CN115388904A - 自推进平台、及其进行的方法和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及自推进平台、及其进行的方法和存储介质，描述了对自主运载工具利用传感器跟踪对象的能力进行开发和验证所用的系统和方法。本申请描述了一种自推进自主平台和方法，用于在一个或多个测试运行期间以预定模式承载行人、骑车者或运载工具类型的目标。自推进自主平台包括传感器，该传感器被配置为在测试运行期间被驱动的情况下缩回到自推进自主平台的平台壳体内。

Description

自推进平台、及其进行的方法和存储介质
技术领域
本说明书涉及自推进自主平台，并且在一些实施例中，涉及自推进自主平台，该自推进自主平台被配置为承载目标以测试至少一个自主运载工具的性能。
背景技术
自主运载工具可用于将人和/或货物(例如，包裹、物体或其它物品)从一个地点输送到其它地点。例如，自主运载工具可以导航到人的地点，等待该人登上自主运载工具，并导航到指定的目的地(例如，该人所选择的地点)。为了在环境中导航，这些自主运载工具配备了各种类型的传感器来检测周围的对象。
发明内容
使用自主运载工具的传感器来预测对象的行为可能很困难。本公开涉及用于对自主运载工具利用传感器跟踪对象的能力进行开发和验证的系统、方法和计算机程序产品。本申请描述了用于在一个或多个测试运行期间承载表示行人、骑车者或运载工具的对象的自推进自主平台和方法。
在一些实施例中，一个或多个测试运行可以包括以预定模式承载(例如，移动)对象。以一个或多个预定模式承载这些目标允许自主运载工具进行测试，以确定传感器能够多准确地检测和预测自主运载工具周围环境中对象的行为。一般地，计算机系统被配置为从运载工具的一个或多个传感器接收输入，基于接收的输入检测运载工具周围环境中的一个或多个对象，并基于对象的预测行为来操作运载工具。
在一些实施例中，一种自推进平台，包括：多个轮；电动机，其被配置为驱动所述多个轮其中至少之一；平台壳体，其包括支撑表面以及倾斜外围，所述支撑表面被配置为承载至少一个目标，所述倾斜外围被配置为适应自主运载工具在所述平台壳体上通过；以及悬架，其包括将所述多个轮耦接到所述平台壳体的多个弹簧，所述多个弹簧被配置为响应于施加到所述平台壳体的阈值量的重量来将所述平台壳体从第一状态转变到第二状态，其中与所述平台壳体在所述第一状态下相比，所述平台壳体在所述第二状态下更低。
在一些实施例中，提供了一种自推进平台，包括：传感器；至少一个处理电路；无线通信模块；以及存储有指令的至少一个非暂时性存储介质，在由所述至少一个处理电路执行所述指令的情况下，使得进行包括以下的操作：根据用户输入来遵循第一移动路线；在遵循所述第一移动路线的同时，基于所述传感器所收集的数据来记录所述自推进平台的多个位置；以及响应于自主运载工具到达预定位置，基于所述多个位置来遵循第二移动路线。
在一些实施例中，提供了一种由自推进平台进行的方法，包括：根据用户输入来遵循第一移动路线；在遵循所述第一移动路线的同时，基于所述自推进平台的传感器所收集的数据来记录所述自推进平台的多个位置；以及响应于自主运载工具到达预定位置，基于所述多个位置来遵循第二移动路线。
在一些实施例中，提供了一种存储有指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令被配置为由自推进平台的至少一个电路执行，使得所述自推进平台执行包括以下的步骤：根据用户输入来遵循第一移动路线；在遵循所述第一移动路线的同时，基于所述自推进平台的传感器所收集的数据来记录所述自推进平台的多个位置；以及响应于自主运载工具到达预定位置，基于所述多个位置来遵循第二移动路线。
这些和其它方面、特征和实现可以被表达为用于进行功能的方法、设备、系统、组件、程序产品、部件或步骤，以及以其它方式表达。
从包括权利要求的以下描述中，这些和其它方面、特征和实现将变得明显。
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示出控制模块的输入和输出的框图。
图10示出控制器的输入、输出和组件的框图。
图11A-图11C示出可用于测试自主运载工具的自主导航系统的自推进自主平台的各种视图。
图12示出图11A-图11C所描绘的平台的背面立体图。
图13示出图11A-图12所描绘的平台的面向下的表面的立体图。
图14A-图14B分别示出处于第一状态和第二状态的传感器缩回机构的详细视图。
图15A-图15C示出图11A-图14B所描绘的悬架的替代平台悬架。
图16示出平台底面的立体图，其包含图15所描绘的替代悬架。
图17A示出顶上安装有行人目标的自主平台位于人行横道的入口处的示例性的测试设置。
图17B示出另一测试设置的立体图，其中采用激光发射器和激光接收器来确定自主运载工具何时到达了预定地点。
图18A-图18B示出用于自主运载工具的示例性交叉口测试设置的俯视图，该自主运载工具具有被配置为执行不同移动模式的多个自主平台。
图19是根据用户输入来使自推进平台遵循第一移动路线的示例处理的流程图。
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，以便提供对本公开的透彻理解。然而，本公开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，众所周知的结构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等)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等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，没有任意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。在其它实例中，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意组合一起使用。然而，任意个别特征可能不能解决以上所讨论的任意问题，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意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.硬件概述
