CN109389832B - 使用v2x通信系统提高障碍意识的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本公开教导了一种用于协作“车辆到所有(V2X)”通信的系统和方法，以通过在不同车辆之间共享能力来改善异构能力环境中的自主驾驶车辆性能。特别地，该系统和方法可操作以通过促进路段领导者的选举和转换以仲裁冲突来促进路段内的多个道路使用之间的路径规划争用解决。

Description

使用V2X通信系统提高障碍意识的系统和方法
技术领域
本公开涉及由自动驾驶系统控制的车辆，尤其是被配置为在驾驶周期期间自动控制车辆转向、加速和制动而无需人为干预的车辆。特别地，本公开教导了一种用于协作“车辆到所有(V2X)”通信的系统和方法，以通过在不同车辆之间共享能力来改善异构能力环境中的自主驾驶车辆性能。
背景技术
现代车辆的操作变得更加自动化，即能够以越来越少的驾驶员干预来提供驾驶控制。车辆自动化被分类为数字级别，范围从对应于没有自动化完全人控制的零级，到对应于完全自动化没有人为控制的五级。各种自动驾驶辅助系统，诸如巡航控制、自适应巡航控制和停车辅助系统对应于较低的自动化级别，而真正的“无人驾驶”车辆对应于较高的自动化级别。
由于安全问题，适当的情境意识对于自主驾驶是必不可少的。即使希望将所有可用信息提供给自主驾驶决策过程中；但是，对于实际实现，系统的输入数据应该是有限的和可管理的；因此，它需要精心设计，以提高决策效率和充分性。自主车辆通常必须产生数据结构以感知车辆周围的情况。然而，一些区域被车辆传感器阻挡，因此无法在定位和映射中准确地实现。另外，一些车辆和其他物体不采用车辆到车辆的通信，因此可能不会被一些车辆在推测的区域中检测到。期望克服这些限制以产生改进的情境意识和路径规划。
发明内容
根据本公开的实施例提供了许多优点。例如，根据本公开的实施例可以实现自主车辆控制命令的独立验证，以帮助诊断主控制系统中的软件或硬件条件。因此，根据本公开的实施例可以更鲁棒，从而提高客户满意度。
本公开描述了一种方法，包括确定路段，确定路段内的第一道路使用者和第二道路使用者，从第一道路使用者接收第一道路数据和从第二道路使用者接收第二道路数据，响应于第一路线数据和第二路线数据确定冲突，响应于确定冲突确定路段领导者，对冲突进行仲裁以产生指令，以及响应于对冲突进行仲裁和确定路段领导者来发送指令。
本公开的另一方面描述了一种装置，包括：接收器，用从第一道路使用者接收第一路线数据并且从第二道路使用者接收第二路线数据；处理器，用于确定路段，确定路段内的第一道路用户和第二道路使用者，响应于第一路线数据和第二路线数据确定冲突，响应于确定冲突确定路段领导者，以及对冲突进行仲裁以产生指令，以及发射器，用于将指令发送给第一道路使用者和第二道路使用者。
本公开的另一方面描述了一种路径规划争用解决的方法，包括从第一道路用户接收第一位置数据、第一操作数据和第一预期路线数据以及从第二道路使用者接收第二位置数据、第二操作数据和的第二预期路线数据，响应于第一位置数据和第二位置数据确定用户组，响应于第一预期路线数据和第二预期路线数据确定冲突，响应第一操作数据和第二操作数据确定组长，确定冲突的解决方案并将所述解决方案发送给第一道路使用者和第二道路使用者。
从以下结合附图对优选实施例的详细描述中，本公开的上述优点和其他优点和特征将变得显而易见。
附图说明
图1是根据实施例的包括自主控制车辆的通信系统的示意图。
图2是根据实施例的用于车辆的自动驾驶系统(ADS)的示意性框图。
图3示出了用于在车辆之间共享数据的示例性环境。
图4示出了指示用于在车辆之间共享数据的示例性方法的流程图。
图5示出了用于协作检测和图像生成的示例性环境。
图6示出了用于协作检测和图像生成的示例性显示。
图7示出了指示用于显示车辆之间共享的数据的示例性方法的流程图。
图8示出了用于经由V2X通信的路径规划争用解决的示例性环境。
图9示出了指示用于经由V2X通信的路径规划争用解决的示例性方法的流程图。
具体实施方式
