CN110297486A - 用于将用户引导至车辆的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种汽车包括至少一个传感器，其被配置为检测靠近所述车辆外部的区域中的特征。所述车辆另外包括至少一个电信模块，该电信模块被配置为向远程装置传输数据和从所述远程装置接收所述用户数据。所述车辆还包括至少一个控制器。所述控制器被配置为从所述至少一个传感器接收传感器数据。所述控制器还被配置为基于所述传感器数据来识别靠近所述车辆外部的所述区域中的至少一个物理特征。所述控制器另外被配置为确定用户位置。所述控制器还被配置为确定从所述用户位置到当前车辆位置的路线，其中所述路线不与所述物理特征相交。所述控制器还被配置为经由所述电信模块向所述远程装置传送所述路线。

Description

用于将用户引导至车辆的系统和方法
技术领域
本公开涉及由自动驾驶系统控制的车辆，尤其是被配置为在驾驶循环期间自动地控制车辆转向、加速以及制动而无需人为干预的那些车辆。
背景技术
现代车辆的操作变得更加自动化，即，能够以越来越少的驾驶员干预来提供驾驶控制。车辆自动化已经被分类为从零(对应于全人为控制的非自动化)到五(对应于无人为控制的全自动化)的范围中的数值等级。各种自动驾驶员辅助系统(诸如巡航控制、自适应巡航控制以及停放辅助系统)对应于较低自动化等级，而真正的“无人驾驶”车辆对应于较高自动化等级。
发明内容
根据本公开的汽车包括至少一个传感器，其被配置为检测靠近所述车辆外部的区域中的特征。所述车辆另外包括至少一个电信模块，其被配置为向远程装置传输数据和从所述远程装置接收所述用户数据。所述车辆还包括至少一个控制器。所述控制器被配置为从所述至少一个传感器接收传感器数据。所述控制器还被配置为基于所述传感器数据来识别靠近所述车辆外部的所述区域中的至少一个物理特征。所述控制器另外被配置为确定用户位置。所述控制器还被配置为确定从所述用户位置到当前车辆位置的路线，其中所述路线不与所述物理特征相交。所述控制器还被配置为经由所述电信模块向所述远程装置传送所述路线。
在示例性实施例中，所述控制器被配置为基于所述传感器数据或所述用户数据来确定所述用户位置。
在示例性实施例中，所述控制器还被配置为在向所述远程装置传送所述路线之后，从所述至少一个传感器接收第二传感器数据、确定第二用户位置、确定从第二用户位置到所述当前车辆位置的第二用户路线，并且响应于所述第二路线与所述路线不同，经由所述电信模块向所述远程装置传送所述第二路线。
在示例性实施例中，所述至少一个传感器包括LiDAR模块。
在示例性实施例中，所述至少一个控制器还被配置为访问所述车辆位置的先前产生的特征图，其中所述先前产生的特征图包括至少一个预先映射的物理特征并且存储在非瞬态数据存储器中。所述控制器还被配置为将所述至少一个物理特征的属性与所述至少一个预先映射的物理特征的各方面相关，并且基于所述相关性来确定置信度值。
在示例性实施例中，所述控制器还被配置为基于所述传感器数据来检测所述至少一个物理特征中的相应物理特征处于运动中。
在示例性实施例中，所述控制器还被配置为访问存储在非瞬态数据存储器中的用户简档。所述控制器被配置为响应于与所述用户简档相关联的标准而经由所述电信模块向所述远程装置传送所述路线。
根据本公开的控制汽车的方法包括确定所述车辆外部的用户的当前用户位置。所述方法另外包括确定所述车辆的当前车辆位置。所述方法还包括经由耦合到所述车辆的至少一个传感器来检测靠近所述车辆外部的区域中的物理特征。所述方法还包括经由耦合到所述车辆的控制器来确定从所述当前用户位置到所述当前车辆位置的路线，其中所述路线不与所述物理特征相交。所述方法还包括经由耦合到所述车辆的电信模块来向所述远程电信装置传送所述路线。
在示例性实施例中，确定当前用户位置包括经由所述电信模块从所述远程电信装置接收所述当前用户位置。
