CN110907980A - V2x位置准确性增强 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了“V2X位置准确性增强”。一种***包括相机和处理器。所述处理器被编程为使用无线信号确定所述车辆的第一位置；响应于确定所述第一位置位于市区内，使用所述相机捕获沿道路的固定位置装置的图像；识别所述固定位置装置的装置位置；以及更新与所述装置位置相比的所述第一位置，以生成所述车辆的第二位置。

Description

V2X位置准确性增强
技术领域
本公开的各方面总体上涉及通过使用车辆对外界(V2X)的通信来实现城市环境中的位置准确性增强。
背景技术
在非常高密度的市区中或在诸如停车库的建筑物内，配备有全球导航卫星***(GNSS)或辅助GNSS的车辆可能无法准确地确定其位置。例如，驾驶员可能会离开停车库中的停车位并且无法识别是向左还是向右转。然而，当驾驶员看向车辆导航***以查看方向时，导航***可能接收到不足以足够精确和准确地定位车辆的GNSS信号。
发明内容
在一个或多个说明性示例中，一种车辆包括：相机；和处理器，所述处理器被编程为使用无线信号确定所述车辆的第一位置；响应于确定所述第一位置位于市区内，使用所述相机捕获沿道路的固定位置装置的图像；识别所述固定位置装置的装置位置；以及更新与所述装置位置相比的所述第一位置，以生成所述车辆的第二位置。
在一个或多个说明性示例中，一种方法包括：响应于被识别为位于市区内的使用全球导航卫星***(GNSS)或蜂窝信号中的一个或多个确定的车辆位置，通过使用在由所述车辆的相机捕获的图像中识别出的停车计费器的预定义位置来更新所述位置以生成所述车辆的修改位置。
在一个或多个说明性示例中，一种非暂时性计算机可读介质包括指令，当由车辆的控制器的处理器执行时，所述指令使得所述车辆：使用来自全球导航卫星***(GNSS)的卫星或蜂窝基站中的一个或多个的无线信号确定所述车辆的第一位置；响应于确定所述第一位置位于市区内，使用所述车辆的相机捕获停车计费器的图像；识别包括在所述图像内的所述停车计费器的预定义的固定位置；以及使用所述停车计费器的所述位置更新所述第一位置以生成所述车辆的第二位置。
附图说明
图1示出了被配置为向车辆提供基于位置的服务的***的示例图；
图2示出了具有高层建筑物的城市环境的示例，所述高层建筑物阻碍了蜂窝基站和GNSS卫星到车辆的视线；
图3示出了由于在拥挤的城市环境中GNSS卫星的视野受阻而导致的车辆位置误差的示例；以及
图4示出了使用位置准确性增强来确定车辆位置的示例过程。
具体实施方式
根据需要，本文公开了本发明的详细实施例；然而，应当理解，所公开的实施例仅仅是可以体现为各种和替代形式的本发明的示例。附图不一定按比例绘制；一些特征可被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此，本文中公开的具体结构细节和功能细节不应被解释为是限制性的，而是仅仅作为教导本领域技术人员以不同方式采用本发明的代表性基础。
位置准确性是V2X技术的基本要求。例如，美国国家公路和运输***(NHTSA)规定了车辆准确性要求，即车辆报告的经度和纬度位置要在其实际位置的1.5米(大约是车道宽度的一半)内。
在GNSS卫星在视线内的情况下，可以在露天条件下实现这种水平的位置准确性。当蜂窝基站在视线内时，也可以实现这种水平。然而，在密集的城市场景和繁忙的城市场景以及密叶场景中，视线可能是不存在的。使用基于GNSS卫星信号的定位，在密集的城市非视线的情况下，定位误差可能比1.5米的NHTSA要求差几米。使用基于蜂窝网络信号的定位，在密集的城市非视线的情况下，由于多路径效应和信号的弹跳和弯曲，定位误差可能比1.5米的NHTSA要求差几米。当蜂窝网络技术与GNSS技术相结合进行定位时，在密集的城市非视线的情况下，定位误差可能仍比1.5米的NHTSA要求差几米。基于WiFi和蜂窝网络技术的定位也广泛可用，其可用于V2X通信技术定位。然而，这些方法再次面临同样的非视线的位置准确性降低的问题，这在密集的城市场景中导致了严重下降。作为另一种可能性，可以使用航迹推算技术，但是当不使用外部参考时，位置和速度误差可能比这些其他方法更差。
当前的位置技术在密集的城市场景中提供了几米的准确性。因此，在密集的城市场景中，这些V2X定位选项中没有一个满足NHTSA的对位置准确性的1.5米的要求。这使得实现V2X的车辆可能违反NHTSA的要求，由于安全问题而延迟V2X技术的部署以及可能导致车辆召回。
一种改进的车辆位置策略可以利用车辆相机来捕获车辆周围环境的照片和视频以做出驾驶决策。这些相机可拍摄路边停车计费器的照片并且扫描停车计费器以确定其身份。当车辆穿过路线时，沿路线的这些停车计费器可以继续用于通知位置应用关于车辆的位置和距停车计费器的距离。因此，这种额外的数据源允许车辆在困难的导航场景中连续地校正车辆的位置，在困难的导航场景中，由于城市环境而无法获得准确性。例如，当车辆通过停车计费器时，可以将车辆的位置调整为与正在通过的停车计费器的位置相邻。通过添加关于停车计费器的信息，车辆的位置误差可以很好地在NHTSA要求的1.5米的准确性内。
图1示出了被配置为向车辆102提供基于位置的服务的***100的示例图。车辆102可以包括各种类型的乘用交通工具，诸如跨界型多用途车辆(CUV)、运动型多用途车辆(SUV)、卡车、休闲型车辆(RV)、船只、飞机或用于运送人或货物的其它移动机器。基于位置的服务可以包括远程信息处理服务，诸如导航、逐向导航和天气报告，或非远程信息处理服务，诸如停车辅助或碰撞检测。应当注意，示出的***100仅是示例，并且可以使用更多、更少和/或不同地进行定位的元件。
