自动驾驶车辆的基于驾驶员意图的车道辅助系统的制作方法

本公开的实施方式总体上涉及操作自动驾驶车辆。更具体地，本公开的实施方式涉及自动驾驶车辆的车道辅助系统。

背景技术：

以自动驾驶模式(例如，无人驾驶)运行的车辆可以将乘员、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。通常，自动驾驶车辆可以以全自动驾驶模式、半自动驾驶模式或手动模式运行。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。当以半自动驾驶模式运行时，车辆的驾驶员可以在某个点接管操作，而车辆可以在其它时间自动运行。当以手动模式运行时，驾驶员在全部时间完全控制车辆。

自动驾驶的一个重要特征是车道辅助系统、或车道偏离警示或辅助系统。车道辅助系统是设计成当车辆在高速公路和主干道路上开始偏离其车道时(尤其当车辆以半自动驾驶模式运行时)警告或辅助驾驶员的机制。这些系统设计成通过解决碰撞的主要原因(驾驶员错误、分心和困倦)来使事故降至最少。基于车辆相对于涂刷在车道上的线标记的相对移动方向提供典型的车道辅助，以确定车辆是否正偏离当前车道。然而，这种判定并不能总是准确地抓住驾驶员的意图(例如，驾驶员是否确实想要改变车道或驶出车道)。如果车道辅助系统试图违背驾驶员的实际意图而自动地校正车辆移动方向，这可导致不舒服或不安全的情况。

背景技术

根据本公开的一个方面，提供了一种可用于操作自动驾驶车辆的计算机实施的方法，该方法可包括：响应于检测到自动驾驶车辆(adv)正朝向道路的当前车道的边缘偏离，确定所述adv的驾驶员在时间点以及所述检测之前的一个或多个用户行为；使用安装在所述adv上的一个或多个传感器感知所述adv周围的驾驶环境，所述驾驶环境包括描述所述道路的车道配置的信息；基于所述用户行为和所感知的驾驶环境，确定可能的改变车道的用户意图；如果所述用户意图表明所述驾驶员打算改变车道，则允许所述adv继续朝向所述道路的边缘偏离；以及如果所述用户意图表明所述驾驶员不打算改变车道，则基于所述用户意图，自动地修改adv的移动方向以远离所述边缘移动，从而保持在所述当前车道内。

根据本公开的另一个方面，提供了一种存储有指令的非暂时性机器可读介质，所述指令在由处理器执行时使所述处理器执行操作，所述操作可包括：响应于检测到自动驾驶车辆(adv)正朝向道路的当前车道的边缘偏离，确定所述adv的驾驶员在时间点以及所述检测之前的一个或多个用户行为；使用安装在所述adv上的一个或多个传感器感知所述adv周围的驾驶环境，所述驾驶环境包括描述所述道路的车道配置的信息；基于所述用户行为和所感知的驾驶环境确定可能的改变车道的用户意图；如果所述用户意图表明所述驾驶员打算改变车道，则允许所述adv继续朝向所述道路的边缘偏离；以及如果所述用户意图表明所述驾驶员不打算改变车道，则基于所述用户意图，自动地修改adv的移动方向以远离所述边缘移动，从而保持在所述当前车道内。

根据本公开的又一个方面，提供了一种数据处理系统，其包括处理器和存储器。存储器联接到所述处理器以存储指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行操作，所述操作可包括：响应于检测到自动驾驶车辆(adv)正朝向道路的当前车道的边缘偏离，确定所述adv的驾驶员在时间点以及所述检测之前的一个或多个用户行为；使用安装在所述adv上的一个或多个传感器感知所述adv周围的驾驶环境，所述驾驶环境包括描述所述道路的车道配置的信息；基于所述用户行为和所感知的驾驶环境确定可能的改变车道的用户意图；如果所述用户意图表明所述驾驶员打算改变车道，则允许所述adv继续朝向所述道路的边缘偏离；以及如果所述用户意图表明所述驾驶员不打算改变车道，则基于所述用户意图，自动地修改adv的移动方向以远离所述边缘移动，从而保持在所述当前车道内。

