车辆检测和避免的制作方法

本公开总体上涉及车辆领域，并且更具体地，涉及车辆检测和避免。

背景技术：

车辆碰撞经常发生在道路交叉口。车辆可以在交叉口处检测目标车辆。车辆和目标车辆之间的碰撞缓解可能难以实施且成本高。例如，确定对目标车辆的威胁评估可能需要来自多个传感器的数据。然而，一旦从传感器接收到数据就操作车辆以致动警报时出现问题，从而对车辆用户造成麻烦。一个问题是无法区分和评估从传感器接收的数据。

技术实现要素：

根据本发明，提供一种用于第一车辆的系统，包括被编程为执行以下操作的计算机：

接收来自第二车辆的通信；

一旦基于第一车辆传感器数据未能检测到所述第二车辆，就发送指示前方碰撞警告的消息；以及

一旦基于所述第一车辆传感器数据检测到所述第二车辆，就抑制所述前方碰撞警告并且致动第一车辆制动器。

根据本发明的一个实施例，其中所述计算机还被编程为确定所述第二车辆的威胁等级，并且一旦未检测到所述第二车辆，就在所述第二车辆的威胁等级超过威胁阈值时发送指示所述前方碰撞警告的消息。

根据本发明的一个实施例，其中所述计算机还被编程为一旦检测到所述第二车辆，就致动所述制动器，直到所述威胁等级降至所述威胁阈值以下。

根据本发明的一个实施例，其中所述计算机还被编程为确定所述第一和第二车辆之间的碰撞时间，并且当所述碰撞时间大于时间阈值时发送指示所述前方碰撞警告的消息。

根据本发明的一个实施例，其中所述计算机还被编程为确定所述第一和第二车辆之间的碰撞时间，并且当所述碰撞时间小于时间阈值时致动所述制动器。

根据本发明的一个实施例，其中所述计算机还被编程为接收所述通信中关于所述第二车辆的数据，所述数据包括所述第二车辆的速度、前进方向和位置中的至少一个。

根据本发明的一个实施例，其中所述计算机还被编程为基于所述通信中的数据确定所述第二车辆的威胁等级。

根据本发明的一个实施例，其中所述计算机还被编程为在致动所述第一车辆制动器之后发送具有所述前方碰撞警告的所述消息。

根据本发明的一个实施例，其中所述计算机还被编程为一旦检测到所述第二车辆，就投射所述第二车辆的轨迹并基于所述投射的轨迹致动所述制动器。

根据本发明的一个实施例，其中所述计算机还被编程为确定传感器收集关于所述第二车辆的数据的范围，并且当来自第二车辆的通信的位置数据在传感器的范围内并且所收集的数据不识别传感器范围内的第二车辆时，确定传感器未能检测到第二车辆。

根据本发明，提供一种方法，包括：

接收来自第二车辆的通信；

一旦基于第一车辆传感器数据未能检测到所述第二车辆，就发送指示前方碰撞警告的消息；以及

一旦基于所述第一车辆传感器数据检测到所述第二车辆，就抑制所述前方碰撞警告并且致动第一车辆制动器。

根据本发明的一个实施例，方法还包括：确定所述第二车辆的威胁等级，并且一旦未检测到所述第二车辆，就在所述第二车辆的所述威胁等级超过威胁阈值时发送指示所述前方碰撞警告的消息。

根据本发明的一个实施例，方法还包括：一旦检测到所述第二车辆，就致动所述制动器直到所述威胁等级降至所述威胁阈值以下。

根据本发明的一个实施例，方法还包括：确定所述第一和第二车辆之间的碰撞时间，以及当所述碰撞时间大于时间阈值时发送指示所述前方碰撞警告的消息。

根据本发明的一个实施例，方法还包括：确定所述第一和第二车辆之间的碰撞时间，并且当所述碰撞时间小于时间阈值时致动所述制动器。

根据本发明的一个实施例，方法还包括：接收所述通信中关于所述第二车辆的数据，所述数据包括所述第二车辆的速度、前进方向和位置中的至少一个。

根据本发明的一个实施例，方法还包括基于所述通信中的所述数据确定所述第二车辆的威胁等级。

根据本发明的一个实施例，方法还包括在致动所述第一车辆制动器之后发送具有所述前方碰撞警告的所述消息。

根据本发明的一个实施例，方法还包括：一旦检测到所述第二车辆，就投射所述第二车辆的轨迹并基于所述投射的轨迹致动所述制动器。

根据本发明的一个实施例，方法还包括：确定传感器收集关于所述第二车辆的数据的范围，并且当来自所述第二车辆的所述通信的位置数据在所述传感器的所述范围内并且所述收集的数据不能识别所述传感器的所述范围内的所述第二车辆时，确定所述传感器未能检测到所述第二车辆。

