CN111415511A - 车辆监测和控制基础设施 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了“车辆监测和控制基础设施”。从车辆接收规划路径以及所述车辆中的感知子系统的状况。在确定所述感知子系统的所述状况是健康的并且所述规划路径偏离检测到的路径超过阈值时发起补救措施。

Description

车辆监测和控制基础设施
技术领域
本公开总体上涉及车辆传感器和导航。
背景技术
自主或半自主车辆包括用于检测周围环境的传感器。基于来自传感器的数据，可以对车辆计算机进行编程以规划车辆要沿着的路径。此外，计算机可以命令致动器和/或车辆部件(例如制动、转向、推进等)致动以执行规划路径。但是，即使车辆传感器按规范执行(即没有故障)，车辆仍可能由于致动器和/或部件的故障或失灵而偏离规划路径。但是，车辆可能无法自诊断或检测这种与规划路径的偏离。
发明内容
一种系统，其包括计算机，所述计算机包括处理器和存储器，所述存储器存储可由所述处理器执行以操作以下的指令：从车辆接收规划路径和所述车辆中的感知子系统的状况；以及在确定所述感知子系统的所述状况是健康的并且所述规划路径偏离检测到的路径超过阈值时发起补救措施。所述补救措施可以包括使所述车辆停下的命令。所述感知系统可包括车辆传感器。所述指令还可以包括用于基于来自基础设施传感器的数据和由第二车辆提供的数据来确定所述检测到的路径的指令。所述阈值可以是距离。所述距离可以取决于速度。所述阈值可以是所述车辆不在包括所述规划路径的网格中的正方形中。所述指令还可以包括用于基于传感器在第一时间处收集的数据和所述传感器在第二时间处收集的数据来确定所述检测到的路径的指令。所述指令还可以包括基于来自第二车辆的数据和来自不移动基础设施元件的数据来确定所述规划路径偏离所述检测到的路径超过所述阈值。所述系统以还可以包括不移动基础设施元件，其中所述计算机安装到所述基础设施元件。
一种方法包括：从车辆接收规划路径和所述车辆中的感知子系统的状况；并且在确定所述感知子系统的所述状况是健康的并且所述规划路径偏离检测到的路径超过阈值时发起补救措施。所述补救措施可以包括使所述车辆停下的命令。所述感知系统可包括车辆传感器。所述方法还可以包括基于来自基础设施传感器的数据和由第二车辆提供的数据来确定所述检测到的路径。所述阈值可以是距离。所述距离可以取决于速度。所述阈值可以是所述车辆不在包括所述规划路径的网格中的正方形中。所述方法还可以包括基于传感器在第一时间处收集的数据和所述传感器在第二时间处收集的数据来确定所述检测到的路径。所述方法还可以包括基于来自第二车辆的数据和来自不移动基础设施元件的数据来确定所述规划路径偏离所述检测到的路径超过所述阈值。所述方法可以通过安装到基础设施元件的计算机、根据存储在所述计算机中的指令来执行。
附图说明
图1是示出示例性基础设施通信和控制系统的图。
图2示出包括车辆路径和路径多项式的示例性交通场景。
图3是示出邻近基础设施元件的示例性区域的图，所述基础设施元件包括车辆及其相应的规划路径。
图4是邻近基础设施元件的示例性区域的另一图，所述基础设施元件包括车辆及其相应的规划路径和实际路径。
图5是邻近基础设施元件的示例性区域的另一图，所述基础设施元件包括车辆及其相应的规划路径和检测到的路径。
图6是邻近基础设施元件的示例性区域的另一图，所述基础设施元件包括车辆及其相应的规划路径、实际路径和检测到的路径。
图7是用于确定车辆在执行规划路径时是否存在可能的故障的示例性过程的流程图。
具体实施方式
图1是示例性车辆监测和控制基础设施系统100的框图。基础设施元件140可以包括计算机155，所述计算机被编程为从一个或多个基础设施元件140传感器145接收并处理数据。此外，基础设施元件140可以包括用于车辆对基础设施(V2I或V2X)通信的通信模块150，所述通信模块可以允许邻近道路安装的基础设施元件向邻近所述基础设施元件的区域中的车辆105提供数据并从其接收数据。
车辆105通常是动力陆地车辆，诸如汽车、卡车、摩托车等。车辆105可包括车辆计算机110、传感器115、用于致动各种车辆部件125的致动器120以及车辆通信模块130。经由网络135，通信模块130允许车辆计算机110与一个或多个基础设施元件140和中心服务器170通信。
车辆计算机110包括诸如已知的处理器和存储器。存储器包括一种或多种形式的计算机可读介质，并且存储可由计算机110执行的用于执行各种操作的指令，所述各种操作包括如本文所公开的操作。
