CN118155396A - 道路杂物检测和清除系统 - Google Patents

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CN118155396A CN202311044690.6A CN202311044690A CN118155396A CN 118155396 A CN118155396 A CN 118155396A CN 202311044690 A CN202311044690 A CN 202311044690A CN 118155396 A CN118155396 A CN 118155396A
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Abstract

一种道路杂物检测系统包括：与基础设施无线通信的数据处理器，该基础设施包括适于从该基础设施部署的多个空中响应载具，该多个空中响应载具中的每一辆均专门用于执行特定任务，该数据处理器适于接收与道路相关的数据、评估该道路内是否存在杂物，并且当该道路内存在杂物时评估检测到的杂物的性质，从该多个空中响应载具中选择专门用于能够基于所检测到的杂物的类型、尺寸和重量清除/移动所检测到的杂物的空中响应载具，以及部署选定的空中响应载具清理杂物。

Description

道路杂物检测和清除系统
技术领域
本公开涉及一种道路杂物检测和清除系统。
背景技术
道路和高速公路可能会积聚各种类型的杂物，影响交通安全、交通流量或造成群体性事故。目前对杂物的检测依赖于用户报告和清理人员的手动清理。报告和清理的延误会延长杂物在道路上的停留时间。因此，虽然当前的系统和方法实现了其预期目的，但仍需要一种新改进的道路杂物检测和清除系统以及相应的方法，其自动且自主地检测道路内的杂物、评估杂物并部署适当的空中响应载具。
发明内容
根据本公开的几个方面，一种道路杂物检测的方法包括：利用道路杂物检测系统的数据处理器接收与道路相关的数据；利用道路杂物检测系统，评估道路内是否存在杂物；以及当道路内存在杂物时，利用道路杂物检测系统评估检测到的杂物的性质，利用道路杂物检测系统基于检测到的杂物的性质选择空中响应载具，以及利用道路杂物检测系统派遣所选定的空中响应载具清理杂物。
根据另一方面，利用道路杂物检测系统接收与道路相关的数据还包括经由无线通信网络接收由多个联网车辆收集的数据，该多个联网车辆的每一辆包括适于收集与道路相关的数据的多个车载传感器。
根据另一方面，利用道路杂物检测系统接收与道路相关的数据还包括，经由无线通信网络接收由至少一个基础设施传感器收集的数据，该至少一个基础设施传感器适于收集与道路相关的数据。
根据另一方面，该方法还包括，利用道路杂物检测系统将由多个联网车辆收集的数据与由至少一个基础设施传感器收集的数据融合。
根据另一方面，利用道路杂物检测系统评估检测到的杂物的性质还包括利用道路杂物检测系统确定检测到的杂物的近似重量、检测到的杂物的近似尺寸和检测到的杂物的类型。
根据另一方面，利用道路杂物检测系统评估检测到的杂物的性质还包括：将检测到的杂物分类为需要从道路移除并带走的物体和可以从道路的一侧移除的物体，并根据对道路交通流量的影响对检测到的杂物进行优先排序。
根据另一方面，道路杂物检测系统包括基础设施，其中容纳有多个空中响应载具，并且多个空中响应载具适于从该基础设施进行部署，多个空中响应载具中的每一辆均专门用于执行特定任务，其中，利用道路杂物检测系统基于所检测到的杂物的性质选择空中响应载具还包括，从容纳在基础设施内的多个空中响应载具中选择专门用于能够基于检测到的杂物的类型、尺寸和重量清除/移动所检测杂物的空中响应载具。
根据另一方面，该方法还包括：当专门用于能够基于检测到的杂物的类型、尺寸和重量的空中响应载具不可用时，经由无线通信网络向人工服务提供商发送消息。
根据另一方面，利用道路杂物检测系统接收与道路相关的数据还包括：经由无线通信网络接收由配备有至少一个适于收集与道路相关的数据的传感器的空中响应载具收集的数据。
根据另一方面，该方法还包括：利用道路杂物检测系统评估杂物是否需要交通管制措施；并且当需要交通管制措施时，利用道路杂物检测系统评估所需的交通管理措施的性质，利用道路杂物检测系统基于所需的交通管制措施选择空中响应载具，并利用道路杂物检测系统派遣选定的空中响应载具以提供所需的交通管制措施。
根据本公开的几个方面，道路杂物检测系统包括与基础设施无线通信的数据处理器，所述基础设施包括适于从所述基础设施部署的多个空中响应载具，所述多个空中响应载具中的每一个均专门用于执行特定任务的空中响应载具，数据处理器适于接收与道路相关的数据，评估道路内是否存在杂物，并且当道路内存在杂物时，评估检测到的杂物的性质，选择基础设施处的多辆空中响应载具中的专门用于能够基于检测到的杂物的类型、尺寸和重量移除/移动检测到的杂物的空中响应载具，以及部署所选定的空中响应载具来清理杂物。
根据另一方面，数据处理器适于经由无线通信网络从多个联网车辆接收与道路相关的数据，该多个联网车辆中的每一辆均包括适于收集与道路相关的数据的多个车载传感器。
根据另一方面，数据处理器适于经由无线通信网络从适于收集与道路相关的数据的至少一个基础设施传感器接收与道路相关的数据。
根据另一方面，数据处理器适于将由多个联网车辆收集的数据与由至少一个基础设施传感器收集的数据融合。
