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CN108891417B - 用于操作自动驾驶车辆的方法及数据处理系统 - Google Patents

用于操作自动驾驶车辆的方法及数据处理系统 Download PDF

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CN108891417B CN201810204177.1A CN201810204177A CN108891417B CN 108891417 B CN108891417 B CN 108891417B CN 201810204177 A CN201810204177 A CN 201810204177A CN 108891417 B CN108891417 B CN 108891417B
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Abstract

当生成自动驾驶车辆(ADV)的控制命令时，确定道路的俯仰状态和/或滚转状态。基于俯仰状态和滚转状态来调整控制命令。例如，当ADV在上坡道路或下坡道路上驾驶时，确定道路的俯仰状态并且将基于道路的俯仰状态生成速度控制命令，使得ADV具有与在平坦道路上驾驶相似的加速率。类似地，当ADV在向左或向右偏斜或滚转的道路上驾驶时，确定道路的滚转状态并且将基于道路的滚转状态生成转向控制命令，使得ADV具有与在平坦道路上驾驶相似的前进方向。

Description

用于操作自动驾驶车辆的方法及数据处理系统
技术领域
本发明的实施方式大体涉及操作自动驾驶车辆。更具体地，本发明的实施方式涉及基于俯仰状态和滚转状态辅助自动驾驶车辆的速度控制和转向控制。
背景技术
以自动驾驶模式运行(例如，无人驾驶)的车辆可以将乘员、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。当以自动驾驶模式运行时，车辆可以使用车载传感器导航到各个位置，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驶。
在自动驾驶中，动作规划和控制是关键的操作。例如，在自动驾驶中，油门命令、刹车命令和转向命令是最重要的命令。这些命令基于平坦道路的假设来生成和发出。当车辆在倾斜道路(例如，上坡道路或下坡道路)上驾驶时，通常将生成和发出相同的命令，这可能不是所期望的。
发明内容
本公开的实施方式提供用于操作自动驾驶车辆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。
在本公开的一个方面中，用于操作自动驾驶车辆的计算机实现的方法包括：响应于检测到自动驾驶车辆在倾斜道路上驾驶，确定所述道路的倾斜状态；基于所述自动驾驶车辆的速度，在倾斜/命令映射表中执行查找操作，以定位与所述自动驾驶车辆的速度大致匹配的且具有表示平坦道路的零倾斜状态的第一映射条目，并且从所述第一映射条目获得第一驾驶参数；从所述倾斜/命令映射表中的、与所述自动驾驶车辆的速度、所述道路的倾斜状态以及从所述第一映射条目获得的所述第一驾驶参数大致匹配的第二映射条目推导第二控制命令；以及利用所推导的第二控制命令控制所述自动驾驶车辆，使得所述自动驾驶车辆利用与在所述平坦道路上驾驶相似的驾驶参数在所述倾斜道路上驾驶。
在本公开的一个方面中，非暂时性机器可读介质存储有指令，所述指令在被处理器执行时致使所述处理器执行操作，所述操作包括：响应于检测到自动驾驶车辆在倾斜道路上驾驶，确定所述道路的倾斜状态；基于所述自动驾驶车辆的速度在倾斜/命令映射表中执行查找操作，以定位与所述自动驾驶车辆的速度大致匹配的且具有表示平坦道路的零倾斜状态的第一映射条目，并且从所述第一映射条目获得第一驾驶参数；从所述倾斜/命令映射表中的、与所述自动驾驶车辆的速度、所述道路的倾斜状态以及从所述第一映射条目获得的所述第一驾驶参数大致匹配的第二映射条目推导第二控制命令；以及利用所推导的第二控制命令控制所述自动驾驶车辆，使得所述自动驾驶车辆利用与在所述平坦道路上驾驶相似的驾驶参数在所述倾斜道路上驾驶。
在本公开的一个方面中，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指令，所述指令在被所述处理器执行时致使所述处理器执行操作，所述操作包括：响应于检测到自动驾驶车辆在倾斜道路上驾驶，确定所述道路的倾斜状态；基于所述自动驾驶车辆的速度在倾斜/命令映射表中执行查找操作，以定位与所述自动驾驶车辆的速度大致匹配的且具有表示平坦道路的零倾斜状态的第一映射条目，并且从所述第一映射条目获得第一驾驶参数；从所述倾斜/命令映射表中的、与所述自动驾驶车辆的速度、所述道路的倾斜状态以及从所述第一映射条目获得的第一驾驶参数大致匹配的第二映射条目推导第二控制命令；以及利用所推导的第二控制命令控制所述自动驾驶车辆，使得所述自动驾驶车辆利用与在所述平坦道路上驾驶相似的驾驶参数在所述倾斜道路上驾驶。
附图说明
本发明的实施方式在附图的各图中以举例而非限制的方式示出，附图中的相同参考数字指示相似元件。
图1是示出根据本发明的一个实施方式的网络化系统的框图。
图2是示出根据本发明的一个实施方式的自动驾驶车辆的示例的框图。
图3是示出根据本发明的一个实施方式的与自动驾驶车辆一起使用的感知与规划系统的示例的框图。
图4A至图4C是示出车辆或道路的倾斜状态的图。
图5是示出根据本发明的一个实施方式的倾斜状态与命令映射表的示例的框图。
图6A是示出根据本发明的一个实施方式的俯仰状态与命令映射表的示例的框图。
图6B是示出根据本发明的一个实施方式的滚转状态与命令映射表的示例的框图。
图7是示出根据本发明的一个实施方式的操作自动驾驶车辆的过程的流程图。
图8是示出根据本发明的另一实施方式的操作自动驾驶车辆的过程的流程图。
图9是示出根据一个实施方式的数据处理系统的框图。
具体实施方式
将参考以下所讨论的细节来描述本发明的各种实施方式和方面，附图将示出所述各种实施方式。下列描述和附图是对本发明的说明，而不应当解释为限制本发明。描述了许多特定细节以提供对本发明各种实施方式的全面理解。然而，在某些情况下，并未描述众所周知的或常规的细节以提供对本发明的实施方式的简洁讨论。
