警笛信号的检测和分类以及警笛信号源的定位

摘要

在实施例中，一种方法，包括：利用运载工具的一个或多个麦克风阵列来捕获环境中的声音信号；从所述声音信号中提取频谱特征；使用声学场景分类器和所述频谱特征来预测一个或多个警笛信号分类；将所述一个或多个警笛信号分类转换成一个或多个警笛信号事件检测；计算针对一个或多个检测到的警笛信号的到达时间延迟估计；使用所述到达时间延迟估计和所述麦克风阵列的已知几何形状来估计针对所述一个或多个检测警笛信号的一个或多个源的一个或多个方位角；以及使用贝叶斯滤波器来跟踪所述一个或多个方位角。在检测到警笛的情况下，所述运载工具根据所述救援运载工具的地点以及所述救援运载工具为活动还是非活动来进行动作。

说明书

技术领域

以下的本说明书通常涉及警笛信号(siren signal)的检测和分类、以及警笛信号源的定位(例如，救援运载工具的定位)。

背景技术

存在可用于自主运载工具以识别其环境的许多传感器(诸如照相机、LiDAR(光检测和测距)和RADAR(雷达)等)。然而，探索相对较少的领域是声音信号。当人类驾驶员正在道路上驾驶时，存在声音信号对于运载工具的安全操作而言必不可少的情景。例如，人类驾驶员依赖于警笛信号来决定他们是否应靠边停车以让救援运载工具通过。关于对美国救援医疗服务机构的保险索赔的研究(2003-2004)表明，最常见的索赔是针对救援运载工具事故和患者处理事故。此外，统计数据表明，救援运载工具和驾车者之间的大多数事故发生在交叉口。因此，向自主运载工具的传感器堆栈添加声音信号将有益于自主运载工具所实现的感知和规划处理，由此潜在地降低救援运载工具相关事故的风险。

发明内容

提供了用于警笛信号的检测和分类以及警笛信号源的定位的技术。一个或多个麦克风阵列从自主运载工具正操作的环境捕获声音信号。使用配置有用以使警笛信号的已知频率范围通过并使所有其它信号衰减的通带的带通滤波器来对这些声音信号进行预处理。从这些声音信号中提取频谱特征并将这些频谱特征输入到声音事件检测器中，该声音事件检测器进行声学场景分类，并将这些分类转换成声音检测事件。声音事件检测器使用诸如卷积神经网络(CNN)等的深度学习模型来预测指示具有指定置信度水平的一个或多个警笛信号的有无的标签。当预测到存在警笛信号时，声音事件检测器向声源定位器通知该事件。声源定位器使用通过实现广义互相关方法所获得的最大似然准则来计算到达时间延迟估计。声源定位器使用到达时间延迟估计来估计各麦克风阵列处的警笛信号源的方位角(bearing angle)。然后，在三角剖分(triangulation)算法中使用这些方位角以计算到一个或多个警笛信号源的范围(例如，到救援运载工具的范围)。

在实施例中，一种方法，包括：利用运载工具的一个或多个麦克风阵列来捕获环境中的声音信号；使用一个或多个处理器，从所述声音信号中提取频谱特征；使用声学场景分类器和所述频谱特征来预测一个或多个警笛信号分类；使用所述一个或多个处理器，将所述一个或多个警笛信号分类转换成一个或多个警笛信号事件检测；计算针对一个或多个检测到的警笛信号的到达时间延迟估计；使用所述一个或多个处理器，利用所述到达时间延迟估计和所述麦克风阵列的已知几何形状来估计一个或多个检测到的警笛信号的针对一个或多个源的一个或多个方位角；以及使用贝叶斯滤波器来跟踪所述一个或多个方位角。

在实施例中，所述到达时间延迟估计是使用通过实现广义互相关方法所获得的最大似然准则来计算的。

在实施例中，所述方法还包括：通过对所述一个或多个方位角应用三角化(triangularization)来估计到一个或多个警笛信号源的范围。

在实施例中，将声音信号变换成频谱特征包括：从频谱生成谱图、梅尔谱图和梅尔频率倒谱系数即MFCC其中之一。

在实施例中，所述声学场景分类器是神经网络(例如，CNN)。

在实施例中，所述贝叶斯滤波器是卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器和粒子滤波器其中之一。

在实施例中，使用声学场景分类器和所述频谱特征来预测一个或多个警笛信号分类还包括：连续预测指示一个或多个警笛信号的有无以及所述一个或多个警笛信号各自的开始时间和结束时间的标签。

在实施例中，所述一个或多个方位角是使用所述麦克风阵列中的各麦克风对处的警笛信号的时空差异来估计的。

在实施例中，所述声学场景分类器预测指示存在不同类型的警笛信号的标签。

在实施例中，所述不同类型的警笛信号包括但不限于呼啸声警笛、尖锐声警笛、高低声警笛、隆隆声警笛和机械呼啸声警笛。

在实施例中，一种系统，包括：一个或多个处理器；以及存储器，用于存储指令，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器进行前述方法中的任何方法的步骤。

所公开的实施例中的一个或多个提供以下优点中的一个或多个。一个或多个麦克风阵列用于在自主运载工具正操作的环境中捕获声音信号。对这些声音信号进行处理，以检测和分类一个或多个警笛信号的存在(或不存在)，并且确定方位角和到各警笛信号源的范围。在定位了(一个或多个)警笛信号源之后，自主运载工具可以使用这些地点来生成自主运载工具的计划、路线或轨迹，以降低与环境中的(一个或多个)救援运载工具或者其它运载工具或对象相撞的风险，以及/或者避免在正进行救援服务的区域(例如，火灾、交通事故)中行驶。所检测到并分类的警笛信号和所定位的警笛信号源也可以与自主运载工具的感知管道中的其它传感器数据融合以及/或者由自主运载工具的其它系统和/或处理使用，以及/或者直接地(例如，通过V2V通信)或通过集中式服务平台与(例如，运载工具队列中的)其它自主运载工具共享。

这些和其它方面、特征和实现可被表示为方法、设备、系统、组件、程序产品、用于进行功能的方法或步骤以及其它方式。

从以下的包括权利要求书的说明书，这些和其它方面、特征和实现将变得明显。

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例示根据一个或多个实施例的“云”计算环境的示例。

图3例示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AV的示例架构。

图5示出根据一个或多个实施例的感知模块可以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示出根据一个或多个实施例的LiDAR系统的操作的附加细节。

图9示出根据一个或多个实施例的规划模块的输入和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路径规划中所使用的有向图。

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是根据一个或多个实施例的、用于检测和分类警笛信号并且定位警笛信号源的系统的框图。

图14A-14C是根据一个或多个实施例的不同类型的警笛信号的谱图。

图15是根据一个或多个实施例的图13所示的声源定位器的框图。

图16是根据一个或多个实施例的、在检测和分类警笛信号并在环境中定位警笛信号源的情况下的处理的流程图。

具体实施方式

在以下描述中，为了解释的目的，阐述了许多具体细节，以便提供对本发明的透彻理解。然而，本发明可以在没有这些具体细节的情况下实施将是明显的。在其它实例中，众所周知的构造和装置是以框图形式示出的，以避免不必要地使本发明模糊。

