bestimmen eines vorhergesagten Zustands des sich bewegenden Akteurs zu jedem Zeitpunkt t_n über den zeitlichen Horizont; b) Bestimmen eines ersten Zeitpunkts, zu dem der vorhergesagte Zustand des sich bewegenden Akteurs weniger als einen sicheren Schwellenwertabstand vom automatisierten Fahrzeug betragen wird, wenn das automatisierte Fahrzeug der Trajektorie auf die zweite Spur folgt; und c) für jede Zeit t_n Bemessen der zeitlichen Spanne als Maß für die Zeit zwischen a) und b).
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend durch den Prozessor des automatisierten Fahrzeugs: Verwenden der erhaltenen Daten des sich bewegenden Akteurs, um den sich bewegenden Akteur zu klassifizieren; und Verwenden der erhaltenen Daten über den Zustand der blockierten Fahrspur, um ein Objekt auf der ersten Fahrspur zu klassifizieren, das den Zustand der blockierten Fahrspur verursacht.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei das Planen der Trajektorie umfasst: Bestimmen einer Geschwindigkeit des automatisierten Fahrzeugs; Verwenden der Klassifizierung des Objekts auf der ersten Spur, um einen erforderlichen Abstand zwischen einer Seite des Objekts auf der ersten Spur und einer Seite des automatisierten Fahrzeugs zu bestimmen; und Planen der Trajektorie, um den erforderlichen Abstand zwischen dem Objekt und dem automatisierten Fahrzeug einzuhalten.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei das Objekt auf der ersten Spur eines von Folgendem umfasst: ein geparktes Fahrzeug, das mindestens einen Teil der ersten Spur einnimmt; ein stationäres Objekt auf der ersten Spur oder ein stehender Fußgänger auf der ersten Spur.
Steuersystem für ein autonomes Fahrzeug, wobei das System umfasst: Sensoren, die dazu konfiguriert sind, Daten über eine Umgebung in der Nähe des Fahrzeugs zu erfassen; einen Prozessor und ein nichtflüchtiges computerlesbares Medium, das Programmieranweisungen umfasst, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor dazu veranlassen: - ein Bewegungssteuerungssystem des Fahrzeugs zu veranlassen, das Fahrzeug auf einer ersten Spur zu bewegen; - von den Sensoren Echtzeit-Sensordaten zu empfangen, die einem blockierten Fahrspurzustand auf der ersten Fahrspur entsprechen, - von den Sensoren Echtzeit-Sensordaten zu empfangen, die einem sich bewegenden Akteur auf einer zweiten Fahrspur neben der ersten Fahrspur entsprechen, - eine Trajektorie des Fahrzeugs um den blockierten Fahrspurzustand herum zu planen, wobei die Trajektorie einen oder mehrere Orte in der zweiten Fahrspur umfasst, - für jeden von mehreren Zeitpunkten t_n über einen Zeithorizont, einen zeitlichen Spielraum zu bestimmen, indem jeweils eine Zeitspanne zwischen einem vorhergesagten Zustand des sich bewegenden Akteurs zu diesem Zeitpunkt t_n und dem vorhergesagten Zustand des automatisierten Fahrzeugs bestimmt wird, - einen minimalen zeitlichen Spielraum unter den bestimmten zeitlichen Spielräumen zu bestimmen, - zu bestimmen, ob der minimale zeitliche Spielraum größer oder gleich dem erforderlichen zeitlichen Puffer ist, und, - wenn der minimale zeitliche Spielraum größer oder gleich dem erforderlichen zeitlichen Puffer ist, ein Bewegungssteuerungssignal zu erzeugen, um das automatisierte Fahrzeug zu veranlassen, der Trajektorie zu folgen und um den blockierten Fahrspurzustand herum auf die zweite Fahrspur zu fahren, andernfalls ein Bewegungssteuerungssignal zu erzeugen, um zu veranlassen, dass das automatisierte Fahrzeug seine Geschwindigkeit verringert oder anhält.
Steuersystem nach Anspruch 11, das außerdem Programmieranweisungen umfasst, die den Prozessor veranlassen, das automatisierte Fahrzeug zu veranlassen, die Geschwindigkeit des automatisierten Fahrzeugs zu verringern, während der sich bewegende Akteur weiterhin überwacht wird, wenn der minimale zeitliche Spielraum nicht größer/gleich dem erforderlichen zeitlichen Puffer ist.
Steuersystem nach Anspruch 12, wobei die Programmieranweisungen, um den Prozessor zu veranlassen, den sich bewegenden Akteur weiterhin zu überwachen, weiterhin Programmieranweisungen umfassen, um: aktualisierte zeitliche Spielräume zu jedem Zeitpunkt t_n über einen aktualisierten zeitlichen Horizont zu bestimmen; einen aktualisierten minimalen zeitlichen Spielraum der aktualisierten zeitlichen Spielräume zu bestimmen; und zu bestimmen, ob der aktualisierte minimale zeitliche Spielraum größer oder gleich dem erforderlichen zeitlichen Puffer ist.
