在用于与其他交通参与者通信的通信网络中提供关于周围环境对象的对象消息的方法与流程

1.本发明涉及用于在通信网络中提供关于在交通参与者的周围环境中所识别到的对象的对象消息用于与其他交通参与者通信的一种方法、一种分析评价单元、一种计算机程序和一种计算机可读的介质。


背景技术：

2.车辆的日益增加的自动化伴随着对用于自动化行驶的车辆的周围环境的高度可靠的周围环境模型的日益增长的需求。为能够对驾驶员进行辅助或使其自身能够做出判断，车辆必须感知其周围环境并且尽可能准确地识别可能的危险。为此目的，可以聚集由车辆侧的传感器——例如摄像机、雷达传感器或者激光雷达传感器——所检测到的数据并且将其包含到交通参与者的周围环境模型中。
3.就此而论，对于车对基础设施通信(v2i)和车对车通信(v2v)的兴趣也增加，所述通信也统称为车对万物通信(v2x)。v2x通信能够通过补充来自进入的v2x消息的数据来改良周围环境模型。
4.集体感知基于如下内容：通过v2x通信向其他已连接的站点——例如其他车辆、行人或者基础设施元素——发送或者从所述已连接的站点接收关于交通参与者的当前的周围环境的消息，例如在etsi tr 103 562，智能运输系统(its)；车辆通信；基本应用集；集体感知服务(cps)分析中描述的那样。亦称collective perception messages(集体感知消息)(cpm)的这些消息可以包含例如关于所识别到的对象的数据，所述所识别到的对象例如是其他交通参与者、障碍物、车道标记、取向点、交通信号灯或者抽象描述中的自由面。典型的场景例如是高速公路入口，在此，在驶入的车辆与在高速公路上行驶的车辆之间交换关于所识别到的对象的消息。
5.这样的消息可以包括例如关于本车辆和其传感器的信息以及所识别到的对象的清单。集体感知能够通过如下方式减小参与的站点关于其相应的当前的周围环境的周围环境不确定性：能够感知相对较高数量的对象并且也能够改良感知到的对象数据的质量。
6.目前，欧洲电信标准化协会(etsi)的智能运输系统委员会建议一种集体感知服务，用于在欧盟进行标准化。该建议主要涉及所交换的消息的内容和应生成消息的频率。


技术实现要素：

7.在此背景下，以在此所提出的方案提出根据独立权利要求所述的用于在通信网络中提供关于在交通参与者的周围环境中所识别到的对象的对象消息用于与其他交通参与者通信的一种方法、一种分析评价单元、一种计算机程序和一种计算机可读的介质。在此所提出的方案的有利的扩展方案和改良从说明书中得出并在从属权利要求中描述。
8.本发明的实施方式使得能够以有利的方式从在交通参与者的周围环境中通过传感器所检测到和识别到的多个对象中选择如下对象：所述对象对于该交通参与者以及对于
其他交通参与者而言具有特别的相关性。可以根据多个标准计算该相关性。尤其是，能够通过下述方式计算所述相关性：为所识别到的对象的不同的性能配属不同的优先值，并且由这些优先值计算总优先级。现在，根据配属给各一个所识别到的对象的总优先级可以确定是否应生成关于有关对象的消息并且将该消息发送给其他交通参与者，或者说，如果该消息包含所识别到的对象的列表，则可以确定是否应将所识别到的对象记录到所识别到的对象的列表中。为此，可以将总优先级与例如预定义的阈值进行比较。这具有如下优点：对于每个所识别到的对象，仅需要执行唯一的阈值比较，以便判断是否应生成对象消息，而不是如迄今常见的那样，为对象的探测到的特性中的每个特性都执行自身的阈值比较。
