本公開總體上涉及用于車輛優(yōu)化的方法、系統(tǒng)和裝置，并且更具體地涉及車輛的基于網絡的存儲器和用于優(yōu)化車輛路線規(guī)劃的基礎設施數據。

背景技術：

在機動車和運輸行業(yè)中正在進行相當大的工作來開發(fā)、部署和啟用能夠在沒有人類輸入的情況下自己駕駛或能夠向人類駕駛員提供輔助的車輛。駕駛員輔助系統(tǒng)通常包括能夠或將能夠向人類駕駛員提供輔助(諸如避免與其他對象(例如行人、其他車輛或道路雜物)的撞擊、駕駛通知或輔助執(zhí)行轉彎、停車或其他操縱)的包括特征的系統(tǒng)。然而，申請人已經認識到，由于駕駛環(huán)境的巨大差異(包括駕駛基礎設施的變化、道路材質、車道標線、其他車輛、行人或騎自行車者的存在等)，自動駕駛或輔助駕駛對于開發(fā)穩(wěn)健且安全的交通工具提出了相當大的挑戰(zhàn)。

技術實現要素：

根據本發(fā)明，提供一種方法，包含：

基于來自多個源的聚合的駕駛數據來確定基于自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性的針對車輛的多個潛在駕駛路線中的路線成本；

基于路線成本選擇一個或多個潛在駕駛路線中的路線；和

向駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)提供關于路線的信息。

根據本發(fā)明的一個實施例，方法進一步包含基于聚合的駕駛數據而針對自動駕駛特征或駕駛員輔助特征將多個道路路段分類為在可靠的類別中或在不可靠的類別中，其中確定路線成本包含基于針對多個道路路段的可靠的類別或不可靠的類別進行確定。

根據本發(fā)明的一個實施例，方法進一步包含：基于聚合的駕駛數據來確定多個潛在駕駛路線中的每一個中道路的至少一個路段的自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性，其中確定路線成本包含基于可靠性進行確定。

根據本發(fā)明的一個實施例，確定路線成本包含基于車輛的感測系統(tǒng)、控制系統(tǒng)或車輛類型中的一個或多個進行確定。

根據本發(fā)明的一個實施例，方法進一步包含在車輛到達沿路線的一位置之前，將對應于該位置的聚合的數據提供給車輛的駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)。

根據本發(fā)明的一個實施例，方法進一步包含從遠離車輛的存儲器檢索聚合的駕駛數據。

根據本發(fā)明的一個實施例，確定路線成本、選擇路線以及提供關于路線的信息包含由車輛的控制系統(tǒng)進行確定、選擇和提供，其中方法進一步包含提供沿路線的自動駕駛或駕駛員輔助。

根據本發(fā)明的一個實施例，確定路線成本、選擇路線以及提供關于路線的信息包含由遠離車輛的系統(tǒng)進行確定、選擇和提供，方法進一步包含從多個數據源接收駕駛數據并且將來自多個數據源的駕駛數據組合以創(chuàng)建聚合的駕駛數據。

根據本發(fā)明的一個實施例，聚合的駕駛數據包含關于道路顛簸、車道標線的存在、車道標線質量、車輛交通等級的指示、行人存在的指示、道路曲率或道路的路段的事故歷史中的一個或多個的信息。

根據本發(fā)明，提供一種系統(tǒng)，包含：

成本部件，該成本部件配置為基于來自多個源的聚合的駕駛數據來確定基于自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性的針對車輛的多個潛在駕駛路線中的路線成本；

選擇部件，該選擇部件配置為基于路線成本來選擇一個或多個潛在駕駛路線中的路線；和

通知部件，該通知部件配置為向駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)提供關于路線的信息。

根據本發(fā)明的一個實施例，系統(tǒng)進一步包含分類部件，該分類部件配置為基于聚合的駕駛數據針對自動駕駛特征或駕駛員輔助特征將多個道路路段分類為在可靠的類別中或在不可靠的類別中，其中成本部件配置為基于針對多個道路路段的可靠的類別或不可靠的類別來確定路線成本。

根據本發(fā)明的一個實施例，系統(tǒng)進一步包含分類部件，該分類部件配置為基于聚合的駕駛數據來確定多個潛在駕駛路線中的每一個中的道路的至少一個路段的自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性，其中成本部件配置為基于可靠性來確定路線成本。

根據本發(fā)明的一個實施例，成本部件配置為基于車輛的感測系統(tǒng)、控制系統(tǒng)或車輛類型中的一個或多個來確定路線成本。

根據本發(fā)明的一個實施例，系統(tǒng)進一步包含數據部件，該數據部件配置為在車輛到達沿路線的一位置之前，將對應于該位置的聚合數據提供給車輛的駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)。

根據本發(fā)明的一個實施例，系統(tǒng)包含車輛的控制系統(tǒng)，其中控制系統(tǒng)配置為提供沿路線的自動駕駛或駕駛員輔助。

根據本發(fā)明，提供一種存儲指令的計算機可讀存儲介質，指令在由一個或多個處理器執(zhí)行時使處理器：

基于來自多個源的聚合的駕駛數據來確定基于自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性的針對車輛的多個潛在駕駛路線中的路線成本；

基于路線成本來選擇一個或多個潛在駕駛路線中的路線；和

向駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)提供關于路線的信息。

根據本發(fā)明的一個實施例，指令進一步使處理器基于聚合的駕駛數據而針對自動駕駛特征或駕駛員輔助特征將多個道路路段分類為在可靠的類別中或在不可靠的類別中，其中確定路線成本包含基于針對多個道路路段的可靠的類別或不可靠的類別進行確定。

根據本發(fā)明的一個實施例，指令進一步使處理器基于聚合的駕駛數據來確定多個潛在駕駛路線中的每一個中的道路的至少一個路段的自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性，其中確定路線成本包含基于可靠性進行確定。

根據本發(fā)明的一個實施例，指令進一步使處理器基于車輛的感測系統(tǒng)、控制系統(tǒng)或車輛類型中的一個或多個來確定路線成本。

根據本發(fā)明的一個實施例，指令進一步使處理器在車輛到達沿路線的一位置之前向車輛的駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)提供對應于該位置的聚合的數據。

