基于预测的客户机控制的制作方法

各种实施例涉及用于例如在涉及自动化/自主车辆的场景中控制网络中的客户机的方法、装置、计算机程序产品以及系统。

背景技术：

通过从人力驱动的车辆发展到自动化/自主车辆，行业(例如汽车行业)正在经历革命性的技术转变。自动化和自主车辆将通过纠正和避免人为错误来改进道路运输系统的安全性。

自适应巡航控制(acc)已经在商业上部署在高级驾驶员辅助系统(adas)产品中。acc的目标是实现与前车相同的速度并同时保持所需的车辆间间隙。acc中的机动决策可以被视为对与前车相比的速度差以及实际车辆间间隙与期望值之间的差的校正。

最近，提出了协同自适应巡航控制(cacc)以进一步提高系统性能。借助车辆到车辆(v2v)通信，主车辆可以知道前车的状态，例如当前的速度和加速度。

在巡航控制方法中，假定朝向前车的所需距离与当前速度成比例。例如，可以如下面等式所示评估距离：

sdesired＝tg·v+smin

在该等式中，tg标示时间间隙，v标示当前速度，smin标示车辆与前车之间的最小可接受距离。在稳定的交通系统中，干扰不会传播到上游或在交通流中放大。稳定性级别表示系统解决引入系统的干扰的能力。通常，需要最小时间间隙以保持系统稳定，更大的时间间隙导致更高的系统稳定性。然而，当增加时间间隙值时，交通吞吐量(在一个时间单位中通过的车辆数)减少。

acc系统所需的时间间隙值通常在1.1秒至2.2秒的范围内。cacc系统能够达到与acc系统相当的系统稳定性级别，但具有较小的时间间隙值(在0.6秒和1.1秒之间)。相比之下，cacc系统可以实现比acc系统更高的交通吞吐量。

编队(platooning)的概念使车辆能够以极小的车辆间隙移动。跟随领队(platoonleader)的车辆直接从领队接收转向命令，并与领队行为一样。对车辆编队的研究表明，如果卡车在它们之间有一个小间隙(例如1.2米)时移动，可以减少空气阻力(airdrag)。因此，保持较小的车辆间间隙有助于减少油耗。

现有的acc和cacc系统可以被视为消除速度和车辆间间隙误差的误差反馈回路，但是它们不能提供最佳的机动决策以便将车辆间间隙最小化到例如1.2米。acc/cacc系统的机制受到稳定性的影响并且需要一定级别的时间间隙(以及车辆间距离)来保持系统稳定。因此，acc和cacc都不能实现最佳的交通吞吐量和最佳的油耗。

虽然如果车辆作为一个编队移动并且行为具有高内聚力时车辆间间隙可以更小，但出于稳定性原因它不可能是最佳的。在编队中的单个车辆级别丧失了进一步的灵活性。编队中的单个车辆不再能够做出单个决策，而是只能模仿领队的行为。这使得离开或加入一个编队很复杂并且需要系统级协调。

此外，acc和cacc系统的整体系统等待时间(例如实现自适应所需的通信和处理延迟和/或机械延迟)导致即将到来的机动决策基于过去收集的过时信息的问题。这使得机动决策不是最佳的并可能导致危险情况，尤其是当编队中的跟随车辆采取与领队相同的转向动作但具有时间延迟时。

技术实现要素：

因此，需要改进现有系统(例如acc和cacc)以减轻上述问题，以便优化交通吞吐量和油耗。

独立权利要求的特征满足了这种需要，其中客户机可以是车辆。从属权利要求限定了改进和实施例。

根据一个方面，提供了一种用于控制客户机的方法。所述方法包括接收至少一个第一客户机的第一信息，其中，所述第一信息允许确定所述至少一个第一客户机在时间点t的位置。所述方法还包括：使用所述第一信息来预测在所述时间点t的交通状况；基于所预测的在所述时间点t的交通状况，确定第二客户机的至少一个控制参数的改变；以及基于确定结果，改变所述第二客户机的所述至少一个控制参数。

根据另一方面，提供了一种用于控制客户机的装置。所述装置包括第一模块，被配置为接收至少一个第一客户机的第一信息，其中，所述第一信息允许确定所述至少一个第一客户机在时间点t的位置。所述装置还包括：第二模块，被配置为使用所述第一信息来预测在所述时间点t的交通状况；第三模块，被配置为基于所预测的在所述时间点t的交通状况，确定第二客户机的至少一个控制参数的改变；以及第四模块，被配置为基于确定结果，改变所述第二客户机的所述至少一个控制参数。

根据另一方面，提供了用于控制客户机的另一装置。所述另一装置包括至少一个处理器。所述至少一个处理器可以包括存储器，所述存储器包含程序，所述程序包括能够由所述至少一个处理器执行的指令。所述至少一个处理器被配置为：接收至少一个第一客户机的第一信息，其中，所述第一信息允许确定所述至少一个第一客户机在时间点t的位置。所述至少一个处理器还被配置为：使用所述第一信息来预测在所述时间点t的交通状况；基于所预测的在所述时间点t的交通状况，确定第二客户机的至少一个控制参数的改变；以及基于确定结果，改变所述第二客户机的所述至少一个控制参数。

根据另一方面，提供了一种计算机程序。所述计算机程序包括由装置的至少一个处理器执行的程序代码，其中程序代码的执行使得所述至少一个处理器执行一种用于控制客户机的方法。所述方法包括接收至少一个第一客户机的第一信息，其中，所述第一信息允许确定所述至少一个第一客户机在时间点t的位置。所述方法还包括：使用所述第一信息来预测在所述时间点t的交通状况；基于所预测的在所述时间点t的交通状况，确定第二客户机的至少一个控制参数的改变；以及基于确定结果，改变所述第二客户机的所述至少一个控制参数。

根据另一方面，提供了一种用于控制客户机的方法。所述方法包括：收集所述客户机在时间点t-p的第一信息，以及基于所述第一信息，生成第二信息，其中，所述第二信息允许确定所述客户机在时间点t的位置。所述方法还包括：将所述第二信息发送到控制实体；从所述控制实体接收至少一个改变的第一控制参数；基于所述至少一个改变的第一控制参数，确定至少一个第二控制参数的改变；以及在时间点t或在时间点t减去适配延迟(adaptationdelay)dadap时在所述客户机处实现所改变的至少一个第二控制参数。

根据另一方面，提供了一种客户机。所述客户机包括：第一模块，被配置为收集所述客户机在时间点t-p的第一信息；以及第二模块，被配置为基于所述第一信息，生成第二信息，其中，所述第二信息允许确定所述客户机在时间点t的位置。所述客户机还包括：第三模块，被配置为将所述第二信息发送给控制实体；第四模块，被配置为从所述控制实体接收至少一个改变的第一控制参数；第五模块，被配置为基于所述至少一个改变的第一控制参数，确定至少一个第二控制参数的改变，以及第六模块，被配置为在时间点t或在时间点t减去适配延迟dadap时在所述客户机处实现所改变的至少一个第二控制参数。

根据另一方面，提供了另一客户机。所述另一客户机包括至少一个处理器。所述至少一个处理器可以包括存储器，所述存储器包含程序，所述程序包括能够由所述至少一个处理器执行的指令。所述至少一个处理器被配置为：收集所述客户机在时间点t-p的第一信息，以及基于所述第一信息，生成第二信息，其中，所述第二信息允许确定所述客户机在时间点t的位置。所述至少一个处理器还被配置为：将所述第二信息发送到控制实体；从所述控制实体接收至少一个改变的第一控制参数；基于所述至少一个改变的第一控制参数，确定至少一个第二控制参数的改变；以及在时间点t或在时间点t减去适配延迟dadap时在所述客户机处实现所改变的至少一个第二控制参数。

根据另一方面，提供了一种计算机程序。所述计算机程序包括由装置的至少一个处理器执行的程序代码，其中所述程序代码的执行使得所述至少一个处理器执行一种用于控制客户机的方法。所述方法包括：收集所述客户机在时间点t-p的第一信息，以及基于所述第一信息，生成第二信息，其中，所述第二信息允许确定所述客户机在时间点t的位置。所述方法还包括：将所述第二信息发送到控制实体；从所述控制实体接收至少一个改变的第一控制参数；基于所述至少一个改变的第一控制参数，确定至少一个第二控制参数的改变；以及在时间点t或在时间点t减去适配延迟dadap时在所述客户机处实现所改变的至少一个第二控制参数。

根据另一方面，提供了一种用于控制客户机的系统。所述系统包括至少一个第一客户机和根据前述方面之一的装置。

根据另一方面，提供了另一种用于控制客户机的系统。所述系统包括根据前述方面之一的客户机和根据前述方面之一的装置。

与acc和cacc相比，所描述的解决方案允许客户机(例如车辆)在稳定的系统操作点下工作时以最小化的客户机(车辆)间间隙移动。换句话说，在系统稳定性的约束下，能够同时改进交通吞吐量和减少燃料消耗(由于最小化的空气阻力)。

机动决策基于预测的“最新”交通状况做出，并避免由于传统acc和cacc控制方法中使用的过时信息或知识而导致的不稳定性问题和危险情况。

车辆机动决策能够基于分别预测的交通状况针对每个车辆单独地做出。如果从至少一些周围的车辆和/或环境接收到信息，则车辆能够以相当于编队系统的高内聚力一起移动。保持了单个车辆对其各自的交通状况做出反应的灵活性，这避免了例如在编队系统中的复杂的合并和分离机制。

与传统的acc和c-acc相比，提供了卓越的性能，只要多个自主车辆彼此相邻行驶。存在自主和非自主车辆的混合交通状况也能够受益于所描述的解决方案，尽管在均匀的自主车辆环境中优势最大。

总之，如上所述的方面使得能够优化交通吞吐量以及客户机(例如车辆)的燃料/能量消耗。实现更稳定系统的设计，其中更稳定的系统允许例如优化(减少)客户机(例如编队中的车辆)之间的间隙。此外，减轻了客户机之间和/或客户机与一个或多个网络实体之间的通信延迟的负面影响。

应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，上述特征和下面还要说明的特征不仅能够以所指出的各个组合使用，而且能够以其他组合使用或单独使用。在其他实施例中，上述方面和实施例的特征可以彼此组合。

附图说明

当结合示出示例实施例的附图阅读时，从以下详细描述中，本发明的前述和附加特征和效果将变得显而易见。附图中所示的元件和步骤示出了各种实施例，并且还示出了可选的元件和步骤。这些附图是：

