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CN113815640A - 用于具有不同速度限制的车道的车道变更系统 - Google Patents

用于具有不同速度限制的车道的车道变更系统 Download PDF

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CN113815640A CN202011561889.2A CN202011561889A CN113815640A CN 113815640 A CN113815640 A CN 113815640A CN 202011561889 A CN202011561889 A CN 202011561889A CN 113815640 A CN113815640 A CN 113815640A
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Abstract

实施方式公开了一种用于操作自动驾驶车辆(ADV)的方法和系统。在一个实施方式中，系统确定源车道(SL)的源车道速度限制(SLSL)和目标车道(TL)的目标车道速度限制(TLSL)，其中SLSL大于TLSL。该系统生成自动驾驶车辆沿着SL的第一轨迹，该第一轨迹具有对应于TLSL而不是SLSL的经修改的速度。该系统生成自动驾驶车辆从SL变更为TL的第二轨迹，该第二轨迹具有对应于TLSL的速度。该系统基于用于比较的成本函数分别确定第一轨迹的第一成本和第二轨迹的第二成本。该系统根据轨迹以最低的成本控制自动驾驶车辆。

Description

用于具有不同速度限制的车道的车道变更系统
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一种用于自动驾驶车辆(ADV)的、用于具有不同速度限制的车道的车道变更系统。
背景技术
以自动模式(例如，无驾驶员)操作的车辆可减轻乘坐者、尤其是驾驶员的某些驾驶相关的责任。当在自动模式下操作时，车辆可使用车载传感器导航到各种位置，从而允许车辆以最少的人机交互或者在一些情况下不需要任何乘客来行进。
一些道路针对不同的车道具有不同的速度限制。当具有较高速度限制的车道中的自动驾驶车辆由于具有较高速度限制的车道是不延误地到达目的地的优选车道而无法变更到具有较低速度限制的车道时(例如，最终退出高速公路或向右转弯)，就会出现问题。因此，为使自动驾驶车辆保持在规划的路线上，车道变更将在最后一分钟进行。
发明内容
本公开的实施方式提供了操作自动驾驶车辆ADV的计算机实现的方法、非暂时性机器可读介质以及数据处理系统。
在本公开的一方面，提供了一种操作自动驾驶车辆ADV的计算机实现的方法，所述方法包括：根据自动驾驶车辆想要变更到的目标车道的目标速度限制，生成自动驾驶车辆沿着源车道的第一轨迹，源车道与大于目标车道速度限制的源车道速度限制关联；根据目标车道速度限制，生成自动驾驶车辆将车道从源车道变更为目标车道的第二轨迹；基于成本函数分别确定第一轨迹的第一成本和第二轨迹的第二成本；以及响应于确定第二成本低于第一成本，根据第二轨迹控制自动驾驶车辆将车道从源车道变更为目标车道。
在本公开的另一方面，提供了一种非暂时性机器可读介质，具有存储在其中的指令，所述指令在由处理器执行时，使所述处理器执行上述方法。
在本公开的又一方面，提供了一种数据处理系统，包括：处理器；以及存储器，联接至所述处理器且存储有指令，所述指令在由所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述方法。
在本公开的又一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述方法。
附图说明
本公开的实施方式在附图的各图中以举例而非限制的方式示出，附图中的相似附图标记指示相似元件。
图1是示出根据一个实施方式的联网系统的框图。
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-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4是示出根据一个实施方式的速度限制车道模块的框图。
图5A示出了根据一个实施方式的具有不同速度限制的三条车道的道路。
图5B是示出根据一个实施方式的图5A的道路的车道变更的框图。
图6是示出根据一个实施方式的方法的流程图。
具体实施方式
将参考以下讨论的细节来描述本公开的各种实施方式和各方面，并且附图将示出各种实施方式。以下描述和附图是本公开的示例，而不应被解释为限制本公开。本文描述了许多具体细节，以提供对本公开的各种实施方式的透彻理解。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，没有描述公知的或常规的细节。
