CN106891893B - 车辆模式确定 - Google Patents

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Abstract

根据包括制动、转向、和推进的多个车辆子系统中的每个的各个控制状态确定车辆的操作模式。操作模式是手动控制、部分手动控制、和非手动控制中的一个。至少部分地基于操作模式确定车辆的路线。

Description

车辆模式确定
技术领域
本发明涉及一种车辆模式确定方法和系统。
背景技术
道路设计可包含车辆密度、速度等的考虑。进一步的道路可以以不同方式维护(或不维护)，和/或可具有由地理和/或地形特征表示的特性(例如，坡度、曲线、宽度等)。因此，不同的道路可具有不同的特性。
发明内容
根据本发明，提供一种方法，包含：
根据包括制动、转向、和推进的多个车辆子系统中的每个的各个控制状态确定车辆的操作模式，其中操作模式是手动控制、部分手动控制、和非手动控制中的一个；以及
至少部分地基于操作模式确定车辆的路线。
根据本发明的一个实施例，其中控制状态的每个是手动和自主中的一个。
根据本发明的一个实施例，其中确定路线包括识别适合于控制状态中的至少一个的至少一个路线特征。
根据本发明的一个实施例，其中至少一个路线特征包括道路的类型、地形的类型、速度限制、预测的交通密度、和一个或多个预测的车辆操纵。
根据本发明的一个实施例，进一步包含穿行部分路线并且之后根据操作模式中的检测到的变化修改路线。
根据本发明的一个实施例，进一步包含穿行部分路线并且之后改变操作模式。
根据本发明，提供一种系统，包含具有处理器和存储器的计算机，存储器存储由处理器可执行的指令，以使计算机被编程为：
根据包括制动、转向、和推进的多个车辆子系统中的每个的各个控制状态确定车辆的操作模式，其中操作模式是手动控制、部分手动控制、和非手动控制中的一个；以及
至少部分地基于操作模式确定车辆的路线。
根据本发明的一个实施例，其中控制状态中的每个是手动和自主中的一个。
根据本发明的一个实施例，其中确定路线包括识别适合于控制状态中的至少一个的至少一个路线特征。
根据本发明的一个实施例，其中至少一个路线特征包括道路的类型、地形的类型、速度限制、预测的交通密度、和一个或多个预测的车辆操纵。
根据本发明的一个实施例，进一步地，其中计算机被进一步编程为，在穿行部分路线之后，根据操作模式中的检测到的变化来修改路线。
根据本发明的一个实施例，进一步地，其中计算机被进一步编程为，在穿行部分路线之后，改变操作模式。
根据本发明，提供一种系统，包含具有处理器和存储器的计算机，存储器存储由处理器可执行的指令，以使计算机被编程为：
识别车辆的路线；
至少部分地基于路线，根据包括制动、转向、和推进的多个车辆子系统中的每个的各个控制状态确定车辆的操作模式，其中操作模式是手动控制、部分手动控制、和非手动控制中的一个。
根据本发明的一个实施例，其中控制状态中的每个是手动和自主中的一个。
根据本发明的一个实施例，其中确定路线包括识别适合于控制状态中的至少一个的至少一个路线特征。
根据本发明的一个实施例，其中至少一个路线特征是根据道路的类型、地形的类型、速度限制、预测的交通密度、和一个或多个预测的车辆操纵来确定。
根据本发明的一个实施例，进一步地，其中计算机被进一步编程为，在穿行部分路线之后，根据操作模式中的检测到的变化修改路线。
根据本发明的一个实施例，进一步地，其中计算机被进一步编程为，在穿行部分路线之后，改变操作模式。
附图说明
图1举例说明了用于至少部分基于车辆操作模式确定路线和/或至少部分基于路线确定车辆操作模式的示例性车辆系统；
图2是用于至少部分基于操作模式确定路线的示例性程序的图；
图3是用于至少部分基于路线确定车辆操作模式的示例性程序的图。
具体实施方式
简介
图1是示例性车辆系统100的框图。车辆101可包括与通信总线125通信地连接的计算机105，例如，与各种车辆101部件例如电子控制单元(ECU)通信以接收来自于车辆101子系统(例如转向、制动、推进等)的数据和/或控制车辆101子系统(例如转向、制动、推进等)。计算机105可通过通信总线125连接至传感器115和人机界面(HMI)120。计算机105可使用通信协议——例如已知的如专用的短程通信(DSRC)等——与其它车辆通信。计算机105可进一步通过车辆通信总线125接收和提供与操作车辆101有关的数据，并且还进一步可通过网络130与一个或多个远程服务器140通信。服务器140典型地包括或者通信地连接至数据存储器145。
车辆101可被编程以确定路线和/或至少部分基于路线的操作模式。计算机105可基于至车辆系统——例如，导航系统、HMI 120等——的驾驶员输入挑选路线，和/或计算机105和服务器140可基于存储在数据存储器145和/或计算机105存储器中的数据预测路线，例如，来自于之前行程的路线数据、由驾驶员优选的路线等。基于挑选的路线，典型地包括路线特性的考虑，例如道路的类型、可能的交通密度等，计算机105可确定车辆101的操作模式。
操作的模式从多个可能的模式中挑选。例如在全自主模式中，车辆101子系统——例如，制动系统、推进系统(例如，由内燃发动机驱动的车辆101中的节气门)、和转向系统等——由计算机105控制。在部分自主模式中，计算机105控制一些，但不是全部，车辆101子系统，例如，计算机105可控制制动，但不控制转向和推进，仅作为一个实例。在手动模式中，车辆101子系统由操作人员而不是计算机105控制。计算机105可通过评估与路线关联的多个因素挑选操作模式，例如，挑选的路线的一个或多个特性(例如，路线是否被设计用于自主和/或部分自主模式等)、驾驶员的偏好等。额外或可选择地，车辆101计算机105可被编程为至少部分地基于车辆101的操作模式确定路线。
