由引导自主车辆(AV)检测施工区并且更新跟随AV的选路规划的制作方法

由引导自主车辆(av)检测施工区并且更新跟随av的选路规划
技术领域
1.本公开总体上涉及自主车辆。更具体地，本公开与由引导自主车辆(av)检测施工区并且更新用于跟随av的选路规划有关。


背景技术：

2.自主车辆技术的一个目标是提供可以在有限或没有驾驶员辅助的情况下朝向目的地安全导航的车辆。在某些情况下，自主车辆在前往目的地的途中可能会遇到未预期情况。在这种情况下，需要驾驶员的辅助以手动驾驶自主车辆来绕过未预期情况。当前的自主车辆技术可能未被配置为考虑遇到特定的未预期情况。


技术实现要素：

3.如图2至图5中所描述的，关于遇到未知物体，在一个实施例中，一种系统包括引导自主车辆(av)。引导av包括至少一个车辆传感器，该至少一个车辆传感器被配置为观察包括引导av前面的区域的第一视场。该系统还包括不同于引导av的一个或多个跟随av。引导av使用先前从操作服务器接收到的选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上。一个或多个跟随av在引导av后面的特定道路上。引导av和一个或多个跟随av与操作服务器通信地耦合。该系统还包括与引导av相关联的第一控制子系统。第一控制子系统与引导av、一个或多个跟随av和操作服务器通信地耦合。
4.第一控制子系统包括第一处理器，该第一处理器被配置为从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据。传感器数据包括引导av的第一视场内特定道路上的任何物体的位置坐标。第一处理器将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，该地图数据包括在引导av的第一视场内的特定道路上的预期物体的位置坐标。第一处理器至少部分地基于将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，来确定特定道路上是否存在不在预期物体中的未知物体。响应于确定在特定道路上存在未知物体，第一处理器确定未知物体所在的特定车道。第一处理器向一个或多个跟随av发送第一消息，该第一消息包括未知物体的特定位置坐标和用以从特定车道转移的指令。第一处理器通过转移特定车道来在未知物体周围导航来更新引导av的驾驶指令。在未知物体周围导航的同时，第一处理器向操作服务器发送多个第二消息，多个第二消息包括与未知物体相关的传感器数据。
5.该系统还包括操作服务器，该操作服务器包括第二处理器。第二处理器至少部分地基于多个第二消息来确认在位于特定车道上的特定位置坐标处是否存在未知物体。如果确认未知物体位于特定位置坐标处，则第二处理器更新地图数据的第一部分，使得更新的地图数据包括位于特定位置坐标处的未知物体。第二处理器向一个或多个跟随av发送更新的地图数据。换言之，更新的地图数据由操作服务器更新，然后发送给一个或多个跟随av。
6.关于遇到如图6至图8中所描述的道路封闭，在另一个实施例中，一种系统包括引导自主车辆(av)。主导av包括至少一个车辆传感器，该至少一个车辆传感器被配置为观察包括引导av前面的区域的第一视场。该系统还包括不同于主导av的一个或多个跟随av。主
导av使用先前从操作服务器接收到的选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上。一个或多个跟随av在引导av后面的特定道路上。引导av和一个或多个跟随av与操作服务器通信地耦合。该系统还包括与引导av相关联的第一控制子系统。第一控制子系统与引导av、一个或多个跟随av和操作服务器通信地耦合。
7.第一控制子系统包括第一处理器，该第一处理器被配置为从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据。传感器数据包括引导av的第一视场内特定道路上的任何物体的位置坐标。第一处理器将传感器数据与地图数据的第一部分相比较。地图数据的第一部分包括引导av的第一视场内特定道路上的预期物体的位置坐标。第一处理器通过标识传感器数据中对应于道路封闭的、并且不在地图数据中的预期物体中的物体，来确定特定道路是否在前方被封闭。响应于特定道路在前方被封闭的确定，第一处理器确定道路封闭的特定位置坐标。第一处理器覆盖引导av的驾驶指令，使得引导av在第一位置坐标处被停止(例如，在道路上的地方或将车停到道边或到路肩)。第一处理器向操作服务器发送第一消息，以指示特定道路在特定位置坐标处被封闭。
8.该系统还包括操作服务器，该操作服务器包括第二处理器。第二处理器至少部分地基于第一消息更新地图数据的第一部分，以反映特定道路在特定位置坐标处被暂时封闭。第二处理器根据一个或多个跟随av确定每个av的位置坐标。第二处理器确定针对每个av重新选路是否是可能的。其中如果在av与施工区之间存在去往第二选路规划的至少一条道路以到达目的地，则第二处理器确定针对av重新选路是可能的。如果确定针对av重新选路是可能的，则第二处理器向av发送更新的地图数据和重新选路指令，其中重新选路指令包括使用第二选路规划。如果确定针对av重新选路是不可能的，则第二处理器向av发送更新的地图数据和道路封闭指令，其中道路封闭指令包括停止av和/或将av开到路边。
9.关于遇到如图9至图11中所描述的施工区，在另一个实施例中，系统包括引导自主车辆(av)。引导av包括至少一个车辆传感器，至少一个车辆传感器被配置为观察包括引导av前面的区域的第一视场。该系统还包括不同于引导av的一个或多个跟随av。引导av使用先前从操作服务器接收到的选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上。一个或多个跟随av在引导av后面的特定道路上。引导av和一个或多个跟随av与操作服务器通信地耦合。该系统还包括与引导av相关联的第一控制子系统。第一控制子系统与引导av、一个或多个跟随av和操作服务器通信地耦合。
10.第一控制子系统包括第一处理器，该第一处理器被配置为从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据。传感器数据包括引导av的第一视场内特定道路上的任何物体的位置坐标。第一处理器将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，该地图数据包括在引导av的第一视场内的特定道路上的预期物体的位置坐标。第一处理器通过标识传感器数据中的、与施工区相对应并且不在地图数据中的预期物体中的一个或多个物体，来确定特定道路中是否存在施工区。响应于确定施工区在特定道路中被检测到，第一处理器向操作服务器发送第一消息，以指示施工区被检测到。第一处理器更新引导av的驾驶指令以在施工区周围导航。在施工区周围导航的同时，第一处理器向操作服务器发送多个第二消息，多个第二消息包括与施工区相关联的传感器数据。
11.该系统还包括操作服务器，该操作服务器包括第二处理器。第二处理器通过至少部分地基于多个第二消息确定施工区的两个相对端的位置坐标之间的距离来确定施工区
的范围。第二处理器更新地图数据的第一部分，以反映特定道路中可以存在施工区。第二处理器确定每个av的位置坐标。第二处理器确定针对av重新选路是否是可能的。其中如果在av与施工区之间存在去往第二选路规划的至少一条道路以到达目的地，则第二处理器确定针对av重新选路是可能的。如果确定重新选路是可能的并且施工区的范围高于可配置的阈值距离，则第二处理器向av发送更新的地图数据和重新选路指令，其中重新选路指令包括使用第二选路规划。如果确定重新选路是不可能的或者施工区的范围低于可配置的阈值距离，则第二处理器向av发送更新的地图数据和施工区指令，其中施工区指令包括用以在施工区周围导航的指令。
12.关于遇到如图12和图13中所描述的道路结构变化，在另一个实施例中，一种系统包括引导自主车辆(av)。引导av包括至少一个车辆传感器，至少一个车辆传感器被配置为观察包括引导av前面的区域的第一视场。该系统还包括不同于引导av的一个或多个跟随av。引导av使用先前从操作服务器接收到的路线选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上。一个或多个跟随av在引导av后面的特定道路上。引导av和一个或多个跟随av与操作服务器通信地耦合。该系统还包括与引导av相关联的第一控制子系统。第一控制子系统与引导av、一个或多个跟随av和操作服务器通信地耦合。
13.第一控制子系统包括第一处理器，该第一处理器被配置为从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据。传感器数据包括引导av的第一视场内特定道路上的任何物体的位置坐标。第一处理器将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，该地图数据包括在引导av的第一视场内的特定道路上的预期物体的位置坐标。第一处理器通过标识传感器数据中的、与结构变化相对应并且不在地图数据中的预期物体中的一个或多个物体，来确定结构变化是否在特定道路中被检测到。响应于结构变化在特定道路中被检测到的确定，第一处理器更新引导av的驾驶指令以使用与结构变化相关的驾驶指令来导航穿过结构变化。第一处理器向操作服务器发送第一消息以指示结构变化被检测到。
14.该系统还包括操作服务器，该操作服务器包括第二处理器。第二处理器至少部分地基于第一消息更新地图数据的第一部分，以反映结构变化。第二处理器向一个或多个跟随av发送更新的地图数据。
15.本公开认识到与av导航和驾驶相关的各种问题和先前未满足的需求。例如，当前的自主车辆导航技术可能未被配置为考虑在道路上遇到特定的未预期情况。例如，在当前的自主车辆导航技术中，当av在道路上遇到未预期情况时，驾驶员可能需要手动驾驶av，直到它通过道路上的未预期情况。本公开的某些实施例通过标识未预期情况并且相应地更新引导av(即正在遇到未预期情况的第一个av)和一个或多个跟随av的选路规划，提供了用于自主车辆导航技术的技术问题的独特的解决方案，包括上述那些问题。
16.遇到未预期情况的一些示例包括但不限于遇到未知物体、道路封闭、施工区和道路结构变化。例如，所公开的系统提供了数个技术优点，其中包括：1)在引导av遇到未知物体的情况下，标识未知物体，通过从未知物体正在占用的特定车道转移而在未知物体周围导航，以及向一个或多个跟随av通知从特定车道转移；2)在引导av正在遇到封路的情况下，标识道路封闭，通过将引导av开到路边(或如果道路封闭后面的所有车辆都被停止了，则停止引导av)来覆盖引导av的驾驶指令，并且向一个或多个跟随自av通知道路封闭被检测到；3)在引导av正在遇到道路封闭的情况下，确定针对一个或多个跟随av中的每个跟随av重新
选路是否是可能的；4)如果确定针对跟随av重新选路是可能的，则更新该av的选路规划；5)如果确定针对跟随av重新选路是不可能的，则发送指令以驶向道路封闭并且在道路封闭后面的安全位置停止，或者在中间av出发台/落位台处停止，直到道路被开放为止；6)在引导av遇到施工区的情况下，标识施工区，在施工区周围导航引导av，在施工区周围导航的同时，确定施工区的范围；7)如果确定施工区是广阔的，通过提前指令一个或多个跟随av改变到离施工区较远的车道或者重新选路它们以完全避开施工区来更新一个或多个跟随av的选路规划；8)在引导av遇到道路结构变化的情况下，标识道路结构变化，根据道路结构变化相关的驾驶指令更新引导av的驾驶指令，向一个或多个跟随av通知检测到的道路结构变化，并且相应地更新他们的驾驶指令；以及9)针对遇到未预期情况的每种情况，相应地更新地图数据。因此，本公开可以改善在由av所进行的旅程的至少一部分期间用于av导航的计算机系统的功能。
17.在一些实施例中，本公开中描述的系统可以被集成到以下实际应用：在道路上驾驶的同时标识不同未预期情况，并且针对每个未预期情况，至少部分地基于该未预期情况的性质、未预期情况的范围和每个av的位置坐标等因素，针对每个av确定更有效、安全和可靠的导航解决方案。
18.例如，在引导av正在遇到未知物体(例如，沙发、梯子)的情况下，更有效、安全、可靠的导航解决方案可以是指令引导av进入安全模式(例如，通过降低其速度、增加距其他车辆的阈值距离、以及避免平行于其他车辆的驾驶)并且在未知物体周围导航引导av。此外，该解决方案还可以涉及指令一个或多个跟随av从未知物体正在占用的车道转移。图2至图5中描述了正在遇到未知物体时的导航解决方案的示例。
19.例如，在引导av正在遇到道路封闭的情况下，如果确定针对跟随av重新选路是不可能的(例如，在跟随av与道路封闭之间没有出口)，则较有效、安全和可靠的导航解决方案可以是将跟随av开到路边，或者指令跟随av在中间av出发台/落位台停止，直到道路被开放。图6至图8中描述了正在遇到道路封闭时的导航解决方案的示例。
20.例如，在引导av正在遇到施工区的情况下，较有效、安全和可靠的导航解决方案可以是，针对跟随av重新选路是可能的情况使跟随av重新选路。如果针对跟随av重新选路是不可能的，较有效、安全和可靠的导航解决方案可以是提前(即，以预期施工区)指令跟随av进入安全区并且转向离施工区较远的车道。图9至图11中描述了遇到施工区时的导航解决方案的示例。
21.例如，在引导av遇到道路结构变化的情况下，较有效、安全、可靠的导航解决方案可以是根据道路结构变化更新引导av的驾驶指令，并且通过更新跟随av的驾驶指令来向跟随av通知以预期道路结构变化。图12至图13中描述了遇到道路结构变化时的导航解决方案的示例。
22.本公开的某些实施例可以包括这些优点中的一些、全部或不包括这些优点。通过以下结合附图和权利要求的详细描述，将较清楚地理解这些优点和其他特征。
附图说明
23.为了更完整地理解本公开，现在参考以下结合附图和详细描述的简要描述，其中相同的附图标记表示相同的部件。
24.图1示出了根据本公开的由引导av和一个或多个跟随av行进的路线的示意图；
25.图2示出了引导av正在遇到未知物体的道路示意图；
26.图3示出了图2中的示意图的继续，跟随av在引导av后面；
27.图4示出了图2和图3中的示意图的继续；
28.图5示出了用于检测未知物体并且相应地更新引导av和一个或多个跟随av的选路规划的示例方法的流程图；
29.图6示出了引导av在其上正在遇到封路的道路的示意图；
30.图7示出了图6中的示意图的继续，具有一个或多个跟随av；
31.图8示出了用于检测道路封闭并且相应地更新引导av和一个或多个跟随av的选路规划的示例方法的流程图；
32.图9示出了引导av在其上正在遇到施工区的道路的示意图；
33.图10示出了图9中的示意图的继续，具有一个或多个跟随av；
34.图11示出了用于检测施工区并且相应地更新引导av和一个或多个跟随av的选路规划的示例方法的流程图；
35.图12示出了在其上引导av正在遇到道路封闭的道路的示意图，跟随av在引导av后面；
36.图13示出了用于检测道路封闭并且相应地更新引导av和一个或多个跟随av的选路规划的示例方法的流程图；
37.图14示出了控制子系统的框图；
38.图15示出了操作服务器的框图；
39.图16示出了被配置为实现自主驾驶操作的示例自主车辆的图；
40.图17示出了用于提供由图16的av使用的自主驾驶操作的示例系统；以及
41.图18示出了包括在av中的车载控制计算机的图。
具体实施方式
42.如上所述，先前的技术可能无法提供用于确定av的选路或导航规划的有效且可靠的解决方案，特别是当第一av(即，引导av)在特定道路上面临未预期情况时。本公开提供了用于改善av的导航的各种系统和方法，av包括第一av和一个或多个跟随av，该一个或多个跟随av在引导av后面的特定道路上。
43.示例av选路
44.图1示出了由引导av 1602-1和一个或多个跟随av 1602(即，av 1602-2、1602-3和1602-4)行进的示例选路100的简化示意图。av 1602中的每个av 1602可以已经从相同的开始位置或不同的开始位置开始。类似地，每个av 1602可以前往相同的目的地或不同的目的地。
45.通常，每个av 1602由图14至图18中详细描述的多个组件导航。下面的相应描述包括对av 1602的某些组件的简要描述。每个av 1602可以是半卡车牵引单元，该半卡车牵引单元附接到拖车以将货物或货运从第一位置运输到第二位置(参见图16)。下面关于图16更详细地描述av 1602。简而言之，av 1602包括车辆驾驶子系统1642、传感器子系统1644和车载控制计算机1650，它们被操作以促进av的自主驾驶。关于av 1602的操作的进一步描述，
参见图16至图18。每个av 1602被指令使用传感器数据1412和地图数据1510指示遵循选路规划1514以到达其目的地。关于传感器数据1412和地图数据1510的进一步描述，参见图14和图15。简而言之，传感器数据1412包括由传感器子系统1644的一个或多个传感器1646捕获的数据。一个或多个传感器1646被配置为捕获那些一个或多个传感器1646的检测区或者视场内的任何物体，诸如地标、车道标记、车道边界、道路边界、车辆、行人、道路/交通标志等物体。一个或多个传感器1646可以包括：相机、lidar传感器、移动传感器、红外传感器等。在一个实施例中，传感器1646可以定位在av 1602周围以捕捉av 1602周围的环境。
46.在一个实施例中，地图数据1510可以包括选路100周围环境的虚拟地图。因此，地图数据1510可以包括选路100上和周围的预期物体的地理位置坐标，诸如道路/交通标志、建筑物、地形等。地图数据1510还可以包括关于地标、车道标记、车道边界和道路边界的信息。
47.地图数据1510还可以包括关于道路海拔和道路坡度(即，其倾斜、斜面、斜率)的信息。例如，如果路段完全平坦且水平，则地图数据1510将指定沿该段的坡度为零。地图数据1510可以包括道路的不同段的海拔，诸如山丘、山谷、弯道等信息。该信息可以用于确定换到合适的档位，诸如在上坡路换到高速档和在下坡路换到低速档。如此，通过检测道路中的海拔变化，可以应用适当的换档，从而节省av 1602的燃料，增加av 1602的车辆驾驶子系统1642，(即发动机1642a、轮胎1642b、传输部件1642c、电气部件1642d和电源1642e)的寿命。在一个实施例中，如果av 1602的控制系统1400确定道路坡度大于阈值海拔变化(例如，7％)，则它可以确定针对av 1602在该道路上驾驶是不安全的。
48.在一个实施例中，控制子系统1400可以是车载控制计算机的子系统1650。控制子系统1400与车载控制计算机1650信号通信。控制子系统1400的操作细节参见图14，并且车载控制计算机1650的操作细节参见图16。简而言之，车载控制计算机1650通常被配置为控制av 1602及其组件的操作，诸如车辆驾驶子系统1642、车辆传感器子系统1644和车辆控制子系统1648。
49.控制子系统1400通常被配置为确定av1602前面的可安全行进的路径。例如，如果该路径中没有物体/障碍，则控制子系统1400可以确定该路径是安全的。因此，控制子系统1400(与车载控制计算机1650信号通信)根据av 1602的驾驶规则/指令1518导航av 1602，同时与由av 1602检测到的av 1602前面和周围的物体保持安全距离(例如，200英尺)。在行进路线100的同时，av 1602的控制子系统1400从该av 1602的传感器1646接收传感器数据1412，例如，覆盖该av 1602前面的区域。这些传感器数据1412可以包括来自av 1602的车辆传感器子系统1644的信号和/或来自av 1602的车载控制计算机1650的通信。传感器数据1412可以包括从av 1602接收的数据馈送的时间戳。在图2至4中关于传感器数据216a至216c描述了传感器数据1412的示例；在图6和7中关于传感器数据616a、616b描述了传感器数据1412的示例；在图9和图10中关于传感器数据906a、906b描述了传感器数据1412的示例；并且在图12中关于传感器数据1206描述了传感器数据1412的示例。
50.控制子系统1400将传感器数据1412与覆盖av 1602前面相同区域的地图数据1510的一部分相比较，以导航av 1602直到其到达其目的地为止。返回到图1，在一些情况下，引导av 1602-1可能遇到未预期情况104，其可能是传感器数据1412与地图数据1510之间的任何差异。换言之，引导av 1602-1的传感器1646可以捕获不在地图数据1510中的预期物体中
的一个或多个物体的存在。在这种情况下，引导av 1602-1的控制子系统1400被配置为标识未预期情况104并且相应地更新引导av 1602-1的选路规划1514。
51.引导av 1602-1的控制子系统1400和/或操作服务器1500可以向一个或多个跟随av 1602通知检测到的未预期情况104。取决于不同的未预期情况104和每个跟随av 1602的位置坐标，该跟随av 1602的选路规划1514可以相应地更新。当引导av 1602-1正在遇到不同的未预期情况104时，不同的未预期情况指令1410可以至少部分地基于每个未预期情况104的性质和每个跟随av 1602的位置坐标而被通信给每个跟随av 1602。
52.在第一情况下，例如，假设引导av 1602-1遇到未预期情况104，即在地图数据1510中的预期物体中未找到的未知物体204和/或不像道路200上的物体(例如，梯子、沙发等)所预期的那样表现。在图2至图5中描述了遇到未知物体204的示例情况。
53.在第二情况下，例如，假设引导av 1602-1遇到未预期情况104，即道路封闭602，其中一个或多个物体指示道路封闭602(例如，交通障碍、轮廓线等)被检测到。在图6至图8中描述了遇到道路封闭602的示例情况。
54.在第三情况下，例如，假设引导av 1602-1遇到未预期情况104，即施工区902，其中一个或多个物体指示施工区902(例如，一辆施工车辆、反光背心、施工头盔等)被检测到。在图9至图11中描述了遇到施工区902的示例情况。
55.在第四种情况下，例如，假设引导av 1602-1遇到未预期情况104，即道路结构变化1202，诸如停车标志被停止交通灯代替，或者虚线车道标记变为实线车道等。在图12至图13中描述了遇到道路结构变化1202的示例情况。
56.在一个实施例中，引导av 1602-1的控制子系统1400可以向操作服务器1500发送传感器数据1412(与检测到的未预期情况104相关联)。关于操作服务器1500的进一步描述参见图15。简而言之，操作服务器1500通常被配置为监督av 1602的操作。操作服务器1500与av 1602信号通信。例如，操作服务器1500可以接收传感器数据1412并且使用物体检测机器学习模块1520分析它们，以确认对未预期情况104的检测是否正确。例如，物体检测机器学习模块1520可以使用用于从图像、视频、红外图像、点云、雷达数据等中检测物体的神经网络和/或机器学习算法来实现。物体检测机器学习模块1520可以由训练数据集1522训练。在一个实施例中，操作服务器1500可以在服务器集群中实现，其中分布式计算被应用以进行物体检测机器学习模块1520的物体检测过程。因此，在一个实施例中，操作服务器1500可以包括比控制子系统1400多的处理能力。
57.如果操作服务器1500确认对未预期情况104的检测(由控制子系统1400)是正确的，则它可以向一个或多个跟随av 1602通知对未预期情况104的检测是正确的。操作服务器1500还可以更新反映未预期情况104的地图数据1510，并且向跟随av 1602发送更新的地图数据1510。操作服务器1500还可以基于检测到的未预期情况104和跟随av 1602的位置坐标来确定和更新跟随av 1602的选路规划1514。例如，操作服务器1500可以从多个选路规划1514中将特定选路规划1514选择给跟随av 1602，以使用多个选路规划1514的地图数据1510和交通数据1524到达跟随av 1602的目的地，这引起减少的驾驶时间和较安全的驾驶体验。
58.遇到未知物体的示例情况
59.图2示出了由引导av 1602-1行进的道路200(选路100上的道路)的简化示意图，其
