控制运载工具的方法与流程

控制运载工具的方法
1.相关申请的交叉引用
2.本技术要求2021年6月4日提交的美国临时申请63/197,146、2021年4月14日提交的美国临时申请63/174,991以及2020年10月8日提交的美国临时申请63/089,534的优先权，其各自的全部内容通过引用结合在此。
技术领域
3.本说明书涉及使用表达型运载工具系统将运载工具信息传达给行人、骑车者、交通控制智能体、人类驾驶员等。


背景技术：

4.行人和人类驾驶员严重依赖于来自其他人类驾驶员的姿势。例如，当运载工具接近十字路口时，行人通常等待来自运载工具的驾驶员的点头或指示他们穿过是安全的。在没有驾驶员的这种指示的情况下，行人可能感觉到在运载工具前方行走不舒适。
5.在一些运载工具中，驾驶员可能不存在(例如，自主运载工具)，这可能使行人在运载工具附近(更不用说直接在运载工具路径中)行走甚至更不舒适。


技术实现要素：

6.在第一方面中，一种控制运载工具的方法，包括：利用至少一个处理器获得与环境相关联的数据，所述环境包括运载工具和至少一个对象；利用所述至少一个处理器确定与表达型操纵相关联的表达型减速分布，其中确定所述表达型减速分布被配置为使所述至少一个处理器：基于所述运载工具在所述环境中的地点和所述至少一个对象在所述环境中的地点来确定表达型发起距离，所述表达型发起距离表示所述运载工具发起所述表达型操纵时所述运载工具的地点与所述至少一个对象的地点之间的距离，基于所述运载工具在所述环境中的地点和所述至少一个对象在所述环境中的地点来确定表达型最大减速距离，所述表达型最大减速距离表示所述运载工具达到最大减速时所述运载工具的地点与所述至少一个对象的地点之间的距离，以及基于所述运载工具在所述环境中的地点和所述至少一个对象在所述环境中的地点来确定表达型停止距离，所述表达型停止距离表示所述运载工具达到停止时所述运载工具的地点与所述至少一个对象的地点之间的距离；利用所述至少一个处理器，基于与所述表达型操纵相关联的表达型减速分布来生成与所述运载工具的控制相关联的数据；以及利用所述至少一个处理器将与所述运载工具的控制相关联的数据发送到所述运载工具的用于控制所述运载工具的控制器，以使所述运载工具进行所述表达型操纵的表达型减速分布。
7.在根据第一方面的第二方面中，确定所述表达型停止距离包括将所述表达型停止距离确定为至少2米，以及确定所述表达型最大减速距离包括将所述表达型最大减速距离确定为至少35米。
8.在根据前述任一方面的第三方面中，确定所述表达型发起距离包括将所述表达型
发起距离确定为至少100米。
9.在根据前述任一方面的第四方面中，确定所述表达型减速分布包括基于所述运载工具的速度来确定所述表达型减速分布。
10.在根据第四方面的第五方面中，确定所述表达型发起距离包括基于所述运载工具的速度将所述表达型发起距离确定为距所述至少一个对象的地点至少7.5秒。
11.在根据第四方面或第五方面的第六方面中，确定所述表达型最大减速距离包括：当所述运载工具的速度在5m/s与35m/s之间时，将所述表达型最大减速距离确定为距所述至少一个对象的地点至少35米。
12.在根据前述任一方面的第七方面中，所述方法还包括：基于所获得的与所述环境相关联的数据来选择用于发起所述表达型操纵的至少一个进入条件。
13.在根据第七方面的第八方面中，基于所获得的与所述环境相关联的数据来选择用于发起所述表达型操纵的所述至少一个进入条件包括：选择所述至少一个进入条件以包括要求所述表达型发起距离大于最小发起距离阈值的条件以及要求所述表达型停止距离大于最小表达型停止距离阈值的条件。
14.在根据第八方面的第九方面中，所述方法还包括：基于所获得的与所述环境相关联的数据，将所述至少一个对象识别为行人、骑车者、其它运载工具、交通控制员和乱穿马路者其中至少之一。
15.在根据第九方面的第十方面中，基于所获得的与所述环境相关联的数据来选择用于发起所述表达型操纵的所述至少一个进入条件还基于所述至少一个对象的识别。
16.在根据第十方面的第十一方面中，所述方法还包括：当所述至少一个对象被识别为行人、骑车者、交通控制员和乱穿马路者其中至少之一时，确定所述至少一个对象的姿态，其中，基于所获得的与所述环境相关联的数据来选择用于发起所述表达型操纵的所述至少一个进入条件包括：选择要求所述至少一个对象的姿态是朝向所述运载工具的地点的方向的条件。
17.在根据第十方面或第十一方面的第十二方面中，所述方法还包括：基于所获得的数据来确定所述环境中的人行道的地点，其中，基于所获得的与所述环境相关联的数据来选择用于发起所述表达型操纵的所述至少一个进入条件包括：选择要求所述人行道的地点距所述环境中的所述至少一个对象的地点在人行道距离内的条件。
18.在根据第十方面至第十二方面中任一方面的第十三方面中，所述方法还包括：基于所获得的数据来确定与所述运载工具前方的另一运载工具的间距距离，其中，基于所获得的与所述环境相关联的数据来选择用于发起所述表达型操纵的所述至少一个进入条件包括：选择要求所述表达型停止距离小于所述间距距离的条件。
19.在根据第七方面至第十三方面中任一方面的第十四方面中，所述方法还包括：确定是否满足用于发起所述表达型操纵的所述至少一个进入条件中的所有进入条件，其中，响应于确定为所述至少一个进入条件中的所有进入条件被满足，进行如下操作：将与所述运载工具的控制相关联的数据发送到所述运载工具的用于控制所述运载工具的控制器以使所述运载工具进行所述表达型操纵的表达型减速分布。
20.在根据前述任一方面的第十五方面中，所述方法还包括：基于所获得的与所述环境相关联的数据来选择用于终止所述表达型操纵的至少一个退出条件。
21.在根据第十五方面的第十六方面中，基于所获得的与所述环境相关联的数据来选择用于终止所述表达型操纵的所述至少一个退出条件包括：选择所述至少一个退出条件以包括选择基于如下的条件：所述运载工具在距所述至少一个对象的所述表达型停止距离处达到停止之后的所经过时间。
22.在根据第十五方面或第十六方面的第十七方面中，基于所获得的与所述环境相关联的数据来选择用于终止所述表达型操纵的所述至少一个退出条件包括：选择所述至少一个退出条件以包括基于所述至少一个对象尚未穿过所述运载工具的道路的指示的条件。
23.在根据第十五方面至第十七方面中任一方面的第十八方面中，所述方法还包括：确定是否满足用于终止所述表达型操纵的任何退出条件；以及响应于确定是否满足任何退出条件，将终止数据发送到所述控制器以使所述运载工具终止所述表达型操纵。
24.在根据前述任一方面的第十九方面中，所述方法还包括：对照至少一个规则或偏好来评价与所述运载工具的控制相关联的数据。
25.在根据第十九方面的第二十方面中，对照至少一个规则或偏好来评价与所述运载工具的控制相关联的数据包括：对照与所述环境中的道路相关联的至少一个规则来评价与所述运载工具的控制相关联的数据。
26.在根据前述任一方面的第二十一方面中，所述方法还包括：在朝向所述至少一个对象的方向上呈现表达型指示，所述表达型指示与所述表达型操纵相关联并且包括可听指示和视觉指示其中至少之一。
27.在根据第二十一方面的第二十二方面中，呈现所述表达型指示包括：至少使用所述运载工具的扬声器发出所述可听指示，所述可听指示包括基于所述表达型操纵的与所述运载工具的减速成比例的频率的减小。
28.在根据前述任一方面的第二十三方面中，所述方法还包括：通过控制所述运载工具的油门，基于与所述运载工具的控制相关联的数据来控制所述运载工具。
29.在根据前述任一方面的第二十四方面中，所述方法还包括：基于所获得的数据来确定与所述表达型操纵相关联的表达型减速分布。
30.在根据前述任一方面的第二十五方面中，所述方法还包括：基于所获得的数据来确定与所述表达型操纵相关联的表达型转向分布。
31.在根据第二十五方面的第二十六方面中，确定与所述表达型操纵相关联的表达型转向分布包括：确定所述运载工具的道路的边界的地点，所述道路的边界包括车道标记和路缘其中至少之一。
32.在根据第二十六方面的第二十七方面中，确定与所述表达型操纵相关联的表达型转向分布包括：确定所述表达型转向分布以包括使所述运载工具朝向道路的边界和所述至少一个对象这两者转向的分布。
33.在根据第二十七方面的第二十八方面中，确定与所述表达型操纵相关联的表达型转向分布包括：确定所述表达型转向分布以包括如下分布，该分布使所述运载工具在朝向道路的边界和所述至少一个对象这两者转向之后变直，以使得在朝向道路的边界和所述至少一个对象这两者转向之后所述运载工具的行进方向与所述边界平行。
34.在根据第二十六方面至第二十八方面中任一方面的第二十九方面中，确定所述表达型操纵包括：确定所述表达型减速分布以包括使得所述运载工具沿着最靠近所述至少一
个对象的道路的边界停止的减速。
35.在根据前述任一方面的第三十方面中，所述方法还包括：接收表示所述运载工具改变所述运载工具的车道、接载乘客或放下乘客的意图的意图数据。
附图说明
36.图1示出具有自主能力的自主运载工具的示例。
37.图2例示示例“云”计算环境。
38.图3例示计算机系统。
39.图4示出自主运载工具的示例架构。
40.图5示出感知模块可以使用的输入和输出的示例。
41.图6示出lidar系统的示例。
42.图7示出操作中的lidar系统。
43.图8示出lidar系统的操作的附加细节。
44.图9示出规划模块的输入和输出之间的关系的框图。
45.图10示出控制模块的输入和输出的框图。
46.图11示出控制器的输入、输出和组件的框图。
47.图12示出表达型运载工具系统使用减速操纵将意图传达给行人的示例情景。
48.图13图示表达型运载工具系统的减速分布。
49.图14示出表达型运载工具系统的框图。
50.图15示出使用听觉和视觉通信向行人传达意图的表达型运载工具系统的示例情景。
51.图16示出具有表达型照明的运载工具的轮的示意图。
52.图17示出表达型运载工具系统将意图传达给接近运载工具的路径中的人行道的骑车者的示例情景。
53.图18示出表达型运载工具系统将意图传达给接近运载工具的路径中的车道的乱穿马路者的示例情景。
54.图19示出表达型运载工具系统将意图传达给运载工具的路径中的交通控制员的示例情景。
55.图20示出表达型运载工具系统将意图传达给等待运载工具接载的行人的示例情景。
56.图21示出表达型运载工具系统将意图传达给在去往放下地点的路线中的运载工具的乘客的示例情景。
57.图22示出表达型运载工具系统将意图传达给等待运载工具接载的行人的示例情景。
58.图23示出表达型运载工具系统在变道期间将意图传达给其它运载工具的示例情景。
59.图24示出表达型运载工具系统在合并交通的同时将意图传达给其它运载工具的示例情景。
60.图25示出表达型运载工具系统将意图传达给四路交叉口处的其它运载工具的的
示例情景。
61.图26示出表达型运载工具系统的框图。
62.图27示出具有表达型运载工具系统的附加细节的框图。
63.图28示出作为表达型运载工具系统的轨迹规划器的一部分的计算的框图。
64.图29示出表达型运载工具系统的方法的流程图。
具体实施方式
65.在以下描述中，为了解释的目的，阐述了许多具体细节，以便提供对本发明的透彻理解。然而，本发明可以在没有这些具体细节的情况下实施将是明显的。在其它实例中，众所周知的构造和装置是以框图形式示出的，以避免不必要地使本发明模糊。
66.在附图中，为了便于描述，示出了示意要素(诸如表示装置、模块、指令块和数据要素的那些要素)的具体排列或次序。然而，本领域技术人员应当理解，附图中示意要素的具体次序或排列并不意在意味着要求特定的处理次序或序列、或处理过程的分离。此外，在附图中包含示意要素并不意在意味着在所有实施例中都需要这种要素，也不意在意味着由这种要素表示的特征不能包括在一些实施例中或不能在一些实施例中与其它要素结合。
67.此外，在附图中，连接要素、诸如实线或虚线或箭头用于例示两个或更多个其它示意要素之间的连接、关系或关联，没有任何此类连接要素并不意在意味着不能存在连接、关系或关联。换句话说，一些要素之间的连接、关系或关联未在附图中示出，以便不使本公开内容模糊。此外，为了便于例示，使用单个连接要素来表示要素之间的多个连接、关系或关联。例如，如果连接要素表示信号、数据或指令的通信，本领域技术人员应理解，这种要素表示影响通信可能需要的一个或多个信号路径(例如，总线)。
68.现在将详细参考实施例，其示例在附图中例示出。在以下的详细描述中，阐述了许多具体细节，以便提供对所描述的各种实施例的透彻理解。然而，对于本领域的普通技术人员来说将明显的是，可以在没有这些具体细节的情况下实施所描述的各种实施例。在其它情况下，没有详细描述众所周知的方法、程序、组件、电路和网络，以便不会不必要地使实施例的方面模糊。
69.下面描述的若干特征各自可以彼此独立地使用，也可以与其它特征的任何组合一起使用。然而，任何个别特征可能不能解决以上所讨论的任何问题，或者只能解决以上所讨论的问题之一。以上所讨论的一些问题可能不能通过本文所描述的任何一个特征得到充分解决。虽然提供了标题，但在本说明书的其它地方也可以找到与具体标题有关但在具有该标题的部分中未找到的信息。本文根据以下概要描述实施例：
70.1.总体概述
71.2.系统概述
72.3.自主运载工具架构
73.4.自主运载工具输入
74.5.自主运载工具规划
75.6.自主运载工具控制
76.7.表达型运载工具系统
77.总体概述
78.除了姿势之外，行人还可以依赖于运载工具运动和相对于行人的位置来确定意图。除了传达运载工具的要停止意图之外，这个概念可以应用于传达“驶过”或不停止的意图。另外，该概念可以应用于将四路站的意图传达给其它驾驶员。另外，该概念可以应用于合并意图。
79.表达型运载工具系统通过向行人传达指示来使得行人能够知道运载工具的操作状态。操作状态可以是这样的状态，根据该状态，运载工具可以使用一个或多个驾驶操纵(例如，诸如朝向停止线寸动等)来操作。此外，该指示可以是声音。例如，通过发送随着运载工具接近(例如，模仿发动机rpm减小声音)和停止而频率减小的声音，行人可以感知运载工具正降速。
80.此外，运载工具可以在距典型人类驾驶员以外的行人更远的距离处开始停止、在距该行人更远的距离处达到峰减速、并且在距该行人更远的距离处即将完全停止。另外，运载工具还可以具有与不使用表达型运载工具系统的运载工具不同的减速分布。例如，半自主运载工具可以检测前方的对象，但是可能以特定的减速分布降速，而具有表达型运载工具系统的同一半自主运载工具将以不同的减速分布降速。以这种方式，减速分布(何时应用制动器、使运载工具降速的速度有多快、运载工具应该有多靠近对象等)取决于对象。
81.这些技术的一些优点包括将运载工具的操作状态传达给运载工具的环境中的行人。这增加了行人正确理解运载工具的移动的可能性。
82.在本技术中描述的系统还响应于对象的存在、速度和/或轨迹来提供对运载工具的控制。这经由运载工具的各种车载传感器来实现。然后，可以控制运载工具以特定的减速分布来减速，以安全地停止在对象的前方。
83.系统概述
84.图1示出具有自主能力的自主运载工具100的示例。
85.如本文所使用的，术语“自主能力”是指一种功能、特征或设施，该功能、特征或设施使运载工具能够部分地或完全地操作，而无需实时的人类干预，包括但不限于完全自主运载工具、高度自主运载工具和有条件自主运载工具。
86.如本文所使用的，自主运载工具(av)是一种具有自主能力的运载工具。
87.如本文所使用的，“运载工具”包括货物或人员的运输方式。例如，小汽车、公共汽车、火车、飞机、无人机、卡车、船只、舰艇、潜水器、飞船等。无人驾驶的小汽车是运载工具的示例。
88.如本文所使用的，“轨迹”是指将av从第一时空地点导航到第二时空地点的路径或路线。在实施例中，第一时空地点被称为初始地点或起始地点，第二时空地点被称为目的地、最终地点、目标、目标位置或目标地点。在一些示例中，轨迹由一个或多个路段(例如，道路的数段)组成，并且各路段由一个或多个块(例如，车道或交叉口的一部分)组成。在实施例中，时空地点对应于真实世界地点。例如，时空地点是接载或放下地点，以使人员或货物接载或放下。
89.如本文所使用的，“(一个或多个)传感器”包括一个或多个硬件组件，用于检测与传感器周围环境有关的信息。一些硬件组件可包括感测组件(例如，图像传感器、生物特征传感器)、传输和/或接收组件(例如，激光或射频波发射器和接收器)、电子组件(诸如，模数转换器)、数据存储装置(诸如，ram和/或非易失性存储器)、软件或固件组件和数据处理组
件(诸如，专用集成电路)、微处理器和/或微控制器。
90.如本文所使用的，“场景描述”是一种数据结构(例如，列表)或数据流，其包括由av运载工具上的一个或多个传感器检测到的一个或多个分类或标记的对象，或由av外部的源提供的一个或多个分类或标记的对象。
91.如本文所使用的，“道路”是一个可以被运载工具穿过的物理区域，并且可以对应于已命名的通道(例如，城市街道、州际高速公路等)或可对应于未命名的通道(例如，房屋或办公楼内的行车道、停车场的一段、空置停车场的一段、乡村区域的污物通道等)。因为有些运载工具(例如，四轮驱动的小卡车、越野车(suv)等)能够穿过各种不特别适合运载工具行驶的物理区域，因此“道路”可以是任何市政当局或其它政府或行政机构没有正式定义为一条通道的物理区域。
92.如本文所使用的，“车道”是道路的可被运载工具穿越的部分。有时基于车道标记来识别车道。例如，车道可对应于车道标记之间的大部分或全部空间，或仅对应于车道标记之间的部分空间(例如，小于50％)。例如，具有相距很远的车道标记的道路可能容纳两个或两个以上的运载工具，使得一个运载工具可以在不穿过车道标记的情况下超过另一个运载工具，因此可被解释为车道比车道标记之间的空间窄，或车道之间有两个车道。在没有车道标记的情况下，也可以对车道进行解释。例如，可以基于环境的物理特征(例如，农村地区的岩石和沿着大道的树木、或者例如在欠发达地区应避免的自然障碍物)来定义车道。也可以独立于车道标记或物理特征来解释车道。例如，可以基于原本缺少将会被解释为车道边界的特征的在区域中无障碍物的任意路径来解释车道。在示例情景中，av可以解释通过田野或空地的无障碍物部分的车道。在另一示例情景中，av可以解释通过不具有车道标记的宽(例如，足够两个或更多个车道宽)道路的车道。在该情景中，av可以将与车道有关的信息通信至其它av，使得其它av可以使用相同的车道信息来协调av之间的路径规划。
