CN114585876A - 一种自动驾驶车辆的分布式驾驶系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供的技术涉及分布式自动驾驶系统(DDS)，该DDS系统提供交通管理和运营、对智能网联车辆(CAV)的车辆控制和智能网联道路基础设施系统(IRIS)。具体但不限于，涉及用于向单个车辆发送定制的、详细的和对时间敏感的控制指令和交通信息以及其他相关信息的方法和系统，这些指令和信息用于实现自动驾驶车辆的驾驶，如车辆跟随、变道、路线引导。

Description

一种自动驾驶车辆的分布式驾驶系统和方法
本申请要求2019年8月31日提交的第62/894,703号美国临时专利申请的优先权，上述申请通过引用整体地并入本文。
技术领域
本发明提供的技术涉及分布式驾驶系统(Distributed Driving System,DDS)，该DDS系统提供交通管理和运营、智能网联车辆(Connected and Automated Vehicle,CAV)的车辆控制和智能道路基础设施系统(Intelligent Road Infrastructure System,IRIS)。具体但不限于，涉及用于向单个车辆发送定制的、详细的和对时间敏感的控制指令和交通信息以及其他相关信息的方法和系统，这些指令和信息用于实现自动驾驶车辆的驾驶，如车辆跟随、变道、路径引导。
背景技术
配备车载单元(On-Board Unit,OBU)的自动驾驶车辆正在研发中，这种车辆无需或者需要较少的人工输入、干预和/或控制就能感知环境并导航。例如，U.S.Pat.No.7,421,334描述了一种车载智能车辆系统，该系统包括用于收集数据的传感器组件和用于处理数据以确定至少一个事件的发生的处理器。U.S.Pat.No.7,554,435描述了一种用于主机车辆的车载单元，该车辆是用于与其他车辆通信，以提醒驾驶员前车的潜在制动情况。尽管取得了这些进步，但配备车载单元的自动驾驶车辆还没有被广泛的商用，主要是因为现有的自动驾驶方法需要昂贵而复杂的车载系统，因此，广泛地实施这种车载系统是一个巨大的挑战。此外，现有的车载单元技术是限于与其他车辆或基础设施传输信息的通信模块。因此，传统技术的设计目的是提供一种自动驾驶车辆系统，而不提供一种网联自动驾驶车辆公路系统的技术。因此，新技术将改善智能网联自车辆的自动驾驶。
发明内容
本发明提供的技术涉及分布式驾驶系统(DDS)，该DDS系统提供交通管理和运营、智能网联车辆(CAV)的车辆控制和智能道路基础设施系统(IRIS)，特别但不限于涉及为单个车辆提供定制的、详细的和对时间敏感的控制指令和交通信息以及其他相关信息的驾驶方法和系统，这些指令和信息用于实现自动驾驶车辆的驾驶，如车辆跟随、变道、路线引导。在一些实施例中，本发明的技术结合了U.S.Pat.App.Ser.No.15/628,331的一些方面，该文件通过引用并入本发明，其提供了一个面向系统的、完全控制的自动驾驶车辆高速公路(Connected Automated Vehicle Highway,CAVH)系统，用于各种级别的网联自动驾驶车辆和高速公路。在一些实施例中，本发明的技术结合了U.S.Pat.App.Ser.No.16/267,836的一些方面，该文件通过引用并入本发明，其提供了用于智能道路基础设施系统(IRIS)的系统和方法，该系统为网联自动驾驶车辆高速公路(CAVH)系统提供车辆操作和控制。
在一些实施例中，本发明提供的技术提供了包含智能路侧工具箱(IntelligentRoadside Toolbox,IRT)的分布式驾驶系统(DDS)，该智能路侧工具箱(IRT)根据特定车辆的自动驾驶需求提供对CAVH和IRIS技术(例如服务)的模块化访问。例如，在一些实施例中，本发明描述的DDS技术的IRT为不同自动化级别的车辆提供了灵活的和可扩展的服务。在一些实施例中，IRT提供的服务是动态的和定制的，这些服务针对特定车辆、针对特定制造商生产的车辆、针对与公共工业联盟相关车辆、针对订阅DDS以从IRT获取服务的车辆等。尽管CAVH技术与集中式系统相关，这些系统可向所有使用CAVH系统的单个车辆提供定制、详细和对时间敏感的控制指令和交通信息，以完成自动汽车驾驶，而不管车辆能力和/或自动化水平如何，从而提供同质服务，但是本发明所述的DDS和IRT技术是面向车辆的、模块化的，并可为每一辆车定制的，作为按需和动态的服务满足每一辆车的具体需求。
相应地，在一些实施例中，本发明描述的技术提供了分布式驾驶系统(DDS)。在一些实施例中，DDS包括：1)一个或多个智能网联车辆(CAV)，并且每个CAV包括车载系统；2)智能路侧工具箱(IRT)；以及3)用于在CAV和IRT之间传输数据的通信媒介(如无线通信(如实时无线通信媒介))，其中车载系统被配置为为包含该车载系统的CAV的自动驾驶生成控制指令；并且其中，IRT为各个CAV提供定制的、按需的和动态的IRT功能，用于系统安全和备份、车辆性能优化、计算和管理，以及动态效用管理(Dynamic Utility Management,DUM)和信息提供。在一些实施例中，DDS被配置为向单个CAV提供按需和动态的IRT功能，以避免与其他车辆的轨迹冲突(如避免碰撞)和/或为异常驾驶环境(如天气事件、自然灾害、交通事故等)调整车辆路线和/或轨迹。在一些实施例中，DDS包含一个DUM模块，该模块被配置为通过执行一种方法来优化CAV在不同车辆智能级别上的资源使用，该方法包括组合IRT功能以提供给CAV，以及平衡CAV车载系统成本。在一些实施例中，CAV车载系统成本包括计算能力成本(C)、计算单元数量成本(NU)、燃料消耗成本(P)、以及气候控制和/或驾驶员舒适性(例如，加速和/或减速)成本(V)。在一些实施例中，DUM模块被配置为通过优化一个成本函数(例如识别该成本函数的最小值)来优化CAV在各种智能级别上的资源使用情况，该成本函数将实现一个自动驾驶系统的总成本描述为计算能力(C)、计算单元数量成本(NU)、燃料消耗成本(P)、气候控制和/或驾驶员舒适性(如加速和/或减速)成本(V)和/或IRT成本(I)的成本函数之和(这些函数提供正值)。
