[發明專利]使用多維包絡調整運載工具的橫向間隙

在審

• 申請號: 201911037999.6
• 申請日: 2019-10-29
• 公開（公告）號: CN111190418A
• 公開（公告）日: 2020-05-22
• 發明（設計）人: F·塞卡蒙特;E·沃爾夫;E·弗拉佐利;J·卡布贊
• 申請（專利權）人: 安波福技術有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 上海專利商標事務所有限公司 31100
• 代理人: 周全;錢慰民

1.一種方法，包括：

使用運載工具的一個或多個處理器，生成針對所述運載工具的軌跡，所述軌跡包括多個時空位置；

使用所述一個或多個處理器，生成多維包絡，所述多維包絡指示所述運載工具的可行駛區域并且包含所述軌跡；

使用所述運載工具的一個或多個傳感器，識別位于距所述軌跡的閾值距離內的一個或多個對象；

使用所述一個或多個處理器，調整所生成的多維包絡的至少一個維度以調整所述運載工具與所識別的一個或多個對象之間的橫向間隙；以及

使用所述運載工具的控制模塊，在所述多維包絡內對所述運載工具進行導航。

2.如權利要求1所述的方法，其中所述一個或多個對象的識別包括：確定所述運載工具與所述一個或多個對象發生碰撞的可能性大于零。

3.如權利要求1所述的方法，其中所生成的多維包絡的所述至少一個維度的調整基于所述運載工具的速度、加速度或躍度大小中的至少一者。

4.如權利要求1所述的方法，其中所生成的多維包絡對應于具有幾何體積的形狀。

5.如權利要求4所述的方法，其中所述幾何體積為管狀、立方體或圓錐形。

6.如權利要求1所述的方法，其中所述多維包絡是基于包含在環境的地圖內的信息而生成的，所述運載工具正在所述環境中進行導航。

7.如權利要求6所述的方法，其中包含在所述環境的地圖內的信息表示道路、停車場、橋梁、施工區域、道路的路緣、車道的邊界、交叉口或建筑物中的至少一者。

8.如權利要求1所述的方法，其中所述一個或多個傳感器包括單目攝像機、立體攝像機、可見光相機、紅外相機、熱成像儀、LiDAR、雷達、超聲傳感器、飛行時間(TOF)深度傳感器、速度傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器或降水傳感器中的至少一者。

9.如權利要求1所述的方法，其中所述一個或多個傳感器包括慣性測量單元(IMU)、車輪速度傳感器、車輪制動壓力傳感器、制動扭矩傳感器、發動機扭矩傳感器、車輪扭矩傳感器、轉向角傳感器或角速率傳感器中的至少一者。

10.如權利要求1所述的方法，其中所識別的一個或多個對象包括其他運載工具、行人或騎自行車的人中的至少一者。

11.如權利要求1所述的方法，其中所識別的一個或多個對象包括施工區域或路緣。

12.如權利要求1所述的方法，其中所生成的多維包絡的所述至少一個維度的調整包括：

使用機器學習模型，基于從所述一個或多個對象提取的特征以及至所述軌跡的閾值距離來確定所述多維包絡與所述一個或多個對象之間的特定橫向間隙；以及

使用所述一個或多個處理器，修改所述多維包絡的所述至少一個維度，以使得所述運載工具與所識別的一個或多個對象之間的橫向間隙大于所述特定橫向間隙。

13.如權利要求1所述的方法，進一步包括：使用所述一個或多個處理器，訓練機器學習模型以基于從所述一個或多個對象提取的特征以及至所述軌跡的閾值距離來確定所述多維包絡與所述一個或多個對象之間的特定橫向間隙。

14.如權利要求13所述的方法，其中所述訓練是基于乘客舒適度數據、運載工具碰撞數據或交通數據中的至少一者而執行的。

15.如權利要求1所述的方法，其中所述多維包絡的生成包括：

使用所述一個或多個處理器，對所述軌跡進行采樣以識別所述多個時空位置；

針對所述多個時空位置中的每個時空位置，使用所述一個或多個處理器，確定相對于所識別的一個或多個對象的橫向誤差容限，所述多維包絡是基于所確定的橫向誤差容限而生成的。