车辆声换能器操作的制作方法
本公开总体上涉及车辆声学。
背景技术：
车辆可以向周围环境发射声学消息，以与目标(例如行人、其他车辆等)进行通信。声学消息可以包括例如汽笛、喇叭声、消息等。声学消息作为声波通过空气而传播到目标。这些消息可能会受物体的相对运动影响，从而产生多普勒频移。
技术实现要素：
一种系统包括计算机和存储器，所述存储器存储能够由所述计算机执行以识别目标并基于预测的目标轨迹和预测的车辆轨迹来调整来自车辆的声学消息的频率的指令。
指令还可以包括用于基于预测的目标轨迹和预测的车辆轨迹来识别声学消息的频移的指令。
指令还可以包括用于调整声学消息的频率以将频移减小到移位阈值以下的指令。
指令还可以包括用于识别目标的类型并基于目标的类型来预测目标轨迹的指令。
指令还可以包括用于在发射声学消息时预测第二目标轨迹和第二车辆轨迹并基于第二预测的目标轨迹和第二预测的车辆轨迹来调整声学消息的频率的指令。
指令还可以包括用于识别目标与车辆之间的相对速度并基于相对速度来调整声学消息的频率的指令。
指令还可以包括用于致动换能器以将声学消息转向目标的指令。
指令还可以包括用于识别换能器与目标之间的方向矢量并使换能器旋转以与方向矢量对准的指令。
指令还可以包括用于确定气象基准并基于气象基准来调整频率的指令。
气象基准可以是温度、湿度或气压中的至少一者。
指令还可以包括用于基于气象基准来确定环境声速的指令。
指令还可以包括用于识别第二目标并基于预测的目标轨迹和预测的第二目标轨迹来调整声学消息的频率的指令。
指令还可以包括用于调整声学消息的发射频率以生成由目标接收的预测的感知频率的指令，所述预测的感知频率在声学消息的所记录频率的阈值内。
指令还可以包括用于识别目标轨迹的变化并基于目标轨迹的变化来调整声学消息的频率的指令。
一种方法包括：识别目标；并基于预测的目标轨迹和预测的车辆轨迹来调整来自车辆的声学消息的频率。
所述方法还可以包括：基于预测的目标轨迹和预测的车辆轨迹来识别声学消息的频移。
所述方法还可以包括：调整声学消息的频率以将频移减小到移位阈值以下。
所述方法还可以包括：识别目标的类型并且基于目标的类型来预测目标轨迹。
所述方法还可以包括：在发射声学消息时预测第二目标轨迹和第二车辆轨迹，并且基于第二预测的目标轨迹和第二预测的车辆轨迹来调整声学消息的频率。
所述方法还可以包括：识别目标与车辆之间的相对速度，并基于所述相对速度来调整声学消息的频率。
所述方法还可以包括：致动换能器以将声学消息转向目标。
所述方法还可以包括：识别换能器与目标之间的方向矢量，并使换能器旋转以与方向矢量对准。
所述方法还可以包括：确定气象基准并基于气象基准来调整频率。
所述方法还可以包括：基于气象基准来确定环境声速。
所述方法还可以包括：识别第二目标，并基于预测的目标轨迹和预测的第二目标轨迹来调整声学消息的频率。
所述方法还可以包括：调整声学消息的发射频率以生成由目标接收的预测的感知频率，所述预测的感知频率在声学消息的所记录频率的阈值内。
所述方法还可以包括：识别目标轨迹的变化，并基于目标轨迹的变化来调整声学消息的频率。
一种系统包括：换能器；用于识别目标的构件；和用于基于预测的目标轨迹和预测的车辆轨迹来调整从换能器发射的声学消息的频率的构件。
所述系统还可以包括用于基于预测的目标轨迹和预测的车辆轨迹来识别声学消息的频移的构件。
所述系统还可以包括用于使换能器转向以将声学消息转向目标的构件。
还公开了一种被编程为执行上述方法步骤中的任一者的计算装置。另外还公开了一种包括所述计算装置的车辆。另外还公开了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储能够由计算机处理器执行以执行以上方法步骤中的任一者的指令的计算机可读介质。
附图说明
图1是用于从车辆发送声学消息的示例系统的框图。
图2是示例车辆发送示例声学消息的视图。
图3是示例车辆将示例声学消息发送到示例目标的平面图。
图4是示例车辆将示例声学消息发送到多个示例目标的平面图。
图5是基于环境气压和湿度的在空气中的声速的图式。
图6是基于环境气温和湿度的在空气中的声速的图式。
