CN115729203A - 自主运输方案中部署为自主车辆维护触发器的远程感知站 - Google Patents

Abstract

公开了自主运输方案中部署为自主车辆维护触发器的远程感知站。特别地，本发明涉及一种用于检测作为货物运输系统的一部分操作的自主车辆的维护需求的系统，包括控制单元和与自主车辆分开布置的远程传感器，其中控制单元被布置成：经由远程传感器获得自主车辆在测试区域中的当前驾驶行为，获得自主车辆在测试区域中的基准驾驶行为，确定当前驾驶行为与基准驾驶行为的偏差，并且基于所确定的偏差来检测自主车辆的维护需求，其中从自主车辆在测试区域中的一个或多个先前观察结果来获得基准驾驶行为。同时，本发明还涉及一种用于检测自主车辆的维护需求的方法。

Description

自主运输方案中部署为自主车辆维护触发器的远程感知站

技术领域

本公开涉及用于检测作为自主货物运输系统的一部分操作的自主车辆的维护需求的系统、方法和控制单元。所公开的技术特别适用于结合例如建筑设备、林业车辆和采矿车辆中的重型车辆使用。

背景技术

自主车辆在确定车辆维护需求方面缺少一个重要的角色：驾驶员。驾驶员通常通过例如听到由车辆产生的异常声音或总体感觉车辆的行为来检测重新校准的需要或维护要求。自主车辆通常包含大量内部传感器，其中各种驾驶系统的诊断基于来自这些传感器的反馈。不幸的是，当检测到维护需求的迹象(诸如机械失效)时，将车辆送去维护通常为时已晚。为时已晚可能意味着有故障的部件已经达到严重失效并且可能无法修复，或者更糟糕的是，车辆可能已经无法驾驶。为了检测漏气的轮胎，例如可能需要驾驶数公里才能被内部传感器和对应的控制系统检测到。其它问题，如失灵的弹簧片式制动器，使用内部传感器很难检测到。

US2018/052456A1公开了一种用于自主可控机动车辆的测试系统。处理设备被设计成基于扫描行为与预定行为的比较来评估机动车辆的可操作性。

EP3866044A2公开了一种用于自主驾驶车辆的道路测试方法。该方法包括分析与自主驾驶场景对应的测试参数的信息以确定车辆的第一测试结果。该分析基于与车辆沿测试路线行驶的过程中的自主驾驶场景相对应的评价基准。

US10395444B1公开了针对车辆自诊断的系统，其中车辆包括感知环境中的物体和障碍物等的传感器。来自这些传感器的数据可以用来确定与车辆相关的行为，将所述与车辆相关的行为与预期的行为进行比较。基于任何偏差，可以确定故障，进而可以诊断故障。基于对故障的诊断，车辆可以确定纠正故障的指令。

US2021/132631A1公开了一种用于运输车辆的控制系统。

US2021/064020A1公开了一种用于车辆控制的方法和仪器。

US2017/0278312A1公开了用于自动维护自主车辆的系统和方法。然而，需要改进自主车辆的维护检测。

发明内容

本公开的目的是为自主车辆提供改进的维护需求检测。该目的至少部分地通过用于检测作为自主运输系统的一部分操作的车辆的预防性维护需求的系统来实现。该系统包括控制单元和与自主车辆物理分离地布置的远程传感器。控制单元被布置成：经由远程传感器获得自主车辆在测试区域中的当前驾驶行为；获得自主车辆在测试区域中的基准驾驶行为；确定当前驾驶行为与基准驾驶行为的偏差；并且基于所确定的偏差来检测自主车辆的维护需求，其中从自主车辆在测试区域中的一个或多个先前观察结果来获得基准驾驶行为。

该技术通过监控驾驶行为并将其与基准进行比较来避免车辆损坏。在严重失效之前进行预防性维护具有成本效益，并且提高了自主运输系统的效率。可以使用机器学习算法，随着时间的推移，记录任何类型车辆先前未知的行为。

自主运输系统，诸如在采矿作业中，通常会呈现出如下的环境，其中每辆车在每个周期中都以相似的方式进行行为。这使得能够建立明确定义的基准驾驶行为。与该基准的任何偏差都可能引起关注，并且可能指示维护需求。可以在没有车辆帮助的情况下建立基准驾驶行为，这是优点。前馈环还会随着时间的推移产生一定范围的预期偏差，所述一定范围的预期偏差在维护周期优化中可以被转移，避免不必要的部件更改，例如：基于需求的维护的方法论。

