用于自主/半自主驾驶的无障碍性方法和装置与流程

本公开涉及自主/半自主驾驶领域。具体而言，本公开涉及用于自主/半自主驾驶的无障碍性(accessibility)方法和装置。

背景技术：

本文中所提供的背景描述是出于总体上呈现本公开的上下文的目的。除非在本文中另有指示，否则本部分中描述的材料不是本申请中的权利要求的现有技术，并且不因为被包含在本部分中而被承认为现有技术。

自主/半自主驾驶(ad/半ad)车辆的关键价值主张之一在于，自主/半自主驾驶车辆将提供移动平等，该移动平等允许以前被剥夺能力的人们具有去他们想要去的任何地方的能力。然而，通常这包括但不限于患有永久性或暂时性肢体残疾的人(即，那些可能缺少四肢、失明、需要轮椅或拐杖等的人)。在当前的现有技术中，如果ad/半ad车辆以使进入和离开车辆对这些目标人群进入或走出不可及的方式停放或停止，则可能无法完全实现该价值主张。

现有的全自主车辆开发项目和实施方案高度专注于路径规划和导航解决方案，即当人们在车中时所发生的事情。然而，在解决协助人们上下车并考虑环境情况以及乘客或驾驶员的无障碍性需求所需的系统功能方面，做出的工作还很少。

附图说明

通过下列结合附图的详细描述，将容易地理解实施例。为了便于该描述，相同的附图标记指示相同的结构元件。在所附附图的各图中，通过示例的方式而非通过限制的方式来图示实施例。

图1图示出根据各实施例的具有无障碍性引擎的自主/半自主驾驶(ad/半ad)系统的概览。

图2图示出根据一些实施例的用于确定目的地处的特定停车地点的示例操作流程。

图3和图4图示出可以受益于本公开的无障碍性方法和装置的两个示例场景。

图5a图示出根据一些实施例的用于物体分类的示例动态占据栅格地图。

图5b图示出根据一些实施例的安全性的示例展示。

图6图示出根据各实施例的示例装置，该示例装置适用于用作无障碍性引擎或用于主存无障碍性引擎的机载系统。

图7图示出根据各实施例的示例计算机可读介质，该示例计算机可读介质具有被配置成使机载系统能够实施本公开的多方面的指令。

具体实施方式

本文公开了与ad/半ad相关联的装置、方法和计算机可读介质。在实施例中，用于ad/半ad的装置可包括设置在ad/半ad车辆中的、用于控制ad/半ad车辆的无障碍性要素的无障碍性引擎。无障碍性引擎可被配置成用于：从设置在ad/半ad车辆中的多个传感器接收传感器数据；以及至少部分地基于传感器数据和车辆的模型来确定车辆停在目的地处的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出车辆，该车辆的模型包括关于车辆的无障碍性要素的信息，确定步骤包括：至少部分地基于传感器数据中的至少一些传感器数据来确定乘客或驾驶员的无障碍性需求。将乘客或驾驶员的无障碍性需求作为确定目的地处的特定停车地点的因素。

在实施例中，无障碍性引擎可包括无障碍性分类器，用于：至少当车辆处于到目的地的最终接近距离时，至少部分地基于多个传感器的传感器数据来识别乘客或驾驶员的无障碍性需求。在其他实施例中，无障碍性引擎可包括环境安全性分类器，用于：至少当车辆处于到目的地的最终接近距离时，至少部分地基于多个传感器的传感器数据来提供车辆的周围区域的动态分段，其中动态分段包括描绘周围区域的各分段的安全性水平的信息。在另外的其他实施例中，无障碍性引擎可包括物体检测分类器，用于：至少当车辆处于到目的地的最终接近距离时，至少部分地基于多个传感器的传感器数据来生成车辆的周围区域的动态占据栅格地图，其中动态占据栅格地图可包括描绘或允许辨别在周围区域内物体的存在的信息。

以下将进一步描述这些和其他方面。在以下描述中，参考形成本文一部分的附图，其中贯穿各附图相同的标记指示相同的部分，并且其中通过图示的方式示出了可实施的实施例。应理解，可利用其他实施例，并且可作出结构或逻辑的改变而不背离本公开的范围。因此，以下详细描述不应以限制的意义来理解，并且实施例的范围由所附权利要求及其等效方案来限定。

按照在理解要求保护的主题时最有帮助的方式，可将各种方法的操作依次描述为多个分立的动作或操作。然而，不应将描述的次序解释为暗示这些操作必然依赖于次序。具体而言，可以不按照呈现的次序执行这些操作。能以不同于所描述的实施例的次序执行所描述的操作。在附加的实施例中，可执行各种附加操作和/或可省略、拆分或组合所描述的操作。

