CN109789777A - 非预期脉冲变化碰撞检测器 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于检测车辆碰撞的系统和方法。一个或多个计算设备可以接收时间段内车辆的加速度数据和车辆的预期加速度数据。一个或多个计算设备可以确定时间段内车辆加速度的变化，其中时间段内车辆加速度的变化是预期加速度数据和加速度数据之间的差。当车辆加速度的变化大于阈值时，一个或多个计算设备可以检测到发生的事件，并将该发生的事件分配到碰撞类别中。基于分配的碰撞类别，一个或多个计算设备可以执行响应动作。

Description

非预期脉冲变化碰撞检测器

相关申请的交叉引用

本申请是2016年10月7日提交的美国专利申请No.15/288,463的继续申请，其公开内容通过引用结合于此。

背景技术

自主车辆，诸如不需要人类驾驶员的车辆，可用于帮助乘客或物品从一个位置运输到另一位置。这种车辆可以在完全自主模式下操作，其中乘客可以提供一些初始输入，诸如搭载(pickup)或目的地位置，并且车辆操纵自身到该位置。

这种车辆典型配备有各种类型的传感器，以便检测周围环境中的物体。例如，自主车辆可包括激光器、声纳、雷达、相机以及扫描和记录来自车辆周围环境的数据的其他设备。来自这些设备中的一个或多个的传感器数据可用于检测物体及其相应的特性(定位、形状、航向、速度等)。这些特性可以用于预测物体在未来的某个短暂期间内可能做什么，这可以用于控制车辆以避开这些物体，或者在不可避免的碰撞的情况下使损坏最小化。因此，检测、识别和预测是自主车辆安全操作的关键功能。

发明内容

本公开内的实施例总体上涉及一种用于检测车辆碰撞的方法，该方法包括由一个或多个计算设备接收时间段内车辆的加速度数据，由一个或多个计算设备接收时间段内车辆的预期加速度数据。一个或多个计算设备可以确定时间段内车辆加速度的变化，其中时间段内车辆加速度的变化是预期加速度数据和加速度数据之间的差。当车辆加速度的变化大于阈值时，一个或多个计算设备可以检测到发生的事件(occurrence)，并将该发生的事件分配到碰撞类别中。基于分配的碰撞类别，一个或多个计算设备可以执行响应动作。

在一些实施例中，从加速和减速系统接收预期加速度数据，并且从定位系统接收加速度数据。

在一些实施例中，碰撞类别包括至少高能碰撞类别和低能碰撞类别。

在一些实施例中，发生的事件被归类为高能碰撞，并且由一个或多个计算设备执行的响应动作包括关闭发动机、警告车辆乘员、警告紧急响应团队、警告远程助理操作员、解锁和/或打开车门和/或使车辆靠边并停下中的一个或多个。

在一些实施例中，发生的事件被归类为低能碰撞，并且由一个或多个计算设备执行的响应动作包括自动警告远程助理操作员并接收来自远程助理操作员的通信，其中该通信使得车辆自动地靠边并关闭或继续驾驶。

在一些实施例中，车辆周围环境的附加数据在时间段内被传感器捕获，并且一个或多个计算设备可以基于该附加数据来确定在该时间段内在车辆附近并且能够接触车辆的物体，并且基于该物体的确定来将发生的事件重新归类为高保真低能碰撞类别。

在一些实施例中，当发生的事件被归类为高保真低能碰撞时，由一个或多个计算设备执行的响应动作包括自动关闭不必要的车辆系统、警告紧急响应团队、警告远程助理操作员、解锁和/或打开车门。

另一方面包括用于或检测车辆碰撞的系统，该系统包括一个或多个处理器。该一个或多个处理器可以被配置为接收时间段内车辆的加速度数据，接收时间段内车辆的预期加速度数据，确定时间段内车辆加速度的变化，其中时间段内车辆加速度的变化是预期加速度数据和加速度数据之间的差，当车辆加速度的变化大于阈值时检测到发生的事件，将该发生的事件分配到碰撞类别中，并基于分配的碰撞类别执行响应动作。

在一些实施例中，该系统进一步包括车辆。

另一方面包括其上存储指令的非暂时性计算机可读介质，该指令在由一个或多个处理器运行时使得一个或多个处理器执行检测车辆碰撞的方法。该方法可以包括由一个或多个计算设备接收时间段内车辆的加速度数据，由一个或多个计算设备接收时间段内车辆的预期加速度数据。一个或多个计算设备可以确定时间段内车辆加速度的变化，其中时间段内车辆加速度的变化是预期加速度数据和加速度数据之间的差。当车辆加速度的变化大于阈值时，一个或多个计算设备可以检测到发生的事件，并将该发生的事件分配到碰撞类别中。