中引导av 1602-1正在遇到未知物体204。当引导av 1602-1进入未知物体204的阈值附近时，引导av 1602-1的传感器1646捕获未知物体204的存在。换言之，当未知物体204在第一视场212内(即，在引导av 1602-1前面的传感器1646的第一检测区内)时，引导av 1602-1的传感器1646捕获未知物体204的存在。引导av 1602-1的传感器1646可以包括任何传感器，该传感器能够检测与第一视场212内的物体的存在相关联的物体、移动和/或声音，并且生成传感器数据216a。传感器数据216a可以包括第一视场212内的物体的图像/视频的馈送。类似地，传感器数据216a可以包括其他类型的数据的馈送，诸如lidar数据、移动传感器数据、声音数据以及与第一视场212内的物体相关联的红外数据。
60.在图2所示的示例情况中，传感器数据216a提供关于未知物体204、周围车辆206和车道标记208的信息。引导av 1602-1的传感器1646向引导av 1602-1的控制子系统1400通信传感器数据216a。如上所述，引导av 1602-1的控制子系统1400被配置为根据引导av 1602-1的驾驶规则/指令1518导航引导av 1602-1，同时与引导av 1602-1前面的物体(诸如其他车辆、行人等)保持安全距离(例如，200英尺)。为此，控制子系统1400将与第一视场212内的物体相对应的传感器数据216a与覆盖第一视场212的地图数据1510相比较。例如，控制子系统1400检测车道标记208并且根据与车道标记208相关/从车道标记208推断的驾驶规则/指令1518导航引导av 1602-1以驾驶，诸如在两个相邻车道标记208内的特定车道202中驾驶。类似地，控制子系统1400可以检测道路200上的道路标志和车道边界，并且根据与那些车道标记和车道边界相关/从那些车道标记和车道边界推断的驾驶规则/指令1518导航引导av 1602-1以驾驶，诸如在通过速度标志检测到的速度范围内驾驶。
61.在一个实施例中，控制子系统1400可以使用障碍检测指令1416来检测第一视场212内的物体。控制子系统1400可以使用障碍检测指令1416来确定物体是否在从引导av 1602-1的传感器1646接收到的传感器数据216a中被检测到(例如，在图像/视频馈送、lidar数据馈送、移动传感器数据馈送、红外数据馈送等中)。例如，障碍检测指令1416可以包括用于根据与视频帧相对应的图像的馈送来实现物体检测方法的代码(例如，从视频检测第一视场212内的物体)。类似地，障碍检测指令1416可以包括用于从以下项检测物体的代码：lidar数据、移动传感器数据(例如，检测第一视场212内的物体的移动)、声音(例如，检测引导av 1602-1附近的声音)以及红外数据(例如，在红外线图像中检测第一视场212内的物体)。障碍检测指令1416也可以包括用于使用其他数据类型检测物体的代码
62.在一个实施例中，障碍检测指令1416可以包括物体分类技术以确定每个检测到的物体属于哪个类。例如，物体分类技术可以被训练以基于物体的特征对物体进行分类，诸如物体的几何形状、大小、速度等特征。因此，物体分类技术可以将具有共同特征的物体分类为一类。在一个实施例中，物体分类技术可以通过表示物体的数据类型的训练数据集来训练，诸如在图像、视频、lidar数据、雷达、移动数据等中。在一个实施例中，物体分类技术可以对由av 1602预期或已知会遇到的物体进行分类。例如，由av 1602预期遇到的物体的类别可以包括车辆类别、摩托车类别、自行车类别、行人类别、道路标志类别等。如此，当引导av 1602-1正在行进时，引导av 1602-1的控制子系统1400通过提取每个检测到的物体的特征并且将那些特征与每个类别(由物体分类技术预确定的)中物体的特征相比较来确定在第一视场212内检测到的每个物体属于哪个类别。如果该检测到的物体的特征对应于特定类别中的物体的特征(即，匹配高于阈值百分比，例如90％)，则控制子系统1400确定检测到
1602-1的距离：根据从相机单元接收到的视频中的每帧确定的那些物体的位置坐标、雷达单元第一次发射无线电波与第二次反射的无线电波被接收的时间差、以及无线电波传播的速度等。因此，至少部分地基于第一视场212内的物体的确定的位置坐标和速度，控制子系统1400(经由干扰模块1746)确定这些物体中的任何物体是否是未知物体204，例如，通过确定物体的速度低于可配置的阈值速度、物体是静止的等。
67.一旦控制子系统1400在第一视场212内检测到未知物体204，它就确定未知物体204所在的(一个或多个)特定车道202。在图2所示的示例情况中，未知物体204位于并且占用车道202-2的一部分。在一些情况下，未知物体204可能占用两条或更多条车道202。在未知物体204占用两条或更多条车道202的情况下，控制子系统1400可以确定未预期情况104的严重性水平高并且它紧急向跟随av 1602通知以避开那些被占用的车道202。在一个实施例中，控制子系统1400可以通过确定未知物体204的边缘与车道标志208之间的距离214(即，距离214-1和214-2)来确定未知物体204所在的(一个或多个)特定车道202。因此，控制子系统1400可以确定未知物体204是位于与引导av 1602-1相同还是不同的车道202上。如果控制子系统1400确定未知物体204位于与引导av 1602-1相同的车道202上(或占用与引导av 1602-1相同的车道202的至少一部分)，则它可以更新引导av 1602-1的驾驶指令1518，使得引导av 1602-1进入安全模式222。例如，安全模式222可以包括以下一项或多项：根据周围车辆的速度降低引导av 1602-1的速度、增加距周围车辆/物体的安全距离阈值、以及避开并行于周围车辆的自动驾驶。如果控制子系统1400确定未知物体204位于一个或多个与引导av 1602-1的不同的车道202(或占用一个或多个与引导av 1602-1的不同的车道202的至少一部分)，它仍可以更新引导av 1602-1的驾驶指令1518，使得引导av 1602-1进入安全模式222。例如，安全模式222可以包括以下一项或多项：根据周围车辆的速度降低引导av 1602-1的速度、增加距周围车辆/物体的安全距离阈值、以及避开在未知物体204所在的车道202中自主驾驶。
68.在未知物体周围导航
69.如果控制子系统1400确定未知物体204位于与引导av 1602-1相同的车道202上(或者占用与引导av 1602-1相同的车道202的至少一部分)，则控制子系统1400更新引导av 1602-1的驾驶指令1518，使得引导av 1602-1从未知物体204在其上被检测到的(一个或多个)特定车道202转移。在图2所示的示例情况中，控制子系统1400更新引导av 1602-1的驾驶指令1518以从车道202-2转移。如此，控制子系统1400导航引导av 1602-1以从车道202-2改变到安全车道202，诸如车道202-3。为了确定并且转到安全车道202，控制子系统1400可以收集传感器数据216b，传感器数据216对应于引导av 1602-1邻近的车道202上的环境和物体(即，车道202-1和202-3)。例如，传感器数据216b可以包括与邻近于引导av 1602-1的车道202上的环境相关联的图像/视频、lidar数据、移动数据、雷达数据等的馈送，类似于上述关于第一视场212内的物体讨论的传感器数据216a。控制子系统1400至少部分地基于位置坐标、估计的速度和与引导av 1602-1相邻的车道202上的物体(例如，其他车辆206)的轨迹来确定要改变到的安全车道202，以与上述示例类似的方式确定，例如，经由干扰模块1746。例如，控制子系统1400可以确定改变到特定车道202，其中在用于改变到车道202的路径218中没有车辆206，并且其他车辆206进入去往该特定车道202的路径218的概率很低(例如，低于阈值百分比，诸如低于1％)。图3中描述了确定和改变到安全车道202的过程。
70.图3示出了图2中示出的示例情况的继续，其中引导av 1602-1和跟随av 1602-2正在道路200上行进，未知物体204在道路200上由引导av 1602-1的控制子系统1400检测到。在图3所示的示例情况中，类似于上文关于在第一视场212内检测到的物体在图1中所描述的，控制子系统1400检测车辆206-1和车辆206-2的速度和轨迹。
71.基于车辆206-1和206-2的速度和轨迹，控制子系统1400确定车辆206-1进入路径218以改变到车道202-1和车辆206-2进入路径218以改变到车道202-3的概率。控制子系统1400搜索到车道202的路径218，在路径218中没有物体并且其他物体进入该路径218的概率低。在一个示例中，路径218可以具有比引导av 1602-1大的宽度，以考虑与引导av 1602-1侧面上的物体的边际距离。控制子系统1400确定路径218的角度220，使得它引起稳定的车轮角度并且在转向弯曲的边界内，例如，由车辆控制子系统1648参考图16执行。路径218的角度220也可以至少部分地基于引导av 1602-1的速度来确定。例如，如果引导av 1602-1的速度高(例如，75mph)，则路径218的角度220可以被确定为较低(例如，20-25度)。
72.在图3所示的示例情况中，控制子系统1400确定不存在改变到车道202-1的潜在路径218，这是因为车辆206-1正在占用用于改变到车道202-1的潜在路径218。因此，控制子系统1400确定改变到车道202-1是不安全的。然而，控制子系统1400确定改变到车道202-3是安全的，因为至少部分地基于车辆206-2的当前位置坐标、速度和轨迹，在通向车道202-3的路径218中没有物体并且车辆206-2进入路径218的概率是低的。换言之，控制子系统1400确定到引导av 1602-1成功改变到车道202-3时车辆206-2将不会进入路径218。因此，控制子系统1400更新引导av 1602-1的驾驶指令1518以改变到车道202-3。对于改变到车道202-3的这个特定示例，引导av 1602-1的更新的驾驶指令1518可以包括：接通指示改变到车道202-3的转向灯、降低(或增加)引导av 1602-1的速度以适应安全改变车道过程、根据路径218的确定角度220逐渐转向引导av 1602-1等。一旦引导av 1602-1在车道202-3上，控制子系统1400可以逐渐将引导av 1602-1转向回直线。虽然图3中的示例情况示出了引导av 1602-1改变到其邻近车道202-3，但是应当理解，引导av 1602-1可以在必要时改变两条或更多条车道202，例如，如果未知物体204占用两条或更多条车道202。
73.向一个或多个跟随av通知未知物体
74.在一个实施例中，引导av 1602-1的控制子系统1400可以在转移未知物体204被检测到的车道202-2之前通知一个或多个跟随av 1602。在另一实施例中，引导av 1602-1的控制子系统1400可以在转移未知物体204被检测到的车道202-2的同时通知一个或多个跟随av 1602。在另一实施例中，引导av 1602-1的控制子系统1400可以在转移车道202-2之后通知一个或多个跟随av 1602。控制子系统1400向一个或多个跟随av 1602发送第一消息224，以指示未知物体204在道路200的车道202-2上被检测到。
75.在一个实施例中，第一消息224可以包括未知物体指令1410a和从车道202-2转移和/或避开车道202-2(未知物体204所在的车道)的指令，未知物体指令1410a指示未知物体204的位置坐标。因此，类似于以上关于引导av 1602-1所讨论的，与跟随av 1602-2相关联的控制子系统1400从车道202-2转移到安全车道202(或避开车道202-2，如果它已占用安全车道202)。在一个实施例中，控制子系统1400还可以向操作服务器1500发送第一消息224。
76.图4示出了图2和图3中示出的示例情况的继续。在未知物体204周围导航时，引导av 1602-1的传感器1464捕获与未知物体204对应的传感器数据216c并且将它们发送到控
制子系统1400。传感器数据216c可以提供关于未知物体204的较多信息。例如，传感器数据216c可以包括来自多个角度的未知物体204的图像/视频的馈送(在引导av 1602-1正在未知物体204周围导航时)。类似地，传感器数据216c可以包括其他数据类型的馈送，诸如与从多个方向捕获的未知物体204相关联的lidar数据、移动传感器数据、声音数据和红外数据(在引导av 1602-1正在未知物体204周围导航时)。因此，可以确定关于未知物体204的较多信息，诸如其大小、沿道路200的长度等。
77.控制子系统1400向操作服务器1500发送多个第二消息402，多个第二消息402包括传感器数据216c。操作服务器1500分析多个第二消息402以确认对未知物体204的检测是否正确(即，在特定位置坐标处是否确实存在未知物体204)。响应于操作服务器1500确认对未知物体204的检测是正确的，它更新地图数据1510，以指示未知物体204位于车道202-2上的特定(或更新的)位置坐标处。例如，操作服务器1500通过向一个或多个跟随av 1602发送更新的地图数据1510来确认由引导av 1602-1向一个或多个跟随av 1602发送的第一消息224。
78.操作服务器1500还可以向地方当局404发送包括未知物体204的位置坐标的消息，以便地方当局404可以寻址未知物体204。在未知物体204是需要移除的物体(例如，沙发)的情况下，地方当局404可以安排移除它。
79.在一个实施例中，如果与一个或多个跟随av 1602中的任何一个跟随av 1602相关联的控制子系统1400确定未知物体204不再存在于所确定的位置坐标处，则该控制子系统1400向其他av 1602发送未知物体204不再存在于所确定的位置坐标处的消息。该控制子系统1400还可以向操作服务器1500发送未知物体204不再存在于所确定的位置坐标处的消息。
80.例如，假设跟随av 1602-2已经从车道202-2转移(基于第一消息224和/或多个第二消息402)并且正在到达未知物体204的所确定的位置坐标。此外，假设未知物体204不再存在于所确定的位置坐标处，例如，由地方当局404针对上述示例进行寻址。因此，在av 1602-2正在通过未知物体204的所确定的位置坐标的同时，av 1602-2的控制子系统1400确定未知物体204不再存在，例如通过分析从av 1602-2的传感器1646接收的传感器数据。在这种情况下，av 1602-2的控制子系统1400向其他av 1602发送未知物体204不再存在于所确定的位置坐标处的第三消息。av 1602-2的控制子系统1400还可以向操作服务器1500发送未知物体204的所确定的位置坐标周围环境的传感器数据。操作服务器1500分析传感器数据并且确认未知物体204是否是不再存在于所确定的位置坐标处。如果操作服务器1500确认未知物体204不再存在于所确定的位置坐标处，则它更新地图数据1510，以指示未知物体204不再存在于所确定的位置坐标处。操作服务器1500然后向其他av 1602发送更新的地图数据1510。因此，其他跟随av 1602可以继续在道路200上行进，而无需从先前被未知物体204占用的车道202-2转移或以其他方式避开先前被未知物体204占用的车道202-2。
81.用于检测未知物体并且相应地更新引导av和一个或多个跟随av的选路规划的示例方法
82.图5示出了用于检测未知物体204并且相应地更新引导av 1602-1和一个或多个跟随av 1602的选路规划1514的方法500的流程图。方法500的步骤502至522中的一个或多个步骤可以至少部分地以存储在非瞬态、有形、机器可读介质(例如，存储器1404、1504、1690
和1802)上的软件指令1408、1508和1680的形式实现，该软件指令在由一个或多个处理器(例如，处理器1402、1502、1670和1804)运行时可以使一个或多个处理器执行步骤502至522。在一些实施例中，方法500可以分别由图14、图15和图16中的控制子系统1400、操作服务器1500和车载控制计算机1650执行。方法500的步骤502至522的方面已经在图2至图4的描述中涵盖；并且下面提供了附加的方面。
83.方法500开始于步骤502，其中引导av 1602-1的控制子系统1400从引导av 1602-1的一个或多个传感器1646接收传感器数据216a，其中引导av 1602-1使用路线规划1514和地图数据1510在前往目的地的道路200上。一个或多个跟随av 1602也在引导av 1602-1后面的道路200上。地图数据1510包括在包括道路200的地图上的预期物体的地理位置坐标，如图2中所述。例如，地图数据1510可以包括选路100的侧面的道路/交通标志和建筑物的地理位置坐标。地图数据1510还可以包括关于地标、车道标记208、车道边界和道路边界等的信息。例如，传感器数据216a可以包括与第一视场212内的物体相关联的图像、视频、lidar数据、移动传感器数据、声音数据、红外数据和/或其他数据类型的馈送，如图2中所述。
84.在步骤504中，控制子系统1400将传感器数据216a与覆盖第一视场212的地图数据1510的第一部分相比较。例如，控制子系统1400可以使用障碍检测指令1416来检测第一视场212内的物体，如图2中所述。
85.在步骤506中，控制子系统1400确定未知物体204是否在第一视场212中被检测到。如果在第一视场212中检测到的物体204不在地图数据1510中的预期物体中和/或不像道路200上的物体所预期的那样表现，则控制子系统1400可以确定该物体是未知的。例如，未知物体204可以是控制子系统1400和/或操作服务器1500尚未接触到足够的数量来对其进行分类(例如，沙发、梯子等)的物体。
86.如果控制子系统1400确定在第一视场212中不存在未知物体204，则方法500终止并且引导av 1602-1继续向其目的地行进。然而，如果控制子系统1400确定未知物体204在第一视场212中被检测到，则方法500处理到步骤508。
87.在步骤508中，控制子系统1400(使用传感器数据216a)确定未知物体204占用的(一个或多个)特定车道202。
88.例如，控制子系统1400可以通过确定未知物体204的边缘与车道标记208之间的距离214来确定未知物体205占用的(一个或多个)特定车道202，如图2中所述。
89.在步骤510中，控制子系统1400向一个或多个跟随av 1602发送第一消息224，以指示未知物体204在(一个或多个)特定车道202上被检测到。例如，第一消息224可以包括指示未知物体204的位置坐标的未知物体指令1410a和从(一个或多个)特定车道202转移的指令。
90.在一些示例中，即使未知物体204与引导av 1602-1不在相同的车道202上，引导av 1602-1的传感器1646也可以捕获未知物体204的存在，其中未知物体204在覆盖引导av 1602-1周围的区域的引导av 1602-1的传感器1646的检测区(即，其他视场212)内。例如，引导av 1602-1的传感器1646可以检测到占用引导av 1602-1的一个或多个侧车道202的未知物体204。在这种情况下，引导av 1602-1的控制子系统1400可以向一个或多个跟随av 1602发送第一消息224以转移未知物体204所占用的那些(一个或多个)车道202。在一个实施例中，控制子系统1400还可以向操作服务器1500发送第一消息224。
91.在步骤512中，控制子系统1400更新引导av 1602-1的驾驶指令1518，使得引导av 1602-1通过从未知物体204占用的(一个或多个)特定车道202转移和/或避开未知物体204正在占用的(一个或多个)特定车道202而在未知物体204周围导航。例如，控制子系统1400可以确定改变到特定车道202是安全的，其中在用于改变到该特定车道202的路径218中没有车辆206并且其他车辆206侵入去往特定车道202的路径218的可能性低。为了找到去往安全车道202的路径218，控制子系统1400可以收集与环境和引导av 1602-1的侧车道202上的物体相关联的传感器数据216b。图3中描述了确定和改变到安全车道202的过程的一个示例。
92.在步骤514中，当在未知物体204周围导航的同时，控制子系统1400向操作服务器1500发送多个第二消息402。多个第二消息402包括与未知物体204相关联的传感器数据216c。例如，传感器数据216c可以包括来自多个角度的未知物体204的图像/视频的馈送(因为引导av 1602-1正在未知物体204周围导航)。类似地，传感器数据216c可以包括其他类型数据的馈送，诸如lidar数据等，如图4中所述。
93.在步骤516中，基于多个第二消息402，操作服务器1500确认未知物体204的检测是否是正确的。换言之，操作服务器1500确认未知物体204是否位于特定位置坐标处并且占用由控制子系统1400所确定的(一个或多个)特定车道202。例如，操作服务器1500可以使用任何物体检测机器学习模块1520的任何组合用于从图像、视频、红外图像、点云、雷达等中检测物体，如图4中所述。如果操作服务器1500确定对未知物体204的检测是正确的，则方法500进行到步骤518。
94.然而，如果操作服务器1500确定对未知物体204的检测是不正确的(即，在由控制子系统1400确定的特定位置坐标处不存在未知物体204)，则方法500进行到步骤522。
95.在步骤518中，操作服务器1500更新地图数据1510，使得更新的地图数据1510反映位于占用(一个或多个)特定车道202的特定位置坐标处的未知物体204。
96.在步骤520中，操作服务器1500向一个或多个跟随av 1602发送更新的地图数据1510。
97.在步骤522中，操作服务器1500向一个或多个跟随av 1602发送消息，以指示它是错误警报(即，在占用(一个或多个)特定车道202的特定位置坐标处不存在未知物体204)。
98.遇到道路封闭的示例情况
99.图6示出了由引导av 1602-1和一个或多个跟随av 1602行进的道路600(选路100上的道路)的简化示意图，其中引导av 1602-1遇到道路封闭602。类似于上文关于图1至图4所描述的，引导av 1602-1的传感器1646被配置为观察其检测区内的物体，诸如引导av 1602-1前面的第一检测区或第一视场212(参见图2)。
100.在图6所示的示例情况中，引导av 1602-1的传感器1646捕获车道标记606和道路边界608，并且生成对应于车道标记606和道路边界608的传感器数据616。引导av 1602-1的传感器1646向控制子系统1400通信与车道标记606和道路边界608相关联的传感器数据616。控制子系统1400使用与车道标记606和道路边界608相关联的传感器数据616，以根据与车道标记606和道路边界608相关/从车道标记606和道路边界608推断的驾驶指令1518来导航引导av 1602-1，同时与在引导av 1602-1的传感器1646的检测区内检测到的物体保持安全距离，类似于上面在图1至图4中所描述的。
101.当引导av 1602-1进入道路封闭602的阈值附近(例如，距离626)时，引导av 1602-1的传感器1646捕获与与道路封闭602相关联的一个或多个物体604的存在。换言之，当一个或多个物体604在引导av 1602-1的传感器1646的至少一个检测区内时，引导av 1602-1的传感器1646捕获与道路封闭602相关联的一个或多个物体604的存在，类似于图2中关于第一视场212内的物体204、206所描述的。例如，与道路封闭602相关联的物体604可以包括前方道路封闭标志604-1、停止的车辆604-2、用于封闭道路600的物体604-3(诸如交通锥、交通障碍、交通桶、交通路障带、轮廓线等)。引导av 1602-1的传感器1646生成传感器数据616a，其提供关于(在引导av 1602-1的传感器1646的检测区内检测到的)物体604的信息。传感器数据616a可以包括与道路封闭602后面的环境相关联的图像、视频、lidar数据、移动传感器数据、声音数据、红外数据和/或包括道路封闭602后面的物体604和交通的其他数据类型的馈送。引导av 1602-1的传感器1646向引导av 1602-1的控制子系统1400通信传感器数据616a。
