[發(fā)明專利]臨界條件的自主車輛駕駛系統(tǒng)和方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810586035.6
• 申請日: 2018-06-08
• 公開（公告）號: CN109085820B
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: S·K·瑪哈拜迪;S·R·賈法利塔夫提;E·T·海爾;N·K·莫什查克;B·B·利特庫希
• 申請（專利權(quán)）人: 通用汽車環(huán)球科技運作有限責(zé)任公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 代易寧;鄧雪萌

提供了一種用于自主操作車輛的方法。該方法包括在處理器處接收至少車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)和車輛對象環(huán)境數(shù)據(jù)；利用處理器基于車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)和車輛對象環(huán)境數(shù)據(jù)來生成具有成本函數(shù)的車輛的最優(yōu)路徑；利用處理器基于車輛或車輛環(huán)境中的至少一個識別至少一個臨界條件約束；利用處理器基于至少一個臨界條件約束來修改最優(yōu)路徑的至少第一部分以產(chǎn)生短程軌跡部分；利用短程軌跡部分生成所得軌跡；并在車輛上實施所得軌跡。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明總體上涉及自主車輛，并且更具體地涉及用于自主車輛中的軌跡規(guī)劃的系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)

自主駕駛車輛是一種能夠在很少或根本沒有用戶輸入的情況下感知和導(dǎo)航其環(huán)境的車輛。車輛自動化已經(jīng)被分為從零級(相當(dāng)于完全人為控制而沒有自動化)到五級(相當(dāng)于全自動化而無人控制)的數(shù)字級別。諸如巡航控制、自適應(yīng)巡航控制和停車輔助系統(tǒng)的各種自動駕駛輔助系統(tǒng)對應(yīng)于較低的自動化水平，而真正的“無人駕駛”車輛對應(yīng)于較高的自動化水平。盡管近年來自主駕駛車輛取得了巨大的進(jìn)步，但設(shè)計師們?nèi)栽诶^續(xù)尋求改進(jìn)，特別是在諸如軌跡規(guī)劃的導(dǎo)航功能方面。

因此，期望提供對自主駕駛系統(tǒng)執(zhí)行改進(jìn)的軌跡規(guī)劃的系統(tǒng)和方法，特別是解決各種駕駛環(huán)境和條件的系統(tǒng)和方法。此外，結(jié)合附圖和前述技術(shù)領(lǐng)域和背景，從隨后的詳細(xì)描述和所附權(quán)利要求中，系統(tǒng)和方法的其它期望的特征和特性將變得顯而易見。

發(fā)明內(nèi)容

在示例性實施例中，提供了一種用于自主操作車輛的方法。該方法包括在處理器處接收至少車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)和車輛對象環(huán)境數(shù)據(jù)；利用處理器基于車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)和車輛對象環(huán)境數(shù)據(jù)來生成具有成本函數(shù)的車輛的最優(yōu)路徑；利用處理器基于車輛或車輛環(huán)境中的至少一個來識別至少一個臨界條件約束；利用處理器基于至少一個臨界條件約束來修改最優(yōu)路徑的至少第一部分以產(chǎn)生短程軌跡部分；利用短程軌跡部分生成所得軌跡；并在車輛上實施所得軌跡。

在另一個示例性實施例中，修改步驟包括基于至少一個臨界條件修改全部最優(yōu)路徑以生成所得軌跡。

在另一個示例性實施例中，該方法進(jìn)一步包括從最優(yōu)路徑的第二部分生成遠(yuǎn)程軌跡部分，而不考慮至少一個臨界條件約束。

在另一個示例性實施例中，生成所得軌跡的步驟包括組合短程軌跡部分和遠(yuǎn)程軌跡部分以形成所得軌跡。

在另一個示例性實施例中，生成步驟包括平滑短程軌跡部分的第一端以提供與遠(yuǎn)程軌跡的第二端的連續(xù)性。

在另一個示例性實施例中，至少一個臨界條件與意外的轉(zhuǎn)向輸入相關(guān)聯(lián)。

在另一個示例性實施例中，至少一個臨界條件與濕滑的道路條件相關(guān)聯(lián)。

在另一個示例性實施例中，至少一個臨界條件約束是圍繞最優(yōu)路徑的第一部分定義的安全區(qū)域約束作為可接受的偏差。

在另一個示例性實施例中，至少一個臨界條件約束是表示車輛在側(cè)傾角(β)和偏航率方面的橫向運動的穩(wěn)定性約束。

在另一個示例性實施例中，至少一個臨界條件約束是表示與車輛的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、推進(jìn)系統(tǒng)或制動系統(tǒng)中的至少一個相關(guān)聯(lián)的限制的致動器約束。

在另一個示例性實施例中，修改步驟包括另外基于車輛動態(tài)模型修改最優(yōu)路徑的至少第一部分。

在另一個示例性實施例中，生成最優(yōu)路徑的步驟包括另外接收駕駛場景計劃和行為控制數(shù)據(jù)；以及利用處理器基于車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)和駕駛場景計劃來生成搜索圖。搜索圖包含用于相對于參考軌跡路徑定位對象的點的網(wǎng)格，并且搜索圖使用指示對象相對于參考軌跡路徑站的橫向偏移的坐標(biāo)系。

在另一個示例性實施例中，對象包括車輛環(huán)境中的其它車輛。

在另一個示例性實施例中，搜索圖是使用坐標(biāo)系生成的多個搜索圖中的一個，以確定不同道路場景中的軌跡路徑。