附图说明

图1是根据示例性实施例的示例车辆的功能图。

图2A-图2D是根据本公开的方面的车辆的示例外部视图。

图3是根据本公开的方面的系统的示意图。

图4是根据本公开的方面的图3的系统的功能图。

图5是根据本公开的方面的车辆感测其周围环境的视图。

图6是根据本公开的方面的流程图。

具体实施方式

概述

该技术的方面涉及检测车辆与另一物体之间的碰撞。通常，车辆内的传感器连续检测时间段内车辆的加速度。车辆加速度在短时间段内的大的、无计划的变化可能表明车辆已经卷入了具有高冲击力的重大碰撞。然而，在以低冲击力的低速发生的情况下，车辆经历的许多碰撞是轻微的。因此，在轻微碰撞期间从传感器接收的加速度数据可能没有显示出时间段内足够的变化以明确地指示是否实际发生了碰撞。此外，由于车辆的配置以及车辆操作的环境，从传感器生成的加速度数据通常可能包括大量的低水平噪声。这种低水平噪声实际上可以掩盖记录轻微碰撞的加速度数据的部分，使得难以检测到轻微碰撞。

为了检测重大和轻微碰撞两者，碰撞检测系统可以对在时间段内满足阈值的车辆加速度数据的非预期变化的发生的事件进行归类。在这方面，计算设备可以连续地分析时间段内来自车辆传感器的加速度数据以及车辆的预期加速度，以指示碰撞。

在确定车辆加速度数据与接收的预期加速度数据相比的变化满足阈值时，计算设备可以启动碰撞验证过程以确定发生的事件是否是碰撞。碰撞验证过程可以根据车辆加速度数据与车辆预期加速度相比的变化量来对每个发生的事件进行归类。在这方面，将发生的事件中的每一个归类为两类，或者多或更少。每个类别可以表示在各自类别内归类的发生的事件的强度，诸如高能碰撞类别和低能候选碰撞类别。

在一些情况下，可以基于在发生的事件时捕获的指示增加的碰撞可能性的附加数据将发生的事件进一步归类为附加类别。例如，车辆的一个或多个传感器可以扫描并记录来自车辆的某个半径内的车辆周围环境的数据。车辆的计算设备可以使用传感器数据来检测物体及其各自的特性(定位、形状、航向、速度等)。各自的特性可用于预测物体在未来的某个短暂期间内可能做什么。

计算设备可以分析传感器数据以确定车辆附近能够接触车辆的物体在该发生的事件发生前不久和/或发生时是否在车辆附近。当发生的事件包括在发生的事件时或发生的事件时附近捕获的指示物体在车辆附近并且能够接触车辆的传感器数据时，碰撞验证过程可以将发生的事件重新归类为另一类别，诸如高保真低能碰撞类别，其可以指示碰撞发生的更大确定性。

计算设备可以根据发生的事件的归类来执行响应动作。在这方面，计算设备可以提供警告和/或调整车辆的操作参数。例如，计算设备可以使车辆靠边、关闭不必要的系统、警告紧急响应团队、警告远程助理操作员、解锁和/或打开车辆门等。在一些实施例中，计算设备可以警告远程助理操作员。远程助理操作员可以查看发生的事件周围的数据并确定是否发生了碰撞。基于远程助理操作员的确定，可以指示车辆执行特定动作，或者继续运转，好像没有发生碰撞一样。

本文描述的特征可以允许诸如自主车辆的车辆确定其何时处于碰撞中。通过基于车辆数据分析潜在的碰撞，适当的响应行为可以是自动化的。此外，上述特征使用当前可用的车辆系统来执行碰撞分析，从而避免附加的成本。示例系统

如图1所示，根据本公开的一个方面的车辆100包括各种组件。虽然本公开的某些方面关于特定类型的车辆特别有用，但是车辆可以是任何类型的车辆，包括但不限于汽车、卡车、摩托车、公共汽车、休闲娱乐车辆等。车辆可以具有一个或多个计算设备，诸如包含一个或多个处理器120、存储器130和典型存在于通用计算设备中的其他组件的计算设备110。

存储器130存储可由一个或多个处理器120访问的信息，该信息包括可由处理器120运行或以其他方式使用的指令132和数据134。存储器130可以是能够存储可由处理器访问的信息的任何类型，包括计算设备可读介质，或存储可以借助于电子设备读取的数据的其他介质，诸如硬盘驱动器、存储器卡、ROM、RAM、DVD或其他光盘，以及其他可写和只读存储器。系统和方法可以包括前述的不同组合，由此指令和数据的不同部分被存储在不同类型的介质上。

