用于驾驶控制的系统、方法和设备与流程

1.本公开的各方面总体上涉及驾驶系统。


背景技术：

2.自主驾驶利用可靠的驾驶控制和安全性系统，该驾驶控制和安全性系统处理在交通工具处采集的数据。使用在交通工具处采集的数据(该数据可包括关于交通工具的环境的数据或关于交通工具自身的数据)，交通工具可更改其移动，修改其相对于外部要素的定位，和/或对新近检测到的事件进行响应。另外，自主交通工具可被配置成与其他设备(诸如，其他交通工具、网络基础设施元件、无线设备等)通信，以辅助移动性控制，提供更快的信息处理，并且一般而言，传输信息以便改善整体系统性能。
附图说明
3.在附图中，贯穿不同的视图，相同的附图标记一般指代相同部分。这些附图不一定是按比例的，而是一般着重于说明本发明的原理。在以下描述中，参照下面的附图描述本发明的各方面，其中：
4.图1示出根据本公开的各个方面的示例性自主交通工具。
5.图2示出根据本公开的各个方面的交通工具的安全性系统的各种示例性电子组件。
6.图3示出根据本公开的各方面的、具有各种通信设备的示例性网络区域。
7.图4和图5示出根据本公开的各个方面的包括在其中操作的交通工具的示例性驾驶环境。
8.图6和图7示出根据本公开的各个方面的示例性时序图。
9.图8示出根据本公开的各个方面的示例性方法。
具体实施方式
10.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发明的示例性细节和方面。
11.在本文中使用词语“示例性”来意指“充当示例、实例或说明”。本文中被描述为“示例性”的任何方面或设计不必被解释为相比其他方面或设计是优选或有利的。
12.贯穿附图，应注意，除非另有说明，否则相同的附图标记用于描绘相同或相似的要素、特征和结构。
13.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、两个、三个、四个、[...]等)。术语“多个(a plurality)”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)。
[0014]
说明书和权利要求书中的词语“复数个(plural)”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，“复数
个[要素],”、“多个[要素]”)明确地指代多于一个的所述要素。说明书中和权利要求书中的短语“(
……
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。短语“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，说明性地，指代集合的包含比该集合少的元素的子集。
[0015]
关于一组要素的短语
“……
中的至少一个”在本文中可用于意指来自包括这些要素的组的至少一个要素。例如，关于一组要素的短语
“……
中的至少一个”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、多个所列要素中的一个要素、多个个体所列要素、或多个个体所列要素中的多个。
[0016]
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。
[0017]
例如，如本文中所使用的术语“处理器”或“控制器”可被理解为允许处置数据的任何种类的技术实体。可根据由处理器或控制器执行的一个或多个特定功能来处置数据。进一步地，如本文中所使用的处理器或控制器可被理解为任何种类的电路(例如，任何种类的模拟或数字电路)，并且还可被称为“处理电路”、“处理电路系统”等等。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的单个实体等等，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的两个(或更多个)分开的实体等等。
[0018]
如本文中所使用，“存储器”被理解为数据或信息可以被存储在其中以供检取的(非瞬态)计算机可读介质。对本文中所包括的“存储器”的引用可因此被理解为是指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、光驱等等、或其任何组合。在本文中，寄存器、移位寄存器、处理器寄存器、数据缓冲器等等也可由术语存储器包含。术语“软件”是指任何类型的可执行指令，包括固件。
[0019]
除非明确地指定，否则术语“发射”涵盖直接(点对点)和间接(经由一个或多个中间点)的发射两者。类似地，术语“接收”涵盖直接和间接的接收两者。此外，术语“发射”、“接收”、“传递”和其他类似术语涵盖物理传输(例如，对无线电信号的传输)和逻辑传输(例如，通过逻辑软件级连接对数字数据的传输)两者。例如，处理器或控制器可通过软件级连接以无线电信号的形式与另一处理器或控制器对数据进行发射或接收，其中，物理发射和接收由诸如rf收发机和天线之类的无线电层组件处置，并且通过软件级连接的逻辑发射和接收由处理器或控制器执行。术语“传递”涵盖发射和接收中的一者或两者，即，在传入方向和传出方向中的一个或这两个方向上的单向或双向传输。术语“计算”涵盖经由数学表达式/公式/关系进行的
‘
直接’计算和经由查找表或散列表以及其他数组索引或搜索操作进行的
‘
间接’计算两者。
[0020]
可以将“交通工具”理解为包括任何类型的被驾驶或可驾驶的对象。作为示例，交通工具可以是具有内燃机、反作用式引擎、电驱动对象、混合驱动对象或其组合的被驾驶对象。交通工具可以是或者可以包括汽车、公共汽车、小型公共汽车、货车、卡车、房车、车辆拖车、摩托车、自行车、三轮车、火车机车、火车车厢、移动机器人、个人运输机、船只、船、潜水器、潜艇、无人机、飞机、火箭等等。
[0021]“地面交通工具”可被理解为包括如上文所述的被配置成用于在地面上(例如，在街道上、在道路上、在轨道上、在一条或多条轨道上、越野等)穿行或被驾驶的任何类型的交通工具。“空中交通工具”可被理解为如上文所述的能够在任何持续时间内在地面上方被操纵的任何类型的交通工具，例如无人机。类似于具有用于在地面上提供移动性的轮、带等的地面交通工具，“空中交通工具”可具有一个或多个螺旋桨、机翼、风扇等等，以用于提供在空中机动的能力。“水域交通工具”可被理解为如上文所述的能够在液体表面上或液体表面下方机动的任何类型的交通工具，例如，水面上的船只或水面下方的潜水艇。要领会，一些交通工具可被配置成用于作为地面交通工具、空中交通工具和/或水域交通工具中的一者或多者来进行操作。
[0022]
术语“自主交通工具”可描述能够在不具有驾驶员输入的情况下实现至少一种导航改变的交通工具。导航改变可描述或包括交通工具的转向、制动、或加速/减速中的一种或多种的改变。即使在交通工具不是完全自动(例如，在有驾驶员输入或无驾驶员输入的情况下完全操作)的情况下，也可以将交通工具描述为自主的。自主交通工具可以包括可以在某些时间段内在驾驶员控制下操作并且在其他时间段内无需驾驶员控制而操作的那些交通工具。自主交通工具还可包括仅控制交通工具导航的一些方面的交通工具，交通工具导航的一些方面诸如转向(例如，在交通工具车道约束之间维持交通工具路线)或在某些情形下(但并非在所有情形下)进行一些转向操作，但可能将交通工具导航的其他方面留给驾驶员(例如，在某些情形下进行制动或刹车)。自主交通工具还可以包括在某些情形下共同控制交通工具导航的一个或多个方面的交通工具(例如，动手操作(诸如响应驾驶员的输入))和在某些情形下控制交通工具导航的一个或多个方面的交通工具(例如，放手操作(诸如独立于驾驶员的输入))。自主交通工具还可以包括在某些情形下(诸如，在某些环境状况下(例如，空间区域、道路状况))控制交通工具导航的一个或多个方面的交通工具。在一些方面，自主交通工具可以处理交通工具的制动、速率控制、速度控制和/或转向的一些或所有方面。自主交通工具可以包括可以在没有驾驶员的情况下操作的那些交通工具。交通工具的自主性级别可以由交通工具的汽车工程师协会(sae)级别(例如，由sae例如在sae j3016 2018中定义：道路机动交通工具的驾驶自动化系统相关术语的分类和定义)或由其他相关专业组织进行描述或确定。sae级别可以具有范围从最小级别(例如，0级(说明性地，基本上没有驾驶自动化))到最大级别(例如，5级(说明性地，完全驾驶自动化))的值。
[0023]
在本公开的上下文中，“交通工具操作数据”可被理解为描述与交通工具的操作有关的任何类型的特征。作为示例，“交通工具操作数据”可描述交通工具的状态，诸如，(多个)推进单元的类型、交通工具的轮胎或推进器的类型、交通工具的类型、和/或交通工具的制造的时限。更一般地，“交通工具操作数据”可描述或包括静态特征或静态交通工具操作数据(说明性地，不随时间改变的特征或数据)。作为另一示例，附加地或替代地，“交通工具
操作数据”可描述或包括在交通工具的操作期间改变的特征，例如，交通工具的操作期间的环境状况(诸如，天气状况或道路状况)、燃料水平、液位、交通工具的驱动源的操作参数等。更一般地，“交通工具操作数据”可描述或包括变化的特征或变化的交通工具操作数据(说明性地，时变特征或数据)。
[0024]
本文中的各个方面可利用一个或多个机器学习模型来执行或控制交通工具的功能(或本文中所描述的其他功能)。例如，如本文中所使用的术语“模型”可被理解为根据输入数据提供输出数据的任何种类的算法(例如，根据输入数据生成或计算输出数据的任何种类的算法)。机器学习模型可由计算系统执行以渐进地改善特定任务的性能。在一些方面中，可在训练阶段期间基于训练数据来调整机器学习模型的参数。可在推断阶段期间使用经训练的机器学习模型基于输入数据来作出预测或决策。在一些方面中，可使用经训练的机器学习模型来生成附加的训练数据。可在第二训练阶段期间基于所生成的附加训练数据来调整附加机器学习模型。可在推断阶段期间使用经训练的附加机器学习模型基于输入数据来作出预测或决策。
