计算机实现的方法、运载工具和存储介质技术

本发明专利技术涉及计算机实现的方法、运载工具和存储介质。描述了用于预测运载工具组件的健康状况的技术等。这些技术包括：使用运载工具的一组传感器来收集与一段时间内的一组事件相关联的第一传感器数据，以及使用该一组传感器来收集与该一段时间段之后的急性事件相关联的第二传感器数据。使用处理器，基于第一传感器数据和第二传感器数据以及第一传感器数据和第二传感器数据与运载工具的组件之间的相关性来确定运载工具的组件的健康状况。响应于确定为组件的健康状况不满足预定义阈值，使用运载工具的控制电路来对运载工具进行导航。运载工具的控制电路来对运载工具进行导航。运载工具的控制电路来对运载工具进行导航。

【技术实现步骤摘要】
计算机实现的方法、运载工具和存储介质


[0001]本说明书涉及用于预测运载工具及其组件的健康状况的技术。

技术介绍

[0002]运载工具可以包括产生与基本运载工具参数(诸如速率、发动机温度或里程等)有关的数据的传感器。一些运载工具包括嵌入式计算机，这些嵌入式计算机处理该数据并输出信息(例如，故障诊断码)，以向驾驶员提醒运载工具的潜在问题。
附图说明
[0003]图1示出具有自主能力的自主运载工具的示例。
[0004]图2例示示例“云”计算环境。
[0005]图3例示计算机系统。
[0006]图4示出自主运载工具的示例架构。
[0007]图5示出感知模块可以使用的输入和输出的示例。
[0008]图6示出LiDAR系统的示例。
[0009]图7示出操作中的LiDAR系统。
[0010]图8示出LiDAR系统的操作的附加细节。
[0011]图9示出规划模块的输入和输出之间的关系的框图。
[0012]图10示出路径规划中所使用的有向图。
[0013]图11示出控制模块的输入和输出的框图。
[0014]图12示出控制器的输入、输出和组件的框图。
[0015]图13示出环境中的运载工具的示例。
[0016]图14示出预测性维护模块的输入、输出和组件的框图。
[0017]图15示出预测性维护模块的操作的框图。
[0018]图16示出用于预测运载工具的维护需求的示例处理的流程图。
具体实施方式
[0019]在以下描述中，为了解释的目的，阐述了许多具体细节，以便提供对本专利技术的透彻理解。然而，本专利技术可以在没有这些具体细节的情况下实施将是明显的。在其它实例中，众所周知的构造和装置是以框图形式示出的，以避免不必要地使本专利技术模糊。
[0020]在附图中，为了便于描述，示出了示意要素(诸如表示装置、模块、指令块和数据要素的那些要素)的具体排列或次序。然而，本领域技术人员应当理解，附图中示意要素的具体次序或排列并不意在意味着要求特定的处理次序或序列、或处理过程的分离。此外，在附图中包含示意要素并不意在意味着在所有实施例中都需要这种要素，也不意在意味着由这种要素表示的特征不能包括在一些实施例中或不能在一些实施例中与其它要素结合。
[0021]此外，在附图中，连接要素、诸如实线或虚线或箭头用于例示两个或更多个其它示
意要素之间的连接、关系或关联，没有任何此类连接要素并不意在意味着不能存在连接、关系或关联。换句话说，一些要素之间的连接、关系或关联未在附图中示出，以便不使本公开内容模糊。此外，为了便于例示，使用单个连接要素来表示要素之间的多个连接、关系或关联。例如，如果连接要素表示信号、数据或指令的通信，本领域技术人员应理解，这种要素表示影响通信可能需要的一个或多个信号路径(例如，总线)。
[0022]现在将详细参考实施例，其示例在附图中例示出。在以下的详细描述中，阐述了许多具体细节，以便提供对所描述的各种实施例的透彻理解。然而，对于本领域的普通技术人员来说将明显的是，可以在没有这些具体细节的情况下实施所描述的各种实施例。在其它情况下，没有详细描述众所周知的方法、程序、组件、电路和网络，以便不会不必要地使实施例的方面模糊。
[0023]下面描述的若干特征各自可以彼此独立地使用，也可以与其它特征的任何组合一起使用。然而，任何个别特征可能不能解决以上所讨论的任何问题，或者只能解决以上所讨论的问题之一。以上所讨论的一些问题可能不能通过本文所描述的任何一个特征得到充分解决。虽然提供了标题，但在本说明书的其它地方也可以找到与具体标题有关但在具有该标题的部分中未找到的信息。本文根据以下概要描述实施例：
[0024]1.总体概述
[0025]2.系统概述
[0026]3.自主运载工具架构
[0027]4.自主运载工具输入
[0028]5.自主运载工具规划
[0029]6.自主运载工具控制
[0030]7.运载工具健康状况的预测性分析
[0031]总体概述
[0032]运载工具(诸如自主运载工具等)利用车载传感器收集与影响运载工具的电气和机械组件的操作健康状况的事件有关的数据。例如，运载工具使用车载麦克风和照相机来检测能对运载工具组件造成物理损坏的低烈度撞击(low acuity impact)，诸如与道路碎石或低悬垂植被的碰撞等。作为另一示例，运载工具将照相机和惯性测量单元(IMU)与高清地图数据结合使用以检测能增加运载工具组件上的磨损的崎岖地形(例如，坑洼、未铺设道路或快速坡度变化)。使用预测性分析来评估运载工具所经历的事件，以估计运载工具组件的健康状况。可以基于运载工具组件的所估计的健康状况来生成为运载工具特制的维护计划表。在实施例中，在运载工具组件的所估计的健康状况降至低于特定阈值时，对运载工具进行导航(例如，到维护中心)。
