运载工具、用于运载工具的方法以及存储介质与流程

1.本说明书涉及用于对道路特征实现遮挡表示的系统和方法。


背景技术：

2.在制定驾驶决策时，典型的自主运载工具(av)系统考虑av系统知道处于av环境中的对象(诸如其它运载工具和障碍物等)，这是因为av上的传感器系统观察到对象，或者因为对象被地图或其它数据源识别。为了制定驾驶决策，av系统可以维持包括已知在av环境中的对象的模型。良好驾驶决策所面临的挑战还来自av无法观察或感知到的、以及以其它方式基于可用数据无法观察或知道其存在的运载工具和障碍物。


技术实现要素：

3.本技术提供了一种用于运载工具的方法，包括：通过感知电路获得运载工具的至少一个感兴趣区域的区域信息；通过所述感知电路识别与所述至少一个感兴趣区域相关联的遮挡数据；通过所述感知电路基于所述至少一个感兴趣区域的区域信息和与所述至少一个感兴趣区域相关联的遮挡数据来确定与所述至少一个感兴趣区域相关联的遮挡信息，其中，所述遮挡数据包括与所述遮挡信息相关联的数据，所述遮挡信息具有比所述遮挡数据小的数据大小；通过所述感知电路向规划电路提供所述遮挡信息，以用于规划所述运载工具的路线；以及根据规划路线操作所述运载工具。
4.本技术提供了一种运载工具，包括：一个或多个计算机处理器；以及一个或多个非暂时性存储介质，其存储指令，所述指令当由所述一个或多个计算机处理器执行时使得进行根据本技术的方法。
5.本技术提供了一种或多种非暂时性存储介质，其存储指令，所述指令当由一个或多个计算装置执行时使得进行根据本技术的方法。
附图说明
6.图1示出具有自主能力的自主运载工具(av)的示例。
7.图2示出示例“云”计算环境。
8.图3示出计算机系统。
9.图4示出av的示例架构。
10.图5示出感知模块能够使用的输入和输出的示例。
11.图6示出lidar系统的示例。
12.图7示出操作中的lidar系统。
13.图8示出lidar系统的操作的附加细节。
14.图9示出规划模块的输入和输出之间的关系的框图。
15.图10示出路径规划中所使用的有向图。
16.图11示出控制模块的输入和输出的框图。
17.图12示出控制器的输入、输出和组件的框图。
18.图13例示用于对道路特征实现遮挡表示的架构1300的框图。
19.图14a-14c例示生成用于对道路特征实现遮挡表示的区域信息的示例。
20.图15例示对道路特征实现遮挡表示的过程。
具体实施方式
21.在以下描述中，为了解释的目的，阐述了许多具体细节，以便提供对本发明的透彻理解。然而，本发明可以在没有这些具体细节的情况下实施将是明显的。在其它实例中，众所周知的构造和装置是以框图形式示出的，以避免不必要地使本发明模糊。
22.在附图中，为了便于描述，示出了示意要素(诸如表示装置、模块、指令块和数据要素的那些要素)的具体排列或次序。然而，本领域技术人员应当理解，附图中示意要素的具体次序或排列并不意在意味着要求特定的处理次序或序列、或处理过程的分离。此外，在附图中包含示意要素并不意在意味着在所有实施例中都需要这种要素，也不意在意味着由这种要素表示的特征不能包括在一些实施例中或不能在一些实施例中与其它要素结合。
23.此外，在附图中，连接要素、诸如实线或虚线或箭头用于例示两个或更多个其它示意要素之间的连接、关系或关联，没有任何此类连接要素并不意在意味着不能存在连接、关系或关联。换句话说，一些要素之间的连接、关系或关联未在附图中示出，以便不使本公开内容模糊。此外，为了便于例示，使用单个连接要素来表示要素之间的多个连接、关系或关联。例如，如果连接要素表示信号、数据或指令的通信，本领域技术人员应理解，这种要素表示影响通信可能需要的一个或多个信号路径(例如，总线)。
24.现在将详细参考实施例，其示例在附图中例示出。在以下的详细描述中，阐述了许多具体细节，以便提供对所描述的各种实施例的透彻理解。然而，对于本领域的普通技术人员来说将明显的是，可以在没有这些具体细节的情况下实施所描述的各种实施例。在其它情况下，没有详细描述众所周知的方法、程序、组件、电路和网络，以便不会不必要地使实施例的方面模糊。
25.下面描述的若干特征各自可以彼此独立地使用，也可以与其它特征的任何组合一起使用。然而，任何个别特征可能不能解决以上所讨论的任何问题，或者只能解决以上所讨论的问题之一。以上所讨论的一些问题可能不能通过本文所描述的任何一个特征得到充分解决。虽然提供了标题，但在本说明书的其它地方也可以找到与具体标题有关但在具有该标题的部分中未找到的信息。本文根据以下概要描述实施例：
26.1.总体概述
27.2.系统概述
28.3.自主运载工具架构
29.4.自主运载工具输入
30.5.自主运载工具规划
31.6.自主运载工具控制
32.7.用于对道路特征实现遮挡表示的架构
33.8.用于对道路特征实现遮挡表示的过程
34.总体概述
35.运载工具(例如，自主运载工具)可以被配置为解决对关键道路特征(例如，停止标志区域、交叉口、行驶/相邻车道或人行横道)的遮挡和可视性不确定性，以进行安全决策制定。特别地，运载工具的感知模块可以向运载工具的规划模块提供感兴趣区域(例如运载工具附近的优先区域，诸如引入交叉交通车道区域或诸如停止标志区域等的停止区域等)中的计算高效的遮挡信息，以用于快速且安全的路线规划。例如，作为从密集遮挡地图提供完全遮挡数据(例如，2d或3d数据)的替代，感知模块可以通过将遮挡的相应级别分配给感兴趣区域中的一系列粗分割的路段(例如，沿着交通流方向的进入车道的路段)来提供遮挡信息的有效表示。此外，感知模块可以通过时间过滤来更新遮挡信息，以进一步提高用于路线规划的规划模块的可视性。感知模块还可以例如基于来自规划模块的当前路线，在当前感兴趣区域内选择性地周期性地更新用于运载工具的遮挡信息。
36.这些技术的一些优点如下。第一，该技术可以仅提供已知特征并排除未知特征(例如，不报告小汽车与骑车者的类型分类，或被遮挡对象的占地大小)，这可以增加清晰度并防止在下游决策制定中误用伪造属性。第二，该技术仅需要处理粗略的1d遮挡信息，与使用完全遮挡绘图数据(2d或3d)相比存储效率更高，并导致在不同模块之间具有更低的带宽和更高的传输速率。第三，该技术可以利用av的规划路线和先前的地图信息来关注最重要的地点，这使得感知模块计算效率更高。第四，即使当静态av被静态对象遮挡时，该技术也可以根据例如先前观察到的行车道的相邻段来应用时间过滤以提供有价值的信息。第五，该技术还可以评估相邻车道的遮挡，为变道做准备。第六，该技术还可以在被遮挡网格单元中添加估计占用可能性和预期速度范围，用于进行安全决策制定。最后，该技术不仅可以使用车道路段细分来报告与规划器相关的车道/车道连接部分上的遮挡，而且还可以应用于前面的车道用于保持车道，例如，以应对山丘、弯曲道路或恶劣天气降低的可视范围。
37.系统概述
38.图1示出具有自主能力的av 100的示例。
39.如本文所使用的，术语“自主能力”是指一种功能、特征或设施，该功能、特征或设施使运载工具能够部分地或完全地操作，而无需实时的人类干预，包括但不限于完全av、高度av和有条件av。
40.如本文所使用的，自主运载工具(av)是一种具有自主能力的运载工具。
41.如本文所使用的，“运载工具”包括货物或人员的运输方式。例如，小汽车、公共汽车、火车、飞机、无人机、卡车、船只、舰艇、潜水器、飞船等。无人驾驶的小汽车是运载工具的示例。
42.如本文所使用的，“轨迹”是指将av从第一时空地点导航到第二时空地点的路径或路线。在实施例中，第一时空地点被称为初始地点或起始地点，第二时空地点被称为目的地、最终地点、目标、目标位置或目标地点。在一些示例中，轨迹由一个或多个路段(例如，道路的数段)组成，并且各路段由一个或多个块(例如，车道或交叉口的一部分)组成。在实施例中，时空地点对应于真实世界地点。例如，时空地点是上车或下车地点，以使人员或货物上车或下车。
43.如本文所使用的，“(一个或多个)传感器”包括一个或多个硬件组件，用于检测与传感器周围环境有关的信息。一些硬件组件可包括感测组件(例如，图像传感器、生物特征传感器)、传输和/或接收组件(例如，激光或射频波发射器和接收器)、电子组件(诸如，模数
转换器)、数据存储装置(诸如，ram和/或非易失性存储器)、软件或固件组件和数据处理组件(诸如，专用集成电路)、微处理器和/或微控制器。
44.如本文所使用的，“场景描述”是一种数据结构(例如，列表)或数据流，其包括由av运载工具上的一个或多个传感器检测到的一个或多个分类或标记的对象，或由av外部的源提供的一个或多个分类或标记的对象。
45.如本文所使用的，“道路”是一个可以被运载工具穿过的物理区域，并且可以对应于已命名的通道(例如，城市街道、州际高速公路等)或可对应于未命名的通道(例如，房屋或办公楼内的行车道、停车场的一段、空置停车场的一段、乡村区域的污物通道等)。因为有些运载工具(例如，四轮驱动的小卡车、越野车(suv)等)能够穿过各种不特别适合运载工具行驶的物理区域，因此“道路”可以是任何市政当局或其它政府或行政机构没有正式定义为一条通道的物理区域。
