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公开(公告)号：CN112034833B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN201911266171.8
申请日：2019-12-11
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
Abstract: 在一个实施方式中，系统使用演员评判家强化学习(RL)模型来生成开放空间中的ADV的轨迹。系统感知ADV周围的环境，包括一个或多个障碍物。系统基于感知的环境将RL算法应用于规划轨迹的初始状态，以基于ADV的地图和车辆控制信息确定ADV达到多个轨迹状态的多个控制。系统根据目标目的地状态为每个控制确定通过RL算法的奖励预测。系统通过最大化奖励预测来从轨迹状态生成第一轨迹，以根据第一轨迹来自动地控制ADV。
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公开(公告)号：CN113428173A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202011030701.1
申请日：2020-09-27
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
Abstract: 在一个实施方式中，用于自动驾驶车辆(ADV)的静态曲率误差补偿控制逻辑接收与ADV相关联的规划和控制数据，包括规划转向角和规划速度。基于ADV的当前转向角和规划转向角生成转向指令。根据ADV的当前速度，基于规划速度生成油门指令。基于当前转向角和规划转向角之间的差计算曲率误差。响应于确定出曲率误差大于预定曲率阈值，在扣留不发油门指令的同时向ADV发出转向指令，使得ADV的转向角在没有加速的情况下根据规划转向角进行调节。
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公开(公告)号：CN113075924A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202011037860.4
申请日：2020-09-28
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 在一个实施方式中，当自动驾驶车辆(ADV)停放时，ADV可基于标准来确定是在开放空间模式还是在车道上模式下操作。该标准可包括ADV是否在相对于车辆车道的阈值距离和阈值前进方向内。如果不满足该标准，则ADV可进入开放空间模式。在开放空间模式下，ADV可将其操纵在相对于车辆车道的阈值距离和阈值前进方向内。响应于满足该标准，ADV可进入并在车道上模式下操作，以使ADV恢复沿着车辆车道驾驶。
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公开(公告)号：CN112498365A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011205931.7
申请日：2020-11-02
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: B60W60/00
Abstract: 在一个实施例中，在控制自主驾驶车辆(ADV)期间执行过程。确定与感测到的障碍物相关联的置信度水平。如果置信度水平低于置信度阈值，以及ADV和与感测到的障碍物的潜在接触点之间的距离小于距离阈值，则延迟驾驶决策的执行。否则，执行驾驶决策以降低与感测到的障碍物接触的风险。
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公开(公告)号：CN111857118A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201911266199.1
申请日：2019-12-11
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 在一个实施方式中，一种自动停放自动驾驶车辆的计算机实施的方法，包括：生成描述自动驾驶车辆(ADV)周围的驾驶环境的环境描述符数据，包括识别停车位和在ADV的预定临近范围内的一个或多个障碍物；基于环境描述符数据生成ADV的停车轨迹以将ADV自动停入停车位内，根据一个或多个障碍物来优化停车轨迹；基于ADV的车辆状态将停车轨迹分段成一个或多个轨迹段；以及根据停车轨迹的一个或多个轨迹段控制ADV以将ADV自动停入停车位，而不与一个或多个障碍物碰撞。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113428172B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202011030676.7
申请日：2020-09-27
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: B60W60/00
Abstract: 在一个实施方式中，方法确定从开放空间内的自动驾驶车辆(ADV)的第一位置到第二位置的路线，第一位置是ADV的当前位置。方法基于路线确定目标函数，目标函数具有用于操控ADV从第一位置到第二位置的成本集。方法确定开放空间的环境条件，并使用环境条件来确定权重集，每个权重将应用于目标函数的对应成本。方法基于一个或多个约束优化目标函数，使得在满足一个或多个约束时，目标函数的输出达到最小，并用优化的目标函数生成路径轨迹，以根据路径轨迹自动控制ADV。
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公开(公告)号：CN112498365B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202011205931.7
申请日：2020-11-02
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: B60W60/00
Abstract: 在一个实施例中，在控制自主驾驶车辆(ADV)期间执行过程。确定与感测到的障碍物相关联的置信度水平。如果置信度水平低于置信度阈值，以及ADV和与感测到的障碍物的潜在接触点之间的距离小于距离阈值，则延迟驾驶决策的执行。否则，执行驾驶决策以降低与感测到的障碍物接触的风险。
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公开(公告)号：CN112034834B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN201911266984.7
申请日：2019-12-11
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G05D1/43 , G05D1/242 , G05D1/243 , G05D1/246 , G05D1/65 , G05D1/644 , G05D1/248 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 在一个实施方式中，系统生成多个驱动驾驶场景来训练强化学习(RL)代理并重放每个驱动驾驶场景以通过以下操作训练RL代理：将RL算法应用于驱动驾驶场景的初始状态，以从ADV的多个离散的控制/动作选项中确定多个控制动作，以达到基于多个离散的轨迹状态选项的多个轨迹状态，对于每个控制/动作确定通过RL算法的回报预测，确定轨迹状态的判断分数，并基于判断分数更新RL代理。
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公开(公告)号：CN113428173B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011030701.1
申请日：2020-09-27
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
Abstract: 在一个实施方式中，用于自动驾驶车辆(ADV)的静态曲率误差补偿控制逻辑接收与ADV相关联的规划和控制数据，包括规划转向角和规划速度。基于ADV的当前转向角和规划转向角生成转向指令。根据ADV的当前速度，基于规划速度生成油门指令。基于当前转向角和规划转向角之间的差计算曲率误差。响应于确定出曲率误差大于预定曲率阈值，在扣留不发油门指令的同时向ADV发出转向指令，使得ADV的转向角在没有加速的情况下根据规划转向角进行调节。
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公开(公告)号：CN111948938B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201911259979.3
申请日：2019-12-10
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 在一个实施方式中，为系统生成开放空间模型以规划ADV在开放空间中的轨迹。系统感知ADV周围的环境，包括一个或多个障碍物。系统基于一个或多个障碍物的约束条件和地图信息，确定开放空间模型的目标函数。系统迭代地：基于第一轨迹对目标函数执行第一二次规划(QP)优化，同时固定目标函数的第一组变量；以及基于第一QP优化的结果对目标函数执行第二QP优化，同时固定目标函数的第二组变量。系统基于第一QP优化和第二QP优化的结果生成第二轨迹，以根据第二轨迹自主地自动地控制ADV。
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