使用交通工具通信进行交通工具路径估计的系统和方法与流程

本公开的实施例涉及交通工具的通信的领域。

背景技术：

交通工具导航系统可以使用不同的独立的位置测量结果(例如，基于卫星的测量结果、机载传感器测量结果)来进行交通工具路径估计和定位。通过使用移动通信网络(例如，交通工具通信网络)，交通工具导航系统可以从被连接至交通工具通信网络的各种源获取这些位置测量结果。基于卫星的测量结果(例如，gps)和基于航位推测的测量结果对于进行交通工具定位很有用，然而，在一些场景下，这些测量结果不准确，尤其是当这些测量结果通过交通工具通信网络被传输时。例如，通过交通工具通信网络接收到的有关第一交通工具的gps测量结果以及通过交通工具通信网络接收到的有关第二交通工具的gps测量结果可以具有大约1.5米的误差。可以通过使用基于视觉的测量结果来改进位置估计结果，然而，视觉传感器的准确度可以随着距离降低。因此，使用交通工具通信网络的不同类型的位置测量结果的融合可以帮助改进交通工具路径估计和定位。

技术实现要素：

根据一个方面，使用交通工具通信网络进行交通工具路径估计的计算机实现的方法包括：从使用交通工具通信网络发送的消息接收与第一远程交通工具的位置有关的位置测量结果的第一集合以及与该第一远程交通工具的位置有关的位置测量结果的第二集合。该方法包括：确定第一远程交通工具的初始路径估计结果的路径形状。初始路径估计结果是基于位置测量结果的第一集合。进一步地，该方法包括：通过将位置测量结果的第二集合与初始路径估计结果的路径形状拟合，确定第一远程交通工具的校正后的交通工具路径估计结果。

根据第二方面，使用交通工具通信网络进行交通工具路径估计的系统包括：多个远程交通工具，被配置为使用交通工具通信网络进行计算机通信；以及处理器，被可操作地连接以与多个远程交通工具进行计算机通信。处理器被配置为使用交通工具通信网络接收与第一远程交通工具有关的位置测量结果的第一集合以及与第一远程交通工具有关的位置测量结果的第二集合。处理器被配置为确定第一远程交通工具的初始路径估计结果的路径形状。初始路径估计结果是基于位置测量结果的第一集合。处理器被配置为通过将位置测量结果的第二集合与初始路径估计结果的路径形状拟合，确定第一远程交通工具的校正后的交通工具路径估计结果。

根据另一实施例，一种包括指令的非暂时性计算机可读存储介质，该指令在被处理器执行时使处理器：使用交通工具通信网络在第一远程交通工具与一个远程交通工具之间建立用于进行计算机通信的可操作连接。进一步地，从使用交通工具通信网络发送的消息接收与第一远程交通工具的位置有关的位置测量结果的第一集合以及与第一远程交通工具的位置有关的位置测量结果的第二集合。处理器确定第一远程交通工具的初始路径估计结果的路径形状。初始路径估计结果是基于位置测量结果的第一集合。处理器还通过转换初始路径估计结果的路径形状，来确定第一远程交通工具的校正后的交通工具路径估计结果，以最小化在位置测量结果的第一集合与位置测量结果的第二集合之间的距离。

附图说明

在随附权利要求书中阐述了被认为是本公开的特点的新颖特征。在接下来的描述中，贯穿说明书和附图，分别用相同的数字来表示相同的部分。附图并不需要按照比例绘制，并且出于清楚和简洁起见，可能按照夸大或者一般化的方式示出某些附图。然而，当结合附图阅读时，本公开本身以及其优选使用方式、另外的目的和改进将通过参考以下对图示性实施例的详细描述而得到最好地理解。在图中：

图1a是根据示例性实施例的实施使用交通工具通信网络进行交通工具路径估计的示例性交通场景的示意图；

图1b是根据示例性实施例的用于实施交通工具路径估计的交通工具通信网络的示意图；

图2是根据示例性实施例的使用交通工具通信网络进行交通工具路径估计的方法的处理流程图；

图3a是根据示例性实施例的使用gps和航位推测数据的示例性位置测量结果和初始路径估计的示意图；

图3b是根据示例性实施例的图3a中的初始路径估计的示例性位置测量结果的示意图，但还包括基于视觉的位置测量结果；

图3c是根据示例性实施例的图3a和图3b中的初始路径估计的示例性位置测量结果的示意图，但还包括初始路径估计的形状路径的转换；

图4是根据示例性实施例的在图2中的交通工具路径估计的详细方法的处理流程图，包括：确定校正后的交通工具路径估计结果；以及

图5是根据示例性实施例的位置估计数据簇和质心的示意图，其中根据质心转换了路径形状。

具体实施方式

下面包括本文采用的所选术语的定义。这些定义包括落在术语的范围内并且可以被用于实施的组件的各种示例和/或形式。这些示例不旨在是限制性的。进一步地，本文所讨论的组件可以被组合、省略或者与其他组件组织，或者可以被组织成不同的架构。

