CN111169354A - 用于为自动驾驶递送车辆提供智能坡道控制的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

公开了一种用于提供结合有智能坡道控制的自动驾驶递送车辆(ADV)的系统和方法。ADV被配置为根据ADV周围的某些条件做出部署/收回坡道的决定。ADV包括：计算设备，该计算设备包括用于执行人工智能(AI)软件的装置；包括多个坡道的坡道系统；以及与计算设备通信以收集ADV周围的环境数据的传感器组件。数据被传送到AI软件，该软件被配置为分析环境数据以检测靠近ADV的多个坡道的一个或多个障碍物。此外，AI软件基于分析确定部署/收回至少一个坡道的决定并将决定发送到计算设备。计算设备被配置为基于所接收的决定来操纵每个坡道部署/收回。

Description

用于为自动驾驶递送车辆提供智能坡道控制的系统和方法
技术领域
本公开大体涉及自动驾驶车辆。更具体地，本发明涉及一种用于为自动驾驶递送车辆(ADV)提供智能坡道控制的系统和方法。
背景技术
递送服务提供往返全国各地的住宅和企业的信件、包裹和小包(以下简称“包裹”)的递送和取件。人们对使用自动驾驶递送车辆(ADV)进行递送非常感兴趣，因为它提供了更低成本、更高可靠性和更灵活递送选项的承诺。许多密集的城区不鼓励甚至禁止大型运载车辆。此外，许多城市通常有狭窄的街道和小巷，使得大型车辆无法进入。为了解决这些和其他情况，较大的ADV可以装载有较小的ADV用于最后一英里的递送。较大的ADV在难以到达的停放位置之外找到可接受的、安全的位置，部署其坡道并卸载(或在取回的情况下载入)较小的ADV用于最后一英里的递送。
从较大的ADV加载和卸载较小ADV的一种方法是使用坡道系统。坡道使得更轻松地自动加载和卸载较小的ADV。坡道具有连续的表面，其可折叠以便运输，并允许较小的ADV以更高的速度被运输更远的距离。但是，在停放具有坡道系统的ADV时，需要考虑几个因素。ADV必须找到安全且可进入的停车位来部署和收回坡道。在市区寻找这样的停车位通常非常困难。
现有技术(Thomas Danaher Harvey的US 20150379468A1)公开了一种使用自动驾驶车辆递送到多个位置的方法。该方法涉及用第一车辆运输小包，该第一车辆适于在公共道路上行进到转移点。然后将小包转移到第二自动驾驶车辆，该第二自动驾驶车辆在使用公共道路的车辆不能进入的最终空间上运输小包。辅助递送车辆与小包一起由主要递送车辆运送并且在转移点处被释放以利用坡道系统完成递送。
另一现有技术(Bowman Daniel等人的WO2018024851)公开了一种用于在车辆的货舱中容纳n个(n≤N)递送机器人的车辆。提供了一种用于利用可控坡道和/或可控升降系统来自动装载和/或卸载的装置。根据车辆驾驶员的手动输入控制该坡道或根据预定位置的获得自动控制该坡道。
另一现有技术(Bowman Daniel等人的WO2018024851)公开了一种具有加载装置的车辆。该参考文献描述了一种具有用于接收递送机器人的装载空间的车辆。该车辆还具有带可控坡道和/或可控升降系统的装置，以自动装载和/或卸载递送机器人。然而，其没有讨论根据自动驾驶汽车周围的环境条件自动决定关于坡道的部署/收回的的解决方案。此外，上述讨论的现有技术没有解决对于考虑了坡道部署、较小ADV的装载和卸载以及自动驾驶车辆周围的环境条件的停车空间的识别。
因此，本发明提供了一种结合有智能坡道控制的自动驾驶递送车辆，用于基于自动驾驶递送车辆周围普遍存在的一些条件做出部署或收回坡道的决定。此外，本发明在考虑坡道部署、较小ADV的装载和卸载以及自主车辆周围的环境条件的情况下，使得自动驾驶递送车辆能够而找到停车空间。
发明内容
公开了一种提供结合有智能坡道控制的自动驾驶递送车辆(ADV)的系统和方法。该系统被配置为根据自动驾驶递送车辆周围普遍存在的一些条件来做出部署或收回坡道的决定。该系统的自动驾驶递送车辆被配置成寻找停车空间，该停车空间允许坡道部署用于装载和卸载较小的ADV、同时考虑ADV周围的环境条件。
