CN107454128A - 用于在无人驾驶车辆之间提供车辆间通信的***和方法 - Google Patents

用于在无人驾驶车辆之间提供车辆间通信的***和方法 Download PDF

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Abstract

在一个实施方案中，通过网络将第一无人驾驶车辆的车辆标识符(ID)和车辆信息传输到云服务器，其中该云服务器通信地联接到多个无人驾驶车辆。从云服务器接收一个或多个车辆标识符(ID)的列表。车辆ID识别在第一无人驾驶车辆的预定地理接近度内的一个或多个无人驾驶车辆。第一无人驾驶车辆通过无线局域网与选自一个或多个无人驾驶车辆的列表的第二无人驾驶车辆通信，以使第一无人驾驶车辆与第二无人驾驶车辆交换运行状态。

Description

用于在无人驾驶车辆之间提供车辆间通信的***和方法
技术领域
本发明的实施方案一般涉及无人驾驶车辆。更具体地，本发明的实施方案涉及在无人驾驶车辆之间提供车辆间通信。
背景技术
以自主模式运行(例如，无人驾驶或自动驾驶)的车辆可以将乘员、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。当以自主模式运行时，无人驾驶车辆可以使用车载传感器导航到各种位置，从而允许车辆在最少人机交互的情况下或在一些没有任何乘客的情况下行驶。除了周围环境的客观情况，无人驾驶车辆还需要感知附近其他车辆的主观意图以便做出及时的预测和正确的驾驶决策。例如，右车道上的车辆正在试图改变车道并占用无人驾驶车辆前方的空间，这对无人驾驶车辆来说可能不是加速的好时机并且预期可能很快需要刹车。
传统上，人类驾驶员通过观察信号灯、反射镜或直接回头看来获得此类信息。为了在无人驾驶车辆之间交换信息，通过本地网络的直接通信是更有效且可靠的方式。然而，建立并维护专门用于无人驾驶车辆的此类通信网络仍然是一个挑战性的问题。
发明内容
本申请的目的在于提供一种用于无人驾驶车辆之间的车辆间通信的计算机实现方法、用于无人驾驶车辆之间的车辆间通信的装置、在无人驾驶车辆内进行操作的数据处理***以及用于管理无人驾驶车辆的状态的计算机实现方法。
根据一个方面，提供了一种用于无人驾驶车辆之间的车辆间通信的计算机实现方法，该方法可包括：通过网络将第一无人驾驶车辆的车辆标识符(ID)和车辆信息传输到云服务器，其中云服务器通信地联接到多个无人驾驶车辆；从云服务器接收一个或更多车辆标识符(ID)的列表，车辆ID识别在第一无人驾驶车辆的预定地理接近度内的一个或更多无人驾驶车辆；以及通过无线局域网与选自一个或更多无人驾驶车辆的第一列表的第二无人驾驶车辆通信，以使第一无人驾驶车辆与第二无人驾驶车辆交换运行状态。
根据另一个方面，提供了一种用于无人驾驶车辆之间的车辆间通信的装置，可包括：通过网络将第一无人驾驶车辆的车辆标识符(ID)和车辆信息传输到云服务器的装置，其中云服务器通信地联接到多个无人驾驶车辆；从云服务器接收一个或更多车辆标识符(ID)的列表的装置，车辆ID识别在第一无人驾驶车辆的预定地理接近度内的一个或更多无人驾驶车辆；以及通过无线局域网与选自所述一个或更多无人驾驶车辆的第一列表的第二无人驾驶车辆通信、以使第一无人驾驶车辆与第二无人驾驶车辆交换运行状态的装置。
根据又一个方面，提供了一种在无人驾驶车辆内进行操作的数据处理***，可包括根据本申请实施方案的用于无人驾驶车辆之间的车辆间通信的装置。
根据再一个方面，提供了一种用于管理无人驾驶车辆的状态的计算机实现方法，该方法可包括：在云服务器处维护相邻车辆数据结构，相邻车辆数据结构存储通过网络通信地联接到云服务器的多个无人驾驶车辆的车辆元数据；从无人驾驶车辆中的第一驾驶车辆接收第一更新请求，第一更新请求包括第一无人驾驶车辆的第一车辆标识符(ID)和当前车辆元数据；响应于第一更新请求，遍历相邻车辆数据结构以基于第一无人驾驶车辆的第一车辆ID和当前车辆元数据来更新对应于第一无人驾驶车辆的第一节点；以及通过网络将一个或更多车辆ID的列表传输到第一无人驾驶车辆，以允许第一无人驾驶车辆通过无线局域网直接与列表中的任一无人驾驶车辆通信，一个或更多车辆ID识别在第一无人驾驶车辆的预定地理接近度内的一个或更多无人驾驶车辆。
附图说明
本发明的实施方案在附图的各图中以举例而非限制的方式示出，附图中的相同参考数字指示类似元件。
图1是示出根据本发明一个实施方案的网络化***的框图。
图2是示出根据本发明一个实施方案的无人驾驶车辆的处理流程的流程图。
图3是示出根据本发明一个实施方案的网络配置的框图。
图4是示出根据本发明一个实施方案的无人驾驶车辆管理器的框图。
图5是示出根据本发明一个实施方案的存储车辆信息的数据结构的示例的框图。
图6是示出根据本发明一个实施方案的无人驾驶车辆之间的通信过程的流程图。
图7是示出根据本发明一个实施方案的无人驾驶车辆之间的通信过程的流程图。
图8是示出根据一个实施方案的数据处理***的框图。
具体实施方式
以下将参考所讨论的细节来描述本发明的各种实施方案和方面，附图将示出这些各种实施方案。以下描述和附图是对本发明的说明，而不应当解释为限制本发明。描述了许多特定细节以提供对本发明各种实施方案的全面理解。然而，在某些示例中，并未描述众所周知的或常规的细节，以提供对本发明实施方案的简洁讨论。
本说明书中对“一个实施方案”或“一实施方案”的提及意味着结合该实施方案所描述的特定特征、结构或特性可包括在本发明的至少一个实施方案中。短语“在一个实施方案中”在本说明书中各个地方的出现不必全部是指同一实施方案。
根据一个实施方案，无人驾驶车辆中的一些或全部通过网络(例如，云网络)通信地联接到集中式服务器(例如，云服务器)。服务器周期性地从无人驾驶车辆接收特定车辆信息，例如，地理位置、速度、移动方向等。服务器维护存储向该服务器注册的无人驾驶车辆的车辆信息的数据结构或数据库。数据结构，也称为相邻车辆数据结构，响应于从无人驾驶车辆接收的更新内容而周期性地进行更新。数据结构还存储指示相对于无人驾驶车辆中特定一个的附近无人驾驶车辆的信息。这种数据结构也被称为相邻或附近车辆数据结构。
