CN116142229A - 用于运载工具的系统和方法以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供用于运载工具的系统和方法以及存储介质。提供了用于自主驾驶模式接入的方法。所描述的一些系统在环境中在手动驾驶模式下操作运载工具期间接收与在环境中在自主驾驶模式下驾驶运载工具相关联的至少一个自主运载工具操作任务输出。将至少一个自主运载工具操作任务输出与相应阈值进行比较，其中，相应阈值是基于手动驾驶模式下的运载工具的当前操作状态而自适应的。基于该比较来设置转变指示器，并且响应于指示从手动驾驶模式向自主驾驶模式的平滑转变不可用的转变指示器，来拒绝从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变。还提供了方法和计算机程序产品。

Description

用于运载工具的系统和方法以及存储介质

技术领域

本发明涉及一种用于运载工具的系统和方法以及存储介质。

背景技术

运载工具可操作于一个或多于一个模式。操作模式包括自主驾驶模式、手动驾驶模式和诸如停放或禁用等的非驾驶模式或者发生在运载工具处的操作或非操作的任何其它模式。在运载工具的各种操作模式之间发生转变。

发明内容

根据本发明的一方面，一种用于运载工具的系统，包括：至少一个处理器；以及存储有指令的至少一个存储器，所述指令在由所述至少一个处理器执行时，使所述至少一个处理器：在环境中在手动驾驶模式下操作所述运载工具期间，接收与在所述环境中在自主驾驶模式下驾驶所述运载工具相关联的一个或多于一个自主运载工具操作任务输出；将所述一个或多于一个自主运载工具操作任务输出与相应阈值进行比较，其中，所述相应阈值是基于所述手动驾驶模式下的所述运载工具的当前操作状态而自适应的；基于所述比较来设置转变指示器(indicator)，其中，所述转变指示器表明从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的平滑转变的可用性；以及响应于指示从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的平滑转变不可用的所述转变指示器，拒绝从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的转变。

根据本发明的另一方面，一种用于运载工具的方法，包括：利用至少一个处理器，在环境中在手动驾驶模式下操作所述运载工具期间，接收与在所述环境中在自主驾驶模式下驾驶所述运载工具相关联的一个或多于一个自主运载工具操作任务输出；利用所述至少一个处理器，将所述一个或多于一个自主运载工具操作任务输出与相应阈值进行比较，其中，所述相应阈值是基于所述手动驾驶模式下的所述运载工具的当前操作状态而自适应的；利用所述至少一个处理器，基于所述比较来设置转变指示器，其中，所述转变指示器表明从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的平滑转变的可用性；以及利用所述至少一个处理器，响应于指示从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的平滑转变不可用的所述转变指示器，拒绝从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的转变。

根据本发明的又一方面，至少一个非暂时性存储介质，其存储有指令，所述指令在由至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行上述的方法。

附图说明

图1是可以实现包括自主系统的一个或多于一个组件的运载工具的示例环境；

图2是包括自主系统的运载工具的一个或多于一个系统的图；

图3是图1和图2的一个或多于一个装置和/或一个或多于一个系统的组件的图；

图4是自主系统的某些组件的图；

图5是用于自主驾驶模式接入的处理的实现的图；

图6是自主驾驶模式接入的框图；

图7是自适应阈值生成系统的框图。

图8是用于启用自主驾驶模式接入的处理的框图。

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，本公开所描述的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实施将是明显的。在一些实例中，众所周知的构造和装置是以框图形式例示的，以避免不必要地使本公开的方面模糊。

在附图中，为了便于描述，例示了示意要素(诸如表示系统、装置、模块、指令块和/或数据要素等的那些要素等)的具体布置或次序。然而，本领域技术人员将要理解，除非明确描述，否则附图中示意要素的具体次序或布置并不意在意味着要求特定的处理次序或序列、或处理的分离。此外，除非明确描述，否则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)用于例示两个或多于两个其它示意要素之间或之中的连接、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，要素之间的一些连接、关系或关联未在附图中例示，以便不使本公开内容模糊。此外，为了便于例示，可以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(例如，“软件指令”)的通信，本领域技术人员应理解，这种要素可以表示影响通信可能需要的一个或多于一个信号路径(例如，总线)。

尽管使用术语“第一”、“第二”和/或“第三”等来描述各种要素，但这些要素不应受这些术语的限制。术语“第一”、“第二”和/或第三”仅用于区分一个要素与另一要素。例如，在没有背离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是为了描述特定实施例的目的而包括的，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，并且可以与“一个或多于一个”或者“至少一个”互换使用，除非上下文另有明确说明。还将理解的是，如本文所使用的术语“和/或”是指并且包括关联的列出项中的一个或多于一个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于一个其它特征、整数、步骤、操作、要素、组件和/或其群组。

如本文所使用的，术语“通信”和“进行通信”是指信息(或者由例如数据、信号、消息、指令和/或命令等表示的信息)的接收、收到、传输、传送和/或提供等中的至少一者。对于要与另一单元进行通信的一个单元(例如，装置、系统、装置或系统的组件、以及/或者它们的组合等)而言，这意味着该一个单元能够直接地或间接地从另一单元接收信息和/或向该另一单元发送(例如，传输)信息。这可以是指本质上为有线和/或无线的直接或间接连接。另外，即使可以在第一单元和第二单元之间修改、处理、中继和/或路由所传输的信息，两个单元也可以彼此进行通信。例如，即使第一单元被动地接收信息并且不主动地向第二单元传输信息，第一单元也可以与第二单元进行通信。作为另一示例，如果至少一个中介单元(例如，位于第一单元和第二单元之间的第三单元)处理从第一单元接收到的信息、并将处理后的信息传输至第二单元，则第一单元可以与第二单元进行通信。在一些实施例中，消息可以是指包括数据的网络分组(例如，数据分组等)。

如本文所使用的，取决于上下文，术语“如果”可选地被解释为意指“当…时”、“在…时”、“响应于确定为”和/或“响应于检测到”等。类似地，取决于上下文，短语“如果已确定”或“如果检测到[所陈述的条件或事件]”可选地被解释为意指“在确定…时”、“响应于确定为“或”在检测到[所陈述的条件或事件]时”和/或“响应于检测到[所陈述的条件或事件]”等。此外，如本文所使用的，术语“有”、“具有”或“拥有”等旨在是开放式术语。此外，除非另有明确说明，否则短语“基于”意在是意味着“至少部分基于”。

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，尚未详细描述众所周知的方法、过程、组件、电路和网络，以便不会不必要地使实施例的方面模糊。

总体概述

在一些方面和/或实施例中，本文所述的系统、方法和计算机程序产品包括和/或实现自主驾驶模式接入。运载工具(诸如自主运载工具等)具有多个操作模式，这些操作模式具有不同级别的自主功能。在一些情况下，运载工具启用自主驾驶模式和手动驾驶模式这两者。例如，在自主驾驶模式下，运载工具在没有人类辅助的情况下对环境进行导航。在手动驾驶模式下，当运载工具导航通过环境时，人类驾驶员控制该运载工具。在手动驾驶模式期间针对一个或多于一个自主运载工具任务，获得健康信息和任务信息(例如，自主运载工具任务输出)。将健康信息和任务信息与至少一个自适应阈值进行比较。基于该比较来设置转变指示器，其中该转变指示器表明从手动驾驶模式向自主驾驶模式的平滑转变可用于相应任务。结果，启用自主驾驶模式接入。当平滑转变不可用于相应任务时，拒绝从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变。当从手动驾驶模式向自主驾驶模式的平滑转变不可用时，禁用自主驾驶模式接入。在实施例中，由自主就绪(AutoReady)指示器来指示向自主驾驶模式的转变的可用性。

