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公开(公告)号：CN104768822B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201380058663.2
申请日：2013-09-19
Applicant: 谷歌公司
Inventor： 克里斯多佛·保罗·厄姆森 , 迈克尔·史蒂文·蒙特梅洛 , 朱佳俊
CPC classification number: G01S7/4802 , G01S17/023 , G01S17/936 , G01S17/95 , Y02A90/19
Abstract: 公开的多个方面一般涉及检测公路天气状况。车辆传感器包括激光器310、311、降水传感器340和/或相机320、322，其可以用来检测诸如公路的明亮度、公路的明亮度的变化、世界的明亮度、当前降水以及所检测到的公路的高度的信息。还可考虑从其他源接收到的信息，诸如基于联网的天气信息(预报、雷达、降水报告等等)。所接收到和检测到的信息的组合可以用来估计道路中诸如水、雪或冰的降水的概率。该信息随后可以用于操纵自动车辆101(例如转向、加速、或刹车)或者识别危险情形。
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公开(公告)号：CN103339010B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201180057954.0
申请日：2011-09-30
Applicant: 谷歌公司
Inventor： 迈克尔·史蒂文·蒙特梅洛 , 德米特里·A·多尔戈夫 , 克里斯多佛·保罗·厄姆森
CPC classification number: G06K9/00201 , B60R1/00 , B60R2300/30 , B60W30/08 , B60W30/186 , B60W2050/0292 , B60W2530/14 , B60W2550/22 , B62D6/00 , G01C21/3617 , G05D1/0055 , G05D1/0088 , G05D1/021 , G05D1/0214 , G05D1/024 , G05D1/0246 , G05D1/0257 , G05D1/0274 , G05D1/0276 , G05D1/0278 , G05D2201/0213 , G06K9/00791 , G06K9/00798 , G06K9/00805 , G06K9/3241 , G06T7/0044 , G06T7/0057 , G06T7/20 , G06T7/223 , G06T7/231 , G06T2207/10004 , G06T2207/10028 , G06T2207/30236 , G06T2207/30252 , G06T2207/30261
Abstract: 道路图可以包括诸如道路、车道、路口以及在这些特征之间的连接的信息的图网。该道路图还可以包括与特定规则相关联的一个或多个区域510。区域510可以包括驾驶典型地富有挑战性的位置，诸如汇合、施工区域或其他障碍。在一个示例中，规则可以要求自主车辆300?B向驾驶员警示车辆正接近区域。车辆300?B因此可以要求驾驶员取得对转向、加速、减速等的控制。在另一个示例中，区域520可以由驾驶员指定并且可以例如使用无线电链路或其他网络来向其他附近的车辆广播，使得其他车辆可以能够在相同位置处观察到相同的规则或至少向其他车辆的驾驶员通知另一个驾驶员感到该位置对自主驾驶不安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104768822A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201380058663.2
申请日：2013-09-19
Applicant: 谷歌公司
Inventor： 克里斯多佛·保罗·厄姆森 , 迈克尔·史蒂文·蒙特梅洛 , 朱佳俊
CPC classification number: G01S7/4802 , G01S17/023 , G01S17/936 , G01S17/95 , Y02A90/19 , B60W40/02 , B60W30/18 , B60W40/06
Abstract: 公开的多个方面一般涉及检测公路天气状况。车辆传感器包括激光器310、311、降水传感器340和/或相机320、322，其可以用来检测诸如公路的明亮度、公路的明亮度的变化、世界的明亮度、当前降水以及所检测到的公路的高度的信息。还可考虑从其他源接收到的信息，诸如基于联网的天气信息(预报、雷达、降水报告等等)。所接收到和检测到的信息的组合可以用来估计道路中诸如水、雪或冰的降水的概率。该信息随后可以用于操纵自动车辆101(例如转向、加速、或刹车)或者识别危险情形。
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公开(公告)号：CN103339009A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201180057941.3
申请日：2011-10-05
Applicant: 谷歌公司
Inventor： 德米特里·A·多尔戈夫 , 克里斯多佛·保罗·厄姆森
CPC classification number: G06K9/00201 , B60R1/00 , B60R2300/30 , B60W30/08 , B60W30/186 , B60W2050/0292 , B60W2530/14 , B60W2550/22 , B62D6/00 , G01C21/3617 , G05D1/0055 , G05D1/0088 , G05D1/021 , G05D1/0214 , G05D1/024 , G05D1/0246 , G05D1/0257 , G05D1/0274 , G05D1/0276 , G05D1/0278 , G05D2201/0213 , G06K9/00791 , G06K9/00798 , G06K9/00805 , G06K9/3241 , G06T7/0044 , G06T7/0057 , G06T7/20 , G06T7/223 , G06T7/231 , G06T2207/10004 , G06T2207/10028 , G06T2207/30236 , G06T2207/30252 , G06T2207/30261
