JP2021060964A - 車両を制御するための方法及び装置 - Google Patents

車両を制御するための方法及び装置 Download PDF

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Abstract

【課題】障害物の形態変化による自動運転車両の走行への影響を小さくすることができる車両を制御するための方法及び装置を提供する。【解決手段】車両の走行中に認識された障害物について収集された２フレームの点群の中心点を確定するステップと、確定された２つの中心点に基づいて近似曲線を取得するステップと、近似曲線に基づいて障害物の移動速度を確定するステップと、障害物の移動速度、車両の走行速度、及び障害物と車両の間の距離に基づいて、車両が障害物と衝突するか否かを予測するステップと、車両が障害物と衝突すると予測されたことに応じて、車両を障害物との衝突を回避するように制御するための制御情報を車両に送信するステップと、を含む。【選択図】図２

Description

本開示の実施形態は、コンピュータ技術分野に関し、特に、車両を制御するための方法及び装置に関する。
自動運転の応用シーンでは、ライダーを用いて道路における障害物を感知することができる。ライダーによって取得された点群による障害物検出・識別では、通常、点群の中心点を障害物の中心点として、障害物の運動軌跡や運動速度を解析する。実際の応用では、歩行者や動物などの軟体障害物は、運動中に横向き、振向き、四肢が大きく揺れるなど姿勢が変化するため、このような軟体障害物に対応する点群の中心点は、姿勢の変化に応じて小幅に変動することがある。障害物の中心点の変動は、予測された障害物の運動軌跡と運動速度のずれを招く。これらのずれは自動運転車両の正常な走行に影響を与えることがある。
本開示の実施形態は、車両を制御するための方法及び装置を提案する。
第１態様において、本開示の実施形態は、車両を制御するための方法であって、車両の走行中に認識された障害物について収集された少なくとも２フレームの点群における点群の中心点を確定するステップと、確定された少なくとも２つの中心点に基づいてカーブフィッティングを行って近似曲線を取得するステップと、上記近似曲線に基づいて上記障害物の移動速度を確定するステップと、上記障害物の移動速度、上記車両の走行速度、及び上記障害物と上記車両の間の距離に基づいて、上記車両が現在の速度で走行し続けると上記障害物と衝突するか否かを予測するステップと、上記車両が現在の速度で走行し続けると上記障害物と衝突すると予測されたことに応じて、上記障害物との衝突を回避するように上記車両を制御するための制御情報を上記車両に送信するステップと、を含むことを特徴とする、車両を制御するための方法を提供する。
いくつかの実施形態において、上記方法は、上記車両が現在の速度で走行し続けると上記障害物と衝突することがないと予測されたことに応じて、現在の走行速度で走行し続けるように上記車両を制御するステップをさらに含む。
いくつかの実施形態において、上記近似曲線に基づいて、上記障害物の移動速度を確定するステップは、上記近似曲線の弧長に基づいて上記近似曲線を分割し、上記近似曲線を少なくとも１つの曲線セグメントに分割するステップと、上記近似曲線の終点座標と終点前の分割点の座標とに基づいて、上記障害物の速度を確定するステップと、を含む。
いくつかの実施形態において、上記障害物の移動速度、上記車両の走行速度、及び上記障害物と上記車両の間の距離に基づいて、上記車両が現在の速度で走行し続けると上記障害物と衝突するか否かを予測するステップは、上記障害物の移動速度と上記車両の走行速度のそれぞれのＸ軸における速度成分に基づいて、上記障害物と上記車両のＸ軸における第１の相対速度を確定するステップと、上記障害物の移動速度と上記車両の走行速度のそれぞれのＹ軸における速度成分に基づいて、上記障害物と上記車両のＹ軸における第２の相対速度を確定するステップと、Ｘ軸における上記障害物から上記車両までの距離をＸ軸距離とし、上記Ｘ軸距離と上記第１の相対速度との比を計算し、第１の時間を取得するステップと、Ｙ軸における上記障害物から上記車両までの距離をＹ軸距離とし、上記Ｙ軸距離と上記第２の相対速度との比を計算し、第２の時間を取得するステップと、上記第１の時間と上記第２の時間との差が予め設定された時間間隔よりも小さいと判断されたことに応じて、上記車両が現在の速度で走行し続けると上記障害物と衝突すると予測するステップと、を含む。
いくつかの実施形態において、上記確定された少なくとも２つの中心点に基づいてカーブフィッティングを行って近似曲線を取得するステップは、確定された少なくとも２つの中心点についてＢ-スプラインカーブフィッティングを行い、Ｂ-スプライン曲線を取得するステップを含む。
第２態様において、本開示の実施形態は、車両を制御するための装置であって、車両の走行中に認識された障害物について収集された少なくとも２フレームの点群における点群の中心点を確定するように構成された第１の確定ユニットと、確定された少なくとも２つの中心点に基づいてカーブフィッティングを行って近似曲線を取得するように構成されたフィッティングユニットと、上記近似曲線に基づいて、上記障害物の移動速度を確定するように構成された第２の確定ユニットと、上記障害物の移動速度、上記車両の走行速度、及び上記障害物と上記車両の間の距離に基づいて、上記車両が現在の速度で走行し続けると上記障害物と衝突するか否かを予測するように構成された予測ユニットと、上記車両が現在の速度で走行し続けると上記障害物と衝突すると予測されたことに応じて、上記障害物との衝突を回避するように上記車両を制御するための制御情報を上記車両に送信するように構成された第１の制御ユニットと、を含むことを特徴とする車両を制御するための装置を提供する。
いくつかの実施形態において、上記装置は、上記車両が現在の速度で走行し続けると上記障害物と衝突することがないと予測されたことに応じて、現在の走行速度で走行し続けるように上記車両を制御するように構成された第２の制御ユニットをさらに含む。
