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华为智能驾驶最新专利:AI帮司机决策是否弯道超车!

亮点算法

你如何确定前方车辆的运动轨迹具有撞车概率。

整个专利,其实核心就是在揣测前面车辆的驾驶意图,你怎么知道前面这部车会和你有撞车的风险。

人类司机靠肉眼经验判断,机器靠搜集的信息算法判断!

华为工程师提到,在一些实施例中,可以使用二次规划(quadratic programming,QP)等算法,对主动方和被动方的行驶位置、行驶速度、加速度、动力学运动学约束、碰撞时间,以及道路规则等参数进行求解,以求解被动方加速/减速/避让的行驶轨迹,以及确定出被动方的行驶策略。

示例性的,可以将目标对象的行驶速度、位置、朝向、加速度、道路拓扑等,输入至预训练得到的模型中,预测被动方的行驶轨迹和/或行驶策略。

举例来说,如上图4所示,当车辆100为主动方,且在当前时刻,车辆100的速度为17km/h,车辆100当前的观测加速度为0.67m/s ,道路静态限速60km/h。

以车辆100的加速度为1m/s ,横向偏移为0m的行驶策略为例,使用QP求解可以得到车辆200(即被动方)的可行轨迹46。此时车辆100到轨迹冲突点43的距离为20.11m,当车辆100采用加速度为1m/s 进行行驶时,到达冲突点的时间为eTTC=3.51s。

将以车辆100的宽度1.9m左右各阔开0.5m的宽度作为车辆100的安全通道(即线条41和42组成的区域),车辆200沿其预测路径(即可行轨迹46)行驶,开始入侵车辆100的安全通道的点作为入侵点(即车辆200位于位置44时),完全离开车辆100的安全通道的点作为离开点(即车辆200位于位置45时)。

则车辆200安全抢行车辆100和安全让行车辆100的条件为:让行车辆100时,车辆200到达入侵点的时间需要在车辆100通过轨迹冲突点43后一定时间。抢行车辆100时,车辆200到达离开点的时间,需要在车辆100到达轨迹冲突点43之前一段时间。示例性的,车辆200安全抢行/让行的时间间隔可以根据不同的场景,预先设定采用不同的安全时间间隔。

例如:安全时间间隔可以采用1s,即车辆200如果抢行车辆100,需要在2.41s内离开车辆100所在的安全通道,车辆200如果让行车辆100,需要在4.41s后进入车辆100所在的安全通道。

车辆200到轨迹交点43的距离为11.92m,车辆200的观测加速度为0.0m/s2,当前速度为17km/h。考虑车辆100所在的安全通道宽度,和车辆200所在的道路拓扑角度,可以得到车辆200入侵点位置44据车辆200当前位置距离为7.63m,车辆200离开点位置45据车辆200当前位置距离为13.4m。

则在车辆200的行驶策略求解中,如采用QP(二次规划)方法,对于让行策略求解时,4.41s前的所有最大位移约束为7.63m,对于抢行策略求解时,2.41s后的所有最小位移约束为13.4m。在求解过程中使用到的最大最小加速度约束,最大速度约束,可以根据车辆200运动学动力学约束及交通规则约束进行设置。

车辆100加速度为1m/s2,横向偏移为0m的行驶策略,可以同时求出符合上述条件的车辆200让行车辆100和抢行车辆100的解。即此时车辆200既可以抢行车辆100,也可以让行车辆100,此时车辆200的意图不明确。

对于剩余车辆100的行驶策略求解车辆200对应的行驶策略。当车辆100行驶策略为:横向偏移0m且加速度2m/s时,可以求出车辆200让行车辆100的策略,而车辆200抢行车辆100的策略无论车辆200是否进行偏移,均无法满足安全错开约束条件和其他约束,从而无法求出可行解,所以此时车辆200只能让行车辆100,此时车辆200的意图是明确的。

当车辆100行驶策略为:横向偏移0m且加速度为3m/s时,只能求出车辆200抢行车辆100的策略,所以此时车辆200只能抢行车辆100,此时车辆200的意图是明确的。当车辆100行驶策略为:横向偏移+1m(向左偏移),且加速度为1m/s时,无论车辆200是否进行偏移,均无法求出满足约束条件的车辆200抢行或让行车辆100的策略,所以此时无解,即无法安全抢行或让行车辆100。求解得到车辆200所有的行驶策略后,得到的第二策略集合可以如下表2所示。

在表2中除第一列和第一行之外的内容即为车辆200(即被动方)的第二策略集合。

 【转载请注明德高行·知情郎】

       原文标题 : 华为智能驾驶最新专利:AI帮司机决策是否弯道超车!

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