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CN112829745A - 基于imu反馈的hd地图速度限制调整系统 - Google Patents

基于imu反馈的hd地图速度限制调整系统 Download PDF

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CN112829745A
CN112829745A CN202110263850.0A CN202110263850A CN112829745A CN 112829745 A CN112829745 A CN 112829745A CN 202110263850 A CN202110263850 A CN 202110263850A CN 112829745 A CN112829745 A CN 112829745A
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Abstract

在一个实施方式中，基于在ADV行进通过道路位置时测量的、ADV的IMU输出来确定ADV的与道路位置相关联的动态车辆参数集。确定该动态车辆参数集是否满足第一标准集和第二标准集中的一个。响应于动态车辆参数集满足第一标准集第一预定量的次数或满足第二标准集第二预定量的次数，在从最小速度限制到最大速度限制的有限范围内调节与道路位置相关联的速度限制。当ADV随后行进通过道路位置时，至少部分地基于所调整的速度限制来控制ADV的操作。

Description

基于IMU反馈的HD地图速度限制调整系统
技术领域
本公开的实施方式总体涉及操作自动驾驶车辆。更具体地，本公开的实施方式涉及更新记录在用于自动驾驶的地图中的速度限制。
背景技术
以自动模式运行(例如，无人驾驶)的车辆可将乘员、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。当以自动模式运行时，可使用车载传感器将车辆导航到各个位置，从而允许车辆在最少人机交互的情况下或在没有任何乘客的一些情况下行进。
记录在用于自动驾驶的地图中的速度限制不需要频繁更新。然而，当道路状况改变(例如，安装了新的减速带，或者路面变得凹凸不平)时，有必要对速度限制进行相应的更新。
发明内容
本申请的一个方面提供了这样一种计算机实现的方法，包括：基于在自动驾驶车辆行进通过道路位置时测量的、自动驾驶车辆的惯性测量单元的输出，确定自动驾驶车辆的与道路位置相关联的动态车辆参数集；确定动态车辆参数集是否满足第一标准集和第二标准集中的一个；响应于动态车辆参数集满足第一标准集第一预定量的次数或满足第二标准集第二预定量的次数，在从最小速度限制到最大速度限制的有限范围内调整与道路位置相关联的速度限制；以及当自动驾驶车辆随后行进通过道路位置时，至少部分地基于所调整的速度限制来控制自动驾驶车辆的操作。
本申请的另一个方面提供了这样一种其中存储有指令的非暂时性机器可读介质，指令在由处理器执行时使得处理器执行操作，操作包括：基于在自动驾驶车辆行进通过道路位置时测量的、自动驾驶车辆的惯性测量单元的输出，确定自动驾驶车辆的与道路位置相关联的动态车辆参数集；确定动态车辆参数集是否满足第一标准集和第二标准集中的一个；响应于动态车辆参数集满足第一标准集第一预定量的次数或满足第二标准集第二预定量的次数，在从最小速度限制到最大速度限制的有限范围内调整与道路位置相关联的速度限制；以及当自动驾驶车辆随后行进通过道路位置时，至少部分地基于所调整的速度限制来控制自动驾驶车辆的操作。
本申请的另一个方面提供了这样一种数据处理系统，包括：处理器；以及存储器，联接到处理器以存储指令，指令在由处理器执行时使得处理器执行操作，操作包括：基于在自动驾驶车辆行进通过道路位置时测量的、自动驾驶车辆的惯性测量单元的输出，确定自动驾驶车辆的与道路位置相关联的动态车辆参数集；确定动态车辆参数集是否满足第一标准集和第二标准集中的一个；响应于动态车辆参数集满足第一标准集第一预定量的次数或满足第二标准集第二预定量的次数，在从最小速度限制到最大速度限制的有限范围内调整与道路位置相关联的速度限制；以及当自动驾驶车辆随后行进通过道路位置时，至少部分地基于所调整的速度限制来控制自动驾驶车辆的操作。
本申请的另一个方面提供了这样一种计算机程序产品，包括：计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现以下方法：基于在自动驾驶车辆行进通过道路位置时测量的、自动驾驶车辆的惯性测量单元的输出，确定自动驾驶车辆的与道路位置相关联的动态车辆参数集；确定动态车辆参数集是否满足第一标准集和第二标准集中的一个；响应于动态车辆参数集满足第一标准集第一预定量的次数或满足第二标准集第二预定量的次数，在从最小速度限制到最大速度限制的有限范围内调整与道路位置相关联的速度限制；以及当自动驾驶车辆随后行进通过道路位置时，至少部分地基于所调整的速度限制来控制自动驾驶车辆的操作。
