[发明专利]基于地图图像的自动驾驶交通预测

说明书

在一个实施方式中，响应于感知ADV周围的驾驶环境的感知数据，获取覆盖与驾驶环境相关联的位置的地图的地图图像。对地图图像执行图像识别以从地图图像识别一个或多个对象。对象可代表特定道路、建筑结构(例如，停车场、十字路口或转盘路)。从所识别的对象提取一个或多个特征，其中，特征可指示或描述驾驶环境的交通状况。基于所提取的特征，预测从感知数据感知的一个或多个交通参与者的行为。基于所预测的交通参与者的行为，规划用于控制ADV在驾驶环境中进行导航的轨迹。交通参与者可以是车辆、骑行者或行人。

技术领域

本公开的实施方式大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用于操作自动驾驶车辆的交通预测。

背景技术

以自动驾驶模式(例如，无人驾驶)操作的车辆可使驾乘者(尤其是驾驶者)免于一些与驾驶有关的职责。当以自动驾驶模式操作时，车辆可使用车载传感器导航到各个位置，从而允许车辆以最少的人机交互或者在没有任何乘客的一些情况下行驶。

交通预测是实现完全自动驾驶方案的关键部分。它如人脑一样用于预测周围的交通参与者在不久的将来将要去哪里，从而使自动驾驶车辆自身能够相应地做出安全和正确的行动。在预测交通参与者在不久的将来的行为方面，交通预测在很大程度上依赖于高精度地图(也被称为高清晰度地图)。然而，制作高精度地图是昂贵和耗时的。其需要大量的人工标记工作，而这是非常昂贵和耗时的。人工标记会遭遇人为错误或误差，而这使得自动驾驶车辆有时会有风险。

发明内容

本公开的实施方式提供了用于操作自动驾驶车辆的计算机实施方法、非暂时性机器可读介质和数据处理系统。

在本公开的一方面中，用于操作自动驾驶车辆的计算机实施方法包括：响应于感知自动驾驶车辆(ADV)周围的驾驶环境的感知数据，获取覆盖与驾驶环境相关联的位置的地图的地图图像；执行对地图图像的图像识别以从地图图像识别一个或多个对象；从所识别的对象提取一个或多个特征，其中，该一个或多个特征指示驾驶环境的交通状况；基于所提取的特征预测从感知数据感知的一个或多个交通参与者的行为；以及基于所预测的一个或多个交通参与者的行为，规划用于控制ADV在驾驶环境中进行导航的轨迹。

在本公开的另一方面中，非暂时性机器可读介质具有存储在其中的指令，该指令在被处理器执行时致使处理器执行操作。该操作包括：响应于感知自动驾驶车辆(ADV)周围的驾驶环境的感知数据，获取覆盖与驾驶环境相关联的位置的地图的地图图像；执行对地图图像的图像识别以从地图图像识别一个或多个对象；从所识别的对象提取一个或多个特征，其中，该一个或多个特征指示驾驶环境的交通状况；基于所提取的特征预测从感知数据感知的一个或多个交通参与者的行为；以及基于所预测的一个或多个交通参与者的行为，规划用于控制ADV在驾驶环境中进行导航的轨迹。

在本公开的又一方面中，数据处理系统包括处理器和存储器，存储器联接至处理器以存储指令，该指令在被处理器执行时致使处理器执行操作。该操作包括：响应于感知自动驾驶车辆(ADV)周围的驾驶环境的感知数据，获取覆盖与驾驶环境相关联的位置的地图的地图图像；执行对地图图像的图像识别以从地图图像识别一个或多个对象；从所识别的对象提取一个或多个特征，其中，该一个或多个特征指示驾驶环境的交通状况；基于所提取的特征预测从感知数据感知的一个或多个交通参与者行为；以及基于所预测的一个或多个交通参与者的行为，规划用于控制ADV在驾驶环境中进行导航的轨迹。

附图说明

本公开的实施方式以示例的方式示出，而不限于附图中的图，在附图中，相同的附图标记表示相同的元件。

图1是示出根据一个实施方式的网络系统的框图。

图2是示出根据一个实施方式的自动驾驶车辆的示例的框图。

图3是示出根据一个实施方式的与自动驾驶车辆一起使用的感知与规划系统的示例的框图。

图4是示出根据一个实施方式的操作自动驾驶车辆的处理流程的事务图。