传感器数据共享管理的制作方法

相关申请的交叉引用

本申请要求2018年12月27日提交的美国专利申请第16/233,152号的优先权，所述专利申请的全文通过援引并入本文。

本公开的各方面一般涉及交通工具传感器信息的共享、以及用于基于情境和数据评估计算来管控传感器共享的过程。

背景技术：

现代交通工具通常配备有各种传感器，这些传感器提供广泛的传感器信息。随着交通工具开发出自主驾驶或半自主驾驶能力，交通工具内的处理器使用传感器数据来做出驾驶决策，诸如准许自主驾驶或半自主驾驶的决策。在交通工具之间共享传感器数据也是已知的，这可用于例如补充或评估由接收方交通工具中的一个或多个传感器获取的数据。在现有传感器数据共享协议中，传感器数据交换所需的数据率是固定的，这可能糟糕地使用有限的可用带宽并且可能不能恰当地定制共享数据。

附图说明

贯穿附图，应注意，相同的附图标记用于描绘相同或类似的要素、特征和结构。这些附图不一定按比例绘制，而是一般着重于说明本公开的各方面。在以下描述中，参照下面的附图描述本公开的一些方面，其中：

图1描绘了交通工具传感器配置；

图2描绘了各种常见的交通工具间通信配置；

图3将交通工具数据共享描绘为传感器数据增强；

图4描绘了四个交通工具之间的交通工具传感器数据共享通信协议；

图5描绘了用于数据共享管理的决策树；

图6描绘了交通工具传感器数据共享设备；以及

图7显示了服务器从一个或多个交通工具接收图像数据的逻辑过程。

具体实施方式

以下详细描述中对附图进行参考，附图通过图示方式示出了可在其中实施本公开的具体细节和方面。足够详细地描述了这些方面以使本领域的技术人员能够实施本公开。可利用其他方面，并且可作出结构的、逻辑的和电气的改变，而不背离本公开的范围。各方面不一定是互斥的，因为可将一些方面与一个或多个其他方面组合以形成新的方面。结合方法描述各方面，并且结合设备描述了各方面。然而，可理解，结合方法描述的方面可被类似地应用于设备，并且反之亦然。

在本文中使用词语“示例性”以意指“用作示例、实例、或说明”。本文中被描述为“示例性”的本公开的任何方面不一定要被解释为相比本公开的其他方面更优选或有利。

贯穿附图，应注意，相同的附图标记用于描绘相同或类似的要素、特征和结构。

术语“至少一个”和“一个或多个”可被理解为包括大于或等于一的数量(例如，一个、二个、三个、四个、[...]等)。术语“多个(aplurality)”可被理解为包括大于或等于二的数量(例如，二个、三个、四个、五个、[...]等)。

关于一组要素的短语“至少一个”在本文中可用于意指来自由要素组成的组的至少一个要素。例如，关于一组要素的短语“至少一个”在本文中可用于意指以下各项中的选择：所列要素中的一个、所列要素中的多个要素、多个单独的所列要素、或多个所列要素中的多个。

说明书和权利要求书中的词语“复数”和“多个(multiple)”明确地指代大于一的量。因此，任何明确地援引上述词语来指代某个数量的对象的短语(例如，多个(“apluralityof)[对象]”、“多个(multiple)[对象]”)明确地指代多于一个的所述对象。说明书和权利要求书中的术语“(……的)组”、“(……的)集”、“(……的)集合”、“(……的)系列”、“(……的)序列”、“(……的)分组”等(如果存在)指代等于或大于一的量，即一个或多个。术语“适当的子集”、“减小的子集”和“较小的子集”指代集合的不等于该集合的子集，即集合的包含比该集合少的元件的子集。

如本文中所使用的术语“数据”可被理解为包括采用任何合适的模拟或数字形式的信息，例如，作为文件、文件的部分、文件集合、信号或流、信号或流的部分、信号或流的集合等等来提供的信息。进一步地，术语“数据”还可用于意指对信息的例如以指针的形式的引用。然而，术语数据不限于上述示例，并且可采取各种形式并表示如本领域中理解的任何信息。

例如，本文使用的术语“处理器”或“控制器”可被理解为允许处理数据、信号等的任何种类的实体。

处理器或控制器因此可以是或可包括模拟电路、数字电路、混合信号电路、逻辑电路、处理器、微处理器、中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、数字信号处理器(dsp)、现场可编程门阵列(fpga)、集成电路、专用集成电路(asic)等，或其任何组合。下文将进一步详细描述的相应功能的任何其他种类的实现方式也可被理解为处理器、控制器或逻辑电路。应理解，本文中详述的处理器、控制器或逻辑电路中的任何两个(或更多个)可被实现为具有等效功能或类似功能的单个实体，并且相反地，本文中详述的任何单个处理器、控制器或逻辑电路可被实现为具有等效功能或类似功能的两个(或更多个)分开的实体。

本文详述的术语“系统”(例如，驱动系统、位置检测系统等)可被理解为交互元件的集合，作为示例而非限制，这些元件可以是一个或多个机械组件、一个或多个电子组件、一个或多个指令(例如，被编码在存储介质中)、一个或多个控制器等。

如本文使用的“电路”被理解为任何种类的逻辑实现实体，其可包括专用硬件或执行软件的处理器。因此，电路可以是模拟电路、数字电路、混合信号电路、逻辑电路、处理器、微处理器、中央处理单元(“cpu”)、图形处理单元(“gpu”)、数字信号处理器(“dsp”)、现场可编程门阵列(“fpga”)、集成电路、专用集成电路(“asic”)等，或其任何组合。下文将进一步详细描述的相应功能的任何其他种类的实现方式也可被理解为“电路”。应理解，本文详述的任何两个(或更多个)电路可被实现为具有基本等效功能的单个电路，并且相反地，本文详述的任何单个电路可被实现为具有基本等效功能的两个(或更多个)分开的电路。附加地，对“电路”的引用可指代共同形成单个电路的两个或更多个电路。

如本文使用的，“存储器”可被理解为非暂态计算机可读介质，数据或信息以可被存储于其中以供检取。因此，对本文中所包括的“存储器”的引用可被理解为指代易失性或非易失性存储器，包括随机存取存储器(“ram”)、只读存储器(“rom”)、闪存、固态存储、磁带、硬盘驱动器、光盘驱动器等、或其任何组合。此外，应领会，寄存器、移位寄存器、处理器寄存器、数据缓冲器等在本文中也被术语存储器所涵盖。应领会，被称为“存储器”或“一存储器”的单个组件可由多于一种不同类型的存储器组成，并且因此可指代包括一种或多种类型的存储器的集体组件。容易理解的是，任何单个存储器组件可被分成多个集体等同的存储器组件，并且反之亦然。此外，虽然存储器可被描绘为与一个或多个其他组件分离(诸如，在附图中)，但是应理解，存储器可被集成在另一个组件内，诸如被集成在公共集成芯片上。

本文所描述的无线电链路中的任一个可根据以下无线电通信技术和/或标准中的任何一个或多个来操作，这些无线电通信技术和/或标准包括但不限于：全球移动通信系统(gsm)无线电通信技术、通用分组无线电服务(gprs)无线电通信技术、gsm演进的增强数据速率(edge)无线电通信技术、和/或第三代合作伙伴计划(3gpp)无线电通信技术，例如，通用移动电信系统(umts)、多媒体接入自由(foma)、3gpp长期演进(lte)、3gpp长期演进高级(lte高级)、码分多址2000(cdma2000)、蜂窝数字分组数据(cdpd)、mobitex、第三代(3g)、电路交换数据(csd)、高速电路交换数据(hscsd)、通用移动电信系统(第三代)(umts(3g))、宽带码分多址(通用移动电信系统)(w-cdma(umts))、高速分组接入(hspa)、高速下行链路分组接入(hsdpa)、高速上行链路分组接入(hsupa)、高速分组接入加(hspa+)、通用移动电信系统-时分双工(umts-tdd)、时分-码分多址(td-cdma)、时分-同步码分多址(td-cdma)、第三代合作伙伴计划第8版(前-第4代)(3gpprel.8(pre-4g))、3gpprel.9(第三代合作伙伴计划第9版)、3gpprel.10(第三代合作伙伴计划第10版)、3gpprel.11(第三代合作伙伴计划第11版)、3gpprel.12(第三代合作伙伴计划第12版)、3gpprel.13(第三代合作伙伴计划第13版)、3gpprel.14(第三代合作伙伴计划第14版)、3gpprel.15(第三代合作伙伴计划第15版)、3gpprel.16(第三代合作伙伴计划第16版)、3gpprel.17(第三代合作伙伴计划第17版)以及后续版本(诸如，第18版、第19版等)、3gpp5g、3gpplteextra、lte-advancedpro、lte许可辅助接入(laa)、multefire、umts陆地无线接入(utra)、演进umts陆地无线接入(e-utra)、长期演进高级(第4代)(lte高级(4g))、cdmaone(2g)、码分多址2000(第三代)(cdma2000(3g))、演进数据优化或仅演进数据(ev-do)、高级移动电话系统(第1代))(amps(1g))、总接入通信系统/扩展总接入通信系统(tacs/etacs)、数字amps(第二代)(d-amps(2g))、按键通话(ptt)、移动电话系统(mts)、改进的移动电话系统(imts)、高级移动电话系统(amts)、olt(挪威语为offentliglandmobiltelefoni，公共陆地移动电话)、mtd(mobiltelefonisystemd的瑞典语缩写，或移动电话系统d)、公共自动陆地移动(autotel/palm)、arp(芬兰语为autoradiopuhelin，汽车无线电话摂)、nmt(北欧移动电话)、ntt的高容量版本(日本电报和电话)(hicap)、蜂窝数字分组数据(cdpd)、mobitex、datatac、集成数字增强网络(iden)、个人数字蜂窝(pdc)、电路交换数据(csd)、个人手持电话系统(phs)、宽带集成数字增强网络(widen)、iburst、非许可移动接入(uma)，也称为3gpp通用接入网络，或gan标准)、zigbee、蓝牙(r)、无线千兆联盟(wigig)标准、一般而言的mmwave标准(工作在10-300ghz及以上的无线系统，诸如，wigig、ieee802.11ad、ieee802.11ay等)、工作在300ghz以上和thz频带的技术、(基于3gpp/lte或ieee802.11p和其他的)车辆对车辆(v2v)和车联网(v2x)以及车辆对基础设施(v2i)和基础设施对车辆(i2v)通信技术、3gpp蜂窝v2x、诸如智能传输系统和其他(通常工作在5850mhz至5925mhz)之类的dsrc(专用短程通信)通信系统、欧洲its-g5系统(即，基于ieee802.11p的dsrc的欧洲风格，包括its-g5a(即，its-g5在专用于its的欧洲its频带中的运行，用于5875ghz至5905ghz频率范围内的安全相关的应用)、its-g5b(在专用于频率范围为5855ghz至5875ghz的its非安全应用的欧洲its频带中运行)、its-g5c(即，its应用在频率范围5470ghz至5725ghz中的运行)、日本在700mhz频带的dsrc(包括715mhz至725mhz)等。