附图说明
在附图的各图中以举例而非限制的方式示出了本公开的实施方式，附图中相同的参考标记指示相似元件。
图1是示出根据一个实施方式的网络化系统的框图。
图2是示出根据一个实施方式的自动驾驶车辆的示例的框图。
图3A至图3B是示出根据一个实施方式的、与自动驾驶车辆一起使用的自动驾驶系统的示例的框图。
图4A至图4C是示出车辆或道路的坡度状态的图。
图5是示出根据一个实施方式的、可用的各种模块的框图。
图6是示出根据一个实施方式的、用于基于动态车辆参数调整与地图中的道路位置相关联的速度限制的示例方法的流程图。
图7是示出根据一个实施方式的、用于基于动态车辆参数调整与地图中的道路位置相关联的速度限制的示例方法的流程图。
具体实施方式
将参考以下所讨论的细节来描述本公开的各种实施方式和方面，且附图将示出各种实施方式。以下描述和附图是本公开的说明，而不应解释为对本公开的限制。为提供对本公开的各种实施方式的透彻理解，描述了大量的具体细节。然而，在某些情况下，为了提供对本公开的实施方式的简洁讨论，并未描述公知的或常规的细节。
本说明书中对“一个实施方式”或“实施方式”的提及意味着结合该实施方式所描述的特定特征、结构或特性可以包括在本公开的至少一个实施方式中。短语“在一个实施方式中”在本说明书中各个地方的出现不必全部指同一实施方式。
根据一些实施方式，当ADV行进通过道路位置时，基于测量的、ADV的惯性测量单元(IMU)的输出来确定自动驾驶车辆(ADV)的与道路位置相关联的动态车辆参数集。确定动态车辆参数集是否满足第一标准集和第二标准集中的一个。响应于动态车辆参数集满足第一标准集第一预定量的次数或满足第二标准集第二预定量的次数，在从最小速度限制到最大速度限制的有限范围内调整与道路位置相关联的速度限制。当ADV随后行进通过道路位置时，至少部分地基于调整的速度限制来控制ADV的操作。
在一个实施方式中，该动态车辆参数集包括俯仰角变化率、z轴加速度和z轴抖动。在一个实施方式中，第一标准集包括：俯仰角变化速率高于俯仰角变化速率阈值、z轴加速度高于z轴加速度阈值，以及z轴抖动高于z轴抖动阈值。响应于该动态车辆参数集已经满足第一标准集第一预定量的次数，与道路位置相关联的速度限制被向下调整第一预定量，受限于与最小速度限制相对应的调整下限。
在一个实施方式中，第一预定量对应于最大速度限制的第一百分比。在一个实施方式中，第二标准集包括：俯仰角变化速率低于俯仰角变化速率阈值、z轴加速度低于z轴加速度阈值，以及z轴抖动低于z轴抖动阈值。响应于该动态车辆参数集已经满足第二标准集第二预定量的次数，与道路位置相关联的速度限制被向上调整第二预定量，受限于与最大速度限制相对应的调整上限。在一个实施方式中，第二预定量对应于最大速度限制的第二百分比。在一个实施方式中，道路位置包括预定长度的路段。
图1是示出根据本公开的一个实施方式的自动驾驶车辆网络配置的框图。参考图1，网络配置100包括可通过网络102通信地联接到一个或多个服务器103至104的自动驾驶车辆(ADV)101。尽管示出一个ADV，但多个ADV可通过网络102联接到彼此和/或联接到服务器103至104。网络102可以是任何类型的有线或无线的网络，例如，局域网(LAN)、广域网(WAN)(诸如互联网、蜂窝网络、卫星网络)或其组合。服务器103至104可以是任何种类的服务器或服务器群集，诸如，网络或云服务器、应用服务器、后端服务器或其组合。服务器103至104可以是数据分析服务器、内容服务器、交通信息服务器、地图和兴趣点(MPOI)服务器或位置服务器等。
ADV指的是可配置为自动模式的车辆，在该自动模式中，车辆在驾驶员很少输入或没有输入的情况下导航通过环境。这种ADV可包括：具有一个或多个传感器的传感器系统，该传感器配置为探测关于车辆运作环境的信息。车辆及其相关联的控制器使用所探测的信息来导航通过环境。ADV 101可在手动模式、全自动模式或部分自动模式下运作。
在一个实施方式中，自动驾驶车辆101包括，但不限于：自动驾驶系统(ADS)110、车辆控制系统111、无线通信系统112、用户接口系统113和传感器系统115。ADV101还可包括普通车辆中包括的某些常用组件，诸如，发动机、车轮、方向盘、变速器等，该组件可由车辆控制系统111和/或ADS 110使用多种通信信号和/或命令进行控制，该多种通信信号和/或命令例如，加速信号或命令、减速信号或命令、转向信号或命令、制动信号或命令等。
组件110至组件115可经由互连件、总线、网络或其组合通信地联接到彼此。例如，组件110至组件115可经由控制器局域网(CAN)总线通信地联接到彼此。CAN总线是设计成允许微控制器和装置在没有主机的应用中与彼此通信的车辆总线标准。它是最初为汽车内的复用电气布线设计的基于消息的协议，但也用于许多其它环境。
