[发明专利]使用多维包络调整运载工具的横向间隙

权利要求书

1.一种方法，包括：

使用运载工具的一个或多个处理器，生成针对所述运载工具的轨迹，所述轨迹包括多个时空位置；

使用所述一个或多个处理器，生成多维包络，所述多维包络指示所述运载工具的可行驶区域并且包含所述轨迹；

使用所述运载工具的一个或多个传感器，识别位于距所述轨迹的阈值距离内的一个或多个对象；

使用所述一个或多个处理器，调整所生成的多维包络的至少一个维度以调整所述运载工具与所识别的一个或多个对象之间的横向间隙；以及

使用所述运载工具的控制模块，在所述多维包络内对所述运载工具进行导航。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个对象的识别包括：确定所述运载工具与所述一个或多个对象发生碰撞的可能性大于零。

3.如权利要求1所述的方法，其中所生成的多维包络的所述至少一个维度的调整基于所述运载工具的速度、加速度或跃度大小中的至少一者。

4.如权利要求1所述的方法，其中所生成的多维包络对应于具有几何体积的形状。

5.如权利要求4所述的方法，其中所述几何体积为管状、立方体或圆锥形。

6.如权利要求1所述的方法，其中所述多维包络是基于包含在环境的地图内的信息而生成的，所述运载工具正在所述环境中进行导航。

7.如权利要求6所述的方法，其中包含在所述环境的地图内的信息表示道路、停车场、桥梁、施工区域、道路的路缘、车道的边界、交叉口或建筑物中的至少一者。

8.如权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个传感器包括单目摄像机、立体摄像机、可见光相机、红外相机、热成像仪、LiDAR、雷达、超声传感器、飞行时间(TOF)深度传感器、速度传感器、温度传感器、湿度传感器或降水传感器中的至少一者。

9.如权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个传感器包括惯性测量单元(IMU)、车轮速度传感器、车轮制动压力传感器、制动扭矩传感器、发动机扭矩传感器、车轮扭矩传感器、转向角传感器或角速率传感器中的至少一者。

10.如权利要求1所述的方法，其中所识别的一个或多个对象包括其他运载工具、行人或骑自行车的人中的至少一者。

11.如权利要求1所述的方法，其中所识别的一个或多个对象包括施工区域或路缘。

12.如权利要求1所述的方法，其中所生成的多维包络的所述至少一个维度的调整包括：

使用机器学习模型，基于从所述一个或多个对象提取的特征以及至所述轨迹的阈值距离来确定所述多维包络与所述一个或多个对象之间的特定横向间隙；以及

使用所述一个或多个处理器，修改所述多维包络的所述至少一个维度，以使得所述运载工具与所识别的一个或多个对象之间的横向间隙大于所述特定横向间隙。

13.如权利要求1所述的方法，进一步包括：使用所述一个或多个处理器，训练机器学习模型以基于从所述一个或多个对象提取的特征以及至所述轨迹的阈值距离来确定所述多维包络与所述一个或多个对象之间的特定横向间隙。

14.如权利要求13所述的方法，其中所述训练是基于乘客舒适度数据、运载工具碰撞数据或交通数据中的至少一者而执行的。

15.如权利要求1所述的方法，其中所述多维包络的生成包括：

使用所述一个或多个处理器，对所述轨迹进行采样以识别所述多个时空位置；

针对所述多个时空位置中的每个时空位置，使用所述一个或多个处理器，确定相对于所识别的一个或多个对象的横向误差容限，所述多维包络是基于所确定的横向误差容限而生成的。