46.如本文所使用的，“车道”是道路的可被运载工具穿越的部分。有时基于车道标记来识别车道。例如，车道可对应于车道标记之间的大部分或全部空间，或仅对应于车道标记之间的部分空间(例如，小于50％)。例如，具有相距很远的车道标记的道路可能容纳两个或两个以上的运载工具，使得一个运载工具可以在不穿过车道标记的情况下超过另一个运载工具，因此可被解释为车道比车道标记之间的空间窄，或车道之间有两个车道。在没有车道标记的情况下，也可以对车道进行解释。例如，可以基于环境的物理特征(例如，农村地区的岩石和沿着大道的树木、或者例如在欠发达地区应避免的自然障碍物)来定义车道。也可以独立于车道标记或物理特征来解释车道。例如，可以基于原本缺少将会被解释为车道边界的特征的在区域中无障碍物的任意路径来解释车道。在示例情景中，av可以解释通过田野或空地的无障碍物部分的车道。在另一示例情景中，av可以解释通过不具有车道标记的宽(例如，足够两个或更多个车道宽)道路的车道。在该情景中，av可以将与车道有关的信息通信至其它av，使得其它av可以使用相同的车道信息来协调av之间的路径规划。
47.术语“空中下载(ota)客户端”包括任何av，或者嵌入在av中、耦接至av或与av进行通信的任何电子装置(例如，计算机、控制器、iot装置、电子控制单元(ecu))。
48.术语“空中下载(ota)更新”意味着对使用专有和/或标准化的无线通信技术递送至ota客户端的软件、固件、数据或配置设置或者它们的任何组合的任何更新、改变、删除或添加，其中该专有和/或标准化的无线通信技术包括但不限于：蜂窝移动通信(例如，2g、3g、4g、5g)、无线电无线区域网络(例如，wifi)和/或卫星因特网。
49.术语“边缘节点”是指耦接至网络的一个或多个边缘装置，这些装置提供与av进行通信所用的门户并且可以与其它边缘节点和基于云的计算平台进行通信，以调度ota更新并将ota更新递送至ota客户端。
50.术语“边缘装置”是指实现边缘节点并提供向企业或服务提供商(如verizon、at&t)核心网的物理无线接入点(ap)的装置。边缘装置的示例包括但不限于：计算机、控制器、发送器、路由器、路由交换机、综合接入装置(iad)、多路复用器、城域网(man)和广域网(wan)接入装置。
[0051]“一个或多个”包括由一个要素执行的功能、由多个要素例如以分布式的方式执行的功能、由一个要素执行的若干功能、由若干要素执行的若干功能、或上述的任何组合。
[0052]
还将理解的是，尽管在一些情况下，术语“第一”、“第二”等在本文中是用来描述各
种要素的，但这些要素不应受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个要素与另一个要素。例如，在未背离各种所描述的实施例的范围的情况下，第一触点可被称为第二触点，并且类似地，第二触点可被称为第一触点。第一触点和第二触点两者都是触点，但它们不是相同触点。
[0053]
将理解的是，在各种现实世界的实施例中，由于数据修改果，系统可能需要有限量的处理时间来更新数据或显示，并且因此如本文所使用的“实时”或“实时地”的概念用于指示两个事件同时一起发生的时间帧，其中假设由于电子系统的处理器的能力而可能会发生有限滞后。在一些实施例中，滞后可以在小于或等于大约1秒的量级并且可以是例如1秒、0.5秒或在几毫秒到几十毫秒的量级。然而，将理解的是，这些时间线意在作为示例，并且在其它实施例中，滞后可能大于或小于所描述的滞后。
[0054]
在本文所描述的各种实施例的说明书中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而不是意在限制。如在所描述的各种实施例的说明书和所附权利要求书中所使用的，单数形式也意在包括复数形式，除非上下文另有明确说明。还将理解的是，如本文所使用的“和/或”是指并且包括一个或多个相关清单项目的任何和所有可能的组合。还将理解的是，当在本说明书中使用术语“包括”、“包含”、“具备”和/或“具有”时，具体说明存在所陈述的特征、整数、步骤、操作、要素和/或组件，但并不排除存在或添加一个或多个其它特征、整数、步骤、操作、要素、组件、和/或其群组。
[0055]
如本文所使用的，取决于上下文，术语“如果”可选地被理解为意指“当”或“在当时”或“响应于确定为”或“响应于检测到”。类似地，取决于上下文，短语“如果已确定”或“如果[所陈述的条件或事件]已被检测到”可选地被理解为意指“在确定时”或“响应于确定为“或”在检测到[所陈述的条件或事件]时”或“响应于检测到[所陈述的条件或事件]”。
[0056]
如本文所使用的，av系统是指av以及支持av操作的硬件、软件、存储的数据和实时生成的数据的阵列。在实施例中，av系统并入在av内。在实施例中，av系统跨若干地点分布。例如，av系统的一些软件是在类似于下面关于图2描述的云计算环境200的云计算环境上实现的。
[0057]
一般而言，本文件描述了适用于任何具有一种或多种自主能力的运载工具的技术，包括完全av、高度av和有条件av，诸如分别为所谓的第5级、第4级和第3级运载工具(见sae国际标准j3016：道路上机动车自动驾驶系统相关术语的分类和定义，通过引用将其全部内容并入本文件，用于了解运载工具自主权等级的更多详细信息)。本文件所描述的技术也适用于部分av和驾驶员辅助运载工具，诸如所谓的第2级和第1级运载工具(见sae国际标准j3016：道路上机动车自动驾驶系统相关术语的分类和定义)。在实施例中，一个或多个第1级、第2级、第3级、第4级和第5级运载工具系统能够基于对传感器输入的处理，在某些操作条件下自动执行某些运载工具操作(例如，转向、制动和使用地图)。本文件中所描述的技术可以使从完全av到人类操作的运载工具范围内的任何级别的运载工具受益。
[0058]
av与需要人类驾驶员的运载工具相比存在优势。一个优势是安全性。例如，在2016年，美国经历了600万起汽车事故、240万人受伤、40000人死亡和1300万辆运载工具碰撞事故，估计社会成本为9100亿美元多。从1965年到2015年，每行驶1亿英里的美国交通事故死亡人数已从约6人减少到约1人，部分是由于运载工具中所部署的附加安全措施。例如，认为与将发生碰撞有关的额外半秒的警告减轻了60％的前后碰撞。然而，被动安全特征(例如，
安全带、安全气囊)在改进该数字方面有可能已达到它们的极限。因而，诸如运载工具的自动控制等的主动安全措施是改进这些统计数据的可能的下一步。由于在95％的碰撞中认为人类驾驶员是造成严重碰撞前事件的原因，因此自动驾驶系统例如通过以下操作，有可能实现更好的安全结果：比人类更好地可靠地识别和避免紧急情况；做出比人类更好的决策，比人类更好地遵守交通法规，并且比人类更好地预测将来事件；并且比人类更好地可靠地控制运载工具。
[0059]
参考图1，av系统120使av 100沿着轨迹198操作，穿过环境190至目的地199(有时称为最终地点)，同时避开对象(例如，自然障碍物191、运载工具193、行人192、骑车者和其它障碍物)和遵守道路规则(例如，操作规则或驾驶偏好)。
[0060]
在实施例中，av系统120包括用于从计算机处理器146接收操作命令并对其进行操作的装置101。使用术语“操作命令”来表示使得运载工具进行动作(例如，驾驶机动动作)的可执行指令(或指令集)。操作命令可以非限制性地包括用于使运载工具开始向前移动、停止向前移动、开始向后移动、停止向后移动、加速、减速、进行左转和进行右转的指令。在实施例中，计算处理器146与下面参考图3描述的处理器304相似。装置101的示例包括转向控制器102、制动器103、挡位、加速踏板或其它加速控制机构、挡风玻璃雨刮器、侧门锁、窗控器和转向指示器。
[0061]
在实施例中，av系统120包括用于测量或推断运载工具100的状态或条件的属性的传感器121，这些属性诸如是av的位置、线速度和角速度及线加速度和角加速度、以及航向(例如，运载工具100的前端的方向)。传感器121的示例是gps、测量运载工具线加速度和角速率两者的惯性测量单元(imu)、用于测量或估计轮滑移率的轮速率传感器、轮制动压力或制动扭矩传感器、引擎扭矩或轮扭矩传感器以及转向角度和角速率传感器。
[0062]
在实施例中，传感器121还包括用于感测或测量av的环境的属性的传感器。例如，可见光、红外或热(或两者兼有)光谱的单目或立体摄像机122，lidar 123，radar，超声波传感器，飞行时间(tof)深度传感器，速率传感器，温度传感器，湿度传感器和降水传感器。
[0063]
在实施例中，av系统120包括数据存储单元142和存储器144，用于存储与计算机处理器146相关联的机器指令或由传感器121收集的数据。在实施例中，数据存储单元142与以下关于图3描述的rom 308或存储装置310类似。在实施例中，存储器144与下面描述的主存储器306类似。在实施例中，数据存储单元142和存储器144存储有关环境190的历史、实时和/或预测性信息。在实施例中，存储的信息包括地图、驾驶性能、交通拥堵更新或天气条件。在实施例中，与环境190有关的数据从远程数据库134通过通信信道传输到运载工具100。
[0064]
在实施例中，av系统120包括通信装置140，用于将对其它运载工具的状态和条件(诸如位置、线速度和角速度、线加速度和角加速度、以及线航向和角航向)测量或推断的属性传送到运载工具100。这些装置包括运载工具到运载工具(v2v)和运载工具到基础设施(v2i)通信装置以及用于通过点对点或自组织(ad hoc)网络或两者进行无线通信的装置。在实施例中，通信装置140跨电磁频谱(包括无线电和光通信)或其它介质(例如，空气和声介质)进行通信。运载工具对运载工具(v2v)、运载工具对基础设施(v2i)通信(以及在一些实施例中为一种或多种其它类型的通信)的组合有时被称为运载工具对所有事物(v2x)通信。v2x通信通常符合一个或多个通信标准，用于与av进行的和在av之间的通信。
[0065]
