使用传感器融合网络的车辆间传感器验证的制作方法

1.本公开涉及可以支持具有自主或部分自主的自驾驶功能的车辆的传感器系统。


背景技术：

2.具有自驾驶或驾驶员辅助功能的车辆依赖于传感器信息来确定驾驶状况。可以利用传感器来提供指示环境状况、交通状况或车辆的操作状况的数据。该传感器生成的数据允许车辆的自驾驶或驾驶员辅助功能的安全和有效操作。
3.传感器功能性可能在正常操作的过程中改变。传感器操作可能受到环境状况、校准的逐渐损失、部件随时间的退化、电气或电子（e/e）故障、系统故障或诸如碰撞的意外事件影响。传感器功能性的改变可能造成车辆的功能的不太可靠的操作。因此，在正常使用期间验证传感器操作的系统和方法可以有利地改进车辆操作的可靠性和安全性。


技术实现要素：

4.本公开的一个方面涉及一种车辆传感器验证系统，所述系统包括与多个车辆进行数据通信的协调处理器、包括多个传感器的传感器融合网络，其中协调处理器与多个传感器中的至少一些进行数据通信。协调处理器可以可操作来使用由传感器融合网络中的其他传感器中的至少一些生成的数据来验证多个传感器中的一个的数据。第一传感器可以与第一车辆相关联，并且传感器融合网络中的至少一个其他传感器可以与第二车辆相关联。
5.本公开的另一方面涉及一种用于与至少一个车辆相关联的传感器融合网络的对象验证的方法。第一传感器可以生成指示由第一传感器检测的对象存在的第一对象数据，并且传感器融合网络内的至少一个其他传感器可以生成指示对象存在的附加数据。可以利用生成的数据来计算指示对象状态的协调验证数据。在一些实施例中，不同的传感器可以与不同的车辆相关联。
6.下面将参考附图更详细地解释本公开的上述方面和其他方面。
附图说明
7.图1是具有与传感器融合网络相关联的传感器的车辆的示意图。
8.图2是传感器融合网络的示意图，该传感器融合网络可操作来验证与环境中的静态和移动对象有关的传感器数据。
9.图3是可操作来预测车辆轨迹的间隙的传感器融合网络的示意图。
10.图4是图示使用传感器融合网络的传感器验证方法的流程图。
具体实施方式
11.参考附图公开了图示的实施例。然而，应当理解，所公开的实施例旨在仅仅是可以以各种形式和替代形式体现的示例。附图不一定合乎比例，并且一些特征可能被放大或最小化以示出特定部件的细节。所公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制性的，而是
作为教导本领域技术人员如何实践所公开的概念的代表性基础。
12.图1描绘了具有适合用于包含在传感器融合网络中的传感器的车辆100的示意图。在所描绘的实施例中，车辆100包括第一前传感器101、第二前传感器103和后传感器105。其他实施例可以包括其他配置，而不偏离本文中公开的教导。在一些实施例中，车辆100可以包括不同数量的前传感器、不同数量的后传感器、沿车辆任一侧定位的传感器、底盘传感器、车顶传感器或本领域普通技术人员已知的任何其他传感器，而不偏离本文中公开的教导。在所描绘的实施例中，所描绘的传感器中的每一个可以包括适合用于对象检测的传感器，但是在不偏离本文中公开的教导的情况下，其他实施例可以包括其他形式的传感器。传感器可以包括接近传感器、运动传感器、雷达传感器、激光雷达传感器、红外传感器、超声波传感器、回声定位传感器或本领域普通技术人员已知的任何其他传感器，而不偏离本文中公开的教导。在一些实施例中，第一前传感器101、第二前传感器103和后传感器105中的一个或多个可以包括不同类型或规格的传感器。在一些实施例中，一个或多个传感器可以被配置成生成传感器数据和置信度数据，该置信度数据指示相关联的传感器数据的准确性的相对置信度。
13.传感器的操作和车辆的其他功能可以由车辆处理器107协调。车辆处理器107可以可操作来控制车辆100的每个传感器的功能。车辆处理器107可以可操作来控制车辆100的其他功能。车辆处理器107可以可操作来控制自主驾驶功能、部分自主驾驶功能、自驾驶功能或驾驶员辅助功能。车辆处理器107可以可操作来执行与车辆100的功能的操作相关的计算，包括涉及如下数据的计算：所述数据由与车辆100相关联的传感器中的一个或多个生成。