9.本发明的第一方面涉及一种用于在用于与其他交通参与者通信的通信网络中提供关于在交通参与者的周围环境中所识别到的对象的对象消息的方法。该交通参与者具有传感装置和分析评价单元，该传感装置用于检测周围环境，该分析评价单元用于分析评价通过传感装置所产生的传感器数据。此外，该分析评价单元配置为用于经由通信网络传输——即发送和/或接收——对象消息。该方法包括下述步骤，优选以所说明的顺序：在分析评价单元中接收通过传感装置所产生的传感器数据；基于所述传感器数据识别在交通参与者的周围环境中的至少一个对象，其中，求取描述对象的运动的至少一个运动参数和/或描述对象的另外的特性的至少一个另外的对象参数；由所述运动参数和/或另外的对象参数计算对象传输优先级，其中，该对象传输优先级代表所识别到的对象对于交通参与者和/或其他交通参与者而言的相关性；根据该对象传输优先级确定是否应将所识别到的对象记录到对象消息中；若是，则生成具有所识别到的对象的对象消息并经由该通信网络发送该对象消息。
10.传感装置能够包括例如摄像机、雷达传感器或者激光雷达传感器。分析评价单元可以是例如交通参与者——例如车辆——的车载计算机的组件。此外，分析评价单元能够实施为用于控制该交通参与者，例如对该交通参与者进行转向、制动和/或加速。交通参与者能够具有执行装置，该执行装置能够通过分析评价单元来操控。执行装置能够包括例如转向执行器或者制动执行器或者马达控制器。分析评价单元也能够实施为用于基于由其他交通参与者提供的且经由通信网络接收的对象消息来控制交通参与者。
11.交通参与者例如可以理解为机动车、交通基础设施元素(亦称路侧单元)、自行车、踏板车(tretroller)或者行人，所述机动车例如是载客汽车、载重汽车、公共汽车或者摩托车。
12.通信网络可以理解为用于交通联网的网络，例如从车到车(v2v或car2car)、从车到路(v2r)、从车到基础设施(v2i)、从车到网络(v2n)或者从车到人(v2p)。例如，对象消息能够通过无线通信连接在通信网络的参与者之间传输，所述无线通信连接例如是wlan连接、蓝牙连接或者移动无线电连接。
13.对象消息例如可以除了包含头部之外，还包含清单，该清单具有所识别到的对象、关于交通参与者——例如关于交通参与者的转向角、位置、方向或者速度——的说明和关于交通参与者的传感装置——例如关于传感装置的视场或者作用范围——的说明。主要可以通过例如位置、位态、速度、尺寸或者对象类来描述所识别到的对象。
14.运动参数能够描述例如对象在与交通参与者固定连接的车辆坐标系和/或具有地理坐标的外部坐标系中的位置、位态、速度、加速度或者预期轨迹。
15.另外的对象参数一般可以理解为独立于对象的至少一个运动参数所求取到的参数。根据下面的实施方式更详细地阐述对象参数具体可以理解为何。
16.对象传输优先级可以理解为计算出的总优先值。在此，可以为每个所识别到的对象配属恰好一个对象传输优先级。对象传输优先级可以由关于所识别到的对象的至少一个特性的至少一个参数计算出，例如通过将运动参数与至少一个另外的对象参数相加和/或相乘来计算出。替代地可以实现，基于运动参数计算配属给该运动参数的优先值并且基于另外的对象参数计算配属给另外的对象参数的优先值，然后由所述优先值计算对象传输优先级。换言之，可以首先将运动参数或另外的对象参数以适合的方式换算成相应的优先值，然后由优先值计算对象传输优先级。在换算成优先值时，运动参数或另外的对象参数可以根据其对于交通参与者而言的重要性或者相关性被加权。因此能够使得不同类型的参数可以相互比较。
17.为判断所识别到的对象是否是对象消息的主题，即例如该所识别到的对象是否应记录到对象消息的所识别到的对象的列表中，可以将对象传输优先级与例如保存的阈值进行比较。在此，当对象传输优先级高于阈值时，可以生成具有所识别到的对象的对象消息。反过来，当对象传输优先级低于阈值时，可以不生成对象消息或者可以生成不具有该所识别到的对象的对象消息。