出于本公开的目的，短语“a和/或b”意指(a)、(b)或(a和b)。出于本公开的目的，短语“a、b和/或c”意指(a)、(b)、(c)、(a和b)、(a和c)、(b和c)或(a、b和c)。说明书可使用短语“在实施例中”或“在多个实施例中”，其可各自指代相同或不同实施例中的一个或多个。此外，如相对于本公开的实施例所使用的术语“包含”、“包括”、“具有”等是同义的。术语“电机”以及“引擎”是同义的，除非上下文另外清楚地指示。

如下文(包括权利要求)所使用，术语“自主/半自主车辆”可指辅助停车车辆、自主驾驶和停车车辆或全自主导航/停车车辆中的任何一个。辅助停车车辆可以是具有带有驾驶员辅助功能(也称为计算机辅助驾驶)的先进驾驶员辅助系统(adas)的当前一代车辆。自主驾驶和停车车辆可以是具有adas的当前或未来一代的车辆，该adas具有自主驾驶或自动驾驶能力(即，没有人类驾驶员)，并且全自主导航/停车车辆可以是具有adas的未来一代车辆，该adas具有在其中乘客可以在目的地处被放下并且车辆可以自行停车的自主驾驶能力。

术语“模块”可指以下各项，可以是以下各项的部分，或者可包括以下各项：执行具有(从汇编器或从高级语言编译器生成的)一条或多条机器指令的一个或多个软件或固件程序的专用集成电路(asic)、电子电路、可编程组合逻辑电路(诸如，现场可编程门阵列(fpga))、处理器(共享的、专用的或组)和/或存储器(共享的、专用的或组)、和/或提供所描述的功能的其他合适的组件。

现在参考图1，其中示出了根据各实施例的具有无障碍性引擎的ad/半ad系统的概览，该ad/半ad系统被设计为设置在ad/半ad车辆中并在ad/半ad车辆中操作。如图所示，在实施例中，ad/半ad系统100可包括经由系统总线116彼此耦合的机载传感器102、无障碍性引擎104和车辆模型106。对于所图示的实施例，ad/半ad系统100还可包括也经由系统总线116彼此耦合并耦合到稍早列举的元件的传感器融合单元108、导航系统110、一个或多个无障碍性要素控制器112和通信接口114。

在实施例中，机载传感器102可包括不同传感器类型的多个传感器122-128，用于感测和输出关于ad/半ad车辆的周围区域的多种传感器数据类型的传感器数据，ad/半ad系统100设置在该ad/半ad车辆上并在该ad/半ad车辆上操作。例如，机载传感器102可包括用于生成周围区域的多个视觉影像的相机122、用于生成周围区域的多个雷达影像的雷达125以及用于生成周围区域的多个超声影像的超声传感器126、用于生成关于周围区域中的物体的检测和测距信号的光检测和测距(lidar)设备124、和/或用于输出关于ad/半ad车辆的当前位置的位置数据的位置传感器128(诸如，全球定位系统(gps))。

车辆模型106可以是包括关于ad/半ad车辆的无障碍性要素的信息的数据结构。无障碍性要素的示例可包括但不限于ad/半ad车辆的门、门把手、行李箱、引擎盖或窗户。关于无障碍性要素的信息可包括门、门把手、行李箱、引擎盖或窗户的位置或摆动。在实施例中，车辆模型106可被存储在专用或共享的存储器区域/单元中，该专用或共享的存储器区域/单元可以是易失性或非易失性的。

无障碍性引擎104可被配置成用于至少部分地基于由机载传感器102输出的传感器数据和车辆模型106来确定车辆停在目的地的特定地点以供乘客或驾驶员进入或走出ad/半ad车辆。具体而言，无障碍性引擎104还可被配置用于：作为确定车辆停在目的地的特定地点以供乘客或驾驶员进入或走出ad/半ad车辆的部分，确定乘客或驾驶员的无障碍性需求。乘客或驾驶员的无障碍性需求的确定还可至少部分基于由机载传感器102输出的传感器数据中的至少一些传感器数据。可以将乘客或驾驶员的无障碍性需求作为确定目的地处的特定停车地点的因素。

在实施例中，无障碍性引擎104可被配置成用于：当ad/半ad车辆处于到目的地的最终接近距离时，确定车辆停在目的地的特定地点以供乘客或驾驶员进入或走出ad/半ad车辆。最终接近距离的长度可以取决于应用，例如，取决于要考虑的因素的数量、要用来分析因素的传感器数据的数量、提供给无障碍性引擎104的计算能力。通常，对于给定的计算能力水平，如果较早设置开始确定的最终接近距离，则可以处理更多的传感器数据，并且可考虑更多的因素，然而，除非使用更强大的传感器，否则所分析的周围区域可能过久。另一方面，如果较晚设置开始确定的最终接近距离，则所分析的周围区域可能更相关，并且不需要更强大的传感器，但是可以处理更少的传感器数据，并且可考虑更少的因素。不同的实施例可以选择不同的平衡和权衡(tradeoff)。