现在参考图2，在一个实施方式中，传感器系统115包括，但不限于：一个或多个摄像机211、全球定位系统(GPS)单元212、惯性测量单元(IMU)213、雷达单元214以及光探测和测距(LIDAR)单元215。GPS系统212可包括可操作以提供关于ADV的位置的信息的收发器。IMU单元213可基于惯性加速度来感测ADV的位置和定向变化。雷达单元214可表示利用无线电信号来感测ADV的本地环境内的对象的系统。在一些实施方式中，除感测对象之外，雷达单元214可另外感测对象的速度和/或前进方向。LIDAR单元215可使用激光来感测ADV所处环境中的对象。LIDAR单元215还可包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个检测器，以及其它系统部件。摄像机211可包括用来采集ADV周围环境的图像的一个或多个装置。摄像机211可以是静物摄像机和/或视频摄像机。摄像机可以是可机械地移动的，例如，通过将摄像机安装在旋转和/或倾斜平台上。
传感器系统115还可包括其它传感器，诸如，声纳传感器、红外传感器、转向传感器、油门传感器、制动传感器以及音频传感器(例如，麦克风)。音频传感器可配置为从ADV周围的环境中采集声音。转向传感器可配置为感测方向盘、车辆的车轮或其组合的转向角度。油门传感器和制动传感器分别感测车辆的油门位置和制动位置。在一些情形下，油门传感器和制动传感器可集成为集成式油门/制动传感器。
在一个实施方式中，车辆控制系统111包括，但不限于：转向单元201、油门单元202(也称为加速单元)和制动单元203。转向单元201用来调整车辆的方向或前进方向。油门单元202用来控制电动机或发动机的速度，电动机或发动机的速度进而控制车辆的速度和加速度。制动单元203用于通过提供摩擦使车辆的车轮或轮胎减速而使车辆减速。应注意，如图2所示的组件可以以硬件、软件或其组合实现。
返回参考图1，无线通信系统112用于允许ADV 101与诸如装置、传感器、其它车辆等的外部系统之间的通信。例如，无线通信系统112可直接地或者经由通信网络与一个或多个装置进行无线通信，诸如，通过网络102与服务器103至104进行通信。无线通信系统112可使用任何蜂窝通信网络或无线局域网(WLAN)，例如，使用WiFi，以与另一组件或系统进行通信。无线通信系统112可例如使用红外链路、蓝牙等与装置(例如，乘客的移动装置、显示装置、车辆101内的扬声器)直接通信。用户接口系统113可以是在车辆101内实现的外围装置的部分，包括例如：键盘、触摸屏显示装置、麦克风和扬声器等。
ADV 101的功能中的一些或全部可由ADS 110控制或管理，尤其当在自动驾驶模式下操作时。ADS 110包括必要的硬件(例如，处理器、存储器、存储装置)和软件(例如，操作系统、规划和路线安排程序)，以从传感器系统115、控制系统111、无线通信系统112和/或用户接口系统113接收信息，处理所接收的信息，规划从起始点到目的地点的路线或路径，以及随后基于规划和控制信息来驾驶车辆101。可替代地，ADS 110可与车辆控制系统111集成在一起。
例如，作为乘客的用户可例如经由用户接口来指定行程的起始位置和目的地。ADS110获得行程相关数据。例如，ADS 110可从MPOI服务器中获得位置和路线数据，MPOI服务器可以是服务器103至104的一部分。位置服务器提供位置服务，并且MPOI服务器提供地图服务和某些位置的POI。可替代地，此类位置和MPOI信息可本地高速缓存在ADS 110的永久存储装置中。
当ADV 101沿着路线移动时，ADS 110也可从交通信息系统或服务器(TIS)获得实时交通信息。应注意，服务器103至服务器104可由第三方实体进行操作。可替代地，服务器103至服务器104的功能可与ADS 110集成在一起。基于实时交通信息、MPOI信息和位置信息以及由传感器系统115检测或感测的实时本地环境数据(例如，障碍物、对象、附近车辆)，ADS 110可规划最佳路线并根据所规划的路线例如经由控制系统111来驾驶车辆101，以安全且高效地到达特定目的地。
服务器103可以是数据分析系统，从而为各种客户执行数据分析服务。在一个实施方式中，数据分析系统103包括数据收集器121和机器学习引擎122。数据收集器121从各种车辆(ADV或由人类驾驶员驾驶的常规车辆)收集驾驶统计数据123。驾驶统计数据123包括指示所发布的驾驶命令(例如，油门、制动、转向命令)以及由车辆的传感器在不同的时间点采集到的车辆的响应(例如，速度、加速、减速、方向)的信息。驾驶统计数据123还可包括描述不同时间点的驾驶环境的信息，例如，路线(包括起始位置和目的地位置)、MPOI、道路状况、天气状况等。
基于驾驶统计数据123，机器学习引擎122为各种目的生成或训练规则集、算法和/或预测模型124。在一个实施方式中，算法124可包括用于基于动态车辆参数调整速度限制的算法。然后，算法124可以被上载到ADV上，以便在自动驾驶期间被实时地利用。