控制器104可以包括一个或多个处理器106，所述一个或多个处理器106被配置为执行支持本文描述的过程的指令、命令和其他例程。例如，控制器104可以被配置为执行加载到存储器108的车辆应用的指令，以提供诸如导航、逐向导航和停车辅助之类的特征。可以使用多种类型的计算机可读存储介质110以非易失性方式维持这类指令和其他数据。计算机可读介质110(也称为处理器可读介质或存储装置)包括参与提供可以由控制器104的处理器106读取的指令或其他数据的任何非暂时性介质(例如，有形介质)。可以根据使用多种编程语言和/或技术创建的计算机程序来编译或解译计算机可执行指令，所述多种编程语言和/或技术包括但不限于以下的单独或组合形式：JAVA、C、C++、C#、OBJECTIVE C、FORTRAN、PASCAL、JAVA SCRIPT、PYTHON、PERL和PL/SQL。
控制器104可以具备允许车辆乘员与控制器104对接的各种特征。例如，控制器104可以包括输入控制器112，其被配置为从车辆102的一个或多个人机界面(HMI)控件接收用户输入，以向乘员提供与车辆102的交互。这些可以包括一个或多个按钮或其他HMI控件，其被配置为调用控制器104上的功能(例如，方向盘音频按钮、按键通话按钮、仪表板控件等)。控制器104还可以驱动一个或多个显示器114或以其他方式与其通信，所述一个或多个显示器被配置为通过视频控制器116来向车辆乘员提供视觉输出。在一些情况下，显示器114可以是还被配置为经由视频控制器116接收用户触摸输入的触摸屏，而在其他情况下，显示器114可以仅是显示器，不具有触摸输入能力。
控制器104还可以被配置为经由一个或多个车载总线118与车辆102的其他部件通信。作为一些示例，车载总线118可以包括车辆控制器局域网(CAN)、以太网网络或面向媒体的***传输(MOST)中的一个或多个。车载总线118可以允许控制器104与其他车辆102***通信。如图所示，下面详细描述的车辆***可以通过车载总线118与控制器104通信。在其他示例中，控制器104可以连接到更多或更少的车载总线118。例如，音频模块和HMI控件可以通过与所示车辆总线118分开的另一个车载总线与控制器104通信。另外地或替代地，一个或多个HMI控件或其他部件可以经由与所示不同的车载总线118连接到控制器104，或不使用至车载总线118的连接直接连接到控制器104。
车辆102可以包括车载调制解调器120(其在某些配置中可能不存在)。如果这样配备的话，控制器104则可以使用车载调制解调器120来访问通信网络(未示出)的通信服务，诸如分组交换网络服务(例如，互联网接入、互联网协议语音(VoIP)通信服务)，其可用于连接到通信网络的装置。为了便于通过通信网络进行通信，车载调制解调器120可以与唯一的装置标识符(例如，移动装置号(MDN)、互联网协议(IP)地址等)相关联，以识别车载调制解调器120通过通信网络的通信。调制解调器120可以与一个或多个基站122通信以连接到通信网络。虽然示出了两个基站122(122-A和122-B)，但应当注意，在许多示例中，***100包括多于两个的基站122。
车辆102还可以包括GNSS控制器124，其被配置为提供当前车辆102的位置和航向信息。为此，GNSS控制器124可以接收从多个GNSS卫星126发射的卫星定位数据以及关于时钟定时的数据(为简单起见，仅示出了三个GNSS卫星126-A、126-B和126-C，但是GNSS***通常将包括更多的GNSS卫星)。使用卫星数据，GNSS控制器124可以精确地测量从GNSS卫星126中选定的GNSS卫星到GNSS控制器124天线的距离，并且因此可以使用三角测量技术以高度准确性计算GNSS控制器124的位置、速度和时间参数。
车辆102可以另外包括V2X控制器128，其被配置为从基础设施无线地发送和接收数据。作为一些示例，V2X控制器128可以通过Wi-Fi或DSRC与基础设施通信。作为一些其他示例，V2X控制器可以经由机器类型通信网络和/或物联网网络与基础设施通信。
停车计费器130-A和130-B(统称为130)是位于固定位置处的基础设施的示例。在一些示例中，停车计费器130是能够以电子方式与车辆102通信的智能仪表。作为一些示例，停车计费器130可以被配置为经由V2X控制器128进行通信，或可以经由蜂窝基站122连接到蜂窝网络。在其他示例中，停车计费器130可能缺乏连接性并且可能无法以电子方式到达。虽然本文的许多示例描述了位于沿可能需要停放车辆102的城市环境内的道路或其他位置处的停车计费器130，但应当注意，也可以利用具有已知的固定位置和要从道路识别的能力的其他基础设施(例如，沿道路的固定位置装置)。
车辆102还可以包括各种相机132。相机132可以被配置为允许车辆102获得关于障碍物、移动物体或车辆102周围的环境的其他方面的信息。此外，相机132可以用于拍摄车辆102的周围环境的照片和视频以做出驾驶决策。这些图像和视频可以包括路边停车计费器的成像，其可以从图像识别以识别停车计费器的位置，并且因此识别车辆102的位置。
