CN105676251A - 车辆乘客识别 - Google Patents

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Abstract

至少一个第一模型表示人。接载乘客的请求包括乘客的第一位置和个人识别符。使车辆导航到第一位置。通过将从车辆传感器数据生成的第二模型与第一模型比较来识别乘客。

Description

车辆乘客识别
背景技术
车辆比如自主车辆、出租车或涂装车辆等可以被请求来按需接载乘客。例如，使用通信设备(例如智能电话)的乘客可以通过将GPS(全球定位系统)坐标发送到车辆或车辆的驾驶员来请求在他的/她的当前位置接载。车辆可以因此导航到GPS坐标。然而，问题出现了，在于，一到达指定的GPS坐标，可能就很难以用来实际接载乘客的足够的精确度识别目标乘客的位置，这是由于提供的GPS坐标的不准确和/或不精确。由使用GPS数据造成的误差可以使车辆停在与目标乘客的实际位置分离多达几米的位置、在街道的错误侧上或在错误的车道中等。
附图说明
图1是用于车辆乘客识别和/或定位的示例系统的框图；
图2是用于识别和/或定位车辆乘客的示例过程的图。
具体实施方式
系统概述
图1是用于车辆乘客识别和/或定位的示例系统的框图。车辆101计算机105被编程为例如从远程用户设备140接收输入，该输入表示将被车辆接载的乘客的全球定位系统(GPS)坐标。包括在计算机105中或可通信地连接到计算机105的车辆101GPS110生成去往提供的GPS坐标的路线。一到达指定的GPS坐标，计算机105就从一个或多个激光雷达传感器115，以及可能的从一个或多个摄像机或其它附加传感器120接收数据。计算机105因此将传感器数据与表示车辆101的各自潜在的乘客的一个或多个个人模型125比较。个人模型125可以存储在计算机105的存储器中和/或从与远程服务器135和/或用户设备145相关联的数据存储140提供。在任何情况下，当潜在的乘客被识别为在预定置信范围(例如从90％到100％)内时，车辆101以可以以高于单独使用GPS数据可能的精确度的数量级的精确度导航到乘客101的位置。
系统元件
车辆101计算机105通常包括处理器和存储器，存储器包括计算机可读介质的一个或多个形式，且存储通过处理器可执行的指令，该指令用于执行包括如本文所公开的各种操作。计算机105的存储器可以进一步存储一个或多个个人模型125，个人模型125可以以在下面本文所描述的方式生成。计算机105的存储器还通常从传感器(比如激光雷达115以及可能的附加传感器120)接收和存储数据。此外，计算机105的存储器可以存储各种数据，包括关于通过GPS110提供的车辆101的位置的数据，和从车辆101控制器、传感器等收集的其它数据。
因此，计算机105被通常配置用于在总线(比如以太网(Ethernet)总线、控制器局域网(CAN)总线等)上通信，和/或可以使用其它的有线或无线协议，例如蓝牙等。也就是说，计算机105可以通过可以在车辆101中提供的各种机构和/或其它设备(比如用户设备145)通信。计算机105还可以具有到车载诊断连接器(OBDII)端口(例如，根据J1962标准)的连接。通过以太网总线、CAN总线、OBDII连接器端口、和/或其它有线或无线机构，计算机105可以将消息传送到车辆中的各种设备和/或从各种设备(例如控制器、执行器、传感器等)接收消息。此外，计算机105可以被配置用于例如通过网络130与例如一个或多个远程服务器135通信，如下面所描述的，网络130可以包括各种有线和/或无线网络技术，例如，蜂窝、蓝牙、有线和/或无线包交换网络等。
通常包括在存储在计算机105中且通过计算机105可执行的指令中的是自主驾驶模块106。使用在计算机105中接收的数据，例如从各种传感器、从车辆101通信总线、从服务器135等接收的数据，模块106可以控制各种车辆101部件和/或操作而没有驾驶员自主或半自主(即，控制一些但不是所有的车辆101操作)地操作车辆101。例如，模块106可以用来调节车辆101速度、加速、减速、转向、换挡、部件(比如车灯、挡风玻璃刮水器等)的操作。
各种传感器和其它源可以提供用于车辆101的自主或半自主操作的数据，如刚才提到的。例如，在车辆101中的各种控制器可以通过控制器局域网(CAN)总线提供数据，例如关于车辆速度、加速度等的数据。此外，传感器等、GPS110等可以被包括在车辆中以例如通过有线或无线连接将数据提供给计算机105。传感器可以包括机构，比如雷达、激光雷达115、摄像机等、声呐、运动检测器等。此外，传感器可以被包括在车辆101中以检测车辆101部件(比如方向盘、制动踏板、加速器、变速杆等)的位置、位置变化、位置变化率等。
