CN107792049A - 替代车辆传感器 - Google Patents

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Abstract

一经检测到车辆中的传感器的故障，就发送对替代传感器的请求。建立与携带替代传感器的无人驾驶飞行器的通信。至少部分地基于来自替代传感器的数据来致动车辆子系统。

Description

替代车辆传感器
技术领域
本发明总体涉及机动车辆设备领域，并且更具体地，涉及一种替代车辆传感器。
背景技术
车辆使用传感器收集关于车辆周围的物体的数据。例如，传感器可以收集有关其他车辆、道路车道、道路标志、护栏等的数据。车辆可以使用这些数据来操作车辆部件，例如推进器、制动器等。然而，当其中一个传感器故障时，车辆可能缺少用于操作一个或多个车辆部件、子系统等的数据。
发明内容
根据本发明，提供一种系统，包括包含处理器和存储器的计算机，所述存储器存储可由所述计算机执行以进行以下操作的指令：
一经检测到车辆中的传感器故障，就发送对替代传感器的请求；
建立与携带所述替代传感器的无人驾驶飞行器的通信；以及
至少部分地基于来自所述替代传感器的数据来致动车辆子系统。
根据本发明的一个实施例，其中所述指令还包括用于识别所述车辆上的位置并且指示所述无人驾驶飞行器在所述位置处附接到所述车辆的指令。
根据本发明的一个实施例，其中所述指令还包括用于识别在所述车辆上方预定距离处的位置并且指示所述无人驾驶飞行器在所述位置处悬停在所述车辆上方的指令。
根据本发明的一个实施例，其中所述传感器是雷达、激光雷达、摄像机和超声换能器之一。
根据本发明的一个实施例，其中所述请求包括故障传感器的类型的标识。
根据本发明的一个实施例，其中所述无人驾驶飞行器被编程为悬停在所述车辆上方。
根据本发明的一个实施例，其中所述指令还包括用于进行以下操作的指令：
识别修理位置；
确定到所述修理位置的路线；以及
至少部分地基于来自所述替代传感器的所述数据致动所述车辆子系统，以将所述车辆移动到所述修理位置。
根据本发明的一个实施例，其中所述车辆子系统是自适应巡航控制子系统、制动子系统、避碰子系统、推进子系统和驻车辅助子系统之一。
根据本发明，提供一种方法，包括：
一经检测到车辆中的传感器的故障，就发送对替代传感器的请求；
建立与携带所述替代传感器的无人驾驶飞行器的通信；以及
至少部分地基于所述替代传感器的数据来致动车辆子系统。
根据本发明的一个实施例，还包括识别所述车辆上的位置并且指示所述无人驾驶飞行器在所述位置处附接到所述车辆。
根据本发明的一个实施例，还包括识别在所述车辆上方的预定距离处的位置并且指示所述无人驾驶飞行器在所述位置处悬停在所述车辆上方。
根据本发明的一个实施例，其中所述传感器是雷达、激光雷达、摄像机和超声换能器之一。
根据本发明的一个实施例，其中所述请求包括故障传感器的类型的标识。
根据本发明的一个实施例，其中所述无人驾驶飞行器被编程为悬停在所述车辆上方。
根据本发明的一个实施例，还包括：
识别修理位置；
确定到所述修理位置的路线；以及
至少部分地基于来自所述替代传感器的所述数据致动所述车辆子系统，以将所述车辆移动到所述修理位置。
根据本发明的一个实施例，其中所述车辆子系统是自适应巡航控制子系统、制动子系统、避碰子系统、推进子系统和驻车辅助子系统之一。
根据本发明，提供一种系统，包括包含处理器和存储器的计算机，所述存储器存储可由所述计算机执行以进行以下操作的指令：
接收包括识别车辆、所述车辆的位置和所述车辆中的故障传感器的信息的请求；以及
致动具有与所述故障传感器相同类型的替代传感器的无人驾驶飞行器的马达，以将所述无人驾驶飞行器移动到所述车辆的位置。
根据本发明的一个实施例，其中所述指令还包括指示所述无人驾驶飞行器使用所述替代传感器收集数据并将所述数据发送到所述车辆的指令。
根据本发明的一个实施例，其中所述指令还包括用于将来自所述请求的用于识别所述车辆的信息发送到所述无人驾驶飞行器、并且当所述无人驾驶飞行器到达所述车辆的位置时指示所述无人驾驶飞行器将来自所述请求的用于识别所述车辆的所述信息与从所述车辆发送的认证进行比较的指令。
