CN111724627B - 检测前方车辆向后滑动的自动告警系统 - Google Patents

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Abstract

在一个实施例中，系统感知ADV周围的环境，包括在ADV前方的车辆。系统基于感知确定前方的车辆是否向后滑动。系统基于地图信息确定前方的车辆是否位于具有斜坡的道路上。系统基于感知确定前方的车辆的尾灯或刹车灯是否开启。如果确定前方的车辆位于倾斜的道路上、正在向后滑动并且尾灯或刹车灯没有开启，则系统基于前方的车辆的距离和速度计算碰撞时间或碰撞距离。

Description

检测前方车辆向后滑动的自动告警系统
技术领域
本公开的实施例一般涉及操作自主车辆。更特别地，本公开的实施例涉及检测前方车辆向后滑动的自动告警系统。
背景技术
以自主模式(例如，无人驾驶)操作的车辆可以减轻乘坐者，尤其是驾驶员的一些驾驶相关责任。当在自主模式下操作时，车辆可以使用车载传感器导航到各种位置，从而允许车辆以最小的人机交互或者在一些情况下没有任何乘客的情况下行驶。
运动规划和控制是自主驾驶中的关键操作。然而，传统的运动规划操作主要根据给定路径的曲率和速度估计完成给定路径的难度，而不考虑对于不同类型车辆的特征的差异。相同的运动规划和控制应用于所有类型的车辆，在某些情况下，这可能不是精确和平滑的。
通常，当车辆在交通灯处空转或在交通堵塞中空转时，车辆可能向后滑动，这可能引起事故。一种告警乘客潜在的碰撞的告警系统对于驾驶员辅助或全自主式驾驶车辆是有用的。
发明内容
在第一方面中，本公开实施例提供一种用于操作自主驾驶车辆(ADV)的计算机实现的方法，所述方法包括：
基于从多个传感器获得的传感器数据感知ADV周围的驾驶环境，包括识别所述ADV前方的车辆；
基于所述感知确定所述前方的车辆是否正在向后移动；
基于所述感知确定所述前方的车辆的尾灯或刹车灯是否开启；以及
响应于确定所述车辆正在向后移动并且所述车辆的所述尾灯或刹车灯没有开启，生成告警信号以告警所述ADV前方的车辆的驾驶员。
在第二方面中，本公开实施例提供一种非暂时性机器可读介质，其中存储有指令，当由处理器执行时，所述指令使所述处理器执行如第一方面所述的操作。
在第三方面中，本公开实施例提供一种数据处理系统，包括：
处理器；以及
耦合到所述处理器用于存储指令的存储器，当由所述处理器执行时，所述指令使所述处理器执行如第一方面所述的操作。
根据本公开实施例提供的方法和系统，可以自动告警潜在的碰撞风险，提高自主驾驶车辆的安全性。
附图说明
本公开的实施例通过示例的方式示出并且不限于附图中的图，在附图中，相同的附图标记表示相似的元件。
图1是示出根据一个实施例的联网系统的框图。
图2是示出根据一个实施例的自主车辆的示例的框图。
图3A-3B是示出根据一个实施例的与自主车辆一起使用的感知和规划系统的示例的框图。
图4是示出根据一个实施例的后滑模块的示例的框图。
图5是示出根据一个实施例的在车道上空转的两个车辆的示意图。
图6是根据一个实施例的示例等高线图。
图7示出根据一个实施例的示例前仪表板转向盘。
图8示出根据一个实施例的方法的示例流程图。
图9是示出根据一个实施例的数据处理系统的框图。
具体实施方式
将参考以下讨论的细节描述本公开的各个实施例和方面，并且附图将示出各个实施例。以下描述和附图是本公开的说明并且不应被解释为限制本公开。描述了许多具体细节以提供对本公开的各种实施例的全面理解。然而，在某些情况下，为了提供对本公开的实施例的简要讨论，没有描述公知或常规的细节。
说明书中对“一个实施例”或“实施例”的引用意味着结合该实施例描述的特定特征、结构或特性可包括在本公开的至少一个实施例中。在说明书中的各个地方出现的短语“在一个实施例中”不一定都指同一实施例。
根据一个实施例，公开了一种当前方的车辆向后滑动时自动告警乘客的系统或方法。系统感知ADV周围的环境，包括在ADV前方的车辆。系统基于感知确定前方的车辆是否向后滑动。系统基于感知确定前方的车辆的尾灯或刹车灯是否开启。如果确定车辆正向后滑动并且尾灯或刹车灯没有开启，生成告警信号以至少告警正向后滑动的前方的车辆的驾驶员。
在一个实施例中，系统还基于地图信息确定前方的车辆是否位于具有斜坡的道路上。可以响应于确定前方的车辆在斜坡道路上而生成告警信号。在一个实施例中，如果确定前方的车辆正向后滑动，系统基于前方的车辆的距离和速度计算碰撞时间或碰撞距离。当碰撞时间低于预定的阈值时，可以生成告警信号。告警信号可以是音频(例如喇叭)或视觉信号(例如使前灯闪烁)的形式，其被设计为告警前方的车辆的驾驶员。此外，告警信号也被用于使用机械或物理动作，诸如，例如通过震动转向盘，告警ADV的乘客或驾驶员。
图1是示出根据本公开的一个实施例的自主车辆网络配置的框图。参考图1，网络配置100包括自主车辆101，其可以通过网络102通信地耦合到一个或多个服务器103-104。尽管示出一个自主车辆，但是多个自主车辆可以彼此耦合和/或通过网络102耦合到服务器103-104。网络102可以是任何类型的网络，诸如局域网(LAN)、诸如因特网的广域网(WAN)、蜂窝网络、卫星网络、或其组合，有线或无线网络。服务器103-104可以是任何类型的服务器或服务器群集，诸如Web或云服务器、应用服务器、后端服务器或其组合。服务器103-104可以是数据分析服务器、内容服务器、交通信息服务器、地图和兴趣点(MPOI)服务器或位置服务器等。
