(57)【要約】  本願は、車両制御方法、装置、デバイス及びコンピュータ記憶媒体を提供した。前記方法は、ライダーが自動運転車両の周囲を走査して得た識別すべき障害物の情報を取得し、前記識別すべき障害物の情報により障害物の識別を行い、前記障害物の識別の結果に基づいて自動運転車両の道端のブラインドゾーンを特定し、前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定し、判定結果に基づいて自動運転車両の走行を制御することを含む。道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者と自動運転車両との衝突リスクを判定することにより、早めに自動運転車両が減速するように制御し、自動運転車両の安全性を向上した。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両制御方法であって、
ライダーが自動運転車両の周囲を走査して得た識別すべき障害物の情報を取得し、
前記識別すべき障害物の情報により障害物の識別を行い、
前記障害物の識別の結果に基づいて、自動運転車両の道端のブラインドゾーンを特定し、
前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定し、
判定結果に基づいて、自動運転車両の走行を制御する、
ことを含む方法。
【請求項２】
前記障害物の識別の結果に基づいて自動運転車両の道端のブラインドゾーンを特定することは、
自動運転車両の位置情報と進路情報とを取得して前記自動運転車両と所在道路との位置関係を特定し、
前記位置情報と前記障害物の識別の結果とに基づいて、自動運転車両のブラインドゾーンを特定し、
前記位置関係に基づいて、前記ブラインドゾーンのうち前記自動運転車両の所在車線の両側に位置する道端のブラインドゾーンを特定する、
ことを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定することの前に、
現在の道路のシーンが潜在の衝突シーンであるかを判定し、肯定の場合に、前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定するステップを継続して実行することを更に含み、
前記潜在の衝突シーンの判定基準は、道端のブラインドゾーンがあることと、前記道端のブラインドゾーンが大型車両により形成され且つ前記大型車両が道路の外側車線に位置することとを含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記識別すべき障害物の情報により障害物の識別を行うことは、
所定のポイントクラウド識別モデルにより前記識別すべき障害物の情報に対して障害物の識別を行って、障害物のタイプ、サイズ及び位置を得ることを含む請求項１〜３の何れか一つに記載の方法。
【請求項５】
前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定することは、
前記自動運転車両の予測走行軌跡と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者の予測軌跡との合流点を特定し、
自動運転車両が前記合流点に到達した予測時間と前記交通関与者が前記合流点に到達した予測時間との絶対値の差が所定の安全閾値以下であれば、衝突リスクがあると判定する、
ことを含む請求項１〜３の何れか一つに記載の方法。
【請求項６】
判定結果に基づいて自動運転車両の走行を制御することは、
衝突リスクがある場合に、前記自動運転車両の最短ブレーキ距離が前記自動運転車両と前記合流点との距離よりも短くなるように、自動運転車両を制御して減速することを含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
ライダーの道端のブラインドゾーンにおける交通関与者の回避装置であって、
ライダーが自動運転車両の周囲を走査して得た識別すべき障害物の情報を取得し、前記識別すべき障害物の情報により障害物の識別を行い、前記障害物の識別の結果に基づいて自動運転車両の道端のブラインドゾーンを特定する取得モジュールと、
前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定する判定モジュールと、
前記判定モジュールの判定結果に基づいて自動運転車両の走行を制御する制御モジュールと、
を備える装置。
【請求項８】
前記取得モジュールは、具体的に、
自動運転車両の位置情報と進路情報を取得して前記自動運転車両と所在道路との位置関係を特定し、
前記位置情報と前記障害物の識別の結果とに基づいて自動運転車両のブラインドゾーンを特定し、
前記位置関係に基づいて、前記ブラインドゾーンのうち前記自動運転車両の所在車線の両側に位置する道端のブラインドゾーンを特定する、請求項７に記載の装置。
【請求項９】
判定モジュールは、前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定することの前に、
現在の道路のシーンが潜在の衝突シーンであるかを判定し、肯定の場合に、前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定する操作を継続して実行することにさらに用いられ、
前記潜在の衝突シーンの判定基準は、道端のブラインドゾーンがあることと、前記道端のブラインドゾーンが大型車両により形成され且つ前記大型車両が道路の外側車線に位置することとを含む請求項７に記載の装置。
【請求項１０】
前記取得モジュールは、前記識別すべき障害物の情報により障害物の識別を行う場合に、具体的に、
所定のポイントクラウド識別モデルにより、前記識別すべき障害物の情報に対して障害物の識別を行って、障害物のタイプ、サイズ及び位置を得る、請求項７〜９の何れか一つに記載の装置。
【請求項１１】
前記判定モジュールは、具体的に、
前記自動運転車両の予測走行軌跡と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者の予測軌跡との合流点を特定し、
自動運転車両が前記合流点に到達した予測時間と前記交通関与者が前記合流点に到達した予測時間との絶対値の差が所定の安全閾値以下であれば、衝突リスクがあると判定する、請求項７〜９の何れか一つに記載の装置。
【請求項１２】
前記制御モジュールは、具体的に、
衝突リスクがある場合に、前記自動運転車両の最短ブレーキ距離が前記自動運転車両と前記合流点との距離よりも短くなるように、自動運転車両を制御して減速する、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
メモリと、
プロセッサと、
前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサにより実行可能なコンピュータプログラムとを備え、前記プロセッサが前記プログラムを実行すると、請求項１〜６の何れか一つに記載の方法を実現するコンピュータデバイス。
【請求項１４】
コンピュータプログラムが記憶されており、前記プログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１〜６の何れか一つに記載の方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、出願日が２０１９年０１月１５日、出願番号が２０１９１００３６３１６.９、発明名称が「ライダーの道端のブラインドゾーンにおける交通関与者の回避方法及び装置」である中国特許出願の優先権を要求する。
本願は、自動制御分野に関し、特に車両制御方法、装置、デバイス及びコンピュータ記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動運転車両において、ＧＰＳ−ＩＭＵ（慣性計測装置、Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）統合ナビゲーションモジュール、カメラ、ライダー（ＬｉＤＡＲ： ｌｉｇｈｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒａｎｇｉｎｇ）、ミリ波レーザなどの複数種類のセンサが集積された。
