CN114430801A - 地形敏感的路线规划 - Google Patents

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Abstract

至少部分地基于车辆类型和起始位置与目的地之间的地形条件向车辆(或车辆驾驶员)提供路线规划。所述车辆可以采用地形监测系统，包括表层穿透雷达(SPR)系统，用于在车辆沿路线行驶时获得SPR信号；所获得的SPR信号可用于参照与路线相关的参考图像进行导航。在一些实施方式中，导航服务器部分地基于与各种路线相关联的地形和车辆特征来选择路线。

Description

地形敏感的路线规划
相关申请的交叉引用
本申请要求2019年7月15日提交的美国临时专利申请第62/874,093号的优先权和权益，并通过引用将其全部内容纳入本申请。
技术领域
本发明总体上涉及车辆路线规划，更具体地，涉及使用表层穿透雷达(SPR)系统的车辆路线规划。
背景技术
已经开发了各种导航系统来为车辆驾驶员提供指定起始位置和目的地位置之间的路线规划。通常，从大型道路数据库中选择一条或多条路线。导航系统通常包括一个或多个定位设备，例如全球定位系统(GPS)接收器，以指示车辆相对于数据库中道路的当前位置。传统上，路线规划是基于某些用户指定的标准来执行的，例如最短距离或最短行驶时间。在越野条件下，车辆在未铺面的道路或轨道上行驶-，其可能以沙子、砾石、泥土、雪、岩石和其他自然地形为特征，利用传统技术进行路线规划仍然具有挑战性。例如，越野旅行可能需要根据条件和地形配备特殊装备的车辆；然而，传统导航技术并未考虑到这些因素。
因此，需要基于指定起始位置和目的地之间的地形条件以及车辆类型来提供路线规划的方法。
发明内容
本发明的实施方式基于车辆类型和起始位置与目的地之间的地形条件向车辆(或车辆驾驶员)提供路线规划。如本文所用，术语“地形”包括地表和地下特征。在各种实施方式中，本发明采用地形监测系统，该系统包括附接到车辆的SPR系统，用于在车辆沿路线行驶时获得SPR信号；所获得的SPR信号可用于参照与路线相关的参考图像进行导航。在其他实施方式中，导航服务器部分地基于与各种路线相关联的地形和车辆特征来选择路线。
在各种实施方式中，风险评分被分配给目标车辆。风险评分还与存储在路线数据库中的道路(或道路段)相关联，其值基于相关联的地形条件。然后可以将地形图与位置图(或者，在一些实施方式中，从另一个来源获得的现有地图，例如GOOGLE地图)组合，以在划定的路线的每个部分上包括用于各种类型车辆的位置信息、地形条件和风险评分。地形图也可以与用于自动驾驶汽车导航的HD(高清)地图融合(除了用户导航地图，例如GOOGLE地图提供的那些)。
在一个实施方式中，可以确定用于目标车辆从特定起点位置行驶到目的地的最佳路线。例如，对于特定类型的车辆具有最小总风险评分的从起点到目的地的路线可以被确定为目标车辆的最佳路线。可以根据先前提供的用户偏好，针对诸如行程距离和通行费等竞争因素考虑风险评分。附加地或替代地，可能加剧地形条件对车辆影响的其他分数(例如，能量消耗分数、成功概率分数、损坏分数、磨损分数和/或车辆子系统损失分数)可以基于检测到的SPR信号和/或其他实时信息进行分配。因此，例如，一旦计算出分数或成本，路径规划就可以采用诸如A-star(A*)或D-star(D*)等的传统算法来确定最佳路径。
因此，在第一方面，本发明涉及一种导航服务器。在各种实施方式中，导航服务器包括路线数据库，该路线数据库包括位置和连接各位置的路线段的数字地图，所述路线段与各道路相对应；地形数据库，其包括与存储在路线数据库中的至少一些路线段相关联的地形信息；风险数据库，其将多种车辆类型与与多种地形类型相关联的风险等级关联起来；处理器；网络接口，其用于通过网络接收路线请求，所述路线请求包括起始位置、目的地和车辆类型；以及绘图模块(mapping module)，其可由处理器执行，用于从路线数据库、地形数据库和风险数据库中检索数据。基于检索到的数据和接收到的路线请求，处理器确定从起始位置到目的地的经过风险调整的路线段序列；所述风险调整路线考虑了与车辆类型相关的地形风险。处理器被配置为使经过风险调整的路线经由网络接口被传送到路线请求的源。
