发明创造名称：分布集中式自动驾驶系统和方法
外观设计名称：
决定号：197032
决定日：2019-12-08
委内编号：1F290970
优先权日：
申请（专利）号：201910360926.4
申请日：2019-04-30
复审请求人：奥特酷智能科技（南京）有限公司
无效请求人：
授权公告日：
审定公告日：
专利权人：
主审员：周璐璐
合议组组长：张礅
参审员：李苏宁
国际分类号：G01C21/34;G01C21/16;G01S19/49;G05D1/02
外观设计分类号：
法律依据：专利法第22条第3款
决定要点
：如果一项权利要求相对于作为最接近现有技术的对比文件存在区别技术特征，该区别技术特征的一部分是对技术问题的解决作出贡献的技术特征，并且该部分区别技术特征没有被其他现有技术公开，也没有充分的证据表明该部分区别技术特征属于本领域的公知常识，且该部分区别技术特征给该权利要求请求保护的技术方案带来了有益的技术效果，则该权利要求具有突出的实质性特点和显著的进步，具备创造性。
全文：
本复审请求涉及申请号为201910360926.4，名称为“分布集中式自动驾驶系统和方法”的发明专利申请（下称本申请）。申请人为奥特酷智能科技（南京）有限公司。本申请的申请日为2019年04月30日，公开日为2019年06月07日。
经实质审查，国家知识产权局专利实质审查部门于2019年07月08日发出驳回决定，驳回了本申请，其理由是：权利要求1-5不具备专利法第22条第3款规定的创造性。驳回决定中引用了如下对比文件：
对比文件1：CN107161141A，公开日为2017年09月15日。
驳回决定中还引用了以下文件作为公知常识举证文件：
文件1：《https://blog.csdn.net/weixin_42229404/article/details/82851440》，打怪升级ing，自动驾驶计算系统的多种计算架构---分布式计算架构、中心式计算架构和混合式计算架构，公开日为2018年09月26日；
文件2：CN101034406A，公开日为2007年09月12日；
文件3：CN104794194A，公开日为2015年07月22日；
文件4：CN101523380A，公开日为2009年09月02日；
文件5：CN105573959A，公开日为2016年05月11日；
文件6：CN107145467A，公开日为2017年09月08日。
驳回决定所针对的文本为：申请日2019年04月30日提交的说明书第1-7页、说明书附图第1-5页、说明书摘要和摘要附图；2019年06月25日提交的权利要求第1-5项 。
驳回决定所针对的权利要求书如下：
“1. 一种分布集中式自动驾驶系统，对数据域和控制流程作出明确的划分，对各个功能系统的实现进行模块化设计，并且各个模块可以根据计算平台的负载，部署到相应数据域的控制单元，其实现包括以下步骤：
步骤1，按照系统总线类别，对功能模块进行定义；功能模块的描述采用可扩展标记语言格式，对每个功能模块，定义描述包括接口、所需达到性能指标、完成功能、通信接口及数据来源，以及功能的安全和优先级等级；
所述功能模块包括传感器处理模块、感知定位模块、感知目标检测模块、决策模块、规划模块和车辆控制模块；所述传感器处理模块包含激光雷达处理、视觉处理、超声波雷达、惯性单元、GPS导航及里程计；
步骤2，定义数据域，突出用以支持完成指定功能模块的数据源种类及渠道，以及功能模块的数据产出，用以提供给系统中其他功能模块使用；各个功能模块之间的数据流交换在相应的数据域容量以内，数据域的物理承载表现形式为物理总线接口；
所述激光雷达处理用于输出点云；
所述感知目标检测模块用于场景检测、目标检测、道路检测及交通标示检测；所述感知目标检测模块用于输入点云、摄像头视频和车辆全局位置，输出目标位置、道路规则和道路指引；