在一个实施方案中，响应于从车辆接收的请求或更新，除了更新相邻车辆数据结构(例如，基于车辆位置、速度和移动方向进行分类)，服务器还基于存储在相邻车辆数据结构中的车辆信息确定附近一个或多个无人驾驶车辆的列表。附近无人驾驶车辆的列表从服务器传输到无人驾驶车辆以允许无人驾驶车辆通过无线局域网与其他附近的无人驾驶车辆通信，例如以便交换无人驾驶车辆的运行状态。
根据本发明的一个方面，第一无人驾驶车辆通过网络将第一无人驾驶车辆的车辆标识符(ID)和车辆信息传输到云服务器。车辆信息可包括第一无人驾驶车辆的位置信息、速度或移动方向。云服务器通过网络通信地联接到多个无人驾驶车辆。云服务器可以维护数据结构或数据库以编译和存储无人驾驶车辆的车辆信息。车辆信息中的一些可以从无人驾驶车辆接收，而其他信息可基于从无人驾驶车辆接收的已更新信息在服务器处编译并生成。第一无人驾驶车辆从服务器接收识别一个或多个无人驾驶车辆的一个或多个车辆ID的列表。服务器识别在第一无人驾驶车辆的预定地理接近度内的一个或多个无人驾驶车辆。基于车辆ID，第一无人驾驶车辆通过无线局域网与选自所述列表的第二无人驾驶车辆通信，以便与第二无人驾驶车辆交换第一无人驾驶车辆的运行状态。
根据本发明的另一个方面，云服务器维护存储多个无人驾驶车辆的车辆信息或车辆元数据的相邻车辆数据结构，所述多个无人驾驶车辆通过网络(例如云网络，诸如互联网)通信地联接到云服务器。服务器从第一无人驾驶车辆接收第一更新请求。所述第一更新请求包括第一无人驾驶车辆的第一车辆标识符(ID)和当前车辆元数据。响应于第一更新请求，服务器遍历相邻车辆数据结构以基于第一无人驾驶车辆的第一车辆ID和当前车辆信息或元数据来更新对应于第一无人驾驶车辆的第一节点。服务器通过网络向第一无人驾驶车辆传输对第一无人驾驶车辆的预定地理接近度内的一个或多个无人驾驶车辆进行识别的一个或多个车辆ID的列表，以允许第一无人驾驶车辆通过无线局域网直接与列表中的任一无人驾驶车辆通信。
图1是示出根据本发明一个实施方案的无人驾驶车辆的网络配置的框图。参考图1，在这个示例中，多个无人驾驶车辆101A-101D通过网络通信地联接到一个或多个集中式服务器102。尽管图1中仅示出四个无人驾驶车辆，但更多或更少的无人驾驶车辆也可以是适用的。取决于特定的情况或可用信号质量，无人驾驶车辆101A-101D中的每一个不间断地或周期性地维持与服务器102的连接。无人驾驶车辆101A-101D中的每一个周期性地向服务器102发送特定车辆信息以便由服务器102存储在其中并进行维护。车辆信息可包括无人驾驶车辆的位置和路线信息、速度信息和/或移动方向。车辆信息还可包括由无人驾驶车辆获得的实时交通或通行信息，例如，地图和兴趣点(MPOI)或实时交通状况信息。这些信息中的一些可以由服务器102获得或进行编译。
响应于从无人驾驶车辆接收的已更新信息，服务器102更新数据库(例如，车辆状态/状况数据库或相邻/附近车辆数据结构)，未示出。另外，服务器102还对所接收的车辆信息进行分析以确定在无人驾驶车辆的预定接近度内的一个或多个无人驾驶车辆的列表。随后，将无人驾驶车辆的车辆ID从服务器102传输到请求无人驾驶车辆。无人驾驶车辆可以使用附近车辆ID来与其他附近无人驾驶车辆通信。附近无人驾驶车辆可形成表示局域网或团体的一组无人驾驶车辆。在这个示例中，基于车辆信息，无人驾驶车辆101A-101C可以被认为是一个组，而无人驾驶车辆101C-101D可以被认为是另一个组。在具有附近无人驾驶车辆的车辆ID的情况下，同一个组的无人驾驶车辆可通过无线局域网直接彼此通信以交换信息(例如，运行状态)。
图2是示出根据本发明一个实施方案的无人驾驶车辆的处理流程的流程图。过程200可以由图1的网络配置100执行。参考图2，无人驾驶车辆101A通过路径201周期性地将车辆信息的更新内容发送到一个或多个集中式服务器102。类似地，无人驾驶车辆101B通过路径202周期性地将车辆信息的更新内容发送到服务器102。如上所述，服务器102可以通信地联接到多个无人驾驶车辆，并且无人驾驶车辆中的每一个周期性地将其相应车辆信息的更新内容发送到服务器102。响应于从无人驾驶车辆(在这个示例中，无人驾驶车辆101A-101B)接收的更新内容，在框203处，服务器102更新其数据库(诸如车辆状态或状况数据库)中的车辆信息。另外，针对无人驾驶车辆101A-101B中的每一个，服务器102确定相对于所述无人驾驶车辆的附近无人驾驶车辆的列表，该列表可基于无人驾驶车辆的车辆信息来确定。
服务器102随后通过路径204将相对于无人驾驶车辆101A的一个或多个附近无人驾驶车辆的列表发送到无人驾驶车辆101A。在这个示例中，附近无人驾驶车辆的列表可包括识别无人驾驶车辆101B的车辆ID。服务器102通过路径205将相对于无人驾驶车辆101B的一个或多个附近无人驾驶车辆的列表发送到无人驾驶车辆101B。类似地，在这个示例中，附近无人驾驶车辆的列表可包括识别无人驾驶车辆101A的车辆ID。在框206-207处，无人驾驶车辆101A-101B可以更新例如本地永久性存储装置或本地存储器中的本地车辆信息。无人驾驶车辆101A-102B随后可以通过路径208使用配对车辆ID来彼此通信，例如用于交换无人驾驶车辆101A-101B的运行状态。
图3是示出根据本发明一个实施方案的网络配置的框图。网络配置300可表示图1的网络配置100的至少一部分。参考图3，网络配置300包括通过网络103通信地联接到集中式服务器102的无人驾驶车辆101。尽管示出了一个无人驾驶车辆，但是多个无人驾驶车辆可通过网络103联接到服务器102并由其管理。例如，无人驾驶车辆101可表示如图1所示的无人驾驶车辆101A-101D中的任一个。网络103可以是任何类型的网络，例如，局域网(LAN)、诸如互联网、蜂窝网络、卫星网络的广域网(WAN)或其组合，可以是有线的或无线的。服务器102可以是任何类型的服务器或服务器集群，诸如网络或云服务器、应用服务器、后端服务器或其组合。