附图说明

本公开的实施方式在附图的各图中以举例而非限制的方式示出，附图中的相同的附图标记指代相似的元件。

图1是示出根据一个实施方式的网络化系统的框图。

图2是示出根据一个实施方式的自动驾驶车辆的示例的框图。

图3a至图3b是示出根据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是示出可与本发明的实施方式一起使用的某些驾驶场景的图。

图5是示出根据一个实施方式的向自动驾驶车辆提供车道辅助的过程的流程图。

图6是示出根据一个实施方式的确定针对可能的车道改变的用户意图的过程的流程图。

图7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公开的各种实施方式和方面，并且附图将示出各种实施方式。以下描述和附图是对本公开的说明，并且不应被解释为限制本公开。描述了许多特定细节以提供对本公开各种实施方式的透彻理解。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公开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公开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相同的实施方式。

根据本发明的一个方面，车道辅助系统配置成基于在该时间点通过捕获和分析用户行为和adv周围的驾驶环境而确定的驾驶员的意图来向自动驾驶车辆(adv)的驾驶员提供车道辅助。通过分析用户行为和车辆周围的驾驶环境，可以确定驾驶员的意图。驾驶员的意图可以用于解释驾驶员是否确实打算改变车道。基于驾驶员的意图，可以提供车道辅助，从而允许车辆改变当前车道或驶出当前车道、或自动地提供警告和/或校正车辆的移动方向以使车辆保持在车道内。

根据一个实施方式，检测到自动驾驶车辆正以半自动驾驶模式运行，并且车辆正朝向当前车道的边缘或一侧偏离。响应于这种检测，确定车辆的驾驶员的一个或多个用户行为。此外，使用安装在车辆上的一个或多个传感器捕捉并感知或识别车辆周围的驾驶环境。驾驶环境包括描述或表示车辆正行驶的车道的车道配置以及相关的交通状况。基于驾驶员的用户行为和车辆周围的驾驶环境确定驾驶员的用户意图。如果确定用户意图是特意驶出当前车道，则车辆被允许继续偏离当前车道或驶出当前车道。否则，向驾驶员提供车道辅助，例如，提供警告和/或提供自动校正以校正车辆的移动方向，使得车辆将保持在车道内。

在一个实施方式中，如果已经打开符合车辆的偏离方向的表示车道改变方向的转弯指示灯，则确定驾驶员打算改变车道。根据另一实施方式，检查与当前车道有关的路线和地图数据以确定在车辆所偏向的相同侧上是否存在与当前车道相邻的另一车道。基于路线和地图数据，如果不存在可用的相邻车道，则确定驾驶员不打算改变车道。根据另一实施方式，如果存在从当前车道延伸的连续路径，该连续路径作为当前车道的在车辆所偏向的相同侧上的驶出车道的一部分，则驾驶员将很可能打算改变车道或驶出车道。根据另一实施方式，如果在车辆所偏向的相邻车道内在当前车辆的盲点处有另一车辆正在移动，则驾驶员不太可能打算改变车道。根据另一实施方式，如果车辆的前方存在物体，并且所述物体的速度比车辆的速度慢得多，则车辆的驾驶员很可能打算改变车道。根据又一实施方式，如果车辆前方的道路路面粗糙，则驾驶员可被认为意图改变车道。

图1是示出根据本公开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114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，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可为用于为各种客户端执行数据分析服务的数据分析系统。在一个实施方式中，数据分析系统103包括数据收集器121和机器学习引擎122。数据收集器121从多种车辆(自动驾驶车辆、半自动驾驶车辆或由人类驾驶员驾驶的常规车辆之一)收集驾驶统计数据123。驾驶统计数据123包括表示在不同的时间点处发出的驾驶命令(例如，油门命令、制动命令和转向命令)以及由车辆的传感器捕获的车辆的响应(例如，速度、加速度、减速度、方向)的信息。驾驶统计数据123还可包括描述不同的时间点处的驾驶环境的信息，诸如，例如，路线(包括起点位置和目的地位置)、mpoi、道路状况、天气状况等。基于驾驶统计数据123，机器学习引擎122生成或训练出用于各种目的一组规则、算法和/或预测模型124。

