风检测系统和载具控制的制作方法

风检测系统和载具控制
1.本公开涉及风检测和载具控制。更特别地，本公开涉及用于减轻危险风对载具的影响的风预测和载具控制。


背景技术：

2.汽车、卡车和其他载具可以用于运输人员、货物和物体。载具(包括自主载具)在运行期间可能会经受可能使载具和在一些情况下使其乘员处于风险中的道路状况。例如，在强风状况期间，横风和风切变可能将载具推离道路、推向相邻车道中的另一载具、或导致载具翻转。


技术实现要素：

3.本公开涉及风检测和载具控制。
4.在示例中，一种方法可以包括接收由用于载具的至少一个光检测和测距(lidar)装置生成的传感器数据。所述传感器数据可以表征空中颗粒的移动。所述方法可以包括基于所述传感器数据来确定风特性以及基于所确定的风特性来更新载具操作参数。
5.在另一个示例中，系统可以包括用于载具的风传感器系统，所述风传感器系统可以包括至少一个lidar装置和至少一个无线电检测和测距(radar)装置。所述系统可以包括控制器，所述控制器可以包括存储器，所述存储器存储用于调整载具操作参数的机器可读指令。所述机器可读指令可以被执行以接收由所述至少一个lidar装置生成的激光数据并接收由所述至少一个radar装置生成的雷达数据。所述激光数据可以表征空中颗粒的移动。所述雷达数据可以表征所述空中颗粒的移动。所述机器可读指令可以被进一步执行以基于所述激光数据、所述雷达数据来确定风特性，并基于所确定的风特性来引起对所述载具操作参数进行更新。
6.在另外的示例中，一种方法可以包括接收由用于载具的至少一个lidar装置生成的激光数据、由用于所述载具的至少一个radar装置生成的雷达数据、以及由用于所述载具的至少一个相机装置生成的图像数据。所述激光数据、所述雷达数据和所述图像数据可以表征空中颗粒的移动。所述方法可以包括基于所述激光数据、所述雷达数据和所述图像数据来计算平均风速和平均风向，以及基于所计算的平均风速和所计算的平均风向来引起对载具操作参数进行更新。所述载具操作参数可以包括所述载具的速度和所述载具的转向系统的转向角中的一者。
附图说明
7.图1展示了风预测和控制(wpc)系统的示例。
8.图2展示了载具未配置有wpc系统的场景的示例。
9.图3展示了载具配置有wpc系统的场景的示例。
10.图4展示了配置有用于提供传感器数据的lidar系统的载具的示例，所述传感器数据用于由wpc系统处理以用于风预测和载具控制。
11.图5展示了载具配置有wpc系统的另一个场景的示例。
12.图6展示了用于针对危险风状况来操纵载具的方法的示例。
具体实施方式
13.本公开涉及风检测和载具控制。在危险风状况期间，载具可能被推离路线，这可能使载具和/或载具乘员处于风险中。在一些情况下，驾驶员可能不具有足够的反应时间来使作用于载具的危险风的影响最小化。此外，由于风力在这种天气情况期间可能连续变化，因此难以维持在危险风状况期间的载具控制。目前，载具配置有风速传感器以在风力作用于载具时测量这些力。例如，来自这些传感器的风测量数据可以提供给电子稳定程序(esp)，以进行补偿来抵消风力。在一些实例中，载具被配置成响应于载具传感器检测到载具路线(例如，行驶轨迹)响应于风而发生移位来进行适当的载具校正。如此，当前的风力补偿技术是反应式的，并且一旦风力已经作用于载具就补偿这些力。
14.本文描述了用于通过预测危险风状况来早期检测危险风的系统和方法。如本文关于风所使用的术语“危险的”是指大气中的气体颗粒的移动产生可能引起载具被推离载具轨迹的风力。气体颗粒的移动可以由大气中的大气压力的空间差异引起。因此，当气体颗粒从大气中具有高压的区域向大气中具有低压的区域移动时，可以产生风。空气颗粒从高压区域到低压区域的移动可能引起的风力具有可能将载具推离当前载具路径的风速。通过在由这种大气状况产生的风力作用于载具之前检测危险风，可以生成载具控制命令以控制载具的动作，从而减轻风力对载具的影响。相应地，本文所描述的系统和方法可以在载具经受危险风状况之前检测这种状况，并且引起载具主动进行动作以减轻由危险风状况产生的风力的影响。本文所描述的系统和方法可以控制载具的动作，使得载具基本上维持当前载具路径。虽然本文的许多示例是在地面载具的背景下描述的，但应当理解，本文所公开的方法同样适用于其他载具，比如可以包括有人载具或无人载具的航空载具和水运载具。
15.在一些示例中，wpc系统被配置成接收由一个或多个风感测装置生成的传感器数据。传感器数据可以表征在大气中的位置处的空中颗粒的移动。可以响应于由大气中的气体颗粒移动产生的风的风力而引起空中颗粒移动。所述一个或多个风感测装置可以包括至少一个lidar装置、至少一个radar装置、和/或至少一个相机装置。因此，在一些示例中，wpc系统被配置成接收激光数据、雷达数据、和/或图像数据，这些数据的每一者可以表征在相应传感器域中在大气中的位置处的空中颗粒的移动。wpc系统可以被配置成基于传感器数据来确定风的风速和风向。在一些示例中，wpc系统被配置成基于激光数据、雷达数据、和/或图像数据来计算风的平均风速和平均风向。