在一些实施例中，IRT可以插件式装配各种IRT功能，并向各个智能网联汽车提供定制、按需和动态的IRT功能，以根据各个智能网联汽车的需要提高单个智能网联汽车的安全性和稳定性。在一些实施例中，DDS可用于测量CAV的性能，通过测量CAV的计算能力、CAV的发射输出、CAV的能耗、和/或CAV驾驶员的舒适性等指标实现。在一些实施例中，计算能力包括用于感测、预测、决策和/或控制的计算速度；能耗包括燃油经济性和/或电力经济性；驾驶员的舒适性包括气候控制和/或CAV的加速/减速。
在一些实施例中，DDS可根据车辆制造商的需求在单个CAV上自主提供定制的IRT功能以提高CAV性能。在一些实施例中，DDS配备了预警功能，当车辆成本函数超过阈值，或检测到车辆组件、功能、服务发生故障时，可向单个CAV提供预警响应功能。在一些实施例中，IRT可为车辆制造商、驾驶服务提供商等提供定制服务，该定制服务包括遥控服务、路面状况检测、行人预测等。在一些实施例中，IRT可从车辆OBU、电子稳定程序(ElectronicStability Program,ESP)和/或车辆控制单元(Vehicle Control Unit,VCU)接收信息。
在一些实施例中，DDS基于获取实现自动驾驶系统总成本的成本函数来确定CAV信息和/或功能需求，该成本函数是用于计算能力成本(C)、计算单元数量成本(NU)、燃油消耗成本(P)、以及气候控制成本(V)和IRT成本(I)等函数的总和；通过将信息和/或功能需求发送到IRT实现为CAV提供补充信息和/或功能。
在一些实施例中，DDS可以集成来自不同数据源的传感器和/或驾驶环境信息，以提供集成的传感器和/或驾驶环境信息，并将集成的传感器和/或驾驶环境信息传递至预测模块。在一些实施例中，DDS为单个智能网联汽车提供定制的、按需的和动态的IRT功能，用于感测、交通行为预测和管理、规划和决策、以及车辆控制。在一些实施例中，感测包括提供用于交通行为预测和管理、规划和决策、以及车辆控制的实时、短时间或长时间的信息。在一些实施例中，DDS可为CAV提供系统安全和备份、车辆性能优化、计算和管理以及动态效用管理等功能。在一些实施例中，DDS通过从CAV和/或其他CAV获得的信息和/或从IRT获得的信息，为CAV的自动驾驶提供定制的、按需的和动态的IRT感测功能。在一些实施例中，DDS可为CAV的自动驾驶提供定制的、按需的和动态的IRT交通行为预测和管理功能，其中交通行为预测和管理功能能够预测周围车辆、行人、自行车和其他移动对象的行为。
在一些实施例中，交通行为预测和管理功能提供预测支持，包括提供原始数据和/或提供从原始数据提取的特征；和/或预测结果，其中预测支持以及预测结果基于CAV的预测要求向CAV提供。在一些实施例中，DDS可为CAV的自动驾驶提供定制的、按需的和动态的IRT规划和决策功能。在一些实施例中，规划和决策功能提供路径规划、路线规划、特殊条件规划和/或事故场景解决方案，路径规划包括识别和/或提供用于CAV的自动驾驶的微观级别的详细驾驶路径；路线规划包括识别和/或提供用于CAV自动驾驶的路线；特殊条件规划包括识别和/或提供用于在特殊天气条件或事件条件下CAV自动驾驶的微观级别的详细驾驶路径和/或路线；事故场景解决方案包括识别和/或提供用于在事故场景下CAV自动驾驶的微观级别的详细驾驶路径和/或路线，其中路径规划、路线规划、特殊情况规划和/或事故场景解决方案基于CAV的规划和决策要求向CAV提供。
在一些实施例中，DDS包括控制模块和决策模块。在一些实施例中，DDS可为CAV的自动驾驶提供定制的、按需的和动态的IRT车辆控制功能。在一些实施例中，车辆控制功能由定制的、按需的和动态的IRT感测功能、交通行为预测和管理功能、和/或规划和决策功能支持。在一些实施例中，车辆控制功能为CAV提供横向控制、垂直控制、排队控制、车队管理和系统故障安全措施。在一些实施例中，系统故障安全措施为驾驶员提供足够的响应时间以在系统故障时承担对车辆的控制、安全地停止车辆等。在一些实施例中，车辆控制功能为支持CAV的自动驾驶确定计算资源，并向IRT请求和/或提供补充计算资源。在一些实施例中，控制模块可以集成和/或处理由决策模块提供的信息，并向智能网联汽车发送车辆控制命令以自动驾驶智能网联汽车。
在一些实施例中，DDS可用于确定单个CAV的最佳车辆功耗和驾驶员舒适性，以最小化功耗和排放，并使用通信介质将最佳车辆功耗和驾驶员舒适性发送到CAV。
在一些实施例中，IRT包括硬件模块，硬件模块包括包含传感器的传感模块、通信模块和/或计算模块。在一些实施例中，IRT包括软件模块，该软件模块包括传感软件，该软件可使用来自传感模块的信息，提供对象检测和映射；以及为CAV车队提供路径、路线和/或控制指令的决策软件。