[0033]这些技术的优点中的一些优点包括运载工具安全性和寿命提高。例如，通过使用运载工具传感器来更准确地预测运载工具组件的健康状况，可以主动地修理故障组件以避免进一步的运载工具损坏并提高运载工具安全性。另外，可以使用与运载工具传感器所检测到的事件有关的信息来识别道路网络的问题区域并通知运载工具路线选择。此外，通过使用运载工具的特制维护计划表，减少了不必要的维护访问。
[0034]系统概述
[0035]图1示出具有自主能力的自主运载工具100的示例。
[0036]如本文所使用的，术语“自主能力”是指一种功能、特征或设施，该功能、特征或设施使运载工具能够部分地或完全地操作，而无需实时的人类干预，包括但不限于完全自主运载工具、高度自主运载工具和有条件自主运载工具。
[0037]如本文所使用的，自主运载工具(AV)是一种具有自主能力的运载工具。
[0038]如本文所使用的，“运载工具”包括货物或人员的运输方式。例如，小汽车、公共汽车、火车、飞机、无人机、卡车、船只、舰艇、潜水器、飞船等。无人驾驶的小汽车是运载工具的示例。
[0039]如本文所使用的，“轨迹”是指将AV从第一时空地点导航到第二时空地点的路径或路线。在实施例中，第一时空地点被称为初始地点或起始地点，第二时空地点被称为目的地、最终地点、目标、目标位置或目标地点。在一些示例中，轨迹由一个或多个路段(例如，道路的数段)组成，并且各路段由一个或多个块(例如，车道或交叉口的一部分)组成。在实施例中，时空地点对应于真实世界地点。例如，时空地点是上车或下车地点，以使人员或货物上车或下车。
[0040]如本文所使用的，“(一个或多个)传感器”包括一个或多个硬件组件，用于检测与传感器周围环境有关的信息。一些硬件组件可包括感测组件(例如，图像传感器、生物特征传感器)、传输和/或接收组件(例如，激光或射频波发射器和接收器)、电子组件(诸如，模数转换器)、数据存储装置(诸如，RAM和/或非易失性存储器)、软件或固本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计算机实现的方法，包括：使用运载工具的一组传感器来收集与一段时间内的一组事件相关联的第一传感器数据；使用所述一组传感器来收集与所述一段时间之后的急性事件相关联的第二传感器数据；使用处理器，基于所述第一传感器数据和所述第二传感器数据以及所述第一传感器数据和所述第二传感器数据与所述运载工具的组件之间的相关性来确定所述运载工具的组件的健康状况；以及使用控制电路，响应于确定为所述组件的健康状况不满足预定义阈值，来对所述运载工具进行导航。2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述运载工具的组件的健康状况包括：利用预测性模型来处理与所述一组事件相关联的所述第一传感器数据和与所述急性事件相关联的所述第二传感器数据中的各数据。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述预测性模型被配置为将所述相关性应用于所述第一传感器数据和所述第二传感器数据，以确定所述运载工具的组件的健康状况。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，包括：接收与所述运载工具的组件的维护有关的信息；以及利用所述处理器，至少部分地基于所述第一传感器数据和所述第二传感器数据以及与所述维护有关的信息来调整所述相关性。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，所述一组事件包括崎岖地形事件、低烈度撞击事件、大气事件和内部折旧事件至少之一。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述一组事件中的各事件包括基于所述第一传感器数据所识别的至少一个参数。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述一组事件至少之一是至少部分地基于高清地图数据来识别的。8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，所述运载工具的组件包括来自所述一组传感器的传感器。9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，包括：响应于收集到与所述一段时间内的所述一组事件相关联的所述第一传感器数据，将所述第一传感器数据传输到远程计算机系统，其中，确定所述运载工具的组件的健康状况包括：将与所述急性事件相关联的所述第二传感器数据传输到所述远程计算机系统；以及从所述远程计算机系统接收所述组件的健康状况的指示。10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，包括：基于所述组件的健康状况来生成所述运载工...

【专利技术属性】
技术研发人员：S，
申请(专利权)人：动态AD有限责任公司，
类型：发明
国别省市：