CN112867652A - 自动车辆的环境照明条件 - Google Patents

Abstract

本公开涉及自动车辆使用环境照明条件来搭载和放下乘客和货物。例如，可以通过接收预定停车位置的环境照明条件数据并基于时间和停车位置之一将该数据排列成多个桶来生成停车位置的环境照明条件的地图。然后，车辆100可以以自动驾驶模式被控制，以便通过观察不同停车位置282、284二者的环境照明条件以及在一些情况下还使用地图来为乘客停车。

Description

自动车辆的环境照明条件

相关申请的交叉引用

本申请要求于2018年9月7日提交的第16/125，025号申请序列的权益，其公开内容通过引用并入本文。

背景技术

自动车辆(诸如不需要人类驾驶员的车辆)可以用于帮助将乘客或物品从一个位置运送到另一个位置。这种车辆可以在完全自动的模式下运行，其中用户可以提供一些初始输入(诸如搭载位置或目的地位置)，并且车辆操纵其自己到该位置。

当个人(或用户)希望经由车辆在两个位置之间被实际运送和/或运送货物时，他们可以使用任何数量的出租车或递送服务。到目前为止，这些服务通常涉及被给予到一个位置来搭载和放下用户和/或货物的调度指令的人类驾驶员。通常这些位置是经由物理信号(即，招呼驾驶员停车)，用户解释他或她实际在哪里的电话，或者驾驶员和用户之间的面对面讨论来得出。在自动车辆的情况下，这种协调通常很难或不可能实现，并且在到达车辆或到达车辆停下来搭载或放下乘客和/或货物的期望目的地的距离方面可能给用户带来极大的不便。

发明内容

本公开的一个方面提供了生成环境照明条件的地图的方法。方法包括由一个或多个处理器检索由一个或多个车辆生成的、标识在不同的时间点在不同的位置的环境照明条件的数据；由一个或多个处理器基于不同的位置识别车辆的停车位置的预定集合之一；由一个或多个处理器基于不同的时间点和识别到的停车位置的预定集合之一，将数据的至少一些安排到多个桶中，每个桶与特定时间段相关联；以及由一个或多个处理器使用多个桶生成地图。

在一个示例中，生成地图包括将多个桶并到先前地图中。在另一示例中，将多个桶提供给自动车辆的计算设备，以便允许自动车辆基于历史环境照明条件来识别预定停车位置的集合中的搭载停车位置。在另一个示例中，方法还包括向自动车辆的计算设备提供多个桶，以便允许自动车辆基于历史环境照明条件来识别预定停车位置的集合中的放下停车位置。在另一个示例中，方法还包括从客户端计算设备接收对识别行程的一个或多个可能的搭载位置的请求，并且响应于对客户端计算设备的请求，使用多个桶中的至少一个提供标识停车位置的预定集合之一的信息。在该示例中，方法还包括基于针对该行程乘客将被搭载的预期时间来选择多个桶中的至少一个。此外，方法还包括响应于对客户端计算设备的请求，提供通知，该通知标识在针对该行程乘客将被搭载的预期时间的多个桶中的至少一个桶的环境照明条件。在另一个示例中，方法还包括从客户端计算设备接收识别行程的一个或多个可能的放下位置的请求，并且响应于对客户端计算设备的请求，使用多个桶中的至少一个提供标识停车位置的预定集合之一的信息。在该示例中，该方法还包括基于乘客将被从行程中放下的预期时间来选择多个桶中的至少一个桶。此外，方法还包括响应于对客户端计算设备的请求，提供通知，该通知标识在针对该行程乘客将被放下的预期时间的多个桶中的至少一个桶的环境照明条件。

本公开的另一方面提供了控制车辆以便使车辆停车的方法。方法包括由一个或多个处理器接收车辆的停车位置；由一个或多个处理器以自动驾驶模式控制车辆朝向停车位置；当以自动驾驶模式控制车辆时，由一个或多个处理器观察停车位置；由一个或多个处理器基于观察和新停车位置的环境照明条件来识别新停车位置；以及由一个或多个处理器以自动驾驶模式控制车辆以在新停车位置停车。

在一个示例中，观察停车位置包括确定停车位置的环境照明条件。在该示例中，确定停车位置的环境照明条件是基于由车辆的相机捕获的图像。附加地或替代地，确定停车位置的环境照明条件是基于车辆的相机的曝光值。

附加地或替代地，确定停车位置的环境照明条件是基于车辆的光传感器。附加地或替换地，确定停车位置的环境照明条件是基于车辆前灯的当前状态。

附加地或替代地，确定停车位置的环境照明条件是基于车辆内部显示器的当前状态。附加地或替代地，确定新停车位置的环境照明条件是基于由车辆的相机捕获的图像。附加地或替代地，确定新停车位置的环境照明条件是基于标识新停车位置的历史环境照明条件的地图信息。在另一个示例中，观察停车位置包括确定停车位置当前不可用。

