用于运载工具的方法、运载工具和存储介质与流程

1.本说明书涉及优先确定。更具体地，本技术涉及多路停止(multi-way stop)处的优先确定。


背景技术：

2.自主运载工具可用于将人员和/或货物(例如，包裹、对象或其他物品)从一个地点运输到另一地点。例如，自主运载工具可以导航到人员的地点，等待人员登上自主运载工具，并导航到指定目的地(例如，人员所选择的地点)。为了在环境中导航，这些自主运载工具配备有各种类型的传感器以检测周围的对象。


技术实现要素：

3.根据本发明的一方面，一种用于运载工具的方法，包括：利用至少一个处理器，向踪迹分配标识，其中，所述踪迹与接近多路停止交叉口时的所述运载工具所观察到的智能体相对应；利用所述至少一个处理器，将新踪迹与旧踪迹进行比较，其中，基于一个或多于一个因素将所述新踪迹与所述旧踪迹匹配；利用所述至少一个处理器，将所述新踪迹的标识重新分配给所述旧踪迹的标识，其中，基于所述一个或多于一个因素来确定所述新踪迹与所述旧踪迹匹配；利用所述至少一个处理器，基于标识并考虑到感知遮挡区域，来确定智能体出现的最早时间；利用所述至少一个处理器，基于当地规则、所述标识和智能体出现的最早时间，来确定用于导航通过交叉口的优先顺序，其中，所述智能体被分类为与所述运载工具到达停止地点的时间相关的先前智能体、并发智能体和后续智能体其中之一；以及利用所述至少一个处理器，使所述运载工具根据所述优先顺序行进通过所述多路停止交叉口，其中，所述当地规则确定智能体通过所述多路停止交叉口的行列。
4.根据本发明的另一方面，一种运载工具，包括：至少一个计算机可读介质，其存储有计算机可执行指令；至少一个处理器，其通信地耦接至至少一个装置，并且被配置为执行所述计算机可执行指令，所述执行进行上述方法。
5.根据本发明的又一方面，至少一个非暂时性存储介质，其存储有指令，所述指令在由至少一个处理器执行时，使所述至少一个处理器进行上述方法。
附图说明
6.图1示出具有自主能力的自主运载工具(av)的示例。
7.图2示出示例“云”计算环境。
8.图3示出计算机系统。
9.图4示出av的示例架构。
10.图5示出感知系统可以使用的输入和输出的示例。
11.图6示出lidar系统的示例。
12.图7示出操作中的lidar系统。
13.图8示出lidar系统的操作的附加细节。
14.图9示出规划系统的输入和输出之间的关系的框图。
15.图10示出控制系统的输入和输出的框图。
16.图11示出控制器的输入、输出和组件的框图。
17.图12a是多路停止的图示。
18.图12b是使得能够进行先前观察到的智能体的重新标识的系统框图。
19.图12c是使得能够处置滚动停止(rolling stop)的系统框图。
20.图13是根据本技术的时序图
21.图14是av接近多路停止的第一情境的图示。
22.图15是av接近多路停止的第二情境的图示。
23.图16是av接近多路停止的第三情境的图示。
24.图17是av接近多路停止的第四情境的图示。
25.图18a至18c例示滚动停止情境。
26.图19是用于优先顺序确定的处理的处理流程图。
具体实施方式
27.在以下描述中，为了解释的目的，阐述了许多具体细节，以便提供对本公开的透彻理解。然而，本公开可以在没有这些具体细节的情况下实施将是明显的。在其他实例中，众所周知的构造和装置是以框图形式示出的，以避免不必要地使本公开模糊。
28.在附图中，为了便于描述，示出了示意要素(诸如表示装置、模块、系统、指令块和数据要素的那些要素)的具体排列或次序。然而，本领域技术人员应当理解，附图中示意要素的具体次序或排列并不意在意味着要求特定的处理次序或序列、或处理过程的分离。此外，在附图中包含示意要素并不意在意味着在所有实施例中都需要这种要素，也不意在意味着由这种要素表示的特征不能包括在一些实施例中或不能在一些实施例中与其他要素结合。
29.此外，在附图中，连接要素、诸如实线或虚线或箭头用于例示两个或多于两个其他示意要素之间的连接、关系或关联，没有任意此类连接要素并不意在意味着不能存在连接、关系或关联。换句话说，一些要素之间的连接、关系或关联未在附图中示出，以便不使本公开内容模糊。此外，为了便于例示，使用单个连接要素来表示要素之间的多个连接、关系或关联。例如，如果连接要素表示信号、数据或指令的通信，本领域技术人员应理解，这种要素表示影响通信可能需要的一个或多于一个信号路径(例如，总线)。
30.现在将详细参考实施例，其示例在附图中例示出。在以下的详细描述中，阐述了许多具体细节，以便提供对所描述的各种实施例的透彻理解。然而，对于本领域的普通技术人员来说将明显的是，可以在没有这些具体细节的情况下实施所描述的各种实施例。在其他情况下，没有详细描述众所周知的方法、程序、组件、电路和网络，以便不会不必要地使实施例的方面模糊。
31.下面描述的若干特征各自可以彼此独立地使用，也可以与其他特征的任意组合一起使用。然而，任意个别特征可能不能解决以上所讨论的任意问题，或者只能解决以上所讨论的问题之一。以上所讨论的一些问题可能不能通过本文所描述的任意一个特征得到充分
解决。虽然提供了标题，但在本说明书的其他地方也可以找到与具体标题有关但在具有该标题的部分中未找到的信息。本文根据以下概要描述实施例：
32.1.总体概述
33.2.系统概述
34.3.av架构
35.4.av输入
36.5.av规划
37.6.av控制
38.7.优先确定
39.8.先前堵塞之后的标识
40.9.标识、堵塞和重新标识
41.10.解析中间id
42.11.未解析的中间id
43.12.具有滚动停止的优先顺序
44.13.用于优先确定的处理流程
45.总体概述
46.多路停止的导航包括确定智能体到达交叉口的顺序。该顺序被称为到达顺序。在多路停止的情况下，到达顺序(统称为优先顺序)可以规定哪些智能体相对于其他智能体具有行进通过交叉口的路权(right of way)。感知交叉口处的智能体(例如，运载工具、骑车者)并将跟踪标识(id)分配给新智能体，而在感知恢复时重新标识从感知中消失(例如，不再感知到)的先前标识的智能体。可以至少部分地基于分配给智能体的唯一标识来得出优先顺序。当运载工具具有最高优先时，基于当地交通规章来预期该运载工具在具有较低优先的运载工具之前行进到交叉口(例如，在适用先进先出(fifo)规章作为最高顺序优先确定规则时，第一个到达交叉口的运载工具相对于第二个到达的运载工具具有路权，第二个到达的运载工具相对于第三个到达的运载工具具有路权，依此类推；根据当地具体情况，可以适用其他优先确定规则作为平局决胜制(tie breaker)，或者作为推翻fifo顺序的较高顺序确定规则)。
47.这些技术的一些优点包括最小化堵塞对导航通过交叉口的影响。此外，本技术可适用于在交叉口处未完全停止的智能体，诸如在交叉口处越过停止线的运载工具、或者在比基础设施(油漆线和/或停止标志地点)所指定的更前方的点处停止的运载工具等。
48.系统概述
49.图1示出具有自主能力的运载工具100的示例。
50.如本文所使用的，术语“自主能力”是指一种功能、特征或设施，该功能、特征或设施使运载工具能够部分地或完全地操作，而无需实时的人类干预，包括但不限于完全av、高度av和有条件av。
51.如本文所使用的，自主运载工具(av)是一种具有自主能力的运载工具。
52.如本文所使用的，“运载工具”包括货物或人员的运输方式。例如，小汽车、公共汽车、火车、飞机、无人机、卡车、船只、舰艇、潜水器、飞船等。无人驾驶的小汽车是运载工具的示例。
53.如本文所使用的，“轨迹”是指将av从第一时空地点导航到第二时空地点的路径或路线。在实施例中，第一时空地点被称为初始地点或起始地点，第二时空地点被称为目的地、最终地点、目标、目标位置或目标地点。在一些示例中，轨迹由一个或多于一个路段(例如，道路的数段)组成，并且各路段由一个或多于一个块(例如，车道或交叉口的一部分)组成。在实施例中，时空地点对应于真实世界地点。例如，时空地点是上车或下车地点，以使人员或货物上车或下车。
54.如本文所使用的，“(一个或多于一个)传感器”包括一个或多于一个硬件组件，用于检测与传感器周围环境有关的信息。一些硬件组件可包括感测组件(例如，图像传感器、生物特征传感器)、传输和/或接收组件(例如，激光或射频波发射器和接收器)、电子组件(诸如，模数转换器等)、数据存储装置(诸如，ram和/或非易失性存储器等)、软件或固件组件和数据处理组件(诸如，专用集成电路等)、微处理器和/或微控制器。
55.如本文所使用的，“场景描述”是一种数据结构(例如，列表)或数据流，其包括由av运载工具上的一个或多于一个传感器检测到的一个或多于一个分类或标记的对象，或由av外部的源提供的一个或多于一个分类或标记的对象。
56.如本文所使用的，“道路”是一个可以被运载工具穿过的物理区域，并且可以对应于已命名的干道(例如，城市街道、州际高速公路等)或可对应于未命名的干道(例如，房屋或办公楼内的行车道、停车场的一段、空置停车场的一段、乡村区域的泥路等)。因为有些运载工具(例如，四轮驱动的小卡车、越野车等)能够穿过各种不特别适合运载工具行驶的物理区域，因此“道路”可以是任意市政当局或其他政府或行政机构没有正式定义为干道的物理区域。
57.如本文所使用的，“车道”是道路的可被运载工具穿越的部分。有时基于车道标记来识别车道。例如，车道可对应于车道标记之间的大部分或全部空间，或仅对应于车道标记之间的部分空间(例如，小于50％)。例如，具有相距很远的车道标记的道路可能在标记之间容纳两个或多于两个的运载工具，使得一个运载工具可以在不穿过车道标记的情况下超过另一个运载工具，因此可被解释为车道比车道标记之间的空间窄，或车道标记之间有两个车道。在没有车道标记的情况下，也可以对车道进行解释。例如，可以基于环境的物理特征(例如，农村地区的岩石和沿着干道的树木、或者例如在欠发达地区应避免的自然障碍物)来定义车道。也可以独立于车道标记或物理特征来解释车道。例如，可以基于原本缺少将会被解释为车道边界的特征的在区域中无障碍物的任意路径来解释车道。在示例情境中，av可以解释通过田野或空地的无障碍物部分的车道。在另一示例情境中，av可以解释通过不具有车道标记的宽(例如，足够两个或多于两个车道宽)道路的车道。在该情境中，av可以将与车道有关的信息通信至其他av，使得其他av可以使用相同的车道信息来协调av之间的路径规划。
58.术语“空中下载(ota)客户端”包括任意av，或者嵌入在av中、耦接至av或与av进行通信的任意电子装置(例如，计算机、控制器、iot装置、电子控制单元(ecu))。
59.术语“空中下载(ota)更新”意味着对使用专有和/或标准化的无线通信技术递送至ota客户端的软件、固件、数据或配置设置或者它们的任意组合的任意更新、改变、删除或添加，其中该专有和/或标准化的无线通信技术包括但不限于：蜂窝移动通信(例如，2g、3g、4g、5g)、无线电无线区域网络(例如，wifi)和/或卫星因特网。
60.术语“边缘节点”是指耦接至网络的一个或多于一个边缘装置，这些装置提供与av进行通信所用的门户并且可以与其他边缘节点和基于云的计算平台进行通信，以调度ota更新并将ota更新递送至ota客户端。
61.术语“边缘装置”是指实现边缘节点并提供向企业或服务提供商(例如，verizon、at&t)核心网的物理无线接入点(ap)的装置。边缘装置的示例包括但不限于：计算机、控制器、发送器、路由器、路由交换机、综合接入装置(iad)、多路复用器、城域网(man)和广域网(wan)接入装置。
[0062]“一个或多于一个”包括由一个要素执行的功能、由多于一个要素例如以分布式的方式执行的功能、由一个要素执行的若干功能、由若干要素执行的若干功能、或上述的任意组合。
[0063]