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发明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，当生成自动驾驶车辆(ADV)的控制命令(诸如，速度控制命令或转向控制命令)时，测量和考虑道路或车辆的俯仰状态和/或滚转状态(统称为倾斜状态)。基于俯仰状态和滚转状态调整或修改控制命令，使得ADV的乘客将具有与在平坦道路上驾驶相似的体验。例如，当ADV在上坡道路或下坡道路上驾驶时，确定道路的俯仰状态，并且将基于道路的俯仰状态生成速度控制命令(例如，油门命令或刹车命令)，使得ADV将具有与在平坦道路上驾驶相似的加速率。类似地，当ADV在向左或向右偏斜或滚转的道路上驾驶时，确定道路的滚转状态并且将基于道路的滚转状态生成转向控制命令，使得ADV将具有与在平坦道路上驾驶相似的前进方向。
在一个实施方式中，响应于检测到ADV在倾斜道路(例如，诸如上坡道路/下坡道路的纵向倾斜道路，诸如左偏斜/右偏斜道路的横向倾斜道路)上驾驶，确定道路的倾斜状态。倾斜状态可包括在时间点处道路的俯仰状态和/或滚转状态。基于ADV的速度在倾斜状态与命令(倾斜/命令)映射数据结构(诸如，表)中执行查找操作，以定位具有零倾斜状态的第一映射条目，从而获得相应的第一驾驶参数。平坦道路表示具有大致的零倾斜状态的道路。倾斜/命令映射表包括诸多映射条目。每条映射条目将车辆的特定速度和车辆或道路的特定倾斜状态映射至所发出的特定控制命令以及车辆的特定驾驶参数。在一个实施方式中，驾驶参数表示加速率和/或前进方向。
基于从第一映射条目获得的第一驾驶参数，搜索并且定位倾斜/命令映射表的与ADV的速度、ADV或道路的倾斜状态以及第一驾驶参数大致匹配的第二映射条目。然后，从第二映射条目中推导出控制命令。然后，基于控制命令控制ADV，使得ADV利用与在平坦道路上驾驶相似的驾驶参数(例如，与在平坦道路上驾驶相似的加速率和/或前进方向)在倾斜道路上驾驶。其结果是，乘坐于在倾斜道路上驾驶的ADV上的乘客将具有与在平坦道路上驾驶相同或相似的体验。
在一个实施方式中，可基于在各种不同类型的道路(包括平坦道路和倾斜道路)上驾驶的各种车辆的大量驾驶统计数据来创建倾斜/命令映射表。可自动地驾驶车辆，或者可通过各种人类驾驶员来驾驶车辆。驾驶统计数据可包括所发出的不同的控制命令(例如，速度控制命令、转向命令)以及当车辆在各种不同类型的道路(包括平坦道路和倾斜道路)上驾驶时在不同的时间点处记录的车辆响应(例如，加速/减速、前进方向)。在一个实施方式中，倾斜/命令映射表包括俯仰状态与命令(俯仰/命令)映射表以及滚转状态与命令(滚转/命令)映射表。俯仰/命令映射表包括诸多俯仰映射条目。每条俯仰映射条目将车辆的速度和车辆或道路的俯仰状态映射到车辆的速度控制命令(例如，油门命令/刹车命令)以及加速/减速。滚转/命令映射表包括诸多滚转映射条目。每条滚转映射条目将车辆的速度和车辆或道路的滚转状态映射到车辆的转向命令和前进方向或角度。
图1是示出根据本发明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包括可以通过网络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101。尽管示出一个自动驾驶车辆，但多个自动驾驶车辆可以通过网络102联接到彼此和/或联接到服务器103至104。网络102可以是任何类型的网络，例如，有线或无线的局域网(LAN)、诸如互联网的广域网(WAN)、蜂窝网络、卫星网络或其组合。服务器103至104可以是任何类型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)服务器或者位置服务器等。
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以包括传感器系统，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。所述车辆和其相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，感知与规划系统110、车辆控制系统111、无线通信系统112、用户接口系统113、信息娱乐系统和传感器系统115。自动驾驶车辆101还可以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/或感知与规划系统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可以包括收发器，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还可以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。摄像机211可以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还可以包括其它传感器，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，传感器系统115还包括俯仰传感器216和滚转传感器217。俯仰传感器216配置为感测和确定车辆的俯仰角度，其表示道路的俯仰状态。滚转传感器217配置为感测和确定车辆的滚转角度，其表示道路的滚转状态。俯仰传感器216和滚转传感器217可集成为单个传感器。可替代地，可基于GPS/地图信息和/或IMU数据确定俯仰状态和滚转状态。
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与诸如装置、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可以与一个或多个装置直接无线通信，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内实施的外围装置的部分，包括例如键盘、触摸屏显示装置、麦克风和扬声器等。
自动驾驶车辆101的功能中的一些或全部可以由感知与规划系统110控制或管理，尤其当在自动驾驶模式下操作时。感知与规划系统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。替代地，感知与规划系统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。感知与规划系统110获得行程相关数据。例如，感知与规划系统110可以从MPOI服务器中获得位置和路线信息，所述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。替代地，此类位置和MPOI信息可以本地高速缓存在感知与规划系统110的永久性存储装置中。