附图说明

图1是根据示例性实施例的示例车辆的功能图。

图2A和图2B是根据本公开的各方面的地图信息的示例。

图3是根据本公开的各方面的车辆的示例外部视图。

图4是根据本公开的各方面的示例系统的示意图。

图5是根据本公开的各方面的图4的系统的功能图。

图6是根据本公开的各方面的驾驶情况的示例表示。

图7是根据本公开的各方面的驾驶情况和数据的示例表示。

图8是根据本公开的各方面的示例流程图。

图9是根据本公开的各方面的示例流程图。

具体实施方式

概述

这项技术涉及到针对自动车辆促进安全舒适的乘客搭载和放下服务。例如，这种车辆可以每周7天、每天24小时提供行程服务。在夜间，为了乘客的舒适和安全，最好将车辆停在光线充足的地方上下客。举个示例，在搭载过程中，光线充足的区域可以让乘客更容易、更轻松地等待车辆。类似地，在放下时，乘客能够更好地看到车辆周围是否有任何东西(诸如水坑或凸起的路边石)或者任何人。在另外的示例中，当搭载或放下货物时，人可以更舒适或者更能在良好照明的区域看到车辆周围的危险。因此，根据环境照明条件选择停车位置可能是自动出租车和/或递送服务的重要安全特征。给定停车位置的环境照明条件可以以多种不同的方式来确定。例如，车辆的计算设备可以从车辆的光传感器接收反馈。该信息对于确定车辆当前位置的环境照明条件可能特别有用。附加地或替代地，给定停车区域的环境照明条件可以从车辆感知系统生成的数据中确定。附加地或替代地，给定停车区域的环境照明条件可以从历史数据中确定。例如，环境照明条件可以由在不同的时间点在不同区域驾驶的该车辆或其他车辆收集，汇总并用于生成地图信息。该地图信息可以被发送给车辆车队中的车辆。

环境照明条件可以以多种不同的方式使用，以便于更好地搭载和放下乘客。例如，当用户(或未来的乘客)正在安排行程时，地图信息中的环境照明条件可用于确定乘客的最佳搭载位置和/或放下位置。附加地或替换地，当车辆试图靠边停车或搜索停车位置时，车辆的计算设备可能能够基于实时观察对停车位置进行一些小的调整。

本文描述的特征可以通过在良好照明的区域中停止自动车辆以进行搭载和放下，从而在舒适性和安全性方面允许更好的乘客体验。通过使用历史数据，乘客能够提前在光线充足的区域安排搭载和放下。此外，通过使用在自动车辆上收集的实时信息，车辆能够对改变的环境做出反应。最后，如下面进一步讨论的，环境照明条件也可以用于在不为乘客服务时识别车辆的停车位置，以便增加车辆的安全和安全性。

示例系统

如图1所示，根据本公开一个方面的车辆100包括各种组件。虽然本公开的特定方面对于特定类型的车辆特别有用，但是车辆可以是任何类型的车辆，包括但不限于汽车、卡车、摩托车、公共汽车、娱乐车辆等。车辆可以具有一个或多个计算设备，诸如包含一个或多个处理器120、存储器130和通常存在于通用计算设备中的其他组件的计算设备110。

存储器130存储可由一个或多个处理器120访问的信息，其包括可由处理器120执行或者除此之外使用的指令134和数据132。存储器130可以是能够存储处理器可访问的信息的任何类型，包括计算设备可读介质，或存储可以借助电子设备读取的数据的其他介质，诸如硬盘驱动器、存储器卡、ROM、RAM、DVD或其他光盘，以及其他可写和只读存储器。系统和方法可以包括前述的不同组合，由此指令和数据的不同部分被存储在不同类型的介质上。

指令134可以是由处理器直接执行(诸如机器代码)或间接执行(诸如脚本)的任何指令集。例如，指令可以作为计算设备代码存储在计算设备可读介质上。在这方面，术语“软件”、“指令”和“程序”在本文中可以互换使用。指令可以以目标代码格式存储，以便由处理器直接处理，或者以包括按需解释或预先编译的脚本或独立源代码模块的集合的任何其他计算设备语言存储。下面更详细地解释指令的功能、方法和例程。

处理器120可以根据指令134检索、存储或修改数据132。例如，尽管要求保护的主题不受任何特定数据结构的限制，但是数据可以存储在计算设备寄存器中、存储在关系数据库中作为具有多个不同字段和记录的表、XML文档或平面文件。数据也可以以任何计算设备可读的格式格式化。

一个或多个处理器120可以是任何传统的处理器，例如商业上可用的CPU。替代地，一个或多个处理器可以是专用设备，诸如ASIC或其他基于硬件的处理器。尽管图1在功能上将处理器、存储器和计算设备110的其他元件示出为在同一框内，但是本领域普通技术人员将理解，处理器、计算设备或存储器实际上可以包括可以存储在或不存储在同一物理外壳内的多个处理器、计算设备或存储器。例如，存储器可以是位于与计算设备110的外壳不同的外壳中的硬盘驱动器或其他存储介质。因此，对处理器或计算设备的引用将被理解为包括对可以并行操作或可以不并行操作的处理器或计算设备或存储器的集合的引用。

计算设备110可以通常与计算设备一起使用的所有组件，诸如上述处理器和存储器以及用户输入150(例如，鼠标、键盘、触摸屏和/或麦克风)和各种电子显示器(例如，具有屏幕的监视器或可操作来显示信息的任何其他电子设备)。在该示例中，车辆包括内部电子显示器152以及一个或多个扬声器154，以提供信息或音频视觉体验。在这点上，内部电子显示器152可以位于车辆100的车厢内，并且可以被计算设备110用来向车辆100内的乘客提供信息。

