BR112019016266B1 - Método para uso ao atravessar uma rede de transporte de veículos e veículo autônomo - Google Patents
Método para uso ao atravessar uma rede de transporte de veículos e veículo autônomo Download PDFInfo
- Publication number
- BR112019016266B1 BR112019016266B1 BR112019016266-6A BR112019016266A BR112019016266B1 BR 112019016266 B1 BR112019016266 B1 BR 112019016266B1 BR 112019016266 A BR112019016266 A BR 112019016266A BR 112019016266 B1 BR112019016266 B1 BR 112019016266B1
- Authority
- BR
- Brazil
- Prior art keywords
- vehicle
- scenario
- autonomous vehicle
- operational
- evaluation module
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 82
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 235
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 216
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 33
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 69
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 183
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 168
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 80
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 68
- 230000008569 process Effects 0.000 description 45
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 36
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 22
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 19
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 17
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 description 12
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 12
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 9
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 9
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 8
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 8
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 6
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 4
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 4
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- 238000003491 array Methods 0.000 description 3
- 206010016322 Feeling abnormal Diseases 0.000 description 2
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 229910001416 lithium ion Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 2
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 2
- KJLPSBMDOIVXSN-UHFFFAOYSA-N 4-[4-[2-[4-(3,4-dicarboxyphenoxy)phenyl]propan-2-yl]phenoxy]phthalic acid Chemical compound C=1C=C(OC=2C=C(C(C(O)=O)=CC=2)C(O)=O)C=CC=1C(C)(C)C(C=C1)=CC=C1OC1=CC=C(C(O)=O)C(C(O)=O)=C1 KJLPSBMDOIVXSN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N Lithium ion Chemical compound [Li+] HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 229910003962 NiZn Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003416 augmentation Effects 0.000 description 1
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 1
- OJIJEKBXJYRIBZ-UHFFFAOYSA-N cadmium nickel Chemical compound [Ni].[Cd] OJIJEKBXJYRIBZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 229910052987 metal hydride Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 1
- 229910052759 nickel Inorganic materials 0.000 description 1
- PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N nickel Substances [Ni] PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- -1 nickel metal hydride Chemical class 0.000 description 1
- QELJHCBNGDEXLD-UHFFFAOYSA-N nickel zinc Chemical compound [Ni].[Zn] QELJHCBNGDEXLD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000005381 potential energy Methods 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Abstract
Gerenciamento operacional de veículo autônomo pode incluir atravessar, por meio de um veículo autônomo, uma rede de transporte de veículos. Atravessar a rede de transporte de veículos pode incluir receber, de um sensor do veículo autônomo, informação de sensor correspondendo a um objeto externo dentro de uma distância definida do veículo autônomo, identificar um cenário operacional de veículo distinto em resposta a receber a informação de sensor, instanciar uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário, em que a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário é uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário modelando o cenário operacional de veículo distinto, receber uma ação de controle de veículo candidata da instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário, e atravessar uma parte da rede de transporte de veículos com base na ação de controle de veículo candidata.
Description
[001] Esta revelação diz respeito a gerenciamento operacional de veículo autônomo e condução autônoma.
[002] Um veículo, tal como um veículo autônomo, pode atravessar uma parte de uma rede de transporte de veículos. Atravessar a parte da rede de transporte de veículos pode incluir gerar ou capturar, tal como por meio de um sensor do veículo, dados, tais como dados representando um ambiente operacional, ou uma parte do mesmo, do veículo. Portanto, um sistema, método e aparelho para controle de gerenciamento operacional de veículo autônomo podem ser vantajosos.
[003] São revelados neste documento aspectos, recursos, elementos, implementações e modalidades de controle de gerenciamento operacional de veículo autônomo.
[004] Um aspecto das modalidades reveladas é um método para uso ao atravessar uma rede de transporte de veículos, o qual pode incluir atravessar, por meio de um veículo autônomo, uma rede de transporte de veículos, em que atravessar a rede de transporte de veículos inclui receber, de um sensor do veículo autônomo, informação de sensor correspondendo a um objeto externo dentro de uma distância definida do veículo autônomo, identificar um cenário operacional de veículo distinto em resposta a receber a informação de sensor, instanciar uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário, em que a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário é uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário modelando o cenário operacional de veículo distinto, receber uma ação de controle de veículo candidata da instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário, e atravessar uma parte da rede de transporte de veículos com base na ação de controle de veículo candidata.
[005] Um outro aspecto das modalidades reveladas é um método para uso ao atravessar uma rede de transporte de veículos, o qual pode incluir atravessar, por meio de um veículo autônomo, uma rede de transporte de veículos, em que atravessar a rede de transporte de veículos inclui gerar um ambiente de controle operacional de veículo autônomo para operar instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários, em que cada instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário é uma instância de um respectivo módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de uma pluralidade de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários, em que cada módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário modela um respectivo cenário operacional de veículo distinto de uma pluralidade de cenários operacionais de veículos distintos, e em que cada instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário gera uma respectiva ação de controle de veículo candidata responsiva ao respectivo cenário operacional de veículo distinto correspondente, receber, de pelo menos um sensor de uma pluralidade de sensores do veículo autônomo, informação de sensor correspondendo a um ou mais objetos externos dentro de uma distância definida do veículo autônomo, identificar um primeiro cenário operacional de veículo distinto dos cenários operacionais de veículos distintos em resposta a receber a informação de sensor, instanciar uma primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário das instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários com base em um primeiro objeto externo do um ou mais objetos externos, em que a primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário é uma instância de um primeiro módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário da pluralidade de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários, o primeiro módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário modelando o primeiro cenário operacional de veículo distinto, receber uma primeira ação de controle de veículo candidata da primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário, e atravessar uma parte da rede de transporte de veículos com base na primeira ação de controle de veículo candidata.
[006] Um outro aspecto das modalidades reveladas é um veículo autônomo para controle de gerenciamento operacional de veículo autônomo. O veículo autônomo pode incluir um processador configurado para executar instruções armazenadas em uma mídia não transitória legível por computador para gerar um ambiente de controle operacional de veículo autônomo para operar instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários, em que cada instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário é uma instância de um respectivo módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de uma pluralidade de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários, em que cada módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário modela um respectivo cenário operacional de veículo distinto de uma pluralidade de cenários operacionais de veículos distintos, e em que cada instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário gera uma respectiva ação de controle de veículo candidata responsiva ao respectivo cenário operacional de veículo distinto correspondente, receber, de pelo menos um sensor de uma pluralidade de sensores do veículo autônomo, informação de sensor correspondendo a um ou mais objetos externos dentro de uma distância definida do veículo autônomo, identificar um primeiro cenário operacional de veículo distinto dos cenários operacionais de veículos distintos em resposta a receber a informação de sensor, instanciar uma primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário das instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários com base em um primeiro objeto externo do um ou mais objetos externos, em que a primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário é uma instância de um primeiro módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário da pluralidade de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários, o primeiro módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário modelando o cenário operacional de veículo distinto, receber uma primeira ação de controle de veículo candidata da primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário, e controlar o veículo autônomo para atravessar uma parte da rede de transporte de veículos com base na primeira ação de controle de veículo candidata.
[007] Variações nestes e outros aspectos, recursos, elementos, implementações e modalidades dos métodos, aparelho, procedimentos e algoritmos revelados neste documento são descritos com mais detalhes a seguir.
[008] Os vários aspectos dos métodos e aparelhos revelados neste documento se tornarão mais aparentes ao se referir aos exemplos fornecidos na descrição e desenhos a seguir, nos quais:
[009] A figura 1 é um diagrama de um exemplo de um veículo no qual os aspectos, recursos e elementos revelados neste documento podem ser implementados;
[010] A figura 2 é um diagrama de um exemplo de uma parte de um sistema de transporte e comunicação de veículos no qual os aspectos, recursos e elementos revelados neste documento podem ser implementados;
[011] A figura 3 é um diagrama de uma parte de uma rede de transporte de veículos de acordo com esta revelação;
[012] A figura 4 é um diagrama de um exemplo de um sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo de acordo com modalidades desta revelação;
[013] A figura 5 é um diagrama de fluxo de um exemplo de um gerenciamento operacional de veículo autônomo de acordo com modalidades desta revelação;
[014] A figura 6 é um diagrama de um exemplo de uma cena de bloqueio de acordo com modalidades desta revelação;
[015] A figura 7 é um diagrama de um exemplo de uma cena de pedestres incluindo cenários de pedestres de acordo com modalidades desta revelação;
[016] A figura 8 é um diagrama de um exemplo de uma cena de cruzamento incluindo cenários de cruzamento de acordo com modalidades desta revelação; e
[017] A figura 9 é um diagrama de um exemplo de uma cena de mudança de faixa de rolamento incluindo um cenário de mudança de faixa de rolamento de acordo com modalidades desta revelação.
[018] Um veículo, tal como um veículo autônomo, ou um veículo semiautônomo, pode atravessar uma parte de uma rede de transporte de veículos. O veículo pode incluir um ou mais sensores e atravessar a rede de transporte de veículos pode incluir os sensores gerarem ou capturarem dados de sensores, tais como dados correspondendo a um ambiente operacional do veículo, ou uma parte do mesmo. Por exemplo, os dados de sensores podem incluir informação correspondendo a um ou mais objetos externos, tais como pedestres, veículos afastados, outros objetos dentro do ambiente operacional de veículo, geometria de rede de transporte de veículos ou uma combinação dos mesmos.
[019] O veículo autônomo pode incluir um sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo, o qual pode incluir um ou mais monitores de ambiente operacional que podem processar informação de ambiente operacional, tal como os dados de sensores, para o veículo autônomo. Os monitores de ambiente operacional podem incluir um monitor de bloqueio que pode determinar probabilidade de informação de disponibilidade para partes da rede de transporte de veículos próximas de forma espaço-temporal ao veículo autônomo.
[020] O sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode incluir um controlador ou executor de gerenciamento operacional de veículo autônomo, o qual pode detectar um ou mais cenários operacionais, tais como cenários de pedestres, cenários de cruzamentos, cenários de mudanças de faixas de rolamento, ou qualquer outro cenário operacional de veículo ou combinação de cenários operacionais de veículos, correspondendo aos objetos externos.
[021] O sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode incluir um ou mais módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários. Cada módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário pode ser um modelo, tal como um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável (POMDP), de um respectivo cenário operacional. O controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode instanciar respectivas instâncias dos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários em resposta a detectar os cenários operacionais correspondentes.
[022] O controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode receber ações de controle de veículo candidatas de respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários instanciadas, pode identificar uma ação de controle de veículo das ações de controle de veículo candidatas, e pode controlar o veículo autônomo para atravessar uma parte da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle de veículo identificada.
[023] Embora descritos neste documento com referência para um veículo autônomo, os métodos e aparelho descritos neste documento podem ser implementados em qualquer veículo capaz de operação autônoma ou semiautônoma. Embora descritos com referência para uma rede de transporte de veículos, os métodos e aparelho descritos neste documento podem incluir o veículo autônomo operando em qualquer área navegável pelo veículo.
[024] Tal como usada neste documento, a terminologia “computador” ou “dispositivo de computação” inclui qualquer unidade, ou combinação de unidades, capaz de executar qualquer método, ou qualquer parte ou partes do mesmo, revelado neste documento.
[025] Tal como usada neste documento, a terminologia “processador” indica um ou mais processadores, tais como um ou mais processadores de uso especial, um ou mais processadores de sinais digitais, um ou mais microprocessadores, um ou mais controladores, um ou mais microcontroladores, um ou mais processadores de aplicações, um ou mais Circuitos Integrados de Aplicação Específica, um ou mais Produtos Padrões de Aplicação Específica, uma ou mais Matrizes de Portas Programáveis em Campo, qualquer outro tipo ou combinação de circuitos integrados, uma ou mais máquinas de estados ou qualquer combinação dos mesmos.
[026] Tal como usada neste documento, a terminologia “memória” indica qualquer mídia ou dispositivo utilizável por computador ou legível por computador que de modo tangível pode conter, armazenar, comunicar ou transportar qualquer informação ou sinal que pode ser usado por qualquer processador ou em conexão com ele. Por exemplo, uma memória pode ser uma ou mais memórias somente de leitura (ROM), uma ou mais memórias de acesso aleatório (RAM), um ou mais registradores, memórias de taxas de dados duplas de baixa potência (LPDDR), uma ou mais memórias cache, um ou mais dispositivos de memória semicondutora, uma ou mais mídias magnéticas, uma ou mais mídias óticas, uma ou mais mídias magneto- óticas ou qualquer combinação dos mesmos.
[027] Tal como usada neste documento, a terminologia “instruções” pode incluir direções ou expressões para executar qualquer método, ou qualquer parte ou partes do mesmo, revelado neste documento, e pode ser concretizada em hardware, software ou em qualquer combinação dos mesmos. Por exemplo, instruções podem ser implementadas como informação, tal como um programa de computador, armazenada em memória que pode ser executada por um processador para executar qualquer um dos respectivos métodos, algoritmos, aspectos ou combinações dos mesmos, tais como descritos neste documento. Em algumas modalidades, instruções, ou uma parte das mesmas, podem ser implementadas como um processador, ou conjunto de circuitos, de uso especial que pode incluir hardware especializado para executar qualquer um dos métodos, algoritmos, aspectos ou combinações dos mesmos, tais como descritos neste documento. Em algumas implementações, partes das instruções podem ser distribuídas através de múltiplos processadores em um único dispositivo ou em múltiplos dispositivos, os quais podem se comunicar diretamente ou através de uma rede tal como uma rede de área local, uma rede de área ampla, a Internet ou uma combinação das mesmas.
[028] Tal como usada neste documento, a terminologia “exemplo”, “modalidade”, “implementação”, “aspecto”, “recurso” ou “elemento” indica servindo como um exemplo, instância ou ilustração. A não ser que indicado expressamente, qualquer exemplo, modalidade, implementação, aspecto, recurso ou elemento é independente de cada outro exemplo, modalidade, implementação, aspecto, recurso ou elemento e pode ser usado em combinação com qualquer outro exemplo, modalidade, implementação, aspecto, recurso ou elemento.
[029] Tal como usada neste documento, a terminologia “determinar” e “identificar”, ou quaisquer variações da mesma, inclui selecionar, apurar, computar, pesquisar, receber, determinar, estabelecer, obter ou identificar ou determinar em algum modo qualquer que seja usando um ou mais dos dispositivos mostrados e descritos neste documento.
[030] Tal como usada neste documento, a terminologia “ou” é proposta para significar um “ou” inclusivo em vez de um “ou” exclusivo. Isto é, a não ser que especificado de outro modo, ou claramente pelo contexto, “X inclui A ou B” indica qualquer uma das permutações inclusivas naturais. Isto é, se X incluir A; X inclui B; ou X inclui tanto A quanto B, então “X inclui A ou B” é satisfeita em qualquer uma das instâncias indicadas acima. Além disso, os artigos “um” e “uma” tais como usados neste pedido e nas reivindicações anexas de uma maneira geral devem ser interpretados como significando “um ou mais” a não ser que especificado de outro modo ou claramente pelo contexto para serem direcionados para uma forma singular.
[031] Adicionalmente, para simplicidade de explicação, embora as figuras e descrições neste documento possam incluir sequências ou séries de etapas ou estágios, elementos dos métodos revelados neste documento podem ocorrer em várias ordens ou concorrentemente. Adicionalmente, elementos dos métodos revelados neste documento podem ocorrer com outros elementos não apresentados e descritos explicitamente neste documento. Além disso, nem todos os elementos dos métodos descritos neste documento podem ser exigidos para implementar um método de acordo com esta revelação. Embora aspectos, recursos e elementos sejam descritos neste documento em combinações particulares, cada aspecto, recurso ou elemento pode ser usado independentemente ou em várias combinações com ou sem outros aspectos, recursos e elementos.
[032] A figura 1 é um diagrama de um exemplo de um veículo no qual os aspectos, recursos e elementos revelados neste documento podem ser implementados. Em algumas modalidades, um veículo 1000 pode incluir um chassi 1100, um trem de potência 1200, um controlador 1300, as rodas 1400, ou qualquer outro elemento ou combinação de elementos de um veículo. Embora o veículo 1000 esteja mostrado como incluindo quatro rodas 1400 para simplicidade, qualquer outro dispositivo ou dispositivos de propulsão, tais como uma hélice ou esteira, podem ser usados. Na figura 1, as linhas interligando elementos, tais como o trem de potência 1200, o controlador 1300 e as rodas 1400, indicam que informação, tal como sinais de dados ou de controle, potência, tal como potência elétrica ou torque, ou tanto informação quanto potência podem ser transmitidas entre os respectivos elementos. Por exemplo, o controlador 1300 pode receber energia do trem de potência 1200 e pode se comunicar com o trem de potência 1200, as rodas 1400, ou com ambos, para controlar o veículo 1000, o que pode incluir acelerar, desacelerar, direcionar ou controlar de outro modo o veículo 1000.
[033] O trem de potência 1200 pode incluir uma fonte de potência 1210, uma transmissão 1220, uma unidade de direção 1230, um acionador 1240, ou qualquer outro elemento ou combinação de elementos de um trem de potência, tais como uma suspensão, um eixo de acionamento, eixos ou um sistema de escape. Embora mostradas separadamente, as rodas 1400 podem ser incluídas no trem de potência 1200.
[034] A fonte de potência 1210 pode incluir um motor, uma bateria ou uma combinação dos mesmos. A fonte de potência 1210 pode ser qualquer dispositivo ou combinação de dispositivos operativos para fornecer energia, tal como energia elétrica, energia térmica ou energia cinética. Por exemplo, a fonte de potência 1210 pode incluir um motor, tal como um motor de combustão interna, um motor elétrico, ou uma combinação de um motor de combustão interna e um motor elétrico, e pode ser operativa para fornecer energia cinética como uma força motriz para uma ou mais das rodas 1400. Em algumas modalidades, a fonte de potência 1210 pode incluir uma unidade de energia potencial, tal como uma ou mais baterias de células secas, tais como níquel-cádmio (NiCd), níquel-zinco (NiZn), hidreto de metal de níquel (NiMH), íon de lítio (Li-íon); células solares; células de combustível; ou qualquer outro dispositivo capaz de fornecer energia.
[035] A transmissão 1220 pode receber energia, tal como energia cinética, da fonte de potência 1210, e pode transmitir a energia para as rodas 1400 para fornecer uma força motriz. A transmissão 1220 pode ser controlada pelo controlador 1300, pelo acionador 1240 ou por ambos. A unidade de direção 1230 pode ser controlada pelo controlador 1300, pelo acionador 1240 ou por ambos e pode controlar as rodas 1400 para direcionar o veículo. O acionador 1240 pode receber sinais do controlador 1300 e pode acionar ou controlar a fonte de potência 1210, a transmissão 1220, a unidade de direção 1230 ou qualquer combinação dos mesmos para operar o veículo 1000.
[036] Em algumas modalidades, o controlador 1300 pode incluir uma unidade de localização 1310, uma unidade de comunicação eletrônica 1320, um processador 1330, uma memória 1340, uma interface de usuário 1350, um sensor 1360, uma interface de comunicação eletrônica 1370 ou qualquer combinação dos mesmos. Embora mostrado como uma única unidade, qualquer um ou mais elementos do controlador 1300 podem ser integrados em qualquer número de unidades físicas separadas. Por exemplo, a interface de usuário 1350 e o processador 1330 podem ser integrados em uma primeira unidade física e a memória 1340 pode ser integrada em uma segunda unidade física. Embora não mostrado na figura 1, o controlador 1300 pode incluir uma fonte de energia, tal como uma bateria. Embora mostrado como elementos separados, a unidade de localização 1310, a unidade de comunicação eletrônica 1320, o processador 1330, a memória 1340, a interface de usuário 1350, o sensor 1360, a interface de comunicação eletrônica 1370 ou qualquer combinação dos mesmos pode ser integrada em uma ou mais unidades, circuitos ou chips eletrônicos.
[037] Em algumas modalidades, o processador 1330 pode incluir qualquer dispositivo ou combinação de dispositivos capaz de manipular ou processar um sinal ou outra informação existindo agora ou desenvolvida futuramente, incluindo processadores óticos, processadores quânticos, processadores moleculares ou uma combinação dos mesmos. Por exemplo, o processador 1330 pode incluir um ou mais processadores de uso especial, um ou mais processadores de sinais digitais, um ou mais microprocessadores, um ou mais controladores, um ou mais microcontroladores, um ou mais circuitos integrados, um ou mais Circuitos Integrados de Aplicação Específica, uma ou mais Matrizes de Portas Programáveis em Campo, uma ou mais matrizes lógicas programáveis, um ou mais controladores lógicos programáveis, uma ou mais máquinas de estados ou qualquer combinação dos mesmos. O processador 1330 pode ser acoplado operacionalmente à unidade de localização 1310, à memória 1340, à interface de comunicação eletrônica 1370, à unidade de comunicação eletrônica 1320, à interface de usuário 1350, ao sensor 1360, ao trem de potência 1200 ou a qualquer combinação dos mesmos. Por exemplo, o processador pode ser acoplado operacionalmente à memória 1340 por meio de um barramento de comunicação 1380.
[038] A memória 1340 pode incluir qualquer mídia tangível não transitória utilizável por computador ou legível por computador, capaz de, por exemplo, conter, armazenar, transmitir ou transportar instruções legíveis por máquina, ou qualquer informação associada com isto, para uso pelo processador 1330 ou em conexão com ele. A memória 1340 pode ser, por exemplo, uma ou mais unidades de estado sólido, um ou mais cartões de memória, uma ou mais mídias removíveis, uma ou mais memórias somente de leitura, uma ou mais memórias de acesso aleatório, um ou mais discos, incluindo um disco rígido, um disquete, um disco ótico, um cartão magnético ou ótico, ou qualquer tipo de mídia não transitória adequada para armazenar informação eletrônica, ou qualquer combinação dos mesmos.
[039] A interface de comunicação 1370 pode ser uma antena sem fio, tal como mostrado, uma porta de comunicação com fio, uma porta de comunicação ótica, ou qualquer outra unidade com fio ou sem fio capaz de se conectar por meio de interface com uma mídia de comunicação eletrônica com fio ou sem fio 1500. Embora a figura 1 mostre a interface de comunicação 1370 se comunicando por meio de um único enlace de comunicação, uma interface de comunicação pode ser configurada para se comunicar via múltiplos enlaces de comunicação. Embora a figura 1 mostre uma única interface de comunicação 1370, um veículo pode incluir qualquer número de interfaces de comunicação.
[040] A unidade de comunicação 1320 pode ser configurada para transmitir ou receber sinais por meio de uma mídia de comunicação eletrônica com fio ou sem fio 1500, tal como por meio da interface de comunicação 1370. Embora não mostrado explicitamente na figura 1, a unidade de comunicação 1320 pode ser configurada para transmitir ou receber, ou ambos, via qualquer mídia de comunicação com fio ou sem fio, tal como radiofrequência (RF), ultravioleta (UV), luz visível, fibra ótica, com fio ou uma combinação dos mesmos. Embora a figura 1 mostre uma única unidade de comunicação 1320 e uma única interface de comunicação 1370, qualquer número de unidades de comunicação e qualquer número de interfaces de comunicação podem ser usados. Em algumas modalidades, a unidade de comunicação 1320 pode incluir uma unidade de comunicações de pequeno alcance dedicada (DSRC), uma unidade a bordo (OBU) ou uma combinação das mesmas.
