基于成本的路径确定制造技术

车辆计算系统可以实施用于基于与行动相关联的成本来确定车辆要采取的行动的技术。该成本可以部分地基于行动对在环境中操作的对象(例如，另一辆车、骑自行车的人、行人等)的影响。车辆计算系统可以基于传感器数据检测对象，以及基于对象对执行行动的车辆的预测反应来确定对象轨迹。车辆计算系统基于行动和/或预测的对象轨迹，可以确定与关于车辆可能采取的每个行动的安全性、舒适性、进度和/或操作规则相关联的成本。在一些示例中，可以为车辆选择最低成本的行动来执行。择最低成本的行动来执行。择最低成本的行动来执行。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于成本的路径确定
相关联申请的交叉引用
[0001]本PCT国际专利申请是2019年8月13日提交、名称为“基于成本的路径确定”的美国专利申请第16/539,928号的延续并要求其优先权，其全部内容通过引用并入本文。

技术介绍

[0002]自主和半自主车辆中的规划系统确定车辆在操作环境中要采取的行动。可以部分地基于避开环境中存在的对象来确定车辆的行动。例如，可以产生行动以绕过并排停放的车辆、改变车道以避开道路上的另一车辆等。传统的规划系统可以为车辆选择行动是基于确定该行动是风险最小的行动。然而，这种传统的规划系统可能采用以车辆为中心的环境视图，而不考虑车辆行动对环境中其他对象的影响。因此，传统的规划系统可能会对环境中操作的其他对象(例如在相同道路上行驶的其他车辆)产生负面影响。
附图说明
[0003]参考附图来描述详细的说明。在附图中，附图标记的最左侧数字标识该附图标记首次出现的图。在不同的图中使用相同的附图标记表示相似或相同的部件或特征。
[0004]图1是环境中的自主车辆的图示，其中示例性基于成本的路径确定系统可用于确定自主车辆在环境中采取的路径。
[0005]图2是车辆在环境中采取的各种候选行动以及与每个候选行动相关联的计算成本的图示。
[0006]图3是车辆在环境中的图示，其中示例性基于成本的路径确定系统可以基于行动对次要对象的影响来确定与行动相关联的成本。
[0007]图4是车辆在环境中的图示，其中示例性基于成本的路径确定系统可以被配置为识别遮挡区域并且部分地基于遮挡区域确定要采取的行动。
[0008]图5是车辆在环境中的图示，其中示例性基于成本的路径确定系统可以被配置为基于确定具有优先通行权的对象的路径被阻挡来确定要采取的行动。
[0009]图6是在环境中的车辆的图示，其中的车辆被配置为至少部分地基于行动奖励来确定要采取的行动。
[0010]图7是用于实现本文描述的技术的示例系统的框图。
[0011]图8描绘了用于至少部分地基于与行动相关联的成本来根据行动控制车辆的示例过程。
[0012]图9描绘了用于至少部分地基于与行动相关联的安全成本来根据行动控制车辆的示例过程。
[0013]图10描绘了用于至少部分地基于对象存在于遮挡区域中的概率来控制车辆的示例过程。
具体实施方式
[0014]本公开针对用于基于与行动相关联的成本来动态地确定车辆要采取的行动(例如，将行进的路径)的技术。成本可以部分地基于行动对在有车辆的环境中操作的对象(例如，另一车辆、骑自行车的人、行人等)的影响。在至少一些示例中，这样的成本可以至少部分地基于在环境中的其它对象响应于执行潜在行动的预测运动。成本可以基于安全性(例如，避免车辆和对象之间的碰撞)、舒适性(例如，没有突然移动)、进度(例如，向目的地移动)、操作规则(例如，道路规则、法律、法规、规章等)等。车辆计算系统可以确定车辆要采取的一个或多个潜在行动，并且可以计算与每个潜在行动相关联的成本。在各种示例中，可以基于与行动相关联的最优成本(例如，最低成本、最高成本、低于阈值的成本等)来选择行动。
