CN106891886A - 用于自动驾驶的位置误差估计和实现方式 - Google Patents

Abstract

提供了用于控制车辆的自动系统的方法、系统和车辆。在一个实例中，车辆包括一个或者多个自动驾驶系统、多个输入系统和处理器。多个输入系统与车辆结合使用，并且配置为提供输入。处理器耦接至多个输入系统，并且配置为至少利于：使用来自多个输入系统的输入来估计车辆的当前位置，生成当前位置估计；估计针对当前位置估计的误差，该误差包括关于当前位置估计的期望误差半径；以及使用当前位置估计和期望误差半径来控制一个或者多个自动驾驶系统。

Description

用于自动驾驶的位置误差估计和实现方式

技术领域

本技术领域总体涉及车辆，并且更具体地涉及用于车辆的自动驾驶系统的位置误差的估计及使用。

背景技术

近年来已经开发了自动、半自动和其他的自动车辆。这些自动车辆通常具有一个或多个系统(例如转向系统、制动系统和/或一个或多个其他车辆系统)，所述系统可由车辆自动地运行。此外，这些自动车辆通常被配置成以两种模式运行：“手动”模式，其中驾驶员能够以传统方式手动地运行车辆，以及“自动”模式，其中车辆的一个或多个系统通过车辆的控制系统独立于驾驶员来运行(完全地或部分地)。

自动车辆依靠针对于车辆的位置估计以用于车辆的自动运行。但是，希望提供用于在控制自动车辆的自动系统中实现这样的位置估计的进一步改进。

因此，希望提供实现用于自动驾驶的位置估计的技术。还希望提供使用这样的技术的方法、系统和车辆。此外，结合附图以及前述技术领域和背景技术，本发明的其他所期特征和特性将从随后的详细描述和所附权利要求中得以清楚了解。

发明内容

在第一非限制性实例中，提供了一种用于控制车辆的自动系统的方法。该方法包括从与车辆结合使用的多个输入系统获得输入，使用来自多个输入系统的输入来估计车辆的当前位置，生成当前位置估计，估计针对当前位置估计的误差，该误差包括关于当前位置估计的预期误差半径，以及使用当前位置估计和预期误差半径来控制该自动系统。

在另一非限制性实例中，提供了一种用于控制车辆的自动系统的系统。该系统包括多个输入系统和处理器。多个输入系统与车辆结合使用，并被配置为提供输入。处理器耦接至多个输入系统，并且被配置为至少利于：使用来自多个输入系统的输入来估计车辆的当前位置，生成当前位置估计，并且估计针对当前位置估计的误差，该误差包括关于当前位置估计的预期误差半径；以及

在另一个非限制性实例中，提供一种车辆。该车辆包括一个或多个自动驾驶系统、多个输入系统和处理器。多个输入系统与车辆结合使用，并被配置为提供输入。处理器耦接至多个输入系统，并且被配置为至少利于：使用来自多个输入系统的输入来估计车辆的当前位置，生成当前位置估计，估计针对当前位置估计的误差，该误差包括关于当前位置估计的预期误差半径，以及使用当前位置估计和预期误差半径控制一个或多个自动驾驶系统。

附图说明

下文将结合以下附图描述一个或多个实例，其中相同的附图标记表示相同的元件，以及

图1是描述根据一个非限制性实例的通信系统的示意图，该通信系统包括车辆以及无线载波系统、陆地网络和呼叫中心；

图2是根据一个非限制性实例的图1的车辆的功能框图，该车辆包括一个或多个自动驾驶系统和控制系统；

图3是根据一个非限制性实例的用于实施用于车辆的一个或多个自动驾驶系统的位置估计的方法的流程图，其可与图1的通信系统以及图1和图2的车辆一起实施；以及

图4是描述图3的方法的一个示例性实施方式的示意图。

具体实施方式

以下具体实施方式本质上只是示例性的并无意限制应用及用途。并且，无意被前述的技术领域、背景技术、发明内容或以下具体实施方式中提出的任何表述的或暗示的理论限制。

提供了在控制车辆的一个或多个自动驾驶功能中使用车辆位置参数的误差估计的方法、系统和车辆。在某些实例中，利用车辆的位置误差和位置误差估计控制自动驾驶功能(例如自动转向功能)，如以下结合附图1-图4更为详细地描述的。

参照图1，示出了通信系统10的非限制性实例，该通信系统10可与本文所公开的设备/系统的实例一起使用，或用于实施本文所公开的方法的实例。通信系统10总体包括车辆12、无线载波系统14、陆地网络16和呼叫中心18。应当理解，所示系统的整体结构、设置和操作，以及单独部件仅仅是示例性的并且不同配置的通信系统也可用以实施本文所公开方法的实例。因此，提供了所示通信系统10的简要概述的以下段落无意进行限制。

车辆12可以是任意类型的移动车辆，例如摩托车、汽车、卡车、娱乐车辆(RV)、船、飞机等，并装备有能够使其通过通信系统10进行通信的合适的硬件和软件。图1中概略地示出了一些车辆硬件20，包括远程信息处理单元24、麦克风26、扬声器28和连接到远程信息处理单元24的按钮和/或控制装置30。可操作地耦接至远程信息处理单元24的是网络连接或车辆总线32。合适的网络连接的实例包括控制器局域网络(CAN)、面向媒体的系统传输(MOST)、局域互联网络(LIN)、以太网和其他适当的连接，例如符合已知的ISO(国际标准化组织)、SAE(汽车工程师协会)和/或IEEE(电气和电子工程师协会)标准和规范的那些连接，这里仅列举了一些。

