使用预测模型解决车辆路由中的场景困难的制作方法

技术特征：
1.一种方法，包括：由一个或多个计算设备从被配置为在自主驾驶模式下操作的一个或多个车辆接收信息，所述信息标识了当一个或多个车辆在自主驾驶模式下沿着一条或多条路线操作时遇到的不同类型的困难，其中所述不同类型的困难包括影响自主驾驶的传感器困难；将所述信息与元数据一起存储在存储器中，所述元数据标识关于包括所述传感器困难的不同类型的困难中的每一个的一个或多个细节，其中所述元数据还包括不同类型的困难中的每一个的加权难度值，其指示与驾驶环境相关联的难度等级；由一个或多个计算设备，考虑多条路线选项来评估所存储的信息和所述元数据；以及由一个或多个计算设备，基于与传感器困难相关联的信息和元数据，选择所述多条路线选项中的给定路线选项供车辆在自主驾驶模式下操作时使用。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述信息包括不同类型的困难中的每一个的车辆信号标识符，其标识由所述一个或多个车辆中的相应车辆发送的特定信号。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述车辆信号标识符(i)与由相应车辆发送的特定信号包括在一起，(ii)由一个或多个计算设备分配，或者(iii)由来自相应车辆和一个或多个计算设备的信息的组合构成。4.如权利要求1所述的方法，其中，所述元数据标识遇到所述传感器困难的时间或标识遇到所述传感器困难的位置的位置信息中的至少一个。5.如权利要求4所述的方法，其中，所述位置信息包括区域标识符、街道标识符或路段标识符中的至少一个。6.如权利要求4所述的方法，其中，所述位置信息包括地理坐标。7.如权利要求1所述的方法，还包括基于与所述传感器困难相关联的时间信息来辨识时间模式。8.如权利要求1所述的方法，还包括基于存储在存储器中的信息来生成识别哪些路段可能存在困难的预测模型。9.如权利要求1所述的方法，其中，存储在存储器中的信息包括指示发送了相应信息的一个或多个车辆中的每一个所遇到的困难类型的信号类型。10.如权利要求9所述的方法，其中，所述困难类型是被遮挡的传感器视野或受限的传感器视野。11.如权利要求1所述的方法，还包括将所选择的路线选项发送到特定车辆以用于在自主驾驶模式下操作。12.一种在自主驾驶模式下操作车辆的方法，该方法包括：由一个或多个处理器控制车辆在自主驾驶模式下的驾驶操作；由一个或多个处理器从车辆的感知系统接收关于车辆外部环境中的对象或条件的传感器信息；由一个或多个处理器生成关于在自主驾驶模式下操作时遇到的困难的信息以及相关联的元数据，所述信息标识车辆在自主驾驶模式下沿一条或多条路线操作时遇到的至少一种类型的困难，其中所述至少一种类型的困难包括感知系统的传感器的传感器困难，其中所述元数据还包括所述至少一种类型的困难中的每一个的加权难度值，其指示与驾驶环境相关联的难度等级；以及
将生成的信息发送到远程系统，以供基于与传感器困难相关联的信息和元数据从所述多个路线选项中选择路线。13.如权利要求12所述的方法，还基于与所述传感器困难相关联的时间信息来辨识时间模式。14.如权利要求13所述的方法，其中，所生成的信息包括所述至少一种类型的困难中的每一个的车辆信号标识符。15.如权利要求13所述的方法，其中，所生成的信息包括遇到所述至少一种类型的困难中的每一个的时间或位置中的一者或两者。16.如权利要求15所述的方法，其中，所述位置包括区域标识符、街道标识符或路段标识符中的至少一个。17.如权利要求13所述的方法，其中，所述传感器困难是被遮挡的传感器视野或受限的传感器视野之一。18.如权利要求13所述的方法，还包括：从远程系统接收基于从一个或多个其它车辆获得的困难信息的路由信号；以及由一个或多个处理器根据接收到的路由信号在自主驾驶模式下控制车辆的另一驾驶操作。

技术总结
公开了一种方法，包括：从被配置为在自主驾驶模式下操作的一个或多个车辆接收信息，所述信息标识了当一个或多个车辆在自主驾驶模式下沿着一条或多条路线操作时遇到的不同类型的困难，其中所述不同类型的困难包括影响自主驾驶的传感器困难；将所述信息与元数据一起存储在存储器中，所述元数据标识关于包括所述传感器困难的不同类型的困难中的每一个的一个或多个细节，其中所述元数据还包括不同类型的困难中的每一个的加权难度值，其指示与驾驶环境相关联的难度等级；考虑多条路线选项来评估所存储的信息和所述元数据；以及基于与传感器困难相关联的信息和元数据，选择所述多条路线选项中的给定路线选项供车辆在自主驾驶模式下操作时使用。式下操作时使用。式下操作时使用。


技术研发人员：D.埃布纳 J.S.赫尔巴赫 M.S.蒙泰默洛
受保护的技术使用者：伟摩有限责任公司
技术研发日：2018.11.26
技术公布日：2022/3/21