图7是用于从车辆发送声学消息的示例过程的框图。
具体实施方式
车辆中的计算机可以确定与例如行人、骑自行车的人、另一车辆等目标进行通信。所述通信可以是从声换能器发射的声学消息。声学消息可以是例如指示车辆接近的口头消息、汽笛、喇叭声、称呼语等。计算机可以识别目标和要发送到目标的对应消息。例如，计算机可以基于例如接近车辆的目标的预测的轨迹来选择消息。在另一个示例中，计算机可以利用车辆对车辆通信来识别另一车辆，并基于所述通信来选择消息。调整声学消息的发射频率可以解决由目标与车辆的相对移动引起的声学消息的频移，从而允许目标以基本一致的频率(即，在接收时间内基本不变的频率)接收声学消息，以及在没有相对运动的情况下接收原始记录的消息。通过预测目标和车辆的轨迹，计算机可以调整发射频率，以使由接收器观察到的频移引起的感知频率变化最小化。这将导致接收器中的预期消息的最小频移。计算机还可以预测可能影响频移的环境声速。当车辆与目标之间的相对速度发生变化时，计算机可以调整声学消息的发射频率，以补偿由相对速度的变化引起的频移。计算机可以致动换能器相对于车辆并朝向目标的移动，以将声学消息引导至目标。因此，当车辆经过目标并发射声学消息时，目标以基本一致的频率接收声学消息。
图1示出了用于从车辆101生成和发送声学消息的示例系统100。系统100包括计算机105。计算机105(通常包括在车辆101中)被编程为从一个或多个传感器110接收所收集数据115。例如，车辆101的数据115可以包括车辆101的位置、关于车辆101周围的环境的数据、关于车辆外部的物体(诸如，另一车辆)的数据等。车辆101的位置通常以常规形式提供，所述常规形式例如经由使用全球定位系统(gps)的导航系统获得的地理坐标，诸如纬度坐标和经度坐标。数据115的其他示例可以包括车辆101的系统和部件的测量值，例如车辆101的速度、车辆101的轨迹等。
计算机105通常被编程为通过车辆101的网络(例如，包括常规车辆101的通信总线)进行通信。经由网络、总线和/或其他有线或无线机构(例如，车辆101中的有线或无线局域网)，计算机105可向车辆101中的各种装置发送消息和/或从所述各种装置接收消息，所述各种装置例如控制器、致动器、传感器等，包括传感器110。可选地或另外地，在计算机105实际上包括多个装置的情况下，车辆网络可用于各装置(在本公开中表示为计算机105)之间的通信。另外，计算机105可以被编程为用于与网络125通信，如下所述，网络125可以包括各种有线和/或无线联网技术，例如蜂窝、
数据存储区106可以是任何类型的，例如硬盘驱动器、固态驱动器、服务器或任何易失性或非易失性介质。数据存储区106可以存储从传感器110发送的所收集数据115。
传感器110可以包括多种装置。例如，车辆101中的各种控制器可作为传感器110而操作以经由车辆101的网络或总线提供数据115，例如与车速、加速度、位置、子系统和/或部件状态等有关的数据115。此外，其他传感器110可以包括相机、运动检测器等，即，传感器110将提供数据115以用于评估部件的位置、评估道路的坡度等。传感器110还可以包括(但不限于)短程雷达、远程雷达、飞行时间相机、激光雷达和/或超声换能器。其他类型的传感器可以包括压力传感器、温度传感器等，以确定车辆周围环境的性质，所述性质会影响声波在环境中的传播。
所收集数据115可以包括在车辆101中收集的多种数据。以上提供了所收集数据115的示例，并且此外，数据115通常使用一个或多个传感器110来收集，并且另外可以包括在计算机105中和/或在服务器130处根据数据115计算出的数据。总体上，所收集数据115可以包括可由传感器110采集的任何数据和/或根据此类数据计算出的任何数据。
车辆101可以包括多个车辆部件120。在这种背景下，每个车辆部件120包括一个或多个硬件部件，所述一个或多个硬件部件适于执行机械功能或操作，诸如使车辆101移动、使车辆101减速或停车、使车辆101转向等。部件120的非限制性示例包括：推进部件(其包括例如内燃发动机和/或电动马达等)、变速器部件、转向部件(例如，其可以包括方向盘、转向齿条等中的一者或多者)、制动部件(如下所述)、停车辅助部件、自适应巡航控制部件、自适应转向部件、可移动座椅等等。