本文描述了本公开的实施例。然而，应该理解，所公开的实施例仅仅是示例，并且其他实施例可以采用各种和替代形式。这些数字不一定按比例；某些功能可能会被夸大或最小化，以显示特定组件的详细信息。因此，本文公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制性的，而仅仅是代表性的。参考任何一个附图示出和描述的各种特征可以与一个或多个其他附图中示出的特征组合，以产生未明确示出或描述的实施例。所示特征的组合提供了典型应用的代表性实施例。然而，对于特定应用或实现，可能需要与本公开的教导一致的特征的各种组合和修改。
图1示意性地示出了包括用于机动车辆12的移动车辆通信和控制系统10的操作环境。用于车辆12的通信和控制系统10通常包括一个或多个无线载波系统60、陆地通信网络62、计算机64、联网无线设备57，包括但不限于智能手机、平板电脑或诸如手表的可穿戴设备和远程访问中心78。
在图1中示意性地示出的车辆12包括推进系统13，推进系统13在各种实施例中可包括内燃机、电机(诸如牵引马达)和/或燃料电池推进系统。在所示实施例中，车辆12被描绘为乘用车，但是应当理解，也可以使用包括摩托车、卡车、运动型多用途车(SUV)、休闲车(RV)、船舶、飞机等的任何其他车辆。
车辆12还包括变速器14，变速器14被配置为根据可选择的速比将来自推进系统13的动力传递到多个车轮15。根据各种实施例，变速器14可包括步进比自动变速器、无级变速器或其他适当的变速器。车辆12另外包括车轮制动器17，车轮制动器17被配置为向车轮15提供制动转矩。在各种实施例中，车轮制动器17可包括摩擦制动器、再生制动系统(诸如电机)和/或其他适当的制动系统。
车辆12另外包括转向系统16。虽然为了说明的目的而被描绘为包括方向盘，但是在本公开的范围内设想的一些实施例中，转向系统16可以不包括方向盘。
车辆12包括无线通信系统28，其被配置为与其他车辆(“V2V”)和/或基础设施(“V2I”)无线通信。在示例性实施例中，无线通信系统28被配置为使用IEEE 802.11标准或通过使用蜂窝数据通信经由无线局域网(WLAN)进行通信。然而，诸如专用短程通信(DSRC)信道的附加或替代通信方法也被认为在本公开的范围内。DSRC信道是指专为汽车应用而设计的单向或双向短距离到中距离无线通信信道以及相应的一套协议和标准。
推进系统13、变速器14、转向系统16和车轮制动器17与至少一个控制器22通信或在其控制下。虽然为了说明的目的描绘为单个单元，但是控制器22可以另外包括一个或多个其他控制器，统称为“控制器”。控制器22可包括与各种类型的计算机可读存储设备或介质通信的微处理器，诸如中央处理单元(CPU)或图形处理单元(GPU)。计算机可读存储设备或介质可以包括例如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和保活存储器(KAM)中的易失性和非易失性存储器。KAM是持久性或非易失性存储器，可用于在CPU断电时存储各种操作变量。计算机可读存储设备或介质可以使用许多已知存储器设备中的任何一种来实现，诸如PROM(可编程只读存储器)、EPROM(电子PROM)、EEPROM(电可擦除PROM)、闪存或能够存储数据(其中一些数据代表由控制器22用于控制车辆的可执行指令)的任何其他电、磁、光学或组合存储器设备。
控制器22包括自动驾驶系统(ADS)24，用于自动控制车辆中的各种致动器。在示例性实施例中，ADS 24是所谓的四级或五级自动化系统。四级系统表示“高度自动化”，指的是动态驾驶任务的所有方面的自动驾驶系统的特定于驾驶模式的性能，即使在人类驾驶员没有对干预请求做出适当响应的情况下也是如此。五级系统表示“完全自动化”，指的是自动驾驶系统在可由人类驾驶员处理的所有道路和环境条件下的动态驾驶任务的所有方面的全时性能。在示例性实施例中，ADS 24被配置为控制推进系统13、变速器14、转向系统16和车轮制动器17以分别响应于来自多个传感器26(其可以包括GPS、雷达、激光雷达、光学相机、热像仪、超声波传感器和/或适当的附加传感器)的输入控制车辆加速、转向和制动，而无需通过多个致动器30进行人为干预。