在一些实施方式中，风险数据库被组织成将多种车辆与相关的地形相关风险评分相关联。风险数据库还可以被组织成将多种车辆与与车辆相关联的能量消耗分数、成功概率分数、损坏分数、磨损分数或车辆子系统损失分数中的一项或多项相关联。分配给每条路线的评估分数可以具有基于车辆类型的多个值，最佳路线也基于车辆类型。
在另一方面，本发明涉及一种向行驶车辆提供导航服务的方法。在各种实施方式中，该方法包括：在导航服务器上维护(i)路线数据库，其包括位置和连接各位置的路线段的数字地图，所述路线段与各道路相对应，(ii)地形数据库，其包括与存储在路线数据库中的至少一些路线段相关联的地形信息，以及(iii)风险数据库，其将多种车辆类型与与多种地形类型相关联的风险等级关联起来；通过导航服务器经由网络接口接收来自行驶车辆的路线请求，该路线请求包括起始位置、目的地和车辆类型；在导航服务器上，从路线数据库、地形数据库和风险数据库检索数据，并基于检索到的数据和接收到的路线请求计算从起始位置到目的地的经过风险调整的路线段序列，所述经过风险调整的路线考虑了与车辆类型相关的地形风险；以及，将经过风险调整的路线发送给行驶车辆。
在一些实施方式中，风险数据库被组织成将多种车辆与相关的地形相关风险评分相关联。风险数据库可以被组织成将多种车辆与与车辆相关联的能量消耗分数、成功概率分数、损坏分数、磨损分数或车辆子系统损失分数中的一项或多项相关联。在一些实施例中，分配给每条路线的评估分数具有基于车辆类型的多个值，并且最佳路线也基于车辆类型。
另一方面，本发明涉及一种操作车辆的方法。在各种实施方式中，该方法包括由车辆向导航服务器无线发送来自行驶车辆的路线请求，该路线请求包括起始位置、目的地和车辆类型；从导航服务器接收与从起始位置到目的地的经过风险调整的路线段序列相对应的SPR图像序列，其中经过风险调整的路线考虑了与车辆类型相关的地形风险；使用SPR系统在车辆行驶时获取SPR图像；以及，基于所获取的SPR图像与所接收的SPR图像的计算比较，沿着路线段序列引导车辆。
在各种实施方式中，该方法还包括至少部分地基于所获取的SPR图像来计算确定与车辆相关联的转向、方位、速度、姿势、加速度或减速度中的至少一个。该方法还可以包括至少部分地基于所确定的转向、方位、速度、姿势、加速度和/或减速度来控制车辆的操作。
在一些实施方式中，所述SPR系统包括探地雷达(GPR)系统。例如，所述GPR系统可以包括平行于地面定向的GPR天线阵列。
附图说明
结合附图将更容易理解前述和以下详细描述，其中：
图1A示意性地示出了包括根据本发明实施例的地形监测系统的示例性行驶车辆。
图1B示意性地示出了地形监测系统的天线更靠近或接触道路表面的替代配置。
图2示意性地描绘了根据本发明的各实施方式的示例性地形监测系统。
图3示意性地描绘了根据本发明的各实施方式的示例性导航服务器。
具体实施方式
首先参考图1A，其描绘了在预定路线104上行驶的示例性车辆102；根据本发明，车辆102配备有用于车辆导航的地形监测系统106。在各种实施例中，地形监测系统106包括SPR系统108，其具有固定到车辆102的前部(或任何合适部分)的探地雷达(GPR)天线阵列110。GPR天线阵列110通常平行于地面定向并且垂直于行驶方向延伸。在替代配置中，GPR天线阵列110更靠近或接触道路表面(图1B)。在一个实施例中，GPR天线阵列110包括用于将GPR信号发射到道路的空间不变天线元件的线性配置；GPR信号可以通过路面传播到地下区域并沿向上方向被反射。GPR天线阵列110中的接收天线元件可以检测到被反射的GPR信号。在各种实施例中，随后对被检测到的GPR信号进行处理和分析，以生成沿着车辆102的轨迹的地下区域的一个或多个SPR图像(例如，GPR图像)。如果SPR天线阵列110不与地面接触，则接收到的最强返回信号可能是路面引起的反射。因此，SPR图像可以包括表面数据，即针对地下区域与空气或局部环境的界面的数据。例如，在美国专利号8,949,024中描述了用于处理GPR信号的合适的GPR天线配置和系统，其全部公开内容通过引用并入本文。