[0025]
本文中所描述的机器学习模型可采取任何合适的形式或利用任何合适的技术(例如，以用于训练目的)。例如，这些机器学习模型中的任何机器学习模型均可利用监督式学习、半监督式学习、无监督式学习、或强化学习技术。
[0026]
在监督式学习中，可使用训练数据集来建立模型，该训练数据集既包括输入又包括对应的期望输出(说明性地，每个输入可与针对该输入的期望或预期输出相关联)。每个训练实例可包括一个或多个输入并且包括期望输出。训练可包括通过训练实例迭代以及使用目标函数来教导模型预测针对新的输入的输出(说明性地，对于训练集中不包括的输入)。在半监督式学习中，训练集中的输入中的部分可能缺少相应的期望输出(例如，一个或多个输入可能不与任何期望或预期的输出相关联)。
[0027]
在无监督式学习中，可从仅包括输入而不包括期望输出的训练数据集来建立模型。无监督式模型可用于说明性地通过发现数据中的模式而找到该数据中的结构(例如，对数据点的分组或聚类)。可在无监督式学习模型中实现的技术可包括例如自组织图、最近邻映射、k均值聚类、以及奇异值分解。
[0028]
强化学习模型可包括正反馈或负反馈以改善准确性。强化学习模型可尝试使一个或多个目标/回报最大化。可在强化学习模型中实现的技术可包括例如q学习、时间差(td)和深度对抗网络。
[0029]
本文中所描述的各个方面可利用一个或多个分类模型。在分类模型中，输出可限于值的有限集合(例如，一个或多个类)。分类模型可输出针对具有一个或多个输入值的输入集合的类。输入集合可包括传感器输入，诸如图像数据、雷达数据、激光雷达数据等等。如本文中所描述的分类模型可例如对某些驾驶状况和/或环境状况(诸如，天气状况、道路状况)等等进行分类。本文中对分类模型的引用可构想实现例如下列技术中的任何一种或多种技术的模型：线性分类器(例如，逻辑回归或朴素贝叶斯分类器)、支持向量机、决策树、提升树、随机森林、神经网络或最近邻。
[0030]
本文中所描述的各方面可利用一个或多个回归模型。回归模型可基于具有一个或多个值的输入集合(说明性地，从具有一个或多个值的输入集合开始或使用具有一个或多个值的输入集合)输出连续范围中的数字值。本文中对回归模型的引用可设想实现例如下
列技术(或其他合适技术)中的任何一种或多种技术的模型：线性回归、决策树、随机森林、或神经网络。
[0031]
本文中所描述的机器学习模型可以是或可包括神经网络。神经网络可以是任何种类的神经网络，诸如卷积神经网络、自编码器网络、变分自编码器网络、稀疏自编码器网络、递归神经网络、去卷积网络、生成性对抗网络，前瞻性神经网络、和积神经网络等等。神经网络可包括任何数量的层。对神经网络的训练(例如，调整神经网络的层)可使用或可基于任何种类的训练原理，诸如反向传播(例如，使用反向传播算法)。
[0032]
贯穿本公开，下列术语可作为同义词来使用：驾驶参数集，驾驶模型参数集，安全层参数集，驾驶员辅助、自动化驾驶模型参数集，和/或类似术语(例如，驾驶安全参数集)。这些术语可与用于实现指示交通工具根据本文中所描述的方式来操作的一个或多个模型的各组值对应。
[0033]
此外，贯穿本公开，下列术语可作为同义词来使用：驾驶参数、驾驶模型参数、安全层参数、驾驶员辅助和/或自动化驾驶模型参数、和/或类似术语(例如，驾驶安全参数)，并且可对应于先前所描述的集合内的特定值。
[0034]
图1示出根据各个方面的包括移动性系统120和控制系统200(还参见图2)的交通工具100。应领会，交通工具100和控制系统200本质上是示例性的，并且因此可出于解释的目的而被简化。例如，尽管交通工具100被描绘为地面交通工具，但本公开的各方面可同等地或类似地应用于诸如无人机之类的空中交通工具或诸如船只之类的水域交通工具。此外，要素的数量和位置以及关系距离(如上文所讨论的，这些图并未按比例绘制)是作为示例而提供，并不限于此。交通工具100的组件可围绕交通工具100的交通工具壳体布置，安装在该交通工具壳体上或该交通工具壳体外部，封闭在交通工具壳体内，或者其中在交通工具100行进时组件与其一起移动的相对于交通工具壳体的任何其他布置。交通工具壳体诸如，汽车主体、无人机主体、飞机或直升机机身、船体、或取决于交通工具属于的交通工具类型的类似类型的交通工具主体。
[0035]
除了包括控制系统200之外，交通工具100还可包括移动性系统120。移动性系统120可包括交通工具100的、与交通工具100的转向和移动有关的组件。在一些方面，在交通工具100是汽车的情况下，例如，移动性系统120可包括车轮和轮轴、悬架、引擎、变速器、制动器、方向盘、相关联的电气电路系统和布线、以及汽车的驾驶中所使用的任何其他组件。在一些方面，在交通工具100是空中交通工具的情况下，移动性系统120可包括以下各项中的一项或多项：转子、螺旋桨、喷气式引擎、机翼、方向舵或机翼襟翼、空气制动器、轭或轮转、相关联的电气电路系统和布线、以及空中交通工具的飞行中所使用的任何其他组件。在一些方面，在交通工具100是水上或水下交通工具的情况下，移动性系统120可包括以下各项中的一项或多项：方向舵、引擎、螺旋桨、方向盘、相关联的电气电路系统和布线、以及水域交通工具的转向或移动中所使用的任何其他组件。在一些方面，移动性系统120还可包括自主驾驶功能，并且相应地可包括与一个或多个处理器102和传感器阵列的接口，该一个或多个处理器102被配置成用于执行自主驾驶计算和决策，该传感器阵列用于移动感测和障碍物感测。在这个意义上说，可向移动性系统120提供来自控制系统200的一个或多个组件的、用于指引交通工具100的导航和/或移动性的指令。移动性系统120的自主驾驶组件还可与一个或多个射频(rf)收发器108对接，以促进与执行和自主驾驶有关的决策和/或计算的
其他附近的交通工具通信设备和/或中央联网组件的移动性协调。
[0036]
取决于特定实现方式的要求，控制系统200可以包括各种组件。如图1和图2中所示，控制系统200可包括一个或多个处理器102、一个或多个存储器104、天线系统106(该天线系统106可包括处于交通工具上的不同位置处的、用于射频(rf)覆盖的一个或多个天线阵列)、一个或多个射频(rf)收发器108、一个或多个数据采集设备112、一个或多个定位设备114(该一个或多个定位设备114可包括用于基于全球导航卫星系统(gnss)和/或全球定位系统(gps)来接收并确定位置的组件和电路系统)、以及一个或多个测量传感器116(例如，速度计、高度计、陀螺仪、速度传感器等)。
[0037]
控制系统200可被配置成用于经由移动性系统120和/或与其环境的交互(例如，与其他设备或诸如基站之类的网络基础设施元件(nie)的通信)、经由数据采集设备112和射频通信布置(包括一个或多个rf收发器108并包括天线系统106)来控制交通工具100的移动性。
[0038]
一个或多个处理器102可包括数据采集处理器214、应用处理器216、通信处理器218、和/或任何其他合适的处理设备。一个或多个处理器102中的每个处理器214、216、218可包括各种类型的基于硬件的处理设备。作为示例，每个处理器214、216、218可包括微处理器、预处理器(诸如图像预处理器)、图形处理器、中央处理单元(cpu)、支持电路、数字信号处理器、集成电路、存储器，或适合用于运行应用以及用于图像处理和分析的任何其他类型的设备。在一些方面，每个处理器214、216、218可包括任何类型的单核或多核处理器、移动设备微控制器、中央处理单元等。这些处理器类型可各自包括具有本地存储器和指令集的多个处理单元。此类处理器可包括用于从多个图像传感器接收图像数据的视频输入，并且还可包括视频输出能力。
[0039]
本文中所公开的处理器214、216、218中的任一者可被配置成用于根据可被存储在一个或多个存储器104中的存储器中的程序指令来执行某些功能。换言之，一个或多个存储器104中的存储器可存储在由处理器(例如，由一个或多个处理器102)执行时控制系统(例如，驾驶和/或安全性系统)的操作的软件。例如，一个或多个存储器104中的存储器可存储一个或多个数据库和图像处理软件、以及经训练的系统(诸如，神经网络、或深度神经网络)。一个或多个存储器104可包括任何数量的随机存取存储器、只读存储器、闪存、盘驱动器、光存储、磁带存储、可移动存储、以及其他类型的存储。替代地，处理器214、216、218中的每一者可包括用于此类存储的内部存储器。
[0040]
数据采集处理器214可包括用于处理由数据采集单元112采集的数据的处理电路系统，诸如cpu。例如，如果一个或多个数据采集单元是图像采集单元(例如，一个或多个相机)，则数据采集处理器可包括用于使用从图像采集单元获得的信息作为输入来处理图像数据的图像处理器。数据采集处理器214因此可被配置成用于基于来自数据采集单元112(即，在该示例中为相机)的数据输入来创建体素地图，该体素地图详述交通工具100的周围环境。
[0041]
应用处理器216可以是cpu，并且可被配置成用于处置协议栈以上的层，包括传输层和应用层。应用处理器216可被配置成用于在交通工具100的应用层处执行交通工具100的各种应用和/或程序，这些应用和/或程序诸如操作系统(os)、用于支持用户与交通工具100交互的用户接口(ui)206和/或各种用户应用。应用处理器216可与通信处理器218对接，
