CN110304072A - 作为安全特征的共享自主车辆的占用检测 - Google Patents

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Abstract

本公开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：接收从车辆内部感测的传感器数据；基于传感器数据和机器学习技术确定车辆的至少一个占用者；确定车辆的至少一个占用者的配置；将配置和与车辆相关的座椅规则进行比较，以确定何时存在违规；并且基于确定何时存在违规，选择性地控制车辆并生成通知信号以通知用户。

Description

作为安全特征的共享自主车辆的占用检测
引言
本公开总体涉及自主车辆，并且更具体地涉及用于检测共享自主车辆的占用的系统和方法。
自主车辆是能够感测其环境并且在很少或没有用户输入的情况下导航的车辆。自主车辆使用诸如雷达、激光雷达、图像传感器等的感测设备来感测其环境。自主车辆系统还使用来自全球定位系统(GPS)技术、导航系统、车辆-车辆通信、车辆-基础设施技术和/或线控驾驶系统的信息来导航车辆。
车辆自动化已被分类为数字水平，范围从零，对应于没有自动化与全人控制，到五，对应于完全自动化而没有人为控制。各种自动驾驶辅助系统，例如巡航控制、自适应巡航控制和停车辅助系统，其对应于较低的自动化水平，而真正的“无人驾驶”车辆对应于较高的自动化水平。
在一些情况下，可以管理一组自主车辆以向社区中的个人提供共享乘车。在共享车辆中，多个人和/或各种货物可以在任何一个时间在自主车辆内乘车。在某些情况下，车辆的占用可能太多和/或可能对于旅行不安全。
因此，期望提供检测自主车辆的占用的系统和方法。进一步期望检测和报告共享自主车辆的占用是否合乎需要或安全。此外，结合附图和前述技术领域和背景技术，从随后的详细描述和所附权利要求，本公开的其他期望特征和特性将变得显而易见。
发明内容
本公开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：接收从车辆内部感测的传感器数据；基于传感器数据和机器学习技术确定车辆的至少一个占用者；确定车辆的至少一个占用者的配置；将配置和与车辆相关的座椅规则进行比较，以确定何时存在违规；并且基于确定何时存在违规，选择性地控制车辆并生成通知信号以通知用户。
在各种实施例中，传感器数据是从车辆的至少一个图像传感器感测的图像数据。在各种实施例中，该方法还包括确定至少一个占用者相对于车辆的位置，并且其中，确定所述占用者的配置基于所述位置。确定配置还基于与车辆的座椅或安全带相关的数据。
在各种实施例中，座椅规则包括车辆的可用座椅。在各种实施例中，座椅规则包括车辆的可用安全带。在各种实施例中，座椅规则包括可以坐在车辆的可用座椅中的多个占用者。在各种实施例中，座椅规则包括车辆中允许的占用者总数。在各种实施例中，座椅规则包括可以坐在车辆的可用座椅中的占用者的尺寸、重量和类型中的至少一个。
在各种实施例中，选择性控制包括在存在违规时控制车辆保持在其位置。
在另一实施例中，一种用于控制车辆的系统包括非暂时性计算机可读介质。非暂时性计算机可读介质包括第一模块，该第一模块被配置为由处理器接收从车辆内部感测的传感器数据，并基于传感器数据和机器学习技术确定车辆的至少一个占用者；第二模块，被配置为由处理器确定车辆的至少一个占用者的配置；第三模块，被配置为由处理器将配置和与车辆相关的座椅规则进行比较，以确定何时存在违规；第四模块，被配置为由处理器基于确定何时存在违规来选择性地控制车辆并生成通知信号以通知用户。
在各种实施例中，传感器数据是从车辆的至少一个图像传感器感测的图像数据。
在各种实施例中，第二模块还被配置为确定至少一个占用者相对于车辆的位置，并基于该位置确定占用者的配置。在各种实施例中，第二模块还被配置为进一步基于与车辆的座椅或安全带相关的数据来确定配置。
在各种实施例中，座椅规则包括车辆的可用座椅。在各种实施例中，座椅规则包括车辆的可用安全带。在各种实施例中，座椅规则包括可以坐在车辆的可用座椅中的多个占用者或者车辆中允许的占用者总数。在各种实施例中，座椅规则包括可以坐在车辆的可用座椅中的占用者的尺寸、重量和类型中的至少一个。
在各种实施例中，第四模块选择性地控制车辆在存在违规时保持在其位置。
