CN111497853B - 用于传感器诊断的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于传感器诊断的系统和方法。一种控制地面车辆的方法包括为该车辆设置构造成检测车辆位置的第一传感器、构造成检测该车辆的行驶路径的第二传感器以及控制器。该方法还包括通过第一传感器在行驶工况的时间间隔期间获得多个车辆位置坐标，并且通过该控制器基于该多个车辆位置坐标来计算第一路径曲率参数。该方法另外包括通过第二传感器基于该时间间隔期间的行驶路径来获得第二路径曲率参数。该方法还包括通过该控制器将第一路径曲率参数与第二路径曲率参数进行比较，并且响应于第二路径曲率与第一路径曲率之间的差超过阈值，而根据诊断模式来自动操作该控制器。

Description

用于传感器诊断的系统和方法
技术领域
本公开涉及具有传感器套件（sensor suite）的车辆，所述传感器套件例如由自动驾驶系统控制的那些传感器套件，所述自动驾驶系统构造成在没有人工干预的情况下自动控制车辆转向。
背景技术
现代车辆的操作正变得越来越自动化，即能够在驾驶员干预越来越少的情况下提供驾驶控制。车辆自动化已被分类成范围从零到五的数字水平，零对应于完全人为控制的无自动化，五对应于无人为控制的完全自动化。例如巡航控制、自适应巡航控制和停车辅助系统之类的各种自动驾驶员辅助系统对应于较低的自动化水平，而真正的“无人驾驶”车辆则对应于较高的自动化水平。随着自动化水平的提高，传感器的精度和置信度要求也随之提高。
发明内容
根据本公开的控制地面车辆的方法包括为该车辆设置构造成检测车辆位置的第一传感器、构造成检测该车辆的行驶路径（driven path）的第二传感器以及与第一传感器和第二传感器通信的控制器。该控制器可根据诊断模式选择性地操作。该方法还包括通过第一传感器在行驶工况的时间间隔期间获得多个车辆位置坐标，并且通过该控制器基于该多个车辆位置坐标来计算第一路径曲率参数。该方法另外包括通过第二传感器基于该时间间隔期间的行驶路径来获得第二路径曲率参数。该方法还包括通过该控制器将第一路径曲率参数与第二路径曲率参数进行比较，并且响应于第二路径曲率与第一路径曲率之间的差超过阈值，而根据该诊断模式来自动操作该控制器。
在示例性实施例中，该方法另外包括为该车辆设置第三传感器，该第三传感器构造成检测该车辆的行驶路径。该控制器与第三传感器通信。这样的实施例另外包括通过第三传感器基于该时间间隔期间的行驶路径来获得第三路径曲率参数。这样的实施例还包括通过该控制器将第三路径曲率参数与第一路径曲率参数和第二路径曲率参数进行比较，并且响应于第三路径曲率与第一路径曲率和第二路径曲率之间的差超过阈值，而根据该诊断模式来自动操作该控制器。该诊断模式可包括禁用与第三传感器相关联的功能。
在示例性实施例中，第二传感器包括摄像机。
在示例性实施例中，该诊断模式包括传达备用控制请求（backup controlrequest）。该备用控制请求包括对该车辆的备用控制的请求，以及中止该车辆的自主控制。
在示例性实施例中，该诊断模式包括将诊断信号传送到远程设备。
在示例性实施例中，该诊断模式包括控制第一传感器或第二传感器来执行自动传感器重新对准。
在示例性实施例中，第一曲率参数从对所述多个车辆位置坐标的n阶多项式拟合获得。
在示例性实施例中，第二曲率参数从对所述行驶路径的n阶多项式拟合获得。
根据本公开的地面车辆包括构造成检测车辆位置的第一传感器、构造成检测该车辆的行驶路径的第二传感器以及与第一传感器和第二传感器通信的控制器。该控制器可根据诊断模式选择性地操作。该控制器被构造成通过第一传感器在行驶工况的时间间隔期间获得多个车辆位置坐标。该控制器还被构造成基于该多个车辆位置坐标来计算第一路径曲率参数。该控制器另外被构造成通过第二传感器基于该时间间隔期间的行驶路径来获得第二路径曲率参数。该控制器还被构造成将第一路径曲率参数与第二路径曲率参数进行比较，并且响应于第二路径曲率与第一路径曲率之间的差超过阈值，而根据该诊断模式来自动操作。
在示例性实施例中，该地面车辆另外包括第三传感器，该第三传感器构造成检测该车辆的行驶路径。该控制器与第三传感器通信。该控制器另外被构造成通过第三传感器基于该时间间隔期间的行驶路径来获得第三路径曲率参数。该控制器还被构造成将第三路径曲率参数与第一路径曲率参数和第二路径曲率参数进行比较，并且响应于第三路径曲率与第一路径曲率和第二路径曲率之间的差超过阈值，而根据该诊断模式来自动操作。在这样的实施例中，该诊断模式可包括禁用与第三传感器相关联的功能。
在示例性实施例中，第二传感器包括摄像机。
在示例性实施例中，该诊断模式包括传达备用控制请求。该备用控制请求包括对该车辆的备用控制的请求，以及中止该车辆的自主控制。
在示例性实施例中，该诊断模式包括将诊断信号传送到远程设备。
在示例性实施例中，该诊断模式包括控制第一传感器或第二传感器来执行自动传感器重新对准。
在示例性实施例中，第一曲率参数从对所述多个车辆位置坐标的n阶多项式拟合获得。
在示例性实施例中，第二曲率参数从对所述行驶路径的n阶多项式拟合获得。