还将理解的是，尽管在一些实例中，术语“第一”、“第二”等在本文中是用来描述各种要素的，但这些要素不应受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个要素与另一个要素。例如，在未背离各种所描述的实施例的范围的情况下，第一触点可被称为第二触点，并且类似地，第二触点可被称为第一触点。第一触点和第二触点两者都是触点，但它们不是相同触点。
[0064]
在本文所描述的各种实施例的说明书中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而不是意在限制。如在所描述的各种实施例的说明书和所附权利要求书中所使用的，单数形式“a”、“an”和“the”也意在包括复数形式，除非上下文另有明确说明。还将理解的是，如本文所使用的“和/或”是指并且涵盖一个或多于一个相关清单项目的任意和所有可能的组合。还将理解的是，当在本说明书中使用术语“包括”、“包含”、“具备”和/或“具有”时，具体说明存在所陈述的特征、整数、步骤、操作、要素和/或组件，但并不排除存在或添加一个或多于一个其他特征、整数、步骤、操作、要素、组件、和/或其群组。
[0065]
如本文所使用的，取决于上下文，术语“如果”可选地被理解为意指“当”或“在当时”或“响应于确定为”或“响应于检测到”。类似地，取决于上下文，短语“如果已确定”或“如果[所陈述的条件或事件]已被检测到”可选地被理解为意指“在确定时”或“响应于确定为“或”在检测到[所陈述的条件或事件]时”或“响应于检测到[所陈述的条件或事件]”。
[0066]
如本文所使用的，av系统是指av以及支持av操作的硬件、软件、存储的数据和实时生成的数据的阵列。在实施例中，av系统并入在av内。在实施例中，av系统跨若干地点分布。例如，av系统的一些软件是在类似于下面关于图2描述的云计算环境200的云计算环境上实现的。
[0067]
一般而言，本文件描述了适用于任意具有一种或多种自主能力的运载工具的技术，包括完全av、高度av和有条件av，诸如分别为所谓的第5级、第4级和第3级运载工具(见sae国际标准j3016：道路上机动车自动驾驶系统相关术语的分类和定义，通过引用将其全部内容并入本文件，用于了解运载工具自主权等级的更多详细信息)。本文件所描述的技术也适用于部分av和驾驶员辅助运载工具，诸如所谓的第2级和第1级运载工具(见sae国际标准j3016：道路上机动车自动驾驶系统相关术语的分类和定义)。在实施例中，一个或多于一个第1级、第2级、第3级、第4级和第5级运载工具系统可基于对传感器输入的处理，在某些操作条件下自动执行某些运载工具操作(例如，转向、制动和使用地图)。本文件中所描述的技术可以使从完全av到人类操作的运载工具范围内的任意级别的运载工具受益。
[0068]
av与需要人类驾驶员的运载工具相比存在优势。一个优势是安全性。例如，在2016年，美国经历了600万起汽车事故、240万人受伤、40000人死亡和1300万辆运载工具碰撞事故，估计社会成本为9100亿美元多。从1965年到2015年，每行驶1亿英里的美国交通事故死亡人数已从约6人减少到约1人，部分是由于运载工具中所部署的附加安全措施。例如，认为与将发生碰撞有关的额外半秒的警告减轻了60％的前后碰撞。然而，被动安全特征(例如，安全带、安全气囊)在改进该数字方面有可能已达到它们的极限。因而，诸如运载工具的自动控制等的主动安全措施是改进这些统计数据的可能的下一步。由于在95％的碰撞中认为人类驾驶员是造成严重碰撞前事件的原因，因此自动驾驶系统例如通过以下操作，有可能实现更好的安全结果：比人类更好地可靠地识别和避免紧急情况；做出比人类更好的决策，比人类更好地遵守交通法规，并且比人类更好地预测将来事件；并且比人类更好地可靠地控制运载工具。
[0069]
参考图1，av系统120使运载工具100沿着轨迹198操作，穿过环境190至目的地199(有时称为最终地点)，同时避开对象(例如，自然障碍物191、运载工具193、行人192、骑车者和其他障碍物)和遵守道路规则(例如，操作规则或驾驶偏好)。
[0070]
在实施例中，av系统120包括用于从计算机处理器146接收操作命令并对其进行操作的装置101。使用术语“操作命令”来表示使得运载工具进行动作(例如，驾驶机动动作)的可执行指令(或指令集)。操作命令可以非限制性地包括用于使运载工具开始向前移动、停止向前移动、开始向后移动、停止向后移动、加速、减速、进行左转和进行右转的指令。在实施例中，计算机处理器146与下面参考图3描述的处理器304相似。装置101的示例包括转向控制器102、制动器103、挡位、加速踏板或其他加速控制机构、挡风玻璃雨刮器、侧门锁、窗控器和转向指示器。
[0071]
在实施例中，av系统120包括用于测量或推断运载工具100的状态或条件的属性的传感器121，这些属性诸如是av的位置、线速度和角速度及线加速度和角加速度、以及航向(例如，运载工具100的前端的朝向)。传感器121的示例是gps、测量运载工具线加速度和角速率两者的惯性测量单元(imu)、用于测量或估计轮滑移率的轮速率传感器、轮制动压力或制动扭矩传感器、引擎扭矩或轮扭矩传感器以及转向角度和角速率传感器。
[0072]
在实施例中，传感器121还包括用于感测或测量av的环境的属性的传感器。例如，可见光、红外或热(或两者兼有)光谱的单目或立体摄像机122，lidar 123，radar，超声波传感器，飞行时间(tof)深度传感器，速率传感器，温度传感器，湿度传感器和降水传感器。
[0073]
在实施例中，av系统120包括数据存储单元142和存储器144，用于存储与计算机处理器146相关联的机器指令或由传感器121收集的数据。在实施例中，数据存储单元142与以下关于图3描述的rom 308或存储装置310类似。在实施例中，存储器144与下面描述的主存储器306类似。在实施例中，数据存储单元142和存储器144存储有关环境190的历史、实时和/或预测性信息。在实施例中，存储的信息包括地图、驾驶性能、交通拥堵更新或天气条件。在实施例中，与环境190有关的数据从远程数据库134经由通信信道传输到运载工具100。
[0074]
在实施例中，av系统120包括通信装置140，用于将对其他运载工具的状态和条件(诸如位置、线速度和角速度、线加速度和角加速度、以及线航向和角航向)测量或推断的属性通信到运载工具100。这些装置包括运载工具到运载工具(v2v)和运载工具到基础设施
(v2i)通信装置以及用于通过点对点或自组织(ad hoc)网络或两者进行无线通信的装置。在实施例中，通信装置140跨电磁频谱(包括无线电和光通信)或其他介质(例如，空气和声介质)进行通信。运载工具对运载工具(v2v)、运载工具对基础设施(v2i)通信(以及在一些实施例中为一种或多种其他类型的通信)的组合有时被称为运载工具对万物(v2x)通信。v2x通信通常符合一个或多于一个通信标准，用于与av进行的、在av之间进行的、在av之中进行的通信。
[0075]
在实施例中，通信装置140包括通信接口。例如，有线、无线、wimax、wi-fi、蓝牙、卫星、蜂窝、光、近场、红外或无线电接口。通信接口将数据从远程数据库134传输到av系统120。在实施例中，远程数据库134嵌入在如图2中所描述的云计算环境200中。通信装置140将从传感器121收集的数据或与运载工具100的操作有关的其他数据传输到远程数据库134。在实施例中，通信装置140向运载工具100传输与遥操作有关的信息。在一些实施例中，运载工具100与其他远程(例如，“云”)服务器136通信。
[0076]
在实施例中，远程数据库134还存储和传输数字数据(例如，存储诸如道路和街道地点的数据)。这些数据存储在运载工具100上的存储器144中，或者经由通信信道从远程数据库134传输到运载工具100。
[0077]
在实施例中，远程数据库134存储和传输与以前在一天中类似时间沿着轨迹198行驶的运载工具的驾驶属性有关的历史信息(例如，速率和加速度分布)。在一个实现中，这种数据可以存储在运载工具100上的存储器144中，或者经由通信信道从远程数据库134传输到运载工具100。
[0078]
位于运载工具100上的计算机处理器146基于实时传感器数据和先验信息两者以算法方式生成控制动作，允许av系统120执行其自主驾驶能力。
[0079]
在实施例中，av系统120包括耦接到计算机处理器146的计算机外围设备132，用于向运载工具100的用户(例如，乘员或远程用户)提供信息和提醒并接收来自该用户的输入。在实施例中，外围设备132类似于下面参考图3讨论的显示器312、输入装置314和光标控制器316。耦接是无线的或有线的。任意两个或多于两个的接口装置可以集成到单个装置中。
[0080]
在实施例中，av系统120接收并强制执行例如由乘员指定的或者存储在与乘员相关联的简档中的乘员的隐私级别。乘员的隐私级别确定了如何许可使用存储在乘员简档中的以及/或者存储在云服务器136上且与乘员简档相关联的、与乘员相关联的特定信息(例如，乘员舒适度数据、生物测量数据等)。在实施例中，隐私级别指定了一旦搭乘完成则被删除的与乘员相关联的特定信息。在实施例中，隐私级别指定了与乘员相关联的特定信息，并且识别被授权访问该信息的一个或多于一个实体。被授权访问信息的所指定的实体的示例可以包括其他av、第三方av系统、或者可以潜在地访问该信息的任意实体。
[0081]
可以在一个或多于一个粒度级别指定乘员的隐私级别。在实施例中，隐私级别识别要存储或共享的特定信息。在实施例中，隐私级别适用于与乘员相关联的所有信息，使得乘员可以指定不存储或共享她的个人信息。被许可访问特定信息的实体的指定也可以在各种粒度级别指定。被许可访问特定信息的各种实体集例如可以包括其他av、云服务器136、特定第三方av系统等。
[0082]
在实施例中，av系统120或云服务器136确定av 100或另一实体是否可访问与乘员相关联的某些信息。例如，试图访问与特定时空地点有关的乘员输入的第三方av系统必须
例如从av系统120或云服务器136获得授权，以访问与乘员相关联的信息。例如，av系统120使用乘员的指定隐私级别来确定是否可以将与时空地点有关的乘员输入呈现给第三方av系统、av 100或另一av。这使得乘员的隐私级别能够指定允许哪些其他实体接收与乘员的动作有关的数据或与乘员相关联的其他数据。
[0083]
图2示出“云”计算环境的示例。云计算是一种服务交付模式，用于使得能够方便、按需地在网络上访问可配置计算资源(例如网络、网络带宽、服务器、处理、内存、存储、应用程序、虚拟机和服务)的共享池。在典型的云计算系统中，一个或多于一个大型云数据中心容纳用于交付云所提供的服务的机器。现在参考图2，云计算环境200包括通过云202互连的云数据中心204a、204b和204c。数据中心204a、204b和204c为连接到云202的计算机系统206a、206b、206c、206d、206e和206f提供云计算服务。
[0084]
云计算环境200包括一个或多于一个云数据中心。一般而言，云数据中心(例如图2中所示的云数据中心204a)是指构成云(例如图2中所示的云202或云的特定部分)的服务器的物理排列。例如，服务器在云数据中心中物理排列成房间、组、行和机架。云数据中心有一个或多于一个区域，其中包括一个或多于一个服务器房间。各个房间有一行或多行服务器，并且各个行包括一个或多于一个机架。各个机架包括一个或多于一个单独的服务器节点。在一些实现中，区域、房间、机架和/或行中的服务器基于数据中心设施的物理基础设施要求(包括电力、能源、热力、热源和/或其他要求)被排列成若干组。在实施例中，服务器节点类似于图3中描述的计算机系统。数据中心204a具有许多分布在多个机架上的计算系统。
[0085]