图1示出了可以与车辆12的无线通信系统28通信的若干联网设备。可以经由无线通信系统28与车辆12通信的联网设备之一是联网无线设备57。联网无线设备57可以包括计算机处理能力、能够使用短程无线协议进行通信的收发器以及可视显示器59。计算机处理能力包括可编程设备形式的微处理器，其包括存储在内部存储器结构中并应用于接收二进制输入以创建二进制输出的一个或多个指令。在一些实施例中，联网无线设备57包括能够接收GPS卫星信号并基于那些信号产生GPS坐标的GPS模块。在其他实施例中，联网无线设备57包括蜂窝通信功能，使得联网无线设备57使用一个或多个蜂窝通信协议在无线载波系统60上执行语音和/或数据通信，如本文所讨论的。视觉显示器59还可以包括触摸屏图形用户界面。
无线载波系统60优选地是蜂窝电话系统，其包括多个蜂窝塔70(仅示出一个)、一个或多个移动交换中心(MSC)72以及将无线载波系统60与陆地通信网络62连接所需的任何其他网络组件。每个蜂窝塔70包括发送和接收天线以及基站，来自不同蜂窝塔的基站直接或经由诸如基站控制器的中间设备连接到MSC 72。无线载波系统60可以实现任何合适的通信技术，包括例如数字技术，诸如CDMA(例如，CDMA2000)、LTE(例如，4G LTE或5G LTE)、GSM/GPRS或其他当前或新兴的无线技术。其他蜂窝塔/基站/MSC布置是可能的并且可以与无线载波系统60一起使用。例如，基站和蜂窝塔可以共同位于同一站点或者它们可以彼此远程定位，每个基站可以负责单个小区塔，或者单个基站可以服务于各个小区塔，或者各个基站可以耦合到单个MSC，仅举几个可能的布置。
除了使用无线载波系统60之外，可以使用卫星通信形式的第二无线载波系统来提供与车辆12的单向或双向通信。这可以使用一个或多个通信卫星66和上行链路发射站67来完成。单向通信可以包括例如卫星无线电服务，其中发射站67接收节目内容(新闻、音乐等)，打包以便上载，然后发送到向订户广播节目的卫星66。双向通信可以包括例如使用卫星66来中继车辆12和站67之间的电话通信的卫星电话服务。除了无线载波系统60之外或代替无线载波系统60，可以使用卫星电话。
陆地网络62可以是连接到一个或多个陆线电话的传统陆基电信网络，并且将无线载波系统60连接到远程接入中心78。例如，陆地网络62可以包括公共交换电话网络(PSTN)，诸如用于提供硬连线电话、分组交换数据通信和互联网基础设施的网络。陆地网络62的一个或多个网段可以通过使用标准有线网络、光纤或其他光网络、有线网络、电力线、诸如无线局域网(WLAN)的其他无线网络或提供宽带无线接入(BWA)的网络或其任何组合来实现。此外，远程访问中心78不需要经由陆地网络62连接，而是可以包括无线电话设备，使得它可以直接与无线网络(诸如无线载波系统60)通信。
尽管在图1中示出为单个设备，计算机64可以包括可经由私人网络或诸如因特网的公共网络访问的多个计算机。每个计算机64可用于一个或多个目的。在示例性实施例中，计算机64可以被配置为车辆12可经由无线通信系统28和无线载波60访问的web服务器。其他计算机64可以包括例如：服务中心计算机，其中无论是否通过与车辆12、远程访问中心78、联网无线设备57或这些的一些组合通信，诊断信息和其他车辆数据都可以经由无线通信系统28或第三方存储库从车辆上传，车辆数据或其他信息提供到或提供自无线通信系统28或第三方存储库。计算机64可以维护可搜索的数据库和数据库管理系统，该系统允许输入、删除和修改数据以及接收在数据库内定位数据的请求。计算机64还可以用于提供诸如DNS服务之类的因特网连接或用作使用DHCP或其他合适协议来为车辆12分配IP地址的网络地址服务器。