102.在一个实施例中，控制子系统1400可以使用障碍检测指令1416来从传感器数据616a标识每个物体604，类似于上面关于图1至图4所描述的。控制子系统1400然后将对应于物体604的传感器数据616a与覆盖引导av 1602-1的传感器1646的检测区的地图数据1510的第二部分相比较。例如，地图数据1510的第二部分可以包括在道路600内和周围的引导av 1602-1前面的预期物体，诸如车道标记、道路边界、道路标志、建筑物、地形等。
103.基于将传感器数据616a与地图数据1510的第二部分相比较，控制子系统1400通过标识与道路封闭602相关联的一个或多个物体604以及不在地图数据1510的第二部分中的预期物体中来确定道路600是否在前方封闭。换言之，如果控制子系统1400检测到一个或多个物体604的存在(诸如前方道路封闭标志604-1、一个或多个停止的车辆604-2、用于封闭道路600的物体604-3(例如交通锥、交通障碍、交通桶、交通路障带、轮廓线)等，则它确定道路600被封闭。
104.在图6所示的特定示例情况中，控制子系统1400标识前方道路封闭标志604-1、停止的车辆604-2和与道路封闭602相关联的物体604-3，以及不在地图数据1510的第二部分中的预期物体中的物体。在车辆604-2的示例中，控制子系统1400使用干扰模块1746确定那些停止的车辆604-2中的每一个车辆的速度，类似于上文关于图2至图4中的车辆206所描述的。例如，控制子系统1400还可以通过检测车辆604-2的后红灯接通来确定车辆604-2被停止。
105.在一个实施例中，一旦引导av 1602-1的控制子系统1400确定道路600被封闭(即，检测到与道路封闭602相关联的一个或多个物体604)，它可以更新引导av 1602-1的驾驶指令1518，使得引导av 1602-1进入安全模式624。安全模式624可以类似于图2至图3中描述的安全模式222。
106.停止引导av
107.在一个实施例中，一旦引导av 1602-1的控制子系统1400确定道路600被封闭，它可以更新引导av 1602-1的驾驶指令1518，使得引导av 1602-1停在道路封闭602(和车辆604-2)后面的安全位置。例如，引导av 1602-1可以向道路封闭602前进并且停在车辆604-2后面的安全位置，同时与它们保持安全距离(例如，在停止的车辆604-2a后面20英尺)。在没有车辆604-2的情况下，引导av 1602-1可以停在道路封闭602后面的安全位置(例如，道路
1602-2开到路边。在一个实施例中，将av 1602-2开到路边的过程可以类似于上面关于图6中的引导av 1602-1所描述的。
121.在另一个实施例中，当av 1602-2接收到道路封闭指令1410b时，av 1602-2的控制子系统1400可以更新av 1602-2的驾驶指令1518，使得它停在道路封闭602(和车辆604-2)后面的安全位置，类似于以上关于图6中的引导av 1602-1所描述的。
122.在第二情况下，av 1602-3在前往道路封闭602之前具有至少一个出口704可以采取。在这样的情况下，操作服务器1500可以向av 1602-3发送更新的地图数据1510和重新选路规划702。在该特定示例中，重新选路规划702包括用以采取出口704并且使用特定选路(或选路规划1514)到达av 1602-3的目的地的指令。例如，操作服务器1500可以获取朝向av 1602-3的目的地的多个选路规划1514的交通数据1524以选择特定选路规划1514，诸如与其他选路规划1514相比引起减少的驾驶时间量和较安全的驾驶体验的一个选路规划1514。操作服务器1500还可以使用从外部源获得的信息(例如，实时交通报告、实时道路封闭数据等)来选择用于av 1602-3的特定选路规划1514。
123.在第三情况下，av 1602-4尚未离开av出发台/落位台706。av出发台/落位台706促进av 1602的安全、有效和可靠的启动或“触发”以开始沿着选路移动和/或当av 1602到达其目的地时“落位”av 1602。例如，av出发台706可以包括一个或多个舱位以维护av 1602、av 1602的装载/重新装载拖车等设施。在这种情况下，操作服务器1500可以向av 1602-4发送更新的地图数据1510和延迟出发指令708，其中延迟出发指令708包括延迟av 1602-4的出发直到道路600开放(或道路600开放之前的一段时间)。
124.在一些实施例中，操作服务器1500可以根据需要向跟随av 1602中的任何一个av 1602发送任何导航指令/数据。例如，如果基于到目的地的备选选路的交通数据1524(其中不包括道路封闭602)，使用这些备选路线中的至少一条的驾驶时间在提供较安全的驾驶体验的同时具有低于阈值的驾驶时间(例如，五小时)，则操作服务器1500可以向av 1602-4发送重新选路规划702。
125.在另一示例中，操作服务器1500可以向跟随av 1602中的任何av 1602发送指令，以朝着封闭路602前进并且停在道路封闭602(和车辆604-2)后面的安全位置，同时与他们保持安全距离。例如，如果确定基于到目的地的备选选路的交通数据1524，等待道路600开放并且继续初始选路规划1514是较安全的，操作服务器1500可以向跟随av 1602中的任何av 1602发送指令，以停在道路封闭602后面。在另一个示例中，如果确定道路封闭602是暂时的(例如，由于车祸)，则操作服务器1500可以向跟随av 1602中的任何av 1602发送指令，以在道路封闭602后面停止。如此，当道路600开放时，停在道路封闭602后面的跟随av 1602可以恢复其自主驾驶。
126.在另一个示例中，如果将av 1602-3开到路边比驾驶任何备选选路(其中不包括道路封闭602)安全，则操作服务器1500可以向av 1602-3发送开到路边指令。如果基于到目的地的备选选路的交通数据1524，使用任何备选选路的驾驶时间比阈值驾驶时间(例如，5小时)多，操作服务器1500还可以向av 1602-3发送开到路边指令。
127.在另一个示例中，如果操作服务器1500确定在中间av出发台/落位台706处停止av 1602-3比驾驶任何那些备选选路安全，例如，因为没有足够的关于那些备选选路的数据，则操作服务器1500可以向av 1602-3发送重新选路规划702，该重新选路规划702包括用于在
中间av出发台/落位台706处停止的指令。
128.如果基于到目的地的备选选路的交通数据1524，使用任何备选选路的驾驶时间比阈值驾驶时间(例如，五个小时)多，操作服务器1500还可以向av 1602-3发送重新选路规划702，该重新选路规划702包括用于在中间av出发台/落位台706处停止的指令。操作服务器1500可以通过执行在每条备选选路中自主驾驶的模拟来确定每条备选选路的安全性(参见图15中的自主驾驶模拟的描述)。
129.在一个实施例中，如果与任何av 1602相关联的控制子系统1400确定道路600是开放的(即，道路封闭602不再存在于特定位置坐标处)，则该控制子系统1400向操作服务器1500发送第二消息712，以指示道路600被开放。第二消息712可以包括与道路封闭602周围的、包括物体604(例如，道路封闭602后面的交通(即，停止的车辆604-2))的环境相关联的传感器数据。例如，av 1602的控制子系统1400可以通过检测对应于道路封闭602的一个或多个物体604不再存在于它们先前检测到的位置坐标处来确定道路封闭602被移除。换言之，如果(先前检测到的)道路封闭区602后面的交通流在道路600上恢复到预期，则av 1602的控制子系统1400可以确定道路600被开放。
130.在关于引导av 1602-1的特定示例中，当引导av 1602-1正在停止和/或在其停止之后，引导av 1602-1的传感器1646监测道路封闭602后面的、包括物体604和道路封闭602后面的交通的环境。引导av 1602-1的传感器1646可以生成与道路封闭602后面的环境相关联的传感器数据616c，传感器数据616c在引导av 1602-1正在被停止的同时和/或在其被停止之后从不同角度/方向被捕获。
131.在关于引导av 1602-1的另一特定示例中，在引导av 1602-1停在道路封闭602后面的同时，引导av 1602-1的传感器1646监测道路封闭602后面的、包括物体604和道路封闭602后面的交通的环境。引导av 1602-1的传感器1646可以生成与道路封闭602后面的环境相关联的传感器数据616c，该传感器数据616c在引导av 1602-1朝道路封闭602前进的同时以及在引导av 1602-1在道路封闭602后面被停止的同时被捕获。
132.在这些特定示例中的任一个中，传感器数据616c可以包括与道路封闭602后面的、包括物体604和道路封闭602后面的交通的环境相关联的图像、视频、lidar数据、移动传感器数据、声音数据、红外数据和/或其他数据类型的馈送。
133.如果引导av 1602-1的控制子系统1400检测到没有先前在道路封闭602后面检测到的拥挤交通(例如，停止的车辆604-2)并且没有先前在特定位置坐标处被检测到的物体604-3，引导av 1602-1的控制子系统1400分析传感器数据616c并且确定道路封闭602被移除(即，道路600将被开放)。在这种情况下，引导av 1602-1的控制子系统1400可以向操作服务器1500发送第二消息712，以指示道路封闭602被移除(即，道路600被开放)。例如，第二消息712可以包括传感器数据616c。操作服务器1500分析第二消息712并确认道路封闭602是否被移除(即，道路600被开放)。如果操作服务器1500确认道路封闭602被移除，则它更新地图数据1510，以反映道路封闭602被移除(即，道路600被开放)，并且向av 1602发送更新的地图数据1510。
134.在其他示例中，任何跟随av 1602的控制子系统1400可以检测到道路600被开放，例如，如果跟随av 1602正在到达道路封闭602并且该跟随av 1602的控制子系统1400确定物体604不再存在于先前确定的位置坐标处。在这种情况下，跟随av 1602的控制子系统
1400可以向操作服务器1500发送第三消息714，以指示道路封闭602被移除(即，道路600被开放)。第三消息714可以包括与道路封闭602周围的、包括物体604(例如，道路封闭602后面的交通(即，停止的车辆604-2))的环境相关联的传感器数据。操作服务器1500分析第三消息714并且确认道路封闭602是否被移除(即，道路600被开放)。如果操作服务器1500确认道路封闭602被移除，则其更新地图数据1510，以反映道路封闭602被移除(即，道路600被开放)，并且向av1602发送更新的地图数据1510。
135.类似于引导av 1602-1被开到路边离开道路或到路肩的示例，如果任何一个跟随av 1602被开到路边，则该av 1602的控制子系统1400可以向附近的驾驶员发送av 1602在特定位置坐标处被开到路边并且可能需要手动驾驶来驾驶该av 1602通过道路封闭602的消息，例如，通过在另一条道路上驾驶。
136.用于检测道路封闭并且相应地更新引导av和一个或多个跟随av的选路规划的示例方法
137.图8示出了用于检测道路封闭602并且相应地更新引导av 1602-1和一个或多个跟随av 1602的选路规划1514的方法800的流程图。方法800的步骤802至824中的一个或多个步骤可以至少部分地以存储在非暂态、有形、机器可读介质(例如，存储器1404、1504、1690和1802)，该软件指令在由一个或多个处理器(例如，处理器1402、1502、1670和1804)运行时可以使一个或多个处理器执行步骤802至824。在一些实施例中，方法800可以分别由图14、图15和图16中的控制子系统1400、操作服务器1500和车载控制计算机1650执行。方法800的步骤802至824的方面已经在图6和图7的描述中涵盖；下面提供了其他方面。
138.方法800开始于步骤802，其中引导av 1602-1的控制子系统1400从引导av 1602-1的一个或多个传感器1646接收传感器数据616a，其中引导av 1602-1使用选路规划1514和地图数据1510在前往目的地的道路600。一个或多个跟随av 1602也在引导av 1602-1后面的道路600上。例如，传感器数据616a可以包括与关联于道路封闭602的物体604相关的数据，如图6中所述。地图数据1510的方面在图1、图2和图15中描述。
139.在步骤804中，控制子系统1400将传感器数据616a与覆盖引导av 1602-1前面的引导av 1602-1的传感器1646的检测区域的地图数据1510的第二部分相比较。例如，控制子系统1400可以使用障碍物检测指令1416来检测引导av 1602-1的传感器1646的检测区域内的物体，如图6所述。例如，地图数据1510的第二部分可以包括在道路600内和道路600周围的引导av 1602-1前面的预期物体，诸如车道标记、道路边界、道路标志、建筑物、地形等。
140.在步骤806中，控制子系统1400确定道路封闭602是否被检测到(即，道路600是否在引导av 1602-1的前面封闭)。如果控制子系统1400标识与道路封闭602相关联的一个或多个物体604并且与道路封闭602相关联的一个或多个物体604不在地图数据1510的第二部分中的预期物体中，则控制子系统1400可以确定道路600被封闭。与道路封闭602相关联的物体604的一些示例包括但不限于前方道路封闭标志604-1、一辆或多辆停止的车辆604-2、用于封闭道路600的物体604-3，例如交通锥、交通路障、交通桶、交通路障带、轮廓线等。
141.如果控制子系统1400确定在引导av 1602-1的传感器1646的检测区域中不存在(与道路封闭602相关联的)物体604，则方法800终止并且引导av 1602-1继续前往目的地。然而，如果控制子系统1400确定一个或多个物体604的存在，则方法800进行到步骤808。
142.在步骤808中，引导av 1602-1的控制子系统1400覆盖引导av 1602-1的驾驶指令
1518，使得引导av 1602-1被开到路边。在这个过程中，控制子系统1400(与车载控制计算机1650进行信号通信)将引导av 1602-1开到路边以到达道路边界608之外的道路600一侧的安全区域618，如图6中所述。
143.在一个实施例中，引导av 1602-1的控制子系统1400可以更新引导av 1602-1的驾驶指令1518，使得引导av 1602-1在道路封闭602(和车辆604-2)后面的安全位置停在道路上，如图6中所述。
144.在一个实施例中，一旦控制子系统1400检测到道路封闭602，它可以更新引导av 1602-1的驾驶指令1518，使得引导av 1602-1进入安全模式624，如图6中所述。
145.在步骤810中，控制子系统1400向操作服务器1500发送第一消息614，以指示道路封闭602在特定位置坐标处被检测到。例如，第一消息614可以包括传感器数据616a。在另一示例中，第一消息614还可以指示道路封闭602的范围，其中道路封闭602的范围包括道路封闭602后面的交通。例如，如果由车辆604-2占用的区域(即，道路封闭602后面的交通)大于阈值距离(例如，500英尺)，控制子系统1400可以确定道路封闭602是广阔的。
146.在步骤812中，基于第一消息614，操作服务器1500更新地图数据1510，以指示道路600在道路封闭602的特定(或更新)位置坐标处暂时封闭。如上所述。取决于每个跟随av 1602的位置坐标，操作服务器1500可以向跟随av 1602发送不同的指令/数据。
147.在步骤814中，操作服务器1500从一个或多个跟随av 1602中选择av 1602。操作服务器1500迭代地选择av 1602以基于其位置坐标确定该av 1602的特定指令/数据。操作服务器1500从一个或多个跟随av 1602选择一个av 1602，直到不再剩下av 1602为止。
148.在步骤816中，操作服务器1500确定所选择的av 1602的位置坐标。
149.在步骤818中，基于所选择的av 1602的位置坐标，操作服务器1500确定针对该av 1602重新选路是否是可能的。如果在该av 1602与道路封闭602之间存在至少一个出口(例如，出口704)，操作服务器1500确定针对所选择的av 1602重新选路是可能的，例如图7中描述的av 1602-3和av 1602-4的示例。
150.作为对比，如果在所选择的av 1602与道路封闭602之间没有出口704，则操作服务器1500确定针对所选择的av 1602重新选路是不可能的，诸如图7中描述的av 1602-2的示例。如果操作服务器1500确定针对所选择的av 1602重新选路是可能的，则方法800进行到步骤820。然而，如果操作服务器1500确定针对所选择的av 1602重新选路是不可能的，方法800进行到步骤822。
151.在步骤820中，操作服务器1500向所选择的av 1602发送更新的地图数据1510和重新选路规划702。重新选路规划702可以包括用于采取特定出口704并且使用特定选路规划1514以避开道路封闭602的指令，如关于图7中的av 1602-3的示例所描述的。在这个过程中，操作服务器1500可以基于它们的交通数据1524从多个选路规划1514中选择特定的选路规划1514。操作服务器1500可以选择特定的选路规划1514，其引起所选择的av 1602以减少的驾驶时间和较安全的驾驶体验到达其目的地。
152.在一个实施例中，操作服务器1500可以向所选择的av 1602发送更新的地图数据1510和用于在道路封闭602(和车辆604-2)后面的安全位置停止的指令，如图6中所述。
153.在步骤822中，操作服务器1500向所选择的av 1602发送更新的地图数据1510和道路封闭指令1410b，如关于图7中的av 1602-2的示例所描述的。如果操作服务器1500确定所
选择的av 1602尚未离开av出发台706，则操作服务器1500可以向该av 1602发送更新的地图数据1510和延迟出发指令708，如关于图7中的av 1602-4的示例所描述。
154.在一个实施例中，操作服务器1500可以向所选择的av 1602发送更新的地图数据1510和用于在道路封闭602(和车辆604-2)后面的安全位置停止的指令，如图6中所述。
155.在步骤824中，操作服务器1500确定是否从一个或多个跟随av 1602中选择另一av 1602。如果来自一个或多个跟随av 1602中的至少一个av 1602被剩下，则操作服务器1500可以选择另一av 1602。
156.在一些情况下，道路600可以部分封闭，诸如例如，如果一个或多个车道610保持开放以供车辆通过。在这种情况下，引导av 1602-1的控制子系统1400检测到(一个或多个)开放的车道610并且导航引导av 1602-1以改变到那些车道610中的一个车道，类似于图3和图4中描述的引导av的车道改变过程1602-1。然后，引导av 1602-1的控制子系统1400可以向操作服务器1500发送第一消息614，以指示道路600部分封闭并且(一个或多个)特定车道610被开放。在这样的情况下，第一消息614可以包括与部分道路封闭602以及保持开放的(一个或多个)特定车道610相关的传感器数据616a。操作服务器1500分析第一消息614并且确认检测到部分道路封闭602以及开放的(一个或多个)特定(或更新的)车道610。
157.操作服务器1500更新地图数据1510以反映在特定(或更新的)位置坐标处的部分道路封闭602。操作服务器1500然后可以向跟随av 1602发送道路600在(一个或多个)特定(或更新的)位置坐标处部分封闭并且(一个或多个)特定(或更新的)车道610被开放的消息。
158.类似于上面讨论的示例，基于每个跟随av 1602的位置坐标和部分道路封闭602后面的交通范围，操作服务器1500可以向每个跟随av 1602发送不同的指令/数据，这引起减少的驾驶时间和较安全的驾驶体验。例如，在图7中的av 1602-2的情况下，操作服务器1500确定针对av 1602-2重新选路是不可能的。如果操作服务器1500确定部分道路封闭602后面的交通不广阔并且改变到开放车道610中的一个是安全的，则它可以向av 1602-2发送更新的地图数据1510和用于改变到av 1602-2的开放车道610中的一个开放车道的指令。如果操作服务器1500确定部分道路封闭602后面的交通广阔，则它可以向av 1602-2发送更新的地图数据1510和道路封闭指令1410b。
159.遇到施工区的示例情况
160.图9示出了由引导av 1602-1和一个或多个跟随av 1602行进的道路900(选路100上的道路)的简化示意图，其中引导av 1602-1正在遇到施工区902。类似于以上关于图1至图4、图6和图7所描述的，引导av 1602-1的传感器1464被配置为观察其检测区内的物体，诸如在引导av 1602-1前面的第一检测区或第一视场212(参见图2)。
161.在图9所示的示例情况中，引导av 1602-1的传感器1464捕获车道标记914和道路边界916，并且生成对应于车道标记914和道路边界916的传感器数据616。引导av 1602-1的传感器1464向控制子系统1400通信与车道标记914和道路边界916相关联的传感器数据906。控制子系统1400使用与车道标记914和道路边界916相关联的传感器数据906来根据与车道标记914和道路边界916相关/从车道标记914和道路边界916推断的驾驶指令1518导航引导av 1602-1，同时与在传感器1464的检测区域内检测到的物体保持安全距离，类似于以上在图1至图4中描述的。
162.当引导av 1602-1进入施工区902的阈值附近(例如，距离918)时，引导av 1602-1的传感器1464捕获与施工区902相关联的一个或多个物体904的存在。换言之，当一个或多个物体904在引导av 1602-1的传感器1464的至少一个检测区内时，引导av 1602-1的传感器1464捕获与施工区902相关联的一个或多个物体904的存在，类似于图2中关于第一视场212内的物体204、206所描述的。例如，与施工区902相关联的物体904可以包括施工区标志904-1、交通障碍904-2、交通锥体/轮廓线904-3、施工工人904-4、施工车辆904-5、箭头板拖车/标志等。引导av 1602-1的传感器1464生成传感器数据906a，传感器数据906a提供关于(在传感器1464的检测区内检测到的)物体904的信息。传感器数据906a可以包括与物体904相关联的图像、视频、lidar数据、移动传感器数据、声音数据、红外数据和/或其他数据类型的馈送。传感器1464向引导av 1602-1的控制子系统1400通信传感器数据906a。
163.在一个实施例中，控制子系统1400可以使用障碍物检测指令1416来从传感器数据906a中标识每个物体904，类似于上面关于标识图1-4中的物体204和206所描述的。控制子系统1400然后将对应于物体904的传感器数据906a与覆盖引导av 1602-1的传感器1464的检测区的地图数据1510的第三部分相比较。例如，地图数据1510的第三部分可以包括在道路900内和周围的引导av 1602-1前面的预期物体，诸如车道标记、道路边界、道路标志、建筑物、地形等。
164.基于将传感器数据906a与地图数据1510的第三部分相比较，控制子系统1400通过标识与施工区902相关联的、不在地图数据1510的第三部分中的预期物体中的一个或多个物体904来确定施工区902是否被检测到。换言之，如果控制子系统1400检测到一个或多个物体604的存在，则它确定在引导av 1602-1的前面存在施工区902。
165.在图9所示的特定示例情况中，控制子系统1400标识与施工区902相关联的、并且不在地图数据1510的第三部分中的预期物体中的交通障碍904-2、交通锥/轮廓线904-3、施工工人904-4、施工车辆904-5。
166.在施工工人904-4的示例中，控制子系统1400可以通过检测与施工工人904-4相关的一个或多个特征来标识在传感器数据906a中检测到的人是施工工人904-4，诸如施工头盔、反光背心等。
