CN110621955B - 用于有效协作定位计算的分组 - Google Patents

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CN110621955B CN201780088466.3A CN201780088466A CN110621955B CN 110621955 B CN110621955 B CN 110621955B CN 201780088466 A CN201780088466 A CN 201780088466A CN 110621955 B CN110621955 B CN 110621955B
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Abstract

本发明提供了一种装置，该装置包括收发器模块和处理器。收发器可以被配置成向/从多个车辆发送/接收数据消息。处理器可以被配置成(i)基于选择标准从多个车辆中确定多个选定车辆以及(ii)基于来自选定车辆的数据消息计算多个车辆的相对坐标。选择标准可以包括确定(i)目标车辆和(ii)至少两个补充车辆。目标车辆的预测轨迹可以与装置的预测轨迹路径相交。可以基于(i)多个车辆的布置和(ii)多个车辆的速度来选择补充车辆。

Description

用于有效协作定位计算的分组
技术领域
本发明整体涉及对象定位，并且更具体地讲，涉及用于有效协作定位计算的分组。
背景技术
可以使用GPS(全球定位系统)或GNSS(全球导航卫星系统)来确定对象(即，车辆、建筑物、行人等)的定位。一些使用定位的应用(诸如辅助驾驶)需要安全地实现高精度数据。为了通过GPS/GNSS计算高精度数据，使用利用基站的实时运动学(RTK)，其目前不适用于商业用途。主车辆陀螺仪也可以用于估计对象的未来预期轨迹，但如果初始GPS/GNSS位置不正确，则无法正确解决问题。
在辅助驾驶应用中(诸如主动干预)，利用了具有高准确度的对周围车辆位置的了解，其目前使用覆盖车辆周围360度的许多不同传感器来实现。存在许多车辆环境检测系统，诸如相机系统、多普勒雷达系统和LIDAR系统。不精确可能导致误报和漏报。GPS/GNSS未提供足够的准确度，尤其是在城市状况下。
使用周期性广播来执行车辆间范围估计可以用于获得关于对象之间的相对定位的高度准确度。确定对象之间的高度准确的相对定位会引入附加问题。此类问题包括用于确定足够精确以进行主动干预的位置准确度的高计算成本和所有车辆之间的过度通信。在交通场景中，在许多车辆位于靠近主(或本身)车辆的区域中的情况下，基于协作定位的高准确度计算将使用非常大量的信号处理和无线电数据传输来确定解决方案。
期望实现分组以进行有效协作定位计算。
发明内容
本发明涵盖涉及包括收发器模块和处理器的装置的方面。收发器可以被配置成向/从多个车辆发送/接收数据消息。处理器可以被配置成(i)基于选择标准从多个车辆中确定多个选定车辆以及(ii)基于来自选定车辆的数据消息计算多个车辆的相对坐标。选择标准可以包括确定(i)目标车辆和(ii)至少两个补充车辆。目标车辆的预测轨迹可以与装置的预测轨迹路径相交。可以基于(i)多个车辆的布置和(ii)多个车辆的速度来选择补充车辆。
在上述装置方面的一些实施方案中，(i)处理器包括相对定位模块，并且(ii)相对定位模块被配置成执行选择标准。
在上述装置方面的一些实施方案中，选择标准被实现为选择多个车辆中的四个作为选定车辆，(ii)选定车辆包括主车辆、目标车辆和补充车辆中的两个并且(iii)装置由主车辆实现。
在上述装置方面的一些实施方案中，选择标准使得多个选定车辆的选择能够确定用于计算相对坐标的协作定位解决方案。在实现多个选定车辆的选择的一些实施方案中，选择标准被配置成基于计算的相对坐标的准确度与确定相对坐标的效率之间的平衡选择多个选定车辆。在实现确定相对坐标的效率的一些实施方案中，确定相对坐标的效率(i)包括计算时间和计算能力量以确定相对坐标的，并且(ii)确定相对坐标的效率随着选定车辆的数量增加而减少。
在上述装置方面的一些实施方案中，(i)补充车辆中的一个包括第二目标车辆并且(ii)第二目标车辆的预测轨迹与装置的预测轨迹路径相交。
在上述装置方面的一些实施方案中，补充车辆的速度高于多个车辆中的未选定车辆的速度。
在上述装置方面的一些实施方案中，选定车辆的速度高于预定阈值速度每秒约3米。
在上述装置方面的一些实施方案中，补充车辆与装置相距的距离大于多个车辆中的未选定车辆与装置相距的距离。
在上述装置方面的一些实施方案中，装置、目标车辆和补充车辆中的至少一个的布置形成约90度的角度。
在上述装置方面的一些实施方案中，多个车辆的速度、多个车辆的布置和目标车辆的轨迹是基于GPS航向、GPS速度和GPS位置来确定的。
在上述装置方面的一些实施方案中，目标车辆的预测轨迹可能在10秒内与装置路径相交。
在上述装置方面的一些实施方案中，装置被进一步配置成将由处理器确定的相对坐标传送到多个车辆。
在上述装置方面的一些实施方案中，(i)装置、目标车辆和补充车辆中的两个的布置近似矩形的四个角部，并且(ii)矩形的四个角部彼此相距足够的距离。
附图说明
从以下详细描述和所附权利要求书和附图中，本发明的实施方案将显而易见，在附图中：
图1是示出本发明的实施方案的图示；
图2是示出被配置成确定高精度范围估计的模块的图示；
图3是示出车辆间范围估计的图示；
图4是示出示例性交通场景的选择标准的图示；
图5是示出示例性交通场景的选择标准的图示；
图6是示出示例性交通场景的选择标准的图示；
图7是示出用于确定有效协作定位解决方案的方法的流程图；
图8是示出用于选择目标车辆的方法的流程图；并且
图9是示出用于根据选择标准来选择补充车辆的方法的流程图。
具体实施方式
本发明的实施方案包括提供用于有效协作定位计算的分组，这些计算可以(i)计算车辆的相对位置，(ii)通过GPS/GNSS解决方案改善车辆位置的准确度，(iii)实现用于计算的选择标准，(iv)平衡输出计算的准确度与用于生成产生计算的处理量，(v)提供减小开销的解决方案和/或(vi)易于实现。
分组和/或聚集可以用于电信。另外地，分组和/或聚集可以在协作定位的区域中实现，该协作定位在2011年7月的IEEE Transactions of Vehicular Technology，60卷，第6期的“Improving Cooperative Positioning for Vehicular Networks(改进车载网络的协作定位)”中描述，其适当部分通过引用并入。在一个示例中，可以通过近似位置和/或车辆动力学来执行分组。无线信号从发射器到接收器的传播延迟可以用于估计距离。在一个示例中，往返时间(RTT)(例如，往返延迟时间)可以用于通过在车辆和/或对象之间(例如，一次一个)发送无线信号来准确地估计距离。使用周期性广播在Urs Niesen、VenkatesanN.Ekambaram、Jubin Jose和Xinzhou Wu撰写的论文“Inter-vehicle range estimationfrom periodic broadcasts(根据周期性广播估计车辆间范围)”中有所描述，其适当部分通过引用并入。为了从测量范围建立初始位置，可以使用多维缩放(MDS)。MDS在由RajThilak Rajan、Geert Leus和Alle-Jan van der Veen撰写的“Joint relative positionand velocity estimation for an anchorless network of mobile nodes(用于移动节点的无锚网络的共同相对位置和速度估计)”中有所描述，其适当部分通过引用并入。
参考图1，示出了示出本发明的实施方案的图示。示出了示例性系统20。系统20可以包括多个对象30a-30n和/或多个通信卫星40a-40n。在所示的示例中，对象可以包括车辆和/或基站(例如，基础设施)的组合。在所示的示例中，通信卫星40a-40n中的两个被示为位于世界各地的全球定位系统(GPS)和/或全球导航卫星系统(GNSS)的表示。在所示的示例中，对象30a、30b和/或30n可以是车辆并且对象30i可以是基站(例如，路侧单元(RSU))。在一些实施方案中，对象30a-30n中的每一个可以是车辆(例如，没有基站)。车辆和/或基站30a-30n和/或通信卫星40a-40n的数量可以根据特定实施方式的设计标准而变化。系统20可以被配置成针对车辆和/或基站30a-30n和/或通信卫星40a-40n的各种数量进行调整和/或自校正。
对象30a-30n中的每一个可以包括相应的装置(或电路或模块)100a-100n。可以结合图2更详细地描述模块100a-100n。模块100a-100n可以在对象30a-30n内实现和/或附接到对象。在所示的示例中，模块100a被示为在车辆30a内并且模块100i附接到基站30i。例如，模块100a-100n可以位于仪表板内和/或与车辆30a-30n的其他电子器件一起定位。在一些实施方案中，模块100a-100n可以在移动设备(例如，手机、平板计算设备、计算机、独立GPS设备、健身监测设备、智能手表等)中实现。在示例中，实现模块100a-100n的移动设备可以在正在移动的车辆内操作。模块100a-100n的位置和/或其连接到对象30a-30n方式可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
在所示的示例中，对象30a-30n和/或相应的模块100a-100n可以被配置成与通信卫星40a-40n通信。通常，可以连接通信卫星40a-40n中的四者或更多者(例如，经由无线通信信号)。在另一个示例中，与卫星40a-40n的连接可以通过GPS类型连接来实现。卫星40a-40n可以呈现信号(例如，GA-GN)。示例性实施方式使用全球导航卫星系统(GNSS)或全球定位系统(GPS)。可以根据从GNSS或GPS接收的信号GA-GN(例如，由模块100a-100n和/或对象30a-30n的其他部件)计算位置信息(例如，坐标)。位置信息的位置准确度可以由模块100a-100n确定。
在一些实施方案中，模块100a-100n可以被配置成接收由卫星40a-40n发送的信号GA-GN。模块100a-100n可以被配置成基于信号GA-GN中的数据计算相应车辆30a-30n的位置信息(例如，位置数据、坐标等)。在一些实施方案中，对象30a-30n(例如，GPS模块)可以将计算的位置数据呈现给模块100a-100n。在一些实施方案中，(例如，具有有限的和/或没有干扰和/或多径误差的晴空状况)，根据信号GA-GN计算的位置信息的位置准确度可以在可接受的容差内以提供一个独立计算的位置数据源。
本地状况可以是任何类型的干扰和/或多径因子，其可影响使用信号GA-GN来确定位置信息(例如，位置坐标)。例如，本地状况可以是由于电离层干扰、噪声、由城市密集区域引起的信号劣化、由高层建筑物引起的信号劣化等。模块100a-100n可以被配置成通过使用协作定位来补充和/或增强根据信号GA-GN确定的对象30a-30n的位置数据的准确度。例如，模块100a-100n可以被配置成提供比使用信号GA-GN来计算的位置数据更准确的位置数据。