Steuersystem nach Anspruch 11, das außerdem Programmieranweisungen umfasst, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor dazu veranlassen, den erforderlichen zeitlichen Puffer als Funktion einer lateralen Entfernung zu bestimmen, um die das automatisierte Fahrzeug möglicherweise in die zweite Spur hin abweichen muss.
Steuersystem nach Anspruch 14, das außerdem Programmieranweisungen umfasst, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen, den erforderlichen zeitlichen Puffer außerdem als Funktion einer Geschwindigkeit des automatisierten Fahrzeugs zu bestimmen.
Steuersystem nach Anspruch 11, das außerdem Programmieranweisungen umfasst, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor dazu veranlassen: eine Startzeit entlang eines Abschnitts der Trajektorie zu bestimmen, wobei die Startzeit einem ersten Ort der einen oder mehreren Orte auf der Trajektorie entspricht; eine Endzeit entlang des Abschnitts der Trajektorie zu bestimmen, wobei die Endzeit einem letzten Ort des einen oder der mehreren Orte auf der Trajektorie entspricht; und den Zeithorizont als Maß für die Zeit zwischen dem Startzeitpunkt und dem Endzeitpunkt zu bestimmen.
Steuersystem nach Anspruch 16, wobei Programmieranweisungen, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen, den zeitlichen Spielraum für jeden der mehreren Zeitpunkte t_n über den zeitlichen Horizont zu bestimmen, weiterhin Programmieranweisungen umfassen, um: a) den vorhergesagten Zustand des sich bewegenden Akteurs zu jedem Zeitpunkt t_n über den zeitlichen Horizont zu bestimmen; b) einen ersten Zeitpunkt zu bestimmen, zu dem der vorhergesagte Zustand des sich bewegenden Akteurs weniger als einen sicheren Schwellenwertabstand vom automatisierten Fahrzeug betragen wird, wenn das automatisierte Fahrzeug der Trajektorie auf die zweite Spur folgt; und c) für jeden Zeitpunkt t_n den zeitlichen Spielraum als Maß für die Zeit zwischen a) und b) zu bemessen.
Steuersystem nach Anspruch 11, das außerdem Programmieranweisungen umfasst, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor dazu veranlassen: die erhaltenen Daten des sich bewegenden Akteurs zu verwenden, um den sich bewegenden Akteur zu klassifizieren; und die erhaltenen Daten über den Zustand der blockierten Fahrspur zu verwenden, um zu klassifizieren, dass ein Objekt auf der ersten Fahrspur den Zustand der blockierten Fahrspur verursacht.
Steuersystem nach Anspruch 18, wobei die Programmieranweisungen, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen, die Trajektorie zu planen, weiterhin Programmieranweisungen umfassen, um: eine Geschwindigkeit des automatisierten Fahrzeugs zu bestimmen; die Klassifizierung des Objekts auf der ersten Spur zu verwenden, um einen erforderlichen Abstand zwischen einer Seite des Objekts auf der ersten Spur und einer Seite des automatisierten Fahrzeugs zu bestimmen; und eine Trajektorie zu planen, um den erforderlichen Abstand zwischen dem Objekt und dem automatisierten Fahrzeug einzuhalten.
Ein nichtflüchtiges computerlesbares Medium, das Anweisungen speichert, die, wenn sie von mindestens einem Computergerät ausgeführt werden, so konfiguriert sind, dass sie das mindestens eine Computergerät dazu veranlassen, Vorgänge auszuführen, die Folgendes umfassen: Erhalten von Daten, die für einen blockierten Fahrspurzustand auf einer ersten Fahrspur, die von einem automatisierten Fahrzeug befahren wird, repräsentativ sind, und von Daten, die für einen sich bewegenden Akteur auf einer zweiten Fahrspur neben der ersten Fahrspur repräsentativ sind; Planen einer Trajektorie des automatisierten Fahrzeugs um den blockierten Fahrspurzustand herum, wobei die Trajektorie einen oder mehrere Orte auf der zweiten Fahrspur umfasst; für jeden von mehreren Zeitpunkten t_n über einen zeitlichen Horizont Bestimmen eines zeitlichen Spielraums durch Messen jeweils einer Zeitspanne zwischen einem vorhergesagten Zustand des sich bewegenden Akteurs zum Zeitpunkt t_n und einem vorhergesagten Zustand des automatisierten Fahrzeugs; Identifizieren eines minimalen zeitlichen Spielraums der bestimmten zeitlichen Spielräume; Bestimmen, ob der minimale zeitliche Spielraum größer oder gleich einem erforderlichen zeitlichen Puffer ist; und, wenn der minimale zeitliche Spielraum größer oder gleich dem erforderlichen zeitlichen Puffer ist, Erzeugen eines Bewegungssteuerungssignals, um das automatisierte Fahrzeug zu veranlassen, der Trajektorie zu folgen und um den versperrten Fahrspurzustand auf die zweite Fahrspur auszuweichen, andernfalls Erzeugen eines Bewegungssteuerungssignals, um zu veranlassen, dass das automatisierte Fahrzeug die Geschwindigkeit verringert oder anhält.