在一个实施方案中，无人驾驶车辆101包括但不限于传感器***115和数据处理***110。传感器***115包括使无人驾驶车辆101能够对各种道路和地方进行导航所需的多种传感器或感测装置。例如，传感器***115可包括一个或多个摄像机、麦克风、全球定位***(GPS)、内部测量单元(IMU)、雷达***和/或光探测和测距(LIDAR)***。数据处理***110例如通过总线、互连件或网络通信地联接到传感器***115。数据处理***110可操作来处理从传感器***115接收的任何数据、管理或控制传感器***115以及通过网络103与服务器102通信。数据处理***110可以是配备有用于处理从传感器***115接收的信息以及控制和驾驶无人驾驶车辆101所必需的软件和硬件的专用计算机。
在一个实施方案中，数据处理***110包括但不限于行程模块121、云接口模块122、内容呈现模块123、连接管理器124以及数据存储体125。模块121-124可以在软件、硬件或其组合中实现。例如，模块121-124可以加载到***存储器中并且由数据处理***110的一个或多个处理器执行。行程模块121管理与乘坐无人驾驶车辆101的用户的行程有关的任何数据。用户可以例如通过用户界面登录并且指定行程的起始位置和目的地。行程模块121与无人驾驶车辆101的其他组件通信以获得行程相关数据。例如，行程模块121可以从位置服务器106以及地图和POI(MPOI)服务器105获得位置和路线信息。位置服务器106提供位置服务，MPOI服务器105提供地图服务和某些位置的POI。在无人驾驶车辆101沿路线行驶期间，行程模块121还可以从交通信息***或服务器(TIS)104获得实时交通状况或交通信息。应注意，服务器104-106可以由第三方实体运作。可替代地，服务器104-106的功能可以与服务器102整合在一起，其中无人驾驶车辆101能够从服务器102获得相同信息。
在一个实施方案中，基于位置和路线信息、MPOI信息和/或实时交通信息，内容呈现模块123在数据存储体125的内容数据库中进行搜索以识别针对该时间点的情况适合于呈现的内容项目(例如，电影、特殊内容或赞助内容，诸如Ad)列表。也可以基于乘坐无人驾驶车辆101的用户的用户简档来识别所选择的内容。可根据预定的排序算法或排序模型对内容项目进行排序。例如，可基于从用户的用户简档获得的用户信息来对内容项目进行排序，所述用户简档可存储在数据存储体125中。用户信息可包括与用户相关联的用户偏好、先前行为或历史日志。随后，基于所述排序来选择内容项目。通过内容展示模块123来渲染所选择的内容项目并将其呈现给用户，例如显示在显示装置上。
数据存储体125可维持在永久性存储装置(例如，非易失性存储装置诸如硬盘)中，所述永久性存储装置存储多种数据，包括但不限于内容数据库、用户简档、行程相关信息(例如，位置和路线信息、POI信息)。存储在数据存储体125中的数据可以从多种数据源获得，这些数据源诸如服务器102、交通信息服务器104、地图和POI服务器105以及位置服务器106。例如，内容数据和用户简档可以由存储在服务器102的数据存储体130中的内容数据库和用户简档(未示出)提供并从它们高速缓存。数据处理***110还包括其他组件，诸如一个或多个处理器(例如，中央处理单元或CPU)、***存储器或通信接口(例如，无线通信接口)等。
在一个实施方案中，数据处理***110还包括连接管理器124和云接口模块122。云接口模块122负责与云服务器102的无人驾驶车辆(AV)管理器150通信。换句话说，AV管理器150被配置成通过网络103与多个无人驾驶车辆通信并管理它们。连接管理器124被配置成与附近的其他无人驾驶车辆通信并且维持与它们的连接。
在一个实施方案中，行程模块121例如通过与传感器***115、服务器104-106通信来获得无人驾驶车辆101的当前车辆信息。如上所述，车辆信息包括但不限于位置和路线信息、速度、移动方向或当前交通状况等。云接口模块122从行程模块121接收车辆信息并且向服务器102发送更新请求以更新存储在AV状态数据库131中的无人驾驶车辆101的车辆信息和/或存储在数据存储体130中的相邻AV信息132。所述请求可包括识别无人驾驶车辆101的车辆ID以及从行程模块121获得的车辆信息的至少一部分。响应于所述更新请求，AV管理器150更新AV状态数据库131中的无人驾驶车辆101的当前车辆信息和/或相邻AV信息132。
另外，AV管理器150基于相邻AV信息132确定相对于无人驾驶车辆101在预定地理接近度内的一个或多个无人驾驶车辆，其中可基于存储在AV状态数据库131中的无人驾驶车辆的车辆信息对相邻AV信息132进行编译。应注意，AV状态数据库131和相邻AV信息132可以保存在单个数据库或单个数据结构(诸如k维(k-d)数据结构)中。AV管理器150通过网络103将识别附近无人驾驶车辆的车辆ID列表传输到无人驾驶车辆101，该车辆ID列表可以由云接口模块122接收并且还可以在本地高速缓存或缓存在数据存储体125中。无人驾驶车辆101的连接管理器124随后可以与附近无人驾驶车辆中的任何一个或多个通信。只要附近无人驾驶车辆在预定的地理接近度内(这可由从服务器102接收的相邻AV信息指示)，连接管理器124就可以维持与附近无人驾驶车辆的这种连接。
响应于来自无人驾驶车辆的每个更新请求，可以从服务器102传输相邻AV信息。可替代地，无人驾驶车辆可在任何时间点发送对相邻AV信息的特定请求。例如，当无人驾驶车辆将要改变车道时，无人驾驶车辆可以请求相邻AV信息，以使得所述无人驾驶车辆能够告知相邻AV其将要改变车道。在另一个示例中，如果一个无人驾驶车辆的用户想要与附近无人驾驶车辆的另一个用户交谈，那么这个用户可以发起对相邻AV信息的请求以便与其他无人驾驶车辆的其他用户通信。