167.在施工车辆904-5的示例中，控制子系统1400可以通过检测属于施工车辆904-5的部件来标识传感器数据906a中的车辆是施工车辆904-5，诸如反铲、斗杆、吊臂、牵引车、装载机等。在另一个示例中，控制子系统1400可以通过检测施工设备(例如，施工钻具)、施工车辆904-5等的声音来确定在引导av 1602-1前面存在施工区902。
168.在一个实施例中，一旦控制子系统1400确定在引导av 1602-1前面存在施工区902，它就可以更新引导av 1602-1的驾驶指令1518，使得引导av 1602-1进入安全模式908。安全模式908可以类似于图2和3中描述的安全模式222。
169.在施工区周围导航
170.在一个实施例中，一旦控制子系统1400检测到施工区902，它更新引导av 1602-1的驾驶指令1518以在施工区902周围导航。在一些情况下，诸如图9中所示的示例性情况，控制子系统1400可以通过改变到未由施工区902和/或物体904占有的车道910-3来导航引导av 1602-1。在这种情况下，控制子系统1400(与车载控制计算机1650)搜索到车道910-3的安全路径，这类似于上面图2至图4中描述的搜索安全路径218以将引导av 1602-1改变到车
道202-3的示例。
171.在一些示例中，控制子系统1400可以导航引导av 1602-1以改变到两个或更多个车道910，例如，如果施工区902和/或物体904占用两个或更多车道910(的至少一部分)。控制子系统1400可以导航引导av 1602-1以改变到与其他车道910相比具有较少交通量的车道910。控制子系统1400可以导航引导av 1602-1以改变到离施工区902和/或物体904较远并且驾驶通过较安全的车道910。在施工区902和/或物体904不占用车道910(例如，施工区902超出道路边界线916)的其他情况下，控制子系统1400可能不必导航引导av 1602-1换到另一个车道910。
172.向操作服务器通知施工区
173.在一个实施例中，引导av 1602-1的控制子系统1400可以在施工区902周围导航引导av 1602-1之前向操作服务器1500通知施工区902。在另一实施例中，在施工区902周围导航引导av 1602-1的同时，引导av 1602-1的控制子系统1400可以向操作服务器1500通知施工区902。
174.为了向操作服务器1500通知施工区902，控制子系统1400向操作服务器1500发送第一消息912，以指示施工区902在特定位置坐标处被检测到。例如，第一消息912可以包括与施工区902相关联的传感器数据906a。操作服务器1500分析传感器数据906a(例如，使用以上关于分析传感器数据216a、216c在图2至4中描述的物体检测机器学习模块1520)并且确认施工区902在道路900上的特定(或更新的)位置坐标处被检测到。在一个实施例中，基于第一消息912，操作服务器1500更新地图数据1510，以指示施工区902在道路900上的特定(或更新的)位置坐标处被检测到。
175.向一个或多个跟随av通知施工区
176.图10示出了图9中示出的示例情况的继续，其中引导av 1602-1和跟随av 1602-2正在道路900上行进，在该道路900上，施工区902由引导av 1602-1的控制子系统1400检测到。
177.在施工区902周围导航的同时，引导av 1602-1的传感器1464捕获对应于施工区902(和物体904)的传感器数据906b并向控制子系统1400发送它们。传感器数据906b可以提供关于施工区902和物体904的更多信息。传感器数据906b可以包括与施工区902以及在引导av 1602-1在施工区902周围导航的同时从不同的角度和方向捕获的物体904相关联的图像、视频、lidar数据、移动传感器数据、声音数据和红外数据和/或其他数据类型的馈送。
178.控制子系统1400向操作服务器1500发送包括传感器数据906b的多个第二消息1014。操作服务器1500分析多个第二消息1014(例如，使用以上关于分析传感器数据216a、c在图2至图4中描述的物体检测机器学习模块1520)并且确定施工区902的特性。例如，操作服务器1500可以确定由施工区902占用的空间、施工区902的范围、施工区902的类型(例如，住宅、商业等)，以及其他特征。
179.在特定示例中，操作服务器1500可以通过计算在施工区902的第一端1002与第二端1004之间的距离来确定施工区902沿着道路900的范围。然后操作服务器1500更新地图数据1510，以反映道路900上具有特定范围(例如，从第一端1002到第二端1004)的施工区902。
180.在一个实施例中，如果施工区902的第一端1002与第二端1004之间的距离大于阈值距离(例如，500英尺)，则操作服务器1500可以确定施工区902是广阔的。
181.在一个实施例中，如果在施工区902周围导航的同时到达目的地的驾驶时间大于使用任何备选选路(这不包括通过施工区902)用于到达相同目的地的驾驶时间，操作服务器1500可以确定施工区902是广阔的。
182.在一个实施例中，如果在施工区902周围的av 1602的导航复杂性高于阈值百分比(例如，70％)，则操作服务器1500可以确定施工区902是广阔的。换言之，在施工区902周围导航av 1602太复杂了。例如，需要进行超过阈值数目的精确操纵以在施工区902周围安全地导航av 1602。操作服务器1500通过运行多个自主驾驶模拟在施工区902周围导航av 1602来确定av 1602的导航复杂性，其中在每个模拟中，尝试不同的操纵以确定将引起安全通过施工区902的特定操纵系列(参见图15中对自动驾驶模拟的描述)。
183.在一个实施例中，如果在施工区902旁边存在至少一个车道910没有物体(诸如物体904(即，在施工区902周围导航是安全的)，则操作服务器1500可以确定施工区902不广阔。
184.操作服务器1500然后向一个或多个跟随av 1602发送更新的地图数据1510。取决于每个跟随av 1602的位置坐标和施工区902的范围，操作服务器1500可以向每个跟随av 1602发送不同的指令/数据。图10中示出了用于向每个跟随av 1602发送不同指令/数据的一些示例情况。
185.在第一情况下，跟随av 1602-2在到达施工区902以前已经通过了道路900上的所有出口，诸如出口1016。在这种情况下，操作服务器1500发送更新的地图数据1510和施工区指令1410c。施工区指令1410c可以包括施工区902的位置坐标、用于进入安全模式的指令908和用于在施工区902周围导航的指令(例如，以改变到离施工区902较远的特定车道910和/或没有物体904)。以此方式，av 1602-2在必要时具有较多改变车道的自由度(例如，如果施工区902正在占用一个或多个车道910)，这是因为av 1602-2还没有靠近施工区902并且与图9中讨论的引导av 1602-1遇到施工区902的示例相比，改变车道并不那么紧急。
186.在第二情况下，av 1602-3在到达施工区902之前至少有一个可用出口1016。在这种情况下，如果操作服务器1500确定施工区902是广阔的，则操作服务器1500可以向av 1602-3发送更新的地图数据1510和重新选路规划1008。在该特定示例中，重新选路规划1008包括用于采取出口1016并且使用特定选路(和特定选路规划1514)以到达av 1602-3的目的地的指令，这引起减少的驾驶时间和与其他选路规划1514相比较安全的驾驶体验。例如，操作服务器1500可以获取前往av 1602-3的目的地的多个选路规划1514的交通数据1524以选择用于av 1602-3的特定选路规划1514。
187.在为av 1602-3选择特定选路规划1514时，操作服务器1500还可以使用从外部源获得的信息(例如，实时交通报告、实时施工数据等)。在一个实施例中，如果操作服务器1500确定施工区902不广阔，则它可以向av 1602-3发送更新的地图数据1510和施工区指令1410c。
188.在第三情况下，av 1602-4尚未离开av出发台1018，其中av出发台1018类似于av出发台706(参见图7)。在这种情况下，如果操作服务器1500确定施工区902不广阔，则操作服务器1500可以向av 1602-4发送更新的地图数据1510和施工区指令1410c。在一个实施例中，如果操作服务器1500确定施工区902是广阔的，则它可以向av 1602-4发送更新的地图数据1510和重新选路规划1010。例如，重新选路规划1010可以包括用以利用特定选路规划
1514替换先前选路规划1514(其中包括通过施工区902)的指令，特定选路规划1514与其他选路规划1514相比引起减少的驾驶时间和较安全的驾驶体验。
189.操作服务器1500可以获取前往av 1602-4的目的地的多个选路规划1514的交通数据1524以选择用于av 1602-4的特定选路规划1514。在为av 1602-4选择特定选路规划1514时，操作服务器1500还可使用从外部源获得的信息(例如，实时交通报告、实时施工数据等)。
190.在一个实施例中，如果任何av 1602的控制子系统1400确定施工区902被移除，则该控制子系统1400向操作服务器1500发送施工区902被移除的第三消息。例如，av 1602的控制子系统1400可以通过检测对应于施工区902的物体904不再存在于它们确定的(或更新的)位置坐标处来确定道路封闭602被移除。
191.例如，假设跟随av 1602-2已经从车道910-2转移(基于接收到施工区指令1410c)并且正在到达施工区902。此外，假设施工区902和物体904不再存在于它们确定的(或更新的)位置坐标处，例如施工区902已经完成。因此，在av 1602-2正在通过先前检测到的施工区902的位置坐标的同时，av 1602-2的控制子系统1400确定施工区902不再存在，例如通过分析从av 1602-2的传感器1464接收到的传感器数据。在这种情况下，av 1602-2的控制子系统1400向操作服务器1500发送施工区902不再存在的第三消息。例如，第三消息可以包括与先前检测到的施工区902周围的环境相关联的传感器数据。操作服务器1500分析第三消息并且确认施工区902是否不再存在。如果操作服务器1500确认施工区902不再存在，则它更新地图数据1510，以指示施工区902不再存在。操作服务器1500然后向其他av 1602发送更新的地图数据1510。因此，其他跟随av 1602可以继续在道路900上行进，而不会从先前(至少部分地)被施工区902和物体904占用的车道910-1和910-2转移或以其他方式避开。
192.在一个实施例中，引导av 1602-1的控制子系统1400可以确定在施工区902周围导航是不安全的，例如，如果传感器数据916a中没有关于施工区902的足够详细信息，则没有足够的空间在施工区902周围导航等。在这种情况下，引导av 1602-1的控制子系统1400可以导航引导av 1602-1以将车开到路边到达安全区域，类似于将引导av 1602开到路边到达图6中描述的安全区域618。引导av 1602-1的控制子系统1400可以向操作服务器1500通知在施工区902周围导航是不安全的。因此，操作服务器1500可以基于每个跟随av1602的位置坐标向每个跟随av 1602发送开到路边指令、重新选路指令、延迟出发指令和/或其他适当的指令，类似于上面在图6和图7中所描述的。
193.在一个实施例中，操作服务器1500可以确定施工区902的估计完成时间(例如，来自外部源，诸如已发布的施工区数据等)。例如，假设操作服务器1500确定施工区902在未来的特定时间段期间可能会变得广阔。在这样的情况下，操作服务器1500可以为av 1602确定新的选路规划1514以在未来的特定时间段期间行进以避开施工区902。
194.虽然图9中的示例情况示出了占用两条侧车道910(即车道910-1和车道910-2的一部分)的施工区902，应当理解的是施工区902可以占用车道910的任何部分。例如，施工区902可以占用一个或多个中间车道910并且在任一侧留下一个或多个侧车道910开放。因此，引导av 1602-1的控制子系统1400可以导航引导av 1602-1以改变到侧车道910，侧车道910较安全改变到达(例如，它离物体904较远)和/或较容易驾驶通过(例如，因为它具有较少交通量)。
195.在另一示例中，作为施工区902的结果，一个或多个车道910可以保持开放，但它们的宽度可以减小。因此，引导av 1602-1的控制子系统1400检测一个或多个车道910的宽度的变化并相应地调整引导av 1602-1的驾驶指令1518，例如，通过在宽度减小的车道910的中心驾驶，改变到较宽的车道910等。
196.在另一示例中，作为施工区902的结果，一个或多个车道910的类型可以改变，例如，从虚线变为实线，从实线变为虚线，或者车道类型的任何其他改变。因此，引导av 1602-1的控制子系统1400检测车道类型的改变并且根据从改变的车道类型推断的驾驶规则来调整引导av 1602的驾驶指令1518。
197.在另一个示例中，作为施工区902的结果，出口可能已经封闭。如此，如果引导av 1602-1应该采用那个出口，那么引导av 1602-1的控制子系统1400可以重新选路引导av 1602-1，例如，通过使用另一个出口、另一条道路，进行掉头等。在另一个示例中，由于施工区902，出口可能已被改道到另一条道路。因此，引导av 1602-1的控制子系统1400检测到该变化并且确定重新选路的出口是否会引起朝向其目的地的道路(根据地图数据1510)，如果是，则引导av 1602-1可以采取那个出口，否则引导av 1602-1可能会重新选路到引起到达其目的地的另一个出口、另一条道路、进行掉头到另一条道路等。由于施工区902，其他情况也是可能的。因此，av 1602的控制系统1400和操作服务器1500被配置为标识施工区902的每个情况并且基于每个情况确定导航或选路规划。可以针对施工区902的任何情况修改以下描述的选路规划的特定示例。
198.用于检测施工区并且相应地更新引导av和一个或多个跟随av的选路规划的示例方法
199.图11示出了用于检测施工区902并且相应地更新用于引导av 1602-1和一个或多个跟随av 1602的选路规划1514的方法1100。方法1100的步骤1102至1130中的一个或多个步骤可以至少部分地以存储在非暂态、有形、机器可读介质(例如，存储器1404、1504、1690和1802)中的软件指令1408、1508、1680的形式实现，该软件指令在由一个或多个处理器(例如，处理器1402、1502、1670和1804)运行时可以使一个或多个处理器执行步骤1102至1130。在一些实施例中，方法1100可以分别由图14、图15和图16中的控制子系统1400、操作服务器1500和车载控制计算机1650执行。方法1100的步骤1102至1130的方面已经在图9和图10的描述中被涵盖；下面提供了其他方面。
200.方法1100开始于步骤1102，其中引导av 1602-1的控制子系统1400从引导av 1602-1的一个或多个传感器1464接收传感器数据906a，其中引导av 1602-1使用选路规划1514和地图数据1510在前往目的地的道路900上。一个或多个跟随av 1602也在引导av 1602-1后面的道路200上。例如，传感器数据906a可以包括与施工区902和物体904相关的数据，如图9中所述。地图数据1510的方面在图1、图2和图15中描述。
201.在步骤1104中，控制子系统1400将传感器数据906a与覆盖引导av 1602-1前面的传感器1464的检测区的地图数据1510的第三部分相比较。例如，地图数据1510的第三部分可以包括在道路900内和周围的引导av 1602-1前面的预期物体，诸如车道标记、道路边界、道路标志、建筑物、地形等。例如，控制子系统1400可以使用障碍物检测指令1416来检测传感器1464的检测区内的物体，如图9中所述。
202.在步骤1106中，控制子系统1400确定施工区902是否被检测到(即，一个或多个物
体904是否在引导av 1602-1的传感器1464的检测区内被检测到)。如果控制子系统1400标识出与施工区902相关联的、并且不在地图数据1510的第三部分中的预期物体中的一个或多个物体904，则控制子系统1400可以确定施工区902被检测到。例如，如果控制子系统1400标识施工区标志904-1、交通障碍904-2、交通锥/轮廓标904-3、施工工人904-4、施工车辆904-5、箭头板拖车/标志等中的一个或多个，则它可以确定施工区902被检测到。
203.如果控制子系统1400确定施工区902被检测到，则方法1100终止并且引导av 1602-1继续向其目的地行进。然而，如果控制子系统1400确定一个或多个物体904的存在，则方法1100进行到步骤1108。
204.在步骤1108中，控制子系统1400向操作服务器1500发送第一消息912，以指示施工区902被检测到。例如，第一消息912可以包括与施工区902和物体904相关联的传感器数据906a。
205.在步骤1110中，控制子系统1400更新引导av 1602-1的驾驶指令1518以在施工区902周围导航。在一些情况下，诸如图9中所示的示例性情况，控制子系统1400可以通过改变到未被施工区902和/或物体904占用的车道910-3来导航引导av 1602-1。
206.在施工区902和/或物体904不占用车道910的其他情况下(例如，施工区902超出道路边界线916)，控制子系统1400可能不必导航引导av 1602-1以改变到另一个车道910。
207.在步骤1112中，在施工区902周围导航的同时，控制子系统1400向操作服务器1500发送多个第二消息1014。例如，多个第二消息1014可以包括对应于施工区902(和物体904)传感器数据906b，传感器数据906b由传感器1464在施工区902周围导航的同时从多个角度和方向捕获，如图10中所述。
208.在步骤1114中，基于多个第二消息1014，操作服务器1500确定施工区902的范围。例如，操作服务器1500可以通过计算施工区902的第一端1002与第二端1004之间的距离来确定施工区902的范围。
209.在一些实施例中，施工区902的范围的检测可以由控制子系统1400执行。在这样的实施例中，操作服务器1500可以确认(和更新)施工区902的范围。
210.操作服务器1500还可以确定施工区902的其他特征，诸如施工区902的类型(例如，住宅、商业等)。在步骤1116中，操作服务器1500更新地图数据1510，以反映施工区902在特定(或更新的)位置坐标处被检测到。
211.在步骤1118中，操作服务器1500确定施工区902是否广阔。例如，如果施工区902的第一端1002与第二端1004之间的距离大于阈值距离(例如，500英尺)，则操作服务器1500可以确定施工区902是广阔的。例如，如果在施工区902旁边有至少一个车道910没有物体(诸如物体904)(即，在施工区902周围导航是安全的)，则操作服务器1500可以确定施工区902不广阔。
212.如果操作服务器1500确定施工区902不广阔，则方法1100进行到步骤1120，在此操作服务器1500向跟随av 1602发送更新的地图数据1510和施工区指令1410c。然而，如果操作服务器1500确定施工区902是广阔的，则方法1100进行到步骤1122。
213.在步骤1122中，操作服务器1500从一个或多个跟随av 1602中选择av 1602。操作服务器1500迭代地选择av 1602以基于该av 1602的位置坐标确定要向该av 1602发送的特定指令/数据。操作服务器1500从一个或多个跟随av 1602中选择一个av 1602，直到不再剩
下跟随av 1602为止。
214.在步骤1124中，操作服务器1500基于所选择的av 1602的位置坐标确定针对该av 1602重新选路是否是可能的。如果在该av 1602与施工区902之间存在至少一个可用出口1016(诸如图10中描述的av 1602-3和av 1602-4的示例)，则操作服务器1500确定针对所选择的av重新选路是可能的。
215.与此相对，如果在所选择的av 1602与施工区902之间不存在可用出口1016(诸如图10中描述的av 1602-2的示例)，则操作服务器1500确定针对所选择的av 1602重新选路是不可能的。
216.如果操作服务器1500确定针对所选择的av 1602重新选路是可能的，则方法1100进行到步骤1128。然而，如果操作服务器1500确定针对所选择的av 1602重新选路是不可能的，方法1100进行到步骤1126。
217.在步骤1126中，操作服务器1500向所选择的av 1602发送更新的地图数据1510和施工区指令1410c。在图10中关于av 1602-2描述了操作服务器1500发送更新的地图数据1510和施工区指令1410c的一个示例。
218.例如，施工区指令1410c可以包括施工区902的位置坐标、用于进入安全模式908的指令和用于在施工区902周围导航的指令(例如，以改变到离施工区902较远的特定车道910)。
219.在步骤1128中，操作服务器1500向所选择的av 1602发送更新的地图数据1510和重新选路指令。取决于所选择的av 1602的位置坐标，操作服务器1500可以向所选择的av 1602发送不同的重新选路指令，诸如到av 1602-3的重新选路规划1008和到av 1602-4的重新选路规划1010，如图10中所述。
220.在步骤1130中，操作服务器1500确定是否从一个或多个跟随av 1602中选择另一个av 1602。如果在一个或多个跟随av 1602中剩下至少一个av 1602，则操作服务器1500选择另一个av 1602。
221.遇到道路结构变化的示例情况
222.图12示出了由引导av 1602-1和一个或多个跟随av 1602行进的道路1200(选路100上的道路)的简化示意图，其中引导av 1602-1遇到道路结构变化1202。类似于上文关于图1至图4、图6和图7所描述的，引导av 1602-1的传感器1646被配置为观察其检测区内的物体，诸如引导av 1602-1前面的第一检测区或第一视场212(参见图2)。
223.在图9所示的示例情况中，引导av 1602-1的传感器1646捕获车道标记1212和道路边界1214，并且生成对应于车道标记1212和道路边界1214的传感器数据1206a。引导av 1602-1的传感器1646向控制子系统1400通信传感器数据1206a。控制子系统1400使用传感器数据1206a根据与车道标记1212和道路边界1214相关/推断的驾驶指令1518导航引导av 1602-1，同时与在引导av 1602-1的传感器1646的检测区内检测到的物体保持安全距离，类似于上面在图1至图4中所描述的。
224.当引导av 1602-1进入道路结构变化1202的阈值附近时，引导av 1602-1的传感器1646捕获对应于道路结构变化1202的一个或多个物体1204的存在。换言之，当一个或多个物体1204位于引导av 1602-1的传感器1646的至少一个检测区内时，引导av 1602-1的传感器1646捕获对应于道路结构变化1202的一个或多个物体1204的存在，类似于图2中关于第
一视场212内的物体204、206所描述的。
225.例如，与道路结构变化1202相关联的物体1204可以与道路上或道路周围的任何变化有关，诸如车道标记的变化、十字路口/交叉路口的变化、交通灯的变化、新的路标、缺少路标、一条或多条新车道和缺少一条或多条车道等。在一些示例中，道路结构变化1202可能与不像地图数据1510所预期的那样表现的物体1204相关，诸如为了监测十字路口的交通量增加，其曾经用于指示闪烁信号的交通灯现在指示稳定信号，反之亦然。在一些示例中，道路结构变化1202可能是由于一个或多个交通灯的电力故障，其中一个或多个交通灯关断。在一些示例中，道路结构变化1202可以与道路缺陷有关，诸如负面物体(例如，坑洼、或被移除的井盖暴露在地下的空洞或空间等)。在一些示例中，道路结构变化1202可以与未维护的道路有关，诸如不完全可见的车道(例如，由于道路上的侵蚀或磨损、被雪覆盖、被瓦砾覆盖)等等。
