CN110088573A - 用于确定车辆位置的设备和相关联方法 - Google Patents

Abstract

一种设备，其包括处理器和包含计算机程序代码的存储器，所述存储器和计算机程序代码配置成与所述处理器一起使所述设备能够至少：针对不同行进路径中的每一个使用相应递归贝叶斯滤波器来确定车辆在包括多个所述不同行进路径的道路网上的当前位置，其中每个递归贝叶斯滤波器配置成比较从所述车辆上的传感器接收的数据与用于所述相应行进路径的预先确定的地图数据，以计算所述车辆当前位于所述相应行进路径上的可能性和沿着此行进路径的可能位置的概率分布。

Description

用于确定车辆位置的设备和相关联方法

技术领域

本公开涉及路线导航领域、相关联的方法和设备，且具体地说涉及配置成针对不同行进路径中的每一个使用相应递归贝叶斯(Bayesian)滤波器来确定车辆在包括多个不同行进路径的道路网上的当前位置的设备。某些公开实例方面/实施例涉及便携式或车载导航装置。车载导航装置可包括具有与移动导航装置类似特性的硬件，但通常包括为任务设计的更小功率的硬件。在当前状况下，便携式或车载导航装置应能够访问含有地图数据的数据库(在线或离线)和来自一个或多个传感器(例如，GNSS、惯性测量单元、加速度计、指南针、磁力计、陀螺仪、气压计/海拔高度传感器、相机、LiDAR、RADAR、超声波传感器等等)的传感器数据。

背景技术

目前正在进行研究以开发改进的导航装置，所述改进的导航装置可以向用户提供关于道路网的更详细和准确的信息，以进一步辅助路线导航。

本公开的一个或多个方面/实施例可能或可能不解决此问题。

列出或讨论先前公布的文件或本说明书中的任何背景不应被视为承认文件或背景是现有技术的一部分或是公知常识。

发明内容

根据第一方面，提供一种设备，其包括处理器和包含计算机程序代码的存储器，所述存储器和计算机程序代码经配置以与所述处理器一起使所述设备能够至少：

针对不同行进路径中的每一个使用相应递归贝叶斯滤波器来确定车辆在包括多个不同行进路径的道路网上的当前位置，

其中每个递归贝叶斯滤波器配置成比较从所述车辆上的传感器接收的数据与用于所述相应行进路径的预先确定的地图数据，以计算所述车辆当前位于所述相应行进路径上的可能性和沿着此行进路径的可能位置的概率分布。

所述设备可配置成确定所述多个不同行进路径。

所述设备可配置成将所述车辆的至少一个已知位置与所述预先确定的地图数据进行地图匹配，以确定所述多个不同行进路径。

所述设备可配置成当确定所述车辆的所述当前位置在所述行进路径的末端的近侧时基于所述预先确定的地图数据延伸行进路径。

所述设备可配置成在与所述不同行进路径中的每一个相关联的所述可能性指示这些行进路径不足够适合所述传感器数据的情况下确定一个或多个额外行进路径。

所述设备可配置成至少部分地通过排除相关联可能性低于预定义阈值的任何行进路径来确定所述车辆的所述当前位置。

所述设备可配置成至少部分地通过排除其相关联可能性与最可能的行进路径的可能性的比率低于预定义阈值的任何行进路径来确定所述车辆的所述当前位置。

所述设备可配置成至少部分地通过排除具有最高相关联可能性的预定义数量的行进路径外的所有行进路径同时保留相关联可能性等于剩余行进路径中最低相关联可能性的任何行进路径来确定所述车辆的所述当前位置。

所述设备可配置成将所述车辆的所述当前位置确定为沿着具有所述最大相关联可能性(例如，分布的“期望值”)的所述行进路径的所述可能位置中的一个或多个。

每个递归贝叶斯滤波器可以是卡尔曼滤波器，其配置成产生沿着所述相应行进路径的可能位置的高斯分布，且其中所述设备可配置成将所述车辆的所述当前位置确定为与具有所述最大相关联可能性的所述行进路径相关联的所述高斯分布的中心。

