CN114667460A - 使用可移动传感器改善运载工具操作的系统和方法 - Google Patents

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T·奥尔登
G·杜布罗夫斯基
S·考尔
M·魏斯
S·松蒂
N·梅瑞特
M·阿勒哈迈迪
B·韩
P·阿肖克
K·科威尔
全政焕
J·L·威斯坎普
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Abstract

描述了使用可移动传感器改善运载工具操作的系统和方法。运载工具可以配置有一个或多个具有延伸和/或旋转能力的传感器。可以使一个或多个可移动传感器基于所确定的运载工具的情境而移动，以捕获与运载工具正在运行的环境相关联的附加数据。

Description

使用可移动传感器改善运载工具操作的系统和方法
相关申请的交叉引用
本申请涉及于2018年6月13日提交的美国专利申请16/006,950，并且要求于2018年12月3日提交的美国临时申请62/774,685和于2019年10月30日提交的美国专利申请16/668,475的权益。
技术领域
本发明总体上涉及可移动传感器。特别地，本说明书涉及用于通过使用可移动传感器来改善具有静止传感器的运载工具的运载工具操作的系统和方法。
背景技术
配置运载工具以使得运载工具具有自主导航能力正变得越来越普遍。例如，无人机和自动驾驶小汽车可以被配置为在整个环境中自主导航。这些运载工具可能依赖于诸如光检测和测距传感器、雷达以及基于视觉的传感器等的传感器，以帮助运载工具在环境中导航。这些自主运载工具中的许多运载工具同时使用多种传感器类型。通常，这些传感器安装在自主运载工具上的固定位置。
发明内容
在本发明的至少一个方面，提供一种运载工具。所述运载工具包括多个传感器。所述多个传感器包括至少一个可移动传感器，所述至少一个可移动传感器被配置为在至少一个方向上移动并且捕获传感器数据。所述运载工具还包括计算机可读介质和至少一个处理器，所述计算机可读介质包括计算机可执行指令，所述至少一个处理器通信地耦接到包括所述至少一个可移动传感器的所述多个传感器。所述至少一个处理器被配置为执行所述计算机可执行指令以：接收与所述运载工具正在运行的环境相关联的数据；基于所接收到的数据，确定所述运载工具的情境；基于所述运载工具的情境，确定为要捕获附加数据；基于所述至少一个可移动传感器的当前机械配置，确定所述至少一个可移动传感器是否能够捕获所述附加数据；以及基于确定为所述至少一个可移动传感器不能以所述当前机械配置捕获所述附加数据，使该至少一个可移动传感器在使得该至少一个可移动传感器能够捕获所述附加数据的方向上移动。
所述至少一个可移动传感器可以安装在空中平台上。所述空中平台可以在地理上拴接到所述运载工具。当执行所述计算机可执行指令时，所述至少一个处理器还可以被配置为执行操作以将所述至少一个可移动传感器所捕获的传感器数据发送到至少一个远程运载工具系统。所接收到的数据可以是来自全球定位系统的地理数据。
在所述运载工具正在穿越道路并且所接收到的数据指示所述运载工具正在接近道路中的至少一个转弯的情况下，所述至少一个处理器可以被配置为执行操作以使所述至少一个可移动传感器在使得所述至少一个可移动传感器能够在与道路中的至少一个转弯的位置不同的位置处捕获所述传感器数据的方向上移动。在所接收到的数据指示所述运载工具正在穿越公路斜坡弯道时，所述至少一个处理器可被配置为执行操作以使所述至少一个可移动传感器在使得所述至少一个可移动传感器能够在与运载工具的穿越方向相反的位置处捕获传感器数据的方向上移动。在所接收到的数据是来自多个传感器中的至少一个传感器的用于指示该至少一个传感器具有至少部分地被遮挡的视场的对象检测数据的情况下，该至少一个处理器可以被配置为执行操作以使该至少一个可移动传感器在使得该至少一个可移动传感器能够捕获超出至少部分地被遮挡的视场的传感器数据的方向上移动。在所接收到的数据指示所述运载工具附近的道路交通处于超过预定交通阈值的交通级别的情况下，所述至少一个处理器可以被配置为执行操作以使所述至少一个可移动传感器在使得该至少一个可移动传感器能够捕获所述运载工具的至少一个盲点的传感器数据的方向上移动。
在执行所述计算机可执行指令时，所述至少一个处理器还被配置为执行操作以：基于所述多个传感器中的至少一个传感器的电子配置，确定该至少一个传感器是否能够捕获所述附加数据；以及基于确定为该至少一个传感器不能以所述当前电子配置捕获所述附加数据，调整该至少一个传感器的电子功能，使得该至少一个传感器能够捕获所述附加数据。在执行所述计算机可执行指令时，所述至少一个处理器还可以执行操作以：接收与所述多个传感器中的至少一个传感器相关联的操作数据；以及基于所接收到的操作数据，使所述至少一个可移动传感器在方向上移动。在所述操作数据指示所述至少一个传感器正在经历故障状况的情况下，所述至少一个处理器可以被配置为执行操作以使所述至少一个可移动传感器在使得该至少一个可移动传感器能够捕获所述至少一个传感器的视场的传感器数据的方向上移动。
使所述至少一个可移动传感器移动包括：使所述至少一个可移动传感器在方向上延伸、在绕旋转轴的方向上旋转、或这两者。确定为要捕获附加数据可以包括：确定在所述至少一个可移动传感器的当前视场之外的方位上能够获得对于运载工具导航目的有用的附加数据的概率。
在本发明的另一方面，提供一种方法。所述方法包括接收与运载工具正在运行的环境相关联的数据，所述运载工具包括多个传感器，所述多个传感器包括至少一个可移动传感器，所述至少一个可移动传感器被配置为在至少一个方向上移动。所述方法包括基于所接收到的数据确定所述运载工具的情境。所述方法包括基于所述运载工具的情境确定为要捕获附加数据。所述方法包括：基于所述至少一个可移动传感器的当前机械配置，确定所述至少一个可移动传感器是否能够捕获所述附加数据。所述方法包括：基于确定为所述至少一个可移动传感器不能以所述当前机械配置捕获所述附加数据，使所述至少一个可移动传感器在使得所述至少一个可移动传感器能够捕获所述附加数据的至少一个方向上移动。
所述可移动传感器可以安装在空中平台上。所述方法可以包括在地理上将所述空中平台拴接到所述运载工具。所述方法可以包括将所述至少一个可移动传感器所捕获的传感器数据发送到至少一个远程运载工具系统。所接收到的数据是来自全球定位系统的地理数据。
所接收到的数据可以指示所述运载工具正在接近所述运载工具正穿越的道路中的至少一个转弯。所述方法可以包括：使所述至少一个可移动传感器在使得该至少一个可移动传感器能够在与所述道路中至少一个转弯的位置不同的位置处捕获传感器数据的至少一个方向上移动。所接收到的数据可以指示所述运载工具正在穿越州际路斜坡弯道。所述方法可以包括：使所述至少一个可移动传感器在使得该至少一个可移动传感器能够在与所述运载工具的穿越方向相反的位置处捕获传感器数据的至少一个方向上移动。所接收到的数据可以是来自所述多个传感器中的至少一个传感器的用于指示该至少一个传感器具有至少部分地被遮挡的视场的对象检测数据。所述方法可以包括：使所述至少一个可移动传感器在使得该至少一个传感器能够捕获超出至少部分地被遮挡的视场的传感器数据的至少一个方向上移动。所接收到的数据可以指示所述运载工具附近的高级别道路交通。所述方法可以包括：使所述至少一个可移动传感器在使得该至少一个可移动传感器能够捕获所述运载工具的至少一个盲点的传感器数据的至少一个方向上移动。
所述方法可以包括基于所述多个传感器中的至少一个传感器的电子配置，确定该至少一个传感器是否能够捕获所述附加数据。所述方法可以包括：基于确定为该至少一个传感器不能以所述当前电子配置捕获所述附加数据，调整该至少一个传感器的电子功能，使得该至少一个传感器能够捕获所述附加数据。所述方法可以包括：接收与所述多个传感器中的至少一个传感器相关联的操作数据。所述方法可以包括：基于所接收到的操作数据，使所述至少一个可移动传感器在至少一个方向上移动。所述操作数据可以指示所述至少一个传感器正在经历故障状况。所述方法可以包括：使所述至少一个可移动传感器在使得该至少一个可移动传感器能够捕获所述至少一个传感器的视场的传感器数据的至少一个方向上移动。
使所述至少一个可移动传感器移动包括：使所述至少一个可移动传感器在方向上延伸、在绕旋转轴的方向上旋转、或这两者。确定为要捕获附加数据包括：确定在所述至少一个可移动传感器的当前视场之外的方位上能够获得对于运载工具导航目的有用的附加数据的概率。
在本发明的另一方面中，提供一个或多个非暂时性存储介质，其存储有指令，所述指令在由一个或多个计算装置执行时，使得进行前述方法中的任一个。
附图说明
图1示出具有自主能力的自主运载工具的示例。
图2例示示例“云”计算环境。
图3例示计算机系统。
图4示出自主运载工具的示例架构。
图5示出感知模块可以使用的输入和输出的示例。
图6示出LiDAR系统的示例。
图7示出操作中的LiDAR系统。
图8示出LiDAR系统的操作的附加细节。
图9示出规划模块的输入和输出之间的关系的框图。
图10示出路径规划中所使用的有向图。
图11示出控制模块的输入和输出的框图。
图12示出控制器的输入、输出和组件的框图。
图13是示出根据本发明的一个或多个实施例的用于通过使用可移动传感器来改善具有静止传感器的运载工具的运载工具操作的系统1300的图示。
图14是示出根据本发明的一个或多个实施例的被配置为具有可移动传感器并且在地理上被拴接到运载工具的空中平台的图示。
图15是根据本发明的一个或多个实施例的基于所确定的运载工具的情境来操作可移动传感器的图示。
图16是描绘根据本发明的一个或多个实施例的通过使用可移动传感器来改善具有静止传感器的运载工具的运载工具操作的方法的流程图。
图17是描绘根据本发明的一个或多个实施例的通过使用可移动传感器补充至少一个故障传感器来改善运载工具操作的方法的流程图。
具体实施方式
在以下描述中，为了解释的目的，阐述了许多具体细节，以便提供对本发明的透彻理解。然而，本发明可以在没有这些具体细节的情况下实施将是明显的。在其它实例中，众所周知的构造和装置是以框图形式示出的，以避免不必要地使本发明模糊。
在附图中，为了便于描述，示出了示意要素(诸如表示装置、模块、指令块和数据要素的那些要素)的具体排列或次序。然而，本领域技术人员应当理解，附图中示意要素的具体次序或排列并不意在意味着要求特定的处理次序或序列、或处理过程的分离。此外，在附图中包含示意要素并不意在意味着在所有实施例中都需要这种要素，也不意在意味着由这种要素表示的特征不能包括在一些实施例中或不能在一些实施例中与其它要素结合。
此外，在附图中，连接要素、诸如实线或虚线或箭头用于例示两个或更多个其它示意要素之间的连接、关系或关联，没有任何此类连接要素并不意在意味着不能存在连接、关系或关联。换句话说，一些要素之间的连接、关系或关联未在附图中示出，以便不使本公开内容模糊。此外，为了便于例示，使用单个连接要素来表示要素之间的多个连接、关系或关联。例如，如果连接要素表示信号、数据或指令的通信，本领域技术人员应理解，这种要素表示影响通信可能需要的一个或多个信号路径(例如，总线)。
现在将详细参考实施例，其示例在附图中例示出。在以下的详细描述中，阐述了许多具体细节，以便提供对所描述的各种实施例的透彻理解。然而，对于本领域的普通技术人员来说将明显的是，可以在没有这些具体细节的情况下实施所描述的各种实施例。在其它情况下，没有详细描述众所周知的方法、程序、组件、电路和网络，以便不会不必要地使实施例的方面模糊。
下面描述的若干特征各自可以彼此独立地使用，也可以与其它特征的任何组合一起使用。然而，任何个别特征可能不能解决以上所讨论的任何问题，或者只能解决以上所讨论的问题之一。以上所讨论的一些问题可能不能通过本文所描述的任何一个特征得到充分解决。虽然提供了标题，但在本说明书的其它地方也可以找到与具体标题有关但在具有该标题的部分中未找到的信息。本文根据以下概要描述实施例：