指令132可以是由处理器直接运行(诸如机器代码)或间接运行(诸如脚本)的任何指令集。例如，指令可以作为计算设备代码存储在计算设备可读介质上。在这方面，术语“指令”和“程序”在本文中可以互换使用。指令可以以目标代码格式存储，以供处理器直接处理，或者以任何其他计算设备语言(包括按需要解释或预先编译的独立源代码模块的脚本或集合)存储。下面更详细地解释指令的功能、方法和例程。

处理器120可以根据指令132来检索、存储或修改数据134。例如，尽管所要求保护的主题不受任何特定数据结构的限制，但是数据可以作为具有多个不同字段和记录、XML文档或平面文件的表存储在计算设备寄存器、关系数据库中。数据还可以以任何计算设备可读格式来格式化。

一个或多个处理器120可以是任何传统处理器，诸如商用CPU。或者，一个或多个处理器可以是专用设备，诸如ASIC或其他基于硬件的处理器。尽管图1功能性地示出了处理器、存储器和计算设备110的其他元件处于同一方框内，但是本领域普通技术人员将理解，处理器、计算设备或存储器实际上可以包括多个处理器、计算设备或存储器，这些处理器、计算设备或存储器可以存储在同一物理外壳内，也可以不存储在同一物理外壳内。例如，存储器可以是位于不同于计算设备110的外壳中的硬盘驱动器或其他存储介质。因此，对处理器或计算设备的引用将被理解为包括对可以并行操作或不并行操作的处理器或计算设备或存储器的集合的引用。

计算设备110可以是通常与诸如上述处理器和存储器的计算设备以及用户输入150(例如，鼠标、键盘、触摸屏和/或麦克风)和各种电子显示器(例如，具有屏幕的监视器或可操作来显示信息的任何其他电子设备)结合使用的所有组件。在该示例中，车辆包括内部电子显示器152以及一个或多个扬声器154，以提供信息或视听体验。在这方面，内部电子显示器152可以位于车辆100的机舱内，并且可以由计算设备110使用，以向车辆100内的乘客提供信息。

计算设备110还可以包括一个或多个无线网络连接156，以促进与其他计算设备(诸如下面详细描述的客户端计算设备和服务器计算设备)的通信。无线网络连接可以包括：短程通信协议，诸如蓝牙、蓝牙低能(low energy，LE)、蜂窝连接；和各种配置和协议，包括互联网、万维网、内部网、虚拟专用网、广域网、局域网、使用一个或多个公司专有的通信协议的专用网、以太网、WiFi和HTTP；以及上述的各种组合。

在一个示例中，计算设备110可以是并入到车辆100中的自主驾驶计算系统。自主驾驶计算系统可能能够与车辆的各种组件通信。例如，回到图1，计算设备110可以与车辆100的各种系统，诸如减速系统160、加速系统162、转向系统164、信令系统166、导航系统168、定位系统170和感知系统172进行通信，以便根据存储器130的指令132来控制车辆100的运动、加速度、速度等。同样，尽管这些系统被示为在计算设备110的外部，但是实际上，这些系统也可以并入到计算设备110中，再次作为用于控制车辆100的自主驾驶计算系统。

作为示例，计算设备110可以与减速系统160和加速系统162交互，以便控制车辆的速度和加速度。例如，加速系统162可以向发动机174提供信号来以特定速率加速。类似地，转向系统164可以由计算设备110使用，以便控制车辆100的方向。例如，如果车辆100被配置用于在道路上的诸如汽车或卡车使用，则转向系统可以包括控制车轮角度以转动车辆的组件。信令系统166可以由计算设备110使用，以便例如通过在需要时点亮转向信号或制动灯来向其他驾驶员或其他车辆发出该车辆的意图的信号。

导航系统168可以由计算设备110使用，以便确定并跟随到位置的路线。在这方面，导航系统168和/或数据134可以存储详细的地图信息，例如，标识(identify)道路、车道线、十字路口、人行横道、速度限制、交通信号、建筑物、标志、实时交通信息、植被或其他这样的物体和信息的形状和高度的详细地图。换句话说，这个详细地图信息可以定义车辆预期环境的几何形状，包括道路以及这些道路的速度限制(合法速度限制)。

定位系统170可以由计算设备110使用，以便确定车辆在地图上或地球上的相对或绝对定位。例如，定位系统170可以包括GPS接收器以确定设备的纬度、经度和/或海拔位置。诸如基于激光的定位系统(laser-based localization system)、惯性辅助GPS(inertial-aided GPS)或基于相机的定位(camera-based localization)的其他定位系统也可用于标识车辆的位置。车辆的位置可以包括绝对地理位置，诸如纬度、经度和海拔，以及相对位置信息，诸如相对于紧邻其周围的其他车辆的位置，相对位置通常可以用比绝对地理位置更少的噪声来确定。