图4是示出根据本发明一个实施方案的无人驾驶车辆管理器的框图。参考图4，AV管理器150包括但不限于：AV速度确定模块201、AV方向确定模块202、AV信息更新模块203以及相邻AV确定模块204。AV速度确定模块被配置成基于周期性地从无人驾驶车辆接收的车辆信息(例如，位置信息)来计算无人驾驶车辆的移动速度。类似地，AV方向确定模块用以基于无人驾驶车辆的车辆信息来确定无人驾驶车辆的移动方向。AV速度确定模块201和AV方向确定模块202可以是可选的，其中速度和移动方向可以从无人驾驶车辆接收。
AV信息更新模块203用以基于从无人驾驶车辆接收的车辆信息来更新AV状态数据库131。相邻AV确定模块204用以确定相对于每个无人驾驶车辆或特定无人驾驶车辆的一个或多个相邻无人驾驶车辆并且更新AV相邻信息132。在一个实施方案中，AV相邻信息132可以存储在k-d树中。所述k-d树包括布置成分层结构的多个节点。每个节点表示通信地联接到服务器的无人驾驶车辆中的一个。每个节点存储或引用对应无人驾驶车辆的车辆信息，诸如如图5所示的信息。
k-d树是用于组织k维空间中的点的空间划分数据结构。k-d树对于若干应用、诸如涉及多维搜索关键字的搜索(例如，范围搜索和最近邻居搜索)是有用的数据结构。k-d树是二进制空间划分树的特殊情况。最近邻居(NN)搜索算法旨在找到树中离给定输入点最近的点。这种搜索可通过使用树特性快速消除搜索空间的大部分而有效地完成。
当从无人驾驶车辆接收到车辆信息更新内容时，AV信息更新模块203基于车辆ID在AV状态数据库131和/或相邻AV信息132中执行搜索以定位对应于无人驾驶车辆的条目，包括在新无人驾驶车辆与服务器连接的情况下添加新条目或节点或者在无人驾驶车辆与服务器断开连接的情况下移除现有条目或节点等。相邻AV确定模块204确定在请求无人驾驶车辆的预定地理接近度内的多个无人驾驶车辆。例如，相邻AV确定模块204在相邻AV信息132(例如，k-d树)中执行最近邻居搜索以识别附近无人驾驶车辆。随后，将所识别的附近无人驾驶车辆传输回请求无人驾驶车辆。附近无人驾驶车辆的数量可以由服务器确定或者由请求无人驾驶车辆或乘坐在其中的用户来请求。类似地，用于限制附近无人驾驶车辆的地理接近度可以由服务器确定或者由请求无人驾驶车辆或乘坐在其中的用户指定。
在一个实施方案中，不论无人驾驶车辆已经具有现有的本地通信还是需要建立新的本地通信，每个无人驾驶车辆都需要周期性地将其当前位置信息发送到云服务器。来自传统GPS读数的大致位置可能是足够好的，例如以使得云服务器能够基于从其他来源(诸如位置和路线服务器、地图和兴趣点服务器和/或实时交通信息服务器等)获得的附加信息而导出或确定无人驾驶车辆的准确地理位置。
在接收到来自***中的每个无人驾驶车辆的车辆信息更新内容时，将在云服务器处执行大多数计算或协作。这个操作的目标是使每个车辆都能算出当前“附近”车辆列表。此处，术语“附近”是在无人驾驶的上下文中定义的。除了距离度量，也可以考虑其他相关因素，诸如相对位置和移动方向。例如，“附近”列表可包含在前方较大距离处的车辆而不包含在后方相对较短距离处的车辆。此外，可以认为在同一条道路上但朝向相反方向行驶的车辆具有较小影响。这些假设类似于人类驾驶员如何形成其感兴趣的关于道路的观察列表的情况。
就计算在***中所有车辆中的相邻车辆列表的算法本身来说，可以利用包含车辆特定元数据的修改的k-d树。在一个实施方案中，维度k包括相应地用于纬度和经度的至少两个维度。海拔高度可包括为第三维度以在大都市地区考虑多公路交叉口或停车场结构等。诸如行驶方向的附加元数据被整合到树节点中，以在如上所述的搜索过程中帮助进行引导或过滤。通过使用k-d树作为有效的索引数据结构，云服务器可以在log(n)时间内实现最近邻居搜索并且可以实现数据结构的有效维护。因此，可以将大量的无人驾驶车辆记录在高维搜索树中，从而避免管理多个此类数据结构(其中数据节点在它们之间不断地迁移)的大量处理过程。
根据另一个实施方案，上述附近无人驾驶车辆的列表随后从云服务器返回到每个注册的无人驾驶车辆。应注意，这只是车辆列表，云服务器并不了解每个车辆的当前通信列表的状态。以这种方式，针对诸如失去连接或组件变换的情况，***会断开联接并且应当是更稳健的。在从云服务器接收到呈网络标识(诸如IP或域名)形式的附近车辆列表之后，每个车辆内有两个组件来处理这个列表。
一个组件(例如，连接管理器124)旨在建立针对新发现的附近车辆的新连接，并且结束针对仍然连接着但已不再是附近车辆(例如，不在从云服务器接收的最新列表中)的车辆的连接。应注意，这些连接将是绕过云层的直接且高度敏感的对等连接。还应注意，所述连接可以基于全球互联网连接或可以不基于全球互联网连接。连接类型的候选项包括：通过WiFi的对等连接、WiFi直连和蓝牙等。其他组件(例如，云接口模块122)将是用于所有当前活动连接的同步问题、服务以及其他形式的无人驾驶相关API。
图5是示出根据本发明一个实施方案的存储车辆信息的数据结构的示例的框图。数据结构500可表示图3的AV状态数据库131和/或相邻AV信息132。参考图5，在这个示例中，数据结构500被示出为一个表格。然而，数据结构500可以多种形式实现，诸如数据库。在一个实施方案中，AV状态表500包括多个条目，每个条目由车辆ID501识别。车辆ID 501可以是与车辆相关联的网络地址(例如，互联网协议或IP地址，媒体访问控制或MAC地址)。每个条目对应于当前连接到管理无人驾驶车辆的服务器的无人驾驶车辆中的一个。每个条目用于存储关于特定无人驾驶车辆的车辆信息，包括可由纬度502、经度503和/或海拔高度504表示的位置信息。另外，车辆信息还可包括速度505和移动方向506。
信息502-506可以从无人驾驶车辆接收。可替代地，所述信息中的一些可基于无人驾驶车辆的大致位置信息而在服务器处确定。例如，无人驾驶车辆可以将关于无人驾驶车辆的大致全球定位***(GPS)信息传输到服务器。基于所述大致的GPS信息，服务器通过与位置服务服务器通信来确定更准确的位置信息(例如，纬度502、经度503和/或海拔高度504)。服务器还可以例如通过将当前位置信息与先前位置信息进行比较来确定无人驾驶车辆的速度505和移动方向506。