附圖說明

參照附圖描述本公開的非限制性和非窮盡性實施方式，其中除非另有說明，相同的附圖標記表示各種視圖中的相似部分。關于以下描述和附圖將更好地理解本公開的優(yōu)點，其中：

圖1是示出了根據一個實施方式的用于優(yōu)化車輛路線規(guī)劃、優(yōu)化輔助駕駛或優(yōu)化自動駕駛的系統(tǒng)的示意性框圖；

圖2是示出了根據一個實施方式的包括自動駕駛/輔助系統(tǒng)的車輛控制系統(tǒng)的實施方式的示意性框圖；

圖3是示出了根據一個實施方式的用于規(guī)劃車輛路線的數據流和處理的示意性數據流程圖；

圖4示出了根據一個實施方式的車輛的當前位置和目標目的地附近的道路的地圖；

圖5a和5b是根據一個實施方式的示例車道標線的俯視圖；

圖6是示出了根據一個實施方式的路線優(yōu)化部件的示例部件的示意性框圖；和

圖7是示出了根據一個實施方式的用于確定車輛的路線的方法的示意性流程圖。

具體實施方式

在機動車和運輸行業(yè)正在進行相當大的工作來開發(fā)、部署和啟用能夠在沒有人類輸入的情況下自己駕駛或能夠向人類駕駛員提供輔助的車輛。自動駕駛系統(tǒng)通常指的是能夠或者將能夠在很少或沒有人類輸入的情況下控制車輛進行駕駛的系統(tǒng)。例如，自動駕駛系統(tǒng)可以在不需要用戶轉向、控制加速或控制制動的情況下將車輛從當前位置駕駛到目的地位置。駕駛員輔助系統(tǒng)通常包括能夠或將能夠向人類駕駛員提供輔助(諸如避免與其他對象(例如行人、其他車輛或道路雜物)的撞擊、駕駛通知或輔助執(zhí)行轉彎、停車或其他操縱)的包括特征的系統(tǒng)。然而，申請人已經認識到，由于駕駛環(huán)境的巨大差異(包括駕駛基礎設施的變化、道路材質、車道標線、其他車輛、行人或騎自行車者的存在等)，自動駕駛或輔助駕駛對于開發(fā)穩(wěn)健且安全的交通工具提出了相當大的挑戰(zhàn)。

此外，申請人已經認識到，一些自動駕駛特征或輔助駕駛特征在某些環(huán)境中比在其它環(huán)境中更穩(wěn)健地執(zhí)行。例如，一些自動駕駛特征或輔助駕駛特征可以取決于構建在道路中的基礎設施、高質量車道標線、平滑的路面、或道路或駕駛環(huán)境的任何其他特征，以穩(wěn)健或安全的方式執(zhí)行。此外，一些自動駕駛特征可能需要相對較少的人類駕駛員、騎自行車者或行人的環(huán)境。

鑒于上述情況，本公開公開了能夠優(yōu)化車輛駕駛(包括車輛路線規(guī)劃的優(yōu)化)的系統(tǒng)、方法和裝置。根據一個實施例，一種用于規(guī)劃車輛路線的方法包括基于來自多個源的聚合的駕駛數據來確定基于自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性的針對車輛的多個潛在駕駛路線的路線成本。該方法包括基于路線成本來選擇一個或多個潛在駕駛路線中的路線。該方法還包括向駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)提供關于路線的信息。

一個示例輔助駕駛特征在滿足某些條件時提供橫向和縱向控制。這些條件可以包括但不限于道路車道標線/道路車道線質量、車道存在(例如，車輛在哪個車道中)以及道路曲率。向駕駛員提供輔助駕駛特征所需的條件可能是動態(tài)的，因為它們可能因駕駛環(huán)境而不同。所需條件可能取決于車輛本身(包括任何控制系統(tǒng)或傳感器)及車輛周圍的環(huán)境或基礎設施。如果在完成路線之前提供駕駛員或駕駛系統(tǒng)對這些車輛和基礎設施條件的預覽，則駕駛員輔助特征可能能夠以更加穩(wěn)健的方式執(zhí)行。例如，駕駛員或駕駛系統(tǒng)可能能夠選擇可以提供更可靠的自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的路線。

根據一個實施例，來自大量車輛或其他數據源的駕駛數據被存儲在連接的車輛中并被上傳到網絡。例如，車輛可以使用車輛傳感器獲得關于駕駛環(huán)境的數據，并將該數據或任何派生數據上傳到云存儲位置。用戶可以使用連接的設備(如車輛、計算系統(tǒng)、智能手機等)通過網絡訪問云存儲位置，并將相關數據下載到車輛。數據可以本地存儲在車輛的地圖數據庫中，并且可以針對數據運行路線規(guī)劃算法，以便優(yōu)化沿著相關路線的車輛行為。

此外，通過執(zhí)行駕駛員輔助或自動駕駛特征，可以存在各種道路，道路的特征的可用性是稀疏的、不一致的或不存在的。例如，一些導航算法基于最短距離、最短時間或一些其他最低的啟發(fā)式成本來選擇路線。申請人已經認識到，基于駕駛員輔助可用性來選擇路線可能會有相當大的好處。在一個實施例中，導航系統(tǒng)或導航軟件提供在創(chuàng)建路線時考慮駕駛員輔助特征或自動駕駛特征可用性的路線規(guī)劃。

根據一個示例實施例，車道線或車道標線質量對于輔助駕駛特征或自動駕駛特征可能是重要的。地圖數據庫或駕駛歷史數據庫可以存儲車道線質量的一些度量。例如，車道線/車道標線質量可以由車輛本地存儲，或者可以作為聚合的數據的一部分上傳用于存儲。地圖數據庫和/或駕駛歷史數據庫可以是基于云的、在制造時加載到車輛上、和/或基于探測器或傳感器數據由車輛創(chuàng)建和更新。使用地圖或駕駛歷史數據庫，可以執(zhí)行基于最低成本來評估和優(yōu)先排序路線的路線規(guī)劃算法。與車道線質量相關的示例成本術語是：

