CN107031331A - 横穿道路的异常检测系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于改善驶过铁路轨道、防畜栏或类似物的车辆的安全性和舒适性的方法。该方法可以包括由计算机系统接收对应于一个或多个前视传感器的一个或多个输入。计算机系统还可以接收表征车辆运动的数据。计算机系统可以基于一个或多个输入和数据来估算车辆相对于延伸横穿车辆前方的道路的铁路轨道、防畜栏等的运动。因此，计算机系统可以改变车辆的悬架设置、转向设置等以更安全地或更舒适地驶过铁路轨道、防畜栏等。

Description

横穿道路的异常检测系统和方法
技术领域
本发明涉及车辆系统，并且更具体地涉及用于感知路面中的某些异常并适当地响应的系统和方法。
背景技术
为了提供、启用或支持诸如驾驶员辅助、控制车辆动力学和/或自主驾驶这样的功能，车辆需要准确地感知其正在行驶的环境。不幸的是，在行驶环境中发现的一些异常可能带来独特的挑战，这取决于各种因素。因此，需要一种用于改进如何识别这种异常以及车辆如何准备遇到它们的系统和方法。
发明内容
根据本发明，提供一种方法，包含：
由计算机系统接收对应于一个或多个传感器的一个或多个输入；
由计算机系统基于一个或多个输入来估算车辆相对于延伸横穿车辆前方的道路的异常的运动；和
通过计算机系统改变车辆的悬架设置以更安全地或更舒适地驶过异常。
根据本发明的一个实施例，一个或多个传感器中的至少一个包含表征车辆前方的行驶环境的前视传感器。
根据本发明的一个实施例，一个或多个传感器中的至少一个包含经由车辆的CAN总线向计算机系统提供数据的装置。
根据本发明的一个实施例，异常是铁路轨道或防畜栏。
根据本发明的一个实施例，前视传感器选自由超声传感器、激光扫描器、LiDAR装置、雷达装置和摄像机组成的组。
根据本发明的一个实施例，由装置提供的数据以俯仰、侧倾和横摆中的至少一个来表征车辆的姿态。
根据本发明的一个实施例，
异常是铁路轨道；和
估算包含确定铁路轨道和道路之间的相交角度。
根据本发明的一个实施例，改变包含通过计算机系统控制车辆的转向以将角度改变为更接近90度。
根据本发明的一个实施例，
一个或多个传感器中的第一传感器是摄像机；和
一个或多个传感器中的第二传感器是雷达或LiDAR装置。
根据本发明的一个实施例，估算包含：
通过计算机系统，使用与第一传感器相对应的数据来确定异常是防畜栏；和
通过计算机系统，使用与第二传感器相对应的数据来确定防畜栏是实际的防畜栏而不是虚拟的防畜栏。
根据本发明，提供一种方法，包含：
由以车载的方式承载在车辆上的计算机系统接收与以车载的方式承载在车辆上的一个或多个传感器相对应的一个或多个输入；
由车载计算机系统从车辆的CAN总线接收数据，数据表征车辆的速度、俯仰、侧倾和横摆中的至少一个；
由车载计算机系统基于一个或多个输入和数据来估算车辆相对于横穿车辆前方的道路的铁路轨道或防畜栏的运动；和
通过计算机系统改变车辆的悬架设置以更安全地或更舒适地驶过铁路轨道或防畜栏。
根据本发明的一个实施例，一个或多个传感器中的至少一个包含表征车辆前方的道路的前视传感器。
根据本发明的一个实施例，前视传感器选自由超声传感器、激光扫描器、LiDAR装置、雷达装置和摄像机组成的组。
根据本发明的一个实施例，
异常是铁路轨道；和
估算包含确定铁路轨道和道路之间的相交角度。
根据本发明的一个实施例，改变包括通过计算机系统控制车辆的转向以将角度改变为更接近90度。
根据本发明的一个实施例，
一个或多个传感器中的第一传感器是摄像机；和
一个或多个传感器中的第二传感器是雷达或LiDAR装置。
根据本发明的一个实施例，估算包含：
通过计算机系统，使用与第一传感器相对应的数据来确定异常是防畜栏；和
通过计算机系统，使用与第二传感器相对应的数据来确定防畜栏是实际的防畜栏而不是虚拟的防畜栏。
根据本发明的一个实施例，方法进一步包含由计算机系统记录通过驶过铁路轨道或防畜栏而产生的对车辆的影响。
根据本发明的一个实施例，方法进一步包含：
通过计算机系统基于影响，确定用于使车辆准备驶过铁路轨道或防畜栏的更好的接近方式；
通过计算机系统，在计算机系统的存储器中将更好的接近方式关联到对应于铁路轨道或防畜栏的位置；
第二次接近铁路轨道或防畜栏；和
在车辆第二次接近并且驶过铁路轨道或防畜栏时通过计算机系统检索和实施更好的接近方式。
根据本发明，提供一种系统，包含：
车辆，该车辆以车载的方式承载有
至少一个处理器，
可操作地连接到至少一个处理器的存储器，
CAN总线，和
一个或多个前视传感器；和
车辆，其中存储器存储可执行的指令，该指令被编程以：
接收对应于一个或多个前视传感器的一个或多个输入，
