CN109272601A - 自动的地图异常检测和更新 - Google Patents

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伊万·武科维奇
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Abstract

本公开涉及一种自动的地图异常检测和更新。由服务器从车辆接收偏差提示，所述偏差提示指示与由所述车辆保存的自主式车辆数据相比较的车辆传感器数据中的异常。根据在从所述车辆接收到所述异常之前以及之后期间的车辆传感器数据的视图，来识别所述异常的原因。根据所述原因为包括所述车辆的多个自主式车辆更新修改后的自主式车辆数据。

Description

自动的地图异常检测和更新
技术领域
本公开的多个方面总体上涉及自动检测自主式车辆地图中的异常并自动更新所述地图。
背景技术
在车辆远程信息处理系统中，远程信息处理控制单元(TCU)可用于各种远程控制服务(诸如，空中(OTA)软件下载、eCall和逐向导航)。自主式车辆是能够感测车辆环境并且能够在没有人工输入的情况下进行导航的车辆。与传统的远程信息处理系统相比，自主式车辆可能有更大的数据上传和下载需求。
发明内容
一种车辆包括自主式车辆传感器、存储器以及处理器，所述存储器保存3D先验地图和道路网络定义文件。所述处理器被配置为：响应于对经由从所述传感器接收到的原始传感器数据而检测到的异常的解释成功，将所述解释发送到自主式车辆服务器，并且响应于对所述异常的解释不成功，将偏差提示发送到自主式车辆服务器，其中，所述偏差提示指示检测到所述异常的路段。
一种方法包括：由服务器从车辆接收偏差提示，所述偏差提示指示与由所述车辆保存的自主式车辆数据相比较的车辆传感器数据中的异常；由所述服务器，根据在包括接收到所述异常的时间的持续时间内的车辆传感器数据的视图来对所述异常的原因进行识别；并且将根据所述原因而更新的修改后的自主式车辆数据发送到多个自主式车辆。
一种系统包括服务器，所述服务器被配置为：从车辆接收偏差提示，所述偏差提示指示与由所述车辆保存的自主式车辆数据相比较的车辆传感器数据中的异常；根据在包括接收到所述异常的时间的持续时间内的车辆传感器数据的视图来对所述异常的原因进行识别；将根据所述原因而更新的修改后的自主式车辆数据发送到包括所述车辆的多个自主式车辆。
根据本发明的一个实施例，响应于所述车辆无法成功地识别出所述异常的原因，从所述车辆接收所述车辆传感器数据的视图。
根据本发明的一个实施例，所述服务器还被配置为：利用针对车辆传感器数据异常的多个原因进行训练的神经网络来对所述车辆传感器数据中的异常进行识别。
根据本发明的一个实施例，所述服务器还被配置为：将所述异常与预定义异常类型的签名进行比较，其中，所述预定义异常类型包括车道封闭标志、失去行驶能力的车辆以及紧急车辆中的一种或更多种。
根据本发明的一个实施例，所述持续时间包括从所述异常之前的十五秒到所述异常之后的十五秒的传感器数据。
根据本发明的一个实施例，所述车辆传感器数据包括来自所述车辆的激光雷达传感器的数据和来自所述车辆的相机的数据。
附图说明
图1示出了包括与自主式车辆数据服务器进行通信的自主式车辆的示例系统；
图2示出了实现自主式车辆功能的车辆的示例图；
图3示出了用于由车辆检测异常的示例处理；
图4示出了用于由车辆执行自主驾驶的示例处理；
图5示出了用于由自主式车辆数据服务器基于检测的异常来对自主式车辆数据进行更新的示例处理。
具体实施方式
根据需要，在此公开了本发明的具体实施例；然而，应理解的是，所公开的实施例仅仅是本发明的示例，其可以以各种形式和替代形式被实施。附图不一定按比例绘制；一些特征可被夸大或最小化以示出特定组件的细节。因此，在此公开的具体结构和功能细节不应被解释为具有限制性，而仅作为用于教导本领域技术人员以各种方式利用本发明的代表性基础。