14.车辆100还可以包括与车辆处理器107进行数据通信的位置传感器109。位置传感器109可以可操作来生成指示车辆100的位置的位置数据。位置传感器109可以可操作来检测车辆100在全球定位系统（gps）、全球导航卫星系统（gnss）、专有导航系统或本领域普通技术人员已知的任何其他定位系统的背景内的方位，而不偏离本文中公开的教导。在一些实施例中，车辆100的尺寸可以对于车辆处理器107已知，从而使能实现与车辆100的特定部分相对于位置传感器109生成的位置数据的确切方位有关的计算。
15.车辆100还可以包括与车辆处理器107进行数据通信的收发器111。收发器111可以在车辆处理器107与车辆100外部的一个或多个处理器之间提供数据通信。在所描绘的实施例中，收发器111包括无线收发器单元。一些实施例可以包括独立的发射器和接收器，而不偏离本文中公开的教导。收发器111可以可操作来利用一个或多个无线传输格式，诸如wi-fi、全球移动通信系统（gsm）、zigby无线协议或本领域普通技术人员已知的任何其他无线通信格式，而不偏离本文中公开的教导。收发器111可以使得车辆处理器107能够与传感器融合网络内的其他处理器交互。
16.在所描绘的实施例中，车辆100是客运车辆，但是其他实施例可以包括其他配置，而不偏离本文中公开的教导。在一些实施例中，车辆100可以包括轿车、卡车、厢式货车、摩托车、公共汽车、军用车辆、水运工具、私人飞机、商用飞机或利用本领域普通技术人员在不偏离本文中公开的教导的情况下所认识到的传感器的任何其他车辆。
17.图2是可操作来验证网络内至少一个传感器的发现的传感器融合网络的示意图。在所描绘的实施例中，传感器与多个车辆100相关联（见图1），但是其他实施例可以包括不
与特定车辆相关联的传感器，而不偏离本文中公开的教导。在所描绘的实施例中，每个车辆100包括具有图1中所描绘的配置的客运车辆，但是其他实施例可以包括不同类型的车辆，包括上面关于图1讨论的不同车辆类型或车辆100的其他配置，而不偏离本文中公开的教导。
18.在所描绘的实施例中，车辆100a可以用作具有适合用于验证的传感器的主体车辆。可以响应于预期情况或意外情况选择用于验证的传感器。预期情况可以包括车辆100经受正常功能状况的操作状况。预期情况的示例可以包括预定的操作持续时间、预定的行程距离、日常维护、低于预定阈值的传感器数据置信度或者本领域普通技术人员在不偏离本文中公开的教导的情况下所认识到的任何其他预期状况。意外情况可以包括车辆100经受异常功能状况的操作状况。意外情况的示例可以包括e/e故障、一个或多个车辆部件的故障、一个或多个车辆部件的异常功能、一个或多个车辆部件的修理或更换、在次优环境状况下的操作、车辆碰撞或本领域普通技术人员在不偏离本文中公开的教导的情况下所认识到的任何其他意外状况。e/e故障的示例可以包括位翻转、软件错误、不正确的传感器调度或者车辆部件与车辆的或车辆外部的另一部件之间的通信故障。异常功能的示例可以包括根据诸如iso/pas 21488之类的所需操作规范的系统不足。这样的异常功能可能是由诸如降水或雾之类的不利环境状况造成的。在一些实施例中，车辆处理器107可以可操作来对证明验证正当的情况的确切原因进行诊断，而不偏离本文中公开的教导。在这样的实施例中，车辆处理器107可以可操作来向用户生成诊断指示。
19.在不偏离本文中公开的教导的情况下，其他场景可以以将其他车辆作为主体车辆为特征。在所描绘的实施例中，响应于预期或意外情况的检测，每个车辆100都可以被选择为主体车辆。
20.在所描绘的实施例中，与每个车辆100相关联的传感器可以可操作来检测静止对象或移动对象。可由传感器检测的对象可以取决于每个车辆的特定传感器的规格。在所描绘的实施例中，静止对象可以包括街道标志201，但是在不偏离本文中公开的教导的情况下，其他实施例可以包括其他静止对象。作为示例而非限制，静止对象还可以包括树木、停放的车辆、灯柱、路障、交通锥、交通岛、路缘、减速带或本领域普通技术人员已知的将在活动交通内发现的任何其它静止对象，而不偏离本文中公开的教导。