在附图中，为了便于描述，示出了示意要素(诸如表示装置、模块、指令块和数据要素的那些要素)的具体排列或次序。然而，本领域技术人员应当理解，附图中示意要素的具体次序或排列并不意在意味着要求特定的处理次序或序列、或处理过程的分离。此外，在附图中包含示意要素并不意在意味着在所有实施例中都需要这种要素，也不意在意味着由这种要素表示的特征不能包括在一些实施例中或不能在一些实施例中与其它要素结合。

此外，在附图中，连接要素、诸如实线或虚线或箭头用于例示两个或更多个其它示意要素之间的连接、关系或关联，没有任何此类连接要素并不意在意味着不能存在连接、关系或关联。换句话说，一些要素之间的连接、关系或关联未在附图中示出，以便不使本公开内容模糊。此外，为了便于例示，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，如果连接要素表示信号、数据或指令的通信，本领域技术人员应理解，这种要素表示影响通信可能需要的一个或多个信号路径(例如，总线)。

现在将详细参考实施例，其示例在附图中例示出。在以下的详细描述中，阐述了许多具体细节，以便提供对所描述的各种实施例的透彻理解。然而，对于本领域的普通技术人员来说将明显的是，可以在没有这些具体细节的情况下实施所描述的各种实施例。在其它情况下，没有详细描述众所周知的方法、程序、组件、电路和网络，以便不会不必要地使实施例的方面模糊。

下面描述的若干特征各自可以彼此独立地使用，也可以与其它特征的任何组合一起使用。然而，任何个别特征可能不能解决以上所讨论的任何问题，或者只能解决以上所讨论的问题之一。以上所讨论的一些问题可能不能通过本文所描述的任何一个特征得到充分解决。虽然提供了标题，但在本说明书的其它地方也可以找到与具体标题有关但在具有该标题的部分中未找到的信息。本文根据以下概要描述实施例：

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.警笛信号的检测和分类以及警笛信号源的定位

总体概述

提供了用于警笛信号的检测和分类以及警笛信号源的定位的技术。一个或多个麦克风阵列从自主运载工具正操作的环境中捕获声音信号。使用配置有用以使警笛信号的已知频率范围通过并使所有其它信号衰减的通带的带通滤波器来对这些声音信号进行预处理。从这些声音信号中提取频谱特征并将这些频谱特征输入到声音事件检测器(例如，CNN)中，该声音事件检测器进行声学场景分类以预测指示具有置信度得分的一个或多个警笛信号的有无的标签。当发生警笛信号分类时，声音事件检测器将该警笛信号分类转换成声音检测事件并向声源定位器通知该事件。声源定位器使用通过实现广义互相关方法所获得的最大似然准则来计算到达时间延迟估计。声源定位器使用到达时间延迟估计来估计各麦克风阵列处的警笛信号源的方位角。然后，在三角剖分算法中使用这些方位角以计算到警笛信号源的范围(例如，到救援运载工具的范围)。

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。

如本文所使用的，术语“自主能力”是指一种功能、特征或设施，该功能、特征或设施使运载工具能够部分地或完全地操作，而无需实时的人类干预，包括但不限于完全自主运载工具、高度自主运载工具和有条件自主运载工具。

如本文所使用的，自主运载工具(AV)是一种具有自主能力的运载工具。

如本文所使用的，“运载工具”包括货物或人员的运输方式。例如，小汽车、公共汽车、火车、飞机、无人机、卡车、船只、舰艇、潜水器、飞船等。无人驾驶的小汽车是运载工具的示例。

如本文所使用的，“轨迹”是指将AV从第一时空地点操作到第二时空地点的路径或路线。在实施例中，第一时空地点被称为初始地点或起始地点，第二时空地点被称为目的地、最终地点、目标、目标位置或目标地点。在一些示例中，轨迹由一个或多个路段(例如，道路的数段)组成，并且各路段由一个或多个块(例如，车道或交叉口的一部分)组成。在实施例中，时空地点对应于真实世界地点。例如，时空地点是上车或下车地点，以使人员或货物上车或下车。

如本文所使用的，“(一个或多个)传感器”包括一个或多个硬件组件，用于检测与传感器周围环境有关的信息。一些硬件组件可包括感测组件(例如，图像传感器、生物特征传感器)、传输和/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)、数据存储装置(诸如，RAM和/或非易失性存储器)、软件或固件组件和数据处理组件(诸如，专用集成电路)、微处理器和/或微控制器。

如本文所使用的，“场景描述”是一种数据结构(例如，列表)或数据流，其包括由AV运载工具上的一个或多个传感器检测到的一个或多个分类或标记的对象，或由AV外部的源提供的一个或多个分类或标记的对象。

如本文所使用的，“道路”是一个可以被运载工具穿过的物理区域，并且可以对应于已命名的通道(例如，城市街道、州际高速公路等)或可对应于未命名的通道(例如，房屋或办公楼内的行车道、停车场的一段、空置停车场的一段、乡村区域的污物通道等)。因为有些运载工具(例如，四轮驱动的小卡车、越野车(SUV)等)能够穿过各种不特别适合运载工具行驶的物理区域，因此“道路”可以是任何市政当局或其它政府或行政机构没有正式定义为一条通道的物理区域。

如本文所使用的，“车道”是道路的可被运载工具穿过的部分，并且可对应于车道标记之间的大部分或全部空间，或仅对应于车道标记之间的一些空间(例如，小于50％)。例如，具有相距远的车道标记的道路可能在标记之间容纳两个或更多个运载工具，使得一个运载工具可以在不穿过车道标记的情况下超过另一个运载工具，并且因此可被解释为具有比车道标记之间的空间窄的车道，或具有车道之间的两个车道。在没有车道标记的情况下，也可以对车道进行解释。例如，可以基于环境的物理特征(例如乡村区域沿着通道的岩石和树木)来定义车道。

“一个或多个”包括由一个要素执行的功能、由多个要素例如以分布式的方式执行的功能、由一个要素执行的若干功能、由若干要素执行的若干功能、或上述的任何组合。

还将理解的是，尽管在一些情况下，术语“第一”、“第二”等在本文中是用来描述各种要素的，但这些要素不应受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个要素与另一个要素。例如，在未背离各种所描述的实施例的范围的情况下，第一触点可被称为第二触点，并且类似地，第二触点可被称为第一触点。第一触点和第二触点两者都是触点，但它们不是相同触点。

在本文所描述的各种实施例的说明书中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而不是意在限制。如在所描述的各种实施例的说明书和所附权利要求书中所使用的，单数形式“a”、“an”和“the”也意在包括复数形式，除非上下文另有明确说明。还将理解的是，如本文所使用的“和/或”是指并且包括一个或多个相关清单项目的任何和所有可能的组合。还将理解的是，当在本说明书中使用术语“包括”、“包含”、“具备”和/或“具有”时，具体说明存在所陈述的特征、整数、步骤、操作、要素和/或组件，但并不排除存在或添加一个或多个其它特征、整数、步骤、操作、要素、组件、和/或其群组。

如本文所使用的，取决于上下文，术语“如果”可选地被理解为意指“当”或“在当时”或“响应于确定为”或“响应于检测到”。类似地，取决于上下文，短语“如果已确定”或“如果[所陈述的条件或事件]已被检测到”可选地被理解为意指“在确定时”或“响应于确定为“或”在检测到[所陈述的条件或事件]时”或“响应于检测到[所陈述的条件或事件]”。