用于导航时，将SPR图像与先前为地下区域获取和存储的SPR参考图像进行比较，所述地下区域至少部分地与针对定义路线的地下区域重叠。图像比较可以是基于例如相关性的配准过程；参见例如美国专利第8,786,485号，其全部公开内容通过引用并入本文。然后可以基于比较确定车辆102的位置和/或路线104的地形条件。在一些实施例中，将检测到的GPR信号与其他实时信息相结合，例如天气状况、光电(EO)图像、使用车辆102中采用的一个或多个传感器进行的车辆健康监测以及任何合适的输入，以估计路线104的地形条件。通过这种方式，车辆102可用于为将在下文所述的导航中使用的特定路线段创建地形图。所估计的地形条件可以有利地提供真实世界的地形建模并减少计算费用和/或用于实时对地形/车辆交互进行建模的复杂性。
在一个实施例中，基于所确定的地形条件，可以将风险评分分配给路线104或可能在路线104上行驶的各种类型的车辆。可以针对车辆类型调整风险评分。例如，如果路线104包括粗糙的岩石，则可以将高风险评分(例如，7分)分配给两轮转向车辆，而可以将低风险评分(例如，3分)分配给四轮转向车辆。附加地或替代地，可能加剧地形条件对车辆影响的其他分数(例如，能量消耗分数、成功概率分数、损坏分数、磨损分数和/或车辆子系统损失分数)可以基于检测到的SPR信号和/或其他实时信息进行分配。磨损分数可根据车辆类型进行细分；例如，采矿车辆使用昂贵的轮胎，因此轮胎磨损可能是比一般车辆磨损更重要的考虑因素。
风险评分、地形条件和(如果使用的话)相关的车辆类型可以与路线104(或其一部分)一起存储在数据库中。在车辆102和地形监测系统108已经行驶了多条路线之后，可以创建各路线的地形图，包括与它们相关联的地形条件和风险评分(例如，对于各种类型的车辆)。或者，所述地形图可以仅包括所采集的各路线的地形条件；可以在路线规划期间实时分配与特定车辆相关的风险评分。
图2描绘了在车辆102中实施的示例性地形监测系统(例如，SPR系统108)，用于基于SPR图像建立地形敏感路线或导航行驶。SPR系统108可以包括用户界面202，用户可以通过用户界面202输入数据以定义路线或选择预定路线。根据路线从SPR参考图像源204检索SPR图像。例如，SPR参考图像源204可以是本地大容量存储设备，例如闪存驱动器或硬盘；替代地或附加地，SPR参考图像源204可以是基于云的(即，在网络服务器上支持和维护)并且基于由GPS确定的当前位置远程访问。例如，本地数据存储可能包含对应于车辆当前位置附近的SPR参考图像，并在车辆行驶时检索定期更新以刷新数据。
SPR系统108还包括具有SPR天线阵列110的移动SPR系统(“移动系统”)206。移动SPR系统206的发射操作由控制器(例如，处理器)208控制，该控制器也接收由SPR天线阵列110检测到的返回SPR信号。控制器208生成路面下方的地下区域和/或SPR天线阵列110下方的路面的SPR图像。
SPR图像包括代表地下区域和/或路面上的结构和物体的特征，例如岩石、根部、巨石、管道、空隙和土壤分层，以及指示在地下/地表区域中的土壤或材料特性变化的其他特征。在各种实施例中，配准模块210将控制器208提供的SPR图像与从SPR参考图像源204检索的SPR图像进行比较，以确定车辆102位置(例如，通过确定车辆相对于路线上的最近点的偏移量)。在各种实施例中，在配准过程中确定的位置信息(例如，偏移数据或位置误差数据)被提供给转换模块212，该模块创建用于导航车辆102的位置图。例如，转换模块212可以生成针对车辆位置偏离路线而校正的GPS数据。
或者，转换模块212可从地图源214(例如，其他导航系统，例如GPS，或地图服务)检索现有地图，然后将获得的位置信息定位到现有地图。在一个实施例中，预定义路线的位置图存储在控制器208可访问的系统存储器和/或存储设备中的数据库216中。附加地或替代地，车辆104的位置数据可以与由现有地图(例如，由GOOGLE地图提供的地图)和/或一个或多个其他传感器或导航系统(例如惯性导航系统(INS)、GPS系统、声音导航和测距(SONAR)系统、LIDAR系统、照相机、惯性测量单元(IMU)和辅助雷达系统、一个或多个车辆航位推算传感器(基于例如，转向角和车轮里程计)和/或悬架传感器)提供的数据结合使用来引导车辆102。例如，控制器112可以将获得的SPR信息定位到使用GPS生成的现有地图。在例如前文描述的'024专利中描述了将SPR系统用于车辆导航和定位的方法。