远程访问中心78被设计为向车辆12的无线通信系统28提供多个不同的系统功能，并且根据图1所示的示例性实施例，通常包括一个或多个交换机80、服务器82、数据库84、现场顾问86以及自动语音响应系统(VRS)88。这些各种远程访问中心组件优选地经由有线或无线局域网90耦合到彼此。可以是专用小交换器(PBX)交换机的交换机80路由输入信号，使得语音传输通常通过普通电话发送给现场顾问86或使用VoIP发送到自动语音响应系统88。现场顾问电话也可以使用VoIP，如图1中的虚线所示。通过交换机80的VoIP和其他数据通信是经由连接在交换机80和网络90之间的调制解调器(未示出)实现的。数据传输经由调制解调器传递到服务器82和/或数据库84。数据库84可以存储帐户信息，诸如订户认证信息、车辆标识符、简档记录、行为模式和其他相关订户信息。数据传输也可以由诸如802.11x，GPRS等无线系统进行。尽管已经描述了所示实施例，因为它将与使用现场顾问86的有人操作的远程访问中心78结合使用，但是应当理解，作为替代，远程访问中心可以使用VRS 88作为自动顾问，或者可以使用VRS 88和现场顾问86的组合。
如图2所示，ADS 24包括多个不同的控制系统，至少包括用于确定车辆附近的检测到的特征或物体的存在、位置、分类和路径的感知系统32。感知系统32被配置为从各种传感器(诸如图1中所示的传感器26)接收输入，并且合成并处理传感器输入以产生用作ADS 24的其他控制算法的输入的参数。
感知系统32包括传感器融合和预处理模块34，其处理和合成来自各种传感器26的传感器数据27。传感器融合和预处理模块34执行传感器数据27的校准，包括但不限于，激光雷达到激光雷达校准、相机到激光雷达校准、激光雷达到底盘校准以及激光雷达光束强度校准。传感器融合和预处理模块34输出预处理后的传感器输出35。
分类和分段模块36接收预处理后的传感器输出35并执行物体分类、图像分类、交通灯分类、物体分段、地面分段和物体跟踪过程。物体分类包括但不限于识别和分类周围环境中的物体，包括交通信号和标志的识别和分类、雷达融合和跟踪以考虑传感器的放置和视野(FOV)以及经由激光雷达融合的误报拒绝以消除城市环境中存在的许多误报，例如井盖、桥梁、高空树木或灯杆、以及雷达横截面高但不影响车辆沿着其路径行驶的的能力的其他障碍物。由分类和分段模块36执行的附加物体分类和跟踪过程包括但不限于自由空间检测和高级跟踪，其融合来自雷达轨道的数据、激光雷达分段、激光雷达分类、图像分类、物体形状拟合模型、语义信息、运动预测、栅格地图、静态障碍物地图和其他来源，以产生高质量的物体轨道。
分类和分段模块36另外执行交通控制设备分类和交通控制设备与车道关联和交通控制设备行为模型的融合。分类和分段模块36产生包括物体标识信息的物体分类和分段输出37。
定位和映射模块40使用物体分类和分段输出37来计算参数，包括但不限于在典型和挑战性驾驶场景中估计车辆12的位置和取向。这些具有挑战性的驾驶场景包括但不限于具有许多汽车的动态环境(例如，密集交通)、具有大规模障碍物的环境(例如，道路施工或建筑工地)、丘陵、多车道道路、单车道道路、各种道路标记和建筑物或没有这些(例如，住宅区与商业区)、桥梁和立交桥(车辆当前路段的上方和下方)。
定位和映射模块40还合并了包括作为经由车辆12在操作期间执行的车载映射功能获得的扩展地图区域的结果而收集的新数据和经由无线通信系统28“推送”到车辆12的映射数据。定位和映射模块40用新信息(例如，新车道标记、新建筑结构、建筑区域的添加或移除等)更新先前地图数据，同时保持未受影响的地图区域不被修改。可以产生或更新的地图数据的示例包括但不限于屈服线分类、车道边界产生、车道连接、次要和主要道路的分类、左转弯和右转弯的分类以及交叉车道创建。
在一些实施例中，定位和映射模块40使用SLAM技术来开发周围环境的地图。SLAM是同步定位并地图化(Simultaneous Localization and Mapping)的首字母缩写。SLAM技术构建环境地图并跟踪物体在环境中的位置。GraphSLAM是SLAM的变体，它使用稀疏矩阵，用于产生包含观察相互依赖性的图。
地图内的物体位置由以物体的预测路径为中心的高斯概率分布表示。最简单形式的SLAM利用三个约束：初始位置约束；作为物体的路径的相对运动约束；以及作为物体到地标的一个或多个测量的相对测量约束。
初始运动约束是车辆的初始姿势(例如，位置和取向)，其包括车辆在二维或三维空间中的位置，包括俯仰、滚转和偏航数据。相对运动约束是物体的位移运动，其包含一定程度的灵活性以适应地图一致性。相对测量约束包括从物体传感器到地标的一个或多个测量值。初始位置约束、相对运动约束和相对测量约束通常是高斯概率分布。传感器产生的地图内的物体定位方法通常采用卡尔曼滤波器、各种统计相关方法，诸如Pearson乘积矩相关和/或粒子滤波器。