如本文所使用的，AV系统是指AV以及支持AV操作的硬件、软件、存储的数据和实时生成的数据的阵列。在实施例中，AV系统并入在AV内。在实施例中，AV系统跨若干地点分布。例如，AV系统的一些软件是在类似于下面关于图2描述的云计算环境200的云计算环境中实现的。

一般而言，本文件描述了适用于任何具有一种或多种自主能力的运载工具的技术，包括完全自主运载工具、高度自主运载工具和有条件自主运载工具，诸如分别为所谓的第5级、第4级和第3级运载工具(见SAE国际标准J3016：道路上机动车自动驾驶系统相关术语的分类和定义，通过引用将其全部内容并入本文件，用于了解运载工具自主权等级的更多详细信息)。本文件所描述的技术也适用于部分自主运载工具和驾驶员辅助运载工具，诸如所谓的第2级和第1级运载工具(见SAE国际标准J3016：道路上机动车自动驾驶系统相关术语的分类和定义)。在实施例中，一个或多个第1级、第2级、第3级、第4级和第5级运载工具系统可基于对传感器输入的处理，在某些操作条件下自动执行某些运载工具操作(例如，转向、制动和使用地图)。本文件中所描述的技术可以使从完全自主运载工具到人类操作的运载工具范围内的任何级别的运载工具受益。

参考图1，AV系统120使AV 100沿着轨迹198操作，穿过环境190至目的地199(有时称为最终地点)，同时避开对象(例如，自然障碍物191、运载工具193、行人192、骑车者和其它障碍物)和遵守道路规则(例如，操作规则或驾驶偏好)。

在实施例中，AV系统120包括被装备以从计算机处理器146接收操作命令并对其进行操作的装置101。在实施例中，计算处理器146与下面参考图3描述的处理器304类似。装置101的示例包括转向控制器102、制动器103、挡位、加速踏板或其它加速控制机构、挡风玻璃雨刮器、侧门锁、窗控器和转向指示器。

在实施例中，AV系统120包括用于测量或推断AV 100的状态或条件的属性的传感器121，这些属性诸如是AV的位置、线速度和线角速度、角速度和角加速度、以及航向(例如，AV 100的前端的方向)。传感器121的示例是GNSS、测量运载工具线加速度和角速率两者的惯性测量单元(IMU)、用于测量或估计车轮滑移率的车轮速率传感器、车轮制动压力或制动扭矩传感器、引擎扭矩或车轮扭矩传感器以及转向角度和角速率传感器。

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，可见光、红外或热(或两者兼有)光谱的单目或立体摄像机122、LiDAR 123、RADAR、超声波传感器、飞行时间(TOF)深度传感器、速率传感器、温度传感器、湿度传感器和降水传感器。

在实施例中，AV系统120包括数据存储单元142和存储器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与以下关于图3描述的ROM 308或存储装置310类似。在实施例中，存储器144与下面描述的主存储器306类似。在实施例中，数据存储单元142和存储器144存储有关环境190的历史、实时和/或预测性信息。在实施例中，存储的信息包括地图、驾驶性能、交通拥堵更新或天气条件。在实施例中，与环境190有关的数据从远程数据库134通过通信信道传输到AV 100。

在实施例中，AV系统120包括通信装置140，用于将对其它运载工具的状态和条件(诸如位置、线速度和角速度、线加速度和角加速度、以及线航向和角航向)测量或推断的属性传送到AV 100。这些装置包括运载工具到运载工具(V2V)和运载工具到基础设施(V2I)通信装置以及用于通过点对点或自组织(ad hoc)网络或两者进行无线通信的装置。在实施例中，通信装置140跨电磁频谱(包括无线电和光通信)或其它介质(例如，空气和声介质)进行通信。运载工具对运载工具(V2V)、运载工具对基础设施(V2I)通信(以及在一些实施例中为一种或多种其它类型的通信)的组合有时被称为运载工具对所有事物(V2X)通信。V2X通信通常符合一个或多个通信标准，用于与自主运载工具进行的和在自主运载工具之间的通信。

在实施例中，通信装置140包括通信接口。例如，有线、无线、WiMAX、Wi-Fi、蓝牙、卫星、蜂窝、光、近场、红外或无线电接口。通信接口将数据从远程数据库134传输到AV系统120。在实施例中，远程数据库134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AV 100操作有关的其它数据传输到远程数据库134。在实施例中，通信接口140向AV 100传输与遥操作有关的信息。在一些实施例中，AV 100与其它远程(例如，“云”)服务器136通信。

在实施例中，远程数据库134还存储和传输数字数据(例如，存储诸如道路和街道地点的数据)。这些数据存储在AV 100上的存储器144中，或者通过通信信道从远程数据库134传输到AV 100。

在实施例中，远程数据库134存储和传输与以前在一天中类似时间沿着轨迹198行驶的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)。在一个实现中，这种数据可以存储在AV 100上的存储器144中，或者通过通信信道从远程数据库134传输到AV100。

位于AV 100上的计算装置146基于实时传感器数据和先验信息两者以算法方式生成控制动作，允许AV系统120执行其自主驾驶能力。

在实施例中，AV系统120包括耦接到计算装置146的计算机外围设备132，用于向AV100的用户(例如，乘员或远程用户)提供信息和提醒并接收来自该用户的输入。在实施例中，外围设备132类似于下面参考图3讨论的显示器312、输入装置314和光标控制器316。耦接是无线的或有线的。任意两个或更多个的接口装置可以集成到单个装置中。

示例云计算环境

图2例示示例“云”计算环境。云计算是一种服务交付模式，用于使得能够方便、按需地在网络上访问可配置计算资源(例如网络、网络带宽、服务器、处理、内存、存储、应用程序、虚拟机和服务)的共享池。在典型的云计算系统中，一个或多个大型云数据中心容纳用于交付云所提供的服务的机器。现在参考图2，云计算环境200包括通过云202互连的云数据中心204a、204b和204c。数据中心204a、204b和204c为连接到云202的计算机系统206a、206b、206c、206d、206e和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。一般而言，云数据中心(例如图2中所示的云数据中心204a)是指构成云(例如图2中所示的云202或云的特定部分)的服务器的物理排列。例如，服务器在云数据中心中物理排列成房间、组、行和机架。云数据中心有一个或多个区域，其中包括一个或多个服务器房间。每个房间有一行或多行服务器，并且每行包括一个或多个机架。每个机架包括一个或多个单独的服务器节点。在一些实现中，区域、房间、机架和/或行中的服务器基于数据中心设施的物理基础设施要求(包括电力、能源、热力、热源和/或其它要求)被排列成若干组。在实施例中，服务器节点类似于图3中描述的计算机系统。数据中心204a具有许多分布在多个机架上的计算系统。

云202包括云数据中心204a、204b和204c以及用于连接云数据中心204a、204b和204c并有助于促进计算系统206a-f对云计算服务的访问的网络和网络资源(例如，网络设备、节点、路由器、交换机和网络电缆)。在实施例中，该网络表示一个或多个本地网络、广域网或通过使用地面或卫星连接部署的有线或无线链路耦接的网际网络的任意组合。通过网络交换的数据使用多种网络层协议(诸如，因特网协议(IP)、多协议标签交换(MPLS)、异步传输模式(ATM)、帧中继(Frame Relay)等)进行传输。此外，在网络表示多个子网络的组合的实施例中，在每个底层子网络上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互连网际网络(诸如公共因特网等)。

