紧急情况下运载工具的操作的制作方法

相关申请的交叉引用

本申请要求2019年3月1日提交的美国临时申请系列62/812,945的权益。

本说明书总体上关于运载工具的操作，具体关于在紧急情况下运载工具的操作。

背景技术：

运载工具从初始位置到最终目的地的操作通常要求用户或运载工具的决策系统选择通过道路网络从初始位置到最终目的地的路线。然而，紧急情况的存在可能要求许多决策，从而使用于路线选择的传统算法不能实行。有时使用传统的贪心算法来跨定向图从初始位置到最终目的地选择路线。然而，在紧急情况存在时，所选择的路线可能变得过载，并且行驶可能放慢为缓慢行驶。另外，停放的运载工具、施工区以及行人的存在使得路线选择和操作复杂化。

技术实现要素：

提供了用于紧急情况下运载工具的操作的技术。这些技术包括：使用在环境内操作的运载工具的一个或多个传感器来接收表示位于环境内的对象的传感器数据。使用传感器数据来标识对象是否是应急运载工具。响应于标识了对象是应急运载工具，使用传感器数据来确定应急运载工具是否正在以紧急模式操作。响应于确定了应急运载工具正在以紧急模式操作，向运载工具的控制模块传输表示用于运载工具的紧急操作的指令。运载工具的控制模块根据紧急操作来操作运载工具。

在一个实施例中，使用在环境中操作的运载工具的一个或多个处理器来确定应急运载工具正在环境中以紧急模式操作。使用运载工具的时空位置来标识处于距运载工具第一阈值距离内的安全位置。生成用于将运载工具从时空位置操作到安全位置的轨迹。当根据轨迹操作运载工具时，该运载工具与应急运载工具之间的距离大于第二阈值。运载工具的控制模块根据轨迹来操作运载工具。

在一个实施例中，运载工具的一个或多个处理器接收一个或多个应急运载工具正在以应急模式操作的一个或多个通知。运载工具箱一个或多个应急运载工具中的至少一个应急运载工具传输运载工具的类型。运载工具从一个或多个应急运载工具中的至少一个应急运载工具接收用于操作运载工具的指令。指令进一步由具有不同类型的一个或多个其他运载工具接收。使用一个或多个处理器来将所接收的指令转换为可由该类型的运载工具执行的紧急操作。运载工具的控制模块根据紧急操作来操作运载工具。

在一个实施例中，响应于确定了应急运载工具正在以紧急模式操作，向运载工具的控制模块传输表示用于运载工具的紧急操作的指令。使用运载工具的一个或多个传感器来检测一个或多个对象的存在。使用一个或多个传感器来确定一个或多个对象中的至少一个对象位于运载工具的阈值距离内。向至少一个对象显示指示运载工具正在根据紧急操作进行操作的消息。运载工具的控制模块根据紧急操作来操作运载工具。

在一个实施例中，数据平台包括一个或多个处理器，这一个或多个处理器配置成用于在环境中操作的一个或多个运载工具中的每个运载工具接收信息，该信息包括运载工具的时空位置和运载工具的操作模式。从在环境中操作的一个或多个应急运载工具中的每个应急运载工具接收应急运载工具的轨迹。使用一个或多个运载工具中的每个运载工具的时空位置来确定重设定路线信息，以使运载工具避开一个或多个应急运载工具中的每个应急运载工具的轨迹。将重设定路线信息传输到一个或多个运载工具中的每个运载工具。

在一个实施例中，使用运载工具的一个或多个传感器来接收传感器数据。使用传感器数据来确定涉及运载工具的紧急情况是否已发送。响应于确定了紧急情况已发生，使用传感器数据来标识紧急情况的类型。使用紧急情况的类型来检取要由运载工具执行的紧急操作。运载工具的控制模块根据紧急操作来操作运载工具。

可以将这些和其他方面、特征和实现表达为方法、装置、系统、组件、程序产品、用于执行功能的装置或步骤、以及以其他方式表达。

根据包括权利要求的以下描述，这些和其他方面、特征和实现方式将变得显而易见。

附图说明

图1示出根据一个或多个实施例的具有自主能力的自主运载工具(av)的示例。

图2图示出根据一个或多个实施例的示例“云”计算环境。

图3图示出根据一个或多个实施例的计算机系统。

图4示出根据一个或多个实施例的用于av的示例架构。

图5示出根据一个或多个实施例的可由感知模块使用的输入和输出的示例。

图6示出根据一个或多个实施例的lidar系统的示例。

图7示出根据一个或多个实施例的操作中的lidar系统。

图8更详细地示出根据一个或多个实施例的lidar系统的操作。

图9示出根据一个或多个实施例的规划模块的输入与输出之间的关系的框图。

图10示出根据一个或多个实施例的在路径规划中使用的有向图。

图11示出根据一个或多个实施例的控制模块的输入和输出的框图。

图12示出根据一个或多个实施例的控制器的输入、输出和组件的框图。

图13图示根据一个或多个实施例的用于紧急情况下运载工具的操作操作环境的框图。

图14图示根据一个或多个实施例的用于紧急情况下运载工具的操作的示例。

图15图示根据一个或多个实施例的用于紧急情况下运载工具的操作的机器学习过程。

图16-图21图示根据一个或多个实施例的用于紧急情况下运载工具的操作的过程。

具体实施方式

在以下描述中，出于解释的目的阐述了众多特定细节以提供对本发明的透彻理解。然而，将显而易见的是，可以在没有这些特定细节的情况下实践本发明。在其他情况下，以框图形式示出了公知的结构和设备，以便避免不必要地混淆本发明。

在附图中，为了易于描述，示出了示意性要素的特定布置或排序，示意性要素诸如表示设备、模块、指令块和数据元素的那些示意性要素。然而，本领域技术人员应当理解，附图中的示意性要素的特定排序或布置并非旨在暗示要求特定的处理次序或顺序、或过程的分离。此外，在附图中包括示意性要素并不意味着暗示在所有实施例中都要求此类要素，也不意味着在一些实施例中由此类要素表示的特征无法被包括在其他要素中或与其他要素组合。

此外，在附图中，在使用诸如实线或虚线或箭头的之类连接要素来说明两个或更多个其他示意性要素之间的连接、关系或关联的情况下，不存在任何此类连接要素并不意味着暗示没有连接、关系或关联可以存在。换句话说，要素之间的一些连接、关系或关联未在附图中示出，以免混淆本公开。另外，为了易于说明，使用单个连接要素来表示要素之间的多个连接、关系或关联。例如，在连接要素表示信号、数据或指令的通信的情况下，本领域技术人员应当理解，此类要素如可如可能需要的那样表示一个或多个信号路径(例如，总线)以影响通信。

现在将详细参照实施例，在附图中图示出这些实施例的示例。在以下详细描述中，阐述了众多特定细节以便提供对各个所描述的实施例的透彻理解。然而，对本领域的普通技术人员将显而易见的是，可在没有这些特定细节的情况下实践各个所描述的实施例。在其他实例中，未详细地描述公知方法、过程、组件、电路以及网络，以免不必要地使混淆实施例的各方面。

以下描述了若干特征，这些特征各自可以彼此独立地使用或者与其他特征的任何组合一起使用。然而，任何单独的特征可能无法解决上面讨论的问题中的任一问题，或者可能仅解决上面讨论的问题之一。上面讨论的问题中的一些问题可能无法通过本文中所描述的特征中的任一特征完全解决。尽管提供了标题，但是与特定标题有关但未在具有该标题的部分中找到的信息可还在本说明书中的其他地方被找到。本文中根据以下大纲来对实施例进行描述：

1.总体概述

2.系统概述

3.自主运载工具架构

4.自主运载工具输入

5.自主运载工具规划

6.自主运载工具控制

7.用于紧急情况下运载工具的操作的架构

8.紧急情况下运载工具的操作的架构

9.用于紧急情况下运载工具的操作的机器学习过程

10.用于紧急情况下运载工具的操作的过程

总体概述

当在操作环境内进行操作期间，自主运载工具(av)使用传感器来检测对象，并确定距对象的距离。传感器包括诸如相机和lidar之类的视觉传感器。lidar是使用脉冲激光束的网格来测量从对象到设备的距离的远程感测设备。为了操作av，使用av的视觉传感器来接收表示操作环境的传感器数据。使用av的一个或多个处理器来标识位于操作环境内的对象，诸如，行人、另一运载工具、或施工区等。使用一个或多个处理器来确定av是否可能与对象碰撞，其中，可能性大于阈值。

在一些实施例中，av使用视觉传感器或音频传感器来接收图像、rf信号、嵌入在高频声波中的代码或来自应急运载工具的消息，以检测应急运载工具是否正在以紧急模式操作。av因此接收表示位于环境中的对象的传感器数据。例如，传感器数据可以是二维(2d)或3维(3d)lidar数据或音频数据。av将对象分类为应急运载工具。av因此使用传感器数据来标识该对象是否是应急运载工具。

响应于标识了对象是应急运载工具，av使用传感器数据来确定该应急运载工具是否正在以紧急模式操作。紧急模式被描述为这样的模式，在这种模式下，应急运载工具将视听或其他类型的信号提供给周围运载工具以指示该应急运载工具正响应于紧急情况，诸如，医疗紧急情况、救灾情况等。周围运载工具将向应急运载工具让路或允许应急运载工具通过。紧急模式还可被描述为应急运载工具的操作模式，在这种操作模式下，根据法律(例如，道路法规、城市条例等)，周围运载工具被要求向应急运载工具让路。

响应于确定了应急运载工具正在以紧急模式操作，av向av的控制模块传输表示用于运载工具的紧急操作的指令。例如，指令可指令av靠边停车，停车，以某个速率继续驾驶，或将消息传输到应急运载工具。av的控制模块根据紧急操作来操作av。av的传感器因此捕获表示对象的结构的传感器数据，并且将该传感器数据转换为用于av的物理操作。物理操作可增加针对应急运载工具的横向间隙以让步于紧急情况。本文中公开的实施例减少av和应急运载工具进行操控的时间，并且减少针对应急运载工具的响应时间。

系统概述

图1示出具有自主能力的自主运载工具100的示例。

如本文中所使用，术语“自主能力”是指使得运载工具能够在没有实时人类干预的情况下被部分地或完全地被操作的功能、特征或设施，包括但不限于完全自主的运载工具、高度自主的运载工具以及有条件的自主运载工具。

如本文中所使用，自主运载工具(av)是具有自主能力的运载工具。

如本文中所使用，“运载工具”包括运输货物或人的装置。例如，汽车、公共汽车、火车、飞机、无人机、卡车、船只、船舶、潜水器、飞船等。无人驾驶汽车是运载工具的示例。

如本文中所使用，“轨迹”是指用于操作av从第一时空位置到第二时空位置的路径或路线。在实施例中，第一时空位置被称为初始或起始位置，并且第二时空位置被称为目的地、最终位置、目标、目标地点、或目标位置。在一些示例中，轨迹由一个或多个分段(例如，道路区段)组成，并且每段由一个或多个块(例如，车道或交叉口的部分)组成。在实施例中，时空位置与现实世界位置相对应。例如，时空位置是用于接载或卸放人或货物的接载或卸放位置。

如本文中所使用，“(多个)传感器”包括检测与传感器周围的环境有关的信息的一个或多个硬件组件。硬件组件中的一些可包括感测组件(例如，图像传感器、生物特征传感器)、发射和/或接收组件(例如，激光或射频波发射器和接收器)、电子组件(诸如，模数转换器)、数据存储设备(诸如，ram和/或非易失性存储)、软件或固件组件以及数据处理组件(诸如，asic(专用集成电路)、微处理器和/或微控制器)。

如本文中所使用，“场景描述”是数据结构(例如，列表)或数据流，该数据结构或数据流包括由av运载工具上的一个或多个传感器检测到的或由在av外部的源提供的一个或多个经分类或经标记的对象。

如本文中所使用，“道路”是可由运载工具穿行的物理区域，并且可以与经命名的通路(例如，城市街道、州际高速公路等)相对应，或可以与未经命名的通路(例如，住宅或办公建筑中的车道、停车场的一段、空地的一段以及乡村区域的土路等)相对应。由于一些运载工具(例如，四轮驱动皮卡、运动型多功能车等)能够穿行并非专门针对运载工具行驶适配的各种物理区域，因此“道路”可以是并非由任何市政当局或其他政府或行政主体正式定义为通路的物理区域。

如本文中所使用，“车道”是可由运载工具穿行的道路的部分，并且可对应于车道标记之间的大多数空间或全部空间，或可对应于车道标记之间的空间中的仅一些(例如，少于50％)。例如，具有分隔较远的车道标记的道路可在标记之间容纳两个或更多个运载工具，使得一个运载工具能够在不穿过车道标记的情况下经过另一运载工具，并且可因此解释为具有比车道标记之间的空间更窄的车道，或在车道标记之间具有两个车道。在没有车道标记的情况下，车道也可被解释。例如，可以基于环境的物理特征(例如，乡村区域中沿着通路的岩石和树木)来限定车道。

“一个或多个”包括：由一个要素执行的功能、由多于一个要素例如以分布式方式执行的功能、由一个要素执行的若干功能、由若干要素执行的若干功能、或上述各项的任何组合。

还将理解的是，虽然在一些实例中，术语第一、第二等在本文中用于描述各种要素，但这些要素不应受这些术语的限制。这些术语仅用于将一个要素与另一个区分开。例如，第一接触件可被称为第二接触件，并且类似地，第二接触件可被称为第一接触件，而不背离各个所描述的实施例的范围。第一接触件和第二接触件两者都是接触件，但它们不是同一接触件。