在一些实施例中，DDS为单个CAV提供系统备份和冗余服务，其中，提供的系统备份和冗余服务可以为需要感知支持的单个CAV提供备份和/或补充感知设备；和/或备份和/或补充计算资源，以保持单个CAV的性能水平。在一些实施例中，DDS通过使用通信介质为单个CAV提供系统备份和冗余服务。在一些实施例中，DDS可以收集描述CAV环境的传感器数据；并将传感器数据的至少一个子集提供给CAV，以补充CAV的故障和/或缺陷传感器系统，以最大限度地发挥CAV的正常功能。在一些实施例中，传感器数据由IRT传感模块提供。在一些实施例中，传感器数据和至少一个子集的传感器数据，通过通信介质在DDS和CAV之间传输。在一些实施例中，传感器数据包括描述道路状况、交通标志和/或信号以及CAV周围对象的信息。在一些实施例中，DDS还用于集成所述数据；将该数据提供给预测、规划和决策系统；存储数据；和/或检索数据的至少一个子集。
本发明还提供了采用上述任意系统以对CAV自动驾驶的一个或多个方面进行管理的方法。这些方法包括由系统中单个参与方(如驾驶员、公共或私有的本地、区域性或国家级交通运输协调者、政府机构人员等)所进行的过程，以及一个或多个参与方协作或相互独立地工作而开展的集体活动。
本说明书的某些部分就信息操作从算法和符号表示的角度描述了该技术的实施例。这些算法的描述和表示通常被数据处理领域的技术人员用来将其工作的实质有效地传达给本领域的其他技术人员。这些操作虽然在功能上、计算上或逻辑上进行了描述，但应理解为通过计算机程序或等效电路、微代码等来实现。此外，在不失一般性的情况下，有时将这些操作安排称为模块是更便捷的。所描述的操作及其相关模块可体现在软件、固件、硬件或上述任何组合中。
本发明所述的某些步骤、操作或过程可以用一个或多个硬件或软件模块来执行或实现，也可以单独实现或者与其他设备组合来执行或实现。在一些实施例中，软件模块通过计算机程序产品实现，该计算机程序产品包括含有计算机程序代码的计算机可读介质，该计算机程序代码可由计算机处理器执行，以执行所述的任意或所有步骤、操作或进程。
本发明的实施例还可能涉及用于执行本发明操作的设备。该设备可以被特殊构造，用于所需目的和/或包括由存储在计算机中的计算机程序选择性地激活或重新配置的通用计算设备。这种计算机程序可以存储在非暂时的、有形的计算机可读存储介质或适于存储电子指令的任意类型介质中，这些介质可以连接到计算机系统总线。此外，说明书中提到的任意计算系统可能包括单个处理器，或者可以是采用多个处理器设计以提高计算能力的体系结构。
基于本发明的指导，其他实施例对相关领域的技术人员将是显而易见的。
附图说明
本发明的上述以及其他特点、方面和优点将通过以下图示而更容易理解。
图1是从传感器和/或信息收集模块到数据融合单元(如OBU和IRT)的数据流的示意图。
图2是提供给车辆的由IRT支持的按需预测功能的示意图。
图3是提供给车辆的由IRT支持的按需规划和决策功能的示意图。
图4是由DDS提供的车辆控制功能的示意图。
图5是IRT硬件组件的示意图。
图6是IRT软件组件的示意图。
图7是由IRT支持的传感和通信备份的示意图。
图8是在交叉路口使用IRT提供交通安全和向智能网联车辆提供控制指令的示例性示意图。
图9是车辆接近包含IRT的交叉路口的示意图。
需要理解的是，图不一定是按比例绘制，图中的物体也不一定是按比例绘制。所述图旨在清晰和理解此处公开的装置、系统和方法的各种实施例的描述。在所有图中，应尽可能地使用相同标记表示相同或相似的部件。此外，应当理解的是，这些图无意以任何方式限制本发明的教导范围。
具体实施方式
本发明提供的技术设计分布式驾驶系统(DDS)，该DDS系统提供交通管理和操作、智能网联车辆(CAV)的车辆控制和智能道路基础设施系统(IRIS)，具体但不限于为单个车辆发送定制的、详细的、对时间敏感的控制指令和交通信息以及其他相关信息的方法和系统，以完成自动驾驶车辆的驾驶，如车辆跟踪、变道、路线引导。
在各种实施例的详细描述中，为了说明目的，阐述了许多具体细节，以提供对所公开的实施例的全面理解。然而，本领域技术人员应理解，可以在具有或没有这些特定细节的情况下实践这些实施例。在其他实例中，结构和设备以框图形式表示。此外，本领域技术人员可以容易地理解，本发明提出和执行方法的具体顺序是说明性的，并且可以预期，这些顺序可以变化，并且仍然保持在本发明公开的各种实施方案的范围内。
本申请中引用的所有文献和类似材料，包括但不限于专利、专利申请、文章、书籍、论文和互联网网页，任何目的明确地完整纳入引用。除非另有定义，此处使用的所有技术和科学术语，都具有与本发明所描述的各种实施例所属领域的普通技术人员通常所理解的相同含义。当所结合的参考文献中的术语的定义看起来与本发明中提供的定义不同时，以本发明中提供的定义为准。本发明使用的章节标题仅用于组织目的，不能被解释为以任何方式限制所描述的主题。
定义
为进一步加深对本技术的理解，下面定义了一系列术语和短语。并在整个详细描述中对附加定义进行了阐述。
在整个说明书和权利要求书中，除非上下文另外明确指出，否则以下术语具有本发明明确关联的含义。本发明使用的短语“在一个实施例中”可能指的是同一个，但并不必然指相同的实施例。此外，本发明使用的短语“在另一实施例中”虽然可以，但不一定指代不同的实施例。因此，如下所述，在不脱离本发明的范围或精神的情况下，可以容易地组合本发明的各种实施例。
另外，除非上下文另有明确规定，本发明所使用的术语“或”是包括性的“或”运算符，并且等同于术语“和/或”。除非上下文另有明确规定，术语“基于”不是排他性的，并且允许基于未描述的其他因素。另外，在整个说明书中，“一个”，“一种”和“该”的含义包括复数引用。“在...中”的含义包括“在...中”和“在...上”。
本发明中所使用的术语“大约”、“近似”、“基本上”和“显着”是本领域普通技术人员理解的，并且在使用它们的上下文中将在一定程度上变化。如果在给定使用上下文的情况下存在对本领域普通技术人员而言尚不清楚的这些术语的使用，则“大约”和“近似”是指小于或等于特定术语的10％，“基本上”和“显着”是指该特定术语的正负大于10％。
