JP6831420B2 - 自動運転車の軌跡候補を評価するための方法 - Google Patents
自動運転車の軌跡候補を評価するための方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6831420B2 JP6831420B2 JP2019077270A JP2019077270A JP6831420B2 JP 6831420 B2 JP6831420 B2 JP 6831420B2 JP 2019077270 A JP2019077270 A JP 2019077270A JP 2019077270 A JP2019077270 A JP 2019077270A JP 6831420 B2 JP6831420 B2 JP 6831420B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- candidate
- trajectory
- cost
- locus
- section
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 40
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 32
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 28
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 24
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 18
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 21
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 11
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 6
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 description 4
- 230000036461 convulsion Effects 0.000 description 4
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 4
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 4
- 238000003491 array Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 2
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 1
- 230000010267 cellular communication Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000009429 electrical wiring Methods 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 229910044991 metal oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000004706 metal oxides Chemical class 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000010076 replication Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000004043 responsiveness Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- 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
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0217—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with energy consumption, time reduction or distance reduction criteria
-
- 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
-
- 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
- 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
-
- 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
- B60W60/0013—Planning or execution of driving tasks specially adapted for occupant comfort
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/0088—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots 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, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- 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
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- 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
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- 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
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- 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
-
- 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
- B60W2520/10—Longitudinal 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
- B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
- B60W2520/10—Longitudinal speed
- B60W2520/105—Longitudinal acceleration
-
- 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
- B60W2556/00—Input parameters relating to data
- B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
- B60W2556/50—External transmission of data to or from the vehicle of positioning data, e.g. GPS [Global Positioning System] data
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Transportation (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
Description
Claims (19)
- 自動運転車(ADV)を動作させるための軌跡を確定するコンピュータ実施方法であって、
安全性、快適性および交通ルールの1つまたは複数の要素に基づいて、自動運転車(ADV)に用いられる、特定の運転場面の起点から終点までの複数の軌跡候補を生成するステップと、
前記起点に関連する前記自動運転車の現在状態及び前記終点に関連する前記自動運転車の終了状態に基いて、前記運転場面における目標障害物に対応する参照軌跡を生成するステップと、
前記軌跡候補のそれぞれについて、前記軌跡候補と前記参照軌跡を比較して、前記軌跡候補と前記参照軌跡との間の類似性を示す目標コストを生成するステップと、
前記軌跡候補の目標コストに基いて、前記自動運転車を運転するための目標軌跡として前記軌跡候補のうち何れか一つを選択するステップと、を含み、
前記軌跡候補と前記参照軌跡を比較するステップは、
前記軌跡候補を複数の候補区間に区画するステップと、
前記参照軌跡を複数の参照区間に区画するステップと、
前記候補区間のそれぞれについて、前記候補区間の速度と、対応する参照区間の速度との間の速度差を算出するステップと、
前記候補区間と前記参照区間との間の速度差に基いて前記目標コストを算出するステップとを含む方法。 - 前記候補区間と前記参照区間との間の速度差の二乗を加算して前記目標コストを算出する請求項1に記載の方法。
- 前記軌跡候補のそれぞれに対して、
前記軌跡候補に最も近い障碍物を認識し、
前記軌跡候補と前記障碍物との間の距離を測定し、
前記軌跡候補と前記障碍物との間の距離に基いて、前記軌跡候補に関連する安全コストを算出し、
前記目標コストと前記安全コストに基いて、前記軌跡候補の総計軌跡コストを算出し、
前記軌跡候補から最小の総計軌跡コストを有する前記目標軌跡を選択する、ステップを更に含む請求項1に記載の方法。 - 前記軌跡候補のそれぞれに対して、
前記軌跡候補に沿う加速度の変化率を確定し、
前記軌跡候補に沿う加速度の変化率に基いて、前記軌跡候補の快適コストを算出し、
前記目標コストと前記快適コストに基いて、前記軌跡候補の総計軌跡コストを算出し、
前記軌跡候補から最小の総計軌跡コストを有する前記目標軌跡を選択する、ステップを更に含む請求項1に記載の方法。 - 前記軌跡候補の快適コストを算出するステップは、
前記軌跡候補を複数の候補区間に区画し、
前記候補区間のそれぞれに対して、前記候補区間に関連する加速度の変化率に基いて、前記候補区間の区間快適コストを算出し、
前記候補区間の区間快適コストに基いて、前記快適コストを算出する、ステップを含む請求項4に記載の方法。 - 前記候補区間の区間快適コストの総計に基いて前記快適コストを算出する請求項5に記載の方法。
- 指令が記憶された非一時的な機械可読媒体であって、
前記指令が一つ又は複数のプロセッサにより実行されると、前記一つ又は複数のプロセッサに処理を実行させ、前記処理は、
安全性、快適性および交通ルールの1つまたは複数の要素に基づいて、自動運転車(ADV)に用いられる、特定の運転場面の起点から終点までの複数の軌跡候補を生成し、
前記起点に関連する前記自動運転車の現在状態及び前記終点に関連する前記自動運転車の終了状態に基いて、前記運転場面における目標障害物に対応する参照軌跡を生成し、
前記軌跡候補のそれぞれについて、前記軌跡候補と前記参照軌跡とを比較して前記軌跡候補と前記参照軌跡との間の類似性を示す目標コストを生成し、
前記軌跡候補の目標コストに基いて、前記軌跡候補のうち何れか一つを前記自動運転車を運転するための目標軌跡として選択する、
ことを含み、
前記軌跡候補と前記参照軌跡を比較することは、
前記軌跡候補を複数の候補区間に区画することと、
前記参照軌跡を複数の参照区間に区画することと、
前記候補区間のそれぞれについて、前記候補区間の速度と、対応する参照区間の速度との間の速度差を算出することと、
前記候補区間と前記参照区間との間の速度差に基いて前記目標コストを算出することとを含む非一時的な機械可読媒体。 - 前記候補区間と前記参照区間との間の速度差の二乗を加算して前記目標コストを算出する請求項7に記載の非一時的な機械可読媒体。
- 前記軌跡候補のそれぞれに対して、
前記軌跡候補に最も近い障碍物を認識し、
前記軌跡候補と前記障碍物との間の距離を測定し、
前記軌跡候補と前記障碍物との間の距離に基いて、前記軌跡候補に関連する安全コストを算出し、
前記目標コストと前記安全コストに基いて、前記軌跡候補の総計軌跡コストを算出し、
前記軌跡候補から最小の総計軌跡コストを有する前記目標軌跡を選択する、ステップを更に含む請求項7に記載の非一時的な機械可読媒体。 - 前記軌跡候補のそれぞれに対して、
前記軌跡候補に沿う加速度の変化率を確定し、
前記軌跡候補に沿う加速度の変化率に基いて、前記軌跡候補の快適コストを算出し、
前記目標コストと前記快適コストに基いて、前記軌跡候補の総計軌跡コストを算出し、
前記軌跡候補から最小の総計軌跡コストを有する前記目標軌跡を選択する、ステップを更に含む請求項7に記載の非一時的な機械可読媒体。 - 前記軌跡候補の快適コストを算出するステップは、
