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用于跨自主车队执行结构化测试的系统

申请号 CN202180070945.9 申请日 2021-09-10 公开(公告)号 CN116324662B 公开(公告)日 2024-04-19
申请人 埃尔构人工智能有限责任公司; 发明人 G·阿特梅;
摘要 一种用于测试自主车辆的系统获得自主车辆要运行的所需测试的列表,其中每个测试是自主车辆的调试过程的一部分。该系统使得列表显示在自主车辆的显示设备上、从自主车辆的操作者接收对选择的测试的选择,并且接收与选择的测试相关联的测试输入简档。该系统使自主车辆按照测试输入简档的指令执行,并且将响应数据记录到一个或多个日志文件。在测试指令的执行期间,系统生成与选择的测试相关联的元数据。该系统将元数据记录到一个或多个日志文件,并且将一个或多个日志文件的至少一部分传输到远离自主车辆 定位 的 电子 设备。
权利要求

1.一种测试自主车辆的方法,所述方法包括:
由自主车辆的车载计算系统:
获得所述自主车辆要运行的列表,所述列表包括一个或多个所需测试,以及其中所述一个或多个所需测试中的每一者是用于所述自主车辆的调试过程的一部分;
使所述列表被显示在所述自主车辆的显示设备上;
从所述自主车辆的操作者接收对选择的测试的标识符的选择以及用于开始速度控制的输入;
控制所述自主车辆达到特定速度,所述特定速度在能够执行所述选择的测试之前达到;
响应于所述自主车辆达到所述特定速度,接收用户‑软件交互以使得从位于远离所述自主车辆的电子设备获得用于所述选择的测试的指令;
响应于所述用户‑软件交互,生成对与所述选择的测试相关联的测试输入简档的请求
将对所述测试输入简档的所述请求从所述自主车辆传送到远离所述自主车辆的所述电子设备;
从所述电子设备接收所述测试输入简档,其中所述测试输入简档包括用于所述自主车辆执行以进行所述选择的测试的所述指令;
使所述自主车辆执行所述测试输入简档的一个或多个指令的至少一部分;
将响应数据记录到一个或多个日志文件,其中所述响应数据包括测量所述自主车辆对执行所述选择的测试的所述一个或多个指令的所述至少一部分的自主响应的数据;
在所述一个或多个测试指令的执行期间,生成与所述选择的测试相关联的元数据,其中所述元数据包括与所述选择的测试开始的时间相对应的开始时间戳和与所述选择的测试结束的时间相对应的结束时间戳;
将所述元数据记录到所述一个或多个日志文件;
将所述一个或多个日志文件的至少一部分传输到远离所述自主车辆的电子设备;以及为所述车载计算系统要依赖的用于所述自主车辆的自主运动控制的多个模型接收所识别的表示车辆运动的物理属性的参数,所述参数基于与落在由与所述选择的测试相关联的所述开始时间戳和所述结束时间戳限定的范围内的时间戳相关联的所述响应数据的至少一个段来识别,
其中,所述多个模型包括所述自主车辆的物理部件的模型和所述自主车辆的运动响应的模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述元数据包括与所述选择的测试相关联的测试类型。
3.根据权利要求1所述的方法,其中所述元数据包括所述选择的测试是所述调试过程的一部分的指示。
4.根据权利要求1所述的方法,还包括:
从操作者接收与在所述选择的测试的执行期间所述自主车辆的自主操作性能有关的至少一个注释;以及
将所述至少一个注释记录为所述元数据的一部分。
5.根据权利要求1所述的方法,还包括:
检测在所述一个或多个测试指令的执行期间发生的一个或多个操作干预;以及将与每个操作干预相关联的数据记录为所述元数据的一部分。
6.根据权利要求1所述的方法,还包括:使用从所述多个模型中的至少一个模型和基于在所述选择的测试的执行期间记录的所述响应数据的所述至少一个段识别出的参数中的至少一个参数建立的模拟模型来模拟所述自主车辆的自主响应。
7.根据权利要求1所述的方法,还包括:
检测与所述选择的测试相关联的元数据;
使用所述元数据的内容来识别所述响应数据的所述至少一个段;以及
对所述响应数据的所述至少一个段执行一个或多个参数识别算法以识别用于多个模型的所述参数,所述多个模型包括所述自主车辆的物理部件的模型和所述自主车辆的运动响应的模型。
8.根据权利要求7所述的方法,还包括识别使针对所述多个模型中的相应模型确定的成本函数最小化的所述参数中的至少一者的值,其中所述成本函数至少部分地由包含在所述至少一个段中的测量值与从所述相应模型输出的值之间的差来定义。
9.一种用于测试自主车辆的系统,所述系统包括:
自主车辆的车载计算系统,包括电子设备;和
计算机可读存储介质,包括在被执行时使所述电子设备进行以下操作的一个或多个编程指令:
获得所述自主车辆要运行的列表,所述列表包括一个或多个所需测试,以及其中所述一个或多个所需测试中的每一者是用于所述自主车辆的调试过程的一部分;
使所述列表被显示在所述自主车辆的显示设备上;
从所述自主车辆的操作者接收对选择的测试的标识符的选择以及用于开始速度控制的输入;
控制所述自主车辆达到特定速度,所述特定速度在能够执行所述选择的测试之前达到;
响应于所述自主车辆达到所述特定速度,接收用户‑软件交互以使得从位于远离所述自主车辆的电子设备获得用于所述选择的测试的指令;
响应于所述用户‑软件交互,生成对与所述选择的测试相关联的测试输入简档的请求;
将对所述测试输入简档的所述请求从所述自主车辆传送到远离所述自主车辆的所述电子设备;
从所述电子设备接收所述测试输入简档,其中所述测试输入简档包括用于所述自主车辆执行以进行所述选择的测试的所述指令;
使所述自主车辆执行所述测试输入简档的一个或多个指令的至少一部分;
将响应数据记录到一个或多个日志文件,其中所述响应数据包括测量所述自主车辆对执行所述选择的测试的所述一个或多个指令的所述至少一部分的响应的数据;
在所述一个或多个测试指令的执行期间,生成与所述选择的测试相关联的元数据,其中所述元数据包括与所述选择的测试开始的时间相对应的开始时间戳和与所述选择的测试结束的时间相对应的结束时间戳;
将所述元数据记录到所述一个或多个日志文件;
将所述一个或多个日志文件的至少一部分传输到远离所述自主车辆的第一电子设备;
以及
为所述车载计算系统要依赖的用于所述自主车辆的自主运动控制的多个模型接收所识别的表示车辆运动的物理属性的参数,所述参数基于与落在由与所述选择的测试相关联的所述开始时间戳和所述结束时间戳限定的范围内的时间戳相关联的所述响应数据的至少一个段来识别,
其中,所述多个模型包括所述自主车辆的物理部件的模型和所述自主车辆的运动响应的模型。
10.根据权利要求9所述的系统,其中所述元数据包括与所述选择的测试相关联的测试类型。
