CN110109448B - 形成车队和在车队中定位车辆的系统和方法 - Google Patents
形成车队和在车队中定位车辆的系统和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110109448B CN110109448B CN201910039860.9A CN201910039860A CN110109448B CN 110109448 B CN110109448 B CN 110109448B CN 201910039860 A CN201910039860 A CN 201910039860A CN 110109448 B CN110109448 B CN 110109448B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- fleet
- vehicles
- processing unit
- data processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/20—Monitoring the location of vehicles belonging to a group, e.g. fleet of vehicles, countable or determined number of vehicles
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
- G05D1/0278—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using satellite positioning signals, e.g. GPS
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
- G06Q20/08—Payment architectures
- G06Q20/085—Payment architectures involving remote charge determination or related payment systems
- G06Q20/0855—Payment architectures involving remote charge determination or related payment systems involving a third party
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
- G06Q20/08—Payment architectures
- G06Q20/12—Payment architectures specially adapted for electronic shopping systems
- G06Q20/127—Shopping or accessing services according to a time-limitation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
- G06Q20/30—Payment architectures, schemes or protocols characterised by the use of specific devices or networks
- G06Q20/32—Payment architectures, schemes or protocols characterised by the use of specific devices or networks using wireless devices
- G06Q20/322—Aspects of commerce using mobile devices [M-devices]
- G06Q20/3224—Transactions dependent on location of M-devices
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
- G06Q20/30—Payment architectures, schemes or protocols characterised by the use of specific devices or networks
- G06Q20/32—Payment architectures, schemes or protocols characterised by the use of specific devices or networks using wireless devices
- G06Q20/325—Payment architectures, schemes or protocols characterised by the use of specific devices or networks using wireless devices using wireless networks
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07F—COIN-FREED OR LIKE APPARATUS
- G07F17/00—Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services
- G07F17/0042—Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for hiring of objects
- G07F17/0057—Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for hiring of objects for the hiring or rent of vehicles, e.g. cars, bicycles or wheelchairs
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/20—Monitoring the location of vehicles belonging to a group, e.g. fleet of vehicles, countable or determined number of vehicles
- G08G1/202—Dispatching vehicles on the basis of a location, e.g. taxi dispatching
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/22—Platooning, i.e. convoy of communicating vehicles
Abstract
公开了用于形成车队和在车队中定位车辆的方法和系统。该系统包括数据传输接口和数据处理单元。数据处理单元向数据传输接口发送数据并从数据传输接口接收数据。数据处理单元确定请求加入车队的一组车辆中的每个车辆的行程。数据处理单元比较该组车辆的所有车辆的行程。数据处理单元确定第二车辆以与来自该组车辆的第一车辆形成车队。数据传输接口向第一车辆传送与第二车辆形成车队的提议。数据处理单元确定第一车辆是否接受该提议,如果是,则确定第一车辆如何加入车队的指令。
Description
技术领域
技术领域总体上涉及自主车辆,并且更具体地涉及形成车队和在车队中定位车辆的系统和方法。
背景技术
自主车辆是能够感测其环境并且在几乎没有或没有用户输入的情况下导航的车辆。自主车辆使用诸如雷达、LIDAR、图像传感器等的一个或多个传感设备来感测其环境。自主车辆系统还使用来自全球定位系统(GPS)技术、导航系统、车辆到车辆通信、车辆到基础设施技术和/或线控驾驶系统的信息来导航车辆。
就此而言,存在将自主车辆彼此连接并形成车队的可能性。然而,车队形成过程是复杂的过程,因为车辆的用户并没有同样的动机来形成车队,而这则取决于个人用户是否将从作为车队成员中受益的几种情况。
因此,期望提供一种以协调的方式形成车队并在车队中定位车辆的系统。此外,从随后的详细描述和所附权利要求、结合附图和前述技术领域和背景技术,本发明的其他期望特点和特征将而变得显而易见。
发明内容
提供了一种用于形成车队和在车队中定位车辆的系统。在一个实施例中,该系统包括数据传输接口和数据处理单元。数据处理单元配置为向数据传输接口发送数据和从数据传输接口接收数据。数据处理单元配置为确定已发起加入或形成互连自主车辆车队请求的一组车辆中的每个车辆的行程。数据处理单元配置为比较该组车辆的所有车辆的基于行程和/或价值的行驶标准。数据处理单元配置为确定第二车辆以与来自该组车辆的第一车辆形成车队。数据传输接口配置为向第一车辆传送与第二车辆形成车队的提议。数据处理单元配置为确定第一车辆是否接受该提议,如果是,则确定第一车辆如何加入车队的指令,即如何与第二车辆形成车队。数据传输接口配置为将如何加入车队的指令传送给第一车辆。车队也可以称为车阵。
已经示出一组自主互连车辆的车队,提供了较小的车辆间隔距离、相互有益的空气动力学减阻、并因此改进的操作效率和较少的总能量使用的机会。此外,针对车队的所有成员,形成自主互连车队的益处可能并不等同。示出该系统,其通过提供平台来提供激励/补偿以在所有车队成员之间平均分配能效益处以提供接近最佳的益处,来以协调的方式形成车队并在车队中定位车辆。此外,识别出一种机制和方法,以根据从协调中获得的相对益处来确认和补偿互连自主车辆的用户。此外,为互连自主车辆的用户识别一种方法以设置基于价值的标准,以便最好地管理他们在互连自主车队中的参与。在本说明书的含义中的行程可以是车辆的路线,并且可以由开始时间、(预测的)到达时间、起点(例如坐标)、终点、路线、距离等来定义。对于任何距离甚至短距离(例如几英里或甚至短于一英里),车队形成可能是经济上有益的。
在各种实施例中,数据处理单元配置为基于预定时间帧内的相同或部分相同的行程来确定第二车辆。
在各种实施例中,数据处理单元配置为确定第一车辆在何处加入车队的起点并确定第一车辆何时加入车队的时间。例如,这样做是为了确定第一车辆如何加入车队的指令。
在各种实施例中,数据处理单元配置为确定车队中第一车辆的位置。例如,这样做是为了确定第一车辆如何加入车队的指令以及在车队内定位其自身的位置。第一车辆是指加入或形成车队的车辆之一。措辞“第一”或“第二”与车队中的位置无关,例如领头车辆,也不涉及作为第一车辆或第二车辆发起加入车队意愿的车辆。