在实施例中，通信装置140包括通信接口。例如，有线、无线、wimax、wi-fi、蓝牙、卫星、蜂窝、光、近场、红外或无线电接口。通信接口将数据从远程数据库134传输到av系统120。在实施例中，远程数据库134嵌入在如图2中所描述的云计算环境200中。通信装置140将从传感器121收集的数据或与运载工具100操作有关的其它数据传输到远程数据库134。在实施例中，通信装置140向运载工具100传输与遥操作有关的信息。在一些实施例中，运载工具100与其它远程(例如，“云”)服务器136通信。
[0066]
在实施例中，远程数据库134还存储和传输数字数据(例如，存储诸如道路和街道地点的数据)。这些数据存储在运载工具100上的存储器144中，或者通过通信信道从远程数据库134传输到运载工具100。
[0067]
在实施例中，远程数据库134存储和传输与以前在一天中类似时间沿着轨迹198行驶的运载工具的驾驶属性有关的历史信息(例如，速率和加速度分布)。在一个实现中，这种数据可以存储在运载工具100上的存储器144中，或者通过通信信道从远程数据库134传输到运载工具100。
[0068]
位于运载工具100上的计算机处理器146基于实时传感器数据和先验信息两者以算法方式生成控制动作，允许av系统120执行其自主驾驶能力。
[0069]
在实施例中，av系统120包括耦接到计算处理器146的计算机外围设备132，用于向运载工具100的用户(例如，乘员或远程用户)提供信息和提醒并接收来自该用户的输入。在实施例中，外围设备132类似于下面参考图3讨论的显示器312、输入装置314和光标控制器316。耦接是无线的或有线的。任意两个或更多个的接口装置能够集成到单个装置中。
[0070]
在实施例中，av系统120接收并强制执行例如由乘员指定的或者存储在与乘员相关联的简档中的乘员的隐私级别。乘员的隐私级别确定了如何许可使用存储在乘员简档中的以及/或者存储在云服务器136上且与乘员简档相关联的、与乘员相关联的特定信息(例如，乘员舒适度数据、生物测量数据等)。在实施例中，隐私级别指定了一旦搭乘完成则被删除的与乘员相关联的特定信息。在实施例中，隐私级别指定了与乘员相关联的特定信息，并且标识被授权访问该信息的一个或多个实体。被授权访问信息的所指定的实体的示例可以包括其它av、第三方av系统、或者可以潜在地访问该信息的任何实体。
[0071]
可以在一个或多个粒度级别指定乘员的隐私级别。在实施例中，隐私级别标识要存储或共享的特定信息。在实施例中，隐私级别适用于与乘员相关联的所有信息，使得乘员可以指定不存储或共享她的个人信息。被许可访问特定信息的实体的指定也可以在各种粒度级别指定。被许可访问特定信息的各种实体集例如可以包括其它av、云服务器136、特定第三方av系统等。
[0072]
在实施例中，av系统120或云服务器136确定av 100或另一实体是否可访问与乘员相关联的某些信息。例如，试图访问与特定时空地点有关的乘员输入的第三方av系统必须例如从av系统120或云服务器136获得授权，以访问与乘员相关联的信息。例如，av系统120使用乘员的指定隐私级别来确定是否可以将与时空地点有关的乘员输入呈现给第三方av系统、av 100或另一av。这使得乘员的隐私级别能够指定允许哪些其它实体接收与乘员的动作有关的数据或与乘员相关联的其它数据。
[0073]
图2示出示例“云”计算环境。云计算是一种服务交付模式，用于使得能够方便、按需地在网络上访问可配置计算资源(例如网络、网络带宽、服务器、处理、内存、存储、应用程
序、虚拟机和服务)的共享池。在典型的云计算系统中，一个或多个大型云数据中心容纳用于交付云所提供的服务的机器。现在参考图2，云计算环境200包括通过云202互连的云数据中心204a、204b和204c。数据中心204a、204b和204c为连接到云202的计算机系统206a、206b、206c、206d、206e和206f提供云计算服务。
[0074]
云计算环境200包括一个或多个云数据中心。一般而言，云数据中心(例如图2中所示的云数据中心204a)是指构成云(例如图2中所示的云202或云的特定部分)的服务器的物理排列。例如，服务器在云数据中心中物理排列成房间、组、行和机架。云数据中心有一个或多个区域，其中包括一个或多个服务器房间。各个房间有一行或多行服务器，并且每行包括一个或多个机架。各个机架包括一个或多个单独的服务器节点。在一些实现中，区域、房间、机架和/或行中的服务器基于数据中心设施的物理基础设施要求(包括电力、能源、热力、热源和/或其它要求)被排列成若干组。在实施例中，服务器节点类似于图3中描述的计算机系统。数据中心204a具有许多分布在多个机架上的计算系统。
[0075]
云202包括云数据中心204a、204b和204c以及用于连接云数据中心204a、204b和204c并有助于促进计算系统206a-f对云计算服务的访问的网络和网络资源(例如，网络设备、节点、路由器、交换机和网络电缆)。在实施例中，该网络表示一个或多个本地网络、广域网或通过使用地面或卫星连接部署的有线或无线链路耦接的网际网络的任意组合。通过网络交换的数据使用多种网络层协议(诸如，因特网协议(ip)、多协议标签交换(mpls)、异步传输模式(atm)、帧中继(frame relay)等)进行传输。此外，在网络表示多个子网络的组合的实施例中，在各个底层子网络上使用不同的网络层协议。在一些实施例中，网络表示一个或多个互连网际网络(诸如公共因特网等)。
[0076]
计算系统206a-f或云计算服务消费者通过网络链路和网络适配器连接到云202。在实施例中，计算系统206a-f被实现为各种计算机处理器，例如服务器、台式机、膝上型计算机、平板电脑、智能手机、物联网(iot)装置、av(包括小汽车、无人机、航天飞机、火车、公共汽车等)和消费电子产品。在实施例中，计算系统206a-f在其它系统中实现或作为其它系统的一部分实现。
[0077]
图3示出计算机系统300。在实现中，计算机系统300是一种专用计算机处理器。专用计算机处理器被硬连线以执行这些技术，或包括诸如一个或多个专用集成电路(asic)或现场可编程门阵列(fpga)的被持久编程为执行上述技术的数字电子装置，或能够包括一个或多个通用硬件处理器，这些硬件处理器经编程以根据固件、存储器、其它存储器、或者组合中的程序指令执行这些技术。这种专用的计算机处理器还能够将定制的硬线逻辑、asic或fpga与定制的编程相结合来完成这些技术。在各种实施例中，专用计算机处理器是台式计算机系统、便携式计算机系统、手持装置、网络装置或包含硬线和/或程序逻辑以实现这些技术的任何其它装置。
[0078]
在实施例中，计算机系统300包括总线302或用于传达信息的其它通信机制、以及与总线302耦接以处理信息的处理器304。处理器304是例如通用微处理器。计算机系统300还包括主存储器306，诸如随机存取存储器(ram)或其它动态存储装置，该主存储器306耦接到总线302以存储信息和指令，该信息和指令由处理器304执行。在一个实现中，主存储器306用于在执行要由处理器304执行的指令期间存储临时变量或其它中间信息。当这些指令存储在处理器304可访问的非暂时性存储介质中时，使计算机系统300变成一个专用机器，
该机器被定制以执行指令中指定的操作。
[0079]
在实施例中，计算机系统300还包括只读存储器(rom)308或耦接到总线302的其它静态存储装置，用于存储处理器304的静态信息和指令。提供诸如磁盘、光盘、固态驱动器或三维交叉点存储器的存储装置310，并且该存储装置310耦接到总线302以存储信息和指令。
[0080]
在实施例中，计算机系统300通过总线302耦接到诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)、等离子体显示器、发光二极管(led)显示器或用于向计算机用户显示信息的有机发光二极管(oled)显示器的显示器312。包括字母数字键和其它键的输入装置314耦接到总线302，用于向处理器304传送信息和命令选择。另一种类型的用户输入装置是光标控制器316，诸如鼠标、轨迹球、触控显示器或光标方向键，用于将方向信息和命令选择传送到处理器304，并用于控制光标在显示器312上的移动。这种输入装置通常具有两个轴(第一轴(例如，x轴)和第二轴(例如，y轴))上的两个自由度，这两个轴允许装置指定平面上的位置。
[0081]
根据一个实施例，本文的技术由计算机系统300响应于处理器304执行主存储器306中包含的一个或多个指令的一个或多个序列而执行。这些指令从诸如存储装置310的另一存储介质读入主存储器306。执行主存储器306中包含的指令序列使处理器304执行本文所描述的过程步骤。在替代实施例中，使用硬连线电路代替或与软件指令结合使用。
[0082]
如本文所使用的术语“存储介质”是指存储数据和/或指令的任何非暂时性介质，这些数据和/或指令使机器以特定方式操作。这种存储介质包括非易失性介质和/或易失性介质。非易失性介质例如包括诸如存储装置310的光盘、磁盘、固态驱动器或三维交叉点存储器。易失性介质包括动态存储器，诸如主存储器306。存储介质的常见形式包括例如软盘、软磁盘、硬盘、固态驱动器、磁带或任何其它磁数据存储介质、cd-rom、任何其它光数据存储介质、任何具有孔型的物理介质、ram、prom和eprom、flash-eprom、nv-ram、或任何其它存储芯片或存储盒。
[0083]
存储介质有别于传输介质，但可以与传输介质相结合使用。传输介质参与存储介质之间的信息传输。例如，传输介质包括同轴电缆、铜线和光纤，其包括具备总线302的电线。传输介质也可以采取声波或光波的形式，诸如在无线电波和红外数据通信过程中产生的声波或光波。