在说明书中提及“一个实施方式”或“实施方式”意味着结合该实施方式描述的特定特征、结构或特性可包括于本公开的至少一个实施方式中。在说明书各处出现的表达“在一个实施方式中”不一定均指同一实施方式。
实施方式公开了一种用于操作自动驾驶车辆(ADV)的方法和系统。在一个实施方式中，系统确定源车道(SL)的源车道速度限制(SLSL)和目标车道(TL)的目标车道速度限制(TLSL)，其中SLSL大于TLSL。该系统生成自动驾驶车辆沿着SL的第一轨迹，该第一轨迹具有对应于TLSL而不是SLSL的修改速度。该系统生成自动驾驶车辆从SL变更为TL的第二轨迹，该第二轨迹具有对应于TLSL的速度。该系统基于成本函数分别确定第一轨迹的第一成本和第二轨迹的第二成本。该系统比较第一轨迹和第二轨迹的成本。如果第二轨迹的成本低于第一轨迹的成本，则系统根据第二轨迹控制自动驾驶车辆将车道从SL变更为TL。
图1是示出根据本公开的一个实施方式的自动驾驶网络配置的框图。参照图1，网络配置100包括自动驾驶车辆(ADV)101，自动驾驶车辆可以通过网络102通信地联接至一个或多个服务器103至服务器104。尽管示出了一个自动驾驶车辆，但是多个自动驾驶车辆可以彼此联接，并且/或通过网络102联接至服务器103至服务器104。网络102可以是有线或无线的任何类型的网络，诸如局域网(LAN)，诸如因特网的广域网(WAN)、蜂窝网络、卫星网络或其组合。服务器103至服务器104可以是任何种类的服务器或服务器集群，诸如Web或云服务器、应用程序服务器、后端服务器或其组合。服务器103至服务器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。
自动驾驶车辆是指可以被配置成处于自动驾驶模式下的车辆，在所述自动驾驶模式下车辆在极少或没有来自驾驶员的输入的情况下导航通过环境。这种自动驾驶车辆可包括传感器系统，所述传感器系统具有被配置成检测与车辆运行环境有关的信息的一个或多个传感器。所述车辆和其关联的控制器使用所检测的信息来导航通过所述环境。自动驾驶车辆101可以在手动模式下、在全自动驾驶模式下或者在部分自动驾驶模式下运行。
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。自动驾驶车辆101还可包括普通车辆中包括的某些常用部件，诸如：发动机、车轮、方向盘、变速器等，所述部件可以由车辆控制系统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。
部件110至115可以经由互连件、总线、网络或其组合通信地联接到彼此。例如，部件110至115可以经由控制器局域网(CAN)总线通信地联接到彼此。CAN总线是被设计成允许微控制器和设备在没有主机计算机的应用中与彼此通信的车辆总线标准。它是最初是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。
现在参照图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相机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可包括收发器，所述收发器可操作以提供关于自动驾驶车辆的位置的信息。IMU单元213可以基于惯性加速度来感测自动驾驶车辆的位置和定向变化。雷达单元214可以表示利用无线电信号来感测自动驾驶车辆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可以另外感测对象的速度和/或前进方向。LIDAR单元215可以使用激光来感测自动驾驶车辆所处环境中的对象。除其它系统部件之外，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。相机211可包括用来采集自动驾驶车辆周围环境的图像的一个或多个设备。相机211可以是静物相机和/或视频相机。相机可以是可机械地移动的，例如，通过将相机安装在旋转和/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)。音频传感器可以被配置成从自动驾驶车辆周围的环境中采集声音。转向传感器可以被配置成感测方向盘、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以集成为集成式油门/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(也被称为加速单元)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所示的部件可以以硬件、软件或其组合实施。