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.用于使用柱的对象检测的计算系统
8.示例点云和柱
9.用于检测对象以及基于对象的检测来操作运载工具的示例处理总体概述
在复杂环境(例如城市环境)中驾驶的自主运载工具带来了巨大的技术挑战。为了在这些环境中导航自主运载工具，运载工具使用诸如LiDAR、光学图像和/或RADAR等的传感器实时检测诸如运载工具、行人和自行车等的各种类型的对象。虽然这些传感器能够识别并跟踪对象，但预测对象的行为可能具有挑战性，并且过于保守地处理被跟踪对象可能导致自主运载工具无法操作。所公开的实施例包括在测试一个或多个自主运载工具的同时能够承载和操纵行人、骑车者和/或运载工具类型目标的低的外形的自推进自主平台。
特别地，本文描述的系统和技术增强了测试者对自主运载工具的自主导航系统安全导航道路或交叉口的能力进行全面验证的能力。所描述的平台包括可伸缩传感器，该传感器允许平台在一个或多个测试运行期间跟踪附近的对象和自主运载工具。传感器的可伸缩性允许其定位在视野良好的地点，并且在平台与自主运载工具接触的事件中对传感器造成损坏的风险最小。车载传感器还允许平台相对于不总是遵循相同路径的动态对象进行操纵。以这种方式，平台具有更大的灵活性，并且不需要在每次调整情景时重新编程或重新定向。
硬件概述
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，并且各个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，时空地点与真实世界地点相对应。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，模数转换器等)、数据存储装置(诸如，RAM和/或非易失性存储器等)、软件或固件组件和数据处理组件(诸如ASIC(专用集成电路)等)、微处理器和/或微控制器。
如本文所使用的，“场景描述”是数据结构(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)。因为一些运载工具(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”可以是任意市政当局或其它政府或行政机构没有正式定义为通道的物理区域。
如本文所使用的，“车道”是道路的可被运载工具穿越的部分，并且可与车道标记之间的大部分或全部空间相对应，或仅与车道标记之间的部分空间(例如，小于50％)相对应。例如，具有相距很远的车道标记的道路可能在标记之间容纳两个或两个以上的运载工具，使得一个运载工具可以在不穿越车道标记的情况下超过另一个运载工具，因此可被解释为车道比车道标记之间的空间窄，或车道标记之间有两个车道。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，农村地区的岩石和沿着大道树木)来定义车道。
“一个或多个”包括由一个要素进行的功能、由多于一个的要素例如以分布式的方式进行的功能、由一个要素进行的若干功能、由若干要素进行的若干功能、或上述的任意组合。
还将理解的是，尽管在一些实例中本文使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素，但这些要素不应受这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个要素与另一要素。例如，在没有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。除非另有说明，否则第一触点和第二触点这两者都是触点，但它们不是相同的触点。
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意和所有可能的组合。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意具有一个或多个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级运载工具等(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级运载工具等(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进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意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包括用于从计算机处理器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相似。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的前端的朝向)等。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经由通信信道传输到AV 100。