感知定位模块用于输入点云、GPS经纬度、IMU惯性单元、里程计和高精度地图，输出车辆全局位置；
所述决策模块用于输入道路指引，车辆全局位置，动态地图，静态地图，输出运行决策，车道规则，目标在动态地图址位置；
所述规划模块包括可用空间、车道规划、交通规划、路径规划和路径跟随；所述规划模块用于输入车辆全局位置、运行决策、车道规则、目标在动态地图址位置和道路指引，输出车辆可跟随的路径；
所述车辆控制模块用于输入车辆可跟随的路径和车辆当前控制传感器状态，输出车辆执行器控制命令；
步骤3，定义控制及消息流，采用客户／服务器模式或消息发布／订阅模式；
步骤4，计算单元映射，参照数据域划分，通过对计算能力要求，性能指标的评估，将功能模块映射到选择的指定系统平台，根据目前可以使用的系统整体资源，做出映射决策；
步骤5， 功能模块实现，依据模块的静态定义和数据域定义，分为硬件依赖层、硬件抽象层和独立软件层；功能模块的物理实现形态表现为一到多个任务，这些任务独立或者协调运行在一个独立软件层容器当中；
步骤6，设计调度系统，调度系统完成将多个计算任务在本计算单元的独立软件层中分配；计算单元之间的任务分配与协调将由分布在各个计算单元的调度系统协商完成；
系统中布置若干主调度单元与计算单元，所述主调度单元掌握系统所有计算单元资源信息，所述主调度单元按照计算单元资源和计算任务要求，与每个计算单元上的调度中间件协商，完成计算任务分配；所述计算单元分布在不同芯片、不同硬件系统之上，由分布式计算调度协作；
所述计算任务要求包括数据要求、性能要求和资源要求，对完成自动驾驶系统应用的所有传感器协同，系统实际配置的传感器能力，计算能力，多种计算平台共存的情况下的自适应配置；
步骤7，冗余设计，分布集中式自动驾驶系统中的多个计算单元形成计算集群；当集群中任何一个计算单元出现问题时，在无人干预的情况下自动切换到状态良好、有计算容量的其他计算单元代替。
2. 根据权利要求1所述的分布集中式自动驾驶系统，其特征在于：所述计算单元资源信息备份在所有备用主调度单元中，任何一个主调度单元出现故障，将由其他备选主调度单元代替。
3. 根据权利要求2所述的分布集中式自动驾驶系统，其特征在于：分布集中式系统的冗余通过计算单元的物理冗余实现，或通过功能模块的软件系统容器复用实现；分布集中式系统的动态扩容，通过对计算资源和计算任务的抽象定义，按系统需要增加相应的软件或者硬件模块实现。
4. 根据权利要求3所述的分布集中式自动驾驶系统，其特征在于：冗余计算单元产生激活状态信号，用以通告其他单元本单元的是否出现故障，还能否参与系统计算，通过使用激活信号状态分析，主调度单元能够准确知道系统各个计算单元是否可以用来分配计算任务。
5. 根据权利要求1所述的分布集中式自动驾驶系统，其特征在于：在步骤1中，所述功能模块在相同的硬件系统中实现，或动态被搬移到不同硬件中运行。”
驳回决定的具体理由为：1、独立权利要求1请求保护一种分布集中式自动驾驶系统，对比文件1公开了一种无人驾驶汽车系统，其与对比文件1的区别技术特征在于：（1）本申请的自动驾驶系统为分布集中式，传感器还包括超声波雷达、里程计，并具体限定感知定位模块、感知目标检测模块、决策模块、规划模块的输入输出信息；（2）系统中还包括若干主调度单元和计算单元，并限定其功能与分布；（3）限定控制程序逻辑中的常规步骤并结合分布式集中驾驶系统限定后续步骤。对于区别技术特征（1），引用文件1佐证了分布式计算架构为自动驾驶计算系统的常规选择，其余特征是本领域技术人员的惯用手段；对于区别技术特征（2），引用文件2-4佐证了在分布式计算架构中设置主调度单元，用于给多个计算单元分配计算任务为常规技术手段，引用文件4佐证了冗余调度单元为常规设置，引用文件5-6佐证了在分布式计算架构中通常将多个计算单元分布于不同芯片或不同硬件系统上，其余特征是本领域的公知常识；区别技术特征（3）是本领域技术人员在对比文件1的基础上经过合乎逻辑的推导容易得到的。