[041] A unidade de localização 1310 pode determinar informação de geolocalização, tal como longitude, latitude, elevação, direção de deslocamento ou velocidade, do veículo 1000. Por exemplo, a unidade de localização pode incluir uma unidade de sistema de posicionamento global (GPS), tal como uma unidade da Associação Nacional de Eletrônicos Marinhos (NMEA) capacitada para Sistema de Aumento de Área Ampla (WAAS), uma unidade de triangulação via rádio ou uma combinação das mesmas. A unidade de localização 1310 pode ser usada para obter informação que representa, por exemplo, um rumo de viagem corrente do veículo 1000, uma posição corrente do veículo 1000 em duas ou três dimensões, uma orientação angular corrente do veículo 1000 ou uma combinação dos mesmos.
[042] A interface de usuário 1350 pode incluir qualquer unidade capaz de se conectar por meio de interface com uma pessoa, tal como um miniteclado virtual ou físico, uma superfície sensível ao toque, um mostrador, um mostrador de toque, um visor de cabeça erguida, um mostrador virtual, um mostrador de realidade aumentada, um mostrador táctil, um dispositivo de rastreamento de feições, tal como um dispositivo de rastreamento de olho, um alto-falante, um microfone, uma câmera de vídeo, um sensor, uma impressora ou qualquer combinação dos mesmos. A interface de usuário 1350 pode ser acoplada operacionalmente ao processador 1330, tal como mostrado, ou a qualquer outro elemento do controlador 1300. Embora mostrada como uma única unidade, a interface de usuário 1350 pode incluir uma ou mais unidades físicas. Por exemplo, a interface de usuário 1350 pode incluir uma interface de áudio para executar comunicação de áudio com uma pessoa, e um mostrador de toque para executar comunicação visual e baseada em toque com a pessoa. Em algumas modalidades, a interface de usuário 1350 pode incluir múltiplos mostradores, tais como múltiplas unidades separadas fisicamente, múltiplas partes definidas dentro de uma única unidade física ou uma combinação das mesmas.
[043] O sensor 1360 pode incluir um ou mais sensores, tais como um conjunto de sensores, os quais podem ser operáveis para fornecer informação que pode ser usada para controlar o veículo. Os sensores 1360 podem fornecer informação com relação às características de operação corrente do veículo. Os sensores 1360 podem incluir, por exemplo, um sensor de velocidade, sensores de aceleração, um sensor de ângulo de direção, sensores relacionados com tração, sensores relacionados com frenagem, sensores de posições de rodas de direção, sensores de rastreamento de olhos, sensores de posições de assentos, ou qualquer sensor, ou combinação de sensores, que seja operável para reportar informação com relação a algum aspecto da situação dinâmica corrente do veículo 1000.
[044] Em algumas modalidades, os sensores 1360 podem incluir sensores que são operáveis para obter informação com relação ao ambiente físico circundando o veículo 1000. Por exemplo, um ou mais sensores podem detectar geometria e obstáculos de via, tais como obstáculos fixos, veículos e pedestres. Em algumas modalidades, os sensores 1360 podem ser ou incluir uma ou mais câmeras de vídeo, sistemas de detecção a laser, sistemas de detecção por infravermelho, sistemas de detecção acústica, ou qualquer outro tipo adequado de dispositivo de detecção ambiental em veículo, ou combinação de dispositivos, conhecido agora ou desenvolvido mais tarde. Em algumas modalidades, os sensores 1360 e a unidade de localização 1310 podem ser combinados.
[045] Embora não mostrado separadamente, em algumas modalidades, o veículo 1000 pode incluir um controlador de trajetória. Por exemplo, o controlador 1300 pode incluir o controlador de trajetória. O controlador de trajetória pode ser operável para obter informação descrevendo um estado corrente do veículo 1000 e uma rota planejada para o veículo 1000, e, com base nesta informação, para determinar e otimizar uma trajetória para o veículo 1000. Em algumas modalidades, o controlador de trajetória pode produzir sinais operáveis para controlar o veículo 1000 de tal maneira que o veículo 1000 segue a trajetória que é determinada pelo controlador de trajetória. Por exemplo, a saída do controlador de trajetória pode ser uma trajetória otimizada que pode ser fornecida para o trem de potência 1200, para as rodas 1400 ou para ambos. Em algumas modalidades, a trajetória otimizada pode ser entradas de controle tais como um conjunto de ângulos de direção, com cada ângulo de direção correspondendo a um ponto no tempo ou a uma posição. Em algumas modalidades, a trajetória otimizada pode ser um ou mais caminhos, linhas, curvas ou uma combinação dos mesmos.
[046] Uma ou mais das rodas 1400 pode ser uma roda dirigida, a qual pode ser articulada para um ângulo de direção sob o controle da unidade de direção 1230, uma roda propelida, a qual pode receber torque para impulsionar o veículo 1000 sob o controle da transmissão 1220, ou uma roda dirigida e propelida que pode direcionar e impulsionar o veículo 1000.
[047] Embora não mostrado na figura 1, um veículo pode incluir unidades, ou elementos não mostrados na figura 1, tais como um envoltório, um módulo Bluetooth®, uma unidade de rádio de frequência modulada (FM), um módulo de Comunicação de Campo Próximo (NFC), uma unidade de exibição de tela de cristal líquido (LCD), uma unidade de exibição de diodo orgânico emissor de luz (OLED), um alto-falante ou qualquer combinação dos mesmos.
[048] Em algumas modalidades, o veículo 1000 pode ser um veículo autônomo. Um veículo autônomo pode ser controlado de modo autônomo, sem intervenção humana direta, para atravessar uma parte de uma rede de transporte de veículos. Embora não mostrado separadamente na figura 1, em algumas implementações, um veículo autônomo pode incluir uma unidade de controle de veículo autônomo, a qual pode executar roteamento, navegação e controle de veículo autônomo. Em algumas implementações, a unidade de controle de veículo autônomo pode ser integrada a uma outra unidade do veículo. Por exemplo, o controlador 1300 pode incluir a unidade de controle de veículo autônomo.
[049] Em algumas implementações, a unidade de controle de veículo autônomo pode controlar ou operar o veículo 1000 para atravessar uma parte da rede de transporte de veículos de acordo com parâmetros de operação de veículo correntes. Em um outro exemplo, a unidade de controle de veículo autônomo pode controlar ou operar o veículo 1000 para executar uma operação ou manobra definida, tal como estacionar o veículo. Em um outro exemplo, a unidade de controle de veículo autônomo pode gerar uma rota de deslocamento de uma origem, tal como uma localização corrente do veículo 1000, para um destino com base em informação de veículo, informação de ambiente, informação de rede de transporte de veículos representando a rede de transporte de veículos ou em uma combinação dos mesmos, e pode controlar ou operar o veículo 1000 para atravessar a rede de transporte de veículos de acordo com a rota. Por exemplo, a unidade de controle de veículo autônomo pode enviar a rota de deslocamento para um controlador de trajetória que pode operar o veículo 1000 para deslocar da origem para o destino usando a rota gerada.
[050] A figura 2 é um diagrama de um exemplo de uma parte de um sistema de transporte e comunicação de veículos no qual os aspectos, recursos e elementos revelados neste documento podem ser implementados. O sistema de transporte e comunicação de veículos 2000 pode incluir um ou mais veículos 2100/2110, tais como o veículo 1000 mostrado na figura 1, os quais podem se deslocar via uma ou mais partes de uma ou mais redes de transporte de veículos 2200, e podem se comunicar por meio de uma ou mais redes de comunicação eletrônica 2300. Embora não mostrado explicitamente na figura 2, um veículo pode atravessar uma área que não está incluída expressamente ou completamente em uma rede de transporte de veículos, tal como uma área fora de estrada.
[051] Em algumas modalidades, a rede de comunicação eletrônica 2300 pode ser, por exemplo, um sistema de acesso múltiplo e pode permitir comunicação, tal como comunicação de voz, comunicação de dados, comunicação de vídeo, comunicação de mensagens ou uma combinação das mesmas, entre o veículo 2100/2110 e um ou mais dispositivos de comunicação 2400. Por exemplo, um veículo 2100/2110 pode receber informação, tal como informação representando a rede de transporte de veículos 2200, de um dispositivo de comunicação 2400 por meio da rede 2300.
[052] Em algumas modalidades, um veículo 2100/2110 pode se comunicar por meio de um enlace de comunicação com fio (não mostrado), de um enlace de comunicação sem fio 2310/2320/2370 ou de uma combinação de qualquer número de enlaces de comunicação com fio ou sem fio. Por exemplo, tal como mostrado, um veículo 2100/2110 pode se comunicar por meio de um enlace de comunicação sem fio terrestre 2310, por meio de um enlace de comunicação sem fio não terrestre 2320, ou por meio de uma combinação dos mesmos. Em algumas implementações, um enlace de comunicação sem fio terrestre 2310 pode incluir um enlace de Ethernet, um enlace serial, um enlace de Bluetooth, um enlace de infravermelho (IR), um enlace de ultravioleta (UV) ou qualquer enlace capaz de permitir comunicação eletrônica.
[053] Em algumas modalidades, um veículo 2100/2110 pode se comunicar com um outro veículo 2100/2110. Por exemplo, um veículo hospedeiro (HV), ou em questão, 2100 pode receber uma ou mais mensagens entre veículos automatizadas, tais como uma mensagem básica de segurança (BSM), de um veículo afastado (RV), ou alvo, 2110, por meio de um enlace de comunicação direta 2370, ou por meio de uma rede 2300. Por exemplo, o veículo afastado 2110 pode difundir a mensagem para veículos hospedeiros dentro de uma faixa de difusão definida, tal como 300 metros. Em algumas modalidades, o veículo hospedeiro 2100 pode receber uma mensagem por meio de uma entidade externa, tal como um repetidor de sinal (não mostrado) ou um outro veículo afastado (não mostrado). Em algumas modalidades, um veículo 2100/2110 pode transmitir periodicamente uma ou mais mensagens entre veículos automatizadas, com base, por exemplo, em um intervalo definido, tal como 100 milissegundos.
[054] Mensagens entre veículos automatizadas podem incluir informação de identificação de veículo, informação de estado geoespacial, tal como informação de longitude, latitude ou elevação, informação de precisão de localização geoespacial, informação de estado cinemático, tal como informação de aceleração de veículo, informação de taxa de guinada, informação de velocidade, informação de curso de veículo, informação de status de sistema de frenagem, informação de válvula borboleta, informação de ângulo de roda de direção, ou informação de rota de veículo, ou informação de estado de operação de veículo, tal como informação de tamanho de veículo, informação de estado de faróis, informação de sinal giro, informação de status de limpadores de para-brisa, informação de transmissão, ou qualquer outra informação, ou combinação de informações, pertinentes ao estado de veículo transmitindo. Por exemplo, informação de estado de transmissão pode indicar se a transmissão do veículo transmitindo está em um estado neutro, um estado estacionado, um estado de deslocamento para frente ou um estado de deslocamento para trás.
[055] Em algumas modalidades, o veículo 2100 pode se comunicar com a rede de comunicações 2300 por meio de um ponto de acesso 2330. Um ponto de acesso 2330, o qual pode incluir um dispositivo de computação, pode ser configurado para se comunicar com um veículo 2100, com uma rede de comunicação 2300, com um ou mais dispositivos de comunicação 2400, ou com uma combinação dos mesmos via enlaces de comunicação com fio ou sem fio 2310/2340. Por exemplo, um ponto de acesso 2330 pode ser uma estação base, uma estação base transceptora (BTS), um Nó-B, um Nó-B aprimorado (eNode-B), um Nó-B de residência (HNode-B), um roteador sem fio, um roteador com fio, um concentrador, um retransmissor, um comutador, ou qualquer dispositivo com fio ou sem fio similar. Embora mostrado como uma única unidade, um ponto de acesso pode incluir qualquer número de elementos interligados.
[056] Em algumas modalidades, o veículo 2100 pode se comunicar com a rede de comunicações 2300 por meio de um satélite 2350, ou de outro dispositivo de comunicação não terrestre. Um satélite 2350, o qual pode incluir um dispositivo de computação, pode ser configurado para se comunicar com um veículo 2100, com uma rede de comunicação 2300, com um ou mais dispositivos de comunicação 2400, ou com uma combinação dos mesmos por meio de um ou mais enlaces de comunicação 2320/2360. Embora mostrado como uma única unidade, um satélite pode incluir qualquer número de elementos interligados.
[057] Uma rede de comunicação eletrônica 2300 pode ser qualquer tipo de rede configurada para permitir voz, dados ou qualquer outro tipo de comunicação eletrônica. Por exemplo, a rede de comunicação eletrônica 2300 pode incluir uma rede de área local (LAN), uma rede de área ampla (WAN), uma rede privada virtual (VPN), uma rede de telefone móvel ou celular, a Internet, ou qualquer outro sistema de comunicação eletrônica. A rede de comunicação eletrônica 2300 pode usar um protocolo de comunicação, tal como o protocolo de controle de transmissão (TCP), o protocolo de datagramas de usuário (UDP), o protocolo de Internet (IP), o protocolo de transporte em tempo real (RTP), o Protocolo de Transporte de Hipertexto (HTTP) ou uma combinação dos mesmos. Embora mostrada como uma única unidade, uma rede de comunicação eletrônica pode incluir qualquer número de elementos interligados.
[058] Em algumas modalidades, um veículo 2100 pode identificar uma parte ou condição da rede de transporte de veículos 2200. Por exemplo, o veículo pode incluir um ou mais sensores em veículo 2105, tal como o sensor 1360 mostrado na figura 1, o qual pode incluir um sensor de velocidade, um sensor de velocidade de roda, uma câmera, um giroscópio, um sensor ótico, um sensor de laser, um sensor de radar, um sensor sônico, ou qualquer outro sensor ou dispositivo, ou combinação dos mesmos, capaz de determinar ou identificar uma parte ou condição da rede de transporte de veículos 2200.
[059] Em algumas modalidades, um veículo 2100 pode atravessar uma parte ou partes de uma ou mais redes de transporte de veículos 2200 usando informação transmitida por meio da rede 2300, tal como informação representando a rede de transporte de veículos 2200, informação identificada por um ou mais sensores em veículo 2105 ou por uma combinação das mesmas.
[060] Embora, para simplicidade, a figura 2 mostre um veículo 2100, uma rede de transporte de veículos 2200, uma rede de comunicação eletrônica 2300 e um dispositivo de comunicação 2400, qualquer número de veículos, redes ou de dispositivos de computação pode ser usado. Em algumas modalidades, o sistema de transporte e comunicação de veículos 2000 pode incluir dispositivos, unidades ou elementos não mostrados na figura 2. Embora o veículo 2100 esteja mostrado como uma única unidade, um veículo pode incluir qualquer número de elementos interligados.
[061] Embora o veículo 2100 esteja mostrado se comunicando com o dispositivo de comunicação 2400 por meio da rede 2300, o veículo 2100 pode se comunicar com o dispositivo de comunicação 2400 via qualquer número de enlaces de comunicação direta ou indireta. Por exemplo, o veículo 2100 pode se comunicar com o dispositivo de comunicação 2400 por meio de um enlace de comunicação direta, tal como um enlace de comunicação Bluetooth.
[062] Em algumas modalidades, um veículo 2100/2210 pode ser associado com uma entidade 2500/2510, tal como um motorista, operador ou proprietário do veículo. Em algumas modalidades, uma entidade 2500/2510 associada com um veículo 2100/2110 pode ser associada com um ou mais dispositivos eletrônicos pessoais 2502/2504/2512/2514, tais como um telefone inteligente 2502/2512 ou um computador 2504/2514. Em algumas modalidades, um dispositivo eletrônico pessoal 2502/2504/2512/2514 pode se comunicar com um veículo correspondente 2100/2110 por meio de um enlace de comunicação direta ou indireta. Embora uma entidade 2500/2510 esteja mostrada como associada com um veículo 2100/2110 na figura 2, qualquer número de veículos pode ser associado com uma entidade e qualquer número de entidades pode ser associado com um veículo.
[063] A figura 3 é um diagrama de uma parte de uma rede de transporte de veículos de acordo com esta revelação. Uma rede de transporte de veículos 3000 pode incluir uma ou mais áreas não navegáveis 3100, tais como um edifício, uma ou mais áreas parcialmente navegáveis, tais como a área de estacionamento 3200, uma ou mais áreas navegáveis, tais como as vias 3300/3400 ou uma combinação das mesmas. Em algumas modalidades, um veículo autônomo, tal como o veículo 1000 mostrado na figura 1, um dos veículos 2100/2110 mostrados na figura 2, um veículo semiautônomo ou qualquer outro veículo implementando condução autônoma, pode atravessar uma parte ou partes da rede de transporte de veículos 3000.
[064] A rede de transporte de veículos pode incluir uma ou mais interligações 3210 entre uma ou mais áreas navegáveis, ou parcialmente navegáveis, 3200/3300/3400. Por exemplo, a parte da rede de transporte de veículos mostrada na figura 3 inclui uma interligação 3210 entre a área de estacionamento 3200 e a via 3400. Em algumas modalidades, a área de estacionamento 3200 pode incluir as vagas de estacionamento 3220.
[065] Uma parte da rede de transporte de veículos, tal como uma via 3300/3400, pode incluir uma ou mais faixas de rolamento 3320/3340/3360/3420/3440 e pode ser associada com uma ou mais direções de deslocamento, as quais estão indicadas pelas setas na figura 3.
[066] Em algumas modalidades, uma rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, tal como a parte da rede de transporte de veículos mostrada na figura 3, pode ser representada como informação de rede de transporte de veículos. Por exemplo, informação de rede de transporte de veículos pode ser expressada como uma hierarquia de elementos, tal como elementos de linguagem de marcação, o que pode ser armazenado em uma base de dados ou arquivo. Para simplicidade, as figuras neste documento mostram informação de rede de transporte de veículos representando partes de uma rede de transporte de veículos como diagramas ou mapas; entretanto, informação de rede de transporte de veículos pode ser expressada em qualquer forma utilizável por computador capaz de representar uma rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma. Em algumas modalidades, a informação de rede de transporte de veículos pode incluir informação de controle de rede de transporte de veículos, tal como informação de direção de deslocamento, informação de limite de velocidade, informação de pedágio, informação de grau, tal como informação de inclinação ou de ângulo, informação de material de superfície, informação de estética ou uma combinação das mesmas.
[067] Em algumas modalidades, uma parte, ou uma combinação de partes, da rede de transporte de veículos pode ser identificada como um ponto de interesse ou um destino. Por exemplo, a informação de rede de transporte de veículos pode identificar um edifício, tal como a área não navegável 3100, e a área de estacionamento parcialmente navegável adjacente 3200 como um ponto de interesse, um veículo autônomo pode identificar o ponto de interesse como um destino, e o veículo autônomo pode se deslocar de uma origem para o destino ao atravessar a rede de transporte de veículos. Embora a área de estacionamento 3200 associada com a área não navegável 3100 esteja mostrada como adjacente à área não navegável 3100 na figura 3, um destino pode incluir, por exemplo, um edifício e uma área de estacionamento que fica fisicamente ou de forma geoespacial não adjacente ao edifício.
[068] Em algumas modalidades, identificar um destino pode incluir identificar uma localização para o destino, a qual pode ser uma geolocalização distinta identificável exclusivamente. Por exemplo, a rede de transporte de veículos pode incluir uma localização definida, tal como um endereço de rua, um endereço postal, um endereço de rede de transporte de veículos, um endereço de GPS ou uma combinação dos mesmos para o destino.
[069] Em algumas modalidades, um destino pode ser associado com uma ou mais entradas, tal como a entrada 3500 mostrada na figura 3. Em algumas modalidades, a informação de rede de transporte de veículos pode incluir informação de localização de entrada definida, tal como informação identificando uma geolocalização de uma entrada associada com um destino. Em algumas modalidades, informação de localização de entrada predita pode ser determinada tal como descrito neste documento.
[070] Em algumas modalidades, a rede de transporte de veículos pode ser associada com uma rede de transporte de pedestres ou pode incluir a mesma. Por exemplo, a figura 3 inclui uma parte 3600 de uma rede de transporte de pedestres, a qual pode ser uma calçada. Em algumas modalidades, uma rede de transporte de pedestres, ou uma parte da mesma, tal como a parte 3600 da rede de transporte de pedestres mostrada na figura 3, pode ser representada como informação de rede de transporte de pedestres. Em algumas modalidades, a informação de rede de transporte de veículos pode incluir informação de rede de transporte de pedestres. Uma rede de transporte de pedestres pode incluir áreas navegáveis de pedestres. Uma área navegável de pedestres, tal como uma passagem ou uma calçada, pode corresponder a uma área não navegável de uma rede de transporte de veículos. Embora não mostrada separadamente na figura 3, uma área navegável de pedestres, tal como um faixa de cruzamento para pedestres, pode corresponder a uma área navegável, ou a uma área parcialmente navegável, de uma rede de transporte de veículos.
[071] Em algumas modalidades, um destino pode ser associado com uma ou mais localizações de embarque e desembarque, tais como a localização de embarque e desembarque 3700 mostrada na figura 3. Uma localização de embarque e desembarque 3700 pode ser uma localização ou área designada ou não designada nas proximidades de um destino na qual um veículo autônomo pode parar, permanecer ou estacionar de tal maneira que operações de embarque e desembarque, tais como pegar ou deixar passageiro, podem ser executadas.
[072] Em algumas modalidades, a informação de rede de transporte de veículos pode incluir informação de localização de embarque e desembarque, tal como informação identificando uma geolocalização de uma ou mais localizações de embarque e desembarque 3700 associadas com um destino. Em algumas modalidades, a informação de localização de embarque e desembarque pode ser informação de localização de embarque e desembarque definida, a qual pode ser informação de localização de embarque e desembarque incluída manualmente na informação de rede de transporte de veículos. Por exemplo, informação de localização de embarque e desembarque definida pode ser incluída na informação de rede de transporte de veículos com base em entrada de usuário. Em algumas modalidades, a informação de localização de embarque e desembarque pode ser informação de localização de embarque e desembarque gerada automaticamente tal como descrito neste documento. Embora não mostrado separadamente na figura 3, informação de localização de embarque e desembarque pode identificar um tipo de operação de embarque e desembarque associada com uma localização de embarque e desembarque 3700. Por exemplo, um destino pode ser associado com uma primeira localização de embarque e desembarque para pegar passageiro e uma segunda localização de embarque e desembarque para deixar passageiro. Embora um veículo autônomo possa estacionar em uma localização de embarque e desembarque, uma localização de embarque e desembarque associada com um destino pode ser independente e distinta de uma área de estacionamento associada com o destino.
[073] Em um exemplo, um veículo autônomo pode identificar um ponto de interesse, o qual pode incluir a área não navegável 3100, a área de estacionamento 3200 e a entrada 3500, como um destino. O veículo autônomo pode identificar a área não navegável 3100, ou a entrada 3500, como um destino primário para o ponto de interesse, e pode identificar a área de estacionamento 3200 como um destino secundário. O veículo autônomo pode identificar a localização de embarque e desembarque 3700 como uma localização de embarque e desembarque para o destino primário. O veículo autônomo pode gerar uma rota de uma origem (não mostrada) para a localização de embarque e desembarque 3700. O veículo autônomo pode atravessar a rede de transporte de veículos a partir da origem para a localização de embarque e desembarque 3700 usando a rota. O veículo autônomo pode parar ou estacionar na localização de embarque e desembarque 3700 de tal maneira que operação de pegar ou deixar passageiro pode ser executada. O veículo autônomo pode gerar uma rota subsequente da localização de embarque e desembarque 3700 para a área de estacionamento 3200, pode atravessar a rede de transporte de veículos da localização de embarque e desembarque 3700 para a área de estacionamento 3200 usando a rota subsequente, e pode estacionar na área de estacionamento 3200.
[074] A figura 4 é um diagrama de um exemplo de um sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 de acordo com modalidades desta revelação. O sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 pode ser implementado em um veículo autônomo, tal como o veículo 1000 mostrado na figura 1, em um dos veículos 2100/2110 mostrados na figura 2, em um veículo semiautônomo ou em qualquer outro veículo implementando condução autônoma.