本文所描述的多个方面可以在任何频谱管理方案的上下文中使用，这些频谱管理方案包括专用许可频谱、未许可频谱、(许可)共享频谱(诸如，在2.3ghz-2.4ghz、3.4ghz-3.6ghz、3.6ghz-3.8ghz和附加频率中的lsa＝许可共享接入以及在3.55ghz-3.7ghz和附加频率中的sas＝频谱接入系统/cbrs＝民用宽带无线电系统)。适用的频谱频带包括imt(国际移动电信)频谱以及其他类型的频谱/频带，诸如，国家分配的频带(包括450mhz-470mhz、902mhz-928mhz(注意：例如在美国分配)(fcc第15部分))、863mhz-868.6mhz(注意：例如在欧盟分配(etsien300220))、915.9mhz-929.7mhz(注意：例如在日本分配)、917mhz-923.5mhz(注意：例如在韩国分配)、755mhz-779mhz和779mhz-787mhz(注意：例如在中国分配)、790mhz-960mhz、1710mhz-2025mhz、2110mhz-2200mhz、2300mhz-2400mhz、2.4ghz-2.4835ghz(注意：它是一个具有全球可用性的ism频带并且它由wi-fi技术系列(11b/g/n/ax)且也由蓝牙使用)、2500mhz-2690mhz、698mhz-790mhz、610mhz-790mhz、3400mhz-3600mhz、3400mhz–3800mhz、3.55ghz-3.7ghz(注意：例如在美国分配用于民用宽带无线电服务)、5.15ghz-5.25ghz和5.25ghz-5.35ghz和5.47ghz-5.725ghz和5.725ghz-5.85ghz频带(注意：例如在美国分配(fcc第15部分)，其由总共500mhz频谱中的四个u-nii频带组成)、5.725ghz-5.875ghz(注意：例如在欧盟分配(etsien301893))、5.47ghz-5.65ghz(注意：例如在韩国分配)、5925mhz-7125mhz和5925mhz-6425mhz(注意：分别在美国和欧盟考虑)。预期下一代wi-fi系统将包括6ghz频谱作为工作频带，但值得注意的是，截至2017年12月，在该频带中仍未允许wi-fi系统。调节法规将在2019-2020时间框架内完成)、imt-高级频谱、imt-2020频谱(预期包括3600mhz-3800mhz、3.5ghz频带、700mhz频带、24.25ghz-86ghz范围内的频带等)、在fcc的“频率前沿”5g倡议下变得可用的频谱(包括27.5ghz-28.35ghz、29.1ghz-29.25ghz、31ghz-31.3ghz、37ghz-38.6ghz、38.6ghz-40ghz、42ghz-42.5ghz、57ghz-64ghz、71ghz-76ghz、81ghz-86ghz和92ghz-94ghz等)、5.9ghz(通常为5.85ghz-5.925ghz)和63ghz-64ghz的its(智能传输系统)频带、当前分配给wigig的频带，诸如wigig频带1(57.24ghz-59.40ghz)、wigig频带2(59.40ghz-61.56ghz)和wigig频带3(61.56ghz-63.72ghz)和wigig频带4(63.72ghz-65.88ghz)、57ghz-64/66ghz(注意：该频具有几乎全球的定名多千兆位无线系统(mgws)/wigig。在美国(fcc第15部分)中分配总共14ghz频谱，而欧盟(etsien302567和用于固定p2p的etsien301217-2)分配总共9ghz频谱)、70.2ghz-71ghz频带、65.88ghz与71ghz之间任意频带、诸如76ghz-81ghz的当前分配给汽车雷达应用的频带、以及包括94ghz-300ghz及以上频带的未来频带。此外，该方案可以在诸如tv白空间频带(通常低于790mhz)的频带上作为次要基础使用，其中特别是400mhz和700mhz频带是有希望的候选者。除了蜂窝应用之外，还可以解决针对垂直市场的特定应用，这些特定应用诸如pmse(节目制作和特殊事件)、医疗、健康、手术、汽车、低等待时间、无人机等应用。

本文所描述的多个方面还可实现该方案的分层应用是可能的，例如，通过基于对频谱的优先级排定的接入针对不同类型的用户引入分层使用优先级排定(例如，低/中/高优先级等)例如，对层1用户具有最高优先级、其次是层2用户、然后是层3用户等，等等。

本文所描述的多个方面还可应用于不同的单载波或ofdm风格(cp-ofdm、sc-fdma、sc-ofdm、基于滤波器组的多载波(fbmc)、ofdma等)，并且特别是通过将ofdm载波数据位向量分配给相应的码元资源而可应用于3gppnr(新无线电)。

本文描述的原理和方法可经由多个通信系统和协议来实行。如上所述，一种这样的系统被称为专用短程通信(dsrc)，其包括被设计成用于汽车的单向和/或双向短程到中程无线通信信道以及对应的协议和标准集。dsrc可以主要在美利坚合众国实现；然而，在dsrc系统在其他地方实现的情况下，此处公开的原理和方法可以根据dsrc在任何国家实行。类似地，可包括用于短程通信的多个双向通信信道的ist-g5原则上可以在欧洲使用，并且本文公开的原理和方法可根据ist-g5来应用或实行。此外，本公开中的任何内容均不应理解为将本文公开的原理和方法限于dsrc和/或ist-g5，而是所述原理和方法可按需且根据任何合适的协议(无论是dsrc、ist-g5还是其他协议)来执行。

尽管在交通工具之间传送传感器信息可能是已知的，但所述传感器信息数据一般包括来自其他交通工具的确定，诸如交通工具的存在、障碍物的存在、碰撞可能性或其他确定。尽管这些交换可能是有价值的，但在某些情况下，提供经较少预处理形式的数据(诸如原始传感器数据、经压缩传感器数据、或携带原始传感器数据或经压缩传感器数据中的某一元素的决策或确定)可以是更有价值的。通过提供这些形式的经较少预处理的传感器信息，接收方交通工具可能能够更好地测试其自己的传感器数据，并且通常能够达成用于实现安全驾驶的更好的决策。然而，还可通过传送经预处理的传感器信息(诸如确定、决策、警告等)，而不是原始传感器信息或经减少预处理的传感器信息，来获得显著的实用性。这可能至少是因为以下事实：原始传感器信息和经较少处理的传感器信息需要额外的带宽或其他传输资源来无线地传送该信息。

当前5g汽车协会(5gaa)标准在day-1(基本安全服务)和day-2(高级服务)交通工具应用之间进行区分。day-1服务被分配5.9ghz频谱，但仅限于70mhz，包括安全应用、非安全应用以及与urbanrail(城市轨道)应用的共享。另一方面，day-2服务包括高数据率无线服务，诸如传感器数据共享。为了请求对应的附加频谱，需要提供处理传感器数据共享的高效方式。