在各种实施例中,数据处理单元配置为确定车队中的车辆的数量并确定车队中的每个车辆的位置。数据传输接口配置为将其在车队中的位置传送给每个车辆。在一个示例中,数据传输接口配置为在车队中的每个车辆的数据处理单元之间通信,以实现对车队配置的一致性判定。
在各种实施例中,可以提供监督单元用于管理车队并且用于执行本文描述的至少一些功能。例如,在第一实施例中,可以选择车队成员中的一个成员的数据处理单元以满足监督单元的功能。在这种情况下,每一车队成员的数据处理单元可以投票决定哪个车队成员的数据处理单元将充当监督单元并充当整个车队的组长。例如,这进一步用于确定第一车辆如何加入车队的指令。在第二实施例中,全球外部系统可以充当监督单元并且可以接收来自(潜在的)车队成员的信息并且向各个车队成员提供指令以用于车队形成和车队管理。这种监督单元可以称为智能交通管理系统。在另一实施例中,没有选择特定的监督单元,并且(潜在的)车队成员的数据处理单元直接联系以交换用于车队形成和车队管理的信息。
在各种实施例中,数据处理单元配置为确定在不加入车队时第一车辆的初始里程和/或能效,并且针对车队中第一车辆的不同位置计算新的里程和/或新的能效。此外,数据处理单元配置为针对车队中第一车辆的不同位置计算每个其他车辆的新里程和/或新能效,并确定第一车辆的初始里程和/或初始能效是否足以到达其行程的目的地,如果否,则指示第一车辆在车队中的位置比没有加入车队的能耗更低,以便增加第一车辆的里程和/或能效。例如,这样做是为了确定第一车辆在车队中的位置。
在各种实施例中,数据处理单元配置为从第一车辆请求补偿量以便在指示位置定位。数据传输接口配置为将补偿报价传送给在较高能耗位置处的至少一个其他车辆。数据处理单元配置为确定其他车辆的至少一个车辆是否接受该报价,并且如果是,则数据处理单元配置为基于补偿报价发起从第一车辆到至少一个其他车辆的补偿。在示例中,补偿量可以是指由数据处理单元提供给其他车辆中的一个的激励。
在各种实施例中,如果其他车辆的至少一个车辆不接受该报价,则数据处理单元配置为确定第三车辆。第三车辆可以具有与第一车辆的行程不同或相同行程的行程。数据传输接口配置为然后向第一车辆传送与第三车辆形成车队的提议并且向第三车辆传送与第一车辆形成车队的提议。数据处理单元配置为从第一车辆请求一定量的补偿以便与第三车辆形成车队,并且确定第三车辆是否接受该报价,如果是,则确定第一车辆和第三辆车如何形成车队的指令。数据传输接口配置为将如何形成车队的指令传送给第一车辆和第三车辆。
在各种实施例中,如果第一车辆的初始里程和/或能效足以到达其行程的目的地,则数据处理单元配置为针对车队中不同位置计算每个车辆的个体能耗水平,并基于每个车辆的个体能耗水平计算车队平均消耗水平。此外,数据处理单元配置为基于与车队平均能耗水平和位置相关的个体能耗水平来选择每个车辆的位置,并且相对于它们各自的位置和相对于车队其他成员的益处来对车队成员进行定位和补偿/收费。
在各种实施例中,数据处理单元配置为接收每个车辆的目的地位置、所需到达时间和/或车辆简档,并将每个车辆的这些数据彼此进行比较。例如,这样做为了比较该组车辆的所有车辆的行程。
提供了一种用于形成车队并在车队中定位车辆的方法。在一个实施例中,该方法包括确定已发起加入车队请求的一组车辆中的每个车辆的行程。此外,该方法包括比较该组车辆的所有车辆的行程。然后,确定第二车辆以与来自该组车辆的第一车辆形成车队。此外,该方法包括向第一车辆传送与第二车辆形成车队的提议并确定第一车辆是否接受该提议,如果是,则确定第一车辆如何加入车队的指令。之后,该方法包括将如何加入车队的指令传送给第一车辆。
应注意,在各种实施例中,该方法包含对应于上述系统的各种实施例中的一个或多个实施例的功能的步骤。
附图说明
在下文中将结合以下附图描述示例性实施例,其中相同的数字表示相同的元件,并且其中:
图1是根据实施例的自主车辆的功能框图。
图2是说明根据实施例具有图1的一个或多个自主车辆的车队形成系统的功能框图;
图3是说明根据实施例的自主驾驶系统的功能框图;
图4是说明根据实施例在操作系统内的车队形成系统的功能的功能框图;
图5A-D示出根据实施例说明形成车队或在车队中定位车辆的流程图;
图6A-C说明形成车队的车辆的示例;
图7说明形成车队的车辆的另一示例;
图8说明形成车队的车辆的另一示例;以及
图9示出用于形成车队的方法。
具体实施方式
以下详细说明本质上仅仅是示例性的,并不旨在限制应用和使用。此外,并不意图受到前面的技术领域、背景技术、简要概述或下面的详细描述中给出的任何表达或暗示的理论的束缚。如这里所使用的,术语模块是指单独地或以任何组合的任何硬件、软件、固件、电子控制部件、处理逻辑和/或处理器设备,包括但不限于:专用集成电路(ASIC)、电子电路、处理器(共享的,专用的或成组的)和执行一个或多个软件或固件程序的存储器、组合逻辑电路和/或提供所述功能的其他适当组件。
本文可根据功能和/或逻辑块部件及各种处理步骤来描述本发明的实施例。应当理解,可以通过配置为执行指定功能的任意数目的硬件、软件和/或固件组件来实现这种块组件。例如,本发明的实施例可采用各种集成电路组件,例如存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等,其可在一个或一个以上微处理器或其他控制装置的控制下执行各种功能。此外,本领域技术人员将理解,本公开的实施例可以结合任意数量的系统来实践,并且这里描述的系统仅仅是本公开的示例性实施例。
为了简明起见,与系统(和系统的各个操作组件)的信号处理、数据传输、信令、控制和其他功能方面相关的常规技术在此不再详细描述。此外,本文所包含的各个图中所示的连接线旨在表示各个元件之间的示例功能关系和/或物理联接。应注意,在本发明的实施例中可存在许多替代或额外的功能关系或物理连接。
参考图1,示出了根据各种实施例的车辆10。车辆10通常包括底盘12、车身14、前轮16和后轮18。车身14被安排在底盘12上并且基本上包围车辆10的部件。车身14和底盘12可以共同形成框架。车轮16和18各自在车身14的相应角部附近可旋转地联接到底盘12。
在各种实施例中,车辆10是自主车辆。例如,自主车辆10是被自动控制以将乘客和/或货物从一个位置运送到另一个位置的车辆。车辆10在所示实施例中被描绘为客车,但是应当理解,也可以使用任何其他车辆,包括摩托车、卡车、运动多用途车辆(SUV)、娱乐车辆(RV)、船舶、飞行器等。在示范性实施例中,自主车辆10是所谓的四级或五级自动化系统。四级系统指示“高自动化”,其是指动态驾驶任务的所有方面的自动驾驶系统的驾驶模式特定性能,即使人类驾驶员并未适当地响应于介入的请求。五级系统指示“完全自动化”,其是指在可由人类驾驶员管理的所有道路和环境条件下由自动驾驶系统进行的动态驾驶任务的所有方面的全时性能。
如图所示,自主车辆10通常包括推进系统20、传动系统22、转向系统24、制动系统26、传感器系统28、致动器系统30、至少一个数据存储设备32、至少一个控制器34和通信系统36。在各种实施例中,推进系统20可以包括内燃机、诸如牵引马达的电动机、和/或燃料电池推进系统。传动系统22配置为根据可选择的速比将动力从推进系统20传送到车轮16和18。根据各种实施例,传动系统22可以包括级比自动变速器、无级变速器或其他适当的变速器。制动系统26配置为向车轮16和18提供制动扭矩。在各种实施例中,制动系统26可以包括摩擦制动器、线控制动器、诸如电动机的再生制动系统和/或其他适当的制动系统。转向系统24影响车轮16和18的位置。虽然为了说明的目的被描绘为包括方向盘,但是在本公开的范围内预期的一些实施例中,转向系统24可以不包括方向盘。
在各种实施例中,数据存储设备32包括将地图数据提供给控制器34和自主驾驶系统70(图3)的地图模块。在各种实施例中,地图模块访问本地存储的地图数据和/或从远程地图数据提供商接收的地图数据。例如,地图数据提供商经由通信系统36提供地图数据。
传感器系统28包括感测自主车辆10的外部环境和/或内部环境的可观察条件的一个或多个感测装置40a-40n。传感装置40a-40n可以包括但不限于,雷达、LIDAR、全球定位系统、光学摄像机、热摄像机、超声波传感器和/或其他传感器。致动器系统30包括控制一个或多个车辆特征的一个或多个致动器装置42a-42n,所述车辆特征诸如但不限于推进系统20、传动系统22、转向系统24和制动系统26。在各种实施例中,车辆特征可以进一步包括内部和/或外部车辆特征,诸如但不限于门、行李箱和车厢特征,诸如空气、音乐、照明等(未编号)。
通信系统36配置为向其他实体48无线地传送信息和从其他实体48无线地传送信息,所述其他实体48诸如但不限于其他车辆(“V2V”通信)、基础设施(“V2I”通信)、远程系统和/或个人设备(参考图2更详细地描述)。在示例性实施例中,通信系统36是配置为使用IEEE 802.11标准或通过使用蜂窝数据通信经由无线局域网(WLAN)进行通信的无线通信系统。然而,诸如专用短距离通信(DSRC)信道的附加或替代通信方法也被认为在本发明的范围内。DSRC信道指的是专门设计用于汽车用途以及相应的协议和标准组的单向或双向短程到中程无线通信信道。
数据存储设备32存储用于自动控制自主车辆10的数据。在各种实施例中,数据存储设备32存储可导航环境的已定义地图。在各种实施例中,所定义的地图可以由远程系统预先定义并从远程系统获得(参考图2进一步详细描述)。例如,所定义的地图可以由远程系统组装并且被传送到自主车辆10(无线地和/或以有线方式)并且被存储在数据存储设备32中。可以理解,数据存储设备32可以是控制器34的一部分,与控制器34分离,或是控制器34的一部分和分离系统的一部分。
控制器34包括至少一个处理器44和计算机可读存储设备或介质46。处理器44可以是任何定制的或商业上可获得的处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、与控制器34相关联的若干处理器中的辅助处理器、基于半导体的微处理器(以微芯片或芯片组的形式)、宏处理器、其任何组合,或通常是用于执行指令的任何装置。计算机可读存储设备或介质46可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。KAM是永久或非易失性存储器,其可用于在处理器44断电时存储各种操作变量。计算机可读存储设备或介质46可以使用诸如PROM(可编程只读存储器)、EPROM(电PROM)、EEPROM(电可擦除PROM)、闪存或能够存储数据的任何其他电、磁、光或组合存储装置的许多已知存储装置中的任何一种来实现,其中一些数据表示控制器34在控制自主车辆10时使用的可执行指令。