附图说明

图1是用于操作车辆的示例系统的框图；

图2是检测目标车辆的车辆视图；

图3是被物体遮挡的车辆传感器的视图；

图4是用于操作车辆的示例过程的过程流程图。

具体实施方式

用于第一车辆的系统包括计算机，该计算机被编程为接收来自第二车辆的通信，一旦未能基于第一车辆传感器数据检测到第二车辆，就发送指示前方碰撞警告的消息，并且一旦基于第一车辆传感器数据检测到第二车辆，就抑制前方碰撞警告并致动第一车辆制动器。

计算机可以进一步被编程为确定第二车辆的威胁等级，并且一旦未能检测到第二车辆，就在第二车辆的威胁等级超过威胁阈值时发送指示前方碰撞警告的消息。计算机可以进一步编程为一旦检测到第二车辆就致动制动器直到威胁等级降至威胁阈值以下。

计算机可以进一步被编程为确定第一和第二车辆之间的碰撞时间，并且当碰撞时间大于时间阈值时发送指示前方碰撞警告的消息。

计算机可以进一步被编程为确定第一和第二车辆之间的碰撞时间，并且当碰撞时间小于时间阈值时致动制动器。

计算机可以进一步被编程为接收通信中关于第二车辆的数据，包括第二车辆的速度、前进方向和位置中的至少一个。计算机可以进一步编程为基于通信中的数据确定第二车辆的威胁等级。

计算机可以进一步被编程为在致动第一车辆制动器之后发送具有前方碰撞警告的消息。

计算机可以进一步被编程为一旦检测到第二车辆，就投射第二车辆的轨迹并基于投射的轨迹致动制动器。

计算机可以进一步被编程为确定传感器收集关于第二车辆的数据的范围，并且当来自第二车辆的通信的位置数据在传感器的范围内并且所收集的数据不能识别传感器范围内的第二车辆时，确定传感器未能检测到第二车辆。

一种方法包括接收来自第二车辆的通信，一旦未能基于第一车辆传感器数据检测到第二车辆，就发送指示前方碰撞警告的消息，并且一旦基于第一车辆传感器检测到第二车辆，就抑制前方碰撞警告并致动第一车辆制动器。

该方法可以进一步包括确定第二车辆的威胁等级，并且一旦未检测到第二车辆，就在第二车辆的威胁等级超过威胁阈值时发送指示前方碰撞警告的消息。该方法还可以包括，一旦检测到第二车辆，就致动制动器直到威胁等级下降到威胁阈值以下。

该方法可以进一步包括确定第一和第二车辆之间的碰撞时间，以及当碰撞时间大于时间阈值时发送指示前方碰撞警告的消息。

该方法可以进一步包括确定第一和第二车辆之间的碰撞时间并且当碰撞时间小于时间阈值时致动制动器。

该方法可以进一步包括接收通信中关于第二车辆的数据，该数据包括第二车辆的速度、前进方向和位置中的至少一个。该方法还可以包括基于通信中的数据确定第二车辆的威胁等级。

该方法可以进一步包括在致动第一车辆制动器之后发送具有前方碰撞警告的消息。

该方法可以进一步包括：一旦检测到第二车辆，就投射第二车辆的轨迹并基于投射的轨迹致动制动器。

该方法可以进一步包括确定传感器收集关于第二车辆的数据的范围，并且当来自第二车辆的通信的位置数据在传感器的范围内并且收集的数据不能识别传感器范围内的第二车辆时，确定传感器未能检测到第二车辆。

进一步公开了一种被编程为执行任何上述方法步骤的计算设备。还公开了一种包括计算设备的车辆。还公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储可由计算机处理器执行的指令的计算机可读介质，以执行任何上述方法步骤。

通过在致动其他车辆部件以解决潜在的碰撞时抑制前方碰撞警告，系统可以减少妨碍警告的数量。此外，该系统可以区分具有可以允许操作人员做出反应的碰撞时间的潜在碰撞(在此期间可以发送前方碰撞警告)以及具有可以允许车辆计算机在自主模式下操作部件的碰撞时间的潜在碰撞(在此期间，前方碰撞警告可能会造成麻烦，因为车辆已经对潜在的碰撞做出反应)。