在一个实施方式中，所收集的驾驶统计数据123可包括车辆在不同的驾驶环境和该时间点处由驾驶员执行的用户行为下改变车道的某些驾驶场景。当车辆改变车道时，机器学习引擎122在该时间点处检查用户行为以得出车道改变的用户意图。即，对于根据驾驶统计数据123识别出的每个车辆，给出根据驾驶统计数据123获得的已知车道改变，机器学习引擎122学习驾驶员的已知的用户行为以得出应被视为车道改变的意向行为的特定用户行为。

类似地，给出已知的驾驶场景，在该驾驶场景中，车辆朝向车道的一侧偏离并且执行了特定用户行为或自动驾驶车辆行为(例如，通过车道辅助系统)以避免进一步偏离车道，机器学习引擎122可学习在特定用户行为和/或驾驶环境下，驾驶员不旨在改变车道。这种机器学习操作可以被开发成一组规则或用户意图预测模型124以基于该时间点的用户行为和/或驾驶情形的组合来确定在不同的驾驶场景下的用户意图。然后，用户意图确定规则或模型124可以上传到车辆上，以用于实时确定车道改变的用户意图。

图3a和图3b是示出根据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。系统300可以被实施为图1的自动驾驶车辆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。参考图3a至图3b，感知与规划系统110包括但不限于定位模块301、感知模块302、预测模块303、决策模块304、规划模块305、控制模块306、路线制定模块307以及车道辅助系统或模块308。

模块301至308中的一些或全部可以以软件、硬件或其组合实施。例如，这些模块可安装在永久性存储装置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。应注意，这些模块中的一些或全部可通信地联接到图2的车辆控制系统111的一些或全部模块或者与它们集成在一起。模块301至308中的一些可一起集成为较少的集成模块。

定位模块301确定自动驾驶车辆300的当前位置(例如，利用gps单元212)并管理与用户的行程或路线相关的任何数据。定位模块301(也被称为地图与路线模块)管理与用户的行程或路线相关的任何数据。用户可以例如经由用户接口登录并且指定行程的开始位置和目的地。定位模块301与自动驾驶车辆300的诸如地图和路线信息311的其它组件通信，以获得行程相关数据。例如，定位模块301可从位置服务器和地图与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，以及mpoi服务器提供地图服务和某些位置的poi，这些可作为地图和路线信息311的一部分高速缓存。当自动驾驶车辆300沿着路线移动时，定位模块301也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，预测模块303预测该对象在此情形下将表现什么。根据一组地图/路线信息311和交通规则312，基于该时间点的感知驾驶环境的感知数据来执行预测。例如，如果对象是处于相反方向的车辆并且当前驾驶环境包括十字路口，则预测模块303将预测车辆是将可能直线向前移动还是进行转弯。如果感知数据表明十字路口没有交通灯，则预测模块303可预测车辆在进入十字路口之前可能需要完全停止。如果感知数据表明车辆当前处于仅左转弯车道或仅右转弯车道，则预测模块303可分别预测车辆将更可能向左转弯或向右转弯。

针对每个对象，决策模块304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304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304可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，所述规则集可存储在永久性存储装置352中。

路线制定模块307配置成提供从起点到目的点的一个或多个路线或路径。对于从开始位置到目的地位置的给定行程(例如，从用户接收)，路线制定模块307获得路线和地图信息311，并且确定从开始位置至到达目的地位置的所有可能的路线或路径。路线制定模块307可针对其从开始位置至到达目的地位置确定的每条路线生成地形图。然后，地形图被提供至决策模块304和/或规划模块305。考虑到由其它模块提供的其它数据(诸如，来自定位模块301的交通状况、由感知模块302感知的驾驶环境和由预测模块303预测的交通状况)，决策模块304和/或规划模块305检查所有可能的路线以选择最优路线中的一个。

