调整载具传感器视场体积的制作方法

调整载具传感器视场体积
1.相关申请的交叉引用
2.本公开要求于2020年12月18日提交的美国非临时申请第17/126,231号的优先权，该申请要求于2019年12月23日提交的美国临时申请第62/952,879号的优先权，其全部内容通过引用被合并于此。本公开还涉及于2020年8月25日提交的美国专利申请第17/002,092号，其要求美国临时申请第62/952,879号的优先权。美国专利申请第17/002,092号的全部内容通过引用被合并于此。


背景技术：

3.载具能够被配置为在自主模式下操作，在该模式下，载具在驾驶员很少或没有输入的情况下在环境中导航。这种自主载具能够包括一个或多个系统(例如，传感器和相关联的计算设备)，这些系统被配置为检测关于其中载具操作的环境的信息。载具及其相关联的计算机实现的控制器使用检测到的信息在环境中导航。例如，如果系统(或多个)检测到载具正在接近由计算机实现的控制器确定的障碍物，则控制器调整载具的方向控制以使载具绕过障碍物。
4.例如，自主载具可以包括激光、声纳、雷达、相机、热成像器和扫描和/或记录关于载具周围环境的数据的其他传感器。来自一个或多个这些设备的传感器数据可以被用于检测对象及其相应的特征(位置、形状、方向、速度等)。这种检测和识别对于自主载具的操作是有用的。


技术实现要素：

5.在一个示例中，本公开提供了一种方法。该方法包括从与自主载具相关联的一个或多个传感器接收在第一环境条件期间与自主载具的环境中的目标对象相关联的传感器数据，其中一个或多个传感器中的至少一个传感器可配置为与多个操作视场体积中的一个相关联，并且其中，每个操作视场体积表示空间，在该空间内，至少一个传感器被预期以最小置信度水平检测自主载具外部的对象。该方法还包括基于传感器数据，确定与目标对象相关联的至少一个参数。该方法还包括确定传感器数据和过去的传感器数据之间的至少一个参数的退化，其中过去的传感器数据在不同于第一环境条件的第二环境条件期间与环境中的目标对象相关联。该方法还包括基于所确定的至少一个参数的退化，将至少一个传感器的操作视场体积调整到多个操作视场体积中不同的一个。
6.在另一示例中，本公开提供了一种用于控制自主载具操作的系统。该系统包括一个或多个传感器，其中该一个或多个传感器中的至少一个传感器可配置为与多个操作视场体积中的一个相关联，并且其中，每个操作视场体积表示一个空间，在该空间内，至少一个传感器被预期以最小置信度水平检测自主载具外部的对象。该系统还包括耦合到一个或多个传感器的一个或多个处理器。该系统还包括耦合到一个或多个处理器并且其上存储有指令的存储器，在该指令由一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行操作。操作包括在第一环境条件期间从一个或多个传感器接收与自主载具的环境中的目标对象相关
联的传感器数据。该操作还包括基于传感器数据，确定与目标对象相关联的至少一个参数。该操作还包括确定传感器数据和过去的传感器数据之间的至少一个参数的退化，其中，过去的传感器数据在不同于第一环境条件的第二环境条件期间与环境中的目标对象相关联。该操作还包括基于所确定的至少一个参数的退化，将至少一个传感器的操作视场体积调整到多个操作视场体积中不同的一个。
7.在另一示例中，本公开提供了一种非暂时性计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，在该程序指令由一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行操作。操作包括从与自主载具相关联的一个或多个传感器接收在第一环境条件期间与自主载具的环境中的目标对象相关联的传感器数据，其中一个或多个传感器中的至少一个传感器可配置为与多个操作视场体积中的一个相关联，并且其中，每个操作视场体积表示空间，在该空间内，至少一个传感器被预期以最小置信度水平检测自主载具外部的对象。该操作还包括基于传感器数据，确定与目标对象相关联的至少一个参数。该操作还包括确定传感器数据和过去的传感器数据之间的至少一个参数的退化，其中过去的传感器数据在不同于第一环境条件的第二环境条件期间与环境中的目标对象相关联。该操作还包括基于所确定的至少一个参数的退化，将至少一个传感器的操作视场体积调整到多个操作视场体积中不同的一个。
8.通过阅读以下详细描述，并适当参考附图，这些以及其他方面、优点和替代方案对于本领域普通技术人员来说将变得显而易见。
附图说明
9.图1是描绘示例自主载具的各方面的功能框图。
10.图2描绘示例自主载具的外部视图。
11.图3是与自主载具相关的各种计算系统之间的无线通信的概念性图示。
12.图4图示一组示例传感器视场。
13.图5图示示例方法。
14.图6a和图6b描绘用于调整至少一个传感器的操作视场体积的示例图像。
15.图7a和图7b描绘用于调整至少一个传感器的操作视场体积的示例图像。
具体实施方式
16.本文描述了示例方法、设备和系统。应当理解，本文使用的词语“示例”和“示例性的”表示“用作示例、实例或说明”。本文作为“示例”或“示例性”描述的任何实施例或特征不一定被解释为比其他实施例或特征更优选或更有利。在不脱离本文呈现的主题的范围的情况下，能够利用其他实施例，并且能够进行其他改变。
17.因此，本文描述的示例实施例不意味着是限制性的。如本文一般描述的和在附图中示出的，本公开的各方面能够以多种不同的配置来布置、替换、组合、分离和设计，所有这些在本文都是预期的。
18.此外，除非上下文另有暗示，否则每个图中所示的特征可以彼此结合使用。因此，附图通常应被视为一个或多个总体实施例的组成方面，应理解并非所有图示的特征对于每个实施例都是必要的。
19.i.概述
20.许多载具包括各种传感系统来帮助载具的导航和控制。一些交通工具可以在其中不使用人类交互的全自主模式下操作、在其中很少使用人类交互的半自主模式下操作，或者在其中人类操作载具并且传感器可以帮助人类的人类操作模式下。传感器可以被用于提供关于载具周围区域的信息。该信息可以用于识别道路和在载具附近的其他对象(诸如其他载具、行人等)的特征。。
21.载具的传感器系统可以包括例如光探测和测距(lidar)系统和雷达系统。lidar使用激光脉冲来测量到反射激光的对象的距离和该对象的速度。雷达使用无线电波来测量到反射无线电波的对象的距离和该对象的速度。来自lidar和雷达系统的数据可以被使用，可能与来自载具传感器系统的诸如相机的其他传感器的数据一起被使用，来确定对象在载具周围环境中的位置。特定的lidar传感器、雷达传感器和/或相机可以各自具有视场。传感器的视场可以包括传感器可以检测对象的一个或多个角度区域以及与传感器可以可靠地检测视场中的对象的离传感器的最大距离相对应的相关联的范围。在一些情况下，相关联的范围可以对于视场内的各种方位角/俯仰角而变化。定义该视场的参数值，例如范围值、方位角和俯仰角，一起形成了能够被称为视场体积(volume)或操作视场体积的体积。
22.特定传感器的操作视场体积能够被认为是空间的精确表示，在该空间内，特定传感器能够被期望以最小置信度水平(例如，指示高置信度的置信度水平)检测自主载具外部的对象。换句话说，载具系统的一个或多个处理器(例如，控制传感器操作的芯片，或者载具控制系统的处理器)能够被配置为可靠地依赖于在由传感器的操作视场体积所限定的空间内获取的传感器数据。例如，与特定传感器相关联的处理器能够被配置为将更高的置信度水平(例如，高于预定的置信度阈值水平)与在该传感器的操作视场体积内的范围、方位和/或俯仰角处检测到的对象或其他信息相关联，并且能够被配置为将更低的置信度水平(例如，等于或低于预定的置信度阈值水平)与在该操作视场体积之外的范围、方位和/或俯仰角处检测到的对象或其他信息相关联。
23.载具在操作时能够暴露于变化的条件下，诸如天气的变化(例如，雾、雨、雪)、一天中的时间的变化、速度限制的变化、地形或其他地理条件的变化、居住区的变化(例如，城市、郊区、农村)、紧密靠近载具的其他载具或对象的数量的变化、载具外部的其他变化和/或载具系统的内部变化(例如，传感器错误、传感器表面清洁度、载具子系统故障等)。在任何给定的时间点，这些或其他条件中的一个或多个能够出现在载具的操作环境中。在本公开的上下文中，载具的“操作环境”能够是或包括一个或多个能够随时间变化的载具内部和/或外部的条件，包括但不限于上述条件和本公开中其他地方描述的其他条件。因此，当一个或多个这样的条件改变时，载具的操作环境会改变。
24.在一些实施例中，能够基于载具的操作设计域(odd)来调整载具的至少一个传感器的操作视场体积。odd由给定载具或其他驾驶自动化系统或其特征被特别设计为在其下操作的条件定义或包括给定载具或其他驾驶自动化系统或其特征被特别设计为在其下操作的条件，包括但不限于环境、地理和一天中的时间限制，和/或某些交通或道路特征的必要存在或不存在。载具能够具有多个odd，每个odd能够包括环境条件、地理条件、时间条件、交通条件或道路条件中的至少一个。载具系统可以在一个时间点将载具与第一odd相关联，从而导致载具系统以与第一odd相对应的特定方式操作。在稍后的时间，载具系统可以检测
载具操作环境的变化，在这种情况下，载具系统可以响应地将载具与不同的第二odd相关联，从而使得载具系统以与第二odd相对应的不同方式操作。
25.特定传感器能够被配置为与多个操作视场体积中的一个相关联。多个操作视场体积能够是特定传感器独有的，或者能够与相同一类型的多个传感器(例如，lidar、相机或雷达)相关联。