图3A和图3B是示出根据一个实施方式的、与ADV一起使用的自动驾驶系统的示例的框图。系统300可以被实现为图1的ADV 101的一部分，包括但不限于：ADS 110、控制系统111和传感器系统115。参照图3A至图3B，ADS 110包括但不限于：定位模块301、感知模块302、预测模块303、决策模块304、规划模块305、控制模块306、路线安排模块307以及速度限制调整模块308。
模块301至模块308中的一些或全部可以以软件、硬件或其组合来实现。例如，这些模块可安装在永久存储装置352中，加载到存储器351中，并且由一个或多个处理器(未示出)执行。注意，这些模块中的一些或全部可通信地联接到图2的车辆控制系统111的一些或全部模块或与图2的车辆控制系统111的一些或全部模块集成。模块301至模块308中的一些可被集成在一起作为集成模块。
定位模块301确定ADV 300的当前位置(例如，利用GPS单元212)并管理与用户的行程或路线有关的任何数据。定位模块301(也称为地图和路线模块)管理与用户的行程或路线有关的任何数据。用户可例如经由用户界面登录并指定行程的开始位置和目的地。定位模块301与ADV 300的其它组件(诸如，地图和路线数据311)进行通信，以获得行程相关数据。例如，定位模块301可从位置服务器以及地图和POI(MPOI)服务器获得位置和路线数据。位置服务器提供位置服务，并且MPOI服务器提供地图服务和某些位置的POI，其可作为地图和路线数据311的一部分被高速缓存。当ADV 300沿着路线移动时，定位模块301还可以从交通信息系统或服务器获得实时交通信息。
基于由传感器系统115提供的传感器数据和由定位模块301获得的定位信息，由感知模块302确定对周围环境的感知。感知信息可表示普通驾驶员在驾驶员正在驾驶的车辆周围将感知到什么。例如，该感知可包括以对象的形式的车道配置、交通灯信号、另一车辆的相对位置、行人、建筑物、人行道，或其它交通相关标志(例如，停止标志、让行标志)等。车道配置包括描述一条或多条车道的信息，例如，车道的形状(例如，直线或弯曲)、车道的宽度、道路中有多少车道、单向或双向车道、合并或分裂车道、出口车道等。
感知模块302可包括计算机视觉系统或计算机视觉系统的功能，以处理和分析由一个或多个摄像机采集的图像，以便识别ADV环境中的对象和/或特征。对象可包括交通信号、道路边界、其它车辆、行人和/或障碍物等。计算机视觉系统可使用对象识别算法、视频跟踪和其它计算机视觉技术。在一些实施方式中，计算机视觉系统可绘制环境、跟踪对象和估计对象的速度等。感知模块302还可基于由其它传感器(诸如，雷达和/或LIDAR)提供的其它传感器数据来检测对象。
对于每个对象，预测模块303预测对象在环境下将表现的行为。鉴于一组地图/路线信息311和交通规则312，基于在时间点感知驾驶环境的感知数据执行预测。例如，如果对象是处于相对方向的车辆并且当前驾驶环境包括交叉路口，则预测模块303将预测车辆可能直线向前移动或者转弯。如果感知数据指示交叉路口没有交通灯，则预测模块303可预测车辆在进入交叉路口之前可能必须完全停止。如果感知数据指示车辆当前处于仅左转弯车道或仅右转弯车道，则预测模块303可预测车辆将更可能分别进行左转弯或右转弯。
对于每个对象，决策模块304做出关于如何处理对象的决策。例如，对于特定对象(例如，交叉路线中的另一车辆)及其描述该对象的元数据(例如，速度、方向、转向角)，决策模块304决定如何遇到该对象(例如，超车、让行、停止、路过)。决策模块304可根据可存储在永久存储装置352中的规则集(诸如，交通规则或驾驶规则312)来作出此类决策。
路线安排模块307配置为提供从起始点到目的地点的一个或多个路线或路径。对于例如从用户接收的、从开始位置到目的地位置的给定行程，路线安排模块307获得路线和地图信息311，并确定从开始位置以到达目的地位置的所有可能的路线或路径。路线安排模块307可针对其确定的从开始位置以到达目的地位置的每条路线生成地形图形式的参考线。参考线指的是没有来自其它诸如其它车辆、障碍物或交通状况的任何干扰的理想路线或路径。即，如果在道路上没有其它车辆、行人或障碍物，则ADV应精确地或紧密地遵循参考线。然后将地形图提供给决策模块304和/或规划模块305。决策模块304和/或规划模块305检查所有可能的路线，以根据由其它模块提供的其它数据选择和更改最佳路线中的一个，其中，其它数据诸如来自定位模块301的交通状况、由感知模块302感知到的驾驶环境以及由预测模块303预测的交通状况。依据时间点处的特定驾驶环境，用于控制ADV的实际路径或路线可能接近于或不同于由路线安排模块307提供的参考线。
基于针对所感知到的每个对象的决策，规划模块305使用由路线安排模块307提供的参考线作为基础，为ADV规划路径或路线以及驾驶参数(例如，距离、速度和/或转弯角度)。即，对于给定的对象，决策模块304决定对该对象做什么，而规划模块305确定如何去做。例如，对于给定的对象，决策模块304可决定超过对象，而规划模块305可确定在对象的左侧还是右侧超过。规划和控制数据由规划模块305生成，包括描述车辆300在下一移动周期(例如，下一路线/路径段)中将如何移动的信息。例如，规划和控制数据可指示车辆300以30英里每小时(mph)的速度移动10米，随后以25mph的速度变到右侧车道。
