车辆定位方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品与流程

1.本公开实施例涉及定位技术领域，特别是涉及一种车辆定位方法、装置、 电子设备、存储介质和程序产品。


背景技术：

2.随着技术的发展，自动驾驶功能在汽车领域的应用越来越广泛。比如，在 多车编队中，领航车由司机驾驶，跟随车采用自动驾驶。
3.目前，为实现跟随车稳定的跟随驾驶，通常是在多车编队中的各车上安装 定位设备，通过该定位设备确定各车在地图中的位置，并根据各车在地图中的 位置确定多车之间的相对位置。
4.但是，采用上述方式确定相对位置，如果个别车定位失效，则会导致整个 车队的相对位置获取不到或者获取不准确。


技术实现要素：

5.本公开实施例提供一种车辆定位方法、装置、电子设备、存储介质和程序 产品，可以避免因个别车定位失效，而导致整个车队的相对位置获取不到或者 获取不准确的问题。
6.第一方面，本公开实施例提供一种车辆定位方法，所述方法包括：
7.获取前车的初始行驶状态和所述前车的点云数据；
8.根据所述初始行驶状态确定所述前车在各时刻的姿态信息；
9.根据所述点云数据和所述前车在各时刻的姿态信息，确定所述前车在各时 刻的目标定位。
10.第二方面，本公开实施例提供一种车辆定位装置，所述装置包括：
11.数据获取模块，用于获取前车的初始行驶状态和所述前车的点云数据；
12.姿态确定模块，用于根据所述初始行驶状态确定所述前车在各时刻的姿态 信息；
13.定位模块，用于根据所述点云数据和所述前车在各时刻的姿态信息，确定 所述前车在各时刻的目标定位。
14.第三方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储 在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述 计算机程序时实现上述第一方面所述的方法。
15.第四方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算 机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。
16.第五方面，本公开实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该 计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。
17.本公开实施例提供的车辆定位方法、装置、电子设备、存储介质和程序产 品，获取前车的初始行驶状态和前车的点云数据；根据初始行驶状态确定前车 在各时刻的姿态信息；根据点云数据和前车在各时刻的姿态信息，确定前车在 各时刻的目标定位。本公开实
施例通过前车的初始行驶状态和前车的点云数据 对前车进行定位，这种方式不依赖于编队中每个车的定位信息即可确定相对位 置，因此，可以避免因个别车定位失效，而导致整个车队的相对位置获取不到 或者获取不准确的问题。
附图说明
18.图1为一个实施例中车辆定位方法的应用环境图；
19.图2为一个实施例中车辆定位方法的流程示意图；
20.图3为一个实施例中确定前车在各时刻的目标定位步骤的流程示意图；
21.图4为一个实施例中确定前车的目标轮廓步骤的流程示意图；
22.图5为一个实施例中前车的结构示意图；
23.图6为一个实施例中确定前车的初始轮廓步骤的流程示意图；
24.图7为另一个实施例中车辆定位方法的流程示意图；
25.图8为一个实施例中车辆定位装置的结构框图之一；
26.图9为一个实施例中车辆定位装置的结构框图之二；
27.图10为一个实施例中车辆定位装置的结构框图之三；
28.图11为一个实施例中电子设备的内部结构图。
具体实施方式
29.为了使本公开实施例的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附 图及实施例，对本公开实施例进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具 体实施例仅仅用以解释本公开实施例，并不用于限定本公开实施例。
30.首先，在具体介绍本公开实施例的技术方案之前，先对本公开实施例基于 的技术背景或者技术演进脉络进行介绍。目前，为实现跟随车稳定的跟随驾驶， 通常是在多车编队中的各车上安装定位设备，通过该定位设备确定各车在地图 中的位置，并根据各车在地图中的位置确定多车之间的相对位置。但是，采用 上述方式确定相对位置，如果个别车定位失效，则会导致整个车队的相对位置 获取不到或者获取不准确。
31.而本公开实施例提供了一种车辆定位方案，车辆获取前车的初始行驶状态 和前车的点云数据；根据初始行驶状态确定前车在各时刻的姿态信息；根据点 云数据和前车在各时刻的姿态信息，确定前车在各时刻的目标定位。本公开实 施例通过前车的初始行驶状态和点云数据对前车进行定位，这种定位方式不依 赖于编队中每个车的定位信息即可确定相对位置，因此，可以避免个别车定位 失效导致整个编队的相对位置获取不到或者获取不准确的问题。另外，需要说 明的是，确定个别车定位失效会导致整个车队的相对位置获取不到或者不准确 以及下述实施例介绍的技术方案，申请人均付出了大量的创造性劳动。