在一些实施方案中，基础设施(例如，在所示示例中的基站30i)可以被实现为固定基站，诸如蜂窝塔、用户安装的固定基站和/或其他类型的固定基站。虽然仅示出了基站30i，但通常可以实现多于一个基站30i以提供用于计算位置信息的信号。在一些实施方案中，由于基站30i可以处于已知且固定的位置，因此基站30i可以连接到卫星40a-40n，根据信号GA-GN计算位置信息，并且提供与基站30i的已知且固定位置相比的信号GA-GN的验证。
在一个示例中，模块100a-100n被示为位于车辆30a-30n中。模块100a-100n可以被实现为单个单元(例如，安装的设备和/或模块)和/或分布式单元。例如，模块100a-100n的各种部件可以在车辆30a-30n中和/或上的不同位置处实现，并且通过连接一个或多个部件以及使得能够共享以数字信号形式的信息的电子网络(例如，串行总线、通过布线和/或接口连接的电子总线、无线接口等)连接。在一些实施方案中，模块100a-100n可以在车辆30a-30n的信息娱乐模块中实现。
车辆30a-30n可以各自包括多个块(或电路)102a-102n和/或块(或电路)104a-104n。电路102a-102n可以被配置成实现传感器。电路104a-104n可以被配置成实现致动器。传感器102a-102n和/或致动器104a-104n可以通过电子总线(将结合图2描述)和/或无线连接来连接。在一些实施方案中，传感器102a-102n和/或致动器104a-104n可以被配置成与模块100a-100n通信。传感器102a-102n可以被配置成从车辆30a-30n附近的环境捕获信息。致动器104a-104n可以被配置成致使车辆30a-30n和/或车辆30a-30n的部件执行动作。在一些实施方案中，传感器102a-102n和/或致动器104a-104n可以被配置成读取数据以检测对象和/或响应于所检测的对象而执行动作以致使车辆30a-30n实现功能，诸如速度控制、碰撞预测、碰撞防止、自动对准、在线保险杠面板校准、运动估算、航位推算、交叉移动辅助(IMA)、左转辅助(LTA)、前方碰撞警告(FCW)、车道变更警告(LCW)和/或场景理解。
模块100a-100n可以被配置成传送信号(例如，RAA-RNN)。可以在模块100a-100n之间传送信号RAA-RNN以确定对象30a-30n之间的相对距离。通常，模块100a-100n中的每一个可以将信号RAA-RNN中的一个传输到模块100a-100n中的每一个(例如，在特定范围内)。在所示的示例中，模块100a可以将信号RAB传输到模块100b，将信号RAI传输到模块100i，并且将信号RAN传输到模块100n。类似地，在所示的示例中，模块100b可以将信号RAB传输到模块100a，将信号RBI传输到模块100i，并且将信号RBN传输到模块100n。信号RAA-RNN的数量可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
模块100a-100n可以使用信号RAA-RNN来计算对象30a-30n之间的范围的值。在示例中，信号RAA-RNN可以与雷达类似地配置以测量传输信号发送到目的地和/或从目的地返回所花费的时间量。例如，模块100a可以通过将信号RAB传输到模块100b并测量信号RAB返回模块100a之前的时间(例如，往返时间)来执行测距(例如，确定对象30a和30b之间的绝对距离)。用于传输信号RAA-RNN的通信可以通过蜂窝网络连接(例如，3G、4G、5G LTE等)、Wi-Fi连接、GPS类型连接、无线电信号、超声信号和/或其他类型的无线连接来实现。在一个示例中，信号RAA-RNN可以在特定无线频谱(例如，5.9GHz专用短程通信频谱)上实现。在另一个示例中，信号RAA-RNN可以被实现为基本安全消息(BSM)和/或与其并排。在又一个示例中，Wi-Fi可以正在实现，并且信号RAA-RNN可以是被配置成传输时间戳(例如，MAC和/或PHY)的下层协议的一部分。信号RAA-RNN可以用于实现车辆到车辆(例如，V2V)和/或车辆到基础设施(例如，V2I)通信(例如，V2X通信)。用于在模块100a-100n之间通信的无线连接的类型可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
由模块100a-100n使用信号RAA-RNN来计算的相对定位值(例如，坐标)可以被配置成实现协作定位。由模块100a-100n确定的协作定位和/或相对坐标可以具有比使用信号GA-GN(例如，使用GNSS数据)来确定的位置信息更高的准确度。协作定位信息可以与使用传感器102a-102n来获取的数据和/或使用信号GA-GN来生成的数据融合。对象30a-30n之间的相对位置的较高准确度和/或精度可以减小不确定性，减小误报数量，减小错误数据计算，和/或实现改善的汽车安全完整性等级(ASIL)分类。例如，在具有较差GNSS覆盖的城市场景中，可能存在GPS不确定性并且依赖于GPS信息可能产生大量误报和/或漏报。协作定位可以与地图信息一起使用以提供改善的导航信息。
模块100a-100n可以被配置成实现传感器和/或数据融合。例如，模块100a-100n可以被配置成从一个或多个(例如，不同的)源(例如，信号GA-GN、信号RAA-RNN、传感器102a-102n等)接收数据。模块100a-100n可以组合和/或分析来自不同源的数据以进行关于对象30a-30n周围环境的推断。与仅使用数据源之一相比，由模块100a-100n进行的推断可以提供更高的数据准确度和/或精度(例如，相对定位)。
参考图2，示出了示出被配置成确定高精度范围估计的模块100a-100n中的示例模块的图示。模块100被示为模块100a-100n中的一个的代表性示例。模块100可以被配置成生成和/或计算相对于其他车辆的位置。模块100被示出为发射/接收信号RAA-RNN。模块可以发送/接收其他信号(未示出)。例如，模块100可以接收信号GA-GN中的一者或多者。由模块100发送和/或接收的信号的数量和/或类型可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
模块100可以连接到块(或电路)106。电路106可以实现电子总线。电子总线106可以被配置成在模块100与传感器102a-102n和/或致动器104a-104n之间传输数据。在一些实施方案中，电子总线106可以被实现为车辆CAN总线。电子总线106可以被实现为电子有线网络和/或无线网络。通常，电子总线106可以连接车辆30的一个或多个部件以使得能够共享以数字信号形式的信息(例如，串行总线、通过布线和/或接口连接的电子总线、无线接口等)。
模块100通常包括块(或电路)120、块(或电路)122、块(或电路)124、块(或电路)126、块(或电路)128、块(或电路)130和/或块(或电路)132。电路120可以实现GNSS天线。电路122可以实现收发器。电路124可以实现处理器。电路126可以实现通信端口。电路128可以实现滤波器。电路130可以实现时钟。电路132可以实现存储器。可以实现其他块(未示出)(例如，I/O端口、电源连接器、接口等)。由模块100实现的电路的数量和/或类型可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
天线120可以被实现为能够连接到蜂窝网络(例如，以向基站30i提供潜在连接选项)和/或GNSS网络(例如，通信卫星40a-40n)的双波段天线。在另一个示例中，天线120可以被实现为两个天线。例如，一个天线可以被专门设计为连接到基站(例如，30i)，而另一个天线可以被实现为连接到GNSS网络卫星40a-40n。天线120可以被实现为分立天线模块和/或双波段天线模块。在一些实施方案中，天线120可以被实现为板外电路(例如，不是模块100的部分的部件)。例如，天线120可以经由电子总线106向/从模块100发送/接收数据。天线120的实施方式可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
收发器122可以被配置成传送(例如，发送和/或接收)数据(例如，无线电信号)。收发器122可以被配置成生成和/或接收信号RAA-RNN中的一者或多者。收发器122可以从处理器124接收数据以便与外部设备(例如，模块100a-100n中的其他模块)通信。收发器122可以从外部设备(例如，模块100a-100n中的其他模块)接收通信并将通信信号传输到处理器124。收发器122可以被配置成传送基本安全消息(BSM)协议和/或BSM协议之外的数据。在一些实施方案中，收发器122可以通过通信端口126和/或传感器102a-102n发送和/或接收信号RAA-RNN。收发器122可以被配置成与一个或多个通信协议兼容(例如，被配置成执行专用短程通信(DSRC)、车辆到车辆(V2V)和/或车辆到基础设施(V2I)通信的Wi-Fi收发器)。收发器122的实施方式可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
处理器124可以被实现为微控制器。处理器124可以包括块(或电路)150和/或块(或电路)152。电路150可以实现GNSS模块和/或芯片组。电路152可以实现相对定位模块。处理器124可以包括其他部件(未示出)。在一些实施方案中，处理器124可以是实现处理功能的组合(例如，集成)芯片组、相对定位芯片组152和/或GNSS芯片组150。在一些实施方案中，处理器124可以包括多个单独电路(例如，微控制器、GNSS芯片组150和/或相对定位芯片组152)。GNSS模块150和/或相对定位模块152可以各自是处理器124的可选部件。在示例中，板外电路(例如，不是模块100的部分的部件)可以执行GNSS芯片组150的功能并且将信息发送到模块100(例如，经由总线106)。在另一个示例中，板外电路(例如，不是模块100的部分的部件，诸如分布式和/或可缩放计算服务)可以执行用于确定协作定位数据并将信息发送到模块100(例如，经由总线106)的功能。处理器124的设计和/或处理器124的各种部件的功能可以根据特定实施方式的设计标准而变化。处理器124被示为向和/或从天线120、收发器122、存储器132和/或通信端口126发送数据和/或接收数据。
存储器132可以包括块(或电路)160和块(或电路)162。块160可以存储车辆位置数据。块162可以存储计算机可读指令(例如，可由处理器124读取的指令)。车辆位置数据160可以存储各种数据集170a-170n。例如，数据集170a-170n可以包括位置坐标170a、校准数据170b、时间戳/延迟170c、相对位置数据170d、航位推算数据170e和/或其他数据170n。
位置坐标170a可以存储由模块100根据GNSS卫星40a-40n呈现的信号GA-GN计算和/或接收的位置信息数据。信号GA-GN可以提供可从中计算出位置信息的位置准确度度的特定分辨率的数据。在一些实施方案中，位置坐标170a可能没有为特定应用(例如，车道检测、自动驾驶等)提供足够的位置准确度。相对位置数据170d可以用于改善位置坐标170a的准确度。在一些实施方案中，位置坐标170a可以由滤波器128和/或模块100外部的部件计算。在一些实施方案中，位置坐标170a可以由GNSS模块150计算。
