CN109215366A - 用于自主车辆中盲区检测的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

提供了用于控制车辆的系统和方法。在一个实施例中，一种方法包括：通过处理器接收从车辆的环境感测到的传感器数据；通过处理器来处理传感器数据，以确定车辆的环境的盲区；通过处理器基于确定的盲区来将车辆的操作模式设置成警告模式；以及通过处理器基于操作模式来控制车辆的操作。

Description

用于自主车辆中盲区检测的方法和系统
技术领域
本公开大体上涉及自主车辆，且更具体地，涉及用于检测盲区并基于此来控制自主车辆的系统和方法。
引言
自主车辆是一种能够感测其环境并利用很少或不利用用户输入来导航的车辆。自主车辆利用感测装置(例如，雷达、激光雷达、图像传感器等)来感测其环境。自主车辆系统进一步使用来自全球定位系统(GPS)技术、导航系统、车辆-到-车辆通信、车辆-到-基础设施技术、和/或线控系统的信息来导航车辆。
车辆自动化已经被分类成范围从零到五的数值级别，零对应于利用完全人类控制的无自动化，五对应于不利用人类控制的完全自动化。各种自动化驾驶员辅助系统，比如巡航控制、自适应巡航控制以及停车辅助系统，对应于较低的自动化级别，而真正的“无人驾驶”车辆对应于更高的自动化级别。
更高级别的自动化依赖于传感器数据来“看见”如驾驶员可看见的周围区域。当由于障碍物阻挡了视野而使传感器无法看见一定区域时，这被称为盲区。当出现盲区时，不期望的是，自主车辆被停留且什么也不做。
相应地，期望能够提供检测盲区并基于此来控制自主车辆的系统和方法。此外，通过后续的详细描述和所附权利要求书并结合附图和前述技术领域和背景技术，本发明的其他期望特征和特性将变得显而易见。
发明内容
提供了用于控制车辆的系统和方法。在一个实施例中，一种方法包括：通过处理器接收从车辆的环境感测到的传感器数据；通过处理器来处理该传感器数据，以确定车辆的环境的盲区；通过处理器基于确定的盲区来将车辆的操作模式设置成警告模式；以及通过处理器基于该操作模式来控制车辆的操作。
在一个实施例中，一种计算机可读介质包括存储在其上的计算机可执行指令，当该计算机可执行指令由车载控制器的处理器执行时，促使处理器执行方法。
在一个实施例中，车辆为自主车辆。该自主车辆包括：至少一个传感器，该传感器提供从自主车辆的环境感测到的传感器数据；以及控制器。该控制器通过处理器：接收传感器数据，处理该传感器数据以确定车辆的环境的盲区，基于确定的盲区将自主车辆的操作模式设置成警告模式，以及基于该操作模式来控制自主车辆的操作。
附图说明
以下将结合附图来描述示范性实施例，其中相同的附图标记指代相同的元件，而且其中：
图1是根据各个实施例的示出了具有盲区检测系统的自主车辆的功能框图；
图2是根据各个实施例的示出了具有一个或多个图1的自主车辆的运输系统的功能框图；
图3和图4是根据各个实施例的示出了包括自主车辆的盲区检测系统的自主驾驶系统的数据流示图；以及
图5是根据各个实施例的示出了用于控制自主车辆的控制方法的流程图。
具体实施方式
以下详细描述在本质上仅是示范性的，并且并不旨在限制应用和使用。另外，不存在被任何前述的技术领域、背景技术、发明内容或以下详细描述中提出的任何明确的或暗示的理论约束的意图。如本文所使用，术语模块是指单独地或呈任何组合的任何硬件、软件、固件、电子控制部件、处理逻辑和/或处理器装置，包括但不限于：专用集成电路(ASIC)、电子电路、处理器(共享、专用或成组)以及执行一个或多个软件或固件程序的存储器、组合逻辑电路和/或提供所述功能性的其他合适部件。