将远程传感器与自主车辆分开布置使得能够捕获可能难以从内部传感器获得的数据。此外，由于车载传感器位于振动并呈现动态行为的自我车辆上，某些类型的失效可能难以检测。该系统可以使用多个远程传感器，但单个传感器将足以监控车队，这是有成本效益的。此外，使用远程传感器而不是内部传感器意味着不需要对自主运输系统中的车辆进行修改，既不需要添加额外的传感器，也不需要调整现有的传感器。

该系统可以独立于与车辆相关的其它控制系统操作。根据一些方面，当前驾驶行为的获得、基准驾驶行为的获得、偏差的确定以及维护的检测都可以在所公开的系统内执行。这便于数据管理，因为例如，不需要无线连接加载有来自例如由构成传感器的相机捕获的影片的大量数据。

当依赖这些内部传感器的数据输出时，可能难以检测自主车辆固有的内部传感器的漂移精度。然而，所公开的系统可以检测到这种漂移。通常，当内部传感器漂移时，随着时间的推移会注意到驾驶行为的小幅降级。该降级可以被公开的系统观察为与基准驾驶行为的越来越大的偏差。

根据一些方面，控制单元还被布置成基于所确定的偏差来确定故障。确定故障可以加快车辆的维护程序，这提高自主运输系统的生产力。故障可以包括例如轮胎磨损、机械缺陷、悬架系统失效、制动失效、转向系统失效和传感器位置干扰中的任一项。

根据一些方面，远程传感器包括相机、IR相机、激光雷达、声纳、麦克风和雷达中的任一项。这种传感器可以获得代表驾驶行为的各种参数并且具有成本效益。可以交叉检查来自不同传感器的数据，这提供准确的信息。此外，由于不需要实时处理，因此可以部署更复杂的算法。

根据一些方面，当前驾驶行为和基准驾驶行为包括自主车辆在测试区域中的一个或多个位置或行驶路径。行驶路径是驾驶行为的良好指标；与基准路径的任何偏差都可能指示在严重失效之前的维护需求。当前驾驶行为和基准驾驶行为可以替代性地或组合地包括自主车辆的速度、加速度、偏航和偏航率中的任一项，它们也是代表驾驶行为的参数。

根据一些方面，如果偏差高于预定阈值偏差，则推荐维护。这提供了用于检测维护需求的低复杂性系统。

根据一些方面，基于计算机实现的分类模型推荐维护，该计算机实现的分类模型被布置成基于所确定的偏差来确定维护需求。这提供了检测维护需求的准确方法。

根据一些方面，计算机实现的分类模型基于查找表和分析函数中的任一项。这可以实现分类模型的快速设置。替代性地或组合地，计算机实现的分类模型基于神经网络、随机森林结构、支持向量机模型、逻辑回归算法、贝叶斯算法、决策树算法和K-最近邻算法中的任一项。这种机器学习技术为不同的故障或维护需求的原因提供了适应性和通用性。

如前所述，从自主车辆在测试区域中的一个或多个先前观察结果来获得基准驾驶行为。这样，就有可能为货物运输系统中的每辆车辆建立唯一的基准。这提供了自动检测维护需求的有成本效益且准确的方法。

根据一些方面，从一辆或多辆自主车辆在测试区域中的一个或多个先前观察结果来获得基准驾驶行为。这样，可以使用来自自主运输系统中车队中的多个车辆的观察结果，这可以提供更具代表性的基准。

根据一些方面，从自主车辆的计划驾驶行为来获得基准驾驶行为。计划驾驶行为可以是自主驾驶系统所预期的东西，例如，预期的路径。将这样的数据用于基准可以消除或减少对于基于测试区域中的测试驾驶形成基准的需要。此外，系统可以向车辆或自主驾驶的其它系统部分返回基于偏差的诊断。

根据一些方面，控制单元被布置成促使自主车辆在测试区域中执行测试用例操纵。这样，可以观察和分析已知在与基准偏差时指示维护需求的特定操纵。此外，测试用例操纵可以指示可以由所公开的系统检测到的不同类型的故障。