[075] Um veículo autônomo pode atravessar uma rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, o que pode incluir atravessar cenários operacionais de veículos distintos. Um cenário operacional de veículo distinto pode incluir qualquer conjunto identificável distintamente de condições operativas que podem afetar a operação do veículo autônomo dentro de uma área espaço-temporal definida, ou ambiente operacional, do veículo autônomo. Por exemplo, um cenário operacional de veículo distinto pode ser baseado em um número ou cardinalidade de vias, segmentos de via ou faixas de rolamento que o veículo autônomo pode atravessar dentro de uma distância espaço-temporal definida. Em um outro exemplo, um cenário operacional de veículo distinto pode ser baseado em um ou mais dispositivos de controle de tráfego que podem afetar a operação do veículo autônomo dentro de uma área espaço- temporal definida, ou ambiente operacional, do veículo autônomo. Em um outro exemplo, um cenário operacional de veículo distinto pode ser baseado em uma ou mais regras, regulações ou leis identificáveis que podem afetar a operação do veículo autônomo dentro de uma área espaço-temporal definida, ou ambiente operacional, do veículo autônomo. Em um outro exemplo, um cenário operacional de veículo distinto pode ser baseado em um ou mais objetos externos identificáveis que podem afetar a operação do veículo autônomo dentro de uma área espaço-temporal definida, ou ambiente operacional, do veículo autônomo.
[076] Exemplos de cenários operacionais de veículos distintos incluindo um cenário operacional de veículo distinto em que o veículo autônomo está atravessando um cruzamento, um cenário operacional de veículo distinto em que um pedestre está cruzando ou se aproximando do caminho esperado do veículo autônomo, e um cenário operacional de veículo distinto em que o veículo autônomo está mudando de faixa de rolamento.
[077] Para simplicidade e clareza, cenários operacionais de veículos similares podem ser descritos neste documento com referência para tipos ou classes de cenários operacionais de veículos. Por exemplo, cenários operacionais de veículos incluindo pedestres podem ser referidos neste documento como cenários de pedestres se referindo aos tipos ou classes de cenários operacionais de veículos que incluem pedestres. Como um exemplo, um primeiro cenário operacional de veículo incluindo pedestre pode incluir um pedestre atravessando uma via em uma faixa de cruzamento para pedestres e um segundo cenário operacional de veículo incluindo pedestre pode incluir um pedestre atravessando uma via sem observar as regras de cruzamento. Embora cenários operacionais de veículos incluindo pedestres, cenários operacionais de veículos incluindo cruzamentos e cenários operacionais de veículos incluindo mudanças de faixas de rolamento sejam descritos neste documento, qualquer outro cenário operacional de veículo ou tipo de cenário operacional de veículo pode ser usado.
[078] Aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo podem ser representados dentro de respectivos cenários operacionais de veículos distintos. Por exemplo, a orientação relativa, trajetória e caminho esperado de objetos externos podem ser representados dentro de respectivos cenários operacionais de veículos distintos. Em um outro exemplo, a geometria relativa da rede de transporte de veículos pode ser representada dentro de respectivos cenários operacionais de veículos distintos.
[079] Como um exemplo, um primeiro cenário operacional de veículo distinto pode corresponder a um pedestre atravessando uma via em uma faixa de cruzamento para pedestres, e uma orientação relativa e caminho esperado do pedestre, tal como atravessar da esquerda para a direita para atravessar da direita para a esquerda, podem ser representados dentro do primeiro cenário operacional de veículo distinto. Um segundo cenário operacional de veículo distinto pode corresponder a um pedestre atravessando uma via sem observar as regras de cruzamento, e uma orientação relativa e caminho esperado do pedestre, tal como atravessar da esquerda para a direita para atravessar da direita para a esquerda, podem ser representados dentro do segundo cenário operacional de veículo distinto.
[080] Em algumas modalidades, um veículo autônomo pode atravessar múltiplos cenários operacionais de veículos distintos dentro de um ambiente operacional, o qual pode ter aspectos de um cenário operacional de veículo composto. Por exemplo, um pedestre pode se aproximar do caminho esperado para o veículo autônomo atravessar um cruzamento.
[081] O sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 pode operar ou controlar o veículo autônomo para atravessar os cenários operacionais de veículos distintos sujeito às restrições definidas, tais como restrições de segurança, restrições legais, restrições físicas, restrições de aceitabilidade de usuário, ou qualquer outra restrição ou combinação de restrições que podem ser definidas ou derivadas para a operação do veículo autônomo.
[082] Em algumas modalidades, controlar o veículo autônomo para atravessar os cenários operacionais de veículos distintos pode incluir identificar ou detectar os cenários operacionais de veículos distintos, identificar ações de controle de veículo candidatas com base nos cenários operacionais de veículos distintos, controlar o veículo autônomo para atravessar uma parte da rede de transporte de veículos de acordo com uma ou mais das ações de controle de veículo candidatas, ou uma combinação dos mesmos.
[083] Uma ação de controle de veículo pode indicar uma operação ou manobra de controle de veículo, tal como acelerar, desacelerar, girar, parar ou qualquer outra operação de veículo ou combinação de operações de veículo que podem ser executadas pelo veículo autônomo em combinação com atravessar uma parte da rede de transporte de veículos.
[084] O controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100, ou uma outra unidade do veículo autônomo, pode controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, de acordo com uma ação de controle de veículo.
[085] Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, de acordo com uma ação de controle de veículo ‘parar’ ao parar o veículo autônomo ou controlar de outro modo o veículo autônomo para se tornar ou permanecer estacionário.
[086] Em um outro exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, de acordo com uma ação de controle de veículo ‘avançar’ ao deslocar lentamente para frente em uma pequena distância, tal como algumas polegadas (centímetros) ou um pé (30,48 centímetros).
[087] Em um outro exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, de acordo com uma ação de controle de veículo ‘acelerar’ ao acelerar em uma taxa de aceleração definida, ou em uma taxa de aceleração dentro de uma faixa definida.
[088] Em um outro exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, de acordo com uma ação de controle de veículo ‘desacelerar’ ao desacelerar em uma taxa de desaceleração definida, ou em uma taxa de desaceleração dentro de uma faixa definida.
[089] Em um outro exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, de acordo com uma ação de controle de veículo ‘manter’ ao controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, de acordo com parâmetros operacionais correntes, tais como manter uma velocidade corrente, manter um caminho ou rota corrente, manter uma orientação de faixa de rolamento corrente ou coisa parecida.
[090] Em um outro exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, de acordo com uma ação de controle de veículo ‘prosseguir’ ao controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, ao começar ou reiniciar um conjunto identificado anteriormente de parâmetros operacionais, o que pode incluir controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, de acordo com uma ou mais outras ações de controle de veículo. Por exemplo, o veículo autônomo pode estar estacionário em um cruzamento, uma rota identificada para o veículo autônomo pode incluir atravessar o cruzamento, e controlar o veículo autônomo de acordo com uma ação de controle de veículo ‘prosseguir’ pode incluir controlar o veículo autônomo para acelerar em uma taxa de aceleração definida para uma velocidade definida ao longo do caminho identificado. Em um outro exemplo, o veículo autônomo pode atravessar uma parte da rede de transporte de veículos com uma velocidade definida, uma mudança de faixa de rolamento pode ser identificada para o veículo autônomo, e controlar o veículo autônomo de acordo com uma ação de controle de veículo ‘prosseguir’ pode incluir controlar o veículo autônomo para executar uma sequência de ajustes de trajetória de acordo com parâmetros de mudança de faixa de rolamento definidos de tal maneira que o veículo autônomo executa a operação de mudança de faixa de rolamento identificada.
[091] Em algumas modalidades, uma ação de controle de veículo pode incluir uma ou mais métricas de desempenho. Por exemplo, uma ação de controle de veículo ‘parar’ pode incluir uma taxa de desaceleração como uma métrica de desempenho. Em um outro exemplo, uma ação de controle de veículo ‘prosseguir’ pode indicar expressamente informação de rota ou de caminho, informação de velocidade, uma taxa de aceleração ou uma combinação das mesmas como métricas de desempenho, ou pode indicar expressamente ou implicitamente que um caminho, velocidade, taxa de aceleração correntes ou identificados anteriormente, ou uma combinação dos mesmos, podem ser mantidos.
[092] Em algumas modalidades, uma ação de controle de veículo pode ser uma ação de controle de veículo composta, a qual pode incluir uma sequência, combinação ou ambas as ações de controle de veículo. Por exemplo, uma ação de controle de veículo ‘avançar’ pode indicar uma ação de controle de veículo ‘parar’, uma ação de controle de veículo ‘acelerar’ subsequente associada com uma taxa de aceleração definida, e uma ação de controle de veículo ‘parar’ subsequente associada com uma taxa de desaceleração definida, de tal maneira que controlar o veículo autônomo de acordo com a ação de controle de veículo ‘avançar’ inclui controlar o veículo autônomo para avançar lentamente em uma pequena distância, tal como algumas polegadas (centímetros) ou um pé (30,48 centímetros).
[093] Em algumas modalidades, o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 pode incluir um controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100, um monitor de bloqueio 4200, os monitores de ambiente operacional 4300, os módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400 ou uma combinação dos mesmos. Embora descrito separadamente, o monitor de bloqueio 4200 pode ser uma instância, ou instâncias, de um monitor de ambiente operacional 4300.
[094] O controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode receber, identificar, ou acessar de outro modo, informação de ambiente operacional representando um ambiente operacional para o veículo autônomo, tal como um ambiente operacional corrente ou um ambiente operacional esperado, ou um ou mais aspectos do mesmo. O ambiente operacional do veículo autônomo pode incluir um conjunto identificável distintamente de condições operativas que podem afetar a operação do veículo autônomo dentro de uma área espaço-temporal definida do veículo autônomo.
[095] Por exemplo, a informação de ambiente operacional pode incluir informação de veículo para o veículo autônomo, tal como informação indicando uma localização geoespacial do veículo autônomo, informação correlacionando a localização geoespacial do veículo autônomo com informação representando a rede de transporte de veículos, uma rota do veículo autônomo, uma velocidade do veículo autônomo, um estado de aceleração do veículo autônomo, informação de passageiro do veículo autônomo, ou qualquer outra informação a respeito do veículo autônomo ou da operação do veículo autônomo.
[096] Em um outro exemplo, a informação de ambiente operacional pode incluir informação representando a rede de transporte de veículos próxima ao veículo autônomo, tal como dentro de uma distância espacial definida do veículo autônomo, tal como 300 metros, informação indicando a geometria de um ou mais aspectos da rede de transporte de veículos, informação indicando uma condição, tal como uma condição de superfície, da rede de transporte de veículos, ou qualquer combinação das mesmas.
[097] Em um outro exemplo, a informação de ambiente operacional pode incluir informação representando objetos externos dentro do ambiente operacional do veículo autônomo, tal como informação representando pedestres, animais, dispositivos de transporte não motorizados, tais como bicicletas ou skates, dispositivos de transporte motorizados, tais como veículos afastados, ou qualquer outro objeto ou entidade externa que possa afetar a operação do veículo autônomo.
[098] Em algumas modalidades, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode monitorar o ambiente operacional do veículo autônomo, ou aspectos definidos do mesmo. Em algumas modalidades, monitorar o ambiente operacional do veículo autônomo pode incluir identificar e rastrear objetos externos, identificar cenários operacionais de veículos distintos ou uma combinação dos mesmos.
[099] Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode identificar e rastrear objetos externos ao ambiente operacional do veículo autônomo. Identificar e rastrear os objetos externos pode incluir identificar localizações espaço-temporais de respectivos objetos externos, o que pode ser em relação ao veículo autônomo, identificar um ou mais caminhos esperados para respectivos objetos externos, o que pode incluir identificar uma velocidade, uma trajetória, ou ambos, para um objeto externo. Para simplicidade e clareza, descrições de localizações, localizações esperadas, caminhos, caminhos esperados e outros mais neste documento podem omitir indicações expressas de que as localizações e caminhos correspondentes se referem a componentes geoespaciais e temporais; entretanto, a não ser que indicado expressamente neste documento, ou esclarecido inequivocamente de outro modo pelo contexto, as localizações, localizações esperadas, caminhos, caminhos esperados e outros mais descritos neste documento podem incluir componentes geoespaciais, componentes temporais ou ambos.
[0100] Em algumas modalidades, os monitores de ambiente operacional 4300 podem incluir um monitor de ambiente operacional 4310 para monitorar pedestres (monitor de pedestre), um monitor de ambiente operacional 4320 para monitorar cruzamentos (monitor de cruzamento), um monitor de ambiente operacional 4330 para monitorar mudanças de faixas de rolamento (monitor de mudança de faixa de rolamento) ou uma combinação dos mesmos. Um monitor de ambiente operacional 4340 está mostrado usando linhas tracejadas para indicar que o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 pode incluir qualquer número dos monitores de ambiente operacional 4300.
[0101] Um ou mais cenários operacionais de veículos distintos podem ser monitorados por um respectivo monitor de ambiente operacional 4300. Por exemplo, o monitor de pedestre 4310 pode monitorar informação de ambiente operacional correspondendo a múltiplos cenários operacionais de veículos incluindo pedestres, o monitor de cruzamento 4320 pode monitorar informação de ambiente operacional correspondendo a múltiplos cenários operacionais de veículos incluindo cruzamentos, e o monitor de mudança de faixa de rolamento 4330 pode monitorar informação de ambiente operacional correspondendo a múltiplos cenários operacionais de veículos incluindo mudanças de faixas de rolamento.
[0102] Um monitor de ambiente operacional 4300 pode receber, ou acessar de outro modo, informação de ambiente operacional, tal como informação de ambiente operacional gerada ou capturada por um ou mais sensores do veículo autônomo, informação de rede de transporte de veículos, informação de geometria de rede de transporte de veículos ou uma combinação das mesmas. Por exemplo, o monitor de ambiente operacional 4310 para monitorar pedestres pode receber, ou acessar de outro modo, informação, tal como informação de sensores, que pode indicar, corresponder ou estar associada de outro modo com um ou mais pedestres no ambiente operacional do veículo autônomo.
[0103] Em algumas modalidades, um monitor de ambiente operacional 4300 pode associar a informação de ambiente operacional, ou uma parte da mesma, com o ambiente operacional, ou com um aspecto do mesmo, tal como com um objeto externo, tal como um pedestre, um veículo afastado, ou um aspecto da geometria de rede de transporte de veículos.
[0104] Em algumas modalidades, um monitor de ambiente operacional 4300 pode gerar, ou identificar de outro modo, informação representando um ou mais aspectos do ambiente operacional, tais como com um objeto externo, tal como um pedestre, um veículo afastado ou um aspecto da geometria de rede de transporte de veículos, o que pode incluir filtrar, abstrair ou processar de outro modo a informação de ambiente operacional.
[0105] Em algumas modalidades, um monitor de ambiente operacional 4300 pode produzir a informação representando o um ou mais aspectos do ambiente operacional para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 ou para acesso por ele, tal como ao armazenar a informação representando o um ou mais aspectos do ambiente operacional em uma memória, tal como a memória 1340 mostrada na figura 1, do veículo autônomo acessível pelo controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100, enviar a informação representando o um ou mais aspectos do ambiente operacional para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 ou uma combinação dos mesmos. Em algumas modalidades, um monitor de ambiente operacional 4300 pode enviar a informação representando o um ou mais aspectos do ambiente operacional para um ou mais elementos do sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000, tal como o monitor de bloqueio 4200.
[0106] Por exemplo, o monitor de ambiente operacional 4310 para monitorar pedestres pode correlacionar, associar ou processar de outro modo a informação de ambiente operacional para identificar, rastrear ou predizer ações de um ou mais pedestres. Por exemplo, o monitor de ambiente operacional 4310 para monitorar pedestres pode receber informação, tal como informação de sensor, de um ou mais sensores, o que pode corresponder a um ou mais pedestres, o monitor de ambiente operacional 4310 para monitorar pedestres pode associar a informação de sensor com um ou mais pedestres identificados, o que pode incluir identificar uma direção de deslocamento, um caminho, tal como um caminho esperado, uma velocidade corrente ou esperada, uma taxa de aceleração corrente ou esperada, ou uma combinação dos mesmos para um ou mais dos respectivos pedestres identificados, e o monitor de ambiente operacional 4310 para monitorar pedestres pode produzir a informação de pedestre identificada, associada ou gerada para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 ou para acesso por ele.
[0107] Em um outro exemplo, o monitor de ambiente operacional 4320 para monitorar cruzamentos pode correlacionar, associar ou processar de outro modo a informação de ambiente operacional para identificar, rastrear ou predizer ações de um ou mais veículos afastados no ambiente operacional do veículo autônomo, para identificar um cruzamento, ou um aspecto do mesmo, no ambiente operacional do veículo autônomo, para identificar geometria de rede de transporte de veículos ou uma combinação dos mesmos. Por exemplo, o monitor de ambiente operacional 4310 para monitorar cruzamentos pode receber informação, tal como informação de sensor, de um ou mais sensores, que pode corresponder a um ou mais veículos afastados no ambiente operacional do veículo autônomo, ao cruzamento, ou a um ou mais aspectos do mesmo, no ambiente operacional do veículo autônomo, à geometria de rede de transporte de veículos, ou a uma combinação dos mesmos, o monitor de ambiente operacional 4310 para monitorar cruzamentos pode associar a informação de sensor a um ou mais veículos afastados identificados no ambiente operacional do veículo autônomo, ao cruzamento, ou a um ou mais aspectos do mesmo, no ambiente operacional do veículo autônomo, à geometria de rede de transporte de veículos, ou a uma combinação dos mesmos, o que pode incluir identificar uma direção de deslocamento corrente ou esperada, um caminho, tal como um caminho esperado, uma velocidade corrente ou esperada, uma taxa de aceleração corrente ou esperada, ou uma combinação dos mesmos para um ou mais dos respectivos veículos afastados identificados, e o monitor de ambiente operacional 4320 para monitorar cruzamentos pode produzir a informação de cruzamento identificada, associada ou gerada para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 ou para acesso por ele.
[0108] Em um outro exemplo, o monitor de ambiente operacional 4330 para monitorar mudança de faixa de rolamento pode correlacionar, associar ou processar de outro modo a informação de ambiente operacional para identificar, rastrear ou predizer ações de um ou mais veículos afastados no ambiente operacional do veículo autônomo, tal como informação indicando um veículo afastado lento ou estacionário ao longo do caminho esperado do veículo autônomo, para identificar um ou mais aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo, tal como geometria de rede de transporte de veículos no ambiente operacional do veículo autônomo, ou uma combinação dos mesmos correspondendo de forma geoespacial a uma operação de mudança de faixa de rolamento corrente ou esperada. Por exemplo, o monitor de ambiente operacional 4330 para monitorar mudança de faixa de rolamento pode receber informação, tal como informação de sensor, de um ou mais sensores, que pode corresponder a um ou mais veículos afastados no ambiente operacional do veículo autônomo, a um ou mais aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo no ambiente operacional do veículo autônomo ou a uma combinação dos mesmos correspondendo de forma geoespacial a uma operação de mudança de faixa de rolamento corrente ou esperada, o monitor de ambiente operacional 4330 para monitorar mudança de faixa de rolamento pode associar a informação de sensor a um ou mais veículos afastados identificados no ambiente operacional do veículo autônomo, a um ou mais aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo ou a uma combinação dos mesmos correspondendo de forma geoespacial a uma operação de mudança de faixa de rolamento corrente ou esperada, o que pode incluir identificar uma direção de deslocamento corrente ou esperada, um caminho, tal como um caminho esperado, uma velocidade corrente ou esperada, uma taxa de aceleração corrente ou esperada, ou uma combinação dos mesmos para um ou mais dos respectivos veículos afastados identificados, e o monitor de ambiente operacional 4330 para monitorar cruzamentos pode produzir a informação de mudança de faixa de rolamento identificada, associada ou gerada para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 ou para acesso por ele.
[0109] O controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode identificar um ou mais cenários operacionais de veículos distintos com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representado pela informação de ambiente operacional. Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode identificar um cenário operacional de veículo distinto em resposta a identificar a, ou com base na, informação de ambiente operacional indicada por um ou mais dos monitores de ambiente operacional 4300.
[0110] Em algumas modalidades, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode identificar múltiplos cenários operacionais de veículos distintos com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representado pela informação de ambiente operacional. Por exemplo, a informação de ambiente operacional pode incluir informação representando um pedestre se aproximando de um cruzamento ao longo de um caminho esperado para o veículo autônomo, e o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode identificar um cenário operacional de veículo incluindo pedestre, um cenário operacional de veículo incluindo cruzamento ou ambos.
[0111] O controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode instanciar respectivas instâncias de um ou mais dos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400 com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representado pela informação de ambiente operacional. Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode instanciar a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 4400 em resposta a identificar o cenário operacional de veículo distinto.
[0112] Em algumas modalidades, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode instanciar múltiplas instâncias de um ou mais módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400 com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representado pela informação de ambiente operacional. Por exemplo, a informação de ambiente operacional pode indicar dois pedestres no ambiente operacional do veículo autônomo e o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode instanciar uma respectiva instância do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre 4410 para cada pedestre com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representado pela informação de ambiente operacional.
[0113] Em algumas modalidades, a cardinalidade, número ou contagem de objetos externos identificados, tais como pedestres ou veículos afastados, correspondendo a um cenário, tal como o cenário de pedestres, o cenário de cruzamento ou o cenário de mudança de faixa de rolamento, pode exceder um limiar definido, o qual pode ser um limiar específico de cenário definido, e o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode deixar de instanciar uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 4400 correspondendo a um ou mais do objetos externos identificados.
[0114] Por exemplo, a informação de ambiente operacional indicada pelos monitores de ambiente operacional 4300 pode indicar vinte cinco pedestres no ambiente operacional do veículo autônomo, o limiar definido para o cenário de pedestres pode ser uma cardinalidade definida, tal como dez, de pedestres, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode identificar os dez pedestres mais relevantes, tais como os dez pedestres mais próximos de forma geoespacial ao veículo autônomo tendo caminhos esperados convergindo para o veículo autônomo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode instanciar dez instâncias do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre 4410 para os dez pedestres mais relevantes, e o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode deixar de instanciar instâncias do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre 4410 para os quinze outros pedestres.
[0115] Em um outro exemplo, a informação de ambiente operacional indicada pelos monitores de ambiente operacional 4300 pode indicar um cruzamento incluindo quatro segmentos de vias, tais como um segmento de via na direção norte, um segmento de via na direção sul, um segmento de via na direção leste e um segmento de via na direção oeste, e indicar cinco veículos afastados correspondendo ao segmento de via na direção norte, três veículos afastados correspondendo ao segmento de via na direção sul, quatro veículos afastados correspondendo ao segmento de via na direção leste e dois veículos afastados correspondendo ao segmento de via na direção oeste, o limiar definido para o cenário de cruzamento pode ser uma cardinalidade definida, tal como dois, de veículos afastados por segmento de via, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode identificar os dois veículos afastados mais relevantes por segmento de via, tais como os dois veículos afastados mais próximos de forma geoespacial ao cruzamento tendo caminhos esperados convergindo para o veículo autônomo por segmento de via, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode instanciar duas instâncias do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento 4420 para os dois veículos afastados mais relevantes correspondendo ao segmento de via na direção norte, duas instâncias do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento 4420 para os dois veículos afastados mais relevantes correspondendo ao segmento de via na direção sul, duas instâncias do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento 4420 para os dois veículos afastados mais relevantes correspondendo ao segmento de via na direção leste, e duas instâncias do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento 4420 para os dois veículos afastados correspondendo ao segmento de via na direção oeste, e o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode deixar de instanciar instâncias do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento 4420 para os outros três veículos afastados correspondendo ao segmento de via na direção norte, para o outro veículo afastado correspondendo ao segmento de via na direção sul, e para os outros dois veículos afastados correspondendo ao segmento de via na direção leste. Alternativamente, ou em adição, o limiar definido para o cenário de cruzamento pode ser uma cardinalidade definida, tal como oito, veículos afastados por cruzamento, e o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode identificar os oito veículos afastados mais relevantes para o cruzamento, tais como os oito veículos afastados mais próximos de forma geoespacial ao cruzamento tendo caminhos esperados convergindo para o veículo autônomo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode instanciar oito instâncias do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento 4420 para os oito veículos afastados mais relevantes, e o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode deixar de instanciar instâncias do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento 4420 para os outros seis veículos afastados.