从车辆的CAN总线接收数据，数据表征车辆的速度、俯仰、侧倾和横摆中的至少一个，
基于一个或多个输入和数据，估算车辆相对于横穿车辆前方的道路的铁路轨道或防畜栏的运动，以及
改变车辆的悬架设置以更安全地或更舒适地驶过铁路轨道或防畜栏。
附图说明
为了容易理解本发明的优点，将通过参照附图中示出的具体实施例来呈现上面简要描述的本发明的更具体的描述。应当理解的是，这些附图仅描绘了本发明的典型实施例，因此不应被认为是对其范围的限制，将通过使用附图通过附加的特征和细节来描述和解释本发明，附图中：
图1是示出包含根据本发明的系统的车辆的示意图；
图2是示出包含异常的行驶环境的示意图；
图3是根据本发明的系统的一个实施例的示意性框图；
图4是可以由根据本发明的系统执行的第一方法的实施例的示意性框图；
图5是可以由根据本发明的系统执行的第二方法的实施例的示意性框图；
图6是可以由根据本发明的系统执行的第三方法的实施例的示意性框图；和
图7是可以由根据本发明的系统执行的第四方法的实施例的示意性框图。
具体实施方式
将容易理解的是，如在本文的附图中总体描述和示出的本发明的部件可以以各种各样的不同结构来布置和设计。因此，如图所示的本发明的实施例的以下更详细的描述不旨在限制所要求保护的本发明的范围，而是仅代表根据本发明的当前设想的实施例的某些示例。通过参照附图将最好地理解目前描述的实施例，其中相同的部件始终由相同的附图标记表示。
参照图1，根据本发明的系统10可以使车辆12能够更好地为行驶环境中的某些类型的异常做准备。系统10可以以任何合适的方法进行。例如，系统10可以实现为硬件、软件或其某种组合。
在某些实施例中，系统10可以包括计算机14和一个或多个传感器16。计算机14和传感器16可以以车载的方式承载在车辆12上。因此，那些部件14、16可以各自被表征为“车载”部件。在操作中，一个或多个传感器16可以输出信号，并且计算机14可以使用对应于这些信号或者来源于这些信号的数据来感知某些路面异常并且使车辆12准备遇到这些异常。
在所选择的实施例中，某些车载传感器16可以是前视的。前视传感器16可以监测车辆12前方的路面。这种前视传感器18a可以用于驾驶员辅助、控制车辆动力学和/或自主驾驶。例如，来源于这样的传感器16的数据或者对应于这样的传感器16的数据可以用于识别某些异常及其相对于相应车辆12的位置。一旦识别出这样的异常，系统10就可以使车辆12能够准备成功地通过它们。
参照图2，在所选择的实施例中，真实世界行驶环境18可以包含行驶面20(例如，道路20)和分布在行驶面20上的各种异常22。行驶环境18中的异常22可以是间歇地或不规则地影响真实世界中车辆12的操作的特征或对象。某些这样的异常22，例如铁路轨道22a和防畜栏22b，可能根据诸如车辆速度、道路20的曲率、温度、降水等的各种因素而产生独特的挑战。
铁路轨道22a存在于各种地理区域中并且在许多位置与道路20相交。铁路轨道22a由金属制成，而它们穿过的道路20通常不由金属制成。当车辆12从路面驶过铁路轨道22a并返回路面时，该材料差异引入摩擦系数的突然变化。在雨或雪条件下，这种横穿可能导致车辆12变得不稳定并偏离其期望的轨迹。当铁路轨道22a以除了90度以外的角度24横穿道路20、在该道路20的弯曲处或弯道处横穿道路20或其组合时，这些不期望的影响可能被放大。
防畜栏22b可能引起类似的问题。在放牧或牧场地区中，可以使用防畜栏22b代替门。车辆12可以驶过防畜栏22b，但是牲畜通常不会走过它。因此，防畜栏22b可以用作门(即，阻挡牲畜的通过)，而不需要任何打开或关闭以允许车辆12通过。
防畜栏22b可以是实际的或虚拟的。实际的防畜栏22b可以包括彼此平行延伸并且通常垂直于周围道路20延伸的多个轨道。轨道可以间隔开一定距离，该距离相对于牲畜的蹄是显著的(例如，宽度上大约等于牲畜蹄)，但是对于车辆12的车轮是不显著的(例如，至少可通行)。轨道可以足够窄，使得牲畜不能确信地在其上步行以横穿防畜栏22b。此外，在间隔轨道下方可以是开放空间。因此，牲畜可以识别由防畜栏22b提供的不确定的脚步，而不试图横穿它。
实际的防畜栏22b的轨道通常由金属制成，该材料不同于周围道路20的表面。当车辆12驶过防畜栏22b并返回到路面时，材料的这种差异可能引起摩擦系数的突然变化。在雨或雪条件下，这些突然的变化可能导致车辆12变得不稳定并偏离其期望的轨迹。这些不期望的影响可能被在车辆12的悬架中产生的防畜栏22b的轨道的某些振荡而放大。