いくつかの実施形態において、上記第２の確定ユニットはさらに、上記近似曲線の弧長に基づいて上記近似曲線を分割し、上記近似曲線を少なくとも１つの曲線セグメントに分割し、上記近似曲線の終点座標と終点前の分割点の座標とに基づいて、上記障害物の速度を確定するように構成された。
いくつかの実施形態において、上記予測ユニットはさらに、上記障害物の移動速度と上記車両の走行速度のそれぞれのＸ軸における速度成分に基づいて、上記障害物と上記車両のＸ軸における第１の相対速度を確定し、上記障害物の移動速度と上記車両の走行速度のそれぞれのＹ軸における速度成分に基づいて、上記障害物と上記車両のＹ軸における第２の相対速度を確定し、Ｘ軸における上記障害物から上記車両までの距離をＸ軸距離とし、上記Ｘ軸距離と上記第１の相対速度との比を計算し、第１の時間を取得し、Ｙ軸における上記障害物から上記車両までの距離をＹ軸距離とし、上記Ｙ軸距離と上記第２の相対速度との比を計算し、第２の時間を取得し、上記第１の時間と上記第２の時間との差が予め設定された時間間隔よりも小さいと判断されたことに応じて、上記車両が現在の速度で走行し続けると上記障害物と衝突すると予測するように構成される。
いくつかの実施形態において、上記フィッティングユニットはさらに、確定された少なくとも２つの中心点についてＢ-スプラインカーブフィッティングを行ってＢ-スプライン曲線を取得するように構成される。
第３態様において、本開示の実施形態は、１つ又は複数のプロセッサと、１つ又は複数のプログラムが記憶されている記憶装置と、を含み、上記１つ又は複数のプログラムが上記１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、上記１つ又は複数のプロセッサが第１態様に記載の方法を実施する機器を提供する。
第４態様において、本開示の実施形態は、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ可読媒体であって、上記プログラムがプロセッサによって実行されると、第１態様に記載の方法を実施するコンピュータ可読媒体を提供する。
本開示の実施形態で提供される車両を制御するための方法及び装置は、まず、車両走行中に認識された障害物について収集された少なくとも２フレームの点群における点群の中心点を確定する。その後、確定された少なくとも２つの中心点に基づいてカーブフィッティングを行い、近似曲線を取得する。次に、近似曲線に基づいて、障害物の移動速度を確定する。最後に、障害物の移動速度、車両の走行速度、及び障害物と車両の間の距離から、車両が現在の速度で走行し続けると障害物と衝突するか否かを予測する。車両が現在の速度で走行し続けると障害物と衝突すると予測されたことに応じて、障害物との衝突を回避するように車両を制御するための制御情報を車両に送信する。本実施形態では、近似曲線で障害物の移動速度を確定することにより、障害物の形態変化による中心点の変動による影響を小さくすることができ、確定された障害物の移動速度をより正確にすることができ、障害物の形態変化による自動運転車両の正常な走行への影響を小さくし、車両運転の安全性を向上させることができる。
以下の図面を参照して作成された非限定的な実施形態の詳細な説明を読むことによって、本開示の他の特徴、目的、及び利点はより明らかになるであろう。
本開示の一実施形態が適用できる例示的なシステムアーキテクチャである。 本開示に係る車両を制御するための方法の一実施形態のフローチャートである。 本開示に係る車両を制御するための方法の一応用シーンの概略図である。 本開示に係る車両を制御するための方法の別の実施形態のフローチャートである。 本開示に係る車両を制御するための装置の一実施形態を示す概略構成図である。 本開示の実施形態を実施するための電子機器に適するコンピュータシステムを示す概略構成図である。
以下、図面及び実施形態を参照しながら、本開示についてさらに詳細に説明する。本明細書で説明される具体的な実施形態は、関連発明を説明するためにのみ使用され、その発明を限定するものではないことを理解されたい。また、説明を容易にするために、関連発明に係る部分のみを図面に示している。
なお、競合しないことを前提に、本開示の実施形態及び実施形態における特徴を相互に組み合わせることができる。以下、本開示について図面を参照し、実施形態に関連して詳細に説明する。
図１は、本開示の実施形態が適用できる車両を制御するための方法又は車両を制御するための装置の例示的なシステムアーキテクチャ１００を示す。
図１に示すように、システムアーキテクチャ１００は、車両１０１,１０２,１０３、ネットワーク１０４、及びサーバ１０５を含むことができる。ネットワーク１０４は、車両１０１,１０２,１０３とサーバ１０５との間に通信リンクを提供する媒体として使用される。ネットワーク１０４は、有線、無線通信リンク、又は光ファイバケーブルなどの様々な接続タイプを含むことができる。
車両１０１,１０２,１０３は、ネットワーク１０４を介してサーバ１０５と対話して、メッセージなどを受信又は送信することができる。車両１０１,１０２,１０３には、画像取得装置、両眼カメラ、センサー、ライダーなど、様々な情報収集装置が搭載されることが可能である。上記情報収集装置は、車両１０１,１０２,１０３の車内外環境情報を収集するために使用することができる。車両１０１,１０２,１０３にはさらに車載知能脳(図示せず)も搭載されることが可能である。車載知能脳は、上記の情報収集装置から収集された情報を受信し、情報を解析するなどの処理を行い、その後、処理結果に応じて、車両１０１,１０２,１０３を制御して対応操作(例えば、走行継続、緊急停止など)を行わせることができる。車両１０１,１０２,１０３は自動運転モードを含む車両であり得る。完全に自動運転する車両も、自動運転モードに切り替えることができる車両も含まれる。
車両１０１,１０２,１０３は、大型乗用車、牽引車、都市バス、中型乗用車、大型トラック、軽自動車などを含むが、これらに限られない様々な種類の車両であり得る。