[0116] Em algumas modalidades, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode enviar a informação de ambiente operacional, ou um ou mais aspectos da mesma, para uma outra unidade do veículo autônomo, tal como o monitor de bloqueio 4200 ou uma ou mais instâncias dos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400.
[0117] Em algumas modalidades, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode armazenar a informação de ambiente operacional, ou um ou mais aspectos da mesma, tal como em uma memória, tal como a memória 1340 mostrada na figura 1, do veículo autônomo.
[0118] O controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode receber ações de controle de veículo candidatas de respectivas instâncias dos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400. Por exemplo, uma ação de controle de veículo candidata de uma primeira instância de um primeiro módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 4400 pode indicar uma ação de controle de veículo ‘parar’, uma ação de controle de veículo candidata de uma segunda instância de um segundo módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 4400 pode indicar uma ação de controle de veículo ‘avançar’, e uma ação de controle de veículo candidata de uma terceira instância de um terceiro módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 4400 pode indicar uma ação de controle de veículo ‘prosseguir’.
[0119] O controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode determinar se é para atravessar uma parte da rede de transporte de veículos de acordo com uma ou mais ações de controle de veículo candidatas. Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode receber múltiplas ações de controle de veículo candidatas de múltiplas instâncias dos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400, pode identificar uma ação de controle de veículo das ações de controle de veículo candidatas, e pode atravessar a rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle de veículo.
[0120] Em algumas modalidades, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode identificar uma ação de controle de veículo das ações de controle de veículo candidatas com base em uma ou mais métricas de identificação de ação de controle de veículo definidas.
[0121] Em algumas modalidades, as métricas de identificação de ação de controle de veículo definidas podem incluir uma prioridade, classificação ou peso associado com cada tipo de ação de controle de veículo, e identificar a ação de controle de veículo das ações de controle de veículo candidatas pode incluir identificar uma ação de controle de veículo de prioridade mais alta das ações de controle de veículo candidatas. Por exemplo, a ação de controle de veículo ‘parar’ pode ser associada com uma prioridade alta, a ação de controle de veículo ‘avançar’ pode ser associada com uma prioridade intermediária, a qual pode ser mais baixa que a prioridade alta, e a ação de controle de veículo ‘prosseguir’ pode ser associada com uma prioridade baixa, a qual pode ser mais baixa que a prioridade intermediária. Em um exemplo, as ações de controle de veículo candidatas podem incluir uma ou mais ações de controle de veículo ‘parar’, e a ação de controle de veículo ‘parar’ pode ser identificada como a ação de controle de veículo. Em um outro exemplo, as ações de controle de veículo candidatas podem omitir uma ação de controle de veículo ‘parar’, podem incluir uma ou mais ações de controle de veículo ‘avançar’, e a ação de controle de veículo ‘avançar’ pode ser identificada como a ação de controle de veículo. Em um outro exemplo, as ações de controle de veículo candidatas podem omitir uma ação de controle de veículo ‘parar’, podem omitir uma ação de controle de veículo ‘avançar’, podem incluir uma ou mais ações de controle de veículo ‘prosseguir’, e a ação de controle de veículo ‘prosseguir’ pode ser identificada como a ação de controle de veículo.
[0122] Em algumas modalidades, identificar a ação de controle de veículo das ações de controle de veículo candidatas pode incluir gerar ou calcular uma média ponderada para cada tipo de ação de controle de veículo com base nas métricas de identificação de ação de controle de veículo definidas, nos cenários instanciados, pesos associados com os cenários instanciados, nas ações de controle de veículo candidatas, pesos associados com as ações de controle de veículo candidatas ou em uma combinação dos mesmos.
[0123] Por exemplo, identificar a ação de controle de veículo das ações de controle de veículo candidatas pode incluir implementar um componente de aprendizagem de máquina, tal como aprendizagem supervisionada de um problema de classificação, e treinar o componente de aprendizagem de máquina usando exemplos, tais como 1.000 exemplos, do cenário operacional de veículo correspondente. Em um outro exemplo, identificar a ação de controle de veículo das ações de controle de veículo candidatas pode incluir implementar um Processo de Decisão de Markov, ou um Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável, o qual pode descrever como as respectivas ações de controle de veículo candidatas afetam ações de controle de veículo candidatas subsequentes, e pode incluir uma função de recompensa que produz uma recompensa positiva ou negativa para as respectivas ações de controle de veículo.
[0124] O controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode não instanciar uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 4400. Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode identificar um conjunto distinto de condições operativas como indicando um cenário operacional de veículo distinto para o veículo autônomo, instanciar uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 4400 para o cenário operacional de veículo distinto, monitorar as condições operativas, subsequentemente determinar que uma ou mais das condições operativas expiraram, ou têm uma probabilidade de afetar a operação do veículo autônomo abaixo de um limiar definido, e o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode não instanciar a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 4400.
[0125] O monitor de bloqueio 4200 pode receber informação de ambiente operacional representando um ambiente operacional, ou um aspecto do mesmo, para o veículo autônomo. Por exemplo, o monitor de bloqueio 4200 pode receber a informação de ambiente operacional do controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100, de um sensor do veículo autônomo, de um dispositivo externo, tal como um veículo afastado ou um dispositivo de infraestrutura ou uma combinação dos mesmos. Em algumas modalidades, o monitor de bloqueio 4200 pode ler a informação de ambiente operacional, ou uma parte da mesma, em uma memória, tal como uma memória do veículo autônomo, tal como a memória 1340 mostrada na figura 1.
[0126] Embora não mostrado expressamente na figura 4, o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 pode incluir um módulo preditor que pode gerar e enviar informação de predição para o monitor de bloqueio 4200, e o monitor de bloqueio 4200 pode produzir probabilidade de informação de disponibilidade para um ou mais dos monitores de ambiente operacional 4300.
[0127] O monitor de bloqueio 4200 pode determinar uma respectiva probabilidade de disponibilidade, ou probabilidade de bloqueio correspondente, para uma ou mais partes da rede de transporte de veículos, tais como partes da rede de transporte de veículos proximais ao veículo autônomo, as quais podem incluir partes da rede de transporte de veículos correspondendo a um caminho esperado do veículo autônomo, tal como um caminho esperado identificado com base em uma rota corrente do veículo autônomo.
[0128] Uma probabilidade de disponibilidade, ou probabilidade de bloqueio correspondente, pode indicar uma probabilidade ou possibilidade de que o veículo autônomo pode atravessar seguramente uma parte ou localização espacial dentro da rede de transporte de veículos, tal como não impedido por um objeto externo, tal como um veículo afastado ou um pedestre. Por exemplo, uma parte da rede de transporte de veículos pode incluir uma obstrução, tal como um objeto estacionário, e uma probabilidade de disponibilidade para a parte da rede de transporte de veículos pode ser baixa, tal como 0%, o que pode ser expressado como uma probabilidade de bloqueio alta, tal como 100%, para a parte da rede de transporte de veículos.
[0129] O monitor de bloqueio 4200 pode identificar uma respectiva probabilidade de disponibilidade para cada uma das múltiplas partes da rede de transporte de veículos dentro de um ambiente operacional, tal como dentro de 300 metros, do veículo autônomo.
[0130] Em algumas modalidades, o monitor de bloqueio 4200 pode identificar uma parte da rede de transporte de veículos e uma probabilidade correspondente de disponibilidade com base em informação de operação para o veículo autônomo, informação de operação para um ou mais objetos externos, informação de rede de transporte de veículos representando a rede de transporte de veículos ou em uma combinação das mesmas. Em algumas modalidades, a informação de operação para o veículo autônomo pode incluir informação indicando uma localização geoespacial do veículo autônomo na rede de transporte de veículos, a qual pode ser uma localização corrente ou uma localização esperada, tal como uma localização esperada identificada com base em um caminho esperado para o veículo autônomo. Em algumas modalidades, a informação de operação para os objetos externos pode indicar uma respectiva localização geoespacial de um ou mais objetos externos na rede de transporte de veículos ou próximos a ela, a qual pode ser uma localização corrente ou uma localização esperada, tal como uma localização esperada identificada com base em um caminho esperado para o respectivo objeto externo.
[0131] Em algumas modalidades, uma probabilidade de disponibilidade pode ser indicada pelo monitor de bloqueio 4200 correspondendo a cada objeto externo no ambiente operacional do veículo autônomo e uma área geoespacial pode ser associada com múltiplas probabilidades de disponibilidade correspondendo a múltiplos objetos externos. Em algumas modalidades, uma probabilidade agregada de disponibilidade pode ser indicada pelo monitor de bloqueio 4200 correspondendo a cada tipo de objeto externo no ambiente operacional do veículo autônomo, tal como uma probabilidade de disponibilidade para pedestres e uma probabilidade de disponibilidade para veículos afastados, e uma área geoespacial pode ser associada com múltiplas probabilidades de disponibilidade correspondendo a múltiplos tipos de objetos externos. Em algumas modalidades, o monitor de bloqueio 4200 pode indicar uma probabilidade agregada de disponibilidade para cada localização geoespacial, a qual pode incluir múltiplas probabilidades temporais de disponibilidade para uma localização geográfica.
[0132] Em algumas modalidades, o monitor de bloqueio 4200 pode identificar objetos externos, rastrear objetos externos, projetar informação de localização, informação de caminho, ou ambas para objetos externos ou para uma combinação das mesmas. Por exemplo, o monitor de bloqueio 4200 pode identificar um objeto externo e pode identificar um caminho esperado para o objeto externo, o qual pode indicar uma sequência de localizações espaciais esperadas, localizações temporais esperadas e probabilidades correspondentes.
[0133] Em algumas modalidades, o monitor de bloqueio pode identificar o caminho esperado para um objeto externo com base em informação de ambiente operacional, tal como informação indicando uma localização corrente do objeto externo, informação indicando uma trajetória corrente para o objeto externo, informação indicando um tipo de classificação do objeto externo, tal como informação classificando o objeto externo como um pedestre ou um veículo afastado, informação de rede de transporte de veículos, tal como informação indicando que a rede de transporte de veículos inclui uma faixa de cruzamento para pedestres perto do objeto externo, informação identificada ou rastreada anteriormente associada com o objeto externo ou qualquer combinação das mesmas. Por exemplo, o objeto externo pode ser identificado como um veículo afastado, e o caminho esperado para o veículo afastado pode ser identificado com base em informação indicando uma localização corrente do veículo afastado, informação indicando uma trajetória corrente do veículo afastado, informação indicando uma velocidade corrente do veículo afastado, informação de rede de transporte de veículos correspondendo ao veículo afastado, informação legal ou regulatória ou uma combinação das mesmas.
[0134] Em algumas modalidades, o monitor de bloqueio 4200 pode determinar, ou atualizar, probabilidades de disponibilidade continuamente ou periodicamente. Em algumas modalidades, uma ou mais classes ou tipos de objetos externos podem ser identificados como preferencialmente de bloqueio, e o caminho esperado de um objeto externo preferencialmente de bloqueio pode sobrepor, espacialmente e temporalmente, o caminho esperado de um outro objeto externo preferencialmente de bloqueio. Por exemplo, o caminho esperado de um pedestre pode sobrepor o caminho esperado de um outro pedestre. Em algumas modalidades, uma ou mais classes ou tipos de objetos externos podem ser identificados como preferencialmente de bloqueio, e o caminho esperado de um objeto externo preferencialmente de bloqueio pode ser bloqueado, tal como impedido ou afetado de outro modo, por outros objetos externos. Por exemplo, o caminho esperado para um veículo afastado pode ser bloqueado por um outro veículo afastado ou por um pedestre.
[0135] Em algumas modalidades, o monitor de bloqueio 4200 pode identificar caminhos esperados para objetos externos preferencialmente de bloqueio, tais como pedestres, e pode identificar caminhos esperados para objetos externos preferencialmente de bloqueio, tais como veículos afastados, sujeitos aos caminhos esperados para os objetos externos preferencialmente de bloqueio. Em algumas modalidades, o monitor de bloqueio 4200 pode fornecer probabilidades de disponibilidade, ou probabilidades de bloqueio correspondentes, para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100. O controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode fornecer as probabilidades de disponibilidade, ou probabilidades de bloqueio correspondentes, para respectivas instâncias instanciadas dos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400.
[0136] Cada módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 4400 pode modelar um respectivo cenário operacional de veículo distinto. O sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 pode incluir qualquer número de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400, cada um modelando um respectivo cenário operacional de veículo distinto.
[0137] Em algumas modalidades, modelar um cenário operacional de veículo distinto, por meio de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 4400, pode incluir gerar ou manter, ou ambos, informação de estado representando aspectos de um ambiente operacional do veículo autônomo correspondendo ao cenário operacional de veículo distinto, identificar potenciais interações entre os respectivos aspectos modelados dos estados correspondentes, e determinar uma ação de controle de veículo candidata que resolve o modelo. Em algumas modalidades, aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo a não ser o conjunto definido de aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo correspondendo ao cenário operacional de veículo distinto podem ser omitidos do modelo.
[0138] O sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 pode ser independente de solução e pode incluir qualquer modelo de um cenário operacional de veículo distinto, tal como um modelo de um único agente, um modelo de múltiplos agentes, um modelo de aprendizagem ou qualquer outro modelo de um ou mais cenários operacionais de veículos distintos.
[0139] Um ou mais dos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400 podem ser um modelo de Planejamento Clássico (CP), o qual pode ser um modelo de um único agente, e que pode modelar um cenário operacional de veículo distinto com base em um estado de entrada definido, o qual pode indicar respectivos estados não probabilísticos dos elementos do ambiente operacional do veículo autônomo para o cenário operacional de veículo distinto modelado pelos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400. Em um modelo de Planejamento Clássico, um ou mais aspectos, tais como localização geoespacial, de elementos modelados, tais como objetos externos, associados com uma localização temporal podem diferir dos aspectos correspondentes associados com uma outra localização temporal, tal como uma localização temporal imediatamente subsequente, não probabilisticamente, tal como por uma quantidade definida, ou fixada. Por exemplo, em uma primeira localização temporal, um veículo afastado pode ter uma primeira localização geoespacial, e em uma segunda localização temporal imediatamente subsequente o veículo afastado pode ter uma segunda localização geoespacial que difere da primeira localização geoespacial por uma distância geoespacial definida, tal como um número definido de metros, ao longo de um caminho esperado para o veículo afastado.
[0140] Um ou mais dos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400 podem ser um processo de controle estocástico de tempo distinto, tal como um modelo de Processo de Decisão de Markov (MDP), o qual pode ser um modelo de um único agente, e que pode modelar um cenário operacional de veículo distinto com base em um estado de entrada definido. Mudanças para o ambiente operacional do veículo autônomo, tal como uma mudança de localização para um objeto externo, podem ser modeladas como mudanças probabilísticas. Um modelo de Processo de Decisão de Markov pode utilizar mais recursos de processamento e pode modelar mais precisamente o cenário operacional de veículo distinto do que um modelo de Planejamento Clássico (CP).
[0141] Um modelo de Processo de Decisão de Markov pode modelar um cenário operacional de veículo distinto como uma sequência de localizações temporais, tais como uma localização temporal corrente, localizações temporais futuras, ou ambas, com estados correspondentes, tais como um estado corrente, estados futuros esperados, ou ambos. Em cada localização temporal o modelo pode ter um estado, o qual pode ser um estado presumido, e que pode ser associado com uma ou mais ações de controle de veículo candidatas. O modelo pode representar o veículo autônomo como um agente, o qual pode mudar, ao longo da sequência de localizações temporais, de um estado (um estado corrente) para um outro estado (estado subsequente) de acordo com uma ação identificada para o estado corrente e uma probabilidade de que a ação identificada mudará o estado do estado corrente para o estado subsequente.
[0142] O modelo pode resultar em uma recompensa, a qual pode ser um valor positivo ou negativo, correspondendo a mudar de um estado para um outro de acordo com uma respectiva ação. O modelo pode resolver o cenário operacional de veículo distinto ao identificar as ações correspondendo a cada estado na sequência de localizações temporais que maximiza a recompensa acumulativa. Resolver um modelo pode incluir identificar uma ação de controle de veículo em resposta ao cenário modelado e à informação de ambiente operacional.
[0143] Um modelo de Processo de Decisão de Markov pode modelar um cenário operacional de veículo distinto usando um conjunto de estados, um conjunto de ações, um conjunto de probabilidades de transição de estado, uma função de recompensa ou uma combinação dos mesmos. Em algumas modalidades, modelar um cenário operacional de veículo distinto pode incluir usar um fator de desconto, o qual pode ajustar, ou descontar, a saída da função de recompensa aplicada a períodos temporais subsequentes.
[0144] O conjunto de estados pode incluir um estado corrente do modelo de Processo de Decisão de Markov, um ou mais estados subsequentes possíveis do modelo de Processo de Decisão de Markov ou uma combinação dos mesmos. Um estado pode representar uma condição identificada, a qual pode ser uma condição esperada, de respectivos aspectos definidos, tais como objetos externos e dispositivos de controle de tráfego, do ambiente operacional do veículo autônomo que probabilisticamente podem afetar a operação do veículo autônomo em uma localização temporal distinta. Por exemplo, um veículo afastado operando nas proximidades do veículo autônomo pode afetar a operação do veículo autônomo e pode ser representado em um modelo de Processo de Decisão de Markov, o qual pode incluir representar uma localização geoespacial identificada ou esperada do veículo afastado, um caminho identificado ou esperado, rumo, ou ambos do veículo afastado, uma velocidade identificada ou esperada do veículo afastado, uma taxa de aceleração ou de desaceleração identificada ou esperada do veículo afastado, ou uma combinação dos mesmos correspondendo à localização temporal respeitada. Em instanciação, o estado corrente do modelo de Processo de Decisão de Markov pode corresponder a uma condição ou estado contemporâneo do ambiente de operação. Um respectivo conjunto de estados pode ser definido para cada cenário operacional de veículo distinto.
[0145] Embora qualquer número ou cardinalidade de estados possa ser usado, o número ou cardinalidade de estados incluídos em um modelo pode ser limitado a um número máximo definido de estados, tal como 300 estados. Por exemplo, um modelo pode incluir os 300 estados mais prováveis para um cenário correspondente.
[0146] O conjunto de ações pode incluir ações de controle de veículo disponíveis para o modelo de Processo de Decisão de Markov em cada estado no conjunto de estados. Um respectivo conjunto de ações pode ser definido para cada cenário operacional de veículo distinto.
[0147] O conjunto de probabilidades de transição de estado pode representar probabilisticamente mudanças potenciais ou esperadas para o ambiente operacional do veículo autônomo, tal como representado pelos estados, responsivas às ações. Por exemplo, uma probabilidade de transição de estado pode indicar uma probabilidade de que o ambiente operacional do veículo autônomo corresponde a um respectivo estado em uma respectiva localização temporal imediatamente subsequente a uma localização temporal corrente correspondendo a um estado corrente em resposta a atravessar a rede de transporte de veículos por meio do veículo autônomo a partir do estado corrente de acordo com uma respectiva ação.
[0148] O conjunto de probabilidades de transição de estado pode ser identificado com base na informação de ambiente operacional. Por exemplo, a informação de ambiente operacional pode indicar um tipo de área, tal como urbana ou rural, uma hora do dia, um nível de luz ambiente, condições meteorológicas, condições de tráfego, as quais podem incluir condições de tráfego esperadas, tais como condições de hora de rush, congestionamento de tráfego relacionado com evento, ou condições de comportamento de motorista relacionadas com feriado, condições de estrada, condições jurisdicionais, tais como condições de país, de estado ou de municipalidade, ou qualquer outra condição ou combinação de condições que possam afetar a operação do veículo autônomo.
[0149] Exemplos de probabilidades de transição de estado associadas com um cenário operacional de veículo incluindo pedestre pode incluir uma probabilidade definida de um pedestre atravessar a via sem observar as regras de cruzamento, o que pode ser com base em uma distância geoespacial entre o pedestre e o respectivo segmento de via; uma probabilidade definida de um pedestre parar em um cruzamento; uma probabilidade definida de um pedestre atravessar em uma faixa de cruzamento para pedestres; uma probabilidade definida de um pedestre dar preferência para o veículo autônomo em uma faixa de cruzamento para pedestres; qualquer outra probabilidade associada com um cenário operacional de veículo incluindo pedestre.
[0150] Exemplos de probabilidades de transição de estado associadas com um cenário operacional de veículo incluindo cruzamento podem incluir uma probabilidade definida de um veículo afastado chegar a um cruzamento; uma probabilidade definida de um veículo afastado ultrapassar o veículo autônomo; uma probabilidade definida de um veículo afastado atravessar um cruzamento imediatamente subsequente, e em proximidade imediata, a um segundo veículo afastado atravessando o cruzamento, tal como na ausência de um direito de passagem (andando nas costas de outro); uma probabilidade definida de um veículo afastado parar, adjacente ao cruzamento, de acordo com um dispositivo de controle de tráfego, regulação ou outra indicação de direito de passagem, antes de atravessar o cruzamento; uma probabilidade definida de um veículo afastado atravessar o cruzamento; uma probabilidade definida de um veículo afastado desviar de um caminho esperado próximo ao cruzamento; uma probabilidade definida de um veículo afastado desviar de uma prioridade de direito de passagem esperada; qualquer outra probabilidade associada com um cenário operacional de veículo incluindo cruzamento.
[0151] Exemplos de probabilidades de transição de estado associadas com um cenário operacional de veículo incluindo mudança de faixa de rolamento podem incluir uma probabilidade definida de um veículo afastado mudar velocidade, tal como uma probabilidade definida de um veículo afastado atrás do veículo autônomo aumentar velocidade ou uma probabilidade definida de um veículo afastado na frente do veículo autônomo diminuir velocidade; uma probabilidade definida de um veículo afastado na frente do veículo autônomo mudar de faixa de rolamento; uma probabilidade definida de um veículo afastado próximo ao veículo autônomo mudar velocidade para permitir que o veículo autônomo passe para uma faixa de rolamento; ou quaisquer outras probabilidades associadas com um cenário operacional de veículo incluindo mudança de faixa de rolamento.
[0152] A função de recompensa pode determinar um respectivo valor (custo) positivo ou negativo que pode ser acumulado para cada combinação de estado e ação, o qual pode representar um valor esperado do veículo autônomo atravessando a rede de transporte de veículos a partir do estado correspondente de acordo com a ação de controle de veículo correspondente para o estado subsequente.
[0153] A função de recompensa pode ser identificada com base na informação de ambiente operacional. Por exemplo, a informação de ambiente operacional pode indicar um tipo de área, tal como urbana ou rural, uma hora do dia, um nível de luz ambiente, condições meteorológicas, condições de tráfego, as quais podem incluir condições de tráfego esperadas, tais como condições de hora de rush, congestionamento de tráfego relacionado com evento, ou condições de comportamento de motorista relacionadas com feriado, condições de estrada, condições jurisdicionais, tais como condições de país, de estado ou de municipalidade, ou qualquer outra condição ou combinação de condições que possam afetar a operação do veículo autônomo.