在对本文中各种所描述的实施例的描述中使用的术语仅出于描述特定实施例的目的，而不旨在是限制性的。如在对所描述的各实施例和所附权利要求的描述中所使用，单数形式“一(a、an)”、和“该(the)”旨在也包括复数形式，除非上下文另外明确指出。还将理解，如本文使用的术语“和/或”指代并且包括相关联的列举项中的一个或多个项的任何和所有可能组合。将进一步理解，术语“包含(include、including)”和/或“包括(comprise、comprising)”当在本申请文件中使用时，指明所陈述的特征、整数、步骤、操作、要素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、要素、组件和/或其群组的存在或添加。

如本文中所使用，取决于上下文，术语“如果”任选地被解释为表示“当…时”或“在…后”或“响应于确定了”或“响应于检测到”。类似地，取决于上下文，短语“如果确定了”或“如果检测到[所陈述的状况或事件]”被任选地解释为表示“在确定了…后”或“响应于确定了”或“在检测到[所陈述的状况或事件]后”或“响应于检测到[所陈述的状况或事件]”。

如本文中所使用，av系统是指该av以及支持该av的操作的硬件、软件、存储的数据以及实时生成的数据的阵列。在实施例中，av系统被结合到av内。在实施例中，av系统跨若干位置分布。例如，av系统的软件中的一些实现在类似于下文参照图3描述的云计算环境300的云计算环境上。

通常，本文档描述了适用于具有一种或多种自主驾驶能力的任何运载工具的技术，具有一种或多种自主驾驶能力的任何运载工具包括完全自主的运载工具、高度自主的运载工具和有条件自主的运载工具，诸如分别称为5级、4级和3级运载工具(参见sae国际标准j3016：有关道路上机动车辆自动驾驶系统的术语的分类法和定义，其全文通过引用以其整体被并入，以获取有关运载工具的自主性级别的分类的更多详细信息)。本文档中描述的技术还可以应用于部分自主的运载工具和驾驶员辅助的运载工具，诸如所谓的2级和1级车辆(参见sae国际标准j3016：有关道路上机动车辆自动驾驶系统的术语的分类法和定义)。在实施例中，1级、2级、3级、4级和5级运载工具系统中的一个或多个可以基于传感器输入的处理在某些操作条件下使某些运载工具操作(例如，转向、制动和使用地图)自动化。本文档中描述的技术可以使从完全自主的运载工具到人工操作的运载工具的范围内的任何级别的运载工具受益。

参考图1，av系统120操作av100沿轨迹198通过环境190至目的地199(有时被称为最终位置)，同时避开对象(例如，自然障碍191、运载工具193、行人192、骑行者以及其他障碍物)并遵守道路规则(例如，操作规则或驾驶偏好)。

在实施例中，av系统120包括设备101，该设备101被装配成用于接收来自计算机处理器146的操作命令并根据该操作命令行动。在实施例中，计算处理器146与下文参照图3描述的处理器304类似。设备101的示例包括转向控制件102、制动器103、齿轮、加速器踏板或其他加速控制机制、风挡雨刮器、侧门锁、窗户控制件或转向指示器。

在实施例中，av系统120包括传感器121，该传感器121用于测量或推断av100的状态或状况的属性，诸如，av的位置、线速度和加速度、角速度和加速度、以及航向(例如，av100前端的取向)。传感器121的示例为gnss、测量运载工具线性加速度和角速度的惯性测量单元(imu)、用于测量或估计轮滑移率的轮速率传感器、轮制动压力或制动扭矩传感器、引擎扭矩或轮扭矩传感器、以及转向角和角速度传感器。

在实施例中，传感器121还包括用于感测或测量av的环境的属性的传感器。例如，采用可见光、红外或热(或两者)光谱的单目或立体视频相机122、lidar123、雷达、超声传感器、飞行时间(tof)深度传感器、速率传感器、温度传感器、湿度传感器以及降水传感器。

在实施例中，av系统120包括数据存储单元142以及存储器144，用于存储与计算机处理器146相关联的机器指令或由传感器121收集的数据。在实施例中，数据存储单元142与下文图3描述的的rom308或存储设备310类似。在实施例中，存储器144与下文描述的主存储器306类似。在实施例中，数据存储单元142和存储器144存储与环境190相关的历史信息、实时信息和/或预测信息。在实施例中，所存储的信息包括地图、驾驶性能、交通堵塞更新或天气状况。在实施例中，与环境190相关的数据从远程定位的数据库134经由通信信道被传输到av100。

在实施例中，av系统120包括通信设备140，用于将所测量或所推断的其他运载工具的状态和状况的属性(诸如，位置、线速度和角速度、线加速度和角加速度、以及线性航向和角航向)传送至av100。这些设备包括运载工具到运载工具(v2v)和运载工具到基础设施(v2i)通信设备、以及用于通过点对点网络或自组织网络或通过这两者进行无线通信的设备。在实施例中，通信设备140跨电磁频谱(包括无线电通信和光通信)或其他介质(例如，空气和声学介质)进行通信。运载工具到运载工具(v2v)通信和运载工具到基础设施(v2i)通信(以及在一些实施例中，一个或多个其他类型的通信)的组合有时被称为运载工具到外界(v2x)通信。v2x通信通常遵守用于与自主运载工具通信或在自主运载工具之间以及在自主运载工具之中进行通信的一个或多个通信标准。

在实施例中，通信设备140包括通信接口。例如，有线、无线、wimax、wi-fi、蓝牙、卫星、蜂窝、光学、近场、红外或无线电接口。通信接口将数据从远程定位的数据库134传输到av系统120。在实施例中，远程定位的数据库134被嵌入在如图2中所描述的云计算环境200中。通信接口140将从传感器121收集的数据或与av100的操作相关的其他数据传输到远程定位的数据库134。在实施例中，通信接口140将与遥操作相关的信息传输到av100。在一些实施例中，av100与其他远程(例如，“云”)服务器136通信。

在实施例中，远程定位的数据库134还存储并传输数字数据(例如，存储诸如道路和街道位置之类的数据)。此类数据被存储在位于av100上的存储器144中，或经由通信信道从远程定位的数据库134被传输到av100。

在实施例中，远程定位的数据库134存储并传输与运载工具的驾驶属性有关的历史信息(例如，速率和加速度分布)，该运载工具先前已在一天中类似的时间沿轨迹198行驶。在一种实现方式中，此类数据可被存储在位于av100上的存储器144中，或经由通信信道从远程定位的数据库134被传输到av100。

位于av100上的计算设备146基于实时传感器数据和先前信息两者通过算法方式生成控制动作，从而允许av系统120执行其自主驾驶能力。

在实施例中，av系统120包括耦合至计算设备146的计算机外围设备132，用于向av100的用户(例如，乘客或远程用户)提供信息和警报以及接收来自该用户的输入。在实施例中，外围设备132与下文参照图3所讨论的显示器312、输入设备314以及光标控制器316类似。耦合是无线的或有线的。可以将接口设备中的任何两个或更多个集成到单个设备中。

示例云计算环境

图2图示出示例“云”计算环境。云计算是服务交付模型，用于启用到可配置的计算资源(例如，网络、网络带宽、服务器、处理、存储器、存储、应用、虚拟机以及服务)的共享池的方便、按需的网络访问。在典型的云计算系统中，一个或多个大型云数据中心容纳被用于交付由云提供的服务的机器。现在参考图2，云计算环境200包括云数据中心204a、204b以及204c，它们通过云202被互连。数据中心204a、204b以及204c向被连接到云202的计算机系统206a、206b、206c、206d、206e以及206f提供云计算服务。

云计算环境200包括一个或多个云数据中心。通常，云数据中心(例如，图2中所示的云数据中心204a)指的是组成云(例如，图2中示出的云202)或云的特定部分的服务器的物理布置。例如，服务器在云数据中心中被物理地布置为房间、群组、排以及机架。云数据中心具有一个或多个区域，这一个或多个区域包括一个或多个服务器房间。每一个房间具有一排或多排服务器，并且每一排包括一个或多个机架。每一个机架包括一个或多个个体服务器节点。在一些实现方式中，基于数据中心设施的物理基础设施要求(其包括功率、能量、热、热量和/或其他要求)将区域、房间、机架和/或排中的服务器布置成群组。在实施例中，服务器节点与图3中所描述的计算机系统类似。数据中心204a具有通过许多机架而分布的许多计算系统。

云202包括云数据中心204a、204b以及204c以及网络和联网资源(例如，联网装备、节点、路由器、交换机以及联网电缆)，这些网络和联网资源将云数据中心204a、204b以及204c互连，并帮助促进计算系统206a-f对云计算服务的访问。在实施例中，网络表示使用有线或无线链路耦合的一个或多个本地网络、广域网或互联网络的任何组合，该有线和无线链路使用地面或卫星连接来部署。通过网络交换的数据使用任何数量的网络层协议进行传送，这些网络层协议诸如网际协议(ip)、多协议标签交换(mpls)、异步传输模式(atm)以及帧中继等。进一步地，在其中网络表示多个子网的组合的实施例中，在底层子网中的每一个子网处使用不同的网络层协议。在一些实施例中，网络表示一个或多个经互连的互联网络，诸如公共因特网。

计算系统206a-f或云计算设备消费方通过网络链路和网络适配器被连接至云202。在实施例中，计算系统206a-f被实现为各种计算设备，例如，服务器、台式计算机、膝上型计算机、平板、智能手机、物联网(iot)设备、自主运载工具(包括，汽车、无人机、班车、火车、公共汽车等)以及消费者电子产品。在实施例中，计算系统206a-f在其他系统中实现或实现为其他系统的一部分。

计算机系统

图3图示出计算机系统300。在实现方式中，计算机系统300是专用计算设备。专用计算机设备是硬接线的以执行技术，或者包括被持久地编程为用于执行这些技术的数字电子设备(诸如，一个或多个专用集成电路(asic)或现场可编程门阵列(fpga))，或者可包括被编程为用于依照固件、存储器、其他存储或其组合内的程序指令来执行这些技术的一个或多个通用硬件处理器。此类专用计算设备还可将定制的硬接线逻辑、asic、或fpga与定制的编程进行组合，以实现这些技术。在各种实施例中，专用计算设备是台式计算机系统、便携式计算机系统、手持设备、网络设备或包含用于实现这些技术的硬接线和/或程序逻辑的任何其他设备。

在实施例中，计算机系统300包括用于传送信息的总线302或其他通信机制、以及与总线302耦合以用于处理信息的硬件处理器304。硬件处理器304例如是通用微处理器。计算机系统300还包括主存储器306(诸如，随机存取存储器(ram)或其他动态存储设备)，该主存储器306耦合至总线302，以用于存储信息以及用于由处理器304执行的指令。在一种实现方式中，主存储器306被用来在用于由处理器304执行的指令的执行期间存储临时变量或其他中间信息。此类指令当被存储可由处理器304访问的非瞬态存储介质中时将计算机系统300呈现为被定制成用于执行这些指令中指定的操作的专用机器。

在实施例中，计算机系统300进一步包括耦合至总线302的、用于存储用于处理器304的静态信息和指令的只读存储器(rom)308或其他静态存储设备。提供存储设备310，并且该存储设备310被耦合至总线302以用于存储信息和指令，该存储设备310诸如，磁盘、光盘、固态驱动器、或三维交叉点存储器。

在实施例中，计算机系统300经由总线302被耦合至显示器312以供向计算机用户显示信息，该显示器312诸如，阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)、等离子体显示器、发光二极管(led)显示器、或有机发光二极管(oled)显示器。包括字母数字及其他键的输入设备314被耦合至总线302，以用于将信息和命令选择传送到处理器304。另一类型的用户输入设备是用于将方向信息和命令选择传送到处理器304并用于控制显示器312上的光标移动的光标控制器316，诸如，鼠标、轨迹球、启用触摸的显示器、或光标方向键。该输入设备典型地具有两个轴(第一轴(例如，x轴)和第二轴(例如，y轴))上的两个自由度，这允许设备指定平面中的位置。

根据一个实施例，本文中的技术由计算机系统300响应于处理器304执行主存储器306中所包含的一条或多条指令的一个或多个序列而执行。此类指令从另一存储介质(诸如，存储设备310)被读取到主存储器306中。对主存储器306中所包含的指令序列的执行使得处理器304执行本文中所描述的过程步骤。在替代实施例中，使用硬接线电路系统代替软件指令，或者与软件指令组合地使用硬接线电路系统。

本文中所使用的术语“存储介质”是指存储使得机器以特定方式进行操作的数据和/或指令的任何非瞬态介质。此类存储介质包括非易失性介质和/或易失性介质。非易失性介质包括例如，光盘、磁盘、固态驱动器或三维交叉点存储器，诸如存储设备310。易失性介质包括动态存储器，诸如主存储器306。常见形式的存储介质包括例如，软盘、柔性盘、硬盘、固态驱动器、磁带或任何其他磁数据存储介质、cd-rom、任何其他光学数据存储介质、具有孔图案的任何物理介质、ram、prom和eprom、闪存-eprom、nv-ram、或任何其他存储芯片或盒式存储器。

存储介质与传输介质不同，但可以与传输介质一同使用。传输介质参与在存储介质之间传递信息。例如，传输介质包括同轴电缆、铜导线和光纤，包括含总线302的导线。传输介质还可以采取声波或光波的形式，诸如在无线电波和红外数据通信期间生成的那些波。

在实施例中，各种形式的介质涉及将一条或多条指令的一个或多个序列承载至处理器304以供执行。例如，指令最初被承载在远程计算机的磁盘或固态驱动器上。远程计算机将这些指令加载到其动态存储器中，并使用调制解调器通过电话线发送这些指令。计算机系统300本地的调制解调器在电话线上接收数据，并使用红外发射器以将该数据转换为红外信号。红外检测器接收红外信号中承载的数据，并且适当的电路系统将该数据置于总线302上。总线302将数据承载至主存储器306，处理器304从该主存储器306检取指令并执行这些指令。由主存储器306接收的指令可在由处理器304执行之前或之后任选地被存储在存储设备310上。