图1示出了包括与自主式车辆数据服务器110进行通信的车辆102的示例系统100。如图所示，系统100包括车辆102A和102B(统称为102)，所述车辆102A和102B被配置为通过广域网104与服务提供商106A和106B(统称为106)和/或无线电站(wireless station)108进行无线通信。自主式车辆数据服务器110还与广域网104进行通信。车辆102可经由Wi-Fi或其它无线通信协议彼此通信以允许车辆102利用其它车辆102的连接能力。尽管在图1中示出了示例系统100，但是所示出的示例组件并不意在限制。实际上，系统100可具有更多或更少的组件，并且可使用附加或替代的组件和/或实施方式。作为示例，系统100可包括更多或更少的车辆102、服务提供商106、无线电站108和/或自主式车辆数据服务器110。
车辆102可包括各种类型的机动车(混合型多用途车辆(CUV)、运动型多用途车辆(SUV)、卡车、休旅车(RV))、船、飞机或用于运输人或物品的其它移动机器。在许多情况下，车辆102可由内燃发动机来驱动。作为另一种可行方式，车辆102可以是由内燃发动机和一个或更多个电动马达两者驱动的混合动力电动车辆(HEV)，诸如，串联式混合动力电动车辆(SHEV)、并联式混合动力电动车辆(PHEV)或并联/串联式混合动力电动车辆(PSHEV)。由于车辆102的类型和配置可变化，所以车辆102的能力可相应地变化。作为一些其它可行方式，车辆102可针对乘客容量、牵引能力和容量以及储存容量而具有的不同能力。
作为一些非限制性示例，广域网104可包括一个或更多个互连的通信网络，诸如，互联网、有线电视分配网络、卫星链路网络、局域网、广域网和电话网络。通过访问广域网104，车辆102能够将输出数据从车辆102发送到广域网104上的网络目标地址，并且能够从广域网104上的网络目标地址接收对车辆102的输入数据。
服务提供商106可包括被配置为允许车辆102的蜂窝收发器访问广域网104的通信服务的系统硬件。在示例中，服务提供商106可以是全球移动通信系统(GSM)蜂窝服务提供商。在另一示例中，服务提供商106可以是码分多址(CDMA)蜂窝服务提供商。
无线电站108可包括被配置为支持车辆102与广域网104之间的局域网连接的系统硬件。在示例中，无线电站108可支持车辆102与无线电站108之间的专用短程通信(DSRC)连接。在另一示例中，无线电站108可支持车辆102与无线电站108之间的Wi-Fi连接。在另一示例中，无线电站108可支持车辆102与无线电站108之间的基于3GPP的蜂窝车辆联网通信(cellular Vehicle-to-Everything，C-V2X)连接。无线电站108还可提供无线电站108与广域网104之间的连接，从而允许连接的车辆102在不使用服务提供商106的情况下访问广域网。
自主式车辆102通过结合各种驾驶算法利用车辆传感器数据和其它道路环境数据来运行。自主式车辆数据服务器110可包括被配置为向车辆102提供自主式数据服务的计算硬件。在示例中，自主式车辆数据服务器110可保存对自主式车辆102沿着道路穿越路线有用的自主式车辆数据。这种自主式车辆数据可包括道路网络定义文件112、3D先验地图114和偏差提示116。车辆102可从自主式车辆数据服务器110接收即将到来的车辆102的环境的自主式车辆数据。车辆102可使用自主式车辆数据来沿着路线标识车辆的具体位置。自主式车辆102还可被设计为上传感测的道路环境数据，以使得自主式车辆数据服务器110更新自主式车辆数据。相应地，自主式车辆数据服务器110还可被配置为基于从车辆102向自主式车辆数据服务器110提供的信息来更新自主式车辆数据。
道路网络定义文件112可指定可到达的路段，并且提供诸如路径点、停车标志位置、车道宽度、速度限制、检查站位置和停车位位置的信息。道路网络定义文件112还可包括限定通常允许行驶的周界的一个或更多个自由行驶区域(诸如，停车场)。
3D先验地图114可包括由道路网络定义文件112指示的路段或其它可穿越位置的3D模型信息。在很多示例中，3D先验地图114通过由具有激光雷达、相机(单声道、立体声等)和/或对产生道路的3D模型有用的其它传感器的仪器化车辆(instrumented vehicle)102遍历路段而创建。其它传感器的一些示例可包括例如激光器、雷达、全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)、高度计和车轮编码器。