在另一个实施例中，提供了一种自主车辆。自主车辆包括：至少一个传感器，其感测自主车辆的内部；控制模块，其被配置为由处理器从所述至少一个传感器接收传感器数据，从所述传感器数据确定所述自主车辆的至少一个占用者，确定所述至少一个占用者相对于所述自主车辆的配置，并基于配置控制自主车辆。
附图说明
以下将结合以下附图来描述示例性实施例，其中相同的数字表示相同的元件，并且其中：
图1是示出根据各种实施例的具有占用检测系统的自主车辆的功能框图；
图2是示出根据各种实施例的具有图1的一个或多个自主车辆的运输系统的功能框图；
图3和图4是示出根据各种实施例的包括自主车辆的占用检测系统的自主驾驶系统的数据流程图；以及
图5是示出根据各种实施例的用于控制自主车辆的控制方法的流程图。
具体实施方式
以下详细描述本质上仅是示例性的，并不旨在限制应用和用途。此外，无意受前述技术领域、背景技术、发明内容或以下详细描述中提出的任何明示或暗示的理论的约束。如这里所使用的，术语模块单独地或以任何组合指代任何硬件、软件、固件、电子控制组件、处理逻辑和/或处理器设备，包括但不限于：专用集成电路(ASIC)、电子电路、处理器(共享、专用或组)和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/或提供所述功能的其他合适组件。
可以在功能和/或逻辑块组件和各种处理步骤方面描述本公开的实施例。应当理解，可以通过被配置为执行指定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件组件来实现这样的块组件。例如，本公开的实施例可以采用各种集成电路组件，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设备的控制下执行各种功能。另外，本领域技术人员将理解，本公开的实施例可以结合任何数量的系统来实践，并且本文描述的系统仅仅是本公开的示例性实施例。
为简洁起见，本文中可能不详细描述与信号处理、数据传输、信令、控制和系统的其他功能方面(以及系统的各个操作组件)有关的传统技术。此外，本文包含的各种图中所示的连接线旨在表示各种元件之间的示例性功能关系和/或物理耦合。应当注意，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，根据各种实施例，总体上在100示出的占用检测系统与车辆10相关。通常，占用检测系统100检测占用者和车辆内的占用者的配置，确定占用者的配置是否符合与安全和/或合理使用相关的规则，并且基于此，智能地控制车辆10和/或通知用户。
如图1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布置在底盘12上并且基本上包围车辆10的组件。车身14和底盘12可共同形成框架。轮子16-18各自在车身14的相应拐角附近可旋转地联接到底盘12。
在各种实施例中，车辆10是自主车辆，并且占用检测系统100结合到自主车辆10(下文中称为自主车辆10)中。自主车辆10例如是自动控制以将乘客从一个位置运送到另一个位置的车辆。在所示实施例中，车辆10被描绘为乘用车，但是应当理解，包括摩托车、卡车、运动型多用途车(SUV)、休闲车(RV)、船舶、飞机等的任何其他车辆也可以使用。在示例性实施例中，自主车辆10是所谓的四级或五级自动化系统。四级系统表示“高度自动化”，指的是动态驾驶任务的所有方面的自主驾驶系统的驾驶模式-特定性能，即使人类驾驶员没有对干预请求做出适当响应。五级系统表示“完全自动化”，指的是自主驾驶系统在可由人类驾驶员管理的所有道路和环境条件下的动态驾驶任务的所有方面的全时性能。
如图所示，自主车辆10通常包括推进系统20、传动系统22、转向系统24、制动系统26、传感器系统28、致动器系统30、至少一个数据存储设备32、至少一个控制器34和通信系统36。在各种实施例中，推进系统20可包括内燃发动机、诸如牵引电动机的电机和/或燃料电池推进系统。传动系统22配置为根据可选择的速比将动力从推进系统20传递到车轮16-18。根据各种实施例，传动系统22可包括步进比自动变速器、无级变速器或其他适当的变速器。制动系统26配置为向车轮16-18提供制动扭矩。在各种实施例中，制动系统26可包括摩擦制动器、线控制动器、再生制动系统，例如电机、和/或其他适当的制动系统。转向系统24影响车轮16-18的位置。尽管被描绘为包括用于说明性目的的方向盘，但是在本公开的范围内预期的一些实施例中，转向系统24可以不包括方向盘。