这里还公开了与上述优点相关联的方法、计算机程序、计算机可读介质、计算机程序产品、控制单元和车辆。

一般而言，权利要求书中使用的所有术语应根据其在技术领域中的通常意义解释，除非本文另有明确定义。所有对“一/一个/元件、仪器、部件、装置、步骤等”的引用除非另有明确说明，否则将被开放地解释为指元件、仪器、部件、装置、步骤等的至少一个实例。除非明确说明，否则本文公开的任何方法的步骤不必按照所公开的确切顺序执行。当研究所附权利要求书和下面的描述时，本发明的进一步的特征和优点将变得显而易见。本领域技术人员认识到，在不脱离本发明的范围的情况下，可以组合本发明的不同特征以创建除以下描述的那些实施例之外的实施例。

附图说明

参考附图，以下是作为示例引用的本发明的实施例的更详细描述。在这些附图中：

图1示出了用于检测自主车辆的维护需求的系统；

图2是示出偏差对时间的曲线图；

图3是示出本公开的示例方法的流程图；

图4示意性地示出了控制单元；并且

图5示出了示例计算机程序产品。

具体实施方式

现在将在下文中参考附图更全面地描述本发明，在附图中示出了本发明的某些方面。然而，本发明可以以许多不同的形式实施并且不应被解释为限于本文阐述的实施例和方面；相反，这些实施例是通过示例的方式提供的，以便本公开将是彻底和完整的，并且将向本领域技术人员充分传达本发明的范围。在整个描述中，相同的数字表示相同的元件。

应当理解，本发明不限于本文描述的和附图中示出的实施例；相反，技术人员将认识到在所附权利要求书的范围内可以做出许多改变和修改。

图1示出了重型车辆110。该特定示例包括牵引挂车单元的牵引机单元，该挂车单元又使用台车单元牵引附加的挂车单元。车辆组合110当然也可以包括附加的车辆单元。本文公开的技术适用于整体式卡车，也适用于乘用车，尽管所提出的技术的主要益处是在结合重型车辆用于自主运输系统时获得。

如所提及的，需要可以检测自主车辆的维护需求的改进的系统。特别是，自主车辆的内部传感器通常比期望更晚检测到故障和维护需求。检测这种内部传感器的漂移精度也具有挑战性。时至今日，自主车辆的任何诊断都是基于对失效的检测，而不是基于对失效的预防。此外，即使外部系统不同意，自主车辆通常也相信它的路径/轨迹应该被遵循。

因此，本文公开了用于检测作为自主运输系统的一部分操作的自主车辆110的维护需求的系统100。该系统包括控制单元130和与自主车辆110分开布置的远程传感器120。控制单元被布置为：经由远程传感器120获得自主车辆110在测试区域121中的当前驾驶行为；获得自主车辆110在测试区域121中的基准驾驶行为；确定当前驾驶行为与基准驾驶行为的偏差；并且基于所确定的偏差来检测自主车辆110的维护需求。

所公开的系统适用于检测自主车辆的维护需求。这包括完全自主车辆和部分自主车辆。然而，一般而言，本文公开的系统100和对应的方法可以检测车辆的维护需求，其中可以将当前驾驶行为与基准驾驶行为进行比较。在此检测维护需求意味着在严重失效之前检测由故障部件、系统、子系统等导致的驾驶行为异常。

远程传感器120可以位于驾驶行为对于部分或整个操作路线具有代表性的特定位置。如果车辆中的任何东西看起来不太好，即，如果根据某个预定度量当前驾驶行为与基准驾驶行为偏差太多，则可以将车辆110从操作中移除并自主地带到维护车间。

将传感器120与自主车辆110分开布置能够捕获可能难以从内部传感器获得的数据。分开布置可能例如意味着传感器相对于道路静止布置，诸如瞄准道路的一部分的相机。系统100可以使用多个远程传感器120，但是单个传感器就足够了，这是有成本效益的。此外，使用远程传感器而不是内部传感器意味着不需要对车辆进行修改，无论是通过添加额外的传感器还是通过调整现有的传感器。

系统100可以独立于与车辆相关的其它控制系统操作。根据一些方面，当前驾驶行为的获得、基准驾驶行为的获得、偏差的确定以及维护的检测都可以在系统100内执行。这有助于数据管理，因为例如，不需要无线连接加载有来自例如由构成传感器120的相机捕获的影片的大量数据。