当自动驾驶车辆101沿着路线移动时，感知与规划系统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104可以由第三方实体进行操作。替代地，服务器103至104的功能可以与感知与规划系统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)，感知与规划系统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可以是数据分析系统，以针对各种客户端执行数据分析服务。在一个实施方式中，数据分析系统103包括数据采集器121和机器学习引擎122。数据采集器121从各种车辆(任一地为自动车辆或由人类驾驶员驾驶的常规车辆)采集驾驶统计数据123。驾驶统计数据123包括这样的信息，其指示所发出的驾驶命令(例如，油门命令、刹车命令、转向命令)以及由车辆的传感器在不同的时间点处获取的车辆响应(例如，速度、加速度、减速度、方向)。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，诸如，例如，路线(包括起始位置和目的地位置)、MPOI、道路条件、天气条件等。驾驶统计数据123还包括当命令和车辆的响应被获取时车辆在上面行驶的道路的俯仰状态和滚转状态。俯仰状态或滚转状态可通过倾斜百分比或倾斜角度来表示。
基于驾驶统计数据123，机器学习引擎122出于各种目的生成或训练规则、算法和/或预测模型124的集合。在一个实施方式中，对于各种车辆，机器学习引擎122分析驾驶统计数据123并且生成倾斜/命令映射表125。倾斜/命令映射表包括诸多映射条目。每条映射条目将车辆的特定速度和特定倾斜状态映射到控制命令和驾驶参数。值得注意的是，不同的倾斜/命令表可配置成用于不同类型的车辆。可替代地，单个倾斜/命令表可配置为用于多种类型的车辆。之后，倾斜/命令映射表125可上传到ADV上，以供ADV的自动驾驶实时使用。
可替代地，映射表125可实现为机器学习预测或确定模型。提供至预测或确定模型的输入可包括车辆的速度和道路的倾斜状态，并且模型的输出可为控制命令。可存在俯仰/命令预测模型和滚转/命令预测模型。俯仰/命令预测模型的输入可包括车辆的速度和道路的俯仰状态(例如，纵向坡度/倾斜百分比或角度)，以及俯仰/命令模型的输出可为速度控制命令(例如，油门命令或刹车命令)。滚转/命令预测模型的输入可包括车辆的速度和道路的滚转状态(例如，横向坡度/倾斜百分比或角度)，以及滚转/命令预测模型的输出可为转向控制命令。
图3是示出根据本发明的一个实施方式与自动车辆一起使用的感知与规划系统的示例的框图。系统300可实现为图1的自动车辆101的一部分，包括但不限于感知与规划系统110、控制系统111和传感器系统115。参照图3，感知与规划系统110包括但不限于：定位模块301、感知模块302、决策模块303、规划模块304、控制模块305和倾斜处理模块308。倾斜处理模块308可包括分别用于处理俯仰状态和滚转状态的俯仰处理模块306和滚转处理模块307。
模块301至308中的一些或全部可以软件、硬件或它们的组合来实现。例如，这些模块可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。注意，这些模块中的一些或全部可通信地联接至图2的车辆控制系统111的一些或全部模块或者可与之集成。模块301至308中的一些可集成在一起作为集成模块。例如，俯仰处理模块306和滚转处理模块307可与控制模块305和/或规划模块304集成。
定位模块301确定自动车辆300(例如，利用GPS单元212)的当前位置，并且管理与用户的行程或路线相关联的任何数据。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相关联的任何数据。用户可例如经由用户接口登陆并指定行程的起始位置和目的地。定位模块301与自动车辆300的其他组件(诸如地图和路线信息311)通信，以获得行程相关联数据。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信息。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，这可作为地图和路线信息311的一部分被缓存。虽然自动车辆300沿着路线移动，但是定位模块301还可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。感知可以包括例如采用对象形式的车道配置(例如，直线车道或弯曲车道)、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。
感知模块302可以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摄像机采集的图像，从而识别自动驾驶车辆环境中的对象和/或特征。所述对象可以包括交通信号、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、视频跟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，跟踪对象，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，决策模块303作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303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303可以根据诸如交通规则或驾驶规则312的规则集来作出此类决定，所述规则集可以存储在永久性存储装置352中。