【０００３】
自動運転車両の走行中に、主にライダーにより障害物を検出するが、従来の自動運転車両の障害物の検出は、ライダーの視野における障害物しか検出できず、障害物の遮蔽によるブラインドゾーンにおける状況を検出できない。「突然の出願」、即ち歩行者、自転車、車両、動物などの交通関与者が突然に他の障害物の遮蔽によるブラインドゾーンから出現し、自動運転車両が交通関与者を識別した場合のみにブレーキなどの反応を行う。突然に出現した交通関与者に対する自動運転車両の反応時間に限られるため、ブレーキを行っても衝突する可能性もあり、突然の危険及び事故の発生の確率が増加することになる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本願の複数の局面は、道端のブラインドゾーンから突然に出現する交通関与者を回避することにより、衝突事故を回避する車両制御方法及び装置を提供した。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本願の一局面は、ライダーが自動運転車両の周囲を走査して得た識別すべき障害物の情報を取得し、自動運転車両の道端のブラインドゾーンを算出し、自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現された交通関与者との衝突リスクを判定し、衝突リスクがあるか否かに基づいて、自動運転車両の走行を制御することを含む車両制御方法を提供する。
【０００６】
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、自動運転車両の道端のブラインドゾーンを算出することは、自動運転車両の位置情報、進路情報を取得し、自動運転車両と所在の道路との位置関係及び障害物の識別結果に基づいて自動運転車両のブラインドゾーンを取得し、自動運転車両の現在車線に基づいてブラインドゾーンのうち自動運転車両の所在の現在車線の両側に位置する道端のブラインドゾーンを特定することを含む実現方式を提供する。
【０００７】
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定する前に、現在の道路のシーンが潜在の衝突シーンであるかを判定し、判定基準は、道端のブラインドゾーンがあること、前記道端のブラインドゾーンが大型車両により形成されること、前記大型車両が独自に道路の外側の車線に位置することを含む実現方式を提供する。
【０００８】
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定することは、自動運転車両が合流点に到達した時間と前記交通関与者が合流点に到達した時間の絶対値の差が所定の安全閾値以下であれば、衝突リスクがあると判定することを含む実現方式を提供する。
【０００９】
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、衝突リスクがあるか否かに基づいて、自動運転車両の走行を制御することは、衝突リスクがあれば、自動運転車両を制御して減速することを含む実現方式を提供する。
【００１０】
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、自動運転車両を制御して減速することは、最短のブレーキ距離が自動運転車両と合流点との距離よりも短くなるように自動運転車両の速度を調節することを含む実現方式を提供する。
【００１１】
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記方法は更に、所定の時間間隔で自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを繰り返して判定することを含む実現方式を提供する。
【００１２】
本願の他の局面は、ライダーが自動運転車両の周囲を走査して得た識別すべき障害物の情報を取得し、自動運転車両の道端のブラインドゾーンを算出する取得モジュールと、自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定する判定モジュールと、衝突リスクがあるか否かに基づいて自動運転車両の走行を制御する制御モジュールと、を備える車両制御装置を提供する。
【００１３】
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記取得モジュールは、具体的に、自動運転車両の位置情報、進路情報を取得し、自動運転車両と所在の道路の位置関係及び障害物識別結果に基づいて、自動運転車両のブラインドゾーンを取得し、自動運転車両の現在車線に基づいて、ブラインドゾーンのうち自動運転車両の所在の現在車線の両側に位置する道端のブラインドゾーンを特定する実現方式を提供する。
【００１４】
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記判定モジュールは、自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定する前に、現在の道路のシーンが潜在の衝突シーンであるかを判定し、判定基準は、道端のブラインドゾーンがあること、前記道端のブラインドゾーンが大型車両により形成されること、前記大型車両が独自に道路の外側の車線に位置することを含む実現方式を提供する。
【００１５】
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記判定モジュールは、具体的に、自動運転車両が合流点に到達した時間と前記交通関与者が合流点に到達した時間との絶対値の差が所定の安全閾値以下であれば、衝突リスクがあると判定する実現方式を提供する。
【００１６】
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記制御モジュールは、具体的に、衝突リスクがあると、自動運転車両を制御して減速する実現方式を提供する。
【００１７】
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記制御モジュールは、更に具体的に、最短のブレーキ距離が自動運転車両と合流点との距離よりも短くなるように自動運転車両の速度を調節する実現方式を提供する。
【００１８】
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記判定モジュールは、所定の時間間隔で自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを繰り返して判定する実現方式を提供する。
【００１９】
本発明の他の局面において、メモリと、プロセッサと、前記メモリに記憶され前記プロセッサに実行可能なコンピュータプログラムとを備え、前記プロセッサが前記プログラムを実行すると、前記のような方法を実現するコンピュータデバイスを提供する。
【００２０】
本発明の他の局面において、コンピュータプログラムが記憶されており、前記プログラムがプロセッサにより実行されると、前記の方法が実現されるコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
【００２１】
前記技術案によれば、本願実施例は、道端のブラインドゾーンから突然に出現した交通関与者と自動運転車両との衝突リスクを予測することにより、道端のブラインドゾーンから突然に出現した交通関与者を回避し、衝突事故を回避した。
【００２２】