图6是示出根据本发明一个实施方案的无人驾驶车辆之间的通信过程的流程图。过程600可以由处理逻辑来执行，所述处理逻辑可包括软件、硬件或其组合。例如，过程600可以由图1的数据处理***110执行。参考图6，在框601处，处理逻辑获得第一无人驾驶车辆的车辆信息，诸如位置信息(例如，纬度、经度和/或海拔高度)。处理逻辑可从其传感器***(例如，GPS导航***)获得此类信息。在框602处，处理逻辑通过网络(例如，云网络)将车辆信息，包括第一无人驾驶车辆的车辆ID，传输到集中式服务器(例如，云服务器)。
在框603处，处理逻辑从服务器接收识别一个或多个无人驾驶车辆的一个或多个车辆ID的列表。所述列表中的无人驾驶车辆相对于第一无人驾驶车辆在预定的地理接近度内。服务器基于由第一无人驾驶车辆提供的车辆信息以及从其他来源获得的其他信息来识别这些无人驾驶车辆。在框604处，处理逻辑识别所述列表中的第二无人驾驶车辆(例如，可能影响第一无人驾驶车辆的运行的无人驾驶车辆)。在框605处，第一无人驾驶车辆通过无线局域网使用第二无人驾驶车辆的车辆ID(例如，IP地址)来与第二无人驾驶车辆通信。例如，如果第一无人驾驶车辆打算改变移动方向进入第二无人驾驶车辆的行车道中，那么第一无人驾驶车辆可能想要通知第二无人驾驶车辆以避免可能的破坏或碰撞。可替代地，乘坐第一无人驾驶车辆的用户可能想要和乘坐第二无人驾驶车辆的用户聊天或玩游戏。
图7是示出根据本发明一个实施方案的无人驾驶车辆之间的通信过程的流程图。过程700可以由处理逻辑来执行，所述处理逻辑可包括软件、硬件或其组合。例如，过程700可以由图1的服务器102执行。参考图7，在框701处，处理逻辑从通过网络通信地联接到服务器的多个无人驾驶车辆接收车辆信息。所述车辆信息至少包括无人驾驶车辆的位置信息(诸如纬度、经度、海拔高度)、速度或无人驾驶车辆的移动方向。在框702处，处理逻辑更新AV状态数据库和/或相邻AV数据结构(例如，k-d树)。更新操作可基于车辆信息进一步将相邻AV数据结构分类，其中表示相邻无人驾驶车辆的节点或条目存储为彼此邻近或相邻。
随后，在框703处，从第一无人驾驶车辆接收请求，以识别靠近第一无人驾驶车辆的无人驾驶车辆。所述请求可以是从第一无人驾驶车辆接收的车辆信息的更新请求的一部分。可替代地，所述请求可以是例如响应于第一无人驾驶车辆的乘客改变移动方向的操作或用户动作而从第一无人驾驶车辆接收的特定请求或单独请求。响应于所述请求，在框704处，处理逻辑基于第一无人驾驶车辆的车辆ID在相邻AV信息数据结构中进行搜索，以识别一个或多个无人驾驶车辆。所识别的无人驾驶车辆当前相对于第一无人驾驶车辆位于预定的地理接近度内。例如，处理逻辑可在表示相邻AV信息数据结构的k-d树中调用邻域搜索算法以识别附近无人驾驶车辆。在框705处，处理逻辑将识别附近无人驾驶车辆的车辆ID(例如，IP地址)列表传输到第一无人驾驶车辆，以允许第一无人驾驶车辆与附近无人驾驶车辆中的任一个通信。
以上描述的无人驾驶车辆是指可以被配置成处于自主模式下的车辆，在所述自主模式下车辆在极少或没有来自驾驶员输入的情况下导航通过环境。这种无人驾驶车辆可包括传感器***，所述传感器***具有被配置成检测与车辆运行环境有关的信息的一个或多个传感器。所述车辆和其相关联的控制器使用所检测的信息来导航通过所述环境。所述传感器***可包括一个或多个摄像机、麦克风、全球定位***(GPS)、内部测量单元(IMU)、雷达***和/或光探测和测距(LIDAR)***。
GPS***可以估算无人驾驶车辆的地理位置。GPS***可包括收发器，所述收发器可操作来提供与无人驾驶车辆的位置有关的信息。IMU单元可基于惯性加速度来感测无人驾驶车辆的位置和定向变化。雷达单元可表示利用无线电信号来感测无人驾驶车辆本地环境内的对象的***。在一些实施方案中，除感测对象之外，雷达单元可附加地感测对象的速度和/或前进方向。LIDAR单元可以使用激光器来感测无人驾驶车辆所处环境中的对象。除其他***组件之外，LIDAR单元还可包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个检测器。摄像机可包括用于捕获无人驾驶车辆周围环境的图像的一个或多个装置。摄像机可以是静物摄影机或视频摄像机。摄像机可以是能够机械地移动的，诸如通过使安装摄像机的平台旋转和/或倾斜。麦克风可以被配置成从无人驾驶车辆周围的环境中捕获声音。
无人驾驶车辆还可包括计算机视觉***，所述计算机视觉***用于处理并分析由一个或多个摄像机捕获的图像以识别无人驾驶车辆环境中的对象和/或特征。所述对象可包括交通信号、车行道边界、其他车辆、行人和/或障碍物等。计算机视觉***可以使用对象识别算法、视频跟踪以及其他计算机视觉技术。在一些实施方案中，计算机视觉***可以绘制环境地图、跟踪对象、估算对象的速度等。
无人驾驶车辆还可包括导航***，以确定无人驾驶车辆的行车路径。例如，导航***可以确定用于实现无人驾驶车辆沿以下路径移动的一系列速度和定向前进方向：所述路径在使无人驾驶车辆总体上沿通往最终目的地的基于车行道路径前进的同时，基本上避免所感知的障碍物。目的地可以根据通过用户界面进行的用户输入设定。导航***可以在无人驾驶车辆运行的同时动态地更新行车路径。导航***可将来自GPS***和一个或多个地图的数据合并以确定用于无人驾驶车辆的行车路径。
无人驾驶车辆还可包括防撞***，以识别、评估并且避免或以其他方式绕过无人驾驶车辆环境中的潜在障碍物。例如，防撞***可通过以下方式实现无人驾驶车辆导航中的变化：操作控制***中的一个或多个子***来采取转弯操纵、转向操纵、制动操纵等。防撞***可基于周围的交通模式、道路状况等自动确定可行的障碍物回避操纵。防撞***可以被配置成使得当其他传感器***检测到位于无人驾驶车辆将转弯进入的相邻区域中的车辆、建筑障碍物等时不采取转弯操纵。防撞***可以自动选择既可用又使得无人驾驶车辆乘员的安全性最大化的操纵。防撞装置可以选择预测为使无人驾驶车辆的乘客舱中出现最小量加速度的避免操纵。