自主车辆指的是能够被配置为处于自主模式的车辆，在自主模式中，车辆在驾驶员很少或没有输入的情况下导航通过环境。这种自主车辆可包括具有一个或多个传感器的传感器系统，传感器被配置为检测关于车辆运行的环境的信息。车辆及其相关联的控制器使用检测的信息导航通过环境。自主车辆101可以以手动模式、全自主模式或部分自主模式操作。
在一个实施例中，自主车辆101包括但不限于感知和规划系统110、车辆控制系统111、无线通信系统112、用户接口系统113、信息娱乐系统114和传感器系统115。自主车辆101还可包括普通车辆中包括的某些通用组件，例如引擎、车轮、转向盘、变速器等，其可以由车辆控制系统111和/或感知和规划系统110使用各种通信信号和/或命令(例如加速信号或命令、减速信号或命令、转向信号或命令、刹车信号或命令等)控制。
组件110-115可以经由互连、总线、网络或其组合彼此通信地耦合。例如，组件110-115可以经由控制器局域网(CAN)总线彼此通信地耦合。CAN总线是一种车辆总线标准，其被设计为允许微控制器和设备在没有主机的情况下在应用中彼此通信。它是基于消息的协议，最初被设计用于汽车内的多路电线，但是也用于许多其它环境中。
现在参考图2，在一个实施例中，传感器系统115包括但不限于一个或多个相机211、全球定位系统(GPS)单元212、惯性测量单元(IMU)213、雷达单元214、以及光检测和测距(LIDAR)单元215。GPS系统212可以各自包括可操作以提供关于自主车辆的定位的信息的收发器。IMU单元213可以基于惯性加速度感测自主车辆的定位和方向变化。雷达单元214可以表示利用无线电信号感测自主车辆的本地环境内的对象的系统。在一些实施例中，除了感测对象之外，雷达单元214可以另外感测对象的速度和/或航向。LIDAR单元215可以使用激光感测自主车辆所处的环境中的对象。LIDAR单元215可包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个检测器，以及其他系统组件。相机211可包括一个或多个设备以捕获自主车辆周围的环境的图像。相机211可以是静态相机和/或摄像机。相机可以是机械可移动的，例如通过将相机安装在旋转和/或倾斜的平台上。
传感器系统115还可包括其它传感器，例如声纳传感器、红外传感器、转向传感器、油门传感器、刹车传感器和音频传感器(例如麦克风)。音频传感器可以被配置为捕获来自自主车辆周围的环境的声音。转向传感器可以被配置为感测方向盘、车辆的车轮或其组合的转向角。油门传感器和刹车传感器分别感测车辆的油门定位和刹车定位。在一些情况下，油门传感器和刹车传感器可以集成为集成的油门/刹车传感器。
在一个实施例中，车辆控制系统111包括但不限于转向单元201、油门单元202(也称为加速单元)和刹车单元203。转向单元201用于调节车辆的方向或航向。油门单元202用于控制电动机或引擎的速度，电动机或引擎的速度又控制车辆的速度和加速度。刹车单元203通过提供摩擦力以使车辆的车轮或轮胎减速而使车辆减速。注意，图2所示的组件可以用硬件、软件或其组合实现。
返回参考图1，无线通信系统112允许自主车辆101和外部系统(例如设备、传感器、其他车辆等)之间的通信。例如，无线通信系统112可以直接或经由通信网络与一个或多个设备无线通信，诸如通过网络102与服务器103-104通信。无线通信系统112可以使用任何蜂窝通信网络或无线局域网(WLAN)，例如使用WiFi与另一组件或系统通信。无线通信系统112可以例如使用红外链路、蓝牙等直接与设备(例如，乘客的移动设备、显示设备、车辆101内的扬声器)通信。用户接口系统113可以是在车辆101内实现的外围设备的一部分，包括例如键盘、触摸屏显示器设备、麦克风和扬声器等。
自主车辆101的一些或所有功能可以由感知和规划系统110控制或管理，尤其是当在自主驾驶模式下操作时。感知和规划系统110包括必要的硬件(例如，处理器、存储器、存储设备)和软件(例如，操作系统、规划和路由程序)，以从传感器系统115、控制系统111、无线通信系统112和/或用户接口系统113接收信息，处理接收的信息，规划从起点到目的地点的路线或路径，然后基于规划和控制信息驱动车辆101。可替换地，感知和规划系统110可以与车辆控制系统111集成。
例如，作为乘客的用户可以例如经由用户界面指定旅程的起始位置和目的地。感知和规划系统110获得旅程有关的数据。例如，感知和规划系统110可以从MPOI服务器获得位置和路线信息，MPOI服务器可以是服务器103-104的一部分。位置服务器提供位置服务，MPOI服务器提供地图服务和某些位置的POI。可替换地，这种位置和MPOI信息可本地高速缓存在感知和规划系统110的永久存储设备中。
