JP2021521050A - 追加車両の決定されたヨーパラメータに基づいた自律走行車制御 - Google Patents
追加車両の決定されたヨーパラメータに基づいた自律走行車制御 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021521050A JP2021521050A JP2020555890A JP2020555890A JP2021521050A JP 2021521050 A JP2021521050 A JP 2021521050A JP 2020555890 A JP2020555890 A JP 2020555890A JP 2020555890 A JP2020555890 A JP 2020555890A JP 2021521050 A JP2021521050 A JP 2021521050A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- yaw
- additional
- additional vehicle
- lidar data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 claims abstract description 172
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 44
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 142
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 77
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 44
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 abstract description 15
- 230000018199 S phase Effects 0.000 abstract description 6
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 24
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 22
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 17
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 17
- 230000008569 process Effects 0.000 description 15
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 description 5
- 238000013145 classification model Methods 0.000 description 4
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 3
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 2
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 240000004050 Pentaglottis sempervirens Species 0.000 description 1
- 235000004522 Pentaglottis sempervirens Nutrition 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 1
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 125000004435 hydrogen atom Chemical class [H]* 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000000153 supplemental effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 1
- 201000009482 yaws Diseases 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
- B60W40/04—Traffic conditions
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
- B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
- B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
- B60W30/0956—Predicting travel path or likelihood of collision the prediction being responsive to traffic or environmental parameters
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
- B60W40/114—Yaw movement
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
- G01S17/06—Systems determining position data of a target
- G01S17/08—Systems determining position data of a target for measuring distance only
- G01S17/32—Systems determining position data of a target for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated
- G01S17/34—Systems determining position data of a target for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated using transmission of continuous, frequency-modulated waves while heterodyning the received signal, or a signal derived therefrom, with a locally-generated signal related to the contemporaneously transmitted signal
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
- G01S17/06—Systems determining position data of a target
- G01S17/42—Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
- G01S17/50—Systems of measurement based on relative movement of target
- G01S17/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/86—Combinations of lidar systems with systems other than lidar, radar or sonar, e.g. with direction finders
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
- G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
- G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
- G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
- G01S7/4808—Evaluating distance, position or velocity data
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/0088—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0238—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors
- G05D1/024—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors in combination with a laser
-
- G05D1/247—
-
- G05D1/81—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/217—Validation; Performance evaluation; Active pattern learning techniques
- G06F18/2178—Validation; Performance evaluation; Active pattern learning techniques based on feedback of a supervisor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