226.引导av 1602-1的传感器1646生成传感器数据1206b，其提供关于(在引导av 1602-1的传感器1646的检测区内检测到的)物体1204的信息。传感器数据1206b可以包括与物体1204相关联的图像、视频、lidar数据、移动传感器数据、声音数据、红外数据和/或其他数据类型的馈送。引导av 1602-1的传感器1646向引导av 1602-1的控制子系统1400通信传感器数据1206b。
227.在一个实施例中，控制子系统1400可以使用障碍物检测指令1416来从传感器数据1206b中标识每个物体1204，类似于上面关于图1至图4所描述的。控制子系统1400然后将对应于物体1204的传感器数据1206b与覆盖引导av 1602-1的传感器1646的检测区的地图数据1510的第四部分相比较。例如，地图数据1510的第四部分可以包括在道路1200内和周围的引导av 1602-1前面的预期物体，诸如车道标记、道路边界、道路标志、建筑物、地形等。
228.基于将传感器数据1206b与地图数据1510的第四部分相比较，控制子系统1400通过标识与道路结构变化1202相关联的、并且不在地图数据1510的第四部分中的预期物体中的一个或多个物体1204来确定道路结构变化1202是否被检测到。换言之，如果检测到一个或多个物体1204的存在，则控制子系统1400确定在引导av 1602-1前面存在道路结构变化1202。
229.在图9所示的特定示例情况中，控制子系统1400标识十字路口1216处的交通灯1204a，根据地图数据1510的第四部分，十字路口1216在每个拐角处曾经具有停止标志。因此，控制子系统1400确定(添加的)交通灯1204a是对应于道路结构变化1202的物体1204的示例(即，交通灯1204a不在地图数据1510的第四部分中的预期物体中)。换言之，控制子系统1400确定十字路口1216处的先前停止标志被交通灯1204a替换。
230.在一个实施例中，一旦控制子系统1400确定在引导av 1602-1前面存在道路结构变化1202，它可以更新引导av 1602-1的驾驶指令1518，使得引导av 1602-1进入安全模式1218。安全模式1218可以类似于图2和3中描述的安全模式222。
231.导航通过道路结构变化
232.在一个实施例中，一旦控制子系统1400检测到道路结构变化1202，它更新引导av 1602-1的驾驶指令1518以使用与结构变化1202相关的驾驶指令1518来导航穿过结构变化1202。
233.在面对交通灯1204a(交通灯1204a根据地图数据1510被放置而不是停止标志)的
特定示例情况下，控制子系统1400使用与交通灯1204a相关的驾驶指令1518导航引导av 1602-1通过十字路口1216。
234.例如，控制子系统1400通过结合交通灯1204a给出的指示来导航引导av 1602-1，例如，当与引导av 1602-1所行进的道路相对应的交通灯1204a为红色时停止引导av 1602-1，当与av 1602-1所行进的道路相对应的交通灯1204a为绿色时，使引导av 1602-1向前移动，等等。
235.在遇到不同道路结构变化1202的其他示例中，引导av 1602-1的控制子系统1400可以根据与每个遇到的道路结构变化1202相关的驾驶指令1518更新引导av 1602-1的驾驶指令1518。例如，在根据地图数据1510先前是虚线的道路1200中间遇到双实线的情况下，控制子系统1400更新引导av 1602-1的驾驶指令1518，使得引导av 1602-1不跨越双实线。类似地，控制子系统1400可以针对道路结构变化1202的任何情况更新引导av 1602-1的驾驶指令。
236.向操作服务器和跟随av通知结构变化
237.为了向操作服务器1500通知道路结构变化1202，控制子系统1400向操作服务器1500发送第一消息1208，以指示结构变化1202在道路1200上的特定位置坐标处被检测到。第一消息1208可以包括对应于道路结构变化1202的传感器数据1206b。
238.操作服务器1500分析传感器数据1206b(例如，使用以上关于分析传感器数据216a、216c在图2至图4中描述的物体检测机器学习模块1520)并且确认道路结构变化1202。在一个实施例中，操作服务器1500还可以更新并且提供关于道路结构变化1202的更多细节。例如，操作服务器1500可以确定与道路结构变化1202相关联的物体1204的较精确的位置坐标、道路结构变化1202的原因(例如，由于十字路口1216中交通量的增加而添加交通灯1204a)等细节。
239.在一个实施例中，基于第一消息1208，操作服务器1500更新地图数据1510，以反映结构变化1202。操作服务器1500然后向一个或多个跟随av 1602发送更新的地图数据1510，诸如图12所示的av 1602-2。这样，当av 1602-2接收到更新的地图数据1510时，av 1602-2的控制子系统1400更新av 1602-2的驾驶指令1518以在到达道路结构变化1202之前合并道路结构变化1202的驾驶指令1518。
240.在一个实施例中，操作服务器1500还可以向一个或多个跟随av 1602发送结构变化指令1410d。结构变化指令1410d可以包括用于当到达道路结构变化1202时进入安全模式1218的指令。
241.在一个实施例中，如果任何av 1602的控制子系统1400确定道路结构变化1202变回先前状态(如在地图数据1510的先前版本中)，则该控制子系统1400向操作服务器1500发送道路结构变化1202变回先前状态的第二消息。例如，av 1602的控制子系统1400可以通过检测与道路结构变化1202对应的物体1204不再存在于它们确定的(或更新的)位置坐标处而确定道路结构变化1202变回先前状态。
242.例如，假设跟随av 1602-2正在到达道路结构变化1202。此外，假设物体1204(在图12的特定示例中，交通灯1204a)不再存在于它们确定的(或更新)的位置坐标处。因此，av 1602-2的控制子系统1400例如通过分析从av 1602-2的传感器1464接收的传感器数据来确定道路结构变化1202不再存在。在这种情况下，av 1602-2的控制子系统1400向操作服务器
1500发送道路结构变化1202(和物体1204)不再存在的第二消息。例如，第二消息可以包括与先前检测到的道路结构变化1202周围的环境相关联的传感器数据。操作服务器1500分析第二消息并且确认道路结构变化1202是否不再存在。
243.如果操作服务器1500确认道路结构变化1202不再存在，则它更新地图数据1510，以指示道路结构变化1202不再存在。操作服务器1500然后向其他av 1602发送更新的地图数据1510。
244.在一些实施例中，操作服务器1500可以基于每个跟随av 1602的位置坐标向每个跟随av 1602发送开到路边指令、重新选路指令、延迟出发指令和/或其他适当的指令，类似于上面在图6和图7中所描述的。
245.例如，假设道路结构变化1202已经引起包括导航通过结构变化1202的驾驶时间变得超过任何备选选路(不包括道路结构变化1202)中的驾驶时间，诸如十字路口处的交通灯关断引起该十字路口处的交通拥堵等。在这种情况下，操作服务器1500可以基于跟随av 1602的位置坐标来确定针对其重新选路是否是可能的。如果操作服务器1500确定针对跟随av 1602重新选路是可能的，则它可以向该跟随av 1602发送重新选路规划，类似于上面关于向图7中的av 10602-3发送重新选路规划702和向图10中的av 10602-3发送重新选路规划1008。在该特定示例中，重新选路规划可以包括用于采取特定出口并且使用特定路线规划1514的指令，该特定路线规划1514与其他选路规划1514相比引起减少的驾驶时间和较安全的驾驶体验。
246.操作服务器1500可以向跟随av 1602发送开到路边指令，如果基于备选选路规划1514的交通数据1524，它确定使用那些备选选路规划1514中的任一个的驾驶时间更接近阈值驾驶时间(例如，五小时)，诸如将图7中描述的引导av 1602-1开到路边。
247.用于检测道路结构变化并且相应地更新引导av和一个或多个跟随av的选路规划的示例方法
248.图13示出了用于检测道路结构变化1202并相应地更新引导av 1602-1和一个或多个跟随av 1602的路线规划1514的方法1300的流程图。方法1300的步骤1302至1314中的一个或多个可以至少部分地以存储在非暂态、有形、机器可读介质(例如，存储器1404、1504、1690和1802)的软件指令1408、1508和1608的形式来实现，该软件指令在由一个或多个处理器(例如，处理器1402、1502、1670和1804)运行时可以使一个或多个处理器执行步骤1302至1314。在一些实施例中，方法1300可以分别由图14、15和16中的控制子系统1400、操作服务器1500和车载控制计算机1650执行。方法1300的步骤1302至1314的方面已经在图12的描述中涵盖；下面提供了其他方面。
249.方法1300开始于步骤1302，其中引导av 1602-1的控制子系统1400从引导av 1602-1的一个或多个传感器1646接收传感器数据1206b，其中引导av 1602-1使用选路规划1514和地图数据1510在前往目的地的道路1200上。一个或多个跟随av 1602也在引导av 1602-1后面的道路1200上。例如，传感器数据1206b可以包括与关联于道路结构变化1202的物体1204相关的数据，如图12中所述。地图数据1510的方面在图1、图2和图15中描述。
250.在步骤1304中，控制子系统1400将传感器数据1206b与地图数据1510的第四部分相比较。例如，地图数据1510的第四部分可以包括在道路1200内和周围的引导av 1602-1前面的预期物体，诸如车道标记、道路边界、道路标志、建筑物、地形等。例如，控制子系统1400
可以使用障碍物检测指令1416来检测引导av 1602-1的传感器1646的检测区内的物体，如图12中所述。
251.在步骤1306中，控制子系统1400确定道路结构变化1202是否被检测到(即，一个或多个物体1024是否在引导av 1602-1的传感器1646的检测区内被检测)。如果控制子系统1400标识出与道路结构变化1202相关联并且不在地图数据1510的第四部分中的预期物体中的一个或多个物体1204，则控制子系统1400可以确定道路结构变化1202被检测到。例如，如果控制子系统1400标识出与道路中的变化相关的一个或多个物体1204(诸如车道标记中的变化、交叉路口/十字路口中的变化、交通灯中的变化、新路标、没有路标、一条或多条新车道和缺少一条或多条车道等)，则控制子系统1400可以确定道路结构变化1202被检测到。
252.如果控制子系统1400确定道路结构变化1202被检测到，则方法1300终止并且引导av 1602-1继续向其目的地行进。然而，如果控制子系统1400确定一个或多个物体1204的存在，则方法1300进行到步骤1308。
253.在步骤1308中，控制子系统1400更新引导av 1602-1的驾驶指令1518以使用与结构变化1202相关的驾驶指令1518来导航穿过结构变化1202。在面对图12所示的交通灯1204a的特定示例情况中，控制子系统1400使用与交通灯1204a相关的驾驶指令1518来导航引导av 1602-1通过交叉路口1216。类似地，控制子系统1400可以基于结构变化1202的任何情况更新引导av 1602-1的驾驶指令1518。
254.在步骤1310中，控制子系统1400向操作服务器1500发送第一消息1208，以指示道路结构变化1202被检测到。例如，第一消息1208可以包括与道路结构变化1202相关联的传感器数据1206b。
255.在步骤1312中，操作服务器1500更新地图数据1510，以反映结构变化1202在特定位置坐标处被检测到。例如，操作服务器1500分析传感器数据1206b(例如，使用以上图2至4中关于分析传感器数据216a、c描述的物体检测机器学习模块1520)并且确认道路结构变化1202，如图12中所述。
256.在步骤1314中，操作服务器1500向一个或多个跟随av 1602发送更新的地图数据1510。因此，当一个或多个跟随av 1602接收到更新的地图数据1510时，它们的控制子系统1400可以更新他们的驾驶指令1518，以在到达道路结构变化1202之前合并道路结构变化1202的驾驶指令1518。
257.示例控制子系统1400
258.图14示出了控制子系统1400的实施例。控制子系统1400的一个实施例的方面已经在图2至图13的描述中被涵盖，并且在下面提供了附加方面。控制子系统1400包括至少一个处理器1402、至少一个存储器1404和至少一个网络接口1406。控制子系统1400可以如图所示配置或以任何其他合适的配置进行配置。
259.处理器1402包括可操作地耦合到存储器1404的一个或多个处理器。处理器1402是任何电子电路装置，包括但不限于状态机、一个或多个中央处理单元(cpu)芯片、逻辑单元、核(例如多核处理器)、现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)或数字信号处理器(dsp)。处理器1402可以是可编程逻辑设备、微控制器、微处理器或前述的任何合适的组合。处理器1402通信地耦合到存储器1404和网络接口1406并且与存储器1404和网络接口1406信号通信。一个或多个处理器被配置为处理数据并且可以以硬件或软件来实现。例如，处理
器1402可以是8比特、16比特、32比特、64比特或任何其他合适的架构。处理器1402可以包括用于执行算术和逻辑操作的算术逻辑单元(alu)、向alu提供操作数并存储alu操作的结果的处理器寄存器、以及从存储器中获取指令并通过指导alu、寄存器和其他组件的协调操作来执行它们的控制单元。一个或多个处理器被配置为实现各种指令。例如，一个或多个处理器被配置为执行指令以实现本文中公开的功能，诸如关于图1至图13描述的那些功能中的一些或全部功能。在一些实施例中，本文中描述的功能是使用逻辑单元、fpga、asic、dsp或任何其他合适的硬件或电子电路装置来实现的。
260.存储器1404可操作以存储上面关于图1至图13描述的任何信息，以及可操作以在由处理器1402执行时实现本文描述的(一个或多个)功能的任何其他数据、指令、逻辑、规则或代码。例如，存储器1404可以存储软件指令1408、从av 1602的传感器1646接收的传感器数据1412(例如，传感器数据216a-c、传感器数据616a-c、传感器数据906a-b和传感器数据1206a-b)、可配置的阈值距离1418、障碍物检测指令1416、地图数据1510、选路规划1514、驾驶指令1518和/或本文中所述的任何其他数据/指令。存储器1404还可以存储上面参照图2至图13描述的未预期情况指令1410(例如，未知物体指令1410a、道路封闭指令1410b、施工区指令1410c和道路结构变化指令1410d)。存储器1404包括一个或多个磁盘、磁带驱动器或固态驱动器，并且可以用作溢出数据存储设备，以在此类程序被选择用于执行时存储程序，并且存储在程序执行期间读取的指令和数据。存储器1404可以是易失性或非易失性的并且可以包括只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、三元内容可寻址存储器(tcam)、动态随机存取存储器(dram)和静态随机存取存储器(sram)。
261.网络接口1406被配置为使能有线和/或无线通信。网络接口1406被配置为在控制子系统1400与其他网络设备、系统或(一个或多个)域之间通信数据。例如，网络接口1406可以包括wifi接口、局域网(lan)接口、广域网(wan)接口、调制解调器、交换机或路由器。处理器1402被配置为使用网络接口1406发送和接收数据。网络接口1406可以被配置为使用任何合适类型的通信协议。
262.在一个实施例中，控制子系统1400可以是车载控制计算机系统1650的子系统(参见图16)。控制子系统1400可以由一个或多个计算设备来实现，这些计算设备可以用于确定针对av 1602没有物体/障碍物的行进路径。例如，一个或多个计算设备可以实现计算系统以促进在av 1602周围检测物体。控制子系统1400与车载控制计算机系统1650(及其组件)和操作服务器1500进行信号通信。
263.为了确定用于av 1602的行进路径，控制子系统1400从该av 1602的传感器1646接收传感器数据1412。然后控制子系统1400将接收的传感器数据1412与覆盖该av 1602的传感器1646的检测区的地图数据1510的一部分相比较，诸如至少部分是图2中描述的av 1602前面的第一视场212。图16中描述了传感器1646的一些示例。控制子系统1400可以使用障碍物检测指令1416来检测那些物体及其特性。
264.障碍物检测指令1416可以由处理器1402执行软件指令1408来实现，并且通常被配置为检测物体及其特性，诸如它们的标识(例如，车辆、动物、人、树、交通灯等)、速度等特性。障碍物检测指令1416可以使用神经网络和/或机器学习算法来实现，用于从图像、视频、红外图像、点云、雷达数据等中检测物体。例如，如果传感器1646包括相机，则传感器数据1412可以包括av 1602周围环境(即，传感器1646的检测区)的图像和/或视频。在这样的情
况下，控制子系统1400可以采用障碍检测指令1415，其包括用于检测图像和/或视频中的物体并且确定传感器1646的检测区内是否存在任何物体的功能。
265.障碍物检测指令1415可以包括代码以采用物体检测技术从图像和/或视频中标识物体，诸如作为车辆、道路标志、车道标记、行人、施工车辆、轮廓线等的物体。如果控制子系统1400在相机的检测区内检测到物体，则控制子系统1400(与车载控制计算机系统1650进行信号通信)可以采用基于图像的物体检测模块1718确定该物体的特性，诸如其位置坐标、速度、轨迹等特性(参见图17中基于图像的物体检测模块1718的描述)。
266.在另一个示例中，如果传感器1646包括lidar传感器，则传感器数据1412可以包括距离测量。例如，距离测量可以包括物体行进的距离(即物体的位移)、物体在不同时间(t)与lidar传感器的距离等。
267.在另一个示例中，来自lidar传感器的传感器数据1412可以包括表示在av 1602周围环境(即，传感器1646的检测区)内已被激光(例如，无线电波)击中的障碍物或物体。点数据云可以包括与从lidar传感器发射并且从av 1602周围环境内的物体反射的光相对应的点。发射光与从物体反射的反射光之间的时间延迟对应于lidar传感器与那个物体之间的距离。从物体反射的反射光的强度可以指示那个物体的表面类型，例如金属、皮肤、塑料、织物、混凝土等。因此，控制子系统1400(经由障碍物检测指令1415)可以标识那个物体。
268.例如，障碍物检测指令1415可以包括代码以采用物体检测技术，以从距离测量和/或点数据云中标识物体。控制子系统1400可以采用障碍物检测指令1415，其包括用于以下的功能：基于距离测量和/或点数据云的特性和/或变化来检测物体，并且确定传感器1646的检测区内是否存在任何物体。如果控制子系统1400在lidar传感器的检测区内检测到物体，则控制子系统1400(与车载控制计算机系统1650进行信号通信)可以采用基于lidar的物体检测模块1712来确定那个物体的位置坐标、速度、轨迹等特性(参见图17中基于图像的物体检测模块1718的描述)。
269.在另一个示例中，如果传感器1646包括移动传感器，则传感器数据1412可以包括移动测量。例如，移动测量可以包括物体从第一位置到第二位置的移动。在这样的情况下，控制子系统1400可以采用障碍物检测指令1415，其包括用于以下的功能：基于特性和/或移动测量中的变化检测物体、并且确定传感器1646的检测区内是否存在任何物体。例如，由移动传感器测量的在移动中的变化可以指示传感器1646的检测区内物体的存在，以及那个物体的移动方向。这样，控制子系统1400可以确定物体是否正朝着av 1602(例如，道路对面侧的车辆)移动、远离av 1602(例如，在av 1602前面超速的车辆)、穿过av 1602(例如，行人过马路)等。
270.虽然上面描述了物体检测的某些示例，但是应当理解，控制子系统1400可以使用任何其他合适的物体检测方法。在一些实施例中，控制子系统1400可以使用两种或更多种类型的传感器数据来确定物体是否被检测到(例如，通过组合相机图像、lidar数据和雷达数据，如关于图17的传感器融合模块1702所描述的)。换言之，障碍物检测指令1415可以包括用于实现关于图17所描述的任何模块的指令、规则和/或代码。
271.如果控制子系统1400检测到物体与av 1602的距离正在接近于可配置的阈值距离1418(例如，200英尺)，则控制子系统1400向车载控制计算机系统1650发送信号以根据每种情况导航av 1602并与那个物体保持安全距离。
272.在一种情况下，如果控制子系统1400检测到在av 1602前面的静止物体(诸如一个建筑物、停止的车辆、行人等物体)，控制子系统1400可以检测到与av 1602的距离正在接近于可配置的阈值距离1418。在其他示例中，静止物体可以类似于图2中讨论的未知物体204、与图6中讨论的道路封闭602相关联的物体604、与图9中讨论的与施工区902相关联的物体904、与图12中讨论的道路结构变化1202相关联的物体1204。
273.在另一种情况下，如果控制子系统1400检测到在av 1602前面的车辆正在低于道路速度范围移动(例如，上面图2至图5中讨论的未知物体204)，则控制子系统1400可以检测到物体与av 1602的距离正在接近于可配置的阈值距离1418。
274.控制子系统1400可以至少部分地基于由av 1602行驶的道路的允许速度范围、av 1602的速度和周围车辆的速度来确定可配置的阈值距离1418。例如，在允许的速度范围是65-75mph的高速公路中，av 1602以65mph的速度移动，并且周围车辆的平均速度是70mph，可配置的阈值距离1418可以是300英尺。
275.未预期情况指令1410可以包括用于以下的指令和规则：当引导av 1602-1遇到未预期情况104(参见图1)时更新av 1602的选路规划1514和/或驾驶指令1518。控制子系统1400由处理器1402针对遇到未预期情况104的每种情况，基于av 1602、地图数据1510和交通数据1524的位置坐标执行软件指令1408来生成特定的未预期情况指令1410。例如，未预期情况指令1410可由机器学习模块生成，该机器学习模块被训练以获取传感器数据1412、地图数据1510和交通数据1524；并且基于那些输入和每个av 1602的位置坐标，针对每个av 1602推荐特定导航规划。未预期情况指令1410的一些示例包括图2-13中讨论的未知物体指令1410a、道路封闭指令1410b、施工区指令1410c和道路结构变化指令1410d。
276.示例操作服务器1500
277.图15示出了操作服务器1500的实施例。操作服务器1500的一个实施例的各方面已经在图2至图13的描述中被涵盖，并且以下提供附加方面。操作服务器1500包括至少一个处理器1502、至少一个存储器1504和至少一个网络接口1506。操作服务器1500可以如图所示或以任何其他合适的配置进行配置。
278.处理器1502包括可操作地耦合到存储器1504的一个或多个处理器。处理器1502是任何电子电路装置，包括但不限于状态机、一个或多个中央处理单元(cpu)芯片、逻辑单元、核(例如多核处理器)、现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)或数字信号处理器(dsp)。处理器1502可以是可编程逻辑设备、微控制器、微处理器或前述的任何合适的组合。处理器1502通信耦合到存储器1504、网络接口1506和用户接口1528并且与存储器1504、网络接口1506和用户接口1528信号通信。一个或多个处理器被配置为处理数据并且可以以硬件或软件来实现。例如，处理器1502可以是8比特、16比特、32比特、64比特或任何其他合适的架构。处理器1502可以包括用于执行算术和逻辑运算的算术逻辑单元(alu)、向alu提供操作数并且存储alu运算的结果的处理器寄存器、以及从存储器获取指令并通过指导alu、寄存器和其他组件的协调操作来执行它们的控制单元。一个或多个处理器被配置为实现各种指令。例如，一个或多个处理器被配置为执行指令以实现本文中公开的功能，诸如关于图1至图13描述的那些功能中的一些或全部功能。在一些实施例中，本文中描述的功能是使用逻辑单元、fpga、asic、dsp或任何其他合适的硬件或电子电路装置来实现的。