根据本发明的一个实施例，其中所述指令还包括用于进行以下操作的指令：
识别修理位置；
确定从所述车辆的所述位置到所述修理位置的路线；以及
指示所述车辆至少部分地基于来自所述替代传感器的数据来致动车辆子系统，以将所述车辆移动到所述修理位置。
附图说明
图1是用于操作车辆的示例系统的框图；
图2示出了安装在图1的示例车辆中的多个传感器；
图3示出了向图1的示例车辆提供数据的示例无人驾驶飞行器；
图4示出了附接到图1的示例车辆的示例无人驾驶飞行器；
图5示出了图1的示例车辆行驶到修理位置的示例路线；
图6示出了使用来自示例无人驾驶飞行器的数据来操作图1的车辆的示例过程。
具体实施方式
车辆中的计算设备可以检测传感器中的故障并且对携带替代传感器的无人驾驶飞行器(UAV)发送请求。提供替代传感器来收集故障传感器将收集的数据。UAV通过车对车(V2V)网络将收集的数据发送到车辆计算设备。通过使用携带替代传感器的UAV，当一个或多个传感器发生故障时，车辆可以操作一个或多个车辆子系统。此外，UAV可以通过替代传感器向以自主模式操作(即没有来自人类操作者的输入)的车辆提供数据。由于在自主模式下操作的车辆缺乏来自人类操作者的输入(或者完全不存在人类操作者)，因此车辆计算设备会被编程为，只要传感器发生故障，即停止车辆并防止车辆移动。UAV和替代传感器允许车辆移动到修理位置以修理故障传感器。
图1示出了用于操作车辆101的系统100。车辆101中的计算设备105被编程为从一个或多个传感器110接收收集的数据115。例如，车辆101数据115可以包括车辆101的位置、目标的位置等。位置数据可以是已知的形式，例如，诸如通过使用全球定位系统(GPS)的众所周知的导航系统获得的纬度和经度坐标这样的地理坐标。数据115的其他示例可以包括车辆101系统和部件的测量值，例如车辆101速度、车辆101轨迹等。
如已知的，计算设备105通常被编程为用于在车辆101网络或通信总线上的通信。通过网络、总线和/或其他有线或无线机制(例如车辆101中的有线或无线局域网)，计算设备105可以向车辆101中的各种设备发送消息和/或从包括传感器110的各种设备(例如控制器、驱动器、传感器等)接收消息。或者或另外，在计算设备105实际上包括多个设备的情况下，车辆网络或总线可以用于在本公开中表示为计算设备105的设备之间的通信。此外，计算设备105可以被编程为与网络125进行通信，如下所述，其可以包括各种有线和/或无线联网技术，例如蜂窝、蓝牙、有线和/或无线分组网络等。
数据存储106可以是任何已知的类型，例如硬盘驱动器、固态驱动器、服务器或任何易失性或非易失性介质。数据存储106可以存储从传感器110发送的收集的数据115。
传感器110可以包括各种设备。例如，众所周知，车辆101中的各种控制器可以作为传感器110操作，以经由车辆101网络或总线提供数据115，例如与车速、加速度、位置、系统和/或部件状态等相关的数据115。此外，其他传感器110可以包括摄像机、运动检测器等，即提供用于评估目标位置、投射停车操纵的路径、评估道路车道的位置等的数据115的传感器110。传感器110还可以包括近程雷达、远程雷达、激光雷达和/或超声换能器。
收集的数据115可以包括在车辆101中收集的各种数据。收集的数据115的示例在上面提供，此外，数据115通常使用一个或多个传感器110进行收集，并且还可以包括在计算设备105和/或服务器130中由其计算的数据。通常，收集的数据115可以包括可以由传感器110收集和/或从这些数据计算的任何数据。
车辆101可以包括多个子系统120。子系统120控制车辆101部件，例如推进装置(包括例如发动机，电动马达等)、变速器、车辆座椅、镜子、可倾斜和/或伸缩方向盘等。子系统120包括例如转向子系统、推进子系统，制动子系统、停车辅助子系统、自适应巡航控制子系统等。计算设备105可以致动子系统120以控制车辆101部件，例如停止车辆101，以规避目标等。计算设备105可以被编程为在来自人类操作者的有限的输入或无输入时操作子系统120中的一些或全部，即，计算设备105可以被编程为作为虚拟操作者操作子系统120。当计算设备105作为虚拟操作者操作子系统120时，计算设备105可以忽略来自人类操作者的关于选定的用于被虚拟操作者控制的子系统120的输入，虚拟操作者提供指令，例如通过车辆101通信总线和/或对已知的电子控制单元(ECU)，来致动车辆101部件，例如应用制动器、改变方向盘角度等。例如，如果人类操作者在虚拟操作者转向操作期间尝试转动方向盘，则计算设备105可以忽略方向盘的移动并且根据其编程来引导车辆101。