计算机系统300还包括耦合至总线302的通信接口318。通信接口318提供到网络链路320的双向数据通信耦合，该网络链路320被连接至本地网络322。例如，通信接口318是集成服务数字网络(isdn)卡、电缆调制解调器、卫星调制解调器、或用于提供到对应类型的电话线的数据通信连接的调制解调器。作为另一示例，通信接口318是用于提供到兼容的局域网(lan)的数据通信连接的lan卡。在一些实现方式中，还实现了无线链路。在任何此类实现中，通信接口318发送和接收承载表示各种类型的信息的数字数据流的电信号、电磁信号或光信号。

网络链路320典型地提供通过一个或多个网络到其他数据设备的数据通信。例如，网络链路320提供通过本地网络322到主机计算机324或到由互联网服务提供商(isp)326运营的云数据中心或装备的连接。isp326进而通过世界范围的分组数据通信网络(现在通常被称为“因特网”328)提供数据通信服务。本地网络322和因特网328两者均使用承载数字数据流的电信号、电磁信号或光信号。通过各种网络的信号以及网络链路320上和通过通信接口318的信号是示例形式的传输介质，这些信号承载去往和来自计算机系统300的数字数据。在实施例中，网络320包含上文所述的云202或云202的部分。

计算机系统300通过(多个)网络、网络链路320和通信接口318发送消息并接收包括程序代码的数据。在实施例中，计算机系统300接收代码以用于处理。所接收的代码在其被接收时由处理器304执行，和/或被存储在存储设备310和/或其他非易失性存储中以供稍后执行。

自主运载工具架构

图4示出用于自主运载工具(例如，图1中所示的av100)的示例架构400。架构400包括感知模块402(有时被称为感知电路)、规划模块404(有时被称为规划电路)、控制模块406(有时被称为控制电路)、定位模块408(有时被称为定位电路)、以及数据库模块410(有时被称为数据库电路)。每一个模块都在av100的操作中发挥作用。模块402、404、406、408以及410一起可以是图1中所示的av系统120的部分。在一些实施例中，模块402、404、406、408以及410中的任一个是计算机软件(例如，存储在计算机可读介质上的可执行代码)以及计算机硬件(例如，一个或多个微处理器、微控制器、专用集成电路(asic)、硬件存储器设备、其他类型的集成电路、其他类型的计算机硬件、或上述这些事物中的任何事物的组合或所有事物)的组合。

在使用中，规划模块404接收表示目的地412的数据，并确定表示轨迹414(有时被称为路线)的数据，av100可沿该轨迹414行驶以到达(例如，抵达)目的地412。为了使规划模块404确定表示轨迹414的数据，规划模块404从感知模块402、定位模块408和数据库模块410接收数据。

感知模块402使用一个或多个传感器121(例如，也如图1中所示)标识附近的物理对象。对象被分类(例如，被编组为诸如行人、自行车、机动车、交通标志等的类型)，并且包括经分类的对象416的场景描述被提供给规划模块404。

规划模块404也从定位模块408接收表示av位置418的数据。定位模块408通过使用来自传感器121的数据以及来自数据库模块410的数据(例如，地理数据)来计算位置从而确定av位置。例如，定位模块408使用来自gnss(全球导航卫星系统)传感器的数据并使用地理数据来计算av的经度和纬度。在实施例中，由定位模块408使用的数据包括：道路几何属性的高精度地图、描述道路网络连接性属性的地图、描述道路物理属性(诸如，交通速率、交通量、车辆和自行车行车道的数量、车道宽度、车道交通方向、或车道标记类型和位置、或其组合)的地图、以及描述道路特征(诸如，人行横道、交通标志或各种类型的其他行驶信号)的空间位置的地图。

控制模块406接收表示轨迹414的数据以及表示av位置418的数据，并以将使得av100沿轨迹414行驶至目的地412的方式操作av的控制功能420a-c(例如，转向、油门、制动、点火)。例如，如果轨迹414包括左转向，则控制模块406将以如下方式操作控制功能420a-c：使得转向功能的转向角度将使得av100左转且油门和制动将使得av100在作出转向前停下并等待通行的行人或运载工具。

自主运载工具输入

图5示出了由感知模块402(图4)使用的输入502a-d(例如，图1所示的传感器121)以及输出504a-d(例如，传感器数据)的示例。一个输入502a是lidar(光检测和测距)系统(例如，图1所示的lidar123)。lidar是使用光(例如，诸如红外射线之类的射线的猝发)以获得与其视线内的物理对象有关的数据的技术。lidar系统产生lidar数据作为输出504a。例如，lidar数据是被用于构建环境190的表示的3d或2d点的集合(也称为点云)。

另一输入502b是雷达系统。雷达是使用无线电波以获得与附近物理对象有关的数据的技术。雷达可获得与不在lidar系统的视线内的对象有关的数据。雷达系统502b生成雷达数据作为输出504b。例如，雷达数据是被用于构建环境190的表示的一个或多个射频电磁信号。

另一输入502c是相机系统。相机系统使用一个或多个相机(例如，使用诸如电荷耦合器件(ccd)之类的光传感器的数码相机)以获得与附近物理对象有关的信息。相机系统产生相机数据作为输出504c。相机数据通常采取图像数据的形式(例如，诸如raw、jpeg、png等图像数据格式的数据)。在一些示例中，相机系统具有例如用于立体观测(立体视觉)的多个独立相机，这使得相机系统能够感知深度。尽管由相机系统感知的对象在本文中被描述为“在附近”，但这是相对于av的。在使用中，相机系统可被配置成用于“看见”远处的对象，例如，位于av前方多达一公里或更远的对象。相应地，相机系统可具有诸如被优化以感知远处对象的传感器以及透镜之类的特征。

另一输入502d是交通灯检测(tld)系统。tld系统使用一个或多个相机以获得与交通灯、街道标志以及提供视觉操作信息的其他物理对象有关的信息。tld系统产生tld数据作为输出504d。tld数据通常采取图像数据的形式(例如，诸如raw、jpeg、png等图像数据格式的数据)。tld系统与结合了相机的系统的不同之处在于，tld系统使用具有广视场(例如，使用广角透镜或鱼眼透镜)的相机以便获得与提供视觉操作信息的尽可能多的物理对象有关的信息，使得av100具有对由这些对象提供的所有相关的操作信息的访问权。例如，tld系统的视角可以是大约120度或更大。

在一些实施例中，输出504a-d是使用传感器融合技术被组合的。因此，各个输出504a-d被提供给av100的其他系统(例如，被提供给如图4所示的规划模块404)，或者经组合的输出能够以相同类型(例如，使用相同的组合技术，或组合相同的输出，或这两者)或不同类型(例如，使用不同的对应组合技术，或组合不同的对应输出，或这两者)的单个经组合的输出或多个经组合的输出的形式被提供给其他系统。在一些实施例中，使用早期融合技术。通过在一个或多个数据处理步骤被应用于经组合的输出之前组合输出来表征早期融合技术。在一些实施例中，使用后期融合技术。通过在一个或多个数据处理步骤被应用于各个输出之后组合输出来表征后期融合技术。

图6示出lidar系统602的示例(例如，图5中所示的输入502a)。lidar系统602从光发射器606(例如，激光发射器)发射射线604a-c。由lidar系统发射的射线通常不在可见频谱内；例如，通常使用红外射线。发射的射线604b中的一些遇到物理对象608(例如，运载工具)并往回反射到lidar系统602。(从lidar系统发射的射线通常不穿透物理对象，例如，以固态存在的物理对象)lidar系统602还具有一个或多个光检测器610，其检测被反射的射线。在实施例中，与lidar系统相关联的一个或多个数据处理系统生成图像612，该图像612表示lidar系统的视场614。图像612包括表示物理对象608的边界616的信息。以此方式，图像612被用于确定av附近的一个或多个物理对象的边界616。

图7示出操作中的lidar系统602。在该图中示出的场景中，av100接收图像702形式的相机系统输出504c以及lidar数据点704形式的lidar系统输出504a。在使用中，av100的数据处理系统将图像702与数据点704进行比较。具体而言，在图像702中被标识的物理对象706也在数据点704之中被标识。以此方式，av100基于数据点704的轮廓和密度来感知物理对象的边界。

图8更详细地示出lidar系统602的操作。如上文所述，av100基于由lidar系统602检测到的数据点的特性来检测物理对象的边界。如图8中所示，平的对象(诸如，地面802)将以一致的方式反射由lidar系统602发射的射线804a-d。换言之，由于lidar系统602使用一致的间隔发出射线，因此地面802将会以同样一致的间隔将射线往回反射到lidar系统602。当av100在地面802上行驶时，如果没有对象阻碍道路，则lidar系统602将继续检测由下一有效地面点806反射的射线。然而，如果对象808阻碍了道路，则由lidar系统602发射的射线804e-f将以与所预期的一致方式不一致的方式从点810a-b被反射。根据该信息，av100可确定对象808存在。

路径规划

图9示出规划模块404(例如，如图4中所示)的输入与输出之间的关系的框图900。通常，规划模块404的输出是从起点904(例如，源位置或初始位置)到终点906(例如，目的地或最终位置)的路线902。路线902通常由一个或多个分段定义。例如，分段是要在街道、道路、公路、驾驶道、或适合机动车行驶的其他物理区域的至少一部分上行驶的距离。在一些示例中，例如，如果av100是具有越野能力的运载工具(诸如，四轮驱动(4wd)或全轮驱动(awd)汽车、suv、皮卡等)，则路线902包括诸如未铺砌道路或开放空地的“越野”路段。

除了路线902之外，规划模块还输出车道级路线规划数据908。车道级路线规划数据908被用于基于分段在特定时刻的状况来穿过路线902的分段。例如，如果路线902包括多车道公路，则车道级路线规划数据908包括轨迹规划数据910，av100可使用该轨迹规划数据910，例如基于是否正接近出口、车道中的一个或多个车道是否有其他运载工具、或在几分钟或更短时间的过程内变化的其他因素在多个车道之中选择车道。类似地，在一些实现方式中，车道级路线规划数据908包括专用于路线902的分段的速率约束912。例如，如果分段包括行人或未预料到的交通，则速率约束912可将av100限制为低于预期速率(例如，基于用于该分段的速率限制数据的速率)的行驶速率。

在实施例中，向规划模块404的输入包括数据库数据914(例如，来自如图4所示的数据库模块410)、当前位置数据916(例如，如图4所示的av位置418)、目的地数据918(例如，用于如图4所示的目的地412)以及对象数据920(例如，由如图4所示的感知模块402感知的经分类的对象416)。在一些实施例中，数据库数据914包括规划中使用的规则。规则使用正式语言来指定，例如，使用布尔逻辑来指定。在由av100遇到的任何给定情况中，规则中的至少一些将应用于该情况。如果规则具有基于可用于av100的信息(例如，与周围环境有关的信息)而被满足的状况，则该规则应用于给定情况。规则可具有优先级。例如，规则“如果道路为高速公路，则移动至最左侧车道”可具有比“如果一英里以内正接近出口，则移动至最右侧车道”更低的优先级。

图10示出在(例如，由规划模块404(图4)执行的)路径规划中使用的有向图1000。总体上，如图10中所示的有向图那样的有向图1000被用于确定任何起点1002与终点1004之间的路径。在现实世界方面，分隔起点1002与终点1004的距离可能相对大(例如，在两个不同的城市区域中)或可能相对小(例如，紧邻城市街区的两个交叉口或多车道道路的两个车道)。

在实施例中，有向图1000具有节点1006a-d，节点1006a-d表示可由av100占据的起点1002与终点1004之间的不同位置。在一些示例中，例如，当起点1002和终点1004表示不同城市区域时，节点1006a-d表示道路的分段。在一些示例中，例如，当起点1002和终点1004表示相同道路上的不同位置时，节点1006a-d表示那条道路上的不同位置。以此方式，有向图1000包括采用不同粒度级别的信息。在实施例中，具有高粒度的有向图也是具有更大比例的另一有向图的子图。例如，在其中起点1002距终点1004离得远(例如，相距许多英里)的有向图的大多数信息具有低粒度并且该有向图基于所存储的数据，但也包括针对该图的、表示av100的视场内的物理位置的部分的一些高粒度信息。

节点1006a-d与对象1008a-b不同，对象1008a-b不能与节点重叠。在实施例中，当粒度为低时，对象1008a-b表示不能被机动车穿行的区域，例如，没有街道或道路的区域。当粒度为高时，对象1008a-b表示av100的视场中的物理对象，例如，其他机动车、行人、或av100无法与其共享物理空间的其他实体。在实施例中，对象1008a-b中的一些对象或全部对象是静态对象(例如，不改变位置的对象，诸如，街灯或电线杆)或动态对象(例如，能够改变位置的对象，诸如，行人或其他汽车)。

节点1006a-d由边1010a-c连接。如果两个节点1006a-b由边1010a连接，则av100在一个节点1006a与另一节点1006b之间行驶是可能的，例如，不必在抵达另一节点1006b之前行驶至中间节点。(当我们提到av100在节点之间行驶时，我们是指av100在由相应节点表示的两个物理位置之间行驶)在av100从第一节点行驶至第二节点或从第二节点行驶至第一节点的意义上，边缘1010a-c通常是双向的。在实施例中，在av100可以从第一节点行驶至第二节点但av100无法从第二节点行驶至第一节点的意义上，边缘1010a-c是单向的。当边缘1010a-c表示例如单行道、街道、道路或公路的各个车道、或由于法律或物理约束仅能在一个方向穿行的其他特征时，边缘1010a-c是单向的。