基于针对所感知到的对象中的每个的决定，规划模块304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)。换言之，针对给定的对象，决策模块303决定对该对象做什么，而规划模块304确定如何去做。例如，针对给定的对象，决策模块303可以决定超过所述对象，而规划模块304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304生成，包括描述车辆300在下一移动循环(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305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、制动和转弯命令)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，在诸多规划周期(也称为命令周期)中执行规划阶段，诸如，例如，在每个100毫秒(ms)的时间区间中执行规划阶段。对于规划周期或命令周期中的每一个，将基于规划和控制数据发出一个或多个控制命令。换言之，对于每个100ms，规划模块304规划下一路线区段或路径区段，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304还可指定特定速度、方向和/或转向角度等。在一个实施方式中，规划模块304规划对于下一预定时间段(诸如，5秒)的路线区段或路径区段。对于每个规划周期，规划模块304基于在先前周期中规划的目标位置，规划对于当前周期(例如，下一个5秒)的目标位置。控制模块305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，油门命令、刹车命令、转向控制命令)。
应注意，决策模块303和规划模块304可以集成为集成模块。决策模块303/规划模块304可以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：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。
决策模块303/规划模块304还可以包括防撞系统或防撞系统的功能，以识别、评估并且避免或以其它方式越过自动驾驶车辆的环境中的潜在障碍物。例如，防撞系统可以通过以下方式实现自动驾驶车辆的导航中的变化：操作控制系统111中的一个或多个子系统来采取变向操纵、转弯操纵、制动操纵等。防撞系统可以基于周围的交通模式、道路状况等自动确定可行的障碍物回避操纵。防撞系统可以被配置成使得当其它传感器系统检测到位于自动驾驶车辆将变向进入的相邻区域中的车辆、建筑障碍物等时不采取变向操纵。防撞系统可以自动选择既可使用又使得自动驾驶车辆乘员的安全性最大化的操纵。防撞系统可以选择预测使得自动驾驶车辆的乘客舱中出现最小量的加速度的避让操纵。
根据一个实施方式，当控制模块305确定控制命令将发出至ADV时，控制模块305调用倾斜处理模块308来确定ADV的倾斜状态，其表示倾斜道路的倾斜状态。倾斜处理模块308可从倾斜传感器(诸如，例如，俯仰传感器216和/或滚转传感器217)获得倾斜数据。可替代地，倾斜处理模块308可基于地图和路线信息、基于通过GPS单元212提供的GPS数据确定倾斜状态。倾斜处理模块308还可基于通过IMU单元213提供的IMU数据和/或通过LIDAR单元215提供的LIDAR数据确定ADV的倾斜状态。倾斜状态能以倾斜角度或倾斜百分比的形式来表示。
基于倾斜状态，倾斜处理模块308基于倾斜状态和ADV的速度查找例如如图5所示的倾斜/命令映射表125，以搜索与ADV的对应于平坦道路(例如，零倾斜状态)的速度大致匹配或准确匹配的第一映射条目。换言之，倾斜处理模块308搜索倾斜/命令映射表125，以搜索与ADV的当前速度匹配的映射条目(通过匹配字段451)，其中映射条目具有零倾斜状态(字段452中的零倾斜状态)，零倾斜状态表示平坦道路。从第一映射条目获得第一驾驶参数(例如，加速度、前进方向)。
基于第一驾驶参数，在一个实施方式中，倾斜处理模块308再次搜索倾斜/命令映射表125，以定位与ADV的速度(例如，字段451)以及道路的倾斜状态(例如，字段452)大致匹配或准确匹配的并且具有与第一驾驶参数(例如，字段454)大致匹配或准确匹配的第二驾驶参数的第二映射条目。从第二映射条目获得第二控制命令(例如，字段453)并且呈现给控制模块305。控制模块305之后基于从第二映射条目获得的第二控制命令确定最终控制命令，其中最终控制命令之后被发出以驾驶ADV。其结果是，最终控制命令将利用与当在平坦道路上驾驶时的第一驾驶参数相似的驾驶参数控制在倾斜道路上驾驶的ADV。ADV的乘客将具有与在平坦道路上驾驶相同或相似的体验。
在一个实施方式中，如果不存在与第一驾驶参数准确匹配的映射条目，则定位邻近第一映射条目的一个或多个映射条目，其中所述一个或多个映射条目与ADV的速度和倾斜角度相匹配但是具有与第一映射条目的第一驾驶参数最接近的驾驶参数。利用预定回归算法(诸如，高斯回归算法)从邻近映射条目的控制命令推导控制命令。推导的控制命令之后被用于确定用于控制ADV的最终控制命令。
例如，基于第一驾驶参数，在倾斜/命令映射表125中搜索第三映射条目，该第三映射条目与ADV的速度和ADV的倾斜状态匹配并且具有低于第一驾驶参数的第三驾驶参数。定位与ADV的速度和ADV的倾斜角度相匹配的且具有高于第一驾驶参数的第四驾驶参数的第四映射条目。分别基于第三驾驶参数和第四驾驶参数，根据第三映射条目的第三控制命令以及第四映射条目的第四控制命令推导第二控制命令。可利用回归算法(诸如，高斯回归算法)，基于第三驾驶参数和第四驾驶参数之间的差异在第三控制命令和第四控制命令之间确定第二控制命令。
在一个实施方式中，当控制模块305确定用于驾驶ADV的控制命令时，俯仰处理模块306和滚转处理模块307被调用以确定和处理车辆的俯仰状态和滚转状态。现在参照图4A至图4C，俯仰状态表示车辆的向上定向和向下定向，诸如，车辆是位于上坡位置还是位于下坡位置。俯仰状态可通过图4B所示的俯仰倾斜角度或俯仰坡度/倾斜百分比来表示。正的俯仰角度表示上坡道路，以及负的俯仰角度表示下坡道路；或者反之，正的俯仰角度表示下坡道路，以及负的俯仰角度表示上坡道路。滚转状态表示车辆是否向左偏斜或滚转。滚转状态可通过如图4C所示的滚转倾斜角度或滚转坡度/倾斜百分比来表示。正的滚转角度表示向左偏斜的道路，以及负的滚转角度表示向右偏斜的道路；或者反之，正的滚转角度表示向右偏斜的道路，以及负的滚转角度表示向左偏斜的道路。可基于升高(rise)和行进(run)之间的正切关系来确定倾斜角度(θ)，其中tan(θ)＝rise/run。倾斜百分比可通过100×(rise/run)来确定。在该申请通篇，倾斜角度或倾斜百分比任一地可用于俯仰状态或滚转状态。
返回参考图3，根据一个实施方式，俯仰处理模块306确定ADV的俯仰状态，在该示例中，为ADV的俯仰百分比。俯仰处理模块306可与传感器系统115通信以确定ADV的俯仰百分比。基于ADV的速度和俯仰百分比，俯仰处理模块306查找俯仰/命令映射表313，以确定用于在具有俯仰百分比的倾斜道路上驾驶的控制命令，诸如速度控制命令(例如，油门命令或刹车命令)，所述俯仰百分比致使与在平坦道路上驾驶相似的驾驶参数(例如，加速度)的。