Abstract: 提供了控制车辆（101）的系统和方法。在一个方面中，该系统和方法确定对车辆（101）的组件（180）的磨损量，并且基于该磨损量和从在车辆（101）周围的环境（209）得到的信息（例如，另一个车辆在该车辆的路径中或在特定位置（510）停车的需求），操纵车辆（101）以减轻对组件（180）的进一步磨损。
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公开(公告)号：CN103339009B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201180057941.3
申请日：2011-10-05
Applicant: 谷歌公司
Inventor： 德米特里·A·多尔戈夫 , 克里斯多佛·保罗·厄姆森
CPC classification number: G06K9/00201 , B60R1/00 , B60R2300/30 , B60W30/08 , B60W30/186 , B60W2050/0292 , B60W2530/14 , B60W2550/22 , B62D6/00 , G01C21/3617 , G05D1/0055 , G05D1/0088 , G05D1/021 , G05D1/0214 , G05D1/024 , G05D1/0246 , G05D1/0257 , G05D1/0274 , G05D1/0276 , G05D1/0278 , G05D2201/0213 , G06K9/00791 , G06K9/00798 , G06K9/00805 , G06K9/3241 , G06T7/0044 , G06T7/0057 , G06T7/20 , G06T7/223 , G06T7/231 , G06T2207/10004 , G06T2207/10028 , G06T2207/30236 , G06T2207/30252 , G06T2207/30261
Abstract: 提供了控制车辆（101）的系统和方法。在一个方面中，该系统和方法确定对车辆（101）的组件（180）的磨损量，并且基于该磨损量和从在车辆（101）周围的环境（209）得到的信息（例如，另一个车辆在该车辆的路径中或在特定位置（510）停车的需求），操纵车辆（101）以减轻对组件（180）的进一步磨损。
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公开(公告)号：CN103339010A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201180057954.0
申请日：2011-09-30
Applicant: 谷歌公司
Inventor： 迈克尔·史蒂文·蒙特梅洛 , 德米特里·A·多尔戈夫 , 克里斯多佛·保罗·厄姆森
CPC classification number: G06K9/00201 , B60R1/00 , B60R2300/30 , B60W30/08 , B60W30/186 , B60W2050/0292 , B60W2530/14 , B60W2550/22 , B62D6/00 , G01C21/3617 , G05D1/0055 , G05D1/0088 , G05D1/021 , G05D1/0214 , G05D1/024 , G05D1/0246 , G05D1/0257 , G05D1/0274 , G05D1/0276 , G05D1/0278 , G05D2201/0213 , G06K9/00791 , G06K9/00798 , G06K9/00805 , G06K9/3241 , G06T7/0044 , G06T7/0057 , G06T7/20 , G06T7/223 , G06T7/231 , G06T2207/10004 , G06T2207/10028 , G06T2207/30236 , G06T2207/30252 , G06T2207/30261
Abstract: 道路图可以包括诸如道路、车道、路口以及在这些特征之间的连接的信息的图网。该道路图还可以包括与特定规则相关联的一个或多个区域510。区域510可以包括驾驶典型地富有挑战性的位置，诸如汇合、施工区域或其他障碍。在一个示例中，规则可以要求自主车辆300-B向驾驶员警示车辆正接近区域。车辆300-B因此可以要求驾驶员取得对转向、加速、减速等的控制。在另一个示例中，区域520可以由驾驶员指定并且可以例如使用无线电链路或其他网络来向其他附近的车辆广播，使得其他车辆可以能够在相同位置处观察到相同的规则或至少向其他车辆的驾驶员通知另一个驾驶员感到该位置对自主驾驶不安全。
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公开(公告)号：CN105009175A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201480010362.7
申请日：2014-01-17
Applicant: 谷歌公司
Inventor： 德米特里·A·多尔戈夫 , 克里斯多佛·保罗·厄姆森
CPC classification number: G05D1/0274 , B60W30/18154 , B60W2050/0095 , B60W2550/12 , G05D1/0248 , G05D1/0257 , G05D1/0276 , G05D2201/0213
Abstract: 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)。
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