JP2019182401A - 自動運転車に用いられる学習に基づく速度計画装置 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (21)
- 自動運転車(ADV)をナビゲートするための高速速度計画コンピュータ実施方法であって、
前記自動運転車が自動運転モードで辿る経路上の、前記自動運転車の一つ以上の障害物に基づいてセルのグリッドを生成するステップであって、前記セルのグリッドは前記経路を含む領域を表し、前記一つ以上の障害物と重ね合うグリッドセルは第1の値に設定され、他のすべてのグリッドセルは第2の値に設定される、ステップと、
前記セルのグリッドから特徴ベクトルF’を生成するステップと、
前記特徴ベクトルF’及び速度モデルWMODELを使用して、前記自動運転モードで前記経路に沿って前記自動運転車をナビゲートするための初期速度v0を決定するステップと、
前記自動運転モードで前記経路を前記初期速度v0で通過するように前記自動運転車をナビゲートするステップと、を含む、
自動運転車をナビゲートするための高速速度計画コンピュータ実施方法。 - 前記セルのグリッドは、前記経路のステーション−タイム(S−T)のグラフを含み、前記セルのグリッドのサイズはK×Pであり、前記特徴ベクトルF’の長さはK×Pである、
請求項1に記載の方法。 - 前記第1の値は1であり、前記第2の値は0である、
請求項1に記載の方法。 - 前記初期速度v0を決定するステップは、特徴ベクトルF’T(F’の転置)と速度モデルWMODELの点乗積(dot product)を計算するステップを含む、
請求項1に記載の方法。 - リモートサーバから前記速度モデルWMODELを受信し、且つ、特徴ベクトルFと、人間の運転する自動運転車の複数の運転記録のそれぞれからの初期経路速度v0とを使用して前記速度モデルWMODELを訓練し、ここで、前記特徴ベクトルF及び前記初期経路速度v0が前記運転記録によって異なることができる、
請求項1に記載の方法。 - 前記特徴ベクトルF’に最も密接に対応する特徴ベクトルFMODELを複数の特徴ベクトルから選択し、選択された特徴ベクトルFMODELに対応する速度モデルWMODELを決定するステップを更に含む、
請求項1に記載の方法。 - 実行可能命令でプログラムされた非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記実行可能命令がプロセッサシステムによって実行されるとき、自動運転車での高速速度計画のための動作を実行し、前記動作は、
前記自動運転車が自動運転モードで辿る経路上の、前記自動運転車の一つ以上の障害物に基づいてセルのグリッドを生成するステップであって、前記セルのグリッドは前記経路を含む領域を表し、前記一つ以上の障害物と重ね合うグリッドセルは第1の値に設定され、他のすべてのグリッドセルは第2の値に設定される、ステップと、
前記セルのグリッドから特徴ベクトルF’を生成するステップと、
前記特徴ベクトルF’に最も密接に対応する特徴ベクトルFMODELを複数の特徴ベクトルから選択し、選択された特徴ベクトルFMODELに対応する速度モデルWMODELを決定するステップと、
前記特徴ベクトルF’及び速度モデルWMODELを使用して、前記自動運転モードで前記経路に沿って前記自動運転車をナビゲートするための初期速度v0を決定するステップと、
前記自動運転モードで前記経路を前記初期速度v0で通過するように前記自動運転車をナビゲートするステップと、を含む、
非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記セルのグリッドは、前記経路のステーション−タイム(S−T)のグラフを含み、前記セルのグリッドのサイズはK×Pであり、前記特徴ベクトルF’の長さはK×Pである、
請求項7に記載の媒体。 - 前記第1の値は1であり、前記第2の値は0である、
請求項7に記載の媒体。 - 前記初期速度v0を決定するステップは、特徴ベクトルF’T(F’の転置)と速度モデルWMODELの点乗積(dot product)を計算するステップを含む、
請求項7に記載の媒体。 - リモートサーバから前記速度モデルWMODELを受信し、且つ、特徴ベクトルFと、人間の運転する自動運転車の複数の運転記録のそれぞれからの初期経路速度v0とを使用して前記速度モデルWMODELを訓練し、ここで、前記特徴ベクトルF及び前記初期経路速度v0が前記運転記録によって異なることができる、