所述设备可配置成归一化通过所述递归贝叶斯滤波器计算出的所述可能性，以获得所述可能的行进路径的概率分布。

每个递归贝叶斯滤波器可配置成比较所述传感器与预先确定的地图数据，以在所述概率分布中包含一个或多个额外物理状态变量。

所述一个或多个额外物理状态变量可包括速度、前进方向、角速度、里程表比例因数和陀螺仪校准参数中的至少一个。

所述行进路径是单向的，且其中所述设备可配置成在所述车辆的所述前进方向相对于特定行进路径的方向偏离超过90°的情况下，添加在相反方向中延伸的相同行进路径。

每个递归贝叶斯滤波器可配置成比较实时传感器数据与所述预先确定的地图数据。

所述设备可配置成在已接收到传感器数据之后存储所述传感器数据，且每个递归贝叶斯滤波器可配置成比较所述存储的传感器数据与所述预先确定的地图数据。

所述车辆上的所述传感器可以是全球或地区性导航卫星***接收器(例如，用于NAVSTAR GPS、GLONASS、北斗、Galileo、GAGAN或IRNSS)、惯性传感器、相机、加速度计和陀螺仪中的一个或多个。

所述多个不同行进路径可以是二维行进路径或三维行进路径。

所述设备可以是以下各项中的一个或多个：电子装置、便携式电子装置、便携式通讯装置、移动电话、个人数字助理、平板电脑、平板手机、台式计算机、笔记本电脑、服务器、智能手机、智能手表、智能眼镜、便携式卫星导航装置、车载卫星导航装置和用于其中的一个或多个的模块。

根据另一方面，提供一种方法，其包括：

针对不同行进路径中的每一个使用相应递归贝叶斯滤波器来确定车辆在包括多个不同行进路径的道路网上的当前位置，

其中每个递归贝叶斯滤波器配置成比较从所述车辆上的传感器接收的数据与用于所述相应行进路径的预先确定的地图数据，以计算所述车辆当前位于所述相应行进路径上的可能性和沿着此行进路径的可能位置的概率分布。

除非技术人员明确说明或理解，否则本文中所公开的任何方法的步骤不必以所公开的精确次序执行。

用于实施本文中所公开的方法中的一个或多个的对应计算机程序(其可以或可以不记录在载体上)也在本公开内并且由所描述的实例实施例中的一个或多个涵盖。

本公开包含单独或以各种组合的一个或多个对应方面、实例实施例或特征，无论是否以所述组合或单独地具体陈述(包含所要求的)。用于执行所论述功能中的一个或多个的相应装置电在本公开内。

以上发明内容意图仅是示例性和非限制性的。

附图说明

现在仅通过举例的方式参考附图给出描述，在附图中：

图1示意性地示出配置成执行本文中所描述的一个或多个方法的设备；

图2a示意性地示出道路网的一个实例；

图2b示意性地示出图2a的道路网上的三个不同行进路径；

图3a示意性地示出沿着特定行进路径的可能位置的概率分布；

图3b示意性地示出进一步沿着图3a的特定行进路径的可能位置的概率分布；

图4a示意性地示出在没有可驱动偏差的情况下行进路径上的可能位置的概率分布；

图4b示意性地示出在道路交叉口处的可能位置的概率分布；

图5示意性地示出本文中所描述的方法的主要步骤；且

图6示出计算机可读媒体，其包括配置成执行、控制或实现本文中所描述的一个或多个方法的计算机程序。

具体实施方式

导航装置需要能够确定车辆相对于地图的当前位置，以便为车辆的驾驶员提供路线引导。这通常使用一个或多个机载传感器来实现，所述机载传感器例如全球导航卫星***(GNSS)、惯性传感器、相机、加速度计和陀螺仪。此问题的最新解决方案包括多个单独步骤。首先，使用航位推算(其通常组合已知参考位置(例如，来自GNSS)与传感器数据(例如，来自惯性传感器))来确定轨迹且当无卫星信号可用(例如，在隧道中)时推断此轨迹。接着，执行地图匹配，以使所确定的轨迹与道路网上的最可能的行进路径相关联。由于在确定的轨迹和最可能的行进路径之间经常存在明显的变化(例如，由于大气条件或影响GNSS信号的反射，或航位推算的漂移)，接着将地图匹配的位置反馈给航位推算单元，以便其可用于校正轨迹中的误差。最后，如果车道辅助***可用，则其可用以跟踪车辆当前在哪个车道上。此模块将当前道路上可用车道的数量作为输入并跟踪车道交叉点，这允许跟踪车辆在道路上的侧向位置。