示例的系统
车辆101计算机105(其包括公知的处理器和存储器)可通信地进行连接，例如，通过通信总线125或其它已知的有线或无线连接，或计算机105可包括，一个或多个ECU，例如，包括在车辆101中用于监测和/或控制各种车辆101部件的控制器等，例如，发动机控制单元、变速器控制单元等。总线125可以是控制器局域网(CAN)总线和/或任何其它合适的车载通信总线，例如JASPAR(日本汽车软件平台和架构)、LIN(本地互联网)、SAE(美国汽车工程师学会)J1850、AUTOSAR(汽车开放系统架构)、MOST(媒体导向系统传输)等。电子控制单元可被连接至例如通信总线125，例如CAN总线，如已知的。车辆101也可包括一个或多个电子控制单元，其接收和传输诊断信息，例如车载诊断(OBD-II)信息。通过CAN总线、OBD-II、和/或其它有线或无线机制，计算机105可传输消息至车辆101中的各种装置和/或从各种装置接收消息，例如，控制器、驱动器等。可选择地或额外地，在计算机105实际包含多个装置的情况中，CAN总线等可被用于在表示为在本发明中的计算机105的装置之间通信，例如，各种ECU。
计算机105可使用多个通信协议传输和/或接收消息，例如，计算机105可包括和/或通信地连接至如所知的一个或多个收发器用于提供这样的通信。例如，计算机105可使用车辆对车辆协议(V2V)传输和/或接收消息，例如，专用短程通信(DSRC)、蜂窝式调制解调器、和短程射频。
计算机105可进一步与在车辆101外部延伸的网络130通信，例如，与服务器140通信。网络130可包括各种有线和/或无线网络技术，例如，蜂窝、蓝牙、有线和/或无线数据包等。网络130可具有任何适当的拓扑学。示例的通信网络包括无线通信网络(例如，使用蓝牙、IEEE 802.11等)、局域网(LAN)、和/或广域网(WAN)，包括英特网，以提供数据通信服务。
计算机105存储器可存储地图数据、环境数据、和用于确定车辆101的一个或多个操作模式的程序指令。额外地或可选择地，计算机105可同样通过评估接收到的环境数据和例如通过驾驶员输入等挑选的选定操作模式确定路线，如以下进一步解释的。
环境数据包括任何环境条件，例如，气候条件、交通密度、道路坡度等。计算机105可从传感器115和/或服务器140接收环境数据，例如，GPS(全球定位系统)数据、气候条件(例如室外温度、降水存在与否等)、道路摩擦力、交通密度(例如，一定道路长度——例如，100米——内的车辆数量)、道路坡度等。前述的一些也可被表示在存储的地图数据中。
进一步地，车辆101的驾驶员可挑选至特定地点的路线(例如，映射至地图数据中的GPS坐标的街道地址)。计算机105可将挑选的路线与例如驾驶员的家、存储在计算机105存储器中的可能的车辆101的操作模式比较。例如，计算机105可识别驾驶员过去行驶选择的回家路线所使用的操作模式和/或可评估环境数据以挑选操作模式。
各种操作模式在系统100的环境中是可能的。例如，车辆101可包括一个或多个子系统，计算机105被编程以通过通信总线125上的消息控制一个或多个子系统。典型地，这样的子系统包括推进(例如，具有内燃发动机的车辆101中的动力传动系)、制动、和转向。例如已知的电子控制单元(ECU)等可被包括在车辆101子系统中，并且可通过总线125接收来自于计算机105的消息以控制车辆101子系统，例如，以加速车辆101、实施制动压力、改变转向角等。基于一个或多个车辆101子系统的控制状态，可确定操作模式。例如，车辆101子系统和/或其特征可被指定“手动”或“自动”的控制状态。在手动控制状态中，车辆101子系统由人类驾驶员控制。在自动控制状态中，车辆101子系统由计算机105控制，即，根据程序指令的执行以通过总线125提供消息至与子系统关联的ECU。
操作模式可根据一组车辆101子系统中的一个、多个、全部、或没有的各种控制状态确定。例如，车辆101操作模式可以是全自主的，以致计算机105作为虚拟驱动程序运行，以控制与推进、制动、和转向相关的全部的车辆101子系统(即，全部的车辆101子系统的控制状态是“自主的”)。操作模式可以是部分自主的，以使与推进、制动、和转向相关的一些但不是全部子系统由计算机105控制并且一些但不是全部由驾驶员控制，即，一个或多个控制状态是“手动的”并且一个或多个控制状态是“自动的”。操作模式可以是手动的，即，推进、制动、和转向中的每个的子系统具有“手动的”控制状态。
计算机105可通过评估地图数据和/或接收到的数据——例如，来自于车辆101传感器115的数据和/或从服务器140接收到的数据(例如，一个或多个路线或路段的关于降水强度、类型等的数据)——来确定用于挑选的路线的车辆101的操作模式。计算机105可指定数值(即，分数等)至地图数据和环境数据，例如，以使降雨条件可对应于例如根据降雨的强度和/类型(例如，雪、雨等)的值，道路的类型可被指定值或分数，例如，州际公路与县道、泥土路等，交通拥挤度可被指定值等。已知的地图数据包括关于道路类型的数值分类，其可通过与特定车辆101操作模式的分数关联。这样已知的地图数据的实例包括：
·道路名称
·功能分类
·从节点(Node)0-从路线的环节，因此我们知道在环节上的我们期望行进的方向
·从0的车道
·从1的车道
·TMC(实时交通信息)代码/其它交通
·长度(cm/m)
·高度
·节点0位置
·节点1位置
·形状点(ShapePoint)
·期望速度
·ADAS(高级驾驶辅助系统)速度
·速度历史
