[发明专利]利用路径预测的自主车辆

说明书

一种主车辆中的控制器包括处理器和存储处理器可执行指令的存储器。处理器编程为基于目标车辆的当前位置和速度以及未来时间来计算预测位置的置信区间的误差界限，该预测位置为在未来时间的目标车辆横向相对于主车辆在当前时间的当前位置和取向的位置。

技术领域

本发明大体上涉及自主车辆领域，并且尤其是涉及一种利用路径预测的自主车辆。

背景技术

自主车辆具有在没有人类操作者(例如，驾驶员)干预的情况下运行的能力，亦即，车辆控制器做出关于加速、制动和/或转向车辆的决定。车辆可为完全自主的或半自主的。半自主车辆可仅在特定情况下(例如，公路驾驶或平行停车)或者相对于某些车辆子系统(例如，制动，而非加速或转向)为自主的。

自主车辆可包括用于跟踪车辆周围的外部环境的传感器。一些类型的传感器为雷达传感器、扫描激光测距仪、光探测和测距(light detection and ranging，LIDAR)装置以及图像处理传感器(例如摄像机)。车辆控制器与传感器进行通信，并且利用来自传感器的输出来分析外部环境(例如，定义周围地形的特征，检测地形上的道路和道路的车道，解释标志和信号，以及跟踪和分类环境中的对象(例如车辆、骑自行车的人以及行人))。例如，车辆控制器可分类检测到的对象是否为另一台车辆，并且提供关于该另一台车辆的状态信息(例如位置、速度以及前进方向)。

车辆控制器利用目标路径预测来预测另一台车辆将行驶到哪里。车辆控制器利用该另一台车辆的所预测到的路径来做出影响车辆运行的决定。因此，当前的路径预测技术的误差和不足是有问题的。有机会改进预测对象(例如目标车辆)的路径的技术。

发明内容

根据本发明的一方面，提供一种控制器，包括处理器和存储处理器可执行指令的存储器，其中处理器编程为：

基于目标车辆的当前位置和速度以及未来时间来计算预测位置的置信区间的误差界限，预测位置为在未来时间的目标车辆横向相对于主车辆在当前时间的当前位置和取向的位置。

根据本发明的一个实施例，误差界限是进一步基于主车辆的当前速度和横摆率。

根据本发明的一个实施例，误差界限是进一步基于主车辆和目标车辆之间的相对方位角。

根据本发明的一个实施例，误差界限与未来时间具有线性关系。

根据本发明的一个实施例，误差界限从如下方程式确定：

ε(t,s)＝b(t)*(s-t)+c(t)，其中

以及

其中

ε为误差界限，t为当前时间，s为未来时间，为目标车辆在以主车辆为中心的坐标系中的当前位置，为目标车辆的当前速度，为主车辆的当前速度，为主车辆的当前横摆率，α^M(t)为主车辆和目标车辆之间的相对方位角，为目标车辆的横向偏移界限，为目标车辆的纵向偏移界限，为目标车辆的位置界限，为目标车辆的速度界限，为主车辆的速度界限，为主车辆的横摆率界限，以及及为默认初始化值。

根据本发明的一个实施例，误差界限是基于由目标车辆的当前位置和速度、未来时间、主车辆的当前速度和横摆率以及主车辆和目标车辆之间的相对方位角构成的输入。

根据本发明的一个实施例，处理器进一步编程为计算在未来时间的预测位置。

根据本发明的一个实施例，处理器编程为利用二次多项式方法生成系数以计算在未来时间的预测位置。

根据本发明的一个实施例，处理器进一步编程为基于预测位置和误差界限来控制车辆子系统以躲避目标车辆。

根据本发明的一个实施例，控制车辆子系统包括指示制动器制动。

根据本发明的一个实施例，控制车辆子系统包括指示转向系统转向。