- G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent
-
- B60W2420/408—
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
- B60W2520/14—Yaw
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2554/00—Input parameters relating to objects
- B60W2554/40—Dynamic objects, e.g. animals, windblown objects
- B60W2554/404—Characteristics
- B60W2554/4041—Position
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2554/00—Input parameters relating to objects
- B60W2554/80—Spatial relation or speed relative to objects
- B60W2554/803—Relative lateral speed
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2754/00—Output or target parameters relating to objects
Abstract
Description
Claims (24)
- 追加車両の決定されたヨーパラメータに基づいて自律制御車の自律走行制御を調整する方法において、
車両の位相コヒーレント(Phase Coherent)LIDAR(Light Detection and Ranging)コンポーネントから、前記位相コヒーレントLIDARコンポーネントのセンシングサイクルのLIDARデータポイントグループを受信し、前記グループのLIDARデータポイントのそれぞれは、環境内の対応ポイントについての対応距離および対応速度を示し、それぞれは、前記センシングサイクル中に前記位相コヒーレントLIDARコンポーネントの対応センシングイベントに基づいて生成されるステップと、
前記グループの前記LIDARデータポイントのうち、一サブグループが前記車両に追加された追加車両に対応すると判断するステップと、
前記サブグループが前記追加車両に対応するという判断に基づいて、
前記サブグループの複数の前記LIDARデータポイントに基づいて前記追加車両のヨーパラメータを決定するステップと、
前記追加車両の前記決定されたヨーパラメータに基づいて前記車両の自律走行制御を調整するステップと、を含む方法。 - 前記グループの前記LIDARデータポイントのうち、前記サブグループが前記追加車両に対応すると判断するステップは、
学習された機械学習モデルを使用して前記グループの前記LIDARデータポイントを処理するステップと、
前記学習された機械学習モデルを使用して前記グループの前記LIDARデータポイントを処理することに基づいて前記サブグループが車両分類を有することを示す出力を生成するステップと、
前記サブグループが前記車両分類を有することを示す出力に基づいて前記サブグループが前記追加車両に対応すると判断するステップと、を含む請求項1に記載の方法。 - 前記サブグループの前記複数のLIDARデータポイントに基づいて前記追加車両の前記ヨーパラメータを決定するステップは、
前記サブグループの前記複数のLIDARデータポイントのうち、1つ以上の第1セットを決定するステップと、
前記サブグループの前記複数のLIDARデータポイントのうち、1つ以上の第2セットを前記第2セットが前記第1セットから空間的にオフセットされること(Spatially Offset)に基づいて決定するステップと、
前記第1セットと前記第2セットの比較に基づいて前記ヨーパラメータを決定するステップと、を含む請求項1に記載の方法。 - 前記第1セットおよび前記第2セットが相対的に互いに空間的にオフセットされているという判断は、前記第1セットおよび第2セットによって示した対応距離に少なくとも部分的に基づく請求項3に記載の方法。
- 前記第1セットおよび前記第2セットの比較に基づいて前記追加車両の前記ヨーパラメータを決定するステップは、
前記第1セットの第1セット速度の大きさ(Velocity Magnitude)および前記第2セットの第2セット速度の大きさの比較に基づいて前記ヨーパラメータを決定するステップを含み、前記第1セット速度の大きさは、前記第1セットに対する対応速度に基づき、前記第2セット速度の大きさは、前記第2セットに対する対応速度に基づく請求項3に記載の方法。 - 前記追加車両の前記ヨーパラメータは、前記追加車両のヨーレートを含み、前記第1セットおよび前記第2セットの比較に基づいて前記追加車両の前記ヨーパラメータを決定するステップは、
前記第1セットおよび前記第2セットとの間の前記空間オフセットに基づいて距離を決定するステップと、
前記ヨーレートを
前記第1セット速度の大きさおよび前記第2セット速度の大きさの比較および
前記距離に基づいて決定するステップと、を含む請求項5に記載の方法。 - 前記第1セット速度の大きさおよび前記第2セット速度の大きさの前記比較および前記距離に基づいて前記ヨーレートを決定するステップは、
前記第1セット速度の大きさおよび前記第2セット速度の大きさの前記比較に基づいて前記第1セット速度の大きさおよび前記第2セット速度の大きさとの間の速度差(Velocity Differential)を決定するステップと、
前記速度差を前記距離に基づいて前記ヨーレートに変換するステップと、を含む請求項6に記載の方法。 - 前記追加車両の前記ヨーパラメータは、前記追加車両の下界(Lower Bound)ヨーレートを含み、前記第1セットおよび前記第2セットの比較に基づいて上界(Upper Bound)ヨーレートである前記追加車両の追加ヨーパラメータを決定するステップをさらに含む請求項5に記載の方法。
- 前記第1セットおよび前記第2セットとの間の前記空間オフセットに基づいて距離を決定するステップと、
前記第1セット速度の大きさおよび前記第2セット速度の大きさの前記比較に基づいて前記第1セット速度の大きさおよび前記第2セット速度の大きさとの間の速度差(Velocity Differential)を決定するステップと、をさらに含み、
前記下界ヨーレートを決定するステップは、
前記速度差を前記距離で割るステップを含む請求項8に記載の方法。 - 前記上界ヨーレートを決定するステップは、
前記速度差を前記距離に基づくが、前記距離に対して大きさが減少した値で割るステップを含む請求項9に記載の方法。 - 前記第1セットは、前記複数のLIDARデータポイントのうち、多数を含み、前記第1セット速度の大きさは、前記複数のLIDARデータポイントのうち、前記多数に対する前記対応速度に基づいて決定される請求項5に記載の方法。
- 前記第1セット速度の大きさは、前記複数のLIDARデータポイントのうち、前記多数に対する前記対応速度の平均に基づく請求項11に記載の方法。
- 前記ヨーパラメータは、ヨーレートを含み、前記第1セットおよび前記第2セットの比較に基づいて前記追加車両の前記ヨーパラメータを決定するステップは、
第1セット速度の大きさおよび第2セット速度の大きさの比較に基づいて速度差(Velocity Differential)を決定するステップを含み、前記第1セット速度の大きさは、前記第1セットに対する対応速度に基づき、前記第2セット速度の大きさは、前記第2セットに対する対応速度に基づくステップと、
前記追加車両に対する格納されたモデルを識別するステップと、
前記追加車両に対する前記格納されたモデルに基づいて前記速度差を前記ヨーレートに変換するステップと、を含む請求項3に記載の方法。 - 前記追加車両に対する前記格納されたモデルを識別するステップは、
前記サブグループの前記LIDARデータポイントに基づいて複数の格納された候補モデルから前記格納されたモデルを選択するステップを含む請求項13に記載の方法。 - 前記ヨーパラメータは、ヨーレートおよびヨー方向を含み、前記サブグループの前記複数のLIDARデータポイントに基づいて前記追加車両の前記ヨーパラメータを決定するステップは、
学習された機械学習モデルを使用して前記サブグループの前記複数のLIDARデータポイントを処理するステップと、
前記処理された機械学習モデルを使用して前記グループの前記LIDARデータポイントを処理するステップに基づいて前記ヨーレートおよび前記ヨー方向を示す出力を生成するステップと、
前記出力に基づいて前記ヨーレートおよび前記ヨー方向を決定するステップと、を含む請求項1に記載の方法。 - 前記学習された機械学習モデルを使用して前記サブグループの前記LIDARデータポイントを処理するステップは、前記学習された機械学習モデルを使用して前記サブグループの前記LIDARデータポイントのすべてを処理するステップを含む請求項15に記載の方法。
- 前記追加車両の前記ヨーパラメータは、ヨーレートを示す速度差(Velocity Differential)であり、前記追加車両の前記決定されたヨーパラメータに基づいて前記車両の自律走行制御を調整するステップは、しきい値を超過する前記速度差に基づいて前記自律走行制御を調整するステップを含む請求項1に記載の方法、
- 前記追加車両の前記ヨーパラメータは、ヨーレートおよびヨー方向を含む請求項1に記載の方法。
- 前記追加車両の前記決定されたヨーパラメータに基づいて前記車両の自律走行制御を調整するステップは、
