用于预测路径属性和驾驶历史的融合的系统、方法和装置与流程

本公开总体涉及用于属性化预测路径和驾驶历史信息的融合的方法、系统和装置。

背景技术：

汽车为商业、政府和私人实体提供交通工具的重要部分。由于汽车的高价值以及对乘客和驾驶员的潜在危害，驾驶员安全性以及碰撞、事故、或对车辆的其他损坏的避免是非常重要的。为了具有关于一段道路或其他驾驶环境的更详细的信息，一些车辆可以存储驾驶历史，该驾驶历史包括由传感器收集的供以后在通过相同道路时回想用的详细信息。

技术实现要素：

一种方法，包括：

确定车辆的最可能路径；

基于地图获得属性化预测路径属性；

基于驾驶历史获得驾驶历史路径属性；

基于来自属性化预测路径的路径属性和来自驾驶历史的路径属性生成组合路径属性；和

向一个或多个控制器提供组合路径属性。

根据本发明的另一实施例，其中向一个或多个控制器提供组合路径属性包括通过控制器局域网(can)总线提供组合路径属性。

根据本发明的另一实施例，其中生成组合路径属性包括生成包括驾驶历史路径属性和属性化预测路径属性对应于未由驾驶历史路径属性定义的路径属性的一部分的路径属性。

根据本发明的另一实施例，其中属性化预测路径属性和驾驶历史路径属性包括用于相同路径属性的参数，并且其中生成组合路径属性包括基于一个或多个属性化预测路径属性和驾驶历史路径属性的加权值生成用于相同路径属性的组合路径属性。

根据本发明的另一实施例，其中，确定车辆的最可能路径包括基于驾驶历史进行确定。

根据本发明的另一实施例，其中多个控制器包括自适应巡航控制装置、能量管理控制器、弯道警告控制器、前照灯控制器、车道偏离警告系统、斜坡动力传动系统优化控制器、驾驶员通知系统、自动驾驶系统和驾驶员辅助系统中的一个或多个。

根据本发明的另一实施例，还包括确定沿着最可能路径的投影距离，其中组合路径属性对应于最可能路径上从对应于与投影距离相对应的距离处的车辆的位置延伸的一部分。

一种系统，包括：

多个控制器；

路线部件，该路线部件被配置为确定车辆的最可能路径；

属性化预测路径部件，该属性化预测路径部件被配置为基于地图获得属性化预测路径属性；

驾驶历史部件，该驾驶历史部件被配置为基于驾驶历史获得驾驶历史路径属性；

融合部件，该融合部件被配置为基于属性化预测路径属性和驾驶历史路径属性来生成组合路径属性；和

发布部件，该发布部件被配置为向一个或多个控制器提供组合路径属性。

根据本发明的另一实施例，其中，发布部件被配置为通过控制器局域网(can)总线向一个或多个控制器提供组合路径属性。

根据本发明的另一实施例，其中融合部件被配置为生成包括驾驶历史路径属性和属性化预测路径属性对应于未由驾驶历史路径属性定义的路径属性的一部分的组合路径属性。

根据本发明的另一实施例，其中属性化预测路径属性和驾驶历史路径属性包括用于共有路径属性的参数，并且其中融合部件被配置为基于一个或多个属性化预测路径属性和驾驶历史路径属性的加权值生成共有路径属性的组合路径属性。

根据本发明的另一实施例，其中路线部件被配置为基于驾驶历史来确定车辆的最可能路径。

根据本发明的另一实施例，其中多个控制器包括自适应巡航控制装置、能量管理控制器、弯道警告控制器、前照灯控制器、车道偏离警告系统、斜坡动力传动系统优化控制器、驾驶员通知系统、自动驾驶系统和驾驶员辅助系统中的一个或多个。

根据本发明的另一实施例，还包括投影距离部件，其被配置为确定沿着最可能路径的投影距离，其中组合路径属性对应于最可能路径上从对应于与投影距离相对应的距离处的车辆的位置延伸的一部分。

一种存储指令的计算机可读存储介质，指令在由一个或多个处理器执行时使处理器：

确定车辆的最可能路径；

基于地图获得属性化预测路径属性；

基于驾驶历史获得驾驶历史路径属性；

基于来自属性化预测路径的路径属性和来自驾驶历史的路径属性生成组合路径属性；和

将组合路径属性提供给一个或多个控制器。

根据本发明的另一实施例，其中将组合路径属性提供给一个或多个控制器包括通过控制器局域网(can)总线提供组合路径属性。

根据本发明的另一实施例，其中生成组合路径属性包括生成包括驾驶历史路径属性和属性化预测路径属性对应于未由驾驶历史路径属性定义的路径属性的一部分的路径属性。

根据本发明的另一实施例，其中属性化预测路径属性和驾驶历史路径属性包括用于相同路径属性的参数，并且其中生成组合路径属性包括基于一个或多个属性化预测路径属性和驾驶历史路径属性的加权值生成用于相同路径属性的组合路径属性。

根据本发明的另一实施例，其中，确定车辆的最可能路径包括基于驾驶历史进行确定。

根据本发明的另一实施例，其中多个控制器包括自适应巡航控制装置、能量管理控制器、弯道警告控制器、前照灯控制器、车道偏离警告系统、斜坡动力传动系统优化控制器、驾驶员通知系统、自动驾驶系统和驾驶员辅助系统中的一个或多个。

附图说明

参考下面的附图描述本公开的非限制性且非详尽的实施方式，其中除另有规定外，在各种视图中的相同的附图标记指的是相同的部分。关于下面的描述和附图，本公开的优势将变得更好理解，在附图中：