借助本文所述的系统、方法和计算机程序产品的实现，用于自主驾驶模式接入的技术提供了在自主运载工具操作和手动运载工具操作之间的引导切换。自主驾驶模式接入的一些优点包括从手动驾驶模式向自主驾驶模式的平滑且舒适的转变。该既更平滑又更舒适的转变增大了对运载工具自主系统的能力的置信度。此外，运载工具的由此产生的操作更加协调，这是因为在运载工具转变到自主驾驶模式的情况下，基于如下的指示来发生这样的转变：运载工具能够以对运载工具中的个体和运载工具外的个体(例如，行人、其它运载工具等)这两者的预定舒适度进行这样的转变。本技术还确保了转变到自主驾驶模式是安全且稳定的。此外，本技术使得能够响应于自主驾驶模式不可用而采取纠正动作以接入自主驾驶模式。

现在参考图1，例示示例环境100，在该示例环境100中，包括自主系统的运载工具以及不包括自主系统的运载工具进行操作。如所例示的，环境100包括运载工具102a-102n、对象104a-104n、路线106a-106n、区域108、运载工具到基础设施(V2I)装置110、网络112、远程自主运载工具(AV)系统114、队列管理系统116和V2I系统118。运载工具102a-102n、运载工具到基础设施(V2I)装置110、网络112、自主运载工具(AV)系统114、队列管理系统116和V2I系统118经由有线连接、无线连接、或者有线或无线连接的组合互连(例如，建立用于通信的连接等)。在一些实施例中，对象104a-104n经由有线连接、无线连接、或者有线或无线连接的组合与运载工具102a-102n、运载工具到基础设施(V2I)装置110、网络112、自主运载工具(AV)系统114、队列管理系统116和V2I系统118中的至少一者互连。

运载工具102a-102n(单独称为运载工具102且统称为运载工具102)包括被配置为运输货物和/或人员的至少一个装置。在一些实施例中，运载工具102被配置为与V2I装置110、远程AV系统114、队列管理系统116和/或V2I系统118经由网络112进行通信。在一些实施例中，运载工具102包括小汽车、公共汽车、卡车和/或火车等。在一些实施例中，运载工具102与本文所述的运载工具200(参见图2)相同或类似。在一些实施例中，一组运载工具200中的运载工具200与自主队列管理器相关联。在一些实施例中，如本文所述，运载工具102沿着相应的路线106a-106n(单独称为路线106且统称为路线106)行驶。在一些实施例中，一个或多于一个运载工具102包括自主系统(例如，与自主系统202相同或类似的自主系统)。

对象104a-104n(单独称为对象104且统称为对象104)例如包括至少一个运载工具、至少一个行人、至少一个骑车者和/或至少一个构造物(例如，建筑物、标志、消防栓等)等。各对象104(例如，位于固定地点处并在一段时间内)是静止的或(例如，具有速度且与至少一个轨迹相关联地)移动。在一些实施例中，对象104与区域108中的相应地点相关联。

路线106a-106n(单独称为路线106且统称为路线106)各自与连接AV可以导航所沿着的状态的一系列动作(也称为轨迹)相关联(例如，规定该一系列动作)。各个路线106始于初始状态(例如，与第一时空地点和/或速度等相对应的状态)，并且结束于最终目标状态(例如，与不同于第一时空地点的第二时空地点相对应的状态)或目标区(例如，可接受状态(例如，终止状态)的子空间)。在一些实施例中，第一状态包括一个或多于一个个体将要搭载AV的地点，并且第二状态或区包括搭载AV的一个或多于一个个体将要下车的一个或多于一个地点。在一些实施例中，路线106包括多个可接受的状态序列(例如，多个时空地点序列)，这多个状态序列与多个轨迹相关联(例如，限定多个轨迹)。在示例中，路线106仅包括高级别动作或不精确的状态地点，诸如指示在车行道交叉口处转换方向的一系列连接道路等。附加地或可替代地，路线106可以包括更精确的动作或状态，诸如例如车道区域内的特定目标车道或精确地点以及这些位置处的目标速率等。在示例中，路线106包括沿着具有到达中间目标的有限前瞻视界的至少一个高级别动作的多个精确状态序列，其中有限视界状态序列的连续迭代的组合累积地与共同形成在最终目标状态或区处终止的高级别路线的多个轨迹相对应。

区域108包括运载工具102可以导航的物理区域(例如，地理区)。在示例中，区域108包括至少一个州(例如，国家、省、国家中所包括的多个州中的单独州等)、州的至少一部分、至少一个城市、城市的至少一部分等。在一些实施例中，区域108包括至少一个已命名干道(本文称为“道路”)，诸如公路、州际公路、公园道路、城市街道等。附加地或可替代地，在一些示例中，区域108包括至少一个未命名道路，诸如行车道、停车场的一段、空地和/或未开发地区的一段、泥路等。在一些实施例中，道路包括至少一个车道(例如，道路的运载工具102可以穿过的部分)。在示例中，道路包括与至少一个车道标记相关联的(例如，基于至少一个车道标记所识别的)至少一个车道。

运载工具到基础设施(V2I)装置110(有时称为运载工具到万物(Vehicle-to-Everything)(V2X)装置)包括被配置为与运载工具102和/或V2I基础设施系统118进行通信的至少一个装置。在一些实施例中，V2I装置110被配置为与运载工具102、远程AV系统114、队列管理系统116和/或V2I系统118经由网络112进行通信。在一些实施例中，V2I装置110包括射频识别(RFID)装置、标牌、照相机(例如，二维(2D)和/或三维(3D)照相机)、车道标记、路灯、停车计时器等。在一些实施例中，V2I装置110被配置为直接与运载工具102进行通信。附加地或可替代地，在一些实施例中，V2I装置110被配置为与运载工具102、远程AV系统114和/或队列管理系统116经由V2I系统118进行通信。在一些实施例中，V2I装置110被配置为与V2I系统118经由网络112进行通信。

网络112包括一个或多于一个有线和/或无线网络。在示例中，网络112包括蜂窝网络(例如，长期演进(LTE)网络、第三代(3G)网络、第四代(4G)网络、第五代(5G)网络、码分多址(CDMA)网络等)、公共陆地移动网络(PLMN)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、城域网(MAN)、电话网(例如，公共交换电话网(PSTN))、专用网络、自组织网络、内联网、因特网、基于光纤的网络、云计算网络等、以及/或者这些网络中的一部分或全部的组合等。

远程AV系统114包括被配置为与运载工具102、V2I装置110、网络112、队列管理系统116和/或V2I系统118经由网络112进行通信的至少一个装置。在示例中，远程AV系统114包括服务器、服务器组和/或其它类似装置。在一些实施例中，远程AV系统114与队列管理系统116位于同一位置。在一些实施例中，远程AV系统114参与运载工具的组件(包括自主系统、自主运载工具计算和/或由自主运载工具计算实现的软件等)中的一部分或全部的安装。在一些实施例中，远程AV系统114在运载工具的寿命期间维护(例如，更新和/或更换)这些组件和/或软件。

队列管理系统116包括被配置为与运载工具102、V2I装置110、远程AV系统114和/或V2I基础设施系统118进行通信的至少一个装置。在示例中，队列管理系统116包括服务器、服务器组和/或其它类似装置。在一些实施例中，队列管理系统116与拼车公司(例如，用于控制多个运载工具(例如，包括自主系统的运载工具和/或不包括自主系统的运载工具)的操作等的组织)相关联。

在一些实施例中，V2I系统118包括被配置为与运载工具102、V2I装置110、远程AV系统114和/或队列管理系统116经由网络112进行通信的至少一个装置。在一些示例中，V2I系统118被配置为与V2I装置110经由不同于网络112的连接进行通信。在一些实施例中，V2I系统118包括服务器、服务器组和/或其它类似装置。在一些实施例中，V2I系统118与市政当局或私营机构(例如，用于维护V2I装置110的私营机构等)相关联。