当计算机105部分地或完全地操作车辆101时，车辆101是“自主”车辆101。出于本公开的目的，术语“自主车辆”用于指代以完全自主模式操作的车辆101。完全自主模式被限定为以下模式：其中车辆101的推进(通常经由包括电动马达和/或内燃发动机的动力传动系统)、制动和转向中的每一者都由计算机105控制。半自主模式是以下模式：其中车辆101的推进(通常经由包括电动马达和/或内燃发动机的动力传动系统)、制动和转向中的至少一者至少部分地由计算机105而非由人类驾驶员控制。在非自主模式(即，手动模式)下，车辆101的推进、制动和转向由人类驾驶员控制。
系统100还可以包括连接到服务器130和数据存储区135的网络125。计算机105还可以被编程为经由网络125与一个或多个远程计算机(诸如，服务器130)通信，服务器130可能包括或耦合到数据存储区135。网络125表示车辆计算机105可以借助来与远程服务器130通信的一个或多个机制。因此，网络125可以是各种有线或无线通信机制中的一者或多者，包括有线(例如，电缆和光纤)和/或无线(例如，蜂窝、无线、卫星、微波和射频)通信机制的任何期望组合以及任何期望的网络拓扑(或在利用多个通信机制时的多个拓扑)。示例性通信网络包括提供数据通信服务的无线通信网络(例如，使用
图2示出了示例车辆101将声学消息200发送到目标205。如本文所使用的，“声学消息”是编码的或以其他方式向目标205提供信息的声音或一系列声音，例如口头消息、汽笛、喇叭声等。例如，声学消息200可以是对目标205的警报，指示存在车辆101接近目标205。图2示出了两个目标205a、205b。目标205可以是例如行人、骑自行车的人、踏板车上的行人、独轮自行车上的行人等。
计算机105可以致动换能器210以发送声学消息200。换能器210可以安装到车辆101或安装在车辆101外部以从车辆101向外发射声学消息200，例如车辆101的车顶、车辆101的前车盖等。换能器210以指定的频率发射声波(acousticwave)(即，声波(soundwave))以发送声学消息200。换能器210可以是包括膜片和线圈的扬声器。当电流以特定频率流过线圈时，线圈会使膜片以这些特定频率振动，从而生成从膜片发射的声波。因此，声波产生从换能器210发射的声音。计算机105可以按特定频率向线圈供应电，以从膜片生成特定声音，即声学消息200。计算机105可以按数据存储区106中所存储的对应于特定声学消息200的预定频率来供应电，例如，根据数据存储区106中所存储的声学消息200的记录来供应电、根据向换能器210供应电的特定频率和时间的列表来供应电等。
换能器210可以是可移动的，以将声学消息200引向目标205，如图3所示。例如，换能器210可以被附接到能够绕竖直轴线旋转的柱，并且随着车辆101接近目标205，计算机105可以致动马达(未示出)以使柱旋转，以便移动换能器210的膜片而将声学消息200引向目标205(即，沿着换能器210与目标205之间的直线)。可选地，换能器210可以在所有方向上发射声学消息200，如图4所示。在另一个示例中，可以利用声束形成，其中声束转向阵列在环境中生成一束经转向的声能引向消息200的目标205。
当车辆101和/或目标205相对于彼此移动时，声学消息200可能经历频移，即多普勒频移。例如，在图2中，目标205a可以具有目标轨迹215，车辆101可以具有车辆轨迹220，并且目标205b可以是静止的。轨迹215、220和/或静止的目标205的差异可导致频移。换能器210以指定的频率发射声学消息200。当换能器210发送声学消息200时，声学消息200的每个连续波更接近在车辆101的行进方向上的声学消息200的先前波，而更远离在背离车辆101的行进方向上的声学消息的先前波。因此，车辆101前面的目标205a听到的声学消息200的频率比从换能器210发射的频率高，而车辆101后面的目标205b听到的声学消息200的频率比从换能器210发射的频率低。目标205a、205b听到的声学消息200的频率是“感知频率”f，其测量单位为赫兹(hz)，并且可以如下确定：