基于由决策模块304提供的用于对象中的每个的决定和由路线制定模块307提供的路线制定信息，规划模块305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304决定对该对象做什么，而规划模块305确定如何去做。例如，针对给定的对象，决策模块304可以决定超过所述对象，而规划模块305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305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306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，在多个规划周期(也被称为命令周期)(诸如，例如，在每100毫秒(ms)的时间间隔中)中执行规划阶段。针对规划周期或命令周期中的每个，将基于规划数据和控制数据发出一个或多个控制命令。即，对于每个100ms，规划模块305规划下一路线段或路径段，例如，包括目标位置和adv到达目标位置所需的时间。替代地，规划模块305还可指定具体速度、方向和/或转向角等。在一个实施方式中，规划模块305为下一预定时间段(诸如5秒)规划路线段或路径段。对于每个规划周期，规划模块305基于先前周期中规划的目标位置来规划当前周期(例如，接下来的5秒)的目标位置。然后，控制模块306基于当前周期的规划数据和控制数据生成一个或多个控制命令(例如，油门命令、制动命令、转向控制命令)。

应注意，决策模块304和规划模块305可以集成为集成模块。决策模块304/规划模块305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304/规划模块305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，车道辅助系统或模块308配置成向决策模块304和/或规划模块305提供车道辅助服务。与传统的车道偏离系统类似，当adv朝向adv正行驶的车道的一侧偏离时，车道辅助系统308可生成报警信息以警告adv的驾驶员。如果adv的驾驶员未采取任何校正行为，则车道辅助系统308可自动地采取校正动作以防止adv进一步偏离车道的中心线。传统的车道辅助系统仅基于涂刷在道路的表面上的车道标志(例如，道路上的涂漆线)检测车辆正向车道的一侧偏离。如果车辆的移动方向不与车道标记对齐，则系统将认为驾驶员无意驶出车道。然而，在一些情况下，用户可能打算驶出或改变车道。在这种情形下，传统的方法是不准确的，因为它没有考虑到驾驶员的意图以及除了车道标志之外的其它情形因素。

根据一个实施方式，除了基于涂刷在道路上的车道标志或线标志来确定车辆是否偏离车道的中心线之外，车道辅助系统308基于用户行为和车辆周围的驾驶环境来确定车辆的驾驶员是否打算改变车道或驶出车道。在一个实施方式中，车道辅助系统308包括用户意图确定模块360、车道偏离检测模块361、车道偏离警告模块362和车道偏离校正模块363。车道偏离检测模块361联接到如图2中所示的诸如相机、激光、红外传感器的多种传感器以检测车辆是否朝向当前车道的边缘或一侧偏离当前车道的中心线。车道偏离检测模块361将车辆的移动方向与车道标志(诸如划分车道的线或表示车道的边界的线)进行比较。

一旦车道偏离检测模块361检测到车辆正偏离车道的中心线，则调用用户意图确定模块360来基于该时间点的驾驶员的用户行为和车辆周围的驾驶环境确定车辆的驾驶员是否有意驾驶车辆离开该车道。在一个实施方式中，有意离开当前车道的一个简单指示为车辆的转弯指示灯是否已经按照车辆的偏离方向打开。例如，如果车辆在右转弯信号灯已经打开时偏离中心线并朝向车道的右侧移动，则可认为车辆的驾驶员有意将车道从当前车道改变到右手边的相邻车道或在右手边上驶出当前车道。

根据一个实施方式，如果转弯指示灯未打开，则可基于其它因素确定用户意图，用户意图可基于车辆周围的驾驶环境(诸如，车道配置和/或道路附近的对象)确定。例如，现在参考图4a，假设adv401正在车道411中行驶并且在右侧和左侧分别存在两个相邻的车道412和413。当车道辅助系统308的车道偏离检测模块361检测到adv401正朝向右侧的车道412偏离时，用户意图检测模块360确定adv401所偏向的相同侧上是否存在另一车道。在本示例中，存在与当前车道411相邻的可用的另一车道412。因此，用户意图确定模块360可确定adv401有意向右侧移动，以试图将车道从当前车道411改变到相邻车道412。可基于道路的路线和地图信息和/或在该时间点由传感器(例如，相机)捕获的驾驶环境的感知来确定车道配置。如果不存在车道412，则认为无意进行车道改变。

