CN113060133A - 用于检测另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态并相应地进行计划的自主车辆系统 - Google Patents

用于检测另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态并相应地进行计划的自主车辆系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及用于检测另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态并相应地进行计划的自主车辆系统。一种自主车辆(AV)系统，包括：跟踪子系统，该跟踪子系统被配置成用于检测和跟踪位于被配置成符合安全性驾驶模型的AV的后面或侧面的另一车辆的相对位置，并用于检查另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态；以及风险降低子系统，该风险降低子系统被配置成用于基于另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态来计划AV动作，其中，如果另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态未知或已知是不合规的，则AV动作是管理对另一车辆进行的安全性驾驶模型合规性测试，或者是AV为降低与位于AV前方的领先车辆发生碰撞的风险而进行的操纵。

Description

用于检测另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态并相应地进 行计划的自主车辆系统
技术领域
本公开总体上涉及检测其他车辆的安全性驾驶模型合规性状态和安全性并相应地进行计划的自主车辆(AV)系统。
背景技术
自主车辆(AV)需要处理与人类驾驶员共享道路所产生的不确定性。人类行为使得人类驾驶的车辆具有挑战性，并且有时是危险的。
安全性驾驶模型是针对基于安全地驾驶和避免事故的含义的以人为中心的常识对AV决策安全保证的正式模型。安全性驾驶模型被设计成通过定义构成危险情形的内容、导致危险情形的内容以及适当的响应，使用数学公式模拟人类的判断来进行安全决策。通过这样做，安全性驾驶模型确保AV不会引发危险情形，并且也确保AV在危险情形逼近时能够进行适当的响应。
即使AV符合安全性驾驶模型，也很难避免由于不符合安全性驾驶模型的另一车辆(诸如，人类驾驶车辆)而发生事故。
附图说明
图1图示示例驾驶场景。
图2图示根据本公开的各个方面的AV系统的示意图。
图3图示根据本公开的各个方面的图2的跟踪子系统的方法的流程图。
图4图示根据本公开的各个方面的图2的风险降低子系统的方法的流程图。
具体实施方式
本文所公开的自主车辆(AV)系统被配置成检测和跟踪位于AV后面或侧面的其他车辆的安全性驾驶模型合规性的缺乏，并引导自主车辆进行适当的响应。
图1图示示例驾驶场景100。
驾驶场景100涉及AV 110、另一车辆120、和领先车辆130。该AV 110被配置成符合安全性驾驶模型。另一车辆120在AV 110后方行驶并且是人类驾驶的车辆，但是本公开并不限于这些方面。除非另有说明，否则另一车辆120可横向行驶至AV 110，并且另一车辆120可以是AV。在AV 110前方行驶的领先车辆130具有可能是未知的安全性驾驶模型合规性状态，但在任何情况下，是不相关的。
人类驾驶员对动作的反应时间ρ人类通常高于AV的反应时间ρAV。如果领先车辆130执行制动动作，则AV 110应通过制动以适当的响应进行反应，以避免与领先车辆130发生正面碰撞。然而，另一车辆120可能会由于没有维持距AV 110的安全的纵向距离、或者由于较慢的人类驾驶员反应时间ρ人类，而与AV 110发生碰撞。另一车辆120与AV 110的该碰撞的结果可能是其中导致AV 110与领先车辆130发生碰撞的连锁反应事故。这是因为AV 110受到来自另一车辆120碰撞的附加能量的影响。
如果AV 110的AV系统确定另一车辆120不符合(合规)安全性驾驶模型，则AV 110可以以会减少连锁反应事故的风险的方式进行计划。AV 110可以使用现有的传感器来检测其是否正被另一车辆120跟随，以及该另一车辆120是否符合安全性模型驾驶模型。如果另一车辆120是不合规的，则AV 110可在计划距领先车辆130的安全距离和适当的响应时考虑该不合规信息。
图2图示根据本公开的各个方面的AV系统200的示意图。AV系统200被配置成与车辆交互或作为车辆的一部分，该车辆包括控制系统、或车辆模拟器20。在考虑车辆的情况下，AV系统200将车辆变换成AV。