11.根据权利要求9所述的系统,其中所述元数据包括所述选择的测试是所述调试过程的一部分的指示。
12.根据权利要求9所述的系统,其中所述计算机可读存储介质还包括在被执行时使所述电子设备将在所述选择的测试的执行期间从所述操作者接收的一个或多个注释记录为所述元数据的一部分的一个或多个编程指令。
13.根据权利要求9所述的系统,其中所述计算机可读存储介质还包括在被执行时使所述电子设备进行以下操作的一个或多个编程指令:
检测在所述一个或多个测试指令的执行期间发生的一个或多个操作干预;以及将与每个操作干预相关联的数据记录为所述元数据的一部分。
14.根据权利要求9所述的系统,还包括由远离所述自主车辆的第二电子设备将所述接收到的响应数据的至少一部分和所述元数据的至少一部分存储在一个或多个数据存储装置中。
15.根据权利要求9所述的系统,其中所述计算机可读存储介质还包括在被执行时使所述电子设备进行以下操作的一个或多个编程指令:
检测与所述选择的测试相关联的元数据;
使用所述元数据的内容来识别所述响应数据的所述至少一个段;以及
对所述响应数据的所述至少一个段执行一个或多个参数识别算法以识别用于多个模型的所述参数。
16.根据权利要求15所述的系统,其中所述一个或多个编程指令在被执行时使所述电子设备还识别使针对所述多个模型中的相应模型确定的成本函数最小化的所述参数中的至少一者的值,其中所述成本函数至少部分地由包含在所述至少一个段中的测量值与从所述相应模型输出的值之间的差来定义。
17.一种计算机可读存储介质,包括被配置为使处理器进行以下操作的编程指令:
获得自主车辆要运行的列表,所述列表包括一个或多个所需测试,以及其中所述一个或多个所需测试中的每一者是用于所述自主车辆的调试过程的一部分;
使所述列表被显示在所述自主车辆的显示设备上;
从所述自主车辆的操作者接收对选择的测试的选择以及用于开始速度控制的输入;
控制所述自主车辆达到特定速度,所述特定速度在能够执行所述选择的测试之前达到;
响应于所述自主车辆达到所述特定速度,接收用户‑软件交互以使得从位于远离所述自主车辆的电子设备获得用于所述选择的测试的指令;
响应于所述用户‑软件交互,生成对与所述选择的测试相关联的测试输入简档的请求;
将对所述测试输入简档的所述请求从所述自主车辆传送到远离所述自主车辆的所述电子设备;
从所述电子设备接收所述测试输入简档,其中所述测试输入简档包括用于所述自主车辆执行以进行所述选择的测试的所述指令;
使所述自主车辆执行所述测试输入简档的一个或多个指令的至少一部分;
将响应数据记录到一个或多个日志文件,其中所述响应数据包括测量所述自主车辆对执行所述选择的测试的所述一个或多个指令的所述至少一部分的自主响应的数据;
在所述一个或多个测试指令的执行期间,生成与所述选择的测试相关联的元数据,其中所述元数据包括与所述选择的测试开始的时间相对应的开始时间戳和与所述选择的测试结束的时间相对应的结束时间戳;
将所述元数据记录到所述一个或多个日志文件;
将所述一个或多个日志文件的至少一部分传输到远离所述自主车辆的电子设备;以及为车载计算系统要依赖的用于所述自主车辆的自主运动控制的多个模型接收所识别的表示车辆运动的物理属性的参数,所述参数基于与落在由与所述选择的测试相关联的所述开始时间戳和所述结束时间戳限定的范围内的时间戳相关联的所述响应数据的至少一个段来识别,
其中,所述多个模型包括所述自主车辆的物理部件的模型和所述自主车辆的运动响应的模型。

说明书全文

用于跨自主车队执行结构化测试的系统

[0001] 交叉引用及优先权
[0002] 本专利文献要求于2020年9月24日提交的美国专利申请第17/030,702号的优先权,其通过引用整体并入本文。

背景技术

[0003] 依赖于物理模型的用于自主车辆的运动控制系统的性能直接受到那些模型的质量的影响。车辆致动器的物理模型(诸如传动系、制动器或转向系统)以及车辆运动响应的模型在控制车辆运动和建立模拟模型中起重要作用。
[0004] 通常,存在控制自主车辆所需的多个模型。为了识别这些模型的参数,每个车辆可能需要数百次测试。对于自主车队,需要运行以收集数据的测试的数量可以显著增长。除了涉及大量测试之外,这些测试的结果通常存储在记录自主车辆的所有数据的日志文件中,因此需要具体地搜索、分类感兴趣的特定数据段,然后将其用于运行参数识别算法以生成相关的模型参数。
[0005] 迄今为止,大多数工作集中在用于一类模型的过程,或者用于使用某种算法来识别不同模型的参数的过程。然而,很少关注开发用于按比例(例如,跨自主车辆的车队)运行结构化测试并且自动地将用于特定测试的数据与被记录的所有数据隔离的框架
[0006] 本文献描述了针对解决上述问题和/或其他问题的方法和系统。发明内容
[0007] 在各种实施例中,用于测试自主车辆的系统包括自主车辆的车载计算系统,该车载计算系统包括电子设备和具有在被执行时使该电子设备执行一个或多个动作的一个或多个编程指令的计算机可读存储介质。该系统获得自主车辆要运行的一个或多个所需测试的列表,其中一个或多个所需测试中的每一者是用于自主车辆的调试过程的一部分。该系统使得列表显示在自主车辆的显示设备上、从自主车辆的操作者接收对选择的测试的选择,并且接收与选择的测试相关联的测试输入简档。测试输入简档包括用于自主车辆执行以进行选择的测试的一个或多个指令。该系统使得自主车辆执行测试输入简档的一个或多个指令的至少一部分,并且将响应数据记录到一个或多个日志文件。响应数据包括与自主车辆对执行一个或多个指令的至少一部分的响应相关联的数据。在一个或多个测试指令的执行期间,系统生成与选择的测试相关联的元数据,其中该元数据包括与选择的测试开始的时间相对应的开始时间戳和与选择的测试结束的时间相对应的结束时间戳。该系统将元数据记录到一个或多个日志文件,并且将一个或多个日志文件的至少一部分传输到远离自主车辆定位的电子设备。
[0008] 响应于从操作者接收到输入,该系统可以使自主车辆以与选择的测试相关联的测试速度操作。元数据可以包括与选择的测试相关联的测试类型。元数据可以包括选择的测试是调试过程的一部分的指示。
[0009] 系统可以将在执行选择的测试期间从操作者接收的一个或多个注释记录为元数据的一部分。
[0010] 在一些实施例中,系统可以检测在一个或多个测试指令的执行期间发生的一个或多个操作干预,并且将与每个操作发明相关联的数据记录为元数据的一部分。
[0011] 在一些实施例中,远离自主车辆定位的第二电子设备可以将接收到的响应数据的至少一部分和元数据的至少一部分存储在一个或多个数据存储装置中。