在实施例中，规划模块404使用有向图1000来标识由起点1002与终点1004之间的节点和边缘组成的路径1012。

边1010a-c具有相关联的成本1014a-b。成本1014a-b是表示如果av100选择那条边则将被花费的资源的值。典型的资源为时间。例如，如果一条边1010a表示另一边1010b两倍的物理距离，则第一边1010a的相关联的成本1014a可以是第二边1010b的相关联的成本1014b的两倍。影响时间的其他因素包括预期交通、交叉路口数量、速率限制等。另一典型的资源是燃料经济性。两条边1010a-b可表示相同的物理距离，但是一条边1010a可能比另一边1010b需要更多的燃料，例如，由于道路状况、预期天气等。

当规划模块404标识起点1002与终点1004之间的路径1012时，规划模块404通常选择针对成本优化的路径，例如，当边的各个成本加在一起时具有最低总成本的路径。

自主运载工具控制

图11示出(例如，如图4中所示的)控制模块406的输入和输出的框图1100。控制模块根据控制器1102操作，该控制器1102包括例如与处理器304类似的一个或多个处理器(例如，一个或多个计算机处理器，诸如，微处理器、或微控制器、或这两者)，与主存储器306、rom1308、以及存储设备210类似的短期和/或长期数据存储(例如，存储器随机存取存储器、或闪存、或这两者)，以及存储在存储器内的指令，当该指令(例如，由一个或多个处理器)执行时执行控制器1102的操作。

在实施例中，控制器1102接收表示期望输出1104的数据。期望输出1104通常包括速度，例如，速率和航向。期望输出1104可基于例如从(例如，如图4所示的)规划模块404接收的数据。根据期望输出1104，控制器1102产生可用作油门输入1106以及转向输入1108的数据。油门输入1106表示例如通过接合转向踏板、或接合另一油门控制件以实现期望输出1104来接合av100的油门(例如，加速控制件)所按照的幅度。在一些示例中，油门输入1106还包括可用于接合av100的制动器(例如，减速控制件)的数据。转向输入1108表示转向角，例如，av的转向控制件(例如，方向盘、转向角致动器、或用于控制转向角的其他功能)为实现期望输出1104而应当被定位在的角度。

在实施例中，控制器1102接收反馈，该反馈被在调整被提供给油门和转向的输入时被使用。例如，如果av100遇到了扰动1110，诸如山丘，则av100的测量速率1112降低至低于预期输出速率。在实施例中，任何测量输出1114都被提供给控制器1102，使得例如基于测量速率与期望输出之间的差异1113执行必要的调整。测量输出1114包括测量位置1116、测量速度1118(包括速率和朝向)、测量加速度1120、以及可由av100的传感器测量的其他输出。

在实施例中，与扰动1110有关的信息被事先检测(例如，由诸如相机或lidar传感器之类的传感器检测)，并被提供给预测性反馈模块1122。预测性反馈模块1122随后向控制器1102提供信息，控制器1102可使用该信息以相应地调整。例如，如果av100的传感器检测到(“看见”)山，则该信息可被控制器1102使用以准备在适当的时间接合油门以避免显著的减速。

图12示出控制器1102的输入、输出以及组件的框图1200。控制器1102具有速率分析器(profiler)1202，该速率分析器1202影响油门/制动控制器1204的操作。例如，取决于例如由控制器1102接收并由速率分析器1202处理的反馈，速率分析器1202指令油门/制动器控制器1204使用油门/制动器1206进行加速或进行减速。

控制器1102还具有横向跟踪控制器1208，该横向跟踪控制器1208影响转向控制器1210的操作。例如，取决于例如由控制器1102接收且由横向跟踪控制器1208处理的反馈，横向跟踪控制器1208指令转向控制器1204调整转向角致动器1204的位置。

控制器1102接收用于确定如何控制油门/制动器1206以及转向角致动器1212的若干输入。规划模块404提供由控制器1102使用的信息，该信息用于例如当av100开始操作时选择航向，并且用于当av100到达交叉路口时确定要穿行哪个路段。定位模块408向控制器1102提供描述av100的当前位置的信息，例如使得控制器1102可确定av100是否位于基于油门/制动器1206以及转向角致动器1212正被控制所按照的方式而预期的位置。在实施例中，控制器1102从其他输入1214接收信息，例如，从数据库、计算机网络等接收的信息。

用于紧急情况下的操作的架构

图13图示根据一个或多个实施例的用于紧急情况下av1304的操作操作环境的框图。操作环境包括数据平台1308以及av1304正在其中操作的环境1300。在其他实施例中，操作环境包括相比本文中描述的那些实体或对象附加的或更少的实体或对象。

数据平台1308从av1304、一个或多个运载工具1328、交通信号的控制器1336和应急运载工具1324接收实时交通信息和通信。通信包括运载工具的位置和控制器1336的操作状态。数据平台辅助av1304、一个或多个运载工具1328、控制器1336和应急运载工具1324的操作。数据平台1308可以是上文参照图2图示和描述的云数据中心204a或204b的示例。数据平台1308包括服务器136和一个或多个数据库134。在其他实施例中，操作环境包括相比本文中描述的那些实体或对象附加的或更少的实体或对象。

上文参照图1图示和描述了服务器136。服务器136包括一个或多个处理器，用于从av1304、一个或多个运载工具1328、交通信号的控制器1336和应急运载工具1324接收通信。处理器进一步对存储在数据库134中的数据执行计算。处理器进一步将数据和消息(诸如，轨迹、交通状况)和指令传送到av1304、一个或多个运载工具1328、交通信号的控制器1336和应急运载工具1324。

在一个实施例中，服务器136从av1304或运载工具1328接收av1304或运载工具1328的时空位置。服务器136接收表示运载工具的操作模式的信息。操作模式可以是手动(由操作员驱动)或自主的。服务器136从应急运载工具1324接收该应急运载工具1324的轨迹。服务器136使用时空位置来确定重设定路线信息，以使av1304和运载工具1328避开应急运载工具1324的轨迹。服务器136也可通过确定用于av1304的轨迹以避开交通来确定重设定路线信息。因此，服务器136实时地参到与av1304和应急运载工具1324的通信中。服务器136向一个或多个运载工具传输重设定路线信息。

在一个实施例中，服务器136从一个或多个交通相机或控制器1336接收表示环境1300内的交通的一个或多个图像。服务器136可使用一个或多个图像来确定供应急运载工具1324避开交通的重设定路线信息。服务器136向应急运载工具1324传输重设定路线信息。在一个实施例中，数据库134存储环境1300的经加权的图形表示1000。上文中参照图10并且下文中参照图13进一步描述经加权的图形表示1000。服务器136使用表示交通的一个或多个图像来更新环境1300的经加权的图形表示1000。经加权的图形表示1000被用于执行由服务器136进行的重设定路线和轨迹生成。

在一个实施例中，服务器136向控制器1336传输重设定路线信息，使得使控制器1336能够将交通信号变绿以允许av1304、应急运载工具1324或运载工具1328能够根据重设定路线信息进行操作。响应于确定了应急运载工具1324的类型是执法运载工具，服务器136可将指令传输到控制模块406，以便当av1304正通过执法被靠边停车时使该av1304停车。在一个实施例中，响应于确定了应急运载工具1324的类型是执法运载工具，服务器136将指令传输到控制模块406以解锁av1304的车门。

上文参照图1图示和描述了数据库134。数据库134通信地耦合至服务器136，并且可由服务器136读取和写入。数据库134存储信息，该信息包括运载工具的时空位置和每个运载工具的操作模式。

环境1300表示地理区域，诸如州、城镇、邻里或道路网或分段。环境1300可以是上文参照图1图示和描述的环境190的示例。av1304、应急运载工具1324和一个或多个其他运载工具1328正在环境1300内操作。环境1300还包含安全位置1332、控制器1336和一个或多个对象1008。在其他实施例中，环境1300包括相比本文中描述的那些实体或对象附加的或更少的实体或对象。

av1304是在环境1300内操作的部分自主的或完全自主的运载工具。av1304包括一个或多个传感器1312、规划模块404、通信设备140、机器学习模块1316和控制模块406。av1304存储或生成环境1300的经加权的图形表示1000以生成用于av1304的轨迹。在其他实施例中，av1304包括相比本文中描述的那些实体或对象附加的或更少的实体或对象。

在驾驶模式中，av1304使用来自一个或多个传感器1312的传感器数据(例如，lidar数据或立体相机数据)以检测环境1300中的静态对象和动态对象1008，并对环境1300中的静态对象和动态对象1008进行分类和标记。在一个实施例中，传感器1312感测环境1300的状态(诸如，一个或多个对象1008、一个或多个运载工具1328以及应急运载工具1324的存在和结构)，并且将传感器数据和表示该状态的语义数据传输到规划模块404。一个或多个传感器1312可接收表示对象(例如，应急运载工具1324)的传感器数据。传感器数据可以是来自应急运载工具1324的二维(2d)或三维(3d)可视数据、音频数据、rf信号或消息。可使用传感器数据以将对象分类为应急运载工具。

传感器1312通信地耦合至规划模块404以传输传感器数据和语义数据。传感器1312包括采用可见光、红外或热(或两者)频谱的单目或立体视频相机、lidar、雷达、超声传感器、飞行时间(tof)深度传感器，并且可包括温度传感器、湿度传感器或降水传感器。传感器1312可以是上文参照图1图示和描述的传感器122-123的示例。由规划模块404使用经分类/经标记的对象1008及其动态特性(如果有)(例如，位置、速度、或航向)以预测av1304与对象1008之间的碰撞，生成通过环境1300的轨迹，并且操作av1304沿安全轨迹驾驶通过环境1300。

在一个实施例中，传感器数据包括对象(例如，对象1008)的结构特征的图像。例如，结构特征可以是属于执法运载工具的某种类型的天线。传感器数据可包括在对象1008上的标记的图像。例如，标记可以是指示对象1008是救护车的红十字。在一个实施例中，传感器数据包括环境1300的特征(例如，指示靠边停车区域、休息区或救援车道的标志)。

在一个实施例中，传感器1312包括用于确定av1304的时空位置的全球导航卫星系统(gnss)传感器或惯性测量单元(imu)。感知模块402或规划模块404或这两者从传感器1312接收传感器数据，生成用于av1304的轨迹，并且指示控制模块406操作av1304的控制。上文参照图4图示和描述了规划模块404。

在一个实施例中，感知模块402或规划模块404或两者使用传感器数据来标识环境1300中的对象1008是否是应急运载工具。例如，传感器1312可以是设计成用于接收rf信号的rf传感器。传感器数据可以是来自应急运载工具1324的射频(rf)信号。rf信号可指示应急运载工具1324的类型。例如，当以紧急模式操作时，应急运载工具可向周围运载工具广播其是救护车的消息。av1304可基于rf信号来检测应急运载工具1324的类型。在一个实施例中，传感器数据包括由应急运载工具1324发射的高频声音。高频声音可能对于人耳不是能听见的，然而，它们可由av1304上的音频传感器(例如，传声器)捕获。声音可具有音频签名，该音频签名包括被编码在其中的信息，用于反映对象是应急运载工具1324且应急运载工具1324的类型是执法运载工具。

在一个实施例中，感知模块402或规划模块404或两者使用传感器1312来检测来自应急运载工具1324的声波的频率变化。感知模块402或规划模块404或两者可使用传感器1312来检测声波的波长变化。例如，感知模块402或规划模块404或两者基于相对于正在相对于应急运载工具移动的av1304的声波的频率或波长的变化，使用多普勒效应来确定应急运载工具1324相对于av1304的速度。在一个实施例中，感知模块402或规划模块404或两者使用多个传声器来确定声波的多个强度。传感器1312可包括多个定向传声器。多个传声器中的每个传声器可位于av1304的不同的侧上。规划模块404基于强度来确定应急运载工具1324的定向取向。规划模块404使用应急运载工具1324的时空位置以及应急运载工具相对于av1304的速率来生成用于av1304的轨迹以避开应急运载工具1324。例如，轨迹可包括靠边停到或导航到安全位置1332。

在一个实施例中，响应于标识了对象是应急运载工具(例如，1324)，规划模块404使用传感器数据来确定应急运载工具1324是否正在以紧急模式操作。紧急模式被描述为这样的模式，在这种模式下，应急运载工具1324将视听或其他类型的信号(例如，闪烁的等、汽笛声等)提供给周围运载工具(例如，av1304或运载工具1328)以指示该应急运载工具1324正响应于紧急情况，诸如，医疗紧急情况、救灾情况等。周围运载工具将向应急运载工具1324让路或允许应急运载工具1324通过。紧急模式还可被描述为应急运载工具1324的操作模式，在这种操作模式下，根据法律(例如，道路法规、城市条例等)，周围运载工具被要求向应急运载工具1324让路。

在一个实施例中，为了确定应急运载工具1324是否正在以紧急模式操作，感知模块402或规划模块404或两者使用传感器数据来检测应急运载工具1324的灯是否正在闪烁。感知模块402或规划模块404或两者可接收一个或多个应急运载工具正在以应急模式操作的一个或多个通知。例如，应急运载工具1324可将rf信号或高频声音传输到av1304。在一个实施例中，使用一个或多个传感器1312来确定应急运载工具1324的时空位置。通信设备140可向一个或多个其他运载工具1328传输应急运载工具1324的时空位置。因此使得一个或多个其他运载工具1328能够生成去往安全位置1332的一个或多个轨迹。

在一个实施例中，执行针对av1304的紧急操作包括调整av1304的轨迹。例如，当av1304观察到以紧急模式操作的应急运载工具1324时，该av1304可使用轨迹自主地朝向预规划的目的地导航。随后，av1304可调整其轨迹以靠边停车。为了生成或调整轨迹，规划模块404接收用于av1304的期望操作的描述，并且生成环境1300的经加权的图形表示1000。上文参照图10图示和描述了经加权的图形表示1000。在一个实施例中，经加权的图形表示是具有节点和边的有向图。每个节点与av1304的时空位置或状态对应，并且每条边与行驶分段对应。每条边上的权重可以指av1304穿过那条边(例如，行驶分段的长度)的成本。