图1示出了从车辆1-2的角度看包括作为客户机的车辆的分散系统的示例实施例；

图2示出了从车辆1-2的角度看包括中央网络实体和作为客户机的车辆的集中式系统的示例；

图3示出了图1中所示的分散式方法的消息流程图的示例实施例；

图4示出了图2中所示的集中式方法的消息流程图的示例实施例；

图5a示出了分散式方法的两个示例实施例的时序图；

图5b示出了集中式方法的两个示例实施例的时序图；

图6示出了用于分散式方法的方法的示例实施例；

图7示出了用于集中式方法的方法的示例实施例

图8示出了客户机的示例实施例；

图9示出了网络实体的示例实施例；

图10示出了客户机或网络实体的另一示例实施例；

图11示出了用于集中式方法中的客户机的方法的示例实施例；

图12示出了集中式方法中的客户机的示例实施例。

具体实施方式

在以下描述中，出于解释而非限制的目的，阐述了具体细节，例如关于自主车辆的特定网络环境实施例，以便提供对本发明的透彻理解。对于本领域技术人员来说显而易见的是，本发明可以在脱离这些具体细节的其他实施例中实现。例如，本领域技术人员将理解，本发明可以用任何无线网络实现，例如umts(通用移动电信系统)、gsm(全球移动通信系统)、lte(长期演进)或5g(支持例如机器到机器型通信的第五代移动网络)网络。作为另一示例，本发明还可以在诸如wlan(无线局域网)、蓝牙、wi-fi(wlan的同义词)或v2x(车辆到万物)系统的短程无线网络中实现。

将参考附图详细描述实施例。本发明的范围不受下文描述的实施例或附图的限制，这些实施例或附图仅用于说明。附图中所示的元件或步骤可以是可选的和/或它们的顺序可以是可交换的。

附图被视为示例示意图、流程图，附图中示出的元件不一定按比例示出。相反，表示各种元件使得它们的功能和一般目的对于本领域技术人员而言是显而易见的。附图中示出的或本文描述的功能块、设备、组件或其他物理或功能单元之间的任何连接或耦合也可以通过间接连接或耦合来实现。还可以通过任何无线连接建立组件之间的耦合。功能块可以以硬件(hw)、固件、软件(sw)或其组合来实现。

在以下描述中，关于其中客户机通常是车辆的道路上的交通场景来描述详细的示例实施例。然而，这不应解释为限制。所描述的方法和实体或客户机可以用于可以应用交通状况预测的任何场景中。例如，客户机也可以是四处移动的行人并通过他的移动设备警告即将发生的危险情况，或者客户机可以是交通信号灯或可调速限制标志，其根据预测的交通状况进行控制或提供用作控制另一客户机(车辆)的输入的信息。其他交通场景不仅限于道路或街道，它们还可以涉及任何其他交通，例如火车或空中交通、或外层空间的交通。

客户机可以是车辆(例如汽车、卡车、自行车、摩托车、飞机、无人机、船、潜水艇……)或任何自驾实体(例如机器人)、移动设备(例如可以位于车辆内或可以由行人携带的智能电话、平板电脑、笔记本电脑……)、或基础设施元件(例如交通标志、交通信号灯或路边柜)。客户机还可以是包括至少部分地与车辆、移动设备或基础设施元件相关的功能的模块。客户机可以集成到车辆中或作为车辆的一部分。车辆可以是自主车辆。

自主车辆可以是支持自主或部分自主驾驶的任何车辆，并且可以与其周围的其他车辆和/或基础设施设备通信。部分自主驾驶可以涉及例如acc或cacc。

车辆到车辆(v2v)和/或车辆到万物(v2x)通信可以经由专用链路(例如“副链路”)、蜂窝网络连接、wlan、wi-fi或任何其他无线接入技术来完成。车辆还可以在彼此之间中继信息，以便在其中不可能进行直接(例如无线)连接的两个车辆之间建立连接。

网络实体可以是服务器(例如位于道路管理局的交通管理中心的应用服务器)、位于客户机附近的实体(例如位于路边柜或基站站点中)或者可以集成在核心或接入网络中的电信节点内(例如集成到服务特定区域的基站中)。网络实体可以是“特殊”客户机(例如编队的领队或一组客户机的协调者)的一部分。网络实体可以是执行所要求保护的功能(例如从客户机接收信息、预测在时间点t的交通状况、基于预测的交通状况改变客户机特定控制参数、向客户机通知改变的控制参数)的中央控制器。

感知区域可以是一个或多个客户机周围的区域，其中感知区域中的事件可以影响客户机的行为。感知区域可以例如限于客户机可以与其他客户机直接通信的区域、定义的区域、或客户机周围的固定区域，其中固定区域与客户机一起移动。感知区域的形状可以是二维或三维的，并且可以例如是正方形、矩形、圆形、椭圆形、立方体或任何种类的球体。

客户机的传感器可以是与客户机相关的任何类型的传感器。传感器可以检测环境参数(例如温度、天气条件、光照条件……)、客户机的特征(例如速度、行驶方向、加速度……)或其他客户机的特征(例如通过经由雷达或其他手段监控客户机周围的客户机)。

控制参数可以是控制(至少部分地)客户机的功能的任何类型的参数。控制参数可以是与速度(加速度、减速度)有关的参数和/或影响客户机的前进(驾驶)方向的参数。然而，也可以意味着其他控制参数(例如如果客户机是车辆，则控制参数可以控制车灯、挡风玻璃刮水器或警告装置的功能)。

客户机的状态信息可以涉及客户机的速度、客户机前进的方向、客户机的位置、客户机的加速度或减速度、客户机收集的环境数据、或客户机使用的机动决策。状态信息可以涉及特定时间点(例如如图5a和5b所示的时间点t-p(5-7))。通常，状态信息可以是客户机在定义的时间点收集和/或检测的任何信息。

交通状况可以反映在定义的时间点(例如时间点t)的交通状况。交通状况可以包括一个或多个客户机(例如车辆)在时间点t的位置信息、客户机的速度和/或前进方向(或与客户机相关的任何其他参数)、周围状况(例如天气或道路状况)、交通信号灯状态、可调整交通标志状态(例如变速限制标志)、或可能影响车辆(可能是交通状况的一部分)将来如何表现的任何其他参数。交通状况可能仅限于感知区域。

无线通信可以是任何类型的无线通信，例如wlan、wi-fi、蜂窝接入(例如gsm、umts、lte、5g)或副链路。

环境信息可以是经由本地传感器收集的或从远程设备(例如像车辆、街道传感器、路边柜、交通信号灯、可变交通信号灯或提供相关信息的其他网络元件等的其他客户机)接收的环境数据。环境数据可能涉及道路状况、天气状况、交通状况(例如交通密度、速度、危险情况信息……)、交通信号灯的状态和未来行为、可变交通标志状态或在为客户机做出例如车辆机动决策时考虑的任何其他类型的信息。

机动规则可以是可用于计算客户机控制参数的任何规则(例如acc和cacc是用于自主车辆的机动规则)

同步到公共时基意味着所涉及的客户机和/或所涉及的网络实体被同步到公共时间源并以同步的方式执行它们的动作。例如，可以在同一时间点t以同步方式执行所涉及的客户机中的至少一个控制参数的改变。还可以在不同的客户机或实体中以同步的方式执行其他要求保护的步骤。时基可以是外部同步源(例如位于电信网络中)，或者可以是外部源，例如gps(全球定位系统)或gnss(全球导航卫星系统)。

由于通信和处理延迟的存在，客户机(例如车辆)控制系统可能使用过去(例如在时间点t-p)由来自客户机的传感器和通过例如无线通信装置共享该信息的基础设施元件收集的信息。控制系统可以使用该信息来为客户机做出机动决策，该机动决策将被传递并随后由客户机在时间点t在机械上执行。与时间t的实际交通状况(例如客户机的实际位置、速度、加速度)相比，在时间点t-p获取的信息被认为对于做出在时间点t执行的决策是过时的。所提出的解决方案解决(或至少减轻)了该问题。

提出了一种时间同步系统，其在时间t-p收集信息。所收集的信息可以包括客户机特定机动规则的知识。通常，建议预测在未来时间点t在客户机附近的交通状况。使用时间点t处的预测交通状况，可选地与来自客户机的本地传感器的最新信息一起(如果可用的话)，控制系统能够在时间点t为该客户机做出最佳机动决策，从而实现客户机之间更高级别的协调并提高交通效率。

所描述的解决方案使得能够基于先前从其他客户机收集的信息和关于环境的信息，使用预测(道路)交通状况为客户机做出机动决策。该解决方案可以旨在例如在下一个时间间隔p结束时在朝向前一客户机车辆的客户机车辆处达到期望距离。将分别使用集中式和分布式系统架构来描述两个非限制性实施例。两个实施例都描述了时间同步系统，其中启用的客户机以同步的方式周期性地更新它们的机动决策。

在集中式系统架构中，在中央网络实体处例如在远程车辆控制中心处实现用于客户机的控制系统。可能存在服务于例如位于不同子区域中的客户机的若干中央网络实体。对于分布式系统架构，控制系统分布在客户机之间，例如每个客户机可以通过考虑来自其他客户机和/或环境的输入来为自身执行控制决策。在这两种情况下，客户机都同步到公共时基。

将以车辆作为客户机的示例来描述以下示例实施例，然而，这不应被解释为是限制性的。

在两个系统(集中式或分布式)中，控制系统可以确定车辆的机动决策，以便例如在下一个时间间隔之后达到车辆与其前车之间的期望距离。例如，如果两个相邻车辆之间的当前间隙大于期望值，则在意识到前车的意图的情况下，后车将在最大加速能力的约束下将其加速度调整到适当的值，使得在下一时间间隔中后车根据新的加速度移动之后，能够实现期望的车辆间间隙。在交通状况预测的帮助下，当进行即将到来的机动决策时，每辆车的即将到来的机动决策符合所预测的道路交通状况。以这种方式，如果每个车辆的控制系统能够从其他车辆接收信息，则车辆控制系统能够同时保持最小车辆间间隙和系统稳定性。换句话说，就系统稳定性约束下的交通吞吐量优化而言，这种控制方法能够是最佳选择。

图1示出了其中控制系统在自主车辆中实现的分布式系统架构的示例。自主车辆1-1、1-2、1-3和1-4在1-13号高速公路上行驶。通过在对应车辆处实现的控制系统对每个车辆做出机动决策。每个车辆的控制系统可以使用无线通信装置来与环境和周围车辆交换信息。关于不能彼此通信的车辆(例如图1中未示出的不支持自主驾驶的传统车辆)的信息可以由自主车辆的控制系统通过监控其周围(例如通过利用雷达来检测传统车辆和相关属性(例如传统车辆的速度、行驶方向等))来确定。可以在自主车辆之间交换所收集的关于传统车辆的信息。这使得自主车辆在不能够检测传统车辆或者传统车辆不在检测范围内的情况下能够在做出其机动决策时还考虑从其他自主车辆接收的所收集的关于传统车辆的信息。