本公开的实施例在本文中可依据功能和/或逻辑块部件和各个处理步骤来描述。应当理解的是，这些块部件可由被配置为执行指定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件部件来实现。例如，本公开的实施例可采用各种集成电路部件，例如，存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等，其可以在一个或多个微处理器或其他控制装置的控制下执行多种功能。另外，本领域技术人员将理解的是，本公开的实施例可结合任何数量的系统来实践，并且本文所述的系统仅仅是本公开的示范性实施例。
为了简洁起见，本文可以不再详细描述与信号处理、数据传输、信号发送、控制以及该系统(和该系统的单个操作部件)的其他功能方面有关的常规技术。另外，本文中所包含的各个图示中所示的连接线旨在表示各个元件之间的示例功能关系和/或物理联接。应当注意的是，在本公开的实施例中可以存在许多替代或附加的功能关系或物理连接。
参考图1，根据各个实施例，总体上以100示出与车辆10相关联的盲区管理系统。一般来说，盲区管理系统100确定车辆无法充分看见其周围环境(盲区)并基于此来智能地控制车辆10。
如图1中所示，车辆10通常包括底盘12、车身14、前轮16和后轮18。车身14被布置在底盘12上并且大大体上包围车辆10的部件。车身14和底盘12可以共同形成框架。车轮16至18各自在车身14的相应拐角附近可旋转地联接到底盘12。
在各个实施例中，车辆10是自主车辆并且盲区管理系统100被结合到自主车辆10中(以下称为自主车辆10)。自主车辆10例如是一种被自动控制以将乘客从一个位置运送到另一个位置的车辆。车辆10在所示实施例中被描绘为客车，但是应当理解的是，还可以使用任何其他车辆，包括摩托车、卡车、运动型多功能车(SUV)、娱乐车辆(RV)、船舶、飞行器等。在示范性实施例中，自主车辆10是所谓的四级或五级自动化系统。四级系统指示“高度自动化”，其指代由自动驾驶系统具体执行动态驾驶任务的所有方面的驾驶模式，即使人类驾驶员对干预请求没有做出适当响应。五级系统指示“全自动化”，其指代由自动驾驶系统在可由人类驾驶员管理所有道路和环境状况下全时执行动态驾驶任务的所有方面。
如图所示，自主车辆10通常包括推进系统20、变速器系统22、转向系统24、制动系统26、传感器系统28、致动器系统30、至少一个数据存储装置32、至少一个控制器34，以及通信系统36。在各个实施例中，推进系统20可以包括内燃机、诸如牵引电动机的电机和/或燃料电池推进系统。变速器系统22被配置为根据可选速度比将来自推进系统20的动力传递到车辆车轮16至18。根据各个实施例，变速器系统22可包括分级传动比自动变速器、无级变速器或其他适当的变速器。制动系统26被配置为向车轮16至18提供制动转矩。在各个实施例中，制动系统26可包括摩擦制动器、线控制动器、诸如电机等再生制动系统，和/或其他适当的制动系统。转向系统24影响车辆车轮16至18的位置。虽然为了说明目的而被描绘为包括方向盘，但是在本公开的范围内设想的一些实施例中，转向系统24可不包括方向盘。
传感器系统28包括感测自主车辆10的外部环境和/或内部环境的可观察状况的一个或多个感测装置40a至40n。感测装置40a至40n可以包括但不限于雷达、激光雷达、全球定位系统、光学相机、热感相机、超声波传感器、和/或其他传感器。致动器系统30包括一个或多个致动器装置42a至42n，其控制一个或多个车辆特征，例如但不限于推进系统20、变速器系统22、转向系统24和制动系统26。在各个实施例中，车辆特征可以进一步包括内部和/或外部车辆特征，例如但不限于车门、行李箱以及诸如无线电、音乐、照明等客舱特征(未标号)。