サーバ１０５は、車両１０１,１０２,１０３から送信された情報を処理するバックエンドサーバなど、様々なサービスを提供するサーバであり得る。バックエンドサーバは、受信した情報について各種の分析処理を行うことができ、処理結果に応じて車両１０１,１０２,１０３に制御情報を送信し、車両１０１,１０２,１０３を制御することができる。
なお、サーバ１０５はハードウェアであってもよく、ソフトウェアであってもよい。サーバ１０５がハードウェアである場合、複数のサーバからなる分散サーバクラスタとして実施することもできれば、単一のサーバとして実施することもできる。サーバ１０５がソフトウェアである場合、複数のソフトウェア又はソフトウェアモジュール(例えば、分散サービスを提供するために使用される)として実施することもできれば、単一のソフトウェア又はソフトウェアモジュールとして実施することもできる。ここでは具体的な限定はしない。
図１の車両、ネットワーク、及びサーバの数は概略的なものにすぎないことを理解されたい。実施の必要に応じて、任意の数の車両、ネットワーク、サーバを有することができる。
なお、本出願の実施形態で提供される車両を制御するための方法は、車両１０１,１０２,１０３に搭載された車載知能脳によって実行されてもよく、サーバ１０５によって実行されてもよい。したがって、車両を制御するための装置は、車両１０１,１０２,１０３に搭載された車載知能脳に設置されてもよく、サーバ１０５に設置されてもよい。
次に、本開示に係る車両を制御するための方法の一実施形態のフロー２００が示されている図２を参照する。この車両を制御するための方法は、以下のステップを含む。
ステップ２０１：車両走行中に認識された障害物について収集された少なくとも２フレームの点群における点群の中心点を確定する。
本実施形態では、車両を制御するための方法の実行主体(例えば、図１に示す車両１０１,１０２,１０３の車載知能脳又は１０５サーバ)は、有線接続方式又は無線接続方式により、車両の走行中に収集された点群を取得し、収集された各フレームの点群から障害物の点群を認識することができる。ここで、障害物の点群とは、障害物を記述するための点データからなる点群を指すことができる。
実際、車両にライダーセンサーを搭載することができる。これにより、車両の走行中にライダーセンサーは車両周辺環境における物体の点群をリアルタイムで収集することができる。点群には複数の点データが含まれており、各点データは３次元座標を含むことができる。一般に、点データの３次元座標は、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸上の情報を含むことができる。実行主体は、ライダーセンサーによって収集された点群をリアルタイムで受信し、受信した各フレームの点群について障害物の識別及び追跡を行い、点群のうちのどの点データが障害物の記述に使用され、どの点データが非障害物(例えば、走行可能領域)の記述に使用されるか、及び異なるフレームの点群データのうちどの点データが同一の障害物の記述に使用されるかを識別することができる。ここで、障害物は木、警告板、交通標識、歩行者、動物、車両などを含むが、これらに限られない。
ここで、実行主体は、車両走行中に識別された障害物について収集された少なくとも２フレームの点群における各フレームの点群の中心点を確定することができる。ここで、上記の少なくとも２フレームの点群とは、現在の収集時刻及び現在の収集時刻前の少なくとも１つの収集時刻に連続して収集された少なくとも２フレームの点群を指すことができる。具体的には、実行主体は、現在の収集時刻に収集された障害物の点群の中心点を確定することができる。さらに、実行主体は、現在の収集時刻前の少なくとも１つの収集時刻に収集された障害物の各フレームの点群の中心点を確定し、少なくとも２つの中心点を取得することができる。一例として、障害物の１つのフレームの点群の中心点を確定する場合、障害物の点群に含まれる複数の点データの座標の平均値を計算し、計算結果を障害物のそのフレームの点群の中心点とすることができる。
ステップ２０２：確定された少なくとも２つの中心点に基づいてカーブフィッティングを行って近似曲線を取得する。
本実施形態では、実行主体は、様々なカーブフィッティング方式を採用し、ステップ２０１で確定された少なくとも２つの中心点に基づいてカーブフィッティングを行い、近似曲線を取得することができる。例えば、最小二乗法を用いてカーブフィッティングを行うことができる。実際、車両の走行に影響を与える障害物は地上に出現する障害物であることが多いが、地上の障害物の運動中における障害物の点群のＺ軸における変化は通常、車両の走行に影響しない。したがって、少なくとも２つの中心点についてカーブフィッティングを行うにあたって、中心点のＺ軸におけるデータは考慮しなくてもよい。一例として、上記の少なくとも２つの中心点のうちの各中心点のＸ軸及びＹ軸におけるデータを用いてカーブフィッティングを行うことにより、２次元の近似曲線を取得することができる。ここで、取得された近似曲線の始点及び終点は、それぞれ上記の少なくとも２つの中心点のうちの第１の中心点及び最後の中心点である。第１の中心点及び最後の中心点以外の中心点は、近似曲線の両側に略均一に分布することができる。上記の少なくとも２つの中心点の並び順は、対応する障害物の点群の収集時刻の早い順に確定することができる。
本実施形態のいくつかのオプションの実施方法では、上記ステップ２０２は具体的に、確定された少なくとも２つの中心点についてＢ-スプラインカーブフィッティングを行い、Ｂ-スプライン曲線を取得することを含むことができる。
本実施方法では、実行主体は、確定された少なくとも２つの中心点についてＢ-スプラインカーブフィッティングを行い、近似曲線としてＢ-スプライン曲線を取得することができる。Ｂ-スプライン曲線はベゼル（Ｂｅｚｉｅｒ）曲線に基づいた曲線である。実際、大量の軟体障害物(歩行者、動物など)の運動プロセスにおける点群の中心点の変化規則に対する研究を通じて、Ｂ-スプライン曲線がより障害物の真実な運動規則に符合することが発見された。したがって、確定された少なくとも２つの中心点についてＢ-スプラインカーブフィッティングを行うことで、取得された近似曲線をより正確にすることができ、予測された障害物の移動速度をより正確にすることができる。