回到图1，无线通信系统112允许自动驾驶车辆101与诸如设备、传感器、其它车辆等外部系统之间的通信。例如，无线通信系统112可以与一个或多个设备直接无线通信，或者经由通信网络进行无线通信，诸如，通过网络102与服务器103至服务器104通信。无线通信系统112可以使用任何蜂窝通信网络或无线局域网(WLAN)，例如，使用WiFi，以与另一部件或系统通信。无线通信系统112可以例如使用红外链路、蓝牙等与设备(例如，乘客的移动设备、显示设备、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内实施的外围装置的部分，包括例如键盘、触摸屏显示设备、麦克风和扬声器等。
自动驾驶车辆101的功能中的一些或全部可以由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、存储设备)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，随后基于规划和控制信息来驾驶车辆101。可替代地，ADS 110可以与车辆控制系统111集成在一起。
例如，作为乘客的用户可以例如经由用户接口来指定行程的起始位置和目的地。ADS 110获得行程相关数据。例如，ADS 110可以从MPOI服务器中获得位置和路线数据，所述MPOI服务器可以是服务器103至服务器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信息可以本地高速缓存在ADS 110的永久性存储设备中。
当自动驾驶车辆101沿着路线移动时，ADS 110也可以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可以由第三方实体进行操作。可替代地，服务器103至服务器104的功能可以与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可以规划最佳路线并且根据所规划的路线例如经由控制系统111来驾驶车辆101，以安全且高效到达指定目的地。
服务器103可以是为各种客户端执行数据分析服务的数据分析系统。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(自动驾驶车辆或由人类驾驶员所驾驶的常规车辆)收集驾驶统计数据123。驾驶统计数据123包括表示在不同的时间点处发出的驾驶命令(例如，油门命令、制动命令、转向命令)以及车辆的传感器所捕获的车辆的响应(例如速度、加速、减速、方向)的信息。驾驶统计数据123还可包括描述在不同的时间点处的驾驶环境的信息，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生成或训练规则、算法和/或预测模型124的集合，以用于各种目的。在一个实施方式中，算法124可以包括一种或更多种算法，以变更具有不同车道速度限制的车道，这将在下面进一步详细描述。然后可以将算法124上传到自动驾驶车辆上，以在自动驾驶过程中实时使用。
图3A和图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。系统300可以被实施为图1的自动驾驶车辆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和路线安排模块307和车道变更模块308。
模块301至308中的一些或全部可以以软件、硬件或其组合实施。例如，这些模块可以安装在永久性存储设备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。应注意，这些模块中的一些或全部可以通信地联接到图2的车辆控制系统111的一些或全部模块或者与它们集成在一起。模块301至308中的一些可以一起集成为集成模块。例如，车道变更模块308可以被实施为规划模块305的一部分。
定位模块301确定自动驾驶车辆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相关的任何数据。定位模块301(也被称为地图与路线模块)管理与用户的行程或路线相关的任何数据。用户可以例如经由用户接口登录并且指定行程的起始位置和目的地。定位模块301与自动驾驶车辆300的诸如地图和路线数据311的其它部件通信，以获得行程相关数据。例如，定位模块301可以从位置服务器和地图与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，从而可以作为地图和路线数据311的一部分高速缓存。当自动驾驶车辆300沿着路线移动时，定位模块301也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，感知模块302确定对周围环境的感知。感知信息可以表示普通驾驶员在驾驶员正驾驶的车辆周围将感知到的东西。