因此，权利要求1相对于对比文件1以及本领域的公知常识不具备专利法第22条第3款规定的创造性。2、从属权利要求2-5的附加技术特征是本领域的常规技术手段。因此，在其引用的权利要求不具备创造性的情况下，从属权利要求2-5也不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
申请人（下称复审请求人）对上述驳回决定不服,于2019年07月10日向国家知识产权局提出了复审请求，同时提交了权利要求书的全文修改替换页，将权利要求1的步骤7移动到权利要求2中。复审请求人认为：（1）关于主调度单元与计算单元，对比文件CN101034406A、CN104794194A、CN101523380A中虽然也公开了“主调度”与“计算任务”这样的词，但其解决的问题是服务器任务负载均衡，而本申请解决的问题是汽车系统的扩容和冗余、安全和可靠性以及降低单一节点失效的风险。（2）关于计算单元分布在不同芯片、不同硬件系统上，对比文件CN105573959A、CN107145467A公开的方案是在同一芯片内部主核与协核的交互，解决的技术问题是同一系统内芯片协同提高并行计算能力，而本申请解决的技术问题是多种不同的芯片跨系统并存，在不同种类的传感器配置情况下完成计算系统的自适应配置任务。（3）关于分布集中式划分数据域和控制流程，现有技术网页所定义的“分布式”与本申请的分布集中式，两者仅字面接近，含义不同；分布协调的调度能力作为分布集中式自动驾驶的核心特征，既未被对比文件及现有技术网页所公开，也不属于本领域中的常规设计/常规要求/常规技术手段。因此，权利要求1具备创造性。
提出复审请求时新修改的权利要求书如下：
“1. 一种分布集中式自动驾驶系统，对数据域和控制流程作出明确的划分，对各个功能系统的实现进行模块化设计，并且各个模块可以根据计算平台的负载，部署到相应数据域的控制单元，其实现包括以下步骤：
步骤1，按照系统总线类别，对功能模块进行定义；功能模块的描述采用可扩展标记语言格式，对每个功能模块，定义描述包括接口、所需达到性能指标、完成功能、通信接口及数据来源，以及功能的安全和优先级等级；
所述功能模块包括传感器处理模块、感知定位模块、感知目标检测模块、决策模块、规划模块和车辆控制模块；所述传感器处理模块包含激光雷达处理、视觉处理、超声波雷达、惯性单元、GPS导航及里程计；
步骤2，定义数据域，突出用以支持完成指定功能模块的数据源种类及渠道，以及功能模块的数据产出，用以提供给系统中其他功能模块使用；各个功能模块之间的数据流交换在相应的数据域容量以内，数据域的物理承载表现形式为物理总线接口；
所述激光雷达处理用于输出点云；
所述感知目标检测模块用于场景检测、目标检测、道路检测及交通标示检测；所述感知目标检测模块用于输入点云、摄像头视频和车辆全局位置，输出目标位置、道路规则和道路指引；
感知定位模块用于输入点云、GPS经纬度、IMU惯性单元、里程计和高精度地图，输出车辆全局位置；
所述决策模块用于输入道路指引，车辆全局位置，动态地图，静态地图，输出运行决策，车道规则，目标在动态地图址位置；
所述规划模块包括可用空间、车道规划、交通规划、路径规划和路径跟随；所述规划模块用于输入车辆全局位置、运行决策、车道规则、目标在动态地图址位置和道路指引，输出车辆可跟随的路径；
所述车辆控制模块用于输入车辆可跟随的路径和车辆当前控制传感器状态，输出车辆执行器控制命令；
步骤3，定义控制及消息流，采用客户／服务器模式或消息发布／订阅模式；