一种用于控制地面车辆的系统包括远程通信中心和地面车辆。该地面车辆具有构造成检测车辆位置的第一传感器、构造成检测该车辆的行驶路径的第二传感器、与该远程通信中心通信的无线通信系统以及与第一传感器、第二传感器和该无线通信系统通信的控制器。该控制器被构造成通过第一传感器在行驶工况的时间间隔期间获得多个车辆位置坐标。该控制器还被构造成基于该多个车辆位置坐标来计算第一路径曲率参数。该控制器另外被构造成通过第二传感器基于该时间间隔期间的行驶路径来获得第二路径曲率参数。该控制器还被构造成将第一路径曲率参数与第二路径曲率参数进行比较，并且响应于第二路径曲率与第一路径曲率之间的差超过阈值，而通过该无线通信系统自动将诊断信号传送到远程通信中心。
在示例性实施例中，该远程通信中心被构造成将该诊断信号与地理区域相关联，并且将该诊断信号和与该地理区域相关联的附加诊断信号聚类。
本发明包括以下技术方案。
方案1. 一种控制地面车辆的方法，包括：
为所述车辆设置构造成检测车辆位置的第一传感器、构造成检测所述车辆的行驶路径的第二传感器以及与所述第一传感器和所述第二传感器通信的控制器，所述控制器能够根据诊断模式选择性地操作；
通过所述第一传感器，在行驶工况的时间间隔期间获得多个车辆位置坐标；
通过所述控制器，基于所述多个车辆位置坐标来计算第一路径曲率参数；
通过所述第二传感器，基于所述时间间隔期间的所述行驶路径来获得第二路径曲率参数；
通过所述控制器，将所述第一路径曲率参数与所述第二路径曲率参数进行比较；以及
响应于所述第二路径曲率与所述第一路径曲率之间的差超过阈值，而根据所述诊断模式来自动操作所述控制器。
方案2. 如方案1所述的方法，还包括：
为所述车辆设置第三传感器，所述第三传感器构造成检测所述车辆的所述行驶路径，所述控制器与所述第三传感器通信；
通过所述第三传感器，基于所述时间间隔期间的所述行驶路径来获得第三路径曲率参数；
通过所述控制器，将所述第三路径曲率参数与所述第一路径曲率参数和所述第二路径曲率参数进行比较；以及
响应于所述第三路径曲率与所述第一路径曲率和所述第二路径曲率之间的差超过阈值，而根据所述诊断模式来自动操作所述控制器。
方案3. 如方案2所述的方法，其特征在于，所述诊断模式包括禁用与所述第三传感器相关联的功能。
方案4. 如方案1所述的方法，其特征在于，所述第二传感器包括摄像机。
方案5. 如方案1所述的方法，其特征在于，所述诊断模式包括传达备用控制请求，所述备用控制请求包括对所述车辆的备用控制的请求，以及中止所述车辆的自主控制。
方案6. 如方案1所述的方法，其特征在于，所述诊断模式包括将诊断信号传送到远程设备。
方案7. 如方案1所述的方法，其特征在于，所述诊断模式包括控制所述第一传感器或所述第二传感器来执行自动传感器重新对准。
方案8. 如方案1所述的方法，其特征在于，第一曲率参数从对所述多个车辆位置坐标的n阶多项式拟合获得。
方案9. 如方案1所述的方法，其特征在于，第二曲率参数从对所述行驶路径的n阶多项式拟合获得。
方案10. 一种地面车辆，包括：
第一传感器，其构造成检测车辆位置；
第二传感器，其构造成检测所述车辆的行驶路径；以及
与所述第一传感器和所述第二传感器通信的控制器，所述控制器能够根据诊断模式选择性地操作，所述控制器还被构造成通过所述第一传感器在行驶工况的时间间隔期间获得多个车辆位置坐标，基于所述多个车辆位置坐标来计算第一路径曲率参数，通过所述第二传感器基于所述时间间隔期间的所述行驶路径来获得第二路径曲率参数，并将所述第一路径曲率参数与所述第二路径曲率参数进行比较；并且响应于所述第二路径曲率与所述第一路径曲率之间的差超过阈值，而根据所述诊断模式来自动操作。
方案11. 如方案10所述的地面车辆，还包括第三传感器，所述第三传感器构造成检测所述车辆的所述行驶路径，所述控制器与所述第三传感器通信，其中，所述控制器还被构造成通过所述第三传感器基于所述时间间隔期间的所述行驶路径来获得第三路径曲率参数，将所述第三路径曲率参数与所述第一路径曲率参数和所述第二路径曲率参数进行比较，并且响应于所述第三路径曲率与所述第一路径曲率和所述第二路径曲率之间的差超过阈值，根据所述诊断模式来自动操作。
方案12. 如方案11所述的地面车辆，其特征在于，所述诊断模式包括禁用与所述第三传感器相关联的功能。
方案13. 如方案10所述的地面车辆，其特征在于，所述第二传感器包括摄像机。
方案14. 如方案10所述的地面车辆，其特征在于，所述诊断模式包括传达备用控制请求，所述备用控制请求包括对所述车辆的备用控制的请求，以及中止所述车辆的自主控制。
方案15. 如方案10所述的地面车辆，其特征在于，所述诊断模式包括将诊断信号传送到远程设备。
方案16. 如方案10所述的地面车辆，其特征在于，所述诊断模式包括控制所述第一传感器或所述第二传感器来执行自动传感器重新对准。
方案17. 如方案10所述的地面车辆，其特征在于，第一曲率参数从对所述多个车辆位置坐标的n阶多项式拟合获得。
方案18. 如方案10所述的地面车辆，其特征在于，第二曲率参数从对所述行驶路径的n阶多项式拟合获得。
方案19. 一种用于控制地面车辆的系统，包括：
远程通信中心；