计算机110可以自主、半自主模式操作车辆105，或者在一些示例中，车辆105另外具有以非自主(或手动)模式进行操作的能力。出于本公开的目的，自主模式被限定为其中由计算机110控制车辆105推进、制动和转向中的每一者的模式；在半自主模式下，计算机110控制车辆105推进、制动和转向中的一者或两者；在非自主模式下，人类操作员控制车辆105推进、制动和转向中的每一者。
计算机110可以包括编程以：操作部件125，所述部件包括车辆105制动、推进(例如，通过控制内燃发动机、电动马达、混合动力发动机等中的一者或多者来控制车辆中的加速度)、转向、气候控制、内部灯和/或外部灯等中的一者或多者；以及确定计算机110(而不是人类操作员)是否以及何时控制此类操作。另外，计算机110可以被编程为确定人类操作员是否以及何时控制此类操作。
计算机110可以包括或者例如经由如下文进一步描述的诸如通信总线的车辆105网络通信地耦接到多于一个的处理器，所述处理器例如包括在车辆中所包括的电子控制器单元(ECU)等中、用于监测和/或控制各种车辆部件125(例如，动力传动系统控制器、制动控制器、转向控制器等)。计算机110通常被布置用于在车辆通信网络上进行通信，所述车辆通信网络可以包括车辆中的总线(诸如控制器局域网(CAN)等)和/或其他有线和/或无线机制。
经由车辆105网络，计算机110可以向车辆中的各种装置传输消息和/或从例如传感器115、致动器120、人机接口(HMI)等的各种装置接收消息(例如，CAN消息)。可替代地或另外地，在计算机110实际上包括多个装置的情况下，车辆105通信网络可以用于在本公开中表示为计算机110的装置之间的通信。此外，如下所述，各种控制器和/或传感器115可以经由车辆通信网络向计算机110提供数据。
车辆105传感器115可以包括诸如已知的用于向计算机110提供数据的多种装置。例如，传感器115可以包括设置在车辆105的顶部上、在车辆105前挡风玻璃后面、在车辆105周围等的一个或多个光探测和测距(LIDAR)传感器115等，所述传感器提供车辆105周围的对象的相对位置、大小和形状。作为另一示例，固定到车辆105保险杠的一个或多个雷达传感器115可以提供数据来提供对象、第二车辆105等相对于车辆105的位置的位置。可替代地或另外地，传感器115还可以包括例如一个或多个相机传感器115(例如前视、侧视等)，所述相机传感器提供来自车辆105周围的区域的图像。在本公开的上下文中，对象是可以通过感测物理现象(例如，光或其他电磁波或声音等)(例如，可由传感器115检测到的现象)来检测的物理(即，材料)物品。对象可能正在移动(速度≠0)或暂时或永久静止(速度＝0)。因此，车辆105以及包括以下讨论的其他物品都落在本文的“对象”的定义之内。
车辆105致动器120经由电路、芯片或可以根据如已知的适当控制信号来致动各种车辆子系统的其他电子和/或机械部件来实现。致动器120可用于控制部件125，包括车辆105的制动、加速和转向。
在本公开的背景下，车辆部件125是一个或多个硬件部件，所述一个或多个硬件部件适于执行机械或机电功能或操作，诸如使车辆105移动、使车辆105减缓或停止、使车辆105转向等。部件125的非限制性示例包括：推进部件(其包括例如内燃发动机和/或电动马达等)、变速器部件、转向部件(例如，其可以包括方向盘、转向齿条等中的一者或多者)、制动部件(如下所述)、停车辅助部件、自适应巡航控制部件、自适应转向部件、可移动座椅等等。
另外，计算机110可以被配置用于经由车辆对车辆通信模块或接口130与车辆105外部的装置通信，例如，通过到另一车辆、到基础设施元件140(通常经由直接射频通信)和/或(通常经由网络135)远程服务器170的车辆对车辆(V2V)或车辆对基础设施(V2I)无线通信。模块130可以包括车辆105的计算机110可以通过其进行通信的一个或多个机制，包括无线(例如，蜂窝、无线、卫星、微波和射频)通信机制的任何期望组合以及任何期望的网络拓扑(或当利用多个通信机制时的多个拓扑)。经由模块130提供的示例性通信包括提供数据通信服务的蜂窝、Bluetooth、IEEE 802.11、专用短程通信(DSRC)和/或包括互联网的广域网(WAN)。
网络135表示车辆计算机110可以通过其与基础设施元件140和/或中心服务器170通信的一个或多个机制。因此，网络135可以是各种有线或无线通信机制中的一者或多者，包括有线(例如，电缆和光纤)和/或无线(例如，蜂窝、无线、卫星、微波和射频)通信机制的任何期望组合以及任何期望的网络拓扑(或当利用多个通信机制时的多个拓扑)。示例性通信网络包括提供数据通信服务的无线通信网络(例如，使用