提供图1所例示的要素的数量和布置作为示例。与图1例示的要素相比，可以存在附加的要素、更少的要素、不同的要素和/或不同布置的要素。附加地或可替代地，环境100的至少一个要素可以进行被描述为由图1的至少一个不同要素进行的一个或多于一个功能。附加地或可替代地，环境100的至少一组要素可以进行被描述为由环境100的至少一个不同组的要素进行的一个或多于一个功能。

现在参考图2，运载工具200包括自主系统202、动力总成控制系统204、转向控制系统206和制动系统208。在一些实施例中，运载工具200与运载工具102(参见图1)相同或类似。在一些实施例中，运载工具200具有自主能力(例如，实现如下的至少一个功能、特征和/或装置等，该至少一个功能、特征和/或装置使得运载工具200能够在无人类干预的情况下部分地或完全地操作，其包括但不限于完全自主运载工具(例如，放弃依赖人类干预的运载工具)和/或高度自主运载工具(例如，在某些情形下放弃依赖人类干预的运载工具)等)。对于完全自主运载工具和高度自主运载工具的详细描述，可以参考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(SAE International's standard J3016:Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-Road Motor Vehicle AutomatedDriving Systems)，其全部内容通过引用而被包含。在一些实施例中，运载工具200与自主队列管理器和/或拼车公司相关联。通常，运载工具200包括用于生成与各种任务(例如，自主运载工具操作任务输出)相关联的数据的系统、传感器、装置和控制器。在一些情况下，这些任务实现如下的至少一个功能、特征和/或装置等，该至少一个功能、特征和/或装置使得包括但不限于完全自主运载工具(例如，放弃依赖人类干预的运载工具)的运载工具200能够在无人类干预的情况下部分地或完全地操作。

自主系统202包括传感器套件，该传感器套件包括诸如照相机202a、LiDAR传感器202b、雷达(radar)传感器202c和麦克风202d等的一个或多于一个装置。在一些实施例中，自主系统202可以包括更多或更少的装置和/或不同的装置(例如，超声波传感器、惯性传感器、(以下论述的)GPS接收器、以及/或者用于生成与运载工具200已行驶的距离的指示相关联的数据的里程计传感器等)。在一些实施例中，自主系统202使用自主系统202中所包括的一个或多于一个装置来生成与本文所述的环境100相关联的数据。由自主系统202的一个或多于一个装置生成的数据可以由本文所述的一个或多于一个系统使用以观测运载工具200所位于的环境(例如，环境100)。在一些实施例中，自主系统202包括通信装置202e、自主运载工具计算202f和安全控制器202g。

照相机202a包括被配置为与通信装置202e、自主运载工具计算202f和/或安全控制器202g经由总线(例如，与图3的总线302相同或类似的总线)进行通信的至少一个装置。照相机202a包括用以捕获包括物理对象(例如，小汽车、公共汽车、路缘和/或人员等)的图像的至少一个照相机(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、热照相机、红外(IR)照相机和/或事件照相机等)。在一些实施例中，照相机202a生成照相机数据作为输出。在一些示例中，照相机202a生成包括与图像相关联的图像数据的照相机数据。在该示例中，图像数据可以指定与图像相对应的至少一个参数(例如，诸如曝光、亮度等的图像特性、以及/或者图像时间戳等)。在这样的示例中，图像可以采用格式(例如，RAW、JPEG和/或PNG等)。在一些实施例中，照相机202a包括配置在(例如，定位在)运载工具上以为了立体影像(立体视觉)的目的而捕获图像的多个独立照相机。在一些示例中，照相机202a包括生成图像数据并将该图像数据传输到自主运载工具计算202f和/或队列管理系统(例如，与图1的队列管理系统116相同或类似的队列管理系统)的多个照相机。在这样的示例中，自主运载工具计算202f基于来自至少两个照相机的图像数据来确定多个照相机中的至少两个照相机的视场中的到一个或多于一个对象的深度。在一些实施例中，照相机202a被配置为捕获在相对于照相机202a的距离(例如，高达100米和/或高达1千米等)内的对象的图像。因此，照相机202a包括为了感知在相对于照相机202a一个或多于一个距离处的对象而优化的诸如传感器和镜头等的特征。

在实施例中，照相机202a包括被配置为捕获与一个或多于一个交通灯、街道标志和/或提供视觉导航信息的其它物理对象相关联的一个或多于一个图像的至少一个照相机。在一些实施例中，照相机202a生成与一个或多于一个图像相关联的交通灯数据。在一些示例中，照相机202a生成与包括格式(例如，RAW、JPEG和/或PNG等)的一个或多于一个图像相关联的TLD数据。在一些实施例中，生成TLD数据的照相机202a与本文所述的包含照相机的其它系统的不同之处在于：照相机202a可以包括具有宽视场(例如，广角镜头、鱼眼镜头、以及/或者具有约120度或更大的视角的镜头等)的一个或多于一个照相机，以生成与尽可能多的物理对象有关的图像。

激光检测和测距(LiDAR)传感器202b包括被配置为与通信装置202e、自主运载工具计算202f和/或安全控制器202g经由总线(例如，与图3的总线302相同或类似的总线)进行通信的至少一个装置。LiDAR传感器202b包括被配置为从发光器(例如，激光发射器)发射光的系统。由LiDAR传感器202b发射的光包括在可见光谱之外的光(例如，红外光等)。在一些实施例中，在操作期间，由LiDAR传感器202b发射的光遇到物理对象(例如，运载工具)并被反射回到LiDAR传感器202b。在一些实施例中，由LiDAR传感器202b发射的光不会穿透该光遇到的物理对象。LiDAR传感器202b还包括至少一个光检测器，该至少一个光检测器在从发光器发射的光遇到物理对象之后检测到该光。在一些实施例中，与LiDAR传感器202b相关联的至少一个数据处理系统生成表示LiDAR传感器202b的视场中所包括的对象的图像(例如，点云和/或组合点云等)。在一些示例中，与LiDAR传感器202b相关联的至少一个数据处理系统生成表示物理对象的边界和/或物理对象的表面(例如，表面的拓扑结构)等的图像。在这样的示例中，该图像用于确定LiDAR传感器202b的视场中的物理对象的边界。

无线电检测和测距(雷达)传感器202c包括被配置为与通信装置202e、自主运载工具计算202f和/或安全控制器202g经由总线(例如，与图3的总线302相同或类似的总线)进行通信的至少一个装置。雷达传感器202c包括被配置为发射(脉冲的或连续的)无线电波的系统。由雷达传感器202c发射的无线电波包括预先确定的频谱内的无线电波。在一些实施例中，在操作期间，由雷达传感器202c发射的无线电波遇到物理对象并被反射回到雷达传感器202c。在一些实施例中，由雷达传感器202c发射的无线电波未被一些对象反射。在一些实施例中，与雷达传感器202c相关联的至少一个数据处理系统生成表示雷达传感器202c的视场中所包括的对象的信号。例如，与雷达传感器202c相关联的至少一个数据处理系统生成表示物理对象的边界和/或物理对象的表面(例如，表面的拓扑结构)等的图像。在一些示例中，该图像用于确定雷达传感器202c的视场中的物理对象的边界。

麦克风202d包括被配置为与通信装置202e、自主运载工具计算202f和/或安全控制器202g经由总线(例如，与图3的总线302相同或类似的总线)进行通信的至少一个装置。麦克风202d包括捕获音频信号并生成与该音频信号相关联(例如，表示该音频信号)的数据的一个或多于一个麦克风(例如，阵列麦克风和/或外部麦克风等)。在一些示例中，麦克风202d包括变换器装置和/或类似装置。在一些实施例中，本文所述的一个或多于一个系统可以接收由麦克风202d生成的数据，并基于与该数据相关联的音频信号来确定对象相对于运载工具200的位置(例如，距离等)。