云202包括云数据中心204a、204b和204c以及用于连接云数据中心204a、204b和204c并有助于促进计算系统206a-206f对云计算服务的访问的网络和网络资源(例如，网络设备、节点、路由器、交换机和网络电缆)。在实施例中，该网络表示一个或多于一个本地网络、广域网或通过使用地面或卫星连接部署的有线或无线链路耦接的网际网络的任意组合。通过网络交换的数据使用多种网络层协议(诸如，因特网协议(ip)、多协议标签交换(mpls)、异步传输模式(atm)、帧中继(frame relay)等)进行传输。此外，在网络表示多个子网络的组合的实施例中，在各个底层子网络上使用不同的网络层协议。在一些实施例中，网络表示一个或多于一个互连网际网络(诸如公共因特网等)。
[0086]
计算系统206a-206f或云计算服务消费者通过网络链路和网络适配器连接到云202。在实施例中，计算系统206a-206f被实现为各种计算装置，例如服务器、台式机、膝上型计算机、平板电脑、智能手机、物联网(iot)装置、av(包括小汽车、无人机、航天飞机、火车、公共汽车等)和消费电子产品。在实施例中，计算系统206a-206f在其他系统中实现或作为其他系统的一部分实现。
[0087]
图3示出计算机系统300。在实现中，计算机系统300是一种专用计算装置。专用计算装置被硬连线以执行这些技术，或包括诸如一个或多于一个专用集成电路(asic)或现场可编程门阵列(fpga)等的被持久编程为执行上述技术的数字电子装置，或可包括一个或多于一个通用硬件处理器，这些硬件处理器经编程以根据固件、存储器、其他存储器、或者组合中的程序指令执行这些技术。这种专用的计算装置还可以将定制的硬线逻辑、asic或fpga与定制的编程相结合来完成这些技术。在各种实施例中，专用计算装置是台式计算机系统、便携式计算机系统、手持装置、网络装置或包含硬线和/或程序逻辑以实现这些技术的任意其他装置。
[0088]
在实施例中，计算机系统300包括总线302或用于传达信息的其他通信机制、以及与总线302耦接以处理信息的处理器304。处理器304是例如通用微处理器。计算机系统300还包括主存储器306(诸如随机存取存储器(ram)或其他动态存储装置等)，该主存储器306耦接到总线302以存储信息和指令，该信息和指令由处理器304执行。在一个实现中，主存储器306用于在执行要由处理器304执行的指令期间存储临时变量或其他中间信息。当这些指令存储在处理器304可访问的非暂时性存储介质中时，使计算机系统300变成一个专用机器，该机器被定制以执行指令中指定的操作。
[0089]
在实施例中，计算机系统300还包括只读存储器(rom)308或耦接到总线302的其他静态存储装置，用于存储处理器304的静态信息和指令。提供诸如磁盘、光盘、固态驱动器或三维交叉点存储器等的存储装置310，并且该存储装置310耦接到总线302以存储信息和指令。
[0090]
在实施例中，计算机系统300经由总线302耦接到诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)、等离子体显示器、发光二极管(led)显示器或用于向计算机用户显示信息的有机发光二极管(oled)显示器等的显示器312。包括字母数字键和其他键的输入装置314耦接到总线302，用于向处理器304通信信息和命令选择。另一种类型的用户输入装置是光标控制器316(诸如鼠标、踪迹球、触控显示器或光标方向键等)，用于将方向信息和命令选择通信到处理器304，并用于控制光标在显示器312上的移动。这种输入装置通常具有两个轴(第一轴(例如，x轴)和第二轴(例如，y轴))上的两个自由度，这两个轴允许装置指定平面上的位置。
[0091]
根据一个实施例，本文的技术由计算机系统300响应于处理器304执行主存储器306中包含的一个或多于一个指令的一个或多于一个序列而执行。这些指令从诸如存储装置310等的另一存储介质读入主存储器306。执行主存储器306中包含的指令序列使处理器304执行本文所描述的过程步骤。在替代实施例中，使用硬连线电路代替或与软件指令结合使用。
[0092]
如本文所使用的术语“存储介质”是指存储数据和/或指令的任意非暂时性介质，这些数据和/或指令使机器以特定方式操作。这种存储介质包括非易失性介质和/或易失性介质。非易失性介质例如包括诸如存储装置310等的光盘、磁盘、固态驱动器或三维交叉点存储器。易失性介质包括动态存储器(诸如主存储器306等)。存储介质的常见形式包括例如软盘、软磁盘、硬盘、固态驱动器、磁带或任意其他磁数据存储介质、cd-rom、任意其他光数据存储介质、任意具有孔型的物理介质、ram、prom和eprom、flash-eprom、nv-ram、或任意其他存储芯片或存储盒。
[0093]
存储介质有别于传输介质，但可以与传输介质相结合使用。传输介质参与存储介质之间的信息传送。例如，传输介质包括同轴电缆、铜线和光纤，其包括具备总线302的电线。传输介质也可以采取声波或光波的形式，诸如在无线电波和红外数据通信过程中产生的声波或光波等。
[0094]
在实施例中，各种形式的介质涉及将一个或多于一个指令的一个或多于一个序列承载到处理器304以供执行。例如，这些指令最初是在远程计算机的磁盘或固态驱动器上执行的。远程计算机将指令加载到其动态存储器中，并使用调制解调器通过电话线路发送指令。计算机系统300的本地调制解调器接收电话线路上的数据，并使用红外发射器将数据转
换为红外信号。红外检测器接收红外信号中承载的数据，并且适当的电路将数据放置在总线302上。总线302将数据承载到主存储器306，处理器304从主存储器306检索并执行指令。主存储器306接收的指令可以可选地在处理器304执行之前或之后存储在存储装置310上。
[0095]
计算机系统300还包括耦接到总线302的通信接口318。通信接口318提供耦接到连接至本地网络322的网络链路320的双向数据通信。例如，通信接口318是综合业务数字网(isdn)卡、电缆调制解调器、卫星调制解调器或用以提供与相应类型电话线路的数据通信连接的调制解调器。作为另一示例，通信接口318是局域网(lan)卡，用于提供与兼容lan的数据通信连接。在一些实现中，无线链路也被实现。在任意这种实现中，通信接口318发送和接收承载表示各种类型的信息的数字数据流的电、电磁或光信号。
[0096]
网络链路320通常通过一个或多于一个网络向其他数据装置提供数据通信。例如，网络链路320通过本地网络322提供与主计算机324或与由因特网服务提供商(isp)326运营的云数据中心或设备的连接。isp 326又通过现在通常称为“因特网”328的世界范围分组数据通信网络来提供数据通信服务。本地网络322和因特网328两者都使用承载数字数据流的电、电磁或光信号。通过各种网络的信号以及网络链路320上并通过通信接口318的信号是传输介质的示例形式，其中这些信号承载了进出计算机系统300的数字数据。在实施例中，网络320包含上述云202或云202的一部分。
[0097]
计算机系统300通过(一个或多于一个)网络、网络链路320和通信接口318发送消息和接收包括程序代码的数据。在实施例中，计算机系统300接收用于处理的代码。接收到的代码在接收到时由处理器304执行，和/或存储在存储装置310中，或存储在其他非易失性存储装置中以便以后执行。
[0098]
av架构
[0099]
图4示出用于av(例如，图1所示的运载工具100)的示例架构400。架构400包括感知系统402(有时称为感知电路)、规划系统404(有时称为规划电路)、控制系统406(有时称为控制电路)、定位系统408(有时称为定位电路)和数据库系统410(有时称为数据库电路)。各系统在运载工具100的操作中发挥作用。共同地，系统402、404、406、408和410可以是图1所示的av系统120的一部分。在一些实施例中，系统402、404、406、408和410中的任意系统是计算机软件(例如，计算机可读介质上所存储的可执行代码)和计算机硬件(例如，一个或多于一个微处理器、微控制器、专用集成电路[asic]、硬件存储器装置、其他类型的集成电路、其他类型的计算机硬件、或者这些硬件中的任意或所有的组合)的组合。系统402、404、406、408和410各自有时被称为处理电路(例如，计算机硬件、计算机软件、或者这两者的组合)。系统402、404、406、408和410中的任意或全部的组合也是处理电路的示例。
[0100]
在使用中，规划系统404接收表示目的地412的数据，并且确定表示运载工具100为了抵达(例如，到达)目的地412而可以行驶的轨迹414(有时称为路线)的数据。为了使规划系统404确定表示轨迹414的数据，规划系统404从感知系统402、定位系统408和数据库系统410接收数据。
[0101]
感知系统402使用例如也如图1所示的一个或多于一个传感器121来识别附近的物理对象。将对象分类(例如，分组成诸如行人、自行车、汽车、交通标志等的类型)，并且将包括经分类的对象416的场景描述提供至规划系统404。
[0102]
规划系统404还从定位系统408接收表示av位置418的数据。定位系统408通过使用
来自传感器121的数据和来自数据库系统410的数据(例如，地理数据)以计算位置来确定av位置。例如，定位系统408使用来自gnss(全球导航卫星系统)传感器的数据和地理数据来计算av的经度和纬度。在实施例中，定位系统408所使用的数据包括具有行车道几何属性的高精度地图、描述道路网络连接属性的地图、描述行车道物理属性(诸如交通速率、交通量、运载工具和自行车车道的数量、车道宽度、车道交通方向、或车道标记类型和地点，或者它们的组合等)的地图、以及描述道路特征(诸如十字路口、交通标志或各种类型的其他行驶信号等)的空间地点的地图。在实施例中，高精度地图是通过将数据经由自动或手动注释添加到低精度地图所构建的。
[0103]
控制系统406接收表示轨迹414的数据和表示av位置418的数据，并且以将使得运载工具100行驶轨迹414到达目的地412的方式来操作av的控制功能420a～420c(例如，转向、油门、制动、点火)。例如，如果轨迹414包括左转，则控制系统406将以如下方式操作控制功能420a～420c：转向功能的转向角度将使得运载工具100左转，并且油门和制动将使得运载工具100在进行转弯之前暂停并等待经过的行人或运载工具。
[0104]
av输入
[0105]
图5示出感知系统402(图4)所使用的输入502a-502d(例如，图1中所示的传感器121)和输出504a-504d(例如，传感器数据)的示例。一个输入502a是lidar(光检测和测距)系统(例如，图1所示的lidar 123)。lidar是使用光(例如，诸如红外光等的一道光)来获得与其视线中的物理对象有关的数据的技术。lidar系统产生lidar数据作为输出504a。例如，lidar数据是用于构造环境190的表示的3d或2d点(也称为点云)的集合。
[0106]
另一输入502b是radar(雷达)系统。radar是使用无线电波来获得与附近的物理对象有关的数据的技术。radar可以获得与不在lidar系统的视线内的对象有关的数据。radar系统产生radar数据作为输出504b。例如，radar数据是用于构造环境190的表示的一个或多于一个射频电磁信号。
[0107]
另一输入502c是照相机系统。照相机系统使用一个或多于一个照相机(例如，使用诸如电荷耦接器件[ccd]等的光传感器的数字照相机)来获得与附近的物理对象有关的信息。照相机系统产生照相机数据作为输出504c。照相机数据通常采用图像数据(例如，诸如raw、jpeg、png等的图像数据格式的数据)的形式。在一些示例中，照相机系统具有例如为了立体影像(立体视觉)的目的的多个独立照相机，这使得照相机系统能够感知深度。尽管照相机系统所感知的对象在这里被描述为“附近”，但这是相对于av而言的。在一些实施例中，照相机系统被配置为“看见”远处的(例如，av前方的远至1公里或更远的)对象。因此，在一些实施例中，照相机系统具有为了感知遥远的对象而优化的诸如传感器和镜头等的特征。