前記車両の速度および
前記車両の方向のうち、少なくとも1つを変更するステップを含む請求項1に記載の方法。 - 前記ヨーパラメータは、ヨーレートであり、前記追加車両の前記決定されたヨーレートに基づいて前記車両の自律走行制御を調整するステップは、前記決定されたヨーレートがしきい値を満足するという判断に応答して行われる請求項19に記載の方法。
- 前記追加車両の前記決定されたヨーパラメータに基づいて前記車両の自律走行制御を調整するステップは、
前記決定されたヨーパラメータに基づいて前記追加車両の少なくとも1つの候補軌跡を決定するステップと、
前記少なくとも1つの候補軌跡に基づいて前記車両の自律走行制御を調整するステップと、を含む請求項1に記載の方法。 - 前記LIDARコンポーネントは、LIDARモノパルスコンポーネントであり、前記LIDARコンポーネントの前記対応センシングイベントは、それぞれ前記LIDARモノパルスコンポーネントの第1受信機での第1受信機センシングイベントおよび前記LIDARモノパルスコンポーネントの第2受信機での第2受信機センシングイベントを含む請求項1に記載の方法。
- 追加車両の決定されたヨーレートに基づいて自律制御車の自律走行制御を調整する方法において、
車両の位相コヒーレント(Phase Coherent)LIDAR(Light Detection and Ranging)コンポーネントから前記車両の環境をキャプチャしたLIDARデータを受信するが、
前記LIDARデータは、前記車両の前記環境内の複数のポイントそれぞれに対して少なくとも1つの対応距離および少なくとも1つの対応速度を前記LIDARコンポーネントの対応センシングイベントに基づいて示すステップと、
前記LIDARデータのサブグループが前記環境内の追加車両に対応すると決定し、前記追加車両は、前記車両に追加されたものであるステップと、
前記追加車両のヨーレートを決定し、前記決定は、前記サブグループのLIDARデータに示した多数の対応速度に基づいて行われるステップと、
前記追加車両の前記決定されたヨーパラメータに基づいて前記車両の自律走行制御を調整するステップと、を含む方法。 - 自律走行車において、
位相コヒーレント(Phase Coherent)LIDAR(Light Detection and Ranging)コンポネントと、
格納されたコンピューター命令を行って
前記位相コヒーレントLIDARコンポーネントから前記車両の環境をキャプチャしたLIDARデータを受信するが、
前記LIDARデータは、前記車両の前記環境内の複数のポイントそれぞれに対して少なくとも1つの対応距離および少なくとも1つの対応速度を前記位相コヒーレントLIDARコンポーネントの対応センシングイベントに基づいて表示し、
前記位相コヒーレントLIDARデータに示した前記多数の対応速度に基づいて前記車両の前記環境内の追加車両のヨーパラメータを決定し、
前記追加車両の前記決定されたヨーパラメータに基づいて前記車両の自律走行の制御調整を行う1つ以上のプロセッサを含む自律走行車。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201862655965P | 2018-04-11 | 2018-04-11 | |
US62/655,965 | 2018-04-11 | ||
US16/173,660 US10906536B2 (en) | 2018-04-11 | 2018-10-29 | Control of autonomous vehicle based on determined yaw parameter(s) of additional vehicle |
US16/173,660 | 2018-10-29 | ||
PCT/US2019/024672 WO2019199474A1 (en) | 2018-04-11 | 2019-03-28 | Control of autonomous vehicle based on determined yaw parameter(s) of additional vehicle |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021521050A true JP2021521050A (ja) | 2021-08-26 |
JPWO2019199474A5 JPWO2019199474A5 (ja) | 2022-03-16 |
JP7358384B2 JP7358384B2 (ja) | 2023-10-10 |
Family
ID=68160190
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020555890A Active JP7358384B2 (ja) | 2018-04-11 | 2019-03-28 | 方法及び自律走行車両 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (5) | US10676085B2 (ja) |
EP (1) | EP3774477B1 (ja) |
JP (1) | JP7358384B2 (ja) |
KR (2) | KR102497330B1 (ja) |
WO (2) | WO2019199474A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20230174505A (ko) * | 2022-06-21 | 2023-12-28 | (주)뉴빌리티 | 자율주행을 위한 횡방향 제어 장치 및 방법 |
Families Citing this family (52)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114296093A (zh) | 2016-11-29 | 2022-04-08 | 布莱克莫尔传感器和分析有限责任公司 | 用于以点云数据集合对对象进行分类的方法和系统 |
US11624828B2 (en) | 2016-11-30 | 2023-04-11 | Blackmore Sensors & Analytics, Llc | Method and system for adaptive scanning with optical ranging systems |
CN113985427A (zh) | 2016-11-30 | 2022-01-28 | 布莱克莫尔传感器和分析有限责任公司 | 对光学啁啾距离检测进行多普勒检测和校正的方法和系统 |
WO2018102188A1 (en) | 2016-11-30 | 2018-06-07 | Blackmore Sensors and Analytics Inc. | Method and system for automatic real-time adaptive scanning with optical ranging systems |
US10422880B2 (en) | 2017-02-03 | 2019-09-24 | Blackmore Sensors and Analytics Inc. | Method and system for doppler detection and doppler correction of optical phase-encoded range detection |
US10401495B2 (en) | 2017-07-10 | 2019-09-03 | Blackmore Sensors and Analytics Inc. | Method and system for time separated quadrature detection of doppler effects in optical range measurements |
US11307309B2 (en) * | 2017-12-14 | 2022-04-19 | COM-IoT Technologies | Mobile LiDAR platforms for vehicle tracking |
US11620419B2 (en) * | 2018-01-24 | 2023-04-04 | Toyota Research Institute, Inc. | Systems and methods for identifying human-based perception techniques |
US11550061B2 (en) | 2018-04-11 | 2023-01-10 | Aurora Operations, Inc. | Control of autonomous vehicle based on environmental object classification determined using phase coherent LIDAR data |
US10676085B2 (en) | 2018-04-11 | 2020-06-09 | Aurora Innovation, Inc. | Training machine learning model based on training instances with: training instance input based on autonomous vehicle sensor data, and training instance output based on additional vehicle sensor data |
WO2019209727A1 (en) * | 2018-04-23 | 2019-10-31 | Blackmore Sensors and Analytics Inc. | Method and system for controlling autonomous vehicle using coherent range doppler optical sensors |