如本文所使用的，“总线”是指被可操作地连接至计算机内部或者计算机之间的其他计算机组件的互连架构。总线可以在计算机组件之间传输数据。除了其他之外，总线可以是存储器总线、存储器处理器、外围总线、外部总线、交叉开关和/或本地总线。除了其他之外，总线还可以是使用诸如面向媒体的系统传输(most)、处理器区域网络(can)、局域互连网络(lin)等协议将交通工具内部的组件互连的交通工具总线。

如本文使用的，“组件”是指与计算机有关的实体(例如硬件、固件、执行中的指令、其组合)。例如，计算机组件可以包括在处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行文件、执行线程和计算机。(多个)计算机组件可以驻留在进程和/或线程内。计算机组件可以被定位在一个计算机上和/或可以被分布在多个计算机之间。

如本文使用的，“计算机通信”是指在两个或者更多个计算装置(例如计算机、个人数字助理、蜂窝电话、网络装置)之间的通信，并且，例如，可以是网络传输、文件传输、小程序传输、邮件、超文本传输协议(http)传输等。除了其他之外，例如，计算机通信可以发生在无线系统(例如ieee802.11)、以太网系统(例如ieee802.3)、令牌环系统(例如ieee802.5)、局域网(lan)、广域网(wan)、点到点系统、电路交换系统、分组交换系统之间。

如本文使用的，“计算机可读介质”是指存储指令和/或数据的非暂时性介质。计算机可读介质可以采取许多形式，包括，但不限于，非易失性介质和易失性介质。例如，非易失性介质可以包括光盘、磁盘等。例如，易失性介质可以包括半导体存储器、动态存储器等。计算机可读介质的常用形式可以包括，但不限于，软盘、柔性盘、硬盘、磁带、其他磁性介质、asic、cd、其他光学介质、ram、rom、记忆芯片或者卡、记忆棒和计算机、处理器和其他电子装置可以从其读取的其他介质。

如本文使用的，“数据库”被用于指表格。在其他示例中，“数据库”可以被用于指一组表格。在又一些其他示例中，“数据库”可以指一组数据存储和用于访问和/或操纵这些数据存储的方法。例如，数据库可以被存储在磁盘和/或存储器处。

如本文使用的，例如，“磁盘”可以是磁盘驱动、固态盘驱动、软盘驱动、磁带驱动、zip驱动、闪存卡和/或记忆棒。此外，磁盘可以是cd-rom(压缩盘rom)、cd可刻录驱动(cd-r驱动)、cd可重写驱动(cd-rw驱动)和/或数字视频rom驱动(dvdrom)。磁盘可以存储控制或者分配计算装置的资源的操作系统。

如本文使用的，“逻辑电路系统”包括，但不限于，硬件、固件、存储指令的非暂时性计算机可读介质、在机器上执行的指令、和/或用于从另一逻辑电路系统、模块、方法和/或系统引起(例如，执行)(多个)动作。逻辑电路系统可以包括处理器和/或可以是处理器的一部分，该处理器由算法、离散逻辑(例如asic)、模拟电路、数字电路、编程的逻辑装置、包含指令的存储器装置等控制。逻辑可以包括一个或者多个门、门的组合或者其他电路组件。在描述多个逻辑的情况下，可以将该多个逻辑合并到一个物理逻辑中。相似地，在描述单个逻辑的情况下，可以将该单个逻辑分布在多个物理逻辑之间。

如本文使用的，“存储器”可以包括易失性存储器和/或非易失性存储器。例如，非易失性存储器可以包括rom(只读存储器)、prom(可编程只读存储器)、eprom(可擦除prom)和eeprom(电可擦除prom)。例如，易失性存储器可以包括ram(随机存取存储器)、同步ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据速率sdram(ddrsdram)和直接ram总线ram(drram)。存储器可以存储控制或者分配计算装置的资源的操作系统。

“可操作连接”或者实体通过其被“可操作地连接”的连接是指可以发送和/或接收信号、物理通信和/或逻辑通信的连接。可操作连接可以包括无线接口、物理接口、数据接口和/或电气接口。

如本文使用的，“模块”包括，但不限于，存储指令的非暂时性结算及可读介质、在机器上执行的指令、硬件、固件、在机器上执行的软件和/或用于执行(多种)功能或者(多种)动作的上述的组合、和/或用于从另一模块、方法和/或系统引起功能或者动作。模块还可以包括逻辑、由软件控制的微处理器、离散逻辑电路、模拟电路、数字电路、编程的逻辑装置、包含执行指令的存储器装置、逻辑门、门的组合和/或其他电路组件。多个模块可以被组合到一个模块中并且单个模块可以被分布在多个模块之间。

如本文使用的，“便携式装置”是通常带有具有用户输入(例如触摸、键盘)的显示屏幕和用于计算的处理器的计算装置。便携式装置包括，但不限于，手持装置、移动装置、智能装置、膝上型计算机、平板计算机和电子阅读器。