车辆测距模块46从车辆传感器26接收数据27并产生车辆测距输出47，其包括例如车辆航向、速率和距离信息。绝对定位模块42接收定位和映射输出41和车辆测距信息47，并产生车辆位置输出43，其用于如下所述的单独计算中。
物体预测模块38使用物体分类和分段输出37来产生参数，包括但不限于检测到的障碍物相对于车辆的位置、检测到的障碍物相对于车辆的预测路径以及交通车道相对于车辆的位置和取向。在一些实施例中，可以使用贝叶斯模型来基于语义信息、先前轨迹和瞬时姿势来预测驾驶员或行人意图，其中姿势是物体的位置和取向的组合。
通常在机器人中使用的贝叶斯定理(也称为贝叶斯滤波器)是条件概率的形式。贝叶斯定理在迭代时通常递归地使用。在每次新的迭代中，先前的后验成为产生新后验的先验，直到迭代完成。关于物体(包括行人、周围车辆和其他运动物体)的预测路径的数据被输出作为物体预测输出39并且在如下所述的单独计算中使用。
ADS 24还包括观察模块44和解释模块48。观察模块44产生由解释模块48接收的观察输出45。观察模块44和解释模块48允许远程访问中心访问78。现场专家或顾问(例如如图1所示的顾问86)可以可选地查看物体预测输出39并提供额外的输入和/或超控自动驾驶操作，并且如果车辆情况需要或要求，则采取车辆的操作。解释模块48产生解释输出49，其包括由现场专家提供的附加输入(如果有的话)。解释模块可以包括认知处理器，其包括工作存储器和情节存储器。认知处理器可操作用于提供有效的情境意识，以及用于存储和调用来自先前经历的情境意识的系统。
路径规划模块50处理和合成从远程访问中心78的在线数据库或现场专家接收的物体预测输出39、解释输出49和附加路由信息79，以确定要遵循的车辆路径，以在遵守交通法规并避免任何检测到的障碍物的同时，将车辆保持在所需的路线上。路径规划模块50采用被配置为避开车辆附近的任何检测到的障碍物，将车辆保持在当前交通车道中并且将车辆保持在期望路线上的算法。路径规划模块50使用姿势图优化技术，包括非线性最小二乘姿态图优化，以优化六个自由度中的汽车车辆轨迹地图并减少路径误差。路径规划模块50输出车辆路径信息作为路径规划输出51。路径规划输出51包括基于车辆路线的命令车辆路径、相对于路线的车辆位置、车道的位置和取向以及存在任何检测到的障碍和任何检测到的障碍的路径。
第一控制模块52处理并合成路径规划输出51和车辆位置输出43以产生第一控制输出53。在车辆操作的远程接管模式中第一控制模块52还合并由远程访问中心78提供的路由信息79。
车辆控制模块54接收第一控制输出53以及从车辆测距模块46接收的速率和航向信息47并产生车辆控制输出55。车辆控制输出55包括一组致动器命令以实现来自车辆控制模块54的命令路径，包括但不限于转向命令、换挡命令、油门命令和制动命令。
车辆控制输出55被传递到致动器30。在示例性实施例中，致动器30包括转向控制、换挡控制、油门控制和制动控制。转向控制可以例如控制如图1所示的转向系统16。换挡控制可以例如控制如图1所示的变速器14。例如，油门控制可以控制如图1所示的推进系统13。制动控制例如可以是如图1所示的控制车轮制动器17。
应当理解，所公开的方法可以与任何数量的不同系统一起使用，并且不具体限于这里示出的操作环境。系统10及其各个组件的架构、构造、设置和操作通常是已知的。此处未示出的其他系统也可以采用所公开的方法。
当产生局部区域地图时，定位和映射模块40限于由传感器组收集的数据，其通常包括与车辆周围区域相关的实时数据，以及经由无线通信系统从中央数据提供者接收的更新频率较低的数据。然而，定位和映射模块不能实时感知传感器不可见的区域。在某些情况下，车辆系统的功能(传感、计算能力、网络性能)因产品成本考虑或技术可用性而异。例如，由于成本考虑，一些车辆可能使用16线激光雷达与64线激光雷达。一些车辆可以使用具有较低能力的处理器，因此可以处理的数据量较少。期望实时地将可用数据共享给传统上可能无法访问该数据的车辆。