[0154] Um ou mais dos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400 podem ser um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável (POMDP), o qual pode ser um modelo de um único agente. Um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável pode ser similar a um modelo de Processo de Decisão de Markov, exceto que um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável pode incluir modelagem de estados incertos. Um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável pode incluir modelar confiança, confiabilidade de sensor, distração, ruído, incerteza, tal como incerteza de sensor ou coisa parecida. Um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável pode utilizar mais recursos de processamento e pode modelar mais precisamente o cenário operacional de veículo distinto do que um modelo de Processo de Decisão de Markov.
[0155] Um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável pode modelar um cenário operacional de veículo distinto usando um conjunto de estados, um conjunto de ações, um conjunto de probabilidades de transição de estado, uma função de recompensa, um conjunto de observações, um conjunto de probabilidades de observações condicionais ou uma combinação dos mesmos. O conjunto de estados, o conjunto de ações, o conjunto de probabilidades de transição de estado e a função de recompensa podem ser similares àqueles descritos anteriormente em relação ao modelo de Processo de Decisão de Markov.
[0156] O conjunto de observações pode incluir observações correspondendo aos respectivos estados. Uma observação pode fornecer informação a respeito dos atributos de um respectivo estado. Uma observação pode corresponder com uma respectiva localização temporal. Uma observação pode incluir informação de ambiente operacional, tal como informação de sensor. Uma observação pode incluir informação de ambiente operacional esperada ou predita.
[0157] Por exemplo, um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável pode incluir um veículo autônomo em uma primeira localização geoespacial e primeira localização temporal correspondendo a um primeiro estado, o modelo pode indicar que o veículo autônomo pode identificar e executar, ou tentar executar, uma ação de controle de veículo para atravessar a rede de transporte de veículos a partir da primeira localização geoespacial para uma segunda localização geoespacial em uma segunda localização temporal imediatamente subsequente à primeira localização temporal, e o conjunto de observações correspondendo à segunda localização temporal pode incluir a informação de ambiente operacional que pode ser identificada correspondendo à segunda localização temporal, tal como informação de localização geoespacial para o veículo autônomo, informação de localização geoespacial para um ou mais objetos externos, probabilidades de disponibilidade, informação de caminho esperado ou coisa parecida.
[0158] O conjunto de probabilidades de observações condicionais pode incluir probabilidades de fazer respectivas observações com base no ambiente operacional do veículo autônomo. Por exemplo, um veículo autônomo pode se aproximar de um cruzamento ao atravessar uma primeira via, contemporaneamente, um veículo afastado pode se aproximar do cruzamento ao atravessar uma segunda via, o veículo autônomo pode identificar e avaliar informação de ambiente operacional, tal como informação de sensor, correspondendo ao cruzamento, a qual pode incluir informação de ambiente operacional correspondendo ao veículo afastado. Em algumas modalidades, a informação de ambiente operacional pode ser imprecisa, incompleta ou errônea. Em um modelo de Processo de Decisão de Markov, o veículo autônomo pode não identificar probabilisticamente o veículo afastado, o que pode incluir identificar uma localização do veículo afastado, um caminho esperado para o veículo afastado ou coisa parecida, e a informação identificada, tal como a localização identificada do veículo afastado, com base em informação de ambiente operacional imprecisa, pode ser imprecisa ou errônea. Em um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável o veículo autônomo pode identificar informação identificando probabilisticamente o veículo afastado, o que pode incluir identificar probabilisticamente informação de localização para o veículo afastado, tal como informação de localização indicando que o veículo afastado pode estar próximo ao cruzamento. A probabilidade de observação condicional correspondendo a observar, ou identificar probabilisticamente, a localização do veículo afastado pode representar a probabilidade de que a informação de ambiente operacional identificada representa precisamente a localização do veículo afastado.
[0159] O conjunto de probabilidades de observações condicionais pode ser identificado com base na informação de ambiente operacional. Por exemplo, a informação de ambiente operacional pode indicar um tipo de área, tal como urbana ou rural, uma hora do dia, um nível de luz ambiente, condições meteorológicas, condições de tráfego, as quais podem incluir condições de tráfego esperadas, tais como condições de hora de rush, congestionamento de tráfego relacionado com evento, ou condições de comportamento de motorista relacionadas com feriado, condições de via, condições jurisdicionais, tais como condições de país, de estado ou de municipalidade, ou qualquer outra condição ou combinação de condições que possam afetar a operação do veículo autônomo.
[0160] Em algumas modalidades, tais como modalidades implementando um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável, modelar um cenário de controle operacional de veículo autônomo pode incluir modelar obstruções. Por exemplo, a informação de ambiente operacional pode incluir informação correspondendo a uma ou mais obstruções, tais como obstruções de sensor, no ambiente operacional do veículo autônomo de tal maneira que a informação de ambiente operacional pode omitir informação representando um ou mais objetos externos obstruídos no ambiente operacional do veículo autônomo. Por exemplo, uma obstrução pode ser um objeto externo, tal como um sinal de trânsito, um edifício, uma árvore, um objeto externo identificado, ou qualquer outra condição operacional ou combinação de condições operacionais capazes de obstruir uma ou mais outras condições operacionais, tais como objetos externos, do veículo autônomo em uma localização espaço-temporal definida. Em algumas modalidades, um monitor de ambiente operacional 4300 pode identificar obstruções, pode identificar ou determinar uma probabilidade de que um objeto externo está obstruído, ou ocultado, por uma obstrução identificada, e pode incluir informação de probabilidade de veículo obstruído na informação de ambiente operacional enviada para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100, e fornecida, pelo controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100, para os respectivos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400.
[0161] Em algumas modalidades, um ou mais dos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400 podem ser um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável Descentralizado (Dec-POMDP), o qual pode ser um modelo de múltiplos agentes, e que pode modelar um cenário operacional de veículo distinto. Um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável Descentralizado pode ser similar a um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável exceto que um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável pode modelar o veículo autônomo e um subconjunto, tal como um, de objetos externos e um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável Descentralizado pode modelar o veículo autônomo e o conjunto de objetos externos.
[0162] Em algumas modalidades, um ou mais dos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400 podem ser um modelo de Jogo Estocástico Parcialmente Observável (POSG), o qual pode ser um modelo de múltiplos agentes, e que pode modelar um cenário operacional de veículo distinto. Um modelo de Jogo Estocástico Parcialmente Observável pode ser similar a um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável Descentralizado exceto que o modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável Descentralizado pode incluir uma função de recompensa para o veículo autônomo e o modelo de Jogo Estocástico Parcialmente Observável pode incluir a função de recompensa para o veículo autônomo e uma respectiva função de recompensa para cada objeto externo.
[0163] Em algumas modalidades, um ou mais dos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400 podem ser um modelo de Aprendizagem de Reforço (RL), o qual pode ser um modelo de aprendizagem, e que pode modelar um cenário operacional de veículo distinto. Um modelo de Aprendizagem de Reforço pode ser similar a um modelo de Processo de Decisão de Markov ou a um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável exceto que probabilidades de transição de estado definidas, probabilidades de observação, função de recompensa, ou qualquer combinação das mesmas, podem ser omitidas do modelo.
[0164] Em algumas modalidades, um modelo de Aprendizagem de Reforço pode ser um modelo de Aprendizagem de Reforço baseado em modelo, o qual pode incluir gerar probabilidades de transição de estado, probabilidades de observação, uma função de recompensa, ou qualquer combinação das mesmas com base em um ou mais eventos modelados ou observados.
[0165] Em um modelo de Aprendizagem de Reforço, o modelo pode avaliar um ou mais eventos ou interações, os quais podem ser eventos simulados, tais como atravessar um cruzamento, atravessar uma rede de transporte de veículos perto de um pedestre ou mudar de faixa de rolamento, e pode gerar, ou modificar, um modelo correspondente, ou uma solução do mesmo, em resposta ao respectivo evento. Por exemplo, o veículo autônomo pode atravessar um cruzamento usando um modelo de Aprendizagem de Reforço. O modelo de Aprendizagem de Reforço pode indicar uma ação de controle de veículo candidata para atravessar o cruzamento. O veículo autônomo pode atravessar o cruzamento usando a ação de controle de veículo candidata como a ação de controle de veículo para uma localização temporal. O veículo autônomo pode determinar um resultado de atravessar o cruzamento usando a ação de controle de veículo candidata, e pode atualizar o modelo com base no resultado.
[0166] Em um exemplo, em uma primeira localização temporal um veículo afastado pode estar estacionário em um cruzamento com uma indicação de direito de passagem proibido, tal como uma luz vermelha, o modelo de Aprendizagem de Reforço pode indicar uma ação de controle de veículo candidata ‘prosseguir’ para a primeira localização temporal, o modelo de Aprendizagem de Reforço pode incluir uma probabilidade de identificar informação de ambiente operacional em uma localização temporal subsequente, subsequente a atravessar a rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle de veículo candidata identificada, indicando que uma localização geoespacial do veículo afastado correspondendo à primeira localização temporal difere de uma localização geoespacial do veículo afastado correspondendo à segunda localização temporal é baixa, tal como 0/100. O veículo autônomo pode atravessar a rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle de veículo candidata identificada, subsequentemente pode determinar que a localização geoespacial do veículo afastado correspondendo à primeira localização temporal difere da localização geoespacial do veículo afastado correspondendo à segunda localização temporal, e pode modificar, ou atualizar, a probabilidade consequentemente para incorporar o evento identificado, tal como para 1/101.
[0167] Em um outro exemplo, o modelo de Aprendizagem de Reforço pode indicar uma recompensa esperada positiva definida para atravessar a rede de transporte de veículos de uma primeira localização temporal para uma segunda localização temporal de acordo com uma ação de controle de veículo identificada e de acordo com informação de ambiente operacional identificada, a qual pode ser probabilística. O veículo autônomo pode atravessar a rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle de veículo identificada. O veículo autônomo pode determinar, com base em informação de ambiente operacional identificada subsequentemente, a qual pode ser probabilística, que a informação de ambiente operacional correspondendo à segunda localização temporal é substancialmente similar à informação de ambiente operacional identificada correspondendo à primeira localização temporal, o que pode indicar um custo, tal como em tempo, de atravessar a rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle de veículo identificada, e o modelo de Aprendizagem de Reforço pode reduzir a recompensa esperada correspondente.
[0168] O sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 pode incluir qualquer número ou combinação de tipos de modelos. Por exemplo, o módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre 4410, o módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento 4420 e o módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento 4430 podem ser modelos de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável. Em um outro exemplo, o módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre 4410 pode ser um modelo de Processo de Decisão de Markov e o módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento 4420 e o módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento 4430 podem ser modelos de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável.
[0169] O controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode instanciar qualquer número de instâncias dos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400 com base na informação de ambiente operacional.
[0170] Por exemplo, a informação de ambiente operacional pode incluir informação representando um pedestre se aproximando de um cruzamento ao longo de um caminho esperado para o veículo autônomo, e o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode identificar um cenário operacional de veículo incluindo pedestre, um cenário operacional de veículo incluindo cruzamento ou ambos. O controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode instanciar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre 4410, uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento 4420, ou ambas.
[0171] Em um outro exemplo, a informação de ambiente operacional pode incluir informação representando mais de um pedestre em um cruzamento, ou perto dele, ao longo de um caminho esperado para o veículo autônomo. O controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode identificar cenários operacionais de pedestre correspondendo a um ou mais pedestres, um cenário operacional de veículo incluindo cruzamento ou uma combinação dos mesmos. O controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode instanciar instâncias do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre 4410 para todos ou alguns dos cenários operacionais de pedestre, uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento 4420 ou uma combinação das mesmas.
[0172] O módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre 4410 pode ser um modelo de um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo atravessando uma parte da rede de transporte de veículos perto de um pedestre (cenário de pedestre). O módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre 4410 pode receber informação de ambiente operacional, tal como a informação de pedestre gerada pelo monitor de ambiente operacional 4310 para monitorar pedestres, do controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100.
[0173] O módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre 4410 pode modelar comportamento de pedestre correspondendo ao pedestre atravessando uma parte da rede de transporte de veículos ou probabilisticamente afetando de outro modo a operação do veículo autônomo. Em algumas modalidades, o módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre 4410 pode modelar um pedestre como agindo de acordo com regras de modelo de pedestre expressando provável comportamento de pedestre. Por exemplo, as regras de modelo de pedestre podem expressar regulações de rede de transporte de veículos, regulações de rede de transporte de pedestres, comportamento de pedestre predito, normas sociáveis ou uma combinação dos mesmos. Por exemplo, as regras de modelo de pedestre podem indicar uma probabilidade de que um pedestre pode atravessar uma parte da rede de transporte de veículos em uma faixa de cruzamento para pedestres ou em outra área de acesso definida para pedestre. Em algumas modalidades, o módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre 4410 pode modelar um pedestre como agindo independentemente de regulações de rede de transporte de veículos, regulações de rede de transporte de pedestres definidas ou de ambas, tal como ao atravessar uma via sem observar as regras de cruzamento.
[0174] O módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre 4410 pode produzir uma ação de controle de veículo candidata, tal como uma ação de controle de veículo candidata ‘parar’, uma ação de controle de veículo candidata ‘avançar’ ou uma ação de controle de veículo candidata ‘prosseguir’. Em algumas modalidades, a ação de controle de veículo candidata pode ser uma ação de controle de veículo composta. Por exemplo, a ação de controle de veículo candidata pode incluir uma ação de controle de veículo ‘avançar’, a qual pode ser uma ação de controle de veículo de comunicação com pedestre de sinalização indireta, e pode incluir uma ação de controle de veículo de comunicação com pedestre de sinalização direta, tal como piscar faróis do veículo autônomo ou soar a buzina do veículo autônomo. Um exemplo de um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo atravessando uma parte da rede de transporte de veículos perto de um pedestre está mostrado na figura 7.
[0175] O módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento 4420 pode ser um modelo de um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo atravessando uma parte da rede de transporte de veículos que inclui um cruzamento. O módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento 4420 pode modelar o comportamento de veículos afastados atravessando um cruzamento na rede de transporte de veículos ou probabilisticamente afetando de outro modo a operação do veículo autônomo atravessando o cruzamento. Um cruzamento pode incluir qualquer parte da rede de transporte de veículos em que um veículo pode passar de uma via para uma outra.
[0176] Em algumas modalidades, modelar um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo atravessando uma parte da rede de transporte de veículos que inclui um cruzamento pode incluir determinar uma ordem de direito de passagem para veículos atravessarem o cruzamento, tal como ao negociar com veículos afastados.
[0177] Em algumas modalidades, modelar um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo atravessando uma parte da rede de transporte de veículos que inclui um cruzamento pode incluir modelar um ou mais controles de tráfego, tais como um sinal de parada, um sinal de preferência, um sinal de trânsito, ou qualquer outro dispositivo, regulação e sinal de controle de tráfego ou combinação dos mesmos.
[0178] Em algumas modalidades, modelar um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo atravessando uma parte da rede de transporte de veículos que inclui um cruzamento pode incluir produzir uma ação de controle de veículo candidata ‘avançar’, receber informação, tal como informação de sensor, em resposta ao veículo autônomo executar a ação de controle de veículo candidata ‘avançar’, e produzir uma ação de controle de veículo candidata subsequente com base na informação recebida.
[0179] Em algumas modalidades, modelar um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo atravessando uma parte da rede de transporte de veículos que inclui um cruzamento pode incluir modelar uma probabilidade de que um veículo afastado pode atravessar o cruzamento de acordo com regulações de rede de transporte de veículos. Em algumas modalidades, modelar um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo atravessando uma parte da rede de transporte de veículos que inclui um cruzamento pode incluir modelar uma probabilidade de que um veículo afastado pode atravessar o cruzamento independente de uma ou mais regulações de rede de transporte de veículos, tal como ao seguir imediatamente atrás ou ser carregado por um outro veículo afastado tendo um direito de passagem.
[0180] O módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento 4420 pode produzir uma ação de controle de veículo candidata, tal como uma ação de controle de veículo candidata ‘parar’, uma ação de controle de veículo candidata ‘avançar’ ou uma ação de controle de veículo candidata ‘prosseguir’. Em algumas modalidades, a ação de controle de veículo candidata pode ser uma ação de controle de veículo composta. Por exemplo, a ação de controle de veículo candidata pode incluir uma ação de controle de veículo ‘prosseguir’ e uma ação de controle de veículo de comunicação de sinalização, tal como acender uma seta de direção do veículo autônomo. Um exemplo de um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo atravessando um cruzamento está mostrado na figura 8.
[0181] O módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento 4430 pode ser um modelo de um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo atravessando uma parte da rede de transporte de veículos ao executar uma operação de mudança de faixa de rolamento. O módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento 4430 pode modelar o comportamento de veículos afastados probabilisticamente afetando a operação do veículo autônomo executando a mudança de faixa de rolamento.
[0182] Em algumas modalidades, modelar um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo atravessando uma parte da rede de transporte de veículos ao executar uma mudança de faixa de rolamento pode incluir produzir uma ação de controle de veículo candidata ‘manter’, uma ação de controle de veículo ‘prosseguir’, uma ação de controle de veículo ‘acelerar’, uma ação de controle de veículo ‘desacelerar’ ou uma combinação das mesmas. Um exemplo de um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo mudando de faixa de rolamento está mostrado na figura 9.
[0183] Em algumas modalidades, um ou mais de o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100, o monitor de bloqueio 4200, os monitores de ambiente operacional 4300 ou os módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400 podem operar continuamente ou de modo periódico, tal como em uma frequência de dez hertz (10 Hz). Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode identificar uma ação de controle de veículo muitas vezes, tal como dez vezes, por segundo. A frequência operacional de cada componente do sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 pode ser sincronizada ou não sincronizada, e a taxa operacional de um ou mais de o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100, o monitor de bloqueio 4200, os monitores de ambiente operacional 4300 ou os módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400 pode ser independente da taxa operacional de um outro um ou mais de o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100, o monitor de bloqueio 4200, os monitores de ambiente operacional 4300 ou os módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400.
[0184] Em algumas modalidades, as ações de controle de veículo candidatas produzidas pelas instâncias dos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400 podem incluir ou ser associadas com informação de ambiente operacional, tal como informação de estado, informação temporal, ou ambas. Por exemplo, uma ação de controle de veículo candidata pode ser associada com informação de ambiente operacional representando um possível estado futuro, uma futura localização temporal, ou ambos. Em algumas modalidades, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 pode identificar ações de controle de veículo candidatas obsoletas representando localizações temporais passadas, estados tendo uma probabilidade de ocorrência abaixo de um limiar mínimo ou ações de controle de veículo candidatas não escolhidas, e pode deletar, omitir ou ignorar as ações de controle de veículo candidatas obsoletas.
[0185] A figura 5 é um diagrama de fluxo de um exemplo de um gerenciamento operacional de veículo autônomo 5000 de acordo com modalidades desta revelação. O gerenciamento operacional de veículo autônomo 5000 pode ser implementado em um veículo autônomo, tal como o veículo 1000 mostrado na figura 1, um dos veículos 2100/2110 mostrados na figura 2, um veículo semiautônomo ou em qualquer outro veículo implementando condução autônoma. Por exemplo, um veículo autônomo pode implementar um sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 mostrado na figura 4.
[0186] O gerenciamento operacional de veículo autônomo 5000 pode incluir implementar ou operar um ou mais módulos ou componentes, o que pode incluir operar um controlador ou executor de gerenciamento operacional de veículo autônomo 5100, tal como o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 mostrado na figura 4; um monitor de bloqueio 5200, tal como o monitor de bloqueio 4200 mostrado na figura 4; zero ou mais instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários (SSOCEMI) 5300, tais como instâncias dos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 4400 mostrados na figura 4; ou uma combinação dos mesmos.
[0187] Embora não mostrado separadamente na figura 5, em algumas modalidades, o executor 5100 pode monitorar o ambiente operacional do veículo autônomo, ou aspectos definidos do mesmo. Em algumas modalidades, monitorar o ambiente operacional do veículo autônomo pode incluir identificar e rastrear objetos externos em 5110, identificar cenários operacionais de veículos distintos em 5120 ou uma combinação dos mesmos.
[0188] O executor 5100 pode identificar um ambiente operacional, ou um aspecto do mesmo, do veículo autônomo em 5110. Identificar o ambiente operacional pode incluir identificar informação de ambiente operacional representando o ambiente operacional, ou um ou mais aspectos do mesmo. Em algumas modalidades, a informação de ambiente operacional pode incluir informação de veículo para o veículo autônomo, informação representando a rede de transporte de veículos, ou um ou mais aspectos da mesma, próxima ao veículo autônomo, informação representando objetos externos, ou um ou mais aspectos dos mesmos, dentro do ambiente operacional do veículo autônomo ou uma combinação dos mesmos.
[0189] Em algumas modalidades, o executor 5100 pode identificar a informação de ambiente operacional em 5110 com base em informação de sensor, informação de rede de transporte de veículos, informação de ambiente operacional identificada anteriormente ou em qualquer outra informação ou combinação de informações descrevendo um aspecto ou aspectos do ambiente operacional. Em algumas modalidades, a informação de sensor pode ser informação de sensor processada, tal como informação de sensor processada por uma unidade de processamento de informação de sensor do veículo autônomo, a qual pode receber informação de sensor do sensor do veículo autônomo e pode gerar a informação de sensor processada com base na informação de sensor.
[0190] Em algumas modalidades, identificar a informação de ambiente operacional em 5110 pode incluir receber informação indicando um ou mais aspectos do ambiente operacional de um sensor do veículo autônomo, tal como o sensor 1360 mostrado na figura 1 ou os sensores em veículo 2105 mostrados na figura 2. Por exemplo, o sensor pode detectar um objeto externo tal como um pedestre, um veículo, ou qualquer outro objeto externo ao veículo autônomo, dentro de uma distância definida, tal como 300 metros, do veículo autônomo, e o sensor pode enviar informação de sensor indicando ou representando o objeto externo para o executor 5100. Em algumas modalidades, o sensor, ou uma outra unidade do veículo autônomo, pode armazenar a informação de sensor em uma memória, tal como a memória 1340 mostrada na figura 1, do veículo autônomo e o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 5100 pode ler a informação de sensor na memória.
[0191] Em algumas modalidades, o objeto externo indicado pela informação de sensor pode ser indeterminado, e o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 5100 pode identificar informação de objeto, tal como um tipo de objeto, com base na informação de sensor, outra informação, tal como informação de um outro sensor, informação correspondendo a um objeto identificado anteriormente ou em uma combinação das mesmas. Em algumas modalidades, o sensor, ou uma outra unidade do veículo autônomo pode identificar a informação de objeto e pode enviar a informação de identificação de objeto para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 5100.
[0192] Em algumas modalidades, a informação de sensor pode indicar uma condição de via, um recurso de via ou uma combinação dos mesmos. Por exemplo, a informação de sensor pode indicar uma condição de via, tal como uma condição de via molhada, uma condição de via congelada ou qualquer outra condição ou condições de via. Em um outro exemplo, a informação de sensor pode indicar sinalizações de via, tais como uma linha de faixa de rolamento, um aspecto de geometria de via, ou qualquer outro recurso ou recursos de via.
[0193] Em algumas modalidades, identificar a informação de ambiente operacional em 5110 pode incluir identificar informação indicando um ou mais aspectos do ambiente operacional a partir de informação de rede de transporte de veículos. Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 5100 pode ler, ou receber de outro modo, informação de rede de transporte de veículos indicando que o veículo autônomo está se aproximando de um cruzamento, ou descrever de outro modo uma geometria ou configuração da rede de transporte de veículos próxima ao veículo autônomo, tal como dentro de 300 metros do veículo autônomo.
[0194] Em algumas modalidades, identificar a informação de ambiente operacional em 5110 pode incluir identificar informação indicando um ou mais aspectos do ambiente operacional de um veículo afastado ou outro dispositivo afastado externo ao veículo autônomo. Por exemplo, o veículo autônomo pode receber, de um veículo afastado, por meio de um enlace de comunicação eletrônica sem fio, uma mensagem de veículo afastado incluindo informação de veículo afastado indicando informação de estado geoespacial de veículo afastado para o veículo afastado, informação de estado cinemático de veículo afastado para o veículo afastado, ou ambas.