AV系统200的架构包括三个主要子系统：感测子系统210、计划子系统220、和动作子系统230。感测子系统210提供世界模型数据，该世界模型数据由计划子系统220用于创建由动作子系统230执行的近期(near term)致动器控制命令。AV系统200还可以包括安全性驾驶模型库240、存储器250、和收发器260。
感测子系统210：
感测子系统210通过接收、处理、和融合传感器信息来与真实世界相对接。它将世界模型数据提供给计划子系统220和安全性驾驶模型库240。
感测子系统210包括传感器数据接收子系统212、安全性驾驶模型世界提取子系统214、以及检测和跟踪子系统216(下文中“跟踪系统216”)。
传感器数据接收子系统212：
传感器数据接收子系统212负责对AV 110的环境进行感知。传感器数据接收子系统212从安装在AV 110中的传感器接收传感器数据。
安全性驾驶模型世界提取子系统214：
安全性驾驶模型世界提取子系统214被配置成从所接收的传感器数据中提取世界模型。
检测和跟踪子系统216(“跟踪子系统216”)：
跟踪子系统216被配置成检测和跟踪位于AV 110后面或侧面的另一车辆120的相对定位，并检查另一车辆120的安全性驾驶模型合规性状态。该AV 110被配置成符合安全性驾驶模型。
跟踪子系统216还被配置成将另一车辆120和相应的安全性驾驶模型合规性状态添加到已知的其他车辆的列表中。该列表可以包括诸如另一车辆的位置和标识号、安全性驾驶模型合规性状态(即，合规的、不合规的、或未知的)、当前安全性风险状态、以及最大的所观察或所测得的安全性风险之类的信息。
跟踪子系统216也可以被配置成确定AV 110相对于另一车辆120是否处于危险情形中。危险情形可以被定义为当另一车辆120与AV 110之间的碰撞风险高于阈值风险T风险时。如果跟踪子系统216确定AV 110相对于另一车辆120处于危险情形中，则跟踪子系统216被配置成确定另一车辆120是否是安全性驾驶模型合规的。可通过监测另一车辆对危险情形的反应，或通过将另一车辆的响应时间ρ另一车辆与具有阈值响应时间ρ阈值的危险情形进行比较来确定合规性。另一车辆对危险情形的响应时间ρ另一车辆被定义为从危险情形的开始到另一车辆对危险情形的反应。
跟踪子系统216可配置成向另一车辆120分配安全性风险等级。当另一车辆120可能以不安全的方式接近AV 110时，跟踪子系统216不断地更新安全性风险等级。最大的所观察的或所测得的安全性风险等级是另一车辆120相对于AV 110所达到的最高安全性风险等级。以此方式，计划子系统220可以提前计划。安全性风险等级可以是数字，更一般的级别，诸如低的、中等的、高的、或任何其他合适的分级系统。
安全性风险等级可以取决于AV 110的容差，诸如AV 110是否处于危险情形中。如果AV 110与领先车辆130之间有足够的纵向距离，则AV 110不处于危险情形中，并且可以容忍来自AV 110后面行驶的另一车辆120的更多安全性风险，因为AV 110具有加速的选项。然而，如果领先车辆130突然制动，则AV 110除了制动之外别无选择。由于领先车辆130施加的增加的风险，再加上另一车辆120将紧跟AV 110的潜在风险，AV 110的安全性风险容差随后降低。
跟踪子系统216被配置成检测和跟踪多个其他车辆120。跟踪子系统216可被配置成向多个其他车辆120分配各自的安全性风险等级，并根据各自的安全性风险等级对多个其他车辆120进行排名。
图3图示根据本公开的各个方面的图2的跟踪子系统216的方法300的流程图。
作为概述，跟踪子系统216检查AV 110附近区域的另一车辆120的状态，并且然后将另一车辆120标记为安全性驾驶模型合规的、可能合规的、或不合规的。跟踪子系统216应知晓另一车辆120的标识、位置、速度和加速度。该信息通常从安装在AV 110中的传感器获得。
转到流程图，首先确定另一车辆120是否是已知的(步骤302)。如果另一车辆120是已知的，则跟踪子系统216利用另一车辆的新信息来更新已知的车辆的列表(步骤304)。另一方面，如果另一车辆120是未知的，则跟踪子系统216将另一车辆120添加到已知车辆的列表中，以便跟踪其安全性驾驶模型合规性(步骤306)。如果车辆对车辆(V2V)通信由AV 110和另一车辆120两者来实现，则V2V通信可用于传递另一车辆120的安全性驾驶模型合规性状态(步骤308)。基于该通信结果，另一车辆120可被标记为安全性驾驶模型合规的、可能合规的、或不合规的(步骤310)。如果另一车辆120是合规的，则可以考虑下一其他车辆(步骤326)。另一车辆120初始地被指示为可能是合规的。因此，如果没有从另一车辆120获得通信，则另一车辆120保持被标记为可能是合规的。然后，如本文所讨论的，可跟踪另一车辆120以得到该另一车辆120相对于AV车辆的位置和情形，以尝试使跟踪子系统216确定其安全性驾驶模型合规性状态。