车辆中的计算机可以使用从车辆到车辆通信收集的数据来检测存在被遮挡的车辆。车辆到车辆通信中的数据可能缺乏来自车辆传感器的数据的鲁棒性。计算机可以使用来自车辆到车辆通信的数据来检测被遮挡车辆的存在，以及使用来自车辆传感器的数据来致动一个或多个车辆部件以避免与被遮挡车辆的碰撞。

图1示出了用于操作车辆101的示例系统100。车辆101中的计算机105被编程为从一个或多个传感器110接收收集的数据115。例如，车辆101数据115可以包括车辆101的位置、车辆101的速度等。位置数据可以是已知的形式，如已知的，例如地理坐标，例如经由使用全球定位系统(gps)的导航系统获得的纬度和经度坐标。数据115的其他示例可以包括车辆101系统和部件的测量，例如车辆101速度、车辆101轨迹等。

如已知的，计算机105通常被编程用于车辆101网络上的通信，例如包括通信总线。经由网络、总线和/或其他有线或无线机制(例如车辆101中的有线或无线局域网)，计算机105可以向车辆101中的各种设备发送消息和/或从包括传感器110的各种设备(例如控制器、致动器、传感器等)接收消息。可选地或另外地，在计算机105实际包括多个设备的情况下，车辆网络可以用于在本公开表示为计算机105的设备之间的通信。另外，计算机105可以被编程用于与网络125通信，如下所述，网络125可以包括各种有线和/或无线网络技术，例如蜂窝、低功耗(ble)、有线和/或无线分组网络等。

数据存储106可以是任何已知类型，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106可以存储从传感器110发送的收集的数据115。

传感器110可以包括各种设备。例如，众所周知，车辆101中的各种控制器可以作为传感器110操作以经由车辆101网络或总线提供数据115，例如与车辆速度、加速度、位置、子系统和/或部件状态有关的数据115。此外，其他传感器110可以包括摄像机、运动检测器等，即传感器110提供用于评估目标的位置、投射目标的路径、评估道路车道的位置等的数据115。传感器110还可以包括短程雷达、远程雷达、激光雷达和/或超声换能器。

收集的数据115可以包括在车辆101中收集的各种数据。上面提供了收集的数据115的示例，而且，通常使用一个或多个传感器110收集数据115，并且还可以包括从计算机105中和/或服务器130上计算的数据。通常，收集的数据115可以包括可由传感器110收集和/或从这些数据计算的任何数据。

车辆101可以包括多个车辆部件120。如本文所使用的，每个车辆部件120包括适于执行机械功能或操作(例如移动车辆、减慢或停止车辆、转向车辆等)的一个或多个硬件部件。部件120的非限制性示例包括推进部件(其包括例如内燃机和/或电动马达等)、变速器部件、转向部件(例如可以是包括方向盘、转向齿条等中的一个或多个)、制动部件、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。车辆101可以包括人机界面(hmi)120，例如显示器、触摸屏显示器、便携式设备等。

当计算机105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。完全自主模式被定义为其中每个车辆101推进(通常经由包括电动马达和/或内燃机的动力传动系统)、制动和转向的每一个都由计算机105控制。半自动模式是一个其中车辆101推进(通常经由包括电动马达和/或内燃机的动力传动系统)、制动和转向中的至少一个至少部分地由计算机105控制而不是操作人员控制的模式。

系统100还可以包括连接到服务器130和数据存储135的网络125。计算机105还可以被编程为经由网络125与诸如服务器130之类的一个或多个远程站点通信，这样的远程站点可能包括数据存储135。网络125表示车辆计算机105可以通过其与远程服务器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个或多个，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)通信机制和任何期望的网络拓扑(或当利用多个通信机制时的拓扑)的任何期望的组合。示例性通信网络包括提供数据通信服务的无线通信网络(例如使用低功耗(ble)、ieee802.11、诸如专用短程通信(dsrc)的车辆到车辆(v2v)等)、局域网(lan)和/或广域网(wan)(包括因特网)。