此方法的一个问题是道路网的一些区域包括相邻道路，其基于来自某些机载传感器的数据是彼此难以区分的。举例来说，存在GNSS信号指示车辆沿高速公路行进的情况，而实际上它是在与高速公路的特定区段平行的单个行车道上(或反之亦然)。在此情形中，导航装置提供的道路引导与当前行进路径不匹配，这对驾驶员无用，且可能对驾驶员和其它道路使用者产生潜在危险(特别是考虑到不同类别的道路通常具有不同的速度限制)。

现将描述可解决此问题的设备和相关联的方法。

图1示出配置成执行本文中所描述的一个或多个方法的设备101。设备101可以是以下各项中的至少一个：电子装置、便携式电子装置、便携式通讯装置、移动电话、个人数字助理、平板电脑、平板手机、台式计算机、笔记本电脑、服务器、智能手机、智能手表、智能眼镜、便携式卫星导航装置、车载卫星导航装置和用于其中的一个或多个的模块。

在此实例中，设备101包括处理器102、存储器103、收发器104、电源105、电子显示器106和扩音器107，这些装置通过数据总线108彼此电连接。处理器102配置成用于通过向其它组件提供信令且从其它组件接收信令以管理其操作来进行对设备101的一般操作。存储器103配置成存储配置成执行、控制或实现设备101的操作的计算机程序代码。存储器103还可配置成存储其它组件的设置。处理器102可访问存储器103以检索组件设置，以便管理其它组件的操作。处理器102可以是微处理器，包含专用集成电路(ASIC)。存储器103可以是临时存储媒体，例如易失性随机存取存储器。另一方面，存储器103可以是永久性存储媒体，例如硬盘驱动器、快闪存储器或非易失随机存取存储器。

收发器104配置成向其它设备/装置传输数据和/或从其它设备/装置接收数据，同时电源105配置成为其它组件提供电力以实现其功能性，且可包括电源适配器、电池、电容器、超级电容器和混合式电池电容器中的一个或多个。电子显示器106可以是LED、LCD或等离子显示器，且配置成显示在设备101上存储(例如，在存储媒体上)或由设备101接收(例如，经由收发器)的视觉内容。类似地，扩音器107配置成输出存储在设备101上或由设备101接收的音频内容。视觉和音频内容可包括组合的音频视觉内容的相关组分。在一些实例中，音频和/或视觉内容可包括导航内容(例如地理信息和行进的方向、距离、速度或时间)。

本文中所描述的方法脱离了上文提及的融合多个传感器输入以导出随后进行地图匹配的位置的方法。代替地，利用车辆在道路网上行驶的假设来导出表示车辆必须穿过道路网的可能性的多个不同行进路径(或“道路轨道”)。在此上下文中，行进路径由可驱动的一系列连续的路段组成，所述路段在二维或三维中反映到目前为止的车辆的轨迹。本发明设备可配置成通过将车辆的至少一个已知位置与预先确定的地图数据进行地图匹配，来确定多个不同行进路径。这涉及找到已知位置附近的路段列表，并且对于每个路段，创建包括所述路段的行进路径。如果路段可以在两个方向上行进，则可以创建两个行进路径，其从路段的每个末端沿相反方向延伸。

图2a和2b示出道路网的地图，其指示车辆的初始位置209(未必是当前位置)和如由设备确定的通过道路网的三个可能的行进路径r1-r3。如可看出，三个不同行进路径r1-r3在道路网上的公共点210处交叉，所述道路网可以是环行道或十字路口等。

在已确定多个不同行进路径r1-r3后，设备配置成使用相应递归贝叶斯滤波器比较从车辆上的传感器(或多个传感器)接收的数据与每个行进路径r1-r3的预先确定的地图数据(例如，数字地图、街面和航摄图像、道路坐标、速度限制、道路限制等)。举例来说，传感器可以是全球导航卫星***接收器，且设备可配置成比较来自卫星数据的地理坐标与存储的数字地图的坐标。类似地，传感器可以是相机，且设备可配置成比较由相机记录的图像与存储的在道路网上各个位置处拍摄的街面图像。后一种情形可能特别适用于检测一段道路上的车道或出口。

每个递归贝叶斯滤波器计算车辆当前位于相应行进路径r1-r3上的可能性，和沿着此行进路径r1-r3的可能位置的概率分布。因此，所述可能性是相应行进路径r1-r3与传感器数据适合程度的度量。然而，在一些状况下，与不同行进路径r1-r3中的每一个相关联的可能性可指示，这些行进路径r1-r3都不足够适合传感器数据(例如，因为可能性低于预定义阈值)。在此情形中，设备可配置成确定一个或多个额外行进路径。这可通过地图匹配(如上文所描述)或通过考虑接近于现有行进路径的其它行进路径来得以实现。在一些状况下，也没有额外行进路径可以适合传感器数据，这可能指示地图数据中存在误差。该误差可通过获得道路交叉口的最新地图数据来解决。