通信系统36被配置为向和从其他实体48(例如但不限于其他车辆(“V2V”通信)、基础设施(“V2I”通信)、远程系统和/或个人装置)(关于图2更详细进行描述的)无线地传送信息。在示范性实施例中，通信系统36是被配置为经由使用IEEE802.11标准的无线局域网(WLAN)或通过使用蜂窝数据通信来进行通信的无线通信系统。然而，诸如专用短距离通信(DSRC)信道等附加或替代通信方法也被认为在本公开的范围内。DSRC信道是指专门为汽车使用而设计的单向或双向短距离到中距离无线通信信道，以及对应的一组协议和标准。
数据存储装置32存储用于自动控制自主车辆10的数据。在各个实施例中，数据存储装置32存储可导航环境的已定义地图。在各个实施例中，已定义地图可由远程系统预定义并且从远程系统获取(关于图2进一步详细描述的)。例如，已定义地图可由远程系统组装并且(以无线方式和/或以有线方式)传送到自主车辆10并存储在数据存储装置32中。如可以理解的，数据存储装置32可为控制器34的一部分，与控制器34分开，或作为控制器34的一部分以及单独系统的一部分。
控制器34包括至少一个处理器44和计算机可读存储装置或介质46。处理器44可为任何定制的或商业上可获得的处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、与控制器34相关联的若干处理器中的辅助处理器、基于半导体的微处理器(采用微芯片或芯片组的形式)、宏处理器、它们的任何组合或通常用于执行指令的任何装置。计算机可读存储装置或介质46可包括例如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和保活存储器(KAM)中的易失性和非易失性存储装置。KAM是一种持久或非易失性存储器，其可在处理器44断电时用于存储各种操作变量。计算机可读存储装置或介质46可使用诸如PROM(可编程只读存储器)、EPROM(电PROM)、EEPROM(电可擦除PROM)、闪速存储器或能够存储数据的任何其他电、磁、光学或组合存储器装置的许多已知存储器中的任何一种来实施，其中的一些数据表示由控制器34用于控制自主车辆10的可执行指令。
指令可包括一个或多个单独的程序，每个程序包括用于实施逻辑功能的可执行指令的有序列表。指令在由处理器44执行时接收并处理来自传感器系统28的信号，执行用于自动控制自主车辆10的部件的逻辑、计算、方法和/或算法，并且向致动器系统30产生控制信号以基于逻辑、计算、方法和/或算法来自动地控制自主车辆10的部件。虽然图1中仅示出了一个控制器34，但是自主车辆10的实施例可包括通过任何合适的通信介质或通信介质的组合进行通信并且协作以处理传感器信号、执行逻辑、计算、方法和/或算法且产生控制信号以自动控制自主车辆10的特征的任意数量的控制器34。
在各个实施例中，控制器34的一个或多个指令在盲区管理系统100中实现，且当由处理器44执行时，评估与车辆10的即将到来的路径相关联的区域，并基于此来控制车辆10。这些指令评估与车辆的路径相关联的区域，以确定该区域是否包括无法检测的空间(例如，由于障碍物阻挡了视野)。例如，指令评估和与车辆10的即将到来的路径相关联的区域相关联的车载传感器信息，以确定：即将到来的区域是否包括清晰的空间，包括具有障碍物的空间，或者包括不清晰且并不包括障碍物的空间。倘若区域内的空间为清晰的，则生成用于根据规划的路径来控制车辆10的控制信号。倘若区域内的空间包括障碍物，且该障碍物在规划路径中，则生成用于停止车辆10或导航其绕过该障碍物的控制信号。倘若该区域包括不清晰或未知的空间但是在规划路径上并未检测到障碍物，则生成用于促使车辆10来谨慎地接近与该空间相关联的路径的控制信号。例如，生成控制信号来控制车辆沿着该路径缓慢地移动或向前蠕动。生成该控制信号直到确定出在该区域中的空间是清晰的(在该情况下进入默认模式)或包括在路径中的障碍物(在该情况下进入停止模式)。