279.存储器1504可操作以存储以上关于图1至图13描述的任何信息，以及在由处理器
1502执行时可操作以实现本文中描述的(一个或多个)功能的任何其他数据、指令、逻辑、规则或代码。例如，存储器1504可以存储软件指令1508、地图数据1510、重新选路规划702、1008、1010、选路规划1514、训练数据集1522、延迟出发指令708、驾驶指令1518、从av 1602接收的传感器数据1412、未预期情况指令1410、物体检测机器学习模块1520、交通数据1524、地图构建模块1526和/或任何其他数据/指令。存储器1504包括一个或多个磁盘、磁带驱动器或固态驱动器，并且可以用作溢出数据存储设备，以在此类程序被选择执行时存储程序，并存储在程序执行期间读取的指令和数据。存储器1504可以是易失性或非易失性的并且可以包括只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、三元内容可寻址存储器(tcam)、动态随机存取存储器(dram)和静态随机存取存储器(sram)。
280.网络接口1506被配置为使能有线和/或无线通信。网络接口1506被配置为在控制子系统1400与其他网络设备、系统或(一个或多个)域之间通信数据。例如，网络接口1506可以包括wifi接口、局域网(lan)接口、广域网(wan)接口、调制解调器、交换机或选路器。处理器1502被配置为使用网络接口1506发送和接收数据。网络接口1506可以被配置为使用任何合适类型的通信协议。
281.在一个实施例中，操作服务器1500可以由可以用于监督av 1602的操作的计算设备集群来实现。例如，操作服务器1500可以由使用分布式计算和/或云计算系统的多个计算设备来实现。在另一示例中，操作服务器1500可以由一个或多个数据中心中的多个计算设备来实现。操作服务器1500与av 1602及其组件(例如，车载控制计算机1650)进行信号通信。在一个实施例中，操作服务器1500被配置为针对每个av 1602确定特定的选路规划1514。例如，操作服务器1500可以确定用于av 1602的特定选路规划1514，该特定选路规划1514引起到达那个av 1602的目的地的减少的驾驶时间和较安全的驾驶体验。图2至图13中描述了确定(或更新)用于不同av的选路规划1514的一些示例。
282.在一个实施例中，在av(例如，引导av 1602-1)遇到未预期情况104(参见图1)的情况下，操作服务器1500可以基于分析从引导av 1602-1接收的传感器数据1412来确定用于引导av 1602-1和一个或多个跟随av 1602的更加有效、安全和可靠的导航解决方案。例如，基于未预期情况104的性质、每个av 1602的位置坐标和选路规划1514的交通数据1524，操作服务器1500可以向每个av 1602发送任何适当的指令/数据。例如，操作服务器1500可以向av 1602发送特定的重新选路规划，诸如图7中av 1602-3的重新选路规划702、图10中av 1602-3的重新选路规划1008、图10中av 1602-4的重新选路规划1010。图2-13中描述了向每个av发送指令/数据的其他示例。
283.在一个实施例中，用于av 1602的导航解决方案或选路规划1514可以从车辆到车辆(v2v)通信中确定，诸如具有一个或多个跟随av 1602的引导av 1602-1。在一个实施例中，av 1602的导航解决方案或选路规划1514可以从车辆到云(v2c)通信中确定，诸如具有操作服务器1500的任何av 1602。
284.在一个实施例中，av 1602的导航解决方案或选路规划1514可以由车辆对云对人(v2c2h)和/或车辆对人(v2h)通信确定，其中在确定任何av 1602的导航解决方案时合并了人为干预。例如，用户1536可以从用户接口1528查看传感器数据1412，并且确认、修改和/或覆盖由控制子系统1400和/或操作服务器1500确定的任何av 1602的导航解决方案。用户1536可以在确定av 1602的导航规划时添加人类视角，否则控制子系统1400和/或操作服务
器1500不具有人类视角，这在安全、节省燃料等方面比机器的视角更优选。
285.关于图2中未知物体204的示例，用户1536可以查看传感器数据1412并且阐明物体204的身份，例如，它确实是未知物体204(诸如沙发)，经过它是安全的等。关于图6中的道路封闭602的示例，用户1536可以查看传感器数据1412并且确定道路封闭602在地图数据1510上的较精确的位置。在一些情况下，当遇到道路封闭602时，用户1536可以设置(或更新)引导av 1602-1的导航规划以在到达道路封闭602之前重新选路，诸如指令引导av 1602-1掉头并采取特定出口。用户1536还可以设置(或更新)跟随av 1602的导航规划，例如，采取特定出口(例如，道路封闭602之前的三个出口)。如此，那些通过特定出口的跟随av 1602可以通过进行掉头并且驾驶直到他们到达特定出口来重新选路。
286.在另一个示例中，用户1536(基于查看传感器数据1412)可以确定道路封闭602不再适用(例如，道路600被开放)并且设置(或更新)av 1602的导航规划以恢复自主驾驶(例如，如果它们停在它们的车道上或开到路边)。关于针对图7中的av 1602-3确定重新选路规划702的示例，其中操作服务器1500指令av 1602-3采取出口704，用户1536可以查看传感器数据1412并且设置av 1602-3的导航规划以采取另一个出口，例如，以便缩短到达目的地的延迟或因为另一个出口较安全以驾驶通过。关于针对图6和图7中的任何av 1602确定安全区域618的示例，用户1536(基于查看传感器数据1412)可以针对每个av 1602确定较有利的安全区域618，诸如允许av 1602停止而不被拖走的区域。关于遇到图10中的施工区902，用户1536(基于查看传感器数据1412)可以在地图数据1510上设置标记，以显示施工区902的范围从第一端1002之前的第一标记(例如，第一端1002之前200英尺)到第二端1004之后的第二标记(例如，第二端1004之后200英尺)。如此，av 1602将在安全模式908下运行较长时间，即从第一标记到第二标记，从而使av 1602、其他车辆、行人等较安全地通过施工区902。因此，av 1602将具有较容易的转换和导航来追求，诸如，在道路900上交通拥堵较少的地方，较容易地转换换道。在一个实施例中，av 1602的导航解决方案可以由v2v、v2c、v2c2h、v2h通信以及其他类型的通信的任何组合来确定。
287.在一个实施例中，操作服务器1500可以捕获并记录用户1536在每种情况下设置的导航规划并且在类似情况下使用它。例如，操作服务器1500可以训练用于生成未预期情况指令1410的机器学习模块从用户1536在每种情况下设置的导航规划中学习并且针对类似情况推荐类似导航规划。
288.在一个实施例中，操作服务器1500可以向应用服务器1532发送传感器数据1412以供用户1536查看。应用服务器1532通常是被配置为经由网络接口与其他设备(诸如其他服务器(例如，操作服务器1500)、av 1602、数据库等)通信的任何计算设备。应用服务器1532被配置为执行本文中描述的特定功能并且与用户1536交互，例如，经由其用户接口1534。应用服务器1532的示例包括但不限于台式计算机、膝上型计算机、服务器等。在一个示例中，应用服务器1532可以充当表示层，用户1536接入该层以查看传感器数据1412。因此，操作服务器1500可以向应用服务器1532发送传感器数据1412。用户1536可以从用户接口1534查看传感器数据1412，并且确认、修改和/或覆盖由控制子系统1400和/或操作服务器1500确定的任何av 1602的导航解决方案，诸如如上所述。
289.地图数据1510可以包括城市的虚拟地图，该城市的虚拟地图包括选路100(参见图1)。在一些示例中，地图数据1510可以包括地图数据库1758和地图数据库1736(关于地图数
据库1758和地图数据库1736的描述参见图17)。地图数据1510可以包括可驾驶区域(诸如道路、路径、高速公路)和诸如地形的不可驾驶区域(由占用网格模块1760确定，关于占用网格模块1760的描述参见图17)。地图数据1510可以指定道路标志、车道、车道标记、车道边界、道路边界、交通灯等的位置坐标。
290.地图数据1510还可以指定车道之间的连接(例如，哪些车道可以馈入其他邻近车道)。地图数据1510可以指定指示道路的车道类型(例如，行车道、超车道、应急车道、转弯车道、公交车道等)、车道边界类型(例如，白线、黄线、其他路面标记和/或机械标记等)、道路边界的类型(例如，常规路缘石、红色路缘石、人行道、护栏、其他障碍物等)、道路交叉路口、自动驾驶车辆前方的一个或多个障碍物，以及有关道路或道路邻近区域的其他信息。地图数据1510还可以指定道路的海拔(诸如曲线、山丘、山谷)；道路危险(诸如减速带、坑洼)；路段(诸如道路学校区、铁路道口)等。
291.地图构建模块1526可以由处理器1502执行软件指令1508来实现，地图构建模块1526被配置为构建地图数据1510。在一个实施例中，地图构建模块1526可以根据从一个或多个地图绘制车辆接收到的传感器数据构建地图数据1510。在一个示例中，地图绘制车辆可以是av 1602。在另一示例中，地图绘制车辆可以是与由驾驶员操作的传感器1646连接或集成的av 1602或非自主车辆。在一些情况下，可以派遣一个或多个地图绘制车辆来观察av 1602报告的未预期情况104，并且发送与未预期情况104相关的更多传感器数据。
292.地图构建模块1526被配置为使用传感器数据来确定它们与地图数据1510的哪个部分相关联。地图构建模块1526可以通过合并与地图数据1510的每个部分相关联的不同传感器数据来动态构建地图数据1510的每个部分。地图构建模块1526还使用传感器数据来发现地图数据1510的重叠部分(例如，通过匹配对应的图像、视频、lidar数据、雷达数据等，以观察地图数据1510的相同部分)。地图构建模块1526然后将地图数据1510的部分与其对应的邻近部分连接。换言之，地图构建模块1526发现地图数据1510的邻近部分，将它们拼接在一起，并且构建地图数据1510。地图构建模块1526还被配置为更新基于接收到的传感器数据需要更新的地图数据1510的部分。
293.例如，在图2中遇到未知物体204的情况下，当操作服务器1500接收到传感器数据216a(与未知物体204相关)时，一旦确认在特定位置坐标处确实存在未知物体204，地图构建模块1526更新地图数据1510的一部分，以反映未知物体204的存在。类似地，地图构建模块1526基于与遇到未预期情况104(参见图1)的不同情况相关的传感器数据来更新地图数据1510的不同部分。
294.地图构建模块1526还被配置为使用更新的地图数据1510中的一条或多条道路的新布局来促进选路规划1514的阴影测试。例如，当地图数据1510被更新时，地图构建模块1526可以通过每个av 1602的更新地图数据1510运行自主驾驶的一个或多个模拟。例如，自主驾驶的一个或多个模拟可以与av 1602在物体周围导航、改变车道、开到路边、重新选路等有关。
295.地图构建模块1526从自主驾驶的一个或多个模拟中选择自主驾驶的特定路线，与其他模拟相比，该一个或多个模拟针对每个av 1602引起较有效、安全和可靠的导航解决方案。
296.选路规划1514是用于从开始位置(例如，第一av出发台/落位台)行进到目的地(例
如，第二av出发台/落位台)的规划。例如，av 1602的选路规划1514可以从开始位置到目的地以特定顺序指定一个或多个街道/道路/高速公路的组合。av 1602的选路规划1514可以指定阶段，阶段包括第一阶段(例如，从开始位置移出)、多个中间阶段(例如，沿着一条或多条特定街道/道路/高速公路的特定车道行进)、和最后阶段(例如，进入目的地)。选路规划1514可以包括关于从开始位置到目的地的选路的其他信息，诸如选路规划1514中的道路/交通标志等。
297.驾驶指令1518可以由规划模块1762实现(参见图17中规划模块1762的描述)。驾驶指令1518可以包括根据选路规划1514的每个阶段的驾驶规则来适配av 1602的自主驾驶的指令和规则。例如，驾驶指令1518可以包括用于以下的指令：保持在由av 1602行进的道路的速度范围内、相对于由传感器1646观察到的变化适配av 1602的速度，诸如周围车辆的速度、传感器检测区内的物体等。
298.物体检测机器学习模块1520可以通过处理器1502执行软件指令1508来实现，并且通常被配置为从传感器数据1412中检测物体。物体检测机器学习模块1520可以使用用于从任何数据类型检测物体的神经网络和/或机器学习算法，诸如图像、视频、红外图像、点云、雷达数据等。
299.在一个实施例中，物体检测机器学习模块1520可以使用机器学习算法来实现，诸如支持向量机(svm)、朴素贝叶斯、逻辑回归、k-最近邻、决策树等。在一个实施例中，物体检测机器学习模块1520可以利用多个神经网络层、卷积神经网络层等，其中这些层的感知器的权重和偏差在物体检测机器学习模块1520的训练过程中被优化。物体检测机器学习模块1520可以由训练数据集1522来训练，该训练数据集1522包括在每个样本中标记有一个或多个物体的数据类型的样本。例如，训练数据集1522可以包括在每个样本图像中标记有(一个或多个)物体的物体(例如，车辆、车道标记、行人、道路标志等)的样本图像。类似地，训练数据集1522可以包括在每个样本数据中标记有(一个或多个)物体的其他数据类型的样本，诸如视频、红外图像、点云、雷达数据等。物体检测机器学习模块1520可以通过训练数据集1522和传感器数据1412来训练、测试和细化。物体检测机器学习模块1520使用传感器数据1412(其未被标记有物体)来增加它们在检测物体中的预测准确度。例如，监督和/或非监督机器学习算法可用于验证物体检测机器学习模块1520在检测传感器数据1412中的物体时的预测。
300.交通数据1524可以包括地图数据1510中的道路/街道/高速公路的交通数据1524。操作服务器1500可以使用由一个或多个地图绘制车辆收集的交通数据1524。操作服务器1500可以使用从任何源捕获的交通数据1524，诸如从外部源(例如waze和谷歌地图、实时交通报告等)捕获的众包交通数据1524。
301.示例av 1602及其操作
302.图16示出了示例车辆生态系统1600的框图，其中可以确定自主驾驶操作。如图16所示，av 1602可以是半挂卡车。车辆生态系统1600包括多个系统和组件，它们可以生成和/或传递一个或多个信息/数据源和相关服务到可以位于av 1602中的车载控制计算机1650。车载控制计算机1650可以与多个车辆子系统1640进行数据通信，所有这些车辆子系统1640都可以驻留在av 1602中。车辆子系统接口1660被提供以促进车载控制计算机1650与多个车辆子系统1640之间的数据通信。在一些实施例中，车辆子系统接口1660可以包括控制器
局域网(can)控制器以与车辆子系统1640中的设备进行通信。
303.av 1602可以包括支持av 1602的操作的各种车辆子系统。车辆子系统可以包括控制子系统1400、车辆驾驶子系统1642、车辆传感器子系统1644和/或车辆控制子系统1648。图16中所示的车辆驾驶子系统1642、车辆传感器子系统1644和车辆控制子系统1648的组件或设备是示例性的。车辆驾驶子系统1642可以包括可操作以针对av 1602提供动力移动的组件。在示例实施例中，车辆驾驶子系统1642可以包括发动机/马达1642a、车轮/轮胎1642b、传输部件1642c、电气部件1642d、和电源1642e。
304.车辆传感器子系统1644可以包括多个传感器1646，该多个传感器1646被配置为感测关于av 1602的环境或状况的信息。车辆传感器子系统1644可以包括一个或多个相机1646a或图像捕获设备、雷达单元1646b、一个或多个温度传感器1646c、无线通信单元1646d(例如，蜂窝通信收发器)、惯性测量单元(imu)1646e、激光测距仪/lidar单元1646f、全球定位系统(gps)收发器1646g，和/或雨刷控制系统1646h。车辆传感器子系统1644还可包括传感器，该传感器被配置为监测av 1602的内部系统(例如，o2监测器、燃料表、发动机油温等)。
305.imu 1646e可以包括被配置为基于惯性加速度感测av 1602的位置和定向变化的传感器(例如，加速度计和陀螺仪)的任何组合。gps收发器1646g可以是被配置为估计av 1602的地理位置的任何传感器。为此，gps收发器1646g可以包括接收器/发射器，该接收器/发射器可操作以提供关于av 1602相对于地球的位置的信息。雷达单元1646b可以表示利用无线电信号来感测av 1602的局部环境内的物体的系统。在一些实施例中，除了感测物体之外，雷达单元1646b还可以附加地被配置为感测接近于av 1602的物体的速度和航向。激光测距仪或lidar单元1646f可以是被配置为使用激光感测av 1602所在环境中的物体的任何传感器。相机1646a可以包括一个或多个被配置为捕获av 1602的环境的多个图像的设备。相机1646a可以是静止图像相机或移动视频相机。
306.车辆控制子系统1648可以被配置为控制av 1602及其组件的操作。因此，车辆控制子系统1648可以包括各种元件，诸如油门和档位1648a、制动单元1648b、导航单元1648c、转向系统1648d和/或自主控制单元1648e。油门1648a可以被配置为控制例如发动机的操作速度，进而控制av 1602的速度。档位1648a可以被配置为控制传输的档位选择。制动单元1648b可以包括被配置为使av 1602减速的机构的任何组合。制动单元1648b可以使用摩擦力以标准方式使车轮变慢。制动单元1648b可包括防抱死制动系统(abs)，其可在应用制动器时防止制动器锁死。导航单元1648c可以是被配置为确定av 1602的驾驶路径或选路的任何系统。导航1648c单元可以附加地被配置为在av 1602操作时动态地更新驾驶路径。在一些实施例中，导航单元1648c可以被配置为结合来自gps收发器1646g的数据和一个或多个预定地图以确定av 1602的驾驶路径(例如，沿着图1的选路100)。转向系统1648d可以代表可操作以在自主模式或驾驶员控制模式下调整av 1602的航向的机构的任何组合。
307.自主控制单元1648e可以表示控制系统，该控制系统被配置为标识、评估和避开或以其他方式协商av 1602的环境中的潜在障碍或障碍物。通常，自主控制单元1648e可以被配置为控制av 1602以在没有驾驶员的情况下操作或在控制av 1602时提供驾驶员辅助。在一些实施例中，自主控制单元1648e可以被配置为合并来自以下的数据以确定av 1602的驾驶路径或轨迹：gps收发器1646g、雷达1646b、lidar单元1646f、相机1646a和/或其他车辆子
系统。
308.av 1602的许多或所有功能可以由车载控制计算机1650控制。车载控制计算机1650可以包括至少一个数据处理器1670(其可以包括至少一个微处理器)，该至少一个数据处理器1670执行存储在非暂态计算机可读介质(诸如数据存储设备1690或存储器)中的处理指令1680。车载控制计算机1650还可以代表多个计算设备，这些计算设备可以用于以分布式方式控制av 1602的各个组件或子系统。在一些实施例中，数据存储设备1690可以包含处理指令1680(例如，程序逻辑)，该处理指令1680可由数据处理器1670执行以执行av 1602的各种方法和/或功能，包括上面关于图1至图13以及下面的图17和图18描述的那些。
309.数据存储设备1690也可以包含附加指令，包括用于以下的指令：向车辆驾驶子系统1642、车辆传感器子系统1644和车辆控制子系统1648中的一个或多个子系统传输数据、从车辆驾驶子系统1642、车辆传感器子系统1644和车辆控制子系统1648中的一个或多个子系统接收数据、与车辆驾驶子系统1642、车辆传感器子系统1644和车辆控制子系统1648中的一个或多个子系统交互或控制车辆驾驶子系统1642、车辆传感器子系统1644和车辆控制子系统1648中的一个或多个子系统。车载控制计算机1650可以被配置为包括数据处理器1670和数据存储设备1090。车载控制计算机1650可以基于从各种车辆子系统(例如，车辆驾驶子系统1642、车辆传感器子系统1644和车辆控制子系统1648)接收的输入来控制av 1602的功能。
310.图17示出了用于提供精确的自主驾驶操作的示例性系统1700。系统1700包括可以在车载控制计算机1650中操作的若干模块，如图16中所述。车载控制计算机1650包括在图17的左上角中示出的传感器融合模块1702，其中传感器融合模块1702可以执行至少四个图像或信号处理操作。传感器融合模块1702可以从位于自主车辆上的相机获得图像以执行图像分割1704以检测移动物体(例如，其他车辆、行人等)和/或位于自主驾驶汽车周围的静态障碍物(例如，停车标志、减速带、地形等)。传感器融合模块1702可以从位于自主车辆上的lidar传感器获得lidar点云数据项以执行lidar分割1706以检测位于自主车辆周围的物体和/或障碍物的存在。
311.传感器融合模块1702可以对图像和/或点云数据项执行实例分割1708以标识位于自主车辆周围的物体和/或障碍物周围的轮廓(例如，框)。传感器融合模块1702可以执行时间融合1710，其中来自一幅图像和/或一帧点云数据项的物体和/或障碍物与来自在时间上随后接收的一幅或多幅图像或帧的物体和/或障碍物相关或相关联。
312.传感器融合模块1702可以融合来自从相机获得的图像和/或从lidar传感器获得的点云数据项的物体和/或障碍物。例如，传感器融合模块1702可以基于两个相机的位置来确定来自包括位于自主车辆前面的车辆的一半的相机中的一个相机的图像与由另一相机捕获的被定位的车辆的图像相同。传感器融合模块1702向干扰模块1746发送融合的物体信息，并且向占用网格模块1760发送融合的障碍物信息。车载控制计算机包括占用网格模块1760，可以从存储在车载控制计算机中的地图数据库1758中获取地标。占用网格模块1760可以根据从传感器融合模块1702获得的融合的障碍物和存储在地图数据库1758中的地标来确定可驾驶区域和/或障碍物。例如，占用网格模块1760可以确定可驾驶区域可能包括减速带障碍物。
313.在传感器融合模块1702下方，车载控制计算机1650包括基于lidar的物体检测模
块1712，其可以基于从位于自主车辆上的lidar传感器1714获得的点云数据项来执行物体检测1716。物体检测1716技术可以从点云数据项提供物体的位置(例如，在3d世界坐标中)。在基于lidar的物体检测模块1712下方，车载控制计算机包括基于图像的物体检测模块1718，其可以基于从位于自主车辆上的相机1720获得的图像来执行物体检测1724。物体检测1724技术可以采用深度机器学习技术来从由相机提供的图像中提供物体的位置(例如，在3d世界坐标中)。
314.自主车辆上的雷达1756可以扫描自主车辆前面的区域或自主车辆驶向的区域。雷达数据被发送到传感器融合模块1702，该传感器融合模块1702可以使用雷达数据将由雷达1756检测到的物体和/或障碍物与从lidar点云数据项和相机图像中检测到的物体和/或障碍物相关。雷达数据也被发送到推理模块1746，推理模块1746可以对雷达数据执行数据处理以如以下进一步描述地跟踪物体1748。
315.车载控制计算机包括干扰模块1746，其接收来自点云的物体的位置和来自图像的物体的位置，以及来自传感器融合模块1702的融合物体的位置。干扰模块1746还接收雷达数据，干扰模块1702可以利用雷达数据来从一个点云数据项和在一个时间实例获得的一个图像到另一个(或下一个)点云数据项和在另一个随后时间实例获得的另一个图像跟踪物体1748。