地面车辆，其具有构造成检测车辆位置的第一传感器、构造成检测所述车辆的行驶路径的第二传感器、与所述远程通信中心通信的无线通信系统以及与所述第一传感器、所述第二传感器和所述无线通信系统通信的控制器，所述控制器被构造成通过所述第一传感器在行驶工况的时间间隔期间获得多个车辆位置坐标，基于所述多个车辆位置坐标来计算第一路径曲率参数，通过所述第二传感器基于所述时间间隔期间的所述行驶路径来获得第二路径曲率参数，将所述第一路径曲率参数与所述第二路径曲率参数进行比较；并且响应于所述第二路径曲率与所述第一路径曲率之间的差超过阈值，而通过所述无线通信系统自动将诊断信号传送到所述远程通信中心。
方案20. 如方案19所述的系统，其特征在于，所述远程通信中心被构造成将所述诊断信号与地理区域相关联，并且将所述诊断信号和与所述地理区域相关联的附加诊断信号聚类。
根据本公开的实施例提供了许多优点。例如，本公开提供了如下系统和方法，即：该系统和方法用于自动检测车辆上的传感器之间的差异，并且用于响应于这样的差异而自动采取适当的校正动作。
当结合附图考虑时，根据优选实施例的以下详细描述，本公开的以上和其他优点和特征将是显而易见的。
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；以及
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。
具体实施方式
本文描述了本公开的实施例。然而，要理解的是，所公开的实施例仅是示例，并且其他实施例可采取各种和替代的形式。附图不一定按比例绘制；一些特征可被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此，本文所公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制性的，而仅是代表性的。参考任一附图图示和描述的各种特征可与一个或多个其他附图中图示的特征组合，以产生未明确图示或描述的实施例。所示特征的组合提供了典型应用的代表性实施例。然而，对于特定的应用或实施方式，可能期望与本公开的教导一致的特征的各种组合和修改。
图1示意性地图示了一种操作环境，其包括用于机动车辆12的移动车辆通信和控制系统10。机动车辆12可被称为主车辆（host vehicle）。用于主车辆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（wireless carrier system）60、陆地通信网络62、计算机64、例如智能电话之类的移动设备57和远程访问中心78。
在图1中示意性地示出的主车辆12在所示实施例中被描绘为乘用车，但应当理解的是，也可使用任何其他交通工具，包括但不限于摩托车、卡车、运动型多用途车（SUV）、休闲车（RV）、作业车辆、船舶、飞机等。主车辆12包括推进系统13，该推进系统13在各种实施例中可包括内燃机、例如牵引马达之类的电机和/或燃料电池推进系统。
主车辆12还包括变速器14，该变速器14构造成根据可选择的速比将动力从推进系统13传递到多个车轮15。根据各种实施例，变速器14可包括有级比自动变速器（step-ratioautomatic transmission）、无级变速器或其他适当的变速器。主车辆12另外包括车轮制动器17，其构造成向车轮15提供制动扭矩。在各种实施例中，车轮制动器17可包括摩擦制动器、例如电机之类的再生制动系统和/或其他适当的制动系统。
主车辆12另外包括转向系统16。虽然出于说明性目的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可不包括方向盘。
主车辆12包括无线通信系统28，其构造成与其他车辆（“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被构造成经由专用短程通信（DSRC）信道进行通信。DSRC信道是指专门为汽车使用而设计的单向或双向短程至中程无线通信通道，以及一组相应的协议和标准。然而，构造成通过例如IEEE 802.11（“WiFiTM”）和蜂窝数据通信之类的附加或替代的无线通信标准进行通信的无线通信系统也被认为处于本公开的范围内。
推进系统13、变速器14、转向系统16和车轮制动器17与至少一个控制器22通信或处于其控制下。虽然出于说明性目的而被描绘为单个单元，但是控制器22可另外包括一个或多个其他控制器，其统称为“控制器”。控制器22可包括与各种类型的计算机可读存储设备或介质通信的微处理器或中央处理单元（CPU）。例如，计算机可读存储设备或介质可在只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）和保持活动存储器（keep-alive memory，KAM）中包括易失性和非易失性存储器。KAM是永久性或非易失性存储器，其可用于在CPU掉电时存储各种操作变量。计算机可读存储设备或介质可使用多种已知存储设备中的任何一种来实现，例如PROM（可编程只读存储器）、EPROM（电PROM）、EEPROM（电可擦除PROM）、闪存或者能够存储数据的任何其他电、磁、光或组合存储器设备，所述数据中的一些表示由控制器22在控制车辆时使用的可执行指令。
