[发明专利]用于车辆控制信号的异常检测器在审
申请号: | 201910616223.3 | 申请日: | 2019-07-09 |
公开(公告)号: | CN110758402A | 公开(公告)日: | 2020-02-07 |
发明(设计)人: | 布鲁诺·贾尔斯科斯塔;高拉夫·潘迪;迪米塔尔·彼得罗夫·费尤伍 | 申请(专利权)人: | 福特全球技术公司 |
主分类号: | B60W50/00 | 分类号: | B60W50/00;B60W50/02;B60W30/08 |
代理公司: | 11278 北京连和连知识产权代理有限公司 | 代理人: | 刘小峰 |
地址: | 美国密歇根*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 控制信号 阈值条件 离心度 车辆控制信号 机器学习模型 车辆控制器 接收传感器 异常检测器 启动安全 特征确定 控制器 输出 无监督 致动器 传感器 丢弃 干涉 评估 | ||
1.一种方法,其包括通过车辆控制器:
从车辆的传感器接收传感器输出;
通过控制算法处理所述传感器输出以得到用于所述车辆的控制输出;
共同地评估所述控制输出的关于阈值条件的离心度;以及
当所述控制输出满足所述阈值条件时,生成干涉。
2.如权利要求1所述的方法,其中通过所述控制算法处理所述输出包括:
检测所述传感器输出中的特征;
根据所述特征选择轨迹;以及
使所述控制输出生成为有效穿越所述轨迹。
3.如权利要求1所述的方法,其中所述控制输出包括转向致动器、制动致动器和加速致动器的控制信号;
其中所述控制算法包括防抱死制动系统、稳定性控制系统和牵引力控制系统中的至少一个;并且
其中所述传感器输出包括无线电探测和测距(RADAR)传感器、光探测和测距(LIDAR)传感器和摄像机中的至少一个的输出。
4.如权利要求1所述的方法,其中评估所述控制输出关于所述阈值条件的偏心度包括:将所述控制输出输入到无监督机器学习模型中以得到偏心度度量。
5.如权利要求4所述的方法,其中评估所述控制输出关于所述阈值条件的偏心度包括:关于n-sigma法则条件,随时间评估所述偏心度度量。
6.如权利要求4所述的方法,其中评估所述控制输出关于所述阈值条件的偏心度包括:关于Chebyshev不等式,随时间评估所述偏心度度量。
7.如权利要求1所述的方法,其中所述干涉包括生成警告。
8.如权利要求1所述的方法,其中所述干涉包括以回退控制信号替换所述控制输出。
9.一种车辆,其包括:
多个传感器;
多个致动器,所述多个致动器用于控制所述车辆的操作;
控制器,所述控制器耦接到所述多个传感器和所述多个致动器,所述控制器被编程来:
从所述多个传感器接收传感器输出;
通过控制算法处理所述传感器输出以得到用于所述多个致动器的控制输出;
评估所述控制输出关于阈值条件的离心度;以及
当所述控制输出满足所述阈值条件时,生成干涉。
10.如权利要求9所述的车辆,其中所述控制器还被编程来通过所述控制算法处理所述输出:
检测所述传感器输出中的特征;
根据所述特征选择轨迹;以及
使所述控制输出生成为有效穿越所述轨迹。
11.如权利要求9所述的车辆,其中所述多个致动器包括转向致动器、制动致动器和加速致动器;
其中所述控制算法包括防抱死制动系统、稳定性控制系统和牵引力控制系统中的至少一个;并且
其中所述多个传感器包括无线电探测和测距(RADAR)传感器、光探测和测距(LIDAR)传感器和摄像机中的至少一个。
12.如权利要求9所述的车辆,其中所述控制器被编程来通过将所述控制输出输入到无监督机器学习模型中以得到偏心度度量来评估所述控制输出关于所述阈值条件的所述偏心度。
13.如权利要求9所述的车辆,其中所述控制器被编程来通过关于n-sigma法则条件评估所述偏心度来评估所述控制输出关于所述阈值条件的所述偏心度。
14.如权利要求9所述的车辆,其中所述控制器被编程来通过关于Chebyshev不等式评估所述偏心度度量来评估所述控制输出关于所述阈值条件的所述偏心度。
15.如权利要求9所述的车辆,其中所述干涉包括生成警告和以回退控制信号替换所述控制输出中的至少一个。
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