接下来，确定另一车辆120是否处于相对于AV 110的危险情形中(步骤312)。如果另一车辆120进入相对于AV 110的危险情形，并且车辆110、120两者都被配置成符合安全性驾驶模型，则跟踪子系统216确定另一车辆120是否以适当的响应对危险情形进行反应(步骤318)，降低另一车辆120的安全性风险等级(步骤316)，并且然后可以考虑下一其他车辆(步骤326)。如果另一车辆120确实应用了适当的响应，则跟踪系统216不能肯定地知晓另一车辆120是否是安全性驾驶模型合规的。另一方面，如果另一车辆120没有以适当的响应进行反应，则跟踪子系统216知晓另一车辆120没有遵守安全性驾驶模型指南，并且跟踪子系统216增加其安全性风险等级(步骤320)。然后确定自危险情形开始以来是否已经过去了阈值响应时间ρ阈值(步骤322)。阈值响应时间ρ阈值应大于或等于另一车辆120假定的响应时间ρ另一车辆，即，除非另一车辆120的响应时间ρ另一车辆经由V2V通信进行传递。可以假定另一车辆120的响应时间ρ另一车辆与人类的响应时间ρ人类(例如，1或2秒)或与AV的响应时间ρAV(例如，0.1至0.9秒)相对应。如果阈值响应时间ρ阈值已经过去，则另一车辆120被标记为不合规安全性驾驶模型(步骤324)，并且然后考虑下一其他车辆(步骤326)。另一方面，如果阈值响应时间ρ阈值没有通过，则可以考虑任何下一个其它车辆(步骤326)。另一方面，如果阈值响应时间ρ阈值尚未过去，则可以考虑任何下一其他车辆(步骤326)。
返回到步骤312，如果另一车辆120不处于相对于与AV 110的危险情形中，则跟踪子系统216可标记另一车辆120以进行可能的安全性驾驶模型合规性测试(步骤314)。计划子系统220将基于所有其他车辆信息来决定如何致动(是否测试合规性)。然后可以考虑下一其他车辆120(步骤326)。
每个车辆都具有相关联的安全性风险水平，合规安全性驾驶模型的车辆被认为具有零风险。另一车辆120的情形越危险，则另一车辆120的反应的缺乏越大，其相关联的安全性风险就越高。该安全性风险信息可以辅助计划子系统220与该另一车辆120保持进一步的距离，甚至避开该另一车辆120。
计划子系统220：
计划子系统220被配置成处理来自感测子系统210的世界模型数据，并创建由动作子系统230执行的近期致动器控制命令。计划子系统220基于世界模型数据对AV系统200执行决策，考虑AV状态，以通过计划在错误时间执行的操纵来避免事故。
计划子系统220包括感知子系统222、世界建模子系统224、风险降低子系统226、和驾驶行为子系统228。
感知子系统222：
感知子系统222被配置成处理世界模型数据以定义AV 110周围的内容。
世界建模子系统224：
世界模型以世界坐标系来表达。世界建模子系统224被配置成将世界坐标转换为车道坐标，以用于安全性模型进行安全性计算。
风险降低子系统226：
风险降低子系统226被配置成基于从跟踪子模块216获得的另一车辆120的安全性驾驶模型合规性状态来计划AV动作。如果另一车辆120的安全性驾驶模型合规性状态是未知的或已知是不合规的，则AV动作是管理对另一车辆120进行的安全性驾驶模型符合性测试，或者是AV 110为降低与位于AV 110前方的领先车辆130发生碰撞的风险而进行的操纵。
安全性驾驶模型合规性测试包括请求AV的控制系统以执行AV动作，并监测另一车辆120对AV动作的反应。AV动作可以包括请求AV的控制系统以执行制动动作，或者可替代地减小AV 110与另一车辆120之间的距离。监测包括将另一车辆120的反应的响应时间ρ另一车辆与阈值响应时间ρ阈值进行比较。本公开不限于这些AV动作和该特定的监测，而可以是任何适合的AV动作和监测。该安全性模型合规性测试是用于检测位于AV后面或侧面的另一车辆120的安全性驾驶模型合规性。一般而言，该合规性测试不旨在是针对领先车辆130，除非存在会导致领先车辆进行反应的AV动作。一般而言，例如，如果领先车辆130制动，则AV 110不知道领先车辆130为什么制动。这通常是由于位于领先车辆130的前方的遮挡物(即，部分信息)。可能存在这样的情况，其中AV 110可以例如通过从基础设施或V2V通信接收此类信息来知晓这些状况。但在大多数情况下，假定由于遮挡物，推导出领先车辆130制动的原因是困难的。
假定另一车辆120是不合规的，除非跟踪子系统216确定其他结果。仅仅因为另一车辆120在阈值响应时间ρ阈值内作出适当响应并不一定意味着另一车辆120被配置成是安全性驾驶模型合规的。