18.本发明的第二方面涉及一种分析评价单元，该分析评价单元实施为用于执行在上下文中所描述的方法。在上下文中所描述的方法的特征也可以是分析评价单元的特征。
19.本发明的另外的方面涉及一种计算机程序，当在处理器上执行该计算机程序时，该计算机程序执行在上下文中所描述的方法，以及涉及一种计算机可读的介质，在该介质上存储有这种类型的计算机程序。
20.计算机可读的介质可以是例如硬盘、usb存储设备、ram存储器、rom存储器、eprom存储器或者flash存储器。计算机可读的介质还可以是能够实现程序代码的下载的数据通信网络，例如互联网。计算机可读的介质可以是暂时性的，也可以是非暂时性的。
21.在上下文中所描述的方法的特征也可以是计算机程序的和/或计算机可读的介质的特征。
22.关于本发明的实施方式的思想主要可以视为基于以下所描述的构思和认识。
23.在上文更前面的部分中所阐述的对象消息在通信网络的已连接的站点之间的交换，能够为自动化驾驶功能带来关键优点，其方式是，可以改良交通参与者的周围环境模型。通常，并非所有所识别到的对象对于周围环境模型而言都具有相同的相关性。例如，对于交通参与者而言，位于道路上的、可能构成多个车辆的潜在危险的对象可以比位于人行道上的对象构成更高的功能效用。另一方面，这样的对象消息的周期性传输可能导致通道超载并且因此可能导致通信网络的功率降低。因此在待传输的对象和传输频率(当车载传递带器不止一次地识别到同一对象时例如也可以多次发送该对象)方面，应找到在对象的功能效用与网络负荷率之间的折衷。
24.因此重要的是，为消息生成设计适合的规则，借助所述规则能够实现在两个标准之间的良好折衷。在此描述的生成规则基于对所识别到的对象进行的优先级分配。根据所识别到的对象对于交通参与者或者其他交通参与者而言的经估计的功能效用，计算该所识别到的对象的优先级。
25.目前的生成规则主要基于所识别到的对象的动态特性，即基于所述所识别到的对象的位置和速度的变化。另外的、同样重要的标准较少地被考虑到。
26.相反，在此描述的方案能够实现在相应的生成规则的基础上对所识别到的对象的功能效用的差异化估计。
27.根据一种实施方式，可以将运动参数与另外的对象参数相加和/或相乘以便计算对象传输优先级。附加或替代地，可以对两个参数中的至少一个参数进行加权并且可以由经加权的参数计算对象传输优先级。所述加权例如可以通过有关参数与适合的加权因子的相乘或者求幂来实现。例如可以预给定加权因子并且将该加权因子保存在分析评价单元中。由此能够借助较低的开销使不同类型的参数可以相互比较。
28.根据一种实施方式，运动参数可以说明所识别到的对象是否沿着和/或横向于交通参与者的行驶方向运动。在此，如果所识别到的对象横向于行驶方向运动，则可以更高地对运动参数进行加权。附加或替代地，如果所识别到的对象沿着行驶方向运动，则可以对运动参数更低地进行加权。由此能够以更高的精度计算对象传输优先级。
29.根据一种实施方式，该方法另外还包括：将所识别到的对象添加到代表交通参与者的周围环境的周围环境模型中，其中，该周围环境模型存储运动参数和/或另外的对象参数。在此，可以基于传感器数据在彼此相继的时间步长(zeitschritten)中更新所存储的运动参数和/或所存储的另外的对象参数。此外，可以求取所存储的运动参数在至少两个时间步长之间的变化和/或所存储的另外的对象参数在至少两个时间步长之间的变化。然后可以由所存储的运动参数的所述变化和/或所存储的另外的对象参数的所述变化计算对象传输优先级。
30.换言之可以求取：通过借助来自当前的测量的传感器数据更新周围环境模型，运动参数或另外的对象参数变化到怎样的程度。能够根据变化的程度推断出所识别到的对象的更高的或者更低的优先级。例如可以是：该变化越大则该优先级越高。