这些指令可以包括一个或多个单独的程序,每个程序包括用于实现逻辑功能的可执行指令的有序列表。这些指令在由处理器44执行时接收和处理来自传感器系统28的信号,执行用于自动控制自主车辆10的部件的逻辑、计算、方法和/或算法,并且基于逻辑、计算、方法和/或算法生成传送到致动器系统30的控制信号以自动控制自主车辆10的部件。虽然在图1中仅示出了一个控制器34,但是自主车辆10的实施例可以包括任意数量的控制器34,其通过任何合适的通信介质或通信介质的组合进行通信并且协作以处理传感器信号,执行逻辑、计算、方法和/或算法,并且生成控制信号以自动控制自主车辆10的特征。
在一个示例中,自主驾驶系统包括用于应用制动器的电子制动器控制模块(EBCM)。现在参考图2,在各种实施例中,关于图1描述的自主车辆10可以适用于特定地理区域(例如,城市、学校或商业校园、购物中心、游乐园、事件中心等)中的出租车或摆渡系统的环境中,或者可以简单地由远程系统来管理。例如,自主车辆10可以与车队形成系统相关联。图2示出了总体上以50示出的操作环境的示范性实施例,该操作环境包括如关于图1所描述的与一个或多个自主车辆10a-10n相关联的车队形成系统52。在各种实施例中,操作环境50还包括经由通信网络56与自主车辆10和/或车队形成系统52通信的一个或多个用户设备54。车队形成系统52还可以被称为管理整体车队操作的车队管理系统,例如,管理不同车辆加入车队的请求。
车队形成系统52是用于形成车队并在车队中定位车辆系统。车队形成系统52包括数据传输接口52a和数据处理单元52b。数据处理单元52b配置为执行车队形成系统52的功能和步骤,并向数据传输接口52a发送数据和从数据传输接口52a接收数据。数据传输接口配置为经由通信网络56与车辆通信。
通信网络56支持操作环境50所支持的设备、系统和部件之间所需的通信(例如,经由有形通信链路和/或无线通信链路)。例如,通信网络56可以包括无线载波系统60,诸如蜂窝电话系统,其包括多个蜂窝塔(未示出)、一个或多个移动交换中心(MSC)(未示出)、以及将无线载波系统60与地面通信系统连接所需的任何其他联网部件。每个蜂窝塔包括发送和接收天线和基站,其中来自不同蜂窝塔的基站或者直接地或者经由诸如基站控制器的中间设备连接到MSC。无线载波系统60可以实施任何合适的通信技术,包括例如数字技术,诸如CDMA(例如,CDMA 2000)、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布置也是可能的,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离地定位,每个基站可以负责单个蜂窝塔,或者单个基站可以服务于多个蜂窝塔,或者多个基站可以耦合到单个MSC,仅列举了一些可能的布置。
除了包括无线载波系统60之外,可以包括卫星通信系统64形式的第二无线载波系统,以提供与自主车辆10a-10n的单向或双向通信。这可以使用一个或多个通信卫星(未示出)和上行链路发送站(未示出)来完成。单向通信可以包括例如卫星无线电服务,其中由发射站接收节目内容(新闻,音乐等),打包用于上载,然后发送到卫星,该卫星将节目广播给订户。双向通信可以包括例如使用卫星来中继车辆10和基站之间的电话通信的卫星电话服务。除了无线载波系统60之外或者代替无线载波系统60,可以使用卫星电话。
还可以包括地面通信系统62,其是连接到一个或多个地面线路电话并将无线载波系统60连接到远程运输系统52的传统地基电信网络。例如,地面通信系统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因特网基础设施的网络。地面通信系统62的一个或多个段可以通过使用标准有线网络、光纤或其他光网络、电缆网络、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、或其任意组合来实现。此外,远程运输系统52不必经由地面通信系统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2中仅示出了一个用户设备54,但是操作环境50的实施例可以支持任意数量的用户设备54,包括由一个人拥有、操作或以其他方式使用的多个用户设备54。操作环境50所支持的每个用户设备54可以使用任何合适的硬件平台来实现。在这点上,用户设备54可以以任何常见的形式因素来实现,包括但不限于:台式计算机;移动计算机(例如平板计算机,膝上型计算机或上网本计算机);智能手机;视频游戏装置;数字媒体播放器;家庭娱乐设备;数码相机或摄像机;可佩戴计算设备(例如,智能手表、智能眼镜、智能服装);等。操作环境50所支持的每个用户设备54被实现为计算机实现的或基于计算机的设备,其具有执行本文所描述的各种技术和方法所需的硬件、软件、固件和/或处理逻辑。例如,用户设备54包括可编程设备形式的微处理器,该可编程设备包括一个或多个存储在内部存储器结构中并用于接收二进制输入以创建二进制输出的指令。在一些实施例中,用户设备54包括能够接收GPS卫星信号并基于这些信号生成GPS坐标的GPS模块。在其他实施例中,用户设备54包括蜂窝通信功能,使得该设备使用一个或多个蜂窝通信协议在通信网络56上执行语音和/或数据通信,如这里所讨论的。在各种实施例中,用户设备54包括视觉显示器,例如触摸屏图形显示器或其他显示器。
车队形成系统52包括一个或多个后端服务器系统,其可以是基于云的、基于网络的、或者驻留在由车队形成系统52服务的特定校园或地理位置。车队形成系统52可以由现场顾问、或自动顾问、或两者的组合来操作。车队形成系统52可以与用户设备54和自主车辆10a-10n通信以安排行驶、调度自主车辆10a-10n等。在各种实施例中,车队形成系统52存储账户信息,诸如用户认证信息、车辆简档标识符、简档记录、行为模式和其他相关用户信息。
根据典型的用例工作流程,车队形成系统52的注册用户可以经由用户设备54创建乘坐请求。乘坐请求将典型地指示乘客的期望搭乘位置(或当前GPS位置),期望目的地位置(其可以标识预定义的车辆停车站和/或用户指定的乘客目的地)以及搭乘时间。车队形成系统52接收乘坐请求,处理该请求,并调度自主车辆10a-10n中选择的一个(如果有的话)以在指定的搭乘位置和适当的时间搭乘乘客。车队形成系统52还可以生成适当配置的确认消息或通知并向用户设备54发送该确认消息或通知,以让乘客知道车辆在道路上。在乘坐请求的情况下,注册用户还可以发起与其他车辆形成车队的请求。车队形成系统52接收来自注册用户的请求,并管理与其他车辆形成车队的过程,包括诸如分析共享相同或部分相同行程的车辆行程的功能。
可以理解,本文所公开的主题为可以被认为是标准或基线自主车辆10和/或车队形成系统52的那些提供了某些增强的特征和功能。为此,可修改、增强或以其他方式补充自主车辆和车队形成系统,以提供下文更详细描述的附加特征。
根据各种实施例,控制器34实现如图3所示的自主驾驶系统(ADS)70。即,控制器34(例如,处理器44和计算机可读存储设备46)的合适的软件和/或硬件部件被用于提供与车辆10结合使用的自主驾驶系统70。
在各种实施例中,自主驾驶系统70的指令可以由功能或系统来组织。例如,如图3所示,自主驾驶系统70可以包括传感器融合系统74、定位系统76、引导系统78和车辆控制系统80。可以理解,在各种实施例中,指令可以被组织成任意数量的系统(例如,组合、进一步划分等),因为本公开不限于本示例。
在各种实施例中,传感器融合系统74合成和处理传感器数据,并预测车辆10的环境的对象和特征的存在、位置、分类和/或路径。在各种实施例中,传感器融合系统74可结合来自多个传感器的信息,所述多个传感器包括但不限于相机、LIDAR、雷达和/或任何数量的其他类型的传感器。传感器融合系统74也可以被称为计算机视觉系统,因为它能够使来自几个传感器的输入可视化。
定位系统76处理传感器数据连同其他数据以确定车辆10相对于环境的位置(例如,相对于地图的局部位置、相对于道路车道的准确位置、车辆行驶方向、速度等)。引导系统78处理传感器数据连同其他数据以确定车辆10遵循的路径。车辆控制系统80根据所确定的路径生成用于控制车辆10的控制信号。
在各种实施例中,控制器34实施机器学习技术以帮助控制器34的功能,例如特征检测/分类、障碍物缓解、路径遍历、映射、传感器集成、地面实况确定等。
车辆控制系统80配置为将车辆控制输出传送到致动器系统30。在示范性实施例中,致动器42包括转向控制、换挡器控制、加速器或节气门控制以及制动控制。转向控制可以例如控制如图1所示的转向系统24。换挡器控制可以例如控制如图1所示的传动系统22。节气门控制可以例如控制如图1所示的推进系统20。制动控制可以例如控制如图1所示的车轮制动系统26。
现在参考图2,车队形成系统包括数据传输接口52a和数据处理单元52b。数据处理单元52b配置为向数据传输接口52a发送数据和从数据传输接口52a接收数据。数据处理单元配置为确定已经发起加入车队请求的一组车辆10a-10n的每个车辆的行程。数据处理单元52b配置为比较该组车辆的所有车辆10a-10n的行程。数据处理单元52b配置为确定第二车辆10b以与来自该组车辆的第一车辆10a形成车队。数据传输接口52a配置为向第一车辆10a传送与第二车辆10b形成车队的提议。数据处理单元52b配置为确定第一车辆10a是否接受提议,并且如果是,则确定第一车辆10a如何加入车队的指令。数据传输接口52a配置为将如何加入车队的指令传送到第一车辆10a。
如图2所示,数据传输接口52a配置为经由通信网络56将数据发送到该组车辆10a-10n,并从该组车辆10a-10n接收数据。如上所述的用户界面54被布置在车辆10中(例如,在车辆的监视器显示器中)和/或是智能电话。另外,用户接口54可以通过安装在例如监视器显示器和/或智能电话上的应用程序来变得便捷。
在各种实施例中,数据处理单元52b配置为基于预定时间帧内的相同或部分相同的行程来确定第二车辆10b。
在各种实施例中,数据处理单元52b配置为确定第一车辆10a在何处加入车队的起点,并且确定第一车辆10a在何时加入车队的时间。例如,这用于确定第一车辆10a关于如何加入车队的指令。
在各种实施例中,数据处理单元52b配置为确定第一车辆10a在车队中的位置。例如,这用于确定第一车辆10a如何加入车队的指令。
在各种实施例中,数据处理单元52b配置为确定车队中的车辆数目并且确定车队中的每个车辆的位置。数据传输接口52a配置为向每个车辆传送其在车队中的位置。例如,这用于进一步确定第一车辆10a如何加入车队的指令。
