车辆控制系统和方法与流程

1.本公开涉及远程驾驶员辅助技术(redat)，包括车辆远程停车辅助(repa)，并且更具体地涉及用于在远程停车过程期间确定在车辆和移动装置之间的距离的系统和方法。


背景技术：

2.车辆可以包括在没有来自用户的控制或仅有来自用户的微小控制的情况下远程驾驶自身的能力。一些车辆可能能够自己停放，而所有者或驾驶员则从车辆的外部进行观看并且不提供运动控制或提供最小的运动控制。在这些情况下，驾驶员可以从与车辆通信的手持式计算装置发起远程停车操作。因此，计算装置能够远程地控制车辆的一个或多个方面。
3.在远程控制车辆的这些情况下，可能要求用户在控制车辆的同时保持在车辆的特定距离内。一些州、国家或其他行政辖区可能要求驾驶员在距车辆的阈值距离内，以便允许该远程停车特征发生。例如，法规或法律可能要求驾驶员在远程停车特征的操作期间在车辆的10米内，并且如果驾驶员太远则可能要求车辆停止。
4.关于这些和其他考虑因素，提出了本文的公开内容。


技术实现要素：

5.本公开总体涉及远程驾驶员辅助技术(redat)，包括车辆远程停车辅助(repa)，并且更具体地涉及用于在远程停车过程期间确定在车辆和移动装置之间的距离的系统和方法。具体地，所述系统和方法涉及确定噪声因子和用于消除所述噪声因子的补救措施以能够使用第一方法来确定所述距离。所述第一方法是基于来自移动装置的相机的关于车辆的图像和所述车辆的数字模型。
6.示例性车辆控制系统110包括车辆100(包括车辆计算机112和标记特征114)和移动装置120(包括相机122)。车辆控制系统110被配置为在远程停车过程期间确定在车辆100和移动装置120之间的距离130。
7.确定距离130的第一方法是基于来自移动装置120的相机122的关于车辆100的图像140和车辆100的3d模型142。车辆100可以将车辆100的3d模型142传输到移动装置120。移动装置120被配置为接收3d模型142，捕获车辆100的图像140，以及基于图像140和3d模型142来确定在移动装置120和车辆100之间的距离130。
8.可以将距离130与阈值距离160(例如，6米)进行比较，所述阈值距离确定车辆控制系统110是否可以用于控制车辆100。例如，如果所计算距离130大于阈值距离160，则禁用用移动装置120进行控制，直到距离130小于阈值距离130。
9.距离130可能无法基于图像140和3d模型142来确定，这是因为噪声因子可能会使图像140失真。例如，噪声因子可以包括车辆100上的雪、车辆100在相机122的镜头处的光反射、活跃的降雨、雪雾、低自然光(例如，夜晚)。
10.如果无法基于图像140和3d模型142来确定距离130，则移动装置120对图像140执
行噪声因子检测以确定噪声因子。噪声因子可以根据噪声因子模型170来确定。噪声因子模型170可以是在各种噪声因子上训练的机器学习模型。特别地，可以在用噪声因子分类标记的图像上训练机器学习模型。
11.可以另外地在来自传感器180(例如，在车辆100和/或移动装置120上的)的传感器数据或信息上训练机器学习模型。传感器180可以包括相机、全球定位系统(gps)、温度传感器、气压计等。机器学习模型还可以在包括来自气象站的天气数据等的由车辆计算机112和/或移动装置120收集的数据上进行训练。
12.对于某些噪声因子分类而言，可以提供一种或多种补救措施。例如，补救措施可以包括供用户执行以从图像140消除噪声因子的动作。基于机器学习模型的噪声因子分类，移动装置120可以确定是否存在与噪声因子相关联的补救措施。如果存在补救措施，则移动装置120向移动装置120的用户界面提供补救措施，以向用户指示要执行什么动作来试图消除噪声因子。例如，如果噪声因子分类是雪，则移动装置120提供包括刷掉车辆100上的雪的补救措施。如果噪声因子是光反射，则移动装置120提供移动到不同位置的消息。在用户执行所建议的动作之后，移动装置120再次尝试基于图像140和3d模型142来确定距离130。