相机132可以包括前置相机(例如，在车辆102的前格栅的后面，在面向前方的前挡风玻璃的顶部处的车辆102的内部，在面向前方的车顶行李架上等)，其被配置为捕获在车辆102前方的图像或视频；以及后置相机(例如，在车牌的上方，在后行李箱盖上，并入后保险杠中，在面向后挡风玻璃的车辆的内部等)，其被配置为捕获在车辆102后面的图像或视频。应当注意，这些相机132仅仅是示例性的，并且在其他示例中可以使用更多，更少和/或不同地进行定位的相机132。
位置应用134可以是安装到车辆102的控制器104的应用的示例。当由控制器104的一个或多个处理器执行时，位置应用134可以用于允许车辆102确定车辆102的大致位置。位置应用134可以被编程为利用位置信息源，诸如GNSS控制器124、调制解调器120和V2X控制器128，以确定对车辆102的当前位置的估计。
位置应用134还可以被配置为利用车辆102的相机132来提供车辆102的显著更准确的位置。使用从相机132捕获的图像，位置应用134可以识别包括在图像内的停车计费器130。位置应用134还可以被配置为根据包括在图像中的停车计费器130上识别出的数字或其他信息来识别特定的停车计费器130。根据这些身份，位置应用134可以获得成像的停车计费器130的位置。在一个示例中，每个停车计费器130可以被识别为位于特定的纬度、经度和海拔处。如果这些停车计费器130配备有用于其监测的机器类型通信部件或物联网部件，位置应用134则可以使用调制解调器120或V2X控制器128无线地获得这些停车计费器130的位置，诸如经由蜂窝网络或甚至通过物联网网络进行。下面详细讨论位置应用134的操作的另外的方面。
应当注意，虽然在本文的许多示例中将位置确定和位置校正功能描述为由控制器104执行，但是在其他示例中，这些操作中的一些或全部可以由车辆102的调制解调器120、GNSS控制器124、V2X控制器128、相机132或另一个应用处理器的一个或多个处理器执行。
图2示出了具有高层建筑物204的城市环境202的示例200，所述高层建筑物204阻碍了蜂窝基站122和GNSS卫星126到车辆102的视线。来自这些发射器的信号可以从建筑物204反弹，导致多路径误差，这降低了车辆102识别其位置的能力。由于根据从蜂窝基站122和GNSS卫星126接收的信号计算的位置数据的准确性取决于可用的GNSS卫星126信号的质量，其中建筑物或景观阻碍视线，因此这些信号可能不足以准确定位车辆102。
在这种非视线情况下，车辆102可能经历定位误差206，其可能足够大以引起导航误差和/或给出用于沿车辆102路线的车道转弯的不正确命令。例如，可以看出定位误差206足够大，使得车辆102的位置可以被确定为位于在位置误差206不确定区域内包括的三个不同道路208-A、208-B、208-C中的任一个上。
图3示出了城市环境202的示例300，其示出了沿道路的多个停车计费器130。当车辆102穿过路线时，沿路线定位的停车计费器130可以用于通知位置应用134关于车辆102的位置以及距停车计费器130的距离。因此，这种额外的数据源允许车辆102在困难的导航场景中连续地校正车辆102的位置，在困难的导航场景中，由于城市环境而无法获得准确性。通过添加关于停车计费器130的预定义的固定位置的信息，在图2中所示的车辆102的定位误差206可以减少到NHTSA要求的1.5米的准确性内。
附近停车计费器130的位置可以由车辆102以各种方式确定。在一个示例中，位置应用134可以访问存储到车辆102的控制器104的存储装置110的仪表位置数据库136，并且可以使用停车计费器130的标识符来查询仪表位置数据库136以获得停车计费器130的相应位置。这些位置可以是纬度、经度和/或高度坐标的形式。在另一个示例中，V2X控制器128可以用于获得附近停车计费器130的位置。例如，V2X控制器128可以向停车计费器130查询停车计费器130的位置。在又一个示例中，车辆102的调制解调器120可以用于获得附近停车计费器130的位置，诸如通过访问云服务以接收用于定位的停车计费器130的位置信息。在这样的示例中，车辆102可以向存储仪表位置数据库136的云服务器查询位置信息。
图4示出了用于使用位置准确性增强来确定车辆102的位置的示例过程400。在一个示例中，过程400可以由上面详细讨论的车辆102执行，其在控制器104上执行位置应用134。
在402处，车辆102识别车辆102是否支持V2X通信，以及使用GNSS和/或蜂窝技术的位置确定。在一个示例中，位置应用134可以查询以确保车辆102配备有车载调制解调器120和/或GNSS控制器124。在另一个示例中，位置应用134可以查询以确保车辆102配备有V2X控制器128。如果这些控制器不存在或不起作用，则过程400结束。否则，过程继续到操作404，在操作404，位置应用134利用车辆调制解调器120和/或GNSS控制器124来确定用于车辆102的初始位置估计。
在操作406，车辆102确定在操作404确定的位置是否位于城市环境202内。在一个示例中，位置应用134可以将在操作404确定的位置与地理围栏进行比较，以确定所述位置是否位于标记为城市的地理围栏内。这些地理围栏可以作为城市的位置的地图，诸如城市边界的地理围栏存储到车辆102。在另一个示例中，地理围栏可以存储到远程服务器并且由位置应用134使用调制解调器120进行查询。在又一个示例中，位置应用134可以将位置发送到远程服务器并且可以接收回关于所述位置是否是城市的指示。在又一个示例中，位置应用134可以利用相机132来捕获视频或静止照片，并且可以使用图像识别技术来确定所述位置是否是城市。例如，图像识别可以识别高层建筑物、人行道或指示城市环境的其他特征。如果确定所述位置是城市，控制则转到操作408。如果不是，那么所述位置的准确性应该是可接受的，并且过程400结束。