32.下面结合本公开实施例所应用的场景，对本公开实施例涉及的技术方案进 行介绍。
33.本公开实施例提供的车辆定位方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。 该应用环境包括多个车辆102组成的编队，各车辆中设置有电子设备、信息采 集设备、传感器和通讯设备；各车辆可以通过信息采集设备采集环境信息，通 过传感器采集自身的行驶状态；之后，通过电子设备处理环境信息和自身的行 驶状态，从而实现跟随驾驶。多个车辆之
间可以通过通讯设备进行通信。上述 信息采集设备可以但不限于是各种相机和雷达设备；上述传感器可以但不限于 是各种速度传感器和加速度传感器；上述电子设备可以但不限于是各种车机、 笔记本电脑、智能手机和平板电脑。
34.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种车辆定位方法，以该方法应用 于图1中车辆的电子设备为例进行说明，包括以下步骤：
35.步骤201，获取前车的初始行驶状态和前车的点云数据。
36.其中，行驶状态可以包括坐标位置、速度、加速度和姿态角中的至少一种。
37.本车可以预先与前车建立通信连接，设置于本车中的电子设备可以基于通 信连接获取前车的初始行驶状态。同时，本车设置有雷达设备，在行驶过程中， 通过雷达设备对前车进行检测得到前车的点云数据，本车中设置的电子设备再 从雷达设备获取前车的点云数据。
38.在其中一个实施例中，本车与前车建立的通信连接可以为v2x(vehicle tox，车用无线通信技术)，本公开实施例对通信连接方式不做限定。
39.步骤202，根据初始行驶状态确定前车在各时刻的姿态信息。
40.其中，姿态信息可以包括坐标位置和姿态角。坐标位置可以是车辆中特定 点在预设坐标系中的坐标位置，姿态角可以是车辆朝向与预设坐标系中x轴的 夹角。预设坐标系可以为地理坐标系。本公开实施例对坐标位置、姿态角和预 设坐标系均不做限定。
41.电子设备根据前车的初始行驶状态，确定前车在各时刻的姿态信息的过程， 可以包括：将前车的初始行驶状态输入到预先训练的姿态预测模型中，得到前 车在各时刻的姿态信息。上述姿态预测模型可以为深度学习模型。本公开实施 例对确定姿态信息的方式以及姿态预测模型不做限定。
42.步骤203，根据点云数据和前车在各时刻的姿态信息，确定前车在各时刻的 目标定位。
43.确定前车在各时刻的姿态信息后，电子设备可以根据各时刻的点云数据对 各时刻的姿态信息进行修正，得到各时刻修正后的姿态信息。之后，再根据各 时刻修正后的姿态信息确定前车在各时刻的坐标位置，从而确定前车在各时刻 的目标定位。
44.上述车辆定位方法中，获取前车的初始行驶状态和前车的点云数据；根据 初始行驶状态确定前车在各时刻的姿态信息；根据点云数据和前车在各时刻的 姿态信息，确定前车在各时刻的目标定位。本公开实施例通过前车的初始行驶 状态和前车的点云数据对前车进行定位，这种方式不依赖于编队中每个车的定 位信息即可确定相对位置，因此，可以避免因个别车定位失效，而导致整个车 队的相对位置获取不到或者获取不准确的问题。
45.在一个实施例中，如图3所示，上述根据点云数据和前车在各时刻的姿态 信息，确定前车在各时刻的目标定位的步骤，可以包括：
46.步骤301，对于各时刻，根据前车的姿态信息和前车尺寸，确定前车的初始 轮廓。
47.其中，轮廓可以包括车辆最小外接立方体中各边的边信息，也可以包括车 辆向地面正投影得到的矩形中各条边的边信息；其中，边信息可以包括边的位 置和长度。本公开实施例对轮廓不做限定。
48.前车的姿态信息包括前车的坐标位置，即前车中特定点的坐标位置，因此， 电子设备可以根据前车中特定点的坐标位置和前车的尺寸，确定前车的初始轮 廓。
49.例如，前车的中心点的坐标位置为(x，y)，前车尺寸包括长s1和宽s2， 则根据坐标位置(x，y)和前车的长s1、宽s2可以确定前车的初始轮廓。
50.步骤302，利用点云数据对前车的初始轮廓进行优化处理，得到前车的目标 轮廓。
51.通过雷达设备对前车进行检测得到点云数据，由于点云数据具有不穿透物 体的特点，点云数据会位于前车轮廓之外，因此可以根据前车轮廓附近的点云， 对前车的初始轮廓进行优化处理，得到前车的目标轮廓。
52.步骤303，根据前车的目标轮廓确定前车的目标定位。
53.根据前车的目标轮廓可以确定前车中特定点的坐标位置，从而确定前车的 目标定位。例如，根据前车的目标轮廓可以确定前车的中心点的坐标位置，则 得到了前车的目标定位。
54.上述实施例中，对于各时刻，根据前车的姿态信息和前车尺寸，确定前车 的初始轮廓；利用点云数据对前车的初始轮廓进行优化处理，得到前车的目标 轮廓；根据前车的目标轮廓确定前车的目标定位。本公开实施例先利用姿态信 息进行轮廓拟合，再利用点云数据对拟合出的轮廓进行优化，可以得到较为准 确的目标轮廓，从而根据目标轮廓得到较为准确的车辆定位。
55.在一个实施例中，如图4所示，上述利用点云数据对前车的初始轮廓进行 优化处理，得到前车的目标轮廓的步骤，可以包括：
56.步骤3021，根据初始轮廓上的轮廓点从点云数据中确定多个目标点云。