图2示出了道路上的主车辆101和目标车辆200。主车辆101可以致动一个或多个传感器110以检测目标车辆200，例如图像传感器、雷达、激光雷达、超声换能器等。传感器110可以具有范围205。每个传感器110可以具有距车辆101的最大距离(即范围205)，传感器110可以在该距离内收集数据115。每个传感器110的最大距离可以是存储在数据存储106和/或服务器130中的预定值，并由例如传感器110制造商规定。也就是说，出于本公开的目的，范围205被定义为使得每个传感器110可以收集范围205内的数据115(如将理解的，其可以根据诸如光量、降水量等的条件而变化)，如图2所示，并且至少一个传感器110不能在范围205之外的位置处收集数据115。每个传感器110可以向计算机105发送指示最大距离的值，并且计算机105可以从该存储的最大距离确定范围205。计算机105可以将范围205存储在数据存储106和/或服务器130中。可选地或另外地，服务器130可以通过网络125发送指示范围205的消息。当目标车辆200进入传感器110的范围205时，传感器110可以收集关于目标车辆200的数据115，并且计算机105可以检测目标车辆200。

目标车辆200可以通过网络125向主车辆101发送消息210。目标车辆200可以利用例如dsrc发送消息210。消息210可以包括关于目标车辆200的数据115，例如速度、前进方向、位置、大小、制动状态、路径历史、预测路径等。目标车辆200中的一个或多个传感器110可以收集数据115，并且消息210可以包括收集的数据115。计算机105可以从目标车辆200接收消息210。计算机105可以使用来自消息210的数据115来确定是否致动一个或多个车辆部件120。例如，计算机105可以将如在消息210中指定的目标车辆101的位置与主车辆101的位置进行比较，从而可以确定主车辆101与目标车辆200之间的距离。计算机105可以确定主车辆101和目标车辆200之间的距离是否大于范围205，即目标车辆200是否在范围205之外。如果目标车辆200在范围205之外，计算机105可以确定未检测到目标车辆200并且致动前方碰撞警告，如下所述。

计算机105可以被编程为投射目标车辆200的目标轨迹215和主车辆101的主轨迹220，共同地称为轨迹215、220。计算机105可以基于从传感器110收集的数据115投射轨迹215、220。轨迹215、220可以在交叉点225处相遇。交叉点225可以是主车辆101和目标车辆200可以相遇(即碰撞)的预测位置。一旦检测到目标车辆200，计算机105就可以投射轨迹215、220。

计算机105可以被编程为一旦检测到目标车辆200就抑制前方碰撞警告。计算机105可以为多个目标车辆200产生多个前方碰撞警告，包括可能没有与主车辆101碰撞的风险的目标车辆200，导致妨碍警告。为了减少妨碍警告，计算机105可以被编程为当传感器110检测到目标车辆200时抑制前方碰撞警告、允许计算机105根据预碰撞辅助(pca)编程来致动一个或多个部件120以避免潜在的碰撞。此外，计算机105可以被编程为在致动主车辆101中的制动器120之后，即在pca编程已经致动制动器120并且前方碰撞警告不是妨碍警告之后，发送具有前方碰撞警告的消息。

计算机105可以被编程为使用收集的关于主车辆101和目标车辆200的数据115利用威胁算法确定威胁等级。计算机105可以利用传感器110收集数据115，例如主车辆101和目标车辆200的速度、位置、加速度等。此外，计算机105可以使用从目标车辆200发送的消息210中的数据115来确定威胁等级。基于收集的数据115，计算机105可以使用威胁算法(例如已知的威胁计算)来确定目标车辆200的威胁等级。

用于获得威胁等级(例如“威胁数”)的各种威胁算法和技术是已知的。威胁算法可以包括与主车辆101和目标车辆200相关的多个参数的函数，例如加权和、加权乘积等。参数可以包括例如主车辆101和目标车辆200之间预测的碰撞时间、主车辆101和目标车辆200的预测路径、基于主车辆101速度避免碰撞的预测横向加速度、基于主车辆101的位置和制动功率避免碰撞的预测纵向减速度、基于主车辆101加速度避免碰撞的预测的主纵向加速度、基于主车辆101的当前加速度、制动和转向的当前主车辆101操作员状态、基于当前目标车辆200加速度和制动避免碰撞的预测目标车辆200纵向减速度、基于当前目标车辆200速度和加速度避免碰撞的预测目标车辆200纵向加速度等。威胁算法可以确定威胁等级，例如，0和1之间的威胁数，该威胁数是主车辆101和目标车辆200之间发生碰撞的概率。

此外，计算机105可以确定威胁等级，其是基于主车辆101与目标车辆200之间的最短距离、最短距离的时间变化率以及主车辆101轨迹与沿着主车辆101和目标车辆200之间的距离的线之间的角度。可选地或另外地，计算机105可以确定主车辆101相对于道路的转速(例如当主车辆101转弯时)和根据转速确定威胁等级。

计算机105可以基于威胁等级来致动一个或多个部件120。例如，计算机105可以被编程为当威胁等级超过威胁阈值时致动制动器120(例如自主紧急制动(aeb)120)，停止主车辆101。计算机105可以致动aeb120直到在致动aeb120之后确定的威胁等级的另一个值低于威胁阈值。在另一个示例中，计算机105可以以自主模式致动转向器120以使主车辆101远离目标车辆200转向。计算机105可以进一步被编程为基于威胁等级致动转向器120和推进器120。

计算机105可以确定主车辆101和目标车辆200之间的碰撞时间。碰撞时间可以是直到主车辆和目标车辆200的轨迹相遇(例如在交叉点225)的预测时间。计算机105可以基于数据115使用已知技术预测主车辆101和目标车辆的轨迹。当碰撞时间大于时间阈值时，计算机105可以发送指示前方碰撞警告的消息。当碰撞时间小于时间阈值时，计算机105可以致动制动器。时间阈值可以是存储在数据存储106和/或服务器130中的预定值，并且可以被确定为例如车辆101操作员的平均响应时间(例如1秒)。

图3示出了对主车辆101而言目标车辆200被遮挡的示例十字路口。十字路口可以包括可以防止主车辆101中的传感器110检测目标车辆200的物体300。例如，物体300可以是建筑物、公共设施柱等。如这里所使用的，当主车辆101中的传感器110未检测到目标车辆200并且主车辆101的计算机105从目标车辆200接收到消息210时，目标车辆200被“遮挡”。即，计算机105从消息210识别出目标车辆200的存在，但是没有用传感器110检测到目标车辆200。

主车辆101中的计算机105可以通过网络125(例如经由v2v通信)从目标车辆200接收消息210。即，物体300可以不阻止通过网络125的通信。一旦从目标车辆200接收到消息，计算机105就可以致动一个或多个传感器110以检测目标车辆200。物体300可以阻挡传感器110收集数据115(例如阻挡图像传感器110的视野)、反射超声波和/或雷达波、阻挡激光雷达110的激光等。

如上所述，传感器110可以具有范围205以收集关于目标车辆200的数据115。计算机105可以被编程为当来自目标车辆200的消息210的位置数据115在传感器115的范围205内并且所收集的数据115不识别范围205内的目标车辆200时，确定传感器110未能检测到目标车辆200。物体300可以限制传感器110的范围205。

当计算机105未能利用传感器110检测到目标车辆200时，计算机105可以向主车辆101的用户提供前方碰撞警告。计算机105可以向用户、向用户设备(例如智能手机、可穿戴设备等)发送指示前方碰撞警告的消息(例如在车辆101hmi上)等。如上所述，前方碰撞警告可以通知用户目标车辆200可能与主车辆101发生碰撞。如上所述，计算机105可以被编程为使用来自与目标车辆200的通信的数据115来确定威胁等级。计算机105可以被编程为当威胁等级高于警告阈值时致动前方碰撞警告。

图3的示例示出了十字路口处的目标车辆200。在另一示例(未示出)中，目标车辆200和主车辆101可以在相同的道路车道中行驶，并且目标车辆200可以被主车辆101和目标车辆200之间的一个或多个其他车辆遮挡。如果目标车辆200突然制动，则主车辆101可能无法检测到突然制动并且与最近的车辆碰撞。如上所述，计算机105可以被编程为与目标车辆200通信，并且基于来自传感器110和来自与目标车辆200的通信210的数据115来致动部件120。

图4示出了用于检测目标车辆200的示例过程400。过程400在框405中开始，其中计算机105通过网络125接收通信(例如消息210)。如上所述，目标车辆200可以通过网络125(例如使用dsrc)发送具有关于目标车辆200的位置、速度、轨迹等的数据115的消息。计算机105可以接收消息和数据115。

接下来，在框410中，计算机105确定是否检测到目标车辆200。计算机105可以根据通信确定通信是否包括来自目标车辆200的消息210。如果计算机105确定存在目标车辆200，则过程400在框415中继续。否则，过程400返回到框405接收更多通信。

在框415中，计算机105致动一个或多个传感器110(包括雷达110和/或摄像机110)以检测目标车辆200。计算机105可以利用传感器110收集数据115(例如图像数据115、雷达数据115、激光雷达数据115等)以检测通过网络125发送消息210的目标车辆200。