21.在所描绘的实施例中，移动对象可以包括行人203，但是其他实施例可以包括其他移动对象，而不偏离本文中公开的教导。作为示例而非限制，移动对象还可以包括机动车辆、自行车、电车、动物、偏离正路的儿童的玩具、碎片或碎屑或者本领域普通技术人员已知的将在活动交通内发现的任何其他移动或潜在移动的对象，而不偏离本文中公开的教导。在所描绘的实施例中，行人203沿着轨迹205移动。在所描绘的实施例中，车辆100的传感器可以可操作来检测或预测行人203沿着轨迹205的运动。
22.在所描绘的实施例中，每个车辆100的车辆处理器107（见图1）可以与协调处理器211进行数据通信。协调处理器211可以可操作来提供车辆100之间的数据通信，包括车辆100之间的传感器数据或置信度数据的共享。一些实施例可以不包括协调处理器211，而是车辆处理器107中的一个或多个可以替代地提供协调处理器的功能。
23.在所描绘的实施例的示例操作中，车辆100a可以检测证明第一前传感器101a的验证正当的预期情况。在操作期间，第一前传感器101a可以指示存在街道标志201和行人203。
因为预期情况证明了验证正当，所以第一前传感器101a可以被认为是验证测量中的主体传感器。用于检测对象的附加尝试可以由第二前传感器103a、第一前传感器101b、第二前传感器103b、第一前传感器101c、第二前传感器103c或后传感器105c进行来用于验证，在验证测量期间，其他传感器中的每一个用作参考传感器。并非传感器融合网络的所有传感器都可以用于特定的验证测量。例如，第一前传感器101c和第二前传感器103c可能不处在准确检测街道标志201的方位，并且后传感器105c可能不处在准确检测行人203的方位。因此，协调处理器211可以不利用这些已知被不正确定位的传感器来得到关于测量的数据。
24.在已经用适当的传感器完成检测操作之后，协调处理器211可以利用算法来生成指示每个对象的检测结果的协调验证数据。该算法可以采取多数票决算法（majority-voter algorithm）的形式。例如，在检测街道标志201中，协调处理器可以依赖于第二前传感器103a、第一前传感器101b和第二前传感器103b。如果三个传感器中的任何两个提供肯定的检测结果，则协调处理器211可以生成指示肯定检测的协调验证数据。
25.在一些实施例中，可以生成与协调处理器211在验证测量期间利用的每个传感器相关联的置信度数据。当生成协调验证数据时，由特定传感器报告的更高置信度值可以产生该结果在算法中的更高加权。例如，在用于检测行人203的验证测量中，由于第一前传感器101c相对于行人203的相对方位，第一前传感器101c可以报告比第二前传感器103c高的检测置信度。因此，当应用算法来生成协调验证数据时，协调处理器211可以向由第一前传感器101c生成的数据给予更高的权重。
26.在一些实施例中，传感器的规格在传感器之间可能不同，使得一些传感器比其他传感器准确或有弹性。例如，在街道标志201的检测的验证期间，第一前传感器101b可以具有比后传感器105c好的所指定的准确性。因此，当应用算法来生成协调验证数据时，协调处理器211可以向由第一前传感器101b生成的数据给予更高的权重。
27.尽管所描绘的实施例包括三个车辆100，每个车辆100具有两个前传感器和一个后传感器，但是也可以利用包括除了主体传感器之外的任意数量的兼容传感器的其他实施例。协调处理器211可以可操作来确定传感器融合网络内传感器的位置和放置，并且选择性地仅利用处在适当接近内的传感器来为验证提供参考测量。在其中选择性利用传感器融合网络内的传感器的实施例中，可以基于所选传感器中的大多数来定义多数票决算法。多数票决算法的常见示例简单多数，诸如3个参考传感器中取2个，或者5个参考传感器中取3个。在一些实施例中，可以使用除了简单多数之外的其他多数票决算法，诸如5个参考传感器中取4个，或者10个参考传感器中取8个。其他实施例可以利用本领域普通技术人员在不偏离本文中公开的教导的情况下所认识到的任何多数票决算法。
