用于操作自动驾驶车辆的控制误差校正规划方法技术

在一个实施方式中，接收指示自动驾驶车辆待从路径的第一点移动到第二点的运动规划和控制数据。运动规划和控制数据描述路径内从第一点到第二点的多个路线。对于每个路线，根据自动驾驶车辆的物理特性来执行路线的模拟以生成模拟路线。计算控制误差，该控制误差代表路线和模拟路线之间的差异。基于路线和相关联的模拟路线之间的控制误差选择路线之一。根据选择出的路线操作自动驾驶车辆从第一点移动到第二点。

Control error correction planning method for autopilot vehicle

In one embodiment, motion planning and control data indicating that the automatic driving vehicle moves to the second point from the first point of the path is received. Motion planning and control data describe multiple routes from the first point to the second point in the path. For each route, the simulation of the route is performed according to the physical characteristics of the self driving vehicle to generate the simulation route. The control error is calculated. The control error represents the difference between the route and the simulation route. Route selection is one of the control errors between simulation routes and associated routes. According to the route chosen, the automatic driving vehicle moves from the first point to the second point.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于操作自动驾驶车辆的控制误差校正规划方法
本专利技术的实施方式总体涉及操作自动驾驶车辆。更具体地，本专利技术的实施方式涉及用于操作自动驾驶车辆的控制误差校正规划方法。
技术介绍
以自动驾驶模式运行(例如，无人驾驶)的车辆可以将乘员、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。当以自动驾驶模式运行时，车辆可以使用车载传感器导航到各个位置，从而允许车辆在最少人机交互的情况下或在没有任何乘客的一些情况下行驶。运动规划和控制是自动驾驶驱动中的关键操作。然而，传统的运动规划操作主要通过其曲率和速度估计完成给定路径的难度，而没有考虑不同类型的车辆的限制或特征的差异。相同的运动规划和控制应用到所有类型的车辆，这在某些情况下可能是不准确和不平稳的。附图说明本专利技术的实施方式在附图的各图中以举例而非限制的方式示出，附图中的相同参考数字指示相似元件。图1是示出根据本专利技术的一个实施方式的网络化系统的框图。图2是示出根据本专利技术的一个实施方式的自动驾驶车辆的框图。图3是示出根据本专利技术的一个实施方式的自动驾驶车辆可使用的数据处理系统的示例的框图。图4是根据本专利技术的一个实施方式的用于模拟自动驾驶车辆的路线的处理流程。图5是示出根据本专利技术的一个实施方式的考虑到用于路线选择的经模拟路线的规划路线的示例的图。图6是示出根据本专利技术的一个实施方式的操作自动驾驶车辆的过程的流程图。图7是示出根据一个实施方式的数据处理系统的框图。具体实施方式将参考以下所讨论的细节来描述本专利技术的各种实施方式和方面，附图将示出所述各种实施方式。下列描述和附图是对本专利技术的说明，而不应当解释为限制本专利技术。描述了许多特定细节以提供对本专利技术各种实施方式的全面理解。然而，在某些情况下，并未描述众所周知的或常规的细节以提供对本专利技术的实施方式的简洁讨论。本说明书中对“一个实施方式”或“实施方式”的提及意味着结合该实施方式所描述的特定特征、结构或特性可以包括在本专利技术的至少一个实施方式中。