AV 110为降低与领先车辆130发生碰撞的风险而进行的操纵是请求控制系统增加AV 110与另一车辆120之间的距离、改变车道、重新确定AV 110的路线以允许另一车辆120经过AV 110、降低速度、增加AV 110与领先车辆130之间的距离、或鸣响喇叭。
如果AV 110的控制系统正在致动优先级操纵，则风险降低子系统226被配置成延迟或取消AV动作的计划。“优先级操纵”是AV必须执行以便诸如在安全性关键的情形期间符合安全性驾驶模型的操纵。例如，如果领先车辆130以比AV 110慢得多的速度行驶，则优先级操纵将是制动。
而且，风险降低子系统226可被配置成由AV 110计划操纵，以优先避开具有最高安全性风险等级的多个其他车辆120中的另一个车辆，并将所计划的操纵提供给AV的控制系统。
图4图示根据本公开的各个方面的图2的风险降低子系统226的方法400的流程图。
首先，风险降低子系统226确定AV 110是否正在致动优先级操纵(步骤402)。如果AV 110正在致动优先级操纵，则风险降低子系统226可以继续进行风险降低计划计算，但是对AV 110的行为没有显著的影响，除非风险降低子系统确定适当的响应与优先级操纵不同。在这种情况下，风险降低子系统226使得实现适当的响应，以实现风险降低。(步骤404)。优先级操纵是对危险情形的适当响应，并且可能涉及紧急车辆响应(例如，警察)，或计划的导航响应(例如，离开高速公路或在交叉口转弯)。
可替代地，如果没有正在进行的优先级操纵，则风险降低子模块226确定是否存在对AV 110是高风险的其他车辆120(步骤406)。如果是，则风险降低子模块226计划预定义的操纵，以优先避开高风险车辆(步骤408)。该操纵可以是躲避另一车辆120并降低风险，或者执行如安全性驾驶模型中定义的适当反应、以通过远离高风险车辆120的路径来增加横向距离和/或纵向距离。如果AV 110在多车道道路上行驶并且空间可用，则AV 110可以改变车道。如果AV 110的前方没有领先车辆130，则AV 110可以在直道上行驶时加速，直到可以进行车道改变。否则，风险降低子模块226可考虑使控制系统重新确定AV 110的路线以允许另一车辆120通过(例如，绕过城市中的街区，或退出并重新进入高速公路)。可替代地，AV 110可以缓慢地而小心地降低其速度并增加与领先车辆130的距离；这允许AV 110与领先车辆130之间的足够的空间，使得AV 110可以针对本身以及来自AV 110后面行驶的另一车辆120的制动反应来进行制动。任选地，当另一车辆120在AV 110的侧面行驶并且具有高风险(即，危险情形)时，AV 110鸣响其喇叭可能是可行的。
当没有其他车辆120处于危险情形时，确定其他车辆120是否具有未知的安全性驾驶模型合规性(步骤410)。如果否，则不执行风险降低计划(414)。但是，如果其他车辆120具有未知的安全性驾驶模型合规性，则测试其他车辆120的安全性驾驶模型合规性可能是有用的(步骤412)。例如，在其期间可以执行合规性测试的一种情形是，如果另一车辆120从后方快速地接近AV 110，但仍然与AV 110保持安全的纵向距离。为了对安全性驾驶模型合规性测试进行管理，AV 110在不损害安全性或驾驶舒适性的情况下，计划平稳的操纵(例如，平稳地施加制动)，并监测另一车辆120的任何反应。如果另一车辆120进入危险距离并且没有正确地反应，则风险降低子模块226可以得出另一车辆120不是安全性驾驶模型合规的这样的结论。而且，如果另一车辆120过度反应，比反应之前增加了更多的距离，则风险降低子系统226可总结出另一车辆120不是安全性驾驶模型合规的。在其他情况下，另一车辆120的合规性仍然未知。
驾驶行为子系统228：
驾驶行为子系统228被配置成计划具有任何降低风险的驾驶行为。
动作子系统230：
动作子系统230被配置成接收来自计划子系统220的致动器控制命令，并根据由安全性驾驶模型计算的限制来限制控制值。得到的控制命令控制车辆致动器系统，并且相对于安全性驾驶模型规则是安全的。
动作子系统230包括安全性驾驶模型限制实施子系统232、和致动器命令创建子系统234。
安全性驾驶模型限制实施子系统232：
安全性驾驶模型限制实施子系统232被配置成应用致动器命令限制，诸如从安全性驾驶模型库240接收的横向和纵向的加速度限制。
致动器命令创建子系统234：
致动器命令创建子系统234被配置成将致动器命令发送到控制系统以供AV 110进行动作，该致动器命令和与来自安全性驾驶模型限制实施子系统232的致动器命令限制相组合的来自计划子系统230的控制命令相对应。