通信装置202e包括被配置为与照相机202a、LiDAR传感器202b、雷达传感器202c、麦克风202d、自主运载工具计算202f、安全控制器202g和/或线控(DBW)系统202h进行通信的至少一个装置。例如，通信装置202e可以包括与图3的通信接口314相同或类似的装置。在一些实施例中，通信装置202e包括运载工具到运载工具(V2V)通信装置(例如，用于实现运载工具之间的数据的无线通信的装置)。

自主运载工具计算202f包括被配置为与照相机202a、LiDAR传感器202b、雷达传感器202c、麦克风202d、通信装置202e、安全控制器202g和/或DBW系统202h进行通信的至少一个装置。在一些示例中，自主运载工具计算202f包括诸如客户端装置、移动装置(例如，蜂窝电话和/或平板电脑等)和/或服务器(例如，包括一个或多于一个中央处理单元和/或图形处理单元等的计算装置)等的装置。在一些实施例中，自主运载工具计算202f与本文所述的自主运载工具计算400相同或类似。附加地或可替代地，在一些实施例中，自主运载工具计算202f被配置为与自主运载工具系统(例如，与图1的远程AV系统114相同或类似的自主运载工具系统)、队列管理系统(例如，与图1的队列管理系统116相同或类似的队列管理系统)、V2I装置(例如，与图1的V2I装置110相同或类似的V2I装置)和/或V2I系统(例如，与图1的V2I系统118相同或类似的V2I系统)进行通信。

安全控制器202g包括被配置为与照相机202a、LiDAR传感器202b、雷达传感器202c、麦克风202d、通信装置202e、自主运载工具计算202f和/或DBW系统202h进行通信的至少一个装置。在一些示例中，安全控制器202g包括被配置为生成和/或传输控制信号以操作运载工具200的一个或多于一个装置(例如，动力总成控制系统204、转向控制系统206和/或制动系统208等)的一个或多于一个控制器(电气控制器和/或机电控制器等)。在一些实施例中，安全控制器202g被配置为生成优先于(例如，覆盖)由自主运载工具计算202f生成和/或传输的控制信号的控制信号。

DBW系统202h包括被配置为与通信装置202e和/或自主运载工具计算202f进行通信的至少一个装置。在一些示例中，DBW系统202h包括被配置为生成和/或传输控制信号以操作运载工具200的一个或多于一个装置(例如，动力总成控制系统204、转向控制系统206和/或制动系统208等)的一个或多于一个控制器(例如，电气控制器和/或机电控制器等)。附加地或可替代地，DBW系统202h的一个或多于一个控制器被配置为生成和/或传输控制信号以操作运载工具200的至少一个不同的装置(例如，转向信号灯、前灯、门锁和/或挡风玻璃雨刮器等)。

动力总成控制系统204包括被配置为与DBW系统202h进行通信的至少一个装置。在一些示例中，动力总成控制系统204包括至少一个控制器和/或致动器等。在一些实施例中，动力总成控制系统204从DBW系统202h接收控制信号，并且动力总成控制系统204使运载工具200开始向前移动、停止向前移动、开始向后移动、停止向后移动、沿某方向加速、沿某方向减速、进行左转和/或进行右转等。在示例中，动力总成控制系统204使提供至运载工具的马达的能量(例如，燃料和/或电力等)增加、保持相同或减少，由此使运载工具200的至少一个轮旋转或不旋转。

转向控制系统206包括被配置为使运载工具200的一个或多于一个轮旋转的至少一个装置。在一些示例中，转向控制系统206包括至少一个控制器和/或致动器等。在一些实施例中，转向控制系统206使运载工具200的两个前轮和/或两个后轮向左或向右旋转，以使运载工具200左转或右转。

制动系统208包括被配置为使一个或多于一个制动器致动以使运载工具200减速和/或保持静止的至少一个装置。在一些示例中，制动系统208包括被配置为使与运载工具200的一个或多于一个轮相关联的一个或多于一个卡钳在运载工具200的相应转子上闭合的至少一个控制器和/或致动器。附加地或可替代地，在一些示例中，制动系统208包括自动紧急制动(AEB)系统和/或再生制动系统等。

在一些实施例中，运载工具200包括用于测量或推断运载工具200的状态或条件的性质的至少一个平台传感器(未明确例示出)。在一些示例中，运载工具200包括诸如全球定位系统(GPS)接收器、惯性测量单元(IMU)、轮速率传感器、轮制动压力传感器、轮转矩传感器、引擎转矩传感器和/或转向角传感器等的平台传感器。

现在参考图3，例示装置300的示意图。如所例示的，装置300包括处理器304、存储器306、存储组件308、输入接口310、输出接口312、通信接口314和总线302。在一些实施例中，装置300对应于：运载工具102的至少一个装置(例如，运载工具102的系统的至少一个装置)；以及/或者网络112的一个或多于一个装置(例如，网络112的系统的一个或多于一个装置)。在一些实施例中，运载工具102的一个或多于一个装置(例如，运载工具102的系统的一个或多于一个装置)、以及/或者网络112的一个或多于一个装置(例如，网络112的系统的一个或多于一个装置)包括至少一个装置300和/或装置300的至少一个组件。如图3所示，装置300包括总线302、处理器304、存储器306、存储组件308、输入接口310、输出接口312和通信接口314。

总线302包括许可装置300的组件之间的通信的组件。在一些实施例中，处理器304以硬件、软件、或者硬件和软件的组合来实现。在一些示例中，处理器304包括处理器(例如，中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)和/或加速处理单元(APU)等)、麦克风、数字信号处理器(DSP)、以及/或者可被编程为进行至少一个功能的任意处理组件(例如，现场可编程门阵列(FPGA)和/或专用集成电路(ASIC)等)。存储器306包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、以及/或者存储供处理器304使用的数据和/或指令的另一类型的动态和/或静态存储装置(例如，闪速存储器、磁存储器和/或光存储器等)。

存储组件308存储与装置300的操作和使用相关的数据和/或软件。在一些示例中，存储组件308包括硬盘(例如，磁盘、光盘、磁光盘和/或固态盘等)、紧凑盘(CD)、数字多功能盘(DVD)、软盘、盒式磁带、磁带、CD-ROM、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EPROM、NV-RAM和/或另一类型的计算机可读介质、以及相应的驱动器。

输入接口310包括许可装置300诸如经由用户输入(例如，触摸屏显示器、键盘、小键盘、鼠标、按钮、开关、麦克风和/或照相机等)等接收信息的组件。附加地或可替代地，在一些实施例中，输入接口310包括用于感测信息的传感器(例如，全球定位系统(GPS)接收器、加速度计、陀螺仪和/或致动器等)。输出接口312包括用于提供来自装置300的输出信息的组件(例如，显示器、扬声器和/或一个或多于一个发光二极管(LED)等)。

在一些实施例中，通信接口314包括许可装置300与其它装置经由有线连接、无线连接、或者有线连接和无线连接的组合进行通信的类似收发器那样的组件(例如，收发器和/或单独的接收器和发射器等)。在一些示例中，通信接口314许可装置300从另一装置接收信息和/或向另一装置提供信息。在一些示例中，通信接口314包括以太网接口、光接口、同轴接口、红外接口、射频(RF)接口、通用串行总线(USB)接口、

接口和/或蜂窝网络接口等。

在一些实施例中，装置300进行本文所述的一个或多于一个处理。装置300基于处理器304执行由诸如存储器305和/或存储组件308等的计算机可读介质所存储的软件指令来进行这些处理。计算机可读介质(例如，非暂时性计算机可读介质)在本文被限定为非暂时性存储器装置。非暂时性存储器装置包括位于单个物理存储装置内的存储空间或跨多个物理存储装置分布的存储空间。