步骤4，计算单元映射，参照数据域划分，通过对计算能力要求，性能指标的评估，将功能模块映射到选择的指定系统平台，根据目前可以使用的系统整体资源，做出映射决策；
步骤5， 功能模块实现，依据模块的静态定义和数据域定义，分为硬件依赖层、硬件抽象层和独立软件层；功能模块的物理实现形态表现为一到多个任务，这些任务独立或者协调运行在一个独立软件层容器当中；
步骤6，设计调度系统，调度系统完成将多个计算任务在本计算单元的独立软件层中分配；计算单元之间的任务分配与协调将由分布在各个计算单元的调度系统协商完成；
系统中布置若干主调度单元与计算单元，所述主调度单元掌握系统所有计算单元资源信息，所述主调度单元按照计算单元资源和计算任务要求，与每个计算单元上的调度中间件协商，完成计算任务分配；所述计算单元分布在不同芯片、不同硬件系统之上，由分布式计算调度协作；
所述计算任务要求包括数据要求、性能要求和资源要求，对完成自动驾驶系统应用的所有传感器协同，系统实际配置的传感器能力，计算能力，多种计算平台共存的情况下的自适应配置。
2. 根据权利要求1所述的分布集中式自动驾驶系统，其特征在于：所述计算单元资源信息备份在所有备用主调度单元中，任何一个主调度单元出现故障，将由其他备选主调度单元代替；所述实现步骤还包括步骤7，冗余设计，分布集中式自动驾驶系统中的多个计算单元形成计算集群；当集群中任何一个计算单元出现问题时，在无人干预的情况下自动切换到状态良好、有计算容量的其他计算单元代替。
3. 根据权利要求2所述的分布集中式自动驾驶系统，其特征在于：分布集中式系统的冗余通过计算单元的物理冗余实现，或通过功能模块的软件系统容器复用实现；分布集中式系统的动态扩容，通过对计算资源和计算任务的抽象定义，按系统需要增加相应的软件或者硬件模块实现。
4. 根据权利要求3所述的分布集中式自动驾驶系统，其特征在于：冗余计算单元产生激活状态信号，用以通告其他单元本单元的是否出现故障，还能否参与系统计算，通过使用激活信号状态分析，主调度单元能够准确知道系统各个计算单元是否可以用来分配计算任务。
5. 根据权利要求1所述的分布集中式自动驾驶系统，其特征在于：在步骤1中，所述功能模块在相同的硬件系统中实现，或动态被搬移到不同硬件中运行。”
经形式审查合格，国家知识产权局于2019年07月15日依法受理了该复审请求，并将其转送至原专利实质审查部门进行前置审查。
原专利实质审查部门在前置审查意见书中坚持驳回决定。
随后，国家知识产权局成立合议组对本案进行审理。
在上述程序的基础上，合议组认为本案事实已经清楚，可以作出审查决定。
二、决定的理由
审查文本的认定
复审请求人于2019年07月10日提出复审请求时提交了权利要求书的全文修改替换页，经查，所做修改符合专利法第33条的规定。本复审请求审查决定所针对的文本是：2019年07月10日提交的权利要求第1-5项，申请日2019年04月30日提交的说明书第1-7页、说明书附图第1-5页、说明书摘要和摘要附图。
专利法第22条第3款
专利法第22条第3款规定：创造性，是指与现有技术相比，该发明具有突出的实质性特点和显著的进步，该实用新型具有实质性特点和进步。
如果一项权利要求相对于作为最接近现有技术的对比文件存在区别技术特征，该区别技术特征的一部分是对技术问题的解决作出贡献的技术特征，并且该部分区别技术特征没有被其他现有技术公开，也没有充分的证据表明该部分区别技术特征属于本领域的公知常识，且该部分区别技术特征给该权利要求请求保护的技术方案带来了有益的技术效果，则该权利要求具有突出的实质性特点和显著的进步，具备创造性。