校准数据170b可以包括用于变换从传感器102a-102n接收和/或呈现给致动器104a-104n的数据的参数(例如，系数)。校准数据170b可以提供许多组系数(例如，针对传感器102a-102n和/或致动器104a-104n中的每一个的一组系数)。校准数据170b可以是可更新的。例如，校准数据170b可以存储当前值作为传感器102a-102n和/或致动器104a-104n的系数并且当来自传感器102a-102n和/或致动器104a-104n的数据漂移时，模块100可以更新校准数据170b以便保持准确度。校准数据170b的格式可以基于特定实施方式的设计标准而变化。
时间戳/延迟170c可以用于确定车辆位置数据160的年限、信号RAA-RNN的渡越时间和/或信号RAA-RNN的往返时间。在一个示例中，时间戳170c可以用于确定车辆位置数据160应当被认为是可靠的还是不可靠的(例如，比预定阈值时间量更早的数据可能是不可靠的)。在一个示例中，时间戳170c可以附加到信号RAA-RNN。例如，时间戳170c可能以协调世界时(UTC)和/或以本地时间记录时间。时间戳170c的实施方式可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
相对位置数据170d可以用于增强(例如，改善)位置坐标170a(例如，GNSS位置)的精度和/或提供独立位置数据集(例如，协作位置信息)。相对位置数据170d可以包括对应于车辆30(例如，本身车辆)与其他车辆的相对位置的测距数据。相对位置数据170d可以表示协作位置解决方案(例如，CoP)。相对位置数据170d可以用于考虑(例如，补偿)可能影响位置坐标170a的准确度的本地状况。相对位置数据170d可以提供比位置坐标170a更高精度的位置信息。相对位置数据170d可以由相对定位模块152计算。
航位推算数据170e可以用于存储过去和/或当前信息以确定车辆30行进的位置。例如，航位推算数据170e可以存储车辆30的先前确定的位置(例如，估计的速度、估计的行进时间、估计的位置等)。先前确定的位置可以用于帮助确定车辆30的当前位置。在一些实施方案中，航位推算数据170e可以基于来自车辆52的传感器102a-102n的数据(例如，车载陀螺仪和/或车轮点击消息)来确定。被存储以确定航位推算数据170e的实施方式和/或信息可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
可以存储各种其他类型的数据(例如，其他数据170n)作为车辆位置数据160的一部分。例如，其他数据170n可以存储校准数据170b的趋势信息。例如，其他数据170n可以存储校准数据170b的过去数据值和/或校准数据170b的当前数据值。可以比较校准数据170b的过去和当前数据值以确定用于外推和/或预测校准数据170b的潜在未来值的趋势。例如，当模块100以纯航位推算模式操作时(例如，位置信息未通过质量检查)，趋势信息可以用于继续细化校准数据170b。在一些实施方案中，其他数据170n可以存储使用普氏变换规程和/或多维缩放操作来确定的各种坐标系。
处理器124可以被配置成执行存储的计算机可读指令(例如，存储在存储器132中的指令162)。处理器124可以基于存储的指令162执行一个或多个步骤。在示例中，处理器124可以计算位置信息(例如，基于接收信号GA-GN)。在另一个示例中，指令162的步骤之一可以由处理器124进行/执行，并且可以基于信号RAA-RNN确定相对位置数据170d。所进行的指令和/或由处理器124执行的指令162的顺序可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
通信端口126可以允许模块100与诸如传感器102a-102n和/或致动器104a-104n的外部设备通信。例如，模块100被示为连接到外部电子总线106。通信端口126可以允许模块100与车辆30的各种基础设施和/或部件(例如，传感器102a-102n和/或致动器104a-104n)共享协作位置数据170d。通信端口126可以允许模块100从车辆30的传感器102a-102n接收信息(例如，车载陀螺仪数据、车轮点击消息、LIDAR等)。例如，来自模块100的信息可以被传送到信息娱乐设备以显示给驾驶员。在另一个示例中，与便携式计算设备(例如，智能手机、平板计算机、笔记本计算机、智能手表等)的无线连接(例如，Wi-Fi、蓝牙、蜂窝等)可以允许向用户显示来自模块100的信息。
滤波器128可以被配置成执行线性二次估计。例如，滤波器128可以实现卡尔曼滤波器。通常，滤波器128可以递归地对输入数据进行操作以产生统计上最佳的估计。例如，滤波器128可以用于计算位置坐标170a和/或估计位置坐标170a的准确度。在一些实施方案中，过滤器128可以被实现为单独模块。在一些实施方案中，滤波器128可以被实现为存储器132的一部分(例如，存储的指令162)。滤波器128的实施方式可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
时钟130可以被配置成确定和/或跟踪时间。由时钟130确定的时间可以被存储为时间戳数据170c。在一些实施方案中，时钟130可以被配置成比较在信号RAA-RNN中接收的时间戳以确定延迟(例如，往返时间)。
模块100可以被配置成计算位置和/或广播数据(例如，经由收发器122和/或通信端口126)，诸如位置坐标170a、数据的年限(例如，数据被最后更新的时间，诸如时间戳170c)、相对位置数据170d和/或其他数据170n。由收发器122和/或通信端口126实现的通信方法和/或所传输的数据的类型可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
模块100可以被配置为芯片组、片上系统(SoC)和/或分立设备。例如，模块100可以被实现为电子控制单元(ECU)。在一些实施方案中，模块100可以被配置成计算位置、速度和时间(PVT)解决方案，相对定位解决方案和/或航位推算解决方案。在一些实施方案中，模块100可以将接收数据(例如，信号GA-GN和/或信号RAA-RNN)传输到模块100外部的其他部件以执行计算(例如，可以将相对位置数据170d发送到另一个部件以确定协作定位解决方案)。例如，PVT可以被认为是导航的绝对最小输出。在一些实施方案中，模块100可以包括GNSS芯片组150并且计算PVT解决方案和/或航位推算解决方案。在一些实施方案中，模块100可以被配置成接收提供PVT解决方案的数据流，并且可以不确定航位推算解决方案(例如，模块100从板外部件接收PVT数据，确定校准数据170b，并且将校准数据170b发送到板外部件以确定航位推算解决方案)。在一些实施方案中，模块100可以被配置成接收提供PVT解决方案的数据流，并且被配置成计算航位推算解决方案。模块100可以被配置成通过基于相对位置170d确定的协作定位解决方案来补充PVT解决方案。
在一些实施方案中，模块100可以使用外部处理器(例如，板外处理器)来执行计算以确定相对位置数据170d。在一个示例中，外部处理器可以被实现为分布式计算服务，其被配置成根据需要缩放和/或供应资源(例如，云计算)。例如，模块100可以接收信号RAA-RNN和/或进行距离测量，将数据传输到云计算服务，并且云计算服务的一个或多个处理器可以执行用于生成相对位置数据170d的计算。模块100可以从云计算服务接收计算(例如，相对位置数据170d)并且将数据存储在存储器132中。在一些实施方案中，指令162可以存储在外部存储器上。使用外部部件来补充模块100的能力的实施方式可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
通常，模块100接收和/或确定PVT解决方案、航位推算解决方案和/或协作定位解决方案(例如，CoP)。模块100可以被配置成分离和/或提取航位推算数据170e的数据分量、PVT解决方案的数据分量(例如，位置数据)和/或相对位置数据170d。在一些实施方案中，指令162可以由处理器124执行以提供对来自车辆30的其他部件的请求的响应。例如，车辆30的制动系统(例如，致动器104a-104n中的一个)可以在执行特定响应(例如，以减速)之前从模块100请求信息。
传感器102a-102n可以被配置成从车辆30周围的环境捕获信息。传感器102a-102n可以是车辆传感器(例如，速度计、流体传感器、温度传感器等)。在一些实施方案中，来自传感器102a-102n的数据可以用于确定航位推算数据170e。在一个示例中，传感器102a-102n可以是被配置成确定车辆移动的各种类型的传感器(例如，磁力计、加速度计、车轮点击传感器、车辆速度传感器、陀螺仪等)。在另一个示例中，来自传感器102a-102n的数据可以用于确定从参考点行进的距离和/或方向。所实现的传感器102a-102n的类型可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
致动器104a-104n可以是车辆30的被配置成引起动作，移动和/或控制车辆30的一个方面的部件。例如，致动器104a-104n可以是制动系统、转向系统、照明系统、挡风玻璃刮水器、加热/冷却系统等中的一者或多者。在一些实施方案中，致动器104a-104n可以被配置成响应从模块100和/或传感器102a-102n接收的信息。例如，如果致动器104a-104n中的一个是转向系统，则转向系统可以从模块100接收指示可能与附近车辆发生碰撞的信息，并且转向系统可以通过致使车辆30改变方向来作出响应。所实现的致动器104a-104n的类型可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
在一些实施方案中，传感器102a-102n和/或致动器104a-104n可以被实现为使得能够自动驾驶车辆30。例如，传感器102a-102n可以接收和/或捕获输入以提供关于附近环境的信息。由传感器102a-102n捕获的信息可以由车辆30和/或模块100的部件使用以执行计算和/或做出决定。计算和/或决定可以确定车辆30应当采取什么动作。车辆30应当采取的动作可以被转换成可由致动器104a-104n读取的信号。致动器104a-104n可以致使车辆30移动和/或响应于环境。例如，模块100可以呈现输出，该输出提供车辆30与其他车辆的相对位置。在一些实施方案中，模块100可以提供相对位置数据170d(例如，协作定位解决方案)以增加车辆30的ASIL分类。其他部件可以被配置成使用由模块100提供的数据来做出用于自动驾驶的适当决定。
模块100a-100n可以被配置成使用往返时间来估计相对位置。使用往返时间来估计相对位置可以产生多个解决方案(例如，因为可能存在比方程数更多的未知数)。模块100a-100n可以被配置成通过往返时间测量来可靠地和/或明确地获得对象(例如，对象30a-30n)之间的相对距离。