[0108]
另一输入502d是交通灯检测(tld)系统。tld系统使用一个或多于一个照相机来获得与交通灯、街道标志和提供视觉导航信息的其他物理对象有关的信息。tld系统产生tld数据作为输出504d。tld数据经常采用图像数据(例如，诸如raw、jpeg、png等的图像数据格式的数据)的形式。tld系统与包含照相机的系统的不同之处在于：tld系统使用具有宽视场(例如，使用广角镜头或鱼眼镜头)的照相机，以获得与尽可能多的提供视觉导航信息的物理对象有关的信息，使得运载工具100能够访问这些对象所提供的所有相关导航信息。例如，tld系统的视角为约120度或更大。
[0109]
在一些实施例中，使用传感器融合技术来组合输出504a-504d。因而，将个体输出
504a-504d提供至运载工具100的其他系统(例如，提供至如图4所示的规划系统404)，或者可以采用相同类型的单个组合输出或多个组合输出(例如，使用相同组合技术或组合相同输出或者这两者)或不同类型的单个组合输出或多个组合输出(例如，使用不同的各个组合技术或组合不同的各个输出或者这两者)的形式，将组合输出提供至其他系统。在一些实施例中，使用早期融合技术。早期融合技术的特征在于：在将一个或多于一个数据处理步骤应用到组合输出之前，将输出组合。在一些实施例中，使用后期融合技术。后期融合技术的特征在于：在将一个或多于一个数据处理步骤应用到个体输出之后，将输出组合。
[0110]
图6示出lidar系统602的示例(例如，图5所示的输入502a)。lidar系统602从发光器606(例如，激光发射器)发射光604a-604c。lidar系统所发射的光通常不在可见光谱中；例如，经常使用红外光。所发射的光604b中的一些光遇到物理对象608(例如，运载工具)并且反射回到lidar系统602。(从lidar系统发射的光通常不会穿透物理对象，例如，实心形式的物理对象。)lidar系统602还具有用于检测反射光的一个或多于一个光检测器610。在实施例中，与lidar系统相关联的一个或多于一个数据处理系统生成表示lidar系统的视场614的图像612。图像612包括表示物理对象608的边界616的信息。这样，图像612用于确定av附近的一个或多于一个物理对象的边界616。
[0111]
图7示出操作中的lidar系统602。在该图所示的情境中，运载工具100接收采用图像702的形式的照相机系统输出504c和采用lidar数据点704的形式的lidar系统输出504a两者。在使用中，运载工具100的数据处理系统将图像702与数据点704进行比较。特别地，在数据点704中也识别在图像702中识别出的物理对象706。这样，运载工具100基于数据点704的轮廓和密度来感知物理对象的边界。
[0112]
图8示出lidar系统602的操作的附加细节。如上所述，运载工具100基于lidar系统602所检测到的数据点的特性来检测物理对象的边界。如图8所示，诸如地面802等的平坦对象将以一致的方式反射从lidar系统602发射的光804a-804d。换句话说，由于lidar系统602使用一致的间隔发射光，因此地面802将以相同的一致间隔将光反射回到lidar系统602。在运载工具100在地面802上行驶时，在没有东西阻挡道路的情况下，lidar系统602将继续检测到由下一个有效地面点806反射的光。然而，如果对象808阻挡道路，则lidar系统602所发射的光804e-804f将以与预期一致方式不一致的方式从点810a-810b反射。根据该信息，运载工具100可以确定存在对象808。
[0113]
路径规划
[0114]
图9示出(例如，如图4所示的)规划系统404的输入和输出之间的关系的框图900。一般而言，规划系统404的输出是从起点904(例如，源地点或初始地点)到终点906(例如，目的地或最终地点)的路线902。路线902通常由一个或多于一个路段定义。例如，路段是指要在街道、道路、公路、行车道或适合汽车行驶的其他物理区域的至少一部分上行驶的距离。在一些示例中，例如，如果运载工具100是诸如四轮驱动(4wd)或全轮驱动(awd)小汽车、suv或小卡车等的能够越野的运载工具，则路线902包括诸如未铺面路径或开阔田野等的“越野”路段。
[0115]
除路线902之外，规划系统还输出车道级路线规划数据908。车道级路线规划数据908用于在特定时间基于路线902的路段的条件来驶过这些路段。例如，如果路线902包括多车道公路，则车道级路线规划数据908包括轨迹规划数据910，其中运载工具100可以使用该
轨迹规划数据910以例如基于出口是否临近、多个车道中的一个或多于一个车道是否存在其他运载工具、或者在几分钟或更少时间的过程中变化的其他因素来从这多个车道中选择某车道。类似地，在一些实现中，车道级路线规划数据908包括路线902的某路段特有的速率约束912。例如，如果该路段包括行人或非预期交通，则速率约束912可以将运载工具100限制到比预期速率慢的行驶速率，例如基于该路段的限速数据的速率。
[0116]
在实施例中，向规划系统404的输入包括(例如，来自图4所示的数据库系统410的)数据库数据914、当前地点数据916(例如，图4所示的av位置418)、(例如，用于图4所示的目的地412的)目的地数据918和对象数据920(例如，如图4所示的感知系统402所感知的经分类的对象416)。在一些实施例中，数据库数据914包括规划时所使用的规则。规则是使用形式语言(例如，使用布尔逻辑)指定的。在运载工具100所遇到的任意给定情形中，这些规则中的至少一些规则将适用于该情形。如果规则具有基于运载工具100可用的信息(例如，与周围环境有关的信息)所满足的条件，则该规则适用于给定情形。规则可以具有优先级。例如，“如果公路是高速公路，则移动到最左侧车道”这一规则与“如果出口在一英里内临近，则移动到最右侧车道”相比可以具有更低的优先级。
[0117]
av控制
[0118]
图10示出(例如，如图4所示的)控制系统406的输入和输出的框图1000。控制系统根据控制器1002而操作，该控制器1002例如包括：与处理器304类似的一个或多于一个处理器(例如，诸如微处理器或微控制器或这两者等的一个或多于一个计算机处理器)；与主存储器306、rom 308和存储装置310类似的短期和/或长期数据存储装置(例如，存储器，随机存取存储器或闪速存储器或这两者)；以及存储器中所存储的指令，这些指令在(例如，由一个或多于一个处理器)执行时执行控制器1002的操作。
[0119]
在实施例中，控制器1002接收表示期望输出1004的数据。期望输出1004通常包括速度，例如速率和航向。期望输出1004例如可以基于从(例如，如图4所示的)规划系统404接收到的数据。根据期望输出1004，控制器1002产生可用作油门输入1006和转向输入1008的数据。油门输入1006表示例如通过接合转向踏板或接合另一油门控件来接合运载工具100的油门(例如，加速控制)以实现期望输出1004的大小。在一些示例中，油门输入1006还包括可用于接合运载工具100的制动器(例如，减速控制)的数据。转向输入1008表示转向角度，例如av的转向控制(例如，方向盘、转向角致动器或用于控制转向角度的其他功能)应被定位成实现期望输出1004的角度。
[0120]
在实施例中，控制器1002接收在调整提供至油门和转向的输入时使用的反馈。例如，如果运载工具100遇到诸如山丘等的干扰1010，则运载工具100的测量速率1012降至低于期望输出速率。在实施例中，任意测量输出1014均被提供至控制器1002，使得例如基于测量速率和期望输出之间的差分1013来进行所需的调整。测量输出1014包括测量位置1016、测量速度1018(包括速率和航向)、测量加速度1020和运载工具100的传感器可测量的其他输出。
[0121]
在实施例中，例如通过诸如照相机或lidar传感器等的传感器预先检测与干扰1010有关的信息，并且该信息被提供至预测性反馈系统1022。然后，预测性反馈系统1022将控制器1002可用于相应地调整的信息提供至控制器1002。例如，如果运载工具100的传感器检测到(“看见”)山丘，则控制器1002可以使用该信息来准备在适当时间接合油门，以避免
显著减速。
[0122]
图11示出控制器1002的输入、输出和组件的框图1100。控制器1002具有影响油门/制动器控制器1104的操作的速率分析器1102。例如，速率分析器1102根据例如由控制器1002接收到并由速率分析器1102处理后的反馈，来指示油门/制动器控制器1104使用油门/制动器1106进行加速或进行减速。
[0123]
控制器1002还具有影响方向盘控制器1110的操作的横向跟踪控制器1108。例如，横向跟踪控制器1108根据例如由控制器1002接收到并由横向跟踪控制器1108处理后的反馈，来指示方向盘控制器1110调整转向角致动器1112的位置。
[0124]
控制器1002接收用于确定如何控制油门/制动器1106和转向角致动器1112的若干输入。规划系统404提供控制器1002例如选择运载工具100开始操作时的航向并确定在运载工具100到达交叉口时穿过哪个道路路段所使用的信息。定位系统408例如将描述运载工具100的当前地点的信息提供至控制器1002，使得控制器1002可以确定运载工具100是否处于基于正控制油门/制动器1106和转向角致动器1112的方式而预期的地点。在实施例中，控制器1002接收来自其他输入1114的信息，例如从数据库、计算机网络等接收到的信息。
[0125]
优先确定
[0126]
本技术使得能够实现在多路停止处的优先确定。在实施例中，优先确定适于考虑可能在多路停止交叉口处滚动经过(roll)停止标志(即，在基础设施所指定的地点之前在没有首先停止的情况下通过停止标志)的智能体。一般来说，优先是指结合道路规章基于运载工具所进行的观察的路权许可的序列穿越的顺序。在示例中，运载工具在其各自的路径交叉时(诸如在交叉口处等)进行观察，并且依赖优先顺序来解决冲突和避免碰撞。优先顺序确定各个运载工具通过交叉口的优先级。如本文所使用的，具有较高优先的运载工具在具有较低优先级的运载工具之前行进通过交叉口。
[0127]
多路停止是一种交叉口，其具有由标志(例如，停止标志)或其他被动交通控制措施(例如，闪烁的红灯)强制执行的至少一些交通控制。例如，在多路停止处，在交叉口处相遇的至少两个行驶道路上存在停止标志。在实施例中，多个道路的交叉口产生多路停止，其中交通流由多个停止标志控制。为了在多路停止处导航，av和智能体通常会遵守道路规则(包括穿过交叉口的交通法规和其他不言自明的规范)。
[0128]
在示例中，多路停止是指在各个交叉口驶入带路上不具有指示如何和/或何时行进通过交叉口的针对智能体的指示器的交叉口。如今，道路上的无信号多路停止交叉口需要智能体所要进行的协商，该协商包括对交叉口的状态以及导航通过该交叉口的所有智能体的状态进行易错的人类分析。附加地，交叉口处或接近交叉口时的运载工具或其他智能体会定期被堵塞。因此，在示例中，交叉口处或接近交叉口时的运载工具或其他智能体可能不是始终可见。此外，智能体可能不遵守所适用的道路规则。例如，运载工具可能会在交叉口的停止标志处执行滚动停止，而不是如停止标志所指示的那样完全停止。
[0129]
图12a是多路停止1200a的图示。通常，多路停止是多个道路彼此交叉的交叉口，其中道路上的交通流由至少一个停止标志或其他交通控制装置来控制。在多路停止1200a处，道路1202和道路1204交叉形成多路停止1200a。为了便于描述，多路停止1200可被称为交叉口。在图12a的示例中，道路1202和道路1204在多路停止1200a的交叉口1206处交叉。