根据另一方面，数据处理器还适于确定检测到的杂物的近似重量、检测到的杂物的近似尺寸以及检测到的杂物的类型。
根据另一方面，当评估检测到的杂物的性质时，数据处理器还适于将检测到的杂物分类为需要从道路移除并带走的物体和可以从道路的一侧移走的物体，并根据对道路交通流量的影响对检测到的杂物进行优先排序。
根据另一个方面，数据处理器还适于当专门用于能够基于检测到的杂物的类型、尺寸和重量的空中响应载具不可用时，经由无线通信网络向人工服务提供商发送消息。
根据另一方面，多个空中响应载具包括至少一辆空中响应载具，其配备有至少一个适于收集与道路有关的数据的传感器，并且数据处理器适于经由无线通信网络接收由配备有至少一个适于收集与道路相关的数据的传感器的空中响应载具收集的数据。
根据另一方面，数据处理器还适于评估检测到的杂物是否需要交通管制措施，并且当需要交通管制措施时，评估所需的交通管制措施的性质，基于所需的交通管制措施选择空中响应载具，并部署选定的空中响应载具以提供所需的交通管制措施。
进一步的应用领域将从本公开提供的描述中变得显而易见。应当理解，这些描述和具体示例仅用于说明的目的，并不旨在限制本公开的范围。
附图说明
本公开描述的附图仅用于说明目的并且不旨在以任何方式限制本公开的范围。
图1是根据示例性实施例的道路杂物检测系统的示意图；
图2是根据示例性实施例的联网车辆的示意图；
图3是根据示例性实施例的包括部署的空中响应载具的道路和事故现场的示意图；
图4是根据示例性实施例的配备有三色交通信号灯的空中响应载具的侧视图；
图5是根据示例性实施例的配备有交通标志的空中响应载具的侧视图；
图6是根据示例性实施例的配备有相机的空中响应载具的侧视图；和
图7是根据示例性实施例的方法的流程图。
图不一定按比例绘制，并且一些特征可能被放大或最小化，例如，为了显示特定组件的细节。在一些情况下，为了避免模糊本公开，未详细描述众所周知的组件、系统、材料或方法。因此，本公开公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制性的，而仅作为权利要求的基础并且作为教导本领域技术人员以不同方式采用本公开的代表性基础。
具体实施方式
下面的描述本质上仅仅是示例性的，并不旨在限制本公开、应用或用途。此外，无意受前述技术领域、背景技术、简要概述或以下详细描述中呈现的任何明示或暗示的理论的约束。应当理解，在整个附图中，相应的附图标记表示相似或相应的部件和特征。如本公开所使用的，术语模块是指单独地或以任何组合的任何硬件、软件、固件、电子控制组件、处理逻辑和/或处理器装置，包括但不限于：专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享、专用或组)和存储器、组合逻辑电路和/或提供所描述功能的其他合适组件。尽管本公开所示的附图描绘了具有某些元件布置的示例，但是在实际实施例中可以存在附加的中间元件、设备、特征或组件。还应当理解，附图仅仅是说明性的，并且可能并未按比例绘制。
如本公开所使用的，术语“车辆”不限于汽车。虽然本公开主要结合汽车来描述本技术，但是本技术不限于汽车。这些概念可用于多种应用，例如飞机、船舶、其他车辆和消费电子元件。
参考图1，道路杂物检测系统10包括与基础设施14无线通信的数据处理器12。基础设施14包括适于从基础设施16部署的多个空中响应载具16。多个空中响应载具16中的每一个均专门用于执行特定任务，如下面将更详细地讨论的。
数据处理器12是非通用的电子控制装置，其具有用于存储诸如控制逻辑、软件应用程序、指令、计算机代码、数据、查找表等数据的预编程数字计算机或处理器、存储器或非暂时性计算机可读介质，等等，以及收发器(或输入/输出端口)。计算机可读介质包括能够被计算机访问的任何类型的介质，如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、硬盘驱动器、压缩光盘(CD)、数字化视频光盘(DVD)，或任何其他类型的存储器。“非暂时性”计算机可读介质排除了传输暂时性电信号或其他信号的有线、无线、光学或其他通信链路。非暂时性计算机可读介质包括可以永久存储数据的介质和可以存储数据并随后重写的介质，如可重写光盘或可擦除存储设备。计算机代码包括任何类型的程序代码，包括源代码、目标代码和可执行代码。
在示例性实施例中，数据处理器12是基于云的单元，其经由无线通信网络18与其他实体通信。云20可以包括需要与数据处理器12、联网车辆22和基础设施传感器24通信所需的硬件、固件、软件等的任何合适的组合。云20可以包括需要执行不同的任务的服务器、路由器、交换机、处理单元(如中央处理单元(CPU))、电路(如专用集成电路(ASIC))、数据存储设备等的各种组合。由于边缘和云架构领域中的广泛知识，并且因为本方法100和系统10不旨在限制于任何特定架构或布置并且可以与广泛的此类架构一起使用，所以附加详细描述边缘和云系统的部分已省略。
数据处理器12包括无线通信模块26，其有助于数据处理器12与外部源之间的无线通信，所述外部源例如但不限于：基础设施14、联网车辆22、服务提供商、地图服务、交通部维护的道路和公路数据库、全球定位系统、互联网、交通信息源、基于车辆的支持系统如OnStar等。处理器12适于经由无线数据通信网络18以WLAN、4G/LTE或5G网络等无线通信信道发送和接收信息。此类外部源可以直接通过互联网进行通信，或者可以基于云。