图1的示例示出了从自主车辆1-2及其控制系统的角度看的分布式系统(传统车辆和发送到车辆1-1、1-3和1-4的信息未示出)。自主车辆1-1、1-2、1-3和1-4同步到公共时基1-14，公共时基1-14向车辆提供同步1-15。车辆1-1、1-3和1-4在时间点t-p收集本地信息(例如诸如位置、当前速度、前进方向、加速率、当地机动规则、到前车的距离等的动态信息)。可以从本地传感器收集信息。在时间点t-p收集的信息可以使用无线通信向周围车辆(在图1中仅显示朝向车辆1-2)广播(或者根据请求1-6、1-7、1-8发送)，可选地与关于车辆正在使用的机动规则的信息一起广播。每辆车接收附近其他车辆广播的信息。

如图1所示，车辆1-2可以从周围车辆1-1、1-3和1-4接收在t-p收集的信息1-6、1-7和1-8。此外，车辆1-2可以接收关于环境的信息1-9(例如天气和道路状况信息或来自其附近的基础设施元件(例如交通信号灯或可变交通标志，图1中未示出)的信息)。车辆1-2可以经由广播消息周期性地接收信息，或者可以请求信息(例如经由单个或群组请求)。信息可以在特定时间段内以特定频率被请求一次，从而避免在该时间段内向同一车辆/客户机发送频繁请求。

在取得(例如通过请求)和处理来自周围车辆和/或环境的信息之前，车辆1-2可以确定其可能受其有效通信范围和计算能力限制的感知区域1-12。备选地，感知范围可以是固定定义的(例如定义为具有固定直径的圆)。来自感知范围1-12之外的车辆或其他客户机(例如像交通信号灯或交通标志等的基础设施元件)的信息可以被车辆1-2忽略，以便限制对其中交通预测对车辆1-2有用的该区域(例如感知区域)的处理工作。为了优化预测过程，车辆1-2还可以排除感知区域内对车辆1-2的机动决策没有影响的车辆(例如可以排除在高速公路的对侧行驶的车辆1-5，因此可以忽略从车辆1-4接收的信息1-6)。感知区域的确定是可选的，如果该区域例如由例如车辆1-2的有效无线通信范围来自动地限制，则可能不需要感知区域的确定。如果感知范围超过有效无线通信范围，则可以通过例如由另一客户机(车辆)或无线基础设施元件(例如基站)中继信息和/或请求来实现与通信范围之外的客户机(车辆)的通信。

在图1的示例中，车辆1-2从车辆1-1(信息1-8)、车辆1-3(信息1-8)和车辆1-4(信息1-6)接收信息。车辆1-3在感知区域1-12之外，因此可以忽略由车辆1-2接收的信息1-8。此外，车辆1-2可以忽略来自位于感知区域1-12内的车辆1-4的信息1-6，因为车辆1-4在相反方向上在高速公路的对侧上行驶并且可能对车辆1-2的机动决策(控制)没有任何影响。

然后，车辆1-2预测在时间点t的交通状况(例如在其感知区域1-12中的周围车辆1-1的位置、速度、加速率，可选地还预测在时间t的车辆1-1的机动决策)。这可以通过假设在所有车辆上使用相同的车辆机动规则(例如面向期望距离的车辆机动规则)来完成。备选地，可以在每次无线通信从周围车辆接收(1-7)车辆机动规则。t是各车辆将同步地执行下一个机动决策的未来时间点。为了预测其周围车辆(例如前车)在未来时间t的机动决策，车辆1-2处的控制系统可以逐个车辆执行预测，优选地从感知范围1-12中最远的前车开始。

备选地，车辆1-1在时间点t-p执行它们的机动决策之后，可以由自身预测它们在时间点t的位置和属性，以及将预测信息(1-7)发送/广播到车辆1-2。这节省了车辆1-2处的计算资源，因为车辆1-2不需要由自身对每个车辆执行预测，而是可以简单地合并所接收的信息1-7以便预测在时间点t在其周围的交通状况。

在预测了在时间t的交通状况之后，车辆1-2基于所预测的(道路)交通状况(可选地考虑最新的本地传感器信息(例如车辆1-2的当前位置和速度)以及有关环境1-9的可用信息)，确定其自己的机动决策。有关环境的信息可以是温度、道路状况、其他天气状况、交通信号灯状态、可变交通标志状态等，它们可以经由本地传感器来检测或从路边柜、交通信号灯、可变交通标志或其他网络元件来接收1-9。

在时间t，车辆1-2与其他自主车辆一起以同步的方式(例如同时)执行所确定的机动决策。在此之后，重复该过程，下一个执行点在时间点t+p。

图2示出了在网络实体2-10中实现的集中控制系统的示例实施例。网络实体2-10可以是例如应用服务器或者可以是位于客户机(车辆)附近(例如包括在路边柜中或者共址或集成到基站)的实体。可能有多个网络实体2-10实现集中控制系统功能，例如以用于不同的地理区域。

图2示出了与图1类似的具有道路2-13和自主车辆2-1、2-2、2-3和2-4的交通场景。与图1类似，图2也示出了从车辆2-2的角度看由网络实体2-10控制的场景。其他车辆2-1、2-3和2-4也可以由网络实体2-10控制，但未在图2中示出。与自主车辆一样，网络实体2-10也经由同步2-15同步到公共时基2-14。

网络实体2-10用作中央控制器并使用例如无线通信装置2-11与自主车辆通信。网络实体2-10通过向自主车辆发送机动决策(2-16，这里仅针对车辆2-2示出)来控制(或至少影响)车辆的运动。

与图1类似，车辆2-1、2-2、2-3和2-4在时间点t-p收集本地信息。每个车辆可以将在时间点t-p收集的信息(2-5、2-6、2-7、2-8)广播(或根据请求发送)到网络实体2-10。备选地，车辆2-1、2-2、2-3和2-4可以在时间点t-p执行它们的机动决策之后由自身预测它们在时间点t的位置和属性，并将所预测的信息(2-5、2-6、2-7、2-8)发送/广播到网络实体2-10。这节省了网络实体2-10处的计算资源，因为网络实体2-10不需要由自身对每个车辆执行预测，而是可以简单地合并所接收的预测信息2-5、2-6、2-7和2-8，以便预测在时间点t的交通状况。

与图1的信息1-6、1-7和1-8的内容相比，图2的信息2-5、2-6、2-7和2-8可以另外包括关于每辆车的感知区域2-12的信息。备选地，感知区域可以由网络实体2-10以与关于图1的车辆1-2所提及的方式类似的方式确定。网络实体2-10可以利用每个车辆的位置数据来确定车辆特定感知区域，或者可以确定一组车辆(例如共址车辆)的感知区域，或者可以应用一个或多个固定定义的感知区域。

网络实体2-10可以另外收集环境信息2-9(与图1中的车辆1-2收集的环境信息1-9相当)。

网络实体2-10从车辆接收信息2-5、2-6、2-7和2-8并预测时间点t的交通状况t。t是车辆将执行下一个车辆机动决策的未来时间。

然后，网络实体2-10按照特定机动规则(例如像acc或cacc的面向期望距离的车辆机动规则)基于在时间点t的预测的交通状况，为每个车辆确定在时间点t的机动决策。为了优化计算工作(并且因此例如最小化计算延迟)，网络实体2-10可以将每个车辆的交通状况预测限于车辆的感知区域或甚至限于更小的区域。

可以首先确定前车的机动决策，以便后车的机动决策可以考虑前车的决策。可选地，网络实体2-10还可以在确定机动决策时考虑环境数据1-9。

当确定了机动决策时，控制器(网络实体2-10)将机动决策发送到对应的车辆(例如车辆2-2的机动决策2-16)。可以将机动决策作为将要在时间点t改变的一个或多个控制参数的信息发送到每个车辆。

在从网络实体2-10接收到关于机动决策(例如用于车辆2-2的2-16)的信息(例如将要改变的控制参数)之后，车辆可以评估并且如果必要的话基于最新的本地传感器数据来修改所接收的机动决策/控制参数，例如以防止可由于通信延迟而出现的即将发生的可能危险情况，或者使机动决策适应在完成信息到网络实体2-10的发送(例如在车辆2-2的情况下信息2-5的发送)后发生的局部改变。

然后，在时间点t在车辆处以同步的方式(例如同时)执行(实现)所接收的车辆特定机动决策(例如用于车辆2-2的改变的控制参数2-16)。执行意味着根据决策通过在机械上适配例如车辆的加速度或减速度来实现决策/改变。为了补偿执行中可能的车辆内部延迟(也称为适配延迟)，改变的控制参数的实际实现可以例如在时间点t之前已在时间点t减去适配延迟时发生。

在执行决策之后，车辆重复该过程并将信息2-5、2-6、2-7和2-8(然而，现在与时间点t相关)报告给网络实体2-10。然后整个过程将以周期p来重复。

对于两种情况(如图1和2所示的集中式和分布式系统)，车辆可以预测其时间点t的状态并直接广播/发送其在时间点t的预测信息，而不是在时间点t-p广播/发送每个车辆的当前信息(例如在t-p的移动状态和/或环境信息)。这将有助于其他车辆(例如车辆1-2)或网络实体2-10进行交通状况预测并做出最佳机动决策。通过发送车辆在时间点t的预测数据，接收车辆1-2或网络实体2-10不再需要对每个车辆进行预测，它只需要合并从车辆接收的预测信息以确定预测的交通状况。这节省了接收车辆1-2或网络实体2-10的处理工作量，以及由于接收车辆1-2或网络实体2-10处的处理时间减少，能够加速整个过程。

图3示出了图1中所示的分布式系统场景的示例消息流程图，其涉及一个或多个第一客户机3-1和第二客户机3-2，其中客户机3-1和3-2可以对应于图1的车辆1-1和1-2。该消息流程图显示了从第二客户机3-2的角度来看的过程，其中第二客户机3-2为其自身实现控制系统，其中控制系统基于在步骤3-14中接收的来自一个或多个第一客户机3-1的输入以及可选地基于在步骤3-16中接收和/或检测的环境数据来进行动作。

在步骤3-11中，第二客户机3-2可以确定其感知区域(例如图1中的1-12)。步骤3-11是可选的，并且也可以在该过程的稍后阶段例如在步骤3-14和3-15之间执行。

在可选步骤3-12中，第二客户机3-2可以从第一客户机3-1接收对第三信息的请求。所请求的第三信息可以包括关于在时间点t执行下一个机动规则(实现改变的控制参数)之后第二客户机3-2的状态的信息，该信息可以由第二客户机3-2在时间点t之后在步骤3-21中发送。第二客户机3-2的状态数据可以包括例如在时间点t之后第二客户机3-2的速度、驾驶方向、加速度或所使用的机动规则。