传感器系统28包括一个或多个感测设备40a-40n，其感测自主车辆10的外部环境和/或内部环境的可观察状况。感测设备40a-40n可包括但不限于，雷达、激光雷达、全球定位系统、光学相机、热像仪、超声波传感器、惯性测量单元和/或其他传感器。在各种实施例中，占用检测系统100使用的感测设备40a-40n包括捕获车辆10的内部的图像的光学相机，并且在一些实施例中，包括每个座椅或安全带传感器的压力或重量传感器。可以理解，其他传感器可以在各种实施例中实现。
致动器系统30包括一个或多个致动器设备42a-42n，其控制一个或多个车辆特征，例如但不限于推进系统20、传动系统22、转向系统24和制动系统26。在各种实施例中，车辆特征还可包括内部和/或外部车辆特征，例如但不限于门、行李箱和诸如空气、音乐、照明等的舱室特征(未编号)。
通信系统36被配置为向其他实体48无线地通信信息，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/或其他个人设备(关于图2更详细地描述)。在示例性实施例中，通信系统36是无线通信系统，被配置为使用IEEE 802.11标准或通过使用蜂窝数据通信经由无线局域网(WLAN)进行通信。然而，诸如专用短程通信(DSRC)信道的附加或替代通信方法也被认为在本公开的范围内。DSRC信道是指专为汽车应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相应的协议和标准集。
数据存储设备32存储用于自动控制自主车辆10的数据。在各种实施例中，数据存储设备32存储可导航环境的定义的地图。在各种实施例中，定义的地图可以由远程系统预定义并从远程系统获得(关于图2进一步详细描述)。例如，定义的地图可以由远程系统装配并且以无线方式和/或以有线方式传送到自主车辆10并存储在数据存储设备32中。可以理解，数据存储设备32可以是控制器34的一部分、与控制器34分开、或控制器34的一部分和单独系统的一部分。
控制器34包括至少一个处理器44和计算机可读存储设备或介质46。处理器44可以是任何定制的或商业上可用的处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、与控制器34相关的若干处理器中的辅助处理器、基于半导体的微处理器(以微芯片或芯片组的形式)、宏处理器、其任何组合、或通常用于执行指令的任何装置。计算机可读存储设备或介质46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)中的易失性和非易失性存储器。KAM是持久性或非易失性存储器，其可用于在处理器44断电时存储各种操作变量。计算机可读存储设备或介质46可以使用许多已知存储器设备中的任何一种来实现，例如PROM(可编程只读存储器)、EPROM(电子PROM)、EEPROM(电可擦除PROM)、闪存或能够存储数据的任何其他电、磁、光或组合存储器设备，其中一些代表可执行指令，由控制器34用于控制自主车辆10。
指令可以包括一个或多个单独的程序，每个程序包括用于实现逻辑功能的可执行指令的有序列表。当由处理器44执行时，指令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的组件的逻辑、计算、方法和/或算法，并产生到致动器系统30的控制信号，以基于逻辑、计算、方法和/或算法自动控制自主车辆10的组件。尽管图1中仅示出了一个控制器34，但是自主车辆10的实施例可以包括任何数量的控制器34，其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，并生成控制信号以自动控制自主车辆10的特征。
在各种实施例中，控制器34的一个或多个指令体现在占用检测系统100中，并且当由处理器44执行时，处理由一个或多个感测设备40a-40n生成的数据，基于该处理，确定占用者和车辆10内的占用者的配置，将配置与定义的规则进行比较，并且基于该比较选择性地控制车辆10和/或生成通知信号。