US10839262B2 (en) * | 2018-04-24 | 2020-11-17 | Here Global B.V. | Machine learning a feature detector using synthetic training data |
JP6661695B2 (ja) * | 2018-05-09 | 2020-03-11 | 三菱電機株式会社 | 移動体検出装置、車両制御システム、移動体検出方法および車両制御方法 |
US11354406B2 (en) * | 2018-06-28 | 2022-06-07 | Intel Corporation | Physics-based approach for attack detection and localization in closed-loop controls for autonomous vehicles |
USD922889S1 (en) * | 2018-06-29 | 2021-06-22 | Zoox, Inc. | Sensor housing |
US11726210B2 (en) | 2018-08-05 | 2023-08-15 | COM-IoT Technologies | Individual identification and tracking via combined video and lidar systems |
US11061406B2 (en) * | 2018-10-22 | 2021-07-13 | Waymo Llc | Object action classification for autonomous vehicles |
US11209821B2 (en) | 2018-11-02 | 2021-12-28 | Aurora Operations, Inc. | Labeling autonomous vehicle data |
US11403492B2 (en) | 2018-11-02 | 2022-08-02 | Aurora Operations, Inc. | Generating labeled training instances for autonomous vehicles |
US11256263B2 (en) | 2018-11-02 | 2022-02-22 | Aurora Operations, Inc. | Generating targeted training instances for autonomous vehicles |
US11086319B2 (en) | 2018-11-02 | 2021-08-10 | Aurora Operations, Inc. | Generating testing instances for autonomous vehicles |
US11829143B2 (en) | 2018-11-02 | 2023-11-28 | Aurora Operations, Inc. | Labeling autonomous vehicle data |
JP7208388B2 (ja) * | 2018-11-13 | 2023-01-18 | ブラックモア センサーズ アンド アナリティクス エルエルシー | 位相エンコーディングlidarにおける内部反射減算のためのレーザー位相追跡方法およびシステム |
US10831209B2 (en) * | 2018-12-19 | 2020-11-10 | Fca Us Llc | Using a long-term recurrent convolutional network to plan a sequence of lateral controls in autonomous driving |
US11822010B2 (en) | 2019-01-04 | 2023-11-21 | Blackmore Sensors & Analytics, Llc | LIDAR system |
JP2020148593A (ja) * | 2019-03-13 | 2020-09-17 | 株式会社明電舎 | 自動操縦ロボットを制御する操作推論学習モデルの学習システム及び学習方法 |
CN109782015A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-05-21 | 同方威视技术股份有限公司 | 激光测速方法、控制装置和激光测速仪 |
US11016496B2 (en) * | 2019-04-10 | 2021-05-25 | Argo AI, LLC | Transferring synthetic LiDAR system data to real world domain for autonomous vehicle training applications |
KR20210050052A (ko) * | 2019-10-25 | 2021-05-07 | 현대모비스 주식회사 | 자동차용 센서 통합 모듈 |
US11657290B2 (en) * | 2019-10-28 | 2023-05-23 | Robert Bosch Gmbh | System and method with a robust deep generative model |
US11531107B2 (en) | 2019-11-19 | 2022-12-20 | Volvo Car Corporation | Long range LIDAR-based speed estimation |
US10732261B1 (en) * | 2019-12-31 | 2020-08-04 | Aurora Innovation, Inc. | Generating data using radar observation model based on machine learning |
US10733463B1 (en) | 2020-03-31 | 2020-08-04 | Lyft, Inc. | Systems and methods for augmenting perception data with supplemental information |
US11906967B1 (en) * | 2020-03-31 | 2024-02-20 | Zoox, Inc. | Determining yaw with learned motion model |
US11782451B1 (en) * | 2020-04-21 | 2023-10-10 | Aurora Operations, Inc. | Training machine learning model for controlling autonomous vehicle |
US11919529B1 (en) | 2020-04-21 | 2024-03-05 | Aurora Operations, Inc. | Evaluating autonomous vehicle control system |
US11703599B2 (en) * | 2020-05-15 | 2023-07-18 | Baidu Usa Llc | Partial point cloud-based pedestrians' velocity estimation method |
KR102283237B1 (ko) * | 2020-05-29 | 2021-07-29 | 서울대학교산학협력단 | 데이터 주도 기계학습 기반 차량 조향 특성 모델 실시간 규명 장치 및 방법 |
CA3181067A1 (en) | 2020-06-05 | 2021-12-09 | Gautam Narang | Method and system for context-aware decision making of an autonomous agent |
WO2021247081A1 (en) | 2020-06-05 | 2021-12-09 | Gatikai Inc. | Method and system for data-driven and modular decision making and trajectory generation of an autonomous agent |
JP2023528078A (ja) | 2020-06-05 | 2023-07-03 | ガティック エーアイ インコーポレイテッド | 自律エージェントの不確実性推定に基づく決定論的軌道選択のための方法およびシステム |
US11960290B2 (en) * | 2020-07-28 | 2024-04-16 | Uatc, Llc | Systems and methods for end-to-end trajectory prediction using radar, LIDAR, and maps |
US20220128995A1 (en) * | 2020-10-22 | 2022-04-28 | Waymo Llc | Velocity estimation and object tracking for autonomous vehicle applications |
US11841439B2 (en) * | 2020-11-02 | 2023-12-12 | Waymo Llc | Point cloud segmentation using a coherent lidar for autonomous vehicle applications |