远程信息处理单元24是车载装置，其通过其与呼叫中心18的通信提供多种服务，并且总体包括电子处理装置38、一种或多种类型的电子存储器40、蜂窝芯片组/部件34、无线调制解调器36、双模天线70和包含GPS芯片组/部件42的导航单元。在一个实例中，无线调制解调器36包括适于在电子处理装置38中执行的计算机程序和/或一组软件例程。

远程信息处理单元24可以提供各种服务，包括：建议路线规划指示和结合GPS芯片组/部件42提供的其他导航相关的服务；安全气囊展开通知和结合各种碰撞和/或撞击传感器接口模块66及位于整个车辆中的撞击传感器68提供的其他紧急情况或路边援助相关的服务；和/或信息娱乐相关的服务，其中由信息娱乐中心46下载音乐、互联网网页、电影、电视节目、视频游戏和/或其他内容，该信息娱乐中心46通过车辆总线32和音频总线22可操作地连接到远程信息处理单元24。在一个实例中，存储下载的内容用于当前或稍后回放。以上列出的服务绝不是远程信息处理单元24的所有能力的详尽列表，而只是远程信息处理单元能够提供的一些服务的示例。可以预见，除了上述那些部件和/或不同于上述部件，远程信息处理单元24还可以包括多种额外部件。

车辆通信可以使用无线电传输以建立与无线载波系统14的语音信道，以使得语音和数据传输两者都可以通过语音信道发送和接收。车辆通信能够通过蜂窝芯片组/部件34用于语音通信，以及通过无线调制解调器36用于数据传输。本发明实例可使用任何合适的编码或调制技术，包括数字传输技术，例如TDMA(时分多址)、CDMA(码分多址)、W-CDMA(宽带CDMA)、FDMA(频分多址)、OFDMA(正交频分多址)等。

双模天线70服务于GPS芯片组/部件42和蜂窝芯片组/部件34。

麦克风26向驾驶员或其他乘客提供一种用于输入口头或其他听觉命令的装置，并可配备有利用本领域已知的人机界面(HMI)技术的嵌入式语音处理单元。相反地，扬声器28向乘客提供可听输出，并且可以是具体地专用于与远程信息处理单元24一起使用的独立扬声器或可以是车辆音频部件64的一部分。在任意情况中，麦克风26和扬声器28能够使车辆硬件20和呼叫中心18通过可听语音与乘客通信。车辆硬件还包括一个或多个按钮和/或控制装置30，使乘客能够致动或接合一个或多个车辆硬件部件20。例如，按钮和/或控制装置30中的一个可以是用以启动与呼叫中心18(无论它是诸如顾问58的人还是自动呼叫响应系统)的语音通信的电子按钮。在另一个实例中，按钮和/或控制装置30中的一个可以用以启动紧急服务。

音频部件64可操作地连接到车辆总线32和音频总线22。音频部件64通过音频总线22接收模拟信息，使其呈现为声音。通过车辆总线32接收数字信息。音频部件64独立于信息娱乐中心46提供调幅(AM)和调频(FM)无线电、致密盘(CD)、数字视频光盘(DVD)和多媒体功能。音频部件64可以包括扬声器系统，或可以通过对车辆总线32和/或音频总线22的仲裁使用扬声器28。

车辆碰撞和/或撞击检测传感器接口66可操作地连接到车辆总线32。撞击传感器68通过碰撞和/或撞击检测传感器接口66向远程信息处理单元提供关于车辆撞击的严重程度的信息，例如冲击角度和持续的力的大小。

连接到各种传感器接口模块44的车辆传感器72可操作地连接到车辆总线32。示例性车辆传感器包括但不限于陀螺仪、加速计、磁力计、排放检测和/或控制传感器等。示例性传感器接口模块44包括传动系控制、气候控制和车身控制，这里仅列举了一些。

无线载波系统14可以是蜂窝电话系统或在车辆硬件20与陆地网络16之间传送信号的任意其他合适的无线系统。根据一个实例，无线载波系统14包括一个或多个发射塔48、基站和/或移动交换中心(MSC)50，以及连接无线载波系统14和陆地网络16所需的任意其他的联网部件。如本领域技术人员所理解的，各种发射塔/基站/MSC配置是可能的并可与无线载波系统14一起使用。

陆地网络16可以是连接到一个或多个陆线电话并将无线载波系统14连接到呼叫中心18的传统的基于陆地的电信网络。例如，如本领域技术人员所理解的，陆地网络16可包括公众交换电话网络(PSTN)和/或因特网协议(IP)网络。当然，陆地网络16的一个或多个区段可以标准有线网络、光纤或其他光学网络、电缆网络、诸如无线局域网络(WLAN)的其他无线网络或提供宽带无线接入(BWA)的网络，或其任意组合的形式实现。

呼叫中心18被设计为提供具有多种不同系统后端功能的车辆硬件20，并且根据此处所示的实例，总体包括一个或多个交换机52、服务器54、数据库56、顾问58以及多种其他电信/计算机设备60。这些各种呼叫中心部件合适地通过网络连接或总线62彼此耦接，像先前结合车辆硬件20描述的那个一样。可以是专用小交换机(PBX)交换机的交换机52路由呼入信号从而语音传输通常被发送到顾问58或自动响应系统，并且数据传输被传递到调制解调器或电信/计算机设备60的其他部分用于解调和进一步的信号处理。如先前所解释的，调制解调器或其他电信/计算机设备60可以包括编码器，并可以连接到各种装置，例如服务器54和数据库56。例如，数据库56可以被设计成存储用户简表纪录、用户行为模式或任何其他相关的用户信息。虽然所示的实例被描述成其与有人的呼叫中心18结合使用，但是应当理解，呼叫中心18可以是期望与其交换语音和数据的任何有人或无人的，移动的或固定的中心或远程设施。