计算设备110还可以包括一个或多个无线网络连接156，以便于与其他计算设备(诸如下面详细描述的客户端计算设备和服务器计算设备)的通信。无线网络连接可以包括短程通信协议(诸如蓝牙、蓝牙低功耗(LE)、蜂窝连接)以及各种配置和协议，其包括互联网、万维网、内部网、虚拟专用网、广域网、局域网、使用一个或多个公司专有的通信协议的专用网络、以太网、WiFi和HTTP，以及前述的各种组合。

在一个示例中，计算设备110可以是自动驾驶计算系统的控制计算设备，或者并入到车辆100中。自动驾驶计算系统能够与车辆的各种组件进行通信，以便如下文进一步讨论的根据存储器130的自动控制软件来控制车辆100的运动。例如，回到图1，计算设备110可以与车辆100的各种系统(诸如减速系统160、加速系统162、转向系统164、信号系统166、路线系统168、定位系统170、感知系统172和动力系统174(即，车辆的发动机或马达))进行通信，以便根据存储器130的指令134控制车辆100的运动、速度等。例如，存储器可以存储可以用于确定如何控制车辆的各种系统的车辆的转向、加速和减速曲线和限制。同样，尽管这些系统被示为在计算设备110的外部，但是实际上，这些系统也可以被并入到计算设备110中，同样作为用于控制车辆100的自动驾驶计算系统。

作为示例，计算设备110可以与减速系统160和/或加速系统162的一个或多个致动器(诸如车辆的制动器、加速踏板和/或发动机或马达)相互作用，以便控制车辆的速度。类似地，计算设备110可以使用转向系统164的一个或多个致动器(诸如方向盘、转向轴和/或齿轮齿条系统中的齿轮齿条)，以便控制车辆100的方向。例如，如果车辆100被配置为在道路上使用(诸如汽车或卡车)，则转向系统可以包括一个或多个致动器以控制车轮的角度来转向车辆。信号系统166可由计算设备110使用，以便例如通过在需要时点亮转向信号灯或刹车灯来向其他驾驶员或车辆发出车辆的意图的信号。

路线系统168可以由计算设备110使用，以便确定并遵循到某个位置的路线。在这点上，路线系统168和/或数据132可以存储详细的地图信息，例如，标识道路、车道线、十字路口、人行横道、限速、交通信号、建筑物、标志、实时交通信息、植被或其他此类对象和信息的形状和高度的高度详细的地图。

图2A和图2B是包括十字路口220的一段道路的地图信息200的示例。图2A和图2B描绘了地图信息的一部分，其包括标识车道标志或车道线210、212、214、中间区域230、232、交通信号240、242以及停车线250、252、254、256的形状、位置和其他特征的信息。车道线也可以定义各种车道260-271，或者这些车道也可以在地图信息200中明确标识。除了这些特征之外，地图信息还可以包括标识每个车道的交通方向和速度限制的信息，以及允许计算设备110确定车辆是否具有完成特定操作(即，完成转弯或穿过车道或十字路口)的路权，以及其他特征(诸如路缘、建筑物、水道、植被、标志等)的信息。

地图信息还可以存储预定的停车位置，其包括搭载位置和放下位置。搭载位置可以指自动车辆针对行程停下来等待搭载乘客的位置。放下位置可以指自动车辆停车的位置，以允许乘客在行程后下车。其他停车位置(诸如车辆停车、允许乘客离开并等待乘客返回的位置)也是可能的。停车位置也可以被车辆用来停车并等待用户取货或卸货。例如，如果车辆正在向用户递送食物，车辆可以停下来并在停车位置等待。这些位置中的每一个都可以简单地是作为离散的、预定的搭载和放下位置的停车位置，并且在一些情况下，由操作人员手动选择或者由计算设备随时间学习。在这点上，每个停车位置可以是通过对每个位置的特征进行一些手动或自动分析而选择的车辆可以停车的位置。如图2A和图2B所示，地图信息包括多个停车位置280-288。在该示例中，每个停车位置对应于与车道相邻的停车点，但是这些预定的停车位置可以是所有类型的停车位置。

这些停车位置中的至少一些可以包括环境照明条件的数据。如下文进一步讨论的，给定的停车位置可以与标识不同时间的预期环境照明条件的数据相关联，例如，停车位置280、282、284、286、288每个都与包括标识“分桶后”的时间段(当地时间下午6点至7点、当地时间下午7点至8点、当地时间上午8点至9点等)的环境照明条件的值的数据相关联。在本示例中，值0.2、0.6、0.8等可以表示归一化为从0到1的线性标度的环境照明条件，其中0表示没有环境照明条件，而1表示非常明亮的环境照明条件。使用的实际时间“桶”可以基于给定停车位置的数据量来确定。

虽然地图信息在本文中被描绘为基于图像的地图，但是地图信息不需要完全基于图像(例如，光栅)。例如，地图信息可以包括一个或多个道路图或信息的图形网络，诸如道路、车道、十字路口以及这些特征之间的连接。每个特征可以被存储为图形数据，并且可以与信息(诸如地理位置以及它是否链接到其他相关特征)相关联，例如，停车标志可以链接到道路和十字路口等。在一些示例中，相关联的数据可以包括道路图的基于网格的索引，以允许某些道路图特征的高效查找。