[0012] 该系统可以检测与选择的测试相关联的元数据,基于元数据来识别与选择的测试相对应的响应数据的一个或多个段,并且对响应数据的一个或多个段执行一个或多个参数识别算法。
[0013] 系统可以通过识别具有在开始时间戳和结束时间戳之间出现的时间戳的响应数据,基于元数据识别与选择的测试相对应的响应数据的一个或多个段。
[0014] 本文献还涉及计算机程序产品,该计算机程序产品包括存储器和编程指令,该编程指令被配置为使得处理器:获得自主车辆要运行的一个或多个所需测试的列表(其中该一个或多个所需测试中的每一者是针对该自主车辆的调试过程的一部分);使该列表显示在该自主车辆的显示设备上;从该自主车辆的操作者接收对选择的测试的选择;接收与选择的测试相关联的测试输入简档(其中该测试输入简档包括用于该自主车辆执行以进行选择的测试的一个或多个指令);使该自主车辆执行该测试输入简档的该一个或多个指令的至少一部分;将响应数据记录到一个或多个日志文件,其中该响应数据包括与该自主车辆对执行该一个或多个指令的该至少一部分的响应相关联的数据;在该一个或多个测试指令的执行期间生成与选择的测试相关联的元数据(其中该元数据包括与选择的测试开始的时间相对应的开始时间戳和与选择的测试结束的时间相对应的结束时间戳);将该元数据记录到该一个或多个日志文件;以及将该一个或多个日志文件的至少一部分传输到远离该自主车辆定位的电子设备。还可以使处理器执行其他操作。例如,处理器还可以响应于从操作者接收到输入而使自主车辆以与选择的测试相关联的测试速度操作。附图说明
[0015] 图1是图示了示例性自主车辆系统的框图
[0016] 图2图示了示例车辆控制器系统。
[0017] 图3图示了示例性扭矩阶跃输入请求和来自示例性测试的估计扭矩响应。
[0018] 图4图示了跨自主车辆的车队执行一个或多个测试的示例性方法的流程图
[0019] 图5图示了示例性用户界面
[0020] 图6图示了与示例测试相关联的示例性元数据。
[0021] 图7图示了执行参数识别的示例性方法的流程图。
[0022] 图8是图示可能的电子系统、子系统、控制器和/或AV的其他组件和/或外部电子设备的各种元件的框图。

具体实施方式

[0023] 如本文所用,单数形式“一”、“一个”和“该”包括复数指代,除非上下文另外清楚地指明。除非另有定义,否则本文所用的所有技术和科学术语具有与本领域普通技术人员通常理解的相同的含义。如本文所用,术语“包括”是指“包括但不限于”。与本文献相关的附加术语的定义包括在具体实施方式的结尾。
[0024] 图1是图示包括经由网络110与一个或多个数据存储装置102和/或一个或多个服务器103通信的自主车辆101的示例性系统100的框图。尽管示出了一辆自主车辆,但是多辆自主车辆可以通过网络110彼此耦合和/或耦合到数据存储装置102和/或服务器103。网络110可以是任何类型的网络,诸如局域网(LAN)、诸如因特网的广域网(WAN)、蜂窝网络、卫星网络或其组合,并且可以是有线或无线的。(一个或多个)数据存储装置102可以是任何种类的数据存储装置,诸如但不限于(一个或多个)地图数据存储装置、(一个或多个)交通信息数据存储装置、(一个或多个)用户信息数据存储装置、(一个或多个)兴趣点数据存储装置或者任何其他类型的(一个或多个)内容数据存储装置。(一个或多个)服务器103可以是任何种类的服务器或服务器集群,诸如但不限于Web或服务器、应用服务器、后端服务器或其组合。
[0025] 如图1中所示,自主车辆101可以包括传感器系统111、车载计算设备112、通信接口114和用户接口115。自主车辆101还可以包括包含在车辆中的某些部件(例如,如图2中所示),诸如发动机车轮方向盘变速器等,其可以由车载计算设备112使用各种通信信号和/或命令(诸如,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)来控制。
[0026] 传感器系统111可以包括耦合到和/或包括在自主车辆101内的一个或多个传感器。此类传感器的示例包括但不限于LIDAR系统、无线电检测和测距(RADAR)系统、激光检测和测距(LIDAR)系统、声音导航和测距(SONAR)系统、一个或多个相机(例如,可见光谱相机、红外相机等)、温度传感器、位置传感器(例如,全球定位系统(GPS)等)、定位传感器、燃料传感器、运动传感器(例如,惯性测量单元(IMU)等)、湿度传感器、占用传感器等。传感器数据可以包括描述自主车辆101的周围环境内的物体的定位的信息、关于环境本身的信息、关于自主车辆101的运动的信息、关于自主车辆的路线的信息等。当自主车辆101在表面上行进时,传感器中的至少一些可以收集与表面有关的数据。
[0027] LIDAR系统可以包括被配置为感测或检测自主车辆101所定位于的环境中的物体的传感器。通常,LIDAR系统是一种结合了光学遥感技术的设备,该光学遥感技术可以通过用光照射目标来测量到目标的距离和/或该目标(例如,地面)的其他属性。作为示例,LIDAR系统可以包括被配置为发射激光脉冲的激光源和/或激光扫描器以及被配置为接收激光脉冲的反射的检测器。例如,LIDAR系统可以包括由旋转镜反射的激光测距仪,并且在一维、二维或更多维中围绕被数字化的场景扫描激光,从而以指定度间隔收集距离测量。例如,LIDAR系统可以被配置为发射激光脉冲作为光束。可选地,可以扫描波束以生成二维或三维范围矩阵。在示例中,距离矩阵可以用于通过测量脉冲的发射与相应反射信号的检测之间的时间延迟来确定到给定车辆或表面的距离。在一些示例中,多于一个LIDAR系统可以耦合到第一车辆,以扫描第一车辆的完整360°地平线。LIDAR系统可以被配置为向计算设备提供表示已经被激光器击中的(一个或多个)表面的点云数据。除了距离之外,LIDAR系统还可以在方位角和仰角方面表示这些点,这些方位角和仰角可以被转换为相对于附接到车辆的局部坐标系的(X,Y,Z)点数据。另外,LiDAR可以被配置为提供从表面反射的光或激光的强度值,该强度值可以指示表面类型。在示例中,LiDAR系统可以包括诸如光(例如,激光)源、扫描仪和光学器件、光电检测器和接收器电子器件以及定位和导航系统之类的组件。在示例中,LiDAR系统可以被配置为使用紫外(UV)、可见或红外光来对物体进行成像,并且可以与包括非金属物体的各种各样的目标一起使用。在一个示例中,窄激光束可以用于以高分辨率映射物体的物理特征。
[0028] 应当注意,用于收集与表面有关的数据的LiDAR系统可以被包括在除了自主车辆101之外的系统中,诸如但不限于其他车辆(自主或驾驶的)、机器人、卫星等。