根据本发明，该系统包括自动驾驶递送车辆(ADV)和云服务器。ADV包括计算设备，该计算设备包括用于执行人工智能(AI)软件的装置、通信系统、与计算设备通信的坡道系统、与计算设备通信的传感器组件。在一个实施例中，坡道系统包括多个坡道。计算设备被配置为操纵每个坡道以部署或收回。传感器组件包括一个或多个传感器，用于收集自动驾驶递送车辆周围的环境数据。所收集的环境数据使ADV能够做出部署或收回每个坡道的决定。在一个实施例中，计算设备包括存储器，该存储器用于存储区域的地图数据(该地图数据用于ADV定位允许一个或多个坡道的自主部署的停车位)、由传感器收集的环境数据以及与道路边界、车道标记和标志相关的数据。在另一实施例中，存储在计算设备的存储器中的数据被传送到云服务器，云服务器与自动驾驶递送车辆通信。
在一个实施例中，自动驾驶递送车辆的操作公开如下。最初，自主递送车辆被配置到较小ADV的接收目的地位置。在到达靠近目的地位置的中间位置或枢纽时，自动驾驶递送车辆被配置为部署坡道。较小的ADV通过坡道离开并前往最终递送位置。为了部署坡道，自动驾驶递送车辆被配置为在考虑坡道部署所需的空间、较小ADV的装载和卸载以及自动驾驶车辆周围的环境条件的情况下，通过分析环境数据来识别停车空间。环境数据的分析还涉及对意图、轨迹和间隙的物体检测或障碍物检测。此外，自动驾驶递送车辆被配置成根据自动驾驶递送车辆周围的环境条件或者通过经由一个或多个传感器检测靠近自动驾驶递送车辆的多个坡道的一个或多个障碍物，做出部署或收回坡道的决定。
在一个实施例中，本发明提供了一种用于识别停车空间、用于安全地和自动地从自动驾驶递送车辆部署坡道及收回坡道的方法。在一个步骤中，自动驾驶递送车辆包括多个坡道、包括用于执行人工智能(AI)软件的装置的计算装置以及传感器组件。传感器组件和多个坡道与计算设备通信。包括一个或多个传感器的传感器组件被配置为收集自动驾驶递送车辆周围的环境数据。在另一步骤中，将收集的环境数据传输到具有AI软件的计算设备。在另一个步骤，AI软件分析环境数据以检测靠近自动驾驶递送车辆的多个坡道的一个或多个障碍物。
在另一步骤中，AI软件基于分析确定用于部署或收回至少一个坡道的决定。在另一步骤中，AI软件将决定传输到计算设备，以操纵至少一个坡道。在另一步骤中，当环境安全或没有障碍物时，坡道系统基于从AI软件接收的决定来部署或收回至少一个坡道。在另一步骤，如果坡道的部署在到达目的地位置时受限制，则包括用于执行人工智能(AI)软件的装置的计算设备被配置为导航自动驾驶递送车辆以找到靠近目的地位置的位置，用于部署坡道。
通过以下结合附图对优选实施例的描述，其他特征和优点将变得显而易见。
附图说明
从以下参考附图的详细描述中将更好地理解本文的实施例，其中：
图1示出了根据本发明实施例的具有智能坡道控制的自动驾驶递送车辆的环境。
图2示出了根据本发明实施例的、具有智能坡道控制的自动驾驶递送车辆的环境，所述自动驾驶递送车辆用于基于自动驾驶车辆周围的环境条件部署坡道。
图3示出了根据本发明实施例的、利用智能坡道控制从自动驾驶递送车辆部署和收回坡道的流程图。
图4示出了根据本发明实施例的、用于部署和/或收回坡道系统以装载和卸载较小ADV的自动驾驶递送车辆的环境。
具体实施方式
现在将参考附图给出对本发明实施例的描述。可以预期在不脱离本发明的精神或基本特征的情况下，本发明可以以其他特定形式实施。所描述的实施例在所有方面都应被视为仅是说明性的而非限制性的。因此，本发明的范围由所附权利要求而不是前面的描述表示。在权利要求的等同物的含义和范围内的所有变化都包含在其范围内。
图1示出了根据本发明实施例的系统的环境100，该系统包括结合有智能坡道控制的自主车辆。该系统被配置为根据自动驾驶车辆周围的某些条件做出部署或收回坡道的决定。该系统还被配置为允许较大的ADV或ADV 102找到远离拥挤区域的停车空间并且部署较小的ADV用于最后一英里交付。坡道系统可实现完全自主的轮辐式传送系统。该系统包括经由无线网络104与云服务器118通信的自动驾驶车辆。
在一个实施例中，自动驾驶车辆是自动驾驶递送车辆(ADV)102。自动驾驶递送车辆102包括：计算设备106；用于执行人工智能(AI)软件108的装置；包括多个坡道且与计算设备106通信的坡道系统；以及与计算设备106通信的传感器组件116。计算设备106被配置为操纵每个坡道以部署或收回。传感器组件116包括一个或多个传感器以收集自动驾驶递送车辆102周围的环境数据。所收集的环境数据被传送到计算设备106。