13.如果噪声因子不包括相关联的补救措施(例如，雾)或者利用所建议的补救措施不能消除噪声因子，则移动装置120根据第二方法确定距离130。例如，第二方法可以包括使用来自车辆相机的图像(例如，用于检测面部、姿势、电话的成像技术)、在车辆100和移动装置120之间的无线连接的强度(例如，蓝牙或wi-fi)、用于对低频(lf)钥匙扣的位置进行三角测量的lf天线、基于车辆100的所计算轨迹和移动装置120的所计算轨迹确定距离、其组合等。
14.在本文中更详细地提供了本公开的这些和其他优点。
附图说明
15.参考附图阐述具体实施方式。使用相同的附图标记可以指示类似或相同的项。各种实施例可以利用除了附图中示出的那些之外的元件和/或部件，并且一些元件和/或部件可能不存在于各种实施例中。附图中的元件和/或部件不一定按比例绘制。在整个本公开中，根据上下文，单数和复数术语可以可互换地使用。
16.图1描绘了根据本公开的用移动装置控制车辆的车辆控制系统。
17.图2是根据本公开的噪声因子模型的示意图。
18.图3是根据本公开的示例性方法的流程图。
19.图4描绘了根据本公开的图1的车辆控制系统。
具体实施方式
20.下文将参考附图更全面地描述本公开，附图中示出了本公开的示例性实施例，并且所述实施例不意图为限制性的。
21.车辆控制系统110包括车辆100和移动装置120。车辆100包括车辆计算机112、标记特征114和传感器180。移动装置120包括相机122。
22.关于图4进一步详细描述车辆控制系统110。
23.车辆100可以采取另一种乘用或商用汽车的形式，诸如，例如，卡车、汽车、运动型
多用途车、跨界车辆、厢式货车、小型货车、出租车、公交车等，并且可以被配置为包括各种类型的汽车驱动系统。示例驱动系统可包括具有汽油、柴油或天然气动力燃烧发动机的各种类型的内燃发动机(ice)动力传动系统，其具有常规的驱动部件，诸如变速器、驱动轴、差速器等。
24.在另一种配置中，车辆100可以被配置为电动车辆(ev)。更具体地，车辆100可以包括电池ev(bev)驱动系统。车辆100可被配置为具有独立车载动力装置的混合动力ev(hev)或包括hev动力传动系统的插电式hev(phev)，该hev动力传动系统可连接到外部动力源(包括具有燃烧发动机动力装置和一个或多个ev驱动系统的并联或串联混合动力动力传动系统)。hev可以包括用于蓄电的电池和/或超级电容器组、飞轮蓄电系统或者其他发电和蓄电基础设施。
25.车辆100可被进一步配置为使用燃料电池(例如，氢燃料电池车辆(hfcv)动力传动系统等)和/或这些驱动系统和部件的任何组合将液体或固体燃料转换为可用动力的燃料电池车辆(fcv)。
26.此外，车辆100可以是手动驾驶的车辆，和/或被配置为以完全自主(例如，无人驾驶)模式(例如，5级自主)或以一个或多个部分自主模式操作。部分自主模式的示例在本领域中被广泛地理解为1级至5级自主。
27.具有1级自主的自主车辆(av)通常可包括单个自动化驾驶员辅助特征，诸如转向或加速辅助。自适应巡航控制是1级自主系统的一个此类示例，其包括加速和转向两个方面。
28.车辆中的2级自主可提供转向和加速功能的部分自动化，其中一个或多个自动化系统由执行非自动化操作(诸如制动和其他控制)的人类驾驶员监督。
29.车辆中的3级自主通常可提供对驾驶特征的条件自动化和控制。例如，3级车辆自主典型地包括“环境检测”能力，其中车辆可独立于当前的驾驶员而做出明智的决策，诸如加速驶过缓慢移动的车辆，而如果系统无法执行任务，则当前的驾驶员仍准备好重新取得对车辆的控制。
30.4级自主包括具有可独立于人类驾驶员操作但是仍包括用于超驰操作的人类控制的高级自主的车辆。4级自动化还可使自动驾驶模式能够响应于预定义的条件触发(诸如道路危险或系统故障)进行干预。
31.5级自主与无需人类输入进行操作并且通常不包括人类操作的驾驶控制的自主车辆系统相关联。
32.车辆100(和/或移动装置120)上的传感器180可以包括相机、全球定位系统(gps)、温度传感器、气压计、惯性传感器、雷达和/或激光雷达、其组合等。