在确定车辆停在目的地的特定地点以供乘客或驾驶员进入或走出ad/半ad车辆时，无障碍性引擎104可以将特定地点信息提供给导航系统110(例如，导航系统110的路径规划器功能)和无障碍性要素控制器112，供导航系统110将ad/半ad车辆导航或辅助将ad/半ad车辆导航到特定地点，并且供无障碍性要素控制器112在停在该特定地点处之后向适当的无障碍性要素发出控制。

在实施例中，无障碍性引擎104可包括彼此可操作地耦合的主逻辑132、物体检测分类器134、环境安全性分类器136和无障碍性分类器138。物体检测分类器134可被配置成用于提供描述或允许辨别在ad/半ad车辆的周围区域内物体的存在的信息。在实施例中，物体检测分类器134可被配置成用于至少部分地基于传感器数据来生成周围区域的动态占据栅格地图，以提供描绘或允许辨别周围区域内物体的存在的信息。图5a图示出周围区域的三个示例动态占据栅格地图，其可以被生成以促进辨别周围区域内物体的存在。示例502图示出采用基于红绿蓝(rgb)的物体分类的动态占据栅格地图。在示例502中，可以采用不同的灰度来表示不同类别的物体。示例504图示出采用基于深度的物体分类的动态占据栅格地图。在示例504中，可以采用不同的灰度来表示不同类别的物体以及物体的邻近度。示例506图示出采用基于体素的物体分类的动态占据栅格地图。在示例506中，可以采用不同的灰度来表示不同的邻近度以及物体的高度。在实践中，动态占据栅格地图可以是彩色的，其中不同的颜色描绘不同类别的物体、不同的邻近距离和/或不同的高度。

环境安全性分类器136可被配置成用于提供关于ad/半ad车辆的周围区域的、与安全性相关的信息。在实施例中，环境安全性分类器136可被配置成用于至少部分地基于传感器数据来提供周围区域的动态分段，并且提供安全性水平信息以及置信水平度量。图5b图示出具有周围区域的安全性水平信息的示例分段展示。如图所示，不同的灰度可以表示安全性水平的差异，较浅的灰色表示相对较安全的区域，而较深的灰色表示相对较不安全的区域。在示例分段展示中，还可以高亮显示周围区域中的物体，诸如，后视镜512、行人514、骑自行车的人516和冰块518。在实践中，分段展示可以是彩色的，不同的颜色描述不同的安全性水平，例如，绿色等于相对安全，黄色等于注意，而红色等于对潜在的不安全的警告。在实施例中，与每个体素相关联的元数据可包含置信水平信息。

无障碍性分类器138可被配置成用于至少部分地基于传感器数据来识别乘客或驾驶员的无障碍性需求。无障碍性需求可包括但不限于：通达车辆行李箱的需求，需要额外的空间以进入或走出车辆的需求，或者对于“美国残障人法案(ada)”的进入或走出车辆的无障碍地点的需求。

主逻辑132可被配置成用于至少部分地基于由物体检测分类器134、环境安全性分类器136和无障碍性分类器138提供的信息来确定车辆停在目的地的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出ad/半ad车辆。在实施例中，主逻辑132可被配置成用于进一步部分地基于由机载传感器102输出的至少一些传感器数据来执行确定。

如前所述，当ad/半ad车辆处于到目的地的最终接近距离时，主逻辑132、物体检测分类器134、环境安全性分类器136和无障碍性分类器138中的每一个可以执行其各自的功能。在描述图1中所示的其他元件之后，下面将更详细地描述与本公开的用于ad/半ad的无障碍性方法和装置有关的这些和其他方面。

继续参考图1，在实施例中，ad/半ad系统100还可包括传感器融合单元108和通信接口114。传感器融合单元108可被配置成用于合并或组合由机载传感器102输出的传感器数据，并且生成车辆的周围区域的三维(3d)表示。对于这些实施例，附加于或代替由机载传感器102输出的传感器数据，无障碍性引擎104可以使用3d表示来确定车辆停在目的地的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出车辆。

通信接口114可被配置成用于促进无障碍性引擎104经由网络118从数个外部源120访问和检取各种信息(诸如，地图、停车、道路施工或天气信息和/或从乘车共享服务150(诸如，订购了ad/半ad车辆的服务的乘车共享服务)访问和检取用户的无障碍性需求信息(例如，用户无障碍性简档152)。对于这些实施例，无障碍性引擎104可以进一步基于由各种外部源提供的地图、停车、道路施工或天气信息，和/或由乘车共享服务150提供的用户的无障碍性需求信息来确定车辆停在目的地的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出车辆。