系统100还可以包括连接到服务器130和数据存储设备135的网络125。计算机105还可以被编程为经由网络125与诸如服务器130的一个或多个远程站点进行通信，这样的远程站点可能包括数据存储设备135。网络125表示一个或多个机构，通过该机构车辆计算机105可以与远程服务器130通信。因此，网络125可以是各种有线或无线通信机制中的一种或多种，包括有线(例如电缆和光纤)和/或无线(例如蜂窝、无线、卫星、微波和射频)通信机制以及任何期望的网络拓扑(或者当使用多个通信机制时的多个拓扑)的任何期望的组合。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、IEEE 802.11等)、局域网(LAN)和/或包括因特网的广域网(WAN)。
系统100可以包括无人驾驶飞行器(UAV)140。UAV 140包括计算设备145和至少一个替代传感器150。UAV 140可操作为通常在从服务器130接收到命令之后以已知的方式导航到车辆101。UAV计算设备145被编程为用替代传感器150收集数据115。UAV计算设备145进一步被编程为提供所收集的数据115到车辆计算机105，例如，经由例如已知的无线通信。如图3-4所示的UAV 140被示为四轴飞行器，即具有四个螺旋桨的直升机，但是UAV 140可以是例如具有三到八个螺旋桨的直升机、固定翼无人机等。
UAV 140可以包括至少一个替代传感器150。替代传感器150收集可以经由网络125发送到例如计算设备105的数据115。也就是说，替代传感器150可以被编程为收集计算设备105因为一个或多个传感器110已经故障而缺少的数据115。替代传感器150可以是例如雷达、激光雷达、摄像机、超声换能器等。此外，替代传感器150可以与UAV 140分离，即，替代传感器150可以包括附接到UAV 140上的端口(未示出)并且可以与UAV 140上的端口分离的固定构件(未示出)，例如磁体、螺栓、夹具等。端口可以包括例如与替代传感器150的固定构件接合的磁体、狭槽等。固定构件和端口可以选择性地接合和分离，以允许当前替代传感器150与另一替代传感器150交换，如下所述。因此，UAV计算设备145可以在移动到车辆101之前选择要附接到UAV 140的多个替代传感器150中的一个。例如，UAV计算设备145可以致动接合所需替代传感器150中的磁体的端口中的磁体。或者，工作者可以将替代传感器150附接到UAV 140。
图2示出了具有多个传感器110的车辆101的示例。传感器110从车辆101周围收集计算设备105用于操作车辆子系统120的数据115。传感器110从车辆101周围的不同区域和与车辆101不同的距离收集数据115。图2中的图例标识出每种类型的传感器110的线。图2中的相应的线表示特定传感器110可以收集数据115的典型距离和方向，这在下面进一步详细描述。例如，粗实线表示激光雷达传感器110通常将收集数据115的距离和方向。在另一示例中，短虚线表示近程雷达传感器110通常将收集数据115的距离和方向。虽然图2被表示为二维图像，但是传感器110可以以三维形状收集数据115。例如，激光雷达传感器110可以收集数据115(以粗实线示出)的距离被示出为从车辆101的前部延伸的三角形，但是激光雷达传感器110可以以从车辆101的前部延伸的锥形中收集数据115，其被投影到图2所示的二维三角形。