现在转向图3，示出了用于在车辆之间共享数据的示例性系统300。该系统可以采用车辆到车辆(V2V)、车辆到基础设施(V2I)、车辆到行人(V2P)或车辆到云(V2C)通信。经由V2X(包括V2V、V2I和V2C)，不同的自主驾驶车辆可以共享其独特的能力，从而提高整个系统的性能，从感测、融合到规划和状态管理。在示例性信息分发系统中，第一车辆310将V2X安全消息发送到第二车辆320。安全消息可以包括位置、速度、方向和物体类型。除了其自身的V2X安全消息之外，第一车辆320还可以发送其从车辆传感器检测到的其他道路使用者330的安全消息。因此，变速器335可以包括识别具有诸如位置、速度、方向、类型等信息的其他道路使用者的变速器块，或者当没有为该道路使用者检测到V2X安全消息时，第一车辆可以为每个检测到的道路使用者330产生V2X安全消息。该系统和方法具有提高每个给定V2X硬件的安全消息的渗透率的期望效果，因为一个车辆报告了几个道路使用者的V2X安全消息。
现在转向图4，示出了用于在车辆之间共享数据的示例性方法400。该方法首先可操作用于确定关于邻近道路使用者的信息(410)。该信息可以包括道路使用者的位置、行进的速度和方向、道路使用者的类型、道路使用者的感测能力、道路使用者的自主能力等。然后，该方法可操作以确定道路使用者是否已经广播或发送安全消息(420)。如果已经检测到安全消息，则该方法返回到确定关于邻近道路使用者的信息(410)。该信息可用于实现主车辆数据地图并作为主车辆自主控制系统的输入。
如果该方法没有检测到来自邻近道路使用者的安全消息，则该方法可操作以产生包括关于邻近道路使用者的信息的安全消息(430)。安全消息可以是仅包含关于邻近道路使用者的信息的消息，或者可以是主车辆的安全消息的附录。安全消息可以包括安全消息不是由邻近道路使用者产生的指示。该方法然后可操作以发送安全消息(440)并返回到监控邻近的道路使用者。
现在转向图5，示出了用于协作检测和图像生成500的示例性环境。第一车辆510采用的系统可操作以使用相机系统、传感器系统或其他检测系统来捕获其邻近区域中的图像和物体，诸如车辆或其他道路使用者，以从其他道路使用者接收图像和其他数据，并组合这些图像和数据。该系统可以进一步操作以产生组合数据的显示。
在示例性实施例中，当在拥挤区域中行进时采用360度相机检测系统的第一车辆510将具有至一些邻近物体520、530、535的清晰视线，并且将具有至一些其他邻近物体540、545的遮挡视图550。系统将使用检测到的信息来产生局部区域的障碍物地图，但是一些区域将保持不确定。当实现先前检测到的物体的投影路径算法时，可以假设物体位于被遮挡区域中。例如，如果在邻近车辆前方检测到较慢移动的车辆，然后检测到在车辆和较慢移动车辆之间移动的邻近车辆，则可以假设较慢移动车辆位于邻近车辆的另一侧。另外，邻近车辆可以产生相对于邻近车辆位置的障碍物地图，然后经由V2X系统或专用短程通信(DSRC)系统将该障碍物地图广播到其他车辆。以这种方式，通过使用v2x通信和自我感测技术(例如相机)之间的智能融合能力，第一车辆510可以检测和感知处于第一车辆510的被遮挡视野550中的车辆540、545。
增强的障碍物地图可以显示为如图5所示的俯视图，其中被遮挡视图障碍物的表示被填充在地图中，从而为用户或自主车辆提供邻近物体的更完整的图像。增强的障碍物地图可以将由其他车辆检测到的物体显示为不同的颜色或一些其他区别属性。增强的障碍物地图可以进一步指示被遮挡的视图区域550，从而向使用者提供该物体可能存在于可能未增强的障碍物地图考虑的被遮挡的视野区域中的通知。
现在转向图6，示出了用于协作检测和图像生成600的示例性显示。由车辆接收的增强障碍物信息可以以增强的驾驶员视图格式呈现。在该示例性实施例中，由主车辆上的前向相机系统捕获的图像可以以不透明的方式呈现，其中来自其他车辆的增强的相机视图以实心方式呈现。例如，在来自主车辆的相机视图中检测到的卡车620可以呈现为半透明的，其中由卡车上的相机检测到的卡车620前方的汽车630与经由DSRC发送的视频可以呈现为实心的。路面610可以被显示和/或由计算机产生，并且可以指示道路标记或道路危险612，其中通过诸如蜂窝无线传输的替代传输方法接收关于道路标记或道路危险612的数据。另一种用于显示的方法是鸟瞰图或俯视图像，其分别组合存在于第一图像和第二图像中的感知道路使用者。该鸟瞰图图像可用于实现主车辆数据地图并作为主车辆自主控制系统的输入。
