基于感知结果的动态速度限制调整系统及方法技术方案

本公开提供一种基于感知结果的动态速度调整系统及方法。在一个实施例中，调整ADV的速度限制的方法包括以下的操作：跟踪ADV的视场内的对象；以及基于要求的集合从被ADV跟踪的对象中识别出稳定对象的集合。方法还包括以下的操作：从稳定对象的集合中识别出对象的子集，对象的子集具有到ADV的最长距离；通过从稳定障碍物的子集到ADV的平均距离计算检测距离；以及使用预定算法基于检测距离调整ADV的速度限制。速度限制。速度限制。

【技术实现步骤摘要】
基于感知结果的动态速度限制调整系统及方法


[0001]本公开的实施例一般涉及操作自主车辆。更特别地，本公开的实施例涉及基于感知的环境调整自主驾驶车辆的速度限制。

技术介绍

[0002]以自主模式(例如，无人驾驶)操作的车辆可以减轻乘坐者，尤其是驾驶员的一些驾驶相关责任。当在自主模式下操作时，车辆可以使用车载传感器导航到各种位置，从而允许车辆以最小的人机交互或者在没有任何乘客的一些情况下行驶。
[0003]以自主模式操作的车辆(也称为自主驾驶车辆(ADV))可以基于高清地图上的信息调整其速度限制。然而高清地图上的信息通常是静态的；并且基于这种信息调整ADV的速度限制可能并不总是有效，因为天气条件和动态交通条件可能会影响ADV的感知范围。