导航系统(例如全球定位系统(GPS))110通常已知用于各种操作。这些包括使用GPS卫星来确定车辆101的地理坐标，即，经度和纬度。GPS110也可以接收目标乘客的位置的输入，例如，地理坐标、街道地址等。这样的输入可以可选择地或另外地例如通过网络130从用户设备145被提供给计算机105。此外，自主模块106可以使用来自GPS110和/或用户设备145的信息来生成遵循的通向预期目的地的路线。
激光雷达115包括一个或多个激光雷达传感器。众所周知的，激光雷达115可以用来生成关于对象的形状和/或位置的三维数据。同样众所周知的，激光雷达传感器115也能够提供表面反射率测量。这种反射率信息可以使用在模型125中，且用于与模型125比较。
附加传感器120包括一个或多个图像传感器，例如摄像机。附加传感器120可以连同激光雷达115一起使用以提供数据来与个人模型125比较。附加传感器120可以包括其它类型的传感器，例如，超声波传感器等，用来定位对象。
个人模型125包括使用各种数据(比如激光雷达和/或图像数据)的人(例如，潜在的车辆乘客)的表示。模型125因此提供用于与来自激光雷达115以及车辆101中可能的传感器120(比如图像传感器)的数据比较的一组数据。也就是说，关于站在或靠近车辆接载位置的个人的激光雷达115以及可能的图像传感器120的数据可以被提供给计算机105，并且与存储在计算机105的存储器中的个人模型125比较。如果比较指示匹配在预定置信度内，例如，90％置信度或以上，则，如下面进一步所描述的，车辆101可以导航到非常靠近的位置，例如，在一米、三米等内，例如由安全考虑、道路和/或人行道配置等允许的尽可能接近的位置。
个人模型125可以根据数据采集过程创建，其中人坐在和/或站在相对于激光雷达115以及可能的传感器120的一个或多个指定位置，例如，距车辆101的指定距离，并且因此被激光雷达115以及可能的传感器120扫描。此外，除了在相对于车辆101和它的传感器115、120的一个或多个位置(例如，距离)被扫描之外，人也可以在各种方向被扫描，例如，坐、站立、轮廓、正面、向后等。因此，模型125可以包括在距车辆101的一个或多个距离和在一个或多个方向和/或在一个或多个角度的特定的人的表示。
要注意的是，个人模型125可以存储在车辆计算机105的存储器中。例如，比如上面所描述的扫描过程可以用来生成计算机105中的个人模型125，因此它被存储在计算机105的存储器中。可选择地或另外，个人模型125可以使用不位于车辆101——例如，位于实验室或测试中心等——中的传感器115、120等来创建。个人模型125因此可以存储在用户设备145中和/或与远程服务器135相关联的数据存储140中。因此，当从用户设备145做出对特定的乘客的接载请求——相对于过程200在下面所讨论的——时，个人模型125可以从用户设备145和/或数据存储140提供给计算机105。
网络130表示一个或多个机构，通过该机构，车辆101计算机105可以与远程服务器125通信。因此，网络130可以是一个或多个各种有线或无线通信机构，包括有线的(例如，电缆和光纤)和/或无线的(例如，蜂窝、无线、卫星、微波、和射频)通信机构的任何期望的组合以及任何期望的网络拓扑结构(或利用多个通信机构时的多个拓扑)。示例性通信网络包括提供数据通信服务的无线通信网络(例如，使用蓝牙、IEEE802.11等)、局域网(LAN)和/或广域网(WAN)，包括因特网。
服务器135可以是一个或多个计算机服务器，每个服务器通常包括至少一个处理器和至少一个存储器，存储器存储通过处理器可执行的指令，包括用于执行本文所描述的各种步骤和过程的指令。服务器135包括或可通信地连接到数据存储140，数据存储140用于存储包括一个或多个个人模型125的数据。
用户设备145可以是包括处理器和存储器以及通信功能的各种计算设备中的任何一个。例如，用户设备145可以是便携式计算机、平板电脑、智能电话等，用户设备145包括用于使用IEEE802.11、蓝牙和/或蜂窝通信协议无线通信的功能。此外，用户设备145可以使用这样的通信功能以通过网络130通信以及例如使用车内通信机制(例如蓝牙)直接与车辆计算机105通信。
过程