1.总体概述
2.系统概述
3.自主运载工具架构
4.自主运载工具输入
5.自主运载工具规划
6.自主运载工具控制
7.使用可移动传感器来改善运载工具操作的系统和方法
总体概述
本发明描述了使用可移动传感器来改善运载工具操作的技术等。与不是针对动态运动而配置的固定传感器所限制的其它运载工具系统相比，可移动传感器可以通过促进捕获与运载工具正在运行的环境有关的更多信息来改善运载工具操作。该系统和方法使用一个或多个传感器以及/或者其它导航使能装置(例如，全球定位系统)来确定何时应该操作可移动传感器。
配置运载工具以使得运载工具具有自主导航能力正变得越来越普遍。例如，无人机和自动驾驶小汽车可以被配置为在整个环境中自主导航。这些运载工具可能依赖于诸如光检测和测距传感器、雷达以及基于视觉的传感器等的传感器，以帮助运载工具在环境内导航。这些自主运载工具中的许多运载工具同时使用多种传感器类型。通常，这些传感器安装在自主运载工具上的固定位置。
由于这些传感器通常安装在固定位置，因而这些传感器的整体视场(FOV)可能受到限制。因此，邻近运载工具的道路状况和/或交通状况可能阻碍与传感器相关联的FOV。例如，当运载工具接近道路中的T形交叉口时，固定传感器可能无法捕获超出T形交叉口转弯的位置的信息，诸如其它小汽车和/或行人是否正在接近等。限制静态传感器的视场的障碍物可能对运载工具以及运载工具附近的其它运载工具/行人的安全不利。因此，可能期望使用一个或多个可移动传感器来增加运载工具获得关于其周围环境的信息的能力。
系统概述
图1示出具有自主能力的自主运载工具100的示例。
如本文所使用的，术语“自主能力”是指一种功能、特征或设施，该功能、特征或设施使运载工具能够部分地或完全地操作，而无需实时的人类干预，包括但不限于完全自主运载工具、高度自主运载工具和有条件自主运载工具。
如本文所使用的，自主运载工具(AV)是一种具有自主能力的运载工具。
如本文所使用的，“运载工具”包括货物或人员的运输方式。例如，小汽车、公共汽车、火车、飞机、无人机、卡车、船只、舰艇、潜水器、飞船等。无人驾驶的小汽车是运载工具的示例。
如本文所使用的，“轨迹”是指将AV从第一时空地点导航到第二时空地点的路径或路线。在实施例中，第一时空地点被称为初始地点或起始地点，第二时空地点被称为目的地、最终地点、目标、目标位置或目标地点。在一些示例中，轨迹由一个或多个路段(例如，道路的数段)组成，并且各路段由一个或多个块(例如，车道或交叉口的一部分)组成。在实施例中，时空地点对应于真实世界地点。例如，时空地点是上车或下车地点，以使人员或货物上车或下车。
如本文所使用的，“(一个或多个)传感器”包括一个或多个硬件组件，用于检测与传感器周围环境有关的信息。一些硬件组件可包括感测组件(例如，图像传感器、生物特征传感器)、传输和/或接收组件(例如，激光或射频波发射器和接收器)、电子组件(诸如，模数转换器)、数据存储装置(诸如，RAM和/或非易失性存储器)、软件或固件组件和数据处理组件(诸如，专用集成电路)、微处理器和/或微控制器。
如本文所使用的，“场景描述”是一种数据结构(例如，列表)或数据流，其包括由AV运载工具上的一个或多个传感器检测到的一个或多个分类或标记的对象，或由AV外部的源提供的一个或多个分类或标记的对象。
如本文所使用的，“道路”是一个可以被运载工具穿过的物理区域，并且可以对应于已命名的通道(例如，城市街道、州际高速公路等)或可对应于未命名的通道(例如，房屋或办公楼内的行车道、停车场的一段、空置停车场的一段、乡村区域的污物通道等)。因为有些运载工具(例如，四轮驱动的小卡车、越野车(SUV)等)能够穿过各种不特别适合运载工具行驶的物理区域，因此“道路”可以是任何市政当局或其它政府或行政机构没有正式定义为一条通道的物理区域。
如本文所使用的，“车道”是道路的可被运载工具穿过的部分，并且可对应于车道标记之间的大部分或全部空间，或仅对应于车道标记之间的一些空间(例如，小于50％)。例如，具有相距远的车道标记的道路可能在标记之间容纳两个或更多个运载工具，使得一个运载工具可以在不穿过车道标记的情况下超过另一个运载工具，并且因此可被解释为具有比车道标记之间的空间窄的车道，或具有车道之间的两个车道。在没有车道标记的情况下，也可以对车道进行解释。例如，可以基于环境的物理特征(例如乡村区域沿着通道的岩石和树木)来定义车道。
“一个或多个”包括由一个要素执行的功能、由多个要素例如以分布式的方式执行的功能、由一个要素执行的若干功能、由若干要素执行的若干功能、或上述的任何组合。
还将理解的是，尽管在一些情况下，术语“第一”、“第二”等在本文中是用来描述各种要素的，但这些要素不应受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个要素与另一个要素。例如，在未背离各种所描述的实施例的范围的情况下，第一触点可被称为第二触点，并且类似地，第二触点可被称为第一触点。第一触点和第二触点两者都是触点，但它们不是相同触点。
在本文所描述的各种实施例的说明书中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而不是意在限制。如在所描述的各种实施例的说明书和所附权利要求书中所使用的，单数形式“a”、“an”和“the”也意在包括复数形式，除非上下文另有明确说明。还将理解的是，如本文所使用的“和/或”是指并且包括一个或多个相关清单项目的任何和所有可能的组合。还将理解的是，当在本说明书中使用术语“包括”、“包含”、“具备”和/或“具有”时，具体说明存在所陈述的特征、整数、步骤、操作、要素和/或组件，但并不排除存在或添加一个或多个其它特征、整数、步骤、操作、要素、组件、和/或其群组。
如本文所使用的，取决于上下文，术语“如果”可选地被理解为意指“当”或“在当时”或“响应于确定为”或“响应于检测到”。类似地，取决于上下文，短语“如果已确定”或“如果[所陈述的条件或事件]已被检测到”可选地被理解为意指“在确定时”或“响应于确定为“或”在检测到[所陈述的条件或事件]时”或“响应于检测到[所陈述的条件或事件]”。
如本文所使用的，AV系统是指AV以及支持AV操作的硬件、软件、存储的数据和实时生成的数据的阵列。在实施例中，AV系统并入在AV内。在实施例中，AV系统跨若干地点分布。例如，AV系统的一些软件是在类似于下面关于图2描述的云计算环境200的云计算环境中实现的。
一般而言，本文件描述了适用于任何具有一种或多种自主能力的运载工具的技术，包括完全自主运载工具、高度自主运载工具和有条件自主运载工具，诸如分别为所谓的第5级、第4级和第3级运载工具(见SAE国际标准J3016：道路上机动车自动驾驶系统相关术语的分类和定义，通过引用将其全部内容并入本文件，用于了解运载工具自主权等级的更多详细信息)。本文件所描述的技术也适用于部分自主运载工具和驾驶员辅助运载工具，诸如所谓的第2级和第1级运载工具(见SAE国际标准J3016：道路上机动车自动驾驶系统相关术语的分类和定义)。在实施例中，一个或多个第1级、第2级、第3级、第4级和第5级运载工具系统可基于对传感器输入的处理，在某些操作条件下自动执行某些运载工具操作(例如，转向、制动和使用地图)。本文件中所描述的技术可以使从完全自主运载工具到人类操作的运载工具范围内的任何级别的运载工具受益。
参考图1，AV系统120使AV 100沿着轨迹198操作，穿过环境190至目的地199(有时称为最终地点)，同时避开对象(例如，自然障碍物191、运载工具193、行人192、骑车者和其它障碍物)和遵守道路规则(例如，操作规则或驾驶偏好)。
在实施例中，AV系统120包括被装备以从计算机处理器146接收操作命令并对其进行操作的装置101。在实施例中，计算处理器146与下面参考图3描述的处理器304类似。装置101的示例包括转向控制器102、制动器103、挡位、加速踏板或其它加速控制机构、挡风玻璃雨刮器、侧门锁、窗控器和转向指示器。
在实施例中，AV系统120包括用于测量或推断AV 100的状态或条件的属性的传感器121，这些属性诸如是AV的位置、线速度和角速度及线加速度和角加速度、以及航向(例如，AV 100的前端的方向)。传感器121的示例是GPS、测量运载工具线加速度和角速率两者的惯性测量单元(IMU)、用于测量或估计轮滑移率的轮速率传感器、轮制动压力或制动扭矩传感器、引擎扭矩或轮扭矩传感器以及转向角度和角速率传感器。
在实施例中，传感器121还包括用于感测或测量AV的环境的属性的传感器。例如，可见光、红外或热(或两者兼有)光谱的单目或立体摄像机122、LiDAR 123、RADAR、超声波传感器、飞行时间(TOF)深度传感器、速率传感器、温度传感器、湿度传感器和降水传感器。
在实施例中，AV系统120包括数据存储单元142和存储器144，用于存储与计算机处理器146相关联的机器指令或由传感器121收集的数据。在实施例中，数据存储单元142与以下关于图3描述的ROM 308或存储装置310类似。在实施例中，存储器144与下面描述的主存储器306类似。在实施例中，数据存储单元142和存储器144存储有关环境190的历史、实时和/或预测性信息。在实施例中，存储的信息包括地图、驾驶性能、交通拥堵更新或天气条件。在实施例中，与环境190有关的数据从远程数据库134通过通信信道传输到AV100。
在实施例中，AV系统120包括通信装置140，用于将对其它运载工具的状态和条件(诸如位置、线速度和角速度、线加速度和角加速度、以及线航向和角航向)测量或推断的属性传送到AV 100。这些装置包括运载工具到运载工具(V2V)和运载工具到基础设施(V2I)通信装置以及用于通过点对点或自组织(ad hoc)网络或两者进行无线通信的装置。在实施例中，通信装置140跨电磁频谱(包括无线电和光通信)或其它介质(例如，空气和声介质)进行通信。运载工具对运载工具(V2V)、运载工具对基础设施(V2I)通信(以及在一些实施例中为一种或多种其它类型的通信)的组合有时被称为运载工具对所有事物(V2X)通信。V2X通信通常符合一个或多个通信标准，用于与自主运载工具进行的和在自主运载工具之间的通信。
在实施例中，通信装置140包括通信接口。例如，有线、无线、WiMAX、Wi-Fi、蓝牙、卫星、蜂窝、光、近场、红外或无线电接口。通信接口将数据从远程数据库134传输到AV系统120。在实施例中，远程数据库134嵌入在如图2中所描述的云计算环境200中。通信接口140将从传感器121收集的数据或与AV 100操作有关的其它数据传输到远程数据库134。在实施例中，通信接口140向AV 100传输与遥操作有关的信息。在一些实施例中，AV 100与其它远程(例如，“云”)服务器136通信。
在实施例中，远程数据库134还存储和传输数字数据(例如，存储诸如道路和街道地点的数据)。这些数据存储在AV 100上的存储器144中，或者通过通信信道从远程数据库134传输到AV 100。
在实施例中，远程数据库134存储和传输与以前在一天中类似时间沿着轨迹198行驶的运载工具的驾驶属性有关的历史信息(例如，速率和加速度分布)。在一个实现中，这种数据可以存储在AV 100上的存储器144中，或者通过通信信道从远程数据库134传输到AV100。
位于AV 100上的计算装置146基于实时传感器数据和先验信息两者以算法方式生成控制动作，允许AV系统120执行其自主驾驶能力。
在实施例中，AV系统120包括耦接到计算装置146的计算机外围设备132，用于向AV100的用户(例如，乘员或远程用户)提供信息和提醒并接收来自该用户的输入。在实施例中，外围设备132类似于下面参考图3讨论的显示器312、输入装置314和光标控制器316。耦接是无线的或有线的。任意两个或更多个的接口装置可以集成到单个装置中。