安全性驾驶模型库240：
安全性驾驶模型库240提供安全性驾驶模型的软件实现方式。该库240从感测子系统210接收经后处理的传感器信息，并将经变换的响应作为输出提供给动作子系统230。
安全性驾驶模型库240包括情形提取子系统242、情形检查子系统244、响应解析子系统246、和响应变换子系统248。情形提取子系统242被配置成接收具有与AV 110的周围环境中的所有对象有关的信息的对象列表。然后，情形提取子系统242为每个对象创建对象－AV对。该对通常被称为“情形(Situation)”。情形检查子系统244针对所有情形执行安全性驾驶模型检查并计算适当的响应。响应解析子系统246被配置成计算总体响应。响应变换子系统248被配置为发出经变换的响应。
存储器250：
存储器250被配置成存储已知的其他车辆的列表和相应的安全性驾驶模型合规性状态。
收发器260：
收发器260被配置成使跟踪子系统216能够将已知车辆的列表和相应的安全性驾驶模型合规性状态提供给另一车辆120的另一AV系统。可以使用车辆对车辆(V2V)通信来执行共享。以此方式，AV 110可以利用与高安全性风险车辆有关的信息。
AV系统200是示例系统。本公开并不限于所公开的配置。本领域普通技术人员将理解，可以在不背离本公开的精神或范围的情况下对其作出修改。
本公开的各方面可以以硬件(例如电路)、固件、软件或其组合来实现。各方面还可实现为储存在机器可读介质上的指令，这些指令可由一个或多个处理器读取和执行。机器可读介质可包括用于存储或传送机器(例如，计算设备)可读形式的信息的任何机制。例如，机器可读介质可包括只读存储器(ROM)；随机存取存储器(RAM)；磁盘存储介质；光存储介质；闪存设备；电、光、声或其他形式的传播信号(例如，载波、红外信号、数字信号等)等等。进一步地，固件、软件、例程、指令在本文中可被描述为执行特定动作。然而，应当理解，此类描述仅仅是出于方便起见，并且此类动作实际上由计算设备、处理器、控制器、或其他设备执行固件、软件、例程、指令等而导致的。进一步地，任何实现方式变体可以由通用计算机执行。
出于本讨论的目的，术语“处理器”可以包括微处理器、数字信号处理器(DSP)、或其他硬件处理器。处理器可以利用指令“硬编码”，以根据本文描述的各个方面来执行相应的(多个)功能。可替代地，处理器可以访问内部和/或外部存储器以检索存储在存储器中的指令，当该指令由处理器执行时，执行与处理器相关联的(多个)相应功能，和/或与具有包含在其中的处理器的组件的操作相关的一个或多个功能和/或操作。
存储器可以是任何公知的易失性和/或非易失性存储器，包括例如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪存存储器、磁存储介质、光盘、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、和可编程只读存储器(PROM)。存储器可以是不可移动的、可移动的、或两者的组合。
本文所描述的各方面可使用一个或多个机器学习模型来执行AV堆叠的功能(或本文中所描述的其他功能)。机器学习模型可由计算系统执行以渐进地改善特定任务的性能。在一些方面中，可在训练阶段期间基于训练数据来调整机器学习模型的参数。随后可在推断阶段期间使用经训练的机器学习模型基于输入数据来做出预测或决策。
机器学习模型可采取任何合适的形式或使用任何合适的技术。例如，这些机器学习模型中的任何机器学习模型均可使用监督式学习、半监督式学习、无监督式学习、或强化学习技术。
在监督式学习中，可使用包含输入和相应的期望输出两者的训练数据集来建立模型。每个训练实例可包括一个或多个输入和期望的输出。训练可包括通过训练实例迭代以及使用目标函数来教导模型预测针对新的输入的输出。在半监督式学习中，训练集中的输入的部分可能缺少期望输出。
在无监督式学习中，可从仅包含输入而不包含期望输出的数据集建立模型。无监督式模型可用于通过发现数据中的模型而找到该数据中的结构(例如，对数据点的分组或集群化)。可在无监督式学习模型中实现的技术包括例如自组织图、最近邻映射、k均值聚类、以及奇异值分解。
强化学习模型可被给予正反馈或负反馈以改善准确性。强化学习模型可尝试使一个或多个目标/回报最大化。可在强化学习模型中实现的技术可包括例如Q学习、时间差(TD)和深度对抗网络。
本文中所描述的各方面可使用一个或多个分类模型。在分类模型中，输出可被限于值的有限集合。分类模型可输出针对具有一个或多个输入值的输入集合的类。对分类模型的引用可设想一种实现例如下列技术中的任何一种或多种技术的模型：线性分类器(例如，逻辑回归或朴素贝叶斯分类器)、支持向量机、决策树、提升树、随机森林、神经网络或最近邻。