前記軌跡候補を複数の候補区間に区画し、
前記候補区間のそれぞれに対して、前記候補区間に関連する加速度の変化率に基いて、前記候補区間の区間快適コストを算出し、
前記候補区間の区間快適コストに基いて、前記快適コストを算出する、ステップを含む請求項10に記載の非一時的な機械可読媒体。 - 前記候補区間の区間快適コストの総計に基いて前記快適コストを算出する請求項11に記載の非一時的な機械可読媒体。
- データ処理システムであって、
一つ又は複数のプロセッサと、
前記一つ又は複数のプロセッサに接続されて指令を記憶するメモリと、を備え、
前記指令が前記一つ又は複数のプロセッサにより実行されると、前記一つ又は複数のプロセッサに処理を実行させ、前記処理は、
安全性、快適性および交通ルールの1つまたは複数の要素に基づいて、自動運転車(ADV)に用いられる、特定の運転場面の起点から終点までの複数の軌跡候補を生成するステップと、
前記起点に関連する前記自動運転車の現在状態及び前記終点に関連する前記自動運転車の終了状態に基いて、前記運転場面における目標障害物に対応する参照軌跡を生成するステップと、
前記軌跡候補のそれぞれについて、前記軌跡候補と前記参照軌跡を比較して、前記軌跡候補と前記参照軌跡との間の類似性を示す目標コストを生成するステップと、
前記軌跡候補の目標コストに基いて、前記自動運転車を運転するための目標軌跡として前記軌跡候補のうち何れか一つを選択するステップと、を含み、
前記軌跡候補と前記参照軌跡を比較するステップは、
前記軌跡候補を複数の候補区間に区画するステップと、
前記参照軌跡を複数の参照区間に区画するステップと、
前記候補区間のそれぞれについて、前記候補区間の速度と、対応する参照区間の速度との間の速度差を算出するステップと、
前記候補区間と前記参照区間との間の速度差に基いて前記目標コストを算出するステップとを含むシステム。 - 前記候補区間と前記参照区間との間の速度差の二乗を加算して前記目標コストを算出する請求項13に記載のシステム。
- 前記軌跡候補のそれぞれに対して、
前記軌跡候補に最も近い障碍物を認識し、
前記軌跡候補と前記障碍物との間の距離を測定し、
前記軌跡候補と前記障碍物との間の距離に基いて、前記軌跡候補に関連する安全コストを算出し、
前記目標コストと前記安全コストに基いて、前記軌跡候補の総計軌跡コストを算出し、
前記軌跡候補から最小の総計軌跡コストを有する前記目標軌跡を選択する、ステップを更に含む請求項13に記載のシステム。 - 前記軌跡候補のそれぞれに対して、
前記軌跡候補に沿う加速度の変化率を確定し、
前記軌跡候補に沿う加速度の変化率に基いて、前記軌跡候補の快適コストを算出し、
前記目標コストと前記快適コストに基いて、前記軌跡候補の総計軌跡コストを算出し、
前記軌跡候補から最小の総計軌跡コストを有する前記目標軌跡を選択する、ステップを更に含む請求項13に記載のシステム。 - 前記軌跡候補の快適コストを算出するステップは、
前記軌跡候補を複数の候補区間に区画し、
前記候補区間のそれぞれに対して、前記候補区間に関連する加速度の変化率に基いて、前記候補区間の区間快適コストを算出し、
前記候補区間の区間快適コストに基いて、前記快適コストを算出する、ステップを含む請求項16に記載のシステム。 - 前記候補区間の区間快適コストの総計に基いて前記快適コストを算出する請求項17に記載のシステム。
- コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法を実現させるコンピュータプログラム。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US15/955,584 | 2018-04-17 | ||
US15/955,584 US10996679B2 (en) | 2018-04-17 | 2018-04-17 | Method to evaluate trajectory candidates for autonomous driving vehicles (ADVs) |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019194073A JP2019194073A (ja) | 2019-11-07 |
JP6831420B2 true JP6831420B2 (ja) | 2021-02-17 |
Family
ID=68161727
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019077270A Active JP6831420B2 (ja) | 2018-04-17 | 2019-04-15 | 自動運転車の軌跡候補を評価するための方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10996679B2 (ja) |
JP (1) | JP6831420B2 (ja) |
CN (1) | CN110389584A (ja) |
Families Citing this family (48)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10816985B2 (en) * | 2018-04-17 | 2020-10-27 | Baidu Usa Llc | Method on moving obstacle representation for trajectory planning |
JP7073880B2 (ja) * | 2018-04-19 | 2022-05-24 | トヨタ自動車株式会社 | 進路決定装置 |
US11402227B2 (en) * | 2018-08-14 | 2022-08-02 | GM Global Technology Operations LLC | Dynamic route adjustment |
US11199847B2 (en) * | 2018-09-26 | 2021-12-14 | Baidu Usa Llc | Curvature corrected path sampling system for autonomous driving vehicles |
US11092458B2 (en) * | 2018-10-30 | 2021-08-17 | Telenav, Inc. | Navigation system with operation obstacle alert mechanism and method of operation thereof |