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等)测量或推断的属性通信到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、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、WiFi、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的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等的数据)。这些数据存储在AV 100上的存储器144中，或者经由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已经沿着轨迹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，或者经由通信信道从远程数据库134传输到AV 100。
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。连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。
在实施例中，AV系统120可以被并入到自主平台中，该自主平台被配置为承载适于测试AV 100的传感器性能的目标，并且在下面的图11A-图16中被更详细地描述和描绘。自主平台可以配置有转向控制器102、制动器103、通信装置140和用于接收并处理以计算机代码形式存储在本地或远程计算机存储区域上的指令的一个或多个处理器。自主平台还可以包括一个或多个传感器121，传感器121可以包括LiDAR传感器、摄像机和GPS接收器等。在一些实施例中，自主平台可以使用一个或多个传感器121来优化自主平台关于其环境和/或正用于测试的AV 100所采取的期望位置或路径。
图2例示示例“云”计算环境。云计算是服务交付模式，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、存储器、存储区域、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。各个房间有一行或多行服务器，并且各个行包括一个或多个机架。各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以及与云数据中心204a、204b和204c互连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许多网络层协议(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)进行传送。此外，在网络表示多个子网络的组合的实施例中，在各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被实现为各种计算装置，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是专用计算装置。专用计算装置被硬连线以进行这些技术，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)等的被持久编程为进行这些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、其它存储区域、或者组合中的程序指令进行这些技术。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意其它装置。
在实施例中，计算机系统300包括总线302或用于通信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等，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变成专用机器，该机器被定制以进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等的存储装置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经由总线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)显示器等的显示器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通信信息和命令选择。另一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等，用于将方向信息和命令选择通信到处理器304，并用于控制光标在显示器312上的移动。这样的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进行。这些指令从诸如存储装置310等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进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软件指令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/或指令的任意非暂时性介质，这些数据和/或指令使机器以特定方式操作。这样的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等的光盘、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等。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、磁带或任意其它磁数据存储介质、CD-ROM、任意其它光数据存储介质、任意具有孔型的物理介质、RAM、PROM和EPROM、FLASH-EPROM、NV-RAM、或任意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送。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期间生成的声波或光波等。