在示例性实施例中，所述方法另外包括经由所述控制器访问所述车辆位置的先前产生的特征图。所述先前产生的特征图包括至少一个预先映射的物理特征，并且存储在非瞬态数据存储器中。在此类实施例中，所述方法还包括经由所述控制器将所述至少一个物理特征的属性与所述至少一个预先映射的物理特征的各方面相关。此类实施例另外包括经由所述控制器基于所述相关性来确定置信度值。
在示例性实施例中，所述方法另外包括经由所述控制器基于来自所述至少一个传感器的信号来将所述物理特征分类为移动特征。
在示例性实施例中，所述方法另外包括经由所述控制器来访问存储在非瞬态数据存储器中的用户简档，其中所述通信是响应于与所述用户简档相关联的标准。
根据本公开的实施例提供了许多优点。例如，本公开提供了一种用于将用户引导至车辆的系统和方法。有利地，这可以使缺陷用户能够更容易地找到车辆，从而提高客户满意度。
结合附图，根据优选实施例的以下详细描述，本公开的上述和其他优点和特征将变得显而易见。
附图说明
图1是根据本公开的一个实施例的包括自主控制车辆的通信系统的示意图；
图2是根据本公开的一个实施例的用于车辆的自动驾驶系统(ADS)的示意性框图；
图3是根据本公开的一个实施例的控制车辆的方法的流程图表示；以及
图4是根据本公开的一个实施例产生的行人路线的表示。
具体实施方式
本文描述了本公开的实施例。然而，应当理解的是，所公开实施例仅仅是示例且其它实施例可呈现各种和替代性形式。图式不一定按比例绘制；一些特征可以被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此，本文公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制性的，而仅仅是代表性的。如本领域一般技术人员将理解的是，参考任何一个图式说明并描述的各个特征可结合一个或多个其它图式中说明的特征以产生未明确说明或描述的实施例。所示特征组合提供用于典型应用的代表性实施例。然而，特定应用或实施方案可期望与本公开的教导一致的特征的各个组合和修改。
图1示意性地示出了包括用于机动车辆12的移动车辆通信和控制系统10的操作环境。用于车辆12的通信和控制系统10通常包括一个或多个无线载波系统60、陆地通信网络62、计算机64、诸如智能电话等移动装置57，以及远程访问中心78。
在图1中示意性地示出的车辆12在所示实施例中被描绘为乘用车，但是应当明白的是，也可以使用包括摩托车、卡车、运动型多功能车(SUV)、休闲车(RV)、船舶、飞机等的任何其它车辆。车辆12包括推进系统13，其在各种实施例中可以包括内燃机、诸如牵引马达等电机和/或燃料电池推进系统。
车辆12还包括变速器14，其被配置为根据可选速比将来自推进系统13的动力传输到多个车轮15。根据各种实施例，变速器14可以包括分级传动比自动变速器、无级变速器或其它适当的变速器。车辆12另外包括车轮制动器17，其被配置为向车轮15提供制动转矩。在各种实施例中，车轮制动器17可以包括摩擦制动器、诸如电机等再生制动系统，和/或其它适当的制动系统。
车辆12另外包括转向系统16。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预期的一些实施例中，转向系统16可以不包括方向盘。
车辆12包括无线通信系统28，其被配置为与其它车辆(“V2V”)和/或基础设施(“V2I”)无线通信。在示例性实施例中，无线通信系统28被配置为经由专用短程通信(DSRC)信道进行通信。DSRC信道是指专门为汽车使用以及对应的一组协议和标准而设计的单向或双向短程到中程无线通信信道。然而，被配置为经由诸如IEEE802.11和蜂窝数据通信等附加或替代无线通信标准进行通信的无线通信系统也被认为在本公开的范围内。
