[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

说明书

公开了用于自主车辆的轨迹规划的基于预测的系统和方法。具体实施例被配置为：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基于建议的主车辆轨迹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，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。

相关申请的交叉引用

本申请要求于2017年9月7日提交的美国专利申请No.15/698,607和于2017年11月7日提交的美国专利申请No.15/806,013的优先权。上述申请通过引用并入作为本专利文件的一部分。

技术领域

本专利文件总体上涉及自主驾驶系统。

背景技术

自主车辆通常被配置和控制为遵循基于计算的行驶路径的轨迹。然而，当诸如障碍物的变量存在于行驶路径上时，自主车辆必须执行控制操作，使得可以通过实时改变行驶路径以避开障碍物来安全地驾驶车辆。

在相关技术中，通过将行驶路径的空间信息(例如坐标、方向角、曲率等)表示为移动距离的多项式或数学函数来确定自主车辆控制操作，以避免静态障碍物。然而，当在行驶路径上存在动态障碍物时，根据相关技术的自主车辆可能无法准确地预测车辆是否将与动态障碍物碰撞。具体地，相关技术没有考虑自主车辆和其他动态车辆之间的相互作用。因此，传统的自主车辆控制系统不能准确地预测其他邻近动态车辆的未来位置。因此，不能实现传统自主车辆的最佳性能。例如，邻近的动态障碍物的非预期行为可能导致与传统自主车辆的碰撞。

发明内容

本文公开了用于自主车辆的轨迹规划的基于预测的系统和方法。具体地，本公开涉及使用基于预测的方法进行自主车辆的轨迹规划。一方面，本文的系统可以包括被配置为收集感知数据的各种传感器、计算设备以及用于预测在主自主车辆附近(邻近)的其他车辆和/或动态对象的轨迹的轨迹预测模块。最初，计算设备生成轨迹选项，而轨迹预测模块使用分别与每个车辆和/或动态对象的可能轨迹有关的数据来预测所检查的车辆和/或动态对象的反应。可以将与预测的反应相对应的数据发送到计算设备，以完善最初建议的轨迹选项。计算设备随后可以指示轨迹预测模块进一步收集数据并进行预测以完成轨迹规划过程。

在公开的技术的一种实现中，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基于建议的主车辆轨迹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，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。

在公开的技术的另一种实现中，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基于建议的主车辆轨迹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，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。