28.在一些实施例中，不附属于车辆的传感器可以可用于在传感器验证中使用。这样的传感器可以设置在环境中的对象上，并且可作为传感器融合网络的部分操作。例如，在一些实施例中，环境传感器可以放置在街道标志201上，并且与协调处理器211进行数据通信。在这样的实施例中，协调处理器211可以向在验证测量中特别有用的环境传感器给予更高的权重。作为示例而非限制，可以向设置在街道标志201上的环境传感器给予非常高的权重，因为传感器本身用作向传感器融合网络指示街道标志201是正被验证的对象。其他实施例可以包括其他环境传感器，而不偏离本文中公开的教导。
29.车辆100a的操作可以响应于验证过程的结果进行调整或适配。在所描绘的实施例
中，完成的验证过程将向车辆处理器107a产生协调验证数据，所述数据指示第一前传感器101a的测量是否已经被成功验证。如果第一前传感器101a的测量被成功验证，则车辆处理器107a可以向用户生成验证成功的指示。响应于证明验证正当的一些状况（诸如意外状况），车辆处理器107a可以向用户生成该状况的指示，并且可以向用户指示寻求车辆服务的劝告警告。如果第一前传感器101a的测量未被成功验证，则车辆处理器107a可以生成验证未成功的指示。响应于不成功的验证，车辆处理器107a可以为用户生成寻求车辆服务的劝告警告。响应于一些不成功的验证，车辆处理器107a可以将车辆100a的操作转换成“安全状态”，该“安全状态”具有对未被成功验证的传感器的减少的依赖。一些安全状态可以限制或避免车辆100a的自驾驶功能，并且可以替代地将更大的控制权让渡给车辆100a的驾驶员，直到提供服务为止。在一些实施例中，车辆处理器107a可以使车辆100a运转到道路上的安全方位，并且停止车辆100a的操作。在一些实施例中，车辆处理器107a可以依赖于来自环境中其他车辆的验证测量而继续使车辆100a运转，并且如果车辆100a处在没有对传感器融合网络的本地成员的足够访问以安全导航环境的环境中，则可以调整操作。
30.传感器融合网络的另一功能可以是基于关于计划轨迹的环境和交通状况来验证车辆的轨迹。图3描绘了在预测移动对象的轨迹期间的传感器融合网络的另一实施例。在所描绘的实施例中，车辆100a、100b和100c计划分别在轨迹301a、301b和301c中移动。在沿着它们各自的轨迹运动之前以及在其期间，每个车辆处理器100（见图1）可以预测在运动期间轨迹是否将保持对象清除。
31.在所描绘的实施例中，用于每个车辆100的处理器可以利用传感器来生成被用于在运动期间预测行程轨迹的间隙的数据。车辆100b和100c可以分别选择沿着当前行程方向继续的轨迹，诸如轨迹301b和301c。车辆100a可以选择改变车道并且经过车辆100c的轨迹，诸如轨迹301a。环境中的其他移动对象可能向沿着特定轨迹的运动的完成提供复杂性。在所描绘的实施例中，行人203沿着轨迹205行进，以在人行横道内穿过道路。因此，每个车辆100可以检测行人203并且预测轨迹205。如果车辆100的检测结果是在证明验证正当的情况下做出的，则相关联的车辆处理器107（见图1）可以发起验证。在所描绘的实施例中，发起验证的主体车辆的车辆处理器107可以执行诸如协调处理器211（见图2）的协调处理器的功能。其他实施例可以包括专用协调处理器，诸如协调处理器211，而不偏离本文中公开的教导。
32.在所描绘的实施例中，每个车辆100包括传感器融合网络的部分，并且可以可操作来与传感器融合网络内的其他车辆共享它们的当前方位和轨迹。可以利用这样的共享信息来增加轨迹预测的准确性。例如，在所描绘的实施例中，如果轨迹301a和轨迹301b被预测将导致车辆100a与车辆100b之间的碰撞，则车辆100a和100b中的一个或两者可以替代地变更机动以避免碰撞。可以根据速度、方向或轨迹的时间选择来变更机动。例如，车辆100b可以在沿轨迹301b机动时减速，以便允许车辆100a沿轨迹301a安全地改变车道。在其他场景中，轨迹可以改变到另一个轨迹，以便避免碰撞。