图2是用于识别和/或定位车辆乘客的示例过程200的图。过程200开始于框205，其中车辆计算机105接收乘客接载请求。例如，用户设备145可以用来通过网络130将接载请求发送到车辆计算机105。作为这样请求的一部分，用户设备145可以将GPS坐标指定到车辆计算机105。此外，请求通常包括待接载乘客的识别符，即，与特定的人相关联的个人识别符，并且还可以包括例如来自用来做出请求的设备145的存储器的个人模型125数据。在任何情况下，如在这个框210中所描述的检索和/或存储的模型有时被称为“目标模型125”。也就是说，目标模型125提供待接载乘客的激光雷达模型以及可能的有其它数据，例如，图像数据。
接下来，在框210中，计算机105检索与接载请求相关联的个人模型125。即，接载请求中提供的待接载乘客的识别符可以用来从计算机105的存储器和/或从服务器135和数据存储140检索模型125。此外，如上所述，模型125可以从设备145的存储器可选择地或另外被提供。
在接下来的框中，框215，自主模块106导航车辆101到框205的请求中指定的GPS坐标。例如，自主模块106可以使用比如已知的路线生成算法等来确定到指定GPS坐标的路线，并且可以因此导航车辆101到这样的坐标。
接下来，在框220中，已到达接载请求中指定的GPS坐标，计算机105从激光雷达115以及可能的传感器120(比如摄像机等)获取数据。从这个数据，计算机105生成将要与目标模型125比较的候选模型。例如，计算机105可以收集围绕车辆101的对象的激光雷达和/或图像数据。从这个数据，计算机105可以生成对象模型。计算机105可以被编程为识别可与人类(即接载的潜在的乘客)相关联的对象。
接下来，在框225中，已经识别相对于框220所描述的候选模型，计算机105为模型中的每一个评分，即，将候选模型中的每一个与目标模型125比较。例如，模型中的每一个的评分可以指示候选模型匹配目标模型125的置信度。
接下来，在框230中，计算机105确定候选模型的任何一个是否匹配目标模型125，例如匹配的置信度是否超过预定阈值，比如90％。如果候选模型中的一个匹配目标模型125，则计算机105存储匹配的候选模型，并且过程200进行到框240。如果候选模型中的多个匹配目标模型125，则在一些实施方式中，计算机105进行到框235，但在其它实施方式中计算机105可以选择最高匹配的候选模型，例如，匹配最高置信度的候选模型，且进行到框240，该框240存储最高匹配的候选模型作为匹配的候选模型。
在可以跟随框230的框235中，计算机105确定过程200是否应该继续。例如，车辆101可以熄火，接载请求可以被取消等。此外，计算机105可以被编程为在预定一段时间(例如，一分钟、两分钟等)没有发现匹配的候选模型之后结束过程200。如果过程200确定不继续，则过程200结束。否则，过程200返回到框220。
在可以跟随框230的框240中，车辆101进行到匹配的候选模型的位置，并且允许乘客进入车辆101，例如，解锁存储等。车辆101根据自主模块106中指令的执行进行到匹配的候选模型的位置，例如，来自传感器115、120的数据可以基于匹配的候选模型指示对象(即待接载的乘客)的位置。计算机105可以例如通过自主模块106被编程为导航车辆101到预定距离内，例如，一米、三米等，或由待接载的乘客的安全考虑、和/或道路、人行道等配置指示的一些其它距离。
结论
比如本文所讨论的计算设备通常各自包括通过一个或多个计算设备——比如上面所识别的那些——可执行的并用于执行上面所描述的过程的框或步骤的指令。例如，上面所讨论的过程框可以体现为计算机可执行指令。
计算机可执行指令可以从使用多种程序设计语言和/或技术创建的计算机程序来编译或解读，这些语言和/或技术包括但不限于JavaTM、C、C++、VisualBasic、JavaScript、Perl、HTML等中单独一个或结合。通常，处理器(例如微处理器)例如从存储器、计算机可读介质等接收指令，并且执行这些指令，从而执行一个或多个过程，包括在此描述的一个或多个过程。这样的指令和其它数据可以使用多种计算机可读介质存储和传送。计算设备中的文件通常是存储在计算机可读介质上的数据，该介质比如为存储介质、随机存取存储器等。
计算机可读介质包括参与提供计算机可读数据(例如指令)的任何介质。这样的介质可以采取许多形式，包括但不限于非易失性介质、易失性介质等。非易失性介质包括，例如光盘或磁盘以及其他持续存储器。易失性介质包括动态随机存取存储器(DRAM)，其典型地构成主存储器。计算机可读介质的普遍形式包括，例如软盘(floppydisk)、可折叠磁盘(flexibledisk)、硬盘、磁带、其它磁性介质、CD-ROM(光盘只读存储器)、DVD(数字化视频光盘)、任何其它光学介质、穿孔卡片、纸带、任何其它具有孔排列模式的物理介质、RAM(随机存取存储器)、PROM(可编程只读存储器)、EPROM(电可编程只读存储器)、FLASH-EEPROM(闪速电可擦除可编程只读存储器)、任何其它存储芯片或内存盒、或者任何其他计算机可读取的介质。