在可选步骤3-13中，第二客户机3-2请求来自至少一个第一客户机3-1的第一信息，其中所请求的第一信息可以包括关于在时间点t-p执行最后一个机动规则(或实现改变的控制参数)之后的一个或多个第一客户机3-1的状态的信息。一个或多个第一客户机3-1的状态数据可以包括例如第一客户机3-1在时间点t-p之后的速度、驾驶方向、加速度或所使用的机动规则。步骤3-13中的请求可以仅发送到感知范围中的第一客户机3-1。步骤3-13是可选的，因为第一客户机3-1还可以例如周期性地广播第一信息(例如以同步到结合图1和2提到的时基的同步方式)，因此不需要请求。

在步骤3-14中，第二客户机3-2从一个或多个第一客户机3-1接收第一信息(在请求之后或经由广播)。第一信息反映了当在客户机3-1中已执行最新机动决策(已经实施控制参数改变)时在时间点t-p或在时间点t-p之后客户机3-1的状态。第一信息可以包括客户机的位置或状态信息，其允许确定客户机例如在时间点t的位置。

在步骤3-15中，客户机3-2可选地通过考虑在步骤3-11中确定的感知区域，利用步骤3-14中接收的第一信息来预测在时间点t时其周围的交通状况状态。可以从距离第二客户机3-2最远的第一客户机3-1开始进行预测，可选地还考虑第一客户机3-1的位置和前进方向(以便标识第一客户机3-1是否在第二客户机3-2之前行驶)。

在第二客户机3-2已经预测了在时间点t的交通状况之后，客户机3-2将在步骤3-18中确定将要改变的第二客户机3-2的至少一个控制参数以便对所预测的交通状况t做出反应。在步骤3-18中确定至少一个控制参数可以可选地考虑所接收的环境数据/信息(可选步骤3-16)和所检测的第二信息(步骤3-17)，第二信息包括来自第二客户机3-2的当前本地数据(例如从本地传感器检测的当前数据，如当前速度、当前前进方向、当前位置、当前加速度等……)。环境数据可以是例如来自交通信号灯的状态数据(包括交通信号灯的未来改变指示)、交通标志数据、道路状况数据或天气数据。

基于步骤3-18中的确定结果，第二客户机3-2在步骤3-19中改变至少一个控制参数。该改变可以涉及第二客户机3-2所使用的特定机动规则。

在步骤3-20中，可以在时间点t(与其他客户机例如至少一个第一客户机3-1同步)在第二客户机3-2中实现至少控制参数的改变。如结合图5a更详细地提到的，可以在时间点t之前完成改变的实现以补偿可能的适配延迟。

最后，在可选步骤3-21中，第二客户机3-2向其周围的客户机(其可以被限于例如所确定的感知区域中的一个或多个第一客户机3-1)报告第三信息。如前所述，这可以响应于在可选步骤3-12中接收的一个或多个请求或者在步骤3-20中已经实现了至少一个控制参数的改变之后执行的广播或多播转变来完成。

图4示出了图2中所示的涉及一个或多个第一客户机4-1、第二客户机4-2和网络实体4-10的集中式系统场景的示例消息流程图，其中客户机4-1和4-2可以对应于图2的车辆2-1和2-2，网络实体4-10可以对应于图2的网络实体2-10。该消息流程图示出了从第二客户机4-2的角度看的过程，其中网络实体4-10实现客户机的控制系统(仅在图4中针对客户机4-2示出)。控制系统(网络实体4-10)基于来自一个或多个第一客户机4-1和第二客户机4-2的输入(在步骤4-14和4-22中示出)并且可选地基于步骤4-16中接收和/或检测的环境数据进行动作。

在可选步骤4-11中，网络实体4-10可以确定每个客户机的感知区域，或者可选地，确定可以共址或靠近在一起的一组客户机的感知区域。可以基于从客户机接收的信息来确定感知区域，因此也可以在步骤4-22之后执行步骤4-11，以便基于从客户机4-2接收(4-22)的最新信息来确定例如客户机4-2的感知区域。备选地，感知区域可以由客户机(未示出)确定，并与来自客户机的信息一起(例如与从客户机4-2接收的第四信息4-22一起)发送到网络实体4-10。

在可选步骤4-25中，第二客户机4-2可以在时间点t-p收集关于其自身的状态信息(例如第二客户机的位置、速度、加速度或前进方向中的一者或多者)。在可选步骤4-26中，第二客户机4-2可以使用所收集的信息来预测第二客户机4-2在时间点t的状态信息。在可选步骤4-27中，第二客户机4-2可以生成第四信息，第四信息可以是在步骤4-25中收集的信息、或在步骤4-27中预测的信息或两者的组合。

在步骤4-14和4-22中，网络实体4-10从一个或多个第一客户机4-1和第二客户机4-2接收第一信息和第四信息。第一信息可以是例如图3的信息3-14或图1的信息2-7，其中第一信息可以包括关于相应客户机在时间点t-p处的信息或者相应客户机在时间点t处的预测信息。第一信息和第四信息可以包括包含相应客户机的位置的状态信息或允许确定相应客户机例如在时间点t的位置的状态信息。第一信息和第四信息可以另外包括关于客户机感知区域的细节或关于客户机收集的环境数据的细节。

在步骤4-15中，网络实体4-10基于在步骤4-14和4-22中接收的信息，预测时间点t的交通状况。交通状况可以特定于某个客户机(例如从客户机2-2或4-2的角度来看，如图2和4所示)，或者可以特定于一组客户机或特定区域。该区域可以例如是在步骤4-11中确定的或在步骤4-14或4-22中从客户机接收的感知区域。如果从特定客户机(例如如此处所示的第二客户机4-2)的角度进行预测，则可以从距离第二客户机4-2最远的第一客户机4-1开始进行预测，可选地还考虑第一客户机4-1的位置和前进方向(以便例如标识第一客户机4-1是否在第二客户机4-2之前行驶)。

在网络实体4-10已经预测了在时间点t的交通状况之后(例如从第二客户机4-2的角度来看)，网络实体4-10将在步骤4-18中确定将要改变的第二客户机4-2的至少一个控制参数，以便对所预测的交通状况t做出反应。步骤4-18中的至少一个控制参数的确定可以可选地考虑由网络实体4-10最新接收的环境数据(可选步骤4-16)。环境数据可以是例如来自交通信号灯的状态数据(包括交通信号灯的未来改变指示)、交通标志数据、道路状况数据或天气数据。

基于步骤4-18中的确定结果，在步骤4-19中，网络实体4-10确定至少一个控制参数的改变。该改变可以涉及由第二客户机4-2使用的特定机动规则。

最后，网络实体4-10在步骤4-23中将改变后的至少一个控制参数发送到第二客户机4-2。

在从网络实体4-10接收4-23到关于机动决策的信息(例如改变后的至少一个控制参数)之后，第二客户机4-2可以评估并且如果必要的话可以基于来自第二客户机4-2的最新检测的(例如经由本地传感器检测的)第二信息4-17和/或基于所接收的环境数据4-25(例如来自交通信号灯或交通标志的数据)，修改或改变所接收的机动决策/控制参数。可以执行此操作以防止由于步骤4-22和4-23之间的通信和处理延迟而可能发生的即将到来的危险情况。在图4的步骤4-28中完成对所接收的机动规则/控制参数的修改或改变。

然后，第二客户机4-2将在步骤4-24中在时间点t实现改变后的至少一个控制参数(并因此执行新的机动决策)。在时间点t的实现在各客户机中同步并且同时发生。如结合图5b更详细地描述的，可以在时间点t之前完成该改变的实现，以补偿可能的适配延迟。

在步骤4-24中在第二客户机4-2中实现改变后的至少一个控制参数之后，该过程重新开始，客户机(4-1、4-2)报告反映了客户机在时间点t的状态或时间点t+p的预测状态的新的第一和第四信息，网络实体预测在时间点t的交通状况，…。

以与上面关于图4对第二客户机4-2所示的类似方式，网络实体10还可以控制(或至少影响)其他客户机例如一个或多个第一客户机4-1的机动决策。

现在转到图5a和5b。在集中式和分布式架构中，客户机(车辆)被同步到公共时基。车辆根据由控制系统做出的车辆机动决策(例如在车辆的控制参数改变中反映)以同步的方式(例如同时)周期性地适配它们的运动(例如加速度)。车辆可以在每个时间间隔p内保持相同的加速度或减速度。通常，时间间隔p应足够大以容纳车辆与周围车辆、基础设施或车辆控制中心(中央网络实体，例如图2的网络实体2-10、图4的网络实体4-10、或图5b的网络实体5-3或5-5)交换信息的通信时间dcom、车辆控制系统根据例如特定车辆机动规则来确定车辆机动决策的处理时间dproc、以及用于车辆执行车辆机动决策的机械适配时间dadap。时间间隔p应足够小以便进行实时车辆机动，例如10ms。

图5a和5b示出了考虑用于分布式方法(图5a)和集中式方法(图5b)的通信延迟(dcom)、处理延迟(dproc)和适配延迟(dadap)的时间间隔周期p(5-10)的示例。例如，在时间间隔p(5-10)内，将执行图3和4的流程图中描述的过程，或者图6和7中描述的方法。

当车辆机动决策由车辆处理(图5a)或从控制系统接收(图5b)，直至该决策由车辆的机械系统例如通过适配加速度到决策的值而在时间点t被执行时，机械适配时间dadap可以开始。

全球导航卫星系统(gnss)接收机可用于实现车辆之间的时间同步。然而，也可以使用其他手段(例如网络内的同步源)来使车辆的时间同步。

图5a示出了分散式方法的两个示例实施例，即，其中客户机报告其在时间点t-p的状态信息的一个示例实施例(参见图5a的上部)，以及其中客户机预测其在时间点t的状态信息并发送其预测状态信息到其他客户机的一个示例实施例(见图5a的下部)。

现在转到图5a的上部，其示出了从客户机5-1的实现角度来看的分散式方法。客户机5-1在时间段dcom(5-11)期间将在时间点t-p(5-7)收集的其状态信息传送到其周围的其他客户机。并行地，客户机5-1在时间点t-p(5-7)从其周围(例如在其感知区域中)的客户机接收所报告的状态信息。在dcom(5-11)结束时，客户机5-1已从其周围的客户机接收到状态信息，并在dproc(5-12)期间开始处理所接收的数据，以便预测在时间点t在客户机5-1周围的交通状况(如例如结合图1和3所描述的)。在预测了时间点t的交通状况之后，客户机5-1基于在时间点t的预测交通状况确定至少一个控制参数和至少一个控制参数的改变(这仍然发生在dproc(5-12)内)。确定至少一个控制参数可以考虑客户机5-1的当前(本地)状态信息，以及可选地所收集的和/或接收的关于环境的信息(例如天气数据、道路状况数据、交通信号灯和交通标志相关的数据)。做出该确定是为了对针对时间点t预测的交通状况的改变做出反应和/或对来自客户机5-1的当前环境状态和当前状态信息做出反应(例如可能需要改变以便避免基于来自客户机5-1的当前本地信息而标识的危险情况)。