[0195] Em algumas modalidades, o executor 5100 pode incluir uma ou mais instâncias de módulos monitores específicos de cenários. Por exemplo, o executor 5100 pode incluir uma instância de módulo monitor específico de cenário para monitorar pedestres, uma instância de módulo monitor específico de cenário para monitorar cruzamentos, uma instância de módulo monitor específico de cenário para monitorar mudanças de faixas de rolamento ou uma combinação dos mesmos. Cada instância de módulo monitor específico de cenário pode receber, ou acessar de outro modo, informação de ambiente operacional correspondendo ao respectivo cenário, e pode enviar, armazenar ou produzir de outro modo para acesso pelo executor 5100, o monitor de bloqueio 5200, a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300, ou uma combinação dos mesmos especializada para monitorar informação correspondendo ao respectivo cenário.
[0196] Em algumas modalidades, o executor 5100 pode enviar a informação de ambiente operacional representando um ambiente operacional para o veículo autônomo para o monitor de bloqueio 5200 em 5112. Alternativamente, ou em adição, o monitor de bloqueio 5200 pode receber a informação de ambiente operacional representando um ambiente operacional para o veículo autônomo de um outro componente do veículo autônomo, tal como de um sensor do veículo autônomo, o monitor de bloqueio 5200 pode ler a informação de ambiente operacional representando um ambiente operacional para o veículo autônomo em uma memória do veículo autônomo ou uma combinação dos mesmos.
[0197] O executor 5100 pode detectar ou identificar um ou mais cenários operacionais de veículos distintos em 5120. Em algumas modalidades, o executor 5100 pode detectar cenários operacionais de veículos distintos em 5120 com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representado pela informação de ambiente operacional identificada em 5110.
[0198] Em algumas modalidades, o executor 5100 pode identificar múltiplos cenários operacionais de veículos distintos, os quais podem ser aspectos de um cenário operacional de veículo composto, em 5120. Por exemplo, a informação de ambiente operacional pode incluir informação representando um pedestre se aproximando de um cruzamento ao longo de um caminho esperado para o veículo autônomo, e o executor 5100 pode identificar um cenário operacional de veículo incluindo pedestre, um cenário operacional de veículo incluindo cruzamento, ou ambos em 5120. Em um outro exemplo, o ambiente operacional representado pela informação de ambiente operacional pode incluir múltiplos objetos externos e o executor 5100 pode identificar um cenário operacional de veículo distinto correspondendo a cada objeto externo em 5120.
[0199] O executor 5100 pode instanciar uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representado pela informação de ambiente operacional em 5130. Por exemplo, o executor 5100 pode instanciar a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 em 5130 em resposta a identificar um cenário operacional de veículo distinto em 5120.
[0200] Embora uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 esteja mostrada na figura 5, o executor 5100 pode instanciar múltiplas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 5300 com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representado pela informação de ambiente operacional identificada em 5110, cada instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 correspondendo a um respectivo cenário operacional de veículo distinto detectado em 5120, ou uma combinação de um objeto externo distinto identificado em 5110 e um respectivo cenário operacional de veículo distinto detectado em 5120.
[0201] Por exemplo, o ambiente operacional representado pela informação de ambiente operacional identificada em 5110 pode incluir múltiplos objetos externos, o executor 5100 pode detectar múltiplos cenários operacionais de veículos distintos, os quais podem ser aspectos de um cenário operacional de veículo composto, em 5120 com base no ambiente operacional representado pela informação de ambiente operacional identificada em 5110, e o executor 5100 pode instanciar uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 correspondendo a cada combinação distinta de um cenário operacional de veículo distinto e um objeto externo.
[0202] Em algumas modalidades, um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário correspondendo ao cenário operacional de veículo distinto identificado em 5120 pode estar indisponível e instanciar uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 em 5130 pode incluir gerar, resolver e instanciar uma instância 5300 de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário correspondendo ao cenário operacional de veículo distinto identificado em 5120. Por exemplo, o cenário operacional de veículo distinto identificado em 5120 pode indicar um cruzamento incluindo duas faixas de rolamento tendo sinais de controle de tráfego de parada, tais como sinais de parada, e duas faixas de rolamento tendo sinais de controle de tráfego de dar preferência, tais como sinais de preferência, os módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários utilizáveis podem incluir um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável que difere do cenário operacional de veículo distinto identificado em 5120, tal como um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável que modela um cenário de cruzamento incluindo quatro faixas de rolamento tendo sinais de controle de tráfego de parada, e o executor 5100 pode gerar, resolver e instanciar uma instância 5300 de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de Processo de Decisão de Markov modelando um cruzamento incluindo duas faixas de rolamento tendo sinais de controle de tráfego de parada e duas faixas de rolamento tendo sinais de controle de tráfego de dar preferência em 5130.
[0203] Em algumas modalidades, instanciar uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário em 5130 pode incluir identificar uma probabilidade de convergência de convergência espaço-temporal com base em informação a respeito do veículo autônomo, na informação de ambiente operacional ou em uma combinação das mesmas. Identificar uma probabilidade de convergência de convergência espaço-temporal pode incluir identificar um caminho esperado para o veículo autônomo, identificar um caminho esperado para o veículo afastado, e identificar uma probabilidade de convergência para o veículo autônomo e o veículo afastado indicando uma probabilidade de que o veículo autônomo e o veículo afastado podem convergir ou colidir com base na informação de caminho esperado. A instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário pode ser instanciada em resposta a determinar que a probabilidade de convergência excede um limiar definido, tal como uma probabilidade de convergência aceitável máxima definida.
[0204] Em algumas modalidades, instanciar umas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 5300 em 5130 pode incluir enviar a informação de ambiente operacional representando um ambiente operacional para o veículo autônomo para as instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 5300, tal como indicado em 5132.
[0205] A instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 pode receber a informação de ambiente operacional representando um ambiente operacional para o veículo autônomo, ou um ou mais aspectos do mesmo, em 5310. Por exemplo, a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 pode receber a informação de ambiente operacional representando um ambiente operacional para o veículo autônomo, ou um ou mais aspectos do mesmo, enviada pelo executor 5100 em 5132. Alternativamente, ou em adição, as instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 5300 podem receber a informação de ambiente operacional representando um ambiente operacional para o veículo autônomo de um outro componente do veículo autônomo, tal como de um sensor do veículo autônomo ou do monitor de bloqueio 5200, as instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 5300 podem ler a informação de ambiente operacional representando um ambiente operacional para o veículo autônomo em uma memória do veículo autônomo ou uma combinação dos mesmos.
[0206] O monitor de bloqueio 5200 pode receber a informação de ambiente operacional representando um ambiente operacional, ou um aspecto do mesmo, para o veículo autônomo em 5210. Por exemplo, o monitor de bloqueio 5200 pode receber a informação de ambiente operacional, ou um aspecto do mesmo, enviada pelo executor 5100 em 5112. Em algumas modalidades, o monitor de bloqueio 5200 pode receber a informação de ambiente operacional, ou um aspecto do mesmo, de um sensor do veículo autônomo, de um dispositivo externo, tal como um veículo afastado ou um dispositivo de infraestrutura, ou de uma combinação dos mesmos. Em algumas modalidades, o monitor de bloqueio 5200 pode ler a informação de ambiente operacional, ou um aspecto do mesmo, em uma memória, tal como uma memória do veículo autônomo.
[0207] O monitor de bloqueio 5200 pode determinar uma respectiva probabilidade de disponibilidade (POA), ou probabilidade de bloqueio correspondente, em 5220 para uma ou mais partes da rede de transporte de veículos, tais como partes da rede de transporte de veículos proximais ao veículo autônomo, as quais podem incluir partes da rede de transporte de veículos correspondendo a um caminho esperado do veículo autônomo, tal como um caminho esperado identificado com base em uma rota corrente do veículo autônomo.
[0208] Em algumas modalidades, determinar a respectiva probabilidade de disponibilidade em 5220 pode incluir identificar objetos externos, rastrear objetos externos, projetar informação de localização para objetos externos, projetar informação de caminho para objetos externos ou uma combinação dos mesmos. Por exemplo, o monitor de bloqueio 5200 pode identificar um objeto externo e pode identificar um caminho esperado para o objeto externo, o qual pode indicar uma sequência de localizações espaciais esperadas, localizações temporais esperadas, e probabilidades correspondentes.
[0209] Em algumas modalidades, o monitor de bloqueio 5200 pode identificar o caminho esperado para um objeto externo com base em informação de ambiente operacional, tal como informação indicando uma localização corrente do objeto externo, informação indicando uma trajetória corrente para o objeto externo, informação indicando um tipo de classificação do objeto externo, tal como informação classificando o objeto externo como um pedestre ou um veículo afastado, informação de rede de transporte de veículos, tal como informação indicando que a rede de transporte de veículos inclui uma faixa de cruzamento para pedestres perto do objeto externo, informação identificada ou rastreada anteriormente associada com o objeto externo, ou qualquer combinação das mesmas. Por exemplo, o objeto externo pode ser identificado como um veículo afastado, e o caminho esperado para o veículo afastado pode ser identificado com base em informação indicando uma localização corrente do veículo afastado, informação indicando uma trajetória corrente do veículo afastado, informação indicando uma velocidade corrente do veículo afastado, informação de rede de transporte de veículos correspondendo ao veículo afastado, informação legal ou regulatória ou uma combinação das mesmas.
[0210] Em algumas modalidades, o monitor de bloqueio 5200 pode enviar as probabilidades de disponibilidade identificadas em 5220 para as instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 5300 em 5222. Alternativamente, ou em adição, o monitor de bloqueio 5200 pode armazenar as probabilidades de disponibilidade identificadas em 5220 em uma memória do veículo autônomo, ou uma combinação dos mesmos. Embora não mostrado expressamente na figura 5, o monitor de bloqueio 5200 pode enviar as probabilidades de disponibilidade identificadas em 5220 para o executor 5100 em 5212 além de, ou em alternativa a, enviar as probabilidades de disponibilidade para as instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 5300.
[0211] A instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 pode receber as probabilidades de disponibilidade em 5320. Por exemplo, a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 pode receber as probabilidades de disponibilidade enviadas pelo monitor de bloqueio 5200 em 5222. Em algumas modalidades, a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 pode ler as probabilidades de disponibilidade em uma memória, tal como uma memória do veículo autônomo.
[0212] A instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 pode resolver um modelo do cenário operacional de veículo distinto correspondente em 5330. Em algumas modalidades, a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 pode gerar ou identificar uma ação de controle de veículo candidata em 5330.
[0213] Em algumas modalidades, a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 pode enviar a ação de controle de veículo candidata identificada em 5330 para o executor 5100 em 5332. Alternativamente, ou em adição, a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 pode armazenar a ação de controle de veículo candidata identificada em 5330 em uma memória do veículo autônomo.
[0214] O executor 5100 pode receber uma ação de controle de veículo candidata em 5140. Por exemplo, o executor 5100 pode receber a ação de controle de veículo candidata da instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 em 5140. Alternativamente, ou em adição, o executor 5100 pode ler a ação de controle de veículo candidata em uma memória do veículo autônomo.
[0215] O executor 5100 pode aprovar a ação de controle de veículo candidata, ou identificar de outro modo a ação de controle de veículo candidata como uma ação de controle de veículo para controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, em 5150. Por exemplo, o executor 5100 pode identificar um cenário operacional de veículo distinto em 5120, instanciar uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 em 5130, receber uma ação de controle de veículo candidata em 5140, e pode aprovar a ação de controle de veículo candidata em 5150.
[0216] Em algumas modalidades, o executor 5100 pode identificar múltiplos cenários operacionais de veículos distintos em 5120, instanciar múltiplas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 5300 em 5130, receber múltiplas ações de controle de veículo candidatas em 5140, e pode aprovar uma ou mais das ações de controle de veículo candidatas em 5150. Além disso, ou na alternativa, o gerenciamento operacional de veículo autônomo 5000 pode incluir operar uma ou mais instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários instanciadas anteriormente (não mostrado expressamente), e o executor pode receber ações de controle de veículo candidatas em 5140 da instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário instanciada em 5130 e de uma ou mais das instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários instanciadas anteriormente, e pode aprovar uma ou mais das ações de controle de veículo candidatas em 5150.
[0217] Aprovar uma ação de controle de veículo candidata em 5150 pode incluir determinar se é para atravessar uma parte da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle de veículo candidata.
[0218] O executor 5100 pode controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, em 5160 de acordo com a ação de controle de veículo identificada em 5150.
[0219] O executor 5100 pode identificar um ambiente operacional, ou um aspecto do mesmo, do veículo autônomo em 5170. Identificar um ambiente operacional, ou um aspecto do mesmo, do veículo autônomo em 5170 pode ser similar a identificar o ambiente operacional do veículo autônomo em 5110 e pode incluir atualizar informação de ambiente operacional identificada anteriormente.
[0220] O executor 5100 pode determinar ou detectar se um cenário operacional de veículo distinto está resolvido ou não resolvido em 5180. Por exemplo, o executor 5100 pode receber informação de ambiente operacional continuamente ou em uma base periódica, tal como descrito anteriormente. O executor 5100 pode avaliar a informação de ambiente operacional para determinar se o cenário operacional de veículo distinto está resolvido.
[0221] Em algumas modalidades, o executor 5100 pode determinar que o cenário operacional de veículo distinto correspondendo à instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 não está resolvido em 5180, o executor 5100 pode enviar a informação de ambiente operacional identificada em 5170 para as instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 5300 tal como indicado em 5185, e não instanciar a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário 5300 em 5180 pode ser omitido ou diferido.
[0222] Em algumas modalidades, o executor 5100 pode determinar que o cenário operacional de veículo distinto está resolvido em 5180 e pode não instanciar em 5190 as instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 5300 correspondendo ao cenário operacional de veículo distinto determinado para ser resolvido em 5180. Por exemplo, o executor 5100 pode identificar um conjunto distinto de condições operativas formando o cenário operacional de veículo distinto para o veículo autônomo em 5120, pode determinar que uma ou mais das condições operativas expiraram, ou têm uma probabilidade de afetar a operação do veículo autônomo abaixo de um limiar definido, em 5180, e pode não instanciar a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário correspondente 5300.
[0223] Embora não mostrado expressamente na figura 5, o executor 5100 pode repetir continuamente ou de modo periódico identificar ou atualizar a informação de ambiente operacional em 5170, determinar se o cenário operacional de veículo distinto está resolvido em 5180, e, em resposta a determinar que o cenário operacional de veículo distinto não está resolvido em 5180, enviar a informação de ambiente operacional identificada em 5170 para as instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários 5300 tal como indicado em 5185, e determinar se o cenário operacional de veículo distinto está resolvido em 5180 inclui determinar que o cenário operacional de veículo distinto está resolvido.
[0224] A figura 6 é um diagrama de um exemplo de uma cena de bloqueio 6000 de acordo com modalidades desta revelação. Gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como o gerenciamento operacional de veículo autônomo 5000 mostrado na figura 5, pode incluir um veículo autônomo 6100, tal como o veículo 1000 mostrado na figura 1, um dos veículos 2100/2110 mostrados na figura 2, um veículo semiautônomo, ou qualquer outro veículo implementando condução autônoma, operando um sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 mostrado na figura 4 incluindo um monitor de bloqueio, tal como o monitor de bloqueio 4200 mostrado na figura 4 ou o monitor de bloqueio 5200 mostrado na figura 5, para determinar uma probabilidade de disponibilidade, ou uma probabilidade de bloqueio correspondente, para uma parte ou uma área de uma rede de transporte de veículos correspondendo à cena de bloqueio 6000. O monitor de bloqueio pode operar, e probabilidades de disponibilidade podem ser determinadas, em combinação com cenários de controle operacional de veículos autônomos definidos ou de forma independente dos mesmos.
[0225] A parte da rede de transporte de veículos correspondendo à cena de bloqueio 6000 mostrada na figura 6 inclui o veículo autônomo 6100 deslocando em uma primeira via 6200, se aproximando de um cruzamento 6210 com uma segunda via 6220. O cruzamento 6210 inclui uma faixa de cruzamento para pedestres 6300. Um pedestre 6400 está se aproximando da faixa de cruzamento para pedestres 6300. Um veículo afastado 6500 está deslocando na segunda via 6220 se aproximando do cruzamento 6210. Um caminho esperado 6110 para o veículo autônomo 6100 indica que o veículo autônomo 6100 pode atravessar o cruzamento 6210 ao virar para a direita da primeira via 6200 para a segunda via 6220. Um caminho esperado alternativo 6120 para o veículo autônomo 6100, mostrado usando uma linha tracejada, indica que o veículo autônomo 6100 pode atravessar o cruzamento 6210 ao virar para a esquerda da primeira via 6200 para a segunda via 6220.
[0226] O monitor de bloqueio pode identificar um caminho esperado 6410 para o pedestre 6400. Por exemplo, informação de sensor pode indicar que o pedestre 6400 tem uma velocidade excedendo um limiar e uma trajetória atravessando a faixa de cruzamento para pedestres 6300, informação de rede de transporte de veículos pode indicar que o cruzamento inclui controles regulatórios de tal maneira que atravessar o cruzamento é de acordo com os controles regulatórios com os veículos dando preferência para pedestres na faixa de cruzamento para pedestres, ou o cruzamento 6210 pode incluir um ou mais dispositivos de controle de tráfego (não mostrados) indicando um sinal de direito de passagem permitido para o pedestre 6400, e o caminho esperado 6410 para o pedestre 6400 pode ser identificado como incluindo o pedestre 6400 atravessando a faixa de cruzamento para pedestres 6300 com uma probabilidade alta, tal como 1,0 ou 100%.
[0227] O monitor de bloqueio pode identificar os caminhos esperados 6510, 6520 para o veículo afastado 6500. Por exemplo, informação de sensor pode indicar que o veículo afastado 6500 está se aproximando do cruzamento 6210, informação de rede de transporte de veículos pode indicar que o veículo afastado 6500 pode atravessar reto o cruzamento 6210 ou pode virar para a direita no cruzamento 6210 para a primeira via 6200, e o monitor de bloqueio pode identificar um primeiro caminho esperado 6510 reto através do cruzamento, e um segundo caminho esperado 6520 virando para a direita no cruzamento para o veículo afastado 6500.
[0228] Em algumas modalidades, o monitor de bloqueio pode identificar uma probabilidade para cada um dos caminhos esperados 6510, 6520 com base, por exemplo, em informação de operação para o veículo afastado 6500. Por exemplo, a informação de operação para o veículo afastado 6500 pode indicar uma velocidade para o veículo afastado que excede um limiar de giro máximo, e o primeiro caminho esperado 6510 pode ser identificado com uma probabilidade alta, tal como 0,9 ou 90%, e o segundo caminho esperado 6520 pode ser identificado com uma probabilidade baixa, tal como 0,1 ou 10%.
[0229] Em um outro exemplo, a informação de operação para o veículo afastado 6500 pode indicar uma velocidade para o veículo afastado que está dentro do limiar de giro máximo, e o primeiro caminho esperado 6510 pode ser identificado com uma probabilidade baixa, tal como 0,1 ou 10%, e o segundo caminho esperado 6520 pode ser identificado com uma probabilidade alta, tal como 0,9 ou 90%.
[0230] O monitor de bloqueio pode identificar uma probabilidade de disponibilidade para a parte ou área da segunda via 6220 perto, por exemplo, dentro de uns poucos pés (centímetros), tal como três (91,44 centímetros), do caminho esperado 6410 do pedestre, o qual pode corresponder com a faixa de cruzamento para pedestres 6300, muito baixa, tal como 0%, indicando que a parte correspondente da segunda via 6220 está bloqueada durante um período temporal correspondendo ao pedestre 6400 atravessando a faixa de cruzamento para pedestres 6300.
[0231] O monitor de bloqueio pode determinar que o primeiro caminho esperado 6510 para o veículo afastado 6500 e o caminho esperado do veículo autônomo 6100 são bloqueados pelo pedestre concorrente com o período temporal correspondendo ao pedestre 6400 atravessando a faixa de cruzamento para pedestres 6300.
[0232] A figura 7 é um diagrama de um exemplo de uma cena de pedestres 7000 incluindo cenários de pedestres de acordo com modalidades desta revelação. Gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como o gerenciamento operacional de veículo autônomo 5000 mostrado na figura 5, pode incluir um veículo autônomo 7100, tal como o veículo 1000 mostrado na figura 1, um dos veículos 2100/2110 mostrados na figura 2, um veículo semiautônomo, ou qualquer outro veículo implementando condução autônoma, operando um sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 mostrado na figura 4, incluindo uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre, a qual pode ser uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre, tal como o módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre 4410 mostrado na figura 4, o qual pode ser um modelo de um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo 7100 atravessando uma parte da rede de transporte de veículos próxima a um pedestre. Para simplicidade e clareza, a parte da rede de transporte de veículos correspondendo à cena de pedestres 7000 mostrada na figura 7 está orientada com o norte na parte superior e o leste na direita.
[0233] A parte da rede de transporte de veículos correspondendo à cena de pedestres 7000 mostrada na figura 7 inclui o veículo autônomo 7100 atravessando para o norte ao longo de um segmento de via em uma faixa de rolamento de uma primeira via 7200, se aproximando de um cruzamento 7210 com uma segunda via 7220. O cruzamento 7210 inclui uma primeira faixa de cruzamento para pedestres 7300 através da primeira via 7200, e uma segunda faixa de cruzamento para pedestres 7310 através da segunda via 7220. Um primeiro pedestre 7400 está na primeira via 7200 se deslocando para leste em uma área não de acesso para pedestre (sem observar as regras de cruzamento). Um segundo pedestre 7410 está perto da primeira faixa de cruzamento para pedestres 7300 e está se deslocando para oeste- noroeste. Um terceiro pedestre 7420 está se aproximando da primeira faixa de cruzamento para pedestres 7300 pelo oeste. Um quarto pedestre 7430 está se aproximando da segunda faixa de cruzamento para pedestres 7310 pelo norte.
[0234] O sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode incluir um controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 mostrado na figura 4 ou o executor 5100 mostrado na figura 5, e um monitor de bloqueio, tal como o monitor de bloqueio 4200 mostrado na figura 4 ou o monitor de bloqueio 5200 mostrado na figura 5. O veículo autônomo 7100 pode incluir um ou mais sensores, um ou mais monitores de ambiente operacional ou uma combinação dos mesmos.
[0235] Em algumas modalidades, o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode operar continuamente ou de modo periódico, tal como em cada localização temporal em uma sequência de localizações temporais. Para simplicidade e clareza, a localização geoespacial do veículo autônomo 7100, do primeiro pedestre 7400, do segundo pedestre 7410, do terceiro pedestre 7420 e do quarto pedestre 7430 está mostrada de acordo com uma primeira localização temporal, mais cedo sequencialmente, da sequência de localizações temporais. Embora descrito com referência para uma sequência de localizações temporais para simplicidade e clareza, cada unidade do sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode operar em qualquer frequência, a operação de respectivas unidades pode ser sincronizada ou não sincronizada, e operações podem ser executadas concorrentemente com uma ou mais partes de uma ou mais localizações temporais. Para simplicidade e clareza, as respectivas descrições de uma ou mais localizações temporais, tais como localizações temporais entre as localizações temporais descritas neste documento, podem estar omitidas nesta revelação.
[0236] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, os sensores do veículo autônomo 7100 podem detectar informação correspondendo ao ambiente operacional do veículo autônomo 7100, tal como informação correspondendo a um ou mais dos pedestres 7400, 7410, 7420, 7430.