[0015]车辆可以包括具有被配置为检测环境中的一个或多个对象的车辆计算系统的自主或半自主车辆。对象可以包括静态对象(例如，建筑物、桥梁、标志等)和动态对象，例如其他车辆(例如，汽车、卡车、摩托车、轻便摩托车等)、行人、骑自行车的人等。除非有相反的说明，否则本文中的术语“对象”指的是动态对象(例如，正在移动和/或能够移动，即使有片刻停止的对象)。在一些示例中，可以基于来自车辆的传感器(例如，相机、运动检测器、激光雷达、雷达、飞行时间传感器等)的传感器数据来检测对象。在一些示例中，可以基于从远程传感器接收到的传感器数据来检测对象，所述远程传感器例如是与另一车辆相关联的传感器或安装在环境中的传感器，这些传感器被配置为与多个车辆共享数据。在一些示例中，车辆计算系统可以被配置为对检测到的对象进行语义分类。分类可以包括另一车辆(例如，汽车、客货两用车、半挂车、拖拉机、公共汽车、火车等)、行人、骑自行车的人、骑马的人等。例如，车辆计算系统可能检测到两个对象，并将第一对象分类为汽车，将第二对象分类为客货两用车。
[0016]在各种示例中，车辆计算系统可以确定在具有检测到的对象的环境中操作时车辆可以采取的一个或多个行动。行动可以代表车辆可以采取的、通过环境的一条或多条潜在路径(例如，一条或多条车辆轨迹)。行动可以包括一个或多个参考行动(例如，车辆被配置为响应于动态操作环境而执行的一组操纵中的一个)，例如右车道改变、左车道改变、停留在车道上、前进绕过障碍物(例如，并排停放的车辆、交通锥标等)等。行动可以另外包括一个或多个子行动，例如速度变化(例如，保持速度、加速、减速等)、位置变化(例如，改变车道中的位置)等。例如，行动可以包括停留在车道中(参考行动)、和将车辆在车道中的位置从居中位置调整为工作在车道左侧(子行动)。对于另一个示例，行动可以包括从停车标志处的初始位置加速(子行动)，同时在车道上停留(第一参考行动)两(2)秒，然后向左变道(第二参考行动)。在这样的示例中，行动可以包括一个序列的行动。
[0017]在一些示例中，车辆计算系统可以被配置为确定车辆在车辆没有优先通行权(例如，对象有优先通行权)的情况下要采取的行动(例如，参考行动和子行动)。在一些示例中，车辆计算系统可以被配置为确定在具有优先通行权的车辆可能被阻止行使优先通行权的情况下、车辆可以安全地向前行驶的方式。例如，车辆可能跟在汽车之后接近具有四向停车标志的十字路口。然而，行人可能正在汽车前方横穿马路，从而阻止汽车行使优先通行权并从车辆前方通过。车辆计算系统可以识别阻挡汽车的行人，并且可以基于被阻挡的汽车来确定车辆要采取的一个或多个行动。第一行动可以包括停留在停车标志处(例如，保持在车
道中的位置，保持基本为零的速度)以等待具有优先通行权的汽车在车辆前面通过。第二行动可以包括保持车辆在车道中的位置，并从停车标志加速以穿过具有优先通行权的汽车前方的十字路口。
[0018]在各种示例中，车辆计算系统可以被配置为确定适用于环境中的车辆的参考行动和/或子行动。例如，车道变换可能不是在单车道道路上运行的车辆适用的参考行动。在另一个示例，加速可能不是限速运行的车辆适用的子行动。
[0019]在各种示例中，车辆计算系统可以被配置为确定每个检测到的对象在环境中的初始位置。在各种示例中，车辆计算系统可以确定与每个检测到的对象相关联的一个或多个预测轨迹，例如从与其相关联的初始位置开始。在一些示例中，可以基于传感器数据确定一个或多个预测轨迹。每个预测轨迹可以表示检测到的对象可以行驶通过环境的潜在路径。一个或多个预测轨迹可以基于对象对车辆行动的预测反应(例如，主动预测)。例如，行动可以包括车辆执行变道操作进入另一车辆当前正在行驶的车道。车辆计算系统可以确定，其他车辆的预测轨迹可以包括轻微的负加速度(减速度)以为车辆提供空间来执行车道变换。