基于规划和控制数据，控制模块306根据由规划和控制数据限定的路线或路径、通过将适当的命令或信号发送到车辆控制系统111来控制并驾驶ADV。规划和控制数据包括足够的信息，以沿着路径或路线在不同的时间点使用适当的车辆设置或驾驶参数(例如，油门、制动、转向命令)将车辆从路线或路径的第一点驾驶到第二点。
在一个实施方式中，规划阶段在多个规划周期(也称作为驾驶周期)中执行，例如，在每个100毫秒(ms)的时间间隔中执行。对于每个规划周期或驾驶周期，将基于规划和控制数据发布一个或多个控制命令。即，对于每100ms，规划模块305规划下一个路线段或路径段，例如，包括目标位置和ADV到达目标位置所需要的时间。可替代地，规划模块305还可指定具体的速度、方向和/或转向角等。在一个实施方式中，规划模块305为下一个预定时间段(诸如，5秒)规划路线段或路径段。对于每个规划周期，规划模块305基于在前一周期中规划的目标位置为当前周期(例如，下一个5秒)规划目标位置。控制模块306然后基于当前周期的规划和控制数据生成一个或多个控制命令(例如，油门、制动、转向控制命令)。
注意，决策模块304和规划模块305可集成为集成模块。决策模块304/规划模块305可包括导航系统或导航系统的功能，来为ADV确定驾驶路径。例如，导航系统可确定一系列速度和前进方向，以影响ADV沿着基本上避免了感知到的障碍物的路径的移动，同时通常使ADV沿着通往最终目的地的基于车行道的路径前进。目的地可根据经由用户接口系统113的用户输入来设置。导航系统可在ADV运行的同时动态地更新驾驶路径。导航系统可将来自GPS系统和一个或多个地图的数据合并，来为ADV确定驾驶路径。
现在参考图4A至图4C，俯仰状态是指车辆的上下定向，诸如，车辆是位于上坡位置还是下坡位置。俯仰状态可由俯仰倾斜角或俯仰等级/倾斜百分比来表示，如图4B所示。正俯仰角表示上坡道路，负俯仰角表示下坡道路，反之亦然。侧倾状态是指车辆是向左还是向右倾斜或侧倾。如图4C所示，侧倾状态可由侧倾倾斜角或侧倾等级/倾斜百分比来表示。正侧倾角表示向左倾斜的道路，负侧倾角表示向右倾斜的道路，反之亦然。可基于上升和游程之间的正切关系来确定倾斜角(θ)，其中，tan(θ)＝上升/游程。倾斜百分比可由100*(上升/游程)来确定。在本申请中，可利用倾斜角或倾斜百分比作为俯仰状态或侧倾状态。
参照图5，展示了示出根据一个实施方式的、可用的各种模块的框图500。各种模块可以以硬件、软件或其组合来实现。在动态车辆参数确定模块501处，基于当ADV 101行进通过道路位置时测量的、ADV的惯性测量单元(IMU)213的输出来确定自动驾驶车辆(ADV)101的与道路位置相关联的动态车辆参数集。在一个实施方式中，道路位置包括预定长度(例如，一米)的路段。在处理模块502处，确定该动态车辆参数集是否满足第一标准集和第二标准集中的一个。在速度限制调整模块308处，响应于动态车辆参数集满足第一标准集第一预定量的次数(例如，3次)或满足第二标准集第二预定量的次数(例如，3次)，在从最小速度限制(例如，最大速度限制的50％)到最大速度限制的有限范围内调整与道路位置相关联的速度限制。在一个实施方式中，最大速度限制可以是与道路位置相关联的初始速度限制。在控制模块306处，至少部分地基于调整的速度限制来控制ADV 101在ADV 101随后行进通过道路位置时的操作。
在一个实施方式中，该动态车辆参数集包括俯仰角变化率、z轴加速度和z轴抖动。应当理解，如本领域中常规和公知的，X轴从ADV指向前方；当从ADV的视角向前看时，Y轴指向左边；Z轴从地面指向上方，以维持右手笛卡尔坐标系。因此，z轴加速度是指在上下方向上的加速度分量，并且z轴抖动是指在上下方向上的抖动分量。Z轴加速度可以从IMU213获得。还应当理解，抖动是加速度相对于时间变化的速率。在一个实施方式中，可通过用具有预定截止频率(例如，2.5Hz)的巴特沃斯滤波器对z轴加速度进行微分来计算z轴抖动。
应该理解的是，高俯仰角变化速率表示湍流行驶。使用俯仰角变化率来代替绝对俯仰角，以排除平滑的上坡或下坡行驶。
在一个实施方式中，当俯仰角变化速率高于俯仰角变化速率阈值(例如，每100毫秒4.5°，或每秒45°)，z轴加速度高于z轴加速度阈值(例如，0.3m/s2)，并且z轴抖动高于z轴抖动阈值(例如，0.3m/s3)时，该动态车辆参数集满足第一标准集。响应于动态车辆参数组已经满足第一标准集第一预定量的次数(例如，3次)，与道路位置相关联的速度限制被向下调整第一预定量(例如，最大速度限制的10％)，受限于与最小速度限制(例如，最大速度限制的50％)相对应的调整下限。应当理解，速度限制调整可基于该动态车辆参数集已经满足第一标准集的次数的量而累积。例如，在实施方式中，每3次该动态车辆参数集已经满足第一标准集，应用最大速度限制的10％的向下调整，在该动态车辆参数集已经满足第一标准集6次之后，速度限制将被向下调整最大速度限制的20％。