定位系统170还可以包括与计算设备110通信的其他设备，诸如加速度计、陀螺仪或其他方向/速度检测设备，以确定车辆的方向和速度或者对车辆的方向和速度的变化。仅作为示例，加速设备可以确定其相对于重力方向或与其垂直的平面的俯仰、偏转或滚动(或对其的变化)。该设备还可以跟踪速度的增加或减少以及这种变化的方向。如本文所阐述的设备提供的位置和方位数据可以自动提供给计算设备110、其他计算设备和前述的组合。

感知系统172还包括一个或多个组件，用于检测车辆外部的物体，诸如其他车辆、道路中的障碍物、交通信号、标志、树木等。例如，感知系统172可以包括激光器、声纳、雷达、相机和/或记录可以由计算设备110处理的数据的任何其他检测设备。在车辆是诸如汽车的小型乘用车辆的情况下，汽车可以包括安装在车顶或其他方便位置的激光器或其他传感器。例如，车辆的感知系统可以使用各种传感器，诸如LIDAR、声纳、雷达、相机等，以检测物体及其特性，诸如位置、方位、大小、形状、类型、方向和运动速度等。来自传感器的原始数据和/或前述特性可以被量化或排列成描述性函数或向量，以由计算设备110处理。如下文进一步详细讨论的，计算设备110可以使用定位系统170来确定车辆的位置，并且当需要安全到达该位置时，使用感知系统172来检测和响应物体。

图2A-图2D是车辆100的外部视图的示例。可以看出，车辆100包括典型车辆的许多特征，诸如前灯202、挡风玻璃203、尾灯/转向信号灯204、后挡风玻璃205、门206、侧视镜208、轮胎和车轮210以及转向信号灯/停车灯212。前灯202、尾灯/转向信号灯204和转向信号灯/停车灯212可以与信令系统166相关联。灯条207也可以与信令系统166相关联。

车辆100还包括感知系统172的传感器。例如，外壳214可以包括具有360度或更窄的视野的一个或多个激光器设备，以及一个或多个相机设备。外壳216和218可以包括例如一个或多个雷达和/或声纳设备。感知系统172的设备也可以并入到典型的车辆组件中，诸如结合到尾灯/转向信号灯204和/或侧视镜208中。这些雷达、相机和激光器设备中的每一个都可以与处理组件相关联，该处理组件作为感知系统172的一部分处理来自这些设备的数据，并且向计算设备110提供传感器数据。

数据134可以存储各种行为-时间模型(behavior-time model)，用于在预定时间段(诸如接下来的10秒或更多或更少)预测物体的未来行为。在一个示例中，行为-时间模型可以被配置为使用从感知系统172接收的物体的数据，并且特别是另一个道路用户的数据，包括道路用户的特性以及下面进一步详细讨论的附加上下文信息。作为示例，给定来自感知系统172的数据中包括的位置、航向、速度和其他特性，行为-时间模型可以提供物体在预定时间段内如何行为的一组一个或多个预测以及每个预测的相应似然值(likelihoodvalue)。预测可以包括轨迹，例如，定义物体在对应于预定时间段的未来的各个时间预期处于的一组未来位置。似然值可以指示预测中的哪些更可能发生(相对于彼此)。在这方面，具有最大似然值的预测可能是最可能发生的，而具有较低似然值的预测可能不太可能发生。

因此，行为-时间模型可以被配置为对特定道路用户或物体在特定地平线(particular horizon)或预定时间段(例如10秒)内将做什么以及每个假设的相对似然生成一组可能的假设。这些模型可以使用关于在该位置观察到的物体过去的行为、直觉等数据来训练，并且也可以被具体地指定用于特定类型的物体，诸如车辆、行人、摩托车、骑自行车的人等。计算设备110然后可以推理与车辆轨迹交互并且具有值得考虑的足够似然的假设。

计算设备110可以通过控制各种组件来控制车辆的方向和速度。作为示例，计算设备110可以使用来自详细地图信息和导航系统168的数据完全自主地将车辆导航到目的地位置。为了操纵车辆，计算设备110可以使车辆加速(例如，由加速系统162通过增加提供给发动机的燃料或其他能量)、减速(例如，由减速系统160通过减少提供给发动机的燃料、换档和/或通过施加制动)、变化方向(例如，由转向系统164通过转动车辆100的前轮或后轮)，并发出这种变化的信号(例如，通过点亮信令系统166的转向信号)。因此，加速系统162和减速系统160可以是动力传动系统(drivetrain)的一部分，该动力传动系统包括车辆的动力系统174(例如，燃气或电动发动机)和车辆的车轮之间的各种组件。再一次，通过控制这些系统，计算设备110还可以控制车辆的动力传动系统，以便自主地操纵车辆。