[0130]
如图所示，多路停止1200a是将停止线1208a、1208b、1208c和1208d(统称为停止线
1208)应用于路面的四路停止。多路停止1200a还包括停止标志1210a、1210b、1210c和1210d(统称为停止标志1210)。因此，如图所示，多路停止1200a是受控的停止，其中针对交叉口1206的所有驶入道路都由停止标志来控制。根据本技术的多路停止可以是不受控的停止。在不受控的停止或交叉口处，不存在停止线或停止标志。多路停止还包括停止区域1212a、1212b、1212c和1212d(统称为停止区域1212)。虽然多路停止包括用于交通控制的停止线1208、停止标志1210和停止区域1212，但交叉口处可能不存在停止线1208、停止标志1210和停止区域1212。然而，本技术适用于多个道路交叉的任意交叉口，并且穿过交叉口的优先顺序是基于交叉口处的智能体所商定的顺序。为了便于描述，停止线、停止标志和停止区域可以互换使用，以描述智能体或av应当在导航通过交叉口之前停止的预定地点。
[0131]
av(例如，运载工具100)沿着道路(例如，道路1202、1204)导航，并且在交叉口处或其附近观察其他智能体(例如，运载工具、行人、自行车、乘机车者或可能将行进通过交叉口的其他实体)。当观察到智能体并且该智能体与行为或轨迹相关联时，av针对相应的智能体生成踪迹(track)。在实施例中，踪迹是与智能体的姿态(地点和朝向)相对应的连续数据集合。为了便于描述，术语“智能体”、“踪迹”和“运载工具”可以互换使用，以指经过排序以行驶通过交叉口的实体。附加地，本文所述的一些示例是指被排序以行驶通过交叉口的运载工具。然而，本技术适用于可以按法律分配沿车道行驶的路权的接近和行驶通过交叉口的任意智能体。
[0132]
在实施例中，为了使得能够确定多路停止(诸如，交叉口1200a等)处的优先，本技术将唯一标识分配给观察到的踪迹，并重新标识先前已经观察到的踪迹。如本文所使用的，“唯一”是指所分配的标识与其他所分配的标识不同，并且独立于其他所分配的标识。在示例中，本技术可以确定当前观察到的踪迹是重新观察到的踪迹还是新观察到的踪迹。重新观察到的踪迹与先前观察到的以某种方式被堵塞的或遮挡在视线之外的、并且在堵塞被移除或遮挡的区域被解决之后被再次观察到的智能体相关联。新观察到的踪迹是没有先前检测历史(例如，没有先前堵塞)的踪迹。在示例中，“遮挡在视线之外”是指对智能体失去感知。例如，由于感知故障(诸如间歇的传感器故障或恶劣天气下的范围限制等)，智能体可能会被遮挡在视线之外。感知被遮挡区域是运载工具的视场内的感知数据不可用(例如，感知受阻挡或数据损坏)的区域。在示例中，当智能体被堵塞时应用本技术。堵塞是指感知受其他对象阻挡。
[0133]
如本文所述的标识(id)和重新标识(re-id)使得能够确定优先顺序。在实施例中，优先顺序取决于基于对踪迹的观察而确定为智能体可能已经在当前主自主运载工具(av)之前到达交叉口。附加地，本技术可以在运载工具无法在交叉口的停止线、停止标志或停止区域处完全停止时确定优先顺序。在进入预期停止的交叉口之前未能完全停止、而是减速至低速率或滚动速率，被称为滚动停止。例如，在滚动停止期间，当道路规则或标志指示需要停止时，运载工具可能会将其速率降至缓慢的缓行速率，但无法完全停止。如本文所述，本技术确定运载工具何时将进行这种滚动停止，以及何时向进行滚动停止的运载工具让路。
[0134]
根据本技术的顺序可以基于许多规则来确定。例如，规则包括：(1)占据交叉口、(2)先进先出(fifo)、(3)向右方让路(ytr)以及(4)直行、近行(near)、远行(far)、u形转弯(snfu)。在实施例中，规则按所列顺序分层，其中第一规则确定具有最高优先的智能体，下
一规则确定具有下一最高优先的智能体，依此类推。在实施例中，地理差异可以排除和/或打乱这些规则的优先级顺序，或采用从到达顺序和相对位置得出的附加规则。
[0135]
在示例中，如果运载工具正占据交叉口(例如，运载工具当前在交叉口内)，则该运载工具具有优先。当运载工具的临界部分位于诸如交叉口1206等的多个道路交叉的区域(例如，超过停止线的距离或进入重叠车道区的入口距离)内时，该运载工具在交叉口内部。例如，临界部分可以被指定为向交叉口中延伸一米、两米、三米等。在为占据交叉口的智能体分配优先顺序之后，评估fifo排序。利用fifo排序，如果运载工具是到达交叉口的第一个运载工具，则该运载工具的优先高于av。接下来，评估ytr排序。在ytr排序中，当智能体(例如并发智能体)大约在相同时间到达交叉口时，去往右边(逆时针)的智能体优先。在直行、近行、远行、u形转弯(snfu)排序中，优先是基于智能体转弯意图。例如，对于相反方向的智能体，直线行驶或就近处转弯(例如，对于右手交通的地点为右转、并且对于左手交通的地点为左转)的智能体优先于就远处转弯(例如，对于右手交通的地点为左转、对于左手交通的地点为右转)或u形转弯的智能体。为了便于描述，通常使用右手交通(例如，在道路右侧驾驶的地点)中的优先顺序来描述本示例和本技术。然而，本技术也适用于左手交通。
[0136]
在示例中，与先进先出的优先顺序相比，占据交叉口是更高的优先级规则。例如，如果在观察到智能体的时刻该智能体基本上在交叉口中，则即使该智能体先前被堵塞，av也将向智能体让路。如果存在任意智能体占据交叉口，则无论占据交叉口的智能体是否在与av冲突的路径上，本技术都赋予该智能体最高优先级。然而，如果智能体在交叉口中，并且不在与av冲突的路径上，则av不需要让路。
[0137]
如以下情境所述，av视场中未被观察到的运载工具的出现顺序会影响用于合规前进通过交叉口的优先顺序。此外，当观察到不合规的运载工具执行滚动停止通过交叉口时，适用用于确定安全av优先顺序的规则。
[0138]
图12b是系统1200b的框图，该系统使得能够重新标识先前观察到的智能体。如图所示，系统1200b包括传感器中枢(sensor hub)/感知1220(例如，图1的传感器121)。在图12b的示例中，av(例如，运载工具100)使用照相机1222(例如，图1的照相机122)、lidar 1224(例如，图1的lidar 123)和雷达1226来感知周围环境。
[0139]
感知数据被传输到跟踪和融合中枢1226。跟踪和融合中心1226包括融合系统1228和重新标识系统1230。融合系统1228从传感器中枢1220接收感知数据。视觉相似度检测器1232获得踪迹的测量历史，并且监控所有踪迹中的视觉相似度。例如，测量历史包括来自传感器中枢/感知1220的历史数据，其中来自传感器中枢/感知1220的数据被连续地观察和存储。从传感器中枢/感知1220所输出的数据中提取来自传感器中枢/感知1220的在视觉上相似的数据，并且将该数据传输到用于管理踪迹的创建和更新的新旧踪迹管理器1234。例如，新旧踪迹管理器1234根据视觉上相似的感知数据来创建踪迹，并且为新观察到的踪迹分配标识。旧踪迹是踪迹在av视场内不再可观察到创建了踪迹的智能体的踪迹。新踪迹是在智能体存在于av视场中的情况下新观察到的踪迹。一旦新踪迹与旧踪迹匹配，新踪迹的标识就将被旧踪迹标识取代，由此分配当前标识，以将旧踪迹与作为中间标识的存储器中所存储的先前标识相匹配。在许多情况下，这种通过将新踪迹与旧踪迹匹配的重新标识用于在失去观察之前获得旧踪迹到达交叉口的较早观察时间。到达交叉口的时间也可能发生在新踪迹尚未与旧踪迹匹配的时间实例处，因此通过维持中间标识的记录，av将不会失去智能
体的交叉口到达时间。
[0140]
重新标识系统1230接收由融合系统1228创建和更新的旧踪迹1236和新踪迹1238。数据关联1240通过匹配属于相同智能体的踪迹来使来自融合系统1228的踪迹相关联。例如，匹配是基于踪迹的第一姿态、堵塞的时间以及先前观察和标识的踪迹的最后姿态来确定为与中间标识相关联的踪迹可能源自先前观察和标识的踪迹。在实施例中，数据关联在堵塞的时间期间确定如下的概率：先前观察和标识的踪迹的最后姿态导致与中间标识相关联的踪迹的第一姿态。附加地，数据关联可以预测来自融合系统1228的踪迹之间的关联。在示例中，旧踪迹持续地与新踪迹进行比较，这是因为新踪迹与在先前在av视场中被观察到的情况下可重新标识的智能体相关联。旧踪迹是属于先前在av视场中被观察到的智能体的那些踪迹。因此，当新踪迹与旧踪迹相关联时，新踪迹和旧踪迹在踪迹重新标识和踪迹合并器1242处被合并。在示例中，踪迹重新标识和踪迹合并器1242检查旧踪迹1236，并确定旧踪迹1236和新踪迹1238是否应当相关联并被确定为相同。如果是，则合并踪迹。合并踪迹包括解析被分配给(如通过数据关联所确定的)属于相同智能体的踪迹的id。例如，当新踪迹与旧踪迹相关联时，将相关联的旧踪迹的id分配给新踪迹。
[0141]
在示例中，在重新标识新踪迹并将其与旧踪迹合并之前，向新踪迹分配多于一个中间id。根据视觉相似度检测器的性能，当满足相似度阈值时，新旧踪迹管理器1234所分配的中间id可以改变。例如，如果未检测到在视觉上相似的数据，则感知数据的用于生成踪迹的部分不可用。附加地，测量数据(例如，图5的输出504a-504d)中的噪声可能导致用于生成踪迹的数据的损坏或其他错误。
[0142]
在操作中，当av(例如，运载工具100)接近交叉口时，如图12b所述的标识被应用于接近交叉口或位于交叉口处的其他智能体。与被分配给智能体的踪迹相关联的标识、重新标识或缺失标识用于确定导航通过交叉口的优先顺序。基于标识、重新标识或缺失标识，将接近交叉口时的智能体放置于一个或多于一个类别。特别地，规划系统(例如，规划系统404)维持先前智能体、并发智能体和后续智能体的历史。先前智能体是指在av之前已经到达交叉口的智能体。根据先进先出(fifo)排序，先前智能体优先于av。并发智能体是在与av大致相同的到达时间到达交叉口的智能体。由于并发智能体的到达时间与av大致相同，因此先进先出排序导致平局。在该情境中，可以应用附加规则来确定优先顺序。后续智能体是在av之后到达交叉口的智能体。根据fifo排序，av优先于后续智能体。
[0143]
在示例中，当与运载工具相关联的踪迹被重新标识时，成功的重新标识用于将与重新标识的踪迹相对应的智能体放置于上述任意类别(先前智能体、并发智能体或后续智能体)中。包括中间id的所有id具有类别分配。例如，如果踪迹被放置在第一类别中，然后消失并被重新标识，则第一类别与重新标识的踪迹相关联。如果踪迹是新近观察到的踪迹，则确定与该踪迹相关联的时间戳，以将新近观察到的踪迹放置于类别中。
[0144]
例如，当且仅当起源的停止标志区域在av第一次停止在交叉口处的时间起至第一次观察到运载工具的时间为止的时间段内被堵塞时，未被重新标识的新观察到的运载工具(例如，未与旧踪迹相关联的新踪迹)被分类为先前智能体。换句话说，从av到达交叉口开始起至第一次观察到运载工具的整个时间段内，运载工具现在所位于的交叉口的状态未知。合理的最坏情况假设是：运载工具在av之前到达，并且av未观察到运载工具。如本文所使用的，“未观察到”是指缺失数据或感知。否则，新观察到的运载工具被放置于后续智能体类别
中。
[0145]
在实施例中，应用缓行速率约束以辅助av的优先顺序确定。缓行速率约束进一步使得能够实现通过多路停止的安全导航。例如，当av在交叉口处并且交叉口的路口(stop)被堵塞时，由于缺失感知数据，av无法确定运载工具是否存在于被堵塞的路口。尽管缺乏较高的优先顺序分配，但是av响应于占据被遮挡的停止区域的假定智能体而在缓行速率约束下缓慢向前移动(亦称为缓慢地缓行到交叉口中)。在一些实施例中，缓行速率约束是管控av移动的最大速度或最大加速度。在示例中，缓行速率可以是每小时1、2、3、4或5英里。