传感器110可以包括诸如已知的近程雷达传感器110和远程雷达传感器110。近程雷达传感器110对车辆101附近的障碍物收集数据115，例如在车辆101的5米内。计算设备105可以使用由近程雷达传感器110收集的数据115，例如检测盲区中的目标车辆101、检测车辆101后面的目标车辆101并向目标车辆发送后部碰撞警告、发送路口交通警报等。远程雷达传感器110可以为计算设备105收集超出近程雷达传感器110范围的数据115，例如距离车辆101超过5米。计算设备105可以使用由远程雷达传感器110收集的数据115来致动例如自适应巡航控制。
传感器110可以包括激光雷达传感器110。激光雷达传感器110可以从由在车辆101前方的障碍物、行人和/或其他车辆101反射的激光收集数据115。计算设备105可以使用由激光雷达传感器110收集的数据115来操作例如制动子系统120来减速和/或停止车辆101以避免碰撞。
传感器110可以包括摄像机传感器110。摄像机传感器110收集图像数据115，即可见光波长的视觉数据115的阵列。摄像机传感器110可以从车辆101周围收集数据115，包括关于例如路标、道路标记、停车场标记等的数据115。计算设备105可以使用摄像机110收集的数据115例如向车辆101乘客发送车道偏离警告、以协助停车操作、以遵循路标上的指示等。
传感器110可以包括超声波传感器110。超声波传感器110从由车辆101附近的物体反射的声振动(通常在20kHz以上)收集数据115，例如在车辆101的2米内。计算设备105可以使用由超声波传感器110收集的数据115来进行例如停车辅助操作。也就是说，超声波传感器110可以是检测可能与车辆101碰撞的障碍物的接近传感器110。超声波传感器110可以位于车辆101前保险杠和/或车辆101后保险杠处，以检测从前方和/或从后方接近车辆101的障碍物。
计算设备105可被编程为检测传感器110之一的故障。计算设备105可以包括已知的诊断程序以确定传感器110是否可操作。例如，当根据来自计算设备105的指令，传感器110中的一个未能将数据115发送到计算设备105时，计算设备105可以检测到传感器110中的一个的故障。
图3示出了示例UAV 140。UAV 140包括底盘155。底盘155支撑UAV计算设备145和替代传感器150。尽管如图3所示为摄像机，替代传感器150可以是如上所述的雷达、激光雷达或超声波换能器。也就是说，替代传感器150可以被编程为收集故障传感器110应当收集的数据115。此外，尽管在图3的示例中示出了一个替代传感器150，但UAV 140可以携带不止一个替代传感器150。UAV 140还可以包括由底盘155支撑以为替代传感器150供电的电池180。
UAV 140可以包括至少一个脚部165。脚部165允许UAV 140附接到车辆101，例如在如图4所示的车辆101的车顶185上。脚部165连接到底盘155。图3的示例UAV 140具有两个脚部165。脚部165可以由铁磁材料构成，并且可以包括电磁体，即，在该示例中，脚部165是磁性脚部165。电池180可以向电磁体提供电流以产生电磁场，使脚部165磁化并将脚部165吸引到附近的铁磁表面，例如车辆101的车顶185的外部。在另一示例中，脚部165可以包括不需要来自电池180的电力的永磁体。虽然本文公开了磁体作为示例附接装置，但是可以使用其他附接装置。
UAV 140包括推进装置，例如连接到螺旋桨175的马达170。马达170可以驱动螺旋桨175，产生升力并允许UAV 140飞行并悬停。马达170可以是由电池180供电的电动马达170。马达170可以附接到底盘155。图3的示例UAV 140包括驱动四个螺旋桨175的四个马达170。如已知的，UAV计算设备145可选择性地致动螺旋桨175以转向UAV 140。
图4示出了将数据115从替代传感器150发送到计算设备105的具有UAV 140的示例车辆101。图4的示例中的UAV 140通过脚部165附接到车辆101的车顶185的外部。计算设备105可以选择车辆101上的用于UAV 140附接的位置。该位置可以基于要部署的传感器150的类型和/或计算设备105所需的数据115。例如，如果UAV 140和替代传感器150收集近程雷达传感器110通常收集的数据115，则计算设备105可以将该位置选择为车顶185的中间部分，使得替代传感器150可以从车辆101的前方、后方和侧面收集数据。在另一个示例中，如果UAV 140和替代传感器150收集激光雷达传感器110通常收集的数据115，则计算设备105可以将该位置选择为车顶185的前部或车辆101的前发动机罩，以允许替代传感器150从车辆101的前方数据115。计算设备105可以替代地指示UAV 140悬停在车辆101上方，以扩展传感器150的范围以收集替代传感器150在附接到车顶185时不能收集的数据115。