本文中所描述的各方面可使用一个或多个回归模型。回归模型可基于具有一个或多个值的输入集合从连续范围输出数值。对回归模型的引用可设想一种实现例如下列技术中的任何一种或多种技术(或其他合适技术)的模型：线性回归、决策树、随机森林、或神经网络。
本公开的技术也可以在以下示例中进行描述。
示例1。一种自主车辆(AV)系统，该自主车辆(AV)系统包括：跟踪子系统，该跟踪子系统被配置成用于检测和跟踪位于被配置成符合安全性驾驶模型的AV的后面或侧面的另一车辆的相对位置，并用于检查另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态；以及风险降低子系统，该风险降低子系统被配置成用于基于另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态来计划AV动作，其中，如果另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态未知或已知是不合规的，则AV动作是管理对另一车辆进行的安全性驾驶模型合规性测试，或者是AV为降低与定位在AV前方的领先车辆发生碰撞的风险而进行的操纵。
示例2。如示例1的AV系统，其中，安全性驾驶模型合规性测试包括：请求AV的控制系统以执行AV动作；以及监测另一车辆对AV动作的反应。
示例3。如示例2的AV系统，其中，AV动作包括请求控制系统以执行制动动作，并且监测包括将另一车辆的反应的响应时间与阈值响应时间进行比较。
示例4。如示例2的AV系统，其中，AV动作包括请求AV的控制系统以减小AV与另一车辆之间的距离，并且该监测包括将另一车辆反应的响应时间与阈值响应时间进行比较。
示例5。如示例1的AV系统，进一步包括：存储器，该存储器被配置成用于存储已知的其他车辆的列表和相应的安全性驾驶模型合规性状态。
示例6。如示例5的AV系统，其中，跟踪子系统被配置成用于将另一车辆和相应的安全性驾驶模型合规性状态添加到已知的其他车辆的列表中。
示例7。如示例5的AV系统，进一步包括：收发器，其中跟踪子系统被配置成用于经由收发器将已知的车辆的列表和相应的安全性驾驶模型合规性状态提供给另一车辆的另一AV系统。
示例8。示例1的AV系统，其中，跟踪子系统被配置成用于确定AV相对于另一车辆是否处于危险情形中，其中危险情形是当AV与另一车辆之间发生碰撞的风险高于阈值风险时。
示例9。如示例8的AV系统，其中，如果跟踪子系统确定AV相对于另一车辆处于危险情形中，则跟踪子系统被配置成用于通过监测另一车辆对危险情形的反应、或者通过将另一车辆的响应时间与阈值响应时间进行比较来确定另一车辆是否是安全性驾驶模型合规的，该另一车辆的响应时间是从危险情形的开始到另一车辆对危险情形的反应。
示例10。如示例1的AV系统，其中，假定另一车辆是不合规的，除非跟踪子系统确定其他结果。
示例11。如示例1的AV系统，其中用于降低与定位在AV前方的领先车辆发生碰撞的风险的操纵是请求AV的控制系统以：增加AV与另一车辆之间的距离、改变车道、重新确定AV的路线以允许另一车辆经过AV、降低速度、增加AV与领先车辆之间的距离、或鸣响喇叭。
示例12。如示例1的AV系统，其中，如果AV的控制系统正在致动优先级操纵，则风险降低子系统被配置成用于延迟或取消AV动作的计划。
示例13。如示例1的AV系统，其中，跟踪子系统被配置成用于向另一车辆分配安全性风险等级。
示例14。如示例1的AV系统，其中，跟踪子系统被配置成用于检测和跟踪多个其他车辆。
示例15。如示例14的AV系统，其中，跟踪子系统被配置成用于向多个其他车辆分配各自的安全性风险等级，并且用于根据各自的安全性风险等级对多个其他车辆进行排名。
示例16。如示例15的AV系统，其中，风险降低子系统被配置成用于计划由AV进行的操纵，以优先避开具有最高安全性风险等级的多个其他车辆中的另一个车辆，并将所计划的操纵提供给AV的控制系统。
示例17。一种自主车辆(AV)，所述自主车辆(AV)包括：AV系统，该AV系统包括：跟踪子系统，该跟踪子系统被配置成用于检测和跟踪位于被配置成符合安全性驾驶模型的AV的后面或侧面的另一车辆的相对位置，并用于检查另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态；以及风险降低子系统，该风险降低子系统被配置成用于基于另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态来计划AV动作，其中，如果另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态未知或已知是不合规的，则AV动作是管理对另一车辆进行的安全性驾驶模型合规性测试，或者是AV为降低与位于AV前方的领先车辆发生碰撞的风险而进行的操纵；以及控制系统，该控制系统被配置成用于执行AV动作。