图2例示示例“云”计算环境。云计算是一种服务交付模式，用于使得能够方便、按需地在网络上访问可配置计算资源(例如网络、网络带宽、服务器、处理、内存、存储、应用程序、虚拟机和服务)的共享池。在典型的云计算系统中，一个或多个大型云数据中心容纳用于交付云所提供的服务的机器。现在参考图2，云计算环境200包括通过云202互连的云数据中心204a、204b和204c。数据中心204a、204b和204c为连接到云202的计算机系统206a、206b、206c、206d、206e和206f提供云计算服务。
云计算环境200包括一个或多个云数据中心。一般而言，云数据中心(例如图2中所示的云数据中心204a)是指构成云(例如图2中所示的云202或云的特定部分)的服务器的物理排列。例如，服务器在云数据中心中物理排列成房间、组、行和机架。云数据中心有一个或多个区域，其中包括一个或多个服务器房间。每个房间有一行或多行服务器，并且每行包括一个或多个机架。每个机架包括一个或多个单独的服务器节点。在一些实现中，区域、房间、机架和/或行中的服务器基于数据中心设施的物理基础设施要求(包括电力、能源、热力、热源和/或其它要求)被排列成若干组。在实施例中，服务器节点类似于图3中描述的计算机系统。数据中心204a具有许多分布在多个机架上的计算系统。
云202包括云数据中心204a、204b和204c以及用于连接云数据中心204a、204b和204c并有助于促进计算系统206a-f对云计算服务的访问的网络和网络资源(例如，网络设备、节点、路由器、交换机和网络电缆)。在实施例中，该网络表示一个或多个本地网络、广域网或通过使用地面或卫星连接部署的有线或无线链路耦接的网际网络的任意组合。通过网络交换的数据使用多种网络层协议(诸如，因特网协议(IP)、多协议标签交换(MPLS)、异步传输模式(ATM)、帧中继(Frame Relay)等)进行传输。此外，在网络表示多个子网络的组合的实施例中，在每个底层子网络上使用不同的网络层协议。在一些实施例中，网络表示一个或多个互连网际网络(诸如公共因特网等)。
计算系统206a-f或云计算服务消费者通过网络链路和网络适配器连接到云202。在实施例中，计算系统206a-f被作为各种计算装置实现，例如服务器、台式机、膝上型计算机、平板电脑、智能手机、物联网(IoT)装置、自主运载工具(包括小汽车、无人机、航天飞机、火车、公共汽车等)和消费电子产品。在实施例中，计算系统206a-f在其它系统中实现或作为其它系统的一部分实现。
图3例示计算机系统300。在实现中，计算机系统300是一种专用计算装置。专用计算装置被硬连线以执行这些技术，或包括诸如一个或多个专用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列(FPGA)的被持久编程为执行上述技术的数字电子装置，或可包括一个或多个通用硬件处理器，这些硬件处理器经编程以根据固件、存储器、其它存储器、或者组合中的程序指令执行这些技术。这种专用的计算装置还可以将定制的硬线逻辑、ASIC或FPGA与定制的编程相结合来完成这些技术。在各种实施例中，专用计算装置是台式计算机系统、便携式计算机系统、手持装置、网络装置或包含硬线和/或程序逻辑以实现这些技术的任何其它装置。
在实施例中，计算机系统300包括总线302或用于传达信息的其它通信机制、以及与总线302耦接以处理信息的硬件处理器304。硬件处理器304是例如通用微处理器。计算机系统300还包括主存储器306，诸如随机存取存储器(RAM)或其它动态存储装置，该主存储器306耦接到总线302以存储信息和指令，该信息和指令由处理器304执行。在一个实现中，主存储器306用于在执行要由处理器304执行的指令期间存储临时变量或其它中间信息。当这些指令存储在处理器304可访问的非暂时性存储介质中时，使计算机系统300变成一个专用机器，该机器被定制以执行指令中指定的操作。
在实施例中，计算机系统300还包括只读存储器(ROM)308或耦接到总线302的其它静态存储装置，用于存储处理器304的静态信息和指令。提供诸如磁盘、光盘、固态驱动器或三维交叉点存储器的存储装置310，并且该存储装置310耦接到总线302以存储信息和指令。
在实施例中，计算机系统300通过总线302耦接到诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)、等离子体显示器、发光二极管(LED)显示器或用于向计算机用户显示信息的有机发光二极管(OLED)显示器的显示器312。包括字母数字键和其它键的输入装置314耦接到总线302，用于向处理器304传送信息和命令选择。另一种类型的用户输入装置是光标控制器316，诸如鼠标、轨迹球、触控显示器或光标方向键，用于将方向信息和命令选择传送到处理器304，并用于控制光标在显示器312上的移动。这种输入装置通常具有两个轴(第一轴(例如，x轴)和第二轴(例如，y轴))上的两个自由度，这两个轴允许装置指定平面上的位置。
根据一个实施例，本文的技术由计算机系统300响应于处理器304执行主存储器306中包含的一个或多个指令的一个或多个序列而执行。这些指令从诸如存储装置310的另一存储介质读入主存储器306。执行主存储器306中包含的指令序列使处理器304执行本文所描述的过程步骤。在替代实施例中，使用硬连线电路代替或与软件指令结合使用。
如本文所使用的术语“存储介质”是指存储数据和/或指令的任何非暂时性介质，这些数据和/或指令使机器以特定方式操作。这种存储介质包括非易失性介质和/或易失性介质。非易失性介质例如包括诸如存储装置310的光盘、磁盘、固态驱动器或三维交叉点存储器。易失性介质包括动态存储器，诸如主存储器306。存储介质的常见形式包括例如软盘、软磁盘、硬盘、固态驱动器、磁带或任何其它磁数据存储介质、CD-ROM、任何其它光数据存储介质、任何具有孔型的物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EPROM、NV-RAM、或任何其它存储芯片或存储盒。
存储介质有别于传输介质，但可以与传输介质相结合使用。传输介质参与存储介质之间的信息传输。例如，传输介质包括同轴电缆、铜线和光纤，其包括具备总线302的电线。传输介质也可以采取声波或光波的形式，诸如在无线电波和红外数据通信过程中产生的声波或光波。
在实施例中，各种形式的介质涉及将一个或多个指令的一个或多个序列承载到处理器304以供执行。例如，这些指令最初是在远程计算机的磁盘或固态驱动器上执行的。远程计算机将指令加载到其动态存储器中，并使用调制解调器通过电话线路发送指令。计算机系统300的本地调制解调器接收电话线路上的数据，并使用红外发射器将数据转换为红外信号。红外检测器接收红外信号中承载的数据，并且适当的电路将数据放置在总线302上。总线302将数据承载到主存储器306，处理器304从主存储器306检索并执行指令。主存储器306接收的指令可以可选地在处理器304执行之前或之后存储在存储装置310上。
计算机系统300还包括耦接到总线302的通信接口318。通信接口318提供耦接到连接至本地网络322的网络链路320的双向数据通信。例如，通信接口318是综合业务数字网(ISDN)卡、电缆调制解调器、卫星调制解调器或用以提供与相应类型电话线路的数据通信连接的调制解调器。作为另一示例，通信接口318是局域网(LAN)卡，用于提供与兼容LAN的数据通信连接。在一些实现中，无线链路也被实现。在任何这种实现中，通信接口318发送和接收承载表示各种类型的信息的数字数据流的电、电磁或光信号。
网络链路320通常通过一个或多个网络向其它数据装置提供数据通信。例如，网络链路320通过本地网络322提供与主计算机324或与由因特网服务提供商(ISP)326运营的云数据中心或设备的连接。ISP 326又通过现在通常称为“因特网”328的世界范围分组数据通信网络来提供数据通信服务。本地网络322和因特网328两者都使用承载数字数据流的电、电磁或光信号。通过各种网络的信号以及网络链路320上并通过通信接口318的信号是传输介质的示例形式，其中这些信号承载了进出计算机系统300的数字数据。在实施例中，网络320包含上述云202或云202的一部分。
计算机系统300通过(一个或多个)网络、网络链路320和通信接口318发送消息和接收包括程序代码的数据。在实施例中，计算机系统300接收用于处理的代码。接收到的代码在接收到时由处理器304执行，和/或存储在存储装置310中，或存储在其它非易失性存储装置中以便以后执行。
自主运载工具架构
图4示出用于自主运载工具(例如，图1所示的AV 100)的示例架构400。架构400包括感知模块402(有时称为感知电路)、规划模块404(有时称为规划电路)、控制模块406(有时称为控制电路)、定位模块408(有时称为定位电路)和数据库模块410(有时称为数据库电路)。各模块在AV 100的操作中发挥作用。共同地，模块402、404、406、408和410可以是图1所示的AV系统120的一部分。在一些实施例中，模块402、404、406、408和410中的任何模块是计算机软件(例如，计算机可读介质上所存储的可执行代码)和计算机硬件(例如，一个或多个微处理器、微控制器、专用集成电路[ASIC]、硬件存储器装置、其它类型的集成电路、其它类型的计算机硬件、或者这些硬件中的任何或所有的组合)的组合。
在使用中，规划模块404接收表示目的地412的数据，并且确定表示AV100为了到达(例如，抵达)目的地412而可以行驶的轨迹414(有时称为路线)的数据。为了使规划模块404确定表示轨迹414的数据，规划模块404从感知模块402、定位模块408和数据库模块410接收数据。
感知模块402使用例如也如图1所示的一个或多个传感器121来识别附近的物理对象。将对象分类(例如，分组成诸如行人、自行车、汽车、交通标志等的类型)，并且将包括经分类的对象416的场景描述提供至规划模块404。
规划模块404还从定位模块408接收表示AV位置418的数据。定位模块408通过使用来自传感器121的数据和来自数据库模块410的数据(例如，地理数据)以计算位置来确定AV位置。例如，定位模块408使用来自GNSS(全球导航卫星系统)传感器的数据和地理数据来计算AV的经度和纬度。在实施例中，定位模块408所使用的数据包括具有行车道几何属性的高精度地图、描述道路网络连接属性的地图、描述行车道物理属性(诸如交通速率、交通量、运载工具和自行车车道的数量、车道宽度、车道交通方向、或车道标记类型和地点，或者它们的组合)的地图、以及描述道路特征(诸如十字路口、交通标志或各种类型的其它行驶信号等)的空间地点的地图。
控制模块406接收表示轨迹414的数据和表示AV位置418的数据，并且以将使得AV100行驶轨迹414到达目的地412的方式来操作AV的控制功能420a～420c(例如，转向、油门、制动、点火)。例如，如果轨迹414包括左转，则控制模块406将以如下方式操作控制功能420a～420c：转向功能的转向角度将使得AV 100左转，并且油门和制动将使得AV 100在进行转弯之前暂停并等待经过的行人或运载工具。
自主运载工具输入
图5示出感知模块402(图4)所使用的输入502a-502d(例如，图1中所示的传感器121)和输出504a-504d(例如，传感器数据)的示例。一个输入502a是LiDAR(光检测和测距)系统(例如，图1所示的LiDAR 123)。LiDAR是使用光(例如，诸如红外光等的一道光)来获得与其视线中的物理对象有关的数据的技术。LiDAR系统产生LiDAR数据作为输出504a。例如，LiDAR数据是用于构造环境190的表示的3D或2D点(也称为点云)的集合。
另一输入502b是RADAR(雷达)系统。RADAR是使用无线电波来获得与附近的物理对象有关的数据的技术。RADAR可以获得与不在LiDAR系统的视线内的对象有关的数据。RADAR系统502b产生RADAR数据作为输出504b。例如，RADAR数据是用于构造环境190的表示的一个或多个射频电磁信号。