在各个实施例中，已知盲角或已被指明形成了传感器系统28的盲区的已知区域的位置由控制器34维持，并且当指令由处理器执行时，评估关于车辆10的当前位置的位置，并基于此来产生控制信号。例如，当车辆位置处在或接近已知的盲角或已经被指明形成了盲区的已知区域时，生成控制信号来控制车辆以在一方向上缓慢地移动或蠕动。
现在参考图2，在各个实施例中，关于图1描述的自主车辆10可以适合于在特定地理区域(例如，城市、学校或或商业园区、购物中心、游乐园、活动中心等)中的出租车或往返运输系统的背景下使用或者可以仅通过远程系统进行管理。例如，自主车辆10可以与基于自主车辆的远程运输系统相关联。图2示出了操作环境的示范性实施例，大体上以50示出，其包括基于自主车辆的远程运输系统52，该远程运输系统与关于图1所述的一个或多个自主车辆10a至10n相关联。在各个实施例中，操作环境50进一步包括一个或多个用户装置54，该一个或多个用户装置经由通信网络56与自主车辆10和/或远程运输系统52通信。
通信网络56根据需要支持操作环境50所支持的装置、系统和部件之间的通信(例如，经由有形通信链路和/或无线通信链路)。例如，通信网络56可以包括无线载波系统60，比如蜂窝电话系统，其包括多个蜂窝塔(未示出)、一个或多个移动交换中心(MSC)(未示出)、以及将无线载波系统60与陆地通信系统进行连接所需的任何其他联网部件。每个蜂窝塔包括发送和接收天线以及基站，来自不同蜂窝塔的基站直接或经由诸如基站控制器的中间设备连接至MSC。无线载波系统60可以实施任何合适的通信技术，包括例如，诸如CDMA(例如，CDMA2000)、LTE(例如，4G LTE或5G LTE)、GSM/GPRS的数字技术，或者其他当前或正在出现的无线技术。其他蜂窝塔/基站/MSC布置也是可能的且可与无线载波系统60一起使用。例如，基站和蜂窝塔可以共同位于相同的地点或者它们可以彼此远程地定位，每个基站可以负责单个蜂窝塔或者单个基站可以服务不同的蜂窝塔，或者不同的基站可以耦合至单个MSC，仅举出一些可能的布置作为例子。
除了包括无线载波系统60之外，还可以包括采用卫星通信系统64形式的第二无线载波系统以提供与自主车辆10a至10n的单向或双向通信。这可以利用一个或多个通信卫星(未示出)和上行链路传输站(未示出)完成。单向通信可以包括，例如卫星无线电服务，其中节目内容(新闻、音乐等)由传输站接收、打包以用于上传以及随后发送至卫星，卫星将节目广播给订户。双向通信可以包括，例如卫星电话服务，其利用卫星来在车辆10和站之间中继电话通信。可以利用卫星电话作为无线载波系统60的补充或替代。
可以进一步包括陆地通信系统62，其可以是连接至一个或多个陆线电话的传统的陆基电信网络并且将无线载波系统60连接至远程运输系统52。例如，陆地通信系统62可以包括公共交换电话网(PSTN)，比如用来提供硬线电话、分组交换数据通信以及因特网基础架构的PSTN。陆地通信系统62的一个或多个分段可以通过使用标准有线网络、光纤或其他光网络、电缆网络、电力线、诸如无线局域网(WLAN)的其他无线网络、或者提供宽带无线接入(BWA)的网络或者它们的任何组合来实施。此外，远程运输系统52并不需要经由陆地通信系统62连接，但是可以包括无线电话设备，使得其可以直接与诸如无线载波系统60的无线网络通信。