在一些实施例中，经由通信接口314从另一计算机可读介质或从另一装置将软件指令读取到存储器306和/或存储组件308中。存储器306和/或存储组件308中所存储的软件指令在执行时，使处理器304进行本文所述的一个或多于一个处理。附加地或可替代地，代替软件指令或与软件指令组合使用硬连线电路以进行本文所述的一个或多于一个处理。因此，除非另外明确说明，否则本文所描述的实施例不限于硬件电路和软件的任何特定组合。

存储器306和/或存储组件308包括数据存储部或至少一个数据结构(例如，数据库等)。装置300能够从存储器306或存储组件308中的数据存储部或至少一个数据结构接收信息，将信息存储在该数据存储部或至少一个数据结构中，将信息通信至该数据存储部或至少一个数据结构，或者搜索该数据存储部或至少一个数据结构中所存储的信息。在一些示例中，该信息包括网络数据、输入数据、输出数据或其任何组合。

在一些实施例中，装置300被配置为执行存储在存储器306和/或另一装置(例如，与装置300相同或类似的另一装置)的存储器中的软件指令。如本文所使用的，术语“模块”是指存储器306和/或另一装置的存储器中所存储的至少一个指令，该至少一个指令在由处理器304和/或另一装置(例如，与装置300相同或类似的另一装置)的处理器执行时，使装置300(例如，装置300的至少一个组件)进行本文所述的一个或多于一个处理。在一些实施例中，模块以软件、固件和/或硬件等来实现。

提供图3所例示的组件的数量和布置作为示例。在一些实施例中，与图3所例示的组件相比，装置300可以包括附加的组件、更少的组件、不同的组件或不同布置的组件。附加地或可替代地，装置300的一组组件(例如，一个或多于一个组件)可以进行被描述为由装置300的另一组件或另一组组件进行的一个或多于一个功能。

现在参考图4，例示出自主运载工具计算400(有时称为“AV堆栈”)的示例框图。如所例示的，自主运载工具计算400包括感知系统402(有时称为感知模块)、规划系统404(有时称为规划模块)、定位系统406(有时称为定位模块)、控制系统408(有时称为控制模块)和数据库410。在一些实施例中，感知系统402、规划系统404、定位系统406、控制系统408和数据库410包括在运载工具的自动导航系统(例如，运载工具200的自主运载工具计算202f)中和/或在该自动导航系统中实现。附加地或可替代地，在一些实施例中，感知系统402、规划系统404、定位系统406、控制系统408和数据库410包括在一个或多于一个独立系统(例如，与自主运载工具计算400相同或类似的一个或多于一个系统等)中。在一些示例中，感知系统402、规划系统404、定位系统406、控制系统408和数据库410包括在位于运载工具中的一个或多于一个独立系统以及/或者如本文所述的至少一个远程系统中。在一些实施例中，自主运载工具计算400中所包括的系统中的任意和/或全部以软件(例如，存储器中所存储的软件指令)、计算机硬件(例如，通过微处理器、微控制器、专用集成电路(ASIC)和/或现场可编程门阵列(FPGA)等)、或者计算机软件和计算机硬件的组合来实现。还将理解，在一些实施例中，自主运载工具计算400被配置为与远程系统(例如，与远程AV系统114相同或类似的自主运载工具系统、与队列管理系统116相同或类似的队列管理系统116、以及/或者与V2I系统118相同或类似的V2I系统等)进行通信。此外，在实施例中，感知系统402、规划系统404、定位系统406、控制系统408和数据库410生成与至少一个自主运载工具操作任务相关联的数据。

在一些实施例中，感知系统402接收与环境中的至少一个物理对象相关联的数据(例如，感知系统402检测至少一个物理对象所使用的数据)，并对该至少一个物理对象进行分类。在一些示例中，感知系统402接收由至少一个照相机(例如，照相机202a)捕获到的图像数据，该图像与该至少一个照相机的视场内的一个或多于一个物理对象相关联(例如，表示该一个或多于一个物理对象)。在这样的示例中，感知系统402基于物理对象(例如，自行车、运载工具、交通标志和/或行人等)的一个或多于一个分组来对至少一个物理对象进行分类。在一些实施例中，基于感知系统402对物理对象进行分类，感知系统402将与物理对象的分类相关联的数据传输到规划系统404。在示例中，感知系统402所输出的分类数据是使得能够如下所述地设置转变指示器的自主运载工具操作任务输出。在实施例中，转变指示器是与AV的自主功能相关联的自主就绪(AutoReady)指示器。

在一些实施例中，规划系统404接收与目的地相关联的数据，并且生成与运载工具(例如，运载工具102)可以朝向目的地行驶所沿着的至少一个路线(例如，路线106)相关联的数据。在一些实施例中，规划系统404定期地或连续地从感知系统402接收数据(例如，上述的与物理对象的分类相关联的数据)，并且规划系统404基于感知系统402所生成的数据来更新至少一个轨迹或生成至少一个不同轨迹。在一些实施例中，规划系统404从定位系统406接收与运载工具(例如，运载工具102)的更新位置相关联的数据，并且规划系统404基于定位系统406所生成的数据来更新至少一个轨迹或生成至少一个不同轨迹。在一些实施例中，规划系统的输出是与路径规划相关联的数据。例如，基于由感知系统生成的数据对至少一个轨迹的更新或者对至少一个不同轨迹的生成是使得能够如下所述地设置转变指示器的至少一个自主运载工具操作任务输出。

在一些实施例中，定位系统406接收与运载工具(例如，运载工具102)在区域中的地点相关联(例如，表示该地点)的数据。在一些示例中，定位系统406接收与至少一个LiDAR传感器(例如，LiDAR传感器202b)所生成的至少一个点云相关联的LiDAR数据。在某些示例中，定位系统406从多个LiDAR传感器接收与至少一个点云相关联的数据，并且定位系统406基于各个点云来生成组合点云。在这些示例中，定位系统406将该至少一个点云或组合点云与数据库410中所存储的区域的二维(2D)和/或三维(3D)地图进行比较。然后，基于定位系统406将至少一个点云或组合点云与地图进行比较，定位系统406确定运载工具在区域中的位置。在一些实施例中，地图包括运载工具的导航之前生成的该区域的组合点云。在一些实施例中，地图包括但不限于车行道几何性质的高精度地图、描述道路网连接性质的地图、描述车行道物理性质(诸如交通速率、交通流量、运载工具和自行车交通车道的数量、车道宽度、车道交通方向或车道标记的类型和地点、或者它们的组合等)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灯等)的空间地点的地图。在一些实施例中，基于感知系统所接收到的数据来实时地生成地图。

在另一示例中，定位系统406接收由全球定位系统(GPS)接收器所生成的全球导航卫星系统(GNSS)数据。在一些示例中，定位系统406接收与运载工具在区域中的地点相关联的GNSS数据，并且定位系统406确定运载工具在区域中的纬度和经度。在这样的示例中，定位系统406基于运载工具的纬度和经度来确定运载工具在区域中的位置。在一些实施例中，定位系统406生成与运载工具的位置相关联的数据。在一些示例中，基于定位系统406确定运载工具的位置，定位系统406生成与运载工具的位置相关联的数据。在这样的示例中，与运载工具的位置相关联的数据包括与对应于运载工具的位置的一个或多于一个语义性质相关联的数据。在实施例中，定位系统406提供使得能够如下所述地设置转变指示器的至少一个自主运载工具操作任务输出。定位系统输出与预期位置进行比较的一个或多于一个地点，以确定为根据定位数据从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变是平滑的。

