[发明专利]用于自主车辆运动规划的系统和方法

说明书

提供了用于生成车辆路径以操作自主车辆的系统和方法。一种方法包括通过对横向预规划数据应用横向相关优化模型来生成横向空间规划。通过对纵向预规划数据应用纵向相关优化模型来生成纵向时间规划。通过融合横向空间规划与纵向时间规划来生成车辆路径。

技术领域

本公开大体上涉及自主车辆，并且更具体地，涉及用于自主车辆的车辆运动规划的系统和方法。

引言

自主车辆是一种能够感测其环境并利用很少或不利用用户输入来导航的车辆。自主车辆利用感测装置感测其环境，例如，雷达、激光雷达、图像传感器等。自主车辆系统进一步使用来自全球定位系统(GPS)技术、导航系统、车辆-到-车辆通信、车辆-到-基础设施技术、和/或线控系统的信息来导航车辆。

车辆自动化已经被分类成范围从零到五的数值级别，零对应于利用完全人类控制的无自动化，五对应于不利用人类控制的完全自动化。各种自动化驾驶员辅助系统，比如巡航控制、自适应巡航控制以及停车辅助系统，对应于较低的自动化级别，而真正的“无人驾驶”车辆对应于更高的自动化级别。

轨迹规划可以用于自动化驾驶并且对道路上的动态目标的变化进行反应。计算后的轨迹应遵循交通规则、在道路边界内安全、满足动态约束条件等。然而，现有的运动规划算法，要么是计算密集的要么并未针对城市和高速公路驾驶的多种不同可能场景来设计。

相应地，期望提供能够更有效地针对自动化驾驶加速对运动规划的处理的系统和方法。此外，通过随后的详细描述和所附权利要求书并结合附图和前述技术领域和背景技术，本发明的其他期望特征和特性将是显而易见的。

发明内容

提供了用于生成车辆路径以操作自主车辆的系统和方法。在一个实施例中，一种系统和方法包括通过对横向预规划数据应用横向相关优化模型来生成横向空间规划。通过对纵向预规划数据应用纵向相关优化模型来生成纵向时间规划。通过融合横向空间规划与纵向时间规划来生成车辆路径。

在其他实施例中，一种系统和方法包括接收横向和纵向预规划数据。通过对横向预规划数据应用横向相关优化模型来生成横向空间规划。通过对纵向预规划数据应用纵向相关优化模型来生成纵向时间规划。横向空间规划包括地图内的车辆路径位置且纵向时间规划提供针对路径位置的定时信息。通过融合横向空间规划与纵向时间规划来生成车辆路径。

附图说明

以下将结合附图来描述示范性实施例，其中相同的附图标记指代相同的元件，并且其中：

图1是示出了根据各种实施例的自主车辆的功能框图；

图2是示出了根据各种实施例的具有一台或多台图1中所示的自主车辆的运输系统的功能框图；

图3是示出了根据各种实施例的与自主车辆相关联的自主驾驶系统(ADS)的功能框图；

图4和图5是示出了根据各种实施例的车辆路径控制系统的功能框图；

图6是示出了根据各种实施例的涉及车辆路径规划的操作场景的流程图；

图7是示出了根据各种实施例的车辆运动规划系统的功能框图；

图8和图9是示出了根据各种实施例的用于车辆运动规划系统的优化模型的功能框图；

图10是示出了根据各种实施例的横向预处理操作的流程图；

图11是示出了根据各种实施例的纵向预处理操作的流程图；

图12是示出了根据各种实施例的用于车辆路径跟随器系统的功能框图；

图13是示出了根据各种实施例的车辆低级控件系统的功能框图；

图14是示出了根据各种实施例的前馈控制系统的控制框图；以及