US10962381B2 (en) * | 2018-11-01 | 2021-03-30 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and computer program product for creating traffic information for specialized vehicle types |
JP7253908B2 (ja) * | 2018-12-03 | 2023-04-07 | 日立Astemo株式会社 | 車両制御装置 |
US11079761B2 (en) * | 2018-12-12 | 2021-08-03 | Ford Global Technologies, Llc | Vehicle path processing |
US10809736B2 (en) * | 2018-12-27 | 2020-10-20 | Baidu Usa Llc | ST-graph learning based decision for autonomous driving vehicle |
DE102019110217B4 (de) * | 2019-04-17 | 2021-09-16 | Zf Friedrichshafen Ag | Verfahren zum automatisierten Steuern eines Kraftfahrzeugs |
CN110550029B (zh) * | 2019-08-12 | 2021-02-09 | 华为技术有限公司 | 障碍物避让方法及装置 |
US20210064031A1 (en) * | 2019-08-28 | 2021-03-04 | Zenuity Ab | Path planning for autonomous and semi-autonomous vehicles |
JP2021062777A (ja) * | 2019-10-15 | 2021-04-22 | トヨタ自動車株式会社 | 車両制御システム |
JP7259697B2 (ja) | 2019-10-15 | 2023-04-18 | トヨタ自動車株式会社 | 車両制御システム |
CN110738688B (zh) * | 2019-10-25 | 2022-05-13 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种红外超弱运动目标检测方法 |
RU2745804C1 (ru) * | 2019-11-06 | 2021-04-01 | Общество с ограниченной ответственностью "Яндекс Беспилотные Технологии" | Способ и процессор для управления перемещением в полосе движения автономного транспортного средства |
FR3103303B1 (fr) * | 2019-11-14 | 2022-07-22 | Continental Automotive | Détermination d’un coefficient de friction pour un véhicule sur une route |
US11467584B2 (en) * | 2019-12-27 | 2022-10-11 | Baidu Usa Llc | Multi-layer grid based open space planner |
DE112020006404T5 (de) * | 2019-12-30 | 2022-11-17 | Nvidia Corporation | Planung und steuerung von spurwechseln in autonomen maschinenapplikationen |
EP3885226A1 (en) * | 2020-03-25 | 2021-09-29 | Aptiv Technologies Limited | Method and system for planning the motion of a vehicle |
CN111559388B (zh) * | 2020-03-26 | 2022-07-12 | 吉利汽车研究院(宁波)有限公司 | 一种目标车辆筛选方法、装置、设备及存储介质 |
CN111523643B (zh) * | 2020-04-10 | 2024-01-05 | 商汤集团有限公司 | 轨迹预测方法、装置、设备及存储介质 |
CN113537445B (zh) * | 2020-04-14 | 2024-04-09 | 北京京东乾石科技有限公司 | 一种轨迹预测方法、装置、设备和存储介质 |
US11181917B2 (en) * | 2020-04-15 | 2021-11-23 | Baidu Usa Llc | Path planning system based on steering wheel self zeroing for autonomous vehicles |
US11254326B2 (en) * | 2020-06-01 | 2022-02-22 | Baidu Usa Llc | Automatic comfort score system based on human driving reference data |
CN113954858A (zh) * | 2020-07-20 | 2022-01-21 | 华为技术有限公司 | 一种规划车辆行驶路线的方法以及智能汽车 |
KR20220033077A (ko) * | 2020-09-07 | 2022-03-16 | 주식회사 라이드플럭스 | 속력 프로파일을 이용한 자율주행 차량의 정지 제어 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램 |
US11561548B2 (en) | 2020-09-11 | 2023-01-24 | Uatc, Llc | Systems and methods for generating basis paths for autonomous vehicle motion control |
US11628858B2 (en) * | 2020-09-15 | 2023-04-18 | Baidu Usa Llc | Hybrid planning system for autonomous vehicles |