尽管图2中仅显示了一个用户装置54，操作环境50的实施例可以支持任何数量的用户装置54，包括由一个人拥有、操作或以其他方式使用的多个用户装置54。操作环境50所支持的每个用户装置54可以利用任何合适的硬件平台来实施。就这一点而言，用户装置54可以按照任何常见的形式因素来实现，包括但不限于：桌上型计算机；移动计算机(例如，平板计算机、膝上型计算机，或者上网本计算机)；智能电话；电子游戏装置；数字媒体播放器；家庭娱乐设备件；数字相机或摄影机；可穿戴计算装置(例如，智能手表、智能眼镜、智能服装)；等等。操作环境50所支持的每个用户装置54被实现为计算机实施的或基于计算机的装置，其具有执行本文所述的各种技术和方法所需要的硬件、软件、固件和/或处理逻辑。例如，用户装置54包括采用可编程装置形式的微处理器，其包括存储在内部存储器结构中并应用于接收二进制输入以创建二级制输出的的一个或多个指令。在一些实施例中，用户装置54包括能够接收GPS卫星信号并基于这些信号生成GPS坐标的GPS模块。在其他实施例中，用户装置54包括蜂窝通信功能，以便该装置利用一种或多种蜂窝通信协议在通信网络56上实现语音和/或数据通信，如本文所讨论的。在各个实施例中，用户装置54包括视觉显示器，比如触摸屏图形显示器或其他显示器。
远程运输系统52包括一个或多个后端服务器系统，其可以是基于云的、基于网络的，或者驻存在由远程运输系统52伺服的特定园区或地理位置处。远程运输系统52可以由现场顾问人工控制，或者是自动顾问，或者两者的组合。远程运输系统52可以与用户装置54和自主车辆10a至10n通信，以调度搭乘、派遣自主车辆10a至10n等。在各个实施例中，远程运输系统52存储账户信息，比如订户认证信息、车辆标识符、简档记录、行为模式，以及其他相关的订户信息。
根据典型的使用情况流程，远程运输系统52的注册用户可以经由用户装置54创建搭乘请求。搭乘请求通常将指示乘客的期望搭车位置(或当前的GPS位置)、期望的目的地位置(其可以识别预定车站和/或用户指定的乘客目的地)以及搭车时间。远程运输系统52接收搭乘请求、处理该请求，并且(当且如果一个可用时)派遣自主车辆10a至10n中的选定一个来在在指定搭车位置处和在合适的时间搭载该乘客。远程运输系统52还可以生成并向用户装置54发送经合适配置的确认消息或通知，以使乘客知晓车辆正在路上。
如可以理解的，本文所公开的主题为被认为是标准和基础自主车辆10和/或基于自主车辆的远程运输系统52提供了增强特征和功能。为此目的，自主车辆和基于自主车辆的远程运输系统可以被修改、增强，或者以其他方式补充以提供以下更详细描述的附加特征。
现参考图3，并且继续参考图1，功能框图示出了自主驾驶系统(ADS)70的各个实施例，该自主驾驶系统可嵌入控制器34中，且可包括根据各个实施例的盲区管理系统100的部分。也就是说，控制器34的合适的软件和/或硬件部件(例如，处理器44和计算机可读存储装置46)被用来提供结合自主车辆10一起使用的自主驾驶系统70。
在各个实施例中，自主驾驶系统70的指令可以由功能或系统组织。例如，如图3中所示，自主驾驶系统70可以包括传感器融合系统74、定位系统76、导向系统78，以及车辆控制系统80。如可以理解的，在各个实施例中，指令可以被组织成任意数量的系统(例如，组合的、进一步划分的等)，因为本公开并不限于本实例。
在各个实施例中，传感器融合系统74合成并处理传感器数据并预测目标的存在、位置、类别和/或路径以及车辆10的环境的特征。在各个实施例中，传感器融合系统74可以合并来自多个传感器的信息，包括但不限于相机、激光雷达、雷达和/或任意数量的其他类型的传感器。
定位系统76处理传感器数据连同其他数据，以确定车辆10相对于环境的位置(例如，相对于地图的局部位置、相对于道路的车道的精确位置、车辆前进方向、速度等)。导向系统78处理传感器数据连同其他数据以确定车辆10将遵循的路径。车辆控制系统80生成用于根据确定的路径控制车辆10的控制信号。
在各个实施例中，控制器34实施机器学习技术来辅助控制器34的功能，比如特征检测/分类、拥塞减轻、路径穿越、绘图、传感器集成、地面真实情况确定，等等。