26.在一些示例中，多个操作视场体积能够是有限/预定数量的操作视场体积，每个操作视场体积能够在载具系统的存储器中(例如，在表格中)被映射到对应的操作环境和/或odd。附加地或替代地，响应于触发条件(例如，操作环境的变化)，能够实时确定特定传感器或多个传感器的多个操作视场体积中的任何一个或多个。附加地或替代地，与特定传感器或多个传感器相关联的任何预定操作视场体积能够与新获取的传感器数据进行比较，以确定预定操作视场体积是否仍然准确地表示对于特定操作环境传感器(或多个)应该被依赖的程度。
27.在第17/002,092号美国专利申请中描述了用于基于自主载具的操作环境(例如，基于载具系统检测操作环境或检测从一个操作环境到另一个操作环境的变化)来调整传感器的操作视场体积的一些示例方法和系统，以及用于基于自主载具的操作环境将载具与特定odd相关联的一些示例方法和系统，该申请的全部内容通过引用被合并于此。
28.本公开提供了用于使用与载具环境中的可识别目标对象相关联的参数来调整一个或多个载具传感器的操作视场体积的系统和方法，并且参数可以从与目标对象相关联的传感器数据中确定。特别地，从第一环境条件(例如，晴朗天气)到第二环境条件(例如，有雾或下雪天气)的变化能够导致这些参数中的至少一个退化。因此，所公开的系统和方法使用参数(或多个)的退化作为将载具传感器中的至少一个传感器的操作视场体积调整到多个操作视场体积中不同的一个的基础，从而使得载具使用精确地表示空间的操作视场体积进行操作，在该空间内，传感器能够当第二环境条件存在时确信地检测对象。因为载具系统将与目标对象相关联的新获取的传感器数据和与目标对象相关联的过去的传感器数据进行比较时，所以所公开的方法能够实时或接近实时地发生。
29.作为一个示例，载具的lidar传感器可以具有在晴朗天气条件下和白天期间使用的操作视场体积，并且该操作视场体积可以包括200米或更大的范围。在这些环境条件期间，载具能够根据诸如电线杆的远处的目标对象反射的激光束来确定lidar强度。然而，稍后在白天浓雾条件期间，来自同一目标对象的lidar强度可能会降级。基于这种降级，载具系统可以将载具的至少一个lidar传感器的操作视场体积调整到例如包括100米范围的操作视场体积。
30.本公开还提供了用于基于从接收自一种类型的传感器(例如，lidar传感器)的传感器数据确定的退化参数(或多个)来调整另一种类型的传感器(例如，相机)的操作视场体积的操作，反之亦然。
31.所公开的系统和方法的实施方式有利地使得载具系统能够实时调整所接受的传感器数据，以便动态地适应行驶期间变化的条件，并且使得载具能够准确地和确信地连续检测其环境中的对象。所公开的系统和方法还提供了有效可靠的方式来使用载具环境中的已知目标对象，以确定对传感器操作视场体积的准确调整。
32.ii.示例系统和设备
33.现在将更详细地描述示例系统和设备。一般而言，本文公开的实施例可以用于包括一个或多个扫描系统环境的传感器的任何系统。本文描述的说明性实施例包括采用传感器的载具，诸如lidar、rader、sonar、相机等。然而，示例系统也可以在其他设备中实现或采取其他设备的形式，诸如机器人设备、工业系统(例如，装配线等)，或者移动通信系统或设备，以及其他可能性。
34.术语“载具”在本文中被广义地解释为覆盖任何移动对象，包括例如飞行器、船只、宇宙飞船、汽车、卡车、货车、半挂车、摩托车、高尔夫球车、越野车、室内机器人设备、仓库运输车、叉车、拖拉机或农用载具，以及在轨道上行驶的运载工具，诸如过山车、电车、有轨电车或火车车厢等。一些载具可以在其中人类交互不用于操作的全自主模式下、在其中很少的人类交互用于操作的半自主模式下，，或者在其中人类操作交通工具并且传感器可以帮助人类的人类操作模式下操作。
35.在示例实施例中，示例载具系统可以包括一个或多个处理器、一种或多种形式的存储器、一个或多个输入设备/接口、一个或多个输出设备/接口以及机器可读指令，当该指令由一个或多个处理器执行时，使得系统执行各种功能、任务、能力等，如上所述。下面将更详细地描述本公开范围内的示例系统。
36.图1是图示根据示例实施例的载具100的功能框图。载具100可以被配置为完全或部分地以自主模式操作，因此可以被称为“自主载具”。载具也可以被配置为由人类操作，但是通过载具的传感系统向人提供信息。例如，计算系统111能够在自主模式下经由对载具100的控制系统106的控制指令来控制载具100。计算系统111能够从一个或多个传感器系统104接收信息，并且以自动方式基于接收的信息进行一个或多个控制过程(诸如设置方向以避开检测到的障碍物)。
37.自主载具100能够是完全自主的或部分自主的。在部分自主的载具中，一些功能能够可选地在一些或所有时间被手动控制(例如，由驾驶员)。此外，部分自主载具能够被配置为在全手动操作模式和部分自主和/或全自主操作模式之间切换。
38.载具100包括推进系统102、传感器系统104、控制系统106、一个或多个外围设备108、电源110、计算系统111和用户界面112。载具100可以包括更多或更少的子系统，并且每个子系统能够可选地包括多个组件。此外，载具100的每个子系统和组件能够互连和/或通信。因此，本文描述的载具100的一个或多个功能能够可选地在附加的功能或物理组件之间划分，或者组合成更少的功能或物理组件。在一些进一步的示例中，附加的功能和/或物理组件可以被添加到图1所示的示例中。
39.推进系统102能够包括可操作以向载具100提供动力运动的组件。在一些实施例中，推进系统102包括引擎/马达118、能量源120、变速器122和车轮/轮胎124。引擎/马达118将能量源120转换成机械能。在一些实施例中，推进系统102能够可选地包括引擎和/或马达中的一个或两者。例如，气电混合动力车能够包括汽油/柴油引擎和电动机两者。
40.能量源120表示能量源，诸如电能和/或化学能，其可以全部或部分地为引擎/马达118提供动力。也就是说，引擎/马达118能够将能量源120转换成机械能以操作变速器。在一些实施例中，能量源120能够包括汽油、柴油、其他基于石油的燃料、丙烷、其他基于压缩气体的燃料、乙醇、太阳能电池板、电池、电容器、飞轮、再生制动系统和/或其他电源等。能量源120也能够为载具100的其他系统提供能量。
41.变速器122包括合适的齿轮和/或机械元件，适于将机械动力从引擎/马达118传递到车轮/轮胎124。在一些实施例中，变速器122包括齿轮箱、离合器、差速器、驱动轴和/或车轴等。
42.车轮/轮胎124被布置为稳定地支撑载具100，同时提供与载具100在其上移动的诸如道路的表面的摩擦牵引力。因此，车轮/轮胎124根据载具100的性质来配置和布置。例如，车轮/轮胎能够被布置为独轮车、自行车、摩托车、三轮车或汽车/卡车四轮形式。其他车轮/轮胎几何形状也是可能的，诸如包括六个或更多车轮的几何形状。载具100的车轮/轮胎124的任何组合可以相对于其他车轮/轮胎124差动旋转。车轮/轮胎124能够可选地包括至少一个刚性附接到变速器122的车轮和至少一个耦接到与驱动表面接触的对应车轮的轮辋的轮胎。车轮/轮胎124可以包括金属和橡胶的任意组合，和/或其他材料或材料的组合。
43.传感器系统104通常包括一个或多个传感器，其被配置为检测关于载具100周围环境的信息。例如，传感器系统104能够包括全球定位系统(gps)126、惯性测量单元(imu)128、雷达单元130、激光测距仪/lidar单元132、相机134和/或麦克风136。传感器系统104还能够包括被配置为监测载具100的内部系统的传感器(例如，o2监控器、燃料表、引擎油温、车轮速度传感器等)。传感器系统104中包括的一个或多个传感器能够被配置为被单独和/或共同致动，以便修改一个或多个传感器的位置和/或朝向。
44.gps 126是配置为估计载具100的地理位置的传感器。为此，gps 126能够包括收发器，该收发器可操作以提供关于载具100相对于地球的位置的信息。
45.imu 128可以包括被配置为基于惯性加速度感测载具100的位置和朝向变化的传感器(例如，加速度计和陀螺仪)的任何组合。
46.雷达单元130能够表示利用无线电信号来感测载具100的局部环境内的对象的系统。在一些实施例中，除了感测对象之外，雷达单元130和/或计算系统111还可以被配置为感测对象的速度和/或方向。雷达单元130可以包括任何天线、波导网络、通信芯片和/或其他有助于雷达操作的组件。
47.类似地，激光测距仪或lidar单元132能够是被配置为使用激光感测载具100所处环境中的对象的任何传感器。激光测距仪/lidar单元132能够包括一个或多个激光源、激光扫描仪和一个或多个检测器，以及其他系统组件。激光测距仪/lidar单元132能够被配置为以相干(例如，使用外差检测)或非相干检测模式操作。
48.相机134能够包括一个或多个被配置为捕获载具100周围环境的多个图像的设备。相机134能够是静态相机或视频相机。在一些实施例中，相机134能够是机械可移动的，诸如通过旋转和/或倾斜安装相机的平台。这样，可以实施载具100的控制过程来控制相机134的移动。
49.传感器系统104还能够包括麦克风136。麦克风136能够被配置为捕获来自载具100周围环境的声音。在一些情况下，多个麦克风能够被排列为一个麦克风阵列，或者可能被排列为多个麦克风阵列。
50.控制系统106被配置为控制调节载具100及其组件的加速度的操作。为了实现加速，控制系统106包括转向单元138、节气门140、制动单元142、传感器融合算法144、计算机视觉系统146、导航/路径规划系统148和/或避障系统150等。