在一些实施例中，控制系统408从规划系统404接收与至少一个轨迹相关联的数据，并且控制系统408控制运载工具的操作。在一些示例中，控制系统408从规划系统404接收与至少一个轨迹相关联的数据，并且控制系统408通过生成并传输控制信号以使动力总成控制系统(例如，DBW系统202h和/或动力总成控制系统204等)、转向控制系统(例如，转向控制系统206)和/或制动系统(例如，制动系统208)进行操作，来控制运载工具的操作。在示例中，在轨迹包括左转的情况下，控制系统408传输控制信号以使转向控制系统206调整运载工具200的转向角，由此使运载工具200左转。附加地或可替代地，控制系统408生成并传输控制信号以使运载工具200的其它装置(例如，前灯、转向信号灯、门锁和/或挡风玻璃雨刮器等)改变状态。在实施例中，DBW系统202h、动力总成控制系统204、转向控制系统206和制动系统208等生成使得能够如下所述地设置转变指示器的至少一个自主运载工具操作任务输出。在实施例中，控制系统408输出被进行比较的控制信号，以确定为根据控制信号从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变是平滑的。

在一些实施例中，感知系统402、规划系统404、定位系统406和/或控制系统408实现至少一个机器学习模型(例如，至少一个多层感知器(MLP)、至少一个卷积神经网络(CNN)、至少一个递归神经网络(RNN)、至少一个自动编码器和/或至少一个变换器等)。在一些示例中，感知系统402、规划系统404、定位系统406和/或控制系统408单独地或与上述系统中的一个或多于一个结合地实现至少一个机器学习模型。在一些示例中，感知系统402、规划系统404、定位系统406和/或控制系统408实现至少一个机器学习模型作为管道(例如，用于识别位于环境中的一个或多于一个对象的管道等)的一部分。

数据库410存储传输至感知系统402、规划系统404、定位系统406和/或控制系统408的、从其接收到的、以及/或者由其更新的数据。在一些示例中，数据库410包括用于存储与操作相关的数据和/或软件、并使用自主运载工具计算400的至少一个系统的存储组件(例如，与图3的存储组件308相同或类似的存储组件)。在一些实施例中，数据库410存储与至少一个区域的2D和/或3D地图相关联的数据。在一些示例中，数据库410存储与城市的一部分、多个城市的多个部分、多个城市、县、州和/或国家(State)(例如，国家)等的2D和/或3D地图相关联的数据。在这样的示例中，运载工具(例如，与运载工具102和/或运载工具200相同或类似的运载工具)可以沿着一个或多于一个可驾驶区(例如，单车道道路、多车道道路、高速公路、偏僻道路和/或越野道路等)驾驶，并且使至少一个LiDAR传感器(例如，与LiDAR传感器202b相同或类似的LiDAR传感器)生成与表示该至少一个LiDAR传感器的视场中所包括的对象的图像相关联的数据。在一些实施例中，数据库410存储与自主运载工具操作任务输出相关联的数据。

在一些实施例中，数据库410可以跨多个装置来实现。在一些示例中，数据库410包括在运载工具(例如，与运载工具102和/或运载工具200相同或类似的运载工具)、自主运载工具系统(例如，与远程AV系统114相同或类似的自主运载工具系统)、队列管理系统(例如，与图1的队列管理系统116相同或类似的队列管理系统)中和/或V2I系统(例如，与图1的V2I系统118相同或类似的V2I系统)等中。

现在参考图5，例示用于自主驾驶模式接入的处理的实现500的图。在一些实施例中，实现500包括AutoReady系统510和控制系统504b。在一些实施例中，控制系统504b与控制系统408相同或类似。响应于从用于生成与各种任务相关联的数据的系统、传感器、装置和控制器(诸如，图2所示的系统、传感器、装置和控制器等)接收到的数据，生成控制信号518。

在实施例中，AutoReady系统510将自适应阈值应用于自主运载工具操作任务输出。例如，从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变可能产生不常见的或不安全的行为。特别地，从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变有时可能产生突然的加速、减速或急转弯。为了防止这一点，本技术对自主运载工具操作任务进行轮询以确定自主运载工具操作任务的相应健康和自主运载工具操作任务的输出质量。健康和输出质量用于确定是否允许接入自主驾驶模式，从而在从手动驾驶模式转变到自主驾驶模式之前创建AutoReady检查。如果AutoReady检查失败，则可以将该失败的原因通信至人类，从而使得人类能够解决问题并再次尝试接入自主驾驶模式。在实施例中，人类是从运载工具内操作运载工具的运载工具驾驶员。在实施例中，人类是在相对于运载工具的远程地点处操作运载工具的运载工具的远程操作员。

应用于自主运载工具操作任务输出的自适应阈值至少部分地基于自主运载工具操作任务的当前状态。例如，当运载工具正在以60公里/小时(km/hr)的速率在手动驾驶模式下操作时，自适应阈值的范围是58km/hr至62km/hr。在该示例中，当自主系统(例如，自主系统202)将运载工具控制在58km/hr至62km/hr的范围内时，自主运载工具功能可用于接入。当运载工具正在以20km/hr的速率在手动驾驶模式下操作时，示例性自适应阈值的范围是15km/hr至25km/hr。在该示例中，当自主系统(例如，自主系统202)将运载工具控制在15km/hr至25km/hr的范围内时，自主运载工具功能可用于接入。在该示例中，当运载工具以较低的速率变化率行驶时，自适应阈值使得能够实现自主运载工具操作能够接入(例如，控制手动驾驶)的更大的速率范围。通常，人类在较低的行驶速率(rate of travel)下能忍受较大的速率变化。因此，自适应阈值使得能够在较低的行驶速率下实现接入所需的速率的较大差异。

在一些实施例中，自主系统(例如，自主系统202)在完全自主驾驶模式下启用AV操作。自主系统还使得AV系统能够在例如完全手动驾驶模式下操作。本技术通常适用于混合模式驾驶和混合模式驾驶系统，其至少一些实现提供了在完全或部分自主驾驶模式下或者在完全或部分手动驾驶模式下驾驶的选项。在一些实现中，混合模式驾驶有时可以允许乘员手动驾驶。在混合模式驾驶的一些实例中，AV系统可以许可乘员接入一个或多于一个驾驶模式或者驾驶模式的组合。在一些情况下，AV系统可以要求乘员或AV或这两者仅接入一个或多于一个特定驾驶模式，同时阻止一个或多于一个所选择的其它驾驶模式。

在一些实现中，具有混合模式驾驶能力的AV系统可以许可或要求其驾驶模式从一个模式向其它模式转变。该转变可以基于自动检测、乘员请求、或服务器命令、或者其组合。AV系统的驾驶模式转变的灵活性为AV系统用户提供了更多的选项，并且提供了AV系统的更高效的使用。在实施例中，混合模式驾驶系统(例如，许可或要求混合模式驾驶的一个或多于一个AV系统)包括一个或多于一个AV以及AV系统，一个或多于一个AV是AV系统的一部分(尽管在一些实现中，AV仅是AV系统的一部分，但有时可互换地使用术语“AV”和“AV系统”)。

图6是AutoReady系统600处的自主驾驶模式接入的框图。在图6的示例中，例示任务602A、任务602B、…、任务602N(统称为任务602)。另外，例示AutoReady检查器606A、AutoReady检查器606B、…、AutoReady检查器606N(统称为AutoReady检查器606)。在图6的示例中，任务602各自输出相应的输出604A、输出604B、…、输出604N(统称为输出604或自主运载工具操作任务输出604)。在示例中，输出604包括相应的健康信息和自主运载工具任务输出。

在示例中，自主运载工具通过执行一个或多于一个任务602来操作。任务包括例如感知、规划和控制等。任务602与其它任务602分开执行。各个任务602具有相关联的健康信息和输出。分别将各个任务的任务健康信息和输出传输到相应的AutoReady检查器606。在框608处，如果在AutoReady检查器606处对输出604的评估指示向自主驾驶模式的转变可用，则启用自主驾驶模式接入。如果不是所有任务都指示向自主驾驶模式的转变可用，则在框610处不启用自主接入，并且在框612处将不启用自主接入的原因通信至驾驶员或操作员。将不允许自主接入的原因作为缓解的形式通信至驾驶员或操作员，并且使驾驶员或操作员能够采取能够实现自主驾驶模式的可用性的纠正动作。