33.惯性传感器180可以被配置为检测车辆100和/或移动装置120的位置、速度和航向。惯性传感器可以包括加速度计、陀螺仪、轮速传感器、罗盘或有向传感器、其组合等。其他传感器包括可以电耦合到车辆计算机112或移动装置120使得可以传输和接收信息的那些传感器。例如，由车辆计算机112和/或移动装置120收集的数据可以包括来自气象站的天气数据等。
34.车辆控制系统110被配置为在远程停车过程期间确定在车辆100和移动装置120之间的距离130。可以将距离130与阈值距离160(例如，6米)进行比较。阈值距离160确定可以
使用车辆控制系统110来控制车辆100时的最大距离。例如，如果距离130大于阈值距离160，则禁用用移动装置120控制车辆100，直到距离130小于阈值距离160。
35.确定距离130的第一方法是基于来自移动装置120的相机122的关于车辆100的图像140和车辆100的3d模型142。车辆100可以将车辆100的3d模型142传输到移动装置120。移动装置120被配置为接收3d模型142，捕获车辆100的图像140，以及基于图像140和3d模型142来确定在移动装置120和车辆100之间的距离130。
36.特别地，车辆100可以包括在标记位置处的标记特征114(例如，灯)。车辆100上的每个标记位置与车辆坐标系的坐标相关联，使得标记特征114之间的距离和空间关系以及标记位置是已知的。
37.每个标记特征114包括独特的图案和/或其他标记特性，其被配置为通过图像处理、图案识别和/或其他计算机视觉技术来检测。可以读取标记特征114以访问相关联的标记信息，诸如标记特征114的名称、标记位置以及与其他标记特征114的空间关系(例如，与其的距离、至其的方向)。
38.移动装置120包括移动装置计算机(例如，如关于车辆计算机112所描述的)、触摸屏显示器和相机122。移动装置计算机包括存储器和处理器。概括地说，移动装置120被配置为与车辆100交互。
39.相机122被配置为捕获车辆100和标记特征114的相机图像140(例如，图像数据)。移动装置120被配置为确定相机图像140中的每个标记特征114在屏幕坐标系上的图像位置。
40.移动装置120包括计算机视觉应用程序，其被配置为执行图像处理、图案识别和/或其他计算机视觉技术以读取相机图像140中的标记特征114以及从相关联的标记信息获得每个标记特征114的标记位置。
41.移动装置120确定变换矩阵(例如，相机模型)，其使相机图像140中的标记特征114的图像位置与标记特征114的标记位置相关。变换矩阵反映相机122的姿态，包括相机122的位置和取向。
42.相机122的取向可以表示为旋转矩阵(例如，表示为旋转角度)。相机122的位置可以由平移向量表示。变换矩阵还可以包括相机特定的调整，诸如针对焦距、图像传感器取向和大小。
43.由于标记特征114的图像位置是已知的(例如，根据相机图像140确定)并且标记特征114的标记位置是已知的(例如，从标记信息访问标记位置)，因此可以例如使用迭代优化方法来确定变换矩阵的元素。相机122的姿态，包括相机122的取向和位置，可以根据变换矩阵的元素来确定。
44.可以根据相机122的位置来确定距离130。
45.确定距离130的第二方法可以基于使用来自车辆100的相机的图像(例如，用于检测面部、姿势、移动装置120的成像技术)、在车辆100和移动装置120之间的无线连接的强度(例如，蓝牙或wi-fi)、用于对低频(lf)钥匙扣或移动装置120的位置进行三角测量的lf天线、基于车辆100的所计算轨迹和移动装置120的所计算轨迹、其组合等。
46.可以基于车辆100的所计算轨迹和移动装置120的所计算轨迹随时间更新距离130。车辆100的轨迹可以基于运动学模型和/或来自传感器180的数据来确定(例如，车辆惯
性数据150可以从车辆100传输到移动装置120)来确定。