图1是说明包括自动驾驶/辅助系统的车辆控制系统的实施方式的示意性框图；

图2是说明根据一实施方式的自动驾驶/辅助系统的示意性框图；

图3说明根据一实施方式的在车辆的当前位置附近的道路的地图；

图4是说明根据一实施方式的用于生成组合或融合路径属性的方法的示意图；

图5是说明根据一实施方式的路径投影部件的示例部件的示意性框图；以及

图6是说明根据一实施方式的用于将路径属性发布至一个或多个控制器的方法的示意性流程图。

具体实施方式

车辆的属性化预测路径基于电子地图数据提供关于在车辆前面的道路或驾驶路径的信息。例如，属性化预测路径可以能够提供关于道路曲率、道路倾斜度、或多个其他细节的信息。这个信息可以被人类驾驶员或自动驾驶系统用于安全、有效、并且准确地沿着期望路径驾驶汽车。高级驾驶员辅助系统接口规范(adasis)为属性化预测路径供应商操作提供标准以允许来自不同的供应商或公司的驾驶员辅助系统(或自动驾驶系统)的互相连接。不同的部件然后可以能够通过控制器局域网(can)总线彼此通信。例如，传感器或数据源可以将数据发布至can总线，同时各种系统的控制器可以能够在控制车辆和/或为人类驾驶员提供辅助时访问用于处理的那个数据。

然而，来自属性化预测路径供应商(诸如adasis视野供应商)的属性化预测路径信息(或地图中可用的数据)可能受限于可用的细节量。在一些情况下，在驾驶历史中可以获得先前由驾驶员或车辆行驶的路径的额外细节。然而，提供驾驶历史的当前方法是低效的并且增加了控制器访问数据的复杂性。例如，属性化预测路径供应商和驾驶历史两者可以投影(例如，提供)车辆前方的路线或路径的路径属性。然而，单独提供这些需要控制器的额外工作以解决在属性化预测路径数据和/或驾驶历史数据之间的任何差异。另外，即使两个源没有提供冲突的信息，控制器仍然可能需要重建和/或融合数据。例如，可能需要再现器(例如，监听can总线的控制器)单独地融合数据，这是低效的并且易于出错。

申请人已经认识到，通过在向控制器提供路径属性之前融合属性化预测路径数据和驾驶历史数据，可以实现相当大的资源节省。在一个实施例中，与can总线通信的中央控制器将来自不同源的数据融合在一起，以提供车辆前方的路径的一致视图。例如，可以使用共同定位的属性化预测路径/驾驶历史源(二者源自同一控制器)来执行融合。作为另一示例，驾驶历史控制器可以重建属性化预测路径属性并且将它们与驾驶历史路径属性融合。融合的属性可以经由总线或属性化预测路径供应商或驾驶历史供应商投影到控制器。

申请人已经开发了用于向车辆控制系统和/或车辆的各个控制器提供路径属性的系统、方法和装置。根据一个实施例，一种用于提供路径属性的方法包括确定车辆的最可能路径。该方法还包括基于地图获得属性化预测路径属性，并且基于驾驶历史获得驾驶历史路径属性。该方法包括基于来自属性化预测路径的路径属性和来自驾驶历史的路径属性生成组合路径属性。该方法包括将组合路径属性提供给一个或多个控制器。

在一个实施例中，可以通过控制器总线(例如can总线)向控制器提供融合路径属性。在一个实施例中，申请人提出对adasis标准的修改或添加以包括允许将融合路径属性(基于属性化预测路径数据和/或驾驶历史数据)广播到总线上所有其它控制器的共有协议。在一个实施例中，每个再现器(比如在总线上监听的控制器)将为控制器的特定用途、需要或应用程序重新创建小的路径数据库子集。例如，控制器可以使用或实施无数应用程序并且可以包括——但不限于——自适应巡航控制装置、能量管理控制器、曲线警告控制器、前照灯控制器、车道偏离警告系统、斜坡动力传动系统优化控制器、驾驶员通知系统、自动驾驶系统、和/或驾驶员辅助系统。自适应巡航可以基于交通、道路几何或其他环境因素适应车辆的可控速度。能量管理控制器可以基于预测的道路倾斜度、道路下倾等来管理速度或车辆辅助系统(比如加热或冷却系统)。曲线警告控制器可以控制通知系统以警告道路中一个或多个即将到来的转弯或弯道的存在、苛刻程度或曲率。前照灯控制器可以控制由前照灯投射的光的方向以甚至在道路是弯道的时候覆盖道路。车道偏离警告系统可以在车辆从道路上的车道偏离的时候发出警告。斜坡动力传动系统优化控制器可以控制包括齿轮的动力传动系统和/或马达或发动机的转动速度以优化动力使用。驾驶员通知系统可以为驾驶员提供当前道路的建议速度、弯道或车辆操纵的通知。

在一个实施例中，系统可以在车辆正被驾驶的时候获悉新的路线以及路线属性。例如，当驾驶员驾驶车辆至目的地时，系统的传感器可以记录路线属性或关于路线的其他详细信息，该路线属性或关于路线的其他详细信息可以以后被回想。当再次行驶相同的路线时，车辆或系统可以认识到以前已经行驶过这个路线并且改进路线属性或其他详细信息以帮助导航或任何其他的驾驶员辅助或自动驾驶任务。

在一个实施例中，回想的路径属性可以用于构建和投影向前路径。例如，向前路径的细节可以汇编至车辆前面的路径的矩阵或其他表示中以允许驾驶员或其他系统预期前面的道路或路径的特征或属性。矩阵可以首先用驾驶历史数据填充，然后用来自属性化预测路径供应商—adasis视野供应商或电子地图的数据填充以创建融合路径属性。投影的路径的量可以基于车辆的当前速度或车辆正在上面行驶的道路的当前速度限制。当车辆沿着路径移动时，可以提供附加的路径属性(例如，通过can总线)以便总是有一些关于前面的路径的信息。在一个实施例中，系统可以在先前投影已经几乎被遍历的时候重新投影向前路径。