Figure BDA0002353182580000061
低功耗(BLE)、IEEE 802.11、车辆对车辆(V2V)，诸如专用短程通信(DSRC)等)、局域网(LAN)和/或包括互联网的广域网(WAN)。
基础设施元件140包括物理结构，诸如塔或其他支撑结构(例如，杆、可安装到桥支撑件的盒子、手机塔、道路标志支撑件等)，基础设施传感器145以及基础设施通信模块150和计算机155可以容纳、安装、储存和/或容纳在所述物理结构上或所述物理结构中并且在其上或其中被供电等。为便于说明，在图1中示出了一个基础设施元件140，但系统100可以并且可能将包括数十、数百或数千个元件140。
基础设施元件140通常是静止的或不移动的，即，固定到特定物理位置并且无法从其移动。基础设施传感器145可以包括一个或多个传感器，诸如上文针对车辆105传感器115所述，例如，激光雷达、雷达、相机、超声传感器等。基础设施传感器145是固定或静止的。也就是说，每个传感器145安装到基础设施元件，以便具有基本上不移动且不改变的视野。
因此，与车辆105传感器115相比，传感器145在很多有利方面提供视野。首先，由于传感器145具有基本上恒定的视野，因此可以利用比还必须考虑到传感器145的移动的情况更少且更简单的处理资源完成对车辆105和对象位置的确定。此外，传感器145包括车辆105的外部视角，并且有时可以检测到不在一个或多个车辆105传感器115视野内的对象的特征和特性并且/或者可以提供更准确的检测，例如，关于车辆105相对于其他对象的位置和/或移动。更进一步地，传感器145可以经由有线连接与元件140计算机155通信，而车辆105通常可以仅无线地或者仅在有线连接可用时以非常有限的次数与元件140和/或服务器170通信。有线通信更加可靠并且可以比诸如车辆对基础设施通信等的无线通信更为快速。
通信模块150和计算机155通常具有与车辆计算机110和车辆通信模块130共同的特征，并且因此将不进一步描述以避免冗余。尽管为便于说明而未示出，但基础设施元件140还包括电源，诸如电池、太阳能电池单元和/或到电力网的连接。
服务器170可以是被编程为提供诸如本文公开的操作的常规计算装置，即，包括一个或多个处理器和一个或多个存储器。此外，可以经由网络135(例如，互联网或一些其他广域网)来访问服务器170。
车辆路径
图2是交通区域200的图。交通区域200是车辆105周围的环境的俯视图。交通区域200包括车辆105在交通区域200中可能占据的位置的三个示例。交通区域200包括由车道标记204限定的道路202。车道标记204相对于车辆105的位置可以由车辆105中的计算装置110使用来自车辆传感器115的信息来确定。例如，车辆传感器115可以包括视频传感器和激光雷达传感器。来自视频传感器和/或激光雷达传感器的信息可以由车辆计算机110使用机器视觉技术来处理，以确定与相对于车辆105的相应车道标记204对应的传感器数据的各部分的位置。例如，霍夫变换可以识别在视频数据或激光雷达传感器反射率数据的视野中的直虚线。例如，通过确定传感器115视野中的左车道标记和右车道标记204的位置，车辆计算机110可以确定车辆105相对于道路202的位置。
在车辆105中的计算装置110可以被编程为获取关于车辆105的外部环境的传感器115数据并使用所述传感器数据来确定根据其以自主或半自主模式基于规划的车辆路径208来操作车辆105的路径多项式。车辆路径是描述车辆在平行于车辆在其上进行操作的道路表面的二维(2D)平面上的连续位置(即，不同时间的位置)的直线或曲线。车辆可以通过确定横穿车辆路径208的路径多项式210来在道路上进行操作。路径多项式210可以包括路径系数，其确定x(即沿着车辆路径并且因此平行于车辆路径测量的距离)与y(即横向于并且因此垂直于车辆路径测量的距离)之间的关系。基于路径系数，计算装置可以通过将路径系数输入到转向控制器(例如，电子控制单元或ECU)中来确定用于引导车辆转向部件的指令，以在道路上操作车辆。计算装置可以基于经由网络135从基础设施元件140和/或基于云的服务器计算机170接收的车辆传感器数据和/或车辆路径信息来确定包括路径系数的路径多项式210。