51.转向单元138可操作以调整载具100的方向。例如，转向单元能够调整一个或多个
车轮/轮胎124的轴线(或多个轴线)，以便实现载具的转向。节气门140被配置为控制例如引擎/马达118的操作速度，并进而经由变速器122和车轮/轮胎124调整载具100的前向加速度。制动单元142使载具100减速。制动单元142能够使用摩擦力来减慢车轮/轮胎124。在一些实施例中，制动单元142通过再生制动过程感应地减速车轮/轮胎124，以将车轮/轮胎124的动能转换成电流。
52.传感器融合算法144是被配置为接受来自传感器系统104的数据作为输入的算法(或存储算法的计算机程序产品)。该数据可以包括例如表示在传感器系统104的传感器处感测的信息的数据。传感器融合算法144能够包括例如卡尔曼滤波器、贝叶斯网络等。传感器融合算法144基于来自传感器系统104的数据提供关于载具周围环境的评估。在一些实施例中，评估能够包括对载具100周围的环境中的单个对象和/或特征的评估、对特定情况的估计和/或基于特定情况对载具100和环境中的特征之间的可能干扰的估计(例如，诸如预测碰撞和/或冲击)。
53.计算机视觉系统146能够处理和分析由相机134捕获的图像，以识别载具100周围环境中的对象和/或特征。检测到的特征/对象能够包括交通信号、道路边界、其他载具、行人和/或障碍物等。计算机视觉系统146能够可选地采用对象识别算法、运动结构(sfm)算法、视频跟踪和/或可用的计算机视觉技术来实现检测到的特征/对象的分类和/或识别。在一些实施例中，计算机视觉系统146能够另外被配置为绘制环境地图、跟踪感知的对象、估计对象的速度等。
54.导航和路径规划系统148被配置为确定载具100的驾驶路径。例如，导航和路径规划系统148能够确定一系列速度和定向方向，以实现载具沿着基本上避开感知到的障碍物的路径移动，同时总体上沿着通向最终目的地的基于道路的路径推进载具，最终目的地能够根据例如经由用户界面112的用户输入来设置。导航和路径规划系统148能够另外被配置为在载具100操作时基于感知到的障碍、交通模式、天气/道路状况等动态地更新驾驶路径。在一些实施例中，导航和路径规划系统148能够被配置为结合来自传感器融合算法144、gps 126和一个或多个预定地图的数据，以便确定载具100的驾驶路径。
55.避障系统150能够表示控制系统，该控制系统被配置为识别、评估和避免或以其他方式避开载具100周围环境中的潜在障碍物。例如，避障系统150能够通过操作控制系统106中的一个或多个子系统进行转向操纵、转弯操纵、制动操纵等来改变载具的导航。在一些实施例中，避障系统150被配置为基于周围交通模式、道路状况等自动确定可行的(“可用的”)避障操纵。例如，避障系统150能够被配置为使得当其他传感器系统在邻近载具将要转入的区域中检测到载具、建筑障碍物、其他障碍物等时，不进行转向操纵。在一些实施例中，避障系统150能够自动选择既可用又最大化载具乘员安全的操纵。例如，障碍回避系统150能够选择被预测为在载具100的客舱中引起最小加速度的避障操纵。
56.载具100还包括外围设备108，其被配置为允许载具100和外部传感器、其他载具、其他计算机系统和/或诸如载具100的乘客的用户之间的交互。例如，用于从乘客、外部系统等接收信息的外围设备108能够包括无线通信系统152、触摸屏154、麦克风156和/或扬声器158。
57.在一些实施例中，外围设备108用于接收载具100的用户的输入，以与用户界面112交互。为此，触摸屏154既可以向载具100的用户提供信息，又可以将经由触摸屏154指示的
来自用户的信息传送给用户界面112。触摸屏154能够被配置为经由电容感测、电阻感测、光学感测、表面声波过程等来感测来自用户手指(或触笔等)的触摸位置和触摸手势。触摸屏154能够感测在平行于或平面于触摸屏表面的方向上、在垂直于触摸屏表面的方向上、或者在这两个方向上的手指移动，并且还能够感测施加到触摸屏表面的压力水平。载具100的乘客也能够利用语音命令界面。例如，麦克风156能够被配置为从载具100的用户接收音频(例如，语音命令或其他音频输入)。类似地，扬声器158能够被配置为向载具100的用户输出音频。
58.在一些实施例中，外围设备108用于允许载具100与在其周围环境中的诸如设备、传感器、其他载具等的外部系统之间的通信，和/或与物理上远离载具、提供诸如交通信息、天气信息等的关于载具周围环境的有用信息的控制器、服务器等之间的通信。例如，无线通信系统152能够直接或经由通信网络与一个或多个设备无线通信。无线通信系统152能够可选地使用诸如cdma、evdo、gsm/gprs的3g蜂窝通信，和/或诸如wimax或lte的4g蜂窝通信。附加地或替代地，无线通信系统152能够例如使用wifi与无线局域网(wlan)通信。在一些实施例中，无线通信系统152能够直接与设备通信，例如，使用红外链路、蓝牙和/或zigbee。无线通信系统152能够包括一个或多个专用短程通信(dsrc)设备，其能够包括载具和/或路边站之间的公共和/或私有数据通信。在本公开的上下文中，无线通信系统152也能够采用用于递送和接收嵌入信号中的信息的其他无线协议，诸如各种载具通信系统。
59.如上所述，电源110能够向载具100的组件供电，例如外围设备108、计算系统111、传感器系统104等中的电子设备。例如，电源110能够包括可充电的锂离子或铅酸电池，用于存储和释放电能给各种被供电的组件。在一些实施例中，一组或多组电池能够被配置为提供电力。在一些实施例中，电源110和能量源120能够被一起实现，如在一些全电动汽车中。
60.载具100的许多或所有功能能够经由从传感器系统104、外围设备108等接收输入的计算系统111来控制，并将适当的控制信号通信给推进系统102、控制系统106、外围设备等，以基于其周围环境实现载具100的自动操作。计算系统111包括至少一个处理器113(其能够包括至少一个微处理器)，该处理器执行存储在诸如数据存储114的非暂时性计算机可读介质中的指令115。计算系统111还可以表示多个计算设备，这些计算设备用于以分布式方式控制载具100的各个组件或子系统。
61.在一些实施例中，数据存储114包含可由处理器113执行的指令115(例如，程序逻辑)，以执行载具100的各种功能，包括上面结合图1描述的那些功能。数据存储114也可以包含附加的指令，包括向推进系统102、传感器系统104、控制系统106和外围设备108中的一个或多个发送数据、从其接收数据、与它们交互和/或控制它们的指令。
62.除了指令115之外，数据存储114可以存储数据，诸如人道路地图、路径信息以及其他信息，作为地图数据116。在载具100以自主、半自主和/或手动模式操作期间，载具100和计算系统111可以使用这种信息来选择到达最终目的地的可用道路、解释来自传感器系统104的信息等。
63.载具100和相关联的计算系统111向载具100的用户提供信息和/或从诸如载具100的客舱中的乘客的载具100的用户接收输入。用户界面112能够相应地包括外围设备108内的一个或多个输入/输出设备，诸如无线通信系统152、触摸屏154、麦克风156和/或扬声器158，以允许计算系统111和载具乘客之间的通信。
64.计算系统111基于从指示载具和/或环境条件的各种子系统(例如，推进系统102、传感器系统104和/或控制系统106)接收的输入以及来自用户界面112的指示用户偏好的输入来控制载具100的操作。例如，计算系统111能够利用来自控制系统106的输入来控制转向单元138，以避开由传感器系统104和避障系统150检测到的障碍物。计算系统111能够被配置为控制载具100及其子系统的许多方面。然而，一般来说，为手动覆盖自动控制器驱动的操作做出了规定，诸如在紧急情况下，或者仅仅响应用户激活的覆盖等。
65.本文描述的载具100的组件能够被配置为以与它们相应的系统内部或外部的其他部件互连的方式工作。例如，当在自主模式下操作时，相机134能够捕获表示关于载具100的环境的信息的多个图像。该环境可以包括其他载具、交通灯、交通标志、路标、行人等。计算机视觉系统146能够基于预先存储在数据存储114中的对象识别模型，和/或通过其他技术与传感器融合算法144、计算系统111等一起对环境中的各种方面进行分类和/或识别。
66.尽管在图1中载具100被描述和显示为具有集成到载具100中的载具100的各种组件，例如无线通信系统152、计算系统111、数据存储114和用户界面112，但是这些组件中的一个或多个能够可选地与载具100分开安装或相关联。例如，数据存储114能够部分或全部独立于载具100存在，诸如在基于云的服务器中。因此，载具100的一个或多个功能元件能够以单独或一起定位的设备元件的形式实现。组成载具100的功能设备元件通常能够以有线和/或无线方式通信耦合在一起。
67.图2示出了示例载具200，其能够包括参考图1结合载具100描述的一些或所有功能。尽管为了说明的目的，载具200在图2中被图示四轮车，但是本公开不限于此。例如，载具200能够表示卡车、货车、半挂卡车、摩托车、高尔夫球车、越野车或农用载具等。
68.示例载具200包括传感器单元202、第一lidar单元204、第二lidar单元206、第一雷达单元208、第二雷达单元210、第一lidar/雷达单元212、第二lidar/雷达单元214以及雷达单元、lidar单元、激光测距仪单元和/或其他类型的传感器能够位于载具200上的两个附加位置216、218。第一lidar/雷达单元212和第二lidar/雷达单元214中的每一个能够采取lidar单元、雷达单元或两者的形式。