如本文使用的，“处理器”处理信号并且执行通用的计算和算术功能。由处理器处理的信号可以包括可以被接收、发送和/或检测的数字信号、数据信号、计算机指令、处理器指令、消息、比特、比特流。通常，处理器可以是各种各样的处理器，包括多个单核和多核处理器和协处理器以及其他多个单核和多核处理器和协处理器架构。处理器可以包括用于执行动作和/或算法的逻辑电路系统。

如本文使用的，“交通工具”指能够运载一个或者多个人类乘坐者并且由任何形式的能量驱动的任何移动交通工具。术语“交通工具”包括，但不限于，汽车、卡车、货车、小型货车、suv、摩托车、代步车、船、卡丁车、游乐车、轨道运输车、私人船艇和飞机。在一些情况下，机动交通工具包括一个或者多个引擎。进一步地，术语“交通工具”可以指能够运载一个或者多个人类乘坐者并且可完全地或者部分地由电池供电的一个或者多个电机驱动的电动交通工具(ev)。ev可以包括电池电动交通工具(bev)和插电式混合动力车(phev)。术语“交通工具”还可以指可由任何形式的能量驱动的无人驾驶交通工具和/或自驾驶交通工具。无人驾驶交通工具可以运载一个或者多个人类乘坐者。进一步地，术语“交通工具”可以包括被利用预定路径自动化或者未自动化的交通工具或者自由行驶交通工具。

如本文使用的，除了其他之外，“交通工具显示器”可以包括，但不限于，led显示面板、lcd显示面板、crt显示器、等离子体显示面板、触摸屏显示器，这些显示器常常在交通工具中被发现以显示有关交通工具的信息。显示器可以接收来自用户的输入(例如触摸输入、键盘输入、来自各种其他输入装置的输入等)。显示器可以位于交通工具的各个位置，例如，位于仪表板或者中央控制台上。在一些实施例中，除了其他之外，显示器是便携式装置(例如占有或者与交通工具乘坐者相关联)的部分、导航系统、娱乐系统。

如本文使用的，“交通工具控制系统”和/或“交通工具系统”可以包括，但不限于，可以被用于增强交通工具、驾驶和/或安全的任何自动或者手动系统。示例性交通工具系统包括，但不限于：除了其他之外，电子稳定性控制系统、防锁死制动系统、制动辅助系统、自动预制动系统、低速跟车系统、巡航控制系统、碰撞报警系统、碰撞缓解制动系统、自动巡航控制系统、车道偏离报警系统、盲点指示器系统、车道保持辅助系统、导航系统、传输系统、刹车踏板系统、电子动力转向系统、视觉装置(例如摄像头系统、接近传感器系统)、气候控制系统、电子预拉伸系统、监测系统、乘客监测系统、交通工具悬架系统、交通工具座椅配置系统、车厢照明系统、音频系统、感测系统、内部或者外部摄像头系统。

本文描述的系统和方法总体上涉及使用交通工具通信网络进行交通工具路径估计。图1a图示了实施使用交通工具通信网络进行交通工具路径估计的示例性交通场景100，该示例性交通场景100将被用于描述本文的示例性系统和示例性方法中的一些系统和方法。交通场景100包括在道路102上的一个或者多个交通工具。道路102具有第一车道104a和第二车道104b。要理解，道路102可以具有图1a中未示出的各种配置，并且可以具有任何数目的车道。

在图1a中，交通场景100包括第一交通工具106、第二交通工具108a、第三交通工具108b、第四交通工具108c和第五交通工具108d。在一些实施例中，第一交通工具106、第二交通工具108a、第三交通工具108b、第四交通工具108c和第五交通工具108d可以被称为远程交通工具108或者多个远程交通工具108。在其他实施例中，第一交通工具106可以被称为主机交通工具，并且第二交通工具108a、第三交通工具108b、第四交通工具108c和第五交通工具108d可以被称为远程交通工具108或者多个远程交通工具108。本文讨论的路径估计和定位示例涉及确定第一交通工具106的路径，并且用于路径估计的数据可以使用交通工具通信网络从第一交通工具和多个远程交通工具108被导出。然而，要理解的是，本文讨论的路径估计和定位可以被应用于图1a所示的任何交通工具。

第一交通工具106和远程交通工具108还可以包括或者可以被称为交通工具对交通工具(v2v)、交通工具对设施(v2i)或者交通工具对一切事物(v2x)的装置。在一些实施例中，除了被可操作地连接以利用交通工具通信网络进行计算机通信的其他路边装置(例如rse164，图1b)之外，v2x装置还包括便携装置(例如与行人相关联)、交通灯、停车计时表。进一步地，要理解，本文讨论的系统和方法可以利用超过五个交通工具和/或v2i或者v2x装置、或者少于五个交通工具和/或v2i或者v2x装置来实施。同样，要理解，第一交通工具106和远程交通工具108可以处于与图1a所示的配置和位置不同的配置和位置。