16.wpc系统被配置成提供风状况数据，所述风状况数据包括所确定的风的风速和风向。在一些示例中，风状况数据包括风的平均风速和平均风向。风状况数据可以由载具控制系统采用以更新载具的一个或多个载具操作参数，从而减轻风对载具的影响。所述一个或多个载具操作参数可以包括载具的速度和载具的转向系统的转向角。在一些示例中，wpc系统被配置成确定在所述位置处的空中颗粒与大气中的另一个位置处的载具之间的距离。所确定的距离可以用于更新所述一个或多个载具操作参数以减轻风对载具的影响。相应地，wpc系统可以被配置成在风的风力作用于载具之前检测风的风力并且更新载具操作参数，(比如对速度和/或转向角进行配置)，以减轻风对载具的影响。
17.图1展示了wpc系统102的示例100。在一些示例中，可以在载具的电子系统中采用wpc系统102。wpc系统102可以被配置成在载具经受检测到的风力之前检测风的风力，并且引起载具调整一个或多个载具操作参数以补偿检测到的风力。wpc系统102可以被配置成动态地引起载具基于预测的风状况来调整载具操作。wpc系统102可以包括控制器104。
18.控制器104包括至少一个处理器106(例如，中央处理单元(cpu))和存储器108。以举例的方式，cpu可以是复杂指令集计算机(cisc)型cpu、精简指令集计算机(risc)型cpu、微控制器单元(mcu)或数字信号处理器(dsp)。存储器108可以包括随机存取存储器(ram)。在另外的示例中，存储器108包括其他类型的存储器(例如，处理器上高速缓存、处理器外高速缓存、ram、闪存或磁盘存储装置)。存储器108可以包括编码指令(例如，计算机和/或机器可读指令)，所述编码指令可以表示风预测和载具控制应用，所述应用可以由处理器106执行以实现本文所描述的功能中的至少一些功能。
19.在一些示例中，处理器106被配置成执行应用以在风力影响载具之前预测(例如，检测)将来(例如，在距载具一定距离处)的风的风力，并且计算用于调整载具的一个或多个载具操作的风状况数据。当移动中的空气(例如，风)被载具止挡时，风(例如，气体颗粒)的动能转变成压力，所述压力作用于载具来推动载具。如果风的风力具有足够的能量，则风力可能将载具推离当前载具路径。在一些示例中，风由自然发生的事件(例如，暴风雨或龙卷风)引起。
20.在一些示例中，可以采用一个或多个风感测装置110以通过检测空中颗粒响应于风的风力的移动来检测在大气中的位置处的风的风力。空中颗粒可以在距载具一定距离处，所述载具可以位于另一个位置处。因为空中颗粒响应于风的风力而移动，所以风的风力可以在距载具的所述距离处。空中颗粒可以具有任何尺寸并且具有任何形状。如本文所使用的术语“空中颗粒”可以包括灰尘、水、雪、雨、气溶胶、尘埃、垃圾、物体、昆虫、或可以响应于由风产生的风力而移动的颗粒。一个或多个风感测装置110可以安装在载具上。在一些示例中，使用安装机构来调整所述一个或多个风感测装置110，以将所述一个或多个风感测装置110引导到期望的方向上(例如，朝向载具的一侧)。例如，wpc系统102被配置成基于载具所位于或将要位于的地理位置的天气数据来将一个或多个风感测装置110引导到期望的方向上，以使得一个或多个风感测装置110能够检测空中颗粒响应于风的移动。在其他示例中，载具上的天气传感器可以用于提供风传感器控制信息，以用于将一个或多个风感测装置110引导到期望的方向上。尽管图1的示例将一个或多个风感测装置110展示为与wpc系统102分离，但是在其他示例中，wpc系统102可以包括一个或多个风感测装置110。
21.在一些示例中，一个或多个风感测装置110被配置成将传感器数据提供至控制器104。传感器数据可以表征在大气中的位置处的空中颗粒响应于风的风力的移动。如本文所描述的，可以基于传感器数据来分析空中颗粒在所述位置处的移动，以计算风的风力的风速和风向。控制器104可以采用风分析器112来分析传感器数据以用于载具控制，如本文所描述的。在一些示例中，一个或多个风感测装置110包括lidar装置。lidar装置可以包括一个或多个lidar传感器(例如，激光扫描器)，所述传感器可以被配置成将激光脉冲发射到所述位置处的空中颗粒处，并且当所发射的激光脉冲与受风的风力作用的空中颗粒相互作用时，作为向回散射光来检测所发射的激光脉冲的一部分。
22.由一个或多个lidar传感器发射的多个激光脉冲以及由此采样率可以由lidar配
置数据限定，所述配置数据可以由wpc系统102提供。例如，在大雨或大雪状况期间，基于lidar配置数据调整脉冲数量以提高lidar装置的采样率。在一些示例中，这种脉冲的几何形式(例如，2d扫描、3d扫描或其组合)由lidar配置数据来限定。在一些示例中，lidar装置被配置成基于所确定的检测范围来检测空中颗粒在所述位置处的移动，所述检测范围可以作为lidar配置数据的一部分来提供。如此，lidar装置可以被配置成检测距载具不同距离处的风。lidar装置的检测范围可以基于lidar配置数据的要素来设定(例如，调整)，这些要素比如是载具的速度、载具的类型、天气状况(例如，大雨和/或大雪状况)、和/或地形状况。
23.处理器106可以被配置成接收由lidar模块检测的向回散射光作为激光数据。传感器数据可以包括激光数据。风分析器112可以被编程为分析激光数据以确定风力(和由此的风)的风速和风向。例如，风分析器112被编程为采用光评估模块114来评估空中颗粒随时间的移动以确定风的风速和风向。在一些示例中，光评估模块114可以被编程为相对于载具的纵向轴线来计算风速和风向。例如，光评估模块114被编程为相对于一个或多个lidar传感器(由此的载具)的位置以三维(例如，x、y和z)确定风速和风向。
