用于自动驾驶车辆的感知辅助制造技术

本申请提供了一种用于操作自动驾驶车辆(ADV)的方法、系统及非暂时性机器可读介质。在一个实施方式中，ADV的系统使用安装在ADV上的多个传感器来感知ADV周围的驾驶环境。系统基于所感知的ADV周围的驾驶环境识别盲点。系统响应于识别到盲点，从设置在盲点的预定距离内的图像拍摄装置接收具有盲点的图像。在一些实施方式中，系统从通信地联接到图像拍摄装置的远程服务器接收具有盲点的图像。系统基于图像识别在ADV的盲点处的感兴趣的障碍物。系统基于盲点处的感兴趣的障碍物生成轨迹，以控制ADV避开感兴趣的障碍物。

【技术实现步骤摘要】
用于自动驾驶车辆的感知辅助
本公开的实施方式总体上涉及操作自动驾驶车辆。更具体地，本公开的实施方式涉及用于自动驾驶车辆(ADV)的感知辅助。
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。如果仅依赖于自动驾驶车辆的传感器系统，则自动驾驶车辆可具有非常有限的感知。例如，自动驾驶车辆可检测到其有限距离内的周围环境。此外，基于当前传感器技术，自动驾驶车辆可错过对异常道路状况的检测，例如，对临时道路施工区域的检测。沿着交通路口进行检测时，情况可能变得更糟，因为ADV需要监视来自不同方向的交通。由于ADV在某些角度和距离上具有有限的感知，所以各种障碍物(例如，位于ADV旁边的车辆)可阻挡ADV的关键感知。
技术实现思路
本申请提供了一种用于操作自动驾驶车辆的方法、系统及非暂时性机器可读介质。本申请的一方面提供了一种用于操作自动驾驶车辆的计算机实施的方法，所述方法包括：使用安装在所述自动驾驶车辆上的多个传感器感知所述自动驾驶车辆周围的驾驶环境；基于所感知的所述自动驾驶车辆周围的驾驶环境识别盲点；响应于识别到所述盲点，从设置在所述盲点的预定距离内的图像拍摄装置接收涵盖所述盲点的图像；基于所述图像识别在所述自动驾驶车辆的所述盲点处的感兴趣的障碍物；以及基于所述盲点处的所述感兴趣的障碍物生成轨迹，以控制所述自动驾驶车辆避开所述感兴趣的障碍物。根据本申请的实施方式，基于所感知的所述自动驾驶车辆周围的驾驶环境识别盲点包括：确定所述自动驾驶车辆的视场；基于所感知的驾驶环境确定一个或多个障碍物；以及将所述盲点识别为所述视场的、被所述一个或多个障碍物阻挡的一个或多个视角。根据本申请的实施方式，所述图像拍摄装置包括安装在道路交叉口处的一个或多个相机。根据本申请的实施方式，所述一个或多个相机在一个或多个交通流方向上安装在所述道路交叉口处，以监控在所述一个或多个交通流方向上进入的车辆。根据本申请的实施方式，所述感兴趣的障碍物包括以下中的至少一项：车辆、障碍物和行人。根据本申请的实施方式，控制所述自动驾驶车辆避开所述感兴趣的障碍物包括：在恢复所述自动驾驶车辆的正常操作之前，将所述自动驾驶车辆减速到停止以进行等待，直到所述感兴趣的障碍物不再处于所述自动驾驶车辆的路径中。根据本申请的实施方式，如果存在所述感兴趣的障碍物，则：从所述图像拍摄装置接收涵盖所述盲点的后续图像；使用所述后续图像跟踪所述感兴趣的障碍物以确定所述感兴趣的障碍物是否处于所述自动驾驶车辆的路线中；以及如果确定所述感兴趣的障碍物处于所述自动驾驶车辆的路线中，基于所感知的驾驶环境和涵盖所述盲点的所述后续图像生成第二轨迹，以控制所述自动驾驶车辆避开所述感兴趣的障碍物。根据本申请的实施方式，如果预测在预定时间段内所跟踪的感兴趣的障碍物与所述自动驾驶车辆的轨迹重叠，则所述感兴趣的障碍物处于所述自动驾驶车辆的路线中。本申请的另一方面提供了一种存储有指令的非暂时性机器可读介质，所述指令在由一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括：使用安装在所述自动驾驶车辆上的多个传感器感知所述自动驾驶车辆周围的驾驶环境；基于所感知的所述自动驾驶车辆周围的驾驶环境识别盲点；响应于识别到所述盲点，从设置在所述盲点的预定距离内的图像拍摄装置接收涵盖所述盲点的图像；基于所述图像识别在所述自动驾驶车辆的所述盲点处的感兴趣的障碍物；以及基于所述盲点处的所述感兴趣的障碍物生成轨迹，以控制所述自动驾驶车辆避开所述感兴趣的障碍物。