第一交通工具106和远程交通工具108可以作为交通工具通信网络的部分而通信，这将在本文中参照图1b更详细地讨论。本文描述的交通工具通信可以使用专用短距离通信(dsrc)来实施。然而，要理解，本文描述的交通工具通信可以利用任何通信或者网络协议来实施，例如adhoc网络、交通工具内的无线接入、蜂窝网络(例如4g、lte、5g等)、wi-fi网络(例如ieee802.11)、bluetooth、wave、calm、ultra-wideband或者任何其他形式的无线通信。进一步地，如上面提到的，交通工具通信网络可以支持交通工具对交通工具(v2v)、交通工具对设施(v2i)和/或交通工具对一切事物(v2x)通信网络和实体。

在图1a中，第一交通工具106可以发送通信、接收通信、和/或通过使用上面描述的dsrc或者任何其他短距离、中等距离或者长距离通信协议与其他交通工具、用户或者基础设施交换通信，该通信包括数据、消息、图像和/或其他信息。具体地，第一交通工具106配备有交通工具对交通工具(v2v)收发器110，该v2v收发器110可以与可操作以便与第一交通工具106进行计算机通信的其他交通工具、用户或者基础设施交换消息和信息。例如，v2v收发器110可以经由v2v收发器112a与第二交通工具108a通信、经由v2v收发器112b与第三交通工具108b通信、经由v2v收发器112d与第四交通工具108c通信、和/或经由v2v收发器112d与第五交通工具108d通信。远程交通工具108可以相似地使用它们各自的收发器与彼此通信。

在图1a中，除了其他之外，第一交通工具106和远程交通工具108可以利用各自的传感器“看到”或者观察到彼此、道路102沿线的其他实体、路标，本文将参照图1b进一步详细描述该传感器。可以使用来自不同源的传感器数据并且使用交通工具通信网络交换这种数据，来实施和完善定位和路径估计。现在参照图1b，将进一步参照图1a详细地讨论根据示例性实施例的用于实施交通工具路径估计的交通工具通信网络120。第一交通工具106和交通工具通信网络120的组件以及本文讨论的其他系统、硬件架构和软件架构的组件可以被组合、省略或者组织成用于各种实施例的不同架构。在图1b中，第一交通工具106包括交通工具计算装置(vehiclecomputingdevice，vcd)122和一个或者多个交通工具系统和传感器124，该交通工具系统和传感器124可以包括视觉传感器126。

通常，vcd122包括处理器128、存储器130、数据存储132、位置确定单元134和通信接口140，它们经由总线144和/或其他有线和无线技术分别被可操作地连接，以便进行计算机通信。在图1b中相对于第一交通工具106示出的组件中的一些组件未相对于第二交通工具108a示出。出于简洁起见，在图1b中，第二交通工具108a包括处理器152、位置确定单元154、交通工具系统和传感器156、和视觉传感器158，其可以包括相对于第一交通工具106详细讨论的相同组件和功能性。要理解，虽然未在图1b中示出，但是也可以相对于第二交通工具108a、利用交通工具通信网络120可操作的该其他远程交通工具108、实体和装置(例如v2x装置)来实施第一交通工具106的组件中的一个或者多个组件。

再次参照第一交通工具106，vcd122可以包括用于与第一交通工具106的各种组件以及交通工具通信网络120的其他组件(包括第二交通工具108a)处理、通信和交互的供给装置。在一个实施例中，vcd122可以使用第一交通工具106来实施，例如除了其他之外，vcd122可以被实施为远程信息处理单元的部分、车头单元、娱乐单元、电子控制单元、机载单元、或者被实施为具体交通工具控制系统的部分。在其他实施例中，vcd122可以被实施为远离第一交通工具106，例如，便携式装置(未示出)、远程装置(未示出)、远程服务器(例如远程服务器170)或者远程处理器(例如远程处理器171)经由交通工具通信网络120被连接。

处理器128可以包括具有用于促进与vcd122和交通工具通信网络120的组件进行交通工具路径估计的硬件、固件和软件架构框架的逻辑电路系统。因此，在一些实施例中，除了其他之外，处理器128可以存储应用框架、核心程序、库、驱动程序、应用程序接口，以执行和控制本文讨论的硬件和功能。例如，在图1b中，处理器128可以包括位置数据获取模块146和位置数据融合模块148。在一些实施例中，存储器130和/或数据存储(例如磁盘)132可以存储与处理器128相似的组件以便供处理器128执行。