24.在一些示例中，光评估模块114被编程为确定radar装置的位置与被大气中的风的风力作用的空中颗粒的位置之间的距离。因为radar装置安装在载具上，所以在所述位置处的空中颗粒与在另一位置处的radar装置之间的距离可以表示载具与风的风力之间的距离。此外，因为光速是已知的常数，所以光评估模块114可以使用在由一个或多个lidar传感器发射的激光脉冲与相应返回之间消逝的时间来计算载具与风之间的距离。光评估模块114可以被编程为提供风的风速、风的风向、和/或载具与风之间的距离作为可以存储在存储器108中的第一组风数据。虽然图1的示例展示了光评估模块114实施在存储器108中，但是在其他示例中，光评估模块114可以实施在lidar装置上。
25.在一些示例中，一个或多个风感测装置110包括radar装置。在一些示例中，radar装置是脉冲多普勒雷达。radar装置可以被配置成朝向所述位置处的空中颗粒发射雷达信号(例如，一个或多个电磁(em)波)。空中颗粒可以改变雷达信号的频率并且将雷达信号反射回一个或多个雷达系统作为反射的雷达信号。radar装置可以被配置成将表征发射的雷达信号和反射的雷达信号的雷达数据提供给控制器104。风分析器112可以采用雷达评估模块116来评估雷达数据以确定风的风力的风速和风向以及载具与风的风力之间的距离。例如，雷达评估模块116可以被编程为基于雷达数据来分析反射的雷达信号的强度、其行进到所述位置处的空中颗粒并返回到radar装置所花费的时间、以及雷达信号的频率偏移，从而确定风的风力的风速和风向以及风的风力与ladar装置之间的距离。因为ladar装置安装在载具上，所以在所述位置处的空中颗粒与在另一位置处的ladar装置之间的距离可以表示载具与风的风力之间的距离。
26.雷达评估模块116可以被编程为提供风的风力的风速、风的风力的风向、和/或载具与风的风力之间的距离作为第二组风数据。第二组风数据可以存储在存储器108中。虽然图1的示例展示了雷达评估模块116实施在存储器108中，但是在其他示例中，雷达评估模块116可以实施在一个或多个雷达系统上。
27.在一些示例中，一个或多个风感测装置110包括至少一个相机装置。在导致雨或雪的天气状况期间，所述至少一个相机装置可以被配置成捕获空中颗粒(例如，降水)的图像以检测空中颗粒响应于风的风力的移动。所述至少一个相机装置可以被配置成向控制器
104提供图像数据，所述图像数据表征空中颗粒响应于风的风力的移动。风分析器112可以采用图像评估模块118来评估图像数据以确定风的风力的风速和风向。图像评估模块118可以被编程为与相机装置通信以接收图像数据。图像评估模块118可以被编程为基于图像数据的评估来提供风的风力的风速和风向作为第三组风数据。
28.在一些示例中，图像评估模块118被编程为评估图像数据以确定相机与风的风力之间的距离。例如，图像评估模块118可以被编程为评估来自图像的视觉信息(例如，光强度)和至少一个相机的相机属性以确定所述至少一个相机与空中颗粒(和由此的风的风力)之间的距离。在其他示例中，可以采用一组相机来捕获空中颗粒的移动的图像以提供图像数据。在一些示例中，所述一组相机可以限定立体相机。评估模块118可以被编程为评估来自图像的视觉信息、所述一组相机的位置信息、所述一组相机中的每个相机的相机属性以确定所述一组相机与空中颗粒之间的距离。因为所述至少一个相机装置(或在一些示例中的一组相机)安装在载具上，因此在所述位置处的空中颗粒与在另一位置处的ladar装置之间的距离可以表示载具与风的风力之间的距离。由图像评估模块118确定的载具与风的风力之间的距离可以被存储为第三组风数据的一部分，所述第三组风数据可以存储在存储器108中。虽然图1的示例展示了图像评估模块118实施在存储器108中，但是在其他示例中，图像评估模块118可以实施在一个或多个相机系统上。
29.在一些示例中，在雪和/或雨状况期间，lidar装置可以被配置成将激光脉冲发射到所述位置处的空中颗粒处，以检测空中颗粒响应于风的风力的移动。当发射的激光脉冲朝向空中颗粒行进时，受风的风力作用的降水可以引起每个发射的激光脉冲的部分向回散射。每个发射的激光脉冲的每个向回散射部分可以具有不同的飞行时间信息。lidar装置可以被配置成将每个发射的激光脉冲的每个向回散射部分作为相应的激光数据提供给控制器104。光评估模块114可以被编程为例如通过确定传输发射的激光脉冲的时间与lidar装置接收到每个发射的激光脉冲的向回散射的每个部分的时间之间的时间量来确定每个发射的激光脉冲的每个向回散射部分的飞行时间信息。
30.光评估模块114可以被编程为比较每个发射的激光脉冲的每个向回散射部分的飞行时间信息，以确定相应的发射的激光脉冲的哪个向回散射部分具有最大飞行时间信息。在一些示例中，光评估模块114可以被编程为将每个向回散射部分的飞行时间信息与阈值进行比较，以排除发射的激光脉冲的被lidar装置与空中颗粒之间的降水反射并因此不被风的风力作用的向回散射部分。光评估模块114可以被编程为采用被确定为最大的飞行时间信息来确定在空中颗粒与载具之间的距离。光评估模块114可以被编程为提供在雪和/或雨状况期间确定的风的风力与载具之间的所确定的距离作为第一组风数据的一部分。相应地，在雨和/或雪状况期间，lidar装置可以被配置成确定风与载具之间的距离。