推进系统13、变速器14、转向系统16以及车轮制动器17与至少一个控制器22进行通信或在该控制器的控制下。虽然为了说明目的而被描绘为单个单元，但是控制器22可以另外包括一个或多个其它控制器，统称为“控制器”。控制器22可以包括与各种类型的计算机可读存储装置或介质进行通信的微处理器或中央处理单元(CPU)。计算机可读存储装置或介质可以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)中的易失性存储器和非易失性存储器。KAM是一种持久或非易失性存储器，其可以在CPU断电时用于存储各种运转变量。计算机可读存储装置或介质可以使用诸如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动、磁性、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22用于控制车辆的可执行指令。
控制器22包括自动驾驶系统(ADS)24以自动地控制车辆中的各种致动器。在示例性实施例中，ADS 24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”，其指代自动驾驶系统在动态驾驶任务的所有方面的驾驶模式所特有的性能，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”，其指代自动驾驶系统在可由人类驾驶员管理的所有道路和环境状况下在动态驾驶任务的所有方面的全面性能。在示例性实施例中，ADS 24被配置为响应于来自多个传感器26的输入而控制推进系统13、变速器14、转向系统16以及车轮制动器17以分别控制车辆加速、转向以及制动，而无需经由多个致动器30进行人为干预，所述多个传感器可以包括GPS、雷达、激光雷达、光学相机、热像仪、超声波传感器和/或适当的附加传感器。
图1示出了可以与车辆12的无线通信系统28进行通信的若干联网装置。可以经由无线通信系统28与车辆12进行通信的联网装置中的一者是移动装置57。移动装置57可以包括计算机处理能力、能够使用短程无线协议进行通信的收发器，以及可视智能电话显示器59。计算机处理能力包括可编程装置形式的微处理器，该微处理器包括存储在内部存储器结构中并且被施加来接收二进制输入以创建二进制输出的一个或多个指令。在一些实施例中，移动装置57包括能够接收GPS卫星信号并且基于那些信号产生GPS坐标的GPS模块。在其它实施例中，移动装置57包括蜂窝通信功能性使得移动装置57通过无线载波网络60使用一个或多个蜂窝通信协议(如本文所讨论)执行语音和/或数据通信。可视智能电话显示器59还可以包括触摸屏图形用户界面。
无线载波系统60优选地是蜂窝电话系统，其包括多个蜂窝塔70(仅示出一个)、一个或多个移动交换中心(MSC)72以及将无线载波系统60与陆地通信网络62连接所需要的任何其它联网部件。每个蜂窝塔70都包括发送和接收天线以及基站，其中来自不同蜂窝塔的基站直接或经由诸如基站控制器等中间设备连接到MSC72。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AMPS等模拟技术或诸如CDMA(例如，CDMA2000)或GSM/GPRS等数字技术。其它蜂窝/基站/MSC布置是可能的并且可以结合无线载波系统60使用。例如，基站和蜂窝可以共同位于相同站点处或它们可以远离彼此，每个基站可以负责单个蜂窝或单个基站可以服务于各个蜂窝，且各个基站可以联接到单个MSC，这里仅列举几种可能布置。
除使用无线载波系统60之外，可以使用呈卫星通信的形式的第二无线载波系统来提供与车辆12的单向或双向通信。这可以使用一个或多个通信卫星66和上行链路传输站67来进行。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)是由传输站67接收、封装上传并且然后发送到卫星66，从而向用户广播该节目。双向通信可以包括(例如)使用卫星66以在车辆12与站67之间中继电话通信的卫星电话服务。除了或代替无线载波系统60，可以利用卫星电话。