其中q∈{0,1}是車道質量的布爾(boolean)度量(0表示不良車道質量，1表示良好車道質量)。在一個實施例中，地圖數據庫或駕駛歷史數據庫可以包括道路車道線質量之外的度量，例如道路曲率、道路車道線幾何形狀、道路車道線/標記類型(諸如單線、雙線、虛線、反光面或其他車道標記類型的指示)和/或道路車道線/標記顏色(例如白色、黃色或其他顏色)。在一個實施例中，路線規(guī)劃算法(routingalgorithm)可以在優(yōu)先排序路線時考慮這些附加度量或其他度量。例如，路線規(guī)劃算法可以考慮諸如最短距離、最短行駛時間、交通狀況等的其他成本，以便基于各種成本因子找到最佳的全能路線。在一個實施例中，用于路線規(guī)劃目的的車道線質量成本的確定可以是考慮天氣和交通的動態(tài)功能。例如，基于一天中的時間或天氣條件，某些類型的車道標記通過車輛傳感器或多或少可以是可見的/可檢測的。

現在參照附圖，圖1是示出了用于優(yōu)化車輛路線規(guī)劃和/或優(yōu)化輔助駕駛和/或自動駕駛特征的性能的系統(tǒng)100的框圖。系統(tǒng)100包括聚合服務器102以及能夠通過網絡108與聚合服務器102通信的多個車輛104和一個或多個其他數據源106。聚合服務器102包括聚合部件110，并且還可以包括路線優(yōu)化部件112。

聚合部件110可以聚合從車輛104和一個或多個其他數據源106接收的駕駛數據或其他數據。例如，聚合服務器102可以接收來自車輛104或其他數據源106的基礎設施數據、駕駛環(huán)境數據和/或交通數據。所接收的數據可以包括關于道路顛簸、車道標線的存在、車道標線質量、車輛交通等級的指示、行人的存在的指示、道路曲率或事故歷史的信息。聚合部件110可以組合所接收的數據以在數據存儲器114內生成聚合數據。

路線優(yōu)化部件112可以訪問數據存儲器114中的聚合數據，以優(yōu)化路線或將聚合的數據提供給一個或多個車輛104。例如，車輛104可以使用聚合的數據來向駕駛員或控制系統(tǒng)116提供關于未來駕駛路徑的信息以優(yōu)化車輛104的駕駛。車輛104還可以累積駕駛數據(包括關于道路或駕駛環(huán)境的任何信息)，并且將累積的駕駛數據發(fā)送到聚合服務器102以用于存儲或聚合。其他數據源106還可以將用于聚合的數據上傳到聚合服務器102。其他數據源106可以包括用于基礎設施(例如交通攝像機、車輛或交通傳感器、氣象傳感器等)的系統(tǒng)或傳感器。在一個實施例中，路線優(yōu)化部件112可以基于自動駕駛或輔助駕駛是否將可用于車輛來確定對駕駛路線進行優(yōu)先排序的駕駛路線規(guī)劃。在一個實施例中，路線優(yōu)化部件112可以位于車輛104的一個或多個內，諸如車輛的控制系統(tǒng)116內。例如，路線優(yōu)化部件112可以在車輛104上本地操作，并將存儲在數據存儲器114中的聚合的數據與本地存儲在車輛104上的駕駛歷史數據和/或地圖數據結合使用。

圖2示出了可用于向車輛(例如圖1的車輛104)提供自動或輔助駕駛的示例車輛控制系統(tǒng)116，包括一個或多個自動駕駛特征或輔助駕駛特征。車輛控制系統(tǒng)116可以包括自動駕駛/輔助系統(tǒng)202。自動駕駛/輔助系統(tǒng)202可用于車輛的自動操作或控制操作或者向人類駕駛員提供輔助。例如，自動駕駛/輔助系統(tǒng)202可以控制車輛的制動、轉向、加速、燈、警報、駕駛員通知、無線電或任何其他輔助系統(tǒng)中的一個或多個。在另一示例中，自動駕駛/輔助系統(tǒng)202可能不能提供對駕駛(例如，轉向、加速或制動)的任何控制，但是可以提供通知和警報以輔助人類駕駛者安全地行駛。自動駕駛/輔助系統(tǒng)202可以包括路線優(yōu)化部件112，該路線優(yōu)化部件112可用于確定自動駕駛或駕駛輔助特征將可靠地運行的路線。例如，路線優(yōu)化部件112可以使車輛沿著公路或道路被規(guī)劃路線，在該公路或道路中，高質量車道標線是可用的，使得它們將被車輛控制系統(tǒng)116的一個或多個傳感器容易地檢測，從而提高了自動駕駛特征或輔助駕駛特征的可靠性。

車輛控制系統(tǒng)116還可以包括一個或多個傳感器系統(tǒng)/裝置，以用于檢測附近對象、車道標記的存在，和/或以用于確定母車輛(例如，包括車輛控制系統(tǒng)116的車輛)的位置。例如，車輛控制系統(tǒng)116可以包括一個或多個雷達系統(tǒng)206、一個或多個激光雷達系統(tǒng)208、一個或多個攝像機系統(tǒng)210、全球定位系統(tǒng)(gps)212和/或一個或多個超聲系統(tǒng)214。車輛控制系統(tǒng)116可以包括數據存儲器216，該數據存儲器216用于存儲用于導航和安全的相關的或有用的數據，例如地圖數據、駕駛歷史或其他數據。車輛控制系統(tǒng)116還可以包括用于與移動或無線網絡、其他車輛、基礎設施或任何其他通信系統(tǒng)(諸如圖1的聚合服務器102)無線通信的收發(fā)器218。

車輛控制系統(tǒng)116可以包括車輛控制致動器220，以控制諸如電動馬達、開關或其他致動器的車輛的駕駛的各個方面，以控制制動、加速、轉向等。車輛控制系統(tǒng)116可以包括一個或多個顯示器222、揚聲器224或其他設備，使得可以向人類駕駛員或乘客提供通知。顯示器222可以包括可以由車輛的駕駛員或乘客看到的抬頭顯示器、儀表板顯示器或指示器、顯示屏幕或任何其它視覺指示器。揚聲器224可以包括車輛的聲音系統(tǒng)的一個或多個揚聲器，或者可以包括專用于駕駛員通知的揚聲器。