为了确定附接位置，计算设备105和/或UAV计算设备145可以定义和利用三维坐标系。计算装置105可以具有在来自已知的例如计算机辅助设计(CAD)模型、有限元分析(FEA)模型等三维坐标系中定义的车辆101的三维模型。三维模型可以包括车辆101的表面的坐标，包括车顶185的外表面、车辆101发动机罩的外表面等。基于替代传感器150和收集的数据115，计算设备105可以选择对应于车辆101的外表面的一部分的三维坐标系中的一组坐标(即位置)。例如，如图2所示，如果替代传感器150是激光雷达，则替代传感器150将从车辆101的前方收集数据115。计算设备105然后可以确定从车辆101前方收集数据115的位置，例如车辆101发动机罩上的位置。在另一示例中，如果替代传感器150是从车辆101的前方、后方和侧面收集数据115的摄像机，则计算设备105可以将该位置确定为车顶185的中心。
此外，计算设备105可以存储每个传感器110收集数据115(例如如图2所示)的预定距离和方向(即范围)，以及替代传感器150收集数据115(例如从UAV计算设备145和/或服务器130发送)的预定范围。计算设备105可以确定车辆101上的位置，使得替代传感器150可以从故障传感器110可以收集的范围收集数据115。此外，计算设备105可以将位置确定为在车顶185上方预定距离，指示UAV 140应以预定距离悬停在车顶185上方。通过悬停在车顶185上，替代传感器150可以在安装在车辆101中的故障传感器110不能收集的范围上收集数据115。
在确定车辆101上的用于UAV 140附接或悬停的位置时，计算设备105可以识别UAV140在坐标系中的位置，并且指示UAV计算设备145将UAV 140移动到所确定的附接或悬停位置。也就是说，计算设备105可以确定从UAV 140的位置到所确定的位置的路径，并且可以向UAV计算设备145提供指示UAV 140可以移动到附接到车辆101的方向和距离的指令。此外，当UAV 140到达车辆101上的位置时，计算设备105可以指示UAV计算设备145致动磁性脚部165，以将UAV 140固定到车辆101。
替代传感器150从车辆101周围收集数据115，并将数据115发送到计算设备105。计算设备105指示UAV计算设备145用替代传感器150收集故障传感器110应当收集的数据115。例如，如果故障传感器110是摄像机传感器110，则计算设备105可以指示UAV计算设备145用替代传感器150收集可视数据115。计算设备105可以通过已知的车对车(V2V)通信(例如专用短距离通信(DSRC)、蓝牙、Wi-Fi(基于IEEE 802.11b标准的无线局域网)等)与无人机计算设备145进行通信。
图5示出了示例修理位置190和从车辆101到修理位置190的路线195。计算设备105和/或服务器130可以确定用于修理故障传感器110的修理位置190。在识别修理位置190时，计算设备105可以使用位置数据115来确定到修理位置190的路线195。路线195可以基于例如到达修理位置190的最快时间、到达修理位置190的最短距离、避免高速公路、当UAV位于车顶185上时避免可能撞击UAV 140的天桥等来确定。然后，计算设备105可以基于从UAV140接收的数据115来致动一个或多个车辆子系统120，以将车辆101沿着路线195移动到修理位置190。
图6示出了根据来自无人驾驶飞行器140中的替代传感器150的数据115来操作车辆101的过程600。过程600在框605中开始，其中计算设备105如上所述检测到传感器110之一中的故障。