参照图2，根据图2中的示意图提供车辆12的某些特征。如图2所示以及以下更详细地描述的，车辆12包括控制系统102，其用于控制车辆12的一个或多个自动系统103，例如车辆12的转向系统150和/或制动系统160，以及其他可能的自动系统103。正如下面进一步讨论的，控制系统102包括传感器阵列104、卫星通信装置105、蜂窝通信装置106、控制器107和通知单元108。在各种实例中，根据结合图3和图4的方法300在下文进一步阐述的步骤，控制器107基于车辆12的一个或多个运行模式控制自动系统103。同样在一个实例中，控制系统102是图1中远程信息处理单元24的一部分。在其他实例中，控制系统102耦接至远程信息处理单元24。

如图2中所示，除了以上参考的控制系统102，车辆12还包括底盘112、车身114、四个车轮116、电子控制系统(ECS)118、转向系统150和制动系统160。车身114被布置在底盘112上并基本上包围车辆12的其他部件。车身114和底盘112可共同地形成框架。车轮116各在车身114的对应拐角附近可旋转地耦接到底盘112。在各种实例中，车辆12可以不同于图1中所示的车辆。例如，在某些实例中，车轮116的数量可变化。通过另外的实例，在各种实例中，车辆12可不具有转向系统，并且例如可以通过差动制动转向，以及各种其他可能的差异。

在图2所示的实例中，车辆12包括致动器组件120。致动器组件120包括安装在底盘112上的用于驱动车轮116的至少一个推进系统129。在所述实例中，致动器组件120包括发动机130。在一个实例中，发动机130包括内燃机。在其他实例中，致动器组件120可以包括一种或多种其他类型的发动机和/或马达，例如电动马达/发电机，作为内燃机的替代或附加。在某些实例中，电子控制系统118包括控制发动机130的发动机控制系统和/或车辆12的一个或多个其他系统。

仍参照图2，发动机130通过一个或多个驱动轴134耦接至车轮116中的至少一些上。在一些实例中，发动机130被机械地耦接至变速器。在其他实例中，发动机130可以替代地耦接至发电机，该发电机用于为机械地耦接至变速器的电动马达提供动力。在某些其他实例(例如电动车辆)中，发动机和/或变速器并不是必要的。

自动系统103提供至少在某些模式中不涉及驾驶员参与的自动驾驶特征。在一个实例中，自动系统103在自动模式下提供关于自动系统103(根据由控制系统102直接或间接地经由ECS 118提供的指令)的自动驾驶，并且在手动模式下允许驾驶员参与和控制。在所描述的实例中，自动系统103包括转向系统150和制动系统160。应当理解，在某些实例中，转向系统150可以是自动的，而制动系统160不是，反之亦然。还应当理解，在某些实例中，可以使用各种一个或多个其他的自动系统103。例如，在某些实例中，可以利用自动系统103，该自动系统使用来自照相机、雷达、精确地图和GPS的输入来自动制动和转向，例如通用汽车的“超级巡航”能力。在某些实例中，整个车辆12(例如所有的车辆系统)在自动模式下可以是自动的，而在某些其他实例中，仅某些车辆系统可以是自动的。

转向系统150安装在底盘112上，并且控制车轮116的转向。在所示的实例中，转向系统150包括转向盘151、转向柱152以及转向信号153。在各种实例中，当处于手动模式时，在期望转弯时，转向盘151及转向信号153接收来自车辆12的驾驶员的输入，并且基于来自驾驶员的输入，转向柱152通过驱动轴134产生用于车轮116的期望的转向角。同样地，在某些实例中，当处于自动模式时，转向系统150利用来自控制系统102的转向命令(直接来自控制系统102和/或间接地通过图2中的ECS 118)，并不涉及驾驶员参与。同样地，在某些实例中，当处于自动模式时，转向系统150包括自动车道居中功能。

制动系统160安装在底盘112上，并且提供用于车辆12的制动。当处于手动模式时，制动系统160通过制动器踏板(未示出)接收来自驾驶员的输入，并且通过制动器单元(也未示出)提供合适的制动。同样地，在某些实例中，当处于自动模式时，制动系统160利用来自控制系统102的制动命令(直接来自控制系统102和/或间接地通过图2中的ECS 118)，驾驶员并未参与。

控制系统102安装在底盘112上。如上所述，控制系统102控制车辆12的一个或多个自动系统103(例如，自动转向、自动制动和/或其他自动系统103)，包括在与自动模式相对的手动模式下自动系统103的选择性的操作，这将在以下做出进一步的更详细的讨论。在某些实例中，控制系统102可包括电子控制系统118、转向系统150、一个或多个主动安全系统、远程信息处理单元24、车道居中系统和/或车辆12的多个其他系统，也可以是上述这些系统的一部分和/或可被耦接至这些系统。

如上所述且在图2中所示，在一个实例中，控制系统102包括：传感器阵列104、卫星通信装置105、蜂窝通信装置106、控制器107和通知单元108。

传感器阵列104包括被用于监控车辆12的各种传感器(在本文中也被称为传感器单元和/或检测单元)。在一个实例中，传感器阵列104对应于图1中的车辆传感器72。同样地，在一个实例中，传感器阵列104包括一个或多个用于测量车辆12的惯性测量值的惯性测量传感器109(例如，一个或多个陀螺仪偏航传感器，其用于测量针对车辆12的陀螺仪偏航角速度)，还有一个或多个车轮速度传感器110(例如，耦接至车辆12的一个或多个车轮116)以及变速器齿轮传感器(例如，用于检测针对车辆12的变速器状态，例如，前进或者倒退)。传感器阵列104的各传感器向控制系统102提供各自的测量结果和值用于处理。