在dproc(5-12)内确定了至少一个控制参数的改变之后，至少一个控制参数的改变将在时间点t(5-8)或者在时间点t-dadap处在客户机5-1中实现，以便补偿客户机5-1中的可能的适配延迟5-13，以使得客户机5-1开始在时间点t处对该改变做出物理反应。例如，客户机5-1的控制器可以在时间点t-dadap适配其控制参数，而客户机本身(例如车辆的引擎)在时间点t实现改变。适配延迟dadap可以由客户机5-1中的改变的内部处理延迟和/或在客户机5-1中执行适配的机械延迟所导致。适配延迟dadap(5-13)可以是客户机特定的，以及对于不同的客户机或客户机类型可以是不同的。机械延迟可以是例如车辆通过调节引擎中的燃料供应而达到期望扭矩所花费的时间。

在时间点t之后，该过程在下一个通信阶段dcom以下一个周期p重新开始。

图5a的下部示出了从客户机5-2的实现角度来看的分散式方法的不同实施例。代替传送在时间点t-p收集的客户机5-2的状态信息(如上面针对图5a的上部所描述的那样)，客户机5-2首先在dpred(5-21)期间执行对其在时间点t(5-8)的状态信息(例如其位置、速度、加速度…)的预测，然后在dcom(5-22)期间将预测结果传送给其周围的其他客户机。并行地，客户机5-2从其周围(例如在其感知区域中)的客户机接收所报告的在时间点t(5-8)的预测状态信息。在dcom(5-22)结束时，客户机5-2已从其周围的客户机接收到状态信息，并在dproc(5-23)期间开始处理所接收的数据，以便预测在时间点t在客户机5-2周围的交通情况(例如结合图5a上部的客户机5-1所描述的)。由于客户机5-2已经接收到在时间点t的周围客户机的预测位置，因此在预测时间点t的交通状况的过程期间不需要由自身执行这些预测。这节省了客户机5-2中的处理资源和处理时间(并且因此减少了由dproc5-23引起的延迟)。

客户机5-2执行的以下步骤(确定将要改变的至少一个控制参数、改变至少一个控制参数、以及在时间点t(5-8)或时间点t-dadap(5-24)实现改变)类似于针对上面图5a中的客户机5-1所描述的。

在dpred(5-21)期间由客户机5-2自身总体预测客户机5-2在时间点t(5-8)的状态信息并将预测结果发送到其周围的客户机似乎更有效，因为该预测只需由客户机5-2执行一次。相比之下，在结合图5a的上部针对客户机5-1描述的实施例中，预测客户机5-1在时间点t的状态信息可以由多个客户机并行完成，例如由接收客户机5-1在t-p的状态信息并将该状态信息用于预测时间点t的交通状况的客户机完成。因此，多个客户机将并行执行类似的处理(预测状态信息(例如客户机5-1在时间点t的位置))，这似乎是对处理能力和资源的浪费。

图5b示出了集中式方法的两个示例实施例，即，其中客户机5-4向网络实体5-3报告其在时间点t-p的状态信息的一个示例实施例(参见图5b的上部)，以及其中客户机5-6预测其在时间点t(5-8)的状态信息并将所预测的状态信息发送到网络实体5-5的一个示例实施例(见图5b的下部)。

图5b的上部示出了从客户机5-4的实现角度看的集中式方法。客户机5-4在时间段dcom1(5-41，5-31)期间将在时间点t-p(5-7)收集的状态信息传送到网络实体5-3。并行地，网络实体5-3还可以从其他客户机(例如从周围的客户机或客户机5-4的感知区域内的客户机)接收状态信息。在dcom1(5-31)结束时，网络实体5-3已经从客户机5-4和客户机5-3的周围或感知区域内的客户机接收到状态信息，并在dproc(5-32)期间开始处理接收到的数据，以便预测在时间点t在客户机5-4周围的交通状况(例如结合图2和4所述)。该处理可以考虑所收集和/或接收的关于环境的信息(例如天气数据、道路状况数据、交通信号灯和交通标志相关数据)。客户机5-4可以等待dwait(5-42)，或者在网络实体5-3的dproc(5-32)期间执行其他操作。在网络实体5-3预测了时间点t的交通状况之后，它基于针对客户机5-4预测的在时间点t的交通状况，确定至少一个控制参数和至少一个控制参数的改变(这仍然发生在dproc(5-32)内)以命令(或控制)客户机对预测的时间点t处的交通状况的改变做出反应。

在网络实体5-3在dproc(5-32)内确定了至少一个控制参数的改变之后，在dcom1(5-33、5-43)期间将至少一个控制参数的改变传送给客户机5-4。在客户机5-4接收到改变至少一个控制参数的信息/指令之后，它将在时间点t(5-8)或在时间点t-dadap(5-44)实现至少一个控制参数的改变，以便补偿客户机5-4中的可能的适配延迟5-44，以使得客户机5-4开始对时间点t处的改变做出物理反应(如上面结合图5a更详细描述的)。在时间点t之后，该过程在下一个通信阶段dcom1以下一个周期p重新开始。

图5b的下部示出了从客户机5-6的实现角度看的集中式方法的不同实施例。代替传送在时间点t-p收集的客户机5-6的状态信息(如上面针对图5b的上部所描述的那样)，客户机5-6在dpred(5-61)期间预测其在时间点t(5-8)的状态信息(例如其位置、速度、加速度……)，然后在dcom(5-62，5-52)期间将预测结果传送到网络实体5-5。并行地，网络实体5-5从客户机5-6周围(例如在感知区域内)的客户机接收所报告的针对时间点t(5-8)的预测状态信息。在dcom(5-62，5-52)结束时，网络实体5-5从客户机5-6及其周围的客户机接收到状态信息，并在dproc(5-53)期间开始处理所接收的数据以便预测在时间点t在客户机5-6周围的交通状况(例如结合图5b上部的客户机5-4所描述的)。由于网络实体5-5已接收到客户机在时间点t的预测位置，因此在预测时间点t的交通状况的过程中它不需要由自身执行这些预测。这节省了网络实体5-5中的处理资源和处理时间(并因此减少了由dproc5-53引起的延迟)。

由网络实体5-5和客户机5-6执行的以下步骤(确定将要改变的至少一个控制参数、改变至少一个控制参数、将改变传达给客户机5-6以及在时间点t(5-8)或在时间点t-dadap(5-24)在客户机5-6中实现改变)类似于上面针对图5b中的网络实体5-3和客户机5-4所描述的。

在dpred(5-61)期间由客户机5-6自身总体预测客户机5-6在时间点t(5-8)的状态信息并将预测结果发送到网络实体5-5例如从网络实体5-5的角度看起来更有效，因为网络实体5-5不需要预测所有客户机在时间点t的状态信息，这节省了处理资源并减少网络实体5-5中在dproc5-53期间的处理延迟。

为了允许其中一些客户机可以报告与其在时间点t-p的状态相关的信息而其他客户机可以报告时间点t的预测信息的混合场景，客户机可以与他们的信息一起发送关于该信息是与时间点t-p有关还是针对时间点t的预测信息的指示。然后，客户机或从客户机接收信息的网络实体可以提取该指示，以便确定是否仍需要为客户机进行针对时间点t的预测，或者是否所接收的信息已经包括客户机的预测状态信息，从而可以省略预测。所接收的信息包括时间点t的预测信息还是时间点t-p的状态信息的指示可以是例如图1的信息1-6、1-7和1-8、图2的信息2-5、2-6、2-7和2-8、图3的第一信息3-14或图4的第一信息4-14或第四信息4-22的一部分。该指示也可以是在图6或7的步骤6-14、7-14或7-22中接收的信息的一部分。

图6示出了一种控制客户机以用于由第二客户机(例如图1的客户机1-2、图3的客户机3-2或图5a的客户机5-1/5-2)执行的分散式方法的方法的示例实施例。图6中所示的步骤与图3中的消息流程图中所示的步骤一致。在以下描述中，可以在时间点t-p和t之间的一个时间段p期间执行步骤6-11至6-20，其中步骤6-21可以在时间点t或在时间点t之后不久执行。

在第一可选步骤6-11中，第二客户机可以确定其感知区域。感知区域可以是第二客户机周围的区域，其可以具有特定尺寸的特定形式(例如圆形、立方体、椭圆形)。尺寸和形式可以是固定的，或者可以根据某些特性(例如第二客户机的速度或前进方向)而改变。感知区域还可以基于第二客户机可以实现的无线通信距离来定义。

在可选步骤6-12中，第二客户机可以从至少一个第一客户机接收对第三信息的请求。所请求的第三信息可以是第二客户机在时间点t-p的状态信息，或者是针对第二客户机在未来的时间点t的预测状态信息。

在可选步骤6-13中，第二客户机可以将对第一信息的请求发送到至少一个第一客户机，优选地仅发送到位于感知区域内的第一客户机。

步骤6-12和6-13中的请求可以指示请求了哪种类型的信息(时间点t-p的信息或时间点t的预测信息)。

在步骤6-14中，第二客户机从至少一个第一客户机接收第一信息。可以响应于在步骤6-13中发送的可选请求来接收第一信息，或者可以经由从至少一个第一客户机定期发送的广播消息来接收第一信息。第一信息包括至少一个第一客户机的状态信息，其中该状态信息可以是时间点t-p的状态信息或时间点t的预测状态信息。第一信息可以包括第一信息包括时间点t-p的状态信息还是时间点t的预测状态信息的指示。状态信息可以是例如至少一个第一客户机的速度、前进方向、位置、加速度、传感器数据和机动规则指示中的至少一者。传感器数据可以例如涉及检测到的外部温度、检测到的雨刮器活动、检测到的外部光状态或者由例如客户机内置雷达检测到的附近的其他客户机的属性。

在步骤6-15中，第二客户机考虑从至少一个第一客户机接收的第一信息，执行对时间点t的交通状况(优选地限于感知区域)的预测。第二客户机可以从最远的第一客户机(优选地位于第二客户机前面的最远的第一客户机)开始执行预测。