另一输入502c是照相机系统。照相机系统使用一个或多个照相机(例如，使用诸如电荷耦合器件[CCD]等的光传感器的数字照相机)来获取与附近的物理对象有关的信息。照相机系统产生照相机数据作为输出504c。照相机数据通常采用图像数据(例如，诸如RAW、JPEG、PNG等的图像数据格式的数据)的形式。在一些示例中，照相机系统具有例如为了立体影像(立体视觉)的目的的多个独立照相机，这使得照相机系统能够感知深度。尽管照相机系统所感知的对象在这里被描述为“附近”，但这是相对于AV而言的。在使用中，照相机系统可被配置为“看见”远处的(例如，AV前方的远至1公里或更远的)对象。因此，照相机系统可以具有为了感知遥远的对象而优化的诸如传感器和镜头等的特征。
另一输入502d是交通灯检测(TLD)系统。TLD系统使用一个或多个照相机来获得与交通灯、街道标志和提供视觉导航信息的其它物理对象有关的信息。TLD系统产生TLD数据作为输出504d。TLD数据经常采用图像数据(例如，诸如RAW、JPEG、PNG等的图像数据格式的数据)的形式。TLD系统与包含照相机的系统的不同之处在于：TLD系统使用具有宽视场(例如，使用广角镜头或鱼眼镜头)的照相机，以获得与尽可能多的提供视觉导航信息的物理对象有关的信息，使得AV 100能够访问这些对象所提供的所有相关导航信息。例如，TLD系统的视角可以为约120度或更大。
在一些实施例中，使用传感器融合技术来组合输出504a-504d。因而，将个体输出504a-504d提供至AV 100的其它系统(例如，提供至如图4所示的规划模块404)，或者可以采用相同类型的单个组合输出或多个组合输出(例如，使用相同组合技术或组合相同输出或者这两者)或不同类型的单个组合输出或多个组合输出(例如，使用不同的各个组合技术或组合不同的各个输出或者这两者)的形式，将组合输出提供至其它系统。在一些实施例中，使用早期融合技术。早期融合技术的特征在于：在将一个或多个数据处理步骤应用到组合输出之前，将输出组合。在一些实施例中，使用后期融合技术。后期融合技术的特征在于：在将一个或多个数据处理步骤应用到个体输出之后，将输出组合。
图6示出LiDAR系统602的示例(例如，图5所示的输入502a)。LiDAR系统602从发光器606(例如，激光发射器)发射光604a-604c。LiDAR系统所发射的光通常不在可见光谱中；例如，经常使用红外光。所发射的光604b中的一些光遇到物理对象608(例如，运载工具)并且反射回到LiDAR系统602。(从LiDAR系统发射的光通常不会穿透物理对象，例如，实心形式的物理对象。)LiDAR系统602还具有用于检测反射光的一个或多个光检测器610。在实施例中，与LiDAR系统相关联的一个或多个数据处理系统生成表示LiDAR系统的视场614的图像612。图像612包括表示物理对象608的边界616的信息。这样，图像612用于确定AV附近的一个或多个物理对象的边界616。
图7示出操作中的LiDAR系统602。在该图所示的情境中，AV 100接收采用图像702的形式的照相机系统输出504c和采用LiDAR数据点704的形式的LiDAR系统输出504a两者。在使用中，AV 100的数据处理系统将图像702与数据点704进行比较。特别地，在数据点704中也识别在图像702中识别出的物理对象706。这样，AV 100基于数据点704的轮廓和密度来感知物理对象的边界。
图8示出LiDAR系统602的操作的附加细节。如上所述，AV 100基于LiDAR系统602所检测到的数据点的特性来检测物理对象的边界。如图8所示，诸如地面802等的平坦对象将以一致的方式反射从LiDAR系统602发射的光804a-804d。换句话说，由于LiDAR系统602使用一致的间隔发射光，因此地面802将以相同的一致间隔将光反射回到LiDAR系统602。在AV100在地面802上行驶时，在没有东西阻挡道路的情况下，LiDAR系统602将继续检测到由下一个有效地面点806反射的光。然而，如果对象808阻挡道路，则LiDAR系统602所发射的光804e-804f将以与预期一致方式不一致的方式从点810a-810b反射。根据该信息，AV 100可以确定存在对象808。
路径规划
图9示出(例如，如图4所示的)规划模块404的输入和输出之间的关系的框图900。一般而言，规划模块404的输出是从起点904(例如，源地点或初始地点)到终点906(例如，目的地或最终地点)的路线902。路线902通常由一个或多个路段定义。例如，路段是指要在街道、道路、公路、行车道或适合汽车行驶的其它物理区域的至少一部分上行驶的距离。在一些示例中，例如，如果AV 100是诸如四轮驱动(4WD)或全轮驱动(AWD)小汽车、SUV或小卡车等的能够越野的运载工具，则路线902包括诸如未铺面路径或开阔田野等的“越野”路段。
除路线902之外，规划模块还输出车道级路线规划数据908。车道级路线规划数据908用于在特定时间基于路线902的路段的条件来驶过这些路段。例如，如果路线902包括多车道公路，则车道级路线规划数据908包括轨迹规划数据910，其中AV 100可以使用该轨迹规划数据910以例如基于出口是否临近、多个车道中的一个或多个车道是否存在其它运载工具、或者在几分钟或更少时间的过程中变化的其它因素来从这多个车道中选择某车道。类似地，在一些实现中，车道级路线规划数据908包括路线902的某路段特有的速率约束912。例如，如果该路段包括行人或非预期交通，则速率约束912可以将AV 100限制到比预期速率慢的行驶速率，例如基于该路段的限速数据的速率。
在实施例中，向规划模块404的输入包括(例如，来自图4所示的数据库模块410的)数据库数据914、当前地点数据916(例如，图4所示的AV位置418)、(例如，用于图4所示的目的地412的)目的地数据918和对象数据920(例如，如图4所示的感知模块402所感知的经分类的对象416)。在一些实施例中，数据库数据914包括规划时所使用的规则。规则是使用形式语言(例如，使用布尔逻辑)指定的。在AV 100所遇到的任何给定情形中，这些规则中的至少一些规则将适用于该情形。如果规则具有基于AV 100可用的信息(例如，与周围环境有关的信息)所满足的条件，则该规则适用于给定情形。规则可以具有优先级。例如，“如果公路是高速公路，则移动到最左侧车道”这一规则与“如果出口在一英里内临近，则移动到最右侧车道”相比可以具有更低的优先级。
图10示出在路径规划中(例如，由规划模块404(图4))使用的有向图1000。一般而言，如图10所示的有向图那样的有向图1000用于确定任何起点1002和终点1004之间的路径。在现实世界中，分隔起点1002和终点1004的距离可能相对较大(例如，在两个不同的都市区域中)，或者可能相对较小(例如，毗邻城市街区的两个十字路口或多车道道路的两条车道)。
在实施例中，有向图1000具有表示起点1002和终点1004之间的AV 100可能占用的不同地点的节点1006a-1006d。在一些示例中，例如，在起点1002和终点1004表示不同的都市区域时，节点1006a-1006d表示道路的路段。在一些示例中，例如，在起点1002和终点1004表示相同道路上的不同地点时，节点1006a-1006d表示该道路上的不同位置。这样，有向图1000包括不同粒度级别的信息。在实施例中，具有高粒度的有向图也是具有更大规模的另一有向图的子图。例如，起点1002和终点1004相距远(例如，相距许多英里)的有向图的大部分信息处于低粒度，并且该有向图是基于所存储的数据，但该有向图还包括用于该有向图中的表示AV 100的视场中的物理地点的一部分的一些高粒度信息。
节点1006a-1006d不同于无法与节点重叠的对象1008a-1008b。在实施例中，在粒度低时，对象1008a-1008b表示汽车不能穿过的地区，例如无街道或道路的区域。在粒度高时，对象1008a-1008b表示AV 100的视场中的物理对象，例如其它汽车、行人、或AV 100不能与之共用物理空间的其它实体。在实施例中，对象1008a-1008b的一部分或全部是静态对象(例如，不改变位置的对象，诸如街灯或电线杆等)或动态对象(例如，能够改变位置的对象，诸如行人或其它小汽车等)。
节点1006a-1006d通过边缘1010a-1010c连接。如果两个节点1006a-1006b通过边缘1010a连接，则AV 100可以在一个节点1006a和另一节点1006b之间行驶，例如，而不必在到达另一节点1006b之前行驶到中间节点。(当提到AV100在节点之间行驶时，意味着AV 100在由相应节点表示的两个物理位置之间行驶。)边缘1010a-1010c通常是双向的，从某种意义上，AV 100从第一节点行驶到第二节点，或者从第二节点行驶到第一节点。在实施例中，边缘1010a-1010c是单向的，从某种意义上，AV 100可以从第一节点行驶到第二节点，然而AV 100不能从第二节点行驶到第一节点。在边缘1010a-1010c表示例如单向街道，街道、道路或公路的单独车道，或者由于法律或物理约束因而仅能沿一个方向穿过的其它特征的情况下，边缘1010a-1010c是单向的。
在实施例中，规划模块404使用有向图1000来识别由起点1002和终点1004之间的节点和边缘组成的路径1012。
边缘1010a-1010b具有关联成本1014a-1014b。该成本1014a-1014b是表示在AV100选择该边缘的情况下将花费的资源的值。典型的资源是时间。例如，如果一个边缘1010a所表示的物理距离是另一边缘1010b所表示的物理距离的两倍，则第一边缘1010a的关联成本1014a可以是第二边缘1010b的关联成本1014b的两倍。影响时间的其它因素包括预期交通、十字路口的数量、限速等。另一典型的资源是燃料经济性。两个边缘1010a-1010b可以表示相同的物理距离，但例如由于道路条件、预期天气等，因此一个边缘1010a与另一边缘1010b相比需要更多的燃料。
在规划模块404识别起点1002和终点1004之间的路径1012时，规划模块404通常选择针对成本优化的路径，例如，在将边缘的个体成本相加到一起时具有最小总成本的路径。
自主运载工具控制
图11示出(例如，如图4所示的)控制模块406的输入和输出的框图1100。控制模块根据控制器1102而操作，该控制器1102例如包括：与处理器304类似的一个或多个处理器(例如，诸如微处理器或微控制器或这两者等的一个或多个计算机处理器)；与主存储器306、ROM 308和存储装置310类似的短期和/或长期数据存储装置(例如，存储器，随机存取存储器或闪速存储器或这两者)；以及存储器中所存储的指令，这些指令在(例如，由一个或多个处理器)执行时执行控制器1102的操作。
在实施例中，控制器1102接收表示期望输出1104的数据。期望输出1104通常包括速度，例如速率和航向。期望输出1104例如可以基于从(例如，如图4所示的)规划模块404接收到的数据。根据期望输出1104，控制器1102产生可用作油门输入1106和转向输入1108的数据。油门输入1106表示例如通过接合转向踏板或接合另一油门控件来接合AV 100的油门(例如，加速控制)以实现期望输出1104的大小。在一些示例中，油门输入1106还包括可用于接合AV100的制动器(例如，减速控制)的数据。转向输入1108表示转向角度，例如AV的转向控制(例如，方向盘、转向角致动器或用于控制转向角度的其它功能)应被定位成实现期望输出1104的角度。
在实施例中，控制器1102接收在调整提供至油门和转向的输入时使用的反馈。例如，如果AV 100遇到诸如山丘等的干扰1110，则AV 100的测量速率1112降至低于期望输出速率。在实施例中，任何测量输出1114均被提供至控制器1102，使得例如基于测量速率和期望输出之间的差分1113来进行所需的调整。测量输出1114包括测量位置1116、测量速度1118(包括速率和航向)、测量加速度1120和AV 100的传感器可测量的其它输出。
