KR20230041960A - 예측 차량 동작 지원 - Google Patents

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KR20230041960A
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Abstract

차량들의 예측 동작 지원을 위한 다양한 시스템들 및 프로세스들이 본원에 설명된다. 본원에 설명된 시스템들 및 기술들은 운전자에 의해 동작되는 차량들, 반자율주행 차량들, 및/또는 자율주행 차량들과 같은 차량들에 적용가능할 수 있다. 본원에 설명된 지원 기술들은 예측적일 수 있다. 즉, 기술들은 차량 제어가 절충되기 전에 비최적의 또는 위험한 동작 조건들의 예측을 허용한다. 따라서, 경고가 제공될 수 있고/있거나 차량의 동작은 예측 지원 결정들에 기초하여 변경될 수 있다. 특정 실시예들에서, 본원에 설명된 기술들은 경고들을 운전자에게 제공할 수 있고, 차량 내에서 고장들을 검출할 수 있고, 경로 계획을 원조할 수 있고, 차량에 근접한 장애물들을 검출할 수 있고/있거나, 차량의 동작을 원조할 수 있다.

Description

예측 차량 동작 지원
우선권 데이터
본 특허 문서는 발명의 명칭이 "PREDICTIVE VEHICLE OPERATING ASSISTANCE"이고, Timothy Just에 의해, 2020년 5월 4일에 출원된, 동시 계류 중이고 공동 양도된 미국 특허 출원 제16/865,963호에 대한 우선권을 주장하며(대리인 정리 번호 JUSTP002), 미국 특허 출원은 본원에 전체적으로 그리고 모든 목적들을 위해 참조로 이로써 포함된다.
기술분야
본 개시는 일반적으로 차량 동작 지원에 관한 것이다. 더 구체적으로, 본 개시는 반자율주행 및 자율주행 차량들과 같은 차량들의 지원 동작을 위한 기술들에 관한 것이다.
종래의 차량 조종 보조기구들은 반응적이다. 즉, 다양한 센서들은 차량의 현재 동작 조건을 결정한다. 차량의 현재 동작 조건은 차량이 제어 불능인 것을 표시하면(예를 들어, 다양한 센서 판독들이 타이어의 미끄러짐을 표시하면), 구체 조치는 이때 차량이 다시 제어되게 하기 위해 이용된다. 따라서, 그러한 조종 보조기구들은 본래 반응적이다.
예측 차량 지원을 위한 다양한 메커니즘들 및 프로세스들이 제공된다. 본원에 설명된 시스템들 및 기술들은 운전자에 의해 동작되는 차량들, 반자율주행 차량들, 및/또는 자율주행 차량들과 같은 차량들에 적용가능할 수 있다. 따라서, 본원에 설명된 시스템들 및 기술들은 차량의 운전자의 동작을 원조하고/하거나 자율주행 차량의 동작을 원조할 수 있다.
다양한 실시예들 중에서 차량이 본원에 설명된다. 차량은 차체, 차체 내에 배치되고 사용자 인터페이스를 포함하는 내부, 휠 어셈블리, 휠 어셈블리의 회전 속도를 감지하고 회전 속도에 기초하여 속도 센서 데이터를 제공하도록 구성된 속도 센서, 휠 어셈블리의 타이어 압력을 감지하고 타이어 압력 데이터를 제공하도록 구성된 타이어 압력 센서, 및 속도 센서 및 내부에 통신가능하게 결합된 제어기를 포함한다. 제어기는 차량이 습한 표면 상에서 이동하고 있는 것을 결정하고, 속도 센서 데이터를 수신하고, 속도 센서 데이터로부터 차량의 지면 속도를 결정하고, 타이어 압력 데이터를 수신하고, 타이어 압력 데이터로부터 휠 어셈블리의 타이어 압력을 결정하고, 휠 어셈블리의 타이어 압력에 기초하여 수막 속도를 결정하고, 지면 속도가 수막 속도보다 더 큰 것을 결정하고, 지면 속도가 수막 속도보다 더 크다는 결정에 기초하여, 사용자 인터페이스로 수막 경고를 출력하도록 구성된다.
또한 자율주행 차량이 설명된다. 자율주행 차량은 차체, 휠 및 휠에 결합된 타이어를 포함하는, 휠 어셈블리, 타이어의 슬립 각도를 결정하고 슬립 각도 데이터를 제공하도록 구성된 휠 슬립 센서, 및 제어기를 포함한다. 제어기는 슬립 각도 데이터로부터, 타이어의 베이스라인 슬립 각도를 결정하고, 베이스라인 슬립 각도가 임계 슬립 각도보다 더 큰 것을 결정하고, 베이스라인 슬립 각도가 임계 슬립 각도보다 더 크다는 결정에 기초하여, 휠 어셈블리의 정렬이 오정렬되는 것을 결정하고, 휠 어셈블리의 정렬이 오정렬된다는 경고를 출력하도록 구성될 수 있다.
또한 비일시적 머신 판독가능 매체가 설명된다. 비일시적 머신 판독가능 매체는 차량 제어기로 하여금 차량이 습한 표면 상에서 이동하고 있는 것을 결정하는 것, 차량의 속도 센서로부터 속도 센서 데이터를 수신하는 것, 속도 센서 데이터로부터 차량의 지면 속도를 결정하는 것, 차량의 휠 어셈블리의 타이어 압력 센서로부터 타이어 압력 데이터를 수신하는 것, 타이어 압력 데이터로부터 휠 어셈블리의 타이어 압력을 결정하는 것, 휠 어셈블리의 타이어 압력에 기초하여 수막 속도를 결정하는 것, 지면 속도가 수막 속도보다 더 큰 것을 결정하는 것, 및 지면 속도가 수막 속도보다 더 크다는 결정에 기초하여, 차량의 사용자 인터페이스로 수막 경고를 출력하는 것을 포함하는 동작들을 수행하게 하도록 구성된다.
이들 및 다른 실시예들은 도면들을 참조하여 아래에 추가로 설명된다.
포함된 도면들은 예시적인 목적들을 위한 것이고 본원에 설명되는 개시된 발명 시스템들, 장치, 방법들 및 컴퓨터 프로그램 제품들을 위한 가능한 구조들 및 동작들의 예들만을 제공하는 역할을 한다. 이들 도면들은 개시된 구현들의 사상 및 범위로부터 벗어나지 않고 통상의 기술자에 의해 이루어질 수 있는 형태 및 상세의 임의의 변경들을 결코 제한하지 않는다.
도 1은 하나 이상의 실시예에 따라, 예측 동작 지원을 갖는 차량의 도면을 예시한다.
도 2는 하나 이상의 실시예에 따라, 예측 동작 지원을 갖는 차량의 블록도를 예시한다.
도 3은 하나 이상의 실시예에 따라, 차량의 예측 동작 지원을 위한 흐름 프로세스를 예시한다.
도 4는 하나 이상의 실시예에 따라, 예측 자율주행 차량 동작을 위한 흐름 프로세스를 예시한다.
도 5는 하나 이상의 실시예에 따라, 예측 자율주행 차량 경로 계획을 위한 흐름 프로세스를 예시한다.
도 6은 하나 이상의 실시예에 따라, 예측 수막 지원을 위한 흐름 프로세스를 예시한다.
도 7은 하나 이상의 실시예에 따라, 타이어 마모 예측을 위한 흐름 프로세스를 예시한다.
