[发明专利]用于按需自主的基于场景定位与链接车辆的系统和方法

说明书

提供了用于按需自主(ODA)系统的方法和系统。该方法包括：接收来自Fv的对ODA服务的请求，其中该请求包括Fv的位置；当Lv在Fv的位置的第一距离内时：在Lv的环境的场景内识别Fv；在Lv的环境的场景内识别Fv的方位；以及为Lv确定第二位置以开始ODA服务；当Lv在第二位置的第二距离内时：在Lv的环境的第二场景内确定其他车辆的接近度；在第二场景中确认Fv的方位；与Fv执行握手法，以创建Lv与Fv之间的虚拟链路；以及使用所创建的虚拟链路执行牵引和泊车编队方法中的至少一种。

技术领域

本专利文件中描述的技术总体上涉及半自主/自主车辆/吊舱的按需自主(ODA，On-Demand Autonomy)服务，并且更具体地涉及ODA服务中实体的定位与链接。

背景技术

自主车辆是能够在很少或没有用户输入的情况下感测其环境并进行导航的车辆。自主车辆使用诸如雷达、激光雷达、图像传感器等的感测设备来感测其环境。自主车辆系统还使用来自包括全球定位系统(GPS)技术的定位系统、导航系统、车辆到车辆通信、车辆到基础设施技术和/或线控驱动系统的信息，对车辆进行导航。

车辆自动化已经分类为范围从零(对应于完全人类控制的无自动化)到五(对应于无人类控制的完全自动化)的数字级别。各种自动驾驶员辅助系统，诸如巡航控制、自适应巡航控制和泊车辅助系统，对应于较低的自动化级别，而真正的“无人驾驶”车辆对应于更高的自动化级别。可能存在下述情况：车辆可能会受益于自主驾驶能力，但未配备所有必要部件来实现完全自主驾驶体验。

按需服务通过由车队提供运送来向用户提供按需移动，车队包括至少一辆能够引导非自主或半自主车辆的自主车辆。为了实现自主车辆引导非自主车辆，车辆必须以通信方式“链接”。

因而，期望提供用于按需自主(ODA)服务的系统和方法，其使车辆能够对其自身进行定位以便可被链接。此外，根据随后的详细描述和所附的权利要求，结合附图，其他期望的特征和特性将变得显而易见。

发明内容

提供了用于按需自主(ODA)服务的系统和方法。在一个实施例中，提供一种按需自主(ODA)系统，包括跟随车辆(Fv)、引导车辆(Lv)和ODAS。ODAS包括控制器，用于在队列行程启动后支持编队。控制器包括非暂时性计算机可读介质和一个或多个处理器，所述一个或多个处理器通过所述非暂时性计算机可读介质上的编程指令被配置为：接收来自Fv的对ODA服务的请求，其中所述请求包括Fv的位置；当Lv在Fv的位置的第一距离内时：在Lv的环境的场景内识别Fv；在Lv的环境的场景内识别Fv的方位；以及为Lv确定第二位置以开始ODA服务。当Lv在第二位置的第二距离内时，在Lv的环境的第二场景内确定其他车辆的接近度；在第二场景中确认Fv的方位；与Fv执行握手法，以创建Lv与Fv之间的虚拟链路；以及使用所创建的虚拟链路执行牵引和泊车编队方法中的至少一种。

在各种实施例中，控制器还被配置为基于从Lv的传感器生成的传感器数据来确定环境的场景。

在各种实施例中，控制器被配置为基于机器学习模型和与Fv相关联的参数来识别Fv。

在各种实施例中，控制器被配置为基于第二机器学习模型和指示泊车类型的地图数据来识别Fv的方位。

在各种实施例中，控制器被配置为基于机器学习模型、部分可观察马尔可夫决策过程模型、地图数据和交通数据中的至少一种来确定第二位置。

在各种实施例中，控制器被配置为基于第二机器学习模型和Fv的参数，在第二场景中确认Fv的方位。

在各种实施例中，握手法在Lv与Fv之间建立安全通信链路。

在各种实施例中，握手法基于来自Lv的通信来确认Fv的控制功能。

在各种实施例中，握手法基于对Lv的场景进行分析的机器学习模型来确认控制功能。