并且充当用户数据的源(在发射路径中)和宿(在接收路径中)，用户数据诸如语音数据、音频/视频/图像数据、消息收发数据、应用数据、基本互联网/网络接入数据等。因此，在发射路径中，通信处理器218可根据协议栈的层特定功能接收和处理由应用处理器216提供的传出数据，并将所得到的数据提供给数字信号处理器208。通信处理器218随后可对接收到的数据执行物理层处理，以产生数字基带样本，数字信号处理器可将该数字基带样本提供给(多个)rf收发器108。(多个)rf收发器108随后可处理数字基带样本以将数字基带样本转换为模拟rf信号，(多个)rf收发器108可经由天线系统106无线地发射模拟rf信号。在接收路径中，(多个)rf收发器108可从天线系统106接收模拟rf信号，并处理模拟rf信号以获得数字基带样本。(多个)rf收发器108可将数字基带样本提供给通信处理器218，通信处理器218可对数字基带样本执行物理层处理。通信处理器218随后可将所得到的数据提供给一个或多个处理器102中的其他处理器，这些其他处理器可根据协议栈的层特定功能处理所得到的数据，并将所得到的传入数据提供给应用处理器216。应用处理器216随后可在应用层处置传入数据，这可以包括利用数据执行一个或多个应用程序和/或经由一个或多个用户接口206将数据呈现给用户。用户接口206可包括一个或多个屏幕、话筒、鼠标、触摸板、键盘、或提供用于用户输入的机制的任何其他接口。
[0042]
通信处理器218可包括数字信号处理器和/或控制器，该数字信号处理器和/或控制器可根据与一个或多个无线电接入网络相关联的通信协议来指引交通工具100的此类通信功能，并且可通过天线系统106和(多个)rf收发器108来执行控制，以根据由每种通信协议定义的格式化和调度参数来发射和接收无线电信号。虽然各种实际设计可以包括用于每种支持的无线电通信技术的分开的通信组件(例如，分开的天线、rf收发器、数字信号处理器、和控制器)，但是为了简洁起见，图1和图2中示出的交通工具100的配置可以描绘此类组件的仅单个实例。
[0043]
交通工具100可利用天线系统106发射和接收无线信号，天线系统106可以是单根天线或者可以是包括多个天线元件的天线阵列。在一些方面，天线系统202可附加地包括模拟天线组合和/或波束成形电路系统。在接收(rx)路径中，(多个)rf收发器108可从天线系统106接收模拟射频信号，并对模拟射频信号执行模拟和数字rf前端处理以产生用于提供给通信处理器218的数字基带样本(例如，同相/正交(iq)样本)。(多个)rf收发器108可包括模拟和数字接收组件，这些模拟和数字接收组件包括放大器(例如，低噪声放大器(lna))、滤波器、rf解调器(例如，rf iq解调器))、以及模数转换器(adc)，(多个)rf收发器108可利用这些模拟和数字接收组件将接收到的射频信号转换为数字基带样本。在发射(tx)路径中，(多个)rf收发器108可从通信处理器218接收数字基带样本，并对数字基带样本执行模拟和数字rf前端处理，以产生用于提供给天线系统106以供无线发射的模拟射频信号。(多个)rf收发器108由此可包括模拟和数字发射组件，这些模拟和数字发射组件包括放大器(例如，功率放大器(pa))、滤波器、rf调制器(例如，rf iq调制器)、以及数模转换器(dac)，(多个)rf收发器108可利用这些模拟和数字发射组件将从通信处理器218接收到的数字基带样本进行混合，并产生模拟射频信号以供天线系统106进行无线发射。在一些方面，通信处理器218可控制(多个)rf收发器108的无线电发射和接收，包括为该(多个)rf收发器108的操作指定发射和接收射频。
[0044]
根据一些方面，通信处理器218包括基带调制解调器，该基带调制解调器被配置成
用于执行物理层(phy，层1)发射和接收处理，以在发射路径中对由通信处理器218提供的传出发射数据进行准备以供经由(多个)rf收发器108发射、并且在接收路径中对由(多个)rf收发器108提供的传入接收到的数据进行准备以供通信处理器218进行处理。基带调制解调器可包括数字信号处理器和/或控制器。数字信号处理器可被配置成用于执行以下各项中的一项或多项：错误检测、前向纠错编码/解码、信道编码和交织、信道调制/解调、物理信道映射、无线电测量和搜索、频率和时间同步化、天线分集处理、功率控制和加权、速率匹配/去匹配、重传处理、干扰消除、以及任何其他物理层处理功能。数字信号处理器可在结构上被实现为硬件组件(例如，被实现为一个或多个数字地配置的硬件电路或fpga)、软件定义的组件(例如，被配置成用于执行定义算术、控制和i/o指令的程序代码(例如，软件和/或固件)的一个或多个处理器，该程序代码被存储在非瞬态计算机可读存储介质中)，或被实现为硬件组件和软件组件的组合。在一些方面，数字信号处理器可包括被配置成用于检取和执行程序代码的一个或多个处理器，该程序代码定义用于物理层处理操作的控制和处理逻辑。在一些方面，数字信号处理器可经由执行可执行指令来利用软件执行处理功能。在一些方面，数字信号处理器可包括一个或多个专用硬件电路(例如，asic、fpga、协处理器以及其他硬件)，该一个或多个专用硬件电路数字地被配置成用于执行特定的处理功能，其中，数字信号处理器中的一个或多个处理器可将某些处理任务迁移到这些专用硬件电路，这些专用硬件电路被称为硬件加速器。示例性硬件加速器可以包括快速傅立叶变换(fft)电路和编码器/解码器电路。在一些方面，数字信号处理器的处理器和硬件加速器组件可被实现为耦合集成电路。
[0045]
交通工具100可被配置成用于根据一种或多种无线电通信技术来进行操作。通信处理器218的数字信号处理器可负责无线电通信技术的下层处理功能(例如，层1/phy)，而通信处理器218的控制器可负责上层协议栈功能(例如，数据链路层/层2和/或网络层/层3)。控制器由此可负责根据每种支持的无线电通信技术的通信协议来对交通工具100的无线电通信组件(天线系统106、(多个)rf收发器108、定位设备114等)进行控制，并且相应地可表示每种支持的无线电通信技术的接入层和非接入层(nas)(也涵盖层2和层3)。控制器可在结构上被具体化为协议处理器，该协议处理器被配置成用于执行(从控制器存储器检取的)协议栈软件，并随后根据该协议栈软件中所定义的对应协议栈控制逻辑来控制交通工具100的无线电通信组件以发射和接收通信信号。控制器可包括一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置成用于检取和执行定义一种或多种无线电通信技术的上层协议栈逻辑的程序代码，该上层协议栈逻辑可以包括数据链路层/层2和网络层/层3功能。控制器可被配置成用于执行用户平面功能和控制平面功能两者，以促进应用层数据根据支持的无线电通信技术的特定协议的去往交通工具100和来自交通工具100的传输。用户平面功能可以包括头部压缩和封装、安全措施、错误检查和校正、信道多路复用、调度和优先级，而控制平面功能可包括无线电承载的设置和维护。由通信处理器218的控制器检取和执行的程序代码可包括定义此类功能的逻辑的可执行指令。
[0046]
在一些方面，交通工具100可被配置成用于根据多种无线电通信技术来发射和接收数据。相应地，在一些方面，天线系统106、(多个)rf收发器108、和通信处理器218中的一者或多者可以包括专用于不同无线电通信技术的分开的组件或实例和/或在不同无线电通信技术之间共享的统一组件。例如，在一些方面，通信处理器218的多个控制器可被配置成
用于执行多个协议栈(每个协议栈专用于不同的无线电通信技术)并且这些协议栈可处于同一处理器或不同处理器处。在一些方面，通信处理器218的多个数字信号处理器可包括专用于不同的相应无线电通信技术的分开的处理器和/或硬件加速器、和/或在多种无线电通信技术之间共享的一个或多个处理器和/或硬件加速器。在一些方面，(多个)rf收发器108可包括专用于不同的相应无线电通信技术的分开的rf电路系统部分、和/或在多种无线电通信技术之间共享的rf电路系统部分。在一些方面，天线系统106可以包括专用于不同的相应无线电通信技术的分开的天线、和/或在多种无线电通信技术之间共享的天线。相应地，天线系统106、(多个)rf收发器108、以及通信处理器218可以涵盖专用于多种无线电通信技术的分开的和/或共享的组件。
[0047]
通信处理器218可被配置成用于实现一种或多种交通工具对外界(v2x)通信协议，该一种或多种交通工具对外界(v2x)通信协议可包括交通工具对交通工具(v2v)、交通工具对基础设施(v2i)、交通工具对网络(v2n)、交通工具对行人(v2p)、交通工具对设备(v2d)、交通工具对网格(v2g)、和其他协议。通信处理器218可被配置成用于传输通信，这些通信包括交通工具100与该交通工具100的环境中的一个或多个其他(目标)交通工具之间的通信(单向或双向)(例如，以促进交通工具100考虑到该交通工具100的环境中的其他(目标)交通工具或与其他(目标)交通工具一起的导航的协调)、或甚至向正在传输的交通工具100的附近区域中的未指定接收者进行的广播传输。
[0048]
通信处理器218可被配置成用于根据不同的期望的无线电通信协议或标准、经由一个或多个rf收发器108中的第一rf收发器进行操作。作为示例，通信处理器218可根据短程移动无线电通信标准来配置，该短程移动无线电通信标准诸如例如，蓝牙、zigbee等等，并且第一rf收发器可与对应的短程移动无线电通信标准对应。作为另一示例，通信处理器218可被配置成用于根据中程或宽程移动无线电通信标准(诸如例如，根据相应的3gpp(第三代合作伙伴计划)标准的3g(例如，通用移动通信系统
–
umts)、4g(例如，长期演进
–
lte)、或5g移动无线电通信标准))、经由一个或多个rf收发器108中的第二rf收发器来进行操作。作为进一步的示例，通信处理器218可被配置成用于根据无线局域网通信协议或标准(诸如例如，根据ieee 802.11(例如，802.11、802.11a、802.11b、802.11g、802.11n、802.11p、802.11
‑
