[发明专利]使用分层选项马尔可夫决策过程的交叉路口自主驾驶决策

说明书

本发明涉及使用分层选项马尔可夫决策过程的交叉路口自主驾驶决策。提供了一种自主车辆(AV)中的方法。该方法包括：从车辆传感器数据和道路几何数据，确定多个距离测量和障碍物速度数据；确定车辆状态数据，其中，车辆状态数据包括自主车辆的速度、到停止线的距离、到交叉路口的中点的距离以及到目标的距离；基于多个距离测量、障碍物速度数据以及车辆状态数据，确定离散行为动作的集合以及与各离散行为动作关联的独特轨迹控制动作；选择要执行的离散行为动作以及独特轨迹控制动作；以及向车辆控制器传递消息，所述车辆控制器传递与所述离散行为动作关联的所述选择的独特轨迹控制动作。

技术领域

本发明总体涉及自主车辆，更具体地涉及用于交叉路口处的自主车辆中的决策的系统和方法。

背景技术

自主车辆(AV)是能够在很少或没有用户输入的情况下感测其环境并导航的车辆。它通过使用诸如雷达、激光雷达、图像传感器等的感测设备来实现。自主车辆还使用来自全球定位系统(GPS)技术、导航系统、车辆到车辆通信、车辆到基础设施技术和/或线控驾驶系统的信息来导航车辆。

虽然近年来已经看到自主车辆的显著进步，但这种车辆仍然可以在许多方面得到改进。例如，自主车辆中的控制算法无法被优化为确定在自主车辆处于交叉路口时采取的动作。作为另外示例，对于自主车辆，穿过具有双向停车标识的四向交叉路口可能困难。在到达时，车辆需要对其动作适当计时，以安全地转到右侧道路上。如果车辆太早地进入交叉路口，则可能导致碰撞或使得接近的右侧车辆紧急制动。另一方面，如果车辆为了确保车辆行进是安全的而等待太长时间，则可能损失宝贵的时间。自主车辆可能难以准确估计接近的车辆到达并穿过交叉路口需要的时间，并且难以在环境的意外变化出现时调节自主车辆的决策。

因此，合乎期望的是提供用于改善交叉路口处的自主车辆中的决策过程的系统和方法。此外，结合附图以及前述技术领域和背景技术，通过随后的详细描述和所附权利要求，本发明的其它期望特征和特性将变得显而易见。

发明内容

提供了用于决定在交叉路口处采取的动作的、自主车辆中的系统和方法。在一个实施例中，提供了一种自主车辆中的处理器实施的方法，方法用于执行交叉路口处的操纵。方法包括：由处理器从车辆传感器数据和道路几何数据，确定多个距离测量，其中，各距离测量从独特射线确定，射线从自主车辆上的起点向终点延伸，终点由该射线的路径中的障碍物或预定最大距离终止。方法还包括：由处理器从车辆传感器数据，确定障碍物速度数据，其中，障碍物速度数据包括被确定为在射线的终点处的障碍物的速度；由处理器，确定车辆状态数据，车辆状态数据包括自主车辆的速度、到停止线的距离、到交叉路口的中点的距离以及到目标的距离；由处理器基于多个距离测量、障碍物速度数据以及车辆状态数据，确定离散行为动作的集合以及与各离散行为动作关联的独特轨迹控制动作；由处理器选择要执行的来自离散行为动作的集合的离散行为动作以及关联的独特轨迹控制动作；以及由处理器，向车辆控制器通信消息，消息输送与离散行为动作关联的选择的独特轨迹控制动作。

在一个实施例中，确定多个距离测量和确定障碍物速度数据包括：围绕自主车辆构造计算机生成的虚拟网格，虚拟网格的中心位于自主车辆的中前部；将虚拟网格分成多个子网格；在障碍物或移动对象存在于由子网格表示的区域中时，向子网格分派占用的特性；借助虚拟网格，跟踪以覆盖自主车辆的前部的多个独特角度从自主车辆的中前部发射的多个线性射线，其中，各射线在自主车辆的中前部开始，并且在它到达指示障碍物的占用子网格或预定距离时终止；以及对于各射线，确定该射线的距离和在该射线的终点处的障碍物的速度。

在一个实施例中，确定离散行为动作的集合以及与各离散行为动作关联的独特轨迹控制动作包括：生成状态向量，状态向量包括车辆状态数据、各射线的距离、以及在射线的终点处的障碍物的速度。

在一个实施例中，确定离散行为动作的集合以及与各离散行为动作关联的独特轨迹控制动作还包括：将状态向量作为输入应用于神经网络，神经网络被配置为计算离散行为动作的集合以及与各离散行为动作关联的独特轨迹控制动作。