控制单元130可以连接到车辆110和其它用于自主驾驶的相关系统。例如，控制单元可以连接到具有交通计划功能的云系统，该云系统可以协调将哪些车辆发送到车间，并且视情况云系统还可以选择需要哪种服务。

一般而言，系统100可以在驾驶行为中随时间推移采取所有种类的可能的变化。基于此，可以预测车辆应该何时进行维护和/或校准。这样，可以在完全损坏之前进行维护。

图2是示出驾驶行为偏差对时间的曲线图。第一线210示出了随时间推移而增加的偏差。在时间实例211处发生损坏。如果在时间实例211之前很好地进行了维护，则可以避免这种损坏。第二线220也示出了随时间推移而增加的偏差。另一方面，在此，在偏差达到阈值230之后，将车辆从货物运输系统中取出进行维护，因此避免了损坏。

如上所述，使用车辆的内部传感器可能难以检测内部传感器的漂移精度。然而，所公开的系统100可以检测这种漂移。通常，当内部传感器漂移时，随着时间的推移会注意到驾驶行为的小幅降级。这种降级可以被系统100观察为与基准驾驶行为的越来越大的偏差。

在图1的示例中，重型车辆110正在沿着道路101上的车道驾驶并且刚刚通过了90度拐角。单个传感器120被布置在拐角处并且被布置成捕获车辆在测试区域121中的当前驾驶行为，在这种情况下，测试区域覆盖拐角。在该示例中，观察车辆后部的三个点的行驶路径111、112和113。更一般地，当前驾驶行为和基准驾驶行为可以包括自主车辆110在测试区域121中的一个或多个位置或行驶路径。驾驶行为还可以或替代地包括其它数据。特别地，当前驾驶行为和基准驾驶行为可以包括自主车辆110的速度、加速度、偏航和偏航率中的任一项。然而，通常，驾驶行为可以包括代表车辆操作的任何数据。

可以从自主车辆110在测试区域121中的一个或多个先前观察结果来获得基准驾驶行为。在图1的示例实施例中，可以首先捕获穿过测试区域的三个行驶路径并将其保存为基准驾驶行为。此后可以将穿过测试区域的任何后续通过与存储的基准驾驶行为进行比较。基准驾驶行为也可以从测试区域中车辆的多个观察结果中获得，诸如十次受控测试运行的平均值。

对于每辆单独的车辆，基准驾驶行为可能是唯一的。替代性地或组合地，对于相同型号车辆或甚至相同类型车辆的车队基准驾驶行为可以是代表性的。因此，基准驾驶行为可以从一辆或多辆自主车辆110在测试区域121中的一个或多个先前观察结果获得。因此，基准驾驶行为可以从与获得当前驾驶行为的车辆不同的车辆建立。

根据一些方面，系统100可以访问车辆110的预期行为，例如自主驾驶系统促使车辆要遵循的路径。因此，基准驾驶行为可以从自主车辆110的计划驾驶行为获得。在这种情况下，系统100可以向车辆或自主驾驶的其它系统部分返回诊断。该系统可以经由例如V2I(V2X)通信集成为车辆感知系统网络的一部分。此外，该系统可用于为自主货物运输系统创建分布式感知网络。

基准驾驶行为可以从多种不同方式，诸如上述方式或更一般地建立车辆的预期行为的任何方式，获得。

远程传感器120可以包括相机、IR相机、激光雷达、声纳、麦克风和雷达中的任一项。相机、激光雷达、声纳和雷达可用于跟踪车辆110的一个或多个点。麦克风可用于检测来自发动机、齿轮箱和致动器等的声音。更一般地，远程传感器可以是可以捕获代表车辆的驾驶行为的数据的任何类型的传感器。如上所述，系统100可以包括多个传感器120，它们可以是不同类型传感器的任意组合。一个或多个传感器可以被包括在单个单元中或是分布式的。类似地，控制单元130可以与一个或多个传感器120集成或可以在单独的单元中。控制单元也可以是分布式的；它也可以是基于云的。

远程传感器120获得自主车辆110在测试区域121中的驾驶行为。这可以例如意味着相机、雷达、激光雷达等的视野，和/或传感器可以捕获具有预定保真度的数据的区域，诸如分辨率、带宽、动态范围等。作为示例，测试区域可以包括道路的五乘五平方米的横截面。