卫星通信装置105包括一个或多个用来与一个或多个卫星通信的装置、系统和/或部件。在各种实例中，卫星通信装置105包括一个或多个全球导航卫星系统(GNSS)。在一个实例中，卫星通信装置105包括一个或多个全球定位系统(GPS)装置，其包括一个或多个被配置为与GPS卫星通信的GPS接收器。同样地，在一个实例中，卫星通信装置105包括图1中的GPS芯片组/部件42。此外，在某些实例中，卫星通信装置105可包括一个或多个用来与一个或多个卫星系统进行通信的装置、系统和/或部件(例如，接收器)，诸如，举例来说，基于俄罗斯的全球轨道卫星导航系统(GLONASS)系统(除了其他可能的卫星系统)。卫星通信装置105获取用于车辆12的对应的位置值(例如，通过一个或多个卫星获得的那些值)给控制系统102用于处理。

蜂窝通信装置106包括一个或多个用来与一个或多个蜂窝无线系统进行通信的装置、系统和/或部件。在一个实例中，蜂窝通信装置106包括配置为与蜂窝通信塔进行通信的一个或多个蜂窝调制解调器。此外，在一个实例中，蜂窝通信装置106包括图1中的蜂窝芯片组/部件34。同样地，在一个实例中，蜂窝通信装置106通过蜂窝无线系统接收信息，该信息是关于来自卫星的错误传输或关于到卫星的错误传输(包括那些也可用作卫星通信装置105的一部分的卫星)，并且将该信息发送到控制系统102用于处理。

如图2中所示，控制器107包括计算机系统。在某些实例中，控制器107还可包括传感器阵列104的一个或多个传感器、卫星通信装置105和/或蜂窝通信装置106、一个或多个其他装置和/或系统和/或它们的部件。此外，应当理解的是，控制器107可以以其他方式与图2中所示的实例不同。例如，控制器107可被耦接至一个或多个远程计算机系统和/或其他控制系统或者可以以其他方式利用一个或多个远程计算机系统和/或其他控制系统，诸如，图2中的电子控制系统118和/或转向系统150和/或车辆12的一个或多个其他系统。

在所示的实例中，控制器107的计算机系统包括处理器172、存储器174、接口176、存储装置178和总线180。在一个实例中，处理器172和存储器174分别对应于图2中的电子处理装置38和电子存储器40。处理器172执行计算及控制器107的控制功能，并且可包括任意类型的处理器或多处理器、单个集成电路(诸如，微处理器)，或任何合适数目的协同完成处理单元功能的集成电路装置和/或电路板。在操作期间，处理器172执行一个或多个包含在存储器174内的程序182，并且同样地，总体在执行这里描述的方法(诸如，下文进一步结合图3和图4进行描述的方法300)时，来控制控制器107及其计算机系统的一般操作。

存储器174可以是任何类型的合适的存储器。例如，存储器174可包括各种类型的动态随机存取存储器(DRAM)，诸如SDRAM、各种类型的静态RAM(SRAM)以及各种类型的非易失性存储器(PROM、EPROM和闪存)。在某些实例中，存储器174位于和/或共同位于与处理器172相同的计算机芯片上。在所示实例中，存储器174存储上述的程序182以及各种存储事项(例如，卡尔曼(Kalman)滤波算法)。

总线180用于在控制器107的计算机系统的各部件之间传输程序、数据、状态和其他信息或信号。接口176允许向控制器107的计算机系统进行通信，例如，来自系统驾驶员和/或另一计算机系统，并且可使用任何合适的方法和设备来实施。在一个实例中，接口176从传感器阵列104的各传感器获取各种数据。接口176可包括一个或多个网络接口，以与其他系统或部件进行通信。接口176还可包括一个或多个网络接口，以与技术人员通信，和/或一个或多个存储接口，以连接至存储设备，诸如存储装置178。

存储装置178可以是任何合适类型的存储设备，包括直接存取存储装置，诸如，硬盘驱动器、闪存系统、软盘磁盘驱动器和光盘驱动器。在一个实例中，存储装置178包括程序产品，存储器174可从该程序产品接收程序182，该程序182执行本发明的一个或多个方法的一个或多个实例，诸如，下面结合图3至图4进一步描述的方法300的一些步骤(以及它们的任何子方法)。在另一实例中，程序产品可被直接地存储在存储器174和/或磁盘(例如，磁盘186)中和/或以其他方式由存储器174和/或磁盘(例如，磁盘186)访问，如以下参考的那样。

总线180可以是连接计算机系统和各部件的任何合适的物理或逻辑手段。这包括，但不限于，直接硬布线连接、光纤、红外线以及无线总线技术。在操作期间，程序182被存储在存储器174中并且由处理器172执行。