当自主车辆101沿着路线移动时，感知和规划系统110还可以从交通信息系统或服务器(TIS)获得实时交通信息。注意，服务器103-104可以由第三方实体操作。可替换地，服务器103-104的功能可以与感知和规划系统110集成。基于实时交通信息、MPOI信息和位置信息、以及由传感器系统115检测或感测的实时局部环境数据(例如，障碍物、对象、附近车辆)，感知和规划系统110可规划最佳路线，并例如经由控制系统111根据规划路线驾驶车辆101，以安全且高效地到达指定目的地。
服务器103可以是数据分析系统，以执行用于各种客户端的数据分析服务。在一个实施例中，数据分析系统103包括数据收集器121和机器学习引擎122。数据收集器121从各种车辆(自主车辆或者是由人类驾驶员驾驶的常规车辆)收集驾驶统计123。驾驶统计123包括指示发出的驾驶命令(例如，油门、刹车、转向命令)和由车辆的传感器在不同时间点捕获的车辆响应(例如，速度、加速度、减速度、方向)的信息。驾驶统计123可进一步包括描述不同时间点的驾驶环境的信息，诸如路线(包括开始位置和目的地位置)、MPOI、道路条件、天气条件等。
基于驾驶统计123，机器学习引擎122为各种目的生成或训练一组规则、算法和/或预测模型124。在一个实施例中，算法124可包括确定对象为车辆且将车辆分为不同类别(例如小汽车，SUV，卡车，RV)的图像识别算法。图像识别算法还可确定ADV前方的车辆的尾灯或者刹车灯开启还是关闭。然后算法124可被上传到ADV(如图3A用于ADV 101的算法/模型313)以在自主驾驶期间被实时使用。
图3A和3B是示出根据一个实施例的与自主车辆一起使用的感知和规划系统的示例的框图。系统300可以被实现为图1的自主车辆101的一部分，包括但不限于感知和规划系统110、控制系统111和传感器系统115。参考图3A-3B，感知和规划系统110包括但不限于定位模块301、感知模块302、预测模块303、决策模块304、规划模块305、控制模块306、路由模块307和后滑模块308。
模块301-308中的一些或全部可以以软件、硬件或其组合实现。例如，这些模块可以安装在永久存储设备352中，加载到存储器351中，并由一个或多个处理器(未示出)执行。注意，这些模块中的一些或全部可以通信地耦合到图2的车辆控制系统111的一些或全部模块或与之集成。模块301-308中的一些可以被集成在一起作为集成模块，例如后滑模块308、感知模块302和/或规划模块305。
定位模块301确定自主车辆300的当前位置(例如，利用GPS单元212)并管理与用户的旅程或路线有关的任何数据。定位模块301(也称为地图和路线模块)管理与用户的旅程或路线有关的任何数据。用户可以例如经由用户界面登录并指定旅程的起始位置和目的地。定位模块301与自主车辆300的其他部件(例如地图和路线信息311)通信，以获得与旅程有关的数据。例如，定位模块301可以从位置服务器和地图与POI(MPOI)服务器获得位置和路线信息。位置服务器提供位置服务，MPOI服务器提供地图服务和某些位置的POI，它们可作为地图和路线信息311的一部分被高速缓存。当自主车辆300沿着路线移动时，定位模块301还可以从交通信息系统或服务器获得实时交通信息。
基于由传感器系统115提供的传感器数据和由定位模块301获得的定位信息，由感知模块302确定对周围环境的感知。感知信息可以表示普通驾驶员将感知到的驾驶员正在驾驶的车辆周围的情况。感知可包括车道配置，交通灯信号，另一车辆、行人、建筑物、人行横道或例如以对象形式的其它交通相关标志(例如，停止标志、让步标志)等的相对定位。车道配置包括描述一个或多个车道的信息，诸如，例如车道的形状(例如，直的或弯曲的)、车道的宽度、道路中的车道数量、单向或双向车道、合并或分离车道、离开车道等。
感知模块302可包括计算机视觉系统或计算机视觉系统的功能，以处理和分析由一个或多个相机捕获的图像，以便识别自主车辆的环境中的对象和/或特征。对象可包括交通信号、车道边界、其他车辆、行人和/或障碍物等。计算机视觉系统可使用对象识别算法、视频跟踪和其它计算机视觉技术。在一些实施例中，计算机视觉系统可以绘制环境、跟踪对象、以及估计对象的速度等。感知模块302还可以基于由诸如雷达和/或LIDAR的其他传感器提供的其他传感器数据检测对象。
对于每个对象，预测模块303预测对象将在环境下表现什么。基于根据一组地图/路线信息311和交通规则312感知时间点处的驾驶环境的感知数据执行预测。例如，如果对象是在相反方向上的车辆并且当前驾驶环境包括十字路口，则预测模块303将预测车辆将可能直线向前移动还是转弯。如果感知数据指示交叉路口没有交通灯，则预测模块303可以预测车辆在进入交叉路口之前可能必须完全停止。如果感知数据指示车辆当前处于仅左转弯车道或仅右转弯车道，则预测模块303可预测车辆将更可能分别进行左转弯或右转弯。
对于每个对象，决策模块304作出关于如何处理该对象的决策。例如，对于特定对象(例如，在交叉路线中的另一车辆)以及描述该对象的元数据(例如，速度、方向、转向角)，判定模块304判定如何遇到该对象(例如，超车、让行、停止、通过)。决策模块304可根据一组规则，诸如交通规则或驾驶规则312，作出这些决策，这组规则可存储于永久存储设备352中。