其中t是以秒为单位测量的时间，c是以米/秒为单位测量的通过周围环境的声速，vrel是以米/秒为单位测量的车辆101与目标205之间的相对速度，并且f0是来自换能器210的声学消息200的发射频率(其测量单位为hz)。时间t指示感知频率f(t)和发射频率f0(t)可以是时间的函数。因此，感知频率f可以基于周围空气的当前声速c而确定。如下所述，声速c可以基于例如气温、气压、空气湿度等而变化，且因此，感知频率f可以相应地变化。
图3示出了计算机105致动换能器210以将声学消息200引向目标205。如本文中所使用的，“引导”声学消息200是移动换能器210，使得声学消息200的飞行路径朝向目标205。如本文所使用的，“飞行路径”是声学消息200的行进路径。即，计算机105可以使换能器210朝向目标205旋转(即，沿着换能器210与目标205之间的直线)，并且换能器210可以使声学消息200的飞行路径朝向目标205转向。计算机105可以识别方向矢量300(即，在二维车辆坐标系中从换能器210处开始并在目标205处结束的线)，并且可以使换能器210旋转到在方向矢量300与换能器210的向前方向305之间限定的指定角度θ，以使声学消息200的飞行路径与方向矢量300对准。
计算机105可以识别目标205。计算机105可以致动一个或多个传感器110以收集关于目标205的数据115。计算机105可以基于目标205的数据115来预测目标轨迹310。如本文中所使用的，“轨迹”是包括一次或多次中的每一者的速度、位置和行进方向的一组数据，并且“预测的轨迹”是对物体(例如，车辆101、目标205等)一次或多次中的每一者内的速度和路径(即，沿着行进方向的位置)的预测。目标轨迹310指示计算机105预测目标205将遵循的路径和速度。目标205的轨迹310可以基于目标205的类型，例如行人、骑自行车的人等。如本文中所使用的，目标205的“类型”是基于影响目标205的速度和位置的特性和/或部件对目标205的分类。例如，类型“骑自行车的人”指示目标205包括人力自行车，例如独轮自行车、双轮自行车、三轮自行车、四轮自行车等。在另一个示例中，类型“行人”指示目标205没有额外的要移动的部件，即目标205行走和/或奔跑。计算机105可以基于由传感器110收集的数据115来识别目标205的类型。另外，计算机105可以基于来自一个或多个传感器110的数据115而确定车辆101与目标205之间的距离以及目标类型，例如另一车辆中的人、滑板上的人等，并且可以调整声学消息200的发射声波的幅度，以在目标205处实现期望的消息幅度强度。
在识别出目标205的类型之后，计算机105可以基于目标205的类型来预测目标轨迹310。例如，如果目标205的类型是“行人”，则计算机105可以基于行人的速度值(例如，每小时5-10公里(kph))来预测目标205的轨迹310，所述行人的速度值是通过对行人移动的经验测试确定的并且存储在数据存储区106和/或服务器130中。在另一示例中，如果目标的类型是“骑自行车的人”，则计算机105可以基于骑自行车的人的速度值(例如15-25kph)来预测目标205的轨迹，所述骑自行车的人的速度值是通过对骑自行车的人的移动的经验测试确定的并且存储在数据存储区106和/或服务器130中。可选地，计算机105可以基于来自一个或多个传感器110的数据115(例如，图像、深度图、点云和先前确定的数据115，例如hd图)利用训练的神经网络来确定目标205未来的位置、取向和/或轨迹。计算机105可以将车辆101的运动和路径规划纳入计算中。计算机105可以存储针对多种类型的目标205中的每一个的值，并且可以基于目标205的特定类型来预测目标轨迹310，以确定对声学消息200的频率的更精确调整。