应当理解的是，虽然该实例在全功能计算机系统的背景下描述，但是本领域技术人员将认识到本发明的各种机构能够作为一种具有一种或多种类型的非瞬变性计算机可读信号承载介质的程序产品来分配，该非瞬变性计算机可读信号承载介质用于存储该程序及它的指令且执行它的分配，诸如非瞬变性计算机可读介质，其承载该程序且包含存储在那里的计算机指令，用于引起计算机处理器(诸如处理器172)来实现并执行该程序。这种程序产品可采取多种形式，并且本发明等同地应用，而不考虑用于执行该分配的计算机可读信号承载介质的特定类型。信号承载介质的实例包括：可录介质(诸如软盘、硬盘、存储卡和光盘)以及传输介质(诸如，数字和模拟通信链路)。应当理解的是，在某些实例中还可以利用基于云的存储和/或其他技术。类似地，应当理解的是，控制器107的计算机系统也可以以其他方式与图2中所示的实例不同，例如，控制器107的计算机系统可耦接至一个或多个远程计算机系统和/或其他控制系统或以其他方式利用一个或多个远程计算机系统和/或其它控制系统。

通知单元108耦接至控制器107，并且对车辆12的驾驶员提供通知。在某些实例中，通知单元108基于从控制器107(例如从其处理器172)提供的指令向驾驶员提供音频、视觉、触觉和/或其他通知，例如，关于车辆12的位置的估计、针对车辆12的操作模式以及用于关于图2中的自动系统103是否处于与手动模式相对的自动模式的通知。同样地，在各种实例中，根据下面将结合图3和图4进一步描述的方法300的步骤，通知单元108执行这些和其他功能。

尽管控制系统102的各部件(包括传感器阵列104、控制器107以及通知单元108)被显示为相同的系统的一部分，但是应当理解的是，在某些实例中，这些特征可包括两个或更多系统。此外，在各种实例中，控制系统102可包括所有的或部分的各种其他车辆装置和系统，和/或可被耦接至各种其他车辆装置和系统，诸如，除了其他之外，致动器组件120、电子控制系统118、转向系统150和/或车辆12的一个或多个其他系统。

图3是根据非限制性实例的用于实施位置错误信息的方法300的流程图，该位置错误信息用于针对车辆的一个或多个自动驾驶系统。在一个非限制性实例中，方法300可以结合图1中的通信系统10以及图1和图2中的车辆12来实施。

如图3所示，方法300在步骤302处启动。例如，在各种实例中，当车辆12以驱动模式发动时，方法300可以启动，例如，在当前车辆行驶或点火循环的开始，这可通过图2中的一个或多个变速器齿轮传感器111来检测。在一个实例中，当驾驶员已经接合车辆12的点火时(例如，通过转动点火的钥匙、按下启动按钮和/或接合钥匙遥控器)，方法300被启动。在一个实例中，在整个点火循环或车辆驾驶期间，方法300继续进行。

获取卫星位置数据(步骤304)。在一个实例中，基于经由一个或多个GNSS系统通过一个或多个卫星所提供的信息，通过图2中的卫星通信装置105获取有关图1和图2中的车辆12的当前位置或地点的卫星位置数据。同样地，在一个实例中，卫星位置数据包括针对车辆12的估计的经度和纬度。此外，在一个实例中，通过卫星通信装置105的一个或多个接收器获取卫星位置数据，该接收器设置在车辆12上或者车辆12内，该卫星通信装置105与一个或多个卫星通信系统(诸如GPS和/或GLONASS)进行通信。

此外，提供针对卫星位置数据的第一误差估计(步骤306)。在一个实例中，步骤306的第一误差估计包括针对与步骤304的卫星位置数据相关联的位置的预期误差。同样地，在一个实例中，步骤306的第一误差估计包括针对与步骤304的卫星位置数据相关联的位置的预期误差半径，或者误差半径的裕度。在一个实例中，步骤306的第一误差估计是“正或负X”的形式，其中“X”可包括多个计量单位的任意一个(例如，“X”英尺、“X”米、“X”厘米等)。同样地，在一个实例中，步骤306的第一误差估计通过卫星通信装置105以及步骤304的卫星位置数据来提供。在一个实例中，使用GNSS卫星输入来计算步骤的第一误差估计，参数包括：多普勒(Doppler)、伪距估计、载波相位测量值以及轨道信息。同样地，在一个实例中，在特定的频率下(例如，在一个实例中，10Hz)这些输入的质量和延迟被用于评估以计算第一误差估计，以及用于计算绝对位置误差估计(如以下进一步讨论的)。在一个实例中，第一误差估计以米为单位表示，但是在其他实例中，可以利用其他单位(例如，英尺、厘米等)。

获取车辆测量数据(步骤308)。在一个实例中，通过图2中的传感器阵列104的一个或多个传感器来获取惯性测量数据。同样地，在一个实例中，车辆测量数据包括针对图1和图2中的车辆12的一个或多个惯性测量值(例如，针对车辆12的一个或多个陀螺仪偏航角速度，该陀螺仪偏航角速度通过传感器阵列104的一个或多个诸如偏航传感器的惯性测量传感器109来测量)，以及一个或多个车轮速度值(例如，由传感器阵列104的一个或多个车轮速度传感器110来测量的值)和针对车辆的变速器齿轮状态(例如，前进或倒退，这由传感器阵列104的一个或多个变速器齿轮传感器111来测量或检测)。同样地，在一个实例中，步骤306的车辆数据被用于在业内大家所称为“DR”中(用于“航迹推算”或“推导推算”分析，例如，在分析中，车辆的当前位置通过使用预定位置并基于经过的时间和路线中已知的或估计的速度来推演该位置)。