31.周围环境模型可以理解为交通参与者的周围环境模型的模型表示、尤其是三维表示。换言之，周围环境模型可以是动态数据结构，在该动态数据结构中，相关对象——例如其他车辆或者基础设施元素——可以在地点和时间方面在与该交通参与者共同的参考系中被示出。
32.交通参与者的自身运动例如可以通过自身运动模型——在最简单的情况下例如是运动学的线性单轨迹模型——或者基于驾驶员意图识别来求取。
33.周围环境模型例如可以主要将交通参与者的交通空间模型化，例如通过道路标记识别、对可自由行驶区域的识别、交通参与者相对于车道的或者在数字地图中的定位或者通过对交通标志或者交通信号设施的识别。
34.传感装置例如可以连续地检测并且在时间上对在交通参与者的周围环境中的对象进行跟踪，亦称tracking。在此，能够估计对象的状态，例如对象的位置、位态或者速度。传感器数据可以包括传感装置的一个或者多个传感器单元的经融合的数据。附加地，能够利用来自数字地图的信息或者车辆外部的经由通信网络接收到的信息以借助周围环境模型识别对象。
35.在识别对象时，能够探测对象和/或对对象进行分类，亦称对象判别(objekt-diskriminierung)。在探测时判断是否存在对象。在分类时，将对象配属给预定义的对象
类，例如对象类“车辆”、“树”、“建筑物”或者“人”。
36.所识别到的对象例如可以作为点模型或者扩展的二维模型或者三维模型被存储，所述模型具有关于相对于周围环境模型中的交通参与者的位置、位态、速度、加速度、偏航角或者偏航率的说明。能够基于传感装置的传感器数据在多个彼此相继的时间步长中连续地对这些说明进行估计，即更新。
37.根据一种实施方式，可以求取关于所识别到的对象的测量可靠性。在此，可以由该测量可靠性计算对象传输优先级。测量可靠性一般可以理解为用于对象识别的精度或者可信度的尺度。换言之，测量可靠性能够说明所识别到的对象是否或者在何种程度上与实际存在的对象一致。例如，能够基于传感器数据通过存在概率的或者状态概率的值、协方差的值或者关于对象的检测、探测和/或分类的另外的概率尺度的值来描述测量可靠性。
38.根据一种实施方式，可以基于传感器数据识别在交通参与者的周围环境中的至少一个另外的对象。在此，可以求取直到所识别到的对象与所识别到的另外的对象和/或与交通参与者的可能的碰撞的时间间隔(英语：time to collision，碰撞时间，或简称为ttc)。此外，可以从所求取到的时间间隔中选择最短时间间隔。然后可以由该最短时间间隔计算对象传输优先级。例如可以是：所选择的最短时间间隔越短则对象传输优先级越大。
39.根据一种实施方式，可以求取遮盖度，该遮盖度显示在交通参与者的周围环境中的至少一个另外的对象被所识别到的对象所进行的遮盖。在此，可以由该遮盖度计算对象传输优先级。例如可以通过被该所识别到的对象遮盖的面积的值来描述该遮盖度。
40.根据一种实施方式，可以将对象配属给至少一个对象类。每个对象类可以配属有一个优先值。可以由配属给该对象的对象类的优先值计算对象传输优先级。不同的对象类对于交通参与者而言的相关性可以是不同的。
41.与此对应，不同的对象类可以以其所配属有的优先值在相互之间进行区分。对象类可以理解为预定义的对象类别或者对象类型。将对象配属给至少一个对象类，亦称分类，例如可以借助机器学习算法来执行。该对象也能够配属给多个对象类。在这种情况下，可以将配属给该对象的对象类的各个优先值汇总为一个单个值。然后可以将该单个值用于计算对象传输优先级。