ステップ２０３：近似曲線に基づいて、障害物の移動速度を確定する。
本実施形態では、実行主体は、様々な方法で近似曲線に基づいて、上述した障害物の移動速度を確定することができる。ここで、移動速度は、速度と方向を含むことができる。
本実施形態のいくつかのオプションの実施方法では、上記ステップ２０３は、具体的には次のように行うことができる。
まず、近似曲線の弧長に基づいて近似曲線を分割し、近似曲線を少なくとも１つの曲線セグメントに分割する。
本実施形態では、実行主体は、ステップ２０２で取得された近似曲線の弧長に基づいて近似曲線を分割し、挿入された分割点に基づいて近似曲線を少なくとも１つの曲線セグメントに分割することができる。ここで、分割された少なくとも１つの曲線セグメントは、等長の曲線セグメントであり得る。ここで、分割された曲線セグメントの数は、上記の少なくとも２つの中心点に含まれる中心点の数に応じて確定することができる。例えば、分割された曲線セグメントの数は、Ｎ−１とすることができ、ただし、Ｎは中心点の数を表す。また、挿入された分割点の数はＮ−２とすることができる。
そして、近似曲線の終点座標と終点前の分割点の座標に基づいて、障害物の速度を確定する。
本実施方法では、実行主体は、各分割点の座標を確定し、近似曲線の終点座標と終点前の分割点の座標に基づいて、障害物の速度を確定することができる。ここで、障害物の速度は速さと方向を含むことができる。具体的には、実行主体は以下の式により障害物の速度を確定することができる。
Figure 2021060964
ここで、vxはＸ軸における障害物の速度成分を表し、x終は近似曲線の終点のＸ軸における座標値を表し、x前は終点前の分割点のＸ軸における座標値を表し、vyは障害物のＹ軸における速度成分を表し、y終は近似曲線の終点のＹ軸における座標値を表し、y前は終点前の分割点のＹ軸における座標値を表す。△tは終点と終点前の分割点との間の曲線セグメントに対応する時間間隔を表す。分割して取得された各曲線セグメントは等長の曲線セグメントであるため、各曲線セグメントに対応する時間間隔は等しい。
ステップ２０４：障害物の移動速度、車両の走行速度、及び障害物と車両の間の距離に基づいて、車両が現在の速度で走行し続けると障害物と衝突するか否かを予測する。
本実施形態では、実行主体は、前記障害物の移動速度、前記車両の現在の走行速度、並びに前記障害物と前記車両の間のＸ軸及びＹ軸における距離に基づいて、前記車両が現在の走行速度で走行し続けると前記障害物と衝突するか否かを予測することができる。ここで、車両の走行速度は速さと方向を含むことができる。一例として、実行主体は、車両と障害物との衝突可能性を様々な方法で予測することができる。例えば、実行主体は、まず、障害物の移動速度と車両の走行速度とに基づいて、障害物と車両の移動軌跡を確定することができる。その後、障害物と車両の運動軌跡の交点の対応する位置を判断する。そして、障害物と車両がそれぞれその位置に到着するときの時間を計算する。最後に、取得された２つの時間の差に基づいて、車両が障害物と衝突するか否かを予測する。実際、２つの時間の差が小さいほど、障害物と車両が衝突する可能性が高いことを示す。
本実施形態のいくつかのオプションの実施方法では、上記ステップ２０４は、具体的には次のように行うことができる。
まず、障害物の移動速度と車両の走行速度のそれぞれのＸ軸における速度成分に基づいて、障害物と車両のＸ軸における第１の相対速度を確定する。
本実施方法では、実行主体は、障害物の移動速度のＸ軸における速度成分と、車両の現在の走行速度のＸ軸における速度成分とに基づいて、障害物と車両のＸ軸における第１の相対速度を確定することができる。
次に、障害物の移動速度と車両の走行速度のそれぞれのＹ軸における速度成分に基づいて、障害物と車両のＹ軸における第２の相対速度を確定する。
本実施方法では、実行主体は、障害物の移動速度のＹ軸における速度成分と、車両の現在の走行速度のＹ軸における速度成分とに基づいて、障害物と車両のＹ軸における第２の相対速度を確定することができる。
さらに、障害物と車両の間のＸ軸における距離をＸ軸距離とし、Ｘ軸距離と第１の相対速度との比を計算し、第１の時間を取得する。
本実施方法では、実行主体は、障害物と車両の間のＸ軸における距離をＸ軸距離とすることができる。その後、実行主体は、Ｘ軸距離と第１の相対速度との比を計算し、第１の時間を取得することができる。
そして、障害物と車両の間のＹ軸における距離をＹ軸距離とし、Ｙ軸距離と第２の相対速度との比を計算し、第２の時間を取得する。
本実施方法では、実行主体は、障害物と車両の間のＹ軸における距離をＹ軸距離とすることができる。その後、実行主体は、Ｙ軸距離と第２の相対速度との比を計算し、第２の時間を取得することができる。
最後に、第１の時間と第２の時間の差が予め設定された時間間隔よりも小さいと判断されたことに応じて、車両が現在の速度で走行し続けると障害物と衝突すると予測される。
本実施方法では、実行主体は、上記第１の時間と上記第２の時間の差が予め設定された時間間隔よりも小さいか否かを判断することができる。小さい場合、車両が現在の速度で走行し続けると障害物と衝突すると予測される。ここで、上記時間間隔は、実際の必要に応じて設定することができ、例えば、車体の長さ、幅、及び現在の走行速度に応じて確定することができる。
ステップ２０５：車両が現在の速度で走行し続けると障害物と衝突すると予測されたことに応じて、制御情報を車両に送信する。
本実施形態では、車両が現在の速度で走行し続けると上記障害物と衝突すると予測された場合、実行主体は車両に制御情報を送信することができる。ここで、上記制御情報は、障害物との衝突を回避するように車両を制御することができる。例えば、上記の制御情報は、車両に走行を停止させるか、または障害物を回避して走行させるかを制御することができる。