本申请的再一方面提供了一种数据处理系统，包括：一个或多个处理器；以及存储器，联接到所述一个或多个处理器以存储指令，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括：使用安装在所述自动驾驶车辆上的多个传感器感知所述自动驾驶车辆周围的驾驶环境；基于所感知的所述自动驾驶车辆周围的驾驶环境识别盲点；响应于识别到所述盲点，从设置在所述盲点的预定距离内的图像拍摄装置接收涵盖所述盲点的图像；基于所述图像识别在所述自动驾驶车辆的所述盲点处的感兴趣的障碍物；以及基于所述盲点处的所述感兴趣的障碍物生成轨迹，以控制所述自动驾驶车辆避开所述感兴趣的障碍物。附图说明本公开的实施方式在附图的各图中以举例而非限制的方式示出，附图中的相同的附图标记指代相似的元件。图1是示出根据一个实施方式的网络化系统的框图。图2是示出根据一个实施方式的自动驾驶车辆的示例的框图。图3A至图3B是示出根据一个实施方式的与自动驾驶车辆一起使用的感知与规划系统的示例的框图。图4是示出根据一个实施方式的感知辅助模块的示例的框图。图5A至图5B是示出根据一些实施方式的当ADV接收用于感知辅助的图像时的场景的示例的框图。图6是示出根据一个实施方式的由ADV执行的方法的流程图。图7是示出根据一个实施方式的由ADV执行的方法的流程图。图8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公开的各种实施方式和方面，并且附图将示出各种实施方式。以下描述和附图是对本公开的说明，并且不应被解释为限制本公开。描述了许多特定细节以提供对本公开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公开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公开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相同的实施方式。根据一些实施方式，用于自动驾驶车辆(ADV)的感知辅助在检测实时交通状况中辅助或增强ADV的感知系统。根据一个方面，ADV系统使用安装在ADV上的多个传感器感知ADV周围的驾驶环境。系统基于所感知的ADV周围的驾驶环境识别盲点。系统响应于识别到盲点，从设置在盲点的预定距离内的图像拍摄装置接收具有盲点的图像。在一些实施方式中，系统从通信地联接到图像拍摄装置的远程服务器接收具有盲点的图像。系统基于图像识别在ADV盲点处的感兴趣的障碍物。此后，系统基于盲点处的感兴趣的障碍物生成轨迹，以控制ADV避开感兴趣的障碍物。根据另一方面，如果存在感兴趣的障碍物，则系统从图像拍摄装置接收具有盲点的后续图像。系统使用后续图像跟踪感兴趣的障碍物，以确定感兴趣的障碍物是否处于ADV的路线中。如果确定感兴趣的障碍物处于ADV的路线中，则系统基于感知的驾驶环境和具有盲点的后续图像生成第二轨迹，以控制ADV避开感兴趣的障碍物。图1是示出根据本公开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可以是任何类型本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于操作自动驾驶车辆的计算机实施的方法，所述方法包括：使用安装在所述自动驾驶车辆上的多个传感器感知所述自动驾驶车辆周围的驾驶环境；基于所感知的所述自动驾驶车辆周围的驾驶环境识别盲点；响应于识别到所述盲点，从设置在所述盲点的预定距离内的图像拍摄装置接收涵盖所述盲点的图像；基于所述图像识别在所述自动驾驶车辆的所述盲点处的感兴趣的障碍物；以及基于所述盲点处的所述感兴趣的障碍物生成轨迹，以控制所述自动驾驶车辆避开所述感兴趣的障碍物。