通过基于车辆传感器116数据确定关于车辆105的位置和方向的真实世界信息并且将其与车辆路径208数据进行比较，计算机110可以使用车辆规划路径208信息来沿着路径208操作车辆105，使得路径多项式可被确定并用于操作车辆105。交通场景200还包括分别对应于车辆105的三个可能位置的路径多项式210a、210b、210c(统称为路径多项式210)。计算机110可以基于规划路径208和车辆105相对于车辆路径208的位置和方向来确定路径多项式210。路径多项式210可以表示为如下的三次多项式：
y(x)＝a0+a1x+a2x2+a3x3，
其中y(x)是以米为单位测量的在距原点的位移x处确定的路径与车辆105的中心之间的横向距离。车辆路径原点可以被限定为在确定路径多项式210时最接近且垂直于车辆105的中心的车辆路径208上的点。位移x可以在如交通场景200中所示的范围d中确定。范围d确定车辆105从不在车辆路径208上的位置返回到在车辆路径208上的位置的速率，并且例如可以基于用户输入和车辆105的速度来确定。
路径系数a0是以米为单位测量的车辆路径208与车辆105的中心之间的横向距离。路径系数a0的三个值在图2中被示出为横向距离O1、O2和O3。路径系数a1是以弧度为单位测量的车辆转向路径航向角，其中零弧度的航向等于车辆路径208的方向。转向路径航向角是与车辆路径208的方向相比的在其位于车辆105的中心的原点处的路径多项式210的方向。路径系数a2是在其位于车辆105的中心的原点处的路径多项式210转向路径曲率并且以米-1为单位测量。路径系数a3是在其位于车辆105的中心的原点处的路径多项式210转向路径曲率的变化率并且以米-2为单位测量。可以相对于时间或距离来测量曲率和曲率的变化率。在以时间测量曲率和曲率的变化率的示例中，车辆105速度可以包括在计算中以将时间转换为距离。在以距离测量曲率和曲率的变化率的示例中，车辆速度105可以包括在确定距离d中。例如，d可以与车辆105速度线性相关。
计算机110可以基于路径系数a0、a1、a2和a3来命令转向控制器控制车辆105转向部件125，以沿着车辆路径208操作车辆105。当车辆105沿着车辆路径208操作时，路径系数a0和a1将为零，并且路径系数a2和a3连同方向将由车辆路径208确定。车辆105的真实世界位置可以由计算机110基于车辆传感器116确定，并且与基于路径系数的预测位置进行比较。虽然期望预测的路径多项式210从不偏离车辆路径208，但是实际上，车辆105将受到由外部环境引起的扰动和干扰的影响，所述扰动和干扰可能会在车辆105沿车辆路径208操作时影响车辆105的运动。计算机110可以从车辆传感器115(包括例如，视频传感器、激光雷达传感器、GPS传感器和惯性导航系统(INS)传感器)获取车辆105的位置和方向信息。车辆105的位置和方向信息可以由计算机110处理成沿车辆路径208操作车辆105的闭环控制过程中的反馈。计算机110可以基于误差函数来确定误差信号，所述误差函数确定在车辆105的位置和方向与车辆路径208的位置和方向之间的差异。
转到图3，可以提供基础设施元件140以监测基础设施元件140周围的交通区域200(包括一条或多条道路202上的车辆105A、105B以及道路202上的其他对象，诸如行人、自行车等)。安装到基础设施元件的传感器145(例如，激光雷达)可以具有视野，传感器145可以从所述视野提供关于各种对象(例如车辆105A、车辆105B、行人、自行车等)的数据。
计算机155可以从基础设施元件140传感器145接收各种数据以生成区域地图。此类数据可以包括来自传感器145视野内的激光雷达数据，所述激光雷达数据包括由激光雷达传感器145获取的常规激光雷达点云数据，即包括描述三维点的数据。已知各种用于识别危害或对象和/或用于确定危害和/或对象的特性(诸如对象(例如，自行车、行人、加速带、坑洼等)的高度、宽度、标识等)的技术。传感器115、145视野内的区域200或其一部分的地图可以多种方式呈现。在本文使用的示例中，区域地图例如根据笛卡尔坐标系等(例如全球定位系统的纬度和经度坐标)来指定诸如车辆105的对象和/或诸如岩石、自行车、行人等的其他不移动或移动对象的相应位置。
如图3所示，相应车辆105A、105B(即，车辆105A、105B中的相应计算机110)已经确定相应规划路径208A、208B。经由通信模块130，车辆计算机110可以向基础设施元件140和/或其他车辆105提供规划路径208。如上所述，由于各种扰动以及部件125的致动精度、传感器115的不精确性等，规划路径208表示车辆105实际上将不能精确地或完美地执行的理想或目标。如上所述，因此，规划路径208表示车辆计算机110试图通过实现路径多项式210执行的路径。车辆计算机110通过依赖感知子系统(即，向定位程序提供数据的传感器115)例如执行所谓的同时定位与地图构建(SLAM)来实现路径多项式。