[0146]
为了在存在堵塞(并且不存在来自可观察到的智能体的有效约束)的情况下进行导航，av可以执行低缓行速率以向前移动通过交叉口。缓行速率是缓慢的向前移动，以使得能够提高交叉口的被堵塞部分的可见性。例如，当停止标志或停止线设置在与交叉口/交叉道路区域相隔一定距离处时，可能发生这种情况。当停止标志或停止线设置在与交叉口/交叉道路区域相隔一定距离处时，如关于图17所述，在与av相同的方向上行驶的运载工具可能通过堵塞交叉口的另一部分而导致av的可见性受限。
[0147]
在实施例中，本技术量化了针对从停止线缓行到交叉口边界与行进进入交叉口相比的风险阈值。例如，如果风险阈值被认为低，则即使存在不可观察到的停止区域，av也可能缓慢行进进入交叉口。否则，本技术可以依赖于远程运载工具辅助来克服由于堵塞而在交叉口处停止。此外，本技术执行对未来状态下的堵塞的预测，以确定向前缓行是否将提高可见性。例如，预测未来位置处的堵塞，以确定向前缓行增加可见性的有用性。在实施例中，只要av后面没有障碍物(例如，对象和/或智能体等)，本技术还使得能够向后缓行以解决堵塞。以这种方式，可以在无需远程运载工具辅助的情况下解决堵塞。
[0148]
除了向前或向后缓行以解决交叉口的堵塞部分外，假设假定智能体位于各个被遮挡的停止区域中。假定智能体被分类为先前智能体。在一些示例中，将标识分配给被分类为先前智能体的假定智能体。假定智能体与时间窗口相关联，并且基于假定踪迹在将使踪迹置于先前智能体类别的时间窗口内位于停止区域中，来确定用于导航多路停止的优先顺序。例如，时间窗口是当av已经停止时开始、并且当av已经行驶通过交叉口时终止的时间段(例如，图13的时间段1310、时间段1314)。在一些示例中，假定智能体在被分类为先前智能体时具有较高的优先顺序，并且考虑到当地规则(例如，包括先进先出(fifo)、向右方让路(ytr)和直行、近行、远行、u形转弯(snfu)的立法规则)、所分配的标识以及智能体出现的最早时间，向前缓行可能违反优先顺序。当优先顺序包括假定智能体时，这种违反是允许的。在一些实施例中，通过观察到第一智能体在运载工具之前到达多路停止交叉口的相应停止区域，来确定智能体出现在感知遮挡区域处的最早时间，并且在从运载工具第一次到达其相应停止区域起直到观察到与该第一智能体相关联的新踪迹为止的时间段内，停止区域被连续地遮挡。
[0149]
图12c是在滚动停止的执行期间使得能够进行优先确定的系统1200c。滚动停止处置器1250包括多路停止标志交叉口处置器1258和速率约束计算器1262。多路停止标志交叉口处置器1258确定优先列表1260。例如，多路停止标志交叉口处置器1258包括图12b的系统1200b的全部或一部分。优先列表包括观察到的智能体、踪迹和运载工具类别的列表。
[0150]
滚动停止处置器1250将交通数据1252、数字语义地图1254和av状态1256作为输入。如关于图12c所述，使用交通数据1252、数字语义地图1254和av状态1256来修改优先顺
序确定。交通数据1252包括踪迹状态和足迹。例如，踪迹状态可以是速度、足迹或转弯信号灯状态。av状态1256包括例如av足迹、位置和速度。语义地图1254是根据定位系统(例如，图4的定位系统408)的当前地点的地图。因此，当av到达交叉口时，开发包括如关于图12b所论述的类别的踪迹优先列表。优先列表1260中所发现的交通数据1252、数字语义地图1254、av状态1256以及类别用于向多路停止处的av分配速率约束。因此，速率约束计算器1262将速率约束应用于交叉口处的智能体，以检测滚动停止的执行。
[0151]
一旦检测到滚动停止，就将根据滚动停止处置来修改优先列表，并且如果满足一个或多于一个条件，av将让路。如上所论述的，在优先列表中，各个智能体被分配到诸如先前智能体、并发智能体或后续智能体等的类别中。滚动停止处置逻辑评估附加或其他条件，以根据当前多路停止而适用优先列表分配。在实施例中，与滚动停止处置相关联的条件可以修改关于图12b所确定的优先顺序。例如，条件可以是：占据停止标志、交叉口多边形、交通速率、带符号的位移交通(signed displacement traffic)以及av与实际停止标志的关系等。关于图18a至18c进一步描述滚动停止处置。
[0152]
例如，条件包括对智能体是否在相关停止区域处(例如，占据停止标志)的确定。要考虑到在相关停止线处，将智能体的足迹与停止线区域多边形进行比较。在实施例中，停止线区域多边形大小可配置。因此，该条件确定其他智能体是否在相应停止区域处或其附近。
[0153]
另一条件是确定av是否已停止。当av的足迹位于停止区域内且av的速率低于一些阈值(诸如小于0.1米/秒等)时，av被认为停止。在实施例中，由于速度测量结果可以包括阻止对av速度的测量为零的噪声，因此使用阈值来认为停止点与使用速度测量为零作为停止点相区分。在实施例中，用于停止的av阈值与适用于其他智能体的用于停止的阈值不同，这可以解释av与其他智能体相比的速度测量结果中的不同噪声以及潜在的不同行为规范(例如，人类驾驶员通常可能更具攻击性或不合规)。附加地，阈值是可独立配置的，并且是基于智能体类型。在示例中，将超时应用于速度测量结果以确定为av已停止。如果av在一定时间量内低于预定速率，则认为av完全停止。例如，超时在低于0.1m/s下可能花费半秒。
[0154]
用于在多路停止处置期间适用根据当前多路停止的优先列表分配的条件是确定av或其他智能体是否“在前面更远处”。例如，本技术在av第一次停止时，将智能体与av相对于其相关联的停止线的带符号相对纵向距离进行比较。附加地，另一条件是交叉口状态。在示例中，交叉口状态是与智能体相关联的独立状态，并且是确定为智能体在交叉口内或智能体已离开交叉口。基于可配置的距离阈值，智能体可以被认为在交叉口内，以解释典型的停止线超出(overshoot)与表明所有权相比行进通过交叉口。例如，在交叉口内部是指其他智能体通过超出停止线1米、2米或3米而延伸到交叉口内部。智能体的整个足迹无需位于交叉口内部来表明对交叉口的所有权。当智能体的先前交叉口状态为“先前已完全进入交叉口”(可配置的定义)和“不在交叉口内部”时，该智能体已离开交叉口。当交叉口状态为“已离开交叉口”时，交叉口穿越完成，并且从优先列表中移除该智能体。
[0155]
图13是根据本技术的时序图1300。在时间1302处，av正在接近停止标志。本技术使得能够将检测到的踪迹连续添加到优先列表中，并且av根据优先列表而进行让路。在实施例中，优先列表是动态的，并且随着视线遮挡条件出现而持续地演变。在实施例中，根据地图(诸如图12c的地图1254等)来确定向多路停止的接近。例如，车道边界、车道连接性和停止区域全部在地图(诸如图9的地图914等)中指定。向交叉口的可能接近被反映在该车道连
接性中，其中av的接近是根据车道连接性曲线图上的路线规划(诸如图9的车道级路线规划数据908等)。
[0156]
通过将所有踪迹(包括堵塞之后所生成的踪迹)并入到优先列表中，本技术避免了让路失败，这可能会导致与交叉口处的智能体冲突(例如，碰撞)。因此，本技术确定当前观察到的智能体是被间歇堵塞(重新标识的)的重新观察到的智能体，还是没有先前检测历史的新观察到的智能体。本技术应用重新标识或缺失标识来确定优先顺序。在示例中，优先顺序主要取决于对先前看不见的智能体是否可能在av之前已经到达交叉口的假设。因此，本技术确定av是否在被堵塞的停止线处在任意其他智能体之前停止。
[0157]
在时间1304处，av发起制动并开始减速。在示例中，时间1304是av在接近交叉口时发起制动的时刻。由小于最小停止速率的av速率来定义时间1304，其中最小停止速率是被选择用于减轻av速率测量结果中的不确定性或噪声的低速容差阈值。在一些情况下，不确定性或噪声会阻止了av的速率被刚好测量为零。因此，考虑到这种不确定性和噪声，最小停止速率可以是0.1m/s。当av在时间1304处发起制动时，av在时间段1308期间初始化被堵塞的停止标志线。通过标识交叉口处的停止标志线的地点、确定停止标志线是否被堵塞以及利用该信息更新优先列表，来初始化被堵塞的停止标志线。为了便于描述，停止标志线用于描述智能体在穿过交叉口之前而停止的地点。然而，可以通过停止线、停止标志、停止区域或其任意组合来标识这些地点。
[0158]
在实施例中，要停止的最小时间是av完全停止所需的最小时间数或较低的时间阈值。在时间1306处，av被认为停止。在一些实施例中，当控制系统(例如，图4的控制系统406)输出零速率(例如，图10的输出1004)时，av停止。在时间1306之后，在时间段1310期间更新被堵塞的停止线。例如，在接近交叉口时，一些停止标志线可能会被堵塞。因此，从时间1304至时间1306(例如，时间段1308)，av初始化交叉口的被堵塞的停止标志线。在时间1306之后，当av处于完全停止时，由于当av处于完全停止时可能发生进一步的堵塞，因此在时间段1310期间更新被堵塞的停止标志线。此外，当av处于完全停止时，一些堵塞得以解决。如图所示，在时间段1312期间，具有优先的新踪迹可以被添加到优先列表中，直到运载工具在时间1306处停止为止。在运载工具在时间1306停止之后，在时间段1314期间更新优先列表。在示例中，当av在接近交叉口时开始制动时，初始化优先列表。例如，标识具有多路停止的地点，并且在各个地点观察智能体。确定具有堵塞的停止地点，并且针对交叉口创建优先列表。在时间段1312和1314期间更新优先列表。当av已经行驶通过交叉口时，优先列表终止。
[0159]
在示例中，当av在时间1304处发起制动时，在av已经开始制动之后出现在先前堵塞的停止线区域处的任意运载工具在优先列表中被分类为先前运载工具。如上所论述的，先前运载工具在av之前到达交叉口。因此，如果其他停止线(例如，与av当前正在行驶的道路交叉的其他道路的停止线)在从av在时间1304处开始制动起至在时间1306处完全停止的整个时间段(例如，时间段1308)内被堵塞，则与新踪迹相关联的运载工具作为先前运载工具被添加到优先列表中。另一方面，如果其他停止线在av在时间1304处发起制动并在时间1306处完全停止之后的任意点处都没有被堵塞，并且没有智能体到达其他停止线，则认为av已经第一个到达交叉口，并且是优先列表中的第一个。
[0160]
如关于图12a-13所描述的，以下情境例示优先顺序的确定。为了便于描述，停止区域用于描述智能体在穿过交叉口之前停止的地点。然而，可以通过停止线、停止标志、停止
区域或其任意组合来识别这些地点。在一些情况下，优先顺序被存储为优先列表。当智能体执行滚动停止通过交叉口时，可以修改优先顺序。
[0161]
堵塞之后的标识
[0162]
图14是av接近多路停止1403的情境1400的图示。特别地，当运载工具接近并导航多路停止1403通过交叉口1404时，多个场景1402a、1402b、1402c和1402d分别以四个序列时间戳t0、t1、t2和t3例示情境1400。
[0163]
在时间戳t0处的第一场景1402a中，av 1406接近交叉口1404。如场景1402a所示，运载工具1408和运载工具1410也接近交叉口1404。在av 1406到达停止区域1412a之前，运载工具1408到达其停止区域1412b。如图所示，运载工具1410和av 1406正在从相同方向接近交叉口1404，并在相邻车道的相同停止区域1412a处停止(假设运载工具1410遵守道路规则)。运载工具1408接近交叉口1404，并应当根据道路规则在停止区域1412b处停止。如场景1402a所示，当av 1406接近交叉口1404时，运载工具1410可被av 1406观察到。在该接近期间，当av 1406接近多路停止时，av 1406可以向运载工具1410分配id。例如，可以向运载工具1410分配为2的id。