计算设备110可以使用定位系统170来确定车辆在地图上或地球上的相对或绝对位置。例如，位置系统170可以包括GPS接收器，以确定设备的纬度、经度和/或海拔位置。其他定位系统(诸如基于激光的定位系统、惯性辅助GPS或基于相机的定位)也可用于识别车辆的位置。车辆的位置可以包括绝对地理位置，诸如纬度、经度和海拔，以及相对位置信息(诸如相对于紧邻其周围的其他车辆的位置)，其通常可以用比绝对地理位置更少的噪声来确定。

定位系统170还可以包括与计算设备110通信的其他设备，诸如确定车辆的方向和速度或其变化的加速度计、陀螺仪或其他方向/速度检测设备。仅作为示例，加速设备可以确定其相对于重力方向或垂直于重力方向的平面的俯仰、偏航或滚转(或其变化)。设备还可以跟踪速度的增加或减少以及这种变化的方向。本文中阐述的设备提供的位置和方向数据可以自动提供给计算设备110、其他计算设备以及前述的组合。

感知系统172还包括一个或多个组件，用于检测车辆外部的对象，诸如其他车辆、道路中的障碍物、交通信号、标志、树木等。例如，感知系统172可以包括激光器、声纳、雷达、相机和/或记录可以由计算设备110处理的数据的任何其他检测设备。在车辆是客车(诸如厢式车)的情况下，厢式车可以包括安装在车顶或其他方便位置的激光器或其他传感器。例如，图3是车辆100的示例外部视图。在该示例中，车顶外壳310和圆顶外壳312可以包括LIDAR传感器以及各种相机和雷达单元。此外，位于车辆100前端的外壳320和车辆驾驶员和乘客侧的外壳330、332可以各自存储LIDAR传感器。例如，外壳330位于驾驶员车门350的前面。车辆100还包括同样位于车辆100顶部的雷达单元和/或相机的外壳340、342。附加的雷达单元和相机(未示出)可以位于车辆100的前端和后端和/或沿着车顶或车顶外壳310的其他位置。车辆100还包括典型客车的许多特征，诸如门350、352、车轮360、362等。

计算设备110可以通过控制各种组件来控制车辆的方向和速度。举例来说，计算设备110可以使用来自详细地图信息和路线系统168的数据完全自动地将车辆导航到目的地位置。计算设备110可以使用定位系统170来确定车辆的位置，并且使用感知系统172在需要安全到达该位置时检测并对对象做出响应。为此，计算设备110可以(例如，通过增加加速系统162提供给发动机的燃料或其他能量)使车辆加速、(例如，通过减少供应给发动机的燃料，改变档位，和/或通过减速系统160施加制动)减速，(例如，通过转向系统164使车辆100的前轮或后轮转向)改变方向，并(例如，通过点亮信号系统166的转向信号)发信号通知这种变化。因此，加速系统162和减速系统160可以是包括车辆的发动机和车辆的车轮之间的各种组件的动力传动系统的一部分。同样，通过控制这些系统，计算设备110还可以控制车辆的动力传动系统，以便自动操纵车辆。

车辆100的计算设备110还可以从其他计算设备接收信息或传送信息到其他计算设备，诸如作为运送服务的一部分的那些计算设备以及其他计算设备。图4和图5分别是示例系统400的示意图和功能图，示例系统400包括经由网络460连接的多个计算设备410、420、430、440和存储系统450。系统400还包括车辆100和车辆100A、100B，车辆100A、100B可以被配置为与车辆100相同或相似。尽管为了简单起见，仅描述了几个车辆和计算设备，但是典型的系统可以明显包括更多。

如图4所示，计算设备410、420、430、440中的每一个可以包括一个或多个处理器、存储器、数据和指令。这种处理器、存储器、数据和指令可以类似于计算设备110的一个或多个处理器120、存储器130、数据132和指令134来配置。

网络460和中间节点可以包括各种配置和协议，其包括短程通信协议，诸如蓝牙、蓝牙LE、因特网、万维网、内部网、虚拟专用网、广域网、局域网、使用一个或多个公司专有的通信协议的专用网络、以太网、WiFi和HTTP，以及前述的各种组合。这种通信可以由能够向其他计算设备发送数据和从其他计算设备发送数据的任何设备(诸如调制解调器和无线接口)来实现。

在一个示例中，一个或多个计算设备410可以包括具有多个计算设备的一个或多个服务器计算设备，例如，负载平衡的服务器群，它与网络的不同节点交换信息，目的是接收、处理数据并向其他计算设备发送数据和从其他计算设备发送数据。例如，一个或多个计算设备410可以包括能够经由网络460与车辆100的计算设备110或车辆100A的类似计算设备以及计算设备420、430、440进行通信的一个或多个服务器计算设备。例如，车辆100、100A可以是可以由服务器计算设备调度到各种位置的车辆车队的一部分。在这点上，服务器计算设备410可以用作调度服务器计算系统，其可以用于将车辆(诸如车辆100和车辆100A)调度到不同的位置，以便搭载和放下乘客。此外，服务器计算设备410可以使用网络460向用户(诸如用户422、432、442)发送信息并在显示器(诸如计算设备420、430、440的显示器424、434、444)上呈现。在这点上，计算设备420、430、440可以被认为是客户端计算设备。