假设利用车辆105感知子系统(即，传感器115和/或定位程序(即，计算机110中的解释传感器115数据以生成路径多项式210的算法))检测不到故障，则计算机110向致动器120提供指令以根据确定的路径多项式210来致动部件125，但是可能无法确定致动器120和/或部件125是否按预期操作，即是否按照计算机110所确定的那样执行转向、制动、加速等以根据规划路径208实现路径多项式210。换句话讲，执行SLAM程序可以允许车辆计算机110确定车辆105在区域200中在相应时间处的位置，但是可能不允许车辆计算机110确定所述位置由于致动器120和/或部件125中的故障或失灵而偏离规划路径208。有利地，如本文所公开的，可能与一个或多个第二车辆105协同作用的基础设施元件140可以确定第一车辆105是否基本偏离规划路径208，即是否以可能指示致动器120和/或部件125存在故障或缺陷的方式偏离规划路径208。例如，如果车辆105致动器120和/或部件125遭到破坏(诸如更改致动器120和/或部件125中的编程的网络攻击)，在感知子系统正在报告健康操作的情况下，车辆105计算机110可能很慢或无法检测到有故障的车辆105操作，而本文公开的系统和方法可以提供快速且有效的检测。
图4示出：车辆105A、105B的实际路径212A、212B(有时称为地面真实路径212)通常不精确地匹配或沿着规划路径208A、208B。图4旨在示出：对于车辆105A，实际路径212A相对接近规划路径208A。另一方面，车辆105B的实际路径212B以造成安全风险的方式明显地偏离规划路径208B。
如图5所示，基础设施节点140可以基于来自一个或多个基础设施传感器145的数据确定区域200中车辆105A、105B的检测到的路径214A、214B。图6示出区域200，其包括实际路径212和检测到的路径214以及规划路径208的表示。检测到的路径214通常是实际路径212的近似路线或不精确表示，即，由于在获得并分析来自传感器115、145等的数据时的不精确性，检测到的路径214通常不能精确或完美地表示但可接近地面实况(即实际路径212)。此外，正如相对于车辆105A的路径208A、212A和214A可见，实际路径212和检测到的路径214不仅可以接近彼此，而且可以接近规划路径208。然而，车辆105B的实际路径212B和检测到的路径214B基本上偏离规划路径208B。
处理
图7是用于确定车辆在执行规划路径时是否存在可能的故障的示例性过程700的流程图。过程700可以在基础设施元件140的计算机155中执行。
过程700开始于框710，在框710中，计算机155从基础设施元件140传感器145的视野内的区域200中的一个或多个车辆105接收相应路径规划208。通信模块130、150可以如上所述参与V2X通信。
路径规划208可被提供为车辆105位置和速度的数据的时间序列，并且通常也是航向和可能的加速度的数据的时间序列。换句话讲，对于在时间t0处开始并且在时间tn处结束的一组时间t0......tn中的每个时间tk，可以提供车辆105数据(诸如位置、速度、航向、加速度等)以及相应车辆105的标识符。由从t0......tn的持续时间限定的时间T可以是例如三秒。时间tk中的每一者通常在时间上彼此相等地间隔开。此外，时间tk的数字n可以根据带宽约束等来确定、可以根据具有足够高分辨率的数据以监测车辆105的要求来平衡。因此，在一个示例中，时间T可以是三秒，n可以是30，因此时间tk中的每一者之间的时间间隔(即时间量)将是100毫秒(ms)。位置可以设置在路径规划208中作为一组地理坐标，例如，诸如可以由全球定位系统使用的全球地理坐标。
在框710之后，或者可能基本上与框705同时，在框715中，计算机155基于来自传感器145的数据来确定车辆105中的每一者在时间tk中的每一者处的轨迹，针对所述轨迹，在方框705中接收到规划路径。车辆105的轨迹描述其在时间序列(例如，序列t0......tn)处的位置、航向和速度以及通常还有加速度。应注意，计算机155可以确定区域200中的多个车辆105中的每一者的相应轨迹。然而，为了便于描述，过程700的此讨论包括计算机155确定主体车辆105B的轨迹，但是应当理解，可以执行过程700以基本上同时评估多个车辆105的相应轨迹。