接下来，在框610中，计算设备105通过网络125向服务器130发送对具有至少一个替代传感器150的无人驾驶飞行器140的请求。该请求通常包括故障传感器110的标识，例如通过指定传感器110的类型、传感器110在车辆101中或在车辆101上的位置、和/或允许选择替代传感器150的其他信息。服务器130可以使用故障传感器110的标识来识别具有可以收集故障传感器110通常收集的数据115的替代传感器150的UAV 140。或者，如上所述，服务器130可以在UAV 140行驶到车辆101之前使得UAV 140配备有指定的传感器150。例如，如果故障传感器110是摄像机110，则服务器130可以选择或装备具有能够收集图像数据115的替代传感器150的UAV 140。此外，该请求可以包括服务器130可以用于识别车辆101的关于车辆101的识别信息。例如，该请求可以包括车辆101识别号码(VIN)、车牌号等。
接下来，在框615中，服务器130识别车辆101的位置。该请求可以包括车辆101的地理位置数据115，并且服务器130可以使用位置数据115来识别车辆101的位置。
接下来，在框620中，服务器130识别车辆101所需的替代传感器150。服务器130使用在请求中的故障传感器110的标识来确定收集故障传感器110将收集的数据115的适当的替代传感器150。例如，如果故障传感器110被识别为近程雷达传感器110，则服务器130可以将替代传感器150识别为雷达。
接下来，在框625中，服务器130识别UAV 140以发送到车辆101。服务器130可以存储多个UAV 140的位置，并且选择位置最靠近车辆101的位置的UAV 140。或者，服务器130可以识别具有与故障传感器110相同类型的替代传感器150的UAV 140。
接下来，在框630中，服务器130指示UAV 140移动到车辆101的位置。服务器130可以指示UAV计算设备145致动马达170以旋转螺旋桨175并将UAV 140移动到车辆101的位置。服务器130还可以发送UAV计算设备145的车辆101的识别信息，例如车辆101识别号码、车牌号等。
接下来，在框635中，UAV计算设备145在到达车辆101的位置时从计算设备105接收认证。认证可以是通过网络125发送的消息，其包括识别车辆的信息，例如车辆101识别号码、车牌号等。UAV计算设备145将从计算设备105发送的认证中的信息与从服务器130发送的识别车辆101的信息进行比较，以确定UAV 140正在与正确的车辆101通信。认证还可以包括故障传感器110的标识，并且UAV计算设备145可以将故障传感器110的标识与替代传感器150进行比较，以确认替代传感器150可以提供计算设备105能够利用故障传感器110收集的数据115。
接下来，在框640中，计算设备105从UAV计算设备145接收确认。确认可以是通过网络125发送的指示在请求中的识别车辆101的信息和来自认证的信息的消息。也就是说，该确认用于确认计算设备105正在与正确的UAV 140进行通信。该确认可以进一步包括替代传感器150的标识。
接下来，在框645中，计算设备105识别车辆101上的UAV 140着陆的位置。该位置可以基于由替代传感器150收集的数据115来确定。例如，如上所述，如果替代传感器150是近程雷达，则该位置可以是车辆101的车顶185的中间，以从车辆101的前方、后方和侧面收集数据115。在另一示例中，如果替代传感器150是激光雷达，则该位置可以是车顶185的前部，以收集车辆101前方的数据115。或者，计算设备105可以指示UAV计算设备145在包括车辆101的坐标系中的指定位置处悬停在车辆101上方。
接下来，在方框650中，UAV计算设备145指示马达170将UAV 140移动到该位置，并进一步指示磁性脚部165附接到车辆101上的位置。如上所述，计算装置105可以识别UAV140可以附接到的车辆101上的三维坐标系中的位置。计算设备105还可以识别UAV 140在三维坐标系中的位置，并且指示UAV计算设备145将UAV 140移动到在车辆101上的位置。或者，UAV计算设备145可以指示马达170悬停在车辆101上方，即位置在坐标系中的车辆101上方。