现在参考图2，在各种实施例中，关于图1描述的自主车辆10可适用于特定地理区域(例如，城市、学校或商业园区、购物中心、游乐园、活动中心等)中的出租车、穿梭系统(共享乘车系统)的背景下，或者可以简单地由远程系统管理。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。图2示出了总体上以50示出的操作环境的示例性实施例，其包括基于自主车辆的远程运输系统52，其与关于图1描述的一个或多个自主车辆10a-10n相关。在各种实施例中，操作环境50还包括通过通信网络56与自主车辆10和/或远程运输系统52通信的一个或多个用户设备54。
通信网络56根据需要支持由操作环境50支持的设备、系统和组件之间的通信(例如，通过有形通信链路和/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，例如蜂窝电话系统，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)，以及任何将无线载波系统60与陆地通信系统连接所需的其他网络组件。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通过诸如基站控制器的中间设备连接到MSC。无线载波系统60可以实现任何合适的通信技术，包括例如数字技术，例如CDMA(例如，CDMA2000)、LTE(例如，4G LTE或5G LTE)、GSM/GPRS或其他当前或新兴的无线技术。其他蜂窝塔/基站/MSC布置是可能的并且可以与无线载波系统60一起使用。例如，基站和蜂窝塔可以共同位于同一站点或者它们可以彼此远程定位，每个基站可以负责单个蜂窝塔，或者单个基站可以服务于各个蜂窝塔，或者各个基站可以耦合到单个MSC，仅举几个可能的布置。
除了包括无线载波系统60之外，可以包括卫星通信系统64形式的第二无线载波系统，以提供与自主车辆10a-10n的单向或双向通信。这可以使用一个或多个通信卫星(未示出)和上行链路发送站(未示出)来完成。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)由发送站接收，打包以便上载，然后发送到卫星，卫星将节目广播给用户。双向通信可以包括例如使用卫星来中继车辆10和站之间的电话通信的卫星电话服务。除了无线载波系统60之外或代替无线载波系统60，可以使用卫星电话。
还可以包括陆地通信系统62，其是连接到一个或多个陆线电话并将无线载波系统60连接到远程运输系统52的传统陆基远程通信网络。例如，陆地通信系统62可以包括公共交换电话网(PSTN)，例如用于提供硬连线电话，分组交换数据通信和因特网基础设施的公共交换电话网。陆地通信系统62的一个或多个段可以通过使用标准有线网络、光纤或其他光网络、有线网络、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)的网络或其任何组合来实现。此外，远程运输系统52不需要经由陆地通信系统62连接，而是可以包括无线电话设备，使得它可以直接与无线网络(例如无线载波系统60)通信。
尽管在图2中仅示出了一个用户设备54，但是操作环境50的实施例可以支持任何数量的用户设备54，包括由一个人拥有、操作或以其他方式使用的多个用户设备54。可以使用任何合适的硬件平台来实现由操作环境50支持的每个用户设备54。在这方面，用户设备54可以以任何常见的形状因子实现，包括但不限于：台式计算机；移动计算机(例如平板电脑、笔记本电脑或上网本电脑)；智能手机；视频游戏设备；数字媒体播放器；一件家庭娱乐设备；数码相机或摄像机；可穿戴计算设备(例如，智能手表、智能眼镜、智能服装)；等等。由操作环境50支持的每个用户设备54被实现为计算机实现的或基于计算机的设备，其具有执行本文描述的各种技术和方法所需的硬件、软件、固件和/或处理逻辑。例如，用户设备54包括可编程设备形式的微处理器，其包括存储在内部存储器结构中的一个或多个指令，并应用于接收二进制输入以创建二进制输出。在一些实施例中，用户设备54包括能够接收GPS卫星信号并基于那些信号生成GPS坐标的GPS模块。在其他实施例中，用户设备54包括蜂窝通信功能，使得设备使用一个或多个蜂窝通信协议在通信网络56上执行语音和/或数据通信，如本文所讨论的。在各种实施例中，用户设备54包括视觉显示器，诸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，或驻留在由远程运输系统52服务的特定园区或地理位置。远程运输系统52可以配备有现场顾问、自动化顾问或两者兼而有之。远程运输系统52可以与用户设备54和自主车辆10a-10n通信以安排乘车，调度自主车辆10a-10n等。在各种实施例中，远程运输系统52存储账户信息，例如订户认证信息、车辆标识符、简档记录、行为模式和其他相关订户信息。