位置确定单元134可以包括用于确定和/或获取与第一交通工具106有关的位置数据的硬件(例如传感器)和软件。例如，位置确定单元134可以包括全球定位系统(gps)单元136和/或惯性测量单元(imu)138(例如机载运动和位置传感器)。gps单元136可以基于来自全球位置源166的卫星数据提供第一交通工具106的地理位置。除了其他之外，imu单元138可以包括陀螺仪、加速度计、磁力计。因此，imu单元138可以提供有关第一交通工具106的航位推测数据或者运动数据。在一些实施例中，位置确定单元134可以是向第一交通工具106提供导航地图和导航信息的导航系统。因此，位置确定单元134可以是任何类型的已知的、相关的或者后续开发的导航系统。短语“导航信息”是指可以被用于辅助第一交通工具106来导航道路或者路径的任何信息。导航信息可以包括交通数据、地图数据和道路分类信息数据。导航信息还可以包括地理信息，包括从任何全球导航卫星基础设施(gnss)(包括全球定位系统或者卫星(gps)、glonass(俄罗斯)和/或galileo(欧洲))获得的信息。

通信接口140可以包括用于促进在vcd122的组件与交通工具通信网络120的其他组件之间的数据输入和输出的软件和硬件。具体地，通信接口140可以包括网络接口控制器(未示出)和管理和/或监测连接并且控制在通信接口140与交通工具通信网络120的其他组件之间的双向数据传输的其他硬件和软件。更具体地，如上面参照图1a提到的，vcd122可以经由v2v收发器110与其他dsrc兼容的交通工具和装置交换交通工具数据，包括消息和位置测量结果(例如来自视觉传感器126和/或位置确定单元134)。例如，在图1b中，v2v收发器110可以通过使用通信链路150经由v2v收发器112a与第二交通工具108a交换数据。

虽然图1b中示出了仅两个交通工具，但要理解，第一交通工具106可以与一个以上的被配置用于利用交通工具通信网络120进行通信(例如dsrc)的交通工具、装置和/或实体通信，例如图1a所示的远程交通工具108。因此，在一些示例中，可以在第一交通工具106与被配置用于使用交通工具通信网络120进行通信的多个其他交通工具(例如多个远程交通工具108)之间建立通信链路。进一步地，在一些实施例中，第一交通工具106和第二交通工具108a可以利用无线网络天线162、路旁设备(rse)164和/或通信网络160交换数据，该通信网络160可以是无线通信网络或者其他无线通信连接。

如本文将要讨论的，可以使用交通工具通信网络120来传送各种类型的数据。在一些实施例中，通过交换一个或者多个基础安全消息(bsm)，经由dsrc来传送数据。由交通工具广播的bsm可以包含数个数据元素，这些数据元素描述交通工具的操作的各个方面或者提供有关交通工具本身的信息。例如，交通工具的类型和/或规格、导航数据、道路隐患数据、交通位置数据、航向数据、航程历史数据、航程投影数据、动力学数据、当前交通工具位置数据、范围或者距离数据、速度和加速度数据、位置数据、交通工具感测数据、交通工具子系统数据和/或待用在交通工具驾驶中的联网交通工具之间的任何其他交通工具信息。在本文讨论的实施例中，可以使用交通工具通信网络120在第一交通工具106与远程交通工具108之间传送位置测量结果，包括基于卫星数据的地理位置测量结果、基于机载传感器数据的行位推算测量结果、和基于视觉数据和/或雷达数据的视觉测量结果。

如上面提到的，在一些实施例中，可以在其他基础设施和服务器处和/或利用其他基础设施和服务器来执行交通工具路径估计和数据传输。例如，在图1b中，vcd122可以通过通信网络160直接地或者间接地向服务提供器168发送信息和从服务提供器168接收信息。服务提供器168可以包括被配置为彼此通信的远程服务器170、处理器171、远程发送器172、远程接收器174和远程存储器176。

在图1b中，v2v收发器110可以被vcd122用于通过通信网络160从服务提供器168和其他服务器、处理器和信息提供器接收信息以及向其发送信息。在替代实施例中，第一交通工具106中的射频(rf)收发器142可以被用户从服务提供器168接收信息以及向其发送信息。在一些实施例中，vcd122可以从服务提供器168接收信息以及向其发送信息，包括但不限于交通数据、交通工具位置和航向数据、高车流事件进度表、天气数据或者其他与交通有关的数据。在一些实施例中，服务提供器168可以通过网络连接(诸如经由无线网络天线162和/或其他网络连接)被链接至多个交通工具(例如第二交通工具108a)、其他实体和/或装置。

通过使用上面讨论的网络配置，第一交通工具106和第二交通工具108a可以传送数据以便进行交通工具路径估计和定位。更具体地，可以使用交通工具通信网络120在第一交通工具106与第二交通工具108a之间传送从gps数据(例如来自全球位置源166)、航位推测数据(例如来自imu单元138)和视觉数据(例如来自视觉传感器126)导出的位置测量结果，以便进行交通工具路径估计。交通工具系统和传感器124可以包括用于与第一交通工具106和/或用于检测和/或感测该系统的参数的交通工具系统一起使用的各种类型的传感器。

