密集车辆环境中的自主控制制造技术

本发明专利技术提供了一种第一车辆中的计算机，其被程序设置为从第一车辆中的至少一个传感器接收第一套数据，且从至少一辆第二车辆接收第二套数据。该第二套数据来自至少一辆第二车辆中的至少一个传感器。将该计算机进一步程序设置为使用第一套数据和第二套数据两者以分辨正被第一车辆横穿的道路的至少一个特征。正被第一车辆横穿的道路的至少一个特征。正被第一车辆横穿的道路的至少一个特征。

【技术实现步骤摘要】
密集车辆环境中的自主控制
[0001]本申请是申请人为福特全球技术公司，专利技术名称为密集车辆环境中的自主控制，申请号为201510079208.1，申请日为2015年02月13日的专利技术专利申请的分案申请。

技术介绍

[0002]车辆——特别是正被自动或半自动操作的车辆，可通过多种机构——例如包括于车辆中的传感器等，获得关于周围条件的数据。传感器数据可提供关于环境条件、道路边缘或道路中的车道等的信息，且可被用于调控车辆的恰当速度、车辆的恰当路径等。但是，现存的车辆传感器数据受限于与可由其确定的信息相关的限制。例如，车辆传感器可受限于它们提供用于自动或半自动地操作车辆的数据的能力。这在密集环境中，即多辆车辆分享道路且通常影响其他车辆的视线、导航能力等的地区中可为特别真实的。