偏差提示116包括关于与3D先验地图114进行比较而检测到异常的道路位置的数据。在示例中，穿越路段的自主式车辆102可能在道路上遇到在3D先验地图114上未指示的障碍。如下面进一步详细解释的，如果车辆102不能识别障碍，则车辆102可生成偏差提示116以将未知障碍通知给其它车辆102。
图2示出了实现自主式车辆功能的车辆102的示例图200。车辆102包括被配置为通过广域网104进行通信的远程信息处理控制器202。可使用远程信息处理控制器202的远程信息处理调制解调器208来执行这种通信。每个车辆102还包括自主式车辆控制器222，所述自主式车辆控制器222另外被配置为使用专用自主式车辆调制解调器232通过广域网104进行通信。虽然在图2中示出了示例车辆102，但是所示出的示例组件并不意在限制。实际上，车辆102可具有更多或更少的组件，并且可使用额外或可选的组件和/或实施方式。
远程信息处理控制器202可被配置为：支持与驾驶员和驾驶员携带装置(例如，移动装置210)的语音命令交互和蓝牙交互，经由各种按钮或其它控制件接收用户输入，并且向驾驶员或车辆102的其它乘员提供车辆状态信息。示例远程信息处理控制器202可以是由密歇根州的迪尔伯恩市的福特汽车公司提供的SYNC系统。
远程信息处理控制器202还可包括支持在此描述的远程信息处理控制器202的功能的执行的各种类型的计算设备。在示例中，远程信息处理控制器202可包括被配置为执行计算机指令的一个或更多个处理器204以及其上可保存计算机可执行指令和/或数据的存储介质206。计算机可读存储介质(也被称为处理器可读介质或存储器206)包括参与提供可由计算机(例如，由处理器204)读取的数据(例如，指令)的任何非暂时性(例如，有形)介质。通常，处理器204将指令和/或数据从例如存储器206等接收到内存，并且使用所述数据执行指令，从而执行一个或更多个处理，所述一个或更多个处理包括在此描述的处理中的一个或更多个。计算机可执行指令可从使用各种编程语言和/或技术创建的计算机程序进行编译或解释，所述编程语言和/或技术包括但不限于Java、C、C++、C#、Fortran、Pascal、VisualBasic、Python、Java Script、Perl、PL/SQL等中的一个或其组合。
远程信息处理控制器202可被配置为与车辆乘员的移动装置210进行通信。移动装置210可以是各种类型的便携式计算装置(诸如，蜂窝电话、平板计算机、智能手表、膝上型计算机、便携式音乐播放器或能够与远程信息处理控制器202进行通信的其它装置)中的任何一种。与远程信息处理控制器202一样，移动装置210可包括被配置为执行计算机指令的一个或更多个处理器以及其上可保存计算机可执行指令和/或数据的存储介质。在很多示例中，远程信息处理控制器202可包括被配置为与移动装置210的兼容的无线收发器进行通信的无线收发器212(例如，蓝牙控制器、ZIGBEE收发器、Wi-Fi收发器等)。另外或可选地，远程信息处理控制器202可通过有线连接(诸如，经由移动装置210和远程信息处理控制器202的USB子系统之间的USB连接)与移动装置210进行通信。另外或可选地，远程信息处理控制器202可利用无线收发器212与车辆102穿越的道路附近的无线电站108的Wi-Fi收发器进行通信。作为另一示例，远程信息处理控制器202可利用无线收发器212与穿越所述道路的其它车辆102进行通信。
远程信息处理控制器202还可接收来自人机界面(HMI)控制件214的输入，所述人机界面(HMI)控制件214被配置为提供乘员与车辆102的交互。例如，远程信息处理控制器202可与被配置为调用远程信息处理控制器202上的功能的一个或更多个按钮或者其它HMI控制件214(例如，方向盘音频按钮、一键通按钮、仪表板控制件等)进行交互。远程信息处理控制器202还可驱动一个或更多个显示器216或者以其它方式与一个或更多个显示器216进行通信，所述一个或更多个显示器216被配置为例如通过视频控制器向车辆乘员提供视觉输出。在一些情况下，显示器216可以是进一步被配置为经由视频控制器接收用户触摸输入的触摸屏幕，而在其它情况下，显示器216可以仅是显示器，而没有触摸输入能力。在示例中，显示器216可以是被包括在车辆102的车厢的中央控制台区域中的主机单元显示器。在另一示例中，显示器216可以是车辆102的仪表组的屏幕。
