JP7455851B2 - 自律型車両の計画および予測 - Google Patents
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Description
コンピュータにおいて、外部アクターの検出および追跡のためのセンサ入力を受信するステップと、
前記センサ入力にオブジェクト追跡を適用して前記外部アクターを追跡することにより、一時間区間における前記外部アクターの観測されたトレースを決定するステップと、
前記外部アクターについて一式の利用可能な目標を決定するステップと、
前記利用可能な目標の各々について、予想軌道モデルを決定するステップと、
前記外部アクターの前記観測されたトレースを、前記利用可能な目標の各々についての前記予想軌道モデルと比較して、該目標の尤度を決定するステップと
を含む方法を提供する。
コンピュータにおいて、外部アクターの検出および追跡のためのセンサ入力を受信するステップと、
前記センサ入力にオブジェクト追跡を適用して前記外部アクターを追跡することにより、一時間区間における前記外部アクターの観測されたトレースを決定するステップと、
前記外部アクターについて一式の可能な操縦を決定するステップと、
前記可能な操縦の各々について、予想軌道モデルを決定するステップと、
前記外部アクターの前記観測されたトレースを、前記利用可能な操縦の各々についての前記予想軌道モデルと比較して、該操縦の尤度を決定するステップと
を含む方法を提供する。
定められた目標を安全かつ効果的に実行するために自車両が行うべき操縦、アクション、などのシーケンスの決定などのAV計画の決定においてAVプランナA6を支援するために、逆プランナA5は、本文脈においてエージェントと呼ばれることもある近傍の外部アクターの動きを予測する。逆プランナA5は、上述の文脈において適用され得る生成挙動モデルの一例である。
上記は、目標の逆計画を考慮している。示されるように、逆計画を、操縦レベルにおいて、仮定された操縦Mの組について実施することもできる。
P(Tj│Mj)=1
であり、他のすべての軌道の確率は、0であると仮定される。
さらなる例示として、ここで、目標認識のための逆計画の典型的な実施態様をさらに詳細に説明する。これは、目標レベルで逆計画を使用して、少なくとも1つの外部エージェントの一式の利用可能な目標Gの確率分布P(G│O))を予測し、すなわち利用可能な目標の各々について、エージェントが現時点においてその目標を実施している推定確率を予測する。
目標認識は、エージェントの過去のアクションの観測および他の文脈上の情報に鑑みて、エージェント(以下の例ではターゲット車両であるが、上述したように別の形態のアクターであってもよい外部アクター)のエージェント目標を推論するプロセスである。
最初に、利用可能な目標および操縦を決定するための典型的なスキームが説明される。この説明は、後述される逆計画の特定の実施態様への関連の文脈を提供する。しかしながら、説明は、これに関して限定されず、逆計画/目標認識の代案の実施態様および目標認識を使用しない実施態様(例えば、より高いレベルの目標認識を伴わないデータ駆動の挙動モデルを使用する上述の例)を含むMCTSの他の実施態様にも、等しく当てはまる。
「マルチポリシー法」が、ベースラインとして使用される。マルチポリシー法の根底にある仮定は、自車両を含むすべての車両(または、より一般的には、外部アクター)が、車線維持、車線変更、方向転換、などの有限数の操縦のうちの1つをいつでも実行していることである。そのような操縦は、本明細書において、「操縦ポリシー」と呼ばれることもある(操縦ポリシー、すなわち、有限の一式の操縦のうちの操縦と、選択された操縦ポリシーを実行するために使用され得るアクションポリシーとの間の区別に注意されたい;本明細書において操縦について英国式/米国式の綴りが互換的に使用されることにも注意されたい)。
基本操縦
操縦は、計画および予測に使用される基本アクションを表す。以下の「基本」(基本的な)操縦が、この例において考慮される。
・左右の車線変更
・右左折(進行方向に最も近い車線へと向かう)
・停止/警戒
記載された技術を、他の操縦またはさらなる操縦へと拡張できることを、理解できるであろう。
基本操縦は、センサからのフィードバックを使用する場合、閉ループである。これは、操縦におけるさまざまな程度の自動化をカバーし得る。ここで、各々の閉ループ操縦は、車両の速度および先行車両までの距離を自動的に制御する(アダプティブクルーズコントロール(ACC)の一形態)と仮定される。また、各々の操縦は、自動的に緊急ブレーキを開始できると仮定される。