93.术语“空中下载(ota)客户端”包括任何av，或者嵌入在av中、耦接至av或与av进行通信的任何电子装置(例如，计算机、控制器、iot装置、电子控制单元(ecu))。
94.术语“空中下载(ota)更新”意味着对使用专有和/或标准化的无线通信技术递送至ota客户端的软件、固件、数据或配置设置或者它们的任何组合的任何更新、改变、删除或添加，其中该专有和/或标准化的无线通信技术包括但不限于：蜂窝移动通信(例如，2g、3g、4g、5g)、无线电无线区域网络(例如，wifi)和/或卫星因特网。
95.术语“边缘节点”是指耦接至网络的一个或多个边缘装置，这些装置提供与av进行通信所用的门户并且可以与其它边缘节点和基于云的计算平台进行通信，以调度ota更新并将ota更新递送至ota客户端。
96.术语“边缘装置”是指实现边缘节点并提供向企业或服务提供商(如verizon、at&t)核心网的物理无线接入点(ap)的装置。边缘装置的示例包括但不限于：计算机、控制器、发送器、路由器、路由交换机、综合接入装置(iad)、多路复用器、城域网(man)和广域网(wan)接入装置。
[0097]“一个或多个”包括由一个要素执行的功能、由多个要素例如以分布式的方式执行的功能、由一个要素执行的若干功能、由若干要素执行的若干功能、或上述的任何组合。
[0098]
还将理解的是，尽管在一些情况下，术语“第一”、“第二”等在本文中是用来描述各种要素的，但这些要素不应受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个要素与另一个
要素。例如，在未背离各种所描述的实施例的范围的情况下，第一触点可被称为第二触点，并且类似地，第二触点可被称为第一触点。第一触点和第二触点两者都是触点，但它们不是相同触点。
[0099]
在本文所描述的各种实施例的说明书中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而不是意在限制。如在所描述的各种实施例的说明书和所附权利要求书中所使用的，单数形式“a”、“an”和“the”也意在包括复数形式，除非上下文另有明确说明。还将理解的是，如本文所使用的“和/或”是指并且包括一个或多个相关清单项目的任何和所有可能的组合。还将理解的是，当在本说明书中使用术语“包括”、“包含”、“具备”和/或“具有”时，具体说明存在所陈述的特征、整数、步骤、操作、要素和/或组件，但并不排除存在或添加一个或多个其它特征、整数、步骤、操作、要素、组件、和/或其群组。
[0100]
如本文所使用的，取决于上下文，术语“如果”可选地被理解为意指“当”或“在当时”或“响应于确定为”或“响应于检测到”。类似地，取决于上下文，短语“如果已确定”或“如果[所陈述的条件或事件]已被检测到”可选地被理解为意指“在确定时”或“响应于确定为“或”在检测到[所陈述的条件或事件]时”或“响应于检测到[所陈述的条件或事件]”。
[0101]
如本文所使用的，av系统是指av以及支持av操作的硬件、软件、存储的数据和实时生成的数据的阵列。在实施例中，av系统并入在av内。在实施例中，av系统跨若干地点分布。例如，av系统的一些软件是在类似于下面关于图2描述的云计算环境200的云计算环境上实现的。
[0102]
一般而言，本文件描述了适用于任何具有一种或多种自主能力的运载工具的技术，包括完全自主运载工具、高度自主运载工具和有条件自主运载工具，诸如分别为所谓的第5级、第4级和第3级运载工具(见sae国际标准j3016：道路上机动车自动驾驶系统相关术语的分类和定义，通过引用将其全部内容并入本文件，用于了解运载工具自主权等级的更多详细信息)。本文件所描述的技术也适用于部分自主运载工具和驾驶员辅助运载工具，诸如所谓的第2级和第1级运载工具(见sae国际标准j3016：道路上机动车自动驾驶系统相关术语的分类和定义)。在实施例中，一个或多个第1级、第2级、第3级、第4级和第5级运载工具系统可基于对传感器输入的处理，在某些操作条件下自动执行某些运载工具操作(例如，转向、制动和使用地图)。本文件中所描述的技术可以使从完全自主运载工具到人类操作的运载工具范围内的任何级别的运载工具受益。
[0103]
自主运载工具与需要人类驾驶员的运载工具相比存在优势。一个优势是安全性。例如，在2016年，美国经历了600万起汽车事故、240万人受伤、40000人死亡和1300万辆运载工具碰撞事故，估计社会成本为9100亿美元多。从1965年到2015年，每行驶1亿英里的美国交通事故死亡人数已从约6人减少到约1人，部分是由于运载工具中所部署的附加安全措施。例如，认为与将发生碰撞有关的额外半秒的警告减轻了60％的前后碰撞。然而，被动安全特征(例如，安全带、安全气囊)在改进该数字方面有可能已达到它们的极限。因而，诸如运载工具的自动控制等的主动安全措施是改进这些统计数据的可能的下一步。由于在95％的碰撞中认为人类驾驶员是造成严重碰撞前事件的原因，因此自动驾驶系统例如通过以下操作，有可能实现更好的安全结果：比人类更好地可靠地识别和避免紧急情况；做出比人类更好的决策，比人类更好地遵守交通法规，并且比人类更好地预测将来事件；并且比人类更好地可靠地控制运载工具。
[0104]
参考图1，av系统120使av 100沿着轨迹198操作，穿过环境190至目的地199(有时称为最终地点)，同时避开对象(例如，自然障碍物191、运载工具193、行人192、骑车者和其它障碍物)和遵守道路规则(例如，操作规则或驾驶偏好)。
[0105]
在实施例中，av系统120包括用于从计算机处理器146接收操作命令并对其进行操作的装置101。使用术语“操作命令”来表示使得运载工具进行动作(例如，驾驶机动动作或移动)的可执行指令(或指令集)。操作命令可以非限制性地包括用于使运载工具开始向前移动、停止向前移动、开始向后移动、停止向后移动、加速、减速、进行左转和进行右转的指令。在实施例中，计算机处理器146与下面参考图3描述的处理器304相似。装置101的示例包括转向控制器102、制动器103、挡位、加速踏板或其它加速控制机构、挡风玻璃雨刮器、侧门锁、窗控器和转向指示器。
[0106]
在实施例中，av系统120包括用于测量或推断av 100的状态或条件的属性的传感器121，这些属性诸如是av的位置、线速度和角速度及线加速度和角加速度、以及航向(例如，av 100的前端的方向)。传感器121的示例是gps、测量运载工具线加速度和角速率两者的惯性测量单元(imu)、用于测量或估计轮滑移率的轮速率传感器、轮制动压力或制动扭矩传感器、引擎扭矩或轮扭矩传感器以及转向角度和角速率传感器。
[0107]
在实施例中，传感器121还包括用于感测或测量av的环境的属性的传感器。例如，可见光、红外或热(或两者兼有)光谱的单目或立体摄像机122，lidar 123，radar，超声波传感器，飞行时间(tof)深度传感器，速率传感器，温度传感器，湿度传感器和降水传感器。
[0108]
在实施例中，av系统120包括数据存储单元142和存储器144，用于存储与计算机处理器146相关联的机器指令或由传感器121收集的数据。在实施例中，数据存储单元142与以下关于图3描述的rom 308或存储装置310类似。在实施例中，存储器144与下面描述的主存储器306类似。在实施例中，数据存储单元142和存储器144存储有关环境190的历史、实时和/或预测性信息。在实施例中，存储的信息包括地图、驾驶性能、交通拥堵更新或天气条件。在实施例中，与环境190有关的数据从远程数据库134通过通信信道传输到av 100。
[0109]
在实施例中，av系统120包括通信装置140，用于将对其它运载工具的状态和条件(诸如位置、线速度和角速度、线加速度和角加速度、以及线航向和角航向)测量或推断的属性传送到av 100。这些装置包括运载工具到运载工具(v2v)和运载工具到基础设施(v2i)通信装置以及用于通过点对点或自组织(ad hoc)网络或两者进行无线通信的装置。在实施例中，通信装置140跨电磁频谱(包括无线电和光通信)或其它介质(例如，空气和声介质)进行通信。运载工具对运载工具(v2v)、运载工具对基础设施(v2i)通信(以及在一些实施例中为一种或多种其它类型的通信)的组合有时被称为运载工具对所有事物(v2x)通信。v2x通信通常符合一个或多个通信标准，用于与自主运载工具进行的和在自主运载工具之间的通信。
[0110]
在实施例中，通信装置140包括通信接口。例如，有线、无线、wimax、wi-fi、蓝牙、卫星、蜂窝、光、近场、红外或无线电接口。通信接口将数据从远程数据库134传输到av系统120。在实施例中，远程数据库134嵌入在如图2中所描述的云计算环境200中。通信接口140将从传感器121收集的数据或与av 100操作有关的其它数据传输到远程数据库134。在实施例中，通信接口140向av 100传输与遥操作有关的信息。在一些实施例中，av 100与其它远程(例如，“云”)服务器136通信。
[0111]
在实施例中，远程数据库134还存储和传输数字数据(例如，存储诸如道路和街道地点的数据)。这些数据存储在av 100上的存储器144中，或者通过通信信道从远程数据库134传输到av 100。
[0112]
在实施例中，远程数据库134存储和传输与以前在一天中类似时间沿着轨迹198行驶的运载工具的驾驶属性有关的历史数据(例如，速率和加速度分布)。在一个实现中，这种数据可以存储在av 100上的存储器144中，或者通过通信信道从远程数据库134传输到av 100。
[0113]
位于av 100上的计算装置146基于实时传感器数据和先验信息两者以算法方式生成控制动作，允许av系统120执行其自主驾驶能力。
[0114]
在实施例中，av系统120包括耦接到计算装置146的计算机外围设备132，用于向av 100的用户(例如，乘员或远程用户)提供信息和提醒并接收来自该用户的输入。在实施例中，外围设备132类似于下面参考图3讨论的显示器312、输入装置314和光标控制器316。耦接是无线的或有线的。任意两个或更多个的接口装置可以集成到单个装置中。
[0115]
在实施例中，av系统120接收并强制执行例如由乘员指定的或者存储在与乘员相关联的简档中的乘员的隐私级别。乘员的隐私级别确定了如何许可使用存储在乘员简档中的以及/或者存储在云服务器136上且与乘员简档相关联的、与乘员相关联的特定信息(例如，乘员舒适度数据、生物测量数据等)。在实施例中，隐私级别指定了一旦搭乘完成则被删除的与乘员相关联的特定信息。在实施例中，隐私级别指定了与乘员相关联的特定信息，并且标识被授权访问该信息的一个或多个实体。被授权访问信息的所指定的实体的示例可以包括其它av、第三方av系统、或者可以潜在地访问该信息的任何实体。
[0116]
可以在一个或多个粒度级别指定乘员的隐私级别。在实施例中，隐私级别标识要存储或共享的特定信息。在实施例中，隐私级别适用于与乘员相关联的所有信息，使得乘员可以指定不存储或共享她的个人信息。被许可访问特定信息的实体的指定也可以在各种粒度级别指定。被许可访问特定信息的各种实体集例如可以包括其它av、云服务器136、特定第三方av系统等。
[0117]
在实施例中，av系统120或云服务器136确定av 100或另一实体是否可访问与乘员相关联的某些信息。例如，试图访问与特定时空地点有关的乘员输入的第三方av系统必须例如从av系统120或云服务器136获得授权，以访问与乘员相关联的信息。例如，av系统120使用乘员的指定隐私级别来确定是否可以将与时空地点有关的乘员输入呈现给第三方av系统、av 100或另一av。这使得乘员的隐私级别能够指定允许哪些其它实体接收与乘员的动作有关的数据或与乘员相关联的其它数据。
[0118]
图2例示示例“云”计算环境。云计算是一种服务交付模式，用于使得能够方便、按需地在网络上访问可配置计算资源(例如网络、网络带宽、服务器、处理、内存、存储、应用程序、虚拟机和服务)的共享池。在典型的云计算系统中，一个或多个大型云数据中心容纳用于交付云所提供的服务的机器。现在参考图2，云计算环境200包括通过云202互连的云数据中心204a、204b和204c。数据中心204a、204b和204c为连接到云202的计算机系统206a、206b、206c、206d、206e和206f提供云计算服务。
[0119]
云计算环境200包括一个或多个云数据中心。一般而言，云数据中心(例如图2中所示的云数据中心204a)是指构成云(例如图2中所示的云202或云的特定部分)的服务器的物
理排列。例如，服务器在云数据中心中物理排列成房间、组、行和机架。云数据中心有一个或多个区域，其中包括一个或多个服务器房间。每个房间有一行或多行服务器，并且每行包括一个或多个机架。每个机架包括一个或多个单独的服务器节点。在一些实现中，区域、房间、机架和/或行中的服务器基于数据中心设施的物理基础设施要求(包括电力、能源、热力、热源和/或其它要求)被排列成若干组。在实施例中，服务器节点类似于图3中描述的计算机系统。数据中心204a具有许多分布在多个机架上的计算系统。
[0120]
云202包括云数据中心204a、204b和204c以及用于连接云数据中心204a、204b和204c并有助于促进计算系统206a-f对云计算服务的访问的网络和网络资源(例如，网络设备、节点、路由器、交换机和网络电缆)。在实施例中，该网络表示一个或多个本地网络、广域网或通过使用地面或卫星连接部署的有线或无线链路耦接的网际网络的任意组合。通过网络交换的数据使用多种网络层协议(诸如，因特网协议(ip)、多协议标签交换(mpls)、异步传输模式(atm)、帧中继(frame relay)等)进行传输。此外，在网络表示多个子网络的组合的实施例中，在每个底层子网络上使用不同的网络层协议。在一些实施例中，网络表示一个或多个互连网际网络(诸如公共因特网等)。
[0121]
计算系统206a-f或云计算服务消费者通过网络链路和网络适配器连接到云202。在实施例中，计算系统206a-f被实现为各种计算装置，例如服务器、台式机、膝上型计算机、平板电脑、智能手机、物联网(iot)装置、自主运载工具(包括小汽车、无人机、航天飞机、火车、公共汽车等)和消费电子产品。在实施例中，计算系统206a-f在其它系统中实现或作为其它系统的一部分实现。
[0122]
图3例示计算机系统300。在实现中，计算机系统300是一种专用计算装置。专用计算装置被硬连线以执行这些技术，或包括诸如一个或多个专用集成电路(asic)或现场可编程门阵列(fpga)的被持久编程为执行上述技术的数字电子装置，或可包括一个或多个通用硬件处理器，这些硬件处理器经编程以根据固件、存储器、其它存储器、或者组合中的程序指令执行这些技术。这种专用的计算装置还可以将定制的硬线逻辑、asic或fpga与定制的编程相结合来完成这些技术。在各种实施例中，专用计算装置是台式计算机系统、便携式计算机系统、手持装置、网络装置或包含硬线和/或程序逻辑以实现这些技术的任何其它装置。
[0123]
在实施例中，计算机系统300包括总线302或用于传达信息的其它通信机制、以及与总线302耦接以处理信息的硬件处理器304。硬件处理器304是例如通用微处理器。计算机系统300还包括主存储器306，诸如随机存取存储器(ram)或其它动态存储装置，该主存储器306耦接到总线302以存储信息和指令，该信息和指令由处理器304执行。在一个实现中，主存储器306用于在执行要由处理器304执行的指令期间存储临时变量或其它中间信息。当这些指令存储在处理器304可访问的非暂时性存储介质中时，使计算机系统300变成一个专用机器，该机器被定制以执行指令中指定的操作。
[0124]
在实施例中，计算机系统300还包括只读存储器(rom)308或耦接到总线302的其它静态存储装置，用于存储处理器304的静态信息和指令。提供诸如磁盘、光盘、固态驱动器或三维交叉点存储器的存储装置310，并且该存储装置310耦接到总线302以存储信息和指令。
[0125]
在实施例中，计算机系统300通过总线302耦接到诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)、等离子体显示器、发光二极管(led)显示器或用于向计算机用户显示信息的有机
发光二极管(oled)显示器的显示器312。包括字母数字键和其它键的输入装置314耦接到总线302，用于向处理器304传送信息和命令选择。另一种类型的用户输入装置是光标控制器316，诸如鼠标、轨迹球、触控显示器或光标方向键，用于将方向信息和命令选择传送到处理器304，并用于控制光标在显示器312上的移动。这种输入装置通常具有两个轴(第一轴(例如，x轴)和第二轴(例如，y轴))上的两个自由度，这两个轴允许装置指定平面上的位置。
[0126]
根据一个实施例，本文的技术由计算机系统300响应于处理器304执行主存储器306中包含的一个或多个指令的一个或多个序列而执行。这些指令从诸如存储装置310的另一存储介质读入主存储器306。执行主存储器306中包含的指令序列使处理器304执行本文所描述的过程步骤。在替代实施例中，使用硬连线电路代替或与软件指令结合使用。
[0127]
如本文所使用的术语“存储介质”是指存储数据和/或指令的任何非暂时性介质，这些数据和/或指令使机器以特定方式操作。这种存储介质包括非易失性介质和/或易失性介质。非易失性介质例如包括诸如存储装置310的光盘、磁盘、固态驱动器或三维交叉点存储器。易失性介质包括动态存储器，诸如主存储器306。存储介质的常见形式包括例如软盘、软磁盘、硬盘、固态驱动器、磁带或任何其它磁数据存储介质、cd-rom、任何其它光数据存储介质、任何具有孔型的物理介质、ram、prom和eprom、flash-eprom、nv-ram、或任何其它存储芯片或存储盒。
[0128]
存储介质有别于传输介质，但可以与传输介质相结合使用。传输介质参与存储介质之间的信息传输。例如，传输介质包括同轴电缆、铜线和光纤，其包括具备总线302的电线。传输介质也可以采取声波或光波的形式，诸如在无线电波和红外数据通信过程中产生的声波或光波。
[0129]