本发明所使用的范围的公开包括所有值的公开以及整个范围内的进一步划分的范围，包括为该范围给出的端点和子范围。
本发明所使用的前缀“无”是指这种技术的体现，其省略了附加“无”的单词基本词根的特征。即，如本发明所使用的术语“无X”是指“不包括X”，其中X是“无X”技术中省略的技术的特征。例如，“无控制器”系统不包括控制器，“无传感”方法不包括感知步骤等。
尽管本发明可以使用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种步骤、元件、组成、组件、区域、层和/或部分，但是除非另外指出，这些步骤、元件、组成、组件、区域、层和/或部分不应受这些术语限制。这些术语用于区分一个步骤、元件、组成、组件、区域、层和/或部分与另一步骤、元件、组成、组件、区域、层和/或部分。除非上下文明确指出，否则本发明中使用的诸如“第一”、“第二”和其他数字术语之类的术语并不暗示顺序或次序。因此，在不脱离本技术的情况下，本发明讨论的第一步、元件、组成、组件、区域、层或部分可以被称为第二步、元件、组成、组件、区域、层或部分。
本发明所使用的“系统”是指出于共同目的而一起操作的多个真实和/或抽象组件。在一些实施例中，“系统”是硬件和/或软件组件的集成组件。在一些实施例中，系统的每个组件与一个或多个其他组件交互和/或与一个或多个其他组件相关。在一些实施例中，系统是指用于控制和指导方法的组件和软件的组合。
本发明中所使用的术语“支持”，当用于指代DDS的一个或多个组件向DDS的一个或多个其他组件提供支持和/或支持DDS的一个或多个其他组件时，是指例如在DDS的组件和/或级别之间进行信息和/或数据交换，在DDS的组件和/或级别之间发送和/或接收指令，和/或DDS的组件和/或级别之间的其他交互(提供例如信息交换、数据传输、消息传递和/或警报功能)。
本发明中所使用的术语“自动驾驶车辆”或“AV”是指例如处于任何自动化级别(例如，如由SAE国际标准J3016(2014)所定义，通过引用并入本发明)的自动驾驶车辆。
本发明中所使用的术语“网联车辆”或“CV”是指例如被配置用于任何级别的通信(例如，V2V、V2I和/或I2V)的网联车辆。
本发明中所使用的术语“智能网联车辆”或“CAV”是指能够与其他车辆通信(例如，通过V2V通信)、与路侧单元(RSU)、IRT、交通控制信号以及其他基础架构或设备进行通信的自动驾驶车辆。也就是说，术语“智能网联车辆”或“CAV”是指具有任何自动化级别(例如，如SAE国际标准J3016(2014)所定义)和通信级别(例如，V2V、V2I和/或I2V)的自动网联车辆。
本发明中所使用的术语“数据融合”是指集成多个数据源以提供比多个数据源中的任何单个数据源更一致、准确和有用的信息(例如，融合数据)。
在一些实施例中，本发明使用各种空间和时间尺度或层次，比如微观、中观和宏观的。本发明中所使用的术语“微观层次”是指与单个车辆和单个车辆的运动(比如纵向动作(跟车、加减速、停车和等待)和/或横向动作(车道保持、车道变换))有关的尺度。本发明中所使用的术语“中观层次”是指与干道和路段上车辆组的运动(例如，特殊事件提前通知、事故预测、道路行车交织段合并和分叉、队列分裂和合并、变速限制预测和反应、，路段行驶时间预测和路段交通流量预测)相关的尺度。本发明中所使用的术语“宏观层次”是指与道路网络有关的尺度(例如，路线规划、拥塞、事故、路网交通)。如本发明所示，在指代时间尺度时，术语“微观层次”指的是大约1到10毫秒的时间(例如，与车辆控制指令计算有关)；术语“中观层次”指的是大约10至1000毫秒的时间(例如，与事故检测和路面状况通知有关)；术语“宏观层次”指的是大约长于1秒的时间(例如，与路线计算有关)。
本发明中所使用的术语“自动化等级”是指分类系统中的等级，该等级描述了AV、CV和/或CAV所需的驾驶员干预和/或专心程度。特别地，术语“自动化级别”是指SAE国际标准J3016(2014))的级别，其标题为“与道路上机动车自动驾驶系统相关的术语的分类和定义”，并于2016年更新为J3016_201609，每个级别通过引用并入本发明。SAE自动化级别简要描述为级别0：“无自动化”(例如，全手动车辆，驾驶的各个方面均由人为手动控制)，级1：“驾驶辅助”(例如，单个自动化方面，例如转向、速度控制或制动控制)，级2：“部分自动化”(例如，具有对转向和加速/减速度进行自动控制的人为控制)，级别3：“有条件的自动化”(例如，当车辆无法执行某一任务时通知驾驶员进行人工控制)，级别4：“高度自动化”(例如，车辆做出明智的决定，并且不需要人员在级别车辆无法执行任务时进行控制)，级别5：“完全自动化”(例如，车辆不需要人工关注)。
本发明中所使用的术语“被配置为”一词是指为了执行所指示的功能而构造和/或编程的组件、模块、系统、子系统等(如硬件和/或软件)。
本发明中所使用的术语“确定”、“估计”、“计算”及其变体可互换地用于任何类型的方法、过程、数学运算或技术。
本发明中所使用的术语“车辆”是指任意类型的动力运输设备，包括但不限于汽车、卡车、公共汽车、摩托车或船只。车辆通常可以由操作员控制，也可以无人驾驶，并且可以以其他方式远程控制或自动操作，例如使用方向盘、变速器、刹车踏板和加速踏板以外的控件。
描述
本发明提供了一种用于分布式驾驶系统(DDS)的技术。该技术有助于对单个智能网联车辆(CAV)进行操作和控制。DDS为单个车辆控制提供了定制化的信息和实时控制指令，以完成车辆跟随、变道和/或路线引导的驾驶任务。在一些实施例中，DDS为高速公路和城市干线提供运输操作和管理服务。