31.在一些示例中，风分析器112包括风数据处理模块120。风数据处理模块120可以被编程为接收第一组风数据、第二组风数据和第三组风数据中的每一组风数据并且处理每一组风数据以提供风状况数据122。例如，风数据处理模块120被编程为评估来自每一组风数据的风速以确定风的风力的平均风速。以举例的方式，风数据处理模块120被编程为基于来自每一组风数据的风速计算均值风速或中值风速。在另一个实施例中，风数据处理模块120可以被编程为通过将加权函数应用于第一组风数据、第二组风数据和第三组风数据来处理风速。风数据处理模块120可以使用大量数学等式来确定风速。
32.在一些示例中，风数据处理模块120被编程为评估来自每一组风数据的风向以确定风的风力的平均风向。风数据处理模块120可以被编程为基于来自每一组风数据的风向来计算均值方向速度或中值方向速度。在一些示例中，风数据处理模块120可以被编程为评估来自每一组风数据的载具与空中颗粒之间的距离，以确定载具与空中颗粒之间的对应距离。风数据处理模块120可以被编程为基于每一组风数据来计算在所述位置处的空中颗粒与在另一位置处的载具之间的均值距离或中值距离。因此，风数据处理模块120可以被编程为基于每一组风数据来计算风的风力与载具之间的距离。
33.风数据处理模块120可以被编程为将风的平均风速、风的平均风向以及载具与风的风力之间的对应距离存储在存储器108中作为风状况数据122或作为所述风状况数据的一部分。风数据处理模块120可以被编程为将风状况数据122提供给载具接口电路系统124。载具接口电路系统124可以包括通过总线(例如，局域网(lan)总线)与载具控制系统126执行通信的总线控制器。载具接口电路系统124与载具控制系统126之间的数据通信可以使用控制器局域网(can)协议。
34.在一些示例中，风数据处理模块120被编程为基于天气状况采用第一组风数据、第二组风数据、和/或第三组风数据中的一组风数据作为风状况数据122提供给载具接口电路系统124。例如，在雨和雪状况期间，风数据处理模块120被编程为提供第二组数据作为风状况数据122。在一些示例中，在晴朗状况期间，风数据处理模块120被编程为提供第一组数据作为风状况数据122。在另外的示例中，风数据处理模块120被编程为基于天气状况将来自一组风数据的数据的一部分和来自另一组风数据的数据的一部分作为风状况数据122提供给载具接口电路系统124。例如，在导致雨和/或雪的天气状况期间，风数据处理模块120可以被编程为采用由图像评估模块118从第三组风数据计算出的风速和风向以及来自第一组风数据和第二组风数据中的一组风数据的载具与载具的风力之间的距离来将风状况数据122提供给载具接口电路系统124。
35.载具接口电路系统124可以被配置成将风状况数据122传送至载具控制系统126。在一些示例中，载具控制系统126包括电子稳定程序(esp)。载具控制系统126可以被配置成处理风状况数据122以计算用于调整载具的载具操作的一个或多个更新的载具操作参数130。在一些示例中，载具控制系统126可以采用数据融合模块，所述数据融合模块可以被编程为融合来自多个系统(包括一个或多个风感测装置110和一个或多个物体感测装置128)、载具上的数据源、以及(例如，载具上或远程位置处的)其他源的数据，以计算载具的一个或多个更新的载具操作参数130。因此，数据融合模块可以被编程为将风状况数据122与其他载具数据融合，以计算一个或多个更新的载具操作参数130。例如，数据融合模块可以被编程为将风状况数据122与载具数据(比如实际载具位置、速度、和/或转向角)合并，以计算相对于载具的预期力，并且基于所计算的预期力更新载具操作参数。
36.以举例的方式，其他载具数据包括载具的全球定位系统(gps)数据、载具所位于或将要位于的当前地理位置的地图数据、天气数据、载具的加速度计数据、载具的陀螺仪数据等。在一些示例中，载具控制系统126可以使用加速度计数据和/或陀螺仪数据来预测在风对载具的影响期间载具的俯仰移动和横摆移动。载具控制系统126可以被配置成采用所预测的俯仰移动和横摆移动来计算用于调整载具的操作的一个或多个更新的载具操作参数130。
37.在一些示例中，一个或多个更新的载具操作参数130包括载具的更新的速度和/或载具的转向系统的更新的转向角。载具控制系统126可以被配置成采用一个或多个更新的载具参数130来引起载具的一个或多个载具子系统(例如，速度控制系统和转向系统)将当前速度和/或转向系统的转向角调整为更新的载具速度和/或转向角，使得载具响应于风影响载具来补偿风。因此，载具控制系统126可以被配置成调整载具操作以使风对载具的影响最小化。
38.在一些示例中，载具控制系统126可以将更新的转向角传送至载具的转向系统。转向系统可以包括转向角控制器。转向角控制器可以被配置成基于更新的转向角来调整载具的每个车轮的转向角。在一些示例中，转向角控制器可以被配置成基于更新的转向角来调整载具的每个车轮的转向角以维持载具的当前载具轨迹。在一些示例中，载具控制系统126可以将载具的更新的速度传送至速度控制系统。速度控制系统可以基于更新的速度来调整载具的载具速度。例如，速度控制系统可以调整载具的发动机扭矩，从而可以引起载具的当前速度接近更新的速度。在一些示例中，速度控制系统可以通过改变由直流(dc)到交流(ac)转换器输出到载具的电动机的ac的频率来调整载具的当前速度。通过基于载具的更新的转向角和/或更新的速度来调整载具的每个车轮的转向角和/或载具的速度，载具可以被配置成在风的风力作用于(例如，推动)载具时减轻风的风力对载具的影响。载具通过维持当前载具轨迹来减轻风力的影响。