在实施例中，通信接口114可以是本领域公知的广泛范围的通信接口或子系统中的一个或多个通信接口或子系统，包括但不限于：wifi通信接口/子系统、4g/5g/lte蜂窝通信接口/子系统、卫星通信接口/子系统、通信接口/子系统、近场通信(nfc)接口/子系统等等。

类似地，导航系统110和(多个)无障碍性要素控制器112可以是本领域中已知的数个导航系统和无障碍性要素控制器中的任何一个，例外在于，导航系统110和(多个)无障碍性要素控制器112受益于无障碍性引擎104的贡献。同样，外部源120和网络118可以是本领域已知的数个信息源和有线/无线、局域/广域网中的任何一个，例外在于，外部源120和网络118用于辅助无障碍性引擎104获取地图、天气、停车、道路施工或交通信息。

总线116可以是本领域中已知的任何通信总线，诸如，通用串行总线(usb)、外围组件互连(pci)，等等。在多个总线的情况下，可由一个或多个总线桥(未示出)桥接它们。

在实施例中，可以用硬件、软件或其组合来实现无障碍性引擎104的传感器融合108、主逻辑132、物体检测分类器134、环境安全性分类器136和无障碍性分类器138。硬件实现可包括专用集成电路(asic)、可编程电路(诸如，现场可编程门阵列(fpga))等等。对于软件实现，ad/半ad系统和/或无障碍性引擎104还可包括具有一个或多个核的处理器、存储器和其他相关联的电路系统(未示出)，并且传感器融合108、主逻辑132、物体检测分类器134、环境安全性分类器136和无障碍性分类器138可以用处理器支持的汇编器语言，或可编译成处理器可执行的机器代码的任何可编程语言来实现。

在实施例中，除了将所确定的停车地点提供给导航系统110和/或(多个)无障碍性要素控制器112之外，无障碍性引擎104还可以将所确定的停车地点提供给乘客或驾驶员，例如，提供给由乘客或驾驶员装饰的智能手机或可穿戴设备。

现在参考图2，其中图示出根据一些实施例的用于确定目的地处的特定停车地点的示例操作流程。如图所示，用于确定目的地处的特定停车地点以供乘客或驾驶员进入或走出ad/半ad车辆的示例过程200可包括在框202-220处执行的操作。可以由例如先前描述的无障碍性引擎104执行操作。

过程200可在框202处开始。在框202处，可以将具有描述ad/半ad车辆的无障碍性要素、这些无障碍性要素的位置、摆动等的数据的车辆模型存储在ad/半ad车辆中。接下来，在框204处，可以接收由ad/半ad车辆的各种传感器输出的关于ad/半ad车辆的周围区域的传感器数据。从框204，过程200可继续进行至框206或框210。

在框206处，可以可选地将所接收的传感器数据融合/合并在一起，例如，融合/合并以形成ad/半ad车辆的周围区域的3d表示。从框206，过程200可继续进行至框208或框210。

在框208处，可以可选地通过一个或多个网络从一个或多个外部源将辅助数据(诸如，地图、停车、天气、道路施工或交通)接收到ad/半ad车辆中。在框208处，例如可以从乘车共享服务例如以无障碍性简档的形式接收乘客或驾驶员的无障碍性数据。从框208，过程200可继续进行至框210。

在框210处，无论是从框204、还是框206、还是框208继续进行，都可以识别ad/半ad车辆的周围区域中的物体。在实施例中，如前所述，可以至少部分地基于所接收的传感器数据和/或辅助数据来识别ad/半ad车辆的周围区域中的物体。在实施例中，可以至少部分地基于所接收的传感器数据和/或辅助数据来生成动态占据栅格。

在框212处，可以确定ad/半ad车辆的周围区域的安全性水平。在实施例中，可以对ad/半ad车辆的周围区域进行分段，并且可以至少部分地基于所接收的传感器数据和/或辅助数据来确定各个分段的安全性水平以及置信水平。

在框214处，可以至少部分地基于传感器数据和/或辅助数据，和/或例如从乘车共享服务接收的乘客或驾驶员的无障碍性信息来确定乘客或驾驶员的无障碍性需求。

接下来，在框216处，可以至少部分地基于周围区域的物体和/或安全性水平以及所确定的无障碍性需求来确定目的地处的停车地点，该无障碍性需求如先前所述，可以至少部分基于所接收的传感器数据和/或辅助数据。在实施例中，可以部分地基于所接收的感器数据和/或辅助数据中的一些来进一步确定目的地处的停车地点。