控制器22包括用于自动控制车辆中的各种致动器的自动驾驶系统（ADS）24。在示例性实施例中，ADS 24是所谓的四级（Level Four）或五级（Level Five）自动化系统。四级系统表示“高度自动化”，是指自动驾驶系统对动态驾驶任务的所有方面的驾驶模式特定（例如，在限定的地理边界内）的执行，即使人类驾驶员没有适当地响应干预要求也是如此。五级系统表示“完全自动化”，是指自动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对动态驾驶任务的所有方面的全时执行。
根据本公开的其他实施例可结合所谓的一级、二级或三级自动化系统来实施。一级系统表示“驾驶员辅助”，是指通过驾驶员辅助系统使用有关驾驶环境的信息对转向或加速的驾驶模式特定的执行，并期望人类驾驶员执行动态驾驶任务的所有其余方面。二级系统表示“部分自动化”，是指通过一个或多个驾驶员辅助系统使用有关驾驶环境的信息对转向和加速两者的驾驶模式特定的执行，并期望人类驾驶员执行动态驾驶任务的所有其余方面。三级系统表示“条件自动化”，是指通过自动驾驶系统对动态驾驶任务的所有方面的驾驶模式特定的执行，而期望人类驾驶员将会适当地响应干预要求。
在示例性实施例中，ADS 24被构造成控制推进系统13、变速器14、转向系统16和车轮制动器17，以响应于来自多个传感器26的输入，在没有人为干预的情况下通过多个致动器30相应地控制车辆的加速、转向和制动，该多个传感器26可包括GNSS（全球导航卫星系统，例如GPS和/或GLONASS）、RADAR、LIDAR、光学摄像机、热像仪、超声波传感器、惯性测量单元（IMU）、车轮速度传感器、转向角传感器和/或适当的附加传感器。
图1图示了可与主车辆12的无线通信系统28通信的若干联网设备。可通过无线通信系统28与主车辆12通信的联网设备中的一个是移动设备57。移动设备57可包括计算机处理能力、能够使用短距离无线协议传送信号58的收发器以及可视智能电话显示器59。该计算机处理能力包括呈可编程设备的形式的微处理器，其包括存储在内部存储器结构中并用于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，移动设备57包括GPS模块，其能够接收来自GPS卫星68的信号并且基于那些信号生成GPS坐标。在其他实施例中，移动设备57包括蜂窝通信功能，使得移动设备57使用一种或多种蜂窝通信协议通过无线载波系统60执行语音和/或数据通信，如本文所论述的。移动设备57还可包括其他传感器，包括但不限于能够测量移动设备57沿六个轴线的运动的加速度计。可视智能电话显示器59还可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（或手机信号塔，celltower）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连接所需的任何其他联网部件。每个蜂窝塔70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地或者经由例如基站控制器之类的中间设备连接到MSC72。无线载波系统60可实施任何合适的通信技术，例如包括：模拟技术，例如AMPS；或者数字技术，例如CDMA（例如，CDMA2000）或GSM/GPRS。其他蜂窝塔/基站/MSC布置结构是可能的，并且可与无线载波系统60一起使用。例如，基站和蜂窝塔可共同位于相同地点处，或者它们可远离彼此定位，每个基站可负责单个蜂窝塔，或者单个基站可服务各蜂窝塔，或者各基站可被耦接到单个MSC，仅举出几个可能的布置结构。
除了使用无线载波系统60之外，呈卫星通信形式的第二无线载波系统可用于提供与主车辆12的单向或双向通信。这可使用一个或多个通信卫星66和上行链路传输站67来实现。例如，单向通信可包括卫星无线电服务，其中，节目内容（新闻、音乐等）通过传输站67接收，打包用于上传，并且随后发送到卫星66，该卫星66向订户广播节目。例如，双向通信可包括使用卫星66的卫星电话服务，以在主车辆12和站67之间中继电话通信。除了或代替无线载波系统60，可利用卫星电话。
陆地网络62可以是连接到一个或多个固定电话的常规的基于陆地的电信网络，并且将无线载波系统60连接到远程访问中心78。例如，陆地网络62可包括公共交换电话网络（PSTN），例如用于提供硬线电话、分组交换数据通信和互联网基础设施的网络。陆地网络62的一个或多个网段可通过使用标准的有线网络、光纤或其他光网络、电缆网络、电力线、例如无线局域网（WLAN）之类的其他无线网络或提供宽带无线访问（BWA）的网络或者它们的任何组合来实施。此外，远程访问中心78不需要经由陆地网络62连接，而是可包括无线电话设备，使得其可直接与例如无线载波系统60之类的无线网络通信。