在一些实施例中，DDS包括一个或多个CAV和智能路边工具箱(IRT)，并执行用于动态效用管理(DUM)的方法。DDS为CAV自动驾驶提供和/或补充以下一种或多种功能类别：感知，交通行为预测和管理，规划和决策，以及车辆控制。在一些实施例中，DDS由实时有线和/或无线通信，供电网络，云资源，网络安全和安全服务来提供支持。
在一些实施例中，DDS包括智能路边工具箱(IRT)和用于自动驾驶车辆CAV和IRT之间进行数据传输的通信介质。根据该DDS技术，CAV车载系统被配置为生成包含该车载系统的CAV自动控制指令，并且IRT为各个CAV提供自定义、按需和动态IRT功能，以实现系统安全性和备份、车辆性能优化、计算和管理以及动态效用管理(DUM)和信息提供。
在一些实施例中，DSS被配置为将动态效用管理(DUM)提供为一个功能。在一些实施例中，DSS包括提供DUM(例如，软件和/或硬件)的模块。在一些实施例中，DSS被配置为执行DUM方法。如本发明所述，DUM维持CAV(例如，处于各种车辆智能水平的CAV)的最佳效用。例如，当环境发生变化时(例如，CAV进入复杂的环境(例如，包括许多移动物体，复杂的道路几何形状，天气事件等))，第一自动化级别运行的CAV(例如，SAE级别3)可能会自动降级到第二自动化级别(例如，从SAE级别3降低到SAE级别2)。根据本发明提供的技术的实施例，DUM通过组合来自IRT的资源(例如，计算资源、系统安全和备份资源、传感资源、运输行为预测和管理资源、规划和决策资源、和/或车辆控制资源和/或指令)来解决SAE自动化级别的变化，维持CAV自动化级别在第一级。
因此，在一些实施例中，DUM管理由DDS(例如，IRT)提供的和由DDS提供的效用和资源，如补充CAV的效用和资源。因此，DUM平衡了所有CAV车载系统的费用。在一些实施例中，DUM使用成本函数来平衡成本，例如，如下所示：
U＝f1(C)+f2(NU)+f3(P)+f4(V)+f5(I)
式中U代表了实现一个自动驾驶系统的总成本，f1(C)是一个描述计算能力成本的函数，f2(NU)是一个描述单元成本数量的函数，f3(P)是一个描述燃料消耗成本的函数，f4(V)是一个描述气候控制和/或驾驶员舒适性(如加速和/或减速)成本的函数，f5(I)是一个描述IRT成本的函数。因此，成本函数提供了实现自动驾驶的成本的一种计算方法。计算能力成本指完成自动驾驶功能所需的计算速度和精度，包括感知、交通行为预测和管理、规划和决策、车辆控制等。单元成本数量成本是指用于自动驾驶的处理器(例如，GPU、CPU)的数量。燃料消耗成本是指自动驾驶的燃料或电力成本。气候控制成本是指提供驾驶员舒适性(例如温度控制)以及提供CAV平稳加速和/或减速的成本。IRT成本是指通过IRT提供服务的成本。
对成本函数的优化包括求得成本函数U的最小值，该U是由计算能力成本、单元数量成本、燃料消耗成本以及气候控制和/或驾驶员舒适性(如加速和/或减速)成本所提供的函数值的总和。成本函数的值以及成本函数的最小值是动态的，如随着驾驶环境、成本函数和自动驾驶系统的需求变化而变化。各个子成本函数以及总成本函数被持续监测，以识别出针对当前驾驶环境和自动驾驶系统需求的最优(如最小)值。根据本发明提供的DDS技术的实施例，IRT向CAV提供支持，以辅助使得自动驾驶的成本最小化，平衡自动驾驶的成本，以及获取成本函数的最小值。
因此，成本函数通过考虑多种成本来评价CAV的性能，并计算实现自动驾驶的广义成本。在一些实施例中，DDS技术根据成本函数确定要提供给CAV的服务(例如，来自IRT)。例如，当单个CAV的计算成本显著增加时，CAV向DDS发送请求，要求补充计算资源。然后，DDS从IRT向CAV提供补充资源。另外一个例子是，在炎热的天气下，CAV中的驾驶员可能想要打开空调，这将减少驾驶距离，因为空调的额外电力需求会消耗原本用于自动驾驶的资源。电力资源从支持CAV自动化水平的模块转移到空调，将降低CAV的运行自动化水平。根据该技术的实施例，DUM请求用来自IRT的资源以补充支持CAV自动化级别的模块，并将自动化级别维持在原始级别。在具体实施例中，CAV可以通过使用来自IRT的资源，在保持自动化等级的同时，使某些部分脱机。
相应地，本发明所述技术的实施例涉及为单个车辆提供基于汽车制造商、行业联盟、司机对DDS的订阅、DDS对CAV资源需求的识别等需求的动态和可定制服务的DDS和IRT。DDS的IRT为CAV提供了灵活和可扩展的服务(例如，处于不同自动化级别的CAV)。IRT是面向车辆的，支持CAV的自动驾驶。例如，在一定等级自动化水平上运行的CAV可以请求IRT的补充服务以实现在更高的自动化水平上运行。
在一些实施例中，如图1所示，该技术包括数据流，如传感器和/或信息收集模块和数据融合模块(如OBU和/或IRT)之间的数据流。在一些实施例中，车辆子系统从CAV外部的传感器收集车辆传感器数据，从CAV内部的传感器收集座舱乘客数据，和/或从控制器区域网络(CAN)总线接口收集基本安全信息。在一些实施例中，车辆传感器数据、座舱乘客数据和/或基本安全信息数据被发送到OBU进行数据融合。在某些实施例中，IRT收集路边传感器数据，例如使用安装在IRT上的传感器。在一些实施例中，传感器数据被发送到IRT进行数据融合。