此外，提供针对于车辆测量数据的第二误差估计(步骤310)。在一个实例中，步骤310的第二误差估计包括针对与步骤308的车辆测量数据相关联的位置的预期误差。同样地，在一个实例中，步骤310的第二误差估计包括针对与步骤308的车辆测量数据相关联的位置的预期误差半径或误差半径裕度。在一个实例中，步骤310的第二误差估计是“正或负X”的形式，其中“X”可包括多个计量单位的任意一个(例如，“X”英尺、“X”米、“X”厘米等)。同样地，在一个实例中，步骤310的第二误差估计通过传感器阵列104以及步骤308的车辆测量数据来提供。在一个实例中，使用车辆传感器输入来计算步骤310的第二误差估计，该车辆传感器输入包括如下：陀螺仪偏航角速度、车轮转速以及变速器齿轮状态(例如，前进或倒退)。同样地，在一个实例中，在特定的频率下(例如，在一个实例中，10Hz)这些输入的质量和延迟被用于评估，以计算第二误差估计，以及用于计算绝对位置误差估计(如在下面将讨论的)。在一个实例中，第二误差估计以米为单位来表示，但是在其他实例中，也可利用其他单位(例如英尺、厘米等)。

获取附加数据(步骤312)。在一个实例中，附加数据包括卫星校正数据，其是对应于各种卫星(包括用于步骤304的卫星位置数据的卫星)的关于可能的误差和/或校正的广播。同样地，在一个实例中，步骤312的附加数据通过图2的蜂窝通信装置106来获取，例如，使用蜂窝通信装置106的蜂窝调制解调器。

此外，提供针对于附加数据的第三误差估计(步骤314)。在一个实例中，步骤314的第三误差估计包括针对与步骤312的附加数据相关联的位置的期望误差。同样，在一个实例中，步骤314的第三误差估计包括针对与步骤312的附加数据相关联的位置的期望误差半径，或者误差半径裕度。在一个实例中，步骤314的第三误差估计采取“正或负X”的形式，其中“X”可以包括多种计量单位中的任何一种(例如，“X”英尺、“X”米、“X”厘米等)。同样，在一个实例中，步骤314的第三误差估计通过蜂窝通信装置106以及步骤312的附加数据来提供。在一个实例中，使用GNSS卫星精密单点定位(PPP)状态校正，包括轨道校正、卫星时钟校正、电离层信号延迟和对流层信号延迟，来计算步骤314的第三误差估计。同样，在一个实例中，在特定频率下(例如，在一个实例中，10Hz)这些输入的质量和延迟被用于评估，以计算第三误差估计，以及用于计算绝对位置误差估计(如下面进一步讨论的)。在一个实例中，第三误差估计以米为单位表示，但是在其他实例中，可以利用其他单位(例如，英尺、厘米等)。

将数据输入到卡尔曼滤波算法中(步骤316)。在一个实例中，步骤304的卫星位置数据、步骤306的卫星位置误差估计、步骤308的车辆测量数据、步骤310的车辆测量误差估计、步骤312的附加数据和步骤314的附加数据误差估计，每个作为输入提供至卡尔曼滤波算法。同样，在一个实例中，将卡尔曼滤波算法存储在图2的存储器174中作为在其中的存储事项184，并且使用卡尔曼滤波算法，通过图2的处理器172，对这些输入中的每一个进行处理。

计算位置估计(步骤318)。在一个实例中，使用步骤304的卫星位置数据、步骤308的车辆测量数据和步骤312的附加数据，通过图2的处理器172，来计算图1和图2的车辆12的当前位置的横向和纵向分量的估计。

参照图4，在一个实例中，外部卫星通信系统404(例如，GPS、GLONASS)将射频(RF)信号318提供至图1的卫星通信装置105的接收器414，其依次从外部卫星通信系统404向卡尔曼滤波算法412提供与关于外部卫星通信系统404的监测车辆12的横向和纵向位置的卫星的代码测量值、载波相位、轨道、电离层、时间和定位相关的数据422。还如图4所示，外部蜂窝通信系统406(例如，从无线蜂窝通信提供商)将射频(RF)信号420提供至图1的蜂窝通信装置106的蜂窝调制解调器(例如，在一个非限制性实例中，4G-LTE调制解调器)，其依次从外部蜂窝通信系统406向卡尔曼滤波算法412提供与关于外部卫星通信系统404的卫星的电离层延迟、对流层延迟、卫星轨道和卫星时钟相关的数据424。在一个实例中，数据424包括用于通过卡尔曼滤波算法412进行的精确的精密单点分析的数据。还如图4所示，多个车辆传感器408(例如，图2的传感器阵列104的传感器)向卡尔曼滤波算法412提供车辆传感器数据426，包括关于车辆12的陀螺仪偏航角速度、关于车辆12的差分车轮速度和关于车辆12的变速器齿轮状态(例如，前进或者倒退)。在一个实例中，数据426包括用于通过卡尔曼滤波算法412进行的DR(航迹推算)分析的数据。还如图4所示，图2的处理器172使用卡尔曼滤波算法412来过滤多个输入并且对其进行处理以生成多个输出428。在一个实例中，除了关于与估计相关的时间和质量度量相关的相关估计之外，输出428还包括车辆12的精确的纬度和经度位置或者地点的估计，以及包括关于车辆12的朝向、速度和高度的相关测量。