在框218处，可以将所确定的目的地处的停车地点提供给ad/半ad车辆的导航系统。在框220处，可以将所确定的目的地处的停车地点进一步提供给ad/半ad车辆的无障碍性要素控制器。另外，在替代的实施例中，可以将所确定的目的地处的停车地点无线地传送给正被接送的乘客或驾驶员。

此外，在替代的实施例中，框202-220处的所描述的操作中的一些描述可以被组合或分割，或以不同的次序执行。

现在参考图3和图4，其中图示出可以受益于本公开的无障碍性方法和装置的两个示例场景。更具体地，图3图示出正被ad/半ad车辆接送的刚刚完成购物的乘客的示例场景300。该乘客拥有数个购物袋。图4图示出正由ad/半ad车辆接送的在轮椅上的身体有障碍的乘客的示例场景400。

如图3所示，当ad/半ad车辆最终到达其接近目的地之处时，如前所述，无障碍性引擎104可以从根据各传感器和/或辅助数据生成的动态占据栅格来确定目的地(购物中心处的人行道)处物体的存在，诸如，正在横穿或即将横穿人行横道的行人306、植被(诸如，树308)、禁止停车标志310、水坑312等。另外，无障碍性引擎104可以确定周围区域中的各个分段的安全性水平，例如，在人行横道上停车或过于靠近人行横道不安全，在离人行横道x英尺的地方停车安全等等。此外，无障碍性引擎可以确定乘客304需要通达行李箱和/或需要更大的空间以进入，因为乘客304拥有数个购物袋。基于这些目的、安全性和无障碍性需求以及其他信息(诸如，是否是雨天、人行道上是否有建筑等等)，然后无障碍性引擎104可以确定目的地处的停车地点，以供乘客304进入ad/半ad车辆302。

在实施例中，无障碍性引擎104可以与例如乘客304的智能手机或可穿戴设备无线地通信，向乘客304通知ad/半ad车辆302将停在树308、禁止停车标志310和水坑312之后。

如图4所示，在ad/半ad车辆最终到达其接近目的地之处时，如前所述，无障碍性引擎104可以确定乘客304是坐在轮椅上的身体有障碍的人，因此将需要通达行李箱以存放轮椅，并且需要在符合美国残障人法案(ada)的坡道406处进入。无障碍性引擎104可以从根据各传感器和/或辅助数据生成的动态占据栅格和照片来确定符合ada的坡道406的位置。此外，无障碍性引擎104可以确定符合ada的坡道前后的周围区域的各分段的安全性水平。基于这些目的、安全性和无障碍性需求以及其他信息(诸如，是否是雨天、人行道上是否有建筑等等)，然后无障碍性引擎104可以确定目的地处(即，符合ada的坡道)的停车地点，以供乘客404进入ad/半ad车辆。

在实施例中，无障碍性引擎104同样地可以与例如乘客404的智能手机或可穿戴设备无限地通信，以将乘客404引导至符合ada的坡道406。

现在参考图6，其中图示出根据各实施例的适于用作主存ad/半ad系统或者具体地用作无障碍性引擎的计算装置的框图。如图所示，计算装置600可包括片上系统(soc)601和系统存储器604。soc601可包括处理器602、硬件加速器603和共享存储器605。处理器602可包括一个或多个处理器核。处理器602可以是本领域已知的数个单核处理器或多核处理器中的任何一个。硬件加速器603可以用asic或诸如fpga的可编程电路来实现。封装上共享存储器605和封装外系统存储器604可包括任何已知的易失性存储器或非易失性存储器。

此外，计算装置600可包括通信接口610(诸如，网络接口卡、调制解调器等等)和输入/输出(i/o)设备接口608(诸如，用于触摸屏、键盘、鼠标等等的串行总线接口)。在实施例中，通信接口610可支持有线或无线通信，包括近场通信。可经由系统总线612将这些元件彼此耦合，该系统总线612可表示一个或多个总线。在多个总线的情况下，可由一个或多个总线桥(未示出)桥接它们。

这些元件中的每个元件可执行在本领域中已知的其常规功能。具体而言，可采用系统存储器604来存储以软件实现的无障碍性引擎104的组件(即，主逻辑132、物体检测分类器134、环境安全性分类器136和无障碍性需求分类器138中的一个或多个)的编程指令的可执行代码的工作副本和永久副本。编程指令可包括由(多个)处理器602所支持的汇编器指令或可被编译为此类指令的高级语言(诸如例如，c)。

在实施例中，硬件加速器603可被配置成用于以硬件实现无障碍性引擎104的组件(即，主逻辑132、物体检测分类器134、环境安全性分类器136和无障碍性需求分类器138中的一个或多个)。对于使用诸如fpga的可编程电路实现的硬件加速器603，可以利用根据实现(多个)相应组件的功能的硬件设计语言代码生成的位流来对可编程电路进行编程。

