用于自动驾驶系统特征或功能的评估和开发的方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及用于自动驾驶系统特征或功能的评估和开发的方法和系统，具体涉及用于车辆的传感器硬件的优先激活以进行ADS特征的开发、评估和/或测试的方法和系统。方法包括：获取指示车辆的平台约束的集的数据；获取指示针对多个ADS特征中的每一个的需求集的数据；以及获取指示针对多个ADS特征的优先级方案的数据。方法进一步包括：获取指示车辆周围环境中的预计该车辆将在未来时刻暴露于其中的预测场景或情境的数据。方法包括：基于平台约束、需求集、优先级方案以及预测场景或情境来生成仲裁信号，仲裁信号指示针对多个ADS特征中的至少一个的传感器硬件激活以及车辆平台的资源分配。方法包括：根据所生成的仲裁信号来激活传感器硬件以用于数据收集。传感器硬件以用于数据收集。传感器硬件以用于数据收集。

【技术实现步骤摘要】
用于自动驾驶系统特征或功能的评估和开发的方法和系统


[0001]本公开涉及用于车辆的ADS功能或特征的性能评估和开发的方法和系统。具体地，一些实施例涉及用于分配资源以用于车辆的ADS功能或特征的性能评估和开发的仲裁系统。

技术介绍

[0002]在过去几年中，与自主车辆相关的研究和开发活动已经呈爆发式增长，并且正在探索许多不同的方法。越来越多的现代车辆具有先进的驾驶员辅助系统(ADAS)以提高车辆安全性以及更普遍地道路安全性。ADAS是可以在驾驶时帮助车辆驾驶员的电子系统，ADAS例如可以由自适应巡航控制(ACC)、防碰撞系统、前向碰撞警告等表示。如今，在与ADAS和自主驾驶(AD)领域两者相关联的许多
内，正在进行研究和开发。ADAS和AD在本文中将被称为与例如由驾驶自动化的SAE J3016级别(0
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5)所定义的所有不同自动化级别相对应的通用术语自动驾驶系统(ADS)，并且具体地用于级别4和5。
[0003]在不久的将来，ADS解决方案预计将应用于大部分投放市场的新车。ADS可以被理解为各种部件的复杂组合，其能够被定义为其中车辆的感知、决策和操作由电子器件和机械而不是人类驾驶员来执行的系统，并且被定义为将自动化引入道路交通。这包括对车辆的处理、目的地以及对周围环境的了解(即感知)。虽然自动化系统可以控制车辆，但它允许人类操作员将全部或至少一些职责留给系统。ADS通常组合各种传感器以感知车辆的周围环境，传感器诸如例如雷达、激光雷达、声纳、摄像头、导航系统(例如GPS)、里程表和/或惯性测量单元(IMU)，高级控制系统可以基于这些传感器来解释传感信息以识别适当的导航路径以及障碍物、自由空间区域和/或相关标志。
[0004]当前为了ADS特征或功能的开发所做的大量工作都围绕着将第一系统安全地推向市场。然而，一旦实现了这一点，那么以安全且高效的方式改进系统以实现成本降低和性能改进将是至关重要的。通常，与ADS安全性的开发和验证相关联的成本巨大，尤其是与现场测试和了解系统在交通中的行为方式有关的成本巨大。因此，期待有效地利用每个车辆上的可用资源，无论是用于开发目的的车辆车队(测试车辆)还是已投放市场的车辆车队(量产车辆)。与专用测试车辆相比，利用量产车辆来开发和/或验证新的ADS特征(例如，新的感知功能/特征)的优势在于，存在大量的可用车辆(以及因此而产生的大量的潜在训练数据)。
[0005]换言之，针对开发、评估和测试目的来积累数据可以被论证为与新的或更新的ADS特征/功能相关的成本最高的部分之一。通过使用已经上市的车辆(即，“量产车辆”)来提供该数据，既可以缓解对专用开发车辆的需求，又可以充分利用量产车辆中存在的可用资源。
[0006]相应地，期待能够利用量产平台的现有硬件，以便使用与量产平台中存在的感测输出相同的感测输出来开发新的或更高性能的ADS特征。然而，仍然存在着需要克服的技术挑战，这是因为量产平台可能在以下四个方面受到限制：可用功率、可用计算能力、数据存储容量以及用于数据传输的可用带宽。
[0007]进一步地，可能需要为车队的一些车辆添加新的传感器(即，新的硬件)—无论是通过改装还是作为原装的一部分—用以能够开发出新的且更好的平台感知能力。鉴于上述技术挑战，而且考虑到希望能够同时基于来自一个甚至若干个新硬件部件的输入来开发新特征的情况，这项任务很容易变得难以完成。
[0008]本领域相应地需要新的解决方案来促进ADS特征的开发和验证，以便能够持续地提供更安全且更高性能的系统。