39.在一些示例中，wpc系统102被配置成与一个或多个物体感测装置128通信。一个或多个物体感测装置128可以被配置成检测随着载具沿着当前载具轨迹移动而可能处于载具的一定距离内(例如，附近)的物体(例如，载具、道路障碍等)。一个或多个物体感测装置128可以包括用于检测物体的一个或多个相机系统、一个或多个radar系统、和/或lidar系统。在一些示例中，一个或多个物体感测装置128安装在载具上以监测载具的一侧或多侧。
40.一个或多个物体感测装置128可以被配置成生成表征一个或多个检测到的物体的物体数据。物体数据可以被提供给控制器104。控制器104可以采用物体数据处理模块132。物体数据处理模块132可以被编程为基于物体数据来更新载具关于风的一个或多个载具操作参数。在一些示例中，物体数据指示物体的类型。在其他示例中，物体数据处理模块132被编程为处理物体数据(例如，物体的一个或多个图像)以确定由一个或多个物体感测装置128检测到的物体的类型。
41.在一些示例中，风是横风。横风可以垂直于载具的载具路径。在其他示例中，横风具有相对于载具路径的小于90度但大于0度的风角。随着载具正沿着当前载具轨迹(例如，在相应载具车道中)移动，当风接近载具时，物体可以阻挡风的风路，由此遮挡载具免于横风影响。物体数据处理模块132可以被编程为经由载具接口电路系统124来与载具控制系统126通信，以响应于确定载具被物体遮挡免于横风影响而调整一个或多个载具操作参数，比如载具的速度和/或转向角，如本文所描述的。由此，物体数据处理模块132可以被编程为引起载具控制系统126响应于确定载具被物体遮挡免于风影响而计算新的载具操作参数，以将载具的更新的速度和/或转向角调整为新的速度和/或转向角。
42.以举例的方式，物体数据处理模块132被编程为评估风数据(例如，第一组风数据、第二组风数据和第三组风数据中的一组风数据)以确定载具是否被物体遮挡免于风的风力影响。在一些示例中，物体数据处理模块132可以被编程为评估物体数据以检测风中的物体
(例如，岩石)。物体数据处理模块132可以被编程为基于风数据来确定物体相对于载具的轨迹。风数据处理模块120可以被编程为将所确定的轨迹传送至载具控制系统126以用于调整载具的转向角和/或速度。
43.在一些示例中，物体数据处理模块132可以被编程为与风数据处理模块120通信以接收风数据，并且将风数据与风阈值进行比较，以确定载具是否被物体遮挡免于风影响。例如，物体数据处理模块132被编程为响应于确定风数据的风速小于或等于风阈值达限定的时间段(例如，达约两秒)而确定载具被物体遮挡免于风影响。风阈值可以表示用于确定载具是否被物体遮挡的值。在其他示例中，可以使用不同的方法来确定载具是否被物体遮挡免于风影响。在一些示例中，风阈值可以是自适应的。
44.在一些示例中，物体数据处理模块132被编程为例如响应于确定风数据的风速大于风阈值达限定的时间段而确定载具不再被物体遮挡。物体数据处理模块132可以被编程为向风数据处理模块120传送物体不再遮挡载具的指示，以引起风数据处理模块120提供更新的风状况数据以用于载具控制。风数据处理模块120可以被编程为以与本文所描述的相同或相似的方式生成更新的风状况数据。更新的风状况数据可以被提供给载具控制系统126，从而提供一个或多个更新的载具操作参数130以用于更新的载具控制。
45.相应地，通过在载具上采用wpc系统102允许在载具经受未来的风之前通过预测未来的风而早期检测风。通过在风影响载具之前检测风，可以生成载具控制命令以控制载具进行动作来减轻风对载具的影响。因此，wpc系统102可以被配置成预测危险风并且使得载具能够主动进行动作来减轻危险风对载具的影响。
46.图2展示了载具202未配置有wpc系统(比如图1所展示的wpc系统102)的情景200的示例。在图2的示例中，载具202可以被控制(例如，由人、自主地或半自主地)，以使载具202在车道204中在相应方向上移动。在危险风状况期间，可能出现可能影响载具202的移动的风206，比如引起载具202被推入近旁车道208中，如图2所展示的。如果另一个载具(图2中未示出)正在近旁车道208中(例如在与载具202相同的方向或相反的方向上)移动，则可能引起事故，这可能对载具202或其他载具造成损坏，或者在一些情况下导致生命损失。