GB2600695A (en) * | 2020-11-03 | 2022-05-11 | Daimler Ag | A method for estimating an attribute of an entity for an autonomous control system such as an at least partially autonomous motor vehicle |
US20220141804A1 (en) * | 2020-11-04 | 2022-05-05 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Waveform adaptation for integrated communications and sensing |
WO2022104259A1 (en) * | 2020-11-16 | 2022-05-19 | Oculii Corp. | System and method for radar-based localization and/or mapping |
US11656629B1 (en) | 2020-12-08 | 2023-05-23 | Waymo Llc | Detection of particulate matter in autonomous vehicle applications |
JP7472784B2 (ja) * | 2020-12-28 | 2024-04-23 | トヨタ自動車株式会社 | 車両電子制御装置、車両電子制御方法及び車両制御プログラム |
WO2022216885A1 (en) * | 2021-04-07 | 2022-10-13 | Ridecell, Inc. | A systematic approach towards system identification based yaw rate estimation with low-cost imu+gps units |
US11734909B2 (en) * | 2021-05-04 | 2023-08-22 | Ford Global Technologies, Llc | Machine learning |
US11760368B2 (en) * | 2021-10-19 | 2023-09-19 | Cyngn, Inc. | System and method of same-loop adaptive simulation for autonomous driving |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016200443A (ja) * | 2015-04-08 | 2016-12-01 | トヨタ自動車株式会社 | 障害物検出装置 |
JP2017502315A (ja) * | 2013-12-19 | 2017-01-19 | ディーエスシージー ソルーションズ,インコーポレイテッド | 単一レーザーlidarシステム |
WO2017013750A1 (ja) * | 2015-07-21 | 2017-01-26 | 日産自動車株式会社 | 運転計画装置、走行支援装置、運転計画方法 |
JP2017516110A (ja) * | 2014-05-21 | 2017-06-15 | ディーエスシージー ソルーションズ,インコーポレイテッド | 物体をリアルタイムで追跡するためのデバイス、システム、および方法 |
WO2017158768A1 (ja) * | 2016-03-16 | 2017-09-21 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム |
Family Cites Families (89)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3477616A (en) * | 1968-01-16 | 1969-11-11 | Mainar Sa Ind | Metering device |
US3987297A (en) | 1975-06-09 | 1976-10-19 | United Technologies Corporation | Monopulse optical receiver system |
SE432224B (sv) * | 1983-08-04 | 1984-03-26 | Stig Holmgren | Sekerhetsinrettning vid fordon |
US7629899B2 (en) | 1997-10-22 | 2009-12-08 | Intelligent Technologies International, Inc. | Vehicular communication arrangement and method |
JP3651259B2 (ja) * | 1998-05-01 | 2005-05-25 | 日産自動車株式会社 | 先行車追従制御装置 |
DE19851027C2 (de) * | 1998-11-05 | 2000-09-21 | Daimler Chrysler Ag | Kopfstütze für Fahrzeugsitze |
DE10148071A1 (de) | 2001-09-28 | 2003-04-17 | Ibeo Automobile Sensor Gmbh | Verfahren zur Erkennung und Verfolgung von Objekten |
DE10353348A1 (de) | 2003-11-14 | 2005-06-02 | Ibeo Automobile Sensor Gmbh | Verfahren zur Verfolgung von Objekten |
DE112006003044T5 (de) | 2005-10-21 | 2008-10-23 | Deere & Company, Moline | Vielseitiges Robotersteuermodul |
US8050863B2 (en) | 2006-03-16 | 2011-11-01 | Gray & Company, Inc. | Navigation and control system for autonomous vehicles |
US7744154B2 (en) * | 2008-07-30 | 2010-06-29 | Cosco Management, Inc. | Energy-dissipation system |
US8229663B2 (en) * | 2009-02-03 | 2012-07-24 | GM Global Technology Operations LLC | Combined vehicle-to-vehicle communication and object detection sensing |
JP2014514849A (ja) | 2011-04-14 | 2014-06-19 | ノキア シーメンス ネットワークス オサケユキチュア | 単一キャリアセルアグリゲーションでの協調送信CoMP |
DE102013100446B4 (de) * | 2012-01-25 | 2020-01-09 | Denso Corporation | Spurhalte-Steuersystem |
EP2637072B1 (en) * | 2012-03-05 | 2017-10-11 | Volvo Car Corporation | Path following of a target vehicle |
DE102012008391A1 (de) * | 2012-04-26 | 2013-10-31 | Trw Automotive Gmbh | Fahrzeuginsassenschutzsystem |
US8849557B1 (en) * | 2012-11-15 | 2014-09-30 | Google Inc. | Leveraging of behavior of vehicles to detect likely presence of an emergency vehicle |
US8849494B1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-30 | Google Inc. | Data selection by an autonomous vehicle for trajectory modification |
US9463725B2 (en) * | 2013-04-03 | 2016-10-11 | AISIN Technical Center of America, Inc. | Comfort headrest |
US8983705B2 (en) * | 2013-04-30 | 2015-03-17 | Google Inc. | Methods and systems for detecting weather conditions including fog using vehicle onboard sensors |
KR102142361B1 (ko) | 2013-04-11 | 2020-08-07 | 웨이모 엘엘씨 | 차량 온보드 센서들을 사용하여 날씨 상태들을 검출하는 방법들 및 시스템들 |
US9523772B2 (en) | 2013-06-14 | 2016-12-20 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Object removal using lidar-based classification |
KR101470221B1 (ko) * | 2013-10-17 | 2014-12-05 | 현대자동차주식회사 | 현가 제어 장치 및 그 방법 |