接下来，在框655中，计算设备105从替代传感器150接收数据115。UAV计算设备145可以通过网络125将由替代传感器150收集的数据115发送到计算设备105。计算设备105可以将来自替代传感器150的数据115用在计算设备105通常将使用来自故障传感器110的数据115的位置。也就是说，计算设备105可以使用来自替代传感器150的数据115来致动车辆子系统120。
接下来，在框660中，计算设备105识别修理位置190。计算设备105可以使用来自导航子系统(例如GPS)的导航数据115来确定最近的修理位置190。此外，数据存储设备106可以包括可以修理故障传感器110的多个修理位置190。或者，服务器130可以识别修理位置190，并将修理位置190发送到计算设备105和/或UAV计算设备145。
接下来，在框665中，计算设备105确定到修理位置190的路线195。计算设备105可以使用导航数据115来确定从车辆101的当前位置到修理位置190的路线195。如上所述，路线195可以由计算设备105基于例如到修理位置190的距离，行进到修理位置190的时间等来确定。
接下来，在框670中，计算设备105基于来自替代传感器150的数据115来致动子系统120中的一个或多个，以将车辆101沿着路线195移动到修理位置190，并且过程600结束。例如，计算设备105可以致动推进子系统120以移动车辆101和转向子系统120以沿着路线195转向车辆101。
如本文所使用的，副词“基本上”修饰形容词意味着形状、结构、测量、值、计算等可能偏离精确描述的几何、距离、测量、值、计算等，这是因为材料、加工、制造、传感器测量、计算、处理时间、通信时间等方面的缺陷。
计算设备105通常各自包括可由一个或多个计算设备执行的指令，例如上述那些，并且用于执行上述过程的框或步骤。计算机可执行指令可以由计算机程序编译或解释，计算机程序采用多种编程语言和/或技术创建，这些编程语言和/或技术包括但并不限于单独地或组合的JavaTM、C、C++、Visual Basic、Java Script、Perl、HTML等。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，由此完成一个或多个过程，包括这里所描述的一个或多个过程。这样的指令或其他数据可以采用各种计算机可读介质存储和传送。计算设备105中的文件通常是存储在诸如存储介质、随机存取存储器等的计算机可读介质上的数据的集合。
计算机可读介质包括任意的参与提供数据(例如指令)的介质，该数据可以由计算机读取。这样的介质可以采用多种形式，包括但不限于非易失性介质、易失性介质等。非易失性介质包括例如光盘或磁盘或其他永久性存储器。易失性介质包括典型地构成主存储器的动态随机存取存储器(DRAM)。计算机可读介质的常规形式包括，如软盘、柔性盘、硬盘、磁盘、任何其他磁性介质、CD-ROM(光盘只读存储器)、DVD(数字化视频光盘)、任何其他光学介质、穿孔卡片、纸带、具有孔图案的任何其他物理介质、RAM(随机存取存储器)、PROM(可编程只读存储器)、EPROM(可擦除可编程只读存储器)、FLASH EEPROM(闪速电可擦除可编程只读存储器)、任何其他存储器芯片或盒，或者任何其他计算机可读取的介质。
关于这里所述的介质、过程、系统、方法等，应理解的是虽然这样的过程等的步骤描述为按照一定的顺序排列发生，但这样的过程可以采用以这里描述的顺序之外的顺序完成的描述的步骤实施操作。进一步应该理解的是，某些步骤可以同时执行，可以添加其他步骤，或者可以省略这里所述的某些步骤。例如，在过程600中，可以省略一个或多个步骤，或者可以以与图6所示不同的顺序执行步骤。换言之，这里的系统和/或过程的描述提供用于说明某些实施例的目的，并且不应该以任何方式解释为限制所公开的主题。
相应地，应理解的是包括上述描述以及附图和下面的权利要求的本公开旨在是说明性的而不是限制性的。在阅读上面的描述时，除了提供的示例外许多实施例和应用对于本领域技术人员都是显而易见的。本发明的范围不应参照上述描述来确定，而应参照所附权利要求和/或基于本申请的非临时专利申请中的权利要求，以及与权利要求所要求的权利等效的全部范围而确定。可以预期的是这里所讨论的领域将出现进一步的发展，并且所公开的系统和方法将可以结合到这样的进一步的实施例中。总之，应理解的是本公开的主题能够进行修正和变化。