计算系统206a-f或云计算服务消费者通过网络链路和网络适配器连接到云202。在实施例中，计算系统206a-f被实现为各种计算装置，例如服务器、台式机、膝上型计算机、平板电脑、智能手机、物联网(IoT)装置、自主运载工具(包括小汽车、无人机、航天飞机、火车、公共汽车等)和消费电子产品。在实施例中，计算系统206a-f在其它系统中实现或作为其它系统的一部分实现。

计算机系统

图3例示计算机系统300。在实现中，计算机系统300是一种专用计算装置。专用计算装置被硬连线以执行这些技术，或包括诸如一个或多个专用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列(FPGA)的被持久编程为执行上述技术的数字电子装置，或可包括一个或多个通用硬件处理器，这些硬件处理器经编程以根据固件、存储器、其它存储器、或者组合中的程序指令执行这些技术。这种专用的计算装置还可以将定制的硬线逻辑、ASIC或FPGA与定制的编程相结合来完成这些技术。在各种实施例中，专用计算装置是台式计算机系统、便携式计算机系统、手持装置、网络装置或包含硬线和/或程序逻辑以实现这些技术的任何其它设备。

在实施例中，计算机系统300包括总线302或用于传达信息的其它通信机制、以及与总线302耦接以处理信息的硬件处理器304。硬件处理器304是例如通用微处理器。计算机系统300还包括主存储器306，诸如随机存取存储器(RAM)或其它动态存储装置，该主存储器306耦接到总线302以存储信息和指令，该信息和指令由处理器304执行。在一个实现中，主存储器306用于在执行要由处理器304执行的指令期间存储临时变量或其它中间信息。当这些指令存储在处理器304可访问的非暂时性存储介质中时，使计算机系统300变成一个专用机器，该机器被定制以执行指令中指定的操作。

在实施例中，计算机系统300还包括只读存储器(ROM)308或耦接到总线302的其它静态存储装置，用于存储处理器304的静态信息和指令。提供诸如磁盘、光盘、固态驱动器或三维交叉点存储器的存储装置310，并且该存储装置310耦接到总线302以存储信息和指令。

在实施例中，计算机系统300通过总线302耦接到诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)、等离子体显示器、发光二极管(LED)显示器或用于向计算机用户显示信息的有机发光二极管(OLED)显示器的显示器312。包括字母数字键和其它键的输入装置314耦接到总线302，用于向处理器304传送信息和命令选择。另一种类型的用户输入装置是光标控制器316，诸如鼠标、轨迹球、触控显示器或光标方向键，用于将方向信息和命令选择传送到处理器304，并用于控制光标在显示器312上的移动。这种输入装置通常具有两个轴(第一轴(例如，x轴)和第二轴(例如，y轴))上的两个自由度，这两个轴允许装置指定平面上的位置。

根据一个实施例，本文的技术由计算机系统300响应于处理器304执行主存储器306中包含的一个或多个指令的一个或多个序列而执行。这些指令从诸如存储装置310的另一存储介质读入主存储器306。执行主存储器306中包含的指令序列使处理器304执行本文所描述的过程步骤。在替代实施例中，使用硬连线电路代替或与软件指令结合使用。

如本文所使用的术语“存储介质”是指存储数据和/或指令的任何非暂时性介质，这些数据和/或指令使机器以特定方式操作。这种存储介质包括非易失性介质和/或易失性介质。非易失性介质例如包括诸如存储装置310的光盘、磁盘、固态驱动器或三维交叉点存储器。易失性介质包括动态存储器，诸如主存储器306。存储介质的常见形式包括例如软盘、软磁盘、硬盘、固态驱动器、磁带或任何其它磁数据存储介质、CD-ROM、任何其它光数据存储介质、任何具有孔型的物理介质、RAM、PROM和EPROM、FLASH-EPROM、NV-RAM、或任何其它存储芯片或存储盒。

存储介质有别于传输介质，但可以与传输介质相结合使用。传输介质参与存储介质之间的信息传输。例如，传输介质包括同轴电缆、铜线和光纤，其包括具备总线302的电线。传输介质也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过程中产生的声波或光波。

在实施例中，各种形式的介质涉及将一个或多个指令的一个或多个序列承载到处理器304以供执行。例如，这些指令最初是在远程计算机的磁盘或固态驱动器上执行的。远程计算机将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路发送指令。计算机系统300的本地调制解调器接收电话线路上的数据，并使用红外发射器将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，并且适当的电路将数据放置在总线302上。总线302将数据承载到主存储器306，处理器304从主存储器306检索并执行指令。主存储器306接收的指令可以可选地在处理器304执行之前或之后存储在存储装置310上。

计算机系统300还包括耦接到总线302的通信接口318。通信接口318提供耦接到连接至本地网络322的网络链路320的双向数据通信。例如，通信接口318是综合业务数字网(ISDN)卡、电缆调制解调器、卫星调制解调器或用以提供与相应类型电话线路的数据通信连接的调制解调器。作为另一示例，通信接口318是局域网(LAN)卡，用于提供与兼容LAN的数据通信连接。在一些实现中，无线链路也被实现。在任何这种实现中，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、电磁或光信号。

网络链路320通常通过一个或多个网络向其它数据装置提供数据通信。例如，网络链路320通过本地网络322提供与主计算机324或与由因特网服务提供商(ISP)326运营的云数据中心或设备的连接。ISP 326又通过现在通常称为“因特网”328的世界范围分组数据通信网络来提供数据通信服务。本地网络322和因特网328两者都使用承载数字数据流的电、电磁或光信号。通过各种网络的信号以及网络链路320上并通过通信接口318的信号是传输介质的示例形式，其中这些信号承载了进出计算机系统300的数字数据。在实施例中，网络320包含上述云202或云202的一部分。

计算机系统300通过(一个或多个)网络、网络链路320和通信接口318发送消息和接收包括程序代码的数据。在实施例中，计算机系统300接收用于处理的代码。接收到的代码在接收到时由处理器304执行，和/或存储在存储装置310中，或存储在其它非易失性存储装置中以便以后执行。

自主运载工具架构

图4示出用于自主运载工具(例如，图1所示的AV 100)的示例架构400。架构400包括感知模块402(有时称为感知电路)、规划模块404(有时称为规划电路)、控制模块406(有时称为控制电路)、定位模块408(有时称为定位电路)和数据库模块410(有时称为数据库电路)。各模块在AV 100的操作中发挥作用。共同地，模块402、404、406、408和410可以是图1所示的AV系统120的一部分。在一些实施例中，模块402、404、406、408和410中的任何模块是计算机软件(例如，计算机可读介质上所存储的可执行代码)和计算机硬件(例如，一个或多个微处理器、微控制器、专用集成电路[ASIC]、硬件存储器装置、其它类型的集成电路、其它类型的计算机硬件、或者这些硬件中的任何或所有的组合)的组合。

在使用中，规划模块404接收表示目的地412的数据，并且确定表示AV 100为了到达(例如，抵达)目的地412而可以行驶的轨迹414(有时称为路线)的数据。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使用例如也如图1所示的一个或多个传感器121来识别附近的物理对象。将对象分类(例如，分组成诸如行人、自行车、汽车、交通标志等的类型)，并且将包括经分类的对象416的场景描述提供至规划模块404。