在一个实施例中，经加权的图形表示1000的行驶分段(边)的权重表示在该行驶分段上操作的运载工具1328(交通)的数量。行驶分段的权重可表示当沿该行驶分段行驶时av1304与对象1008的所预测的碰撞的数量。行驶分段的权重可表示当沿该行驶分段行驶时av1304的所预测的停车的数量。行驶分段的权重可表示当沿该行驶分段行驶时av1304与对象1008之间的所预测的横向间隙。行驶分段的权重可表示该行驶路段的道路表面损坏量。经加权的图形表示1000的行驶分段的权重可表示在该行驶分段上操作的应急运载工具的数量。

规划模块404遍历经加权的图形表示1000以产生用于av1304的油门和转向的速率和转向命令。在一个实施例中，经加权的图形表示1000被叠加在用于av1304的配置空间(时空位置、速率、定向取向等)上。用于av1304的每个配置与经加权的图形表示1000的顶点相关联。只要相邻顶点之间的路径避免与对象(例如，对象1008)的碰撞，就允许av1304从每个顶点移动到相邻顶点。

在一个实施例中，规划模块404通过将请求传输到应急运载工具1324来生成轨迹。规划模块404从应急运载工具1324接收多个行驶分段。例如，应急运载工具1324可向av1304指令要使用的某些车道或道路。规划模块404使用环境1300的图形表示1000来标识轨迹，使得该轨迹包括接收到的多个行驶分段中的至少一个行驶分段。

在一个实施例中，规划模块404调整环境1300的图形表示1000以增加图形表示1000中的一个或多个行驶分段的一个或多个权重。一个或多个行驶分段在距应急运载工具1324阈值距离内。因此，规划模块404增加在应急运载工具1324附近的车道上行驶的成本。所生成的轨迹避开那些车道。在一个实施例中，规划模块404使用经调整的图形表示1000来减小多个行驶分段的总计权重。所生成的轨迹包括多个行驶分段。

在一个实施例中，感知模块402或规划模块404或两者使用对象1008或应急运载工具1324的动态特性来预测对象1008或应急运载工具1324将以恒定的速率沿直线移动。感知模块402或规划模块404或两者可使用扩展卡尔曼(kalman)过滤器来估计用于对象1008或应急运载工具1324的轨迹。感知模块402或规划模块404或两者还估计对象1008或应急运载工具1324的估计轨迹与av1304的规划轨迹之间的相交点和相交时刻。感知模块402或规划模块404或两者因此确定对象1008或应急运载工具1324的潜在行为，并且将概率指派给每个潜在行为以确定碰撞的可能性。

在一个实施例中，av1304建立与应急运载工具1324的通信，并且可从应急运载工具1324接收表示用于av1304的紧急操作的指令。控制模块406超控av1304的自主操作以参与紧急操作。在一个实施例中，用于av1304的紧急操作包括导航到安全位置，诸如，安全位置1332。导航到安全位置1332可包括：减小av1304与其他运载工具1328之间的所指定的最小横向间隙，行驶到道路的路边，或行驶到所指定的安全位置(诸如，停车场)。

在一个实施例中，紧急操作包括：响应于确定了应急运载工具1324的类型是救护车，终止av1304的根据先前确定的轨迹的导航。例如，av1304将停止驾驶到其原始目的地，并且相反将靠边停车以使应急运载工具1324通过。控制模块406可将av1304导航到av1304正在其上操作的道路的侧。在一个实施例中，规划模块404使用传感器数据和移动对象跟踪来确定应急运载工具1324的轨迹。控制模块406操作av1304以避开应急运载工具1324的所确定的轨迹。

在一个实施例中，感知模块402或规划模块404或两者使用传感器数据确定一个或多个其他运载工具1328的一个或多个时空位置。在另一实施例中，规划模块404向服务器136传输av1304的时空位置。规划模块404从服务器136接收在距av1304阈值距离内的一个或多个其他运载工具1328的时空位置。规划模块404使用控制模块406以将av1304导航为避免av1304与一个或多个运载工具1328的碰撞。

在一个实施例中，感知模块402或规划模块404或两者相一个或多个应急运载工具1324中的至少一个应急运载工具传输av1304的类型。因此，av1304向应急运载工具1324标识其自身。感知模块402或规划模块406或两者从应急运载工具1324接收操作av1304的指令。指令进一步由具有不同类型的一个或多个其他运载工具1328接收。av1304将所接收的指令转换为可由这种类型的av1304执行的紧急操作。来自应急运载工具1324的高级可编程指令因此可被各种类型的运载工具转换为低级机器语言或汇编语言。控制模块406根据紧急操作来操作av1304。所接收的高级指令进一步被一个或多个其他运载工具1328转换为可由一个或多个其他运载工具1328执行的紧急操作。例如，不同类型的av将以不同方式反应，并且基于来自应急运载工具1324的一条或多条通用指令来生成不同的低级指令。

在一个实施例中，感知模块402或规划模块404或两者将传感器数据的特征映射至环境1300的地图内的可驾驶区域。该映射在av1304的映射模式中执行。感知模块402或规划模块404或两者可通过使用传感器数据提取包括多个几何框的多边形来将特征映射到可驾驶区域。每个几何框对应于可行驶区域的可行驶分段。规划模块404将多个几何框叠加到传感器数据上，并且生成被叠加的多个几何框的联合体。

在操作的映射模式中，规划模块404使用环境1300的特征来提取与可驾驶区域对应的语义数据。例如，语义数据可包括关于安全区是否在建筑物或执法位置附近等的交通标志上的标记、道路标记、交通指示。在一个实施例中，语义数据包括与将av1304导航到可驾驶区域相关联的逻辑驾驶约束。例如，逻辑驾驶约束可以是街道的单向属性、左转弯、绕行等。感知模块402或规划模块404或两者可使用语义数据来确定使用地图的运载工具在紧急情况下是否可导航至可驾驶区域。例如，如果可驾驶区域是小学，则地图可指示其他运载工具不应当进入该可驾驶区域。规划模块404使用语义数据来标注地图内的可驾驶区域。

在一个实施例中，可驾驶区域是救援车道。规划模块404将指令嵌入在地图中，以在紧急情况下导航到可驾驶区域。嵌入的指令可包括用于靠边停到av1304正在其上操作的道路的侧。嵌入的指令可包括用于使可驾驶区域内的av1304停车的指令。嵌入的指令可包括用于减小av1304的操作速率直到av1304到达可驾驶区域的指令。嵌入的指令可包括用于朝可驾驶区域调整av1304的轨迹的指令。在一个实施例中，嵌入的指令包括供通信设备140将消息传输到请求紧急命令的应急运载工具1324的指令。例如，嵌入在地图上的图表可指示：当av1304到达安全位置时，该av1304应当寻求来自应急运载工具1324的进一步的指令。在一个实施例中，嵌入的指令包括用于使用传感器数据来确定av1304相对于可驾驶区域的边界的空间位置。这辅助av1304在地理上相对于安全位置1332来对其自身定位。规划模块404将指令传输到控制模块406。

响应于确定了应急运载工具1324正在以紧急模式操作，规划模块404向控制模块406传输表示用于av1304的紧急操作的指令。例如，指令可以是使av1304靠边停车，停止导航，继续以某个速率驾驶，将消息传输到应急运载工具1324，或将消息传输到服务器136。

在一个实施例中，感知模块402或规划模块404或两者使用一个或多个传感器来确定应急运载工具1324已完成以紧急模式操作。例如，灯可不再闪烁，或者应急运载工具1324可传输指示紧急模式不再被使用的rf信号。感知模块402或规划模块404或两者检测到应急运载工具1324已停止闪烁该应急运载工具1324的灯。通信设备140可从应急运载工具1324接收用于恢复自主操作的指令。感知模块402或规划模块404或两者可使用一个或多个传感器1312检测应急运载工具1324是否已停止发出汽笛声。av1304可使用控制模块406来恢复自主操作。通信模块140可使用信标来广播指示av1304正在恢复自主操作的信息。规划模块404生成从安全位置1332到新目的地位置的轨迹。

通信设备140与一个或多个运载工具1328、交通信号的控制器1336、应急运载工具1324和数据平台1328进行通信。上文参照图1图示和描述了通信设备140。在一个实施例中，通信设备140向服务器136传输av1304的时空位置、用于av1304的紧急操作的性质、应急运载工具1324的所标识的类型、av1304的操作速率、或表示av1304的自主操作的超控的信息。服务器136可使用该信息以将重设定路线信息提供给av1304、应急运载工具1324、或运载工具1328。

机器学习模块1316接收从传感器数据或其他类型的数据提取的特征，并且产生推断，诸如，数据的特征是否与对象1008的特定类型对应，或者对象1008是否正在执行特定动作。在一些实施例中，机器学习模块1316从输入数据提取特征向量以生成推断。机器学习模块1316使用训练数据集来训练以产生推断。下文中参照图15图示和描述机器学习模块1316。在一个实施例中，规划模块将特征作为输入传输到机器学习模块1316。机器学习模块1316经训练以接收一个或多个特征，并生成指示这一个或多个特征与应急运载工具1324相对应的概率的分值。

上文参照图4图示和描述的控制模块406根据由应急运载工具触发的轨迹或紧急操作来操作av1304。控制模块406使用由规划模块404生成的轨迹或指令来操作av1304的制动420c、转向420a和油门420b(上文参照图4图示和描述)。在一个实施例中，控制模块406根据紧急操作来操作av1304，以便例如避免与应急运载工具1324、运载工具1328或对象1008的碰撞。

在一个实施例中，控制模块406根据轨迹或紧急操作来操作离散化的可驾驶区域内的av1304，同时执行碰撞检查或概率性地利用应急运载工具1324、运载工具1328或对象1008周围的可驾驶区域。在另一实施例中，如果应急运载工具1324、运载工具1328或对象1008正在移动，则规划模块404从该应急运载工具1324、运载工具1328或对象1008的运动(诸如，让路或激进地动作)来推断该应急运载工具1324、运载工具1328或对象1008的意图。如果要与应急运载工具1324、运载工具1327或对象1008的碰撞的预测时间跌到低于阈值，则控制模块1340操作转向控制件102、制动器103、齿轮或加速器踏板。

应急运载工具1324是执法运载工具、救护车、交通管理运载工具、施工运载工具、消防车、或可由政府或私人实体用于执行紧急服务(例如，致力于医疗应急、火灾、事故，等等)的其他运载工具。应急运载工具1324可发出汽笛声，使其灯闪烁，或发布电子通信(例如，rf信号后高频音频码)以向av1304、运载工具1328或对象1008通知应急运载工具1324正在以应急模式操作。

安全位置1332是当av1304或运载工具1328感知到应急运载工具1324正在以紧急模式操作时该av1304或运载工具1328能够移动到的地理位置或时空位置。在一个实施例中，安全位置1332是指救援车道或av1304能够移动到的道路的侧。在另一实施例中，安全位置1332是指定区域，诸如，附近的停车场或节点，供av1304移动到那里以使应急运载工具1324通过。在另一实施例中，移动到安全位置1332包括：减小距运载工具1328或对象1008的最小横向间隙限制，使得应急运载工具1324能够通过。

在一个实施例中，感知模块402或规划模块404或两者确定应急运载工具1324正在以紧急模式操作。感知模块402或规划模块404或两者使用av1304的时空位置来标识在距av1304阈值距离内的安全位置(例如，安全位置1332)。例如，感知模块402或规划模块404或两者对要行驶到的附近的安全位置进行定位。为了标识安全位置1332，感知模块402或规划模块404或两者可扫描环境1300的地图。规划模块404检测地图内的图表，其中，该图表与安全位置1332对应或指定安全位置1332。感知模块402或规划模块404或两者进一步使用一个或多个传感器来标识安全位置1332内用于av1304的空停泊点。如果在安全位置1332具有空停泊点，则av1304随后将行驶到安全位置1332。

规划模块404可通过向服务器136传输av1304的时空位置来标识安全位置1332。通信设备140从服务器136接收安全位置1332的地址。在一个实施例中，响应于将请求传输到应急运载工具1324，通信设备140从应急运载工具接收安全位置的列表。规划模块404使用所接收的安全位置的列表来标识安全位置1332。

规划模块404生成用于将av1304从其时空位置操作到安全位置1332的轨迹，使得当根据该轨迹操作av1304时，av1304与应急运载工具1324之间的距离大于阈值距离。因此，av1304驾驶到安全位置1332，同时维持距应急运载工具1324的最小横向间隙。在一个实施例中，规划模块404确定av1304与另一运载工具1328之间的碰撞的概率大于零。规划模块404指令控制模块406使av1304停车。在一个实施例中，规划模块404从另一运载工具1328接收该另一运载工具1328正导航到安全位置1332的消息。规划模块404标绘轨迹以跟随该另一运载工具1328去往安全位置1332。

一个或多个运载工具1328是在环境1300中操作或停泊在环境1300中的非自主运载工具、部分自主运载工具或完全自主运载工具。在一个实施例中，运载工具1328是应急运载工具、施工卡车、火车、船只或公共汽车。在一个实施例中，规划模块404使用诸如边缘检测之类的机器视觉技术，以使用传感器数据来确定一个或多个其他运载工具1328位于av1304与应急运载工具1324之间。规划模块404可指令控制模块406通过减小av1304与一个或多个其他运载工具1328之间的横向间隙来操作av1304。例如，av1304移动到更靠近其他运载工具1328以使应急运载工具1324通过。

在一个实施例中，响应于确定了应急运载工具1324正在以紧急模式操作，规划模块404向控制模块406传输表示用于av1304的紧急操作的指令。例如，指令可指令av1304靠边停车，停车，以某个速率继续，或将消息传输到应急运载工具1324。感知模块402或规划模块404或两者使用一个或多个传感器1312来检查一个或多个对象(例如，运载工具1328)的存在。感知模块402或规划模块404或两者进一步使用一个或多个传感器1312来确定至少一个运载工具1328正位于av1304的阈值距离内。规划模块404将显示器配置成向运载工具1328显示指示av1304正在根据紧急操作进行操作的消息。