69.此外，示例载具200能够包括结合图1的载具100描述的任何组件。第一雷达单元208和第二雷达单元210和/或第一lidar单元204和第二lidar单元206能够主动扫描周围环境以发现潜在障碍物的存在，并且能够类似于载具100中的雷达单元130和/或激光测距仪/lidar单元132。此外，第一lidar/雷达单元212和第二lidar/雷达单元214能够主动扫描周围环境以发现潜在障碍物的存在，并且能够类似于载具100中的雷达单元130和/或激光测距仪/lidar单元132。
70.在一些示例中，lidar单元可以是两种不同类型的lidar单元中的一个。第一类型的lidar单元可以是能够连续扫描lidar单元的视场的整个区域的lidar。第二类型的lidar单元可以是这样的lidar，其能够在被转向lidar单元的视场的特定区域时扫描该特定区域。第一类型的lidar单元可以具有比第二类型的lidar单元更短的范围。与第一lidar单元相比，第二类型的lidar单元在操作时可以具有较小的视场。在一些示例中，载具200的一个或多个指定的lidar单元可以包含一种或两种类型的lidar单元。例如，安装在载具顶部的lidar单元204可以包含两种类型的lidar单元，或者包含能够连续扫描和转向扫描两者的lidar单元。在一个示例中，第二类型的lidar单元可以具有在水平面中5至15度宽并且在垂
直面中5至25度宽的操作视场。
71.传感器单元202被安装在载具200的顶部，并且包括一个或多个传感器，该一个或多个传感器被配置为检测关于载具200周围环境的信息，并且输出该信息的指示。例如，传感器单元202能够包括相机、雷达、lidar、测距仪、声学传感器和诸如气压计、湿度传感器等天气相关传感器的任意组合。传感器单元202能够包括一个或多个可移动的安装件，该安装件能够操作以调整传感器单元202中的一个或多个传感器的朝向。在一个实施例中，可移动安装件能够包括旋转平台，该旋转平台能够扫描传感器，以便从载具200周围的每个方向获得信息。在另一实施例中，传感器单元202的可移动安装件能够在特定的角度和/或方位角范围内以扫描方式移动。传感器单元202能够被安装在汽车车顶上，尽管其他安装位置也是可能的。此外，传感器单元202的传感器能够分布在不同的位置，并且不需要并置在单个位置。一些可能的传感器类型和安装位置包括两个附加位置216、218。此外，传感器单元202的每个传感器能够被配置为与传感器单元202的其他传感器一起或独立地移动或扫描。
72.在示例配置中，一个或多个雷达扫描器(例如，第一雷达单元20和第二雷达单元210)能够位于载具200的后部附近，以主动扫描汽车200后部的区域，用于寻找无线电反射对象的存在。类似地，第一lidar/雷达单元212和第二lidar/雷达单元214可以被安装在载具前方附近，以主动扫描载具前方的区域。雷达扫描器能够位于例如适合照亮包括载具200的前向移动路径的区域的位置，而不会被载具200的其他特征遮挡。例如，雷达扫描器能够被嵌入和/或安装在前保险杠、前大灯、车颈和/或引擎罩等中或附近。此外，能够设置一个或多个附加的雷达扫描装置，以主动扫描载具200的侧面和/或后面，用于寻找无线电反射对象的存在，诸如通过在后保险杠、侧板、门槛板和/或底盘等中或附近包括这样的装置。
73.实际上，每个雷达单元可以扫描90度的波束宽度。当雷达单元被放置在载具的角落时，如雷达单元208、210、212和214所示，每个雷达单元能够扫描水平面内的90度视场，并为载具提供载具周围的完整360度区域的雷达视场。此外，载具还可以包括两个侧向雷达单元。当其他雷达单元被阻挡时，诸如当进行受保护的右转时(即，当转弯载具左侧的车道上有另一载具时右转)，侧向雷达单元可以能够提供进一步的雷达成像。
74.尽管图2中未示出，但是载具200能够包括无线通信系统。无线通信系统可以包括无线发射器和接收器，其能够被配置为与载具200外部或内部的设备通信。具体地，无线通信系统能够包括收发器，该收发器被配置为与例如载具通信系统或路边站中的其他载具和/或计算设备通信。这种载具通信系统的示例包括专用短距离通信(dsrc)、射频识别(rfid)以及其他针对智能运输系统提出的通信标准。
75.载具200能够包括相机，可能在传感器单元202内部的位置。相机能够是光敏仪器，诸如静态相机、摄像机等，其被配置为捕获载具200的环境的多个图像。为此，相机可以被配置为检测可见光，并且能够附加地或替代地被配置为检测来自光谱的其他部分的光，诸如红外光或紫外光。在一个特定示例中，传感器单元202可以包含光学相机(即，捕获人类可见光的相机)和红外相机两者。红外相机可以能够捕获相机视场内的热图像。
76.相机能够是二维检测器，并且能够可选地具有三维空间范围的灵敏度。在一些实施例中，相机能够包括例如距离探测器，该距离探测器被配置为生成指示从相机到环境中的多个点的距离的二维图像。为此，相机可以使用一种或多种距离探测技术。例如，相机能够通过使用结构光技术来提供距离信息，在该结构光技术中，载具200以诸如网格或棋盘图
案的预定的光图案照亮环境中的对象，并使用相机来检测预定光图案从周围环境的反射。基于反射光图案的失真，载具200能够确定到对象上的点的距离。预定的光图案可以包括红外光，或者用于这种测量的其他合适波长的辐射。在一些示例中，相机能够被安装在载具200的前挡风玻璃内。具体地，相机能够被定位为从相对于载具200的方位的前视视角捕获图像。也能够使用相机的其他安装位置和视角，在载具200内部或外部。此外，相机能够具有相关联的光学器件，该光学器件可操作以提供可调整的视场。更进一步，相机能够用可移动安装件被安装到载具200上，以改变相机的指向角度，诸如经由平移/倾斜机制。
77.此外，相机传感器可以配置有卷帘快门。卷帘快门通常会迭代地对光传感器进行采样以捕获图像数据。来自相机传感器的数据可以形成一个图像、多个图像或视频。例如，在传统的图像传感器中，卷帘快门可以一次一行地迭代采样光传感器。当对具有卷帘快门的相机传感器进行采样时，传感器视场中的高速对象可能会出现失真。这种失真是由迭代采样引起的。因为细胞线是被反复采样的，所以被成像的对象在每次采样之间会轻微移动。因此，每一行的采样时间都比前一行稍晚。由于在对相应线进行采样时的延迟，具有水平运动的对象可能具有水平歪斜。例如，穿过传感器视场的载具可能会发生水平倾斜和垂直压缩(或膨胀)，从而使载具变形。这种倾斜对于基于图像中对象的水平位置的处理来说可能是麻烦的。本系统可以帮助识别由卷帘快门引起的可能的相机失真。
78.图3是根据示例实施方式的与自主载具相关的各种计算系统之间的无线通信的概念性图示。特别地，无线通信可以经由网络304发生在远程计算系统302和载具200之间。无线通信也可以发生在服务器计算系统306和远程计算系统302之间，以及服务器计算系统306和载具200之间。在载具200的操作期间，载具可以递送和接收来自服务器计算系统306和远程计算系统302两者的数据，以帮助载具200的操作。载具200可以将与其操作相关的数据和来自其传感器的数据通信到服务器计算系统306和远程计算系统302。此外，载具200可以从服务器计算系统306和远程计算系统302接收与载具传感器感测到的对象相关的操作指令和/或数据。
79.载具200能够与能够在不同地点之间运送乘客或对象的各种类型的载具相对应，并且可以采取上述任何一种或多种载具的形式。
80.远程计算系统302可以表示与远程协助和操作技术相关的任何类型的设备，包括但不限于本文描述的那些。在示例中，远程计算系统302可以表示任何类型的设备，设备被配置为：(i)接收与载具200相关的信息；(ii)提供界面，通过该界面，人类操作员或计算机操作员能够依次感知信息并输入与该信息相关的响应；以及(iii)将该响应发送至载具200或其他设备。远程计算系统302可以采取各种形式，诸如工作站、台式计算机、膝上型电脑、平板电脑、移动电话(例如，智能电话)和/或服务器。在一些示例中，远程计算系统302可以包括在网络配置中一起操作的多个计算设备。
81.远程计算系统302可以包括与载具200的子系统和组件相似或相同的一个或多个子系统和组件。至少，远程计算系统302可以包括被配置用于执行本文描述的各种操作的处理器。在一些实施方式中，远程计算系统302还可以包括用户界面，该用户界面包括输入/输出设备，诸如触摸屏和扬声器。其他示例也是可能的。
82.网络304表示能使能远程计算系统302和载具200之间的无线通信的基础设施。网络304还使能服务器计算系统306和远程计算系统302之间以及服务器计算系统306和载具
200之间的无线通信。
83.远程计算系统302的位置能够在示例中变化。例如，远程计算系统302可以具有远离载具200的位置，该载具200具有经由网络304的无线通信。在另一示例中，远程计算系统302可以与载具200内的计算设备相对应，该计算设备与载具200分离，但是人类操作员利用其能够与载具200的乘客或驾驶员交互。在一些示例中，远程计算系统302可以是具有可由载具200的乘客操作的触摸屏的计算设备。
84.在一些实施方式中，本文描述的由远程计算系统302执行的操作可以附加地或替代地由载具200执行(即，由载具200的任何系统(或多个)或子系统(或多个)执行)。换句话说，载具200可以被配置为提供远程协助机制，载具的驾驶员或乘客能够与该远程协助机制进行交互。