在408处，车辆102确定车辆102是否位于具有通信能力的任何固定位置的停车计费器130的附近。在一个示例中，位置应用134可以利用V2X控制器128来识别是否存在看起来来自停车计费器130的信号，或无线地查询停车计费器130以查看是否有任何停车计费器130响应于查询。如果检测到停车计费器130，控制则转到操作412。如果不是，控制则转到操作410以识别未连接的停车计费器。
在410处，车辆102确定车辆102是否位于缺乏通信能力的任何固定位置的停车计费器130的附近。在一个示例中，位置应用134可以查询仪表位置数据库136以确定任何停车计费器130是否在数据库136中被指定为位于车辆102的附近。在又一个示例中，位置应用134可以利用相机132来捕获视频或静止照片，并且可以使用图像识别技术来确定所述位置是否包括任何停车计费器130。
在412处，车辆102确定是否可以使用仪表位置数据库136来识别未连接的停车计费器130。例如，对于缺乏连接的停车计费器130而言，可以在数据库136中查找它们的位置，而不用试图使用调制解调器120或V2X控制器128来接收关于停车计费器130的信息。如果根据仪表位置数据库136，位置是可用的，则控制转到操作420。如果不是，控制则转到操作414。
在414处，车辆102捕获停车计费器130的图像。在一个示例中，位置应用134可以利用相机132来捕获停车计费器130的视频或静止照片。在一些示例中，这些图像可能已经在过程400的其他操作的执行中被采用，诸如在操作408期间。
在操作416，车辆102识别出现在捕获的图像中的停车计费器130。在一个示例中，位置应用134可以根据包括在图像中的停车计费器130上或附近识别出的数字或其他信息来识别特定的停车计费器130。应当注意，在使用车辆传感器计算到停车计费器130的距离并且不考虑定位的是哪个特定仪表的场景中，这种识别可以是任选的。
在418处，车辆102识别所识别的停车计费器130的位置。根据在操作414处识别出的这些身份，位置应用134可以获得成像的停车计费器130的位置。在一个示例中，位置应用134可以利用捕获的成像结合其他车辆102的传感器数据，诸如LIDAR来确定车辆102到特定的停车计费器130的距离。
在另一个示例中，每个停车计费器130可以将其自身标识为位于特定的纬度、经度和海拔处。如果这些停车计费器130配备有用于其监测的机器类型通信部件或物联网部件，位置应用134则可以无线地获得这些停车计费器130的位置，诸如使用调制解调器120经由蜂窝网络或甚至经由V2X控制器128通过物联网网络进行。
在又一个示例中，位置应用134可以通过向托管仪表位置数据库136的云服务器查询位置信息来获得成像的停车计费器130的位置。
在操作418之后，过程400继续到操作420。另外地，位置应用134还可以更新车辆102本地的仪表位置数据库136，以包括停车计费器130的位置，所述停车计费器130的位置是在操作418识别出的。
在420处，车辆102使用停车计费器130的位置来更新估计的车辆位置。在一个示例中，使用停车计费器130的位置的坐标，位置应用134可更新在操作404确定的位置。例如，如果车辆102提供了显示沿车辆102正经过的道路的一个或多个停车计费器130的成像，那么位置应用134则可以将要沿道路相邻的位置更新到正经过的停车计费器130的位置。作为另一个示例，如果车辆102提供了显示在车辆102前方的沿道路的一个或多个停车计费器130的成像，那么位置应用134则可以将位置更新为在尚未经过的停车计费器130的位置之前。作为又一个示例，如果车辆102提供了显示在车辆102后面的沿道路的一个或多个停车计费器130的成像，那么位置应用134则可以将位置更新为在尚未经过的停车计费器130的位置之后。
在操作422，车辆102确定车辆102是否正在移动。在一个示例中，位置应用134利用车辆调制解调器120和/或GNSS控制器124来确定车辆102的位置是否正在改变。在另一个示例中，位置应用134可以经由指示车辆102正在移动的一个或多个车载总线118接收信息，诸如用于车辆102的速度信息。如果确定车辆102正在移动，控制则转到操作404以确定新车辆102的位置。否则，过程400结束。
因此，通过组合使用无线技术源确定的位置与关于路边停车计费器130使用相机132获得的车辆102的大致位置，车辆102的位置应用134可以提供车辆102的显著更准确的位置。这对于在车辆102与基站122或GNSS卫星126之间的非视线场景中以更高的准确性定位车辆102来说可能是有利的。
本文所述的计算装置，诸如控制器104通常包括计算机可执行指令，其中所述指令可由诸如以上列出的那些的一个或多个计算装置执行。计算机可执行指令，诸如位置应用134的那些可以根据使用各种编程语言和/或技术创建的计算机程序编译或解释，所述多种编程语言和/或技术包括但不限于以下的单独或组合形式：JAVATM、C、C++、C#、VISUALBASIC、JAVASCRIPT、PYTHON、JAVASCRIPT、PERL、PL/SQL等。通常，处理器(例如，微处理器)接收例如来自存储器、计算机可读介质等的指令并且执行这些指令，从而执行一个或多个过程，包括本文所描述的过程中的一个或多个。可使用多种计算机可读介质来存储和传输此类指令和其他数据。