短语“在一个实施方式中”在本说明书中各个地方的出现不必全部指同一实施方式。根据一些实施方式，一机构被用于根据所讨论的特定车辆的物理驱动特性，来估计由自动驾驶车辆的规划系统规划出的路线的控制误差。在一个实施方式中，根据与规划模块提供的路径的一个或多个路线中的每个路线相关联的规划和控制信息，执行模拟以基于相应车辆的物理特征和/或限制为每个路线生成模拟路线。将模拟路线与每个规划路线进行比较，以确定模拟路线和规划路线之间的控制误差。控制误差用于选择具有用于驱动车辆的最小控制误差的规划路线中的一个。因此，在具有该特定类型的车辆的一组物理特征和/或限制的情况下，选择出的路线最接近特定人类驾驶员将驾驶相同类型的车辆的路线。这将减少如下情况的可能性：由于其物理特征或限制(例如，最小转弯半径)或者规划路线不平稳或对乘客不舒适，而使得车辆不能执行规划路线。在一个实施方式中，接收指示自动驾驶车辆将从路径的第一点移动到第二点的运动规划和控制数据。运动规划和控制数据包括描述从路径内的第一点到第二点的一个或多个路线的信息。针对每个路线，考虑到自动驾驶车辆的物理特性，基于路线的规划和控制数据执行模拟以生成模拟路线。车辆的物理特性可从相同或相似类型或型号的车辆的车辆文档获得。车辆的物理特性(也称为驾驶特征或驾驶限制)可包括但不限于最小转弯半径、预定距离的加速时间，预定距离的减速时间以及车辆的物理尺寸(例如，高度、宽度和重量)等。对于每个路线，计算路线和对应的模拟路线之间的控制误差。在一个实施方式中，相对于模拟路线的曲线或曲线图绘制每个路线的曲线或曲线图，以确定在不同时间点，特别是在曲率点处的每个路线与模拟路线之间的最大差异。最大差异被用作该特定路线的控制误差的一部分。然后基于路线的控制误差选择路线之一，例如最少或最小的控制误差。然后根据所选择的路线操作自动驾驶车辆。图1是示出根据本专利技术的一个实施方式的自动驾驶车辆网络配置的框图。参考图1，网络配置100包括可以通过网络102通信地联接到一个或多个服务器103至104的自动驾驶车辆101。尽管示出一个自动驾驶车辆，但多个自动驾驶车辆可以通过网络102联接到彼此和/或联接到服务器103至104。网络102可以是任何类型的网络，例如，有线或无线的局域网(LAN)、诸如互联网的广域网(WAN)、蜂窝网络、卫星网络或其组合。服务器103至104可以是任何类型的服务器或服务器群集，诸如，网络或云服务器、应用服务器、后端服务器或其组合。服务器103至104可以是数据分析服务器、内容服务器、交通信息服务器、地图和兴趣点(POI)服务器或者位置服务器等。自动驾驶车辆是指可以被配置成处于自动驾驶模式下的车辆，在所述自动驾驶模式下车辆在极少或没有来自驾驶员的输入的情况下导航通过环境。这种自动驾驶车辆可以包括传感器系统，所述传感器系统具有被配置成检测与车辆运行环境有关的信息的一个或多个传感器。所述车辆和其相关联的控制器使用所检测的信息来导航通过所述环境。自动驾驶车辆101可以在手动模式下、在全自动驾驶模式下或者在部分自动驾驶模式下运行。在一个实施方式中，自动驾驶车辆101包括，但不限于，数据处理系统110、车辆控制系统111、无线通信系统112、用户接口系统113、信息娱乐系统114和传感器系统115。自动驾驶车辆101还可以包括普通车辆中包括的某些常用部件，诸如：发动机、车轮、方向盘、变速器等，所述部件可以由车辆控制系统111和/或数据处理系统110使用多种通信信号和/或命令进行控制，该多种通信信号和/或命令例如，加速信号或命令、减速信号或命令、转向信号或命令、制动信号或命令等。部件110至115可以经由互连件、总线、网络或其组合通信地联接到彼此。例如，部件110至115可以经由控制器局域网(CAN)总线通信地联接到彼此。CAN总线是被设计成允许微控制器和装置在没有主机的应用中与彼此通信的车辆总线标准。它是最初是为汽车内的复用电气布线设计的基于消息的协议，但也用于许多其它环境。现在参考图2，在一个实施方式中，传感器系统115包括但不限于一个或多个摄像机211、全球定位系统(GPS)单元212、惯性测量单元(IMU)213、雷达单元214以及光探测和测距(LIDAR)单元215。GPS系统212可以包括收发器，所述收发器可操作以提供关于自动驾驶车辆的位置的信息。IMU单元213可以基于惯性加速度来感测自动驾驶车辆的位置和定向变化。雷达单元214可以表示利用无线电信号来感测自动驾驶车辆的本地环境内的对象的系统。在一些实施方式中，除感测对象之外，雷达单元214可以另外感测对象的速度和/或前进方向。LIDAR单元215可以使用激光来感测自动驾驶车辆所处环境中的对象。