【技術實現步驟摘要】
【國外來華專利技術】
技術介紹
1、以至少部分自動化的方式移動的車輛或機器人需要準確地了解其自身的當前位置和取向，以便規劃其接下來的動作。此外，許多駕駛輔助系統的正確功能依賴于對位置和取向的了解。位置和取向的組合被稱為“位姿”。位姿是根據由車輛和/或機器人攜帶的傳感器采集的測量數據來計算的。
2、與位姿本身一起，確定位姿不確定性。該位姿不確定性對照警報極限來檢查。在超過警報極限的情況下，不再可能進行安全自主操作，并且因此自主操作被解除。
3、設置警報極限一方面需要在捕捉所有潛在的不安全情況之間取得平衡，另一方面需要避免過高的誤報率。這在(t.g.r.reid等人的“自動駕駛汽車的定位要求(localization?requirements?for?autonomous?vehicles)”，arxiv:1906.0106v1(2019))中有詳細解釋。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種用于處理至少部分自動化的車輛、車輛的駕駛輔助系統和/或機器人中的車輛和/或機器人位姿信息的方法。
2、該方法開始于至少部分地基于由車輛和/或機器人攜帶的至少一個傳感器采集的測量數據來確定車輛和/或機器人的位姿以及至少該位姿的最大預期誤差。例如，最大預期誤差可包括位姿不確定性。但是除此之外，最大預期誤差也可涉及其他量。
3、至少部分地基于所確定的位姿中所包括的位置來向警報極限服務查詢位置相關的并且任選地也是取向相關的最大允許誤差。例如，這些最大允許誤差可涉及與最大預期誤差
4、如下面將討論的，使最大允許誤差與位置相關的結果是，它們隨著車輛和/或機器人的實際風險對最大預期誤差的依賴性而更準確地變化。以這種方式，在最大預期誤差超過最大允許誤差的情況下，這與風險相關，并且需要采取補救動作。
5、因此，該方法繼續確定最大預期誤差是否在最大允許誤差內。
6、在最大預期誤差在最大允許誤差內的情況下，可至少部分地基于所確定的位姿來計算致動信號。車輛、駕駛輔助系統和/或機器人然后可利用該致動信號來致動。然而，在最大預期誤差超過最大允許誤差的情況下，發起至少一個補救動作。特別地，補救動作可包括使車輛、機器人和/或駕駛輔助系統的自主操作解除。然后系統進入“系統不可用”狀態。例如，可提示人類駕駛員接管對車輛的控制。但補救動作還可例如包括激活更多傳感器或高級信號處理以便提高其位姿的準確性。
7、專利技術人已經發現，取決于具體的交通情況，相同的最大預期誤差對車輛和/或機器人的安全性具有非常不同的影響。駕駛場景是獨特的；它們對應于廣泛變化的道路幾何形狀和基于位姿的風險。例如，在車輛沿著長而直的公路具有10m的縱向不確定性的情況下，這在很大程度上是不重要的。然而，在車輛在雙向彎道上具有10m的縱向不確定性的情況下是非常危險的。類似地，在寬闊的公路車道上，小的航向誤差會產生最小的后果。然而，在相同的航向誤差導致車輛不正確地將綠色交通燈與其自己的車道的交通燈相關聯的情況下，其可能是危險的。
8、因此，由于道路幾何形狀以及由于交通燈、交通標志和其他對象的存在，產生自給定最大預期誤差的風險是位置相關的。該信息或多或少是靜態的，使得在良好的近似中，給定特定不確定性的風險僅是位置的函數，而不是時間的函數。
9、在特別有利的實施方案中，警報極限服務包括至少一個地圖和/或數據庫，最大允許誤差和/或用于計算最大允許誤差的前體被存儲在該至少一個地圖和/或數據庫中。例如，也用于車輛和/或機器人的導航的標準地圖可被給予具有最大允許誤差和/或前體的附加層。以這種方式，可比通過按需計算最大允許誤差快得多地獲得最大允許誤差，因為計算相當復雜。該計算是時間關鍵的，因為至少部分自動化的車輛和/或機器人在一些應用中可具有高達500ms的最大容錯時間，但是在其他應用中僅具有大約1ms至10ms的最大容錯時間。這是在安全狀態可能變為不安全之前系統中可存在故障的時間。在車輛上，計算能力是非常珍貴的，特別是在要求硬件具有高安全完整性級別sil的情況下。
10、在這種情況下，“前體”意指從一個位置計算最大允許誤差的過程中的中間結果，從該中間結果可比從該位置更快地計算所尋求的最大允許誤差。例如，前體對于解決最大允許誤差對即時快速計算的變量的依賴性可能是有用的，但是如果存儲在地圖和/或數據庫中則將導致非常高的存儲器使用率。在簡單的示例中，在最大允許誤差的計算涉及除以道路的摩擦系數作為最后一步、并且該摩擦系數可取100個不同的值的情況下，更有效的是在地圖和/或數據庫中保存包括除了該最后除法之外的所有計算步驟的前體并且即時計算最后除法。為摩擦系數的所有100個可能值存儲完整且隨時可用的最大允許誤差將占用100倍那么多的內存。
11、最大允許誤差和/或前體可另外從其他來源獲得。例如，除了車輛和/或機器人上的第一地圖和/或數據庫之外，在云中可能存在第二地圖和/或數據庫，該第二地圖和/或數據庫有可能是更加最新的。然后，存在不同的可能方式來組合最大允許誤差和/或前體的不同來源。