示例18。如示例17的AV，其中，安全性驾驶模型合规性测试包括：请求AV的控制系统以执行AV动作；以及监测另一车辆对AV动作的反应。
示例19。如示例18的AV，其中，AV动作包括请求控制系统以执行制动动作，并且监测包括将另一车辆的反应的响应时间与阈值响应时间进行比较。
示例20。如示例18的AV，其中，AV动作包括请求AV的控制系统以减小AV与另一车辆之间的距离，并且该监测包括将另一车辆反应的响应时间与阈值响应时间进行比较。
示例21。如示例17的AV，其中用于降低与定位在AV前方的领先车辆发生碰撞的风险的操纵是请求AV的控制系统以：增加AV与另一车辆之间的距离、改变车道、重新确定AV的路线以允许另一车辆经过AV、降低速度、增加AV与领先车辆之间的距离、或鸣响喇叭。
示例22。一种包括指令的非暂态计算机可读介质，该指令在被执行时，使得自主车辆(AV)系统用于：由跟踪子系统检测和跟踪位于被配置成符合安全性驾驶模型的AV的后面或侧面的另一车辆的相对位置；由跟踪子系统检查周围车辆的安全性驾驶模型合规性状态；并且由风险降低子系统基于周围车辆的安全性驾驶模型合规性状态来计划AV动作，其中，如果周围车辆的安全性驾驶模型合规性状态未知或已知是不合规的，则AV动作是管理对周围车辆进行的安全性驾驶模型合规性测试，或者是AV为降低与位于AV前方的领先车辆发生碰撞的风险而进行的操纵。
示例23。如示例22的非暂态机器可读介质，其中，安全性驾驶模型合规性测试包括：请求AV的控制系统以执行AV动作；以及监测另一车辆对AV动作的反应。
示例24。如示例23的非暂态机器可读介质，其中，AV动作包括请求控制系统以执行制动动作，并且监测包括将另一车辆的反应的响应时间与阈值响应时间进行比较。
示例25。如示例22的非暂态机器可读介质，其中，假定另一车辆不是合规的，除非跟踪子系统确定其他结果。
尽管在本文中已说明和描述了各特定方面，然而本领域的普通技术人员将领会，在不背离本申请的范围的情况下，可以用各种替代和/或等效实现来代替所示出和描述的特定方面。本申请旨在涵盖本文中所讨论的各特定方面的任何修改或变体。

Claims (25)

1.一种自主车辆AV系统，所述自主车辆AV系统包括：
跟踪子系统，所述跟踪子系统被配置成用于检测和跟踪位于被配置成符合安全性驾驶模型的AV的后面或侧面的另一车辆的相对位置，并用于检查所述另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态；以及
风险降低子系统，所述风险降低子系统被配置成用于基于所述另一车辆的所述安全性驾驶模型合规性状态来计划AV动作，
其中，如果所述另一车辆的所述安全性驾驶模型合规性状态未知或已知是不合规的，则所述AV动作是管理对所述另一车辆进行的安全性驾驶模型合规性测试，或者是所述AV为降低与定位在所述AV前方的领先车辆发生碰撞的风险而进行的操纵。
2.如权利要求1所述的AV系统，其特征在于，所述安全性驾驶模型合规性测试包括：
请求所述AV的控制系统以执行AV动作；以及
监测由所述另一车辆对所述AV动作的反应。
3.如权利要求2所述的AV系统，其特征在于，所述AV动作包括请求所述控制系统以执行制动动作，并且所述监测包括将所述另一车辆的反应的响应时间与阈值响应时间进行比较。
4.如权利要求2所述的AV系统，其特征在于，所述AV动作包括请求所述AV的所述控制系统以减小所述AV与所述另一车辆之间的距离，并且该监测包括将所述另一车辆反应的响应时间与阈值响应时间进行比较。
5.如权利要求1所述的AV系统，进一步包括：
存储器，所述存储器被配置成用于存储已知的其他车辆的列表和相应的安全性驾驶模型合规性状态。
6.如权利要求5所述的AV系统，其特征在于，所述跟踪子系统被配置成用于将所述另一车辆和相应的安全性驾驶模型合规性状态添加到所述已知的其他车辆的列表中。
7.如权利要求5所述的AV系统，进一步包括：
收发器，
其中，所述跟踪子系统被配置成用于经由所述收发器将所述已知车辆的列表和相应的安全性驾驶模型合规性状态提供给另一车辆的另一AV系统。
8.如权利要求1所述的AV系统，其特征在于，所述跟踪子系统被配置成用于确定所述AV相对于所述另一车辆是否处于危险情形中，其中危险情形是当所述AV与所述另一车辆之间发生碰撞的风险高于阈值风险时。
9.如权利要求8所述的AV系统，其特征在于，如果所述跟踪子系统确定所述AV相对于另一车辆处于危险情形中，则所述跟踪子系统被配置成用于通过监测所述另一车辆对所述危险情形的反应、或者通过将所述另一车辆的响应时间与阈值响应时间进行比较来确定所述另一车辆是否是安全性驾驶模型合规的，所述另一车辆的响应时间是从所述危险情形的开始到所述另一车辆对所述危险情形的反应。