在一个实施例中，消息包括使其他运载工具1328跟随av1304的指令。例如，av1304可将运载工具1328引导到安全位置1332。消息可包括av1304正在导航到的安全位置1332的地址。如果av1304感测到av1304附近的行人，则规划模块404可通过广播av1304正在参与紧急操作(例如，靠边停车)的音频消息来警示该行人。av1304可请求行人靠边站以保证安全。

显示消息可包括使用av1304的一个或多个扬声器将听觉信息广播到运载工具1328、行人、骑行者、或另一对象。av1304还可将文本或图形信息传输到运载工具的显示设备312。例如，av1304可向路人显示av1304内的lcd屏上的消息。在一个实施例中，av1304通过以下方式来显示消息：使用信标进行广播，或闪烁，或使光、无线电信号、音频信号循环，等等。通信设备140可将消息传输到服务器136，使得使服务器136能够将重设定路线信息传输到一个或多个其他运载工具1328。av1304可通过将消息呈现或投影在av1304的窗上、av1304的风挡上、av1304的门上、或av1304的罩盖上来显示消息。av1304可通过将消息传输到电子设备来显示消息，该电子设备诸如，av1304的路人的平板或智能电话、另一运载工具1328的电子设备、或交通控制系统1336。

在一个实施例中，通信设备140与控制器1336通信。通信设备140将消息传输到控制器1336，使得使控制器1336能够使交通信号变绿，以允许av1304能够根据紧急操作进行操作。例如，控制器1336使灯变绿或使不同道路上的灯变红，以准许av1304和其他运载工具1328离开紧急区域并避开应急运载工具1324或行驶到安全位置1332。

控制器1336控制环境1300中的一个或多个交通信号的序列。控制器通信地耦合至数据平台1308，并且可通信地耦合至应急运载工具1324、av1304或运载工具1328。例如，数据平台1308或应急运载工具1324可将消息传输到控制器1336以使交通灯变绿，使得应急运载工具能够更快地到达紧急情况的地点。

环境1300包括一个或多个对象1008，它们是av1304外部的物理实体。对象1008可以是上文参照图10图示和描述的对象1008a-b的示例。对象可以是静态的或动态的。静态对象可包括但不限于：交通信号、建筑物、可驾驶区域的海拔高度、位于可驾驶区域附近的路边、将可驾驶区域的两条车道分开的中间线、施工区、以及不在环境1300内移动的任何其他对象。动态对象可包括但不限于：另一运载工具、行人、骑行者、以及在环境1300内移动的任何其他对象。一个或多个运载工具1328和应急运载工具1324是动态对象的示例。

在一个实施例中，av1304检测av1304参与的事件(例如，撞击、紧急情况、或违规)以及用信号向应急运载工具1324通知援助。使用一个或多个传感器1312来接收传感器数据。例如，可从av1304的惯性测量单元(imu)、加速器计或接触传感器接收机械冲击数据。在一个实施例中，传感器包括imu，并且传感器数据包括由av1304经理的机械冲击的测量值。传感器1312可包括嵌入在av1304的保险杠或挡泥板上的接触传感器。传感器1312可包括身体控制模块，并且传感器数据可指示av1304的气囊已被部署。

av1304的相继还可捕获av1304与对象1008的碰撞或执法运载工具使av1304靠边停车的图像。规划模块404使用传感器数据来确定涉及av1304的紧急情况是否已发生。确定紧急情况已发生包括：使用传感器数据来标识av1304的速率与av1304的轮子的转速之间的差。在一个实施例中，规划模块404通过使用传感器数据标识时间段内av1304的速率的变化来确定紧急情况已发生。速率的变化超出阈值速率，并且时间段低于阈值时间段。例如，一秒内速率从60mph变化到0mph揭示了撞击已发生。

在一个实施例中，规划模块404通过使用传感器数据确定一个或多个传感器1312中的数个传感器已失效且数量高于阈值来确定紧急情况已发生。例如，如果大量传感器1312一起失效，则规划模块404可用信号通知紧急情况，因为av1304已失去感知。在一个实施例中，规划模块404通过使用一个或多个传感器1312检测av1304的窗或风挡已破损来确定紧急情况已发生。例如，当风挡的玻璃破损时，av1304的玻璃破损检测器(或玻璃破损传感器)可触发警告。玻璃破损检测器不仅可检测风挡或窗何时破损，而且还可检测窗或门何时被小偷打开。玻璃破损检测器通过使用识别破损玻璃的频率的音频传声器来起作用。如果检测到正确的频率，则警报响起。在一个实施例中，规划模块404通过使用av1304的输入设备314从路人接收指示紧急情况的消息来确定紧急情况已发生。例如，路人输入设备314可以是“处于紧急情况”玻璃面板内的按钮。

在一个实施例中，一个或多个传感器1312包括传声器。规划模块404通过使用由传声器捕获的声音检测av1304的碰撞来确定紧急情况已发生。例如，某些幅度或频率的声音可用信号通知碰撞。其他频率或幅度可用信号通知次要的剐蹭。另一些频率和幅度可用信号通知执法官员正在使av1304靠边停车。一个或多个传感器1312可包括相机。规划模块404可通过使用由相机捕获的图像检测av1304的碰撞来确定紧急情况已发生。规划模块404可通过使用由相机捕获的图像检测正在用信号通知av1304靠边停车的执法运载工具来确定紧急情况已发生。

响应于确定了紧急情况已发生，规划模块404使用传感器数据来标识紧急情况的类型，例如，撞击、交通违规，等等。规划模块404使用紧急情况的类型来检取要由av1304执行的紧急操作。例如，可从av1304的数据存储单元142或从数据库134检取紧急操作命令的列表。上文参照图1图示和描述了数据存储单元142。av1304可向服务器136传输对紧急操作的请求。请求包括紧急情况的类型。控制模块406根据紧急操作来操作av1304。

在一个实施例中，响应于确定了紧急情况已发生，规划模块404向应急运载工具1324传输对援助的请求。基于紧急情况的类型，请求可以是执法、救护车或消防车。请求可以是电话呼叫、短消息或其他通信。对援助的请求可包括av1304的时空位置。在一个实施例中，响应于确定了涉及av1304的紧急情况已发生，av1304的防盗器单元终止av1304的转向420a和油门420b(上文参照图4图示和描述)的操作。

在一个实施例中，规划模块404使用av1304的输入设备来认证在av1304外部的执法官员的身份。例如，执法官员可向相机显示该执法官员的徽章，或者可将消息键入外部键盘。响应于认证了执法官员的身份，控制模块406可对av1304的门解锁。规划模块404可执行自测试序列以确定av1304的仍在起作用的部分。例如，一旦av1304已撞击，av1304就可确定哪些部分仍在工作且能够继续操作。如果av1304已失去感知，则它仍可由人类操作员驾驶。如果av1304已失去被驾驶的能力但具有感知，则它可被用作交通相机或通信中枢。规划模块404可进一步在显示设备314上向应急人员显示指令。例如，当av1304识别出应急人员正在靠近时，规划模块404可对门解锁，并向应急人员显示禁用自主模式并手动驾驶av1304或与服务器136通信的指令。

规划模块404使用传感器1312或来自应急运载工具1324的消息来检测紧急情况已终止。控制模块406随后锁上av1304的门。一旦紧急情况已终止，规划模块404就可终止对应急人员的认证。

在本文中公开的实施例的益处和优势之中的是可由av系统解决不同且复杂的运动约束以防止与应急运载工具和其他对象的碰撞。所公开的实施例的技术效果增加了对于av以及对于应急运载工具、行人和其他运载工具的导航安全性。当av广播指令其他运载工具承担紧急操作的消息时，可由av以及由其他运载工具解决紧急情况。建立av与应急运载工具之间的通信，使得应急运载工具可临时超控av的自主操作以辅助应急运载工具以紧急模式执行。超控包括：认证应急运载工具；以及向应急运载工具授权对av的某个程度的控制。

av的传感器捕获表示对象的结构的传感器数据，并且将该传感器数据转换为用于av的物理操作。物理操作增加针对应急运载工具的横向间隙以让步于紧急情况。实施例减少av和应急运载工具进行操控的时间，并且减少应急运载工具的响应时间。通过临时超控av的原始自主模式并将av置于紧急操作模式，减少了针对应急运载工具和av进行操控所花费的时间。增加了道路上的av、应急运载工具和其他运载工具的安全性。

增加了应急运载工具、av与其他运载工具之间的通信的质量，同时减少了通信时间。减少了在怠速时由其他运载工具消耗的燃料，使得避免了交通拥堵。数据平台通过在全局基础上高效地对av、其他运载工具和应急运载工具设定路线来减少交通拥堵并减少对道路表面的损坏。通过避免局部拥堵热点，本文中所公开的实施例减少运载工具的燃耗。

紧急情况下的操作示例

图14图示根据一个或多个实施例的紧急情况下av1304的操作的示例。图14中的环境1400表示地理区域，诸如州、城镇、邻里或道路网或分段。环境1400可以是上文参照图1图示和描述的操作环境190的示例。环境1400包括道路1412、路边1404、靠近道路1412的侧的安全位置1408、对象1424以及所指定的安全位置1332。在图14的示例中，对象1424是施工区。av1304、应急运载工具1324和一个或多个其他运载工具1328、1436正在环境1400内操作。环境1400还包含用于交通灯的控制器1336。在其他实施例中，环境1400包括相比本文中描述的那些实体或对象附加的或更少的实体或对象。

参考图14，av1304正沿道路1412行驶。av1304正在轨迹1420上行驶。av1304使用一个或多个传感器1312来接收表示位于环境1400内的对象(应急运载工具1324)的传感器数据。传感器数据可以是2d或3d视听数据或rf信号。av1304使用传感器数据来标识该对象是否是应急运载工具。响应于标识了对象是应急运载工具1324，av1304使用传感器数据来确定该应急运载工具1324是否正在以紧急模式操作。响应于确定了应急运载工具1324正在以紧急模式操作，av1304使用其控制模块406来根据紧急操作进行操作。av1304使用av1304的时空位置来标识在距av1304阈值距离内的安全位置1408。av1304生成新轨迹1416，用于将av1304从时空位置操作到安全位置1408。av1304驾驶到靠近道路1412的侧的安全位置1408。

av1304可从应急运载工具1324接收操作av1304的指令。指令进一步由一个或多个其他运载工具1328、1436接收。其他运载工具1328、1436将接收到的指令转换为可由其他运载工具1328、1436执行的紧急操作。其他运载工具1328、1436生成轨迹1440，并使用该轨迹1440来导航到所指定的安全位置1408。其他运载工具1328、1436可生成轨迹1440，使得其他运载工具1328、1436维持距对象1424(其是施工区)的最小横向间隙1428。

在一个实施例中，av1304向控制器1336传输表示紧急操作的消息，使得使控制器1336能够使交通信号变绿，以允许运载工具1328、1436根据紧急操作进行操作。在另一实施例中，服务器136可向控制器1336传输用于应急运载工具1324的重设定路线信息，使得使控制器1336能够使交通信号变绿，以允许应急运载工具1324根据重设定路线信息进行操作。

用于紧急情况下的操作的机器学习过程

图15图示根据一个或多个实施例的用于紧急情况下av1304的操作的机器学习过程1500。机器学习过程1500包括由特征提取模块1508和机器学习模块1316进行的操作。在其他实施例中，机器学习过程1500包括相比本文中描述的那些步骤或组件附加的或更少的步骤或组件。类似地，功能能以与此处所描述的方式不同的方式在组件和/或不同的实体之间分布。

特征提取模块1508从传感器数据1528提取特征向量1512。特征提取模块1508能以硬件、软件或其组合来实现。特征向量1512包括一个或多个特征，这一个或多个特征是传感器数据1528的紧凑的、非冗余表示。例如，特征向量可包括描述传感器1312已补货的应急运载工具1324的结果或形状的特征。在一些实施例中，特征提取模块1508位于机器学习模块1316内或集成到机器学习模块1316中。

所提取的特征向量1512的特征1512a可表示应急运载工具1324的紧急模式。例如，特征1512a可表示闪烁的等，发出汽笛声等。可使用机器视觉来标识闪烁的灯。所提取的特征向量1512的特征1512b可包括应急运载工具1324的拍照上的字母或数字。可使用对象识别来确定应急运载工具1324的类型。所提取的特征向量1512的特征1512c可包括嵌入在由应急运载工具1324发射的高频声音内的代码。代码可表示应急运载1324工具的类型(例如，救护车、执法运载工具、消防车等)例如，高频声音可以是用于实时的定位、跟踪和对象识别的超声信号。

所提取的特征向量的特征1512d可表示指示靠边停车区域、休息区或救援车道的标志。所提取的特征向量1512的特征1512e可表示指示供应急运载工具进入道路的环境1300的时空位置的标志。某些道路可具有经标记的车道或入口供执法或其他应急运载工具进入。此类特征可向av1304指示安全位置在附近，或指示av1304不应当进入用于应急运载工具的经标记的入口通道。特征可包括环境1300内的对象1008的颜色或可驾驶区域上的标记。例如，诸如停车区域之类的所指定的安全位置1440可标记有橙色或紫色标志、或可驾驶区域上的标记，等等。

机器学习模块1316可以是规划模块404的部分或av1304的另一组件。机器学习模块1316从包含输入(特征1512或传感器数据1528)和期望输出向量1524(应急运载工具1324的存在、应急运载工具1324的类型等)的训练数据1516建立模型。机器学习模块1316还可访问与av1304的类型对应的应急操作1520的列表。在一个实施例中，规划模块将特征作1512为输入传输到机器学习模块1316。机器学习模块1316经训练以接收一个或多个特征，并生成指示这一个或多个特征与应急运载工具1324相对应的概率的分值(例如，输出向量1524)。响应于分值超出阈值，通信设备140向应急运载工具1324传输av1304的时空位置和身份或av1304的操作速率。因此，av1304可建立与应急运载工具1324的通信链路。