42.根据一种实施方式，可以求取自从上一次经由通信网络发送和/或接收关于所识别到的对象的较早的对象消息以来的传输时间间隔。在此，可以由传输时间间隔计算对象传输优先级。与交通参与者一样，其他相邻的交通参与者也可以配置为用于经由通信网络发送关于在交通参与者的周围环境中的对象的对象消息。交通参与者的分析评价单元例如可以接收所述对象消息，并且可以以适合的方式处理所述对象消息以更新其自身的周围环境模型。根据该传输时间间隔能够推断出所识别到的对象的实时性。例如可以是：传输时间间隔越长则对象传输优先级越大。
附图说明
43.以下参照所附示图描述本发明的实施方式，其中，既不应将示图也不应将说明书解释为对本发明进行限制。
44.图1示意性示出具有根据本发明的一个实施例的分析评价单元的车辆。
45.图2示意性示出图1中的分析评价单元的分析评价模块。
46.图3示出根据本发明的一个实施例的方法的流程图。
47.所述附图仅仅是示意性的并且不是按比例的。附图中的相同参考标记表示相同或具有相同效果的特征。
具体实施方式
48.图1示出具有分析评价单元102的车辆100，该分析评价单元与车辆100的传感装置104连接，以便处理由传感装置104所产生的传感器数据106。传感装置104实施为用于监控车辆100的周围环境。例如，传感装置104在此实现为摄像机。然而，传感装置104也可以包括多个不同类型的传感器单元。因此，附加或替代于摄像机地，传感装置104可以具有例如至少一个雷达传感器、激光雷达传感器或者超声波传感器。
49.另外，分析评价单元102与车辆100的执行装置108连接。执行装置108可以包括例如转向执行器或者制动执行器或者用于马达控制的执行器。分析评价单元102可以实施为基于传感器数据106产生用于操控执行装置108的控制信号110，以便自动化地控制车辆100，即对该车辆进行转向、制动、加速或者根据数字地图中的预给定的路线导航。附加或替代地，分析评价单元102可以实施为基于传感器数据106产生用于驾驶员信息的信号。
50.分析评价单元102包括分析评价模块112和与该分析评价模块连接的通信模块114，该通信模块配置为用于经由通信网络传输数据。通信网络将车辆100与另外的交通参与者联网，例如通过无线通信连接。模块112、114可以在硬件和/或软件中实施。
51.分析评价模块112配置为用于从传感装置104接收传感器数据106并且处理和分析评价这些传感器数据用以识别在车辆100的周围环境中的对象。在该例子中，分析评价模块112基于传感器数据106识别另外的车辆116，该另外的车辆在车辆100前方行驶。例如，分析评价模块112识别另外的车辆116的位置、速度和对象类。此外，分析评价模块112基于另外的车辆116的位置、速度和对象类计算对象传输优先级，该对象传输优先级显示另外的车辆116对于车辆100或者对于整个驾驶周围环境而言在怎样的程度上相关。分析评价模块112根据所计算出的对象传输优先级判断是否应在通信网络中提供对象消息118，该对象消息包含关于另外的车辆116的信息，所述信息在此是该另外的车辆的位置、速度和对象类。在该例子中，分析评价模块112确定足够高的对象传输优先级并且与此对应地生成关于另外的车辆116的对象消息118。通信网络114经由通信网络发送对象消息118。对象消息118例如可以由第三车辆120接收，该第三车辆可以以与车辆100类似的方式配置为用于经由通信网络与其他交通参与者通信。
52.图2示意性示出图1中的分析评价模块112的一种可能的配置。分析评价模块112包括识别组件200，该识别组件接收传感器数据106并且从传感器数据106中确定例如另外的车辆116的速度和加速度，该分析评价模块可以理解为车辆100的周围环境模型在硬件和/或软件中的实施。此外，识别组件200确定另外的车辆116的对象类，在此例如给该另外的车辆配属对象类“车辆”。与此对应，识别组件200输出三个参数p1、p2、p3，其中，第一参数p1描述另外的车辆116的速度的量值，第二参数p2描述另外的车辆116的加速度的量值，第三参数p3描述根据另外的车辆116的识别出的对象类所确定的优先值。