这些元件610-612的数量、能力和/或容量在实施例之间可有所不同。在其他方面，这些元件610-612的构成是已知的，并相应地将不作进一步描述。

图7图示出根据各实施例的示例非暂态计算机可读介质，该示例非暂态计算机可读介质具有指令，这些指令被配置成用于实施与ad/半ad系统100的无障碍性引擎104相关联的所有操作或操作中的所选择的操作。如图所示，非暂态计算机可读介质702可包括多个编程指令或位流704。编程指令或位流704可被配置成使装置(例如，车辆中的机载系统)能够响应于经编程的硬件装置的编程指令或操作的执行来执行先前描述的各种操作。在替代的实施例中，编程指令704可替代地被设置在多个非暂态计算机可读存储介质702上。在另外的其他实施例中，编程指令704可以编码在暂态计算机可读信号中。

因此，已经描述了与具有无障碍性引擎的ad/半ad驾驶相关联的装置、方法和计算机可读介质。尽管为了易于理解，已经描述了用于自主/半自主驾驶的信任数据收集、保留和/或共享技术，但是也可以利用配备有所描述的机载系统的传统非自主手动车辆来实施该技术。

示例1可以是用于自主或半自主驾驶的装置，包括：无障碍性引擎，其设置在自主或半自主驾驶车辆中，用于控制自主或半自主驾驶车辆的无障碍性要素，其中无障碍性引擎可以：从设置在自主或半自主驾驶车辆中的多个传感器接收传感器数据，以及至少部分地基于传感器数据和车辆的模型来确定车辆停在目的地处的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出车辆，该车辆的模型包括关于车辆的无障碍性要素的信息，该确定步骤包括：至少部分地基于传感器数据中的至少一些传感器数据来确定乘客或驾驶员的无障碍性需求，其中可以将乘客或驾驶员的无障碍性需求作为确定目的地处的特定停车地点的因素。

示例2可以是示例1，其中车辆的无障碍性要素可包括车辆的门、门把手、后视镜、行李箱、引擎盖或窗户。

示例3可以是示例1，其中模型可包括车辆的门、门把手、后视镜、行李箱、引擎盖或窗户的位置或摆动的描述。

示例4可以是示例1，其中无障碍性引擎可以向设置在车辆中的导航子系统或乘客或驾驶员的便携式设备提供所确定的车辆停在目的地处的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出车辆。

示例5可以是示例1，其中无障碍性引擎可以进一步使对无障碍性要素的控制被发出，其中这些控制考虑乘客或驾驶员确定的无障碍性需求。

示例6可以是示例1，其中无障碍性引擎可包括无障碍性分类器，用于：至少当车辆处于到目的地的最终接近距离时，至少部分地基于多个传感器的传感器数据来识别乘客或驾驶员的无障碍性需求。

示例7可以是示例6，其中乘客或驾驶员的无障碍性需求可包括以下各项中所选择的一项：通达车辆的行李箱的需求、需要额外空间以进入或走出车辆的需求、或需要美国残障人法案(ada)无障碍性地点以进入或走出车辆的需求。

示例8可以是示例1，其中无障碍性引擎可包括环境安全性分类器，用于：至少当车辆处于到目的地的最终接近距离时，至少部分地基于多个传感器的传感器数据来提供车辆的周围区域的动态分段，其中动态分段可包括描绘周围区域的各分段的安全性水平的信息。

示例9可以是示例8，其中动态分段可包括描绘周围区域的各分段的安全性水平的置信水平的信息。

示例10可以是示例1，其中无障碍性引擎可包括物体检测分类器，用于：至少当车辆处于到目的地的最终接近距离时，至少部分地基于多个传感器的传感器数据来生成车辆的周围区域的动态占据栅格地图，其中动态占据栅格地图可包括描绘或允许辨别在周围区域内物体的存在的信息。

示例11可以是示例1-10中的任一个，进一步包括通信接口，用于从乘车共享服务接收乘客或驾驶员的无障碍性信息，其中无障碍性引擎用于：进一步基于从乘车共享服务接收的乘客或驾驶员的无障碍性信息来确定车辆停在目的地的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出车辆。

示例11可以是示例1-10中的任一个，进一步包括通信接口，用于从一个或多个外部源接收地图、停车、道路施工或天气信息，其中无障碍性引擎用于：进一步基于地图、停车、道路施工或天气信息来确定车辆停在目的地的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出车辆。