[0029] 图2图示了用于诸如图1的自主车辆101的车辆201的示例性系统架构。车辆201可以包括发动机或达202和用于测量车辆和/或其环境的各种参数的各种传感器。两种类型的车辆所共有的运行参数传感器包括,例如:位置传感器236,诸如加速度计陀螺仪和/或惯性测量单元;速度传感器238;和里程表传感器240。车辆101还可以具有时钟242,系统架构使用该时钟来确定操作期间的车辆时间。时钟242可以被编码到车辆车载计算设备212中,其可以是单独的设备,或者多个时钟可以是可用的。
[0030] 车辆201还可以包括各种操作以收集关于车辆行进的环境的信息的传感器。这些传感器可以包括,例如:定位传感器260,诸如GPS设备;物体检测传感器,诸如一个或多个相机262;LiDAR传感器系统264;和/或雷达和/或声纳系统266。传感器还可以包括环境传感器268,诸如降传感器和/或环境温度传感器。物体检测传感器可以使车辆201能够检测在车辆201的给定距离或范围内在任何方向上的物体,而环境传感器收集关于车辆的行进区域内的环境条件的数据。系统架构还将包括用于捕获环境的图像的一个或多个相机262。
[0031] 在操作期间,信息从传感器传送到车载计算设备212。车载计算设备212分析由传感器捕获的数据,并且可选地基于分析的结果控制车辆的操作。例如,车载计算设备212可经由制动控制器222控制制动;经由转向控制器224控制方向;经由控制器226(在燃气动车辆中)或电机速度控制器228(诸如电动车辆中的电流水平控制器)控制速度和加速度;差动齿轮控制器230(在具有变速器的车辆中);和/或其他控制器,诸如辅助设备控制器254。
[0032] 地理定位信息可以从定位传感器260传送到车载计算设备212,其然后可以访问对应于定位信息的环境的地图以确定环境的已知固定特征,诸如街道、建筑物、停车标志和/或停/走信号。来自相机262的捕获的图像和/或从诸如LiDAR系统264之类的传感器捕获的物体检测信息从这些传感器被传送)到车载计算设备212。物体检测信息和/或捕获的图像可以由车载计算设备212处理以检测接近车辆201的物体。另外或可替代地,车辆201可以将任何数据传输到远程服务器系统103(图1)以用于处理。用于基于传感器数据和/或捕获的图像进行物体检测的任何已知或将已知的技术可以用于在本文献中公开的实施例中。
[0033] 车载计算设备212可以获得、检索和/或创建提供关于自主车辆201的周围环境的详细信息的地图数据。车载计算设备212还可基于例如三维位置数据(例如,来自GPS的数据)、三维定向数据、预测的定位等来确定AV在环境中的定位、定向、姿态等(定位)。例如,车载计算设备212可接收GPS数据以确定AV的纬度、经度和/或海拔位置。其他定位传感器或系统,诸如基于激光的定位系统、惯性辅助GPS或基于相机的定位,也可以用于识别车辆的定位。车辆的定位可以包括绝对地理定位,诸如纬度、经度和高度,以及相对定位信息,诸如相对于紧邻其周围的其他汽车的定位,其通常可以以比绝对地理定位更少的噪声来确定。地图数据可以提供关于以下的信息:不同道路、路段、车道段、建筑物或其他项目的身份和定位;交通车道的定位、边界和方向(例如,停车车道、转弯车道、自行车道或特定道路内的其他车道的定位和方向)以及与交通车道相关联的元数据;交通控制数据(例如,标志、交通灯或其他交通控制设备的位置和指令);和/或提供辅助车载计算设备212分析自主车辆201的周围环境的信息的任何其他地图数据。
[0034] 在某些实施例中,地图数据还可以包括与车辆沿着一个或多个车道行进的共同样式相对应的参考路径信息,使得物体的运动被约束到参考路径(例如,物体通常行进在其上的交通车道内的定位)。此类参考路径可以是预定义的,诸如交通车道的中心线。可选地,可以基于一段时间内的车辆或其他物体的历史观察(例如,用于直线行进、车道合流、转弯等的参考路径)来生成参考路径。
[0035] 在某些实施例中,车载计算设备212还可包括和/或可接收关于用户的行程或路线的信息、关于路线的实时交通信息等。
[0036] 车载计算设备212可以包括生成从自主车辆的起始位置到目的地位置的导航路线的路线控制器231和/或可以与其通信。路线控制器231可以访问地图数据存储装置以识别车辆可以行进以从起始位置到达目的地位置的可能路线和路段。路线控制器231可以对可能的路线进行评分,并且识别到达目的地的优选路线。例如,路线控制器231可以生成使路线期间所行进的欧几里德距离或其他成本函数最小化的导航路线,并且还可以访问可能影响在特定路线上行进将花费的时间量的交通信息和/或估计。根据实施例,路线控制器231可以使用各种路线选择方法,诸如Dijkstra算法、Bellman‑Ford算法或其他算法来生成一个或多个路线。路线控制器231还可以使用交通信息来生成反映路线的预期状况(例如,一星期中的当前日或是一天中的当前时间等)的导航路线,使得针对高峰时间期间的行进而生成的路线可以不同于针对深夜行进而生成的路线。路线控制器231还可以生成到目的地的多于一条的导航路线,并且将这些导航路线中的多于一条的导航路线发送给用户,以供用户从各种可能的路线中进行选择。
[0037] 在各种实施例中,车载计算设备212可以确定自主车辆201的周围环境的感知信息。基于由一个或多个传感器提供的传感器数据和获得的定位信息,车载计算设备212可以确定自主车辆201的周围环境的感知信息。感知信息可以表示普通驾驶员在车辆的周围环境中将感知到什么。感知数据可以包括与自主车辆201的环境中的一个或多个物体有关的信息。例如,车载计算设备212可以处理传感器数据(例如,LIDAR或RADAR数据、相机图像等),以便识别自主车辆201的环境中的物体和/或特征。物体可以包括交通信号、道路边界、其他车辆、行人和/或障碍物等。车载计算设备212可使用任何现在或此后已知的物体辨识算法、视频跟踪算法和计算机视觉算法(例如,在若干时间周期内逐反复地跟踪物体)来确定感知。
[0038] 在一些实施例中,车载计算设备212还可针对环境中的一者或多者识别的物体确定物体的当前状态。状态信息可以包括但不限于,对于每个物体:当前定位;当前速度和/或加速度、当前行进方向;当前姿态;当前形状、大小或覆盖区;类型(例如,车辆相对于行人相对于自行车相对于静态物体或障碍);和/或其他状态信息。
[0039] 车载计算设备212可执行一个或多个预测和/或预报操作。例如,车载计算设备212可预测一个或多个物体的未来定位、轨迹和/或动作。例如,车载计算设备212可以至少部分地基于感知信息(例如,包括如下文所讨论地确定的估计形状和姿态的每个物体的状态数据)、定位信息、传感器数据和/或描述物体的过去和/或当前状态、自主车辆201、周围环境和/或它们的(一个或多个)关系的任何其他数据来预测物体的未来定位、轨迹和/或动作。例如,如果物体是车辆并且当前驾驶环境包括十字路口,则车载计算设备212可以预测物体是否将可能笔直向前移动或转弯。如果感知数据指示路口没有交通灯,则车载计算设备212还可以预测车辆是否可能必须在进入路口之前完全停止。