【技术特征摘要】
2018.04.03 US 15/944,7751.一种用于操作自动驾驶车辆的计算机实施的方法，所述方法包括：使用安装在所述自动驾驶车辆上的多个传感器感知所述自动驾驶车辆周围的驾驶环境；基于所感知的所述自动驾驶车辆周围的驾驶环境识别盲点；响应于识别到所述盲点，从设置在所述盲点的预定距离内的图像拍摄装置接收涵盖所述盲点的图像；基于所述图像识别在所述自动驾驶车辆的所述盲点处的感兴趣的障碍物；以及基于所述盲点处的所述感兴趣的障碍物生成轨迹，以控制所述自动驾驶车辆避开所述感兴趣的障碍物。2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，基于所感知的所述自动驾驶车辆周围的驾驶环境识别盲点包括：确定所述自动驾驶车辆的视场；基于所感知的驾驶环境确定一个或多个障碍物；以及将所述盲点识别为所述视场的、被所述一个或多个障碍物阻挡的一个或多个视角。3.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，所述图像拍摄装置包括安装在道路交叉口处的一个或多个相机。4.根据权利要求3所述的计算机实施的方法，其中，所述一个或多个相机在一个或多个交通流方向上安装在所述道路交叉口处，以监控在所述一个或多个交通流方向上进入的车辆。5.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，所述感兴趣的障碍物包括以下中的至少一项：车辆、障碍物和行人。6.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，控制所述自动驾驶车辆避开所述感兴趣的障碍物包括：在恢复所述自动驾驶车辆的正常操作之前，将所述自动驾驶车辆减速到停止以进行等待，直到所述感兴趣的障碍物不再处于所述自动驾驶车辆的路径中。7.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，还包括：如果存在所述感兴趣的障碍物，则：从所述图像拍摄装置接收涵盖所述盲点的后续图像；使用所述后续图像跟踪所述感兴趣的障碍物以确定所述感兴趣的障碍物是否处于所述自动驾驶车辆的路线中；以及如果确定所述感兴趣的障碍物处于所述自动驾驶车辆的路线中，基于所感知的驾驶环境和涵盖所述盲点的所述后续图像生成第二轨迹，以控制所述自动驾驶车辆避开所述感兴趣的障碍物。8.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，如果预测在预定时间段内所跟踪的感兴趣的障碍物与所述自动驾驶车辆的轨迹重叠，则所述感兴趣的障碍物处于所述自动驾驶车辆的路线中。9.一种存储有指令的非暂时性机器可读介质，所述指令在由一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括：使用安装在所述自动驾驶车辆上的多个传感器感知所述自动驾驶车辆周围的驾驶环境；基于所感知的所述自动驾驶车辆周围的驾驶环境识别盲点；响应于识别到所述盲点，从设置在所述盲点的预定距离内的图像拍摄装置接收涵盖所述盲点的图像；基于所述图像识别在所述自动驾驶车辆的所述盲点处的感兴趣的障碍物；以及基于所述盲点处的所述感兴趣的障碍物生成轨迹，以控制所述自动驾驶车辆避开所述感兴趣的障碍物。10.根据权利要求9所述的非暂时性机器可读介质，其中，基于所感知的所述自动驾驶车辆周围的驾驶环境识别盲点包括：确定所述自动驾驶车辆的视场；基于所感知的驾驶环境确...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶佳鸣，张亮亮，李栋，蒋一飞，胡江滔，朱帆，
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