EP3114574A4 (en) | 2014-03-03 | 2018-03-07 | Inrix, Inc. | Traffic obstruction detection |
US9834207B2 (en) * | 2014-04-15 | 2017-12-05 | GM Global Technology Operations LLC | Method and system for detecting, tracking and estimating stationary roadside objects |
US20160107552A1 (en) * | 2014-09-02 | 2016-04-21 | Olivia Wakeman | Multi-function customizable cover |
KR20160093465A (ko) | 2015-01-29 | 2016-08-08 | 엘지전자 주식회사 | 차량용 레이더 장치, 차량 운전 보조 장치, 차량 및 차량용 레이더 장치의 동작 방법 |
WO2016164435A1 (en) | 2015-04-07 | 2016-10-13 | Oewaves, Inc. | Compact lidar system |
US9481277B1 (en) * | 2015-09-23 | 2016-11-01 | Ford Global Technologies, Llc | Adjustable headrest |
US9606539B1 (en) | 2015-11-04 | 2017-03-28 | Zoox, Inc. | Autonomous vehicle fleet service and system |
US9734455B2 (en) | 2015-11-04 | 2017-08-15 | Zoox, Inc. | Automated extraction of semantic information to enhance incremental mapping modifications for robotic vehicles |
US9632502B1 (en) * | 2015-11-04 | 2017-04-25 | Zoox, Inc. | Machine-learning systems and techniques to optimize teleoperation and/or planner decisions |
US10220752B2 (en) * | 2016-01-13 | 2019-03-05 | Ford Global Technologies, Llc | Adjustable headrest assembly with neck support feature |
US9940834B1 (en) | 2016-01-22 | 2018-04-10 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle application |
JP6480366B2 (ja) * | 2016-03-14 | 2019-03-06 | 株式会社Soken | 自動運転制御装置、自動運転制御方法、および運転情報出力方法 |
CN116659526A (zh) | 2016-03-15 | 2023-08-29 | 康多尔收购第二分公司 | 用于提供车辆认知的系统和方法 |
EP3432285A4 (en) * | 2016-03-16 | 2019-03-27 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | FAHRANALYSE DEVICE AND FAIR ANALYSIS SYSTEM |
JPWO2017168586A1 (ja) * | 2016-03-29 | 2019-03-07 | パイオニア株式会社 | 算出装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 |
JP6500826B2 (ja) * | 2016-04-08 | 2019-04-17 | トヨタ自動車株式会社 | 乗員保護装置 |
US20200222010A1 (en) | 2016-04-22 | 2020-07-16 | Newton Howard | System and method for deep mind analysis |
US20180053102A1 (en) | 2016-08-16 | 2018-02-22 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Individualized Adaptation of Driver Action Prediction Models |
US20180188736A1 (en) | 2016-08-16 | 2018-07-05 | Faraday&Future Inc. | System and method for vehicle localization assistance using sensor data |
EP3285230B1 (en) * | 2016-08-19 | 2021-04-07 | Veoneer Sweden AB | Enhanced object detection and motion estimation for a vehicle environment detection system |
US10592805B2 (en) | 2016-08-26 | 2020-03-17 | Ford Global Technologies, Llc | Physics modeling for radar and ultrasonic sensors |
GB201616097D0 (en) | 2016-09-21 | 2016-11-02 | Univ Oxford Innovation Ltd | Segmentation of path proposals |
US10599150B2 (en) | 2016-09-29 | 2020-03-24 | The Charles Stark Kraper Laboratory, Inc. | Autonomous vehicle: object-level fusion |
US20180113210A1 (en) | 2016-10-21 | 2018-04-26 | Waymo Llc | Mountable Radar System |
US20180136332A1 (en) | 2016-11-15 | 2018-05-17 | Wheego Electric Cars, Inc. | Method and system to annotate objects and determine distances to objects in an image |
EP3563265B1 (en) | 2016-12-30 | 2021-06-02 | DeepMap Inc. | High definition map updates |
CN117310741A (zh) | 2017-01-03 | 2023-12-29 | 应诺维思科技有限公司 | 用于检测和分类物体的激光雷达系统和方法 |
US10145945B2 (en) | 2017-01-11 | 2018-12-04 | Toyota Research Institute, Inc. | Systems and methods for automatically calibrating a LIDAR using information from a secondary vehicle |
US10409279B2 (en) | 2017-01-31 | 2019-09-10 | GM Global Technology Operations LLC | Efficient situational awareness by event generation and episodic memory recall for autonomous driving systems |
US10127814B2 (en) | 2017-02-03 | 2018-11-13 | Ford Global Technologies, Llc | Advanced V2X event dissemination |
JP6542824B2 (ja) * | 2017-03-13 | 2019-07-10 | ファナック株式会社 | 入力画像から検出した対象物の像の尤度を計算する画像処理装置および画像処理方法 |
US10252688B2 (en) * | 2017-03-22 | 2019-04-09 | Ford Global Technologies, Llc | Monitoring a vehicle cabin |
US10037613B1 (en) | 2017-03-30 | 2018-07-31 | Uber Technologies, Inc. | Systems and methods to track vehicles proximate perceived by an autonomous vehicle |
JP2018176792A (ja) * | 2017-04-03 | 2018-11-15 | 本田技研工業株式会社 | 車両シート制御装置、車両シート制御方法、及びプログラム |
EP3616387A1 (en) * | 2017-04-24 | 2020-03-04 | Carnegie Mellon University | Virtual sensor system |