尽管递归贝叶斯滤波器将通常配置成比较实时传感器数据与预先确定的地图数据以使得能够确定车辆的当前位置，但它们可使用来自车辆轨迹的先前部分的传感器数据(例如，其已由设备存储)来预测当前位置。这使得本方法能够用于递归贝叶斯平滑，作为递归贝叶斯滤波的补充或替代。

迭代地重复此过程以确保车辆的当前位置是最新的(例如，在预定义的时间步长中或者每当新的传感器数据变得可用时)。接着可通过考虑每个递归贝叶斯滤波器的可能性和概率分布来确定车辆的当前位置。举例来说，设备可配置成将车辆的当前位置确定为沿着具有最大相关联可能性的行进路径的可能位置中的一个或多个。

图3a和3b示出在具有最大相关联可能性的行进路径313上的两个不同点处计算出的概率分布311、312。在此实例中，每个递归贝叶斯滤波器是卡尔曼滤波器(但其可以是另一类型的滤波器，例如无迹卡尔曼滤波器)，其配置成产生沿着相应行进路径313的可能位置的高斯分布，且设备配置成将车辆的当前位置确定为高斯分布的中心(如由星形314所指示)。应注意，当确定的车辆位置接近当前路段315的末端时，滤波器可能需要关于行进路径313的额外信息，以便起作用。在此情形中，设备配置成当确定车辆的当前位置在行进路径313的末端的近侧时基于预先确定的地图数据延伸行进路径313(即，当车辆接近当前路段315的末端时获得下一路段316的地图数据)。

图4a和4b示出在具有最大相关联可能性的另一行进路径419(即，到图3a和3b中所示出的一个行进路径的单独车辆轨迹)上的两个不同点处计算出的概率分布417、418。在图4a中，行进路径419是相对平直的，且无可驱动的偏差(如图3a和3b)。然而，当车辆接近当前道路区段420的末端时，道路在不同方向上发散，从而产生两个不同的可能行进路径421、422。因此，设备单独地使用相应贝叶斯滤波器考虑每个行进路径421、422的可能性，以便跟踪车辆位置。

当车辆沿着驾驶员的所选轨迹继续行驶时，获得更多的传感器数据，并且一个行进路径421比另一个行进路径422累积更大的可能性。因此，可以确信驾驶员没有跟随不太可能的路径422。其结果是，可从分析中丢弃不大可能的行进路径422和其相关联滤波器。以此方式，当排除不太可能的路径422时，补偿交叉路口处的路径数量的增加。这使得要处理的数据量处于可管理的水平。实际上，设备可配置成排除相关联可能性低于预定义阈值的任何行进路径；排除其相关联可能性与最可能的行进路径的可能性的比率低于预定义阈值的任何行进路径；或排除具有最高相关联可能性的预定义数量的行进路径外的所有行进路径同时保留相关联可能性等于剩余行进路径中最低相关联可能性的任何行进路径。

在一些实例中，设备可配置成确定所有可能的行进路径上的概率分布而非多个相应可能性。这可通过归一化可能性来实现。如果不同行进路径具有可能性l₁，l₂，…，l_n，则概率分布由p_i每个路径i的个别概率限定，其中：

除位置之外，每个递归贝叶斯滤波器还可配置成比较传感器与预先确定的地图数据，以根据哪些传感器和地图数据是可用的来在概率分布中包含一个或多个额外物理状态变量。举例来说，额外物理状态变量可包括速度、前进方向、角速度、里程表比例因数和陀螺仪校准参数中的至少一个。以此方式，本发明设备不仅可确定车辆的当前位置，且还确定其速度和方向等。当递归贝叶斯滤波器考虑到多个物理状态变量时，其输出所有变量的联合分布，但在需要的情况下，这可接着经边缘化以获得一个特定变量的概率分布。举例来说，如果状态含有三个物理变量x、y和z，则可使用下式获得x的边缘分布：

P(x)＝∫∫P(x，y，z)dydz 等式2

也可在贝叶斯滤波器中使用额外变量，以确定最可能的行进路径(例如，因为不同行进路径可具有不同相关联形状和速度限制)。一个此类实例是当车辆的前进方向相对于特定行进路径的方向偏离超过90°时。在此情形中，设备可配置成添加在相反的方向上延伸的相同行进路径。