도 8은 하나 이상의 실시예에 따라, 예측 정렬 결정을 위한 흐름 프로세스를 예시한다.
본 개시는 차량 동작 지원에 사용될 수 있는 기술들, 방법들, 시스템들, 장치, 및 컴퓨터 프로그램 제품들을 설명한다. 특정 실시예들에서, 지원 기술들은 예측적일 수 있다. 즉, 기술들은 차량 제어이 절충되기 전에(예를 들어, 차량이 제어 불능이기 전에) 비최적의 또는 위험한 동작 조건들의 예측을 허용한다. 따라서, 경고가 제공될 수 있고/있거나 차량의 동작은 예측 지원 결정들에 기초하여 변경될 수 있다.
본원에 설명된 시스템들 및 기술들은 운전자에 의해 동작되는 차량들, 반자율주행 차량들, 및/또는 자율주행 차량들과 같은 차량들에 적용가능할 수 있다. 따라서, 본원에 설명된 시스템들 및 기술들은 차량의 운전자의 동작을 원조하고/하거나 컴퓨터 제어 차량의 동작을 원조할 수 있다. 특정 실시예들에서, 본원에 설명된 기술들은 경고들을 운전자에게 제공할 수 있고, 차량 내에서 고장들을 검출할 수 있고, 경로 계획을 원조할 수 있고, 차량에 근접한 장애물들을 검출할 수 있고/있거나, 차량의 동작을 원조할 수 있다. 다양하게, 본원에 설명된 시스템들 및 기술들은 위험한 상황들이 직면되기 전에 차량 동작들이 조정되는 것을 허용할 수 있다.
도 1은 하나 이상의 실시예에 따라, 예측 동작 지원을 갖는 차량의 도면을 예시한다. 도 1은 차량(100)을 예시한다. 차량(100)은 차체(102) 및 휠 어셈블리들(104A 및 104B)을 포함한다. 차체(102)는 차체(102) 내에 배치된 내부(130)를 포함한다. 내부(130)는 하나 이상의 조작자(예를 들어, 운전자), 승객, 화물, 및/또는 다른 아이템들을 수용하도록 구성될 수 있다. 내부(130)는 사용자 인터페이스(114)와 같은 하나 이상의 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스(114)는 정보를 내부(130)의 탑승자들에게 통신할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 차량(110)은 또한 예를 들어, 정보를 다양한 통신 기술들(예를 들어, Wi-Fi 및/또는 Bluetooth®)를 통해 전자 디바이스(예를 들어, 모바일 디바이스)에 무선으로 송신하고/하거나 정보를 사용자 인터페이스를 통해 차량의 외부 상에 제공함으로써 정보를 통신할 수 있다.
차량(110)은 제어기(106)를 포함한다. 제어기(106)는 하나 이상의 메모리 및 하나 이상의 단일 또는 멀티코어 프로세서를 포함할 수 있다. 메모리들은 하나 이상의 저장 매체를 포함한다. 그러한 스토리지는 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체들 중 어느 하나 또는 둘 다를 포함할 수 있고 스캐닝 장치의 동작을 위해 컴퓨터 판독가능 명령어들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들 및 다른 데이터에 대한 비일시적 저장을 제공할 수 있다. 프로세서들은 메모리들 내에 저장된 명령어들을 실행하도록 구성될 수 있다. 그러한 명령어들은 본원에 설명된 기술들을 포함할 수 있다.
휠 어셈블리들(104A 및 104B) 각각은 휠 및 타이어를 포함한다. 휠 어셈블리들(104A 및 104B)의 타이어 내의 타이어 압력들은 타이어 압력 센서들(108A 및 108B)에 의해 각각 감지될 수 있다. 타이어 압력 센서들(108A 및 108B)은 타이어 압력 데이터를 제어기(106)에 제공할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 타이어 압력 센서들(108A 및 108B)은 타이어 압력 데이터를 제어기(106)에 무선으로 제공할 수 있다.
휠 어셈블리들(104A 및 104B)은 차량(100)을 위한 제어를 제공할 수 있다. 따라서, 휠 어셈블리들(104A 및/또는 104B)은 차량(100)을 위한 가속, 감속, 및/또는 스티어링 제어를 제공할 수 있다. 휠 어셈블리들(104A 및 104B)의 특성들은 휠 센서들(110A 및 110B)에 의해 각각 감지될 수 있다. 휠 센서들(110A 및 110B)은 특정 실시예들에서, 차량(100)의 다양한 동작 조건들의 결정을 허용하도록 구성된 휠 슬립 센서들, 휠 속도 센서들, 스티어링 각도 센서들, 타이어 온도 센서들, 및/또는 다른 센서들을 포함할 수 있다. 차량(100)의 휠 센서들(110A 및 110B)뿐만 아니라, 다른 구성요소들은 유선 또는 무선 통신 채널(118)을 통해 제어기(106)와 통신할 수 있다. 그러한 유선 및/또는 무선 통신 채널(118)은 다양한 데이터 포맷들(예를 들어, CANBUS)을 통해 데이터를 제공할 수 있다.
차량(100)은 차량 센서(128)를 추가로 포함할 수 있다. 차량 센서(128)는 차량의 거동의 하나 이상의 양태를 감지하도록 구성될 수 있다. 차량 센서(128)는 예를 들어, 차량(100)의 자세 및/또는 차량(100)의 조작자로부터의 동작 입력들을 결정하도록 구성된 요 센서, 스티어링 휠 센서, 브레이크 페달 위치 센서, 스로틀 위치 센서, 강우 센서, 및/또는 다른 그러한 센서들을 포함할 수 있다. 차량 센서(128)로부터의 데이터는 통신 채널(118)을 통해 통신될 수 있다.
차량(100)은 위성 위치 확인 시스템(global positioning system)(GPS) 센서(112)를 추가로 포함할 수 있다. GPS 센서(112)는 위성(120)과 같은 하나 이상의 위성으로부터 위치확인 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 위성(120)은 GPS 센서(112)에 위치확인 데이터를 포함할 수 있는 데이터(122)를 무선으로 제공할 수 있다. 위치확인 데이터는 차량(100)의 전역 및/또는 국부 위치를 표시할 수 있다. 따라서, 위치확인 데이터는 차량(100)이 위치되는 곳을 표시할 수 있다. 위치확인 데이터는 도로 네트워크들, 도로 조건들, 날씨 조건들, 및 다른 그러한 조건들에 관한 데이터를 추가로 포함할 수 있다. 따라서, 위치확인 데이터는 제어기(106)가 차량(100)이 이동하기 위한 경로를 결정하는 것을 허용할 수 있다. 경로는 도로 및/또는 날씨 조건들을 포함할 수 있다. 경고들이 출력될 수 있고/있거나 차량(100)의 동작은 경로의 조건들에 기초하여 조정될 수 있다.
통신 모듈(116)은 또한 차량(100)에 포함될 수 있다. 차량(100)의 통신 모듈(116)은 별도의 모듈일 수 있고/있거나 제어기(106) 내에 통합될 수 있다. 통신 모듈(116)은 다양한 상이한 무선 통신 포맷들(예를 들어, Wi-Fi, Bluetooth®, 4G, 5G, 및 다른 데이터 연결들)을 통해 복수의 다른 디바이스와 무선으로 통신하도록 구성될 수 있다. 통신 모듈(116)은 차량(100)에서 더 긴 거리에 배치된 디바이스들뿐만 아니라 차량(100)에 근접한(예를 들어, 시각적 시야 내의) 디바이스들과 같은 다양한 전자 디바이스들과 통신할 수 있다.
