钻车缝摩托车的检测制造技术

一种用于自主车辆的控制器接收来自一个或多个麦克风的音频流和来自一个或多个摄像机的一个或多个图像流。该音频流被处理以识别潜在对应于摩托车的声音特征。该视频流也同样被处理以识别具有对应于摩托车的运动和/或视觉属性的图像对象。将声音特征和图像对象相关联。如果识别出声音特征和图像对象的关联性，则潜在钻车缝摩托车可以被确定为接近。可以采取措施以避免与钻车缝摩托车碰撞，例如避免变道、发信令更长时间、或更加缓慢地执行变道。

Detection of motor vehicle with drilling seam

A controller for an autonomous vehicle receives an audio stream from one or more microphones and one or more image streams from one or more cameras. The audio stream is processed to identify potential sound features corresponding to the motorcycle. The video stream is also processed to identify an image object having a motion and / or visual property corresponding to the motorcycle. Associating sound features with image objects. If the correlation between the sound feature and the image object is identified, the potential scooter can be determined to be near. Measures can be taken to avoid collisions with motor vehicles, such as avoiding lane change, signalling, longer time, or more slowly performing Lane change.

【技术实现步骤摘要】
钻车缝摩托车的检测
本专利技术涉及在自主车辆中执行障碍物避让。
技术介绍
在像加利福尼亚州旧金山、英国伦敦之类的许多拥堵的市区，骑摩托车的人常常通过在车道之间行驶——即钻车缝(lane-splitting)——来超越车流中缓慢或停止的车辆。这是非常危险的驾驶行为，因为相邻车辆的驾驶员很难察觉到这样的行为，特别是当并道时。甚至对于可能已内置360度感测系统的未来的自主车辆，识别快速移动的对象——像以非常快的相对速度变道的摩托车——将是具有挑战性的。这种困难因此对整体感测程序组和算法呈现挑战。对象或车辆挡住感测系统是另外的问题。本文所公开的系统和方法提供了用于感测钻车缝的骑摩托车的人的改进的方法。
技术实现思路
根据本专利技术，提供一种用于自主车辆的控制器，该控制器包含：一个或多个处理设备，该一个或多个处理设备被编程以：接收一个或多个图像流；接收一个或多个音频流；识别一个或多个图像流中的多个车辆图像；识别一个或多个音频流中的多个声音特征；以及通过将多个车辆图像与多个声音特征相关联来识别潜在钻车缝摩托车。根据本专利技术的一个实施例，其中一个或多个处理设备被进一步编程以接收来自下列中的一个或多个的环境信息：一个或多个摄像机、雷达传感器、激光雷达传感器和声纳传感器。根据本专利技术的一个实施例，其中一个或多个处理设备被进一步编程以：响应于识别出潜在钻车缝摩托车，避免使自主车辆进行变道。根据本专利技术的一个实施例，其中一个或多个处理设备被进一步编程以：识别一个或多个音频流中的一个或多个声音特征，该一个或多个声音特征具有摩托车特有的声音模式；识别多个车辆图像中的摩托车特有的图像模式；尝试将一个或多个声音特征与一个或多个图像模式相关联；如果一个或多个声音特征和一个或多个图像模式相关联，则增加潜在钻车缝摩托车是潜在障碍物的置信得分。根据本专利技术的一个实施例，其中一个或多个处理设备被编程以通过将一个或多个声音特征和一个或多个图像模式输入到机器学习算法来尝试将一个或多个声音特征与一个或多个图像模式相关联。根据本专利技术的一个实施例，其中一个或多个处理设备被进一步编程为识别多个车辆图像中的摩托车特有的图像模式包含识别多个车辆图像中呈现摩托车特有的运动的对象。根据本专利技术的一个实施例，其中一个或多个处理设备被进一步编程以通过对一个或多个音频流进行滤波以获得包括一个或多个声音特征的滤波信号来识别一个或多个声音特征。根据本专利技术的一个实施例，进一步包含连接到其的麦克风阵列，该麦克风阵列被配置为生成一个或多个音频流。根据本专利技术的一个实施例，该控制器进一步包含连接的至少一个麦克风，至少一个麦克风被配置为生成一个或多个音频流，至少一个麦克风位于自主车辆的车舱内。