次に、本実施形態に係る車両を制御するための方法の一応用シーンの概略図が示されている図３を参照する。図３の応用シーンでは、車両３０１内の車載知能脳(図示せず)は、まず、車両３０１の走行中に識別された障害物３０２について収集された少なくとも２フレームの点群における点群の中心点を確定する。次に、車載知能脳は、確定された少なくとも２つの中心点に基づいてカーブフィッティングを行い、近似曲線を取得する。その後、車載知能脳は、近似曲線に基づいて、障害物３０２の移動速度を確定する。そして、車載知能脳は、障害物３０２の移動速度、車両３０１の走行速度、及び障害物３０２と車両３０１の間の距離に基づいて、車両３０１が現在の速度で走行し続けると障害物３０２と衝突するか否かを予測する。車両３０１が現在の速度で走行し続けると障害物３０２と衝突すると予測された場合、車両３０１に制御情報を送信する。ここで、制御情報は、車両３０１と障害物３０２との衝突を回避するように車両３０１を制御するために使用される。
本開示の上記実施形態で提供される方法は、まず、車両走行中に識別された障害物について収集された少なくとも２フレームの点群における点群の中心点を確定する。その後、確定された中心点に基づいて近似曲線を取得し、近似曲線に基づいて障害物の移動速度を確定する。本実施形態では、近似曲線に基づいて障害物の移動速度を確定することにより、障害物の形態変化による中心点の変動による影響を小さくすることができ、障害物の移動速度をより正確に確定することができ、障害物の形態変化による自動運転車両の正常な走行への影響を小さくし、車両運転の安全性を向上させることができる。
さらに、車両を制御するための方法の別の実施形態のフロー４００が示されている図４を参照する。この車両を制御するための方法のフロー４００は、以下のステップを含む。
ステップ４０１：車両走行中に認識された障害物について収集された少なくとも２フレームの点群における点群の中心点を確定する。
本実施形態では、ステップ４０１は、図２に示す実施形態のステップ２０１と同様であり、ここでは省略する。
ステップ４０２：確定された少なくとも２つの中心点に基づいてカーブフィッティングを行い、近似曲線を取得する。
本実施形態では、ステップ４０２は、図２に示す実施形態のステップ２０２と同様であり、ここでは省略する。
ステップ４０３：近似曲線に基づいて、障害物の移動速度を確定する。
本実施形態では、ステップ４０３は、図２に示す実施形態のステップ２０３と同様であり、ここでは省略する。
ステップ４０４：障害物の移動速度、車両の走行速度、及び障害物と車両の間の距離に基づいて、車両が現在の速度で走行し続けると障害物と衝突するか否かを予測する。
本実施形態では、ステップ４０４は、図２に示す実施形態のステップ２０４と同様であり、ここでは省略する。
ステップ４０５：車両が現在の速度で走行し続けると障害物と衝突すると予測されたことに応じて、制御情報を車両に送信する。
本実施形態では、ステップ４０５は、図２に示す実施形態のステップ２０５と同様であり、ここでは省略する。
ステップ４０６：車両が現在の速度で走行し続けると障害物と衝突することがないと予測されたことに応じて、現在の走行速度で走行し続けるように車両を制御する。
本実施形態では、車両が現在の速度で走行し続けると上記障害物と衝突することがないと予測された場合、実行主体は、車両を現在の走行速度で走行し続けるように制御することができる。
図４から分かるように、本実施形態における車両を制御するための方法のフロー４００は、図２に対応する実施形態と比較して、車両が現在の速度で走行し続けると障害物と衝突することがないと予測された場合、車両を現在の走行速度で走行し続けるように制御するステップを強調している。これにより、本実施形態で説明した技術的解決手段は、障害物の形態変化による自動運転車両の正常な走行への影響を小さくするとともに、車両の正常な走行を確保することができる。
さらに図５を参照されたい。上記各図に示す方法の実施として、本開示は車両を制御するための装置の一実施形態を提供する。この装置の実施形態は図２に示す方法の実施形態に対応しており、具体的に様々な電子機器に適用することができる。
図５に示すように、本実施形態に係る車両を制御するための装置５００は、第１の確定ユニット５０１、フィッティングユニット５０２、第２の確定ユニット５０３、予測ユニット５０４、及び第１の制御ユニット５０５を備える。ここで、第１の確定ユニット５０１は、車両走行中に識別された障害物について収集された少なくとも２フレームの点群における点群の中心点を確定するように構成され、フィッティングユニット５０２は、確定された少なくとも２つの中心点に基づいてカーブフィッティングを行い、近似曲線を取得するように構成され、第２の確定ユニット５０３は、上記近似曲線に基づいて、前記障害物の移動速度を確定するように構成され、予測ユニット５０４は、前記障害物の移動速度、前記車両の走行速度、及び前記障害物と前記車両の間の距離に基づいて、前記車両が現在の速度で走行し続けると前記障害物と衝突するか否かを予測するように構成され、第１の制御ユニット５０５は、前記車両が現在の速度で走行し続けると前記障害物と衝突すると予測されたことに応じて、前記車両を前記障害物との衝突を回避するように制御するための制御情報を前記車両に送信するように構成されている。
本実施形態では、車両を制御するための装置５００の第１の確定ユニット５０１、フィッティングユニット５０２、第２の確定ユニット５０３、予測ユニット５０４、及び第１の制御ユニット５０５の具体的な処理及びそれに伴う技術的効果は、それぞれ図２の対応する実施形態におけるステップ２０１、ステップ２０２、ステップ２０３、ステップ２０４、及びステップ２０５に関する説明を参照すればよい。ここでは省略する。
本実施形態のいくつかのオプションの実施方法では、上記装置５００はさらに、前記車両が現在の速度で走行し続けると上記障害物と衝突することがないと予測されたことに応答して、前記車両を現在の走行速度で走行し続けるように制御するように構成された第２の制御ユニット(図示せず)を備える。
本実施形態のいくつかのオプションの実施方法では、上記第２の確定ユニット５０３はさらに、前記近似曲線の弧長に基づいて前記近似曲線を分割し、前記近似曲線を少なくとも１つの曲線セグメントに分割し、前記近似曲線の終点座標と終点前の分割点の座標とに基づいて、前記障害物の速度を確定するように構成されている。
