用于自动驾驶车辆驾驶和地图生成中的自动车道冲突估计的系统和方法技术方案

用于自动车道冲突估计的系统、方法和自动驾驶车辆可以获得与包括道路的地理位置的地图相关联的地图数据，基于地图数据来确定重叠车道段对中的第一车道段和第二车道段之间的相对车道几何形状；利用机器学习模型来处理相对车道几何形状和与重叠车道段对相关联的交通信号或标志的类型，以生成在交通信号或标志的给定状态下第一车道段是否让行于第二车道段的预测；以及使用预测来进行以下中的至少一个：生成包括与预测相关联的车道段的地图，促进自动驾驶车辆的至少一个自动驾驶操作，或其任意组合。任意组合。任意组合。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于自动驾驶车辆驾驶和地图生成中的自动车道冲突估计的系统和方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2021年3月31日提交的美国专利申请第17/219081号的优先权，其全部公开内容作为整体通过引用合并于此。

技术介绍

[0003]领域
[0004]本公开总体上涉及自动驾驶车辆地图，并且在一些非限制性实施例或方面中，涉及自动车道冲突估计。
[0005]技术考虑
[0006]为了表示公路的更高级别属性，自动驾驶车辆可以使用向量地图(例如，包含被分段成车道段的车道的低分辨率的向量化地图等)。车道段可以具有属性，诸如车道段是否位于学校地带、和/或交叉路口等。对于交叉路口内的车道段，可能存在复杂的映射(mapping)(例如，冲突映射等)，该映射指示在给定的交通灯和停止标志条件下，哪个(哪些)车道段让行于哪个(哪些)其他车道段。