路由模块307被配置为提供从起点到目的地点的一条或多条路线或路径。对于例如从用户接收的从起始位置到目的地位置的给定旅程，路由模块307获得路线和地图信息311并且确定从起始位置到达目的地位置的所有可能的路线或路径。路由模块307可以为其从起始位置到达目的地位置确定的每条路线生成地形图形式的参考线。参考线是指没有来自诸如其它车辆、障碍物或交通状况的其它的任何干扰的理想路线或路径。也就是说，如果在道路上没有其它车辆、行人或障碍物，则ADV应该精确地或紧密地跟随参考线。然后，地形图被提供给决策模块304和/或规划模块305。决策模块304和/或规划模块305检查所有可能的路线，以根据由其它模块提供的其它数据(诸如来自定位模块301的交通状况、由感知模块302感知的驾驶环境和由预测模块303预测的交通状况)选择和修改最佳路线中的一个。取决于时间点处的特定驾驶环境，用于控制ADV的实际路径或路线可以接近或不同于由路由模块307提供的参考线。
基于对每个感知到的对象的决策，规划模块305使用由路由模块307提供的参考线作为基础，规划用于自主车辆的路径或路线以及驾驶参数(例如，距离、速度和/或转向角)。也就是说，对于给定对象，决策模块304决定对对象做什么，而规划模块305确定如何做。例如，对于给定对象，决策模块304可以决定通过对象，而规划模块305可以确定是在对象的左侧还是右侧通过。规划和控制数据由规划模块305生成，包括描述车辆300在下一个移动周期(例如，下一个路线/路径段)中将如何移动的信息。例如，规划和控制数据可指示车辆300以30英里每小时(mph)的速度移动10米，然后以25mph的速度改变到右车道。
基于规划和控制数据，控制模块306通过根据由规划和控制数据定义的路线或路径向车辆控制系统111发送合适的命令或信号而控制和驾驶自主车辆。规划和控制数据包括足够的信息以在沿着路径或路线的不同时间点使用合适的车辆设置或驾驶参数(例如，油门、刹车、转向命令)将车辆从路线或路径的第一点驾驶到第二点。
在一个实施例中，规划阶段在多个规划周期内执行，规划周期也称为驾驶周期，诸如在100毫秒(ms)的每个时间间隔内执行。对于每个规划周期或驾驶周期，将基于规划和控制数据发出一个或多个控制命令。也就是说，对于每100ms，规划模块305规划下一个路线段或路径段，例如包括目标定位和ADV到达目标定位所需的时间。可替换地，规划模块305还可指定特定速度、方向和/或转向角等。在一个实施例中，规划模块305为下一预定的时间段，诸如5秒，规划路线段或路径段。对于每个规划周期，规划模块305基于在先前周期规划的目标定位而规划用于当前周期(例如，下一个5秒)的目标定位。然后控制模块306基于当前周期的规划和控制数据生成一个或多个控制命令(例如，油门、刹车、转向控制命令)。
注意，决策模块304和规划模块305可以集成为集成模块。决策模块304/规划模块305可包括导航系统或导航系统的功能，以确定用于自主车辆的驾驶路径。例如，导航系统可以确定一系列速度和方向航向，以影响自主车辆沿着基本上避开感知的障碍物的路径的移动，同时通常使自主车辆沿着通向最终目的地的基于车道的路径前进。目的地可以根据经由用户接口系统113的用户输入设置。当自主车辆在操作时，导航系统可以动态地更新驾驶路径。导航系统可以合并来自GPS系统的数据和一个或多个地图，以便确定用于自主车辆的驾驶路径。
图4是示出根据一个实施例的后滑模块的示例的框图。在某些情况下，当检测到ADV前方的车辆向后滑动时，后滑模块308(也称为向后滑动检测模块)可以自动告警乘客。在一个实施例中，后滑模块308包括距离检测模块401、斜率模块402、尾灯模块403和计算模块404。距离检测模块401可基于ADV的感知检测ADV前方的车辆(或前方车辆)要减小(或向后滑动)的距离。斜坡模块402可基于地图信息或基于由IMU提供的方向信息检测前方车辆位于倾斜的道路上。尾灯模块403可基于感知信息检测前方车辆的尾灯或刹车灯是否开启。感知信息可以由ADV 101的图像识别算法(作为图3A的算法/模型313的一部分)提供，以区分开/关尾灯/刹车灯。计算模块404可基于前方车辆的距离和速度计算碰撞时间或碰撞距离。
图5是示出根据一个实施例的在车道上空转的两个车辆的示意图。参考图5，ADV101与车辆501位于同一车道中但在车辆501后方，例如，车辆501是ADV 101前方的车辆。在一些情况下，车辆501可能不与ADV 101对准，而是具有在ADV 101前方的车身的部分。
在一个实施例中，ADV 101包括感知系统，以感知包括车辆501的ADV的周围环境。当ADV 101空转或没有移动时，后滑模块308的距离检测模块401可以自动确定相对于车辆501的碰撞距离。ADV 101可以以预定的时间段，例如每500ms，确定到车辆501的距离504。例如，ADV 101可以在时间t1将距离504确定为4米，并且在时间t2＝t1+500ms将距离504确定为3.5米。基于这两个距离测量，因为距离随着时间而减小，所以距离检测模块401可基于感知确定前方的车辆正在向后滑动。注意，可以根据各种传感器或其组合，诸如RADAR、LIDAR和/或相机传感器，确定距离。