在一个实施方式中，第一预定量对应于最大速度限制的第一百分比(例如，10％)。当然，第一预定量也可以以不同的方式表示，诸如，以固定的量表示。
在一个实施方式中，当俯仰角变化率低于俯仰角变化率阈值(例如，每100毫秒4.5°，或每秒45°)，z轴加速度低于z轴加速度阈值(例如，0.3m/s2)，并且z轴抖动低于z轴抖动阈值(例如，0.3m/s3)时，该动态车辆参数集满足第二标准集。响应于该动态车辆参数集已经满足第二标准集第二预定量的次数(例如，3次)，与道路位置相关联的速度限制被向上调整第二预定量(例如，最大速度限制的5％)，受限于与最大速度限制(例如，原始速度限制)相对应的调整上限。应当理解，速度限制调节可基于该动态车辆参数集已经满足第二标准集的次数的量而累积。
在一个实施方式中，第二预定量对应于最大速度限制的第二百分比(例如，5％)。当然，第二预定量也可用不同的方式表示，例如，用固定的量。
在一个实施方式中，如果在多次调整之后，与道路位置相关联的速度限制开始在范围内振荡而不是停留在稳定值(例如，速度限制被调整到最大速度限制的80％，然后70％，然后75％，然后80％，然后70％等，即，速度限制在最大速度限制的70％与80％之间振荡)，速度限制可被锁定到范围的中点(例如，75％)，并且不会基于动态车辆参数对速度限制应用进一步的调整。
在一个实施方式中，调整的速度限制可通过服务器(例如，服务器104)与相同类型的其它ADV共享。在另一个实施方式中，可在服务器(例如，服务器104)处基于与相同类型的ADV相关联的动态车辆参数已经满足第一标准集或第二标准集的总次数的量来确定调整的速度限制。调整的速度限制然后可由该类型的ADV(例如，夜间)下载和利用。
参照图6，展示了示出根据一个实施方式的、用于基于动态车辆参数来调整与地图中的道路位置相关联的速度限制的示例方法600的流程图。过程600可以以硬件、软件或其组合来实现。在框610处，基于当ADV行进通过道路位置时测量的、ADV的惯性测量单元(IMU)的输出来确定自动驾驶车辆(ADV)的与道路位置相关联的动态车辆参数集。在框620处，确定该动态车辆参数集是否满足第一标准集和第二标准集中的一个。在框630处，响应于动态车辆参数集满足第一标准集第一预定量的次数或满足第二标准集第二预定量的次数，在从最小速度限制到最大速度限制的有限范围内调整与道路位置相关联的速度限制。在框640处，至少部分地基于调整的速度限制来控制ADV在ADV随后行进通过道路位置时的操作。
参照图7，展示了示出根据一个实施方式的、用于基于动态车辆参数来调整与地图中的道路位置相关联的速度限制的示例方法700的流程图。过程700可以以硬件、软件或其组合来实现。在框710处，基于在ADV行进通过道路位置时测量的、ADV的惯性测量单元(IMU)的输出来确定自动驾驶车辆(ADV)的与道路位置相关联的动态车辆参数集。在框720处，确定该动态车辆参数集是否满足第一标准集和第二标准集中的一个。
当俯仰角变化率高于俯仰角变化率阈值，z轴加速度高于z轴加速度阈值，并且z轴抖动高于z轴抖动阈值时，该动态车辆参数集满足第一标准集。如果该动态车辆参数集满足第一标准集第一预定量的次数，则过程700从框720进行到框730。在框730处，与道路位置相关联的速度限制被向下调整第一预定量，受限于对应于最小速度限制的调整下限。
当俯仰角变化率低于俯仰角变化率阈值，z轴加速度低于z轴加速度阈值，并且z轴抖动低于z轴抖动阈值时，该动态车辆参数集满足第二标准集。如果该动态车辆参数集满足第二标准集第二预定量的次数，则过程700从框720进行到框740。在框740处，与道路位置相关联的速度限制被向上调整第二预定量，受限于对应于最大速度限制的调整上限。如果该动态车辆参数集既不满足第一标准集也不满足第二标准集，则过程700从框720返回到框710。
因此，本公开的实施方式涉及用于基于动态车辆参数来调整速度限制的方法、设备和系统，其中，速度限制与记录在自动驾驶中使用的地图(例如，HD地图)中的道路位置相关联，动态车辆参数是基于IMU输出而确定的。因此，当道路状况改变时，可更新记录在地图中的速度限制。例如，当安装了新的减速带时，或者当位置处的路面变得凹凸不平时，可降低与道路位置相关联的速度限制。因此，ADV的乘客体验到的舒适度可得到改善。应当理解，在本文中，在为各种参数和阈值提供示例值的情况下，示例值仅用于说明的目的，而不限制本公开。