车辆100的一个或多个计算设备110还可以从其他计算设备接收信息或向其他计算设备传送信息。图3和图4分别是示例系统300的示意图和功能图，示例系统300包括经由网络360连接的多个计算设备310、320、330和340以及存储系统350。系统300还包括车辆100和车辆100A，车辆100A可以与车辆100类似地配置。尽管为了简单起见，仅描绘了几个车辆和计算设备，但是典型的系统可以包括明显更多的计算设备、车辆和存储系统。

如图3所示，计算设备310、320、330和340中的每一个可以包括一个或多个处理器、存储器、数据和指令。这样的处理器、存储器、数据和指令可以与计算设备110的一个或多个处理器120、存储器130、数据134和指令132类似地配置。

网络360和中间节点可以包括各种配置和协议，该协议包括短程通信协议，诸如蓝牙、蓝牙LE、互联网、万维网、内部网、虚拟专用网、广域网、本地网、使用一个或多个公司专有的通信协议的专用网、以太网、WiFi和HTTP以及上述的各种组合。这种通信可以由能够向和从其他计算设备传输数据的任何设备(诸如调制解调器和无线接口)来促进。

在一个示例中，一个或多个计算设备310可以包括具有多个计算设备的服务器，例如，负载平衡服务器群，这些计算设备与网络的不同节点交换信息，用于接收、处理和向其他计算设备发送数据以及从其他计算设备接收数据。例如，一个或多个计算设备310可以包括能够经由网络360与车辆100的一个或多个计算设备110或车辆100A的类似计算设备以及客户端计算设备320、330和门房计算设备(concierge computing device)340通信的一个或多个服务器计算设备。例如，车辆100和100A可以是车队的一部分，其可以由服务器计算设备监视和分派到各个位置。在这方面，车队的车辆可以周期性地向服务器计算设备发送由车辆的各自定位系统提供的位置信息，并且一个或多个服务器计算设备可以跟踪车辆的位置。

此外，服务器计算设备310可以使用网络360在诸如计算设备320和330的显示器324和334以及门房计算设备340的显示器344的显示器上向诸如用户322和332以及远程助理操作员342的用户发送和呈现信息。在这方面，计算设备320和330可以被认为是客户端计算设备，并且计算设备340可以被认为是门房计算设备。

如图4所示，每个客户端计算设备320和330以及门房计算设备340可以是旨在由用户322、332或远程助理操作员342使用的个人计算设备，并且具有通常与个人计算设备结合使用的所有组件，包括：一个或多个处理器(例如，中央处理单元(central processingunit，CPU))；存储数据和指令的存储器(例如，RAM和内部硬盘驱动器)；显示器，诸如显示器324、334、344(例如，具有屏幕、触摸屏、投影仪、电视或可操作来显示信息的其他设备的监视器)；以及用户输入设备426、436、446(例如，鼠标、键盘、触摸屏或麦克风)。客户端计算设备还可以包括用于记录视频流的相机、扬声器、网络接口设备、以及用于将这些元件彼此连接的所有组件。

虽然客户端和门房计算设备320、330和340可以各自包括完整尺寸的(full-sized)个人计算设备，但是它们可以替代地包括能够通过诸如互联网的网络与服务器无线地交换数据的移动计算设备。仅作为示例，客户端计算设备320可以是移动电话或诸如支持无线的PDA、平板PC、可穿戴计算设备或系统、膝上型电脑或能够经由互联网或其他网络获得信息的上网本的设备。在另一示例中，客户端计算设备330可以是可穿戴计算设备，诸如“智能手表”。作为示例，用户可以使用键盘、小键盘、多功能输入按钮、麦克风、带有相机或其他传感器的视觉信号(例如，手或其他手势)、触摸屏等来输入信息。

在一些示例中，门房计算设备340可以是由管理员用来向诸如用户322和332的用户提供门房服务的门房工作站。例如，远程助理操作员342可以使用门房工作站340通过其各自的客户端计算设备或车辆100或100A经由电话呼叫或音频连接与用户通信，以便确保车辆100和100A的安全操作以及如下面进一步详细描述的用户的安全性。尽管在图3和图4中仅示出了单个门房工作站340和单个远程助理操作员342，但是在典型的系统中可以包括任何数量的这种工作站和操作员。

存储系统350可以存储各种类型的信息。该信息可以被诸如一个或多个服务器计算设备310的服务器计算设备检索或以其他方式访问，以便执行本文描述的一些或所有特征。例如，该信息可以包括用户账户信息，诸如可以用于向一个或多个服务器计算设备标识用户的凭证(例如，在传统单因素认证的情况下的用户名和密码，以及典型用于多因素认证的其他类型的凭证，诸如随机标识符、生物测定学等)。用户账户信息还可以包括个人信息，诸如用户名、联系信息、用户的客户端计算设备(或多个设备，如果多个设备与同一用户账户一起使用)的标识信息，以及一个或多个用于用户的唯一信号。