在一个实施例中，计算设备106是通用计算机或专用计算机中的至少一个。在一些实施例中，它作为单个计算机操作，其可以是硬件和/或软件服务器、工作站、台式机、膝上型计算机、平板电脑、移动电话、大型机、超级计算机、服务器群等等。在一个实施例中，无线网络104可以是全球区域网络(GAN)(例如因特网)、广域网(WAN)、局域网(LAN)或任何其他类型的网络或网络的组合。网络可以是有线的、无线的或者系统、服务、组件和/或无线网络104上的设备之间的有线和无线通信的组合。
在一个实施例中，计算设备106包括存储器110，存储器110包含用于ADV定位停车区的区域的地图数据，其允许一个或多个坡道的自主部署。在到达该区域时，ADV收集环境数据，以确定用于坡道部署的安全停车位。在另一实施例中，由传感器收集的地图数据和环境数据以及与道路边界、车道标记和标志有关的数据被存储在与自动驾驶递送车辆102通信的云服务器118中。
在一个实施例中，自动驾驶递送车辆102的操作公开如下。最初，自动驾驶递送车辆102被配置为接收较小ADV的目的地位置。在到达靠近目的地位置的中间位置时，自动驾驶递送车辆被配置为一旦识别出安全停车位就部署坡道。较小的ADV通过坡道离开自动驾驶递送车辆并前往最终递送地点。为了部署坡道，自动驾驶递送车辆102被配置为通过分析环境数据，同时考虑坡道部署所需的空间、装载和卸载较小ADV和自动驾驶车辆周围的环境条件来识别停车位。对环境数据的分析涉及对意图、轨迹和间隙的物体或障碍物检测。此外，自动驾驶递送车辆102被配置成根据自动驾驶递送车辆102周围的一些条件或通过检测靠近自动驾驶递送车辆102的多个坡道的一个或多个障碍物，来做出部署或收回坡道的决定。
在一个实施例中，坡道包括用于存放在自动驾驶递送车辆102内并可从其延伸的多个坡道部分。坡道系统还包括与计算设备106通信的扬声器组件，该扬声器组件被配置为在操纵坡道时提供通知。在一个实施例中，传感器组件116包括一个或多个传感器，包括但不限于超声波传感器、激光雷达传感器、雷达单元、加速度计传感器、陀螺仪传感器、罗盘传感器、相机和立体光学传感器。
在一个实施例中，自动驾驶递送车辆102包括多个存储空间以固定至少一个较小的自动驾驶递送车辆。在一个实施例中，自动驾驶递送车辆(ADV)102适于在公共道路上行进到目的地位置。在一个实施例中，较小的ADV适于在公共道路上行进以将小包运输到目的地位置。在一些实施例中，小包可以是任何一种或多种商品，但不限于食品、杂货、衣服或电子设备。较小的自动驾驶递送车辆包括用于接收通过坡道系统移动信号的装置。在一个实施例中，ADV102被配置为在部署坡道时向较小的自动驾驶递送车辆传输信号。响应于所传输的信号，较小的自动驾驶递送车辆决定从ADV 102加载或卸载。
在一个实施例中，自动驾驶递送车辆102和较小的自动驾驶递送车辆与计算设备106通信。在一个实施例中，计算设备106包括存储器110，存储器用于存储由自动驾驶递送车辆102使用的地图数据、由传感器收集的环境数据、与道路边界、车道标记和标志有关的数据、以及与较小ADV相关的数据。在一个实施例中，如果在到达目的地位置或或枢纽时坡道的部署被限制，则计算设备106被配置为导航自动驾驶递送车辆102以找到接近目的地位置的合适停车位或位置以用于部署一个或更多坡道。
图2示出了在本发明的实施例中、具有智能坡道控制的自动驾驶递送车辆的环境，所述自动驾驶递送车辆用于基于自动驾驶车辆周围的环境条件部署坡道。在一个实施例中，存储器110包括关于道路、车道、边界和障碍物的地图数据。另外，存储器110可以由AI108访问。在一个实施例中，存储器110单元被集成到计算设备106中。在一些实施例中，存储器110被配置为由计算设备106存储和组织某些数据。从自动驾驶递送车辆102的传感器获得的环境数据被传送到计算设备106。包括用于执行人工智能软件108的装置的计算设备106将传感器数据和地图数据组合以决定不妨碍坡道部署的停车位置。此外，基于所分析的数据，人工智能软件108将决定发送到计算设备106以部署至少一个未被任何障碍物112阻挡的坡道。
还参考图2，自动驾驶递送车辆102包括多个坡道，其中至少一个坡道设置在ADV102的后侧，至少一个坡道设置在ADV 102的右侧，至少一个坡道设置在ADV 102的左侧。如果检测到障碍物在限制坡道的部署的ADV 102的后侧，则AI软件108发送决定以在ADV 102的任何一侧或两侧部署坡道。在一些实施例中，计算设备106命令自动驾驶递送车辆102在路线上行驶以经由坡道系统放下或拾取另一个较小的自动驾驶递送车辆。