應當理解的是，圖1和圖2的實施例僅作為示例給出。在不脫離本公開的范圍的情況下，其他實施例可以包括較少的或附加的部件。另外，所示的部件可以組合或包括在其他部件中而不限于此。

在一個實施例中，自動駕駛/輔助系統(tǒng)202配置為控制母車輛的駕駛或導航。例如，自動駕駛/輔助系統(tǒng)202可以控制車輛控制致動器220以在道路、停車場、私家車道或其他位置的車道內的路徑上駕駛。例如，自動駕駛/輔助系統(tǒng)202可以基于由部件206-218中的任一個提供的信息或感知數據來確定路徑。傳感器系統(tǒng)/設備206-214可用于獲得實時傳感器數據，使得自動駕駛/輔助系統(tǒng)202可以實時地輔助駕駛員或駕駛車輛。

在一個實施例中，攝像機系統(tǒng)210可以包括多個攝像機。例如，攝像機系統(tǒng)210可以包括面向不同方向以為車輛附近或周圍的區(qū)域提供不同的視野和不同的視場的攝像機。類似地，雷達系統(tǒng)206、激光雷達系統(tǒng)208和/或超聲系統(tǒng)214可以包括從車輛周圍的不同方向獲得數據以提供關于母車輛周圍環(huán)境的詳細的信息的多個傳感器。在一個實施例中，該數據可以諸如通過一個或多個聚合服務器102被上傳用于遠程存儲。

圖3是示出了根據一個實施例的數據流和處理的數據流程圖300。使用用戶界面302，用戶可以提供用于導航到目的地的請求?？梢詫⒂脩粽埱筇峁┙o路線規(guī)劃算法304。路線規(guī)劃算法304生成數據庫查詢以獲得關于當前位置和目的地之間的一個或多個路線的數據。數據庫查詢被發(fā)送到地圖數據庫306。地圖數據庫向路線規(guī)劃算法304提供所請求的數據，路線規(guī)劃算法304生成優(yōu)化的路線并將優(yōu)化的路線發(fā)送到用戶界面302。例如，優(yōu)化的路線可以包括最小化包括距離成本、時間成本、駕駛員輔助特征或自動駕駛特征的可靠性成本等中的一個或多個的成本的優(yōu)化的路線。例如，在沿著駕駛員輔助特征或自動駕駛特征將是可靠的這樣的道路來規(guī)劃車輛/用戶路線時優(yōu)化的路線可以提供短的行駛時間。

地圖數據庫306包括由來自一個或多個車輛的車輛傳感器生成的車輛數據以及來自諸如基礎設施傳感器的傳感器或圖1的其他數據源106的基礎設施/環(huán)境數據。地圖數據庫306可以將數據上傳到聚合網絡308和/或從聚合網絡308下載數據。聚合網絡308可以包括一個或多個聚合服務器102。例如，地圖數據庫306可以位于車輛內并且可以與聚合網絡共享所收集到的車輛或基礎設施數據，使得其他車輛可以訪問和使用該數據。類似地，地圖數據庫306還可以從聚合網絡下載數據以利用基于大量貢獻車輛或數據源已經聚合的數據。例如，地圖數據庫306可以維護由聚合網絡308存儲的關于車輛附近的區(qū)域或者沿著車輛將要行駛的路線的聚合的數據的同步副本。聚合的數據可以與其他地圖數據或駕駛歷史數據一起存儲以供路線規(guī)劃算法304使用。

在一個實施例中，用戶可以使用連接的設備310訪問聚合網絡308以查看聚合的數據和/或確定哪些駕駛路線可用于自動駕駛或輔助駕駛。例如，用戶可以預先計劃路線，使得輔助駕駛特征或自動駕駛特征是可用的。

圖4示出了車輛的當前位置402附近的道路的地圖400。例如，地圖400可以示出車輛附近的在車輛可訪問的電子地圖中找到的道路。車輛的當前位置402可以從全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(gnss)接收機——諸如安裝在車輛中的全球定位系統(tǒng)(gps)接收機、納洛納斯(glonass)接收機、伽利略(galilleo)或北斗系統(tǒng)——獲得。

使用當前位置402、預測的路徑和/或來自用戶的導航到特定目的地的請求，路線優(yōu)化部件112可以基于關于地圖400上的道路的路段的數據來確定到目標目的地408的路線。例如，第一道路路段404可以是第一潛在路線的一部分，并且第二道路路段406可以是第二潛在路線的一部分。路線優(yōu)化部件112可以確定第一道路路段404和第二道路路段406的一個或多個屬性。例如，第一道路路段404可以包括低質量的車道標線，并且可以包括駕駛環(huán)境，該駕駛環(huán)境包括大量行人(例如，第一道路路段404可能經過學校)。第二道路路段406可以包括高質量的車道標線和少數行人或騎自行車者。

在一個實施例中，路線優(yōu)化部件112可以計算路線的成本，包括指示在路線上可能執(zhí)行的駕駛輔助特征或自動駕駛特征的可靠性或穩(wěn)健性的成本。例如，第一道路路段404可以具有更高的成本，因為駕駛員輔助特征可能不能夠穩(wěn)健地操作，而第二道路路段406可以具有較低的或零成本，因為駕駛員輔助特征將可能穩(wěn)健地操作，或者因為自動駕駛可以是可用的。通過確定在當前位置402和目標目的地408之間的潛在路線中的道路的每個路段的成本，路線優(yōu)化部件112可以選擇最低成本路線或允許在自動駕駛特征或輔助駕駛特征不可用時花費最小時間量的路線。例如，路線優(yōu)化部件112可以選擇包括第二道路路段406的路線，即使第二道路路段406是更長的整體路線的一部分。例如，所選擇的路線可以更長，但不要太長，以便平衡路線上可用的自動駕駛或駕駛員輔助的降低的成本。

在一個實施例中，路線優(yōu)化部件112可以從駕駛歷史、電子地圖或任何其它源獲得來自不同道路路段的屬性。例如，路線優(yōu)化部件112可以獲得從圖3的地圖數據庫306可用的任何數據或存儲在圖1的數據存儲器114中的聚合的數據。示例數據可以包括關于道路顛簸、車道標線的存在、車道標線質量、車輛交通等級的指示、行人的存在的指示、道路曲率或道路的路段的事故歷史的信息。路線優(yōu)化部件112還可以考慮包括當前天氣、最短行駛時間、最短距離等的路線成本中的其他因子。