根据一些方面，如果偏差高于预定阈值偏差，则控制单元130可以推荐维护。例如，如果当前观察的图1中的跟踪路径中的任何跟踪路径与构成基准的测试区域中的先前通过偏差超过20厘米，则推荐进行维护。不同的行为参数，诸如点的行驶路径或发动机的声音，可能与相应的阈值偏差相关联。从不同行为参数的偏差的加权平均中获得阈值偏差也是可能的。

为了识别是否需要维护，可以有利地利用计算机实现的分类模型。换言之，控制单元130可以基于计算机实现的分类模型来推荐维护，该计算机实现的分类模型被布置成基于所确定的偏差来确定维护需求。特别地，这样的模型可以是机器学习模型。机器学习通常涉及借助于某种形式的训练修改具有预定结构的模型以提供期望功能的技术。可以使用测试区域中的一个或多个测试运行和/或使用模拟来训练任何机器学习模型。例如，计算机实现的分类模型可以基于神经网络、随机森林结构、支持向量机模型、逻辑回归算法、贝叶斯算法、决策树算法和K-最近邻算法中的任一项。这些模型通常是已知的，并且因此在此不再详细讨论。

分类模型也可以基于其它算法/模型。特别地，计算机实现的分类模型可以基于查找表和分析函数中的任一项。

根据一些方面，控制单元130还可被布置为基于所确定的偏差来确定故障。某些类型的故障可能会导致当前驾驶行为与基准相比的可预测的偏差。可以基于例如驾驶行为的行为参数的偏差的大小，诸如车辆的跟踪点偏差基准路径的程度，来检测故障。也可以使用计算机实现的分类模型来识别故障。故障可以包括轮胎磨损、机械缺陷、悬架系统失效和制动失效中的任一项。故障也可以是其它类型的缺陷、磨损等。

系统100还可用于向车辆发送测试用例并监控反馈。此类测试可用作系统完整性的确认。换言之，控制单元130可以被布置成促使自主车辆110在测试区域121中执行测试用例操纵。可以在先前测试期间捕获基准驾驶行为。替代性地或组合地，可以通过模拟来建立基准。模拟平台可以在系统100中的控制单元130中运行，并且可以模拟各种测试用例。

如图3所示，本文还公开了一种用于检测自主车辆110的维护需求的方法。该方法包括：

经由与自主车辆110分开布置的远程传感器120获得S1自主车辆110在测试区域121中的当前驾驶行为，

获得S2自主车辆110在测试区域121中的基准驾驶行为，

确定S3当前驾驶行为与基准驾驶行为的偏差，以及

基于所确定的偏差来检测S4自主车辆110的维护需求。

图4以多个功能单元示意性地示出了根据本文讨论的实施例的控制单元130的部件。使用能够执行存储在计算机程序产品(例如，以存储介质430的形式)中的软件指令的合适的中央处理单元CPU、多处理器、微控制器、数字信号处理器DSP等中的一个或多个的任意组合来提供处理电路410。处理电路410还可以被提供为至少一个专用集成电路ASIC或现场可编程门阵列FPGA。

特别地，处理电路410被配置为使控制单元130执行一组操作或步骤，诸如结合图3所讨论的方法。例如，存储介质430可以存储该组操作，并且处理电路410可以被配置为从存储介质430检索该组操作以使控制单元130执行该组操作。该组操作可以作为一组可执行指令来提供。因此，处理电路410由此被布置为执行如本文所公开的方法。

存储介质430还可以包括永久存储器，该永久存储器例如可以是磁存储器、光存储器、固态存储器或甚至远程安装的存储器中的任一项或组合。

控制单元130可以进一步包括接口420，用于与至少一个外部设备通信。因此，接口420可以包括一个或多个发送器和接收器，所述一个或多个发送器和接收器包括模拟部件和数字部件以及用于有线或无线通信的适当数目的端口。

处理电路410例如通过向接口420和存储介质430发送数据和控制信号、通过从接口420接收数据和报告、以及通过从存储介质430检索数据和指令来控制控制单元130的一般操作。控制节点的其它部件以及相关功能被省略，以免混淆这里呈现的概念。