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提供连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。在任意这种实现中，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区域中以便以后执行。
自主运载工具架构
图4示出自主运载工具(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)。各个模块在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中的任意模块是计算机软件(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意或所有的组合)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AV 100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(诸如人行横道、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至目的地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。在该图所示的情景中，AV 100接收采用图像702的形式的照相机系统输出504c和以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。
自主运载工具控制
图9示出(例如，如图4所示的)控制模块406的输入和输出的框图900。控制模块根据控制器902而操作，该控制器902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、ROM308和存储装置310类似的短期和/或长期数据存储(例如，存储区域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)执行的情况下执行控制器902的操作。
在实施例中，控制器902接收表示期望输出904的数据。期望输出904通常包括速度，例如速率和航向。期望输出904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904，控制器902产生可用作油门输入906和转向输入908的数据。油门输入906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904的大小。在一些示例中，油门输入906还包括可用于接合AV 100的制动器(例如，减速控制)的数据。转向输入908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904的角度。
在实施例中，控制器902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910，则AV 100的测量速率912降至低于期望输出速率。在实施例中，任意测量输出914均被提供至控制器902，使得例如基于测量速率和期望输出之间的差分913来进行所需的调整。测量输出914包括测量位置916、测量速度918(包括速率和航向)、测量加速度920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910有关的信息，并且该信息被提供至预测性反馈模块922。然后，预测性反馈模块922将控制器902可用于相应地调整的信息提供至控制器902。例如，如果AV 100的传感器检测到(“看见”)山丘，则控制器902可以使用该信息来准备在适当时间接合油门，以避免显著减速。
图10示出控制器902的输入、输出和组件的框图1000。控制器902具有影响油门/制动器控制器1004的操作的速率分析器1002。例如，速率分析器1002根据例如由控制器902接收到并由速率分析器1002处理后的反馈，来指示油门/制动器控制器1004使用油门/制动器1006进行加速或进行减速。
控制器902还具有影响方向盘控制器1010的操作的横向跟踪控制器1008。例如，横向跟踪控制器1008根据例如由控制器902接收到并由横向跟踪控制器1008处理后的反馈，来指示方向盘控制器1010调整转向角致动器1012的位置。
控制器902接收用于确定如何控制油门/制动器1006和转向角致动器1012的若干输入。规划模块404提供控制器902例如在选择AV 100开始操作的情况下的航向并确定在AV100到达交叉口的情况下穿过哪个道路路段所使用的信息。定位模块408例如将描述AV 100的当前地点的信息提供至控制器902，使得控制器902可以确定AV 100是否处于基于正控制油门/制动器1006和转向角致动器1012的方式而预期的地点。在实施例中，控制器902接收来自其它输入1014的信息，例如从数据库、计算机网络等接收到的信息。
自推进自主测试平台的设计
图11A-图11C示出可用于测试类似于AV 100的自主运载工具的自主导航系统的自推进自主平台1100的各种视图。图11A示出平台1100的俯视图。平台1100包括平台壳体1102，其可以采取具有倾斜外围1104的刚性结构的形式，该倾斜外围1104允许运载工具在平台1100上行驶，而不损坏运载工具或平台1100。在一些实施例中，倾斜外围可以具有线性斜度，并且在一些实施例中，倾斜外围1104可以具有非线性斜度(例如，凹弧形斜度或凸弧形斜度等)。平台壳体1102的中心区域可以包括平坦或倾斜的支撑表面1106，该支撑表面1106被配置为支撑能够被AV 100的一个或多个传感器检测的至少一个目标。在平台1100包括光学传感器的情况下，支撑表面1106可以包括传感器盖1108，在运载工具在平台1100上行驶的情况下，传感器盖1108形成支撑表面1106的一部分。支撑表面1106还包括被配置为附接到目标支撑结构的磁性附接点1110。目标支撑结构包括具有磁体或可磁性地吸引的材料的基座，该磁体或可磁性地吸引的材料能够磁性地相互作用并附接到磁性附接点1110。在一些实施例中，磁性附接点1110可以采取可磁性地吸引的材料的形式，该磁性附接点1110磁性地耦接到并入在目标支撑结构的基座中的磁体。一旦牢固地附接到一个或两个磁性附接点1110，目标支撑结构就可在平台1100四处移动的同时用于保持目标直立和稳定。