本願実施例における技術案をより明確に説明するために、以下に実施例又は従来技術の説明に必要な図面を簡単に説明する。明らかに、以下に説明される図面は、本願の一部の実施例である。当業者にとっては、創造的な労働がなされていない前提で、これらの図面に基づいて他の図面を得ても良い。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本願の一実施例により提供される車両制御方法のフローチャートである。
【図２】本願の一実施例により提供される車両制御装置の構成模式図である。
【図３】本発明の実施形態を実現可能な例示的なコンピュータシステム／サーバ０１２のブロック図を示した。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本願実施例の目的、技術案及び利点をより明確にするために、以下に本願実施例における図面と合わせて本願実施例における技術案を明確で完全的に説明する。明らかに、説明された実施例は、全ての実施例ではなく、本願の一部の実施例である。当業者は、本願における実施例に基づいて、創造的な労働がなされていない前提で得られた全ての他の実施例は、本願の保護範囲に入る。
【００２５】
図１は本願の一実施例により提供される車両制御方法の模式図である。図１に示されたように、ライダーが自動運転車両の周囲を走査して得た識別すべき障害物の情報を取得し、自動運転車両の道端のブラインドゾーンを算出するステップＳ１１と、自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定するステップＳ１２と、衝突リスクがあると、自動運転車両を制御して減速するステップＳ１３と、を含む。
【００２６】
ステップＳ１１の好ましい実現方式は、本実施例において、道端のブラインドゾーンの交通関与者を回避する前記車両制御方法が運行される電子デバイス(例えば車両のECU又は車載端末)は、有線接続手段又は無線接続手段によりライダーセンサを制御することができる。具体的に、ECU又は車載端末は、ライダーセンサが所定の頻度で所定の領域におけるポイントクラウドデータを採集するように制御可能である。前記目標領域は、検出すべき障害物の領域であって良い。
【００２７】
指摘すべきなのは、前記無線接続手段は、３Ｇ／４Ｇ接続、ＷｉＦｉ接続、ブルートゥース（登録商標）接続、ＷｉＭＡＸ接続、Ｚｉｇｂｅｅ接続、ＵＷＢ（ｕｌｔｒａ ｗｉｄｅｂａｎｄ）接続、及び他の既知又は将来開発される無線接続手段を含むが、それらに限定されない。
【００２８】
本実施例の識別すべき障害物の情報は、ライダーにより走査されたものを採用可能である。ライダーの仕様は、１６線、３２線又は６４線などを採用して良い。なお、線数が高いほど、ライダーの単位量あたりのエネルギー密度が高いと示す。本実施例において、自車両に装着されたライダーは、秒ごとに３６０回を旋回し、自車両の周囲の一周における識別すべき障害物を走査した情報は、一つのフレームの識別すべき障害物の情報である。本実施例における識別すべき障害物の情報は、識別すべき障害物のポイントクラウド及び識別すべき障害物の反射値を含んでも良い。自車両の周囲の識別すべき障害物は、一つであっても良く、複数であっても良い。ライダーが走査を行った後に、自車両のセントロイドの位置を座標系の原点とし、長手方向と幅方向として水平面に平行する両方向をそれぞれx方向とy方向とし、高さ方向として地面に垂直する方向をz方向とすれば良い。そして、識別すべき障害物のポイントクラウドのうちの何れか一つと原点との相対位置及び距離に基づいて、座標系に識別すべき障害物を標識することができる。
【００２９】
本実施例において、自動運転車両の周囲における識別すべき障害物の情報を取得した後に、所定のポイントクラウド識別モデルにより前記識別すべき障害物を識別する。前記所定のポイントクラウド識別モデルは、予めトレーニングされた、ポイントクラウドデータにおける障害物を識別可能な各種アルゴリズムであっても良く、例えばＩＣＰアルゴリズム(Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ、隣接点探索法)、ランダムフォレストアルゴリズムなどであっても良い。前記ポイントクラウド識別モデルによりポイントクラウドデータにおける障害物を識別した後に、識別された障害物を標識して標識結果を得る。識別された障害物を標識する場合に、標識された形状は、各障害物に外接する最小の直方体であっても良く、各障害物の外面に接近する不規則な曲面であっても良い。理解すべきなのは、前記標識結果に各障害物に対する識別結果が含まれ、例如ポイントクラウドデータに車両、交通関与者及び樹木が含まれると、標識結果に異なる障害物を示す記号又は文字が含まれ、例えば１がバス、２が自動車、３が交通関与者などを示す。
【００３０】
前記交通関与者は、歩行者、自転車、車両、動物などであっても良く、道路上に出現された場合に、自動運転車両の走行に影響することになる。
【００３１】
本実施例において、前記交通関与者が歩行者であることを例とする。
【００３２】
本実施例において、自動運転車両の走行方向及び障害物の位置、サイズに基づいて、自動運転車両の道端のブラインドゾーンを算出し、自動運転車両の位置情報、進路情報を取得し、自動運転車両と所在の道路との位置関係を特定し、前記位置関係及び障害物の識別結果に基づいて自動運転車両のブラインドゾーンを算出する。
【００３３】
好ましくは、自動運転車両の高精度の位置情報と道路データにおける一連の緯度、経度の記録点とをマッチングすることにより、自動運転車両の道路における具体的な位置を特定した後に、自動運転車両が置かれた道路環境により自動運転車両のブラインドゾーンを算出する。
【００３４】
好ましくは、自動運転車両のライダーを原点として、障害物の左右のエッジに接線を作り、二つの接線の内側と障害物により形成される扇形の領域をブラインドゾーンとして特定する。前記ブラインドゾーンは、障害物がライダーによる走査を遮蔽することにより形成された。
【００３５】
本実施例において、道端のブラインドゾーンから自動運転車両の前方に突然に出現した交通関与者と自動運転車両との潜在の衝突リスクに対するものである。自動運転車両の前方車両の遮蔽によるブラインドゾーンにおける交通関与者について、突然に出現することがないため、自動運転車両の安全走行に影響しない。
【００３６】
好ましくは、自動運転車両の現在車線に基づいて、ブラインドゾーンのうち自動運転車両の所在の現在車線の両側に位置する道端のブラインドゾーンを特定する。
【００３７】
道端のブラインドゾーンは、一般的に、道端に駐車中又は自動運転車両の外側車線に走行中の大型車両、例えばバス、トラックにより形成される。その体積が大きくてライダーの走査を遮蔽するため、自動運転車両がその外側に交通関与者が存在しているか否かを判明できない。交通関与者は、道端のブラインドゾーンから突然に自動運転車両の所在道路に進入すると、自動運転車両がブレーキを行っても、ブレーキの距離に制限があるため、前記交通関与者と衝突する恐れがある。
【００３８】
現在道路のシーンが潜在の衝突シーンであるかを判定する場合に、判定基準は、道端のブラインドゾーンがあること、前記道端のブラインドゾーンが大型車両により形成されること、前記大型車両が独自に道路外側の車線に位置することを含む。
【００３９】
好ましくは、道端のブラインドゾーンについて、一般的に大型車両により形成される道端のブラインドゾーンだけ考えられる。所定のポイントクラウド識別モデルは、対応する障害物のタイプとサイズを識別して前記障害物が大型車両であるかを判定することができる。
【００４０】
好ましくは、自動運転車両のカメラなどのセンサにより道路の車線を識別し、前記大型車両が道路外側の車線に位置しているかを判定する。道路外側の車線に停止中の大型車両であると判定されると、バス停に到着して乗客が乗降するバスである確率が大きい。この状況について、交通関与者がバスの先頭から自動運転車両の所在車線に突然に進入し（自動運転車両と同じ方向に走行するバス）、或いはバスの後部から自動運転車両の所在車線に突然に進入する（自動運転車両と対向するバス）恐れがある。
【００４１】