图5示意性地示出了计算机程序产品500，包括可由控制单元130执行的一组操作520。该组操作520可以被加载到控制单元130中的存储介质430中。该组操作可以对应于上面结合图3讨论的方法。

在图5的示例中，计算机程序产品500被示出为光盘510，诸如CD(压缩盘)或DVD(数字通用盘)或蓝光光盘。计算机程序产品还可以实施为存储器，诸如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、或电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，并且更具体地，实施为外部存储器(诸如USB(通用串行总线)存储器)或闪存存储器(诸如压缩型闪存存储器)中的设备的非易失性存储介质。因此，虽然计算机程序在此示意性地显示为所描绘的光盘上的轨道，但计算机程序可以以适合于计算机程序产品的任何方式存储。

Claims (14)

1.一种用于检测作为货物运输系统的一部分操作的自主车辆(110)的维护需求的系统(100)，所述系统包括控制单元(130)和与所述自主车辆(110)分开布置的远程传感器(120)，其中所述控制单元被布置成：

经由所述远程传感器(120)获得所述自主车辆(110)在测试区域(121)中的当前驾驶行为，

获得所述自主车辆(110)在所述测试区域(121)中的基准驾驶行为，

确定所述当前驾驶行为与所述基准驾驶行为的偏差，并且

基于所确定的偏差来检测所述自主车辆(110)的维护需求，

其特征在于，从所述自主车辆(110)在所述测试区域(121)中的一个或多个先前观察结果来获得所述基准驾驶行为。

2.根据权利要求1所述的系统(100)，其中，所述控制单元(130)还被布置成基于所确定的偏差来确定故障。

3.根据权利要求2所述的系统(100)，其中，所述故障包括轮胎磨损、机械缺陷、悬架系统失效和制动失效中的任一项。

4.根据前述权利要求中的任一项所述的系统(100)，其中，所述远程传感器(120)包括相机、IR相机、激光雷达、声纳、麦克风和雷达中的任一项。

5.根据前述权利要求中的任一项所述的系统(100)，其中，所述当前驾驶行为和基准驾驶行为包括所述自主车辆(110)在所述测试区域(121)中的一个或多个位置或行驶路径。

6.根据前述权利要求中的任一项所述的系统(100)，其中，所述当前驾驶行为和基准驾驶行为包括所述自主车辆(110)的速度、加速度、偏航和偏航率中的任一项。

7.根据前述权利要求中的任一项所述的系统(100)，其中，如果所述偏差高于预定阈值偏差，则推荐维护。

8.根据前述权利要求中的任一项所述的系统(100)，其中，基于计算机实现的分类模型来推荐维护，所述计算机实现的分类模型被布置成基于所确定的偏差来确定维护需求。

9.根据权利要求8所述的系统(100)，其中，所述计算机实现的分类模型基于查找表和分析函数中的任一项。

10.根据权利要求8-9中的任一项所述的系统(100)，其中，所述计算机实现的分类模型基于神经网络、随机森林结构、支持向量机模型、逻辑回归算法、贝叶斯算法、决策树算法和K-最近邻算法中的任一项。

11.根据前述权利要求中的任一项所述的系统(100)，其中，从一个或多个自主车辆(110)在所述测试区域(121)中的一个或多个先前观察结果来获得所述基准驾驶行为。

12.根据前述权利要求中的任一项所述的系统(100)，其中，从所述自主车辆(110)的计划驾驶行为来获得所述基准驾驶行为。

13.根据前述权利要求中的任一项所述的系统(100)，其中，所述控制单元(130)被布置成促使所述自主车辆(110)在所述测试区域(121)中执行测试用例操纵。

14.一种用于检测自主车辆(110)的维护需求的方法，所述方法包括：

经由与所述自主车辆(110)分开布置的远程传感器(120)获得(S1)所述自主车辆(110)在测试区域(121)中的当前驾驶行为，

获得(S2)所述自主车辆(110)在所述测试区域(121)中的基准驾驶行为，其中，从所述自主车辆(110)在所述测试区域(121)中的一个或多个先前观察结果来获得所述基准驾驶行为，

确定(S3)所述当前驾驶行为与所述基准驾驶行为的偏差，以及

基于所确定的偏差来检测(S4)所述自主车辆(110)的维护需求。

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