虚拟防畜栏22b可以提醒牲畜，它们先前遇到的一个或多个实际防畜栏22b，并因此产生相同的屏障或阻挡影响。然而，虚拟防畜栏22b可能不能提供由实际防畜栏22b提供的相同的不确定的脚步。例如，虚拟防畜栏22b可以包括被涂漆或粘附到道路20上以彼此平行地延伸并且通常垂直于周围道路20延伸的多条线。这些线可以间隔开类似于实际的防畜栏22b的距离。因此，习惯于实际防畜栏22b的牲畜在虚拟防畜栏22b中看不到足够的差别来测试它。
虚拟防畜栏22b可以具有优于实际防畜栏22b的某些优点。虚拟防畜栏22b安装起来可以便宜得多。另外，虚拟防畜栏22b对通过其的车辆12的破坏可以小得多。具体地，虚拟防畜栏22b可以不引起与实际防畜栏22b相对应的牵引问题和悬架振荡。
在所选择的实施例中，系统10可以降低与横穿铁路轨道22a、防畜栏22b等相关联的不利影响。例如，前视传感器16可以监测车辆12前方的路面。因此，来自这种传感器16的数据可以用于感知铁路轨道22a和防畜栏22b、在虚拟防畜栏22b和实际防畜栏22b之间进行区分、当感知到这种异常22时实现适当的响应或准备等等或其组合或子组合。
参照图3，在所选择的实施例中，根据本发明的系统10可以是独立的，并且独立于任何其他计算机系统或硬件来操作，该计算机系统或硬件没有以车载的方式承载在相应的车辆12上。或者，系统10可以根据需要经由通信网络(例如，蜂窝网络、卫星网络、局域无线网络等)与至少一个远程计算机通信。这可以允许与一个车辆12相对应(例如，在一个车辆12上开发)的感知或控制算法、机器学习、一个或多个异常22的位置和影响的知晓等被传递给另一车辆12并由另一车辆12使用。在其它实施例中，系统10的某些部件或功能元件可以位于除了相应车辆12的车载之外的某处。因此，与系统10相关联的功能可以在车辆12上、车辆12外、或其某种组合上执行。
在所选择的实施例中，根据本发明的系统10的计算机14部分可以包含计算机硬件和计算机软件。计算机14的计算机硬件可以包括一个或多个处理器26、存储器28、用户界面30、其它硬件等或其组合或子组合。存储器28可以可操作地连接到一个或多个处理器26并存储计算机软件。这可以使得一个或多个处理器26能够执行计算机软件。
计算机14的用户界面30可以使得工程师、技术人员或驾驶员能够与计算机14的各个方面交互、定制或控制计算机14的各个方面。在所选择的实施例中，计算机14的用户界面30可以包括一个或多个按钮、按键、触摸屏、指示设备等或其组合或子组合。在其他实施例中，计算机系统14的用户界面30可以简单地包含使外部计算机能够与计算机14交互或通信的一个或多个连接端口、配对等。
在所选择的实施例中，计算机14的存储器28可以存储被编程为使用对应于一个或多个传感器16的数据来感知和准备行驶环境18中的一个或多个异常22的软件。这种软件可以具有任何合适的配置。在某些实施例中，计算机14的软件可以包括车辆运动模块32、感知模块34、控制模块36、机器学习模块38等或其组合或子组合。或者，或除此之外，存储器28可存储一个或多个异常记录40、其他数据或软件42等或其组合或子组合。
车辆运动模块32可以使用对应于一个或多个传感器16的数据来确定相应的车辆12如何移动。在所选择的实施例中，这可以通过将表征驾驶员控制的参数(例如速度、驱动扭矩、制动器致动、转向输入等)的传感器数据(例如，对应于一个或多个传感器16或者来源于一个或多个传感器16的数据)与表示车辆12的车身的当前姿态或定向的数据组合以获得清楚说明车辆12的车身的当前运动状态的运动信息来完成。
在所选择的实施例中，车辆运动模块32可以使用表征驾驶员控制的参数的传感器数据来及时获得或限定表明行进方向和在特定时刻的速度的向量。表示车辆12的车身的当前姿态或定向的传感器数据可以对应于一个或多个惯性测量单元、陀螺仪、加速度计等或其组合或子组合。车辆运动模块32可以使用传感器数据来限定车辆12的车身的诸如俯仰、侧倾和横摆这样的一个或多个参数。因此，通过使用各种类型的传感器数据，车辆运动模块32可以输出大体上完全估算和清楚说明在给定时刻车辆12的车身的运动的运动信息。在所选择的实施例中，车辆运动模块32可以从车辆12的控制器局域网(CAN)总线收集这种运动或姿态数据或其一部分。
感知模块34可以分析对应于一个或多个传感器16的数据试图感知相应车辆12的路径内的一个或多个异常22。例如，感知模块34可以分析对应于一个或多个前视传感器16的数据，以感知车辆12前方的一个或多个异常22。替代地或者附加地，感知模块34可以分析对应于一个或多个传感器16的数据，该数据表征车辆12如何经历(例如，当驶过时如何反应)一个或多个异常22。在某些实施例中，感知模块34可以从车辆12的控制器局域网(CAN)总线收集表征车辆12如何经历一个或多个异常22的所选择的数据。