US10262234B2 (en) | 2017-04-24 | 2019-04-16 | Baidu Usa Llc | Automatically collecting training data for object recognition with 3D lidar and localization |
US10007269B1 (en) | 2017-06-23 | 2018-06-26 | Uber Technologies, Inc. | Collision-avoidance system for autonomous-capable vehicle |
US11209825B2 (en) | 2017-07-01 | 2021-12-28 | International Business Machines Corporation | Moving traffic obstacle detection and avoidance |
US10416681B2 (en) | 2017-07-12 | 2019-09-17 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Barcode: global binary patterns for fast visual inference |
US10558224B1 (en) | 2017-08-10 | 2020-02-11 | Zoox, Inc. | Shared vehicle obstacle data |
US10216189B1 (en) | 2017-08-23 | 2019-02-26 | Uber Technologies, Inc. | Systems and methods for prioritizing object prediction for autonomous vehicles |
US10503170B2 (en) | 2017-08-28 | 2019-12-10 | GM Global Technology Operations LLC | Method and apparatus for monitoring an autonomous vehicle |
WO2019079750A1 (en) | 2017-10-19 | 2019-04-25 | Gerard Dirk Smits | METHODS AND SYSTEMS FOR NAVIGATING A VEHICLE EQUIPPED WITH A NEW MILITARY MARKER SYSTEM |
EP3477616A1 (en) * | 2017-10-27 | 2019-05-01 | Sigra Technologies GmbH | Method for controlling a vehicle using a machine learning system |
JP7346401B2 (ja) | 2017-11-10 | 2023-09-19 | エヌビディア コーポレーション | 安全で信頼できる自動運転車両のためのシステム及び方法 |
US11017550B2 (en) | 2017-11-15 | 2021-05-25 | Uatc, Llc | End-to-end tracking of objects |
US11232350B2 (en) | 2017-11-29 | 2022-01-25 | Honda Motor Co., Ltd. | System and method for providing road user classification training using a vehicle communications network |
US10338223B1 (en) | 2017-12-13 | 2019-07-02 | Luminar Technologies, Inc. | Processing point clouds of vehicle sensors having variable scan line distributions using two-dimensional interpolation and distance thresholding |
US10599929B2 (en) | 2018-01-04 | 2020-03-24 | Motionloft, Inc. | Event monitoring with object detection systems |
US11022971B2 (en) | 2018-01-16 | 2021-06-01 | Nio Usa, Inc. | Event data recordation to identify and resolve anomalies associated with control of driverless vehicles |
JP6819620B2 (ja) * | 2018-01-23 | 2021-01-27 | トヨタ自動車株式会社 | 車両用シート及び車両 |
US10915101B2 (en) | 2018-02-02 | 2021-02-09 | Uatc, Llc | Context-dependent alertness monitor in an autonomous vehicle |
US11386055B2 (en) | 2018-02-23 | 2022-07-12 | Toyota Research Institute, Inc. | Adaptive storage of data captured by one or more vehicles |
US11073618B2 (en) | 2018-04-03 | 2021-07-27 | GM Global Technology Operations LLC | Optical amplifier in return path of coherent lidar system |
US11550061B2 (en) | 2018-04-11 | 2023-01-10 | Aurora Operations, Inc. | Control of autonomous vehicle based on environmental object classification determined using phase coherent LIDAR data |
US10676085B2 (en) | 2018-04-11 | 2020-06-09 | Aurora Innovation, Inc. | Training machine learning model based on training instances with: training instance input based on autonomous vehicle sensor data, and training instance output based on additional vehicle sensor data |
US11164016B2 (en) | 2018-05-17 | 2021-11-02 | Uatc, Llc | Object detection and property determination for autonomous vehicles |
US10755575B2 (en) | 2018-08-30 | 2020-08-25 | Cisco Technology, Inc. | Raw sensor data sharing for enhanced fleet-wide environmental awareness and safety |
US11182986B2 (en) | 2018-10-10 | 2021-11-23 | Micron Technology, Inc. | Real-time selection of data to collect in autonomous vehicle |
US11163998B2 (en) | 2018-10-22 | 2021-11-02 | Woven Planet North America, Inc. | Systems and methods for automated image labeling for images captured from vehicles |
US10928826B2 (en) | 2018-10-26 | 2021-02-23 | Lyft, Inc. | Sensor fusion by operations-control vehicle for commanding and controlling autonomous vehicles |
US11829143B2 (en) | 2018-11-02 | 2023-11-28 | Aurora Operations, Inc. | Labeling autonomous vehicle data |
US11256263B2 (en) | 2018-11-02 | 2022-02-22 | Aurora Operations, Inc. | Generating targeted training instances for autonomous vehicles |
US11086319B2 (en) | 2018-11-02 | 2021-08-10 | Aurora Operations, Inc. | Generating testing instances for autonomous vehicles |
US11209821B2 (en) | 2018-11-02 | 2021-12-28 | Aurora Operations, Inc. | Labeling autonomous vehicle data |