本実施形態のいくつかのオプションの実施方法では、上記予測ユニット５０４はさらに、前記障害物の移動速度と前記車両の走行速度のそれぞれのＸ軸における速度成分に基づいて、前記障害物と前記車両のＸ軸における第１の相対速度を確定し、前記障害物の移動速度と前記車両の走行速度のそれぞれのＹ軸における速度成分に基づいて、前記障害物と前記車両のＹ軸における第２の相対速度を確定し、前記障害物と前記車両の間のＸ軸における距離をＸ軸距離とし、前記Ｘ軸距離と前記第１の相対速度との比を計算し、第１の時間を取得し、前記障害物と前記車両の間のＹ軸における距離をＹ軸距離とし、前記Ｙ軸距離と前記第２の相対速度との比を計算し、第２の時間を取得し、前記第１の時間と前記第２の時間との差が予め設定された時間間隔よりも小さいと判断されたことに応じて、前記車両が現在の速度で走行し続けると前記障害物と衝突することを予測するように構成されている。
本実施形態のいくつかのオプションの実施方法では、上記フィッティングユニット５０２はさらに、確定された少なくとも２つの中心点についてＢ-スプラインカーブフィッティングを行い、Ｂ-スプライン曲線を取得するように構成されている。
次に、図６を参照すると、本開示の実施形態を実施するのに適する電子機器(例えば、図１のサーバや車両１０１,１０２,１０３に搭載された車載知能脳)６００の概略構成図が示されている。図６に示す電子機器は一例にすぎず、本開示の実施形態の機能及び使用範囲にはいかなる制限も与えない。
図６に示すように、電子機器６００は、読み取り専用メモリ(ＲОＭ)６０２に記憶されているプログラム、又は記憶装置６０８からランダムアクセスメモリ(ＲＡＭ)６０３にロードされたプログラムに応じて様々な適切な動作及び処理を実行する処理装置(例えば、ＣＰＵ、グラフィックスプロセッサなど)６０１を含むことができる。ＲＡＭ６０３には、電子機器６００の動作に必要な各種のプログラム及びデータも記憶されている。処理装置６０１、ＲОＭ６０２及びＲＡＭ６０３は、バス６０４を介して互いに接続されている。バス６０４には、入出力(Ｉ／Ｏ)インターフェース６０５も接続されている。
一般に、タッチスクリーン、タッチパッド、キーボード、マウス、カメラ、マイク、加速度計、ジャイロスコープなどの入力装置６０６、液晶ディスプレイ(ＬＣＤ)、スピーカ、バイブレータなどの出力装置６０７、テープ、ハードディスクなどの記憶装置６０８、及び通信装置６０９は、Ｉ／Ｏインターフェース６０５に接続することができる。通信装置６０９は、データを交換するために、電子機器６００が他の装置と無線又は有線通信を行うことを可能にすることができる。図６は、様々な装置を有する電子機器６００を示しているが、図示した全ての装置を実施又は備えることが要求されていないことを理解されたい。代替的に、より多く又はより少ない装置を実施又は備えることができる。図６に示す各ブロックは、１つの装置を表してもよく、必要に応じて複数の装置を代表してもよい。
特に、本開示の実施形態によれば、フローチャートを参照して上述したプロセスは、コンピュータソフトウェアプログラムとして実施されることが可能である。例えば、本開示の実施形態は、フローチャートに示された方法を実行するためのプログラムコードを含む、コンピュータ可読媒体上に担持されたコンピュータプログラム製品を含む。このような実施形態では、コンピュータプログラムは、通信装置６０９を介してネットワークからダウンロードされインストールされたり、記憶装置６０８からインストールされたり、ＲОＭ ６０２からインストールされたりすることができる。このコンピュータプログラムが処理装置６０１によって実行されると、本開示の実施形態の方法に限定された上記機能が実行される。
なお、本開示の実施形態で説明したコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体若しくはコンピュータ可読記憶媒体、又は上記２つの任意の組み合わせであり得る。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電気、磁気、光、電磁、赤外線、又は半導体のシステム、装置若しくはデバイス、又は以上の任意の組み合わせであり得るが、これらに限られない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例は、１本又は複数本のリード線を有する電気的に接続された携帯型コンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ(ＲＡＭ)、読み取り専用メモリ(ＲОＭ)、消去可能プログラマブル読取り専用メモリ(ＥＰＲОＭ又はフラッシュメモリ)、光ファイバ、携帯型コンパクトディスク読取り専用メモリ(ＣＤ−ＲОＭ)、光記憶装置、磁気記憶装置、又は上記の任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限られない。本開示の実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行システム、装置又はデバイスによって使用されることもそれらに結合して使用されることも可能なプログラムを含む又は記憶する任意の有形の媒体であり得る。本開示の実施形態では、コンピュータ可読信号媒体は、ベースバンド内において又はキャリアの一部として伝播された、コンピュータ可読プログラムコードを搬送しているデータ信号を含んでもよい。このような伝播されたデータ信号は、電磁信号、光信号、又は上述の任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限られない様々な形態を採用することができる。コンピュータ可読信号媒体はまた、コンピュータ可読記憶媒体以外の任意のコンピュータ可読媒体であってもよい。このコンピュータ可読信号媒体は、命令実行システム、装置又はデバイスによって使用されることもそれらに結合して使用されることも可能なプログラムを送信、伝播又は伝送することができる。コンピュータ可読媒体に含まれているプログラムコードは、電線、光ケーブル、ＲＦ(無線周波数)など、又は上記の任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限られない任意の適切な媒体で伝送することができる。