如同存储器130，存储系统350可以是能够存储服务器计算设备310可访问的信息的任何类型的计算机化存储器，诸如硬盘驱动器、存储卡、ROM、RAM、DVD、CD-ROM、可写(write-capable)和只读存储器。此外，存储系统350可以包括其中数据被存储在物理上位于相同或不同地理位置的多个不同存储设备上的分布式存储系统。存储系统350可以经由如图4所示的网络360连接到计算设备，和/或可以直接连接到或并入到计算设备310、320、330、340等中的任何一个。

示例方法

除了上面描述的和图中所示的操作之外，现在将描述各种操作。应该理解，不必以下面描述的精确顺序执行以下操作。相反，可以以不同的顺序或同时处理各种步骤，并且还可以添加或省略步骤。

为了检测重大和轻微碰撞，计算机可以对时间段内满足阈值的车辆加速度数据的非预期变化的发生的事件进行归类。在这方面，车辆内的计算设备可以连续分析时间段内来自车辆传感器的加速度数据以及车辆的预期加速度，以用于碰撞的指示。例如，车辆100的定位系统170中的加速度计可以连续地向诸如计算设备110的计算设备提供车辆的加速度数据。此外，车辆内的计算设备110可以接收预期加速度数据。在这方面，控制车辆速度的车辆加速系统160和减速系统162可以将表示车辆预期加速度的加速度数据传递给车辆的计算设备110。

计算设备可以连续地分析车辆的加速度数据以确定车辆加速度的变化的非预期发生。例如，计算设备可以将连续移动时间段内(诸如百分之二秒或更多或更少)的车辆加速度与车辆的预期加速度进行比较。与接收的时间段内的预期加速度数据相比，当计算设备确定车辆100的加速度大于阈值(诸如±8米/秒²，或更多或更少)时，计算设备110可以启动碰撞验证过程以确定该发生的事件是否是碰撞。

例如，如图5所示，车辆100可以以第一加速度沿第一方向520行进。比车辆100行进得更快的第二车辆510可能与车辆100的后端碰撞。车辆100和510之间的碰撞力可以导致车辆100在方向520上以大于预期加速度的加速度移动。这样，计算设备110可以确定0.025秒内超过的8m/s²(其中m是米，s是秒)的车辆加速度数据的变化的非预期发生，并且开始碰撞验证过程。

碰撞验证过程可以根据车辆加速度数据与车辆预期加速度相比的变化量来对每个发生的事件进行归类。在这方面，计算设备可以将碰撞归类为两个类别、或更多或更少。例如，当车辆加速度和预期加速度之间的变化大于或低于阈值时，每个发生的事件可以被归类为高能碰撞类别或低能候选碰撞类别。作为示例，可以将发生的事件归类为高能碰撞类别，其中该发生的事件对应于车辆加速度相对于车辆预期加速度在0.025秒的时间段内的±20m/s²的变化。与车辆的预期加速度相比，当该发生的事件对应于0.025秒的时间段内车辆加速度在±8m/s2和±20m/s2之间的变化时，该发生的事件可被归类为低能碰撞类别。

每个类别可以表示在相应类别内归类的发生的事件的强度。在这方面，碰撞强度可以由时间段内车辆加速度的变化来定义。例如，在0.025秒(或更多或更少)的时间段内车辆加速度在±8m/s²和±20m/s²之间的变化可以表示轻微的低能碰撞。此外，在0.025秒(或更多或更少)的时间段内车辆加速度在±20m/s²的变化可以表示重大的高能碰撞。

在一些实施例中，碰撞验证过程可以将发生的事件归类为高能碰撞类别，而不管车辆的预期加速度如何。在这方面，在0.025秒(或更多或更少)的时间段内，加速度±20m/s²的变化可能在车辆的正常操作之外并且指示碰撞。这样，计算设备可以将在0.025秒期间加速度变化±20m/s²的任何发生的事件归类为高能碰撞类别，而无需将车辆的加速度与车辆的预期加速度进行比较。

继续图5的上述示例，确定的非预期发生的事件可以是0.025s内的10m/s²，其在对应于低能碰撞类别的±8m/s²和±20m/s²之间。因此，计算设备110可以将确定的非预期发生的事件归类为低能碰撞类别。

基于在发生的事件时捕获的指示碰撞可能性增加的附加数据，被归类为低能碰撞类别的发生的事件可以进一步被归类为一个或多个附加类别，诸如高保真低能类别。车辆感知系统172可以扫描并记录来自车辆的某个半径内的车辆周围环境的数据，如图5中进一步所示。来自这些设备中的一个或多个的传感器数据可以被传递到车辆100的计算设备110。