그러한 디바이스들은 예를 들어, 전자 디바이스(124)를 포함할 수 있다. 전자 디바이스(124)는 특정 실시예들에서, 모바일 디바이스일 수 있다. 전자 디바이스(124)는 보행자, 사이클리스트, 작업자, 또는 다른 당사자에 의해 소지될 수 있다. 당사자는 차량(100)에 근접할 수 있다(예를 들어, 인도 상에, 스트리트를 따라, 주차장 내에, 또는 차량(100)에 근접한 다른 구역 내에 있음). 전자 디바이스(124)는 무선 데이터(126)를 통해 통신 모듈(116)과 통신할 수 있다.
전자 디바이스(124)는 특정 실시예들에서, 하나 이상의 애플리케이션을 포함할 수 있다. 그러한 애플리케이션(들)은 무선 데이터(126)를 통해 제어기(106)와 통신하도록 구성될 수 있다. 애플리케이션(들)은 모바일 디바이스의 사용자가 보행자, 사이클리스트, 또는 다른 당사자인 것을 제어기(106)에 표시할 수 있다. 그 다음, 제어기(106)는 전자 디바이스(124)에 의해 통신되는 데이터로부터, 모바일 디바이스의 사용자가 보행자, 사이클리스트, 또는 다른 당사자인 것을 식별할 수 있다.
다른 실시예들에서, 제어기(106)는 통신 모듈(116)이 모바일 디바이스의 존재를 (예를 들어, 수동 방출들을 통해 모바일 디바이스로부터 그리고/또는 핫스팟들 또는 다른 전자 데이터 송신들로부터) 검출하는 것을 결정할 수 있다. 그러한 특정 실시예들에서, 제어기(106)는 전자 디바이스로부터 수신되는 데이터가 모바일 디바이스이고, 따라서, 식별 정보에 기초하여, 보행자 또는 사이클리스트일 가능성이 더 많은 것을 결정할 수 있다. 그와 같이, 예를 들어, 모바일 디바이스에 의해 통신되는 데이터는 모바일 디바이스인 것을 식별할 수 있거나 디바이스의 제품 및 모델을 식별할 수 있다. 그러한 데이터로부터, 제어기(106)는 전자 디바이스(124)가 모바일 디바이스인 것을 결정하고, 따라서, 전자 디바이스(124)가 보행자, 사이클리스트, 또는 다른 그러한 당사자에 의해 소유되는 것을 결정할 수 있다. 그러한 실시예에서, 사용자가 보행자, 사이클리스트, 또는 다른 당사자이라는 긍정 확인은 필요하지 않다. 대신에, 제어기(106)는 전자 디바이스(124)가 모바일 디바이스인 것으로 결정되면 사용자가 보행자, 사이클리스트, 또는 다른 당사자인 것을 가정할 수 있다. 사용자가 보행자, 사이클리스트, 또는 다른 당사자라는 결정 시에, 경고는 이때 그에 따라 (예를 들어, 사용자 인터페이스(114)를 통해) 차량(100)의 조작자에게 출력될 수 있거나 차량(100)의 동작은 보행자, 사이클리스트, 또는 다른 당사자의 검출된 존재에 따라 제어기(106)에 의해 조정될 수 있다.
도 2는 하나 이상의 실시예에 따라, 예측 동작 지원을 갖는 차량의 블록도를 예시한다. 도 2는 도 1에 도시된 차량(100)의 블록도를 예시한다. 그와 같이, 도 2의 차량(100)은 사용자 인터페이스(114)를 포함하는 내부(130)를 갖는 차체(102)를 포함한다. 차량(100)은 타이어 압력 센서(108) 및 휠 센서(110)를 갖는 휠 어셈블리(104)를 추가로 포함한다. 차량(100)은 차량 센서(128), GPS 센서, 통신 모듈(116), 및 제어기(106)를 추가로 포함한다. 데이터는 통신 채널(118)을 통해 차량(100)의 다양한 구성요소들 사이에서 통신될 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예들에서, 차량(100)은 하나 이상의 휠을 포함할 수 있다. 복수의 휠을 갖는 차량들에서, 본원에 설명된 센서들 및 다른 구성요소들은 휠들 중 하나 이상에 적용될 수 있다.
도 3은 하나 이상의 실시예에 따라, 차량의 예측 동작 지원을 위한 흐름 프로세스를 예시한다. 블록(302)에서, 동작 파라미터들이 수신될 수 있다. 그러한 동작 파라미터들은 예를 들어, 차량의 양태들과 관련된 정보, 예컨대 습한 노면 상의 차량의 타이어들의 성질들, 차량의 연료 효율 특성들, 차량의 동적 특성들, 타이어 압력에 대한 휠 어셈블리의 회전 특성들(예를 들어, 휠 어셈블리가 타이어 압력의 검출된 양에 기초하여 주어진 거리에 대해 몇 번의 회전들을 커버할지), 및/또는 다른 그러한 특성들을 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 동작 파라미터들은 가정된 인자일 수 있거나 테스팅에 기초할 수 있다(예를 들어, 타이어들은 테스팅될 수 있고 파라미터들은 그들의 습한 날씨 수행을 위한 테스트 결과들에 기초할 수 있음). 차량은 본원에 개시된 기술들에 설명된 바와 같이, 복수의 상이한 양태에 대한 파라미터들을 포함할 수 있다.
블록(304)에서, 제어기는 차량의 하나 이상의 센서로부터 데이터를 수신할 수 있다. 그러한 센서들은 본원에 설명된 센서들 및/또는 차량의 하나 이상의 양태를 결정하도록 구성된 다른 센서들을 포함할 수 있다. 센서들로부터의 데이터는 하나 이상의 유선 또는 무선 통신 채널을 통해 통신될 수 있다. 특정 실시예들에서, 제어기에 의해 수신될 수 있는 센서 데이터의 예들은 차량 속도 데이터, 타이어 압력 데이터, 요 데이터, 휠 회전 데이터, 스티어링 휠 각도 데이터, 스로틀 위치 데이터, 브레이크 페달 위치 데이터, 휠 슬립 데이터, 날씨 데이터, 경로 데이터, 및 다른 그러한 데이터를 포함한다.
차량의 동작 조건은 블록(306)에서 결정될 수 있다. 동작 조건은 블록(304)에서 수신되는 데이터로부터 적어도 부분적으로 결정될 수 있다. 동작 조건들은 도로 표면이 (예를 들어, 날씨 데이터 또는 강우 센서로부터) 습한지, 계획된 경로에 대한 임의의 장애물들, 휠 어셈블리의 회전수, 및/또는 임의의 다른 양태와 같은, 본원에 설명된 임의의 조건들일 수 있다.
블록(308)에서, 예측 제어 파라미터는 차량에 대해 결정된다. 예측 제어 파라미터는 예를 들어, 차량의 동작 조건이 비교될 수 있는 파라미터, 타깃 시간, 베이스라인 동작 조건(예를 들어, GPS 데이터로부터 결정되는 마일당 휠의 회전이 몇 번인지), 및 다른 파라미터들을 포함할 수 있다.