应注意，如上文示出和描述的组件中的一些或全部可以以软件、硬件或其组合实现。例如，此类组件可实现为安装并存储在永久存储装置中的软件，软件可通过处理器(未示出)加载在存储器中并在存储器中执行以实施贯穿本申请的过程或操作。可替代地，此类组件可实现为编程或嵌入到专用硬件(诸如，集成电路(例如，专用集成电路或ASIC)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA))中的可执行代码，可执行代码可经由来自应用的对应驱动程序和/或操作系统来访问。此外，此类组件可实现为处理器或处理器内核中的特定硬件逻辑，作为可由软件组件经由一个或多个特定指令访问的指令集的一部分。
前述详细描述中的一些部分已经根据在计算机存储器内对数据位的运算的算法和符号表示而呈现。这些算法描述和表示是数据处理领域中的技术人员所使用的方式，以将他们的工作实质最有效地传达给本领域中的其他技术人员。本文中，算法通常被认为是导致所期望结果的自洽操作序列。这些操作是指需要对物理量进行物理操控的操作。
然而，应当牢记，所有这些和类似的术语均旨在与适当的物理量关联，并且仅仅是应用于这些量的方便标记。除非在以上讨论中以其它方式明确地指出，否则应当了解，在整个说明书中，利用术语(诸如所附权利要求书中所阐述的术语)进行的讨论是指计算机系统或类似电子计算装置的动作和过程，计算机系统或类似电子计算装置操控计算机系统的寄存器和存储器内的表示为物理(电子)量的数据，并将数据变换成计算机系统存储器或寄存器或者其它此类信息存储装置、传输或显示装置内类似地表示为物理量的其它数据。
本公开的实施方式还涉及用于执行本文中的操作的设备。这种计算机程序存储在非暂时性计算机可读介质中。机器可读介质包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储信息的任何机构。例如，机器可读(例如，计算机可读)介质包括机器(例如，计算机)可读存储介质(例如，只读存储器(“ROM”)、随机存取存储器(“RAM”)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存存储器装置)。
前述附图中所描绘的过程或方法可由处理逻辑来执行，处理逻辑包括硬件(例如，电路、专用逻辑等)、软件(例如，体现在非暂时性计算机可读介质上)或两者的组合。尽管过程或方法在上文是依据一些顺序操作来描述的，但是应当了解，所描述的操作中的一些可按不同的顺序执行。此外，一些操作可并行地执行而不是顺序地执行。
本公开的实施方式并未参考任何特定的编程语言进行描述。应理解到，可使用多种编程语言来实现如本文描述的本公开的实施方式的教导。
在以上说明书中，已经参考本公开的具体示例性实施方式对本公开的实施方式进行了描述。将显而易见的是，在不脱离所附权利要求书中阐述的本公开的更宽泛精神和范围的情况下，可对本发明作出各种修改。因此，应当在说明性意义而不是限制性意义上来理解本说明书和附图。

Claims (22)

1.计算机实现的方法，包括：
基于在自动驾驶车辆行进通过道路位置时测量的、所述自动驾驶车辆的惯性测量单元的输出，确定所述自动驾驶车辆的与所述道路位置相关联的动态车辆参数集；
确定所述动态车辆参数集是否满足第一标准集和第二标准集中的一个；
响应于所述动态车辆参数集满足所述第一标准集第一预定量的次数或满足所述第二标准集第二预定量的次数，在从最小速度限制到最大速度限制的有限范围内调整与所述道路位置相关联的速度限制；以及
当所述自动驾驶车辆随后行进通过所述道路位置时，至少部分地基于所调整的速度限制来控制所述自动驾驶车辆的操作。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述动态车辆参数集包括俯仰角变化率、z轴加速度和z轴抖动。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一标准集包括所述俯仰角变化率高于俯仰角变化率阈值，所述z轴加速度高于z轴加速度阈值，并且所述z轴抖动高于z轴抖动阈值，以及
其中，响应于所述动态车辆参数集已经满足所述第一标准集所述第一预定量的次数，与所述道路位置相关联的所述速度限制被向下调整第一预定量，所述第一预定量受限于与所述最小速度限制相对应的调整下限。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一预定量与所述最大速度限制的第一百分比相对应。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第二标准集包括所述俯仰角变化率低于俯仰角变化率阈值，所述z轴加速度低于z轴加速度阈值，并且所述z轴抖动低于z轴抖动阈值，以及
其中，响应于所述动态车辆参数集已经满足所述第二标准集所述第二预定量的次数，与所述道路位置相关联的所述速度限制被向上调整第二预定量，所述第二预定量受限于与所述最大速度限制相对应的调整上限。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述第二预定量对应于所述最大速度限制的第二百分比。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述道路位置包括预定长度的路段。