接下来，在框420中，计算机105确定由传感器110收集的数据115是否允许计算机105检测目标车辆200。如果传感器110被例如主车辆101和目标车辆200之间的物体300遮挡，则数据115可能无法指示目标车辆200的存在。如果目标车辆200不在传感器110的范围205内，则数据115可能无法指示目标车辆200。如果计算机105基于数据115检测到目标车辆200，则过程400在框425中继续。否则，过程400在框435中继续。

在框425中，计算机105确定目标车辆200的威胁等级是否高于威胁阈值。如上所述，威胁等级可以是例如由威胁算法确定的威胁数。如果威胁等级高于威胁阈值，则过程400在框430中继续。否则，过程400结束。

在框430中，计算机105致动车辆部件120。例如，计算机105可以致动制动器120(例如紧急制动器120)，以在与由数据115检测到的目标车辆200碰撞之前停止主车辆101、计算机105可以致动转向器120(例如紧急转向120)等。如上所述，计算机105可以致动转向器120、制动器120和推进器120以避开目标车辆200。在框430之后，过程400结束。

在框435中，计算机105确定目标车辆200的威胁等级是否高于威胁阈值。如上所述，威胁等级可以是例如由威胁算法确定的威胁数。如果威胁等级高于威胁阈值，则过程400在框440中继续。否则，过程400结束。

在框440中，计算机105基于从目标车辆200接收的消息210向主车辆101中的用户提供前方碰撞警告。如上所述，前方碰撞警告可以是指示目标车辆200存在的视觉、听觉和/或触觉警报。计算机105可以在例如车辆101hmi120、诸如智能手机或智能手表等的便携式设备上提供前方碰撞警告。在框440之后，过程400结束。

如本文所使用的，副词“基本上”修饰形容词意味着形状、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、数据采集器测量、计算、处理时间、通信时间等的偏差。

计算机105通常每个都包括可由诸如上面标识的那些计算机的一个或多个执行的指令以及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从使用各种编程语言和/或技术创建的计算机程序编译或解释，各种编程语言和/或技术包括但不限于，单独或组合的java^tm、c、c++、visualbasic、javascript、perl、html等。通常，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，并执行这些指令，从而执行一个或多个过程，包括本文所述的一个或多个过程。可以使用各种计算机可读介质来存储和发送这样的指令和其他数据。计算机105中的文件通常是存储在计算机可读介质上的数据的集合，例如存储介质、随机存取存储器等。

计算机可读介质包括参与提供可由计算机读取的数据(例如指令)的任何介质。这种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。非易失性介质包括例如光盘或磁盘和其他永久存储器。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)。计算机可读介质的常见形式包括，例如软盘、柔性盘、硬盘、磁带、任何其他磁介质、cd-rom(只读光盘驱动器)、dvd(数字化视频光盘)、任何其他光学介质、穿孔卡纸、纸带、任何其他具有孔图案的物理介质、ram(随机存取存储器)、prom(可编程只读存储器)、eprom(电可编程序只读存储器)、flasheeprom(闪速电可擦除可编程只读存储器)、任何其他存储器芯片或盒、或任何其他计算机可读取的介质。

关于这里所述的介质、过程、系统、方法等，应理解的是虽然这样的过程等的步骤描述为按照一定的顺序排列发生，但这样的过程可以采用以这里描述的顺序之外的顺序完成的描述的步骤实施操作。进一步应该理解的是，某些步骤可以同时执行，可以添加其他步骤，或者可以省略这里所述的某些步骤。例如，在过程400中，可以省略一个或多个步骤，或者可以以与图4中所示不同的顺序执行步骤。换言之，这里的系统和/或过程的描述提供用于说明某些实施例的目的，并且不应该以任何方式解释为限制所公开的主题。

因此，应当理解，包括以上描述和附图以及权利要求的本公开旨在是说明性的而非限制性的。在阅读以上描述后，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而言将是显而易见的。本发明的范围应该参考所附权利要求和/或包括在基于此的非临时专利申请以及这些权利要求所要求的权利等效的全部范围来确定，而不是参照上面的说明而确定。可以预料和预期的是这里所讨论的技术将出现进一步的发展，并且所公开的系统和方法将可以结合到这样的进一步的实施例中。总之，应理解的是本公开的主题能够进行修正和变化。

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”应理解为一个或多个。短语“基于”包括部分或全部基于。