[0084]
在实施例中，各种形式的介质涉及将一个或多个指令的一个或多个序列承载到处理器304以供执行。例如，这些指令最初是在远程计算机的磁盘或固态驱动器上执行的。远程计算机将指令加载到其动态存储器中，并使用调制解调器通过电话线路发送指令。计算机系统300的本地调制解调器接收电话线路上的数据，并使用红外发射器将数据转换为红外信号。红外检测器接收红外信号中承载的数据，并且适当的电路将数据放置在总线302上。总线302将数据承载到主存储器306，处理器304从主存储器306检索并执行指令。主存储器306接收的指令能够可选地在处理器304执行之前或之后存储在存储装置310上。
[0085]
计算机系统300还包括耦接到总线302的通信接口318。通信接口318提供耦接到连接至本地网络322的网络链路320的双向数据通信。例如，通信接口318是综合业务数字网(isdn)卡、电缆调制解调器、卫星调制解调器或用以提供与相应类型电话线路的数据通信连接的调制解调器。作为另一示例，通信接口318是局域网(lan)卡，用于提供与兼容lan的数据通信连接。在一些实现中，无线链路也被实现。在任何这种实现中，通信接口318发送和接收承载表示各种类型的信息的数字数据流的电、电磁或光信号。
[0086]
网络链路320通常通过一个或多个网络向其它数据装置提供数据通信。例如，网络链路320通过本地网络322提供与主计算机324或与由因特网服务提供商(isp)326运营的云数据中心或设备的连接。isp 326又通过现在通常称为“因特网”328的世界范围分组数据通信网络来提供数据通信服务。本地网络322和因特网328两者都使用承载数字数据流的电、电磁或光信号。通过各种网络的信号以及网络链路320上并通过通信接口318的信号是传输介质的示例形式，其中这些信号承载了进出计算机系统300的数字数据。在实施例中，网络320包含上述云202或云202的一部分。
[0087]
计算机系统300通过(一个或多个)网络、网络链路320和通信接口318发送消息和接收包括程序代码的数据。在实施例中，计算机系统300接收用于处理的代码。接收到的代码在接收到时由处理器304执行，和/或存储在存储装置310中，或存储在其它非易失性存储装置中以便以后执行。
[0088]
自主运载工具架构
[0089]
图4示出用于av(例如，图1所示的运载工具100)的示例架构400。架构400包括感知模块402(有时称为感知电路)、规划模块404(有时称为规划电路)、控制模块406(有时称为控制电路)、定位模块408(有时称为定位电路)和数据库模块410(有时称为数据库电路)。各模块在运载工具100的操作中发挥作用。共同地，模块402、404、406、408和410能够是图1所示的av系统120的一部分。在一些实施例中，模块402、404、406、408和410中的任何模块是计算机软件(例如，计算机可读介质上所存储的可执行代码)和计算机硬件(例如，一个或多个微处理器、微控制器、专用集成电路[asic]、硬件存储器装置、其它类型的集成电路、其它类型的计算机硬件、或者这些硬件中的任何或所有的组合)的组合。模块402、404、406、408和410各自有时被称为处理电路(例如，计算机硬件、计算机软件、或者这两者的组合)。模块402、404、406、408和410中的任何或全部的组合也是处理电路的示例。
[0090]
在使用中，规划模块404接收表示目的地412的数据，并且确定表示运载工具100为了到达(例如，抵达)目的地412而可以行驶的轨迹414(有时称为路线)的数据。为了使规划模块404确定表示轨迹414的数据，规划模块404从感知模块402、定位模块408和数据库模块410接收数据。
[0091]
感知模块402使用例如也如图1所示的一个或多个传感器121来识别附近的物理对象。将对象分类(例如，分组成诸如行人、自行车、汽车、交通标志等的类型)，并且将包括经分类的对象416的场景描述提供至规划模块404。
[0092]
规划模块404还从定位模块408接收表示av位置418的数据。定位模块408通过使用来自传感器121的数据和来自数据库模块410的数据(例如，地理数据)以计算位置来确定av位置。例如，定位模块408使用来自gnss(全球导航卫星系统)传感器的数据和地理数据来计算av的经度和纬度。在实施例中，定位模块408所使用的数据包括具有行车道几何属性的高精度地图、描述道路网络连接属性的地图、描述行车道物理属性(诸如交通速率、交通量、运载工具和自行车车道的数量、车道宽度、车道交通方向、或车道标记类型和地点，或者它们的组合)的地图、以及描述道路特征(诸如人行横道、交通标志或各种类型的其它行驶信号等)的空间地点的地图。在实施例中，高精度地图是通过将数据经由自动或手动注释添加到低精度地图所构建的。
[0093]
控制模块406接收表示轨迹414的数据和表示av位置418的数据，并且以将使得运
载工具100行驶轨迹414到达目的地412的方式来操作av的控制功能420a～420c(例如，转向、油门、制动、点火)。例如，如果轨迹414包括左转，则控制模块406将以如下方式操作控制功能420a～420c：转向功能的转向角度将使得运载工具100左转，并且油门和制动将使得运载工具100在进行转弯之前暂停并等待经过的行人或运载工具。
[0094]
自主运载工具输入
[0095]
图5示出感知模块402(图4)所使用的输入502a-502d(例如，图1中所示的传感器121)和输出504a-504d(例如，传感器数据)的示例。一个输入502a是lidar(光检测和测距)系统(例如，图1所示的lidar 123)。lidar是使用光(例如，诸如红外光等的一道光)来获得与其视线中的物理对象有关的数据的技术。lidar系统产生lidar数据作为输出504a。例如，lidar数据是用于构造环境190的表示的3d或2d点(也称为点云)的集合。
[0096]
另一输入502b是radar(雷达)系统。radar是使用无线电波来获得与附近的物理对象有关的数据的技术。radar可以获得与不在lidar系统的视线内的对象有关的数据。radar系统产生radar数据作为输出504b。例如，radar数据是用于构造环境190的表示的一个或多个射频电磁信号。
[0097]
另一输入502c是照相机系统。照相机系统使用一个或多个照相机(例如，使用诸如电荷耦接器件[ccd]等的光传感器的数字照相机)来获取与附近的物理对象有关的信息。照相机系统产生照相机数据作为输出504c。照相机数据通常采用图像数据(例如，诸如raw、jpeg、png等的图像数据格式的数据)的形式。在一些示例中，照相机系统具有例如为了立体影像(立体视觉)的目的的多个独立照相机，这使得照相机系统能够感知深度。尽管照相机系统所感知的对象在这里被描述为“附近”，但这是相对于av而言的。在一些实施例中，照相机系统被配置为“看见”远处的(例如，av前方的远至1公里或更远的)对象。因此，在一些实施例中，照相机系统具有为了感知遥远的对象而优化的诸如传感器和镜头等的特征。
[0098]
另一输入502d是交通灯检测(tld)系统。tld系统使用一个或多个照相机来获得与交通灯、街道标志和提供视觉导航信息的其它物理对象有关的信息。tld系统产生tld数据作为输出504d。tld数据经常采用图像数据(例如，诸如raw、jpeg、png等的图像数据格式的数据)的形式。tld系统与包含照相机的系统的不同之处在于：tld系统使用具有宽视场(例如，使用广角镜头或鱼眼镜头)的照相机，以获得与尽可能多的提供视觉导航信息的物理对象有关的信息，使得运载工具100能够访问这些对象所提供的所有相关导航信息。例如，tld系统的视角可以为约120度或更大。
[0099]
在一些实施例中，使用传感器融合技术来组合输出504a-504d。因而，将个体输出504a-504d提供至运载工具100的其它系统(例如，提供至如图4所示的规划模块404)，或者可以采用相同类型的单个组合输出或多个组合输出(例如，使用相同组合技术或组合相同输出或者这两者)或不同类型的单个组合输出或多个组合输出(例如，使用不同的各个组合技术或组合不同的各个输出或者这两者)的形式，将组合输出提供至其它系统。在一些实施例中，使用早期融合技术。早期融合技术的特征在于：在将一个或多个数据处理步骤应用到组合输出之前，将输出组合。在一些实施例中，使用后期融合技术。后期融合技术的特征在于：在将一个或多个数据处理步骤应用到个体输出之后，将输出组合。
[0100]
图6示出lidar系统602的示例(例如，图5所示的输入502a)。lidar系统602从发光器606(例如，激光发射器)发射光604a-604c。lidar系统所发射的光通常不在可见光谱中；
例如，经常使用红外光。所发射的光604b中的一些光遇到物理对象608(例如，运载工具)并且反射回到lidar系统602。(从lidar系统发射的光通常不会穿透物理对象，例如，实心形式的物理对象。)lidar系统602还具有用于检测反射光的一个或多个光检测器610。在实施例中，与lidar系统相关联的一个或多个数据处理系统生成表示lidar系统的视场614的图像612。图像612包括表示物理对象608的边界616的信息。这样，图像612用于确定av附近的一个或多个物理对象的边界616。
[0101]