无人驾驶车辆还可包括无线通信***，以允许无人驾驶车辆与在其周围环境内的外部***(诸如装置、传感器、其他车辆等)和/或控制器、服务器等之间的通信，所述外部***和/或控制器、服务器等可以提供关于车辆周围环境的有用信息，诸如交通信息、天气信息等。例如，无线通信***可以直接地或通过通信网络与一个或多个装置无线地通信。无线通信***可以使用任何蜂窝通信网络或无线局域网(WLAN)，例如使用WiFi。无线通信***可以例如使用红外链路、蓝牙等与装置直接通信。
应注意，如以上示出和描述的组件中的一些或全部可以在软件、硬件或其组合中实现。例如，此类组件可以实现为安装并存储在永久性存储装置中的软件，所述软件可以由处理器(未示出)在存储器中加载并执行以实施贯穿本申请所述的过程或操作。可替代地，此类组件可以实现为编程或嵌入到专用硬件(诸如集成电路(例如，专用集成电路或ASIC)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA))中的可执行代码，所述可执行代码可通过来自应用的对应驱动程序和/或操作***来访问。此外，此类组件可以实现为处理器或处理器内核中的特定硬件逻辑，作为可由软件组件通过一个或多个特定指令访问的指令集的一部分。
图8是示出可与本发明一个实施方案一起使用的数据处理***的示例的框图。例如，***1500可以表示以上所述的执行上述过程或方法中任一个的任一数据处理***，例如图1的数据处理***110或服务器102。***1500可包括诸多不同的组件。这些组件可以实现为集成电路(IC)、集成电路的部分、离散电子装置或被适配用于电路板的其他模块(诸如计算机***的主板或***卡)，或者实现为以其他方式并入计算机***的底盘内的组件。
还应注意，***1500旨在示出计算机***的诸多组件的高级视图。然而应当理解的是，某些实现方式中可具有附加的组件，此外，其他实现方式中可具有与所示组件不同的布置。***1500可以表示台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、服务器、移动电话、媒体播放器、个人数字助理(PDA)、智能手表、个人通信器、游戏装置、网络路由器或集线器、无线接入点(AP)或中继器、机顶盒或其组合。此外，虽然仅示出了单个机器或***，但是术语“机器”或“***”还应当被理解为包括单独地或共同地执行一个(或多个)指令集以执行本文所讨论的任何一种或多种方法的机器或***的任何集合。
在一个实施方案中，***1500包括通过总线或互连件1510连接的处理器1501、存储器1503以及装置1505-1508。处理器1501可表示其中包括单个处理器内核或多个处理器内核的单个处理器或多个处理器。处理器1501可表示一个或多个通用处理器，诸如微处理器、中央处理单元(CPU)等。更具体地，处理器1501可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、超长指令字(VLIW)微处理器、或实施其他指令集的处理器、或实施指令集组合的处理器。处理器1501还可以是一个或多个专用处理器，诸如专用集成电路(ASIC)、蜂窝或基带处理器、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、网络处理器、图形处理器、通信处理器、加密处理器、协同处理器、嵌入式处理器或能够处理指令的任何其他类型的逻辑。
处理器1501(可以是低功率多核处理器插座，诸如超低电压处理器)可充当用于与所述***的各种组件通信的主处理单元和中央集线器。这种处理器可以实现为片上***(SoC)。处理器1501配置成执行指令以执行本文所讨论的操作和步骤。***1500还可包括与可选的图形子***(显示控制器和/或显示装置)1504通信的图形接口，图形子***(显示控制器和/或显示装置)1504可包括显示控制器、图形处理器和/或显示装置。
处理器1501可以与存储器1503通信，在一个实施方案中存储器1503可以通过多个存储器装置实现以提供给定量的***内存。存储器1503可包括一个或多个易失性存储(或存储器)装置，诸如随机存取存储器(RAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、静态RAM(SRAM)或其他类型的存储装置。存储器1503可以存储包括由处理器1501或任何其他装置执行的指令序列的信息。例如，多种操作***、装置驱动程序、固件(例如，输入输出基本***或BIOS)和/或应用的可执行代码和/或数据可以加载到存储器1503中并由处理器1501执行。操作***可以是任何类型的操作***，例如像来自公司的操作***、来自苹果公司的Mac来自公司的或其他实时或嵌入式操作***(诸如VxWorks)。
***1500还可包括I/O装置，诸如装置1505-1508，包括网络接口装置1505、可选的输入装置1506以及其他可选的I/O装置1507。网络接口装置1505可包括无线收发器和/或网络接口卡(NIC)。所述无线收发器可以是WiFi收发器、红外收发器、蓝牙收发器、WiMax收发器、无线蜂窝电话收发器、卫星收发器(例如，全球定位***(GPS)收发器)或其他射频(RF)收发器或其组合。NIC可以是以太网卡。
输入装置1506可包括鼠标、触摸板、触敏屏幕(其可以与显示装置1504整合在一起)、指示装置(诸如指示笔)和/或键盘(例如，物理键盘或作为触敏屏幕的一部分显示的虚拟键盘)。例如，输入装置1506可包括联接到触摸屏的触摸屏控制器。触摸屏和触摸屏控制器例如可以使用多种触摸灵敏度技术(包括但不限于电容、电阻、红外和表面声波技术)中的任一种，以及用于确定与触摸屏的一个或多个接触点的其他接近传感器阵列或其他元件来检测其触点和移动或间断。