数据处理器12适于经由无线通信网络18从各种源接收与道路相关的数据。在示例性实施例中，数据处理器12被适配成与多个联网车辆22无线通信，并且经由无线通信网络18从多个联网车辆22接收与道路相关的数据。多个联网车辆22中的每一辆均包括适于收集与道路相关的数据的车载传感器28。
参考图2，联网车辆22配备有收集、处理数据以及与系统10交换数据所需的必要硬件和软件。根据非限制性示例，每个联网车辆22包括车辆电子设备，其包括车辆控制单元30、无线通信模块32、通信总线34、车身控制模块(BCM)、全球导航卫星系统(GNSS)接收器和车载车辆传感器28，以及执行驾驶功能所需的系统、模块、设备、组件、硬件、软件等的任何其他合适的组合。
车辆电子设备的各种部件可以通过车辆通信网络或通信总线34(如有线车辆通信总线、无线车辆通信网络或一些其他合适的通信网络)连接。一些或所有不同的车辆电子设备可以连接在一起以经由一个或多个通信总线(如通信总线34)彼此通信。通信总线34利用一种或多种网络协议向车辆电子设备提供网络连接，并且可以使用串行数据通信架构。合适的网络连接的示例包括控制器局域网(CAN)、面向媒体的系统传输(MOST)、本地互连网络(LIN)、局域网(LAN)，以及诸如以太网等符合已知的ISO、SAE和IEEE标准和规范的其他合适的连接。
本领域技术人员应当理解，图2所示的联网车辆22的示意图仅意在说明与本系统10和方法100一起使用的一些更相关的硬件组件，并且其并未意味着在这种联网车辆22上通常能够找到的车辆硬件的精确或详尽的表示。此外，车辆电子设备的结构或架构可能与图2所示的有很大不同。因此，由于无数种可能的布置并且为了简洁和清楚起见，结合图2所示的实施例来描述车辆电子设备，但是应当理解，本系统10和方法100不限于此。
无线通信模块32为车辆提供短距离和/或长距离无线通信能力，使得联网车辆22能够与不属于车辆电子设备的一部分的其他设备或系统(如数据处理器12)通信并交换数据。在所示实施例中，无线通信模块32包括短程无线通信(SRWC)电路、蜂窝芯片组、处理器和存储器。SRWC电路支持与任意数量的附近设备进行短距离无线通信(如BluetoothTM、其他IEEE 802.15通信、Wi-FiTM、车辆对车辆(V2V)通信、车辆对基础设施(V2I)通信、其他IEEE802.11通信等)。蜂窝芯片组支持蜂窝无线通信，如通过无线运营商系统使用的通信。无线通信模块32还包括可用于发送和接收这些无线通信的天线。尽管SRWC电路和蜂窝芯片组被示出为单个设备的一部分，但是在其他实施例中，SRWC电路和蜂窝芯片组可以是不同模块的一部分，例如，SRWC电路可以是信息娱乐单元的一部分，蜂窝芯片组可以是独立于信息娱乐单元的远程信息处理单元的一部分。
全球导航卫星系统(GNSS)接收器接收来自多个GNSS卫星的无线电信号。GNSS接收器可以配置为遵守和/或根据给定地缘政治区域(例如国家)的特定法规或法律进行操作。GNSS接收器可配置为与各种GNSS实施方案配合使用，包括美国的全球定位系统(GPS)、中国的北斗导航卫星系统(BDS)、俄罗斯的全球导航卫星系统(GLONASS)、欧盟的伽利略系统，以及各种其他导航卫星系统。GNSS接收器可以包括至少一个处理器和存储器，包括存储可由处理器访问以执行由接收器执行的处理的指令(软件)的非暂时性计算机可读存储器。GNSS接收器可用于向车辆操作员提供导航和其他位置相关服务。可以使用专用车载导航模块(其可以是GNSS接收器的一部分和/或作为无线通信模块32一部分或车辆电子设备的其他部分并入)提供导航服务，可以通过安装在联网车辆22中的无线通信模块32(或其他支持远程信息处理的设备)完成一些或全部导航服务，其中，位置信息被发送到远程位置，以便为联网车辆22提供导航地图、地图注释(兴趣点、餐馆等)、路线计算等。这样的信息与数据处理器12共享，因此数据处理器12可以精确地识别每个联网车辆22所在的位置，以便正确地评估和融合从联网车辆22收集的数据。
车载传感器28是可以捕获或感测信息的车载传感器，该信息然后可以被发送到一个或多个其他电子车辆设备，并且经由无线通信模块32发送到数据处理器12。由传感器28获得的车载车辆传感器数据可以与时间指示器(例如，时间戳)以及其他元数据或信息相关联。车载车辆传感器数据可以由传感器28以原始格式获得，并且可以由传感器28处理，如用于压缩、过滤和/或其他格式化的目的。此外，车载车辆传感器数据(以其原始或格式化形式)可以经由通信总线34发送到一个或多个其他电子车辆设备，和/或发送到无线通信模块32。在至少一个示例性实施例中，无线通信模块32可以将车载车辆传感器数据打包用于无线传输，并将车载车辆传感器数据发送至数据处理器12。