·单向
·道路类型
·停车标志位置(从0的距离)
·交通灯位置(从0的距离)
·海拔
●斜度/坡度
●HOV(高承载车辆)
·交通信息
·TPEG
·交通灯状态
·监视
·交通流量
·事故监测
●交通控制
●速度限制控制
●交通灯控制
已知的交通数据的实例包括根据交通协议专家组(TPEG)的数据和交通灯状态数据，例如，如可由V2V通信提供和/或来自于服务器140的数据。交通数据也可包括从监控摄像头等获得的数据，例如，与服务器140通信，以指示路段上的交通流，例如，每单位时间(例如，每分钟)经过点的车辆数量，以及事故的报告，例如，碰撞、临时障碍、车道封闭等。进一步地，计算机105可例如从服务器140接收关于改变交通控制的信息，例如，速度限制、交通灯时间等。
进一步地，服务器140可提供交通数据，其可被用于确定和/或更改路线，如已知的；而且，如在此公开的，交通数据可被用于针对特定操作模式为路线或路段评分。
在任何情况中，值(即分数)可在之后被用于计算路线的总操作分数。总分数可被用于确定针对挑选的操作模式启动哪个路线和/或针对挑选的路线启动哪个车辆101的操作模式，例如，基于预定阈值。因此，确定路线或路段的操作模式或基于操作模式挑选路线或路段的分数可基于一个、两个、或更多因素，例如，道路类型、交通条件、气候和其它环境状态、道路条件(例如，坑洞、冰等)等。如已知的，路线确定可通过根据一个或多个目标函数评估路段执行。路线的操作分数可被提供为至目标函数的输入。例如，操作分数可以是路线规划算法上的限制因素，例如，仅具有高于预定最小阈值的操作分数的路线和/或路段可被挑选。可选择地，路线确定可被编程以包括使操作分数最大化，可能受制于其它限制因素(例如，行进路线的时间、适用于车辆101用户的道路的类型等)。
计算机105可根据挑选的路线的历史挑选操作模式，如所述的，但也可评估挑选的路线的环境数据。例如，计算机105可在正常气候条件(例如，干燥、高于冰点的温度、可获得的全日光)期间在挑选的路线上和在合适道路(例如，很少的弯曲、相对平的坡度等)上确定使用全自主模式，但可在某些异常情况期间挑选部分自主控制，例如，缺少日光和/或雨。可在进一步条件下需要手动控制，例如，极端的交通密度、强降水、非常弯的道路等。
额外地或可选择地，计算机105可被编程为基于挑选的操作模式确定路线。环境数据和挑选的操作模式可通过计算机105评估以确定路线。
例如，如果挑选的目的地的可能路线具有异常高的交通密度，计算机105可识别至目的地具有更低交通密度的第二路线并且其中车辆101计算机可因此使用全自主操作模式。
例如进一步地，如果第一路线由车辆101驾驶员挑选并且驾驶员也挑选全自主操作模式，然而，计算机105确定车辆101子系统不应该在全自主操作模式中操作，计算机105可为驾驶员建议与全自主操作模式相配合的可选择的路线。
车辆101可包括各种传感器115。传感器115可被链接至电子控制单元等并且在如上所述的CAN总线协议或任何其它适当的协议内操作。传感器115典型地既可传输也可接受数据，例如，测量、指令等。传感器115可通过例如CAN总线协议与计算机105或其它电子控制单元通信以处理从传感器115传输或由传感器115接收到的信息。传感器115可通过任何适合的无线和/或有线的方式与计算机105或其它电子控制单元通信。例如但不限于，传感器115可包括任何种类的摄像机、RADAR(雷达)单元、LADAR(又称LIDAR，激光雷达)单元、声呐单元、运动检测器等。额外地，传感器115可包括全球定位系统(GPS)接收器，其可与全球定位系统卫星通信。
车辆101可包括人机界面(HMI)120。HMI 120可允许车辆101的驾驶员与计算机105、电子控制单元等交互。HMI 120可包括含有处理器、存储器以及通信能力的各种计算装置中的任何一个。HMI 120可以是便携式计算机、平板电脑、手机(例如，智能手机)等，其包括使用IEEE 802.11、蓝牙、和/或蜂窝通信协议等的无线通信的能力。HMI 120可进一步包括交互式话音响应(IVR)和/或图形用户界面(GUI)，包括例如触摸屏等。HMI 120可与在车辆101外部延伸的网络130通信并且可直接与计算机105通信，例如，使用蓝牙等。计算机105可通过HMI 120提示车辆101的驾驶员选择路线或启动车辆101子系统以穿过路线，如以下进一步描述的。
服务器140可包括或通信地连接至数据存储器145。从计算机105和/或服务器140接收到的数据可被存储在数据存储器145中用于之后检索。数据存储器145可包括由服务器140使用的环境数据、路线、和操作模式以确定由车辆101计算机105收到的路线和操作模式中的一个。
示例程序
图2是用于至少部分地基于车辆101的当前操作模式确定车辆101路线的示例程序200的图。程序200可由车辆101计算机105执行。
程序200在框205中开始，其中车辆101计算机105确定当前车辆101位置，例如，以已知的方式。例如，车辆101计算机105可从传感器115接收测量，例如，根据使用例如已知的GPS技术的地理坐标等，以确定车辆101位置。
接下来，在框210中，车辆101确定路线结束点，例如，用户指定的目的地和/或由计算机105预测或确定的目的地，例如，至少部分地基于车辆101位置和/或从车辆101当前位置至预测目的地的驾驶历史，可能考虑到一天中的时间、一星期中的星期几等。