好ましくは、前記大型車両が独自に道路外側の車線に位置すると、前記大型車両の前方における道端のブラインドゾーンにおいて、交通関与者が先頭から自動運転車両の所在車線に突然に進入し（自動運転車両と同じ方向に走行するバス）、或いはバスの後部から自動運転車両の所在車線に突然に進入する（自動運転車両と対向するバス）ことが出現する確率は大きいと考えられる。
【００４２】
ステップＳ１２において、好ましい実現方式として、自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定する。
【００４３】
好ましくは、仮に交通関与者が前記道端のブラインドゾーンから出現して道路を横断して自動運転車両の前方に進入する場合に、現在の時間及び以降の時間に前記交通関与者と車両が置かれた位置を含む、前記交通関与者の出現可能な範囲を算出する。
【００４４】
例えば、交通関与者が道端のバスから降りてバスがライダーを遮蔽することにより形成されたブラインドゾーンに位置する。交通関与者がバスの先頭方向から出現して道路を横断する場合に、自動運転車両が走査して前記交通関与者を識別すると、ブレーキを行うが、交通関与者が出現した時に自動運転車両との距離が既に自動運転車両の現在の時速での最短ブレーキ距離よりも短くなると、衝突事故が発生することになる。
【００４５】
なお、道路を横断する交通関与者の速度は、５メートル／秒、即ち一般の人間の通常速度よりも高いと規定して殆どの人間の横断行為をカバーすることができる。
【００４６】
自動運転車両と道路を横断する交通関与者との衝突リスクがあるかを算出する。自動運転車両と道路を横断する交通関与者との軌跡が合流する場合に、自動運転車両が合流点に到達した時間=自動運転車両と合流点の距離÷自動運転車両の速度、交通関与者が合流点に到達した時間=交通関与者と合流点の距離÷交通関与者の速度である。車線幅が３.５メートルであると、所定の安全閾値が１秒として規定され、即ち交通関与者が１秒内に当該車線を通過可能である。自動運転車両が合流点に到達した時間と交通関与者が合流点に到達した時間との絶対値の差が１秒以下であれば、衝突リスクが存在する。
【００４７】
例えば、自動運転車両と合流点の距離が１００メートル、自動運転車両の速度が７２キロメートル／時間、即ち２０メートル／秒であると、合流点に到達した時間が５秒である一方、交通関与者が道端のブラインドゾーンから合流点に到達した距離が１０メートルであると、合流点に到達した時間が２秒である場合に、自動運転車両が合流点に到達した時間と交通関与者が合流点に到達した時間との絶対値の差が１秒を超えたため、衝突リスクが存在しない。
【００４８】
例えば、自動運転車両と合流点の距離が６０メートル、自動運転車両の速度が７２キロメートル／時間、即ち２０メートル／秒であると、合流点に到達した時間が３秒である一方、交通関与者が道端のブラインドゾーンから合流点に到達した距離が１０メートルであると、合流点に到達した時間が２秒である場合に、自動運転車両が合流点に到達した時間と交通関与者が合流点に到達した時間との絶対値の差が１秒よりも小さいため、衝突リスクが存在する。
【００４９】
ステップＳ１３において、好ましい実現方式として、衝突リスクがあるか否かに基づいて、自動運転車両の走行を制御する。衝突リスクがない場合に、自動運転車両が現在の走行と速度を維持したままで走行する。衝突リスクがある場合に、自動運転車両を制御して減速する。
【００５０】
好ましくは、自動運転車両の異なる車速での最短ブレーキ距離に基づいて、最短ブレーキ距離が自動運転車両と合流点の距離よりも短くなるように自動運転車両の速度を調節する。これにより、必ず自動運転車両が道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者と衝突しないと確保することができる。
【００５１】
好ましくは、所定の時間間隔、例えば０.１秒で、自動運転車両が前記合流点から離れるまで前記判定と制御ステップを繰り返して実行する。
【００５２】
好ましくは、複数の道端のブラインドゾーンがあれば、自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクをそれぞれ算出し、自動運転車両が前記複数の道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者と衝突しないように、自動運転車両を制御して減速する。
【００５３】
前記実施例により提供された技術案を採用することにより、従来技術において自動運転車両が検出された障害物だけに反応し、道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者に対して緊急ブレーキだけで対応するが、衝突リスクを回避できない状況を回避することができる。道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者と自動運転車両との衝突リスクを判定することにより、早めに自動運転車両が減速するように制御し、自動運転車両の安全運転を実現した。
【００５４】
説明すべきなのは、前記の各方法実施例について、説明を簡単にするために、一連の動作の組合せとして記述された。しかし、当業者であればわかるように、本願により幾つかのステップが他の順番を採用し、或いは同時に実行可能であるため、本願は説明された動作の順番に限定されない。次に、当業者であればわかるように、明細書に説明された実施例は何れも好適な実施例であり、関わる動作とモジュールが必ずしも本願に必要なものではない。
【００５５】
前記方法の主な技術案は、ライダーが自動運転車両の周囲を走査して得た識別すべき障害物の情報を取得し、前記識別すべき障害物の情報により障害物の識別を行い、前記障害物の識別の結果に基づいて自動運転車両の道端のブラインドゾーンを特定し、前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定し、判定結果に基づいて自動運転車両の走行を制御することを含む車両制御方法を提供した。
【００５６】
何れか一つの実現方式として、前記障害物の識別の結果に基づいて自動運転車両の道端のブラインドゾーンを特定することは、自動運転車両の位置情報と進路情報を取得して前記自動運転車両と所在の道路の位置関係を特定し、前記位置情報と前記障害物の識別の結果に基づいて自動運転車両のブラインドゾーンを確定し、前記位置関係に基づいて前記ブラインドゾーンのうち前記自動運転車両の所在車線の両側に位置する道端のブラインドゾーンを特定することを含む。
【００５７】
何れか一つの実現方式として、前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定する前に、更に、現在の道路のシーンが潜在の衝突シーンであるかを判定し、肯定の場合に前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定するステップを継続して実行し、前記潜在の衝突シーンの判定基準は、道端のブラインドゾーンがあること、前記道端のブラインドゾーンが大型車両により形成され且つ前記大型車両が道路の外側車線に位置することを含むことを含む。
【００５８】
何れか一つの実現方式として、前記識別すべき障害物の情報により障害物の識別を行うことは、所定のポイントクラウド識別モデルにより前記識別すべき障害物の情報に対して障害物の識別を行って障害物のタイプ、サイズと位置を得ることを含む。
【００５９】
何れか一つの実現方式として、前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定することは、前記自動運転車両の予測走行軌跡と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者の予測軌跡との合流点を特定し、自動運転車両が前記合流点に到達した予測時間と前記交通関与者が前記合流点に到達した予測時間との絶対値の差が所定の安全閾値以下であれば、衝突リスクがあると判定することを含む。
【００６０】