图7示出操作中的lidar系统602。在该图所示的情境中，运载工具100接收采用图像702的形式的照相机系统输出504c和采用lidar数据点704的形式的lidar系统输出504a两者。在使用中，运载工具100的数据处理系统将图像702与数据点704进行比较。特别地，在数据点704中也识别在图像702中识别出的物理对象706。这样，运载工具100基于数据点704的轮廓和密度来感知物理对象的边界。
[0102]
图8示出lidar系统602的操作的附加细节。如上所述，运载工具100基于lidar系统602所检测到的数据点的特性来检测物理对象的边界。如图8所示，诸如地面802等的平坦对象将以一致的方式反射从lidar系统602发射的光804a-804d。换句话说，由于lidar系统602使用一致的间隔发射光，因此地面802将以相同的一致间隔将光反射回到lidar系统602。在运载工具100在地面802上行驶时，在没有东西阻挡道路的情况下，lidar系统602将继续检测到由下一个有效地面点806反射的光。然而，如果对象808阻挡道路，则lidar系统602所发射的光804e-804f将以与预期一致方式不一致的方式从点810a-810b反射。根据该信息，运载工具100可以确定存在对象808。
[0103]
自主运载工具规划
[0104]
图9示出(例如，如图4所示的)规划模块404的输入和输出之间的关系的框图900。一般而言，规划模块404的输出是从起点904(例如，源地点或初始地点)到终点906(例如，目的地或最终地点)的路线902。路线902通常由一个或多个路段定义。例如，路段是指要在街道、道路、公路、行车道或适合汽车行驶的其它物理区域的至少一部分上行驶的距离。在一些示例中，例如，如果运载工具100是诸如四轮驱动(4wd)或全轮驱动(awd)小汽车、suv或小卡车等的能够越野的运载工具，则路线902包括诸如未铺面路径或开阔田野等的“越野”路段。
[0105]
除路线902之外，规划模块还输出车道级路线规划数据908。车道级路线规划数据908用于在特定时间基于路线902的路段的条件来驶过这些路段。例如，如果路线902包括多车道公路，则车道级路线规划数据908包括轨迹规划数据910，其中运载工具100可以使用该轨迹规划数据910以例如基于出口是否临近、多个车道中的一个或多个车道是否存在其它运载工具、或者在几分钟或更少时间的过程中变化的其它因素来从这多个车道中选择某车道。类似地，在一些实现中，车道级路线规划数据908包括路线902的某路段特有的速率约束912。例如，如果该路段包括行人或非预期交通，则速率约束912可以将运载工具100限制到比预期速率慢的行驶速率，例如基于该路段的限速数据的速率。
[0106]
在实施例中，向规划模块404的输入包括(例如，来自图4所示的数据库模块410的)数据库数据914、当前地点数据916(例如，图4所示的av位置418)、(例如，用于图4所示的目的地412的)目的地数据918和对象数据920(例如，如图4所示的感知模块402所感知的经分类的对象416)。在一些实施例中，数据库数据914包括规划时所使用的规则。规则是使用形
式语言(例如，使用布尔逻辑)指定的。在运载工具100所遇到的任何给定情形中，这些规则中的至少一些规则将适用于该情形。如果规则具有基于运载工具100可用的信息(例如，与周围环境有关的信息)所满足的条件，则该规则适用于给定情形。规则可以具有优先级。例如，“如果公路是高速公路，则移动到最左侧车道”这一规则与“如果出口在一英里内临近，则移动到最右侧车道”相比可以具有更低的优先级。
[0107]
图10示出在路径规划中(例如，由规划模块404(图4))使用的有向图1000。一般而言，如图10所示的有向图那样的有向图1000用于确定任何起点1002和终点1004之间的路径。在现实世界中，分隔起点1002和终点1004的距离可能相对较大(例如，在两个不同的都市区域中)，或者可能相对较小(例如，毗邻城市街区的两个交叉口或多车道道路的两条车道)。
[0108]
在实施例中，有向图1000具有表示起点1002和终点1004之间的运载工具100可能占用的不同地点的节点1006a-1006d。在一些示例中，例如，在起点1002和终点1004表示不同的都市区域时，节点1006a-1006d表示道路的路段。在一些示例中，例如，在起点1002和终点1004表示相同道路上的不同地点时，节点1006a-1006d表示该道路上的不同位置。这样，有向图1000包括不同粒度级别的信息。在实施例中，具有高粒度的有向图也是具有更大规模的另一有向图的子图。例如，起点1002和终点1004相距远(例如，相距许多英里)的有向图的大部分信息处于低粒度，并且该有向图是基于所存储的数据，但该有向图还包括用于该有向图中的表示运载工具100的视场中的物理地点的一部分的一些高粒度信息。
[0109]
节点1006a-1006d不同于无法与节点重叠的对象1008a-1008b。在实施例中，在粒度低时，对象1008a-1008b表示汽车不能穿过的地区，例如无街道或道路的区域。在粒度高时，对象1008a-1008b表示运载工具100的视场中的物理对象，例如其它汽车、行人、或运载工具100不能与之共用物理空间的其它实体。在实施例中，对象1008a-1008b的一部分或全部是静态对象(例如，不改变位置的对象，诸如街灯或电线杆等)或动态对象(例如，能够改变位置的对象，诸如行人或其它小汽车等)。
[0110]
节点1006a-1006d通过边1010a-1010c连接。如果两个节点1006a-1006b通过边1010a连接，则运载工具100可以在一个节点1006a和另一节点1006b之间行驶，例如，而不必在到达另一节点1006b之前行驶到中间节点。(当提到运载工具100在节点之间行驶时，意味着运载工具100在由相应节点表示的两个物理位置之间行驶。)边1010a-1010c通常是双向的，从某种意义上，运载工具100从第一节点行驶到第二节点，或者从第二节点行驶到第一节点。在实施例中，边1010a-1010c是单向的，从某种意义上，运载工具100可以从第一节点行驶到第二节点，然而运载工具100不能从第二节点行驶到第一节点。在边1010a-1010c表示例如单向街道，街道、道路或公路的单独车道，或者由于法律或物理约束因而仅能沿一个方向穿过的其它特征的情况下，边1010a-1010c是单向的。
[0111]
在实施例中，规划模块404使用有向图1000来识别由起点1002和终点1004之间的节点和边组成的路径1012。
[0112]
边1010a-1010c具有关联成本1014a-1014b。成本1014a-1014b是表示在运载工具100选择该边的情况下将花费的资源的值。典型的资源是时间。例如，如果一个边1010a所表示的物理距离是另一边1010b所表示的物理距离的两倍，则第一边1010a的关联成本1014a可以是第二边1010b的关联成本1014b的两倍。影响时间的其它因素包括预期交通、交叉口
的数量、限速等。另一典型的资源是燃料经济性。两个边1010a-1010b可以表示相同的物理距离，但例如由于道路条件、预期天气等，因此一个边1010a与另一边1010b相比需要更多的燃料。
[0113]
在规划模块404识别起点1002和终点1004之间的路径1012时，规划模块404通常选择针对成本优化的路径，例如，在将边的个体成本相加到一起时具有最小总成本的路径。
[0114]
自主运载工具控制
[0115]
图11示出(例如，如图4所示的)控制模块406的输入和输出的框图1100。控制模块根据控制器1102而操作，该控制器1102例如包括：与处理器304类似的一个或多个处理器(例如，诸如微处理器或微控制器或这两者等的一个或多个计算机处理器)；与主存储器306、rom 308和存储装置310类似的短期和/或长期数据存储装置(例如，存储器，随机存取存储器或闪速存储器或这两者)；以及存储器中所存储的指令，这些指令在(例如，由一个或多个处理器)执行时执行控制器1102的操作。
[0116]
在实施例中，控制器1102接收表示期望输出1104的数据。期望输出1104通常包括速度，例如速率和航向。期望输出1104例如可以基于从(例如，如图4所示的)规划模块404接收到的数据。根据期望输出1104，控制器1102产生可用作油门输入1106和转向输入1108的数据。油门输入1106表示例如通过接合转向踏板或接合另一油门控件来接合运载工具100的油门(例如，加速控制)以实现期望输出1104的大小。在一些示例中，油门输入1106还包括可用于接合运载工具100的制动器(例如，减速控制)的数据。转向输入1108表示转向角度，例如av的转向控制(例如，方向盘、转向角致动器或用于控制转向角度的其它功能)应被定位成实现期望输出1104的角度。
[0117]
在实施例中，控制器1102接收在调整提供至油门和转向的输入时使用的反馈。例如，如果运载工具100遇到诸如山丘等的干扰1110，则运载工具100的测量速率1112降至低于期望输出速率。在实施例中，任何测量输出1114均被提供至控制器1102，使得例如基于测量速率和期望输出之间的差分1113来进行所需的调整。测量输出1114包括测量位置1116、测量速度1118(包括速率和航向)、测量加速度1120和运载工具100的传感器可测量的其它输出。
[0118]
在实施例中，例如通过诸如照相机或lidar传感器等的传感器预先检测与干扰1110有关的信息，并且该信息被提供至预测性反馈模块1122。然后，预测性反馈模块1122将控制器1102可用于相应地调整的信息提供至控制器1102。例如，如果运载工具100的传感器检测到(“看见”)山丘，则控制器1102可以使用该信息来准备在适当时间接合油门，以避免显著减速。