圖5a和5b示出了示例車道標線質量。圖5a示出了高質量車道標線502的俯視圖。例如，車道標線502具有清晰的邊界、直線和銳角，從而為自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)提供高質量。車道標線502還可以具有相對于路面的高對比度、良好限定的幾何形狀以及允許其被自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)容易地檢測到的厚度。圖5b示出了低質量車道標線504的俯視圖。例如，車道標線504可能具有丟失或磨損的油漆，可以主要包含薄的寬度，或者對于自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)來說原本困難的檢測。在類似于圖5a中的車道標線502的高質量的車道標線所在的道路上行駛的車輛可以存儲道路具有高質量車道標線502的指示，并且可以將高車道標線質量的指示上傳到網絡位置以存儲為聚合的數據，這些聚合的數據隨后可以被其他車輛訪問。在類似于圖5b中的車道標線504的低質量的車道標線所在的道路上行駛的車輛可以存儲道路具有低質量車道標線502的指示，并且可以將低車道標線質量的指示上傳到網絡位置以存儲為聚合的數據，這些聚合的數據隨后可以被其他車輛訪問。作為另一示例，車輛還可以檢測何時不存在車道標線，或者何時車道標線僅包括反射車道標線。例如，當沒有車道標線或僅包括反射車道標線時，一些自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)可能不能夠穩(wěn)健地操作。

除了存儲車道標線質量的指示之外，車輛還可以存儲車道標線類型(涂漆線和/或反光面)、車道標線顏色、車道標線幾何形狀等的指示。車輛還可以存儲針對不同天氣或一天中的時間條件的車道標線可見/可檢測程度的指示。例如，一些車道線在好天氣或白天時間可能是可見的，但在惡劣的天氣或夜間時間可能難以發(fā)現。車輛還可以存儲道路曲率、道路的陡度、道路顛簸、當前一天中的時間的交通等級或關于道路或駕駛環(huán)境的任何其他信息的指示。該信息可以在本地存儲和/或可以被上傳以存儲在可經由通信網絡訪問的遠程位置。

圖6是示出了根據一個實施方式的路線優(yōu)化部件112的示例部件的框圖。在所描繪的實施例中，路線優(yōu)化部件112可以包含路線部件602、數據部件604、分類部件606、成本部件608、選擇部件610和通知部件612。部件602-612僅作為說明提供，并且可以并非所有都包括在所有實施例中。事實上，一些實施例可以僅包括部件602-612中的兩個或更多個的一個或任何組合。此外，部件602-612中的一些可以位于路線優(yōu)化部件112的外部，例如在自動駕駛/輔助系統(tǒng)202或聚合服務器102內。

路線部件602配置為識別車輛的當前位置和目的地之間的一個或多個駕駛路線。例如，路線部件602可以接收用于車輛的目標目的地(諸如由用戶或人類駕駛員指示的目標目的地、或者由路線預測或目的地預測算法預測的目標目的地)的指示。路線部件602還可以接收由諸如圖2的212的gps系統(tǒng)或其他定位系統(tǒng)確定的車輛的當前位置的指示。在一個實施例中，路線部件602可以識別在最短距離路線或最短駕駛時間路線的百分比距離或時間內提供駕駛距離或駕駛時間的兩個或更多個駕駛路線。

數據部件604配置為獲得當前位置和目標目的地之間的道路的一個或多個路段的道路數據或駕駛環(huán)境數據。例如，數據部件604可以獲得由路線部件602識別的一個或多個駕駛路線內的道路的每個路段的數據。數據部件604可以從本地地圖數據庫和/或從存儲來自多個車輛或數據源的聚合的數據的遠程存儲器位置獲得數據。在一個實施例中，數據部件可以獲得關于道路顛簸、車道標線的存在、車道標線質量、車輛交通等級的指示、行人的存在的指示、道路曲率、或者在潛在駕駛路線內或者道路的路段附近的道路的每個路段的事故歷史的信息。信息還可以包括關于道路類型(例如，州際公路、公路、城市道路等)的信息以及關于速度限制的信息。在一個實施例中，如果道路的一路段沒有對應的數據，則數據部件604可以用默認值或者用歸因于道路類型的最差可能值來填充屬性。

在一個實施例中，數據部件604向控制系統(tǒng)、駕駛員或車輛的其他部分提供關于道路或駕駛環(huán)境的數據以優(yōu)化駕駛。例如，數據部件604可以在車輛到達沿著路線的一位置之前向車輛的駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)提供對應于該位置的聚合的數據，以為車輛準備在該位置的駕駛條件或開始準備通過該位置的駕駛路線。在一個實施例中，數據部件604將數據提供給路線優(yōu)化部件112的其他部件，以確定道路上輔助駕駛特征或自動駕駛特征將可用或不可用的路段。

在一個實施例中，由數據部件604獲得的數據可以包括關于車道標線的信息。例如，數據部件604可以獲得在一個或多個駕駛路線內的道路的一個或多個路段的車道標線質量的指示。車道標線質量的指示可以包括車道標線幾何形狀的指示、車道標線類型的指示或車道標線顏色的指示中的一個或多個。該信息可以由路線優(yōu)化部件112用于確定特定的輔助駕駛特征或自動駕駛特征將可用的位置。

分類部件606配置為確定車輛的自動駕駛特征或輔助駕駛特征對于道路的特定路段是否能夠穩(wěn)健地操作。例如，分類部件606可以基于由路線部件602和/或數據部件604獲得的數據來確定操作是否可能是可靠的。在一個實施例中，分類部件606配置為針對車輛的一個或多個自動駕駛特征或駕駛員輔助特征將道路的路段分類為可靠的(可靠的類別)或不可靠的(不可靠的類別)。在一個實施例中，分類部件606對于道路的一路段可以確定自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性。例如，特征的可靠性可以在排名系統(tǒng)內評價以提供指示特征是否高度可靠的數字(例如從1到10的值)或其他值。