如果车辆不遵循投影路径或预测驾驶路线，则系统可以刷新或丢弃发布的路径属性。例如，如果车辆从预测路径转向，则融合路径属性可能不适用于新的路线并且可以使用与在adasis协议中描述的那些can总线消息相似的can总线消息来丢弃。如果可用，则新的路径的融合路径属性可以被确定并且一俟转换至新的路径就被投影。如果路径是未知的或不具有驾驶历史中的相关信息，则向前路径可以被投影以及可以具有来自电子地图或属性化预测路径供应商的数据。

现在参考附图，图1说明可以用于辅助人类驾驶员或执行自动驾驶的示例车辆控制系统100。车辆控制系统100可以包含自动驾驶/辅助系统102。自动驾驶/辅助系统102可以用于自动操作或控制车辆的操作或为人类驾驶员提供辅助。例如，自动驾驶/辅助系统102可以控制车辆的制动、转向、加速、车灯、警报、驾驶员通知、无线电、或任何其他辅助系统中的一个或多个。在另一示例中，自动驾驶/辅助系统102可以不能提供任何驾驶控制(例如，转向、加速、或制动)，但可以提供通知和警报以辅助人类驾驶员安全地驾驶。例如，自动驾驶/辅助系统102可以包括通过控制器总线提供或接收数据并且使用数据来确定要执行的动作和/或提供指令或信号以启动这些操作的一个或多个控制器(诸如本文所讨论的那些)。自动驾驶/辅助系统102可以包括路径投影部件104，其提供来自不同源的关于路径属性的融合信息到人类驾驶员、驾驶控制系统或控制自动驾驶或驾驶员辅助的任何方面的其他控制器。

车辆控制系统100也包括用于检测附近物体、车道标记的存在，和/或确定母车辆(例如，包括车辆控制系统100的车辆)的位置的一个或多个传感器系统/装置。例如，车辆控制系统100可以包括雷达系统106、一个或多个lidar(激光雷达)系统108、一个或多个摄像机系统110、全球定位系统(gps)112、和/或超声波系统114。车辆控制系统100可以包括用于存储比如地图数据、驾驶历史(即，驾驶历史)、或其他数据这样的用于导航和安全性的相关或有用的数据的数据存储器116。车辆控制系统100也可以包括用于与移动或无线网络、其他车辆、基础设施或任何其他通信系统无线通信的收发器118。

车辆控制系统100可以包括比如电动马达、开关或其他执行器这样的车辆控制执行器120以控制车辆的驾驶的各个方面，从而控制制动、加速、转向等。车辆控制系统100可以包括一个或多个显示器122、扬声器124、或其他装置以便可以为人类驾驶员或乘客提供通知。显示器122可以包括抬头显示器、仪表板显示器或指示器、显示屏幕、或任何其他视觉指示器，该视觉指示器可以被车辆的驾驶员或乘客看到。扬声器124可以包括车辆的音响系统的一个或多个扬声器或可以包括专用于驾驶员通知的扬声器。车辆控制致动器120、显示器122、扬声器124或车辆控制系统100的其他部分可以由自动驾驶/辅助系统102的一个或多个控制器控制。

将要领会的是，通过示例仅给出图1的实施例。其他实施例在不背离本公开的范围的情况下可以包括更少或附加的部件。此外，图示的部件可以在没有限制的情况下结合或包括在其他部件内。

在一个实施例中，自动驾驶/辅助系统102配置为控制母车辆的驾驶或导航。例如，自动驾驶/辅助系统102可以控制车辆控制执行器120以在道路、停车场、私人车道或其他位置的车道内的路径上驾驶。例如，自动驾驶/辅助系统102可以基于部件106-118中的任何一个提供的信息或感知数据来确定路径。传感器系统/装置106-110和114可以用于获取实时传感器数据以便自动驾驶/辅助系统102可以辅助驾驶员或实时驾驶车辆。自动驾驶/辅助系统102可以实施驾驶或辅助车辆的驾驶的一个或多个算法、应用程序、程序、或功能。

在一个实施例中，摄像机系统110可以包括多个摄像机。例如，摄像机系统110可以包括面对不同的方向以提供在车辆附近或围绕车辆的区域的不同的视域和不同的视野。例如，某些摄像机可以面向前、面向侧面、面向后、成角度面向、或面向任何其他方向。

图2是说明自动驾驶/辅助系统102的示意性框图。自动驾驶/辅助系统102包括控制器总线202、一个或多个传感器204、多个控制器206和路径投影部件104。控制器总线202可以与传感器204、控制器206、路径投影部件104和/或便于通信的其他部件或系统通信。如将被本领域技术人员理解的是，在没有限制的情况下，附加或更少的部件可以包括在自动驾驶/辅助系统102中。

控制器总线202可以提供用于接收和发送消息或数据的通信媒介。在一个实施例中，控制器总线202可以包括处理器和用于存储和/或检索数据的数据存储器。例如，控制器总线202可以存储在总线上公布的消息或数据，然后该数据可以由与控制器总线202通信的另一部件访问或请求。在一个实施例中，控制器总线202包括如由adasis规范所述的can总线。