在一些实施例中，OBU包括用于与IRT进行通信的通信模块。在一些实施例中，OBU包括用于与另一OBU进行通信的通信模块。在一些实施例中，OBU包括用于从车辆外部传感器和/或车辆内部传感器收集数据，以及监测车辆状态和驾驶员状态的数据收集模块。在一些实施例中，OBU包括用于执行面向驾驶任务的控制指令的车辆控制模块。在一些实施例中，驾驶任务包括车辆跟随和/或变道。在一些实施例中，控制指令从IRT接收。在一些实施例中，OBU用于使用从IRT接收到的数据和信息来控制车辆(如通过产生控制指令)。在一些实施例中，从IRT接收到的数据包括：车辆控制信息和/或指令、行驶路线和交通信息、和/或服务信息。在一些实施例中，车辆控制指令包括：纵向加速度、横向加速度、和/或车辆方向。在一些实施例中，行驶路线和交通信息包括交通条件、事故位置、交叉口位置、入口位置和/或出口位置。在一些实施例中，服务数据包括加油站的位置和/或兴趣点位置。在一些实施例中，OBU用于向IRT发送数据。在一些实施例中，发送到所述IRT的数据包括：效用和/或成本信息、驾驶员输入数据、驾驶员情况数据、和/或车辆情况数据。在一些实施例中，驾驶员输入数据包括行程起点、行程目的地、期望行驶时间和/或服务请求。在一些实施例中，驾驶员情况数据包括驾驶员行为、疲劳程度和/或驾驶员分心事务。在一些实施例中，车辆情况数据包括车辆ID、车辆类型和/或由数据收集单元收集的数据。在一些实施例中，OBU用于收集数据，包括车辆引擎状态、车辆速度、车辆检测到的周围物体和/或驾驶员情况。在一些实施例中，OBU可接管对车辆的控制。
在一些实施例中，如图2所示，通过IRT补充CAV预测功能。预测是一个从数据(例如，由CAV和/或IRT传感器提供的传感器数据)中提取有用信息的复杂过程。在一些实施例中，从原始数据中提取特征，从特征中提取高等级特征，并从高等级特征中产生预测。在一些实施例中，CAV和IRT都从原始数据中提取特征，从特征中提取高等级特征，并从高等级特征产生预测。在一些实施例中，CAV从IRT得到补充预测服务，IRT根据CAV的预测需求和/或由CAV向IRT发出的补充预测服务请求从原始数据中提取特征，从特征中提取高等级特征，并从高等级特征产生预测。
在一些实施例中，如图3所示，CAV的规划和决策功能由IRT补充。IRT使用低级信息(如传感器数据、拥塞水平)来制定计划和决策。在一些实施例中，CAV和IRT均执行规划和决策。在一些实施例中，CAV根据自身的规划和决策需求和/或CAV向IRT发出的补充规划和决策请求，从IRT接收补充的规划和决策服务。
在一些实施例中，如图4中所示，DDS提供了服务于CAV控制的系统和方法。图3示出了提供CAV控制或支持CAV控制的DDS的三种示例性情况。在一些实施例中(例如，情况1)，CAV的控制模块没有足够的信息来为驾驶环境提供足够的自动驾驶控制指令，IRT向CAV提供补充控制支持(例如，信息和/或资源)，使CAV能够在驾驶环境中生成足够的自动驾驶控制指令。在一些实施例中(例如，情况2)，CAV的控制模块不能为驾驶环境提供足够的自动驾驶控制指令，IRT向CAV提供针对CAV的定制控制信息以产生用于驾驶环境的足够的自动驾驶控制指令。在一些实施例中(例如，情况3)，IRT代替了故障控制模块的角色，和/或IRT直接向车辆发送控制命令。
在一些实施例中，如图5和图6所示，IRT系统包含一个或多个硬件和/或软件模块。例如，在一些实施例中，IRT包括提供感知(例如，感知模块)、通信(例如，通信模块)和计算(例如、计算模块)的硬件模块。在一些实施例中，感知模块与通信模块和计算模块连接。在一些实施例中，计算模块与感知模块和通信模块连接。在一些实施例中，IRT包括软件模块，例如感测软件和规划软件。在一些实施例中，感知软件提供对象检测和对象跟踪。在一些实施例中，规划软件提供路径规划、路线规划以及针对特殊事件或状况(例如，天气状况、自然灾害、交通事故、体育赛事等)的规划的产生。在一些实施例中，例如图7所示，IRT为CAV提供备份(例如，补充)感知和通信支持。在一些实施例中，使用通信信道将备份(例如，补充)感知和计算支持提供给CAV。在一些实施例中，例如图8所示，IRT为CAV提供计算支持。在一些实施例中，利用来自IRT的计算支持将计算支持提供给CAV。在一些实施例中，IRT包括传感器(例如，LIDAR、摄像头、卫星导航(例如，GPS、差分GPS、北斗、GLONASS)、RFID、惯性测量单元(IMU)和/或雷达)、通信设备(例如DSRC、WiFi、4G/5G和/或蓝牙)和/或计算设备(例如CPU和/或GPU)。
尽管本发明中的公开内容涉及某些示出的实施例，但是应当理解，这些实施例是通过示例而非限制的方式给出的。
示例
IRT系统中包括传感器(如激光雷达、摄像头、GPS、RFID、雷达)、通信设备(例如DSRC、Wi-Fi、5G)、以及交叉口旁边部署的计算设备(例如，一个或多个CPU和/或GPU)(参见，例如，图9)。这些IRT传感器收集路边信息。动态效用管理(DUM)模块安装在CAV中，并且DUM可以在各种车辆智能级别上实时维护CAV的最佳效用(如成本)。当DDS系统检测到车辆的成本函数值(如表示自动驾驶的广义成本)超过指定的阈值时(例如，由于之前识别的障碍物、CAV组件、功能或服务故障，环境复杂度增加等因素)，DUM向IRT发出请求，然后IRT为CAV提供相应的服务以保持最佳成本。
在一些实施例中，如图9所示，当CAV驶向交叉路口时，行驶环境数据将由其外部传感器收集，并与来自内部传感器的数据融合。同时，当CAV外部传感器被遮挡和/或不能够提供全面和/或充足的CAV环境信息时，CAV将向IRT发送请求以获取补充信息(例如，周围车辆和/或行人的行为(包括位置、速度和/或加速度))。然后，IRT根据CAV请求，使用一个或多个通信模块或系统将路边传感器数据实时发送到CAV。如果DUM确定需要进一步的IRT协助，则CAV还将基于感测数据(来自CAV和IRT传感器)以及IRT提供的其他服务，执行预测、规划和决策过程。然后，CAV控制模块根据收到的控制指令执行车辆控制功能(如控制CAV的运动(如加速、减速、转向、制动等))。因此，在确保交通安全的前提下优化了车辆性能(例如计算能力、车辆排放、能源经济性、驾驶员舒适度)。