远程信息处理控制器202还可被配置为经由一个或更多个车载网络218与车辆102的其它组件进行通信。作为一些示例，车载网络218可包括车辆控制器局域网(CAN)、以太网和面向媒体的系统传输(MOST)中的一个或更多个。车载网络218可允许远程信息处理控制器202与车辆102的其它系统(诸如，车身控制模块(BCM)220-A、电子制动控制系统(EBCM)220-B、转向控制系统(SCM)220-C、动力传动系统控制系统(PCM)220-D、安全控制系统(SACM)220-E和全球定位系统(GPS)220-F)进行通信。如图所示，控制器220被表示为分立的模块和系统。然而，控制器220可共享物理硬件、固件和/或软件，使得来自多个控制器220的功能可被集成到单个模块220中，并且各种这样的控制器220的功能可分布在多个控制器220上。
BCM 220-A可被配置为支持与对由车辆102电池供电的电流负载进行控制相关的车辆102的各种功能。这样的电流负载的示例包括但不限于外部照明、内部照明、加热式座椅、加热式挡风玻璃、加热式尾灯和加热式后视镜。此外，BCM 220-A可被配置为对车辆102的访问功能(诸如，无钥匙进入、远程启动和接入点状态验证(例如，车辆102的发动机罩、车门和/或行李厢的关闭状态))进行管理。
EBCM 220-B可被配置为控制车辆102的制动功能。在一些示例中，EBCM 220-B可被配置为接收来自车辆车轮传感器和/或动力传动系统差速器的信号信息，并且通过控制对来自主汽缸的制动压力进行调整的制动管路阀来对防抱死制动功能和防滑制动功能进行管理。
SCM 220-C可被配置为通过增加或反作用于提供给车辆102的车轮的转向力来辅助车辆转向。在一些情况下，增加的转向力可由被配置为向转向机构提供控制的能量的液压转向助力装置提供，而在其它情况下，增加的转向力可由电动致动器系统提供。
PCM220-D可被配置为执行用于车辆102的发动机控制功能和传动装置控制功能。针对发动机控制，PCM 220-D可被配置为接收节气门输入并控制车辆发动机的致动器，以对空气/燃料混合物、点火正时、怠速、气门正时以及其它发动机参数进行设置，从而确保最佳的发动机性能和发电。针对传动装置控制，PCM 220-D可被配置为接收来自车辆传感器(诸如，车轮速度传感器、车辆速度传感器、节气门位置、传动装置流体温度)的输入，并且确定如何以及何时改变车辆102中的挡位，以确保适当的性能、燃料经济性和换挡质量。
SACM 220-E可被配置为提供各种功能以提高车辆102的稳定性并提高对车辆102的控制。作为一些示例，SACM 220-E可被配置为对车辆传感器(例如，方向盘角度传感器、偏航率传感器、侧向加速度传感器、车轮速度传感器等)进行监测，并对BCM 220-A、SCM 220-C和/或PCM 220-D进行控制。作为一些可行方式，SACM 220-E可被配置为通过车辆总线218提供节气门输入调整、转向角度调整、制动调制以及全轮驱动功率分流决策，以提高车辆稳定性和可控性。应注意的是，在一些情况下，由SACM 220-E提供的命令可超驰由驾驶员或自主式车辆控制器222提供的其它命令。
GPS 220-F被配置为提供车辆102的当前位置和航向信息，并且各种其它车辆控制器220被配置为与远程信息处理控制器202协作。
自主式车辆控制器222可包括各种类型的计算设备和/或可与各种类型的计算设备进行通信，以促进对自主式车辆102的功能的执行。在示例中，自主式车辆控制器222可包括被配置为执行计算机指令的一个或更多个处理器224以及其上可保存计算机可执行指令(例如，以下更详细讨论的自主式车辆逻辑234)和/或自主式车辆数据(例如，道路网络定义文件112、3D先验地图114、偏差提示116等)的存储介质226。
自主式车辆控制器222可接收来自各种传感器的输入。在示例中，自主式车辆控制器222可与激光雷达传感器228进行通信。在其它示例中，另外或可选地，自主式车辆控制器222可与激光器、雷达、声呐或其它类型的距离传感器和/或障碍传感器(obstacle sensor)进行通信。自主式车辆控制器222可与被配置为对与车辆102周围环境相关的信息进行捕获的一个或更多个相机230进行通信。
