DE102021132218A1

DE102021132218A1 - Prädiktive Analytik für Fahrzeuggesundheitszustand

Info

Publication number: DE102021132218A1
Application number: DE102021132218.9A
Authority: DE
Inventors: Shaurya Agarwal; Ayman Alalao; Tyler Hendrickson
Original assignee: Motional AD LLC
Current assignee: Motional AD LLC
Priority date: 2020-12-18
Filing date: 2021-12-07
Publication date: 2022-06-23
Also published as: GB202318493D0; GB2602392B; US20220198842A1; CN114647522A; KR20220088622A; GB2602392A

Abstract

Unter anderem sind Techniken zum Vorhersagen des Gesundheitszustands von Fahrzeugkomponenten beschrieben. Die Techniken beinhalten Sammeln, unter Verwendung eines Satzes von Sensoren eines Fahrzeugs, erster Sensordaten bezüglich eines Satzes von Ereignissen über einen Zeitraum und Sammeln, unter Verwendung des Satzes von Sensoren, zweiter Sensordaten, die mit einem akuten Ereignis nach dem Zeitraum assoziiert sind. Unter Verwendung eines Prozessors wird ein Gesundheitszustand einer Komponente des Fahrzeugs basierend auf den ersten Sensordaten und den zweiten Sensordaten und einer Korrelation zwischen den ersten und zweiten Sensordaten und der Komponente des Fahrzeugs bestimmt. Das Fahrzeug wird unter Verwendung einer Steuerschaltung des Fahrzeugs als Reaktion auf eine Bestimmung, dass der Gesundheitszustand der Komponente eine vordefinierte Schwelle nicht erfüllt, navigiert.

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Diese Beschreibung betrifft Techniken zum Vorhersagen des Gesundheitszustands eines Fahrzeugs und seiner Komponenten.
HINTERGRUND
Ein Fahrzeug kann Sensoren beinhalten, die Daten bezüglich grundlegender Fahrzeugparameter wie etwa Geschwindigkeit, Motortemperatur oder gefahrene Meilen erzeugen. Einige Fahrzeuge beinhalten eingebettete Computer, die diese Daten verarbeiten und Informationen (z. B. Diagnosefehlercodes) ausgeben, um Fahrer über ein potenzielles Problem mit dem Fahrzeug zu warnen.
Figurenliste

1 zeigt ein Beispiel für ein autonomes Fahrzeug mit autonomer Fähigkeit.
2 veranschaulicht eine beispielhafte „Cloud“-Rechenumgebung.
3 veranschaulicht ein Computersystem.
4 zeigt eine beispielhafte Architektur für ein autonomes Fahrzeug.
5 zeigt ein Beispiel für Eingaben und Ausgaben, die durch ein Wahrnehmungsmodul verwendet werden können.
6 zeigt ein Beispiel für ein LiDAR-System.
7 zeigt das LiDAR-System im Betrieb.
8 zeigt den Betrieb des LiDAR-Systems mit zusätzlichen Einzelheiten.
9 zeigt ein Blockdiagramm der Beziehungen zwischen Eingaben und Ausgaben eines Planungsmoduls.
10 zeigt einen gerichteten Graphen, der bei der Pfadplanung verwendet wird.
11 zeigt ein Blockdiagramm der Eingaben und Ausgaben eines Steuermoduls.
12 zeigt ein Blockdiagramm der Eingaben, Ausgaben und Komponenten einer Steuerung.
13 zeigt ein Beispiel für ein Fahrzeug in einer Umgebung.
14 zeigt ein Blockdiagramm der Eingaben, Ausgaben und Komponenten eines prädiktiven Wartungsmoduls.
15 zeigt ein Blockdiagramm des Betriebs eines prädiktiven Wartungsmoduls.
16 zeigt ein Flussdiagramm eines beispielhaften Prozesses zum Vorhersagen von Wartungsanforderungen für ein Fahrzeug.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
In der folgenden Beschreibung werden für Erläuterungszwecke zahlreiche spezifische Einzelheiten dargelegt, um ein umfassendes Verständnis der vorliegenden Erfindung bereitzustellen. Es versteht sich jedoch, dass die vorliegende Erfindung ohne diese spezifischen Einzelheiten umgesetzt werden kann. In anderen Fällen sind wohlbekannte Strukturen und Vorrichtungen in Blockdiagrammform gezeigt, um zu verhindern, die vorliegende Erfindung unnötig unklar zu machen.
In den Zeichnungen sind spezifische Anordnungen oder Ordnungen schematischer Elemente, wie etwa jenen, die Vorrichtungen, Module, Anweisungsblöcke und Datenelemente repräsentieren, zur Vereinfachung der Beschreibung gezeigt. Fachleute auf dem Gebiet sollten jedoch verstehen, dass die spezifische Ordnung oder Anordnung der schematischen Elemente in den Zeichnungen nicht andeuten soll, dass eine spezielle Verarbeitungsreihenfolge oder -abfolge oder Trennung von Prozessen erforderlich ist. Ferner soll der Einschluss eines schematischen Elements in einer Zeichnung nicht andeuten, dass ein solches Element in allen Ausführungsformen erforderlich ist oder dass die durch ein solches Element repräsentierten Merkmale möglicherweise bei manchen Ausführungsformen nicht in anderen Elementen enthalten sind oder mit diesen kombiniert werden.
Ferner soll in den Zeichnungen, in denen Verbindungselemente wie etwa durchgezogene oder gestrichelte Linien oder Pfeile verwendet werden, um eine Verbindung, Beziehung oder Zuordnung zwischen oder unter zwei oder mehr anderen schematischen Elementen zu veranschaulichen, das Nichtvorhandensein jeglicher solcher Verbindungselemente nicht andeuten, dass keine Verbindung, Beziehung oder Zuordnung bestehen kann. Mit anderen Worten sind manche Verbindungen, Beziehungen oder Zuordnungen zwischen Elementen in den Zeichnungen nicht gezeigt, um die Offenbarung nicht unklar zu machen. Zusätzlich wird zur Vereinfachung der Veranschaulichung ein einzelnes Verbindungselement verwendet, um mehrere Verbindungen, Beziehungen oder Zuordnungen zwischen Elementen zu repräsentieren. Wenn ein Verbindungselement eine Kommunikation von Signalen, Daten oder Anweisungen repräsentiert, sollten Fachleute auf dem Gebiet beispielsweise verstehen, dass ein solches Element einen oder mehrere Signalpfade (z. B. einen Bus) repräsentiert, wie erforderlich, um die Kommunikation zu bewirken.
Nun wird ausführlicher Bezug auf Ausführungsformen genommen, von denen Beispiele in den begleitenden Zeichnungen veranschaulicht sind. In der folgenden ausführlichen Beschreibung werden zahlreiche spezifische Einzelheiten dargelegt, um ein umfassendes Verständnis der verschiedenen beschriebenen Ausführungsformen bereitzustellen. Ein Durchschnittsfachmann auf dem Gebiet wird jedoch verstehen, dass die verschiedenen beschriebenen Ausführungsformen ohne diese spezifischen Einzelheiten umgesetzt werden können. In anderen Fällen sind wohlbekannte Verfahren, Prozeduren, Komponenten, Schaltungen und Netzwerke nicht ausführlich beschrieben, damit Aspekte der Ausführungsformen nicht unnötig unklar gemacht werden.
Nachfolgend sind mehrere Merkmale beschrieben, die jeweils unabhängig voneinander oder mit einer beliebigen Kombination anderer Merkmale verwendet werden können. Ein jegliches individuelles Merkmal spricht jedoch möglicherweise keine der oben besprochenen Probleme an oder könnte nur eines der oben besprochenen Probleme ansprechen. Einige der oben besprochenen Probleme können möglicherweise nicht vollständig durch irgendwelche der hierin beschriebenen Merkmale angesprochen werden. Obwohl Überschriften bereitgestellt sind, können Informationen bezüglich einer speziellen Überschrift, die jedoch nicht in dem Abschnitt mit dieser Überschrift gefunden werden, auch anderweitig in dieser Beschreibung gefunden werden. Ausführungsformen sind hierin gemäß der folgenden Gliederung beschrieben:

1. Allgemeiner Überblick
2. Systemüberblick
3. Architektur eines autonomen Fahrzeugs
4. Eingaben in ein autonomes Fahrzeug
5. Planung eines autonomen Fahrzeugs
6. Steuerung eines autonomen Fahrzeugs
7. Prädiktive Analytik für Fahrzeuggesundheitszustand

Allgemeiner Überblick
Ein Fahrzeug (wie etwa ein autonomes Fahrzeug) nutzt fahrzeuginterne Sensoren zum Sammeln von Daten über Ereignisse, die den operativen Gesundheitszustand elektrischer und mechanischer Komponenten des Fahrzeugs beeinflussen. Beispielsweise verwendet das Fahrzeug fahrzeuginterne Mikrofone und Kameras, um sanfte Zusammenstöße zu detektieren, wie etwa Kollisionen mit Straßenschutt oder tiefhängender Vegetation, die physische Schäden an Fahrzeugkomponenten verursachen können. Als ein anderes Beispiel verwendet das Fahrzeug Kameras und inertiale Messeinheiten (IMUs) in Verbindung mit hochauflösenden Kartendaten, um unwegsames Gelände (z. B. Schlaglöcher, unbefestigte Straßen oder schnelle Gefälleänderungen) zu detektieren, die den Verschleiß von Fahrzeugkomponenten erhöhen können. Die durch das Fahrzeug erfahrenen Ereignisse werden unter Verwendung prädiktiver Analytik evaluiert, um den Gesundheitszustand von Fahrzeugkomponenten zu schätzen. Ein für das Fahrzeug individualisierter Wartungsplan kann basierend auf dem geschätzten Gesundheitszustand der Fahrzeugkomponenten erzeugt werden. In einer Ausführungsform wird das Fahrzeug navigiert (z. B. zu einem Wartungszentrum), wenn der geschätzte Gesundheitszustand einer Fahrzeugkomponente unter eine bestimmte Schwelle fällt.
Einige der Vorteile dieser Techniken beinhalten verbesserte Fahrzeugsicherheit und -langlebigkeit. Beispielsweise können durch das Verwenden von Fahrzeugsensoren zum genaueren Vorhersagen des Gesundheitszustands von Fahrzeugkomponenten fehlerhafte Komponenten proaktiv repariert werden, um weiteren Fahrzeugschaden zu vermeiden und die Fahrzeugsicherheit zu erhöhen. Zusätzlich können Informationen über die durch die Fahrzeugsensoren detektierten Ereignisse verwendet werden, um problematische Bereiche eines Straßennetzes zu identifizieren und dies einer Fahrzeugroutenführung mitzuteilen. Ferner werden durch das Verwenden eines individualisierten Wartungsplanes für das Fahrzeug unnötige Wartungsbesuche reduziert.
Systemüberblick
1 zeigt ein Beispiel für ein autonomes Fahrzeug 100 mit autonomer Fähigkeit.
Wie hierin verwendet, bezieht sich der Begriff „autonome Fähigkeit“ auf eine Funktion, ein Merkmal oder ein Hilfsmittel, die/das einem Fahrzeug ermöglicht, teilweise oder vollständig ohne menschliche Echtzeit-Eingriffe betrieben zu werden, einschließlich ohne Beschränkung vollautonome Fahrzeuge, hochautonome Fahrzeuge und bedingt autonome Fahrzeuge.
Wie hierin verwendet, ist ein autonomes Fahrzeug (AV: Autonomous Vehicle) ein Fahrzeug, das autonome Fähigkeit besitzt.
Wie hierin verwendet, beinhaltet „Fahrzeug“ Mittel für den Transport von Gütern oder Menschen. Beispielsweise Autos, Busse, Züge, Flugzeuge, Drohnen, Lastwagen, Boote, Schiffe, Unterwasserfahrzeuge, Luftschiffe usw. Ein fahrerloses Auto ist ein Beispiel für ein Fahrzeug.
Wie hierin verwendet, bezieht sich „Trajektorie“ auf einen Pfad oder eine Route zum Navigieren eines AV von einem ersten raumzeitlichen Ort zu einem zweiten raumzeitlichen Ort. In einer Ausführungsform wird der erste raumzeitliche Ort als Anfangs- oder Startort bezeichnet und wird der zweite raumzeitliche Ort als Bestimmungsort, Endort, Ziel, Zielposition oder Zielort bezeichnet. In manchen Beispielen besteht eine Trajektorie aus einem oder mehreren Segmenten (z. B. Straßenabschnitten), und jedes Segment besteht aus einem oder mehreren Blöcken (z. B. Teilen einer Fahrspur oder Kreuzung). In einer Ausführungsform entsprechen die raumzeitlichen Orte realen Orten. Beispielsweise sind die raumzeitlichen Orte Abhol- oder Absetzorte zum Abholen oder Absetzen von Personen oder Gütern.
Wie hierin verwendet, beinhaltet „Sensor(en)“ eine oder mehrere Hardwarekomponenten, die Informationen über die Umgebung im Umfeld des Sensors detektieren. Einige der Hardwarekomponenten können Erfassungskomponenten (z. B. Bildsensoren, biometrische Sensoren), Sende- und/oder Empfangskomponenten (z. B. Laser- oder Hochfrequenzwellensender und -empfänger), elektronische Komponenten wie etwa Analog-Digital-Umsetzer, eine Datenspeicherungsvorrichtung (wie etwa RAM und/oder eine nichtflüchtige Speicherung), Software- oder Firmwarekomponenten und Datenverarbeitungskomponenten wie etwa eine ASIC (anwendungsspezifische integrierte Schaltung), einen Mikroprozessor und/oder einen Mikrocontroller beinhalten.
Wie hierin verwendet, ist eine „Szenenbeschreibung“ eine Datenstruktur (z. B. Liste) oder ein Datenstrom, die/der ein oder mehrere klassifizierte oder gelabelte Objekte beinhaltet, die durch einen oder mehrere Sensoren am AV detektiert oder durch eine Quelle extern zu dem AV bereitgestellt werden.
Wie hierin verwendet, ist eine „Straße“ ein physisches Gebiet, auf dem sich ein Fahrzeug fortbewegen kann, und kann einer benannten Durchgangsstraße (z. B. Stadtstraße, Autobahn usw.) entsprechen oder kann einer unbenannten Durchgangsstraße (z. B. eine Zufahrt eines Hauses oder Bürogebäudes, ein Abschnitt eines Parkplatzes, ein Abschnitt eines unbebauten Grundstücks, ein Feldweg in einem ländlichen Gebiet usw.) entsprechen. Da manche Fahrzeuge (z. B. Allradantrieb-Pickups, Geländewagen usw.) in der Lage sind, sich in einer Vielfalt physischer Gebiete fortzubewegen, die nicht spezifisch für die Fahrt eines Fahrzeugs angepasst sind, kann eine „Straße“ ein physisches Gebiet sein, das nicht formell durch eine Gemeinde oder andere Regierungsstelle oder Verwaltungsbehörde als eine Durchgangsstraße definiert ist.
Wie hierin verwendet, ist eine „Fahrspur“ ein Teil einer Straße, auf dem sich ein Fahrzeug fortbewegen kann. Eine Fahrspur wird manchmal basierend auf Fahrspurmarkierungen identifiziert. Beispielsweise kann eine Fahrspur dem Großteil oder der Gesamtheit des Raums zwischen Fahrspurmarkierungen entsprechen oder kann nur einem Teil (z. B. weniger als 50 %) des Raums zwischen Fahrspurmarkierungen entsprechen. Beispielsweise könnte eine Landstraße, die weit beabstandete Fahrspurmarkierungen aufweist, zwei oder mehr Fahrzeuge zwischen den Markierungen unterbringen, sodass ein Fahrzeug das andere überholen kann, ohne die Fahrspurmarkierungen zu überqueren, und könnte somit als eine Fahrspur schmaler als der Raum zwischen den Fahrspurmarkierungen aufweisend oder zwei Fahrspuren zwischen den Fahrspurmarkierungen aufweisend interpretiert werden. Eine Fahrspur könnte auch bei Nichtvorhandensein von Fahrspurmarkierungen interpretiert werden. Beispielsweise kann eine Fahrspur basierend auf physischen Merkmalen einer Umgebung definiert werden, z. B. Gestein und Bäume entlang einer Durchgangsstraße in einem ländlichen Gebiet oder z. B. natürliche zu vermeidende Hindernisse in einem unbebauten Gebiet. Eine Fahrspur könnte auch unabhängig von Fahrspurmarkierungen oder physischen Merkmalen interpretiert werden. Beispielsweise könnte eine Fahrspur basierend auf einem beliebigen Pfad interpretiert werden, der frei von Hindernissen ist in einem Gebiet, dem ansonsten Merkmale fehlen, die als Fahrspurgrenzen interpretiert werden würden. In einem beispielhaften Szenario könnte ein AV eine Fahrspur durch einen hindernisfreien Teil eines Feldes oder eine leere Parzelle interpretieren. In einem anderen beispielhaften Szenario könnte ein AV eine Fahrspur durch eine breite (z. B. breit genug für zwei oder mehr Fahrspuren) Landstraße interpretieren, die keine Fahrspuren aufweist. In diesem Szenario könnte das AV Informationen über die Fahrspur zu anderen AVs kommunizieren, sodass die anderen AVs dieselben Fahrspurinformationen verwenden können, um Pfadplanung untereinander zu koordinieren.
Der Begriff „Over-the-Air(OTA)-Client“ beinhaltet ein jegliches AV oder eine jegliche elektronische Vorrichtung (z. B. Computer, Steuerung, IoT-Vorrichtung, elektronische Steuereinheit (ECU)), die in einem AV eingebettet ist, mit diesem gekoppelt ist oder in Kommunikation mit diesem steht.