12、802.11ac、802.11ad、802.11ah等等))、经由一个或多个rf收发器108中的第三rf收发器来进行操作。一个或多个rf收发器108可被配置成经由天线系统106通过空中接口来发射信号。rf收发器108可各自具有天线系统106中的对应天线元件，或者可共享天线系统106中的天线元件。
[0049]
存储器214可具体化交通工具100的存储器组件，诸如硬盘驱动器或另一此类持久性存储器设备。虽然在图1和图2中没有明确描绘，但图1和图2中所示的交通工具100的各种其他组件(例如，一个或多个处理器102)可以附加地各自包括(诸如用于存储软件程序代码、缓冲数据等的)集成的持久性和非持久性存储器组件。
[0050]
天线系统106可包括单根天线或多根天线。在一些方面，可将天线系统106的一根或多根天线中的每根天线置于交通工具100上的多个位置处，以便确保最大的rf覆盖。天线可包括具有多个天线元件的相控天线阵列、波束切换天线阵列等等。天线系统106可被配置成用于根据模拟和/或数字波束成形方案来操作，以便使信号增益最大化和/或提供信息隐私性级别。天线系统106可包括专用于不同的相应无线电通信技术的分开的天线、和/或在
多种无线电通信技术之间共享的天线。尽管在图1中示出为单个元件，但天线系统106可包括被定位在交通工具100上的不同位置处的多个天线元件(例如，天线阵列)。可在策略上选择多个天线元件的放置，以便确保期望程度的rf覆盖。例如，可在交通工具100的前部、后部、(多个)角、和/或(多个)侧上放置附加天线。
[0051]
取决于特定应用的要求，数据采集设备112可包括任何数量的数据采集设备和组件。这可包括：用于提供关于交通工具的环境的数据的图像采集设备、接近度检测器、声学传感器、红外传感器、压电传感器等。图像采集设备可包括相机(例如，标准相机、数字相机、视频相机、单透镜反射相机、红外相机、立体相机等)、电荷耦合器件(ccd)或任何类型的图像传感器。接近度检测器可包括雷达传感器、光检测和测距(lidar)传感器、毫米波雷达传感器等。声学传感器可包括：话筒、声纳传感器、超声传感器等。相应地，数据采集单元中的每一个可被配置成用于观察交通工具100的环境的特定类型的数据，并将该数据转发至数据采集处理器214，以便向交通工具提供对该交通工具的环境的准确描绘。数据采集设备112可被配置成用于结合所采集的数据来实现预处理的传感器数据，诸如雷达目标列表或激光雷达目标列表。
[0052]
测量设备116可包括用于测量交通工具状态参数的其他设备，诸如：用于测量交通工具100的速度的速度传感器(例如，速度计)、用于测量交通工具100沿一个或多个轴的加速度的一个或多个加速度计(单轴的或多轴的)、用于测量取向和/或角速度的陀螺仪、里程表、高度计、温度计等。要领会，取决于交通工具的类型(例如，汽车相对于无人机相对于船只)，交通工具100可具有不同的测量设备116。
[0053]
定位设备114可包括用于确定交通工具100的位置的组件。例如，这可包括全球定位系统(gps)或其他全球导航卫星系统(gnss)电路系统，被配置成用于接收来自卫星系统的信号并确定交通工具100的位置。相应地，定位系统114可向交通工具100提供卫星导航特征。
[0054]
一个或多个存储器104可将数据存储在例如数据库中或以任何不同格式存储数据，这些数据可对应于地图。例如，地图可指示以下各项的位置：已知地标、道路、路径、网络基础设施元件、或交通工具100的环境的其他要素。一个或多个处理器102可以处理交通工具100的环境的传感信息(诸如图像、雷达信号、来自对两个或更多个图像的lidar或立体处理的深度信息)以及位置信息(诸如gps坐标、交通工具的自我运动等)，以确定交通工具100相对于已知地标的当前位置，并细化对交通工具的位置的确定。该技术的某些方面可以被包括在定位技术(诸如建图和路线选择模型)中。
[0055]
地图数据库(db)204可包括存储用于交通工具100(例如，用于控制系统200)的(数字)地图数据的任何类型的数据库。地图数据库204可以包括与各种项目(包括道路、水景、地理特征、商业、感兴趣的地点、餐馆、加油站等)在参考坐标系中的位置相关的数据。地图数据库204不仅可以存储此类项目的位置，还可以存储与这些项目相关的描述符，包括例如与存储的特征中的任何特征相关联的名称。在一些方面，一个或多个处理器102中的处理器可以通过至通信网络(例如，通过蜂窝网络和/或互联网等)的有线或无线数据连接从地图数据库204下载信息。在一些情况下，地图数据库204可存储稀疏数据模型，包括针对交通工具100的某些道路特征(例如，车道标记)或目标轨迹的多项式表示。地图数据库204还可以包括各种识别出的地标的所存储的表示，这些所存储的表示可被提供以确定或更新交通工
具100相对于目标轨迹的已知位置。地标表示可以包括诸如地标类型、地标位置、以及其他潜在标识符之类的数据字段。
[0056]
此外，控制系统200可包括例如在高级驾驶辅助系统(adas)和/或驾驶辅助系统及自动化驾驶系统中实现的驾驶模型。作为示例，控制系统200可包括(例如，作为驾驶模型的部分的)形式模型(诸如，安全性驾驶模型)的计算机实现方式。安全性驾驶模型可以是或可包括对适用于自驾驶交通工具的适用法律、标准、政策等的解释进行形式化的数学模型。安全性驾驶模型可被设计为实现例如三个目标：第一，法律的解释在它符合人类如何解释法律的意义上应该是合理的；第二，解释应该带来有用的驾驶策略，这意味着它将带来灵活的驾驶策略而不是过度防御性的驾驶，该过度防御性的驾驶不可避免地会使其他人类驾驶员感到迷惑并将阻塞交通，并且进而限制系统部署的可扩展性；以及第三，在可以严格地证明自驾驶(自主)交通工具正确地实现该法律的解释的意义上，解释应当是高效地可验证的。说明性地，安全性驾驶模型可以是或可包括用于安全性保障的数学模型，该数学模型实现对危险情况的恰当响应的标识和执行，使得可以避免自身导致的事故。
[0057]
如上文所描述，交通工具100可包括控制系统200，还参考图2来描述该控制系统200。交通工具100可包括一个或多个处理器102，该一个或多个处理器102与引擎控制单元(ecu)集成或分开，引擎控制单元可被包括在交通工具100的移动性系统120中。一般而言，控制系统200可生成数据来控制或辅助控制ecu和/或交通工具100的其他组件，以直接地控制交通工具100的移动或间接地经由移动性系统120控制交通工具100的移动。交通工具100的一个或多个处理器102可被配置成用于实现本文中描述的各方面和方法，包括执行各种计算、确定等。
[0058]
可经由任何适当的接口使图1和图2中所图示的组件操作地彼此连接。此外，应当领会，并非组件之间的所有连接均被明确地示出，并且组件之间的其他接口可被覆盖在本公开的范围内。
[0059]
图3示出根据一些方面的示例性网络区域300。网络区域300可包括多个交通工具100，该多个交通工具100可包括例如无人机和地面交通工具。这些交通工具中的任一者可与一个或多个其他交通工具100和/或与网络基础设施元件(nie)310通信。nie 310可以是基站(例如，enodeb、gnodeb等)、路边单元(rsu)、路标，被配置成与交通工具和/或移动无线电通信网络等进行无线通信、并且充当交通工具100中的一个或多个交通工具与移动无线电通信网络(例如lte网络或5g网络)之间的接口。
[0060]
nie 310可包括天线系统312、rf收发器314、以及基带电路316等组件中的至少一者，在天线系统312、rf收发器314、以及基带电路316中的每一者之间具有适当的接口。在nie 310的操作的简略概述中，nie 310可经由天线系统312发射和接收无线信号，该天线系统312可以是包括多个天线阵列的天线阵列。天线系统312可包括多个天线元件(例如，多个天线阵列)，以便采用多输入和多输出(mimo)方法和模式。
[0061]
rf收发器314可执行发射和接收rf处理，从而将来自基带电路316的传出基带样本转换为模拟无线电信号以提供至天线系统312以供进行无线电传输，并且将接收自天线系统312的传入模拟无线电信号转换为基带样本以提供至基带电路316。相应地，rf收发器314可被配置成用于与图1和图2中所描述的(多个)rf收发器类似地操作，但可能以大得多的规模进行操作(例如，用于发射更高功率的信号的放大器等)。
[0062]
基带电路316可包括控制器310和物理层处理器318，物理层处理器318可被配置成用于对接收自rf收发器314的基带样本执行发射和接收phy处理以提供至控制器310，并且对接收自控制器310的基带样本执行发射和接收phy处理以提供至rf收发器314。在一些方面，基带调制解调器316可位于nie 310外部，例如位于移动无线电通信网络的集中位置处。控制器310可根据对应的无线电通信技术协议来控制nie 310的通信功能，这可包括实行对天线系统312、rf收发器314、以及物理层处理器318的控制。rf收发器314、物理层处理器318、以及控制器310中的每一者可在结构上利用硬件(例如，具有一个或多个数字地配置的硬件电路或fpga)实现，在结构上被实现为软件(例如，被实现为执行非瞬态计算机可读存储介质中所存储的程序代码的一个或多个处理器，该程序代码定义算术、控制、和i/o指令)，或者在结构上被实现为硬件和软件的混合组合。nie 310还可包括用于根据一些方面与核心网络进行通信(例如，接收来自核心网络的指令、将数据提供至核心网络等)的接口320。
[0063]