[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】1.一种车辆，包括：传感器；一个或多个处理器；以及存储器，其存储处理器可执行指令，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时将所述车辆配置为：从所述传感器接收环境的传感器数据；至少部分地基于所述传感器数据，识别所述环境中第一位置处的对象；确定所述车辆在所述环境中可能采取的第一行动和第二行动；确定与所述第一行动相关联的第一对象轨迹、和与所述第二行动相关联的第二对象轨迹；至少部分地基于所述第一对象轨迹，确定与所述第一行动相关联的第一行动成本，其中，所述第一行动至少部分地基于第一安全成本、第一舒适性成本、第一进度成本或第一操作规则成本中的至少一个；至少部分地基于所述第二对象轨迹，确定与所述第二行动相关联的第二行动成本，其中，所述第二行动成本至少部分基于第二安全成本、第二舒适性成本、第二进度成本或第二操作规则成本中的至少一个；确定与所述第一行动相关联的所述第一行动成本低于与所述第二行动相关联的所述第二行动成本；以及至少部分地基于确定所述第一行动成本低于所述第二行动成本，至少部分地基于所述第一行动来控制所述车辆。2.根据权利要求1所述的车辆，其中：所述第一安全成本至少部分地基于与第一对象相关联的对象状态、或所述第一对象与所述车辆之间的相对状态的第一函数；所述第一舒适性成本至少部分地基于与所述第一对象相关联的所述对象状态、或所述第一对象与所述车辆之间的所述相对状态的第二函数；所述第一进度成本至少部分地基于所述对象的第一对象时间延迟；以及所述第一操作规则成本至少部分地基于与所述环境相关联的一个或多个规章。3.根据权利要求1或2所述的车辆，其中，所述指令进一步将所述车辆配置为：确定所述车辆在所述环境中可能采取的第三行动；确定与所述第三行动相关联的第三对象轨迹；确定与所述第三行动相关联的第三成本；确定所述第三成本大于阈值成本；以及从控制规划考虑中忽略与所述第三行动相关联的数据。4.根据权利要求1至3中任一项所述的车辆，其中，所述指令进一步将所述车辆配置为：至少部分地基于所述传感器数据，确定所述环境中的遮挡区域；利用机器学习技术，确定与在所述遮挡区域中操作的第二对象相关联的概率；确定所述概率高于阈值；以及确定与所述第二对象相关联的预测的对象轨迹，其中，确定所述第一行动成本和所述第二行动成本还至少部分地基于与所述第二对象
相关联的所述预测的对象轨迹。5.根据权利要求1至4中任一项所述的车辆，其中，至少部分地基于以下各项中的至少一项确定所述第一对象轨迹和所述第二对象轨迹：机器学习算法；所述环境的自上而下的表示；离散概率分布；时序逻辑公式；或者树形搜索方法。6.一种方法，包括：至少部分地基于传感器数据，确定环境中第一位置处的对象；确定用于车辆在所述环境中采取的候选行动；确定与所述候选行动相关联的对象轨迹；至少部分地基于所述对象轨迹和与所述行动相关联的所述车辆的车辆轨迹，确定与所述候选行动相关联的行动成本；以及至少部分地基于与所述候选行动相关联的所述行动成本来控制所述车辆。7.根据权利要求6所述的方法，其中，确定所述行动成本包括以下各项中的至少一项：确定与所述候选行动相关联的安全成本；至少部分地基于所述对象轨迹，确定与所...

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