85.服务器计算系统306可以被配置为经由网络304与远程计算系统302和载具200无线通信(或者可能直接与远程计算系统302和/或载具200通信)。服务器计算系统306可以表示被配置为接收、存储、确定和/或递送与载具200及其远程协助相关的信息的任何计算设备。这样，服务器计算系统306可以被配置为执行任何操作(或多个)或这些操作(或多个)的一部分，这些操作在本文被描述为由远程计算系统302和/或载具200执行。与远程协助相关的无线通信的一些实施方式可以利用服务器计算系统306，而其他的可以不利用。
86.服务器计算系统306可以包括与远程计算系统302和/或载具200的子系统和组件相似或相同的一个或多个子系统和组件，诸如被配置用于执行本文描述的各种操作的处理器，以及用于从远程计算系统302和载具200接收信息和向其提供信息的无线通信接口。
87.上述各种系统可以执行各种操作。现在将描述这些操作和相关特征。
88.根据上面的讨论，计算系统(例如，远程计算系统302，或者可能的服务器计算系统306，或者载具200本地的计算系统)可以操作以使用相机来捕获自主载具的环境的图像。通常，至少一个计算系统将能够分析图像并可能控制自主载具。
89.在一些实施方式中，为了促进自主操作，载具(例如，载具200)可以以各种方式接收表示载具操作的环境中的对象的数据(本文也称为“环境数据”)。载具上的传感器系统可以提供表示环境的对象的环境数据。例如，载具可以具有各种传感器，包括相机、雷达单元、激光测距仪、麦克风、无线电单元和其他传感器。这些传感器中的每一个都可以向载具中的处理器通信关于每个相应传感器接收的信息的环境数据。
90.在一个示例中，雷达单元可以被配置为发送从载具附近的一个或多个对象反射的电磁信号。然后雷达单元可以捕获从对象反射的电磁信号。捕获的反射电磁信号可以使雷达系统(或处理系统)能够做出关于反射电磁信号的对象的各种确定。例如，可以确定到各种反射对象的距离和位置。在一些实施方式中，载具可以在不同的朝向上具有一个以上的雷达。实际上，载具可以有六个不同的雷达单元。此外，每个雷达单元可以被配置为将波束导向雷达单元的四个不同扇区中的一个。在各种示例中，通过扫描雷达单元的四个不同扇区中的每一个，雷达单元可以能够在90度范围内扫描波束。雷达系统可以被配置为将捕获的信息存储到存储器中，用于载具的处理系统稍后处理。雷达系统捕获的信息可以是环境数据。
91.在另一个示例中，激光测距仪(例如，lidar单元)可以被配置为发送电磁信号(例如，光，诸如来自气体或二极管激光器或其他可能的光源的光)，该电磁信号可以被载具附
近的一个或多个目标对象反射。激光测距仪可以能够捕获反射的电磁(例如激光)信号。捕获的反射电磁信号可以使测距系统(或处理系统)能够确定到诸如将电磁信号反射回激光测距仪的对象的各种对象的范围。测距系统还可以能够确定目标对象的速度或速率，并将其存储为环境数据。
92.在一些实施方式中，处理系统可以能够组合来自各种传感器的信息，以便进一步确定载具的环境。例如，处理系统可以结合来自雷达信息和捕获图像的数据两者来确定另一载具或行人是否在自主载具前方。在其他实施方式中，处理系统可以使用传感器数据的其他组合来做出关于环境的确定。
93.当在自主模式下操作时，载具可以在很少或没有人工输入的情况下控制其操作。例如，人类操作员可以将地址输入到载具中，然后载具能够行驶到指定的目的地，而无需人类的进一步输入(例如，人类不必转向或触摸制动/油门踏板)。此外，当载具自主操作时，传感器系统可以接收环境数据。载具的处理系统可以基于从各种传感器接收的环境数据来改变载具的控制。在一些示例中，载具可以响应于来自各种传感器的环境数据来改变载具的速度。载具可以改变速度以避开障碍物、遵守交通法规等。当载具中的处理系统识别出载具附近的对象时，该载具可以能够改变速度，或者以另一种方式改变运动。
94.当载具检测到对象但对对象的检测没有高度自信时，载具能够请求人类操作员(或更强大的计算机)来执行一个或多个远程协助任务，诸如(i)确认对象是否实际存在于环境中(例如，是否实际存在停车标志或是否实际不存在停车标志)、(ii)确认载具对对象的识别是否正确、(iii)如果标识不正确，则纠正标识，和/或(iv)为自主载具提供补充指令(或修改当前指令)。
95.取决于环境数据的来源，载具可以以各种方式检测环境的对象。在一些实施方式中，环境数据可以来自相机，并且可以是图像或视频数据。载具可以分析捕获的图像或视频数据，以识别图像或视频数据中的对象。在其他实施方式中，环境数据可以来自lidar单元。该方法和装置可以被配置为监测图像和/或视频数据以发现环境中的对象的存在。在其他实施方式中，环境数据可以是雷达、音频或其他数据。载具可以被配置为基于雷达、音频或其他数据来识别环境中的对象。
96.在一些实施方式中，载具用于检测对象的技术可以基于一组已知数据。例如，与环境对象相关的数据可以被存储在位于载具中的存储器中。载具可以将接收的数据与存储的数据进行比较以确定对象。在其他实施方式中，载具可以被配置为基于数据的上下文来确定对象。例如，与施工相关的街道标志通常具有橙色。因此，载具可以被配置为检测橙色对象，并且位于道路侧面附近作为与施工相关的街道标志。此外，当载具的处理系统在捕获的数据中检测到对象时，它还可以计算每个对象的置信度。
97.iii.示例载具传感器视场
98.图4图示具有各种传感器视场的示例自主载具400。如前面关于图2所讨论的，载具400可以包含多个传感器。各种传感器的位置可以与图2中公开的传感器的位置相对应。然而，在一些情况下，传感器可以具有其他位置。为了简化附图，在图4a中省略了传感器的位置。对于载具400的每个传感器单元，图4a示出了相应的视场。传感器的视场可以包括传感器可以检测对象的角度区域和与传感器可以可靠地检测对象的距离传感器的最大距离相对应的范围。
99.如前所述，载具400可以包括六个雷达单元。第一雷达单元可位于载具的左前方，并具有与视场的角度部分402a相对应的角视场。第二雷达单元可以位于载具的右前方，并且具有与视场的角度部分402b相对应的角视场。第三雷达单元可以位于载具的左后方，并且具有与视场的角度部分402c相对应的角视场。第四雷达单元可以位于载具的右后方，并且具有与视场的角度部分402d的角视场。第五雷达单元可以位于载具的左侧，并且具有与视场的角度部分402e相对应的角视场。第六雷达单元可以位于载具的右侧，并且具有与视场的角度部分402f相对应的角视场。六个雷达单元中的每一个都可以配置有例如90度或更大的可扫描波束宽度。雷达波束宽度可以小于90度，但是每个雷达单元可以能够控制雷达波束跨过整个视场。
100.载具400的第一lidar单元可以被配置为扫描载具周围的全部360度区域或在全部360度区域内扫描，如与视场的角度部分404相对应的角视场所示。载具400的第二lidar单元可以被配置为扫描小于载具周围360度区域的区域。在一个示例中，第二lidar单元可以在水平面中具有5到15度的视场，如与视场的角度部分404相对应的角视场所示。
101.此外，载具还可以包括至少一个相机。相机可以是光学相机和/或红外相机。相机可以具有与视场的角度部分408相对应的角视场。
102.除了载具400的各种传感器中的每一个的视场之外，每个传感器还可以具有对应的范围。在一个示例中，雷达单元的范围可以大于任一lidar单元的范围，如雷达单元402a-402e的视场比lidar单元404和406的视场延伸得更远所示。另外，第一lidar单元可以具有比第二lidar单元的范围更大的范围，如比视场406延伸得更远的视场404所示。相机可以具有由视场408的范围示出的范围。在各种示例中，相机的范围可以大于或小于其他传感器的范围。
103.应该理解，图4中的传感器视场、雷达单元等被描绘为示例图示，并且没有按比例绘制。
104.iv.示例系统和方法
105.现在将更详细地描述本公开的示例系统和方法。
106.图5是根据示例实施例的方法500的流程图。方法500可以包括如块502-508中的一个或多个所图示的一个或多个操作、功能或动作。尽管每种方法的块以连续的顺序图示，但是在一些情况下，这些块可以被并行执行，和/或以与本文描述的顺序不同的顺序执行。此外，基于希望的实现，各种块可以被组合成更少的块、被划分成附加的块和/或被移除。
107.此外，对于方法500以及本文公开的其他过程和方法，流程图示出了当前实施例的一种可能实现的功能和操作。在这方面，每个块可以表示模块、片段、制造或操作过程的一部分，或程序代码的一部分，其包括可由处理器执行的一个或多个指令，用于实现过程中的特定逻辑功能或步骤。程序代码可以被存储在任何类型的计算机可读介质上，例如，诸如包括磁盘或硬盘驱动器的存储设备。计算机可读介质可以包括非暂时性计算机可读介质，例如，诸如像寄存器存储器、处理器高速缓存和随机存取存储器(ram)的短期存储数据的计算机可读介质。计算机可读介质还可以包括非暂时性介质，诸如二级或永久长期存储器，像只读存储器(rom)、光盘或磁盘、光盘只读存储器(cd-rom)。计算机可读介质还可以是任何其他易失性或非易失性存储系统。例如，计算机可读介质可以被认为是计算机可读存储介质，或者有形存储设备。
108.附加地或替代地，对于方法500以及本文公开的其他过程和方法，流程图中的一个或多个块可以表示被连线以执行过程中的特定逻辑功能的电路。
109.在一些示例中，对于方法500以及本文公开的其他过程和方法，流程图中描述的功能可以由单个载具(例如，载具100、200等)执行、分布在多个载具之间、由远程服务器/外部计算系统(例如，系统302和306)执行，和/或由一个或多个外部计算系统和一个或多个载具的组合执行以及其他可能性。此外，流程图中描述的功能可以由载具控制系统的一个或多个处理器和/或控制一个或多个载具传感器的操作的一个或多个芯片来执行。