根据典型的用例工作流程，远程运输系统52的注册用户可以经由用户设备54创建乘车请求。乘车请求通常将指示乘客的期望的取货位置(或当前的GPS位置)，期望的目的地位置(其可以标识预定义的车辆停靠点和/或用户指定的乘客目的地)和拾取时间。远程运输系统52接收乘车请求，处理该请求，并且发送所选择的一个自主车辆10a-10n(当一个可用时)以在指定的取货位置和适当的时间接载乘客。远程运输系统52还可以生成适当配置的确认消息或通知给用户设备54，以使乘客知道车辆在路上。
可以理解，本文所公开的主题是为可被视为标准或基线自主车辆10和/或基于自主车辆的远程运输系统52提供某些增强特征和功能。为此，可以修改、增强或补充自主车辆和基于自主车辆的远程运输系统，以提供下面更详细描述的附加特征。
根据各种实施例，控制器34实现如图3所示的自主驾驶系统(ADS)70。也就是说，控制器34的合适的软件和/或硬件组件(例如，处理器44和计算机可读存储设备46)用于提供与车辆10结合使用的自主驾驶系统70。
在各种实施例中，自主驾驶系统70的指令可以由功能、模块或系统组织。例如，如图3所示，自主驾驶系统70可包括计算机视觉系统74、定位系统76、引导系统78和车辆控制系统80。可以理解，在各种实施例中，指令因为本公开不限于本示例，所以可以将其组织成任何数量的系统(例如，组合、进一步分区等)。
在各种实施例中，计算机视觉系统74合成并处理传感器数据并预测车辆10的环境的对象和特征的存在、位置、分类和/或路径。在各种实施例中，计算机视觉系统74可以包含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/或任何数量的其他类型的传感器。
定位系统76处理传感器数据以及其他数据以确定车辆10相对于环境的位置(例如，相对于地图的本地位置、相对于道路的车道的精确位置、车辆航向、速度等)。引导系统78处理传感器数据以及其他数据以确定车辆10遵循的路径。车辆控制系统80根据确定的路径产生用于控制车辆10的控制信号。
在各种实施例中，控制器34实现机器学习技术以辅助控制器34的功能，例如特征检测/分类、障碍物减轻、路线遍历、地图、传感器集成、地面实况确定等。
如上面简要提到的，图1的占用检测系统100包括在ADS 70内，例如，作为计算机视觉系统74的一部分或作为单独系统(占用检测系统82，如图所示)。占用检测系统82从传感器系统28接收传感器数据，处理传感器数据，并产生数据和/或信号以供车辆控制系统80在控制车辆时使用。例如，如关于图4并且继续参考图3更详细地示出的，占用检测系统82包括占用者检测模块90、配置确定模块92、规则比较模块94、通知模块96、控制模块98和规则数据存储101。
占用者检测模块90接收传感器数据102作为输入。传感器数据102包括由感测设备40a-40n感测的信息。该信息是车辆10内部的感测信息。在各种实施例中，传感器数据102包括由摄像机产生的图像数据，该摄像机拍摄座椅的图像和车辆10的内部的其他区域。可以理解，其他数据可以用在各种实施例中，包括但不限于激光雷达数据，雷达数据等。
占用者检测模块90处理传感器数据102以确定车辆10内的对象并对对象进行分类。例如，占用者检测模块90使用一种或多种机器学习(ML)技术处理传感器数据102，以将图像内的对象分类为人和/或人或动物的面部。可以理解，可以采用各种ML技术，包括例如多变量回归、人工神经网络(ANN)、随机森林分类器、贝叶斯分类器(例如，朴素贝叶斯)、主成分分析(PCA)、支持向量机、线性判别分析、聚类算法(例如，KNN、K-均值)和/或类似物。在一些实施例中，使用多个ML模型(例如，通过集成学习技术)。在各种实施例中，机器学习技术可以是监督的或无监督的。例如，包括坐在各种位置的人周围的注释边界框的视觉对象类(VOC)数据集可用于训练机器学习模型以将图像内的对象分类为人和/或面部。