虽然在图1中示出为单个设备，但是计算机64可包括可经由例如互联网之类的专用或公共网络访问的多个计算机。每个计算机64可用于一个或多个目的。在示例性实施例中，计算机64可被构造为可由主车辆12通过无线通信系统28和无线载波60访问的网络服务器。其他计算机64例如可包括：服务中心计算机，其中，诊断信息和其他车辆数据可通过无线通信系统28或第三方存储库（third party repository）从车辆上传，车辆数据或其他信息被提供给该第三方存储库或从该第三方存储库提供，无论是通过与主车辆12、远程访问中心78、移动设备57还是与这些的某种组合进行通信。计算机64可维护可搜索的数据库和数据库管理系统，该数据库管理系统允许输入、移除和修改数据以及接收在该数据库内定位数据的请求。计算机64还可用于提供例如DNS服务之类的互联网连接，或者被用作网络地址服务器，该网络地址服务器使用DHCP或其他合适的协议来给主车辆12分配IP地址。除主车辆12之外，计算机64还可与至少一个补充车辆通信。主车辆12和任何补充车辆可统称为车队（fleet）。在示例性实施例中，计算机64被构造成例如在非瞬态数据存储器中存储订户账户信息和/或车辆信息。该订户账户信息可包括但不限于生物特征数据、密码信息、订户偏好以及车队中车辆的用户或乘员的经学习的行为模式。该车辆信息可包括但不限于车辆属性，例如颜色、品牌、型号、车牌号、通知灯模式和/或频率标识符。
如图2中所示，ADS 24包括多个不同的系统，至少包括感知系统32，该感知系统32用于确定车辆附近的检测到的特征或物体的存在、位置、分类和路径。感知系统32被构造成从多种传感器、例如图1中所示的传感器26接收输入，并合成和处理这些传感器输入，以生成用作ADS 24的其他控制算法的输入的参数。
感知系统32包括传感器融合和预处理模块34，其处理并合成来自多种传感器26的传感器数据27。该传感器融合和预处理模块34执行传感器数据27校准，包括但不限于LIDAR到LIDAR校准、RADAR到LIDAR校准、摄像机到LIDAR校准、LIDAR到底盘校准以及LIDAR束强度校准。传感器融合和预处理模块34输出预处理的传感器输出35。
分类和分割模块36接收预处理的传感器输出35，并执行对象分类、图像分类、交通信号灯和标志分类、对象分割、地面分割和对象跟踪过程。对象分类包括但不限于：对周围环境中的对象进行识别和分类，包括交通信号和标志的识别和分类；RADAR融合和跟踪，以考虑到传感器的放置和视野（FOV）；以及通过LIDAR融合的误报拒绝，以消除城市环境中存在的许多误报，例如井盖（或人孔盖，manhole cover）、桥梁、头顶的树木或灯柱以及具有高RADAR剖面但不影响车辆沿其路径行驶的能力的其他障碍物。由分类和分割模块36执行的附加的对象分类和跟踪过程包括但不限于自由空间检测和高级跟踪，其融合来自RADAR跟踪、LIDAR分割、LIDAR分类、图像分类、对象形状拟合模型、语义信息、运动预测、栅格地图、静态障碍地图和其他来源的数据，以产生高质量的对象跟踪。分类和分割模块36另外还利用车道关联和交通控制设备行为模型来执行交通控制设备分类和交通控制设备融合。分类和分割模块36生成包括对象识别信息的对象分类和分割输出37。
定位和制图模块（localization and mapping module）40使用对象分类和分割输出37来计算参数，包括但不限于在典型和挑战性的驾驶场景两者中主车辆12的位置和定向的估计。这些挑战性的驾驶场景包括但不限于具有许多车的动态环境（例如，密集交通）、具有大规模障碍物的环境（例如，道路施工或建筑工地）、山丘、多车道道路、单车道道路、多种道路标记和建筑或者缺乏道路标记和建筑（例如，住宅区对比商业区）以及桥梁和立交桥（两者处于车辆的当前路段上方和下方）。
定位和制图模块40还结合：作为扩展地图区域的结果而收集的新数据，该扩展地图区域通过主车辆12在操作期间执行的车载制图功能获得；以及通过无线通信系统28“推送”到主车辆12的制图数据。定位和制图模块40利用新信息（例如，新的车道标记、新的建筑物结构、建筑区域的添加或移除等）来更新先前的地图数据，同时保持未受影响的地图区域不变。可生成或更新的地图数据的示例包括但不限于避让线（yield line）分类、车道边界生成、车道连接、次要和主要道路的分类、左转和右转的分类以及交叉路口的创建。定位和制图模块40生成定位和制图输出41，其包括主车辆12相对于检测到的障碍物和道路特征的位置和定向。
车辆测程模块46从车辆传感器26接收数据27，并生成车辆测程输出47，该车辆测程输出47包括例如车辆行驶方向和速度信息。绝对定位模块42接收定位和制图输出41以及车辆测程信息47，并且生成车辆位置输出43，该车辆位置输出43被用在如下面论述的分立计算中。
对象预测模块38使用对象分类和分割输出37来生成参数，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行车道相对于车辆的位置和定向。关于对象（包括行人、周围车辆和其他移动对象）的预测路径的数据被输出为对象预测输出39，并且被用在如下面论述的分立计算中。
ADS 24还包括观察模块44和解释模块48。观察模块44生成由解释模块48接收的观察输出45。观察模块44和解释模块48允许通过远程访问中心78来访问。解释模块48生成解释输出49，其包括由远程访问中心78提供的附加输入（如果存在的话）。