存在于多个联网车辆22中的每一个内的多个车载传感器28可以包括非视觉传感器(如激光雷达Lidar、雷达等)、视觉传感器(如相机等)和运动传感器。激光雷达是一种电子车辆设备，包括激光雷达发射器和激光雷达接收器。激光雷达单元可以发射不可见光波以进行物体检测。激光雷达单元用于通过发射光波并接收反射光波来获得关于激光雷达单元视场内的一个或多个物体的空间或其他物理信息。在许多实施例中，激光雷达单元发射多个光脉冲(如激光脉冲)并通过激光雷达接收器接收反射的光脉冲。激光雷达单元可以装设(或安装)在联网车辆22的前部。在这样的实施例中，激光雷达单元可以面向联网车辆22前方的区域，使得激光雷达单元的视野包括该区域。激光雷达单元可以定位在联网车辆22的前保险杠的中间、前保险杠的侧面、联网车辆22的侧面、联网车辆22的后部(如后保险杠)等。激光雷达单元捕获的激光雷达数据可以用像素阵列(或其他类似的视觉表示)表示。激光雷达单元可以捕获静态激光雷达图像和/或激光雷达图像或视频流。
雷达是一种电子车辆设备，它使用无线电波来获取有关雷达视场内一个或多个物体的空间或其他物理信息。雷达单元包括通过使用发射天线发射电磁无线电波的发射器，并且可以包括能够产生和调制电磁载波信号的多种电子电路。在其他实施例中，雷达可以在另一个频域(如微波域)内发射电磁波。雷达单元包括信号处理器，其可以至少部分地(如完全地)使用处理器来实现，或者可以至少部分地(如完全地)使用专用电路来实现。雷达可以包括单独的接收天线，或者雷达可以包括用于接收和发射无线电信号的单个天线。并且，在其他实施例中，雷达可以包括多个发射天线、多个接收天线或其组合，以实现多输入多输出(MIMO)、单输入多输出(SIMO)或多输入单输出(MISO)技术。联网车辆22可以包括一个或多个雷达单元，这些雷达单元可以安装在联网车辆22的相同或不同位置处。
车辆摄像头(一个或多个)装设在联网车辆22上并且可以包括业内已知或使用的任何合适的系统。根据非限制性示例，联网车辆22包括位于联网车辆22周围的CMOS相机或图像传感器的集合，包括提供数字图像的多个前向CMOS相机，这些图像随后可以拼接在一起，以产生联网车辆22前方和/或侧面的道路和环境的2D或3D表示。相机可以将车辆视频数据提供给车辆电子设备的一个或多个组件，包括提供给无线通信模块32以用于与数据处理器12通信。根据特定应用，车辆相机可以是静态相机、摄像机、和/或一些其他类型的图像生成设备；黑白和/或彩色相机；前置、后置和/或360°摄像头；单声道和/或立体声系统的一部分；模拟和/或数码相机；短程、中程和/或远程摄像机；以及宽和/或窄FOV(孔径角)相机，仅举一些可能性。在一个示例中，车辆摄像头输出原始车辆视频数据(即，没有或很少进行预处理的数据)，而在其他示例中，车辆摄像头包括图像处理资源，并在将捕获的图像输出为车辆视频数据之前对其进行预处理。
运动传感器可用于通过使用车载传感器28获取与联网车辆22有关的运动或惯性信息，如车辆速度、加速度、偏航(和偏航率)、俯仰、滚动以及与本地测量的其运动有关的联网车辆22的各种其他属性。来自此类运动传感器的信息可以由数据处理器12结合来自其他传感器28的数据来使用，以了解联网车辆22的运动行为，从而更好地确定联网车辆22附近道路36内检测到的杂物的位置和性质。
运动传感器可以装设在联网车辆22上的多个位置，例如在车箱内部、联网车辆22的前保险杠或后保险杠上、和/或联网车辆22的引擎盖上。运动传感器可以直接或通过通信总线34耦合到各种其他电子车辆设备。可以获得运动传感器数据并将其发送到其他电子车辆设备和/或无线通信模块32。
在示例性实施例中，运动传感器可以包括轮速传感器，其可以作为车载车辆传感器安装到联网车辆22中。车轮速度传感器各自耦合到联网车辆22的车轮并且可以确定相应车轮的转动速度。然后可以使用来自各个轮速传感器的转动速度获得线性或横向车辆速度。另外，在一些实施例中，轮速传感器可用于确定车辆22的加速度。在一些实施例中，轮速传感器可以被称为车辆速度传感器(VSS)并且可以是车辆22的防抱死制动(ABS)系统和/或电子稳定性控制程序的一部分。电子稳定性控制程序可以体现在计算机程序或应用程序中，该计算机程序或应用程序可以存储在非暂时性计算机可读存储器(如包含在车辆控制单元(VCU)的存储器或无线通信模块32的存储器)中。电子稳定性控制程序可以使用VCU的处理器(或无线通信模块32的处理器)来执行，并且可以使用来自各种车辆传感器的各种传感器读数或数据，包括来自多个车载传感器28的传感器数据。
另外或替代地，运动传感器可包括一个或多个惯性传感器，其可作为车载车辆传感器安装到车辆22中。惯性传感器(一个或多个)可用于获得关于车辆22的加速度和加速度方向的传感器信息。惯性传感器可以是获取惯性信息的微机电系统(MEMS)传感器或加速度计。惯性传感器可用于基于检测相对高的减速度来检测碰撞。当检测到碰撞时，来自用于检测碰撞的惯性传感器的信息以及由惯性传感器获得的其他信息可以被发送到无线通信模块32(或车辆的其他中央车辆计算机)。此外，惯性传感器可用于检测高水平的加速或制动。在一个实施例中，车辆22可以包括位于整个车辆22中的多个惯性传感器。在一些实施例中，每个惯性传感器可以是多轴加速度计，其可以测量沿多个轴线的加速度或惯性力。多个轴线可以各自正交或彼此垂直，并且另外，轴线之一可以沿着从车辆22的前部到后部的方向延伸。其他实施例可以采用单轴加速计或者单轴加速计和多轴加速计的组合。可以使用其他类型的传感器，包括本领域已知的或可能变得已知的其他加速计、陀螺仪传感器和/或其他惯性传感器。
运动传感器可以包括一个或多个偏航率传感器，其可以作为车载车辆传感器安装到车辆22中。偏航率传感器可以获得相对于车辆22的垂直轴的车辆角速度信息。偏航率传感器可以包括可以确定偏航率和/或滑移角的陀螺仪机构。可以使用各种类型的偏航率传感器，包括微机械偏航率传感器和压电偏航率传感器。