Der Begriff „Over-the-Air(OTA)-Aktualisierung“ bedeutet eine jegliche Aktualisierung, Änderung, Löschung oder Hinzufügung an/bei/zu Software, Firmware, Daten oder Konfigurationseinstellungen oder eine beliebige Kombination davon, die zu einem OTA-Client unter Verwendung proprietärer und/oder standardisierter Drahtloskommunikationstechnologie geliefert wird, einschließlich unter anderem: zellularer Mobilkommunikationen (z. B. 2G, 3G, 4G, 5G), Funk-Drahtlosbereichsnetzen (z. B. WiFi) und/oder Satelliten-Internet.
Der Begriff „Edge-Knoten“ bedeutet eine oder mehrere Edge-Vorrichtungen (Edge - Rand), die mit einem Netzwerk gekoppelt sind und ein Portal zur Kommunikation mit AVs bereitstellen und mit anderen Edge-Knoten und einer Cloud-basierten Rechenplattform zur Planung und Lieferung von OTA-Aktualisierungen an OTA-Clients kommunizieren können.
Der Begriff „Edge-Vorrichtung“ bedeutet eine Vorrichtung, die einen Edge-Knoten implementiert und einen physischen Drahtloszugangspunkt (Drahtlos-AP) in Unternehmens- oder Dienstanbieter(z. B. VERIZON, AT&T)-Kernnetzwerke bereitstellt. Beispiele für Edge-Vorrichtungen beinhalten unter anderem: Computer, Steuerungen, Sender, Router, Routing-Switches, integrierte Zugangsvorrichtungen (IADs: Integrated Access Devices), Multiplexer, Zugangsvorrichtungen für städtische Netzwerke (MAN: Metropolitan Area Network) und Weitbereichsnetzwerke (WAN: Wide Area Network).
„Ein oder mehr“ beinhaltet, dass eine Funktion durch ein Element durchgeführt wird, dass eine Funktion durch mehr als ein Element durchgeführt wird, z. B. auf verteilte Weise, dass mehrere Funktionen durch ein Element durchgeführt werden, dass mehrere Funktionen durch mehrere Elemente durchgeführt werden, oder eine beliebige Kombination des Obenstehenden.
Es versteht sich auch, dass, obwohl die Begriffe erster, zweiter usw. in manchen Fällen hierin verwendet werden, um verschiedene Elemente zu beschreiben, diese Elemente nicht durch diese Begriffe beschränkt werden sollten. Diese Begriffe werden nur zur Unterscheidung eines Elements von einem anderen verwendet. Beispielsweise könnte ein erster Kontakt als ein zweiter Kontakt bezeichnet werden, und gleichermaßen könnte ein zweiter Kontakt als ein erster Kontakt bezeichnet werden, ohne vom Schutzumfang der verschiedenen beschriebenen Ausführungsformen abzuweichen. Sowohl der erste Kontakt als auch der zweite Kontakt sind Kontakte, sie sind aber nicht derselbe Kontakt.
Die in der Beschreibung der verschiedenen beschriebenen Ausführungsformen hierin verwendete Terminologie liegt nur zum Zweck der Beschreibung spezieller Ausführungsformen vor und soll nicht beschränkend sein. Wie in der Beschreibung der verschiedenen beschriebenen Ausführungsformen und den angehängten Ansprüchen verwendet, sollen die Singularformen „ein“, „eine“ und „der/die/das“ auch die Pluralformen beinhalten, insofern der Kontext nicht deutlich anderes angibt. Es versteht sich auch, dass sich der Begriff „und/oder“, wie hierin verwendet, auf jegliche und alle möglichen Kombinationen eines oder mehrerer der assoziierten aufgelisteten Punkte bezieht und einschließt. Es versteht sich ferner, dass die Begriffe „beinhaltet“, „einschließlich“, „umfasst“ und/oder „umfassend“, wenn in dieser Beschreibung verwendet, das Vorhandensein genannter Merkmale, Ganzzahlen, Schritte, Operationen, Elemente und/oder Komponenten spezifiziert, aber nicht das Vorhandensein oder den Zusatz eines/einer oder mehrerer anderer Merkmale, Ganzzahlen, Schritte, Operationen, Elemente, Komponenten und/oder Gruppen davon ausschließt.
Wie hierin verwendet, wird der Begriff „falls“ optional als „wenn“ oder „bei“ oder „als Reaktion auf das Bestimmen“ oder „als Reaktion auf das Detektieren“ bedeutend, in Abhängigkeit vom Kontext, ausgelegt. Gleichermaßen wird der Ausdruck „falls bestimmt wird“ oder „falls [eine angegebene Bedingung oder ein angegebenes Ereignis] detektiert wird“ optional als „beim Bestimmen“ oder „als Reaktion auf das Bestimmen“ oder „beim Detektieren [der angegebenen Bedingung oder des angegebenen Ereignisses]“ oder „als Reaktion auf das Detektieren [der angegebenen Bedingung oder des angegebenen Ereignisses]“ bedeutend, in Abhängigkeit vom Kontext, ausgelegt.
Wie hierin verwendet, bezieht sich ein AV-System auf das AV zusammen mit dem Array von Hardware, Software, gespeicherten Daten und in Echtzeit erzeugten Daten, die den Betrieb des AV unterstützen. In einer Ausführungsform ist das AV-System innerhalb des AV integriert. In einer Ausführungsform ist das AV-System über mehrere Orte verteilt. Beispielsweise wird ein Teil der Software des AV-Systems in einer Cloud-Rechenumgebung ähnlich der unten mit Bezug auf 3 beschriebenen Cloud-Rechenumgebung 300 implementiert.
Allgemein beschreibt dieses Dokument Technologien, die bei beliebigen Fahrzeugen anwendbar sind, die eine oder mehrere autonome Fähigkeiten aufweisen, einschließlich vollautonomer Fahrzeuge, hochautonomer Fahrzeuge und bedingt autonomer Fahrzeuge, wie etwa sogenannte Stufe-5--, Stufe-4- bzw. Stufe-3-Fahrzeuge (siehe den Standard J3016 von der SAE International: Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-Road Motor Vehicle Automated Driving Systems (Klassifizierung und Definitionen für Begriffe bezüglich automatisierter Fahrsysteme für Straßenkraftfahrzeuge), der unter Bezugnahme in seiner Gesamtheit aufgenommen wird, für Einzelheiten zu der Klassifizierung von Autonomiestufen bei Fahrzeugen). Die in diesem Dokument beschriebenen Technologien sind auch bei teilautonomen Fahrzeugen und fahrergestützten Fahrzeugen anwendbar, wie etwa sogenannten Stufe-2- und Stufe-1-Fahrzeugen (siehe den Standard J3016 von der SAE International: Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-Road Motor Vehicle Automated Driving Systems). In einer Ausführungsform können ein oder mehrere der Stufe-1-, Stufe-2-, Stufe-3-, Stufe-4- und Stufe-5-Fahrzeugsysteme gewisse Fahrzeugoperationen (z. B. Lenkung, Bremsung und Verwendung von Karten) unter gewissen Betriebsbedingungen basierend auf der Verarbeitung von Sensoreingaben automatisieren. Die in diesem Dokument beschriebenen Technologien können für Fahrzeuge in allen Stufen von Vorteil sein, von vollautonomen Fahrzeugen bis hin zu menschlich betriebenen Fahrzeugen.
Autonome Fahrzeuge können Vorteile gegenüber Fahrzeugen aufweisen, die einen menschlichen Fahrer erfordern. Ein Vorteil liegt in der Sicherheit. Beispielsweise traten im Jahr 2016 in den Vereinigten Staaten 6 Millionen Kraftfahrzeugunfälle, 2,4 Millionen Verletzungen, 40.000 Todesopfer und 13 Millionen Fahrzeugzusammenstöße auf, mit geschätzten gesellschaftlichen Kosten von mehr als $910 Milliarden. Verkehrstodesopfer in den USA pro 100 Millionen gefahrener Meilen wurden zwischen 1965 und 2015 von etwa sechs auf etwa eins reduziert, teilweise aufgrund zusätzlicher in Fahrzeugen eingesetzter Sicherheitsmaßnahmen. Beispielsweise wird angenommen, dass eine zusätzliche halbe Sekunde Warnung vor einem unmittelbar bevorstehenden Zusammenstoß 60 % von Auffahrunfällen mitigieren. Passive Sicherheitsmerkmale (z. B. Sicherheitsgurte, Airbags) haben jedoch wahrscheinlich ihre Grenze für die Verbesserung dieser Anzahl erreicht. Somit sind aktive Sicherheitsmaßnahmen, wie etwa die automatisierte Steuerung eines Fahrzeugs, der wahrscheinlichste nächste Schritt für die Verbesserung dieser Statistiken. Da angenommen wird, dass menschliche Fahrer für ein kritisches Ereignis vor dem Zusammenstoß in 95 % der Zusammenstöße verantwortlich sind, werden automatisierte Fahrsysteme wahrscheinlich bessere Sicherheitsergebnisse erreichen, z. B. durch zuverlässiges Erkennen und Vermeiden kritischer Situationen besser als Menschen; bessere Entscheidungsfindung, Einhalten von Verkehrsregeln und Vorhersagen zukünftiger Ereignisse besser als Menschen; und zuverlässiges Steuern eines Fahrzeugs besser als ein Mensch.
Mit Bezug auf 1 betreibt ein AV-System 120 das AV 100 entlang einer Trajektorie 198 durch eine Umgebung 190 zu einem Bestimmungsort 199 (manchmal als ein Endort bezeichnet), während es Objekte (z. B. natürliche Objekte 191, Fahrzeuge 193, Fußgänger 192, Fahrradfahrer und andere Hindernisse) vermeidet und Straßenregeln (z. B. Betriebsregeln oder Fahrpräferenzen) einhält.
In einer Ausführungsform beinhaltet das AV-System 120 Vorrichtungen 101, die dahingehend instrumentiert sind, Betriebsbefehle von den Computerprozessoren 146 zu empfangen und darauf zu reagieren. Der Begriff „Betriebsbefehl“ wird verwendet, um eine ausführbare Anweisung (oder Satz von Anweisungen) zu bedeuten, die bewirken, dass ein Fahrzeug eine Handlung (z. B. ein Fahrmanöver) durchführt. Betriebsbefehle können unter anderem Anweisungen beinhalten, damit ein Fahrzeug beginnt, vorwärts zu fahren, aufhört, vorwärts zu fahren, beginnt, rückwärts zu fahren, aufhört, rückwärts zu fahren, beschleunigt, abbremst, nach links abbiegt und nach rechts abbiegt. In einer Ausführungsform sind die Rechenprozessoren 146 dem unten mit Bezug auf 3 beschriebenen Prozessor 304 ähnlich. Beispiele für die Vorrichtungen 101 beinhalten Lenksteuerung 102, Bremsen 103, Gänge, Gaspedal oder andere Beschleunigungssteuermechanismen, Scheibenwischer, Türverriegelungen, Fenstersteuerungen und Blinker.
In einer Ausführungsform beinhaltet das AV-System 120 Sensoren 121 zum Messen oder Ableiten von Eigenschaften des Status oder Zustands des AV 100, wie etwa die Position, die Linear- und Winkelgeschwindigkeit und -beschleunigung und den Steuerkurs (z. B. eine Orientierung des vorderen Endes des AV 100) des AV. Beispiele für die Sensoren 121 sind GPS, inertiale Messeinheiten (IMU), die sowohl lineare Beschleunigungen als auch Winkelraten des Fahrzeugs messen, Radgeschwindigkeitssensoren zum Messen oder Schätzen von Radschlupfverhältnissen, Radbremsdruck- oder Bremsmomentsensoren, Motormoment- oder Radmomentsensoren und Lenkwinkel- und Winkelratensensoren.
In einer Ausführungsform beinhalten die Sensoren 121 auch Sensoren zum Erfassen oder Messen von Eigenschaften der Umgebung des AV. Beispielsweise Monokular- oder Stereo-Videokameras 122 im sichtbaren Lichtspektrum, im Infrarotspektrum oder im thermischen Spektrum (oder beides), LiDAR 123, RADAR, Ultraschallsensoren, TOF-Tiefensensoren (TOF: time-of-flight - Laufzeit), Geschwindigkeitssensoren, Temperatursensoren, Feuchtigkeitssensoren und Niederschlagssensor.
In einer Ausführungsform beinhaltet das AV-System 120 eine Datenspeicherungseinheit 142 und einen Speicher 144 zum Speichern von Maschinenanweisungen, die mit den Computerprozessoren 146 assoziiert sind, oder von Daten, die durch die Sensoren 121 gesammelt werden. In einer Ausführungsform ähnelt die Datenspeicherungseinheit 142 dem ROM 308 oder der Speicherungsvorrichtung 310, die unten in Beziehung mit 3 beschrieben sind. In einer Ausführungsform ähnelt der Speicher 144 dem unten beschriebenen Hauptspeicher 306. In einer Ausführungsform speichern die Datenspeicherungseinheit 142 und der Speicher 144 historische, Echtzeit- und/oder prädiktive Informationen über die Umgebung 190. In einer Ausführungsform beinhalten die gespeicherten Informationen Karten, Fahrleistung, Verkehrsüberlastungsaktualisierungen oder Wetterbedingungen. In einer Ausführungsform werden Daten bezüglich der Umgebung 190 mittels eines Kommunikationskanals von einer entfernt lokalisierten Datenbank 134 zu dem AV 100 übertragen.
In einer Ausführungsform beinhaltet das AV-System 120 Kommunikationsvorrichtungen 140 zum Kommunizieren gemessener oder abgeleiteter Eigenschaften der Status und Zustände anderer Fahrzeuge, wie etwa Positionen, Linear- und Winkelgeschwindigkeiten, Linear- und Winkelbeschleunigungen und Linear- und Winkelsteuerkurse, zu dem AV 100. Diese Vorrichtungen beinhalten Fahrzeug-zu-Fahrzeug(V2V)- und Fahrzeug-zu-Infrastruktur(V2I)-Kommunikationsvorrichtungen und Vorrichtungen für Drahtloskommunikationen über Punkt-zu-Punkt- oder Ad-hoc-Netzwerke oder beides. In einer Ausführungsform kommunizieren die Kommunikationsvorrichtungen 140 über das elektromagnetische Spektrum (einschließlich Funk- und optischer Kommunikationen) oder anderen Medien (z. B. Luft und akustische Medien). Eine Kombination aus Fahrzeug-zu-Fahrzeug(V2V)- und Fahrzeug-zu-Infrastruktur(V2I)-Kommunikation (und in manchen Ausführungsformen eine oder mehrere andere Arten von Kommunikation) wird manchmal als Fahrzeug-zu-Allem(V2X)-Kommunikation bezeichnet. Eine V2X-Kommunikation entspricht typischerweise einem oder mehreren Kommunikationsstandards zur Kommunikation mit, zwischen oder unter autonomen Fahrzeugen.
In einer Ausführungsform beinhalten die Kommunikationsvorrichtungen 140 Kommunikationsschnittstellen. Beispielsweise drahtgebundene, drahtlose, WiMAX-, WiFi-, Bluetooth-, Satelliten-, zellulare, optische, Nahfeld-, Infrarot- oder Funkschnittstellen. Die Kommunikationsschnittstellen übertragen Daten von einer entfernt lokalisierten Datenbank 134 zu dem AV-System 120. In einer Ausführungsform ist die entfernt lokalisierte Datenbank 134 in einer Cloud-Rechenumgebung 200, wie in 2 beschrieben, eingebettet. Die Kommunikationsschnittstellen 140 übertragen Daten, die von den Sensoren 121 gesammelt werden, oder andere Daten bezüglich des Betriebs des AV 100 zu der entfernt lokalisierten Datenbank 134. In einer Ausführungsform übertragen die Kommunikationsschnittstellen 140 Informationen, die sich auf Teleoperationen beziehen, zu dem AV 100. In manchen Ausführungsformen kommuniziert das AV 100 mit anderen entfernten (z. B. „Cloud“-) Servern 136.
In einer Ausführungsform speichert und überträgt die entfernt lokalisierte Datenbank 134 auch digitale Daten (z. B. speichert Daten wie etwa Landstraßen- und Straßenorte). Solche Daten werden im Speicher 144 am AV 100 gespeichert oder mittels eines Kommunikationskanals von der entfernt lokalisierten Datenbank 134 zu dem AV 100 übertragen.
In einer Ausführungsform speichert und überträgt die entfernt lokalisierte Datenbank 134 historische Informationen über Fahreigenschaften (z. B. Geschwindigkeits- und Beschleunigungsprofile) von Fahrzeugen, die zuvor zu ähnlichen Tageszeiten entlang der Trajektorie 198 gefahren sind. In einer Implementierung können solche Daten im Speicher 144 am AV 100 gespeichert oder mittels eines Kommunikationskanals von der entfernt lokalisierten Datenbank 134 zu dem AV 100 übertragen werden.
Die Rechenvorrichtungen 146, die sich am AV 100 befinden, erzeugen algorithmisch Steuerhandlungen basierend auf sowohl Echtzeit-Sensordaten als auch vorherigen Informationen, was es dem AV-System 120 ermöglicht, seine autonomen Fahrfähigkeiten auszuführen.