车辆100的计算设备110可以使用传感器数据来检测物体及物体各自的特性(定位、形状、航向、速度等)。这些特性可用于预测物体在未来的某个短暂期间内可能做什么。这样，计算设备可以分析传感器数据以确定车辆附近能够接触车辆的物体在发生的事件发生前不久和/或发生时是否在车辆附近。

当发生的事件包括在发生的事件时或发生的事件时附近捕获的指示物体在车辆附近并且能够接触车辆的传感器数据时，碰撞验证过程可以将发生的事件重新归类为高保真低能碰撞类别。例如，如图5所示，车辆100的感知系统172可以确定第二车辆510在碰撞之前处于车辆100附近并且能够接触车辆100。因此，可以将非预期碰撞重新归类和/或子归类为高保真低能碰撞类别。在一些实施例中，发生的事件可以绕过低能碰撞类别的归类，并且被直接归类为高保真低能类别或另一类别。

根据发生的事件的归类，计算设备110可以执行响应动作。在这方面，计算设备110可以提供警告和/或调整车辆的操作参数。例如，如果发生的事件被归类为高能碰撞，则计算设备可以使车辆执行一个或多个响应动作，诸如靠边、关闭不必要的系统、警告紧急响应团队、警告远程助理操作员、解锁和/或打开车门等。

在发生的事件被归类为低能碰撞的情况下，计算设备110可以警告在门房工作站340处的远程助理操作员342。例如，计算设备110可以向远程助理操作员发送包括车辆的加速度数据、车辆的预期加速度数据、碰撞类别、传感器数据和围绕碰撞的其他这种数据的碰撞数据。在这方面，围绕碰撞的数据也可以被发送到服务器，诸如服务器310，或者碰撞数据可以被直接发送到远程助理操作员342的门房工作站340。这种数据传输可以经由诸如无线网络连接156的无线网络连接在诸如网络360的网络上来发生。

远程助理操作员342可以查看发生的事件周围的数据并确定是否发生了碰撞。基于远程助理操作员的确定，远程助理操作员可以使门房工作站340指示车辆110执行响应动作，诸如靠边、关闭不必要的系统、警告紧急响应团队、警告车辆乘客、解锁和/或打开车辆门等。在一些实施例中，门房工作站340可以直接与车辆100通信或者通过服务器310通信。

在发生的事件被归类为高保真低能碰撞的情况下，计算设备可以自动警告远程助理操作员和/或碰撞车辆的乘客。此外，计算设备可以使车辆执行响应动作，诸如靠边、关闭不必要的系统、警告紧急响应团队、警告远程助理操作员、解锁和/或打开车门等。远程助理操作员可以使车辆执行附加的响应动作。

图6是可以由车辆的一个或多个计算设备(诸如车辆100的计算设备110)执行以便检测碰撞的示例流程图600。在该示例中，可以在时间段内接收车辆100的加速度数据，如方框610所示。如方框620所示，还可以在该时间段内接收预期加速度数据。如方框630所示，可以确定该时间段内车辆加速度的变化，其中该时间段内车辆加速度的变化是预期加速度数据和加速度数据之间的差。方框640示出了当车辆加速度的变化大于阈值时对发生的事件的检测。如方框650所示，该发生的事件可以被分配到碰撞类别中，并且如方框660所示，可以执行基于分配的碰撞类别的响应动作。

除非另有说明，否则前述替代示例不是相互排斥的，而是可以以各种组合实施以实现独特的优点。由于可以在不脱离权利要求限定的主题的情况下利用上述特征的这些和其他变化和组合，所以实施例的前述描述应该通过说明的方式而不是通过对权利要求定义的主题的限制的方式来进行。此外，本文描述的示例的提供以及措辞为“诸如”、“包括”等的子句不应被解释为将权利要求的主题限制于特定示例；相反，这些示例旨在仅示出许多可能实施例中的一个。此外，不同附图中的相同附图标记可以标识相同或相似的元件。

Claims (20)

1.一种用于检测车辆碰撞的计算机实施的方法，所述方法包括：

由一个或多个计算设备接收时间段内车辆的加速度数据；

由所述一个或多个计算设备接收所述时间段内车辆的预期加速度数据；

由所述一个或多个计算设备确定所述时间段内车辆加速度的变化，其中所述时间段内车辆加速度的变化是预期加速度数据和加速度数据之间的差；

当车辆加速度的变化大于阈值时，由所述一个或多个计算设备检测发生的事件；

由所述一个或多个计算设备将所述发生的事件分配到碰撞类别；和

由所述一个或多个计算设备基于分配的碰撞类别执行响应动作。

2.如权利要求1所述的方法，其中从加速和减速系统接收预期加速度数据，并且从定位系统接收加速度数据。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述碰撞类别至少包括高能碰撞类别和低能碰撞类别。