57.其中，目标点云与初始轮廓上的轮廓点之间的距离小于预设距离阈值。
58.计算初始轮廓上的轮廓点与点云数据中各点云之间的距离，将与初始轮廓 上的轮廓点之间的距离小于预设距离阈值的点云确定为目标点云。
59.在其中一个实施例中，如图5所示，前车可以包括车头和挂车，姿态信息 包括前车的坐标位置、车头姿态角和挂车姿态角。上述前车的坐标位置可以为 车头后轴中心点的坐标位置。上述车头姿态角可以为车头朝向与预设坐标系中x 轴之间的夹角，上述挂车姿态角可以为挂车朝向与预设坐标系中x轴之间的夹 角。上述车头朝向与车头后轴互相垂直，挂车朝向与挂车后轴互相垂直。
60.确定目标点云可以采用如下公式(1)：
61.argmin(x，y，θ，α)＝∑||f(ki，pj)||2‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑
(1)
62.其中，x、y为前车的坐标位置，θ为车头姿态角，α为挂车姿态角，k为初 始轮廓上的轮廓点，i为轮廓点的序号，p为点云数据中的点云，j为点云的序 号，f()为距离函数。公式(1)可以表征在点云与轮廓点之间的距离小于预 设距离阈值时，得到的前车的姿态信息较好。
63.步骤3022，根据多个目标点云对前车的初始轮廓进行优化处理，得到前车 的目标轮廓。
64.由于前车的初始轮廓是根据前车在各时刻的姿态信息拟合出的，可能会存 在不准确的情况，因此，在确定多个目标点云后，根据多个目标点云的位置对 前车的初始轮廓上的轮廓点的位置进行修正；之后，根据修正后的轮廓点的位 置，得到前车的目标轮廓。
65.上述实施例中，根据初始轮廓上的轮廓点从点云数据中确定多个目标点云； 根据多个目标点云对前车的初始轮廓进行优化处理，得到前车的目标轮廓。本 公开实施例通过
点云数据对拟合出的初始轮廓进行优化，可以得到更加准确的 目标轮廓，从而提高车辆定位的准确性。
66.在一个实施例中，在前车设置有挂车的情况下，前车的车头和挂车可以具 有不同的姿态角。如图6所示，上述根据前车的姿态信息和前车尺寸，确定前 车的初始轮廓的步骤，可以包括：
67.步骤3011，根据坐标位置、车头姿态角和前车的车头尺寸，确定前车的车 头轮廓。
68.根据前车的车头尺寸，可以确定前车的车头轮廓中各条边的边长；根据坐 标位置和车头轮廓中各条边的边长，可以确定前车的车头轮廓的位置；根据车 头姿态角对车头轮廓的位置进行调整，可以确定车头轮廓。
69.步骤3012，根据坐标位置、挂车姿态角和前车的挂车尺寸，确定前车的挂 车轮廓。
70.与上述步骤类似，根据前车的挂车尺寸，可以确定前车的挂车轮廓中各条 边的边长；根据坐标位置和挂车轮廓中各条边的边长，可以确定前车的挂车轮 廓的位置；根据挂车姿态角对挂车轮廓的位置进行调整，可以确定挂车轮廓。
71.上述实施例中，根据坐标位置、车头姿态角和前车的车头尺寸，确定前车 的车头轮廓；根据坐标位置、挂车姿态角和前车的挂车尺寸，确定前车的挂车 轮廓。本公开实施例通过分别确定车头轮廓和挂车轮廓，可以分别确定前车的 车头位置和挂车位置。与现有技术中的定位方式相比，可以得到更为精确的前 车定位。
72.在一个实施例中，上述根据初始行驶状态确定前车在各时刻的姿态信息的 步骤，可以包括：根据初始行驶状态和预先建立的运动学方程确定前车在各时 刻的姿态信息。
73.在前车设置有挂车的情况下，可以根据车头和挂车之间的运动关系，建立 运动学方程。在确定前车的初始状态后，根据初始行驶状态和运动学方程，确 定前车在各时刻的行驶状态；之后，根据前车在各时刻的行驶状态，确定前车 在各时刻的姿态信息。
74.其中，运动学方程为包括坐标位置参数、速度参数、加速度参数、车头姿 态角参数和挂车姿态角参数的关系式，如公式(2)：
[0075][0076]
其中，x，y为坐标位置，v为速度，a为加速度，θ为车头姿态角，为车 头姿态角的速度，α为挂车姿态角，为挂车姿态角的速度，l为车头与挂车的 连接点到挂车后轴之间的长度。该运动学方程中包括前车的车头姿态角和挂车 姿态角之间的映射关系：
[0077]
依据上述公式(2)，根据初始行驶状态和运动学方程，确定前车在各时刻 的行驶状态的过程，可以包括：将当前时刻的行驶状态代入到运动学方程中， 可以得到下一时刻的行驶状态。即将t时刻的行驶状态代入到到运动学方程中， 可以得到t+1时刻的行驶状态。
[0078]
上述行驶状态包括坐标位置、速度、加速度、车头姿态角和挂车姿态角； 上述姿态信息包括坐标位置、车头姿态角和挂车姿态角。根据前车在各时刻的 行驶状态，确定前车在各时刻的姿态信息的过程，可以包括：获取各时刻的行 驶状态中的坐标位置、车头姿态角和挂车姿态角，得到各时刻的姿态信息。
[0079]
上述实施例中，根据初始行驶状态和预先建立的运动学方程确定前车在各 时刻的姿态信息。本公开实施例通过将当前时刻的行驶状态代入到运动学方程 中，得到下一时刻的行驶状态。这样，只需获取一次前车的初始行驶状态，即 可根据初始行驶状态确定后续各时刻的行驶状态，从而确定各时刻的姿态信息， 并根据各时刻的姿态信息拟合出前车的初始轮廓，以及依据前车的初始轮廓对 车辆进行定位。上述定位方式简单容易实现，而且也不依赖定位设备的定位信 息，可以避免个别车定位失效而导致相对位置获取不到或获取不准确的问题。