在实施例中，各种形式的介质涉及将一个或多个指令的一个或多个序列承载到处理器304以供执行。例如，这些指令最初是在远程计算机的磁盘或固态驱动器上执行的。远程计算机将指令加载到其动态存储器中，并使用调制解调器通过电话线路发送指令。计算机系统300的本地调制解调器接收电话线路上的数据，并使用红外发射器将数据转换为红外信号。红外检测器接收红外信号中承载的数据，并且适当的电路将数据放置在总线302上。总线302将数据承载到主存储器306，处理器304从主存储器306检索并执行指令。主存储器306接收的指令可以可选地在处理器304执行之前或之后存储在存储装置310上。
[0130]
计算机系统300还包括耦接到总线302的通信接口318。通信接口318提供耦接到连接至本地网络322的网络链路320的双向数据通信。例如，通信接口318是综合业务数字网(isdn)卡、电缆调制解调器、卫星调制解调器或用以提供与相应类型电话线路的数据通信连接的调制解调器。作为另一示例，通信接口318是局域网(lan)卡，用于提供与兼容lan的数据通信连接。在一些实现中，无线链路也被实现。在任何这种实现中，通信接口318发送和接收承载表示各种类型的信息的数字数据流的电、电磁或光信号。
[0131]
网络链路320通常通过一个或多个网络向其它数据装置提供数据通信。例如，网络链路320通过本地网络322提供与主计算机324或与由因特网服务提供商(isp)326运营的云数据中心或设备的连接。isp 326又通过现在通常称为“因特网”328的世界范围分组数据通信网络来提供数据通信服务。本地网络322和因特网328两者都使用承载数字数据流的电、电磁或光信号。通过各种网络的信号以及网络链路320上并通过通信接口318的信号是传输介质的示例形式，其中这些信号承载了进出计算机系统300的数字数据。在实施例中，网络
320包含上述云202或云202的一部分。
[0132]
计算机系统300通过(一个或多个)网络、网络链路320和通信接口318发送消息和接收包括程序代码的数据。在实施例中，计算机系统300接收用于处理的代码。接收到的代码在接收到时由处理器304执行，和/或存储在存储装置310中，或存储在其它非易失性存储装置中以便以后执行。
[0133]
自主运载工具架构
[0134]
图4示出用于自主运载工具(例如，图1所示的av 100)的示例架构400。架构400包括感知模块402(有时称为感知电路)、规划模块404(有时称为规划电路)、控制模块406(有时称为控制电路)、定位模块408(有时称为定位电路)和数据库模块410(有时称为数据库电路)。各模块在av 100的操作中发挥作用。共同地，模块402、404、406、408和410可以是图1所示的av系统120的一部分。在一些实施例中，模块402、404、406、408和410中的任何模块是计算机软件(例如，计算机可读介质上所存储的可执行代码)和计算机硬件(例如，一个或多个微处理器、微控制器、专用集成电路[asic]、硬件存储器装置、其它类型的集成电路、其它类型的计算机硬件、或者这些硬件中的任何或所有的组合)的组合。模块402、404、406、408和410各自有时被称为处理电路(例如，计算机硬件、计算机软件、或者这两者的组合)。模块402、404、406、408和410中的任何或全部的组合也是处理电路的示例。
[0135]
在使用中，规划模块404接收表示目的地412的数据，并且确定表示av 100为了到达(例如，抵达)目的地412而可以行驶的轨迹414(有时称为路线)的数据。为了使规划模块404确定表示轨迹414的数据，规划模块404从感知模块402、定位模块408和数据库模块410接收数据。
[0136]
感知模块402使用例如也如图1所示的一个或多个传感器121来识别附近的物理对象。将对象分类(例如，分组成诸如行人、自行车、汽车、交通标志等的类型)，并且将包括经分类的对象416的场景描述提供至规划模块404。
[0137]
规划模块404还从定位模块408接收表示av位置418的数据。定位模块408通过使用来自传感器121的数据和来自数据库模块410的数据(例如，地理数据)以计算位置来确定av位置。例如，定位模块408使用来自gnss(全球导航卫星系统)传感器的数据和地理数据来计算av的经度和纬度。在实施例中，定位模块408所使用的数据包括具有行车道几何属性的高精度地图、描述道路网络连接属性的地图、描述行车道物理属性(诸如交通速率、交通量、运载工具和自行车车道的数量、车道宽度、车道交通方向、或车道标记类型和地点，或者它们的组合)的地图、以及描述道路特征(诸如十字路口、交通标志或各种类型的其它行驶信号等)的空间地点的地图。在实施例中，高精度地图是通过将数据经由自动或手动注释添加到低精度地图所构建的。
[0138]
控制模块406接收表示轨迹414的数据和表示av位置418的数据，并且以将使得av 100行驶轨迹414到达目的地412的方式来操作av的控制功能420a～420c(例如，转向、油门、制动、点火)。例如，如果轨迹414包括左转，则控制模块406将以如下方式操作控制功能420a～420c：转向功能的转向角度将使得av 100左转，并且油门和制动将使得av 100在进行转弯之前暂停并等待经过的行人或运载工具。
[0139]
自主运载工具输入
[0140]
图5示出感知模块402(图4)所使用的输入502a-502d(例如，图1中所示的传感器
121)和输出504a-504d(例如，传感器数据)的示例。一个输入502a是lidar(光检测和测距)系统(例如，图1所示的lidar 123)。lidar是使用光(例如，诸如红外光等的一道光)来获得与其视线中的物理对象有关的数据的技术。lidar系统产生lidar数据作为输出504a。例如，lidar数据是用于构造环境190的表示的3d或2d点(也称为点云)的集合。
[0141]
另一输入502b是radar(雷达)系统。radar是使用无线电波来获得与附近的物理对象有关的数据的技术。radar可以获得与不在lidar系统的视线内的对象有关的数据。radar系统502b产生radar数据作为输出504b。例如，radar数据是用于构造环境190的表示的一个或多个射频电磁信号。
[0142]
另一输入502c是照相机系统。照相机系统使用一个或多个照相机(例如，使用诸如电荷耦接器件[ccd]等的光传感器的数字照相机)来获取与附近的物理对象有关的信息。照相机系统产生照相机数据作为输出504c。照相机数据通常采用图像数据(例如，诸如raw、jpeg、png等的图像数据格式的数据)的形式。在一些示例中，照相机系统具有例如为了立体影像(立体视觉)的目的的多个独立照相机，这使得照相机系统能够感知深度。尽管照相机系统所感知的对象在这里被描述为“附近”，但这是相对于av而言的。在使用中，照相机系统可被配置为“看见”远处的(例如，av前方的远至1公里或更远的)对象。因此，照相机系统可以具有为了感知遥远的对象而优化的诸如传感器和镜头等的特征。
[0143]
另一输入502d是交通灯检测(tld)系统。tld系统使用一个或多个照相机来获得与交通灯、街道标志和提供视觉导航信息的其它物理对象有关的信息。tld系统产生tld数据作为输出504d。tld数据经常采用图像数据(例如，诸如raw、jpeg、png等的图像数据格式的数据)的形式。tld系统与包含照相机的系统的不同之处在于：tld系统使用具有宽视场(例如，使用广角镜头或鱼眼镜头)的照相机，以获得与尽可能多的提供视觉导航信息的物理对象有关的信息，使得av 100能够访问这些对象所提供的所有相关导航数据。例如，tld系统的视角可以为约120度或更大。
[0144]
在一些实施例中，使用传感器融合技术来组合输出504a-504d。因而，将个体输出504a-504d提供至av 100的其它系统(例如，提供至如图4所示的规划模块404)，或者可以采用相同类型的单个组合输出或多个组合输出(例如，使用相同组合技术或组合相同输出或者这两者)或不同类型的单个组合输出或多个组合输出(例如，使用不同的各个组合技术或组合不同的各个输出或者这两者)的形式，将组合输出提供至其它系统。在一些实施例中，使用早期融合技术。早期融合技术的特征在于：在将一个或多个数据处理步骤应用到组合输出之前，将输出组合。在一些实施例中，使用后期融合技术。后期融合技术的特征在于：在将一个或多个数据处理步骤应用到个体输出之后，将输出组合。
[0145]
图6示出lidar系统602的示例(例如，图5所示的输入502a)。lidar系统602从发光器606(例如，激光发射器)发射光604a-604c。lidar系统所发射的光通常不在可见光谱中；例如，经常使用红外光。所发射的光604b中的一些光遇到物理对象608(例如，运载工具)并且反射回到lidar系统602。(从lidar系统发射的光通常不会穿透物理对象，例如，实心形式的物理对象。)lidar系统602还具有用于检测反射光的一个或多个光检测器610。在实施例中，与lidar系统相关联的一个或多个数据处理系统生成表示lidar系统的视场614的图像612。图像612包括表示物理对象608的边界616的信息。这样，图像612用于确定av附近的一个或多个物理对象的边界616。
[0146]
图7示出操作中的lidar系统602。在该图所示的情境中，av 100接收采用图像702的形式的照相机系统输出504c和采用lidar数据点704的形式的lidar系统输出504a两者。在使用中，av 100的数据处理系统将图像702与数据点704进行比较。特别地，在数据点704中也识别在图像702中识别出的物理对象706。这样，av 100基于数据点704的分布和密度来感知物理对象的边界。
[0147]
图8示出lidar系统602的操作的附加细节。如上所述，av 100基于lidar系统602所检测到的数据点的特性来检测物理对象的边界。如图8所示，诸如地面802等的平坦对象将以一致的方式反射从lidar系统602发射的光804a-804d。换句话说，由于lidar系统602使用一致的间隔发射光，因此地面802将以相同的一致间隔将光反射回到lidar系统602。在av 100在地面802上行驶时，在没有东西阻挡道路的情况下，lidar系统602将继续检测到由下一个有效地面点806反射的光。然而，如果对象808阻挡道路，则lidar系统602所发射的光804e-804f将以与预期一致方式不一致的方式从点810a-810b反射。根据该信息，av 100可以确定存在对象808。
[0148]
路径规划
[0149]
图9示出(例如，如图4所示的)规划模块404的输入和输出之间的关系的框图900。一般而言，规划模块404的输出是从起点904(例如，源地点或初始地点)到终点906(例如，目的地或最终地点)的路线902。路线902通常由一个或多个路段定义。例如，路段是指要在街道、道路、公路、行车道或适合汽车行驶的其它物理区域的至少一部分上行驶的距离。在一些示例中，例如，如果av 100是诸如四轮驱动(4wd)或全轮驱动(awd)小汽车、suv或小卡车等的能够越野的运载工具，则路线902包括诸如未铺面路径或开阔田野等的“越野”路段。
[0150]
除路线902之外，规划模块还输出车道级路线规划数据908。车道级路线规划数据908用于在特定时间基于路线902的路段的条件来驶过这些路段。例如，如果路线902包括多车道公路，则车道级路线规划数据908包括轨迹规划数据910，其中av 100可以使用该轨迹规划数据910以例如基于出口是否临近、多个车道中的一个或多个车道是否存在其它运载工具、或者在几分钟或更少时间的过程中变化的其它因素来从这多个车道中确定某车道。类似地，在一些实现中，车道级路线规划数据908包括路线902的某路段特有的速率约束912。例如，如果该路段包括行人或非预期交通，则速率约束912可以将av 100限制到比预期速率慢的行驶速率，例如基于该路段的限速数据的速率。
[0151]
在实施例中，向规划模块404的输入包括(例如，来自图4所示的数据库模块410的)数据库数据914、当前地点数据916(例如，图4所示的av位置418)、(例如，用于图4所示的目的地412的)目的地数据918和对象数据920(例如，如图4所示的感知模块402所感知的经分类的对象416)。在一些实施例中，数据库数据914包括规划时所使用的规则。规则是使用形式语言(例如，使用布尔逻辑)指定的。在av 100所遇到的任何给定情形中，这些规则中的至少一些规则将适用于该情形。如果规则具有基于av 100可用的信息(例如，与周围环境有关的信息)所满足的条件，则该规则适用于给定情形。规则可以具有优先级。例如，“如果公路是高速公路，则移动到最左侧车道”这一规则与“如果出口在一英里内临近，则移动到最右侧车道”相比可以具有更低的优先级。
[0152]
自主运载工具控制
[0153]
图10示出(例如，如图4所示的)控制模块406的输入和输出的框图1000。控制模块
根据控制器1002而操作，该控制器1002例如包括：一个或多个处理器(例如，诸如微处理器或微控制器或这两者等的一个或多个计算机处理器)。
[0154]
在实施例中，控制器1002接收表示期望输出1004的数据。期望输出1004通常包括速度，例如速率和航向。期望输出1004例如可以基于从(例如，如图4所示的)规划模块404接收到的数据。根据期望输出1004，控制器1002产生可用作油门输入1006和转向输入1008的数据。油门输入1006表示例如通过接合转向踏板或接合另一油门控件来接合av 100的油门(例如，加速控制)以实现期望输出1004的大小。在一些示例中，油门输入1006还包括可用于接合av 100的制动器(例如，减速控制)的数据。转向输入1008表示转向角度，例如av的转向控制(例如，方向盘、转向角致动器或用于控制转向角度的其它功能)应被定位成实现期望输出1004的角度。
[0155]
在实施例中，控制器1002接收在调整提供至油门和转向的输入时使用的反馈。例如，如果av 100遇到诸如山丘等的干扰1010，则av 100的测量速率1012降至低于期望输出速率。在实施例中，任何测量输出1014均被提供至控制器1002，使得例如基于测量速率和期望输出之间的差分1013来进行所需的调整。测量输出1014包括测量位置1016、测量速度1018(包括速率和航向)、测量加速度1020和av 100的传感器可测量的其它输出。
[0156]
在实施例中，例如通过诸如照相机或lidar传感器等的传感器预先检测与干扰1010有关的信息，并且该信息被提供至预测性反馈模块1022。然后，预测性反馈模块1022将控制器1002可用于相应地调整的信息提供至控制器1002。例如，如果av 100的传感器检测到(“看见”)山丘，则控制器1002可以使用该信息来准备在适当时间接合油门，以避免显著减速。
[0157]
图11示出控制器1002的输入、输出和组件的框图1100。控制器1002具有影响油门/制动器控制器1104的操作的速率分析器1102。例如，速率分析器1102根据例如由控制器1002接收到并由速率分析器1102处理后的反馈，来指示油门/制动器控制器1104使用油门/制动器1106进行加速或进行减速。
[0158]
控制器1002还具有影响方向盘控制器1110的操作的横向跟踪控制器1108。例如，横向跟踪控制器1108根据例如由控制器1002接收到并由横向跟踪控制器1108处理后的反馈，来指示方向盘控制器1110调整转向角致动器1112的位置。
[0159]
控制器1002接收用于确定如何控制油门/制动器1106和转向角致动器1112的若干输入。规划模块404提供控制器1002例如选择av 100开始操作时的航向并确定在av 100到达十字交叉路口时穿过哪个道路路段所使用的信息。定位模块408例如将描述av 100的当前地点的信息提供至控制器1002，使得控制器1002可以确定av 100是否处于基于正控制油门/制动器1106和转向角致动器1112的方式而预期的地点。在一些实施例中，定位模块408向控制器1002提供描述av 100的当前速度、加速度的信息。在实施例中，控制器1002接收来自其它输入1114的信息，例如从数据库、计算机网络等接收到的信息。
[0160]
表达型运载工具系统
[0161]
图12是在环境1202(例如，街道、交叉口、停车场)内操作的表达型运载工具系统1200的图。表达型运载工具系统1200在运载工具1204内实现。在实施例中，运载工具1204是参考图1描述的av 100。如本文中所使用的，表达型运载工具系统1200(例如，av系统120)是“表达型”，其在于该系统将运载工具1204的操作状态传达至环境1202中的一个或多个对象
(例如，其它运载工具、行人、骑车者等)。在一些实施例中，该“表达型”通信采用表达型操纵的形式(例如，涉及运载工具的一个或多个控制特征，诸如运载工具1204的减速、加速或转向行为(例如，转向角变化)等)。在一些实施例中，该“表达型”通信可以包括表达型指示(例如，涉及运载工具1204的一个或多个扬声器、灯或显示器)。以此方式，表达型通信可以在不涉及运载工具1204的一个或多个扬声器、灯或显示器的情况下而包括减速、加速或转向行为，或者除了涉及运载工具1204的一个或多个扬声器、灯或显示器之外还可以包括减速、加速或转向行为。
[0162]
运载工具1204包括被配置为检测环境1202中在运载工具1204外部的对象1206a、1206b、1206c(通常为对象1206)的至少一个传感器1210(例如，参考图1所描述的传感器121)。在一些实施例中，至少一个传感器1210与参考图1描述的传感器121(例如，lidar 123和/或照相机122)基本相同。另外，如图13所示，至少一个传感器1210可以包括可见光、红外或热(或两者兼有)光谱的单目或立体摄像机、radar、超声波传感器、飞行时间(tof)深度传感器、速率传感器、温度传感器、湿度传感器和降水传感器。
[0163]
再次参考图12，表达型运载工具系统1200获得与环境1202相关联的数据。在该示例中，使用至少一个传感器1210获得表示行人1206a的数据以及从数据库获得表示人行道1212的地点的数据。例如，表达型运载工具系统1200可以与作为感知模块的一部分的图像处理系统通信并且还基于行人1206a的一个或多个图像来确定行人1206a的姿态(或视线)，其中该感知模块基于行人1206a的一个或多个图像来将至少一个对象识别为行人。在该示例中，数据还表示道路侧(例如，不在运载工具1204的当前车道中)的行人1206a。数据还表示具有指向运载工具1204的姿态且距运载工具1204(例如，距运载工具1204的前保险杠)距离为a的行人1206a。在该示例中，表达型运载工具系统1200还确定行人1206a与人行道1212(例如，人行道1212的一个或多个边界)之间的距离。