US11403492B2 (en) | 2018-11-02 | 2022-08-02 | Aurora Operations, Inc. | Generating labeled training instances for autonomous vehicles |
-
2018
- 2018-10-29 US US16/173,669 patent/US10676085B2/en active Active
- 2018-10-29 US US16/173,660 patent/US10906536B2/en active Active
-
2019
- 2019-03-28 EP EP19722966.9A patent/EP3774477B1/en active Active
- 2019-03-28 KR KR1020227038243A patent/KR102497330B1/ko active IP Right Grant
- 2019-03-28 WO PCT/US2019/024672 patent/WO2019199474A1/en unknown
- 2019-03-28 JP JP2020555890A patent/JP7358384B2/ja active Active
- 2019-03-28 KR KR1020207031853A patent/KR102464758B1/ko active IP Right Grant
- 2019-03-28 WO PCT/US2019/024675 patent/WO2019199475A2/en active Application Filing
-
2020
- 2020-05-07 US US16/869,438 patent/US11358601B2/en active Active
- 2020-12-28 US US17/135,171 patent/US11654917B2/en active Active
-
2023
- 2023-04-11 US US18/133,509 patent/US11964663B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017502315A (ja) * | 2013-12-19 | 2017-01-19 | ディーエスシージー ソルーションズ,インコーポレイテッド | 単一レーザーlidarシステム |
JP2017516110A (ja) * | 2014-05-21 | 2017-06-15 | ディーエスシージー ソルーションズ,インコーポレイテッド | 物体をリアルタイムで追跡するためのデバイス、システム、および方法 |
JP2016200443A (ja) * | 2015-04-08 | 2016-12-01 | トヨタ自動車株式会社 | 障害物検出装置 |
WO2017013750A1 (ja) * | 2015-07-21 | 2017-01-26 | 日産自動車株式会社 | 運転計画装置、走行支援装置、運転計画方法 |
WO2017158768A1 (ja) * | 2016-03-16 | 2017-09-21 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20230174505A (ko) * | 2022-06-21 | 2023-12-28 | (주)뉴빌리티 | 자율주행을 위한 횡방향 제어 장치 및 방법 |
KR102647477B1 (ko) | 2022-06-21 | 2024-03-14 | (주)뉴빌리티 | 자율주행을 위한 횡방향 제어 장치 및 방법 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112313133A (zh) | 2021-02-02 |
KR20220151039A (ko) | 2022-11-11 |
US11358601B2 (en) | 2022-06-14 |
US20190318206A1 (en) | 2019-10-17 |
US10906536B2 (en) | 2021-02-02 |
WO2019199475A3 (en) | 2019-11-28 |
WO2019199475A2 (en) | 2019-10-17 |
US20190315351A1 (en) | 2019-10-17 |
KR102497330B1 (ko) | 2023-02-07 |
KR102464758B1 (ko) | 2022-11-08 |
EP3774477A1 (en) | 2021-02-17 |
WO2019199474A1 (en) | 2019-10-17 |
US20230271615A1 (en) | 2023-08-31 |
EP3774477B1 (en) | 2022-12-07 |
JP7358384B2 (ja) | 2023-10-10 |
US11964663B2 (en) | 2024-04-23 |
US10676085B2 (en) | 2020-06-09 |
US20200391736A1 (en) | 2020-12-17 |
KR20200138817A (ko) | 2020-12-10 |
US20210146932A1 (en) | 2021-05-20 |
US11654917B2 (en) | 2023-05-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7358384B2 (ja) | 方法及び自律走行車両 | |
KR102481638B1 (ko) | 위상 코히어런트 라이다 데이터를 사용하여 결정된 환경 객체 분류에 기반한 자율주행 차량 제어 | |
US10620634B2 (en) | Vehicle interface for autonomous vehicle | |
US20220128995A1 (en) | Velocity estimation and object tracking for autonomous vehicle applications | |
WO2022094430A1 (en) | Point cloud segmentation using a coherent lidar for autonomous vehicle applications | |
Kelly | A partial analysis of the high speed autonomous navigation problem | |
US11693110B2 (en) | Systems and methods for radar false track mitigation with camera | |
WO2022051263A1 (en) | Localization methods and architectures for an autonomous vehicle | |
US11531113B1 (en) | System and methods for object detection and tracking using a lidar observation model | |
US11841441B2 (en) | LIDAR system | |
CN112313133B (zh) | 基于附加车辆的所确定的横摆参数控制自动驾驶车辆 | |
US11859994B1 (en) | Landmark-based localization methods and architectures for an autonomous vehicle | |
Barzaghi | Sensors’ Architecture Definition for Energy Consumption Reduction in Urban Battery Electric Vehicles |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220308 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220308 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20220308 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220621 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220803 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221101 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20230201 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230307 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230502 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230703 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230731 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230829 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230927 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7358384 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R3D02 |