规划模块404还从定位模块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的数据和来自数据库模块410的数据(例如，地理数据)以计算位置来确定AV位置。例如，定位模块408使用来自GNSS(全球导航卫星系统)传感器的数据和地理数据来计算AV的经度和纬度。在实施例中，定位模块408所使用的数据包括具有行车道几何属性的高精度地图、描述道路网络连接属性的地图、描述行车道物理属性(诸如交通速率、交通量、运载工具和自行车车道的数量、车道宽度、车道交通方向、或车道标记类型和地点，或者它们的组合)的地图、以及描述道路特征(诸如十字路口、交通标志或各种类型的其它行驶信号等)的空间地点的地图。

控制模块406接收表示轨迹414的数据和表示AV位置418的数据，并且以将使得AV100行驶轨迹414到达目的地412的方式来操作AV的控制功能420a～420c(例如，转向、油门、制动、点火)。例如，如果轨迹414包括左转，则控制模块406将以如下方式操作控制功能420a～420c：转向功能的转向角度将使得AV 100左转，并且油门和制动将使得AV 100在进行转弯之前暂停并等待经过的行人或运载工具。

自主运载工具输入

图5示出感知模块402(图4)所使用的输入502a-502d(例如，图1中所示的传感器121)和输出504a-504d(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LiDAR 123)。LiDAR是使用光(例如，诸如红外光等的一道光)来获得与其视线中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数据是用于构造环境190的表示的3D或2D点(也称为点云)的集合。

另一输入502b是RADAR(雷达)系统。RADAR是使用无线电波来获得与附近的物理对象有关的数据的技术。RADAR可以获得与不在LiDAR系统的视线内的对象有关的数据。RADAR系统502b产生RADAR数据作为输出504b。例如，RADAR数据是用于构造环境190的表示的一个或多个射频电磁信号。

另一输入502c是照相机系统。照相机系统使用一个或多个照相机(例如，使用诸如电荷耦合器件[CCD]等的光传感器的数字照相机)来获取与附近的物理对象有关的信息。照相机系统产生照相机数据作为输出504c。照相机数据通常采用图像数据(例如，诸如RAW、JPEG、PNG等的图像数据格式的数据)的形式。在一些示例中，照相机系统具有例如为了立体影像(立体视觉)的目的的多个独立照相机，这使得照相机系统能够感知深度。尽管照相机系统所感知的对象在这里被描述为“附近”，但这是相对于AV而言的。在使用中，照相机系统可被配置为“看见”远处的(例如，AV前方的远至1公里或更远的)对象。因此，照相机系统可以具有为了感知遥远的对象而优化的诸如传感器和镜头等的特征。

另一输入502d是交通灯检测(TLD)系统。TLD系统使用一个或多个照相机来获得与交通灯、街道标志和提供视觉操作信息的其它物理对象有关的信息。TLD系统产生TLD数据作为输出504d。TLD数据经常采用图像数据(例如，诸如RAW、JPEG、PNG等的图像数据格式的数据)的形式。TLD系统与包含照相机的系统的不同之处在于：TLD系统使用具有宽视场(例如，使用广角镜头或鱼眼镜头)的照相机，以获得与尽可能多的提供视觉操作信息的物理对象有关的信息，使得AV 100能够访问这些对象所提供的所有相关操作信息。例如，TLD系统的视角可以为约120度或更大。

在一些实施例中，使用传感器融合技术来组合输出504a-504d。因而，将个体输出504a-504d提供至AV 100的其它系统(例如，提供至如图4所示的规划模块404)，或者可以采用相同类型的单个组合输出或多个组合输出(例如，使用相同组合技术或组合相同输出或者这两者)或不同类型的单个组合输出或多个组合输出(例如，使用不同的各个组合技术或组合不同的各个输出或者这两者)的形式，将组合输出提供至其它系统。在一些实施例中，使用早期融合技术。早期融合技术的特征在于：在将一个或多个数据处理步骤应用到组合输出之前，将输出组合。在一些实施例中，使用后期融合技术。后期融合技术的特征在于：在将一个或多个数据处理步骤应用到个体输出之后，将输出组合。

图6示出LiDAR系统602的示例(例如，图5所示的输入502a)。LiDAR系统602从发光器606(例如，激光发射器)发射光604a-604c。LiDAR系统所发射的光通常不在可见光谱中；例如，经常使用红外光。所发射的光604b中的一些光遇到物理对象608(例如，运载工具)并且反射回到LiDAR系统602。(从LiDAR系统发射的光通常不会穿透物理对象，例如，实心形式的物理对象。)LiDAR系统602还具有用于检测反射光的一个或多个光检测器610。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表示LiDAR系统的视场614的图像612。图像612包括表示物理对象608的边界616的信息。这样，图像612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。在该图所示的情境中，AV 100接收采用图像702的形式的照相机系统输出504c和采用LiDAR数据点704的形式的LiDAR系统输出504a两者。在使用中，AV 100的数据处理系统将图像702与数据点704进行比较。特别地，在数据点704中也识别在图像702中识别出的物理对象706。这样，AV 100基于数据点704的轮廓和密度来感知物理对象的边界。

图8示出LiDAR系统602的操作的附加细节。如上所述，AV 100基于LiDAR系统602所检测到的数据点的特性来检测物理对象的边界。如图8所示，诸如地面802等的平坦对象将以一致的方式反射从LiDAR系统602发射的光804a-804d。换句话说，由于LiDAR系统602使用一致的间隔发射光，因此地面802将以相同的一致间隔将光反射回到LiDAR系统602。在AV100在地面802上行驶时，在没有东西阻挡道路的情况下，LiDAR系统602将继续检测到由下一个有效地面点806反射的光。然而，如果对象808阻挡道路，则LiDAR系统602所发射的光804e-804f将以与预期一致方式不一致的方式从点810a-810b反射。根据该信息，AV 100可以确定存在对象808。

路径规划

图9示出(例如，如图4所示的)规划模块404的输入和输出之间的关系的框图900。一般而言，规划模块404的输出是从起点904(例如，源地点或初始地点)到终点906(例如，目的地或最终地点)的路线902。路线902通常由一个或多个路段定义。例如，路段是指要在街道、道路、公路、行车道或适合汽车行驶的其它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AV 100是诸如四轮驱动(4WD)或全轮驱动(AWD)小汽车、SUV或小卡车等的能够越野的运载工具，则路线902包括诸如未铺面路径或开阔田野等的“越野”路段。

除路线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用于在特定时间基于路线902的路段的条件来驶过这些路段。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，其中AV 100可以使用该轨迹规划数据910以例如基于出口是否临近、多个车道中的一个或多个车道是否存在其它运载工具、或者在几分钟或更少时间的过程中变化的其它因素来从这多个车道中选择某车道。类似地，在一些实现中，车道级路线规划数据908包括路线902的某路段特有的速率约束912。例如，如果该路段包括行人或非预期交通，则速率约束912可以将AV 100限制到比预期速率慢的行驶速率，例如基于该路段的限速数据的速率。

在实施例中，向规划模块404的输入包括(例如，来自图4所示的数据库模块410的)数据库数据914、当前地点数据916(例如，图4所示的AV位置418)、(例如，用于图4所示的目的地412的)目的地数据918和对象数据920(例如，如图4所示的感知模块402所感知的经分类的对象416)。在一些实施例中，数据库数据914包括规划时所使用的规则。规则是使用形式语言(例如，使用布尔逻辑)指定的。在AV 100所遇到的任何给定情形中，这些规则中的至少一些规则将适用于该情形。如果规则具有基于AV 100可用的信息(例如，与周围环境有关的信息)所满足的条件，则该规则适用于给定情形。规则可以具有优先级。例如，“如果公路是高速公路，则移动到最左侧车道”这一规则与“如果出口在一英里内临近，则移动到最右侧车道”相比可以具有更低的优先级。