根据本专利技术的一个实施例，该控制器进一步包含一个或多个摄像机，该一个或多个摄像机被配置为生成一个或多个图像流，一个或多个摄像机被连接到自主车辆并且相对于自主车辆向后定向。根据本专利技术，提供一种防撞方法，该防撞方法包含：由自主车辆的控制器接收一个或多个图像流；由控制器接收一个或多个音频流；由控制器识别一个或多个图像流中的多个车辆图像；由控制器识别一个或多个音频流中的多个声音特征；以及通过将多个车辆图像与多个声音特征相关联来由控制器识别潜在钻车缝摩托车。根据本专利技术的一个实施例，该方法进一步包含：由控制器识别多个车辆图像中的一组潜在障碍物，该组潜在障碍物包括潜在钻车缝摩托车；由控制器评估自主车辆与该组潜在障碍物之间的可能的碰撞；以及由控制器激活自主车辆的转向致动器、加速器致动器、制动致动器中的至少一个以有效地避免与该组潜在障碍物碰撞。根据本专利技术的一个实施例，该方法进一步包含：响应于识别出潜在钻车缝摩托车，由控制器避免使自主车辆进行变道。根据本专利技术的一个实施例，该方法进一步包含：(a)由控制器识别一个或多个音频流中的一个或多个声音特征，一个或多个声音特征具有摩托车特有的声音模式；(b)由控制器识别多个车辆图像中的摩托车特有的图像模式；(c)由控制器尝试将一个或多个声音特征与一个或多个图像模式相关联；响应于(c)的尝试成功，由控制器增加潜在钻车缝摩托车是潜在障碍物的置信得分。根据本专利技术的一个实施例，其中尝试将一个或多个声音特征与一个或多个图像模式相关联包含将一个或多个声音特征和一个或多个图像模式输入到机器学习算法。根据本专利技术的一个实施例，其中识别多个车辆图像中的摩托车特有的图像模式包含识别多个车辆图像中呈现摩托车特有的运动的对象。根据本专利技术的一个实施例，其中识别一个或多个声音特征包含对一个或多个音频流进行滤波以获得包括一个或多个声音特征的滤波信号。根据本专利技术的一个实施例，其中接收一个或多个音频流包含接收来自麦克风阵列的一个或多个音频流。根据本专利技术的一个实施例，其中接收一个或多个音频流包含接收来自连接的至少一个麦克风的一个或多个音频流，至少一个麦克风位于自主车辆的车舱内。根据本专利技术的一个实施例，其中接收一个或多个图像流包含接收来自一个或多个摄像机的一个或多个图像流，一个或多个摄像机被连接到自主车辆并且相对于自主车辆向后定向。附图说明为了使本专利技术的优点将容易被理解，上面简要描述的本专利技术的更具体的说明将通过参考在附图中示出的具体实施例来呈现。要理解的是，这些附图仅描绘本专利技术的典型实施例，并且因此不被认为是对其范围的限制，本专利技术将通过使用附图来描述和说明其附加特征和细节，在附图中：图1是用于实施本专利技术的实施例的系统的示意性框图；图2是适用于实施根据本专利技术的实施例的方法的示例计算设备的示意性框图；图3是示出包括钻车缝的骑摩托车的人的车流中的自主车辆的示意图；以及图4是根据本专利技术的实施例用于检测钻车缝的骑摩托车的人的方法的过程流程图。具体实施方式将容易理解的是，本专利技术的部件，如本文的附图中总体上描述和示出的，可以被设置和设计成各种不同的配置。因此，本专利技术的实施例的以下更详细的说明，如附图中所表示的，并非意在和权利要求一样限制本专利技术的范围，而仅仅是根据本专利技术的当前预期的实施例的某些示例的代表。通过参考附图，当前描述的实施例将被最好地理解，附图中相同的部件始终由相同的附图标记来指代。根据本专利技术的实施例可以被体现为装置、方法或计算机程序产品。因此，本专利技术可以采取完全硬件实施例、完全软件实施例(包括固件、驻留软件、微代码等)、或组合所有总体上在此可以被称为“模块”或“系统”的软件和硬件方面的实施例的形式。此外，本专利技术可以采取体现在任何有形表达介质中的计算机程序产品的形式，任何有形表达介质具有体现在介质中的计算机可用程序代码。一个或多个计算机可用或计算机可读介质的任意组合可以被利用。例如，计算机可读介质可以包括下列中的一个或多个：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)设备、只读存储器(ROM)设备、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪速存储器)设备、便携式光盘只读存储器(CDROM)、光存储设备和磁存储设备。在所选择的实施例中，计算机可读介质可以包含任何非易失性介质，非易失性介质可以包含、存储、传达、传播或运送指令执行系统、装置或设备使用或与其相关的程序。用于执行本专利技术的操作的计算机程序代码可以被写成一个或多个编程语言的任意组合，包括诸如Java、Smalltalk、C++或诸如此类的面向对象的程序设计语言和诸如“C”编程语本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于自主车辆的控制器，所述控制器包含：一个或多个处理设备，所述一个或多个处理设备被编程以：接收一个或多个图像流；接收一个或多个音频流；识别所述一个或多个图像流中的多个车辆图像；识别所述一个或多个音频流中的多个声音特征；以及通过将所述多个车辆图像与所述多个声音特征相关联来识别潜在钻车缝摩托车。