110.在块502，方法500涉及从与自主载具相关联的一个或多个传感器接收在第一环境条件期间与自主载具的环境中的目标对象相关联的传感器数据，其中一个或多个传感器中的至少一个传感器可配置为与多个操作视场体积中的一个相关联，并且其中每个操作视场体积表示空间，在该空间内，至少一个传感器被预期以最小置信度水平检测自主载具外部的对象。
111.在块504，方法500涉及基于传感器数据，确定与目标对象相关联的至少一个参数。
112.在块506，方法500涉及确定传感器数据和过去的传感器数据之间的至少一个参数的退化，其中过去的传感器数据在不同于第一环境条件的第二环境条件期间与环境中的目标对象相关联。
113.在块508，方法500包括基于所确定的至少一个参数的退化，将至少一个传感器的操作视场体积调整到多个操作视场体积中不同的一个。
114.在一些实施例中，方法500能够跨目标对象的多个连续相机图像(即，帧)和/或跨捕获与目标对象相关联的lidar数据的多个连续实例重复，并且能够使用相同的一个或多个传感器或使用其他传感器来执行。这种重复能够有助于验证选择哪个操作视场体积的决定，并且能够有助于检查所确定的退化是否是由于环境条件的变化而不是其他因素(例如，传感器漂移)。
115.方法500中涉及的一个或多个传感器能够包括一组一个或多个lidar传感器、一组一个或多个雷达传感器，和/或一组一个或多个相机(在包括可见光和红外的各种波段中操作)，以及其他可能的传感器类型。实际上，特定类型的所有传感器可以被配置为具有相同的操作视场体积，使得接收和处理传感器数据的载具软件被配置为将特定类型的所有传感器视为具有该操作视场体积。例如，在晴朗的天气、白天的环境条件下，载具的所有相机能够具有150米的操作视场范围，并且载具的所有lidar传感器能够具有200米的操作视场范围。按照如此方法，对载具的至少一个传感器调整视场体积的行为能够涉及对特定传感器类型的每个传感器进行相同的视场调整。例如，如果载具系统基于载具的操作环境确定对lidar传感器进行调整，则载具系统可以对载具的所有lidar传感器进行调整。其他示例也是可能的。此外，在替代实施例中，操作传感器视场体积能够被单独配置，使得特定传感器类型的传感器能够被配置为具有与相同传感器类型的另一传感器不同的操作视场体积。
116.一个或多个传感器能够包括安装在相对于载具的一个或多个位置的一个或多个传感器。例如，在一些实施例中，一个或多个传感器能够由安装在载具上的传感器组成，诸如安装在载具上一个位置的相机和安装在载具上不同位置的lidar传感器、安装在载具上不同位置的两个或更多个相机，或者安装在载具上不同位置的两个或更多个lidar传感器。在其他实施例中，一个或多个传感器能够包括多个传感器，其中至少一个被安装在载具上，
至少另一个被安装在不同的载具上。在又一实施例中，一个或多个传感器中的至少一个能够被安装在沿着载具正在行驶或将要行驶的道路的静止对象上。静止对象能够是电线杆、路标(例如停车标志)、交通灯或建筑物以及其他可能性。在其中至少一个传感器远离载具的实施例中，能够使用服务器或其他计算设备来促进传感器数据从远程传感器到载具系统的通信。例如，当载具接近或经过静止对象时，由静止对象上的传感器获得的传感器数据能够经由服务器被发送到载具系统。
117.环境条件能够是或包括晴朗的天气(例如，晴天、非阴天、无雨、无雪或无雾)、白天(例如，从日出到日落的时间段)、夜间(例如，从日落到日出的时间段)、雨天、雪天、雾天、阴天(例如，更多的云和更少的光)，和/或传感器清洁度条件，其中载具已经检测到载具的一个或多个传感器具有灰尘、水滴、冰/霜、昆虫溅沫、油、道路污垢或其他阻碍其车盖/车窗或其他表面的物质。其他环境条件也是可能的。此外，环境条件能够是或包括条件的组合。例如，环境条件可以是晴朗的天气、阳光充足的白天环境条件(例如，上午11：00和阳光充足)。作为另一示例，操作环境能够是多雾的白天环境条件，或者多雨的白天环境条件。此外，在一些示例中，可以存在具有不同程度的天气条件的环境条件，诸如严重的暴风雪和/或风、严重的雨和/或风，或者超过预定阈值的雾密度，以及其他可能性。
118.目标对象能够是载具的环境中的对象，其具有可能对根据与目标对象相关联的传感器数据确定的至少一个参数具有预期影响的属性。这些属性的示例能够包括制造目标对象的一种或多种特定材料(例如，木材)、目标对象表面的反射率、目标对象的颜色、目标对象的大小、目标对象的形状、对象是静态的还是动态的，以及目标对象是否具有可能影响目标对象在不同观察角度下的亮度的锐角。在一些实施例中，可能希望目标对象是由具有低反射率的材料(例如，木材)制成的对象，并且具有当在不同观察角度获得对象的传感器数据时不太可能引起至少一个参数的变化的形状(例如，基本上圆形，具有最少或没有锐角)。例如，目标对象能够是木质电线杆，其具有较低的预期反射率，并且预期在晴朗的天气条件下相对于地平线具有较高的对比度。其他示例目标对象也是可能的，诸如建筑物、桥梁或其他人造对象。
119.在一些实施例中，目标对象能够是被故意放在环境中以辅助所公开的方法的一个对象或一组对象。例如，目标对象能够被制造成具有黑色的最低反射表面和简单的圆形设计。附加地或替代地，目标对象能够配备有一个或多个具有已知属性的基准标记。在其他实施例中，目标对象能够是不是出于辅助所公开的方法的目的而故意放置在环境中的对象，而是随着时间的推移从环境中推断出的对象，从而能够建立对象的简档。例如，当不同的载具驶过电线杆时，能够获取与电线杆相关联的传感器数据(例如，图像或lidar强度数据)并将其用于生成统计简档，该统计简档指示对象的各种属性以及指示载具遇到对象的频率。例如，统计简档可以指示对象是预期不在环境中移动的静态对象，还是以可预测或不可预测的方式少量移动的动态对象。统计简档还能够指示作为传感器位置的函数的对象的一个或多个光学特性。其他示例也是可能的。
120.当目标对象的属性已知时，根据与目标对象相关联的传感器数据确定的参数的变化能够以更高的置信度被归因于变化的环境条件(例如，天气和/或一天中的时间)，而不是归因于关于对象及其属性的不确定性。
121.过去的传感器数据能够包括从一个或多个传感器中的至少一个接收的传感器数
据和/或从其他传感器或另一来源接收的传感器数据。过去的传感器数据能够在目标对象的统计简档正在形成的时间段期间或之后的时间被接收。
122.如上所述，过去的传感器数据在不同于第一环境条件的第二环境条件期间与环境中的目标对象相关联。例如，过去的传感器数据能够包括在晴朗天气条件期间和在白天的特定时间期间(例如，上午10：00)的目标对象的图像或表示目标对象的lidar数据，而传感器数据能够包括在下雨、有雾或下雪条件期间和在与过去的传感器数据相同的时间期间(例如，上午10：00)或在一天的相同部分期间(例如，早上、白天)的目标对象的图像或表示目标对象的lidar数据。
123.传感器数据能够包括来自一个或多个相机的一个或多个图像、来自一个或多个lidar传感器的lidar数据(例如，3d点云数据，包括点强度)和/或来自其他类型传感器的其他类型传感器数据。类似地，过去的传感器数据能够包括来自一个或多个相机的一个或多个过去的图像、来自一个或多个lidar传感器的过去的lidar数据(例如，3d点云数据，包括点强度)，和/或来自其他类型的传感器的其他类型的过去的传感器数据。
124.在一些实施例中，载具系统基于传感器数据确定的至少一个参数能够包括比较目标对象和在传感器数据中表示的环境的另一区域的值。例如，在传感器数据包括一个或多个图像的情况下，至少一个参数能够包括在一个或多个图像中描绘的目标对象和在一个或多个图像中描绘的地平线之间的对比度或比较在一个或多个图像中描绘的目标对象和在一个或多个图像中描绘的地平线的其他值。由于在下雪或有雾的天气中对比度会随着距离的增加而降低，因此使用对比度能够作为何时应该调整操作视场的可靠指标。
125.附加地或替代地，至少一个参数能够包括比较一个或多个图像中的目标对象的边缘和一个或多个图像的另一区域的值，该另一区域诸如描绘地平线、道路或另一对象的区域。例如，至少一个参数能够包括在一个或多个图像中描绘的目标对象的一个或多个边缘的边缘强度和另一对象的一个或多个边缘的边缘强度之间的比率或比较在一个或多个图像中描绘的目标对象的一个或多个边缘的边缘强度和另一对象的一个或多个边缘的边缘强度的其他值。
126.在其他实施例中，至少一个参数能够包括来自从目标对象反射的激光束的lidar强度和/或从目标对象反射的激光束的数量。在其他实施例中，至少一个参数能够包括比较从目标对象反射的lidar强度或激光束的数量与从环境中的诸如道路、建筑物或另一载具的另一对象反射的lidar强度或激光束的数量的值。
127.现在将参照图6a-图6b和图7a-图7b更详细地描述用于确定至少一个参数的退化的示例技术。
128.图6a和6b描绘示例图像，该示例图像能够用于确定比较目标对象与图像中描绘的地平线的对比度或其他值的退化。地平线能够是退化的可靠指示符，尽管可以使用图像中的其他区域来代替。
129.图6a描绘图像600和过去的图像602，每个图像描绘目标对象604和地平线606。具体而言，图像600、602中的目标对象604能够是林线。图像600描绘白天下雪天气条件下的目标对象604和地平线606，并且过去的图像602描绘白天晴朗天气条件下的目标对象604和地平线606。
