[发明专利]用于自主车辆的轨迹规划的基于预测的系统和方法

权利要求书

1.一种系统，包括：

数据处理器；以及

基于预测的轨迹规划模块，能够由数据处理器执行，所述基于预测的轨迹规划模块被配置为执行针对自主车辆的基于预测的轨迹规划操作，所述基于预测的轨迹规划操作被配置为：

从训练数据收集系统接收训练数据和地面真值数据，所述训练数据包括与人类驾驶行为相对应的感知数据和上下文数据；

执行训练阶段以使用训练数据来训练轨迹预测模块；

接收与主车辆相关联的感知数据；以及

执行操作阶段，所述操作阶段被配置为从感知数据中提取主车辆特征数据和邻近车辆上下文数据，生成针对主车辆的建议轨迹，使用训练的轨迹预测模块来生成针对主车辆附近的一个或多个邻近车辆中的每一个的预测轨迹，针对一个或多个邻近车辆的所述预测轨迹是对建议的主车辆轨迹的反应，确定针对主车辆的建议轨迹是否将与邻近车辆的预测轨迹中的任何一个冲突，以及修改针对主车辆的建议轨迹直到冲突消除。

2.根据权利要求1所述的系统，还被配置为：对所述感知数据进行滤波和平滑。

3.根据权利要求1所述的系统，还被配置为：生成相对于所述一个或多个邻近车辆的所述感知数据的坐标变换。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述训练数据包括标记数据，所述标记数据包括定义所述训练数据中表示的车辆的方向性和速率行为的上下文信息。

5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述训练数据包括标记数据，所述标记数据包括定义所述训练数据中表示的车辆的方向性和速率行为的上下文信息，所述上下文数据还定义左转弯、不转弯或右转弯。

6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述感知数据包括从传感器接收的数据，所述传感器具有来自以下构成的组的类型：相机或图像捕捉设备、惯性测量单元IMU、全球定位系统GPS收发器、雷达单元和激光测距仪/LIDAR单元。

7.根据权利要求1所述的系统，还被配置为：使用回归来预测车辆的加速度。

8.根据权利要求1所述的系统，还被配置为：确定针对邻近车辆的预测轨迹中的任何一个是否能够导致主车辆基于相关分数低于最小可接受阈值而违反预定义目标。

9.根据权利要求1所述的系统，其中，针对主车辆的建议轨迹被输出到车辆控制子系统，以使主车辆遵循输出的建议轨迹。

10.一种方法，包括：

从训练数据收集系统接收训练数据和地面真值数据，所述训练数据包括与人类驾驶行为相对应的感知数据和上下文数据；

执行训练阶段以使用训练数据来训练轨迹预测模块；

接收与主车辆相关联的感知数据；以及

执行操作阶段，所述操作阶段被配置为从感知数据中提取主车辆特征数据和邻近车辆上下文数据，生成针对主车辆的建议轨迹，使用训练的轨迹预测模块来生成针对主车辆附近的一个或多个邻近车辆中的每一个的预测轨迹，针对一个或多个邻近车辆的所述预测轨迹是对建议的主车辆轨迹的反应，确定针对主车辆的建议轨迹是否将与邻近车辆的预测轨迹中的任何一个冲突，以及修改针对主车辆的建议轨迹直到冲突消除。

11.根据权利要求10所述的方法，包括：对所述感知数据进行滤波和平滑。

12.根据权利要求10所述的方法，包括：生成相对于所述一个或多个邻近车辆的所述感知数据的坐标变换。

13.根据权利要求10所述的方法，其中，所述训练数据包括标记数据，所述标记数据包括定义所述训练数据中表示的车辆的方向性和速率行为的上下文信息。