视觉传感器126(例如成像装置、摄像头)可以采集图像或者视频数据，并且在一些实施例中可以是计算机视觉系统的部分。在其他实施例中，视觉传感器126可以包括用于采集距离或者速度信息的测距传感器(例如lidar、radar)。如本文讨论的，视觉传感器126可以提供视觉数据和/或视觉位置测量结果(例如，视觉数据、图像数据、测距数据)。要理解，视觉传感器126可以被设置在第一交通工具106的一个或者多个部分中。例如，虽然在图1b中未示出，但视觉传感器126可被集成到仪表板、座椅、安全带、车门、保险杠、前部、后部、角落、仪表板、转向盘、中央控制台、后视镜、车顶或者第一交通工具106的任何其他部分中。然而，在其他情况下，视觉传感器126可以是被驾驶者(未示出)穿戴的、被集成到便携式装置(未示出)中的、被驾驶者(未示出)携带的、被集成到驾驶者穿戴的衣服(未示出)中的或者被集成到驾驶者的身体(例如植入物)(未示出)中的便携式传感器。

在本文讨论的示例中的一些示例中，视觉传感器126被描述为包括一个或者多个摄像头的视觉传感器单元，该一个或者多个摄像头可以被安装在第一交通工具106上，例如，除了其他之外，被安装在挡风玻璃、前仪表板、格栅、后视镜上。在本文讨论的其他实施例中，视觉传感器126可以包括测距传感器。例如，前长距离radar和/或前中距离radar。长距离radar可以测量第一交通工具106周围的物体的距离(例如横向、纵向)和速度。例如，第一长距离radar可以测量第一交通工具106周围的其他交通工具(例如第二交通工具108a)和/或其他物体和实体的距离和速度。在其他实施例中，视觉传感器126可以包括位于第一交通工具106的不同位置的多个radar。例如，位于第一交通工具106的左前角落区域处的左前radar、位于第一交通工具106的右前角落区域处的右前radar、位于第一交通工具106的左后角落区域处的左后radar和位于第一交通工具106的右后角落区域处的右后radar。虽然上面讨论的视觉传感器是相对于第一交通工具106，但也可以相对于其他远程交通工具108实施相同或者相似的功能，例如视觉传感器158。

在本文讨论的实施例中，将基于来自gps单元136的卫星数据和来自imu传感器138的航位推测数据的紧密耦合的v2x位置测量结果与来自视觉传感器126的视觉数据相结合，以提供交通工具路径估计和定位。具体地，使用交通工具通信网络120在远程交通工具108之间传送这些位置测量结果，以确定和完善交通工具路径估计和定位。现在将更详细地描述上面讨论的使用交通工具通信网络120来进行交通工具路径估计的这种示例性系统和方法。现在参照图2，将进一步参照图1a和图1b讨论使用交通工具通信网络120来进行交通工具路径估计的方法200。另外，将参照图3a、图3b和图3c中示出的图示性示例来描述方法200。相对于第一交通工具106的处理器128来描述本文讨论的示例性方法。然而，要理解，第二交通工具108a的处理器152、远程服务提供器168的处理器171和/或任何远程交通工具108的处理器可以执行相同或者相似的功能。

方法200包括：在框202中，从使用交通工具通信网络发送的消息接收远程交通工具的位置测量结果的第一集合。因此，处理器128可以使用交通工具通信网络120从远程交通工具108接收与第一交通工具106的位置和路径有关的位置测量结果的第一集合。例如，如本文所讨论的，可操作以便使用交通工具通信网络120进行通信的远程交通工具108、装置和其他实体可以周期性地向其他远程交通工具108发送(例如广播)包括位置数据的消息。因此，在一个实施例中，处理器128使用交通工具通信网络120从远程交通工具108发送的消息接收位置测量结果的第一集合。

在一个实施例中，有关第一交通工具106的位置测量结果的第一集合可以从例如来自全球位置源166的卫星数据被导出。因此，第一交通工具106可以经由gps单元136从全球位置源166接收其地理位置，并且第一交通工具106可以从远程交通工具108接收观察到的与第一交通工具106有关的地理位置，其中远程交通工具108从来自全球位置源166的卫星数据确定观察到的与第一交通工具106有关的地理位置。另外，第一交通工具106还可以接收如发送远程交通工具108所确定的各个远程交通工具108的地理位置。作为示例，指示观察到的第一交通工具106的地理位置的gps数据可以由位置确定单元154确定并且被发送至处理器128。换言之，处理器128可以从第一交通工具106周围的各个远程交通工具108接收地理位置并且从gps单元136确定其自己的地理位置。

现在参照图3a，示出了根据示例性实施例的使用gps和航位推测数据的示例性位置测量结果和初始路径估计的示意图300。图300图示了第一交通工具106的路径302。路径302周围的方框指示如上面利用框202讨论的从卫星数据导出的gps位置测量结果。基于gps位置测量结果，处理器128可以确定路径304，该路径304是基于gps位置测量结果的第一交通工具106的估计路径。如本文简要讨论的，相对于第一交通工具106的实际路径308，仅基于gps位置测量结果的路径304展示出较低的精确度和较低的准确度。