接下来，ADV 101基于地图信息，诸如等高线图信息(作为图3A的地图和路线信息311的一部分)，确定前方的车辆是否位于具有斜坡的道路上。图6是根据一个实施例的示例等高线图。等高线图600可包括描述对于地形的不同海拔的多条等高线(601-604)。参考图6，ADV 101可以在等高线图600上识别或近似对于车辆501的两个车轮点(点A和点B)。在一个实施例中，两个车轮点可以由ADV 101感知。在另一实施例中，两个车轮点可以由感知的车辆类型近似。基于点A和B的地图信息，可确定各自的海拔z0和z1。在一个实施例中，如果确定z0和z1的差值大于预定的高度阈值，则ADV 101确定车辆501位于斜坡上。在另一实施例中，ADV 101通过确定z0大于z1或者二者的差值大于预定的高度阈值确定车辆501被倾斜以向后滑动。在另一实施例中，高度阈值可以取决于车辆的类型，例如卡车可以比轿车类型具有更大的高度阈值。
接下来，ADV 101基于感知确定前方的车辆的尾灯或刹车灯是否开启。参照图5，尾灯或刹车灯502对于不同类型和/或型号的车辆可以是不同的。在本文中，可以通过图像识别算法执行检测。
一旦确定满足一组条件，例如车辆501位于倾斜的道路上，正向后滑动，和/或车辆501的尾灯或刹车灯502没有开启，ADV 101就基于感知的到车辆501的距离和车辆501的速度计算碰撞时间。例如，假定相对恒定的速度(例如，时间＝距离/速度)，可以计算碰撞时间。可基于每个计算周期(例如，500ms)的新观测速度而更新速度，其中可以迭代地执行计算。注意，上述条件中的任何一个或多个可以用于触发告警系统以生成对前方的车辆的驾驶员、ADV的驾驶员或两者的告警信号。
根据一个实施例，如果碰撞时间小于预定的阈值(例如，8秒)，ADV 101可自动触发告警系统以离开。触发告警系统可包括由ADV 101发送各种告警信号以告警ADV 101的乘客和/或ADV 101前方的车辆的乘客。例如，告警ADV 101前方的车辆的乘客的告警信号可包括前灯503的连续闪光，或者通过喇叭505发送短喇叭声音信号或连续喇叭声音信号。在一个实施例中，连续的喇叭声音信号可以随着碰撞时间的减少而增加音量。
图7示出根据一个实施例的示例性前仪表板转向盘。用于ADV 101的乘客的告警信号可包括在ADV 101的显示器702上显示告警信号703，或者转向盘701的震动，或者通过ADV101的扬声器发出告警声音704。尽管仅讨论了一些告警信号，但是告警信号的类型不应被解释为限制，只要告警信号可被乘客的触摸、视觉和/或听觉的传感器检测到。除了告警系统之外，ADV 101还可以检测即将发生的碰撞将发生，确定松开ADV的刹车是否安全，并且在碰撞之前松开ADV的刹车以缓冲碰撞。
图8示出根据一个实施例的方法的示例流程图。过程800可由可包括软件、硬件或其组合的处理逻辑执行。例如，过程800可以由图3A的后滑模块308执行。参照图8，在框801处，处理逻辑感知ADV周围的环境，包括ADV前方的车辆。在框802处，处理逻辑基于感知确定前方的车辆是否向后滑动。在框803处，处理逻辑基于地图信息确定前方的车辆是否位于具有斜坡的道路上。在框804处，处理逻辑基于感知确定前方的车辆的尾灯或刹车灯是否开启。在框805处，如果确定前方的车辆位于倾斜的道路上、正在向后滑动，并且尾灯或刹车灯没有开启，则处理逻辑基于前方的车辆的距离和速度计算碰撞时间或碰撞距离。
在一个实施例中，确定ADV前方的车辆正向后滑动包括确定在两个不同时间帧处ADV前方的车辆的速度和到前方的车辆的距离，以及确定在两个不同时间帧处到前方的车辆的距离减小。在一个实施例中，如果基于计算，碰撞时间小于第一预定时间阈值(例如，8秒)，则触发告警系统，包括发送告警信号以告警乘客后滑。
在一个实施例中，告警信号包括短喇叭声音信号、连续喇叭声音信号或ADV的前灯的闪光，以告警ADV前方的车辆的乘客。在另一实施例中，连续喇叭声音信号的音量随着碰撞距离的减小而增大。在一个实施例中，告警信号包括视觉和/或音频提示，或者ADV的转向盘的震动，以告警ADV的乘客。在一个实施例中，处理逻辑还确定即将发生的碰撞的存在，确定松开ADV的刹车是否安全，并且在碰撞之前松开ADV的刹车。
注意，如上所示和所述的一些或所有组件可以用软件、硬件或其组合实现。例如，这些组件可以被实现为安装并存储在永久存储设备中的软件，软件可以由处理器(未示出)加载并执行在存储器中以执行贯穿本申请所述的过程或操作。可替换地，这些组件可被实现为编程或嵌入到专用硬件中的可执行代码，专用硬件诸如集成电路(例如，特定用途IC或ASIC)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA)，其可经由来自应用的相应驾驶员和/或操作系统访问。此外，这些组件可以被实现为处理器或处理器内核中的特定硬件逻辑，作为软件组件经由一个或多个特定指令可访问的指令集的一部分。
图9是示出可与本公开的一个实施例一起使用的数据处理系统的示例的框图。例如，系统1500可以表示执行上述任何过程或方法的上述任何数据处理系统，诸如，例如感知和规划系统110或图1的服务器103-104中的任何一个。系统1500可包括许多不同的组件。这些组件可以被实现为集成电路(IC)、其部分、分立电子设备、或适用于诸如计算机系统的主板或内插式卡的电路板的其它模块、或被实现为以其它方式并入计算机系统的机箱内的组件。