图6A中示出根据一个实施方式的俯仰/命令映射表313的示例。参照图3和图5，根据一个实施方式，俯仰/命令映射表313包括诸多映射条目。每条映射条目将车辆的速度501和车辆的俯仰状态502映射到在时间处发布的速度控制命令503以及响应于所述速度控制命令503的车辆的加速度504。俯仰状态502可以是俯仰角度或俯仰百分比。在该示例中，俯仰状态502以俯仰百分比的形式来表示。数据分析系统(例如，数据分析系统103)可基于从在不同的时间点处行驶的各种车辆采集的大量驾驶统计数据来采集和聚集俯仰/命令映射表313中的条目的数据。速度控制命令503可为油门命令或刹车命令。在一个实施方式中，正的速度控制命令表示油门命令以及负的速度控制命令表示刹车命令。类似地，加速度504的正值表示车辆的加速，而加速度504的负值表示车辆的减速。
在一个实施方式中，俯仰处理模块306基于ADV的当前速度进行搜索，以定位与平坦道路对应的第一映射条目。平坦道路表示在字段502中具有零俯仰角度或俯仰百分比的道路。在该示例中，条目511对应于在字段501中指定的与ADV的10米每秒(m/s)的当前速度相匹配的平坦道路。根据条目511，从字段504获得第一驾驶参数，在该示例中，为1米每二次方秒(m/s2)的加速度。
一旦已经获得第一驾驶参数，俯仰处理模块306搜索与ADV的速度、ADV的俯仰状态以及第一驾驶参数大致匹配的第二映射条目。理想目标是找到与ADV的速度、ADV的俯仰状态以及第一驾驶参数准确匹配的映射条目。在该示例中，找到与ADV的速度、ADV的俯仰状态以及第一驾驶参数准确匹配的映射条目513。根据映射条目513，从映射条目513的字段503获得速度控制命令，在该示例中，为25％的油门百分比。从第二映射条目获得的速度控制命令之后被控制模块305使用，以推导出最终速度控制命令以驾驶ADV。其结果是，ADV将以与在平坦道路上驾驶相似的加速度在倾斜道路上驾驶，以及乘客将具有与在平坦道路上驾驶相同或相似的体验。
以上情况在理想情况下执行，在该理想情况下，存在与ADV的速度、ADV的俯仰状态以及第一驾驶参数准确匹配的映射条目513。然而，在一些情况中，可能不存在与ADV的速度、ADV的俯仰状态以及第一驾驶参数准确匹配的映射条目。假设映射条目513不存在，则根据另一实施方式，可选择性地使用邻近或相邻的映射条目(诸如，条目512和514)来推导速度控制命令。
假设条目513不存在，则根据一个实施方式，俯仰处理模块306搜索并找到与ADV的速度和ADV的俯仰状态大致匹配的第三映射条目，并且第三映射条目的驾驶参数最接近但是低于第一驾驶参数。在该示例中，映射条目512与ADV的速度和倾斜状态匹配，并且驾驶参数0.8m/s2最接近但是低于映射条目511的第一驾驶参数1.0m/s2。俯仰处理模块306然后搜索并找到与ADV的速度和ADV的俯仰状态大致匹配的第四映射条目，并且第四映射条目的驾驶参数最接近但是高于第一驾驶参数。在该示例中，映射条目514与ADV的速度和倾斜状态相匹配，并且驾驶参数1.2m/s2最接近但是高于映射条目511的第一驾驶参数1.0m/s2。
之后，可基于映射条目512的第三驾驶参数504和映射条目514的第四驾驶参数504，从映射条目512的速度控制命令503和映射条目514的速度控制命令503推导用于驾驶ADV的速度控制命令。在一个实施方式中，可基于映射条目512和514的速度控制命令503和驾驶参数504，利用回归算法或模型(诸如，高斯回归算法)推导速度控制命令(例如，25油门百分比)。
上述技术还可用来确定用于在横向倾斜道路上驾驶的转向命令。例如，根据一个实施方式，滚转处理模块307可利用从如图6B所示的滚转/命令映射表314获得的信息，以利用与上述技术相似的技术确定或推导用于在横向倾斜道路上驾驶ADV的转向命令。参照图6B，滚转处理模块307搜索与车辆601的速度和零滚转状态602匹配的第一映射条目，其中零滚转状态602表示平坦道路的驾驶情况。从第一映射条目获得前进方向604。滚转处理模块307之后搜索与车辆601的速度、车辆602的滚转状态以及第一映射条目的前进方向604大致匹配的第二映射条目。然后，基于第二映射条目的转向命令603确定用于驾驶车辆的转向控制命令。可替代地，如果不存在找到的匹配的第二条目，则从邻近上述条目推导转向命令。其结果是，将利用与在平坦道路上驾驶相同或相似的前进方向在横向倾斜道路上驾驶ADV，并且乘客将具有相同或相似的体验。
注意，使用映射表或数据结构来描述本发明的实施方式。然而，映射表可实现为机器学习预测或确定模型的一部分。提供至预测或确定模型的输入可包括车辆的速度以及道路的倾斜状态，并且模型的输出可为控制命令。可存在俯仰/命令预测模型以及滚转/命令预测模型。对俯仰/命令预测模型的输入可包括车辆的速度和道路的俯仰状态(例如，纵向坡度/倾斜百分比或角度)，以及俯仰/命令模型的输出可为速度控制命令(例如，油门命令或刹车命令)。对滚转/命令预测模型的输入可包括车辆的速度和道路的滚转状态(例如，横向坡度/倾斜百分比或角度)，以及滚转/命令预测模型的输出可为转向控制命令。
图7是示出根据本发明的一个实施方式的操作自动驾驶车辆的过程的流程图。可通过能包括软件、硬件或它们的组合的处理逻辑来执行过程700。例如，可通过控制模块305、俯仰处理模块306和/或滚转处理模块307执行过程700。参照图7，在操作701中，响应于检测到ADV在倾斜道路上驾驶，处理逻辑确定道路或车辆的倾斜状态。倾斜状态可包括俯仰状态和/或滚转状态。处理逻辑可与诸如俯仰传感器和/或滚转传感器的倾斜传感器通信以确定倾斜状态，其中该倾斜状态能以倾斜角度或倾斜/坡度百分比的形式来表示。
在操作702中，处理逻辑基于ADV的速度查找倾斜/命令映射表，以寻找与ADV的速度大致匹配的且具有表示平坦道路的零倾斜状态的第一映射条目。倾斜/命令映射表包括诸多映射条目。每条映射条目将车辆的特定速度和特定倾斜状态映射至特定控制命令和特定驾驶参数。从第一映射条目获得第一驾驶参数，其中第一驾驶参数可表示车辆的加速度或前进方向。在操作703中，处理逻辑搜索与ADV的速度、ADV的倾斜状态和第一驾驶参数大致匹配的第二映射条目。从第二映射条目推导控制命令(例如，速度控制命令或转向命令)。在操作704中，基于推导控制命令控制ADV，使得ADV利用与在平坦道路上驾驶相似的驾驶参数在倾斜道路上驾驶。
图8是示出根据本发明的另一实施方式的操作自动驾驶车辆的过程的流程图。可通过能包括软件、硬件或它们的组合的处理逻辑来执行过程800。例如，可作为图7的操作703的一部分来执行过程800。参照图8，在操作801中，处理逻辑接收用于确定与目标驾驶参数(例如，加速度、前进方向)、道路的倾斜状态(例如，俯仰状态、滚转状态)以及ADV的速度相关联的控制命令的请求。可从作为如上所述的操作702的一部分获得的倾斜/命令映射表的与平坦道路对应的映射条目获得目标驾驶参数。