再次参照框202，在一个实施例中，位置测量结果的第一集合也从例如来自imu传感器138的机载传感器数据被导出。在一些实施例中，除了其他之外，机载传感器数据被称为来自陀螺仪、加速度计和磁力计传感器的航位推测数据或者运动数据。处理器128可以基于来自imu传感器138的航位推测数据确定其自己的位置测量结果，并且接收基于远程交通工具108发送的航位推测数据的观察到的位置测量结果。例如，第二交通工具108a可以基于来自位置确定单元154的航位推测数据确定观察到的位置测量结果，并且将观察到的位置测量结果发送至第一交通工具106。

因此，在一个实施例中，在框204中，通过使用数据融合，可以使用gps数据和航位推测数据来确定第一交通工具106的初始路径估计结果306。如图3a所示，初始路径估计结果306是基于gps数据和航位推测数据，该gps数据和航位推测数据可以使用已知的滤波技术而被融合、平滑和/或平均。相对于第一交通工具106的实际路径308，初始路径估计结果306展示出较低的精确度和较高的准确度。

另外，在一些实施例中，位置测量结果的第一集合还可以包括第一交通工具106的路径历史测量结果。例如，可操作以便使用交通工具通信网络120进行通信的各个远程交通工具108可以周期性地发送路径历史点列表，该路径历史点列表允许周围的远程交通工具108重构远程交通工具108的路径历史。因此，在一些实施例中，还可以使用第一交通工具106的路径历史点、和来自远程交通工具108的第一交通工具106的观察到的路径历史点，来确定初始路径估计结果306。

在框206中，方法200包括：从使用交通工具通信网络发送的消息接收第一交通工具106的位置测量结果的第二集合。因此，处理器128可以使用交通工具通信网络120从远程交通工具108接收与第一交通工具106的位置和路径有关的位置测量结果的第二集合。在一个实施例中，位置测量结果的第二集合是从第一交通工具106(例如通过视觉传感器126)和/或远程交通工具108(例如通过视觉传感器158)所采集的视觉数据(例如图像)被导出的视觉位置测量结果。在其他实施例中，位置测量结果的第二集合可以是基于第一交通工具106和/或远程交通工具108的测距传感器(例如radar、lidar)所采集的程距数据的程距位置测量结果。作为图示性的实施例，视觉位置测量结果可以是第一交通工具106周围的道路102沿线的可观察到的路标的位置。从远程交通工具108接收到的视觉位置测量结果还可以是从远程交通工具108的角度可观察到的视觉位置测量结果。例如，视觉位置测量结果可以是如通过第二交通工具108a的视觉传感器158所采集的图像确定的、在第一交通工具106周围的可观察到的路标的位置。

现在参照图3b，示意图300'图示了图3a中的初始路径估计结果306，但示例性位置测量结果是基于视觉数据。路径302周围的三角形指示从第一交通工具106和远程交通工具108接收到的视觉数据。基于视觉数据来确定视觉路径估计结果310。相对于第一交通工具106的实际路径308，视觉路径估计结果310展示出较高的精确度和较高的准确度。

在框208中，方法200包括：确定第一交通工具106的初始路径估计结果的路径形状。如上面利用框202和204讨论的，初始路径估计结果306是基于位置测量结果的第一集合，具体地，基于gps数据和航位推测数据。由于初始路径估计结果306包括航位推测数据，所以保留了第一交通工具106的运动曲线。因此，处理器128将初始路径估计结果306的路径形状(作为对路径估计结果306的描述)确定为一系列相对移动。换言之，路径形状是基于位置测量结果的第一集合的一系列相对移动。

在框210中，方法200包括：通过将位置测量结果的第二集合与初始路径估计结果的路径形状拟合，确定第一交通工具106的校正后的交通工具路径估计结果。因此，在一个实施例中，处理器128通过转换初始路径估计结果306的路径形状来确定第一交通工具106的校正后的交通工具路径估计结果，以最小化在位置测量结果的第一集合和位置测量结果的第二集合之间的距离。图3c示出了示意图300”，其中通过将初始路径估计结果306的形状与视觉位置测量结果拟合，图3a的初始路径估计结果306被转换至校正后的交通工具路径估计结果312。将参照图4更详细地讨论确定校正的交通工具路径估计结果的更多细节。