运动传感器还可以包括方向盘角度传感器，其可以作为车载车辆传感器安装到车辆22中。方向盘角度传感器耦合到车辆22的方向盘或方向盘的组件，包括作为转向柱的一部分的任何组件。方向盘角度传感器可以检测方向盘转动的角度，该角度可以对应于一个或多个车轮相对于车辆22的从后向前延伸的纵向轴线的角度。来自方向盘角度传感器的传感器数据和/或读数可以用在电子稳定性控制程序中，该程序可以在VCU的处理器或无线通信模块32的处理器上执行。
在示例性实施例中，数据处理器12还适于从至少一个基础设施传感器24接收与道路36相关的数据，所述基础设施传感器24适于收集与道路36相关的数据。基础设施传感器24是边缘系统的一部分，边缘系统包括与数据处理器12通信并帮助执行本公开描述的方法100所需的硬件、固件、软件等的任何合适的组合。例如，边缘系统可以包括服务器、路由器、交换机、处理单元(例如中央处理单元(CPU))、电路(例如专用集成电路(ASIC))、数据存储设备等的各种组合，其需要执行本系统10和方法100所需的各种边缘计算和其他任务。边缘系统也可以被称为“移动边缘计算(MEC)层”或“雾层”，并且这些术语可以在本申请全文中互换使用。边缘系统包括多个边缘节点，每个边缘节点包括一个或多个路边单元(RSU)和一个或多个基础设施传感器24或边缘传感器。边缘节点可以与特定边缘单元相关或专用于处理与特定边缘单元相关的信息，该边缘单元是边缘节点附近的预定或预定义位置。此外，虽然本公开讨论了边缘节点与边缘单元相关联的实施例，但是应当理解，边缘节点可以根据各种类型的关系对应于边缘单元——例如，一对一关系、多对一关系、一对多关系或多对多关系。边缘节点(如RSU)可以包括处理器和存储器，以及无线通信设备，无线通信设备可以包括无线发射器和无线接收器。无线通信设备可以包括启用SRWC的电路，例如IEEE802.11、802.15等。边缘节点和RSU可以硬连线到陆地网络，或者，边缘节点和RSU可包括类似于多个联网车辆22内的无线通信模块32的芯片组的蜂窝芯片组。
RSU可沿道路或在道路附近设置，可用于控制交通信号、获取交通数据或对道路系统执行其他边缘或雾层处理。RSU(或边缘节点的其他部分)还可以通信地耦合到一个或多个基础设施传感器24，其可以是被配置为获取关于一条或多条道路36的传感器信息的感测设备。例如，如图1所示，基础设施传感器24可以是激光雷达单元、雷达单元和/或摄像机，其可以类似于多个联网车辆22的多个车载传感器28，检测道路36内的树枝38的存在。每个边缘节点可能包括获取关于一条或多条道路36的信息的各种基础设施传感器24，例如一个或多个激光雷达单元、一个或多个雷达单元和/或一个或多个摄像机，因此多于一个基础设施传感器24可以检测道路36内的树枝38。RSU可以通过使用短程无线通信(SRWC)与数据处理器12通信，以使数据处理器12和基础设施传感器24能够在其之间交换信息。
在另一示例性实施例中，数据处理器12适于从至少一个空中响应载具16接收数据，该空中响应载具16配备有至少一个传感器40，该传感器40适于收集与道路36相关的数据。至少一辆空中响应载具16的至少一个传感器40可以是视觉传感器、非视觉传感器或运动传感器，如上面关于多个联网车辆22的车载传感器28所讨论的。参考图6，示出了配备有摄像机的空中响应载具16A。这种空中响应载具16A可以由数据处理器12指派主动监视限定区域，以提供关于限定区域内的道路36内的杂物的数据。
在示例性实施例中，空中响应载具16、16A中的每一个都是无人机。无人机是一种无人驾驶飞机。无人机更正式的名称是无人驾驶飞行器(UAV)或无人驾驶飞机系统。从本质上讲，无人机是一种飞行机器人，可以使用其嵌入式系统中的软件控制飞行计划进行远程控制或自主飞行，该系统与机载传感器和全球定位系统(GPS)配合工作。无人机最初最常与军事相关，但是现在它们也用于一系列民用和商业角色，包括搜索和救援、监视、交通监控、天气监测、消防、个人使用、基于无人机的摄影、摄像、农业甚至送货服务。
无人机有两个基本功能：飞行模式和导航。要飞行，无人机必须有电源，如电池或燃料。它们还有转子、螺旋桨和框架。无人机的框架通常由轻质复合材料制成，以减轻重量并提高机动性。无人机需要一个控制器，让操作员可以使用遥控器来起飞、导航和着陆飞机。控制器使用无线电波(如Wi-Fi)与无人机进行通信。本公开的空中响应载具16、16A由数据处理器远程控制。
无人机拥有大量组件，包括控制电机速度和方向的电子速度控制器；飞行控制器；GPS模块；电池；天线；接收器；相机；传感器，包括超声波传感器和防撞传感器；测量速度的加速度计；和测量高度的高度计。无人机的功能因用途而异。功能示例包括：具有高性能、变焦、云台稳定和倾斜功能的各类相机；使无人机能够跟踪物体的人工智能(AI)；可将虚拟物体叠加在无人机的摄像头画面上的增强现实功能；媒体存储格式；决定了无人机可以在空中停留的时间的最大飞行时间；包括上升和下降的最大速度；悬停精度；障碍物感知范围；使无人机保持在固定高度的高度保持；现场视频直播；和飞行日志。GPS等导航系统通常安装在无人机的机头内。无人机上的GPS将其精确位置传达给控制器。机载高度计可以传达高度信息。如果控制器指定特定高度，高度计还有助于将无人机保持在该特定高度。无人机可以配备传感器，包括超声波、激光或激光雷达距离传感器、飞行时间传感器、化学传感器以及稳定性和方向传感器。视觉传感器提供静态和视频数据。红色、绿色和蓝色传感器收集标准的可见红色、绿色和蓝色波长，多光谱传感器收集可见光和不可见波长，如红外线和紫外线。加速度计、陀螺仪、磁力计、气压计和GPS也是无人机的常见功能。至少一辆空中响应载具的至少一个传感器可以是视觉传感器、非视觉传感器或运动传感器，如上面关于多个联网车辆的机载传感器所讨论的。为了着陆，无人机使用带有朝下摄像头和超声波传感器的视觉定位系统。超声波传感器确定无人机与地面的距离。容纳在基础设施14内的空中响应载具16、16A由数据处理器12部署和控制。