分類部件606可以使用由聚合服務器聚合的數據或由車輛存儲的本地數據。分類部件606還可以使用關于車輛(例如車輛類型)的數據、關于車輛的感測系統(tǒng)的信息或關于車輛的控制系統(tǒng)的信息，以確定分類。例如，一些感測系統(tǒng)可能能夠比其他傳感系統(tǒng)更可靠地檢測環(huán)境條件。類似地，一些控制系統(tǒng)或車輛可能能夠在不同的環(huán)境或駕駛條件下更可靠地操作。作為另一個示例，可靠性還可以基于人類駕駛員以及他們喜歡如何駕駛以及他們希望避免哪些條件。因此，由分類部件606確定的可靠性可以是車輛和/或車輛駕駛員所特有的。

成本部件608配置為確定由路線部件602識別的路線中的每一個和/或由分類部件606確定的可靠性或類別的路線成本。例如，成本部件608可以基于聚合的駕駛數據來確定基于自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性的路線的路線成本。成本部件608可以基于車輛的感測系統(tǒng)、控制系統(tǒng)和/或車輛類型來確定路線成本。成本部件608可以基于預測的特征可靠性(基于聚合的或本地數據)結合任何其他路線成本來確定路線成本。其他路線成本的示例包括當前交通條件、當前天氣條件、路線總駕駛時間、路線總距離等。在一個實施例中，成本部件608可以確定道路的每個路段的特征可靠性成本，并且求和那些成本以計算整個路線的整體特征可靠性成本。在一個實施例中，道路的路段或路線的特征可靠性成本可以取決于當前天氣或當前交通量。

在一個實施例中，成本部件608可以基于車道標線(例如它們的存在或不存在或質量)來確定路線成本。例如，本地存儲器或遠程存儲器可以包括車道標線質量、車道標線幾何形狀、車道標線類型、車道標線顏色和/或車道標線類型(例如，涂漆線或反光面)的指示。在一個實施例中，成本部件608可以基于通過計算沿著相應路線的道路的每個路段的車道標線質量的函數的和來確定路線成本。成本部件608可以基于由數據部件604獲得的數據和/或由分類部件606提供的分類或可靠性來確定道路的路段是否具有良好的車道標線質量。在一個實施例中，成本部件608可以確定沿著路線的道路的路段的車道標線是否可以通過自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)檢測。如果不能檢測到車道標線，則由于沒有大體上增加其他路線成本，自動駕駛或輔助駕駛特征可能是不可用的，并且可能希望避免這些區(qū)域。在一個實施例中，路線成本部件608基于從路線內的道路的路段的本地或遠程存儲器獲得的車道標識質量的指示來確定路線成本。

成本部件608可以確定包括多個不同成本因子的成本的加權總和或加權乘積(使用乘法項)的路線的總路線成本。例如，總路線成本可以通過將特征可靠性成本、距離成本、行駛時間成本或任何其他成本相加或相乘在一起來計算?？偮肪€成本中的每個成本可以包括它所乘以的加權因子，以便應用適當的加權。例如，駕駛員或乘客可能不希望采用具有高特征可靠性以及兩小時更長行駛時間的路線。加權因子可以在不同成本如何影響路線的總成本的情況下提供平衡，以便可以選擇適當的路線。

選擇部件610配置為基于由成本部件608確定的路線成本來選擇路線。例如，選擇部件610可以基于具有所有潛在路線的最低路線成本的路線從一個或多個潛在路線來選擇路線。在一個實施例中，選擇部件610可以選擇具有高車道標線質量的最高百分比的道路的路線。在一個實施例中，選擇部件610可以從用戶接收用于哪個路線被選擇的指示。例如，通知部件612可以向用戶呈現一個或多個潛在路線及其相關聯(lián)的路線成本。用戶可能能夠查看潛在路線，并選擇其中一個路線來遵循。例如，用戶可以決定他們想要一個路線，其中自動駕駛特征或輔助駕駛特征可用于整個路線或路線中的大部分。用戶可以提供使自動駕駛特征或輔助駕駛特征的可用性(例如，可靠性)最大化的路線的選擇，并且選擇部件610可以選擇用于在當前位置和目標目的地之間行駛的那個路線。

通知部件612配置為向人類用戶或車輛的控制系統(tǒng)提供關于所選的路線或一個或多個潛在駕駛路線的信息。例如，通知部件612可以提供具有突出顯示的或以其他方式識別的所選的路線的地圖視圖。通知部件612還可以為未選擇的路線提供突出顯示或其他識別信息，然后這些未選擇的路線可以由駕駛員或乘客選擇和/或查看。例如，駕駛員或乘客可以逐個查看每個路線，以確定用戶最喜歡哪個路線。然后，用戶可以選擇該路線并開始導航到目標目的地。在一個實施例中，通知部件可以向駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)提供關于所選的路線的信息以遵循該路線。例如，導航系統(tǒng)可以向人類駕駛員提供關于如何遵循該路線的指令，或者可以向控制系統(tǒng)或自動駕駛系統(tǒng)提供關于如何遵循該路線的指令。

路線優(yōu)化部件112可以基于路線上自動或輔助駕駛特征是否可用來允許路線規(guī)劃。如圖1和圖2中的虛線所示，路線優(yōu)化部件112可以位于車輛本地或遠離車輛。例如，如果路線優(yōu)化部件112位于車輛中或與車輛一起定位，則可以在本地或遠程地存儲地圖數據或聚合的數據，并且路線優(yōu)化部件112可以獲得該數據并且在本地確定路線。作為另一示例，如果路線優(yōu)化部件112遠離車輛(例如，在聚合服務器102處)而設置，則可以在本地或遠程地存儲數據，并且路線優(yōu)化部件112可以獲得該數據并且遠程地確定路線，并且將路線細節(jié)發(fā)送到車輛以用于導航。

現在參照圖7，示出了用于規(guī)劃車輛路線的方法700的示意性流程圖。方法700可以由路線優(yōu)化部件、控制系統(tǒng)或聚合服務器來執(zhí)行，例如圖1、圖2或圖6中的任一個所示的路線優(yōu)化部件112、圖1或圖2中的任一個所示的控制系統(tǒng)116、或圖1中所示的聚合服務器102。