在所选择的实施例中，感知模块34可以对异常22的类型、车辆12到异常22的距离、车辆12遇到异常22之前的时间、异常22相对于道路20的角度24、当遇到异常22时道路20的曲率等、或者它们的组合或子组合进行确定、量化、估算等。
控制模块36可以控制车辆12如何响应(例如，准备遇到)感知模块34识别或感知到的一个或多个异常22。由控制模块36发出的响应可以从简单地警告接近异常22的人类驾驶员变化到控制传统上留给人类驾驶员的功能(例如，通过放开节气门或制动来控制车辆12的速度，控制车辆12的转向等)。因此，根据异常22的性质、车辆12到达异常22的时间和系统10的结构，控制模块36可以向人类驾驶员提供信息(例如，闪烁警告灯、使座椅振动或发出警报)、协助人类驾驶员(例如，改变悬架结构或终止巡航控制)、代替人类驾驶员行动(例如，主动地制动或使车辆12转向)等，或者它们的组合或子组合。
机器学习模块38可以支持车辆运动模块32、感知模块34、控制模块36等或者它们的组合或子组合的操作或扩展它们的功能。例如，机器学习模块38可以开发、改进或实现与感知模块34相对应的一个或多个算法，该算法区分各种异常22和/或识别各种异常22。类似地，机器学习模块38可以开发、改进或实现与控制模块36相对应的一个或多个算法，该算法识别针对各种异常22的适当响应。在所选实施例中，机器学习模块38可以被构造为深度神经网络。
异常记录40可以包含表征位于特定道路20上的特定异常22的数据。该数据可以反映如何从一个或多个前视传感器16感知到特定异常22，驶过特定异常22如何影响车辆12等，或者它们的组合。一个或多个异常记录40可以被机器学习模块38用作训练数据等。替代地或者除此之外，如果车辆12(或经由计算机网络连接的某个其他车辆12)再次驶过该特定道路20，则可以使用一个或多个异常记录40来为特定异常22做准备。
在所选择的实施例中，除了计算机14之外，系统10可以包括各种部件。例如，系统10可以包括数据采集系统44、包含一个或多个传感器16的传感器套件46、包含一个或多个致动器50的致动器套件48、根据需要或者必要的其他硬件52等或者它们的组合或子组合。
在某些实施例中，数据采集系统44可采样由一个或多个传感器16输出的信号，并将所得样本转换成可由计算机14操纵的输入(例如，数字数值)。例如，数据采集系统44可以以模拟波形的形式将信号转换为适于处理的数字值形式的输入。在某些实施例中，数据采集系统44可以包括将由一个或多个传感器16输出的信号转换成可以转换为数字值的形式的调节电路、以及执行这种转换的模数转换器。
传感器套件46可以包含以车载的方式承载在车辆12上的一个或多个传感器16。某些这样的传感器16可以各自包含感测或检测环境的一些特性并提供限定该特性的相应输出(例如，电或光信号)的传感器(transducer)。例如，传感器套件46的一个或多个传感器16可以是加速度计，其输出由此经历的适当加速度的电信号特性。这样的加速度计可以用于确定车辆12行进的定向、加速度、速度和/或距离。在某些实施例中，系统10的传感器套件46可以包括一个或多个摄像机16a、激光扫描器(例如，激光雷达(LiDAR)扫描器16b)、雷达装置16c、全球定位系统16d、温度传感器16e、动力传动系统传感器16f、姿态传感器16g、其他传感器16h(例如，超声传感器)等或者它们的组合或子组合。
在所选择的实施例中，一个或多个摄像机16a、LiDAR扫描器16b、雷达装置16c等或者它们的组合或子组合可以是前视传感器16，其可用于表征或感知位于车辆12的路径中的前方的一个或多个异常22。全球定位系统16d可以向计算机14提供位置和/或速度数据。在所选择的实施例中，来源于全球定位系统16d的位置数据可以合并到异常记录40中。因此，随着车辆12的当前位置接近异常22的已知位置，控制模块36可以使车辆12准备遇到该异常22。
温度计16e可以表征车辆12周围的环境温度。因此，环境温度可以被考虑到如何最好地响应特定异常22中。例如，较冷的温度可以与冰、雪和/或车辆12的轮胎和行驶表面20之间的较低牵引或摩擦接合的其它原因相关联。因此，如果环境温度接近、处于或低于冰点，则控制模块36可以实现对异常22的比在环境温度远高于冰点的情况下更保守的接近或响应。
动力传动系统传感器16f可以包括表征车辆速度、发动机扭矩、车轮滑移等的一个或多个装置。因此，车辆的速度、发动机扭矩、车轮滑移等可以被考虑到如何最好地响应于特定异常22中。例如，如果在特定行驶期间发生车轮滑移，同时发动机扭矩相对低，则可以是车辆12的轮胎和行驶面之间的差的牵引或摩擦接合的指示。因此，在该行驶期间，控制模块36可以实现对一个或多个异常22的更保守的接近方式或响应。在所选择的实施例中，动力传动系统传感器16f可以包括一个或多个转数计数器或传感器、应变计等或者它们的组合。