图10示出在路径规划中(例如，由规划模块404(图4))使用的有向图1000。一般而言，如图10所示的有向图那样的有向图1000用于确定任何起点1002和终点1004之间的路径。在现实世界中，分隔起点1002和终点1004的距离可能相对较大(例如，在两个不同的都市区域中)，或者可能相对较小(例如，毗邻城市街区的两个十字路口或多车道道路的两条车道)。

在实施例中，有向图1000具有表示起点1002和终点1004之间的AV 100可能占用的不同地点的节点1006a-1006d。在一些示例中，例如，在起点1002和终点1004表示不同的都市区域时，节点1006a-1006d表示道路的路段。在一些示例中，例如，在起点1002和终点1004表示相同道路上的不同地点时，节点1006a-1006d表示该道路上的不同位置。这样，有向图1000包括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规模的另一有向图的子图。例如，起点1002和终点1004相距远(例如，相距许多英里)的有向图的大部分信息处于低粒度，并且该有向图是基于所存储的数据，但该有向图还包括用于该有向图中的表示AV 100的视场中的物理地点的一部分的一些高粒度信息。

节点1006a-1006d不同于无法与节点重叠的对象1008a-1008b。在实施例中，在粒度低时，对象1008a-1008b表示汽车不能穿过的地区，例如无街道或道路的区域。在粒度高时，对象1008a-1008b表示AV 100的视场中的物理对象，例如其它汽车、行人、或AV 100不能与之共用物理空间的其它实体。在实施例中，对象1008a-1008b的一部分或全部是静态对象(例如，不改变位置的对象，诸如街灯或电线杆等)或动态对象(例如，能够改变位置的对象，诸如行人或其它小汽车等)。

节点1006a-1006d通过边缘1010a-1010c连接。如果两个节点1006a-1006b通过边缘1010a连接，则AV 100可以在一个节点1006a和另一节点1006b之间行驶，例如，而不必在到达另一节点1006b之前行驶到中间节点。(当提到AV 100在节点之间行驶时，意味着AV100在由相应节点表示的两个物理位置之间行驶。)边缘1010a-1010c通常是双向的，从某种意义上，AV 100从第一节点行驶到第二节点，或者从第二节点行驶到第一节点。在实施例中，边缘1010a-1010c是单向的，从某种意义上，AV 100可以从第一节点行驶到第二节点，然而AV 100不能从第二节点行驶到第一节点。在边缘1010a-1010c表示例如单向街道，街道、道路或公路的单独车道，或者由于法律或物理约束因而仅能沿一个方向穿过的其它特征的情况下，边缘1010a-1010c是单向的。

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

边缘1010a-1010c具有关联成本1014a-1014b。成本1014a-1014b是表示在AV 100选择该边缘的情况下将花费的资源的值。典型的资源是时间。例如，如果一个边缘1010a所表示的物理距离是另一边缘1010b所表示的物理距离的两倍，则第一边缘1010a的关联成本1014a可以是第二边缘1010b的关联成本1014b的两倍。影响时间的其它因素包括预期交通、十字路口的数量、限速等。另一典型的资源是燃料经济性。两个边缘1010a-1010b可以表示相同的物理距离，但例如由于道路条件、预期天气等，因此一个边缘1010a与另一边缘1010b相比需要更多的燃料。

在规划模块404识别起点1002和终点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，在将边缘的个体成本相加到一起时具有最小总成本的路径。

自主运载工具控制

图11示出(例如，如图4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而操作，该控制器1102例如包括：与处理器304类似的一个或多个处理器(例如，诸如微处理器或微控制器或这两者等的一个或多个计算机处理器)；与主存储器306、ROM 308和存储装置310类似的短期和/或长期数据存储装置(例如，存储器，随机存取存储器或闪速存储器或这两者)；以及存储器中所存储的指令，这些指令在(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例如可以基于从(例如，如图4所示的)规划模块404接收到的数据。根据期望输出1104，控制器1102产生可用作油门输入1106和转向输入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件来接合AV 100的油门(例如，加速控制)以实现期望输出1104的大小。在一些示例中，油门输入1106还包括可用于接合AV 100的制动器(例如，减速控制)的数据。转向输入1108表示转向角度，例如AV的转向控制(例如，方向盘、转向角致动器或用于控制转向角度的其它功能)应被定位成实现期望输出1104的角度。

在实施例中，控制器1102接收在调整提供至油门和转向的输入时使用的反馈。例如，如果AV 100遇到诸如山丘等的干扰1110，则AV 100的测量速率1112降至低于期望输出速率。在实施例中，任何测量输出1114均被提供至控制器1102，使得例如基于测量速率和期望输出之间的差分1113来进行所需的调整。测量输出1114包括测量位置1116、测量速度1118(包括速率和航向)、测量加速度1120和AV 100的传感器可测量的其它输出。

在实施例中，例如通过诸如照相机或LiDAR传感器等的传感器预先检测与干扰1110有关的信息，并且该信息被提供至预测性反馈模块1122。然后，预测性反馈模块1122将控制器1102可用于相应地调整的信息提供至控制器1102。例如，如果AV 100的传感器检测到(“看见”)山丘，则控制器1102可以使用该信息来准备在适当时间接合油门，以避免显著减速。

图12示出控制器1102的输入、输出和组件的框图1200。控制器1102具有影响油门/制动器控制器1204的操作的速率分析器1202。例如，速率分析器1202根据例如由控制器1102接收到并由速率分析器1202处理后的反馈，来指示油门/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还具有影响方向盘控制器1210的操作的横向跟踪控制器1208。例如，横向跟踪控制器1208根据例如由控制器1102接收到并由横向跟踪控制器1208处理后的反馈，来指示方向盘控制器1210调整转向角致动器1212的位置。

控制器1102接收用于确定如何控制油门/制动器1206和转向角致动器1212的若干输入。规划模块404提供控制器1102例如选择AV 100开始操作时的航向并确定在AV 100到达十字交叉路口时穿过哪个道路路段所使用的信息。定位模块408例如将描述AV 100的当前地点的信息提供至控制器1102，使得控制器1102可以确定AV 100是否处于基于正控制油门/制动器1206和转向角致动器1212的方式而预期的地点。在实施例中，控制器1102接收来自其它输入1214的信息，例如从数据库、计算机网络等接收到的信息。

警笛信号的检测和分类以及警笛信号源的定位

图13是根据一个或多个实施例的、用于检测和分类警笛并定位警笛信号源的系统1300的框图。系统1300包括一个或多个麦克风阵列1301、带通滤波器1302、特征提取器1303、声音事件检测器(SED)1304和声源定位器(SSL)1305。系统1300以硬件、软件、或者硬件和软件的组合实现。

救援运载工具所发送的典型警笛信号存在于500Hz至2000Hz的频率范围中。警笛信号的振荡频率基于警笛信号的类型而变化。可以使用快速傅立叶变换(FFT)或谱图来使警笛信号在频域中可视化。救援运载工具所使用的警笛信号有许多不同的类型：1)(救护车和警车所使用的)电子呼啸声；(2)隆隆声；(3)尖锐声；(4)高低声；(5)(例如，消防车所使用的)机械呼啸声；(6)啁啾声；7)脉冲星声；以及8)定位声。