数据处理器12适于将由多个联网车辆22收集的数据与由至少一个基础设施传感器24收集的数据以及由配备有适于收集与道路36相关的数据的至少一个传感器40的至少一个空中响应载具16A收集的数据融合。如果数据处理器12接收的数据包括道路36内的杂物或物体，则数据处理器12将使用从相同区域内的其他联网车辆22、基础设施传感器24和空中响应载具传感器40接收的数据来获得多个关于该位置处的道路36内的物体或杂物的数据输入。这样的众包数据提供准确的信息以允许数据处理器12验证在该位置处的道路36内确实存在物体或杂物，并且评估和识别该杂物。如图1所示，多辆联网车辆22(示出了三个)的车载传感器28和基础设施传感器24(示出为安装在道路36旁边的杆上的摄像机)收集显示树枝38已经落在道路36内的数据。参考图3，多辆联网车辆22(示出了四个)的车载传感器28以及正在监视道路36的空中响应载具16A上的摄像机40收集显示在道路36内发生的事故的数据。
数据处理器12提取杂物的特征并且将从多个数据源提取的特征组合在一起，以便数据处理器12能够准确地确定在道路36内检测到的杂物的性质(类型、尺寸、重量)以及检测到的杂物是否需要交通管制措施。
当在道路36中检测到杂物时，数据处理器12适于确定检测到的杂物的近似重量、检测到的杂物的近似尺寸以及检测到的杂物的类型。例如，再次参考图1，数据处理器12将确定树枝38有多长以及树枝38的平均周长是多少，以计算树枝38可能有多重。数据处理器12专注于以与人类相同的方式处理、分析和理解视觉数据(图像或视频)。计算机视觉的概念基于教导计算机在像素级别处理图像并理解它。从技术上讲，机器试图检索视觉信息，处理它，并通过特殊的软件算法解释结果。人类视觉和计算机视觉系统以类似的方式处理视觉数据。计算机视觉系统可用于对象分类，其中系统解析视觉内容并将照片/视频上的对象分类到定义的类别。例如，系统可以在图像中的所有对象中找到一只狗。此类系统还可用于物体识别，其中系统解析视觉内容并识别照片/视频上的特定对象。例如，系统可以在图像中的多只狗中找到特定的狗。此类系统还可用于对象跟踪，其中，系统处理视频、找到匹配搜索条件的对象(或多个对象)并跟踪其移动。
计算机视觉技术倾向于模仿人脑的工作方式。计算机视觉算法基于模式识别。计算机接受大量视觉数据的训练。计算机处理图像、在图像上标记对象并查找这些对象中的模式。例如，如果发送一百万张花朵图像，计算机将对其进行分析，识别与所有花朵相似的图案，并在此过程结束时创建一个模型“花朵”。因此，计算机每次分析图片时都能够准确地检测出特定图像是否是花。
深度学习是机器学习的一个特定子集，它使用算法从数据中收集见解。另一方面，机器学习依赖于人工智能，人工智能是这两种技术的基础。深度学习适合内部机器学习，它是人工智能的一个子集。深度学习代表了一种通过使用称为神经网络的特定算法来进行计算机视觉的更有效方法。神经网络用于从提供的数据样本中提取模式。输入值(原始数据)通过感知器创建的网络传递并最终到达输出层，这是对某个对象的预测或经过深思熟虑的猜测。分析结束时，机器可以以X％的置信度对对象进行分类。
一旦数据处理器12确定了检测到的杂物的性质，数据处理器12就能够将检测到的杂物分类为需要从道路36移除并带走的物体、能够从道路36的一侧移走的物体和无法移除的物体。例如，如果数据处理器12确定检测到的杂物例如是如图1所示的树枝38，则检测到的物体将被分类为可以从道路36一侧移走的物体。如果数据处理器12确定检测到的杂物是从卡车上掉落的床垫，则检测到的物体将被分类为需要从道路36移除并带走的物体。如果数据处理器12确定检测到的杂物是无法用空中响应载具16移除的物体，则数据处理器12将经由无线网络18向服务提供商(拖车、警察、等)发送消息，因此人工干预可以解决该问题。
数据处理器12还适于基于对道路36上的交通流的影响对检测到的杂物进行优先级排序。数据处理器12将根据分析来确定任何检测到的杂物对交通流可能产生的影响。例如，检测到的物体可能只需要车辆在车道内稍微转向以避免撞到物体，或者检测到的物体可能完全阻塞车道，要求交通改变车道、转向临近的车道或转向道路的路肩以避免撞到物体，或者检测到的物体可以有效地阻塞交通，从而阻止车道36的一个或两个方向上的交通流。例如，数据处理器12将优先考虑检测到的完全阻塞交通的杂物，而不是检测到的仅需要车辆在车道内转向的杂物。因此，数据处理器12将首先处理检测到的较高优先级的杂物，从而以保持交通流的方式使用系统10资源。
