车辆与行人碰撞避免的方法和系统技术方案

一种用于车辆与行人碰撞避免的方法和系统，该系统包含了参与者，所述参与者由物理联接到至少一辆车辆和至少一个行人的具有长期演进(LTE)能力的用户设备(UE)终端组成；其中，由长期演进(LTE)蜂窝基站(BS)和至少一个定位业务客户端(LCS)服务器介导的长期演进(LTE)蜂窝无线电信号来确定每个终端的时空定位；其中所述至少一个定位业务客户端(LCS)服务器包括嵌入式人工智能算法，所述算法包含递归神经网络(RNN)算法，以分析所述终端的时空定位并确定可能的未来轨迹，并向与行人物理链接的终端发送参与者的可能的未来轨迹；所述与至少一个行人物理链接的至少一个终端包括嵌入式人工智能算法，所述算法包含条件随机场(CRF)算法，以确定所述至少一个行人可能的未来轨迹是否低于车辆与行人接近阈值限制；如果满足这个条件，则向满足接近阈值限制的至少一个行人和/或车辆发送碰撞避免紧急信号。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】车辆与行人碰撞避免的方法和系统
本专利技术涉及道路安全领域。更具体地说，本专利技术涉及一种在车辆与行人之间碰撞避免的方法和系统。
技术介绍
基于位置的服务，例如紧急呼叫定位，推动了无线通信网络中定位技术的发展。启用全球导航卫星系统(GNSS)的终端能够在几米的精确度内确定户外位置，许多终端应用和服务利用了这种精确定位。在电信领域，长期演进(LTE)是一种基于GSM演进(GSM/EDGE)和通用移动通信系统(UMTS)/高速分组访问(HSPA)技术的增强数据速率的移动设备和数据终端无线宽带通信标准。4G蜂窝网络的长期演进(LTE)定位支持是在2008年推出的。它使电信运营商能够检索用户的位置信息以进行基于位置的服务，并满足监管紧急呼叫的定位要求。有几种不同的技术可用于确定具有LTE能力的用户设备(UE)的时空位置。最广泛使用的定位技术之一是基于已知位置的LTE服务基站阵列之间的相对定位。此外，全球定位系统(GPS)提供的位置信息精度可达5米，但显示出一些城市覆盖范围缺陷、秒级的测量延迟和高电池电量消耗，这些缺陷可能会限制GPS在精确车辆与行人碰撞避免方面的适用性。在小区ID技术中，可以使用其服务小区坐标定位用户设备(UE)；坐标可以是基站(BS)坐标，也可以是基站(BS)在位置区号(LAC)内的一部分。这种方法的精度依赖于服务小区的半径，然而，在农村地区，服务小区的半径可达60公里会导致根据用户设备(UE)终端的位置提供不准确的结果。几种基于LTE的技术可以用来确定支持LTE的用户设备(UE)的精确时空位置。在接收信号强度指示(RSSI)技术中，用户设备(UE)测量服务小区和邻近小区接收到的信号强度。这些信息可以用来计算用户设备(UE)和邻近已知位置的基站(BS)之间的距离。如果接收到来自至少三个基站(BS)的信号，可将三角测量应用于RSSI技术以确定用户设备(UE)的确切位置，因为基站(BS)的位置是已知的，且具有很高的精度。使用，“三角测量”这个词是为了引用一系列三角形的几何跟踪和测量，通过测量三角形基线每条边的相对长度和每个角的相对角度，以确定分布在一个地区组成阵列的基站(BS)的点的距离和相对位置。在到达时间差(TDOA)技术中，接收机可以估计接收到的每对信号之间的时差，并从两个双曲线的交点确定位置。通常，到达时间差(TDOA)测量是通过测量天线阵列中每个信号的接收相位差来实现的。如果接收到来自至少三个基站(BS)的信号，则可将三角测量应用于TDOA技术，以确定用户设备(UE)的确切位置。到达角度测距(AOA)方法包括使用例如天线发射模式测量来自基站(BS)或用户设备(UE)的信号的到达角。在到达角度测距(AOA)方法中，直接测量天线阵列中各部分的到达时间差，并将其转换为到达角测量。此外，该技术是一种确定发射天线阵列上的射频波传播方向的方法。如果接收到来自至少三个基站(BS)的信号，可将三角测量应用于到达角度测距(AOA)技术，以确定用户设备(UE)的确切位置。到达时间(TOA)技术利用光速、无线电波传播速度和信号到达时间来计算距离，以确定实际用户设备(UE)的位置。如果接收到来自至少三个基站(BS)的信号，可将三角测量应用于到达时间(TOA)技术，以确定用户设备(UE)的确切位置。在目前部署的长期演进(LTE)网络中，用户设备(UE)的位置通常是基于来自用户设备(UE)的增强小区身份(E-CID)、观测到达时差(OTDOA)和辅助全球导航卫星系统(GNSS)(A-GNSS)信息的组合来确定的。定位精度的水平在几十米左右。观测到达时差(OTDOA)是一种辅助用户设备(UE)的方法，其中用户设备(UE)测量由蜂窝基站(BS)传输的特定定位参考信号(PRS)的到达时间(TOA)，并向定位服务器报告估计的测量到达时间(TOA)。定位服务器基于至少三个基站接收到的定位参考信号(PRS)的使用到达时间(TOA)的测量值和这些基站的已知位置的多重组合来确定用户设备(UE)的位置。观测到达时差(OTDOA)方法的定位精度取决于各种因素，如网络部署、信号传播条件、同步误差和定位参考信号(PRS)的特性。对于4G蜂窝(LTE)室内用户，定位精度可达50米左右。对于即将到来的5G系统，定位要求非常严格，针对室内和室外用户包括人、设备、机器、车辆等精度大约为1米。对于给定的部署和传播场景，通过适当地重新设计5G无线电接入技术的定位参考信号(称为新无线电(NR))，可以显著提高定位精度。