[发明专利]用于自动化交通工具的文化敏感驾驶的安全的并且可扩展的模型

说明书

本申请公开了用于自动化交通工具的文化敏感驾驶的安全的并且可扩展的模型。公开了如下技术：从自然数据中导出本地驾驶行为，然后该本地驾驶行为被作为指导合并到自动交通工具(AV)的行为层中，以适应本地交通。此外，该本地驾驶行为被实现在AV性能验证过程中。该技术通过来自人类所驾驶的交通工具、ADAS交通工具和自动驾驶交通工具、和地图信息的自动众包行为数据聚合，促进这一过程的扩展。所公开的技术也实现空间行为关系数据库的创建，该数据库提供用于高效查询地理范围内的本地驾驶信息的接口，从而实现根据本地规范的自动交通工具驾驶策略的定制，并且实现交通行为分析。

技术领域

本文所描述的方面总体上涉及实施行为建模的技术，以将文化敏感的行为调整应用于自动驾驶交通工具(AV)实施的驾驶策略。

背景技术

安全驾驶是有文化差异的。例如，纽约的人类驾驶员与爱荷华州的人类驾驶员不同地驾驶。除了安全性，自动化交通工具(AV)广泛部署的一个主要挑战是文化接受度。流行观点强烈反对AV的部署，这种不情愿的重要因素是AV驾驶像无脑的机器人，而不像本地的人类驾驶员。换言之，全局地扩展AV的能力与AV以运营AV的区域视为文化上可接受的的方式适应它们的驾驶行为能力密切相关。

附图说明

结合到本文中并构成本说明书的一部分的附图图示本公开的多个方面，并且与说明书一起，进一步用于解释多个方面的原理，并使相关领域的技术人员能够制造和使用多个方面。

图1A和图1B说明了创建行为模型的两种最先进的方法。

图2示出了根据本公开的一个或多个方面的本地行为建模系统的示例概述。

图3示出了根据本公开的一个或多个方面的示例本地行为建模系统的附加细节。

图4示出了根据本公开的一个或多个方面的被使用作为本地行为建模系统的部分的示例操纵序列过程。

图5A-图5B示出了根据本公开的一个或多个方面的示例行为模型输入/输出图。

图6示出了根据本公开的一个或多个方面的示例操纵分类状态图。

图7示出了根据本公开的一个和多个方面的地图中具有包括监管要素和被允许的操纵的属性的车道片段元素的示例。

图8A和图8B示出了根据本公开的一个或多个方面的示例行为模型图数据集的示例视觉表示。

图9A和图9B示出了根据本公开的一个或多个方面的用于从存储的行为模型图数据集中提取数据的示例API查询过程。

图10示出了根据本公开的一个或多个方面的集成过程的示例。

图11示出了根据本公开的一个或多个方面的计算设备的示例。

图12示出了根据本公开的一个或多个方面的计算设备的另一示例。

将参照附图描述本公开的示例性方面。其中要素第一次出现的附图通常由对应的附图标记中最左面的(多个)数字指示。

具体实施方式

在下面的描述中，阐述了众多具体细节以便提供对本公开的多个方面的完全理解。然而，对本领域技术人员将显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实施包括结构、系统和方法在内的多个方面。本文的描述和表示是由本领域的经验或技术人员使用来向本领域其他技术人员最有效地传达其工作的实质的通用手段。在其他实例中，未详细地描述公知的方法、过程、组件、和电路，以避免不必要地使本公开的多个方面变得模糊。