[0080]
在一个实施例中，如图7所示，提供了一种车辆定位方法，以该方法应用 于图1中车辆的电子设备为例进行说明，包括以下步骤：
[0081]
步骤401，获取前车的初始行驶状态和前车的点云数据。
[0082]
步骤402，根据初始行驶状态和运动学方程，确定前车在各时刻的行驶状态； 根据前车在各时刻的行驶状态，确定前车在各时刻的姿态信息。
[0083]
其中，将当前时刻的行驶状态代入到运动学方程中，可以得到下一时刻的 行驶状态。
[0084]
步骤403，对于各时刻，根据前车的姿态信息和前车尺寸，确定前车的初始 轮廓。
[0085]
其中，前车包括车头和挂车，姿态信息包括前车的坐标位置、车头姿态角 和挂车姿态角。根据坐标位置、车头姿态角和前车的车头尺寸，确定前车的车 头轮廓；前车包括车头和挂车，姿态信息包括前车的坐标位置、车头姿态角和 挂车姿态角。
[0086]
步骤404，利用点云数据对前车的初始轮廓进行优化处理，得到前车的目标 轮廓。
[0087]
其中，根据初始轮廓上的轮廓点从点云数据中确定多个目标点云；根据多 个目标点云对前车的初始轮廓进行优化处理，得到前车的目标轮廓。
[0088]
步骤405，根据前车的目标轮廓确定前车的目标定位。
[0089]
上述实施例中，先获取前车的初始行驶状态和前车的点云数据；之后利用 前车的初始行驶状态确定前车各时刻的姿态信息，从而对前车的轮廓进行拟合； 接着，再利用点云数据对前车的轮廓进行优化，可以得到更为准确的目标轮廓， 进而根据目标轮廓可以得到较为准确的前车定位。通过本公开实施例，利用前 车的初始行驶状态和点云数据即可对前车进行定位，由于不依赖于编队中各车 的定位信息即可确定相对位置，因此可以避免因个别车定位失误而导致整个编 队的相对位置获取不到或者获取不准确的问题。
[0090]
应该理解的是，虽然图2至图7的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依 次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中 有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它 的顺序执行。而且，图2至图7中
的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多 个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同 的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与 其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0091]
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种车辆定位装置，包括
[0092]
数据获取模块501，用于获取前车的初始行驶状态和前车的点云数据；
[0093]
姿态确定模块502，用于根据初始行驶状态确定前车在各时刻的姿态信息；
[0094]
定位模块503，用于根据点云数据和前车在各时刻的姿态信息，确定前车在 各时刻的目标定位。
[0095]
在其中一个实施例中，如图9所示，上述定位模块503包括：
[0096]
初始轮廓确定子模块5031，用于对于各时刻，根据前车的姿态信息和前车 尺寸，确定前车的初始轮廓；
[0097]
目标轮廓确定子模块5032，用于利用点云数据对前车的初始轮廓进行优化 处理，得到前车的目标轮廓；
[0098]
定位子模块5033，用于根据前车的目标轮廓确定前车的目标定位。
[0099]
在其中一个实施例中，上述目标轮廓确定子模块5032，具体用于根据初始 轮廓上的轮廓点从点云数据中确定多个目标点云；其中，目标点云与初始轮廓 上的轮廓点之间的距离小于预设距离阈值；根据多个目标点云对前车的初始轮 廓进行优化处理，得到前车的目标轮廓。
[0100]
在其中一个实施例中，前车包括车头和挂车，姿态信息包括前车的坐标位 置、车头姿态角和挂车姿态角，上述初始轮廓确定子模块5031，具体用于根据 坐标位置、车头姿态角和前车的车头尺寸，确定前车的车头轮廓；根据坐标位 置、挂车姿态角和前车的挂车尺寸，确定前车的挂车轮廓。
[0101]
在其中一个实施例中，姿态确定模块502，具体用于根据初始行驶状态和预 先建立的运动学方程确定前车在各时刻的姿态信息。
[0102]
在其中一个实施例中，如图10所示，上述姿态确定模块502包括：
[0103]
行驶状态确定子模块5021，用于根据初始行驶状态和运动学方程，确定前 车在各时刻的行驶状态；
[0104]
姿态确定子模块5022，用于根据前车在各时刻的行驶状态，确定前车在各 时刻的姿态信息。
[0105]
在其中一个实施例中，上述行驶状态确定子模块5021，用于将当前时刻的 行驶状态代入到运动学方程中，得到下一时刻的行驶状态；其中，行驶状态包 括坐标位置、速度、加速度、车头姿态角和挂车姿态角。
[0106]
在其中一个实施例中，运动学方程包括前车的车头姿态角和挂车姿态角之 间的映射关系。
[0107]