[0040] 在各种实施例中,车载计算设备212可以确定自主车辆的运动规划。例如,车载计算设备212可以基于感知数据和/或预测数据来确定自主车辆的运动规划。具体地,给定关于邻近物体的未来定位的预测和其他感知数据,车载计算设备212可以确定相对于在自主车辆的未来定位处的物体最佳地导航自主车辆的自主车辆201的运动规划。
[0041] 在一个或多个实施例中,车载计算设备212可以接收预测并且做出关于如何处置自主车辆201的环境中的物体的决定。例如,对于特定物体(例如,具有给定速度、方向、转向角等的车辆),车载计算设备212基于例如交通状况、地图数据、自主车辆的状态等来决定是否超车、让车、停车和/或通行。此外,车载计算设备212还规划自主车辆201在给定路线上行进的路径以及驾驶参数(例如,距离、速度和/或转角)。也就是说,对于给定物体,车载计算设备212决定对该物体做什么且确定如何做。例如,对于给定物体,车载计算设备212可以决定经过物体并且可以确定是在物体的左侧还是右侧经过(包括诸如速度的运动参数)。车载计算设备212还可以评估检测的物体与自主车辆201之间的碰撞的险。如果风险超过可接受的阈值,则可以确定如果自主车辆遵循定义的车辆轨迹和/或实现在预定义的时间段(例如,N毫秒)中执行的一个或多个动态生成的紧急操纵是否能够避免碰撞。如果碰撞可以被避免,则车载计算设备212可以执行一个或多个控制指令以执行谨慎的操纵(例如,适度地减速、加速、变道或转向)。相反,如果碰撞不能被避免,则车载计算设备112可执行一个或多个控制指令以用于执行紧急操纵(例如,制动和/或改变行进方向)。
[0042] 如上所述,生成关于自主车辆的移动的规划和控制数据以用于执行。车载计算设备212可例如经由制动控制器控制制动;通过转向控制器控制方向;经由油门控制器(在燃气动力车辆中)或电机速度控制器(诸如电动车辆中的电流水平控制器)的速度和加速度;差动齿轮控制器(在具有变速器的车辆中);和/或其他控制器。
[0043] 在本文献中讨论的各种实施例中,描述可以陈述车辆或包括在车辆中(例如,在车载计算系统中)的控制器可以实现使得车辆和/或控制器做出决定并且使用决定来控制车辆的操作的编程指令。然而,实施例不限于该布置,因为在各种实施例中,分析、决策制定和/或操作控制可以完全或部分地由与车辆的车载计算设备和/或车辆控制系统电子通信的其他计算设备处理。此类其他计算设备的示例包括与乘坐在车辆中的人相关联的电子设备(诸如智能电话),以及经由无线通信网络与车辆进行电子通信的远程服务器。任何此类设备的处理器可以执行下面将讨论的操作。
[0044] 返回参考图1,通信接口114可以被配置为允许自主车辆101与外部系统之间的通信,该外部系统例如是外部设备、传感器、其他车辆、服务器、数据存储装置、数据库等。通信接口114可以利用任何现在或以后已知的协议、保护方案、编码、格式、封装等,诸如但不限于Wi‑Fi、红外链路、蓝牙等。用户接口系统115可以是在车辆101内实现的外围设备的一部分,包括例如关键字、触摸屏显示器设备、麦克风和扬声器等。
[0045] 自主车辆的运动控制系统依赖于各种物理模型,并且该系统的性能直接受这些模型的质量影响。例如,用于车辆致动器(例如,传动系、制动器或转向)的物理模型以及车辆的运动响应的模型在控制自主车辆的运动中起重要作用。它们对于建立仿真模型也是重要的。
[0046] 模型的结构通常包括表示自主车辆的运动的一个或多个物理属性的多个参数。作为示例,偏航质量惯性矩可以是可以表示自主车辆的转弯阻力的参数。该参数可以在对自主车辆的转弯行为进行建模中起到很大的作用。
[0047] 自主车辆的车队可以共享相同的自主软件栈和车辆平台。因此,可能需要大量的模型参数以允许自主车辆的运动控制有效地操作。这些参数对应的模型可用于报告车队自主准备情况。例如,可以为新建车辆估计模型参数以对它们进行调试供公共道路使用。类似的参数估计测试可以在车队的整个寿命期间运行,以发现车队行为中的变化和/或异常。例如,可以运行一个或多个参数估计测试以检测在车辆的寿命期间自主车辆的制动系统性能的一个或多个变化。
[0048] 为了识别相关的模型参数,可以收集用于一个或多个结构化开环试验的车辆数据。结构化开环试验可以是用特定输入简档命令自主车辆并且记录自主车辆的响应的测试。结构化开环试验的示例包括向自主车辆的传动系发送扭矩阶跃输入请求并且记录自主车辆的纵向加速度。该纵向加速度可以被转换成估计的施加到车轮的扭矩。图3图示了根据实施例的示例性扭矩阶跃输入请求300和来自示例性测试的估计扭矩响应302。使用该数据和假定的模型结构,可以估计一个或多个模型参数。来自模型的模拟响应可以被覆盖304。在本公开的范围内,可以使用附加的和/或可替代的结构化开环试验。
[0049] 作为另一示例,结构化开环试验可以测试自主车辆的一个或多个其他部件、系统或子系统。例如,测试可以用于测试自主车辆的轮胎、悬挂系统等的操作。例如,测试可以用于测试自主车辆的方向盘致动系统的至少一部分的操作。输入简档可以包括与一个或多个命令的方向盘角度简档(例如,阶跃、斜坡、正弦波)有关的信息。转向系统的响应(例如,测量的方向盘角度)可以通过响应于应用输入简档来测量。
[0050] 作为另一示例,测试可以用于使用车辆横向动力学模型来测试自主车辆的动力学系统的至少一部分的操作。模型的输入可以是测量的方向盘角度,并且输出是偏航率和横向速度。通常,像这样的测试可以使用恒定的方向盘角度简档来产生稳态转弯的输出,这可以有助于识别指示由轮胎产生的力的量的轮胎刚度参数。其他输入简档可以包括例如方向盘角度的准稳定斜坡输入。
[0051] 图3图示了一个模型和一个输入简档的数据。通常,存在需要被识别的多个模型,并且要考虑不同的输入简档和测试条件。这可以容易地增长为每辆车辆数百个测试的集合,以及一队自主车辆上的大量测试。因此,需要一种更可伸缩的框架。
[0052] 图4图示出根据各种实施例的跨自主车辆车队执行一个或多个测试的示例性方法的流程图。如图4所示,自主车辆的车载计算系统可以获得400自主车辆要运行的一个或多个所需测试的列表。自主车辆可以是自主车队的一部分。在各种实施例中,所需测试中的一者或多者可以是作为自主车辆的调试过程的一部分所需的测试。