在一些实施例中，SPR参考图像还包括与其相关联的地形条件。因此，通过将获得的SPR图像与SPR参考图像进行比较，可以确定与从预定路线获取的SPR参考图像相关联的地形条件。在一些实施例中，将检测到的GPR信号/SPR图像与其他实时信息相结合，例如天气状况、EO图像、使用车辆102中采用的一个或多个传感器进行的车辆健康监测以及任何合适的输入，以确定路线104的地形条件。这些操作对于生成地形敏感的路线图很有用。例如，基于路线的地形条件可以同样在本地(在地图源214中)、远程(在云服务器中)或某种组合(通过在车辆行驶时经由与云服务器无线通信更新的本地存储的地形图)存储为地图。
各种类型车辆的地形条件和风险评分可以与地形图一起存储(在地图源214中)或在数据库216中作为与地图源214中的地图的各种路线分量相关联的数据。在一个实施例中，可以使用数据库216确定用于部署系统108的特定车辆的从特定起点行驶到目的地的地形优化路线。例如，对于当前驾驶的车辆，从起始位置到目的地的总风险评分最小的路线可以被确定为这种类型的车辆的最佳路线。此外，车辆102的速度、加速度、方位、角速度和/或角加速度可以基于导航地图来确定和连续控制，以保持车辆102沿着确定的最佳路线行驶。应当注意，这里使用的术语“加速度”包括线性加速度和角加速度以及诸如加加速度(jerk)和加加加速度(jounce)的高阶导数。
在其他实施例中，地形优化代表车载导航或地图系统进行路线规划的附加基础，从云服务器远程提供车辆特定数据(vehicle-specific data)。也就是说，目标车辆本身不包括SPR系统，但驾驶员可以根据车辆类型和相关风险评分从车辆的导航系统或外部服务(例如，GOOGLE地图)获得地形优化路线。路线规划系统可以确定一条最佳路线，例如，使行驶时间最小化，但从不超过最大可容忍风险评分。
在一些实施例中，用户通过用户界面202定义或选择用于车辆行驶的其他路线。当车辆在路线上行驶时，地形监测系统可以再次连续获取SPR图像，并据此确定与每条路线相关的位置信息和地形条件，并对路线上的各类型车辆进行风险评分。如上所述，车辆的位置信息、地形条件和风险评分可以与相应的路线一起存储在位置地图和地形图中。
如上所述，地形图可以由装备有系统108的车辆生成，系统108被配置为获得SPR图像并将它们与SPR和/或常规地图相关联。可以将确定的地形条件提供给转换模块212，以用于创建地形图。在一些实施例中，SPR系统108包括输入数据库217，该输入数据库217将由其他系统检测到的其他实时信息(即，除了GPR信号/SPR图像之外)连续馈送到转换模块212，以用于更新和/或细化地形图。在一个实施例中，风险评估模块218基于确定的地形条件和车辆特征(例如，由发动机提供动力的车轮数量、轮胎尺寸、轮胎胎面深度、离地间隙、悬架等)为各种类型的车辆分配风险评分。例如，如果路线104包括粗糙的岩石，则可以将更高风险评分(例如，7分)分配给两轮转向车辆，而可以将更低风险评分(例如，3分)分配给四轮转向车辆。类似地，与具有小轮胎和浅轮胎胎面的车辆相比，具有大轮胎和深轮胎胎面的车辆会被赋予较低的风险评分。同样，地形条件、风险评分及与它们相关联的车辆类型可与路线一起存储在数据库216中，其各种元素可在客户车辆行驶和更新其导航地图时定期或按需提供。
例如，如图3所示，导航服务器300可以接收包括车辆位置和期望目的地的请求。该请求可以源自车辆自己的控制系统或驾驶员个人设备(例如智能手机、平板电脑等)上部署的应用程序(“应用程序”)，还可能包括车辆型号或类型。导航服务器300包括无线网络接口310，其接收请求并在处理后发送路线信息。导航服务器包括处理器320(例如，传统的CPU微处理器)、相关的易失性系统存储器325和一个或多个非易失性数字存储元件(例如硬盘、闪存、光驱等)。存储在非易失性存储器中的是路线数据库330、地形数据库335和风险数据库340。路线数据库330包含位置和连接各位置的路线段的数字地图；通常，路线段与道路(即车辆通道)相对应。这些可以由地理空间坐标或SPR图像表示，具体取决于所需的导航形式。在前一种情况下，路线以传统地图服务器的方式绘制，例如GOOGLE地图。在后一种情况下，路线由发送到车辆的SPR图像定义，车辆配备有如上所述的SPR系统，以在行驶期间获得SPR图像，并将这些图像与从导航服务器300接收的导航图像进行比较。