接下来，在框720中，计算机155确定如基于传感器145数据确定的主体车辆105B的轨迹是否与在车辆105B的规划路径208中指定的轨迹相差超过指定阈值。此外，计算机155确定主体车辆105B是否已经报告了其感知子系统(即，传感器115和/或定位程序)的健康状况。指定阈值可以是车辆105B在检测到的路径214B上的位置距车辆105在规划路径208B上的位置的横向距离。与以上描述一致的横向距离意指距规划路径208B的距离，所述距离通过从路径208在时间t1的指定位置处到车辆105B在t1处在检测到的路径214B上的位置的线的长度测量的，所述线在路径208B上的指定位置处垂直于路径208B(或垂直于路径208B的切线)。阈值距离可以是其他因素(诸如车辆105的速度和/或航向)的函数并且还可以进一步针对车辆的不同品牌和型号以经验确定，例如大型运动型多功能车(SUV)与紧凑型轿车相比，阈值距离可能不同。因此，计算机155可以例如针对基于经验确定和/或制造商规范的相应阈值距离将相关联的车辆品牌和型号以及可能的各种速度存储在例如查找表等中。
如果计算机155确定主体车辆105B偏离规划路径208B超过阈值量，则接下来执行框725。否则，所述过程700前进至框750。
在框725中，其中一部分或全部可以在框720之前、之后或与框720同时执行，计算机155经由如上所述的V2X通信针对时间t0......tn从区域200中的一个或多个其他相应车辆105获得关于区域200中的主体车辆105B的轨迹数据。即，车辆105计算机110可以基于传感器115数据来确定传感器115视野内的各种感测对象(诸如其他车辆105)的轨迹。然后，可将例如该在时间tk处确定的轨迹提供给基础设施元件140。在框725中从一个或多个相应车辆105提供给基础设施元件140的数据还可以包括指定车辆105的传感器115的健康状况的报告，例如，指示传感器115健康或不健康的二进制值和/或检测到的一个或多个故障(如果有的话)的指示。例如，如果区域200中仅存在一个车辆105，则在一些实现方式中可以省略框725，或者在过程700的一些执行中可以跳过框725。
接下来，在框730中，计算机155确定在框720中接收到的车辆105数据中的至少一部分是否是基于可靠的传感器115感知，即是否可以可靠地用来确定主体车辆105B的轨迹。如果在框725中接收到车辆105数据都不被视为是可靠的，则过程700从框730前进至框750。否则，所述过程700前进至框735。
在框735中，基于如上所述的根据基础设施传感器145数据确定的轨迹以及由区域200中的一个或多个车辆105提供的轨迹，计算机155确定主体车辆105在时间t0......tn处的位置。例如，位置可以被当做由计算机110、155确定的相应轨迹所指定的位置的平均值。在另一种方法中，计算机155可以将区域200细分为网格(例如，网格上的每个正方形表示一平方米)，并且然后计算机155可以指定网格中由车辆105占据的正方形。
在框735之后，在框740中，计算机155基于在框735中确定的位置来确定主体车辆105B是否偏离规划路径208B超过阈值距离。可替代地，为了确定车辆105B位置是否偏离规划路径208B，计算机155可以确定某一时间处的网格的正方形中的车辆位置是否不同于任何时间tk处的网格的指定正方形。即，阈值可以简单地是二进制值，例如零，其指示车辆105不在地图网格的指定正方形中。如果满足用于确定偏离规划路径208的阈值，则接下来执行框745；否则，过程700前进至框750。
在框745中，在已经确定了车辆105B的检测到的路径214B偏离规划路径208B(这意味着车辆105B可能在一个或多个致动器120或部件125中具有未检测到的故障)的情况下，计算机155采取补救措施。例如，计算机155可以向车辆105B发送指定可能的故障和/或命令车辆105B停下的消息。过程700从框745前进至框750。
在框750中，计算机155确定是否继续过程700。例如，过程700可以连续或基本上连续地运行，并且仅在基础设施元件140断电时才终止。另选地，过程700可以在确定在区域200中不存在车辆105的情况下结束，然后可以在检测到一个或多个车辆105时重新开始。在任何情况下，如果过程700继续，则过程700返回至框705。否则，过程700在框750之后结束。
结论
如本文所使用，副词“基本上”意指形状、结构、测量结果、数量、时间等因为材料、机加工、制造、数据传输、计算速度等的缺陷而可能偏离精确描述的几何形状、距离、测量结果、数量、时间等。