传感器204可以包括可以提供由控制器206或路径投影部件104使用的数据的任何传感器或数据源。例如，雷达系统106、lidar系统108、摄像机系统110、gps112、超声波系统114、或数据存储器116中的一个或多个可以发布数据到控制器总线202以供控制器和/或路径投影部件104使用。在一个实施例中，传感器204和控制器206可以都提供数据并使用控制器上的数据。例如，传感器204可以基于总线202上的数据修改操作，并基于修改的操作提供感测的数据。类似地，控制器206可以将来自传感器204的数据或从计算产生的数据提供给控制器总线202，以供控制器总线202上的其他部件使用。

路径投影部件104可以确定和/或提供要由车辆行驶的路径的路径属性到控制器总线。路径投影部件104可以基于地图数据208(例如，来自电子地图或属性化预测路径供应商)和/或驾驶历史数据210(例如，从特定于已经由驾驶员和/或车辆行驶的路径或位置的驾驶历史)确定路径属性，以便可以提前应对未被传感器204检测到的未来道路的方面。在一个实施例中，路径属性可以包括基于两个或更多个不同源(例如地图数据208和/或驾驶历史数据210)的融合路径属性。路径属性可以相应于直接在车辆前面并且可以被控制器206使用以执行驾驶员辅助或自动驾驶任务的一段未来路径。控制器206可以包括提供车辆的各个方面的物理驱动或控制信号的物理控制器和/或逻辑控制器，比如图1的车辆控制系统100的物理控制器和/或逻辑控制器。控制器206执行的示例驾驶员辅助或自动驾驶任务通过示例可以包括驾驶员通知、传动系或悬架调整、速度调整、物体或行人检测、道路内的定位、生成当前路线的驾驶路径(例如，在道路上定位车辆的地方)等。

根据一个实施例，路径投影部件104将驾驶历史信息与属性化预测路径数据组合或融合。在一个实施例中，属性化预测路径包括来自多个源的数据，诸如地图相关数据，以及在车辆前方实时呈现短距离的数据的通信方法。驾驶历史可以包括在一段时间内从车辆传感器获得的数据。如果在驾驶车辆时识别出车辆驾驶员，则驾驶历史数据可以与特定驾驶员相关联。路径投影部件104将属性化预测路径数据与驾驶历史数据组合，并且向车辆的驾驶员呈现这些数据集的“融合”视图。

图3说明在车辆的当前位置302附近的道路的地图300。例如，地图300可以说明车辆附近的在车辆可访问的电子地图中发现的道路。车辆的当前位置302可以从定位系统获取。例如，车辆可以包括全球导航卫星系统(gnss)接收器，比如全球定位系统(gps)接收器、全球导航卫星系统(glonass)接收器、伽利略号探测器、或安装在车辆中的北斗系统。使用当前位置和/或任何其他可用数据，路径投影部件104可以确定或预测车辆的目的地和/或最可能路径。可以用于确定最可能路径的示例数据包括车辆或人类驾驶历史、一天中的时间、当前位置、乘客或驾驶员身份、一周中的一天、来自导航系统的信息(比如目的地或当前路线)等。最可能路径304和可能目的地306——其可以由路径投影部件104识别——在地图300上显示。

在一个实施例中，路径投影部件104可以从驾驶历史、电子地图、属性化预测路径供应商、或最可能路径304的至少一部分的任何其他源获取路径属性。例如，道路几何、速度限制、车辆或驾驶员的实际驾驶速度、先前检测的障碍物或危险等可以被确定并且提供至控制器总线。在一个实施例中，路径投影部件104基于来自不同源的路径属性来生成融合路径属性。这个数据可以由控制器和/或相关应用程序使用以为前面的路径做准备和/或执行受益于于具有预测或预期数据的功能或任务。在一个实施例中，最可能路径304的仅一部分可以被首先投影，并且当车辆沿着最可能路径304行进时可以为另外的段提供额外的路径属性。

图4是根据一个实施例示出的用于生成组合或融合路径属性的方法400的示意图。方法400可以由路径投影部件104和/或自动驾驶/辅助系统102执行。

方法400开始并且在406路径投影部件104接收地图数据路径属性402和/或驾驶历史路径属性404。地图数据路径属性402可以通过路径投影部件104确定和/或通过属性化预测路径供应商提供。驾驶历史路径属性404可以通过路径投影部件104确定和/或可以通过驾驶历史供应商或数据存储器提供。路径投影部件104可以将路径属性402、404转换为相应于控制器总线以及连接至控制器总线的任何装置、系统、或控制器的共用格式。在一个实施例中，共用格式可以对控制器总线和/或连接至总线的所有系统是共用的。因此，仅一个版本的数据需要发布到控制器总线并且可以不需要承载对于不同的控制器的相同或相似的数据的多个消息。

在408，路径投影部件104可基于地图数据路径属性402和/或驾驶历史路径属性404生成融合路径属性。在一个实施例中，在408，路径投影部件104可通过以下步骤生成融合路径属性：将一段道路的所有驾驶历史路径属性404包括在内，并用任何地图数据路径属性402填充关于道路的任何间隙或细节。例如，在408，路径投影部件104可以通过用来自驾驶历史路径属性404的数据填充地图路径属性402的矩阵并填补地图路径属性402的漏洞或缺失数据来生成融合路径属性。在一个实施例中，在408，路径投影部件104可以通过基于对应于道路的相同属性的地图数据路径属性402和驾驶历史路径属性404来创建路径属性的平均值或加权平均值的方式来生成和/或可以为一个或多个属性创建新的值。

在410，路径投影部件104将数据提供给一个或多个控制器。在一个实施例中，路径投影部件104根据共有协议以共有格式发布数据。例如，共用协议可以相应于控制器总线使用的协议。路径投影部件104可以通过发送包括任何路径属性和/或指示消息中的数据的类型标识符或标签来发布数据。一个或多个控制器可以基于它们的订阅(subscription)来接收发布数据的子集。例如，可以有不同类别的数据，该数据可以在控制器总线上发布，并且某些控制器可以仅需要那些数据类型的一些子集。例如，每个控制器可以提供一列订阅至控制器总线并且控制器总线可以发送相应于订阅的消息或数据，或可以通知控制器已经接收到相应于订阅的数据。因此，控制器可以仅接收数据的子集。此外，多个控制器可以在不要求路径投影部件104两次或两次以上或以不同的格式发送数据的情况下以相同格式或协议接收相同的数据。控制器——在接收数据的子集之后——可以重新构建数据供在使用那个数据的任务或应用程序中使用。

通过使用共用协议提供数据，可以实现自动驾驶/辅助系统102的资源使用和开发时间的显著减少。例如，先前，将必须为每个控制器中的每个应用程序创建特殊的协议。然而，在共用协议的情况下，配置为通过can总线通信的那些装置可以能够接收路径属性并且仅一个消息需要发送并且数据可以被连接至can总线的任何控制器访问。这些益处可以用于自动驾驶系统或驾驶员辅助系统。例如，人类驾驶的车辆可以能够为人类驾驶员提供关于前面的路径的细节或警告或提供智能巡航控制功能。作为另一示例，自动车辆可以受益于丰富的传感器数据以及在此公开的实施例的减少的消息传送和处理要求。

图5是说明根据一实施方式的路径投影部件104的示例部件的框图。在描绘的实施例中，路径投影部件104包括路线部件502、投影距离部件504、属性化预测路径部件506、驾驶历史部件508、融合部件510、以及发布部件512。部件502-512仅通过图示给出并且可以不全部包括在所有的实施例中。事实上，某些实施例可以仅包括部件502-512中的一个或部件502-512中的两个或两个以上的任何组合。此外，部件502-512中的一些可以位于路径投影部件104的外部，比如在自动驾驶/辅助系统102、属性化预测路径供应商、或驾驶历史供应商内。

路线部件502配置为确定母车辆——比如路径投影部件104所位于或安装所在的车辆——的路线。在一个实施例中，路线部件502可以基于可用信息来确定车辆的最可能路线或路径。例如，路线部件502可以基于一天中的时间、驾驶历史、家的位置、工作位置、驾驶员或乘客身份、或任何其他信息来确定可能的目的地和/或路线。在一个实施例中，路线部件502可以从导航系统接收目的地和/或路线信息。在一个实施例中，最可能的路线或路径可以与导航系统提供的路线或目的地匹配或稍微不同。

在一个实施例中，路线部件502可以检测到预测路线(例如，最可能路线或路径)的变化和/或基于该变化计算或确定新的最可能路径。例如，如果预测路径不正确和/或不被车辆遵循，则路线部件502可以确定新的最可能路线或路径。

投影距离部件504配置为确定应该为车辆投影的路径的距离。在一个实施例中，距离是基于车辆的当前速度(speed)或速度(velocity)。例如，如果车辆更快地移动或具有以高速度限制沿着路线延伸的路线，则投影距离部件504可以选择较大的投影距离。在一个实施例中，投影距离部件504可以基于可用于路径投影部件104的存储器的量来确定投影距离。在一个实施例中，投影距离部件504可以基于行驶特定距离将花费的时间量来确定投影距离。例如，投影距离可以相应于车辆沿着路线部件502选择或识别的最可能的路径或路线花费一分钟、或任何其他时间段将行驶的距离。

属性化预测路径部件506配置为基于电子地图来确定地图路径属性。在一个实施例中，属性化预测路径部件506通过从电子地图检索关于道路的数据来确定地图路径属性。例如，属性化预测路径部件506可以从电子地图检索关于车辆的当前位置和在远离车辆的投影距离处的位置之间的区域的道路几何、倾斜度、斜率、曲率等的细节。在一个实施例中，属性化预测路径部件506从与路径投影部件104分开的属性化预测路径供应商或从路径投影部件104外部的属性化预测路径供应商接收地图路径属性或属性化预测路径属性。例如，属性化预测路径部件506可以提供关于属性化预测路径供应商需要的路径属性的区域的信息，并且从属性化预测路径供应商接收地图路径属性。在一个实施例中，属性化预测路径部件506可以从其他源提取路径属性，诸如实时交通信息、天气信息、建筑信息等。

驾驶历史部件508配置为基于驾驶历史来确定驾驶历史路径属性。例如，驾驶历史可以包括存储在数据存储器中的相应于车辆和/或车辆的驾驶员或乘客先前行驶的道路、路线或路径的数据。在一个实施例中，驾驶历史部件508通过从驾驶历史中检索关于道路的数据来确定驾驶历史路径属性。例如，属性化预测路径部件506可以从驾驶历史中检索关于车辆的当前位置和在远离车辆的投影距离处的位置之间的区域的道路几何、倾斜度、斜率、曲率、危险等的细节。在一个实施例中，来自驾驶历史的信息可以比属性化预测路径或电子地图提供的信息更准确和/或详细，因为数据可以相应于车辆的传感器实际上收集和/或经历的数据。在一个实施例中，驾驶历史部件508从与路径投影部件104分开的驾驶历史供应商或从路径投影部件104外部的驾驶历史供应商接收驾驶历史属性。例如，驾驶历史部件508可以提供关于驾驶历史供应商需要的路径属性的区域的信息，并且从驾驶历史供应商接收驾驶历史路径属性。在一个实施例中，驾驶历史包括在特定车辆和/或驾驶员在特定路径或道路上的实际行驶期间收集的信息，包括传感器信息。例如，驾驶历史可以反映车辆或驾驶员的实际感觉或驾驶体验，而不反映来自诸如其他车辆、地图提供商等的其他来源的数据。

融合部件510被配置为确定投影路径的一个或多个融合或组合路径属性。在一个实施例中，融合部件510基于由驾驶历史部件508提供的驾驶历史路径属性和/或由属性化预测路径部件506提供的地图路径属性来确定路径属性。有时，可能没有车辆当前位置的驾驶历史或车辆的预测路径，并且只有属性化预测路径或地图路径属性可用。融合部件510可以生成融合路径属性，该融合路径属性包括或是基于来自属性化预测路径部件506和驾驶历史部件508二者的信息。在一个实施例中，融合部件510通过包括来自驾驶历史的所有数据以及使用来自属性化预测路径的数据来填补任何空洞或提供未被驾驶历史寻址的额外路径属性来生成融合数据。例如，当地图或其他数据不与驾驶历史数据相矛盾或重复时，融合部件510可以优先来自驾驶历史的数据并且仅使用地图数据或其他属性化预测路径数据。在一个实施例中，可以通过创建一个或多个驾驶历史路径属性和由属性化预测路径部件506获得或生成的一个或多个路径属性的加权或未加权和来产生一个或多个融合路径属性的平均值。

在一个实施例中，融合部件510可以选择或确定与车辆当前位置前方的投影距离相对应的距离的数据。当车辆在道路上行驶时，融合部件510可以收集或确定附加路径属性以保持或提供车辆前面的投影距离的路径属性。例如，当车辆沿着路线前进时，可以确定道路的后续部分的附加路径属性。在一个实施例中，如果路线部件502检测到路径的变化，则融合部件510可以确定新的预测或最可能路线或路径的属性。

在一个实施例中，路径属性也可以包括树桩的路径属性、或车辆的可能旁边路线。例如，路径属性可以不仅包括沿着路径部件502识别的最可能路线或路径的路径属性，而且也包括与最可能路线相交的任何道路的路径属性。这可以提供短距离的足够信息直到可以计算替代路线并且可以获取附加路径属性或数据。

在一个实施例中，融合部件510将路径属性转换为共用格式。例如，融合部件510可以将来自不同源——比如来自属性化预测路径部件506和/或驾驶历史部件508——的路径属性转换为可以被控制器总线上的所有的控制器解释或使用的共用格式。因此，所有的控制器可以能够使用由融合部件510获取的信息。

发布部件512配置为提供路径属性(诸如由融合部件510生成的融合路径属性)至多个控制器。在一个实施例中，发布部件512使用比如can总线这样的控制器总线提供路径属性至控制器。发布部件512可以发送发布车辆前面的一段道路的路径属性到控制器总线的一个或多个消息。消息可以根据共用协议被发送以便需要相同数据的控制器可以访问相同消息。例如，每个控制器不需要它自己的特定消息以便获得需要的路径属性。相反，这个数据被发布到控制器总线并且需要该数据的那些控制器可以访问、接收和/或检索该数据。共用协议可以指定消息类型、数据类型、消息格式和/或数据格式以便数据以总线上的任何控制器可以使用的标准方式传送。

在一个实施例中，总线上的一个或多个控制器可以仅结束接收和/或使用放置于控制器总线上的所有路径属性的子集。例如，为人类驾驶员建议速度的控制器不需要每种类型的路径属性以便确定和/或建议速度。在一个实施例中，控制器可以订阅数据的子集或特定类型的路径属性，例如与道路的速度限制和/或在道路上时由当前人类驾驶员驾驶的先前速度有关的那些路径属性。例如，控制器可以提供指示当数据被发布到总线时控制器愿意接收的路径属性的类型的订阅列表。控制器总线可以存储并且管理指示哪个控制器订阅哪种类型的消息或数据的订阅列表。响应于接收发布路径属性到控制器总线的消息，控制器总线可以把消息类型或数据类型与订阅列表相比较并且提供消息至订阅的控制器。因此，控制器可以不需要处理或接收控制器总线上的每个消息并且可以仅使用它们用于重新构建和/或使用控制器的应用程序所需要的数据。

在一个实施例中，发布部件512可以在车辆经过路线和/或当路线改变时继续发布附加(融合的或未融合的)路径属性。例如，如果路线部件502检测到偏离预测路线，则发布部件512可以从融合部件510获取新的路线或路径的路径属性并且将新的路线或路径的那些路径属性发布到控制器总线。此外，如果路线改变，则发布部件512可以在控制器总线上发送消息以指示先前发送的数据是过时的和/或应该被丢弃或是不过时的和/或不应该被丢弃。控制器总线然后可以丢弃过时或不需要的数据和/或通知控制器该变化。控制器然后可以能够使用新的路线或路径的数据以用于它们各自的应用程序。

根据一个实施例，通过提供组合来自多个源的数据的融合路径属性，减少的负载量被置于正在处理、解释或以其他方式使用路径属性来执行车辆控制或驾驶员辅助任务的控制器上。

现在参考图6，说明用于生成组合路径属性的方法600的示意性流程图。方法600可以通过路径投影部件或自动驾驶/辅助系统执行，比如图1、2或5的路径投影部件104或图1或2的自动驾驶/辅助系统102。

方法600开始，并且在602，路线部件502确定车辆的最可能路径。在604，属性化预测路径部件506基于(诸如电子地图)地图获得属性化预测路径属性。属性化预测路径属性还可以包括来自其他源的信息，诸如实时天气、交通，或其他源。在606，驾驶历史部件508基于驾驶历史获得驾驶历史路径属性。在608，融合部件510基于来自属性化预测路径的路径属性和来自驾驶历史的路径属性生成组合路径属性。例如，组合路径属性可以包括已经基于来自驾驶历史和属性化预测路径供应商(例如地图数据)二者的数据确定或计算的融合路径属性。在610，发布部件512向一个或多个控制器提供组合路径属性。

例子

以下实施例涉及另外的实施例。

示例1是包括确定车辆的最可能路径的方法。该方法还包括基于地图获得属性化预测路径属性，并且基于驾驶历史获得驾驶历史路径属性。该方法还包括基于来自属性化预测路径的路径属性和来自驾驶历史的路径属性生成组合路径属性。该方法还包括将组合路径属性提供给一个或多个控制器。

在示例2中，向示例1中的一个或多个控制器提供组合路径属性包括通过can总线提供组合路径属性。

在示例3中，在示例1-2中的任一个中生成组合路径属性包括生成包括驾驶历史路径属性和属性化预测路径属性对应于未由驾驶历史路径属性定义的路径属性的一部分的路径属性。

在示例4中，示例1-3中的任一个中的属性化预测路径属性和驾驶历史路径属性包括用于相同路径属性的参数，并且其中生成组合路径属性包括基于一个或多个属性化预测路径属性和驾驶历史路径属性的加权值来生成用于相同路径的组合路径属性。

在示例5中，在示例1-4中的任一个中确定车辆的最可能路径包括基于驾驶历史来确定。

在示例6中，示例1-6中的任一个中的多个控制器包括自适应巡航控制装置、能量管理控制器、弯道警告控制器、前照灯控制器、车道偏离警告系统、斜坡动力传动系统优化控制器、驾驶员通知系统、自动驾驶系统和驾驶员辅助系统中的一个或多个。

在示例7中，示例1-6中的任一个中的方法还包括确定沿着最可能路径的投影距离，其中组合路径属性对应于最可能路径上从对应于与投影距离相对应的距离处的车辆的位置延伸的一部分。

示例8是包括多个控制器、路线部件、属性化预测路径部件、驾驶历史部件、融合部件和发布部件的系统。路线部件被配置为确定车辆的最可能路径。属性化预测路径部件被配置为基于地图获得属性化预测路径属性。驾驶历史部件被配置为基于驾驶历史获得驾驶历史路径属性。融合部件被配置为基于属性化预测路径属性和驾驶历史路径属性来生成组合路径属性。发布部件被配置为向一个或多个控制器提供组合路径属性。

在示例9中，示例8中的发布部件被配置为通过can总线向一个或多个控制器提供组合路径属性。

在示例10中，示例8-10中的任一个中的融合部件被配置为生成包括驾驶历史路径属性和属性化预测路径属性对应于未由驾驶历史路径属性定义的路径属性的一部分的组合路径属性。

在示例11中，示例8-10中的任一个中的属性化预测路径属性和驾驶历史路径属性包括用于共有路径属性的参数，并且其中，融合部件被配置为基于一个或多个属性化预测路径属性和驾驶历史路径属性的加权值来生成共有路径的组合路径属性。

在示例12中，示例8-11中的任一个中的路线部件被配置为基于驾驶历史来确定车辆的最可能路径。

在示例13中，示例8-12中的任一个中的多个控制器包括自适应巡航控制装置、能量管理控制器、弯道警告控制器、前照灯控制器、车道偏离警告系统、斜坡动力传动系统优化控制器、驾驶员通知系统、自动驾驶系统和驾驶员辅助系统中的一个或多个。

在示例14中，示例8-13中的任一个中的系统还包括投影距离部件，其被配置为确定沿着最可能路径的投影距离，其中组合路径属性对应于最可能路径上从对应于与投影距离相对应的距离处的车辆的位置延伸的一部分。

示例15是存储指令的计算机可读存储介质，当由一个或多个处理器执行时，该指令使处理器确定车辆的最可能路径，基于地图获得属性化预测路径属性，并基于驾驶历史获得驾驶历史路径属性。该指令还使一个或多个处理器基于来自属性化预测的路径属性和来自驾驶历史的路径属性生成组合路径属性。该指令还使一个或多个处理器向一个或多个控制器提供组合路径属性。

在示例16中，示例15中的向一个或多个控制器提供组合路径属性包括通过can总线提供组合路径属性。

在示例17中，在示例15-16中的任一个中生成组合路径属性包括生成包括驾驶历史路径属性和属性化预测路径属性对应于未由驾驶历史路径属性定义的路径属性的一部分的路径属性。

在示例18中，示例15-17中的任一个中的属性化预测路径属性和驾驶历史路径属性包括用于相同路径属性的参数，并且其中生成组合路径属性包括基于一个或多个属性化预测路径属性和驾驶历史路径属性的加权值来生成用于相同路径的组合路径属性。

在示例19中，在示例15-18中的任一个中确定车辆的最可能路径包括基于驾驶历史来确定。

在示例20中，示例15-19中的任一个中的多个控制器包括自适应巡航控制装置、能量管理控制器、弯道警告控制器、前照灯控制器、车道偏离警告系统、斜坡动力传动系统优化控制器、驾驶员通知系统、自动驾驶系统和驾驶员辅助系统中的一个或多个。

示例21是包括用于实施如在示例1-20中的任一个中的方法、系统或装置的系统或装置。

在上述公开中，参考形成其的一部分的附图，并且在附图中例示了本公开可以在其中实行的具体实施方式。应该理解的是，可以利用其它实施方式并且可以在不背离本公开的范围的情况下做出结构变化。说明书中提到的“一实施例”、“实施例”、“示例实施例”等指示描述的实施例可以包括特定的特征、结构或特性，但每一实施例可能不一定包括该特定的特征、结构或特性。此外，这样的短语不一定指的是同一实施例。此外，当特定的特征、结构或特性与实施例一起描述时，认为对与无论是否明确地描述的其他实施例结合的这样的特征、结构或特性进行改变是在本领域技术人员的知晓的范围内。