另外，nie 310可包括存储器330，该存储器330可在nie 310内部(如图3中所示)或在nie 310外部(未示出)。存储器330可存储nie 310的覆盖区域的一个或多个地图以及其他类型的信息。一个或多个地图中的每个地图可包括静态层和/或动态层，静态层描绘在较长的时间段期间在很大程度上保持不变的环境要素(例如，道路、结构、树木等)，动态层具有更频繁的改变(例如，交通工具、检测到的障碍物、建筑等)。在一些方面，存储器330还可存储与nie 310的一个或多个相邻区域对应的地图，以便向处于nie 310的覆盖区域内的交通工具提供相邻覆盖区域的信息(例如，从而促进交通工具移动至相邻nie的覆盖区域时的过程)。
[0064]
交通工具(例如，自主交通工具(av))可能需要导航来通过具有截然不同的交通场景的不同地理区域，尤其是在导航从一个地理区域到另一地理区域发生改变时。有时，这些改变与清晰的边界和法规差异(例如，美国的相邻州之间、或者不同国家之间不同的最大允许速度)有关，并且有时，这些边界在性质上更多的是文化性(例如，农村区域相对于城市区域中不同的驾驶行为)。然而，交通工具可以从一个地区穿行至另一地区的事实必须计及驾驶安全性规则的修改，以适配每个地理位置。
[0065]
例如，跨越两个相邻地带之间的、具有不同级别的规则/法规/交通情形的边界(国际的或国内的)可能导致av的不安全行为或操作。
[0066]
本公开的示例性实施例可描述用于对交通工具进行操作以便通过实现对与安全性有关的时空边界的检测、且无缝地适配于不同的驾驶规则和对不合规的道路行为方的检测、来防止由于在具有不同的交通或驾驶状况的各个区域之间转移而发生危险情形的系统、方法和设备。
[0067]
路线规划可基于其优化的某个度量(最短时间或距离)为av提供到达目的地要采取的最佳路线。然而，通过递增地加载地图对地图的动态加载无法解决av从具有一种交通模式/规则的地带到另一不同地带的转移的问题。
[0068]
本公开的各实施例涉及对操作规则、交通切换、以及针对自主交通工具从一个地区到另一地区的转移的驾驶信息的无缝更新。从一个地区到另一地区的转移可能跨具有微小不同至显著不同的交通模式的多个国家/州/地区/地带。例如，美国
‑
加拿大、或英国
‑
欧盟的剩余地区、欧洲不同的国家等。
[0069]
图4示出根据本公开的至少一个示例性实施例的、在若干交通工具地区(表示为r1、r2、r3和r4)中行进或行进至这些交通工具地区的若干交通工具402a
‑
c的示例性视觉表示。交通工具402a
‑
c中的每个交通工具可例如是本文中所描述的任何交通工具(诸如图1的交通工具100)，或者可以是交通工具100的能力、特征和/或组件中的至少一些。
[0070]
本公开的各实施例中所描述的交通工具地区(包括r1
‑
r4)可以是空间区域或者是空间上限定的边界。不同的交通工具地区可与不同的地理地区(例如，具有不同的法律管辖权和/或政治管辖权的区域)相对应，并且因此，不同的交通工具地区可具有不同的交通规则和/或驾驶状况。也就是说，交通工具地区可与某个法律/政治管辖区相对应，诸如与国家、州、城市、城镇、地方自治市相对应。在其他情况下，交通工具地区可替代地或附加地与具有不同的交通地带的区域或地区(诸如，城市相对于郊区相对于乡村)相对应。交通工具地区还可与上文所描述的区域的子集相对应，或者可与上文所描述的区域中的一者或多者重叠。
[0071]
交通工具地区信息不仅可以指示空间地理范围或边界,而且可以指示其他信息。也就是说，交通工具地区是在空间上限定的，它们也可能是在时间上限定的。在一个示例中，交通工具地区可以是时间受限的，仅在一天中的某几个小时或一个或多个时段存在或者仅对应于一天中的某几个小时或者一个或多个时段，该一天中的某几个小时或一个或多个时段诸如例如，在所定义的高峰时间期间、或对应于从黄昏到黎明的时间等。在其他示例中，交通工具地区可能暂时地存在，并且可能只要某些状况(例如，当地天气状况、由于例如事故造成的交通或减速等)存在或持续,就存在交通工具地区。在其他示例中，交通工具地区可基于地区(例如确定当前具有激进的驾驶员(即相较于某个所定义的基准激进的驾驶员)的地区或区域)的驾驶行为来限定。类似地，交通工具地区可与历史上具有更高的事故率(即相对于某个所定义的基准或参照水平更高的事故率)的区域相对应。
[0072]
根据各实施例，本文中所描述的交通工具可以知晓或具有指示交通工具地区的信息。返回参考图4，交通工具402a被描绘为驾驶通过地区r1，并且很快将要转移至地区r4。在该示例中，地区r1可以对应于具有与r2不同的交通规则、驾驶状况、和/或驾驶员行为的地区。进一步地，地区r1中的交通工具402b正在导向地区r2中的道路上行进，并且交通工具402c被示出为处于地区r4中并且可能打算行进到地区r3中。交通工具402a
‑
c可以正在以可能并非最适合于它们打算转移到的交通工具地区的驾驶模式驾驶、或者被控制成以该驾驶模式来操作。由此，可能不仅交通工具402a
‑
c知晓它们要转移到其中的目标交通工具地区，而且交通工具自身可能也要转变为更适合于目标交通工具地区的经更新的驾驶模式。换言之，交通工具402a
‑
c或交通工具402a
‑
c的控制系统以不同的方式操作或起作用，以适应它们相应的目标交通工具地区的交通法规和/或驾驶状况。
[0073]
例如，交通工具402c打算进入包括出口匝道的地区r3，该出口匝道可具有在一天中的不同时间、不同的速度限制。例如从安全性视角来看，可以通过更新交通工具402c的驾驶模式以适应匝道处的当前速度限制或交通状况来改善将交通工具402c的操作或驾驶能力。类似地，进入地区r2的交通工具402b将遇到呈现不同的驾驶挑战和不同的驾驶能力的环岛。因此，为了针对目标交通工具地区来更新或改变交通工具402a
‑
c的驾驶模式，交通工具402a
‑
c或者更确切地说，交通工具402a
‑
c的、实现安全性驾驶模型的相应的控制系统可改变或更新驾驶模型参数或安全性驾驶模式的驾驶参数。因此，交通工具402a
‑
c可无缝地
更新它们的驾驶模式参数，并且随后利用安全性驾驶模型的经更新的驾驶模型参数来实现或控制交通工具。相应地，交通工具402a
‑
c需要知晓交通工具地区，以便针对这些交通工具地区更新或改变或确定驾驶模型参数，并且随后在合适的位置处(例如，在目标交通工具地区的边界处)使用经更新的/经改变的驾驶模型参数来应用安全性驾驶模型。
[0074]
在本公开的各示例性实施例中，为了针对目标交通工具地区来改变交通工具的驾驶模型(例如，为了改变、更新或确定由控制系统用来控制/驾驶交通工具的安全性驾驶模型的驾驶模型参数)，交通工具可能需要访问或获取针对目标交通工具地区的信息。该信息可以是交通和驾驶信息，可包括指示操作交通规则、交通状况、驾驶行为、天气信息、事故的信息，并且可包括针对目标交通工具地区的驾驶模型参数。换言之，交通工具或其组件可获取上文所提及的交通和驾驶信息并对其进行处理，以便更新交通工具的驾驶模式，例如在交通工具转移至目标交通工具地区前更新或改变其驾驶模型参数。交通和驾驶信息可以是任何合适的形式，诸如例如散列表。
[0075]
根据本公开的各实施例，本文中所描述的交通工具可在某个时间获取或开始获取针对目标交通工具地区的交通和驾驶信息，以确保交通工具具有用于在其转移至目标交通工具地区之前更新交通工具的驾驶模式的信息。
[0076]
交通和驾驶信息可进一步包括边界信息，例如位置信息(诸如指示交通工具地区的边界的至少一个部分的gps坐标)。例如，所获取的信息可提供对两个不同且相邻的交通工具地区进行分界的边界的坐标。在图4的示例中，交通工具402a可获取指示转移边界部分410的交通和驾驶信息，该转移边界部分410描绘地区r1的边界中、与其中交通工具402a用来从地区r1转移到地区r4的道路相交的部分。此类转移边界(如边界部分410)可由交通和驾驶信息包括或指示，或者可由交通工具自己根据交通和驾驶信息确定。例如，交通工具402a可获取针对地区r1的地理边界信息，该地理边界信息可以包括针对此类位置坐标并对此类位置坐标进行插值的gps坐标以确定与交通工具打算行进通过的道路相交的至少一个边界部分(例如，边界部分410)。
[0077]
本文中所描述的各种交通工具可被配置成用于提前获取或下载针对目标或预期交通工具地区的交通和驾驶信息。由此，本文中所描述的交通工具可能需要确定用于获取交通和驾驶信息的源，例如可靠源。在各实施例中，此类源可以是无线网络源——具有可靠网络基础设施的无线源(例如，基站、rsu等)。在其他示例或其中存在源网络缺失或不可用的情形中，可通过诸如受信任且经验证的对等交通工具(诸如另一交通工具，例如av)之类的其他源来获取交通和驾驶信息。在实施例中，交通和驾驶信息可以包括或可以不包括来自管理当局(例如，来自云或数据中心)的信息。在一些情况下，可从交通工具自身(例如，传感器)和/或具有经由对等网络交换的信息的其他交通工具收集交通和驾驶信息。
[0078]
在图4的示例中，交通工具402a可从源450a无线地获取针对地区r4的交通和驾驶信息，而交通工具402c可无线地获取针对地区r3的交通和驾驶信息。源450a和450b可以是例如，蜂窝基站、路边单元(rsu)、或可以向交通工具提供相关交通信息的任何合适的源。
[0079]
可将交通和驾驶信息存储或保持在可由交通工具访问的任何合适的环境中。也即，可将交通和概况分析信息存储在一个或多个数据中心中，诸如实现在云存储网络的一个或多个数据库中的一个数据中心。管理当局可负责维护、更新交通和驾驶信息，并且可负责对交通和驾驶信息的供应或递送。另外，管理当局可负责发射手段或与发射手段相关联，
该发射手段诸如可检取交通和驾驶信息并且随后向交通工具无线地提供该信息的无线网络源(诸如基站和/或rsu)。在一些实施例中，无线网络源可例如在不具有来自交通工具的任何提示或请求的情况下对信息进行广播。在其他情况下，源可响应于来自交通工具的请求而提供信息。在图4的示例中，由源450a、405b提供的交通和驾驶信息可以是由源450a、405b从数据中心或云存储460电子地访问的或检取的。
[0080]