模块100a-100n可以被配置成执行位置估计。例如，模块100a-100n可以各自包括被配置成发送和/或接收无线电信号RAA-RNN的收发器122。模块100a-100n中的每一个的处理器124可以被配置成根据指令162重复执行多个步骤。在一个示例中，处理器124可以执行指令162中的一者或多者以计算信号RAA-RNN的渡越时间(TOF)。例如，信号RAA-RNN可以在两个收发器122(例如，由模块100a实现的收发器122和由模块100b实现的收发器122)之间成对发送。在另一个示例中，处理器124可以执行指令162中的一者或多者以计算模块100a-100n的可能位置，这可以产生模块100a-100n中的每一个的许多可能位置。在又一个示例中，处理器124可以进行指令162中的一者或多者以执行多维缩放(MDS)计算以便获得模块100a-100n在特定坐标系中的相对位置。在一些实施方案中，处理器124可以被配置成重复执行普氏变换规程(例如，在两次初始MDS计算之后以及每两次连续MDS计算之间)。普氏变换规程可以包括对特定坐标系的平移、缩放和/或旋转以生成校正的坐标系。例如，普氏变换规程可以被配置成确定校正的当前坐标系，使得可以获得模块100a-100n的相对位置(例如，相对位置数据170d)在连续MDS计算之间的最小改变。
在一些实施方案中，对于每对模块100a-100n，处理器124可以被配置成计算渡越时间，作为信号RAA-RNN之一从发射收发器(例如，模块100a的收发器122)行进到接收收发器(例如，模块100b的收发器122)的时间。在一些实施方案中，处理器124可以被配置成计算渡越时间，作为信号RAA-RNN之一从发射收发器行进到接收收发器并返回到发射收发器的时间(例如，至少一次，使得可以为模块100a-100n中的每对确定往返时间(RTT))。在一些实施方案中，处理器124可以被配置成通过了解每次重传之间的延迟时间和/或通过包括由不同模块100a-100n生成的时间戳的重复传输(例如，以指示信号RAA-RNN何时由模块100a-100N中的每个接收)来计算渡越时间。确定渡越时间的方法可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
信号RAA-RNN可以被配置成与移动基站系统协议兼容。在一个示例中，由信号RAA-RNN实现的协议可以是基本安全消息(BSM)加上附加信息。通常，BSM类型消息可以广播类似的信息。模块100a-100n可以被配置成在标准BSM类型消息协议之外发送小消息。例如，往返时间和/或时间戳170c可以作为信号RAA-RNN的一部分但在BSM消息之外传输。可能以预定的更新速率传输信号RAA-RNN。在一个示例中，信号RAA-RNN的更新速率可以是10Hz(例如，100ms)。在一些实施方案中，信号RAA-RNN可以经由标准服务信道传输作为BSM信号。例如，使用标准服务信道，信号RAA-RNN可以被传输到对象30a-30n的簇头。如果目标对象在服务信道的范围之外，则可以实现多跳(例如，将信号RAA-RNN从本地簇头传输到另一个簇头并且然后传输到目标车辆)。由信号RAA-RNN实现的协议可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
参考图3，示出了示出车辆间范围估计的图示。示出了示例性系统200。示例性系统200可以由位于道路202a和道路202b的交叉路口处的四个对象30a-30d实现。对象30a-30d中的每一个可以包括模块100a-100d中的对应模块。在示例性系统200中，对象30a-30c可以是车辆，并且对象30d可以是基础设施(例如，蜂窝电话塔、交通标志、交通灯、建筑物的一部分等)。在车辆30a上，示出了收发器122a和处理器124a。类似地，对象30b-30d可以包括收发器122b-122d和/或处理器124b-124d。通常，示例性系统200包括模块100a-100n中的四个。然而，模块100a-100n的数量可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
在示例性系统200中，模块100a-100d可以在模块100a-100d中的至少两个其他模块之间进行通信。信号RAB被示为在车辆30a与车辆30b之间传输，信号RAC被示为在车辆30a与车辆30c之间传输，信号RAD被示为在车辆30a与对象30d之间传输，信号RBC被示为在车辆30b与车辆30c之间传输，信号RBD被示为在车辆30b与对象30d之间传输，并且信号RCD被示为在车辆30c与对象30d之间传输。信号RAA-RNN可以响应于信号RAA-RNN之一和/或周期性地以特定顺序同时传输。信号RAA-RNN可以在模块100a-100n中的每个之间来回传输。
在一些实施方案中，模块100a-100d中的每个可以被配置成计算在模块100a-100d中的每个之间发送的信号RAB-RCD中的每个的往返时间。例如，模块100a可以被配置成计算从模块100a发送到其他模块100b-100d的信号RAB-RAD中的每个的往返时间，以及由模块100b发送到其他模块100a、100c和/或100d的信号RAB、RBC和/或RBD的往返时间，由模块100c发送到其他模块100a、100b和/或100d的信号RAC、RBC和/或RCD的往返时间，和/或由模块100d发送到其他模块100a-100c的信号RAD、RBD和/或RCD的往返时间。使用计算的往返时间，处理单元124a-124d中的每个可以被配置成计算模块100a-100d(和对象30a-30d)的可能位置，其可能产生模块100a-100d中的每个的多个可能位置(例如，因为可能存在比方程数更多的未知数)。
在一些实施方案中，模块100a-100d可以被配置成一次或多次计算模块100a-100d中的两个模块(例如，100a-100b)之间的渡越时间(TOF)(例如，成对)。在一个示例中，对于模块100a-100d中的每对，处理器124a-124d可以被配置成确定信号RAB-RCD从模块100a-100d中的发射模块到模块100a-100d中的接收模块的行进时间(例如，信号RAB从发射模块100a到接收模块100b的行进时间)。为了确定行进时间(例如，用于渡越时间)，模块100a-100d可以具有同步时钟(例如，时钟130可以是同步的)。在另一示例中，对于模块100a-100d中的每对，处理器124a-124d可以被配置成确定信号RAB-RCD从模块100a-100d中的发射模块到模块100a-100d中的接收模块并返回模块100a-100d中的发射模块的往返行进时间(例如，信号RBC从发射模块100b到接收模块100c并从接收模块100c返回发射模块100b的行进时间，可能包括延迟时间)。为了确定行进时间(例如，用于往返时间)，时钟130可以不需要被同步，但延迟170c可以是已知的。如果延迟时间170c未知，则可以实现重复传输(例如，在不同模块100a-100d处具有5个时间戳)。
处理器124a-124d中的每一个可以确定模块100a-100d的可能位置。处理器124a-124d可以被配置成执行多维缩放(MDS)操作。可以实现MDS操作以计算模块100a-100d在坐标系中的相对位置。处理器124a-124d可以被配置成执行另一个MDS操作(例如，在稍后的时间)。可以实现MDS操作以计算模块100a-100d在另一个坐标系中的另一组相对位置。例如，第一MDS操作可以确定第一坐标系中的相对位置，并且第二MDS操作可以确定第二坐标系中的相对位置。
处理器124a-124d中的每一个可以被配置成执行普氏变换规程。普氏变换规程可以包括对MDS操作所使用的坐标系之一的平移操作、缩放操作和/或旋转操作中的一者或多者。普氏变换规程可以被配置成生成校正的坐标系。校正的坐标系可以被实现为确定模块100a-100d的相对位置在第一MDS操作与第二MDS操作之间的最小变化。模块100a-100d可以被配置成连续地执行MDS操作。对于以下MDS操作中的每一个，可以执行普氏变换规程以生成已更新的(例如，当前的)校正的坐标系。
处理器124a-124d可以被配置成连续地和/或重复地计算在模块100a-100d之间发送的信号RAB-RCD的TOF和/或RTT，计算模块100a-100d的可能位置(例如，这可能产生模块100a-100d中的每个的多个可能位置)，和/或执行MDS操作以便获得模块100a-100d在坐标系中的相对位置。在两个初始MDS操作之后，处理器124a-124d可以被配置成在MDS计算之间重复执行普氏变换规程。在一个示例中，可以在每两个连续MDS计算之间执行普氏变换规程。普氏变换规程可以生成校正的坐标系(例如，对应于车辆30a-30d的当前位置)。在一个示例中，可以使用最大似然估计(MLE)计算来执行普氏变换规程。在另一个示例中，可以使用最小二乘估计(LSE)计算来执行普氏变换规程。在一些实施方案中，处理器124a-124d可以使用包括陀螺仪数据、加速度数据和/或速度数据(例如，来自传感器102a-102n的数据、航位推算数据170d和/或位置坐标170a)的车辆动力学(例如，以增强计算解决方案的准确度)。
模块100a-100d可以连接到在对象30a-30d中的对应对象中实现的警告和/或信息设备(例如，抬头显示器、信息娱乐单元、音频系统等)。例如，警告和/或信息设备可以被配置成基于由模块100a-100d计算的协作定位数据向车辆的驾驶员发送通知和/或警报(例如，如果可能发生碰撞则发出警告)。在一些实施方案中，模块100a-100d可以被配置成(例如，经由电子总线106)与其他车辆环境检测设备(例如，传感器102a-102n)通信。例如，传感器102a-102n可以包括被配置成确定对象30a-30d中的一个的位置的设备(例如，雷达设备、相机设备、LIDAR设备等)。
在一些实施方案中，对象30a-30d可以不各自实现模块100a-100d中的一个。例如，车辆30a可以实现模块100a-100d，并且对象30b-30d可以实现收发器122b-122d。在没有模块122b-122d的情况下实现收发器122b-122d可以使得对象30b-30d能够传送信号RAB-RCD，但用于协作定位解决方案的计算可以由模块100a执行。例如，模块100a可以根据信号RAB-RCD确定协作位置解决方案，并将数据发送到每个收发器122b-122d以向其他对象30b-30d提供协作位置解决方案。
在一些实施方案中，为了在可接受的容差内获取模块100a-100d的相对位置数据170d的估计，处理器124a-124d可以被配置成通过中间MDS计算重复执行至少五个普氏变换规程。在一些实施方案中，处理器124a-124d可以被配置成通过了解每次重传之间的延迟时间，和/或通过在不同收发器处的具有时间戳的重复传输来计算渡越时间。
为了确定模块100a-100d的相对位置，可以执行MDS操作。响应于MDS操作而生成的输出可以呈现对象30a-30d之间的真实相对位置。普氏变换规程可以被配置成旋转(例如，旋转X-Y图)相对定位(例如，镜像和/或平移)以提供附加的补偿。由普氏变换规程执行的附加补偿可以提供正确的相对定位(例如，相对位置数据170d)。