在各种实施例中,数据处理单元52b配置为确定第一车辆不加入车队时的初始里程和/或初始能效,并且针对车队中的第一车辆的不同位置来计算第一车辆的新里程和/或新能效。另外,数据处理单元52b配置为针对车队中的第一车辆10a的不同位置为其他车辆中的每个车辆计算新的里程和/或新的能效,并且确定第一车辆10a的初始里程和/或初始能效是否足以到达其行程的目的地,并且如果没有,则指示车队中的第一车辆10a比不加入车队更少能耗的位置,以便增加第一车辆10a的里程和/或能效。能耗较小的位置可以是车队中的两个车辆之间的位置,因为该位置有利的空气动力条件。相反,第一和最后位置在空气动力条件方面可能不太有利,并且因此是车队中车辆消耗更多能量的位置。另外,系统52可以确定车队中的车辆类型(例如,汽车或卡车)。随着位于卡车后方的车辆到达具有甚至更好的空气动力条件的位置时,这也可能影响车辆在车队中的定位(参见图7)。
车队形成系统52配置为将指令(例如,车队中的位置、车辆速度、车队加入的时间等)发送到加入车队的每个车辆的自主驾驶系统(ADS)70。如参考图3所描述的,ADS 70基于从车队形成系统52接收的指令来控制意愿加入车队的每个车辆。或者,车队形成系统52直接访问ADS 70,以控制每个单独的车辆以形成车队。
在各种实施例中,(参见图7和图8),数据处理单元52b配置为从第一车辆10a请求补偿量,以便在所指示的位置定位。在另一个示例中,车辆10a可以基于其对整个车队效率的贡献来接收补偿或支付激励。数据传输接口52a配置为向在较高能耗位置的至少一个其他车辆传送补偿报价。数据处理单元52b配置为确定其他车辆的至少一个车辆是否接受报价,如果是,则数据处理单元52b配置为基于补偿报价发起从第一车辆10a到其他车辆的至少一个车辆的补偿。由此,数据处理单元52b通知车辆10a它是否接收激励或支付补偿并支持在所有车队成员之间交换它。能效益处在车队中的所有车辆上可能不均匀。车队能效优化对于个体车辆能效可能是有害的。这具有效果:系统52通过对不实现车队驾驶最大益处的车辆进行补偿来货币化和激励协作能效和里程管理。在另一示例中,补偿报价基于能效、有效负荷优化、路线规划和行驶时间。换句话说,可以以多种方式管理补偿方法。首先,从车辆(例如,车辆10a)向另一车辆(例如,另一车辆之一)提供补偿。补偿或激励的量可以基于预填充标准(例如能量值、时间、位置等)。系统基于每个车辆的各体行程、偏好、日历等来假定和/或计算预填充的标准。能量值可以是多个因素的函数(纯能量成本、驱动里程要求、充电/加燃料的时间、充电/加燃料位置选项等)。
在各种实施例中,如果其他车辆的至少一个车辆不接受报价,则数据处理单元52b配置为确定具有与第一车辆10a的行程不同的行程的第三车辆10c。数据传输接口52a然后配置为向第一车辆10a传送与第三车辆10c形成车队的提议,并且向第三车辆10c传送与第一车辆10a形成车队的提议。数据处理单元52b配置为从第一车辆10a请求补偿量,以便与第三车辆10c形成车队,并且确定第三车辆10c是否接受报价,并且如果接受,则确定第一车辆10a和第三车辆10c如何形成车队的指令。数据传输接口52a配置为将如何形成车队的指令传送给第一车辆10a和第三车辆10c。换言之,可以向第三车辆10c支付用于接受绕行以与第一车辆形成车队的补偿。
在各种实施例中,如果第一车辆10a的初始里程和/或初始能效足以到达其行程的目的地,则数据处理单元52b配置为针对车队中的不同位置计算每个车辆的个体能耗水平,并且基于每个车辆的个体能耗水平计算车队平均能耗水平。此外,数据处理单元52b配置为基于与车队平均能耗水平相关的个体能耗水平来选择每个车辆的位置。
在各种实施例中,数据处理单元52b配置为接收每个车辆的目的地位置,所需到达时间和/或车辆概况,并且将每个车辆的这些数据彼此进行比较。例如,这用于比较该组车辆中所有车辆的路线。
术语“自主”是指车辆正在自主(即,没有人的干涉)地或半自动(即,在车辆运动期间具有一些人的相互作用)地执行运动。
图4示出了用于在高级视图上说明操作系统50内的车队形成系统52的功能的功能框图。框400示出例如用户定义行程(例如,目的地时间和位置、路线等)。
在框402,用户定义时间价值($/分钟)。例如,用户定义到目的地的时间价值(即,5美元/分钟前/后期限)。在一个示例中,这意味着用户表达他/她意愿接受比计划在目的地晚到达的成本,例如,用户可以设置接受与第一车辆形成车队的绕行的报价,例如参见图7和图8。在另一示例中,用户可以设置用于将车队加入期望位置的报价,该报价具有允许用户更早地到达用户的目的地的车队驾驶速度。这意味着,例如,用户可以设置用于加入以更高速行进的车队的报价,以便提前到达目的地。
在框404,用户定义能耗价值,包括任何能量存储限制和能量剩余目标($/加仑,$/L,$/kWh,$/gCO2)。能效补偿也可以使用车辆简档、旅程、行程、路线、动力传动系效率等来估算。在一个示例中,这意味着用户表达用户意愿接受较高能耗的成本,例如,用户可以根据空气动力条件设置接受移动到车队中不太有利的位置的报价,参见图7和图8所示的示例。
在框406,用户可以可选地定义对能耗计算价值的任何抵消交易,即,比纯理性价值更高的价值。“除纯理性价值外的价值”与人们希望将其“能量足迹”降低得比纯经济可能提议的要多的目标有关。例如,能量可能花费$0.12/kWh。但是,意愿减少其碳足迹的人可能会在额外的50%上产生抵消交易(将能量价值调节到$0.18/kWh)以试图驱动更多的个人/车队能量减少。在这个例子中的意味是这个人于是会将她/他的时间评估得更少,并且通过这个非纯理性值评估来影响车队优化等式。在一个实施例中,系统52还可以定义抵消交易,如成员资格折扣,电涌价格等。
术语“用户”与车辆的乘客相关。可以通过使用用户界面54来初始化框402、404和406处的功能。
车辆10对于该组车辆10a-10n中的每个车辆是示例性的。框408示出了车辆10配置为传送车辆10正在道路上驾驶或进入道路的功能。框410示出了车辆配置为将类似于所定义的时间价值和所定义的能耗价值的参数传送到车队形成系统52。另外,车辆10配置为将行驶计划和约束传送给车队形成系统52。
能耗价值也可以称为能效。
车辆10适于根据不同的参数来评估能耗或能效。例如,车辆10适于基于车辆的负荷(例如,车辆中的乘客数量)、坡度/斜度、加速/减速、高度、温度和湿度来确定能耗。此外,车辆10适于根据车队中的位置(例如,当作为前方车辆或后方车辆驾驶时)、车队的速度来确定车队中驾驶的益处。此外,车辆10了解车辆和路况约束,例如速度限制、加速限制、减速限制等。如上所述,在功能410中示出的车辆10将这些数据传送到系统52。
车队形成系统52在框412处组装道路上每个车辆的车辆数据(例如,时间和能量值)。
然后,在框414,车队形成系统52优化车辆在车队(车队配置)中的位置、行驶路径和车辆速度,以最大化价值或最小化成本。车队形成系统52具有关于能量基础设施的信息,即燃料/装料位置、燃料/装料时间、使用预测。另外,车队形成系统52了解路况,即允许的行驶速度、坡度/斜度、信号/停站、停车。此外,车队形成系统52适于确定车辆何时改变车队,或车辆何时加入和离开车队。
在另一实施例中,车辆适于连续地扫描其他车辆或协调系统(车队形成系统)并与其他车辆或协调系统(车队形成系统)对接,以基于个体和社会或车队利益来确定是否有更好的车队要加入。这也意味着车辆和/或系统还需要理解与从一个车队转移到另一个车队相关联的处罚(时间和能量处罚的可能性)。通过利用基于价值的标准来补偿能量和时间,个体/车队/非理性利益达成协议。
在框414处优化之后,车队形成系统在框416处将形成车队的指令(例如,用于加入车队的时间、加入车队的位置、总行驶路径、车辆速度等)传送给意愿形成车队的每个车辆。最后,在框418,车队形成系统52收集和分配用于车队中的车辆补偿的费用,即资金/积分/和/或基于价值之外的其他补偿。由此,车队形成系统52基于加入和/或形成车队的该组车辆中的每个车辆的相对利益通过分配资金来实施补偿方法。
箭头420表示车队形成系统52配置为在动态过程中形成车队,即,车队形成系统52对于车队中的任何变化是开放的,或者是通过离开车队的车辆,或者是改变其目标的车辆,或者是发起加入车队请求的车辆(例如,参考图5C中的框555和557)。另外,车辆可以对补偿进行报价、还价或拒绝(例如,参考图8)。此外,在效率方面,车辆可以选择最快、最便宜、成本-时间优化或最有效的行程。这意味着,例如,通过对第二车辆和其他车辆提供补偿的第一车辆可以从省时的角度或者从成本节省/能耗节省等(例如,参考图7和图8提供的示例)优化其行程。
换句话说,系统52是基于激励的平台,其通过向其他附近车辆提供补偿以提高个体能效、个体驾驶里程和/或车队能效而使得互连的自主车辆能够在车队中行驶。连接到车队的用户或车辆受益于增加的能效、增加的驾驶里程、降低的运行成本和增加的收入。该系统还具有可以减少交通阻塞、并且优化可用运输资源使用的效果。
图5A示出了说明车队形成系统52的示例性过程的流程图,该过程测量路线选项以构建共享相同或部分相同行程的潜在车队列表。
在框500,用户定义已经参考图4描述的行程。
在框502,用户确定时间价值(例如$/分钟)。这表示时间成本。在一个示例中,用户在车辆设置/旅程初始化期间定义该价值。在另一示例中,基于用户简档和用户简档日历来估算时间价值。此外,确定车辆(也称为互连的自主车辆,CAV)的能耗价值(例如$/加仑,$/L$/kWh,$/gCO2)。在一个示例中,车辆10基于如参考图4所描述的能量存储限制和能量剩余目标来估算这个值。时间补偿价值可以由系统52来用户定义或估算。可以使用所接受的时间补偿报价或事件/行程项的用户历史来估算时间补偿。例如,如果行程延长使得用户完成他们在行程期间可能正在观看的电影/游戏,则用户可能意愿接受较低的时间价值。类似地,如果他们需要到达其目的地以赶航班,则他们的时间补偿可能很高。由于系统52可以访问用户简档、联系人和日历,则它可以确定最优值以针对行驶时间的增加来补偿用户。用户简档还可以包括补偿历史,例如,系统52可以使用先前用户接受的时间补偿报价来向用户显示最佳补偿报价。时间成本可以是基于资源的,即用户的纯时间价值(例如$1/min或$2/min…),和/或基于事件的。例如,基于事件的时间成本发生在个人希望提前5分钟到达目的地或者希望赶航班并将对其支付溢价时。在一个示例中,这个时间设置可以由个人在进入她/他的行程目标(即目的地)、目标到达时间、当量价值到达时间窗口(即;10分钟之前具有与目标时间当量的价值)和在该目标到达时间窗口之外的处罚/价值(例如,5分钟之后等于$10的价值损失,10分钟之后等于$20的价值损失,30分钟之后等于$200的价值损失,5分钟之前等于$5的价值增益,10分钟之前等于$8的价值增益)。