然后，数据处理器12从基础设施14处的多个空中响应载具中选择专门用于能够基于检测到的杂物的类型、尺寸和重量移除/移动检测到的杂物的空中响应载具16，并且部署选定的空中响应载具16来清理杂物。多个空中响应飞行器16包括各种尺寸并具备各种部件和能力的无人机。例如，多个空中响应载具16可以包括具有各种举升能力的无人机。“小型”或“轻负荷”空中响应载具16可具有5磅的举升能力，“中型”或“正常负荷”空中响应载具16可具有20磅的举升能力，而“大型”或“重负荷”空中响应载具16可具有100磅的举升能力。另外，多个空中响应载具16可以配备有不同的组件。例如，空中响应载具16B可配备有适于抓握和保持物体的铰接式抓取器42，如图1所示，以允许空中响应载具16B抓取并运走检测到的杂物。或者，空中响应载具16可以配备铲子以允许空中响应载具铲起松散的杂物，例如砾石或沙子，或者配备铲刀以允许空中响应载具将杂物推离道路36。
基于检测到的杂物的分类和识别，数据处理器12然后从基础设施14处的多个空中响应载具16中选择具有适于检测到的杂物的gravel能力并且配备有必要的组件以移动或移除检测到的杂物的空中响应载具16，并部署所选择的空中响应载具16来清理杂物，如图1中的箭头44所示。根据检测到的杂物的性质和资源可用性，数据处理器12可以部署多于一辆空中响应载具16以加速清理或移除检测到的杂物。如果可用的多个空中响应飞行器16或其组合中没有一个具有清理检测到的杂物所需的能力和/或组件，则数据处理器16适于经由无线通信网络18向手动服务提供商发送消息以进行人工干预。
数据处理器12还适于确定是否需要交通管制措施。例如，参见图3，发生了一起事故，该事故堵塞了道路36并且使得来自任一方向的车辆通行变得不安全。因此，数据处理器12确定需要采取交通管制措施来防止其他车辆试图通过事故现场。在其他示例中，数据处理器12基于接收到的数据确定发生了地震、桥梁倒塌或其他灾难情况，其中需要采取交通管制措施来控制交通流量或重新规划交通。
数据处理器12评估接收到的数据并分析所需的交通管制措施的性质。在图3所示的示例中，数据处理器12确定需要采取交通管制措施来告诉来自任一方向的迎面而来的车辆必须停下来并等待事故现场被清理干净。因此，有必要采取交通管制措施来阻止事故现场两侧任意方向的交通。多个空中响应载具16包括配备有多种交通管制组件的无人机。参考图4，空中响应载具16C配备有三色交通信号灯46。参考图5，空中响应载具16D配备有发光或不发光的警告标志48。本领域技术人员应当理解，本公开的空中响应载具16可以配备有可以在道路上、建筑区域内、事故现场等处找到的任何类型的交通管制指示器。例如，空中响应载具16可以被部署为悬停在高速公路的车道上，以根据位于前方车道上的碎片，发出信号以将交通并入相邻车道。空中响应载具16还可以包括电子标牌，该电子标牌适于根据前方道路36上即将发生的情况向在道路36上行驶的车辆显示定制消息，例如即将到来的施工区域的警告或由于局部天气条件而导致的危险驾驶条件。
再次参考图3，数据处理器12部署两个空中响应载具16C，每个空中响应载具16C具有三色交通信号灯46，以显示红灯并阻断来自任一方向的交通。在某个时刻，当数据处理器12接收到的数据指示交通现在缓慢地穿过事故现场是安全的时，交通灯46将显示黄灯，向停止的交通发出信号，指示缓慢地前进是安全的。最后，当事故现场完全清理干净时，交通灯46将显示绿灯，向各个方向的交通发出信号，指示可以安全地正常行驶。最终，当交通流恢复正常时，部署的空中响应载具16C将返回基础设施14。
参考图7，道路杂物检测的方法100包括：开始于框102，利用道路杂物检测系统10的数据处理器12接收与道路36相关的数据；并且移动到框106，利用道路杂物检测系统10评估道路36内是否存在杂物，如果道路36内不存在杂物，则方法100返回框102，如线122所示。
如果在框106处检测到道路杂物，则移至框108，方法100包括利用道路杂物检测系统10评估检测到的杂物的性质；移至框110，利用道路杂物检测系统10基于检测到的杂物的性质来选择空中响应载具16；移动到框112，利用道路杂物检测系统10派遣所选择的空中响应载具16来清理杂物。
在示例性实施例中，在框102处利用道路杂物检测系统10接收与道路36相关的数据还包括，经由无线通信网络18接收由多个联网车辆22收集的数据，每辆联网车辆22包括适于收集与道路36相关的数据的多个车载传感器28。
在另一个示例性实施例中，在框102处利用道路杂物检测系统10接收与道路36相关的数据还包括，经由无线通信网络18接收由至少一个基础设施传感器24收集的数据，该基础设施传感器适于收集与道路相关的数据36。
在又一个示例性实施例中，方法100还包括在框104处，利用道路杂物检测系统10将由多个联网车辆22收集的数据与由至少一个基础设施传感器24收集的数据融合。
在另一示例性实施例中，在框108处利用道路杂物检测系统10评估所检测到的杂物的性质还包括，利用道路杂物检测系统10确定所检测到的杂物的近似重量、所检测到的杂物的近似尺寸和所检测到的杂物的类型。
在另一示例性实施例中，在框108处利用道路杂物检测系统10评估检测到的杂物的性质还包括，将检测到的杂物分类为需要从道路36移除并带走的物体和可以从道路36的一侧移除物体，并且基于对道路36上的交通流的影响来对检测到的杂物进行优先级排序。