130.图6a也描绘过去图像602的分割版本608，特别是已经被分成多个矩形方位/俯仰
角区域的图像。这些区域是如何使用图像来确定至少一个参数的退化的代表性示例，并且应该理解，在替代示例中能够使用其他形状、大小和数量的区域。例如，载具系统可以仅使用图像600、602的包括目标对象604的至少一部分的区域。此外，在一些示例中，载具系统能够被配置为忽略或移除与环境中的动态对象(例如，汽车或云)相对应的区域。此外，在其他示例中，载具系统能够基于指示目标对象604的已知位置的预定地图数据来选择使用哪些区域。
131.在用于确定目标对象604和地平线606之间的对比度退化的示例过程中，载具系统能够计算图像600的傅立叶变换610，并且能够计算过去的图像602的傅立叶变换612。傅立叶变换610和傅立叶变换612每个都被示出为以与过去的图像602的分割版本608相似的方式被分割，使得傅立叶变换中的每个区域采取相应原始图像的对应区域的方位角/俯仰角中的功率谱密度图的形式。在一些示例中，傅立叶变换中的每一个能够用升余弦变迹。
132.接下来，载具系统能够计算傅立叶变换610与傅立叶变换612的比率。具体地，载具系统能够计算傅立叶变换610中的一个或多个矩形区域中的每一个与傅立叶变换612中的对应区域的比率，包括但不限于与目标对象604相对应的一个或多个区域。作为示例，图6a描绘指示傅立叶变换610中的每个区域与傅立叶变换612中的每个对应区域的比率的图像614。图6b描绘图像614的放大版本。图6a和图6b还描绘了强调图像600、602、傅立叶变换610、612和图像614中的特定感兴趣区域616的边界框。具体地，感兴趣区域616包括与图像600、602中林线与地平线606交汇处相对应的感兴趣区域，以及与感兴趣区域接壤的其他区域。
133.根据图像614，载具系统能够被配置为识别哪些区域指示图像600和过去的图像602之间的最大差异，即哪些区域具有最高的比率，并且使用那个/那些区域来确定如何调整操作视场体积。例如，图6b中所示出的区域618能够指示最强的退化程度(例如，大约四个数量级的对比度-代理退化(-40db)，如图所示)。
134.基于所计算的比率(或多个)，并且进一步基于目标对象604到从其接收图像600、602的一个或多个相机的距离，载具系统能够确定对比度的退化。目标对象604的范围可以是载具系统已知的，诸如从预先存在的地图数据、gps数据和/或其他数据，或者能够使用用一个或多个传感器获取的数据来估计，诸如晴朗天气的过去的图像602和/或过去的图像602中的一个或多个对象的lidar数据。
135.在一些示例中，对比度的退化能够由等式1表示，其中c_o是在下雪(或有雾)条件下目标对象604和地平线606之间的对比度(例如，对于黑色目标对象，c_o＝1)，k是消光长度，并且d是到目标对象604的距离。
136.c＝c_o*exp(-k*d)(等式1)
137.因此，对于每个区域，c与c_o之间的比率的自然对数能够提供该区域的k*d，根据该k*d，能够使用d的已知值来估计k。例如，如果区域618(-40db)在道路下方大约1000米处，则能够如等式2-5所示来确定k。
138.20*log10(c/c_o)＝40
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(等式2)
139.c/c_o＝100
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(等式3)
140.ln(c/c_o)＝ln(100)＝4.6＝k*d
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(等式4)
141.k＝4.6/(1000米)＝0.0046
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(等式5)
142.在其他实施例中，傅立叶变换610、612能够用除比率之外的替代方式进行比较。
143.图6a-图6b所示的图像中的某些区域(例如，像素)可能与对象和一个或多个相机之间的相应距离相对应(例如，像素250可能与离一个或多个相机大约50-70米的地面相对应)。因此，在用于确定至少一个参数的退化的另一示例过程中，载具系统能够被配置为跨多个区域取平均值，每个区域与大致相同的距离相对应，即，目标对象604被估计或已知位于的距离。
144.为了促进这一点，例如，载具系统能够被配置为计算(i)傅立叶变换610中的与目标对象604相对应并且进一步与环境中位于到一个或多个相机的距离与目标对象604到一个或多个相机的距离大致相同的其他部分相对应的第一多个区域与(ii)傅立叶变换612中的与目标对象604相对应并且进一步与环境中的所述其他部分相对应的第二多个区域的多个比率。第一多个区域和第二多个区域两者可以具有相同数量的区域。例如，如图6b所示，能够使用区域618和区域620。
145.例如，为了方便的近似，然后载具系统能够通过对多个比率求和并将该和除以区域的数量来计算平均比率。例如，载具系统能够取包含像素250的所有区域(例如，与区域618在同一行的区域，诸如区域620)的平均信噪比。基于平均比率，并且进一步基于目标对象604到从其接收图像600、602的一个或多个相机的距离，载具系统能够确定对比度的退化，诸如通过使用上面关于等式1描述的技术。
146.在一些示例中，载具系统能够使用在不同范围具有目标对象的多个区域。例如，载具系统能够计算区域618的k，并且能够计算区域622的k，其中区域622可以与环境中的另一目标对象相对应，诸如在近似等于到目标对象604的距离的已知范围内的另一棵树。如果雪(或其他情况下的雾等)在密度上基本均匀，则区域622的k的计算值可能与区域618的k的计算值大致相同。
147.作为使用上述技术的补充或替代，在一些示例中，载具系统能够实现边缘检测技术来确定至少一个参数的退化。
148.在使用边缘检测技术确定目标对象604和地平线606之间的对比度的退化的示例过程中，载具系统能够将二维边缘检测核(例如，具有高斯差分(dog)滤波器的边缘检测核)与一个或多个图像进行卷积，以确定一个或多个图像中的第一边缘强度，并且可以将二维边缘检测核与一个或多个过去的图像进行卷积，以确定一个或多个过去的图像中的第二边缘强度。图7a示出了卷积后的图像700和过去的图像702，其中图像700描绘白天下雪天气条件下的目标对象604和地平线606，并且过去的图像702描绘白天晴朗天气条件下的目标对象604和地平线606。如同先前的示例，目标对象604是林线，尽管在其他示例中能够使用其他对象。图7a还描绘卷积之前的示例参考过去的图像704。
149.接下来，载具系统能够对一个或多个图像中与目标对象对应的一个或多个第一区域中的每一个中的第一边缘强度求和，并且能够对一个或多个过去的图像中与目标对象对应的一个或多个第二区域中的每一个中的第二边缘强度求和。例如，图7a描绘图像700的分割版本706和过去的图像702的分割版本708。在所示的示例中，每个图像706、708已经被划分成多个矩形方位角/俯仰角区域，并且每个区域中的边缘强度已经被求和。应当理解，在替代示例中，能够使用其他形状、大小和数量的区域。
150.图7a和图7b还描绘强调特定的感兴趣区域710的边界框。具体地，感兴趣区域710
包括与图像700、702中的林线(包括目标对象604)与地平线606交汇处相对应的感兴趣区域，以及与感兴趣区域接壤的其他区域。在一些示例中，载具系统可以仅对图像的特定感兴趣区域中的边缘强度求和，而不是对整个图像求和。
151.然后载具系统然后能够计算一个或多个第一区域中的每一个中的合计第一边缘强度与一个或多个第二区域中的每一个中的合计第二边缘强度的一个或多个比率。作为一个示例，图7a描绘指示图像708中的每个区域与图像706中的每个对应区域的比率的图像712。图7b描绘图像712的放大版本。
152.根据图像712，载具系统能够被配置为识别哪些区域指示图像700和过去的图像702之间的最大差异，即，哪些区域具有最高的比率，并且使用那个/那些区域来确定如何调整操作视场体积。例如，图7b所示的区域714能够指示最强程度的退化。
153.基于所计算的比率(或多个)，并且进一步基于目标对象604到从其接收图像700、702的一个或多个相机的距离，载具系统能够确定对比度的退化，诸如通过使用上面关于等式1描述的技术。
154.在其他实施例中，除了比率之外，图像706、708能够以替代方式进行比较。
155.在一些示例中，载具系统能够被配置为在图像706和708的多个区域上取平均值，每个区域与近似相同的距离相对应，即，目标对象604被估计或已知位于的距离。
156.为了促进这一点，例如，载具系统能够被配置为：(i)对图像700的第一多个区域中的每一个中的第一边缘强度求和，第一多个区域与目标对象604相对应并且进一步与环境中位于到一个或多个相机的距离与目标对象604到一个或多个相机的距离大致相同处的其他部分相对应；并且(ii)对过去的图像702的第二多个区域的每一个中的第二边缘强度求和，第二多个区域与目标对象604相对应并且进一步与环境的所述其他部分相对应。第一多个区域和第二多个区域能够具有相同数量的区域。
157.然后，载具系统能够计算第一多个区域中的合计第一边缘强度与第二多个区域中的合计第二边缘强度的多个比率。例如，载具系统能够计算图像706中示出的区域的至少一部分(每个表示图像700的该区域中的第一边缘强度的总和)与图像708中的对应区域的至少一部分(每个表示图像712的该区域中的第二边缘强度的总和)的比率。