示例11可以是示例1-5中的任一个，其中无障碍性引擎可包括：无障碍性分类器，用于识别乘客或驾驶员的无障碍性需求；环境安全性分类器，用于提供车辆的周围区域的动态分段；物体检测分类器，用于生成车辆的周围区域的动态占据栅格地图，以上全部至少部分地基于多个传感器的传感器数据；并且其中无障碍性分类器、环境安全性分类器或物体检测分类器中的至少一个可以在硬件加速器中实现。

示例14可以是用于自主或半自主驾驶的方法，包括：由设置在自主或半自主车辆中的无障碍性引擎从设置在自主或半自主驾驶车辆中的多个传感器接收传感器数据；以及由无障碍性引擎至少部分地基于传感器数据和车辆的模型来确定车辆停在目的地处的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出车辆，该车辆的模型包括关于车辆的无障碍性要素的信息，确定步骤包括：至少部分地基于传感器数据中的至少一些传感器数据来确定乘客或驾驶员的无障碍性需求，其中可以将乘客或驾驶员的无障碍性需求作为确定目的地处的特定停车地点的因素。

示例15可以是示例14，进一步包括：向设置在车辆中的导航子系统或乘客或驾驶员的便携式设备提供所确定的车辆停在目的地处的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出车辆。

示例16可以是示例14，进一步包括：使对无障碍性要素的控制被发出，其中这些控制考虑乘客或驾驶员确定的无障碍性需求。

示例17可以是示例14，其中确定步骤可包括：至少当车辆处于到目的地的最终接近距离时，至少部分地基于多个传感器的传感器数据来识别乘客或驾驶员的无障碍性需求。

示例18可以是示例17，其中乘客或驾驶员的无障碍性需求可包括以下各项中所选择的一项：通达车辆的行李箱的需求、需要额外空间以进入或走出车辆的需求、或需要美国残障人法案(ada)无障碍性地点以进入或走出车辆的需求。

示例19可以是示例14，其中确定步骤可包括：至少当车辆处于到目的地的最终接近距离时，至少部分地基于多个传感器的传感器数据来提供车辆的周围区域的动态分段，其中动态分段可包括描绘周围区域的各分段的安全性水平的信息。

示例20可以是示例19，其中动态分段可包括描绘周围区域的各分段的安全性水平的置信水平的信息。

示例21可以是示例14，其中确定步骤可包括：至少当车辆处于到目的地的最终接近距离时，至少部分地基于多个传感器的传感器数据来生成车辆的周围区域的动态占据栅格地图，其中动态占据栅格地图可包括描绘或允许辨别在周围区域内物体的存在的信息。

示例22可以是示例14-21中的任一个，进一步包括：从乘车共享服务接收乘客或驾驶员的无障碍性信息，其中确定车辆停在目的地的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出车辆进一步基于从乘车共享服务接收的乘客或驾驶员的无障碍性信息。

示例23可以是示例14-21中的任一个，进一步包括：从一个或多个外部源接收地图、停车、道路施工或天气信息，其中确定车辆停在目的地的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出车辆可以进一步基于地图、停车、道路施工或天气信息。

示例24可以是一种或多种计算机可读存储介质(crm)，包括多条指令，响应于由设置在自主或半自主车辆中的无障碍性引擎的处理器对指令的执行而使得该无障碍性引擎用于：从设置在自主或半自主驾驶车辆中的多个传感器接收传感器数据；以及至少部分地基于传感器数据和车辆的模型来确定车辆停在目的地处的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出车辆，该车辆的模型包括关于车辆的无障碍性要素的信息，确定步骤包括：至少部分地基于传感器数据中的至少一些传感器数据来确定乘客或驾驶员的无障碍性需求，其中可以将乘客或驾驶员的无障碍性需求作为确定目的地处的特定停车地点的因素。

示例25可以是示例24，可以进一步使无障碍性引擎向设置在车辆中的导航子系统或乘客或驾驶员的便携式设备提供所确定的车辆停在目的地处的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出车辆。

示例26可以是示例24，可以进一步使无障碍性引擎对无障碍性要素的控制被发出，其中这些控制考虑乘客或驾驶员确定的无障碍性需求。

示例27可以是示例24，其中确定步骤可包括：至少当车辆处于到目的地的最终接近距离时，至少部分地基于多个传感器的传感器数据来识别乘客或驾驶员的无障碍性需求。

示例28可以是示例27，其中乘客或驾驶员的无障碍性需求可包括以下各项中所选择的一项：通达车辆的行李箱的需求、需要额外空间以进入或走出车辆的需求、或需要美国残障人法案(ada)无障碍性地点以进入或走出车辆的需求。

示例29可以是示例24，其中确定步骤可包括：至少当车辆处于到目的地的最终接近距离时，至少部分地基于多个传感器的传感器数据来提供车辆的周围区域的动态分段，其中动态分段可包括描绘周围区域的各分段的安全性水平的信息。

