遮挡感知规划制造技术

讨论了用于基于环境中的被遮挡区域来控制诸如自动驾驶车辆的车辆的技术。被遮挡区域可以表示车辆的传感器由于另一对象的阻挡而无法感测环境部分的区域。表示被遮挡区域的遮挡网格可以存储为地图数据，或可以被动态生成。遮挡网格可以包括多个遮挡场，这些遮挡场表示可行驶环境的离散二维或三维区域。一遮挡场可以指示使用由车辆捕获的LIDAR数据和/或图像数据确定的遮挡状态和占用状态。可以通过射线投射LIDAR数据或通过将遮挡场投影到分割的图像数据中来确定遮挡场的占用状态。当遮挡网格的足够多的部分是可见且未被占用时，可以控制车辆穿越环境。控制车辆穿越环境。控制车辆穿越环境。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】遮挡感知规划
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本专利申请要求于2018年6月18日提交的，序号为16/011,436，名称为“遮挡感知规划”的美国专利技术专利申请的优先权，以及要求于2018年6月18日提交的，序号为16/011,468，名称为“遮挡感知规划及控制”的美国专利技术专利申请的优先权，申请序列号为16/011,436和16/011,468的美国专利技术专利申请的全部内容通过引用并入本文。

技术介绍

[0003]自动驾驶车辆使用各种方法，装置和系统来引导这种自动驾驶车辆通过包括任何数量的障碍物的环境。例如，自动驾驶车辆利用路线规划方法，装置和系统来引导自动驾驶车辆通过可能包括其他车辆，建筑物，行人或其他对象的拥挤区域。在一些示例中，环境中的车辆，建筑物和/或对象可能阻挡环境区域对自动驾驶车辆的传感器可见，这可能在规划通过这些区域的路线时提出挑战。
附图说明
[0004]参照附图进行详细描述。在附图中，附图标记的最左边的数字标识该附图标记首次出现的附图。在不同附图中使用相同的附图标记表示相似或相同的组件或特征。
[0005]图1是示出根据本公开实施例的示例遮挡网格的透视图的示例环境，该示例遮挡网格包括环境中的多个遮挡场(field)，并且示出了车辆，该车辆包括遮挡监视组件，该遮挡监视组件确定遮挡网格的由障碍物引起的被遮挡区域和未被遮挡区域。
[0006]图2是根据本公开的实施例的用于基于射线投射LIDAR数据来确定遮挡网格中的遮挡场的占用的示例过程的图形流程图。
[0007]图3是根据本公开的实施例的用于基于将遮挡场投影到图像数据中来确定遮挡网格中遮挡场的占用的示例过程的图形流程图。
[0008]图4描绘了用于实现本文描述的技术的示例系统的框图。
[0009]图5是根据本公开的实施例的用于基于区域特征来生成遮挡网格的示例过程的图形流程图。
[0010]图6是根据本公开的实施例的示例过程的图形流程图，该示例过程用于评估交叉路口处的遮挡网格并控制车辆穿过交叉路口。
[0011]图7是根据本公开的实施例的用于评估交叉路口处的遮挡网格并控制车辆穿过交叉路口的另一示例过程的图形流程图。
[0012]图8是根据本公开的实施例的用于确定与对象相关联的遮挡区域并且用于为遮挡区域中的一个或多个动态对象生成预测轨迹的示例过程的图形流程图。
[0013]图9是根据本公开的实施例的用于评估地形遮挡网格并用于控制车辆穿越地形障碍物的示例过程的图形流程图。
[0014]图10描绘了根据本公开的实施例的示例过程，该过程用于基于射线投射LIDAR数据和/或基于将遮挡场投影到图像数据中，并且控制车辆穿越环境。