47.类似地，移动装置120的轨迹可以基于来自移动装置120的惯性传感器(例如，如关于传感器180所述的)的数据来计算。特别地，移动装置120可以包括惯性测量单元(imu)，其包括测量力、角速率、取向、方向等的一个或多个传感器。传感器可以包括例如加速度计、陀螺仪和磁力计。可以用来自imu的惯性测量结果来确定相机122的经校准姿态的变化，以实时地估计相机122的当前姿态和位置。例如，可以使用视觉惯性测程(vio)或当前测程与建图(ocm)。
48.距离计算中的误差随时间累积并且也被计算出来。如果误差计算变得大于阈值误差，则可能需要使用另一种测量距离的方法。可以基于最低误差量来选择所使用的方法。
49.参考图2，噪声因子模型170可以包括输入层200、一个或多个隐藏层202和输出层204。用于输入层200的值包括图像数据140(例如，图像特征)和来自传感器180的数据。输出层204是预测的噪声因子。
50.输入层200的节点210是图像数据140和传感器数据180以及偏置节点212。隐藏层202可以具有各种数量的“激活”节点220和偏置节点222。输出层的节点230是表征每个噪声因子(例如，“雪”、“雾”和“眩光”)的标签(例如，噪声因子模型170预测针对一组噪声因子的概率值)。
51.每个节点连接到下一层中的每个节点，并且每个连接具有权重，使得隐藏层202中的每个节点是前一层(例如，如果使用附加的隐藏层202，则是第一层200或隐藏层)中的节点中的每一个的加权和。每个节点具有激活函数(例如，单位阶跃)，其基于加权和来确定值(例如，从零到一)。
52.第一层200的输入值是图像数据140和传感器数据180。在第一层之后的每一层中的每个节点处的值通过可以被称为假设函数的方法来计算。假设函数是应用于前一层节点的值(例如，输入值)的加权和的激活函数。加权和是前一层的值乘以在前一层的节点和当前层的节点之间的权重。
53.激活函数可以是值范围在零和一之间的s型函数。因为使用了多个输出标签，所以s型函数允许节点的不同概率或激活水平，并且模型选择拟合图像数据140和传感器数据180的概率最高的输出标签。偏置节点允许激活函数移位或改变陡度。
54.成本函数表示误差(例如，在预测值和实际值之间的差值)的总和。噪声因子模型170确定使成本函数的误差最小化的权重值。为了训练和测试，使用被标记的图像140和传感器数据180(即，已知的输出值)。例如，如果图像140和/或传感器数据180被标记为“雪”，则用于输出层204的输出值对于“雪”将是为一的值，并且对于其他噪声因子将是为零的值。
55.可以使用被标记为训练示例并且用于测试准确性的图像140和传感器数据180来用反向传播方法计算权重。
56.参考图3，车辆控制系统110可以执行确定距离130的示例性方法300。根据方法300的第一步骤310，车辆控制系统110执行第一方法以基于来自相机122的关于车辆100的第一图像140和车辆100的数字模型142来确定在车辆100和移动装置120之间的第一距离130。
57.根据第二步骤320，车辆控制系统110确定是否根据第一方法确定了距离130。
58.根据第三步骤330，如果通过第一方法没有确定第一距离130，则车辆控制系统110确定噪声因子。例如，噪声因子由噪声因子模型170基于第一图像140确定。
59.根据第四步骤340，车辆控制系统110确定补救措施是否与所确定的噪声因子相关联。
60.根据第五步骤350，如果补救措施与所确定的噪声因子相关联，则车辆控制系统110显示要由用户实现的补救措施。补救措施包括供移动装置120的用户执行以从相机122的图像140去除噪声因子的动作。例如，动作作为文本或用符号显示在移动装置120的用户界面上。
61.根据第六步骤360，如果补救措施不与所确定的噪声因子相关联，则车辆控制系统110执行第二方法来确定在车辆100和移动装置120之间的第一距离130。
62.参考图4，更详细地描述了车辆控制系统110。
63.车辆计算机112包括计算机部件，其包括存储器(例如，存储器400)和处理器(例如，处理器402)。
64.处理器可以是任何合适的处理装置或处理装置集，诸如但不限于：微处理器、基于微控制器的平台、合适的集成电路、一个或多个现场可编程门阵列(fpga)和/或一个或多个专用集成电路(asic)。