5GNR(新无线电)是3GPP为5G(第五代)移动网络开发的一种新的无线接入技术(RAT)。它将成为5G电信网络空中接口的全球标准。第三代合作伙伴计划(3GPP)是一个为移动电话开发协议的标准组织。3GPP规格中的系列38提供了NR(LTE以外的无线接入技术)的技术细节。精确可靠的定位是自动和无人驾驶汽车(如自动驾驶汽车和无人机)高度关注的话题。实际上，汽车行业需要在厘米级别上精确定位，以实现基于自动驾驶和道路安全的车辆使用案例。目前用于这些关键应用的定位技术是基于用于绝对定位的全球导航卫星系统(GNSS)，以及用于相对定位的雷达、相机和惯性传感器的组合。尽管如此，这些机载传感器的高实施成本可能会阻止它们在某些应用中被采用。因此，车用无线通讯技术(V2X)中的无线网络也可以用于定位目的。这就是第五代(5G)蜂窝网络的实例，其颠覆性技术有望实现高精度定位。车用无线通讯技术(V2X)将信息从车辆发送到任何可能影响到的车辆实体，且这种发送是相互的。它是一种车辆通信系统，包含其他更具体的通信类型，如V2I(车辆到基础设施)、V2N(车辆到网络)、V2V(车辆到车辆)、V2P(车辆到行人)、V2D(车辆到设备)和V2G(车辆到电网)。V2X的主要动机是道路安全、交通效率和节能。根据所使用的底层技术，有两种类型的V2X通信技术：基于局域网的和基于蜂窝网络的。基于无线局域网的车用无线通讯(V2X)系统的标准化取代了基于蜂窝网络的车用无线通讯(V2X)系统。IEEE在2012年首次发布了基于无线局域网的V2X(IEEE802.11p)规范。它支持车辆到车辆(V2V)以及车辆到基础设施(V2I)的直接通信。2016年，3GPP发布了基于长期演进(LTE)底层技术的]车用无线通讯技术(V2X)规范。它通常被称为“蜂窝V2X”(C-V2X)，以区别于基于802.11p的V2X技术。除了直接通信(V2V，V2I)，C-V2X还支持蜂窝网络上的广域通信(V2N)。这种额外的通信模式和本地迁移到5G的路径是相对于基于802.11p的V2X系统的两个主要优势。在不同的网络世代中，全球导航卫星系统(GNSS)和蜂窝网络的结合引起了特别关注。蜂窝系统通常被认为是对城市环境中缺乏全球导航卫星系统(GNSS)可见性的补充。为过滤随着时间推移的GNSS或LTE蜂窝位置测量的噪声，大多数这些混合的GNSS/LTE导航解决方案是必要的。此外，蜂窝传播通道受制于非视距(NLoS)条件和密集多径。从现场测量得到的20MHz长期演进(LTE)信号的位本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于车辆与行人碰撞避免的方法，其特征在于，包括：/n将至少一辆车辆物理联接到至少一个具有长期演进(LTE)能力的用户设备(UE)终端；/n将至少一个行人物理联接到至少一个具有长期演进(LTE)能力的用户设备(UE)终端；和/n确定从由至少三个长期演进(LTE)蜂窝基站(BS)和至少一个定位业务客户端(LCS)服务器介导的长期演进(LTE)蜂窝无线电信号确定的每个终端的时空定位；/n其中所述至少一个定位业务客户端(LCS)服务器包括嵌入式人工智能算法，所述嵌入式人工智能算法包含递归神经网络(RNN)算法，以分析所述终端的所述时空定位，并确定所述至少一辆车辆和所述至少一个行人可能的未来轨迹，从而基于强化学习(RL)分析来最大化奖励度量；并且所述至少一个定位业务客户端(LCS)服务器向物理联接到所述至少一个行人的所述至少一个终端发送所述至少一辆车辆和所述至少一个行人的可能的未来轨迹；/n物理联接到所述至少一个行人的所述至少一个终端包括嵌入式人工智能算法，所述嵌入式人工智能算法包含条件随机场(CRF)算法，以确定所述至少一个行人的所述可能的未来轨迹是否低于车辆与行人接近阈值限制，并且如果达到所述接近阈值限制，则物理联接到所述至少一个行人的所述终端向满足所述接近阈值限制的所述至少一个行人和所述至少一辆车辆发送碰撞避免紧急信号。/n...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180510 US 62/669,437;20190116 US 62/792,9501.一种用于车辆与行人碰撞避免的方法，其特征在于，包括：
将至少一辆车辆物理联接到至少一个具有长期演进(LTE)能力的用户设备(UE)终端；
将至少一个行人物理联接到至少一个具有长期演进(LTE)能力的用户设备(UE)终端；和
确定从由至少三个长期演进(LTE)蜂窝基站(BS)和至少一个定位业务客户端(LCS)服务器介导的长期演进(LTE)蜂窝无线电信号确定的每个终端的时空定位；
其中所述至少一个定位业务客户端(LCS)服务器包括嵌入式人工智能算法，所述嵌入式人工智能算法包含递归神经网络(RNN)算法，以分析所述终端的所述时空定位，并确定所述至少一辆车辆和所述至少一个行人可能的未来轨迹，从而基于强化学习(RL)分析来最大化奖励度量；并且所述至少一个定位业务客户端(LCS)服务器向物理联接到所述至少一个行人的所述至少一个终端发送所述至少一辆车辆和所述至少一个行人的可能的未来轨迹；
物理联接到所述至少一个行人的所述至少一个终端包括嵌入式人工智能算法，所述嵌入式人工智能算法包含条件随机场(CRF)算法，以确定所述至少一个行人的所述可能的未来轨迹是否低于车辆与行人接近阈值限制，并且如果达到所述接近阈值限制，则物理联接到所述至少一个行人的所述终端向满足所述接近阈值限制的所述至少一个行人和所述至少一辆车辆发送碰撞避免紧急信号。