・運動学的自転車モデルによって定義された運動プリミティブを使用する格子経路プランナ
・制約最適化プランナ
上記リストの計画方法を、それらを閉ループにするために、状態変化後に繰り返し呼び出すことができる。
閉ループ操縦とは対照的に、開ループ操縦は、センサフィードバックを使用しない。開ループ操縦は、基準経路(または、経路についての分布)を指定し、これらの経路をフィードバックで修正することを試みない。これにより、操縦のより単純かつ計算コストの低い実装が可能になる。
上述したように、この例において、軌道は、一連の目標速度と組み合わせられた静的経路として定義される。
min(制限速度、存在するのであれば前方の車の速度)
に設定される。
点曲率は、以下の式によって与えられ、ここでxおよびyはデカルト座標である。xおよびyの導関数は、有限差を使用して車両の目標経路から推定される。
速度は基本操縦の内部で設定されるため、2つの後続の操縦が、速度の急激な変化を有する可能性がある。典型的な例は、車線維持に続く旋回操縦である。
この問題の解から、空間的に再サンプリングを使用して、
本明細書において「マクロアクション」と呼ばれる特別な種類の操縦は、2つの重要なやり方、すなわち共通の操縦シーケンスを指定すること、およびコンテキスト情報(通常は、道路レイアウト)に基づいて基本操縦の自由パラメータを自動的に設定することで、プランナを楽にする。
自車の目標
自車の目標は、ルート計画に基づいて生成される。ルートプランナ(A25、図1)が、注釈付き道路マップ(車線方向、交通標識、などが注釈付けされている)および開始/終了位置を入力として取得する。ルートプランナは、自車が走行しなければならない道路セグメントおよび方向のシーケンスを指定する開始位置から終了位置までのルートを計算する。このルートが、プランナA6に渡され、以下のように自車の目標を生成するために使用される。
別の車の目標は、例えば、自車のビュー領域によって境界付けられ、その車にとって可能な出口点およびその車の方向の道路の可視端として定義され得る。ヒューリスティック目標生成関数が、道路レイアウトおよび交通規則に関する情報(例えば、SDLロードグラフを使用する)を使用して、所与のビュー領域内の車の一式の可能な目標を列挙するために使用される。多数の目標(例えば、多数の出口点)が存在する場合に計算時間を短縮するために、関数は、自動車の出口点目標を、自動車の前方の同じ車線上にすでに2つのより早い出口点が存在する場合に、無視することができる。
この典型的な実施態様において、目標認識は、図4を参照して以下で説明されるように、「コストペナルティ」に基づいて実行される。
A*検索
「A*探索」は、マクロアクションを含む開ループ操縦について実行される。操縦は、それらの適用可能性条件に基づいてフィルタリングされる。基本操縦が軌道の分布を指定する場合、適切な単一の軌道を、例えば最頻または最も可能性の高い軌道として選択することができる。
f(n)=g(n)+h(n)
として定義される最低ノードコストを有する次のノードへとシーケンスを延ばす。
制動は、上述の方法においては制動は別個の操縦として認識されないが、本方法は、依然として目標の尤度において制動を考慮することができる。
ここで、自動車が車線を維持するが、減速するのではなく一定の速度で観測されると仮定する。この軌道がG2まで続くと、突然の制動が必要になり、C2よりもはるかにコストが高くなる。他方で、目標G1まで軌道を継続する(車線に留まる)ことは、本質的に初期状態からG1の最適な計画である。したがって、G2は事後確率が低下し、G1は増加する。
所与の目標に対する車の可能な軌道および関連の確率を予測するために、逆計画に使用されるものと同じA*探索法を使用することができる。最適な計画を発見した後にA*を終了するのではなく、代わりに固定時間予算が課され、アルゴリズムは、計画の組を関連のコストと共に計算することを許可される(おそらくは、いくつかの固定数までの計画について)。A*探索が目標に到達するノードを発見すると、対応する計画が計画の組に追加される。軌道は、計画内の操縦によって与えられる部分軌道を接続することによって計画から生成される。
Claims (31)
- コンピュータによって実施され、外部アクターの目標を確率的に予測する方法であって、
コンピュータにおいて、前記外部アクターの検出および追跡のためのセンサ入力を受信するステップと、