具体到本案：（1）权利要求1请求保护一种分布集中式自动驾驶系统，对比文件1公开了一种无人驾驶汽车系统，并具体公开了如下技术特征（参见说明书第[0034]-[0065]段，图1-3）：该系统包括环境感知子系统10、数据融合子系统20、路径规划决策子系统30以及行驶控制子系统40（相当于“对各个功能系统的实现进行模块化设计”），其中，环境感知子系统10（相当于“传感器处理模块”），用于采集无人驾驶汽车的车辆信息和周围环境信息，其包括视觉传感器110（相当于“视觉处理”）、雷达120、GPS定位导航仪130（相当于“GPS导航”）、惯性测量单元140（相当于“惯性单元”）和车速采集模块150，图像传感器可以是最新出现的数字摄像机，雷达120包括产生原始激光雷达点云数据的激光雷达（相当于“激光雷达处理”以及“所述激光雷达处理用于输出点云”）；数据融合子系统20（相当于“感知目标检测模块”），用于对视觉传感器110和雷达120采集的周围环境信息进行融合处理（隐含公开了“所述感知目标检测模块用于输入点云、摄像头视频”）并提取障碍物信息、车道线信息、交通标识信息以及动态障碍物的追踪信息（隐含公开了“输出目标位置、道路规则和道路指引”），其包括车道线融合模块210（相当于“道路检测”）、障碍物识别融合模块220（相当于“目标检测”）、交通标识融合模块230（相当于“交通标示检测”）以及障碍物动态追踪融合模块240；路径规划决策子系统30（相当于“规划模块”），用于根据环境感知子系统10获取的车辆信息(无人驾驶汽车的当前的地理位置与时间、车辆姿态和当前运行的速度)、数据融合子系统20提取的周围环境信息(障碍物信息、车道线信息、交通标识信息（隐含公开了“所述规划模块用于输入道路指引”）以及对障碍物的动态追踪信息)以及无人驾驶汽车的行驶目的地信息来规划行驶路径（相当于“路径规划”，且隐含公开了“输出车辆可跟随的路径”），路径规划决策子系统30结合规划的行驶路径对无人驾驶汽车下一时刻的位置进行路径规划，并计算出无人驾驶汽车的控制数据，包括角速度、线速度、行驶方向等；行驶控制子系统40（相当于“车辆控制模块”），用于根据行驶路径生成控制指令，并根据控制指令控制对无人驾驶汽车进行控制（隐含公开了“所述车辆控制模块用于输入车辆可跟随的路径和车辆当前控制传感器状态，输出车辆执行器控制命令”）。
权利要求1请求保护的技术方案与对比文件1的区别技术特征在于：（1）所述功能模块还包括感知定位模块、决策模块，所述感知定位模块用于输入点云、GPS经纬度、IMU惯性单元、里程计和高精度地图，输出车辆全局位置，所述决策模块用于输入道路指引，车辆全局位置，动态地图，静态地图，输出运行决策，车道规则，目标在动态地图址位置；所述传感处理模块还包含超声波雷达及里程计；所述感知目标检测模块还用于场景检测，并还用于输入车辆全局位置；所述规划模块还包括可用空间、车道规划、交通规划、路径规划和路径跟随，并还用于输入车辆全局位置、运行决策、车道规则、目标在动态地图址位置。（2）对数据域和控制流程作出明确的划分，该分布集中式自动驾驶系统的实现包括的相应步骤：步骤1，按照系统总线类别，对功能模块进行定义，功能模块的描述采用可扩展标记语言格式，对每个功能模块，定义描述包括接口、所需达到性能指标、完成功能、通信接口及数据来源，以及功能的安全和优先级等级；步骤2，定义数据域，突出用以支持完成指定功能模块的数据源种类及渠道，以及功能模块的数据产出，用以提供给系统中其他功能模块使用，各个功能模块之间的数据流交换在相应的数据域容量以内，数据域的物理承载表现形式为物理总线接口；步骤3，定义控制及消息流，采用客户／服务器模式或消息发布／订阅模式。