现在转到图7，示出了用于显示车辆之间共享的数据的示例性方法700。该方法首先可操作用于从诸如照相机、激光雷达传感器和雷达之类的机载传感器收集数据(710)。收集的数据可以包括来自相机的前视图。然后，该方法可操作以从其他源(诸如邻近的车辆或基础设施)接收数据(720)。所接收的数据可以是来自邻近车辆的相机视图。然后，该方法组合所收集的数据和所接收的数据并产生透视图730。透视图可以使用视频或图像内的共同标记来对准所收集的数据和所接收的数据(730)。此外，两个域中的相邻矢量的相关性和相似性均可用于确定V2X空间上的车辆(Vi)，并且相机空间上的车辆(Wi)是相同的车辆。然后，该方法可操作以显示透视图(740)，其中收集的数据以不透明的方式显示，并且接收的数据以实心方式显示。该透视图可以显示在视频屏幕、主动后视镜、挡风玻璃或窗户上。
现在转到图8，示出了用于经由V2X通信800的路径规划争用解决的示例性环境。所提出的系统所解决的问题是当多个车辆想要移动到相同位置而不包括复杂的DLNN意图估计计算时如何解决路径规划争用。所提出的系统是用于解决这种冲突的分散的、自组织的V2X通信。
在所提出的系统中，将道路划分为路段810以用于可伸缩性管理问题。在每个路段内，基于预定的测量，诸如车辆VIN号的优选哈希值或其他类似测量，选择领导车辆830。路段810内的每个车辆820、825、835广播关于其当前位置和运动信息以及其预期路径的信息。领导车辆可以也可以不将其自己的信息广播到其他车辆。该信息可以经由DSRC、V2X通信或经由无线网络(诸如WiFi或蜂窝通信网络)广播。如果两个或更多车辆的预期路径之间存在冲突，则领导车辆830可操作用于仲裁任何可预见的冲突并向所有车辆发送冲突的指示，指示车辆不使用预期路径，和/或解决冲突的替代路径的说明。相邻路段中的车辆835将加入不同的领导车辆。当领导者移出所限定的路段时，将在该路段内建立新的领导者并且领导者将加入相邻路段。
在所提出的系统中，可以利用驻留在主车辆上的视觉增强V2V布置，其中相机系统监视并有条件地传送检测到的车辆。目标车辆相对于主车辆的纵向和横向偏移被转换为全局坐标系。该系统可操作用于检测V2V和相机之间的物体重叠，并将信息合并到公共数据结构中，诸如邻近的物体地图。然后，系统有条件地传达代理消息，诸如基本服务消息1(BSM第1部分)，以便为其他V2V车辆提供情景意识细节。此外，该系统可操作用于在硬制动或其他检测到的事件上传达代理BSM部分2。
现在转到图9，示出了用于经由V2X通信900的路径规划争用解决的方法。该方法首先可操作用于确定路段并确定路段内的道路使用者(910)。可以响应于先前选出的领导者之间的位置确定路段，或者可以响应于固定的地理位置确定路段，例如每1公里的道路。或者，路段可以根据交通流量而移动，例如，可以以每小时60英里的速度沿州际公路行进的1公里路段。因此，以该速度限制行驶的车辆将保持在同一路段内。该路段可以由基础设施装置确定，或者可以由该路段内的选定车辆确定。
然后，该方法可操作以从每个车辆接收数据(920)。在该路段内，每个车辆广播包含诸如其当前位置和运动信息之类的信息的消息，以及路径规划信息。路径规划信息可以包括下一步路径意图、更详细的路线信息或期望的性能请求，诸如希望在特定时间到达特定位置，或者使用期望的路线。
然后，该方法可操作以确定是否感知到冲突(930)。如果没有感知到冲突，则该方法可操作以从每个车辆返回到接收数据步骤920。如果感知到冲突，则该方法可操作以确定前一个路段领导者是否仍然在该路段内(940)。如果前一个领导者不再在该路段中，或者不能履行领导职责，则基于给定的选举机制在该路段中进行及时的领导者选举过程(950)。选举机制可以包括最早的时间戳，例如，该路段中最早的车辆、相关的车辆识别号、最大能力、大多数可用资源等。该路段的当选领导者将根据先前商定的策略框架对冲突各方进行仲裁。简单的仲裁过程可以取代/增强其他复杂的深度学习神经网络方法。当选领导者将进一步经由V2X通信解决任何可预见的冲突。