在操作802中，处理逻辑搜索倾斜/命令映射表，以定位与ADV的速度和道路的倾斜状态大致匹配的第一映射条目以及最接近但是小于目标驾驶参数的第一驾驶参数。在操作803中，处理逻辑搜索倾斜/命令映射表，以定位与ADV的速度和道路的倾斜状态大致匹配的第二映射条目以及接近但是大于目标驾驶参数的第二驾驶参数。在操作804中，利用诸如高斯回归算法的预定回归算法，基于第一驾驶参数和第二驾驶参数，从由第一映射条目获得的第一控制命令以及由第二映射条目获得的第二控制命令推导控制命令。
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装置中的软件，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贯穿本申请所述的过程或操作。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。
图9是示出可以与本发明的一个实施方式一起使用的数据处理系统的示例的框图。例如，系统1500可以表示以上所述的执行上述过程或方法中的任一个的任何数据处理系统，例如，图1的感知与规划系统110或者服务器103至104中的任一个。系统1500可以包括许多不同的部件。这些部件可以实施为集成电路(IC)、集成电路的部分、分立电子装置或适用于电路板(诸如，计算机系统的主板或插入卡)的其它模块或者实施为以其它方式并入计算机系统的机架内的部件。
还应注意，系统1500旨在示出计算机系统的许多部件的高阶视图。然而，应当理解的是，某些实施例中可以具有附加的部件，此外，其它实施例中可以具有所示部件的不同布置。系统1500可以表示台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、服务器、移动电话、媒体播放器、个人数字助理(PDA)、智能手表、个人通信器、游戏装置、网络路由器或集线器、无线接入点(AP)或中继器、机顶盒或其组合。此外，虽然仅示出了单个机器或系统，但是术语“机器”或“系统”还应当被理解为包括单独地或共同地执行一个(或多个)指令集以执行本文所讨论的任何一种或多种方法的机器或系统的任何集合。
在一个实施方式中，系统1500包括通过总线或互连件1510连接的处理器1501、存储器1503以及装置1505至1508。处理器1501可以表示其中包括单个处理器内核或多个处理器内核的单个处理器或多个处理器。处理器1501可以表示一个或多个通用处理器，诸如，微处理器、中央处理单元(CPU)等。更具体地，处理器1501可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、超长指令字(VLIW)微处理器、或实施其它指令集的处理器、或实施指令集组合的处理器。处理器1501还可以是一个或多个专用处理器，诸如，专用集成电路(ASIC)、蜂窝或基带处理器、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、网络处理器、图形处理器、通信处理器、加密处理器、协处理器、嵌入式处理器、或者能够处理指令的任何其它类型的逻辑。
处理器1501(其可以是低功率多核处理器套接口，诸如超低电压处理器)可以充当用于与所述系统的各种部件通信的主处理单元和中央集线器。这种处理器可以实施为片上系统(SoC)。处理器1501被配置成执行用于执行本文所讨论的操作和步骤的指令。系统1500还可以包括与可选的图形子系统1504通信的图形接口，图形子系统1504可以包括显示控制器、图形处理器和/或显示装置。
处理器1501可以与存储器1503通信，存储器1503在一个实施方式中可以经由多个存储器装置实施以提供给定量的系统存储。存储器1503可以包括一个或多个易失性存储(或存储器)装置，诸如，随机存取存储器(RAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、静态RAM(SRAM)或者其它类型的存储装置。存储器1503可以存储包括由处理器1501或任何其它装置执行的指令序列的信息。例如，各种操作系统、装置驱动程序、固件(例如，输入输出基本系统或BIOS)和/或应用的可执行代码和/或数据可以加载到存储器1503中并由处理器1501执行。操作系统可以是任何类型的操作系统，例如，机器人操作系统(ROS)、来自
Figure BDA0001595410870000191
公司的
Figure BDA0001595410870000192
操作系统、来自苹果公司的Mac
Figure BDA0001595410870000194
来自
Figure BDA0001595410870000193
公司的
Figure BDA0001595410870000195
LINUX、UNIX，或者其它实时或嵌入式操作系统。
系统1500还可以包括IO装置，诸如装置1505至1508，包括网络接口装置1505、可选的输入装置1506，以及其它可选的IO装置1507。网络接口装置1505可以包括无线收发器和/或网络接口卡(NIC)。所述无线收发器可以是WiFi收发器、红外收发器、蓝牙收发器、WiMax收发器、无线蜂窝电话收发器、卫星收发器(例如，全球定位系统(GPS)收发器)或其它射频(RF)收发器或者它们的组合。NIC可以是以太网卡。
输入装置1506可以包括鼠标、触摸板、触敏屏幕(其可以与显示装置1504集成在一起)、指针装置(诸如，手写笔)和/或键盘(例如，物理键盘或作为触敏屏幕的一部分显示的虚拟键盘)。例如，输入装置1506可以包括联接到触摸屏的触摸屏控制器。触摸屏和触摸屏控制器例如可以使用多种触敏技术(包括但不限于电容、电阻、红外和表面声波技术)中的任一种，以及其它接近传感器阵列或用于确定与触摸屏接触的一个或多个点的其它元件来检测其接触和移动或间断。
IO装置1507可以包括音频装置。音频装置可以包括扬声器和/或麦克风，以促进支持语音的功能，诸如语音识别、语音复制、数字记录和/或电话功能。其它IO装置1507还可以包括通用串行总线(USB)端口、并行端口、串行端口、打印机、网络接口、总线桥(例如，PCI-PCI桥)、传感器(例如，诸如加速度计运动传感器、陀螺仪、磁强计、光传感器、罗盘、接近传感器等)或者它们的组合。装置1507还可以包括成像处理子系统(例如，摄像机)，所述成像处理子系统可以包括用于促进摄像机功能(诸如，记录照片和视频片段)的光学传感器，诸如电荷耦合装置(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)光学传感器。某些传感器可以经由传感器集线器(未示出)联接到互连件1510，而诸如键盘或热传感器的其它装置可以根据系统1500的具体配置或设计由嵌入式控制器(未示出)控制。
