基于感知不确定性的车辆控制制造技术

本公开的多个方面总体涉及操纵自主车辆。特别是，车辆(101)可以确定其感知系统的不确定性，并且使用该不确定性值作出关于如何操纵车辆的决定。例如，感知系统可以包括传感器(310-311、321-323、330-331)、对象类型模型、以及对象运动模型(146)，每个都与不确定性相关联。传感器可以基于传感器的范围、速度和/或传感器场(421A-423A、421B-423B)的形状与不确定性相关联。对象类型模型可以与例如被感知对象是一种类型(诸如，小汽车)还是另一种类型(诸如，自行车)的不确定性相关联。对象运动模型还可以与例如不是所有对象都像它们被预测移动那样准确地移动的不确定性相关联。这些不确定性可以被用于操纵车辆。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于感知不确定性的车辆控制 相关申请的交叉参考 本申请是于2012年1月30日提交的美国专利申请No. 13/361,083的继续申请， 其公开内容通过合并于此作为参考。
技术介绍
自主车辆使用各种计算系统来帮助将乘客从一个位置运送到另一个位置。一些 自主车辆可以要求来自诸如领航员的操纵者、驾驶员或乘客的初始输入或连续输入。仅在 系统已被使用时，可以使用例如自动驾驶系统的其他自主系统，其允许操作者从手动模式 (其中操作者执行对车辆的运动的高度控制）切换至自主模式（其中车辆主要由自身驾 驶），切换到位于它们之间的模式。 这样的车辆被装配有车辆感知系统，其包括各种类型的传感器，以检测周围环境 中的对象。例如，自主车辆可以包括激光器、声纳、雷达、相机、以及可以扫描和记录来自车 辆周围环境（surroundings)的数据的其他设备。结合（并且在一些情况下单独）的这些设 备可以用于识别车行道中的形状和轮廓对象，并且安全地操纵车辆，以避开所识别的对象。 然而，这些车辆感知系统可能包括各种限制。这些限制通常归因于不同的传感器 特性。例如，相机传感器不直接测量距离，激光器传感器不直接测量速度，雷达传感器不测 量对象的形状等。另外，传感器可能具有受限的范围、帧速率、噪声模式等。所有这些限制 都可能导致对世界的感知的不确定性。
技术实现思路
本公开的一方面提供一种用于操纵车辆的方法。该方法包括：使用传感器检测车 辆周围环境中的对象。传感器与传感器不确定性相关联。基于对象类型模型，识别对象的 类型。对象类型模型与对象类型模型不确定性相关联。基于所识别的对象类型，识别用于 对象的运动模型。运动模型与运动模型不确定性相关联。处理器基于传感器不确定性、对 象类型模型不确定性、以及运动模型不确定性来准备不确定性驾驶模型。不确定性驾驶模 型包括用于操纵车辆的策略。然后，基于不确定性驾驶模型的策略来操纵车辆。 在一个示例中，该方法还包括：根据策略操纵车辆，以减少传感器不确定性、对象 类型模型不确定性、以及运动模型不确定性中的至少一个。在另一个示例中，传感器与传感 器速度和具有范围和形状的传感器场（sensor field)相关联，并且该方法还包括：基于传 感器速度和传感器场的范围和形状，计算传感器不确定性。 本公开的另一方面提供一种操纵车辆的方法。该方法包括：存储用于车辆的传感 器的传感器测量不确定性的模型；存储用于由传感器感测的对象的对象类型不确定性的模 型；存储用于被用于识别由传感器感测的对象的将来运动的运动模型的运动模型不确定性 的模型；以及存储多个不确定性驾驶模型。多个不确定性驾驶模型中的每个不确定性驾驶 模型都包括用于操纵车辆的策略。该方法还包括：基于传感器测量不确定性的模型、对象类 型不确定性的模型、以及运动模型不确定性的模型，识别对象和对象属性的列表。每个对象 属性都与不确定性值相关联，使得对象属性的列表与多个不确定性值相关联。处理器基于 多个不确定性值中的至少一个，选择多个不确定性驾驶模型中的一个。然后，基于所选择的 不确定性驾驶模型的策略来操纵车辆。 在一个示例中，根据策略操纵车辆，以减少传感器不确定性、对象类型模型不确定 性、以及运动模型不确定性中的至少一个。在另一个示例中，该方法还包括：根据策略操纵 车辆，以减少多个不确定性值中的一个或多个不确定性值。在另一个示例中，传感器与传感 器速度和具有范围和形状的传感器场相关联，并且该方法还包括：基于传感器速度和传感 器场的范围和形状，计算传感器测量不确定性的模型。 