[0164]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1200基于至少一个对象来选择用于发起表达型操纵的至少一个进入条件。例如，如果表达型运载工具系统1200将至少一个对象识别为行人，则表达型运载工具系统1200选择行人1206a的地点是否在距人行道1212的地点的第一距离(例如，2米、3米等)内的进入条件。类似地，如果表达型运载工具系统1200将该至少一个对象识别为行人，则表达型运载工具系统1200选择行人1206a的姿态是朝向运载工具1204还是朝向运载工具1204的道路的进入条件。
[0165]
如果所有进入条件都满足，则运载工具1204进行表达型操纵以将运载工具1204的意图传达给行人1206a。另一方面，如果不满足进入条件中的一些条件，则运载工具1204不进行将运载工具1204的意图传达给行人1206a的表达型操纵。
[0166]
例如，如果行人1206a在人行道1212的一侧的2米内，则表达型运载工具系统1200确定为行人1206a打算经由人行道1212穿过道路，因此运载工具1204进行表达型操纵。在其它示例中，如果行人1206a在人行道1212的3米内(例如，在距人行道1212的一侧的3米内)并且行人1206a的姿态在朝向运载工具1204的方向上，则表达型运载工具系统1200也确定为行人1206a打算经由人行道1212穿过道路，因此运载工具1204进行表达型操纵。相反，如果行人1206a距人行道1212大于5米，并且行人1206a的姿态在远离运载工具1204的方向上，则表达型运载工具系统1200确定为行人1206a不打算经由人行道1212穿过道路，因此运载工具1204不进行表达型操纵。以这种方式，表达型运载工具系统1200确定是否满足用于发起
表达型操纵的所有进入条件，并且作为响应，将与运载工具的控制相关联的数据发送至运载工具控制器(例如，控制器1002)以使运载工具进行表达型操纵。
[0167]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1200确定表达型操纵。在一些示例中，表达型运载工具系统1200基于环境1202中运载工具1204的地点和环境1202中行人1206a的地点来确定表达型操纵。例如，表达型运载工具系统1200可以确定表达型操纵包括运载工具1204的减速，以使得运载工具1204在距行人1206a预定距离b处停止。在该示例中，表达型运载工具系统1200确定减速包括起始点(例如，首先施加减速的距行人1206a的距离)、最大减速点(例如，施加最大减速的距行人1206a的距离)、以及停止点(例如，运载工具1204达到完全停止的距行人1206a的距离)。这些特征在下文参考图13描述。
[0168]
图13示出基于图12中所表示的情景的表达型减速操纵1300。在该示例中，表达型运载工具系统1200确定表达型操纵包括具有起始点1302a、最大减速点1302b和停止点1302c的减速分布1302。在该示例中，表达型运载工具系统1200接收指示运载工具1204正以15m/s的初始速度v0行驶的数据(例如，来自诸如定位模块408等的定位模块)，然后确定表达型减速包括距行人1206a为113米的起始点1302a，以使得存在足够空间供运载工具1204即将在“减速区”1208中完全停止。通常，减速区1208是进行表达型减速操纵所需的距离量并且由起始点1302a和停止点1302c限定，其进而可以基于运载工具1204的初始速度v0。
[0169]
在该示例中，表达型运载工具系统1200确定停止点1302c距行人1206a为5米并且确定最大减速点1302b距行人1206a为35米。在该示例中，最大减速大小约为0.22g。这里，“g”是近似为9.81m/s2的重力常数(g)。实际的减速大小将根据牛顿运动定律取决于运载工具1204的质量。在一些示例中，最大减速将为至少0.15g。在一些示例中，运载工具1504将以较高的最大减速(例如，0.3g、0.5g、1g)减速，以使得行人1206a具有运载工具1204知道行人1206a的较高置信度。
[0170]
重要的是，当运载工具1204进行表达型减速分布1302时，所有这些特征(起始点1302a、最大减速点1302b和停止点1302c)帮助向行人1206a传达意图。
[0171]
例如，当运载工具1204即将在距行人1206a至少5米处完全停止时，行人1206a更确信运载工具1204将停止以允许行人1206a经由人行道1212(如图12所示)穿过道路。另一方面，非表达型减速分布1304包括在行人1206a的地点处(例如，距行人1206a小于2米)的停止点1304c。当运载工具1204即将在行人1206a的地点处完全停止时，行人1206a不太确信运载工具1204将停止以允许行人1206a经由人行道1212穿过道路。在所示示例中，停止点1502c在停止点1504c之前5米。在一些示例中，不管运载工具1204的速度如何，停止点1502c都在停止点1504c之前5米。
[0172]
作为另一示例，当运载工具1204在距行人1206a为113米的起始点1302a处开始发起减速时(在该示例中，这表示距行人1206a约7.5秒)，行人1206a更确信运载工具1204将停止以允许行人1206a穿过道路。另一方面，非表达型减速分布1304包括距行人1206a为98米的起始点1304a(在该示例中，这表示距行人1206a约6.5秒)。运载工具1204等待开始发起减速的时间越长，行人1206a的置信度越低。在所示示例中，起始点1502a在起始点1504a之前15米。
[0173]
作为另一示例，当运载工具1204在距行人1206a为35米的最大减速点1302b处达到最大减速点时，行人1206a更确信运载工具1204将停止以允许行人1206a穿过道路。另一方
面，非表达型减速分布1304包括距行人1206a为25米的最大减速点1304b。运载工具1204在最大减速点处越靠近行人1206a，行人1206a的置信度越低。在所示示例中，最大减速点1302b在最大减速点1504b之前10米。在一些示例中，不管运载工具1204的速度如何，最大减速点1502b都在最大减速点1504b之前10米。
[0174]
如本文所述，“非表达型减速”或“非表达型操纵”是指不具有表达型操纵能力的运载工具或者确实具有表达型操纵能力但表达型操纵被禁用的运载工具(例如，规划模块(例如，规划模块404)可以确定为运载工具1204在某些情形下应放弃进行表达型操纵)。例如，如果不满足进入条件中的一些进入条件(如上面参考图12所述)，则运载工具1204可以选择不进行表达型操纵。在一些示例中，“非表达型减速”或“非表达型操纵”可以表示人类驾驶员的行为。以此方式，表达型运载工具系统1200可以使运载工具1204进行如下表达型减速：比人类驾驶员早一秒开始停止，比人类驾驶员距行人1206a更远10米达到峰减速，并且比人类驾驶员距行人1206a更远即将完全停止。另外，“非表达型减速”或“非表达型操纵”可以表示在没有检测到对象(例如，不存在行人1206a)时运载工具1204的减速分布。
[0175]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1200基于运载工具1204的初始速度v0确定减速分布1302。例如，如果运载工具1204正以更快的速度行驶，则起始点可以距行人1206a更远，因此存在足够空间以即将在距行人1206a至少5米处停止。以下参考表1描述该依赖性。
[0176]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1200基于至少一个对象相对于运载工具的速度的速度来确定减速。例如，如果表达型运载工具系统1200确定为至少一个对象正快速接近运载工具(例如，对象表示正在奔跑的行人或朝向运载工具骑自行车的个人)，则表达型运载工具系统1200可以限定表示运载工具的立即减速(例如，突然停止)的减速的速率。在这种情景下，减速可以表示运载工具1204恰好在行人和/或骑车者等(例如，》50英尺)预期进入运载工具的路径的交叉口之前即将完全停止的移动。在一些示例中，表达型运载工具系统1200基于运载工具的轨迹和至少一个对象的轨迹的相交点来确定交叉口(例如，如以下参考图18的乱穿马路者情景所描述的)。
[0177]
下表1表示针对以上参考图12和13所描述的示例的七个不同初始速度情景(s1-s7)。如以上所描述，表1中的距离值表示运载工具1204与行人1206a之间的距离。
[0178]
表1表达型减速情景
[0179][0180]
情景s1表示运载工具1204在开始减速之前以速度v0 5m/s(11mph)行驶。在该示例中，当运载工具1204不使用表达型运载工具系统1200时(例如，当运载工具1204由驾驶员手动控制时，或者当表达型运载工具系统1200在a/v栈中被禁用时)，运载工具1204可能在到达行人1206a之前6.5秒发起减速。以5m/s的初始速度v0，这意味着当运载工具1204距行人1206a约33米时，典型驾驶员将发起停止，以确保存在足够空间供运载工具1204达到停止。
[0181]
另一方面，当表达型运载工具系统1200启用时，表达型运载工具系统1200确定在到达行人1206a之前7.5秒发起减速(例如，比当表达型运载工具系统1200被禁用时早1秒)。以5m/s的初始运载工具速度v0，这意味着表达型运载工具系统1200将在运载工具1204距行人1206a约38米时使运载工具1204发起停止，以确保存在足够空间供运载工具1204进行表达型运载工具行为并且即将距行人1206a至少5米处完全停止。在该示例中，表达型运载工具行为表示在非表达型运载工具将发起停止之前1秒发起停止并且距行人1206a比非表达型运载工具将远5米。
[0182]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1200包括基于运载工具是否必须短停止(例如，大于1g减速)以进行特定操纵的进入条件。例如，如果运载工具确定为运载工具1204必须短停止，则运载工具1204可以确定为不进行操纵，而是代替地可以使用替代方法传达意图(例如，通过发送声音来代替进行操纵)。
[0183]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1200包括基于运载工具1204的初始速度v0的进入条件。例如，如果表达型运载工具系统1200接收到运载工具1204正在以5m/s或更小的速度v0行驶的数据，则表达型运载工具系统1200可以确定为不进行表达型操纵。在该示例中，运载工具正以5m/s的速度v0行驶，并且表达型运载工具系统1200确定为不使用表达型操纵，而是代替地使用与非表达型减速分布1304类似的减速分布。例如，当运载工具正以行人1206a不太可能注意到的速度缓慢行驶(例如，小于5m/s)时，在表达型操纵与非表达型操纵之间存在非常小的差。由于这个原因，情景s1的若干行是空的，以反映不进行表达型操纵这一事实。
[0184]
情景s2表示情景s1的类似情景，除了运载工具1204在发起减速之前正以10m/s行驶之外。在该示例中，表达型运载工具系统1200确定为在到达行人1206a之前约7.5秒发起停止(例如，比表达型运载工具系统1200被禁用的情况早1秒)。以10m/s的初始速度v0，这意味着表达型运载工具系统1200将在运载工具1204距行人1206a约75米时使运载工具1204发起减速，以确保存在足够空间供运载工具1204在减速区1208中进行表达型运载工具行为。
[0185]
在情景s2中，典型人类制动起始点与表达型制动起始点之间的差为10米(75米与65米相比)。通常，非表达型操纵将包括具有在距行人1206a为25米的距离处的最大减速点的减速分布。另一方面，当启用表达型运载工具系统1200时，表达型运载工具系统1200限定具有在距行人1206a为35米的距离处的最大减速点的减速分布。在这种情景下，与进行非表达型操纵时相比，当表达型运载工具系统1200启用时，峰减速点距行人1206a更远10米。
[0186]
此外，在情景s2中，非表达型操纵可以使运载工具1204直接停止在行人1206a的地点处。另一方面，表达型运载工具系统1200限定具有在距行人1206a为5米的距离处的停止点的减速分布。
[0187]
情景s3-s7类似于情景s1和s2，但表示运载工具1204的不同初始速度v0。情景s3表示15m/s的初始速度v0，情景s4表示20m/s的初始速度v0，情景s5表示25m/s的初始速度v0，情景s6表示30m/s的初始速度v0，并且情景s7表示35m/s的初始速度v0。另外，情景s4由上文图13所示的减速分布1302表示。
[0188]
表1的情景示出表达型运载工具系统1200基于运载工具1204的初始速度v0来确定减速分布。具体地，这些情景示出与表达型运载工具系统1200被禁用的运载工具1204相比，在表达型运载工具系统1200被启用时，运载工具1204在距行人1206a更远的距离处发起停止。另外，不管运载工具的初始速度v0如何，最大减速点距行人1206a的距离都可以相同，并且不管运载工具1204的初始速度v0如何，停止点距行人1206a的距离都可以相同。例如，不管运载工具1204的初始速度v0如何，表达型运载工具系统1200都可以将最大减速点确定为距行人1206a至少30米。在另一示例中，表达型运载工具系统1200可以将停止点确定为距行人1206a至少2米。
[0189]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1200基于与表达型操纵相关联的减速来生成与运载工具1204的控制相关联的数据，并且发送与运载工具1204的控制相关联的数据以
使运载工具1204基于与表达型操纵相关联的减速来进行减速。例如，数据可以表示发送至如下面图14所述的控制硬件(例如，油门/制动控制器[例如，油门/制动控制器1104]、方向盘控制器[例如，方向盘控制器1110]等)的控制信号。
[0190]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1200包括退出(或超时)特征，该退出特征“等待”行人1206a在运载工具1204停止以允许行人1206a穿过道路之后穿过道路。在一些情况下，退出特征在不能“看到”运载工具1204正在等待行人穿过道路的盲行人的情景中是有帮助的。在一些示例中，超时特征是计时器(有时被称为“看门狗计时器”)，该计时器在运载工具1204采取后续动作(例如，驶离、喇叭等)之前给予行人1206a开始移动穿过道路的预定时间量(例如，20秒、30秒等)。例如，如果运载工具1204停止并且行人1206a没有在预定时间量内移动，则运载工具1204可能确定为某物是错误的并且运载工具1204将替代地采取后续动作(例如，加速和驶离)。在一些示例中，表达型运载工具系统1200在运载工具1204停止之后定期地(例如，每秒、每2秒等)或连续地使用运载工具1204的至少一个传感器1210来获得与行人1206a有关的数据以监视行人1206a的地点。
[0191]
另一方面，如果运载工具1204停止并且在预定时间量之后行人1206a位于道路的另一侧(例如，与行人1206a的初始地点相对)，则表达型运载工具系统1200确定为行人1206a已经穿过道路，并且表达型运载工具系统1200发送与运载工具1204的控制相关联的数据以使运载工具1204加速并恢复运载工具1204的规划路径(例如，由运载工具1204的规划器(例如，与规划器404类似或相同)确定的规划路径)。
[0192]
另一方面，如果运载工具1204停止并且在预定时间量之后行人1206a在道路中的某处(例如，穿过的中途)，则表达型运载工具系统1200确定为行人1206a当前正在穿过道路，并且分配附加时间(例如，一分钟等)以等待行人1206a穿过道路。在一些示例中，该附加时间是预定的。在一些示例中，如果运载工具1204等待附加时间并且行人1206a仍未完成穿过道路，则运载工具1204进行进一步动作。例如，运载工具1204可以鸣响喇叭、在行人1206a周围缓慢导航、等待附加时间和/或请求人类辅助(例如，来自运载工具1204内的乘客或者来自人类监督者的远程辅助)。
[0193]
图14示出运载工具1204的表达型运载工具系统1200的机械和电气方面。通常，附图标记以标识可初始找到所引用项的特定图形的数字开始。例如，在图12中示出至少一个传感器1210。然而，该至少一个传感器也在图14中图示。一个或多个传感器1210可以包括lidar传感器、雷达传感器、2d或3d立体成像传感器、深度传感器、超声传感器、飞行时间传感器、速度传感器、湿度传感器、降水传感器、麦克风等。
[0194]
运载工具1204包括至少一个处理器1402(例如，车载或远程)，该至少一个处理器通信地耦接到该至少一个传感器1210并且被配置为执行计算机可执行指令。在一些实施例中，至少一个处理器1402是参考图1描述的av系统120的计算器处理器146。在一些实施例中，至少一个处理器1402被配置为与av系统120的计算机处理器146通信。运载工具1204还包括存储计算机可执行指令的计算机可读介质1404(例如，车载或远程存储器或硬盘驱动器)。在一些实施例中，计算机硬件与参考图3描述的av系统120的计算机硬件相同或基本相同。
[0195]
表达型运载工具系统1200包括用于控制运载工具1204的移动的控制硬件1406。如上所述，控制硬件1406可以包括参考图11描述的控制器1002的相同或类似硬件。在一些实
施例中，特定控制硬件1406包括减速硬件1416(例如，制动器、再生制动系统等)和/或转向硬件1416(例如，方向盘、转向系统等)。在一些示例中，减速硬件1416与油门/制动控制器1104相同或类似。在一些示例中，转向硬件1416可以与方向盘控制器1110相同或类似。在一些示例中，减速硬件1416包括油门(例如，类似于图4所示的油门402b)以控制运载工具1204的速度。
[0196]