블록(310)에서, 출력이 결정된다. 출력은 예를 들어, 사용자 인터페이스에 의해 제공되는 시각 및/또는 오디오 출력(예를 들어, 경고), 차량의 동작과 연관된 커맨드들에 대한 조정, 결정된 경로에 대한 조정, 또는 다른 그러한 출력들일 수 있다. 다양하게, 출력은 차량의 조작자에게 제공될 수 있거나, 차량 자체의 현재 동작을 조정할 수 있거나, 차량의 장래의 동작을 조정할 수 있거나, 제3자(예를 들어, 차량의 유지에 책임이 있는 당사자)에게 제공될 수 있다.
도 4는 하나 이상의 실시예에 따라, 예측 자율주행 차량 동작을 위한 흐름 프로세스를 예시한다. 블록(402)에서, 파라미터들이 수신된다. 특정 실시예들에서, 그러한 파라미터들은 예를 들어, 차량에 대한 효율 데이터(예를 들어, 차량에 대한 다양한 속도들에서의 효율, 또는 속도와 관련된 효율 곡선), 하나 이상의 날씨 조건(예를 들어, 건조한, 안개 낀, 습한, 및 다른 조건들)에서의 차량의 핸들링 다이나믹스 및 임계치들(예를 들어, 가속, 제동, 및/또는 코너링 그립 제한치들), 차량의 외부 치수들, 및/또는 다른 파라미터들을 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 파라미터들은 일반적으로, 차량의 동작과 관련된 임의의 파라미터에 관한 것일 수 있다.
블록(404)에서, 데이터는 차량의 하나 이상의 디바이스 및/또는 센서로부터 수신된다. 데이터는 본원에 설명된 것일 수 있다. 데이터에 기초하여, 차량의 동작 조건은 블록(406)에서 결정될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 차량 속도, 계획된 경로, 근접한 사람들 및 장애물들, 유지 조건, 및/또는 차량의 동작의 다른 양태들은 블록(406)에서 결정될 수 있다.
블록(406)에서, 동작 조건들이 결정될 수 있다. 동작 조건들은 차량의 하나 이상의 디바이스 및/또는 센서로부터 결정될 수 있다. 동작 조건들은 현재 도로 조건들, 날씨 조건들, 교통 조건들, 차량 동작 조건들, 및/또는 다른 당사자들로부터의 데이터를 포함할 수 있다.
데이터 및/또는 동작 조건들에 기초하여, 자율주행 차량에 대한 동작 지시들은 블록(408)에서 조정될 수 있다. 동작 지시 조정들은 예를 들어, 차량이 조건들(예를 들어, 날씨 조건들)에 부적절한 속도로 동작되고 있는 것을 결정하고 차량의 속도를 조정하고, 차량의 조건들이 변경되었던 것(예를 들어, 공장 사양들로부터 변경되었던 것)을 결정하고 차량이 어떻게 동작되는지를 조정하고, 경로 조건들이 예보된 것으로부터 변경되었던 것을 결정하고 경로 지시들을 변경하고/하거나(예를 들어, 경로를 변경하고, 경로의 부분들을 따라 속도들을 변경하고/하거나, 다른 변경들), 차량의 동작 지시들에 대한 다른 변경들을 결정함으로써 결정될 수 있다.
블록(410)에서, 출력이 제공된다. 출력은 차량의 동작 지시들에 대한 변경들을 포함할 수 있지만, 또한 차량의 탑승자에게 제공되거나 다른 당사자에 의한 관찰을 위해 차량 내에 제공되는 통신들(예를 들어, 시각 또는 오디오), 연관된 전자 디바이스에 송신되는 데이터, 및/또는 다른 그러한 출력을 포함할 수 있다.
도 5는 하나 이상의 실시예에 따라, 예측 자율주행 차량 경로 계획을 위한 흐름 프로세스를 예시한다. 블록(502)에서, 데이터는 본원에 설명된 바와 같이 수신된다. 데이터는 경로 데이터 예컨대 목적지, 경로 조건들, 교통 조건들, 도로 폐쇄들, 및 자율주행 차량을 위한 경로들의 계획과 관련된 다른 데이터를 포함할 수 있다. 데이터는 또한 경로의 계획을 위한 파라미터들(예를 들어, 통행료들 또는 고속도로들을 회피하는 것과 같은 임의의 경로 선호도들, 임의의 차량 제한들, 및 가장 빠른 경로 또는 가장 짧은 경로와 같은 선호도들)을 포함할 수 있다.
블록(504)에서, 데이터에 기초하여, 경로 조건들이 결정된다. 따라서, 경로는 (예를 들어, 블록(502)에서 수신되는 데이터 내에 포함된 선호도들에 기초하여) 결정될 수 있다. 경로 계획은 저장된거나 수신되는 경로 및 날씨 조건들, 차량 조건들, 차량 제한들, 및/또는 다른 데이터에 기초할 수 있다. 경로는 현재 날씨 조건들과 같은, 수신되는 실시간 데이터에 기초하여 최적화될 수 있다.
블록(506)에서, 경로 동작 지시들은 데이터 및 경로 조건들에 기초하여 결정될 수 있다. 경로 동작 지시들은 예를 들어, 경로(예를 들어, 어느 스트리트들 및 고속도로들을 이동할지), 경로의 다양한 부분들을 따르는 차량의 동작 속도, 경로의 다양한 부분들 상에서 활성이어야 하는 센서들 및 센서들의 구성들(예를 들어, 어느 방향을 가리키는지, 복수의 가능한 모드 중 어느 모드에서 센서들이 동작되어야 하는지), 경고들이 출력되어야 할지, 및 다른 그러한 지시들을 포함할 수 있다.
예를 들어, 특정 실시예들에서, 차량의 제어기는 블록들(502 및 504)에서 수신되는 데이터 및 경로 조건들로부터 경로를 결정할 수 있다. 경로는 경로가 가장 빠른 가능한 경로, 가장 짧은 가능한 경로, 가장 안전한 가능한 경로(예를 들어, 최소량의 장애물들 및/또는 불리한 날씨 조건들을 갖는 경로), 또는 다른 유형의 경로하는 결정에 기초하여 결정될 수 있다. 특정 실시예들에서, 경로는 예를 들어, 단거리 경로 또는 장거리(예를 들어, 크로스 컨트리) 경로일 수 있다. 따라서, 예를 들어, 크로스 컨트리 자동화 트럭들은 크로스 컨트리 배달 경로를 계획하기 위해 본원에 설명된 개시들을 이용할 수 있다.
결정된 경로는 복수의 섹션을 포함할 수 있다. 복수의 섹션 각각은 별도의 동작 지시들을 포함할 수 있다. 따라서, 예시적인 경로는 5개의 섹션을 포함할 수 있고 섹션들 각각은 상이한 타깃 속도들을 포함할 수 있다. 따라서, 제1 섹션에서, 그것이 고속도로인 것으로 결정되고 날씨가 맑기 때문에, 차량은 속도 제한의 100%로 동작되도록 명령받는다. 제2 섹션에서, 비가 존재하는 것으로 결정된다. 따라서, 차량은 어느 쪽이 더 낮든지, 그의 수막 속도(여기에 설명된 바와 같이 결정됨) 또는 속도 제한 아래의 25%로 동작되도록 명령받는다.