如图4所示，每个客户端计算设备420、430、440可以是旨在供用户422、432、442使用的个人计算设备，并且具有通常与个人计算设备一起使用的所有组件，包括一个或多个处理器(例如，中央处理单元(central processing unit，CPU)、存储数据和指令的存储器(例如，RAM和内部硬盘驱动器)、显示器(诸如显示器424、434、444)(例如，具有屏幕的监视器、触摸屏、投影仪、电视或可操作来显示信息的其他设备)和用户输入设备426、436、446(例如，鼠标、键盘、触摸屏或麦克风)。客户端计算设备还可以包括用于记录视频流的相机、扬声器、网络接口设备以及用于将这些元件彼此连接的所有组件。

尽管客户端计算设备420、430和440可以各自包括全尺寸的个人计算设备，但是它们也可以替代地包括能够通过网络(诸如互联网)与服务器无线交换数据的移动计算设备。仅作为示例，客户端计算设备420可以是能够经由互联网或其他网络获取信息的移动电话或设备，诸如支持无线的PDA、平板PC、可穿戴计算设备或系统或上网本。在另一个示例中，客户端计算设备430可以是可穿戴计算系统，如图4所示显示为手表。作为一个示例，用户可以使用小键盘、辅助键盘、麦克风、用相机使用可视信号或触摸屏来输入信息。

在一些示例中，如下文进一步讨论的，客户端计算设备440可以是由管理员或操作员用来查看场景结果、切换时间和验证信息的操作工作站。尽管在图4和图5中仅示出了单个操作工作站440，但是典型的系统中可以包括任意数量的这样的工作站。此外，尽管操作工作站被描绘为台式计算机，但是操作工作站可以包括各种类型的个人计算设备，诸如膝上型计算机、上网本、平板计算机等。

如同存储器130一样，存储系统450可以是能够存储服务器计算设备410可访问的信息的任何类型的计算机化存储，诸如硬盘驱动器、存储器卡、ROM、RAM、DVD、CD-ROM、可写存储器和只读存储器。此外，存储系统450可以包括分布式存储系统，其中数据存储在物理上位于相同或不同地理位置的多个不同存储设备上。如图4和图5所示，存储系统450可以经由网络460连接到计算设备，和/或可以直接连接到或并入到计算设备110、410、420、430、440等中的任何一个。

存储系统450可以存储各种类型的信息。该信息可以包括车队的车辆在不同日期和时间针对不同区域和/或停车位置报告的环境照明条件。此外，存储系统还可以存储地图信息200的一个或多个副本。该信息可以由服务器计算设备(诸如一个或多个服务器计算设备410)检索或以其他方式访问，以便执行本文中描述的特征中的一些。

示例方法

除了上述和附图中所示的操作之外，现在将描述各种操作。应当理解，以下操作不必以下面描述的精确顺序来执行。相反，可以以不同的顺序或同时处理各种步骤，并且也可以添加或省略步骤。

如上所述，计算设备110可以使用路线系统来确定到目的地的路线，例如以搭载乘客、搭载货物、放下乘客和/或递送货物。计算设备110然后可以周期性地生成车辆在未来的一些时间和距离要遵循的轨迹，以便遵循路线到达目的地。例如，图6表示与地图信息200相对应的道路600的示例部分。在这点上，车道线610、612、614对应于车道线210、212、214，十字路口620对应于十字路口220，中间区域630、632对应于中间区域230、232，交通信号640、642对应于交通信号240、242，停车线650、652、654、656对应于停车线250、252、254、256，车道660-671对应于车道260-271，并且停车位置680-688对应于停车位置280-288。

如图所示，车辆100被描绘为在车道660中接近十字路口620，并试图到达由标记690表示的目的地。此时，计算设备110可以开始识别目的地附近的停车位置，例如，为了搭载、放下或简单地停放车辆100。如上所述，为了这样做，计算设备110可以尝试确定目的地附近的停车位置的环境照明条件。

给定停车位置的环境照明条件可以以多种不同的方式来确定。这些方式中的至少一些可以包括实时确定。例如，计算设备110可以从车辆的光传感器(诸如用于控制车辆前灯的状态和调节内部电子显示器(诸如内部电子显示器152)的亮度的那些)接收反馈。如果来自光传感器的反馈不直接可用于计算设备110，则该信息也可以从车辆前灯和/或内部电子显示器的状态中收集。换句话说，计算设备110可以能够根据该信息确定对于车辆来说是否“足够暗”以使其前灯打开或者内部电子显示器处于某一亮度。该信息可以被转换成一些归一化值，例如，诸如上面讨论的从0到1的线性标度上的值，其中0是没有环境照明条件(例如，当车辆前灯打开并且内部电子显示器152最亮时)，而1是非常亮的环境照明条件(例如，当车辆前灯关闭并且内部电子显示器152非常暗时)。该信息对于确定车辆当前位置的环境照明条件也可能特别有用，例如，如在图7的示例700中所示的车辆100附近的区域710内。

附加地或替换地，给定停车位置的环境照明条件可以从车辆的感知系统生成的数据中确定。如上所述，感知系统172可以包括多个不同的传感器，其中的一些(诸如静态或摄像机)可以用于确定环境照明条件。例如，可以分析车辆环境的“实时”相机图像，以确定环境照明条件。这可以包括处理像素以确定相机朝向的区域是否是明亮区域。如果像素很亮，并且图像的曝光时间很短，这可能指示该区域也很亮。类似地，可以如上所述分析同一位置在一天的不同时间的相机图像的像素，以确定环境照明条件，该环境照明条件可以被转换成一些归一化值(例如在上述0到1的标度上的值等)，并且如上所述存储在地图信息200中。例如，在夜间图像中，一些停车位置会暗得多或“消失”，而一些停车位置仍然相当清晰。