方法700開始，并且在702，成本部件608基于來自多個源的聚合的駕駛數據來確定基于自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性的針對車輛的多個潛在駕駛路線中的路線成本。在704，選擇部件610基于路線成本選擇一個或多個潛在駕駛路線中的路線。在706，通知部件612向駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)提供關于該路線的信息。

示例

以下示例涉及另外的實施例。

示例1是一種方法，該方法包括基于來自多個源的聚合的駕駛數據來確定基于自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性的針對車輛的多個潛在駕駛路線中的路線成本。該方法包括基于路線成本來選擇一個或多個潛在駕駛路線中的路線。該方法包括向駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)提供關于路線的信息。

在示例2中，示例1的方法還包括基于聚合的駕駛數據而針對自動駕駛特征或駕駛員輔助特征將多個道路路段分類為在可靠的類別中或在不可靠的類別中。確定路線成本包括基于針對多個道路路段的可靠的類別或不可靠的類別進行確定。

在示例3中，示例1-2中任一示例中的方法還包括基于聚合的駕駛數據確定多個潛在駕駛路線中的每一個中的道路的至少一個路段的自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性。確定路線成本包括基于可靠性進行確定。

在示例4中，確定示例1-4中任一示例中的路線成本包括基于車輛的感測系統(tǒng)、控制系統(tǒng)或車輛類型中的一個或多個進行確定。

在示例5中，示例1-4中任一示例中的方法還包括在車輛到達沿著路線的一位置之前向車輛的駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)提供對應于該位置的聚合的數據。

在示例6中，示例1-5中任一示例中的方法還包括從遠離車輛的存儲器中檢索聚合的駕駛數據。

在示例7中，確定路線成本、選擇路線以及提供關于示例1-6中任一示例中的路線的信息包括由車輛的控制系統(tǒng)進行確定、選擇和提供，其中該方法還包括提供沿該路線的自動駕駛或駕駛員輔助。

在示例8中，確定路線成本、選擇路線以及提供關于示例1-7中任一示例中的路線的信息包括由遠離車輛的系統(tǒng)進行確定、選擇和提供。該方法還包括從多個數據源接收駕駛數據并將來自多個數據源的駕駛數據組合以創(chuàng)建聚合的駕駛數據。

在示例9中，示例1-8中任一示例中的聚合的駕駛數據包括關于道路顛簸、車道標線的存在、車道標線質量、車輛交通等級的指示、行人存在的指示、道路曲率或道路的路段的事故歷史中的一個或多個的信息。

示例10是包括成本部件、選擇部件和通知部件的系統(tǒng)。成本部件配置為基于來自多個源的聚合的駕駛數據來確定基于自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性的針對車輛的多個潛在駕駛路線中的路線成本。選擇部件配置為基于路線成本來選擇一個或多個潛在駕駛路線中的路線。通知部件配置為向駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)提供關于路線的信息。

在示例11中，示例10中的系統(tǒng)還包括分類部件，該分類部件配置為基于聚合的駕駛數據而針對自動駕駛特征或駕駛員輔助特征將多個道路路段分類為在可靠的類別中或在不可靠的類別中。成本部件配置為基于針對多個道路路段的可靠的類別或不可靠的類別來確定路線成本。

在示例12中，示例10-11中任一示例中的系統(tǒng)進一步包括分類部件，該分類部件配置為基于聚合的駕駛數據來確定多個潛在駕駛路線中的每一個中的道路的至少一個路段的自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性。成本部件配置為基于可靠性來確定路線成本。

在示例13中，示例10-12中的任一示例中的成本部件配置為基于車輛的感測系統(tǒng)、控制系統(tǒng)或車輛類型中的一個或多個來確定路線成本。

在示例14中，示例10-13中任一示例中的系統(tǒng)還包括數據部件，該數據部件配置為在車輛到達沿著路線的一位置之前，將對應于該位置的聚合的數據提供給車輛的駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)。

在示例15中，示例10-14中任一示例中的系統(tǒng)包括車輛的控制系統(tǒng)，其中控制系統(tǒng)配置為沿著路線提供自動駕駛或駕駛員輔助。

示例16是存儲指令的計算機可讀存儲介質，指令在由一個或多個處理器執(zhí)行時使得處理器基于來自多個源的聚合的駕駛數據來確定基于自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性的針對車輛的多個潛在駕駛路線中的路線成本。該指令使得處理器基于路線成本來選擇一個或多個潛在駕駛路線中的路線。該指令使得處理器向駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)提供有關路線的信息。

在示例17中，示例16中的指令還使得處理器基于聚合的駕駛數據而針對自動駕駛特征或駕駛員輔助特征將多個道路路段分類為在可靠的類別中或在不可靠的類別中。確定路線成本包括基于針對多個道路路段的可靠的類別或不可靠的類別進行確定。

在示例18中，示例16-17中任一示例中的指令還使得處理器基于聚合的駕駛數據來確定多個潛在駕駛路線中的每一個中的道路的至少一個路段的自動駕駛特征或駕駛員輔助特征的可靠性。確定路線成本包括基于可靠性進行確定。

在示例19中，示例16-18中任一示例中的指令還使得處理器通過基于車輛的感測系統(tǒng)、控制系統(tǒng)或車輛類型中的一個或多個進行確定來確定路線成本。

在示例20中，示例16-19中任一示例中的指令還使得處理器在車輛到達沿路線的一位置之前向車輛的駕駛員、自動駕駛系統(tǒng)或駕駛員輔助系統(tǒng)提供對應于該位置的聚合的數據。

示例21是包括實施如示例1-20中任一示例中的方法、系統(tǒng)或裝置的設備的系統(tǒng)或裝置。

在上述公開內容中，已經參照了構成其一部分的附圖，并且通過圖示的方式示出了可以實踐本發(fā)明的具體實施方式。應當理解的是，在不脫離本公開的范圍的情況下，可以使用其他實施方式并且可以進行結構改變。說明書中對“一個實施例(oneembodiment)”、“一實施例(anembodiment)”、“示例實施例(exampleembodiment)”等的參照指出所描述的實施例可以包括特定特征、結構或特性，但是每個實施例可以不必需包括特定特征、結構或特性。此外，這樣的短語不一定指代相同的實施例。此外，當結合實施例描述特定特征、結構或特性時，認為在本領域技術人員的知識范圍內，無論是否明確描述，都會影響與其他實施例相關的特征、結構或特性。