In einer Ausführungsform beinhaltet das AV-System 120 Computerperipheriegeräte 132, die mit den Rechenvorrichtungen 146 gekoppelt sind, zum Bereitstellen von Informationen und Warnungen an einen und Empfangen einer Eingabe von einem Benutzer (z. B. einem Insassen oder einem Fernbenutzer) des AV 100. In einer Ausführungsform ähneln die Peripheriegeräte 132 der Anzeige 312, der Eingabevorrichtung 314 und der Cursorsteuerung 316, die unten mit Bezug auf 3 besprochen sind. Die Kopplung ist drahtlos oder drahtgebunden. Zwei oder mehr beliebige der Schnittstellenvorrichtungen können in eine einzige Vorrichtung integriert sein.
In einer Ausführungsform empfängt und erzwingt das AV-System 120 eine Datenschutzstufe eines Passagiers, die z. B. durch den Passagier spezifiziert wird oder in einem mit dem Passagier assoziierten Profil gespeichert ist. Die Datenschutzstufe des Passagiers bestimmt, wie bestimmte mit dem Passagier assoziierte Informationen (z. B. Passagierkomfortdaten, biometrische Daten usw.) verwendet werden dürfen, im Passagierprofil gespeichert sind und/oder auf dem Cloud-Server 136 gespeichert und mit dem Passagierprofil assoziiert sind. In einer Ausführungsform spezifiziert die Datenschutzstufe spezielle Informationen, die mit einem Passagier assoziiert sind und nach dem Abschluss der Fahrt gelöscht werden. In einer Ausführungsform spezifiziert die Datenschutzstufe bestimmte mit einem Passagier assoziierte Informationen und identifiziert eine oder mehrere Entitäten, die für den Zugriff auf die Informationen autorisiert sind. Beispiele für spezifizierte Entitäten, die für den Zugriff auf die Informationen autorisiert sind, können andere AVs, Drittpartei-AV-Systeme oder eine beliebige Entität, die potenziell auf die Informationen zugreifen könnte, beinhalten.
Eine Datenschutzstufe eines Passagiers kann mit einer oder mehreren Granularitätsstufen spezifiziert werden. In einer Ausführungsform identifiziert eine Datenschutzstufe spezifische zu speichernde oder zu teilende Informationen. In einer Ausführungsform gilt die Datenschutzstufe für alle mit dem Passagier assoziierten Informationen, sodass der Passagier spezifizieren kann, dass keine seiner persönlichen Informationen gespeichert oder geteilt werden. Die Spezifikation der Entitäten, denen der Zugriff auf bestimmte Informationen gestattet ist, kann auch mit verschiedenen Granularitätsstufen spezifiziert werden. Verschiedene Sätze von Entitäten, denen der Zugriff auf bestimmte Informationen gestattet ist, können beispielsweise andere AVs, die Cloud-Server 136, spezifische Drittpartei-AV-Systeme usw. beinhalten.
In einer Ausführungsform bestimmt das AV-System 120 oder der Cloud-Server 136, ob das AV 100 oder eine andere Entität auf gewisse mit einem Passagier assoziierte Informationen zugreifen können. Beispielsweise muss ein Drittpartei-AV-System, das versucht, auf eine Passagiereingabe bezüglich eines bestimmten raumzeitlichen Orts zuzugreifen, eine Autorisierung z. B. von dem AV-System 120 oder dem Cloud-Server 136 erhalten, um auf die mit dem Passagier assoziierten Informationen zuzugreifen. Beispielsweise verwendet das AV-System 120 die spezifizierte Datenschutzstufe des Passagiers, um zu bestimmen, ob die Passagiereingabe bezüglich des raumzeitlichen Orts dem Drittpartei-AV-System, dem AV 100 oder einem anderen AV unterbreitet werden kann. Dies ermöglicht es der Datenschutzstufe des Passagiers zu spezifizieren, welchen anderen Entitäten es gestattet ist, Daten über die Handlungen des Passagiers oder andere mit dem Passagier assoziierte Daten zu empfangen.
2 veranschaulicht eine beispielhafte „Cloud“-Rechenumgebung. Cloud-Computing ist ein Modell zur Dienstbereitstellung zum Ermöglichen eines zweckdienlichen On-Demand-Netzwerkzugangs zu einem gemeinsam genutzten Pool von konfigurierbaren Rechenressourcen (z. B. Netzwerke, Netzwerkbandbreite, Server, Verarbeitung, Speicher, Speicherung, Anwendungen, virtuelle Maschinen und Dienste). In typischen Cloud-Rechensystemen sind die Maschinen, die zum Bereitstellen der durch die Cloud gelieferten Dienste verwendet werden, in einem oder mehreren großen Cloud-Datenzentren untergebracht. Jetzt mit Bezug auf 2 beinhaltet die Cloud-Rechenumgebung 200 Cloud-Datenzentren 204a, 204b und 204c, die über die Cloud 202 miteinander verbunden sind. Die Datenzentren 204a, 204b und 204c stellen Computersystemen 206a, 206b, 206c, 206d, 206e und 206f, die mit der Cloud 202 verbunden sind, Cloud-Rechendienste bereit.
Die Cloud-Rechenumgebung 200 beinhaltet ein oder mehrere Cloud-Datenzentren. Allgemein bezieht sich ein Cloud-Datenzentrum, beispielsweise das in 2 gezeigte Cloud-Datenzentrum 204a, auf die physische Anordnung von Servern, aus denen eine Cloud, beispielsweise die in 2 gezeigte Cloud 202, oder ein spezieller Teil einer Cloud besteht. Beispielsweise sind Server physisch im Cloud-Datenzentrum in Räumen, Gruppen, Reihen und Racks angeordnet. Ein Cloud-Datenzentrum weist eine oder mehrere Zonen auf, die einen oder mehrere Räume von Servern beinhalten. Jeder Raum weist eine oder mehrere Reihen von Servern auf und jede Reihe beinhaltet ein oder mehrere Racks. Jedes Rack beinhaltet einen oder mehrere individuelle Serverknoten. In manchen Implementierungen sind Server in Zonen, Räumen und/oder Reihen basierend auf physischen Infrastrukturanforderungen der Datenzentrumseinrichtung, die Leistungs-, Energie-, thermische, Wärme- und/oder andere Anforderungen beinhalten, in Gruppen angeordnet. In einer Ausführungsform sind die Serverknoten dem in 3 beschriebenen Computersystem ähnlich. Das Datenzentrum 204a weist viele Rechensysteme auf, die über viele Racks verteilt sind.
Die Cloud 202 beinhaltet die Cloud-Datenzentren 204a, 204b und 204c zusammen mit dem Netzwerk und Networking-Ressourcen (zum Beispiel Networking-Ausrüstung, Knoten, Router, Switches und Networking-Kabel), die die Cloud-Datenzentren 204a, 204b und 204c miteinander verbinden und dabei helfen, den Rechensystemen 206a-f zu ermöglichen, auf Cloud-Rechendienste zuzugreifen. In einer Ausführungsform repräsentiert das Netzwerk eine beliebige Kombination eines oder mehrerer Lokalnetzwerke, Weitbereichsnetzwerke oder Internetzwerke, die unter Verwendung drahtgebundener oder drahtloser Links gekoppelt sind, die unter Verwendung terrestrischer oder satellitengestützter Verbindungen eingesetzt werden. Über das Netzwerk ausgetauschte Daten werden unter Verwendung einer beliebigen Anzahl von Netzwerkschichtprotokollen transferiert, wie etwa Internetprotokoll (IP), MPLS (Multiprotocol Label Switching), ATM (Asynchronous Transfer Mode), Frame Relay usw. Ferner werden in Ausführungsformen, bei denen das Netzwerk eine Kombination mehrerer Teilnetzwerke repräsentiert, unterschiedliche Netzwerkschichtprotokolle an jedem der zugrundeliegenden Teilnetzwerke verwendet. In manchen Ausführungsformen repräsentiert das Netzwerk ein oder mehrere miteinander verbundene Internetzwerke, wie etwa das öffentliche Internet.
Die Rechensysteme 206a-f oder Cloud-Rechendienstverbraucher sind über Netzwerklinks und Netzwerkadapter mit der Cloud 202 verbunden. In einer Ausführungsform werden die Rechensysteme 206a-f als verschiedene Rechenvorrichtungen implementiert, beispielsweise Server, Desktops, Laptops, Tablet, Smartphones, Internet-der-Dinge(IoT)-Vorrichtungen, autonome Fahrzeuge (einschließlich Autos, Drohnen, Shuttles, Zügen, Bussen usw.) und Verbraucherelektronik. In einer Ausführungsform werden die Rechensysteme 206a-f in oder als ein Teil von anderen Systemen implementiert.
3 veranschaulicht ein Computersystem 300. In einer Implementierung ist das Computersystem 300 eine Spezialrechenvorrichtung. Die Spezialrechenvorrichtung ist festverdrahtet, um die Techniken durchzuführen, oder beinhaltet digitale elektronische Vorrichtungen wie etwa eine oder mehrere anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs) oder ein oder mehrere feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs), die persistent dazu programmiert sind, die Techniken durchzuführen, oder kann einen oder mehrere Allzweck-Hardwareprozessoren beinhalten, die dazu programmiert sind, die Techniken entsprechend Programmanweisungen in Firmware, Speicher, anderer Speicherung oder einer Kombination durchzuführen. Solche Spezialrechenvorrichtungen können auch maßgeschneiderte festverdrahtete Logik, ASICs oder FPGAs mit maßgeschneiderter Programmierung kombinieren, um die Techniken zu vollziehen. In verschiedenen Ausführungsformen sind die Spezialrechenvorrichtungen Desktop-Computersysteme, portable Computersysteme, handgehaltene Vorrichtungen, Netzwerkvorrichtungen oder eine beliebige andere Vorrichtung, die festverdrahtete Logik und/oder Programmlogik zum Implementieren der Techniken integriert.
In einer Ausführungsform beinhaltet das Computersystem 300 einen Bus 302 oder einen anderen Kommunikationsmechanismus zum Kommunizieren von Informationen und einen Hardwareprozessor 304, der mit einem Bus 302 gekoppelt ist, zum Verarbeiten von Informationen. Der Hardwareprozessor 304 ist beispielsweise ein Allzweck-Mikroprozessor. Das Computersystem 300 beinhaltet auch einen Hauptspeicher 306, wie etwa einen Direktzugriffsspeicher (RAM) oder eine andere dynamische Speicherungsvorrichtung, die mit dem Bus 302 gekoppelt ist, zum Speichern von Informationen und durch den Prozessor 304 auszuführenden Anweisungen. In einer Implementierung wird der Hauptspeicher 306 zum Speichern temporärer Variablen oder anderer Zwischeninformationen während der Ausführung von durch den Prozessor 304 auszuführenden Anweisungen verwendet. Solche Anweisungen, wenn sie in nicht vorübergehenden Speicherungsmedien gespeichert sind, auf die der Prozessor 304 zugreifen kann, verwandeln das Computersystem 300 in eine Spezialmaschine, die dafür angepasst ist, die in den Anweisungen spezifizierten Operationen durchzuführen.
In einer Ausführungsform beinhaltet das Computersystem 300 ferner einen Nurlesespeicher (ROM) 308 oder eine andere statische Speicherungsvorrichtung, die mit dem Bus 302 gekoppelt ist, zum Speichern statischer Informationen und Anweisungen für den Prozessor 304. Eine Speicherungsvorrichtung 310, wie etwa eine Magnetplatte, eine optische Platte, ein Solid-State-Laufwerk oder dreidimensionaler Crosspoint-Speicher, ist bereitgestellt und mit dem Bus 302 gekoppelt, um Informationen und Anweisungen zu speichern.
In einer Ausführungsform ist das Computersystem 300 über den Bus 302 mit einer Anzeige 312 gekoppelt, wie etwa einer Kathodenstrahlröhre (CRT), einem Flüssigkristalldisplay (LCD), einer Plasma-Anzeige, einer Leuchtdioden(LED)-Anzeige oder einer organischen Leuchtdioden(OLED)-Anzeige zum Anzeigen von Informationen für einen Computerbenutzer. Eine Eingabevorrichtung 314, die alphanumerische und andere Tasten beinhaltet, ist mit dem Bus 302 gekoppelt, zum Kommunizieren von Informationen und Befehlsauswahlen zu dem Prozessor 304. Eine andere Art von Benutzereingabevorrichtung ist eine Cursorsteuerung 316 wie etwa eine Maus, ein Trackball, eine berührungsgestützte Anzeige oder Cursorrichtungstasten zum Kommunizieren von Richtungsinformationen und Befehlsauswahlen zu dem Prozessor 304 und zum Steuern der Cursorbewegung auf der Anzeige 312. Diese Eingabevorrichtung weist typischerweise zwei Freiheitsgrade in zwei Achsen auf, einer ersten Achse (z. B. x-Achse) und einer zweiten Achse (z. B. y-Achse), die der Vorrichtung ermöglicht, Positionen in einer Ebene zu spezifizieren.
Gemäß einer Ausführungsform werden die Techniken hierin durch das Computersystem 300 als Reaktion darauf durchgeführt, dass der Prozessor 304 eine oder mehrere Sequenzen einer oder mehrerer im Hauptspeicher 306 enthaltener Anweisungen ausführt. Solche Anweisungen werden in den Hauptspeicher 306 von einem anderen Speicherungsmedium wie etwa der Speicherungsvorrichtung 310 eingelesen. Die Ausführung der Sequenzen von im Hauptspeicher 306 enthaltenen Anweisungen bewirkt, dass der Prozessor 304 die hierin beschriebenen Prozessschritte durchführt. In alternativen Ausführungsformen wird eine festverdrahtete Schaltungsanordnung anstelle von oder in Kombination mit Softwareanweisungen verwendet.
Der Begriff „Speicherungsmedien“, wie hierin verwendet, bezieht sich auf beliebige nicht vorübergehende Medien, die Daten und/oder Anweisungen speichern, die bewirken, dass eine Maschine auf eine spezifische Weise arbeitet. Solche Speicherungsmedien beinhalten nichtflüchtige Medien und/oder flüchtige Medien. Nichtflüchtige Medien beinhalten zum Beispiel optische Platten, Magnetplatten, Solid-State-Laufwerke oder dreidimensionalen Crosspoint-Speicher, wie etwa die Speicherungsvorrichtung 310. Flüchtige Medien beinhalten dynamischen Speicher, wie etwa den Hauptspeicher 306. Übliche Formen von Speicherungsmedien beinhalten beispielsweise eine Diskette, eine flexible Disk, eine Festplatte, ein Solid-State-Laufwerk, ein Magnetband oder ein beliebiges anderes magnetische Datenspeicherungsmedium, eine CD-ROM, ein beliebiges anderes optisches Datenspeicherungsmedium, ein beliebiges physisches Medium mit Lochmustern, einen RAM, einen PROM und einen EPROM, einen FLASH-EPROM, einen NV-RAM oder einen beliebigen anderen Speicherchip oder eine beliebige andere Speicherkassette.
Speicherungsmedien sind von Übertragungsmedien verschieden, können aber in Verbindung mit diesen verwendet werden. Übertragungsmedien nehmen am Transfer von Informationen zwischen Speicherungsmedien teil. Beispielsweise beinhalten Übertragungsmedien Koaxialkabel, Kupferdraht und Faseroptik, einschließlich der Drähte, die den Bus 302 umfassen. Übertragungsmedien können auch die Form von Akustik- oder Lichtwellen annehmen, wie etwa jene, die während Funkwellen- und Infrarot-Datenkommunikationen erzeugt werden.
In einer Ausführungsform sind verschiedene Formen von Medien beim Führen einer oder mehrerer Sequenzen einer oder mehrerer Anweisungen zu dem Prozessor 304 zur Ausführung beteiligt. Beispielsweise werden die Anweisungen anfänglich auf einer Magnetplatte oder einem Solid-State-Laufwerk eines Ferncomputers geführt. Der Ferncomputer lädt die Anweisungen in seinen dynamischen Speicher und sendet die Anweisungen über eine Telefonleitung unter Verwendung eines Modems. Ein Modem lokal zu dem Computersystem 300 empfängt die Daten auf der Telefonleitung und verwendet einen Infrarotsender, um die Daten in ein Infrarotsignal umzuwandeln. Ein Infrarotdetektor empfängt die in dem Infrarotsignal geführten Daten und eine geeignete Schaltungsanordnung platziert die Daten auf den Bus 302. Der Bus 302 führt die Daten zu dem Hauptspeicher 306, aus dem der Prozessor 304 die Anweisungen abruft und ausführt. Die durch den Hauptspeicher 306 empfangenen Anweisungen können optional in der Speicherungsvorrichtung 310 entweder bevor oder nach der Ausführung durch den Prozessor 304 gespeichert werden.
Das Computersystem 300 beinhaltet außerdem eine Kommunikationsschnittstelle 318, die mit dem Bus 302 gekoppelt ist. Die Kommunikationsschnittstelle 318 liefert eine Zweiwege-Datenkommunikation, die mit einem Netzwerklink 320 koppelt, der mit einem lokalen Netzwerk 322 verbunden ist. Beispielsweise ist die Kommunikationsschnittstelle 318 eine ISDN-Karte (ISDN: Integrated Services Digital Network - dienstintegrierendes Digitalnetz), ein Kabelmodem, ein Satellitenmodem oder ein Modem zum Bereitstellen einer Datenkommunikationsverbindung mit einer entsprechenden Art von Telefonleitung. Als ein anderes Beispiel ist die Kommunikationsschnittstelle 318 eine LAN-Karte (LAN: Local Area Network - Lokalnetz) zum Bereitstellen einer Datenkommunikationsverbindung mit einem kompatiblen LAN. In manchen Implementierungen werden auch drahtlose Links implementiert. In einer beliebigen solchen Implementierung sendet und empfängt die Kommunikationsschnittstelle 318 elektrische, elektromagnetische oder optische Signale, die digitale Datenströme führen, die verschiedene Arten von Informationen repräsentieren.