地形数据库335包含与存储在路线数据库330中的一些或所有路线段相关联的地形信息。该地形信息可以使用图2所示的车载系统获得，并且在路线数据库330包含用于导航的SPR图像的实施例中，可以从这些图像中提取地形信息，如例如在专利'024中所描述的。在一些实施例中，地形信息可以被分割成与车辆的挑战等级相对应的离散类型的地形。风险数据库340将多种车辆类型与与多种地形类型相关联的风险等级或分数(如前文所描述的)相关联。风险数据库可以包括具有与风险评分相关并与特定地形和车辆类型相关的数据的附加字段，例如能量消耗数据、成功概率数据、损坏数据、磨损数据和/或车辆子系统损失数据。
在操作中，处理器320执行存储在系统存储器325中的一个或多个计算机程序(概念性地示出为程序模块)。操作系统(例如，MICROSOFT WINDOWS、UNIX、LINUX、iOS或ANDROID)提供低级系统功能，例如文件管理、资源分配、来自和发往硬件设备的消息路由、一个或多个更高级别应用，包括网络服务器代码350和绘图模块355。网络服务器代码350是常规的并且便于通过网络接口310与用户进行基于网络的通信，接收用户输入的数据并提供包含地图和导航信息的网页。绘图模块通过从路线数据库330检索地图数据、从地形数据库335检索地形数据和从风险数据库340检索风险相关数据来处理用户请求，并且基于检索到的数据和接收到的路线请求计算从起始位置到目的地的经过风险调整的路线段顺序。经过风险调整的路线考虑了与车辆类型相关的地形风险。例如，响应于请求，绘图模块355可以首先从路线数据库中获取一系列候选路线；每条路线都与基于例如评估的行驶时间的评分相关联。该功能是众所周知的并且是常规的。对于每条候选路线，绘图模块355还可以从地形数据库335获得地形信息，并基于此从风险数据库340获得相关的车辆特定风险数据。基于该附加风险数据，可以调整候选路线评分并且根据调整后的评分对路线进行排序。因此，导航服务器300可以将路线和地形图组合成导航地图，该导航地图反映车辆类型和位置、地形条件以及针对各种候选路线的每个部分与车辆相关联的风险评分。基于此，可以计算地形优化路线并将其发送给车辆(通过网络服务器代码350和网络接口310)。或者，可以将排序的一系列候选路线呈现给用户，用户可以选择期望的路线。基于该选择，来自路线数据库330的地理空间或SPR路线信息可以在车辆行驶时被发送到车辆。
例如，最佳路线可以对应于特定类型车辆在其上行驶的最小总风险评分和/或最小瞬时风险评分。在一个实施例中，所确定的最佳路线被提供给车辆的导航系统，用于沿着路线引导驾驶员。在另一个实施例中，最优路线被提供给耦合到控制器208的车辆控制模块220，用于基于此自主地操作车辆。例如，车辆控制模块220可以包括或与车辆中的电气、机械和气动装置协作以控制车辆的转向、方向、速度、姿势和加速/减速。
在车辆中实现的控制器208和在导航服务器300中实现的绘图模块355可以包括以硬件、软件或两者的组合实现的一个或多个模块。对于其中功能作为一个或多个软件程序提供的实施例，所述程序可以用许多高级语言中的任何一种来编写，例如PYTHON、FORTRAN、PASCAL、JAVA、C、C++、C#、BASIC、各种脚本语言和/或HTML。另外，软件可以用指向驻留在靶计算机上的微处理器的汇编语言来实现；例如，如果软件配置为在IBM PC或PC克隆上运行，则可以用Intel 80x86汇编语言实现。所述软件可以实施在制品上，包括但不限于软盘、闪存盘、硬盘、光盘、磁带、PROM、EPROM、EEPROM、现场可编程门阵列或CD-ROM。可以使用例如一个或多个FPGA、CPLD或ASIC处理器来实现使用硬件电路的实施例。