一旦检测到时间点t的交通状况，第二客户机在步骤6-18中基于时间点t的预测交通状况，确定第二客户机的至少一个控制参数的改变，例如以调整加速度或者减速度和/或第二客户机的行驶方向，以便保持例如与前面的客户机的定义距离。除了在时间点t的预测交通状况之外，确定至少一个控制参数还可以可选地考虑在步骤6-16中所接收的关于第二客户机的环境的数据(例如交通标志数据、交通信号灯数据、道路状况、天气状况)。此外，在步骤6-17中，也可以考虑所检测的第二客户机的第二信息，其中第二信息可以包括第二客户机的实际信息，例如第二客户机的实际速度或前进方向、或者由第二客户机测量的实际室外温度。

在步骤6-19中，第二客户机基于确定结果来改变至少一个控制参数，其中在步骤6-20中，该改变可以由第二客户机在时间点t或在时间点t-dadap实现(以补偿由第二客户机引起的处理和/或机械延迟)。

最后，第二客户机可以在步骤6-21中将第三信息发送到至少一个第一客户机，优选地发送到位于感知区域中的第一客户机。第三信息可以是第二客户机在时间点t(在已经实现了至少一个控制参数的改变之后)的状态信息或者在时间点t+p的预测状态信息。第三信息可以在步骤6-21中作为对第二客户机在步骤6-12中可能已经接收到的请求的响应而发送，或者可以在步骤6-20之后作为广播或多播消息发送到至少一个第一客户机。第三信息可以包括第三信息是包括时间点t的状态信息还是时间点t+p的预测状态信息的指示。

该方法然后可以重复并针对下一周期p(t到t+p)重新开始。

图7示出了一种用于由(中央)网络实体(例如图2的网络实体2-10、图4的网络实体4-10或图5b的网络实体5-3/5-5)执行的控制第二客户机的集中式方法的方法的示例实施例。图7中所示的步骤与图4中的消息流程图中所示的步骤一致。在以下描述中，在时间点t-p和t之间的一个时间段p期间执行步骤7-11至7-24。

在第一可选步骤7-11中，网络实体可以确定第二客户机的感知区域。感知区域可以是第二客户机周围的区域，其可以具有特定尺寸的特定形式(例如圆形、立方体、椭圆形、立方体)。尺寸和形式可以是固定的，或者可以根据某些特性(例如第二客户机的速度或前进方向)而改变。还可以基于第二客户机可以实现的无线通信距离来定义感知区域。

在步骤7-14中，网络实体从至少一个第一客户机接收第一信息。可以响应于网络实体向至少一个第一客户机发送的可选请求来接收第一信息，或者可以经由从至少一个第一客户机向网络实体周期性地发送的消息来接收第一信息。可选请求可以指示请求了哪种类型的信息(时间点t-p的信息或时间点t的预测信息)。第一信息包括至少一个第一客户机的状态信息，其中该状态信息可以是时间点t-p的状态信息或时间点t的预测状态信息。第一信息可以包括第一信息是包括时间点t-p的状态信息还是时间点t的预测状态信息的指示。状态信息可以是例如至少一个第一客户机的速度、前进方向、位置、加速度、传感器数据和机动规则指示中的至少一者。传感器数据可以例如涉及检测到的外部温度、检测到的雨刮器活动、检测到的外部光状态或者由例如客户机内置雷达检测到的附近的其他客户机的属性。

在步骤7-22中，网络实体从第二客户机接收第四信息。可以响应于网络实体向第二客户机发送的可选请求来接收第四信息，或者可以经由从第二客户机向网络实体周期性地发送的消息来接收第四信息。可选请求可以指示请求了哪种类型的信息(时间点t-p的信息或时间点t的预测信息)。第四信息包括第二客户机的状态信息，其中该信息与上述第一信息相当。

在步骤7-15中，网络实体考虑所接收的第一信息和第四信息来预测第二客户机在时间点t的交通状况。在时间点t的预测交通状况可能受到第二客户机的感知区域的限制。网络实体可以从距离第二客户机最远的第一客户机(优选地位于第二客户机之前的最远的第一客户机)开始执行预测。

一旦预测了时间点t的交通状况，网络实体在步骤7-18中基于时间点t的预测交通状况来确定第二客户机的至少一个控制参数的改变，例如以调整第二客户机的加速度或者减速度和/或行驶方向，以便保持例如与前面的客户机的定义距离。除了在时间点t的预测交通状况之外，确定至少一个控制参数还可以可选地考虑在步骤7-16中所接收的关于第二客户机的环境的数据(例如交通标志数据、交通信号灯数据、道路状况、天气状况)。

在步骤7-19中，网络实体基于确定结果来改变至少一个控制参数，并在步骤7-23中在时间点t之前将改变后的至少一个控制参数发送到第二客户机。

该方法然后可以重复并以下一个周期p(t到t+p)重新开始。

图11示出了一种用于由客户机(例如图2的第二客户机2-2、图4的第二客户机4-2或图5b的客户机5-4或5-6)执行的集中式方法的方法的示例实施例。图11中所示的步骤与图4中用于第二客户机4-2的消息流程图中所示的步骤一致。在以下描述中，可以在时间点t-p和t之间的一个时间段p期间执行步骤11-01至11-08，其中可以在时间点t或在时间点t之后不久执行步骤11-09。

在步骤11-01中，客户机收集第一信息。第一信息涉及客户机在时间点t-p的状态信息，该状态信息可以经由传感器收集以及可以是客户机的速度、前进方向、加速度、选择的机动规则或位置。

可选地，客户机可以在步骤11-02中预测第三信息，其中第三信息可以是客户机在时间点t的预测状态信息。预测可以基于第一信息。

在步骤11-03中，客户机基于第一信息、针对时间点t预测的第二信息、或两者的组合中的一个生成第二信息。第二信息允许确定客户机在时间点t的位置，并且可以包括在时间点t的客户机的预测位置。

在步骤11-04中，客户机将第二信息发送到例如执行中央控制功能的网络实体，该中央控制功能可以控制客户机(例如图4的网络实体4-10)。

在步骤11-05中，客户机从控制实体接收至少一个改变的第一控制参数。所述至少一个改变的第一控制参数可以是客户机的控制参数，其已经由网络实体(例如中央控制功能)基于预测的交通状况来确定，其中可以通过考虑第二信息在网络实体处确定预测的交通状况。

在可选步骤11-06中，客户机可以检测第四信息。第四信息可以是客户机的实际信息，例如客户机的实际速度、前进方向、加速度、选择的机动规则或实际位置。

在可选步骤11-07中，客户机可以接收环境数据，该环境数据可以是来自交通信号灯、交通标志的信息或天气数据。

然后，客户机在步骤11-08中基于在步骤11-05中接收的至少一个改变的第一控制参数来确定至少一个第二控制参数的改变。至少一个第二控制参数的改变可以类似于至少一个第一控制参数的改变，或者可以是考虑第四信息和/或环境数据的至少一个第一控制参数的修改改变，以用于防止例如在步骤11-04中发送第二信息之后由于客户机状态或客户机环境的改变而可能发生的危险情况。

最后，客户机在步骤11-09中实现改变后的至少一个第二控制参数。如结合图5b更详细地描述的，可以在时间点t或在时间点t之前完成该实现以补偿可能的适配延迟。

在步骤11-09中在客户机中实现改变后的至少一个第二控制参数之后，该过程可以重新开始。

图8示出了适于执行如图6所示的方法的客户机8-1的示例实施例。客户机可以是例如如图1所示的第二客户机1-2、如图3所示的第二客户机3-2或如图5a所示的客户机5-1/5-2。

客户机8-1可以包括同步模块8-15，其可以从网络元件(例如同步源)或经由gps信号接收同步信号8-4。同步信号可以用于使由第二客户机执行的步骤和动作与由其他客户机和/或网络元件(例如如关于图2、4、5b和7所描述的集中式架构中的中央控制器/网络实体)执行的步骤或动作相同步。

第二客户机8-1还包括接收机模块8-11，其接收如图3的步骤3-14或图6的步骤6-14所示的第一信息8-2。接收机模块8-11还可以接收如图3的步骤3-12或图6的步骤6-12所示的对第三信息的请求或者如图3的步骤3-16或图6的步骤6-16所示的环境数据。

此外，第二客户机8-1包括发射机模块8-12，其可以发送信息8-3，例如如图3的步骤3-13或图6的步骤6-13所示的对第一信息的请求或者如图3的步骤3-21或图6的步骤6-21所示的第三信息。

第二客户机8-1的接收机模块8-11和发射机模块8-12可以组合在收发机模块8-10中。

此外，第二客户机8-1可以包括用于确定第二客户机的感知区域的确定模块8-21。可以如结合图1、图3的步骤3-11或图6的步骤6-11所描述的那样执行确定。

第二客户机8-1包括用于预测时间点t的交通状况的预测模块8-22。可以如结合图1、图3的步骤3-15或图6的步骤6-15所描述的那样执行预测。

此外，第二客户机8-1可以包括用于检测来自第二客户机的第二信息的检测模块8-27，其中第二信息可以包括第二客户机的实际信息。可以如结合图1、图3的步骤3-17或图6的步骤6-17所描述的那样执行检测。检测可以利用用于检测第二信息的本地传感器8-26。

此外，第二客户机8-1包括用于基于时间点t的预测交通状况来确定第二客户机的至少一个控制参数的改变的确定模块8-23。可以如结合图1、图3的步骤3-18或图6的步骤6-18所描述的那样执行确定，以及可以另外使用第二信息和环境数据进行确定。

第二客户机8-1还包括用于基于模块8-23的确定结果来改变第二客户机的至少一个控制参数的改变模块8-24。可以如结合图1、图3的步骤3-19或图6的步骤6-19所描述的那样执行改变。

此外，第二客户机8-1可以包括用于在时间点t或时间点t-dadap实现至少一个控制参数的改变的实现模块8-25。可以如结合图1、图3的步骤3-20或图6的步骤6-20所描述的那样执行实现。

最后，可以在硬件中、在由一个或多个处理器执行的软件中、或者在两者的组合中实现(8-20)模块8-21、8-22、8-23、8-24、8-25和8-27。

图9示出了适于执行如图7所示的方法的网络实体9-1的示例实施例。网络实体可以是例如图2所示的网络实体2-10、如图4所示的网络实体4-10、或如图5b所示的网络实体5-3/5-5。

网络实体9-1可以包括同步模块9-15，同步模块9-15可以从网络元件(例如同步源)或经由gps信号接收同步信号9-4。同步信号可以用于将由网络实体执行的步骤和动作与由客户机(例如如关于图2、4、5b和7所描述的集中式架构中的图2中的客户机2-1、2-2、2-3和2-4)执行的步骤或动作相同步。

网络实体9-1还包括接收机模块9-11，接收机模块9-11接收如图4的步骤4-14或图7的步骤7-14所示的第一信息9-2。接收机模块9-11还可以接收如图4的步骤4-22或图7的步骤7-22所示的第四信息、或者如图4的步骤4-16或图7的步骤7-16所示的环境数据。