自主式车辆控制器222还可利用自主式车辆调制解调器232在车辆102和通过广域网104可访问的自主式车辆数据服务器110之间传送数据(例如，自主式车辆数据)。在一些示例中，自主式车辆调制解调器232可被配置为与向远程信息处理调制解调器208提供通信服务的相同的服务提供商106进行通信。在其它示例中，自主式车辆调制解调器232可被配置为与服务提供商106进行通信，所述服务提供商106不同于向远程信息处理调制解调器208提供通信服务的服务提供商106。在一个示例中，远程信息处理调制解调器208可使用图1中示出的服务提供商106A来访问广域网104，而自主式车辆调制解调器232可使用图1中示出的服务提供商106B来访问广域网104。
自主式车辆控制器222可利用驾驶算法来命令车辆102的制动、转向、加速以及其它功能。这些算法可被存储到存储器226，并且可由自主式车辆控制器222的一个或更多个处理器224执行以命令车辆102。自主式车辆控制器222可相应地基于输入(诸如，从自主式车辆数据服务器110接收的道路网络定义文件112、3D先验地图114和偏差提示116、从激光雷达传感器228(或其它传感器)接收的传感器输入、从一个或更多个相机装置230接收的图像输入以及通过车辆总线218接收的来自各个控制器220的数据)来命令车辆102。
由自主式车辆控制器222执行的一个这样的算法是道路提示逻辑234。当自主式车辆102正穿越其路线时，道路提示逻辑234使得车辆102不断地将由车辆102经由激光雷达传感器228、相机230和/或其它传感器识别的当前3D视图与保存在存储器226中的先前加载的3D先验地图114进行比较。
如果道路提示逻辑234识别出差异，则道路提示逻辑234可使得车辆102向自主式车辆数据服务器110发送异常发现视图。在示例中，异常发现视图包括在异常发现之前和在异常发现之后(例如，从在异常之前的十五秒到异常之后的十五秒)的数据的快照。异常发现视图数据可包括来自激光雷达传感器228和相机230的数据和/或来自车辆102的其它自主式车辆传感器的数据。可使用自主式车辆调制解调器232(或者在其它情况下，另外或可选地使用远程信息处理调制解调器208)将异常发现视图数据从车辆102发送到自主式车辆数据服务器110。
自主式车辆数据服务器110可接收更新的数据，并且可使用来自自主式车辆102的新的信息对存储在自主式车辆数据服务器110的3D先验地图114的版本进行更新。自主式车辆数据服务器110还可将更新的3D先验地图114发送到发现的异常附近的其它自主式车辆102(例如，采取沿着与报告异常的自主式车辆102相同的路段的路线的车辆)。
这些文件在被上传和下载时会对车辆102的通信资源和广域网104的通信资源造成很大负担。此外，当自主式车辆102返回服务时，通过服务区中的硬盘驱动器交换或者以太网下载来对很多车辆中的3D先验地图114进行更新。这导致自主式车辆102缺少关于异常的最新的3D先验地图114，直至自主式车辆102可返回服务区为止，这可能经历很多个小时。然而，缺少最新的3D先验地图114的自主式车辆102可能无法完成动态驾驶任务。
如关于处理300、处理400和处理500进一步详细解释的，系统100避免使用高成本的无线链路来发送更新的大的异常，并且同时避免自主式车辆102等待直至它们返回补给站(depot)以接收更新的3D先验地图114。
响应于检测到异常，自主式车辆102尝试对引起异常检测的对象进行识别(例如，自主式车辆102将停车标志的原始相机数据解释为指示停车标志的元数据)。如果可检测到异常，则将元数据连同异常的位置以及检测出的原因一起发送到自主式车辆数据服务器110。这种信息被自主式车辆数据服务器110处理，并且被传播到操作区域内的其它自主式车辆102，以允许其它自主式车辆102更好地执行自主式驾驶任务。
然而，如果自主式车辆102不能识别出异常的原因，则由自主式车辆102将偏差提示116发送到自主式车辆数据服务器110。偏差提示116可包括诸如异常的位置坐标(例如，GPS坐标)的信息、指示器(诸如，注意或减速)以及检测到与3D先验地图114的差异处的3D先验地图114的坐标。在可行的情况下，自主式车辆102还可发送整个传感器数据集，以允许自主式车辆数据服务器110对3D先验地图114的区域进行进一步处理，从而更好地确定异常的可能原因。还可由自主式车辆数据服务器110将异常的偏差提示116发送到正要进入已经检测到异常的区域的其它自主式车辆102，以通知这些自主式车辆102所述区域存在问题(即使确切的问题最初未通过偏差提示116被明显表示)。