除其它系统部件之外，LIDAR单元215还可以包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个检测器。摄像机211可以包括用来采集自动驾驶车辆周围环境的图像的一个或多个装置。摄像机211可以是静物摄像机和/或视频摄像机。摄像机可以是可机械地移动的，例如，通过将摄像机安装在旋转和/或倾斜平台上。传感器系统115还可以包括其它传感器，诸如：声纳传感器、红外传感器、转向传感器、油门传感器、制动传感器以及音频传感器(例如，麦克风)。音频传感器可以被本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于操作自动驾驶车辆的计算机实现的方法，所述方法包括：接收指示自动驾驶车辆待从路径的第一点移动到第二点的运动规划和控制数据，所述运动规划和控制数据描述所述路径内从所述第一点到所述第二点的多个路线；对于所述路线中的每个，根据所述自动驾驶车辆的物理特性执行所述路线的模拟以生成模拟路线，以及计算代表所述路线与所述模拟路线之间的差异的控制误差；基于所述路线和相关联的所述模拟路线之间的控制误差选择所述路线之一；以及根据选择出的路线操作所述自动驾驶车辆从所述第一点移动到所述第二点。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.07.21 US 15/216,5661.一种用于操作自动驾驶车辆的计算机实现的方法，所述方法包括：接收指示自动驾驶车辆待从路径的第一点移动到第二点的运动规划和控制数据，所述运动规划和控制数据描述所述路径内从所述第一点到所述第二点的多个路线；对于所述路线中的每个，根据所述自动驾驶车辆的物理特性执行所述路线的模拟以生成模拟路线，以及计算代表所述路线与所述模拟路线之间的差异的控制误差；基于所述路线和相关联的所述模拟路线之间的控制误差选择所述路线之一；以及根据选择出的路线操作所述自动驾驶车辆从所述第一点移动到所述第二点。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述选择出的路线具有所述路线的所述控制误差中的最小的控制误差。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述自动驾驶车辆的所述物理特性从专门针对相同型号的所述自动驾驶车辆所编译的车辆文档获得。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述自动驾驶车辆的所述物理特性包括所述自动驾驶车辆的转弯半径。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述自动驾驶车辆的所述物理特性包括所述自动驾驶车辆从0至60英里每小时的加速时间。6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述自动驾驶车辆的所述物理特性包括所述自动驾驶车辆的高度或重量。7.根据权利要求1所述的方法，其中，计算代表所述路线与所述模拟路线之间的差异的控制误差包括：基于所述路线的路线元数据绘制第一曲线；基于所述模拟路线的模拟元数据绘制第二曲线；定位所述第一曲线和所述第二曲线之间的最大差异所处的时间点；以及计算所述最大差异的距离以代表控制误差。8.一种非暂时性机器可读介质，所述非暂时性机器可读介质中存储有指令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行用于操作自动驾驶车辆的操作，所述操作包括：接收指示自动驾驶车辆待从路径的第一点移动到第二点的运动规划和控制数据，所述运动规划和控制数据描述所述路径内从所述第一点到所述第二点的多个路线；对于所述路线中的每个，根据所述自动驾驶车辆的物理特性执行所述路线的模拟以生成模拟路线，以及计算代表所述路线和所述模拟路线之间的差异的控制误差；基于所述路线和相关联的所述模拟路线之间的控制误差选择所述路线之一；以及根据选择出的路线操作所述自动驾驶车辆从所述第一点移动到所述第二点。9.根据权利要求8所述的机器可读介质，其中，所述选择出的路线具有所述路线的所述控制误差中的最小的控制误差。10.根据权利要求8所述的机器可读介质，其中，所述自动驾驶车辆的所...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔旗，朱帆，李栋，蒋一飞，庄立，杨光，王京傲，
申请(专利权)人：百度美国有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国,US