[发明专利]用于自驾交通工具的动态传感器选择

说明书

一种自驾交通工具SDV可通过分析传感器数据来操作，以沿着当前路线自主地控制所述SDV的加速、制动及转向系统。所述SDV包含数个传感器及控制系统，所述传感器产生所述传感器数据，所述控制系统用以检测与所述SDV的所述操作有关的条件，所述条件例如交通工具速度及本地天气，基于所述经检测的条件选择一组传感器，并且对从所述组所选择的传感器产生的所述传感器数据进行优先级排序，以控制与所述SDV的所述操作有关的方面。

相关申请案

本申请案主张2017年3月23日申请的第15/467,525号美国专利申请案的权益；并且上述申请案的全部内容特此通过引用的方式并入本文中。

背景技术

自主驾驶交通工具目前以实验及原型形式存在。这些交通工具用传感器及计算机实施智能取代人类驾驶员。在现有技术下，自主驾驶交通工具可容易地与道路上的其它交通工具一起驾驶。然而，各种环境及操作条件会影响传感器的质量及可靠性，这对自主驾驶交通工具提出挑战。

附图说明

在附图的图式中，通过实例而非限制的方式说明本文的揭示内容，其中相似参考数字指代类似元件，并且其中：

图1是说明由实施传感器选择组件的控制系统操作的实例自驾交通工具的框图，如本文描述；

图2是说明根据本文描述的实例的结合自驾交通工具利用的实例传感器选择组件的框图；

图3是描述根据本文描述的实例的使用动态传感器选择操作自驾交通工具的实例方法的流程图；

图4是说明用于自驾交通工具的计算机系统的框图，在所述计算机系统上可实施本文描述的实例；及

图5是说明用于后端数据中心的计算机系统的框图，在所述计算机系统上可实施本文描述的实例运送系统。

具体实施方式

自驾交通工具(SDV)可包含控制系统及传感器阵列，其产生SDV的周围区域的实时传感器视图。在各种实施方式中，控制系统可动态地分析周围区域的传感器视图及道路网络地图(例如，高度详细的定位地图)，以便沿着到目的地的当前路线自主地操作加速，制动及转向系统。

在一些实例中，传感器阵列包含各种类型的传感器，例如激光雷达、雷达、超声波传感器及照相机，其各自具有其自身的优势，其可补偿其它传感器的弱点。实例认识到某些操作条件对自驾交通工具提出重大挑战。特定来说，例如雾、薄雾、雨或雪的天气会削弱一些传感器以足够的准确度收集传感器数据以可靠地导航SDV通过环境的能力。另外，随着SDV在驾驶时速度增加，用来安全或舒适地检测及规避潜在危险的时间更少。虽然一些传感器可在良好的天气条件下或在较慢的速度下提供卓越性能，但SDV识别不利条件并在考虑所述条件及传感器的性能特性的情况下分析传感器数据是非常重要的。因此，实例提供配备有传感器阵列及控制系统的SDV，所述控制系统包含基于预定条件使对特定传感器的使用优先于其它传感器的逻辑。另外，可设计、配备或调谐每一类型的传感器及其支持接口、软件及固件以最大化所述传感器的优势，这是因为可使用不同传感器或传感器组在第一传感器较不可靠的条件下提供准确的传感器数据。举例来说，激光雷达传感器可优化以在配备有雷达及立体照相机的SDV上以低到中等交通工具速度起作用，所述雷达及立体照相机经优化以在更高速度下起作用。

传感器选择组件检测对传感器的性能特性有影响的条件及可能影响来自一个传感器而不是另一传感器的传感器数据的重要性的其它条件。另外，传感器选择组件通过加权或选择过程，使用基于传感器中的每一者在经检测条件中的预期性能特性的一组传感器优先级规则来对传感器中的每一者进行优先级排序。这些性能特性可从针对传感器的技术规范及在相关条件下针对传感器中的每一者执行的测试的组合来确定。当分析当前传感器状态以执行交通工具操作时，SDV控制系统的组件可使用所得传感器优先级来加权或选择传感器数据。