Der Netzwerklink 320 stellt typischerweise eine Datenkommunikation über ein oder mehrere Netzwerke zu anderen Datenvorrichtungen bereit. Beispielsweise stellt der Netzwerklink 320 eine Verbindung über das lokale Netzwerk 322 zu einem Hostcomputer 324 oder zu einem Cloud-Datenzentrum oder ein Gerät bereit, das durch einen Internetdienstanbieter (ISP: Internet Service Provider) 326 betrieben wird. Der ISP 326 stellt im Gegenzug Datenkommunikationsdienste durch das weltweite Paketdatenkommunikationsnetzwerk, jetzt gewöhnlich als das „Internet“ 328 bezeichnet, bereit. Sowohl das lokale Netzwerk 322 als auch das Internet 328 verwenden elektrische, elektromagnetische oder optische Signale, die digitale Datenströme führen. Die Signale durch die verschiedenen Netzwerke und die Signale auf dem Netzwerklink 320 und durch die Kommunikationsschnittstelle 318, die die digitalen Daten zu und von dem Computersystem 300 führen, sind beispielhafte Formen von Übertragungsmedien. In einer Ausführungsform enthält das Netzwerk 320 die Cloud 202 oder einen Teil der oben beschriebenen Cloud 202.
Das Computersystem 300 sendet Nachrichten und empfängt Daten, einschließlich Programmcode, durch das eine oder die mehreren Netzwerke, den Netzwerklink 320 und die Kommunikationsschnittstelle 318. In einer Ausführungsform empfängt das Computersystem 300 Code zur Verarbeitung. Der empfangene Code wird durch den Prozessor 304 wie empfangen ausgeführt und/oder in der Speicherungsvorrichtung 310 oder einer anderen nichtflüchtigen Speicherung zur späteren Ausführung gespeichert.
Architektur eines autonomen Fahrzeugs
4 zeigt eine beispielhafte Architektur 400 für ein autonomes Fahrzeug (z. B. das in 1 gezeigte AV 100). Die Architektur 400 beinhaltet ein Wahrnehmungsmodul 402 (manchmal als eine Wahrnehmungsschaltung bezeichnet), ein Planungsmodul 404 (manchmal als eine Planungsschaltung bezeichnet), ein Steuermodul 406 (manchmal als eine Steuerschaltung bezeichnet), ein Lokalisierungsmodul 408 (manchmal als eine Lokalisierungsschaltung bezeichnet) und ein Datenbankmodul 410 (manchmal als eine Datenbankschaltung bezeichnet). Jedes Modul spielt beim Betrieb des AV 100 eine Rolle. Zusammen können die Module 402, 404, 406, 408 und 410 Teil des in 1 gezeigten AV-Systems 120 sein. In manchen Ausführungsformen ist ein beliebiges der Module 402, 404, 406, 408 und 410 eine Kombination aus Computersoftware (z. B. ausführbarer Code, der auf einem computerlesbaren Medium gespeichert ist) und Computerhardware (z. B. ein(e) oder mehrere Mikroprozessoren, Mikrocontroller, anwendungsspezifische integrierte Schaltungen [ASICs]), Hardwarespeichervorrichtungen, anderen Arten von integrierten Schaltungen, anderen Arten von Computerhardware oder einer Kombination beliebiger oder aller dieser Dinge. Jedes der Module 402, 404, 406, 408 und 410 wird manchmal als eine Verarbeitungsschaltung (z. B. Computerhardware, Computersoftware oder eine Kombination der beiden) bezeichnet. Eine Kombination beliebiger oder aller der Module 402, 404, 406, 408 und 410 ist auch ein Beispiel für eine Verarbeitungsschaltung.
Im Gebrauch empfängt das Planungsmodul 404 Daten, die einen Bestimmungsort 412 repräsentieren, und bestimmt Daten, die eine Trajektorie 414 (manchmal als eine Route bezeichnet) repräsentieren, die von dem AV 100 gefahren werden kann, um den Bestimmungsort 412 zu erreichen (z. B. dort anzukommen). Damit das Planungsmodul 404 die Daten bestimmt, die die Trajektorie 414 repräsentieren, empfängt das Planungsmodul 404 Daten von dem Wahrnehmungsmodul 402, dem Lokalisierungsmodul 408 und dem Datenbankmodul 410.
Das Wahrnehmungsmodul 402 identifiziert naheliegende physische Objekte unter Verwendung eines oder mehrerer Sensoren 121, z. B. wie auch in 1 gezeigt. Die Objekte werden klassifiziert (z. B. in Arten wie etwa Fußgänger, Fahrrad, Kraftfahrzeug, Verkehrszeichen usw. gruppiert) und dem Planungsmodul 404 wird eine Szenenbeschreibung einschließlich der klassifizierten Objekte 416 bereitgestellt.
Das Planungsmodul 404 empfängt auch Daten, die die AV-Position 418 repräsentieren, vom Lokalisierungsmodul 408. Das Lokalisierungsmodul 408 bestimmt die AV-Position unter Verwendung von Daten von den Sensoren 121 und Daten vom Datenbankmodul 410 (z. B. geografische Daten), um eine Position zu berechnen. Beispielsweise verwendet das Lokalisierungsmodul 408 Daten von einem GNSS-Sensor (GNSS: Global Navigation Satellite System - globales Satellitennavigationssystem) und geografische Daten, um einen Längengrad und Breitengrad des AV zu berechnen. In einer Ausführungsform beinhalten durch das Lokalisierungsmodul 408 verwendete Daten Hochpräzisionskarten der geometrischen Eigenschaften der Straße, Karten, die Konnektivitätseigenschaften des Straßennetzes beschreiben, Karten, die physische Eigenschaften der Straße beschreiben (wie etwa Verkehrsgeschwindigkeit, Verkehrsvolumen, die Anzahl von Fahrzeug- und Fahrradfahrer-Verkehrsspuren, Fahrspurbreite, Fahrspurverkehrsrichtungen oder Fahrspurmarkierungsarten und -orte oder Kombinationen von diesen), und Karten, die die räumlichen Orte von Straßenmerkmalen wie etwa Fußgängerüberwege, Verkehrszeichen oder andere Verkehrssignale verschiedener Arten beschreiben. In einer Ausführungsform werden die Hochpräzisionskarten erstellt, indem Daten durch automatische oder manuelle Annotation zu Karten mit niedriger Präzision hinzugefügt werden.
Das Steuermodul 406 empfängt die Daten, die die Trajektorie 414 repräsentieren, und die Daten, die die AV-Position 418 repräsentieren, und betreibt die Steuerfunktionen 420a-c (z. B. Lenkung, Gasgeben, Bremsung, Zündung) des AV auf eine Weise, die bewirken wird, dass das AV 100 auf der Trajektorie 414 zu dem Bestimmungsort 412 fährt. Falls beispielsweise die Trajektorie 414 eine Linksabbiegung beinhaltet, wird das Steuermodul 406 die Steuerfunktionen 420a-c auf eine solche Weise betreiben, dass der Lenkwinkel der Lenkfunktion bewirken wird, dass das AV 100 nach links abbiegt, und die Bremsung bewirken wird, dass das AV 100 pausiert und auf passierende Fußgänger oder Fahrzeuge wartet, bevor die Abbiegung vorgenommen wird.
Eingaben in ein autonomes Fahrzeug
5 zeigt ein Beispiel von Eingaben 502a-d (z. B. in 1 gezeigte Sensoren 121) und Ausgaben 504a-d (z. B. Sensordaten), die durch das Wahrnehmungsmodul 402 (4) verwendet werden. Eine Eingabe 502a ist ein LiDAR-System (LiDAR: Light Detection and Ranging - Lichtdetektion und -entfernungsmessung) (z. B. das in 1 gezeigte LiDAR 123). LiDAR ist eine Technologie, die Licht (z. B. Bursts von Licht wie etwa Infrarotlicht) verwendet, um Daten über physische Objekte in seiner Sichtlinie zu erhalten. Ein LiDAR-System erzeugt LiDAR-Ausgaben als die Ausgabe 504a.
Beispielsweise sind LiDAR-Daten eine Sammlung von 3D- oder 2D-Punkten (auch als eine Punktwolke bekannt), die zum Erstellen einer Repräsentation der Umgebung 190 verwendet werden.
Eine andere Eingabe 502b ist ein RADAR-System. RADAR ist eine Technologie, die Funkwellen verwendet, um Daten über naheliegende physische Objekte zu erhalten. RADARs können Daten über Objekte erhalten, die sich nicht innerhalb der Sichtlinie eines LiDAR-Systems befinden. Ein RADAR-System 502b erzeugt RADAR-Ausgaben als die Ausgabe 504b. Beispielsweise sind RADAR-Daten ein oder mehrerer elektromagnetische Hochfrequenzsignale, die zum Erstellen einer Repräsentation der Umgebung 190 verwendet werden.
Eine andere Eingabe 502c ist ein Kamerasystem. Ein Kamerasystem verwendet eine oder mehrere Kameras (z. B. Digitalkameras, die einen Lichtsensor wie etwa eine CCD [Charge-Coupled Device] verwenden), um Informationen über naheliegende physische Objekte zu erhalten. Ein Kamerasystem erzeugt Kameraausgaben als die Ausgabe 504c. Kameradaten nehmen häufig die Form von Bilddaten an (z. B. Daten in einem Bilddatenformat wie etwa RAW, JPEG, PNG usw.). In manchen Beispielen weist das Kamerasystem mehrere unabhängige Kameras auf, z. B. für den Zweck von Stereopsis (Stereosehen), was es dem Kamerasystem ermöglicht, Tiefe wahrzunehmen. Obwohl die durch das Kamerasystem wahrgenommenen Objekte hier als „naheliegend“ beschrieben werden, ist dies relativ zu dem AV. Im Gebrauch kann das Kamerasystem dazu ausgelegt sein, ferne Objekte, z. B. bis zu einem Kilometer oder mehr vor dem AV, zu „sehen“. Dementsprechend kann das Kamerasystem Merkmale wie etwa Sensoren und Objektive aufweisen, die zur Wahrnehmung von weit entfernten Objekten optimiert sind.
Eine andere Eingabe 502d ist ein Ampeldetektionssystem (TLD-System; TLD: Traffic Light Detection). Ein TLD-System verwendet eine oder mehrere Kameras, um Informationen über Ampeln, Straßenzeichen und andere physische Objekte, die visuelle Navigationsinformationen bereitstellen, zu erhalten. Ein TLD-System erzeugt TLD-Ausgaben als die Ausgabe 504d. TLD-Daten nehmen häufig die Form von Bilddaten an (z. B. Daten in einem Bilddatenformat wie etwa RAW, JPEG, PNG usw.). Ein TLD-System unterscheidet sich von einem System, dass eine Kamera einbezieht, darin, dass ein TLD-System eine Kamera mit einem weiten Sichtfeld (z. B. unter Verwendung eines Weitwinkelobjektivs oder Fischaugenobjektivs) verwendet, um Informationen über so viele physische Objekte, die visuelle Navigationsinformationen bereitstellen, wie möglich zu erhalten, sodass das AV 100 Zugriff auf alle relevanten Navigationsinformationen hat, die durch diese Objekte bereitgestellt werden. Beispielsweise kann der Sichtwinkel des TLD-Systems etwa 120 Grad oder mehr betragen.
In manchen Ausführungsformen werden die Ausgaben 504a-d unter Verwendung einer Sensorfusionstechnik kombiniert. Somit werden entweder die individuellen Ausgaben 504a-d anderen Systemen des AV 100 bereitgestellt (z. B. einem Planungsmodul 404 wie in 4 gezeigt bereitgestellt) oder die kombinierte Ausgabe kann anderen Systemen bereitgestellt werden, entweder in der Form einer einzelnen kombinierten Ausgabe oder mehrerer kombinierter Ausgaben des gleichen Typs (z. B. unter Verwendung der gleichen Kombinationstechnik oder Kombinieren der gleichen Ausgaben oder beides) oder unterschiedlicher Typen (z. B. unter Verwendung unterschiedlicher jeweiliger Kombinationstechniken oder Kombinieren unterschiedlicher jeweiliger Ausgaben oder beides). In manchen Ausführungsformen wird eine Frühfusionstechnik verwendet. Eine Frühfusionstechnik ist dadurch gekennzeichnet, dass sie Ausgaben kombiniert, bevor ein oder mehrere Datenverarbeitungsschritte an der kombinierten Ausgabe angewendet werden. In manchen Ausführungsformen wird eine Spätfusionstechnik verwendet. Eine Spätfusionstechnik ist dadurch gekennzeichnet, dass sie Ausgaben kombiniert, nachdem ein oder mehrere Datenverarbeitungsschritte an den individuellen Ausgaben angewendet werden.
6 zeigt ein Beispiel für ein LiDAR-System 602 (z. B. die in 5 gezeigte Eingabe 502a). Das LiDAR-System 602 emittiert Licht 604a-c von einem Lichtemitter 606 (z. B. einem Lasersender). Durch ein LiDAR-System emittiertes Licht liegt typischerweise nicht im sichtbaren Spektrum; beispielsweise wird häufig Infrarotlicht verwendet. Ein Teil des emittierten Lichts 604b trifft auf ein physisches Objekt 608 (z. B. ein Fahrzeug) und wird zurück zu dem LiDAR-System 602 reflektiert. (Von einem LiDAR-System emittiertes Licht dringt typischerweise nicht in physische Objekte, z. B. physische Objekte im festen Zustand, ein.) Das LiDAR-System 602 weist auch einen oder mehrere Lichtdetektoren 610 auf, die das reflektierte Licht detektieren. In einer Ausführungsform erzeugen ein oder mehrere mit dem LiDAR-System assoziierte Datenverarbeitungssysteme ein Bild 612, das das Sichtfeld 614 des LiDAR-Systems repräsentiert. Das Bild 612 beinhaltet Informationen, die die Grenzen 616 eines physischen Objekts 608 repräsentieren. Auf diese Weise wird das Bild 612 zum Bestimmen der Grenzen 616 eines oder mehrerer physischer Objekte in der Nähe eines AV verwendet.
7 zeigt das LiDAR-System 602 im Betrieb. In dem in dieser Figur gezeigten Szenario empfängt das AV 100 sowohl die Kamerasystemausgabe 504c in der Form eines Bildes 702 als auch die LiDAR-Systemausgabe 504a in der Form von LiDAR-Datenpunkten 704. Im Gebrauch vergleichen die Datenverarbeitungssysteme des AV 100 das Bild 702 mit den Datenpunkten 704. Insbesondere wird ein im Bild 702 identifiziertes physisches Objekt 706 auch unter den Datenpunkten 704 identifiziert. Auf diese Weise nimmt das AV 100 die Grenzen des physischen Objekts basierend auf der Kontur und der Dichte der Datenpunkte 704 wahr.
8 zeigt den Betrieb des LiDAR-Systems 602 mit zusätzlichen Einzelheiten. Wie oben beschrieben, detektiert das AV 100 die Grenze eines physischen Objekts basierend auf Charakteristiken der durch das LiDAR-System 602 detektierten Datenpunkte. Wie in 8 gezeigt, wird ein flaches Objekt, wie etwa der Boden 802, Licht 804a-d, das von einem LiDAR-System 602 emittiert wird, auf konsistente Weise reflektieren. Anders ausgedrückt wird, da das LiDAR-System 602 Licht unter Verwendung eines konsistenten Abstands emittiert, der Boden 802 Licht zurück zu dem LiDAR-System 602 mit dem gleichen konsistenten Abstand reflektieren. Während das AV 100 über den Boden 802 fährt, wird das LiDAR-System 602 damit fortfahren, vom nächsten gültigen Bodenpunkt 806 reflektiertes Licht zu detektieren, falls nichts die Straße blockiert. Falls jedoch ein Objekt 808 die Straße blockiert, wird durch das LiDAR-System 602 emittiertes Licht 804e-f von Punkten 810a-b auf eine Weise reflektiert, die mit der erwarteten konsistenten Weise inkonsistent ist. Aus diesen Informationen kann das AV 100 bestimmen, dass das Objekt 808 vorhanden ist.
Pfadplanung
9 zeigt ein Blockdiagramm 900 der Beziehungen zwischen Eingaben und Ausgaben eines Planungsmoduls 404 (z. B. wie in 4 gezeigt). Im Allgemeinen ist die Ausgabe eines Planungsmoduls 404 eine Route 902 von einem Startpunkt 904 (z. B. einen Ursprungsort oder Anfangsort) zu einem Endpunkt 906 (z. B. Bestimmungsort oder Endort). Die Route 902 wird typischerweise durch ein oder mehrere Segmente definiert. Beispielsweise ist ein Segment eine zu fahrende Distanz über zumindest einen Teil einer Straße, Landstraße, Autobahn, Einfahrt oder anderen physischen Bereich, der für eine Kraftfahrzeugfahrt geeignet ist. In manchen Beispielen, z. B. falls das AV 100 ein geländegängiges Fahrzeug ist, wie etwa ein Auto mit Vierradantrieb (4WD) oder Allradantrieb (AWD), ein Geländewagen, ein Pick-Up-Truck oder dergleichen, beinhaltet die Route 902 „Gelände“-Segmente wie etwa unbefestigte Wege oder offene Felder.
