用于预测导航控制的系统和方法技术方案

用于预测导航控制的系统和方法。一种用于自主车辆的预测导航控制的方法包括：比较提示节点与情景记忆结构中的多个情景记忆节点中的每个情景记忆节点，其中该提示节点表示新事件，该事件表示围绕自主车辆的一个或多个新观察到的物体的距离、速度和前进方向，并且其中情景记忆结构包括节点网络，每个节点表示相应先前存在的事件并具有相应节点风险和可能性；确定哪个节点具有最小相应差异度量，从而限定最佳匹配节点；如果最小差异度量小于匹配容差，则将提示节点与最佳匹配节点合并，否则将与提示节点对应的新节点添加到情景记忆结构；以及识别最可能的下一个节点和/或最危险的下一个节点。一个节点。一个节点。

【技术实现步骤摘要】
用于预测导航控制的系统和方法

技术介绍

[0001]本公开总体上涉及用于自主车辆和半自主车辆的预测导航控制的系统和方法。
[0002]自主车辆和半自主车辆（有时称为自主车辆或宿主车辆）提供一定程度的自我导航（即无需实时人工干预的车辆导航）。这种自我导航可以依赖于车辆的控制系统实时了解周围环境以及车辆在该环境中所处的位置。为了实现这一点，车辆的控制系统可以使用存储的信息（例如，地图）、经由传感器从车辆外部定期或实时接收到的信息以及编程到控制系统中的逻辑的组合。

技术实现思路

[0003]根据一个实施例，一种用于自主车辆的预测导航控制的方法包括：（a）比较提示节点与情景记忆结构中的多个情景记忆节点中的每个情景记忆节点，其中提示节点表示新事件，该新事件与一组与一个或多个新观察到的物体相关联的相应位置、速度和前进方向相关联，其中每个物体位于围绕所述自主车辆的多个新限定的关注区中的相应一个关注区内，并且其中所述情景记忆结构包括所述情景记忆节点的选择性互连和定向网络，其中每个情景记忆节点表示相应先前存在的事件，其中每个先前存在的事件与相应的一组与一个或多个先本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于自主车辆的预测导航控制的方法，所述方法包括：比较提示节点与情景记忆结构中的多个情景记忆节点中的每个情景记忆节点，其中所述提示节点表示新事件，所述新事件与一组与一个或多个新观察到的物体相关联的相应位置、速度和前进方向相关联，其中每个物体位于围绕所述自主车辆的多个新限定的关注区中的相应一个关注区内，并且其中所述情景记忆结构包括所述情景记忆节点的选择性互连和定向网络，其中每个情景记忆节点表示相应先前存在的事件，其中每个先前存在的事件与相应的一组与一个或多个先前观察到的物体相关联的位置、速度和前进方向相关联，其中每个物体位于围绕所述自主车辆的多个先前限定的关注区中的相应一个关注区内，并且其中每个情景记忆节点具有相应的节点风险和与其相关联的相应可能性；确定所述多个情景记忆节点中的哪个节点具有最小相应差异度量，从而限定最佳匹配情景记忆节点，其中基于所述相应情景记忆节点和所述提示节点的一个或多个相应特性之间的相应合计差异，确定每个相应差异度量；如果最小相应差异度量小于预定匹配容差，则将所述提示节点与所述最佳匹配节点合并，或者如果所述最小相应差异度量大于或等于所述预定匹配容差，则将与所述提示节点对应的新情景记忆节点添加到所述情景记忆结构；以及识别以下之一或两者：（i）在紧接所述最佳匹配或新情景记忆节点下游的一个或多个情景记忆节点之中的最可能的下一个情景记忆节点，其中所述最可能的下一个情景记忆节点在紧接下游情景记忆节点之中具有最高的可能性，和（ii）在紧接所述最佳匹配或新情景记忆节点下游的所述一个或多个情景记忆节点之中的最危险的下一个情景记忆节点，其中所述最危险的下一个情景记忆节点在所述紧接下游情景记忆节点之中具有最高节点风险。2.根据权利要求1所述的方法，其中每个情景记忆节点的所述相应节点风险是用于关联的先前存在的事件中的所述一个或多个先前观察到的物体的相应物体风险的相应最大值、平均值或总和，并且其中用于每个先前观察到的物体的所述相应物体风险由应用于所述先前观察到的物体和所述自主车辆之间的相应距离的反曲函数确定。3.根据权利要求2所述的方法，所述方法进一步包括：使用应用于每个相应新观察到的物体和所述自主车辆之间的相应距离的所述反曲函数，计算用于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：