图3示出了在本发明的实施例中、利用智能坡道控制部署或收回自动驾驶递送车辆的坡道的流程图400。在步骤402，云服务器118将与区域有关的数据传输到自动驾驶递送车辆102或大型车辆以拾取较小的自动驾驶车辆或小型车辆。在一个实施例中，数据包括时间、小型ADV车辆的重量、需要拾取的小型车辆的数量以及道路类型。在步骤404，自动驾驶递送车辆102朝向其由云服务器118指定的目的地位置行驶。自动驾驶递送车辆102包括：坡道系统，该坡道系统包括多个坡道；计算设备106，包括用于执行人工智能(AI)软件108的装置，所述计算设备与多个坡道通信且被配置为操纵每个坡道；与计算设备106通信的传感器组件116，其包括一个或多个传感器；以及与计算设备106通信的通信系统。计算设备106被配置为操纵每个坡道以部署或收回。
在步骤406，传感器被配置为收集自动驾驶递送车辆102周围的环境数据。所收集的环境数据被传输到AI软件108。在步骤408，AI软件108分析环境数据以检测靠近自动驾驶递送车辆102的多个坡道的一个或多个障碍物。AI软件108分析环境数据以检测对于意图、轨迹和间隙的一个或多个障碍物。
在步骤410，AI软件108基于分析确定部署或收回至少一个坡道的决定。AI软件108将决定传输到计算设备106以操纵至少一个坡道。坡道系统基于从AI软件108接收到的决定来部署或收回至少一个坡道。在步骤412，给出关于部署坡道的通知。在步骤416，当自动驾驶车辆被卸载或装载时，再次激活一个或多个传感器以进行障碍物检测。在步骤418，AI软件108基于对传感器数据的分析来确定收回至少一个坡道的决定。在步骤420，当自动驾驶递送车辆102周围的环境对于收回坡道是安全的时，通过扬声器组件给出通知。在步骤422，收回坡道并且自动驾驶递送车辆102继续到其下一个目的地。此外，计算设备106命令自动驾驶递送车辆102在路线上行驶以经由坡道系统放下或拾取另一个较小的自动驾驶递送车辆。
图4示出了根据本发明实施例的、用于部署或收回坡道系统以装载和卸载较小ADV的自动驾驶递送车辆102的环境500。例如，部署一个结合有存储容器以递送或从地点拾取货物的较小自动驾驶递送车辆(A，B)，参见编号1、2、3、5。在这种情况下，自动驾驶递送车辆102将较小的自动驾驶递送车辆运输到称为6、7、8的分配点，其中较小的自动驾驶递送车辆自主离开自动驾驶递送车辆并用以递送或拾取货物。参考上面对附图的描述，计算设备106命令自动驾驶递送车辆102行驶到路线中的拾取位置，在该位置，较小的自动驾驶车辆(称为车辆A)自主地进入较大的自动驾驶递送车辆102。一旦车辆A在内部，自动驾驶递送车辆102以更高的速度朝向车辆A的目的地行进。计算设备106可布置沿着路线的各种停止以经由坡道系统放下或拾取其他较小的自主递送车辆。计算设备106将自动驾驶车辆102引导至车辆A的路线中下车位置。一旦到达，车辆A自主地离开自动驾驶递送车辆102然后继续到其最终目的地。
前面的描述包括本发明的示例性实施例。已经如此描述了本发明的示例性实施例，本领域技术人员应该注意，所公开的内容仅是示例性的，并且可以在本发明的范围内进行各种其他替换、改编和修改。仅以某种顺序列出或编号方法的步骤并不构成对该方法步骤的顺序的任何限制。本发明所属领域的技术人员将想到本发明的许多修改和其他实施例，其具有前述描述中呈现的教导的益处。尽管这里可以采用特定术语，但是它们仅用于一般性和描述性意义而不是用于限制的目的。因此，本发明不限于这里说明的特定实施例。

Claims (20)

1.一种结合有智能坡道控制的自动驾驶车辆，包括：
计算设备，所述计算设备包括用于执行人工智能(AI)软件的装置；
设置在所述自动驾驶车辆上的坡道系统，所述坡道系统包括多个坡道；和
与所述计算设备通信的传感器组件，所述传感器组件包括一个或多个传感器且被配置为收集所述自动驾驶车辆周围的环境数据，其中包括用于执行人工智能(AI)软件的装置的所述计算设备被配置为：
接收所述传感器的所收集的环境数据；
分析所述环境数据以检测靠近所述自动驾驶车辆的所述多个坡道的一个或多个障碍物；
基于该分析确定用于部署或收回至少一个坡道的决定；以及
将所述决定传输到所述计算设备以操纵所述至少一个坡道。
2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆，其中每个坡道包括用于存放在车辆内并且可从其延伸的多个坡道部分。