제3 섹션에서, 온도는 영하 아래인 것으로 결정되지만, 날씨는 일주일 넘게 맑았던 것으로 결정된다. 날씨가 맑은 것에 기초하여, 도로 상의 눈 및 얼음의 위험은 최소인 것으로 결정된다. 그와 같이, 차량은 속도 제한으로 동작되도록 명령받는다. 그러나, 가능한 얼음의 증가된 위험으로 인해, 차량의 안정 시스템은 더 보존적인 세팅에 설정된다(예를 들어, 더 낮은 양들의 슬립에 개입할 가능성이 더 많음). 더욱이, 차량의 임의의 멀티모드 외장 카메라들은 (시각 모드 대신에) 적외선 모드로 설정될 수 있다. 적외선 모드는 (예를 들어, 표면 온도가 더 낮으면) 얼음으로 덮힐 가능성이 더 많은 도로의 부분들의 검출을 허용할 수 있고 차량 속도는 그들 섹션들에 걸쳐 감소될 수 있다. 다른 예에서, 비주얼 카메라는 도로 상의 반사 표면들에 더 민감할 수 있다. 반사들은 얼음인 것으로 결정될 가능성이 더 많을 수 있다. 제어기는 얼음이 도로 표면 상에 있을 가능성이 있는 것을 결정하면, 차량의 동작 속도는 감소될 수 있고 차량의 제동 및/또는 전환 지점들은 조정될 수 있다. 그와 같이, 예를 들어, 차량이 자율주행인 경우, 제동 및 전환 지점들은 차량의 제어를 증가시키기 위해 임의의 잠재적인 얼음 장소들을 회피하도록 조정될 수 있다.
제4 섹션에서, 온도는 영하이고 강수량은 떨어지는 것으로 결정된다. 그와 같이, 제어기는 미끄러운 조건들의 높은 가능성이 있는 것을 결정할 수 있다. 따라서, 차량은 미끄러운 표면 견인 제어 세팅들에서 감소된 속도들로 동작될 수 있다.
제5 섹션에서, 날씨는 맑고 따뜻한 것으로 결정된다. 그러나, 교통 조건들은 격심한 것으로 결정되고/되거나 제5 섹션은 도시 지역에 있는 것으로 결정된다. 그와 같이, 차량은 더 적극적인 보행자 검출을 위한 세팅에 있다. 따라서, 제어기는 도로의 측면 상에서 검출되는 가능한 장애물이 있으면 차량을 추가로 느리게 할 수 있다. 차량의 카메라들은 또한 보행자들 및 사이클리스트를 검출할 가능성이 더 많도록 배향(예를 들어, 2 내지 4 피트의 높이와 같은, 보행자들 및 사이클리스트에 적절한 높이로 배향)될 수 있다. 차량의 통신 모듈은 또한 보행자들 및 사이클리스트들에 의해 통신되는 데이터를 더 잘 검출하고 그들을 그와 같이 검출하기 위해 차량에 근접하여 배치된 전자 디바이스들로부터 무선 데이터를 검출하는 것에 더 민감할 수 있다.
도 6은 하나 이상의 실시예에 따라, 예측 수막 지원을 위한 흐름 프로세스를 예시한다. 도 6은 임계 위험보다 더 큰 수막의 위험이 있는 조건에서 차량이 동작되고 있을 때를 선제적으로 결정하기 위한 기술을 예시한다.
블록(602)에서, 파라미터들은 본원에 설명된 바와 같이 수신된다. 파라미터들은 본원에서 설명될 수 있고 습한 조건들에서의 성능과 같은, 차량의 성능과 연관된 파라미터들을 포함할 수 있다. 따라서, 예를 들어, 타이어 압력의 함수로서 차량의 타이어의 습식 성능이 제공될 수 있다. 특정 실시예들에서, 파라미터들은 예를 들어, 독립 테스팅으로부터 결정될 수 있다(예를 들어, 타이어들의 성능 특성들이 테스트될 수 있음). 특정 실시예들에서, 차량은 타이어들과 같은, 주문자 상표부착 아이템들의 파라미터들을 포함할 수 있다. 그러한 특정 실시예들에서, 아이템들이 차량의 수명 동안 변경되면, 파라미터들은 또한 변경될 수 있다(예를 들어, 변경들이 차량 상에 수행되고 있는 것을 결정하는 컴퓨터 애플리케이션을 통해 서비스 프로세스의 일부로서 수동으로 입력되거나 자동으로 변경됨). 따라서, 교체 타이어들과 같은 교체 부품들에 대한 파라미터들은 차량을 서비스하고 있을 때 차량에 제공될 수 있다. 파라미터가 제공되지 않는 실시예들에서, 베이스라인 값들이 가정될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 9의 베이스라인 수막 값, 또는 다른 베이스라인 값은 어떠한 타이어 데이터도 제공되지 않는 상황들에서 제공될 수 있다.
블록(604)에서, 차량의 속도 데이터가 수신될 수 있다. 속도 데이터는 차량의 하나 이상의 속도 센서, GPS 센서, 또는 다른 센서로부터 수신되는 데이터일 수 있다. 속도 데이터는 차량의 현재 지면 속도의 결정을 허용한다.
블록(606)에서, 타이어 압력 데이터가 수신될 수 있다. 타이어 압력 데이터는 차량의 현재 타이어 압력을 포함할 수 있다. 다양한 상황들에서, 차량의 타이어 압력은 (예를 들어, 온도의 변화들, 차량의 동작, 느린 펑크들, 및 다른 고려사항들로 인해) 차량이 동작되는 동안 변경될 수 있다. 따라서, 타이어 압력 데이터는 현재 데이터일 수 있거나 최근에 업데이트된 데이터일 수 있다.
타이어 압력 데이터에 기초하여, 휠 어셈블리의 타이어들의 수막 속도가 결정될 수 있다. 수막 속도는 타이어가 임계 가능성보다 더 큰 수막의 가능성을 갖는 것으로 결정되는 속도일 수 있다. 수막 속도는 휠 어셈블리의 타이어의 타이어 압력에 기초한 계산일 수 있다. 수막 속도는 예를 들어, 현재 타이어 압력에 상수를 곱함으로써 계산될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 제곱 인치당 파운드 단위의 타이어 압력은 타이어의, 시간당 마일 단위의 수막 속도를 결정하기 위해 블록(602)에서 수신되는 상수 파라미터에 의해 곱해질 수 있다.
특정 실시예들에서, 수막 속도의 결정은 도로 표면의 결정된 습기에 기초할 수 있다. 따라서, 예를 들어, 차량의, 비주얼 카메라들과 같은 하나 이상의 센서는 도로의 습기 레벨을 검출할 수 있거나 강우 센서들은 습기 레벨을 결정하기 위해 강우의 세기를 결정할 수 있다. 그러한 실시예에서, 파라미터는 습기 레벨에 기초하는 스케일일 수 있다. 결정된 습기 레벨은 수막 속도의 결정을 위해 적절한 파라미터의 선택을 초래할 수 있다. 그러한 실시예에서, 파라미터는 습기 레벨들이 더 높은 것으로 결정되면 더 낮게 결정된 수막 속도를 초래할 수 있다(예를 들어, 파라미터는 수치 파라미터일 수 있고 증가하는 습기 레벨들에 기초하여 값이 감소할 수 있음).