158.然后，载具系统能够将平均比率计算为多个比率的总和除以区域的数量。例如，载具系统能够取包含像素250的所有区域(例如，与区域710在同一行的区域)的平均信噪比。基于平均比率，并且进一步基于目标对象604到从其接收图像700、702的一个或多个相机的距离，载具系统能够确定对比度的退化，诸如通过使用上面关于等式1描述的技术。
159.在一些实施例中，载具系统能够被配置为确定一个或多个图像的一个或多个区域(例如，图像700中表示目标对象604的一个或多个区域)和一个或多个过去的图像的一个或多个对应区域(例如，过去的图像702中表示目标对象604的一个或多个区域)之间的边缘强度的退化，而不执行确定对比度退化的操作。然后，载具系统能够使用所确定的边缘强度的退化作为基础来调整载具的至少一个传感器的操作视场体积。
160.在一些实施例中，如上所述，至少一个参数能够包括从环境中的目标对象反射的激光束的lidar强度。载具系统能够使用lidar数据和过去的lidar数据来确定从lidar数据和过去的lidar数据之间的目标对象反射的激光束的lidar强度的退化(例如，以db/米表示的退化)。然后，载具系统能够使用所确定的lidar强度的退化作为调整载具的一个或多个
lidar传感器中的至少一个的视场体积的基础。在一些示例中，对于lidar强度的给定退化，lidar传感器的最大操作视场范围能够减小等于退化的平方根的因数。
161.如上所述，根据相机图像确定的退化参数(或多个)能够被用作调整至少一个lidar传感器的操作视场体积的基础。类似地，根据lidar数据确定的退化参数(或多个)能够被用作调整至少一个相机的操作视场的基础。其中一个原因能够是当光从目标对象返回时，目标对象和地平线之间的对比度以类似的方式退化。例如，在一些情况下，距lidar传感器的距离——在该距离处，大约95％的lidar强度由于指数衰减而损失——可以能够与地平线上的目标对象(理想地，黑色目标对象)之间的对比度指数衰减到大约5％的距离大致相同。
162.因此，基于所确定的至少一个参数的退化来调整一个或多个传感器中的每一个的视场体积的动作能够涉及基于lidar数据和过去的lidar数据之间的lidar强度的所确定的退化来调整一个或多个相机中的至少一个的每一个以及一个或多个lidar传感器中的每一个的视场体积。附加地或替换地，基于所确定的至少一个参数的退化来调整一个或多个传感器中的每一个的视场体积的动作能够包括基于一个或多个图像和一个或多个过去的图像之间的所确定的对比度、边缘强度和/或另一参数值的退化来调整一个或多个相机中的至少一个的每一个以及一个或多个lidar传感器中的每一个的视场体积。
163.作为示例，一旦如上所述使用相机图像为对比度退化计算了k，则载具系统能够计算来自一个或多个lidar传感器的信号被衰减了多少，因为相机可见波长的k可能类似于lidar波长的k。例如，与k近似为零的晴朗天气条件相比，在下雪或下雨的条件下，接收到的光的强度可以退化exp(-2k*d)的因数，其中d是到目标对象的距离。然后载具系统能够使用该退化来推断目标对象方向上的一个或多个lidar传感器的退化的视场体积。
164.为了促进基于所确定的至少一个参数的退化将至少一个传感器的操作视场体积调整到多个操作视场体积中的不同一个的动作，载具系统能够在存储器(例如，数据存储114)中存储将一个或多个参数值(例如，对比度、lidar强度、边缘强度等)中的每一个映射到相应的有限/预定数量的操作视场体积中的每一个的表格或其他形式的数据。因此，当载具系统确定退化时，载具系统能够选择多个操作视场体积中不同的一个，特别是与退化的参数值相对应的一个。作为另一示例，载具系统能够基于所确定的退化来确定新的操作视场体积的范围、方位角和/或俯仰角。此外，表格或其他形式的数据也可以将有限/预定数量的操作视场体积中的每一个和/或对应的一个或多个参数值中的每一个映射到标识环境条件(例如，下雪、有雾或晴朗)或环境条件组合(例如，白天和下雪，或白天和有雾)的标签。其中存储表格或其他数据以及从中访问表格或其他数据的存储器能够在载具本地(例如，在载具上的存储器中)，或者能够远离载具(例如，可通过服务器访问的数据库)。
165.在一些实施例中，对应的有限/预定数量的操作视场体积能够包括与一个或多个参数值中的给定一个相对应的多组操作视场体积，每组具有与给定类型的传感器(例如，lidar传感器)或一个或多个传感器中的特定一个(例如，载具左侧的lidar传感器)相关联的有限/预定数量的操作视场体积。例如，为了促进基于从不同类型的第二传感器的传感器数据确定的至少一个参数的退化来调整第一类型传感器的操作视场体积的动作，参数值能够被映射到两组操作视场体积，一组用于第一类型的传感器(例如，相机)，另一组用于第二类型的传感器(例如，lidar传感器)。
166.在一些实施例中，用于确定退化的传感器数据能够是不是由安装在载具上的传感器获取的传感器数据，但是所确定的退化能够被用作调整安装在载具上的至少一个传感器的操作视场体积的基础。例如，相机能够被安装到另一载具或十字路口的交通灯上，并且能够获取图像，除了载具系统之外的计算设备(例如，另一载具的服务器或载具系统)能够使用该图像来确定对比度的降低。然后计算设备能够向载具系统发送指示所确定的退化的信号，使得载具系统然后能够使用所确定的退化作为用于调整安装在载具上的一个或多个相机和/或lidar传感器的操作视场的基础。替代地，计算设备能够将图像本身发送到载具系统，并且载具系统能够确定退化。其他示例也是可能的。
167.在调整至少一个传感器的操作视场体积时，载具系统能够控制载具使用具有调整后的操作视场体积的至少一个传感器来操作。也就是说，载具系统能够控制载具，同时在自主模式下操作，以基于调整后的操作视场体积来使用至少一个传感器获取传感器数据。在一些实施例中，为了促进这一点，载具上的本地计算系统能够将其自身设置为忽略在载具操作期间获取的超过与至少一个传感器中的每一个的调整后的操作视场体积相关联的相应范围、方位角和/或俯仰角的传感器数据读数。附加地或替代地，远程系统能够向载具的本地计算系统发送指令，该指令在被本地计算系统接收时，使得本地计算系统控制载具以自主模式操作，在该模式下，本地计算系统忽略超过与至少一个传感器中的每一个的调整后的操作视场体积相关联的相应范围、方位角和/或俯仰角的传感器数据读数。其他示例也是可能的。如上所述，至少一个具有调整后的操作视场体积的传感器可以包括安装在载具上的至少一个传感器和/或远离载具但仍被载具系统用来促进载具操作的至少一个传感器。
168.在一些实施例中，即使在给定时间点用于给定传感器的特定操作视场体积可能小于该传感器和参数的最大操作视场值，但是传感器仍可以被配置为获取并向载具系统(例如，向被配置为处理传感器数据的处理器)发送与超出与该特定操作视场体积相关联的相应范围、方位角和/或俯仰角的范围、方位角和/或俯仰角相对应的传感器数据。在这样的实施例中，载具系统可以忽略(例如，丢弃或存储但不用作确定载具环境的基础，诸如对象检测)与大于与特定操作视场相关联的相应距离、方位角和/或俯仰角的距离、方位角和/或俯仰角相对应的传感器数据。例如，如果lidar传感器的范围已经从200米减小到150米，则载具系统可以忽略与距离载具超过150米的距离相对应的传感器数据。其他示例也是可能的。附加地或替代地，载具系统可以标识(例如，标志或以其他方式在存储器中存储数据可能可疑的指示)与大于特定操作视场体积的最大参数值的参数值相对应的传感器数据。在替代实施例中，这样的传感器可以被配置为使得传感器能够将其自身设置为不获取与超出与特定操作视场体积相关联的相应范围、方位和/或俯仰角的范围、方位和/或俯仰角相对应的传感器数据。附加地或替代地，传感器可以被配置为获取与超出与特定操作视场相关联的相应范围、方位和/或俯仰角的范围、方位和/或俯仰角相对应的传感器数据，但是还被配置为丢弃这样的传感器数据，以便减少从传感器发送到载具系统的其他计算设备的数据量。
169.在一些实施例中，载具的传感器和相关联的计算设备，诸如控制一个或多个传感器的操作的芯片(例如微芯片)，能够在传感器将获取的传感器数据发送到车载计算机或远程计算机之前执行操作，这能够影响车载计算机或远程计算机如何控制载具的操作。特别地，这种传感器芯片能够执行方法500的一个或多个操作。在这种情境下，调整操作视场体
积的动作能够涉及传感器芯片忽略或标记与比与调整后的操作视场体积相关联的相应范围、方位和/或俯仰角更大的范围、方位和/或俯仰角相对应的传感器数据。附加地或替换地，调整操作视场体积的动作能够涉及传感器芯片(i)在获取传感器数据时将由一个或多个lidar传感器发送的激光脉冲的功率水平从第一功率水平调整到不同于第一功率水平的调整后的功率水平，和/或(ii)通过以与调整后的操作视场体积相关联的调整后的功率水平发送一个或多个激光脉冲来获取传感器数据。其他示例也是可能的。
170.本文使用的术语“基本上”、“近似地”或“大约”是指所述的特性、参数、值或几何平面度不需要精确地实现，但是包括例如公差、测量误差、测量精度限制和本领域技术人员已知的其他因素在内的偏差或变化可以以不排除该特性想要提供的效果的量出现。
171.虽然本文已经公开了各种示例性方面和示例性实施例，但是其他方面和实施例对于本领域技术人员来说将是显而易见的。本文公开的各种示例性方面和示例性实施例是为了说明的目的，而不是为了限制，真实的范围和精神由所附权利要求来指示。