在实施例中，例如通过诸如照相机或LiDAR传感器等的传感器预先检测与干扰1110有关的数据，并且该数据被提供至预测性反馈模块1122。然后，预测性反馈模块1122将控制器1102可用于相应地调整的数据提供至控制器1102。例如，如果AV 100的传感器检测到(“看见”)山丘，则控制器1102可以使用该数据来准备在适当时间接合油门，以避免显著减速。
控制器的输入、输出和组件的框图
图12示出控制器1102的输入、输出和组件的框图1200。控制器1102具有影响油门/制动器控制器1204的操作的速率分析器1202。例如，速率分析器1202根据例如由控制器1102接收到并由速率分析器1202处理后的反馈，来指示油门/制动器控制器1204使用油门/制动器1206进行加速或进行减速。
控制器1102还具有影响方向盘控制器1210的操作的横向跟踪控制器1208。例如，横向跟踪控制器1208根据例如由控制器1102接收到并由横向跟踪控制器1208处理后的反馈，来指示方向盘控制器1210调整转向角致动器1212的位置。
控制器1102接收用于确定如何控制油门/制动器1206和转向角致动器1212的若干输入。规划模块404提供控制器1102例如选择AV 100开始操作时的航向并确定在AV 100到达十字交叉路口时穿过哪个道路路段所使用的数据。定位模块408例如将描述AV 100的当前地点的数据提供至控制器1102，使得控制器1102可以确定AV 100是否处于基于正控制油门/制动器1206和转向角致动器1212的方式而预期的地点。在实施例中，控制器1102接收来自其它输入1214的数据，例如从数据库、计算机网络等接收到的数据。
使用可移动传感器来改善运载工具操作的系统和方法
图13是示出根据本发明的一个或多个实施例的通过使用可移动传感器来改善具有静止传感器的运载工具的运载工具操作的系统1300的图示。系统1300包括AV 1310。AV1310包括第一传感器1311、第二传感器1312、第三传感器1313和计算机处理器1330。计算机处理器1330包括计算机可读介质1331。计算机可读介质1331包括存储在其上的计算机可执行指令1332。
出于描述的目的，将对象描述为它们相对于AV 1310的端和侧定位。如图13所示，AV 1310具有第一端(1E)、第二端(2E)、第一侧(1S)和第二侧(2S)。
各个传感器1311、1312、1313可以是若干类型的感测装置其中之一。在实施例中，各个传感器1311、1312、1313是先前参考图1所讨论的传感器121之一。在实施例中，各个传感器1311、1312、1313是如先前参考图5所论述的输入502a-502c中的一个或多个。在实施例中，第一传感器1311是LiDAR，第二传感器1312是照相机，并且第三传感器1313是照相机。照相机可以是被配置为捕获可见、红外和/或热光谱中的光的单目或立体摄像机。在实施例中，传感器1311、1312、1313中的至少一个是超声波传感器。在实施例中，传感器1311、1312、1313中的至少一个是RADAR。传感器1311、1312、1313中的至少一个还可以包括感测装置的组合。在实施例中，传感器1311、1312、1313中的至少一个包括照相机和RADAR。在实施例中，传感器1311、1312、1313中的至少一个还包括用于感测或测量AV 1310的环境的属性的附加传感器。在实施例中，传感器1311、1312、1313中的至少一个包括附加传感器，诸如能够感知可见光、红外光和/或热光谱的光的单目或立体摄像机122、LiDAR 123、RADAR、超声波传感器、飞行时间(TOF)深度传感器、速率传感器、温度传感器、湿度传感器和降水传感器。
尽管所图示的实施例包括第一传感器1311、第二传感器1312和第三传感器1313，但是AV 1310可以包括一个或多个附加传感器。在实施例中，AV 1310包括第四传感器。在实施例中，AV 1310包括第四、第五和/或第六传感器。AV 1310还可以包括更少的传感器。在实施例中，AV 1310仅包括第一传感器1311和第二传感器1312。
尽管所图示的实施例包括第一传感器1311、第二传感器1312和第三传感器1313，但是AV 1310可以包括一个或多个附加传感器。在实施例中，AV 1310包括第四传感器。在实施例中，AV 1310包括第四、第五和/或第六传感器。AV 1310还可以包括更少的传感器。在实施例中，AV 1310仅包括第一传感器1311和第二传感器1312。
传感器1311、1312、1313中的一个或多个被配置为在至少一个方向上移动。在实施例中，一个或多个传感器被配置为在一个或多个方向上延伸和/或在绕至少一个旋转轴的一个或多个方向上旋转。在实施例中，第三传感器1313被配置为在多个方向1313a上延伸并且在绕旋转轴1313b的多个方向上旋转。例如，第三传感器1313可以横向地、对角地和垂直地(在运载工具上方和下方)延伸。旋转轴1313b可以是固定的或者其可以被配置为变化的。在实施例中，AV 1310包括至少两个可移动传感器。在实施例中，第一传感器1311和/或第二传感器1312被配置为在至少一个方向上移动。
传感器1311、1312、1313中的一个或多个使用可移动支撑设备安装到AV1310的主体。在实施例中，通过使用可移动支撑设备1314将可移动第三传感器1313安装到AV 1310的主体。可移动支撑设备1314可以是能够将传感器固定至运载工具的主体并且被配置为使相应传感器相对于运载工具移动(例如，通过相对于运载工具延伸和/或旋转)的任何装置。在实施例中，可移动支撑设备1314是万向架。在实施例中，可移动支撑设备1314是可延伸的杆安装件。可延伸的杆安装件可以具有能够使第三传感器1313旋转的可旋转端，使得第三传感器1313的视场(FOV)相对于AV 1310旋转。
系统1300还可以包括附接至空中平台(例如，无人驾驶空中运载工具、无人机、软式小飞艇等)的可移动传感器，该空中平台在地理上被拴接到AV1310。图14是示出根据本发明的一个或多个实施例的系统1300的图示，该系统1300包括被配置为具有可移动传感器1314并且在地理上被拴接到AV 1310的空中平台1380。如图所示，空中平台1380包括被配置为在多个方向上延伸和/或旋转的可移动传感器1314。空中平台1380被配置为驻留在AV1310附近的预定区域1370内。预定区域1370由半径1371限定。半径1371可以是用户/制造商设计选择，并且可以是基于安全性和/或实际考虑的。在实施例中，半径1371为0.5km。在实施例中，半径1371为1.0km。在实施例中，空中平台1380被配置为驻留在相对于AV 1310的预定高度内。在实施例中，空中平台1380被配置为驻留在AV 1310上方大于0.3km处、AV 1310上方0.5km至0.7km、AV1310上方1.0km、等等。
返回参考图13，计算机可读介质1331(或计算机可读存储器)可以包括适用于本地技术环境的任何数据存储技术类型，包括但不限于基于半导体的存储器装置、磁存储器装置和系统、光存储器装置和系统、固定存储器、可移除存储器、盘存储器、闪速存储器、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、以及电可擦可编程只读存储器(EEPROM)等。在实施例中，计算机可读介质1331存储具有计算机可执行指令1332的代码段。
在实施例中，计算机处理器1330包括与先前参考图3所讨论的处理器304相似的一个或多个计算机处理器(例如，微处理器、微控制器、或这两者)。计算机处理器1330被配置为执行诸如计算机可执行指令1332等的程序代码。计算机处理器1330被配置为通信地耦接到第一传感器1311、第二传感器1312和第三传感器1313。当计算机处理器1330执行计算机可执行指令1332时，使得计算机处理器1330执行若干操作。
在实施例中，当计算机处理器1330执行计算机可执行指令1332时，计算机处理器1330执行操作以接收与AV 1310正在运行的环境相关联的数据。在实施例中，所接收到的环境数据与道路状况、交通状况、和/或道路特征相对应。在实施例中，所接收到的环境数据包括来自全球定位系统(GPS)装置或其它基于卫星的导航装置的数据。GPS可以包括在AV1310内或可以远离AV1310。在实施例中，从GPS装置接收到的环境数据包括与AV 1310正在穿越的道路(例如，即将到来的转弯、斜坡弯道(onramp)、交叉口等)有关的信息。在实施例中，所接收到的环境数据包括来自远离AV 1310的一个或多个传感器的传感器数据。例如，在实施例中，所接收到的环境数据包括来自安装在第二AV上的传感器的数据。所接收到的环境数据可以包括来自安装在交通灯结构上的传感器的数据。在实施例中，所接收到的环境数据包括由AV 1310的传感器1311、1312、1313所捕获的传感器数据。
在实施例中，所接收到的环境数据包括来自如先前参考图1所讨论的远程数据库134和/或如先前参考图2所讨论的云数据中心204a、204b、204c的数据。在实施例中，所接收到的环境数据包括与AV 1310附近的道路交通的级别相关联的道路交通数据。例如，道路交通数据可以包括诸如从“A”(最小拥堵)至“F”(最拥堵)评级的指示道路或交叉口上的拥堵强度的行车道服务级别(LOS)值等的指标。道路交通数据可以包括诸如与AV 1310正在穿越的道路段相关联的指示峰值与非峰值(例如，高峰期与非高峰期)行驶速率的比率的行驶时间指数等的指标。道路交通数据可以包括指示AV 1310附近行驶的运载工具的数量的(例如，安装在AV 1310上和/或远离AV 1310的)一个或多个传感器的对象检测数据和/或指示AV 1310正在行驶的速率的速率数据。
当计算机处理器1330执行计算机可执行指令1332时，计算机处理器1330执行操作以基于所接收到的环境数据来确定AV 1310的情境。在实施例中，确定AV 1310的情境包括：确定为AV 1310正在接近道路中的一个或多个转弯，确定为AV 1310正在接近交叉口，确定为AV 1310正在穿过公路斜坡弯道，确定为AV 1310正在高级别交通状况下运行，以及/或者确定为传感器1311、1312、1313其中至少之一正在经历至少部分地被遮挡的FOV。
在实施例中，如果计算机处理器1330从GPS装置和/或一个或多个(远程的或对应于AV 1310的)传感器接收道路特征数据(道路特征数据与AV 1310正在穿越的道路相关联)，则计算机处理器1330基于所接收到的道路特征数据来确定AV 1310是否正在接近道路中的急转弯和/或道路中的T型交叉口。计算机处理器1330可以基于所接收到的道路特征数据来确定AV 1310是否正在穿越(或将要穿越)公路斜坡弯道。在本文中，给予术语公路最广泛的含义，并且是指州际路、高速路、机动车道、公路、快速路和高速公路等等。作为另一实例，所接收到的环境数据可以包括来自AV 1310的传感器1311、1312、1313中的一个或多个的对象检测数据。基于所接收到的对象检测数据，计算机处理器1330能够确定传感器1311、1312、1313中的任一个是否正在经历(例如，部分地和/或完全地)被遮挡的FOV。当所接收到的数据指示AV 1310正在具有超过预定交通阈值的交通级别的交通状况下运行时，计算机处理器1330还可以确定为AV 1310正在高交通级别中运行。在实施例中，当AV 1310附近的交通状况导致行车道LOS等级为D并且预定阈值LOS等级为C时，计算机处理器1330确定为AV1310正在高级别交通状况中运行。预定交通阈值可以是用户或制造选择，并且可以是基于安全性和/或效率考虑的。