在所示的示例中，四个对象(例如，30a-30d)被示为传输信号RAB-RCD。信号和/或对象的数量可以根据特定实施方式的设计标准而变化。增加对象(例如，30a-30n)的数量可以改善以计算效率为代价计算的协作定位解决方案的准确度。减少对象的数量(例如，少于四个对象30a-30d)可能减少计算成本但可能无法提供足够的准确度(例如，协作定位解决方案的准确度可能不是对GNSS解决方案的改善)。通常，使用对象30a-30n中的四个来确定协作定位解决方案可以提供相对定位坐标170d的准确度与处理器124的计算处理能力之间的平衡折衷。例如，使用对象30a-30n中的多于四个对象可以减小相对定位坐标170d的准确度的收益。
在一些实施方案中，模块100a-100d可以被配置成预测对象30a-30d的轨迹(例如，路径)。模块100a-100d可以计算和/或接收对象30a-30d中的每个的相关位置和/或速度(例如，低准确度位置、速度和/或航向)。在一个示例中，可以使用GPS航向和/或GPS速度信息来计算预测轨迹。在另一个示例中，可以使用渡越时间和/或往返时间信息来计算预测轨迹。在又一个示例中，可以基于道路202a-202b的形状和/或路径来计算预测轨迹。在又另一个示例中，对象30a-30d中的一者或多者可以不具有预测轨迹和/或具有预测轨迹的空值(例如，对象30d可以是静止的)。预测轨迹可以使用信号RAB-RCD作为数据消息传送到模块100a-100d或从模块传送，和/或存储在存储器132中。
参考图4，示出了示出示例性交通场景300的选择标准的图示。示出了道路302a和道路302b。道路302a-302b可以在交叉路口304处相交。在所示的示例性交通场景300中，车辆30a-30i可以在道路302a-302b上行驶。在所示的示例中，装置100a可以在车辆30a(例如，软管车辆)中(或者在其上)实现。类似地，其他车辆30b-30i可以实现模块(例如，100b-100i)中的一个。在确定选择标准时的附近车辆的数量可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
装置100a可以被配置成选择来自远程车辆的信息以用于协作定位计算(例如，CoP)。为了改善计算效率和/或将不确定性减小到可接受水平(例如，根据各种自动驾驶标准可允许的水平)，装置100a可以被配置成确定哪些车辆30a-30i可以提供最有用的信息以便实现最小量的不确定性(例如，使用可用数据尽可能地减小不确定性)。装置100a可以被配置成实现选择标准以确定哪些车辆提供最有用的信息以用于有效地确定解决方案。在一个示例中，选择标准可以被实现为指令162的一部分。在另一个示例中，选择标准可以被实现为相对定位模块152的一部分。在又一个示例中，选择标准可以被实现为处理器124的固件部件。选择标准可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
使用从车辆30a-30i接收的信息(例如，数据消息)的不同组合，可以执行不同的计算(或处理)量，和/或可以导致车辆30a-30i的相对定位解决方案的不同的不确定性量。由模块100a实现的选择标准可以确定哪些信息组合可以提供相对定位解决方案的低计算成本(例如，在处理能力和/或用于确定解决方案的时间量方面的有效计算)以及低不确定性量。在一个示例中，选择标准可以选择来自车辆30a-30i的信息中的一些以实现相对定位解决方案的计算时间、电力使用量和准确度之间的平衡。
在一些实施方案中，选择标准可以选择车辆30a-30i中的四个。选择车辆30a-30i中的四个可以足以实现相对定位解决方案的计算时间、电力使用量和/或准确度之间的平衡。例如，选择车辆30a-30i中的多于四个车辆可减小相对定位解决方案的改善(例如，准确度)的回报，同时增加电力使用和/或计算时间。为了实现可接受的准确度水平(例如，约小于+/-1米)，选择标准可以基于距离、车辆30a-30i之间的布置(例如，定向)和/或车辆30a-30i的速度(或速率)从附近车辆30a-30i中选择(例如，选择四个)。
装置100a可以被配置成对车辆30a-30n进行分组和/或跟踪并从车辆30a-30i中选择(例如，选择四个车辆)，其可以为协作定位解决方案提供最好/最佳输出(例如，通过考虑计算时间、计算成本、解决方案的不确定性量和/或可用信息之间的平衡)。相对定位模块152可以基于低准确度位置(例如，GNSS解决方案)对车辆30a-30i进行分组和/或跟踪。例如，信号RAA-RNN可以包括车辆30a-30i的低准确度位置。在一个示例中，车辆30a-30i的每个可以实现模块100a-100i中的一个并且基于信号GA-GN计算GNSS解决方案(例如，位置坐标170a)以及使用信号RAA-RNN来传送GNSS解决方案。在另一个示例中，信号RAA-RNN中的信息可以用于计算渡越时间信息和/或往返时间信息。通信的实施方式和/或低准确度位置的计算可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
通常，与协作定位解决方案相比，GNSS解决方案在定位方面可能具有低准确度。然而，GPS航向和/或速度信息可以是准确的。选择标准可以使用GPS航向和/或GPS速度信息来识别要选择车辆30a-30i中的哪些以执行协作定位计算。
由相对定位模块152执行的选择标准分析可以确定哪些车辆可能拦截主车辆30a的预测行进路径。车辆30b-30i中的至少一个可以被认为是目标车辆(例如，可能在特定时间量内穿过主车辆30a的预测路径的车辆)。被认为是目标车辆的车辆可能与主车辆30a碰撞(例如，基于低准确度解决方案)。在一个示例中，目标车辆可以是车辆30b-30n中的在10秒内穿过主车辆30a的预测行进路径的车辆。在另一个示例中，目标车辆和主车辆30a可以在预定时间量内会聚在相同位置处。选择标准可以选择目标车辆作为从其接收信息以便确定协作定位解决方案的车辆之一。
由相对定位模块152执行的选择标准分析可以选择车辆30b-30i中的至少两个其他车辆(例如，补充车辆)来从其接收信息以用于协作定位解决方案。选择标准可以用于基于与主车辆30a相比的距离和/或相对速度来确定补充车辆。通常，选择标准可以限定针对主车辆30a、目标车辆和距离最远并具有最高相对速度的车辆(例如，补充车辆)的选择。
选择标准分析可以选择来自车辆30a-30n的数据消息，以便为相对定位模块152提供信息以执行协作定位计算。协作定位计算可以生成相对位置数据170d，其可以具有比使用GNSS数据确定的位置坐标170a(例如，低准确度结果)更高的精度。对于有限数量的车辆，剩余车辆(例如，车辆30b-30i)可以使用相对位置数据170d的改善定位作为锚点，以便基于来自协作定位解决方案的相对GPS和/或渡越时间数据来改善位置。
在所示的示例性交通场景300中，车辆30a-30i中的每一个可以具有相关联的位置和/或速度310a-310i(例如，低准确度位置、速度和/或航向)。在一个示例中，可以使用GPS航向和/或GPS速度信息来计算速度信息310a-310i。在另一个示例中，可以使用渡越时间和/或往返时间信息来计算速度信息310a-310i。可以使用信号RAA-RNN将速度信息310a-310i作为数据消息传送到模块100a-100i或从这些模块传送。
在所示的示例中，车辆30a可以具有向北的50mph的速度310a，车辆30b可以具有向南的1mph的速度310b，车辆30c可以具有向南的0mph的速度310c(未示出)，车辆30d可以具有向北的60mph的速度310d，车辆30e可以具有向东的30mph的速度310e，车辆30f可以具有向东的50mph的速度310f，车辆30g可以具有向东的40mph的速度310g，车辆30h可以具有向西的5mph的速度310h，并且车辆30i可以具有向东的35mph的速度310i。由模块100a实现的选择标准可以基于速度信息310a-310i和/或相对于主车辆30a的布置和距离从车辆30a-30i中选择。
示出了多个虚线形状320a-320d。虚线形状320a-320d可以表示由模块100a所实现的选择标准分析确定的选定车辆。在示例性交通场景300中，选定车辆320a-320d可以包括四个车辆(例如，车辆30a、车辆30d、车辆30f和车辆30i)。选定车辆320a可以是主车辆30a(例如，模块100a可以实现选择标准)。选定车辆320b可以是目标车辆30f。选定车辆320c可以是车辆30d并且选定车辆320d可以是车辆30i(例如，补充车辆)。
车辆30f可以被选择为目标车辆(例如，选定车辆320b)。由选择标准执行的分析可以确定车辆30b-30i中的车辆30f最有可能穿过主车辆30a的预测路径。在所示的示例中，车辆30a和车辆30f可以几乎同时分别从道路302a和道路302b穿过交叉路口304(例如，两个车辆与交叉路口304相距大致相同的距离并且以相同的速度行进)。通过选择标准的分析可以确定车辆30g和30i可以不穿过车辆30a的预测路径(例如，在道路302b上远离交叉路口304行进)。通过选择标准的分析可以确定车辆30e可以不穿过车辆30a的预测路径(例如，车辆30e进一步远离交叉路口304并且在车辆30f后面且比该车辆更慢地行进)。
通过选择标准的分析可以确定车辆30d可以不穿过车辆30a的预测路径(例如，车辆30d在道路302a上远离交叉路口304行进并且比车辆30a更快地向北行进)。通过选择标准的分析可以确定车辆30b和30c可以不穿过车辆30a的预测路径(例如，两者都在交叉路口304处几乎停止)。在一些实施方案中，通过选择标准的分析可能无法确定车辆30b和30c处于相对的车道中(例如，低准确度位置结果可能无法提供车辆处于不同车道中的足够证据)。如果从低准确度结果有足够的准确度来确定车辆30b和/或30c处于与主车辆30a相反的车道上，则选择标准可以基于在相对车道中行进来确定车辆30b和30c可以不穿过车辆30a的预测路径。通过选择标准的分析可以确定车辆30h可以是目标车辆的候选。然而，车辆30h以低速度(例如，5mph)接近交叉路口304，与车辆30f和车辆30a之间的距离相比更远离车辆30a，并且可以在进入交叉路口304之前减速停止(例如，车辆30f可以是比车辆30h更好的目标车辆候选)。通过分析车辆30a-30i的速度信息310a-310i和/或位置，由相对定位模块152实施的选择标准可以确定目标车辆320b可以是车辆30f。
在通过选择标准选择车辆30f作为目标车辆320b的示例性交通场景300中，相对定位模块152可以选择补充的选定车辆320c-320d。可以相对于选定车辆320a-320b选择补充的选定车辆320c-320d。例如，选择标准可以优选使补充的选定车辆320c-320d距离两个选定车辆320a-320b最远和/或与其成约90度(例如，以形成矩形形状的四个角部，其中每个角部彼此相距足够的距离)。选择标准可以优选以更高速度行进并至少以约7mph(例如，每秒3米)的速度行进的车辆。