姿态传感器16g可包括表征车辆12或其某一部件相对于通用坐标系、车辆坐标系、路面等或者它们的组合的定向的一个或多个装置。因此，车辆12的定向可以被考虑到如何最好地响应特定异常22中。例如，如果一个或多个姿态传感器16f指示车辆12正在转弯(例如，经历侧向加速度，具有指向某处而非正前方的前轮)，则可以是在决定如何最好地为异常22做准备时需要考虑某些侧向力或考量的指示。在所选择的实施例中，姿态传感器16g可以包括一个或多个陀螺仪、惯性测量单元、旋转传感器、应变仪等或者它们的组合或子组合。
致动器套件48可以包含以车载的方式承载在车辆12上的一个或多个致动器50。这种致动器50可以在控制模块36的指导下操作。因此，致动器50可以实现或影响对由控制模块36指示的异常的响应。例如，致动器套件48的一个或多个致动器50可以在控制模块36的指导下向人类驾驶员提供信息(例如，闪烁警告灯、使座椅振动、或发出警报)、辅助人类驾驶员(例如，改变悬架结构或终止巡航控制)、代替人类驾驶员行动(例如，主动地制动或转向车辆12)等，或者它们的组合或子组合。
致动器套件48内的某些致动器50可各自包含开关或控制器，其在被激活或指示时打开或关闭某物。致动器套件48内的某些其它这种致动器50可各自包含接收输入信号(例如，电信号或电流)并响应于输入信号而产生特定运动的传感器。例如，致动器套件48的一个或多个致动器50可以是或包含将电能转换成运动(例如，线性运动)的螺线管。
在某些实施例中，系统10的致动器套件48可包括一个或多个速度致动器50a、转向致动器50b、悬架致动器50c、其他致动器50d等或者它们的组合或子组合。速度致动器50a可以通过放开节气门、关闭巡航控制、应用制动器等来控制车辆12的速度。转向致动器50b可以使车辆12转向。悬架致动器50c可以控制或调节车辆12的悬架系统的一些方面。
例如，在所选择的实施例中，悬架致动器50c可以以某种方式调节或控制一个或多个车轮相对于车辆12的底盘或车身的垂直运动。这可以包括使悬架变紧或软化、增加或减小底盘高度、增加或减小悬架系统的振动频率等或者它们的组合或子组合。
在某些实施例中，包括在致动器套件48内的一个或多个其它致动器50d可以包括或包含通信致动器。通信致动器可以不影响车辆12的处理、驾驶或性能。相反，它们可以提供、发起或终止针对车辆12的驾驶员的某些通信或消息。例如，一个或多个通信致动器可以在控制模块36的指导下启动或停止警告灯或基于文本的消息、座椅或方向盘的振动、可听警报或语音消息等或者它们的组合或子组合。
参照图4，系统10可以支持、启用或执行根据本发明的过程54。在所选择的实施例中，这样的过程54可以开始于分析56对应于一个或多个传感器16的数据或信号。基于该分析56，可以感知58诸如铁路轨道22a、防畜栏22b等的异常22。感知58异常22可以包括识别异常22(例如，区分铁路轨道22a、实际防畜栏22b、虚拟防畜栏22b等)，估算从车辆12到异常22的距离，确定异常22相对于道路20的定向或角度24，确定围绕异常22的区域中的道路20的曲率等，或者它们的组合或子组合。
一个或多个输入(例如，来自一个或多个传感器16的数据)可以用于60确定车辆12的当前运动。该信息可以用于确定如何最好地准备遇到异常22。例如，如果车辆12的速度和到异常22的距离是已知的或确定的，则系统10可以计算车辆12何时将遇到异常22。在所选择的实施例中，一个或多个输入可以用于60确定车辆速度、车辆12相对于道路20的定向、车辆12相对于异常22的定向、当前转向方向、当前悬架设置或结构等或者它们的组合或子组合。
一个或多个输入(例如，来自一个或多个传感器16的数据)可以用于确定车辆12周围区域中的当前天气条件。该信息还可以用于确定如何最好地准备遇到异常22。例如，如果一个或多个输入指示其处于或低于冰点，在道路20上存在水、冰或雪，或者它们的某种组合，则对异常22的适当响应可考虑这些因素。在所选择的实施例中，一个或多个输入62可以用于确定环境温度、降水的存在或不存在、道路20上的水、冰或雪的存在或不存在等或者它们的组合或子组合。
一旦收集了关于异常22、车辆12的当前运动和/或环境天气条件的足够数据，系统10就可以对该数据应用64控制算法以识别对异常22的适当的响应(例如，一个或多个动作的适当收集)。根据各种因素，适当的响应可以包括：启动警告灯或基于文本的消息、座椅或方向盘的振动、可听警报或语音消息、改变悬架结构；终止巡航控制；放开节气门；主动制动；使车辆12转向以在给定车道和/或道路的尺寸的情况下以尽可能接近90度的角度24遇到像铁路轨道22a这样的异常22；或类似或者它们的组合或子组合。系统10然后可以实现66适当的响应。