在框504处,车队形成系统52从用户接收针对时间价值和能耗价值以及其他参数方面的不同目标,并确定是否存在具有不同目标的不止一个用户。如果是,则在框506处,车队形成系统52或车辆(也称为互连自主车辆,CAV)确定例如用于提供用户补偿的平均行驶时间价值。如果否,则在框508,第一车辆10a发起加入车队形成系统52的请求,这可被称为智能运输系统(ITS)。
如框510所示,车队形成系统52配置为访问目的地位置、所需到达时间、传感器数据和车辆简档。这可以是临时行程专用许可。数据访问是示例性地但不限于车辆速度、可用燃料/里程比、踏板位置的概览、空气动力分布、车辆的平均能耗、车辆的加速度分布。
接下来,在框512处,车队形成系统52调查路线选项以与共享相同或部分相同行程的车辆构建车队。在一个示例中,车队形成系统52可向与共享相同或部分相同行程的第一车辆形成车队的车辆发送报价。车队形成系统52组装已经发起形成车队请求并共享同一路线的车辆请求,并且根据来自共享同一路线的每个车辆的时间和能耗价值来组装每个定义的值。结果,车队形成系统52合并可能形成潜在车队的车辆列表。
图5B示出了用于确定车队中的车辆的位置的另一示例性流程图。图5B可以是图5A中的流程图的继续,其中过渡点由‘A’表示。在框514处,车队形成系统52配置为选择第一车队。在框516处,系统52选择第一车队内的车辆的第一潜在配置,即,加入第一车队的该组车辆中的每个车辆的位置,并在框518处选择第一潜在配置的第一车辆。
在框520,车队形成系统52计算第一车辆的能耗价值、所需里程、行驶时间、运行成本和运行价值、行程和路线分布、预期交通等。总成本值可以通过增加能量成本、时间成本和其他成本(例如,运行和非运行成本、基础设施成本、通行费、维护成本、ITS系统费用等)来计算,如参考图4所述。能量成本可以通过整合多个参数来计算,例如第一车辆在其路线上的坡度分布、第一车辆所加入车队的速度、第一车辆的加速度分布、第一车辆在车队中的位置(例如,领头车辆)等。为了评估加入车队的第一车辆的价值及其在车队中的潜在位置,系统52计算比较基线配置中的成本和场景配置中的成本的总价值。基线配置可以分别是第一潜在配置和第一车辆的第一位置。场景配置可以分别是第一车辆的不同车队配置和不同位置。结果,总价值可以确定第一车辆在车队中的最佳位置。
在框522处,系统52确定这是否是第一车队的最后车辆,如果否,则在框524处选择下一车辆,并在框520处重新执行计算。如果是,则在框526处,车队形成系统52通过重新布置车辆位置来确定在第一车队内是否存在其他配置,并且如果是,则选择由框528所示的第二车队。如果否,则车队形成系统52确定是否存在共享相同或部分相同行程的任何其他车队。如果是,如框531所示,则车队形成系统52选择下一个可用车队,并再次开始框516的流程图处理。如果否,则由框532来选择第一车队。
图5C和图5D示出了用于示例性地说明基于补偿报价原理形成车队的原理的另一流程图。
在框532处,选择第一车队,其也是图5C的起点。在另一个示例中,框532还可以示出在形成车队的过程中的一组车辆的起点,即车队还不存在。
在框534处,示范性地示出车队形成系统确定在没有加入车队时第一车辆10a的里程是否足以满足第一车辆10a的所需里程。
如果否,则车队形成系统52在框536处计算补偿报价,即,由第一车辆向接受车队中在空气动力条件方面不太有利的位置的车辆支付的车队运行费用(例如,如上所述的能量成本值)。
另外,在框538处,系统52计算附加补偿报价,例如,如果第一车辆提议新的路线,该路线增加车队中的其他车辆的行驶时间和/或行驶成本,则支付给车队中接受形成车队(尽管这在行驶时间方面可能不太有利)的车辆的附加费。由此,第一车辆通过加入车队并向车队的其他车辆支付补偿来降低其能耗。
在框540,如果存在第一车辆可以加入的不止一个车队,则车队形成系统52基于总费用,即基于车队运行费用和附加费的费用,对车队进行排序。
在一个示例中,在框542,车队形成系统52确定第一车辆和其他车辆是否同意使用针对补偿报价的估计固定费用。
如果是,则在框544处,系统确定第一车辆10a是否同意支付估计的固定费用。如果否,则在框546处,系统52移动到车队的下一个车队配置,并在框542处再次开始。如果在框542处,系统52确定第一车辆和其他车辆不同意使用估计的固定费用,则在框548处,系统52确定其他车队是否意愿加入竞拍并使用估计的固定费用作为起点。系统52管理竞拍并通知每个结果。参考图8,进一步描述竞拍的原理。
在框550处,如果第一车辆或者在框544处接受使用估计的固定费用或者在框548处另一车队建立与第一车辆的协议,则系统52将车队中的每个车辆的位置通知给第一车辆和车队中的其他车辆。
在框552处,系统52从车队的用户/车辆收集所有费用,并将补偿分配给具有接收补偿权利的车队的车辆。
现在返回到框534处,如果系统确定在没有加入车队时第一车辆10a的里程足以满足第一车辆的所需里程,则在框554处,系统52选择具有加入的第一车辆的车队配置,该车队配置显示了车队的能耗价值和时间价值的总价值的最大改进。目标是基于最佳能效价值来选择车队配置,而不是基于增加第一车辆的能效价值来选择车队配置,如在框536处所示并且随后直至框552。
在框556处,系统基于框554将车队配置和车队的路线传送到车队的第一车辆和其他车辆。
在框555处,车队形成系统52确定车队中的任何一个车辆是否到达其目的地。如果否,则车队形成系统52在框557处确定是否存在来自另一车辆加入车队的任何其他请求,并且如果否,则车队形成系统52返回框555。这说明了已经在图4中描述的车队形成系统52的动态处理,即,车队形成系统配置为确定车队中是否存在变化以及是否存在意愿加入车队的其他潜在车辆。车队形成系统52可以配置为以重复的或迭代的方式这样做,例如在几秒到几分钟的周期内,例如每秒或每三到五秒直到一或两分钟的周期内,这取决于具体的情形。
现在参考图5D,在框558处,系统52基于框554选择车队配置中的第一车辆。
在框560处,系统52确定例如第一车辆的能耗价值是否等于车队平均能耗价值。基于框556,基于车队配置的每个车辆的个体能耗价值来计算车队平均能耗价值。如果是,则在框562,系统52将所选择的第一车辆添加到可能不接收补偿的车辆池中。如果否,则在框564处,系统52确定第一车辆的能耗价值是否大于车队平均能耗价值。如果是,则在框566处,系统52将第一车辆添加到对补偿报价(即资金)有贡献的车队的车辆池。如果否,则在框568,系统52将第一车辆添加到从资金接收补偿的车队的车辆池中。
在框566之后,车队形成系统在框570a处确定所选车辆是否登记在成员资格程序中。如果否,则在框572a处,额外地收取非成员级费用,这可以相对于个体和车队平均能耗价值之间的差异来计算。如果是,则在框574a处,额外地收取成员级别费用,这可以相对于个体和车队平均能耗价值之间的差异来计算。
在框568之后,车队形成系统在框570b处确定所选车辆是否登记在成员资格程序中。如果否,则在框572b,额外地分配非成员级费用,其可以相对于个体和车队平均能耗价值之间的差异来计算。如果是,则在框574a处,额外地分配成员级别费用,其可以相对于个体和车队平均能耗价值之间的差异来计算。
在框576处,系统52确定第一车辆是否是车队中的最后车辆,如果不是,则在框580处,选择车队中的下一车辆,在框中,并且如对于车队中的第一车辆所做的,在框560处再次开始处理步骤。如果系统52在框570a和570b处确定选择了最后的车辆,则在框578处,系统52基于车队中的车辆的约定车队配置来扣除补偿费用,并从对资金有贡献的车辆池中收集费用,并将资金重新分配给从资金接收补偿的车辆池。
图6A至图6C说明形成具有三个车辆10a、10b、10c的车队的一些示例性群集图。
图6A示出了车辆10a,车辆10a具有与所需里程不匹配的里程,例如到达下一个充电站,并且因此可能意愿支付高费用/补偿来加入车队以便提高其能效。车辆10b和10c加入现有车队或处于形成车队的过程中。车辆10a发起加入车队的请求,并且定位在车队中具有更低能耗水平的位置,以便增加其里程。系统52为该请求扣除补偿报价。车辆10b接受报价并且车辆10a定位在10b和10c之间的第二位置。车辆10c停留在车队的最后位置。车辆10c不予补偿,因为车辆10a的整合对车辆10c没有影响,车辆10c仍然是最后的车辆。换言之,车辆10b获得接受成为车队中的领头车辆的补偿。车辆10c也可以从车辆10b接收用于形成现有车队的补偿。
图6B示出了在现有车队中驾驶的车辆10a、10b和10c。在该群集图中,车辆10a正在引导现有车队,并且发起将其车队中的引导位置改变为车辆10b后方的位置的请求。例如,车辆10a改变其计划并且希望驾驶到更远但是车辆10a的里程不足以到达新目的地的该新目的地。车辆10b接受来自车辆10a的补偿报价,并且车辆10a和10b改变它们的位置。
图6C示出了在现有车队中驾驶的车辆10a、10b和10c。在该示例中,如果车辆10b和车辆10c意愿改变其行程或增加其行驶时间,则车辆10a发起请求。车辆10a提出了对车辆10b和车辆10c关于绕行的补偿报价。车辆10b和10c接受车辆10a关于绕行的补偿报价,并保持在相同的配置中。在未示出的另一个示例中,车辆10a可以另外提出如参考图6B所描述的补偿报价。
图7示出了具有可变或基于里程的补偿的车辆10a的示例以及用于与车辆10b和/或10c形成车队的相应流程图。在该示例中,车辆10a通过用户界面54通知系统52它希望加入车队。车辆10a准备好补偿报价并将其传送到系统,例如,车辆10a准备好为接下来的60英里高速公路支付$0.1/英里(框700),或者,可替换地,系统52提议向车辆10a提供补偿报价以支付给车辆10b和10c。车辆10b还通知系统52,例如对于接下来的50英里的高速公路,接着是城市中的20英里(框702),它希望形成车队。车辆10c是卡车,并且例如,通过定义用于形成车队的补偿且作为领头车辆,例如,对于接下来的70英里,为$0.08/英里(框704),来通知系统52形成车队。系统52将来自车辆10a的请求转发到车辆10b和车辆10c,并基于每个车辆10b和10c的能效增益/损失建议补偿报价的费用(框706)。然后,车辆10c接受补偿报价(框708)。在未示出的示例中,车辆10c可以不接受提议费用并且提议另一补偿费用。车辆10b不接受建议的费用并且不加入车队。车辆10a加入车辆10c并基于建议的费用向系统52发起支付。在行程结束时,系统52向车辆10c发起支付(框710)。在该示例中,车辆10a可以向卡车10c支付比向车辆10b支付更多的费用,因为车辆10a通过与卡车10c形成车队获得更大的能量效益。