计算机105可以预测车辆101的车辆轨迹315。预测的车辆轨迹315指示计算机105预测车辆101将遵循的路径和速度。计算机105可以利用一个或多个传感器110收集关于车辆101的数据115，包括关于车辆101的速度、行进方向、转弯速率等的数据115。在调整声学消息200时，计算机105还可以将声波相对于预测的未来车辆和目标的相对轨迹的传播时间考虑在内。计算机105可以基于所收集数据115来预测车辆轨迹315。基于预测的目标轨迹310和预测的车辆轨迹315，计算机105可以调整声学消息200的频率。即，计算机105可以从数据存储区106接收用来致动换能器210的特定频率，并且如常规已知的那样，可以按依据来自数据存储区106的特定频率而调整的频率(例如，调整为比数据存储区106中所存储的频率高的频率或者调整为比其低的频率)向换能器210供应电。因此，计算机105可以致动换能器210以按根据预测的目标轨迹310和预测的车辆轨迹315调整的频率发射声学消息200。
计算机105可以基于预测的轨迹310、315而识别目标205与车辆101之间的相对速度幅度vrel(即径向速度)。如本文所使用的，“相对速度”是目标205与车辆101之间的相对速度。计算机105可以基于来自传感器110的指示车辆101和目标200的各自速度的数据115而确定相对速度vrel。如上所述，当声学消息200的波在从换能器210行进时压缩或扩展时，相对速度vrel可能会引起声学消息200的频移。计算机105可以基于相对速度vrel来调整声学消息200的频率以使频移最小化。
计算机105可以基于预测的目标轨迹310和预测的车辆轨迹315来识别声学消息200的频移(即，多普勒频移)。如上所述，计算机105可以确定车辆101与目标205之间的相对速度vrel，并且因此计算机105可以确定感知频率f。计算机105可以将频移确定为感知频率f与发射频率f0之间的差。
计算机105可以基于预测的目标轨迹310和预测的车辆轨迹315来调整声学消息200的发射频率f0。如上所述，计算机105可以识别从换能器210发射的声学消息200的发射频率f0与由目标205感知到的声学消息的感知频率f之间的频移。计算机105可以调整声学消息200的发射频率f0以将频移减小到移位阈值以下。可以基于例如对目标205可感知的频率变化的经验测试来确定移位阈值。
计算机105可以确定目标205应感知到声学消息的预期频率
在确定频率调整值δf后，计算机105可以按频率调整值δf来调整声学消息200的发射频率f0。计算机105可以致动换能器210以调整声学消息200的频率，以便向换能器210供应电而使膜片以移位后的频率f0+δf振动，使得目标205基本上以预期频率
计算机105可以利用锁相环来确定频率调整值δf。如本文所使用的，“锁相环”是获取并跟踪信号的相位偏移和频率偏移的控制算法。锁相环包括相位-频率检测器、环路滤波器和压控振荡器。相位-频率检测器检测输入信号和输出信号之间的相位差和频率差。环路滤波器可以是例如带通滤波器，以减少来自输入信号的噪声。压控振荡器调整滤波后的输入信号的电压，以减小输入信号与输出信号之间的频率差，即“锁定”频率。可选地或另外地，计算机105可以应用前馈算法来估计频率偏移和/或相位偏移，例如，估计输入信号与输出信号的相位偏移以预测频率调整值δf。又另外可选地或另外地，计算机105可以应用频率调制后的波形和/或差分编码的相位调制来解决相对于声学消息200的频率范围较小的频移。又另外可选地或另外地，计算机105可以应用锁相环来确定针对多个目标205的频率调整值δf，如下所述，所述多个目标205可能具有不同的各自感知频率f。计算机105可以利用锁相环来确定(例如)平均频率调整值δf，使得目标205感知到声学消息的基本一致的频率。
计算机105可以在确定感知频率f后将锁相环应用于声学消息200以确定频率调整值δf。计算机105可以应用锁相环来调整发射频率f0，使得感知频率f在预期频率