65.存储器可以是易失性存储器(例如，ram，其可包括非易失性ram、磁性ram、铁电ram和任何其他合适的形式)；非易失性存储器(例如，磁盘存储器、快闪存储器、eprom、eeprom、基于忆阻器的非易失性固态存储器等)；不可更改的存储器(例如，eprom)；只读存储器；和/或高容量存储装置(例如，硬盘驱动器、固态驱动器等)。在一些示例中，存储器包括多种存储器，尤其是易失性存储器和非易失性存储器。
66.存储器是其上可嵌入一个或多个指令集(诸如用于执行本公开的方法的软件)的计算机可读介质。指令可体现如本文所述的方法或逻辑中的一者或多者。指令可在执行指令期间完全地或至少部分地驻留在存储器、计算机可读介质中的任何一者或多者内和/或驻留在处理器内。
67.术语“非暂时性计算机可读介质”和“计算机可读介质”应被理解为包括单个介质或多个介质(诸如，存储一个或多个指令集的集中式数据库或分布式数据库和/或相关联的高速缓存和服务器)。术语“非暂时性计算机可读介质”和“计算机可读介质”还包括能够存储、编码或携载指令集的任何有形介质，所述指令集用于由处理器执行或使系统执行本文所公开的方法或操作中的任一者或多者。如本文所使用的，术语“计算机可读介质”明确地限定为包括任何类型的计算机可读存储装置和/或存储盘，并且不包括传播信号。
68.车辆100包括车辆控制单元(vcu)404，vcu 404包括设置为与车辆计算机112通信的多个电子控制单元(ecu)410。vcu 404可以在车辆系统、所连接的服务器和作为车辆车队的一部分操作的其他车辆之间协调数据。vcu 404可以控制车辆100的各方面，并且实现从车辆系统控制器(诸如，车辆计算机112)接收的一个或多个指令集(例如，方法300)。
69.vcu 404可以包括ecu 410(诸如，例如车身控制模块(bcm)412、发动机控制模块(ecm)414、变速器控制模块(tcm)416、远程信息处理控制单元(tcu)418、约束控制模块(rcm)420等)的任意组合或与其任意组合通信。tcu 418可以被设置为通过控制器局域网(can)总线440与ecu 410进行通信。在一些方面，tcu 418可以检索数据并且作为can总线440的节点发送数据。
70.can总线440可以被配置为多主控串行总线标准以使用基于消息的协议将ecu 410
中的两个或更多个作为节点进行连接，所述基于消息的协议可以被配置和/或编程为允许ecu 410彼此通信。can总线440可以是或包括高速can(其可以具有在can上高达1mb/s、在can灵活数据速率(can fd)上高达5mb/s的位速度)，并且可以包括低速或容错can(高达125kbps)，在一些配置中，所述低速或容错can可使用线性总线配置。在一些方面，ecu 410可以与主机计算机(例如，车辆计算机112、一个或多个服务器等)通信，并且还可以彼此通信而不需要主机计算机。
71.can总线440可以将ecu 410与车辆计算机112连接，使得车辆计算机112可以从ecu 410检索信息、向所述ecu发送信息以及以其他方式与所述ecu交互，以执行根据本公开的实施例所述的步骤。can总线440可以通过两线式总线将can总线节点(例如，ecu 410)彼此连接，所述两线式总线可以是具有标称特性阻抗的双绞线。can总线440也可使用其他通信协议解决方案(诸如面向媒体的系统传输(most)或以太网)来实现。在其他方面中，can总线440可以是无线车内can总线。
72.vcu 404可以经由can总线440通信来直接控制各种负载或者结合bcm 412来实现这种控制。关于vcu 404描述的ecu 410仅被提供用于示例性目的，并且不意图是限制性的或排他性的。对其他控制模块的控制和/或与所述其他控制模块的通信是可能的，并且预期这类控制。
73.ecu 410可使用来自人类驾驶员的输入、来自车辆系统控制器的输入和/或经由通过一个或多个无线信道从其他连接的装置接收到的无线信号输入来控制车辆操作和通信的各方面。当被配置为can总线440中的节点时，ecu 410可以各自包括中央处理单元(cpu)、can控制器和/或收发器。