在本公开全文中，在传感器数据和传感器信息之间作出区分。传感器数据可被理解为描述从传感器递送的任何原始数据。例如，图像传感器可被配置成从交通工具附近获取图像，并且所述传感器可将接收到的图像转换成传感器数据，诸如对应于接收到的图像的数字数据。传感器信息可被更宽泛地理解为对应于传感器的任何信息。这可包括如在本文中被描述为传感器数据的原始传感器信息，但还可包括对传感器数据的任何级别的预处理的结果。因此，传感器信息还可包括经压缩数据，或甚至从传感器数据得出的决策，无论是直接还是间接。明确指出的是，传感器数据可被压缩或更改，或者可以在传感器信息被递送至可确定数据共享级别的一个或多个处理器之前从传感器信息中达成决策。数据共享级别可以指以下至少一者：要共享的数据量、数据压缩级别、以及在从原始传感器数据到决策全程期间共享的一种或多种数据类型。例如，数据共享级别可确定共享数据是否包括示出障碍物的原始传感器数据，或者共享数据是否包括存在障碍物的确定。即，在传感器与一个或多个处理器之间(且包括传感器与一个或多个处理器)发生任何传感器数据处理的情况下，所述经处理信息被包括在接收与第一交通工具的一个或多个传感器相对应的传感器数据的一个或多个处理器的此处叙述中。

首先，交通工具传感器数据的质量能够显著变化。这可能是因为多个因素。第一，传感器本身在各交通工具之间可以极大地不同。在现代交通工具中传感器计及显著的成本因素，并由此较低成本和较低质量的传感器可被选择用于交通工具。天气条件可影响传感器数据的质量，因为雨、雾、雪、烟雾等可能妨碍图像传感器获取高质量图像数据。传感器还可能由于射频干扰或由于各种其他因素而被削弱。

交通工具可被配置成评估传感器数据的可靠性。交通工具例如可基于与传感器数据对应的传感器的质量来评估该传感器数据的质量。即，在较低质量的一个或多个传感器被安装在交通工具中的情况下，该交通工具可将其传感器数据评价为不如更高质量的传感器数据可靠。这可影响交通工具决策，因为具有已被认为较不可靠的糟糕质量的传感器的交通工具可寻求来自其他源的传感器数据以补充其自己的传感器数据。交通工具可专门寻找被认为更可靠的传感器数据。

交通工具还可基于其传感器数据的一致性来评估其传感器数据的可靠性。即，来自各种数据源的数据预期彼此对应。来自多个源的对应数据可被认为是可靠的，而不对应的数据可被认为是不可靠的。例如，交通工具可配备有被解释为指示交通工具以每小时30公里的速度向前移动的图像传感器数据。同一交通工具可具有被配置成显示当前交通工具速度的速度计。如果该速度计指示每小时30公里的速度，则来自该速度计和图像传感器的数据彼此对应，并且它们可被认为是较可靠的。然而，如果速度计指示每小时0公里的速度，而图像数据暗示每小时30公里的速度，则一个或两个数据源可被认为是较不可靠的。

可以在评估传感器信息可靠性时考虑的其他因素包括但不限于：传送方交通工具和/或对应传感器的质量；传送方交通工具和接收方交通工具之间的距离；传送方交通工具和接收方交通工具之间的视线连接；传感器信息传输的通信质量；可影响获取传感器信息或传送传感器信息的质量的天气条件；传感器信息是否被传送方交通工具获取或验证；或者传感器信息是否仅仅是从其他交通工具中继或重复。在传感器信息对应于图像的情况下，图像可被评估以获得图像特性，诸如焦点、模糊性、像素色差(pixelation)、噪声或其他特性。

取决于各种情况，交通工具可被配置成相比从其他交通工具接收到的传感器数据而言更信任其自己的传感器数据。例如，在具有高质量传感器或具有高质量传感器数据的交通工具中，交通工具可以相比从其他交通工具接收到的数据而言更信任其自己的数据，因为其它交通工具的传感器数据的真实性是不确定的。在来自其他交通工具的数据与接收方交通工具的传感器数据冲突的情况下，接收方交通工具可信任其自己的传感器。替代地，如果接收方交通工具将其自己的传感器理解为具有较差质量，则接收方交通工具可被配置成相比它自己的传感器而言更信任其他交通工具的传感器。以此方式，存在于接收方交通工具的传感器数据与外部交通工具的传感器数据之间的冲突以有利于最可靠的数据的方式解决。

交通工具还可被配置成确定关键性。关键性确定可对应于感知到的碰撞或受伤风险。关键性确定可基于多个因素来预测，包括但不限于以以下各项中的任一个或多个：做出确定的交通工具附近的交通工具数量、对该交通工具附近或沿着该交通工具的所估计的行进路径的一个或多个危险的标识、该交通工具和/或任何附近交通工具的速度、该交通工具和/或任何周围交通工具的加速度变化、或者该交通工具附近的一个或多个交通工具的碰撞规避机动。

关键性还可基于交通工具的传感器数据对机动的充足性来确定。例如，交通工具可能无法看见规划的或部分执行的转弯的方向上的障碍物。在此情况下，关键性可以提高，因为可用数据是不足的。

如本文描述的，要与其他交通工具共享的传感器数据的级别可基于检测到的数据关键性和可靠性来修改。

对于关键性，关键性可被检测并根据多个关键性级别来确定。在本公开中，为了简明起见，使用三个级别。然而，关键性级别的数量不限于三个。相反，关键性级别的数量可以是任何数量。根据本公开的一方面，关键性级别的数量可以是五个，可以是十个或更少、二十个或更少、五十个或更少、一百个或更少、或者大于一百个。

所评估的关键性级别可以是恰当的数据共享级别的一个决定因素。在低关键性情形中，诸如在紧邻作出评估的交通工具的交通工具很少的情形中，在具有通常较低的交通工具密度的区域中、在具有极少或不具有所标识的障碍物或危险的区域中、或者通常在检测到低危险水平的区域中，可降低数据传感器共享级别。即，传感器数据共享是至少部分地为了辅助交通工具和/或驾驶员规避碰撞或受伤而执行的。在低关键性情形中并由此在其中碰撞或受伤风险较低的情形中，共享数据以防止碰撞或受伤的需求也被减少。由此，较低的数据共享级别在低关键性情形中可以是恰当的。

关键性的提高可以与数据共享效用的提高相对应。例如，在中度关键性期间，诸如在密集驾驶情形中或者在已经标识非临近危险时，传感器数据共享的增加可以是恰当的，因为额外的传感器数据可辅助交通工具和/或驾驶员规避碰撞或受伤。由此，中等的关键性提高可对应于中等的数据共享增加。

临近危险的存在可以是非常高级别的数据共享的理由。即，在驾驶时某些事件指示不久的将来的高碰撞可能性，但仍可提供足够的时间来用于数据接收、数据处理以及交通工具和/或驾驶员的反应。此类事件可包括但不限于：附近交通工具的紧急制动、附近交通工具的规避机动、附近交通工具在另一对象内的撞击或其他事件。此类事件可以与高度关键性相对应，但也可准许在碰撞之前有足够的时间来共享和处理信息，以使得额外的传感器数据共享可降低碰撞或受伤的可能性或严重性。

其他情形可使得更受限的传感器数据共享是正当的。此类示例可包括但不限于近乎确定性的数据以及效用有限的数据。

对于近乎确定的数据，可以优选传送决策或确定，而不是能够做出该决策或确定的数据。在许多情况下，传感器数据是以半处理状态传送的，其中可传送确定以及所述确定的概率，以及甚至支持或质疑该确定的数据。该系统允许接收方交通工具通过将该数据与其自己的传感器数据进行比较并遵循用于数据准确性确定的任何相应算法、来评估所传送的确定的可能性。例如，如果交通工具以接近1的概率检测到障碍物(意味着该障碍物几乎肯定存在)，则仅仅传送指示存在障碍物的消息、而不是传送准许其他交通工具确定存在对象的声明的真实性的大量信息，可以是足够的并且甚至可以是优选的。由此，随着基于数据的确定的确定性的提高，传送准许其他交通工具验证确定的数据的需求变得减少。另一方面，随着基于数据的确定的确定性下降，传送准许其他交通工具评估该确定的确定性的数据的需求增加。

而且，要传送的传感器数据的恰当级别可受到所接收到的传感器数据的效用的影响。传感器数据可受到各种因素的影响，以使得所接收到的传感器数据可具有不同的效用。例如，所接收到的传感器数据可包括大量不想要的噪声，或者图像数据可能由于缺少光、视觉遮挡或其他原因而被削弱。即，所接收到的传感器数据的有用性可能由于各种因素而降低，并且传送效用降低的传感器数据可以是较不重要的。因此，交通工具可被配置成评估所接收到的传感器数据的效用，并且基于感知到的效用来确定要传送的传感器数据量。在传感器数据被确定为具有显著效用的情况下，该传感器数据的绝大部分可供传输。在传感器数据被感知为具有有限效用的情况下，可使得该传感器数据的极小部分可供传输。交通工具可被配置成向其他交通工具传送错误消息，或者仅仅声明关于该传感器数据的决策是不可能的。

另一方面，在传感器数据包括相关信息、但未导致结论性决策的情况下，传感器数据的交换可导致可靠性提高。即，尽管具有可观效用的传感器数据，但单独的交通工具可能没有被装备成解释该传感器数据以达成决策或确定。然而，该传感器数据可被传送至一个或多个其他交通工具并且然后与其他传感器数据相组合或对照其他传感器数据进行测试。这可准许达成具有更高的准确可能性的更好确定。