关于本文所述的过程、***、方法、启发法等，应理解，虽然已经将此类过程的步骤等描述为根据某个有序序列发生，但是此类过程可以采用以本文所述顺序之外的顺序执行的所描述步骤来实践。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述的某些步骤。换句话说，本文对过程的描述是为了示出某些实施例而提供的，而决不应当将其理解为对权利要求进行限制。
因此，应理解，以上描述旨在是说明性的而非限制性的。在阅读以上描述后，将明白除了所提供的示例外的很多实施例和应用。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。本文所论述的技术中预期并且意图将出现未来的发展，并且所公开的***和方法将合并到此类未来的实施例中。总之，应理解，本申请能够进行修改和变化。
在权利要求中所使用的全部术语意图被赋予它们最宽泛的合理解释和它们在本文描述的技术人员所理解的普遍含义，除非在本文做出与此相反的明确指示。具体地，除非权利要求叙述相反的明确限制，否则使用诸如“一个”、“该”、“所述”等单数冠词应被解读为叙述所指示的元件中的一者或多者。
提供本公开的摘要以允许读者快速地确定本技术公开的本质。在提交时应理解，所述摘要将不会用来解释或限制权利要求的范围或含义。此外，在以上具体实施方式中可以看出，出于使本公开行文流畅的目的，各种特征在各个实施例中组合在一起。本公开的这种方法不应被解释为反映以下意图：所要求保护的实施例要求比每项权利要求中明确叙述的特征更多的特征。相反，如所附权利要求所反映，发明主题在于比单个公开的实施例的所有特征更少的特征。因此，所附权利要求特此并入到具体实施方式中，其中每项权利要求独立地作为单独要求保护的主题。
虽然上文描述了示例性实施例，但这并不表明这些实施例描述了本发明的所有可能形式。相反，在说明书中使用的字词是描述性字词而非限制性字词，并且应当理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以做出各种改变。另外，可以组合各个实施的实施例的特征以形成本发明的另外实施例。
根据本发明，提供了一种车辆，其具有：相机；和处理器，所述处理器被编程为使用无线信号确定所述车辆的第一位置；响应于确定所述第一位置位于市区内，使用所述相机捕获沿道路的固定位置装置的图像；识别所述固定位置装置的装置位置；以及更新与所述装置位置相比的所述第一位置，以生成所述车辆的第二位置。
根据一个实施例，所述固定位置装置是停车计费器。
根据一个实施例，所述处理器还被编程为从所述固定位置装置无线接收所述装置位置作为所述固定位置装置的纬度、经度和海拔。
根据一个实施例，所述处理器还被编程为从所述固定位置装置无线接收所述固定位置装置的唯一标识符，并且在仪表位置数据库中查找所述固定位置装置的所述唯一标识符以识别所述装置位置。
根据一个实施例，所述仪表位置数据库存储到所述车辆。
根据一个实施例，所述仪表位置数据库存储到远离所述车辆的服务器，并且所述处理器还被编程为利用所述车辆的调制解调器将所述固定位置装置的所述唯一标识符发送到所述服务器并且作为响应地从所述服务器接收所述装置位置。
根据一个实施例，所述处理器还被编程为从所述固定位置装置无线接收所述装置位置，以及将所述装置位置添加到所述仪表位置数据库。
根据一个实施例，所述处理器还被编程为通过比较所述第一位置与地理围栏来确定所述第一位置是否位于指定市区的地理围栏内，以确定所述车辆位于所述市区内。
根据一个实施例，所述处理器还被编程为从远程服务器查询所述地理围栏。
根据一个实施例，所述处理器还被编程为将所述第一位置发送到远程服务器，并且接收回关于所述第一位置是否位于市区内的指示。
根据一个实施例，所述处理器还被编程为利用所述相机捕获所述车辆的周围环境的图像，并且在所述车辆的周围环境的所述图像上使用图像识别技术来基于对预定义城市特征的识别确定所述第一位置是否位于市区内。
根据本发明，一种方法包括：响应于被识别为位于市区内的使用全球导航卫星***(GNSS)或蜂窝信号中的一个或多个确定的车辆位置，通过使用在由所述车辆的相机捕获的图像中识别出的停车计费器的预定义位置来更新所述位置以生成所述车辆的修改位置。
根据一个实施例，本发明的特征还在于从所述停车计费器无线接收所述停车计费器的位置。
根据一个实施例，本发明的特征还在于从所述图像识别所述停车计费器的唯一标识符，并且根据所述唯一标识符在仪表位置数据库中查找所述停车计费器的位置。
根据一个实施例，所述仪表位置数据库存储到远离所述车辆的服务器，并且所述方法还包括利用所述车辆的调制解调器将所述唯一标识符发送到所述服务器并且作为响应地从所述服务器接收所述停车计费器的位置。
根据一个实施例，本发明的特征还在于通过比较所述车辆的所述位置与地理围栏来确定所述车辆的所述位置是否位于被指定为包括市区的地理围栏内，以确定所述车辆位于所述市区内。
根据一个实施例，本发明的特征还在于从远程服务器查询所述地理围栏。
根据一个实施例，本发明的特征还在于以下中的一个或多个：将所述车辆的所述位置发送到远程服务器并且接收回关于所述车辆的所述位置是否位于市区内的指示；以及捕获所述车辆的周围环境的图像，并且在所述车辆的所述周围环境的所述图像上使用图像识别技术来基于对预定义城市特征的识别确定所述车辆的所述位置是否位于市区内。