接下来，在框215中，车辆101计算机105确定车辆101当前的操作模式，例如，根据车辆101子系统的各个控制状态。例如，计算机105的存储器可存储关于车辆101是否是全自主、部分自主的、和/或手动控制的指示器和/或计算机105可存储针对车辆101子系统的各个控制状态指示器。车辆101操作模式可由用户输入确定，例如，通过HMI 120设置，通过默认(例如，手动)，或以一些其它方式，并且计算机105可存储设置和/或执行编程以执行车辆101的全部或部分控制(例如，一些或全部车辆101子系统的控制，例如，推进、转向、和制动)。
接下来，在框220中，车辆101计算机105识别从车辆101的当前位置至确定的目的地穿过的路线。总体上，路线确定的各种方式，例如已知的，可被用于确定车辆101的一个或多个路线。
接下来，在框225中，车辆101计算机105确定识别到的可能路线中哪个是确定的操作模式的适合路线。在确定路线是否适合于操作模式中，计算机105可考虑当前车辆101条件(例如，燃料水平、胎压等)、环境数据(例如，降雨与否、外部温度等)、道路条件和/或特性(例如，崎岖不平、估计的道路摩擦力、车道的数量、弯道(例如，在预定距离上需要转向角度的数量)等)。
通常，在识别适合的路线中，计算机105可考虑传感器115的可用性和准确性。例如，全自主和/或部分自主模式可要求更高程度的准确性，或者可要求一个或多个传感器115或其它设备的可用性(例如，蜂窝调制解调器等提供与服务器140通信并且允许收到来自于服务器140的数据，有专用短程通信和/或其它车辆对车辆通信等的能力)。可被评估的设备包括前视摄像机、后视摄像机、侧视摄像机、前雷达、后雷达、侧雷达、前超声传感器、后超声传感器、激光雷达、GPS、和/或调制解调器或其它通讯装置，以及计算机105的计算能力(例如，存储器的量、处理速度等)。
额外地或可选择地，在框225中，车辆101计算机105可基于当前位置、特定目的地和当前操作模式确定没有可用的路线。如果车辆101计算机105确定没有对应于计算机105接受的输入的可用路线，程序200继续进行至以下进一步描述的框240。
计算机105可将确定的模式的确定的可接受路线排列。例如，路线可根据分数等排列，其中更可接受路线(即，更适合于确定的模式的路线)排在较不可接受路线的前面，例如，由分数确定的。例如，计算机105可基于按字母顺序排列顺序的路线、基于驾驶员通过路线的频率、基于一天中的时间等显示排列。车辆101计算机可例如通过HMI 120显示排列给驾驶员，例如，以“收藏夹”为标题。
例如，如果第一路线相比于第二路线不适合于全自主驾驶，并且驾驶员已经选择全自主操作模式，计算机105可将第二路线排在第一路线之上。例如进一步地，如果第一路线比第二路线交通更好，计算机105可将第二路线排在第一路线之上。
接下来，在框230中，车辆101计算机105或车辆101驾驶员挑选路线。驾驶员可通过至HMI 120的输入挑选路线。计算机105可通过接受对穿行由计算机105挑选的路线的许可和/或在没有驾驶员输入的情况下挑选路线来选择路线，例如，根据当前操作模式的最高排列的路线。例如，计算机105可被编程为当驾驶员挑选全自主操作模式时挑选最高排列的路线。
接下来，在框235中，车辆101基于当前操作模式执行由程序200确定的路线。例如，在手动模式中，计算机105可引起显示路线，提供已知的语音导航指令等。在自主或半自主模式中，计算机105可通过通信总线125发送数据至车辆101ECU和从车辆101ECU接收数据以控制车辆101子系统的一个或多个，包括推进、转向、和/或制动，以引起车辆101行进该路线。
接下来，或紧接着框220，车辆101计算机105在框240中确定程序200是否应该继续。例如，如果车辆101的驾驶员结束程序200、如果车辆101熄火等，程序200可结束。在任何情况下，如果程序200不应该继续，程序200在框240之后结束。否则，程序200返回至框205；可选择地，在框240之后，计算机105可继续执行以下描述的程序300。当程序200返回至框205进行第二或连续迭代时，车辆101的路线因此可根据车辆101操作模式中的改变而被更改或替换。
图3是用于至少部分地基于路线确定车辆操作模式的示例程序300的图。程序300在框305中开始，其中，计算机105确定车辆101的位置，例如，如上所述的。
接下来，在框310中，计算机105确定行进的路线或由车辆101挑选行进的路线。例如，计算机105可从驾驶员接收关于目的地的输入、可根据与如上所述的当日时间、一星期中的星期几、位置等相比的历史数据确定目的地，计算机105可从驾驶员接收关于特定路线的输入等。如上所述的，确定和挑选车辆101路线的各种方式是已知的。
接下来，在框315中，计算机105确定车辆101的当前操作模式，例如，如上所述的，计算机105存储器可存储关于当前操作模式的设置或指示，车辆101可在启动时默认操作模式(例如，手动的)等。
接下来，在框320中，计算机105确定是否改变车辆101的操作模式。例如，如上所述的，计算机105可确定评分路线对操作模式的适合性或可接收性的程序设计。因此，如果这样的分数超过预定阈值，之后计算机105可确定不改变当前操作模式。然而，如果这样的分数落在预定阈值以下和/或路线另外被确定为对操作模式是不可接受的，之后计算机105可确定改变当前操作模式。
在框325中，其可紧接着框320，计算机105至少部分地基于确定为挑选的路线可接收的操作模式改变车辆101的操作模式。例如，计算机105可被编程为挑选操作模式，车辆101在对路线可能的最高水平自主下执行该模式。例如，车辆101可已经在全自主模式中操作，其中挑选的路线适合于最多部分自主模式，例如，其中车辆101计算机105控制车辆101制动和推进，但不控制转向。可选择地，计算机105可被编程为挑选操作模式，其中路线具有最高分数。即，挑选的路线可以是可接受的，例如，具有高于预定阈值的部分自主模式的分数，但具有全手动模式的最高分，这种情况下计算机105可被编程为挑选全手动模式。