如以上简要所述的，图1的盲区管理系统100包含在自主驾驶系统70内，例如，作为车辆控制系统80的部分。例如，车辆控制系统80检测盲区并基于该检测来控制车辆10的操作。特别地，车辆控制系统80接收路径规划信息、定位和绘图信息，并确定车辆的操作模式。在各个实施例中，车辆的操作模式可以包括但不限于，默认模式、停止模式和警告模式。当在停止模式或警告模式下时，车辆控制系统80产生控制输出；以及当在默认模式下时，允许产生常规的控制输出。
例如，如关于图4更详细显示的并继续参考图3，盲区管理系统100包括盲区地图数据库101、第一盲区检测模块102、第二盲区检测模块104、警告模式控制模块106、停止模式控制模块108、以及默认模式控制模块110。
盲区地图数据库101储存地图信息112。地图信息112包括各个区域的地图以及地图内已知盲角和/或感兴趣区域的位置的指示。盲角和感兴趣区域可以被预定义(例如，由远程访问中心97的用户定义并被传送至车辆10)和/或由车辆10或其他车辆10a至10n随时间习得(例如，当在特定位置X处启动警告模式多次时习得，或其他学习方法)。
第一盲区检测模块102接收指示车辆位置的车辆位置输出114和指示车辆路径的路径规划输出116。基于该车辆位置和车辆路径，第一盲区检测模块102确定车辆操作模式118。例如，第一盲区检测模块102基于该车辆路径从盲区地图数据库101检索地图信息112。第一盲区检测模块102检索与即将到来的车辆路径相关联的地图信息112。此后，第一盲区检测模块102将如由车辆位置输出114指示的当前车辆位置与地图信息112进行比较，以确定当前车辆位置是否正在或将要接近已知的盲角或已知的感兴趣区域。倘若当前车辆位置正在或将要接近已知的盲角或已知的感兴趣区域，则将车辆操作模式114改变成警告模式。倘若当前车辆位置没有正在或将要接近已知的盲角或已知的感兴趣区域，则将车辆操作模式保持为默认模式。
第二盲区检测模块104接收指示障碍物(例如，检测到的与地面接触的目标)和在与即将到来的路径相关联的区域中检测到的自由空间(例如，不含从地面向上的障碍物的空间)的定位和绘图输出120。取决于产生传感器数据的传感器的类型，存在确定自由空间、障碍物和盲区的多种方法。例如，从图像相机数据，可以以高置信水平确定哪里存在道路自由空间；然而，无法确定是否会因为障碍物或其他未知原因产生阻塞。在另一示例中，从激光雷达数据，可以通过确定返回(激光)的性质(其是否在地平面之外)来确定障碍物和自由空间。当未接收到返回(激光)时，此时并不明确是道路入射角太大还是反射太差以至无法得到强的信号返回，可确定未知的或盲区。在又另一示例中，从雷达数据，信号缺少不能够足以确信确定出在雷达方向上的空间是否自由。由此，可使用该雷达数据来确定障碍物。
第二盲区检测模块104评估障碍物和自由空间，以确定与车辆10的路径相关联的区域的定义空间是否清晰或包括自由空间，或者该定义空间是否包括一个或多个障碍物。该定义空间可以为车辆前方的空间、车辆左前方的空间(在路径指示出规划了右转弯的情况下)、车辆的右前方(在路径指示出左转弯的情况下)等。
在各个实施例中，可以基于历史行为来确定定义空间。例如，附加的后处理可以考虑来自车辆10的其他信息，以考虑常见的突发障碍物或风险因素，例如但不限于，来自盲角周围的行人或来自盲角周围的快速移动的汽车。在第一示例中，通过使用地图信息112，第二盲区检测模块104可以确认这里是居住区域的事实。利用该信息，第二盲区检测模块104可以将停放的车辆周围的定义区域和/或盲区扩展成展开，从而引起额外区域的警告。在第二示例中，类似地，通过使用关于交叉路口中车道速度的地图信息112，第二盲区检测模块104对未知的自由空间后处理以考虑车辆10所需的警告程度。例如，阻挡在远角上的缓慢移动的居住区域将不会调用较大展开的警告的定义空间或盲区。然而，在其中盲区较近的快速移动交叉路口处，展开将相当大，并且触发更多的警告响应。