[0164]
在第二场景1402b中，在av 1406到达停止区域1412a之前，运载工具1410到达停止区域1412a。附加地，在av 1406到达其相应停止区域1412a之前，运载工具1408到达其相应停止区域1412b。在本情境1400中，在av 1406到达其停止区域之前，运载工具1408和1410到达其相应停止区域。如场景1402b所示，运载工具1410堵塞、阻挡或阻止av 1406在其停止区域1412b处观察到运载工具1408。由于运载工具1410的位置阻挡了av 1406对停止区域1412b的观察，因此av 1406在其接近交叉口1404时无法确定运载工具是否存在于停止区域1412b。因此，运载工具1408被运载工具1410堵塞。在实施例中，av 1406监控交叉口处的所有被堵塞的停止区域。如果停止区域在av在接近交叉口1404期间被堵塞，则当在接近多路停止期间运载工具在停止区域中变得可被观察到时，av将把这些运载工具并入优先顺序中。以这种方式，av连续地更新交叉口1404处的被堵塞的停止区域的状况。
[0165]
在场景1402c，运载工具1410进入交叉口1404。当运载工具1410进入交叉口时，运载工具1408变得可被av 1406观察到。一旦运载工具1408在先前堵塞的停止区域中变得可被观察到，av 1406就通过添加新的踪迹来更新优先列表。在情境1400中，由于在接近交叉口1404时的任意时间运载工具1408都不可被av 1406观察到，因此踪迹是新观察到的，并且与任意旧踪迹都不相关联。在场景1402d，运载工具1410完全在交叉口1404的交叉口内。在示例中，向先前堵塞的运载工具1408分配为1的id。由于在av 1406到达交叉口1404时停止区域1412b被堵塞，并且随着停止区域1412b的堵塞得以解决，运载工具1408变得可被观察到，因此运载工具1408被分类为先前运载工具，并且av 1406将向运载工具1408让路。因此，向运载工具1408分配比av 1406高的优先顺序。运载工具1408在av 1406之前行进通过交叉口1404的交叉口。
[0166]
标识、堵塞和重新标识
[0167]
图15是av接近多路停止的情境1500的图示。特别地，当运载工具接近并导航多路停止1503通过交叉口1504时，多个场景1502a、1502b、1502c和1502d分别以四个序列时间戳t0、t1、t2和t3例示情境1500。
[0168]
在时间戳t0处的第一场景1502a中，av 1506接近多路停止1503的停止区域1512a。
运载工具1510接近多路停止1503的停止区域1512c。运载工具1508接近多路停止1503的停止区域1512b。在接近交叉口1504中，av 1506可以观察到运载工具1508和运载工具1510中的各个。在该情境中，优先顺序是基于预测哪个运载工具将第一个到达其停止区域来确定的。
[0169]
在时间戳t0处的第一场景1502a中，在av 1506到达其相应停止区域1512a之前，运载工具1510到达其相应停止区域1512c。运载工具1508接近其相应停止区域1512b，并将在运载工具1510到达其停止区域1512c之后、但在av 1506到达其相应停止区域1512a之前，到达其相应停止区域1512b。
[0170]
运载工具1510第一个到达其停止区域1512c。在时间戳t1处的场景1502b中，运载工具1508已在其相应停止区域1512b处停止。在第二场景1502b中，av 1506尚未在交叉口1504的其相应停止区域1512a处完全停止。
[0171]
在时间戳t2处的第三场景1502c中，运载工具1510行进穿过交叉口1504，并阻挡av 1506在运载工具1508停止在其相应停止区域1512b时观察到运载工具1508。在情境1500中，当运载工具1510正在离开交叉口时，运载工具1508最初可以被av 1506观察到，被分配标识，然后在运载工具1510离开交叉口时被运载工具1510堵塞。因此，在第三场景1502c中，av 1506可能无法确定停止区域1512b处是否存在运载工具。该堵塞创建与运载工具1508相关联的旧踪迹。在时间戳t3处的第四场景1502d中，运载工具1510已离开交叉口1504的交叉口。av 1506再次在停止区域1512b中观察到运载工具1508。当运载工具1508在堵塞得以解决之后在停止区域中被观察到时，av会创建新踪迹。
[0172]
当运载工具1508在堵塞之后变得可被观察到时，如图12b所述，通过将最新的踪迹观察与经由数据关联所确定的同相同智能体相对应的先前旧踪迹观察匹配来对运载工具1508进行重新标识。由于av 1506重新标识运载工具1508(例如，图12b中的新踪迹和旧踪迹之间的数据关联)，av 1506知晓最初应用于运载工具1508的优先顺序。在该示例中，av 1506将向运载工具1508让路。在情境1500中，运载工具1510第一个行进通过交叉口，跟随着的是运载工具1508，然后是av 1506。
[0173]
解析中间id
[0174]
图16是av接近多路停止1603的情境1600的图示。特别地，当运载工具接近并导航多路停止1603通过交叉口1604时，多个场景1602a、1602b、1602c和1602d分别以四个序列时间戳t0、t1、t2和t3例示情境1600。
[0175]
在时间戳t0处的第一场景1602a中，av 1606接近多路停止1603的停止区域1612a。运载工具1610接近多路停止1603的停止区域1612c。运载工具1608接近多路停止1603的停止区域1612b。在接近交叉口时，av 1606可以观察到运载工具1608和运载工具1610中的各个。在图16的示例中，可以向运载工具1608分配为1的id。可以向运载工具1610分配为2的id。如上所论述的，当av 1606接近停止区域时，av 1606向运载工具分配标识。
[0176]
在时间戳t0处的第一场景1602a中，在av 1606到达其相应停止区域1612a之前以及在av 1606完全停止之前，运载工具1610到达其相应停止区域1612c。在av 1606到达其相应停止区域之前、但在运载工具1610已到达其相应停止区域1612c之后，运载工具1608接着到达其相应停止区域1612b。
[0177]
在时间戳t1处的第二场景1602b中，在av 1606在其相应停止区域1612a处停止之
前，运载工具1610行进通过交叉口。当运载工具1610行进通过交叉口1604时，在av 1606停止之前，运载工具1608被运载工具1610堵塞。
[0178]
在时间戳t2处的第三场景1602c中，当运载工具1610正在离开交叉口时，运载工具1608变得可被av 1606观察到。在示例中，与运载工具1608相关联的踪迹在短时间延迟后被重新标识。在实施例中，将中间id分配给新创建的新踪迹。例如，当在接近停止区域1612b时第一次观察到运载工具1608时，将第一id分配给与运载工具1608相关联的踪迹，其中第一id可以被分配为3，然后在堵塞事件期间变为旧id，并且当运载工具1608在堵塞之后被观察到时，可以将为4的第二id分配给与运载工具1608相关联的新踪迹，该新踪迹与id为3的旧踪迹不匹配。在实施例中，当新踪迹尚未与旧踪迹(例如，先前观察到的踪迹)相关联时，在短时间窗口期间将中间id应用于新踪迹。本技术分析新踪迹，以确定新踪迹是否与先前标识的智能体相关联。在情境1600中，基于在对运载工具1608的稍后观察中的更强的视觉相似度，id为4的第二新踪迹在短时间延迟后与先前标识的id为3的旧踪迹相匹配。在匹配并重新标识以再次将为3的id分配给与运载工具1608相关联的踪迹之后，av 1606可以确定为踪迹3和踪迹4共享相同的优先。踪迹id 3的优先与第一中间id的优先相同。在踪迹id 3和4之间的匹配未被解析的持续时间内，踪迹3可能被错误地视为在av之后到达，因此av可能开始向前前进。然而，在时间戳t3处的第四场景1602d中，av 1606再次向运载工具1608让路，并且在假设为具有不匹配中间id的持续时间相对较短的情况下，av的速率仍将是低的，因此它将从其初始停止地点仅向前移动较小的距离。因为av 1606重新标识运载工具1608，所以av 1606知晓应用于运载工具1608的优先顺序。在本示例中，运载工具1610第一个行进通过交叉口，跟随着的是运载工具1608，然后是av 1606。
[0179]
缓行机动动作
[0180]
图17是av接近多路停止1703的情境1700的图示。特别地，当运载工具接近并导航多路停止通过交叉口1704时，多个场景1702a、1702b、1702c和1702d分别以四个序列时间戳t0、t1、t2和t3例示了情境1700。
[0181]
在时间戳t0处的第一场景1702a中，av 1706接近交叉口1704的停止区域1712a。运载工具1710和1711在相邻车道中接近相同停止区域1712a。运载工具1708朝向停止区域1712b接近交叉口。如图所示，运载工具1708被运载工具1710和运载工具1711堵塞。av 1706可以将标识分配给可观察到的运载工具1710和1711。在情境1700的示例中，运载工具1708被堵塞，并且未被接近交叉口1704时的av 1706观察到。
[0182]
在时间戳t1处的第二场景1702b中，运载工具1708到达交叉口1704的停止区域1712b。在第二场景1702b中，av 1706尚未完全停止。然而，运载工具1708被运载工具1710和1711堵塞，这两个运载工具均已被av 1706标识。
[0183]
在时间戳t2处的第三场景1702c中，运载工具1710行进通过交叉口1704的交叉口。当运载工具1710行进通过交叉口时，运载工具1711移动到停止区域中，从而进一步堵塞停止区域1712b。运载工具1708最初被堵塞，并且在av 1706略微向前缓行以增强可见性之后，运载工具1708变得可被观察到。在av 1706进行缓行机动动作之后，观察运载工具1708。如图所示，av 1706已经略微且缓慢地向前移动得超过了其停止区域1712a，以增强被堵塞的停止区域1712b的可见性。因此，av 1706使用缓行机动动作来增强可见性。在缓行机动动作之后，运载工具1708可被观察到，并且被添加到av 1706所维护的优先列表中。由于运载工
具1708与在先前堵塞之后新标识的踪迹相关联，因此av 1706将向先前堵塞的运载工具1708让路。如时间戳t3处的第四场景1702d所示，运载工具1710第一个行进通过交叉口，跟随着的是运载工具1708，然后是av 1706和运载工具1711。在该示例中，运载工具1711被分类为并发运载工具或后续运载工具，并且根据交叉口处的车道连接性，运载工具1711可能无论如何都不会经由交叉的路径与av产生潜在冲突。
[0184]
具有滚动停止的优先顺序
[0185]
图18a至18c例示滚动停止情境。如本文所使用的，在规章或其他道路规则指示完全停止是适当的情况下，滚动停止无法完全停止。例如，当到达多路停止时，运载工具通常会在与多路停止相关联的停止区域处或其附近减速至非常低的速率，然后行进通过多路停止的交叉口。
[0186]
在场景1800a中，利用交叉口1804例示多路停止1803。停止标志1810a控制av 1806所行驶的道路上的交通。为了导航交叉口1804，av如停止标志1810a所指示的在停止区域1812a处停止。类似地，停止标志1810b控制运载工具1808所行驶的道路上的交通。为了导航交叉口1804，运载工具1808应遵守道路规则，并如停止标志1810b所指示的在停止区域1812b处停止。