Zusätzlich zu der Route 902 gibt ein Planungsmodul auch Planungsdaten 908 auf Spurebene aus. Die Planungsdaten 908 auf Spurebene werden verwendet, um Segmente der Route 902 basierend auf Bedingungen des Segments zu einer bestimmten Zeit zu durchfahren. Falls die Route 902 beispielsweise eine mehrspurige Autobahn beinhaltet, beinhalten die Planungsdaten 908 auf Spurebene Trajektorieplanungsdaten 910, die das AV 100 verwenden kann, um eine Spur unter den mehreren Spuren zu wählen, z. B. basierend darauf, ob sich einer Ausfahrt genähert wird, ob eine oder mehrere der Spuren andere Fahrzeuge aufweisen, oder anderen Faktoren, die über den Verlauf einiger weniger Minuten oder weniger variieren. In manchen Implementierungen beinhalten die Planungsdaten 908 auf Spurebene gleichermaßen Geschwindigkeitsbeschränkungen 912, die für ein Segment der Route 902 spezifisch sind. Falls beispielsweise das Segment Fußgänger oder unerwarteten Verkehr beinhaltet, können die Geschwindigkeitsbeschränkungen 912 das AV 100 auf eine Fahrgeschwindigkeit langsamer als eine erwartete Geschwindigkeit beschränken, z. B. eine Geschwindigkeit basierend auf Geschwindigkeitsbegrenzungsdaten für das Segment.
In einer Ausführungsform beinhalten die Eingaben in das Planungsmodul 404 Datenbankdaten 914 (z. B. von dem in 4 gezeigten Datenbankmodul 410), aktuelle Standortdaten 916 (z. B. die in 4 gezeigte AV-Position 418), Bestimmungsortdaten 918 (z. B. für den in 4 gezeigten Bestimmungsort 412) und Objektdaten 920 (z. B. die klassifizierten Objekte 416, wie durch das Wahrnehmungsmodul 402 wahrgenommen, wie in 4 gezeigt). In manchen Ausführungsformen beinhalten die Datenbankdaten 914 bei der Planung verwendete Regeln. Regeln werden unter Verwendung einer formellen Sprache spezifiziert, z. B. unter Verwendung boolescher Logik. In einer beliebigen durch das AV 100 angetroffenen gegebenen Situation werden zumindest manche der Regeln auf die Situation zutreffen. Eine Regel trifft auf eine gegebene Situation zu, falls die Regel Bedingungen aufweist, die basierend auf Informationen erfüllt sind, die dem AV 100 zur Verfügung stehen, z. B. Informationen über die umliegende Umgebung. Regeln können Priorität haben. Zum Beispiel kann eine Regel, die besagt „falls die Straße eine Schnellstraße ist, zu der Spur am weitesten links bewegen“, eine geringere Priorität aufweisen als „falls die Ausfahrt innerhalb einer Meile ist, zu der Spur am weitesten rechts bewegen“.
10 zeigt einen gerichteten Graphen 1000, der bei der Pfadplanung verwendet wird, z. B. durch das Planungsmodul 404 (4). Im Allgemeinen wird ein gerichteter Graph 1000, wie der in 10 gezeigte, zum Bestimmen eines Pfades zwischen einem beliebigen Startpunkt 1002 und einem Endpunkt 1004 verwendet. In der realen Welt kann die den Startpunkt 1002 und den Endpunkt 1004 trennende Distanz relativ groß sein (z. B. in zwei unterschiedlichen Großstadtgebieten) oder kann relativ klein sein (z. B. zwei Kreuzungen, die an einen Häuserblock angrenzen, oder zwei Fahrspuren einer mehrspurigen Straße).
In einer Ausführungsform weist der gerichtete Graph 1000 Knoten 1006a-d auf, die unterschiedliche Standorte zwischen dem Startpunkt 1002 und dem Endpunkt 1004 repräsentieren, die durch ein AV 100 belegt werden könnten. In manchen Beispielen, z. B. wenn der Startpunkt 1002 und der Endpunkt 1004 unterschiedliche Großstadtgebiete repräsentieren, repräsentieren die Knoten 1006a-d Segmente von Straßen. In manchen Beispielen, z. B. wenn der Startpunkt 1002 und der Endpunkt 1004 unterschiedliche Orte auf derselben Straße repräsentieren, repräsentieren die Knoten 1006a-d unterschiedliche Positionen auf dieser Straße. Auf diese Weise beinhaltet der gerichteten Graph 1000 Informationen bei unterschiedlichen Granularitätsstufen. In einer Ausführungsform ist ein gerichteter Graph mit hoher Granularität auch ein Teilgraph eines anderen gerichteten Graphen mit einem größeren Maßstab. Beispielsweise weist ein gerichteter Graph, in dem der Startpunkt 1002 und der Endpunkt 1004 weit voneinander entfernt sind (z. B. mehrere Meilen getrennt), den Großteil seiner Informationen mit niedriger Granularität auf und basiert auf gespeicherten Daten, beinhaltet aber auch einige hochgranulare Informationen für den Abschnitt des Graphen, der physische Orte im Sichtfeld des AV 100 repräsentiert.
Die Knoten 1006a-d unterscheiden sich von Objekten 1008a-d, die einen Knoten nicht überlappen können. In einer Ausführungsform, wenn die Granularität niedrig ist, repräsentieren die Objekte 1008a-d Gebiete, die nicht durch ein Kraftfahrzeug durchfahren werden können, z. B. Bereiche, die keine Straßen oder Landstraßen aufweisen. Wenn die Granularität hoch ist, repräsentieren die Objekte 1008a-d physische Objekte im Sichtfeld des AV 100, z. B. andere Kraftfahrzeuge, Fußgänger oder andere Entitäten, mit denen das AV 100 keinen physischen Raum teilen kann. In einer Ausführungsform sind manche oder alle der Objekte 1008a-b statische Objekte (z. B. ein Objekt, das seine Position nicht ändert, wie etwa eine Straßenlampe oder Strommast) oder dynamische Objekte (z. B. ein Objekt, das in der Lage ist, seine Position zu ändern, wie etwa ein Fußgänger oder ein anderes Auto).
Die Knoten 1006a-d sind durch Kanten 1010a-c verbunden. Falls zwei Knoten 1006a-b durch eine Kante 1010a verbunden sind, ist es für ein AV 100 möglich, zwischen einem Knoten 1006a und dem anderen Knoten 1006b zu fahren, ohne z. B. zu einem Zwischenknoten fahren zu müssen, bevor es an dem anderen Knoten 1006b ankommt. (Wenn Bezug auf ein AV 100 genommen wird, das zwischen Knoten fährt, bedeutet dies, dass das AV 100 zwischen den beiden physischen Positionen fährt, die durch die jeweiligen Knoten repräsentiert werden.) Die Kanten 1010a-c sind häufig in dem Sinne bidirektional, dass ein AV 100 von einem ersten Knoten zu einem zweiten Knoten oder vom zweiten Knoten zum ersten Knoten fährt. In einer Ausführungsform sind die Kanten 1010a-c in dem Sinne unidirektional, dass ein AV 100 von einem ersten Knoten zu einem zweiten Knoten fahren kann, das AV 100 jedoch nicht vom zweiten Knoten zum ersten Knoten fahren kann. Die Kanten 1010a-c sind unidirektional, wenn sie beispielsweise Einbahnstraßen, individuelle Fahrspuren einer Straße, Landstraße oder Autobahn oder andere Merkmale, auf denen aufgrund rechtlicher oder physischer Beschränkungen nur in einer Richtung gefahren werden kann, repräsentieren.
In einer Ausführungsform verwendet das Planungsmodul 404 den gerichteten Graphen 1000, um einen Pfad 1012 zu identifizieren, der aus Knoten und Kanten zwischen dem Startpunkt 1002 und dem Endpunkt 1004 besteht.
Eine Kante 1010a-c weist assoziierte Kosten 1014a-b auf. Die Kosten 1014a-b sind ein Wert, der die Ressourcen repräsentiert, die verbraucht werden, falls das AV 100 diese Kante wählt. Eine typische Ressource ist Zeit. Falls beispielsweise eine Kante 1010a eine physische Distanz repräsentiert, die zweimal so hoch ist wie eine andere Kante 1010b, dann können die assoziierten Kosten 1014a der ersten Kante 1010a zweimal so hoch sein wie die assoziierten Kosten 1014b der zweiten Kante 1010b. Andere Faktoren, die Zeit beeinflussen, beinhalten erwarteter Verkehr, Anzahl von Kreuzungen, Geschwindigkeitsbegrenzung usw. Eine andere typische Ressource ist Kraftstoffeffizienz. Zwei Kanten 1010a-b können die gleiche physische Distanz repräsentieren, aber eine Kante 1010a kann mehr Kraftstoff erfordern als eine andere Kante 1010b, z. B. aufgrund von Straßenbedingungen, erwartetem Wetter usw.
Wenn das Planungsmodul 404 einen Pfad 1012 zwischen dem Startpunkt 1002 und dem Endpunkt 1004 identifiziert, wählt das Planungsmodul 404 typischerweise einen Pfad, der für Kosten optimiert ist, z. B. den Pfad, der die geringsten Gesamtkosten aufweist, wenn die individuellen Kosten der Kanten addiert werden.
Steuerung eines autonomen Fahrzeugs
11 zeigt ein Blockdiagramm 1100 der Eingaben und Ausgaben eines Steuermoduls 406 (z. B. wie in 4 gezeigt). Ein Steuermodul arbeitet gemäß einer Steuerung 1102, die beispielsweise einen oder mehrere Prozessoren (z. B. einen oder mehrere Computerprozessoren wie etwa Mikroprozessoren oder Mikrocontroller oder beide) ähnlich dem Prozessor 304, Kurzzeit- und/oder Langzeit-Datenspeicherung (z. B. Speicher-Direktzugriffsspeicher oder Flash-Speicher oder beide) ähnlich dem Hauptspeicher 306, ROM 308 und eine Speicherungsvorrichtung 310 und in Speicher gespeicherte Anweisungen, die Operationen der Steuerung 1102 ausführen, wenn die Anweisungen ausgeführt werden (z. B. durch den einen oder die mehreren Prozessoren), beinhaltet.
In einer Ausführungsform empfängt die Steuerung 1102 Daten, die eine gewünschte Ausgabe 1104 repräsentieren. Die gewünschte Ausgabe 1104 beinhaltet typischerweise eine vektorielle Geschwindigkeit, z. B. eine Geschwindigkeit und einen Steuerkurs. Die gewünschte Ausgabe 1104 kann zum Beispiel auf Daten basieren, die von einem Planungsmodul 404 (z. B. wie in 4 gezeigt) empfangen werden. Gemäß der gewünschten Ausgabe 1104 erzeugt die Steuerung 1102 Daten, die als eine Gaspedaleingabe 1106 und eine Lenkeingabe 1108 verwendbar sind. Die Gaspedaleingabe 1106 repräsentiert die Stärke, mit der das Gaspedal (z. B. Beschleunigungssteuerung) eines AV 100 zu betätigen ist, z. B. durch Betätigen des Lenkpedals oder Betätigen einer anderen Gaspedalsteuerung, um die gewünschte Ausgabe 1104 zu erreichen. In manchen Beispielen beinhaltet die Gaspedaleingabe 1106 auch Daten, die zum Betätigen der Bremse (z. B. Abbremsungssteuerung) des AV 100 verwendbar sind. Die Lenkeingabe 1108 repräsentiert einen Lenkwinkel, z. B. den Winkel, bei dem die Lenksteuerung (z. B. Lenkrad, Lenkwinkelaktor oder andere Funktionalität zum Steuern des Lenkwinkels) des AV positioniert werden sollte, um die gewünschte Ausgabe 1104 zu erreichen.
In einer Ausführungsform empfängt die Steuerung 1102 eine Rückmeldung, die beim Anpassen der Eingaben, die dem Gaspedal und der Lenkung bereitgestellt werden, verwendet wird. Falls das AV 100 beispielsweise auf eine Beeinträchtigung 1110 trifft, wie etwa einen Hügel, wird die gemessene Geschwindigkeit 1112 des AV 100 unter die gewünschte Ausgabegeschwindigkeit reduziert. In einer Ausführungsform wird eine jegliche gemessene Ausgabe 1114 der Steuerung 1102 bereitgestellt, sodass die notwendigen Anpassungen durchgeführt werden, z. B. basierend auf dem Unterschied 1113 zwischen der gemessenen Geschwindigkeit und der gewünschten Ausgabe. Die gemessene Ausgabe 1114 beinhaltet eine gemessene Position 1116, eine gemessene vektorielle Geschwindigkeit 1118 (einschließlich Geschwindigkeit und Steuerkurs), eine gemessene Beschleunigung 1120 und andere Ausgaben, die durch Sensoren des AV 100 messbar sind.
In einer Ausführungsform werden Informationen über die Beeinträchtigung 1110 im Voraus detektiert, z. B. durch einen Sensor wie etwa eine Kamera oder einen LiDAR-Sensor, und einem prädiktiven Rückmeldungsmodul 1122 bereitgestellt. Das prädiktive Rückmeldungsmodul 1122 stellt dann der Steuerung 1102 Informationen bereit, die die Steuerung 1102 für ein entsprechendes Anpassen verwenden kann. Falls die Sensoren des AV 100 beispielsweise einen Hügel detektieren („sehen“), können diese Informationen durch die Steuerung 1102 verwendet werden, um eine Vorbereitung zu treffen, das Gaspedal zu der zweckmäßigen Zeit zu betätigen, um eine signifikante Verlangsamung zu vermeiden.
12 zeigt ein Blockdiagramm 1200 der Eingaben, Ausgaben und Komponenten der Steuerung 1102. Die Steuerung 1102 weist einen Geschwindigkeitsprofilersteller 1202 auf, der den Betrieb einer Gaspedal-/Bremssteuerung 1204 beeinflusst. Beispielsweise weist der Geschwindigkeitsprofilersteller 1202 die Gaspedal-/Bremssteuerung 1204 an, Beschleunigung oder Abbremsung unter Verwendung des Gaspedals/der Bremse 1206 in Abhängigkeit von z. B. einer Rückmeldung, die durch die Steuerung 1102 empfangen und durch den Geschwindigkeitsprofilersteller 1202 verarbeitet wird, zu betätigen.
Die Steuerung 1102 weist auch eine Lateralverfolgungssteuerung 1208 auf, die den Betrieb einer Lenksteuerung 1210 beeinflusst. Beispielsweise weist die Lateralverfolgungssteuerung 1208 die Lenksteuerung 1210 an, die Position des Lenkwinkelaktors 1212 in Abhängigkeit von z. B. einer Rückmeldung, die durch die Steuerung 1102 empfangen und durch die Lateralverfolgungssteuerung 1208 verarbeitet wird, anzupassen.
Die Steuerung 1102 empfängt mehrere Eingaben, die verwendet werden, um zu bestimmen, wie das Gaspedal/die Bremse 1206 und der Lenkwinkelaktor 1212 zu steuern sind. Ein Planungsmodul 404 stellt Informationen bereit, die durch die Steuerung 1102 verwendet werden, um zum Beispiel einen Steuerkurs zu wählen, wenn das AV 100 den Betrieb beginnt, und um zu bestimmen, welches Straßensegment zu durchfahren ist, wenn das AV 100 eine Kreuzung erreicht. Ein Lokalisierungsmodul 408 stellt der Steuerung 1102 Informationen bereit, die den aktuellen Standort des AV 100 beschreiben, sodass die Steuerung 1102 beispielsweise bestimmen kann, ob sich das AV 100 an einem erwarteten Standort befindet, basierend auf der Art und Weise, mit der das Gaspedal/die Bremse 1206 und der Lenkwinkelaktor 1212 gesteuert werden. In einer Ausführungsform empfängt die Steuerung 1102 Informationen von anderen Eingaben 1214, z. B. Informationen, die von Datenbanken, Computernetzwerken usw. empfangen werden.
Prädiktive Analytik für Fahrzeuggesundheitszustand
13 zeigt ein schematisches Diagramm eines Fahrzeugs 1300 (z. B. des AV 100) in einer Umgebung 1302 (z. B. der Umgebung 190). Im Allgemeinen, während das Fahrzeug 1300 in der Umgebung 1302 betrieben wird, trifft das Fahrzeug 1300 auf verschiedene Quellen für Verschleiß und Abnutzung, die bewirken, dass sich der Gesundheitszustand seiner Komponenten (z. B. elektrischen und mechanischen Komponenten) verschlechtert. Jede dieser Quellen beeinflusst den Gesundheitszustand unterschiedlicher Fahrzeugkomponenten zu unterschiedlichen Ausmaßen. Beispielsweise bewirkt die Nutzung des Fahrzeugs 1300, wie etwa durch Fahren des Fahrzeugs oder Halten des Fahrzeugs im Leerlauf, einen Verschleiß des Motors und der Bremsen des Fahrzeugs unter anderen Komponenten. Als ein anderes Beispiel bewirkt unwegsames Gelände in der Umgebung 1302, einschließlich schneller Gefälleänderungen, Schlaglöcher und unbefestigter Straßen, einen Verschleiß der Aufhängung und Reifen des Fahrzeugs 1300. Andere Quellen für Verschleiß und Abnutzung beinhalten unter anderem atmosphärische Bedingungen in der Umgebung 1302 (z. B. Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Niederschlag), Zusammenstöße zwischen dem Fahrzeug 1300 und Objekten in der Umgebung 1302 (z. B. Zusammenstöße mit Straßenschutt, tiefhängender Vegetation, in der Luft befindlichen Objekten, Bordsteinen usw.), interne Nutzung des Fahrzeugs 1300 (z. B. Abnutzung von Komponenten im Fahrgastraum des Fahrzeugs durch den Fahrer, Passagiere oder Objekte, die in das Fahrzeug gebracht werden) und Fahrverhalten durch einen menschlichen oder computerimplementierten Fahrer des Fahrzeugs 1300.