在一些示例性实施例中，交通和驾驶信息也可在交通工具之间进行交换。也就是说，对等交通工具可进行通信，以共享交通和驾驶信息。此类交通工具可包括如本文中所描述的、允许对等信息交换的通信特征。由此，一个交通工具可与一个或多个其他交通工具共享交通和驾驶信息或其部分。这可例如在不存在或当前不存在可靠的源/提供方用于提供此类信息(例如，无线网络的容量在城市环境中过载或者由于其他技术原因而停机)的情况下实现。在其他情况下，可实现交通和驾驶信息的对等交换，以对由现有源提供的交通和驾驶信息进行补充。也就是说，交通和驾驶信息中的一些可由诸如rsu/基站/等之类的无线源提供，而交通和驾驶信息中的其他部分可从一个或多个对等交通工具提供。
[0081]
返回参考图4，源(诸如源450a和450b)可通过任何合适的无线手段直接或间接地向交通工具提供此类信息。在交通工具402a的情况下，如果源450a不是用于提供针对地区r4的交通和概况分析信息的可靠或有效的源，则交通工具402a可以搜索有效且可靠的第二或其他源(诸如源450b)。
[0082]
根据本公开的各示例实施例，路线规划信息(例如，与所规划的导航有关的信息)可由本文中所描述的交通工具用来促进到目标交通工具地区的转移，并且用来将交通工具转变至适合于目标交通工具地区的驾驶模式。路线规划信息可从任何合适的源获取，该任何合适的源包括例如来自交通工具或者来自操作地耦合至交通工具的源的导航系统。路线规划信息可以由交通工具用来标识交通工具打算访问的实际区域。也就是说，可使用路线规划信息，以使得针对该路线规划信息指示交通工具打算进入的区域而获取交通和驾驶信息。由此，针对交通工具在其附近但不计划进入的区域，本文中所描述的交通工具可能不下载或不获取交通和驾驶信息。例如，在第2级/第3级av汽车的情况下，当驾驶员无意中进行转变并且av在转变点进行切换。
[0083]
图5图示出根据本公开的示例性实施例的、包括被排程为转移至目标交通工具地区的交通工具的另一环境场景。交通工具502a和502b中的每一者可能正打算进入交通工具地区。交通工具502a可能打算进入交通工具地区520。在图5的示例中，交通工具地区可以是例如在一段时间内存在的暂时的地区。基站/rsu 550a可传送由交通工具502a接收并指示存在暂时的交通工具地区520的消息或信息。交通工具地区520先前可能尚未被交通工具502a确定或标识，并且这可能是由于例如交通堵塞或减速。在一个示例中，基站/rsu 550a可广播指示存在暂时的交通工具地区520的信息，并且可提供位置或定位坐标(例如，gps坐标)。源550a可提供标识整个地区或其子区段(诸如其边界的一个或多个部分)的定位/位置坐标，诸如针对边界中、与交通工具在进入或退出交通工具地区520时可在其上行进的一条或多条道路相交的区段的坐标。交通工具502a对这些坐标进行处理和插值，以便获知地区520的一个或多个边界部分。如图5中所示，交通工具边界区段525a、525b可分别与交通工具502a的预期进入位置和退出位置相对应。
[0084]
相比于交通工具502a，交通工具502b可被排程为或可计划进入交通工具地区530，
该交通工具地区530可能不是时间上的。例如，交通工具502b可将交通工具地区530确定或标识作为空间地理区域，该交通工具地区530例如与法律/政策管辖区对应并且具有区别于交通工具的当前位置的交通法律或规则。如在各实施例中所述，交通工具502b可根据外部获取的信息作出对交通工具地区530的标识或确定。在其他情况下，交通工具502b可以在不具有由外部源(例如，rsu、基站、对等交通工具)提供的信息的情况下、从使用路线规划信息确定或标识交通工具地区530。
[0085]
进一步地，在确定(目标)交通工具地区530之后，交通工具502b可随后(提前)确定或标识可以提供针对所确定的交通工具区域的交通和驾驶信息的一个或多个源(例如，无线外部源)。例如，数据中心网络中的、可存储并维护交通和驾驶信息的云存储可存储并提供指示合适的源向交通工具提供交通和驾驶信息的能力的信息。交通工具502b可在确定交通工具区域之后请求此类信息，并且由此可以预先确定可以可靠地和/或及时地从哪些源向交通工具502b提供交通和驾驶信息。例如，在图5的上下文中，交通工具502b可基于从数据中心获取的信息来确定rsu/基站550c可能由于源550c的连接困难或传输范围而无法可靠地提供交通和驾驶信息、或者无法在交通工具进入所确定的交通工具区域之前递送此类信息。
[0086]
相应地，交通工具502b可确定源550b能够在交通工具502b到达交通工具区域530之前可靠地提供所请求的交通和驾驶信息。
[0087]
在交通工具502a和502b分别已经确定目标交通工具区域并且已经确定可靠的源之后，这些交通工具可请求在适当的所确定的时间或定位从所确定的可靠外部源下载对应的交通和驾驶信息。也就是说，本文中所公开的交通工具(诸如交通工具502a、502b)可在该交通工具确定将足以在交通工具转移至所确定的或目标交通工具地区之前获取交通和驾驶信息的时间或位置请求交通和驾驶信息。交通工具可确定距目标交通工具地区的距离，并且在交通工具确定达到该阈值距离时开始获取交通和驾驶信息。可基于与提供信息的源的连接性来确定该距离。
[0088]
在图5中，交通工具502a和502b基于所获取的交通和驾驶信息来更新或改变由它们的安全性驾驶模型使用的驾驶参数。例如，交通工具502a可在边界(诸如525a)处、或者在交通工具已经确定其处于地区520内或交通工具502a确定其处于地区520的预定范围内之后，转变成根据使用经更新的/经改变的参数的安全性驾驶模型来进行操作。
[0089]
在各示例中，由交通工具获取的交通和驾驶信息可由交通工具使用，以便推导或确定针对交通工具区域使用的经更新的或新的参数。根据示例性实施例，交通和驾驶信息可包括下列信息或下列类型的信息中的任一者：
·
空间信息，指代其中交通模式改变的地带/地区并且可包括：o操作规则
·
左舵驾驶到右舵驾驶，
·
速度限制(千米每小时/英里每小时等)。o国内地理边界转移：农村到城市、州到州、地区到地区。国际地理边界：国家到国家。
·
时间边界，具有针对同一地带/地区的、在一天中的某个时间可适用的规则。例如，可以在高峰期交通期间具有一个规则集合并在剩余时间期间具有另一规则集合(可能
是放宽的)的地带。时间的边界或地区也可指日间/夜间、正常天气状况相对于恶劣天气状况等等。
·
建图和路线选择模型数据。
·
碰撞或事故统计。
·
在一段时间内累积的、指示地带易于发生事故(例如，高于基准或阈值)的事故或碰撞信息。
·
影响瞬时驾驶行为的当前或最近事件。
·
天气和当地道路和驾驶状况，包括当前的以及历史的或时间累积的天气信息。
·
驾驶安全性模型参数，例如与以下各项有关：o摩擦系数，用于适应于驾驶状况。o交通工具由于其周围环境中的过度保守/激进的交通工具而对其驾驶行为进行自控制。
[0090]
在其他示例中，提供交通和驾驶信息的源可为交通工具提供驾驶参数中的一个或多个驾驶参数，例如提供交通工具不需要自己推导的参数。在一个进一步的示例中，交通工具可以能够获取针对所确定的交通工具区域的一个或多个驾驶参数集合。也就是说，可能存在安全性驾驶模型的一个或多个驾驶参数数据集合。交通工具可选择下载和/或实现所选择的一个或多个驾驶参数集合。交通工具可选择一个或多个驾驶参数集合，并且随后下载或获取所选择的(多个)驾驶参数集合以用于安全性驾驶模型。在一个示例中，可基于反馈对驾驶参数集合进行评级或评分。此类审查或反馈信息可由基站/rsu/对等方提供给交通工具。类似于交通和驾驶信息，反馈或审查信息可由管理当局维护，并且也可被存储在与在其他实施例中所描述的相同的数据中心或云中并且可在这些数据中心或云中被访问。
[0091]
在其他示例中，交通工具可选取或选择经更新的驾驶参数集合，该经更新的驾驶参数集合可针对与作出请求的交通工具匹配的或紧密对齐的、特定的交通工具类型或型号(例如，suv、紧凑型汽车、小型货车等)被指示或与其相关联。
[0092]
本公开的各示例性实施例中所描述的交通工具可无缝地实现新的驾驶模型。例如，返回参考图5，在交通工具502a获取经更新的或经改变的驾驶参数之后，该交通工具可自动地根据使用(多个)经更新的/经改变的驾驶参数的安全性驾驶模型来进行操作。交通工具502a可在该交通工具的操作期间(例如，在该交通工具的驾驶期间)动态地切换至根据使用经更新的/经改变的参数的安全性驾驶模型来进行操作。换言之，交通工具502a的控制系统可瞬时地或接近瞬时地执行从在先前驾驶模式(其使用安全性驾驶模型的先前的驾驶参数)下进行操作到使用经更新的/经改变的参数的切换，同时该交通工具处于受交通工具的控制系统控制的运动中。此种切换可在转移边界或其他恰当的位置处发生。
[0093]
图6和图7各自包括根据本公开的示例性实施例的交通工具(例如av)的时序图。在时序图中，向下的方向对应于增加时间。在图6的情况下，可假定交通工具600已经确定该交通工具计划转移到其中的交通工具地区。交通工具可以是本文中所描述的任何交通工具，诸如例如图1的交通工具100。
[0094]
进一步地，交通工具600先前可能已经从路线规划信息、从来自基础设施资源的先前接收到的信息、或从对等交通工具获取了用于确定交通工具地区的信息。在602处，图6中的交通工具请求信息，该信息例如针对至少一个交通工具区域的交通和驾驶信息。交通工
具可将请求无线地发送至外部源，该外部源诸如rsu、基站、或任何其他合适的源。如在本文中各实施例中所提及，交通工具可响应于该交通工具确定其相对于所确定的交通工具地区的位置和时间而请求交通和驾驶信息。
[0095]