[0015]图11描绘了根据本公开的实施例的示例性过程，该示例性过程用于基于指示遮挡网格的地图数据或基于识别环境中的障碍物来确定遮挡网格，并控制车辆穿越环境。
具体实施方式
[0016]本公开涉及用于基于环境中的被遮挡区域来控制车辆，诸如自动驾驶车辆的技术。例如，被遮挡区域可以由遮挡网格表示，该遮挡网格可以与地图数据结合存储或者可以基于环境中的障碍物而动态地生成。遮挡网格可以包括多个遮挡场，这些遮挡场可以表示环境的离散区域，例如可行驶表面。在一些示例中，遮挡场可以指示遮挡状态(例如，指示该位置对于自动驾驶车辆的一个或多个传感器是否可见)和占用状态(例如，指示该位置是否被诸如车辆，行人，动物等对象占用)。在至少一些示例中，占用状态可以进一步包括“不确定”状态，也就是说，基于可用数据，当前可能不知道遮挡场是否被占用。在一些情况下，可以使用LIDAR数据和/或由自动驾驶车辆上的传感器捕获的图像数据来确定遮挡状态和/或占用状态。例如，可以对LIDAR数据进行射线投射以确定LIDAR射线是否已经穿越通过由遮挡场表示的空间区域。在一些情况下，遮挡场被占用或未被占用的置信度水平可以至少部分地基于与遮挡场相关联的预期LIDAR返回(return)的第一数量和/或与遮挡场相关联的实际LIDAR返回的第二数量。在一些情况下，遮挡场是否被占用的置信度水平可以至少部分基于相对于遮挡场高度的LIDAR返回列中的LIDAR观测结果的数量。在一些情况下，遮挡场的占用可以基于图像数据。例如，可以在环境中捕获图像数据，并且可以对图像数据进行分割以生成指示可驾驶区域(例如，未被对象占用的路面)的分割的图像数据。可以将表示遮挡场的位置数据投影到分割的图像数据中，以确定遮挡场是否与可行驶表面相关联。可以为遮挡网格的所有遮挡场确定遮挡状态和占用状态。在一些示例中，当遮挡场全部可见并且未被占用时，遮挡网格可以被认为是清晰的(clear)，并且可以控制自动驾驶车辆穿越环境。
[0017]在一些示例中，LIDAR数据和图像数据可以用于确定遮挡场的遮挡状态和占用状态。例如，对于相对接近自动驾驶车辆的遮挡场，LIDAR传感器的分辨率可能足以确定具有达到或超过阈值的置信度水平(也称为置信度值)的遮挡场的遮挡状态和占用状态。在一些情况下，如果置信度水平不达到或超过阈值(例如，对于离自动驾驶车辆相对较远的遮挡场，或者与遮挡场相关联的LIDAR射线的数量低于阈值)，则图像数据可用于代替或补充使用LIDAR数据的关于遮挡状态和/或占用状态的确定。
[0018]本文讨论的技术可以在许多情况下使用。在第一种情况下，当自动驾驶车辆在交叉路口处导航时，可以使用基于遮挡的规划，在交叉路口处，自动驾驶车辆正在执行复杂的操纵，例如无保护的左转弯，自由的右转弯或越过复杂的交叉路口。可以理解，在这样的示例中，迎面而来的交通可能不会在交叉路口处停止，这在确定交叉路口何时可以安全穿过时会带来挑战。在一个示例中，自动驾驶车辆可以接近交叉路口并且在停止线处停止(例如，已经在地图数据中指示)。可以从地图数据访问遮挡网格，并且自动驾驶车辆可以捕获传感器数据以确定遮挡场的状态。在一些情况下，自动驾驶车辆可以确定遮挡网格的一部分被遮挡(例如，由于诸如停放的汽车之类的障碍物)和/或缺乏足够的信息来进行确定。在一些示例中，自动驾驶车辆可以缓慢地驶入交叉路口以改变其传感器在环境中的位置。自动驾驶车辆可以继续捕获传感器数据以确定在遮挡区域中的一些或所有遮挡场的遮挡状
态和占用状态。如果其他车辆正在横穿交叉路口，则将确定遮挡场已被占用，并且自动驾驶车辆可继续等待适当的时间来穿过交叉路口。如果没有其他车辆穿过交叉路口，并且传感器能够确定这些场的占用状态，则将不占用遮挡场，遮挡网格将是清晰的，并且自动驾驶车辆可以穿过交叉路口。可以理解，基于遮挡的规划可以用于穿过可能不同的交叉路口，并且不限于任何特定的交叉路口或机动动作。