何れか一つの実現方式として、判定結果に基づいて自動運転車両の走行を制御することは、衝突リスクがある場合に、前記自動運転車両の最短ブレーキ距離が前記自動運転車両と前記合流点の距離よりも短くなるように、自動運転車両を制御して減速することを含む。
【００６１】
以上は方法の実施例に関する説明である。以下は、装置の実施例により本発明の前記方案を更に説明する。
【００６２】
図２は、本願の一実施例により提供される車両制御装置の構成模式図である。図２に示されたように、ライダーが自動運転車両の周囲を走査して得た識別すべき障害物の情報を取得し、自動運転車両の道端のブラインドゾーンを算出する取得モジュール２１と、自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定する判定モジュール２２と、衝突リスクがある場合に、自動運転車両を制御して減速する制御モジュール２３とを備える。
【００６３】
取得モジュール２１の好ましい実現方式は、本実施例において、道端のブラインドゾーンの交通関与者を回避する前記車両制御方法が運行される電子デバイス(例えば車両のＥＣＵ又は車載端末)は、有線接続手段又は無線接続手段によりライダーセンサを制御することができる。具体的に、ＥＣＵ又は車載端末は、ライダーセンサが所定の頻度で所定の領域におけるポイントクラウドデータを採集するように制御可能である。前記目標領域は、検出すべき障害物の領域であって良い。
【００６４】
指摘すべきなのは、前記無線接続手段は、３Ｇ／４Ｇ接続、ＷｉＦｉ接続、ブルートゥース（登録商標）接続、ＷｉＭＡＸ接続、Ｚｉｇｂｅｅ接続、ＵＷＢ（ｕｌｔｒａ ｗｉｄｅｂａｎｄ）接続、及び他の既知又は将来開発される無線接続手段を含むが、それらに限定されない。
【００６５】
本実施例の識別すべき障害物の情報は、ライダーにより走査されたものを採用可能である。ライダーの仕様は、１６線、３２線又は６４線などを採用して良い。なお、線数が高いほど、ライダーの単位量あたりのエネルギー密度が高いと示す。本実施例において、自車両に装着されたライダーは、秒ごとに３６０回を旋回し、自車両の周囲の一周における識別すべき障害物を走査した情報は、一つのフレームの識別すべき障害物の情報である。本実施例における識別すべき障害物の情報は、識別すべき障害物のポイントクラウド及び識別すべき障害物の反射値を含んでも良い。自車両の周囲の識別すべき障害物は、一つであっても良く、複数であっても良い。ライダーが走査を行った後に、自車両のセントロイドの位置を座標系の原点とし、長手方向と幅方向として水平面に平行する両方向をそれぞれx方向とy方向とし、高さ方向として地面に垂直する方向をz方向とすれば良い。そして、識別すべき障害物のポイントクラウドのうちの何れか一つと原点との相対位置及び距離に基づいて、座標系に識別すべき障害物を標識することができる。
【００６６】
本実施例において、自動運転車両の周囲における識別すべき障害物の情報を取得した後に、所定のポイントクラウド識別モデルにより前記識別すべき障害物を識別する。前記所定のポイントクラウド識別モデルは、予めトレーニングされた、ポイントクラウドデータにおける障害物を識別可能な各種アルゴリズムであっても良く、例えばＩＣＰアルゴリズム(Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ、隣接点探索法)、ランダムフォレストアルゴリズムなどであっても良い。前記ポイントクラウド識別モデルによりポイントクラウドデータにおける障害物を識別した後に、識別された障害物を標識して標識結果を得る。識別された障害物を標識する場合に、標識された形状は、各障害物に外接する最小の直方体であっても良く、各障害物の外面に接近する不規則な曲面であっても良い。理解すべきなのは、前記標識結果に各障害物に対する識別結果が含まれ、例如ポイントクラウドデータに車両、交通関与者及び樹木が含まれると、標識結果に異なる障害物を示す記号又は文字が含まれ、例えば１がバス、２が自動車、３が交通関与者などを示す。
【００６７】
前記交通関与者は、歩行者、自転車、車両、動物などであっても良く、道路上に出現された場合に、自動運転車両の走行に影響することになる。
【００６８】
本実施例において、前記交通関与者が歩行者であることを例とする。
【００６９】
本実施例において、自動運転車両の走行方向及び障害物の位置、サイズに基づいて、自動運転車両の道端のブラインドゾーンを算出し、自動運転車両の位置情報、進路情報を取得し、自動運転車両と所在の道路との位置関係を特定し、前記位置関係及び障害物の識別結果に基づいて自動運転車両のブラインドゾーンを算出する。
【００７０】
好ましくは、自動運転車両の高精度の位置情報と道路データにおける一連の緯度、経度の記録点とをマッチングすることにより、自動運転車両の道路における具体的な位置を特定した後に、自動運転車両が置かれた道路環境により自動運転車両のブラインドゾーンを算出する。
【００７１】
好ましくは、自動運転車両のライダーを原点として、障害物の左右のエッジに接線を作り、二つの接線の内側と障害物により形成される扇形の領域をブラインドゾーンとして特定する。前記ブラインドゾーンは、障害物がライダーによる走査を遮蔽することにより形成された。
【００７２】
本実施例において、道端のブラインドゾーンから自動運転車両の前方に突然に出現した交通関与者と自動運転車両との潜在の衝突リスクに対するものである。自動運転車両の前方車両の遮蔽によるブラインドゾーンにおける交通関与者について、突然に出現することがないため、自動運転車両の安全走行に影響しない。
【００７３】
好ましくは、自動運転車両の現在車線に基づいて、ブラインドゾーンのうち自動運転車両の所在の現在車線の両側に位置する道端のブラインドゾーンを特定する。
【００７４】
道端のブラインドゾーンは、一般的に、道端に駐車中又は自動運転車両の外側車線に走行中の大型車両、例えばバス、トラックにより形成される。その体積が大きくてライダーの走査を遮蔽するため、自動運転車両がその外側に交通関与者が存在しているか否かを判明できない。交通関与者は、道端のブラインドゾーンから突然に自動運転車両の所在道路に進入すると、自動運転車両がブレーキを行っても、ブレーキの距離に制限があるため、前記交通関与者と衝突する恐れがある。
【００７５】
現在道路のシーンが潜在の衝突シーンであるかを判定する場合に、判定基準は、道端のブラインドゾーンがあること、前記道端のブラインドゾーンが大型車両により形成されること、前記大型車両が独自に道路外側の車線に位置することを含む。
【００７６】
好ましくは、道端のブラインドゾーンについて、一般的に大型車両により形成される道端のブラインドゾーンだけ考えられる。所定のポイントクラウド識別モデルは、対応する障害物のタイプとサイズを識別して前記障害物が大型車両であるかを判定することができる。
【００７７】
好ましくは、自動運転車両のカメラなどのセンサにより道路の車線を識別し、前記大型車両が道路外側の車線に位置しているかを判定する。道路外側の車線に停止中の大型車両であると判定されると、バス停に到着して乗客が乗降するバスである確率が大きい。この状況について、交通関与者がバスの先頭から自動運転車両の所在車線に突然に進入し（自動運転車両と同じ方向に走行するバス）、或いはバスの後部から自動運転車両の所在車線に突然に進入する（自動運転車両と対向するバス）恐れがある。
【００７８】
好ましくは、前記大型車両が独自に道路外側の車線に位置すると、前記大型車両の前方における道端のブラインドゾーンにおいて、交通関与者が先頭から自動運転車両の所在車線に突然に進入し（自動運転車両と同じ方向に走行するバス）、或いはバスの後部から自動運転車両の所在車線に突然に進入する（自動運転車両と対向するバス）ことが出現する確率は大きいと考えられる。
【００７９】
判定モジュール２２の好ましい実現方式において、自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定する。
【００８０】
