用于自动驾驶车辆在高速公路上的自动驾驶的无地图无定位的沿车道行驶方法技术

代替使用地图数据，使用相对坐标系来帮助在一些驾驶场景下感知ADV周围的驾驶环境。所述驾驶场景的一种是在高速公路上驾驶。通常，高速公路具有较少的十字路口和出口。基于相对车道配置和相对障碍物信息在不使用地图数据的情况下使用相对坐标系来控制ADV简单地沿车道行驶并避免与在道路内发现的任意障碍物的潜在碰撞。一旦相对车道配置和障碍物信息被确定，则可执行常规的路径和速度规划和优化，以生成驾驶ADV的轨迹。这种定位系统被称为基于相对坐标系的相对定位系统。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于自动驾驶车辆在高速公路上的自动驾驶的无地图无定位的沿车道行驶方法
本公开的实施方式总体涉及操作自动驾驶车辆。更具体地，本公开的实施方式涉及自动驾驶的无地图无定位的沿高速公路行驶的方法。
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。运动规划与控制是自动驾驶的关键操作。一般地，为了在道路的车道中驾驶自动驾驶车辆(ADV)，车道的车道配置已被确定并且车道内或附近的障碍物必须被识别。传统的自动驾驶系统利用地图数据确定车道配置(例如，车道的形状和车道宽度)，其在本文中被称为定位过程的一部分。这种定位系统被称为全球或绝对定位系统，在该系统中车道配置以全球或绝对坐标为基础被确定。然而，这样的地图数据有时候可能是不可用的。例如，假如车道或道路是新的且地图数据未被及时更新。在其他情况中，地图数据可能因网络业务拥塞而未被更新。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种用于生成轨迹以操作自动驾驶车辆沿车道行驶的计算机实现方法，所述方法包括：/n基于从多个传感器获得的传感器数据确定驾驶在车道上的自动驾驶车辆ADV周围的驾驶环境；/n基于所述驾驶环境的感知数据在不使用与所述车道相关联的地图的地图数据的情况下确定所述车道相对于所述ADV的当前位置的车道配置；/n确定障碍物相对于所述ADV的障碍物信息，包括所述障碍物相对于所述ADV的所述当前位置的相对位置；/n基于所述车道配置和所述障碍物信息生成本地视图帧，所述本地视图帧在没有地图信息的情况下从所述ADV的视角描述所述车道配置和所述障碍物；以及/n基于所述本地视图帧生成使所述ADV在下一驾驶周期沿所述车道行...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于生成轨迹以操作自动驾驶车辆沿车道行驶的计算机实现方法，所述方法包括：
基于从多个传感器获得的传感器数据确定驾驶在车道上的自动驾驶车辆ADV周围的驾驶环境；
基于所述驾驶环境的感知数据在不使用与所述车道相关联的地图的地图数据的情况下确定所述车道相对于所述ADV的当前位置的车道配置；
确定障碍物相对于所述ADV的障碍物信息，包括所述障碍物相对于所述ADV的所述当前位置的相对位置；
基于所述车道配置和所述障碍物信息生成本地视图帧，所述本地视图帧在没有地图信息的情况下从所述ADV的视角描述所述车道配置和所述障碍物；以及
基于所述本地视图帧生成使所述ADV在下一驾驶周期沿所述车道行驶的轨迹。


2.如权利要求1所述的方法，进一步包括：在确定所述车道的所述车道配置之前，基于感知到的驾驶环境的感知数据确定所述ADV正驾驶在高速公路上，其中所述车道配置是响应于确定所述ADV正驾驶在高速公路上而被确定的。


3.如权利要求1所述的方法，进一步包括：对于多个驾驶周期中的每个，
反复执行确定所述驾驶环境、确定所述车道配置、确定所述障碍物信息、以及生成用于相应驾驶周期的所述本地视图帧；以及
将所述本地视图帧存储在永久性存储装置中，其中与所述驾驶周期相关联的所述本地视图帧用于创建所述轨迹。


4.如权利要求1所述的方法，其中所述车道是所述ADV所驾驶的道路的多个车道中的一个，其中生成驾驶所述ADV的轨迹包括：
基于所述车道配置和所述障碍物信息生成多个本地视图帧，每个本地视图帧对应于所述多个车道中的一个；
生成多个路径，每个路径对应于所述本地视图帧中的一个；以及
使用预定的成本函数基于与每个路径相关联的路径成本选择所述多个路径中的一个，其中所选择的路径用于生成所述轨迹。


5.如权利要求1所述的方法，其中确定所述车道相对于所述ADV的车道配置包括：
基于所述车道的第一边缘的第一图像测量所述ADV的当前位置与所述车道的第一边缘之间的第一距离；
基于所述车道的第二边缘的第二图像测量所述ADV的当前位置与所述车道的第二边缘之间的第二距离；以及
基于所述第一距离和所述第二距离计算所述车道的宽度。


6.如权利要求1所述的方法，进一步包括在没有所述地图数据的情况下基于所述车道配置根据所述车道的车道宽度生成与所述车道相关联的参考线，其中所述参考线表示所述车道内的中心线。


7.如权利要求6所述的方法，进一步包括基于所述车道配置和所述障碍物信息生成行驶距离-横向偏移SL地图，其中所述SL地图包括描述所述障碍物相对于所述参考线的横向位置和相对于所述ADV的当前位置的竖向位置的信息，所述SL地图用于优化所述轨迹的形状。


8.如权利要求6所述的方法，进一步包括基于所述车道配置和所述障碍物信息生成行驶距离-时间ST图，其中所述ST图包括描述在不同时间点处所述障碍物相对于参考线的相对位置的信息，所述ST图用于优化所述ADV沿所述轨迹在不同时间点的速度。


9.如权利要求1所述的方法，其中所述ADV的当前位置基于所述ADV的后轴的中心点的位置进行测量。


10.一种存储有指令的非暂时性机器可读介质，所述指令在由处理器执行时使所述处理器执行操作，所述操作包括：
基于从自动驾驶车辆ADV的多个传感器获得的传感器数据确定驾驶在车道上的所述ADV周围的驾驶环境，包括感知障碍物；
基于所述驾驶环境的感知数据在不使用与所述车道相关联的地图的地图数据的情况下确定所述车道相对于所述ADV的当前位置的车道配置；
确定所述障碍物相对于所述ADV的障碍物信息，包括所述障碍物相对于所述ADV的所述当前位置的相对位置；
基于所述车道配置和所述障碍物的障碍物信息生成本地视图帧，所述本地视图帧在没有地图信息的情况下从所述ADV的视角描述所述车道配置和所述障...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱帆，孔旗，潘余昌，蒋菲怡，许昕，付骁鑫，夏中谱，赵春明，张亮亮，朱伟铖，庄立，樊昊阳，江汇，
申请(专利权)人：百度时代网络技术北京有限公司，百度美国有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11