“基于”涵盖“全部基于或部分基于”。
大体来说，所描述的计算系统和/或装置可采用多个计算机操作系统中的任一种，包括但决不限于Ford
Figure BDA0002353182580000151
应用程序的版本和/或变体、AppLink/Smart Device Link中间件、Microsoft
Figure BDA0002353182580000152
操作系统、Microsoft
Figure BDA0002353182580000153
操作系统、Unix操作系统(例如，由加州红木岸的甲骨文公司分销的
Figure BDA0002353182580000154
操作系统)、由纽约阿蒙克的国际商业机器公司(IBM)分销的AIX UNIX操作系统、Linux操作系统、由加州库比蒂诺的苹果公司分销的Mac OSX和iOS操作系统、由加拿大滑铁卢的黑莓有限公司分销的BlackBerry OS、以及由谷歌公司和开放手机联盟开发的Android操作系统或QNX软件系统提供的
Figure BDA0002353182580000155
CAR信息娱乐平台。计算装置的示例包括但不限于：车载计算机、计算机工作站、服务器、台式计算机、笔记本计算机、膝上型计算机或手持式计算机或者一些其他计算系统和/或装置。
计算机和计算装置通常包括计算机可执行指令，其中该指令可以由一个或多个计算装置(诸如上面列出的那些计算装置)执行。计算机可执行指令可以由使用各种编程语言和/或技术创建的计算机程序编译或解译，所述编程语言和/或技术包括但不限于单独或组合的JavaTM、C、C++、Matlab、Simulink、Stateflow、Visual Basic、Java Script、Perl、HTML等。这些应用中的一些可以在虚拟机(诸如Java虚拟机、Dalvik虚拟机等)上编译和执行。一般而言，处理器(例如，微处理器)例如从存储器、计算机可读介质等接收指令，并执行这些指令，从而完成一个或多个过程，包括本文中描述的过程中的一个或多个。此类指令和其他数据可以使用各种计算机可读介质来存储和传输。计算装置中的文件大体上是存储在诸如存储介质、随机存取存储器等计算机可读介质上的数据的集合。
存储器可以包括计算机可读介质(也称为处理器可读介质)，所述计算机可读介质包括参与提供可由计算机(例如，由计算机的处理器)读取的数据(例如，指令)的任何非暂时性(例如，有形)介质。此类介质可以采用许多形式，包括但不限于非易失性介质和易失性介质。非易失性介质可以包括例如光盘或磁盘以及其他持久性存储器。易失性介质可以包括例如通常构成主存储器的动态随机存取存储器(DRAM)。此类指令可以由一种或多种传输介质传输，所述传输介质包括同轴电缆、铜线和光纤，包括构成耦接到ECU的处理器的系统总线的电线。计算机可读介质的常见形式包括例如软盘、软磁盘、硬盘、磁带、任何其他磁性介质、CD-ROM、DVD、任何其他光学介质、穿孔卡、纸带、任何其他具有孔图案的物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EEPROM、任何其他存储芯片或盒式磁带、或者计算机可以从中读取的任何其他介质。
数据库、数据仓库或本文所述的其它数据存储装置可以包括用于存储、存取和检索各种数据的各种机构，包括分层数据库、文件系统中的文件集、专用格式的应用程序数据库、关系型数据库管理系统(RDBMS)等。每个此类数据存储装置通常包括在采用诸如上述那些操作系统中一种操作系统的计算机操作系统的计算装置内，并且经由网络以各种方式中的任何一种或多种来访问。文件系统可以从计算机操作系统访问，并且可以包括以各种格式存储的文件。RDBMS除了用于创建、存储、编辑和执行已存储的程序的语言(诸如上述PL/SQL语言)之外还通常采用结构化查询语言(SQL)。
在一些示例中，系统元件可以被实现为一个或多个计算装置(例如，服务器、个人计算机等)上的计算机可读指令(例如软件)，存储在与其相关联的计算机可读介质(例如，磁盘、存储器等)上。计算机程序产品可以包括存储在计算机可读介质上的用于执行本文描述的功能的此类指令。
关于本文描述的介质、过程、系统、方法、启发等，应当理解，虽然此类过程等的步骤已被描述为根据某一有序的顺序发生，但是可以通过以与本文所述顺序不同的顺序执行所述步骤来实践此类过程。还应当理解，可以同时执行某些步骤，可以添加其他步骤，或者可以省略本文描述的某些步骤。换句话讲，本文对过程的描述是出于示出某些实施例的目的而提供，而决不应当将其理解为对权利要求进行限制。