还应当注意，系统1500旨在示出计算机系统的许多组件的高级视图。然而，应当理解的是，在某些实施方式中可以存在额外的组件，并且此外，在其他实施方式中可以出现所示组件的不同布置。系统1500可以表示台式机、笔记本电脑、平板计算机、服务器、移动电话、媒体播放器、个人数字助理(PDA)、智能手表、个人通信器、游戏设备、网络路由器或集线器、无线接入点(AP)或中继器、机顶盒或其组合。此外，虽然仅示出单个机器或系统，但是术语“机器”或“系统”还应当被认为包括单独地或联合地执行一组(或多组)指令以执行本文所讨论的方法中的任何一个或多个的机器或系统的任何集合。
在一个实施例中，系统1500包括经由总线或互连1510连接的处理器1501、存储器1503和设备1505-1508。处理器1501可以表示单个处理器或其中包括单个处理器核或多个处理器核的多个处理器。处理器1501可表示一个或多个通用处理器，诸如微处理器、中央处理单元(CPU)等。更特别地，处理器1501可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、超长指令字(VLIW)微处理器、或实现其它指令集的处理器、或实现指令集的组合的处理器。处理器1501还可以是一个或多个专用处理器，诸如专用集成电路(ASIC)、蜂窝或基带处理器、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、网络处理器、图形处理器、通信处理器、密码处理器、协处理器、嵌入式处理器或能够处理指令的任何其它类型的逻辑。
处理器1501可以是低功率多核处理器插槽，诸如超低电压处理器，其可以充当主处理单元和中央集线器，用于与系统的各种组件通信。这种处理器可以实现为片上系统(SoC)。处理器1501被配置为执行用于执行本文所讨论的操作和步骤的指令。系统1500可进一步包括与可选图形子系统1504通信的图形接口，可选图形子系统1504可包括显示控制器、图形处理器和/或显示设备。
处理器1501可与存储器1503通信，在一个实施例中，存储器1503可经由多个存储器设备实现以提供给定量的系统存储器。存储器1503可包括一个或多个易失性存储(或存储器)设备，诸如随机存取存储器(RAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、静态RAM(SRAM)或其他类型的存储设备。存储器1503可以存储包括由处理器1501或任何其它设备执行的指令序列的信息。例如，各种操作系统、设备驱动程序、固件(例如，输入输出基本系统或BIOS)和/或应用程序的可执行代码和/或数据可以被加载到存储器1503中，并由处理器1501执行。操作系统可以是任何类型的操作系统，诸如，例如机器人操作系统(ROS)、来自
Figure BDA0002411075560000111
的
Figure BDA0002411075560000112
操作系统、来自苹果(Apple)的Mac
Figure BDA0002411075560000113
来自
Figure BDA0002411075560000121
的
Figure BDA0002411075560000122
LINUX、UNIX或其它实时或嵌入式操作系统。
系统1500还可包括IO设备，诸如设备1505-1508，包括(一个或多个)网络接口设备1505、(一个或多个)可选输入设备1506和(一个或多个)其它可选IO设备1507。网络接口设备1505可包括无线收发器和/或网络接口卡(NIC)。无线收发器可以是WiFi收发器、红外收发器、蓝牙收发器、WiMax收发器、无线蜂窝电话收发器、卫星收发器(例如，全球定位系统(GPS)收发器)或其它射频(RF)收发器，或其组合。NIC可以是以太网卡。
输入设备1506可包括鼠标、触摸板、触敏屏(其可与显示设备1504集成)、诸如指示笔的定点设备、和/或键盘(例如，作为触敏屏的一部分显示的物理键盘或虚拟键盘)。例如，输入设备1506可包括耦合到触摸屏的触摸屏控制器。触摸屏和触摸屏控制器可以例如使用多种触摸灵敏度技术中的任何一种检测接触和移动或其中断，多种触摸灵敏度技术包括但不限于电容性、电阻性、红外和表面声波技术，以及用于确定与触摸屏的一个或多个接触点的其它接近传感器阵列或其它元件。
IO设备1507可包括音频设备。音频设备可包括扬声器和/或麦克风，以促进语音使能功能，诸如语音识别、语音复制、数字记录和/或电话功能。其它IO设备1507还可包括通用串行总线(USB)端口、并行端口、串行端口、打印机、网络接口、总线桥(例如PCI-PCI桥)、传感器(例如，诸如加速度计、陀螺仪、磁力计、光传感器、罗盘、接近传感器等的运动传感器)或其组合。设备1507可以进一步包括成像处理子系统(例如，相机)，其可包括光学传感器，诸如电荷耦合器件(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)光学传感器，用于促进相机功能，诸如记录照片和视频剪辑。某些传感器可以经由传感器集线器(未示出)耦合到互连1510，而诸如键盘或热传感器的其它设备可以由嵌入式控制器(未示出)控制，这取决于系统1500的具体配置或设计。