关于车辆定位装置的具体限定可以参见上文中对于车辆定位方法的限定， 在此不再赘述。上述车辆定位装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件 及其组合来实现。上述各模块可以以硬件形式内嵌于或独立于电子设备中的处 理器中，也可以以软件形式存储于电子设备中的存储器中，以便于处理器调用 执行以上各个模块对应的操作。
[0108]
图11是根据一示例性实施例示出的一种电子设备1300的框图。其中，电 子设备1300可以是车机、移动电话、平板设备、个人数字助理等。参照图11， 电子设备1300可以包括以下一个或多个组件：处理组件1302，存储器1304， 电源组件1306，多媒体组件1308，音频组件1310，输入/输出(i/o)的接口1312， 传感器组件1314，以及通信组件1316。其中，存储器上存储有在处理器上运行 的计算机程序或者指令。
[0109]
处理组件1302通常控制电子设备1300的整体操作，诸如与显示，电话呼 叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1302可以包括一 个或多个处理器1320来执行指令，以完成上述方法的全部或部分步骤。此外， 处理组件1302可以包括一个或多个模块，便于处理组件1302和其他组件之间 的交互。例如，处理组件1302可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1308 和处理组件1302之间的交互。
[0110]
存储器1304被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备1300的操作。 这些数据的示例包括用于在电子设备1300上操作的任何应用程序或方法的指 令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1304可以由任何 类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储 器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储 器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器， 快闪存储器，磁盘或光盘。
[0111]
电源组件1306为电子设备1300的各种组件提供电力。电源组件1306可以 包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备1300生成、管理和 分配电力相关联的组件。
[0112]
多媒体组件1308包括在所述电子设备1300和用户之间的提供一个输出接 口的触控显示屏。在一些实施例中，触控显示屏可以包括液晶显示器(lcd) 和触摸面板(tp)。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触 摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且 还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒 体组件1308包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备1300处于操作 模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的 多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或 具有焦距和光学变焦能力。
[0113]
音频组件1310被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1310包 括一个麦克风(mic)，当电子设备1300处于操作模式，如呼叫模式、记录模式 和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可 以被进一步存储在存储器1304或经由通信组件1316发送。在一些实施例中， 音频组件1310还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
[0114]
i/o接口1312为处理组件1302和外围接口模块之间提供接口，上述外围接 口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、 音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
[0115]
传感器组件1314包括一个或多个传感器，用于为电子设备1300提供各个 方面的状态评估。例如，传感器组件1314可以检测到电子设备1300的打开/关 闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备1300的显示器和小键盘， 传感器组件1314还可以检测电子设备1300或电子设备1300一个组件的位置改 变，用户与电子设备1300接触的存在或不存