[0019]在第二种情况下，自动驾驶车辆可以捕获环境的传感器数据，并且可以确定环境中的对象正在“阻挡”传感器以使其无法感测环境的一部分。在一些情况下，遮挡网格可以与对象动态相关联。在一些示例中，尽管自动驾驶车辆在初始时间可能几乎不了解关于遮挡网格的信息(例如，尤其是被障碍物遮挡的遮挡场的占用)，但是在一些示例中，自本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种系统，包括：一个或多个处理器；以及一个或多个计算机可读介质，其存储可由所述一个或多个处理器执行的指令，其中，所述指令在被执行时使所述系统执行操作，所述操作包括：从车辆上的传感器接收传感器数据；接收表示所述车辆附近的环境的地图数据，所述地图数据包括遮挡网格，所述遮挡网格包括多个遮挡场，其中所述多个遮挡场中的遮挡场与指示与所述遮挡场相关联的所述环境的一部分被遮挡的遮挡状态和指示所述环境的所述部分被占用的占用状态相关联；至少部分地基于所述传感器数据的一部分，确定所述遮挡场的所述占用状态和所述遮挡状态；至少部分地基于所述遮挡场，确定与所述遮挡网格相关联的信息的充分性，以确定所述车辆穿越所述环境的安全轨迹；以及控制所述车辆以根据所述安全轨迹穿越所述环境。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述传感器是LIDAR传感器，且所述传感器数据包括LIDAR数据，所述操作还包括：从所述车辆上的图像传感器接收图像数据；对所述图像数据的至少一部分执行语义分割，以生成识别所述环境中的至少一可行驶表面的分割的图像数据；将所述遮挡场关联到所述分割的图像数据中；确定所述遮挡场与所述可行驶表面相关联；以及至少部分地基于与所述可行驶表面相关联的所述遮挡场来控制所述车辆穿越所述环境。3.根据权利要求1或2所述的系统，其中，所述多个遮挡场使所述环境中的可行驶表面的一部分离散，其中所述遮挡场的所述遮挡状态指示所述传感器对所述遮挡场的可见性。4.根据权利要求1或2所述的系统，所述操作还包括：至少部分基于以下各项来确定与所述遮挡场的所述占用状态相关联的置信度值：与所述遮挡场相关联的传感器返回的第一数量；以及与所述遮挡场相关联的离散化区域的第二数量。5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述第一数量相对于所述第二数量的第一比率低于阈值指示所述遮挡场的未被占用状态的高置信度，以及所述第一数量相对于所述第二数量的第二比率高于所述阈值指示所述遮挡场的被占用状态的高置信度。6.一种方法，包括：接收使用机器人平台上的传感器捕获的传感器数据；至少部分地基于所述传感器数据来确定所述机器人平台的位置；接收表示在所述位置处的所述机器人平台附近的环境的地图数据，所述地图数据包括遮挡网格；确定所述遮挡网格的遮挡场的占用状态；至少部分地基于所述遮挡场来确定信息的充分性，以确定穿越所述遮挡网格附近的所述环境的区域的轨迹；以及
至少部分地基于所述遮挡网格的所述占用状态来控制所述机器人平台。7.根据权利要求6所述的方法，还包括：接收使用所述机器人平台上的LIDAR传感器捕获的LIDAR数据作为所述传感器数据；至少部分地基于将所述LIDAR数据的一部分与所述占用场相关联，确定所述遮挡场的所述占用状态，所述占用状...

【专利技术属性】
技术研发人员：W，
申请(专利权)人：祖克斯有限公司，
类型：发明
国别省市：