[0187]
如图18b所示，av 1806在穿过交叉口1804之前完全停止。运载工具1808在穿过交叉口1804之前未能停止，而是执行滚动停止。例如，当到达多路停止时，运载工具通常会在与多路停止相关联的停止区域处或其附近减速至非常低的速率，然后行进通过多路停止的交叉口。
[0188]
在图18a至18c的示例中，关于图12c所述的滚动停止处置适用于观察到的智能体，而不是被堵塞的智能体。特别地，本文所述的滚动停止处置改进了现有的多路处置逻辑，以解释在停止标志处滚动停止或没有完全停止。在实施例中，当检测到滚动停止时，av将向满足一个或多于一个条件的运载工具让路。例如，条件可以是：占据停止标志、交叉口多边形、交通速率、带符号的位移交通或者av在停止标志处实际停止。如情境1800b所示，运载工具已超出停止区域1812b。如上所述，av所检测到的条件是确定运载工具何时超出了意图停止区域或者运载工具何时比av到交叉口中更远。由于运载工具1808已通过意图停止区域，因此根据上述滚动停止条件，应用滚动处理逻辑并且av向运载工具1808让路。例如，作为冲突解决的方式，执行滚动停止的智能体被定义为：位于交叉口的预定距离内，尚未降低到低于停止的最小阈值的速率，并且与av相对于其停止区域的向前前进相比，该智能体已相对于其相应停止区域向前前进得更远。优先顺序中的较高优先被分配给执行滚动停止的不合规的智能体以使得能够实现冲突解决。在图18c的情境1800c中，av 1806向穿过交叉口的运载工具1808让路。运载工具1808完成穿过交叉口1804，从而使得在运载工具1808离开av的路径之后进行左转。当运载工具1808穿过交叉口1804时，运载工具1808从优先列表中移除，然后允许av行进通过交叉口。
[0189]
用于优先顺序确定的处理
[0190]
图19是用于优先顺序确定的处理流程图1900。
[0191]
在框1902，向踪迹分配标识。这些踪迹与接近多路停止交叉口时的运载工具所观察到的智能体相对应。在示例中，交叉口是多个道路交叉的地方，诸如多路停止等。在多路停止处，av和智能体通常遵守道路规则来穿过交叉口。在实施例中，标识被分配给在接近交
叉口时所观察到的至少一个智能体的踪迹。例如，根据在视觉上相似的感知数据来创建踪迹，并且向新观察到的踪迹分配标识。在实施例中，该标识是中间标识。在实施例中，本技术生成如下所述的多个id和/或用于id混淆(confusion)的一些其他表示。
[0192]
在框1904，将新踪迹与旧踪迹进行比较。基于一个或多于一个因素将新踪迹与旧踪迹匹配。在一些实施例中，因素包括视觉相似度、假设的智能体动力学、失去观察的持续时间或其任意组合。可以使用av所捕获的数据(诸如图1所示的传感器121所捕获的数据、图5的输入502a-502d及其任意组合等)来确定假设的智能体动力学。与智能体相关联的所捕获的数据可用于确定智能体动力学，诸如与智能体相关联的速度、加速度、减速度和转向角度等。
[0193]
在示例中，新踪迹是与具有相对较短的观察历史的智能体相关联的踪迹。在交叉口处的当前优先顺序确定期间，与新踪迹相关联的智能体未被堵塞或以其他方式在av视场内无法被观察到。旧踪迹是与新的观察已停止的智能体(例如，该智能体不再能被运载工具观察到)相关联的踪迹。
[0194]
在框1906，将新踪迹的标识重新分配给旧踪迹的标识，其中，基于一个或多于一个因素来确定新踪迹与旧踪迹匹配。在一些实施例中，确定新踪迹以绝对的方式与旧踪迹匹配，使得新踪迹和旧踪迹之间的匹配为真或假(例如，布尔值)。在示例中，如果在新踪迹和旧踪迹之间未发现匹配，则新踪迹为新的观察，并且生成新标识并分配给新踪迹。
[0195]
在一些实施例中，id混淆与新踪迹匹配旧踪迹(例如，如果有的话)的置信度中的不确定性有关。新踪迹和旧踪迹之间的匹配是从多个踪迹之间的匹配的不同置信度水平方面来描述的。在新踪迹和多个旧踪迹的示例中，匹配是从指示匹配的概率的置信度水平方面来描述的。例如，置信度水平可以指示新踪迹与旧踪迹a匹配的30％的置信度水平、新踪迹与旧踪迹b匹配的50％的置信度水平、新踪迹与旧踪迹c匹配的0％的置信度水平以及新踪迹是新观察到的踪迹的20％的置信度水平。如果新踪迹可能是新踪迹(例如，新踪迹与新观察到的智能体相对应的最高置信度水平)，则可以向新踪迹分配诸如“d”等的唯一标识。在本示例中，旧踪迹b具有最高置信度水平，并且新踪迹与旧踪迹b匹配。附加地或可替代地，置信度水平用于确定导航通过交叉口的优先顺序。例如，设置预定阈值以将新踪迹与来自旧踪迹的多个标识相关联。选择相对于新踪迹的置信度高于预定阈值的旧踪迹。例如，考虑大于30％的预定阈值。在旧踪迹a、b和c的示例中，新踪迹与旧踪迹a和b这两者相关联。
[0196]
在框1908，基于标识并考虑到感知遮挡区域，确定智能体出现的最早时间。标识包括被分配的标识和被重新分配的标识。在示例中，智能体在交叉口处出现的可能最早时间是基于整体的中间标识和当前标识，还考虑到，当且仅当停止区域从av第一次在到达交叉口处完全停止时起直到新踪迹出现为止的持续时间已连续地被遮挡时，从感知遮挡区域出现的新踪迹可能在av之前已到达交叉口。在一些实施例中，诸如当置信度水平用于确定新踪迹和旧踪迹之间的匹配时等，新踪迹与多个旧踪迹相关联。从历史上看，当新踪迹与多个旧踪迹相关联时，到达的最早时间是针对多个旧踪迹所观察到的到达的最早时间。在与旧踪迹a和b匹配的新踪迹的示例中，出现的最早时间是旧踪迹a或旧踪迹b出现的最早时间。
[0197]
在框1910，基于当地规则、所分配的标识和智能体出现的最早时间，确定用于导航通过交叉口的优先顺序。这些智能体被分类为与运载工具到达停止地点的时间相关的先前智能体、并发智能体和后续智能体其中之一。当地规则包括立法规则，该立法规则包括先进
先出(fifo)、向右方让路(ytr)和直行、近行、远行、u形转弯(snfu)。当地规则也可以包括普遍商定的道路规则。
[0198]
在框1912，运载工具根据优先顺序来行进通过多路停止交叉口。当地规则确定智能体通过多路停止交叉口的行列。在示例中，av被控制为根据优先顺序导航通过交叉口。在一些实施例中，迭代地更新优先顺序，直到av穿过交叉口为止。在示例中，响应于智能体被分类为并发智能体，av根据适用于并发到达多路停止交叉口的当地规则，行进通过多路停止交叉口。附加地，在示例中，使运载工具根据优先顺序行进通过多路停止交叉口包括向假定智能体让路，其中该假定智能体占据感知遮挡区域，并被分类为先前智能体。先前智能体可以在av之前导航交叉口。
[0199]
在先前描述中，已经参考许多具体细节描述了本发明的实施例，这些具体细节可因实现而不同。因此，说明书和附图应被视为说明性的，而非限制性意义的。本发明范围的唯一且排他的指示、以及申请人期望是本发明范围的内容是以发布权利要求书的具体形式从本技术发布的权利要求书的字面和等同范围，包括任何后续修正。本文中明确阐述的用于被包括在此类权利要求中的术语的任何定义应当以此类术语如在权利要求书中所使用的意义为准。另外，当在先前的说明书或所附权利要求书使用术语“还包括”时，该短语的下文可以是附加的步骤或实体、或先前所述的步骤或实体的子步骤/子实体。
[0200]
相关申请的交叉引用
[0201]
本技术要求于2021年12月22日提交的美国临时专利申请63/292,850的优先权，其全部内容通过引用并入于此。

技术特征：
1.一种用于运载工具的方法，包括：利用至少一个处理器，向踪迹分配标识，其中，所述踪迹与接近多路停止交叉口时的所述运载工具所观察到的智能体相对应；利用所述至少一个处理器，将新踪迹与旧踪迹进行比较，其中，基于一个或多于一个因素将所述新踪迹与所述旧踪迹匹配；利用所述至少一个处理器，将所述新踪迹的标识重新分配给所述旧踪迹的标识，其中，基于所述一个或多于一个因素来确定所述新踪迹与所述旧踪迹匹配；利用所述至少一个处理器，基于标识并考虑到感知遮挡区域，来确定智能体出现的最早时间；利用所述至少一个处理器，基于当地规则、所述标识和智能体出现的最早时间，来确定用于导航通过交叉口的优先顺序，其中，所述智能体被分类为与所述运载工具到达停止地点的时间相关的先前智能体、并发智能体和后续智能体其中之一；以及利用所述至少一个处理器，使所述运载工具根据所述优先顺序行进通过所述多路停止交叉口，其中，所述当地规则确定智能体通过所述多路停止交叉口的行列。2.根据权利要求1所述的方法，其中，被评估以使所述新踪迹与所述旧踪迹匹配的因素包括视觉相似度、假设的智能体动力学、失去观察的持续时间或其任意组合。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，当与所述旧踪迹进行比较时，所述新踪迹与具有相对较短的所述运载工具的观察历史的智能体相对应，其中，所述旧踪迹与观察已停止的智能体相对应。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，包括：响应于智能体被分类为并发智能体，使所述运载工具根据适用于并发到达多路停止交叉口的所述当地规则行进通过所述多路停止交叉口。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，使所述运载工具根据所述优先顺序行进通过所述多路停止交叉口包括：向假定智能体让路，其中所述假定智能体占据感知遮挡区域。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，使所述运载工具根据所述优先顺序行进通过所述多路停止交叉口包括：向前缓行以获得与所述感知遮挡区域相关联的附加数据。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，包括：将所述优先顺序中的较高优先分配给执行滚动停止的不合规的智能体，以使得能够实现冲突解决。8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，所述感知遮挡区域是所述运载工具的视场内的感知数据不可用的区域。9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，通过观察到第一智能体在所述运载工具之前到达所述多路停止交叉口的相应停止区域，确定智能体出现在所述感知遮挡区域处的最早时间，并且在从所述运载工具第一次到达该运载工具的相应停止区域起直到观察到与所述第一智能体相关联的新踪迹为止的时间段内，所述停止区域被连续地遮挡。10.一种运载工具，包括：至少一个计算机可读介质，其存储有计算机可执行指令；至少一个处理器，其通信地耦接至至少一个装置，并且被配置为执行所述计算机可执
行指令，所述执行进行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。11.至少一个非暂时性存储介质，其存储有指令，所述指令在由至少一个处理器执行时，使所述至少一个处理器进行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。

技术总结
本发明提供了用于运载工具的方法、运载工具和存储介质。除此之外，描述了用于确定多路停止处的优先顺序的技术。在实施例中，向踪迹分配标识，并将新踪迹与旧踪迹进行比较。基于一个或多于一个因素将新踪迹与旧踪迹匹配。将新踪迹的标识重新分配给旧踪迹的标识，其中，基于一个或多于一个因素来确定新踪迹与旧踪迹匹配。基于标识并考虑到感知遮挡区域，确定智能体出现的最早时间。基于当地规则、标识和智能体出现的最早时间，确定用于导航通过交叉口的优先顺序，并且运载工具根据优先顺序行进通过多路停止交叉口。通过多路停止交叉口。通过多路停止交叉口。


技术研发人员：S
受保护的技术使用者：动态AD有限责任公司
技术研发日：2022.03.07
技术公布日：2023/6/28