另外，确定累积误差估计(步骤322)。具体地，在一个实例中，使用来自输入系统的相应分量误差估计中的每一个(即，步骤306的第一误差估计、310的第二误差估计和步骤314的第三误差估计)，通过图2的处理器172和图4的卡尔曼滤波算法412，来计算步骤322的累积误差估计。在一个实例中，步骤322的累积误差估计采取“正或负X”的形式，其中“X”可以包括多种计量单位中的任何一种(例如，“X”英尺、“X”米、“X”厘米等)。在一个实例中，步骤322的累积误差估计包括绝对位置误差(APEE)，该绝对位置误差使用以下来计算：(i)GNSS卫星输入(多普勒、伪距估计、载波相位测量值、轨道信息)；(ii)车辆传感器输入(陀螺仪偏航角速度、车轮转速、变速器齿轮)；以及(iii)GNSS卫星精密单点定位(PPP)状态校正，包括轨道校正、卫星时钟校正、电离层信号延迟和对流层信号延迟。同样，在一个实例中，在特定频率下(例如，在一个实例中，10Hz)这些输入中的每一个的质量和延迟被用于评估以计算APEE。在一个实例中，APEE以米为单位表示，尽管在其他实例中可以使用其他单位(例如，英尺、厘米等)。在一个实例中，通过图2的控制系统102，在图1和图2的车辆12的远程信息处理电子模块(例如，远程信息处理单元24)内，使用卡尔曼滤波算法以通过使用上文在连续频率(例如，在一个实例中，10Hz，但是频率在其他实施例中可以变化)下提供的输入来计算APEE。

将数据提供给用户(步骤322)。在一个实例中，将来自步骤318的车辆12的位置的估计，以及步骤320的累积误差估计，通过图2的通知单元108提供给用户。在一个实例中，音频和/或视觉通知提供了车辆12的估计位置(包括纬度和经度)，以及期望误差半径(例如，关于位置估计的“误差裕度”)。在某些实例中，位置估计和误差估计也在显示地图上指示给用户(例如，在通知单元108的或者与通知单元108相关联的车辆导航系统上)。另外，在某些实例中，还提供了来自卡尔曼滤波算法的附加信息(诸如朝向、速度、高度、时间和/或质量度量)。在各个实例中，通知单元108可以将音频、视觉和/或这种值的其他通知提供给用户(例如，提供给车辆12的驾驶员)。

另外，在步骤324中，基于步骤318的位置估计和步骤320的误差估计，来控制图2的自动系统103中的一个或者多个。在各个实例中，基于步骤318的位置估计和步骤320的误差估计，通过由图2的处理器172提供的指令来运用该控制。

从存储器检索阈值误差值(步骤326)。在一个实例中，从图2的存储器174检索作为其存储事项184的一部分以便由图2的处理器172使用的预定阈值误差值。在一个实例中，预定阈值误差值包括预定误差半径阈值值，从而使得如果计算得到的误差半径小于预定阈值，则一个或者多个自动特征仅仅在自动模式下允许。在一个这种实例中，阈值误差值等于两米；然而，这在其他实施例中可以变化。

在步骤328中，确定步骤320的计算得到的累积误差估计是否小于步骤326的预定阈值值。在一个实例中，在步骤328期间，图2的处理器172确定如在步骤320中计算得到的期望误差半径值是否小于步骤326的预定阈值。

如果确定了步骤320的累积误差估计小于步骤326的预定阈值，则在自动模式下运行图2的一个或者多个自动系统103，其中这种系统103通过车辆12自身自动地控制(例如，控制系统102和/或ECS 118)而无需驾驶员参与。在一个实例中，通过经由图2的处理器172提供(例如，至图2的ECS 118和/或至图2的(多个)自动系统103)的指令来实施自动模式。在一个实例中，在步骤330中的自动模式下运行图2的转向系统150。在另一实例中，在步骤330中的自动模式下运行图2的制动系统160。在另又一实例中，在步骤330中的自动模式下运行转向系统150和制动系统160两者。在某些实例中，可以在步骤330中，在自动模式下启动或者运行通过使用来自摄像机、雷达、精确地图和GPS(诸如在通用汽车的“超级巡航”功能中)的输入来自动制动和转向的自动系统103。在另又一实例中，可以在步骤330中的相应自动模式下运行一个或者多个其他自动系统103。

在某些实例中(多个)，受影响的自动系统103在完全运行而无需在手动模式下的驾驶员参与。在某些其他实例中，在自动模式下，(多个)受影响的自动系统103仍然可以能够在特定实例中(例如，在一个实例中，如果驾驶员接合制动踏板或者转向盘)被驾驶员超驰超控。在一个实例中，方法然后返回至如图3所示的步骤304以便进行新的迭代。

相反，如果确定了步骤320的累积误差估计大于或者等于步骤326的预定阈值，则在手动模式下通过驾驶员参与来运行图2的一个或者多个自动系统103(步骤332)。在一个实例中，通过图2的处理器172提供(例如，至图2的ECS 118和/或自动系统103)的指令来实施手动模式。在一个实例中，在步骤332中在手动模式下运行图2的转向系统150。在另一实例中，在步骤332中在手动模式下运行图2的制动系统160。在又另一实例中，在步骤332中在手动模式下运行转向系统150和制动系统160两者。在某些实例中，在步骤332中，可以禁用或者在手动模式下运行通过使用来自摄像机、雷达、精确地图和GPS(诸如在通用汽车的“超级巡航”功能中)的输入来自动制动和转向的自动系统103。在其他实例中，可以在步骤332中在手动模式下运行一个或者多个其他自动系统103。在某些实例中，(多个)受影响的自动系统103在手动模式下时由驾驶员完全运行。在某些其他实例中，在手动模式下，(多个)受影响的自动系统103可以在一些可能需要的自动辅助(例如，在适当条件下，通过动力转向、紧急制动辅助等)由驾驶员运行。在一个实例中，方法然后返回至如图3所示的步骤304以便进行新的迭代。