在一个实施例中，使用机器学习模块1316来确定应急运载工具1324是否正在以紧急模式操作。例如，机器学习模块1316使用特征1512来确定应急运载工具1324仅仅是安静地在道路上驾驶还是实际上正在提供紧急援助。

使用机器学习技术来训练机器学习模块1316，该机器学习模块1316当被应用于特征向量1512时输出特征向量1512是否具有一个或多个相关联的属性的指示。例如，当应用于所接收的传感器数据1528的特征时，机器学习模块1316评估特征是否与应急运载工具1324对应，它是什么类型的应急运载工具，或者应急运载工具1324是否正在以紧急模式操作(输出向量1524)。作为训练机器学习模块1316的部分，通过以下方式来形成特征和训练数据1516的训练集：标识已被确定为具有所讨论的属性(例如，应急运载工具1324的存在)的肯定训练集，并且在一些实施例中，形成缺乏所讨论的属性的特征的否定训练集。

在实施例中，机器学习模块1316接收多个训练集(例如，训练数据1516)，其中，每个训练集包括一个或多个经标记的特征。使用一个或多个经标记的特征来训练机器学习模块1316，以生成指示这一个或多个经标记的特征与应急运载工具相对应的概率的分值。

在实施例中，使用有监督机器学习以利用充当输入的肯定训练集合否定训练集的特征来训练机器学习模块1316。在其他实施例中，可使用不同的机器学习技术，诸如，深度学习、神经网络、线性支持向量机(线性svm)、用于其他算法的增强(例如，adaboost)、逻辑回归、朴素贝叶斯、基于记忆的学习、随机森林、袋装树、决策树、增强树、或增强树桩。

在一些示例实施例中，从除已经被确定为具有或缺乏所讨论的属性的训练数据中的那些特征之外的附加特征形成验证集。经训练的机器学习模块1316被应用于验证集的特征以对机器学习模块1316的准确度进行定量。准确度测量中应用的常见度量包括：精度＝tp/(tp+fp)和查全率＝tp/(tp+fn)，其中精度是机器学习模型预测的总数(tp+fp或假肯定(falsepositives))中有多少被它正确地预测(tp或真肯定(truepositives))，而查全率是具有所讨论的属性的特征总数(tp+fn或假肯定)中有多少被机器学习模型正确地预测(tp)。f分值(f-分值＝2×pr/(p+r))将精度和查全率统一到单个测量中。在一个实施例中，迭代地重新训练机器学习模块1316，直到发生停止条件，停止条件诸如，机器学习模块1316已足够准确的准确度测量指示、或数个训练轮次已发生。

用于紧急情况下的操作的过程

图16图示根据一个或多个实施例的用于紧急情况下av1304的操作的过程1600。在一个实施例中，图16的过程由av1304执行。在其他实施例中，其他实体，例如，av1304的一个或多个组件(规划模块404)执行过程1600的步骤中的一些步骤或所有步骤。同样，实施例可包括不同的和/或附加的步骤，或者能以不同顺序执行步骤。

在1604处，av1304使用一个或多个传感器1312来接收表示位于环境1300内的对象的传感器数据。传感器数据可以是2d或3d视听数据。对象用于被分类为应急运载工具。

在1608处，av1304使用传感器数据来标识该对象是否是应急运载工具1324。av1304可使用上文描述的机器学习技术、模式匹配、或对rf或高频音频码的分析以作出确定。

在1612处，响应于标识了对象是应急运载工具1324，av1304使用传感器数据来确定该应急运载工具1324是否正在以紧急模式操作。av1304可通过分析应急运载工具1304的灯是否正在闪烁或应急运载工具1304的汽笛是否正在发声、或通过分析来自应急运载工具1304的消息来作出确定。

在1616处，响应于确定了应急运载工具1324正在以紧急模式操作，av1304向控制模块406传输表示用于av1304的紧急操作的指令。指令可指令av1304靠边停车，停车，以某个速率继续驾驶，或将消息传输到应急运载工具1324或服务器136。

在1620处，av1304使用控制模块406根据紧急操作来操作av1304av1304的传感器1312因此捕获表示对象的结构的传感器数据，并且将该传感器数据转换为用于av1304的物理操作。物理操作增加针对应急运载工具1324的横向间隙以让步于紧急情况。这减少av1304和应急运载工具1324进行操控的时间，并且减少应急运载工具1324的响应时间。

用于紧急情况下的操作的过程

图17图示根据一个或多个实施例的用于紧急情况下av1304的操作的过程1700。在一个实施例中，图17的过程由av1304执行。在其他实施例中，其他实体，例如，av1304的一个或多个组件执行过程1700的步骤中的一些步骤或所有步骤。同样，实施例可包括不同的和/或附加的步骤，或者能以不同顺序执行步骤。

在1704处，av1304确定应急运载工具1324在环境1300中正在以紧急模式操作。av1304可通过分析紧急情况的指示(例如，应急运载工具1304的灯是否正在闪烁或应急运载工具1304的汽笛是否正在发声)或通过分析来自应急运载工具1304的消息来作出确定。

在1708处，av1304使用av1304的时空位置来标识在距av1304阈值距离内的安全位置1332。av1304可在地图中执行查找，查询应急运载工具1324或服务器，或使用该av1304的传感器1312来标识安全位置1332。

在1712处，av1304生成轨迹1416，用于将av1304从时空位置操作到安全位置1332。av1304将距应急运载工具1324的距离维持为大于阈值，同时根据轨迹1416操作av1304。因此，av1304驾驶到安全位置1332，同时维持距应急运载工具1324的最小横向间隙。

在1716处，av1304根据轨迹1416进行操作。av1304的自主操作因此被超控，并且av1304被置于紧急操作模式。减少了针对av1304进行操控的时间。增加了到了上的av1304、应急运载工具1324和其他运载工具的安全性。

用于紧急情况下的操作的过程

图18图示根据一个或多个实施例的用于紧急情况下av1304的操作的过程1800。在一个实施例中，图18的过程由av1304执行。在其他实施例中，其他实体，例如，av1308的一个或多个组件执行过程1800的步骤中的一些步骤或所有步骤。同样，实施例可包括不同的和/或附加的步骤，或者能以不同顺序执行步骤。

在1804处，av1304接收一个或多个应急运载工具1304正在以应急模式操作的一个或多个通知。通知可以是rf信号、闪光的灯、汽笛声、或电子消息。

av1304向至少一个应急运载工具1324传输av1304的类型。因此，av1304向应急运载工具1324标识其自身。

在1812处，av1304从至少一个应急运载工具1324接收操作av1304的指令。指令进一步由具有不同类型的一个或多个其他运载工具1328接收。例如，运载工具1328的品牌和型号可以不同，或者计算机系统和传动系统可以不同。

在1816处，av1304将所接收的指令转换为可由这种类型的av1304执行的紧急操作。例如，av1304可将以高级语言编写的指令或代码转换为低级语言(诸如，对象或机器代码)。因此，av1304可转换源指令以创建用于av1304的可执行程序。

在1820处，av1304使用控制模块406根据紧急操作来操作av1304增加了应急运载工具1324、av1304与其他运载工具1328之间的通信的质量，同时减少了通信时间。减少了在怠速时由其他运载工具1324消耗的燃料，使得避免了交通拥堵。

用于紧急情况下的操作的过程

图19图示根据一个或多个实施例的用于紧急情况下av1304的操作的过程1900。在一个实施例中，图19的过程由av1304执行。在其他实施例中，其他实体，例如，av1308的一个或多个组件执行过程1900的步骤中的一些步骤或所有步骤。同样，实施例可包括不同的和/或附加的步骤，或者能以不同顺序执行步骤。

在1904处，响应于确定了应急运载工具1324正在以紧急模式操作，av1304向av1304的控制模块406传输表示用于av1304的紧急操作的指令。例如，指令可指令av1304靠边停车，停车，以某个速率继续驾驶，或将消息传输到应急运载工具1324。

在1908处，av1304使用一个或多个传感器1312来检测一个或多个对象1008的存在。在1908处，av1304可使用机器视觉技术、音频识别、模式匹配或机器学习来作出检测。对象1008可以是其他运载工具(例如，运载工具1328)。

av1304使用一个或多个传感器1312来确定至少一个对象1008是否位于av1304的阈值距离内。av1304可使用诸如lidar之类的飞行时间方法来作出确定。

在1916处，av1304向对象1008显示指示av1304正在根据紧急操作进行操作的消息。av1304可在屏幕上显示消息，将消息投影到av1304的窗上，或将消息传输到电子设备。

在1920处，av1304根据紧急操作进行操作。本文中公开的实施例减少了对于应急运载工具1324与其他运载工具1328之间的通信的需求。通过指令其他运载工具1328如何操作，av1304加速散开的时间，并增加紧急模式中的安全性。

用于紧急情况下的操作的过程

图20图示根据一个或多个实施例的用于紧急情况下运载工具的操作的过程2000。在一个实施例中，图20的过程由数据平台1308执行。在其他实施例中，其他实体，例如，av1304的一个或多个组件执行过程2000的步骤中的一些步骤或所有步骤。同样，实施例可包括不同的和/或附加的步骤，或者能以不同顺序执行步骤。

在2004处，数据平台1308从在环境1300中操作的一个或多个运载工具接收信息，该信息包括运载工具的时空位置和运载工具的操作模式。操作模式表示哪些运载工具正在以手动或自主模式操作。运载工具可将信息传输到数据平台1308，或者数据平台可从相机、gnss设备或传感器获得信息。

在2008处，数据平台1308从在环境1300中操作的一个或多个应急运载工具1324接收应急运载工具1324的轨迹。应急运载工具1324将它们的轨迹传输到数据平台1308，或者数据平台1308可从交通相机或传感器获得轨迹。

在2012处，数据平台1308使用每个运载工具的时空位置来确定重设路线信息，以使运载工具避开每个应急运载工具1324的轨迹。因此，数据平台1308实时地参到与av和应急运载工具1324的通信中。

在2016处，数据平台1308向每个运载工具传输重设定路线信息。所公开的实施例通过在全局基础上高效地对av1304、其他运载工具1328和应急运载工具1324设定路线来减少交通拥堵并减少对道路表面的损坏。通过避免局部拥堵热点，减少了运载工具的燃耗。

用于紧急情况下的操作的过程

图21图示根据一个或多个实施例的用于紧急情况下av1304的操作的过程2100。在一个实施例中，图21的过程由av1304执行。在其他实施例中，其他实体，例如，av1304的一个或多个组件执行过程2100的步骤中的一些步骤或所有步骤。同样，实施例可包括不同的和/或附加的步骤，或者能以不同顺序执行步骤。

在2104处，av1304使用一个或多个传感器1312来接收传感器数据。例如，传感器数据可表示来自imu或接触传感器的机械冲击数据、或来自相机的视觉数据。

在2108处，av1304使用传感器数据来确定涉及av1304的紧急情况是否已发生。例如，av1304确定它是否已与对象1008碰撞，或者av1304是否正由于交通违规而被靠边停车。

在2112处，响应于确定了紧急情况已发生，av1304使用传感器数据来标识紧急情况的类型，例如，撞击或交通违规。

在2116处，av1304使用紧急情况的类型来检取要由av1304执行的紧急操作。例如，av1304可对门解锁，认证执法官员，将消息传输到服务器136，或在显示设备上显示消息。

在2120处，av1304根据紧急操作进行操作。实施例减少了由应急运载工具1324响应于该av1304所涉及的紧急情况所花费的时间。使av1304、服务器136与应急运载工具1324之间的数据传递最小化。

附加实施例

在一个实施例中，在环境内操作的运载工具的一个或多个传感器接收表示位于环境内的对象的传感器数据。使用传感器数据，确定对象是否是应急运载工具。响应于标识了对象是应急运载工具，使用传感器数据，确定应急运载工具是否正在以紧急模式操作。响应于确定了应急运载工具正在以紧急模式操作，向运载工具的控制模块传输表示用于运载工具的紧急操作的指令。使用控制模块，根据紧急操作来操作运载工具。

在一个实施例中，传感器数据包括对象的结构特征的图像。

在一个实施例中，传感器数据包括对象上的标记的图像。

在一个实施例中，确定应急运载工具是否正在以紧急模式操作包括：使用传感器数据来确定应急运载工具的灯是否正在闪烁。

在一个实施例中，用于av的紧急操作包括调整运载工具的轨迹。

在一个实施例中，用于运载工具的紧急操作包括导航到安全位置。

在一个实施例中，传感器数据包括来自应急运载工具的射频(rf)信号。rf信号指示应急运载工具的类型。

在一个实施例中，传感器数据包括由应急运载工具发射的高频声音。

在一个实施例中，将以下至少一者传输到服务器：运载工具的时空位置、用于运载工具的紧急操作、应急运载工具的类型、运载工具的操作速率、或表示对运载工具的自主操作的超控的信息。

在一个实施例中，从传感器数据提取特征向量。特征向量包括表示紧急模式的至少一个特征。

在一个实施例中，将特征向量作为输入发送到机器学习模块。训练机器学习模块以接收一个或多个特征，并生成指示这一个或多个特征与应急运载工具相对应的概率的分值。

在一个实施例中，响应于分值超出阈值，将运载工具的时空位置或运载工具的操作速率传输到应急运载工具。

在一个实施例中，使用机器学习模块，确定应急运载工具是否正在以紧急模式操作。

在一个实施例中，进一步训练机器学习模块以接收一个或多个特征并确定应急运载工具的类型。

在一个实施例中，一个或多个特征包括在应急运载工具的牌照上的字母或数字。

在一个实施例中，接收训练集。每个训练集包括一个或多个经标记的特征。使用一个或多个经标记的特征，训练机器学习模块以生成指示这一个或多个经标记的特征与应急运载工具相对应的概率的分值。