在发射声学消息200时，目标205的当前轨迹和/或车辆101的当前轨迹可能会发生变化，例如目标205可能会减速、车辆101可能会变换车道等。目标轨迹和/或车辆轨迹的变化可以生成相对于声学消息200的新的频移。计算机105可以识别目标轨迹和/或车辆轨迹的变化，并基于所述变化来调整声学消息200的频率。在发射声学消息200时，计算机105可以预测第二目标轨迹310和第二车辆轨迹315。基于第二预测的目标轨迹310和第二预测的车辆轨迹315，计算机105可以确定第二频率调整值δf，并基于所述第二频率调整值δf来调整声学消息200的其余部分。因此，计算机105可以基于变化的预测的轨迹310、315反复地调整声学消息200，使得目标205针对整个声学消息200基本上接收到预期频率
图4示出了示例车辆101将声学消息200发送到多个目标205。计算机105可以识别多个目标205，并确定将声学消息200发送到目标205。图4的示例示出了两个目标，即第一目标205c和第二目标205d，并且计算机105可以识别不同数量的目标205，例如三个、四个等。
计算机105可以预测第一目标205c的第一目标轨迹400和第二目标205d的第二目标轨迹405。因为目标205c、205d各自沿着其各自的轨迹400、405移动，所以目标205c、205d各自可以感知到具有不同的频移的声学消息200。例如，第一目标205c可以是可以按大约20kph移动的骑自行车的人，并且第二目标205d可以是以5kph移动的行人。目标205c、205d的不同移动速度可能会影响声学消息200的感知频率。可选地，目标205可以变化速度方向，从而导致相对速度vrel变化，这可能导致不同的频移。例如，目标205c的预测的轨迹405可能由于从当前轨迹转弯(例如，从人行道进入人行横道)而变化。
为了使频移最小化，计算机105可以基于预测的第一目标轨迹400和预测的第二目标轨迹405来确定频率调整值δf，并调整声学消息200的频率。频率调整值δf可以基于例如平均相对速度vrel(基于车辆101与目标205c、205d中的每个之间的各自相对速度)而做出。因此，计算机105发送按根据目标205c、205d的不同轨迹400、405的频率调整值而调整的声学消息200δf以使频移最小化。
图5-图6是基于气压、温度和湿度的变化的在空气中的声速c的变化的图式。除了车辆101与目标205之间的相对速度vrel，声学消息200的频率可能受到在周围环境(例如，周围空气)中的声速c影响。如下所述，计算机105可以基于车辆101周围的环境空气的特定声速c来调整声学消息200。
图5是示出基于气压和湿度的变化的示例性1000hz声波在20℃的空气中的声速c变化的图式500。竖直轴表示声速c，其单位为米/秒(m/s)。水平轴表示大气中的气压。
第一曲线505示出了在0％湿度下针对不同气压的声速c变化。随着气压从1个大气压增加到5个大气压，声速c从大约343.5m/s线性地增加到大约344.0m/s。第二曲线510示出了在100％湿度下针对不同气压的声速c变化。随着气压从1个大气压增加到5个大气压，声速c从大约344.5m/s下降到大约344.0m/s。基于周围区域的海拔，环境气压通常可能为大约0.8-1.1个大气压。
图6是示出基于环境温度和湿度的变化的示例性1000hz声波在1个大气压下的声速c变化的图式600。竖直轴表示声速c，其单位为米/秒(m/s)。水平轴表示温度，其单位为开尔文(k)。
第一曲线605示出了在0％湿度下针对不同温度的声速c变化。随着温度从280k(7℃)升高到320k(47℃)，声速c从大约330m/s增加到大约350m/s。第二曲线610示出了在100％湿度下针对不同温度的声速c变化。随着温度从280k(大约7℃)升高到320k(大约47℃)，声速c从大约330m/s增加到大约355m/s。
计算机105可以确定至少一个气象基准，并且基于由所述基准限定的声速c来调整声学消息200的频率。气象基准可以是环境气温、环境空气湿度和/或环境气压中的至少一者。计算机105可以基于例如来自传感器110和/或服务器130的数据115来确定气象基准。计算机105可以基于气象基准来确定环境声速c。例如，计算机105可以包括存储在数据存储区106和/或服务器130中的(例如)基于类似图5-图6中所示的那些曲线图的曲线图的查找表等。基于特定的气象基准，计算机105可以确定环境声速c，并且可以基于环境声速c来确定频率调整值δf。因此，计算机105可以确定更精确的频率调整值δf以将声速c的变化考虑在内。