感知可包括例如采用对象形式的车道配置、交通灯信号、另一车辆的相对位置、行人、建筑物、人行横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车道或多条车道的信息，例如，车道的形状(例如，直线或曲率)、车道的宽度、道路中的车道数目、单向车道或双向车道、合流车道或分流车道、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，以处理并分析由一个或多个相机采集的图像，从而识别自动驾驶车辆环境中的对象和/或特征。所述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。计算机视觉系统可以使用对象识别算法、视频追踪以及其它计算机视觉技术。在一些实施方式中，计算机视觉系统可以绘制环境地图，追踪对象，以及估算对象的速度等。感知模块302也可以基于由诸如雷达和/或LIDAR的其它传感器提供的其它传感器数据来检测对象。
针对每个对象，预测模块303预测所述对象在所述情况下将作出什么行为。基于在某时间点感知的驾驶环境的感知数据根据地图/路线信息311与交通规则312的集合来执行所述预测。例如，如果对象是相反方向处的车辆且当前驾驶环境包括十字路口，预测模块303则将预测该车辆是可能向前直行还是可能转弯。如果感知数据表明十字路口没有交通灯，则预测模块303可预测该车辆可能在进入十字路口之前必须完全停下。如果感知数据表明该车辆当前处于左转专用车道或右转专用车道，则预测模块303可分别预测该车辆更可能进行左转或右转。
针对每个对象，决策模块304做出关于如何处置对象的决定。例如，针对特定对象(例如，交叉路线中的另一车辆)以及描述对象的元数据(例如，速度、方向、转弯角度)，决策模块304决定如何与所述对象相遇(例如，超车、让行、停止、超过)。决策模块304可以根据诸如交通规则或驾驶规则312的规则集来做出此类决定，所述规则集可以存储在永久性存储设备352中。
路线安排模块307配置成提供从起始点到终点的一个或多个路线或路径。对于例如从用户处接收到的从起始位置到目的地位置的给定行程，路线安排模块307获取地图和路线信息311，并确定从起始位置到达目的地位置的所有可能的路线或路径。对于确定了从起始位置到达目的地位置的路线中的每一个，路线安排模块307可以以地形图的形式生成参考线路。参考线路表示没有诸如其它车辆、障碍物或交通状况的其它干扰的理想路线或理想路径。即，如果道路上没有其它车辆、行人或障碍物，则自动驾驶车辆应精确地或严密地遵循参考线路。随后可向决策模块304和/或规划模块305提供地形图。根据由其它模块提供的其它数据(诸如，来自定位模块301的交通状况、感知模块302感知的驾驶环境和预测模块303预测的交通状况)，决策模块304和/或规划模块305检验所有可能的路线，以选择并修正最佳路线中的一个。取决于在某时间点处的特定的驾驶环境，用于控制自动驾驶车辆的实际路径或路线可接近于或不同于由路线安排模块307提供的参考线路。
基于针对所感知到的对象中的每个的决定，规划模块305使用由路线安排模块307提供的参考线路作为基础，为自动驾驶车辆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，针对给定的对象，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，针对给定的对象，决策模块304可以决定超过所述对象，而规划模块305可以确定在所述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，规划和控制数据可以指示车辆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来控制并驾驶自动驾驶车辆。所述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、制动和转向命令)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(也称为驾驶周期)中执行，诸如，以例如每100毫秒(ms)的时间间隔执行。针对每个规划周期或驾驶周期，将基于规划和控制数据发出一个或多个控制命令。即，对于每100ms，规划模块305规划下一路线段或路径段，例如，包括目标位置和自动驾驶车辆到达该目标位置所需的时间。可替代地，规划模块305还可指定具体速度、方向和/或转向角度等。在一个实施方式中，规划模块305为下一预定时间段(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基于先前周期中所规划的目标位置为当前周期(例如，下个5秒)规划目标位置。控制模块306随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，油门控制命令、制动控制命令、转向控制命令)。