好ましくは、仮に交通関与者が前記道端のブラインドゾーンから出現して道路を横断して自動運転車両の前方に進入する場合に、現在の時間及び以降の時間に前記交通関与者と車両が置かれた位置を含む、前記交通関与者の出現可能な範囲を算出する。
【００８１】
例えば、交通関与者が道端のバスから降りてバスがライダーを遮蔽することにより形成されたブラインドゾーンに位置する。交通関与者がバスの先頭方向から出現して道路を横断する場合に、自動運転車両が走査して前記交通関与者を識別すると、ブレーキを行うが、交通関与者が出現した時に自動運転車両との距離が既に自動運転車両の現在の時速での最短ブレーキ距離よりも短くなると、衝突事故が発生することになる。
【００８２】
なお、道路を横断する交通関与者の速度は、５メートル／秒、即ち一般の人間の通常速度よりも高いと規定して殆どの人間の横断行為をカバーすることができる。
【００８３】
自動運転車両と道路を横断する交通関与者との衝突リスクがあるかを算出する。自動運転車両と道路を横断する交通関与者との軌跡が合流する場合に、自動運転車両が合流点に到達した時間＝自動運転車両と合流点の距離÷自動運転車両の速度、交通関与者が合流点に到達した時間=交通関与者と合流点の距離÷交通関与者の速度である。車線幅が３.５メートルであると、所定の安全閾値が１秒として規定され、即ち交通関与者が１秒内に当該車線を通過可能である。自動運転車両が合流点に到達した時間と交通関与者が合流点に到達した時間との絶対値の差が１秒以下であれば、衝突リスクが存在する。
【００８４】
例えば、自動運転車両と合流点の距離が１００メートル、自動運転車両の速度が７２キロメートル／時間、即ち２０メートル／秒であると、合流点に到達した時間が５秒である一方、交通関与者が道端のブラインドゾーンから合流点に到達した距離が１０メートルであると、合流点に到達した時間が２秒である場合に、自動運転車両が合流点に到達した時間と交通関与者が合流点に到達した時間との絶対値の差が１秒を超えたため、衝突リスクが存在しない。
【００８５】
例えば、自動運転車両と合流点の距離が６０メートル、自動運転車両の速度が７２キロメートル／時間、即ち２０メートル／秒であると、合流点に到達した時間が３秒である一方、交通関与者が道端のブラインドゾーンから合流点に到達した距離が１０メートルであると、合流点に到達した時間が２秒である場合に、自動運転車両が合流点に到達した時間と交通関与者が合流点に到達した時間との絶対値の差が１秒よりも小さいため、衝突リスクが存在する。
【００８６】
制御モジュール２３の好ましい実現方式において、衝突リスクがあるか否かに基づいて、自動運転車両の走行を制御する。衝突リスクがない場合に、自動運転車両が現在の走行と速度を維持したままで走行する。衝突リスクがある場合に、自動運転車両を制御して減速する。
【００８７】
好ましくは、自動運転車両の異なる車速での最短ブレーキ距離に基づいて、最短ブレーキ距離が自動運転車両と合流点の距離よりも短くなるように自動運転車両の速度を調節する。これにより、必ず自動運転車両が道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者と衝突しないと確保することができる。
【００８８】
好ましくは、所定の時間間隔、例えば０.１秒で、自動運転車両が前記合流点から離れるまで前記判定と制御ステップを繰り返して実行する。
【００８９】
好ましくは、複数の道端のブラインドゾーンがあれば、自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクをそれぞれ算出し、自動運転車両が前記複数の道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者と衝突しないように、自動運転車両を制御して減速する。
【００９０】
前記実施例により提供された技術案を採用することにより、従来技術において自動運転車両が検出された障害物だけに反応し、道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者に対して緊急ブレーキだけで対応するが、衝突リスクを回避できない状況を回避することができる。道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者と自動運転車両との衝突リスクを判定することにより、早めに自動運転車両が減速するように制御し、自動運転車両の安全運転を実現した。
【００９１】
前記実施例において、各実施例に対する説明にそれぞれ偏重する箇所がある。ある実施例に詳しく説明されていない部分は、他の実施例における関連の説明を参照可能である。
【００９２】
理解すべきなのは、本願により提供された幾つかの実施例に開示された方法及び装置は、他の方式で実現可能である。例えば、前述された装置実施例は例示的なものに過ぎない。例えば、前記ユニットの分割は、ロジック機能の分割に過ぎず、実際の実現において他の分割手段もある。例えば、複数のユニット又はコンポーネントは、組み合わせても良く、他のシステムに集積されても良い。或いは、幾つかの特徴が省略されても良く、実行されなくても良い。また、表示され又は討論された部品間の結合又は直接結合又は通信接続は、幾つかのインターフェース、装置又はユニットによる間接結合又は通信接続であっても良く、電気的、機械的又は他の手段であっても良い。
【００９３】
前記分離部品として説明されたユニットは、物理的な分離であってもなくても良い。ユニットとして表示された部品は、物理ユニットであってもなくても良い。つまり、一箇所に位置されても良く、複数のネットワークユニットに分散されても良い。実際の必要に応じて一部又は全てのユニットを選択して本実施例の技術案の目的を実現可能である。
【００９４】
また、本発明の各実施例における各機能ユニットは、一つのプロセッサに集積されても良く、各ユニットが独自で物理的に存在しても良く、二つ又はそれ以上のユニットが一つのユニットに集積されても良い。前記集積されたユニットは、ハードウェアで実現されても良く、ハードウェアと共にソフトウェア機能ユニットで実現されても良い。
【００９５】
図３は、本発明の実施形態を実現可能な例示なコンピュータシステム／サーバ０１２を示したブロック図である。図３に示されたコンピュータシステム／サーバ０１２は、例示に過ぎず、本発明の実施例の機能及び使用範囲に制限しない。
【００９６】
図３に示されたように、コンピュータシステム／サーバ０１２は、汎用コンピューティングデバイスの形で表現される。コンピュータシステム／サーバ０１２のコンポーネントは、一つ又は複数のプロセッサ又は処理ユニット０１６と、システムメモリ０２８と、異なるシステムコンポーネント（システムメモリ０２８と処理ユニット０１６を含む）を接続するバス０１８を含むが、それらに限定されない。
【００９７】
バス０１８は、幾つかの種類のバス構造のうち一つ又は複数を示し、メモリバス又はメモリコントローラ、周辺バス、グラフィックスアクセラレーションポート、プロセッサ或いは複数のバス構造のうち何れか一つのバス構造を使用するローカルエリアバスを含む。例えば、これらのアーキテクチャは、工業標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、マイクロチャンネルアーキテクチャ（ＭＡＣ）バス、強化型ＩＳＡバス、ビデオ電子標準協会（ＶＥＳＡ）ローカルエリアバス及びペリフェラルコンポーネントインターコネクト（ＰＣＩ）バスを含むが、それらに限定されない。
【００９８】
コンピュータシステム／サーバ０１２は、一般的に複数種のコンピュータシステム可読媒体を含む。これらの媒体は、コンピュータシステム／サーバ０１２からアクセス可能な任意の使用可能な媒体であっても良く、揮発性及び不揮発性媒体、リムーバブル媒体及び固定媒体を含む。
【００９９】