为了提供诸如数据、应用程序、一个或多个操作系统等信息的持久存储，大容量存储器(未图示)也可耦合到处理器1501。在各种实施例中，为了使能更薄和更轻的系统设计以及改进系统响应性，该大容量存储器可经由固态装置(SSD)实现。然而，在其它实施例中，大容量存储可主要使用具有较少量SSD存储以充当SSD高速缓存的硬盘驱动器(HDD)实现，以在断电事件期间启用上下文状态和其它此类信息的非易失性存储，使得在系统活动的重新启动时可发生快速加电。此外，闪存设备可以例如经由串行外围接口(SPI)耦合到处理器1501。该闪存设备可以提供系统软件的非易失性存储，包括BIOS以及系统的其它固件。
存储设备1508可包括计算机可访问存储介质1509(也称为机器可读存储介质或计算机可读介质)，在其上存储体现本文所述的方法或功能中的任何一个或多个的一组或多组指令或软件(例如，模块、单元和/或逻辑1528)。处理模块/单元/逻辑1528可以表示上述组件中的任何一个，诸如，例如规划模块305、感知模块302和后滑模块308。在由数据处理系统1500执行处理模块/单元/逻辑1528期间，处理模块/单元/逻辑1528还可以完全或至少部分地驻留在存储器1503内和/或处理器1501内，存储器1503和处理器1501也构成机器可访问存储介质。处理模块/单元/逻辑1528还可以经由网络接口设备1505通过网络被发送或接收。
计算机可读存储介质1509还可用于持久地存储上述某些软件功能。尽管在示例性实施例中将计算机可读存储介质1509示出为单个介质，但是术语“计算机可读存储介质”应当被理解为包括存储一组或多组指令的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库，和/或相关联的高速缓存和服务器)。术语“计算机可读存储介质”还应当被理解为包括能够存储或编码用于由机器执行的指令集并且使得机器执行本公开的方法中的任何一个或多个的任何介质。术语“计算机可读存储介质”因此应被理解为包括但不限于固态存储器、光和磁介质、或任何其它非瞬态机器可读介质。
处理模块/单元/逻辑1528、组件和本文所述的其他特征可以被实现为分立硬件组件或者被集成在诸如ASIC、FPGA、DSP或类似设备之类的硬件组件的功能中。另外，处理模块/单元/逻辑1528可以被实现为硬件设备内的固件或功能电路。此外，处理模块/单元/逻辑1528可以以硬件设备和软件组件的任何组合实现。
注意，尽管系统1500是使用数据处理系统的各种组件示出，但它不旨在表示互连组件的任何特别体系结构或方式；因为这些细节与本公开的实施例没有密切关系。还将理解的是，具有更少组件或可能更多组件的网络计算机、手持式计算机、移动电话、服务器和/或其它数据处理系统也可与本公开的实施例一起使用。
已经根据对计算机存储器内的数据位的操作的算法和符号表示呈现了前述详细描述的一些部分。这些算法描述和表示是数据处理领域的技术人员用来最有效地将他们的工作实质传达给本领域的其他技术人员的方式。算法在这里并且通常被认为是导致期望结果的自相容操作序列。这些操作是需要对物理量进行物理操作的那些操作。
然而，应当记住的是，所有这些和类似的术语都与适当的物理量相关联，并且仅仅是应用于这些量的方便的标记。除非特别声明，否则从以上讨论中显而易见的是，应当理解的是，在整个说明书中，使用诸如所附权利要求书中所阐述的术语的讨论指的是计算机系统或类似电子计算设备的动作和处理，所述计算机系统或类似电子计算设备将计算机系统的寄存器和存储器内表示为物理(电子)量的数据操纵和变换成计算机系统存储器或寄存器或其它这样的信息存储、传输或显示设备内类似地表示为物理量的其它数据。
本公开的实施例还涉及用于执行本文的操作的装置。这种计算机程序存储在非瞬态计算机可读介质中。机器可读介质包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储信息的任何机制。例如，机器可读(例如，计算机可读)介质包括机器(例如，计算机)可读存储介质(例如，只读存储器(“ROM”)、随机存取存储器(“RAM”)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存设备)。
在前述附图中描述的过程或方法可以由包括硬件(例如，电路、专用逻辑等)、软件(例如，包括在非暂时性计算机可读介质上)或两者的组合的处理逻辑来执行。尽管以上根据一些顺序操作描述了过程或方法，但是应当理解的是，可以以不同的顺序执行所述的一些操作。此外，一些操作可以并行地而不是顺序地执行。
本公开的实施例不是参考任何特定编程语言描述的。将了解，可使用各种编程语言实施如本文所述的本发明的实施例的教示。
在前述说明书中，已经参考本公开的具体示例性实施例描述了本公开的实施例。显然，在不背离如所附权利要求书中所阐述的本公开的更宽的精神和范围的情况下，可以对其进行各种修改。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而不是限制性的。