图3示出了用于由车辆102检测异常的示例处理300。在示例中，处理300可由执行道路提示逻辑234的自主式车辆控制器222来执行。
在操作302，自主式车辆控制器222使用车辆102的一个或更多个传感器来检测异常。在示例中，自主式车辆控制器222可执行道路提示逻辑234，以使用3D先验地图114和来自激光雷达228、相机230和/或其它传感器的数据来沿着路线追踪车辆102的前进。在穿越路线期间，道路提示逻辑234可识别与3D先验地图114以及车辆102的位置不匹配的传感器数据的一个或更多个3D特征。例如，这种情况可能是由暂时性特征(诸如，道路中抛锚的车辆102)或永久性特征(诸如，道路结构的变化)导致的。在这种情况下，由于3D先验地图114与由车辆102的传感器接收的车辆102的数据不匹配，因此道路提示逻辑234可识别出异常。
在操作304，自主式车辆控制器222对检测到的异常进行解释。在示例中，自主式车辆控制器222可执行道路提示逻辑234以对异常的原因进行识别。例如，道路提示逻辑234可将异常与预定义异常类型的签名(诸如，车道封闭标志、失去行驶能力的车辆(disabledvehicle)、紧急车辆等)进行比较。在另一示例中，自主式车辆控制器222可利用针对各种类型的道路传感器数据进行训练的神经网络来允许自主式车辆控制器222对传感器数据中的异常进行识别。
在操作306，自主式车辆控制器222确定对异常的解释是否成功。在示例中，如果异常与预定义签名中的一个匹配或者神经网络与传感器数据匹配，则自主式车辆控制器222已经成功地解释了所述异常。如果自主式车辆控制器222确定对异常的解释成功，则控制转到操作308。否则，控制转到操作310。
在操作308，自主式车辆控制器222将解释的元数据发送到自主式车辆数据服务器110。相应地，在道路提示逻辑234识别出异常的原因的情况下，可将描述识别出的异常的元数据发送到自主式车辆数据服务器110，而不需要将原始的传感器数据发送到自主式车辆数据服务器110。在操作308之后，处理300结束。
在操作310，自主式车辆控制器222将偏差提示116发送到自主式车辆数据服务器110。在示例中，偏差提示116可指定异常的位置坐标(例如，GPS坐标)、指示器(诸如，注意或减速)以及检测到与3D先验地图114的差异处的3D先验地图114的坐标。自主式车辆控制器222可使用自主式车辆调制解调器232(或者在其它情况下，另外或可选地，使用远程信息处理调制解调器208)将偏差提示116发送到自主式车辆数据服务器110。
在操作312，自主式车辆控制器222将原始的传感器数据发送到自主式车辆数据服务器110。在示例中，自主式车辆控制器222可随时间将原始的传感器数据发送到自主式车辆数据服务器110。由于偏差提示116已经被发送到自主式车辆数据服务器110，所以传送原始传感器数据的时间安排不如系统100识别潜在异常所需的原始传感器数据重要。在操作312之后，处理300结束。
图4示出了用于由自主式车辆数据服务器110基于检测到的异常对自主式车辆数据进行更新的示例处理400。在示例中，处理400可由自主式车辆数据服务器110执行。
在操作402，自主式车辆数据服务器110确定是否接收到偏差提示116。在示例中，如以上关于处理300的操作310所讨论的，自主式车辆数据服务器110可从车辆102中的一个接收偏差提示116。如果自主式车辆数据服务器110确定接收到偏差提示116，则控制转到操作404。否则，控制转到操作406。
在操作404，自主式车辆数据服务器110将偏差提示116发送到自主式车辆102。在示例中，自主式车辆数据服务器110可接收指示自主式车辆102的当前位置的信息，并且可将偏差提示116发送到通过偏差提示116更新的位置的预定义地理接近度(或者与偏差提示116的位置相同的邮政编码区域、州或其它区域)内的车辆102。在另一示例中，自主式车辆数据服务器110可接收指示自主式车辆102的预期路线的信息，并且自主式车辆数据服务器110可基于所述信息将偏差提示116发送到将穿越通过偏差提示116更新的路段的车辆102。在又一示例中，自主式车辆数据服务器110将偏差提示116发送到所有车辆102。