技术实现思路

[0007]因此，提供了用于自动驾驶车辆驾驶和地图生成中的车道冲突估计的改进的系统、方法、产品、装置和/或设备。所估计的车道冲突可以用于生成和/或更新地图，该地图用来控制自动驾驶车辆和/或促进自动驾驶车辆的至少一个自动驾驶操作，诸如控制自动驾驶车辆在道路上的行驶。
[0008]根据一些非限制性实施例或方面，提供了一种方法，包括：获得与包括道路的地理位置的地图相关联的地图数据，其中，道路包括多个车道段，其中，所述多个车道段包括在道路中彼此重叠的车道段对，其中，重叠车道段对与交通信号或标志相关联，并且其中，所述地图数据与所述交通信号或标志的类型相关联；基于所述地图数据来确定重叠车道段对中的第一车道段和第二车道段之间的相对车道几何形状；利用机器学习模型处理所述相对车道几何形状和所述交通信号或标志的类型，以生成在所述交通信号或标志的给定状态下所述第一车道段是否让行于所述第二车道段的预测；以及使用所述预测来进行以下中的至少一个：生成包括与所述预测相关联的重叠车道段对的地图，促进自动驾驶车辆的至少一个自动驾驶操作，或其任意组合。
[0009]根据一些非限制性实施例或方面，提供了一种系统，包括：一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被编程和/或配置为：获得与包括道路的地理位置的地图相关联的地图数据，其中，道路包括多个车道段，其中，所述多个车道段包括在道路中彼此重叠的车道段对，其中，重叠车道段对与交通信号或标志相关联，并且其中，所述地图数据与所述交通信号或标志的类型相关联；基于所述地图数据来确定重叠车道段对中的第一车道段和第二车道段之间的相对车道几何形状；利用机器学习模型处理所述相对车道几何形状和所述交
通信号或标志的类型，以生成在所述交通信号或标志的给定状态下所述第一车道段是否让行于所述第二车道段的预测；以及使用所述预测来进行以下中的至少一个：生成包括与所述预测相关联的重叠车道段对的地图，促进自动驾驶车辆的至少一个自动驾驶操作，或其任意组合。
[0010]根据一些非限制性实施例或方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括一个或多个传感器和计算设备。所述一个或多个传感器可以被配置为确定与所述自动驾驶车辆周围的环境相关联的传感器数据。所述计算设备可以被编程和/或配置为：获得与包括道路的地理位置的地图相关联的地图数据，其中，道路包括多个车道段，其中，所述多个车道段包括在道路中彼此重叠的车道段对，其中，重叠车道段对与交通信号或标志相关联，并且其中，所述地图数据与所述交通信号或标志的类型相关联；基于所述传感器数据和所述地图数据，确定所述交通信号或标志的类型的变化；基于所述地图数据来确定重叠车道段对中的第一车道段和第二车道段之间的相对车道几何形状；利用机器学习模型处理所述相对车道几何形状和所述交通信号或标志的变化的类型，以生成在所述交通信号或标志的给定状态下所述第一车道段是否让行于所述第二车道段的预测；以及基于所述预测来控制所述自动驾驶车辆的至少一个自动驾驶操作。
[0011]在以下编号的条款中阐述了进一步的实施例或方面：
[0012]条款1.一种计算机实现的方法，包括：获得与包括道路的地理位置的地图相关联的地图数据，其中，道路包括多个车道段，其中，所述多个车道段包括在道路中彼此重叠的车道段对，其中，重叠车道段对与交通信号或标志相关联，并且其中，所述地图数据与所述交通信号或标志的类型相关联；基于所述地图数据来确定重叠车道段对中的第一车道段和第二车道段之间的相对车道几何形状；利用机器学习模型处理所述相对车道几何形状和所述交通信号或标志的类型，以生成在所述交通信号或标志的给定状态下所述第一车道段是否让行于所述第二车道段的预测；以及使用所述预测来进行以下中的至少一个：生成包括与所述预测相关联的重叠车道段对的地图，促进自动驾驶车辆的至少一个自动驾驶操作，或其任意组合。
[0013]条款2.根据条款1所述的计算机实现的方法，其中，所述第一车道段是否让行于所述第二车道段的预测包括以下各项中的一个：所述第一行车道段让行于所二车道段并且所述第二道线段不让行于第一行车道段的预测，所述第一车道段不让行于所述第二车道段并且所述第二车道段让行于所述第一车道段的预测，以及所述第一车道段和所述第二车道段彼此让行的预测。
[0014]条款3.根据条款1或2所述的计算机实现的方法，其中，所述第一车道段和所述第二车道段中的每个与所述地图数据中的开始位置和结束位置相关联，并且其中，确定所述第一车道段与所述第二车道段之间的相对车道几何形状包括：确定所述第一车道段的开始位置和所述第二车道段的开始位置之间的第一相对角度；以及确定所述第一车道段的开始位置和所述第二车道段的结束位置之间的第二相对角度。
[0015]条款4.根据条款1
‑
3中任一项所述的计算机实现的方法，其中，所述机器学习模型进一步处理以下属性中的至少一个，以生成所述第一车道段是否让行于所述第二车道段的预测：所述第一车道段的车道类型，所述第二车道段的车道类型，所述第一车道段的曲率，所述第二车道段的曲率，所述第一车道段和所述第二车道段之间的重叠百分比，或其任意
组合。
[0016]条款5.根据条款1
‑
4中任一项所述的计算机实现的方法，其中，所述交通信号或标志的类型包括以下各项中的至少一个：转弯箭头信号，非转弯箭头信号，停止标志，或其任意组合。
[0017]条款6.一种系统，包括：一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被编程和/或配置为：获得与包括道路的地理位置的地图相关联的地图数据，其中，道路包括多个车道段，其中，所述多个车道段包括在道路中彼此重叠的车道段对，其中，重叠车道段对与交通信号或标志相关联，并且其中，所述地图数据与所述交通信号或标志的类型相关联；基于所述地图数据来确定重叠车道段对中的第一车道段和第二车道段之间的相对车道几何形状；利用机器学习模型处理所述相对车道几何形状和所述交通信号或标志的类型，以生成在所述交通信号或标志的给定状态下所述第一车道段是否让行于所述第二车道段的预测；以及使用所述预测来进行以下中的至少一个：生成包括与所述预测相关联本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种计算机实现的方法，包括：获得与包括道路的地理位置的地图相关联的地图数据，其中，道路包括多个车道段，其中，所述多个车道段包括在道路中彼此重叠的车道段对，其中，重叠车道段对与交通信号或标志相关联，并且其中，所述地图数据与所述交通信号或标志的类型相关联；基于所述地图数据来确定重叠车道段对中的第一车道段和第二车道段之间的相对车道几何形状；利用机器学习模型处理所述相对车道几何形状和所述交通信号或标志的类型，以生成在所述交通信号或标志的给定状态下所述第一车道段是否让行于所述第二车道段的预测；以及使用所述预测来进行以下中的至少一个：生成包括与所述预测相关联的重叠车道段对的地图，促进自动驾驶车辆的至少一个自动驾驶操作，或其任意组合。2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述第一车道段是否让行于所述第二车道段的预测包括以下各项中的一个：所述第一行车道段让行于所二车道段并且所述第二道线段不让行于第一行车道段的预测，所述第一车道段不让行于所述第二车道段并且所述第二车道段让行于所述第一车道段的预测，以及所述第一车道段和所述第二车道段彼此让行的预测。3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述第一车道段和所述第二车道段中的每个与所述地图数据中的开始位置和结束位置相关联，并且其中，确定所述第一车道段与所述第二车道段之间的相对车道几何形状包括：确定所述第一车道段的开始位置和所述第二车道段的开始位置之间的第一相对角度；以及确定所述第一车道段的开始位置和所述第二车道段的结束位置之间的第二相对角度。4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述机器学习模型进一步处理以下属性中的至少一个，以生成所述第一车道段是否让行于所述第二车道段的预测：所述第一车道段的车道类型，所述第二车道段的车道类型，所述第一车道段的曲率，所述第二车道段的曲率，所述第一车道段和所述第二车道段之间的重叠百分比，或其任意组合。5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述交通信号或标志的类型包括以下各项中的至少一个：转弯箭头信号，非转弯箭头信号，停止标志，或其任意组合。6.一种系统，包括：一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被编程和/或配置为：获得与包括道路的地理位置的地图相关联的地图数据，其中，道路包括多个车道段，其中，所述多个车道段包括在道路中彼此重叠的车道段对，其中，重叠车道段对与交通信号或标志相关联，并且其中，所述地图数据与所述交通信号或标志的类型相关联；基于所述地图数据来确定重叠车道段对中的第一车道段和第二车道段之间的相对车道几何形状；利用机器学习模型处理所述相对车道几何形状和所述交通信号或标志的类型，以生成在所述交通信号或标志的给定状态下所述第一车道段是否让行于所述第二车道段的预测；以及使用所述预测来进行以下中的至少一个：生成包括与所述预测相关联的重叠车道段对
的地图，促进自动驾驶车辆的至少一个自动驾驶操作，或其任意组合。7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述第一车道段是否让行于所述第二车道段的预测包括以下各项中的一个：所述第一行车道段让行于所二车道段并且所述第二道线段不让行于第一行车道段的预测，所述第一车道段不让行于所述第二车道段并且所述第二车道段让行于所述第一车道段的预测，以及所述第一车道段和所述第二车道段彼此让行的预测。8.根据权利要求6所述的系统，其中，所述第一车道段和所述第二车道段中的每个与所述地图数据中的开始位置和结束位置相关联，并且其中，所述一...

【专利技术属性】
技术研发人员：G，
申请(专利权)人：阿尔戈人工智能有限责任公司，
类型：发明
国别省市：