[发明专利]使用压电传感器检测对准异常的系统和方法

说明书

提供了用于检测外壳对准异常的系统和方法。可以从一个或多个压电传感器获得设定时段的压力数据。一个或多个压电传感器安置在自动驾驶车辆的外壳和固定装置之间。可以在一时间段内处理设定时段的压力数据。可以基于处理后的压力数据识别一个或多个趋势。

技术领域

本公开涉及检测对准异常。更具体地，本公开涉及用于在对准异常显现之前检测安装在自动驾驶车辆上的外壳的对准异常的系统和方法。

背景技术

通常，自动驾驶车辆(例如，无人驾驶车辆、半自动驾驶车辆等)可以在自动驾驶车辆上具有无数传感器。例如，无数传感器可以包括光检测和测距传感器(LiDAR)、雷达、相机等。无数传感器可以在自动驾驶车辆的功能中发挥核心作用。例如，LiDAR可以用于检测和识别周围环境中物体(例如，其他车辆、道路标志、行人、建筑物等)。LiDAR还可以用于确定周围环境中的物体到LiDAR的相对距离。对于另一示例，雷达可以用于帮助避免碰撞、自适应巡航控制、盲侧检测等。对于另一示例，相机可以用于分辨、解释和/或分析物体的内容或视觉提示。然后可以处理从这些传感器收集的数据并将其用作输入，以做出驾驶决策。通常，在自动驾驶车辆可以使用传感器来做出驾驶决策之前，需要对准自动驾驶车辆上的传感器。

发明内容

本公开的各种实施例可以包括被配置为检测外壳对准异常的系统和方法。可以从一个或多个压电传感器获得设定时段的压力数据。一个或多个压电传感器安置在自动驾驶车辆的外壳和固定装置之间。可以在一时间段内处理设定时段的压力数据。可以基于处理后的压力数据识别一个或多个趋势。

在一些实施例中，设定时段可以是每小时、每天、每周、每两周和每月中的至少一个。

在一些实施例中，时间段可以是一天、一周、两周、一个月、六个月和一年中的至少一个。

在一些实施例中，可以通过汇总设定时段的压力数据并且针对设定时段的压力数据识别对应于设定时段的最大压力、最小压力和平均压力来在该时间段内处理设定时段的压力数据。

在一些实施例中，可以通过在时间段内对设定时段的压力数据进行趋势分析并且在时间段内确定设定时段的压力数据的标称范围来在该时间段内处理设定时段的压力数据，该标称范围是基于识别压力数据的上限和下限来确定的。

在一些实施例中，可以通过在该时间段内识别设定时段的压力数据中的最大值来确定上限，并且可以通过在该时间段内识别设定时段的压力数据中的最小值来确定下限。

在一些实施例中，可以通过在该时间段内识别设定时段的压力数据中的落在标称范围外的压力数据点并且将该压力数据点识别为外壳对准异常，来基于处理后的压力数据识别一个或多个趋势。

在一些实施例中，可以通过在该时间段内基于设定时段的压力数据对平均压力进行趋势分析，至少使用回归技术基于该平均压力的趋势分析来确定趋势，并且将趋势识别为潜在的过早外壳对准异常，来基于处理后的压力数据识别一个或多个趋势。

在一些实施例中，可以通过使用训练数据集训练机器学习模型，接收处理后的压力数据，并且基于处理后的压力数据确定潜在的过早外壳对准异常的存在，来基于处理后的压力数据识别一个或多个趋势。

在一些实施例中，可以使用分类器和神经网络中的至少一个来实现机器学习模型，并且训练数据集可以基于处理后的压力数据中的带有人类注释的部分。

通过参考附图考虑以下描述和所附权利要求书，本文公开的系统、方法和非暂时性计算机可读介质的这些和其他特征、以及结构的相关元件和部分的组合的操作和功能的方法以及制造的经济性将变得显而易见，所有附图形成本说明书的一部分，其中在各个附图中，相同的附图标记表示相应的部分。然而，应该明确地理解，附图仅出于说明和描述的目的，并且不旨在作为对本发明的限制的定义。

附图说明