图7是用于从车辆101发射声学消息200的示例过程700的框图。过程700开始于框705，在框705中，计算机105致动一个或多个传感器110以从车辆101周围的环境收集数据115。计算机105可以收集关于一个或多个目标205的数据，包括目标205的速度、位置、加速度等。
接下来，在框710中，计算机105预测目标轨迹310。如上所述，预测的目标轨迹310指示计算机105预测目标205将遵循的路径和速度。基于数据115，计算机105可以预测目标205的行进方向和速度，以确定目标轨迹310。如上所述，计算机105可以基于目标205的类型(例如，行人、骑自行车的人等)来预测目标轨迹310。
接下来，在框715中，计算机105预测车辆轨迹315。如上所述，预测的车辆轨迹315指示计算机105预测车辆101将遵循的路径和速度。基于当前车辆101的速度和行进方向的数据115，计算机105可以随着车辆101接近目标205而预测车辆轨迹315。
接下来，在框720中，计算机105预测从车辆101发射的声学消息200的频移(即，多普勒频移)。如上所述，计算机105可以基于预测的目标轨迹310和预测的车辆轨迹315来确定目标205与车辆101之间的相对速度vrel。计算机105可以基于环境气象数据115来确定环境声速c，所述环境气象数据115例如环境气压、环境气温、环境湿度等。基于相对速度vrel、声学消息的发射频率f0和环境声速c，计算机105可以确定目标205将感知到声学消息200的感知频率f。感知频率f与发射频率f0的差是频移。
接下来，在框725中，计算机105确定对声学消息200的频率的调整值。如上所述，计算机105可以确定频率调整值δf，使得目标205将以预期频率
接下来，在框730中，计算机105确定目标205的当前轨迹和车辆101的当前轨迹，并确定目标205的当前轨迹和/或车辆101的当前轨迹是否已从各自的预测的轨迹310、315变化。当前轨迹可以基于例如目标205减速、车辆101制动等而变化。如果当前轨迹中的一个或两个发生变化，则相对速度vrel可能会变化，从而导致不同的频移。如果目标205或车辆101的轨迹中的至少一个发生变化，则过程700返回到框710，以预测目标205的第二轨迹310。否则，过程700在框735中继续。
在框735中，计算机105确定是否要继续过程700。例如，当声学消息200尚未完成时，计算机105可以确定继续过程700。在另一个示例中，当车辆101经过目标205时，计算机105可以确定不继续过程700。如果计算机105确定继续，则过程700返回到框705以收集更多数据115。否则，过程700结束。
如本文所使用，修饰形容词的副词“基本上”意指形状、结构、测量、值、计算等可能偏离精确描述的几何形状、距离、测量、值、计算等，因为材料、加工、制造、数据收集器测量、计算、处理时间、通信时间等存在缺陷。
本文中所讨论的计算装置(包括计算机105和服务器130)包括处理器和存储器，所述存储器通常各自包括可由诸如上面识别的那些计算装置等一个或多个计算装置执行的并且用于执行上述过程的框或步骤的指令。计算机可执行指令可以由使用多种编程语言和/或技术创建的计算机程序来编译或解译，所述编程语言和/或技术包括但不限于单独或组合的javatm、c、c++、visualbasic、javascript、perl、python、html等。一般来说，处理器(例如，微处理器)(例如)从存储器、计算机可读介质等接收指令，并且执行这些指令，由此执行一个或多个过程，包括本文所描述的过程中的一个或多个过程。可以使用多种计算机可读介质来存储和发送此类指令和其他数据。计算机105中的文件通常是存储在计算机可读介质(诸如存储介质、随机存取存储器等)上的数据集合。