路径规划模块50处理并合成对象预测输出39、解释输出49以及从在线数据库或远程访问中心78接收的附加路线选定信息79，来确定要遵循的车辆路径，以将车辆维持在期望的路线上，同时遵守交通法规并规避任何检测到的障碍物。路径规划模块50采用如下算法，即：该算法构造成规避在车辆附近的任何检测到的障碍物，将车辆维持在当前行车道中以及将车辆维持在期望的路线上。路径规划模块50输出车辆路径信息作为路径规划输出51。路径规划输出51包括基于车辆路线、相对于该路线的车辆位置、行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的命令的车辆路径。
第一控制模块52处理并合成路径规划输出51和车辆位置输出43，以生成第一控制输出53。在车辆的远程接管操作模式的情况下，第一控制模块52还结合由远程访问中心78提供的路线选定信息79。
车辆控制模块54接收第一控制输出53以及从车辆测程46接收的速度和行驶方向信息47，并且生成车辆控制输出55。车辆控制输出55包括一组致动器命令，以实现来自车辆控制模块54的命令路径，这些命令包括但不限于转向命令、换档命令、油门命令和制动命令。
车辆控制输出55被传送到致动器30。在示例性实施例中，致动器30包括转向控制、变速杆（shifter）控制、油门控制和制动控制。该转向控制例如可控制如图1中所示的转向系统16。该变速杆控制例如可控制如图1中所示的变速器14。该油门控制例如可控制如图1中所示的推进系统13。该制动控制例如可控制如图1中所示的车轮制动器17。
在所有车辆中，传感器数据的保真度都是重要的，而且特别是当车辆处于ADS 24的控制下并且由此严重依赖于传感器数据以实现令人满意的操作时，传感器数据的保真度是重要的。由此，期望确保传感器26向控制器22提供准确且一致的信息。
现在参考图3，其以流程图形式图示了根据本公开的控制车辆的方法。算法开始于框100处。
如框102处所示，从第一源获得第一路径数据。在示例性实施例中，该第一路径数据包括在行驶工况的时间间隔期间捕获的多个车辆位置坐标。在示例性实施例中，该第一源是传感器26中的布置为GNSS接收器的一个传感器。在这样的实施例中，这些车辆位置坐标包括地理位置坐标的序列和这些坐标的相关时间戳。该多个车辆位置坐标可被称为“面包屑路径记录（breadcrumb trail）”。然而，在其他实施例中，该第一源可包括其他类型的传感器，例如轮速传感器或者能够检测车辆12的行驶路径的路径曲率的其他传感器。此外，在一些实施例中，该第一源可包括除车载传感器之外的路径数据源，例如存储的地图数据，如将在下面进一步详细论述的。
如框104处所示，基于该第一路径数据来计算第一路径曲率参数。在示例性实施例中，该计算通过控制器22来执行。第一曲率参数可使用任何合适的曲线拟合技术来获得。作为一个非限制性示例，可使用相对于该路径数据的最小二乘法来获得n阶多项式，例如3阶多项式。
如框106处所示，从第二源获得第二路径数据。在示例性实施例中，该第二路径数据包括如下数据，即：该数据指示在与第一路径数据的行驶工况相对应的行驶工况的时间间隔期间车辆12所遵循的路径。在示例性实施例中，该第二源是传感器26中的一个传感器，该传感器例如不同于限定第一源的传感器26。作为一个非限制性示例，该第二源可以是视频摄像机，例如构造成观察车道标记或路径曲率的其他标示的前向摄像机。作为第二非限制性示例，该第二源可以是惯性测量单元（IMU）。在这样的实施例中，来自IMU的测量数据可与航位推算技术结合使用，以估计车辆的路径的曲率。作为第三非限制性示例，该第二源可以是能够检测路径曲率的任何附加传感器，包括但不限于LiDAR或RADAR。
如框108处所示，基于该第二路径数据来获得第二路径曲率参数。基于来自第二传感器26的信号来获得该第二路径曲率参数。在第一示例性实施例中，第二传感器26包括摄像机模块，其构造成观察车道标记或路径曲率的其他标示。该第二曲率参数可使用任何合适的曲线拟合技术来获得，该曲线拟合技术使得能够在第二路径曲率参数和第一路径曲率参数之间进行比较，并且可以是与用于获得第一曲率参数的技术类似的曲线拟合技术或不同的曲线拟合技术。
虽然未详细描述，但是可以按照适合于后续通过自动化过程评估的任何方式来收集和存储第一路径数据、第一曲率参数、第二路径数据和第二曲率参数。作为示例，第一路径数据和第二路径数据可包括存储在计算机可读存储缓冲器中的预定数量的数据点。第一路径曲率参数和第二路径曲率参数可基于存储缓冲器中的数据点来计算，并且随后，存储在计算机可读存储介质中。
如框110处所示，第一路径曲率参数与第二路径曲率参数进行比较。在示例性实施例中，该比较通过控制器22来执行。
如操作112处所示，确定第二路径曲率参数和第一路径曲率参数之间的差是否超过阈值。在示例性实施例中，该阈值是由车辆12的制造商选择的校准值。该阈值可以是恒定值，或者可以是基于参数的变量，所述参数包括但不限于车速。该阈值被选择成检测传感器之间的测量结果的漂移（drift），同时允许最小量的不一致以顾及小的测量误差。