本公开的又一方面提供一种用于操纵车辆的系统。该系统包括用于生成关于车辆 周围环境的传感器数据的传感器。传感器与传感器不确定性相关联。该系统还包括存储与 对象类型不确定性相关联的对象类型模型的存储器。存储器还存储与运动模型不确定性相 关联的运动模型。处理器被配置为访问存储器并且从传感器接收传感器数据。处理器可操 作来使用传感器检测车辆周围环境中的对象，基于对象类型模型和传感器数据识别对象的 类型，基于所识别的对象类型识别用于对象的运动模型，并且基于传感器不确定性、对象类 型模型不确定性、以及运动模型不确定性，准备不确定性驾驶模型。不确定性驾驶模型包括 用于操纵车辆的策略。该方法还包括：基于不确定性驾驶模型的策略，操纵车辆。 在一个示例中，处理器还可操作来根据策略操纵车辆，以减少传感器不确定性、对 象类型模型不确定性、以及运动模型不确定性中的至少一个。在另一个示例中，传感器进一 步与传感器速度和具有范围和形状的传感器场相关联，并且处理器还可操作来基于传感器 速度和传感器场的范围和形状，计算传感器不确定性。 本公开的进一步方面提供一种用于操纵车辆的系统。该系统包括：存储器，存储用 于车辆的传感器的传感器测量不确定性的模型、用于由传感器感测的对象的对象类型不确 定性的模型、用于被用于识别由传感器感测的对象的将来运动的运动模型的运动模型不确 定性的模型、以及多个不确定性驾驶模型。多个不确定性驾驶模型中的每个不确定性驾驶 模型都包括用于操纵车辆的策略。该系统还包括耦合至存储器的处理器。处理器可操作来 基于传感器测量不确定性的模型、对象类型不确定性的模型、以及运动模型不确定性的模 型，识别对象和对象属性的列表。每个对象属性都与不确定性值相关联，使得对象属性的列 表与多个不确定性值相关联。处理器还可操作来基于多个不确定性值中的至少一个，选择 多个不确定性驾驶模型中的一个，并且处理器可操作来基于所选择的不确定性驾驶模型的 策略，操纵车辆。 在一个示例中，处理器还可操作来根据策略操纵车辆，以减少传感器不确定性、对 象类型模型不确定性、以及运动模型不确定性中的至少一个。在另一个示例中，处理器还可 操作来根据策略操纵车辆，以减少多个不确定性值中的一个或多个不确定性值。在另一个 示例中，传感器与传感器速度和具有范围和形状的传感器场相关联，并且处理器还可操作 来基于传感器速度和传感器场的范围和形状，计算传感器测量不确定性的模型。 本公开的另一方面提供一种有形的计算机可读存储介质，其上存储有程序的计算 机可读指令，指令在被处理器执行时使处理器执行用于操纵车辆的方法。该方法包括：使用 传感器来检测车辆周围环境中的对象。传感器与传感器不确定性相关联。该方法还包括： 基于对象类型模型识别对象的类型。对象类型模型与对象类型模型不确定性相关联。该方 法还包括：基于所识别的对象类型，识别用于对象的运动模型。运动模型与运动模型不确定 性相关联。该方法包括：基于传感器不确定性、对象类型模型不确定性、以及运动模型不确 定性，准备不确定性驾驶模型。不确定性驾驶模型包括用于操纵车辆的策略。该方法还包 括基于不确定性驾驶模型的策略来操纵车辆。 在一个示例中，该方法还包括：根据策略来操纵车辆，以减小传感器不确定性、对 象类型模型不确定性、以及运动模型不确定性中的至少一个。 本公开的进一步方面提供一种有形的计算机可读存储介质，其上存储有程序的计 算机可读指令，指令在被处理器执行时使处理器执行用于操纵车辆的方法。该方法包括：存 储用于车辆的传感器的传感器测量不确定性的模型；存储用于由传感器本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于操纵车辆的方法，所述方法包括：使用传感器来检测所述车辆的周围环境中的对象，所述传感器与传感器不确定性相关联；基于对象类型模型来识别所述对象的类型，所述对象类型模型与对象类型模型不确定性相关联；基于所识别的所述对象的类型来识别用于所述对象的运动模型，所述运动模型与运动模型不确定性相关联；由处理器基于所述传感器不确定性、所述对象类型模型不确定性、以及所述运动模型不确定性来准备不确定性驾驶模型，其中，所述不确定性驾驶模型包括用于操纵所述车辆的策略；以及基于所述不确定性驾驶模型的所述策略来操纵所述车辆。