例如，在所选择的实施例中，可以通过从若干传感器获取信号并用算法处理该信号来检测诸如铁路轨道22a、实际防畜栏22b等异常。传感器16可以包括一个或多个摄像机、雷达装置、超声装置、LiDAR扫描器(例如，固态LiDAR)和在车辆12的控制器局域网(CAN)总线上公布数据的装置。一个或多个这样的传感器16的输出可以作为至融合算法的输入。该算法的输出可以包括铁路轨道22a或实际防畜栏22b相对于车辆12的车身坐标系的三维位置(例如，X、Y和Z)。
算法可以从一个或多个这样的传感器获取输入，以参照车身坐标系来估算铁路轨道22a或实际防畜栏22b的位置。另外，通过使用来自CAN总线的信息(例如，俯仰、车辆速度和高度)，算法可以确定车辆12的前轮相对于铁路轨道22a或实际防畜栏22b的位置。该算法的输出，如铁路轨道22a或实际防畜栏22b的X、Y和Z位置可以帮助车辆12更好地准备好经过铁路轨道22a或实际防畜栏22b，而不失去对车辆12的控制。另外，算法的输出可以用于控制车辆12的主动悬架，以使得驶过铁路轨道22a或实际防畜栏22b更舒适。算法的输出还可以警告驾驶员防止车辆12在车辆12驶过铁路轨道22a或实际防畜栏22b时被损坏。
此外，利用对现有天气条件(例如，雪、冰、雨夹雪、大雨等)的知晓以及对铁路轨道22a和自主车辆的轨迹的准确感知，根据本发明的系统10可以使车辆12能够预测轮胎滑移并且修改车辆的轨迹以防止丧失对车辆12的控制。
例如，感知模块34(例如，采用传感器融合的感知模块34)可以准确地描述当铁路轨道22a横穿道路20时表示铁路轨道22a的线。当道路20具有自身的自然曲率时，具有与道路曲率匹配的航向角的车辆12可能从道路20滑出、撞到道路20的路肩上、或者以其他方式经历可恢复或不可恢复的控制丧失。
为了防止这种情况，系统10可以使用表示铁路轨道的线和车辆12的航向来计算两者之间的角度24。然后，系统12可以在给定车道约束等的情况下产生将两者之间的角度24推向90度，或者尽可能接近90度的转向响应。力争相对于铁路轨道的垂直入射角可以最小化车辆12的车轮的滑移并且帮助保持控制。
在某些实施例中，系统10在潜在滑移的区域之前可以尝试不仅设置与铁路轨道22a正交的车辆12的航向(即，转向轮胎和跟随的轮胎)，而且还使车辆12的惯性航向完全纵向(例如，没有横向、悬架阻尼和没有偏航)。由于铁路轨道22a可能在其它路面之前冻结，所以系统10可以争取在驶过铁路轨道22a之前进行所有校正。
参照图5，根据本发明，系统10可以支持、启用或执行另一过程68。在所选择的实施例中，这样的过程68可以开始于分析56对应于一个或多个传感器16的数据或信号。基于该分析56，可以感知58异常22。在某些实施例中，该感知58可以基于主传感器数据(即，对应于诸如摄像机16a的主传感器16的数据)。一个或多个输入(例如，来自一个或多个传感器16的数据)可以用于60确定车辆12的当前运动。一个或多个输入(例如，来自一个或多个传感器16的数据)可以用于62确定车辆12周围的区域中的当前天气条件。该信息还可以用于确定如何最好地准备遇到异常22。
然而，在某些实施例或情况下，来自主传感器16的数据可能不是决定性的。例如，如果主传感器16是摄像机16a，则仅使用摄像机数据的系统10(例如，感知模块34)可能难以确定防畜栏22b是虚拟防畜栏22b还是实际防畜栏22b。因此，在这样的实施例或情况下，系统10(例如，感知模块34)可以分析对应于异常22的位置的第二传感器数据70。例如，系统10可以分析70雷达数据、激光数据(例如，LiDAR数据)、或对应于异常22的位置的类似物。
对应于一个或多个第二传感器16的数据可以提供不能从对应于一个或多个主传感器16的数据获得的信息或内容。因此，第二传感器数据可以使系统10(例如，感知模块34)能够确定72所讨论的特定异常22是否是一种类型或另一种类型(例如，防畜栏22b是虚拟防畜栏22b还是实际防畜栏22b)。
一旦收集了关于异常22、车辆12的当前运动和/或环境天气条件的足够的数据，系统10就可以对该数据应用74、76控制算法以识别对异常22的适当的响应。在所选择的实施例中，控制算法可以考虑异常22的类型。因此，控制算法可以推荐针对第一类型异常22的一个响应(例如，一个或多个措施的集合)和针对第二类型异常22的另一个响应(例如，一个或多个措施的不同集合)。
例如，当确定被感知58的防畜栏22b是虚拟防畜栏22b时，控制算法可以推荐不采取措施，并且当确定被感知58的防畜栏22b是实际防畜栏22b时，控制算法可以推荐适时地进行某些悬架变化。系统10然后可以实现66适当的响应。