应注意，决策模块304和规划模块305可以集成为集成模块。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，以确定自动驾驶车辆的驾驶路径。例如，导航系统可以确定用于实现自动驾驶车辆沿着以下路径移动的一系列速度和前进方向以影响自动驾驶车辆的移动：所述路径在使自动驾驶车辆沿着通往最终目的地的基于车行道的路径前进的同时，基本上避免感知到的障碍物。目的地可以根据经由用户接口系统113进行的用户输入来设定。导航系统可以在自动驾驶车辆正在运行的同时动态地更新驾驶路径。导航系统可以将来自GPS系统和一个或多个地图的数据合并，以确定用于自动驾驶车辆的驾驶路径。
图4是示出根据一个实施方式的车道变更模块的示例的框图。车道变更模块308可以被实施为图3A的规划模块305的一部分。车道变更模块308可生成用于在具有不同速度限制的车道的道路上行驶的自动驾驶车辆的车道变更的轨迹。参照图4，车道变更模块308可以包括子模块，诸如车道速度限制确定器401、修改的轨迹生成器402、修改的成本确定器403、成本比较器404、轨迹选择器405和车道变更区域确定器406。模块401-模块406可以集成到更少数量的模块或单个模块中。
车道速度限制确定器401可以确定车道的速度限制。车道速度限制确定器401可以从图3A的地图和路线数据311检索数据。基于自动驾驶车辆的位置，确定器401可以确定自动驾驶车辆101的当前车行道。确定器401可以检索该车行道的信息，信息包括每条车道的速度限制，车行道的车道变更区域(例如，用虚线分隔的车道表示允许变更车道)。轨迹生成器402可以生成多条轨迹以控制自动驾驶车辆101。修改的成本确定器403可以确定每条轨迹的规划成本。在一个实施方式中，确定器403可以修改轨迹的速度以用于规划成本计算。成本比较器404可以比较每条轨迹的规划成本。轨迹选择器405可以基于比较的规划成本来选择轨迹以控制自动驾驶车辆101。车道变更区域确定器406可以确定道路车道/区域是否允许自动驾驶车辆101变更车道以及该区域结束的位置，例如，是否有虚线车道线。
图5A示出了根据一个实施方式的具有不同速度限制的三条车道的道路。参照图5A，道路/高速公路500具有车道533、535和537。车道533的速度限制为120km/h，车道535的速度限制为100km/h，而车道537的速度限制为90km/h。自动驾驶车辆101可在车道533、535和537中的任何一个上行驶。例如，自动驾驶车辆101可按规划路线以120km/h的速度沿着车道533行驶，而该路线需要自动驾驶车辆在下一个高速公路出口(未示出)退出车行道/高速公路500。然而，自动驾驶车辆101的规划系统被鼓励停留在车道533上，因为这是到达目的地的最快路线。在这种情况下，当自动驾驶车辆101的路线安排系统指示自动驾驶车辆101必须变更车道时，自动驾驶车辆101可被迫在高速公路出口(未示出)之前几秒钟变更车道，否则自动驾驶车辆101将错过高速公路出口。尽管示出了高速公路，但是道路500可以是任何类型的道路，并且车道变更不仅适用于高速公路出口，还适用于左/右转弯，掉头等。
图5B是示出根据一个实施方式的图5A的道路的车道变更的框图。参照图5B，自动驾驶车辆101可以沿着车道533以大约120km/h的速度限制在车道533上行驶。在一个实施方式中，自动驾驶车辆101可从感知数据或地图和路线数据(诸如图3A的地图和路线数据311)中确定车行道500具有三条车道533、535和537。车道533的速度限制为120km/h，车道535的速度限制为100km/h，而车道537的速度限制为90km/h。自动驾驶车辆101可能已经规划了需要在随后的高速公路出口(未示出)中退出车行道/高速公路500的路线。
在一个实施方式中，自动驾驶车辆101可以确定高速公路出口之前的允许车道变更的道路区域(例如，区域505)。在这里，区域505具有指示驾驶员可以在安全的情况下变更车道的虚线车道线501，而具有实线车道线503的区域507则要求驾驶员停留在他们的车道内。接下来，在车道变更区域端点509或车道变更区域的终点之前，或在高速公路出口(未示出)之前，自动驾驶车辆101生成与自动驾驶车辆101停留在车道533(源车道)内对应的第一轨迹511和与自动驾驶车辆101将车道从车道533(源车道)变更为车道535(目标车道)对应的第二轨迹513。
在一个实施方式中，在车道变更区域端点509(或高速公路出口(未示出))之前的预定距离(或时间)阈值(例如，20秒-40秒)处生成第一轨迹和第二轨迹511-513(例如，距离＝当前速度限制除以自动驾驶车辆101的速度)。在一个实施方式中，第一轨迹511具有对应于目标车道(例如，100km/h的车道535)的速度限制的经修改的速度。第二轨迹513具有对应于车道535的速度限制的速度(例如，100km/h)。这样，所述比较减少了自动驾驶车辆101自动地选择具有更高速度的车道(例如，车道533)的机会。应注意，可以将预定时间阈值(例如，20秒-40秒)确定为小于自动驾驶车辆101变更车道并从目标车道返回到源车道所需的时间，使得自动驾驶车辆在车道变更后停留在目标车道上。
