JP2019527862A - 自律走行のための地図画像に基づく交通予測 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (21)
- 自律走行車を動作させるためのコンピュータ実施方法において、
自律走行車(ADV)の周辺の走行環境を感知する感知データに応答して、前記走行環境と関連する位置をカバーする地図の地図画像を取得するステップと、
前記地図画像から1つまたは複数の対象を認識するために、前記地図画像の画像認識を行うステップと、
前記認識された対象から1つまたは複数の特徴を抽出するステップであって、前記1つまたは複数の特徴は、前記走行環境の交通状態を示す、ステップと、
前記抽出された特徴に基づいて、前記感知データから感知された1つまたは複数の交通参加者の行動を予測するステップと、
前記1つまたは複数の交通参加者の前記予測された行動に基づいて、前記ADVを制御して前記走行環境でナビゲートするための軌跡を計画するステップを含む方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記1つまたは複数の対象は、前記地図画像から取得された前記対象の形または色相のうちの少なくとも一つに基づいて認識される、方法。 - 請求項2に記載の方法において、
前記1つまたは複数の対象は、1つまたは複数の道路のクロスロードを示す、方法。 - 請求項2に記載の方法において、
前記1つまたは複数の対象は、1つまたは複数の道路に接続されたラウンドアバウト(roundabout)を示す、方法。 - 請求項2に記載の方法において、
前記1つまたは複数の対象は、道路に沿う駐車場を示す、方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記1つまたは複数の特徴を抽出するステップは、
前記地図画像に基づいて道路の曲率を推定するステップを含む、方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記1つまたは複数の特徴を抽出するステップは、
前記地図画像が道路標識を含んでいなくても、前記対象の種類に基づいて、可能な前記道路標識を予測するステップを含む、方法。 - コマンドを格納し、
前記コマンドがプロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサにとって動作を実行するようにする、非一時的機械可読媒体であって、
前記動作は、
自律走行車(ADV)の周辺の走行環境を感知する感知データに応答して、前記走行環境と関連する位置をカバーする地図の地図画像を取得することと、
前記地図画像から1つまたは複数の対象を認識するために、前記地図画像の画像認識を行うことと、
前記認識された対象から1つまたは複数の特徴を抽出することであって、前記1つまたは複数の特徴は、前記走行環境の交通状態を示す、ことと、
前記抽出された特徴に基づいて、前記感知データから感知された1つまたは複数の交通参加者の行動を予測することと、
前記1つまたは複数の交通参加者の前記予測された行動に基づいて、前記ADVを制御して前記走行環境でナビゲートするための軌跡を計画することを含む、非一時的機械可読媒体。 - 請求項8に記載の非一時的機械可読媒体において、
前記1つまたは複数の対象は、前記地図画像から取得された前記対象の形または色相のうちの少なくとも一つに基づいて認識される、非一時的機械可読媒体。 - 請求項9に記載の非一時的機械可読媒体において、
前記1つまたは複数の対象は、1つまたは複数の道路のクロスロードを示す、非一時的機械可読媒体。 - 請求項9に記載の非一時的機械可読媒体において、
前記1つまたは複数の対象は、1つまたは複数の道路に接続されたラウンドアバウトを示す、非一時的機械可読媒体。 - 請求項9に記載の非一時的機械可読媒体において、
前記1つまたは複数の対象は、道路に沿う駐車場を示す、非一時的機械可読媒体。 - 請求項8に記載の非一時的機械可読媒体において、
前記1つまたは複数の特徴を抽出することは、
前記地図画像に基づいて道路の曲率を推定することを含む、非一時的機械可読媒体。 - 請求項8に記載の非一時的機械可読媒体において、
前記1つまたは複数の特徴を抽出することは、
前記地図画像が道路標識を含んでいなくても、前記対象の種類に基づいて、可能な前記道路標識を予測することを含む、非一時的機械可読媒体。 - プロセッサと、
前記プロセッサに接続されてコマンドを格納するメモリとを含み、
前記コマンドが前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサにとって動作を実行するようにする、データ処理システムにおいて、
前記動作は、
自律走行車(ADV)の周辺の走行環境を感知する感知データに応答して、前記走行環境と関連する位置をカバーする地図の地図画像を取得することと、
前記地図画像から1つまたは複数の対象を認識するために、前記地図画像の画像認識を行うことと、
前記認識された対象から1つまたは複数の特徴を抽出することであって、前記1つまたは複数の特徴は、前記走行環境の交通状態を示す、ことと、
前記抽出された特徴に基づいて、前記感知データから感知された1つまたは複数の交通参加者の行動を予測することと、
前記1つまたは複数の交通参加者の前記予測された行動に基づいて、前記ADVを制御して前記走行環境でナビゲートするための軌跡を計画することを含む、データ処理システム。 - 請求項15に記載のデータ処理システムにおいて、
前記1つまたは複数の対象は、前記地図画像から取得された前記対象の形または色相のうちの少なくとも一つに基づいて認識される、データ処理システム。 - 請求項16に記載のデータ処理システムにおいて、
前記1つまたは複数の対象は、1つまたは複数の道路のクロスロードを示す、データ処理システム。 - 請求項16に記載のデータ処理システムにおいて、
前記1つまたは複数の対象は、1つまたは複数の道路に接続されたラウンドアバウトを示す、データ処理システム。 - 請求項16に記載のデータ処理システムにおいて、
前記1つまたは複数の対象は、道路に沿う駐車場を示す、データ処理システム。 - 請求項15に記載のデータ処理システムにおいて、
前記1つまたは複数の特徴を抽出することは、
前記地図画像に基づいて道路の曲率を推定することを含む、データ処理システム。 - 請求項15に記載のデータ処理システムにおいて、
前記1つまたは複数の特徴を抽出することは、
前記地図画像が道路標識を含んでいなくても、前記対象の種類に基づいて、可能な前記道路標識を予測することを含む、データ処理システム。
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