图8示出了车辆10a的示例和用于形成具有该组车辆10b-10e的车队的相应流程图。
在该示例中,车辆10a具有不足以到达其目的地的里程,例如55英里。例如,最近的充电/加燃料站处于60英里,使得车辆10a没有到达现有里程55英里的站(框800)。因此,车辆10a经由用户接口54(例如,经由安装在智能电话上的应用程序或车辆信息娱乐系统应用程序;车辆信息娱乐系统在图8中用GPS指示,但它可以是配置为接收用户输入的任何合适的人机接口)向系统52发起加入车队的请求。系统52配置为确定至少第二车辆以形成车队。如参考图4至图6所描述的,系统52配置为确定第一车辆在车队中较少能耗的位置,以便增加其里程。在其他示例中,系统52可以确定具有车辆10a的车队,该车队在车辆速度等方面优化车辆10a的行程,也如参考图4至图6所描述的。针对在较少能耗位置处加入车队,系统52配置为计算和提供费用,例如$4+0.05/英里,用于补偿例如由车辆10b和车辆10c组成的第一现有车队(框804)。并行地,系统52配置为计算和向例如由车辆10d和车辆10e组成的第二现有车队提供补偿费用,例如$4+0.03/英里(框806)。第二现有车队可以对系统52提出的费用进行还价(框808),系统52可以基于第二现有车队的还价来确定新费用。系统52可以将现有的第二车队的还价费用传送给第一车辆10a。因此,系统52配置为启动车辆或现有车队之间的竞拍,以便找到车辆和现有车队之间形成车队的协议。由此,车辆10a可以选择不同的补偿费用。在该示例中,第一现有车队接受来自车辆10a的报价(框810),车辆10a加入第一现有车队并向系统52发起支付(框812)。结果,里程限制车辆10a可以加入车队,使得它可以到达下一个充电站。
图9示出了用于形成车队并在车队中定位车辆的方法900,该方法包括以下步骤:在步骤902,确定已经发起加入车队请求的该组车辆中的每个车辆的行程。在步骤904,比较该组车辆中所有车辆的行程。在步骤906,确定第二车辆以与来自该组车辆的第一车辆形成车队。在步骤908,向第一车辆传送与第二车辆形成车队的提议。在步骤910,确定第一车辆是否接受提议,如果是,则在步骤912,确定第一车辆如何加入车队的指令。在914,将如何加入车队的指令传送给第一车辆。
方法900可以包括对应于参考图4至图8描述的功能的步骤。注意,这里描述的方法的步骤可以由处理器执行,例如由图1中提到的处理器44执行。
尽管在前面的详细描述中已经给出了至少一个示例性实施例,但是应当理解,还存在大量的变型。还应该理解,一个或多个示例性实施例仅是示例,并不旨在以任何方式限制本公开的范围、应用或配置。相反,前面的详细描述将为本领域技术人员提供用于实现一个或多个示例性实施例的方便的公路图。应当理解,在不脱离所附权利要求及其合法等同物中所阐述的本发明的范围的情况下,可以对元件的功能和布置进行各种改变。
Claims (9)
1.一种用于形成车队和在所述车队中定位车辆的系统,所述系统包括:
数据传输接口;
数据处理单元,其配置为向所述数据传输接口发送数据和从所述数据传输接口接收数据;
其中,所述数据处理单元配置为确定已发起加入车队请求的一组车辆中的每个车辆的行程;
其中,所述数据处理单元配置为比较所述一组车辆中的所有车辆的行程;
其中,所述数据处理单元配置为确定第二车辆,该第二车辆与来自所述一组车辆中的第一车辆形成车队;
其中,所述数据传输接口配置为向所述第一车辆传送与所述第二车辆形成车队的提议;
其中,所述数据处理单元配置为确定所述第一车辆是否接受所述提议;且如果是,则确定所述第一车辆如何加入所述车队的指示;且
其中,所述数据传输接口配置为将如何加入所述车队的指令传送给所述第一车辆,
其中,用于确定所述车队中的所述第一车辆的位置,所述数据处理单元被配置为:
确定所述第一车辆不加入所述车队时的初始里程和/或初始能效;
针对所述车队中所述第一车辆的不同位置,计算所述第一车辆的新里程和/或新能效;
针对所述车队中所述第一车辆的不同位置,计算其他车辆中的每个车辆的新里程和/或新能效;
确定所述第一车辆的初始里程和/或初始能效是否足以到达其行程的目的地,如果没有,则
指示所述车队中所述第一车辆能耗低于未加入所述车队的能耗的位置,以增加第一车辆的行驶距离。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述数据处理单元配置为基于在预定时间帧内的相同或部分相同的行程来确定所述第二车辆。
3.根据权利要求1所述的系统,其中,所述数据处理单元配置为
确定所述第一车辆何处加入所述车队的起点;
确定所述第一车辆何时加入所述车队的时间;
确定所述车队中所述第一车辆的位置;
确定所述车队的车辆数量;和
确定所述车队中每个车辆的位置;且
其中,所述数据传输接口配置为向每个车辆传送其在所述车队中的位置。
4.根据权利要求1所述的系统,其中,所述数据处理单元配置为从所述第一车辆请求补偿量,以便定位在所指示的位置;
其中,所述数据传输接口配置为向在较高能耗位置处的其他车辆的至少一个车辆传送补偿报价;
其中,所述数据处理单元配置为确定所述其他车辆的至少一个车辆是否接受所述报价;且如果是,则所述数据处理单元配置为基于所述补偿报价发起从所述第一车辆到所述其他车辆的至少一个车辆的补偿。
5.根据权利要求4所述的系统,其中如果所述其他车辆的至少一个车辆不接受所述报价,
则所述数据处理单元配置为确定具有与所述第一车辆的行程不同的行程的第三车辆;
所述数据传输接口配置为然后向所述第一车辆传送与所述第三车辆形成车队的提议;且
向所述第三车辆传送与所述第一车辆形成车队的提议;
其中,所述数据处理单元配置为从所述第一车辆请求补偿量以便与所述第三车辆形成车队;且
确定所述第三车辆是否接受报价;如果是,则
配置成确定所述第一车辆和所述第三车辆如何形成所述车队的指令;
其中,所述数据传输接口配置为将如何形成所述车队的所述指令传送给所述第一车辆和所述第三车辆。
6.根据权利要求1所述的系统,其中,如果所述第一车辆的初始里程足以到达其行程的目的地,则所述数据处理单元配置为
计算所述车队中不同位置的每个车辆的个体能耗水平;
基于所述每个车辆的个体能耗水平计算车队平均能耗水平;
基于与所述车队平均能耗水平相关的个体能耗水平选择每个车辆的位置。
7.根据权利要求1所述的系统,其中,用于比较所述一组车辆的所有车辆的行程的所述数据处理单元配置为
接收每个车辆的目的地位置、所需到达时间和/或车辆简档;和
将所述每个车辆的这些数据相互比较。
8.一种形成车队和用于在所述车队中定位车辆的方法,所述方法包括以下步骤:
由处理器确定已发起加入车队请求的一组车辆中的每个车辆的行程;
由所述处理器比较所述一组车辆的所有车辆的行程;
由所述处理器确定第二车辆以与来自所述一组车辆中的第一车辆形成车队;
向所述第一车辆传送与所述第二车辆形成车队的提议;
由所述处理器确定所述第一车辆是否接受所述提议;如果是,则
由所述处理器确定所述第一车辆如何加入所述车队的指令;
将如何加入所述车队的指令传送给所述第一车辆;
其中,用于确定所述车队中的所述第一车辆的位置,所述方法还包括:
确定所述第一车辆不加入所述车队时的初始里程和/或初始能效;
针对所述车队中所述第一车辆的不同位置,计算所述第一车辆的新里程和/或新能效;
针对所述车队中所述第一车辆的不同位置,计算其他车辆中的每个车辆的新里程和/或新能效;
确定所述第一车辆的初始里程和/或初始能效是否足以到达其行程的目的地,如果没有,则
指示所述车队中所述第一车辆能耗低于未加入所述车队的能耗的位置,以增加第一车辆的行驶距离。
9.根据权利要求8所述的方法,其中,确定第二车辆以与所述第一车辆形成所述车队的步骤包括:
在预定时间帧内确定具有相同或部分相同行程的第二车辆;且
其中,所述确定所述第一车辆如何加入所述车队的指令的步骤包括:
确定所述第一车辆何处加入所述车队的起点;
确定所述第一车辆何时加入所述车队的时间。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US15/885,937 US10825344B2 (en) | 2018-02-01 | 2018-02-01 | System and method for forming a fleet and positioning vehicles in the fleet |
US15/885937 | 2018-02-01 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110109448A CN110109448A (zh) | 2019-08-09 |
CN110109448B true CN110109448B (zh) | 2022-07-26 |
Family
ID=67224036
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910039860.9A Active CN110109448B (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-16 | 形成车队和在车队中定位车辆的系统和方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10825344B2 (zh) |
CN (1) | CN110109448B (zh) |
DE (1) | DE102019101790A1 (zh) |
Families Citing this family (28)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10757485B2 (en) | 2017-08-25 | 2020-08-25 | Honda Motor Co., Ltd. | System and method for synchronized vehicle sensor data acquisition processing using vehicular communication |
CN111712420B (zh) * | 2018-02-22 | 2024-02-09 | 本田技研工业株式会社 | 车辆控制系统、车辆控制方法、及存储介质 |
US20210012649A1 (en) * | 2018-03-29 | 2021-01-14 | Nec Corporation | Information processing apparatus, road analysis method, and non-transitory computer readable medium storing program |