在通过选择标准选择车辆30f作为目标车辆320b的示例性交通场景300中，相对定位模块152可以选择车辆30d作为选定车辆320c并且选择车辆30i作为选定车辆320d。基于相对于选定车辆320a-320b的距离和/或速度，车辆30d和30i可以是补充的选定车辆320c-320d。通过选择标准的分析可以确定车辆30e远离选定车辆320a但靠近选定车辆320b。通过选择标准的分析可以确定车辆30c未移动(例如，消除因子)。
通过选择标准的分析可以确定车辆30g接近选定车辆320a-320b两者(例如，消除因子)。通过选择标准的分析可以确定车辆30b和车辆30d都远离选定车辆320a-320b。然而，速度信息310b指示车辆30b以1mph行进(例如，消除因子)，并且速度信息310d指示车辆30d以60mph行进(例如，车辆30d可以是更好的候选)。通过选择标准的分析可以选择车辆30d作为选定车辆320c。
在通过选择标准选择车辆30f作为目标车辆320b并且选择车辆30d作为补充的选定车辆320c的示例性交通场景300中，通过选择标准的分析可以确定车辆30h和车辆30i都远离选定车辆320a-320c。此外，车辆30h和车辆30i都与选定车辆320a-320c成约90度角。然而，速度信息310h指示车辆30h以5mph行进，并且速度信息310i指示车辆30i以35mph行进。选择标准可以确定车辆30i可以是更好的候选，因为车辆30h可能在最小速度阈值以下行进(例如，低于7mph可以是消除因子)。通过选择标准的分析可以选择车辆30i作为选定车辆320d。
由相对定位模块152实现的选择标准可以选择车辆30a、30f、30d和30i作为选定车辆320a-320d。车辆30a-30i中的四个可以用于选定车辆320a-320d，以在平衡计算时间和/或计算能力的同时提供具有足够准确度的解决方案。选定车辆320a-320d可以提供附近车辆的有效组合以生成协作定位解决方案。
参考图5，示出了示出示例性交通场景350的选择标准的图示。示出了道路302a、道路302b和交叉路口304。在所示的示例性交通场景350中，车辆30a-30i可以在道路302a-302b上行驶。在所示的示例中，装置100a可以在车辆30a中(或者在其上)实现。类似地，其他车辆30b-30i可以实现模块(例如，100b-100i)中的一个。示例性交通场景350可以与示例性交通场景300(结合图4描述)类似，具有一些改变。
在所示的示例性交通场景350中，车辆30a-30i中的每一个可以具有相关联的速度310a'-310i'(例如，速度和/或航向)。在所示的示例中，车辆30a可以具有向北的50mph的速度310a'，车辆30b可以具有向南的1mph的速度310b'，车辆30c可以具有向南的50mph的速度310c'，车辆30d可以具有向北的15mph的速度310d'，车辆30e可以具有向东的60mph的速度310e'，车辆30f可以具有向东的5mph的速度310f'，车辆30g可以具有向东的40mph的速度310g'，车辆30h可以具有向西的45mph的速度310h'，并且车辆30i可以具有向东的35mph的速度310i'。由模块100a实现的选择标准可以基于速度信息310a'-310i'和/或相对于主车辆30a的布置和距离从车辆30a-30i中选择。
在示例性交通场景350中，选定车辆320a'-320d'可以包括四个车辆(例如，车辆30a、车辆30c、车辆30e和车辆30h)。选定车辆320a'可以是主车辆30a(例如，模块100a可以实现选择标准)。选定车辆320b'可以是目标车辆30h。选定车辆320c'可以是车辆30c并且选定车辆320d'可以是车辆30e。
车辆30h可以被选择为目标车辆(例如，选定车辆320b')。使用选择标准来执行的分析可以确定车辆30b-30i中的车辆30h最有可能穿过主车辆30a的预测路径。在所示的示例中，车辆30a和车辆30h可以几乎同时分别从道路302a和道路302b穿过交叉路口304(例如，两个车辆与交叉路口304相距大致类似的距离并且以类似的速度行进)。通过选择标准的分析可以确定车辆30g和30i可以不穿过车辆30a的预测路径(例如，在道路302b上远离交叉路口304行进)。
通过选择标准的分析可以确定车辆30e可以不穿过车辆30a的预测路径(例如，车辆30e进一步远离交叉路口304并且在车辆30f后面行进)。在一些实施方案中，通过选择标准的分析可以确定车辆30d可以不穿过车辆30a的预测路径(例如，车辆30d在道路302a上远离交叉路口304行进并且行进方向与车辆30a相同)。在一些实施方案中，通过选择标准的分析可以确定车辆30d可以穿过车辆30a的预测路径(例如，车辆30d在道路302a上远离交叉路口304并且在与车辆30a相同的方向上但是以较慢的速度行进，这可能导致车辆30a从后方与车辆30d碰撞)。通过选择标准的分析是否确定车辆30d可能与车辆30a碰撞可以取决于用于确定目标车辆30b的时间帧的特定时间量。例如，车辆30d可以是目标车辆的候选。
通过选择标准的分析可以确定车辆30b和车辆30c可以不穿过车辆30a的预测路径(例如，两者处于相对的车道中)。在一些实施方案中，通过选择标准的分析可能无法确定车辆30b和30c处于相对的车道中(例如，低准确度位置结果可能无法提供车辆处于不同车道中的足够证据)。如果从低准确度结果有足够的准确度来确定车辆30b和/或30c处于与主车辆30a相反的车道上，则选择标准可以基于在相对车道中行进来确定车辆30b和30c可以不穿过车辆30a的预测路径。由于车辆30c可能与车辆30a碰撞并且速度310c'相对较高，因此车辆30c可以是目标车辆的候选。
通过选择标准的分析可以确定车辆30f可以是目标车辆的候选。然而，车辆30f以低速(例如，低于选择阈值的5mph)接近交叉路口304，并且可以在进入交叉路口304之前减速停止(例如，车辆30h可以是比车辆30f更好的目标车辆候选)。基于具有低于阈值速度的速度，可以从候选资格中消除车辆30f。通过分析车辆30a-30i的速度信息310a'-310i'和/或位置，由相对定位模块152实施的选择标准可以确定目标车辆320b'可以是车辆30h。
在通过选择标准选择车辆30h作为目标车辆320b'的示例性交通场景350中，相对定位模块152可以选择两个补充车辆320c'-320d'。可以相对于选定车辆320a'-320b'选择补充的选定车辆320c'-320d'。例如，选择标准可以优选使两个补充的车辆320c'-320d'距离两个选定车辆320a'-320b'最远和/或相对于其成约90度(例如，主车辆320a'、目标车辆320b'和两个补充车辆320c'-320d'可以近似矩形形状的四个角部，并且四个角部可以彼此相距足够的距离)。选择标准可以优选至少以约7mph(例如，每秒3米)的速度行进的车辆。
在通过选择标准选择车辆30h作为目标车辆320b'的示例性交通场景350中，相对定位模块152可以选择车辆30c作为补充车辆320c'并且选择车辆30e作为选定车辆320d'。基于相对于选定车辆320a'-320b'的距离和/或速度，车辆30c和30e可以是补充车辆320c'-320d'。通过选择标准的分析可以确定车辆30i远离选定车辆320a'但靠近选定车辆320b'。通过选择标准的分析可以确定车辆30f的速度信息310f'(例如，5mph)低于速度阈值(例如，消除因子)。
通过选择标准的分析可以确定车辆30g接近选定车辆320a'-320b'两者。通过选择标准的分析可以确定车辆30b、车辆30c和车辆30d各自远离选定车辆320a'-320b'。然而，速度信息310b'指示车辆30b以1mph行进，并且速度信息310d'指示车辆30d以15mph行进(例如，车辆30d可以是更好的候选)。通过选择标准的分析可以选择车辆30c作为选定车辆320c'，因为速度信息310c'指示车辆30c以50mph行进，并且速度信息310d'指示车辆30d以15mph行进(例如，即使车辆30d离选定车辆320a'-320b'更远，车辆30c也可以是更好的候选)。
在通过选择标准选择车辆30h作为目标车辆320b'并且选择车辆30c作为补充车辆320c'的示例性交通场景350中，通过选择标准的分析可以确定车辆30e和车辆30f都远离选定车辆320a'-320c'。此外，车辆30e和车辆30f都与选定车辆320a'-320c'成约90度角。然而，速度信息310f'指示车辆30f以5mph行进，并且速度信息310e'指示车辆30e以60mph行进。选择标准可以确定车辆30e可以是更好的候选，因为车辆30f可能在最小速度阈值以下行进(例如，低于7mph)并且车辆30e比车辆30f更远离选定车辆320a'-320c'。通过选择标准的分析可以选择车辆30e作为补充车辆320d'。
示例性交通场景350和示例性交通场景300(结合图4示出)描述了平坦地形上的4向交叉路口。由相对定位模块152实现的选择标准可以被配置成从车辆30a-30i中选择以用于有效的协作定位解决方案，而不管道路类型和/或地形的形状如何。在示例中，车辆30a-30i在其上行驶的道路的布局可以不妨碍确定用于计算的有效车辆，因为选择标准可以分析相对速度和/或相对距离。道路的布局可以与选择标准相关，以确定车辆30a-30i中的哪些可以是目标车辆(例如，道路的路径可以指示哪些车辆可以位于可相交的路径上)。当选择目标车辆时，选择标准可以采用道路的路径和/或方向。
类似于道路的路径，也可以使用高度来确定碰撞的可能性。当高度指示车辆未发生碰撞时(例如，在立交桥场景中)，选择标准可以使用高度作为用于确定目标车辆的消除因子。通常，由模块100a和/或相对定位模块152实现的测距可以确定主车辆30a和/或其他车辆30b-30i之间的绝对距离。例如，绝对距离可以考虑高度。在另一个示例中，如果高度距离高于预定阈值，则选择标准可以实现对选择特定车辆的限制。选择标准可以被配置成分析尽可能多的可用因素(例如，车辆速度、车辆距离、车辆高度、道路布局、道路状况、交通状况、建筑弯路、天气状况等)以确定用于确定协作定位解决方案的目标车辆和/或补充车辆。
参考图6，示出了示出示例性交通场景400的选择标准的图示。示出了道路302a、道路302b和交叉路口304。在所示的示例性交通场景400中，车辆30a-30i可以在道路302a-302b上行驶。在所示的示例中，装置100a可以在车辆30a中(或者在其上)实现。类似地，其他车辆30b-30i可以实现模块(例如，100b-100i)中的一个。示例性交通场景400的布置可以与示例性交通场景300(结合图4描述)类似，具有一些改变。
在所示的示例中，车辆30a可以具有向北的50mph的速度310a”，车辆30b可以具有向南的1mph的速度310b”，车辆30c可以具有向南的0mph的速度310c”(未示出)，车辆30d可以具有向北的60mph的速度310d”，车辆30e可以具有向东的30mph的速度310e”，车辆30f可以具有向东的35mph的速度310f”，车辆30g可以具有向东的40mph的速度310g”，车辆30h可以具有向西的35mph的速度310h”，并且车辆30i可以具有向东的70mph的速度310i”。由模块100a实现的选择标准可以基于速度信息310a”-310i”和/或相对于主车辆30a的布置和距离从车辆30a-30i中选择。