如在此所使用的，“自主車輛”可以是完全獨立于人類駕駛員的行動或操作的車輛；或者可以是在某些情況下獨立于人類駕駛員行動或操作的車輛，然而在其他情況下，人類駕駛員可能能夠操作車輛；或者可以是主要由駕駛員操作但是在自動駕駛/輔助系統(tǒng)的輔助下的車輛。

在此公開的系統(tǒng)、設備和方法的實現可以包含或利用包括計算機硬件(例如一個或多個處理器和系統(tǒng)存儲器)的特殊目的或通用計算機，如在此所討論的。在本公開的范圍內的實施方式還可以包括用于攜帶或存儲計算機可執(zhí)行指令和/或數據結構的物理和其他計算機可讀介質。這樣的計算機可讀介質可以是可由通用或專用計算機系統(tǒng)訪問的任何可用介質。存儲計算機可執(zhí)行指令的計算機可讀介質是計算機存儲介質(設備)。攜帶計算機可執(zhí)行指令的計算機可讀介質是傳輸介質。因此，作為示例而非限制，本公開的實施方式可以包含至少兩種截然不同的計算機可讀介質：計算機存儲介質(設備)和傳輸介質。

計算機存儲介質(設備)包括ram(隨機存取存儲器)、rom(只讀存儲器)、eeprom(電可擦除可編程只讀存儲器)、cd-rom(只讀光盤驅動器)、固態(tài)驅動器(“ssds”)(例如，基于ram)、閃存存儲器、相變存儲器(“pcm”)、其它類型的存儲器、其他光盤存儲器、磁盤存儲器或其他磁存儲設備，或可用于以計算機可執(zhí)行指令或數據結構的形式存儲所需的程序代碼裝置并且可由通用或專用電腦訪問的任何其他介質。

在此公開的設備、系統(tǒng)和方法的實施方式可以通過計算機網絡進行通信。“網絡”被定義為使得能夠在計算機系統(tǒng)和/或模塊和/或其他電子設備之間傳送電子數據的一個或多個數據鏈路。當信息通過網絡或其他通信連接(硬連線、無線或硬連線或無線的組合)傳輸或提供給計算機時，計算機將連接正確地視為傳輸介質。傳輸介質可以包括網絡和/或數據鏈路，其可用于以計算機可執(zhí)行指令或數據結構的形式攜帶所需的程序代碼裝置，并且可由通用或專用計算機訪問。上述的組合也應包括在計算機可讀介質的范圍內。

計算機可執(zhí)行指令包含例如在處理器執(zhí)行時使通用計算機、專用計算機或專用處理裝置執(zhí)行某一功能或一組功能的指令和數據。計算機可執(zhí)行指令可以是例如二進制文件、諸如匯編語言的中間格式指令、甚至是源代碼。雖然主題已經用特定于結構特征和/或方法行為的語言描述，但是應當理解的是，所附權利要求中限定的主題不一定限于上述所描述的特征或行為。相反，所描述的特征和行為被公開為實現權利要求的示例形式。

本領域技術人員將理解的是，本公開可以在具有許多類型的計算機系統(tǒng)結構(包括車載計算機、個人計算機、臺式計算機、便攜式電腦、消息處理器、掌上設備、多處理器系統(tǒng)、基于微處理器或可編程消費電子產品、網絡個人電腦(pc)、小型計算機、大型計算機、移動電話、個人數字助理(pda)、平板電腦、尋呼機、路由器、交換機、各種存儲設備等)的網絡計算環(huán)境中實施。本公開還可以在分布式系統(tǒng)環(huán)境中實施，其中通過網絡(通過硬連線數據鏈路、無線數據鏈路，或通過硬連線和無線數據鏈路的組合)連接的本地和遠程計算機系統(tǒng)都執(zhí)行任務。在分布式系統(tǒng)環(huán)境中，程序模塊可能位于本地和遠程存儲設備二者中。

此外，在適當的情況下，可以在硬件、軟件、固件、數字部件或模擬部件中的一個或多個中執(zhí)行在此所描述的功能。例如，一個或多個專用集成電路(asics)可以被編程為執(zhí)行在此所述的一個或多個系統(tǒng)和過程。在整個描述和權利要求中使用某些術語來指代特定的系統(tǒng)部件。如本領域技術人員將理解的，部件可以由不同的名稱指代。本文檔不旨在區(qū)分名稱而非功能不同的部件。

應當注意的是，上述傳感器示例可以包含計算機硬件、軟件、固件或其任何組合，以執(zhí)行它們功能的至少一路段。例如，傳感器可以包括配置為在一個或多個處理器中執(zhí)行的計算機代碼，并且可以包括由計算機代碼控制的硬件邏輯/電路。這些示例裝置在此用于說明的目的而提供，并不旨在限制。本公開的示例可以在相關領域的技術人員已知的更多類型的設備中實現。

本公開的至少一些示例已經針對包含(例如，以軟件的形式)存儲在任何計算機可用介質上的邏輯的計算機程序產品。當在一個或多個數據處理設備中執(zhí)行時，這樣的軟件使得設備如在此所述地操作。

雖然上面已經描述了本公開的各種示例，但是應當理解的是，它們僅僅是作為示例而不是限制來呈現的。對于相關領域的技術人員顯而易見的是，在不脫離本公開的精神和范圍的情況下，可以在形式和細節(jié)上進行各種改變。因此，本公開的寬度和范圍不應由上述示例性示例中的任何一個限制，而應當僅根據所附權利要求及其等同物來限定。為了說明和描述的目的，呈現了前述描述。這并不旨在是窮舉的，也不是將本公開限制為所公開的精確形式。根據上述教導，許多修改和變化是可能的。此外，應當注意的是，上述替代實施方式中的任何或全部可以被用于期望形成本公開的附加的混合實施方式的任何組合。

此外，雖然已經描述并示出了本公開的具體實施方式，但是本公開不限于如此描述和示出的部件的具體形式或布置。本公開的范圍由所附權利要求、在此和不同應用中提出的任何將來的權利要求及其等同物來限定。