US11648965B2 (en) * | 2020-09-28 | 2023-05-16 | Argo AI, LLC | Method and system for using a reaction of other road users to ego-vehicle actions in autonomous driving |
CN112498366B (zh) * | 2020-11-20 | 2022-04-05 | 苏州智加科技有限公司 | 自动驾驶车辆、控制方法、装置、设备及存储介质 |
US11681296B2 (en) * | 2020-12-11 | 2023-06-20 | Motional Ad Llc | Scenario-based behavior specification and validation |
CN112630736B (zh) * | 2020-12-21 | 2024-05-07 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 路侧雷达的参数确定方法、装置、设备及存储介质 |
CN114822078A (zh) * | 2021-01-28 | 2022-07-29 | 武汉智行者科技有限公司 | 一种目标参考线切换控制方法、装置及存储介质 |
CN112937569B (zh) * | 2021-02-20 | 2022-10-11 | 福瑞泰克智能系统有限公司 | 一种面向车道边界的紧急转向辅助方法及装置 |
CN112896191B (zh) * | 2021-03-08 | 2022-11-08 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 轨迹处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
JP7258074B2 (ja) * | 2021-04-26 | 2023-04-14 | 三菱電機株式会社 | 走行計画生成装置 |
US20220396289A1 (en) * | 2021-06-15 | 2022-12-15 | Nvidia Corporation | Neural network path planning |
DE102021206413A1 (de) * | 2021-06-22 | 2022-12-22 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Verfahren zum Bestimmen einer aktuell befahrbaren Trajektorie für ein zumindest teilweise assistiert betriebenes Kraftfahrzeug, sowie Assistenzsystem |
US12005925B1 (en) * | 2021-08-31 | 2024-06-11 | Zoox, Inc. | Collaborative action ambiguity resolution for autonomous vehicles |
CN113963535B (zh) * | 2021-09-30 | 2023-01-13 | 华为技术有限公司 | 行驶决策确定方法、装置、电子设备存储介质 |
CN115230688B (zh) * | 2021-12-07 | 2023-08-25 | 上海仙途智能科技有限公司 | 障碍物轨迹预测方法、系统和计算机可读存储介质 |
CN114200943A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-03-18 | 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院 | 一种动态避让方法及移动机器人 |
US20230219599A1 (en) * | 2022-01-07 | 2023-07-13 | SIT Autonomous AG | Multi-layered approach for path planning and its execution for autonomous cars |
WO2023148777A1 (en) * | 2022-02-07 | 2023-08-10 | Strom Motors (India) Private Limited | An apparatus for the patrolling of a manoeuvring locomotory device |
WO2023148778A1 (en) * | 2022-02-07 | 2023-08-10 | Strom Motors (India) Private Limited | An apparatus for the stationing of a locomotory device from outside the locomotory device |
US20230415772A1 (en) * | 2022-06-24 | 2023-12-28 | Motional Ad Llc | Trajectory planning based on extracted trajectory features |
CN115146478A (zh) * | 2022-07-21 | 2022-10-04 | 合众新能源汽车有限公司 | 基于优化算法的行驶工况构建方法、装置及相关设备 |
Family Cites Families (30)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6341255B1 (en) * | 1999-09-27 | 2002-01-22 | Decell, Inc. | Apparatus and methods for providing route guidance to vehicles |
JP4657728B2 (ja) * | 2002-08-29 | 2011-03-23 | アイティス・ホールディングス・ピーエルシー | トラフィック情報を提供するための装置および方法 |
KR20060019586A (ko) * | 2003-06-11 | 2006-03-03 | 마쯔시다덴기산교 가부시키가이샤 | 디지털 지도의 위치 정보 압축 방법과 장치 |
US20050273250A1 (en) * | 2004-05-18 | 2005-12-08 | Bruce Hamilton | System and method for dynamic navigational route selection |