請求項7に記載の媒体。 - 前記特徴ベクトルF’に最も密接に対応する特徴ベクトルFMODELを複数の特徴ベクトルから選択し、選択された特徴ベクトルFMODELに対応する速度モデルWMODELを決定するステップを更に含む、
請求項7に記載の媒体。 - 少なくとも一つのハードウェアプロセッサを有する処理システムを備えるシステムであって、前記処理システムは、実行可能命令でプログラムされたメモリに接続され、前記実行可能命令が前記処理システムによって実行されるとき、自動運転車での高速速度計画のための動作を実行し、前記動作は、
前記自動運転車が自動運転モードで辿る経路上の、前記自動運転車の一つ以上の障害物に基づいてセルのグリッドを生成するステップであって、前記セルのグリッドは前記経路を含む領域を表し、前記一つ以上の障害物と重ね合うグリッドセルは第1の値に設定され、他のすべてのグリッドセルは第2の値に設定される、ステップと、
前記セルのグリッドから特徴ベクトルF’を生成するステップと、
前記特徴ベクトルF’に最も密接に対応する特徴ベクトルFMODELを複数の特徴ベクトルから選択し、選択された特徴ベクトルFMODELに対応する速度モデルWMODELを決定するステップと、
前記特徴ベクトルF’及び速度モデルWMODELを使用して、前記自動運転モードで前記経路に沿って前記自動運転車をナビゲートするための初期速度v0を決定するステップと、
前記自動運転モードで前記経路を前記初期速度v0で通過するように前記自動運転車をナビゲートするステップと、を含む、システム。 - 前記セルのグリッドは、前記経路のステーション−タイム(S−T)のグラフを含み、前記セルのグリッドのサイズはK×Pであり、前記特徴ベクトルF’の長さはK×Pである、
請求項13に記載のシステム。 - 前記第1の値は1であり、前記第2の値は0である、
請求項13に記載のシステム。 - 前記初期速度v0を決定するステップは、特徴ベクトルF’T(F’の転置)と速度モデルWMODELの点乗積(dot product)を計算するステップを含む、
請求項13に記載のシステム。 - リモートサーバから前記速度モデルWMODELを受信し、且つ、特徴ベクトルFと、人間の運転する自動運転車の複数の運転記録のそれぞれからの初期経路速度とを使用して前記速度モデルWMODELを訓練し、ここで、前記特徴ベクトルF及び前記初期経路速度が前記運転記録によって異なることができる、
請求項13に記載のシステム。 - 前記動作は、
前記特徴ベクトルF’に最も密接に対応する特徴ベクトルFMODELを複数の特徴ベクトルから選択し、選択された特徴ベクトルFMODELに対応する速度モデルWMODELを決定するステップを更に含む、
請求項13に記載のシステム。 - 速度モデルWMODELを決定するコンピュータ実施方法であって、
人間の運転する自動運転車の複数の運転記録からN個の運転記録を選択するステップであって、前記N個の記録のそれぞれは、特徴ベクトルFと、初期速度v0とを含み、前記初期速度v0は、前記自動運転車の走行経路の開始点における速度を表し、前記特徴ベクトルFは、前記自動運転車が経路を通過するときに、前記自動運転車に対する一つ以上の障害物の少なくとも一部を表すステップと、
前記特徴ベクトルFと、選択されたN個の記録のそれぞれからの初期速度v0とを用いて速度モデルWMODELを訓練するステップと、
自動運転車の走行区間をナビゲートするときに前記自動運転車の速度計画効率を向上するために、自動運転モードで前記自動運転車によって使用されるための前記速度モデルWMODELを用いて少なくとも一つの自動運転車のロジックを更新するステップと、を含む、
速度モデルWMODELを決定するコンピュータ実施方法。 - 前記速度モデルWMODELを訓練するステップは、
総和Σi=1 N(Fi TWMODEL−vi)2を最小化するWMODELを決定するステップを含み、式中、Fi Tは、Fiの転置、Fiは、選択されたi番目の特徴ベクトルであり、
viは、前記特徴ベクトルFiで表される前記一つ以上の障害物に基づいて、前記自動運転車の人間の運転手によって運転される経路の開始点におけるi番目の初期速度v0である、
請求項19に記載の方法。 - 特徴ベクトルFMODELを前記速度モデルWMODELと関連付けることを更に含み、ここで、前記特徴ベクトルFMODELは、前記N個の運転記録における特徴ベクトルFと同一または実質的に同一である、
請求項19に記載の方法。
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