システムメモリ０２８には、揮発性メモリの形のコンピュータシステム可読媒体、例えばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）０３０及び／又は高速キャッシュメモリ０３２が含まれても良い。コンピュータシステム／サーバ０１２は更に、他のリムーバブル／固定的、揮発的／不揮発的なコンピュータシステム記憶媒体を含んでも良い。例として、記憶システム０３４は、固定な不揮発性磁気媒体（図３に示されていないが、一般的に「ハードディスクドライバ」と呼ばれる）を読み書きすることができる。図３に示されていないが、リムーバブルな不揮発性磁気ディスク（例えば「フロッピーディスク」）を読み書きする磁気ディスクドライバ、及びリムーバブルな不揮発性光ディスク（例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ又は他の光メディア）を読み書きする光ディスクドライバを提供可能である。この場合に、各ドライバは、一つ又は複数のデータメディアインターフェースを介してバス０１８と接続可能である。メモリ０２８は、本発明の各実施例の機能を実行するように配置される１セット（例えば少なくとも一つ）のプログラムモジュールを具備する少なくとも一つのプログラム製品を含んでも良い。
【０１００】
１セット（少なくとも一つ）のプログラムモジュール０４２を具備するプログラム／実用ツール０４０は、例えばメモリ０２８に記憶されてもよい。このようなプログラムモジュール０４２は、オペレーティングシステム、一つ又は複数のアプリプログラム、他のプログラムモジュール及びプログラムデータを含むが、それらに限定されない。これらの例示のうちの何れか一つ、或いはある組合わせは、ネットワーク環境の実現を含むことが可能である。プログラムモジュール０４２は、一般的に本発明に説明されている実施例における機能及び／又は方法を実行する。
【０１０１】
コンピュータシステム／サーバ０１２は、一つ又は複数の外部デバイス０１４（例えばキーボード、ポインティングデバイス、ディスプレー０２４など）と通信しても良い。本発明において、コンピュータシステム／サーバ０１２は、外部のレーダデバイスと通信しても良く、ユーザと当該コンピュータシステム／サーバ０１２とのインタラクションを可能にする一つ又は複数のデバイスと通信しても良く、及び／又は当該コンピュータシステム／サーバ０１２と一つ又は複数の他のコンピューティングデバイスとを通信可能にする任意のデバイス（例えばネットワークカード、モデムなど）と通信しても良い。このような通信は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース０２２により実行可能である。更に、コンピュータシステム／サーバ０１２は、ネットワークアダプタ０２０を介して一つ又は複数のネットワーク（例えばローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）及び／又は公衆ネットワーク、例えばインターネット）と通信しても良い。図３に示されたように、ネットワークアダプタ０２０は、バス０１８によりコンピュータシステム／サーバ０１２における他のモジュールと通信する。理解すべきなのは、図３に未図示であるが、コンピュータシステム／サーバ０１２と合わせて他のハードウェア及び／又はソフトウェアモジュールを使用しても良い。他のハードウェア及び／又はソフトウェアモジュールは、マイクロコード、デバイスドライバ、冗長プロセッサ、外部磁気ディスク駆動アレー、ＲＡＩＤシステム、磁気テープドライバ及びデータバックアップ記憶システムなどを含むが、それらに限定されない。
【０１０２】
処理ユニット０１６は、システムメモリ０２８に記憶されているプログラムを運行することにより、本発明に説明された実施例における機能及び／又は方法を実行する。
【０１０３】
前記のコンピュータプログラムは、コンピュータ記憶媒体に設置されても良い。つまり、当該コンピュータ記憶媒体には、コンピュータプログラムがプログラミングされており、当該プログラムが一つ又は複数のコンピュータにより実行されると、一つ又は複数のコンピュータに本発明の前記実施例に示された方法フロー及び／又は装置操作を実行させる。
【０１０４】
時間及び技術の発展に従って、媒体の意味が益々広くなる。コンピュータプログラムの伝送手段は、形状的な媒体に限らず、ネットワークから直接にダウンロードされても良い。一つ又は複数のコンピュータ可読媒体の任意の組合せを採用することができる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読記憶媒体であっても良い。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば電気、磁気、光、電磁気、赤外線、半導体のシステム、装置又は素子、或いは任意の組み合わせであっても良く、それらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体の更なる具体的な例（網羅的ではない列挙）は、一つ又は複数の導線を備える電気的な接続、リムーバブルコンピュータ磁気ディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラミング読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュ）、光ファイバ、携帯可能なコンパクト磁気ディスク読取専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光学記憶素子、磁気記憶素子、或いは前記の任意の組合わせを含む。本願において、コンピュータ可読記憶媒体は、プログラムを含むか記憶する任意の有形の媒体であっても良い。当該プログラムは、コマンド実行システム、装置又は素子に使用され、或いはそれらと組合わせて使用されても良い。
【０１０５】
コンピュータ可読信号媒体は、ベースバンドに伝送され或いはキャリアの一部として伝送され、コンピュータ可読プログラムコードがロードされるデータ信号を含んでも良い。このような伝送されるデータ信号は、各種の形式を採用しても良く、電磁気信号、光信号又は前記の任意の適当の組合わせを含むが、それらに限定されない。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体以外の任意のコンピュータ可読媒体であっても良い。当該コンピュータ可読媒体は、コマンド実行システム、装置又は素子に使用され又はそれらと組合わせて使用されるプログラムを送信し、伝播し又は伝送することができる。
【０１０６】
コンピュータ可読媒体に含まれるプログラムコードは、任意の適当の媒体で伝送されても良く、無線、電線、光ケーブル、RFなど、或いは前記の任意の適当の組み合わせを含むが、それらに限定されない。
【０１０７】
一つ又は複数種のプログラミング言語又はそれらの組み合わせで本出願の操作を実行するためのコンピュータプログラムコードをプログラミングすることができる。前記プログラミング言語には、Ｊａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋のようなオブジェクト指向プログラミング言語が含まれ、更にC言語又は類似のプログラミング言語のような通常の手続き型プログラミング言語が含まれる。プログラムコードは、全体がユーザコンピュータに実行されても良く、一部がユーザコンピュータに実行されても良く、一つの独立なパッケージとして実行されても良く、一部がユーザコンピュータに実行され且つ一部がリモートコンピュータに実行されても良く、或いは全体がリモートコンピュータ又はサーバに実行されても良い。リモートコンピュータに関する場合に、リモートコンピュータはローカルエリアネットワーク(ＬＡＮ)又はワイドエリアネットワーク(ＷＡＮ)を含む任意の種類のネットワークによりユーザコンピュータに接続されても良く、或いは外部のコンピュータ（例えばインターネットサービスプロバイダを利用してインターネットにより接続する）に接続されても良い。
【０１０８】