作为另一个示例，可以通过使用相机曝光值来实时确定环境照明条件。作为示例，当捕获图像时，感知系统172的相机可以根据环境照明条件自动重新校准曝光值。在这点上，曝光值可以被认为是车辆的相机当前可视区域有多亮的替代值。例如，实时曝光值可用于确定环境照明条件。曝光值越长，场景越暗，或者更确切地说，环境照明条件越低(即，在上述0到1的标度内越接近0)。类似地，曝光值越短，场景越亮，或者更确切地说，环境照明条件越高(即，在上述0到1的标度内越接近1)。此外，当太阳没有出来时的时间段(即，一年中任何给定一天的黄昏到黎明)的曝光值可以被评估来识别具有指示更亮的人工照明的短曝光时间的曝光值。此外，该信息可以被转换成一些归一化值，例如，上述0到1标度内的值等，并且如上所述存储在地图信息中。

在大多数情况下，由于车辆感知系统172的相机的位置和视野，这些图像可能是距离车辆一定距离的停车位置。为了获得关于车辆周围照明条件的更详细的信息，包括车辆至少某一部分的图像(即，一些可见的车辆面板)可以用于分析。当然，当分析图像时，车辆面板部分可以用作比较照明条件的参考点，以增加环境照明确定的准确性。

附加地或替代地，给定停车区域的环境照明条件可以从历史数据中确定。例如，服务器计算设备410可以周期性地接收标识由车队中的各种车辆(例如车辆100和100A)在不同的时间点的不同的位置检测到的环境照明条件的数据。例如，对于给定的时间点，数据可以包括来自光传感器的反馈或如上所述由车辆感知系统收集的相机图像。附加地或替代地，数据可以通过报告数据的车辆的计算设备包括表示给定时间点的环境照明条件的一些可用的归一化值，诸如从0到1的线性标度等。如上所述，该信息可以存储在存储系统450中。服务器计算设备410可以检索该数据，以便生成包括环境照明条件的地图数据。

为了生成给定停车区域的环境照明条件数据，可以识别地图信息的停车位置之一。服务器计算设备410可以从存储系统450中检索与该识别到的停车位置相关联的任何数据。然后，该检索到的数据可以被转换成如上所述表示环境照明条件的可用归一化值。然后，可以基于与数据相关联的不同的时间点，将这些值“分桶”或排列成多个桶、集群或离散时间间隔的其他分组。每个桶可以与特定时间段或离散时间间隔相关联，诸如从下午4点到上午9点每30分钟和/或60分钟。也可以使用一些过滤来从在桶边缘附近的时间处捕获的数据中去除异常值或减小值的权重。根据数据量，这些桶甚至还可以划分为一年中的不同时间，诸如不同的季节、月份，甚至一年中的特定日期。这在某些地区可能特别有用，因为全年的日照时间都在变化。

然后，多个桶和值可以用于生成环境照明条件的地图。这可以包括平均或除此之外减少每个桶中的剩余值(即，如果执行上述过滤，则进行后过滤)到单个可用值，并将该信息与识别到的停车位置的地理位置相关联。此外，生成地图可以包括将来自多个桶的减少的值并到先前的地图(诸如地图信息200和如图2B所示的环境照明条件的示例)中。服务器计算设备410然后可以将该信息存储在存储系统450中。

服务器计算设备410然后可以周期性地向车队的车辆发送更新，其包括对多个桶的任何更新和/或地图信息的任何停车位置的减小值。如下面进一步讨论的，这可以允许自动车辆的计算设备基于历史环境照明条件来识别预定停车位置中的停车位置，例如用于搭载或放下。

环境照明条件可以以多种不同的方式使用，以便于更好地搭载和放下乘客。例如，服务器计算设备410可以从客户端计算设备(诸如客户端计算设备420的)接收识别行程的或多个可能的搭载位置和放下位置的请求。作为响应，服务器计算设备410可以使用存储系统450的地图信息和环境照明条件来识别预定停车位置之一。例如，给定到达搭载位置或放下位置的估计预期时间，服务器计算设备可以识别与具有针对该预期到达时间的环境照明条件的最大减小值的多个桶之一相关联的停车位置。如果预期的搭载或放下时间在两个桶之间，则可以对两个桶的环境照明条件进行平均，以增加信息的灵活性和有用性。

服务器计算设备410然后可以将该识别到的停车位置发送给客户端计算设备420。此外，服务器计算设备410还可以提供标识识别到的停车位置的预期环境照明条件的通知。这可以为试图安排搭载和放下的用户提供对服务器计算设备410为什么建议特定停车位置的更好理解。

附加地或替换地，还可以提供各种附近的停车位置的环境照明条件，以便于在安排一个或多个乘客或货物的搭载和放下时做出最佳选择。甚至可以向用户提供通知，其指示哪些位置照明最充足，或者为什么建议的停车位置不同于用户偏好或先前的搭载或放下位置。然而，在某些情况下，环境照明条件预期“太低”(即，在前述的0到1的标度上更接近0)，可以简单地被忽略(不建议)或者简单地使其不可用于由用户的选择。在这点上，选择建议的搭载和放下位置的过程可以偏向于建议更良好照明的停车位置而不是不良好照明的停车位置，取决于一天中预计发生搭载和放下的时间。