[0053] 自主车辆可以从一个或多个数据存储装置获得400一个或多个所需测试的列表。例如,自主车辆(或者自主车辆可以访问的)的一个或多个数据存储装置可以存储针对自主车辆的一个或多个所需测试的列表。该列表可以通过诸如代码、名称或其他标识符之类的唯一标识符来标识一个或多个所需测试。
[0054] 在各种实施例中,自主车辆可以具有用于运行一个或多个结构化开环试验的框架。该框架可以是软件工具,其可以结合自主车辆的一个或多个硬件和/或固件部件在自主车辆中操作以运行一个或多个结构化测试。该框架可以利用测试描述文件(TDF),其可以定义对于自主车辆运行所需的所有测试。在各种实施例中,可以显示402可用测试的列表以供自主车辆操作者查看。该列表可以被显示402在自主车辆的显示设备上,诸如例如屏幕或其他显示设备。例如,一旦TDF被加载,则可以在自主车辆的显示设备上显示402可用测试的列表。
[0055] 图5图示了用于运行一个或多个结构化开环试验的框架的示例性用户界面。如图5所示,用户界面500的一部分包括可用测试的列表。用户界面502的另一部分包括一个或多个可用测试的描述。
[0056] 返回参考图4,自主车辆的车载计算系统可以从自主车辆的操作者接收404测试的选择。例如,操作者可以使用键盘鼠标或其他输入设备来从可用测试列表中选择测试。
[0057] 在各种实施例中,自主操作者可以向框架提供406指示自主车辆达到与选择的测试相关联的测试速度的输入。例如,测试中的一者或多者可以具有自主车辆在可以运行测试之前必须达到的速度或速率(或最小速度或速率)。操作者可以经由图5所示的用户界面的“开始速度控制”按钮504提供406此类输入。在本公开的范围内可以使用附加的和/或可替代的输入机制。响应于接收到此类输入,车载计算系统可以使自主车辆以与选择的测试相关联的测试速度操作。
[0058] 一旦自主车辆达到其相关测试速度,操作者可以向框架提供408输入,该输入使得自主车辆请求用于要发送到自主车辆的选择的测试输入简档。测试输入简档可以包括自主车辆必须执行以便成功地执行相关联的测试的一个或多个指令。指令可以使自主车辆获得某些传感器测量结果、改变其速度或者以其他方式调整其操作或性能参数中的一者或多者。在各种实施例中,测试输入简档可以包括可以用于生成和记录元数据的定时信息。
[0059] 例如,自主车辆可以请求位于自主车辆远程的电子设备向自主车辆发送测试输入简档。参考图5,操作者可以选择用户界面的“致动”按钮506以请求发送测试输入简档。在本公开的范围内可以使用附加的和/或可替代的输入机制。
[0060] 自主车辆可以接收410针对选择的测试的请求的测试输入简档。自主车辆可以执行412与接收到的测试输入简档有关的一个或多个指令的至少一部分。在自主车辆执行测试输入简档时,自主车辆的车载日志记录系统可以将响应数据记录414到一个或多个日志文件。响应数据可以包括与自主车辆对执行测试输入简档的指令的至少一部分的响应相关联的数据。
[0061] 在测试输入简档的执行期间,自主车辆可以生成416与选择的测试相关联的元数据。在各种实施例中,元数据可以包括对应于测试的开始时间的时间戳、对应于测试的结束时间的时间戳等。元数据可以包括与选择的测试相关联的测试类型的指示。示例性测试类型可以包括但不限于调试测试。在各种实施例中,元数据可以包括测试速度、致动类型(例如,转向、加速器、制动器)、测试简档(例如,步进、斜坡、正弦波、双合二重线)、车辆的质量、车辆的唯一标识符、测试是完成还是被操作者中止的指示等。
[0062] 在各种实施例中,操作者可以在执行选择的测试期间经由用户接口提供一个或多个注释。注释可以包括与在选择的测试的执行期间自主车辆的性能或操作有关的一个或多个注释、评论或其他输入。操作者可以使用用户接口,诸如例如图5中所示的用户接口,提供一个或多个注释。自主车辆可以生成包括由操作者提供的注释的至少一部分的元数据。
[0063] 自主车辆可以检测在执行选择的测试期间发生的一个或多个操作者干预。操作者干预可以是当操作者对自主车辆的一个或多个操作采取手动控制时发生的情况。自主车辆可以生成包括与一个或多个检测到的操作者干预相关联的数据的元数据。该数据可以包括但不限于操作者何时获得手动控制的时间戳、操作者在手动控制期间执行的一个或多个动作的指示、在手动控制期间的一个或多个传感器测量和/或设置等。该数据可以包括操作者例如经由转向或制动进行手动控制的方法的指示。在测试被认为是有用的并且由于例如测试区域限制等而被证明是无用的情况下,该信息对于修改测试可能是重要的。
[0064] 自主车辆可以将元数据的至少一部分记录418到一个或多个日志文件。日志文件可以是与响应数据被记录在其中的日志文件相同的日志文件。可替代地,元数据可被记录到与用于记录响应数据的日志文件不同的日志文件。
[0065] 自主车辆可以将日志文件的至少一部分传输420到电子设备。在各种实施例中,自主车辆可以将日志文件的至少一部分传输420到远离自主车辆定位的一个或多个电子设备。(一个或多个)远程电子设备可以将包括在接收到的日志文件中的响应数据和/或元数据的至少一部分存储422在一个或多个数据存储装置中。该存储的信息在下面被称为“系统数据”。
[0066] 系统数据可以与标识符一起存储,该标识符与测试和/或在其上执行测试的车辆相关联。系统数据可以与和数据相关联的时间戳一起存储。如上所述,测试的元数据可包括测试的开始时间和测试的结束时间。这样,与测试相关联的在开始时间和结束时间之间具有时间戳的任何元数据可以被假定为已经在测试期间生成。
[0067] 在各种实施例中,元数据的至少一部分可以以人类可读的格式存储。至少一部分元数据可以被存储为键值对结构。例如,测试开始时间可以与键“#test_start”和表示该时间的值一起存储,并且测试结束时间可以与键“#test_end”和表示该时间的值一起存储,诸如例如:
[0068] #test_start:1332233.552
[0069] #test_end:133245.11
[0070] 测试速度可以与表示单位和值‑test_speed_mps:13.1的密钥一起存储如下。
[0071] 在各种实施例中,可以针对为自主车辆选择的每个测试执行由步骤404‑422描述的过程。类似地,步骤400‑420所描述的过程可以由车队中的一辆或多辆自主车辆执行。这样,由远程电子设备中的一者或多者存储的系统数据可以包括与由车队中的各种自主车辆进行的各种测试有关的信息。
[0072] 可以挖掘系统数据以寻找在一个或多个测试的执行期间生成的元数据。例如,系统用户可以识别用于一辆或多辆车辆的特定测试,并且可以挖掘系统数据以寻找与来自一辆或多辆车辆的指定测试相关联的元数据。