根据本发明，一种非暂时性计算机可读介质包括指令，当由车辆的控制器的处理器执行时，所述指令使得所述车辆：使用来自全球导航卫星***(GNSS)的卫星或蜂窝基站中的一个或多个的无线信号确定所述车辆的第一位置；响应于确定所述第一位置位于市区内，使用所述车辆的相机捕获停车计费器的图像；识别包括在所述图像内的所述停车计费器的预定义的固定位置；以及使用所述停车计费器的所述位置更新所述第一位置以生成所述车辆的第二位置。

Claims (15)

1.一种车辆，其包括：
相机；和
处理器，所述处理器被编程为：
使用无线信号确定所述车辆的第一位置；
响应于确定所述第一位置位于市区内，使用所述相机捕获沿道路的固定位置装置的图像；
识别所述固定位置装置的装置位置；以及
更新与所述装置位置相比的所述第一位置，以生成所述车辆的第二位置。
2.如权利要求1所述的车辆，其中所述固定位置装置是停车计费器。
3.如权利要求1所述的车辆，其中所述处理器还被编程为从所述固定位置装置无线接收所述装置位置作为所述固定位置装置的纬度、经度和海拔。
4.如权利要求1所述的车辆，其中所述处理器还被编程为从所述固定位置装置无线接收所述固定位置装置的唯一标识符，并且在仪表位置数据库中查找所述固定位置装置的所述唯一标识符以识别所述装置位置。
5.如权利要求4所述的车辆，其中所述仪表位置数据库存储到所述车辆。
6.如权利要求4所述的车辆，其中所述仪表位置数据库存储到远离所述车辆的服务器，并且所述处理器还被编程为利用所述车辆的调制解调器将所述固定位置装置的所述唯一标识符发送到所述服务器并且作为响应地从所述服务器接收所述装置位置。
7.如权利要求4所述的车辆，其中所述处理器还被编程为从所述固定位置装置无线接收所述装置位置，以及将所述装置位置添加到所述仪表位置数据库。
8.如权利要求1所述的车辆，其中所述处理器还被编程为通过比较所述第一位置与地理围栏来确定所述第一位置是否位于指定市区的地理围栏内，以确定所述车辆位于所述市区内。
9.如权利要求8所述的车辆，其中所述处理器还被编程为从远程服务器查询所述地理围栏。
10.如权利要求8所述的车辆，其中所述处理器还被编程为将所述第一位置发送到远程服务器，并且接收回关于所述第一位置是否位于市区内的指示。
11.如权利要求1所述的车辆，其中所述处理器还被编程为利用所述相机捕获所述车辆的周围环境的图像，并且在所述车辆的周围环境的所述图像上使用图像识别技术来基于对预定义城市特征的识别确定所述第一位置是否位于市区内。
12.一种方法，其包括：
响应于被识别为位于市区内的使用全球导航卫星***(GNSS)或蜂窝信号中的一个或多个确定的车辆位置，通过使用在由所述车辆的相机捕获的图像中识别出的停车计费器的预定义位置来更新所述位置以生成所述车辆的修改位置。
13.如权利要求12所述的方法，其还包括以下中的一个或多个：
从所述停车计费器无线接收所述停车计费器的位置；以及
从所述图像识别所述停车计费器的唯一标识符，并且根据所述唯一标识符在仪表位置数据库中查找所述停车计费器的位置。
14.如权利要求13所述的方法，其中所述仪表位置数据库存储到远离所述车辆的服务器，并且所述方法还包括利用所述车辆的调制解调器将所述唯一标识符发送到所述服务器并且作为响应地从所述服务器接收所述停车计费器的位置。
15.如权利要求13所述的方法，其还包括以下中的一个或多个：
将所述车辆的所述位置发送到远程服务器并且接收回关于所述车辆的所述位置是否位于市区内的指示；以及
捕获所述车辆的周围环境的图像，并且在所述车辆的所述周围环境的所述图像上使用图像识别技术来基于对预定义城市特征的识别确定所述车辆的所述位置是否位于市区内。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018204210A1 (en) * 2017-05-01 2018-11-08 Parkofon Inc. System and method for high accuracy location determination and parking
US11543783B2 (en) * 2018-09-24 2023-01-03 Qualcomm Incorporated Position velocity assisted clock estimation
DE102018221178A1 (de) * 2018-12-06 2020-06-10 Robert Bosch Gmbh Lokalisierungssystem
WO2022000416A1 (en) * 2020-07-02 2022-01-06 Qualcomm Incorporated A method of communicating elevation information in c-v2x
US11940544B2 (en) * 2021-10-25 2024-03-26 Ford Global Technologies, Llc Vehicle positioning using V2X RSU messaging and vehicular sensors

Family Cites Families (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5983161A (en) * 1993-08-11 1999-11-09 Lemelson; Jerome H. GPS vehicle collision avoidance warning and control system and method