外部源在获取请求之后，在604处，该外部源将请求转发至维护此类信息的数据中心或云计算环境。此类数据中心或云可受当局控制或由当局来操作。数据中心/云存储网络可对所转发的请求进行响应，并且在606处，数据中心/云存储网络将交通和驾驶信息电子地提供至外部源，在608处，外部源进而将此信息电子地提供至交通工具。交通工具随后根据接收到的交通和驾驶信息来更新或改变驾驶安全性模型的驾驶参数，并且随后在610处实现或应用使用经更新的/经改变的驾驶参数的驾驶安全性模型。该交通工具可以在例如转移边界处或紧接在确定交通工具处于所确定的交通工具区域中之后、实现新的或经更新的/经改变的驾驶参数。
[0096]
参考图7，也可假定交通工具700已经确定该交通工具计划转移到其中的新的交通工具地区。同样，交通工具700可以是本文中所描述的任何交通工具，诸如例如图1的交通工具100。在图7的情况下，交通工具700可能已经(例如，从外部源、路线计划信息等)确定了目标交通工具地区。进一步地，交通工具700可确定不存在可以提供针对所确定的交通工具地区的交通和驾驶信息的外部基础设施源(例如，rsu、基站等)。由此，如在图7中所描绘，在702处，交通工具可向另一交通工具(即，对等交通工具，例如对等av)无线地发送对此类信息的请求。响应于对等交通工具接收到该请求，在704处，对等交通工具可向交通工具例如无线地发送验证请求。也就是说，对等交通工具可被配置成用于验证交通工具700是受信任的或经授权的一方或实体，例如是有权接收所请求的信息的一方或实体。相应地，在706处，交通工具可将验证信息发送至对等交通工具。验证信息可以是用于建立交通工具被授权接收所请求的信息的任何合适的信息(例如，标识信息、代码等)。随后，在708处，对等交通工具基于所提供的验证响应来验证作出请求的交通工具。相应地，在710处，对等交通工具将所请求的信息(例如，针对交通工具区域的交通和驾驶信息)传送或发送至作出请求的交通工具。交通工具随后可以更新其驾驶参数并在合适的时间实现具有经更新的参数的安全性驾驶模型。
[0097]
可与本公开的示例性实施例的各方面结合地使用诸如安全机制之类的机制。例如，就基础设施与交通工具之间的通信而言，可使用加密方法或方式。
[0098]
在广播类型通信(例如，来自无线基础设施源(例如rsu、基站等))的情况下，可使用非对称加密机制。例如，一种此类机制是基于公钥基础设施(pki)的安全机制。可以给可信交通工具(例如，网络中受信任的交通工具)分派公钥。应用处理器(例如，数据中心/云中的应用处理器)可以持有私钥。交通工具可以使用公钥对其数据进行加密，并且应用处理器将能够使用私钥对消息进行解密。在另一方向上，如果应用处理器使用私钥对广播消息进行加密，则交通工具可以使用公钥来对该广播消息进行解密。
[0099]
在其他情况下，对于广播或单播类型的通信可使用对称机制。例如域对称密钥，域对称密钥可在智能卡(sim卡)上分发至交通工具，而对称密钥信息可被存储在数据中心/云中(例如，存储在数据库中)。仅两方可具有对sim卡中的密钥的访问权。
[0100]
就与本公开的各方面有关的、交通工具之间的对等通信而言，可使用加密方法。另外，可使用其他验证或认证方法。在对等场景中，每个交通工具可被认为是受信任的节点/
信息存储，并且可具有基于其过去行为和/或信用的信任分数。可以由当地网络基础设施、管理/监督当局/实体、或用户社区/评估实体(诸如消费者保护协会或兴趣组或第三方)计算和维护每个交通工具/节点的信任分数。不论交通工具/存储何时发送数据，其将提供具有验证细节的信任分数。交通工具可选取具有较高信任分数的一个或多个交通工具并更好地保护收集/存储数据的环境。
[0101]
在本公开的各示例性实施例中，安全性模型的经更新的或经改变的驾驶参数的实现可以包括控制系统将：
·
应用av已经转移至其中的新地区的操作规则。例如，速度、道路规则、千米每秒到英里每秒的道路标志的改变。
·
基于当地状况(诸如天气、非自主交通工具在地区中被驾驶的方式)来控制交通工具的驾驶风格。
·
基于交通模式和规则的改变(例如，高峰期相对于其他)智能地和/或动态地适应于规则的空间和时间改变，得到道路中安全的环境。
·
适应于自主交通工具的情境中的人类行为/驾驶。例如，超速监视区，手动驾驶的交通工具在何处改变其驾驶特性以及av如何表现或对此类情形进行响应。
·
基于最新近的碰撞或事故统计来实现适当的驾驶方式。例如，存在频繁事故历史的情况下，适应于更保守的驾驶方式。
·
不管网络的缺失或不可用，对新信息的更新。(例如，从由交通工具的传感器捕捉的数据获取新信息)
·
提供或传送(例如，广播)所准许的信息，并且受限制的、或不准由基础设施转发的任何内容应当被保留。
·
在不允许交通工具转移出地区的情况下，避免非法的转移。o其中av不具有经更新的rss参数的情形，其导致其他交通工具的安全性问题。o例如，可防止不被允许离开地区、但无意中或非法地试图转移的租赁汽车的控制系统。o实现针对交通工具的某些关键点的控制以限制驾驶行为，诸如青少年驾驶员针对速度。
[0102]
图8示出根据至少一个示例性实施例的用于操作交通工具的方法。方法可由交通工具(诸如本文中所描述的交通工具100)实现。方法可由交通工具的一个或多个组件或子系统实现。
[0103]
方法可包括：在805中，确定具有与交通工具的当前位置或先前位置的交通状况不同的交通状况或特性的交通工具区域；在810中，获取针对所确定的交通工具地区的交通和驾驶信息；在815中，基于所获取的交通和驾驶信息、在交通工具的操作期间，改变或更新安全性驾驶模型的驾驶模型参数中的一个或多个驾驶模型参数；以及在820中，控制交通工具以根据使用一个或多个经改变的或经更新的驾驶模型参数的安全性驾驶模型来进行操作。
[0104]
在下文中，将对本公开的各个方面进行说明：
[0105]
示例1是一种用于操作交通工具的方法，该方法可包括：确定具有与交通工具的当前位置或先前位置的交通状况不同的交通状况或特性的交通工具区域；获取针对所确定的交通工具地区的交通和驾驶信息；基于所获取的交通和驾驶信息、在交通工具的操作期间，
改变或更新安全性驾驶模型的驾驶模型参数中的一个或多个驾驶模型参数；以及控制交通工具根据使用一个或多个经改变的或经更新的驾驶模型参数的安全性驾驶模型来进行操作。
[0106]
示例2是如示例1所述的主题，其中，确定交通工具区域可任选地包括：获取针对一个或多个地理区域的信息，以及根据所获取的信息来确定交通工具区域。
[0107]
示例3是如示例2所述的主题，其中，确定交通工具区域可任选地包括：从至少一个外部源获取针对一个或多个地理区域的信息。
[0108]
示例4是如示例2或示例3所述的主题，其中，确定交通工具区域可任选地包括：从路线规划信息获取针对一个或多个地理区域的信息。
[0109]
示例5是如示例1
‑
4中任一项所述的主题，其中，确定交通工具区域可任选地包括：确定与交通工具的当前位置或先前位置具有由于不同的操作交通规则而不同的、不同的政治或法律管辖权的地理区域。
[0110]
示例6是如示例1
‑
5中任一项所述的主题，其中，确定交通工具区域可任选地包括：确定交通工具表现出与交通工具的当前位置或先前位置不同的的驾驶行为或产生与交通工具的当前位置或先前位置不同的驾驶模式的地理区域。
[0111]
示例7是如示例1
‑
6中任一项所述的主题，其中，所确定的交通工具区域可任选地包括一个或多个虚拟边界，该一个或多个虚拟边界延伸超过具有与交通工具的当前位置或先前位置不同的至少一个政治或法律管辖权的地区。
[0112]
示例8是如示例1
‑
7中任一项所述的主题，其中，所确定的交通工具区域可任选地包括具有与交通工具的当前位置或先前位置的天气状况不同的天气状况的地理区域。
[0113]
示例9是如示例1
‑
8中任一项所述的主题，其中，获取针对所确定的交通工具区域的交通和驾驶信息可任选地包括：无线地请求来自至少一个外部源的交通和驾驶信息，以及无线地获取来自至少一个外部源的交通和驾驶信息。
[0114]
示例10是如示例9所述的主题，其中，无线地请求来自至少一个外部源的交通和驾驶信息可任选地包括：确定作为用于获取交通信息的有效源的至少一个外部源，无线地请求来自至少一个有效的外部源的交通和驾驶信息，以及获取来自该至少一个有效的外部源的交通和驾驶信息。
[0115]
示例11是如示例10所述的主题，其中，确定至少一个外部源是否为用于获取交通和驾驶信息的有效源可任选地包括：确定该至少一个外部源是否能够在交通工具进入所确定的交通工具区域之前向该交通工具提供交通和驾驶信息。
[0116]
示例12是如示例9
‑
11中任一项所述的主题，其中，至少一个外部源可以任选地是在距离上最靠近于所确定的交通工具区域的外部源。
[0117]
示例13是如示例9
‑
12中任一项所述的主题，其中，至少一个外部源可任选地包括路边单元(rsu)。
[0118]
示例14是如示例9
‑
13中任一项所述的主题，其中，至少一个外部源可任选地包括基站。
[0119]
示例15是如示例9
‑
13中任一项所述的主题，其中，至少一个外部源可任选地包括第二交通工具。
[0120]
示例16是如示例15所述的主题，其中，获取针对所确定的交通工具区域的交通和
驾驶信息可任选地进一步包括：请求来自第二交通工具的交通和驾驶信息，接收来自第二交通工具的验证请求，向第二交通工具提供恰当的验证消息，以及接收交通和驾驶信息。
[0121]
示例17是如示例1
‑
16中任一项所述的主题，其中，所获取的交通和驾驶信息可任选地包括针对所确定的交通工具区域的地理空间信息。
[0122]
示例18是如示例1
‑
17中任一项所述的主题，其中，所获取的交通和驾驶信息可任选地包括针对所确定的交通工具区域的时间信息。
[0123]
示例19是如示例1
‑
18中任一项所述的主题，其中，所获取的交通和驾驶信息可任选地包括针对所确定的交通工具区域的操作驾驶交通规则。
[0124]
示例20是如示例1
‑
19中任一项所述的主题，其中，所获取的交通和驾驶信息可任选地包括针对所确定的交通工具区域的一个或多个安全性驾驶模型参数。
[0125]