一旦确定了定义空间，则第二盲区检测模块104评估该定义空间。例如，如果该定义空间是清晰的，则第二盲区检测模块104将车辆操作模式118设置成默认模式。在各个实施例中，如果定义空间不清晰，则第二盲区检测模块104确定该定义空间是否包括在车辆10的路径中的障碍物。例如，如果该定义空间包括在车辆10的路径中的障碍物，则第二盲区检测模块104将车辆操作模式118设置成停止模式。在又另一个示例中，如果在定义空间中未检测到清晰的障碍物，但是在定义空间中仍然检测不到自由空间，则将车辆操作模式118改变或保持在警告模式下。
警告模式控制模块106接收车辆操作模式118作为输入。警告模式控制模块106基于车辆操作模式118的值可选择地生成控制信号122，该控制信号被传送至致动器系统30。例如，当车辆操作模式118为警告模式时，警告模式控制模块106生成控制信号122以控制车辆10的速度和加速度，从而缓慢地向前移动。例如，选择的速度和加速度与给予“意外的”障碍物的安全减速率有关。在另一示例中，当车辆操作模式118为默认模式或停止模式时，警告模式控制模块105并不生成任何移动控制信号122。
停止模式控制模块108接收车辆操作模式118作为输入。停止模式控制模块108基于车辆操作模式118的值可选择地生成控制信号124，该控制信号被传送至致动器系统30。例如，当车辆操作模式118为停止模式时，停止模式控制模块108生成控制信号124以将车辆10的速度和加速度控制到零或零附近，从而使车辆10停下。在另一示例中，当车辆操作模式118为默认模式或警告模式时，停止模式控制模块108并不生成任何控制信号124。
默认模式控制模块110接收车辆操作模式118作为输入。默认模式控制模块110基于车辆操作模式118的值可选择地生成使能信号126，该使能信号被传送至第一控制模块92。例如，当车辆操作模式118为默认模式时，默认模式控制模块110生成使能信号126以使车辆控制系统80能够执行对车辆10的默认控制。在另一示例中，当车辆操作模式118为停止模式或警告模式时，默认模式控制模块110生成禁用信号126以禁止车辆控制系统80执行对车辆10的默认控制。
现在参考图5，并继续参考图1至图4，流程图示出了可以由根据本公开的图1的盲区管理系统100执行的控制方法400的流程图。如可以根据本公开理解的，方法内的操作次序并不限于图4中所示的顺序执行，而是可以随应用并根据本公开按照一个或多个不同的次序执行。在各个实施例中，方法400可以被计划成基于一个或多个预定事件运行，和/或可以在自主车辆10的操作期间连续地运行。
在各个实施例中，方法可以在405处开始。在410处，接收车辆位置输出114和路径规划输出116。在420处，基于该路径检索已知盲角和感兴趣区域的地图信息112。在430处，将车辆位置与地图信息112进行比较，以确定车辆位置是否正在或将要接近已知盲角或感兴趣的已知区域。如果在430处当前车辆位置正在或将要接近已知盲角或感兴趣的已知区域，则在440处，将车辆操作模式设置成警告模式并且自动地生成控制信号122以根据缓慢或向前蠕动操纵来控制车辆移动。
此后，在450-500处接收并处理传感器数据。在450处接收传感器数据，并且在460处对其进行处理以确定与车辆10的路径相关联的定义空间是否清晰或包括自由空间。如果定义的空间清晰，则在470处将车辆操作模式118设置成默认模式并生成控制信号以根据正常操作模式控制车辆10的速度和加速度。此后，方法可以在510处结束。