图11B示出根据剖面线A-A的处于第一状态的平台1100的剖视图。第一状态也可以称为正常操作状态，平台1100维持在该状态下直到平台壳体1102接收到阈值量的力为止。在该第一状态下，传感器盖1108被提升到支撑表面1106之上，这允许传感器1112一览无余地观看平台壳体1102的外部。在一些实施例中，传感器1112允许平台1100在测试期间基于传感器1112所生成的数据调整其相对于其它平台或运载工具的速率。如所描绘的，轮1114从平台壳体1102的面向下的表面突出。轮1114可以由设置在平台壳体1102内的一个或多个电动机驱动。图11B还示出与传感器缩回机构1118相关联的轮1116。
图11C示出根据剖面线A-A的处于第二状态的平台1100的剖视图。因为平台1100在第二状态下不能自行推进，所以该第二状态也可以被称为静止状态。在该第二状态下，传感器盖1108与支撑表面1106齐平或基本上齐平。在AV 100的轮碰巧直接碾过传感器盖1108的事件中，传感器1112的该缩回位置防止传感器1112遭受损坏。图11C还示出在第二状态下轮1114和轮1116如何缩回到平台壳体1102中。轮1114和轮1116通过结实的弹簧保持在第一状态，该弹簧被配置为仅在阈值量的力施加到平台壳体1102时压缩或延伸。该公开的结构允许平台1100具有高度小于约80毫米的低的外形，这使得平台更符合空气动力学，并且不会大幅增加其承载的目标的高度。以这种方式，可以使用比例与正常人或运载工具高度一致的目标，而不必调整目标的高度。
图12示出平台1100的背面立体图。具体地，采取圆柱梁形式的目标支撑结构1202被示出为附接到平台壳体1102的后磁性附接点。由于磁性地耦接到平台壳体1102的目标支撑结构1202之间的耦接，在附接到目标支撑结构1202的目标被AV 100击中的事件中，目标和目标支撑结构1202都可以容易地从平台壳体1102分离，而不会对平台1100或AV 100造成实质损坏。应当认识到，目标支撑结构1202可以采取不同的形式。例如，目标支撑结构1202可以具有目标附接特征，其允许目标支撑结构牢固地附接到目标从而防止目标从平台1100意外分离。
图13示出平台1100的面向下的表面的立体图。目标1302被示出为附接到平台1100的面向上的表面。在一些实施例中，目标1302可以直接附接到平台壳体1102的磁性附接点之一。应当注意的是，虽然目标1302在图13中被描绘为行人，但是平台1100也能够承载其它类型的目标，诸如自行车上的人或者与其它平台协作承载可充气的运载工具形状的目标等。
图13还示出平台1100的面向下的表面的特写视图1304，其中平台1100处于第二状态。如所描绘的，平台壳体1102的内部是基本上中空的，以允许有使轮1104-1和1104-2在结构肋1306之间缩回的空间。结构肋1306有助于保持平台壳体1102足够刚性，以在结构上支撑AV 100通过平台壳体1102。将轮1114附接到平台壳体1102的轮组件通过销附接到一个或多个结构肋1306。图13还示出与轮1104-1和1104-2轴向对准的电动机1308。在一些实施例中，在平台1100从第二状态改变到第一状态的情况下，电动机1308可以被配置为与轮1104一起移动，以保持电动机1308与轮1104的对准。具有两个电动机1308使得允许平台1100通过向电动机1308施加差分输入来进行转弯，从而允许平台1100进行左转弯和右转弯。差分输入可以采用包括差分功率、控制信号、电流等的多种形式。
图14A-图14B分别示出处于第一状态和第二状态的传感器缩回机构1118的详细视图。图14A示出突出到支撑表面1106上方的传感器1112。传感器1112通过连杆1402、轮支撑件1404和轴1406机械地耦接到轮1116。虽然轮支撑件1404和连杆1402被示出为两个不同的部件，但是在一些实施例中，这两个部件可以组合成单个部件。轮1116通过弹簧1408保持在图14A所描绘的位置。弹簧1408的第一端固定到传感器缩回机构主体1410，弹簧1408的第二端在销1412处固定到连杆1402。弹簧1408被配置为防止连杆1402围绕销1414所限定的轴旋转，直到阈值量的力被施加到平台壳体1102为止，在该点处弹簧1408被配置为伸长，从而允许连杆1402旋转。
图14B示出在平台1100处于第二状态的情况下传感器缩回机构1118的位置。在弹簧1408伸长以适应连杆1402的旋转之后，连杆1402被示出为处于新的位置。连杆1402的旋转使轮1116缩回到平台壳体1102中(未示出)并且传感器1112缩回到平台壳体1102中。由于1402的远端向下推动销1416，因此传感器1112缩回到平台壳体1102和传感器收缩主体1410中。由于销1416耦接到传感器1112，因此传感器1112如所描绘的缩回到平台壳体1112中。
图15A-图15C示出替代平台悬架。图15A示出平台悬架1500的立体图。虽然平台1100具有包括用于控制各个轮的移动的单独弹簧的悬架，但是悬架1500还包括由刚性材料制成的将各个轮1504附接到平台壳体的单个底盘1502。以这种方式，当平台在正常操作状态和静止状态之间移动时，轮1504都与底盘1502一起移动。图15A还示出电动机1506如何耦接到底盘1502。由于电动机1506和轮1504都附接到底盘1502，所以电动机1506和轮1504之间的对准保持恒定，而与状态无关。电动机1506通过锥齿轮1508与轮1504啮合。可替代地，悬架1500可以加宽，并且电动机1506的驱动杆(shaft)可以类似于图13所示的配置与轮的旋转轴直接对准。