因此，在图示的实例中，如果位置估计有足够的置信度(例如，具有足够低的误差半径)，则仅仅在自动模式下运行所选择的自动系统103。否则，如果位置估计没有足够的置信度(例如，具有相对较高的误差半径)，则替代地在手动模式下运行所选择的自动系统。

应理解，所公开的方法、系统和车辆可以与在附图中所描绘的和此处所描述的那些方法、系统和车辆不同。例如，通信系统10、车辆12、控制系统102和/或其各种部件可以与在图1和图2中所描绘的和用以结合所描述的那些不同。另外，应理解，方法300的某些步骤可以与在图3和图4中描绘的和/或上面用以结合所描述的那些步骤不同。相似地，应理解，上面描述的方法的某些步骤可以与在图3和图4中所描绘的和/或上面用以结合所描述的那些步骤同时发生或者以不同的顺序发生。

虽然至少一个实例在前述详细说明中已经陈述，但是应理解到存在大量的变型。还应理解实例或者多个实例仅仅是实例，而不旨在以任何方式限制本发发明的范围、适用性或者配置。相反，前述详细说明为本领域技术人员提供方便的途径以便实施实例或者多个实例。应理解，在不背离所附权利要求及其法律等效物的范围的情况下，可以在元件的功能和布置上做出各种改变。

Claims (10)

1.一种用于控制车辆的自动系统的方法，所述方法包括：

从与所述车辆结合使用的多个输入系统获得输入；

使用来自所述多个输入系统的所述输入来估计所述车辆的当前位置，生成当前位置估计；

估计针对所述当前位置估计的误差，所述误差包括关于所述当前位置估计的期望误差半径；以及

使用所述当前位置估计和所述期望误差半径来控制所述自动系统。

2.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：

从所述输入系统中的每一个获得对应误差估计；

其中所述的估计所述误差的步骤包括使用来自所述输入系统中的每一个的所述对应误差估计来估计所述期望误差半径。

3.根据权利要求1所述的方法，其中：

所述的获得所述输入的步骤包括从基于卫星的定位系统、蜂窝通信系统和一个或者多个车辆传感器获得输入；以及

所述的估计所述当前位置的步骤包括：使用来自所述基于卫星的定位系统、所述蜂窝通信系统和所述一个或者多个车辆传感器的输入来估计所述车辆的所述当前位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其中：

所述的获得所述输入的步骤包括：从全球定位系统(GPS)或者全球轨道卫星导航系统(GLONASS)获得卫星位置输入，从蜂窝通信系统获得卫星校正数据，以及通过所述车辆的惯性测量传感器提供的车辆惯性测量数据；以及

所述的估计所述当前位置的步骤包括：使用来自所述GPS或者GLONASS系统的所述卫星位置输入、来自所述蜂窝通信系统的所述卫星校正数据和来自所述车辆的所述惯性测量传感器的所述车辆惯性测量数据来估计所述车辆的所述当前位置。

5.根据权利要求4所述的方法，其进一步包括：

从所述全球定位系统(GPS)或者全球轨道卫星导航系统(GLONASS)获得第一误差估计；

从所述蜂窝通信系统获得第二误差估计；以及

从所述惯性测量传感器获得第三误差估计；

其中所述的估计所述误差的步骤包括使用所述第一误差估计、所述第二误差估计和所述第三误差估计来估计所述期望误差半径。

6.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：

从存储器检索预定误差阈值；

其中所述的控制所述自动系统的步骤包括：

如果所述期望误差半径小于所述预定误差阈值，则在自动模式下运行所述自动系统，无需驾驶员介入；以及

如果所述期望误差半径大于所述预定误差阈值，则在手动模式下运行所述自动系统，无需驾驶员介入。

7.根据权利要求6所述的方法，其中：

所述自动系统包括所述车辆的转向系统；

所述的在所述自动模式下运行所述自动系统的步骤包括：如果所述期望误差半径小于所述预定误差阈值，则在所述自动模式下运行所述转向系统；以及

所述的在所述手动模式下运行所述自动系统的步骤包括：如果所述期望误差半径大于所述预定误差阈值，则在所述手动模式下运行所述转向系统。

8.根据权利要求6所述的方法，其中：

所述自动系统包括所述车辆的制动系统；

所述的在所述自动模式下运行所述自动系统的步骤包括：如果所述期望误差半径小于所述预定误差阈值，则在所述自动模式下运行所述制动系统；以及

所述的在所述手动模式下运行所述自动系统的步骤包括：如果所述期望误差半径大于所述预定误差阈值，则在所述手动模式下运行所述制动系统。

9.一种用于控制车辆的自动系统的系统，所述系统包括：

与所述车辆结合使用的多个输入系统，所述多个输入系统配置为提供输入；以及

耦接至所述多个输入系统的处理器，所述处理器配置为至少利于：

使用来自所述多个输入系统的所述输入来估计所述车辆的当前位置，生成当前位置估计；

估计针对所述当前位置估计的误差，所述误差包括关于所述当前位置估计的期望误差半径；以及

使用所述当前位置估计和所述期望误差半径来控制所述自动系统。

10.一种车辆，其包括：

一个或者多个自动驾驶系统；

与所述车辆结合使用的多个输入系统，所述多个输入系统配置为提供输入；以及

耦接至所述多个输入系统的处理器，所述处理器配置为至少利于：

使用来自所述多个输入系统的所述输入来估计所述车辆的当前位置，生成当前位置估计；

估计针对所述当前位置估计的误差，所述误差包括关于所述当前位置估计的期望误差半径；以及

使用所述当前位置估计和所述期望误差半径来控制所述一个或者多个自动驾驶系统。