陆地网络62可以为连接到一个或多个陆线电话的常规陆基电信网络并且将无线载波系统60连接至远程访问中心78。例如，陆地网络62可以包括诸如用于提供硬接线电话、分组交换数据通信以及因特网基础设施的公共交换电话网(PSTN)。一段或多段陆地网络62可以通过使用标准有线网络、光纤或其它光学网络、电缆网络、电力线、其它无线网络(诸如无线局域网(WLAN))或提供宽带无线接入(BWA)的网络或其任何组合来实施。另外，远程访问中心78不需要经由陆地网络62连接，反而可以包括无线电话设备使得其可以直接与无线网络(诸如无线载波系统60)通信。
虽然在图1中示为单个装置，但是计算机64可以包括可经由诸如因特网等私有或公共网络访问的多个计算机。每个计算机64可以用于一个或多个目的。在示例性实施例中，计算机64可以被配置为车辆12可经由无线通信系统28和无线载波60访问的网络服务器。其它计算机64可以包括例如：服务中心计算机，其中可以从车辆经由无线通信系统28或者向或从其中提供车辆数据或其它信息(无论是否通过与车辆12、远程访问中心78、移动装置57或这些的某个组合进行通信)的第三方存储库上传诊断信息和其它车辆数据。计算机64可以维护可搜索数据库和数据库管理系统，其允许输入、删除以及修改数据以及接收在数据库内定位数据的请求。计算机64还可以用于提供诸如DNS服务器或网络地址服务器等因特网连接性，该网络地址服务器使用DHCP或其它合适协议来将IP地址分配到车辆12。除了车辆12之外，计算机64还可以与至少一辆辅助车辆进行通信。车辆12和任何辅助车辆可以统称为车队。
如图2中所示，ADS 24包括多个不同的控制系统，其包括至少用于确定在车辆附近检测到的特征或物体的存在、位置、分类以及路径的感知系统32。感知系统32被配置为从各种传感器(诸如图1中所示的传感器26)接收输入，并且合成和处理传感器输入以产生用作ADS 24的其它控制算法的输入的参数。
感知系统32包括处理和合成来自各种传感器26的传感器数据27的传感器融合和预处理模块34。传感器融合和预处理模块34对传感器数据27执行校准，包括(但不限于)LIDAR对LIDAR校准、相机对LIDAR校准、LIDAR对底盘校准以及LIDAR光束强度校准。传感器融合和预处理模块34输出经预处理的传感器输出35。
分类和分段模块36接收经预处理的传感器输出35并且执行物体分类、图像分类、交通灯分类、物体分段、背景分段(ground segmentation)以及物体跟踪处理。物体分类包括(但不限于)识别和分类周围环境中的物体(包括交通信号和标志的识别和分类)、RADAR融合和跟踪以考虑传感器的放置和视野(FOV)，以及经由LIDAR融合的漏报排斥以消除城市环境中存在的许多漏报，诸如(例如)井盖、桥梁、高架桥大树或灯柱，以及障碍物，该障碍物具有高RADAR横截面但不影响车辆沿着其路线行驶的能力。由分类和分段模型36执行的附加物体分类和跟踪处理包括(但不限于)融合来自RADAR轨迹的自由空间检测和高级跟踪、LIDAR分段、LIDAR分类、图像分类、物体形状拟合模型、语义信息、运动预测、光栅图、静态障碍图和产生高质量物体轨迹的其它来源。分类和分段模块36另外利用车道关联和交通控制装置行为模型执行交通控制装置分类和交通控制装置融合。分类和分段模块36产生包括物体识别信息的物体分类和分段输出37。
定位和映射模块40使用物体分类和分段输出37来计算参数，包括(但不限于)估计车辆12在典型和具有挑战性的驾驶场景中的姿态位置和定向。这些具有挑战性的驾驶场景包括(但不限于)具有许多车辆的动态环境(例如，密集交通)、具有大规模障碍物的环境(例如，道路工程或建筑工地)、丘陵、多车道道路、单车道道路、各种道路标记和建筑物(或没有)(例如，住宅与商业区)，以及桥梁和立交桥(车辆的当前路段上方和下方)。