Im Laufe der Zeit können die verschiedenen Quellen für Verschleiß und Abnutzung bewirken, dass sich Komponenten des Fahrzeugs 1300 zu einem schlechten Zustand verschlechtern. Zu diesem Zeitpunkt müssen die Komponenten repariert oder ausgetauscht werden, um einen sicheren Fahrzeugbetrieb zu gewährleisten und weitere Schäden am Fahrzeug zu verhindern. Um zu verhindern, dass sich Komponenten über ihre nützliche Lebensdauer hinaus verschlechtern, bieten Fahrzeughersteller Wartungspläne für Komponenten basierend auf durchschnittlichem oder erwartetem Verschleiß und durchschnittlicher oder erwarteter Abnutzung an. Diese Wartungspläne berücksichtigen jedoch nicht den Verschleiß und die Abnutzung, die ein bestimmtes Fahrzeug oder seine Komponenten tatsächlich erfahren.
14 zeigt ein Blockdiagramm 1400 der Eingaben, Ausgaben und Komponenten eines prädiktiven Wartungsmoduls 1402. Im Allgemeinen verarbeitet das prädiktive Wartungsmodul 1402 Sensordaten, die an einem Fahrzeug (z. B. dem Fahrzeug 1300) erfasst werden, um Ereignisse mit einer potenziellen Auswirkung auf den Gesundheitszustand einer oder mehrerer Komponenten des Fahrzeugs zu detektieren. Das prädiktive Wartungsmodul 1402 verwendet Daten, die mit den detektierten Ereignissen assoziiert sind, in Verbindung mit historischen Daten für das Fahrzeug oder andere Fahrzeuge (oder beide), um den Gesundheitszustand einiger oder aller Komponenten des Fahrzeugs zu bestimmen. Basierend auf den bestimmten Gesundheitszustandsinformationen erzeugt das prädiktive Wartungsmodul 1402 einen prädiktiven Wartungsplan, der vorhergesagte Wartungsanforderungen für das Fahrzeug repräsentiert. In einer Ausführungsform wird der prädiktive Wartungsplan einer Steuerschaltung des Fahrzeugs bereitgestellt, die das Fahrzeug zu einem Wartungszentrum, einem sicheren Ort zum Anhalten oder einem anderen Ort gemäß dem prädiktiven Wartungsplan oder dem Gesundheitszustand der Fahrzeugkomponente oder beiden navigiert. Auf diese Weise verbessert das prädiktive Wartungsmodul 1402 die Fahrzeugsicherheit und -langlebigkeit, während unnötige Wartungsbesuche reduziert werden, indem die Fahrzeugwartung basierend auf dem tatsächlichen Verschleiß und der tatsächlichen Abnutzung, die das Fahrzeug erfährt, individualisiert wird.
Wie in 14 gezeigt, beinhaltet das prädiktive Wartungsmodul 1402 einen Ereignisdetektor 1404 zum Detektieren von Ereignissen mit einer potenziellen Auswirkung auf eine oder mehrere Komponenten eines Fahrzeugs, ein prädiktives Modell 1406 zum Vorhersagen des Gesundheitszustands der Komponenten des Fahrzeugs basierend auf Daten, die mit den detektierten Ereignissen assoziiert sind, und einen Wartungsplanerzeuger 1408 zum Erzeugen eines Wartungsplanes für das Fahrzeug basierend auf dem vorhergesagten Gesundheitszustand der Fahrzeugkomponenten. Das prädiktive Wartungsmodul 1402 und seine Komponenten (z. B. der Ereignisdetektor 1404, das prädiktive Modell 1406 und der Wartungsplanerzeuger 1408) können unter anderem durch ein Fahrzeugsystem (z. B. das AV-System 120), einen oder mehrere Fernserver (z. B. den Fernserver 136) oder eine Kombination von diesen implementiert werden. In einer Ausführungsform werden das prädiktive Wartungsmodul 1402 und seine Komponenten durch einen oder mehrere Prozessoren (z. B. einen oder mehrere Computerprozessoren wie etwa Mikroprozessoren oder Mikrocontroller oder beide) ähnlich dem Prozessor 304, Kurzzeit- und/oder Langzeit-Datenspeicherung (z. B. Speicher-Direktzugriffsspeicher oder Flash-Speicher oder beide) ähnlich dem Hauptspeicher 306, ROM 308 und eine Speicherungsvorrichtung 310 und in Speicher gespeicherte Anweisungen, die Operationen der jeweiligen Komponente ausführen, wenn die Anweisungen ausgeführt werden (z. B. durch den einen oder die mehreren Prozessoren), implementiert.
Im Betrieb empfängt der Ereignisdetektor 1404 Sensordaten 1410 von einem oder mehreren Sensoren (z. B. Sensoren 121) des Fahrzeugs 1300. Allgemein beinhalten die Sensordaten 1410 beliebige gemessene oder inferierte Informationen über das Fahrzeug 1300 oder seine umliegende Umgebung 1302. Der Ereignisdetektor 1404 empfängt auch hochauflösende (HD: High Definition) Kartendaten 1412 für einen Abschnitt eines Straßennetzes, auf dem das Fahrzeug 1300 fährt. Die HD-Kartendaten 1410 beinhalten hochpräzise Informationen über Eigenschaften des Straßennetzes (z. B. Geometrie der Straße, Anzahl von Spuren, Spurmarkierungen) und Merkmale entlang des Straßennetzes (z. B. Fußgängerüberwege, Ampeln, Landmarken).
Der Ereignisdetektor 1404 verarbeitet die Sensordaten 1410 und die HD-Kartendaten 1412, um Ereignisse 1414 zu detektieren, die das Fahrzeug 1300 erfährt und eine potenzielle Auswirkung auf eine oder mehrere Fahrzeugkomponenten haben. In diesem Zusammenhang bezieht sich der Begriff „Ereignis“ auf eine Instanz von Verschleiß und Abnutzung (oder potenziellem Verschleiß und potenzieller Abnutzung), die ein Fahrzeug von irgendeiner Quelle erfährt. Die folgende Beschreibung liefert verschiedene Beispiele für Ereignisse 1414, die durch den Ereignisdetektor 1404 detektiert werden. Die folgenden Beispiele sollten jedoch nicht als beschränkend aufgefasst werden, da der Ereignisdetektor 1404 dazu ausgelegt sein kann, in manchen Ausführungsformen alternative oder zusätzliche Ereignisse zu detektieren.
In einer Ausführungsform detektiert der Ereignisdetektor 1404 unwegsame Geländeereignisse 1414. Ein unwegsames Geländeereignis 1414 beinhaltet eine Instanz, bei der das Fahrzeug 1300 ein Schlagloch trifft, auf einer unebenen oder unbefestigten Straße fährt, schnelle Gefälleänderungen erfährt, über eine Verkehrsschwelle fährt oder anderweitig überdurchschnittliche Beanspruchung oder Belastung aufgrund physischer Merkmale der Straße erfährt. Um unwegsame Geländeereignisse 1414 zu detektieren, verarbeitet der Ereignisdetektor 1404 die HD-Kartendaten 1412 und/oder Sensordaten 1410 von Sensoren wie etwa einem Beschleunigungsmesser, einer inertialen Messeinheit (IMU) oder einer Kamera, um das unwegsame Gelände zu visualisieren oder Zusammenstöße oder Vibrationen, die das unwegsame Gelände angeben, zu detektieren. In einer Ausführungsform verwendet der Ereignisdetektor 1404 die Sensordaten 1410 oder die HD-Kartendaten 1412 oder beide, um Parameter für das unwegsame Geländeereignis 1414, wie etwa eine Art des unwegsamen Geländes (z. B. Schlagloch, unebene Straße, unbefestigte Straße, schnelle Gefälleänderung, Verkehrsschwelle usw.), und/oder Komponenten des Fahrzeugs, die potenziell durch das unwegsame Gelände beeinträchtigt werden (z. B. alle Räder, Vorderräder, Hinterräder, rechtes Vorderrad usw.), zu identifizieren.
In einer Ausführungsform detektiert der Ereignisdetektor 1404 sanfte Zusammenstoßereignisse 1414. Ein sanftes Zusammenstoßereignis 1414 beinhaltet eine Instanz, bei der das Fahrzeug 1300 mit Straßenschutt, tiefhängender Vegetation, Bordsteinen, in der Luft befindlichen Objekten (z. B. kleinen Steinen) oder einem anderen Objekt oder Merkmal der Straße kollidiert. In einer Ausführungsform beinhaltet das sanfte Zusammenstoßereignis 1414 nur einen unerheblichen Zusammenstoß mit dem Fahrzeug 1300, wie etwa einen Zusammenstoß, der weniger als eine Schwellenkraft auf das Fahrzeug vermittelt, sodass der Zusammenstoß keinen Einsatz der Fahrzeugairbags bewirkt oder das Fahrzeug nicht anderweitig deaktiviert. Um sanfte Zusammenstoßereignisse 1414 zu detektieren, verarbeitet der Ereignisdetektor 1404 die HD-Kartendaten 1412 und/oder Sensordaten 1410 von Sensoren wie etwa unter anderem einem Beschleunigungsmesser, einer IMU, einem Mikrofon oder einer Kamera, um unerhebliche Zusammenstöße mit Objekten zu registrieren. In einer Ausführungsform verwendet der Ereignisdetektor 1404 die Sensordaten 1410 oder die HD-Kartendaten 1412 oder beide, um Parameter für das sanfte Zusammenstoßereignis 1414, wie etwa eine Art des sanften Zusammenstoßes (z. B. eine Art von Objekt, das mit dem Fahrzeug zusammenstößt), und/oder Komponenten des Fahrzeugs, die potenziell durch den Zusammenstoß beeinträchtigt werden (z. B. Windschutzscheibe, Fahrgestell, Teil der Fahrzeugkarosserie usw.), zu identifizieren.
In einer Ausführungsform detektiert der Ereignisdetektor 1404 atmosphärische Ereignisse 1414. Ein atmosphärisches Ereignis 1414 beinhaltet eine Instanz, bei der es Niederschlag, Rauch, eine hohe oder niedrige Temperatur, eine hohe oder niedrige Luftfeuchtigkeit oder andere Wetterbedingungen in der Umgebung 1302 gibt, die den Gesundheitszustand von Fahrzeugkomponenten beeinträchtigen können. Um atmosphärische Ereignisse 1414 zu detektieren, verarbeitet der Ereignisdetektor 1404 Sensordaten 1410 von beispielsweise unter anderem einem Niederschlagssensor, einem Temperatursensor, einem Luftfeuchtigkeitssensor oder einer Kamera, um die atmosphärischen Bedingungen in der Umgebung im Umfeld des Fahrzeugs zu detektieren. In einer Ausführungsform verwendet der Ereignisdetektor 1404 die Sensordaten 1410, um Parameter für das atmosphärische Ereignis 1414, wie etwa eine Art des atmosphärischen Ereignisses (z. B. Art von Niederschlag, Temperatur, Luftfeuchtigkeit usw.), und/oder eine Dauer oder ein Expositionsniveau eines solchen Ereignisses zu identifizieren.
In einer Ausführungsform detektiert der Ereignisdetektor 1404 interne Abnutzungsereignisse 1414. Ein internes Abnutzungsereignis 1414 beinhaltet eine Instanz, bei der eine Person oder ein Objekt im Fahrzeug 1300 einen Verschleiß oder eine Abnutzung des Innenraums des Fahrzeugs bewirkt, wie etwa, Getränke oder Lebensmittel, die im Fahrzeug verschüttet werden, schwere Objekte, die sich innerhalb des Fahrzeugs bewegen, oder Mitfahrer, die den Innenraum des Fahrzeugs verwenden oder beschädigen. Um interne Abnutzungsereignisse 1414 zu detektieren, verarbeitet der Ereignisdetektor 1404 Sensordaten 1410 von Sensoren wie etwa internen Mikrofonen oder Kameras (mit zweckmäßigem Datenschutz), um Instanzen von Verschleiß und Abnutzung am Innenraum des Fahrzeugs zu identifizieren. In einer Ausführungsform verwendet der Ereignisdetektor 1404 die Sensordaten 1410, um Parameter für das interne Abnutzungsereignis 1414, wie etwa eine Art der internen Abnutzung (z. B. ausgelaufene Flüssigkeit, Riss, Verlagerung eines schweren Objekts usw.), und/oder Komponenten des Fahrzeugs, die potenziell durch die interne Abnutzung beeinträchtigt werden (z. B. Fußboden, Sitz, Armaturenbrett usw.), zu identifizieren.
In einer Ausführungsform detektiert der Ereignisdetektor 1404 Nutzungsereignisse 1414. Ein Nutzungsereignis 1414 beinhaltet eine Instanz, bei der das Fahrzeug 1300 gefahren, im Leerlauf gehalten oder anderweitig verwendet wird. Um Nutzungsereignisse 1414 zu detektieren, verarbeitet der Ereignisdetektor 1404 Sensordaten 1410 von Sensoren wie etwa unter anderem einem Beschleunigungsmesser, einer IMU oder einer Kamera, um die Verwendung des Fahrzeugs zu detektieren. In einer Ausführungsform verwendet der Ereignisdetektor 1404 die Sensordaten 1410, um Parameter für das Nutzungsereignis, wie etwa eine Art der Nutzung (z. B. Fahren, Leerlauf, Batterie-/Zubehörmodus usw.), und/oder eine Zeit, eine Distanz oder eine andere Nutzungsdauer zu identifizieren.
In einer Ausführungsform detektiert der Ereignisdetektor 1404 Fahrereignisse 1414. Ein Fahrereignis 1414 beinhaltet eine Instanz, bei der ein menschlicher oder computerimplementierter Fahrer des Fahrzeugs 1300 ein Manöver durchführt, das eine überdurchschnittliche Beanspruchung oder Belastung an den Komponenten des Fahrzeugs bewirkt. Um Fahrereignisse 1414 zu detektieren, verarbeitet der Ereignisdetektor 1404 die HD-Kartendaten 1412 und/oder Sensordaten 1410 von Sensoren wie etwa unter anderem einem Beschleunigungsmesser, einer IMU oder einer Kamera, um das Fahrereignis zu visualisieren oder inertiale Signaturen, die für ein Fahrereignis charakteristisch sind, zu detektieren. In einer Ausführungsform verwendet der Ereignisdetektor 1404 die Sensordaten 1410 oder die HD-Kartendaten 1412 oder beide, um Parameter für das Fahrereignis 1414, wie etwa eine Art des Fahrereignisses (z. B. unter anderem starkes Bremsen, starke Beschleunigung oder Schleudern), zu identifizieren.
Nach dem Detektieren eines oder mehrerer Ereignisse 1414 liefert der Ereignisdetektor 1404 Daten, die mit jedem Ereignis 1414 assoziiert sind, zu dem prädiktiven Modell 1406. In einer Ausführungsform beinhalten die mit einem Ereignis 1414 assoziierten Daten rohe oder verarbeitete Daten (oder beides) von einem Zeitpunkt vor, während und/oder nach dem Ereignis 1414. Beispielsweise können die mit einem Ereignis 1414 assoziierten Daten rohe Sensordaten 1410 oder HD-Kartendaten 1412 oder beides beinhalten, die vor, während oder nach dem Ereignis erfasst werden. Als ein anderes Beispiel können die mit einem Ereignis 1414 assoziierten Daten Daten beinhalten, die durch das Verarbeiten der Sensordaten 1410 oder HD-Kartendaten 1412 erzeugt werden, wie etwa Daten, die das Ereignis oder Parameter des Ereignisses angeben, einschließlich einer Art des Ereignisses 1414 (z. B. ein sanftes Zusammenstoßereignis, einem unwegsamen Geländeereignis, einem unwegsamen Geländeereignis aufgrund von Verkehrsschwellen usw.), Komponenten, die potenziell durch das Ereignis 1414 beeinträchtigt werden, oder beides, unter anderen Daten.
Das prädiktive Modell 1406 verarbeitet die mit den Ereignissen 1414 assoziiert Daten, um den Gesundheitszustand 1416 einiger oder aller der Fahrzeugkomponenten vorherzusagen. Der Begriff „Gesundheitszustand“ bezieht sich auf das Ausmaß von Verschleiß und Abnutzung einer Fahrzeugkomponente, wobei ein niedrigerer Gesundheitszustand größere(n) Verschleiß und Abnutzung an der Fahrzeugkomponente angibt. Im Allgemeinen verwendet das prädiktive Modell 1406 prädiktive Analytik, wie etwa prädiktive Modellierung, maschinelles Lernen, Regressionen oder Kombinationen von diesen, unter anderen statistischen und analytischen Techniken, um den Gesundheitszustand 1416 von Fahrzeugkomponenten vorherzusagen. In einer Ausführungsform verarbeitet das prädiktive Modell 1406 Trainingsdaten oder andere historische Daten, die Daten, die mit einem Ereignis assoziiert sind, mit der resultierenden Auswirkung an Fahrzeugkomponenten in Beziehung setzen, um eine Korrelation zwischen Daten, die mit einem Ereignis (oder einer Kombination von Ereignissen) assoziiert sind, und seiner Auswirkung auf den Gesundheitszustand einer Fahrzeugkomponente zu erlernen oder anderweitig herzustellen. Der Begriff „Korrelation“ bezieht sich auf eine beliebige Verbindung oder Beziehung zwischen Daten, die mit einem Ereignis assoziiert sind, und ihrer Auswirkung auf den Gesundheitszustand einer Fahrzeugkomponente, ungeachtet dessen, ob eine solche Verbindung oder Beziehung ausdrücklich bestimmt wird oder implizit bei der Vorhersage des Gesundheitszustands der Fahrzeugkomponente verwendet wird. Das prädiktive Modell 1406 kann dann Daten, die mit jedem Ereignis 1414 assoziiert sind, mit den Korrelationsinformationen verarbeiten, um den Gesundheitszustand 1416 von Fahrzeugkomponenten vorherzusagen.