US20070208498A1 (en) * | 2006-03-03 | 2007-09-06 | Inrix, Inc. | Displaying road traffic condition information and user controls |
JP5029329B2 (ja) | 2007-12-05 | 2012-09-19 | トヨタ自動車株式会社 | 走行軌跡生成方法及び走行軌跡生成装置 |
EP2169500B1 (en) * | 2008-09-25 | 2012-04-04 | Volvo Car Corporation | Method of assessing vehicle paths in a road environment and a vehicle path assessment system. |
US20110098922A1 (en) * | 2009-10-27 | 2011-04-28 | Visteon Global Technologies, Inc. | Path Predictive System And Method For Vehicles |
JP5577126B2 (ja) | 2010-03-24 | 2014-08-20 | トヨタ自動車株式会社 | 走行支援装置 |
EP2681512B1 (en) * | 2011-03-03 | 2021-01-13 | Verizon Patent and Licensing Inc. | Vehicle route calculation |
RU2014112202A (ru) * | 2011-10-03 | 2015-11-10 | Тойота Дзидося Кабусики Кайся | Вспомогательная система управления транспортным средством |
EP2950294B1 (en) * | 2014-05-30 | 2019-05-08 | Honda Research Institute Europe GmbH | Method and vehicle with an advanced driver assistance system for risk-based traffic scene analysis |
JP6613563B2 (ja) * | 2014-12-24 | 2019-12-04 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 経路探索システム、方法およびプログラム |
DE102015208790A1 (de) * | 2015-05-12 | 2016-11-17 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Bestimmen einer Trajektorie für ein Fahrzeug |
US9821801B2 (en) | 2015-06-29 | 2017-11-21 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | System and method for controlling semi-autonomous vehicles |
US9632502B1 (en) * | 2015-11-04 | 2017-04-25 | Zoox, Inc. | Machine-learning systems and techniques to optimize teleoperation and/or planner decisions |
US10156454B2 (en) * | 2015-11-18 | 2018-12-18 | International Business Machines Corporation | GPS navigation |
CA3010440A1 (en) * | 2016-01-03 | 2017-07-06 | Yosef Mintz | System and methods to apply robust predictive traffic load balancing control and robust cooperative safe driving for smart cities |
US10162354B2 (en) * | 2016-07-21 | 2018-12-25 | Baidu Usa Llc | Controlling error corrected planning methods for operating autonomous vehicles |
US10832061B2 (en) * | 2016-07-22 | 2020-11-10 | Hitachi Automotive Systems, Ltd. | Traveling road boundary estimation apparatus and traveling assistance system using same |
US10640111B1 (en) * | 2016-09-07 | 2020-05-05 | Waymo Llc | Speed planning for autonomous vehicles |
US10216190B2 (en) * | 2016-09-20 | 2019-02-26 | International Business Machines Corporation | Managing autonomous vehicles needing energy replenishment |
US11619951B2 (en) * | 2017-01-23 | 2023-04-04 | Massachusetts Institute Of Technology | On-demand high-capacity ride-sharing via dynamic trip-vehicle assignment with future requests |
JP6769892B2 (ja) * | 2017-02-22 | 2020-10-14 | クラリオン株式会社 | ナビゲーション装置、経路探索サーバ、および経路探索方法 |
US10220857B2 (en) * | 2017-02-23 | 2019-03-05 | Uber Technologies, Inc. | Vehicle control system |
CN106926844B (zh) * | 2017-03-27 | 2018-10-19 | 西南交通大学 | 一种基于实时环境信息的动态自动驾驶换道轨迹规划方法 |