47.图3展示了载具配置有wpc系统(比如图1所展示的wpc系统102)的情景300的示例。因此，在一些示例中，在对图3的示例的以下描述中可以参考图1的示例。在图3的示例中，载具302可以被控制(例如，由人、自主地或半自主地)，以使载具302在车道304中在相应方向上移动。在危险风状况期间，可能出现阵风306，所述阵风可能影响载具302的移动。然而，因为载具302配置有如本文所描述的wpc系统，因此wpc系统可以在载具302经受风306的风力之前检测风306的风力。wpc系统可以被配置成生成风状况数据，以用于调整载具的一个或多个载具操作，使得减轻或减少风306的风力对载具的影响。例如，wpc系统可以被配置成引起载具控制系统基于载具控制数据来调整载具302的速度和/或载具的转向以补偿风306的风力。wpc系统可以被配置成引起载具控制系统(例如，如图1所展示的载具控制系统126)补偿风306的风力，使得载具响应于风306的风力作用于载具302而维持当前载具路径。相应地，在一些示例中，wpc系统可以使得载具302能够保持在车道304内并且不移动到近旁车道308中，(所述移动可能增加载具与物体(例如，另一个载具)碰撞的可能性)。
48.图4展示了载具402配置有用于提供传感器数据的lidar装置404的场景400的示例，所述传感器数据用于由wpc系统处理以用于风预测和载具控制。wpc系统可以对应于如
图1所展示的wpc系统102。因此，在一些示例中，在对图4的示例的以下描述中可以参考图1的示例。在图4的示例中，载具402可以被控制(例如，由人、自主地或半自主地)，以使载具402在车道406中在相应方向上移动。在危险风状况期间，可能出现可能影响载具402的移动的风408。如图4所展示的，载具402配置有lidar装置404。
49.在一些示例中，lidar装置404可以对应于如图1所展示的一个或多个风感测装置110中的一个风感测装置。尽管在图4的示例中，lidar装置404位于载具402的前端，但在其他示例中，lidar装置404可以位于载具402上的另一个位置处，比如在载具402的一侧上。虽然图4的示例展示了单个lidar装置404，但是在其他示例中，可以采用多个lidar装置并将其定位在载具上以提供全面的(例如，360度的)lidar检测系统。全面的lidar检测系统可以被配置成在风408的风力可以被载具经受之前从相对于载具402的任何角度检测空中颗粒响应于风408的风力的移动。响应于检测到空中颗粒的移动，lidar装置404可以被配置成提供传感器数据，所述传感器数据用于由wpc系统处理以确定风408的风力的风速和方向，如本文所描述的。
50.在一些示例中，lidar装置404可以被配置成检测在检测范围410处的风状况。以举例的方式，lidar装置404可以被配置成比如基于可以由wpc系统提供的lidar配置数据来调整检测范围410。在一些示例中，检测范围410可以是约50米。通过将lidar装置404配置成检测在远离载具402一定距离处的空中颗粒响应于风408的风力的移动，可以使得wpc系统能够补偿风力408，使得载具维持当前载具路径或保持在车道406内且不移动到相邻车道412中。例如，如果wpc系统确定风408具有约27.8米每秒(m/s)的风速，并且lidar装置404的设定范围410是50米，则载具402的反应时间是1.8秒。因此，wpc系统具有约1.8秒来预测风408的风速和方向并且在反应时间内引起载具402对风408加以补偿。相应地，通过将载具402配置有wpc系统，风408(例如，侧风)可以由载具402预期，并且当风408影响载具402时，可以调整载具控制(例如，速度和/或转向)以对风408加以补偿。
51.图5展示了第一载具502配置有wpc系统的场景500的另一个示例。wpc系统可以对应于如图1所展示的wpc系统102。因此，在一些示例中，在对图5的示例的以下描述中可以参考图1的示例。在图5的示例中，在第一载具状态504，第一载具502被第二载具508遮挡免于风506的风力影响，直到第一载具502沿着路径510移动到第二载具状态512。第一载具502可以正沿着第一车道514中的路径510以比第二载具508更大的速度在向前方向上移动，所述第二载具正在第二车道516中在相似方向上移动。
52.在一些示例中，第一载具502配置有lidar装置、相机装置、和/或radar装置。lidar装置、相机装置、和/或radar装置可以对应于如图1所展示的一个或多个物体感测装置128。在一些示例中，可以采用lidar装置、相机装置、和/或radar装置来检测第二载具508。可以采用lidar装置、相机装置、和/或radar装置在第一载具502越过第二载具508时检测第二载具508。wpc系统可以被配置成响应于lidar装置、相机装置、和/或radar装置没有检测到第二载具508而在风506的风力被第一载具502经受之前感测风506的风力。风检测系统(例如，如图1所展示的一个或多个风感测装置110)可以安装在第一载具502上并且被配置成提供用于由wpc系统处理的传感器数据，以确定阵风506的风速和方向，如本文所描述的。
53.wpc系统可以被配置成生成表征风506的风力的风速和方向的风状况数据(例如，如图1所展示的风状况数据122)。wpc系统可以被配置成引起载具控制系统(例如，如图1所
展示的载具控制系统126)基于风状况数据调整载具302的速度和/或载具的转向系统的转向角以补偿风306的风力。wpc系统可以被配置成引起载具控制系统补偿风306的风力，使得第一载具502维持当前载具路径。因此，在一些示例中，wpc系统可以响应于风506的风力影响第一载具502而引起第一载具502停留在第一车道514内并且不移动到第二车道516中。