表达型运载工具系统1200还包括用于向运载工具1204的环境内的行人、其它运载工具等呈现指示的指示硬件1408。在一些实施例中，指示硬件包括一个或多个扬声器1410、一个或多个显示器1412、一个或多个灯1418以及网络(或通信)硬件1414(例如，蜂窝、3g/4g/5g、蓝牙、wi-fi等)。
[0197]
图15是在环境1502(例如，街道、交叉口、停车场)内操作的具有表达型运载工具系统1500的运载工具1504的图示。在一些实施例中，表达型运载工具系统1500与上述表达型运载工具系统1200相同或类似。在该示例中，表达型运载工具系统1500呈现声音和光以将意图传达给行人1506。在一些示例中，除了本文描述的表达型操纵之外，还进行使用光和声音来传达意图。例如，表达型运载工具系统1200可以在根据以上参考图12和13描述的减速分布1302减速的同时呈现灯和声音。在其它示例中，进行使用光和声音传达意图来代替本文描述的表达型操纵。
[0198]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1500基于所获得的数据来确定朝向至少一个对象的表达型方向。在一些示例中，表达型运载工具系统1500基于所获得的数据来确定到所检测到的对象的距离。在一些示例中，所接收的对象数据指示相对于所检测到的对象的相对位置(例如，对象相对于运载工具的相对位置)。在一些示例中，表达型运载工具系统1500基于至少一个对象相对于运载工具1504的地点来确定表达型方向。例如，表达型运载工具系统1450可以确定为行人在运载工具1504前方3米并且行人在运载工具1504的右手侧。在一些示例中，从规划模块(例如，参考图4描述的规划模块404)接收相对位置。
[0199]
在该示例中，运载工具1504包括两个扬声器1508、显示器1510、以及布置在运载工具1504的四个轮1514各自上的多个灯1512(以下参考图16更详细地描述灯1512)。在一些实施例中，扬声器1508安装在运载工具1504上，以使得扬声器1508可以将声音广播到环境1502中。在一些示例中，扬声器1508是防水的、耐水的、防尘的或适合于外部应用(例如，根据mil-std-810标准)。
[0200]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1500使用扬声器1508朝向行人1506广播可听指示(例如，以声波1520的形式)。在一些示例中，表达型运载工具系统1500广播具有变化的大小(例如，功率、音量等)和变化的频率内容(例如，100hz和15khz之间的频率变化)的可听指示。例如，表达型运载工具系统1500可以广播具有与运载工具1504的瞬时速度成比例变化的频率声调或音调的声音。例如，通过将所发送的声音的频率与运载工具速度成比例地相关联，行人1506可以感知为运载工具1504的减速的速率。例如，非常快速地停止(例如，在短距离上，诸如在20英尺内从每小时30英里至零)的运载工具可能发送频率快速下降的声音，而缓慢停止(例如，在长距离上，诸如在100英尺内从每小时30英里至零)的运载工具可能发送频率更缓慢下降的声音。在该背景下的时间将取决于使运载工具停止所花费的时间量。以这种方式，当运载工具1504正减速时，声音将模仿具有正降速的内燃机的运载工具。然后该声音被行人1506感知为减小的音调声音。这可以增加行人1506对运载工具1504
正在为了行人1506而降速和停止的置信度。在一些示例中，声音是减小引擎rpm声音、增大引擎rpm声音、制动声音(例如，制动静噪)和旋转轮胎声音(例如，在路面上旋转的轮胎的声音)其中至少之一。
[0201]
在一些示例中，当运载工具距行人1506大于第一距离(例如，30米和/或40米等)时，表达型运载工具系统1500控制扬声器1508开始广播可听指示，并且当运载工具距行人1506第二距离(例如，5米和/或10米等)时，终止广播可听指示。在一些示例中，所发送的声音包括大于5khz的频率内容。例如，高于5khz的频率可以用于表示高音调制动静噪，从而向行人1506给予运载工具1504将停止并且行人1506安全移动到运载工具1504的车道(或路径)中的指示。
[0202]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1500定期地朝向行人1506广播可听指示。例如，表达型运载工具系统1500可以控制扬声器1508在朝向行人1506的方向上使一个或多个声音脉动。在一些示例中，表达型运载工具系统1500每0.1秒定期地发送声音。在一些示例中，高频(例如，大于5khz)声音用以向行人1506指示运载工具1504可能无法及时安全地停止的警告。在其它示例中，表达型运载工具系统1500定期地发送低频(例如，小于5khz)声音以向行人1506指示运载工具1504正在进行安全停止移动并且行人1506安全移动到运载工具的车道(或路径)中。
[0203]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1500使用波束转向技术(例如，波束成形)控制扬声器1508以将声波1520“转向”约运载工具1504的方位角，使得声波1520的大部分能量在朝向行人1506的方向上。例如，表达型运载工具系统1450可以从至少两个扬声器1508发送可听指示，因此所发送的声学波在行人1506的方向上交互和传播。例如，在图15的图示中，两个扬声器1508对准，使得所发送的声音朝向运载工具1504的右手侧朝向行人1506转向。
[0204]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1500(例如，从运载工具1504的一个或多个麦克风)获得表示环境1502的周围声音等级的数据，并且控制扬声器1508广播比环境1502的周围声音等级更响的可听指示。在一些示例中，可听指示比环境噪声等级响至少5dba。以这种方式，所发送的声音“切断”环境背景噪声以引起对运载工具1504和/或所发送的声音中传达的消息的注意。
[0205]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1500发送包括可听消息的可听指示。在一些示例中，可听消息包括说出词语。在一些示例中，表达型运载工具系统1500发送通告“安全穿过”或“退后”的可听指示。在一些示例中，表达型运载工具系统1500基于运载工具1504的(例如，如经由gps数据确定的)地理区域来确定可听消息的语言。例如，在美国使用英语，在中国使用中文，在新加坡使用马来语等。
[0206]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1500使用运载工具1504的一个或多个显示器1510广播视觉指示(例如，以光的形式)。在图15所示的示例中，显示器1510布置在运载工具1504的挡风玻璃上的通常靠近人类驾驶员坐着的地方。以这种方式，当行人1506朝向运载工具1504观看时(通常与行人1506试图与驾驶员交流时所做的一样)，行人1506将具有增大的看到显示器1510的机会(例如，与将显示器布置在运载工具1504的前保险杠上相比)。然而，这决不是限制性的。显示器1510可以放置在运载工具外部的任何地方以向行人1506传达意图。
[0207]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1450呈现包括使用显示器1510显示图像的视觉指示。在一些示例中，显示器1510被配置为显示图像，该图像向行人1506指示运载工具1504知道行人1506并且行人1506安全移动到运载工具1504的路径中。在该情景中，所显示的图像可以类似于人行道标志。例如，“安全行走”人行道图像指示移动到运载工具1504的路径中是安全的，而“不要行走”图像指示行走到运载工具1504的路径中是不安全的。
[0208]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1500(例如，从运载工具1504的一个或多个亮度传感器)获得表示环境1502的周围亮度等级的数据，并且控制显示器1510被照亮得比环境1502的周围亮度更亮以增加视觉指示的可见度。
[0209]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1500使用运载工具1504的一个或多个灯1512呈现视觉指示。在所示的实施例中，运载工具1504包括四个轮1514并且各个轮1514包括多个灯1512。这将在下文参考图16进一步描述。
[0210]
图16示出运载工具1504的轮1514之一的示意图。轮1514包括结构轮辋部1602和软轮胎部1604。结构轮辋部1602包括布置在运载工具1504的轮1514上的多个灯1512。多个灯1512被布置成直线或类似于自行车轮的轮辐的“轮辐”1606a-d(通常为轮辐1606)。在一些示例中，各个灯1512是具有包括白色、红色、黄色、绿色、蓝色和/或青色的颜色光谱的led。
[0211]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1500独立地控制各个灯1512和/或独立地控制各个轮辐1606以向行人1506传达意图。例如，表达型运载工具系统1500可以控制与各个轮辐1606相关联的各个灯1512以向行人1506传达运载工具运动的指示。例如，表达型运载工具系统1500可以控制与第一轮辐1606(例如，轮辐1606a)相关联的各个灯1512以向未照亮的其它轮辐1606(例如，轮辐1606b-d)进行照明。然后，表达型运载工具系统1500可以控制与第二轮辐1606(例如，轮辐1606b)相关联的各个灯1512以向未照亮的其它轮辐1606(例如，轮辐1606a、c-d)进行照明。然后，表达型运载工具系统1500继续该处理，直到各个轮辐1606被照亮，然后循环地重复该处理。这种照明向观察者给予运动的印象。
[0212]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1500独立地控制各个轮辐1606，使得轮辐1606给予轮1514以特定速度旋转的印象。例如，表达型运载工具系统1500可以控制各个轮辐1606的各个灯1512的照明以呈现运载工具1504正以恒定速度(例如，15m/s)行驶的印象，即使运载工具1504不以该恒定速度行驶也是如此。在一些示例中，表达型运载工具系统1500可以控制各个轮辐1606的各个灯1512的照明以呈现运载工具1504正在减速的印象。在一些示例中，该隐含的速度小于运载工具1504的实际速度。这在运载工具1504将停止以允许行人1506穿过道路并且行人1506将看到轮的灯1512旋转得比运载工具1504将以其它方式表示的速度慢的情景中是有用的。在一些示例中，表达型运载工具系统1500可以控制各个轮辐1606的各个灯1512的照明以使得即使运载工具1504向前行驶也呈现运载工具1504停止或向后行驶的印象。
[0213]
在一些实施例中，轮1514的结构轮辋部1602包括一个或多个圆形led显示器(例如，监视显示器)。在一些示例中，表达型运载工具系统1500独立地控制一个或多个圆形led显示器以使加速和减速轮运动动画化。
[0214]
在一些实施例中，运载工具1504在各个轮的轮窝中包括一个或多个灯。在一些示例中，表达型运载工具系统1500独立地控制一个或多个轮窝灯以照亮轮和/或轮辋。例如，表达型运载工具系统1500可以控制所有轮窝灯打开以照亮运载工具1504的所有轮和轮辋，
从而将行人1506的注意力吸引至轮/轮辋。在一些示例中，当运载工具1504即将从停止位置加速时或者当运载工具1504在已经处于启动中而即将加速时，表达型运载工具系统1500控制所有轮窝灯打开以照亮运载工具1504的所有轮和轮辋。在一些示例中，当运载工具1504即将减速和/或停止时，表达型运载工具系统1500控制所有轮窝灯关闭(或变暗)以减小对运载工具1504的所有轮和轮辋的照明。以这种方式，表达型运载工具系统1500可以基于运载工具1504即将加速还是减速来控制一个或多个轮窝灯以控制对运载工具1504的轮的照明。
[0215]
返回参考图15，运载工具1504还可以在除轮1514之外的地点中包括多个灯。在一些示例中，一个或多个灯被布置在运载工具1504的仪表板上、运载工具1504的保险杠上、运载工具1504的典型驾驶员位置周围、运载工具1504的轮1514周围等。在一些示例中，灯是运载工具1504的外部上的led条灯。
[0216]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1500基于运载工具1504周围的间距来确定为可从行人1506的地点观察到视觉指示。例如，如果表达型运载工具系统1500确定为运载工具1504周围的间距存在(例如，另一运载工具不阻挡行人1506与运载工具1504之间的视线路径)，则表达型运载工具系统1500照亮视觉指示。
[0217]
在实施例中，表达型运载工具系统1500基于运载工具1504到行人1506的距离来确定是否呈现表达型指示(例如，视觉和/或可听)。例如，如果表达型运载工具系统1500确定为行人1506距运载工具1504太远(例如，大于100米)，则表达型运载工具系统1500可以确定为直到运载工具1504更靠近行人1506(例如，在50米内)才呈现表达型指示，以增加行人1506将看到(和/或听到)该指示的可能性。一旦表达型运载工具系统1500获得行人1506在距运载工具1504的预定距离内(例如，在50米内、在20米内等)的数据，表达型运载工具系统1500就在朝向行人1506的方向上呈现表达型指示。
[0218]
图17示出运载工具1704a的表达型运载工具系统1700向环境1702内接近运载工具1704a的路径中的人行道1708的骑车者1706传达意图的示例情景。在这种情景下，表达型运载工具系统1700包括上述表达型运载工具系统(例如，表达型运载工具系统1200和1500)的功能。然而，本文描述的任何表达型运载工具系统都能够进行该情景的功能。
[0219]
图17示出的情景与图12的情景的不同之处在于以下方式。图17的情景包括在与具有表达型运载工具系统1700的运载工具1704a相同的车道中的多个运载工具1704b-1704c。图12的情景不包括与具有表达型运载工具系统1200的运载工具1204相同的车道中的任何其它运载工具。特别地，图17的情景突出了当运载工具1704c在具有表达型运载工具系统1700的运载工具1704a的前方时可能发生的情形。另外，图17的情景突出了如下情形：至少一个对象是可能比行人移动得更快的骑车者1706，并且表达型运载工具系统1700可以基于骑车者1706的速度和/或轨迹来确定表达型操纵。
[0220]
表达型运载工具系统1700获得与环境1702中的至少一个对象相关联的数据。在本示例中，对象是其它运载工具1704b-1704c和骑车者1706。如以上参考图12所描述的，表达型运载工具系统1700可以从运载工具1704的一个或多个传感器1710获得该数据。在一些示例中，传感器1710与以上参考图12所描述的运载工具1204的传感器1210类似或相同。在一些示例中，表达型运载工具系统1700使用也参考图12描述的图像分类技术将一个对象识别为骑车者1706并且将其它对象识别为运载工具1704b-1704c。例如，表达型运载工具系统
1700可以基于用于接收对象数据并输出识别对象的数据的成像分类模块将检测到的对象彼此区分开。在一些示例中，识别数据表示对象是运载工具、行人还是骑车者。
[0221]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1700然后确定运载工具1704a与骑车者1706之间的距离c、运载工具1704a与运载工具1704c之间的距离d、以及运载工具1704a与运载工具1704b之间的距离e。在该示例中，表达型运载工具系统1700(例如，基于两个运载工具都在道路的同一车道中)确定为运载工具1704c在运载工具1704a的正前方。类似地，表达型运载工具系统1700(例如，还基于两个运载工具都在道路的同一车道中)确定为运载工具1704d在运载工具1704a的正后方。
[0222]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1700确定骑车者1706的轨迹和/或骑车者1706的姿态并且使用该数据来确定是否使用表达型操纵。例如，如果骑车者1706在平行于道路的方向上以恒定速度行进，则表达型运载工具系统1700可以确定为骑车者1706不打算穿过道路。例如，表达型运载工具系统1700可以确定为骑车者1706正以5m/s移动并且正远离运载工具前进。另一方面，如果骑车者1706正在以在朝向道路的方向上具有矢量分量的姿态减速或停止，则表达型运载工具系统1700可以确定为骑车者1706打算穿过道路并且确定为使用表达型操纵。
[0223]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1700基于环境1702中的对象选择至少一个进入条件。在该示例中，表达型运载工具系统1700识别骑车者1706和人行道1708并且确定为需要减速操纵。进而，表达型运载工具系统1700选择用于减速操纵的进入条件，并且进行验证为这些进入条件被满足。在该示例中，使用一个进入条件来验证为空间1712可用于进行表达型减速操纵。如果在运载工具1704a的前方不存在运载工具，则将自动满足该进入条件(如图12的情景的情况)。另一方面，如果该空间1712被另一运载工具占据，或者以其它方式不可用，则该进入条件将不被满足，进而运载工具1704a将不进行用以将运载工具1704a的意图传达给骑车者1706的表达型操纵。例如，参考表1的情景s2描述的表达型运动操纵需要75米的空间。在这种情景下，如果表达型运载工具系统1700确定为运载工具1704c距运载工具1704a小于75米，则表达型运载工具系统1900将确定为不使用表达型运动行为。
[0224]
类似地，使用进入条件来验证为运载工具1704a后方的空间1714是可用的。在一些示例中，该空间1714是至少5米。如果该空间1714被另一运载工具占据或者以其它方式不可用，则该进入条件将不被满足，进而运载工具1704a将不进行用以将运载工具1704a的意图传达给骑车者1706的表达型操纵。这可以帮助避免运载工具1704b尾随运载工具1704a的事故。如果在运载工具1704a后方不存在运载工具，则将自动满足该进入条件(如图12的情景的情况)。