出于所有目的，以上说明书中提到的所有出版物和专利均通过引用整体并入本发明。在不脱离所描述的技术范围和精神的情况下，所描述的技术的组成、方法和用途的各种修改和变化对于本领域技术人员将是显而易见的。尽管已经结合特定示例性实施例描述了该技术，但是应当理解，所要求保护的本发明不应不适当地限制于此类特定实施例。实际上，对于本领域技术人员显而易见的是，所描述的用于实施本发明的方式的各种修改都在所附权利要求的范围之内。

Claims (39)

1.一种分布式驾驶系统DDS，其特征在于，所述DDS包括：
a)智能网联车辆CAV，每个智能网联车辆CAV都包含一个自身的车载系统；
b)智能路侧工具箱IRT；以及
c)通信媒介，用于在所述智能网联车辆CAV与所述智能路侧工具箱IRT之间传输数据；
其中，车载系统被配置为为所在CAV的自动驾驶生成控制指令；
其中，所述IRT为每个CAV提供定制化、按需且动态的IRT功能，以用于系统安全和备份、车辆性能优化、计算和管理以及动态效用管理DUM和信息提供。
2.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为向各个CAV提供按需和动态IRT功能，以避免与其他车辆的轨迹冲突和/或针对异常驾驶环境调整车辆路线和/或轨迹。
3.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS包括DUM模块，所述DUM模块被配置为通过执行包括以下步骤的方法来优化CAV在各种车辆智能级别的资源使用：
a)整合IRT功能并提供给CAV；
b)平衡CAV车载系统的成本。
4.根据权利要求3所述的DDS，其特征在于，所述CAV车载系统成本包括计算能力成本C、计算单元数量成本NU、燃料消耗成本P和气候控制成本V。
5.根据权利要求3所述的DDS，其特征在于，所述DUM模块被配置为通过求取一个成本函数的最小值来来优化CAV在各种车辆智能级别的资源分布，该成本函数描述了实现一个自动驾驶系统的总成本，为计算能力成本C、计算单元数量成本NU、燃料消耗成本P、气候控制成本V和IRT成本I的函数值的总和。
6.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述IRT通过整合IRT功能并将IRT功能提供给各个CAV，根据各个CAV的需要来提供个定制的、按需的、动态的IRT功能，以提高各个CAV的安全性和稳定性。
7.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为根据一个指数来测量所述CAV的性能，所述指数描述了所述CAV的计算能力、所述CAV的排放输出、所述CAV的能量消耗和/或所述CAV的驾驶员的舒适度。
8.根据权利要求7所述的DDS，其特征在于，所述计算能力包括用于感测、预测、决策和/或控制的计算速度；其中，能量消耗包括燃料经济性和/或电力经济性；所述驾驶员的舒适度包括气候控制和/或所述CAV的加速和/或减速。
9.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为提供定制的IRT，以根据车辆制造商的设计来补充单个的CAV，以改善CAV的性能。
10.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为响应于车辆成本函数的值超过阈值，和/或响应于检测到组件、功能和/或服务故障来向单个CAV提供补充功能。
11.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述IRT被配置为向车辆制造商和/或驾驶服务提供商提供定制服务，所述定制服务包括远程控制服务、路面状况检测和/或行人预测。
12.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述IRT被配置为一个从车载OBU、电子稳定程序ESP、和/或车辆控制单元VCU接收信息。
13.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为基于成本函数来确定CAV信息和/或功能需求，求取所述成本函数的最小值，并将所述信息和/或功能需求发送给IRT，以向CAV提供补充信息和/或功能；所述成本函数描述了用于实现自动驾驶系统的总成本，为计算能力成本C、计算单元数量成本NU、燃料消耗成本P、气候控制成本V和IRT成本I的函数值的总和。
14.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为集成来自不同资源的传感器和/或驾驶环境信息，以提供集成的传感器和/或驾驶环境信息，并将所述集成的传感器和/或驾驶环境信息传递给预测模块。
15.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为向各个CAV提供定制化的、按需的、动态的IRT功能，以用于进行感测、交通行为预测和管理、规划和决策制定和/或车辆控制。
16.根据权利要求15所述的DDS，其特征在于，所述感测包括提供实时、短期和/或长期的信息，以用于进行交通行为预测和管理、规划和决策和/或车辆控制。
17.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为向CAV提供系统安全性和备份、车辆性能优化、计算和管理以及动态效用管理。