示例21是如示例1
‑
20中任一项所述的主题，其中，所获取的交通和驾驶信息可任选地包括针对所确定的交通工具区域的交通或驾驶行为信息。
[0126]
示例22是如示例1
‑
21中任一项所述的主题，其中，所获取的交通和驾驶信息可任选地包括针对所确定的交通工具区域的天气状况信息。
[0127]
示例23是如示例1
‑
22中任一项所述的主题，其中，所获取的交通和驾驶信息可任选地包括针对所确定的交通工具区域的历史统计交通和/或事故数据。
[0128]
示例24是如示例1
‑
23中任一项所述的主题，其中，基于所获取的交通和驾驶信息、例如在交通工具的操作期间将安全性驾驶模型的驾驶模型参数中的一个或多个驾驶模型参数改变或更新为一个或多个经改变的或经更新的驾驶模型参数可任选地包括：根据所获取的交通和驾驶信息来确定经改变的或经更新的驾驶模型参数中的一个或多个经改变的或经更新的驾驶模型参数。
[0129]
示例25是如示例1
‑
24中任一项所述的主题，其进一步可任选地包括：确定交通工具的位置和/或确定交通工具距所标识/所确定的交通工具区域的距离；确定交通工具位于所确定的交通工具区域的边界的预定距离内；以及响应于确定交通工具位于所标识/所确定的交通工具区域的预定距离内，控制交通工具根据包括一个或多个经改变的或经更新的驾驶模型参数的安全性驾驶模型来进行操作。
[0130]
示例26是如示例1
‑
25中任一项所述的主题，其进一步可任选地包括：在交通工具进入所确定的交通工具区域之前，由控制系统控制交通工具根据使用第一驾驶模型参数集合的安全性驾驶模型、在第一驾驶模式下进行操作，其中控制交通工具根据使用一个或多个经改变的或经更新的驾驶模型参数的安全性驾驶模型来进行操作可包括：由控制系统从根据使用第一驾驶模型参数集合的安全性驾驶模型进行操作无缝地转变成根据使用一个或多个经改变的或经更新的驾驶模型参数的安全性驾驶模型来进行操作。
[0131]
示例27是一种用于交通工具的安全性系统，该安全性系统可包括：至少一个存储器；一个或多个处理器，耦合至至少一个存储器，该一个或多个处理器被配置成用于：确定具有与交通工具的当前位置或先前位置的交通状况不同的交通状况或特性的交通工具区域；获取针对所确定的交通工具地区的交通和驾驶信息；基于所获取的交通和驾驶信息、在交通工具的操作期间，改变或更新安全性驾驶模型的驾驶模型参数中的一个或多个驾驶模型参数；以及向交通工具的控制系统提供一个或多个经改变的或经更新的驾驶模型参数，以用于控制该交通工具根据包括一个或多个经改变的或经更新的驾驶模型参数的驾驶模
型来进行操作。
[0132]
示例28是如示例27所述的主题，其中，确定交通工具区域可任选地包括：获取针对一个或多个地理区域的信息，以及根据所获取的信息来确定交通工具区域。
[0133]
示例29是如示例28所述的主题，其中，确定交通工具区域可任选地包括：从至少一个外部源获取针对一个或多个地理区域的信息。
[0134]
示例30是如示例28或29中任一项所述的主题，其中，确定交通工具区域可任选地包括：从路线规划信息获取针对一个或多个地理区域的信息。
[0135]
示例31是如示例27
‑
30中任一项所述的主题，其中，确定交通工具区域可任选地包括：确定与交通工具的当前位置或先前位置具有由于不同的操作交通规则而不同的、不同的政治或法律管辖权的地理区域。
[0136]
示例32是如示例27
‑
31中任一项所述的主题，其中，确定交通工具区域可任选地包括：确定交通工具表现出与交通工具的当前位置或先前位置不同的驾驶行为或产生与交通工具的当前位置或先前位置不同的驾驶模式的地理区域。
[0137]
示例33是如示例27
‑
32中任一项所述的主题，其中，所确定的交通工具区域包括一个或多个虚拟边界，该一个或多个虚拟边界延伸超过具有与交通工具的当前位置或先前位置不同的至少一个政治或法律管辖权的地区。
[0138]
示例34是如示例27
‑
33中任一项所述的主题，其中，所确定的交通工具区域可任选地包括具有与交通工具的当前位置或先前位置的天气状况不同的天气状况的地理区域。
[0139]
示例35是如示例27
‑
34中任一项所述的主题，其中，获取针对所确定的交通工具区域的交通和驾驶信息可任选地包括：无线地请求来自至少一个外部源的交通和驾驶信息，以及无线地获取来自至少一个外部源的交通和驾驶信息。
[0140]
示例36是如示例35所述的主题，其中，无线地请求来自至少一个外部源的交通和驾驶信息可任选地包括：确定作为用于获取交通信息的有效源的至少一个外部源，无线地请求来自至少一个有效的外部源的交通和驾驶信息，以及获取来自该至少一个有效的外部源的交通和驾驶信息。
[0141]
示例37是如示例36所述的主题，其中，确定至少一个外部源是否为用于获取交通和驾驶信息的有效源可任选地包括：确定该至少一个外部源是否能够在交通工具进入所确定的交通工具区域之前向该交通工具提供交通和驾驶信息。
[0142]
示例38是如示例35
‑
37中任一项所述的主题，其中，至少一个外部源可以是在距离上最靠近于所确定的交通工具区域的外部源。
[0143]
示例39是示例35
‑
38中任一项所述的主题，其中，至少一个外部源可包括路边单元(rsu)。
[0144]
示例40是如示例35
‑
39中任一项所述的主题，其中，至少一个外部源可包括基站。
[0145]
示例41是如示例35
‑
40中任一项所述的主题，其中，至少一个外部源可包括第二交通工具。
[0146]
示例42是如示例41所述的主题，其中，获取针对所确定的交通工具区域的交通和驾驶信息可进一步包括：请求来自第二交通工具的交通和驾驶信息，接收来自第二交通工具的验证请求，向第二交通工具提供恰当的验证消息，以及接收交通和驾驶信息。
[0147]
示例43是如示例27
‑
42中任一项所述的主题，其中，所获取的交通和驾驶信息可包
括针对所确定的交通工具区域的地理空间信息。
[0148]
示例44是如示例27
‑
43中任一项所述的主题，其中，所获取的交通和驾驶信息可包括针对所确定的交通工具区域的时间信息。
[0149]
示例45是如示例27
‑
44中任一项所述的主题，其中，所获取的交通和驾驶信息可包括针对所确定的交通工具区域的操作驾驶交通规则。
[0150]
示例46是如示例27
‑
45中任一项所述的主题，其中，所获取的交通和驾驶信息可包括针对所确定的交通工具区域的一个或多个安全性驾驶模型参数。
[0151]
示例47是如示例27
‑
46中任一项所述的主题，其中，所获取的交通和驾驶信息可包括针对所确定的交通工具区域的交通或驾驶行为信息。
[0152]
示例48是如示例27
‑
47中任一项所述的主题，其中，所获取的交通和驾驶信息可包括针对所确定的交通工具区域的天气状况信息。
[0153]
示例49是如示例27
‑
48中任一项所述的主题，其中，所获取的交通和驾驶信息可包括针对所确定的交通工具区域的历史统计交通和/或事故数据。
[0154]
示例50是如示例27
‑
49中任一项所述的主题，其中，基于所获取的交通和驾驶信息、在交通工具的操作期间将安全性驾驶模型的驾驶模型参数中的一个或多个驾驶模型参数改变或更新为一个或多个经改变的或经更新的驾驶模型参数可包括：根据所获取的交通和驾驶信息来确定经改变的或经更新的驾驶模型参数中的一个或多个经改变的或经更新的驾驶模型参数。
[0155]
示例51是如示例27
‑
50中任一项所述的主题，其中，一个或多个处理器可进一步被配置成用于：确定交通工具的位置和/或确定交通工具距所标识/所确定的交通工具区域的距离；确定交通工具位于所确定的交通工具区域的边界的预定距离内；以及响应于确定交通工具位于所标识/所确定的交通工具区域的预定距离内，向控制系统提供一个或多个经改变的或经更新的驾驶模型参数。
[0156]
示例52是一种非瞬态计算机可读介质，存储有指令，这些指令在由一个或多个处理器执行时使得该一个或多个处理器执行如示例1
‑
26中任一项所述的方法。
[0157]
示例53是一种交通工具，该交通工具包括：控制系统，该控制系统被配置成用于控制交通工具根据包括驾驶模型参数的驾驶模型来进行操作；根据示例27
‑
49中任一项所述的安全性系统。
[0158]
示例54是如示例53所述的主题，其中，控制系统可进一步被配置成用于：在交通工具进入所确定的交通工具区域之前，控制交通工具根据使用第一驾驶模型参数集合的安全性驾驶模型、在第一驾驶模式下操作。
[0159]
示例55是如示例54所述的主题，其中，控制系统可被配置成用于控制交通工具根据使用一个或多个经改变的或经更新的驾驶模型参数的安全性驾驶模型来进行操作，该操作可包括控制系统用于以下操作：从根据使用第一驾驶模型参数集合的安全性驾驶模型进行操作无缝地转变成根据使用一个或多个经改变的或经更新的驾驶模型参数的安全性驾驶模型来进行操作。
[0160]
尽管以上描述和相关描述、附图可将电子设备组件描绘为单独的元件，但技术人员将会领会将分立的元件组合或集成为单个元件的各种可能性。此类可能性可包括：组合两个或更多个电路以用于形成单个电路，将两个或更多个电路安装到共同的芯片或基座上
以形成集成元件，在共同的处理器核上执行分立的软件组件，等等。相反，技术人员将意识到可将单个元件分成两个或更多个分立的元件，诸如，将单个电路分解为两个或更多个单独的电路，将芯片或基座分成最初设置在其上的分立的元件，将软件组件分成两个或更多个部分并在单独的处理器核上执行每个部分，等等。
[0161]
应当领会，本文中详述的方法的实现方式在本质上是说明性的，并且因此被理解为能够在相应的设备中实现。同样，应当领会，本文中详述的设备的实现方式被理解为能够被实现为相应的方法。因此，应当理解，与本文详述的方法对应的设备可以包括被配置成执行相关方法的每个方面的一个或多个组件。
[0162]
以上描述中定义的所有首字母缩写词附加地包含在本文包括的所有权利要求中。