Claims (20)

1.一种系统，包括包含处理器和存储器的计算机，所述存储器存储可由所述计算机执行以进行以下操作的指令：
一经检测到车辆中的传感器故障，就发送对替代传感器的请求；
建立与携带所述替代传感器的无人驾驶飞行器的通信；以及
至少部分地基于来自所述替代传感器的数据来致动车辆子系统。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述指令还包括用于识别所述车辆上的位置并且指示所述无人驾驶飞行器在所述位置处附接到所述车辆的指令。
3.根据权利要求1所述的系统，其中所述指令还包括用于识别在所述车辆上方预定距离处的位置并且指示所述无人驾驶飞行器在所述位置处悬停在所述车辆上方的指令。
4.根据权利要求1所述的系统，其中所述传感器是雷达、激光雷达、摄像机和超声换能器之一。
5.根据权利要求1所述的系统，其中所述请求包括故障传感器的类型的标识。
6.根据权利要求1所述的系统，其中所述无人驾驶飞行器被编程为悬停在所述车辆上方。
7.根据权利要求1所述的系统，其中所述指令还包括用于执行以下操作的指令：
识别修理位置；
确定到所述修理位置的路线；以及
至少部分地基于来自所述替代传感器的所述数据致动所述车辆子系统，以将所述车辆移动到所述修理位置。
8.根据权利要求1所述的系统，其中所述车辆子系统是自适应巡航控制子系统、制动子系统、避碰子系统、推进子系统和驻车辅助子系统之一。
9.一种方法，包括：
一经检测到车辆中的传感器的故障，就发送对替代传感器的请求；
建立与携带所述替代传感器的无人驾驶飞行器的通信；以及
至少部分地基于来自所述替代传感器的数据来致动车辆子系统。
10.根据权利要求9所述的方法，还包括识别所述车辆上的位置并且指示所述无人驾驶飞行器在所述位置处附接到所述车辆。
11.根据权利要求9所述的方法，还包括识别在所述车辆上方的预定距离处的位置并且指示所述无人驾驶飞行器在所述位置处悬停在所述车辆上方。
12.根据权利要求9所述的方法，其中所述传感器是雷达、激光雷达、摄像机和超声换能器之一。
13.根据权利要求9所述的方法，其中所述请求包括故障传感器的类型的标识。
14.根据权利要求9所述的方法，其中所述无人驾驶飞行器被编程为悬停在所述车辆上方。
15.根据权利要求9所述的方法，还包括：
识别修理位置；
确定到所述修理位置的路线；以及
至少部分地基于来自所述替代传感器的所述数据致动所述车辆子系统，以将所述车辆移动到所述修理位置。
16.根据权利要求9所述的方法，其中所述车辆子系统是自适应巡航控制子系统、制动子系统、避碰子系统、推进子系统和驻车辅助子系统之一。
17.一种系统，包括包含处理器和存储器的计算机，所述存储器存储可由所述计算机执行以进行以下操作的指令：
接收包括识别车辆、所述车辆的位置和所述车辆中的故障传感器的信息的请求；以及
致动具有与所述故障传感器相同类型的替代传感器的无人驾驶飞行器的马达，以将所述无人驾驶飞行器移动到所述车辆的位置。
18.根据权利要求17所述的系统，其中所述指令还包括指示所述无人驾驶飞行器使用所述替代传感器收集数据并将所述数据发送到所述车辆的指令。
19.根据权利要求17所述的系统，其中所述指令还包括用于将来自所述请求的用于识别所述车辆的信息发送到所述无人驾驶飞行器、并且当所述无人驾驶飞行器到达所述车辆的位置时指示所述无人驾驶飞行器将来自所述请求的用于识别所述车辆的所述信息与从所述车辆发送的认证进行比较的指令。
20.根据权利要求17所述的系统，其中所述指令还包括用于执行以下操作的指令：
识别修理位置；
确定从所述车辆的所述位置到所述修理位置的路线；以及
指示所述车辆至少部分地基于来自所述替代传感器的数据来致动车辆子系统，以将所述车辆移动到所述修理位置。
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