8.其中存储有指令的非暂时性机器可读介质，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行操作，所述操作包括：
基于在自动驾驶车辆行进通过道路位置时测量的、所述自动驾驶车辆的惯性测量单元的输出，确定所述自动驾驶车辆的与所述道路位置相关联的动态车辆参数集；
确定所述动态车辆参数集是否满足第一标准集和第二标准集中的一个；
响应于所述动态车辆参数集满足所述第一标准集第一预定量的次数或满足所述第二标准集第二预定量的次数，在从最小速度限制到最大速度限制的有限范围内调整与所述道路位置相关联的速度限制；以及
当所述自动驾驶车辆随后行进通过所述道路位置时，至少部分地基于所调整的速度限制来控制所述自动驾驶车辆的操作。
9.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述动态车辆参数集包括俯仰角变化率、z轴加速度和z轴抖动。
10.根据权利要求9所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述第一标准集包括所述俯仰角变化率高于俯仰角变化率阈值，所述z轴加速度高于z轴加速度阈值，并且所述z轴抖动高于z轴抖动阈值，以及
其中，响应于所述动态车辆参数集已经满足所述第一标准集所述第一预定量的次数，与所述道路位置相关联的所述速度限制被向下调整第一预定量，所述第一预定量受限于与所述最小速度限制相对应的调整下限。
11.根据权利要求10所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述第一预定量与所述最大速度限制的第一百分比相对应。
12.根据权利要求9所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述第二标准集包括所述俯仰角变化率低于俯仰角变化率阈值，所述z轴加速度低于z轴加速度阈值，并且所述z轴抖动低于z轴抖动阈值，以及
其中，响应于所述动态车辆参数集已经满足所述第二标准集所述第二预定量的次数，与所述道路位置相关联的所述速度限制被向上调整第二预定量，所述第二预定量受限于与所述最大速度限制相对应的调整上限。
13.根据权利要求12所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述第二预定量与所述最大速度限制的第二百分比相对应。
14.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述道路位置包括预定长度的路段。
15.数据处理系统，包括：
处理器；以及
存储器，联接到所述处理器以存储指令，所述指令在由所述处理器执行时使得所述处理器执行操作，所述操作包括：
基于在自动驾驶车辆行进通过道路位置时测量的、所述自动驾驶车辆的惯性测量单元的输出，确定所述自动驾驶车辆的与所述道路位置相关联的动态车辆参数集；
确定所述动态车辆参数集是否满足第一标准集和第二标准集中的一个；
响应于所述动态车辆参数集满足所述第一标准集第一预定量的次数或满足所述第二标准集第二预定量的次数，在从最小速度限制到最大速度限制的有限范围内调整与所述道路位置相关联的速度限制；以及
当所述自动驾驶车辆随后行进通过所述道路位置时，至少部分地基于所调整的速度限制来控制所述自动驾驶车辆的操作。
16.根据权利要求15所述的数据处理系统，其中，所述动态车辆参数集包括俯仰角变化率、z轴加速度和z轴抖动。
17.根据权利要求16所述的数据处理系统，其中，所述第一标准集包括所述俯仰角变化率高于俯仰角变化率阈值，所述z轴加速度高于z轴加速度阈值，并且所述z轴抖动高于z轴抖动阈值，以及
其中，响应于所述动态车辆参数集已经满足所述第一标准集所述第一预定量的次数，与所述道路位置相关联的所述速度限制被向下调整第一预定量，所述第一预定量受限于与所述最小速度限制相对应的调整下限。
18.根据权利要求17所述的数据处理系统，其中，所述第一预定量与所述最大速度限制的第一百分比相对应。
19.根据权利要求16所述的数据处理系统，其中，所述第二标准集包括所述俯仰角变化率低于俯仰角变化率阈值，所述z轴加速度低于z轴加速度阈值，并且所述z轴抖动低于z轴抖动阈值，以及
其中，响应于所述动态车辆参数集已经满足所述第二标准集所述第二预定量的次数，与所述道路位置相关联的所述速度限制被向上调整第二预定量，所述第二预定量受限于与所述最大速度限制相对应的调整上限。
20.根据权利要求19所述的数据处理系统，其中，所述第二预定量与所述最大速度限制的第二百分比相对应。
21.根据权利要求15所述的数据处理系统，其中，所述道路位置包括预定长度的路段。
22.计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
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