[发明专利]用于操作自主驾驶车辆的方法和系统在审
| 申请号: | 202211619160.5 | 申请日: | 2022-12-14 |
| 公开(公告)号: | CN115933667A | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
| 发明(设计)人: | 姜舒;林玮曼;曹昱;胡江滔;缪景皓 | 申请(专利权)人: | 百度(美国)有限责任公司 |
| 主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02 |
| 代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 石茵汀 |
| 地址: | 美国加利福尼亚*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 用于 操作 自主 驾驶 车辆 方法 系统 | ||
1.一种用于操作自主驾驶车辆(ADV)的方法,包括:
通过ADV生成包括多个段的路径,每个段具有不同的置信度;
通过所述ADV生成控制命令集的第一序列,以驱动所述ADV跟踪所述多个段中的一个或多个段,所述一个或多个段的每个的置信度超过预定阈值;
通过所述ADV调整所述路径的其余段的每个段,包括修正所述段的一个或多个参数;以及
通过所述ADV生成控制命令集的第二序列,以驱动所述ADV跟踪所述路径的每个经调整的段。
2.如权利要求1所述的方法,其中被修正的一个或多个参数包括所述ADV在所述经调整的段上的每个点处的速度、航向或加速度中的一个或多个。
3.如权利要求2所述的方法,其中所述一个或多个参数的每个被修正为预定的常数值。
4.如权利要求1所述的方法,其中使用一组规则基于感知数据、地图信息和交通规则生成所述路径的多个段的每个段的置信度。
5.如权利要求1所述的方法,其中使用经训练的神经网络模型生成所述路径的多个段的每个段的置信度。
6.如权利要求1所述的方法,其中所述神经网络模型仅为所述路径的第一段生成置信度,并且其中所述规划模块为所述路径的其余部分提供默认置信度。
7.如权利要求1所述的方法,其中所述路径和所述路径的每个段的置信度从所述ADV的规划模块传递到所述ADV的控制模块。
8.一种非暂时性机器可读介质,其上存储有用于操作自主驾驶车辆(ADV)的指令,其中由处理器执行指令时,导致处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的方法的操作。
9.一种数据处理系统,包括:
处理器;以及
与处理器耦接的存储器,以存储用于操作自主驾驶车辆(ADV)的指令,指令由所述处理器执行时,导致所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的方法的操作。
10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序由处理器执行时,使所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
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