JP3223220B2 (ja) * 1993-10-28 2001-10-29 本田技研工業株式会社 車両の相互通信装置
US6370475B1 (en) * 1997-10-22 2002-04-09 Intelligent Technologies International Inc. Accident avoidance system
US7899616B2 (en) * 1997-10-22 2011-03-01 Intelligent Technologies International, Inc. Method for obtaining information about objects outside of a vehicle
US7848278B2 (en) * 2006-10-23 2010-12-07 Telcordia Technologies, Inc. Roadside network unit and method of organizing, managing and maintaining local network using local peer groups as network groups
US20120323690A1 (en) * 2011-06-15 2012-12-20 Joseph Michael Systems and methods for monitoring, managing, and facilitating location- and/or other criteria-dependent targeted communications and/or transactions
US9146603B2 (en) * 2012-05-08 2015-09-29 William Reber, Llc Cloud computing system, vehicle cloud processing device and methods for use therewith
US20190050634A1 (en) * 2012-08-06 2019-02-14 Cloudparc, Inc. Tolling with vehicle tracking
WO2014040612A1 (en) * 2012-09-11 2014-03-20 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Virtual parking management
US9020755B1 (en) * 2013-12-17 2015-04-28 GM Global Technology Operations LLC AD-HOC differential GPS referencing using parked vehicles
US10748229B2 (en) * 2013-12-18 2020-08-18 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and apparatus for controlling a roadway source
US20160071172A1 (en) * 2014-09-04 2016-03-10 Pitney Bowes Inc. System and method for location-aware parking expiration reminder and remote parking meter refill
EP3023961B1 (en) * 2014-11-18 2017-05-03 Fujitsu Limited Methods and devices for controlling vehicular wireless communications
US10648823B2 (en) * 2017-06-22 2020-05-12 Aeris Communications, Inc. Learning common routes and automatic geofencing in fleet management
US20170270787A1 (en) * 2016-03-21 2017-09-21 Timothy Shaun Menard System and method for roadside alerts
WO2017192880A1 (en) * 2016-05-05 2017-11-09 Sadeghi Arash Management of parking space using artificial development and computer
JP6293817B2 (ja) * 2016-05-27 2018-03-14 京セラ株式会社 携帯電子機器、制御システム、携帯電子機器制御方法及び携帯電子機器制御プログラム
US9884621B2 (en) * 2016-06-17 2018-02-06 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Autonomous parking controller and method based on ambient conditions relating to a vehicle parking location