（3）各个模块可以根据计算平台的负载，部署到相应数据域的控制单元，该分布集中式自动驾驶系统的实现包括的相应步骤：步骤4，计算单元映射，参照数据域划分，通过对计算能力要求，性能指标的评估，将功能模块映射到选择的指定系统平台，根据目前可以使用的系统整体资源，做出映射决策；步骤5， 功能模块实现，依据模块的静态定义和数据域定义，分为硬件依赖层、硬件抽象层和独立软件层，功能模块的物理实现形态表现为一到多个任务，这些任务独立或者协调运行在一个独立软件层容器当中；步骤6，设计调度系统，调度系统完成将多个计算任务在本计算单元的独立软件层中分配，计算单元之间的任务分配与协调将由分布在各个计算单元的调度系统协商完成，系统中布置若干主调度单元与计算单元，所述主调度单元掌握系统所有计算单元资源信息，所述主调度单元按照计算单元资源和计算任务要求，与每个计算单元上的调度中间件协商，完成计算任务分配；所述计算单元分布在不同芯片、不同硬件系统之上，由分布式计算调度协作，所述计算任务要求包括数据要求、性能要求和资源要求，对完成自动驾驶系统应用的所有传感器协同，系统实际配置的传感器能力，计算能力，多种计算平台共存的情况下的自适应配置。基于上述区别技术特征可知，权利要求1实际解决的技术问题是：（1）如何对各功能模块进行设置；（2）如何定义功能模块、数据域、控制及消息流；（3）如何进行计算单元映射、功能模块实现以及调度系统设计以保证计算系统的扩容、冗余、安全和可靠性。
对于区别技术特征（1），本领域技术人员根据实际需要对功能模块实现的功能、输入和输出进行相应的设置，是本领域的惯用手段。对于区别技术特征（2），为了实现自动驾驶系统，对功能模块、数据域、控制及消息流进行相应的定义，也是本领域的常规设置。
对于区别技术特征（3），驳回决定和前置意见中均认为其属于本领域的公知常识，并给出了一篇网页文件和五篇专利文件作为公知常识的证据。对此，合议组认为：区别技术特征（3）限定了计算单元的映射方式、功能模块的实现方式以及利用调度系统分配分布式计算任务的方式。
首先，对比文件1并不涉及分布式计算的相关内容，因而对比文件1没有给出上述区别技术特征（3）中限定的进行分布式计算映射、调度协作的技术启示。其次，根据本申请说明书的记载（参见说明书第[0003]段），本申请所要解决的技术问题为现有技术采用的集中运算方式容易在实施的过程中形成系统中主要的风险节点和性能瓶颈，且难以实现系统的容量扩充，其采用的技术手段为针对不同的场景有不同的计算需求，将功能模块映射到选择的指定系统平台，将功能模块分为硬件依赖层、硬件抽象层和独立软件层，并设置若干主调度单元与每个计算单元上的调度中间件协商来完成计算任务的分配，可见上述区别技术特征（3）是对技术问题的解决作出贡献的技术特征。另外，审查指南中关于公知常识的举证仅列举了教科书或工具书，上述网页文件和专利文件不属于教科书或工具书，因而均不能作为公知常识的证据，目前也没有其他证据表明上述区别技术特征（3）是本领域的公知常识。
并且基于上述区别技术特征（3），权利要求1的技术方案取得了实现汽车计算系统在多种不同的芯片跨系统并存，在不同种类的传感器配置情况下完成自适应配置任务，保证计算系统的扩容、冗余、安全和可靠性的有益技术效果。因此，权利要求1具有突出的实质性特点和显著的进步，具备专利法第22条第3款规定的创造性。
（2）从属权利要求2-5直接或间接从属于权利要求1，因此，在权利要求1具备创造性的情况下，权利要求2-5也具备专利法第22条第3款规定的创造性。
基于上述事实和理由，合议组作出如下复审请求审查决定。
三、决定
撤销国家知识产权局于2019年07月08日对本申请作出的驳回决定。由国家知识产权局专利实质审查部门在本复审请求审查决定所针对的文本的基础上对本申请继续进行审查。
如对本复审请求审查决定不服，根据专利法第41条第2款的规定，复审请求人可以自收到本决定之日起三个月内向北京知识产权法院起诉。
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