在框330中，其可能紧接着框324或325，计算机105确定程序300是否应该继续，例如，在如上所述的关于上述框240的方式中。因此，程序300可在框305中继续，或者根据框330的决定而结束。因此，当程序300第二次或随后时间访问框305时，车辆101操作模式可根据路线中的改变和/或与路线关联的操作条件中的改变而改变。
结论
计算机装置——例如那些在此讨论的——大体上每个都包括一个或多个计算装置——例如那些以上所述的——可执行指令，并且用于执行如上所述的程序的框或步骤。计算机执行指令可由利用各种程序语言和/或技术创建的计算机程序编译或解释，包括，但不限于，JavaTM、C、C++、Visual Basic、Java Script,Perl、HTML等单独或者组合。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程序，包括这里所描述的一个或多个程序。这种指令和其它的数据利用各种计算机可读介质可被存储和传输。计算装置中的文件通常是存储在计算机可读介质上的数据集，例如存储介质、随机存取存储器等。
计算机可读介质包括任何介质，其参与提供计算机可读的数据(例如，指令)。这种介质可采取多种形式，包括，但不限于，非易失性介质、易失性介质等。非易失性介质可包括，例如，光盘或磁盘以及其它的永久存储器。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。计算机可读介质的一般形式包括，例如，软盘、软磁盘、硬盘、磁带、任何其它的磁介质，CD-ROM、DVD、任何其它的光学介质，穿孔卡片、纸带、任何其它的具有孔式样的物理介质，RAM(随机存取存储器)、PROM(可编程只读存储器)、EPROM(可擦可编程只读存储器)、FLASH-EEPROM(闪速可擦可编程只读存储器)、任何其它的存储器芯片或内存盒，或任何其它的计算机可读的介质。
关于这里描述的介质、程序、系统、方法等，应该理解的是，虽然这些程序的步骤等已经被描述为按照某个有序序列发生，但是可以在以与此处所述顺序不同的顺序执行所描述的步骤的情况下实施这些程序。应该进一步理解的是，某些步骤能够同时执行，能够加入其它步骤，或者能够省略这里所描述的某些步骤。也就是说，在这里的系统和/或程序的说明旨在提供用于说明某些实施例的目的，不应以任何方式被解释为限制公开的主题。
因此，应该理解的是，上述说明旨在说明并非限制。通过阅读上述说明，除了提供的实例以外的许多实施例和应用对于本领域技术人员来说将是显而易见的。本发明的保护范围应该不应参照上述说明确定，而是应当参照所附和/或包括在在此基础上的非临时专利申请中的权利要求连同这些权利要求所享有的全部等同范围而确定。可以预期和想到的是未来的发展将出现在这里所述的技术中，并且公开的系统和方法将结合入这些未来的实施例中。总之，应该理解的是，公开的主题可被修改和变化。

Claims (12)

1.一种车辆模式确定方法，包含：
根据包括制动、转向、和推进的多个车辆子系统中的每个的各个控制状态确定车辆当前的操作模式，其中所述操作模式是手动控制、部分手动控制、和非手动控制中的一个；以及
至少部分地基于所述操作模式确定所述车辆的路线。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述控制状态中的每个是手动和自主中的一个。
3.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述路线包括识别适合于所述控制状态中的至少一个的至少一个路线特征。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述至少一个路线包括道路的类型、地形的类型、速度限制、预测的交通密度、和一个或多个预测的车辆操纵。
5.根据权利要求1所述的方法，进一步包含穿行部分所述路线并且之后根据所述操作模式中的检测到的变化修改所述路线。
6.根据权利要求1所述的方法，进一步包含穿行部分所述路线并且之后改变所述操作模式。
7.一种车辆模式确定系统，包含具有处理器和存储器的计算机，所述存储器存储由所述处理器可执行的指令，以使所述计算机被编程为：
根据包括制动、转向、和推进的多个车辆子系统中的每个的各个控制状态确定车辆当前的操作模式，其中所述操作模式是手动控制、部分手动控制、和非手动控制中的一个；以及
至少部分地基于所述操作模式确定所述车辆的路线。
8.根据权利要求7所述的系统，其中所述控制状态中的每个是手动和自主中的一个。
9.根据权利要求7所述的系统，其中确定所述路线包括识别适合于所述控制状态中的至少一个的至少一个路线特征。
10.根据权利要求9所述的系统，其中所述至少一个路线特征包括道路的类型、地形的类型、速度限制、预测的交通密度、和一个或多个预测的车辆操纵。
11.根据权利要求7所述的系统，进一步地，其中所述计算机被进一步编程为，在穿行部分所述路线之后，根据所述操作模式中的检测到的变化来修改所述路线。
12.根据权利要求7所述的系统，进一步地，其中所述计算机被进一步编程为，在穿行部分所述路线之后，改变所述操作模式。
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Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10120381B2 (en) * 2015-03-13 2018-11-06 Nissan North America, Inc. Identifying significant locations based on vehicle probe data