计算机可读介质包括参与提供可以由计算机读取的数据(例如，指令)的任何介质。此类介质可以采用许多形式，包括但不限于非易失性介质、易失性介质等。例如，非易失性介质包括光盘或磁盘和其他永久性存储器。易失性介质包括通常构成主存储器的动态随机存取存储器(dram)。常见形式的计算机可读介质包括(例如)软磁盘、软盘、硬盘、磁带、任何其他磁性介质、cdrom、dvd、任何其他光学介质、穿孔卡、纸带、带有孔图案的任何其他物理介质、ram、prom、eprom、flasheeprom、任何其他存储器芯片或存储器盒或者计算机可以读取的任何其他介质。
关于本文描述的介质、过程、系统、方法等，应当理解，尽管已经将此类过程等的步骤描述为根据某一有序顺序发生，但是此类过程可以借助按与本文所述次序不同的次序执行的所描述步骤来实践。还应理解，可以同时执行某些步骤，可以添加其他步骤或者可以省略本文所述的某些步骤。例如，在过程700中，可以省略步骤中的一个或多个，或者可以按与图7所述不同的次序执行所述步骤。换句话说，本文对系统和/或过程的描述是出于示出某些实施例的目的而提供，并不应以任何方式解释为限制公开的主题。
因此，应当理解，包括以上描述和附图以及所附权利要求的本公开意图是说明性的而非限制性的。在阅读了以上描述之后，除了所提供的示例之外的许多实施例和应用对于本领域技术人员将是明显的。本发明的范围不应参考以上描述来确定，而是应参考本发明所附的和/或被包括在基于本发明的非临时专利申请中的权利要求以及享有此类权利要求的权利的等效物的完整范围来确定。可以预期并期望的是，未来的发展将在本文讨论的技术中发生，并且所公开的系统和方法将结合到此类未来实施例中。总之，应当理解，所公开的主题能够进行修改和变化。
除非另有说明，或者上下文另有要求，否则修饰名词的冠词“一个”应理解为意指一个或多个。短语“基于”包含部分地或完全地基于。
根据本发明，提供一种系统，所述系统具有计算机和存储器，所述存储器存储能够由所述计算机执行以识别目标并基于预测的目标轨迹和预测的车辆轨迹来调整来自车辆的声学消息的频率的指令。
根据实施例，指令还包括用于基于预测的目标轨迹和预测的车辆轨迹来识别声学消息的频移的指令。
根据实施例，指令还包括用于调整声学消息的频率以将频移减小到移位阈值以下的指令。
根据实施例，指令还包括用于识别目标的类型并基于目标的类型来预测目标轨迹的指令。
根据实施例，指令还包括用于在发射声学消息时预测第二目标轨迹和第二车辆轨迹并基于第二预测的目标轨迹和第二预测的车辆轨迹来调整声学消息的频率的指令。
根据实施例，指令还包括用于识别目标与车辆之间的相对速度并基于所述相对速度来调整声学消息的频率的指令。
根据实施例，指令还包括用于致动换能器以将声学消息转向目标的指令。
根据实施例，指令还包括用于识别换能器与目标之间的方向矢量并旋转换能器以与方向矢量对准的指令。
根据实施例，指令还包括用于确定气象基准并基于气象基准调整频率的指令。
根据实施例，气象基准是温度、湿度或气压中的至少一个。
根据实施例，指令还包括用于基于气象基准来确定环境声速的指令。
根据实施例，指令还包括用于识别第二目标并基于预测的目标轨迹和预测的第二目标轨迹来调整声学消息的频率的指令。
根据实施例，指令还包括用于调整声学消息的发射频率以生成由目标接收的预测的感知频率的指令，所述预测的感知频率在声学消息的所记录频率的阈值内。
根据实施例，指令还包括用于识别目标轨迹的变化并基于目标轨迹的变化来调整声学消息的频率的指令。
根据本发明，一种方法包括：识别目标；并基于预测的目标轨迹和预测的车辆轨迹来调整来自车辆的声学消息的频率。
根据实施例，本发明的特征还在于：基于预测的目标轨迹和预测的车辆轨迹来识别声学消息的频移。
根据实施例，本发明的特征还在于：致动换能器以将声学消息转向目标。
根据本发明，提供一种系统，所述系统具有：换能器；用于识别目标的构件；和用于基于预测的目标轨迹和预测的车辆轨迹来调整从换能器发射的声学消息的频率的构件。
根据实施例，本发明的特征还在于：用于基于预测的目标轨迹和预测的车辆轨迹来识别声学消息的频移的构件。
根据实施例，本发明的特征还在于：用于使换能器转向以将声学消息转向目标的构件。
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