在附图中，相同的附图标记表示相同的元件。而且，这些元件中的一些或全部可以改变。关于在此描述的介质、过程、系统、方法等，应当理解的是，虽然这些过程等的步骤被描述成根据一定的有序序列发生，但是这些过程可以实施为以不同于本发明描述顺序的顺序来执行所述的步骤。进一步应当理解的是，某些步骤可以同时执行，其它步骤可以增加，或在此所述的某些步骤可以省略。换句话说，提供在此的过程的描述目的在于说明某些实施例，而不应以任何方式被解释为限制要求保护的发明。
因此，应当理解的是，上述说明书旨在说明而不是限制。除了提供的示例以外，对于本领域技术人员而言，在阅读上述说明书的基础之上许多实施例和应用是显而易见的。本发明的范围不应参照上述说明书来确定，而是应该参照所附权利要求连同这些权利要求所享有的全部等效范围来确定。可以预见和预期未来的发展将会发生在在此所讨论的领域，且所公开的系统和方法将被结合到这些未来的实施例中。总之，应当理解的是，本发明能够进行修改和变化，并且仅由下面的权利要求限定。
在权利要求中使用的所有术语旨在被给予它们如本领域中技术人员理解的清楚的和通常的含义，除非在此做出明确相反的指示。特别是单数冠词如“一”，“该”，“所述”等的使用应被理解为叙述一个或多个所示元件，除非权利要求中叙述了明确相反的限制。

Claims (20)

1.一种系统，包含安装在车辆中的计算机，所述计算机包含处理器和存储器，其中所述计算机被编程为：
存储表示人的至少一个第一模型；
接收接载乘客的请求，所述请求包括所述乘客的第一位置和个人识别符；
使所述车辆导航到所述第一位置；以及
通过将从车辆传感器数据生成的第二模型与所述第一模型比较来识别所述乘客。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述计算机被进一步编程为使所述车辆从所述第一位置导航到根据所述第二模型确定的第二位置。
3.根据权利要求1所述的系统，其中所述计算机被进一步编程为一经识别所述乘客，就使所述车辆向所述乘客提供对所述车辆的进入。
4.根据权利要求1所述的系统，其中所述车辆传感器数据包括激光雷达数据。
5.根据权利要求4所述的系统，其中所述车辆传感器数据包括图像数据。
6.根据权利要求1所述的系统，其中所述至少一个第一模型是多个第一模型。
7.根据权利要求6所述的系统，其中所述计算机被进一步编程为基于与所述第二模型的所述比较对所述第一模型中的每一个评分，且被编程为根据最高评分的第一模型识别所述乘客。
8.根据权利要求7所述的系统，其中所述计算机被进一步编程为只有所述最高评分的第一模型在预定的置信度内匹配所述第二模型才识别所述乘客。
9.根据权利要求1所述的系统，其中所述计算机被进一步编程为从远程设备检索所述至少一个第一模型。
10.根据权利要求1所述的系统，其中所述至少一个第一模型随着所述请求被提供。
11.一种方法，包含：
存储表示人的至少一个第一模型；
接收接载乘客的请求，所述请求包括所述乘客的第一位置和个人识别符；
使所述车辆导航到所述第一位置；以及
通过将从车辆传感器数据生成的第二模型与所述第一模型比较来识别所述乘客。
12.根据权利要求11所述的方法，进一步包含从所述第一位置导航到根据所述第二模型确定的第二位置。
13.根据权利要求11所述的方法，进一步包含一经识别所述乘客，就向所述乘客提供对所述车辆的进入。
14.根据权利要求11所述的方法，其中所述车辆传感器数据包括激光雷达数据。
15.根据权利要求14所述的方法，其中所述车辆传感器数据包括图像数据。
16.根据权利要求11所述的方法，其中所述至少一个第一模型是多个第一模型。
17.根据权利要求16所述的方法，进一步包含基于与所述第二模型的所述比较对所述第一模型中的每一个评分，且根据最高评分的第一模型识别所述乘客。
18.根据权利要求17所述的方法，进一步包含只有所述最高评分的第一模型在预定的置信度内匹配所述第二模型才识别所述乘客。
19.根据权利要求11所述的方法，进一步包含从远程设备检索所述至少一个第一模型。
20.根据权利要求11所述的方法，其中所述至少一个第一模型随着所述请求被提供。
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