如果确定车道412可用，则根据一个实施方式，可检查车道412的配置和/或车道412的交通活动以进一步确认用户意图。例如，如图4b所示，如果车道412被确定为作为驶出车道的一部分从车道411延伸，则adv401的驾驶员很可能有意离开车道411到驶出车道412上。然而，如果确定车道412在前方即将向左并入车道411，则adv401的驾驶员更有可能不打算将车道从车道411改变到车道412。

除了车道配置之外，在一个实施方式中，车辆将改变到的车道412(例如，目标车道)的交通状况也可被认为是确定驾驶员是否打算改变车道的因素。例如，当adv401朝向车道412偏离时，用户意图确定模块360经由盲点传感器确定是否存在相对于adv401在盲点处移动的另一车辆，诸如，车辆402。如果存在位于盲点的预定接近范围内的另一车辆，则adv401的驾驶员不太可能打算改变车道。类似地，如果存在以比adv401的速度显著高的速度从后面接近adv401而在车道412中移动的另一车辆，则adv401的驾驶员不太可能打算将车道从车道411改变到车道412，因为这种车道改变可导致碰撞。

以上情景是基于大多数驾驶员行为或从由许多驾驶员驾驶的许多车辆收集的驾驶常识确定的，并且以上场景使用机器学习“学习”成作为意图确定规则或模型124的一部分的规则或模型集。根据另一实施方式，还可基于交通法规确定用户意图。例如，如果检测到adv401朝向车道413偏离，其中，车道413具有相反的车流方向并且分隔车道411和413的线是实线或双实线，则根据普遍的交通法规，假定车辆不可以跨越一个或多个实线来改变车道。在这种驾驶情形下，用户意图确定模块360可确定adv401的驾驶员不打算将车道从车道411改变到车道413。类似地，如果车道413上存在接近adv401的另一车辆(诸如车辆404)，则adv401的驾驶员不太可能打算将车道从车道411改变到车道413，因为这可导致交通事故。

根据又一实施方式，如果确定在adv401的前方存在对象(在本示例中，以比adv401的速度明显慢的速度移动的对象403)，则用户很可能打算改变车道以绕过该对象。对象403可为静止设置在车道411内的障碍物(例如，从另一车辆掉落的行李)。对象403可为以明显较慢的速度移动的另一车辆。类似地，如果检测到在adv401的前方车道411具有粗糙的车道表面，则adv401的驾驶员很可能打算改变车道。背后的基本原理在于，adv401的驾驶员旨在避免撞上对象403或进入粗糙的车道表面。

返回参考图3a至图3b，一旦驾驶员的用户意图已经被确定为无意的，则车道偏离警告模块362可警告车辆的驾驶员。如果车辆的驾驶员未在预定时间段内作出反应，则车道偏离校正模块363可向决策模块304和/或规划模块305发送信号以规划和控制车辆来执行校正行为，从而使得车辆保持在当前车道内。

图5是示出根据一个实施方式的向自动驾驶车辆提供车道辅助的过程的流程图。过程500可由处理逻辑执行，处理逻辑可包括软件、硬件或它们的组合。例如，过程500可由车道辅助系统308执行。参考图5，在操作501中，处理逻辑检测到adv正朝向车辆正在其中移动的道路的当前车道的边缘或一侧偏离。这种偏离可以基于通过多种传感器(例如，相机、激光、激光雷达、红外)感知车辆的驾驶环境的感知信息进行检测。处理逻辑可根据车辆的相对移动方向来比较车道的图像或视频帧的顺序，以检测车辆是否正偏离车道的中心线并最终离开车道。作为响应，处理逻辑确定该时间点以及在检测到偏离之前由车辆的驾驶员执行的一个或多个用户行为。adv可以以半自动驾驶模式行驶，在半自动驾驶模式期间，驾驶员可接管一些手动驾驶操作。