특정 추가 실시예들에서, 수막 속도를 결정하기 위해 사용되는 파라미터는 또한 검출된 타이어 마모에 기초할 수 있다. 따라서, 차량의 타이어 마모는 (예를 들어, 본원에 설명된 바와 같이) 결정될 수 있고 파라미터는 검출된 마모에 기초할 수 있다. 파라미터들은 상이한 타이어 압력들의 범위에 대해, 상이한 타이어 압력 값들에 기초하여 수막 속도를 계산할 시에 사용하는 상이한 파라미터 값들을 포함할 수 있다. 그와 같이, 더 높은 양들의 타이어 마모는 더 낮은 양들의 타이어 마모와 연관된 파라미터보다 크기가 더 낮은 파라미터를 이용하는 것을 초래할 수 있다. 따라서, 더 높은 양들의 마모를 갖는 타이어들의 수막 속도는 더 낮은 양들의 마모를 갖는 타이어들의 수막 속도 미만인 것으로 결정될 수 있다.
그와 같이, 수막 속도는 타이어들의 특성들 및 타이어 압력 데이터를 반영하는 파라미터에 기초하여 계산될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 수막 속도를 결정하는 것 및 수막 속도를 차량의 현재 속도에 비교하는 것은 블록(608)에서와 같이, 수막 위험의 선제적 결정을 허용할 수 있다. 따라서, 블록(608)에서, 수막 속도는 수막 위험을 결정하기 위해 지면 속도에 비교된다. 지면 속도는 수막 속도의 백분율(예를 들어, 50%, 100%, 150%)인 것으로 결정될 수 있다.
블록(608)에서 결정된 수막 위험에 기초하여, 차량에 대한 동작 지시들은 블록(610)에서 조정될 수 있다. 조정들은 예를 들어, 차량의 동작 속도를 변경하는 것(예를 들어, 속도가 수막 속도의 임계 백분율 내에 있거나 또는 수막 속도를 초과한다는 결정에 기초하여 감속하는 것), 차량의 제동 및 스티어링 임계치(예를 들어, 차량이 코머(comer)에서 발생시킬 수 있는 측방 중력의 양을 제한하는 차량의 속도 대 스티어링 각도)를 변경하는 것, 및/또는 차량의 다른 동작 지시들을 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 차량의 속도는 수막 속도의 특정 백분율(예를 들어, 수막 속도의 50 내지 100%)로 조정될 수 있다. 특정 실시예들에서, 조정은 차량의 조작자에게 제공되는 경고(예를 들어, 조작자가 차량을 감속하는 것 또는 차량이 수막의 위험에 있는 것을 요청함)를 포함할 수 있다.
조정들은 블록(612)에서 출력될 수 있다. 그와 같이, 임의의 경고들은 차량의 사용자 인터페이스에 의해 디스플레이되거나 주어질 수 있다. 차량의 동작에 대한 임의의 변경들이 또한 수행될 수 있다(예를 들어, 자율적으로 동작된 차량을 감속함). 따라서, 본원에 설명된 기술들은 제어 불능 상황들이 발생하기 전에 발생할 가능성이 있는 것처럼 결정되는 것을 허용하고, 차량의 동작이 그러한 제어 불능 상황들을 회피하기 위해 그에 따라 조정되는 것을 허용한다. 따라서, 차량의 안전한 동작은 전형적인 기술들에서와 같이, 반응적으로 대신에 선제적으로 수행될 수 있다.
도 7은 하나 이상의 실시예에 따라, 타이어 마모 예측을 위한 흐름 프로세스를 예시한다. 도 7의 기술뿐만 아니라, 본원에 설명된 임의의 다른 기술 은 도 6의 기술 및 다른 기술들과 조합될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 차량의 타이어 마모는 도 7에서 결정될 수 있고 따라서 수막 속도를 결정하기 위해 사용되는 파라미터들은 타이어 마모에 기초하여 조정될 수 있다.
블록(702)에서, 파라미터들은 본원에 설명된 바와 같이 수신될 수 있다. 파라미터들은 타이어의 타이어 압력에 대한 단위 거리당(예를 들어, 킬로미터 또는 마일당) 휠 어셈블리의 회전수를 포함할 수 있다. 파라미터는 타이어 마모에 기초하여 상이한 회전량들을 표시할 수 있다. 예를 들어, 타이어가 마모됨에 따라, 주어진 거리를 롤링하는 회전수가 증가할 것이다. 파라미터들은 그러한 증가를 반영할 수 있다.
블록(704)에서, 차량으로부터의 속도 센서 데이터가 수신될 수 있다. 센서 데이터는 휠 어셈블리의 단위 시간당 회전들의 양을 표시할 수 있다. 단위 시간당 그러한 회전들은 전형적으로 차량의 지면 속도를 결정하기 위해 사용되지만, 본원에 설명된 기술에서, 타이어의 마모를 결정하기 위해 사용된다. 타이어가 마모됨에 따라, 차량은 단위 시간당 회전수가 변경되지 않기 때문에 단위 시간당 주어진 회전수에 대한 지면 속도가 변경되지 않은 것을 결정할 수 있지만, 지면 속도는 실제로 더 작은 직경으로 인해 감소한다.
블록(706)에서, GPS 데이터가 수신될 수 있다. GPS 데이터는 차량의 위성 결정 속도를 표시할 수 있다. GPS 판독들에 기초하여, 차량의 정확한 지면 속도가 결정될 수 있다. 그러한 정확한 지면 속도는 타이어 마모에 영향을 받지 않고 결정된다.
블록(708)에서, 타이어의 마모가 결정될 수 있다. 마모는 결정된 속도를 실제 GPS 속도에 비교함으로써 결정될 수 있다. 그러한 비교에 기초하여, 백분율 에러가 결정될 수 있다. 그 다음, 타이어의 마모의 양은 백분율 에러에 의해 결정될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 파라미터들은 차량이 30 인치 직경 타이어들을 구비하는 것을 표시할 수 있다. 비교는 결정된 속도와 GPS 속도 사이의 1%의 백분율 에러를 결정할 수 있다. 1% 에러에 기초하여, 타이어가 0.15 인치의 마모를 가져서, 0.3 인치 더 작은 직경 타이어를 초래하는 것으로 결정될 수 있다.
다른 실시예에서, GPS 속도가 결정될 수 있고 단위 시간당 회전수는 차량의 센서 판독들로부터 결정될 수 있다. GPS 속도에 기초하여, 이동되는 단위 시간당 거리가 이때 결정된다. 단위 시간당 회전수는 또한 센서 판독들로부터 결정된다. 그 다음, 타이어의 직경은 단위 시간당 회전수에 대해 그러한 거리를 커버하는데 필요한 타이어 직경을 결정함으로써 결정된다. 결정된 직경은 공칭 타이어 직경에 비교될 수 있고 마모는 비교의 차이에 기초하여 결정될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 파라미터들은 또한 타이어의 현재 타이어 압력을 포함할 수 있다. 타이어들이 상이한 압력들에서 상이한 속도로 변형될 수 있으므로, 마모는 타이어의 마모의 양을 결정할 때 차량의 현재 타이어 압력을 고려할 수 있다.
블록(710)에서, 마모량이 임계 마모량(예를 들어, 새로운 타이어 직경의 0.05%, 0.1%, 0.15% 또는 다른 백분율 또는 값, 또는 마지막 조정부터 마모의 고정량 또는 백분율)을 초과하는지에 관한 비교가 이루어질 수 있다. 마모량이 임계치를 초과하지 않으면, 기술은 블록(704)으로 복귀할 수 있다. 마모량이 임계치를 초과하면, 기술은 블록(712)으로 계속할 수 있다. 특정 실시예들에서, 블록(710)은 스킵될 수 있고 타이어의 결정된 마모는 블록(712)에서 동작 파라미터들을 조정하기 위해 자동으로 사용될 수 있다.