2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，物理联接到所述至少一辆车辆的所述至少一个终端包括嵌入式人工智能算法，所述嵌入式人工智能算法包含条件随机场(CRF)算法，用于确定所述至少一辆车辆的可能的未来轨迹是否低于所述车辆与行人(V2P)接近阈值限制，并且如果达到这个条件，则物理联接到所述至少一辆车辆的所述至少一个终端向满足所述接近阈值限制的至少一个行人发送碰撞避免紧急信号。


3.根据权利要求1和2中任一项所述的方法，其特征在于，所述用户设备(UE)终端位置由下列中的至少一个确定：增强小区身份(E-CID)，来自UE的辅助全球导航卫星系统(GNSS)信息，接收信号强度(RSSI)技术，到达时差(TDOA)技术，和到达角(AOA)方法。


4.根据权利要求3中所述的方法，其特征在于，所述终端的所述时空定位是由嵌入在所述终端中的传感器确定的，所述传感器是以下中的至少一个：全球导航卫星系统(GNSS)(或GPS)、照相机、声纳、激光雷达、雷达、加速度计、惯性和陀螺传感器。


5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述长期演进(LTE)采用由3GPP为5G移动网络开发的5GNR新无线接入技术(RAT)。


6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述用户设备(UE)终端包含用于处理所述人工智能算法的计算单元，所述计算单元是以下中的至少一个：移动应用、软件、固件、硬件、物理设备和计算设备。


7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述碰撞避免紧急信号包含决策过程，用于实现以下中的至少一个：改变所述车辆的方向；改变所述车辆的速度；并向所述至少一个行人发送信号。


8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述碰撞避免紧急信号包含分布在多个用户设备(UE)和网络上的决策过程，以便为所述碰撞避免措施提供冗余以及增强的可靠性和安全性。


9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述车辆与行人接近阈值限制考虑了所述参与者的位置、速度、方向和可能的未来轨迹，以便为建立适当的避免碰撞措施确定尺寸上的安全裕度。


10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述车辆与行人接近阈值限制最长为10米。


11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其特征在于，所述用户设备...

【专利技术属性】
技术研发人员：巴斯蒂安·比彻姆，
申请(专利权)人：巴斯蒂安·比彻姆，
类型：发明
国别省市：加拿大;CA