如在此所使用的，“自主车辆”可以是完全独立于人类驾驶员起作用或操作的车辆；或可以是如下车辆，该车辆在某些情况下独立于人类驾驶员起作用或操作同时在其他情况下人类驾驶员可能能够操作该车辆；或可以是主要由人类驾驶员操作——但在自动驾驶/辅助系统的帮助下——的车辆。

在此公开的系统、装置和方法的实施方式可以包含或利用包括比如在此所讨论的一个或多个处理器和系统存储器这样的计算机硬件的专用计算机或通用计算机。在本公开的范围内的实施方式也可以包括用于承载或存储计算机可执行指令和/或数据结构的物理介质或其他计算机可读介质。这样的计算机可读介质可以是可以由通用计算机系统或专用计算机系统访问的任何可用介质。存储计算机可执行指令的计算机可读介质是计算机存储介质(装置)。承载计算机可执行指令的计算机可读介质是传输介质。因此，通过示例，而不是限制，本公开的实施方式可以包含至少两个明显不同种类的计算机可读介质：计算机存储介质(装置)和传输介质。

计算机存储介质(装置)包括ram(随机存取存储器)、rom(只读存储器)、eeprom(电可擦可编程只读存储器)、cd-rom(紧凑型光盘只读存储器)、固态硬盘(“ssd”)(例如，基于ram)、闪速存储器、相变存储器(“pcm”)、其他类型的存储器、其他光盘存储器、磁盘存储器或其他磁存储装置或任何其他介质，该其他介质可以用于存储计算机可执行指令或数据结构形式的所需程序代码工具并且该其他介质可以由通用计算机或专用计算机访问。

在此公开的装置、系统和方法的实施方式可以通过计算机网络通信。“网络”被定义为实现计算机系统和/或模块和/或其他电子装置之间的电子数据的传输的一个或多个数据链路。当信息通过网络或另一通信连接(或者硬连线、无线、或者硬连线或无线的组合)传输或提供至计算机时，该计算机正确地把连接看作传输介质。传输介质可以包括网络和/或数据链路，该传输介质可以用于承载计算机可执行指令或数据结构形式的所需程序代码工具并且该传输介质可以由通用计算机或专用计算机访问。上述的组合也应该包括在计算机可读介质的范围内。

计算机可执行指令包含例如指令和数据，该指令和数据——当在处理器上执行时——使通用计算机、专用计算机或专用处理装置执行某一功能或一组功能。计算机可执行指令可以是例如二进制、比如汇编语言或甚至源代码这样的中间格式指令。虽然已经针对结构特征和/或方法论行为用语言描述了主题，但应该理解的是，在从属权利要求中定义的主题不一定限于上述描述的特征或行为。相反，描述的特征和行为公开为实施权利要求的示例形式。

本领域技术人员将领会到本公开可以在具有许多类型的计算机系统配置的网络计算环境中实行，包括内置式车辆计算机、个人计算机、台式计算机、膝上型计算机、消息处理器、手持设备、多处理器系统、基于微处理器的或可编程消费电子产品、网络计算机(pc)、小型计算机、大型计算机、移动电话、pda(个人数字助理)、平板电脑、寻呼机、路由器、开关、各种存储装置等。本公开也可以在分布式系统环境中实行，在该分布式系统环境中，通过网络(或者通过硬接线数据链路、无线数据链路或通过硬接线数据链路和无线数据链路的组合)链接的本地计算机系统和远程计算机系统，两者执行任务。在分布式系统环境中，程序模块可以位于本地和远程存储器存储装置两者中。

此外，在适当的情况下，在此描述的功能可以在如下的一个或多个中执行：硬件、软件、固件、数字部件或模拟部件。例如，一个或多个专用集成电路(asic)可以被编程为执行在此描述的系统和程序中的一个或多个。某些术语在说明书和权利要求中用于描述特定的系统部件。如本领域技术人员将要领会的是，部件可以由不同的名字描述。本文件不旨在区分在名称而不是功能方面不同的部件。

应该注意的是，在上面讨论的传感器实施例可以包含计算机硬件、软件、固件或其任何组合以执行它们的功能的至少一部分。例如，传感器可以包括配置成在一个或多个处理器中执行的计算机代码，并且可以包括由该计算机代码控制的硬件逻辑/电气电路。这些示例装置在此提供说明的目的，并且不旨在限制。如将要被相关领域中的技术人员所知道的，本公开的实施例可在更多类型的装置中实施。

本公开的至少某些实施例指向包含存储在任何计算机可用介质上的这样的逻辑(例如，以软件的形式)的计算机程序产品。这样的软件——当在一个或多个数据处理装置上执行时——使装置如在此所描述地操作。

虽然已经在上面描述了本公开的各种实施例，但应该理解的是它们仅通过示例呈现但不限制。将对相关领域技术人员显而易见的是，可以在不背离本公开的精神和保护范围的情况下做出形式和细节中的各种变化。因此，本公开的广度和范围应该不应由上述示例性实施例中的任一个限制，而是应该仅根据下面的权利要求和他们的等同物定义。前述说明书已经被呈现用于说明和描述的目的。其并不旨在是详尽的或把本公开限制为公开的精确形式。根据上述教导，许多修改和变化是可能的。此外，应该注意的是，任何或所有前面提到的可选的实施方式可以以所需的任何组合的方式用于形成本公开的附加混合实施方式。

此外，虽然已经描述和说明了本公开的特定实施方式，但本公开不限于像这样描述和说明的部件的特定形式或设置。本公开的范围由附于此的权利要求、这里并且在不同申请中提出的任何未来的权利要求以及他们的等同物来定义。