316.干扰模块1746可以执行物体属性估计1750以估计在图像或点云数据项中检测到的物体的一个或多个属性。物体的一个或多个属性可以包括一种物体(例如，行人、汽车或卡车等)。干扰模块1746可以执行行为预测1752以估计或预测在图像和/或点云中检测到的物体的移动模式。行为预测1748可以被执行以检测在不同时间点接收的图像集合(例如，连续图像)或在不同时间点接收的点云数据项集合(例如，连续点云数据项)中的物体位置。在一些实施例中，行为预测1748可以针对从相机接收的每个图像和/或从lidar传感器接收的每个点云数据项被执行。在一些实施例中，干扰模块1746可以被执行以通过以下来减少计算负载：每隔一个或在从相机接收的每个预定数目的图像或从lidar传感器接收的点云数据项之后(例如，在每两个图像之后或每三个点云数据项之后)执行行为预测1748。
317.行为预测1752特征可以从雷达数据确定在自主车辆周围的物体的速度和方向，其中速度和方向信息可以用于预测或确定物体的移动模式。移动模式可以包括在从相机接收到图像之后物体在未来预定时间长度内的预测轨迹信息。基于预测的移动模式，干扰模块1746可以将移动模式情境标签分配给物体(例如，“位于坐标(x，y)处”、“停止”、“以50mph驾驶”、“加速”或“减速”)。情境标签可以描述物体的移动模式。干扰模块1746向规划模块1762发送一个或多个物体属性(例如，物体的类型)和移动模式情境标签。干扰模块1746可以使用系统1700及其组件的任何数目和组合获取的任何信息来执行环境分析1754。
318.车载控制计算机包括规划模块1762，其从干扰模块1746、可驾驶区域和/或障碍物、以及来自融合定位模块的车辆位置和姿态信息接收物体属性和移动模式情境标签1726(以下进一步描述)。
319.规划模块1762可以执行导航规划1764以确定自主车辆可以在其上驾驶的轨迹集合。轨迹集合可以基于以下来确定：可驾驶区域信息、物体的一个或多个物体属性、物体的移动模式情境标签、障碍物的位置和可驾驶区域信息。在一些实施例中，导航规划1764可以包括确定在紧急情况下自主车辆可以安全停放的道路旁边的区域。规划模块1762可以包括
行为决策制定1766以响应于确定道路上的变化条件(例如，交通灯变黄，或者自主车辆因为另一辆车辆在自主车辆的前面并在自主车辆所在位置的预定安全距离内的区域内驾驶而处于不安全驾驶条件)来确定驾驶动作(例如，转向、制动、油门)。规划模块1762执行轨迹生成1768并且从由导航规划操作1764确定的轨迹集合中选择轨迹。所选择的轨迹信息由规划模块1762向控制模块1770发送。
320.车载控制计算机包括控制模块1770，其从规划模块1762接收建议的轨迹以及从融合定位模块1726接收自主车辆位置和姿态。控制模块1770包括系统标识符1772。控制模块1770可以执行基于模型的轨迹细化1774以细化提议的轨迹。例如，控制模块1770可以应用过滤(例如，卡尔曼滤波器)以使所提议的轨迹数据平滑和/或最小化噪声。控制模块1770可以通过以下来执行鲁棒控制1776：基于改善的所提议的轨迹信息和自主车辆的当前位置和/或姿态，确定要施加的制动压力量、转向角、控制车辆速度的油门量和/或传输挡位。控制模块1770可以将确定的制动压力、转向角、油门量和/或传输档位发送到自主车辆中的一个或多个设备以控制和促进自主车辆的精确驾驶操作。
321.由基于图像的物体检测模块1718执行的基于深度图像的物体检测1724还可用于检测道路上的地标(例如，停车标志、减速带等)。车载控制计算机包括融合定位模块1726，其获得从图像检测到的地标、从存储在车载控制计算机上的地图数据库1736获得的地标、由基于lidar的物体检测模块1712从点云数据项检测到的地标、来自里程计传感器1744的速度和位移以及来自位于自主车辆上或中的gps/imu传感器1738(即，gps传感器1740和imu传感器1742)的自主车辆的估计位置。基于该信息，融合定位模块1726可以执行定位操作1728以确定自主车辆的位置，该位置可以发送到规划模块1762和控制模块1770。
322.融合定位模块1726可以基于gps和/或imu传感器1738估计自主车辆的姿态1730。自主车辆的姿态可以被发送到规划模块1762和控制模块1770。融合定位模块1726还可以基于例如由imu传感器1742提供的信息(例如角速率和/或线速度)来估计拖车单元的状态(例如，位置、可能的移动角度)。融合定位模块1726还可检查地图内容1732。
323.图18示出了包括在自主av 1602中的车载控制计算机1650的示例性框图。车载控制计算机1650包括至少一个处理器1804和存储器1802，该存储器1802上存储有指令(例如，分别在图14、15和16中的软件指令1408、1508和处理指令1680)。处理器1804执行的指令配置车载控制计算机1650和/或车载控制计算机1650的各种模块以执行图14-17中描述的操作。传输器1806向自主车辆中的一个或多个设备传输或发送信息或数据。例如，传输器1806可以向转向盘的一个或多个马达发送指令以操纵自主车辆。接收器1808接收由一个或多个设备传输或发送的信息或数据。例如，接收器1808从里程计传感器接收当前速度的状态或从传输器接收当前传输档位的状态。传输器1806和接收器1808还被配置为与上面关于图1至13描述的控制子系统1400通信。
324.虽然在本公开中已经提供了若干实施例，但是应当理解，所公开的系统和方法可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下以许多其他特定形式来实施。本实施例被认为是说明性的而非限制性的，并且意图不限于本文给出的细节。例如，各种元件或组件可以组合或集成在另一个系统中，或者可以省略或不实现某些特征。
325.此外，在不脱离本公开的范围的情况下，在各个实施例中作为离散或分开描述和示出的技术、系统、子系统和方法可以与其他系统、模块、技术或方法组合或集成。显示或讨
论为耦合或直接耦合或相互通信的其他项目可以通过一些接口、设备或中间组件间接耦合或通信，无论是电气、机械或其他方式。本领域技术人员可以确定变化、替换和变更的其他示例，并且可以在不脱离本文公开的精神和范围的情况下做出。
326.为了帮助专利局和本技术发布的任何专利的任何读者解释所附权利要求，申请人指出，他们不旨在将任何所附权利要求援引35u.s.c.
§
112(f)如在本技术提交之日存在，除非在特定权利要求中明确使用了词“手段”或“步骤”。
327.可以鉴于以下条款来描述本公开的实施方式，其特征可以以任何合理的方式组合。
328.条款1.一种系统，包括：
329.引导自主车辆av，包括至少一个车辆传感器，该至少一个车辆传感器位于引导av上并且被配置为观察包括引导av前面的区域的第一视场；
330.一个或多个跟随av，不同于引导av，其中：
331.引导av使用先前从操作服务器接收的第一选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上；
332.一个或多个跟随av在引导av后面的特定道路上；以及
333.引导av和一个或多个跟随av与操作服务器通信地耦合；
334.第一控制子系统，与引导av相关联，与引导av、一个或多个跟随av以及操作服务器通信地耦合，第一控制子系统包括第一处理器，第一处理器被配置为：
335.从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据，其中传感器数据包括引导av的第一视场内的特定道路上的任何物体的位置坐标；
336.将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，其中地图数据的第一部分包括在引导av的第一视场内的特定道路上的预期物体的位置坐标；
337.至少部分地基于将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，通过标识传感器数据中与施工区相对应的、并且不在地图数据中的预期物体中的一个或多个物体，来确定特定道路中是否存在施工区；
338.响应于确定施工区在特定道路上被检测到：
339.向操作服务器发送第一消息，以指示施工区被检测到；
340.更新引导av的驾驶指令，以在施工区周围导航；
341.在施工区周围导航的同时，向操作服务器发送多个第二消息，多个第二消息包括与施工区相关联的传感器数据；
342.操作服务器包括第二处理器，第二处理器被配置为：
343.至少部分地基于多个第二消息，通过确定施工区的两个相对端的位置坐标之间的距离，来确定施工区的范围；
344.更新地图数据的第一部分，以反映特定道路上存在所述施工区；
345.针对来自一个或多个跟随av的每个av：
346.确定av的位置坐标；
347.至少部分地基于av的位置坐标，确定重新选路是否是可能的，其中如果在av与施工区之间存在去往第二选路规划的至少一条道路以到达目的地，则重新选路是可能的；
348.如果确定重新选路是可能的并且施工区的范围高于可配置的阈值距离，则向av发
送更新的地图数据和重新选路指令，其中重新选路指令包括使用第二选路规划；以及
349.如果确定重新选路是不可能的或者施工区的范围低于可配置的阈值距离，则向av发送更新的地图数据和施工区指令，其中施工区指令包括用以在施工区周围导航的指令。
350.条款2.根据条款1所述的系统，其中第二处理器还被配置为：向来自尚未离开av出发台的一个或多个跟随av中的每个av发送更新的地图数据和延迟出发指令，其中延迟出发指令包括延迟av的出发，直到特定道路被开放为止。
351.条款3.根据条款1所述的系统，其中更新引导av的驾驶指令包括通过以下进入安全模式：
352.根据周围车辆的速度降低引导av的速度；
353.增加距周围车辆的距离；或者
354.避免平行于周围车辆的自主驾驶。
355.条款4.根据条款1所述的系统，其中确定施工区包括确定以下至少一项的存在：交通锥、交通障碍、交通桶、施工标志、反光背心、施工头盔、箭头板拖车、施工车、以及施工设备配件。
356.条款5.根据条款1所述的系统，其中确定施工区的范围包括：
357.确定施工区的第一位置坐标，第一位置坐标对应于施工区的第一端；
358.确定施工区的第二位置坐标，第二位置坐标对应于施工区的第二端，第二端与第一端相对；以及
359.计算在第一端与第二端之间的距离。
360.条款6.根据条款1所述的系统，还包括：
361.第二控制子系统，第二控制子系统与一个或多个跟随av中的任何一个跟随av相关联，第二控制子系统包括第三处理器，第三处理器被配置为：
362.确定施工区是否被移除；以及
363.响应于确定施工区被移除，向操作服务器发送第三消息，以指示施工区被移除，其中响应于接收到第三消息，操作服务器更新地图数据的第一部分，以指示施工区被移除。
364.条款7.根据条款1所述的系统，其中至少一个车辆传感器包括以下一项或多项：相机、lidar传感器、移动传感器和红外传感器。
365.条款8.一种方法，包括：
366.从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据，其中：
367.传感器数据包括引导av的第一视场内的特定道路上的任何物体的位置坐标；
368.引导av使用先前从操作服务器接收的第一选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上；以及
369.一个或多个跟随av，不同于引导av，所述一个或多个跟随av在引导av后面的特定道路上；
370.将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，其中地图数据的第一部分包括在引导av的第一视场内的特定道路上的预期物体的位置坐标；
371.至少部分地基于将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，通过标识传感器数据中与施工区相对应的、并且不在地图数据中的预期物体中的一个或多个物体，来确定特定道路中是否存在施工区；
372.响应于确定施工区在特定道路上被检测到：
373.向操作服务器发送第一消息，以指示施工区被检测到；
374.更新引导av的驾驶指令，以在施工区周围导航；
375.在施工区周围导航的同时，向操作服务器发送多个第二消息，多个第二消息包括与施工区相关联的传感器数据；
376.至少部分地基于多个第二消息，通过确定施工区的两个相对端的位置坐标之间的距离，由与操作服务器相关联的处理器确定施工区的范围；
377.更新地图数据的第一部分，以反映特定道路上存在施工区；
378.针对来自一个或多个跟随av的每个av：
379.确定av的位置坐标；
380.至少部分地基于av的位置坐标，确定重新选路是否是可能的，其中如果在av与施工区之间存在去往第二选路规划的至少一条道路以到达目的地，则重新选路是可能的；
381.如果确定重新选路是可能的并且施工区的范围高于可配置的阈值距离，则向av发送更新的地图数据和重新选路指令，其中重新选路指令包括使用第二个选路规划；以及
382.如果确定重新选路是不可能的或者施工区的范围低于可配置的阈值距离，则向av发送更新的地图数据和施工区指令，其中施工区指令包括用以在施工区周围导航的指令。
383.条款9.根据条款8所述的方法，其中方法还包括：向来自尚未离开av出发台的一个或多个跟随av中的每个av发送更新的地图数据和延迟出发指令，其中延迟出发指令包括延迟av的出发，直到特定道路被开放为止。
384.条款10.根据条款8所述的方法，其中更新引导av的驾驶指令包括通过以下进入安全模式：
385.根据周围车辆的速度降低引导av的速度；
386.增加距周围车辆的距离；或者
387.避免平行于周围车辆的自主驾驶。
388.条款11.根据条款8所述的方法，其中确定施工区包括确定以下至少一项的存在：交通锥、交通障碍、交通桶、施工标志、反光背心、施工头盔、箭头板拖车、施工车、以及施工设备配件。
389.条款12.根据条款8所述的方法，其中确定施工区的范围包括：
390.确定施工区的第一位置坐标，第一位置坐标对应于施工区的第一端；
391.确定施工区的第二位置坐标，第二位置坐标对应于施工区的第二端，第二端与第一端相对；以及
392.计算在第一端与第二端之间的距离。
393.条款13.根据条款8所述的方法，还包括：
394.确定施工区是否被移除；以及
395.响应于确定施工区被移除，向操作服务器发送第三消息，以指示施工区被移除，其中响应于接收到第三消息，操作服务器更新地图数据的第一部分，以指示施工区被移除。
396.条款14.根据条款8所述的方法，其中至少一个车辆传感器包括以下一项或多项：相机、lidar传感器、移动传感器和红外传感器。
397.条款15.一种计算机程序，包括存储在非暂态计算机可读介质中的可执行指令，可
执行指令在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器：
398.从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据，其中：
399.传感器数据包括在引导av的第一视场内的特定道路上的任何物体的位置坐标；
400.引导av使用先前从操作服务器接收的第一选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上；以及
401.一个或多个跟随av，不同于引导av，所述一个或多个跟随av在引导av后面的特定道路上；
402.将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，其中地图数据的第一部分包括在引导av的第一视场内的特定道路上的预期物体的位置坐标；
403.至少部分地基于将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，通过标识传感器数据中与施工区相对应的、并且不在地图数据中的预期物体中的一个或多个物体，来确定特定道路中是否存在施工区；
404.响应于确定施工区在特定道路上被检测到：
405.向操作服务器发送第一消息，以指示施工区被检测到；
406.更新引导av的驾驶指令，以在施工区周围导航；
407.在施工区周围导航的同时，向操作服务器发送多个第二消息，多个第二消息包括与施工区相关联的传感器数据；
408.至少部分地基于多个第二消息，通过确定施工区的两个相对端的位置坐标之间的距离，来确定施工区的范围；
409.更新地图数据的第一部分，以反映特定道路上存在施工区；
410.针对来自一个或多个跟随av的每个av：
411.确定av的位置坐标；
412.至少部分地基于av的位置坐标，确定重新选路是否是可能的，其中如果在av与施工区之间存在去往第二选路规划的至少一条道路以到达目的地，则重新选路是可能的；
413.如果确定重新选路是可能的并且施工区的范围高于可配置的阈值距离，则向av发送更新的地图数据和重新选路指令，其中重新选路指令包括使用第二选路规划；以及
414.如果确定重新选路是不可能的或者施工区的范围低于可配置的阈值距离，则向av发送更新的地图数据和施工区指令，
415.其中施工区指令包括用以在施工区周围导航的指令。
416.条款16.根据条款15所述的计算机程序，其中一个或多个处理器还被配置为：向来自尚未离开av出发台的一个或多个跟随av中的每个av发送更新的地图数据和延迟出发指令，其中延迟出发指令包括延迟av的出发，直到特定道路被开放为止。
417.条款17.根据条款15所述的计算机程序，其中更新引导av的驾驶指令包括通过以下进入安全模式：
418.根据周围车辆的速度降低引导av的速度；
419.增加距周围车辆的距离；或者
420.避免平行于周围车辆的自主驾驶。
421.条款18.根据条款15所述的计算机程序，其中确定施工区包括确定以下至少一项的存在：交通锥、交通障碍、交通桶、施工标志、反光背心、施工头盔、箭头板拖车、施工车、以
及施工设备配件。
422.条款19.根据条款15所述的计算机程序，其中确定施工区的范围包括：
423.确定施工区的第一位置坐标，第一位置坐标对应于施工区的第一端；
424.确定施工区的第二位置坐标，第二位置坐标对应于施工区的第二端，第二端与第一端相对；以及
425.计算在第一端与第二端之间的距离。
426.条款20.根据条款15所述的计算机程序，其中一个或多个处理器还被配置为：
427.确定施工区是否被移除；以及
428.响应于确定施工区被移除，向操作服务器发送第三消息，以指示施工区被移除，其中响应于接收到第三消息，操作服务器更新地图数据的第一部分，以指示施工区被移除。
429.条款21.一种系统，包括：
430.引导自主车辆av，包括至少一个车辆传感器，该至少一个车辆传感器位于引导av上并且被配置为观察包括引导av前面的区域的第一视场；
431.一个或多个跟随av，不同于引导av，其中：
432.引导av使用先前从操作服务器接收的第一选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上；
433.一个或多个跟随av在引导av后面的特定道路上；以及
434.引导av和一个或多个跟随av与操作服务器通信地耦合；
435.第一控制子系统，与引导av相关联，与引导av、一个或多个跟随av以及操作服务器通信地耦合，第一控制子系统包括第一处理器，第一处理器被配置为：
436.从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据，其中传感器数据包括引导av的第一视场内的特定道路上的任何物体的位置坐标；
437.将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，其中地图数据的第一部分包括在引导av的第一视场内的特定道路上的预期物体的位置坐标；
438.至少部分地基于将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，通过标识传感器数据中与结构变化相对应的、并且不在地图数据中的预期物体中的一个或多个物体，来确定特定道路中的结构变化是否被检测到；
439.响应于结构变化在特定道路中被检测到的确定：
440.更新引导av的驾驶指令以使用与结构变化相关的驾驶指令来导航穿过结构变化；
441.向操作服务器发送第一消息，以指示结构变化被检测到；以及
442.操作服务器包括第二处理器，第二处理器被配置为：
443.至少部分地基于第一消息，更新地图数据的第一部分，以反映结构变化；以及
444.向一个或多个跟随av发送更新的地图数据。
445.条款22.根据条款21所述的系统，其中更新引导av的驾驶指令包括通过以下进入安全模式：
446.根据周围车辆的速度降低引导av的速度；
447.增加距周围车辆的距离；或者
448.避免平行于周围车辆的自主驾驶。
449.条款23.根据条款21所述的系统，其中结构变化包括以下至少一项：车道标记中的
变化、期间内中的变化、停止交通灯十字路口中的变化、新的道路标记、缺少道路标记、一个或多个新车道，以及缺少一个或多个车道。
450.条款24.根据条款21所述的系统，还包括：
451.第二控制子系统，与一个或多个跟随av中的任何一个跟随av相关联，第二控制子系统包括第三处理器，第三处理器被配置为：
452.确定结构变化是否被变回先前的状态；以及
453.响应于确定结构变化被变回先前的状态，向操作服务器发送第二消息以指示结构变化被变回先前的状态，其中响应于接收到第二消息，操作服务器更新地图数据的第一部分，以指示结构变化被变回先前的状态，并且向一个或多个跟随av发送更新的地图数据。
454.条款25.根据条款21所述的系统，其中至少一个车辆传感器包括以下一项或多项：相机、lidar传感器、移动传感器和红外传感器。
455.条款26.根据条款21所述的系统，其中传感器数据包括以下一项或多项：光学传感器数据、lidar传感器数据、移动传感器数据和红外传感器数据。
456.条款27.根据条款21所述的系统，其中第一消息在检测到结构变化后的第一时间向操作服务器发送。
457.条款28.一种方法，包括：
458.从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据，其中：
459.传感器数据包括引导av的第一视场内的特定道路上的任何物体的位置坐标；
460.引导av使用先前从操作服务器接收的选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上；以及
461.一个或多个跟随av，不同于引导av，一个或多个跟随av在引导av后面的特定道路上；
462.将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，其中地图数据的第一部分包括在引导av的第一视场内的特定道路上的预期物体的位置坐标；
463.至少部分地基于将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，通过标识传感器数据中与结构变化相对应并且不在地图数据中的预期物体中的一个或多个物体，来确定特定道路中的结构变化是否被检测到；
464.响应于确定结构变化在特定道路中被检测到：
465.更新引导av的驾驶指令以使用与结构变化相关的驾驶指令来导航穿过结构变化；
466.向操作服务器发送第一消息，以指示结构变化被检测到；
467.至少部分地基于第一消息，更新地图数据的第一部分，以反映结构变化；以及
468.向一个或多个跟随av发送更新的地图数据。
469.条款29.根据条款28所述的方法，其中更新引导av的驾驶指令包括通过以下进入安全模式：
470.根据周围车辆的速度降低引导av的速度；
471.增加距周围车辆的距离；或者
472.避免平行于周围车辆的自主驾驶。
473.条款30.根据条款28所述的方法，其中结构变化包括以下至少一项：车道标记中的变化、期间内中的变化、停止交通灯十字路口中的变化、新的道路标记、缺少道路标记、一个
或多个新车道，以及缺少一个或多个车道。
474.条款31.根据条款28所述的方法，还包括：
475.确定结构变化是否被变回先前的状态；以及
476.响应于确定结构变化被变回先前的状态，向操作服务器发送第二消息以指示结构变化被变回先前的状态，其中响应于接收到第二消息，操作服务器更新地图数据的第一部分，以指示结构变化被变回先前的状态，并且向一个或多个跟随av发送更新的地图数据。