33.类似地，车辆处理器107a可以在完成沿轨迹301a的机动时预测行人203的方位。如果该预测指示车辆100a与行人203碰撞，则轨迹301a可以被变更以避免碰撞。例如，车辆100a可以延迟车道改变机动，直到它已经安全地经过行人203之后。
34.在一些实施例中，轨迹预测和验证可以基于环境中的其他对象来计算，而不偏离
其中的教导。轨迹预测和验证可以包含静止对象或移动对象，而不偏离本文中公开的教导。
35.图4描绘了提供对象验证方法的流程图。可以在确定了证明传感器融合网络系统内的一个或多个传感器的验证正当的状况之后利用该方法。在步骤400中，除了对象传感器之外的多个传感器被定义为用于验证操作的参考传感器。这些参考传感器可以适合用于生成对象数据。对象数据可以包括指示是否已检测到对象的对象状态数据，并且可以进一步包括与对象状态数据相关联的置信度数据，从而指示每个相关联的测量的置信度水平。对象状态数据可以被解释为指示对象的存在，并且置信度数据可以被解释为指示存在的肯定检测是正确的概率。其他对象状态数据可以包括被检测的对象的动态属性，诸如速度、前进方向、加速度或相对方位，而不偏离本文中公开的教导。其他对象状态数据可以包括被检测对象的标识属性，诸如可测量尺寸、颜色、对象分类、与传感器融合网络的关系或者任何其他标识属性，而不偏离本文中公开的教导。
36.在步骤402处，每个参考传感器用于执行验证测量并且生成对象数据。在每个参考传感器生成对象数据之后，在步骤404处收集对象数据，并且算法使用该对象数据来计算指示对象的协调检测结果的协调验证数据。步骤404的算法可以基于用于生成每个传感器的相应对象数据的规格、接近度、方位或其他传感器特性来利用对象数据的加权。在算法已被完成之后，可以在步骤406中生成协调验证数据，从而指示主体传感器的对象检测的验证结果。
37.在所描绘的实施例中，步骤404的算法可以包括多数票决算法，但是其他实施例可以包括其他算法，而不偏离本文中公开的教导。
38.在所描绘的实施例中，图4的方法可以由处理器响应于存储在计算机可读介质上的计算机可读指令来被执行。计算机可执行指令可以包括致使通用计算机、专用计算机或专用处理设备执行特定功能或功能组的指令和数据。计算机可执行指令也可以包括由计算机在独立或网络环境中执行的程序模块。程序模块可以包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、部件或数据结构。计算机可执行指令、相关联的数据结构和程序模块代表用于执行本文中公开的方法的步骤的程序代码装置的示例。这样的可执行指令或相关联的数据结构的特定序列代表用于实现在这样的步骤中描述的功能的对应动作的示例。计算机可读介质可以体现为用于承载或具有存储于其上的计算机可执行指令或数据结构的非暂时性计算机可读存储介质或机器可读介质。这样的非暂时性计算机可读存储介质或机器可读介质可以是以可以由通用或专用处理器访问的非暂时性硬件或物理形式来体现的任何可用介质。作为示例而非限制，这样的非暂时性计算机可读存储介质或机器可读介质可以包括随机存取存储器（ram）、只读存储器（rom）、电可擦除可编程只读存储器（eeprom）、光盘存储装置、磁盘存储装置、线性磁数据存储装置、磁存储设备、闪存或可以用于以计算机可执行指令或数据结构的形式来承载或存储所期望的程序代码装置的任何其他介质。上述的组合也应当包括在非暂时性计算机可读存储介质或机器可读介质的范围内。
39.虽然上面描述了示例性实施例，但是不旨在这些实施例描述了所公开的装置和方法的所有可能形式。相反，说明书中使用的词语是描述性的而不是限制性的词语，并且应当理解，在不脱离如要求保护的本公开的精神和范围的情况下，可以进行各种改变。各种实现实施例的特征可以被组合以形成所公开概念的进一步实施例。