74.tcu 418可以被配置为向车辆100的车载和非车载无线计算系统提供车辆连接，并且可配置用于在车辆100和其他系统、计算机、服务器、装置和模块之间的无线通信。
75.例如，tcu 418包括用于从gps 432接收和处理gps信号的导航(nav)系统430、低功耗模块(blem)434、wi-fi收发器、超宽带(uwb)收发器和/或下面进一步详细描述的用于使用近场通信(nfc)协议、协议、wi-fi、超宽带(uwb)和其他可能的数据连接和共享技术的其他无线收发器。
76.tcu 418可以包括无线发射和通信硬件，所述无线发射和通信硬件可被设置为与和电信塔(例如，蜂窝塔)及其他无线电信基础设施相关联的一个或多个收发器进行通信。例如，blem 434可以被配置和/或编程为从与电信提供商相关联的一个或多个蜂窝塔和/或与车辆100相关联的远程信息处理服务交付网络(sdn)接收消息，并且向其传输消息以用于协调车辆车队。
77.blem 434可使用和bluetooth通信协议通过广播小广告包和/或收听小广告包的广播并且与根据本文所述的实施例配置的响应装置建立连接来建立无线通信。例如，blem 434可包括针对响应于或发起通用属性配置文件(gatt)命令和请求的客户端装置的gatt装置连接性。
78.外部服务器(例如，服务器442)可以经由一种或多种网络452与车辆100和移动装置120通信地耦合，所述一种或多种网络可以经由一个或多个无线信道450进行通信。图4中将一个或多个无线信道450描绘为经由一种或多种网络452进行通信。
79.移动装置120可以使用近场通信(nfc)协议、协议、wi-fi、超宽带(uwb)和其他可能的数据连接以及分享技术经由直接通信(例如，信道454)与车辆100相连接。
80.一种或多种网络452示出了本公开的各种实施例中讨论的已连接装置可在其中进行通信的示例性通信基础设施。一种或多种网络452可以是和/或可包括互联网、专用网络、公共网络或使用任一种或多种已知的通信协议操作的其他配置，所述已知的通信协议是诸如例如传输控制协议/互联网协议(tcp/ip)、基于电气和电子工程师协会(ieee)标准802.11的wi-fi、wimax(ieee 802.16m)、超宽带(uwb)以及蜂窝技术，诸如时分多址(tdma)、码分多址(cdma)、高速分组接入(hspda)、长期演进(lte)、全球移动通信系统(gsm)和第五代(5g)、通用移动电信系统(umts)、长期演进(lte)等。
81.nav系统430可以被配置和/或编程为确定车辆位置。nav系统430可以包括全球定位系统(gps)接收器，所述全球定位系统(gps)接收器被配置或编程为相对于与gps 432相关联的卫星或地面发射塔对车辆位置进行三角测量。
82.nav系统430还可以被配置或编程为开发从当前车辆位置到所选择目的地的路线，显示地图并呈现至所选择目的地的方向，以及确定行进至所选择位置的估计时间以及预测的到达时间。估计的到达时间可基于位置、速度和航向或nav系统430确定的其他车辆信息。
83.bcm 412通常包括传感器、车辆性能指示器以及与车辆系统相关联的可变电抗器的集成，并且可包括基于处理器的配电电路，所述配电电路可控制与车身(诸如车灯、车窗、安全装置、门锁和访问控制以及各种舒适性控件)相关联的功能。bcm 412还可作为总线和网络接口的网关操作，以与远程ecu进行交互。
84.bcm 412可以协调各种车辆功能性中的任一种或多种功能，包括能量管理系统、警报、车辆防盗器、驾驶员和乘坐者进入授权系统、手机即钥匙(paak)系统、驾驶员辅助系统、自主车辆(av)控制系统、电动车窗、车门、致动器以及其他功能性等。bcm 412可以被配置用于车辆能量管理、外部照明控制、刮水器功能性、电动车窗和车门功能性、暖通空调系统以及驾驶员集成系统。
85.在其他方面，bcm 412可控制辅助设备功能性和/或负责此类功能性的集成。在一个方面，具有车辆控制系统的车辆可至少部分地使用bcm 412来集成所述系统。例如，bcm 412可以用于根据所确定的距离130来控制车辆系统。