技术实现思路

[0003]根据本专利技术，提供一种在第一车辆中的计算机中执行的方法，该计算机被设置为以自动和半自动模式的至少一项来操作该车辆，该方法包含：
[0004]从第一车辆中的至少一个传感器接收第一套数据；
[0005]从至少一辆第二车辆接收第二套数据，其中第二套数据来自至少一辆第二车辆中的至少一个传感器；且
[0006]使用第一套数据和第二套数据两者以分辨正被第一车辆横穿的道路的至少一个特征。
[0007]根据本专利技术的一个实施例，其进一步包含使用包括所分辨的至少一个特征的第一套数据和第二套数据两者以确定用于第一车辆的至少一个自动活动。
[0008]根据本专利技术的一个实施例，其中至少一个自动活动为制动、加速、变道、及改变距前方车辆的距离的至少一项。
[0009]根据本专利技术的一个实施例，其中所分辨的至少一个特征包括可获得的一个或多个行驶车道、道路的曲率、道路的斜坡、高速公路入口坡道、障碍物、天气条件和道路表面条件。
[0010]根据本专利技术的一个实施例，其中所分辨的至少一个特征包括至少一个目标，该目标包括靠近道路的物体和该至少一辆第二车辆之一。
[0011]根据本专利技术的一个实施例，其中至少一个目标包括至少一辆第三车辆。
[0012]根据本专利技术的一个实施例，其进一步包含构造包围该第一车辆的环境的虚拟地图，该虚拟地图包括所分辨的至少一个特征。
[0013]根据本专利技术的一个实施例，其中来自至少一辆第二车辆的第二套数据包括雷达数据、激光雷达数据和图片数据的至少一项。
[0014]根据本专利技术的一个实施例，其中在专用短程通信(DSRC)中提供第二套数据的一些而非全部。
[0015]根据本专利技术，提供一种系统，其包含车辆中的计算机，该计算机包含处理器和存储
器，其中将该计算机程序设置为：
[0016]从该第一车辆中的至少一个传感器接收第一套数据；
[0017]从至少一辆第二车辆接收第二套数据，其中该第二套数据来自至少一辆第二车辆中的至少一个传感器；和
[0018]使用第一套数据和第二套数据两者以分辨正被该第一车辆横穿的至少一个特征。
[0019]根据本专利技术的一个实施例，其中将计算机程序进一步设置为使用包括所分辨的至少一个特征的第一套数据和第二套数据两者以确定用于第一车辆的至少一个自动活动。
[0020]根据本专利技术的一个实施例，其中至少一个自动活动为制动、加速、变道和改变距前方车辆的距离的至少一项。
[0021]根据本专利技术的一个实施例，其中所分辨的至少一个特征包括可获得的一个或多个行驶车道、道路的曲率、道路的斜坡、高速公路入口坡道、障碍物、天气条件和道路表面条件。
[0022]根据本专利技术的一个实施例，其中所分辨的至少一个特征包括至少一个目标，该至少一个目标包括靠近道路的物体和至少一辆第二车辆之一。
[0023]根据本专利技术的一个实施例，其中至少一个目标包括至少一辆第三车辆。
[0024]根据本专利技术的一个实施例，其中将该计算机进一步程序设置为构造包围该第一车辆的环境的虚拟地图，该虚拟地图包括所分辨的至少一个特征。
[0025]根据本专利技术的一个实施例，其中来自至少一辆第二车辆的第二套数据包括雷达数据、激光雷达数据和图片数据的至少一项。
[0026]根据本专利技术的一个实施例，其中在专用短程通信(DSRC)信息中提供第二套数据的一些而非全部。
附图说明
[0027]图1为示例性自动车辆传感系统的方框图。
[0028]图2是车辆道路的方框图。
[0029]图3为用于密集环境中的自动车辆的示例性过程的图。
具体实施方式
[0030]图1为密集环境——即包括超过一辆车辆101的道路等，例如州际高速公路、城市道路等——中的示例性自动车辆系统100的方框图。车辆101中的计算装置105通常通过一个或多个信息116从一个或多个数据收集器110和/或一辆或多辆第二车辆101接收所收集的数据115。该计算装置105进一步包括自动驾驶模块106，例如作为存储于计算装置105中并可由该计算装置105的处理器执行。可由第一车辆101计算机105使用所收集的数据115以做出关于车辆101操作的决定，该操作包括处于自动或半自动模式的车辆101的操作。
[0031]来自信息116的数据的使用可仅基于所收集的来自车辆101数据收集器的数据115来提供与车辆101的自动或半自动操作相比车辆101的改善的操作。例如，在第一车辆101的前部上的数据收集器110，例如相机、雷达、激光雷达等可受限于或受阻于第二车辆101和/或道路的特征，例如弯曲、山坡、障碍物例如下落物体、封闭的车道、建筑物区域等。因此，一个或多个信息116可从一辆或多辆第二车辆101提供信息至车辆101计算机105以扩大和/或
取代所收集的数据115，第二车辆101位于提供不能由第一车辆101中的数据收集器110获得的数据或已知比第一车辆101中的数据115更准确的数据的位置中。
[0032]因此，该系统100可用于密集环境中，即包括多辆车辆101的道路等中。通常，该系统100可基于关于周围环境的数据115辅助预测车辆101将行驶的路径，基于数据115辅助确定车辆101应行驶的路径，及分辨车辆101的周围环境——例如道路——中的障碍物、异常情况等。该系统100可因此在包围车辆101的环境中的条件并不反映现存的地图或可存储于车辆101计算机105存储器和/或用于导航的被称为电子视野中是有益的。例如，在道路施工区域中，可在道路中获得的若干车道、道路的曲率坡道等可不为所存储的地图所反映。进一步，第一车辆101的传感器数据收集器110可例如因交通阻塞、降水、雾霾等而堵塞或受阻，因此不能获得数据115或至少不能获得正确的数据115。但是，通过使用来自一辆或多辆第二车辆101的数据115，第一车辆101可构造电子视野，例如反映在车辆的周围的环境——例如可获得的行驶车道、实际道路曲率、斜坡、障碍物等——中呈现的现象的虚拟地图。
[0033]示例性系统要素
[0034]车辆101包括通常包括处理器和存储器的车辆计算机105，该存储本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种在第一车辆中的计算机中执行的方法，该计算机被设置为以自动模式来操作该车辆，该方法包含：从第一车辆中的至少一个传感器接收第一套数据；接收多套数据，所述多套数据包括从不同的第二车辆接收的第二套数据以及第三套数据，其中第二套数据和第三套数据分别来自第二车辆的至少一个传感器；且分析所述第一套数据、第二套数据以及第三套数据并基于所述分析预测所述第一车辆的路径；所述第二套数据和所述第三套数据还包含每个所述第二车辆的自动操作数据；以及当每个所述第二车辆提供的自动操作数据相互一致时，所述第一车辆使用所述至少一个自动操作数据在所述第一车辆上执行自动操作以执行所述第一车辆路径中的至少一个。2.如权利要求1的方法，其进一步包含：基于所述第一车辆进行自动操作的确定，将每个所述第二车辆的自动操作数据用于所述第一车辆的输入。3.如权利要求1的方法，其进一步包含：基于预测的所述路径确定用于第一车辆的至少一个自动活动。4.如权利要求3的方法，其中至少一个自动活动为制动、加速、变道、及改变距前方车辆的距离的至少一项。5.如权利要求1的方法，其中进一步包含使用统计数据分析技术分析所述第一套数据、至少第二套数据以及第三套数据中的历史数据，基于所述分析构造包围所述第一车辆的环境的虚拟地图；其中，所述虚拟地图被构造为反映所述第一车辆周围环境的真实条件或特征的电子视野。6.如权利要求5的方法，所述虚拟地图包括至少一个特征，所述至少一个特征包括可获得的一个或多个行驶车道、道路的曲率、道路的斜坡、公路入口坡道、障碍物、天气条件和道路表面条件。7.如权利要求5的方法，其中，所述历史数据包含一个或多个过去时间段中所述第一车辆或所述第二车辆的位置数据、速度数据以及行驶方向数据。8.如权利要求5的方法，其中所述至少一个特征包括至少一个目标，所述至少一个目标包括靠近道路的物体、每个所述第二车辆之一。9.一种系统，其包含车辆中的计算机，该计算机被设置为以...

【专利技术属性】
技术研发人员：马特，
申请(专利权)人：福特全球技术公司，
类型：发明
国别省市：