前記コンピュータ可読媒体は、前記電子機器に含まれるものであってもよく、個別に存在しており、該電子機器に組み込まれていないものであってもよい。前記コンピュータ可読媒体は、１つ又は複数のプログラムを記憶しており、前記１つ又は複数のプログラムが該電子機器によって実行されると、該電子機器は、車両走行中に識別された障害物について収集された少なくとも２フレームの点群における点群の中心点を確定し、確定された少なくとも２つの中心点に基づいてカーブフィッティングを行い、近似曲線を取得し、前記近似曲線に基づいて、前記障害物の移動速度を確定し、前記障害物の移動速度、前記車両の走行速度、及び前記障害物と前記車両の間の距離に基づいて、前記車両が現在の速度で走行し続けると前記障害物と衝突するか否かを予測し、前記車両が現在の速度で走行し続けると前記障害物と衝突すると予測されたことに応じて、前記車両を前記障害物との衝突を回避するように制御する制御情報を前記車両に送信する。
本開示の実施形態の動作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、１つまたは複数のプログラミング言語、またはそれらの組み合わせで書くことができる。プログラミング言語は、Ｊａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語や、「Ｃ」言語または類似するプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む。プログラムコードは、完全にユーザのコンピュータ上で実行されることも、部分的にユーザのコンピュータ上で実行されることも、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして実行されることも、部分的にユーザのコンピュータ上で実行されながら部分的にリモートコンピュータ上で実行されることも、または完全にリモートコンピュータまたはサーバ上で実行されることも可能である。リモートコンピュータの場合、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意の種類のネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されることができる。または、外部のコンピュータに接続されることができる（例えば、インターネットサービスプロバイダーによるインターネット経由で接続される）。
添付図面のうちのフローチャートおよびブロック図は、本開示の様々な実施形態に係るシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品の実施可能なアーキテクチャ、機能、および動作を示している。ここで、フローチャートまたはブロック図における各ブロックは、モジュール、プログラムセグメント、またはコードの一部を表すことができる。該モジュール、プログラムセグメント、またはコードの一部は、指定されたロジック関数を実施するための１つまたは複数の実行可能な命令を含む。また、いくつかの代替的な実施形態では、ブロックに記載されている機能は、図面に示されているものとは異なる順序で発生する場合があることにも留意されたい。例えば、連続して表されている２つのブロックは、実際にほぼ並行して実行されてもよく、時には逆の順序で実行されてもよい。これは関連する機能によって決まる。また、ブロック図および/またはフローチャートにおける各ブロック、およびブロック図および/またはフローチャートにおけるブロックの組み合わせは、指定された機能または動作を実行する専用のハードウェアベースのシステムで実施することも、または専用のハードウェアとコンピュータの命令の組み合わせで実施することも可能であることに留意されたい。
本出願の実施形態において説明されたユニットは、ソフトウェアまたはハードウェアによって実施され得る。説明されたユニットはプロセッサに内蔵されてもよい。例えば、「第１の確定ユニット、フィッティングユニット、第２の確定ユニット、予測ユニット、及び第１の制御ユニットを含むプロセッサ」と説明されることができる。ここで、これらのユニットの名称は、ユニット自体に対する制限を構成しない場合がある。例えば、フィッティングユニットは、「確定された少なくとも２つの中心点に基づいてカーブフィッティングを行い、近似曲線を取得するユニット」と説明されることもできる。
上記の説明は、あくまでも本開示の好ましい実施形態および応用技術原理の説明にすぎない。本開示に係る発明の範囲は、上記の技術的特徴の特定の組み合わせによって形成された技術的解決手段に限定されず、上記の発明の構想から逸脱しない範囲で上記の技術的特徴またはその同等の技術的特徴の任意の組み合わせによって形成されたその他の技術的解決手段、例えば、上記の特徴と本開示に開示された同様の機能を有する技術的特徴（それだけに限定されない）とが相互に代替することによって形成された技術的解決手段もカバーしていることを当業者は理解すべきである。

Claims (12)

  1. 車両の走行中に認識された障害物について収集された少なくとも２フレームの点群における点群の中心点を確定するステップと、
    確定された少なくとも２つの中心点に基づいてカーブフィッティングを行って近似曲線を取得するステップと、
    前記近似曲線に基づいて前記障害物の移動速度を確定するステップと、
    前記障害物の移動速度、前記車両の走行速度、及び前記障害物と前記車両の間の距離に基づいて、前記車両が現在の速度で走行し続けると前記障害物と衝突するか否かを予測するステップと、
    前記車両が現在の速度で走行し続けると前記障害物と衝突すると予測されたことに応じて、前記車両を前記障害物との衝突を回避するように制御するための制御情報を前記車両に送信するステップと、を含むことを特徴とする、車両を制御するための方法。