블록(712)에서, 차량의 동작 파라미터들이 조정될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 수막 속도를 결정하기 위해 사용되는 파라미터는 타이어가 마모한 것으로 결정되었으면 조정될 수 있다. 그와 같이, 예를 들어, 타이어의 결정된 마모에 기초하여, 예를 들어, 타이어 상의 더 낮은 양의 접지면을 보상하기 위해 더 낮은 수막 속도를 초래할 수 있는 파라미터들의 상이한 세트가 선택될 수 있다. 더욱이, 마모가 타이어 교체 레벨을 넘으면, 경고 또는 다른 통신들이 결정될 수 있다.
블록(714)에서, 조정이 출력된다. 따라서, 차량의 동작은 타이어에 기초하여 조정될 수 있다. 그러한 동작들은 차량의 수막 속도를 결정하기 위해 사용되는 파라미터들을 포함할 수 있지만, 또한 다른 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 마모가 성능 임계치를 넘으면, 차량은 그러한 상황들에서 타이어 스키딩을 방지하기 위해, 감소된 타이어 그립으로 인해 더 낮은 최대 감속 또는 측방 중력으로 동작하도록 조정될 수 있다. 추가적으로, 타이어 교체기 필요하면, 경고 메시지는 차량의 사용자 인터페이스 상에 출력될 수 있거나 데이터는 타이어들의 교체가 필요한 것을 표시하기 위해 다양한 전자 디바이스들(예컨대 조작자의 모바일 디바이스 또는 유지 엔티티의 전자 디바이스)에 통신될 수 있다.
도 8은 하나 이상의 실시예에 따라, 예측 정렬 결정을 위한 흐름 프로세스를 예시한다. 도 8의 기술은 차량의 정렬이 조정할 필요가 있을 때를 결정하기 위해 차량들에 의해 이용될 수 있다. 본원에 설명된 기술들은 자율주행 차량들이 운전자에 의해 동작되지 않으므로 자율주행 차량들에 적절할 수 있다. 조작자 운전 차량에서, 조작자는 스티어링 휠, 페달들, 및 다른 컨트롤들로부터 피드백을 수신할 수 있다. 느낌에 기초하여, 조작자는 차량이 갖는 문제들을 결정할 수 있다. 따라서, 예를 들어, 스티어링 피드백 또는 차량 핸들링은 오정렬된 정렬로 인해 변경될 수 있다. 그러나, 자율주행 차량에서, 조작자는 컨트롤들을 동작하지 않고, 따라서, 컨트롤들로부터 피드백을 획득할 기회를 갖지 않는다. 도 8의 기술은 조작자에 의한 차량의 느낌 기반 문제 진단 대신에 차량이 갖는 문제들을 검출할 수 있다.
블록(802)에서, 파라미터들은 본원에 설명된 바와 같이 수신될 수 있다. 파라미터들은 베이스라인 동작 파라미터들 예컨대 차량의 베이스라인 정렬 사양들, 베이스라인 동작 사양들 예컨대 각각의 타이어에 의해 경험되는 슬립, 차량의 정상 구름 저항, 및 다른 그러한 파라미터들을 포함할 수 있다.
블록(804)에서, 슬립 각도 데이터가 수신될 수 있다. 슬립 각도 데이터는 차량이 직선으로 동작되도록 명령받을 때 다양한 휠 어셈블리들에 의해 경험되는 슬립 각도를 표시하는 데이터일 수 있다. 따라서, 블록(804)에서 수신되는 슬립 각도 데이터는 차량이 비교적 균일한 지면(예를 들어, 5도 미만의 크라운을 가짐) 상에 있는 것으로 결정되고 직선으로 동작하도록 명령받을 때와 같은 특정 동작 조건들 동안 수신되는 데이터일 수 있다. 슬립 각도 데이터는 휠 슬립 센서들과 같은 다양한 센서들에 의해 결정될 수 있다. 휠 슬립 센서들은 예를 들어, 타이어의 방향에 대한 차량의 이동의 방향의 결정을 허용하는 광학 센서들일 수 있다. 휠 어셈블리 및 차량은 예컨대 마킹들 또는 형태들과 같은, 슬립 각도의 결정을 원조하는 다양한 특징들을 포함할 수 있다(예를 들어, 휠의 내부 배럴 상의 반사 스트립들은 휠이 지시되는 방향의 각도의 결정을 허용할 수 있음).
블록(806)에서, 휠 어셈블리들의 하나 이상의 타이어의 슬립 각도는 슬립 각도 데이터로부터 결정된다. 슬립 각도는 차량 차체의 이동의 방향에 대해 결정될 수 있다. 예를 들어, 차량이 직선으로 이동하는 것으로 결정될 때, 차량 차체에 대한 하나 이상의 타이어의 각도는 슬립 각도 데이터로부터 결정될 수 있다. 특정 실시예에서, 슬립 각도는 예컨대 차량이 직선으로 이동하고 있을 때, 주어진 제어 조건에 대해 결정될 수 있다. 다른 실시예에서, 차량 차체에 대한 타이어의 각도는 차량 차체에 대한 하나 이상의 다른 타이어의 각도에 비교될 수 있다. 그러한 상대 각도들은 또한 차량의 현재 정렬 각도의 결정을 허용할 수 있다.
블록(808)에서, 차량의 정렬이 오정렬되는지의 여부에 관한 결정이 이루어진다. 특정 실시예들에서, 블록(806)에서 결정되는 슬립 각도는 차량의 현재 정렬을 결정하기 위해 사용된다. 슬립 각도는 각각의 휠 어셈블리의 현재 배향을 표시하므로, 각각의 휠 어셈블리의 토(toe) 각도는 슬립 각도에 대응하거나 슬립 각도에 기초할 수 있다. 그 다음 현재 정렬은 베이스라인 정렬에 비교된다. 하나 이상의 휠 어셈블리가 임계량보다 더 큰 양만큼 베이스라인 정렬로부터 벗어나면, 정렬은 오정렬되는 것으로 결정될 수 있고 기술은 블록(810)으로 진행할 수 있다. 그렇지 않으면, 기술은 블록(804)으로 복귀할 수 있다.
블록(810)에서, 차량의 동작 파라미터들은 정렬이 오정렬되었다는 결정에 기초하여 조정될 수 있다. 예를 들어, 차량을 직선으로 동작시키기 위한 디폴트 스티어링 각도가 변경될 수 있다. 특정 실시예들에서, 차량은 복수의 상이한 모터를 포함할 수 있다. 따라서, 예를 들어, 차량의 복수의 휠은 상이한 전기 모터들을 각각 포함할 수 있다. 그러한 실시예들에서, 모터들에 의해 출력되는 토크는 오정렬을 보상하고 차량을 직선으로 계속 배향하기 위해 조정될 수 있다.
블록(812)에서, 동작 조정들이 수행될 수 있다. 더욱이, 경고 또는 메시지가 출력될 수 있다. 경고 또는 메시지는 차량의 정렬이 오정렬되는 것을 표시할 수 있다. 경고 또는 메시지는 사용자 인터페이스에 의해 시각적으로 또는 가청으로 출력될 수 있거나 전자 디바이스에 통신될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 차량은 차량의 정렬이 조정되어야 하는 전자 디바이스(예를 들어, 차량의 조작자의 것 또는 차량을 유지할 책임이 있는 조직의 것)와 무선으로 통신할 수 있다.