[0073] 图6图示了具有斜坡轮廓的35mph下的示例性转向致动测试的示例性元数据。车辆质量可以从测试工程师的输入中收集并提供给系统。如图6所示,车辆质量信息612可以嵌入在元数据中。该信息可以有助于系统识别过程。如图6所示,用于该测试的元数据还可以包括测试的开始时间600、执行测试的速度602、致动器信息604、简档信息606、大小608、速率610、执行测试时与车辆有关的定位信息614和测试的结束时间616。应当理解,在本公开的范围内,根据运行的测试,可以使用其他元数据或元数据的其他组合。
[0074] 该系统可以识别与指定测试相关联的元数据的至少一部分。系统可以基于识别的元数据来识别与指定测试相对应的响应数据的一个或多个段。系统可以使用由元数据记录的开始时间和/或结束时间来识别与指定测试相对应的响应数据的一个或多个段。例如,一个或多个测试可具有对应的测试开始时间和测试结束时间配对。一个或多个配对可以具有伴随的描述元数据,其包括描述测试的各种信息,诸如例如测试速度、致动类型、输入简档、响应数据等。
[0075] 在各种实施例中,系统可以对响应数据的一个或多个识别的段执行一个或多个参数识别算法,以生成可以被存储的一个或多个参数估计。
[0076] 作为示例,关于自主车辆的传动系,系统可以使用阶跃输入扭矩简档并且记录纵向加速度以识别一个或多个参数。例如,系统可以识别在发送输入简档之后多久传动系反应(传动系滞后)。作为另一个示例,系统可以识别在传动系反应之后多久(传动系时间常数)它达到稳态值的某个百分比。作为又一示例,系统可识别在一段时间之后传动系输出和输入简档的稳态值之间的差(传动系稳态增益)。
[0077] 关于自主车辆的转向系统,该系统可以使用方向盘角度请求的斜坡输入并且记录测量的方向盘角度以识别一个或多个参数。例如,系统可以识别在发送轮廓之后多长时间转向系统作出反应(转向滞后)。作为另一示例,系统可识别转向系统反应之后多久(转向时间常数)其达到稳态值的某一百分比。作为又一示例,系统可识别转向输出和一段时间后的输入简档的稳态值之间的差(转向稳态增益)。
[0078] 关于自主车辆的偏航惯性,系统可以使用方向盘角度的正弦波输入来识别系统的偏航惯性(假设用于横向动力学的模型结构)。
[0079] 关于轮胎刚度,系统可以使用对方向盘角度的准稳定斜坡输入来识别轮胎刚度(其可以指示轮胎产生多少横向力)。
[0080] 在本公开的范围内,可以使用附加的和/或可替代的自主车辆系统、输入、参数和/或测量。
[0081] 在各种实施例中,系统可以利用数值优化来识别最佳拟合实验数据的一个或多个模型参数。给定模型结构,可以设计一组实验来收集与模型的输入和输出值有关的数据。例如,具有纯时间延迟模型的一阶系统可以被假定用于转向致动器模型。请求的输入和测量的输出可以是方向盘角度。对于该建模,可能需要识别三个参数‑增益、时间延迟和时间常数。
[0082] 通过从一组实验收集数据,可以确定成本函数,并且可以使用数值优化来识别使成本函数最小化的参数的值。例如,参考上述示例,可以确定转向致动器模型的成本函数,并且可以使用数值优化来识别使成本函数最小化的增益、时间延迟和时间常数参数的值。
[0083] 图7图示了根据各种实施例的执行参数识别的示例性方法的流程图。如图7所示,可以定义700模型结构。模型结构可以基于一个或多个第一原理。模型结构可以规定要识别的一个或多个参数。
[0084] 系统可以使用702来自一个或多个实验的数据,该实验捕获模型的操作区域并收集模型的相关数据,诸如例如与一个或多个识别的参数有关的数据。系统可以利用704表示模型应该与来自一个或多个实验的数据拟合得有多好的成本函数。在各种实施例中,该成本函数可以是平方误差的和,其中误差是测量输出和模型输出之间的差。系统可以使用数值优化方法来识别706使成本函数最小化的参数值。
[0085] 在各种实施例中,系统可以生成与参数估计中的一者或多者有关的一个或多个报告。这些报告可以包括一个或多个模型的一个或多个识别的参数、测试信息(例如,输入简档、速度、致动器类型等)、给定识别的参数,模型与特定数据集的配合程度的指示、与使用的算法有关的信息(例如,运行多少次迭代、算法是否收敛等)、使用模型结构和一个或多个参数的测量响应和模拟响应的一个或多个图。报告可以包括本公开范围内的附加和/或可替代信息。
[0086] 图8描绘了可以包括在系统的任何电子部件中的内部硬件的示例,诸如AV的内部处理系统、外部监视和报告系统或远程服务器。电气总线800用作互连硬件的其他所示组件的信息高速公路。处理器805是系统的中央处理设备,其被配置为执行编程指令所需的计算和逻辑操作。如在本文献和权利要求中所使用的,术语“处理器”和“处理设备”可以指共同执行一组操作的单个处理器或一组处理器中的任何数量的处理器,诸如中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、远程服务器或这些的组合。只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪存、硬盘驱动器和能够存储电子数据的其他设备构成了存储器设备825的示例。存储器设备可以包括单个设备或设备的集合,数据和/或指令跨这些设备或设备的集合而被存储。本发明的各种实施例可以包括包含编程指令的计算机可读介质,该编程指令被配置为使一个或多个处理器、打印设备和/或扫描设备执行在前述附图的上下文中描述的功能。
[0087] 可选的显示接口830可以允许来自总线800的信息以视觉、图形或字母数字格式显示在显示设备835上,诸如显示在车辆的仪表板内显示系统上。还可以提供音频接口和音频输出(诸如扬声器)。与外部设备的通信可以使用各种通信设备840来进行,通信设备840诸如无线天线、射频识别(RFID)标签和/或短距离或近场通信收发器,其中的每一者可以可选地经由一个或多个通信系统与设备的其他组件通信地连接。(一个或多个)通信设备840可以被配置为通信地连接到通信网络,诸如因特网、局域网或蜂窝电话数据网络
[0088] 硬件还可以包括用户接口传感器845,其允许从诸如键盘或小键盘、操纵杆、触摸屏、触摸板、遥控器、指示设备和/或麦克风的输入设备850接收数据。还可以从可以捕获视频和/或静止图像的相机820接收数字图像帧。系统还可以从诸如加速度计、陀螺仪或惯性测量单元之类的运动和/或位置传感器870接收数据。该系统还可以从诸如本文献中较早描述的LiDAR系统860接收数据。