在操作502中，处理逻辑使用安装在adv上的一个或多个传感器感知adv周围的驾驶环境。感知的驾驶环境包括描述道路的车道配置的信息(包括道路中的车道的数目以及道路的可能的交通状况等)。在操作503中，处理逻辑基于用户行为和所感知的驾驶环境确定与驾驶员是否打算改变车道有关的驾驶员的用户意图。在操作504中，如果确定驾驶员打算改变车道，则处理逻辑允许adv继续偏离车道的中心线以进行可能的车道改变或驶出车道。否则，在操作505中，处理逻辑自动地修改adv的移动方向以远离车道的边缘移动并保持在车道内。

图6是示出根据一个实施方式的确定自动驾驶车辆的可能的车道改变的用户意图的过程的流程图。过程600可由处理逻辑执行，处理逻辑可包括软件、硬件或它们的组合。例如，可通过用户意图确定模块360执行过程600。过程600可作为图5的操作503的一部分执行。参考图6，响应于检测到车辆正偏离中心线并朝向当前车道的一侧偏离，处理逻辑确定是否已经打开了与车辆的偏离方向一致的转弯指示灯。例如，如果车辆正朝向车道的右侧偏离并且驾驶员已经打开右转弯指示灯，则在操作602中，认为驾驶员打算改变车道。

在操作603中，处理逻辑检查与车辆正在其中移动的道路有关的路线和地图信息以确定在车道的车辆所偏向的相同侧上是否存在可用的另一车道。例如，如果车辆正朝向车道的右侧偏离，则处理逻辑基于路线和地图信息确定在右侧是否存在与当前车道相邻的车道。如果在车辆的偏离的相同侧上不存在可用的车道，则在操作604中，确定驾驶员不打算改变车道。

如果在车辆偏离的相同侧上存在可用的车道，则驾驶员可能打算改变车道，然而，可需要进行进一步确认。在操作605中，处理逻辑经由盲点传感器确定在相邻车道内的adv的盲点处是否存在另一车辆。如果在盲点的预定接近范围内存在车辆，则在操作606中，驾驶员的用户意图被认为无意改变车道。在一个实施方式中，如果相邻的车道内存在从后方迅速接近的另一车辆，则用户意图可被认为无意改变车道，因为如果发生车道改变，另一个车辆可与adv发生碰撞。类似地，如果在相邻车道内存在处于adv的前方的另一车辆，但是另一车辆以比adv的速度低得多的速度移动，则用户意图可被认为是无意的，因为如果adv改变车道，adv可与另一个车辆发生碰撞。此外，如果相邻的车道将在前方与当前车道合并，则用户意图可被认为是无意的，因为相邻车道将很快以当前车道终止。即使不存在可用的相邻车道，如果基于感知数据在相同的侧上存在足够大的停放车辆的相对平坦的区域并且adv在驶出当前车道时迅速地减速，则驾驶员可尝试在道路的一侧进行紧急停车。在这种驾驶场景下，驾驶员的用户意图可被认为是有意的。

在操作607中，处理逻辑确定在当前车道内在adv的前方是否存在以比adv的速度明显慢的速度移动的对象。即，adv的速度与所述对象的速度之间的差是否超过预定阈值。所述对象可为车道上的障碍物(例如，从另一车辆掉落的某物)或以非常慢的速度移动的另一车辆。如果adv的前方存在移动缓慢的对象，则在操作608中，车道改变的用户意图可被认为是有意的。否则，在操作609中，车道改变的用户意图被认为是无意的。

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7是示出可以与本公开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)、来自公司的操作系统、来自苹果公司的来自公司的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305、控制模块306或图3的车道辅助系统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公开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；因为此类细节和本公开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公开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。

本公开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。

本公开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公开的实施方式的教导。

在以上的说明书中，已经参考本公开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公开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。