因此，应理解，上文描述旨在是说明性的而非限制性的。通过阅读以上描述，除了所提供的示例之外的许多实施例和应用对于本领域技术人员来说将是显而易见的。不应参考以上描述来确定本发明的范围，而应参考所附权利要求连同这些权利要求赋予的等效物的全部范围来确定。可以预期并期望本文讨论的技术未来将有所发展，并且所公开的系统和方法将并入到此类未来实施例中。总之，应理解，本发明能够进行修改和变化，并且仅受所附权利要求的限制。
除非本文做出相反的明确指示，否则权利要求中使用的所有术语旨在给出如本领域技术人员所理解的普通和通常的含义。具体地，除非权利要求叙述相反的明确限制，否则使用诸如“一个”、“该”、“所述”等的单数冠词应被解读为叙述所指示的要素中的一者或多者。
根据本发明，一种系统，其包括计算机，所述计算机包括处理器和存储器，所述存储器存储可由所述处理器执行以操作以下的指令：从车辆接收规划路径和所述车辆中的感知子系统的状况；以及在确定所述感知子系统的所述状况是健康的并且所述规划路径偏离检测到的路径超过阈值时发起补救措施。
根据一个实施例，所述补救措施包括使所述车辆停下的命令。
根据一个实施例，所述感知系统包括车辆传感器。
根据一个实施例，所述指令还包括用于基于来自基础设施传感器的数据和由第二车辆提供的数据来确定所述检测到的路径的指令。
根据一个实施例，所述阈值是距离。
根据一个实施例，所述距离取决于速度。
根据一个实施例，所述阈值是所述车辆不在包括所述规划路径的网格中的正方形中。
根据一个实施例，所述指令还包括用于基于传感器在第一时间处收集的数据和所述传感器在第二时间处收集的数据来确定所述检测到的路径的指令。
根据一个实施例，所述指令还包括基于来自第二车辆的数据和来自不移动基础设施元件的数据来确定所述规划路径偏离所述检测到的路径超过所述阈值。
根据一个实施例，本发明的进一步特征在于不移动基础设施元件，其中所述计算机安装到所述基础设施元件。
根据本发明，一种方法包括：从车辆接收规划路径和所述车辆中的感知子系统的状况；并且在确定所述感知子系统的所述状况是健康的并且所述规划路径偏离检测到的路径超过阈值时发起补救措施。
根据一个实施例，所述补救措施包括使所述车辆停下的命令。
根据一个实施例，所述感知子系统包括车辆传感器。
根据一个实施例，本发明的进一步特征在于，基于来自基础设施传感器的数据和由第二车辆提供的数据来确定所述检测到的路径。
根据一个实施例，所述阈值是距离。
根据一个实施例，所述距离取决于速度。
根据一个实施例，所述阈值是所述车辆不在包括所述规划路径的网格中的正方形中。
根据一个实施例，本发明的进一步特征在于，基于传感器在第一时间处收集的数据和所述传感器在第二时间处收集的数据来确定所述检测到的路径。
根据一个实施例，本发明的进一步特征在于，基于来自第二车辆的数据和来自不移动基础设施元件的数据来确定所述规划路径偏离所述检测到的路径超过所述阈值。
根据一个实施例，所述方法通过安装到基础设施元件的计算机、根据存储在所述计算机中的指令来执行。

Claims (10)

1.一种方法，其包括：
从车辆接收规划路径和所述车辆中的感知子系统的状况；并且
在确定所述感知子系统的所述状况是健康的并且所述规划路径偏离检测到的路径超过阈值时发起补救措施。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述补救措施包括使所述车辆停下的命令。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述感知子系统包括车辆传感器。
4.如权利要求1所述的方法，其还包括基于来自基础设施传感器的数据和由第二车辆提供的数据来确定所述检测到的路径。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述阈值是距离。
6.如权利要求5所述的方法，其中所述距离取决于速度。
7.如权利要求1所述的方法，其中所述阈值是所述车辆不在包括所述规划路径的网格中的正方形中。
8.如权利要求1所述的方法，其还包括基于传感器在第一时间处收集的数据和所述传感器在第二时间处收集的数据来确定所述检测到的路径。
9.如权利要求1所述的方法，其还包括基于来自第二车辆的数据和来自不移动基础设施元件的数据来确定所述规划路径偏离所述检测到的路径超过所述阈值。
10.一种被编程为执行如权利要求1-9中任一项所述的方法的计算机，其被安装到基础设施元件。
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