使用车辆到基础设施和传感器信息的车辆系统的制作方法

本公开涉及使用车辆到基础设施通信和传感器信息的车辆系统，并且更具体地涉及用于识别交通标志和信号及其相关的定相和定时的车辆系统。

背景技术：

本节中的陈述仅提供与本公开相关的背景信息，并且可能不构成现有技术。

在高交通量地区/时间的车辆行驶需要驾驶员注意交通流量、道路状况、标志牌和交通信号。采用自动或半自动的控制方法来增强或代替车辆的驾驶员控制，其中车辆配备有能够相对于道路和道路上的其它交通定位车辆的装置。车辆的自动或半自动控制可以减少操作者的错误，并且可以在途中为驾驶员提供可用于个人和工作相关活动的时间。车辆的自动或半自动控制还可以优化车辆操纵，以便减少交通堵塞，减少行驶时间并提高燃料经济性。

为了改善车辆的自动或半自动控制，关于交叉口和标志牌的信息必须被传递到车辆，以便车辆适当地行动(例如，在红灯处停止)。但是，每个交叉口的智能基础设施系统都需要时间和金钱来实施。

技术实现要素：

一种方法包括利用车辆接近具有参考目标的第一路段。接下来，从设置在参考目标附近的车载车辆传感器和基础设施信号两者获取关于第一段路段的数据。将来自车辆传感器的信息与来自基础设施信号的信息进行比较。最后，基于基础设施信号校准车辆传感器。

车辆传感器训练系统包括配置成从主车辆接收动态数据的第一计算装置。此外，接收装置配置成从参考目标接收实时对象识别数据。最后，第二计算装置配置成编译来自第一计算装置的动态数据和来自接收装置的实时对象识别数据。第二计算装置配置成利用实时对象识别数据来训练车辆传感器。

一种方法包括利用车辆接近具有描述性标志牌的第一路段。接下来，从设置在描述性标志牌附近的车载车辆传感器和基础设施信号两者获取关于描述性标志牌的数据。将来自车辆传感器的信息与来自基础设施信号的信息进行比较。最后，训练车辆传感器以便当仅呈现来自车辆传感器的信息时识别该描述性标志牌。

根据本文提供的描述，其它应用领域将变得显而易见。应该理解的是，描述和具体示例仅用于说明的目的，而不意图限制本公开的范围。

附图说明

这里描述的附图仅用于说明的目的，并不意图以任何方式限制本公开的范围。

图1是根据本公开的示例性主车辆接近参考目标的示意图；

图2是用于图1的主车辆的基本硬件系统的框图；

图3是用于识别交通标志和信号及其相关的定相和定时的方法的流程图；以及

图4是根据本公开的示例性主车辆接近参考目标的另一示意图。

具体实施方式

以下描述本质上仅仅是示例性的，并不意图限制本公开、应用或用途。应该理解的是，在整个附图中，相应的附图标记表示相同或相应的部件和特征。另外，除非另有说明，方向，诸如，“顶部”、“侧面”、“背面”、“下部”和“上部”用于解释的目的，并不旨在要求特定的取向。这些方向仅提供为相对于提供的示例的参考框架，但可以在其它应用中修改。

现在参考图1，示出了用于动态训练车辆传感器系统以识别交通标志和信号及其相关的定相和定时并校准主车辆12内的车辆传感器系统的示例性硬件系统10。主车辆12包括当主车辆12沿驾驶路径14行进时的车载的系统10。系统10可附接到主车辆12的结构和/或与主车辆12的结构成一体。

现在参考图2，硬件系统10包括车辆传感器16(例如，基于传感器系统的相机)和控制器18。车辆传感器16用于识别和检测信号类型的对象、交通信号和它们相对于车辆的相关的相位，以便为车辆提供驾驶信息。尽管可以使用其它传统类型的传感器，但是传感器16优选为电磁雷达型传感器、激光雷达型传感器或仅脉冲式红外激光型传感器。传感器16优选地位于车辆12的横向周边处或附近，从而当对象接近车辆周边时便于最佳的视线感测。尽管在图1中仅示出了一个车辆传感器16，但是可以理解的是，多个传感器可以位于沿车辆12的周边的各个点处，从而便于感测从任何方向接近的对象。