[0089] 以上公开的方法可以由包括存储器和编程指令的计算机程序产品来实现,所述编程指令被配置为使处理器执行各种操作。例如,可以使处理器:获得自主车辆要运行的一个或多个所需测试的列表(其中该一个或多个所需测试中的每一者是针对该自主车辆的调试过程的一部分);使该列表显示在该自主车辆的显示设备上;从该自主车辆的操作者接收对选择的测试的选择;接收与选择的测试相关联的测试输入简档(其中该测试输入简档包括用于该自主车辆执行以进行选择的测试的一个或多个指令);使该自主车辆执行该测试输入简档的该一个或多个指令的至少一部分;将响应数据记录到一个或多个日志文件,其中该响应数据包括与该自主车辆对执行该一个或多个指令的该至少一部分的响应相关联的数据;在该一个或多个测试指令的执行期间生成与选择的测试相关联的元数据(其中该元数据包括与选择的测试开始的时间相对应的开始时间戳和与选择的测试结束的时间相对应的结束时间戳);将该元数据记录到该一个或多个日志文件;以及将该一个或多个日志文件的至少一部分传输到远离该自主车辆定位的电子设备。还可以使处理器执行其他操作。例如,处理器还可以响应于从操作者接收到输入而使自主车辆以与选择的测试相关联的测试速度操作。
[0090] 以上公开的特征和功能以及可替代方案可以被组合到许多其他不同的系统或应用中。各种组件可以以硬件或软件或嵌入式软件来实现。本领域技术人员可以做出各种目前未预见或未预期的替代、修改、变化或改进,其中的每一者也旨在由所公开的实施例涵盖。
[0091] 与以上提供的公开内容相关的术语包括:
[0092] “自动化设备”或“机器人设备”是指包括处理器、编程指令以及基于来自处理器的命令可以在最少的或没有人为干预的情况下执行至少一些操作或任务的一个或多个组件的电子设备。例如,自动化设备可以执行一个或多个自动功能或功能集。此类操作、功能或任务的示例可以包括但不限于导航、运输、驾驶、递送、装载、卸载、医疗相关过程、建筑相关过程等。示例自动化设备可以包括但不限于自主车辆、无人机和其他自主机器人设备。
[0093] 术语“分类器”表示人工智能系统可借以向一个或多个数据点指派标签或类别的自动化过程。分类器包括经由诸如机器学习之类的自动化过程来训练的算法。分类器通常以一组标记的或未标记的训练数据开始,并应用一个或多个算法来检测数据内与各种标记或类别相对应的一个或多个特征和/或样式。算法可以包括但不限于简单到决策树、复杂到自然贝叶斯分类的算法,和/或中间算法,诸如k最近邻算法。分类器可以包括人工神经网络(ANN)、支持向量机分类器和/或许多不同类型的分类器中的任何一者。一旦被训练,分类器然后可以使用它在训练期间学习的知识库来分类新的数据点。训练分类器的过程可以随着时间而发展,因为分类器可以在更新的数据上被周期性地训练,并且它们可以从被提供的关于它们可能已经被错误分类的数据的信息中学习。分类器将由执行编程指令的处理器实现,并且其可以对诸如图像数据、LiDAR系统数据、传感器和/或其他数据的大数据集进行操作。
[0094] 术语“车辆”是指能够运载一个或多个人类乘员和/或货物并且由任何形式的能量提供动力的任何移动形式的运输工具。术语“车辆”包括但不限于汽车、卡车、货车、火车、自主车辆、飞机、无人机等。“自主车辆”是具有处理器、编程指令和可由处理器控制而不需要人类操作者的传动系部件的车辆。自主车辆可以是完全自主的,因为对于大多数或所有驾驶条件和功能,它不需要操作人员,或者它可以是半自主的,因为在某些条件下或对于某些操作可能需要操作人员,或者操作人员可以超控车辆的自主系统并且可以取得对车辆的控制。自主车辆还包括其中自主系统增强车辆的人类操作的车辆,诸如具有驾驶员辅助转向、速度控制、制动、停车和其他系统的车辆。
[0095] 在本文献中,术语“街道”、“车道”和“十字路口”是通过车辆在一条或多条道路上行进的示例来图示的。然而,实施例旨在包括在其他定位的车道和交叉口,诸如停车区域。此外,对于被设计为在室内使用的自主车辆(诸如仓库中的自动拣选设备),街道可以是仓库的通道,并且车道可以是通道的一部分。如果自主车辆是无人机或其他飞行器,则术语“街道”可以表示航路,并且车道可以是航路的一部分。如果自主车辆是船只,则术语“街道”可以表示水路,并且车道可以是水路的一部分。
[0096] 如本文所用,术语“光”是指与光频率相关的电磁辐射,例如紫外、可见、红外和太赫兹辐射。示例性光发射器包括激光发射器和发射会聚光的其他发射器。在本文献中,术语“发射器”将用于指代光发射器,诸如发射红外光的激光发射器。
[0097] “电子设备”或“计算设备”是指包括处理器和存储器的设备。每个设备可以具有其自己的处理器和/或存储器,或者处理器和/或存储器可以与其他设备共享,如在虚拟机或容器布置中。存储器将包含或接收编程指令,当由处理器执行时,编程指令使电子设备根据编程指令执行一个或多个操作。
[0098] 术语“存储器”、“存储器设备”、“数据存储装置”、“数据存储设施”等每个都指代非暂时性设备,在其上存储计算机可读数据、编程指令或两者。除非另外具体说明,否则术语“存储器”、“存储器设备”、“数据存储装置”、“数据存储设施”等既定包含单个设备实施例、其中多个存储器设备一起或共同存储一组数据或指令的实施例,以及此类设备内的个别扇区。
[0099] 术语“处理器”和“处理设备”是指被配置为执行编程指令的电子设备的硬件组件。除非另外特别说明,单数术语“处理器”或“处理设备”旨在包括单个处理设备实施例和多个处理设备一起或共同执行处理的实施例。
[0100] 在本文献中,术语“通信链路”和“通信路径”意指有线或无线路径,第一设备经由该有线或无线路径向一个或多个其他设备发送通信信号和/或从一个或多个其他设备接收通信信号。如果设备能够经由通信链路发送和/或接收数据,则设备是“通信地连接的”。“电子通信”是指在两个或多个电子设备之间经由一个或多个信号的数据传输,无论是通过有线网络还是无线网络,并且无论是直接还是经由一个或多个中间设备间接。
[0101] 在本文献中,当使用诸如“第一”和“第二”的相对顺序术语来修饰名词时,这种使用仅旨在将一个项目与另一个项目区分开,并且不旨在要求按顺序的排序,除非具体地陈述。
[0102] 另外,相对位置的术语,诸如“垂直”和“水平”,或者“前”和“后”,当使用时,旨在彼此相对,并且不必是绝对的,并且根据设备的取向仅指与这些术语相关联的设备的一个可能位置。当本文使用术语“前”、“后”和“侧”来指代车辆的区域时,它们指代相对于车辆的默认行进区域的车辆区域。例如,汽车的“前部”是与车辆尾灯相比更靠近车辆前灯的区域,而汽车的“后部”是与车辆前灯相比更靠近车辆尾灯的区域。此外,术语“前”和“后”不必限于面向前的或面向后的区域,而是还包括分别比后更靠近前部的侧面区域,反之亦然。车辆的“侧部”旨在表示位于车辆的最前部和最后部之间的面向侧部的部分。
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