技术实现思路

[0004]在第一方面中，提供一种调整自主驾驶车辆(ADV)的速度限制的方法，包括：
[0005]跟踪ADV的视场内的多个对象；
[0006]基于要求的集合从被ADV跟踪的多个对象中识别出稳定对象的集合；
[0007]从稳定对象的集合中识别出对象的子集，对象的子集具有到ADV的最长距离；
[0008]计算ADV的检测距离，其中检测距离表示从稳定对象的子集到ADV的距离的平均值；以及
[0009]使用预定算法基于检测距离调整ADV的速度限制。
[0010]在第二方面中，提供一种非暂时性机器可读介质，具有存储在其中的指令，指令在由处理器执行时使得处理器执行如第一方面所述的方法。
[0011]在第三方面中，提供一种数据处理系统，包括
[0012]处理器；以及
[0013]存储器，耦接到处理器并存储指令，指令在由处理器执行时使得处理器执行如第一方面所述的方法。
[0014]在第四方面中，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据第一方面所述的方法。
[0015]在第五方面中，提供一种自动驾驶汽车，包括如上所述的数据处理系统。
[0016]根据本公开，能够动态地确定自主驾驶车辆的感知范围。基于确定的感知范围，自主驾驶车辆可以相应地调整速度限制。
[0017]以上
技术实现思路
不包括本专利技术所有方面的详尽列表。可以预期的是，本专利技术包括可以从以上概述的各个方面的所有合适的组合以及以下公开的那些实践的所有系统、计算机介质和方法。
附图说明
[0018]本公开的实施例通过示例的方式示出并且不限于附图中的图，在附图中相同的附图标记表示相似的元件。
[0019]图1是图示根据一个实施例的联网系统的框图。
[0020]图2是图示根据一个实施例的自主车辆的示例的框图。
[0021]图3A
‑
图3B是图示根据一个实施例的与自主车辆一起使用的感知和规划系统的示例的框图。
[0022]图4是图示根据一个实施例的用于调整ADV的速度限制的系统的示例的框图。
[0023]图5图示根据一个实施例的用于基于检测距离调整速度限制的驾驶场景的示例。
[0024]图6是图示根据一个实施例的用于调整ADV的速度限制的过程的示例的框图。
具体实施方式
[0025]将参考下面讨论的细节描述本公开的各个实施例和方面，并且附图将图示各个实施例。以下描述和附图是本公开的说明并且不应被解释为限制本公开。描述了许多具体细节以提供对本公开的各种实施例的全面理解。然而，在某些情况下，为了提供对本公开的实施例的简要讨论，没有描述公知或常规的细节。
[0026]说明书中对“一个实施例”或“实施例”的引用意味着结合该实施例描述的特别特征、结构或特性可以包括在本公开的至少一个实施例中。在说明书中的各个地方出现的短语“在一个实施例中”不一定都指同一实施例。
[0027]根据一些实施例，本文描述用于根据基于在ADV前方的感知对象计算的检测距离调整自主驾驶车辆(ADV)的速度限制的系统和方法。在一个实施例中，一种调整ADV的速度限制的示例方法包括以下的操作：跟踪ADV的视场内的对象；以及基于要求的集合从被ADV跟踪的对象中识别出稳定对象的集合。方法还包括以下的操作：从稳定对象的集合中识别出对象的子集，其中对象的子集具有到ADV的最长距离；通过从稳定障碍物的子集到ADV的平均距离计算检测距离；以及使用预定算法基于检测距离调整ADV的速度限制。
[0028]在一个实施例中，ADV可以通过跟踪ADV的视场内的对象确定临时稳定感知距离(也称为检测距离)。ADV可以在数个驾驶周期(例如10个驾驶周期)内跟踪出现在ADV视场内的每个对象。ADV可以通过其标识符跟踪每个对象，并且基于以下要求确定对象是否稳定，即对象的边界框是否在预定范围内改变其大小、对象在ADV的任何驾驶周期(除了第一驾驶周期)的位置和速度与在前一个驾驶周期的相比改变的百分比是否超过阈值、以及ADV所感知的对象的类型贯穿ADV的预定数量的驾驶周期是否保持不变。如果对象不满足以上要求中的任何一个，则ADV将该对象视为新对象。
[0029]在一个实施例中，对于每个被跟踪的对象，当对象首次出现在ADV的视场内时，例如在ADV开始跟踪对象的第一驾驶周期中，ADV可以记录对象到ADV的绝对欧几里得距离。
[0030]在除了第一驾驶周期的剩余驾驶周期中的每个中，ADV将不记录对象到ADV的距离；剩余驾驶周期被用来确定是否可以稳定地跟踪对象，使得该对象可以被用作用于计算检测距离的候选对象。
[0031]在一个实施例中，检测距离是从可以被稳定跟踪的数个对象的记录距离计算出的距离的平均值。用于计算检测距离的数个被稳定跟踪的对象是满足确定对象是否可以被稳
定跟踪的要求的对象的子集。举一个示例，用于计算检测距离的数个对象是距ADV具有最长距离的对象。
[0032]因此，在任何特定时刻处计算出的检测距离表示在ADV前方道路上的现有环境(例如，天气条件和交通)下ADV的稳定感知距离。使用一组对象而不是单个对象确定检测距离导致更准确的检测距离。
[0033]在一个实施例中，ADV可以使用预定算法调整其速度限制，该预定算法可以基于多个因素，多个因素包括ADV开始减速的秒数、减速度和检测距离。
[0034]自主驾驶车辆
[0035]图1是图示根据本公开的一个实施例的自主车辆网络配置的框图。参考图1，网络配置100包括自主驾驶车辆(ADV)101，其可以通过网络102通信地耦接到一个或多个服务器103
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104。尽管示出一个自主车辆，但是多个自主车辆可以通过网络102彼此耦接和/或耦接到服务器103
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104。网络102可以是任何类型的有线或无线网络，诸如局域网(LAN)、诸如因特网的广域网(WAN)、蜂窝网络、卫星网络、或其组合。(一个或多个)服务器103
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104可以是任何类型的服务器或服务器集群，诸如Web或云服务器、应用服务器、后端服务器或其组合。服务器103...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种调整自主驾驶车辆ADV的速度限制的方法，包括：跟踪ADV的视场内的多个对象；基于要求的集合从被ADV跟踪的多个对象中识别出稳定对象的集合；从稳定对象的集合中识别出对象的子集，对象的子集具有到ADV的最长距离；计算ADV的检测距离，其中检测距离表示从稳定对象的子集到ADV的距离的平均值；以及使用预定算法基于检测距离调整ADV的速度限制。2.根据权利要求1所述的方法，其中ADV在预设数量的驾驶周期内跟踪多个对象中的每个对象，其中ADV在预设数量的驾驶周期中的第一驾驶周期期间记录每个对象到ADV的距离。3.根据权利要求2所述的方法，其中用于计算检测距离的距离中的每个是在ADV跟踪稳定对象的预设数量的驾驶周期中的第一驾驶周期期间记录的从稳定对象的集合中的一个到ADV的距离。4.根据权利要求2所述的方法，其中要求的集合包括以下中的一个或多个：对象的边界框的大小变化小于第一阈值；从第一驾驶周期到第二驾驶周期，对象的位置变化不超过第二阈值；贯穿预定数量的驾驶周期，ADV所感知的对象的类型保...

【专利技术属性】
技术研发人员：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：