In einer Ausführungsform ist das prädiktive Modell 1406 dazu ausgelegt, eine Korrelation zwischen Daten, die mit jedem Ereignis 1414 (oder einer Kombination von Ereignissen) assoziiert sind, das durch den Ereignisdetektor 1404 detektiert wird, und der resultierenden Auswirkung auf den Gesundheitszustand der Fahrzeugkomponente(n) zu erlernen oder anderweitig herzustellen. Beispielsweise kann das prädiktive Modell 1406 bestimmen, dass ein unwegsames Geländeereignis 1414 mit erhöhtem Verschleiß an den Reifen, der Aufhängung und den Antriebsstrangkomponenten eines Fahrzeugs korreliert, wobei ein unwegsameres Gelände (z. B. Gelände, das eine größere Kraft auf das Fahrzeug vermittelt) mit größerem Verschleiß korreliert. Insbesondere kann das prädiktive Modell 1406 bestimmen, dass eine bestimmte Art von unwegsamen Geländeereignis 1414 (z. B. Fahren über ein Schlagloch mit dem rechten Vorderrad) mit erhöhtem Verschleiß an beispielsweise dem rechten Vorderrad, der vorderen rechten Aufhängung und Antriebsstrangkomponenten des Fahrzeugs korreliert. Basierend auf dieser Korrelation kann das prädiktive Modell 1406 den Gesundheitszustand 1416 von Fahrzeugkomponenten, wie etwa Reifen, Aufhängung oder Antriebsstrangkomponenten, aus Daten vorhersagen, die mit einem unwegsamen Geländeereignis 1414 assoziiert sind.
In einer Ausführungsform bestimmt das prädiktive Modell 1406, dass ein sanftes Zusammenstoßereignis 1414 mit Kratzern, Dellen oder anderen Schäden im betroffenen Bereich korreliert, und sagt den Gesundheitszustand 1416 von Fahrzeugkomponenten im betroffenen Bereich basierend auf Daten, die mit dem sanften Zusammenstoßereignis 1414 assoziiert sind, und der Korrelation vorher. In einer Ausführungsform bestimmt das prädiktive Modell 1406, dass ein atmosphärisches Ereignis 1414 mit beispielsweise Wasserschaden, Rostansammlung oder verringerter Batterielebensdauer unter anderen Auswirkungen in Abhängigkeit von der Art des atmosphärischen Ereignisses korreliert. Basierend auf dieser Korrelation kann das prädiktive Modell 1406 den Gesundheitszustand 1416 von Fahrzeugkomponenten, wie etwa Karosserie, Batterie oder Motorkomponenten, aus Daten vorhersagen, die mit einem atmosphärischen Ereignis 1414 assoziiert sind. In einer Ausführungsform bestimmt das prädiktive Modell 1406, dass ein internes Abnutzungsereignis 1414 mit Rissen, Kratzern oder anderen Schäden im abgenutzten Bereich korreliert, und sagt den Gesundheitszustand 1416 von Fahrzeugkomponenten im abgenutzten Bereich basierend auf Daten, die mit dem internen Abnutzungsereignis 1414 assoziiert sind, und der Korrelation vorher. In einer Ausführungsform bestimmt das prädiktive Modell 1406, dass ein Nutzungsereignis 1414 mit Verschleiß an dem Motor, den Reifen, dem Getriebe und anderen Komponenten eines Fahrzeugs korreliert, wobei eine anhaltende Nutzung mit einem größeren Verschleiß korreliert. Basierend auf dieser Korrelation kann das prädiktive Modell 1406 den Gesundheitszustand 1416 von Fahrzeugkomponenten aus Daten, die mit dem Nutzungsereignis 1414 assoziiert sind, vorhersagen. In einer Ausführungsform bestimmt das prädiktive Modell 1406, dass ein Fahrereignis 1414 mit erhöhtem Verschleiß an Fahrzeugkomponenten in Abhängigkeit von der Art des Fahrereignisses korreliert, wobei ein aggressiveres Fahrverhalten (z. B. unter anderem starke Beschleunigung, Schleudern und starkes Bremsen) einen größeren Verschleiß an bestimmten Fahrzeugkomponenten bewirkt. Basierend auf dieser Korrelation kann das prädiktive Modell 1406 den Gesundheitszustand 1416 von Fahrzeugkomponenten aus Daten, die mit dem Fahrereignis 1414 assoziiert ist, vorhersagen.
Unter Verwendung der Korrelationsinformationen sagt das prädiktive Modell 1406 den Gesundheitszustand 1416 von Fahrzeugkomponenten vorher. Beispielsweise akkumuliert das prädiktive Modell 1406 Daten, die mit durch das Fahrzeug erfahrenen Ereignissen 1414 assoziiert sind, im Laufe der Zeit und speichert die Daten in einer Datenbank 1418. Manchmal, wie etwa als Reaktion auf die Detektion eines Ereignisses 1414, ein Signal vom Fahrzeug oder einem Fernserver oder einen anderen Auslöser, verarbeitet das prädiktive Modell 1406 die Daten, die mit jedem Ereignis 1414 (oder einer Kombination von Ereignissen) assoziiert sind, mit den Korrelationsinformationen, um den Gesundheitszustand 1416 von Fahrzeugkomponenten vorherzusagen. In einer Ausführungsform verarbeitet das prädiktive Modell 1406 Daten, die mit einem akuten Ereignis 1414 assoziiert sind, zusammen mit der Korrelation, um eine durch das akute Ereignis bewirkte Änderung des Gesundheitszustands 1416 von Fahrzeugkomponenten vorherzusagen. Der Begriff „akutes Ereignis“ wird verwendet, um sich auf ein einzelnes, durch ein Fahrzeug erfahrenes Ereignis zu beziehen. In einer Ausführungsform verarbeitet das prädiktive Modell 1406 Daten, die mit mehreren durch das Fahrzeug erfahrenen Ereignissen 1414 assoziiert sind, mit den Korrelationsinformationen, um einen Gesamtgesundheitszustand 1416 von Fahrzeugkomponenten vorherzusagen. Die mit den Ereignissen 1414 assoziierten Daten oder der vorhergesagte Gesundheitszustand 1416 der Fahrzeugkomponenten oder beide werden in der Datenbank 1418 gespeichert, sodass der vorhergesagte Gesundheitszustand 1416 von Fahrzeugkomponenten aktualisiert werden kann, um zukünftige Ereignisse 1414 zu berücksichtigen. Auf diese Weise sagt das prädiktive Modell 1406 die kumulative Auswirkung mehrerer Ereignisse auf den Gesamtgesundheitszustand 1416 von Fahrzeugkomponenten vorher.
Im Allgemeinen kann das prädiktive Modell 1406 den Gesundheitszustand 1416 einer Fahrzeugkomponente auf eine Vielfalt von Weisen ausdrücken. In einer Ausführungsform wird der Gesundheitszustand 1416 einer Fahrzeugkomponente relativ zu ihrem Gesamtgesundheitszustand ausgedrückt (z. B. gesund, Gesundheitszustand von 75 % usw.). In einer Ausführungsform wird der Gesundheitszustand 1416 einer Fahrzeugkomponente als eine erwartete Zeit bis zum Versagen ausgedrückt (z. B. 100 Meilen bis zum Versagen, 8 Betriebsstunden bis zum Versagen, 44 unwegsame Geländeereignisse bis zum Versagen usw.). In einer Ausführungsform wird der Gesundheitszustand 1416 einer Fahrzeugkomponente hinsichtlich dessen ausgedrückt, ob sie ausgetauscht werden muss (z. B. Austausch erforderlich, kein Austausch erforderlich). Ungeachtet dessen, wie der Gesundheitszustand 1416 einer Fahrzeugkomponente ausgedrückt wird, kann der Gesundheitszustand 1416 durch einen numerischen Wert oder einen nicht numerischen Deskriptor repräsentiert werden. In einer Ausführungsform ist das prädiktive Modell 1406 dazu ausgelegt, Informationen über einen Austausch oder eine Reparatur einer Fahrzeugkomponente zu empfangen (z. B. von dem Fahrzeug, einem Benutzer des Fahrzeugs oder einem Wartungsingenieur des Fahrzeugs usw.), und kann diese Informationen bei anschließenden Vorhersagen des Gesundheitszustands 1416 der Fahrzeugkomponente berücksichtigen, wie nachstehend mit Bezug auf 15 beschrieben.
Nach dem Vorhersagen des Gesundheitszustands 1416 einiger oder aller der Fahrzeugkomponenten liefert das prädiktive Modell 1406 die vorhergesagten Gesundheitszustandsinformationen zu einem Wartungsplanerzeuger 1408. Im Allgemeinen verarbeitet der Wartungsplanerzeuger 1408 die vorhergesagten Gesundheitszustandsinformationen, um Wartungsanforderungen zu bestimmen und einen Wartungsplan 1420 für das Fahrzeug zu erzeugen. In einer Ausführungsform vergleicht der Wartungsplanerzeuger 1408 den vorhergesagten Gesundheitszustand 1416 einer Fahrzeugkomponente mit einer oder mehreren Schwellen, um zu bestimmen, ob die spezielle Komponente ausgetauscht, repariert oder anderweitig durch Wartungspersonal oder -systeme inspiziert werden muss. In einer Ausführungsform sind die durch den Wartungsplanerzeuger 1408 verwendeten Schwellen unter anderem für die spezielle Fahrzeugkomponente, das spezielle Fahrzeug oder den speziellen Fahrzeugtyp (z. B. Fahrzeugmarke, -modell, -klasse usw.) oder Kombinationen von diesen spezifisch. In einer Ausführungsform wird jede Schwelle so ausgewählt, dass die Komponente des Fahrzeugs weiterhin funktioniert, wenn bestimmt wird, dass die Komponente ausgetauscht, repariert oder anderweitig inspiziert werden muss, um zu ermöglichen, dass das Fahrzeug sicher zu dem Wartungszentrum navigiert.
Unter Verwendung der bestimmten Wartungsanforderungen bewirkt der Wartungsplanerzeuger 1408, dass das Fahrzeug zu einem Wartungszentrum navigiert, oder erzeugt einen Wartungsplan 1420 für das Fahrzeug, oder beides. In einer Ausführungsform spezifiziert der Wartungsplan 1420 die Fahrzeugkomponenten, die repariert, ausgetauscht oder anderweitig inspiziert werden müssen, und einen empfohlenen Zeitrahmen für eine solche Handlung. Der Wartungsplan 1420 kann auch eine Angabe des Gesundheitszustands 1416 einer Fahrzeugkomponente unter anderen Informationen beinhalten. In einer Ausführungsform liefert der Wartungsplanerzeuger 1408 den Wartungsplan 1420 zu einem Steuermodul 1422 des Fahrzeugs (z. B. dem Steuermodul 406). Das Steuermodul 1422 (alleine oder in Kombination mit anderen Komponenten der Architektur 400) navigiert das Fahrzeug zu einem Wartungszentrum oder einem anderen Ort gemäß dem Wartungsplan 1420. Falls beispielsweise der Wartungsplan 1420 ein unmittelbares Erfordernis für den Austausch der Reifen des Fahrzeugs angibt, kann das Steuermodul 1422 bewirken, dass das Fahrzeug für einen Reifentausch zu einem zweckmäßigen Wartungszentrum navigiert. Als ein anderes Beispiel, falls der Wartungsplan 1420 angibt, dass die Fahrzeugbatterie innerhalb der nächsten Woche inspiziert werden muss, kann das Steuermodul 1422 eine Fahrt zu einem zweckmäßigen Wartungszentrum eigenständig oder in Abstimmung mit unter anderem einem Benutzer des Fahrzeugs, einem Fernbetreiber oder einem Vertreter des Wartungszentrums planen. Das Steuermodul 1422 kann das Fahrzeug zu der geplanten Zeit automatisch zu dem Wartungszentrum navigieren. In einer Ausführungsform hält das Steuermodul 1420 das Fahrzeug an der Seite an oder navigiert das Fahrzeug anderweitig zu einem sicheren Bereich zum Anhalten, beispielsweise falls bestimmt wird, dass das Fahrzeug sofort anhalten muss, um Schäden am Fahrzeug oder eine Verletzung seiner Passagiere zu verhindern.
In einer anderen Ausführungsform erzeugt der Wartungsplanerzeuger 1408 den Wartungsplan 1420 basierend auf den vorhergesagten Gesundheitszustandsinformationen für mehrere Komponenten. Falls beispielsweise bestimmt wird, dass das Fahrzeug in etwa 2.000 Meilen neue Reifen und in etwa 5.000 Meilen eine neue Batterie braucht, basierend auf den Informationen, die vom prädiktiven Modell 1406 empfangen werden, kann der Wartungsplanerzeuger 1408 Wartungseinträge im erzeugten Wartungsplan 1420 kombinieren, um das Fahrzeug länger auf der Straße zu halten. In einer Ausführungsform zieht der Wartungsplanerzeuger 1408 Informationen zusätzlich zu den vorhergesagten Gesundheitszustandsinformationen beim Erzeugen des Wartungsplanes in Betracht, wie etwa das Ausmaß der Reparatur (oder Ausmaß des Verzögerns der Reparatur).
In einer Ausführungsform wird der Wartungsplan 1420 anderen Entitäten bereitgestellt, wie etwa unter anderem einem Benutzer des Fahrzeugs, einem Fernbetreiber des Fahrzeugs, Wartungspersonal oder Kombinationen von diesen. Beispielsweise wird der Wartungsplan 1420 innerhalb des Fahrzeugs angezeigt (z. B. unter Verwendung der Anzeige 312 oder anderer Computerperipheriegeräte 132, die mit den Rechenvorrichtungen 146 gekoppelt sind), damit ein Benutzer des Fahrzeugs den Wartungsplan 1420 ansehen kann. In einer Ausführungsform kann der Benutzer des Fahrzeugs mit dem angezeigten Wartungsplan 1420 (z. B. unter Verwendung einer Eingabevorrichtung 314) interagieren, um Wartungseinträge auszuwählen und zu bewirken, dass das Fahrzeug zu einem Wartungszentrum zur Reparatur der ausgewählten Einträge navigiert. Der Wartungsplan 1420 kann gleichermaßen zu Rechenvorrichtungen entfernt vom Fahrzeug zur Anzeige und Steuerung des Fahrzeugs zu einem Wartungszentrum, wenn dies sicher ist, bereitgestellt werden.
15 veranschaulicht ein Blockdiagramm 1500 des Betriebs eines prädiktiven Wartungsmoduls, wie etwa des in 14 gezeigten prädiktiven Wartungsmoduls 1402. Anfänglich empfängt das prädiktive Modell 1502 (z. B. das prädiktive Modell 1406 in 14) Sensordaten 1504a, 1504b, ..., 1504n (kollektiv Sensordaten 1504), HD-Kartendaten 1506a, 1506b, ..., 1506n (kollektiv Kartendaten 1506), Wartungs- und Reparaturdaten 1508a, 1508b, ..., 1508n (kollektiv Wartungs- und Reparaturdaten 1508) und andere Trainings- oder historische Daten von mehreren Fahrzeugen 1510a, 1510b, ..., 1510n (kollektiv Fahrzeuge 1510). Das prädiktive Modell 1502 verarbeitet die empfangenen Daten, um eine Korrelation zwischen den Daten und ihrer Auswirkung auf den Gesundheitszustand einer Fahrzeugkomponente zu erlernen oder anderweitig herzustellen. Falls beispielsweise die Wartungs- und Reparaturdaten 1508 für ein Fahrzeug 1510 anzeigen, dass die Aufhängung des Fahrzeugs ausgetauscht wurde, kann das prädiktive Modell 1502 die Sensordaten 1504 und die HD-Kartendaten 1506 vor dem Austausch der Aufhängung verarbeiten, um eine Korrelation zwischen den Daten und ihrer Auswirkung auf die Aufhängung des Fahrzeugs herzustellen. In einer Ausführungsform verarbeitet das prädiktive Modell 1502 oder ein separater Ereignisdetektor (nicht gezeigt) die von den Fahrzeugen 1510 empfangenen Daten vor, um durch jedes Fahrzeug erfahrene Ereignisse zu identifizieren, und das prädiktive Modell 1502 verarbeitet die vorverarbeiteten Daten, um eine Korrelation zwischen den mit einem Ereignis assoziierten Daten und ihrer Auswirkung auf den Gesundheitszustand einer Fahrzeugkomponente zu erlernen oder anderweitig herzustellen.
