[发明专利]基于传感器盲点和局限性来修改自主车辆的行为

摘要

本公开的方面通常涉及对车辆(101)的环境的视图建模。所述视图不需要包括所述车辆实际上正在看到的物体或特征，而是如果所述传感器完全没有被阻塞，则包括该车辆能够使用其传感器(310‑311、320‑323、330‑331)观察的那些区域。例如，对于物体检测组件(148)的多个传感器中的每一个，计算机(110)可以采用该传感器的视场的个体3D模型。天气信息被接收并且被用于调整模型(图13中的1304、1306)中的一个或多个。在该调整之后，所述模型可以被聚集到全面的3D模型(图10，图13中的1308)。所述全面的模型可以和详细地图信息组合指示在不同位置(图11中的1100，图13中的1310)检测到物体的概率。车辆的环境的模型可以基于所组合的全面的3D模型和详细地图信息(图13中的1312)来计算，并且可以用于操纵车辆(图13中的1314)。

主权项

一种用于修改自主车辆的行为的方法，所述方法包括：为用于检测车辆的环境中的物体的多个传感器中的每个给定的传感器生成所述给定的传感器的视场的3D模型；接收天气信息，所述天气信息包括报告、雷达信息、预报以及涉及所述车辆的环境中的实际或预期的天气状况的实时测量中的一个或多个；基于所接收到的天气信息调整所述多个3D模型的一个或多个特性，以考虑所述实际的或预期的天气状况对所述多个传感器中的一个或多个的视场的范围的影响；在所述调整之后，由一个或多个处理器聚集所述多个3D模型以生成全面的3D模型，其中，所述全面的3D模型指示所述多个传感器的聚集的视场的程度；使用详细地图信息的概率数据来组合所述全面的3D模型和所述详细地图信息以产生组合模型，所述概率数据指示从所述车辆的各个可能位置检测到处于所述详细地图信息中的各个位置处的物体的概率，所述组合模型注释有标识所述环境中被物体占用的第一部分、所述环境中未被物体占用的第二部分、以及所述环境中未被所述多个传感器中的任何传感器所观察到的第三部分的信息；以及使用所述组合模型来操纵所述车辆。