US11120693B2 (en) * | 2018-04-17 | 2021-09-14 | Blackberry Limited | Providing inter-vehicle data communications for vehicular drafting operations |
US11181929B2 (en) | 2018-07-31 | 2021-11-23 | Honda Motor Co., Ltd. | System and method for shared autonomy through cooperative sensing |
US11163317B2 (en) | 2018-07-31 | 2021-11-02 | Honda Motor Co., Ltd. | System and method for shared autonomy through cooperative sensing |
JP7243087B2 (ja) * | 2018-09-04 | 2023-03-22 | トヨタ自動車株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム |
US11486721B2 (en) * | 2018-09-30 | 2022-11-01 | Strong Force Intellectual Capital, Llc | Intelligent transportation systems |
US11507111B2 (en) * | 2018-10-31 | 2022-11-22 | Uber Technologies, Inc. | Autonomous vehicle fleet management for improved computational resource usage |
KR20200111978A (ko) * | 2019-03-20 | 2020-10-05 | 현대자동차주식회사 | 내비게이션 시스템 및 그의 경로 탐색 방법 |
DE102019109133A1 (de) * | 2019-04-08 | 2020-10-08 | Man Truck & Bus Se | Technik zum Abgleich von Fahrten von Kraftfahrzeugen |
KR20210017897A (ko) * | 2019-08-09 | 2021-02-17 | 엘지전자 주식회사 | 차량용 전자 장치 및 그의 동작 방법 |
US11403941B2 (en) * | 2019-08-28 | 2022-08-02 | Toyota Motor North America, Inc. | System and method for controlling vehicles and traffic lights using big data |
EP3790296A1 (en) * | 2019-09-09 | 2021-03-10 | Volkswagen AG | Method, computer program, and apparatus for adapting a speed of vehicles in a platoon, vehicle, traffic control entity |
CN110838229A (zh) * | 2019-10-22 | 2020-02-25 | 南京航空航天大学 | 一种车辆队列编队方法 |
US11150104B2 (en) * | 2019-10-31 | 2021-10-19 | International Business Machines Corporation | Route management utilizing geolocation based clustering |
US11556134B1 (en) | 2019-11-27 | 2023-01-17 | United Services Automobile Association (Usaa) | Automous vehicle barricade |
DE102019218629A1 (de) * | 2019-11-29 | 2021-06-02 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Ermitteln einer Konfiguration eines Fahrzeugverbunds |
EP3836111A1 (en) * | 2019-12-09 | 2021-06-16 | Ningbo Geely Automobile Research & Development Co. Ltd. | A method for operating a transportation system |
CN111210614A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-05-29 | 北京汽车集团有限公司 | 控制车队行驶的方法和装置 |
WO2021184265A1 (zh) * | 2020-03-18 | 2021-09-23 | 驭势(上海)汽车科技有限公司 | 基于多车协同的车辆调度系统、方法、电子设备及存储介质 |
KR20210150920A (ko) * | 2020-06-04 | 2021-12-13 | 현대모비스 주식회사 | 차량의 군집 주행 제어 시스템 및 방법 |
DE102020207283A1 (de) | 2020-06-10 | 2021-12-16 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Kontrollzentrum, Fahrzeug, Verfahren, Vorrichtung und Computerprogramm zur Übernahme der Kontrolle über ein zu kontrollierendes Fahrzeug |
US11501646B2 (en) * | 2020-10-06 | 2022-11-15 | Qualcomm Incorporated | Coordinating vehicle platooning using V2X assistance |
RU2766899C1 (ru) * | 2021-05-24 | 2022-03-16 | Осаюхинг Омникомм | Транспортное средство с функцией формирования энергоэффективного трека эксплуатируемого транспортного средства при движении эксплуатируемого транспортного средства по автомагистрали |
CN113442920A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-09-28 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 编队行驶的控制方法、装置、计算机可读介质及电子设备 |
CN114973735A (zh) * | 2022-05-10 | 2022-08-30 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 自动驾驶车辆的编队方法、装置、设备、车辆、及介质 |
CN115188178B (zh) * | 2022-07-07 | 2023-12-22 | 广西智能驾驶研究中心有限公司 | 车辆编队方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102768795A (zh) * | 2011-05-05 | 2012-11-07 | 李志恒 | 基于jtdds算法的警卫车队前导车指挥调度系统及方法 |
Family Cites Families (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0618523B1 (en) * | 1993-04-02 | 1998-12-09 | Shinko Electric Co. Ltd. | Transport management control apparatus and method for unmanned vehicle system |
US20060074707A1 (en) * | 2004-10-06 | 2006-04-06 | Schuette Thomas A | Method and system for user management of a fleet of vehicles including long term fleet planning |
US8000857B2 (en) * | 2006-01-27 | 2011-08-16 | GM Global Technology Operations LLC | Vehicle presence indication |
US8676466B2 (en) * | 2009-04-06 | 2014-03-18 | GM Global Technology Operations LLC | Fail-safe speed profiles for cooperative autonomous vehicles |
EP2390744B1 (en) * | 2010-05-31 | 2012-11-14 | Volvo Car Corporation | Control system for travel in a platoon |
SE1150075A1 (sv) * | 2011-02-03 | 2012-08-04 | Scania Cv Ab | Metod och administrationsenhet i samband med fordonståg |
US9582006B2 (en) * | 2011-07-06 | 2017-02-28 | Peloton Technology, Inc. | Systems and methods for semi-autonomous convoying of vehicles |
JP5741310B2 (ja) * | 2011-08-10 | 2015-07-01 | 富士通株式会社 | 車列長測定装置、車列長測定方法及び車列長測定用コンピュータプログラム |