53.参数p1、p2、p3进入到优先级计算组件202中，该优先级计算组件由参数p1、p2、p3计算对象传输优先级p。为此可以对参数p1、p2、p3进行加权，如下文更详细地描述的那样。
54.消息产生组件204配置为用于基于对象传输优先级p确定是否应发送关于另外的车辆116的对象消息。为此，消息产生组件204将对象传输优先级p与例如保存的阈值进行比较。在该例子中，对象传输优先级p大于阈值。与此对应，消息产生组件204产生对象消息118，该对象消息具有关于所识别到的另外的车辆116的信息。对象消息118可以包括例如参数p1、p2、p3。附加地，对象消息118可以包括关于另外的车辆116的另外的所识别到的特性的另外的参数pi。在此，基于传感器数据106由识别组件200求取和提供另外的参数pi。
55.图3示出方法300的流程图，该方法例如可以由图1和图2中的分析评价单元102来执行。
56.在此，在第一步骤310中接收传感器数据106。
57.在第二步骤320中基于传感器数据106执行对象识别。在此，识别到另外的车辆116。更准确地说，估计关于另外的车辆116的至少一个运动参数p1、p2和/或至少一个另外的对象参数p3。所述估计可以连续地在多个彼此相继的时间步长中进行。换言之，能够基于传感器数据106连续地更新参数p1、p2、p3。
58.在第三步骤330中将参数p1、p2、p3汇总成对象传输优先级p。
59.在第四步骤340中对对象传输优先级p进行分析评价，以便判断是否应生成关于另外的车辆116的对象消息118。
60.如果对象传输优先级p足够高，则在第五步骤350中生成对象消息118并经由该通信网络发送给其他交通参与者，例如发送给另外的车辆116和120。
61.下面，借助另外的表述再次描述不同的实施例。
62.分析评价单元102例如可以配置为用于计算车辆100的周围环境模型。在周围环境模型中可以存储有由传感装置104检测的对象的清单。在此，每个所识别到的对象具有其所配属有的对象传输优先级p。每当生成新的对象消息时，为每个所识别到的对象计算多个优先值pi并且将所述多个优先值相互组合成对象传输优先级p。换言之，对象传输优先级p不是存储在周围环境模型中，而是基于周围环境模型中的对象数据来计算。各个优先值pi例如可以基于下述标准或者问题。
63.1.该对象识别有多么准确和可靠？
64.为此，计算关于所识别到的对象——在此是另外的车辆116——的测量可靠性。具有高测量可靠性的、即具有高置信值的测量应以更高的优先级来传输：
65.p4＝测量可靠性
66.2.通过传感器数据106在怎样的程度上改良周围环境模型中的对象数据？
67.这可以借助不同的互补的方法来测量或者估计。例如，在将测量集成到周围环境模型中之后，可以通过存在概率或者协方差计算所识别到的对象的可信度——亦称对象置信值——的增加。如果所识别到的对象还未存在于周围环境模型中，则可以在将测量集成到周围环境模型中之前将该置信值置为零。显著提高对象置信值的测量应以更高的优先级来传输：
68.p5＝偏差。
69.偏差应理解为在测量被集成到周围环境模型中之后的对象置信值与测量被集成到周围环境模型中之前的对象置信值之间的偏差。该偏差例如可以通过减法或者商来表达。
70.同样地，可以检测对象的动态特性，例如该对象的速度或者加速度的绝对值。具有高动态性的对象应以相应更高的优先级来传输。
71.p1＝|对象的速度|
72.p2＝|对象的加速度|
73.附加地，在测量被集成到周围环境模型中之后，可以检测对象的动态特性的变化。显著改变对象的动态特性的测量应以更高的优先级来传输。