在示例性交通场景400中，速度信息310a”-310i”可以类似于示例性交通场景300(结合图4描述)中示出的速度信息310a-310i。例如，车辆30a、30b、30c、30d、30e和30g具有相同的速度(例如，速度信息310a”、310b”、310c”、310d”、310e”和310g”与对应的速度信息310a、310b、310c、310d、310e和310g相同)。速度信息310f”已经改变为35mph(从50mph的速度信息310f)，速度信息310h”已经变为35mph(从5mph的速度信息310h)，并且速度信息310i”已经改变为70mph(从35mph的速度信息310i)。
在示例性交通场景400中，选定车辆320a”-320d”可以包括四个车辆(例如，车辆30a、车辆30d、车辆30f和车辆30h)。选定车辆320a”可以是主车辆30a(例如，模块100a可以实现选择标准)。选定车辆320b”可以是目标车辆30f。选定车辆320c”可以是车辆30d并且选定车辆320d”可以是车辆30h。例如，尽管车辆30i比车辆30h更远并且行进得更快，但补充车辆320d”已经改变为车辆30h(从交通情景300中的30i的补充车辆320d)。
车辆30f可以被选择为目标车辆(例如，选定车辆320b”)。由相对定位模块152执行的选择标准分析可以确定车辆30b-30i中的车辆30f最有可能穿过主车辆30a的预测路径。在所示的示例中，车辆30a和车辆30f可以几乎同时分别从道路302a和道路302b穿过交叉路口304(例如，两个车辆与交叉路口304相距大致相同的距离并朝向相同位置会聚)。
由相对定位模块152执行的选择标准分析可以确定车辆30h也可以是目标车辆的候选。车辆30h可以与车辆30f以相同的速度(例如，35mph)接近交叉路口304，但比车辆30f和车辆30a之间的距离稍微更远离车辆30a。车辆30f可以是目标车辆320b”的良好候选，并且车辆30h也可以是目标车辆320b”的良好候选。在示例中，选择标准可以将车辆30f识别为比车辆30h更好的候选。选择标准可以确定车辆30f是最可能的目标并且选择车辆30f作为选定车辆320b”。
在通过选择标准选择车辆30f作为目标车辆320b”的示例性交通场景400中，相对定位模块152可以选择补充车辆320c”-320d”。类似于由相对定位模块152针对交通场景300(结合图4描述)执行的分析，车辆30d可以被选择为补充车辆之一(例如，320c”)。然而，在示例性交通场景400中，车辆30h可以被选择为补充车辆之一320d”(与交通场景300中的车辆30i相对)。
在通过选择标准选择车辆30f作为目标车辆320b”并且选择车辆30d作为补充的选定车辆320c”的示例性交通场景400中，通过相对定位模块152的选择标准分析可以确定车辆30h和车辆30i都足够远离选定车辆320a”-320c”。此外，车辆30h和车辆30i都与选定车辆320a”-320c”成约90度角。速度信息310h”指示车辆30h以35mph行进，并且速度信息310i”指示车辆30i以70mph行进。
尽管车辆30i以比车辆30h更高的速度行进，但选择标准可以确定车辆30h可以是补充的选定车辆320d”的更好候选。车辆30i可以是良好的候选，因为与车辆30h的速度和/或距离相比，车辆30i的速度和/或距离参数可以更好(例如，更远和更快)。然而，选择标准可能优选车辆30h，因为车辆30h可能已经被确定为目标车辆的潜在候选。例如，基于速度和/或距离，车辆30h可能不是最好候选，但车辆30h可以符合选择标准，因为车辆30h可以是目标车辆的候选。相对定位模块152可以选择车辆30h作为补充车辆320d”。
示出了线402a-402d。线402a-402d可以表示选定车辆320a”-320d”的布置(例如，定向)。线402a可以在选定车辆320a”(例如，车辆30a)和选定车辆320b”(例如，车辆30f)之间。线402b可以在选定车辆320a”(例如，车辆30a)和选定车辆320d”(例如，车辆30h)之间。线402c可以在选定车辆320d”(例如，车辆30h)和选定车辆320c”(例如，车辆30d)之间。线402d可以在选定车辆320c”(例如，车辆30d)和选定车辆320b”(例如，车辆30f)之间。
线402a-402d形成大致矩形的形状。选定车辆320a”-320d”可以位于矩形形状的大致四个角部处。在一个示例中，主车辆320a”和目标车辆320b”可以与补充车辆320c”形成约90度角(例如，线402a和402d)。在另一个示例中，主车辆320a”和目标车辆320b”可以与补充车辆320d”形成约90度角(例如，线402a和402b)。在又一个示例中，选定车辆320a”-320d”的布置可以是矩形形状，其中选定车辆320a”-320d”中的每个在不同的角部处。在一些实施方案中，主车辆320a”、目标车辆320b”和两个补充车辆320c”-320d”可以近似矩形形状的四个角部(例如，线402a-402d)，并且四个角部(例如，选定车辆320a”-320d”)可以彼此相距足够的距离。
在一个示例中，足够的距离可以是5m与100m之间的相对距离。例如，在城市环境中，车辆30a-30i可以从45m-75m跟踪(例如，取决于主车辆320a”的速度和/或车辆可以穿过路径的时间)。在一些实施方案中，在非视线情景中最大无线电范围可以是100m。足够距离的量可以根据特定实施方式的设计标准和/或所实现的通信协议和/或技术而变化。
车辆30a-30i的布置可以用作用于确定选定车辆320a”-320d”的选择标准的一部分。形成矩形布置402a-402d的车辆可以是选定车辆320a”-320d”的更好(例如，优选)候选(例如，矩形布置可以产生协作定位解决方案的更有效计算)。
参考图7，示出了方法(或过程)500。方法500可以确定有效的协作定位解决方案。方法500通常包括步骤(或状态)502、步骤(或状态)
504、步骤(或状态)506、步骤(或状态)508、决定步骤(或状态)510、决定步骤(或状态)512、步骤(或状态)514和步骤(或状态)516。
状态502可以开始方法500。接下来，在状态504中，收发器122可以从附近车辆30a-30n接收数据(例如，信号RAA-RNN)。在状态506中，处理器124(例如，相对定位模块152)可以使用低准确度数据(例如，位置坐标170a)来确定附近车辆30a-30n的速度、轨迹和/或布置。例如，低准确度数据可以是信号RAA-RNN的一个分量。在一个示例中，根据低准确度数据，相对定位模块152可以确定速度信息310a-310i(例如，结合图4示出)。接下来，在状态508中，处理器124可以将来自车辆30a-30n中的每个的数据(例如，速度信息310a-310i和/或低准确度数据中的其他信息)与选择标准进行比较。接下来，方法500可以移动到决定状态510。
在决定状态510中，处理器124可以确定车辆30a-30n中的一个是否满足选择标准。在一个示例中，处理器124可以确定车辆30a-30n中的哪个可以是目标车辆320b。在另一个示例中，处理器124可以确定车辆30a-30n中的哪些可以是补充的选定车辆320c-320d。如果车辆不满足选择标准，则方法500可以返回到状态508。如果车辆确实满足选择标准，则方法500可以移动到决定状态512。
在决定状态512中，处理器124可确定是否已选择足够的车辆30a-30n来提供足够的准确度。在一个示例中，选择车辆30a-30n中的四个可以提供足够的准确度。如果尚未选择足够的车辆，则方法500可以返回到状态508。如果已经选择了足够的车辆，则方法500可以移动到状态514。虽然车辆选择步骤508、510和/或512被示为单独步骤，但车辆选择可以并行执行(例如，可以同时或接近同时选择选定车辆320a-320d，而不是一次选择一个)。
在状态514中，处理器124可以使用来自选定车辆320a-320d的数据(例如，来自信号RAA-RNN)来计算协作定位解决方案。接下来，在状态516中，装置100可以将相对坐标170d呈现给附近车辆30a-30n中的每个。接下来，方法500可以返回到状态504。
参考图8，示出了方法(或过程)550。方法550可以选择目标车辆320b。方法550通常包括步骤(或状态)552、步骤(或状态)554、步骤(或状态)556、决定步骤(或状态)558、步骤(或状态)560、决定步骤(或者状态)562、步骤(或状态)564、步骤(或状态)566、步骤(或状态)568、步骤(或状态)570和步骤(或状态)572。
状态552可以开始方法550。在状态554中，收发器122可以从附近车辆30a-30n接收数据(例如，信号RAA-RNN)。在状态556中，处理器124(例如，相对定位模块152)可以将车辆30b-30n中的一个的轨迹与主车辆30a的轨迹进行比较。接下来，方法550可以移动到决定状态558。在决定状态558中，处理器124可以确定轨迹是否指示碰撞。如果不是，则方法550可以返回到状态556。如果轨迹指示碰撞，则方法550可以移动到状态560。在状态560中，处理器124可以将具有指示潜在碰撞的预测轨迹的车辆识别为目标车辆320b的潜在候选。接下来，方法550可以移动到决定状态562。虽然用于识别潜在目标车辆的步骤556、558和/或560被示为单独步骤，但可以并行地分析和/或选择车辆(例如，被识别为处于可能碰撞路线上的车辆30a-30n可以同时或接近同时被识别，而不是一次一个地分析)。
在决定状态562中，处理器124可以确定是否存在多于一个潜在目标车辆。如果不存在多于一个目标车辆，则方法550可以移动到状态570。在状态570中，处理器124可以使用潜在目标车辆作为选定车辆320a-320d之一(例如，作为目标车辆320b)。接下来，方法550可以移动到状态572。在决定状态562中，如果存在多于一个潜在目标车辆，则方法550可以移动到状态564。在状态564中，处理器124可以选择最可能与主车辆320a碰撞的车辆作为最可能的目标车辆。接下来，在状态566中，处理器124可以使用最可能的目标车辆作为选定车辆320a-320d之一(例如，目标车辆320b)。在状态568中，处理器124可以基于选择标准从其他潜在目标车辆中选择补充车辆320c-320d。例如，与不可能位于与主车辆30a碰撞的路线上的车辆相比，其他潜在目标车辆作为选定车辆320a-320d之一的概率可能更高。接下来，方法550可以移动到状态572。状态572可以结束方法550。
参考图9，示出了方法(或过程)600。方法600可以根据选择标准来选择补充车辆320c-320d。方法600通常包括步骤(或状态)602、决定步骤(或状态)604、步骤(或状态)606、步骤(或状态)608、决定步骤(或状态)610、步骤(或状态)612、决定步骤(或状态)614、步骤(或状态)616、决定步骤(或状态)618、步骤(或状态)620、决定步骤(或状态)622、步骤(或状态)624、决定步骤(或状态)626、步骤(或状态)628、步骤(或状态)630、步骤(或状态)632和步骤(或状态)634。