54.在一些示例中，载具控制系统引起第一载具502减小当前速度，使得第一载具502从第二载具状态512变至第一载具状态504，并且由此遮挡第一载具502免于风506的风力的影响。在其他示例中，增加第二载具508的速度，使得第二载具508遮挡第一载具502免于风506的风力的影响。wpc系统可以被配置成检测第二载具508正在遮挡第一载具502免于风506的风力的影响，并且引起载具控制系统停止补偿风506的风力。因此，在一些示例中，wpc系统被配置成引起载具控制系统恢复到第一载具502的新的或先前的载具控制状态(例如，先前的速度和/或转向角)。相应地，wpc系统可以被配置成当第一载具502移入和移出被第二载具508遮挡免于风506的风力的影响时，关于风506的风力来动态调整第一载具502的载具操作。
55.鉴于以上所描述的前述结构和功能特征，参考图6将更好地领会示例方法。虽然为了简化解释的目的，图6的示例方法被示出和描述为顺次执行，但是应当理解和领会到，示例方法不受所展示的顺序的限制，因为在其他示例中，一些动作可以按与本文所示出和描述的顺序不同的顺序、多次、和/或同时发生。
56.图6展示了用于关于风(例如，如图5所展示的风506)来操纵载具(例如，如图5所展示的第一载具502)的方法600的示例。方法600可以由如图1所展示的wpc系统102实施。因此，在一些示例中，在对图6的示例的以下描述中可以参考图3至图5的示例。方法600可以在602开始于接收由至少一个lidar装置(例如，如图1所展示的一个或多个风感测装置110)生成的传感器数据。传感器数据可以由wpc系统102接收。传感器数据可以表征在大气中位于距载具一定距离的位置处的空中颗粒响应于风的风力的移动。在604，可以(例如，由如图1所展示的风分析器112)评估传感器数据以基于传感器数据确定风的风特性(例如，风速和风向)。例如，可以(例如，由如图1所展示的光评估模块114)分析由传感器数据表征的检测到的向回散射光以确定风的风速和风向。在一些示例中，可以基于传感器数据(例如，由如图1所展示的光评估模块114)计算安装在载具上的至少一个lidar装置与大气中的风的风力所作用于的空中颗粒的位置之间的距离。
57.在606，可以基于风的风特性(例如，由如图1所示的载具控制系统126)更新一个或多个载具操作参数以减轻风对载具的影响。一个或多个载具操作参数可以包括更新的转向角和更新的载具速度。例如，载具控制系统126可以被配置成引起载具的转向系统基于一个或多个载具操作参数中的更新的转向角来调整载具的车轮的转向角。在一些示例中，载具控制系统126可以被配置成引起载具的速度控制系统基于更新的载具速度来调整载具的当前速度。通过基于更新的转向角和更新的载具速度调整载具的转向角和载具速度，载具可以被配置成当风的风力作用于(例如，推动)载具时减轻风的风力对载具的影响。
58.如本文所使用的，术语“电路”可以包括执行电路功能的有源和/或无源元件的集合，比如模拟电路和/或数字电路。此外或替代性地，例如，术语“电路”可以包括集成电路(ic)，其中电路元件中的全部或一些被制造在共同衬底(例如，半导体衬底，比如裸片或芯片)上或在此的共同封装内。此外，在整个说明书中使用术语“耦合”。所述术语可以覆盖实
现与本公开的描述一致的功能关系的连接、通信或信号路径。例如，如果装置a生成信号来控制装置b执行动作，则在第一示例中，装置a耦合至装置b，或者在第二示例中，装置a通过中间部件c耦合至装置b，条件是中间部件c基本上不改变装置a与装置b之间的功能关系，使得装置b由装置a经由装置a生成的控制信号来控制。
59.在本说明和权利要求中，术语“基于”是指至少部分基于。
60.在权利要求的范围内，对所描述的实施例进行修改是可能的，并且其他实施例也是可能的。

技术特征：
1.一种方法，包括：接收由用于载具的至少一个光检测和测距(lidar)装置生成的传感器数据，其中，所述传感器数据表征空中颗粒的移动；基于所述传感器数据来确定风特性；以及基于所确定的风特性来更新载具操作参数。2.如权利要求1所述的方法，进一步包括接收由用于所述载具的无线电检测和测距(radar)装置和相机装置生成的附加传感器数据，其中，所述附加传感器数据表征所述空中颗粒的移动，其中，基于对所述传感器数据和所述附加传感器数据的分析来确定所述风特性。3.如权利要求2所述的方法，其中，对所述风特性的确定包括处理所述传感器数据和所述附加传感器数据以确定平均风速和平均风向，并且其中，基于所述平均风速和所述平均风向来更新所述载具操作参数。4.如权利要求1所述的方法，其中，所述风特性包括风向和风速，所述方法进一步包括基于所述传感器数据来确定所述空中颗粒与所述载具之间的距离，对所述载具操作参数的更新进一步基于所确定的距离。5.如权利要求4所述的方法，其中：所述风速是第一风速，所述风向是第一风向，并且所述距离是第一距离，所述第一风速、所述第一风向和所述第一距离作为第一组风数据存储在存储器中，并且所述方法进一步包括接收由用于所述载具的至少一个无线电检测和测距(radar)装置生成的雷达数据，其中，所述雷达数据表征所述空中颗粒的移动，并且并且对所述风特性的确定包括：基于对所述雷达数据的分析来确定第二风速、第二风向以及所述载具与所述空中颗粒之间的第二距离；以及将所述第二风速、所述第二风向以及所述载具与风之间的所述第二距离作为第二组风数据存储在所述存储器中；并且其中，基于对所述第一组风数据和所述第二组风数据的分析来更新所述载具操作参数。6.如权利要求5所述的方法，其中，基于来自所述第一组风数据的数据子集和来自所述第二组风数据的数据子集来更新所述载具操作参数。7.如权利要求5所述的方法，其中，对所述风特性的确定包括处理所述第一组风数据和所述第二组风数据以确定平均风速、平均风向以及所述载具与所述空中颗粒之间的平均距离，其中，基于所述平均风速、所述平均风向以及所述载具与所述风之间的所述平均距离来更新所述载具操作参数。8.如权利要求7所述的方法，进一步包括图像数据，所述图像数据包括由用于所述载具的所述相机装置生成的一组图像，其中，所述图像数据表征所述空中颗粒的移动，并且对所述风特性的确定包括：