86.在以上公开中，已参考了形成以上公开的一部分的附图，附图示出了其中可实践本公开的具体实现方式。应理解，在不脱离本公开的范围的情况下，可以利用其他实现方式，并且可以进行结构改变。本说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“示例性实施例”等的引用指示所描述的实施例可以包括特定特征、结构或特性，但每个实施例可以不一定包括所述特定特征、结构或特性。另外，此类短语不一定是指同一实施例。此外，当结合实施例描述特征、结构或特性时，无论是否明确描述，本领域的技术人员都将认识到结合其他实施例的此类特征、结构或特性。
87.还应当理解，如本文所使用的词语“示例”意图在本质上是非排他性的和非限制性的。更具体地，如本文所使用的词语“示例性”指示若干示例中的一个示例，并且应当理解，对所描述的特定示例并没有过分的强调或偏好。
88.计算机可读介质(也称为处理器可读介质)包括参与提供可由计算机(例如，由计
算机的处理器)读取的数据(例如，指令)的任何非暂时性(例如，有形)介质。此类介质可采取许多形式，包括但不限于非易失性介质和易失性介质。计算装置可以包括计算机可执行指令，其中所述指令可由一个或多个计算装置(诸如以上列出的那些)执行并且存储在计算机可读介质上。
89.关于本文所描述的过程、系统、方法、启发法等，应理解，尽管已经将此类过程等的步骤描述为根据某个有序顺序发生，但是此类过程可以以与本文所描述的次序不同的次序执行所描述的步骤来实践。还应理解，可以同时执行某些步骤，可以添加其他步骤，或者可以省略本文所描述的某些步骤。换句话说，本文中对过程的描述是出于说明各种实施例的目的而提供的，并且绝不应被解释为限制权利要求。
90.因此，应当理解，以上描述意图是说明性的而非限制性的。在阅读以上描述时，除所提供的示例之外的许多实施例和应用将为明显的。所述范围不应参考以上描述来确定，而是应参考所附权利要求以及享有此类权利要求的权利的等效物的整个范围来确定。预计并且意图在于本文所讨论的技术未来将有所发展，并且所公开的系统和方法将并入此类未来实施例中。总而言之，应当理解，本技术能够进行修改和改变。除非在本文中做出明确的相反指示，否则权利要求中使用的所有术语意图被赋予其如本文中描述的技术人员所理解的普通含义。特别地，除非权利要求叙述相反的明确限制，否则使用例如“一个”、“该”、“所述”等单数冠词应被解读为叙述所指示的要素中的一者或多者。除非另有特别说明或在使用时在上下文内以其他方式理解，否则诸如尤其是“能够”、“可能”、“可以”或“可”的条件语言通常意图表达某些实施例可以包括某些特征、元件和/或步骤，而其他实施例可不包括某些特征、元件和/或步骤。因此，此类条件语言一般不意图暗示一个或多个实施例无论如何都要求各特征、要素和/或步骤。
91.根据本发明，所述指令包括，如果所述噪声因子与所述补救措施不相关联，则执行第二方法以确定在所述车辆和所述移动装置之间的所述第一距离。
92.根据本发明，所述第二方法是基于来自车辆相机的图像、在所述车辆和所述移动装置之间的无线连接的强度、对来自低频(lf)天线的信号进行三角测量和/或计算所述车辆的轨迹和所述移动装置的轨迹中的至少一个。
93.根据本发明，一种方法包括：执行第一方法以基于来自移动装置的相机的关于车辆的第一图像和所述车辆的数字模型来确定在所述车辆和所述移动装置之间的第一距离；确定是否根据所述第一方法确定了所述第一距离；如果通过所述第一方法没有确定所述第一距离，则确定噪声因子；确定补救措施是否与所述噪声因子相关联，其中所述补救措施包括供所述移动装置的用户执行以从所述第一图像去除所述噪声因子的动作；以及如果所述噪声因子与所述补救措施不相关联，则执行第二方法以确定在所述车辆和所述移动装置之间的所述第一距离。
94.在本发明的一个方面，所述噪声因子由噪声因子模型确定。
95.在本发明的一个方面，所述方法包括如果所述噪声因子与所述补救措施相关联，则在所述移动装置的用户界面上显示所述补救措施。