通常，自主运载工具操作任务输出由自主系统来生成。自主运载工具操作任务输出例如包括与自主系统信息和数据相关联的数据、异常条件或请求。在相应的AutoReady检查器606处独立地评估各个任务的输出604。在实施例中，使用如针对图7所述基于AV的当前操作状态所生成的一个或多于一个自适应阈值来评估各个任务的输出604。然后，将AutoReady检查器606对输出604的评估结果进行整合。

在示例中，输出604是用于对向自主驾驶模式的转变的可用性进行通信的状态消息。在实施例中，在自主驾驶模式接入之前选择以供评估的任务602是基于自主驾驶模式接入系统的期望灵敏度。在实施例中，输出604对与任务602相关联的算法的健康和任务的相应输出的质量的度量进行通信，以确定自主驾驶模式是否可用于接入。如果输出604的检查器606失败，则对该失败的原因进行通信，由此使得人类(例如，驾驶员或远程操作员)能够解决该问题。通常，在不检查自主驾驶模式的可用性的情况下，AV在从手动驾驶模式转变到自主驾驶模式时可能会发出进行不舒适的行为(例如，陡然的转向动作、加速或减速)的命令。用于控制转变的传统技术限于在从手动驾驶模式向自主驾驶模式转变期间减少控制权限或对控制命令进行过滤。然而，考虑到运载工具的当前操作状态，减少控制或过滤不能实现从手动驾驶模式向自主驾驶模式的平滑转变。

在实施例中，AutoReady检查器606对输出604的评估包括一个或多于一个确定。例如，AutoReady检查器对输出604进行评估，以确定为来自规划系统的路径存在、纵向加速度和转向命令在舒适度阈值内、或者运载工具状态在给定控制器参考/约束的情况下在控制器吸引比(ratio of attraction)内。AutoReady检查器606还确定加速度和转向速率是否在舒适的预定阈值内。在示例中，可基于乘客配置文件来定义适用于加速度或转向速率的相应预定阈值。

除了在AutoReady检查器606处对各相应任务执行的评估之外，时间约束可以支配如由相应AutoReady检查器所确定的从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变的可用性。例如，评估与控制信号相关联的时期(age)以确定从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变的可用性。在该示例中，在人类驾驶员在急剧转向时在超出预定义的时间限制内手动接入的情况下，AutoReady检查器606指示从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变不可用。在另一示例中，在人类驾驶员在急剧转向运动时在预定义的时间窗口上重复接入的情况下，AutoReady检查器606指示从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变不可用。此外，在其它示例中，如果在行驶方向上的加速度命令高于预定义的加速度值，则AutoReady检查器指示从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变不可用。在该示例中，人类驾驶员操作运载工具以导致加速度的变化率高，并且自主系统在高加速度的变化率期间拒绝向自主驾驶模式的转变以防止向自主驾驶模式的不舒适的转变。在实施例中，加速度是预测的横摆加速度。

在实施例中，当接收到接入自主驾驶模式的请求时，在框608处，确定从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变是否可用。如果AutoReady检查器606指示从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变不可用，则处理流程继续到框610和框612。在框610处，拒绝自主驾驶模式。在框612处，将拒绝自主驾驶模式的一个或多于一个原因通信至人类驾驶员或操作员。在实施例中，操作员的位置远离AV。在一些情况下，将拒绝自主驾驶模式的原因通信至AV的驾驶员。与驾驶员或远程操作员(如果以远程方式接入自主)的示例通信包括指示拒绝自主接入尝试的音频反馈和/或由图形用户界面(GUI)绘制的视觉说明，以向驾驶员或远程操作员提供可行动信息。例如，当尝试自主接入时，可以在AV处提供音频反馈，从而经由一系列哔声、啁啾声或其它音频提示音来警告驾驶员或远程操作员自主驾驶模式的接入被拒绝。音频反馈还包括用于以人类理解的语言说明对自主模式的拒绝的数字语音。在示例中，视觉反馈包括由一个或多于一个显示器绘制的说明。在框608处，如果所有任务根据基于健康信息和输出604的AutoReady检查器606指示自主驾驶模式可用，则处理流程继续到框614。在框614处，启用自主驾驶模式(例如，允许向自主操作的转变)。

在示例中，本技术识别拒绝从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变的一个或多于一个原因。通常，拒绝从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变的原因是基于无法满足自适应阈值的自主运载工具任务输出。因此，拒绝自主模式接入的原因是自主运载工具任务输出(例如，规划、感知和定位等)在自适应阈值所指示的预期值之外。

图7是自适应阈值生成系统700的框图。用于阈值生成的信息源包括传感器704(例如，诸如图2的照相机202a、LiDAR传感器202b、雷达传感器202c和麦克风202d等的一个或多于一个装置)、数据库706(例如，图3的存储器306或存储组件308、图4的数据库410)、乘客配置文件708、自主系统702(例如，与自主系统202和/或图4的自主运载工具计算400相同或类似的自主系统)、自适应阈值生成器710(用于对感知、轨迹规划和运动控制等进行监测)、以及AutoReady系统600或其任何组合。

当自主系统702接收到向完全或部分自主驾驶模式转变的请求720时，AutoReady系统600至少部分地基于一个或多于一个自适应阈值来确定从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变是否可用。可以基于传感器数据704、数据库706、乘客配置文件708、运载工具的当前操作状态或其任何组合来生成自适应阈值。在示例中，通过自适应阈值生成器710来获得乘客配置文件708。乘客配置文件可以例如指示乘客关于最大速率、加速度、减速度和转向角的偏好。这些偏好用于计算一个或多于一个自适应阈值，其中自适应阈值使得能够从手动驾驶平滑转变到自主驾驶。在示例中，对与自主运载工具操作相关联的数据(例如，传感器数据704、数据库706中所存储的数据)进行评估以确定用于与至少一个自主运载工具任务输出进行比较的一个或多于一个自适应阈值。

在一些情况下，自适应阈值生成器710捕获AV的当前操作状态。通常，当转变到自主驾驶模式时，AV的当前操作状态处于手动驾驶模式(例如，人类所控制的操作)。AV的当前操作状态包括人类所操作的传感器的状态、功能的状态、装置的状态或自主系统的状态。在一些情况下，当前操作状态包括自主系统(例如，感知系统402)的当前感知状态、自主系统(例如，规划系统404)的当前规划状态以及响应于人类的手动驾驶的自主系统的当前控制信号集(例如，转向、制动、速率、加速度和转弯半径等)。在示例中，AV的当前操作状态包括人类的手动驾驶期间的驾驶速率或转弯角度或这两者。

自适应阈值生成器710监测AV 700的当前操作状态。响应于AV 700的当前操作状态的变化，自适应阈值生成器710更新或修改由AutoReady系统600应用到自主运载工具操作任务输出的阈值。在一些情况下，自主运载工具操作任务输出包括用于支配AV的操作的控制信号。在实施例中，在完全或部分手动驾驶模式期间生成自适应阈值。在实施例中，计算自适应阈值，使得从手动驾驶模式(例如，当前操作状态)向自主驾驶模式的转变是平滑的。在示例中，平滑转变是在没有急动度或突然的非意图加速度的情况下从手动驾驶模式向自主驾驶模式的改变。

基于该当前操作状态，生成使得AutoReady系统能够确定从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变是否可用的自适应阈值。如果AutoReady系统600的任务输出604(图6)超过或以其它方式无法满足相应自主运载工具操作任务的自适应阈值，则任务602或AutoReady检查器606(图6)指示自主驾驶模式不可用。例如，如果手动驾驶(例如，当前操作状态)期间的AV速率是50km/hr，则从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变的自适应阈值是自主系统可以在手动驾驶期间维持或接近当前AV速率的速率。在该示例中，AV的优选速率可以是30km/hr；然而，从50km/hr到30km/hr的急剧减速可能会导致被后方运载工具碰撞或其它急促且不平滑的转变。在本示例中，AutoReady检查失败，并且自主驾驶模式不可用于转变。在实施例中，使用音频提示、视频检测、或乘员确认或其组合来通信自主驾驶模式不可用的原因。