定位和映射模块40还结合由于经由在操作期间由车辆12执行的车载映射功能获得的扩展地图区域而收集的新数据以及经由无线通信系统28“推送”至车辆12的映射数据。定位和映射模块40利用新的信息(例如，新的车道标记、新的建筑结构、建筑工地的添加或移除等)来更新先前的地图数据，而不修改未受影响的地图区域。可产生或更新的地图数据的示例包括(但不限于)屈服线分类、车道边界产生、车道连接、次要和主要道路的分类、左右匝的分类以及交叉车道创建。定位和映射模块40产生定位和映射输出41，其包括车辆12相对于检测到的障碍物和道路特征的位置和定向。
车辆测距模块46从车辆传感器26接收数据27，并且产生车辆测距输出47，其包括例如车辆航向和速度信息。绝对定位模块42接收定位和映射输出41以及车辆测距信息47，并且产生车辆位置输出43，其用于如下文所讨论的单独计算。
物体预测模块38使用物体分类和分段输出37来产生参数，其包括(但不限于)检测到的障碍物相对于车辆的位置、检测到的障碍物相对于车辆的预测路径，以及交通车道相对于车辆的位置和定向。输出关于物体(包括行人、周围车辆和其它移动物体)的预测路径的数据作为物体预测输出39，并且在如下文所讨论的单独计算中使用该数据。
ADS 24还包括观察模块44和解译模块48。观察模块44产生由解译模块48接收的观察输出45。观察模块44和解译模块48允许远程访问中心78进行访问。解译模块48产生解译输出49，其包括由远程访问中心78(如果有的话)提供的附加输入。
路径规划模块50处理和合成物体预测输出39、解译输出49以及从在线数据库或远程访问中心78接收的附加路线信息79，以确定要遵循的车辆路径以维持车辆在期望路线上，并同时遵守交通规则和避开任何检测到的障碍。路径规划模块50采用被配置为避开车辆附近的任何检测到的障碍物、维持车辆在当前交通车道中并且维持车辆在期望路线上的算法。路径规划模块50将车辆路径信息作为路径规划输出51输出。路径规划输出51包括基于车辆路线的命令的车辆路径、相对于路线的车辆位置、交通车道的位置和定向以及任何检测到的障碍物的存在和路径。
第一控制模块52处理和合成路径规划输出51和车辆位置输出43以产生第一控制输出53。在车辆的远程接管操作模式的情况下，第一控制模块52还结合由远程存取中心78提供的路线信息79。
车辆控制模块54接收第一控制输出53以及从车辆测距46接收的速度和航向信息47，并且产生车辆控制输出55。车辆控制输出55包括用于实现来自车辆控制模块54的命令路径的一组致动器命令，其包括(但不限于)转向命令、换挡命令、节流阀命令和制动命令。
车辆控制输出55被传达至致动器30。在示例性实施例中，致动器30包括转向控制、换挡器控制、节流阀控制以及制动器控制。转向控制可以例如控制如图1中所示的转向系统16。换挡器控制可以例如控制如图1中所示的变速器14。节流阀控制可以例如控制如图1中所示的推进系统13。制动器控制可以例如控制如图1中所示的车轮制动器17。
现在参考图3，以流程图的形式示出了控制汽车的方法。
如在框100处所示，车辆到达搭乘位置。在示例性实施例中，车辆通常与图1中所示的车辆12类似地配置，并且在自动驾驶系统的控制下。搭乘位置是指靠近用户请求的搭乘点的路段的终点。搭乘位置可以由ADS24基于多个因素来确定，所述因素包括用户请求的搭乘点的地理位置、行驶表面与用户请求的搭乘点的接近度、靠近用户请求的搭乘点的任何障碍物的存在，以及其它因素。此外，访问与用户相关联的一个或多个用户简档。用户简档可以存储在非瞬态数据存储器中，例如存储在移动装置57或计算机64上。一个或多个用户简档包括由与简档相关联的一个或多个用户选择的一个或多个偏好。偏好可以包括例如指示期望强度和通知类型的通知偏好。与用户相关联的其它可用特征也可以存储在用户简档中。在示例性实施例中，此类特征包括用户的任何缺陷的存在，诸如存在视力受损或个人移动性，诸如轮椅、手杖或助行器。