图1描绘了交通工具传感器配置。在该案例中，交通工具102配备有多个交通工具传感器。传感器包括但不限于：用于交叉路口交通警告的雷达传感器104、用于对象检测和/或碰撞规避的激光雷达传感器106、用于自适应巡航控制(acc)的雷达传感器108、用于泊车辅助的前部超声传感器110、用于泊车辅助的后部超声传感器112、用于泊车辅助的环视摄像机114、用于后部碰撞警告的雷达116、用于环视的左侧摄像机118a以及用于环视的右侧摄像机118b。传感器可被配置成检测传感器数据，并且传感器可以通信地连接到一个或多个处理器，该一个或多个处理器可被配置成根据本文描述的方法和过程来处理传感器数据。每一个传感器可产生原始数据馈送，该原始数据馈送被传输至一个或多个处理器以供处理。原始数据可以在到达一个或多个处理器之前在一个或多个站处进行预处理，或者它可由该一个或多个处理器预处理，或者由该一个或多个处理器从其原始形式进行处理。该附图中所描绘的传感器被选择成描绘可用于检测数据以供根据本文公开的方法和过程来处理的一系列可用传感器。所描绘的传感器并非是穷尽性的，并且任何传感器可用于本文公开的方法和过程，而不作为限制。可用于本文公开的方法和过程的附加传感器的非穷尽性列表包括温度计、速度计、里程计、加速度计、陀螺仪、光传感器、话筒、比重计或其他传感器。

图2描绘了各种常见的交通工具间通信配置。交通工具可被配置成在驾驶功能期间与一个或多个附加交通工具通信。通信可起因于各种配置或问题。交通工具可被配置成参与结队202，其中交通工具在一起行进时动态地形成队伍。队伍中的交通工具可以从领队交通工具获取信息以管理队伍。这可基于在队伍和交通工具之间保持的距离而变得必要，因为交通工具可被配置成彼此非常靠近地行进，由此限制除了前面的交通工具以外的交通工具的视觉和反应时间。结队的交通工具能够在交通工具之间的空间显著减小的情况下连成一排行进。这可需要用于服务的高数据率，这些服务为除了队伍前面的交通工具以外的交通工具提供与来自前面的交通工具的可用视觉信息相对应的信息。以此方式，后续结队交通工具可获取原本只对第一个交通工具可用的数据。这可被称为向结队交通工具提供“透视服务”。第一个交通工具可能具有相机并且将向其余交通工具转发图像以使其能够看见。由此，已结队的交通工具之间的通信变成是至关重要的。

交通工具可被配置成在高级驾驶情形204中彼此通信。交通工具可以与其附近的其他交通工具共享从其自己的本地传感器获取的感知数据。这可准许交通工具协调其自己的轨迹，并且这可涉及改进的传感器数据处理。

交通工具可以通信以用作彼此的扩展传感器206。在此配置中，通过本地传感器收集的数据或实况视频图像可以在其他交通工具、路侧单元(rsu)、行人和/或v2x服务器之间共享。

交通工具可以在可准许远程驾驶员或v2x应用远程地操作交通工具的远程驾驶配置208期间通信。

图3将交通工具数据共享描绘为传感器数据增强。尽管交通工具通常配备有能够感知各种方向或空间中以及各种格式的信息的各种传感器，但对交通工具可用的信息仍然有限。这一有限信息的常见示例可以从图像数据中看到。交通工具可以配备有能够以围绕交通工具360度的方式感知信息的多个图像传感器；然而，不管传感器的数量、传感器的质量或其布局如何，传感器信息都将由于传感器的视野内的障碍物或其他不透明特征而受限。在该附图中，交通工具302被描绘为正在接近一建筑物，且具有围绕该建筑物左转的假定意图。当该交通工具接近该建筑物时，该建筑物的结构将遮挡该交通工具的传感器关于行进区域的视觉。即，该交通工具将无法感知到该建筑物的另一侧周围的区域。这可能为该交通工具造成危险，因为未被感知到的区域可包括障碍物或其它驾驶危险。在没有这些其他障碍物或危险的信息的情况下，交通工具将无法考虑或计及这些障碍物或危险。

与交通工具302形成对比，交通工具304被描绘为正从反方向接近该建筑物。当交通工具304接近该建筑物时，交通工具304具有交通工具302仍无法感知到的区域的视图。由此，交通工具304很有可能知晓对交通工具302是未知的任何障碍物或危险。通过遵从交通工具数据共享协议，交通工具304可将其传感器数据或与其传感器数据相对应的信息传递至交通工具302，交通工具302可从该传感器数据或信息中感知到其行进路径中的任何障碍物或危险。如此处所述，数据可基于关键性和可靠性来定制。例如，在交通工具302感知到缺少其行进路径的数据的情况下，这可对应于传感器数据可靠性级别降低，并因此交通工具302可以向交通工具304请求附加传感器数据以容适交通工具302的相对信息缺失。类似地，在交通工具304感知到其行进路径中的值得注意的障碍物或危险的情况下，这可对应于关键性级别提高，这可导致交通工具304共享级别提高的传感器数据。如本文描述的，传感器数据级别可通过更改要共享的数据量和/或数据预处理级别来更改。

图4描绘了四个交通工具(即交通工具一402、交通工具二404、交通工具三406和交通工具四408)之间的交通工具传感器数据共享通信协议。交通工具一402可通告要共享的传感器数据的可用性或者可请求对传感器数据的访问，或两者兼而有之，见附图标记410。对数据共享的供给或请求可去往单个交通工具(单播)、去往多个交通工具(多播)或去往所有交通工具(广播)，见附图标记412。在从交通工具一402接收到数据共享通信后，交通工具二404同意共享(或只提供/接收)传感器数据，见附图标记414。诸如例如，确收(ack)形式的同意可以被发送到仅仅始发交通工具(单播)、多个交通工具(多播)或所有交通工具(广播)，见附图标记416。传感器数据可以在同意后根据达成一致的传感器数据交换来交换，见附图标记418。在交换完成之际或由于导致不想要数据交换的任何情形变化，交通工具(在该示例中是交通工具一402)可通告传感器数据共享结束，见附图标记420。传感器数据共享结束通常被发送到所涉及的所有交通工具，即单个交通工具(单播)、多个交通工具(多播)或所有交通工具(广播)，见附图标记422。

图5描绘了用于数据共享管理的过程。根据第一步骤，交通工具基于可用传感器数据来评估情形的关键性，即步骤502。该关键性可基于多个相关因素来确定，包括但不限于新检测到的障碍物存在、障碍物消失、周围交通工具的行为改变或其他因素。一旦确定了关键性，就可将该关键性与先前确定的关键性进行比较。如果关键性已改变，则可确定是否需要适配用于传感器数据共享的细节级别，即步骤504。如果不需要适配传感器数据共享级别，即步骤506，则可再次重复关键性确定并且随后将该确定与先前的确定进行比较。如果在步骤504确定需要适配用于传感器数据共享的细节级别，则评估传感器数据共享的当前需求，即步骤508。这可包括确定用于传感器数据共享的新细节级别。一旦确定了新级别，即应用新传感器数据共享级别，即步骤510。该过程可被重复以提供对传感器数据共享级别的持续适配。

传感器信息可根据预处理量和资源专用量中的至少一者来改变。对于一个预处理量，所传送的信息可对应于从极少或无预处理(诸如在原始数据传输中)，到传感器数据的经压缩版本，到高级别的预处理(诸如在决策和确定的传输中)的一系列预处理。

指定可用于传送传感器信息的资源专用量可包括但不限于：指定用于传送传感器信息的带宽范围、指定用于传送传感器信息的频率数量、和/或指定特定频率范围，诸如在常规带宽还是毫米波带宽内传送传感器信息。此类决策可具有对可在功能上传送的数据的传输速度和量的显著影响。

根据本公开的一方面，资源专用量可以与所执行的预处理的级别相关。高度预处理的传感器信息可对应于相对较小的数据传输量。例如，某些决策或观察可被减少至非常小的位数，这些位可被传送以表示障碍物的存在、弯道、关键性变化或其他信息。为了成功地传送此类有限量的数据，专门分配能够传送大量数据的大带宽或频率范围是不必要的。即，在使用高预处理的情况下，限制带宽或依靠相比于例如毫米波范围可具有可能的传输量限制的常规频率范围或许是可以接受的。另一方面，在将要传送原始传感器数据或者通常较少预处理的传感器信息的情况下，在少量位中传送所述数据可能是困难的或不可能的，并且可能需要多得多的资源。在此情形中，所述数据的传输可能需要能够容适更快或更多量的数据传输的附加带宽和/或频率范围变化。

图6描绘了交通工具传感器数据共享设备602，包括一个或多个处理器604，该一个或多个处理器被配置成：接收与第一交通工具的一个或多个传感器相对应的传感器数据；从接收到的传感器数据中确定与第一交通工具的关键性级别相对应的关键性因子；确定与接收到的传感器数据的可靠性级别相对应的可靠性因子；基于关键性因子和可靠性因子来选择与要共享的数据的级别相对应的数据共享级别；以及经由通信地耦合到该一个或多个处理器的发射机606来发送传感器信息或对传感器信息的请求；其中该传感器信息根据数据共享级别对应于传感器数据。该一个或多个处理器604可以通信地耦合到向该一个或多个处理器604提供传感器数据的一个或多个传感器608。