Claims (20)

1.一种用于操作自主驾驶车辆（ADV）的计算机实现的方法，所述方法包括：
基于从多个传感器获得的传感器数据感知ADV周围的驾驶环境，包括识别所述ADV前方的车辆；
基于所述感知确定所述前方的车辆是否正在向后移动；
基于所述感知确定所述前方的车辆的尾灯或刹车灯是否开启；以及
响应于确定所述ADV前方的车辆正在向后移动并且所述ADV前方的车辆的所述尾灯或刹车灯没有开启，生成告警信号以告警所述ADV前方的车辆的驾驶员和所述ADV的乘客。
2. 如权利要求1所述的方法，其中确定所述ADV前方的车辆是否正在向后移动包括：
确定在两个不同的时间点到所述前方的车辆的距离；以及
确定对于所述两个不同的时间点到所述前方的车辆的距离是否减小。
3.如权利要求1所述的方法，还包括基于地图信息确定所述前方的车辆是否位于具有斜坡的道路上，其中响应于确定所述车辆位于倾斜的道路上而生成所述告警信号。
4. 如权利要求2所述的方法，还包括：
基于所述前方的车辆的所述距离和速度计算碰撞时间；以及
确定碰撞时间是否小于预定的时间阈值，其中如果所述碰撞时间小于所述预定的时间阈值，生成所述告警信号。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述告警信号包括短喇叭声音信号、连续喇叭声音信号或所述ADV的前灯的闪光，以告警所述ADV前方的车辆的乘客。
6.如权利要求5所述的方法，其中所述连续喇叭声音信号的音量随着碰撞距离的减小而增大。
7.如权利要求1所述的方法，其中所述告警信号包括视觉和/或音频提示，或者所述ADV的转向盘的震动，以告警所述ADV的乘客。
8. 如权利要求4所述的方法，还包括：
确定松开所述ADV的刹车是否安全；以及
如果确定松开所述ADV的刹车是安全的，则在所述碰撞之前松开所述ADV的刹车。
9.一种非暂时性机器可读介质，其中存储有指令，当由处理器执行时，所述指令使所述处理器执行操作，所述操作包括：
基于从多个传感器获得的传感器数据感知ADV周围的驾驶环境，包括识别所述ADV前方的车辆；
基于所述感知确定所述前方的车辆是否正在向后移动；
基于所述感知确定所述前方的车辆的尾灯或刹车灯是否开启；以及
响应于确定所述ADV前方的车辆正在向后移动并且所述ADV前方的车辆的所述尾灯或刹车灯没有开启，生成告警信号以告警所述ADV前方的车辆的驾驶员和所述ADV的乘客。
10. 如权利要求9所述的机器可读介质，其中确定所述ADV前方的车辆是否正在向后移动包括：
确定在两个不同的时间点到所述前方的车辆的距离；以及
确定对于所述两个不同的时间点到所述前方的车辆的所述距离是否减小。
11.如权利要求9所述的机器可读介质，其中所述操作还包括基于地图信息确定所述前方的车辆是否位于具有斜坡的道路上，其中响应于确定所述车辆位于倾斜的道路上而生成所述告警信号。
12. 如权利要求10所述的机器可读介质，其中所述操作还包括：
基于所述前方的车辆的所述距离和速度计算碰撞时间；以及
确定碰撞时间是否小于预定的时间阈值，其中如果所述碰撞时间小于所述预定的时间阈值，生成所述告警信号。
13.如权利要求9所述的机器可读介质，其中所述告警信号包括短喇叭声音信号、连续喇叭声音信号或所述ADV的前灯的闪光，以告警所述ADV前方的车辆的乘客。
14.如权利要求13所述的机器可读介质，其中所述连续喇叭声音信号的音量随着碰撞距离的减小而增大。
15.如权利要求9所述的机器可读介质，其中所述告警信号包括视觉和/或音频提示，或者所述ADV的转向盘的震动，以告警所述ADV的乘客。
16. 如权利要求12所述的机器可读介质，其中所述操作还包括：
确定松开所述ADV的刹车是否安全；以及
如果确定松开所述ADV的刹车是安全的，在所述碰撞之前松开所述ADV的刹车。
17. 一种数据处理系统，包括：
处理器；以及
耦合到所述处理器用于存储指令的存储器，当由所述处理器执行时，所述指令使所述处理器执行操作，所述操作包括：
基于从多个传感器获得的传感器数据感知ADV周围的驾驶环境，包括识别所述ADV前方的车辆；
基于所述感知确定所述前方的车辆是否正在向后移动；
基于所述感知确定所述前方的车辆的尾灯或刹车灯是否开启；以及
响应于确定所述ADV前方的车辆正在向后移动并且所述ADV前方的车辆的所述尾灯或刹车灯没有开启，生成告警信号以告警所述ADV前方的车辆的驾驶员和所述ADV的乘客。
18. 如权利要求17所述的系统，其中确定所述ADV前方的车辆是否正在向后移动包括：
确定在两个不同的时间点到所述前方的车辆的距离；以及
确定对于所述两个不同的时间点到所述前方的车辆的所述距离是否减小。
19.如权利要求17所述的系统，其中所述操作还包括基于地图信息确定所述前方的车辆是否位于具有斜坡的道路上，其中响应于确定所述车辆位于倾斜的道路上而生成所述告警信号。
20. 如权利要求18所述的系统，其中所述操作还包括：
基于所述前方的车辆的所述距离和速度计算碰撞时间；以及
确定碰撞时间是否小于预定的时间阈值，其中如果所述碰撞时间小于所述预定的时间阈值，生成所述告警信号。
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