[0119]
图12示出控制器1102的输入、输出和组件的框图1200。控制器1102具有影响油门/制动器控制器1204的操作的速率分析器1202。例如，速率分析器1202根据例如由控制器1102接收到并由速率分析器1202处理后的反馈，来指示油门/制动器控制器1204使用油门/制动器1206进行加速或进行减速。
[0120]
控制器1102还具有影响方向盘控制器1210的操作的横向跟踪控制器1208。例如，横向跟踪控制器1208根据例如由控制器1102接收到并由横向跟踪控制器1208处理后的反馈，来指示方向盘控制器1210调整转向角致动器1212的位置。
[0121]
控制器1102接收用于确定如何控制油门/制动器1206和转向角致动器1212的若干
输入。规划模块404提供控制器1102例如选择运载工具100开始操作时的航向并确定在运载工具100到达十字交叉路口时穿过哪个道路路段所使用的信息。定位模块408例如将描述运载工具100的当前地点的信息提供至控制器1102，使得控制器1102可以确定运载工具100是否处于基于正控制油门/制动器1206和转向角致动器1212的方式而预期的地点。在实施例中，控制器1102接收来自其它输入1214的信息，例如从数据库、计算机网络等接收到的信息。
[0122]
用于对道路特征实现遮挡表示的架构
[0123]
图13例示根据一个或多个实施例的用于在运载工具的操作期间对道路特征实现遮挡表示的架构1300的框图。在实施例中，架构1300在运载工具的运载工具系统中实现。在一些示例中，运载工具是图1所示的av 100的实施例。在一些示例中，运载工具系统是图1所示的av系统120的实施例。架构1300提供了一种高效的方式来表示运载工具的环境(例如，图1中所示的环境190)中的周围遮挡信息，使得运载工具系统对环境中的遮挡和不确定性进行推理，以用于进行安全决策制定。例如，如下面进一步的细节所例示的，架构1300呈现轻量的计算高效的遮挡接口，类似于被包围在优先区域中的交叉口处的引入交叉交通车道/车道连接部分的粗略1d可视性网格细分和/或在停止区域处的可视性的独立报告，用于进行多路停止交叉口优先确定。
[0124]
参考图13，架构1300包括感知模块1310(例如，图4所示的感知模块402)和规划模块1320(例如，图4所示的规划模块404)。感知模块1310根据先前绘图数据1308获得运载工具的至少一个感兴趣区域的区域信息，并从遮挡地图1304识别与至少一个感兴趣区域相关联的遮挡数据1306。感知模块1310然后基于区域信息和遮挡数据1306来确定与至少一个感兴趣区域相关联的遮挡信息1315。遮挡信息1315具有比遮挡数据1306小的数据大小。感知模块1310向规划模块1320提供遮挡信息1315。规划模块1320基于遮挡信息1315以及(例如来自图4的定位模块408和数据库模块410的)其它数据来规划运载工具的路线1325。运载工具由控制模块(例如，图4所示的控制模块406)根据规划路线1325进行操作。规划模块1320将规划路线1325提供回到用于更新运载工具的感兴趣区域的感知模块1310。
[0125]
架构1300包括用于感测或测量运载工具环境的属性的传感器系统1302(例如，图1或图4中所示的传感器121)。在一个实施例中，传感器系统1302包括lidar系统1302a(例如，图5所示的lidar系统502a)、radar系统1302b(例如，图5所示的radar系统502b)和照相机系统1302c(例如，图5所示的照相机系统502c)。传感器系统1302(例如，传感器系统1302中的至少一个传感器)识别附近的物理对象，例如，与由传感器系统1302中的至少一个传感器生成的数据相关联(例如，由该数据表示)的对象。在一些示例中，对象包括例如照相机系统1302c或lidar系统1302a所感知的视线范围内的可见对象。在一些示例中，对象包括例如radar系统1302b所感知的视线范围外的不可见对象。在一些示例中，对象被分类为诸如行人、自行车、汽车、交通标志(例如，图4所示的经分类对象416)等的类型。通过运载工具使用传感器融合技术将传感器系统1302的输出(例如，图5所示的输出504a、504b、504c)组合成运载工具环境的遮挡地图1304。在一些示例中，用2d或3d点、线或者形状以及场景描述来表示遮挡地图1304。
[0126]
在一个实施例中，运载工具系统通过访问包括道路网络信息的数据库或使用来自传感器系统1302的输出或者这两者来维持遮挡地图1304。遮挡地图1304包括由运载工具的
传感器系统1302感知或以其它方式知道的已知(可见或不可见)对象。
[0127]
在一个实施例中，遮挡地图1304包括无法被传感器系统1302感知的假设(或未知)对象。在一些示例中，运载工具系统通过基于各种因素和方法假设未感知环境中可能的未知对象的存在或属性来生成假设对象。假设对象包括移动对象或使用其中运载工具被排除的行驶路径的对象，或者这两者。例如，假设对象包括以下中的至少一个：第二运载工具、自行车、公共汽车、火车、行人和动物。
[0128]
在示例中，遮挡地图1304包括至少一个被遮挡对象。在一个实施例中，遮挡地图1304中的被遮挡对象是传感器系统1302所感知到的不可见但已知的对象。在一个实施例中，被遮挡对象是假设对象。运载工具系统将被遮挡对象的遮挡数据存储在遮挡地图1304中。在一些示例中，遮挡数据包括被遮挡对象的表示元素和被遮挡对象的属性。表示元素是基于被遮挡对象的类型来确定的。属性包括大小或运动状态或者这两者。运动状态是静止条件、移动条件、速率、移动方向、或者它们中的两个或更多个的组合。例如，作为被遮挡对象的运载工具在运载工具未起动且停放在道路上时处于静止条件，并且在运载工具起动且在道路上以沿着移动方向的速率移动时处于移动条件。速率设置为小于或等于预定最大值。预定最大值包括限速。在一些情况下，预定最大值包括根据在环境中同时或先前观察到的其它对象导出的量。预定最大值是根据历史数据、道路配置、交通规则、事件、时间、天气条件或者它们中的两个或更多个的组合来导出的量。
[0129]
感知模块1310包括地图信息提取器1312，地图信息提取器1312用于例如从绘图数据库中的先前绘图数据1308获得运载工具的至少一个感兴趣区域的区域信息。在一个实施例中，绘图数据库在图4所示的数据库模块410中实现。先前绘图数据1308包括道路网络信息，例如行车道几何属性的高精度地图、描述道路网络连接属性的地图、描述行车道物理属性(诸如交通速率、交通量、运载工具和自行车车道的数量、车道宽度、车道交通方向、或车道标记类型和地点，或者它们的组合)的地图、以及描述道路特征(诸如人行横道、交通标志或各种类型的其它行驶信号等)的空间地点的地图。在实施例中，高精度地图是通过将数据经由自动或手动注释添加到低精度地图所构建的。
[0130]
在一个实施例中，感知模块1310将运载工具的至少一个感兴趣区域确定为与运载工具当前路线上的停止线(或停止标志)相关联的至少一个停止区域。在一些示例中，例如当停止在多路停止交叉口时，停止区域被遮挡。在绘图数据1308中停止区域由一形状(例如矩形)表示。在一些示例中，停止区域的长度为2至3米。地图信息提取器1312从绘图数据1308中提取停止区域的区域信息。在一些示例中，停止区域的区域信息包括绘图数据1308中的停止区域的标识符(id)。在一个实施例中，感兴趣区域包括以下中的至少一个：人行横道、紧接在陡峭山丘后面的运载工具车道区域或与运载工具行驶车道相邻的车道区域。
[0131]
在一个实施例中，感知模块1310将运载工具的至少一个感兴趣区域确定为与沿着运载工具的当前路线的交叉口相关联的至少一个优先区域(例如，引入车道区域的包围区域)。例如，优先区域或优先区域沿着相应车道的方向的延伸与交叉口中沿着运载工具的当前路线或运载工具的任何潜在路线的车道重叠。在一些示例中，优先区域被遮挡或包含不可见的代理，不可见的代理在其试图执行无保护转弯通过交叉口时优先于运载工具。在一些示例中，在绘图数据1308中优先区域由一形状(例如，矩形)表示。在一些示例中，优先区域的长度超过预定距离，例如10米、20米、30米、40米、50米或60米，这取决于遵守道路规则
的间距要求。地图信息提取器1312从绘图数据1308中提取优先区域的区域信息。在一些示例中，优先区域的区域信息包括绘图数据1308中的优先区域的区域标识符、相应车道的标识符或交叉口的标识符中的至少一个。
[0132]
在一个实施例中，如图14b中进一步的细节所例示的，优先区域由沿着优先区域内相应车道的至少一个车道方向的顺序离散参考路径点表示。在一些示例中，离散参考路径点沿着车道方向以预定距离均匀地分离。在一个实施例中，如图14c中进一步的细节所例示的，优先区域由沿着至少一个车道方向顺序排序的多个车道路段(例如，沿着车道方向从优先区域的前部到优先区域的后部)表示。各车道路段包括至少一个离散参考路径点。各车道路段具有相应的标识符。各车道路段由一形状(例如多边形)表示。在一个实施例中，优先区域与沿着相同车道方向的多个车道相对应。多个车道中的各车道被分割成各自具有相应标识符的相应的多个车道路段。在一个实施例中，使用图结构或树结构来存储优先区域内的各车道或各车道连接部分或者这两者。
[0133]