在一些实施例中，下面描述的算法可以在存在或缺少存储在用户简档中的特定特性时进行调节。作为非限制性示例，在此类实施例中，可以仅响应于指示用户视力受损的用户简档来执行下面描述的算法。然而，在一些实施例中，可以独立于一个或多个用户的任何特性来执行下面描述的算法。
如在框102中所示，确定当前车辆位置和当前用户位置。例如，可以基于来自多个传感器26(例如GPS模块)的输入来确定当前车辆位置。例如，可以基于从移动装置(例如，图1中所示的移动装置57)接收的数据来确定当前用户位置。在示例性实施例中，当前用户位置可以由移动装置57确定并且传送到车辆12的无线通信系统28。然而，可以使用其它定位方法。
如框104处所示，获得车辆附近区域的传感器读数。在示例性实施例中，这由控制器22的控制下的一个或多个传感器26(例如，光学相机或LiDAR模块)执行。在示例性实施例中，获得传感器读数的区域至少具有包含当前用户位置和当前用户位置与当前车辆位置之间的可导航路径的大小。然而，可以基于诸如传感器能力和环境状况等因素来使用各种区域大小。
如在框106中所示，基于传感器读数对物理特征进行分类和识别。在示例性实施例中，这由控制器22执行。识别可以由分类和分段模块36执行，如上面关于图2所讨论的，或者可以由其它模块执行或者在适当时结合其它模块执行。在示例性实施例中，根据地理位置、大小、形状、其它相关参数或者它们的任何组合对物理特征进行分类。在一些实施例中，基于先前执行的引导机器学习来识别物理特征(例如使用经过训练的神经网络来识别在道路附近常见的物理特征)。物理特征可以包括诸如路缘石、标志以及植物等非移动物理特征，以及诸如行人或骑行者等移动物理特征。总的来说，基于传感器读数识别的任何物理特征可以被称为实时地图。
如在框108中所示，访问车辆位置的先前产生的特征图。在示例性实施例中，这由控制器22执行。先前产生的特征图可以通过各种已知的高清晰度映射过程(例如通过融合对当前车辆位置处的一个或多个先前场合执行的一个或多个LiDAR扫描的结果)产生。在第一实施例中，先前产生的特征图存储在与车辆12的控制器22相关联的非瞬态数据存储器中。在第二实施例中，先前产生的特征图存储在例如与计算机64相关联的远程非瞬态数据存储器上，并且经由车辆12的无线通信系统28访问。先前产生的特征图可以包括车辆位置附近的一个或多个物理特征。物理特征可以与地理位置、大小、形状、其它相关参数或者它们的任何组合相关联。在一些实施例中，物理特征可以与如上面关于实时地图所讨论的标识相关联。总的来说，在先前产生的特征图中识别的任何物理特征可以被称为预先映射。
如在框110处所示，融合实时地图和预先映射。在示例性实施例中，这由控制器22执行。融合可以包括将来自实时地图的特征与来自预先映射的特征相关。在示例性实施例中，实时地图中的特征可以与预先映射中的特征不同地加权。在此类实施例中，实时地图中的特征的权重可以比预先映射中的特征的权重更大。因此，此类实施例可以使得实时地图能够在出现差异时取代预先映射，同时仍然包括在预先映射中而不是在实时地图中识别的特征。在示例性实施例中，基于实时地图中的特征与预先映射中的对应特征之间的相关程度来计算置信度度量。在此类实施例中，可以从置信度计算中省略诸如行人或骑行者等移动特征。由此产生组合图。组合图可以包括来自预先映射和实时地图的所有物理特征以及对应的置信度值。
如在框112处所示，计算从用户位置到车辆位置的行人路线。在示例性实施例中，这由控制器22执行。可以使用已知的路径寻找原理来执行路线计算，所述路径寻找原理例如与在路径规划模块50中实时的路径寻找原理大致类似。计算行人路线以避免组合图中的物理特征。图4示出了计算出的路线的一个示例。计算用户122与车辆124之间的路线120。计算路线120以避开物理特征126，其在所示实施例中包括分道线。在示例性实施例中，还计算路线120以避开移动物体(例如行人或骑行者)的预测位置。