[0237] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode identificar um caminho esperado 7500 para o veículo autônomo 7100, uma rota 7510 para o veículo autônomo 7100, ou ambos. De acordo com a primeira localização temporal, o caminho esperado 7500 para o veículo autônomo 7100 indica que o veículo autônomo 7100 pode atravessar o cruzamento 7210 ao prosseguir para o norte ao longo da primeira via 7200. A rota 7510 para o veículo autônomo 7100 indica que o veículo autônomo 7100 pode virar para a direita para a segunda via 7220.
[0238] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, os monitores de ambiente operacional do veículo autônomo 7100 podem identificar ou gerar informação de ambiente operacional representando um ambiente operacional, ou um aspecto do mesmo, do veículo autônomo 7100, tal como em resposta a receber informação de sensor correspondendo aos pedestres 7400, 7410, 7420, o que pode incluir associar a informação de sensor com os pedestres 7400, 7410, 7420, 7430, e podem enviar a informação de ambiente operacional, a qual pode incluir informação representando os pedestres 7400, 7410, 7420, 7430, para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo.
[0239] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o monitor de bloqueio pode gerar probabilidade de informação de disponibilidade indicando respectivas probabilidades de disponibilidade para uma ou mais áreas ou partes da rede de transporte de veículos. Por exemplo, de acordo com a primeira localização temporal, o monitor de bloqueio pode determinar um caminho esperado 7520 para o primeiro pedestre 7400 e uma probabilidade de disponibilidade para uma área ou uma parte da rede de transporte de veículos próxima a um ponto de convergência entre o caminho esperado 7520 para o primeiro pedestre 7400 e o caminho esperado 7500, ou a rota 7510, para o veículo autônomo 7100.
[0240] Em um outro exemplo, o monitor de bloqueio pode determinar um caminho esperado 7530 para o segundo pedestre 7410, um caminho esperado 7540 para o terceiro pedestre 7420, e uma probabilidade de disponibilidade para uma área ou uma parte da rede de transporte de veículos próxima à primeira faixa de cruzamento para pedestres 7300. Identificar a probabilidade de disponibilidade para a área ou parte da rede de transporte de veículos perto da primeira faixa de cruzamento para pedestres 7300 pode incluir identificar o segundo pedestre 7410 e o terceiro pedestre 7420 como objetos externos preferencialmente de bloqueio e determinar que os caminhos esperados correspondentes 7530, 7540 podem sobrepor espacialmente e temporalmente.
[0241] Em um outro exemplo, o monitor de bloqueio pode determinar múltiplos caminhos esperados para um ou mais objetos externos. Por exemplo, o monitor de bloqueio pode identificar um primeiro caminho esperado 7530 para o segundo pedestre 7410 com uma probabilidade alta e pode identificar um segundo caminho esperado 7532 para o segundo pedestre 7410 com uma probabilidade baixa.
[0242] Em um outro exemplo, o monitor de bloqueio pode determinar um caminho esperado 7550 para o quarto pedestre 7430 e uma probabilidade de disponibilidade para uma área ou uma parte da rede de transporte de veículos perto da segunda faixa de cruzamento para pedestres 7310.
[0243] Em algumas modalidades, gerar a probabilidade de informação de disponibilidade pode incluir gerar probabilidades de disponibilidade para uma respectiva área ou parte da rede de transporte de veículos correspondendo a múltiplas localizações temporais da sequência de localizações temporais. O monitor de bloqueio pode produzir a probabilidade de informação de disponibilidade para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo ou para acesso por ele.
[0244] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode gerar informação de ambiente operacional, ou atualizar informação de ambiente operacional gerada anteriormente, o que pode incluir receber a informação de ambiente operacional ou uma parte da mesma.
[0245] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar ou identificar um ou mais cenários operacionais de veículos distintos, tal como com base no ambiente operacional representado pela informação de ambiente operacional, a qual pode incluir a informação de ambiente operacional produzida pelos monitores de ambiente operacional, a probabilidade de informação de disponibilidade produzida pelo monitor de bloqueio ou uma combinação das mesmas. Por exemplo, de acordo com a primeira localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar ou identificar um ou mais de um primeiro cenário de pedestre incluindo o primeiro pedestre 7400, um segundo cenário de pedestre incluindo o segundo pedestre 7410, um terceiro cenário de pedestre incluindo o terceiro pedestre 7420 e um quarto cenário de pedestre incluindo o quarto pedestre 7430.
[0246] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar um ou mais cenários operacionais de veículos não detectados anteriormente. Por exemplo, de acordo com a primeira localização temporal o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar o primeiro cenário operacional de veículo, e de acordo com uma segunda localização temporal da sequência de localizações temporais, tal como uma localização temporal subsequente à primeira localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar o segundo cenário operacional de veículo.
[0247] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode instanciar uma ou mais instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários de pedestres em resposta a detectar ou identificar um ou mais de o primeiro cenário de pedestre incluindo o primeiro pedestre 7400, o segundo cenário de pedestre incluindo o segundo pedestre 7410, o terceiro cenário de pedestre incluindo o terceiro pedestre 7420, ou o quarto cenário de pedestre incluindo o quarto pedestre 7430.
[0248] Por exemplo, de acordo com a primeira localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar o primeiro cenário de pedestre incluindo o primeiro pedestre 7400, pode determinar que um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre correspondendo ao primeiro cenário de pedestre está disponível, e pode instanciar uma primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre em resposta a detectar o primeiro cenário de pedestre incluindo o primeiro pedestre 7400.
[0249] Em um outro exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar o primeiro cenário de pedestre incluindo o primeiro pedestre 7400, determinar que um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre correspondendo ao primeiro cenário de pedestre está indisponível, gerar e resolver um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre correspondendo ao primeiro cenário de pedestre, e instanciar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre correspondendo ao primeiro cenário de pedestre em resposta a detectar o primeiro cenário de pedestre incluindo o primeiro pedestre 7400.
[0250] Em algumas modalidades, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar ou identificar um ou mais dos cenários de pedestres substancialmente de forma concorrente. Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar ou identificar o segundo cenário de pedestre incluindo o segundo pedestre 7410 e o terceiro cenário de pedestre incluindo o terceiro pedestre 7420 substancialmente de forma concorrente.
[0251] Em algumas modalidades, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode instanciar duas ou mais respectivas instâncias de respectivos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários de pedestres substancialmente de forma concorrente. Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar ou identificar o segundo cenário de pedestre incluindo o segundo pedestre 7410 e o terceiro cenário de pedestre incluindo o terceiro pedestre 7420 substancialmente de forma concorrente, e pode instanciar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre correspondendo ao segundo cenário de pedestre substancialmente de forma concorrente com instanciar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre correspondendo ao terceiro cenário de pedestre.
[0252] Em um outro exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar ou identificar o segundo cenário de pedestre incluindo o primeiro caminho esperado 7530 para o segundo pedestre 7410 e um quinto cenário de pedestre incluindo o segundo caminho esperado 7532 para o segundo pedestre 7410 substancialmente de forma concorrente, e pode instanciar uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre correspondendo ao segundo cenário de pedestre substancialmente de forma concorrente com instanciar uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre correspondendo ao quinto cenário de pedestre.
[0253] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode enviar, ou tornar disponível de outro modo, informação de ambiente operacional, tal como informação de ambiente operacional nova ou atualizada, para instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários instanciadas anteriormente, ou operando.
[0254] Instanciar, ou atualizar, uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário pode incluir fornecer a informação de ambiente operacional, ou uma parte da mesma, tal como a informação de sensor ou as probabilidades de disponibilidade, para as respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários, tal como ao enviar a informação de ambiente operacional, ou uma parte da mesma, para as respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários, ou armazenar a informação de ambiente operacional, ou uma parte da mesma, para acesso pelas respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários.
[0255] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, as respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários de pedestres podem receber, ou acessar de outro modo, a informação de ambiente operacional correspondendo aos respectivos cenários de controle operacional de veículos autônomos. Por exemplo, de acordo com a primeira localização temporal, a primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre pode receber informação de ambiente operacional correspondendo ao primeiro cenário de pedestre, a qual pode incluir a probabilidade de informação de disponibilidade para a área ou parte da rede de transporte de veículos próxima ao ponto de convergência entre o caminho esperado 7520 para o primeiro pedestre 7400 e o caminho esperado 7500, ou a rota 7510, para o veículo autônomo 7100.
[0256] Um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre pode modelar um cenário de pedestres como incluindo estados representando localizações espaço-temporais para o veículo autônomo 7100, localizações espaço-temporais para os respectivos pedestres 7400, 7410, 7420, 7430, e probabilidades de bloqueio correspondentes. Um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre pode modelar um cenário de pedestres como incluindo ações tais como ‘parar’ (ou ‘esperar’), ‘avançar’ e ‘prosseguir’. Um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre pode modelar um cenário de pedestres como incluindo probabilidades de transição de estado representando probabilidades de que um respectivo pedestre entra em um caminho esperado do veículo autônomo, tal como ao atravessar um caminho esperado associado com o respectivo pedestre. As probabilidades de transição de estado podem ser determinadas com base na informação de ambiente operacional. Um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre pode modelar um cenário de pedestres como incluindo recompensas de valores negativos para violações de regulações de controle de tráfego, e incluindo uma recompensa de valor positivo para completar o cenário de pedestres.
[0257] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, cada instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre instanciada pode gerar uma respectiva ação de controle de veículo candidata, tal como ‘parar’, ‘avançar’ ou ‘prosseguir’, com base no respectivo cenário modelado e na informação de ambiente operacional correspondente, e pode produzir a respectiva ação de controle de veículo candidata para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como ao enviar a respectiva ação de controle de veículo candidata para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo ou armazenar a respectiva ação de controle de veículo candidata para acesso pelo controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo.
[0258] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode receber ações de controle de veículo candidatas das respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários de pedestres instanciadas e pode identificar uma ação de controle de veículo com base nas ações de controle de veículo candidatas recebidas para controlar o veículo autônomo 7100 na localização temporal correspondente e pode controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, de acordo com a ação de controle de veículo identificada.
[0259] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode determinar se um ou mais dos cenários operacionais de veículos detectados expiraram, e em resposta a determinar que um dos cenários operacionais de veículos expirou pode não instanciar instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários de pedestres correspondentes.
[0260] A figura 8 é um diagrama de um exemplo de uma cena de cruzamento 8000 incluindo cenário de cruzamento de acordo com modalidades desta revelação. Gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como o gerenciamento operacional de veículo autônomo 5000 mostrado na figura 5, pode incluir um veículo autônomo 8100, tal como o veículo 1000 mostrado na figura 1, um dos veículos 2100/2110 mostrados na figura 2, um veículo semiautônomo, ou qualquer outro veículo implementando condução autônoma, operando um sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 mostrado na figura 4, incluindo uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento, a qual pode ser uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento, tal como o módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento 4420 mostrado na figura 4, o qual pode ser um modelo de um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo 8100 atravessando uma parte da rede de transporte de veículos incluindo um cruzamento. Para simplicidade e clareza, a parte da rede de transporte de veículos correspondendo à cena de cruzamento 8000 mostrada na figura 8 está orientada com o norte na parte superior e o leste na direita.
[0261] A parte da rede de transporte de veículos correspondendo à cena de cruzamento 8000 mostrada na figura 8 inclui o veículo autônomo 8100 deslocando em uma primeira via 8200 de oeste para leste, se aproximando de um cruzamento 8210 com uma segunda via 8220. Um caminho esperado 8110 para o veículo autônomo 8100 indica que o veículo autônomo 8100 pode atravessar reto o cruzamento 8210. Um primeiro caminho esperado alternativo 8120 para o veículo autônomo 8100, mostrado usando uma linha tracejada, indica que o veículo autônomo 8100 pode atravessar o cruzamento 8210 ao virar para a direita da primeira via 8200 para a segunda via 8220. Um segundo caminho esperado alternativo 8130 para o veículo autônomo 8100, mostrado usando uma linha tracejada, indica que o veículo autônomo 8100 pode atravessar o cruzamento 8210 ao virar para a esquerda da primeira via 8200 para a segunda via 8220.
[0262] Um primeiro veículo afastado 8300 está mostrado deslocando para o sul ao longo de uma primeira faixa de rolamento na direção sul na segunda via 8220 se aproximando do cruzamento 8210. Um segundo veículo afastado 8310 está mostrado deslocando para o norte ao longo de uma primeira faixa de rolamento na direção norte da segunda via 8220 se aproximando do cruzamento 8210. Um terceiro veículo afastado 8320 está mostrado deslocando para o norte ao longo de uma segunda faixa de rolamento na direção norte da segunda via 8220 se aproximando do cruzamento 8210. Um quarto veículo afastado 8330 está mostrado deslocando para o norte ao longo da primeira faixa de rolamento na direção norte da segunda via 8220 se aproximando do cruzamento 8210.
[0263] O sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode incluir um controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 mostrado na figura 4 ou o executor 5100 mostrado na figura 5, e um monitor de bloqueio, tal como o monitor de bloqueio 4200 mostrado na figura 4 ou o monitor de bloqueio 5200 mostrado na figura 5. O veículo autônomo 8100 pode incluir um ou mais sensores, um ou mais monitores de ambiente operacional ou uma combinação dos mesmos.
[0264] Em algumas modalidades, o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode operar continuamente ou de modo periódico, tal como em cada localização temporal em uma sequência de localizações temporais. Para simplicidade e clareza, a localização geoespacial do veículo autônomo 8100, do primeiro veículo afastado 8300, do segundo veículo afastado 8310, do terceiro veículo afastado 8320 e do quarto veículo afastado 8330 está mostrada de acordo com uma primeira localização temporal, mais cedo sequencialmente, da sequência de localizações temporais. Embora descrito com referência para uma sequência de localizações temporais para simplicidade e clareza, cada unidade do sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode operar em qualquer frequência, a operação de respectivas unidades pode ser sincronizada ou não sincronizada, e operações podem ser executadas concorrentemente com uma ou mais partes de uma ou mais localizações temporais. Para simplicidade e clareza, as respectivas descrições de uma ou mais localizações temporais, tais como localizações temporais entre as localizações temporais descritas neste documento, podem estar omitidas nesta revelação.
[0265] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, os sensores do veículo autônomo 8100 podem detectar informação correspondendo ao ambiente operacional do veículo autônomo 8100, tal como informação correspondendo a um ou mais dos veículos afastados 8300, 8310, 8320, 8330.
[0266] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode identificar um caminho esperado 8110, 8120, 8130 para o veículo autônomo 8100, uma rota (não mostrada) para o veículo autônomo 8100, ou ambos.
[0267] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, os monitores de ambiente operacional do veículo autônomo 8100 podem identificar ou gerar informação de ambiente operacional representando um ambiente operacional, ou um aspecto do mesmo, do veículo autônomo 8100, tal como em resposta a receber informação de sensor correspondendo aos veículos afastados 8300, 8310, 8320, 8330, o que pode incluir associar a informação de sensor com os veículos afastados 8300, 8310, 8320, 8330, e pode produzir a informação de ambiente operacional, a qual pode incluir informação representando os veículos afastados 8300, 8310, 8320, 8330, para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo.
[0268] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o monitor de bloqueio pode gerar probabilidade de informação de disponibilidade indicando respectivas probabilidades de disponibilidade para uma ou mais áreas ou partes da rede de transporte de veículos. Por exemplo, o monitor de bloqueio pode determinar um ou mais caminhos esperados prováveis 8400, 8402 para o primeiro veículo afastado 8300, um ou mais caminhos esperados prováveis 8410, 8412 para o segundo veículo afastado 8310, um ou mais caminhos esperados prováveis 8420, 8422 para o terceiro veículo afastado 8320, e um caminho esperado 8430 para o quarto veículo afastado 8330. O monitor de bloqueio pode gerar probabilidade de informação de disponibilidade indicando respectivas probabilidades de disponibilidade para uma ou mais áreas ou partes da rede de transporte de veículos correspondendo a um ou mais de o caminho esperado 8110 para o veículo autônomo 8100, o primeiro caminho esperado alternativo 8120 para o veículo autônomo 8100, ou o segundo caminho esperado alternativo 8130 para o veículo autônomo 8100.
[0269] Em algumas modalidades, gerar a probabilidade de informação de disponibilidade pode incluir gerar probabilidades de disponibilidade para uma respectiva área ou parte da rede de transporte de veículos correspondendo a múltiplas localizações temporais da sequência de localizações temporais. O monitor de bloqueio pode produzir a probabilidade de informação de disponibilidade para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo ou para acesso por ele.
[0270] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode gerar informação de ambiente operacional, ou atualizar informação de ambiente operacional gerada anteriormente, o que pode incluir receber a informação de ambiente operacional ou uma parte da mesma.
[0271] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar ou identificar um ou mais cenários operacionais de veículos distintos, tal como com base no ambiente operacional representado pela informação de ambiente operacional, a qual pode incluir a informação de ambiente operacional produzida pelos monitores de ambiente operacional, a probabilidade de informação de disponibilidade produzida pelo monitor de bloqueio ou uma combinação das mesmas. Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar ou identificar um ou mais de um primeiro cenário de cruzamento incluindo o primeiro veículo afastado 8300, um segundo cenário de cruzamento incluindo o segundo veículo afastado 8310, um terceiro cenário de cruzamento incluindo o terceiro veículo afastado 8320, e um quarto cenário de cruzamento incluindo o quarto veículo afastado 8330.
[0272] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar um ou mais cenários operacionais de veículos não detectados anteriormente. Por exemplo, de acordo com uma primeira localização temporal o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar o primeiro cenário de cruzamento, e de acordo com uma segunda localização temporal da sequência de localizações temporais, tal como uma localização temporal subsequente à primeira localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar o segundo cenário de cruzamento.
[0273] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode instanciar uma ou mais instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários de cruzamento em resposta a detectar ou identificar um ou mais de o primeiro cenário de cruzamento, o segundo cenário de cruzamento, o terceiro cenário de cruzamento ou o quarto cenário de cruzamento.
[0274] Em algumas modalidades, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar ou identificar um ou mais dos cenários de cruzamento substancialmente de forma concorrente. Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar ou identificar o segundo cenário de cruzamento e o terceiro cenário de cruzamento substancialmente de forma concorrente.
[0275] Em algumas modalidades, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode instanciar duas ou mais respectivas instâncias de respectivos módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários de cruzamento substancialmente de forma concorrente. Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar ou identificar o segundo cenário de cruzamento e o terceiro cenário de cruzamento substancialmente de forma concorrente, e pode instanciar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário cruzamento correspondendo ao segundo cenário de cruzamento substancialmente de forma concorrente com instanciar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário cruzamento correspondendo ao terceiro cenário de cruzamento.
[0276] Em um outro exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar ou identificar o segundo cenário de cruzamento incluindo o primeiro caminho esperado 8400 para o primeiro veículo afastado 8300 e um quinto cenário de cruzamento incluindo o segundo caminho esperado 8402 para o primeiro veículo afastado 8300 substancialmente de forma concorrente, e pode instanciar uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento correspondendo ao segundo cenário de cruzamento substancialmente de forma concorrente com instanciar uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento correspondendo ao quinto cenário de cruzamento.
[0277] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode enviar, ou tornar disponível de outro modo, informação de ambiente operacional, tal como informação de ambiente operacional nova ou atualizada, para instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários instanciadas anteriormente, ou operando.
[0278] Instanciar, ou atualizar, uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário pode incluir fornecer a informação de ambiente operacional, ou uma parte da mesma, tal como a informação de sensor ou as probabilidades de disponibilidade, para as respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários, tal como ao enviar a informação de ambiente operacional, ou uma parte da mesma, para as respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários, ou armazenar a informação de ambiente operacional, ou uma parte da mesma, para acesso pelas respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários.
[0279] Em algumas modalidades, a informação de ambiente operacional pode indicar informação operacional para o veículo autônomo 8100, tal como informação de localização geoespacial, informação de velocidade, informação de aceleração, informação de pendência, informação de prioridade ou uma combinação das mesmas, e informação operacional para um ou mais dos veículos afastados 8300, 8310, 8320, 8330, tal como informação de localização geoespacial, informação de velocidade, informação de aceleração, informação de pendência, informação de prioridade ou uma combinação das mesmas. A informação de pendência pode indicar um período temporal correspondendo ao respectivo veículo e a uma respectiva localização geográfica, tal como um período de tempo em que o respectivo veículo esteve estacionário no cruzamento. A informação de prioridade pode indicar uma prioridade de direito de passagem correspondendo a um respectivo veículo em relação a outros veículos na cena de cruzamento 8000.
[0280] Um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento pode modelar um cenário de cruzamento como incluindo estados representando localizações espaço-temporais para o veículo autônomo 8100, localizações espaço-temporais para os respectivos veículos afastados 8300, 8310, 8320, 8330, informação de pendência, informação de prioridade e probabilidades de bloqueio correspondentes. Um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento pode modelar um cenário de cruzamento como incluindo ações tais como ‘parar’ (ou ‘esperar’), ‘avançar’ e ‘prosseguir’. Um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento pode modelar um cenário de cruzamento como incluindo probabilidades de transição de estado representando probabilidades de que um respectivo cruzamento entra em um caminho esperado do veículo autônomo, tal como ao deslocar em um caminho esperado associado com o respectivo cruzamento. As probabilidades de transição de estado podem ser determinadas com base na informação de ambiente operacional. Um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento pode modelar um cenário de cruzamento como incluindo recompensas de valores negativos para violações de regulações de controle de tráfego, e incluindo uma recompensa de valor positivo para completar o cenário de cruzamento.
[0281] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, as respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários de cruzamento podem receber, ou acessar de outro modo, a informação de ambiente operacional correspondendo aos respectivos cenários de cruzamento. Por exemplo, de acordo com a primeira localização temporal, a primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento pode receber informação de ambiente operacional correspondendo ao primeiro cenário de cruzamento, a qual pode incluir a probabilidade de informação de disponibilidade para a área ou parte da rede de transporte de veículos próxima ao ponto de convergência entre o primeiro caminho esperado 8400 para o primeiro veículo afastado 8300 e o caminho esperado 8110 para o veículo autônomo 8100.
[0282] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, cada instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento instanciada pode gerar uma respectiva ação de controle de veículo candidata, tal como ‘parar’, ‘avançar’ ou ‘prossegu ir’, com base no respectivo cenário modelado e na informação de ambiente operacional correspondente, e pode produzir a respectiva ação de controle de veículo candidata para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como ao enviar a respectiva ação de controle de veículo candidata para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo ou armazenar a respectiva ação de controle de veículo candidata para acesso pelo controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo.
[0283] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode receber ações de controle de veículo candidatas das respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários de cruzamento instanciadas e pode identificar uma ação de controle de veículo com base nas ações de controle de veículo candidatas recebidas para controlar o veículo autônomo 8100 na localização temporal correspondente e pode controlar o veículo autônomo 8100 para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, de acordo com a ação de controle de veículo identificada.
[0284] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode determinar se um ou mais dos cenários de cruzamento detectados expiraram, e em resposta a determinar que um cenário de cruzamento expirou pode não instanciar instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários de cruzamento correspondentes.
[0285] A figura 9 é um diagrama de um exemplo de uma cena de mudança de faixa de rolamento 9000 incluindo um cenário de mudança de faixa de rolamento de acordo com modalidades desta revelação. Gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como o gerenciamento operacional de veículo autônomo 5000 mostrado na figura 5, pode incluir um veículo autônomo 9100, tal como o veículo 1000 mostrado na figura 1, um dos veículos 2100, 2110 mostrados na figura 2, um veículo semiautônomo, ou qualquer outro veículo implementando condução autônoma, operando um sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 mostrado na figura 4, incluindo uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento, a qual pode ser uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento, tal como o módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento 4430 mostrado na figura 4, o qual pode ser um modelo de um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo 9100 atravessando uma parte da rede de transporte de veículos ao executar uma mudança de faixa de rolamento. Para simplicidade e clareza, a parte da rede de transporte de veículos correspondendo à cena de mudança de faixa de rolamento 9000 mostrada na figura 9 está orientada com o norte na parte superior e o leste na direita.