两音(高低声)警笛信号具有各音调存在约0.575s的540Hz和660Hz的离散音调。呼啸声警笛信号以约4.92s的扫频周期在800-1700Hz之间非线性地扫频。尖锐声警笛信号在增加的扫频周期约为0.32s的情况下，具有与呼啸声警笛相同的带宽。啁啾声警笛信号包含两个警笛的混合。一阵尖锐声约为0.96s，然后约0.32s的寂静，啁啾声在仅约0.192s内在3110-7000Hz之间扫频，并且最终为另一0.32s的寂静。啁啾声信号的整个重复约为2s。脉冲星声警笛信号在标称尖锐声带宽内包含14个离散的连续音调。然而，脉冲星声警笛信号的脉动性质是通过从这些连续音调中减去约0.448s扫频时间的尖锐声警笛信号所创建的。定位声警笛信号基于白噪声和尖锐声混合。定位声警笛信号以约0.384s的扫频周期在500-1800Hz之间扫频。白噪声突发存在并持续以扫频频率的最高部分为中心且在时间上分开约0.128s的约0.256s。

图14A-14C分别是呼啸声、尖锐声和高低声警笛信号的谱图。在以下的说明中，描述呼啸声、尖锐声和隆隆声(一种脉冲星声警笛)警笛信号。不论要检测的警笛信号的具体类型如何，从信号处理的角度，都存在两个独特特征：(1)警笛信号在500Hz和2000Hz之间的频率范围中是带状的；以及(2)幅度最大的音高的偏移在时域中创建独特模式。如果看到作为警笛信号的时频谱的视觉表示的警笛信号的谱图，则如以下更详细地所述，显而易见，对警笛信号分类类似于深度学习中的图像识别。

再次参考图13，麦克风阵列1301包括多个麦克风，诸如多个全向麦克风、定向麦克风、或者分布在空间周边的全向麦克风和定向麦克风的混合等。在实施例中，麦克风阵列1301包括多个密集间隔开的麦克风。一个或多个麦克风阵列1301可以安装在AV上的任何合适位置(例如，顶部)。在实施例中，麦克风阵列1301可以固定到运载工具本体或安装在万向平台上，该万向平台允许手动地或者由致动器和控制系统自动地将麦克风阵列1301转动到任何期望朝向。在实施例中，将AV上所安装的一个或多个麦克风阵列1301连同位于离运载工具远的位置的一个或多个麦克风或麦克风阵列(诸如附接至交叉口处的交通灯的麦克风阵列等)一起用在AV感知管道中。在实施例中，麦克风阵列1301包括安装在运载工具的顶部的至少4个麦克风。

利用麦克风阵列1301捕获环境中的原始声音信号，该麦克风阵列1301将这些原始声音信号输出至带通滤波器1302。带通滤波器1302配置有跨警笛信号频率的已知区域的通带，并且使该通带外的所有其它信号衰减。滤波后的音频被输入到特征提取器1303中。

特征提取器1303对滤波后的声音信号应用一个或多个提取算法以提取二维时频谱特征。提取算法的一些示例包括但不限于：谱图、梅尔谱图和梅尔频率倒谱系数(MFCC)。特征提取器1303进行频率变换(例如，快速傅立叶变换(FFT))以将滤波后的声音信号(幅度和时间序列的阵列)转换成二维(2D)时频谱，其中在实施例中，该2D时频谱被实现为包括频率、幅度和时间数据的三维阵列。该三维阵列被输入到声音事件检测器(SED)1304中。

在实施例中，SED 1304使用在离散时间长度上应用的深度学习模型来对特征提取器1303所输出的2D时频谱特征进行声学场景分类，并且在无需广泛标记事件开始时间或停止时间的情况下将这些声学场景分类转换成声音事件检测。在实施例中，SED 1304包括经训练以检测和分类警笛声音信号(诸如图14A-14C所示的示例警笛信号等)的卷积神经网络(CNN)。在实施例中，SED 1304分析带通滤波器1302所输出的声音信号的2D时频谱特征，并且在四个类之间以用户指定的频率输出连续标签预测：存在三个类型的警笛信号(例如，呼啸声、尖锐声、高低声)中的一个或多个、以及不存在警笛信号。在其它实施例中，可以使用更多或更少的警笛信号类。

SED 1304使用声谱和图像谱之间的相似性来训练CNN以对警笛信号进行分类。例如，图像的颜色密度的范围为0-255，而声谱是实数。该差异看似微不足道，但对计算的影响最大。由于大多数图像识别系统使用整数类型来表示色标，因此警笛信号检测需要浮动精度。在图像识别中，训练集是固定分辨率的固定一组图像。例如，修改后的国家标准和技术研究所(MNIST)数据集具有28×28个像素的分辨率。然而，对于警笛信号检测，频谱的分辨率不是固定的。由于通过例如改变训练数据集可以在时间和频率这两者上对分辨率进行微调以实现最佳分类精度，因此与传统的图像识别相比，这为警笛信号检测提供了优势。与图像识别相比，由于在早期使用CNN来提取谱的主要特征，因此理论上警笛信号检测不太复杂，这是因为该方法与在图像识别中依赖于的局部特征相比，在时间和频率这两者上在更多地依赖于全局特征。

存在用以从声音信号中提取特征的一些不同的算法，其中最常用的是谱图、MFCC和梅尔刻度谱。在实施例中，通过计算声音信号的时间分辨的傅立叶变换(FT)来生成该声音信号的谱图。从计算上，这通过连续计算具有可调整的重叠长度的一组有限宽度信号窗口的FT来进行。如果时间和频率分辨率是N

MFCC基于谱图，并且进行以下的附加步骤：1)将频率映射到梅尔刻度，该梅尔刻度高度模仿人耳听见旋律的刻度；2)通过使用三角窗口来进行一组卷积；3)计算谱图的对数；以及4)对谱图的对数进行离散余弦变换以生成MFCC。总计算成本如下：N

在实施例中，SED 1304使用具有0.03s时间分辨率和64个FFT点的谱图，从而针对各1s的音频信号转换成33×34图像。在实施例中，在相同的警笛信号数据集上使用数据增强技术，从而转换成总共46630个训练集和5360个验证集。可以通过时移、音高偏移和多音频提取来增强警笛信号数据集。时移使时间按指定因数快进或放缓，音高偏移使音高按指定因数向上或向下移动，并且多音频提取从多个音频文件中提取音频，其中所提取的音频的长度和音频文件的数量是可变的。在实施例中，使用平均精度(AP)的技术来评估SED1304的性能。

SED 1304的输出是如下标签的连续预测，这些标签指示警笛信号的有无，并且在基于SED 1304所输出的置信度得分以指定置信度水平检测到警笛的情况下，指示警笛检测信号。警笛检测信号用于向SSL 1305通知检测到警笛信号的存在。警笛检测信号可以是二值信号(例如，“1”＝检测到警笛，“0”＝未检测到警笛)或任何其它合适的信号，诸如布尔或多符号代码等。

如参考图15更详细地所述，SSL 1305接收来自麦克风阵列1301的原始声音信号和SED 1304所检测到的(一个或多个)警笛信号，并且估计所检测到的警笛信号的(一个或多个)警笛信号源的方位角和范围(例如，(一个或多个)救援运载工具的地点)。