  2. 前記方法は、前記車両が現在の速度で走行し続けると前記障害物と衝突することがないと予測されたことに応じて、前記車両を現在の走行速度で走行し続けるように制御するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
  3. 前記近似曲線に基づいて、前記障害物の移動速度を確定するステップは、
    前記近似曲線の弧長に基づいて前記近似曲線を分割し、前記近似曲線を少なくとも１つの曲線セグメントに分割するステップと、
    前記近似曲線の終点座標と終点前の分割点の座標とに基づいて、前記障害物の速度を確定するステップと、を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
  4. 前記障害物の移動速度、前記車両の走行速度、及び前記障害物と前記車両の間の距離に基づいて、前記車両が現在の速度で走行し続けると前記障害物と衝突するか否かを予測するステップは、
    前記障害物の移動速度と前記車両の走行速度のそれぞれのＸ軸における速度成分に基づいて、前記障害物と前記車両のＸ軸における第１の相対速度を確定するステップと、
    前記障害物の移動速度と前記車両の走行速度のそれぞれのＹ軸における速度成分に基づいて、前記障害物と前記車両のＹ軸における第２の相対速度を確定するステップと、
    Ｘ軸における前記障害物から前記車両までの距離をＸ軸距離とし、前記Ｘ軸距離と前記第１の相対速度との比を計算し、第１の時間を取得するステップと、
    Ｙ軸における前記障害物から前記車両までの距離をＹ軸距離とし、前記Ｙ軸距離と前記第２の相対速度との比を計算し、第２の時間を取得するステップと、
    前記第１の時間と前記第２の時間との差が予め設定された時間間隔よりも小さいと判断されたことに応じて、前記車両が現在の速度で走行し続けると前記障害物と衝突すると予測するステップと、を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
  5. 確定された少なくとも２つの中心点に基づいてカーブフィッティングを行って近似曲線を取得するステップは、
    確定された少なくとも２つの中心点についてＢ-スプラインカーブフィッティングを行ってＢ-スプライン曲線を取得するステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
  6. 車両の走行中に認識された障害物について収集された少なくとも２フレームの点群における点群の中心点を確定するように構成された第１の確定ユニットと、
    確定された少なくとも２つの中心点に基づいてカーブフィッティングを行って近似曲線を取得するように構成されたフィッティングユニットと、
    前記近似曲線に基づいて前記障害物の移動速度を確定するように構成された第２の確定ユニットと、
    前記障害物の移動速度、前記車両の走行速度、及び前記障害物と前記車両の間の距離に基づいて、前記車両が現在の速度で走行し続けると前記障害物と衝突するか否かを予測するように構成された予測ユニットと、
    前記車両が現在の速度で走行し続けると前記障害物と衝突すると予測されたことに応じて、前記車両を前記障害物との衝突を回避するように制御するための制御情報を前記車両に送信するように構成された第１の制御ユニットと、を含むことを特徴とする、車両を制御するための装置。
  7. 前記装置は、前記車両が現在の速度で走行し続けると前記障害物と衝突することがないと予測されたことに応じて、前記車両を現在の走行速度で走行し続けるように制御するように構成された第２の制御ユニットをさらに含むことを特徴とする、請求項６に記載の装置。
  8. 前記第２の確定ユニットはさらに、
    前記近似曲線の弧長に基づいて前記近似曲線を分割し、前記近似曲線を少なくとも１つの曲線セグメントに分割し、
    前記近似曲線の終点座標と終点前の分割点の座標とに基づいて、前記障害物の速度を確定するように構成されたことを特徴とする、請求項６に記載の装置。
  9. 前記予測ユニットはさらに、
    前記障害物の移動速度と前記車両の走行速度のそれぞれのＸ軸における速度成分に基づいて、前記障害物と前記車両のＸ軸における第１の相対速度を確定し、
    前記障害物の移動速度と前記車両の走行速度のそれぞれのＹ軸における速度成分に基づいて、前記障害物と前記車両のＹ軸における第２の相対速度を確定し、
    Ｘ軸における前記障害物から前記車両までの距離をＸ軸距離とし、前記Ｘ軸距離と前記第１の相対速度との比を計算し、第１の時間を取得し、
    Ｙ軸における前記障害物から前記車両までの距離をＹ軸距離とし、前記Ｙ軸距離と前記第２の相対速度との比を計算し、第２の時間を取得し、
    前記第１の時間と前記第２の時間との差が予め設定された時間間隔よりも小さいと判断されたことに応じて、前記車両が現在の速度で走行し続けると前記障害物と衝突すると予測するように構成されたことを特徴とする、請求項６に記載の装置。
  10. 前記フィッティングユニットはさらに、
    確定された少なくとも２つの中心点についてＢ-スプラインカーブフィッティングを行ってＢ-スプライン曲線を取得するように構成されたことを特徴とする、請求項６に記載の装置。
  11. １つ又は複数のプロセッサと、
    １つ又は複数のプログラムが記憶されている記憶装置と、を含み、
    前記１つ又は複数のプログラムが前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、前記１つ又は複数のプロセッサが請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法を実施する機器。
  12. コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ可読媒体であって、
    前記プログラムがプロセッサによって実行されると、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法を実施するコンピュータ可読媒体。
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