JP6392734B2 (ja) * 2015-11-27 2018-09-19 株式会社Ｓｕｂａｒｕ 情報処理装置、車両の情報処理装置、情報処理方法及び車両の情報処理方法
US20170168500A1 (en) * 2015-12-10 2017-06-15 Uber Technologies, Inc. System and method to determine traction ability of vehicles in operation
US10198009B2 (en) * 2016-01-26 2019-02-05 GM Global Technology Operations LLC Vehicle automation and operator engagment level prediction
CN109074733A (zh) * 2016-04-28 2018-12-21 本田技研工业株式会社 车辆控制系统、车辆控制方法及车辆控制程序
US10054454B2 (en) * 2016-05-06 2018-08-21 Ford Global Technologies, Llc Network based storage of vehicle and infrastructure data for optimizing vehicle routing
DE102016216520A1 (de) * 2016-09-01 2018-03-01 Robert Bosch Gmbh Verfahren und System zum Betrieb eines Fahrzeugs
US10677599B2 (en) * 2017-05-22 2020-06-09 At&T Intellectual Property I, L.P. Systems and methods for providing improved navigation through interactive suggestion of improved solutions along a path of waypoints
CN107953888B (zh) * 2017-11-29 2020-08-04 北京经纬恒润科技有限公司 一种道路类型识别方法及系统
EP3838701B1 (en) * 2018-08-13 2023-07-26 Nissan Motor Co., Ltd. Vehicle travel control method and travel control device
CN110871803B (zh) * 2018-08-30 2021-06-11 长城汽车股份有限公司 一种全地形控制方法及装置
DE102018214894A1 (de) * 2018-09-03 2020-03-05 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs
US11359926B2 (en) * 2018-09-27 2022-06-14 Intel Corporation Technologies for autonomous driving quality of service determination and communication
US20210064032A1 (en) * 2019-08-29 2021-03-04 GM Global Technology Operations LLC Methods and systems for maneuver based driving
US20210206396A1 (en) * 2020-01-08 2021-07-08 Bendix Commercial Vehicle Systems Llc System, controller and method controlling autonomous vehicle functions
DE102020200461A1 (de) * 2020-01-15 2021-07-15 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zur Bestimmung einer Navigationsroute für ein Fahrzeug

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1497242A (zh) * 2002-10-07 2004-05-19 ��ʽ�����װ 对自动行驶道路优先的汽车导航系统
CN104477167A (zh) * 2014-11-26 2015-04-01 浙江大学 一种智能驾驶系统及其控制方法
US9188985B1 (en) * 2012-09-28 2015-11-17 Google Inc. Suggesting a route based on desired amount of driver interaction

Family Cites Families (39)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7290627B1 (en) * 1992-04-13 2007-11-06 Conrad Oliver Gardner Extended range motor vehicle having ambient pollutant processing