此外，在图2中，控制器18包括第一计算装置20、发送/接收(T/R)装置22和第二计算装置24。第一计算装置20专用于处理车辆的动态数据26。这样的动态数据26可以包括，例如，与车辆的速度水平、加速度、横摆率、方向盘位置、制动器位置、油门位置和/或变速器挡位有关的实时数据。这种实时数据通过电导体连接从各种车辆传感器和/或系统(未示出)传送到第一计算装置20。

控制器18的T/R装置22包括电连接到定向型天线32的发射器28和接收器30两者。发射器28和接收器30可以是能够经由天线32在信号频率的宽带上发射和接收电磁射频(RF)信号的宽带射频型发射器/接收器。定向天线32既用于将电磁射频信号引导和传输给对象，也用于接收来自对象的信号。定向天线32产生指向对象的辐射图。然而，应该理解的是，替代地，可以使用两个单独的天线(一个专用于定向传输并且一个专用于接收)来代替单个定向天线32。

控制器18的第二计算装置24专用于比较和编译来自第一计算装置20和T/R装置22的值，并且在必要时预测交通信号定相和定时。为了便于这样的比较、编译和预测，第二计算装置24电连接到第一计算装置20、连接到T/R装置22的发送器28和接收器30两者，并且经由相应的电导体连接连接到车辆传感器16。如下面将进一步详细描述的，第二计算装置24进而可以使用预测的定相和定时来预测在不存在V2I信息的情况下的交通信号定时。此外，第二计算装置24还可以动态地训练传感器以识别遇到的新的交通标志。

参考图3并继续参考图1，主车辆12可以根据操作100接近并识别V2I(即，车辆到基础设施)和传感器系统共同的参考目标对象。在这种特定情况下，参考目标对象是例如交通信号柱36，但是应该理解，参考目标对象可以是任何类型的信号发送目标对象，诸如，停止标志、让行标志、施工标志等

关于交通信号柱36，具有天线42的有源应答器40可以位于并安装在交通信号柱36上。应答器40通常是具有电连接到天线42的接收器电路和发射器电路的小型微处理器装置。除了天线42之外，应答器40的微处理器装置封装在安装于交通信号柱36上的小保护盒或容器内。尽管微处理器装置可以利用来自用于点亮交通信号柱36中的灯光的相同电源的电力来操作，但是微处理器装置优选地由可充电电池供电，该可充电电池周期性地用外部能量收集器(例如，太阳能收集器)充电。或者，可以通过其它通信手段(例如，从基于云的系统)接收交通信号信息。

操作100可以以V2I输入启动(步骤102)或传感器输入启动(步骤104)开始。关于V2I启动，应答器40可以最小化地提供交通信号相位和定时信息。应答器40还可以提供关于道路施工、车道关闭、减速、弯道速度、铁路-公路交叉口等信息。特别地，应答器40可以提供用于沿驾驶路径14的车辆运动的动态和静态信息。该信息可以经由天线42在T/R装置22的接收器30处传输到主车辆12。关于传感器启动，车辆传感器16可以感测参考目标(即，交通信号柱36)相对于主车辆12的实时位置，同时接收与正被感测的对象(例如，目前处于红灯阶段的交通灯)的类型有关的图像数据。该感测的实时对象数据被传送到控制器18的第二计算装置24。

具体地，当主车辆12沿行驶路径14行驶并且接近交通信号柱36时，使得交通信号柱36进入主车辆12的车载天线32的预定感测范围(例如，20米)内时，天线32将接收从应答器40发送的信息。该信息将从T/R装置22中继到第二计算装置24。大致同时，来自第一计算装置20的相关实时车辆动态数据26也被传送到第二计算装置24。此外，主车辆12上的车载传感器16将感测参考目标相对于主车辆12的相对位置，并将相关对象位置数据传送给控制器18的第二计算装置24。