【技术特征摘要】
2015.10.22 US 14/920,3691.一种用于自主车辆的控制器，所述控制器包含：一个或多个处理设备，所述一个或多个处理设备被编程以：接收一个或多个图像流；接收一个或多个音频流；识别所述一个或多个图像流中的多个车辆图像；识别所述一个或多个音频流中的多个声音特征；以及通过将所述多个车辆图像与所述多个声音特征相关联来识别潜在钻车缝摩托车。2.根据权利要求1所述的控制器，其中所述一个或多个处理设备被进一步编程以接收来自下列中的一个或多个的环境信息：一个或多个摄像机、雷达传感器、激光雷达传感器和声纳传感器。3.根据权利要求2所述的控制器，其中所述一个或多个处理设备被进一步编程以：响应于识别出所述潜在钻车缝摩托车，避免使所述自主车辆进行变道。4.根据权利要求1所述的控制器，其中所述一个或多个处理设备被进一步编程以：识别所述一个或多个音频流中的一个或多个声音特征，所述一个或多个声音特征具有摩托车特有的声音模式；识别所述多个车辆图像中的摩托车特有的图像模式；尝试将所述一个或多个声音特征与所述一个或多个图像模式相关联；如果所述一个或多个声音特征和所述一个或多个图像模式相关联，则增加所述潜在钻车缝摩托车是潜在障碍物的置信得分。5.根据权利要求4所述的控制器，其中所述一个或多个处理设备被编程以通过将所述一个或多个声音特征和所述一个或多个图像模式输入到机器学习算法来尝试将所述一个或多个声音特征与所述一个或多个图像模式相关联。6.根据权利要求5所述的控制器，其中所述一个或多个处理设备被进一步编程以识别所述多个车辆图像中的摩托车特有的图像模式包含识别所述多个车辆图像中呈现摩托车特有的运动的对象。7.根据权利要求5所述的控制器，其中所述一个或多个处理设备被进一步编程以通过对所述一个或多个音频流进行滤波以获得包括所述一个或多个声音特征的滤波信号来识别所述一个或多个声音特征。8.根据权利要求1所述的控制器，进一步包含连接到其的麦克风阵列，所述麦克风阵列被配置为生成所述一个或多个音频流。9.根据权利要求1所述的控制器，进一步包含连接的至少一个麦克风，所述至少一个麦克风被配置为生成所述一个或多个音频流，所述至少一个麦克风位于所述自主车辆的车舱内。10.根据权利要求1所述的控制器，进一步包含一个或多个摄像机，所述一个或多个摄像机被配置为生成所述一个或多个图像流，所述一个或多个摄像机被连接到所述自主车辆并且...

【专利技术属性】
技术研发人员：吉内什·J·杰恩，哈珀丽特辛格·班瓦伊特，韩正圭，
申请(专利权)人：福特全球技术公司，
类型：发明
国别省市：美国,US