图7描绘了一种交通工具传感器数据共享方法，包括接收表示从第一车辆的一个或多个传感器输出的传感器数据的传感器信息，即步骤702；确定指示所接收到的传感器信息的可靠性的可靠性指示符，即步骤704；从所接收到的传感器信息中确定指示所接收到的传感器信息对第一车辆的关键性的关键性指示符，即步骤706；基于该关键性指示符以及该可靠性指示符来选择数据共享级别，即步骤708；以及生成包括观察信息或对观察信息的请求的消息，其中该观察信息根据该数据共享级别来与传感器信息相对应，即步骤710。

如本文描述的，传感器数据共享级别可基于传感器可靠性确定与关键性级别之间的关系来确定。为了描述该确定并且为了解释简明起见，传感器数据可靠性和关键性的类别此处将在三个级别上描述，每一个级别本质上对应于低、中和高。然而，这些类别可根据任何数量的多个级别来计算，并且不应被理解为限于三个级别。

传感器可靠性或关键性的确定可以按任何次序执行。即，该一个或多个处理器可被配置成：首先确定传感器可靠性并且随后确定关键性，或者首先确定关键性且随后确定传感器可靠性，或者并发地或同时确定传感器可靠性和关键性。替代地，传感器可靠性可不需要单独确定，而是可对应于预定和/或存储的确定。即，在某些情况下，传感器可靠性可基于传感器质量来预测，该可靠性可以是固定值，因为传感器不太可能在交通工具活动的过程中变化。由此，传感器可靠性值可对应于固定值，该固定值然后可以与关键性确定相比较。

假定高级别的传感器可靠性，高级别的传感器可靠性可以与所确定的关键性级别相比较。在高级别的传感器可靠性对应于高级别的关键性的情况下，从周围交通工具获取附加传感器数据可以是有用的，但并非必需。这可能是因为以下事实：交通工具已经从其自己的传感器获取高质量传感器数据，并因此来自从其他交通工具接收到的传感器数据的任何效用可降低。在决定从其他交通工具获取某一级别的附加传感器数据的情况下，获取也对应于高级别可靠性的传感器数据可以是优选的，因为提供较不可靠的传感器数据可降低该交通工具的传感器信息的总体可靠性。在传感器可靠性和关键性两者都高的情况下，获取低数据率反馈、而不是大量原始数据可以是足够的。这一反馈可包括来自一个或多个其他交通工具的确定，诸如例如“前面的交通工具正在制动”、“障碍物在前方”、“交通拥塞50米内开始”或其他确定。

假定高级别的传感器可靠性和中级别的关键性，从周围交通工具获取附加传感器数据可以是有用的，但并非必需。类似地，只获取高质量传感器数据可以是优选的，因为获取质量不高的传感器数据可降低对该交通工具可用的传感器信息的总体可靠性。如果空中链路中有足够容量可用，则低数据率反馈可以是足够的。如上所述，该反馈可包括但不限于诸如以下交通工具确定：“前面的交通工具正在制动”、“障碍物在前方”、“交通拥塞在50米内开始”或其他确定。

在传感器数据可靠性高且关键性低的情况下，可能没有必要从周围交通工具获取附加传感器数据。这在空中容量特别有限或不可用的情况下可能尤其如此。在空中容量可用的情况下，传感器数据交换可被触发以进一步改善数据获取。另外，某一级别的数据共享可以是合乎需要的。这一数据共享可准许用于接收方交通工具的附加传感器数据确定，诸如允许接收方交通工具做出与原本或许无法看到但对其他交通工具或许可见的角落周围的情形有关的确定。

在传感器可靠性为中、但关键性级别为高的情况下，从周围交通工具获取附加传感器数据可能是必要的。传感器数据可以理想地来自具有高度可靠的传感器数据的交通工具。远程传感器数据或许能够与来自接收方交通工具的传感器数据相组合以改进接收方交通工具预测质量。在此情形中，可提供中数据率流。这可包括例如一些经预过滤的数据。所述经预过滤的数据可以针对给定实现高度定制；然而，这一经预过滤的数据可包括与原始传感器数据流相比减少的数据量。这一经预过滤的数据还可包括比诸如基于接收到的传感器数据的处理器确定之类的低数据率反馈更多的信息。

在传感器数据可靠性和关键性两者都被确定为中的情况下，从周围交通工具获取有限的附加传感器数据可以是合乎需要的。这一有限传感器数据可以理想地来自具有等于或大于接收方交通工具的传感器可靠性的交通工具。该远程传感器数据可以与接收方交通工具自己的传感器数据相组合以改进预测质量。低或中数据率流可以是优选的。所述低或中数据率流通常可包括经预过滤的数据。

在传感器数据被可靠地确定为中、而关键性被确定为低的情况下，从周围交通工具获取一些有限的附加传感器数据可以是合乎需要的。这在可靠信息和空中容量可用且足够的情况下可能尤其如此。某一级别的数据共享可以是明智的，以准许接收方交通工具获取原本不可用的传感器数据信息，诸如但不限于与早期对接收方交通工具的传感器不可用的区域相对应的数据，诸如允许接收方交通工具看到角落后面。

在传感器数据可靠性被确定为低、而关键性被确定为高的情况下，从周围交通工具获取附加传感器数据可以是合乎需要的。所获取的传感器数据可以理想地来自具有高度可靠的传感器数据的交通工具，以提高接收方交通工具的传感器数据的总体可靠性。但是，因为接收方交通工具的传感器数据在该场景中被假定为不可靠，所以具有更高级别的可靠性的所接收到的任何级别的传感器数据可以是对可用于接收方交通工具的数据的改进。在此情况下，接收方交通工具或许无法依靠其自己的传感器数据，并且或许只能依靠远程传感器数据。在此情况下，高数据率流可被优选地应用，以使得最大量的传感器数据被传送至接收方交通工具。该高数据率流可由接收方交通工具的一个或多个处理器来处理以做出传感器数据确定。

在传感器数据可靠性被确定为低、而关键性被确定为中的情况下，来自周围交通工具的某一级别的附加传感器数据可以是合乎需要的。接收方交通工具可优选来自具有高度可靠的传感器数据的交通工具的传感器数据。可以优选接收具有比接收方交通工具的传感器数据可靠性更高的可靠性的传感器数据，以改进该交通工具的传感器信息的总体可靠性。

在传感器数据可靠性和关键性两者都被确定为低的情况下，可以不需要或需要极少的来自周围交通工具的附加传感器数据。在共享任何附加传感器数据信息的情况下，附加传感器数据信息可以从具有高度可靠的传感器数据源的交通工具共享。某一级别的共享可以是合乎需要的，以准许接收方交通工具获取关于原本可能不可用的区域的信息(诸如来自附近交通工具的信息)，以准许接收方交通工具看见角落周围或以其他方式感知到对接收方交通工具不可见的区域。

在评估该情形的关键性时，可考虑以下非穷尽性因素列表。如果在稀疏填充的道路上存在极少或不存在危险，诸如例如只存在其间距离很大的极少数交通工具，则要共享的传感器数据的级别可以降低。然而，如果确定存在临近危险，例如在交通工具的紧急制动期间，则可共享详细的传感器数据以确保尽可能最佳的决策。

在确定数据可靠性时，可考虑一个或多个传感器的质量。交通工具可知晓预定的传感器质量评估，该评估可对应于一个或多个预装交通工具传感器的质量。作为对考虑预定传感器质量信息的替代或补充，可通过针对预期相关性比较所接收到的传感器数据来确定传感器数据可靠性。即，不同时间接收到的传感器数据可预期显示指定关系，并且未能显示该指定关系可指示传感器数据的可靠性。例如，交通工具可以配备有被配置成接收该交通工具附近的图像的一个或多个图像传感器。从这些接收到的图像中，可确定该交通工具是正在移动还是静止。确定交通工具的恰当速度或许也是可能的。在确定给定速度(诸如50km/h)的情况下，可预期其他传感器数据将对应于所确定的速度。交通工具可以配置有速度计，该速度计将预期显示50km/h的速度。然而，如果速度计显示10km/h的速度或指示交通工具未移动(由此显示0km/h的速度)，则在速度计的接收到的传感器数据与图像传感器之间存在冲突，并且可确定一个或两个传感器数据源是不可靠的。该一个或多个处理器可被配置成比较两个或更多个传感器数据源以做出关于传感器数据可靠性的这一确定。

如果传感器以接近1的概率检测到障碍物，则传达消息“我看见障碍物”可以是足够的，因为详细的统计数据的交换可能没用。如果传感器数据包含极少信息，则共享该数据可能没用。例如，传感器可能由于任何数量的因素而被削弱，并且可返回不完整或无用的数据。图像传感器可能被障碍物遮挡，或者射频传感器可能只返回噪声。如果确定接收到的数据的质量显著受损，则交通工具可被配置成拒绝共享数据，并且可被配置成提高所寻求的收到数据的级别。在向交通工具请求数据的情况下，该交通工具可被配置成返回该数据是不适当的或者没有决策是可能的响应。