在一个实施方式中，针对第一轨迹和第二轨迹511-513中的每一个计算成本以用于成本比较。在一个实施方式中，可以基于规划成本函数来计算成本。规划成本函数的示例可以是：
Total_cost∝length_of_trajectory*weight_length of_trajectory+velocity_exit_trajectory*weight_velocity_exit_velocity+boolean_trajectory_is_lane_change*weight_lane_change
其中，length_of_trajectory表示轨迹将覆盖的距离，weight_length of_trajectory是length_of_trajectory的权重系数，velocity_exit_trajectory是轨迹终点的速度(例如，自动驾驶车辆101的、用于规划的轨迹的最终速度)，weight_velocity_exit_velocity是velocity_exit_trajectory的权重系数，如果该轨迹涉及车道变更，则boolean_trajectory_is_lane_change为1；如果该轨迹在当前车道中继续，则为0，并且weight_lane_change是boolean_trajectory_is_lane_change的权重系数。
在这里，如果轨迹覆盖更大的距离，或者在轨迹的端点处实现了更大的速度，或者该轨迹是车道变更轨迹，则轨迹的成本降低。基于所计算的成本，如果第二轨迹具有比第一轨迹更低的成本，则自动驾驶车辆101的规划系统可以根据第二轨迹来控制自动驾驶车辆101将车道从源车道变更为目标车道。
在一个实施方式中，如果第一轨迹具有比第二轨迹更低的成本(例如，规划决定停留在当前车道中)，则自动驾驶车辆101生成自动驾驶车辆沿着源车道533行驶的第三轨迹515，车道533的源车道速度限制为120km/h。在这里，第三轨迹515具有与源车道速度限制120km/h相对应的速度，并且具有与第一轨迹511相同的路径。自动驾驶车辆101可以基于成本函数来确定第三轨迹515的第三成本。自动驾驶车辆101可以将第一轨迹的成本与第三轨迹的成本进行比较，如果第三轨迹的成本低于第一轨迹的成本，则自动驾驶车辆101的规划系统根据第三轨迹控制自动驾驶车辆101，否则，自动驾驶车辆101的规划系统根据第一轨迹控制自动驾驶车辆101。
图6是示出根据一个实施方式的方法的流程图。过程600可以由可以包括软件、硬件或其组合的处理逻辑来执行。例如，过程600可以由图3A的车道变更模块308执行。参照图6，在框601处，处理逻辑确定用于自动驾驶车辆(ADV)的源车道的源车道速度限制和用于目标车道的目标车道速度限制，其中源车道速度限制大于目标车道速度限制。在框602处，处理逻辑生成用于自动驾驶车辆沿着源车道的第一轨迹，该第一轨迹具有对应于目标车道速度限制而不是源车道速度限制的经修改的速度。在框603处，生成自动驾驶车辆车道从源车道变更为目标车道的第二轨迹，该第二轨迹具有对应于目标车道速度限制的速度。在框604处，处理逻辑基于成本函数分别确定第一轨迹的第一成本和第二轨迹的第二成本。在框605处，处理逻辑比较第一轨迹的成本和第二轨迹的成本。在框606处，如果第二轨迹的成本低于第一轨迹的成本，则处理逻辑根据第二轨迹控制自动驾驶车辆将车道从源车道变更为目标车道。
在一个实施方式中，成本函数包括基于轨迹覆盖的距离、在轨迹端点处的速度以及轨迹是否包括车道变更的成本因素。在一个实施方式中，如果覆盖了更大的距离、在轨迹的端点处具有更大的速度、或者该轨迹是车道变更轨迹，则轨迹的成本降低。
在一个实施方式中，如果第一轨迹具有更低的成本，则处理逻辑进一步生成自动驾驶车辆沿着具有源车道速度限制的源车道的第三轨迹，第三轨迹具有对应于源车道速度限制的速度；基于成本函数确定第三轨迹的第三成本；以及比较第一轨迹的成本和第三轨迹的成本。如果第三轨迹的成本低于第一轨迹的成本，则处理逻辑根据第三轨迹控制自动驾驶车辆，否则，处理逻辑根据第一轨迹控制自动驾驶车辆。
在一个实施方式中，处理逻辑进一步确定自动驾驶车辆距离车道变更区域的端点的阈值距离。在一个实施方式中，阈值距离对应于使自动驾驶车辆在车道变更后不会返回到源车道的预定时间阈值。在一个实施方式中，源车道和目标车道是道路的相邻车道。