底盘1502也通过多个弹簧1512和连杆1514耦接到壳体支架1510。弹簧1512防止底盘1502相对于壳体支架1510移动，直到通过相应的平台壳体向弹簧1512施加阈值量的力为止。连杆1514被配置为一旦弹簧1512在所施加的力的作用下开始拉伸就控制底盘1502相对于壳体支架1510的移动。因为壳体支架1510都刚性耦接到相应的平台壳体，因此连杆1514也控制底盘1502相对于相应平台壳体的移动。
图15B和图15C示出悬架1500在正常和静止状态下的侧视图。附图演示了底盘1502如何相对于壳体支架1510向上和横向移动，以便于在弹簧1512延伸时底盘1502缩回到相应的平台壳体中。图15C还示出轮1504如何缩回至其变得甚至与壳体支架1510的基座平齐的程度。在一些实施例中，连杆1514可以被配置为使得轮1504缩回壳体支架1510的基座上方。
图16示出平台1600的底面的立体图，该平台包含图15A-图15C所描绘的替代悬架1500。如所描绘的，平台1600包括平台壳体1602，该平台壳体1602限定了跨越平台壳体1602的周边的一系列结构肋1604。在外围区域中，结构肋1604以网格图案排列。在平台壳体1602的中心区域，结构肋1606仅在单个方向上延伸，并且被分开以允许有在中心区域内附接悬架1500的空间。
图17A示出顶上安装有行人目标的自主平台1702位于人行横道1704的入口处的示例性测试设置。在AV 100到达预定位置1706的情况下，自主平台1702可以被配置为穿越人行横道1704。可以通过多个方式来确定AV 100到达位置1706处。例如，传感器可以在位置1706处嵌入道路内，并且被配置为识别AV 100的通过。在一些实施例中，传感器可以是RFID读取器，其被配置为发射电磁场以感测固定到AV 100的前部的RFID标签的通过。RFID读取器然后可以向自主平台1702传输传达AV 100已经到达位置1706的信号。在一些实施例中，车载光学传感器可以用于确定AV 100何时到达了位置1706。光学传感器可以被配置为测量定位在AV 100的外表面上的目标或特征的大小，以允许分析图像来提供距离信息。光学传感器还可以被配置为通过测量相隔已知距离的特征之间的距离来确定与AV 100的距离。
自主平台1702采用的路径可以是恒速直线路径，或者路径可以有很大变化。在一些实施例中，自主平台1702采取的路径可以基于手动或编程输入。例如，测试管理者可以手动输入使得自主平台1702进行以下动作的方向命令：在人行横道1704上的直线穿越，或者在停留在人行横道1704的边界内时可以在方向和速率上变化的更曲折的路径。
无论提供给自主平台1702的输入类型如何，重要的是自主平台1702能够重复相同的一组移动，以便能够在AV 100在特定情景下遇到困难的事件中跟踪AV 100的自主管理的改进。自主平台1702可以通过记录指令和/或其在特定测试运行期间占据的一系列位置来多次进行移动。这样可以允许精确地重复移动。自主平台1702还可能期望具有对先前的一组输入命令进行调整或修改的能力。因为这允许测试者看见自主平台1702跨越人行横道1704的移动的具体变化是否造成AV 100的性能故障，所以这在AV 100完美地进行自主平台1702跨越人行横道1704穿行的情况下可能是有帮助的。例如，自主平台可以被配置为在速率和/或方向上进行受控调整，以确保AV 100能够对多种多样的情景相应地做出反应。因为不需要有专门的工作人员来驱动每个自主平台1702，所以这些自主调整除了提供大量的受控的情景变化之外，还有助于减少个体设置情景所需的时间量。
图17B示出另一测试设置的立体图，其中采用激光发射器1710和激光接收器1712来确定AV 100何时到达了预定地点。因为AV 100一扰乱激光接收器1712接收激光发射器1710所发射的激光就可以传输信号，因此激光检测系统的使用可以提供比RFID读取器更快的响应。在一些实施例中，激光检测系统还可以被配置为通过测量激光被阻挡多长时间来传输AV 100在预定地点处的速率。AV 100在预定地点处的速率也可以用于确定自主平台1702何时开始移动以及/或者以什么速率进行移动。这在驾驶员以不同速率操纵AV 100的情况下可能是有用的，并且防碰撞系统的性能需要自主平台1702被定位成与AV 100的前部碰撞。在一些实施例中，自主平台1702的车载传感器可用于辅助在接触时将自主平台1702定位在相对于AV 100的特定位置。例如，虽然可以根据在预定位置处检测AV 100来进行自主平台1702的初始移动和动向，但是诸如LiDAR、RADAR或图像传感器等的一个或多个传感器也可以用于向自主平台1702提供提示，以便其在接近AV 100的最近点之前按预期定位。
图18A示出用于AV 100的示例性交叉口测试设置1800的俯视图，其中多个自主平台1802-1808被配置为执行不同的移动模式。自主平台1802-1808可以被配置为响应于AV100到达单一预定地点来执行其移动模式，或者自主平台1802-1808可以被配置为响应于AV100到达不同预定位置来执行移动模式。例如，在AV 100到达位置1810的情况下，自主平台1804和1806可以被配置为穿越人行横道1812，并且在AV 100到达位置1814的情况下，自主平台1802和1808分别穿越人行横道1816和1818。在一些实施例中，基于AV 100的一个或多个传感器所检测到的人行横道1816内的平台1802的位置和/或速率，AV 100可以决定在右转穿过人行横道1816之前减速或停止。在一些实施例中，自主平台1802-1808可以被配置为通过使用车载传感器增加来自其一个或多个位置传感器的读数来确定AV 100的位置。