[0225]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1700(例如，基于由运载工具1704a的至少一个传感器生成的数据)确定运载工具1704a正前方的运载工具1704c的轨迹以确定运载工具1704c是否为了骑车者1706而将停止。在一些示例中，表达型运载工具系统1700基于所确定的轨迹来确定运载工具1704c是否将停止或以其它方式减速。例如，如果表达型运载工具系统1700确定为运载工具1704c正在减速并且运载工具1704c位于骑车者1706的半径内(例如，在10米内)，则表达型运载工具系统1700可以确定为运载工具1704c为了骑车者1706将停止并且运载工具1704a的表达型操纵是不必要的。另一方面，如果表达型运载工具系统1700确定为运载工具1704c正维持恒定速度或以其它方式未减速以及/或者运载工具1704c
已经经过骑车者1706的地点(例如，距离d大于距离c)，则表达型运载工具系统1700可以确定为运载工具1704c没有为了骑车者1706将停止并且需要运载工具1704a的表达型操纵。
[0226]
另外，如图12的行人示例，进入条件可以包括人行道1708的地点在骑车者1706的预定半径(例如，5米和/或10米等)内。例如，如果表达型运载工具系统1700确定为骑车者1706的半径内不存在人行道1708，则表达型运载工具系统1700将确定为不使用表达型运动行为。另一方面，如果表达型运载工具系统1700确定为骑车者1706的半径内确实存在人行道1708，则表达型运载工具系统1700将确定为使用表达型运动行为。
[0227]
图18示出环境1802内的运载工具1804的表达型运载工具系统1800向接近运载工具1804的路径中的车道1820的乱穿马路者1806传达意图的示例情景。在这种情景下，表达型运载工具系统1800与上述的任何表达型运载工具系统相同。本文描述的任何表达型运载工具系统能够进行该情景的功能。
[0228]
图18所示的情景与图12和17的情景的不同之处在于以下方式。图18的情景包括在不存在人行道的情况下正沿朝向道路1820的方向行走的乱穿马路者1806。图18的情景还考虑了乱穿马路者1806的轨迹和特定邻域数据以确定乱穿马路者1806将要进入运载工具的路径(例如，车道1820)的可能性。
[0229]
表达型运载工具系统1800获得与环境1802中的至少一个对象相关联的数据。在该示例中，对象是环境1802中的乱穿马路者1806和住宅1818。如上文参考图12和15所述，表达型运载工具系统1800可以从运载工具1804的一个或多个传感器1810获得该数据。在一些示例中，传感器1810与以上参考图12所描述的运载工具1204的传感器1210类似或相同。
[0230]
在一些示例中，表达型运载工具系统1800使用也参考图12描述的图像分类技术将对象识别为乱穿马路者1806和住宅1818。例如，表达型运载工具系统1800可以基于接收对象数据并输出识别对象的数据的摄像分类模块将检测到的对象彼此区分开。在一些示例中，识别数据表示对象是运载工具、是行人、还是骑车者。在该示例中，表达型运载工具系统1800通过(i)(例如，经由分类模块)接收对象是行人的指示以及(ii)接收在行人的半径内(例如，在10米半径内)不存在人行道的数据来确定对象是乱穿马路者1806。
[0231]
与图17中所表示的情景一样，表达型运载工具系统1800确定乱穿马路者1806的轨迹1808和/或乱穿马路者1806的姿态，并且使用该数据来确定是否要使用表达型操纵。例如，如果乱穿马路者1806正在与道路平行的方向上以恒定速度行进，则表达型运载工具系统1800可以确定乱穿马路者1806不打算穿过道路1820。另一方面，如果乱穿马路者1806正在具有朝向道路1820的矢量分量的方向上以一定速度行进，则表达型运载工具系统1800可以确定乱穿马路者1806打算穿过道路1820并且确定使用表达型操纵。
[0232]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1800确定乱穿马路者1806将与运载工具1804的路径相交的可能性。在该示例中，表达型运载工具系统1800推测乱穿马路者1806的轨迹1808(该推测用图18中的线1812进行图形化表示)。表达型运载工具系统1800将该线1812与运载工具1804的规划路径进行比较(规划路径用图18中的线1814进行图形化表示)。表达型运载工具系统1800确定这两条线1812、1814的交叉点(该交叉点被图形化表示为图18中的交叉点1816)。在该示例中，表达型运载工具系统1800基于运载工具1804的规划路径和乱穿马路者1806的轨迹来确定乱穿马路者1806预期在交叉点1816处与运载工具1804的路径相交。在一些示例中，从运载工具1804的规划器获得运载工具1804的规划路径。
[0233]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1800确定环境1802的特性。例如，表达型运载工具系统1800可以(例如，经由作为感知模块(例如，参考图4所描述的感知模块402)的一部分的图像分类模块)确定一些对象表示住宅1818，并用此确定环境1802表示居住邻域。在其它示例中，表达型运载工具系统1800可以(例如，经由图像分类模块)确定一些对象表示高层建筑，并用此确定环境表示城市邻域。在一些示例中，表达型运载工具系统1800基于获得的与环境1802有关的地理数据(例如，经由数据库或地图)来确定环境1802的该特性。
[0234]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1800使用环境1802的特性来确定乱穿马路者1806将行走到运载工具1804的路径中的可能性。例如，乱穿马路者1806将进入道路1820的可能性在城市环境中比在居住区环境中更常见。以这种方式，表达型运载工具系统1800确定对于城市环境的可能性比在居住区环境中低。
[0235]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1800确定乱穿马路者1806的特性。例如，表达型运载工具系统1800可以基于所获得的数据来确定乱穿马路者1806是幼儿(例如，5岁以下)，并用此确定为乱穿马路者1806将进入运载工具1804的路径的可能性比在乱穿马路者1806是成人(例如，18岁以上)的情况下高。在一些示例中，表达型运载工具系统1800基于乱穿马路者1806的身高(例如，儿童比成人矮)、乱穿马路者1806的声音(例如，儿童比成人具有更高音调的语音)、乱穿马路者1806的速度(例如，成人可以比儿童奔跑得更快)等来确定该年龄特性(例如，幼儿[例如，小于5岁]、儿童[例如，5至11岁]、青少年[例如，13至17岁]、成人[例如，大于18岁]等)。
[0236]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1800使用乱穿马路者1806的特性来确定乱穿马路者1806将行走到运载工具1804的路径中的可能性。例如，乱穿马路者1806将进入道路1820的可能性对于儿童比对于成人更常见。以这种方式，表达型运载工具系统1800针对成人确定与儿童相比更低的可能性。
[0237]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1800通过确定为乱穿马路者1806已经位于运载工具1804的车道1820中来确定对象是乱穿马路者1806。例如，在运载工具1804到达之前，乱穿马路者1806可能已经正在车道1820中行走。该示例突出了如下的事实，即在运载工具1804到达之前，乱穿马路者1806不一定位于道路的一侧。
[0238]
与图12、15和17中所表示的情景一样，表达型运载工具系统1800基于环境1802中的对象来选择至少一个进入条件。在该示例中，表达型运载工具系统1800将对象识别为乱穿马路者1806，并选择进入条件以包括(i)交叉点1816是否位于运载工具1804的路径内以及(ii)是否有足够的空间1822可用于进行表达型减速操纵。除了进入条件之外，表达型运载工具系统1800还确定环境1802是居住区环境，并且确定乱穿马路者1806是儿童。进而，表达型运载工具系统1800确定乱穿马路者1806有很高的可能性将行走/奔跑到运载工具1804的路径中，并且确定需要减速操纵。
[0239]
然后，表达型运载工具系统1800继续验证这些进入条件被满足。在该示例中，足够的空间1822可用于进行表达型减速操纵，并且交叉点1816位于运载工具1804的路径内。进而，表达型运载工具系统1800继续进行表达型减速操纵。另一方面，如果乱穿马路者1806静止不动，则这些进入条件中的至少一些将不被满足，并且表达型运载工具系统1800将不进行表达型减速操纵。
[0240]
在该示例中，表达型运载工具系统1800基于与表达型操纵相关联的减速来生成与
运载工具1804的控制相关联的数据，并且发送该数据以使运载工具1804基于与表达型操纵相关联的减速而减速并在交叉点1816之前停止。这将向乱穿马路者1806传达穿过运载工具1804的路径是安全的意图。
[0241]
图19示出环境1902内的表达型运载工具系统1900向运载工具1904的车道1920中的人类交通控制员1906传达意图的示例情景。在这种情景下，表达型运载工具系统1900与上述的任何表达型运载工具系统相同。本文描述的任何表达型运载工具系统能够进行该情景的功能。
[0242]
图19所示的情景与以上情景的不同之处在于以下方式。图19的情景包括站在道路1920上的交通控制员1906。不存在人行道。在该示例中，交通控制员1906持有向运载工具1904传达交通指令的交通标志1908。在其它示例中，交通控制员1906使用他/她的手来向运载工具1904传达交通指令，而不是使用交通标志1908。通常，交通控制员1906将依赖于运载工具的人类驾驶员的确认，这在没有人类驾驶员的自主运载工具中是不可能的。该情景突出了向交通控制员1906传达运载工具1904的意图的重要性。
[0243]
与上述情景一样，表达型运载工具系统1900获得与环境1902中的至少一个对象相关联的数据。在该示例中，对象是环境1902中的交通控制员1906和交通标志1908。与上述情景一样，表达型运载工具系统1900可以从运载工具1904的一个或多个传感器1910获得该数据。在一些示例中，传感器1910与以上参考图12所描述的运载工具1204的传感器1210类似或相同。
[0244]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1900通过(i)(例如，经由分类模块)接收对象是行人的指示以及(ii)接收交通指令(例如，手持停止标志1908)在行人的半径内(例如，在1米内)的数据来确定对象是交通控制员1906。
[0245]
在一些实施例中，当对象位于运载工具1904的车道1920中并且对象的姿态指向运载工具1904时，表达型运载工具系统1900确定对象是交通控制员1906。
[0246]
在一些实施例中，当对象位于运载工具1904的车道1920中并且对象的手掌指向运载工具1904时，表达型运载工具系统1900确定对象是交通控制员1906。例如，当表达型运载工具系统1900确定对象将他/她的手掌保持在运载工具1804的方向上时，表达型运载工具系统1900确定对象是交通控制员1906。
[0247]
在一些实施例中，当对象穿着制服时，表达型运载工具系统1900确定对象是交通控制员1906。例如，当对象的制服与运载工具1904的地理区域内的警察制服数据库的一个或多个制服匹配时，表达型运载工具系统1900可以确定对象穿着警察制服。在一些示例中，这些制服可以包括帽子，使得当对象戴着帽子时，表达型运载工具系统1900可以确定对象穿着警察制服。在另一示例中，当对象的制服包括橙色或一个或多个反射材料区域(例如，条带)时，表达型运载工具系统1900可以确定对象穿着建筑制服。
[0248]
与上述情景一样，表达型运载工具系统1900可以基于从一个或多个传感器1910获得的数据来确定交通控制员1906的速度。在一些示例中，当速度小于预定阈值(例如，小于0.1m/s)时，表达型运载工具系统1900确定交通控制员1906是静止的。
[0249]
在一些实施例中，表达型运载工具系统1900基于与交通标志有关的数据来确定交通指令1908。例如，表达型运载工具系统1900可以基于交通标志1908的颜色和/或形状来确定交通指令。例如，表达型运载工具系统1900可以(例如，基于图像分类)确定交通标志1908
包括八角形状并且包括大部分红色，并且基于交通标志1908的形状和颜色确定交通指令是停止的指令。在另一示例中，表达型运载工具系统1900可以(例如，基于图像分类)确定交通标志1908包括词“stop”，并且基于交通标志1908的词确定交通指令是停止的指令。
[0250]
在表达型运载工具系统1900确定对象是交通控制员1906并且确定与交通控制员1906相关联的交通指令之后，表达型运载工具系统1900继续进行表达型减速操纵以向交通控制员1906传达运载工具1904理解交通指令并且运载工具1904正在停止的意图。表达型运载工具系统1900确认各进入条件被满足(例如，存在足够的空间1922以进行减速操纵)，并且继续生成和发送数据以进行减速操纵。
[0251]
图20示出环境2002内的运载工具2004的表达型运载工具系统2000向等待运载工具2004上车的行人2006传达意图的示例情景。在这种情景下，表达型运载工具系统2000与上述的任何表达型运载工具系统相同。本文描述的任何表达型运载工具系统能够进行该情景的功能。
[0252]
图20所示的情景与所有以上情景的不同之处在于以下方式。图20的情景包括包含减速和转向角变化的表达型操纵，而以上所有情景不包括转向角变化。然而，本文描述的所有表达型运载工具系统可以进行包括减速和转向角变化这两者的表达型操纵。
[0253]
通常，行人2006将依赖于运载工具2004的人类驾驶员对于运载工具2004正在停止以让行人2006登上运载工具2004的确认。在没有这种确认的情况下，行人2006可能在打开运载工具2004的门并登上运载工具2004之前犹豫。如以上参考图19中表示的情景所指出的，在没有人类驾驶员的自主运载工具中，人类驾驶员的确认可能是不可能的。该情景突出了向行人2006传达运载工具2004的意图的重要性。
[0254]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2000(例如，从运载工具2004的规划器)获得与上车地点2012有关的数据。在一些示例中，与上车地点2012有关的数据表示上车地点2012相对于运载工具2004的地点(例如，上车地点是否在运载工具2004前方、在运载工具2004后方、在运载工具2004右侧、在运载工具2004左侧等)。在该示例中，表达型运载工具系统2000获得上车地点2012在运载工具2004前方和运载工具2004右侧50米处的数据。在一些示例中，上车地点2012基于行人2006的电子装置(例如，智能手机)的gps传感器数据持续更新。
[0255]
与上述情景一样，表达型运载工具系统2000获得与环境2002中的至少一个对象相关联的数据。在该示例中，对象是环境2002中的行人2006。与上述情景一样，表达型运载工具系统2000可以从运载工具2004的一个或多个传感器2010获得该数据。在一些示例中，传感器2010与以上参考图12所描述的运载工具1204的传感器1210类似或相同。
[0256]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2000通过(i)(例如，经由分类模块)接收对象是行人的指示以及(ii)接收上车地点在行人的半径内(例如，在1米内)的指示来确定对象是正等待运载工具2004上车的行人2006。
[0257]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2000基于所获得的数据来确定使用包括转向角变化的表达型操纵2018。在一些示例中，当表达型运载工具系统2000确定对象是正等待运载工具2004上车的行人2006时，表达型运载工具系统2000确定使用包括转向角变化的表达型操纵2018。
[0258]
在一些实施例中，随着运载工具减速到停止，表达型运载工具系统2000确定使用
使运载工具2004在行人2006和/或上车地点2012的方向偏移的转向角变化。在所示的示例中，表达型运载工具系统2000基于行人2006和/或上车地点2012的地点来确定使用使运载工具2004偏移到车道2020的右侧的转向角变化。
[0259]
在一些实施例中，随着运载工具减速到停止，表达型运载工具系统2000确定使用使运载工具2004接近道路的路缘2022的转向角变化。在一些示例中，这使运载工具2004在路缘2014的0.1米内达到停止。在一些示例中，表达型运载工具系统2000生成具有转向角变化的表达型操纵2018，以使运载工具2004沿着弧形路径驾驶。在一些示例中，表达型运载工具系统2000生成具有转向角变化的表达型操纵，以使运载工具2004沿着“s”形路径驾驶。
[0260]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2000基于行人2006和/或上车地点2012的地点来确定使用包括减速操纵的表达型操纵2018。例如，表达型操纵2018可以表示上述的任何减速分布。虽然以上情景强调在离行人、骑车者、交通控制员等至少5米处停止，但是在该情景中这是不必要的，因为表达型运载工具系统2000正传达运载工具2004正在停止以允许行人2006登上运载工具2004的意图。表达型运载工具系统2000未传达允许行人或骑车者在运载工具前方穿过或者增加交通控制员的置信水平的意图。
[0261]
