用于预测自主车辆中的交通模式的系统和方法技术方案

提供了用于控制车辆的系统和方法。在一个实施例中，一种预测交通模式的方法包括在自主车辆内提供第一组预测策略。该方法进一步包括接收与由自主车辆观察的对象相关联的交通模式数据，该交通模式数据包括对该对象的运动学估计、该对象的位置序列以及与该对象附近的区域相关联的道路语义。基于第一组预测策略和交通模式数据来确定该对象的预测路径，并且确定该对象的实际路径。如果预测路径与实际路径之间的差异高于预定阈值，则确定该对象的新预测策略。基于第一组预测策略和新策略产生第二组预测策略。

【技术实现步骤摘要】
用于预测自主车辆中的交通模式的系统和方法
本公开总体上涉及自主车辆，并且更具体地涉及用于预测自主车辆附近的车辆和对象的交通模式的系统和方法。
技术介绍
自主车辆是能够感测其环境并且以很少或不需要用户输入进行导航的车辆。它通过使用诸如雷达、激光雷达、图像传感器等感测装置来这样做。自主车辆进一步使用来自全球定位系统(GPS)技术、导航系统、车对车通信、车对基础设施技术和/或线控驱动系统的信息来对车辆进行导航并且执行交通预测。虽然近年来在导航系统和交通预测方面取得了重大进展，但是这样的系统在许多方面仍可能得到改进。例如，在正常操作期间，自主车辆通常会遇到大量车辆和其它对象，其中每一个都可能表现出其自己的难以预测的行为。即，即使自主车辆具有对道路的精确语义理解并且已经在其附近正确检测和分类对象，车辆仍然无法准确地预测在各种情况下的某些对象的轨迹和/或路径。因此，期望提供能够预测自主车辆遇到的对象的行为的系统和方法。另外，从以下结合附图和前面的
及
技术介绍
进行的具体实施方式和所附权利要求书中将更清楚地明白本专利技术的其它理想特征和特性。
技术实现思路
提供了用于控制车辆的系统和方法。在一个实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种预测交通模式的方法，包括：在自主车辆内提供第一组预测策略；接收与由所述自主车辆观察的对象相关联的交通模式数据，所述交通模式数据包括对所述对象的运动学估计、所述对象的位置序列以及与所述对象附近的区域相关联的道路语义；基于所述第一组预测策略和所述交通模式数据来确定所述对象的预测路径；确定所述对象的实际路径；如果所述预测路径与所述实际路径之间的差异高于预定阈值，则确定所述对象的新预测策略；以及基于所述第一组预测策略和所述新策略在所述自主车辆内提供第二组预测策略。

【技术特征摘要】
2017.06.27 US 15/6349471.一种预测交通模式的方法，包括：在自主车辆内提供第一组预测策略；接收与由所述自主车辆观察的对象相关联的交通模式数据，所述交通模式数据包括对所述对象的运动学估计、所述对象的位置序列以及与所述对象附近的区域相关联的道路语义；基于所述第一组预测策略和所述交通模式数据来确定所述对象的预测路径；确定所述对象的实际路径；如果所述预测路径与所述实际路径之间的差异高于预定阈值，则确定所述对象的新预测策略；以及基于所述第一组预测策略和所述新策略在所述自主车辆内提供第二组预测策略。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述运动学估计包括所述观察对象的速度、加速度和转弯速率中的至少一个。3.根据权利要求1所述的方法，其中所述交通模式数据进一步包括对所述对象的物理尺寸的估计。4.根据权利要求1所述的方法，其中由远离所述自主车辆的服务器来执行确定所述新预测策略。5.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一组预测策略包括多次车辆操纵。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：E·布兰森，H·尼兹，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国,US