技术实现思路

[0009]因此，本专利技术的目的是提供方法、计算机可读存储介质、系统以及包括这种系统的车辆，它们减轻了目前已知的系统和方法的上述缺点中的全部或至少一部分。
[0010]该目的通过如所附独立权利要求中定义的方法、计算机可读存储介质、系统以及包括这种系统的车辆来实现。术语示例性在本上下文中将被理解为用作实例、示例或说明。
[0011]根据本专利技术的第一方面，提供了一种用于车辆的传感器硬件的优先激活以进行ADS特征的开发、评估和/或测试的方法。该方法包括：获取指示车辆的平台约束的集的数据；获取指示针对多个ADS特征中的每一个的需求集的数据；以及获取指示针对多个ADS特征的优先级方案的数据。该方法进一步包括：获取指示车辆周围环境中的预计该车辆将在未来时刻暴露于其中的预测场景或情境的数据。然后，该方法包括：基于平台约束、需求集、优先级方案以及预测场景或情境来生成仲裁信号，仲裁信号指示针对多个ADS特征中的至少一个的传感器硬件激活以及车辆平台的资源分配。此外，该方法包括：根据所生成的仲裁信号来激活传感器硬件以用于数据收集。
[0012]根据本专利技术的第二方面，提供了一种(非暂时性)计算机可读存储介质，其存储一个或多个程序，该一个或多个程序被配置为由处理系统(例如，车辆内处理系统)的一个或多个处理器执行，该一个或多个程序包括用于执行根据本文中公开的任何一个实施例的方法的指令。对于本专利技术的这个方面，存在与前面讨论的本专利技术的第一方面类似的优点及优选特征。
[0013]如本文中所使用的术语“非暂时性”旨在描述排除传播电磁信号的计算机可读存储介质(或“存储器”)，但不旨在以其它方式限制短语计算机可读介质或存储器所涵盖的物理计算机可读存储设备的类型。例如，术语“非暂时性计算机可读介质”或“有形的存储器”旨在涵盖不必永久地存储信息的存储设备的类型，包括例如随机存取存储器(RAM)。以非暂时性形式存储在有形的计算机可访问存储介质上的程序指令和数据可以进一步通过传输介质或可以经由通信介质(诸如网络和/或无线链路)传送的信号(诸如电信号、电磁信号或数字信号)来传输。因此，如本文中使用的术语“非暂时性”是对介质本身的限制(即，有形的，而不是信号)，而不是对数据存储持久性的限制(例如，RAM对比ROM)。
[0014]根据本专利技术的第三方面，提供了一种用于车辆的(非平台原生)传感器硬件的优先激活以进行ADS特征的开发、评估和/或测试的系统。该系统包括仲裁模块和控制模块。仲裁模块被配置为：获取指示车辆的平台约束的集的数据；获取指示针对多个ADS特征中的每一个的需求集的数据；以及获取指示针对多个ADS特征的优先级方案的数据。仲裁模块进一步被配置为：获取指示车辆周围环境中的预计该车辆将在未来时刻暴露于其中的预测场景或情境的数据。此外，仲裁模块被配置为：基于平台约束、需求集、优先级方案以及预测场景或
情境来生成仲裁信号，仲裁信号指示针对多个ADS特征中的至少一个的传感器硬件激活以及车辆平台的资源分配。控制模块被配置为：根据所生成的仲裁信号来激活传感器硬件以用于数据收集。对于本专利技术的这个方面，存在与前面讨论的本专利技术的第一方面类似的优点及优选特征。