响应于对操作112的否定确定，即该差不超过阈值，于是车辆12根据标称操作模式（nominal operating mode）来控制，例如根据ADS 24的默认行为来控制。然后控制返回到框102。由此，车辆继续根据标称模式来操作，除非且直到所述差超过阈值。
响应于操作112的确定为肯定，于是根据诊断操作模式来自动控制车辆，如框118处所示。该诊断操作模式视情况可包括以下示例性模式中的一种或多种、其他合适的诊断操作模式或者它们的任何组合。
在第一示例性实施例中，该诊断操作模式包括中止通过ADS 24对车辆12的自动控制，并恢复到备用控制方案，例如由车辆12的乘员进行手动控制或者由车辆12外部的用户进行远程控制。在这样的实施例中，在自动控制中止之前，控制器22可例如通过任何合适的HMI将备用控制请求传达给该乘员或外部用户。
在第二示例性实施例中，该诊断模式包括通过无线通信系统28将与差异有关的信息传送到例如计算机64的远程设备，或者将与差异有关的信息存储在车辆12车载的非瞬态计算机可读存储介质中。该信息可包括第一源和第二源的标识符，例如传感器的类型、识别出差异的地理位置以及任何其他相关信息。其后，例如可通过将在共同地理位置处发生的多个事件聚类以识别其中的模式，来分析这样的信息，以改善车辆的未来性能和/或改善道路标记或其他基础设施。
在第三示例性实施例中，该诊断操作模式包括恢复到替代数据源，例如冗余传感器26（如果可用的话）。在这样的实施例中，可替代地根据替代数据源来控制利用与所述差异相关联的数据源的任何车辆功能。
在第四示例性实施例中，该诊断模式包括替代控制方法，例如，限制行驶速度，或者自动执行操纵，以例如通过停靠到路肩而从行驶表面移走车辆12。由此，可自动将车辆停止使用，直到可执行合适的补救措施。视情况，同样也可使用其他替代控制方法。
在第五示例性实施例中，该诊断模式包括命令一个或两个传感器26（如果可用的话）自身重新对准（self-realignment）。
在诊断模式激活之后，控制返回到框102。
在一些实施例中，在框116处诊断操作模式激活之前，基于从例如附加传感器26的一个或多个附加源获得的一组或多组附加路径数据来计算一个或多个附加曲率参数，如框118处所示。这样的传感器可具有与第二传感器26相同的类型，例如冗余传感器，或者具有与第二传感器26不同的类型。在这样的实施例中，一个或多个附加路径曲率参数可与第一路径曲率参数和第二路径曲率参数进行比较。然后，例如可通过控制器22使用表决方案（voting scheme）来识别哪个（或哪些）传感器26与其他传感器26的共识不同。在这样的实施例中，框118的诊断操作模式可被选择成隔离离群（outlying）的传感器26并且中止与该传感器26相关联的功能。作为示例，如果该表决方案指示前向摄像机提供的曲率数据是离开其他数据源的离群值（outlier），则所述诊断操作模式可包括中止与该前向摄像机相关联的功能，例如自动车道居中。
当然，上述算法上的变型是可能的。作为非限制性示例，可仅在第一曲率参数和第二曲率参数的多个后续比较超过阈值时才进入诊断模式，从而提供滞后效应。
在另一示例性变型中，第一源包括例如存储在非瞬态计算机可读存储介质中的地图数据，并且第一路径数据包括例如从路径规划模块50获得的待遵循的车辆路径。在这样的实施例中，可针对来自该地图数据的即将到来的道路曲率数据来验证用作第二源或附加源的车辆传感器，从而使得能够更早地检测到第二源与第一源之间的差异。
在又一变型中，可在某些地理区域中禁用诊断模式，例如那些可导致不良的曲率测量结果的道路标记不一致或缺失的区域。
如可以看到的，本公开提供了如下系统和方法，即：该系统和方法用于自动检测车辆上的传感器之间的差异，并且用于响应于这样的差异而自动采取适当的校正动作。
虽然上面描述了示例性实施例，但是这些实施例并不旨在描述权利要求所涵盖的所有可能的形式。说明书中使用的用语是描述性而非限制性的用语，并且要理解的是，可在不脱离本公开的精神和范围的情况下进行各种改变。如前所述，各种实施例的特征可被组合，以形成可能未明确描述或图示的本公开的其他示例性方面。虽然可将各种实施例描述为关于一个或多个期望的特性提供优点或优于其他实施例或现有技术的实施方式是优选的，但是本领域普通技术人员会认识到，一个或多个特征或特性可被折衷，以实现期望的总体系统属性，这取决于特定的应用和实施方式。这些属性可包括但不限于成本、强度、耐用性、生命周期成本、适销性、外观、包装、尺寸、可维修性、重量、可制造性、易于组装等。如此，关于一个或多个特性被描述为与其他实施例或现有技术的实施方式相比不那么期望的实施例不超出本公开的范围，并且对于特定应用而言可能是期望的。

Claims (20)

1.一种控制地面车辆的方法，包括：
为所述车辆设置构造成检测车辆位置的第一传感器、构造成检测所述车辆的行驶路径的第二传感器以及与所述第一传感器和所述第二传感器通信的控制器，所述控制器能够根据诊断模式选择性地操作；
通过所述第一传感器，在行驶工况的时间间隔期间获得多个车辆位置坐标；
通过所述控制器，基于所述多个车辆位置坐标来计算第一路径曲率参数；
通过所述第二传感器，基于所述时间间隔期间的所述行驶路径来获得第二路径曲率参数；