3.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆，其中，对环境数据的所述分析涉及对意图、轨迹和间隙的物体检测。
4.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆，其中，所述自动驾驶车辆是自动驾驶递送车辆。
5.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆，其中，所述坡道系统包括扬声器组件，所述扬声器组件与所述计算装置通信且被配置为提供关于所述坡道的操纵的通知。
6.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆，其中所述传感器包括超声传感器、激光雷达传感器、雷达单元、加速度计传感器、陀螺仪传感器、罗盘传感器和立体光学传感器至少其中之一。
7.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆，其中，所述自动驾驶递送车辆包括多个存储空间以固定至少一个小型自动驾驶递送车辆。
8.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆，其中所述自动驾驶递送车辆和所述小型自动驾驶递送车辆与包括AI软件的所述计算设备通信。
9.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆，其中所述计算设备包括存储器。
10.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆，其中，所述存储器包括3D HD地图数据以及与道路边界、车道标记和标志相关的数据。
11.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆，其中所述小型自动驾驶递送车辆包括用于接收信号以通过所述坡道系统移动所述小型ADV的装置。
12.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆，其中，如果坡道的部署在到达目的地位置时受限制，则包括用于执行人工智能(AI)软件的装置的所述计算设备被配置为导航所述自动驾驶递送车辆、以找到靠近所述目的地位置的位置用于部署坡道。
13.一种用于为自动驾驶车辆提供智能坡道控制的方法，包括：
所述自动驾驶车辆包括：
坡道系统，所述坡道系统包括多个坡道；
计算设备，所述计算设备包括用于执行与所述多个坡道通信的人工智能(AI)软件的装置，所述计算设备被配置为操纵每个坡道；
与所述计算设备通信的传感器组件，所述传感器组件包括一个或多个传感器且被配置为收集所述自动驾驶车辆周围的环境数据，
将所收集的环境数据传输至包括用于执行人工智能(AI)软件的装置的所述计算设备；
在所述人工智能设备处分析环境数据以检测靠近自动驾驶递送车辆的所述多个坡道的一个或多个障碍物；
基于所述分析在所述人工智能软件中确定用于部署或收回至少一个坡道的决定；
在所述人工智能软件处向所述计算设备发送所述决定以操纵所述至少一个坡道，以及
基于从所述AI软件接收的决定，通过所述计算设备在所述坡道系统处部署或收回至少一个坡道。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述坡道包括用于存放在车辆内并且可从其延伸的多个坡道部分。
15.根据权利要求13所述的方法，其中，对环境数据的所述分析涉及对意图、轨迹和间隙的物体检测。
16.根据权利要求13所述的方法，其中，所述自动驾驶车辆是自动驾驶递送车辆。
17.根据权利要求13所述的方法，其中，所述自动驾驶递送车辆包括与所述计算装置通信的扬声器组件，所述扬声器组件被配置为提供关于所述坡道的操纵的通知。
18.根据权利要求13所述的方法，其中，所述传感器包括超声传感器、激光雷达传感器、雷达单元、加速度计传感器、陀螺仪传感器、罗盘传感器和立体光学传感器至少其中之一。
19.根据权利要求13所述的方法，其中，所述计算设备还包括存储器。
20.根据权利要求13所述的方法，其中，如果坡道的部署在到达目的地位置时受限制，则具有AI软件的所述计算设备被配置为导航所述自动驾驶递送车辆、以找到靠近所述目的地位置的位置用于部署坡道。
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