图5示出本文中所描述的方法的主要步骤523到525。方法大体上包括：针对道路网上的多个不同行进路径中的每一个使用相应递归贝叶斯滤波器以比较从车辆上的传感器接收的数据与相应行进路径的预先确定的地图数据523；计算车辆当前位于相应行进路径上的可能性和沿着此行进路径的可能位置的概率分布524；以及确定车辆在道路网上的当前位置525。

图6示出根据一个实施例的提供计算机程序的计算机/处理器可读媒体626。计算机程序可包括计算机代码，其配置成执行、控制或实现图5的方法步骤523到525中的一个或多个。在此实例中计算机/处理器可读媒体626是光盘，例如数字多功能光盘(DVD)或压缩光盘(CD)。在其它实施例中，计算机/处理器可读媒体626可以是已经以执行本发明功能的方式编程的任何媒体。计算机/处理器可读媒体626可以是固定或可移动的存储器装置，例如硬盘驱动器、固态驱动器、记忆棒(例如，USB记忆棒)或存储卡(例如，压缩闪存、SD、迷你SD、微SD或毫微SD)。计算机代码可在组装设备(例如，便携式或车载卫星导航装置)或包括设备的车辆的工厂处安装。稍后可以经由上述计算机/处理器可读媒体626对***进行更新。

附图中描绘的其它实施例已经提供有对应于先前描述的实施例的类似特征的附图标号。举例来说，特征号1也可对应于数字101、201、301等。这些编号的特征可出现在图中，但是在这些特定实施例的描述中可能没有直接引用。这些仍然在附图中提供，以帮助理解其它实施例，特别是关于类似的先前描述的实施例的特征。

本领域的技术人员将理解，任何提及的设备/装置和/或特定提及的设备/装置的其它特征可以由设备提供，所述设备布置成使得它们配置成仅在启用，例如接通等时执行期望的操作。在此类状况下，它们可不必具有装载到呈未经启用(例如，关断状态)的有源存储器中的适当软件和仅装载呈启用(例如，开启状态)的适当软件。设备可包括硬件电路和/或固件。设备可包括装载到存储器上的软件。此软件/计算机程序可记录在相同存储器/处理器/功能单元上和/或一个或多个存储器/处理器/功能单元上。

在一些实施例中，特定的提及的设备/装置可预编程有适当的软件以执行期望的操作，且其中可启用适当的软件以供用户用来下载“密钥”，例如以解锁/启用软件和其相关联的功能性。与此类实施例相关联的优点可包含当装置需要进一步的功能性时降低下载数据的要求，且这可能在感知装置具有足够容量以存储此类预编程软件以获得用户可能无法启用的功能性的实例中有用。

应了解，除提及的功能之外，任何提及的设备电路/元件/处理器还可具有其它功能，且这些功能可由相同设备/电路/元件/处理器执行。一个或多个所公开的方面可涵盖相关联计算机程序和在适当载体(例如，存储器、信号)上记录的计算机程序(其可以是源/传输编码的)的电子分布。

应了解，本文中所描述的任何“计算机”可包括可或可不位于相同电路板或电路板的相同区域/位置或甚至相同装置上的一个或多个个别处理器/处理元件的集合。在一些实施例中，任何提及的处理器中的一个或多个可分布在多个装置上。相同或不同处理器/处理元件可执行本文中所描述的一个或多个功能。

应了解，术语“信令”可指作为一连串所传输和/或所接收信号传输的一个或多个信号。一连串信号可包括一个、两个、三个、四个或甚至更多个别信号分量或用以组成所述信令的不同信号。可以同时依次传输/接收这些个别信号中的一些或全部，和/或使得它们在时间上彼此重叠。

参看对任何提及的计算机和/或处理器和存储器(例如，包含ROM、CD-ROM等)的任何论述，这些可包括计算机处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)和/或已经以执行本发明功能的方式编程的其它硬件组件。

申请方在此单独公开本文描述的每个个别特征和两个或多于两个此类特征的任意组合，以本领域的技术人员的普通知识，能够基于本说明书将此类特征或组合作为整体执行，而不考虑此类特征或特征的组合是否能解决本文所公开的任何问题；且不对权利要求书的范围进行限制。申请方指示所公开的各方面/实施例可由任何此类个别特征或特征的组合组成。鉴于前文描述可在本公开的范围内进行各种修改对本领域的技术人员来说是显而易见的。