示例30可以是示例29，其中动态分段可包括描绘周围区域的各分段的安全性水平的置信水平的信息。

示例31可以是示例24，其中确定步骤可包括：至少当车辆处于到目的地的最终接近距离时，至少部分地基于多个传感器的传感器数据来生成车辆的周围区域的动态占据栅格地图，其中动态占据栅格地图可包括描绘或允许辨别在周围区域内物体的存在的信息。

示例32可以是示例24-31中的任一个，其中可以进一步使无障碍性引擎从乘车共享服务接收乘客或驾驶员的无障碍性信息，其中确定车辆停在目的地的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出车辆进一步基于从乘车共享服务接收的乘客或驾驶员的无障碍性信息。

示例33可以是示例24-31中的任一个，其中可以进一步使无障碍性引擎从一个或多个外部源接收地图、停车、道路施工或天气信息，其中确定车辆停在目的地的特定地点，以供乘客或驾驶员进入或走出车辆进一步基于地图、停车、道路施工或天气信息。

示例34可以是用于自主或半自主驾驶的设备，包括：无障碍性引擎，设置在自主或半自主驾驶车辆中，其中无障碍性系统可包括：用于从设置在自主或半自主驾驶车辆中的多个传感器接收传感器数据的装置；以及用于至少部分地基于传感器数据和车辆的模型来确定车辆停在目的地处的特定地点以供乘客或驾驶员进入或走出车辆的装置，该车辆的模型包括关于车辆的无障碍性要素的信息，确定步骤包括：至少部分地基于传感器数据中的至少一些传感器数据来确定乘客或驾驶员的无障碍性需求，其中可以将乘客或驾驶员的无障碍性需求作为确定目的地处的特定停车地点的因素。

示例35可以是示例34，进一步包括用于向设置在车辆中的导航子系统或乘客或驾驶员的便携式设备提供所确定的车辆停在目的地处的特定地点以供乘客或驾驶员进入或走出车辆的装置。

示例36可以是示例34，进一步包括用于使对无障碍性要素的控制被发出的装置，其中这些控制考虑乘客或驾驶员确定的无障碍性需求。

示例37可以是示例34，其中用于确定的装置可包括用于至少当车辆处于到目的地的最终接近距离时至少部分地基于多个传感器的传感器数据来识别乘客或驾驶员的无障碍性需求的装置。

示例38可以是示例37，其中乘客或驾驶员的无障碍性需求可包括以下各项中所选择的一项：通达车辆的行李箱的需求、需要额外空间以进入或走出车辆的需求、或需要美国残障人法案(ada)无障碍性地点以进入或走出车辆的需求。

示例39可以是示例34，其中用于确定的装置可包括用于至少当车辆处于到目的地的最终接近距离时至少部分地基于多个传感器的传感器数据来提供车辆的周围区域的动态分段的装置，其中动态分段可包括描绘周围区域的各分段的安全性水平的信息。

示例40可以是示例39，其中动态分段可包括描绘周围区域的各分段的安全性水平的置信水平的信息。

示例41可以是示例34，其中用于确定的装置可包括用于至少当车辆处于到目的地的最终接近距离时至少部分地基于多个传感器的传感器数据来生成车辆的周围区域的动态占据栅格地图的装置，其中动态占据栅格地图可包括描绘或允许辨别在周围区域内物体的存在的信息。

示例42可以是示例34-41中的任一个，进一步包括用于从乘车共享服务接收乘客或驾驶员的无障碍性信息的装置，其中用于确定车辆停在目的地的特定地点以供乘客或驾驶员进入或走出车辆的装置进一步使确定基于从乘车共享服务接收的乘客或驾驶员的无障碍性信息。

示例43可以是示例34-41中的任一个，进一步包括用于从一个或多个外部源接收地图、停车、道路施工或天气信息的装置，其中用于确定车辆停在目的地的特定地点以供乘客或驾驶员进入或走出车辆的装置进一步是确定基于地图、停车、道路施工或天气信息。

虽然出于描述的目的已经说明和描述了某些实施例，但经计算以实现相同目的的各种各样的替代和/或等效实施例或实现方式可替代所示和所描述的实施例，而不背离本公开的范围。本申请旨在涵盖本文中所讨论的实施例的任何修改或变体。因此，明确地旨在仅由权利要求来限定本文所描述的实施例。

在本公开记载“一个”或“第一”要素或其等效物的情况下，这种公开包括一个或多个此类要素，既不要求也不排除两个或更多个此类要素。此外，所标识的要素的顺序指示符(例如，第一、第二或第三)用于在要素之间进行区分，并且不指示或暗示所要求或所限定数量的此类要素，也不指示此类要素的特定位置或顺序，除非另外特别声明。