在一个实施例中，优先区域的区域信息包括离散参考路径点或所分割的路段或者这两者。区域信息还包括离散参考路径点和所分割的车道路段的信息，例如，各车道路段的长度或相邻参考路径点之间的距离。在一个实施例中，例如通过在绘图数据库中的优先区域中添加包括被分段的车道或离散参考路径点的离散层，将区域信息包括在先前绘图数据1308中。感知模块1310直接从先前绘图数据1308获得区域信息。在一个实施例中，例如在实现遮挡表示的过程的开始处，感知模块1310基于来自先前绘图数据1308的优先区域的绘图数据来生成优先区域的区域信息。
[0134]
在一个实施例中，感知模块1310通过蛮力算法生成优先区域的区域信息以分析优先区域内的所有车道点。在一个实施例中，如图14a-14c中进一步的细节所例示的，感知模块1310通过首先确定运载工具的当前路线与优先区域或优先区域沿着车道方向的延伸之间的交叉点、并从该交叉点起确定优先区域内沿着与车道方向相反的方向的一系列离散参考路径点或所分割的车道路段或者这两者，来生成优先区域的区域信息。
[0135]
地图信息提取器1312还从规划模块1320接收运载工具的规划路线1325。感知模块1310基于规划路线1325来更新运载工具的至少一个感兴趣区域。在一个实施例中，感知模块1310周期性地查询距运载工具预定距离内的多个感兴趣区域，并且基于周期性地查询运载工具附近的多个感兴趣区域，来周期性地向规划模块1320提供与多个感兴趣区域相关联的遮挡信息。在一个实施例中，感知模块1310从多个感兴趣区域中过滤出第一多个感兴趣区域。从第一多个感兴趣区域中的各感兴趣区域沿着相应车道方向延伸的路径与不同于运载工具的当前路线的路径交互。即，第一多个感兴趣区域中的各感兴趣区域在远离当前路线的方向上。感知模块1310向规划模块1320发布与第二多个感兴趣区域相关联的遮挡信息。第二多个感兴趣区域是被包括在多个感兴趣区域中且不同于第一多个感兴趣区域的感兴趣区域。
[0136]
感知模块1310包括被配置用于生成遮挡信息的遮挡信息生成器1314。在确定运载工具的至少一个感兴趣区域(例如，至少一个优先区域或至少一个停止区域或者这两者)之后，感知模块1310(例如，遮挡信息生成器1314)从遮挡地图1304识别与至少一个感兴趣区域相关联的遮挡数据1306。在一个实施例中，感知模块1310首先识别遮挡地图1304中的至少一个感兴趣区域，然后确定与遮挡地图1304中的至少一个感兴趣区域相关联的遮挡数据
1306。遮挡数据1306包括在至少一个感兴趣区域中的至少一个被遮挡对象(例如，不可见对象)的遮挡数据。至少一个被遮挡对象的遮挡数据包括被遮挡对象的属性。表示元素与被遮挡对象的类型相关联。属性包括大小或运动状态或者这两者。在一个实施例中，属性包括速度属性(例如，估计的速率范围)和方向属性(例如，运动方向)。在一个实施例中，感知模块1310查询与遮挡地图1304中的至少一个感兴趣区域相关联的表示元素。在一些示例中，表示元素是查询区域(例如，至少一个感兴趣区域中的分割路段)的多边形或中心点。然后，感知模块1310从遮挡地图1304获得与表示元素相关联的遮挡数据1306。在一些示例中，遮挡数据1306由2d或3d数据表示。
[0137]
感知模块1310(例如，遮挡信息生成器1314)基于与至少一个感兴趣区域相关联的区域信息和与至少一个感兴趣区域相关联的遮挡数据1306来确定与至少一个感兴趣区域相关联的遮挡信息1315。在一个实施例中，感知模块1310基于至少一个感兴趣区域内的所分割的车道路段(例如，由多边形表示)通过针对各车道路段确定相应的遮挡(或非遮挡)级别来确定遮挡信息1315。遮挡级别(或非遮挡)表示遮挡(或非遮挡)置信级别。在一些示例中，遮挡(或非遮挡)的级别是介于0和1之间的值，其中1表示100％的置信度。在一个示例中，遮挡级别表示布尔决策，为0或1。遮挡信息1315由包括一系列形状(例如，点或多边形)的1d数据表示，这些形状具有相应的遮挡级别(例如，介于0和1之间的值)。遮挡信息1315具有比遮挡数据1306小的数据大小。
[0138]
在一个实施例中，感知模块1310针对至少一个感兴趣区域中的各被遮挡对象确定相应的遮挡级别。被遮挡对象由表示元素(例如多边形)表示。遮挡信息1315包括被遮挡对象的表示元素和相应的遮挡级别。
[0139]
在一个实施例中，感知模块1310识别与遮挡地图1304中的至少一个感兴趣区域相关联的占用数据。占用数据包括遮挡数据和非遮挡数据。占用数据表示区域是否被至少一个对象(例如，被遮挡对象或非被遮挡对象或者这两者)占用。感知模块1310确定与至少一个感兴趣区域相关联的各分割路段(例如，车道路段)的相应占用(或非占用)级别。占用(或非占用)级别表示占用(或非占用)级别的置信级别。在一些示例中，占用(或非占用)级别是介于0和1之间的值，其中1表示100％的置信度。感知模块1310向规划模块1320提供包括与至少一个感兴趣区域相关联的分割路段的相应占用级别的占用信息，用于进行规划路线。占用信息由包括具有相应占用级别(例如，介于0和1之间的值)的一系列形状(例如，点或多边形)的1d数据表示。占用信息具有比占用数据小的数据大小。
[0140]
在运载工具的操作中，感知模块1310递归地(以预定频率周期性地或实时地)查询距运载工具预定距离内或沿着运载工具的路线(当前路线或潜在路线)或者这两者的多个感兴趣区域，并且从遮挡地图1304识别与感兴趣区域相关联的遮挡数据。遮挡信息生成器1314从遮挡地图1304获得遮挡数据，并且从地图信息提取器1312获得来自感兴趣区域的区域信息，并且基于遮挡数据和区域信息生成感兴趣区域的遮挡信息。在一个实施例中，遮挡信息生成器1314更新从遮挡地图1304获得并且与运载工具的至少一个感兴趣区域相关联的遮挡数据，并且基于更新的遮挡数据生成与至少一个感兴趣区域相关联的更新的遮挡信息。
[0141]
在一个实施例中，感知模块1310(或遮挡信息生成器1314)应用时间过滤(或平滑)算法以基于与感兴趣区域相关联的遮挡数据来更新运载工具的感兴趣区域的遮挡信息。由
于通过时间进程递归地生成与感兴趣区域相关联的遮挡数据(例如，被遮挡对象)，时间过滤或平滑算法使用在不同时间步骤生成的遮挡数据的时间关系来使得遮挡数据连续变化，这减轻了包括由于传感器测量中的噪声或者丢失或延迟的传感器测量而引起的遮挡数据的闪烁的问题。例如，遮挡信息生成器1314基于感兴趣区域中的至少一个被遮挡对象的速度属性(例如，估计的速度范围)和方向属性(例如，运动方向)来更新遮挡信息。遮挡信息生成器1314根据至少一个被遮挡对象的运动来更新感兴趣区域中的至少一个分割路段的相应的至少一个遮挡级别。运动是沿着至少一个被遮挡对象的方向属性并且基于该至少一个被遮挡对象的速度属性。在一个实施例中，感知模块1310还应用时间过滤以基于与感兴趣区域相关联的占用数据来更新运载工具的感兴趣区域的占用信息。
[0142]
在一个实施例中，感知模块1310以结构(例如，图形结构、分层结构或树结构)表示运载工具的至少一个感兴趣区域和相应的遮挡信息。各感兴趣区域都有相应的标识符。各车道是结构中的一个节点，并维持其相应的连接性。离散(或分割)信息和遮挡信息保存在各节点或其它地图中。需要遍历操作来从结构中获得适当的信息。
[0143]
感知模块1310向规划模块1320提供至少一个感兴趣区域的标识符和与至少一个感兴趣区域相关联的相应的遮挡信息1315。在一个实施例中，感知模块1310基于与至少一个感兴趣区域相关联的车道路段和相应的遮挡级别提供与图形结构(或接口)相关联的数据。图形结构(或接口)是将感兴趣区域的标识符与相应的遮挡信息相关联的地图。规划模块1320在运载工具的显示器上显示图形结构(或接口)。
[0144]
在一个实施例中，与图形结构(或接口)相关联的数据具有如下结构：
[0145][0146]
用于对道路特征实现遮挡表示的过程
[0147]
图14a-14c例示生成用于对道路特征实现遮挡表示的区域信息的示例。离线地执行生成，例如图4的数据库模块410，或者在线地执行生成，例如图13的感知模块1310。
[0148]
图14a例示运载工具1410(例如，图1的av 100)在道路1402中行驶的环境1400。道路1402与另一个道路1404相交。道路1402包括至少一个车道。道路1404包括至少一个车道，例如车道1406和车道1408。各车道具有车道方向。车道1406具有车道方向1407，车道1408具有与车道方向1407相反的车道方向1409。道路1402的车道与道路1404的车道1406通过车道连接部分1403连接。道路1402、1404、车道1406、1408和车道连接部分1403的信息存储在例如在图4的数据库模块410中实现的道路网络数据库中。在一个实施例中，信息包括各道路、各车道和各车道连接部分的相应标识符。
[0149]
运载工具1410沿着路线行驶。在一个示例中，路线是运载工具1410沿着其从道路1402右转到道路1404的车道1406的路线1412。在一个示例中，路线是运载工具1410沿着其
直接行驶通过道路1402和1404之间的交叉口的路线1414。在一个示例中，路线是运载工具1410沿着其从道路1402左转至道路1404的车道1408的路线1416。
[0150]
当运载工具1410沿着路线行驶时，运载工具1410的感知模块(例如，图13的感知模块1310)基于路线、潜在路线或距运载工具1410的预定距离中的至少一个来确定运载工具1410的至少一个感兴趣区域。在一些示例中，感知模块以预定时间周期或以预定频率周期性地确定至少一个感兴趣区域。
[0151]