此外，网络实体9-1包括发射机模块9-12，发射机模块9-12可以发送信息9-3，例如将改变后的至少一个控制参数发送到如图4的步骤4-23或图7的步骤7-23所示的第二客户机。

网络实体9-1的接收机模块9-11和发射机模块9-12可以组合在收发机模块9-10中。

此外，网络实体9-1可以包括用于确定第二客户机的感知区域的确定模块9-21。可以如结合图2、图4的步骤4-11或图7的步骤7-11所描述的那样执行确定。

网络实体9-1包括用于预测第二客户机在时间点t的交通状况的预测模块9-22。可以如结合图2、图4的步骤4-15或图7的步骤7-15所描述的那样执行预测。

此外，网络实体9-1包括用于基于预测的在时间点t的交通状况来确定第二客户机的至少一个控制参数的改变的确定模块9-23。可以如结合图2、图4的步骤4-18或图7的步骤7-18所描述的那样执行确定，以及可以使用环境数据进行确定。

网络实体9-1还包括用于基于模块9-23的确定结果来改变第二客户机的至少一个控制参数的改变模块9-24。可以如结合图2、图4的步骤4-19或图7的步骤7-19所描述的那样执行改变。

最后，可以在硬件中、在由一个或多个处理器执行的软件中、或者在两者的组合中实现(9-20)模块9-21、9-22、9-23和9-24。

图12示出了适于执行如图11所示的方法的客户机12-1的示例实施例。客户机可以是例如如图2所示的第二客户机2-2、如图4所示的第二客户机4-2、或如图5b所示的客户机5-4/5-6。

客户机12-1可以包括同步模块12-15，同步模块12-15可以从网络元件(例如同步源)或经由gps信号接收同步信号12-4。同步信号可以用于将由客户机执行的步骤和动作与由其他客户机(例如如关于图2、4、5b、7和11所述的集中式架构中的图2中的客户机2-1、2-2、2-3和2-4)或控制客户机的中央网络实体执行的步骤或动作相同步。

客户机12-1还包括接收机模块12-11，接收机模块12-11被配置为接收信息12-2，例如如图4的步骤4-23或图11的步骤11-05所示的至少一个改变的控制参数。接收机模块12-11还可以被配置为接收如图4的步骤4-25或图11的步骤11-07所示的环境数据。

此外，客户机12-1包括发射机模块12-12，发射机模块12-12被配置为发送信息12-3，例如发送如图4的步骤4-22所示的第四信息或者如图11的步骤11-04所示的第二信息。

客户机12-1的接收机模块12-11和发射机模块12-12可以组合在收发机模块12-10中。

此外，客户机12-1可以包括用于检测客户机的状态信息的检测模块12-26，其中状态信息可以是例如反映客户机的实际状态信息的信息。可以通过使用传感器12-25来完成检测，并且检测到的信息可以用作客户机12-1的其他模块(例如收集模块12-21或确定模块12-28)的输入。检测到的信息可以是结合图4的步骤4-17或图11的步骤11-06所描述的信息。

客户机12-1还包括用于收集关于客户机在时间点t-p的信息的收集模块12-21。该信息可以是结合图4的步骤4-25或图11的步骤11-01所描述的信息。

客户机12-1还可以包括用于预测关于客户机在时间点t的信息的预测模块2-22。预测信息可以是结合图4的步骤4-26或图11的步骤11-02所描述的信息。

此外，客户机12-1包括用于基于第一信息来生成第二信息的生成模块12-23。所生成的第二信息可以是结合图4的步骤4-27或图11的步骤11-03描述的信息。第二信息允许确定客户机12-11在时间点t的位置。

客户机12-1还包括用于基于所接收的至少一个第一控制参数来确定至少一个第二控制参数的改变的确定模块12-28。所确定的至少一个第二控制参数的改变可以是结合图4的步骤4-28或图11的步骤11-08确定的改变。

客户机12-1还包括用于在时间点t或时间点t-dadap实现至少一个第二控制参数的改变的实现模块12-29。可以如结合图2、图4的步骤4-24或图11的步骤11-09所描述的那样执行实现。

最后，可以在硬件中、在由一个或多个处理器执行的软件中、或者在两者的组合中实现(12-20)模块12-21、12-22、12-23、12-26、12-28和12-29。

图10是示出客户机8-1或客户机12-1(例如车辆)或网络实体9-1(例如中央控制器)的实施例的示例框图。客户机8-1或12-1可以是例如移动设备(如移动电话、智能电话、pda(个人数字助理)或便携式计算机(例如膝上型电脑、平板电脑))、车辆(例如汽车、卡车、自行车、飞机、船舶或潜艇)、机器对机器设备(例如传感器)或能够提供无线通信的任何其他设备。客户机还可以被称为无线电节点、用户设备(ue)或另一设备中的机载单元(或模块)，例如可以在地面上、空中或水下移动的汽车或车辆。网络实体的示例可以是服务器、基站、路边柜、控制器或接入点。

客户机/网络实体可以包括接口10-2、处理器10-12和存储器10-13。接口10-2还可以包括接收机10-11和发射机10-14。接收机10-11和发射机10-14可以组合在收发机中。接收机可以接收信号10-3，发射机可以从元件10-1发送信号10-4和向元件10-1发送信号10-4。信号可以无线发送(例如经由未示出的天线)。处理器10-12可以执行指令以提供由网络实体或客户机提供的上述一些或全部功能。存储器10-13可以存储由处理器10-12执行的指令，例如用于执行如图6(针对客户机)或7(针对网络实体)或11(针对客户机)中描述的方法的指令。

处理器10-12可以包括硬件和在一个或多个模块中实现的软件的任何合适组合，以执行指令和操纵信息/数据以执行10-1(例如客户机或网络实体)的一些或所有描述的功能。在一些实施例中，处理器10-12可以包括一个或多个计算机、一个或多个中央处理单元(cpu)、一个或多个微处理器、一个或多个应用和/或其他逻辑。

存储器10-13通常可操作以存储指令，例如计算机程序、软件、包括逻辑、规则、算法、代码、表格等中的一个或多个的应用和/或能够由处理器执行的其他指令。存储器10-13的示例可以包括计算机存储器(例如随机存取存储器(ram)或只读存储器(rom))、大容量存储介质(例如硬盘)、可移动存储介质(例如紧凑型磁盘(cd)或数字视频磁盘(dvd))、和/或存储信息的任何其他易失性或非易失性、非暂时性计算机可读和/或计算机可执行存储设备。

客户机8-1或12-1和网络实体9-1的备选实施例可以包括除了图8到10和12中所示的那些之外的附加组件。这些附加组件可以提供功能的某些方面，包括本文描述的任何功能和/或任何附加功能(包括支持本文所述解决方案所需的任何功能)。

各种不同类型的元件可以包括具有相同物理硬件的组件，但是可以配置(例如经由编程)以支持不同无线电接入技术，或者可以表示部分或完全不同的物理组件。

考虑到存在混合不同类型的车辆(例如人力驱动的车辆、acc控制的车辆、cacc控制的车辆)的交通场景，使用所描述的集中式或分布式控制方法的车辆能够调整它们的操作参数以与其他车辆共存。例如，如果前车是人类驾驶或(c)acc控制的车辆并且没有配备车辆到车辆或车辆到基础设施通信设备，则前车的驾驶环境对于相邻车辆是不可知的并且无法预测其机动决策。在这种情况下，使用所述控制方法的后车可能需要增大车辆间时间间隙以保证系统稳定性，例如有效地回退到传统的acc。

当相邻车辆(包括在前方行驶的车辆)都是支持所述控制方法的具有车辆到车辆或车辆到基础设施通信设备的自主车辆时，则可以预测前车的机动并且能够减少它们之间的期望距离。也就是说，取决于其前车的类型，使用所描述的控制方法的车辆能够相应地以调整后的参数来运行，因此在支持所描述的控制方法的车辆和不支持它的传统车辆的混合场景中总体交通吞吐量将增加。支持所描述的控制方法的车辆的数量越高，总吞吐量将增加得越多。因此，所描述的控制方法在混合情况下在交通吞吐量和油耗方面也提供了优势。此外，由于支持所提出的控制方法的车辆的反应时间减少/优化，安全性增加。

所描述的车辆控制方法提供优于传统acc和c-acc的性能，只要多个自主车辆彼此相邻地行驶。这也意味着在存在自主和非自主车辆的混合交通状况下，所提出的控制方法也将是有益的，尽管在均匀的自主车辆环境中优势最大。

本公开的一些实施例可以提供一个或多个技术优点。一些实施例可受益于这些优点中的一些优点、全部优点或不从中受益。本领域普通技术人员可以容易地确定其他技术优点。

在第一方面，提供了一种用于控制客户机的方法的示例实施例。所述方法包括接收至少一个第一客户机的第一信息，其中，所述第一信息允许确定所述至少一个第一客户机在时间点t的位置。所述方法还包括：使用所述第一信息来预测在所述时间点t的交通状况；基于所预测的在所述时间点t的交通状况，确定第二客户机的至少一个控制参数的改变；以及基于确定结果，改变所述第二客户机的所述至少一个控制参数。

根据第一方面的方法的改进可以包括以下中的一个或多个：

-其中，所述方法可以以周期p重复；

-其中，所述客户机的所述控制可以被同步到公共时基；

-其中，所述第一信息可以包括在时间点t-p或针对时间点t预测的所述至少一个第一客户机的传感器信息、状态信息、以及控制信息中的至少一者；

-其中，所述第一信息可以包括在时间点t-p或针对所述时间点t预测的所述至少一个第一客户机的以下项中的至少一者：

-速度；

-前进方向；

-位置；

-加速度；

-减速度；

-传感器数据；以及

-机动规则指示；

-其中，所述第二客户机的所述至少一个控制参数可以包括以下项中的至少一者：

-速度；

-加速度；

-减速度；

-前进方向；以及

-选定的机动规则；

-确定所述第二客户机的感知区域，其中，从位于所述感知区域中的客户机接收的信息可以用于预测在时间点t的交通状况，其中，所述至少一个第一客户机可以位于所述感知区域中；

-其中，所述预测在时间点t的交通状况可以包括：从所述感知区域内的最远的客户机开始，对所述至少一个第一客户机中的每个客户机单独执行预测；

-接收有关环境的数据；其中，所述确定所述第二客户机的所述至少一个控制参数的改变还可以包括使用关于所述环境的所述数据以用于所述确定；

-其中，所述数据可以包括以下中的至少一个：

-交通标志数据；

-交通信号灯数据；

-道路状况数据；以及

-天气数据；

-其中，所述方法可以在所述第二客户机中执行；

-检测第二信息；其中，所述第二信息可以包括所述第二客户机的实际信息；其中，确定所述第二客户机的所述至少一个控制参数的改变还可以包括使用所述第二信息以用于所述确定；