US10293485B2 (en) * | 2017-03-30 | 2019-05-21 | Brain Corporation | Systems and methods for robotic path planning |
US10403133B1 (en) * | 2017-07-27 | 2019-09-03 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Vehicle roadway traffic density management systems for optimizing vehicle spacing |
US20190204842A1 (en) * | 2018-01-02 | 2019-07-04 | GM Global Technology Operations LLC | Trajectory planner with dynamic cost learning for autonomous driving |
US10824153B2 (en) * | 2018-04-16 | 2020-11-03 | Baidu Usa Llc | Cost design for path selection in autonomous driving technology |
-
2018
- 2018-04-17 US US15/955,584 patent/US10996679B2/en active Active
-
2019
- 2019-01-15 CN CN201910037452.XA patent/CN110389584A/zh active Pending
- 2019-04-15 JP JP2019077270A patent/JP6831420B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US10996679B2 (en) | 2021-05-04 |
US20190317512A1 (en) | 2019-10-17 |
JP2019194073A (ja) | 2019-11-07 |
CN110389584A (zh) | 2019-10-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6831420B2 (ja) | 自動運転車の軌跡候補を評価するための方法 | |
JP6865244B2 (ja) | 自動運転車両の軌道の生成方法 | |
JP6975512B2 (ja) | 自動運転車両の周辺車両の挙動に基づくリアルタイム感知調整と運転調整 | |
JP6861238B2 (ja) | 自動運転車の車線変更軌跡を確定するための方法 | |
JP6757819B2 (ja) | 最適化方法による自動運転車両のための計画駐車軌跡の生成 | |
JP6738932B2 (ja) | シミュレーションプラットフォームに配置された、機械学習モデルを訓練するためのシステム及び方法 | |
JP7001642B2 (ja) | 自動運転車両のためのオブジェクト移動を予測するための方法およびシステム | |
JP6967051B2 (ja) | 自動運転車両のための人間の運転行動を模倣する2段階基準線平滑化方法 | |
JP7072581B2 (ja) | 自動運転車両の経路計画のための運転シナリオに基づく車線ガイドライン | |
JP7108583B2 (ja) | 自動運転車両のための曲率補正経路サンプリングシステム | |
JP6588592B2 (ja) | 自動運転車両に用いられる衝突予測及びエアバッグ事前展開システム | |
EP3327530B1 (en) | Method for determining command delays of autonomous vehicles | |
JP7043466B2 (ja) | 自動運転車両のための以前の運転軌跡に基づくリアルタイムマップ生成方法 | |
JP6494715B2 (ja) | 自律走行車の速度制御率の動的調整方法 | |
JP6972150B2 (ja) | 自動運転車両のための歩行者確率予測システム | |
JP2020514145A (ja) | シミュレーションに基づく自動運転車の感知要求の評価方法 | |
JP6779326B2 (ja) | 複数のスレッドを使用して自動運転車両に用いられる基準線を生成するための方法及びシステム | |
JP6861272B2 (ja) | 衝突後の分析に基づく自動運転車の車両動作の最適化 | |
JP7116065B2 (ja) | 自律走行車に用いられるトンネルに基づく計画システム | |
CN110621541B (zh) | 用于生成轨迹以操作自动驾驶车辆的方法和系统 | |
KR20190013689A (ko) | 자율 주행 차량 교통 예측에서 예측되는 궤적에 대한 평가 프레임 워크 | |
KR20180074676A (ko) | 자율 주행 차량의 조향률의 동적 조정 | |
JP7149288B2 (ja) | 自動運転車両のための螺旋曲線に基づく垂直駐車計画システム | |
KR20180135847A (ko) | 자율 주행 차량을 위한 감속 연석 기반 방향 검출 및 차선 유지 시스템 | |
JP7009490B2 (ja) | 自動運転車両のための制御主導型の3ポイントターン計画 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190516 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190516 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20200519 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200602 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200831 |
|
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: 20210112 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210128 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6831420 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |