[发明专利]基于车辆的虚拟停止线和让行线检测

说明书

一种车辆，该车辆可以包括车载数据处理系统，该车载数据处理系统接收由车辆的多种传感器捕获的传感器数据。当车辆沿着路线行驶时，该车载数据处理系统可以处理捕获的传感器数据以标识潜在的车辆停止。该车载数据处理系统然后可以标识发生潜在车辆停止所在位置的地理坐标，使用人工智能将潜在停车处的车辆情况进行分类，并使用该分类和/或地图数据来确定停车是由于未标记的交叉路口还是车辆通常让行迎面来车的位置。如果停车是由于未标记的交叉路口或让行操作，则该车载数据处理系统可以生成与标识的地理坐标对应的虚拟停止线或让行线数据，并通过网络将该数据传输到服务器进行处理。

通过引用并入任何优先权申请

在本申请的申请数据表中认定外国或国内优先权要求的任何和所有申请(如果有的话)依据37 CFR 1.57通过引用整体并入本文。

版权声明

本专利文件公开的部分内容包含受版权保护的材料。版权所有者不反对任何人按美国专利和商标局文件或记录中所示原样传真复制该专利文件或专利公开内容，而在其他方面保留所有版权。

背景技术

车辆——例如用于共享出行目的的车辆、提供驾驶员辅助功能的车辆和/或自动化或自动驾驶车辆(AV)——可以使用车载数据处理系统获取和处理传感器数据以执行多种多样功能。例如，功能可以包括确定和/或显示导航路线、识别道路标志、检测物体和/或道路障碍物、控制车辆操作和/或类似的。

发明内容

本文描述的是由车辆和/或与车辆通信的外部系统实现的地图创建和更新框架。例如，一种车辆可以包括车载数据处理系统，该车载数据处理系统接收由车辆的多种传感器捕获的传感器数据。当车辆沿着路线行驶时，该车载数据处理系统可以处理捕获的传感器数据以识别潜在的车辆停止。车载数据处理系统然后可以标识潜在车辆停止发生所在位置的地理坐标，使用人工智能(例如，经过训练的神经网络、经过训练的机器学习模型等)对潜在停止处车辆的情况进行分类，使用该分类和/或地图数据确定导致车辆停车的原因，并确定停车原因是否与未标记的交叉路口和/或车辆通常让行迎面来车所在的位置相对应。如果停车原因与未标记的交叉路口和/或车辆通常让行迎面来车所在的位置相对应，则车载数据处理系统可以在标识的地理坐标处生成虚拟停止线或让行线和/或相应地更新内部地图数据。再者，车辆可以将对应于虚拟停止线或让行线的信息(例如，虚拟停止线的位置、生成虚拟停止线的原因等)传输到外部系统(例如，网络可访问的服务器)。

一个或多个车辆可以重复上述操作一次或多次。例如，每次车辆行驶通过特定位置时，车辆可以对于该位置生成虚拟停止线或让行线信息。因此，对于特定位置，通过一些或所有车辆多次提供虚拟停止线或让行线信息，外部系统可以从一个或多个车辆接收虚拟停止线或让行线信息。外部系统可以将针对特定位置由多个不同车辆生成的虚拟停止线或让行线进行聚合或聚类，以便标识该位置代表性的虚拟停止线或让行线。然后，外部系统可以通过将代表性虚拟停止线或让行线与现有地图数据进行比较来验证代表性虚拟停止线或让行线。如果代表性虚拟停止线或让行线得到验证，则外部系统可以更新地图以包括虚拟停止线或让行线，并将更新后的地图传输到一个或多个车辆。因此，车载系统和车外系统可以协同工作来标识道路网中不可见的特征并相应地更新地图。

本公开的一个方面提供一种包括多个传感器的车辆，其中多个传感器中的第一传感器被配置为生成速度数据，并且其中多个传感器中的第二传感器被配置为生成位置数据。该车辆还包括配置有计算机可执行指令的处理器，其中该计算机可执行指令在被执行时使处理器执行以下操作：使用生成的速度数据检测在第一时刻处车辆停止；使用生成的位置数据确定第一时刻处车辆的位置；使用该车辆上存储的深度神经网络，确定该车辆在所确定的位置处的情况；基于所确定的情况或地图数据中的至少一项，确定所检测的车辆停止的原因是所述车辆到达未标记的交叉路口；响应于确定所检测的车辆停止的原因是所述车辆到达所述未标记的交叉路口，生成虚拟停止线数据；以及将所述虚拟停止线数据在网络上经由通信阵列传输到服务器。