图15是根据一个或多个实施例的图13所示的SSL 1305的框图。SSL 1305包括广义互相关器1501、到达方向(DOA)/方位估计器1502、范围估计器1503和滤波器1504。

当SED 1304检测到存在警笛信号时，SED 1304使用警笛检测信号来向SSL 1305通知该事件。如在C.Knapp和G.Carter的“The Generalized Correlation Method ForEstimation of Time Delay,”IEEE Transactions on Acoustics,Speech,and SignalProcessing,Vol.24,No.4,pp.320-327,August 1976中所述，广义互相关器1501计算到达时间延迟(TDOA)估计。TDOA估计被输入到DOA估计器1502中。DOA估计器1502使用TDOA估计和麦克风阵列1301的已知几何形状，以通过利用麦克风阵列1301中的各麦克风对的警笛信号的时空差异来估计麦克风阵列1301中的各麦克风的DOA(方位角)。在实施例中，DOA估计器1502实现在Jean-Marc Valin、Francois Michaud、Jean Rouat、Dominic Létourneau的“Robust Sound Source Localization Using A Microphone Array on a MobileRobot,”Proc.IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots andSystems(IROS),pp.1228-1233,2003中所述的技术。

使用来自各麦克风阵列1301的方位角估计，范围估计器1503使用已知的三角剖分方法来估计来自AV的声源的范围。这些方位角估计被输入到滤波器1504中，该滤波器1504输出连续方位角估计。在实施例中，滤波器1504是贝叶斯滤波器，其包括但不限于卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器、粒子滤波器、或者可以输出连续方位角估计的任何其它合适的滤波器。在Ulrich Klee、Tobias Gehrig和John McDonough的“KalmanFilters for Time Delay of Arrival-Based Source Localization,”HindawiPublishing Corporation EURASIP Journal on Applied Signal Processing,Vol.2006,Article ID 12378,pp.1-15中描述了用于输出连续方位估计的卡尔曼滤波器的一些示例。

图16是根据一个或多个实施例的、检测和分类警笛信号并且在环境中定位警笛信号源的处理1600的流程图。处理1600可以使用例如参考图3所述的计算机系统300来实现。

处理1600从以下操作开始：对一个或多个麦克风阵列所输出的声音信号进行滤波(1601)。例如，带通滤波器的通带可被配置为使警笛信号的已知频率范围通过并且使所有其它频率衰减。

处理1600继续以下操作：从滤波后的声音信号中提取频谱特征(1602)。例如，可以将滤波后的声音信号变换成例如包括幅度、频率和时间数据的2D时频谱。可用在时频谱特征提取中的提取算法的一些示例包括但不限于：谱图、梅尔谱图、对数梅尔谱图、梅尔频率MFCC和短时傅立叶变换(STFT)。

处理1600继续以下操作：使用声学场景分类器和频谱特征来预测警笛信号分类，并且将这些警笛信号分类转换成警笛信号事件检测(1603)。例如，可以将2D时频谱特征输入到CNN中，该CNN被配置为预测指示滤波后的声音信号中的警笛信号的有无的标签。在实施例中，基于向声源定位器通知该事件的CNN的输出来生成声音事件检测信号。

处理1600继续以下操作：计算针对警笛信号事件检测的到达时间延迟(TDOA)估计(1604)。例如，如参考图15所述，可以使用通过实现广义互相关方法所获得的最大似然准则来生成TDOA估计。

处理1600继续以下操作：使用TDOA估计和(一个或多个)麦克风阵列的已知几何形状来估计所检测到的警笛信号的DOA(方位角)(1605)。

处理1600继续以下操作：使用滤波器(例如，扩展卡尔曼滤波器)来跟踪DOA(方位角)以获得方位角的连续输出(1606)。另外，使用所估计的方位角和已知的三角化算法来估计从运载工具到警笛信号源的范围。

在定位了(一个或多个)警笛信号源之后，自主运载工具可以使用这些地点来在环境中为自主运载工具生成规划、路线或轨迹，以降低与环境中的(一个或多个)救援运载工具或者其它运载工具或对象相撞的风险、以及/或者避开在正进行救援服务的区域(例如，火灾、交通事故)中行驶。所标记的警笛信号和所定位的警笛信号源也可以与自主运载工具的感知管道中的其它传感器数据融合、以及/或者由自主运载工具的其它系统和/或处理使用，以及/或者直接地(例如，V2V通信)或间接地通过集中式服务平台与(例如，运载工具队列中的)其它自主运载工具共享。

救援运载工具定位时的示例AV处理逻辑/规则

以下是用于在成功的救援运载工具定位时允许AV协商道路和交通的示例逻辑/规则。

如果在交叉口附近检测到活动(ACTIVE)的救援运载工具、并且AV越过了交叉口停止线，则该AV将发起舒缓的停车(conform stop)。然而，如果救援运载工具离交叉口远，则AV将穿越交叉口，然后发起舒缓的停车。

如果AV在左车道内、并且右车道开放且可用，则AV将开始并入右车道。

如果AV在最右侧车道内，则AV如有可能将偏向右侧，但不会越过标记车道边界的白色线。然后，AV将发起舒缓的停车并保持停止，直到满足了以下条件为止：1)救援运载工具在超过y毫秒(>2000ms)的时间上以大于+x kph(例如，>+1kph)的距离变化率远离AV而行驶；以及2)救援运载工具范围大于z米(例如，50m)，或者在超过m秒(例如，10秒)的时间上不再检测到救援运载工具。然后，AV恢复其朝向目标点的路线。

在(例如，在救援的场景)检测到非活动(INACTIVE)的救援运载工具时，将实现以下的示例处理逻辑/规则。

如果救援运载工具与AV位于相同道路上、但在相对侧，则AV的最大速率被限制为低于标牌限速的10mph。

如果救援运载工具位于不同道路上，则AV的最大速率被限制为低于标牌限速的5mph。

如果救援运载工具与AV位于相同道路上且位于相同侧、但在AV的后方，则AV的最大速率被限制为低于标牌限速的5mph。

如果救援运载工具与AV位于相同道路上且位于相同侧、但在AV的前方，则：在具有多个同向车道的道路上的情况下，AV将并入与包含救援运载工具的(一个或多个)车道不相邻的车道。如果由于拥堵而导致无法合并，则AV上的传感器将确保车道不包含救援运载工具。如果救援运载工具与AV在相同车道中，则发起舒缓的停车。AV将保持停止，直到与救援运载工具相邻的车道开放为止。然后，AV将并入与救援运载工具相邻的开放车道。

如果AV在具有单车道的道路上、并且救援运载工具部分位于路肩区域上且完全或部分在AV的车道内，则发起舒缓的停车。AV保持停止，直到救援运载工具完全位于路肩区域上为止。然后，AV以5mph的最大限速前进，或者AV切换到活动并且远离救援运载工具而行驶。

在先前描述中，已经参考许多具体细节描述了本发明的实施例，这些具体细节可因实现而不同。因此，说明书和附图应被视为说明性的，而非限制性意义的。本发明范围的唯一且排他的指示、以及申请人期望是本发明范围的内容是以授权权利要求的具体形式从本申请授权的权利要求书的字面和等同范围，包括任何后续修正。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书中所使用的意义为准。另外，当在先前的说明书或所附权利要求书使用术语“还包括”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。