-在时间点t在所述第二客户机处实现所述至少一个控制参数的所述改变；

-在时间点t减去适配延迟dadap处在所述第二客户机处实现所述至少一个控制参数的所述改变；

-将关于所述第二客户机的第三信息发送到所述至少一个第一客户机，其中，所述第三信息可以允许预测所述第二客户机在时间点t+p的位置；

-其中，所述至少一个第一客户机和所述第二客户机可以被时间同步到所述公共时基；

-接收所述第二客户机的第四信息，所述第四信息允许预测所述第二客户机在时间点t的位置；将改变后的至少一个控制参数发送到所述第二客户机；其中，所述第四信息可以在预测所述时间点t的交通状况时使用，其中，所述方法可以在网络实体处执行；以及

-其中，所述至少一个第一客户机或所述第二客户机可以包括车辆、移动设备、车辆内的移动设备、模块、或车辆内安装的模块中的一者。

在第二方面，提供了一种用于控制客户机的装置的示例实施例。所述装置包括第一模块，被配置为接收至少一个第一客户机的第一信息，其中，所述第一信息允许确定所述至少一个第一客户机在时间点t(5-8)的位置。所述装置还包括：第二模块，被配置为使用所述第一信息来预测在所述时间点t的交通状况；第三模块，被配置为基于所预测的在所述时间点t的交通状况，确定第二客户机的至少一个控制参数的改变；以及第四模块，被配置为基于确定结果，改变所述第二客户机的所述至少一个控制参数。

在第三方面，提供了一种用于控制客户机的装置的示例实施例。所述装置包括至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置为：接收至少一个第一客户机的第一信息，其中，所述第一信息允许确定所述至少一个第一客户机在时间点t的位置。所述至少一个处理器还被配置为：使用所述第一信息来预测在所述时间点t的交通状况；基于所预测的在所述时间点t的交通状况，确定第二客户机的至少一个控制参数的改变；以及基于确定结果，改变所述第二客户机的所述至少一个控制参数。

根据第二或第三方面的装置的改进可以包括以下中的一个或多个：

-其中，所述客户机的所述控制可以以周期p周期性地发生；

-其中，所述客户机的所述控制可以被同步到公共时基；

-其中，所述第一信息可以包括在时间点t-p或针对时间点t预测的所述至少一个第一客户机的传感器信息、状态信息、以及控制信息中的至少一者；

-其中，所述第一信息可以包括在时间点t-p或针对所述时间点t预测的所述至少一个第一客户机的以下项中的至少一者：

-速度；

-前进方向；

-位置；

-加速度；

-减速度；

-传感器数据；以及

-机动规则指示；

-其中，所述第二客户机的所述至少一个控制参数可以包括以下项中的至少一者：

-速度；

-加速度；

-减速度；

-前进方向；以及

-选定的机动规则；

-第五模块，被配置为确定所述第二客户机的感知区域，其中，从位于所述感知区域中的客户机接收的信息用于预测时间点t的交通状况；其中，所述至少一个第一客户机可以位于所述感知区域中；

-其中，所述预测在时间点t的交通状况可以包括：从所述感知区域内的最远的客户机开始，对所述至少一个第一客户机中的每个客户机单独执行预测；

-其中，所述第一模块还可以被配置为接收关于环境的数据，其中，所述第三模块还可以被配置为使用关于所述环境的所述数据以用于所述确定；

-其中，所述数据可以包括以下项中的至少一者：

-交通标志数据；

-交通信号灯数据；

-道路状况数据；以及

-天气数据；

-其中，所述第二客户机可以包括所述装置；

-第六模块，被配置为检测第二信息；其中，所述第二信息可以包括所述第二客户机的实际信息；其中，所述第三模块还可以被配置为使用所述第二信息以用于所述确定；

-第七模块，被配置为在时间点t或者时间点t减去适配延迟dadap处实现所述至少一个控制参数的所述改变；

-第八模块，被配置为将关于所述第二客户机的第三信息发送到所述至少一个第一客户机，其中，所述第三信息允许预测所述第二客户机在时间点t+p的位置；

-其中，所述至少一个第一客户机和所述第二客户机可以被时间同步到所述公共时基；

-第九模块，被配置为将改变后的至少一个控制参数发送到所述第二客户机；其中，所述第一模块还可以被配置为接收所述第二客户机的第四信息，所述第四信息允许预测所述第二客户机在时间点t的位置；其中，所述第四信息可以在预测所述时间点t的交通状况时使用；其中，所述网络实体可以包括所述装置；

-其中，所述至少一个第一客户机或所述第二客户机可以包括车辆、移动设备、车辆内的移动设备、模块、或车辆内安装的模块中的任一者。

在第四方面，提供了一种计算机程序的示例实施例。所述计算机程序包括由装置的至少一个处理器执行的程序代码，其中，所述程序代码的执行使得所述至少一个处理器执行根据第一方面的方法。

根据第四方面的计算机程序的改进可以与根据第一方面的方法的一个或多个改进相一致或者是以下中的一个或多个：

-所述计算机程序可以是计算机程序产品；

-所述计算机程序可以包括存储所述程序代码的非暂时性计算机可读存储介质。

在第五方面，提供了一种用于控制客户机的方法的示例实施例。所述方法包括：收集所述客户机在时间点t-p的第一信息；基于所述第一信息，生成第二信息，其中，所述第一信息或所述第二信息允许确定所述客户机在时间点t的位置；将所述第二信息发送到控制实体；从所述控制实体接收至少一个改变的第一控制参数；基于所述至少一个改变的第一控制参数，确定至少一个第二控制参数的改变；以及在时间点t或在时间点t减去适配延迟dadap时在所述客户机处实现所改变的至少一个第二控制参数。

根据第五方面的方法的改进可以包括以下中的一个或多个：

-其中，所述第二信息可以至少部分地包括所述第一信息；

-基于所述第一信息，预测所述客户机在时间点t的第三信息；其中，所述第三信息可以允许确定所述客户机在所述时间点t的位置；其中，所述第二信息可以至少部分地包括所述第三信息；

-其中，所述第二信息可以包括允许标识所述第二信息所涉及的时间点的指示；

-检测第四信息；其中，所述第四信息可以包括所述客户机的实际信息；其中，所述至少一个第二控制参数的所述改变还可以包括使用所述第四信息以用于所述确定；

-接收关于环境的数据；其中，所述确定所述至少一个第二控制参数的所述改变还可以包括使用关于所述环境的所述数据以用于所述确定。

在第六方面，提供了一种客户机的示例实施例。所述客户机包括：第一模块，被配置为收集所述客户机在时间点t-p的第一信息；第二模块，被配置为基于所述第一信息，生成第二信息，其中，所述第一信息或所述第二信息允许确定所述客户机在时间点t的位置；第三模块，被配置为将所述第二信息发送给控制实体；第四模块，被配置为从所述控制实体接收至少一个改变的第一控制参数；第五模块，被配置为基于所述至少一个改变的第一控制参数，确定至少一个第二控制参数的改变；以及第六模块，被配置为在时间点t或在时间点t减去适配延迟dadap时在所述客户机处实现所改变的至少一个第二控制参数。

在第七方面，提供了一种客户机的示例实施例。所述客户机包括至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置为：收集所述客户机在时间点t-p的第一信息；基于所述第一信息，生成第二信息，其中，所述第一信息或所述第二信息允许确定所述客户机在时间点t的位置；将所述第二信息发送给控制实体；从所述控制实体接收至少一个改变的第一控制参数；基于所述至少一个改变的第一控制参数，确定至少一个第二控制参数的改变；以及在时间点t或在时间点t减去适配延迟dadap时在所述客户机处实现所改变的至少一个第二控制参数。

根据第六或第七方面的客户机的改进可以包括以下中的一个或多个：

-其中，所述第二信息可以至少部分地包括所述第一信息；

-第七模块，被配置为基于所述第一信息，预测所述客户机在时间点t的第三信息；其中，所述第三信息可以允许确定所述客户机在所述时间点t的位置；其中，所述第二信息可以至少部分地包括所述第三信息；

-其中，所述第二信息包括允许标识所述第二信息所涉及的时间点的指示；

-第八模块，被配置为检测第四信息；其中，所述第四信息可以包括所述客户机的实际信息；其中，所述第五模块还可以被配置为使用所述第四信息来确定所述至少一个第二控制参数的所述改变；

-其中，所述第四模块还可以被配置为接收关于环境的数据；其中，所述第五模块还可以被配置为使用关于所述环境的所述数据来确定所述至少一个第二控制参数的所述改变。

在第八方面，提供了一种计算机程序的示例实施例。所述计算机程序包括由装置的至少一个处理器执行的程序代码，其中，所述程序代码的执行使得所述至少一个处理器执行根据第五方面的方法。

根据第八方面的计算机程序的改进可以与根据第五方面的方法的一个或多个改进相一致或者是以下中的一个或多个：

-所述计算机程序可以是计算机程序产品；

-所述计算机程序可以包括存储所述程序代码的非暂时性计算机可读存储介质。

在第九方面，提供了一种用于控制客户机的系统的示例实施例。所述系统包括至少一个第一客户机和根据第二或第三方面的装置。

根据第九方面的系统的改进可以与根据第二或第三方面的装置的一个或多个改进相一致。

在第十方面，提供了一种用于控制客户机的系统的示例实施例。所述系统包括根据第六或第七方面的客户机和根据第二或第三方面的装置。

根据第十方面的系统的改进可以与根据第六或第七方面的客户机的一个或多个改进相一致或与根据第二或第三方面的装置相一致。

应理解，如上所述的示例和实施例仅是说明性的并且易于进行各种修改。例如，概念可以用于到目前为止没有显式提到的其他类型的通信网络。此外，应该理解，可以通过在现有节点中使用相应设计的软件或者通过使用相应节点中的专用硬件来实现上述概念。

缩写：

5g第五代(第五代移动网络)

acc自适应巡航控制

adas高级驾驶辅助系统

cacc协同自适应巡航控制

cd光盘

cpu中央处理单元

dvd数字视频磁盘

cpu中央处理单元

gnss全球导航卫星系统

gsm全球移动通信系统

gps全球定位系统

hw硬件

lte长期演进

pda个人数字助理

ram随机存取存储器

rom只读存储器

sw软件

ue用户设备

umts通用移动电信系统

v2v车辆到车辆

v2x车辆到万物(涵盖例如车辆到基础设施、v2v、车辆到行人、…)

wifi任何种类的wlan网络，wlan的同义词

wlan无线局域网