前記センサ入力にオブジェクト追跡を適用して前記外部アクターを追跡することにより、一時間区間である時刻tから時刻t + Δtまでにおける前記外部アクターの観測されたトレースを決定するステップと、
マップに基づいて、前記外部アクターについて一式の利用可能な目標であって、それぞれの目標が前記マップ上の目標位置により定義される目標を決定するステップと、
前記利用可能な目標の各々について、前記一時間区間である時刻tから時刻t + Δtまでにおける予想軌道モデルを、時刻tにおける前記外部アクターの位置及び前記マップ上の利用可能な目標の前記目標位置に基づいて生成するステップと、
前記外部アクターの前記観測されたトレースを、前記利用可能な目標の各々についての前記予想軌道モデルと比較して、該目標の尤度を決定するステップと、
を含む方法であって、
自律型の自車両において実施され、該自律型の自車両のプランナが、前記利用可能な目標のうちの少なくとも1つの前記尤度に応じて自律的な運転の決定を行い、前記センサ入力は、該自律型の自車両のセンサシステムを使用して取得される、
方法。 - 前記予想軌道モデルは、前記目標に関する単一の予測される軌道または前記目標に関する予測される軌道の分布である、請求項1に記載の方法。
- 前記予想軌道モデルは、一式の予測される軌道のうちの各々の予側される軌道Tについての条件付き確率p(T│Gi)を含む分布であり、該目標の前記尤度p(Gi│τ)は、前記観測されたトレースτに鑑みて少なくとも1つの予側される軌道の確率p(T│τ)を推定するために使用される、請求項2に記載の方法。
- 前記予想軌道モデルは、各々の目標について生成挙動モデルを実行することによって決定され、前記生成挙動モデルは、現実世界の運転挙動の例に基づいて軌道を生成するように訓練されている、請求項1~3のいずれか一項に記載の方法。
- 前記予想軌道モデル及び前記生成挙動モデルは、当該方法が適用される対象の運転領域に特有である、請求項4に記載の方法。
- 前記予想軌道モデルは、各目標について該目標の1つ以上のパラメータおよび前記外部アクターの1つ以上のパラメータに基づいて定められる予測軌道の空間をサンプリングするようにサンプリングアルゴリズムを適用することによって決定される、請求項1~5のいずれか一項に記載の方法。
- 前記観測されたトレースは、前記目標についての最良利用可能軌道モデルを予測するために使用され、前記比較は、前記最良利用可能軌道モデルを前記予想軌道モデルと比較することを含む、請求項1~6のいずれか一項に記載の方法。
- 前記観測されたトレースは、前記外部アクターの現在の操縦および/または将来の操縦を予測するために使用され、前記予測された現在または将来の操縦は、前記最良利用可能軌道モデルを決定するために使用される、請求項7に記載の方法。
- 複数の操縦からなるシーケンスが、少なくとも1つの目標について決定され、前記最良利用可能軌道モデルは、該目標について、前記複数の操縦にそれぞれ関する部分軌道モデルに基づいて決定される、請求項8に記載の方法。
- 各々の部分軌道モデルは、1つ以上の目標運動値を含み、前記最良利用可能軌道モデルの将来部分の1つ以上の運動値が、前記目標運動値に運動平滑化を適用することによって決定される、請求項9に記載の方法。
- 各目標についての前記予想軌道モデルは、該目標についての単一の予想軌道であり、各目標についての前記最良利用可能軌道モデルは、単一の最良利用可能軌道である、請求項7~10のいずれか一項に記載の方法。
- 各操縦についての前記部分軌道モデルは、該操縦についての最も可能性の高い部分軌道である、請求項9に従属する請求項11に記載の方法。
- 定められたコスト関数が、各目標についての前記予想軌道モデルおよび前記最良利用可能軌道モデルの両方に適用されて、前記予想軌道モデルおよび前記最良利用可能軌道モデルのそれぞれのコストが決定され、前記比較は、それぞれのコストを比較することを含む、請求項7~12のいずれか一項に記載の方法。
- 前記コスト関数は、運転時間の短縮に報いる一方で、不安全な軌道を不利に扱う、請求項13に記載の方法。
- 前記コスト関数は、快適性の欠如も不利に扱う、請求項14に記載の方法。
- 前記目標のうちの少なくとも1つについての前記時間区間の後の前記外部アクターの少なくとも1つの予想される軌道と、前記目標の前記尤度に基づく前記予想される軌道の確率とを決定するステップを含む、請求項1~15のいずれか一項に記載の方法。