然而，如果在460处定义空间不清晰，则在480处确定该定义空间是否包括在车辆10的路径中的障碍物。如果在480处定义空间包括在车量10的路径中的障碍物，则在490处将车辆操作模式118设置成停止模式并且生成控制信号124以将车辆10的速度和加速度控制在零或零附近。此后，方法在450处继续，其中接收并处理新的传感器数据。在此种情况下，方法继续直到已经移除了障碍物并且在460处检测到自由空间，在470处车辆操作模式118被改回默认模式，并且方法在510处结束。
如果在480处在车辆10的路径中未检测到清晰的障碍物，但是仍然检测不到自由空间，则在440处将车辆操作模式118改变或保持在警告模式下并且生成控制信号98以根据缓慢或向前蠕动操纵来控制车辆移动。此后，方法在450处继续，其中接收并处理新的传感器数据。在此种情况下，方法继续直到在460处检测到自由空间，在470处车辆操作模式114被改回默认模式，并且方法在510处结束。
尽管在前面的详细描述中已经提出了至少一个示范性实施例，但是应该理解的是仍存在大量的变型。还应该理解的是，示范性实施例或多个示范性实施例仅是示例，而并非旨在以任何方式限制本公开的范围、适用性或配置。而是，前面的详细描述将为本领域技术人员提供用于实现示范性实施例或多个示范性实施例的便利路线图。应当理解的是，在不脱离如所附权利要求及其合法等同物所阐述的本公开的范围的情况下，可以在元件的功能和设置上做出各种改变。

Claims (10)

1.一种控制车辆的方法，包括：
通过处理器接收从所述车辆的环境感测到的传感器数据；
通过所述处理器来处理所述传感器数据，以确定所述车辆的所述环境的盲区；
通过所述处理器基于确定的盲区来将所述车辆的操作模式设置成警告模式；以及
通过所述处理器基于所述操作模式来控制所述车辆的操作。
2.根据权利要求1所述的方法，其中当处于所述警告模式时，所述控制包括生成控制信号以控制所述车辆的速度和加速度中的至少一个。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述控制信号基于向前蠕动方法控制所述车辆的速度和加速度中的至少一个。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述控制信号基于通过位置和车辆信息中的至少一个确定的警告程度控制所述车辆的速度和加速度中的至少一个。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述处理所述传感器数据以确定盲区包括：
定义与所述车辆的路径相关联的区域，并且
在定义区域中评估所述传感器数据。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述定义所述区域是基于常见障碍物和风险因素中的至少一个。
7.根据权利要求5所述的方法，其中评估所述传感器数据包括针对清晰的空间、不清晰的空间以及障碍物中的至少一个评估所述传感器数据。
8.根据权利要求1所述的方法，进一步包括接收所述车辆的定位，并且其中所述将所述车辆的所述操作模式设置成所述警告模式是基于所述定位。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述设置所述车辆的所述操作模式是进一步基于所述定位和定义盲区区域的地图的比较。
10.一种自主车辆，包括：
至少一个传感器，所述传感器提供从所述自主车辆的环境感测到的传感器数据；以及
控制器，所述控制器通过处理器：接收所述传感器数据，处理所述传感器数据以确定所述车辆的所述环境的盲区，基于所述确定的盲区将所述自主车辆的操作模式设置成警告模式，以及基于所述操作模式来控制所述自主车辆的操作。
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