본원에 설명된 기술들 중 어느 것은 조작자 조종 차량들 및/또는 자동화 차량들에서 이용될 수 있다. 개시가 특정 기술들에 대한 조종 또는 자동화 차량들을 참조할 수 있지만, 본원에 설명된 기술들의 전부는 개시에서 사용되는 예들에 관계없이, 조종 및 자동화 차량들 중 하나 또는 둘 다에 적용될 수 있다는 점이 이해된다. 본원에 설명된 기술들의 다양한 부분들은 차량의 하나 이상의 제어기에 의해 그리고/또는 다른 제어기들 및 다른 구성요소들에 의해 수행될 수 있다.
다양한 특정 구현들이 특별히 도시되고 설명되었지만, 개시된 구현들의 형태 및 상세들의 변경들이 본 개시의 사상 또는 범위로부터 벗어나지 않고 이루어질 수 있다는 점이 통상의 기술자들에 의해 이해될 것이다. 게다가, 다양한 장점들, 양태들, 및 목적들이 다양한 구현들을 참조하여 본원에 논의되었지만, 본 개시의 범위는 그러한 장점들, 양태들, 및 장점들을 참조하여 제한되지 않아야 한다는 점이 이해될 것이다.

Claims (15)

  1. 차량으로서,
    차체;
    상기 차체 내에 배치되고 사용자 인터페이스를 포함하는 내부;
    휠 어셈블리;
    상기 휠 어셈블리의 회전 속도를 감지하고 상기 회전 속도에 기초하여 속도 센서 데이터를 제공하도록 구성된 속도 센서;
    상기 휠 어셈블리의 타이어 압력을 감지하고 타이어 압력 데이터를 제공하도록 구성된 타이어 압력 센서; 및
    상기 속도 센서 및 상기 내부에 통신가능하게 결합된 제어기를 포함하며, 상기 제어기는,
    차량이 습한 표면 상에서 이동하고 있는 것을 결정하고;
    상기 속도 센서 데이터를 수신하고;
    상기 속도 센서 데이터로부터 차량의 지면 속도를 결정하고;
    상기 타이어 압력 데이터를 수신하고;
    상기 타이어 압력 데이터로부터 상기 휠 어셈블리의 타이어 압력을 결정하고;
    상기 휠 어셈블리의 타이어 압력에 기초하여 수막 속도를 결정하고;
    상기 지면 속도가 상기 수막 속도보다 더 큰 것을 결정하고;
    상기 지면 속도가 상기 수막 속도보다 더 크다는 결정에 기초하여, 상기 사용자 인터페이스로 수막 경고를 출력하도록 구성되는, 차량.
  2. 제1항에 있어서, 시간당 마일 단위의 상기 수막 속도는 제곱 인치당 파운드 단위의 상기 타이어 압력의 제곱근에 제1 인자를 곱함으로써 결정되는, 차량.
  3. 제2항에 있어서, 상기 제1 인자는 미리 결정된 인자이고 9의 값을 갖는, 차량.
  4. 제1항에 있어서, 상기 차량은 자율주행 차량이고 상기 제어기는,
    상기 지면 속도가 상기 수막 속도보다 크다는 결정에 기초하여, 상기 차량의 지면 속도를 감소시키도록 추가로 구성되는, 차량.
  5. 제1항에 있어서, 상기 지면 속도는 타이어 압력 데이터에 추가로 기초하여 결정되고, 상기 차량은,
    GPS 데이터를 출력하도록 구성된 위성 위치 확인 시스템(GPS) 센서를 추가로 포함하며, 상기 제어기는,
    상기 GPS 데이터를 수신하고;
    상기 GPS 데이터에 기초하여, 상기 차량의 GPS 속도를 결정하고;
    상기 GPS 속도를 상기 지면 속도에 비교하고;
    상기 GPS 속도를 상기 지면 속도에 비교하는 것에 기초하여, 상기 휠 어셈블리의 타이어의 마모량을 결정하고;
    상기 마모량이 임계량보다 더 큰 것을 결정하고;
    상기 마모량이 상기 임계량보다 더 크다는 결정에 기초하여, 상기 사용자 인터페이스로 타이어 마모 경고를 출력하도록 추가로 구성되는, 차량.
  6. 제5항에 있어서, 상기 마모량이 상기 임계량보다 더 큰 것을 결정하는 것은 상기 GPS 속도가 임계량만큼 상기 지면 속도보다 더 높은 것을 결정하는 것을 포함하는, 차량.
  7. 제5항에 있어서, 상기 수막 속도는 상기 마모량에 기초하는, 차량.
  8. 제5항에 있어서, 상기 지면 속도는 상기 타이어 압력 데이터에 추가로 기초하여 결정되는, 차량.
  9. 제1항에 있어서, 상기 차량은,
    제3자로부터 통신 데이터를 수신하도록 구성된 통신 모듈을 추가로 포함하며, 상기 차량이 상기 습한 표면 상에서 이동하고 있다는 결정은 상기 통신 데이터에 기초하는, 차량.
  10. 제9항에 있어서, 상기 제어기는,
    상기 통신 데이터를 수신하고, - 상기 통신 데이터는 상기 보행자와 연관된 모바일 디바이스에 의해 발생됨 -;
    상기 통신 데이터가 보행자로부터 수신되는 것을 결정하고;
    상기 차량에 근접한 보행자의 존재를 결정하고;
    상기 사용자 인터페이스로 보행자 경보를 출력하도록 추가로 구성되는, 차량.
  11. 자율주행 차량으로서,
    차체;
    휠 및 상기 휠에 결합된 타이어를 포함하는, 휠 어셈블리;
    상기 타이어의 슬립 각도를 결정하고 슬립 각도 데이터를 제공하도록 구성된 휠 슬립 센서; 및
    제어기를 포함하며, 상기 제어기는,
    상기 슬립 각도 데이터로부터, 상기 타이어의 베이스라인 슬립 각도를 결정하고;
    상기 베이스라인 슬립 각도가 임계 슬립 각도보다 더 큰 것을 결정하고;
    상기 베이스라인 슬립 각도가 상기 임계 슬립 각도보다 더 크다는 결정에 기초하여, 상기 휠 어셈블리의 정렬이 오정렬되는 것을 결정하고;
    상기 휠 어셈블리의 정렬이 오정렬된다는 경고를 출력하도록 구성되는, 자율주행 차량.
  12. 제11항에 있어서,
    사용자 인터페이스를 추가로 포함하며, 상기 경고는 상기 사용자 인터페이스에 의해 출력되는, 자율주행 차량.
  13. 제11항에 있어서, 상기 자율주행 차량은,
    제3자에게 로부터 차량 데이터를 통신하고 상기 제3자로부터 통신 데이터를 수신하도록 구성된 통신 모듈을 추가로 포함하는, 자율주행 차량.
  14. 제13항에 있어서, 상기 경고는 상기 차량 데이터의 일부로서 상기 제3자에게 통신되는, 자율주행 차량.
  15. 제13항에 있어서, 상기 제어기는,
    상기 자율주행 차량에 대한 계획된 경로를 결정하고;
    상기 통신 데이터를 수신하고;
    상기 통신 데이터로부터, 상기 계획된 경로의 부분들을 따라 날씨 조건들을 결정하고;
    상기 날씨 조건들에 기초하여, 상기 계획된 경로의 부분들을 따라 통과 속도들을 결정하도록 추가로 구성되는, 자율주행 차량.
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