12、在特別有利的實施方案中，至少一個地圖和/或數據庫位于車輛和/或機器人上。地圖和/或數據庫于是總是可用的，即使與更加最新的來源的網絡連接不可用也如此。
13、在一個示例性實施方案中，存儲在至少一個地圖和/或數據庫中的最大允許誤差和/或前體可表示最嚴格的可能最大允許誤差，該最嚴格的可能最大允許誤差可通過來自其他來源的最大允許誤差和/或前體而變得更寬松。以此方式，在除了第一地圖和/或數據庫之外的其他來源不可用的情況下，使用最大允許誤差的“最壞情況估計”來獲得最大安全級別。在其他來源可用的情況下，它們的更加最新的信息可指示最大允許誤差可被放寬。例如，云中的地圖和/或數據庫中的最大允許誤差可被連續地更新，以便考慮當前交通密度、道路狀況或天氣狀況。例如，在夏季的干燥道路上，最大允許誤差可比冬季的結冰道路上更寬松。此外，產生自給定最大預期誤差的風險也可取決于車輛和/或機器人周圍的交通密度。
14、在另一個示例性實施方案中，存儲在至少一個地圖和/或數據庫中的最大允許誤差和/或前體可表示最寬松的可能最大允許誤差，該最寬松的可能最大允許誤差可通過來自其他來源的最大允許誤差和/或前體而變得更嚴格。該實施方案較容易審查以得到監管批準。例如，可批準車輛和/或機器人上的地圖和/或數據庫，并且然后可鎖定進一步的改變。即使車輛的用戶隨后利用其他來源來擴充該地圖和/或數據庫以獲得最大允許誤差，車輛的行為也決不會變得比根據第一次批準的地圖和/或數據庫更糟糕。
15、特別地，警報極限服務可包括云服務，該云服務至少部分本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種用于處理至少部分自動化的車輛(50)、所述車輛(50)的駕駛輔助系統(60)和/或機器人(70)中的車輛和/或機器人位姿信息的方法(100)，所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，所述方法還包括以下步驟：在所述最大預期誤差(2a)在所述最大允許誤差(4)內的情況下，至少部分地基于所確定的位姿(2)來計算(140)致動信號(5)，以及利用所述致動信號(5)來致動(150)所述車輛(50)、所述駕駛輔助系統(60)和/或所述機器人(70)。
3.根據權利要求1或2所述的方法(100)，其中所述警報極限服務(3)包括至少一個地圖(30)和/或數據庫，最大允許誤差(4)和/或用于計算所述最大允許誤差(4)的前體被存儲在所述至少一個地圖和/或數據庫中。
4.根據權利要求3所述的方法(100)，其中至少一個地圖(30)和/或數據庫位于所述車輛(50)和/或所述機器人(70)上。
5.根據權利要求3或4中任一項所述的方法(100)，其中存儲在所述至少一個地圖(30)和/或數據庫中的所述最大允許誤差(4)和/或所述前體表示<...
【技術特征摘要】
【國外來華專利技術】
1.一種用于處理至少部分自動化的車輛(50)、所述車輛(50)的駕駛輔助系統(60)和/或機器人(70)中的車輛和/或機器人位姿信息的方法(100)，所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，所述方法還包括以下步驟：在所述最大預期誤差(2a)在所述最大允許誤差(4)內的情況下，至少部分地基于所確定的位姿(2)來計算(140)致動信號(5)，以及利用所述致動信號(5)來致動(150)所述車輛(50)、所述駕駛輔助系統(60)和/或所述機器人(70)。
3.根據權利要求1或2所述的方法(100)，其中所述警報極限服務(3)包括至少一個地圖(30)和/或數據庫，最大允許誤差(4)和/或用于計算所述最大允許誤差(4)的前體被存儲在所述至少一個地圖和/或數據庫中。
4.根據權利要求3所述的方法(100)，其中至少一個地圖(30)和/或數據庫位于所述車輛(50)和/或所述機器人(70)上。
5.根據權利要求3或4中任一項所述的方法(100)，其中存儲在所述至少一個地圖(30)和/或數據庫中的所述最大允許誤差(4)和/或所述前體表示
6.根據權利要求1至5中任一項所述的方法(100)，其中所述警報極限服務(3)包括云服務(31)，所述云服務至少部分地基于所述位置來遞送最大允許誤差(4)和/或前體。
7.根據權利要求4和6以及任選地還根據權利要求5所述的方法(100)，所述方法還包括：
8.根據權利要求4和6以及任選地還根據權利要求5所述的方法(100)，其中首先查詢(124)所述云服務(31)，并且在所述云服務(31)不可用的情況下，查詢(125)所述車輛(50)和/或所述機器人(70)上的所述地圖(30)和/或數據庫。
<...【專利技術屬性】
技術研發人員：C·摩納哥，U·西迪克，
申請(專利權)人：梅賽德斯奔馳集團股份公司，
類型：發明
國別省市：
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