当执行计算机可执行指令1332时，计算机处理器1330执行操作以基于AV 1310的情境确定为要捕获附加数据。附加数据可以指当前未被传感器1311、1312、1313检测到但可能有助于AV 1310导航其环境的信息(例如，邻近交通、迎面而来的运载工具、邻近行人等)。在实施例中，计算机处理器1330通过确定对于运载工具导航目的有用的附加数据在传感器1311、1312、1313中的一个或多个的当前FOV之外可获得的概率来确定为要捕获附加数据。在实施例中，如果计算机处理器1330基于所接收到的数据确定为AV 1310正在接近道路中的急转弯和/或T形交叉口，则计算机处理器1330确定为要捕获与不同于转弯/交叉口的位置的环境位置有关的附加数据。在实施例中，计算机处理器1330确定为位于转弯/交叉口的拐角周围的对象检测信息对于检测其它运载工具或对象是否正从转弯/交叉口的拐角周围接近而言有用的概率高(例如，75％、80％、90％等)。
在实施例中，如果计算机处理器1330基于所接收到的数据确定为AV1310正在穿越公路斜坡弯道，则计算机处理器1330确定为要针对与AV 1310的穿越方向相反的环境位置捕获附加数据。在实施例中，随着AV 1310接近公路以增加对从后方快速接近AV 1310的其它运载工具的检测，计算机处理器1330确定为位于AV 1310后方的对象检测数据将有用的概率高。在实施例中，如果计算机处理器1330基于所接收到的环境数据确定为传感器1311、1312、1313中的一个或多个正在经历(例如，部分地或完全地)被遮挡的FOV，则计算机处理器1330确定为要在超出部分地被遮挡的FOV的位置处捕获附加数据。例如，如果传感器1311、1312、1313中的一个或多个的FOV被大卡车遮挡，则计算机处理器1330确定为在超出大卡车的位置处捕获的附加对象检测数据对于增加AV 1310周围的环境的感知而言将有用的概率高。类似地，如果AV 1310正在接近交叉口，并且大的对象(诸如大垃圾箱等)已经被放置在交叉口的遮挡并限制传感器1311、1312、1313中的一个或多个检测从AV 1310的左侧和/或右侧接近的迎面而来的交通的能力的拐角上，则计算机处理器1330确定为在超出大的对象的位置处所捕获的附加对象检测数据对于增加对交叉口处接近的交通和/或行人的检测而言将有用的概率高。
在实施例中，如果计算机处理器1330基于所接收到的环境数据确定为AV 1310正在高级别道路交通状况(例如，附近交通级别处于超过预定交通阈值的交通级别)中运行，则计算机处理器1330确定为要在AV 1310的一个或多个盲点的位置处捕获附加数据。盲点是指AV 1310上的当AV 1310正在交通中运行时易受其它运载工具(例如，由于侧刮、追尾等)损坏的位置以及/或者未被传感器1311、1312、1313的重叠FOV覆盖的位置。在实施例中，如果计算机处理器1330确定为AV 1310正在导致行车道LOS等级D的交通状况中运行，并且预定阈值LOS等级为C，则计算机处理器1330确定为在AV 1310的一个或多个盲点的位置处的对象检测数据可以对于增加可能对AV 1310造成损坏的潜在运载工具的FOV覆盖和检测而言有用的概率高。
当执行计算机可执行指令1332时，计算机处理器1330执行操作以基于第三传感器1313的当前机械配置来确定第三传感器1313是否能够捕获附加数据。如本文所使用的，机械配置是指传感器所处的AV 1310上的位置或相对于该AV 1310的位置，以及传感器的FOV所朝向的相对于AV 1310的方向(例如，方位角和/或仰角)。在实施例中，第三传感器1313具有如下的机械配置，其中，第三传感器1313位于AV 1310的第一端(1E)和第一侧(1S)的拐角上，并且第三传感器1313的FOV被定向在相对于AV 1310的第一端(1E)朝向AV1310的第一侧(1S)25度的偏移处。基于第三传感器1313的当前机械配置和要捕获的附加数据的环境位置，计算机处理器1330确定第三传感器1313是否能够捕获附加数据。例如，如果第三传感器1313位于AV 1310的第一端(1E)和第一侧(1S)的拐角上(其中FOV朝向AV 1310的第一端(1E)定向)，并且确定为要捕获的附加数据被定位成朝向AV 1310的第二端(2E)，则计算机处理器1330确定为第三传感器1313不能捕获附加数据。然而，如果以第三传感器1313的当前机械配置，附加数据位于第三传感器1313的FOV内，则计算机处理器1330可以确定为第三传感器1313能够捕获附加数据。
当执行计算机可执行指令1332时，如果计算机处理器1330确定为第三传感器1313不能以其当前机械配置捕获附加数据，则计算机处理器1330执行操作以使第三传感器1313在使得第三传感器1313能够捕获附加数据的方向上移动。在实施例中，使第三传感器1313移动包括使第三传感器1313在至少一个方向上延伸、使第三传感器1313在绕至少一个旋转轴的一个方向上旋转(例如，改变第三传感器1313的方位角或倾斜角)、或这两者。
图15是根据本发明的一个或多个实施例的示出移动第三传感器1313以捕获附加数据的环境1349的说明性示例。出于说明性目的，AV 1310的环境中的对象将相对于AV1310的行驶方向来描述，在该情况下行驶方向是(F)方向。与AV 1310的行驶方向相反的方向是(B)方向，AV 1310的行驶方向左侧的方向是(L)方向，以及与AV 1310的行驶方向相反的方向是(R)方向。计算机处理器1330(例如，从GPS装置)接收指示AV 1310接近AV 1310正在穿越的道路1350中的T型交叉口的环境数据。基于此，计算机处理器1330确定为要在T型交叉口的左(L)拐角周围的点处捕获附加数据。如图所示，在AV 1310位于T型交叉口处之前，第三传感器1313不能捕获T型交叉口的左(L)拐角周围的附加数据，因为第三传感器1313位于靠近AV 1310的第一端(1E)和第一侧(1S)的拐角的附近，并且具有朝向(F)方向(例如，平行于AV 1310的行驶方向)定向的FOV。当AV 1310接近T型交叉口时，计算机处理器1330通过例如致动可延伸支撑设备1314而使第三传感器1313延伸和旋转。第三传感器1313的延伸和旋转允许第三传感器1313捕捉T型交叉口的左拐角周围的附加数据。第三传感器1313还可以旋转以捕捉T型交叉口的右拐角周围的附加数据。因此，第三传感器1313可以检测从T型交叉口的多个侧接近的运载工具和/或行人交通，这可以增加AV 1310安全地导航T型交叉口的能力。
在实施例中，如果计算机处理器1330确定为当AV 1310正穿越公路斜坡弯道时要在AV 1310后方捕获附加数据，则计算机处理器1330例如通过致动可延伸支撑设备1314而使第三传感器1313延伸和旋转，使得第三传感器1313能够捕获AV 1310后方(例如，与AV1310的行驶方向相反)的附加数据。在实施例中，当AV 1310穿越斜坡弯道时，计算机处理器1330旋转第三传感器1313的FOV以朝向与AV 1310的行驶方向相反的方向定向，同时还使第三传感器1313向上延伸和/或延伸到AV 1310的第一侧(1S)。这可以允许第三传感器1313检测可能从第二端(2E)快速接近AV 1310的其它运载工具和/或对象/或者提供附加对象检测覆盖以补充可能具有被定向到AV 1310的第二端(2E)的FOV的其它传感器。
在实施例中，如果计算机处理器1330确定为传感器1311、1312、1313其中至少之一正在经历部分地或完全地被遮挡的FOV(例如，由于大卡车和/或对象)，则计算机处理器1330使第三传感器1313移动，使得第三传感器1313能够捕获超出被遮挡的视场的传感器数据。例如，如果大卡车正在AV 1310的F方向上驾驶并且阻挡第二传感器1312的FOV，则计算机处理器1330可以使第三传感器1313延伸和/或旋转，使得第三传感器1313能够捕获超出大卡车的位置处的传感器数据。在实施例中，如果计算机处理器1330确定为AV 1310正在高交通状况(例如，具有D和/或以下等级的行车道LOS)中运行，则计算机处理器1330使第三传感器1313延伸和/或旋转，使得第三传感器1313能够捕获与AV 1310相关联的潜在盲点的位置处的传感器数据。在实施例中，计算机处理器1330旋转和延伸第三传感器1313，使得第三传感器1313的FOV基本上沿着AV 1310的第一侧(1S)朝向AV 1310的第二端(2E)定向。因此，第三传感器1313可以检测如下位置中的AV 1310附近的其它运载工具，在该位置，在高交通状况期间由于例如其它运载工具非常靠近AV 1310而使AV 1310可能遭受损坏(例如，由于侧刮、追尾等)的概率增加。
在实施例中，当执行计算机可执行指令1332时，计算机处理器1330执行操作以基于传感器1311、1312、1313的当前电子配置确定传感器1311、1312、1313其中至少之一是否能够捕获附加数据，并且调整传感器1311、1312、1313其中至少之一的至少一个电子功能，使得传感器1311、1312、1313其中至少之一能够捕获附加数据。电子功能是指促进传感器捕获数据的能力的传感器的电子参数。在实施例中，调整至少一个电子功能包括：增大/减小传感器的扫描速率、增大/减小传感器的数字变焦、增大/减小传感器的波束功率、增大/减小传感器的像素分辨率、以及/或者增大/减小传感器的波束宽度。在实施例中，当AV 1310正在高交通状况下运行时，计算机处理器1330确定为能够期望增加对象检测准确度，并且可以增加传感器1311、1312、1313中的一个或多个的扫描速率和/或像素分辨率。
在实施例中，当执行计算机可执行指令1332时，计算机处理器1330执行操作以接收与传感器1311、1312、1313其中至少之一相关联的操作数据，并且基于所接收到的操作数据使第三传感器1313在方向上移动。在实施例中，如果操作数据指示第一传感器1311和/或第二传感器1312正在经历故障状况(例如，第一传感器1311和/或第二传感器1312已经变得不可操作、损坏、未校准等)，则计算机处理器1330使第三传感器1313延伸和/或旋转，使得第三传感器1313的FOV被定向为提供与经历故障状况的传感器相关联的FOV的至少部分覆盖。在实施例中，如果第二传感器1312变得损坏和/或不可操作，则计算机处理器1330可以使第三传感器1313延伸和/或旋转，使得第三传感器1313的FOV可以补充第二传感器的FOV。
在实施例中，当执行计算机可执行指令1332时，计算机处理器1330执行操作以将由第三传感器1313(或其它可移动传感器)捕获的传感器数据发送到一个或多个远程运载工具系统。在实施例中，计算机处理器1330将由第三传感器1313捕获的数据发送到如先前参考图1所描述的远程数据库134。其它AV系统可以从远程数据库134访问所存储的数据。在实施例中，计算机处理器1330直接与其它AV系统通信地耦接以发送由第三传感器1313捕获的数据。
图16是描绘根据本发明的一个或多个实施例的用于通过使用可移动传感器来改善具有静止传感器的运载工具的运载工具操作的方法1600的流程图。出于说明性目的，方法1600将被描述为由如先前参考图13所讨论的用于使用可移动传感器来改善运载工具操作的系统1300来进行。然而，方法1600可以由用于改善运载工具操作的其它系统来进行。方法1600包括：接收与环境相关联的数据(框1610)；确定运载工具的情境(框1620)；确定为要捕获附加数据(框1630)；确定可移动传感器是否能够捕获附加数据(框1640)；以及使可移动传感器移动(框1650)。在实施例中，方法1600包括确定任何传感器是否能够捕获附加数据(框1660)以及调整至少一个传感器(框1670)。在实施例中，方法1600包括发送传感器数据(框1680)。