4.如权利要求3所述的方法，其中，当所述发生的事件被归类为高能碰撞时，由所述一个或多个计算设备执行的响应动作包括关闭发动机、警告车辆乘员、警告紧急响应团队、警告远程助理操作员、解锁和/或打开车门和/或使车辆靠边并停下中的一个或多个。

5.如权利要求3所述的方法，其中，当所述发生的事件被归类为低能碰撞时，由所述一个或多个计算设备执行的响应动作包括自动警告远程助理操作员；和

接收来自远程助理操作员的通信，其中所述通信使车辆自动靠边并关闭或继续行驶。

6.如权利要求5所述的方法，进一步包括：

由所述一个或多个计算设备接收由传感器在所述时间段内捕获的车辆周围环境的附加数据；

由所述一个或多个计算设备基于所述附加数据来确定在所述时间段内在车辆附近并且能够接触车辆的物体；

基于物体的确定，将所述发生的事件重新归类为高保真低能碰撞类别。

7.如权利要求3所述的方法，其中，当所述发生的事件被归类为高保真低能碰撞时，由所述一个或多个计算设备执行的响应动作包括自动关闭不必要的车辆系统、警告紧急响应团队、警告远程助理操作员、解锁和/或打开车门。

8.一种用于或检测车辆碰撞的系统，所述系统包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为：

接收时间段内车辆的加速度数据；

接收所述时间段内车辆的预期加速度数据；

确定所述时间段内车辆加速度的变化，其中所述时间段内车辆加速度的变化是预期加速度数据和加速度数据之间的差；

当车辆加速度的变化大于阈值时，检测发生的事件；

将所述发生的事件分配到碰撞类别；和

基于分配的碰撞类别执行响应动作。

9.如权利要求8所述的系统，其中从加速和减速系统接收预期加速度数据，并且从定位系统接收加速度数据。

10.如权利要求8所述的系统，其中，所述碰撞类别至少包括高能碰撞类别和低能碰撞类别。

11.如权利要求10所述的系统，其中，当所述发生的事件被归类为高能碰撞时，由所述一个或多个计算设备执行的响应动作包括关闭发动机、警告车辆乘员、警告紧急响应团队、警告远程助理操作员、解锁和/或打开车门和/或使车辆靠边并停下中的一个或多个。

12.如权利要求10所述的系统，其中，当所述发生的事件被归类为低能碰撞时，执行的响应动作包括自动警告远程助理操作员；和

接收来自远程助理操作员的通信，其中所述通信使车辆自动靠边并关闭或继续行驶。

13.如权利要求12所述的系统，其中，所述一个或多个处理器进一步被配置为：接收由传感器在所述时间段内捕获的车辆周围环境的附加数据；

基于所述附加数据来确定在所述时间段内在车辆附近并且能够接触车辆的物体；和

基于物体的确定，将所述发生的事件重新归类为高保真低能碰撞类别。

14.如权利要求10所述的系统，其中，当所述发生的事件被归类为高保真低能碰撞时，执行的响应动作包括自动关闭不必要的车辆系统、警告紧急响应团队、警告远程助理操作员、解锁和/或打开车门。

15.如权利要求10所述的系统，其中，所述系统进一步包括所述车辆。

16.一种其上存储指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令在由一个或多个处理器运行时使所述一个或多个处理器执行检测车辆碰撞的方法，所述方法包括：

接收时间段内车辆的加速度数据；

接收所述时间段内车辆的预期加速度数据；

确定所述时间段内车辆加速度的变化，其中所述时间段内车辆加速度的变化是预期加速度数据和加速度数据之间的差；

当车辆加速度的变化大于阈值时，检测发生的事件；

将所述发生的事件分配到碰撞类别；和

根据分配的碰撞类别执行响应动作。

17.如权利要求16所述的非暂时性计算机可读介质，其中从加速和减速系统接收预期加速度数据，并且从定位系统接收加速度数据。

18.如权利要求16所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述碰撞类别至少包括高能碰撞类别和低能碰撞类别。

19.如权利要求18所述的非暂时性计算机可读介质，其中，当所述发生的事件被归类为高能碰撞时，由所述一个或多个计算设备执行的响应动作包括关闭发动机、警告车辆乘员、警告紧急响应团队、警告远程助理操作员、解锁和/或打开车门和/或使车辆靠边并停下中的一个或多个。

20.如权利要求18所述的非暂时性计算机可读介质，其中，当所述发生的事件被归类为低能碰撞时，执行的响应动作包括自动警告远程助理操作员；和

接收来自远程助理操作员的通信，其中所述通信使车辆自动靠边并关闭或继续行驶。