US6026346A (en) 1996-11-27 2000-02-15 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Navigation system for indicating of optimum route
JP3980868B2 (ja) * 2001-11-02 2007-09-26 パイオニア株式会社 車両自動誘導システム、車両自動誘導システムにおける制御装置、車両自動誘導方法および自動誘導処理プログラム。
US6813557B2 (en) 2003-03-27 2004-11-02 Deere & Company Method and system for controlling a vehicle having multiple control modes
US7233861B2 (en) 2003-12-08 2007-06-19 General Motors Corporation Prediction of vehicle operator destinations
JP2007268086A (ja) * 2006-03-31 2007-10-18 Sanyo Electric Co Ltd 乗用型ゴルフカート
US7818120B2 (en) 2006-11-30 2010-10-19 Raytheon Company Route-planning interactive navigation system and method
US8145390B2 (en) 2007-04-26 2012-03-27 Cnh America Llc Swath finder feature integrated with multipurpose display
US9932033B2 (en) * 2007-05-10 2018-04-03 Allstate Insurance Company Route risk mitigation
US8392112B2 (en) 2008-08-29 2013-03-05 General Motors Llc. Dynamic determination of optimal route delivery method
US20100228427A1 (en) 2009-03-05 2010-09-09 Massachusetts Institute Of Technology Predictive semi-autonomous vehicle navigation system
US20110210973A1 (en) 2009-08-31 2011-09-01 Telcordia Technologies, Inc. Method to model vehicular communication networks as random geometric graphs
US8509982B2 (en) 2010-10-05 2013-08-13 Google Inc. Zone driving
US20120303222A1 (en) 2011-03-23 2012-11-29 Tk Holding Inc. Driver assistance system
US8466807B2 (en) 2011-06-01 2013-06-18 GM Global Technology Operations LLC Fast collision detection technique for connected autonomous and manual vehicles
US20130151149A1 (en) 2011-12-07 2013-06-13 Ford Global Technologies, Llc Vehicle navigation system synchronization with user calendar
FR2984254B1 (fr) 2011-12-16 2016-07-01 Renault Sa Controle de vehicules autonomes
US8442758B1 (en) 2012-02-27 2013-05-14 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Systems and methods for a vehicle smart calendar
US20140031060A1 (en) 2012-07-25 2014-01-30 Aro, Inc. Creating Context Slices of a Storyline from Mobile Device Data
US9440655B2 (en) * 2012-08-07 2016-09-13 GM Global Technology Operations LLC Method of selecting modes of operation for a hybrid vehicle
DE102012016802A1 (de) 2012-08-23 2014-02-27 Audi Ag Verfahren zur Steuerung eines autonomen Fahrzeugsystems und Kraftfahrzeug