既使用实时对象位置数据(即，来自应答器40)、实时车辆动态数据26又使用相对对象类型和位置数据(即，来自车辆传感器16)，第二计算装置24然后在步骤108中识别最相关的交通信号和标志信息。特别地，系统优先考虑通过各种方法接收的信息(例如，更接近的标志优先级较高，用于安全的标志优先于用于方便的标志)。此外，在步骤110中，第二计算装置24比较接收的数据并确定存在何种类型的数据(例如，仅V2I 112，仅传感器114，V2I输入和传感器输入数据116)。

在第二计算装置24识别出仅有V2I信息可用112(例如，传感器已经失效或被阻塞)的情况下，操作100转到步骤116，并在移到步骤118中的相关的安全应用之前仅检查V2I数据。安全应用可以包括通知驾驶员即将到来的交通状况、停车、警告附近的车辆或行人的情况。仅V2I操作收集用于增强该系统的传递的V2I信息，诸如，信号定时和交叉口描述。

在第二计算装置24识别出仅传感器信息可用114(例如，交叉口未配备V2I)的情况下，操作100移动到步骤120，并且在移动到步骤118中的相关的安全应用之前使用可用的附加数据来映射该交叉口。作为示例，该系统可以利用来自基于云的系统的、来自相邻V2I配备的交叉口提供的V2I信息的地图数据(道路和交叉口几何形状)，或者可以利用来自频繁路线的启发式和之前的行进数据来提供改进的信号信息。在这样的交叉口处，车辆传感器16可以仅使用传感器信息来检测信号相位，并且可以使用在之前配备V2I的交叉口处接收的信息、基于云的系统或者启发式和之前的行驶数据来预测信号定时。之前接收到的信息可能包含局部地图，以更好地检测附近交叉口的止动杆和交通信号，并改善信号定时预测。

然而，如果V2I输入和传感器输入数据116两者都可用，则操作100转到步骤122，并组合V2I和传感器信息来校准和训练传感器。特别地，当启动组合功能时，将各种输入发送到第二计算装置24，以便使用实际的信号相位和定时信息来校准车辆传感器216。如上所述，所提供的信息还可以包括用于附近没有配备V2I的交叉口的信号定时和交叉口描述。然后再次在步骤118中启动相关的安全应用并结束该过程。V2I和传感器信息的这种组合功能允许在较高的速度和距离以及在低能见度条件下检测交通信号和标志。

除了上文关于图1描述的特定示例性场景之外，可以理解的是，具有任何合适类型的常规应答器(主动式或被动式)或常规反射器的任何参考目标可以位于特定对象上，并充当用于识别针对根据本发明的主车辆的对象的装置。

此外，作为关于图4描述的第二个示例，主车辆212可沿驾驶路径214朝向静止的参考对象(例如，弯曲的道路标志236)行进。弯曲的道路标志236可以是车辆尚未遇到并且还没有预先编入车辆系统的标志。这样，车辆传感器216可以检测新的交通标志并使用V2I消息或其它方法(例如，经由位于其它车辆(未示出)上的V2I通信装置、远程无线通信系统258、远程卫星系统260和/或基于云的计算系统262)来训练传感器系统关于标志的含义和处理。该信息可以被存储在车辆212上，或者可以被传送到另一个外部源。一旦被存储，在随后遇到其它类似标志(例如，标志264)时就可以被理解。这种对新标志的车载训练允许以最少量的预存储的与标志牌有关的信息来进行基于区域的学习。这在由于隐私问题而不允许连接的地区尤为重要。

这里描述了本公开的实施例。该描述本质上仅仅是示例性的，因此，不脱离本公开的主旨的变型意图在本公开的范围内。这些数字不一定是按比例的；一些功能可能被夸大或最小化，以显示特定组件的细节。因此，在此公开的具体结构和功能细节不应解释为限制，而仅仅是作为用于教示本领域技术人员以各种方式使用本发明的代表性基础。如本领域普通技术人员将理解的，参照任何一个附图所示出和描述的各种特征可以与一个或多个其它附图中所示的特征组合，以产生没有明确示出或描述的实施例。所示特征的组合提供了各种应用的代表性实施例。然而，与本公开的教示一致的特征的各种组合和修改对于特定的应用或实施可能是期望的。