[发明专利]基于附加车辆的所确定的横摆参数控制自动驾驶车辆

说明书

确定附加于正被自主控制的车辆的附加车辆的横摆参数(例如，至少一个横摆率)，并基于所述附加车辆的所确定的横摆参数适配所述车辆的自主控制。例如，可以基于所述附加车辆的所确定的横摆率适配所述车辆的自主转向、加速和/或减速。在许多实施方式中，所述附加车辆的所述横摆参数基于来自所述车辆的相位相干光检测和测距(LIDAR)组件(诸如相位相干LIDAR单脉冲组件和/或频率调制连续波(FMCW)LIDAR组件)的数据来确定。

背景技术

随着计算技术和车辆技术继续演进，自主相关特征已变得更强大且广泛可用，并且能够在各种各样的情况下控制车辆。对于汽车，例如，汽车工程师协会(SAE)已建立了标准(J3016)，该标准标识从“无自动驾驶”到“完全自动驾驶”的六个驾驶自动驾驶级别。SAE标准将级别0定义为即便当由警告或干预系统增强时人类驾驶员也对动态驾驶任务的所有方面进行完全执行的“无自动驾驶”。级别1被定义为其中车辆在至少一些驾驶模式下控制转向或加速/减速(而不是两者)从而让操作者执行动态驾驶任务的所有剩余方面的“驾驶员辅助”。级别2被定义为其中车辆在至少一些驾驶模式下控制转向和加速/减速从而让操作者执行动态驾驶任务的所有剩余方面的“部分自动驾驶”。级别3被定义为其中对于至少一些驾驶模式自动驾驶系统执行动态驾驶任务的所有方面同时期望人类驾驶员会适当地对干预请求做出响应的“有条件自动驾驶”。级别4被定义为其中对于仅某些条件即使人类驾驶员未适当地对干预要求做出响应自动驾驶系统也执行动态驾驶任务的所有方面的“高度自动驾驶”。级别4的某些条件可以是例如某些类型的道路(例如，高速公路)和/或某些地理区域(例如，已被适当地绘制的领域范围大都市区域)。最后，级别5被定义为其中车辆能够在所有条件下在没有操作者输入的情况下操作的“完全自动驾驶”。

任何自主相关技术的基本挑战涉及收集并解释关于车辆周围环境的信息，以及规划并执行命令以适当地控制车辆运动以将车辆安全地导航通过其当前环境。因此，人们一直在努力改进这些方面中的每个方面，并且通过这样做，自动驾驶车辆日益能够在日益复杂的环境中可靠地操作并且适配环境内的预期交互和意外交互两者。

发明内容

在一些实施方式中，提供了一种基于附加车辆的所确定的横摆参数而适配自动驾驶车辆的自主控制的方法。该方法包括从车辆的相位相干光检测和测距(LIDAR)组件接收相位相干LIDAR组件的感测周期的相位相干LIDAR数据点的组。该组的相位相干LIDAR数据点中的每个指示环境中的对应点的对应范围(range)和对应速度，并且该组的相位相干LIDAR数据点中的每个基于相位相干LIDAR组件在感测周期期间的对应感测事件来生成。该方法进一步包括确定该组的相位相干LIDAR数据点的子组对应于除车辆之外的附加车辆。该方法进一步包括基于确定子组对应于附加车辆，基于子组中的多个相位相干LIDAR数据点来确定附加车辆的横摆参数。该方法进一步包括基于附加车辆的所确定的横摆参数来适配车辆的自主控制。

本文描述的技术的这些和其它实施方式能够包括以下特征中的一个或多个。

在一些实施方式中，确定该组的相位相干LIDAR数据点的子组对应于附加车辆包括：使用经训练的机器学习模型处理该组的相位相干LIDAR数据点；基于使用经训练的机器学习模型对该组的相位相干LIDAR数据点的处理，生成指示子组具有车辆分类的输出；以及基于指示子组具有车辆分类的输出，确定子组对应于附加车辆。