18.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为使用从CAV和/或其他CAV获取的信息和/或从IRT获取的信息，为CAV的自动驾驶功能提供定制的、按需的、动态的IRT感测功能。
19.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为为CAV的自动驾驶提供定制的、按需的、动态的IRT交通行为预测和管理功能，其中，所述交通行为预测和管理功能包括预测周围车辆、行人、自行车和其他运动物体的行为。
20.根据权利要求19所述的DDS，其特征在于，所述交通行为预测和管理功能包括：
i)预测支持，包括提供原始数据和/或提供从原始数据中提取的特征；和/或
ii)预测结果，
其中预测支持和/或预测结果基于所述CAV的预测需求而提供给CAV。
21.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为为CAV的自动驾驶提供定制的、按需的、动态的IRT规划和决策功能。
22.根据权利要求21所述的DDS，其特征在于，所述规划和决策功能包括：
i)路径规划，包括为CAV的自动驾驶识别和/或提供微观层面的详细驾驶路径；
ii)路线规划，包括CAV的自动驾驶识别和/或提供路线；
iii)特殊情况规划，包括在特殊天气状况或事件状况下为CAV的自动驾驶识别和/或提供微观层面的详细行驶路径和/或路线；
iv)灾难解决方案，包括在灾难期间为CAV的自动驾驶识别和/或提供微观层面详细行驶路径和/或路线，
其中，路径规划、路线规划、特殊情况规划和/或灾难解决方案基于所述CAV的规划和决策需求而提供给CAV。
23.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS包括控制模块和决策模块。
24.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为为CAV的自动驾驶提供定制的、按需的和动态的IRT车辆控制功能。
25.根据权利要求24所述的DDS，其特征在于，所述车辆控制功能由定制的、按需的和动态的IRT感测功能支持；由定制的、按需的和动态的IRT交通行为预测和管理功能支持；和/或由定制的、按需的和动态的IRT规划和决策功能支持。
26.根据权利要求24所述的DDS，其特征在于，所述车辆控制功能向CAV提供侧向控制、垂直控制、排队控制、车队管理以及系统故障安全措施。
27.根据权利要求26所述的DDS，其特征在于，所述系统故障安全措施被配置为在系统故障期间为驾驶员提供足够的响应时间以承担对车辆的控制，和/或安全地停止车辆。
28.根据权利要求24所述的DDS，其特征在于，所述车辆控制功能被配置为确定支持CAV的自动驾驶的计算资源，并且从所述IRT请求和/或提供补充的计算资源。
29.根据权利要求23所述的DDS，其特征在于，所述控制模块被配置为对由所述决策模块提供的信息进行集成和/或处理，并且将车辆控制命令发送到CAV，以供CAV实现自动驾驶功能。
30.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为针对单个CAV确定最优车辆功率消耗和驾驶员舒适度，以最小化功率消耗和排放，并且使用所述通信媒介将所述最优车辆功率消耗和驾驶员舒适度发送给所述CAV。
31.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述IRT包括硬件模块，所述硬件模块包括具有传感器的感知模块，通信模块和/或计算模块。
32.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述IRT包括软件模块，所述软件模块包括感知软件和/或决策软件，所述感知软件被配置为使用来自感知模块的信息来提供对象检测和映射；决策软件被配置为向CAV提供路径、路线和/或控制指令。
33.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为向各个CAV提供系统备份和冗余服务，其中，所述提供系统备份和提供冗余服务包括：
a)用于需要感知支持的单个CAV的备用和/或辅助感测设备，和/或
b)用于各个CAV的备份和/或补充的计算资源，以维持CAV自动驾驶水平。
34.根据权利要求33所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为使用所述通信媒介为各个CAV提供系统备份和冗余服务。
35.根据权利要求1所述的DDS，其特征在于，所述DDS被配置为收集描述CAV环境的传感器数据；并将所述传感器数据的至少一个子集提供给CAV，对所述CAV的故障和/或缺陷传感器系统进行补充，以最大化所述CAV的正常功能。
36.根据权利要求35所述的DDS，其特征在于，所述传感器数据由IRT感测模块提供。
37.根据权利要求35所述的DDS，其特征在于，所述传感器数据和所述传感器数据的所述至少一个子集通过所述通信介质在所述DDS和所述CAV之间传输。
38.根据权利要求35所述的DDS，其特征在于，所述传感器数据包括描述道路状况、交通标志和/或信号以及所述CAV周围物体的信息。
39.根据权利要求35所述的DDS，其特征在于，所述DDS还被配置为对所述数据进行集成；将所述数据提供给预测、规划和决策系统；对所述数据进行存储；和/或对所述至少一个数据子集进行检索。
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