虽然已示出和描述并指出应用于本发明的不同实施例的基本新颖特征，但应理解，本领域的技术人员可在不脱离本发明的精神的情况下对所描述的装置和方法的形式和细节进行各种省略和替换以及改变。举例来说，明确地打算使以实质上相同方式进行实质上相同功能来实现相同结果的那些要素和/或方法步骤的所有组合处于本发明的范围内。此外，应认识到，与任何所公开的形式或实施例结合示出和/或描述的结构和/或要素和/或方法步骤可以作为一般设计选择而并入在任何其它所公开或描述或建议的形式或实施例中。此外，在权利要求书中，装置加功能条款(means-plus-function clause)打算涵盖在本文中描述为执行所列举的功能的结构，且不仅涵盖结构等效物而且涵盖等效结构。因此，尽管因为钉子采用圆柱形表面以将木制部件固定在一起而螺钉采用螺旋表面，钉子和螺钉可能不是结构等效物，但是在紧固木制部件的环境中，钉子和螺钉可以为等效结构。

Claims (15)

1.一种设备，其包括处理器和包含计算机程序代码的存储器，所述存储器和计算机程序代码配置成与所述处理器一起使所述设备能够至少：

针对不同行进路径中的每一个使用相应递归贝叶斯滤波器来确定车辆在包括多个所述不同行进路径的道路网上的当前位置，

其中每个递归贝叶斯滤波器配置成比较从所述车辆上的传感器接收的数据与用于所述相应行进路径的预先确定的地图数据，以计算所述车辆当前位于所述相应行进路径上的可能性和沿着此行进路径的可能位置的概率分布。

2.根据权利要求1所述的设备，其中所述设备配置成确定所述多个不同行进路径。

3.根据权利要求2所述的设备，其中所述设备配置成将所述车辆的至少一个已知位置与所述预先确定的地图数据进行地图匹配，以确定所述多个不同行进路径。

4.根据权利要求2或3所述的设备，其中所述设备配置成当确定所述车辆的所述当前位置在行进路径的末端的近侧时基于所述预先确定的地图数据延伸所述行进路径。

5.根据权利要求2至4中任一项所述的设备，其中所述设备配置成在与所述不同行进路径中的每一个相关联的所述可能性指示这些行进路径都不足够适合所述传感器数据的情况下确定一个或多个额外行进路径。

6.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中所述设备配置成至少部分地通过以下操作来确定所述车辆的所述当前位置：

排除相关联可能性低于预定义阈值的任何行进路径；

排除其相关联可能性与最可能的行进路径的可能性的比率低于预定义阈值的任何行进路径；或

排除具有最高相关联可能性的预定义数量的行进路径外的所有行进路径，同时保留相关联可能性等于剩余行进路径中最低相关联可能性的任何行进路径。

7.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中所述设备配置成将所述车辆的所述当前位置确定为沿着具有所述最大相关联可能性的所述行进路径的所述可能位置中的一个或多个。

8.根据权利要求7所述的设备，其中每个递归贝叶斯滤波器是卡尔曼滤波器，其配置成产生沿着所述相应行进路径的可能位置的高斯分布，且其中所述设备配置成将所述车辆的所述当前位置确定为与具有所述最大相关联可能性的所述行进路径相关联的所述高斯分布的中心。

9.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中所述设备配置成归一化通过所述递归贝叶斯滤波器计算出的所述可能性，以获得所述可能的行进路径的概率分布。

10.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中每个递归贝叶斯滤波器配置成比较所述传感器与预先确定的地图数据，以在所述概率分布中包含一个或多个额外物理状态变量。

11.根据权利要求10所述的设备，其中所述一个或多个额外物理状态变量包括速度、前进方向、角速度、里程表比例因数和陀螺仪校准参数中的至少一个。

12.根据权利要求11所述的设备，其中所述行进路径是单向的，且其中所述设备配置成在所述车辆的所述前进方向相对于特定行进路径的方向偏离超过90°的情况下，添加在相反方向中延伸的相同行进路径。

13.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中每个递归贝叶斯滤波器配置成比较实时传感器数据与所述预先确定的地图数据。

14.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中所述设备配置成在已接收到传感器数据之后存储所述传感器数据，且每个递归贝叶斯滤波器配置成比较所述存储的传感器数据与所述预先确定的地图数据。

15.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中所述多个不同行进路径是二维行进路径或三维行进路径。