图8包括用于生成环境照明条件的地图的示例的一些的示例流程图800，这些示例可以由一个或多个处理器(诸如计算设备110的处理器)来执行。在该示例中，在框810，可以检索由一个或多个车辆生成的、标识在不同的时间点在不同的位置的环境照明条件的数据。在框820，基于不同的位置识别车辆的停车位置的预定集合之一。在框830，基于不同的时间点和识别到的停车位置的预定集合之一，数据的至少一些被安排到多个桶中。这些桶中的每一个都与特定的时间段相关联。在框840，使用多个桶生成地图。

附加地或替换地，如以上参考图6所述，当车辆正试图靠边停车或搜索停车位置时，计算设备110可以能够基于实时观察对停车位置进行一些小的调整。例如，如果安装了新的路灯或旧的路灯熄灭，环境照明条件可能会改变。在这点上，当计算设备110以自动驾驶模式控制车辆时，这些计算设备可以通过前述技术来尝试观察停车位置。该停车位置可以是由乘客选择的，例如当如上所述设置行程时，并且当车辆被调度时由计算设备110从服务器计算设备410接收。替代地，该停车位置可以简单地是离车辆的目的地最近的停车位置，其中当车辆被调度时，从服务器计算设备410接收目的地。例如，给定由图7的标记710表示的目的地，停车位置可以是对应于停车位置282的停车点682。

该观察可以包括观察停车位置是否可用(即，未被另一车辆或对象占用)或不可用(被占用或不可用)。附加地或替代地，该观察可以包括观察停车区域的环境照明条件。例如，如上所述，这可以包括使用由车辆的相机捕获的图像、使用车辆的相机的曝光值、使用车辆的光传感器、使用车辆前灯的当前状态、使用车辆内部电子显示器的当前状态等，以确定停车位置282处的环境照明条件。

当观察的或“原始的”停车位置被占用和/或环境照明条件低时(例如低于上述0到1的标度上的0.3的阈值)，计算设备110可以基于新停车位置的环境照明条件来识别预定停车位置中的新停车位置。因此，距离车辆某一距离的新停车位置的环境照明条件可以从车辆100的相机捕获的相机图像中确定，车辆处的环境照明条件如上所述可以从相机图像和/或光传感器中确定，和/或新停车位置的环境照明条件也可以从地图信息中确定。例如，计算设备110可以使用该信息来确定在原始停车位置或目的地和/或具有最大相对环境照明条件的下一个最近的可用停车位置的一些预定距离内的所有停车位置的环境照明条件。作为一个示例，该预定距离可以是原始停车位置和新停车位置之间的合理步行距离，诸如5分钟或更多或更少。搜索也可以具有其他限制，诸如新停车位置与原始停车位置在同一车道上。回到图6的示例，计算设备可以确定停车位置280和284的环境照明条件。在该示例中，停车位置286和288可以被认为离由标记710表示的目的地“太远”。

计算设备110可以执行成本分析，以确定让乘客走更长的距离以将车辆停在照明更好的停车位置是否“值得”。例如，原始停车位置和在停车位置和/或具有最大相对环境照明条件的下一个最近可用停车位置的预定距离内的每个停车位置之间的环境照明条件的增加可以与乘客可能必须在原始停车位置或目的地和新停车位置之间行走的额外距离进行比较。例如，停车位置280和停车位置282之间的距离(乘客必须行走的额外距离)可以与停车位置280和停车位置282的环境照明条件的增加相比较。类似地，停车位置284和停车位置282之间的距离(乘客必须行走的额外距离)可以与停车位置284和停车位置282的环境照明条件的增加相比较。

在原始停车位置实际被占用的情况下，或者在原始停车条件的环境照明条件太低(例如在上述0到1的标度内非常接近0)以至于车辆不能在原始停车位置停车的情况下，该分析可能略有不同。在这种情况下，成本分析可以比较不同停车位置的环境照明位置和不同停车位置彼此的距离。例如，计算设备110可以比较停车位置284和280的距离和环境照明条件。替代地，如果只有一个其它预定停车位置(例如仅284和280之一可用(即，未被占用))，则成本分析可以被一起忽略。

附加地或替代地，乘客或用户(在搭载或递送货物的情况下)可以被提供一个或多个选择，以允许乘客经由乘客的移动设备上的通知或车辆内的一些显示器或其他UI(在放下的情况下)来接受或拒绝新停车位置。在任何情况下，当识别到新停车位置并且成本分析表明值得和/或乘客已经确认了新停车位置时，计算设备110可以以自动驾驶模式控制车辆在新停车位置停车。

此外，上述地图信息和地图信息的实时确定也可以用于其他目的。例如，当车辆不使用时，它可以停在停车位置。当长时间段或短时间段停车时，即使不为乘客服务，将车辆停放在光线充足的地方也是有用的，以减少车辆被破坏或闯入的可能性。在这点上，环境照明条件可用于选择在这种情况下停放车辆的优选位置。