例如，自主车辆12可以拥有一个或多个雷达、摄像机和/或LiDAR装置以准确地感知行驶环境18。然而，如果车辆12主要使用摄像机输出来检测防畜栏22b，并且因此确定车辆12的轨迹，则虚假警报可能由虚拟防畜栏22b触发。为了防止这种情况，可以利用前视LiDAR和/或雷达数据。
在实际的防畜栏22b中使用的金属可以给出或产生LiDAR点云数据，其中反射率值与具有绘制线的虚拟防畜栏22b的反射率值非常不同。类似地，雷达射线可能经历来自实际防畜栏22b的金属的多次反射，并且因此产生包含在道路20的该部分上的大量检测的返回。因此，根据本发明的系统10可以使用来自LiDAR和/或雷达设备的检测来确认实际的防畜栏22b的存在，并且防止当防畜栏22b仅仅是虚拟的时车辆12不需要采取的操纵。
参照图6，根据本发明，系统10可以支持、启用或执行另一过程78。在所选择的实施例中，这样的过程78可以开始于经历80异常22。例如，车辆12可以通过驶过铁路轨道22a或牲畜栏护栏22b来经历它们。然后，系统10可以记录82异常22对车辆12的一个或多个影响。这些影响可以反映在对应于一个或多个传感器16的数据中，该数据在车辆经历异常22时被收集。该影响可以包括某些振动、加速度、车轮滑移等或者它们的组合或子组合。
分析异常22的影响，系统10可以确定84在未来如何接近异常22。例如，系统10可以确定84异常22产生很少的振动和/或车轮滑移，并且异常可以在将来以更高的速度被穿过。相反，系统10可以确定84异常22产生显著的振动，应当在将来以更低的速度和/或使用不同的悬架设置来穿过异常。
在所选择的实施例中，由系统10确定84的新接近方式(例如，对异常22的更好响应)可以以某种方式存储和关联86到行驶环境18中的位置。因此，当车辆12在未来的某个时间在该位置附近行进88时，可以触发或以其他方式实现90对异常22的新的接近方式。以这种方式，系统10可以永远学习并且改善其对异常22的响应。
参照图7，根据本发明，系统10可以支持、启用或执行另一过程92。在所选择的实施例中，这样的过程92可以开始于分析56对应于一个或多个传感器16的数据或信号。基于该分析56，可以感知58异常22，例如铁路轨道22a、防畜栏22b等。一个或多个输入可以用于60确定车辆12的当前运动。一个或多个输入可以用于62确定车辆12周围区域中的当前天气状况。该信息或其子集可以用于确定如何最好地准备遇到异常22。
一旦已经收集了关于异常22、车辆12的当前运动和/或环境天气条件的足够数据，系统10就可以对该数据应用64控制算法以识别对异常22的适当响应。系统10然后可以实现66适当的响应。
过程92可以以经历80异常22而继续。例如，车辆12可以驶过铁路轨道22a、防畜栏22b或其他异常22。然后，系统10可以记录82异常22对车辆12的一个或多个影响。通过分析异常22的影响，系统10可以确定84异常22如何在未来更好地被接近。因此，系统10可更新94一个或多个控制算法以反映或并入更好的接近方式的一个或多个方面。以这种方式，系统10可以永远学习并且改善其对异常22(例如，车辆12已经经历的异常22和车辆12尚未经历的异常22)的响应。
图4-7中的流程图示出了根据本发明的某些实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的结构、功能和操作。在这点上，流程图中的每个框可以表示代码的模块、段或部分，其包含用于实现指定的逻辑功能的一个或多个可执行指令。还将注意到的是，流程图说明中的每个框以及流程图说明中的框的组合可以由执行指定功能或动作的基于专用硬件的系统、或者专用硬件和计算机指令的组合来实现。
还应注意的是，在一些替代实施方式中，在框中标注的功能可以不按照附图中标注的顺序发生。在某些实施例中，连续示出的两个框实际上可以基本同时执行，或者这些框有时可以以相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。或者，如果不需要，可以省略某些步骤或功能。
在不脱离本发明的精神或本质特征的情况下，本发明可以以其他具体形式实施。所描述的实施例在所有方面都被认为仅是说明性的，而不是限制性的。因此，本发明的范围由所附权利要求书指示，而不是由前面的描述指示。在权利要求的等同物的含义和范围内的所有改变将被包括在权利要求的范围内。

Claims (20)

1.一种方法，包含：
由计算机系统接收对应于一个或多个传感器的一个或多个输入；
由所述计算机系统基于所述一个或多个输入来估算车辆相对于延伸横穿所述车辆前方的道路的异常的运动；和