本文使用的术语和表达用作描述性的术语和表达而非限制性，并且在使用这些术语和表达时，无意排除所示出和所描述的特征或其一部分的任何等同体。另外，已经描述了本发明的某些实施例，对于本领域普通技术人员将显而易见的是，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以使用结合本文公开的概念的其他实施例。因此，所描述的实施例被认为是仅在所有方面对本发明进行说明，而非限制。
本文的权利要求书是：

Claims (13)

1.一种导航服务器，包括：
路线数据库，包括位置和连接各位置的路线段的数字地图，所述路线段与各道路相对应；
地形数据库，包括与存储在路线数据库中的至少一些路线段相关联的地形信息；
风险数据库，将多种车辆类型与与多种地形类型相关联的风险等级相关联；
处理器；
网络接口，用于通过网络接收路线请求，所述路线请求包括起始位置、目的地和车辆类型；以及
绘图模块，其可由处理器执行，用于从路线数据库、地形数据库和风险数据库检索数据，并根据检索到的数据和接收到的路线请求计算从起始位置到目的地的经过风险调整的路线段序列，所述经过风险调整的路线考虑了与车辆类型相关的地形风险；
其中，所述处理器被配置为使经过风险调整后的路线经由网络接口被发送到路线请求的源。
2.根据权利要求1所述的导航服务器，其中所述风险数据库被组织成将多种车辆与相关的地形相关风险分数相关联。
3.根据权利要求1所述的导航服务器，其中所述风险数据库被组织成将多种车辆与与车辆相关联的能量消耗分数、成功概率分数、损坏分数、磨损分数或车辆子系统损失分数中的一项或多项相关联。
4.根据权利要求1所述的导航服务器，其中分配给每条路线的评估分数可以具有基于车辆类型的多个值，最佳路线也基于车辆类型。
5.一种向行驶车辆提供导航服务的方法，该方法包括：
在导航服务器上维护(i)路线数据库，其包括位置和连接各位置的路线段的数字地图，所述路线段与各道路相对应，(ii)地形数据库，其包括与存储在路线数据库中的至少一些路线段相关联的地形信息，以及(iii)风险数据库，其将多种车辆类型与与多种地形类型相关联的风险等级关联起来；
经由网络接口通过导航服务器接收来自行驶车辆的路线请求，该路线请求包括起始位置、目的地和车辆类型；
在导航服务器处，从路线数据库、地形数据库和风险数据库检索数据，并基于检索到的数据和接收到的路线请求计算从起始位置到目的地的经过风险调整的路线段序列，所述经过风险调整的路线考虑了与车辆类型相关的地形风险；以及
将经过风险调整的路线发送给行驶车辆。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述风险数据库被组织成将多种车辆与相关的地形相关风险分数相关联。
7.根据权利要求5所述的方法，其中所述风险数据库被组织成将多种车辆与与车辆相关联的能量消耗分数、成功概率分数、损坏分数、磨损分数或车辆子系统损失分数中的一项或多项相关联。
8.根据权利要求5所述的方法，其中分配给每条路线的评估分数可以具有基于车辆类型的多个值，最佳路线也基于车辆类型。
9.一种操作车辆的方法，该方法包括：
通过车辆向导航服务器无线发送来自行驶车辆的路线请求，该路线请求包括起始位置、目的地和车辆类型；
从导航服务器接收一系列表层穿透雷达(SPR)图像，所述图像对应于从起始位置到目的地的经过风险调整的路线段序列，所述经过风险调整的路线考虑了与车辆类型相关的地形风险；
使用SPR系统在车辆行驶时获取SPR图像；以及
基于获取的SPR图像与接收的SPR图像的计算比较，沿着所述路线段序列引导车辆。
10.据权利要求9所述的方法，还包括至少部分地基于获取的SPR图像来计算确定与车辆相关联的转向、方位、速度、姿势、加速度或减速度中的至少一个的步骤。
11.根据权利要求10所述的方法，还包括至少部分地基于所确定的转向、方位、速度、姿势、加速度和/或减速度来控制车辆的操作的步骤。
12.根据权利要求9所述的方法，其中所述SPR系统包括探地雷达(GPR)系统。
13.根据权利要求12所述的方法，其中所述GPR系统包括平行于地面定向的GPR天线阵列。
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