在操作406，自主式车辆数据服务器110确定是否接收到原始传感器数据。在示例中，如以上关于处理300的操作312所讨论的，自主式车辆数据服务器110可从车辆102中的一个接收原始传感器数据。如果自主式车辆数据服务器110确定接收到原始传感器数据，则控制转到操作408。如果自主式车辆数据服务器110确定未接收到原始传感器数据，则控制转到操作414。
在操作408，自主式车辆数据服务器110对异常进行识别。在示例中，与车辆102相比，自主式车辆数据服务器110可具有更大的计算机和数据存储能力，并且可相应地利用比车辆102可执行的技术更复杂的技术来识别异常的性质。类似于以上关于操作304所讨论的，这些技术可包括：将异常与预定义异常类型的签名进行比较和/或使用训练的神经网络来对异常进行识别。
在操作410，自主式车辆数据服务器110对道路网络定义文件112和/或3D先验地图114进行更新。在示例中，自主式车辆数据服务器110可自动地对道路网络定义文件112和/或3D先验地图114进行更改，以在更新的版本的道路网络定义文件112和/或3D先验地图114中包括识别出的异常。
在操作412，自主式车辆数据服务器110将道路网络定义文件112和/或3D先验地图114发送到自主式车辆102。可根据以上关于操作404所指示的方法中的一个或更多个将更新的自主式车辆数据发送到车辆102。在操作412之后，控制返回到操作402。
在操作414，自主式车辆数据服务器110确定是否接收到解释的元数据。在示例中，如以上关于操作308所讨论的，车辆102可能已经将对异常的解释发送到自主式车辆数据服务器110。如果自主式车辆数据服务器110确定接收到解释的元数据，则控制转到操作410，以利用检测到异常的车辆102来对自主式车辆数据进行更新。如果自主式车辆数据服务器110确定未接收到解释的元数据，则控制返回到操作402。
图5示出了用于由车辆102执行自主式驾驶的示例处理500。在示例中，处理500可由自主式车辆控制器222执行。
在操作502，自主式车辆控制器222从自主式车辆数据服务器110接收自主式车辆数据。在示例中，如以上关于处理400的操作404或操作412所讨论的，自主式车辆数据可由车辆102接收。
在操作504，自主式车辆控制器222根据自主式车辆数据执行自主式车辆驾驶。在示例中，自主式车辆控制器222利用接收到的自主式车辆数据来执行一个或更多个自主式驾驶操作。例如，如果在操作502从自主式车辆服务器110接收到偏差提示116，则车辆102可调整其路线以避开具有由偏差提示116指示的异常的路段。在操作504之后，处理500结束。
在此描述的计算装置(诸如，自主式车辆控制器222和自主式车辆数据服务器110)通常包括计算机可执行指令，其中，可由一个或更多个计算装置(诸如以上列出的计算装置)来执行所述指令。可通过使用各种编程语言和/或技术创建的计算机程序来编译或解释计算机可执行指令(诸如，道路提示逻辑234的计算机可执行指令)，所述各种编程语言和/或技术包括但不限于JavaTM、C、C++、C#、Visual Basic、Java Script、Python、Perl、PL/SQL等中的一个或其组合。一般而言，处理器(例如，微处理器)从例如存储器、计算机可读介质等接收指令，并执行这些指令，从而执行一个或更多个处理，所述一个或更多个处理包括在此描述的处理中的一个或更多个。可使用各种计算机可读介质来存储和传送这种指令和其它数据。
关于在此描述的处理、系统、方法和启示等，应当理解的是，尽管所述处理等的步骤已被描述为按照特定有序序列发生，但还可利用与在此描述的顺序不同的顺序执行的描述的步骤来实施这些处理。还应当理解的是，可同时执行特定步骤，可增加其它步骤，或者可省略在此描述的特定步骤。换言之，本文中对处理的描述是为了说明特定实施例的目的而被提供的，并且不应以任何方式被解释为限制权利要求。
因此，应理解的是，以上描述旨在是说明性的而非限制性的。当阅读以上描述时，除了所提供的示例以外的许多实施例和应用将是明显的。不应参照以上描述来确定范围，而应当参照权利要求以及权利要求被授权的等同物的全部范围来确定范围。预计并预期的是，未来的发展将发生在这里讨论的技术中，并且所公开的系统和方法将并入这样的未来的实施例中。总之，应当理解的是，应用是能够进行修改和变型的。