然而，如果传感器数据包括相关信息、但未导致结论性决策，则与其他传感器的交换可改进交通工具决策的可靠性。即，从其他交通工具接收到的传感器信息，无论是原始传感器数据还是基于传感器的决策，都可被提供给接收方交通工具以提高其自己的决策质量。

传感器数据传输可根据推动方法和拉动方法来理解。根据拉动方法，交通工具可主动向周围交通工具请求传感器数据。出于该目的，有关交通工具可根据以下步骤来继续。首先，该交通工具可评估该情形的关键性。这可包括确定是否检测到临近危险或者可用传感器数据是否不足以检测到这一危险。如果检测到临近危险或者传感器数据被认为是不足的，则可以向周围交通工具请求附加传感器数据。

如果未检测到临近危险，则附加传感器数据可具有有限的有用性。在此情况下，可请求极少附加数据或不请求附加数据。在例外情况下，其他交通工具可检测到对有关交通工具可能不可见的即将到来的危险，并且所述其他交通工具积极主动地基于“推动”方法来分发警告。

其次，评估该交通工具自己的数据的可靠性。如果关键性级别低且自己的传感器数据的可靠性高，则不需要或需要极少的来自周围交通工具的附加传感器数据。某一级别的共享可以是有意义的，例如以便看到对其他交通工具或许完全可见的“角落周围”。如果关键性级别高且自己的传感器数据的可靠性低，则需要来自其他交通工具的大量输入。然后，有关汽车向周围交通工具请求大量传感器数据共享。

根据用于传感器数据共享的“推动”方法，交通工具可评估其传感器数据对于其他周围交通工具是否可具有价值。如果假设具有价值，则该交通工具可以向其他交通工具提供其传感器数据，而不是首先从周围交通工具接收任何特定请求或触发。当然，交通工具还可响应于来自其他交通工具的特定请求或触发而提供其传感器数据。

为了评估其传感器数据对于其他周围交通工具是否有价值，可做出以下确定。可确定交通工具自己的传感器数据是否可靠。如果是，则可以向其传感器较不可靠的其他交通工具提供价值。第二，可确定是否存在关键情形。如果关键情形被确定为存在，则数据的确可支持周围交通工具的决策。

根据本公开的一方面，当交通工具尝试与增加的碰撞或受伤风险相关联或者与较高的关键度相关联的机动时，附加传感器信息可以是合乎需要的。此类机动可包括但不限于：交通工具准备超过另一交通工具、交通工具接近交叉路口、变道、高于预定速度驾驶、加速度变化超过预定阈值或其他机动。

根据本公开的另一方面，传感器共享关联过程可以如下执行。在确立实际传感器数据共享之前，可触发交通工具之间的一个或多个关联过程。以此方式，在执行关于要共享的数据的协商之后建立“流传输”型单播连接。所述协商可包括但不限于将共享哪些传感器的数据、可共享哪一级别的信息细节、以及要执行的预处理或数据过滤的级别。

关键性级别可由传感器数据宿或由将关键情形告知一个或多个处理器的源来确立。推动或拉动方法两者都可涉及该协商。此外，在涉及多个交通工具的情况下，可建立多播通信，由此允许单个无线通信到达多个交通工具。另外，在决定在特定区域内的许多交通工具之间共享数据并且频谱资源变得稀有的情况下，需要建立协商并确立优先级排序。协商的建立以及优先顺序的确立可根据本公开的一方面使用博弈论来实现，因为使用博弈论可避免交通工具之间的层级。

博弈论通常被应用于确保由多个交通工具联合且通过多个交通工具之间的协商来标识最优参数设计；该方法通常的确比为特定交通工具做出的孤立决策更好。在实践中，这一孤立决策可能仅仅从特定交通工具的观点来看是有意义的，但最终可导致具有非常糟糕的总体效率的总体情形。一个示例是给定交通工具可发现将其速度提升至尽可能最大级别以便在尽可能最短的时间内到达目的地是合理的；然而，在实践中，这可导致交通堵塞以及其他拥塞情形，并且最终降低总体效率。如果各交通工具就可由每一者维持的合理的稳定速度达成一致以确保恒定的交通流，则可达成更好的结果。

鉴于该问题，考虑到给定博弈论可用于对人类直觉、经验和决策进行建模，因此博弈论的应用可以是有益的。另一方面是人类通过将可在驾驶时特别相关或明显的环境条件考虑在内来做出决策。例如，高速驾驶在高质量路面上并且在有利的天气条件期间或许是可接受的；然而，在起雾、下雨或下雪的情况下高速驾驶或许是不明智或鲁莽的。

为了将环境条件考虑在内，可利用博弈论来引入用于决策策略的类别和优先级。这些类别和优先级可包括但不限于：

(1)评估道路的交通工具密度并基于该确定来做出决策。如上所述，甚至在理想的天气和道路条件下，在道路拥挤时交通工具以最大速度(或甚至高速)行进在宏观上可能是不合乎需要的。尽管高速对于任何单个交通工具可以是可达到的，但这通常将在由多个交通工具在密集道路情形中尝试时导致糟糕的结果。由此，该一个或多个处理器可被配置成将诸如交通工具密度之类的道路条件考虑在内并且相应地控制速度。即，交通工具速度可被设置成优化交通流，而不是优化任一个交通工具的速度。具体对于传感器数据共享，两个或更多个交通工具可同意彼此共享传感器数据。它们还可同意至少为了共享传感器数据的各个交通工具的利益、而不是为了最大化任何单个交通工具的利益而做出共同决策。以此方式，共享传感器数据的多个交通工具还可基于交通密度来就最高可接受速度达成一致。

(2)还可基于天气和/或能见度来做出决策。类似于基于交通密度的速度控制原则，交通工具决策还可基于天气和/或能见度。在糟糕天气或糟糕能见度的情形中，任一个交通工具的古怪行为可将其他交通工具置于危险中。由此，交通工具可以就受限的速度或受限的风险承担达成一致以改善总群体安全性。上述示例不限于交通密度、天气和能见度，而是可以指被环境因素影响的任何群体决策原则。

作为这一协商和优先级排序的示例，关联可以在诸如意识消息之类的其他消息后开始，这些消息帮助标识有关交通工具是否能够提供有用信息。对具有来自另一交通工具的传感器的信息感兴趣的每一个交通工具都应执行请求。

根据本公开的一方面，传感器数据预处理可以如下确定。取决于传感器数据的所需细节级别并且取决于可用于共享数据的吞吐量(带宽)，原始感测数据可取决于以下需求中的一者或多者来预处理。第一，处理级别可取决于原始感测数据交换。在该情形中，不应用预处理，并且传送来自交通工具中的一个或多个传感器的原始(即，未经处理的)传感器输出数据。原始传感器数据的传输可需要大量带宽。此外，原始传感器数据的传输还可需要数据标准化，以使得接收到的传感器数据可被接收方交通工具理解。“原始”传感器数据可包括但不限于以下任一者：mpeg视频、mpeg压缩视频、jpeg视频、jpeg压缩视频、jpeg静止图像、或jpeg压缩静置图像。第二，传感器数据交换可以在有限预处理后发生。在此情形中，对原始传感器数据应用一些预处理以减少吞吐量(带宽)需求。通常，只在检测到一个或多个变化的事件(诸如标识新障碍物(诸如交通工具制动等)、先前标识的障碍物被移除等)时应用流传输，而不是始终流传输原始数据。第三，传感器数据交换可以在大量预处理后发生。在此情形中，对原始传感器数据应用大量预处理以便尽可能最大程度地最小化吞吐量(带宽)需求。根据该第三过程，只共享“硬决策”或“元数据”，诸如“交通工具正在前方制动”等，或者对传感器数据应用某一最大压缩，并且连同低分辨率传感器数据一起提供决策。

传感器数据以及相应级别的细节的交换可使用以下过程和/或考虑事项来适配。

存在用于预处理方法的许多选项。可根据标准化接口来共享数据。即，对于各种级别的分辨率或预处理，不同制造商的装备之间的互操作性可以是有益的或必要的。

根据本公开的一方面，本文描述的方法和原理可被理解为基于关键性和可靠性来对传感器数据量、级别和/或细节进行动态适配。

传感器信息的传输可根据交通工具间传输、广播或多播来执行。在交通工具间传输中，传输可被引导至特定交通工具，诸如对做出请求的交通工具的应答，或者去往被确定为相关的交通工具的传输。多播可用于向多个交通工具进行传送。以此方式，交通工具可以注册成接收网络的一部分，并且多播可被引导至该接收网络。广播可以是去往能够接收所传送的信息的任何且所有交通工具的传输。

根据本公开的一方面，本文描述的数据传输可根据以信息为中心的联网(icn)协议来执行。icn可被理解为替代架构，其根据替代的基于信息的范例、而不是在互联网通信中常见的传统的以主机为中心的范例来操作。icn可需要所存储的数据元素的统一性，以使得数据元素可被恰当地搜索和识别。icn实现领域的技术人员将理解根据本文描述的原理和方法来实现icn系统的必要步骤。