如图14a所例示的，运载工具1410的至少一个感兴趣区域包括停止区域1420和优先区域1430、1432。停止区域1420位于路线上的停止线之后。停止区域1420由矩形形状表示。优先区域1430位于车道1406上并且由矩形形状表示。优先区域1430的延伸与路线1412相交。优先区域1432位于车道1408上并且也由矩形形状表示。优先区域1432的延伸与路线1414相交。在一个实施例中，感知模块确定停止区域1420和优先区域1430、1432的特性(例如，位置、大小或区域)。在一个实施例中，数据库模块(例如，图4的数据库模块410)例如基于在数据库模块中实现的道路网络数据库中的道路网络信息来确定停止区域1420和优先区域1430、1432的特性。数据库模块将停止区域1420和优先区域1430、1432的特性存储在道路网络数据库中。道路网络数据库还存储停止区域1420和优先区域1430、1432的相应标识符。感知模块识别至少一个感兴趣区域，并从道路网络数据库获得至少一个感兴趣区域的信息。
[0152]
图14b例示沿着路线1412的运载工具1410的优先区域1430被离散的环境1450。首先，通过沿着与优先区域1430相对应的车道1406的车道方向1407延伸优先区域1430来确定交叉点1452。然后，沿着与车道方向1407相反的离散方向1454确定从优先区域1430的第一端到优先区域1430的第二端的一系列离散参考路径点1460。在一个示例中，离散参考路径点1460沿着离散方向1454以预定距离均匀分布。在一个示例中，离散参考路径点沿着离散方向1454不均匀地分布，并且在优先区域中更靠近车道连接部分1403的相邻参考路径点具有比远离车道连接部分1403的相邻参考路径点更小的距离。
[0153]
图14c例示沿着路线1412的运载工具1410的优先区域1430被分割成一系列分割的路段1472的环境1470。所分割的路段1472是车道1406上的车道路段。在一个实施例中，各所分割的路段1472包括作为所分割的路段1472的中心点的离散参考路径点1460。各所分割的路段1472由多边形表示。优先区域1430的区域信息包括离散参考路径点1460和所分割的路段1472。在一个实施例中，区域信息还包括离散参考路径点1460和所分割的路段1472的信息，例如，各分割路段的长度或相邻离散参考路径点1460之间的距离。
[0154]
图15例示根据一个或多个实施例的用于在运载工具(例如，图1所示的av100)的操作期间对道路特征实现遮挡表示的过程1500。过程1500由运载工具系统(例如，图1所示的av系统120)执行。运载工具系统包括感知模块(例如，图13所示的感知模块1310)、规划模块(例如，图13所示的规划模块1320)和控制模块(例如，图4所示的控制模块406)。同样地，实施例可以包括不同的和/或附加的步骤，或者以不同的顺序执行步骤。
[0155]
感知模块获得1502运载工具的至少一个感兴趣区域的区域信息。感知模块基于运载工具的当前路线(例如，图14a所示的路线1412)、运载工具的潜在路线(例如，图14a所示的路线1414)或在距运载工具预定距离内来确定至少一个感兴趣区域。至少一个感兴趣区域包括至少一个停止区域(例如，图14a所示的停止区域1420)，或至少一个优先区域(图14a
所示的优先区域1430或1432)，或者这两者。
[0156]
区域信息包括离散参考路径点(例如，图14b所示的参考路径点1460)或分割路段(例如，图14c的所分割的车道路段1472)，或者这两者。在一个实施例中，感知模块通过获得沿着与至少一个感兴趣区域相对应的至少一个车道方向的离散参考路径点来获得至少一个感兴趣区域的区域信息。在一个实施例中，感知模块通过获得沿着至少一个车道方向顺序排序的多个车道路段来获得至少一个感兴趣区域的区域信息，各车道路段包括至少一个离散参考路径点。
[0157]
在一个实施例中，感知模块从绘图数据库(例如，在诸如图4所示的数据库模块410等的数据库模块中实现的道路网络数据库)获得至少一个感兴趣区域的区域信息。区域信息还包括与至少一个感兴趣区域相对应的各车道(例如，图14a所示的车道1406)或车道连接部分(例如，图14a所示的车道连接部分1403)的标识符。
[0158]
在一个实施例中，感知模块通过基于来自绘图数据库的绘图数据生成至少一个感兴趣区域的区域信息来获得至少一个感兴趣区域的区域信息。如图14b所例示的，感知模块确定运载工具的当前路线(例如，路线1412)与沿着车道方向(例如，车道方向1407)的至少一个感兴趣区域中的感兴趣区域(例如，优先区域1430)或该感兴趣区域的延伸之间的交叉点，并从交叉点起确定感兴趣区域内的沿着与车道方向相反的方向(例如，离散方向1454)的一系列离散参考路径点。如图14c所例示的，感知模块确定沿着至少一个车道方向顺序排序的多个车道路段(例如，车道路段1472)，各车道路段包括至少一个离散参考路径点。
[0159]
感知模块识别1504与遮挡地图(例如，图13所示的遮挡地图1304)中的至少一个感兴趣区域相关联的遮挡数据。在一些示例中，用2d或3d点、线或者形状以及场景描述来表示遮挡地图。av系统通过访问包括道路网络信息的数据库(例如，道路网络数据库)或使用来自传感器系统1302(例如，图13所示的传感器系统1302)的输出，或者这两者来维持遮挡地图。在示例中，遮挡地图包括至少一个被遮挡对象，例如，假设对象或不可见但已知对象。av系统将被遮挡对象的遮挡数据存储在遮挡地图中。在一个实施例中，遮挡数据包括被遮挡对象的表示元素和被遮挡对象的属性。在一些示例中，基于被遮挡对象的类型来确定表示元素。属性包括大小或运动状态或者这两者。遮挡数据包括2d或3d数据。
[0160]
在一个实施例中，感知模块通过查询至少一个感兴趣区域内的表示元素并基于表示元素获得遮挡数据来识别与至少一个感兴趣区域相关联的遮挡数据。在一个实施例中，表示元素与至少一个感兴趣区域中的被遮挡对象相对应。在一个实施例中，表示元素与至少一个感兴趣区域中的离散参考路径点(例如，图14b所示的参考路径点1460)或分割路段(例如，图14c所示的车道路段1472)相对应。
[0161]
感知模块基于至少一个感兴趣区域的区域信息和与至少一个感兴趣区域相关联的遮挡数据来确定1506与至少一个感兴趣区域相关联的遮挡信息。遮挡数据包括与遮挡信息相关联的数据。遮挡信息具有比遮挡数据小的数据大小。
[0162]
在一个实施例中，感知模块通过基于离散参考路径点确定与至少一个感兴趣区域相关联的遮挡信息，来确定与至少一个感兴趣区域相关联的遮挡信息。在一个实施例中，感知模块通过基于与至少一个感兴趣区域相关联的遮挡数据确定各分割路段的相应的遮挡级别，来确定遮挡信息。在一个实施例中，感知模块通过确定与至少一个感兴趣区域内的至少一个被遮挡对象相对应的至少一个表示形状的至少一个遮挡级别，来确定遮挡信息。
[0163]
在一个实施例中，感知模块对遮挡数据应用时间过滤算法以更新至少一个感兴趣区域中的遮挡信息。在一个实施例中，感知模块应用时间过滤算法以基于至少一个感兴趣区域中的至少一个被遮挡对象的速度属性和方向属性来更新遮挡信息。在一个实施例中，感知模块根据至少一个感兴趣区域中的至少一个被遮挡对象的运动来更新多个分割路段中的至少一个分割路段的相应的至少一个遮挡级别，运动基于至少一个被遮挡对象的速度属性。
[0164]
感知模块向规划模块提供1508遮挡信息，用于规划运载工具的路线。在一个实施例中，感知模块向规划模块提供多个区域中各感兴趣区域的相应唯一标识符以及与各感兴趣区域相对应的遮挡信息。在一个实施例中，感知模块基于与至少一个感兴趣区域相关联的多个车道路段和相应的遮挡级别来提供与图形接口相关联的数据。在一个实施例中，规划模块使显示器基于该数据生成图形接口作为输出。
[0165]
在一个实施例中，感知模块周期性地查询距运载工具预定距离内的多个感兴趣区域，并且基于周期性地查询多个感兴趣区域来向规划电路周期性地提供与多个感兴趣区域相关联的遮挡信息。在一个实施例中，感知模块从多个感兴趣区域中过滤出第一多个感兴趣区域。沿着相应车道方向从第一多个感兴趣区域中的各感兴趣区域延伸的路径与不同于运载工具的当前路线的路径交互。感知模块向规划模块发布与第二多个感兴趣区域相关联的遮挡信息。第二多个感兴趣区域是被包括在多个感兴趣区域中且不同于第一多个感兴趣区域的感兴趣区域。
[0166]
在一个实施例中，感知模块例如从遮挡地图或占用地图识别与至少一个感兴趣区域相关联的占用数据。占用数据包括遮挡数据和/或非遮挡数据。感知模块基于与至少一个感兴趣区域相关联的占用数据来确定多个车道路段中的各车道路段的相应占用级别，并且向规划模块提供包括多个车道路段的相应占用级别的占用信息。
[0167]
规划模块基于来自感知模块的遮挡信息生成规划路线。控制模块根据规划路线操作1510运载工具。在一个实施例中，如图13所例示的，感知模块从规划模块接收运载工具的规划路线(例如，规划路线1325)，并更新规划路线上运载工具的至少一个感兴趣区域。
[0168]
在先前描述中，已经参考许多具体细节描述了本发明的实施例，这些具体细节可因实现而不同。因此，说明书和附图应被视为说明性的，而非限制性意义的。本发明范围的唯一且排他的指示、以及申请人期望是本发明范围的内容是以发布权利要求书的具体形式从本技术发布的权利要求书的字面和等同范围，包括任何后续修正。本文中明确阐述的用于被包括在此类权利要求中的术语的任何定义应当以此类术语如在权利要求书中所使用的意义为准。另外，当在先前的说明书或所附权利要求书使用术语“还包括”时，该短语的下文可以是附加的步骤或实体、或先前所述的步骤或实体的子步骤/子实体。