除非在此做出相反的明确指示，否则，在权利要求中使用的所有术语旨在被赋予它们的最宽泛的合理解释以及由在此描述的技术所属领域的技术人员所理解的它们的普遍含义。特别地，除非权利要求叙述了相反的明确限制，否则单数冠词的使用应被理解为叙述所指示的元素中的一个或更多个。
提供本公开的摘要以允许读者快速确定本技术公开的实质。摘要被提交，并且应理解的是摘要将不被用于解释或限制权利要求的范围或含义。此外，从前述的具体实施方式中可以看出，出于简化本公开的目的，各种特征在各种实施例中被组合在一起。这种公开方法不被解释为反映所要求保护的实施例需要比每个权利要求中明确记载的特征多的特征的意图。相反，如权利要求所反映的，发明的主题在于比单个公开实施例的所有特征少的特征。因此，权利要求由此被并入到具体实施方式中，每个权利要求本身作为单独要求保护的主题。
虽然上面描述了示例性实施例，但是并不意在这些实施例描述了本发明的所有可能形式。更确切地，说明书中使用的词语为描述性词语而非限制性词语，并且应理解的是，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可做出各种改变。此外，可组合各个实现的实施例的特征以形成本发明的进一步的实施例。

Claims (14)

1.一种车辆，包括：
自主式车辆传感器；
存储器，保存3D先验地图和道路网络定义文件；
处理器，被配置为：
响应于对经由从所述传感器接收到的原始传感器数据而检测到的异常的解释成功，将所述解释发送到自主式车辆服务器；
响应于对所述异常的解释不成功，将偏差提示发送到自主式车辆服务器，其中，所述偏差提示指示检测到所述异常的路段。
2.如权利要求1所述的车辆，其中，所述处理器还被配置为：在发送所述偏差提示之后，将所述原始传感器数据的视图发送到自主式车辆服务器。
3.如权利要求2所述的车辆，其中，所述原始传感器数据的视图包括在所述异常之前和之后的数据快照。
4.如权利要求3所述的车辆，其中，所述数据快照包括从所述异常之前的十五秒到所述异常之后的十五秒的数据。
5.如权利要求1所述的车辆，其中，所述自主式车辆传感器包括激光雷达传感器和相机，并且所述原始传感器数据包括来自所述激光雷达传感器的数据和来自所述相机的数据。
6.如权利要求1所述的车辆，其中，所述自主式车辆传感器包括激光器、雷达、全球定位系统定位装置、惯性测量单元、高度计和车轮编码器中的一种或更多种。
7.如权利要求1所述的车辆，其中，所述处理器还被配置为：
根据经由从另一车辆的另一传感器接收到的另一原始传感器数据而检测到的另一异常，从自主式车辆服务器接收另一偏差提示；
根据所述另一偏差提示，对一个或更多个自主式车辆驾驶操纵进行更新。
8.如权利要求7所述的车辆，其中，所述另一偏差提示指示道路网络定义文件的检测到所述另一异常的路段，并且所述处理器还被配置为：对所述一个或更多个自主式车辆驾驶操纵进行更新，以避开所述检测到所述另一异常的路段。
9.一种方法，包括：
由服务器从车辆接收偏差提示，所述偏差提示指示与由所述车辆保存的自主式车辆数据相比较的车辆传感器数据中的异常；
由所述服务器，根据在包括接收到所述异常的时间的持续时间内的车辆传感器数据的视图来对所述异常的原因进行识别；
将根据所述原因而更新的修改后的自主式车辆数据发送到多个自主式车辆。
10.如权利要求9所述的方法，还包括：响应于所述车辆未成功地识别出所述异常的原因，从所述车辆接收所述车辆传感器数据的视图。
11.如权利要求9所述的方法，还包括：利用针对车辆传感器数据异常的多个原因进行训练的神经网络对所述车辆传感器数据中的异常进行识别。
12.如权利要求9所述的方法，还包括：将所述异常与预定义异常类型的签名进行比较，其中，所述预定义异常类型包括车道封闭标志、失去行驶能力的车辆和紧急车辆中的一种或更多种。
13.如权利要求9所述的方法，其中，所述持续时间包括从所述异常之前的十五秒到所述异常之后的十五秒的传感器数据。
14.如权利要求9所述的方法，其中，所述车辆传感器数据包括来自所述车辆的激光雷达传感器的数据和来自所述车辆的相机的数据。
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