基于地图和传感器数据的天线优化制造技术

一种优化用于车辆(10)的传感器天线的方法包括使用来自多个预定天线波束图型中的第一预定天线波束图型来操作传感器天线。确定车辆的地图位置，并且基于该车辆(10)的地图位置来从该多个预定天线波束图型中选择第二预定天线波束图型。该第二预定天线波束图型然后用于车辆传感器(14)。

【技术实现步骤摘要】
基于地图和传感器数据的天线优化
本公开涉及一种用于优化车辆传感器的天线波束的系统。
技术介绍
典型的车辆网(V2X)或车辆到车辆(V2V)收发机采用水平全向天线波束来在所有情况下保持等同地知晓所有方向上的其他车辆、结构和物体。所提出的对全向天线波束的一种变型使用地图数据来确定道路构造(例如，双向分隔高速公路)并调整波束以朝向车辆的前方和后方。波束还可以在全球导航卫星系统(GNSS)数据指示车辆正接近交叉路口时切换至全向模式。车辆传感器数据可用于在刹车或变道时调整天线波束。上述系统还可动态地使波束转向以便在检测到感兴趣物体时锁定到该物体上。以此方式，一个或多个V2X传感器的波束可以持续地成形以跟踪物体。所提出的另一种办法使用车辆相机来确定车辆何时处于城市峡谷中并相应地调整GNSS天线图型。
技术实现思路
在一个示例性实施例中，一种优化用于车辆的传感器天线的方法包括使用来自多个预定天线波束图型中的第一预定天线波束图型来操作传感器天线。确定车辆的地图位置，并且基于该车辆的地图位置来从该多个预定天线波束图型中选择第二预定天线波束图型。该第二预定天线波束图型然后用于车辆传感器。在上述实施例的进一步实施例中，地图位置确定步骤包括接收车辆的GNSS数据。在上述任一实施例的进一步实施例中，地图位置确定步骤包括通过参考防抱死制动系统数据、惯性测量单元数据、车轮旋转数据、车辆速度数据和/或转向数据中的至少一者来推断出地图位置。在上述任一实施例的进一步实施例中，传感器天线是V2X传感器天线、V2V传感器天线、V2I传感器天线、V2P传感器天线、V2N传感器天线、C-V2X传感器天线、C-V2V传感器天线、C-V2I传感器天线、C-V2P传感器天线和/或C-V2N传感器天线。在上述任一实施例的进一步实施例中，该多个预定天线波束图型不包括全向天线波束图型和转向或瞬态天线波束图型。在上述任一实施例的进一步实施例中，地图位置确定步骤包括确定情境性车辆环境。在上述任一实施例的进一步实施例中，该情境性车辆环境与瞬时(transitory)车辆状况相关。在上述任一实施例的进一步实施例中，该瞬时车辆状况与车辆周围的物体拥挤相关。在上述任一实施例的进一步实施例中，第一预定天线图型在第一瞬时车辆状况中使用。第二预定天线图型在第二瞬时车辆状况中使用。在上述任一实施例的进一步实施例中，该瞬时车辆状况基于来自高速公路、交叉路口、桥梁、隧道和/或交通信号中的至少一者的转变来确定。在上述任一实施例的进一步实施例中，该瞬时车辆状况是未定车辆状况。第二预定天线波束图型是全向天线波束图型。在上述任一实施例的进一步实施例中，该情境性车辆环境与车辆障碍物的量相关。该多个天线波束图型与跟城市状况和乡村状况相关联的地图位置相关。在上述任一实施例的进一步实施例中，传感器天线是GNSS传感器天线。在上述任一实施例的进一步实施例中，相比于第一预定天线波束图型，用于城市状况的第二预定天线波束图型向上聚焦以避免来自建筑物的多路反射。在上述任一实施例的进一步实施例中，相比于第一预定天线波束图型，用于城市状况的第二预定天线波束图型提供朝向直接可见卫星的增加的增益，而不管GNSS星历数据中的较低海拔卫星。在上述任一实施例的进一步实施例中，相比于使用与用于GNSS传感器天线的天线阵列不同的一个或多个天线的第一预定天线波束图型，用于乡村状况的第二预定天线波束图型包括使用该阵列来增加朝向地平线的包容性。在上述任一实施例的进一步实施例中，城市状况和乡村状况基于车辆周围的横向障碍物的量来彼此区分。在上述任一实施例的进一步实施例中，横向障碍物在车辆的100码内。在上述任一实施例的进一步实施例中，横向障碍物遮挡第一预定波束图型的至少25％。在上述任一实施例的进一步实施例中，控制器被编程为执行车辆传感器天线优化步骤。附图说明本公开能够在与所附附图相结合地考虑时通过参考一下具体实施方式来进一步理解，在附图中：图1是用于调整车辆传感器的波束图型的示例系统的示意图。图2是描绘示例波束图型匹配算法的流程图。图3示出了一个示例波束图型。图4示出了另一个示例波束图型。图5示出了用于交叉路口的示例波束图型。图6示出了用于车辆失控状况的全向波束图型。前述段落、权利要求书或以下描述和附图的实施例、示例和替代方案，包括它们的各个方面或相应的单个特征中的任何一个，可以独立地或以任何组合来采用。结合一个实施例描述的特征适用于所有实施例，除非这些特征不兼容。各个附图中相同的附图标记和命名指示相同的要素。具体实施方式示例车辆系统10在图1中示意性地示出。系统10包括与提供驾驶员辅助特征的各种组件通信的控制器12。控制器12可包括可以是单独或集成单元的一个或多个处理器。一个或多个车辆传感器14与控制器12通信并且包括V2X、V2V、V2I、V2P、V2N、C-V2X、C-V2V、C-V2I、C-V2P和/或C-V2N收发机中的至少一者(该至少一个传感器通常被统称为“V2X”)，该一个或多个车辆传感器包括用于与车辆的周遭环境进行交互式通信的天线16。天线16使用信号18来向周遭环境发送数据和/或从周遭环境接收数据。车辆传感器14或车辆传感器集合可被配置成提供预配置的固定波束图型。可存在其他车辆传感器，诸如LIDAR、超声传感器和/或摄像机。车辆位置可使用一个或多个导航系统20来被提供给控制器12，该一个或多个导航系统20包括全球导航卫星系统(GNSS)22、地图数据24和/或航位推算26。车辆地图位置基于从GNSS系统22的天线接收到的数据来确定。导航系统20可以与车辆传感器14一起工作以便将车辆的位置与例如相对于地图数据24的地图上的位置关联。地图数据24可包括诸如以下之类的信息：海拔、建筑物位置和尺寸、道路类型、车道位置、立交桥、交叉路口和/或其他有用的环境信息。V2X收发机和GNSS系统中的每一者中所使用的天线可由单个天线或天线阵列来提供。这些天线可以按提供所需波束图型的方式来操作。由此，如在本公开中使用的“天线”旨在包括以协调方式操作以实现用于设备的所需波束图型的一个或多个天线。控制器12还与各种其他车辆传感器28通信，这些传感器协作以帮助驾驶员操作车辆，诸如提供刹车辅助、转向辅助和自动化巡航控制。车辆传感器28通过车辆CAN总线提供信号，诸如车辆速度30、ABS数据32、惯性测量单元(IMU)数据34、车轮数位标记(wheeltick)36、转向数据38和/或其他信息40。可以在车辆10中提供各种其他辅助或控制系统以提供改进的车辆性能和/或安全性。如果需要，则可通过参考这些车辆传感器28中的一者或多者来推断出车辆地图位置和/或地图数据。根据本公开，通过基于地图和/或传感器数据调整一个或多个天线的图型来解决次优V2X和/或GNSS天线本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种优化用于车辆的传感器天线的方法，包括：/n使用来自多个预定天线波束图型的第一预定天线波束图型来操作传感器天线；/n确定车辆的地图位置；/n基于所述车辆的所述地图位置来从所述多个预定天线波束图型中选择第二预定天线波束图型；以及/n将所述第二预定天线波束图型用于所述车辆传感器。/n

