[发明专利]自主前瞻方法和系统

说明书

提供了用于控制自主车辆的方法和系统。在一实施例中，一种方法包括：由处理器识别对即将到来道路的纵向维度的至少一个约束；由处理器基于至少一个约束的类型来定义约束激活逻辑；由处理器执行约束激活逻辑，以将约束的状态确定为活动的和非活动的中的至少一个；当约束的状态是活动的时，由处理器基于约束来验证自主车辆的运动计划；以及基于运动计划的验证来选择性地控制自主车辆。

技术领域总体涉及用于控制自主车辆的方法和系统，更具体地，涉及利用基于环境规则的前瞻来约束驾驶策略的方法和系统。

背景技术

自主车辆是一种能够感知其环境并在很少或没有用户输入的情况下导航的车辆。自主车辆使用诸如惯性测量单元、雷达、激光雷达、图像传感器等感测设备来感测其环境。自主车辆系统还使用来自全球定位系统(GPS)技术、导航系统、车对车通信、车对基础设施技术和/或线控系统的信息来导航车辆。

车辆自动化已经被分类为数字级别，范围从零到五，零对应于具有完全人工控制的无自动化，五对应于没有人工控制的完全自动化。各种自动化驾驶辅助系统如巡航控制、自适应巡航控制和停车辅助系统对应于较低的自动化水平，而真正的“无人驾驶”车辆对应于较高的自动化水平。

自主主体在他们必须遵守交通规则的环境中驾驶，比如：减速限速、停车标志、为交通让行等。因此，自主驾驶政策必须包括前瞻部件，以确保在其规划视距(horizon)内外遵守这些规则或约束。因此，期望提供一种框架，以基于环境条件或规则用前瞻来约束驾驶策略。此外，结合附图和前述技术领域和背景技术，从随后的详细描述和所附权利要求中，本发明的其他期望特征和特性将变得显而易见。

发明内容

提供了用于控制自主车辆的方法和系统。在一实施例中，一种方法包括：由处理器识别对即将到来道路的纵向维度的至少一个约束；由处理器基于至少一个约束的类型来定义约束激活逻辑；由处理器执行约束激活逻辑，以将约束的状态确定为活动的和非活动的中的至少一个；当约束的状态是活动的时，由处理器基于约束来验证自主车辆的运动计划；以及基于运动计划的验证来选择性地控制自主车辆。

在各种实施例中，验证包括基于运动计划的期望速度来验证自主车辆的限定视距内的运动计划。

在各种实施例中，验证还包括基于运动计划的终端姿态来验证自主车辆的限定视距外的运动计划。

在各种实施例中，验证还基于对终端姿态的约束的反向传播限制。

在各种实施例中，约束激活逻辑基于确定的不返回点将约束的状态定义为活动的，其中不返回点基于制动距离来确定，该制动距离基于自主车辆的所有可能速度和约束的位置。

在各种实施例中，当自主车辆尚未到达当前速度的不返回点时，约束激活逻辑将约束的状态定义为活动的。

在各种实施例中，当自主车辆已经到达或通过当前速度的不返回点并且计划被预测为对于确定的最坏情况场景是安全的时，约束激活逻辑将约束的状态定义为活动的。

在各种实施例中，该方法还包括将约束的约束类型识别为与停止标志相关的物理停止条。

在各种实施例中，约束激活逻辑将约束的状态定义为活动的，直到从驾驶员接收到反馈以超越计划。

在各种实施例中，约束激活逻辑将约束的状态定义为活动的，直到确定车辆停止预定时间。

在各种实施例中，该方法还包括由处理器将约束的约束类型识别为与交通控制设备相关的虚拟停止条。

在各种实施例中，当灯的状态为闪烁黄色或显示红色时，约束激活逻辑将约束的状态定义为活动的。

在各种实施例中，该方法包括由处理器将约束的约束类型识别为在让行交通操纵前方创建的虚拟条。

在各种实施例中，约束激活逻辑基于连接车道中其他车辆的预测将约束的状态定义为活动的。