在一些实施例中，转向变化被进一步定义为使得响应于使运载工具2004转向道路边界和行人2006这两者，运载工具2004打直以使得运载工具2004的行进方向与边界平行。在一些示例中，表达型操纵包括减速分布，使得运载工具2004沿着最靠近行人2006的道路的边界停车。
[0262]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2000经由表达型操纵并且通过使用运载工具2004的扬声器广播音频以及通过使运载工具2004的灯照亮以向行人2006通知运载工具正在停止以允许乘客进入运载工具2004，来向行人2006传达意图。例如，表达型运载工具系统2000可以包括用以向行人2006传达意图的音频消息。在一些示例中，音频消息包括“往后站”、“运载工具停止”、“运载工具靠边”和/或“您的车在这里”等。参考图15来描述表达型运载工具系统的音频/视觉方面，并且这些方面中的任一个可以与表达型运载工具系统2000一起使用。
[0263]
在所示的示例中，运载工具2004进行使运载工具2004在t0处从初始位置开始减速并且在t1处朝向行人2006的地点处的路缘2022偏移的表达型操纵2018。进而，行人2006将看到运载工具2004已经靠向道路2020的一侧并且已经停止。这增加了行人2006对运载工具2004正在停止以允许行人2006登上运载工具2004的信心。
[0264]
图21示出运载工具2104的表达型运载工具系统2100向运载工具2104内的乘客2016传达意图的示例情景。特别地，乘客2106在去往环境2102中的下车地点2112的路线中。在这种情景下，表达型运载工具系统2100与上述的任何表达型运载工具系统相同。本文描述的任何表达型运载工具系统能够进行该情景的功能。
[0265]
图21所示的情景与图20的情景的不同之处在于，行人是运载工具2104内而不是站在环境2102中的乘客2106。该情景突出了运载工具2104在运载工具2104内传达意图的能力。
[0266]
与图20所示的情景一样，表达型运载工具系统2100可以(例如，从运载工具2104的规划器)获得与下车地点2112有关的数据。在一些示例中，与下车地点2112有关的数据表示下车地点2112相对于运载工具2104的地点(例如，上车下车地点是否在运载工具2104前方、
在运载工具2104后方、在运载工具2104右侧、在运载工具2104左侧等)。在该示例中，表达型运载工具系统2100获得下车地点2112在运载工具2104前方和运载工具2104右侧50米处的数据。
[0267]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2100基于下车地点2112而确定使用包括转向角变化的表达型操纵2118。在一些示例中，当表达型运载工具系统2100(例如，经由运载工具2104内的一个或多个传感器[例如，重量传感器、成像传感器等])确定乘客2106在运载工具2104内时，表达型运载工具系统2100确定使用包括转向角变化的表达型操纵2118。
[0268]
在一些实施例中，随着运载工具2104减速到停止，表达型运载工具系统2100确定使用使运载工具2104在下车地点2112的方向偏移的转向角变化。在所示的示例中，表达型运载工具系统2100基于下车地点2112的地点，确定使用使运载工具2104向车道2120的右侧偏移的转向角变化。
[0269]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2100基于下车地点2112的地点确定使用包括减速操纵的表达型操纵2118。例如，表达型操纵2118可以表示以上参考图20的情景所描述的相同的表达型减速分布。例如，表达型运载工具系统2100可以包括使运载工具2104比非表达型系统更早地发起减速的减速分布。以这种方式，乘客2106将注意到运载工具2104比人类驾驶员更快地发起停止，并且这可以用于增加乘客2106对运载工具正在为该乘客2106停止的信心。
[0270]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2100经由表达型操纵并且通过使用运载工具2104的舱内的扬声器广播音频以及/或者通过在运载工具2104的舱内的一个或多个显示器上呈现以向乘客2106通知运载工具2104正在停止以允许乘客2106离开运载工具2104，来向乘客2106传达意图。例如，表达型运载工具系统2100可以包括用以向乘客2106传达意图的音频消息。在一些示例中，音频消息包括“接近您的站点”、“运载工具停止”、“运载工具靠边”、“我们已到达您的目的地”等。
[0271]
在所示的示例中，运载工具2104进行使运载工具2104在t0处从初始位置开始减速并在t1处朝向下车地点2112的地点处的路缘2122偏移的表达型操纵2118。进而，乘客2106将看到运载工具2104已经靠向道路2120的一侧并且已经停止。这增加了乘客2106对运载工具2104正在停止以允许乘客2106离开运载工具2104的信心。
[0272]
图22示出环境2202内的运载工具2204的表达型运载工具系统2200向等待运载工具2204上车的行人2206传达意图的示例情景。在这种情景下，表达型运载工具系统2200与上述的任何表达型运载工具系统相同。本文描述的任何表达型运载工具系统能够进行该情景的功能。
[0273]
图22所示的情景与图20的情景的不同之处在于，在运载工具2204偏移到道路2220的一侧之后，运载工具2204进入上车区域2208以上车行人2206。以这种方式，表达型运载工具系统2200通过在偏移到道路2220一侧的同时减速、然后驾驶到上车地点2208中来传达上车行人2206的意图。
[0274]
与图20的示例情景一样，表达型运载工具系统2200(例如，从运载工具2204的规划器)获得与上车地点2212有关的数据。表达型运载工具系统2200还获得与环境2202中的至少一个对象相关联的数据。在该示例中，对象是环境2202中的行人2206和上车区域2208。与上述情景一样，表达型运载工具系统2200可以从运载工具2204的一个或多个传感器2210获
得该数据。在一些示例中，传感器2210与以上参考图12所描述的运载工具1204的传感器1210类似或相同。
[0275]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2200通过(i)(例如，经由分类模块)接收对象是行人的指示以及(ii)接收上车地点在行人的半径内(例如，在1米内)的指示来确定对象是正等待被运载工具2204上车的行人2206。
[0276]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2200基于所获得的数据确定使用包括转向角变化的表达型操纵2218。在一些示例中，当表达型运载工具系统2200确定对象是正等待被运载工具2204上车的行人2206时，表达型运载工具系统2200确定使用包括转向角变化的表达型操纵2218。
[0277]
在一些实施例中，随着运载工具减速到停止，表达型运载工具系统2200确定使用使运载工具2204在行人2206和/或上车地点2212的方向偏移的转向角变化。在所示的示例中，表达型运载工具系统2200基于行人2206和/或上车地点2212的地点来确定使用首先使运载工具2204偏移到车道2220的右侧(例如，朝向路缘2222)的转向角变化。然后，表达型运载工具系统2200使运载工具2204进入上车区域2208，同时基于行人2206和/或上车地点2212的地点使运载工具2204持续减速并朝向上车地点2208的右侧(例如，朝路缘2224)偏移。
[0278]
在一些实施例中，随着运载工具2204减速到停止，表达型运载工具系统2200确定使用使运载工具2204接近两个路缘2222、2224的转向角变化。在一些示例中，这使运载工具2204在两个路缘2222、2224的0.1米内达到停止。
[0279]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2200基于行人2206和/或上车地点2212的地点来确定使用包括减速操纵的表达型操纵2218。例如，表达型操纵2018可以表示上述减速分布中的任一个。
[0280]
在所示的示例中，运载工具2204进行使运载工具2204在t0处从初始位置开始减速并在t1处朝向第一地点处的路缘2222偏移的表达型操纵2218。表达型操纵2218还使运载工具2204在t2处进入上车区域2208，同时“拥抱”路缘2222、2224。表达型操纵2218还使运载工具2204驾驶到行人2206的位置，同时也在t3的第二地点处朝向路缘2224偏移。进而，行人2206将看到运载工具2204已经靠向上车区域2208并且已经停止。这增加了行人2206对运载工具2204正在停车以允许行人2206登上运载工具2204的信心。
[0281]
图23示出环境2302中的运载工具2304a的表达型运载工具系统2300在车道变换操纵期间向其它运载工具2304b～d传达意图以避开停靠的运载工具2304e的示例情景。在该情景中，表达型运载工具系统2300与上述的任何表达型运载工具系统相同。本文描述的任何表达型运载工具系统能够进行该情景的功能。
[0282]
图23所示的情景与上述情景的不同之处在于以下方式。图23的情景获得与其它运载工具有关的数据，并使车道2320中的运载工具2304a偏移以向其它运载工具传达意图。运载工具2304a还朝向道路的中心偏移以传达变换车道的意图。以这种方式，其它运载工具可以“看到”运载工具2304a的偏移位置，并理解运载工具2304a打算变换车道。
[0283]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2300(例如，从运载工具2304a的规划器)获得需要和/或建议车道变换的数据。在一些示例中，表达型运载工具系统2300获得前方的运载工具(例如，运载工具2304e)被禁用或正以低于车道2320的限速(例如，经由运载工具
2304的传感器2310获得)的速率行进的数据。在其它示例中，为了针对即将到来的转弯最佳地定位运载工具2304，需要进行车道变换(例如，运载工具2304a移动到最左车道以准备进行即将到来的左转弯)。再次地，可以从运载工具2304的规划器获得该数据。
[0284]
与上述示例情景一样，表达型运载工具系统2300还获得与环境2302中的至少一个对象相关联的数据。在该示例中，对象是环境2302中的其它运载工具2304b～e。与上述情景一样，表达型运载工具系统2300可以从运载工具2304的一个或多个传感器2310获得该数据。在一些示例中，传感器2310与以上参考图12描述的运载工具1204的传感器1210类似或相同。
[0285]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2200获得与运载工具2304a的车道2320相邻的车道中检测到的对象的位置和轨迹数据。在该示例中，表达型运载工具系统2300接收与运载工具2304c和运载工具2304d以及运载工具2304c和运载工具2304d之间的空间有关的位置和轨迹数据。在该示例中，运载工具2304c和运载工具2304d之间的空间由距离g进行图形化表示。
[0286]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2300确定是否存在用于运载工具2304a并入相邻车道的空间。在一些示例中，当距离g大于两个运载工具长度时，表达型运载工具系统2300确定存在用于运载工具2304a并入相邻车道的空间。在一些示例中，当运载工具2304c没有正基于轨迹数据加速时和/或当运载工具2304d没有正基于轨迹数据减速时，表达型运载工具系统2300确定存在用于运载工具2304a并入相邻车道的空间。
[0287]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2300通过进行具有转向角变化的表达型操纵2318来向运载工具2404b～e传达意图。例如，表达型运载工具系统2300可以包括如下的表达型操纵2318，该表达型操纵2318包括减速以及使运载工具2304a在朝向运载工具2304a想要变换车道至的相邻车道的方向上偏移的转向角变化。在一些示例中，表达型操纵2318包括用以指示变换车道的意图的横向加速。
[0288]
在一些示例中，所传达的意图旨在用于运载工具2404b～e的人类驾驶员。然而，在其它示例中，所传达的意图旨在被运载工具2404b～e的传感器接收。在一些示例中，当至少一个运载工具存在于运载工具2304a想要变换车道至的车道中时，表达型运载工具系统2200确定使用包括转向角变化的表达型操纵2218。
[0289]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2300通过闪烁运载工具2304a的方向灯并进行表达型操纵2318来传达意图。例如，表达型运载工具系统2300可以在进行表达型操纵2318的同时使左转弯方向灯闪烁。
[0290]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2300获得与运载工具2304a周围的空间有关的数据，并且该空间表示运载工具2304a与其它运载工具之间的间距量。在一些示例中，表达型运载工具系统2300接收与运载工具2304a和运载工具2404a正后方的运载工具2304b之间的空间(在图23中图形化表示为距离h)有关的数据。在一些示例中，表达型运载工具系统2400还接收与运载工具2404a和运载工具2404a正前方的运载工具2404e之间的空间(在图23中图形化表示为距离f)有关的数据。
[0291]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2300确定需要加速(或减速)以并入相邻车道。在一些示例中，表达型运载工具系统2300基于运载工具2304a和运载工具2304c～d的轨迹而确定需要加速(或减速)以并入相邻车道中。在一些示例中，当表达型运载工具系统
2400确定需要加速(或减速)以并入相邻车道中时，表达型运载工具系统2300确定为表达型行为包括运载工具2404a的轮上的表达动画灯以指示加速(或减速)的意图。在一些示例中，轮上的动画灯包括如以上参考图16所描述的轮辋周围的led灯环。在一些示例中，led灯使颜色(例如，白色、红色等)跳动以获得运载工具2404c～d的驾驶员的注意。
[0292]
图24示出环境2402中的运载工具2404a的表达型运载工具系统2400在合并车道的同时向其它运载工具2404b～d传达意图的示例情景。在这种情景下，表达型运载工具系统2400与上述的任何表达型运载工具系统相同。本文描述的任何表达型运载工具系统能够进行该情景的功能。图24所示的情景与图23的情景的不同之处在于运载工具2400a打算合并车道而不是变换车道。
[0293]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2400(例如，从运载工具2404a的规划器、运载工具2404a的多个传感器中的一个等)获得车道合并区域2412在前方的数据。例如，表达型运载工具系统2400可以基于运载工具2404a的一个或多个传感器所获得的数据来获得前方的所有运载工具正在合并车道的数据。在另一示例中，表达型运载工具系统2500可以从地图中接收与车道合并区域2512有关的数据。
[0294]
与上述示例情景一样，表达型运载工具系统2400还获得与环境2402中的至少一个对象相关联的数据。在该示例中，对象是环境4302中的其它运载工具2404b～d。与上述情景一样，表达型运载工具系统2400可以从运载工具2404a的一个或多个传感器2410获得该数据。在一些示例中，传感器2410与以上参考图12描述的运载工具1204的传感器1210类似或相同。
[0295]
在一些示例中，表达型运载工具系统2400确定进行比典型的人类驾驶员更早地发起减速的表达型操纵2418，以向运载工具2404b传达运载工具2404a打算在运载工具2404a前方合并的意图。
[0296]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2400接收与运载工具2404a的相邻车道中的两个运载工具之间的距离l有关的数据。在一些示例中，表达型运载工具系统2400确定是在相邻车道中的运载工具之间合并车道、还是在相邻车道中的运载工具已经经过运载工具2404a之后减速并合并车道。
[0297]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2400基于距离j和/或距离k和/或距离l来确定表达型行为/动作。在一些示例中，表达型运载工具系统2400确定在合并车道区域2412中的运载工具2404c和2404d之间合并。在该示例中，如以上参考图23所述，表达型运载工具系统2400确定使用运载工具2404a的左转弯方向灯来向运载工具2408b和运载工具2404c传达意图。
[0298]
图25示出环境2502中的运载工具2504a的表达型运载工具系统2500向四路交叉口2506处的其它运载工具2504b～d传达意图的示例情景。在该情景中，表达型运载工具系统2500与上述的任何表达型运载工具系统相同。本文描述的任何表达型运载工具系统能够进行该情景的功能。
[0299]
图25所示的情景与以上情景的不同之处在于以下方式。图25的情景表示正接近交叉口2506并且正向交叉口2506处的其它运载工具2504c、2504d传达意图的运载工具2504a。在一些示例中，运载工具2504a传达意图以让其它运载工具知道这些运载工具具有通行权、并且还让其它运载工具知道运载工具2504a打算何时进入交叉口2506。
[0300]
在该示例中，表达型运载工具系统2500获得四路交叉口2506在运载工具2504a前方的数据。在一些示例中，表达型运载工具系统2500从地图或通过确定存在一个或多个交通灯来获得该数据。
[0301]
与上述示例情景一样，表达型运载工具系统2500获得与环境2502中的至少一个对象相关联的数据。在该示例中，对象是环境2502中的其它运载工具2504b～d，并且还可以是交叉口2506的一个或多个交通灯。与上述情景一样，表达型运载工具系统2500可以从运载工具2504a的一个或多个传感器2510获得该数据。在一些示例中，传感器2510与以上参考图12描述的运载工具1204的传感器1210类似或相同。