在另一示例性实施例中，在框110处利用道路杂物检测系统10基于检测到的杂物的性质来选择空中响应载具16还包括从容纳在基础设施14内的多个空中响应载具16中选择专门用于能够基于所检测到的杂物的类型、尺寸和重量移除/移动所检测到的杂物的空中响应载具16。
在另一个示例性实施例中，方法100包括，移至框114，当专门用于能够基于检测到的杂物的类型、尺寸和重量的空中响应载具不可用时，经由无线通信网络向人工服务提供商发送消息。
在另一个示例性实施例中，在框102处利用道路杂物检测系统10接收与道路36相关的数据还包括：经由无线通信网络18接收由配备有适于收集与道路36相关的数据的至少一个传感器40的空中响应载具16A收集的数据。
在另一示例性实施例中，方法100还包括：移至框116，利用道路杂物检测系统10评估杂物是否需要交通管制措施。如果数据处理器12确定不需要流量管制措施，则方法100返回到框102，如线124所示。当数据处理器12在框116确定需要交通管制措施时，方法100包括：移至框118，利用道路杂物检测系统10评估所需交通管制措施的性质，并利用道路杂物检测系统10根据所需的交通管制措施选择空中响应载具16。一旦选择了适当的空中响应载具16，则移动到框120，方法100包括利用道路杂物检测系统10派遣所选择的空中响应载具16以提供所需的交通管制措施。
本公开的系统10和方法100提供了自动且自主地检测道路36内的杂物、评估杂物并部署适当的空中响应载具16的优点。
本公开的描述本质上仅仅是示例性的，并且不背离本公开的主旨的变化旨在落入本公开的范围内。这些变化不应被视为背离本公开的精神和范围。

Claims (10)

1.一种道路杂物检测方法，包括：
利用道路杂物检测系统的数据处理器接收与道路相关的数据；
利用所述道路杂物检测评估所述道路内是否存在杂物；以及
当所述道路内存在杂物时：
利用所述道路杂物检测系统评估所述检测到的杂物的性质；
利用所述道路杂物检测系统基于所述检测到的杂物的所述性质选择空中响应载具；以及
利用所述道路杂物检测系统，派遣所述选定的空中响应载具清理所述杂物。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述道路杂物检测系统接收与所述道路相关的数据还包括：经由无线通信网络接收由多个联网车辆收集的数据，该联网车辆的每一辆都包括多个车载传感器，所述多个车载传感器适于收集与所述道路相关的数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，利用所述道路杂物检测系统接收与所述道路相关的数据还包括：经由无线通信网络接收由至少一个基础设施传感器收集的数据，所述基础设施传感器适于收集与所述道路相关的数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：利用所述道路杂物检测系统将由所述多个联网车辆收集的数据与由所述至少一个基础设施传感器收集的数据融合。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述道路杂物检测系统评估所述检测到的杂物的性质还包括：利用所述道路杂物检测系统确定所述检测到的杂物的近似重量、所述检测到的杂物的近似尺寸以及所述检测到的杂物的类型。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述利用所述道路杂物检测系统评估所述检测到的杂物的性质还包括：
将所述检测到的杂物分类为需要从所述道路上移除并带走的物体和能够从所述道路一侧移除的物体；以及
基于对所述道路交通流量的影响对所述检测到的杂物进行优先排序。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述道路杂物检测系统包括基础设施，所述基础设施中容纳有所述多个空中响应载具，并且所述多个空中响应载具适于从所述基础设施被部署，所述多个空中响应载具中的每一辆均专门用于执行特定任务；其中，所述利用所述道路杂物检测系统基于所述检测到的杂物的所述性质选择空中响应载具还包括：从容纳在所述基础设施内的所述多个空中响应载具中选择专门用于能够基于所述检测到的杂物的所述类型、尺寸和重量清除/移动所述检测到的杂物的空中响应载具。
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：当专门用于能够基于所述检测到的杂物的所述类型、尺寸和重量的空中响应载具不可用时，经由所述无线通信网络向人工服务提供商发送消息。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述利用所述道路杂物检测系统接收与所述道路相关的数据还包括：经由无线通信网络接收由空中响应载具收集的数据，所述空中响应载具配备有适于收集与所述道路相关的数据的至少一个传感器。
10.根据权利要求1所述的方法，还包括：
利用所述道路杂物检测系统评估所述杂物是否需要采取交通管制措施；以及
当需要采取交通管制措施时：
利用所述道路杂物探测系统评估所需交通管制措施的性质；
基于所需的交通管制措施，利用所述道路杂物探测系统选择空中响应载具；以及
利用所述道路杂物检测系统，派遣所述选定的空中响应载具以提供所需的交通管制措施。
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