477.条款32.根据条款28所述的方法，其中至少一个车辆传感器包括以下一项或多项：相机、lidar传感器、移动传感器和红外传感器。
478.条款33.根据条款28所述的方法，其中传感器数据包括以下一项或多项：光学传感器数据、lidar传感器数据、移动传感器数据和红外传感器数据。
479.条款34.根据条款28所述的方法，其中第一消息在检测到结构变化后的第一时间向操作服务器发送。
480.条款35.一种计算机程序，包括存储在非暂态计算机可读介质中的可执行指令，可执行指令在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器：
481.从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据，其中：
482.传感器数据包括引导av的第一视场内的特定道路上的任何物体的位置坐标；
483.引导av使用先前从操作服务器接收的选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上；以及
484.一个或多个跟随av，不同于引导av，一个或多个跟随av在引导av后面的特定道路上；
485.将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，其中地图数据的第一部分包括在引导av的第一视场内的特定道路上的预期物体的位置坐标；
486.至少部分地基于将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，通过标识传感器数据中与结构变化相对应的、并且不在地图数据中的预期物体中的一个或多个物体，来确定特定道路中的结构变化是否被检测到；
487.响应于确定结构变化在特定道路中被检测到：
488.更新引导av的驾驶指令以使用与结构变化相关的驾驶指令来导航穿过结构变化；以及
489.向操作服务器发送第一消息，以指示结构变化被检测到；
490.至少部分地基于第一消息，更新地图数据的第一部分，以反映结构变化；以及
491.向一个或多个跟随av发送更新的地图数据。
492.条款36.根据条款35所述的计算机程序，其中更新引导av的驾驶指令包括通过以下进入安全模式：
493.根据周围车辆的速度降低引导av的速度；
494.增加与周围车辆的距离；或者
495.避免平行于周围车辆的自主驾驶。
496.条款37.根据条款35所述的计算机程序，其中结构变化包括以下至少一项：车道标记中的变化、期间内中的变化、停止交通灯十字路口中的变化、新的道路标记、缺少道路标记、一个或多个新车道，以及缺少一个或多个车道。
497.条款38.根据条款35所述的计算机程序，一个或多个处理器还被配置为：
498.确定结构变化是否被变回先前的状态；以及
499.响应于确定结构变化被变回先前的状态，向操作服务器发送第二消息以指示结构变化被变回先前的状态，其中响应于接收到第二消息，操作服务器更新地图数据的第一部分，以指示结构变化被变回先前的状态，并且向一个或多个跟随av发送更新的地图数据。
500.条款39.根据条款35所述的计算机程序，其中至少一个车辆传感器包括以下一项或多项：相机、lidar传感器、移动传感器和红外传感器。
501.条款40.根据条款35所述的计算机程序，其中传感器数据包括以下一项或多项：光学传感器数据、lidar传感器数据、移动传感器数据和红外传感器数据。
502.条款41.一种系统，包括：
503.引导自主车辆av，包括至少一个车辆传感器，该至少一个车辆传感器位于引导av上并且被配置为观察包括引导av前面的区域的第一视场；
504.一个或多个跟随av，不同于引导av，其中：
505.引导av使用先前从操作服务器接收的选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上；
506.一个或多个跟随av在引导av后面的特定道路上；以及
507.引导av以及一个或多个跟随av与操作服务器通信地耦合；
508.第一控制子系统，与引导av相关联，与引导av、一个或多个跟随av以及操作服务器通信地耦合，第一控制子系统包括第一处理器，第一处理器被配置为：
509.从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据，其中传感器数据包括引导av的第一视场内的特定道路上的任何物体的位置坐标；
510.将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，其中地图数据的第一部分包括在引导av的第一视场内的特定道路上的预期物体的位置坐标；
511.至少部分地基于将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，确定特定道路上是否存在不在预期物体中的未知物体；
512.响应于特定道路上存在未知物体的确定：
513.确定未知物体所在的特定车道；
514.向一个或多个跟随av发送第一消息，第一消息包括未知物体的特定位置坐标和用于从特定车道转移的指令；
515.更新引导av的驾驶指令以通过转移特定车道来在未知物体周围导航；
516.在未知物体周围导航的同时，向操作服务器发送多个第二消息，多个第二消息包括与未知物体相关的传感器数据；以及
517.操作服务器包括第二处理器，第二处理器被配置为：
518.至少部分地基于多个第二消息，确认在特定车道上的特定位置坐标处是否存在未知物体；
519.如果确认未知物体位于特定位置坐标处：
520.更新地图数据的第一部分，使得更新的地图数据包括位于特定位置坐标处的未知物体；以及
521.向一个或多个跟随av发送更新的地图数据。
522.条款42.根据条款41所述的系统，其中第二处理器还被配置为：如果确定在特定位置坐标处的特定车道上不存在未知物体，则通知一个或多个跟随av在特定位置坐标的特定车道上不存在未知物体。
523.条款43.根据条款41所述的系统，其中更新引导av的驾驶指令以在未知物体周围导航还包括通过以下进入安全模式：
524.根据周围车辆的速度降低引导av的速度；
525.增加距周围车辆的距离；或者
526.避免平行于周围车辆的自主驾驶。
527.条款44.根据条款41所述的系统，其中第一消息在检测到未知物体后的第一时间向一个或多个跟随av发送。
528.条款45.根据条款41所述的系统，其中第二处理器还被配置为：向地方当局发送警报消息，以指示存在位于特定位置坐标处的未知物体。
529.条款46.根据条款41所述的系统，还包括：
530.第二控制子系统，与一个或多个跟随av中的任何一个跟随av相关联，包括第三处理器，第三处理器被配置为：
531.确定未知物体是否被移除；以及
532.响应于确定未知物体被移除，从一个或多个跟随av和操作服务器向其他av发送第三消息，以指示未知物体被移除，其中响应于接收到第三消息，操作服务器更新地图数据的第一部分，以指示未知物体被移除，并且向其他av发送更新的地图数据。
533.条款47.根据条款41所述的系统，其中至少一个车辆传感器包括以下一项或多项：相机、lidar传感器、移动传感器和红外传感器。
534.条款48.一种方法，包括：
535.从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据，其中：
536.传感器数据包括引导av的第一视场内的特定道路上的任何物体的位置坐标；
537.引导av使用先前从操作服务器接收的选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上；以及
538.不同于引导av的一个或多个跟随av在引导av后面的特定道路上；
539.将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，其中地图数据的第一部分包括在引导av的第一视场内的特定道路上的预期物体的位置坐标；
540.至少部分地基于将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，确定特定道路上是否存在不在预期物体中的未知物体；
541.响应于特定道路上存在未知物体的确定：
542.确定未知物体所在的特定车道；
543.向一个或多个跟随av发送第一消息，第一消息包括未知物体的特定位置坐标和用于从特定车道转移的指令；
544.更新引导av的驾驶指令以通过转移特定车道来在未知物体周围导航；
545.在未知物体周围导航的同时，向操作服务器发送多个第二消息，多个第二消息包括与未知物体相关的传感器数据；
546.至少部分地基于多个第二消息，由与操作服务器相关联的处理器确认在特定车道
上的特定位置坐标处是否存在未知物体；
547.响应于确认未知物体位于特定位置坐标处：
548.更新地图数据的第一部分，使得更新的地图数据包括位于特定位置坐标处的未知物体；以及
549.向一个或多个跟随av发送更新的地图数据。
550.条款49.根据条款48所述的方法，其中方法还包括：响应于确定在特定位置坐标处的特定车道上不存在未知物体，通知一个或多个跟随av在特定位置坐标的特定车道上不存在未知物体。
551.条款50.根据条款48所述的方法，其中更新引导av的驾驶指令以在未知物体周围导航还包括通过以下进入安全模式：
552.根据周围车辆的速度降低引导av的速度；
553.增加与周围车辆的距离；或者
554.避免平行于周围车辆的自主驾驶。
555.条款51.根据条款48所述的方法，其中第一消息在检测到未知物体后的第一时间向一个或多个跟随av发送。
556.条款52.根据条款48所述的方法，其中方法还包括：向地方当局发送警报消息，以指示存在位于特定位置坐标处的未知物体。
557.条款53.根据条款48所述的方法，其中方法还包括：
558.确定未知物体是否被移除；以及
559.响应于确定未知物体被移除，从一个或多个跟随av和操作服务器向其他av发送第三消息，以指示未知物体被移除，其中响应于接收到第三消息，操作服务器更新地图数据的第一部分，以指示未知物体被移除，并且向其他av发送更新的地图数据。
560.条款54.根据条款48所述的方法，其中至少一个车辆传感器包括以下一项或多项：相机、lidar传感器、移动传感器和红外传感器。
561.条款55.一种计算机程序，包括存储在非暂态计算机可读介质中的可执行指令，可执行指令在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器：
562.从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据，其中：
563.传感器数据包括引导av的第一视场内的特定道路上的任何物体的位置坐标；
564.引导av使用先前从操作服务器接收的选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上；以及
565.一个或多个跟随av，不同于引导av，在引导av后面的特定道路上；
566.将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，其中地图数据的第一部分包括在引导av的第一视场内的特定道路上的预期物体的位置坐标；
567.至少部分地基于将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，确定特定道路上是否存在不在预期物体中的未知物体；
568.响应于特定道路上存在未知物体的确定：
569.确定未知物体所在的特定车道；
570.向一个或多个跟随av发送第一消息，第一消息包括未知物体的特定位置坐标和用于从特定车道转移的指令；
571.更新引导av的驾驶指令以通过转移特定车道来在未知物体周围导航；
572.在未知物体周围导航的同时，向操作服务器发送多个第二消息，多个第二消息包括与未知物体相关的传感器数据；
573.至少部分地基于多个第二消息，由与操作服务器相关联的处理器确认在特定车道上的特定位置坐标处是否存在未知物体；
574.如果确认未知物体位于特定位置坐标处：
575.更新地图数据的第一部分，使得更新的地图数据包括位于特定位置坐标处的未知物体；以及
576.向一个或多个跟随av发送更新的地图数据。
577.条款56.根据条款55所述的计算机程序，其中一个或多个处理器还被配置为：如果确定在特定位置坐标处的特定车道上不存在未知物体，通知一个或多个跟随av在特定位置坐标的特定车道上不存在未知物体。
578.条款57.根据条款55所述的计算机程序，其中更新引导av的驾驶指令以在未知物体周围导航还包括通过以下进入安全模式：
579.根据周围车辆的速度降低引导av的速度；
580.增加距周围车辆的距离；或者
581.避免平行于周围车辆的自主驾驶。
582.条款58.根据条款55所述的计算机程序，其中一个或多个处理器还被配置为：向地方当局发送警报消息，以指示存在位于特定位置坐标处的未知物体。
583.条款59.根据条款55所述的计算机程序，其中一个或多个处理器还被配置为：
584.确定未知物体是否被移除；以及
585.响应于确定未知物体被移除，从一个或多个跟随av和操作服务器向其他av发送第三消息，以指示未知物体被移除，其中响应于接收到第三消息，操作服务器更新地图数据的第一部分，以指示未知物体被移除，并且向其他av发送更新的地图数据。
586.条款60.根据条款55所述的方法，其中至少一个车辆传感器包括以下一项或多项：相机、lidar传感器、移动传感器和红外传感器。
587.条款61.一种系统，包括：
588.引导自主车辆av，包括至少一个车辆传感器，该至少一个车辆传感器位于引导av上并且被配置为观察包括引导av前面的区域的第一视场；
589.一个或多个跟随av,不同于引导av，其中：
590.引导av使用先前从操作服务器接收的第一选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上；
591.一个或多个跟随av在引导av后面的特定道路上；以及
592.引导av和一个或多个跟随av与操作服务器通信地耦合；
593.第一控制子系统，与引导av相关联，与引导av、一个或多个跟随av以及操作服务器通信地耦合，第一控制子系统包括第一处理器，第一处理器被配置为：
594.从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据，其中传感器数据包括引导av的第一视场内的特定道路上的任何物体的位置坐标；
595.将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，其中地图数据的第一部分包括在引
导av的第一视场内的特定道路上的预期物体的位置坐标；
596.至少部分地基于将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，通过标识传感器数据中与道路封闭相对应的、并且不在地图数据中的预期物体中的物体，来确定特定道路是否在前方被封闭；
597.响应于特定道路在前方被封闭的确定：
598.确定道路封闭的特定位置坐标；
599.覆盖引导av的行驶指令，使得引导av被停在第一位置坐标处；
600.向操作服务器发送第一消息，以指示特定道路在特定位置坐标处被封闭；
601.操作服务器包括第二处理器，第二处理器被配置为：
602.至少部分地基于第一消息，更新地图数据的第一部分，以反映特定道路在特定位置坐标处被暂时封闭；
603.针对来自一个或多个跟随av的每个av：
604.确定av的位置坐标；
605.至少部分地基于av的位置坐标，确定重新选路是否是可能的，其中如果在av与施工区之间存在去往第二选路规划的至少一条道路以到达目的地，则重新选路是可能的；
606.如果确定重新选路是可能的，则向av发送更新的地图数据和重新选路指令，其中重新选路指令包括第二选路规划，以及
607.如果确定重新选路是不可能的，则向av发送更新的地图数据和道路封闭指令，其中道路封闭指令包括将av停到路边。
608.条款62.根据条款61所述的系统，其中第二处理器还被配置为：向来自尚未离开av出发台的一个或多个跟随av中的每个av发送更新的地图数据和延迟出发指令，其中延迟出发指令包括延迟av的出发直到特定道路被开放为止。
609.条款63.根据条款61所述的系统，其中在第一位置坐标处将引导av停到路边，并且第一处理器还被配置为：
610.通知与引导av以及一个或多个跟随av相关联的组织的驾驶员员工在第一位置坐标处将引导av停到路边；以及
611.基于驾驶员员工驾驶引导av通过道路封闭，继续自主地驾驶引导av朝向目的地。
612.条款64.根据条款61所述的系统，其中覆盖引导av的驾驶指令包括通过以下进入安全模式：
613.根据周围车辆的速度降低引导av的速度；
614.增加距周围车辆的距离；或者
615.避免平行于周围车辆的自主驾驶。
616.条款65.根据条款61所述的系统，其中确定特定道路被封闭包括确定被用于封闭特定道路的以下一项或多项的存在：交通锥、交通障碍、交通桶或交通路障带。
617.条款66.根据条款61所述的系统，还包括：
618.第二控制子系统，与一个或多个跟随av中的任何跟随av相关联，第二控制子系统包括第三处理器，第三处理器被配置为：
619.确定特定道路是否被开放：以及
620.响应于确定特定道路被开放，向操作服务器发送第二消息，以指示特定道路被开
放，其中响应于接收到第二消息，操作服务器更新地图数据的第一部分，以指示特定道路被开放。
621.条款67.根据条款61所述的系统，其中至少一个车辆传感器包括以下一项或多项：相机、lidar传感器、移动传感器和红外传感器。
622.条款68.一种方法，包括：
623.从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据，其中：
624.传感器数据包括引导av的第一视场内的特定道路上的任何物体的位置坐标；
625.引导av使用先前从操作服务器接收的选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上；以及
626.一个或多个跟随av，不同于引导av，在引导av后面的特定道路上；
627.将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，其中地图数据的第一部分包括在引导av的第一视场内的特定道路上的预期物体的位置坐标；
628.至少部分地基于将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，通过标识传感器数据中与道路封闭相对应的、且不在地图数据中的预期物体中的物体，来确定特定道路是否在前方被封闭；
629.响应于特定道路在前方被封闭的确定：
630.确定道路封闭的特定位置坐标；
631.覆盖引导av的行驶指令，使得引导av被停在第一位置坐标处；
632.向操作服务器发送第一消息，以指示特定道路在特定位置坐标处被封闭；
633.至少部分地基于第一消息，更新地图数据的第一部分，以反映特定道路在特定位置坐标处被暂时封闭；
634.针对来自以下一个或多个跟随av的每个av：
635.确定av的位置坐标；
636.至少部分地基于av的位置坐标，确定重新选路是否是可能的，其中如果在av与道路封闭之间存在去往第二选路规划的至少一条道路以到达目的地，则重新选路是可能的；
637.如果确定重新选路是可能的，则向av发送更新的地图数据和重新选路指令，其中重新选路指令包括第二选路规划，以及
638.如果确定重新选路是不可能的，则向av发送更新的地图数据和道路封闭指令，其中道路封闭指令包括将av停到路边。
639.条款69.根据条款68所述的方法，其中方法还包括：向来自尚未离开av出发台的一个或多个跟随av中的每个av发送更新的地图数据和延迟出发指令，其中延迟出发指令包括延迟av的出发直到特定道路被开放为止。
640.条款69.根据条款68所述的方法，其中在第一位置坐标处将引导av停到路边，并且方法还包括：
641.通知与引导av以及一个或多个跟随av相关联的组织的驾驶员员工在第一位置坐标处将引导av停到路边；以及
642.基于驾驶员员工驾驶引导av通过道路封闭，继续自主地驾驶引导av朝向目的地。
643.条款71.根据条款68所述的方法，其中覆盖引导av的驾驶指令包括通过以下进入安全模式：
644.根据周围车辆的速度降低引导av的速度；
645.增加距周围车辆的距离；或者
646.避免平行于周围车辆的自主驾驶。
647.条款72.根据条款68所述的方法，其中确定特定道路被封闭包括确定被用于封闭特定道路的以下一项或多项的存在：交通锥、交通障碍、交通桶或交通路障带。
648.条款73.根据条款68所述的方法，还包括：
649.确定特定道路是否被开放：以及
650.响应于确定特定道路被开放，向操作服务器发送第二消息，以指示特定道路被开放，其中响应于接收到第二消息，操作服务器更新地图数据的第一部分，以指示特定道路被开放。
651.条款74.根据条款68所述的方法，其中至少一个车辆传感器包括以下一项或多项：相机、lidar传感器、移动传感器和红外传感器。
652.条款75.一种计算机程序，包括存储在非暂态计算机可读介质中的可执行指令，可执行指令在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器：
653.从引导av的至少一个车辆传感器接收传感器数据，其中：
654.传感器数据包括引导av的第一视场内的特定道路上的任何物体的位置坐标；
655.引导av使用先前从操作服务器接收的选路规划和地图数据在前往目的地的特定道路上；以及
656.一个或多个跟随av，不同于引导av，在引导av后面的特定道路上；
657.将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，其中地图数据的第一部分包括在引导av的第一视场内的特定道路上的预期物体的位置坐标；
658.至少部分地基于将传感器数据与地图数据的第一部分相比较，通过标识传感器数据中与道路封闭相对应并且不在地图数据中的预期物体中的物体，来确定特定道路是否在前方被封闭；
659.响应于特定道路在前方被封闭的确定：
660.确定道路封闭的特定位置坐标；
661.覆盖引导av的行驶指令，使得引导av被停在第一位置坐标处；
662.向操作服务器发送第一消息，以指示特定道路在特定位置坐标处被封闭；
663.至少部分地基于第一消息，更新地图数据的第一部分，以反映特定道路在特定位置坐标处被暂时封闭；
664.针对来自以下一个或多个跟随av的每个av：
665.确定av的位置坐标；
666.至少部分地基于av的位置坐标，确定重新选路是否是可能的，其中如果在av与道路封闭之间存在去往第二选路规划的至少一条道路以到达目的地，则重新选路是可能的；
667.如果确定重新选路是可能的，则向av发送更新的地图数据和重新选路指令，其中重新选路指令包括第二选路规划，以及
668.如果确定重新选路是不可能的，则向av发送更新的地图数据和道路封闭指令，其中道路封闭指令包括将av停到路边。
669.条款76.根据条款75所述的计算机程序，其中一个或多个处理器还被配置为：向来
自尚未离开av出发台的一个或多个跟随av中的每个av发送更新的地图数据和延迟出发指令，其中延迟出发指令包括延迟av的出发直到特定道路被开放为止。
670.条款77.根据条款75所述的计算机程序，其中在第一位置坐标处将引导av停到路边，并且一个或多个处理器还被配置为：
671.通知与引导av和一个或多个跟随av相关联的组织的驾驶员员工在第一位置坐标处将引导av停到路边；以及
672.基于驾驶员员工驾驶引导av通过道路封闭，继续自主地驾驶引导av朝向目的地。
673.条款78.根据条款75所述的计算机程序，其中覆盖引导av的驾驶指令包括通过以下进入安全模式：
674.根据周围车辆的速度降低引导av的速度；
675.增加与周围车辆的距离；或者
676.避免平行于周围车辆的自主驾驶。
677.条款79.根据条款75所述的计算机程序，其中确定特定道路被封闭包括确定被用于封闭特定道路的以下一项或多项的存在：交通锥、交通障碍、交通桶或交通路障带。
678.条款80.根据条款75所述的计算机程序，其中一个或多个处理器还被配置为：
679.确定特定道路是否被开放：以及
680.响应于确定特定道路被开放，向操作服务器发送第二消息，以指示特定道路被开放，其中响应于接收到第二消息，操作服务器更新地图数据的第一部分，以指示特定道路被开放。