[0302]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2500确定使运载工具2504a在停止车道标记2520之前的距离m处停止的表达型操纵。当其它运载工具2504c、2504d“看到”运载工具2504a已在车道标记2520之前的距离m处停止时，其它运载工具2504c、2504d对运载工具2504a将不会不按次序地进入交叉口2506具有增大的信心。在一些示例中，距离m是5米。在一些示例中，距离m是15米。
[0303]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2500确定在四路交叉口2506处的各运载工具的状态。在一些示例中，表达型运载工具系统2500基于四路交叉口2506处的运载工具的状态来确定表达型行为/操纵。在一些示例中，表达型运载工具系统2500接收与其它运载工具2504c、2504d是否停止、运载工具2504c、2504d停止的持续时间有多长、以及/或者其它运载工具2504c、2504d是否开启了转弯信号方向灯有关的数据。
[0304]
在一些实施例中，当运载工具2504a确定轮到运载工具2504a进入交叉口2506时，表达型运载工具系统2500确定使运载工具2504a更接近停止标记2520移动的表达型操纵。例如，可以定义表达型操纵，使得运载工具2504a在交叉口2506处的各运载工具2504c、2504d已经离开之后(例如，通过获得运载工具不再存在于交叉口2506处的数据而)逐渐更接近停止标记2520移动。当所有运载工具不再存在时，运载工具2504a位于停车标记2520处并继续通过交叉口2506。
[0305]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2500通过开启方向灯、发送音频消息、在显示器上呈现一个或多个消息、使用一个或多个灯、和/或经由无线协议(例如，wi-fi、蓝牙、fm、am等)发送数据来向其它运载工具2504c、2504d传达意图。
[0306]
以上示例情景例示了在现实世界情景中可以如何使用表达型运载工具系统。以下细节例示了在运载工具的a/v栈内可以如何实现本文描述的表达型运载工具系统。
[0307]
图26示出被配置为执行表达型运载工具系统2600的运载工具2650。在一些示例中，运载工具2650与本文描述的任何运载工具相同或类似。表达型运载工具系统2600包括感知模块2602、表达型运动规划器2604、运载工具运动控制器2606、外部扬声器控制器2608和外部照明控制器2620。在一些示例中，感知模块2602与感知模块402相同或类似。来自感知模块2602的输出被输入到表达型运动规划器2604。
[0308]
表达型运动规划器2604包括表达型情景识别和监视规划器2610、表达型行为选择模块2612、表达型运动规划器2614、轨迹规划器2616、表达型声音规划器2636和表达型照明规划器2618。在一些示例中，表达型情景识别和监视规划器2610进行识别对象的功能。在一些示例中，表达型运动规划器2614确定用于传达意图的一个或多个表达型操纵。在一些示例中，轨迹规划器2616确定表达型操纵的轨迹。运载工具运动控制器2606控制运载工具
2650以进行所确定的用于传达意图的动作。
[0309]
在一些示例中，表达型声音规划器2636确定用于传达意图的一个或多个声音。外部扬声器控制器2608控制扬声器以发送用于传达意图的一个或多个声音。在一些示例中，表达型照明规划器2618确定用于传达意图的一个或多个照明模式。外部照明控制器2620控制灯进行照亮以传达目的(例如，通过使运载工具2650的轮上的灯照亮，如参考图16所述)。
[0310]
图27示出作为参考图26描述的表达型运载工具系统2600的一部分的表达型运动规划器2604的功能的流程图。在步骤2702处，表达型运动规划器2604识别对象并确定对象的轨迹。在一些示例中，表达型运载工具系统2600使用运载工具2650的至少一个传感器(例如，与参考图13描述的运载工具1204的至少一个传感器1210相同或类似)来识别对象。在一些示例中，如使用本文中的各种示例情景所描述地，表达型运载工具系统2600基于所获得的与图像分类相关联的数据将对象识别为行人、骑车者、乱穿马路者、交通控制员、运载工具、住宅、上车/下车区域、交叉口、车道合并区域等。
[0311]
在一些实施例中，表达型运动规划器2604基于从运载工具2650的至少一个传感器(例如，图14中所表示的至少一个传感器1210)接收的对象和数据来识别情景。在一些示例中，如使用本文中的各种示例情景所描述地，表达型运动规划器2604基于所获得的数据来确定情景是即将到来的交叉口、车道合并、车道变换、交通控制员、即将到来的下车/上车区域、穿过人行道的骑车者、穿过人行道的行人、或乱穿马路者情景。
[0312]
在步骤2704处，表达型运动规划器2604确定运载工具2750周围的间距以确保在检测到的对象和运载工具2750之间存在用于进行操纵的空间和/或视线路径，以观察所传达的意图。在一些示例中，表达型运动规划器2604使用运载工具2650的至少一个传感器来确定运载工具2650周围的间距360度。在一些示例中，在表达型运动规划器2604识别情景之后，表达型运动规划器2604确定运载工具2650周围的间距。
[0313]
在步骤2706处，表达型运动规划器2604确定运载工具和检测到的对象之间的空间。例如，如果检测到的对象是另一运载工具，则表达型运动规划器2604确定运载工具与环境内的各其它运载工具之间的空间。如果检测到的对象是行人或骑车者，则表达型运动规划器2604确定从运载工具2650到行人或骑车者的距离。在一些示例中，表达型运动规划器2604确定运载工具2650和运载工具2650前方的运载工具之间的空间。在一些示例中，表达型运动规划器2604确定运载工具2650和运载工具2650后方的运载工具之间的空间。在一些示例中，表达型运动规划器2604确定运载工具2650和运载工具2650左侧的运载工具之间的空间。在一些示例中，表达型运动规划器2604确定运载工具2650和运载工具260右侧的运载工具之间的空间。
[0314]
在步骤2708处，表达型运动规划器2604基于检测到的对象以及运载工具和检测到的对象之间的空间来确定用于传达意图的表达型行为。在一些实施例中，表达型运动规划器2604确定为表达型行为包括时间序列转向、制动、油门、信号方向灯、前照灯、动画照明和/或音频命令。在一些实施例中，表达型运动规划器2604确定表达型行为以包括表达横向移动(例如，早期的横向加速)以指示变换车道的意图。在一些实施例中，即使当运载工具2650处于静止和/或低速时，表达型运动规划器2604也确定为表达型行为要包括运载工具2650的轮上的表达型动画灯以指示加速的意图。在一些实施例中，即使当运载工具2650没有正减速时，表达型运动规划器2604也确定为表达型行为要包括运载工具2650的轮上的表
达型动画灯以指示减速的意图。
[0315]
在一些实施例中，当运载工具2650的左侧和右侧不存在其它运载工具时，表达型运动规划器2604确定进行转向运动操纵。在一些示例中，当运载工具2650前方不存在其它运载工具时，表达型运动规划器2604确定进行受控减速操纵。在一些示例中，当运载工具2650具有到检测到的对象的视线并且检测到的对象在距运载工具2650的预定距离内(例如，并非太远而不能看到(或以其它方式观察到)动画灯行为)时，表达型运动规划器2604确定使用动画灯行为(例如，方向灯、闪烁灯)。在一些示例中，当检测到的对象在距运载工具2650的预定距离内(例如，并非太远而不能听到(或以其它方式观察到)动画灯行为)时，表达型运动规划器2604确定(例如，经由运载工具的扬声器或汽笛)使用音频行为。
[0316]
在一些实施例中，当表达型运动规划器2604确定检测到的对象和运载工具2650之间存在用于观察所传达的意图的视线路径时，表达型运动规划器2604确定用于传达意图的表达型行为。在一些实施例中，表达型运动规划器2604将具有行为约束集的同伦确定为表达型行为的一部分。
[0317]
在步骤2710处，表达型运动规划器2604将表达型行为并入运载工具2650的路线/避障轨迹中。例如，如果表达型行为包括转向角变化(例如，“s”形操纵或弧形操纵)，则表达型运动规划器2604将转向角变化操纵并入运载工具2650的轨迹中，使得运载工具2650进行转向角变化操纵作为运载工具2650的轨迹的一部分。在大多数情况下，运载工具2650的轨迹是表达型行为的超集。
[0318]
在步骤2712处，表达型运动规划器2604对照从运载工具的规则手册2714接收到的规则来评价轨迹。在一些示例中，规则是道路规则、乘客舒适度规则和/或表达规则。在一些示例中，道路规则定义在运载工具2650的行进车道和/或运载工具2650的环境中是否许可特定操纵。例如，规则手册可以包括在建筑区中禁止变换车道的规则。进而，表达型运载工具系统2600将不进行需要车道变换的操纵。在一些示例中，乘客舒适度规则定义运载工具2650内的特定乘客是否患有晕动症并且对高“g”力敏感。
[0319]
例如，规则手册可以包括如下的规则，即：基于乘客舒适度偏好，加速和减速的大小大于0.10g。进而，表达型运载工具系统2600将不进行大于0.10g的加速和减速。然而，在紧急情况下(例如，为了避免碰撞)，表达型运动规划器2604可以重写规则手册。在一些示例中，表达规则定义是否许可特定表达。例如，规则手册可以包括如下的规则，即：在居住邻域中在夜间(例如，在当地时间10pm至6am之间)禁止大的声音(例如，大于80dba)。进而，表达型运载工具系统2600将不会在居住邻域中在夜间使用运载工具的扬声器广播大的声音。
[0320]
在步骤2702、2704、2706、2708、2710和2712完成之后，表达型运载工具系统2600向运载工具运动控制器2606发送表达型行为轨迹，以控制运载工具2650进行表达型行为轨迹。虽然在图27中未明确示出，但表达型运载工具系统2600还向参考图26所描述的外部扬声器控制器2608和外部照明控制器2620发送表达型行为。
[0321]
图28示出作为表达型运载工具系统2600的轨迹规划器2616的一部分的计算的框图以及这些计算是如何基于表达型行为选择模块2612的。此外，检测表达型行为选择模块2612是基于哪个情景。特别地，在图28中示出表达型行为选择模块2612的五个情景。这五个情景包括遇到行人情景2802(如图12和15所示)、上车地点到达情景2804(如图20和22所示)、遇到骑车者情景2806(如图17所示)、遇到交通控制员情景2808(如图19所示)、以及遇
到骑车者情景2810(如图18所示)。在一些示例中，作为表达型运载工具系统2600的步骤2708(在图27中示出)的一部分而进行表达型行为选择模块2612的动作。
[0322]
一旦表达型运载工具系统2600确定表达型行为，表达型运载工具系统2600就向轨迹规划器2626发送表达型行为。在一些示例中，作为表达型运载工具系统2600的步骤2710(在图27中示出)的一部分而进行轨迹规划器2626的动作。
[0323]
在遇到行人情景2802中，轨迹规划器2626在步骤2814处生成表达型减速α
express
(t)、以及表示将规划运载工具的减速与表达型减速相关的变化量的成本函数。这由流路径2812表示。在一些示例中，表达型运载工具系统2600基于下式来确定成本函数：
[0324]
c＝|∫(α
planned
(t)-α
express
(t))dt|
[0325]
在上式中，α
planned
(t)是在不考虑表达型行为的情况下在相同时间段内的运载工具的规划减速(例如，如果不使用表达型运载工具系统，则这是规划减速)。较大的成本值c表示相对于规划运载工具轨迹的对运载工具减速分布的较大改变量。
[0326]
继续遇到行人情景2802，轨迹规划器2626在步骤2818处还基于下式生成表达型停止v0
express stop
(x,y)和成本函数：
[0327]
c＝|v0
planned stop
(x,y)-v0
express stop
(x,y)|
[0328]
在上式中，v0
planned stop
(x,y)是在不考虑表达型行为的情况下的运载工具的规划停止位置。较大的成本值c表示相对于规划运载工具轨迹的运载工具停止位置的较大变化量。
[0329]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2600基于成本函数对照从规则手册接收到的规则来评价轨迹。在一些示例中，进行该步骤，作为参考图27所描述的步骤2712的一部分。
[0330]
上车地点到达情景2804表示以上参考图20和22所描述的情景。轨迹规划器2626在步骤2822处生成表达型转向θ
express
(t)、以及表示将规划运载工具转向与表达型转向相关的变化量的成本函数。这由路径2820表示。在一些示例中，表达型运载工具系统2600基于下式来确定成本函数：
[0331]
c＝|∫(θ
planned
(t)-θ
express
(t))dt|
[0332]
在上式中，θ
planned
(t)是在不考虑表达型行为的情况下在相同时间段内的运载工具的规划转向(例如，如果不使用表达型运载工具系统，则这是规划转向)。较大的成本值c表示相对于规划运载工具轨迹的运载工具转向分布的较大变化量。
[0333]
图29是表达型运载工具系统2900所进行的操作2950的流程图。在一些示例中，表达型运载工具系统2900与本文描述的任何表达型运载工具系统相同或类似。
[0334]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2900在步骤2902处获得与环境相关联的数据(例如，由lidar系统、雷达系统和/或立体成像系统等生成的数据)。在一些示例中，表达型运载工具系统2900利用表达型运载工具系统2900的至少一个处理器来获得数据。在一些示例中，表达型运载工具系统2900从规划器模块(例如，如参考图4所描述的规划模块404)、感知模块(例如，如参考图4所描述的感知模块402)和/或运载工具的规则手册接收数据。
[0335]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2900在步骤2904处基于运载工具在环境中的地点、至少一个对象在环境中的地点和运载工具的速度来确定表达型操纵。在一些示例中，表达型操纵包括运载工具的减速，以使得运载工具在距至少一个对象至少2米处停止，
并且当运载工具距该至少一个对象至少30米时，运载工具达到峰值减速。
[0336]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2900在步骤2906处基于与表达型操纵相关联的减速来生成与运载工具的控制相关联的数据。在一些示例中，表达型运载工具系统2900对照至少一个规则或偏好来评价与运载工具的控制相关联的数据。在一些示例中，表达型运载工具系统2900对照与环境中的道路相关联的至少一个规则来评价与运载工具的控制相关联的数据。在一些示例中，表达型运载工具系统2900从运载工具的规划器或规则手册接收至少一个规则或偏好。在一些示例中，表达型运载工具系统2900对照运载工具内乘客的至少一个乘客舒适度偏好来评价与运载工具的控制相关联的数据。在一些示例中，表达型运载工具系统2900基于至少一个乘客舒适度偏好来确定减速率。例如，如果至少一个乘客舒适度偏好指示运载工具内的乘客容易患有晕动症，则表达型运载工具系统2900将在满足减速阈值约束的情况下确定减速率。
[0337]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2900基于所获得的数据使对象检测的优先级升高和/或降低。例如，如果表达型运载工具系统2900(例如，通过随时间获得与行人有关的数据)确定该行人刚刚穿过人行道，则表达型运载工具系统2900确定该特定行人不太可能在运载工具的路径中行走(例如，不太可能再次穿过道路)，并且表达型运载工具系统2900使该特定行人的优先级与其他行人相比降低。作为另一示例，如果表达型运载工具系统2900确定行人即将行走到人行道中，则表达型运载工具系统2900确定行人非常可能在运载工具的路径中行走，并且运载工具使该特定行人的优先级与其他行人相比升高。
[0338]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2900通过向与检测到的对象相关联的智能手机传达警报来传达意图。例如，在检测到的对象是图12中所示的行人1206a的情况下，至少一个表达型运载工具系统2900可以向行人1206a的智能手机推送警报，以在行走到运载工具的路径中是安全的时向行人1206a提供通知。作为另一示例，在检测到的对象是另一运载工具(例如，图12中所示的运载工具1206c)的情况下，表达型运载工具系统2900可以向另一运载工具1206c的计算机推送警报，以让该另一运载工具的控制器(以及该另一运载工具内的乘客)知道运载工具1204意识到运载工具1206c的存在并且给予该另一运载工具1206c通行权。这在切换具有交通量的车道、合并交通、以及多个运载工具停止并且通行权不明显的四路停车标志的情景中是特别有帮助的。
[0339]
在一些实施例中，表达型运载工具系统2900在步骤2908处发送与运载工具的控制相关联的数据，以使运载工具基于与表达型操纵相关联的减速来减速。
[0340]
在先前描述中，已经参考许多具体细节描述了本发明的实施例，这些具体细节可因实现而不同。因此，说明书和附图应被视为说明性的，而非限制性意义的。本发明范围的唯一且排他的指示、以及申请人期望是本发明范围的内容是以发布权利要求书的具体形式从本技术发布的权利要求书的字面和等同范围，包括任何后续修正。本文中明确阐述的用于被包括在此类权利要求中的术语的任何定义应当以此类术语如在权利要求书中所使用的意义为准。另外，当在先前的说明书或所附权利要求书使用术语“还包括”时，该短语的下文可以是附加的步骤或实体、或先前所述的步骤或实体的子步骤/子实体。