在框1610处，计算机处理器1330执行操作以接收与AV 1310正在运行的环境相关联的数据。在实施例中，所接收到的环境数据与道路状况、交通状况和/或道路特征相对应。在实施例中，所接收到的环境数据包括来自全球定位系统(GPS)装置或其它基于卫星的导航装置的数据。GPS可以包括在AV1310内或可以远离AV 1310。在实施例中，从GPS装置接收到的环境数据包括与AV 1310正在穿越的道路(例如，即将到来的转弯、斜坡弯道、交叉口等)有关的信息。在实施例中，所接收到的环境数据包括来自远离AV 1310的一个或多个传感器的传感器数据。在实施例中，所接收到的环境数据包括来自安装在第二AV上的传感器的数据。所接收到的环境数据可以包括来自安装在交通灯结构上的传感器的数据。在实施例中，所接收到的环境数据包括由AV 1310的传感器1311、1312、1313所捕获的传感器数据。
在实施例中，所接收到的环境数据包括来自如先前参考图1所讨论的远程数据库134和/或如先前参考图2所讨论的云数据中心204a、204b、204c的数据。在实施例中，所接收到的环境数据包括与AV 1310附近的道路交通级别相关联的道路交通数据。例如，道路交通数据可以包括诸如从“A”(最小拥堵)至“F”(最拥堵)评级的指示道路或交叉口上的拥堵强度的行车道服务级别(LOS)值等的指标。道路交通数据可以包括诸如与AV 1310正在穿越的道路段相关联的指示峰值与非峰值(例如，高峰期与非高峰期)行驶速率的比率的行驶时间指数等的指标。道路交通数据可以包括指示AV 1310附近行驶的运载工具的数量的(例如，安装在AV 1310上和/或远离AV 1310的)一个或多个传感器的对象检测数据和/或指示AV1310正在行驶的速率的速率数据。
在框1620处，计算机处理器1330执行操作以基于所接收到的环境数据确定AV1310的情境。在实施例中，确定AV 1310的情境包括：确定为AV 1310正在接近道路中的一个或多个转弯，确定为AV 1310正在接近交叉口，确定为AV 1310正在穿越公路斜坡弯道，确定为AV 1310正在高级别交通状况下运行，以及/或者确定为传感器1311、1312、1313其中至少之一正在经历至少部分被遮挡的FOV。
在实施例中，如果计算机处理器1330从GPS装置以及/或者一个或多个传感器(远程的或对应于AV 1310)接收道路特征数据(其中，该道路特征数据与AV 1310正在穿越的道路相关联)，则计算机处理器1330基于所接收到的道路特征数据来确定AV 1310是否正在接近道路中的急转弯和/或道路中的T型交叉口。计算机处理器1330还可以基于所接收到的道路特征数据来确定AV1310是否正在穿越(或要穿越)公路斜坡弯道。在本文中，术语公路被给予其最广泛的含义，并且是指州际路、高速路、机动车道、公路、快速路和高速公路等等。作为另一实例，所接收到的环境数据可以包括来自AV 1310的传感器1311、1312、1313中的一个或多个的对象检测数据。基于所接收到的对象检测数据，计算机处理器1330能够确定传感器1311、1312、1313中的任一个是否正在经历(例如，部分地和/或完全地)被遮挡的FOV。当所接收到的数据指示AV 1310正在具有超过预定交通阈值的交通级别的交通状况下运行时，计算机处理器1330还可以确定为AV 1310正在高交通级别中运行。在实施例中，当AV 1310附近的交通状况导致行车道LOS等级为D并且预定阈值LOS等级为C时，计算机处理器1330确定为AV 1310正在高级别交通状况中运行。预定交通阈值可以是用户或制造选择，并且可以是基于安全性和/或效率考虑的。
在框1630处，计算机处理器1330执行操作以基于AV 1310的情境确定为要捕获附加数据。在实施例中，计算机处理器1330通过确定对于运载工具导航目的有用的附加数据在传感器1311、1312、1313中的一个或多个的当前FOV之外可获得的概率来确定为要捕获附加数据。例如，如果计算机处理器1330基于所接收到的数据确定为AV 1310正在接近道路中的急转弯和/或T形交叉口，则计算机处理器1330确定为在与转弯/交叉口的位置不同的位置处要捕获附加数据。计算机处理器1330确定为位于转弯/交叉口的拐角周围的对象检测信息对于检测其它运载工具或对象是否正从转弯/交叉口的拐角周围接近而言有用的概率高(例如，75％、80％、90％等)。
类似地，如果计算机处理器1330基于所接收到的数据确定为AV 1310正在穿越公路斜坡弯道，则计算机处理器1330确定为要在与AV 1310的穿越方向相反的位置处捕获附加数据。例如，随着AV 1310接近公路以增加对从AV1310的第二端(2E)快速接近AV 1310的其它运载工具的检测，计算机处理器1330确定为位于AV 1310的第二端(2E)的对象检测数据有用的概率高。在实施例中，如果计算机处理器1330基于所接收到的环境数据确定为传感器1311、1312、1313中的一个或多个正在经历(例如，部分地或完全地)被遮挡的FOV，则计算机处理器1330确定为要在超出部分地被遮挡的FOV的位置处捕获附加数据。例如，如果传感器1311、1312、1313中的一个或多个的FOV被大卡车遮挡，则计算机处理器1330确定为在超出大卡车的位置处捕获的附加对象检测数据对于增加AV 1310周围的环境的感知而言将有用的概率高。作为另一实例，假定AV 1310正在接近交叉口，并且大的对象(诸如大垃圾箱等)已经被放置在交叉口的遮挡并限制传感器1311、1312、1313中的一个或多个检测从AV1310的左侧和/或右侧接近的相对于AV 1310的行驶方向迎面而来的交通的能力的拐角上。计算机处理器1330确定为在超出大的对象的位置处所捕获的附加对象检测数据对于增加交叉口处的接近交通和/或行人的检测而言将有用的概率高。
在实施例中，如果计算机处理器1330基于所接收到的环境数据确定为AV 1310正在高级别道路交通状况(例如，附近交通级别处于超过预定交通阈值的交通级别)下运行，则计算机处理器1330确定为要在AV 1310的一个或多个盲点的位置处捕获附加数据。盲点是指AV 1310上的当AV 1310正在交通中运行时易受其它运载工具(例如，由于侧刮、追尾等)损坏的位置以及/或者未被传感器1311、1312、1313的重叠FOV覆盖的位置。例如，如果计算机处理器1330确定为AV 1310正在导致行车道LOS等级D的交通状况中运行，并且预定阈值LOS等级为C，则计算机处理器1330确定为在AV 1310的一个或多个盲点的位置处的对象检测数据可以对于增加可能对AV 1310造成损坏的潜在运载工具的FOV覆盖和检测而言有用的概率高。
在框1640处，计算机处理器1330执行操作以基于第三传感器1313的当前机械配置来确定第三传感器1313是否能够捕获附加数据。如本文所使用的，机械配置是指传感器所处的AV 1310上的或相对于该AV 1310的位置以及相对于传感器的FOV所朝向的AV 1310的方向(例如，方位角和/或仰角)。例如，第三传感器1313可以具有如下的机械配置，其中，第三传感器1313位于AV1310的第一端(1E)和第一侧(1S)的拐角上，并且第三传感器1313的FOV被定向在向着AV 1310的行驶方向的左侧25度的偏移处。基于第三传感器1313的当前机械配置和被确定为要捕获的附加数据的源的环境位置，计算机处理器1330确定第三传感器1313是否能够捕获附加数据。在实施例中，如果第三传感器1313位于AV 1310的第一端(1E)和第一侧(1S)的拐角上(其中FOV被定向成平行于AV 1310的穿越方向)，并且确定为要捕获的附加数据被定位到AV1310的后端，则计算机处理器1330确定为第三传感器1313不能捕获附加数据。然而，如果以第三传感器1313的当前机械配置，附加数据位于第三传感器1313的FOV内，则计算机处理器1330可以确定为第三传感器1313能够捕获附加数据。
在框1650处，如果计算机处理器1330确定为第三传感器1313以其当前机械配置不能够捕获附加数据，则计算机处理器1330执行操作以使第三传感器1313在使得第三传感器1313能够捕获附加数据的方向上移动。在实施例中，使第三传感器1313移动包括：在至少一个方向上延伸第三传感器1313、在绕至少一个旋转轴的方向上旋转第三传感器1313(例如，改变第三传感器1313的方位角或倾斜角)、或这两者。
在实施例中，如果计算机处理器1330接收到指示AV 1310正接近AV 1310正在穿越的道路中的T型交叉口的(例如，来自GPS装置的)环境数据，则计算机处理器1330确定为要在T型交叉口的左拐角(L)和/或右拐角(R)周围的点处捕获附加数据。在实施例中，如果第三传感器1313不能捕获T型交叉口的拐角周围的附加数据，则计算机处理器1330例如通过致动可延伸支撑设备1314来使第三传感器1313延伸和旋转，以允许第三传感器1313捕获T形交叉口的拐角周围的位置处的附加数据。因此，第三传感器1313能够检测从T型交叉口的多个侧接近的运载工具和/或行人交通，从而增加AV 1310安全地导航T型交叉口的能力。
在实施例中，如果计算机处理器1330确定为当AV 1310正在穿越公路斜坡弯道时要在AV 1310后方捕获附加数据，则计算机处理器1330例如通过致动可延伸支撑设备1314而使第三传感器1313延伸和旋转，使得第三传感器1313能够捕获相对于AV 1310的行驶方向在AV 1310后方的附加数据。在实施例中，当AV 1310穿越斜坡弯道时，计算机处理器1330旋转第三传感器1313的FOV以朝向AV 1310的后方定向，同时还使第三传感器1313向上延伸和/或延伸到相对于AV 1310的行驶方向的AV 1310的左侧。这可以允许第三传感器1313检测可能从后方快速接近AV 1310的其它运载工具和/或对象以及/或者提供附加对象检测覆盖以补充可能具有被定向到AV 1310的后方的FOV的其它传感器。
在实施例中，如果计算机处理器1330确定为传感器1311、1312、1313其中至少之一正在经历部分地或完全地被遮挡的FOV(例如，由于大卡车和/或对象)，则计算机处理器1330使第三传感器1313移动，使得第三传感器1313能够捕获超出被遮挡的视场的传感器数据。例如，如果大卡车正在AV 1310的F方向上驾驶并且阻挡第二传感器1312的FOV，则计算机处理器1330可以使第三传感器1313延伸和/或旋转，使得第三传感器1313能够捕获超出大卡车的位置处的传感器数据。在实施例中，如果计算机处理器1330确定为AV 1310正在高交通状况(例如，具有D和/或以下等级的行车道LOS)中运行，则计算机处理器1330使第三传感器1313延伸和/或旋转，使得第三传感器1313能够捕获与AV 1310相关联的潜在盲点的位置处的传感器数据。例如，在实施例中，计算机处理器1330旋转和延伸第三传感器1313，使得第三传感器1313的FOV基本上沿着AV 1310的第一侧(1S)朝向AV 1310的第二端(2E)定向。因此，第三传感器1313可以检测如下位置中的AV 1310附近的其它运载工具，在该位置，在高交通状况期间由于例如其它运载工具非常靠近AV 1310而使AV 1310可能遭受损坏(例如，由于侧刮、追尾等)的概率增加。
在框1660处，计算机处理器1330执行操作以基于传感器1311、1312、1313的当前电子配置来确定传感器1311、1312、1313其中至少之一是否能够捕获附加数据。
在框1670处，计算机处理器1330执行操作以调整传感器1311、1312、1313其中至少之一的至少一个电子功能，使得传感器1311、1312、1313其中至少之一能够捕获附加数据。在实施例中，调整至少一个电子功能包括：增大/减小传感器的扫描速率、增大/减小传感器的数字变焦、增大/减小传感器的波束功率、增大/减小传感器的像素分辨率、以及/或者增大/减小传感器的波束宽度。在实施例中，当AV 1310正在高级别交通状况下运行时，计算机处理器1330确定为能够期望增加对象检测准确度，并且可以增加传感器1311、1312、1313中的一个或多个的扫描速率和/或像素分辨率。