【技术特征摘要】
20191220 US 16/723,1581.一种优化用于车辆的传感器天线的方法，包括：
使用来自多个预定天线波束图型的第一预定天线波束图型来操作传感器天线；
确定车辆的地图位置；
基于所述车辆的所述地图位置来从所述多个预定天线波束图型中选择第二预定天线波束图型；以及
将所述第二预定天线波束图型用于所述车辆传感器。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地图位置确定步骤包括接收所述车辆的GNSS数据。


3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述地图位置确定步骤包括通过参考防抱死制动系统数据、惯性测量单元数据、车轮旋转数据、车辆速度数据和/或转向数据中的至少一者来推断出所述地图位置。


4.如权利要求1-3中的任一项所述的方法，其特征在于，所述传感器天线是以下中的至少一者：V2X传感器天线、V2V传感器天线、V2I传感器天线、V2P传感器天线、V2N传感器天线、C-V2X传感器天线、C-V2V传感器天线、C-V2I传感器天线、C-V2P传感器天线和/或C-V2N传感器天线。


5.如权利要求1-4中的任一项所述的方法，其特征在于，所述多个预定天线波束图型不包括全向天线波束图型和转向或瞬态天线波束图型。


6.如权利要求1-5中的任一项所述的方法，其特征在于，所述地图位置确定步骤包括确定情境性车辆环境。


7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述情境性车辆环境与瞬时车辆状况相关。


8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述瞬时车辆状况与所述车辆周围的物体拥挤相关。


9.如权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述第一预定天线图型在第一瞬时车辆状况中使用，并且所述第二预定天线图型在第二瞬时车辆状况中使用。


10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述瞬时车辆状况基于来自...

【专利技术属性】
技术研发人员：R·S·库恩，
申请(专利权)人：安波福技术有限公司，
类型：发明
国别省市：巴巴多斯;BB