图18B示出测试设置1800的俯视图，其中自主平台1802-1808协作以承载可以采取可充气运载工具目标形式的运载工具目标1850。自主平台1802-1808可以被配置为保持队形以承载诸如运载工具目标1850等的大型目标。自主平台1802上的传感器可以被配置为帮助保持自主平台1802-1808的相对定位。在一些实施例中，自主平台1802-1808中的一个可以被配置为引导运载工具目标1850的运动，并且其它自主平台被配置为仅基于来自车载传感器的反馈来跟随一个自主平台的速率或方向的变化，或者可替代地被配置为从控制自主平台接收无线控制信号和/或从车载传感器接收提示。在一些实施例中，运载工具目标1850可以仅磁性地耦接到自主平台1802-1808中的单个平台。这样的配置允许在碰撞事件中更容易地将运载工具目标从自主平台上分离。
自主平台1802-1808可以进一步被配置为响应于AV 100到达位置1810和1814来调整自主平台的操作。例如，自主平台1802-1808可以被配置为响应于AV 100到达位置1810而减速，并且在AV 100到达位置1814的情况下完全停止。
用于控制自推进平台的示例处理
图19是用于控制自推进平台的示例处理1900的流程图。在1902处，自推进平台的处理器使得自推进平台根据用户输入(例如，由处理器接收到的用户输入)基于第一移动路线移动。在一些实施例中，处理器可以被配置为向为自推进平台提供动力的电动机供给输入，以实现自推进平台基于第一移动路线的移动和操纵。自推进平台可以根据图11A-图16中的任意描述来构造。在一些实施例中，用户输入可以在自推进平台执行移动之前由自推进平台接收，并且作为子程序存储在本地或基于云的计算机存储区域中，该子程序包括自推进平台的期望移动方向和速率。可替代地，可以通过远程输入控制来输入用户输入，这允许用远程输入控制来控制自推进平台的个体实时指定相对于自推进平台周围的具体路径。
在1904处，在自推进平台的移动期间，自推进平台在特定时间或特定速度的位置作为移动路线被记录在计算机存储器中。位置信息可以被记录在多个不同的参考系中。例如，可能希望自推进平台总是穿越测试设置的相同部分。可替代地，更有利的是，该移动完全或至少部分地基于自推进平台相对于经受测试的自推进运载工具的移动。位置数据可以从自推进平台上的包括例如卫星导航系统以及光学或RADAR传感器等的一个或多个系统获得。能够提供关于自推进平台周围对象的数据的车载传感器在记录对于一个或多个其它自推进运载工具的第一移动路线方面是有用的。
在1906处，自推进运载工具可以被配置为基于自推进运载工具在第一移动路线期间的所记录的位置来遵循第二移动路线。在一些实施例中，关于记录位置的准确性，第二移动路线可以与第一移动路线完全相同或者尽可能接近第一移动路线。
在先前描述中，已经参考许多具体细节描述了本发明的实施例，这些具体细节可因实现而不同。因此，说明书和附图应被视为说明性的，而非限制性意义的。本发明范围的唯一且排他的指示、以及申请人期望是本发明范围的内容是以发布权利要求书的具体形式从本申请发布的权利要求书的字面和等同范围，包括任何后续修正。本文中明确阐述的用于被包括在此类权利要求中的术语的任何定义应当以此类术语如在权利要求书中所使用的意义为准。另外，当在先前的说明书或所附权利要求书使用术语“还包括”时，该短语的下文可以是附加的步骤或实体、或先前所述的步骤或实体的子步骤/子实体。

Claims (39)

1.一种自推进平台，包括：
多个轮；
电动机，其被配置为驱动所述多个轮其中至少之一；
平台壳体，其包括支撑表面以及倾斜外围，所述支撑表面被配置为承载至少一个目标，所述倾斜外围被配置为适应自主运载工具在所述平台壳体上通过；以及
悬架，其包括将所述多个轮耦接到所述平台壳体的多个弹簧，所述多个弹簧被配置为响应于施加到所述平台壳体的阈值量的重量来将所述平台壳体从第一状态转变到第二状态，其中与所述平台壳体在所述第一状态下相比，所述平台壳体在所述第二状态下更低。
2.根据权利要求1所述的自推进平台，还包括能够伸缩的传感器，其中在所述悬架处于所述第一状态的情况下，所述能够伸缩的传感器从所述平台壳体突出，在所述悬架处于所述第二状态的情况下，所述能够伸缩的传感器缩回所述平台壳体内。
3.根据权利要求2所述的自推进平台，其中，所述能够伸缩的传感器通过弹簧和至少一个连杆机械地耦接到所述多个轮中的一个轮。
4.根据权利要求2-3中任一项所述的自推进平台，其中，所述能够伸缩的传感器包括光学传感器。
5.根据权利要求2-3中任一项所述的自推进平台，其中，所述能够伸缩的传感器包括LiDAR传感器。
6.根据权利要求2所述的自推进平台，其中，所述能够伸缩的传感器是第一能够伸缩的传感器，并且所述自推进平台还包括面向与所述第一能够伸缩的传感器不同方向的第二能够伸缩的传感器。
7.根据权利要求2-6中任一项所述的自推进平台，还包括被配置为基于所述自主运载工具与所述自推进平台的确定的接近度、在突出位置和缩回位置之间转变所述能够伸缩的传感器的电动机。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的自推进平台，其中，在所述自推进平台处于所述第二状态的情况下，所述平台壳体的所述倾斜外围和所述多个轮直接接触撑着所述自推进平台的表面。
9.根据权利要求1-8中任一项所述的自推进平台，其中，所述悬架包括耦接到所述多个轮的各个轮的刚性底盘，其中所述底盘通过所述多个弹簧耦接到所述平台壳体。
10.根据权利要求1-8中任一项所述的自推进平台，其中，所述多个轮的第一轮通过所述多个弹簧的第一弹簧耦接到所述平台壳体，并且所述多个轮的第二轮通过所述多个弹簧的第二弹簧耦接到所述平台壳体。
11.根据权利要求1-10中任一项所述的自推进平台，其中，所述阈值量的重量在25千克至75千克之间。
12.根据权利要求1所述的自推进平台，还包括轮上重量传感器，所述轮上重量传感器被配置为区分所述第一状态和所述第二状态，其中所述电动机被配置为响应于来自所述轮上重量传感器的指示为所述自推进平台处于所述第二状态的传感器数据而停止操作。
13.根据权利要求1-12中任一项所述的自推进平台，其中，所述电动机是第一电动机，并且所述自推进平台还包括被配置为驱动所述多个轮的第二轮的第二电动机，其中所述第一电动机被配置为独立于所述第二电动机驱动所述多个轮的第一轮。