为了提供对诸如数据、应用、一个或多个操作系统等信息的永久性存储，大容量存储设备(未示出)也可以联接到处理器1501。在各种实施方式中，为了实现更薄且更轻的系统设计并且改进系统响应性，这种大容量存储设备可以经由固态装置(SSD)来实施。然而，在其它实施方式中，大容量存储设备可以主要使用硬盘驱动器(HDD)来实施，其中较小量的SSD存储设备充当SSD高速缓存以在断电事件期间实现上下文状态以及其它此类信息的非易失性存储，从而使得在系统活动重新启动时能够实现快速通电。另外，闪存装置可以例如经由串行外围接口(SPI)联接到处理器1501。这种闪存装置可以提供系统软件的非易失性存储，所述系统软件包括所述系统的BIOS以及其它固件。
存储装置1508可以包括计算机可访问的存储介质1509(也被称为机器可读存储介质或计算机可读介质)，其上存储有体现本文所述的任何一种或多种方法或功能的一个或多个指令集或软件(例如，模块、单元和/或逻辑1528)。处理模块/单元/逻辑1528可以表示上述部件中的任一个，例如规划模块304、控制模块305和/或倾斜处理模块308。处理模块/单元/逻辑1528还可以在其由数据处理系统1500、存储器1503和处理器1501执行期间完全地或至少部分地驻留在存储器1503内和/或处理器1501内，数据处理系统1500、存储器1503和处理器1501也构成机器可访问的存储介质。处理模块/单元/逻辑1528还可以通过网络经由网络接口装置1505进行传输或接收。
计算机可读存储介质1509也可以用来永久性地存储以上描述的一些软件功能。虽然计算机可读存储介质1509在示例性实施方式中被示为单个介质，但是术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括存储所述一个或多个指令集的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库和/或相关联的高速缓存和服务器)。术语“计算机可读存储介质”还应当被认为包括能够存储或编码指令集的任何介质，所述指令集用于由机器执行并且使得所述机器执行本发明的任何一种或多种方法。因此，术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括但不限于固态存储器以及光学介质和磁性介质，或者任何其它非暂时性机器可读介质。
本文所述的处理模块/单元/逻辑1528、部件以及其它特征可以实施为分立硬件部件或集成在硬件部件(诸如，ASICS、FPGA、DSP或类似装置)的功能中。此外，处理模块/单元/逻辑1528可以实施为硬件装置内的固件或功能电路。此外，处理模块/单元/逻辑1528可以以硬件装置和软件部件的任何组合来实施。
应注意，虽然系统1500被示出为具有数据处理系统的各种部件，但是并不旨在表示使部件互连的任何特定架构或方式；因为此类细节和本发明的实施方式没有密切关系。还应当认识到，具有更少部件或可能具有更多部件的网络计算机、手持计算机、移动电话、服务器和/或其它数据处理系统也可以与本发明的实施方式一起使用。
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处理，所述计算机系统或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、传输或显示装置内类似地表示为物理量的其它数据。
本发明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、闪存存储器装置)。
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。
本发明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发明的实施方式的教导。
在以上的说明书中，已经参考本发明的具体示例性实施方式对本发明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发明的更宽泛精神和范围的情况下，可以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 (18)

1.用于操作自动驾驶车辆的计算机实现的方法，所述方法包括：
响应于检测到自动驾驶车辆在倾斜道路上驾驶，确定所述道路的倾斜状态；
基于所述自动驾驶车辆的速度，在倾斜/命令映射表中执行查找操作，以定位与所述自动驾驶车辆的速度大致匹配的且具有表示平坦道路的零倾斜状态的第一映射条目，并且从所述第一映射条目获得第一驾驶参数，其中，所述倾斜/命令映射表包括多个映射条目，每条所述映射条目将特定速度和特定倾斜状态映射至特定控制命令和特定驾驶参数，所述第一驾驶参数包括所述自动驾驶车辆的加速度或前进方向；
从所述倾斜/命令映射表中的、与所述自动驾驶车辆的速度、所述道路的倾斜状态以及从所述第一映射条目获得的所述第一驾驶参数大致匹配的第二映射条目推导第二控制命令；以及
利用所推导的第二控制命令控制所述自动驾驶车辆，使得所述自动驾驶车辆利用与在所述平坦道路上驾驶相似的驾驶参数在所述倾斜道路上驾驶。
2.如权利要求1所述的方法，其中，从所述倾斜/命令映射表的第二映射条目推导第二控制命令包括：
定位第三映射条目，所述第三映射条目具有与所述自动驾驶车辆的速度匹配的第三速度、与所述道路的倾斜状态匹配的第三倾斜状态以及接近且小于所述第一映射条目的第一驾驶参数的第三驾驶参数；
定位第四映射条目，所述第四映射条目具有与所述自动驾驶车辆的速度匹配的第四速度、与所述道路的倾斜状态匹配的第四倾斜状态以及接近且大于所述第一映射条目的第一驾驶参数的第四驾驶参数；以及
基于从所述第三映射条目获得的第三控制命令以及从所述第四映射条目获得的第四控制命令推导所述第二控制命令。