配置确定模块92接收分类的人/面部104和传感器数据105作为输入。传感器数据105包括由感测设备40a-40n感测的信息。该信息是车辆10内部的感测信息。在各种实施例中，传感器数据105包括由摄像机产生的图像数据，该摄像机拍摄座椅的图像和车辆10的内部的其他区域。可以理解，其他数据可以用在各种实施例中，包括但不限于激光雷达数据、雷达数据等。在各种实施例中，传感器数据105可以与传感器数据102或不同的传感器数据相同。
配置确定模块92处理传感器数据105以确定所识别的人/面部104的位置以及所识别的人/面部相对于车辆的配置。例如，配置确定模块92确定分类的人/面部的质心位置，并将质心位置(或其他位置)映射到图像内的位置。在另一示例中，配置确定模块92确定位置的集合，例如但不限于人/面部的轮廓或围绕人/面部的边界框的周界。配置确定模块92然后将图像内的位置映射到车辆10内的位置以产生占用者配置106。
在各种实施例中，配置确定模块92还接收由诸如座椅压力传感器、座椅重量传感器、安全带传感器等其他感测设备产生的传感器数据107作为输入。配置确定模块92进一步确定尺寸、重量、类型、安全带状态和/或关于每个识别的人/面部104、其映射位置和传感器数据107的其他信息，和/或与映射位置相关的传感器数据105。
规则比较模块94接收占用者配置106作为输入。规则比较模块94从规则数据存储101检索规则108，并将占用者配置106与规则108进行比较，以确定当前配置是否呈现任何座椅违规。可以理解，规则数据存储101可以位于车辆10上和/或可以位于远离车辆10的位置。在各种实施例中，规则108指示车辆10的可用座椅和/或安全带配置。在这样的实施例中，规则比较模块94将占用者配置106与规则进行比较，以确定每个占用者的位置是否在可用座椅内。如果占用者的位置不在可用座椅内，则识别违规110。违规110可以被设置为指示座椅和/或所识别的占用者不在可用座椅中。
在各种实施例中，规则108指示可坐在可用座椅中的多个占用者和/或车辆10中允许的占用者总数。在这样的实施例中，规则比较模块94比较占用者配置106和规则108以确定被确定在可用座椅内的占用者的数量是否不超过规定的数量，或者是否占用者的总数不超过规定的总数。例如，对于每个可用的乘客座椅，规定的占用者数量可以是一个。在另一个示例中，对于自主车辆的驾驶员座椅，规定的占用者数量可以为零。如果占用者的数量超过规定的数量，则识别违规110。违规110可以被设置为指示超过规定数量的座椅和/或所识别的占用者。
在各种实施例中，规则108指示可坐在可用座椅中的占用者的尺寸、重量、和/或类型。在这样的实施例中，规则比较模块94将占用者配置106与规则108进行比较，以确定被确定在可用座椅内的占用者的尺寸、重量、和/或类型是否不超过规定的尺寸、重量、和/或类型。如果占用者超过规定的尺寸、重量、和/或类型，则识别违规110。违规110可以被设置为指示座椅和/或所识别的占用者超过规定的尺寸、重量、和/或类型。
通知模块96接收违规110作为输入。通知模块96选择性地生成激活车辆、个人设备和/或运输系统的一个或多个通知设备的通知信号112。通知设备生成警告消息，该消息是文本、视觉、音频、触觉等，并且提供违规的通知。
控制模块98接收违规110作为输入。控制模块98选择性地生成控制信号114，其用于基于违规110控制车辆中的一个或多个特征。例如，当识别出违规110时控制模块产生控制信号114以防止车辆离开，直到违规110被移除。
可以理解，图4中示出的子模块可以被组合和/或进一步分区以类似地执行本文描述的功能。在各种实施例中，在图1的控制器34内，模块的输入可以从传感器系统28接收，从与自主车辆10相关的其他控制模块(未示出)接收，从通信系统36接收，和/或由其他子模块(未示出)确定/建模。
现在参考图5，并且继续参考图1-4，根据本公开，流程图示出了可以由图1的占用检测系统100执行的控制方法300。如根据本公开可以理解的，该方法内的操作顺序不限于如图5所示的顺序执行，而是可以根据适用并根据本公开以一个或多个变化的顺序执行。在各种实施例中，方法300可以被安排为基于一个或多个预定事件运行，和/或可以在自主车辆10的操作期间连续运行。
