[发明专利]从距离传感器得到的对感知系统的同时诊断和形状估计

说明书

本公开提供了“从距离传感器得到的对感知系统的同时诊断和形状估计”。提供了用于基于传感器数据而估计对象的形状并确定感知系统中的故障或失效的存在的系统、方法和装置。本公开的一种方法包括：从距离传感器接收传感器数据；以及基于所述传感器数据而计算对象的当前形状重建。所述方法包括基于在先传感器数据而从存储器检索所述对象的在先形状重建。所述方法包括通过平衡所述当前形状重建的所得方差的函数和在所述当前形状重建与所述在先形状重建之间的相似性来计算所述当前形状重建的质量评分。

技术领域

本公开总体涉及用于诊断或检测感知系统中的故障的系统、方法和装置。本公开特别涉及用于基于距离数据而估计对象的形状并诊断或检测距离数据中的故障点的这类系统、方法和装置。

背景技术

汽车为商业、政府和私人实体提供交通的很大一部分。目前正在开发和部署自主车辆和驾驶辅助系统以提供安全性，减少所需的用户输入量，或甚至完全消除用户参与。例如，一些驾驶辅助系统(诸如防撞系统)可以在人驾驶时监测车辆的行驶、位置和速度和其他对象。当系统检测到即将发生碰撞或撞击时，防撞系统可以介入并施加制动器、操纵车辆或执行其他避让或安全操作。作为另一个示例，自主车辆可以在很少或没有用户输入的情况下驾驶并导航车辆。通常需要准确而快速地确定车辆周围对象的形状，以使得自动化驾驶系统或驾驶辅助系统能够安全地进行道路或行驶路线导航。另外，当例如感知传感器由于环境因素或其他故障而无法准确地获得数据时，通常需要准确而快速地确定感知系统中的故障或失效。

发明内容

在许多机器人应用和自主驾驶应用中估计对象的形状的任务可能是势在必行的，其中对象的几何形状可以帮助识别其类别、定位、位置、航向、几何形状、意图等等。例如，在现场机器人技术中，在传感器数据有噪声、不完整和稀疏的情况下，估计对象的形状可能是有挑战的。另外，诸如存在雾、烟和灰尘的挑战性环境条件会造成传感器数据中的遮挡或感知故障或失效。这类感知故障可能会使得感知系统无法恢复对象的形状。应了解，这类故障可能会导致机器人或自主车辆的感知系统中的灾难性后果，并且可能会损坏机器人平台或自主车辆以及其周围环境的完整性。

在本公开中，申请人提出了用于在不同的环境条件下解释环境中的对象的系统、方法和装置。申请人提出了能够评估和验证由感测模态接收的数据的质量的强健的感知系统。申请人进一步提出了被配置为预测传感器失效和故障的感知系统、方法和装置。

在描述和公开用于诊断感知系统中的故障或失效的存在的方法、系统和装置之前，应理解，本公开不限于本文公开的配置、过程步骤和材料，因此，配置、过程步骤和材料可以有一些变化。还应理解，本文采用的术语仅用于描述实现方式，而不意图限制，因为本公开的范围将仅由所附权利要求以及其等同物限制。

在描述并要求保护本公开时，将根据下文陈述的定义来使用以下术语。

应注意，除非上下文另外明确指明，否则如在本说明书和附图中所使用的单数形式“一个”、“一种”和“所述”包括复数个提及物。

如本文所使用，术语“包含”、“包括”、“含有”、“其特征在于”及其语法等同物是包含性或开放式术语，其不排除附加的、未列举的元件或方法步骤。

根据本公开的一个实施例，公开了一种检测和/或诊断感知系统中的故障或失效的方法。所述方法包括：从距离传感器接收传感器数据；以及基于传感器数据而计算对象的当前形状重建，其中对象可由距离传感器检测。所述方法包括基于在先传感器数据而从存储器检索对象的在先形状重建。所述方法包括通过平衡当前形状重建的所得方差的函数和在当前形状重建与在先形状重建之间的相似性来计算当前形状重建的质量评分。