- 前記時間区間の前記予想軌道モデルは、前記時間区間の始まりにおける前記外部アクターの位置に基づいて決定され、前記少なくとも1つの予測される軌道は、前記時間区間の終わりにおける前記外部アクターの位置に基づいて決定される、請求項16に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの予測される軌道は、前記目標について該目標の1つ以上のパラメータおよび前記時間区間の終わりにおける前記外部アクターの位置に基づいて定義される予測される軌道の空間をサンプリングするためのサンプリングアルゴリズムを適用することによって決定される、請求項17に記載の方法。
- コンピュータによって実施され、外部アクターの操縦を確率的に予測する方法であって、
コンピュータにおいて、外部アクターの検出および追跡のためのセンサ入力を受信するステップと、
前記センサ入力にオブジェクト追跡を適用して前記外部アクターを追跡することにより、一時間区間である時刻tから時刻t + Δtにおける前記外部アクターの観測されたトレースを決定するステップと、
マップに基づいて、前記外部アクターについて一式の利用可能な操縦であって、それぞれの操縦が前記マップ上の操縦位置により定義される操縦を決定するステップと、
前記利用可能な操縦の各々について、前記一時間区間である時刻tから時刻t + Δtまでにおける予想軌道モデルを、時刻tにおける前記外部アクターの位置及び前記マップ上の利用可能な操縦の前記操縦位置に基づいて生成するステップと、
前記外部アクターの前記観測されたトレースを、前記利用可能な操縦の各々についての前記予想軌道モデルと比較して、該操縦の尤度を決定するステップと
を含む方法。 - 自律型車両において実施され、該自律型車両のプランナが、前記利用可能な操縦のうちの少なくとも1つの前記尤度に応じて自律的な運転の決定を行う、請求項19に記載の方法。
- 前記予想軌道モデルは、前記操縦に関する単一の予測される軌道または前記操縦に関する予測される軌道の分布である、請求項19または請求項20に記載の方法。
- 前記観測されたトレースは、前記予測される軌道の分布のうちの最も可能性の高い軌道と比較される、請求項21に記載の方法。
- 前記操縦のうちの少なくとも1つについての前記時間区間の後の前記外部アクターの少なくとも1つの予測される軌道と、前記操縦の前記尤度に基づく前記予測される軌道の確率とを決定するステップ
を含む、請求項19~22のいずれか一項に記載の方法。 - 前記時間区間の前記予想軌道モデルは、前記時間区間の始まりにおける前記外部アクターの位置に基づいて決定され、前記少なくとも1つの予測される軌道は、前記時間区間の終わりにおける前記外部アクターの位置に基づいて決定される、請求項23に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの予測される軌道は、前記操縦について該操縦の1つ以上のパラメータおよび前記時間区間の終わりにおける前記外部アクターの位置に基づいて定義される予測される軌道の空間をサンプリングするためのサンプリングアルゴリズムを適用することによって決定される、請求項24に記載の方法。
- 請求項1~25のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成された実行ハードウェアを備えるコンピュータシステム。
- 実行されたときに請求項1~25のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成された実行可能命令を含んでいるコンピュータプログラム。
- 請求項1~27のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成された予測コンポーネントと、
前記予測コンポーネントの出力を使用して自律型の運転の決定を行うように構成されたプランナと
を備える自律型車両コンピュータシステム。 - 前記予測コンポーネントは、請求項1~19のいずれか一項に記載の方法を実施することで、外部アクターについての目標の予測をもたらし、請求項20~23のいずれか一項に記載の方法を実施することで、該外部アクターについての操縦の予測をもたらすように構成されている、請求項28に記載の自律型車両コンピュータシステム。
- 前記操縦の予測は、前記目標の予測を行うために使用される、請求項29に記載の自律型車両コンピュータシステム。
- 請求項28~30のいずれか一項に記載の自律型車両コンピュータシステムと、前記プランナに結合し、前記プランナによって生成される制御信号に応答する駆動機構と、を備える自律型車両。
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