I/O装置1507可包括音频装置。音频装置可包括扬声器和/或麦克风，以促进支持语音的功能，诸如语音识别、语音复制、数字记录和/或电话功能。其他I/O装置1507还可包括通用串行总线(USB)端口、并行端口、串行端口、打印机、网络接口、总线桥(例如，PCI-PCI桥)、传感器(例如，运动传感器，诸如加速度计、陀螺仪、磁强计、光传感器、罗盘、接近传感器等)或其组合。装置1507还可包括成像处理子***(例如，摄像机)，所述成像处理子***可包括用来促进摄像机功能(诸如记录照片和视频片段)的光学传感器，诸如电荷耦合装置(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)光学传感器。某些传感器可以通过传感器集线器(未示出)联接到互连件1510，而其他装置(诸如键盘或热传感器)可以由嵌入式控制器(未示出)控制，这取决于***1500的特定配置或设计。
为了提供信息(诸如数据、应用、一个或多个操作***等)的永久性存储，大容量存储装置(未示出)也可联接到处理器1501。在各种实施方案中，为了实现更薄且更轻的***设计并且改进***响应能力，这种大容量存储装置可以通过固态装置(SSD)实现。然而，在其他实施方案中，大容量存储装置可以主要使用硬盘驱动器(HDD)来实现，其中较小容量的SSD存储装置充当SSD高速缓存以在断电事件期间实现上下文状态以及其他此类信息的非易失性存储，从而使得在***活动重新启动时能够实现快速通电。另外，闪存装置可以例如通过串行***接口(SPI)联接到处理器1501。这种闪存装置可以提供***软件的非易失性存储，所述***软件包括所述***的基本输入/输出软件(BIOS)以及其他固件。
存储装置1508可包括计算机可访问的存储介质1509(也被称为机器可读存储介质或计算机可读介质)，其上存储有实现任何一种或多种本文所述方法或功能的一个或多个指令集或软件(例如，模块、单元和/或逻辑1528)。模块/单元/逻辑1528可以表示任一上述组件，例如像如上所述的搜索引擎、编码器、交互记录模块。模块/单元/逻辑1528还可以在其由数据处理***1500、存储器1503和处理器1501执行期间完全地或至少部分地驻留在存储器1503内和/或处理器1501内，另外构成机器可访问的存储介质。模块/单元/逻辑1528还可以通过网络经由网络接口装置1505被发送或接收。
计算机可读存储介质1509也可以用来永久性地存储以上描述的一些软件功能。虽然计算机可读存储介质1509在示例性实施方案中被示为单个介质，但是术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括存储所述一个或多个指令集的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库和/或相关联的高速缓存和服务器)。术语“计算机可读存储介质”还应当被认为包括能够存储或编码指令集的任何介质，所述指令集用于由机器执行并且使得所述机器执行本发明的任何一种或多种方法。因此，术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括但不限于固态存储器以及光学介质和磁性介质或者任何其他非暂时性机器可读介质。
本文所述的模块/单元/逻辑1528、组件以及其他特征可以实现为离散硬件组件或整合在硬件组件(诸如ASICS、FPGA、DSP或类似装置)的功能中。另外，模块/单元/逻辑1528可以实现为硬件装置内的固件或功能电路。此外，模块/单元/逻辑1528可以以硬件装置和软件组件的任何组合实现。
应注意，虽然***1500被示出为具有数据处理***的各种组件，但是其不旨在表示任何具体的架构或互连组件的方式；因为此类细节和本发明的实施方案没有密切关系。还应当认识到，具有更少组件或可能具有更多组件的网络计算机、手持计算机、移动电话、服务器和/或其他数据处理***也可与本发明的实施方案一起使用。
前述详细描述中的一些部分已经依据在计算机存储器内对数据位的运算的算法和符号表示而呈现。这些算法描述和表示是数据处理领域中的技术人员用以最有效地将其工作实质传达给本领域其他技术人员的方式。这里，算法通常被认为是导致所期望结果的前后一致的操作序列。这些操作是指需要对物理量进行物理操控的步骤。
然而应当牢记，所有这些和类似的术语均意图与适当的物理量关联，并且仅仅是应用于这些量的适宜标记。除非在以上讨论中另外明确地说明清楚，否则应当了解，在本说明书通篇中，利用术语(诸如以下权利要求书中所阐述的术语)的讨论是指计算机***或类似电子计算装置的动作和处理，所述计算机***或电子计算装置操控计算机***的寄存器和存储器内的表示为物理(例如，电子)量的数据，并将所述数据变换成计算机***存储器或寄存器或其他此类信息存储器、传输或显示装置内类似地表示为物理量的其他数据。
本发明的实施方案还涉及用于执行本文中的操作的设备。这种计算机程序被存储在非暂时性计算机可读介质中。机器可读介质包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储信息的任何机构。例如，机器可读(例如，计算机可读)介质包括机器(例如，计算机)可读的存储介质(例如，只读存储器(“ROM”)、随机存取存储器(“RAM”)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存存储器装置)。
前述附图中所描绘的过程或方法可以由处理逻辑来执行，所述处理逻辑包括硬件(例如，电路、专用逻辑等)、软件(例如，体现在非暂时性计算机可读介质上)或两者的组合。尽管以上根据一些顺序操作描述了所述过程或方法，但是应当了解，所描述操作中的一些可以按不同的顺序执行。此外，一些操作可以并行地而不是顺序地执行。
本发明的实施方案并未参考任何特定的编程语言进行描述。将认识到的是，可以使用多种编程语言来实现如本文描述的本发明的实施方案的教导。