图9包括用于控制车辆以便停下来搭载或放下一个或多个乘客或货物的示例的一些的示例流程图900，这些示例可以由一个或多个处理器(诸如计算设备110的处理器)来执行。在该示例中，在框910，接收车辆的停车位置。在框920，车辆被以自动驾驶模式控制朝向停车位置。在框930，当以自动驾驶模式控制车辆时，观察停车位置。在框940，基于观察和新停车位置的环境照明条件来识别新停车位置。在框950，车辆被以自动驾驶模式控制，以在新停车位置停车。

本文描述的特征可以通过在良好照明的区域中停车自动车辆以进行搭载和放下而在舒适性和安全性方面允许更好的乘客体验。通过使用历史数据，乘客能够提前安排在光线充足的区域搭载和放下(乘客或货物)。此外，通过使用在自动车辆上收集的实时信息，车辆能够对改变的环境做出反应。最后，当不为乘客服务时，环境照明条件也可用于识别车辆的停车位置，以增加车辆的安全和安全性。

除非另有说明，否则前述替代示例并不相互排斥，而是可以以各种组合来实施，以实现独特的优点。由于在不脱离由权利要求限定的主题的情况下，可以利用上述特征的这些和其他变化和组合，所以实施例的前述描述应该通过说明的方式进行，而不是通过限制由权利要求定义的主题的方式进行。此外，本文中描述的示例的提供，以及措辞为“诸如”、“包括”等的条款，不应该被解释为将权利要求的主题限制到特定示例；相反，这些示例旨在仅说明许多可能实施例之一。此外，不同附图中的相同附图标记可以标识相同或相似的元件。

Claims (20)

1.一种生成环境照明条件的地图的方法，所述方法包括：

由一个或多个处理器检索由一个或多个车辆生成、标识在不同的时间点在不同的位置的环境照明条件的数据；

由所述一个或多个处理器基于所述不同的位置识别车辆的停车位置的预定集合之一；

由所述一个或多个处理器基于不同的时间点和识别到的停车位置的预定集合之一，将所述数据的至少一些安排到多个桶中，每个桶与特定时间段相关联；以及

由所述一个或多个处理器使用所述多个桶生成所述地图。

2.根据权利要求1所述的方法，其中生成所述地图包括将所述多个桶并到先前地图中。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括将所述多个桶提供给自动车辆的计算设备，以便允许所述自动车辆基于历史环境照明条件来识别预定停车位置的集合中的搭载停车位置。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括将所述多个桶提供给自动车辆的计算设备，以便允许所述自动车辆基于历史环境照明条件来识别预定停车位置的集合中的放下停车位置。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

从客户端计算设备接收对识别行程的一个或多个可能的搭载位置的请求；以及

响应于对所述客户端计算设备的请求，使用所述多个桶中的至少一个桶来提供标识停车位置的预定集合之一的信息。

6.根据权利要求5所述的方法，还包括基于针对所述行程乘客将被搭载的预期时间来选择所述多个桶中的至少一个桶。

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：响应于对所述客户端计算设备的所述请求，提供通知，所述通知标识在针对所述行程乘客将被搭载的预期时间处的所述多个桶中的至少一个桶的环境照明条件。

8.根据权利要求1所述的方法，还包括：

从客户端计算设备接收对识别行程的一个或多个可能的放下位置的请求；以及

响应于对所述客户端计算设备的所述请求，使用所述多个桶中的至少一个桶来提供标识停车位置的预定集合之一的信息。

9.根据权利要求8所述的方法，还包括基于乘客将从所述行程中被放下的预期时间来选择所述多个桶中的至少一个桶。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括：响应于对所述客户端计算设备的所述请求，提供通知，所述通知标识在针对所述行程乘客将被放下的预期时间处的所述多个桶中的至少一个桶的环境照明条件。

11.一种控制车辆以便使所述车辆停车的方法，所述方法包括：

由一个或多个处理器接收所述车辆的停车位置；

由所述一个或多个处理器以自动驾驶模式控制车辆朝向所述停车位置；

当以所述自动驾驶模式控制所述车辆时，由所述一个或多个处理器观察所述停车位置；

由所述一个或多个处理器基于所述观察和新停车位置的环境照明条件来识别新停车位置；以及

由所述一个或多个处理器以所述自动驾驶模式控制所述车辆以在所述新停车位置停车。

12.根据权利要求11所述的方法，其中观察所述停车位置包括确定所述停车位置的环境照明条件。

13.根据权利要求12所述的方法，其中确定所述停车位置的环境照明条件是基于由所述车辆的相机捕获的图像。

14.根据权利要求12所述的方法，其中确定所述停车位置的环境照明条件是基于所述车辆的相机的曝光值。

15.根据权利要求12所述的方法，其中确定所述停车位置的环境照明条件是基于所述车辆的光传感器。

16.根据权利要求12所述的方法，其中确定所述停车位置的环境照明条件是基于所述车辆的前灯的当前状态。

17.根据权利要求12所述的方法，其中确定所述停车位置的环境照明条件是基于所述车辆的内部显示器的当前状态。

18.根据权利要求12所述的方法，还包括基于由所述车辆的相机捕获的图像确定所述新停车位置的环境照明条件。

19.根据权利要求12所述的方法，还包括基于标识所述新停车位置的历史环境照明条件的地图信息确定所述新停车位置的环境照明条件。

20.根据权利要求11所述的方法，其中观察所述停车位置包括确定所述停车位置当前不可用。

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