状态602可以开始方法600。接下来，在决定状态604中，处理器124可以确定是否已经选择目标车辆320b。如果尚未选择目标车辆320b，则方法600可以移动到状态606。状态606可以结束方法600。例如，可以直到在已经选择目标车辆320b之后才选择补充车辆320c-320d。在决定状态604中，如果已经选择目标车辆320b，则方法600可以移动到状态608。
在状态608中，处理器124可以确定车辆30a-30n相对于主车辆320a和目标车辆320b的相对速度和/或位置。接下来，方法600可以进行一系列检查和/或阈值测试以确定车辆30a-30n中的哪些可以是补充车辆320c-320d的最佳候选。决定状态610、614、618、622和/或626可以表示用于选择补充车辆320c-320d的一些检查和/或阈值测试。决定状态610、614、618、622和/或626可能以任何顺序和/或并行执行。可以执行其他检查和/或阈值测试。检查和/或阈值测试中的每个可以具有被应用以确定车辆30a-30n中的哪些符合选择标准的加权值。检查和/或阈值测试中的每个的数量、顺序和/或重要性可以根据特定实施方式的设计标准而变化。
在所示的示例中，方法600可以接下来移动到决定状态610。在决定状态610中，处理器124可以确定车辆30a-30n中的一个或多个的速度是否低于阈值速度(例如，每秒3米)。如果速度低于阈值速度，则方法600可以移动到状态612。在状态612中，处理器124可以从争用(例如，对于补充车辆320c-320d)中消除低于阈值速度的车辆30a-30n。接下来，方法600可以返回到状态608。在决定状态610中，如果速度高于阈值速度，则方法600可以移动到决定状态614。
在决定状态614中，处理器124可以确定车辆30a-30n中的一者或多者是否被确定为潜在目标车辆(例如，如结合图8所示)。如果车辆30a-30n中的一个被确定为潜在目标车辆，则方法600可以移动到状态616。在状态616中，处理器124可以增加选择被确定为潜在目标车辆的车辆的可能性(或减少选择非潜在目标车辆的其他车辆的可能性)。接下来，方法600可以移动到决定状态618。在决定状态612中，如果车辆不是潜在目标车辆，则方法600可以移动到决定状态618。
在决定状态618中，处理器124可以确定车辆30a-30n中的一者或多者是否具有高速度(例如，基于速度信息310a-310n)。例如，可以比较车辆30a-30n的速度信息310a-310n，并且可以优选最高速度(例如，相对于选定车辆320a-320b)。如果车辆30a-30n中的一个具有高速度(或最高速度)，则方法600可以移动到状态620。在状态620中，处理器124可以增加选择被确定为具有高速度的车辆的可能性(或减少选择可能不具有高速度的其他车辆的可能性)。接下来，方法600可以移动到决定状态622。在决定状态618中，如果车辆不具有高速度，则方法600可以移动到决定状态622。
在决定状态622中，处理器124可以确定车辆30a-30n中的一者或多者是否具有与主车辆320a和/或目标车辆320b相距的大距离(例如，基于速度和位置信息310a-310n和/或低准确度位置信息170a)。例如，可以比较车辆30a-30n的低准确度位置信息170a，并且可以优选与选定车辆320a-320b相距的最大相对距离。如果车辆30a-30n中的一个具有大距离(或最大相对距离)，则方法600可以移动到状态624。在状态624中，处理器124可以增加选择被确定为具有大距离的车辆的可能性(或减少选择可能不具有大距离的其他车辆的可能性)。接下来，方法600可以移动到决定状态626。在决定状态622中，如果车辆不具有大距离，则方法600可以移动到决定状态626。
在决定状态626中，处理器124可以确定车辆30a-30n中的一者或多者是否相对于主车辆320a和/或目标车辆320b形成矩形形状的角部(例如，如结合图6的线402a-402d所示)。例如，可以相对于选定车辆320a-320b检查车辆30a-30n的低准确度位置信息170a以确定是否可以形成矩形形状。如果车辆30a-30n中的一个形成矩形的角部，则方法600可以移动到状态628。在状态628中，处理器124可以增加选择被确定为形成矩形形状的角部的车辆的可能性(或减少选择可能无法形成矩形形状的其他车辆的可能性)。接下来，方法600可以移动到决定状态630。在决定状态626中，如果车辆不形成矩形的角部，则方法600可以移动到决定状态630。
在状态630中，处理器124可以对每个因子应用权重(例如，比较与检查和/或阈值测试相对应的应用的权重值)。例如，可以检查车辆30a-30n中的每一个的权重以确定用于选择标准的最合适组合。接下来，在状态632中，处理器124可以选择车辆30a-30n中的两个作为补充车辆320c-320d(例如，基于所应用的权重)。接下来，方法600可以移动到状态634。状态634可以结束方法600。
由图7至图9的图表执行的功能可以使用以下中的一者或多者来实现：常规的通用处理器、数字计算机、微处理器、微控制器、RISC(精简指令集计算机)处理器、CISC(复杂指令集计算机)处理器、SIMD(单指令多数据)处理器、信号处理器、中央处理单元(CPU)、算术逻辑单元(ALU)、视频数字信号处理器(VDSP)、和/或根据本说明书的教导编程的类似计算机器，这对于相关领域的技术人员来说是显而易见的。基于本公开的教导，熟练的程序员可以容易地准备适当的软件、固件、编码、例程、指令、操作码、微代码和/或程序模块，这对于相关领域的技术人员来说也是显而易见的。软件通常由机器实施方式的一个或多个处理器从介质或若干介质执行。
本发明还可以通过制备ASIC(专用集成电路)、平台ASIC、FPGA(现场可编程门阵列)、PLD(可编程逻辑器件)、CPLD(复杂可编程逻辑器件)、海上门、RFIC(射频集成电路)、ASSP(应用特定标准产品)、一个或多个单片集成电路、被布置为倒装芯片模块和/或多芯片模块一个或多个芯片或管芯来实现，或者通过互连常规元件电路的适当网络(如本文所述)来实现，其修改对于本领域技术人员来说是显而易见的。
因此，本发明还可以包括计算机产品，该计算机产品可以是包括指令的一个或多个存储介质和/或一个或多个传输介质，这些指令可以用于对机器进行编程以执行根据本发明的一个或多个过程或方法。由机器执行包含在计算机产品中的指令以及周围电路的操作可以将输入数据转换成存储介质上的一个或多个文件和/或代表物理对象或物质的一个或多个输出信号，诸如音频和/或视觉描绘。存储介质可以包括但不限于任何类型的磁盘，包括软盘、硬盘、磁盘、光盘、CD-ROM、DVD和磁光盘，以及电路，诸如ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、EPROM(可擦除可编程ROM)、EEPROM(电可擦除可编程ROM)、UVPROM(紫外可擦除可编程ROM)、闪存存储器、磁卡、光卡和/或适用于存储电子指令的任何类型的介质。
本发明的元件可以形成一个或多个设备、单元、部件、系统、机器和/或装置的一部分或全部。这些设备可以包括但不限于服务器、工作站、存储阵列控制器、存储系统、个人计算机、膝上型计算机、笔记本计算机、掌上计算机、云服务器、个人数字助理、便携式电子设备、电池供电设备、机顶盒、编码器、解码器、转码器、压缩器、解压缩器、预处理器、后处理器、发射器、接收器、收发器、密码电路、蜂窝电话、数字相机、定位和/或导航系统、医疗器材、抬头显示器、无线设备、音频记录、音频存储和/或音频回放设备、视频记录、视频存储和/或视频回放设备、游戏平台、外围设备和/或多芯片模块。相关领域的技术人员将理解，本发明的元件可以在其他类型的设备中实现以满足特定应用的标准。
虽然已经参考本发明的优选实施方案具体示出和描述了本发明，但是本领域的技术人员将理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以在形式和细节上进行各种改变。

Claims (15)

1.一种用于对象定位的装置，其特征在于，所述装置包括：
收发器模块，所述收发器模块被配置成向/从多个车辆发送/接收数据消息；和
处理器，所述处理器被配置成(i)基于选择标准从所述多个车辆中确定多个选定车辆以及(ii)基于来自所述选定车辆的所述数据消息计算所述多个车辆的相对坐标，其中(a)所述选择标准包括确定(i)目标车辆和(ii)至少两个补充车辆，所述选定车辆包括所述目标车辆和所述至少两个补充车辆，(b)所述目标车辆的预测轨迹与所述装置的预测轨迹相交，并且(c)所述补充车辆是基于(i)所述多个车辆的布置和(ii)所述多个车辆的速度来选择的。
2.根据权利要求1所述的装置，其中(i)所述处理器包括相对定位模块并且(ii)所述相对定位模块被配置成执行所述选择标准。
3.根据权利要求1或2所述的装置，其中(i)所述选择标准被实现为选择所述多个车辆中的四个作为所述选定车辆，(ii)所述选定车辆包括主车辆、所述目标车辆、和所述补充车辆中的两个，并且(iii)所述装置由所述主车辆实现。
4.根据权利要求1或2所述的装置，其中所述选择标准使得所述多个选定车辆的选择能够确定用于计算所述相对坐标的协作定位解决方案。
5.根据权利要求4所述的装置，其中所述选择标准被配置成基于计算的所述相对坐标的准确度与确定所述相对坐标的效率之间的平衡选择所述多个选定车辆。
6.根据权利要求5所述的装置，其中确定所述相对坐标的所述效率(i)包括计算时间和计算能力的量以确定所述相对坐标，并且(ii)确定所述相对坐标的所述效率随着所述选定车辆的数量增加而减少。
7.根据权利要求1或2所述的装置，其中(i)所述补充车辆中的一个包括另一目标车辆，并且(ii)所述另一目标车辆的预测轨迹与所述装置的所述预测轨迹相交。
8.根据权利要求1或2所述的装置，其中所述补充车辆的速度高于所述多个车辆中的未选定车辆的速度。
9.根据权利要求1或2所述的装置，其中所述选定车辆的速度高于预定阈值速度约3米/秒。
10.根据权利要求1或2所述的装置，其中所述补充车辆与所述装置相距的距离大于所述多个车辆中的未选定车辆与所述装置相距的距离。
11.根据权利要求1或2所述的装置，其中所述装置、所述目标车辆和所述补充车辆中的至少一个的所述布置形成约90度的角度。
12.根据权利要求1或2所述的装置，其中所述多个车辆的所述速度、所述多个车辆的所述布置和所述目标车辆的所述预测轨迹是基于GPS航向、GPS速度和GPS位置来确定的。
13.根据权利要求1或2所述的装置，其中所述目标车辆的所述预测轨迹在10秒内与所述装置的所述预测轨迹相交。
14.根据权利要求1或2所述的装置，其中所述装置被进一步配置成将由所述处理器确定的所述相对坐标传送到所述多个车辆。
15.根据权利要求1或2所述的装置，其中(i)所述装置、所述目标车辆、和所述补充车辆中的两个的所述布置近似为一个矩形的四个角部，并且(ii)所述矩形的所述四个角部彼此相距足够的距离。
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