图8是用于实现自主驾驶模式接入的处理的框图。在一些实施例中，关于处理800所描述的一个或多于一个步骤(例如，完全和/或部分地)由自主系统202(图2)来进行。附加地或可替代地，在一些实施例中，关于处理800所描述的一个或多于一个步骤(例如，完全和/或部分地)由与自主系统202(图2)(诸如AutoReady系统510(图5)、AutoReady系统600(图6)和自适应阈值生成系统700(图7)等)分离或者包括自主系统202(图2)的其它装置或装置组来进行。

在框802处，在手动驾驶模式下操作运载工具期间，接收与在自主驾驶模式下驾驶该运载工具相关联的至少一个自主运载工具任务输出。继续参考图4，自主运载工具任务输出包括例如感知系统402、规划系统404、定位系统406、控制系统408、数据库410或其任何组合的输出。

在框804处，将至少一个自主运载工具操作任务输出与各个阈值进行比较。在示例中，使用自适应阈值生成器710(图7)来生成至少一个自适应阈值。在一些情况下，自适应阈值是基于AV的当前操作状态。

在框806处，基于比较来设置转变指示器，其中，该转变指示器表明平滑转变的可用性。在实施例中，转变指示器是指示相应任务是否批准从手动驾驶模式转变到自主驾驶模式的布尔值。如果任何转变指示器指示从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变不可用，则禁用自主驾驶模式。以这种方式，本技术以任务级别来评估自主驾驶模式的可用性，以确保舒适地接入自主驾驶模式。这消除了在从手动驾驶模式转变到自主驾驶模式时的急促运动。

在框808处，响应于指示从手动驾驶模式向自主驾驶模式的平滑转变不可用的转变指示器，拒绝从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变。在实施例中，将拒绝从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变通信至驾驶员。例如，向驾驶员或远程操作员提供光、文字指示器、音频消息或视觉消息。在一些示例中，使用在手动驾驶模式期间始终开启的表明驾驶员是否能够接入自主模式的布尔指示器来对拒绝进行通信。通常，AV使用未就绪状态来通信自主驾驶模式不可用。响应于该未就绪状态，驾驶员或远程操作员采取一个或多于一个纠正动作。纠正动作例如包括使AV转向，从而使其更接近该AV所生成的路径或速率。纠正动作还包括加速或减速以更接近地与自主运载工具任务输出相匹配。在一些示例中，提供用于说明无法接入自主驾驶模式的一个或多于一个原因的消息。通常，纠正动作是使AV的当前操作状态满足(例如，落入)与自适应阈值相对应的范围的任何动作。因此，本技术确保了从手动驾驶模式向自主驾驶模式的平滑且舒适的转变。此外，本技术确保了任务的安全性和稳定性。此外，将禁用自主模式的原因与操作员进行通信，从而允许采取纠正动作。

在先前描述中，已经参考许多具体细节描述了本公开的方面和实施例，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 (18)

1.一种用于运载工具的系统，包括：

至少一个处理器；以及

存储有指令的至少一个存储器，所述指令在由所述至少一个处理器执行时，使所述至少一个处理器：

在环境中在手动驾驶模式下操作所述运载工具期间，接收与在所述环境中在自主驾驶模式下驾驶所述运载工具相关联的一个或多于一个自主运载工具操作任务输出；

将所述一个或多于一个自主运载工具操作任务输出与相应阈值进行比较，其中，所述相应阈值是基于所述手动驾驶模式下的所述运载工具的当前操作状态而自适应的；

基于所述比较来设置转变指示器，其中，所述转变指示器表明从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的平滑转变的可用性；以及

响应于指示从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的平滑转变不可用的所述转变指示器，拒绝从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的转变。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多于一个自主运载工具操作任务输出包括与路径规划相关联的数据，并且其中，将路径规划数据与相应阈值进行比较来确定来自规划器的路径的存在，对于所述规划器而言向所述路径的转变是平滑的。

3.根据权利要求1或2所述的系统，其中，所述一个或多于一个自主运载工具操作任务输出包括与加速度相关联的数据，并且其中，将加速度数据与相应阈值进行比较确定为根据所述加速度数据的从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的转变是平滑的。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的系统，其中，所述一个或多于一个自主运载工具操作任务输出包括与转向相关联的数据，并且将转向数据与相应阈值进行比较确定为根据所述转向数据的从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的转变是平滑的。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的系统，其中，所述转变指示器表明所述运载工具无法安全地跟踪在手动驾驶模式期间穿过的路径。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的系统，其中，所述操作还包括提供从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变被拒绝的反馈。

7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述反馈是音频反馈或在至少一个显示器上绘制的视觉反馈。

8.根据权利要求1-7中任一项所述的系统，所述操作还包括绘制从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变被拒绝的视觉反馈，其中，所述视觉反馈识别拒绝从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的转变的原因。

9.根据权利要求1-8中任一项所述的系统，其中，所述操作还包括当从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的转变被拒绝时提供与纠正动作相对应的至少一个指令，其中，所述纠正动作被应用于所述运载工具的当前操作状态。

10.一种用于运载工具的方法，包括：

利用至少一个处理器，在环境中在手动驾驶模式下操作所述运载工具期间，接收与在所述环境中在自主驾驶模式下驾驶所述运载工具相关联的一个或多于一个自主运载工具操作任务输出；

利用所述至少一个处理器，将所述一个或多于一个自主运载工具操作任务输出与相应阈值进行比较，其中，所述相应阈值是基于所述手动驾驶模式下的所述运载工具的当前操作状态而自适应的；

利用所述至少一个处理器，基于所述比较来设置转变指示器，其中，所述转变指示器表明从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的平滑转变的可用性；以及

利用所述至少一个处理器，响应于指示从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的平滑转变不可用的所述转变指示器，拒绝从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的转变。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述一个或多于一个自主运载工具操作任务输出包括与路径规划相关联的数据，并且其中，将路径规划数据与相应阈值进行比较来确定来自规划器的路径的存在，对于所述规划器而言向所述路径的转变是平滑的。

12.根据权利要求10或11所述的方法，其中，所述一个或多于一个自主运载工具操作任务输出包括与加速度相关联的数据，并且其中，将加速度数据与相应阈值进行比较确定为根据所述加速度数据的从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的转变是平滑的。

13.根据权利要求10-12中任一项所述的方法，其中，所述一个或多于一个自主运载工具操作任务输出包括与转向相关联的数据，并且将转向数据与相应阈值进行比较确定为根据所述转向数据的从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的转变是平滑的。

14.根据权利要求10-13中任一项所述的方法，其中，所述转变指示器表明所述运载工具无法安全地跟踪在手动驾驶模式期间穿过的路径。

15.根据权利要求10-14中任一项所述的方法，其中，所述操作还包括提供从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变被拒绝的反馈。

16.根据权利要求10-15中任一项所述的方法，所述操作还包括绘制从手动驾驶模式向自主驾驶模式的转变被拒绝的视觉反馈，其中，所述视觉反馈识别拒绝从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的转变的原因。

17.根据权利要求10-16中任一项所述的方法，其中，所述操作还包括当从所述手动驾驶模式向所述自主驾驶模式的转变被拒绝时提供与纠正动作相对应的至少一个指令，其中，所述纠正动作被应用于所述运载工具的当前操作状态。

18.至少一个非暂时性存储介质，其存储有指令，所述指令在由至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行根据权利要求10-17中任一项所述的方法。

Images