74.p6＝偏差(在测量被集成到周围环境模型中之后的对象位置与测量被集成到周围环境模型中之前的对象位置之间的偏差)
75.p7＝偏差(在测量被集成到周围环境模型中之后的对象速度与测量被集成到周围环境模型中之前的对象速度之间的偏差)
76.p8＝偏差(在测量被集成到周围环境模型中之后的对象加速度与测量被集成到周围环境模型中之前的对象加速度之间的偏差)
77.在此，可选地可以在横向于交通流的位置变化与沿着交通流的位置变化之间进行区分，其中，后者的相关性小于前者的相关性。
78.3.以怎样的可能性发生所识别到的对象116与相邻车辆的碰撞？
79.为此，求取所识别到的对象116的和周围环境模型中的所有车辆的预期轨迹。根据预期轨迹，为每个车辆计算直至与所识别到的对象的可能的碰撞的时间，亦称碰撞时间(ttc)。所识别到的具有更短的直至碰撞的时间的对象应以更高的优先级向其他车辆传输：。
80.p8＝min ttc(所识别到的对象与周围环境模型中的所有车辆之间)
81.4.所识别到的对象116可以被配属给哪种对象类型？
82.可以根据不同对象类对所识别到的对象116进行分类，所述对象类例如是行人、骑车者、载客汽车或者载重汽车。特别有危险的交通参与者——如行人或骑车者——应具有更高的优先级，因为对于他们而言，由于在预测他们的轨迹方面的不确定性而更难以估计碰撞风险，并且他们由于其更小的尺寸而可能更难以被其他车辆识别到：
83.p8＝f(对象类)
84.5.所识别到的对象116造成多大的遮盖？
85.所识别到的对象116可能部分地或者完全地遮盖其他对象，使得这些其他对象不再能够被车辆100检测到。例如，停放的lkw可能阻止或者妨碍对位于其后方的车辆或者行人的识别。通过所识别到的对象116遮盖的相关区域能够通过周围环境模型来估计。应以更高的优先级传输产生大的遮盖的所识别到的对象：
86.p
10
＝通过所识别到的对象遮盖的相关区域
87.6.上一次发送具有关于所识别到的对象116的信息的对象消息118是在何时？
88.如果已经很长时间未再发送与所识别到的对象16有关的对象消息，则相邻车辆的与此有关的数据可能不再是最新的。与此对应，所识别到的对象116应获得更高的优先级。如果第一次发送关于所识别到的对象116的对象消息118，则该优先级例如首先设置为默认值。
89.p
11
＝自从上一次发送关于所识别到的对象116的对象消息118以来的时间
90.7.上一次接收具有关于所识别到的对象116的信息的对象消息是在何时？
91.如果已经很长时间未再接收到与所识别到的对象16有关的对象消息，则相邻车辆可能不能够借助其车载传感器识别到该对象。与此对应，所识别到的对象116应获得更高的优先级。如果仍未接收到关于所识别到的对象116的对象消息，则该优先级例如首先设置为默认值：
92.p
12
＝自从上一次接收到关于所识别到的对象116的对象消息以来的时间
93.一旦所有优先值pi已被计算出，就在使用pi的适合的函数的情况下将所述优先值pi组合成对象传输优先级p。这种函数可以是例如经加权的和p＝∑pi·
wi、经加权的乘积或者它们的组合，其中，wi表示权重，通过权重使得优先值pi在考虑到其不同的重要性的情况下可以相互比较。
94.具有对象传输优先级的所识别到的对象的清单例如可以周期性地发送给传输协议。该传输协议可以根据对象传输优先级p选择应传输所识别到的对象中的哪些对象。如果所选择的对象的数量大于零，则生成对象消息118。否则，例如不生成对象消息118。
95.最后需要指出的是，诸如“具有”“包括”等术语并不排除另外的元素或步骤，并且诸如“一”或“一个”之类的术语并不排除多个。权利要求书中的参考标记不应被视为限制。