3.如权利要求2所述的方法，其中，基于所述第三控制命令和所述第四控制命令推导所述第二控制命令包括：利用线性回归算法，基于与多个映射条目相关联的多个控制命令推导所述第二控制命令，所述多个映射条目与所述自动驾驶车辆的速度和所述倾斜状态相匹配并且具有与所述第一驾驶参数相似的驾驶参数。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述倾斜/命令映射表基于多个车辆的大量驾驶统计数据来创建，其中所述驾驶统计数据是当所述车辆在不同的倾斜道路和平坦道路上驾驶时获取的，包括在不同的时间点处获取的速度、倾斜状态、发出的控制命令以及加速度或前进方向。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述倾斜状态包括所述道路的俯仰状态，所述第一驾驶参数包括第一加速度，以及其中，所推导的第二控制命令包括速度控制命令使得将利用与在所述平坦道路上驾驶相似的加速度驾驶所述自动驾驶车辆。
6.如权利要求1所述的方法，其中，所述倾斜状态包括所述道路的滚转角度，所述第一驾驶参数包括第一前进方向，以及，所推导的第二控制命令包括转向命令使得将利用与在所述平坦道路上驾驶相似的前进方向驾驶所述自动驾驶车辆。
7.一种非暂时性机器可读介质，所述非暂时性机器可读介质存储有指令，所述指令在被处理器执行时致使所述处理器执行操作，所述操作包括：
响应于检测到自动驾驶车辆在倾斜道路上驾驶，确定所述道路的倾斜状态；
基于所述自动驾驶车辆的速度在倾斜/命令映射表中执行查找操作，以定位与所述自动驾驶车辆的速度大致匹配的且具有表示平坦道路的零倾斜状态的第一映射条目，并且从所述第一映射条目获得第一驾驶参数，其中，所述倾斜/命令映射表包括多个映射条目，每条所述映射条目将特定速度和特定倾斜状态映射至特定控制命令和特定驾驶参数，所述第一驾驶参数包括所述自动驾驶车辆的加速度或前进方向；
从所述倾斜/命令映射表中的、与所述自动驾驶车辆的速度、所述道路的倾斜状态以及从所述第一映射条目获得的所述第一驾驶参数大致匹配的第二映射条目推导第二控制命令；以及
利用所推导的第二控制命令控制所述自动驾驶车辆，使得所述自动驾驶车辆利用与在所述平坦道路上驾驶相似的驾驶参数在所述倾斜道路上驾驶。
8.如权利要求7所述的机器可读介质，其中，从所述倾斜/命令映射表的第二映射条目推导第二控制命令包括：
定位第三映射条目，所述第三映射条目具有与所述自动驾驶车辆的速度匹配的第三速度、与所述道路的倾斜状态匹配的第三倾斜状态以及接近且小于所述第一映射条目的第一驾驶参数的第三驾驶参数；
定位第四映射条目，所述第四映射条目具有与所述自动驾驶车辆的速度匹配的第四速度、与所述道路的倾斜状态匹配的第四倾斜状态以及接近且大于所述第一映射条目的第一驾驶参数的第四驾驶参数；以及
基于从所述第三映射条目获得的第三控制命令和从所述第四映射条目获得的第四控制命令推导所述第二控制命令。
9.如权利要求8所述的机器可读介质，其中，基于所述第三控制命令和所述第四控制命令推导所述第二控制命令包括：利用线性回归算法，基于与多个映射条目相关联的多个控制命令来推导所述第二控制命令，所述多个映射条目与所述自动驾驶车辆的速度和所述倾斜状态匹配并且具有与所述第一驾驶参数相似的驾驶参数。
10.如权利要求7所述的机器可读介质，其中，所述倾斜/命令映射表基于多个车辆的大量驾驶统计数据来创建，所述驾驶统计数据当所述车辆在不同的倾斜道路和平坦道路上驾驶时被获取，包括在不同的时间点处获取的速度、倾斜状态、发出的控制命令以及加速度或前进方向。
11.如权利要求7所述的机器可读介质，其中，所述倾斜状态包括所述道路的俯仰状态，所述第一驾驶参数包括第一加速度，以及，所推导的第二控制命令包括速度控制命令使得将利用与在所述平坦道路上驾驶相似的加速度驾驶所述自动驾驶车辆。
12.如权利要求7所述的机器可读介质，其中，所述倾斜状态包括所述道路的滚转角度，所述第一驾驶参数包括第一前进方向，以及，所推导的第二控制命令包括转向命令使得将利用与在所述平坦道路上驾驶相似的前进方向驾驶所述自动驾驶车辆。
13.一种数据处理系统，包括：
处理器；以及
存储器，联接至所述处理器且存储指令，所述指令在被所述处理器执行时致使所述处理器执行操作，所述操作包括：
响应于检测到自动驾驶车辆在倾斜道路上驾驶，确定所述道路的倾斜状态；
基于所述自动驾驶车辆的速度在倾斜/命令映射表中执行查找操作，以定位与所述自动驾驶车辆的速度大致匹配的且具有表示平坦道路的零倾斜状态的第一映射条目，并且从所述第一映射条目获得第一驾驶参数，其中，所述倾斜/命令映射表包括多个映射条目，每条所述映射条目将特定速度和特定倾斜状态映射至特定控制命令和特定驾驶参数，所述第一驾驶参数包括所述自动驾驶车辆的加速度或前进方向；
从所述倾斜/命令映射表中的、与所述自动驾驶车辆的速度、所述道路的倾斜状态以及从所述第一映射条目获得的第一驾驶参数大致匹配的第二映射条目推导第二控制命令；以及
利用所推导的第二控制命令控制所述自动驾驶车辆，使得所述自动驾驶车辆利用与在所述平坦道路上驾驶相似的驾驶参数在所述倾斜道路上驾驶。
14.如权利要求13所述的系统，其中，从所述倾斜/命令映射表的第二映射条目推导第二控制命令包括：
定位第三映射条目，所述第三映射条目具有与所述自动驾驶车辆的速度匹配的第三速度、与所述道路的倾斜状态匹配的第三倾斜状态以及接近且小于所述第一映射条目的第一驾驶参数的第三驾驶参数；
定位第四映射条目，所述第四映射条目具有与所述自动驾驶车辆的速度匹配的第四速度、与所述道路的倾斜状态匹配的第四倾斜状态以及接近且大于所述第一映射条目的第一驾驶参数的第四驾驶参数；以及
基于从所述第三映射条目获得的第三控制命令以及从所述第四映射条目获得的第四控制命令推导所述第二控制命令。
15.如权利要求14所述的系统，其中，基于所述第三控制命令和所述第四控制命令推导所述第二控制命令包括：利用线性回归算法，基于与多个映射条目相关联的多个控制命令来推导所述第二控制命令，所述多个映射条目与所述自动驾驶车辆的速度和所述倾斜状态相匹配并且具有与所述第一驾驶参数相似的驾驶参数。
16.如权利要求13所述的系统，其中，所述倾斜/命令映射表基于多个车辆的大量驾驶统计数据来创建，所述驾驶统计数据当所述车辆在不同的倾斜道路和平坦道路上驾驶时被获取，包括在不同的时间点处获取的速度、倾斜状态、发出的控制命令以及加速度或前进方向。
17.如权利要求13所述的系统，其中，所述倾斜状态包括所述道路的俯仰状态，所述第一驾驶参数包括第一加速度，以及，所推导的第二控制命令包括速度控制命令使得将利用与在所述平坦道路上驾驶相似的加速度驾驶所述自动驾驶车辆。
18.如权利要求13所述的系统，其中，所述倾斜状态包括所述道路的滚转角度，所述第一驾驶参数包括第一前进方向，以及，所推导的第二控制命令包括转向命令使得将利用与在所述平坦道路上驾驶相似的前进方向驾驶所述自动驾驶车辆。
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