14.根据权利要求13所述的自推进平台，其中，所述第一电动机的驱动轴与所述多个轮的第一轮的旋转轴对准。
15.根据权利要求1-14中任一项所述的自推进平台，其中，在所述第一状态下，所述自推进平台具有小于8厘米的总体高度。
16.根据权利要求1-15中任一项所述的自推进平台，其中，所述平台壳体的外表面包括至少一个永磁体，所述永磁体被配置为将具有能够磁性地吸引的板或磁体的目标固定到所述平台壳体。
17.根据权利要求16所述的自推进平台，其中，所述目标被成形为模拟行人或骑车者。
18.根据权利要求1-17中任一项所述的自推进平台，还包括无线通信模块，所述无线通信模块被配置为接收改变所述自推进平台的移动路线的命令。
19.根据权利要求1所述的自推进平台，还包括：
能够伸缩的传感器，其中在所述悬架处于所述第一状态的情况下，所述能够伸缩的传感器从所述平台壳体突出，并且在所述悬架处于所述第二状态的情况下，所述能够伸缩的传感器缩回所述平台壳体内；
被配置为在突出位置和缩回位置之间转变所述能够伸缩的传感器的电动机；以及
无线通信模块，其被配置为接收命令，所述命令指引所述电动机在所述突出位置和所述缩回位置之间转变所述能够伸缩的传感器。
20.一种自推进平台，包括：
传感器；
至少一个处理电路；
无线通信模块；以及
存储有指令的至少一个非暂时性存储介质，在由所述至少一个处理电路执行所述指令的情况下，使得进行包括以下的操作：
根据用户输入来遵循第一移动路线；
在遵循所述第一移动路线的同时，基于所述传感器所收集的数据来记录所述自推进平台的多个位置；以及
响应于自主运载工具到达预定位置，基于所述多个位置来遵循第二移动路线。
21.根据权利要求20所述的自推进平台，其中，在由所述至少一个处理电路执行所述指令的情况下，使得进行包括与至少一个其它自推进平台同步移动的操作。
22.根据权利要求20-21中任一项所述的自推进平台，其中，所述自推进平台通过使用所述无线通信模块直接与所述至少一个其它自推进平台通信来与所述至少一个其它自推进平台同步移动，并且其中所述自推进平台被配置为与所述至少一个其它自推进平台协作承载目标。
23.根据权利要求20所述的自推进平台，其中，所述无线通信模块被配置为接收通知所述自推进平台所述自主运载工具已经到达所述预定位置的数据。
24.根据权利要求23所述的自推进平台，其中，基于所述无线通信模块所接收到的指示为已经在所述预定位置处检测到位于所述自主运载工具上的RFID标签的通信，来确定所述自主运载工具已经到达所述预定位置。
25.根据权利要求20-24中任一项所述的自推进平台，其中，所述多个位置至少部分地基于所述传感器所收集的光学图像。
26.根据权利要求20-25中任一项所述的自推进平台，其中，所述多个位置是基于所述自推进平台相对于所述自主运载工具的位置来定义的。
27.根据权利要求20所述的自推进平台，其中，在所述指令由所述至少一个处理电路执行的情况下，使得进行包括以下的操作：使用所述传感器所生成的光学图像来确定所述自推进平台相对于所述自主运载工具的位置，所述光学图像包括位于所述自主运载工具上的至少一个参考点。
28.根据权利要求20所述的自推进平台，其中，所述传感器包括被配置为确定所述自主运载工具相对于所述自推进平台的位置的LiDAR传感器。
29.根据权利要求28所述的自推进平台，其中所述LiDAR传感器被配置为基于所述自推进平台的位置来确定所述自主运载工具相对于所述预定位置的位置。
30.根据权利要求29所述的自推进平台，其中，所述LiDAR传感器被配置为基于所述LiDAR传感器所生成的示出至少一个静止对象的位置的传感器数据，来确定所述自推进平台的位置。
31.根据权利要求20所述的自推进平台，其中，所述传感器包括光学传感器，并且所述自推进平台还包括卫星导航系统，所述卫星导航系统被配置为验证从所述光学传感器所生成的图像中导出的位置信息。
32.根据权利要求20-31中任一项所述的自推进平台，其中，在所述指令由所述至少一个处理电路执行的情况下，使得进行包括以下的操作：使所述第二移动路线从所述多个位置偏移，以验证所述自主运载工具对所述自推进平台的路线变化的响应。
33.根据权利要求20所述的自推进平台，其中，在所述指令由所述至少一个处理电路执行的情况下，使得进行包括以下的操作：基于在所述第一移动路线期间由所述传感器收集的所述数据来确定所述多个位置。
34.根据权利要求32所述的自推进平台，其中，所述至少一个处理电路包括控制电路，所述控制电路被配置为指引所述自推进平台遵循所述第一移动路线和所述第二移动路线。
35.根据权利要求20所述的自推进平台，其中，在所述自主运载工具触发激光束发射器的情况下，所述自主运载工具被确定为已经到达所述预定位置。
36.根据权利要求20所述的自推进平台，其中，所述传感器被配置为确定所述自主运载工具在所述自主运载工具的规划移动路径上的位置。
37.根据权利要求36所述的自推进平台，其中，所述第二移动路线与所述规划移动路径交叉，并且其中所述至少一个处理电路包括控制电路，所述控制电路被配置为开始遵循所述第二移动路线，使得所述自推进平台在所述自主运载工具前方预定距离处穿过所述规划移动路径。
38.一种由自推进平台进行的方法，包括：
根据用户输入来遵循第一移动路线；
在遵循所述第一移动路线的同时，基于所述自推进平台的传感器所收集的数据来记录所述自推进平台的多个位置；以及
响应于自主运载工具到达预定位置，基于所述多个位置来遵循第二移动路线。
39.一种存储有指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令被配置为由自推进平台的至少一个电路执行，使得所述自推进平台执行包括以下的步骤：
根据用户输入来遵循第一移动路线；
在遵循所述第一移动路线的同时，基于所述自推进平台的传感器所收集的数据来记录所述自推进平台的多个位置；以及
响应于自主运载工具到达预定位置，基于所述多个位置来遵循第二移动路线。
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