US20140108307A1 (en) 2012-10-12 2014-04-17 Wipro Limited Methods and systems for providing personalized and context-aware suggestions
US9008961B2 (en) 2012-11-30 2015-04-14 Google Inc. Determining and displaying auto drive lanes in an autonomous vehicle
US8914225B2 (en) 2012-12-04 2014-12-16 International Business Machines Corporation Managing vehicles on a road network
JP5980701B2 (ja) * 2013-03-05 2016-08-31 ヤンマー株式会社 走行車両
CN105229422B (zh) 2013-03-15 2018-04-27 大众汽车有限公司 自动驾驶路线规划应用
DE102013205840A1 (de) * 2013-04-03 2014-10-09 Robert Bosch Gmbh Automatisches Befahren einer Strecke
FR3005924B1 (fr) 2013-05-27 2016-10-21 Renault Sa Procede de fonctionnement d'un vehicule en mode manuel et en mode autonome
US8874301B1 (en) 2013-07-09 2014-10-28 Ford Global Technologies, Llc Autonomous vehicle with driver presence and physiological monitoring
US9335765B2 (en) * 2013-10-10 2016-05-10 Ford Global Technologies, Llc Autonomous vehicle media control
US20150170287A1 (en) * 2013-12-18 2015-06-18 The Travelers Indemnity Company Insurance applications for autonomous vehicles
US20150166069A1 (en) 2013-12-18 2015-06-18 Ford Global Technologies, Llc Autonomous driving style learning
JP6287264B2 (ja) * 2014-01-27 2018-03-07 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 経路案内システム、経路案内方法及びコンピュータプログラム
EP2902864B1 (en) * 2014-01-30 2017-05-31 Volvo Car Corporation Control arrangement for autonomously driven vehicle
JP2015219128A (ja) * 2014-05-19 2015-12-07 アルパイン株式会社 ナビゲーション装置、ナビゲーション装置における経路案内制御方法及びプログラム
US10124800B2 (en) * 2014-05-30 2018-11-13 The Boeing Company Variably controlled ground vehicle
JP6201927B2 (ja) * 2014-08-01 2017-09-27 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置
JP6135618B2 (ja) * 2014-08-08 2017-05-31 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置
US9904286B2 (en) * 2015-10-13 2018-02-27 Nokia Technologies Oy Method and apparatus for providing adaptive transitioning between operational modes of an autonomous vehicle

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1497242A (zh) * 2002-10-07 2004-05-19 ��ʽ�����װ 对自动行驶道路优先的汽车导航系统
US9188985B1 (en) * 2012-09-28 2015-11-17 Google Inc. Suggesting a route based on desired amount of driver interaction
CN104477167A (zh) * 2014-11-26 2015-04-01 浙江大学 一种智能驾驶系统及其控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
GB2547510A (en) 2017-08-23
GB201621100D0 (en) 2017-01-25
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