在各种实施例中，可以执行控制方法300以在车辆10的占用者进入和离开车辆10以进行共享乘车时验证车辆10的占用者。如可以理解的，控制方法300或其他控制方法可以在乘车之前、期间和之后的任何时间执行，并且不限于本示例。
在一个实施例中，该方法可以在305处开始。确定新乘车是否已经在310开始(例如，在检测到所有门被关闭或其他条件时)。如果在310处开始新乘车，则在320处接收从车辆10的内部感测的传感器数据102、107以及可选地与车辆的座椅相关的传感器数据105。传感器数据102在330处理，例如，如上所述，使用一种或多种机器学习技术来对车辆10内部的人和/或面部进行分类。传感器数据105和可选的传感器数据107被处理以在330处确定占用者配置106，例如，如上所述。例如，在350处从位于车辆10上或远离车辆10的规则数据存储101中检索与车辆10相关的规则108。然后将占用者配置106与规则108进行比较以确定在360处是否存在任何违规，例如，如上所述。
如果在370处不存在占用者配置106中的违规110，则该方法可以在400处结束。然而，如果在370处存在一个或多个违规110，则在380处生成通知信号112以通知占用者和/或其他人关于违规110；例如，在390处产生控制信号114，以控制车辆10保持在其位置，直到违规得到纠正。此后，该方法可以在400结束。
尽管在前面的详细描述中已经呈现了至少一个示例性实施例，但是应当理解存在大量的变型。还应当理解，示例性实施例仅是示例，并不旨在以任何方式限制本公开的范围、适用性或配置。相反，前面的详细描述将为本领域技术人员提供用于实现示例性实施例的便利路线图。应当理解，在不脱离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，可以对元件的功能和布置进行各种改变。

Claims (10)

1.一种控制车辆的方法，包括：
接收从车辆内部感测的传感器数据；
基于所述传感器数据和机器学习技术确定车辆的至少一个占用者；
确定所述车辆的所述至少一个占用者的配置；
将所述配置和与所述车辆相关的座椅规则进行比较，以确定何时存在违规；以及
基于所述确定何时存在违规来选择性地控制所述车辆并生成通知信号以通知用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述传感器数据是从所述车辆的至少一个图像传感器感测的图像数据。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括确定所述至少一个占用者相对于所述车辆的位置，并且其中，所述确定所述占用者的所述配置基于所述位置。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述确定所述配置还基于与所述车辆的座椅或安全带相关的数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述座椅规则包括所述车辆的可用座椅。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述座椅规则包括所述车辆的可用安全带。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述座椅规则包括可以坐在所述车辆的可用座椅中的多个占用者。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述座椅规则包括所述车辆中允许的占用者总数。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述座椅规则包括可以坐在所述车辆的可用座椅中的占用者的尺寸、重量和类型中的至少一个。
10.一种控制车辆的系统，包括：
非暂时性计算机可读介质，包括：
第一模块，被配置为由处理器接收从车辆内部感测的传感器数据，并基于所述传感器数据和机器学习技术确定车辆的至少一个占用者；
第二模块，被配置为由处理器确定所述车辆的所述至少一个占用者的配置；
第三模块，被配置为由处理器将所述配置和与所述车辆相关的座椅规则进行比较，以确定何时存在违规；以及
第四模块，被配置为由处理器基于所述确定何时存在违规来选择性地控制所述车辆并生成通知信号以通知用户。
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