最後に説明すべきなのは、前記実施例は、制限的なものではなく、本願の技術案を説明するために過ぎない。前記実施例を参照して本願を詳しく説明したが、当業者であればわかるように、依然として前記の各実施例に記載の技術案を補正し、或いはそのうち一部の技術特徴に等価的な置換を行うことができる。これらの補正又は置換により、対応する技術案の主旨が本願の各実施例の技術案の精神及び範囲から逸脱することがない。
【図１】
2021527903.tif 000003
【図２】
2021527903.tif 000004
【図３】
2021527903.tif 000005
【手続補正書】
【提出日】令和2年12月16日(2020.12.16)
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本願は、出願日が２０１９年０１月１５日、出願番号が２０１９１００３６３１６.９、発明名称が「ライダーの道端のブラインドゾーンにおける交通関与者の回避方法及び装置」である中国特許出願の優先権を要求する。
本願は、自動制御分野に関し、特に車両制御方法、装置、デバイス、プログラム及びコンピュータ記憶媒体に関する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両制御方法であって、
ライダーが自動運転車両の周囲を走査して得た識別すべき障害物の情報を取得し、
前記識別すべき障害物の情報により障害物の識別を行い、
前記障害物の識別の結果に基づいて、自動運転車両の道端のブラインドゾーンを特定し、
前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定し、
判定結果に基づいて、自動運転車両の走行を制御する、
ことを含む方法。
【請求項２】
前記障害物の識別の結果に基づいて自動運転車両の道端のブラインドゾーンを特定することは、
自動運転車両の位置情報と進路情報とを取得して前記自動運転車両と所在道路との位置関係を特定し、
前記位置情報と前記障害物の識別の結果とに基づいて、自動運転車両のブラインドゾーンを特定し、
前記位置関係に基づいて、前記ブラインドゾーンのうち前記自動運転車両の所在車線の両側に位置する道端のブラインドゾーンを特定する、
ことを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定することの前に、
現在の道路のシーンが潜在の衝突シーンであるかを判定し、肯定の場合に、前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定するステップを継続して実行することを更に含み、
前記潜在の衝突シーンの判定基準は、道端のブラインドゾーンがあることと、前記道端のブラインドゾーンが大型車両により形成され且つ前記大型車両が道路の外側車線に位置することとを含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記識別すべき障害物の情報により障害物の識別を行うことは、
所定のポイントクラウド識別モデルにより前記識別すべき障害物の情報に対して障害物の識別を行って、障害物のタイプ、サイズ及び位置を得ることを含む請求項１〜３の何れか一つに記載の方法。
【請求項５】
前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定することは、
前記自動運転車両の予測走行軌跡と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者の予測軌跡との合流点を特定し、
自動運転車両が前記合流点に到達した予測時間と前記交通関与者が前記合流点に到達した予測時間との絶対値の差が所定の安全閾値以下であれば、衝突リスクがあると判定する、
ことを含む請求項１〜３の何れか一つに記載の方法。
【請求項６】
判定結果に基づいて自動運転車両の走行を制御することは、
衝突リスクがある場合に、前記自動運転車両の最短ブレーキ距離が前記自動運転車両と前記合流点との距離よりも短くなるように、自動運転車両を制御して減速することを含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
ライダーの道端のブラインドゾーンにおける交通関与者の回避装置であって、
ライダーが自動運転車両の周囲を走査して得た識別すべき障害物の情報を取得し、前記識別すべき障害物の情報により障害物の識別を行い、前記障害物の識別の結果に基づいて自動運転車両の道端のブラインドゾーンを特定する取得モジュールと、
前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定する判定モジュールと、
前記判定モジュールの判定結果に基づいて自動運転車両の走行を制御する制御モジュールと、
を備える装置。
【請求項８】
前記取得モジュールは、具体的に、
自動運転車両の位置情報と進路情報を取得して前記自動運転車両と所在道路との位置関係を特定し、
前記位置情報と前記障害物の識別の結果とに基づいて自動運転車両のブラインドゾーンを特定し、
前記位置関係に基づいて、前記ブラインドゾーンのうち前記自動運転車両の所在車線の両側に位置する道端のブラインドゾーンを特定する、請求項７に記載の装置。
【請求項９】
判定モジュールは、前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定することの前に、
現在の道路のシーンが潜在の衝突シーンであるかを判定し、肯定の場合に、前記自動運転車両と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者との衝突リスクを判定する操作を継続して実行することにさらに用いられ、
前記潜在の衝突シーンの判定基準は、道端のブラインドゾーンがあることと、前記道端のブラインドゾーンが大型車両により形成され且つ前記大型車両が道路の外側車線に位置することとを含む請求項７に記載の装置。
【請求項１０】
前記取得モジュールは、前記識別すべき障害物の情報により障害物の識別を行う場合に、具体的に、
所定のポイントクラウド識別モデルにより、前記識別すべき障害物の情報に対して障害物の識別を行って、障害物のタイプ、サイズ及び位置を得る、請求項７〜９の何れか一つに記載の装置。
【請求項１１】
前記判定モジュールは、具体的に、
前記自動運転車両の予測走行軌跡と前記道端のブラインドゾーンから出現した交通関与者の予測軌跡との合流点を特定し、
自動運転車両が前記合流点に到達した予測時間と前記交通関与者が前記合流点に到達した予測時間との絶対値の差が所定の安全閾値以下であれば、衝突リスクがあると判定する、請求項７〜９の何れか一つに記載の装置。
【請求項１２】
前記制御モジュールは、具体的に、
衝突リスクがある場合に、前記自動運転車両の最短ブレーキ距離が前記自動運転車両と前記合流点との距離よりも短くなるように、自動運転車両を制御して減速する、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
メモリと、
プロセッサと、
前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサにより実行可能なコンピュータプログラムとを備え、前記プロセッサが前記プログラムを実行すると、請求項１〜６の何れか一つに記載の方法を実現するコンピュータデバイス。
【請求項１４】
コンピュータプログラムが記憶されており、前記プログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１〜６の何れか一つに記載の方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１５】
プロセッサにより実行されると、請求項１〜６の何れか一つに記載の方法を実現するプログラム。
【国際調査報告】
2021527903.tif 000006
2021527903.tif 000007
2021527903.tif 000008
2021527903.tif 000009