Unter Verwendung der Korrelationsinformationen und der von den Fahrzeugen 1510 empfangenen Daten sagt das prädiktive Modell 1502 den Gesundheitszustand der Komponenten jedes Fahrzeugs 1510 vorher. Ein Wartungsplanerzeuger 1512 (z. B. der Wartungsplanerzeuger 1408 in 14) verwendet die vorhergesagten Gesundheitszustandsinformationen, um einen prädiktiven Wartungsplan für jedes Fahrzeug 1510 zu erzeugen. In einer Ausführungsform wird der prädiktive Wartungsplan einem Steuermodul des jeweiligen Fahrzeugs 1510 bereitgestellt, um das Fahrzeug zu einem Wartungszentrum oder einem anderen Ort gemäß dem Wartungsplan zu navigieren. Nachdem das Fahrzeug gewartet wurde, werden Wartungs- und Reparaturdaten 1514 zurück an das prädiktive Modell 1502 bereitgestellt, um die Korrelation zwischen Daten, die mit einem durch das Fahrzeug erfahrenen Ereignis assoziiert sind, und ihrer Auswirkung auf den Gesundheitszustand einer Fahrzeugkomponente neu zu trainieren oder anderweitig zu verbessern. Das prädiktive Modell 1502 verwendet auch die Wartungs- und Reparaturdaten 1514, um Reparaturen an Fahrzeugkomponenten bei anschließenden Vorhersagen zu berücksichtigen. Mit der Zeit werden die Fahrzeuge 1510, die gemäß den prädiktiven Wartungsplänen gewartet werden, Teil einer optimierten Flotte 1516 von Fahrzeugen, die basierend auf dem tatsächlichen Verschleiß und der tatsächlichen Abnutzung, die jedes Fahrzeug erfährt, gewartet werden. In einer Ausführungsform werden Wartungs- und Reparaturdaten 1514 für Fahrzeuge 1510 in der optimierten Flotte 1516 mit Wartungs- und Reparaturdaten 1518 für Fahrzeuge 1520a, 1520b, ..., 1520n (kollektiv Fahrzeuge 1520) in einer Kontrollgruppe 1522 verglichen, die gemäß beispielsweise Wartungsplänen, die durch Fahrzeughersteller bereitgestellt werden, oder anderen Wartungsplänen gewartet werden. Auf diese Weise können Metriken wie etwa die Kosten des Besitzes und die nützliche Lebensdauer von Fahrzeugen 1510 in der optimierten Flotte 1516 mit denen der Fahrzeuge 1520 in der Kontrollgruppe 1522 verglichen werden.
Die hier beschriebenen prädiktiven Techniken besitzen zusätzliche Anwendungen über das Erzeugen eines prädiktiven Wartungsplanes für ein Fahrzeug hinaus. In einer Ausführungsform werden Informationen, die von Fahrzeugen empfangen werden (z. B. Sensordaten, HD-Kartendaten usw.), und die Korrelationen, die durch das prädiktive Modell (z. B. das prädiktive Modell 1406) hergestellt werden, umgekehrt verwendet, um geografische Gebiete zu identifizieren, die einen übergroßen Effekt auf die Fahrzeugwartung verursachen. In einer Ausführungsform werden die Informationen zur risikobasierten Routenführung verwendet, wie etwa durch das Auswählen einer Route für ein Fahrzeug, die den Effekt auf den Gesundheitszustand von Fahrzeugkomponenten minimiert, oder Priorisieren, welche Fahrzeuge in einer Flotte zu Gebieten mit hohem Effekt gesendet werden, basierend auf dem Gesundheitszustand des Fahrzeugs. Falls beispielsweise ein Bereich einer Stadt für unwegsame Straßen bekannt ist, die Verschleiß verursachen, kann eine Route für das Fahrzeug ausgewählt werden, um die unwegsamen Straßen zu vermeiden, oder ein Flottenbetreiber könnte das Senden von Fahrzeugen, die älter als ihre nützliche Lebensdauer sind, für das Fahren auf den unwegsamen Straßen priorisieren (oder Fahrzeuge mit Komponenten, die gesund sind, sodass die Fahrzeuge die unwegsamen Straßen überstehen können). In einer Ausführungsform werden Informationen über Gebiete, die einen übergroßen Effekt auf die Fahrzeugwartung verursachen, zum Erzeugen eines Infrastrukturberichts verwendet, der Straßen oder eine andere Infrastruktur identifiziert, die Reparatur oder Instandhaltung benötigen. Der Infrastrukturbericht kann beispielsweise Regierungsbeamten bereitgestellt werden, um die Priorisierung von Infrastrukturverbesserungen zu unterstützen.
16 zeigt ein Flussdiagramm eines beispielhaften Prozesses 1600 zum Vorhersagen von Wartungsanforderungen eines Fahrzeugs. In einer Ausführungsform ist das Fahrzeug das in 1 gezeigte AV 100, und der Prozess 1600 wird durch einen Prozessor des Fahrzeugs oder ein Ferncomputersystem in Kommunikation mit dem Fahrzeug, wie etwa den in 3 gezeigten Prozessor 304, ausgeführt.
Der Prozessor sammelt 1602, unter Verwendung eines Satzes von Sensoren eines Fahrzeugs, erste Sensordaten, die mit einem Satz von Ereignissen über einen Zeitraum assoziiert sind. Der Prozessor sammelt 1604 auch, unter Verwendung des Satzes von Sensoren, zweite Sensordaten, die mit einem akuten Ereignis (z. B. einem einzelnen Ereignis, das das Fahrzeug erfährt) nach dem Zeitraum assoziiert sind. In einer Ausführungsform beinhaltet der Satz von Sensoren des Fahrzeugs (z. B. die Sensoren 121) eine Kamera und/oder ein Mikrofon und/oder eine IMU und/oder LiDAR und/oder RADAR und/oder GPS. In einer Ausführungsform wird mindestens eines der Ereignisse zumindest teilweise basierend auf HD-Kartendaten alleine oder in Kombination mit den Sensordaten identifiziert. In einer Ausführungsform beinhalten die Ereignisse und das akute Ereignis unter anderem ein unwegsames Geländeereignis und/oder ein sanftes Zusammenstoßereignis und/oder ein atmosphärisches Bedingungsereignis und/oder ein internes Abnutzungsereignis und/oder ein Nutzungsereignis und/oder ein Fahrereignis. In einer Ausführungsform werden die Sensordaten verarbeitet, um Parameter für ein Ereignis, wie etwa eine Art des Ereignisses, oder die Fahrzeugkomponenten, die potenziell durch das Ereignis beeinträchtigt werden, oder beides zu identifizieren. Beispielsweise werden die Sensordaten oder die HD-Kartendaten, oder beide, verwendet, um Parameter wie etwa eine Art des unwegsamen Geländes (z. B. Schlagloch, unebene Straße, unbefestigte Straße, schnelle Gefälleänderung, Verkehrsschwelle usw.) und Komponenten des Fahrzeugs, die potenziell durch das unwegsame Gelände beeinträchtigt werden (z. B. alle Räder, Vorderräder, Hinterräder, rechtes Vorderrad usw.), für ein unwegsames Geländeereignis zu identifizieren.
Der Prozessor bestimmt 1606 einen Gesundheitszustand einer Komponente des Fahrzeugs basierend auf den ersten Sensordaten und den zweiten Sensordaten und einer Korrelation zwischen den ersten und zweiten Sensordaten und der Komponente des Fahrzeugs. In einer Ausführungsform beinhaltet das Bestimmen des Gesundheitszustands der Komponente des Fahrzeugs Verarbeiten sowohl der ersten Sensordaten, die mit dem Satz von Ereignissen assoziiert sind (oder den Ereignissen oder Parametern der Ereignisse), als auch der zweiten Sensordaten, die mit dem akuten Ereignis assoziiert sind (oder dem akuten Ereignis oder Parametern des akuten Ereignisses), mit einem prädiktiven Modell. Das prädiktive Modell ist dazu ausgelegt, die Korrelation an den ersten und zweiten Sensordaten anzuwenden, um den Gesundheitszustand der Komponente des Fahrzeugs zu bestimmen. In einer Ausführungsform beinhaltet die Korrelation eine erlernte oder bekannte Beziehung zwischen den Daten, die mit einem bestimmten Ereignis (oder einer Kombination von Ereignissen) assoziiert sind, und der entsprechenden Auswirkung auf den Gesundheitszustand einer Fahrzeugkomponente. In einer Ausführungsform ist die Korrelation für das Fahrzeug oder den Fahrzeugtyp (z. B. Fahrzeugmarke, -modell, -klasse usw.) spezifisch. In einer Ausführungsform wird die Korrelation im Laufe der Zeit unter Verwendung von Ereignisdaten, Wartungs- und Reparaturdaten oder anderen Trainingsdaten neu trainiert oder anderweitig verbessert. Beispielsweise werden Informationen bezüglich der Wartung an der Fahrzeugkomponente durch den Prozessor empfangen, und die Korrelation wird durch den Prozessor zumindest teilweise basierend auf den ersten und zweiten Sensordaten und den Informationen bezüglich der Wartung an der Fahrzeugkomponente angepasst.
In einer Ausführungsform beinhaltet die Komponente des Fahrzeugs eine beliebige elektrische oder mechanische Komponente des Fahrzeugs, einschließlich des Satzes von Sensoren. In einer Ausführungsform werden die ersten Sensordaten bezüglich des Satzes von Ereignissen über den Zeitraum als Reaktion auf das Sammeln der ersten Sensordaten zu einem Ferncomputersystem übertragen, und das Bestimmen des Gesundheitszustands der Komponente des Fahrzeugs beinhaltet Übertragen der zweiten Sensordaten, die mit dem akuten Ereignis assoziiert sind, zu dem Ferncomputersystem und Empfangen einer Angabe des Gesundheitszustands der Komponente vom Ferncomputersystem.
Der Prozessor navigiert 1608 das Fahrzeug unter Verwendung einer Steuerschaltung als Reaktion auf eine Bestimmung, dass der Gesundheitszustand der Komponente eine vordefinierte Schwelle nicht erfüllt. In einer Ausführungsform ist dieser Schritt optional, wie durch die gestrichelte Linie in 16 gezeigt. In einer Ausführungsform bewirkt der Prozessor, dass das Fahrzeug zu einem Wartungszentrum, einem sicheren Ort zum Anhalten oder einem anderen Ort navigiert, unter Verwendung der Steuerschaltung des Fahrzeugs als Reaktion auf die Bestimmung, dass der Gesundheitszustand der Fahrzeugkomponente eine vordefinierte Schwelle nicht erfüllt. In einer Ausführungsform wird die vordefinierte Schwelle so ausgewählt, dass die Komponente des Fahrzeugs weiterhin funktioniert, wenn das Fahrzeug zu dem Wartungszentrum, dem Ort zum Anhalten oder einem anderen Ort navigiert wird. In einer Ausführungsform beinhaltet das Navigieren des Fahrzeugs Bewirken, durch die Steuerschaltung, dass das Fahrzeug sich selbst zu dem Wartungszentrum fährt oder navigiert. In einer Ausführungsform wird ein Wartungsplan für das Fahrzeug basierend auf dem Gesundheitszustand der Komponente erzeugt. In einer Ausführungsform wird eine Route entlang eines Straßennetzes für das Fahrzeug zumindest teilweise basierend auf dem Gesundheitszustand der Komponente bestimmt.
In der vorstehenden Beschreibung wurden Ausführungsformen der Erfindung mit Bezugnahme auf zahlreiche spezifische Einzelheiten beschrieben, die von Implementierung zu Implementierung variieren können. Die Beschreibung und die Zeichnungen sind dementsprechend als veranschaulichend anstatt beschränkend aufzufassen. Der alleinige und exklusive Indikator des Schutzumfangs der Erfindung, und was durch die Anmelder als der Schutzumfang der Erfindung beabsichtigt wird, ist der wörtliche und äquivalente Schutzumfang des Satzes von Ansprüchen, der sich aus dieser Anmeldung ergibt, in der spezifischen Form, in der solche Ansprüche sich ergeben, einschließlich jeglicher anschließender Korrektur. Jegliche Definitionen, die hierin für in solchen Ansprüchen enthaltenen Begriffe dargelegt sind, sollen die Bedeutung solcher Begriffe, wie in den Ansprüchen verwendet, bestimmen. Zusätzlich, wenn der Begriff „ferner umfassend“ in der vorstehenden Beschreibung oder den folgenden Ansprüchen verwendet wird, kann, was diesem Ausdruck folgt, ein zusätzlicher Schritt oder eine zusätzliche Entität oder ein Teilschritt/eine Teilentität eines zuvor vorgetragenen Schritts oder einer zuvor vorgetragenen Entität sein.

Claims

Computerimplementiertes Verfahren, umfassend: Sammeln, unter Verwendung eines Satzes von Sensoren eines Fahrzeugs, erster Sensordaten, die mit einem Satz von Ereignissen über einen Zeitraum assoziiert sind; Sammeln, unter Verwendung des Satzes von Sensoren, zweiter Sensordaten, die mit einem akuten Ereignis nach dem Zeitraum assoziiert sind; Bestimmen, unter Verwendung eines Prozessors, eines Gesundheitszustands einer Komponente des Fahrzeugs basierend auf den ersten Sensordaten und den zweiten Sensordaten und einer Korrelation zwischen den ersten und zweiten Sensordaten und der Komponente des Fahrzeugs; und Navigieren, unter Verwendung einer Steuerschaltung, des Fahrzeugs als Reaktion auf eine Bestimmung, dass der Gesundheitszustand der Komponente eine vordefinierte Schwelle nicht erfüllt.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bestimmen des Gesundheitszustands der Komponente des Fahrzeugs Verarbeiten sowohl der ersten Sensordaten, die mit dem Satz von Ereignissen assoziiert sind, als auch der zweiten Sensordaten, die mit dem akuten Ereignis assoziiert sind, mit einem prädiktiven Modell beinhaltet.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das prädiktive Modell dazu ausgelegt ist, die Korrelation an den ersten und zweiten Sensordaten anzuwenden, um den Gesundheitszustand der Komponente des Fahrzeugs zu bestimmen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, umfassend: Empfangen von Informationen bezüglich der Wartung an der Fahrzeugkomponente; und Anpassen, durch den Prozessor, der Korrelation zumindest teilweise basierend auf den ersten und zweiten Sensordaten und den Informationen bezüglich der Wartung.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die Ereignisse ein unwegsames Geländeereignis und/oder ein sanftes Zusammenstoßereignis und/oder ein atmosphärisches Ereignis und/oder ein internes Abnutzungsereignis beinhalten.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei jedes der Ereignisse mindestens einen Parameter beinhaltet, der basierend auf den ersten Sensordaten identifiziert wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei mindestens eines der Ereignisse zumindest teilweise basierend auf hochauflösenden Kartendaten identifiziert wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei die Komponente des Fahrzeugs einen Sensor aus dem Satz von Sensoren beinhaltet.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, umfassend, als Reaktion auf das Sammeln der ersten Sensordaten bezüglich des Satzes von Ereignissen über den Zeitraum, Übertragen der ersten Sensordaten zu einem Ferncomputersystem; und wobei das Bestimmen des Gesundheitszustands der Komponente des Fahrzeugs Folgendes beinhaltet: Übertragen der zweiten Sensordaten, die mit dem akuten Ereignis assoziiert sind, zu dem Ferncomputersystem, und Empfangen einer Angabe des Gesundheitszustands der Komponente vom Ferncomputersystem.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, umfassend Erzeugen eines Wartungsplanes für das Fahrzeug basierend auf dem Gesundheitszustand der Komponente.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, wobei das Navigieren des Fahrzeugs Navigieren des Fahrzeugs zu einem Wartungszentrum basierend auf dem Bestimmen, dass der Gesundheitszustand der Komponente die vordefinierte Schwelle nicht erfüllt, beinhaltet.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11, wobei das Navigieren des Fahrzeugs Navigieren des Fahrzeugs zu einem Ort zum Anhalten basierend auf dem Bestimmen, dass der Gesundheitszustand der Komponente die vordefinierte Schwelle nicht erfüllt, beinhaltet.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12, wobei die vordefinierte Schwelle so ausgewählt wird, dass die Komponente des Fahrzeugs weiterhin funktioniert, wenn das Fahrzeug navigiert wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 13, wobei das Navigieren des Fahrzeugs Bewirken beinhaltet, durch die Steuerschaltung, dass das Fahrzeug sich selbst fährt und navigiert.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14, umfassend Bestimmen einer Route entlang eines Straßennetzes für das Fahrzeug zumindest teilweise basierend auf dem Gesundheitszustand der Komponente.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 15, wobei das Verfahren durch mindestens einen Prozessor des Fahrzeugs durchgeführt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 16, wobei das Verfahren durch ein Ferncomputersystem in Kommunikation mit dem Fahrzeug durchgeführt wird.
Fahrzeug, umfassend: ein computerlesbares Medium, das computerausführbare Anweisungen speichert; und einen Prozessor, der kommunikativ mit dem computerlesbaren Medium gekoppelt ist, wobei der Prozessor dazu ausgelegt ist, die computerausführbaren Anweisungen auszuführen, um Operationen durchzuführen, die Folgendes beinhalten: Identifizieren von Ereignissen, die ein Fahrzeug über einen bestimmten Zeitraum erfährt, wobei die Ereignisse zumindest teilweise basierend auf Sensordaten von einem Satz von Sensoren am Fahrzeug identifiziert werden; Identifizieren eines akuten Ereignisses, das ein Fahrzeug nach dem bestimmten Zeitraum erfährt, wobei das akute Ereignis zumindest teilweise basierend auf Sensordaten von dem Satz von Sensoren am Fahrzeug identifiziert wird; Bestimmen eines Gesundheitszustands einer Komponente des Fahrzeugs basierend auf den ersten Sensordaten und den zweiten Sensordaten und einer Korrelation zwischen den ersten und zweiten Sensordaten und der Komponente des Fahrzeugs; und Navigieren, unter Verwendung einer Steuerschaltung, des Fahrzeugs als Reaktion auf eine Bestimmung, dass der Gesundheitszustand der Komponente eine vordefinierte Schwelle nicht erfüllt.
Nichtflüchtiges computerlesbares Speicherungsmedium, das ein oder mehrere Programme zur Ausführung durch einen oder mehrere Prozessoren einer Vorrichtung umfasst, wobei das eine oder die mehreren Programme Anweisungen beinhalten, die bei ihrer Ausführung durch den einen oder die mehreren Prozessoren bewirken, dass die Vorrichtung das Verfahren nach Anspruch 1 durchführt.