根据本公开的另一方面，第一交通工具可依靠第二交通工具来达成与该第一交通工具的传感器数据相关的决策。以此方式，在第一交通工具确定它无法基于其可用传感器信息来达成决策的情况下，并且作为对如本文描述的发送对附加传感器信息的请求的替代，第一交通工具可将其传感器信息转发至第二交通工具并请求第二交通工具达成关于该传感器数据的必要决策。在达成决策之际，第二交通工具然后可将该决策传送至第一交通工具。以此方式，第一交通工具能够部分地从其自己的传感器数据获得决策，而不向其他交通工具请求传感器数据。相反，第一交通工具将第二交通工具用作用于鉴于对该第二交通工具可用的传感器数据来处理第一交通工具的传感器数据的处理资源。

下列示例涉及本公开的各方面：

在示例1中，一种交通工具传感器数据共享设备，包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成用于：接收表示从第一交通工具的一个或多个传感器输出的传感器数据的传感器信息；确定指示所接收到的传感器信息的可靠性的可靠性指示符；从所接收到的传感器信息中确定指示所接收到的传感器信息对第一交通工具的关键性的关键性指示符；基于所述关键性指示符以及所述可靠性指示符来选择数据共享级别；以及生成包括观察信息或对观察信息的请求的消息，其中所述观察信息根据所述数据共享级别来与传感器信息相对应。

在示例2中，如示例1的交通工具传感器数据共享设备，其中所述关键性指示符是第一交通工具的所预测的碰撞可能性。

在示例3中，如示例1或2的交通工具传感器数据共享设备，其中所述一个或多个处理器被进一步配置成用于使用所接收到的传感器数据来预测第一交通工具的碰撞可能性，并且其中所预测的碰撞可能性对应于所述关键性指示符。

在示例4中，如示例1到3中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述可靠性指示符是从一个或多个预定值中确定的。

在示例5中，如示例1到3中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述可靠性指示符是基于对应于来自第一传感器的传感器数据的观察信息与对应于来自第二传感器的传感器数据的观察信息的比较来确定的。

在示例6中，如示例1到5中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述一个或多个处理器被进一步配置成用于通过将对应于来自第一传感器的传感器数据的观察信息与对应于来自第二传感器的传感器数据的观察信息进行比较来确定所述可靠性指示符。

在示例7中，如示例1到6中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述数据共享级别对应于要共享的传感器数据量或者传感器数据预处理级别中的至少一者。

在示例8中，如示例1到7中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述数据共享级别与所述关键性指示符成正比。

在示例9中，如示例1到8中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述数据共享级别与所述可靠性指示符成反比。

在示例10中，如示例1到9中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述数据共享级别对应于要共享的传感器数据量或者要共享的传感器数据预处理级别中的至少一者。

在示例11中，如示例1到10中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述一个或多个处理器被进一步配置成用于确定对应于传感器数据预处理级别的数据预处理因子，并且其中所述观察信息或者对观察信息的请求对应于所述数据预处理因子。

在示例12中，如示例1到11中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述一个或多个处理器至少基于所述关键性指示符和所述可靠性指示符来确定所述数据预处理因子。

在示例13中，如示例1到12中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，进一步包括按照专用短程通信(dsrc)协议来接收观察信息。

在示例14中，如示例1到12中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，进一步包括按照ist-g5协议来接收观察信息。

在示例15中，如示例1到14中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，进一步包括按照专用短程通信(dsrc)协议来共享观察信息。

在示例16中，如示例1到14中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，进一步包括按照ist-g5协议来共享观察信息。

在示例17中，如示例13到16中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述观察信息是来自第二交通工具的传感器数据。

在示例18中，如示例13到16中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述观察信息包括来自第二交通工具的传感器数据。

在示例19中，如示例13到16中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述观察信息包括来自第一交通工具的传感器数据。

在示例20中，如示例13到19中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述观察信息包括来自第二交通工具的经预处理的传感器数据。

在示例21中，如示例13到19中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述观察信息包括来自第一交通工具的经预处理的传感器数据。

在示例22中，如示例1到21中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述观察信息是根据交通工具间(v2v)传输来发送的。

在示例23中，如示例1到21中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述观察信息是根据设备间(d2d)传输来发送的。

在示例24中，如示例1到21中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述观察信息是根据广播来发送的。

在示例25中，如示例1到21中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述观察信息是根据多播来发送的。

在示例26中，如示例1到25中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述一个或多个处理器发送观察信息以及对对应于所述观察信息的确定的请求，如由第二交通工具呈现。

在示例27中，如示例1到26中的任一项的交通工具传感器数据共享设备，其中所述一个或多个处理器通信地连接到发射机，并且其中所述一个或多个处理器被进一步配置成用于传送所述消息。

在示例28中，一种交通工具传感器数据共享方法，包括：接收表示从第一车辆的一个或多个传感器输出的传感器数据的传感器信息；确定指示所接收到的传感器信息的可靠性的可靠性指示符；从所接收到的传感器信息中确定指示所接收到的传感器信息对第一车辆的关键性的关键性指示符；基于所述关键性指示符和所述可靠性指示符来选择数据共享级别；以及生成包括观察信息或对观察信息的请求的消息，其中所述观察信息根据所述数据共享级别来与传感器信息相对应。

在示例29中，如示例28的交通工具传感器数据共享方法，其中所述关键性指示符是第一交通工具的所预测的碰撞可能性。

在示例30中，如示例28或29的交通工具传感器数据共享方法，进一步包括使用所接收到的传感器数据来预测第一交通工具的碰撞可能性，并且其中所预测的碰撞可能性对应于所述关键性指示符。

在示例31中，如示例28到30中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，其中所述可靠性指示符是从一个或多个预定值中确定的。

在示例32中，如示例28到30中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，其中所述可靠性指示符是基于对应于来自第一传感器的传感器数据的观察信息与对应于来自第二传感器的传感器数据的观察信息的比较来确定的。

在示例33中，如示例28到32中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，进一步包括通过将对应于来自第一传感器的传感器数据的观察信息与对应于来自第二传感器的传感器数据的观察信息进行比较来确定所述可靠性指示符。

在示例34中，如示例28到33中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，其中所述数据共享级别对应于要共享的传感器数据量或者传感器数据预处理级别中的至少一者。

在示例35中，如示例28到34中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，其中所述数据共享级别与所述关键性指示符成正比。

在示例36中，如示例28到35中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，其中所述数据共享级别与所述可靠性指示符成反比。

在示例37中，如示例28到36中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，其中所述数据共享级别对应于要共享的传感器数据量或者要共享的传感器数据预处理级别中的至少一者。

在示例38中，如示例28到37中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，进一步包括确定对应于传感器数据预处理级别的数据预处理因子，并且其中所述观察信息或者对观察信息的请求对应于所述数据预处理因子。

在示例39中，如示例28到38中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，进一步包括至少基于所述关键性指示符和所述可靠性指示符来确定所述数据预处理因子。

在示例40中，如示例28到39中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，进一步包括按照专用短程通信(dsrc)协议来接收观察信息。

在示例41中，如示例28到39中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，进一步包括按照ist-g5协议来接收观察信息。

在示例42中，如示例28到41中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，进一步包括按照专用短程通信(dsrc)协议来共享观察信息。

在示例43中，如示例28到41中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，进一步包括按照ist-g5协议来共享观察信息。

在示例44中，如示例40到43中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，其中所述观察信息是来自第二交通工具的传感器数据。

在示例45中，如示例40到43中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，其中所述观察信息包括来自第二交通工具的传感器数据。

在示例46中，如示例40到43中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，其中所述观察信息包括来自第一交通工具的传感器数据。

在示例47中，如示例40到46中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，其中所述观察信息包括来自第二交通工具的经预处理的传感器数据。

在示例48中，如示例40到46中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，其中所述观察信息包括来自第一交通工具的经预处理的传感器数据。

在示例49中，如示例28到48中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，进一步包括根据交通工具间(v2v)传输来传送所述观察信息。

在示例50中，如示例28到48中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，进一步包括根据方法间(d2d)传输来传送所述观察信息。

在示例51中，如示例28到48中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，进一步包括根据广播来传送所述观察信息。

在示例52中，如示例28到48中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，进一步包括根据多播来传送所述观察信息。

在示例53中，如示例28到52中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，进一步包括发送观察信息以及对对应于所述观察信息的确定的请求，如由第二交通工具呈现。

在示例54中，如示例28到53中的任一项的交通工具传感器数据共享方法，进一步包括传送所述消息。

在示例55中，一种交通工具传感器数据共享装置，包括一个或多个处理装置，所述一个或多个处理装置用于：接收表示从第一交通工具的一个或多个传感器输出的传感器数据的传感器信息；确定指示所接收到的传感器信息的可靠性的可靠性指示符；从所述传感器信息中确定指示所接收到的传感器信息对第一交通工具的关键性的关键性指示符；基于所述关键性指示符和所述可靠性指示符来选择数据共享级别；以及生成包括观察信息或对观察信息的请求的消息，其中所述观察信息根据所述数据共享级别来与传感器信息相对应。

在示例56中，如示例55的交通工具传感器数据共享装置，其中所述关键性指示符是第一交通工具的所预测的碰撞可能性。

在示例57中，如示例55或56的交通工具传感器数据共享装置，其中所述一个或多个处理装置进一步用于使用所接收到的传感器数据来预测第一交通工具的碰撞可能性，并且其中所预测的碰撞可能性对应于所述关键性指示符。