在框1680处，计算机处理器1330执行操作以将由第三传感器1313(或其它可移动传感器)捕获的传感器数据发送到一个或多个远程运载工具系统。在实施例中，计算机处理器1330将由第三传感器1313捕获的数据发送到如先前参考图1所描述的远程数据库134。其它AV系统可以从远程数据库134访问所存储的数据。在实施例中，计算机处理器1330直接与其它AV系统通信地耦接以发送由第三传感器1313捕获的数据。
图17是描绘根据本发明的一个或多个实施例的用于通过使用可移动传感器补充至少一个故障传感器来改善运载工具操作的方法1700的流程图。方法1700可以与先前参考图16所讨论的方法1600一起进行，或者方法1700可以单独地进行。出于说明性目的，方法1700被描述为由先前参考图13所讨论的系统1300进行。方法1700包括：接收操作数据(框1710)；确定一个或多个传感器是否正在经历故障(框1720)；以及使可移动传感器移动(框1730)。
在框1710处，计算机处理器1330执行操作以接收与传感器1311、1312、1313其中至少之一相关联的操作数据。
在框1720处，计算机处理器1330执行操作以基于所接收到的操作数据确定第一传感器1311和/或第二传感器1312是否正在经历故障状况。故障状况可以是部分的或完全的。完全故障可以指示传感器1311、1312其中之一由于损坏而变得完全不可操作。部分故障可以指示传感器1311、1312其中之一已变得部分不可操作和/或未校准。
在框1730处，计算机处理器1330执行操作以基于确定为第一传感器1311和/或第二传感器1312正在经历故障而使第三传感器1313移动。在实施例中，如果操作数据指示第一传感器1311和/或第二传感器1312正在经历故障状况(例如，第一传感器1311和/或第二传感器1312已经变得不可操作、损坏、未校准等)，则计算机处理器1330使第三传感器1313延伸和/或旋转，以使得第三传感器1313的FOV被定向为提供与经历故障状况的传感器相关联的FOV的至少部分覆盖。在实施例中，如果第二传感器1312变得损坏和/或不可操作，则计算机处理器1330使第三传感器1313延伸/和/或旋转，使得第三传感器1313的FOV可以补充第二传感器1312的FOV。
附加实施例
在一些实施例中，接收与运载工具正在运行的环境相关联的数据。运载工具包括多个传感器。传感器包括被配置为在至少一个方向上移动的至少一个可移动传感器。基于所接收到的数据，确定运载工具的情境。基于运载工具的情境，确定为要捕获附加数据。基于至少一个可移动传感器的当前机械配置来确定该至少一个可移动传感器是否能够捕获附加数据。基于确定为至少一个可移动传感器以当前机械配置不能捕获附加数据，使至少一个可移动传感器在使得至少一个可移动传感器能够捕获附加数据的至少一个方向上移动。
在一些实施例中，所接收到的数据是来自多个传感器中的至少一个传感器的指示该至少一个传感器具有至少部分地被遮挡的视场的对象检测数据，方法包括使至少一个可移动传感器在使得该至少一个传感器能够捕获超出至少部分地被遮蔽的视场的传感器数据的至少一个方向上移动。
在一些实施例中，所接收到的数据指示运载工具附近的高道路交通级别。使至少一个可移动传感器在使得该至少一个可移动传感器能够捕获运载工具的至少一个盲点的传感器数据的至少一个方向上移动。
在一些实施例中，基于至少一个传感器的当前电子配置来确定该至少一个传感器是否能够捕获附加数据。基于确定为至少一个传感器以当前电子配置不能够捕获附加数据，调整该至少一个传感器的电子功能，使得该至少一个可移动传感器能够捕获附加数据。
在一些实施例中，接收与多个传感器中的至少一个传感器相关联的操作数据。基于所接收到的操作数据，使该至少一个可移动传感器在至少一个方向上移动。
在一些实施例中，操作数据指示至少一个传感器正在经历故障状况。使该至少一个可移动传感器在使得该至少一个可移动传感器能够捕获该至少一个传感器的视场的传感器数据的至少一个方向上移动。
在一些实施例中，使该至少一个可移动传感器移动包括：使该至少一个可移动传感器在一个方向上延伸、在绕旋转轴的方向旋转、或这两者。
在一些实施例中，确定为要捕获附加数据包括：确定对于运载工具导航目的有用的附加数据在至少一个可移动传感器的当前视场之外的一个定向上可获得的概率。

Claims (20)

1.一种运载工具，包括：
多个传感器，所述多个传感器包括至少一个可移动传感器，所述至少一个可移动传感器被配置为：
在至少一个方向上移动，以及
捕获传感器数据；
计算机可读介质，其包括计算机可执行指令；以及
至少一个处理器，其通信地耦接到包括所述至少一个可移动传感器的所述多个传感器，并且所述至少一个处理器被配置为执行所述计算机可执行指令以：
接收与所述运载工具正在运行的环境相关联的数据；
基于所接收到的数据，确定所述运载工具的情境；
基于所述运载工具的情境，确定为要捕获附加数据；
基于所述至少一个可移动传感器的当前机械配置，确定所述至少一个可移动传感器是否能够捕获所述附加数据；以及
基于确定为所述至少一个可移动传感器不能以所述当前机械配置捕获所述附加数据，使所述至少一个可移动传感器在使得所述至少一个可移动传感器能够捕获所述附加数据的方向上移动。
2.根据权利要求1所述的运载工具，其中，所述至少一个可移动传感器安装在空中平台上，所述空中平台在地理上被拴接到所述运载工具。
3.根据权利要求1或2所述的运载工具，其中，在执行所述计算机可执行指令时，所述至少一个处理器还被配置为执行操作以将所述至少一个可移动传感器所捕获的传感器数据发送到至少一个远程运载工具系统。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的运载工具，其中，所接收到的数据是来自全球定位系统的地理数据。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的运载工具，其中，在所述运载工具正在穿越道路并且所接收到的数据指示所述运载工具正在接近所述道路中的至少一个转弯的情况下，所述至少一个处理器被配置为执行操作以使所述至少一个可移动传感器在使得所述至少一个可移动传感器能够在与道路中的所述至少一个转弯的位置不同的位置处捕获传感器数据的方向上移动。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的运载工具，其中，在所接收到的数据指示所述运载工具正在穿越公路斜坡弯道的情况下，所述至少一个处理器被配置为执行操作以使所述至少一个可移动传感器在使得所述至少一个可移动传感器能够在与所述运载工具的穿越方向相反的位置处捕获传感器数据的方向上移动。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的运载工具，其中，在所接收到的数据是来自所述多个传感器中的至少一个传感器的用于指示该至少一个传感器具有至少部分被遮挡的视场的对象检测数据的情况下，所述至少一个处理器被配置为执行操作以使所述至少一个可移动传感器在使得所述至少一个可移动传感器能够捕获超出所述至少部分被遮挡的视场的传感器数据的方向上移动。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的运载工具，其中，在所接收到的数据指示所述运载工具附近的道路交通处于超过预定交通阈值的交通级别的情况下，所述至少一个处理器被配置为执行操作以使所述至少一个可移动传感器在使得所述至少一个可移动传感器能够捕获所述运载工具的至少一个盲点的传感器数据的方向上移动。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的运载工具，其中，在执行所述计算机可执行指令时，所述至少一个处理器还被配置为执行操作以：
基于所述多个传感器中的至少一个传感器的电子配置，确定该至少一个传感器是否能够捕获所述附加数据；以及
基于确定为该至少一个传感器不能以当前电子配置捕获所述附加数据，调整该至少一个传感器的电子功能，使得该至少一个传感器能够捕获所述附加数据。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的运载工具，其中，在执行所述计算机可执行指令时，所述至少一个处理器还执行操作以：
接收与所述多个传感器中的至少一个传感器相关联的操作数据；以及
基于所接收到的操作数据，使所述至少一个可移动传感器在方向上移动。
11.根据权利要求10所述的运载工具，其中，在所述操作数据指示至少一个传感器正在经历故障状况的情况下，所述至少一个处理器被配置为执行操作以使所述至少一个可移动传感器在使得所述至少一个可移动传感器能够捕获所述至少一个传感器的视场的传感器数据的方向上移动。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的运载工具，其中，使所述至少一个可移动传感器移动包括：使所述至少一个可移动传感器在方向上延伸、在绕旋转轴的方向上旋转、或这两者。
13.根据权利要求1至12中任一项所述的运载工具，其中，确定为要捕获附加数据包括：确定在所述至少一个可移动传感器的当前视场之外的方位上能够获得对于运载工具导航目的有用的附加数据的概率。
14.一种方法，包括：
接收与运载工具正在运行的环境相关联的数据，所述运载工具包括多个传感器，所述多个传感器包括至少一个可移动传感器，所述至少一个可移动传感器被配置为在至少一个方向上移动；
基于所接收到的数据，确定所述运载工具的情境；
基于所述运载工具的情境，确定为要捕获附加数据；
基于所述至少一个可移动传感器的当前机械配置，确定所述至少一个可移动传感器是否能够捕获所述附加数据；以及
基于确定为所述至少一个可移动传感器不能以所述当前机械配置捕获所述附加数据，使所述至少一个可移动传感器在使得所述至少一个可移动传感器能够捕获所述附加数据的至少一个方向上移动。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述可移动传感器安装在空中平台上，所述方法还包括：在地理上将所述空中平台拴接到所述运载工具。
16.根据权利要求14或15所述的方法，还包括：
将所述至少一个可移动传感器所捕获的传感器数据发送到至少一个远程运载工具系统。
17.根据权利要求14至16中任一项所述的方法，其中，所接收到的数据是来自全球定位系统的地理数据。
18.根据权利要求14至17中任一项所述的方法，其中，所接收到的数据指示所述运载工具正在接近所述运载工具穿越的道路中的至少一个转弯，所述方法包括：
使所述至少一个可移动传感器在使得所述至少一个可移动传感器能够在与道路中的所述至少一个转弯的位置不同的位置处捕获传感器数据的至少一个方向上移动。
19.根据权利要求14至18中任一项所述的方法，其中，所接收到的数据指示所述运载工具正在穿越州际路斜坡弯道，所述方法包括：使所述至少一个可移动传感器在使得所述至少一个可移动传感器能够在与所述运载工具的穿越方向相反的位置处捕获传感器数据的至少一个方向上移动。
20.一个或多个非暂时性计算机可读存储介质，其存储有指令，所述指令在由一个或多个计算装置执行时使所述一个或多个计算装置：
接收与运载工具正在运行的环境相关联的数据，所述运载工具包括多个传感器，所述多个传感器包括至少一个可移动传感器，所述至少一个可移动传感器被配置为在至少一个方向上移动；
基于所接收到的数据，确定所述运载工具的情境；
基于所述运载工具的情境，确定为要捕获附加数据；
基于所述至少一个可移动传感器的当前机械配置，确定所述至少一个可移动传感器是否能够捕获所述附加数据；以及
基于确定为所述至少一个可移动传感器不能以所述当前机械配置来捕获所述附加数据，使所述至少一个可移动传感器在使得所述至少一个可移动传感器能够捕获所述附加数据的至少一个方向上移动。
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