在一个实施例中，操作运载工具包括：响应于确定了应急运载工具的类型是救护车，使用运载工具的控制模块来终止根据先前确定的轨迹对运载工具的导航。

在一个实施例中，操作运载工具包括：响应于确定了应急运载工具的类型是救护车，使用控制模块来将运载工具导航到运载工具正在其上操作的道路的侧。

在一个实施例中，特征向量的特征包括嵌入在高频声音中的代码。代码表示应急运载工具的类型。

在一个实施例中，使用一个或多个传感器，生成包括环境的特征的传感器数据。

在一个实施例中，使用传感器数据，将特征映射到环境的地图内的可驾驶区域。

在一个实施例中，使用特征，提取与可驾驶区域对应的语义数据。

在一个实施例中，使用语义数据，确定运载工具在紧急情况下是否可导航至可驾驶区域。使用语义数据，在地图内标注可驾驶区域。

在一个实施例中，可驾驶区域是救援车道。

在一个实施例中，特征表示指示休息区的标志。

在一个实施例中，将指令嵌入在地图中，以在紧急情况下导航到可驾驶区域。

在一个实施例中，嵌入的指令包括用于靠边停到运载工具正在其上操作的道路的侧。

在一个实施例中，嵌入的指令包括用于在可驾驶区域内使运载工具停车的指令。

在一个实施例中，嵌入的指令包括用于减小运载工具的操作速率直到运载工具到达可驾驶区域的指令。

在一个实施例中，嵌入的指令包括用于朝向可驾驶区域调整运载工具的轨迹的指令。

在一个实施例中，特征表示指示供应急运载工具进入道路的环境的时空位置的标志。

在一个实施例中，嵌入的指令包括用于将请求紧急命令的消息传输到应急运载工具并根据紧急命令来对运载工具导航的指令。

在一个实施例中，将特征映射到可驾驶区域包括：使用传感器数据来提取包括多个几何框的多边形。每个几何框对应于可行驶区域的可行驶分段。

在一个实施例中，可将多个几何框叠加到传感器数据上。生成经叠加的集合框的联合体。

在一个实施例中，在环境中操作的运载工具的一个或多个处理器确定应急运载工具正在环境中以紧急模式操作。使用运载工具的时空位置，标识处于距运载工具第一阈值距离内的安全位置。使用一个或多个处理器，生成轨迹以用于将运载工具从时空位置操作到安全位置，使得当根据轨迹操作运载工具时，运载工具与应急运载工具之间的距离大于第二阈值。运载工具的控制模块根据轨迹来操作运载工具。

在一个实施例中，使用一个或多个处理器，确定一个或多个其他运载工具位于运载工具与应急运载工具之间。

在一个实施例中，操作运载工具包括：减小运载工具与一个或多个其他运载工具之间的横向间隙。

在一个实施例中，标识安全位置包括：使用一个或多个处理器扫描环境的地图。

在一个实施例中，标识安全位置包括：检测地图内的图标，其中，该图标与安全位置对应。

在一个实施例中，使用运载工具的一个或多个传感器，标识安全位置内的用于运载工具的空停泊点。

在一个实施例中，调整环境的图形表示以增加图形表示中一个或多个行驶分段的一个或多个权重。一个或多个行驶分段在距应急运载工具第三阈值距离内。

在一个实施例中，生成轨迹包括：使用经调整的图形表示来使多个行驶分段的总计权重最小化。轨迹包括多个行驶分段。

在一个实施例中，标识安全位置包括：向服务器传输运载工具的时空位置。从服务器接收安全位置的地址。

在一个实施例中，使用一个或多个传感器，确定应急运载工具的时空位置。

在一个实施例中，将应急运载工具的时空位置传输到服务器。使服务器能够将重设定路线信息传输到其他运载工具以避开应急运载工具。

在一个实施例中，将应急运载工具的时空位置传输到一个或多个其他运载工具。使一个或多个其他运载工具能够生成去往安全位置的一个或多个轨迹。

在一个实施例中，响应于使用一个或多个处理器将请求传输到应急运载工具，从应急运载工具接收安全位置的列表。使用所接收的安全位置的列表，标识安全位置。

在一个实施例中，生成轨迹包括：响应于使用一个或多个处理器将请求传输到应急运载工具，从应急运载工具接收多个行驶分段。使用环境的图形表示，确定轨迹。轨迹包括所接收的行驶分段中的至少一个行驶分段。

在一个实施例中，使用一个或多个传感器，确定应急运载工具是否已完成以紧急模式操作。使用一个或多个处理器，生成从安全位置到目的地位置的第二轨迹。

在一个实施例中，使用一个或多个传感器，检测应急运载工具是否已停止使应急运载工具的灯闪烁。

在一个实施例中，从应急运载工具接收用于恢复自主操作的指令。

在一个实施例中，使用一个或多个传感器，检测应急运载工具是否已停止使汽笛发声。

在一个实施例中，运载工具的一个或多个处理器接收一个或多个应急运载工具正在以应急模式操作的一个或多个通知。将运载工具的类型传输到一个或多个应急运载工具中的至少一个应急运载工具。从一个或多个应急运载工具中的至少一个应急运载工具接收用于操作运载工具的指令。指令进一步由具有不同类型的一个或多个其他运载工具接收。一个或多个处理器将所接收的指令转换为可由该类型的运载工具执行的紧急操作。运载工具的控制模块根据紧急操作来操作运载工具。

在一个实施例中，所接收的高级指令进一步被一个或多个其他运载工具转换为可由一个或多个其他运载工具执行的紧急操作。

在一个实施例中，确定运载工具与一个或多个其他运载工具中的至少一个应急运载工具的概率大于零。控制模块使运载工具停车。

在一个实施例中，使用一个或多个处理器，确定应急运载工具的轨迹。

在一个实施例中，操作运载工具包括：使用一个或多个处理器对运载工具进行导航，以避开应急运载工具的所确定的轨迹。

在一个实施例中，从一个或多个其他运载工具中的另一运载工具接收该另一运载工具正在导航到安全位置的消息。

在一个实施例中，使用控制模块，由运载工具跟随该另一运载工具到安全位置。

在一个实施例中，使用从运载工具的一个或多个传感器获得的传感器数据，确定一个或多个其他运载工具的一个或多个时空位置。

在一个实施例中，使用控制模块，操作运载工具以避免运载工具与一个或多个其他运载工具的碰撞。

在一个实施例中，将运载工具的时空位置传输到服务器。从服务器接收一个或多个其他运载工具中的在距运载工具阈值距离内的一个运载工具的时空位置。

在一个实施例中，使用传感器，检测来自应急运载工具的声波的频率的变化。

在一个实施例中，使用声波的频率的变化，确定应急运载工具相对于运载工具的速率。

在一个实施例中，使用应急运载工具的时空位置以及应急运载工具相对于运载工具的速率，确定使运载工具避开应急运载工具的轨迹。

在一个实施例中，使用运载工具的多个传声器，确定声波的多个强度。

在一个实施例中，使用传感器，确定应急运载工具的定向取向，其中，传感器包括定向传声器。

在一个实施例中，使用传感器，确定声波的波长的变化。

在一个实施例中，每个传声器位于运载工具的远侧。

在一个实施例中，数据平台包括一个或多个处理器，这一个或多个处理器配置成用于在环境中操作的一个或多个运载工具中的每个运载工具接收信息，该信息包括运载工具的时空位置和运载工具的操作模式。从在环境中操作的一个或多个应急运载工具中的每个应急运载工具接收应急运载工具的轨迹。使用一个或多个运载工具中的每个运载工具的时空位置，确定重设定路线信息，以使运载工具避开一个或多个应急运载工具中的每个应急运载工具的轨迹。将重设定路线信息传输到一个或多个运载工具中的每个运载工具。

在一个实施例中，一个或多个数据库通信地耦合至一个或多个处理器。处理器进一步配置成用于在一个或多个数据库上存储信息，该信息包括一个或多个运载工具中的每个运载工具的时空位置以及一个或多个运载工具中的每个运载工具的操作模式。

在一个实施例中，操作模式是手动的或自主的。

在一个实施例中，一个或多个处理器进一步配置成用于从一个或多个交通相机接收表示环境内的交通的一个或多个图像。

在一个实施例中，确定重设定路线信息包括：确定使运载工具避开交通的轨迹。

在一个实施例中，一个或多个处理器进一步配置成用于：使用一个或多个图像来确定使一个或多个应急运载工具中的每个应急运载工具避开交通的第二重设定路线信息。

在一个实施例中，一个或多个处理器进一步配置成用于向一个或多个应急运载工具中的每个应急运载工具传输第二重设定路线信息。

在一个实施例中，一个或多个处理器进一步配置成用于使用表示交通的一个或多个图像来更新环境的经加权的图形表示。

在一个实施例中，经加权的图形表示的行驶分段的权重表示在该行驶分段上操作的运载工具的数量。

在一个实施例中，行驶分段的权重进一步表示当沿该行驶分段行驶时运载工具与对象的所预测碰撞的数量。

在一个实施例中，行驶分段的权重进一步表示当沿该行驶分段行驶时运载工具的所预测停车的数量。

在一个实施例中，行驶分段的权重进一步表示当沿该行驶分段行驶时运载工具与对象之间的所预测的横向间隙。

在一个实施例中，行驶分段的权重进一步表示该行驶路段的道路表面损坏量。

在一个实施例中，经加权的图形表示的行驶分段的权重表示在该行驶分段上操作的一个或多个应急运载工具的数量。

在一个实施例中，一个或多个处理器配置成用于向交通信号的控制器传输重设定路线信号。使控制器能够使交通喜好变绿，以允许一个或多个运载工具中的运载工具根据重设定路线信息进行操作。

在一个实施例中，一个或多个处理器进一步配置成用于：响应于确定了应急运载工具的类型是执法运载工具，使用控制模块使运载工具停车。

在一个实施例中，一个或多个处理器进一步配置成用于：响应于确定了应急运载工具的类型是执法运载工具，使用控制模块对运载工具的门解锁。

在一个实施例中，使用一个或多个传感器，接收运载工具的传感器数据。使用传感器数据，确定涉及运载工具的紧急情况是否已发送。响应于确定了紧急情况已发生，使用传感器数据，标识紧急情况的类型。使用紧急情况的类型，检取要由运载工具执行的紧急操作。运载工具的控制模块根据紧急操作来操作运载工具。

在一个实施例中，紧急情况包括运载工具与对象的碰撞。

在一个实施例中，紧急情况包括由执法运载工具使运载工具靠边停车。

在一个实施例中，将对紧急操作的请求传输到服务器。请求包括紧急情况的类型。

在一个实施例中，检测紧急情况已终止。对av的门上锁。

在一个实施例中，检测紧急情况已终止。终止对应急人员的认证。

在一个实施例中，响应于确定了紧急情况已发生，将对援助的请求传输到应急运载工具。

在一个实施例中，对援助的请求包括运载工具的时空位置。

在一个实施例中，一个或多个传感器包括惯性测量单元(imu)。传感器数据包括由运载工具经理的机械冲击的测量值。

在一个实施例中，一个或多个传感器包括嵌入在运载工具的保险杠或挡泥板上的接触传感器。

在一个实施例中，一个或多个传感器包括身体控制模块。传感器数据指示运载工具的气囊已被部署。

在一个实施例中，响应于确定了涉及运载工具的紧急情况已发生，运载工具的防盗器单元终止运载工具的引擎的操作。

在一个实施例中，确定紧急情况已发生包括：使用传感器数据，标识运载工具的速率与运载工具的轮子的转速之间的差。

在一个实施例中，确定紧急情况已发生包括：使用传感器数据，标识时间段内运载工具的速率的变化。速率的变化超出阈值速率，并且时间段低于阈值时间段。

在一个实施例中，确定紧急情况已发生包括：使用传感器数据确定一个或多个传感器中的多个传感器已失效。该数量高于阈值数量。

在一个实施例中，确定紧急情况已发生包括：使用一个或多个传感器，检测运载工具的窗或风挡已破损。

在一个实施例中，确定紧急情况已发生包括：使用运载工具的输入设备，从路人接收指示紧急情况的消息。

在一个实施例中，一个或多个传感器包括传声器。确定紧急情况已发生包括：使用由传声器捕获的声音来检测运载工具的碰撞。

在一个实施例中，一个或多个传感器包括相机。确定紧急情况已发生包括：使用由相机捕获的图像来检测运载工具的碰撞。

在一个实施例中，一个或多个传感器包括相机。确定紧急情况已发生包括：使用由相机捕获的图像，检测正在用信号通知运载工具靠边停车的执法运载工具。

在一个实施例中，使用运载工具的输入设备，认证运载工具外部的执法官员的身份。

在一个实施例中，响应于认证了执法官员的身份，一个或多个处理器对运载工具的门解锁。

在一个实施例中，响应于确定了紧急情况已发生，确定运载工具的部分是起作用的。

在一个实施例中，响应于确定了紧急情况已发生，对运载工具的门解锁。在运载工具的显示设备上，显示指令。

在先前的描述中，已参照众多特定的细节来描述本发明的实施例，这些特定细节可因实现方式而异。因此，说明书和附图应被认为是说明性而非限制性意义的。本发明范围的唯一且排他的指示符、以及本申请人期望是本发明的范围的内容是以发布此类权利要求的特定的形式从本申请发布的权利要求书的字面和等效范围，包括任何后续校正。本文中明确阐述的用于被包括在此类权利要求中的术语的任何定义应当以此类术语如在权利要求中所使用的意义为准。另外，当我们在先前的说明书或所附权利要求中使用术语“进一步包括”时，该短语的下文可以是附加的步骤或实体，或先前所述的步骤或实体的子步骤/子实体。