WO2018017793A1 (en) * 2016-07-21 2018-01-25 Intelligent Technologies International, Inc. System and method for creating, updating, and using maps generated by probe vehicles
US10801853B2 (en) 2016-07-25 2020-10-13 Ford Global Technologies, Llc Method and apparatus for upcoming turn identification and assistance
JP6493364B2 (ja) 2016-11-18 2019-04-03 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置
US11567164B2 (en) * 2016-12-01 2023-01-31 U-Blox Ag Intercepting an uplink signal to assist in timing or positioning calculations
US11290323B2 (en) * 2017-04-13 2022-03-29 Qualcomm Incorporated Configuring multi-channel transmission for ranging accuracy
WO2018204210A1 (en) * 2017-05-01 2018-11-08 Parkofon Inc. System and method for high accuracy location determination and parking
US10495762B2 (en) * 2017-05-19 2019-12-03 Qualcomm Incorporated Non-line-of-sight (NLoS) satellite detection at a vehicle using a camera
JP6567602B2 (ja) * 2017-06-22 2019-08-28 株式会社東芝 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法
US10699571B2 (en) * 2017-12-04 2020-06-30 Ford Global Technologies, Llc High definition 3D mapping
US10600234B2 (en) * 2017-12-18 2020-03-24 Ford Global Technologies, Llc Inter-vehicle cooperation for vehicle self imaging
US10576986B2 (en) * 2017-12-19 2020-03-03 Intel Corporation Road surface friction based predictive driving for computer assisted or autonomous driving vehicles
US10715977B2 (en) * 2017-12-28 2020-07-14 Qualcomm Incorporated System and method for ranging-assisted vehicle positioning
US10583830B2 (en) * 2018-01-02 2020-03-10 Ford Global Technologies, Llc Mobile device tethering for a remote parking assist system of a vehicle
US11210936B2 (en) * 2018-04-27 2021-12-28 Cubic Corporation Broadcasting details of objects at an intersection
US10628690B2 (en) * 2018-05-09 2020-04-21 Ford Global Technologies, Llc Systems and methods for automated detection of trailer properties
US11080799B2 (en) * 2018-06-07 2021-08-03 Capital One Services, Llc Paying for parking with electrical power from an electric vehicle
US10882479B2 (en) * 2018-09-12 2021-01-05 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Collision prevention system

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