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2012.01.30 US 13/361,0831. 一种用于操纵车辆的方法，所述方法包括： 使用传感器来检测所述车辆的周围环境中的对象，所述传感器与传感器不确定性相关 联； 基于对象类型模型来识别所述对象的类型，所述对象类型模型与对象类型模型不确定 性相关联； 基于所识别的所述对象的类型来识别用于所述对象的运动模型，所述运动模型与运动 模型不确定性相关联； 由处理器基于所述传感器不确定性、所述对象类型模型不确定性、以及所述运动模型 不确定性来准备不确定性驾驶模型，其中，所述不确定性驾驶模型包括用于操纵所述车辆 的策略；以及 基于所述不确定性驾驶模型的所述策略来操纵所述车辆。2. 根据权利要求1所述的方法，进一步包括：根据所述策略来操纵所述车辆，以减小所 述传感器不确定性、所述对象类型模型不确定性、以及所述运动模型不确定性中的至少一 个。3. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述传感器与传感器速度和具有范围和形状的 传感器场相关联，并且其中，所述方法进一步包括：基于所述传感器速度和所述传感器场的 范围和形状来计算所述传感器不确定性。4. 一种操纵车辆的方法，所述方法包括： 存储用于所述车辆的传感器的传感器测量不确定性的模型； 存储用于由所述传感器感测的对象的对象类型不确定性的模型； 存储用于运动模型的运动模型不确定性的模型，所述运动模型被用于识别由所述传感 器感测的所述对象的将来运动； 存储多个不确定性驾驶模型，所述多个不确定性驾驶模型中的每个不确定性驾驶模型 均包括用于操纵所述车辆的策略； 基于所述传感器测量不确定性的模型、所述对象类型不确定性的模型、以及所述运动 模型不确定性的模型来识别对象和对象属性的列表，其中，每个对象属性与不确定性值相 关联，使得所述对象属性的列表与多个不确定性值相关联； 处理器基于所述多个不确定性值中的至少一个来选择所述多个不确定性驾驶模型中 的一个；以及 基于所选择的不确定性驾驶模型的策略来操纵所述车辆。5. 根据权利要求4所述的方法，进一步包括：根据所述策略来操纵所述车辆，以减小所 述传感器不确定性、所述对象类型模型不确定性、以及所述运动模型不确定性中的至少一 个。6. 根据权利要求4所述的方法，进一步包括：根据所述策略来操纵所述车辆，以减小所 述多个不确定性值中的一个或多个不确定性值。7. 根据权利要求4所述的方法，其中，所述传感器与传感器速度和具有范围和形状的 传感器场相关联，并且所述方法进一步包括：基于所述传感器速度和所述传感器场的范围 和形状来计算所述传感器测量不确定性的模型。8. -种用于操纵车辆的系统，所述系统包括： 传感器，用于生成关于所述车辆的周围环境的传感器数据，所述传感器与传感器不确 定性相关联； 存储器，存储与对象类型不确定性相关联的对象类型模型，所述存储器进一步存储与 运动模型不确定性相关联的运动模型； 处理器，被配置为访问所述存储器并且从所述传感器接收所述传感器数据，所述处理 器可操作来： 使用所述传感器来检测所述车辆的周围环境中的对象； 基于所述对象类型模型和所述传感器数据来识别所述对象的类型； 基于所识别的所述对象的类型，识别用于所述对象的运动模型； 基于所述传感器不确定性、所述对象类型模型不确定性、以及所述运动模型不确定性， 准备不确定性驾驶模型，其中，所述不确定性驾驶模型包括用于操纵所述车辆的策略；以及 基于所述不确定性驾驶模型的所述策略，操纵所述车辆。9. 根据权利要求8所述的系统，其中，所述处理器进一步可操作来根据所述策略来操 纵所述车辆，以减小所述传感器不确定性、所述对象类型模型不确定性、以及所述运动模型 不确定性中的至少一个。10. 根据权利要求8所述的系统，其中，所述传感器进一步与传感器速度和具有范围和 形状的传感器场相关联，并且其中，所述处理器进一步可操作来基于所述传感器速度和所 述传感器场的范围和形状来计算所述传感器不确定性。1...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱佳俊，德米特里·A·多尔戈夫，戴维·I·弗古森，
申请(专利权)人：谷歌公司，
类型：发明
国别省市：美国;US