通过所述控制器，将所述第一路径曲率参数与所述第二路径曲率参数进行比较；以及
响应于所述第二路径曲率与所述第一路径曲率之间的差超过阈值，而根据所述诊断模式来自动操作所述控制器。
2.如权利要求1所述的方法，还包括：
为所述车辆设置第三传感器，所述第三传感器构造成检测所述车辆的所述行驶路径，所述控制器与所述第三传感器通信；
通过所述第三传感器，基于所述时间间隔期间的所述行驶路径来获得第三路径曲率参数；
通过所述控制器，将所述第三路径曲率参数与所述第一路径曲率参数和所述第二路径曲率参数进行比较；以及
响应于所述第三路径曲率与所述第一路径曲率和所述第二路径曲率之间的差超过阈值，而根据所述诊断模式来自动操作所述控制器。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述诊断模式包括禁用与所述第三传感器相关联的功能。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二传感器包括摄像机。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述诊断模式包括传达备用控制请求，所述备用控制请求包括对所述车辆的备用控制的请求，以及中止所述车辆的自主控制。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述诊断模式包括将诊断信号传送到远程设备。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述诊断模式包括控制所述第一传感器或所述第二传感器来执行自动传感器重新对准。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第一曲率参数从对所述多个车辆位置坐标的n阶多项式拟合获得。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第二曲率参数从对所述行驶路径的n阶多项式拟合获得。
10.一种地面车辆，包括：
第一传感器，其构造成检测车辆位置；
第二传感器，其构造成检测所述车辆的行驶路径；以及
与所述第一传感器和所述第二传感器通信的控制器，所述控制器能够根据诊断模式选择性地操作，所述控制器还被构造成通过所述第一传感器在行驶工况的时间间隔期间获得多个车辆位置坐标，基于所述多个车辆位置坐标来计算第一路径曲率参数，通过所述第二传感器基于所述时间间隔期间的所述行驶路径来获得第二路径曲率参数，并将所述第一路径曲率参数与所述第二路径曲率参数进行比较；并且响应于所述第二路径曲率与所述第一路径曲率之间的差超过阈值，而根据所述诊断模式来自动操作。
11.如权利要求10所述的地面车辆，还包括第三传感器，所述第三传感器构造成检测所述车辆的所述行驶路径，所述控制器与所述第三传感器通信，其中，所述控制器还被构造成通过所述第三传感器基于所述时间间隔期间的所述行驶路径来获得第三路径曲率参数，将所述第三路径曲率参数与所述第一路径曲率参数和所述第二路径曲率参数进行比较，并且响应于所述第三路径曲率与所述第一路径曲率和所述第二路径曲率之间的差超过阈值，根据所述诊断模式来自动操作。
12.如权利要求11所述的地面车辆，其特征在于，所述诊断模式包括禁用与所述第三传感器相关联的功能。
13.如权利要求10所述的地面车辆，其特征在于，所述第二传感器包括摄像机。
14.如权利要求10所述的地面车辆，其特征在于，所述诊断模式包括传达备用控制请求，所述备用控制请求包括对所述车辆的备用控制的请求，以及中止所述车辆的自主控制。
15.如权利要求10所述的地面车辆，其特征在于，所述诊断模式包括将诊断信号传送到远程设备。
16.如权利要求10所述的地面车辆，其特征在于，所述诊断模式包括控制所述第一传感器或所述第二传感器来执行自动传感器重新对准。
17.如权利要求10所述的地面车辆，其特征在于，第一曲率参数从对所述多个车辆位置坐标的n阶多项式拟合获得。
18.如权利要求10所述的地面车辆，其特征在于，第二曲率参数从对所述行驶路径的n阶多项式拟合获得。
19.一种用于控制地面车辆的系统，包括：
远程通信中心；
地面车辆，其具有构造成检测车辆位置的第一传感器、构造成检测所述车辆的行驶路径的第二传感器、与所述远程通信中心通信的无线通信系统以及与所述第一传感器、所述第二传感器和所述无线通信系统通信的控制器，所述控制器被构造成通过所述第一传感器在行驶工况的时间间隔期间获得多个车辆位置坐标，基于所述多个车辆位置坐标来计算第一路径曲率参数，通过所述第二传感器基于所述时间间隔期间的所述行驶路径来获得第二路径曲率参数，将所述第一路径曲率参数与所述第二路径曲率参数进行比较；并且响应于所述第二路径曲率与所述第一路径曲率之间的差超过阈值，而通过所述无线通信系统自动将诊断信号传送到所述远程通信中心。
20.如权利要求19所述的系统，其特征在于，所述远程通信中心被构造成将所述诊断信号与地理区域相关联，并且将所述诊断信号和与所述地理区域相关联的附加诊断信号聚类。
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