基于混乱评估的自主车辆路由制造技术

本发明专利技术涉及基于混乱评估的自主车辆路由。提供了用于基于混乱评估的自主车辆路由的设备和方法。生成基于相对于当前自主车辆位置数据的目的地目标数据的多个路线选项。对于所述多个路线选项中的每一个，可以评估相关联的混乱级别，并且可以基于相关联的混乱级别生成自主协作性度量。所述多个路线选项中的路线选项的自主选择是基于有利的自主协作性度量，并且自主任务描述数据是基于包括有利的自主协作性度量的路线选项生成的。自主任务描述数据可被发送用于自主地接合由目的地目标数据定义的目的地。

Autonomous Vehicle Routing Based on Chaos Assessment

The present invention relates to autonomous vehicle routing based on confusion assessment. Equipment and methods for autonomous vehicle routing based on chaos assessment are provided. Generate multiple route options based on destination target data relative to current autonomous vehicle location data. For each of the multiple route options, the associated level of chaos can be evaluated and autonomous collaboration measures can be generated based on the associated level of chaos. The autonomous selection of route options in the plurality of route options is based on advantageous autonomous collaboration measures, and the autonomous task description data is generated based on route options including advantageous autonomous collaboration measures. Autonomous task description data can be sent for autonomously joining destinations defined by destination target data.

【技术实现步骤摘要】
基于混乱评估的自主车辆路由
本文描述的主题总体上涉及目的地路由设备，并且更具体地涉及基于若干路线选项的混乱评估(chaosassessment)的自主车辆路由。
技术介绍
车辆导航系统已普遍用于向车辆用户提供到达所选目的地的指导。这种导航已经是基本的指导性指令，诸如在交叉路口左转或右转以及即将到来的目的地的通告。导航系统已经改进，以向驾驶员提供路线选项，诸如避开收费公路、历史上高碰撞区域、最短的行驶时间等等。进一步的发展已经实现了基于车辆用户蜂窝设备的拥挤源(crowd-source)数据，与车载位置设备相结合，以进一步中继交通拥堵、交通碰撞、正在进行的建设等。随着自主车辆的出现，路线选项简单地依赖于让自主驾驶车辆到达目的地的基本路由。但是，这种路由具有相关联的混乱场景，其中自主车辆可能无法与之协作，即，自主车辆的人工智能引擎可能无法补偿或克服混乱并且无法完成目的地任务。
技术实现思路
公开了用于基于路由混乱评估的自主车辆路由的设备和方法。在一个实现中，公开了一种用于自主车辆路由的方法。该方法包括基于相对于当前自主车辆位置数据的目的地目标数据生成多个路线选项。对于多个路线选项中的每一个，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于自主车辆路由的方法，该方法包括：基于相对于当前自主车辆位置数据的目的地目标数据生成多个路线选项；对于所述多个路线选项中的每个路线选项：评估相关联的混乱级别；以及基于相关联的混乱级别生成自主协作性度量；自主选择所述多个路线选项中包括有利的自主协作性度量的路线选项；基于包括有利的自主协作性度量的路线选项生成自主任务描述数据；以及发送自主任务描述数据，以自主地接合由目的地目标数据定义的目的地。

【技术特征摘要】
2017.08.14 US 15/676,0331.一种用于自主车辆路由的方法，该方法包括：基于相对于当前自主车辆位置数据的目的地目标数据生成多个路线选项；对于所述多个路线选项中的每个路线选项：评估相关联的混乱级别；以及基于相关联的混乱级别生成自主协作性度量；自主选择所述多个路线选项中包括有利的自主协作性度量的路线选项；基于包括有利的自主协作性度量的路线选项生成自主任务描述数据；以及发送自主任务描述数据，以自主地接合由目的地目标数据定义的目的地。2.如权利要求1所述的方法，其中有利的自主协作性度量在自主协作性度量阈值内。3.如权利要求2所述的方法，其中有利的自主协作性度量还包括在行驶时间参数内。4.如权利要求2所述的方法，其中有利的自主协作性度量还在所述多个路线选项中的相应路线选项内。5.如权利要求1所述的方法，其中生成所述多个路线选项还包括：基于第一标准和第二标准对所述多个路线选项进行排名。6.如权利要求5所述的方法，其中第一标准包括行驶距离参数并且第二标准包括行驶时间参数。7.如权利要求5所述的方法，其中第一标准和第二标准作为用户偏好被提供。8.如权利要求1所述的方法，其中相关联的混乱级别基于路线状况数据，路线状况数据包括以下中的至少一项：地图层数据；近实时拥挤源数据；近实时车辆度量数据；以及历史拥挤源数据。9.一种用于自主车辆路由的方法，所述方法包括：基于相对于当前自主车辆位置数据的目的地目标数据生成多个路线选项；解析所述多个路线选项中的每个路线选项，以形成局部数据集；对于所述多个路线选项中的每个路线选项：评估所述局部数据集中的每一个的相关联的混乱级别；对包括高混乱级别的所述局部数据集中的每一个的相关联的混乱级别进行加权，以产生与所述局部数据集中的每一个对应的多个加权混乱级别；基于所述局部数据集中的每一个的加权混乱级别来生成所述局部数据集的路线混乱级别；以及基于加权混乱级别生成所述局部数据集的自主协作性度量；自主选择所述多个路线选项中包括有利的自主协作性度量的路线选项；基于包括有利的自主协作性度量的路线选项生成自主任务描述数据；以及发送自主任...

【专利技术属性】
技术研发人员：N·C·韦斯托弗，B·M·格莱尔，J·J·楚，
申请(专利权)人：丰田自动车工程及制造北美公司，
类型：发明
国别省市：美国,US