在以上的说明书中，已经参考本发明的具体示例性实施方案对本发明的实施方案进行了描述。将显而易见的是：在不脱离如以下权利要求书中阐述的本发明的更宽泛精神和范围的情况下，可以对这些实施方式做出各种修改。因此，应当在说明性意义而不是限制性意义上来理解本说明书和附图。

Claims (20)

1.一种用于无人驾驶车辆之间的车辆间通信的计算机实现方法，所述方法包括：
通过网络将第一无人驾驶车辆的车辆标识符(ID)和车辆信息传输到云服务器，其中所述云服务器通信地联接到多个无人驾驶车辆；
从所述云服务器接收一个或更多车辆标识符(ID)的列表，所述车辆ID识别在所述第一无人驾驶车辆的预定地理接近度内的一个或更多无人驾驶车辆；以及
通过无线局域网与选自所述一个或更多无人驾驶车辆的第一列表的第二无人驾驶车辆通信，以使所述第一无人驾驶车辆与所述第二无人驾驶车辆交换运行状态。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述第一列表中的无人驾驶车辆是由所述云服务器基于所述第一无人驾驶车辆的位置信息和所述一个或更多无人驾驶车辆的位置信息而识别的。
3.如权利要求2所述的方法，其中所述云服务器基于周期性地从所述多个无人驾驶车辆接收的各自的车辆信息来维护存储所述多个无人驾驶车辆的地理相邻信息的相邻车辆数据结构。
4.如权利要求3所述的方法，其中所述相邻车辆数据结构包括k-维(k-d)树，其中所述k-d树包括呈分层结构的多个节点，每个节点对应于由所述云服务器管理的所述多个无人驾驶车辆中的一个。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述列表中的每个车辆ID包括与对应无人驾驶车辆相关联的互联网协议(IP)地址和域，以用于通过所述无线局域网进行的通信。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述运行状态包括指示所述第一无人驾驶车辆将要从当前由所述第一无人驾驶车辆占用的第一车道改变到当前由所述第二无人驾驶车辆占用的第二车道的指示器。
7.如权利要求1所述的方法，其中所述第二无人驾驶车辆利用所述云服务器周期性地更新其车辆信息，所述第二无人驾驶车辆从所述云服务器接收一个或更多附近无人驾驶车辆的第二列表，所述第二列表包括所述第一无人驾驶车辆。
8.一种用于无人驾驶车辆之间的车辆间通信的装置，包括：
通过网络将第一无人驾驶车辆的车辆标识符(ID)和车辆信息传输到云服务器的装置，其中所述云服务器通信地联接到多个无人驾驶车辆；
从所述云服务器接收一个或更多车辆标识符(ID)的列表的装置，所述车辆ID识别在所述第一无人驾驶车辆的预定地理接近度内的一个或更多无人驾驶车辆；以及
通过无线局域网与选自所述一个或更多无人驾驶车辆的第一列表的第二无人驾驶车辆通信、以使所述第一无人驾驶车辆与所述第二无人驾驶车辆交换运行状态的装置。
9.如权利要求8所述的用于无人驾驶车辆之间的车辆间通信的装置，其中所述第一列表中的无人驾驶车辆是由所述云服务器基于所述第一无人驾驶车辆的车辆信息和所述一个或更多无人驾驶车辆的车辆信息而识别的。
10.如权利要求9所述的用于无人驾驶车辆之间的车辆间通信的装置，其中所述云服务器基于周期性地从所述多个无人驾驶车辆接收的各自的车辆信息来维护存储所述多个无人驾驶车辆的地理相邻信息的相邻车辆数据结构。
11.如权利要求10所述的用于无人驾驶车辆之间的车辆间通信的装置，其中所述相邻车辆数据结构包括k-维(k-d)树，其中所述k-d树包括呈分层结构的多个节点，每个节点对应于由所述云服务器管理的所述多个无人驾驶车辆中的一个。
12.如权利要求8所述的用于无人驾驶车辆之间的车辆间通信的装置，其中所述列表中的每个车辆ID包括与对应无人驾驶车辆相关联的互联网协议(IP)地址和域，以用于通过所述无线局域网进行的通信。
13.如权利要求8所述的用于无人驾驶车辆之间的车辆间通信的装置，其中所述运行状态包括指示所述第一无人驾驶车辆将要从当前由所述第一无人驾驶车辆占用的第一车道改变到当前由所述第二无人驾驶车辆占用的第二车道的指示器。
14.如权利要求8所述的用于无人驾驶车辆之间的车辆间通信的装置，其中所述第二无人驾驶车辆利用所述云服务器周期性地更新其车辆信息，所述第二无人驾驶车辆从所述云服务器接收一个或更多附近无人驾驶车辆的第二列表，所述第二列表包括所述第一无人驾驶车辆。
15.一种在无人驾驶车辆内进行操作的数据处理***，包括如权利要求8-14中任一项所述的用于无人驾驶车辆之间的车辆间通信的装置。
16.一种用于管理无人驾驶车辆的状态的计算机实现方法，所述方法包括：
在云服务器处维护相邻车辆数据结构，所述相邻车辆数据结构存储通过网络通信地联接到所述云服务器的多个无人驾驶车辆的车辆元数据；
从所述无人驾驶车辆中的第一驾驶车辆接收第一更新请求，所述第一更新请求包括所述第一无人驾驶车辆的第一车辆标识符(ID)和当前车辆元数据；
响应于所述第一更新请求，遍历所述相邻车辆数据结构以基于所述第一无人驾驶车辆的所述第一车辆ID和所述当前车辆元数据来更新对应于所述第一无人驾驶车辆的第一节点；以及
通过所述网络将一个或更多车辆ID的列表传输到所述第一无人驾驶车辆，以允许所述第一无人驾驶车辆通过无线局域网直接与所述列表中的任一无人驾驶车辆通信，所述一个或更多车辆ID识别在所述第一无人驾驶车辆的预定地理接近度内的一个或更多无人驾驶车辆。
17.如权利要求16所述的方法，其中所述相邻车辆数据结构包括布置成分层结构的多个节点，每个节点对应于所述多个无人驾驶车辆中的一个以存储对应无人驾驶车辆的车辆元数据。
18.如权利要求16所述的方法，其中所述相邻车辆数据结构包括k维(k-d)树。
19.如权利要求17所述的方法，其中无人驾驶车辆的车辆元数据包括所述无人驾驶车辆的当前位置、速度和移动方向中的至少一个。
20.如权利要求16所述的方法，其中车辆ID包括对应无人驾驶车辆的互联网协议(IP)地址。
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