[0015]根据本专利技术的第四方面，提供了一种包括一个或多个(非平台原生)传感器的车辆，该一个或多个传感器被配置为监测车辆的周围环境。车辆进一步包括：根据本文所公开的实施例中的任何一个的用于车辆的(非平台原生)传感器硬件的优本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于车辆的传感器硬件的优先激活以进行ADS特征的开发、评估和/或测试的方法(S100)，所述方法包括：获取(S101)指示所述车辆的平台约束的集的数据；获取(S102)指示针对多个ADS特征中的每一个的需求集的数据；获取(S103)指示针对所述多个ADS特征的优先级方案的数据；获取(S104)指示所述车辆的所述周围环境中的预计所述车辆将在未来时刻暴露于其中的预测场景或情境的数据；基于所述平台约束、所述需求集、所述优先级方案以及所述预测场景或情境来生成(S105)仲裁信号，所述仲裁信号指示针对所述多个ADS特征中的至少一个的传感器硬件激活以及所述车辆的所述平台的资源分配；根据所生成的仲裁信号来激活(S109)所述传感器硬件以用于数据收集。2.根据权利要求1所述的方法(S100)，其中，获取指示预测场景或情境的数据的步骤包括：获取(S118)路线数据，所述路线数据指示所述车辆在未来时间点所处的地理位置；获取(S106)场景数据，所述场景数据指示在所述未来时刻所处的所述地理位置处的天气预报、一天中的时间、一个或多个交通条件以及一个或多个环境条件中的至少一个；基于所获取的路线数据和场景数据来预测(S107)所述车辆的所述周围环境中的预计所述车辆将在所述未来时刻暴露于其中的所述场景或情境。3.根据权利要求1或2所述的方法(S100)，进一步包括：评估(S108)所述预测场景或情境以确定分数，所述分数指示针对所述多个ADS特征中的每一个在所述预测场景或情境处使用由所激活的传感器硬件生成的输出数据中的至少一部分作为输入的潜在开发收益，其中，生成(S105)所述仲裁信号的步骤进一步包括：根据所确定的分数和所述优先级方案，基于所述平台约束和所述需求集，生成所述仲裁信号，所述仲裁信号指示针对所述多个ADS特征中的至少一个的所述传感器硬件激活以及所述车辆的所述平台的资源分配。4.根据权利要求3所述的方法(S100)，其中，评估(S108)所述预测场景或情境的步骤通过启发式算法来执行。5.根据权利要求3所述的方法(S100)，其中，评估(S108)所述预测场景或情境的步骤通过聚类算法来执行。6.根据权利要求5所述的方法(S100)，其中，评估(S108)所述预测场景或情境的步骤包括：通过所述聚类算法来处理所述预测场景或情境，以便将所述预测场景或情境放置在聚类空间中，其中，所述聚类空间指示基于针对所述多个ADS特征中的每个ADS特征的预定义评估条件集而形成的子聚类；基于在所述聚类空间中放置的所述预测场景或情境相对于每个子聚类的位置，确定指示所述潜在开发收益的所述分数。7.根据权利要求1至6中的任一项所述的方法(S100)，进一步包括：在一时间段期间存储(S110)由所激活的传感器硬件生成的第一组传感器数据；
基于由所述仲裁信号指示的所述资源分配来执行以下项中的至少一项：将所述第一组传感器数据中的至少一部分传输(S111)到远程实体以用于离线处理；...

【专利技术属性】
技术研发人员：芒努斯，
申请(专利权)人：哲晰公司，
类型：发明
国别省市：