应注意，如上文示出和描述的部件中的一些或全部可以在软件、硬件或其组合中实施。例如，此类部件可以实施为安装并存储在永久性存储设备中的软件，所述软件可以通过处理器(未示出)加载在存储器中并在存储器中执行以实施本申请全文中所述的过程或操作。可替代地，此类部件可以实施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，所述可执行代码可以经由来自应用的相应驱动程序和/或操作系统来访问。此外，此类部件可以实施为处理器或处理器内核中的特定硬件逻辑，作为可由软件部件通过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，所有这些和相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相似电子计算设备的动作和处理，所述计算机系统或电子计算设备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，并将所述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设备、传输或显示设备内相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装置。这种计算机程序被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、闪存存储器设备)。
前述附图中所描绘的过程或方法可以由处理逻辑来执行，所述处理逻辑包括硬件(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。尽管所述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，所述操作中的一些可以按不同的顺序执行。此外，一些操作可以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。应认识到，可以使用多种编程语言来实施如本文描述的本公开的实施方式的教导。
在以上的说明书中，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，可以对本公开作出各种修改。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 (10)

1.一种操作自动驾驶车辆ADV的计算机实现的方法，所述方法包括：
根据自动驾驶车辆想要变更到的目标车道的目标速度限制，生成所述自动驾驶车辆沿着源车道的第一轨迹，所述源车道与大于所述目标车道速度限制的源车道速度限制关联；
根据所述目标车道速度限制，生成所述自动驾驶车辆将车道从所述源车道变更为所述目标车道的第二轨迹；
基于成本函数分别确定所述第一轨迹的第一成本和所述第二轨迹的第二成本；以及
响应于确定所述第二成本低于所述第一成本，根据所述第二轨迹控制所述自动驾驶车辆将车道从所述源车道变更为所述目标车道。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述成本函数包括基于轨迹所覆盖的距离、在所述轨迹的端点处的速度以及所述轨迹是否包括车道变更的一个或多个成本因素。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，如果所述轨迹覆盖了更大的距离，在所述轨迹的所述端点处具有更大的速度，或者所述轨迹是车道变更轨迹，则所述轨迹的成本降低。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
如果所述第一轨迹具有较低的成本，则根据所述源车道速度限制，生成所述自动驾驶车辆沿着所述源车道的第三轨迹；
基于所述成本函数确定所述第三轨迹的第三成本；以及
响应于确定所述第三成本低于所述第一成本，根据所述第三轨迹控制所述自动驾驶车辆，否则，根据所述第一轨迹控制所述自动驾驶车辆。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：确定所述自动驾驶车辆在距车道变更区域的端点的阈值距离内。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述阈值距离对应于使所述自动驾驶车辆在车道变更后不会返回到所述源车道的预定时间阈值。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述源车道和所述目标车道是车行道的相邻车道。
8.一种非暂时性机器可读介质，具有存储在其中的指令，所述指令在由处理器执行时，使所述处理器执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
9.一种数据处理系统，包括：
处理器；以及
存储器，联接至所述处理器且存储有指令，所述指令在由所述处理器执行时，使得所述处理器执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机程序程序产品，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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