[发明专利]车辆驾驶和自动驾驶的促进

说明书

通过包括以下等的动作来促进与车辆的控制相关的行驶。生成所述车辆的有限组的候选轨迹，所述候选轨迹自给定时刻起在所述车辆的位置处开始。所述候选轨迹基于所述车辆的状态以及自所述车辆的位置和所述给定时刻起的所述车辆和环境的可能行为。基于与所述候选轨迹相关联的成本，从所述候选轨迹中选择推定最佳轨迹。所述成本包括与违反车辆行驶规则相关联的成本。所选择的推定最佳轨迹用于促进与所述车辆的控制相关的行驶。

背景

该描述涉及促进车辆驾驶和车辆自动驾驶。

人们对车辆的传统驾驶和使用技术进行车辆的自动驾驶存在机会和风险。许多危险与如何根据车辆状态和包括其它车辆及障碍物的环境状态来驾驶车辆的方式有关。

通常，驾驶车辆的人类驾驶员能够控制其行驶，以使车辆安全且可靠地行进至例如与其它车辆和行人共享的道路网络上的目的地，同时遵守适用的道路规则。对于自动驾驶车辆，可以基于实时传感器数据、地理数据(诸如地图)、监管/规范数据(道路规则)和历史信息(例如交通模式)生成一系列控制动作，使车辆能够以此方式行进。

出于安全和其它原因，监控车辆的人类驾驶员的表现可能是有用的。

我们使用的术语-自动驾驶车辆广义地包括：例如被设计用于将乘客或物体或两者从一个或多个上车位置运送至一个或多个下车位置的任何运动设备，而无需通过人类行驶员直接控制或监督，例如，无需人类行驶员能够随时接管控制责任。自动驾驶车辆的一些示例为自动驾驶道路车辆、自动驾驶越野车辆、自动驾驶轿车、自动驾驶公共汽车、自动驾驶货车或卡车、无人机或航空器等。

我们使用的术语-监管数据(或有时，术语-行驶规则)广义地包括例如法规、法律以及管理设备使用者的行为模式的正式或非正式规则，该设备使用者诸如包括车辆驾驶员的道路使用者。这些包括道路规则以及以类似的精度和深度描述的最佳实践和乘客或行驶员偏好。我们使用的术语-历史信息广义地包括在可能作为位置、一天的某时、一周的某天、季节和天气数据、其它相关特征或它们的组合的函数的每种情况下，例如包括行人和骑行人员的道路使用者的行为模式的统计数据。

发明内容

通常，在一方面，通过包括以下的动作来促进与车辆的控制相关的行驶。生成所述车辆的有限组的候选轨迹，所述候选轨迹自给定时刻起在所述车辆的位置处开始。所述候选轨迹基于所述车辆的状态以及自所述车辆的位置和所述给定时刻起的所述车辆和环境的可能行为。基于与所述候选轨迹相关联的成本，从所述候选轨迹中选择推定最佳轨迹。所述成本包括与违反车辆行驶规则相关联的成本。所选择的推定最佳轨迹用于促进与所述车辆的控制相关的行驶。

实施方式可以包括以下特征中的两个或更多个中的一个或任何组合。与所述车辆的控制相关的行驶的促进包括：应用与所述推定最佳轨迹相关联的反馈控制策略以控制所述车辆的元件。每个轨迹表示从所述给定时刻处的所述车辆的状态到稍后时刻处的所述车辆状态的时间转换。对于在所述给定时刻之后的连续时间中的每个时刻，生成所述车辆的后续的有限组的候选轨迹，所述候选轨迹自后续时刻起在所述车辆的位置处开始。后续的有限组的候选轨迹基于所述车辆的状态以及在所述后续时刻处自所述车辆的位置起的所述车辆和所述环境的可能行为。

一个或多个约束被应用于所述有限组的候选轨迹。一个或多个约束的应用包括：将标签归属于所述有限组的候选轨迹中的每个候选轨迹。每个所述标签包括逻辑谓语，所述逻辑谓语表示基于所述候选轨迹的所述车辆的特性。基于一个或多个约束，从有限组中在某些情况下排除至少一个候选轨迹，或者不排除候选轨迹。排除包括：应用以下约束中的一个约束，即包括硬约束的约束和能够静态(即，以不依赖于时间的方式)解译的约束。

所述候选轨迹表示为有向图的边缘。所述推定最佳轨迹的选择包括：通过有向图确定最小成本路径，在所述有向图中，候选轨迹包括边缘。