JP5440579B2 (ja) * | 2011-09-27 | 2014-03-12 | 株式会社デンソー | 隊列走行装置 |
US20140302774A1 (en) * | 2013-04-04 | 2014-10-09 | General Motors Llc | Methods systems and apparatus for sharing information among a group of vehicles |
US9141112B1 (en) * | 2013-10-16 | 2015-09-22 | Allstate Insurance Company | Caravan management |
US10262541B2 (en) * | 2013-11-08 | 2019-04-16 | Honda Motor Co., Ltd. | Convoy travel control apparatus |
US9792822B2 (en) * | 2013-11-08 | 2017-10-17 | Honda Motor Co., Ltd. | Convoy travel control apparatus |
US9852637B2 (en) * | 2014-01-10 | 2017-12-26 | Regents Of The University Of Minnesota | Vehicle-to-vehicle congestion monitoring using ad hoc control |
CN103794044B (zh) * | 2014-03-10 | 2016-08-17 | 成都衔石科技有限公司 | 结合车联网和跟弛换算的交通控制方法 |
US9475422B2 (en) * | 2014-05-22 | 2016-10-25 | Applied Invention, Llc | Communication between autonomous vehicle and external observers |
US20160163200A1 (en) * | 2014-12-03 | 2016-06-09 | Ebay Enterprise, Inc. | Managing and controlling travel for a convoy of vehicles |
US20170200368A1 (en) * | 2016-01-07 | 2017-07-13 | Scott E. LE VINE | Method and system for vehicle congestion pricing |
US11107018B2 (en) * | 2016-07-15 | 2021-08-31 | Cummins Inc. | Method and apparatus for platooning of vehicles |
US10775783B2 (en) * | 2016-08-04 | 2020-09-15 | Kevin Lawler | System for asymmetric just-in-time human intervention in automated vehicle fleets |
US9807547B1 (en) * | 2016-09-28 | 2017-10-31 | GM Global Technology Operations LLC | Relationship management for vehicle-sharing systems |
US20180113448A1 (en) * | 2016-10-24 | 2018-04-26 | Ford Global Technologies, Llc | Vehicle energy reduction |
US10739787B2 (en) * | 2018-01-12 | 2020-08-11 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Responsibilities and agreement acceptance for vehicle platooning |
-
2018
- 2018-02-01 US US15/885,937 patent/US10825344B2/en active Active
-
2019
- 2019-01-16 CN CN201910039860.9A patent/CN110109448B/zh active Active
- 2019-01-24 DE DE102019101790.4A patent/DE102019101790A1/de active Pending
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102768795A (zh) * | 2011-05-05 | 2012-11-07 | 李志恒 | 基于jtdds算法的警卫车队前导车指挥调度系统及方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Forecast of electric vehicle charging demand based on traffic flow model and optimal path planning;Shu Su;《2017 19th International Conference on Intelligent System Application to Power Systems (ISAP)》;20171019;全文 * |
面向车队自组网的移动模型及其多信道多跳路由协议研究;周延熙;《中国优秀硕士论文全文库 信息科技辑》;20150115;全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE102019101790A1 (de) | 2019-08-01 |
US20190236959A1 (en) | 2019-08-01 |
US10825344B2 (en) | 2020-11-03 |
CN110109448A (zh) | 2019-08-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110109448B (zh) | 形成车队和在车队中定位车辆的系统和方法 | |
US11881106B2 (en) | Vehicle payment system for traffic prioritization | |
US10930159B1 (en) | Smart platooning of vehicles | |
US10481600B2 (en) | Systems and methods for collaboration between autonomous vehicles | |
US20210182997A1 (en) | Method and system for distributing the costs among platooning vehicles based on collected sensor data | |
US20150339928A1 (en) | Using Autonomous Vehicles in a Taxi Service | |
US11242060B2 (en) | Maneuver planning for urgent lane changes | |
JP2020514895A (ja) | 車両間自動乗客相乗りシステム及び方法 | |
US11030889B2 (en) | Systems and methods for dynamic traffic lane management | |
US20210255633A1 (en) | Optimized recharging of autonomous vehicles | |
US11763410B1 (en) | Mobile payment system for traffic prioritization in self-driving vehicles | |
US20220063440A1 (en) | Charging systems and methods for electric vehicles | |
CN113748446A (zh) | 用于比较机动车辆行程的技术 | |
US11862024B2 (en) | System and method for software architecture for leader vehicle capabilities for an on-demand autonomy (ODA) service | |
US11861530B2 (en) | System, and methods for implementing a server architecture for an On-Demand Autonomy (ODA) service | |
US20210110326A1 (en) | Route-based digital service management | |
US20240010089A1 (en) | Recharge system for electric vehicle (ev) without immediate access to permanent charging station | |
US20240010081A1 (en) | Autonomous vehicle for temporarily powering electric vehicles (evs) on the road | |
US20230366688A1 (en) | Methods, systems, and vehicles for dynamic routing | |
CN115706950A (zh) | 支持使用按需自动服务的系统、架构和方法 | |
CN115892058A (zh) | 自主前瞻方法和系统 | |
CN115965094A (zh) | 共享约车服务平台游戏体验 | |
CN113405559A (zh) | 移动服务共享车辆的路径决策系统和方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |