CN111148066A - 高网络负载场景中联网车辆的无线通信确保 - Google Patents

高网络负载场景中联网车辆的无线通信确保 Download PDF

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Abstract

本公开涉及高网络负载场景中联网车辆的无线通信确保。本公开包括用于经由车辆到一切(V2X)网络将有价值的信息可靠地发送到端点的实施例。在一些实施例中，一种方法包括：接收描述将要经由V2X网络递送到端点的一条或多条信息的数据位流。该方法包括分别确定所述一条或多条信息的一个或多个价值。所述一个或多个价值相对于端点进行评估并且指示所述一条或多条信息相对于端点是否是有价值的信息。该方法包括基于所述一个或多个价值来实施通信确保动作。该方法包括基于通信确保动作来修改联网车辆的通信单元的操作，使得即使在V2X网络拥塞的情况下，有价值的信息也被可靠地递送到端点。

Description

高网络负载场景中联网车辆的无线通信确保
技术领域
本说明书涉及即使在车辆到一切(V2X)网络拥塞的场景中也经由V2X网络可靠地将有价值的信息发送到端点。
背景技术
联网车辆为V2X网络生成越来越多的数据流量。例如，越来越多的无线数据不仅在车辆和基础设施设备之间交换(例如，用于车载信息娱乐的视频流)，而且在车辆之间交换(例如，在附近的车辆之间交换传感器测量值以检测盲点中的物体，等等)。网络流量的增长会容易使V2X通信信道过载。用于V2X通信的现有解决方案(诸如安装在联网车辆中的常规V2X无线电收发装置)在V2X通信信道拥塞时有时会使重要的无线消息(例如，包括安全相关信息的无线消息)在传输期间丢失分组(或者甚至完全无法发送)。因而，现有解决方案是不够的，因为它们会使重要信息无法递送到需要这种信息的端点。
发明内容
描述了通信确保系统的实施例，该通信确保系统即使在V2X通信信道拥塞(或者甚至极度拥塞)的场景中也保证可靠地递送包括在每个V2X无线消息中的有价值的信息(例如，重要信息)。本文描述的V2X无线消息的示例包括但不限于以下消息：专用短程通信(DSRC)消息；基本安全消息(BSM)；长期演进(LTE)消息；LTE-V2X消息(例如，LTE-车辆到车辆(LTE-V2V)消息、LTE-车辆到基础设置(LTE-V2I)消息)；5G-LTE消息；以及毫米波消息，等等。
在一些实施例中，通信确保系统包括安装在联网车辆的车载单元中的软件。通信确保系统包括代码和例程，这些代码和例程在由车载单元的处理器执行时可操作，以使处理器执行以下操作中的一项或多项操作：
(1)接收打算发送到端点(例如，另一车辆、路边单元(RSU)等等)的数据位流，其中数据位流包括描述一条或多条信息的一个或多个数据位集合，并且每个数据位集合包括一个或多个数据位；
(2)确定端点的道路情境(例如，道路状况，端点的操作信息(诸如速度、地点等等))；
(3)对于要发送的每个数据位集合，基于道路情境确定由该数据位集合针对端点描述的一条信息的价值(例如，对于要发送的每个数据位，基于道路情境确定由该位针对端点描述的信息的价值；还注意到此处的相关价值是针对将接收该数据的端点的数据的价值，而不是针对发送该数据的联网车辆的数据的价值)；
(4)确定用于将一个或多个数据位集合发送到端点的V2X网络的当前网络拥塞状况；
(5)确定V2X网络的当前网络拥塞状况超过触发补救动作的拥塞阈值；
(6)实施一种或多种补救措施，包括以下一种或多种措施：减慢向端点发送数据位流的V2X无线消息的传输速率；以及基于(i)它们相对于流中其它数据位的价值和(ii)V2X网络的可用带宽来确定一个或多个数据位集合(例如，一个或多个数据位)以丢弃(即，不包括在V2X无线消息中)，其中V2X网络的可用带宽是基于V2X网络的当前网络拥塞状况确定的；以及
(7)向端点发送V2X无线消息。如果一个或多个数据位集合被丢弃，那么V2X无线消息仅包括其它未被丢弃的数据位。
本文描述的通信确保系统在各个方面都是有益的。例如，即使在V2X通信信道极其拥塞的场景中，通信确保系统也保证每个V2X无线消息中包括的有价值的信息(例如，重要信息)被可靠地递送到预期的接收者。相比之下，没有任何现有的解决方案试图保证每个V2X无线消息中包括的重要信息被可靠地递送到预期的接收者，尤其是在V2X通信通道拥塞的场景中。
一个或多个计算机的系统可以被配置为通过在系统上安装软件、固件、硬件或它们的组合来执行特定操作或动作，这些软件、固件、硬件或它们的组合在操作中使系统执行动作。一个或多个计算机程序可以被配置为通过包括当由数据处理装置执行时使装置执行动作的指令来执行特定操作或动作。
一个总体方面包括一种用于联网车辆的方法，该方法包括：接收数据位流，其中数据位流描述旨在经由V2X网络被递送到端点的一条或多条信息；分别确定所述一条或多条信息的一个或多个价值，其中相对于端点评估所述一个或多个价值，并且所述一个或多个价值指示所述一条或多条信息相对于端点是否是有价值的信息；基于所述一个或多个价值以及V2X网络的网络状况对数据位流实施通信确保动作；以及基于通信确保动作来修改联网车辆的通信单元的操作，使得即使在V2X网络拥塞的场景中，包括在所述一条或多条信息中的有价值的信息也被可靠地递送到端点。这个方面的其它实施例包括对应的计算机系统、装置和记录在一个或多个计算机存储设备上的计算机程序，计算机系统、装置和计算机程序中的每一个都被配置为执行方法的动作。
实施可以包括以下特征中的一个或多个。该方法还包括：确定描述端点的道路情境的情境数据，其中至少部分地基于端点的道路情境来确定所述一条或多条信息的所述一个或多个价值。该方法还包括：用描述针对所述一条或多条信息中的每条信息的一个或多个价值评估因子的因子数据，对对应信息进行注释，其中还基于所述一个或多个价值评估因子确定对应信息的价值。该方法中所述一个或多个价值评估因子包括以下中的一个或多个：生成描述对应信息的数据位集合的应用的类型；由该数据位集合描述的数据内容的类型；描述何时生成该数据位集合的时间戳；对应信息的重要性级别；对应信息的准确性；对应信息的分辨率；以及对应信息的来源。该方法中至少通过以下来确定对应信息的价值：针对一系列价值属性，基于对应信息的一个或多个价值评估因子和端点的道路情境来评估对应信息的一系列按属性的价值得分；以及将该系列按属性的价值得分进行积分，以计算聚合得分作为对应信息的价值。该方法中一系列价值属性包括以下中的一个或多个：时间依赖性属性；空间依赖性属性；信息质量属性；条件属性；概化属性；紧急属性；以及信息路径属性。该方法中聚合价值得分是一系列按属性的价值得分的平均值。该方法中将一系列按属性的价值得分进行积分以计算聚合价值得分包括：执行分析层次结构处理，以基于一系列按属性的价值得分来计算对应信息的聚合价值得分。该方法中执行分析层次结构处理以计算聚合价值得分包括：为一系列价值属性中的每个价值属性确定对应的应用依赖权重；以及基于每个价值属性的对应的应用依赖权重来计算一系列按属性的价值得分的加权平均值，作为对应信息的聚合价值得分。该方法中对数据位流实施通信确保动作包括：将包括在数据位流中的一个或多个数据位集合存储在队列中，其中所述一个或多个数据位集合分别描述所述一条或多条信息；基于所述一条或多条信息的一个或多个价值对队列中的所述一个或多个数据位集合进行排序；以及基于队列中所述一个或多个数据位集合的次序依次将所述一个或多个数据位集合转发到联网车辆的通信单元，使得联网车辆的通信单元被配置为在所述一条或多条信息中包括的其它信息之前向端点发送有价值的信息。该方法还包括确定描述V2X网络的网络状况的网络数据。该方法中对数据位流实施通信确保动作包括：响应于V2X网络的网络状况超过预定拥塞阈值，触发要对数据位流执行的一个或多个补救动作。该方法中所述一个或多个补救动作包括以下中的一个或多个：降低数据位流的传输速率，使得降低联网车辆的通信单元的传输速度；基于所述一个或多个价值从数据位流中丢弃一个或多个数据位集合，使得联网车辆的通信单元将描述有价值的信息的一个或多个剩余数据位集合经由V2X网络发送到端点；实施混合联网配置，使得选择与一种或多种类型的V2X网络对应的一个或多个网络接口，以将有价值的信息并行发送到端点；以及将有价值的信息多次发送到端点。该方法中描述有价值的信息的一个或多个剩余数据位集合各自与大于预定价值阈值的价值对应，而描述所述一条或多条信息中包括的其它信息的要丢弃的一个或多个数据位集合各自与小于预定价值阈值的价值对应。该方法中描述有价值的信息的所述一个或多个剩余数据位集合各自与一个价值对应，该价值大于描述所述一条或多条信息中包括的其它信息的要被丢弃的所述一个或多个数据位集合中的每一个的价值。所描述的技术的实施可以包括硬件、方法或处理，或计算机可访问介质上的计算机软件。
一个总体方面包括一种系统，该系统包括联网车辆的车载计算机系统，该车载计算机系统包括通信单元、处理器和存储计算机代码的非暂态存储器，计算机代码在由处理器执行时使处理器：接收数据位流，其中数据位流描述旨在经由V2X网络被递送到端点的一条或多条信息；分别确定所述一条或多条信息的一个或多个价值，其中相对于端点评估所述一个或多个价值，并且所述一个或多个价值指示所述一条或多条信息相对于端点是否是有价值的信息；基于所述一个或多个价值以及V2X网络的网络状况对数据位流实施通信确保动作；以及基于通信确保动作来修改联网车辆的通信单元的操作，使得即使在V2X网络拥塞的场景中，包括在所述一条或多条信息中的有价值的信息也被可靠地递送到端点。这个方面的其它实施例包括对应的计算机系统、装置和记录在一个或多个计算机存储设备上的计算机程序，计算机系统、装置和计算机程序中的每一个都被配置为执行方法的动作。
实施可以包括以下特征中的一个或多个。该系统中计算机代码在由处理器执行时还使处理器：用描述针对对应信息的一个或多个价值评估因子的因子数据，对一条或多条信息中的每条信息进行注释；以及确定描述端点的道路情境的情境数据。该系统中基于对应信息的一个或多个价值评估因子和端点的道路情境来确定每条信息的价值。该系统中至少通过以下来确定每条信息的价值：针对一系列价值属性，基于对应信息的一个或多个价值评估因子和端点的道路情境来评估对应信息的一系列按属性的价值得分；以及将该系列按属性的价值得分进行积分，以计算聚合得分作为对应信息的价值。该系统中计算机代码在由处理器执行时还使处理器确定描述V2X网络的网络状况的网络数据。该系统中计算机代码在由处理器执行时使处理器至少通过以下对数据位流实施通信确保操作：响应于V2X网络的网络状况超过预定拥塞阈值，触发要对数据位流执行的一个或多个补救动作。所描述的技术的实施可以包括硬件、方法或处理，或计算机可访问介质上的计算机软件。
一个一般方面包括一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储计算机可执行代码的非易失性存储器，计算机可执行代码在由处理器执行时使处理器：接收数据位流，其中数据位流描述旨在经由车辆到一切(V2X)网络被递送到端点的一条或多条信息；分别确定所述一条或多条信息的一个或多个价值，其中相对于端点评估所述一个或多个价值，并且所述一个或多个价值指示所述一条或多条信息相对于端点是否是有价值的信息；基于所述一个或多个价值以及V2X网络的网络状况对数据位流实施通信确保动作；以及基于通信确保动作来修改联网车辆的通信单元的操作，使得即使在V2X网络拥塞的场景中，包括在所述一条或多条信息中的有价值的信息也被可靠地递送到端点。这个方面的其它实施例包括对应的计算机系统、装置和记录在一个或多个计算机存储设备上的计算机程序，计算机系统、装置和计算机程序中的每一个都被配置为执行方法的动作。
实施可以包括以下特征中的一个或多个。该计算机程序产品中计算机代码在由处理器执行时还使处理器确定描述V2X网络的网络状况的网络数据。该计算机程序产品中计算机代码在由处理器执行时使处理器至少通过以下对数据位流实施通信确保操作：响应于V2X网络的网络状况超过预定的拥塞阈值，触发要对数据位流执行的一个或多个补救动作。所描述的技术的实施可以包括硬件、方法或处理，或计算机可访问介质上的计算机软件。
附图说明
本公开在附图中通过示例而不是限制的方式示出，附图中相同的标号被用于指相似的元件。
图1是图示根据一些实施例的用于通信确保系统的操作环境的框图。
图2A是图示根据一些实施例的包括通信确保系统的示例计算机系统的框图。
图2B是图示根据一些实施例的通信确保系统的框图。
图2C是图示根据一些实施例的由通信确保系统为了经由V2X网络可靠地将有价值的信息发送到端点而执行的流程处理的框图。
图3描绘了根据一些实施例的用于经由V2X网络可靠地将有价值的信息发送到端点的方法。
图4A-4C描绘了根据一些实施例的用于经由V2X网络可靠地将有价值的信息发送到端点的另一种方法。
图5描绘了根据一些实施例的用于确定一条信息对端点的价值的方法。
图6是图示根据一些实施例的用于确定一条信息对端点的价值的示例流程处理的图形表示。
图7描绘了根据一些实施例的用于执行分析层次结构处理以计算一条信息的聚合价值得分的方法。
图8A是图示根据一些实施例的重要性比较矩阵的图形表示，该重要性比较矩阵填充有针对各种价值属性的应用依赖重要性价值。
图8B是图示根据一些实施例的基于Saaty标度列出相对重要性的表格的图形表示。
图9A-图9B是图示根据一些实施例的分别用于计算各种价值属性的应用依赖权重的示例重要性比较矩阵和示例权重计算矩阵的图形表示。
图9C至图9D是图示根据一些实施例的用于各种价值属性的示例信息比较矩阵和示例价值得分计算矩阵的图形表示，其中价值属性用于计算两条信息的按属性的价值得分。
图9E是图示根据一些实施例的基于图9B的应用依赖权重和图9D的按属性的价值得分来计算图9C-图9D的两条信息的聚合价值得分的图形表示。
具体实施方式
即使在V2X网络中的V2X通信信道拥塞的情况下，也期望可靠地将有价值的信息(例如，重要信息，诸如与安全有关的消息)递送到(一个或多个)目的地车辆。本文描述了通信确保系统的实施例，该通信确保系统确保即使在V2X通信信道拥塞的场景中，也将包括在每个V2X无线消息中的有价值的信息可靠地递送到预期的接收者。
本文描述的V2X通信的示例包括但不限于以下一种或多种：专用短程通信(DSRC)(包括基本安全消息(BSM)和行人安全消息(PSM)，以及其它类型的DSRC通信)；长期演进(LTE)；毫米波(mm波)通信；3G；4G；5G；LTE-V2X；LTE车辆到车辆(LTE-V2V)；LTE设备到设备(LTE-D2D)；LTE语音(VoLTE)；等等。
示例概述
参考图1，描绘了用于通信确保系统199的操作环境100。操作环境100可以包括以下元件中的一个或多个：联网车辆123；相邻车辆190；以及端点160。可选地，操作环境100包括云服务器150。操作环境100的这些元件可以通信地耦合到网络105。
虽然在图1中描绘了一个联网车辆123、一个相邻车辆190、一个云服务器150、一个端点160和一个网络105，但实际上，操作环境100可以包括一个或多个联网车辆123、一个或多个相邻车辆190、一个或多个云服务器150、一个或多个端点160和一个或多个网络105。
网络105可以是常规类型，有线或无线，并且可以具有许多不同的配置，包括星形配置、令牌环配置或其它配置。此外，网络105可以包括局域网(LAN)、广域网(WAN)(例如，互联网)，或者多个设备和/或实体可以跨其进行通信的其它互连数据路径。在一些实施例中，网络105可以包括对等网络。网络105还可以耦合到或可以包括电信网络的部分，用于以各种不同的通信协议发送数据。在一些实施例中，网络105包括用于发送和接收数据的
Figure BDA0002262205030000091
通信网络或蜂窝通信网络，包括经由短消息服务(SMS)、多媒体消息服务(MMS)、超文本传输协议(HTTP)、直接数据连接、无线应用协议(WAP)、电子邮件、DSRC、全双工无线通信、毫米波、WiFi(基础设施模式)、WiFi(自组织模式)、可见光通信、TV白频带通信和卫星通信。网络105还可以包括移动数据网络，其可以包括3G、4G、LTE、LTE-V2V、LTE-V2I、LTE-V2X、LTE-D2D、VoLTE、LTE-5G或任何其它移动数据网络或移动数据网络的组合。另外，网络105可以包括一个或多个IEEE 802.11无线网络。
在一些实施例中，网络105包括V2X网络。V2X网络是一种通信网络，其使得诸如联网车辆123、相邻车辆190和端点160之类的实体能够经由以下中的一种或多种彼此无线通信：Wi-Fi；包括3G、4G、LTE、5G等等的蜂窝；专用短程通信(DSRC)；毫米波通信；等等。
在一些实施例中，联网车辆123和相邻车辆190中的一个或多个可以是配备有DSRC的车辆。配备有DSRC的车辆是指以下车辆：(1)包括DSRC无线电收发装置；(2)包括符合DSRC的全球定位系统(GPS)单元；以及(3)可操作以在配备有DSRC的车辆所在的司法管辖区合法地发送和接收DSRC消息。DSRC无线电收发装置是包括DSRC接收器和DSRC发送器的硬件。DSRC无线电收发装置可操作以无线地发送和接收DSRC消息。
符合DSRC的GPS单元可操作以便为具有车道级准确度的车辆(或包括符合DSRC的GPS单元的某个其它配备有DSRC的设备)提供位置信息。在一些实施例中，符合DSRC的GPS单元可以在空旷的天空中68％的时间在其实际位置的1.5米内识别、监视和跟踪其二维位置。
常规GPS单元提供描述常规GPS单元的位置的位置信息，其准确度为常规GPS单元的实际位置的加减10米。相比之下，符合DSRC的GPS单元提供描述符合DSRC的GPS单元的位置的GPS数据，其准确度为符合DSRC的GPS单元的实际位置的加减1.5米。由于例如道路的车道一般宽大约3米，并且加减1.5米的准确度足以识别车辆在道路上的哪条车道上行驶，因此这个准确度程度被称为“车道级准确度”。现代车辆的高级驾驶员辅助系统(ADAS)所提供的一些安全或自主驾驶应用要求以车道级准确度描述车辆的地理位置的定位信息。此外，针对DSRC的现行标准要求以车道级准确度描述车辆的地理位置。
在一些实施例中，除车辆之外的其它设备可以配备有DSRC。例如，如果路边单元(RSU)或任何其它通信设备包括以下元件中的一个或多个元件，那么它可以是配备DSRC的：DSRC收发器以及编码和发送DSRC消息所需的任何软件或硬件；以及DSRC接收器以及接收和解码DSRC消息所需的任何软件或硬件。
如本文所使用的，词“地理地点”、“地点”、“地理位置”和“位置”是指诸如端点160、联网车辆123或相邻车辆190之类的物体的纬度和经度。本文描述的示例实施例提供了定位信息，该信息以相对于车辆的实际地理位置至少加减1.5米的准确度描述车辆的地理位置。因而，本文描述的示例实施例能够以车道级准确度或更好地描述车辆的地理位置。
联网车辆123和相邻车辆190可以包括相同或相似的元件。联网车辆123和相邻车辆190可以共享连接或关联。例如，联网车辆123和相邻车辆190可以共享共同的制造商(例如，丰田)。在另一个示例中，联网车辆123和相邻车辆190均包括通信单元，使得这些车辆是“联网车辆”，其中通信单元包括使对应车辆能够经由网络105与操作环境100的其它实体通信所需的任何硬件和软件。
联网车辆123和相邻车辆190可以是任何类型的车辆。联网车辆123和相邻车辆190可以是相对于彼此的相同类型的车辆或相对于彼此的不同类型的车辆。例如，联网车辆123或相邻车辆190可以包括以下类型的车辆之一：小汽车；卡车；越野车；公交车；半卡车；无人机或其它基于道路的交通工具。
在一些实施例中，联网车辆123和相邻车辆190中的一个或多个可以包括自主车辆或半自主车辆。例如，联网车辆123和相邻车辆190中的一个或多个可以包括一个或多个ADAS系统。一个或多个ADAS系统可以提供供给自主功能的功能中的一些或全部。
联网车辆123尤其包括经由总线彼此通信地耦合的以下元件中一个或多个元件：处理器125A；存储器127A；通信单元145A；GPS单元170；应用180；传感器组182；车载单元186；以及通信确保系统199。在一些实施例中，联网车辆123还可以包括一个或多个ADAS系统(在图中未描绘)。
在一些实施例中，处理器125A和存储器127A可以是车载车辆计算机系统的元件。车载车辆计算机系统可以可操作以引起或控制通信确保系统199的操作。车载车辆计算机系统可以可操作以访问并执行存储在存储器127A上的数据，以便为通信确保系统199提供本文所述的功能。
处理器125A包括算术逻辑单元、微处理器、通用控制器或某种其它处理器阵列，以执行计算并向显示设备提供电子显示信号。处理器125A处理数据信号并且可以包括各种计算体系架构，包括复杂指令集计算机(CISC)体系架构、精简指令集计算机(RISC)体系架构或实现指令集的组合的体系架构。联网车辆123可以包括一个或多个处理器125A。其它处理器、操作系统、传感器、显示器和物理配置也是可能的。
存储器127A存储可以由处理器125A执行的指令或数据。指令或数据可以包括用于执行本文描述的技术的代码。存储器127A可以是动态随机存取存储器(DRAM)设备、静态随机存取存储器(SRAM)设备、闪存或某种其它存储器设备。在一些实施例中，存储器127A还包括非易失性存储器或类似的永久存储设备和介质，包括硬盘驱动器、软盘驱动器、CD-ROM设备、DVD-ROM设备、DVD-RAM设备、DVD-RW设备、闪存设备或用于更永久地存储信息的某种其它大容量存储设备。联网车辆123可以包括一个或多个存储器127A。
联网车辆123的存储器127A可以存储以下元素中的一个或多个：数据位流129；因子数据132；传感器数据133；情境数据135；价值数据137；网络数据139；以及阈值数据141。
数据位流129包括由应用180生成的一个或多个数据位集合。例如，数据位流129包括第一数据位集合131A、第二数据位集合131B……以及第N数据位集合131N。流129中包括的每个数据位集合描述由应用180生成的一条信息并且包括一个或多个数据位。数据位流129例如包括一个或多个数据分组。
在一些实施例中，数据位集合和由该数据位集合描述的一条信息可互换使用。例如，如下所述，可以相对于端点160对每条信息进行评估并指派价值。由于每条信息由对应的数据位集合描述，因此该条信息的价值也可以被描述为对应数据位集合的价值而没有歧义。
因子数据132包括描述一个或多个价值评估因子的数据。一条信息的价值评估因子的示例包括但不限于以下元素中的一个或多个：生成描述该条信息的数据位集合的应用的类型；由该数据位集合描述的数据内容的类型；描述何时生成该数据位集合的时间戳；该条信息的重要性级别；该条信息的准确性；该条信息的分辨率；以及该条信息的来源。
传感器数据133包括由传感器组182中的一个或多个传感器生成的数据。例如，传感器数据133包括描述由传感器组182的一个或多个传感器测得的道路环境的数字数据。道路环境不仅可以包括联网车辆123，而且可以包括在联网车辆123的通信范围内的相邻车辆190和端点160中的一个或多个。
在一些实施例中，传感器数据133包括由GPS单元170以及传感器组182的一个或多个传感器测得的联网车辆123的车辆数据。例如，传感器数据133包括描述联网车辆123的速度、加速度或减速度以及联网车辆123的地点等等的数据。
情境数据135包括描述端点160的道路情境的数字数据。如下面更详细描述的，可以基于传感器数据133来生成情境数据135。由情境数据描述的道路情境包括关于端点160的道路环境的信息，该信息描述例如以下元素中的一个或多个：一个或多个物理道路状况(例如，有雾、潮湿的道路、结冰的道路、道路上的障碍物，等等)；以及端点160的操作信息(例如，端点160的速度、加速度、位置、历史行进路径，等等)。在一些实施例中，情境数据135还包括描述端点160的预期的未来行为的数据，该端点160的预期未来行为是由下文所述的情境监视器204基于传感器数据133估计而发生的。
在一些实施例中，情境数据135还包括从相邻车辆190接收的先验知识数据191。下面更详细地描述先验知识数据191。
价值数据137包括描述一条或多条信息相对于端点160的一个或多个价值的数据。本文描述的一条信息的价值是该条信息对将接收该条信息的端点160的价值，而不是该条信息对发送该条信息的联网车辆123的价值。
在一些实施例中，对于每条信息，价值数据137还包括(1)描述针对对应信息的一系列按属性的价值得分的数据以及(2)从一系列按属性的价值得分生成的描述针对该条信息的聚合价值得分的数据。在一些实施例中，一条信息的聚合价值得分可以被认为是该条信息的价值。以下更详细地描述一系列按属性的价值得分和聚合价值得分。
网络数据139包括描述用于发送数据位流129的V2X网络的网络状况的数据。例如，网络数据139包括描述V2X网络的网络状况是拥塞的数据(例如，网络状况超过第一拥塞阈值但小于第二拥塞阈值)，因此数据位流129的传输速率需要降低。在另一个示例中，网络数据139包括描述V2X网络的网络状况非常拥塞的数据(例如，网络状况超过第二拥塞阈值)，使得没有足够的带宽来发送流129中的所有数据位并且其中一些数据位需要被丢弃。
在一些实施例中，阈值数据141包括描述一个或多个拥塞阈值(例如，上述的第一和第二拥塞阈值)的数据。在一些实施例中，阈值数据141包括描述价值阈值的数据。例如，如果一条信息具有小于价值阈值的价值，那么可以从数据位流129中丢弃该条信息(不发送到端点160)。一个或多个拥塞阈值和价值阈值可以被预先确定或实时确定。
例如，阈值数据141包括描述以下中的一个或多个的数字数据：用于网络拥塞的一个或多个预定拥塞阈值；以及用于确定是否要丢弃数据位集合的预定价值阈值(例如，如果其指派的价值不满足这个价值阈值，那么由下面描述的数据调度器210丢弃数据位集合)。
通信单元145A向网络105或另一个通信信道发送数据并从网络105或另一个通信信道接收数据。在一些实施例中，通信单元145A可以包括DSRC收发器、DSRC接收器以及使联网车辆123成为启用DSRC的设备所必需的其它硬件或软件。例如，通信单元145A包括被配置为经由网络广播DSRC消息的DSRC天线。DSRC天线还可以以用户可配置的固定间隔(例如，每0.1秒，以与从1.6Hz到10Hz的频率范围对应的时间间隔，等等)发送BSM消息。
在一些实施例中，通信单元145A包括用于直接物理连接到网络105或另一个通信信道的端口。例如，通信单元145A包括用于与网络105进行有线通信的USB、SD、CAT-5或类似端口。在一些实施例中，通信单元145A包括无线收发器，用于使用一种或多种无线通信方法与网络105或其它通信信道交换数据，包括：IEEE 802.11；IEEE 802.16，
Figure BDA0002262205030000151
EN ISO 14906:2004电子收费-应用接口EN 11253:2004专用短程通信-使用5.8GHz微波的物理层(综述)；EN 12795:2002专用短程通信(DSRC)-DSRC数据链路层：介质访问和逻辑链路控制(审查)；EN 12834:2002专用短程通信-应用层(审查)；EN13372:2004专用短程通信(DSRC)-用于RTTT应用的DSRC简档(审查)；2014年8月28日提交的标题为“Full-Duplex Coordination System”的美国专利申请14/471,387中描述的通信方法；或其它合适的无线通信方法。
在一些实施例中，通信单元145A包括蜂窝通信收发器，用于通过蜂窝通信网络发送和接收数据，包括经由短消息服务(SMS)、多媒体消息服务(MMS)、超文本传输协议(HTTP)、直接数据连接、WAP、电子邮件或其它合适类型的电子通信。在一些实施例中，通信单元145A包括有线端口和无线收发器。通信单元145A还提供到网络105的其它常规连接，以使用包括TCP/IP、HTTP、HTTPS和SMTP、毫米波、DSRC等的标准网络协议来分发文件或媒体对象。
在一些实施例中，GPS单元170是联网车辆123的常规GPS单元。例如，GPS单元170可以包括与GPS卫星无线通信以检索描述联网车辆123的地理地点的数据的硬件。例如，GPS单元170从一个或多个GPS卫星检索GPS数据。在一些实施例中，GPS单元170是联网车辆123的符合DSRC的GPS单元，其可操作以便以车道级准确度提供描述联网车辆123的地理地点的GPS数据。
传感器组182包括一个或多个传感器，这些传感器可操作以测量联网车辆123外部的道路环境。例如，传感器组182可以包括一个或多个传感器，这些传感器记录邻近联网车辆123的道路环境的一个或多个物理特点。存储器127A可以存储描述由传感器组182记录的一个或多个物理特点的传感器数据133。联网车辆123外部的道路环境可以包括相邻车辆190和端点160，因此，传感器组182的一个或多个传感器可以记录描述关于相邻车辆190和端点160的信息的传感器数据。
在一些实施例中，传感器组182可以包括以下车辆传感器中的一个或多个：相机；LIDAR传感器；雷达传感器；激光高度计；红外检测器；运动检测器；恒温器；声音检测器；一氧化碳传感器；二氧化碳传感器；氧气传感器；质量空气流量传感器；发动机冷却液温度传感器；节气门位置传感器；曲轴位置传感器；汽车发动机传感器；阀门定时器；空燃比仪；盲点仪；路缘触角；缺陷检测器；霍尔效应传感器；歧管绝对压力传感器；停车传感器；雷达枪；车速仪；速度传感器；轮胎压力监视传感器；扭矩传感器；变速箱油温度传感器；涡轮速度传感器(TSS)；可变磁阻传感器；车速传感器(VSS)；水传感器；车轮速度传感器；以及任何其它类型的汽车传感器。
车载单元186可以包括一个或多个处理器和一个或多个存储器。例如，车载单元186包括电子控制单元(ECU)。ECU是汽车电子设备中的嵌入式系统，其控制联网车辆123中的一个或多个电气系统或子系统。ECU的类型包括但不限于以下类型：发动机控制模块(ECM)；传动系统控制模块(PCM)；变速箱控制模块(TCM)；制动控制模块(BCM或EBCM)；中央控制模块(CCM)；中央定时模块(CTM)；通用电子模块(GEM)；车身控制模块(BCM)；以及悬架控制模块(SCM)，等等。
在一些实施例中，通信确保系统199安装在车载单元186中。
在一些实施例中，联网车辆123的通信确保系统199包括软件，该软件在由处理器125A执行时可操作以使处理器125A执行参考图3-图5和图7的方法300、400、500和700以及参考图6的流程处理600的一个或多个步骤。例如，通信确保系统199被配置为即使在V2X网络拥塞的场景中也可靠地将有价值的信息发送到端点160。
如本文所述，有价值的信息是对端点160有价值的信息。例如，有价值的信息包括安全相关信息，其帮助端点160更安全地操作。在另一个示例中，有价值的信息包括效率相关信息，其帮助端点160更高效地操作。在又一个示例中，有价值的信息包括端点160的操作者明确或隐式地指定为“有价值”的任何类型的信息。
安全相关信息的示例包括但不限于以下中的一个或多个：端点160为了避免安全隐患而迫切需要的安全关键信息；端点160用来使端点160的操作更安全的安全改进信息；以及任何其它类型的安全相关信息。
在一些实施例中，一条信息的价值指示该条信息相对于端点160是否是有价值的信息。例如，有价值的信息包括由来自数据位流129的一个或多个数据位集合描述的一条或多条信息，其中一条或多条信息中的每一条信息具有大于价值阈值的价值。在一些实施例中，有价值的信息包括由来自数据位流129的一个或多个数据位集合描述的一条或多条信息，其中所述一条或多条信息在由数据位流描述的信息当中具有最高价值(例如，前5个价值、前10个价值，等等)。
在一些实施例中，通信确保系统199在通过V2X网络发送对应信息之前确定每条信息的价值。因此，对于由数据位流描述的多条信息，通信确保系统199分别为多条信息确定多个价值。通信确保系统199基于多个价值从多条信息中确定有价值的信息，并且还将多条信息中包括的其它信息(例如，价值较低的信息)确定为：其它信息(例如，价值较低的信息)＝多条信息–有价值的信息。
如果V2X网络的网络负载高(例如，网络负载大于阈值)，那么通信确保系统199推迟或取消价值较低的信息的传输。抑制价值较低的信息的传输减轻网络负载，并允许在V2X网络上可靠地递送有价值的信息(例如，具有较高价值的信息)，而对相关应用的影响最小。
在一些实施例中，可以使用包括现场可编程门阵列(“FPGA”)或专用集成电路(“ASIC”)的硬件来实现通信确保系统199。在一些其它实施例中，可以使用硬件和软件的组合来实施通信确保系统199。通信确保系统199可以存储在设备(例如，服务器或其它设备)的组合中，或者存储在设备之一中。
下面参考图2A-图9E进一步描述通信确保系统199。
应用180可以是生成经由V2X网络可与端点160共享的数据位的任何车辆应用。例如，应用180生成数据位流129以传输到端点160。应用180的示例包括但不限于以下中的一个或多个：导航应用；信息娱乐系统；ADAS系统；以及乘车分享应用，等等。例如，应用180生成要通过V2X网络发送的信息。该信息由数据位描述并且可以包括传感器测量值、信息娱乐内容或联网车辆123产生或消费的任何其它数据内容。
应用180包括价值模块181。价值模块181包括应用180中包括的代码和例程，这些代码和例程对于由应用180输出的特定数据位集合确定要指派给该数据位集合(或等效地，指派给由该数据位集合描述的一条信息)的因子数据的实例。因子数据包括描述一个或多个价值评估因子的数字数据，这些价值评估因子影响数据位集合对端点160的价值。
用于数据位集合的一个或多个价值评估因子包括以下因子中的一个或多个：应用180的类型；该数据位集合的类型；描述何时生成该数据位集合的时间戳；由该数据位集合描述的信息的重要性级别；由该数据位集合描述的信息的准确性(例如，如果是传感器数据)；由该数据位集合描述的信息的分辨率(例如，如果是传感器数据)；以及由该数据位集合描述的信息的来源。
在一些实施例中，价值模块181将一个或多个附加数据位包括到描述一条信息的数据位集合中，其中这一个或多个附加数据位描述用于这个数据位集合的因子数据。例如，价值模块181用因子数据对信息进行注释，这有助于下面描述的价值评估器206评估信息的价值。
如图1中所描绘的，相邻车辆190可以包括以下元件中的一个或多个：处理器125B；存储器127B；以及通信单元145B。相邻车辆190的这些元件可以经由总线彼此通信地耦合。
相邻车辆190的处理器125B可以具有与联网车辆123的处理器125A相似的结构，并且提供与处理器125A相似的功能。在此不再重复对处理器125B的相似描述。处理器125A和处理器125B可以被单独地或共同地称为“处理器125”。
相邻车辆190的存储器127B可以具有与联网车辆123的存储器127A相似的结构，并且可以提供与存储器127A相似的功能。在此不再重复对存储器127B的相似描述。存储器127A和存储器127B可以被单独地或共同地称为“存储器127”。
相邻车辆190的存储器127存储例如先验知识数据191。先验知识数据191描述在联网车辆123的通信范围内的相邻车辆190的先验知识。在一些实施例中，相邻车辆190的先验知识包括相邻车辆190已经知道的信息。例如，相邻车辆190可以周期性地广播识别出的物体的摘要，以通知联网车辆123和处于相邻车辆190的通信范围内的其它车辆。
联网车辆123的通信单元145B以及端点160的通信单元145C和云服务器150的通信单元145D可以具有与相邻车辆190的通信单元145A相似的结构，并且提供与通信单元145A相似的功能。在此不再重复通信单元145B、145C和145D的相似描述。通信单元145A、通信单元145B、通信单元145C和通信单元145D可以被单独地或共同地称为“通信单元145”。
云服务器150是包括一个或多个处理器和一个或多个存储器的计算设备。云服务器150包括例如通信单元145D。在一些实施例中，云服务器150可以向端点160、联网车辆123和相邻车辆190中的一个或多个提供任何基于云的服务。基于云的服务的示例包括但不限于以下中的一个或多个：地图服务；视频流服务；音频流服务；天气广播服务；交通广播服务；乘车共享服务；以及任何其它类型的基于云的服务。
端点160可以是包括一个或多个处理器和一个或多个存储器的计算设备。在一些实施例中，端点160是(1)包括通信单元145并且(2)存在于具有联网车辆123的道路环境中的任何端点。例如，端点160是另一个联网车辆、路边单元(RSU)或包括通信单元145的基础设施设备。联网车辆123存储需要经由V2X网络与端点160共享的数据位流。数据位流包括联网车辆123经由联网车辆123发送的V2X无线消息与端点160共享的任何类型的数字数据。例如，数据位流中的一些数据位是描述端点160为了避免安全隐患而迫切需要的安全相关信息的数字数据，而数据位流中的一些数据位不描述安全相关信息。
如图1中所描绘的，端点160包括通信单元145C。在此不再重复对通信单元145C的相似描述。
示例计算机系统
现在参考图2A，描绘了图示根据一些实施例的包括通信确保系统199的示例计算机系统200的框图。在一些实施例中，计算机系统200可以包括专用计算机系统，该专用计算机系统被编程为执行以下参考图3-图5和图7描述的方法300、400、500和700以及下面参考图6描述的处理600的一个或多个步骤。
在一些实施例中，计算机系统200是联网车辆123的车载车辆计算机。在一些实施例中，计算机系统200是联网车辆123的车载单元。在一些实施例中，计算机系统200是联网车辆123的电子控制单元(ECU)、头单元或某种其它基于处理器的计算设备。
根据一些示例，计算机系统200可以包括以下元件中的一个或多个：通信确保系统199；处理器125；存储器127；通信单元145；传感器组182；应用180；以及存储装置241。计算机系统200的部件通过总线220通信地耦合。
在所示的实施例中，处理器125经由信号线238通信地耦合到总线220。通信单元145经由信号线246通信地耦合到总线220。传感器组182通过信号线239通信地耦合到总线220。存储装置241经由信号线242通信地耦合到总线220。存储器127经由信号线244通信地耦合到总线220。应用180经由信号线243通信地耦合到总线220。
上面参考图1描述了计算机系统200的以下元件，因此，这里将不重复那些描述：应用180；通信单元145；传感器组182；处理器125；以及存储器127。
存储器127可以存储以上参考图1描述的任何数据。存储器127可以存储计算机系统200提供其功能所需的任何数据。
存储装置241可以是存储用于提供本文描述的功能的数据的非暂态存储介质。存储装置241可以是动态随机存取存储器(DRAM)设备、静态随机存取存储器(SRAM)设备、闪存或一些其它存储设备。在一些实施例中，存储装置241还包括非易失性存储器或类似的永久性存储设备以及包括硬盘驱动器、软盘驱动器、CD-ROM设备、DVD-ROM设备、DVD-RAM设备、DVD-RW设备、闪存设备或某种其它用于更永久地存储信息的大容量存储设备的介质。
在图2A所示的实施例中，通信确保系统199包括：通信模块202；情境监视器204；价值评估器206；网络监视器208；数据调度器210；以及网络接口212。通信确保系统199的这些部件经由总线220彼此通信地耦合。在一些实施例中，通信确保系统199的部件可以被存储在单个服务器或设备中。在一些其它实施例中，通信确保系统199的部件可以跨多个服务器或设备分布和存储。例如，通信确保系统199的其中一些部件可以分布在端点160、云服务器150、相邻车辆190和联网车辆123上。
通信模块202可以是包括用于处理通信确保系统199和计算机系统200的其它部件之间的通信的例程的软件。在一些实施例中，通信模块202可以存储在计算机系统200的存储器127中，并且可以由处理器125访问和执行。通信模块202可以适于经由信号线222与处理器125和计算机系统200的其它部件进行协作和通信。
通信模块202经由通信单元145向操作环境100的一个或多个元件发送数据和从操作环境100的一个或多个元件接收数据。例如，通信模块202经由通信单元145接收或发送以下元素中的一个或多个：先验知识数据191；以及数据位流129。通信模块202可以经由通信单元145发送或接收以上参考图1描述的任何数据或消息。
在一些实施例中，通信模块202从通信确保系统199的部件接收数据，并将数据存储在存储装置241和存储器127中的一个或多个中。例如，通信模块202从通信单元145接收上面参考存储器127描述的数据(经由网络105、DSRC消息、BSM、DSRC探针、全双工无线消息，等等)，并且将这种数据存储在存储器127中(或临时存储在可以充当计算机系统200的缓冲器的存储装置241中)。
在一些实施例中，通信模块202可以处置通信确保系统199的部件之间的通信。例如，通信模块202可以处置情境监视器204、价值评估器206、网络监视器208、数据调度器210和网络接口212之间的通信。这些模块中的任何一个都可以使通信模块202与计算机系统200或操作环境100的其它元件(经由通信单元145)通信。例如，情境监视器204可以使用通信模块202与传感器组182进行通信，并且使传感器组182记录传感器数据。
情境监视器204可以是包括例程的软件，该例程用于确定描述端点160的道路情境的情境数据。在一些实施例中，情境监视器204可以存储在计算机系统200的存储器127中，并且可以由处理器125访问和执行。情境监视器204可以适于经由信号线224与处理器125和计算机系统200的其它部件进行协作和通信。
在一些实施例中，情境监视器204可操作以使传感器组182中的一个或多个传感器生成传感器数据。传感器数据包括描述由包括在传感器组182中的一个或多个传感器测得的道路环境的数字数据。传感器组182包括可操作以测量道路环境的任何传感器，包括例如以下中的一个或多个：相机；LIDAR；雷达；测距传感器；GPS传感器，等等。在一些实施例中，传感器数据的一部分是经由与记录描述道路环境的传感器数据的其它端点的V2X(例如，V2I、V2V)通信来接收，其中道路环境包括端点160。
情境监视器204可操作以分析传感器数据，以基于传感器数据生成情境数据。情境数据包括描述端点160的道路情境的数字数据。在一些实施例中，情境监视器204可操作以连续地监视端点160的道路情境，并将描述道路情境的情境数据提供给价值评估器206。
由情境数据描述的道路情境包括关于端点160的道路环境的信息，该信息描述例如以下中的一个或多个：一种或多种物理道路状况(例如，结冰的道路；大风天气；乡村(或者，城市、郊区、山区)驾驶环境；端点160的通信范围内的其它道路参与者的速度、加速度、位置、历史路径；等等)；以及端点160的操作信息(例如，端点160的速度、加速度、位置、历史行进路径，等等)。在一些实施例中，可以通过联网车辆123的车载传感器来测量一个或多个物理道路状况。可替代地或附加地，一个或多个物理道路状况是一个或多个其它相邻车辆190的先验知识的一部分，并且可以由联网车辆123通过与一个或多个相邻车辆190的V2X通信来获得。
在一些实施例中，由情境数据描述的道路情境包括描述端点160的预期未来行为和由情境监视器204基于传感器数据估计将要发生的相邻车辆190的预期未来行为的数据。例如，情境监视器204还可以基于最近的道路测量值和预定义的预测模型来预测联网车辆123以及其它道路参与者(例如，相邻车辆190)的未来位置、速度、加速度(或减速度)和未来行驶路径。预定义预测模型的示例包括但不限于机器学习模型、神经网络模型和深度学习模型等。
在一些实施例中，由情境数据描述的道路情境还包括在联网车辆123的通信范围内从相邻车辆190接收的先验知识。例如，在合作感知应用中，可以将先验知识定义为一个或多个其它道路参与者已知的已经被联网车辆123自信地识别出的知识。一个或多个其它道路参与者可以周期性地广播已识别出的物体的摘要，以将其知识通知给相邻车辆，其中一个或多个其它道路参与者的一个或多个相邻车辆包括联网车辆123。广播先验知识的一个或多个其它道路参与者可以包括或可以不包括端点160和相邻车辆190。
价值评估器206可以是包括例程的软件，该例程在由处理器125执行时使处理器125确定由一个或多个数据位集合描述的一条或多条信息的一个或多个价值。在一些实施例中，价值评估器206可以是存储在计算机系统200的存储器127中的指令集，并且可以由处理器125访问和执行。价值评估器206可以适于经由信号线225与处理器125和计算机系统200的其它部件进行协作和通信。
在一些实施例中，价值评估器206可操作以确定描述由应用180输出的每个数据位集合的价值的价值数据。例如，对于每个数据位集合，价值评估器206基于以下中的一个或多个来确定该数据位集合的价值数据：指派给该数据位集合的因子数据；以及描述端点160的道路情境的情境数据。
数据位集合的价值数据是描述由数据位集合描述的一条信息对将接收数据位集合的端点160的价值的数字数据，如果其是由通信确保系统199发送的话。由价值数据描述的价值描述了数据位集合对将接收该数据位集合的端点160的价值，而不是数据位集合对发送该数据位集合的联网车辆123的价值。例如，价值指示由数据位集合描述的那条信息相对于端点160是否是有价值的信息。
在一些实施例中，价值评估器206至少通过以下步骤来确定由数据位集合描述的那条信息的价值：(1)对于一系列价值属性，基于描述一条信息的一个或多个价值评估因子的因子数据和描述端点160的道路情境的情境数据来评估该条信息的一系列按属性的价值得分；以及(2)对这一系列按属性的价值得分进行积分，以计算聚合价值得分作为该条信息的价值。下面参考图5-图9E描述由价值评估器206执行的用于确定一条信息的价值的操作的更多细节。
在一些示例中，价值评估器206通过取一系列按属性的价值得分的平均值来对一系列按属性的价值得分进行积分以计算聚合价值得分，使得聚合价值得分是该系列按属性的价值得分的平均值。
在一些示例中，价值评估器206至少通过以下操作对一系列按属性的价值得分进行积分以计算聚合价值得分：执行分析层次结构处理，以基于一系列按属性的价值得分来计算该条信息的聚合价值得分。例如，价值评估器206为一系列价值属性中的每个价值属性确定应用依赖权重，以及基于每个价值属性的对应的应用依赖权重来计算一系列按属性的价值得分的加权平均值，作为对应信息的聚合价值得分。下面参考图7-图9E描述用于分析层次结构处理的进一步细节。
在一些实施例中，一系列价值属性包括以下中的一个或多个：时间依赖性属性；空间依赖性属性；信息质量属性；条件属性；概化属性；紧急属性；以及信息路径属性。下面参考图6描述一系列价值属性的进一步细节。
网络监视器208可以是包括例程的软件，该例程在由处理器125执行时使处理器125监视用于向端点160发送数据位流的V2X网络的网络状况。在一些实施例中，网络监视器208可以是存储在计算机系统200的存储器127中的指令集，并且可以由处理器125访问和执行。网络监视器208可以适于经由信号线226与处理器125和计算机系统200的其它部件进行协作和通信。
在一些实施例中，网络监视器208可操作以监视网络接口212，以确定描述用于将数据位流发送到端点160的V2X网络的当前网络状况(例如，当前拥塞状况)的网络数据。例如，网络监视器208连续地监视联网车辆123可用的每种类型的V2X网络的网络状况，然后向数据调度器210提供描述每个可用的V2X网络的最新状况的网络数据。
V2X网络的网络状况的示例包括但不限于以下中的一个或多个：网络负载(例如，V2X网络的负载为20％、40％、80％、100％等)；V2X网络的每个V2X信道的信道占用率(即，当V2X信道繁忙时的时间比率，诸如“当V2X信道不可用时的时间的10％、20％或30％等等”)；以及一个或多个最近的数据分组的等待时间，等等。每个数据分组可以包括一个或多个数据位集合。
数据调度器210可以是包括例程的软件，该例程在由处理器125执行时使处理器125对数据位流执行通信确保动作。在一些实施例中，数据调度器210可以是存储在计算机系统200的存储器127中的指令集，并且可以由处理器125访问和执行。数据调度器210可以适于经由信号线227与处理器125和计算机系统200的其它部件进行协作和通信。
在一些实施例中，数据调度器210从价值评估器206接收数据位流以及与由数据位流描述的一条或多条信息相关联的一个或多个价值。数据调度器210接收描述V2X网络的网络状况的网络数据。数据调度器210基于一个或多个价值以及V2X网络的网络状况对数据位流实施通信确保动作。
例如，数据调度器210将包括在数据位流中的一个或多个数据位集合存储在队列中，其中一个或多个数据位集合分别描述一条或多条信息。数据调度器210基于一条或多条信息的一个或多个价值对队列中的一个或多个数据位集合进行排序(例如，数据调度器210以一个或多个价值的降序对一个或多个数据位集合进行排序)。数据调度器210基于队列中的一个或多个数据位集合的次序将一个或多个数据位集合顺序地转发到网络接口212以进行传输，使得联网车辆123的通信单元145被配置为在一条或多条信息中包括的其它信息之前将一条或多条信息中包括的有价值的信息发送到端点160。
在一些实施例中，一个或多个数据位集合的一个或多个价值是随时间变化的，数据调度器210指示价值评估器206周期性地更新队列中的一个或多个数据位集合的一个或多个价值，使得队列中的一个或多个数据位集合的次序也将基于更新后的价值进行更新。如果一条信息的价值下降到某个下限以下，那么数据调度器210从队列中移除描述该条信息的数据位集合，以取消该数据位集合的传输。
在一些实施例中，数据调度器210可操作以确定V2X网络的当前网络状况(例如，当前拥塞状况)是否超过预定的拥塞阈值。响应于V2X网络的网络状况超过预定的拥塞阈值，数据调度器210触发要对数据位流执行的一个或多个补救动作。例如，数据调度器210确定V2X网络的负载是否超过预定阈值；并且，响应于V2X网络的负载超过预定阈值，数据调度器210触发一个或多个补救动作的执行。在另一个示例中，数据调度器210确定V2X网络的可用带宽是否在预定带宽阈值以下；并且，响应于V2X网络的可用带宽小于预定带宽阈值，数据调度器210触发一个或多个补救动作的执行。
一个或多个补救动作包括以下中的一个或多个：降低数据位流的传输速率，从而也降低数据位流向网络接口212的转发速度，这使得联网车辆123的通信单元145的传输速度减小；以及基于一个或多个价值从数据位流中丢弃一个或多个数据位集合，从而将描述有价值的信息的一个或多个剩余数据位集合转发到网络接口212以进行传输，这使得联网车辆123的通信单元145将一个或多个剩余的数据位集合经由V2X网络发送到端点160。
例如，响应于V2X网络的网络状况超过第一拥塞阈值但小于第二拥塞阈值(例如，其指示网络状况是拥塞的)，数据调度器210执行补救动作以降低数据位流的传输速率。在另一个示例中，响应于网络状况超过第二拥塞阈值(例如，这指示网络状况非常拥塞并且没有足够的带宽来发送流中的所有数据位)，数据调度器210基于一个或多个价值来执行补救动作，以从数据位流中丢弃一个或多个数据位集合，使得仅将描述有价值的信息的一个或多个剩余数据位集合发送到端点160。
在一些实施例中，一个或多个补救动作还包括实施混合联网配置，使得选择与一种或多种类型的V2X网络对应的一个或多个网络接口，以将有价值的信息并行地发送到端点160。例如，联网车辆123的通信单元145能够并行使用多种类型的V2X网络。在混合联网配置中，数据调度器210基于每个剩余的数据位集合的对应价值选择一个或多个最优V2X网络来发送一个或多个剩余的数据位集合(例如，具有较高价值的数据位集合在具有较低价值的另一个数据位集合之前被发送)，其中基于每个V2X网络的网络状况确定一个或多个最优V2X网络。
例如，一个或多个最优V2X网络可以是与最合适的(一个或多个)网络接口对应的一个或多个V2X网络以发送数据位，并且数据调度器210选择最合适的(一个或多个)网络接口以向端点160发送一个或多个剩余的数据位集合。
在另一个示例中，一个或多个最优V2X网络可以是具有最高可用带宽或最低网络负载的一个或多个可用V2X网络，并且数据调度器210选择与一个或多个最优V2X网络对应的一个或多个网络接口，以便将一个或多个剩余的数据位集合发送到端点160。
在又一个示例中，数据调度器210可以选择与具有(i)较高的可用带宽、(ii)较低的射频或(iii)其组合的一个或多个网络接口对应的一个或多个最优V2X网络，以发送有价值的信息，使得有价值的信息被更可靠地递送到端点160。
在一些实施例中，为了提高成功传送数据的概率，一个或多个补救动作还包括以下中的一个或多个：(i)多次发送有价值的信息(经由单一类型的V2X网络或多种类型的V2X网络)；以及(ii)并行地通过与多种类型的网络接口对应的多种类型的V2X网络发送有价值的信息。其它示例补救动作是可能的。
在一些实施例中，描述有价值的信息的一个或多个剩余的数据位集合各自与一个价值对应，该价值大于描述一条或多条信息中包括的其它信息的要丢弃的一个或多个数据位集合中的每一个的价值。例如，数据调度器210可操作以基于它们相对于一个或多个剩余的数据位集合的价值和V2X网络的可用带宽来确定要丢弃(即，不经由V2X网络发送)的一个或多个数据位集合，其中V2X网络的可用带宽是基于当前网络拥塞状况确定的。在另一个示例中，假设数据位流包括10个数据位集合，并且V2X网络的可用带宽允许传输5个数据位集合。数据调度器210确定丢弃具有5个最小价值的最后5个数据位集合，并保持具有5个最大价值的前5个数据位集合发送到端点160。
在一些实施例中，描述有价值的信息的一个或多个剩余的数据位集合各自与大于预定价值阈值的价值对应，而描述一条或多条信息中包括的其它信息的要丢弃的一个或多个数据位集合各自与小于预定价值阈值的价值对应。例如，要发送到端点160的有价值的信息具有大于或等于预定价值阈值的价值，而要丢弃的其它信息具有小于预定价值阈值的价值。
在一些实施例中，数据调度器210使网络接口212基于通信确保动作来修改联网车辆123的通信单元145的操作，从而将包括在数据位流中的有价值的信息被可靠地递送到端点，即使在V2X网络拥塞的场景中也是如此。例如，响应于数据调度器210采取补救动作以降低数据位流的传输速率，网络接口212降低联网车辆123的通信单元145的传输速度。在另一个示例中，响应于数据调度器210采取补救动作以从数据位流中丢弃一个或多个数据位集合，网络接口212指示联网车辆123的通信单元145经由V2X网络向端点160仅发送描述有价值的信息的一个或多个剩余的数据位集合。
网络接口212可以是包括例程的软件，该例程在由处理器125执行时使处理器125经由V2X网络将数据位发送到端点160。在一些实施例中，网络接口212可以是存储在计算机系统200的存储器127中的指令集，并且可以由处理器125访问和执行。网络接口212可以适于经由信号线228与处理器125和计算机系统200的其它部件进行协作和通信。
在一些实施例中，可以使用硬件或硬件和软件的组合来实施网络接口212。
在一些实施例中，网络接口212将从数据调度器210接收的数据位提供给联网车辆123的通信单元145。例如，网络接口212可操作以使通信单元145经由V2X网络向端点160发送一个或多个剩余的数据位集合。可以经由一个或多个V2X无线消息发送一个或多个剩余的数据位集合。在一些实施例中，网络接口212是通信单元145的元件。网络接口212包括各种V2X信道，这些V2X信道可由网络监视器208分析，以确定这些V2X信道中的每一个的网络拥塞状况。
在一些实施例中，联网车辆123可以与用于V2X通信的任何类型的无线网络技术(例如，DSRC、LTE、Wi-Fi、C-V2X、毫米波通信，等等)一起工作。网络接口212具有一种类型的网络接口或并行的多种类型的网络接口(即，混合联网)，因此，有可能使用一种类型的网络接口或并行的多种类型的网络接口来发送数据位。在这种情况下，数据调度器210选择最合适的(一个或多个)网络接口发送每个数据位集合。例如，响应于数据调度器210采取补救动作以实施混合联网配置，选择与一个或多个网络接口对应的一个或多个最优V2X网络，并且由数据调度器210激活一个或多个网络接口，以经由通信单元145并行地将有价值的信息发送到端点160。
图2B是图示根据一些实施例的通信确保系统199的框图。通信确保系统199可以被安装在车载单元186中。通信确保系统199包括例如应用180(其包括价值模块181)、情境监视器204、价值评估器206、网络监视器208、数据调度器210和网络接口212。
示例处理
图2C是图示根据一些实施例的由通信确保系统199执行的用于经由V2X网络将有价值的信息可靠地发送到端点160的流程处理的框图。流程处理的步骤可以按任何次序执行，而不必按图2C所描绘的次序执行。
在一些实施例中，应用180生成数据位流，该数据位流包括描述一条或多条信息的一个或多个数据位集合。价值模块181用描述对应信息的一个或多个价值评估因子的因子数据注释每条信息，从而为一条或多条信息生成一个或多个因子数据集合。应用180将用一个或多个因子数据集合注释的数据位流发送到价值评估器206。
情境监视器204确定描述数据位流的潜在接收者的道路情境的情境数据，并将情境数据发送到价值评估器206。例如，潜在的接收者可以是端点160。价值评估器206分别基于情境数据和一个或多个因子数据集合确定一条或多条信息的一个或多个价值。价值评估器206将数据位流(包括描述一条或多条信息的一个或多个数据位集合)连同一个或多个价值一起发送到数据调度器210。
网络监视器208确定描述V2X网络的当前网络状况(例如，当前拥塞状况)的网络数据，并将该网络数据发送到数据调度器210。数据调度器210基于一个或多个价值和网络数据对数据位流实施通信确保动作。例如，数据调度器210基于一个或多个价值对流中的一个或多个数据位集合进行排序，并从队列中丢弃价值小于下限的任何数据位集合。在一些实施例中，数据调度器210指示价值评估器206周期性地更新队列中的一个或多个数据位集合的一个或多个价值。
数据调度器210还可以基于一个或多个价值和当前网络状况来对数据位流执行一个或多个补救动作，如上面参考图2A所描述的。例如，数据调度器210从数据位流中丢弃描述不太有价值的信息的数据位的子集，并将描述有价值的信息的剩余数据位的子集发送到网络接口212，以传输到端点160。
现在参考图3，描绘了根据一些实施例的用于经由V2X网络将有价值的信息从联网车辆123可靠地发送到端点160的示例方法300的流程图。方法300的步骤可以以任何次序执行，并且不一定是图3中描绘的次序。
在步骤301处，通信模块202从应用180接收数据位流，其中数据位流描述旨在经由V2X网络被递送到端点160的一条或多条信息。
在步骤303处，价值评估器206分别确定一条或多条信息的一个或多个价值，其中相对于端点160评估一个或多个价值，并且一个或多个价值指示一条或多条信息相对于端点160是否是有价值的信息。
在步骤305处，数据调度器210基于一个或多个价值和V2X网络的网络状况对数据位流实施通信确保动作。
在步骤307处，网络接口212基于通信确保动作来修改联网车辆123的通信单元145的操作，使得即使在V2X网络拥塞的场景中，包括在一条或多条信息中的有价值的信息也被可靠地递送到端点160。
图4A-图4C描绘了根据一些实施例的用于经由V2X网络将有价值的信息从联网车辆123可靠地发送到端点160的另一种方法400。方法400的步骤可以以任何次序执行，并且不一定是图4A-图4C中描绘的次序。
参考图4A，在步骤401处，通信模块202从应用180接收数据位流，其中数据位流描述旨在经由V2X网络被递送到端点160的一条或多条信息。
在步骤403处，价值模块181用描述针对一条或多条信息中的每条信息的一个或多个价值评估因子的因子数据来注释对应信息。
在步骤405处，情境监视器204确定描述端点160的道路情境的情境数据。
在步骤407处，价值评估器206基于对应信息的一个或多个价值评估因子和端点160的道路情境来确定每条信息对端点160的价值。以这种方式，生成一条或多条信息的一个或多个价值。
在步骤409处，网络监视器208确定描述V2X网络的网络状况的网络数据。
在步骤411处，数据调度器210确定网络状况是否超过预定拥塞阈值。响应于网络状况超过预定拥塞阈值，方法400移至图4C的步骤421。否则，方法400移至图4B的步骤413。
参考图4B，在步骤413处，数据调度器210将包括在数据位流中的一个或多个数据位集合存储在队列中，其中一个或多个数据位集合分别描述一条或多条信息。
在步骤415处，数据调度器210基于一条或多条信息的一个或多个价值对队列中的一个或多个数据位集合进行排序。
在步骤417处，数据调度器210基于队列中的一个或多个数据位集合的次序依次将一个或多个数据位集合转发到联网车辆123的通信单元145。例如，数据调度器210经由网络接口212将一个或多个数据位集合转发到通信单元145。
在步骤419处，联网车辆123的通信单元145经由V2X网络将一个或多个数据位集合的至少一部分发送到端点160，从而在一条或多条信息中的其它信息之前向端点160发送一条或多条信息中包括的有价值的信息。
参考图4C，在步骤421处，响应于网络状况超过预定拥塞阈值，数据调度器210降低数据位流的传输速率，使得联网车辆123的通信单元145的传输速度降低。
在步骤423处，数据调度器210基于一个或多个价值从数据位流中确定描述有价值的信息的一个或多个第一数据位集合和描述其它信息的一个或多个第二数据位集合。例如，描述有价值的信息的一个或多个第一数据位集合各自与大于预定价值阈值的价值对应，而要丢弃的一个或多个第二数据位集合各自与小于预定价值阈值的价值对应。在另一个示例中，描述有价值的信息的一个或多个第一数据位集合中的每一个与一个价值对应，该价值大于将被丢弃的一个或多个第二数据位集合中的每一个的价值。
在步骤425处，数据调度器210从数据位流中丢弃描述其它信息的一个或多个第二数据位集合。数据调度器210经由网络接口212将一个或多个第一数据位集合转发到联网车辆123的通信单元145。
在步骤427处，联网车辆123的通信单元145经由V2X网络将描述有价值信息的一个或多个第一数据位集合发送到端点160。
图5描绘了根据一些实施例的用于确定一条信息对端点160的价值的方法500。方法500的步骤可以以任何次序执行，并且不一定是图5中描绘的次序。
在步骤501处，价值评估器206从应用180接收描述一条信息的数据位集合，其中该条信息用因子数据注释。
在步骤503处，价值评估器206基于信息的目的地地址来识别该条信息的接收者。在不失一般性的前提下，假设接收者是端点160。例如，目的地地址可以是端点160的地址，诸如端点160的介质访问控制(MAC)地址、电话号码、互联网协议(IP)地址或电子邮件地址等等。在另一个示例中，目的地地址是广播地址。
在步骤505处，价值评估器206从情境监视器204检索描述接收者的道路情境的情境数据。
在步骤507处，价值评估器206基于该条信息的因子数据和接收者的情境数据为一系列价值属性评估该条信息的一系列按属性的价值得分。下面参考图6描述一系列价值属性和一系列按属性的价值得分。
在步骤509处，价值评估器206对一系列按属性的价值得分进行积分，以计算聚合价值得分，作为该条信息的价值。下面参考图7-图9E描述聚合价值得分的计算。
在步骤511处，价值评估器206向数据调度器210提供描述该条信息的数据位集合以及该条信息的价值。
图6是图示根据一些实施例的用于确定一条信息对端点160的价值的示例流程处理600的图形表示。
这里描述流程600的概述。例如，价值评估器206采用以下元素作为输入：(1)描述用来自应用180的信息623的因子数据注释的信息623的数据位集合；以及(2)来自情境监视器204的情境数据。价值评估器206在由情境数据描述的接收者的给定道路情境下，为潜在接收者(例如，端点160)推断信息的价值。价值评估器206可操作，使得基于多个价值属性来评估价值。价值评估器206被编程为包括用于每个价值属性的按属性的价值函数。价值评估器206首先使用这些按属性的价值函数来评估一系列按属性的价值得分，然后对所得的按属性的价值得分进行积分，以确定聚合价值得分。
流程处理600图示了基于针对各种价值属性或各种属性的子集的按属性的价值函数的价值评估处理。各种价值属性包括但不限于以下元素：时间依赖性属性601；空间依赖性属性603；信息质量属性605；紧急属性607；条件属性609；概化属性611；以及信息路径属性613；等等。
时间依赖性属性601表示一条信息的新鲜度。例如，时间依赖性属性601指示该条信息的价值是时间依赖的或随时间变化的。即，自生成该条信息起，该条信息的价值会随着时间的流逝而衰减。例如，描述10秒钟之前的车辆位置的信息可能对碰撞警告应用没有用，因为该信息已经过时了。
用于时间依赖性属性601的示例按属性的价值函数(例如，时间依赖性价值函数)包括自生成信息起所经过的时间的递减函数。例如，基于这个示例时间依赖性价值函数，自生成第一条信息起具有较长的经过时间的第一条信息与具有较短的经过时间的第二条信息相比具有较小的时间依赖性价值得分。
通过以该条信息623为例，时间依赖性价值函数可以用于针对时间依赖性属性601计算该条信息623的时间依赖性价值得分615A。
空间依赖性属性603指示一条信息的价值具有空间依赖性。即，该条信息具有对于潜在的接收者是有价值的应用依赖的空间范围。例如，对于碰撞警告应用，近距离车辆的驾驶行为可能比远距离车辆的驾驶行为更有价值。用于空间依赖性属性603的示例按属性的价值函数(例如，空间依赖性价值函数)包括从联网车辆123到接收者的地理距离的递减函数。其它因子(诸如车辆速度和方向，以及车辆所在的车道，等等)也可以是空间依赖性价值函数的输入变量。
通过以该条信息623为例，空间依赖性价值函数可以用于相对于空间依赖性属性603计算该条信息623的空间依赖性价值得分615B。
信息质量属性605指示一条信息的价值取决于一条信息623的质量。即，当该条信息的质量对于应用不令人满意时，该价值可以降低。
在第一示例场景中：对于碰撞警告应用，具有较小位置误差的车辆位置信息对于潜在的接收者可以具有更大的价值。信息质量属性605的示例按属性的价值函数(例如，示例信息质量价值函数)包括由定位系统(例如，GPS单元)提供的预期位置误差的递减函数。
在第二示例场景中：对于协作感知应用，可以将分辨率更高、视野更广或其组合的传感器测量值视为更有价值。在一些示例中，可以基于车载传感器的硬件规范以静态方式定义视野(如在合作感知消息中所假设的)。在另一些示例中，通过考虑道路物体的遮挡来考虑动态视野。示例信息质量价值函数包括传感器分辨率、视野或其组合的递增函数。例如，基于这个示例信息质量价值函数，描述具有较高传感器分辨率的传感器测量值的第一条信息比描述具有较低传感器分辨率的传感器测量值的第二条信息具有更大的信息质量价值得分。
通过以该条信息623为例，信息质量价值函数可以用于相对于信息质量属性605计算该条信息623的信息质量价值得分615C。
紧急属性607指示应用可以显式地指定每条信息的重要性级别，并且具有更高重要性级别的信息可以具有更高的价值。例如，应用为每条信息指派三个重要性级别(即，“可选”、“中性”和“重要”)。紧急属性607的示例按属性的价值函数(例如，紧急价值函数)包括一条信息的指定的重要性级别的递增函数。
通过以该条信息623为例，紧急价值函数可以用于相对于紧急属性607计算该条信息623的紧急价值得分615D。
条件属性609指示：如果不能从潜在接收者的现有知识容易地推断出一条信息，那么该条信息可以具有更高的价值。例如，下面考虑碰撞警告应用。假定车辆(车辆A)接收到数据分组(包括数据位流)，其中该数据分组包括另一个车辆(车辆B)的位置、速度和加速度。车辆A可以基于该数据分组在短时间段内预测车辆B的未来路径(例如，使用诸如恒定加速度模型之类的预测模型)。因此，在这段时间内，除非车辆B突然加速或减速，否则来自车辆B的进一步更新对车辆A的价值可能较小。
示例按属性的价值函数(例如，条件价值函数)包括接收者的预测道路情境与接收者的实际道路情境之间的差的递增函数。在一些实施例中，假设发送者(例如，联网车辆123)和接收者两者共享相同的预测模型。
通过以该条信息623为例，条件价值函数可以用于相对于条件属性609计算该条信息623的条件价值得分615E。
概化属性611指示：如果一条信息是通用的并且可应用于更多应用，那么它可以具有更高的价值。例如，可以被大量应用使用的信息可以是更有价值的，因为该信息对所有这些应用都是有益的。在示例场景中，假设车辆的车载单元并行地运行碰撞警告应用和透视应用。GPS单元获得的车辆位置同时由碰撞警告应用和透视应用使用，而相机图像仅由透视应用使用。在那种情况下，价值评估器206可以认为GPS读数比相机图像更有价值。
用于概化属性611的示例按属性的价值函数(例如，概化价值函数)包括使用该条信息的应用的数量的递增函数。
通过以该条信息623为例，概化价值函数可以用于相对于概化属性611计算该条信息623的概化价值得分615F。
信息路径属性613指示一条信息的价值与信息源的可靠性以及该条信息所遵循的通信路径有关。在第一示例场景中：来自安全通信信道的信息可以比来自不安全通道的信息更有价值，因为来自安全通道的信息具有较低的篡改风险。示例按属性的价值函数(例如，信息路径价值函数)包括二进制函数，如果信息来自安全通道，那么该二进制函数将1指派为信息路径价值得分，否则将0指派为信息路径价值得分。
在第二示例场景中：假设车辆通过多种类型的车载传感器(例如，雷达、LIDAR、相机等)检测并定位周围的道路参与者。描述被多个传感器一致检测到的物体的一条信息可能具有更高的价值，因为它被认为更可信。示例信息路径价值函数包括检测由一条信息描述的相同对象的传感器数量的递增函数。
在第三示例场景中：考虑合作感知应用，其中多个联网车辆交换由其自己的车载传感器检测到的行人的位置。描述与许多其它车辆的测量值一致的位置测量值的信息可以具有更高的价值，因为它可以被认为更可信。示例信息路径价值函数包括检测由该信息描述的相同物体的车辆数量的递增函数。
通过以该条信息623为例，信息路径价值函数可以用于相对于信息路径属性613计算该条信息623的信息路径价值得分615G。
通过使用上述按属性的价值函数，价值评估器206基于一系列价值属性来计算该条信息623的一系列按属性的价值得分(或者，价值评估器206基于一系列价值属性的子集计算该条信息623的按属性的价值得分)。该条信息623的一系列按属性的价值得分包括以下中的一个或多个：时间依赖性价值得分615A；空间依赖性价值得分615B；信息质量价值得分615C；紧急价值得分615D；条件价值得分615E；概化价值得分615F；以及信息路径价值得分615G。可替代地，也可以通过执行与以下参考图9C-图9D描述的操作相似的操作来计算该条信息623的一系列按属性的价值得分。
在计算出按属性的价值得分之后，价值评估器206对这些按属性的价值得分进行积分，以得出该条信息623的聚合价值得分617。例如，得分聚合的直接方法是由价值评估器206计算按属性的价值得分的平均值。即，取决于使用哪些价值属性来计算按属性的价值得分，聚合价值得分617是以下中的一个或多个的平均值：时间依赖性价值得分615A；空间依赖性价值得分615B；信息质量价值得分615C；紧急价值得分615D；条件价值得分615E；概化价值得分615F；以及信息路径价值得分615G。
在一些实施例中，价值评估器206为每个价值属性确定应用依赖权重。例如，价值评估器206执行与以下参考图9A-图9B所述的操作相似的操作，以分别确定一系列价值属性的一系列应用依赖权重。价值评估器206基于一系列应用依赖权重将一系列按属性的价值得分的加权平均值计算为该条信息623的聚合价值得分617。例如，价值评估器206通过以下操作来确定聚合价值得分617：使用一系列应用依赖权重对一系列按属性的价值得分进行求和以生成加权总和；以及将加权总和的平均值作为聚合价值得分617。可替代地，价值评估器206可以将加权总和作为聚合价值得分617，而不是加权总和的平均值。
价值评估器206可以使用分析层次结构处理来执行得分聚合，这将在下面参考图7-图9E进行更详细的描述。
图7描绘了根据一些实施例的用于执行分析层次结构处理以计算一条信息的聚合价值得分的方法700。方法700的步骤可以以任何次序执行，并且不一定是图7中描绘的次序。下面，结合图8A-图9E描述图7。在一些实施例中，步骤701-705可以在准备阶段离线执行，而步骤707-711可以在操作阶段在线执行。
取决于应用的类型，每个按属性的价值得分可以具有不同的重要性。例如，对于安全应用，基于时间依赖性的价值得分(例如，时间依赖性价值得分)可以具有比概化价值得分更高的重要性级别。因此，可以在聚合处理中对多个按属性的价值得分进行加权。
此处描述的分析层次结构处理是有好处的，因为例如，它提供了一种通过平衡多个(可能有冲突的)目标函数进行决策的系统方法。例如，层次分析处理可以处置任意数量的价值属性，以得出聚合结果。
在一些实施例中，为了利用人类更好地处理成对比较的能力，一个或多个领域专家可以在每对价值属性之间预先指派相对重要性。可替代地或附加地，价值评估器206可以利用一种或多种机器学习方法(例如，神经网络)来确定每对价值属性之间的相对重要性。然后，价值评估器206基于一系列成对的相对重要性得分来计算每条信息的聚合价值得分(其表示每条信息的聚合重要性)。
参考图7，在步骤701处，价值评估器206在来自一系列价值属性的每对价值属性之间定义应用依赖的相对重要性。例如，价值评估器206可以从领域专家那里获取输入，并基于该输入在每对价值属性之间定义应用依赖的相对重要性。在另一个示例中，价值评估器206可以利用一种或多种机器学习方法来确定每对价值属性之间的相对重要性。
在步骤703处，价值评估器206基于每对价值属性之间定义的应用依赖的相对重要性为每个价值属性生成应用依赖的重要性价值。例如，价值评估器206基于在每对价值属性之间定义的应用依赖的相对重要性用每个价值属性的应用依赖的重要性价值来填充重要性比较矩阵。
示例重要性比较矩阵800在图8A中描绘。重要性比较矩阵800填充有用于各种价值属性的应用依赖的重要性价值。例如，重要性比较矩阵800与安全应用有关，并且包括时间依赖性属性、空间依赖性属性和信息质量属性的重要性价值的成对比较。重要性比较矩阵800还可以填充有其它价值属性的应用依赖的重要性价值，诸如图6中所描绘的那些。
假设价值评估器206在步骤701为安全应用定义以下项(1)-(6)：
项(1)：时间依赖性属性与空间依赖性属性对之间的应用依赖的相对重要性描述了时间依赖性属性比空间依赖性属性重要α倍；
项(2)(相当于项(1))：空间依赖性属性的重要性比时间依赖性属性小α倍；
项(3)：时间依赖性属性与信息质量属性对之间的应用依赖的相对重要性描述了时间依赖性属性比信息质量属性重要β倍；
项(4)(相当于项(3))：信息质量属性的重要性比时间依赖性属性小β倍；
项(5)：信息质量属性与空间依赖性属性对之间的应用依赖的相对重要性描述了空间依赖性属性比信息质量属性重要γ倍；以及
项(6)(等同于项(5))：信息质量属性的重要性比空间依赖性属性小γ倍。
重要性比较矩阵800的第一行列出了时间依赖性属性的应用依赖的重要性价值，并且基于以上项(1)和(3)，第一行分别填充有“1”、“α”和“β”。重要性比较矩阵800的第二行列出了空间依赖性属性的应用依赖的重要性价值，并且基于以上项(2)和(5)，第二行分别填充有“1/α”、“1”和“γ”。重要性比较矩阵800的第三行列出了信息质量属性的应用依赖的重要性价值，并且基于以上项(3)和(6)，第三行分别填充有“1/β”、“1/γ””和“1”。
根据图8B中的表810，符号“α”、“β”和“γ”可以表示相对重要性的标度值，并且可以具有值1、3、5、7或9，其中表810基于Saaty标度列出了相对重要性。例如，如果时间依赖性属性比空间依赖性属性适度地更重要，那么在项(1)和(2)中，α＝3(例如，在表810中，“适度”对应于标度“3”)。在另一个示例中，如果时间依赖性属性比空间依赖性属性重要得多，那么在项(1)和(2)中，α＝5(例如，在表810中，“强”对应于标度“5”)。在一些实施例中，符号“α”、“β”和“γ”可以具有未在图8B的表810中列出的其它标度值。
在图9A中描绘了用于图8A的重要性比较矩阵800的具体示例重要性比较矩阵900。在图9A中，用于安全应用的示例相对重要性指派包括：(1)时间依赖性属性和空间依赖性属性同等重要(例如，α＝1)；(2)时间依赖性属性比信息质量属性要重要得多(例如β＝3)；以及(3)信息质量属性不如空间依赖性属性重要(例如，1/γ＝1/3)。根据具有α＝1、β＝3和γ＝3的重要性比较矩阵800来生成重要性比较矩阵900。
回到图7，在步骤705处，价值评估器206将每个价值属性的应用依赖的重要性价值聚合到对应的价值属性的应用依赖权重中，从而针对一系列价值属性生成一系列应用依赖权重。例如，价值评估器206将每个价值属性的应用依赖的重要性价值转换成用于价值属性的归一化的权重。归一化的权重用作价值属性的应用依赖的权重。
具体而言，基于在步骤703处生成的重要性比较矩阵，价值评估器206构造权重计算矩阵。除了(1)列出每个属性的重要性价值之和的第一附加列和(2)列出每个属性的归一化的权重的第二附加列之外，权重计算矩阵还包括重要性比较矩阵。
例如，参考图9B，描绘了基于图9A的重要性比较矩阵900的示例权重计算矩阵910。在“总和”列中，时间依赖性属性的重要性价值的总和被计算为5，空间依赖性属性的重要性价值的总和被计算为5，以及信息质量属性的重要性价值的总和被计算为5/3。通过对时间依赖性属性的重要性价值之和执行归一化运算：5/(5+5+5/3)＝0.43，生成时间依赖性属性相对于安全应用的应用依赖权重。类似地，通过对空间依赖性属性的重要性价值之和执行归一化运算：5/(5+5+5/3)＝0.43，生成空间依赖性属性相对于安全应用的应用依赖权重；以及通过对信息质量属性的重要性价值之和执行归一化运算：(5/3)/(5+5+5/3)＝0.14，生成信息质量属性相对于安全应用的应用依赖权重。
回到图7，在步骤707处，价值评估器206从应用180接收多条信息。
在步骤709处，价值评估器206为每条信息计算一系列按属性的价值得分，从而为多条信息生成多个系列的按属性的价值得分。
具体而言，对于每个价值属性，价值评估器206执行每对信息(例如，每两条信息)的相对价值的成对比较。在一些实施例中，上述的按属性的价值函数可以用于计算每对信息之间的相对价值。可替代地，价值评估器206可以从领域专家那里获取输入，以基于Saaty标度为每对信息指派相对价值。接下来，价值评估器206将每对信息的相对价值值转换成该对信息的归一化值，其中该归一化值用作该对信息的按属性的得分值。
例如，参考图9C，从应用180接收到两条信息(信息A和信息B)。在图9C中描绘了时间依赖性属性的示例信息比较矩阵920。信息比较矩阵920填充有信息A和信息B相对于时间依赖性属性的相对价值。例如，信息比较矩阵920与安全应用有关，并且包括针对时间依赖性属性的相对价值的成对比较。假设就新鲜度(例如，时间依赖性属性的示例)而言，信息A的价值是信息B的2倍。于是，信息比较矩阵920的第一行分别填充有针对信息A的相对价值“1”和“2”。等效地，就新鲜度而言，信息B的价值比信息A的价值低2倍，于是，信息比较矩阵920的第二行分别填充有针对信息B的相对价值“1/2”和“1”。
例如，参考图9C，描绘了用于空间依赖性属性的示例信息比较矩阵922。信息比较矩阵922填充有信息A和信息B相对于空间依赖性属性的相对价值。例如，信息比较矩阵922与安全应用有关，并且包括空间依赖性属性的相对价值的成对比较。假设就信息源(例如，空间依赖性属性的示例)而言，信息A的价值比信息B的价值高3倍。于是，信息比较矩阵922的第一行分别填充有针对信息A的相对价值“1”和“3”。等效地，新信息源而言，信息B的价值比信息A的价值低3倍，于是，信息比较矩阵922的第二行分别填充有针对信息B的相对价值“1/3”和“1”。
例如，参考图9C，描绘了用于信息质量属性的示例信息比较矩阵924。信息比较矩阵924填充有信息A和信息B相对于信息质量属性的相对价值。例如，信息比较矩阵924与安全应用有关，并且包括信息质量属性的相对价值的成对比较。假设就信息质量而言，信息A的价值是信息B的5倍。于是，信息比较矩阵924的第一行分别填充有针对信息A的相对价值“1”和“5”。等效地，就信息质量而言，信息B的价值比信息A的价值低5倍，于是，信息比较矩阵924的第二行分别填充有针对信息B的相对价值“1/5”和“1”。
接下来，基于图9C的信息比较矩阵920、922和924，价值评估器206分别构造图9D的价值得分计算矩阵930、932和934。使用价值得分计算矩阵930、932和934分别将按属性的价值得分指派给每条信息。除了(1)列出该对中每条信息的相对价值之和的第一附加列和(2)列出每条信息的归一化价值(用作该条信息的聚合价值得分)的第二附加列之外，图9D中的每个价值得分计算矩阵还包括对应的信息比较矩阵。
例如，参考图9D，描绘了基于图9C的信息比较矩阵920的时间依赖性属性的示例价值得分计算矩阵930。在“总和”列中，信息A的相对价值的总和被计算为3，信息B的相对价值的总和被计算为3/2。通过分别对信息A的相对价值的总和以及信息B的相对价值的总和执行归一化运算，基于相对于安全应用的时间依赖性属性生成信息A和信息B的按属性的价值得分：信息A是3/(3+3/2)＝0.67；以及信息B是(3/2)/(3+3/2)＝0.33。
例如，参考图9D，描绘了基于图9C的信息比较矩阵922的用于空间依赖性属性的示例价值得分计算矩阵932。在“总和”列中，信息A的相对价值的总和被计算为4，以及信息B的相对价值的总和被计算为4/3。通过分别对信息A的相对价值的总和以及信息B的相对价值的总和执行归一化运算，基于相对于安全应用的空间依赖性属性生成信息A和信息B的按属性的价值得分：信息A是4/(4+4/3)＝0.75；以及信息B是(4/3)/(4+4/3)＝0.25。
例如，参考图9D，描绘了基于图9C的信息比较矩阵924的用于信息质量属性的示例价值得分计算矩阵934。在“总和”列中，信息A的相对价值的总和被计算为6，信息B的相对价值的总和被计算为6/5。通过分别对信息A的相对价值的总和以及信息B的相对价值的总和执行归一化运算，基于相对于安全应用的信息质量属性生成信息A和信息B的按属性的价值得分：信息A是6/(6+6/5)＝0.83；以及信息B是(6/5)/(6+6/5)＝0.17。
再次回到图7，在步骤711处，价值评估器206基于一系列价值属性的一系列应用依赖权重为每条信息计算与对应信息相关联的一系列按属性的价值得分的加权平均值。该加权平均值用作对应信息的聚合价值得分。可替代地，价值评估器206基于一系列价值属性的一系列应用依赖权重为每条信息计算与对应信息相关联的一系列按属性的价值得分的加权和。该加权和用作对应信息的聚合价值得分。
以这种方式，为多条信息生成多个聚合价值得分。
例如，参考图9E，价值评估器206基于图9B的应用依赖权重和图9D的按属性的价值得分来计算图9C-图9D的两条信息的聚合价值得分。从图9D的价值得分计算矩阵930中得出基于时间依赖性属性列出信息A和信息B的按属性的价值得分的矩阵940。根据图9B的权重计算矩阵910，时间依赖性属性具有0.43的应用依赖权重。
类似地，从图9D的价值得分计算矩阵932中得出基于空间依赖性属性列出信息A和信息B的按属性的价值得分的矩阵942。根据图9B的权重计算矩阵910，空间依赖性属性具有0.43的应用依赖权重。从图9D的价值得分计算矩阵934得出基于信息质量属性列出信息A和信息B的按属性的价值得分的矩阵944。根据图9B的权重计算矩阵910，信息质量属性具有0.14的应用依赖权重。
然后，通过相对于时间依赖性属性、空间依赖性属性和信息质量属性对信息A的按属性的得分进行加权平均(或加权和)来计算信息A的聚合价值得分。例如，信息A的聚合价值得分为0.73(0.67*0.43+0.75*0.43+0.83*0.14＝0.73)。通过相对于时间依赖性属性、空间依赖性属性和信息质量属性对信息B的按属性的得分进行加权平均(或加权和)来计算信息B的聚合价值得分。例如，信息B的聚合价值得分为0.27(0.33*0.43+0.25*0.43+0.17*0.14＝0.27)。在图9E中描绘的矩阵948中列出了信息A和信息B的聚合价值得分。
在以上描述中，出于解释的目的，阐述了许多具体细节以便提供对说明书的透彻理解。但是，对于本领域技术人员显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践本公开。在一些实例中，结构和设备以框图形式示出，以避免模糊描述。例如，以上主要参考用户界面和特定硬件来描述本实施例。但是，本实施例可以应用于可以接收数据和命令的任何类型的计算机系统，以及提供服务的任何外围设备。
说明书中对“一些实施例”或“一些实例”的引用意味着结合实施例或实例描述的特定特征、结构或特点可以包括在描述的至少一个实施例中。在说明书中各处出现的短语“在一些实施例中”不一定都指的是相同的实施例。
以下详细描述的一些部分是依据对计算机存储器内的数据位的操作的算法和符号表示来呈现的。这些算法描述和表示是数据处理领域的技术人员用来最有效地将他们工作的实质传达给本领域其他技术人员的手段。在这里，并且一般而言，算法被认为是导致期望结果的自相一致的步骤序列。这些步骤是需要物理量的物理操纵的步骤。通常，虽然不是必须，这些量采用能够被存储、传送、组合、比较和以其它方式操纵的电信号或磁信号的形式。有时，主要出于通用的原因，已经证明将这些信号称为位、值、元素、符号、字符、项、数字等是方便的。
但是，应当记住的是，所有这些和类似术语都与适当的物理量相关联，并且仅仅是应用于这些量的方便标签。除非具体地陈述或者以其它方式从以下讨论中显而易见，否则应认识到的是，贯穿本描述，利用包括“处理”或“计算”或“确定”或“显示”等术语进行的讨论指的是计算机系统或类似电子计算设备将表示为计算机系统的寄存器和存储器内的物理(电子)量的数据操纵和转换成类似地表示为计算机系统存储器或寄存器或其它此类信息存储、传输或显示设备内的物理量的其它数据的动作和处理。
本说明书的当前实施例还可以涉及用于执行本文的操作的装置。这个装置可以为所需目的而专门构造，或者它可以包括由存储在计算机中的计算机程序选择性地激活或重新配置的通用计算机。这种计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，包括但不限于任何类型的盘，包括软盘、光盘、CD-ROM和磁盘，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、EPROM、EEPROM，磁卡或光卡，包括具有非易失性存储器的USB密钥的闪存，或适于存储电子指令的任何类型的介质，每个介质都耦合到计算机系统总线。
说明书可以采取一些完全硬件实施例、一些完全是软件实施例或包含硬件元素和软件元素两者的一些实施例的形式。在一些优选实施例中，说明书以软件实现，其包括但不限于固件、驻留软件、微代码等。
此外，描述可以采取可从计算机可用或计算机可读介质访问的计算机程序产品的形式，该计算机可用或计算机可读介质提供由计算机或任何指令执行系统使用或与之结合使用的程序代码。出于本描述的目的，计算机可用或计算机可读介质可以是可以包含、存储、传送、传播或运输程序以供指令执行系统、装置或设备使用或与之结合使用的任何装置。
适于存储或执行程序代码的数据处理系统将包括直接或通过系统总线间接耦合到存储器元件的至少一个处理器。存储器元件可以包括在程序代码的实际执行期间被采用的本地存储器、大容量存储装置和高速缓存存储器，其中高速缓存存储器提供至少一些程序代码的临时存储，以便减少在执行期间必须从大容量存储装置检索代码的次数。
输入/输出或I/O设备(包括但不限于键盘、显示器、定点设备等)可以直接或通过中间I/O控制器耦合到系统。
网络适配器也可以耦合到系统，以使数据处理系统能够通过中间私有或公共网络耦合到其它数据处理系统或远程打印机或存储设备。调制解调器、电缆调制解调器和以太网卡只是当前可用类型的网络适配器中的一小部分。
最后，本文呈现的算法和显示并不固有地与任何特定计算机或其它装置相关。根据本文的教导，各种通用系统可以与程序一起使用，或者可以证明构造更专用的装置以执行所需的方法步骤是方便的。从下面的描述中可以看出各种这些系统所需的结构。此外，没有参考任何特定的编程语言描述本说明书。将认识到的是，可以使用各种编程语言来实现如本文描述的说明书的教导。
已经出于说明和描述的目的呈现了本说明书实施例的前面的描述。其并非旨在是详尽的或将说明书限制到所公开的精确形式。鉴于上述教导，许多修改和变化是可能的。意图是本公开的范围不受该详细说明的限制，而是受本申请的权利要求书的限制。如本领域技术人员将理解的，在不脱离本发明的精神或基本特点的情况下，本说明书可以以其它具体形式实施。同样，模块、例程、特征、属性、方法和其它方面的特定命名和划分不是强制性的或重要的，并且实现说明书或其特征的机制可以具有不同的名称、划分或格式。此外，如对于相关领域的普通技术人员将显而易见的，本公开的模块、例程、特征、属性、方法和其它方面可以被实现为软件、硬件、固件或这三者的任意组合。而且，在说明书的部件(其示例是模块)的任何部件被实现为软件的任何地方，该部件可以被实现为独立程序、实现为更大程序的一部分、实现为多个单独的程序、实现为静态或动态链接库、实现为内核可加载模块、实现为设备驱动程序，或以现在或将来对计算机编程领域的普通技术人员已知的每种和任何其它方式实现。此外，本公开绝不以任何方式限于以任何具体编程语言或者针对任何具体操作系统或环境的实施例。因而，本公开旨在说明而非限制本说明书的范围，本说明书的范围在以下权利要求中阐述。

Claims (15)

1.一种用于联网车辆的方法，包括：
接收数据位流，其中数据位流描述旨在经由车辆到一切V2X网络被递送到端点的一条或多条信息；
分别确定所述一条或多条信息的一个或多个价值，其中相对于端点评估所述一个或多个价值，并且所述一个或多个价值指示所述一条或多条信息相对于端点是否是有价值的信息；
基于所述一个或多个价值以及V2X网络的网络状况对数据位流实施通信确保动作；以及
基于通信确保动作来修改联网车辆的通信单元的操作，使得即使在V2X网络拥塞的场景中，包括在所述一条或多条信息中的有价值的信息也被可靠地递送到端点。
2.如权利要求1所述的方法，还包括：
确定描述端点的道路情境的情境数据，
其中至少部分地基于端点的道路情境来确定所述一条或多条信息的所述一个或多个价值。
3.如权利要求2所述的方法，还包括：
用描述针对所述一条或多条信息中的每条信息的一个或多个价值评估因子的因子数据，对对应信息进行注释，
其中还基于所述一个或多个价值评估因子确定对应信息的价值。
4.如权利要求3所述的方法，其中所述一个或多个价值评估因子包括以下中的一个或多个：生成描述对应信息的数据位集合的应用的类型；由该数据位集合描述的数据内容的类型；描述何时生成该数据位集合的时间戳；对应信息的重要性级别；对应信息的准确性；对应信息的分辨率；以及对应信息的来源。
5.如权利要求3所述的方法，其中至少通过以下来确定对应信息的价值：
针对一系列价值属性，基于对应信息的所述一个或多个价值评估因子和端点的道路情境来评估对应信息的一系列按属性的价值得分；以及
将该系列按属性的价值得分进行积分，以计算聚合价值得分作为对应信息的价值。
6.如权利要求5所述的方法，其中一系列价值属性包括以下中的一个或多个：时间依赖性属性；空间依赖性属性；信息质量属性；条件属性；概化属性；紧急属性；以及信息路径属性；以及
其中聚合价值得分是一系列按属性的价值得分的平均值。
7.如权利要求5所述的方法，其中将一系列按属性的价值得分进行积分以计算聚合价值得分包括：
执行分析层次结构处理，以基于一系列按属性的价值得分来计算对应信息的聚合价值得分。
8.如权利要求7所述的方法，其中执行分析层次结构处理以计算聚合价值得分包括：
为一系列价值属性中的每个价值属性确定对应的应用依赖权重；以及
基于每个价值属性的对应的应用依赖权重来计算一系列按属性的价值得分的加权平均值，作为对应信息的聚合价值得分。
9.如权利要求1所述的方法，其中对数据位流实施通信确保动作包括：
将包括在数据位流中的一个或多个数据位集合存储在队列中，其中所述一个或多个数据位集合分别描述所述一条或多条信息；
基于所述一条或多条信息的所述一个或多个价值对队列中的所述一个或多个数据位集合进行排序；以及
基于队列中所述一个或多个数据位集合的次序依次将所述一个或多个数据位集合转发到联网车辆的通信单元，使得联网车辆的通信单元被配置为在所述一条或多条信息中包括的其它信息之前向端点发送有价值的信息。
10.如权利要求1所述的方法，还包括：
确定描述V2X网络的网络状况的网络数据，
其中对数据位流实施通信确保动作包括：
响应于V2X网络的网络状况超过预定拥塞阈值，触发要对数据位流执行的一个或多个补救动作。
11.如权利要求10所述的方法，其中所述一个或多个补救动作包括以下中的一个或多个：降低数据位流的传输速率，使得降低联网车辆的通信单元的传输速度；基于所述一个或多个价值从数据位流中丢弃一个或多个数据位集合，使得联网车辆的通信单元将描述有价值的信息的一个或多个剩余数据位集合经由V2X网络发送到端点；实施混合联网配置，使得选择与一种或多种类型的V2X网络对应的一个或多个网络接口，以将有价值的信息并行发送到端点；以及将有价值的信息多次发送到端点。
12.如权利要求11所述的方法，其中描述有价值的信息的所述一个或多个剩余数据位集合各自与大于预定价值阈值的价值对应，而描述所述一条或多条信息中包括的其它信息的要被丢弃的所述一个或多个数据位集合各自与小于预定价值阈值的价值对应。
13.如权利要求11所述的方法，其中描述有价值的信息的所述一个或多个剩余数据位集合各自与一个价值对应，该价值大于描述所述一条或多条信息中包括的其它信息的要被丢弃的所述一个或多个数据位集合中的每一个的价值。
14.一种系统，包括：
联网车辆的车载计算机系统，包括通信单元、处理器和存储计算机代码的非暂态存储器，计算机代码在由处理器执行时使处理器：
接收数据位流，其中数据位流描述旨在经由车辆到一切V2X网络被递送到端点的一条或多条信息；
分别确定所述一条或多条信息的一个或多个价值，其中相对于端点评估所述一个或多个价值，并且所述一个或多个价值指示所述一条或多条信息相对于端点是否是有价值的信息；
基于所述一个或多个价值以及V2X网络的网络状况对数据位流实施通信确保动作；以及
基于通信确保动作来修改联网车辆的通信单元的操作，使得即使在V2X网络拥塞的场景中，包括在所述一条或多条信息中的有价值的信息也被可靠地递送到端点。
15.一种计算机程序产品，包括存储计算机可执行代码的非暂态存储器，计算机可执行代码在由处理器执行时使处理器：
接收数据位流，其中数据位流描述旨在经由车辆到一切V2X网络被递送到端点的一条或多条信息；
分别确定所述一条或多条信息的一个或多个价值，其中相对于端点评估所述一个或多个价值，并且所述一个或多个价值指示所述一条或多条信息相对于端点是否是有价值的信息；
基于所述一个或多个价值以及V2X网络的网络状况对数据位流实施通信确保动作；以及
基于通信确保动作来修改联网车辆的通信单元的操作，使得即使在V2X网络拥塞的场景中，包括在所述一条或多条信息中的有价值的信息也被可靠地递送到端点。
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