基于对所述图像数据的分析来确定第三风速、第三风向以及所述载具与所述风之间的第三距离；以及将所述第三风速、所述第三风向以及所述载具与所述空中颗粒之间的所述第三距离作为第三组风数据存储在所述存储器中，并且其中，基于对所述第一组风数据、所述第二组风数据和所述第三组数据的分析来更新所述载具操作参数。9.如权利要求8所述的方法，其中，基于来自所述第一组风数据的数据子集以及来自所述第二组风数据和所述第三组风数据中的一者的数据子集来更新所述载具参数。10.如权利要求9所述的方法，其中，所述处理包括基于所述第一组风数据、所述第二组风数据和所述第三组数据来确定所述平均风速、所述平均风向以及所述载具与所述风之间的所述平均距离。11.如权利要求10所述的方法，进一步包括向载具控制系统传输风状况数据，所述风状况数据包括所述平均风速、所述平均风向以及所述载具之间的所述平均距离，所述载具控制系统被配置成基于所述风状况数据来更新所述载具操作参数，所述载具控制系统包括用于基于所述状况数据来更新所述载具操作参数的电子稳定程序，所述载具操作参数包括所述载具的速度和所述载具的转向系统的转向角。12.如权利要求11所述的方法，进一步包括响应于检测到物体而禁用所述载具操作参数，所述物体是由用于所述载具的物体感测装置来检测到的。13.如权利要求12所述的方法，进一步包括基于天气数据来将所述lidar装置、所述相机装置和所述雷达装置引导到一定方向上。14.一种系统，包括：用于载具的传感器系统，所述传感器系统包括至少一个光检测和测距(lidar)装置以及至少一个无线电检测和测距(radar)装置；控制器，所述控制器包括存储用于引起对载具操作参数进行更新的机器可读指令的存储器，所述机器可读指令被执行以：接收由所述至少一个lidar装置生成的激光数据，其中，所述激光数据表征空中颗粒的移动；接收由所述至少一个radar装置生成的雷达数据，其中，所述雷达数据表征所述空中颗粒的移动；基于所述激光数据和所述雷达数据来确定风特性；并且基于所确定的风特性引起对所述载具操作参数进行更新。15.如权利要求14所述的系统，其中，所述机器可读指令被进一步执行以接收由用于所述载具的至少一个相机装置生成的图像数据，其中，所述图像数据表征所述空中颗粒的移动，其中，所述风特性是进一步基于对所述图像数据的分析来确定的。16.如权利要求15所述的系统，其中，所述机器可读指令被进一步执行以基于对所述激光数据、所述雷达数据和所述图像数据的分析来确定所述空中颗粒与所述载具之间的距离，并且进一步引起基于所述空中颗粒与所述载具之间的所确定的距离来对所述载具操作参数进行更新。17.如权利要求16所述的系统，进一步包括至少一个物体感测装置，所述至少一个物体
感测装置用于为所述载具检测物体，并且所述机器可读指令被进一步执行以响应于检测到所述物体而禁用所述载具操作参数。18.如权利要求16所述的系统，所述机器可读指令被进一步执行以引起将所述特性作为风状况数据传输至载具控制系统，所述载具控制系统包括用于更新所述载具操作参数的电子稳定程序，所述载具操作参数包括所述载具的速度和所述载具的转向系统的转向角。19.一种方法，包括：接收由用于载具的至少一个光检测和测距(lidar)装置生成的激光数据，其中，所述激光数据表征空中颗粒的移动；接收由用于所述载具的至少一个无线电检测和测距(radar)装置生成的雷达数据，其中，所述雷达数据表征所述空中颗粒的移动；以及接收由用于所述载具的至少一个相机装置生成的图像数据，其中，所述图像数据表征所述空中颗粒的移动；基于所述激光数据、所述雷达数据和所述图像数据计算平均风速和平均风向；以及基于所计算的平均风速和所计算的平均风向来引起对载具操作参数进行更新，其中，所述载具操作参数包括所述载具的速度和所述载具的转向系统的转向角中的一者。20.如权利要求19所述的方法，进一步包括响应于检测到物体而禁用所述载具操作参数，所述物体是由用于所述载具的物体感测装置来检测到的。

技术总结
本公开涉及风检测和载具控制。在示例中，传感器数据可以由用于载具的一个或多个风感测装置(110)生成，所述载具包括至少一个光检测和测距(LIDAR)装置。所述传感器数据可以表征空中颗粒的移动。风特性(122)可以基于所述传感器数据来确定。载具操作参数(130)可以基于所确定的风特性(122)来更新。于所确定的风特性(122)来更新。于所确定的风特性(122)来更新。


技术研发人员：J
受保护的技术使用者：德州仪器公司
技术研发日：2021.11.29
技术公布日：2023/8/9