在框210中确定的校正的交通工具路径估计结果可以被第一交通工具106用于任何定位和位置确定的操作。由于具有更准确的位置，校正后的交通工具路径估计结果312提供对交通工具本身以及交通工具周围的物体的精细的位置确定。例如，校正后的交通工具路径估计结果312可以被位置确定单元134用于定位和导航控制。在一些实施例中，校正后的交通工具路径估计结果312可以被用于高清晰度映射，以便进行导航控制和无人驾驶交通工具路径规划和行驶控制。在其他实施例中，校正后的交通工具路径估计结果312可以被交通工具系统和传感器124中的任何一个使用。例如，除了其他之外，高级驾驶者辅助系统(例如车道保持辅助、碰撞缓解、自适应巡航控制)可以利用校正后的交通工具路径估计结果312来进行交通工具检测、定位和位置确定。作为另一示例，通过使用v2v通信，校正后的交通工具路径估计结果312可以被提供用于路径历史估计。因此，可以使用交通工具通信网络120将校正后的交通工具路径估计结果312发送至远程交通工具108。要理解，校正后的交通工具路径估计结果312可以被用于本文未讨论的任何其他形式的位置确定、定位或者交通工具控制。

现在将相对于图4的方法400和图5所示的图示性示例更详细地讨论对校正后的交通工具路径估计结果312的确定。如上面利用框210提到的，将基于gps数据和航位推测数据的初始路径估计结果306的路径形状移动和/或拟合到视觉数据。因此，在一些实施例中，根据由视觉数据簇生成的中心来移动gps数据和航位推测数据的数据簇。现在参照图4，在框402中，方法400包括：基于位置测量结果的第一集合标识数据簇和/或多个数据簇。如上面利用框202提到的，位置测量结果的第一集合可以包括由估计路径306表示的航位推测数据和gps数据，该估计路径306包括菱形的数据点，这些数据点表示融合的gps数据和航位推测数据。在图5中，数据图502图示了用菱形表示的五个(5)gps和航位推测数据点。这五个数据点表示各个交通工具(即第一交通工具和远程交通工具108)所提供的融合的gps数据和航位推测数据。处理器128可以基于位置测量结果的第一集合来标识数据簇504。可以通过使用已知的统计数据簇分析方法来标识数据簇。

相似地，在框404中，方法400包括：从位置测量结果的第二集合标识数据簇和/或多个数据簇。如上面利用框204提到的，位置测量结果的第二集合可以包括视觉数据。在图5中，数据图502也图示了用三角形表示的五个(5)视觉数据点。这五个数据点表示各个交通工具(即第一交通工具和远程交通工具108)所提供的视觉数据。作为图示性示例，视觉数据点可以表示如从第一交通工具106和远程交通工具108中的每一个交通工具观察到的在第一交通工具106周围的路标的位置测量结果。处理器128可以基于位置测量结果的第二集合来标识数据簇508。可以通过使用已知的统计数据簇分析方法来标识数据簇。

在框406中，方法400包括：基于位置测量结果的第一集合来确定数据簇的质心。例如，为数据簇504确定质心506。可以通过使用簇中的点的均值来确定数据簇和/或多个数据点的质心。在其他实施例中，可以使用中值来替代均值。相似地，在框408中，方法400包括：基于位置测量结果的第二集合来确定数据簇的质心和/或多个数据簇中的各个数据簇的质心。例如，处理器128可以为数据簇508确定质心512。而且，如图502所示，已经生成了如由位置测量结果的第二集合、数据簇508和质心512限定的中心510。如本文将要讨论的，移动位置测量结果的第一集合，根据中心510进行拟合。

在框410中，方法400包括：确定在质心之间的位置偏移。在图5中，在质心513与质心506之间的偏移516(或者距离)被确定。偏移可以包括x、y和z坐标，在这些坐标中移动位置测量结果的第一集合和/或数据簇504，从而使这些数据点在中心510内拟合。在框412中，方法400包括：根据位置偏移移动来自位置测量结果的第一集合的数据簇。图502'中的圆圈表示融合的数据，即位置测量结果的第一集合和位置测量结果的第二集合。因此，为了确定第一交通工具106的校正后的交通工具路径估计结果312，使用各个数据簇的质心来移动初始路径估计结果306。例如，处理器128根据各个数据簇的质心来定位初始路径估计结果306的路径形状，从而使得在初始路径估计结果306与视觉路径估计结果310之间的x、y和z位置最小化。处理器128通过调节在位置测量结果的第一集合的至少一个数据簇504与位置测量结果的第二集合的至少一个数据簇598之间的距离来确定第一交通工具106的校正后的交通工具路径估计结果。

还可以在存储计算机可执行指令的计算机可读存储介质的上下文中来描述和实施本文讨论的实施例。计算机可读存储介质包括计算机存储介质和通信介质。例如闪存驱动、数字通用盘(dvd)、压缩盘(cd)、软盘和盒式磁带。计算机可读存储介质可以包括按照用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、模块或者其他数据等信息的任何方法或者技术实施的易失性和非易失性可移动和不可移动介质。计算机可读存储介质不包括非暂时性有形介质和传播的数据信号。

要了解，若需要，可以将上面公开的以及其他特征和功能的各种实施方式组合到许多其他不同的系统或者应用中。同样，本领域的技术人员稍后也可以对本公开进行各种当前不可预见的或者不可预料的更改、修改、变化或者改进，这些更改、修改、变化或者改进也旨在被包括在本公开中。