如在框114处所示，将车辆路线传送给用户。在示例性实施例中，这由控制器22执行。在示例性实施例中，通过移动装置57(例如通过音频、文本或触觉通知)执行通信。然而，其它通信手段也在本公开的范围内。在示例性实施例中，参考预先映射中位于用户位置与车辆位置之间的任何物理特征来传送路线。对于已经识别的物理特征，物理特征可以在通信中按名称来引用，例如“在树之后左转”。对于未识别的物理特征，物理特征可以按通称来引用，例如“在物体之后左转”。对于具有相对较低的置信度值(例如，低于75％)的物理特征，可以用不定语言来引用物理特征，例如“左侧可能存在物体“。上述仅仅是示范性的通信；当然，可以使用其它术语。
如在框116处所示，监测用户的进度，并且迭代扫描、路线计算和通信步骤。由此可以检测、考虑物理特征的存在或位置的任何显著变化(例如，骑行者的位置变化)并且如果必要的话将其传送给用户。
然后，如在框118处所示，用户到达车辆，并且算法终止。
可以看出，本公开提供了一种用于将用户(例如，具有视力障碍或其它缺陷的用户)引导至汽车的系统和方法。
虽然上文描述了示例性实施例，但是并不希望这些实施例描述由权利要求书涵盖的所有可能形式。用在说明书中的词汇是描述性词汇，而不是限制性的词汇，且应当理解，可以进行各种变化而并不脱离本发明的精神和范围。如先前所述，各个实施例的特征可以组合成形成可以不明确描述或说明的本发明的进一步实施例。虽然各个实施例就一个或多个所需特性而言可能已经描述为提供优点或优于其它实施例或现有技术实施方案，但是本领域一般技术人员认识到，可牺牲一个或多个特征或特性以实现取决于具体应用和实施方案的所需整体系统属性。这些属性可包括(但不限于)成本、强度、耐用性、生命周期成本、市场适销性、外观、包装、大小、服务能力、重量、可制造性、便于组装等。因而，就一个或多个特性而言，描述为所需性不及其它实施例或现有技术实施方案的实施例不在本公开的范围之外并且对于特定应用可为所需的。

Claims (7)

1.一种汽车，其包括：
至少一个传感器，其被配置为检测靠近所述车辆外部的区域中的特征；
至少一个电信模块，其被配置为向远程装置传输数据和从所述远程装置接收所述用户数据；以及
至少一个控制器，其被配置为从所述至少一个传感器接收传感器数据、基于所述传感器数据来识别靠近所述车辆外部的所述区域中的至少一个物理特征、确定用户位置、确定从所述用户位置到当前车辆位置的路线，所述路线不与所述物理特征相交，并且经由所述电信模块向所述远程装置传送所述路线。
2.根据权利要求1所述的汽车，其中所述控制器被配置为基于所述传感器数据或所述用户数据来确定所述用户位置。
3.根据权利要求1所述的汽车，其中所述控制器还被配置为在向所述远程装置传送所述路线之后，从所述至少一个传感器接收第二传感器数据、确定第二用户位置、确定从第二用户位置到所述当前车辆位置的第二用户路线，并且响应于所述第二路线与所述路线不同，经由所述电信模块向所述远程装置传送所述第二路线。
4.根据权利要求1所述的汽车，其中所述至少一个传感器包括LiDAR模块。
5.根据权利要求1所述的汽车，其中所述至少一个控制器还被配置为访问所述车辆位置的先前产生的特征图，所述先前产生的特征图包括至少一个预先映射的物理特征并且存储在非瞬态数据存储器中以将所述至少一个物理特征的属性与所述至少一个预先映射的物理特征的各方面相关联，并且基于所述相关性来确定置信度值。
6.根据权利要求1所述的汽车，其中所述控制器还被配置为基于所述传感器数据来检测所述至少一个物理特征中的相应物理特征处于运动中。
7.根据权利要求1所述的汽车，其中所述控制器还被配置为访问存储在非瞬态数据存储器中的用户简档，并且其中所述控制器被配置为响应于与所述用户简档相关联的标准而经由所述电信模块向所述远程装置传送所述路线。
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