在，电子设备1300方位或加速/减 速和电子设备1300的温度变化。传感器组件1314可以包括接近传感器，被配 置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1314还可以 包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些 实施例中，该传感器组件1314还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传 感器，压力传感器或温度传感器。
[0116]
通信组件1316被配置为便于电子设备1300和其他设备之间有线或无线方 式的通信。电子设备1300可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或 3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1316经由广播信道接收 来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中， 所述通信组件1316还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在 nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带 (uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
[0117]
在示例性实施例中，电子设备1300可以被一个或多个应用专用集成电路 (asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑 器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其 他电子元件实现，用于执行上述车辆定位方法。
[0118]
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介 质，例如包括指令的存储器1304，上述指令可由电子设备1300的处理器1320 执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、 随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
[0119]
在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序被处理 器执行时，可以实现上述方法。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。 在计算机上加载和执行这些计算机指令时，可以全部或部分地按照本公开实施 例所述的流程或功能实现上述方法中的部分或者全部。
[0120]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程， 是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于 一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述 各方法的实施例的流程。其中，本公开实施例所提供的各实施例中所使用的对 存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存 储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory， rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器 (random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限， ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random accessmemory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory， dram)等。
[0121]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述 实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特 征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0122]
以上所述实施例仅表达了本公开实施例的几种实施方式，其描述较为具体 和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于 本领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开实施例构思的前提下，还可以做 出若干变形和改进，这些都属于本公开实施例的保护范围。因此，本公开实施例专利的保护范围应以所附权利要求为准。