10.如权利要求1所述的AV系统，其特征在于，假定所述另一车辆是不合规的，除非所述跟踪子系统确定其他结果。
11.如权利要求1所述的AV系统，其特征在于，用于降低与位于所述AV前方的所述领先车辆发生碰撞的风险的所述操纵是请求所述AV的所述控制系统以：增加所述AV与所述另一车辆之间的距离、改变车道、重新确定所述AV的路线以允许所述另一车辆经过所述AV、降低速度、增加所述AV与所述领先车辆之间的距离、或鸣响喇叭。
12.如权利要求1所述的AV系统，其特征在于，如果所述AV的所述控制系统正在致动优先级操纵，则所述风险降低子系统被配置成用于延迟或取消所述AV动作的计划。
13.如权利要求1所述的AV系统，其特征在于，所述跟踪子系统被配置成用于向所述另一车辆分配安全性风险等级。
14.如权利要求1所述的AV系统，其特征在于，所述跟踪子系统被配置成用于检测和跟踪多个其他车辆。
15.如权利要求14所述的AV系统，其特征在于，所述跟踪子系统被配置成用于向所述多个其他车辆分配各自的安全性风险等级，并且用于根据所述各自的安全性风险等级对所述多个其他车辆进行排名。
16.如权利要求15所述的AV系统，其特征在于，所述风险降低子系统被配置成用于计划由所述AV进行的操纵，以优先避开具有最高安全性风险等级的所述多个其他车辆中的另一车辆，并将所计划的操纵提供给所述AV的所述控制系统。
17.一种自主车辆AV，所述自主车辆AV包括：
AV系统，所述AV系统包括：
跟踪子系统，所述跟踪子系统被配置成用于检测和跟踪位于被配置成符合安全性驾驶模型的AV的后面或侧面的另一车辆的相对位置，并用于检查所述另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态；以及
风险降低子系统，所述风险降低子系统被配置成用于基于所述另一车辆的安全性驾驶模型合规性状态来计划AV动作，
其中，如果所述另一车辆的所述安全性驾驶模型合规性状态未知或已知是不合规的，则所述AV动作是管理对所述另一车辆进行的安全性驾驶模型合规性测试，或者是所述AV为降低与定位在所述AV前方的领先车辆发生碰撞的风险而进行的操纵；以及
控制系统，所述控制系统被配置成用于执行所述AV动作。
18.如权利要求17所述的AV系统，其特征在于，所述安全性驾驶模型合规性测试包括：
请求所述AV的控制系统以执行AV动作；以及
监测由所述另一车辆对所述AV动作的反应。
19.如权利要求18所述的AV，其特征在于，所述AV动作包括请求所述控制系统以执行制动动作，并且所述监测包括将所述另一车辆的反应的响应时间与阈值响应时间进行比较。
20.如权利要求18所述的AV，其特征在于，所述AV动作包括请求所述AV的所述控制系统以减小所述AV与所述另一车辆之间的距离，并且所述监测包括将所述另一车辆反应的响应时间与阈值响应时间进行比较。
21.如权利要求17所述的AV，其特征在于，用于降低与位于所述AV前方的所述领先车辆发生碰撞的风险的所述操纵是请求所述AV的所述控制系统以：增加所述AV与所述另一车辆之间的距离、改变车道、重新确定所述AV的路线以允许所述另一车辆经过所述AV、降低速度、增加所述AV与所述领先车辆之间的距离、或鸣响喇叭。
22.一种包括指令的非暂态计算机可读介质，所述指令在被执行时，使得自主车辆AV系统用于：
由跟踪子系统检测和跟踪位于被配置成符合安全性驾驶模型的AV的后面或侧面的另一车辆的相对位置；
由所述跟踪子系统检查周围车辆的安全性驾驶模型合规性状态；并且
由风险降低子系统基于所述周围车辆的所述安全性驾驶模型合规性状态来计划AV动作，
其中，如果所述周围车辆的所述安全性驾驶模型合规性状态未知或已知是不合规的，则所述AV动作是管理对所述周围车辆进行的安全性驾驶模型合规性测试，或者是所述AV为降低与位于所述AV前方的领先车辆发生碰撞的风险而进行的操纵。
23.如权利要求22所述的非暂态机器可读介质，其特征在于，所述安全性驾驶模型合规性测试包括：
请求所述AV的控制系统以执行AV动作；以及
监测所述另一车辆对所述AV动作的反应。
24.如权利要求23所述的非暂态机器可读介质，其特征在于，所述AV动作包括请求所述控制系统以执行制动动作，并且所述监测包括将所述另一车辆的反应的响应时间与阈值响应时间进行比较。
25.如权利要求22所述的非暂态机器可读介质，其特征在于，假定所述另一车辆不是合规的，除非所述跟踪子系统确定其他结果。
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