当通过选举过程950或通过先前的路段领导建立路段领导者时，如果确定该系统是路段领导者，则该方法可操作以对冲突进行仲裁(960)。在解决所感知的冲突之后，该方法可操作以返回到确定路段(910)。
单独的自主或非自主车辆的方法和系统可以通过这些道路使用者广播消息接收V2X通信，通过自我传感器(诸如相机传感器或激光雷达/雷达传感器)将第一组检测到的道路使用者与第二组检测到的道路使用者叠加在一起。可以向驾驶员或乘客显示叠加的情境意识地图以提高安全性。此外，该信息可用于实现主车辆数据地图并作为主车辆自主控制系统的输入。
如本领域技术人员将充分理解的，本文讨论的用于描述本发明的若干和各种步骤和过程可以指由计算机、处理器或使用电现象操纵和/或转换数据的其他电子计算设备执行的操作。那些计算机和电子设备可以采用各种易失性和/或非易失性存储器，包括非暂时性计算机可读介质，其上存储有可执行程序，包括能够由计算机或处理器执行的各种代码或可执行指令，其中存储器和/或计算机可读介质可包括所有形式和类型的存储器和其他计算机可读介质。
前述讨论仅公开和描述了本发明的示例性实施例。本领域技术人员将从这样的讨论以及附图和权利要求中容易地认识到，在不脱离所附权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，可以在其中进行各种改变、修改和变化。

Claims (10)

1.一种车辆通信方法，包括：
确定路段；
确定所述路段内的第一道路使用者和第二道路使用者；
从所述第一道路使用者接收第一路线数据，并且从所述第二道路使用者接收第二路线数据；
响应于所述第一路线数据和所述第二路线数据确定冲突；
响应于确定所述冲突确定路段领导者；
通过选举过程或通过先前的路段领导建立所述路段领导者时，所述路段领导者对所述冲突进行仲裁以产生指令；
以及
响应于对所述冲突进行仲裁和确定所述路段领导者来发送所述指令。
2.根据权利要求1所述的方法，其中响应于所述第一道路使用者和所述第二道路使用者的属性的比较来确定所述路段领导者。
3.根据权利要求1所述的方法，其中响应于所述第一道路使用者已经在所述路段内的时间长度来确定所述路段领导者。
4.根据权利要求1所述的方法，其中响应于所述第一道路使用者的计算能力来确定所述路段领导者。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括从第三道路使用者接收第三路线数据并且确定所述路段内的第三道路使用者。
6.根据权利要求1所述的方法，其中响应于道路的速度限制来执行确定路段。
7.根据权利要求1所述的方法，其中响应于道路使用者的数量确定所述路段。
8.根据权利要求1所述的方法，其中响应于所述路段领导者退出所述路段来确定新的路段领导者。
9.一种车辆通信装置，包括：
接收器，从第一道路使用者接收第一路线数据并且从第二道路使用者接收第二路线数据；
处理器，用于确定路段，确定所述路段内的第一道路使用者和第二道5路使用者，响应于所述第一路线数据和所述第二路线数据确定冲突，响应于确定所述冲突确定路段领导者，以及通过选举过程或通过先前的路段领导建立所述路段领导者时，所述路段领导者对所述冲突进行仲裁以产生指令；以及
发射器，用于将所述指令发送给所述第一道路使用者和所述第二道路使用者。
10.一种路径规划争用解决的方法，包括：
从第一道路使用者接收第一位置数据、第一操作数据和第一预期路线数据，以及从第二道路使用者接收第二位置数据、第二操作数据和第二预期路线数据；
响应于所述第一位置数据和所述第二位置数据确定用户组；
响应于所述第一预期路线数据和所述第二预期路线数据确定冲突；
响应所述第一操作数据和所述第二操作数据确定组长；
确定所述冲突的解决方案；
所述解决方案包括通过选举过程或通过先前的路段领导建立路段领导者时，所述路段领导者对所述冲突进行仲裁；以及
将所述解决方案发送给所述第一道路使用者和所述第二道路使用者。
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