[0286] A parte da rede de transporte de veículos correspondendo à cena de mudança de faixa de rolamento 9000 mostrada na figura 9 inclui o veículo autônomo 9100 deslocando na direção norte ao longo de uma primeira via 9200. A primeira via 9200 inclui uma faixa de rolamento leste na direção norte 9210 e uma faixa de rolamento oeste na direção norte 9220. Um caminho esperado corrente 9110 para o veículo autônomo 9100 indica que o veículo autônomo 9100 está deslocando na direção norte na faixa de rolamento leste na direção norte 9210. Um caminho esperado alternativo 9120 para o veículo autônomo 9100, mostrado usando uma linha tracejada, indica que o veículo autônomo 9100 pode atravessar a rede de transporte de veículos ao executar uma mudança de faixa de rolamento da faixa de rolamento leste na direção norte 9210 para a faixa de rolamento oeste na direção norte 9220.
[0287] Um primeiro veículo afastado 9300 está mostrado deslocando na direção norte ao longo da faixa de rolamento leste na direção norte 9210 à frente (ao norte) do veículo autônomo 9100. Um segundo veículo afastado 9400 está mostrado deslocando na direção norte ao longo da faixa de rolamento oeste na direção norte 9220 atrás (ao sul) do veículo autônomo 9100.
[0288] O sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode incluir um controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 mostrado na figura 4 ou o executor 5100 mostrado na figura 5, e um monitor de bloqueio, tal como o monitor de bloqueio 4200 mostrado na figura 4 ou o monitor de bloqueio 5200 mostrado na figura 5. O veículo autônomo 9100 pode incluir um ou mais sensores, um ou mais monitores de ambiente operacional ou uma combinação dos mesmos.
[0289] Em algumas modalidades, o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode operar continuamente ou de modo periódico, tal como em cada localização temporal em uma sequência de localizações temporais. Para simplicidade e clareza, a localização geoespacial do veículo autônomo 9100, do primeiro veículo afastado 9300 e do segundo veículo afastado 9400 está mostrada de acordo com uma primeira localização temporal, mais cedo sequencialmente, da sequência de localizações temporais. Embora descrito com referência para uma sequência de localizações temporais para simplicidade e clareza, cada unidade do sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode operar em qualquer frequência, a operação de respectivas unidades pode ser sincronizada ou não sincronizada, e operações podem ser executadas concorrentemente com uma ou mais partes de uma ou mais localizações temporais. Para simplicidade e clareza, as respectivas descrições de uma ou mais localizações temporais, tais como localizações temporais entre as localizações temporais descritas neste documento, podem estar omitidas nesta revelação.
[0290] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, os sensores do veículo autônomo 9100 podem detectar informação correspondendo ao ambiente operacional do veículo autônomo 9100, tal como informação correspondendo a um ou mais dos veículos afastados 9300, 9400.
[0291] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode identificar um caminho esperado 9110, 9120 para o veículo autônomo 9100, uma rota (não mostrada) para o veículo autônomo 9100, ou ambos.
[0292] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, os monitores de ambiente operacional do veículo autônomo 9100 podem identificar ou gerar informação de ambiente operacional representando um ambiente operacional, ou um aspecto do mesmo, do veículo autônomo 9100, tal como em resposta a receber informação de sensor correspondendo aos veículos afastados 9300, 9400, o que pode incluir associar a informação de sensor com os veículos afastados 9300, 9400, e pode enviar a informação de ambiente operacional, a qual pode incluir informação representando os veículos afastados 9300, 9400, para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo.
[0293] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o monitor de bloqueio pode gerar probabilidade de informação de disponibilidade indicando respectivas probabilidades de disponibilidade para uma ou mais áreas ou partes da rede de transporte de veículos. Por exemplo, o monitor de bloqueio pode determinar um ou mais caminhos esperados prováveis 9310, 9320 para o primeiro veículo afastado 9300, e um ou mais caminhos esperados prováveis 9410, 9420 para o segundo veículo afastado 9400. O primeiro caminho esperado provável 9310 para o primeiro veículo afastado 9300 indica que o primeiro veículo afastado 9300 atravessa a parte correspondente da rede de transporte de veículos na faixa de rolamento leste na direção norte 9210. O segundo caminho esperado provável 9320, mostrado usando uma linha tracejada, para o primeiro veículo afastado 9300 indica que o primeiro veículo afastado 9300 atravessa a parte correspondente da rede de transporte de veículos ao executar uma mudança de faixa de rolamento para a faixa de rolamento oeste na direção norte 9220. O primeiro caminho esperado provável 9410 para o segundo veículo afastado 9400 indica que o segundo veículo afastado 9400 atravessa a parte correspondente da rede de transporte de veículos na faixa de rolamento oeste na direção norte 9220. O segundo caminho esperado provável 9420, mostrado usando uma linha tracejada, para o segundo veículo afastado 9400 indica que o segundo veículo afastado 9400 atravessa a parte correspondente da rede de transporte de veículos ao executar uma mudança de faixa de rolamento para a faixa de rolamento leste na direção norte 9210.
[0294] O monitor de bloqueio pode gerar probabilidade de informação de disponibilidade indicando respectivas probabilidades de disponibilidade para uma ou mais áreas ou partes da rede de transporte de veículos correspondendo a um ou mais de o caminho esperado 9110 para o veículo autônomo 9100 e o caminho esperado alternativo 9120 para o veículo autônomo 9100.
[0295] Em algumas modalidades, gerar a probabilidade de informação de disponibilidade pode incluir gerar probabilidades de disponibilidade para uma respectiva área ou parte da rede de transporte de veículos correspondendo a múltiplas localizações temporais da sequência de localizações temporais. O monitor de bloqueio pode produzir a probabilidade de informação de disponibilidade para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo ou para acesso por ele.
[0296] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode gerar informação de ambiente operacional, ou atualizar informação de ambiente operacional gerada anteriormente, o que pode incluir receber a informação de ambiente operacional ou uma parte da mesma.
[0297] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar ou identificar um ou mais cenários operacionais de veículos distintos, tal como com base no ambiente operacional representado pela informação de ambiente operacional, a qual pode incluir a informação de ambiente operacional produzida pelos monitores de ambiente operacional, a probabilidade de informação de disponibilidade produzida pelo monitor de bloqueio ou uma combinação das mesmas. Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode detectar ou identificar um ou mais de um primeiro cenário de mudança de faixa de rolamento incluindo o primeiro veículo afastado 9300, um segundo cenário de mudança de faixa de rolamento incluindo o segundo veículo afastado 9400, ou ambos.
[0298] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode instanciar uma ou mais instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários de mudanças de faixas de rolamento em resposta a detectar ou identificar um ou mais de o primeiro cenário de mudança de faixa de rolamento ou o segundo cenário de mudança de faixa de rolamento.
[0299] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode enviar, ou tornar disponível de outro modo, informação de ambiente operacional, tal como informação de ambiente operacional nova ou atualizada, para instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários instanciadas anteriormente, ou operando.
[0300] Instanciar, ou atualizar, uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário pode incluir fornecer a informação de ambiente operacional, ou uma parte da mesma, tal como a informação de sensor ou as probabilidades de disponibilidade, para as respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários, tal como ao enviar a informação de ambiente operacional, ou uma parte da mesma, para as respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários, ou armazenar a informação de ambiente operacional, ou uma parte da mesma, para acesso pelas respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários.
[0301] Em algumas modalidades, a informação de ambiente operacional pode indicar informação operacional para o veículo autônomo 9100, tal como informação de localização geoespacial, informação de velocidade, informação de aceleração ou uma combinação das mesmas, e informação operacional para um ou mais dos veículos afastados 9300, 9400, tal como informação de localização geoespacial, informação de velocidade, informação de aceleração ou uma combinação das mesmas.
[0302] Um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento pode modelar um cenário de mudança de faixa de rolamento como incluindo estados representando localizações espaço-temporais para o veículo autônomo 9100, localizações espaço-temporais para os respectivos veículos afastados 9300, 9400, e probabilidades de bloqueio correspondentes. Um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento pode modelar um cenário de mudança de faixa de rolamento como incluindo ações tais como ‘manter’, ‘acelerar’, ‘desacelerar’ e ‘prosseguir’ (mudar faixas de rolamento). Um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento pode modelar um cenário de mudança de faixa de rolamento como incluindo probabilidades de transição de estado representando probabilidades de que um respectivo veículo afastado 9300, 9400 entra em um caminho esperado 9110, 9120 do veículo autônomo 9100. Por exemplo, o primeiro veículo afastado 9300 pode entrar no caminho esperado alternativo 9120 do veículo autônomo 9100 ao passar para o caminho esperado alternativo 9320 para o primeiro veículo afastado 9300 com uma velocidade menor que a velocidade do veículo autônomo 9100. Em um outro exemplo, o segundo veículo afastado 9400 pode entrar no caminho esperado alternativo 9120 do veículo autônomo 9100 ao deslocar no caminho esperado 9410 para o segundo veículo afastado 9400 com uma velocidade maior que a velocidade do veículo autônomo 9100. As probabilidades de transição de estado podem ser determinadas com base na informação de ambiente operacional. Um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento pode modelar um cenário de mudança de faixa de rolamento como incluindo recompensas de valores negativos para violações de regulações de controle de tráfego, e incluindo uma recompensa de valor positivo para completar o cenário de mudança de faixa de rolamento.
[0303] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, as respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários de mudanças de faixas de rolamento podem receber, ou acessar de outro modo, a informação de ambiente operacional correspondendo aos respectivos cenários de mudanças de faixas de rolamento. Por exemplo, a segunda instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento pode receber informação de ambiente operacional correspondendo ao segundo cenário de mudança de faixa de rolamento, a qual pode incluir a probabilidade de informação de disponibilidade para a área ou parte da rede de transporte de veículos próxima ao ponto de convergência entre o caminho esperado 9410 para o segundo veículo afastado 9400 e o caminho esperado alternativo 9120 para o veículo autônomo 9100.
[0304] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, cada instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento instanciada pode gerar uma respectiva ação de controle de veículo candidata, tal como ‘manter’, ‘acelerar’, ‘desacelerar’ ou ‘prosseguir’, com base no respectivo cenário modelado e na informação de ambiente operacional correspondente, e pode produzir a respectiva ação de controle de veículo candidata para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como ao enviar a respectiva ação de controle de veículo candidata para o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo ou armazenar a respectiva ação de controle de veículo candidata para acesso pelo controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo.
[0305] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode receber ações de controle de veículo candidatas das respectivas instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários de mudanças de faixas de rolamento instanciadas e pode identificar uma ação de controle de veículo com base nas ações de controle de veículo candidatas recebidas para controlar o veículo autônomo 9100 na localização temporal correspondente e pode controlar o veículo autônomo 9100 para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma parte da mesma, de acordo com a ação de controle de veículo identificada.
[0306] Em uma ou mais localizações temporais, tal como em cada localização temporal, o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode determinar se um ou mais dos cenários de mudanças de faixas de rolamento detectados expiraram, e em resposta a determinar que um cenário de mudança de faixa de rolamento expirou pode não instanciar instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários de mudanças de faixas de rolamento correspondentes.
[0307] Os aspectos, implementações e exemplos expostos anteriormente foram descritos a fim de permitir entendimento fácil da revelação e não são limitantes. Ao contrário, a revelação cobre várias modificações e arranjos equivalentes incluídos no escopo das reivindicações anexas, cujo escopo é para ser interpretado de forma mais ampla a fim de abranger todas as tais modificações e estrutura equivalente tal como é permitido de acordo com a lei.
Claims (20)
1. Método para uso ao atravessar uma rede de transporte de veículos, o método CARACTERIZADO pelo fato de que compreende: atravessar, por meio de um veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100), uma rede de transporte de veículos (2200), em que atravessar a rede de transporte de veículos (2200) inclui um controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo (4100, 5100) do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100): receber, de um sensor (1360, 2105) do veículo autônomo (4100, 5100), informação de sensor correspondendo a um objeto externo dentro de uma distância definida do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100); identificar um cenário operacional de veículo distinto em resposta a receber a informação de sensor; instanciar uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300), em que a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300) é uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (4400) modelando o cenário operacional de veículo distinto; receber uma ação de controle de veículo candidata a partir da instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300); e controlar o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100) para atravessar uma parte da rede de transporte de veículos (2200) com base na ação de controle de veículo candidata.
2. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que controlar o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100) para atravessar a parte da rede de transporte de veículos (2200) com base na ação de controle de veículo candidata inclui determinar se é para atravessar a parte da rede de transporte de veículos (2200) de acordo com a ação de controle de veículo candidata.
3. Método, de acordo com a reivindicação 2, CARACTERIZADO pelo fato de que a ação de controle de veículo candidata é uma de parar, avançar ou prosseguir.
4. Método, de acordo com a reivindicação 3, CARACTERIZADO pelo fato de que controlar o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100) para atravessar a parte da rede de transporte de veículos (2200) de acordo com a ação de controle de veículo candidata inclui: em uma condição em que a ação de controle de veículo candidata é parar, controlar o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100) para ficar estacionário; em uma condição em que a ação de controle de veículo candidata é avançar, controlar o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100) para atravessar uma distância de advertência definida na rede de transporte de veículos (2200) em uma taxa de advertência definida; em uma condição em que a ação de controle de veículo candidata é prosseguir, controlar o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100) para atravessar a rede de transporte de veículos (2200) de acordo com uma ação de controle de veículo identificada anteriormente.
5. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que instanciar a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300) inclui: identificar uma probabilidade de convergência de convergência espaço- temporal entre o objeto externo e o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100); e instanciar a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300) em uma condição em que a probabilidade de convergência excede um limiar definido.
6. Método, de acordo com a reivindicação 5, CARACTERIZADO pelo fato de que atravessar a rede de transporte de veículos (2200) inclui o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo (4100, 5100) do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100): em resposta a atravessar a parte da rede de transporte de veículos (2200) com base na ação de controle de veículo candidata: identificar uma segunda probabilidade de convergência de convergência espaço-temporal entre o objeto externo e o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100); em uma condição em que a segunda probabilidade de convergência excede o limiar definido: receber uma segunda ação de controle de veículo candidata a partir da instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300); e controlar o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100) para atravessar a parte da rede de transporte de veículos (2200) com base na ação de controle de veículo candidata; e em uma condição em que a segunda probabilidade de convergência está dentro do limiar definido: não instanciar a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300).
7. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que atravessar a rede de transporte de veículos (2200) inclui o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo (4100, 5100) do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100): instanciar uma segunda instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300); e receber uma segunda ação de controle de veículo candidata a partir da segunda instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300) de forma concorrente com receber a ação de controle de veículo candidata da instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300).
8. Método, de acordo com a reivindicação 7, CARACTERIZADO pelo fato de que identificar o cenário operacional de veículo distinto inclui identificar um segundo cenário operacional de veículo distinto em resposta a receber a informação de sensor, e em que a segunda instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300) é uma instância de um segundo módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300) modelando o segundo cenário operacional de veículo distinto.
9. Método, de acordo com a reivindicação 7, CARACTERIZADO pelo fato de que atravessar a rede de transporte de veículos (2200) inclui o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo (4100, 5100) do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100) receber, de um sensor (1360, 2105) do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100), segunda informação de sensor correspondendo a um segundo objeto externo dentro da distância definida do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100).
10. Método, de acordo com a reivindicação 9, CARACTERIZADO pelo fato de que atravessar a rede de transporte de veículos (2200) inclui o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo (4100, 5100) do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100): identificar o segundo cenário operacional de veículo distinto em resposta a receber a segunda informação de sensor, em que a segunda instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300) é uma segunda instância do módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300).
11. Método, de acordo com a reivindicação 9, CARACTERIZADO pelo fato de que atravessar a rede de transporte de veículos (2200) inclui o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo (4100, 5100) do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100): identificar um segundo cenário operacional de veículo distinto em resposta a receber a segunda informação de sensor, em que a segunda instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300) é uma instância de um segundo módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300) modelando o segundo cenário operacional de veículo distinto.
12. Método, de acordo com a reivindicação 7, CARACTERIZADO pelo fato de que controlar o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100) para atravessar a parte da rede de transporte de veículos (2200) inclui controlar o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100) para atravessar a parte da rede de transporte de veículos (2200) com base na ação de controle de veículo candidata e na segunda ação de controle de veículo candidata.
13. Método, de acordo com a reivindicação 12, CARACTERIZADO pelo fato de que controlar o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100) para atravessar a parte da rede de transporte de veículos (2200) inclui: em uma condição em que a ação de controle de veículo candidata difere da segunda ação de controle de veículo candidata, identificar uma da ação de controle de veículo candidata ou da segunda ação de controle de veículo candidata como uma ação de controle de veículo escolhida; e controlar o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100) para atravessar a parte da rede de transporte de veículos (2200) de acordo com a ação de controle de veículo escolhida.
14. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que instanciar a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300) inclui: em uma condição em que identificar o cenário operacional de veículo distinto inclui identificar um cenário de cruzamento (4420), instanciar uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento (4420), em que a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento (4420) é uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de cruzamento (4420) modelando o cenário de cruzamento; em uma condição em que identificar o cenário operacional de veículo distinto inclui identificar um cenário de pedestre, instanciar uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre (4410), em que a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre (4410) é uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de pedestre (4410) modelando o cenário de pedestre; e em uma condição em que identificar o cenário operacional de veículo distinto inclui identificar um cenário de mudança de faixa de rolamento, instanciar uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento (4430), em que a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento (4430) é uma instância de um módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de mudança de faixa de rolamento (4430) modelando o cenário de mudança de faixa de rolamento.
15. Método para uso ao atravessar uma rede de transporte de veículos, o método CARACTERIZADO pelo fato de que compreende: atravessar, por meio de um veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100), uma rede de transporte de veículos (2200), em que atravessar a rede de transporte de veículos (2200) inclui um controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo (4100, 5100) do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100): gerar um ambiente de controle operacional de veículo autônomo para operar instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários (4400, 4410, 4420, 4430), em que cada instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300) é uma instância de um respectivo módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300) de uma pluralidade de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários (4400, 4410, 4420, 4430), em que cada módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300) modela um respectivo cenário operacional de veículo distinto de uma pluralidade de cenários operacionais de veículos distintos, e em que cada instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300) gera uma respectiva ação de controle de veículo candidata responsiva ao respectivo cenário operacional de veículo distinto correspondente; receber, a partir de pelo menos um sensor de uma pluralidade de sensores (1360, 2105) do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100), informação de sensor correspondendo a um ou mais objetos externos dentro de uma distância definida do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100); identificar um primeiro cenário operacional de veículo distinto dos cenários operacionais de veículos distintos em resposta a receber a informação de sensor; instanciar uma primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300) das instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários (4400, 4410, 4420, 4430) com base em um primeiro objeto externo do um ou mais objetos externos, em que a primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário é uma instância de um primeiro módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário a partir da pluralidade de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários(4400, 4410, 4420, 4430), o primeiro módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário modelando o primeiro cenário operacional de veículo distinto; receber uma primeira ação de controle de veículo candidata da primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário; e controlar o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100) para atravessar uma parte da rede de transporte de veículos (2200) com base na primeira ação de controle de veículo candidata.
16. Método, de acordo com a reivindicação 15, CARACTERIZADO pelo fato de que instanciar a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário inclui: identificar uma probabilidade de convergência de convergência espaço- temporal entre o objeto externo e o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100); e instanciar a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário em uma condição em que a probabilidade de convergência excede um limiar definido.
17. Método, de acordo com a reivindicação 16, CARACTERIZADO pelo fato de que atravessar a rede de transporte de veículos (2200) inclui o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo (4100, 5100) do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100): em resposta a atravessar a parte da rede de transporte de veículos (2200) com base na ação de controle de veículo candidata: identificar uma segunda probabilidade de convergência de convergência espaço-temporal entre o objeto externo e o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100); em uma condição em que a segunda probabilidade de convergência excede o limiar definido: receber uma segunda ação de controle de veículo candidata da instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário; e controlar o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100) para atravessar a parte da rede de transporte de veículos (2200) com base na ação de controle de veículo candidata; e em uma condição em que a segunda probabilidade de convergência está dentro do limiar definido: não instanciar a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário.
18. Método, de acordo com a reivindicação 16, CARACTERIZADO pelo fato de que atravessar a rede de transporte de veículos (2200) inclui o controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo (4100, 5100) do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100): instanciar uma segunda instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário (5300); e receber uma segunda ação de controle de veículo candidata da segunda instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário de forma concorrente com receber a primeira ação de controle de veículo candidata da primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário.
19. Veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100), CARACTERIZADO pelo fato de que compreende: um processador configurado para executar instruções armazenadas em uma mídia não transitória legível por computador para: gerar um ambiente de controle operacional de veículo autônomo para operar instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários(4400, 4410, 4420, 4430), em que cada instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário é uma instância de um respectivo módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário a partir de uma pluralidade de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários (4400, 4410, 4420, 4430), em que cada módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário modela um respectivo cenário operacional de veículo distinto a partir de uma pluralidade de cenários operacionais de veículos distintos, e em que cada instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário gera uma respectiva ação de controle de veículo candidata responsiva ao respectivo cenário operacional de veículo distinto correspondente; receber, de pelo menos um sensor a partir de uma pluralidade de sensores (1360, 2105) do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100), informação de sensor correspondendo a um ou mais objetos externos dentro de uma distância definida do veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100); identificar um primeiro cenário operacional de veículo distinto dos cenários operacionais de veículos distintos em resposta a receber a informação de sensor; instanciar uma primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário das instâncias de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários (4400, 4410, 4420, 4430) com base em um primeiro objeto externo a partir do um ou mais objetos externos, em que a primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário é uma instância de um primeiro módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário da pluralidade de módulos de avaliação de controle operacional específicos de cenários (4400, 4410, 4420, 4430), o primeiro módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário modelando o cenário operacional de veículo distinto; receber uma primeira ação de controle de veículo candidata da primeira instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário; e controlar o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100) para atravessar uma parte da rede de transporte de veículos (2200) com base na primeira ação de controle de veículo candidata.
20. Veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100), de acordo com a reivindicação 19, CARACTERIZADO pelo fato de que o processador é configurado para executar instruções armazenadas em uma mídia não transitória legível por computador para: identificar uma probabilidade de convergência de convergência espaço- temporal entre o objeto externo e o veículo autônomo (1000, 2100, 6100, 7100); e instanciar a instância de módulo de avaliação de controle operacional específico de cenário em uma condição em que a probabilidade de convergência excede um limiar definido.
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/US2017/017502 WO2018147872A1 (en) | 2017-02-10 | 2017-02-10 | Autonomous vehicle operational management control |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| BR112019016266A2 BR112019016266A2 (pt) | 2020-04-07 |
| BR112019016266B1 true BR112019016266B1 (pt) | 2024-04-16 |
Family
ID=
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102199093B1 (ko) | 부분 관측가능한 마르코프 결정 프로세스 모델 인스턴스를 동작시키는 것을 포함하는 자율주행 차량 운용 관리 | |
| US20220227394A1 (en) | Autonomous Vehicle Operational Management | |
| EP3580620B1 (en) | Autonomous vehicle operational management control | |
| CA3052953C (en) | Autonomous vehicle operational management blocking monitoring | |
| BR112019016266B1 (pt) | Método para uso ao atravessar uma rede de transporte de veículos e veículo autônomo |