在示例58中，如示例55到57中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述可靠性指示符是从一个或多个预定值中确定的。

在示例59中，如示例55到57中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述可靠性指示符是基于对应于来自第一传感器的传感器数据的观察信息与对应于来自第二传感器的传感器数据的观察信息的比较来确定的。

在示例60中，如示例55到59中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述一个或多个处理装置进一步用于通过将对应于来自第一传感器的传感器数据的观察信息与对应于来自第二传感器的传感器数据的观察信息进行比较来确定所述可靠性指示符。

在示例61中，如示例55到60中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述数据共享级别对应于要共享的传感器数据量或者传感器数据预处理级别中的至少一者。

在示例62中，如示例55到61中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述数据共享级别与所述关键性指示符成正比。

在示例63中，如示例55到62中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述数据共享级别与所述可靠性指示符成反比。

在示例64中，如示例55到63中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述数据共享级别对应于要共享的传感器数据量或者要共享的传感器数据预处理级别中的至少一者。

在示例65中，如示例55到64中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述一个或多个处理装置进一步用于确定对应于传感器数据预处理级别的数据预处理因子，并且其中所述观察信息或者对观察信息的请求对应于所述数据预处理因子。

在示例66中，如示例55到65中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述一个或多个处理装置至少基于所述关键性指示符和所述可靠性指示符来确定所述数据预处理因子。

在示例67中，如示例55到66中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，进一步包括按照专用短程通信(dsrc)协议来接收观察信息。

在示例68中，如示例55到66中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，进一步包括按照ist-g5协议来接收观察信息。

在示例69中，如示例55到68中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，进一步包括按照专用短程通信(dsrc)协议来共享观察信息。

在示例70中，如示例55到68中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，进一步包括按照ist-g5协议来共享观察信息。

在示例71中，如示例67到70中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述观察信息是来自第二交通工具的传感器数据。

在示例72中，如示例67到70中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述观察信息包括来自第二交通工具的传感器数据。

在示例73中，如示例67到70中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述观察信息包括来自第一交通工具的传感器数据。

在示例74中，如示例67到73中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述观察信息包括来自第二交通工具的经预处理的传感器数据。

在示例75中，如示例67到73中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述观察信息包括来自第一交通工具的经预处理的传感器数据。

在示例76中，如示例55到75中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述观察信息是根据交通工具间(v2v)传输来发送的。

在示例77中，如示例55到75中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述观察信息是根据装置间(d2d)传输来发送的。

在示例78中，如示例55到75中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述观察信息是根据广播来发送的。

在示例79中，如示例55到75中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述观察信息是根据多播来发送的。

在示例80中，如示例55到79中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述一个或多个处理装置发送观察信息以及对对应于所述观察信息的确定的请求，如由第二交通工具呈现。

在示例81中，如示例55到80中的任一项的交通工具传感器数据共享装置，其中所述一个或多个处理装置通信地连接到发射机，并且其中所述一个或多个处理装置进一步用于传送所述消息。

在示例82中，一种非瞬态计算机可读介质，其被配置成使一个或多个处理器执行一种方法，所述方法包括：接收表示从第一交通工具的一个或多个传感器输出的传感器数据的传感器信息；确定指示所接收到的传感器信息的可靠性的可靠性指示符；从所接收到的传感器信息中确定指示所接收到的传感器信息对第一交通工具的关键性的关键性指示符；基于所述关键性指示符和所述可靠性指示符来选择数据共享级别；以及生成包括观察信息或对观察信息的请求的消息，其中所述观察信息根据所述数据共享级别来与传感器信息相对应。

在示例83中，一种非瞬态计算机可读介质，其被配置成使一个或多个处理器执行如示例28-54中的任一项的方法。

在示例84中，公开了一种传感器数据共享设备，包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成用于：接收表示从第一设备的一个或多个传感器输出的传感器数据的传感器信息；确定指示所接收到的传感器信息的可靠性的可靠性指示符；从所接收到的传感器信息中确定指示所接收到的传感器信息对第一设备的关键性的关键性指示符；基于所述关键性指示符以及所述可靠性指示符来选择数据共享级别；以及生成包括观察信息或对观察信息的请求的消息，其中所述观察信息根据所述数据共享级别来与传感器信息相对应。

在示例85中，公开了如示例1的传感器数据共享设备，其中所述关键性指示符是第一设备的所预测的碰撞可能性。

在示例86中，公开了如示例1或2的传感器数据共享设备，其中所述一个或多个处理器被进一步配置成用于使用所接收到的传感器数据来预测第一设备的碰撞可能性，并且其中所预测的碰撞可能性对应于所述关键性指示符。

在示例87中，公开了如示例1到3中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述可靠性指示符是从一个或多个预定值中确定的。

在示例88中，公开了如示例1到3中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述可靠性指示符是基于对应于来自第一传感器的传感器数据的观察信息与对应于来自第二传感器的传感器数据的观察信息的比较来确定的。

在示例89中，公开了如示例1到5中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述一个或多个处理器被进一步配置成用于通过将对应于来自第一传感器的传感器数据的观察信息与对应于来自第二传感器的传感器数据的观察信息进行比较来确定所述可靠性指示符。

在示例90中，公开了如示例1到6中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述数据共享级别对应于要共享的传感器数据量或者传感器数据预处理级别中的至少一者。

在示例91中，公开了如示例1到7中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述数据共享级别与所述关键性指示符成正比。

在示例92中，公开了如示例1到8中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述数据共享级别与所述可靠性指示符成反比。

在示例93中，公开了如示例1到9中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述数据共享级别对应于要共享的传感器数据量或者要共享的传感器数据预处理级别中的至少一者。

在示例94中，公开了如示例1到10中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述一个或多个处理器被进一步配置成用于确定对应于传感器数据预处理级别的数据预处理因子，并且其中所述观察信息或者对观察信息的请求对应于所述数据预处理因子。

在示例95中，公开了如示例1到11中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述一个或多个处理器至少基于所述关键性指示符和所述可靠性指示符来确定所述数据预处理因子。

在示例96中，公开了如示例1到12中的任一项的传感器数据共享设备，进一步包括按照专用短程通信(dsrc)协议来接收观察信息。

在示例97中，公开了如示例1到12中的任一项的传感器数据共享设备，进一步包括按照ist-g5协议来接收观察信息。

在示例98中，公开了如示例1到14中的任一项的传感器数据共享设备，进一步包括按照专用短程通信(dsrc)协议来共享观察信息。

在示例99中，公开了如示例1到14中的任一项的传感器数据共享设备，进一步包括按照ist-g5协议来共享观察信息。

在示例100中，公开了如示例13到16中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述观察信息是来自第二设备的传感器数据。

在示例101中，公开了如示例13到16中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述观察信息包括来自第二设备的传感器数据。

在示例102中，公开了如示例13到16中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述观察信息包括来自第一设备的传感器数据。

在示例103中，公开了如示例13到19中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述观察信息包括来自第二设备的经预处理的传感器数据。

在示例104中，公开了如示例13到19中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述观察信息包括来自第一设备的经预处理的传感器数据。

在示例105中，公开了如示例1到21中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述观察信息是根据交通工具间(v2v)传输来发送的。

在示例106中，公开了如示例1到21中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述观察信息是根据设备间(d2d)传输来发送的。

在示例107中，公开了如示例1到21中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述观察信息是根据广播来发送的。

在示例108中，公开了如示例1到21中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述观察信息是根据多播来发送的。

在示例109中，公开了如示例1到25中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述一个或多个处理器发送观察信息以及对对应于所述观察信息的确定的请求，如由第二设备呈现。

在示例110中，公开了如示例1到26中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述一个或多个处理器通信地连接到发射机，并且其中所述一个或多个处理器被进一步配置成用于传送所述消息。

在示例111中，公开了如示例1到27中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述一个或多个处理器被进一步配置成用于：

从所接收到的传感器信息中确定对应于所述传感器数据共享设备附近的环境因子；

确定所述传感器数据共享设备的操作质量，其中所述操作质量对应于所述数据共享设备的操作方式；以及

生成包括对第二传感器数据共享设备根据所述操作质量来进行操作的请求的消息。

在示例112中，公开了如示例1到27中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述一个或多个处理器被进一步配置成用于：从所接收到的传感器信息中确定对应于所述传感器数据共享设备附近的环境因子；接收对所述传感器数据共享设备根据操作质量来进行操作的请求，其中所述操作质量对应于所述数据共享设备的操作方式；以及基于所述环境因子来接受或拒绝根据所述操作质量进行操作的请求。

在示例113中，公开了如示例28或29的传感器数据共享设备，其中所述环境因子对应于道路密度、交通密度、道路条件、天气条件、或能见度中的至少一者。

在示例114中，公开了如示例28到30中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述操作质量对应于最大速度、最小速度、交通工具间的最小距离、或最大机动风险中的至少一者。

在示例115中，公开了如示例1到31中的任一项的传感器数据共享设备，其中所述传感器数据共享设备是智能手机、基础设施设备、路侧单元(rsu)、或多路访问边缘计算(mec)实体中的至少一者。

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