通过所述计算机系统改变所述车辆的悬架设置以更安全地或更舒适地驶过所述异常。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个传感器中的至少一个包含表征所述车辆前方的行驶环境的前视传感器。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述一个或多个传感器中的至少一个包含经由所述车辆的CAN总线向所述计算机系统提供数据的装置。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述异常是铁路轨道或防畜栏。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述前视传感器选自由超声传感器、激光扫描器、LiDAR装置、雷达装置和摄像机组成的组。
6.根据权利要求5所述的方法，其中由所述装置提供的所述数据以俯仰、侧倾和横摆中的至少一个来表征所述车辆的姿态。
7.根据权利要求6所述的方法，其中：
所述异常是铁路轨道；和
所述估算包含确定所述铁路轨道和所述道路之间的相交角度。
8.根据权利要求7所述的方法，其中所述改变包含通过所述计算机系统控制所述车辆的转向以将所述角度改变为更接近90度。
9.根据权利要求6所述的方法，其中：
所述一个或多个传感器中的第一传感器是摄像机；和
所述一个或多个传感器中的第二传感器是雷达或LiDAR装置。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述估算包含：
通过所述计算机系统，使用与所述第一传感器相对应的数据来确定所述异常是防畜栏；和
通过所述计算机系统，使用与所述第二传感器相对应的数据来确定所述防畜栏是实际的防畜栏而不是虚拟的防畜栏。
11.一种方法，包含：
由以车载的方式承载在车辆上的计算机系统接收与以车载的方式承载在所述车辆上的一个或多个传感器相对应的一个或多个输入；
由所述车载计算机系统从所述车辆的CAN总线接收数据，所述数据表征所述车辆的速度、俯仰、侧倾和横摆中的至少一个；
由所述车载计算机系统基于所述一个或多个输入和所述数据来估算所述车辆相对于横穿所述车辆前方的道路的铁路轨道或防畜栏的运动；和通过所述计算机系统改变所述车辆的悬架设置以更安全地或更舒适地驶过所述铁路轨道或所述防畜栏。
12.根据权利要求11所述的方法，其中所述一个或多个传感器中的至少一个包含表征所述车辆前方的所述道路的前视传感器。
13.根据权利要求12所述的方法，其中所述前视传感器选自由超声传感器、激光扫描器、LiDAR装置、雷达装置和摄像机组成的组。
14.根据权利要求13所述的方法，其中：
所述异常是铁路轨道；和
所述估算包含确定所述铁路轨道和所述道路之间的相交角度。
15.根据权利要求14所述的方法，其中所述改变包括通过所述计算机系统控制所述车辆的转向以将所述角度改变为更接近90度。
16.根据权利要求11所述的方法，其中：
所述一个或多个传感器中的第一传感器是摄像机；和
所述一个或多个传感器中的第二传感器是雷达或LiDAR装置。
17.根据权利要求16所述的方法，其中所述估算包含：
通过所述计算机系统，使用与所述第一传感器相对应的数据来确定所述异常是防畜栏；和
通过所述计算机系统，使用与所述第二传感器相对应的数据来确定所述防畜栏是实际的防畜栏而不是虚拟的防畜栏。
18.根据权利要求11所述的方法，进一步包含由所述计算机系统记录通过驶过所述铁路轨道或所述防畜栏而产生的对所述车辆的影响。
19.根据权利要求18所述的方法，进一步包含：
通过所述计算机系统基于所述影响，确定用于使所述车辆准备驶过所述铁路轨道或所述防畜栏的更好的接近方式；
通过所述计算机系统，在所述计算机系统的存储器中将所述更好的接近方式关联到对应于所述铁路轨道或所述防畜栏的位置；
第二次接近所述铁路轨道或所述防畜栏；和
在所述车辆第二次接近并且驶过所述铁路轨道或所述防畜栏时通过所述计算机系统检索和实施所述更好的接近方式。
20.一种系统，包含：
车辆，所述车辆以车载的方式承载有
至少一个处理器，
可操作地连接到所述至少一个处理器的存储器，
CAN总线，和
一个或多个前视传感器；和
所述车辆，其中所述存储器存储可执行的指令，所述指令被编程以：
接收对应于所述一个或多个前视传感器的一个或多个输入，
从所述车辆的所述CAN总线接收数据，所述数据表征所述车辆的速度、俯仰、侧倾和横摆中的至少一个，
基于所述一个或多个输入和所述数据，估算所述车辆相对于横穿所述车辆前方的道路的铁路轨道或防畜栏的运动，以及
改变所述车辆的悬架设置以更安全地或更舒适地驶过所述铁路轨道或所述防畜栏。
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