CN102556071A - 全挡风玻璃平视显示器上的车辆威胁识别 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及全挡风玻璃平视显示器上的车辆威胁识别。利用基本透明挡风屏平视显示器在车辆的驾驶场景上动态地标示识别出潜在威胁车辆的图形的方法包括：监控车辆环境；基于监控的车辆环境识别出所述潜在威胁车辆；确定识别出所述潜在威胁车辆的所述图形；在所述基本透明挡风屏平视显示器上对应于所述车辆的所述驾驶场景动态地标示所述图形的位置；以及在所述基本透明挡风屏平视显示器上显示所述图形；其中所述基本透明挡风屏平视显示器包括在所述挡风屏的预定区域上允许发光显示且允许通过其可视的发光颗粒或微结构中的一种。
Description
技术领域
本公开内容涉及在机动车辆内的挡风屏上对于潜在威胁车辆的图形成像识别。
背景技术
这部分中的陈述仅提供与本公开内容有关的背景信息并且可能不构成现有技术。
识别出具有粗心、鲁莽或以其他方式成为潜在威胁的粗劣驾驶特征的驾车人会提升沿公路行驶的车辆的操作者的安全性。车辆的操作者能越早地识别潜在威胁车辆，则操作者就能够越早地进行预防从而远离潜在威胁车辆。
车辆的操作者能够识别出作为潜在威胁的驾驶特征。不过，这需要驾驶员个人地分析其他驾车人的驾驶情况。因为操作者关注于驾驶，所以操作者可能不会注意造成威胁的其他驾车人。通常，操作者仅能够注意到意味着鲁莽驾驶的明显驾驶特征。在这种情况下，对于操作者而言可能已经过晚从而不能采取必要预防措施并避开对操作者安全造成威胁的鲁莽驾车人。
平视显示器将光投射在屏上并且光被转换成屏上的可视显示。平视显示器公知地通过减少操作者的疲劳且同时允许操作者保持关注于驾驶从而以有效方式向车辆操作者呈现信息。
发明内容
利用基本透明挡风屏平视显示器在车辆的驾驶场景上动态地标示识别出潜在威胁车辆的图形的方法包括：监控车辆环境；基于监控的车辆环境识别出潜在威胁车辆；确定识别出潜在威胁车辆的图形；在基本透明挡风屏平视显示器上对应于车辆的驾驶场景动态地标示图形的位置；以及在基本透明挡风屏平视显示器上显示图形，其中基本透明挡风屏平视显示器包括在挡风屏的预定区域上允许发光显示且允许通过其可视的发光颗粒或微结构中的一种。
本发明还提供了如下技术方案。
方案1. 一种利用基本透明挡风屏平视显示器在车辆的驾驶场景上动态地标示识别出潜在威胁车辆的图形的方法，包括：监控车辆环境；基于监控的车辆环境识别出所述潜在威胁车辆；确定识别出所述潜在威胁车辆的所述图形；在所述基本透明挡风屏平视显示器上对应于所述车辆的所述驾驶场景动态地标示所述图形的位置；在所述基本透明挡风屏平视显示器上显示所述图形；以及其中所述基本透明挡风屏平视显示器包括在所述挡风屏的预定区域上允许发光显示且允许通过其可视的发光颗粒或微结构中的一种。
方案2. 根据方案1所述的方法，还包括监控占用者眼位置、监控所述车辆的当前取向以及监控所述潜在威胁车辆的当前位置；以及其中在所述基本透明挡风屏平视显示器上对应于所述车辆的所述驾驶场景动态地标示所述图形的位置是基于所述占用者眼位置、所述车辆的当前取向以及被识别潜在威胁车辆的当前位置。
方案3. 根据方案2所述的方法，还包括监控操作者凝视位置；其中确定识别出所述潜在威胁车辆的所述图形包括当所述操作者凝视位置与被识别潜在威胁车辆的当前位置之间的距离增加时增加对所述图形的强调；以及其中确定识别出所述潜在威胁车辆的所述图形还包括当所述操作者凝视位置与被识别潜在威胁车辆的当前位置之间的距离减小时减少对所述图形的强调。
方案4. 根据方案1所述的方法，其中确定识别出所述潜在威胁车辆的所述图形包括利用突出框来框住所述潜在威胁车辆。
方案5. 根据方案1所述的方法，还包括监控车辆-车辆通信，以及其中监控所述车辆环境是基于所述车辆-车辆通信的。
方案6. 根据方案5所述的方法，其中基于所述车辆-车辆通信监控所述车辆环境包括：分析在所述车辆-车辆通信中传输的第二车辆的驾驶方式；确定所述第二车辆的驾驶方式以便指示出不良驾驶行为；以及基于被指示出的不良驾驶行为将所述第二车辆识别为潜在威胁。
方案7. 根据方案5所述的方法，其中基于所述车辆-车辆通信监控所述车辆环境包括：从所述车辆向沿公路在前方的第二车辆发送沿所述公路在前方的潜在威胁车辆的请求；以及基于所述第二车辆利用所述第二车辆的车辆传感器识别出潜在威胁车辆而从所述第二车辆向所述车辆传递对于潜在威胁车辆的识别。
方案8. 根据方案5所述的方法，其中基于所述车辆-车辆通信监控所述车辆环境包括：从所述车辆向第二车辆发送针对所述第二车辆的操作者类别的请求；从所述第二车辆向所述车辆传递所述第二车辆的操作者类别；比较所述第二车辆的操作者类别与操作者类别阈值；以及其中基于被监控的车辆环境识别出所述潜在威胁车辆包括如果所述操作者类别违背所述操作者类别阈值则将所述第二车辆识别为潜在威胁。
方案9. 根据方案1所述的方法，其中监控所述车辆环境包括：监控沿公路行驶的车辆环境中车辆的行驶车道；确定一时间段内该车辆环境中车辆偏离于被监控的行驶车道的次数；将该时间段内该车辆环境中车辆偏离于被监控的行驶车道的次数与阈值相比较；其中基于被监控的车辆环境识别所述潜在威胁车辆包括当该时间段内该车辆环境中车辆偏离于被监控的行驶车道的次数超过所述阈值时将所述车辆环境中车辆识别为潜在威胁。
方案10. 根据方案1所述的方法，其中监控所述车辆环境包括：监控车辆环境中车辆的驾驶变化；将该驾驶变化与驾驶变化阈值相比较；以及其中基于被监控的车辆环境识别所述潜在威胁车辆包括当被监控的驾驶变化违背所述驾驶变化阈值时将所述车辆环境中车辆识别为潜在威胁。
方案11. 根据方案1所述的方法，其中监控所述车辆环境包括：监控车辆环境中车辆相对于所述车辆的当前运转状态；将所述车辆环境中车辆的当前运转状态与运转状态阈值相比较；以及其中基于被监控的车辆环境识别所述潜在威胁车辆包括当被监控的当前运转状态违背运转状态阈值时将所述车辆环境中车辆识别为潜在威胁。
方案12. 根据方案1所述的方法，其中监控所述车辆环境包括：监控车辆环境中车辆的车辆类别；将该车辆类别与威胁车辆类别相比较；以及其中基于被监控的车辆环境识别所述潜在威胁车辆包括当所述车辆环境中车辆匹配该威胁车辆类别时将所述车辆环境中车辆识别为潜在威胁。
方案13. 根据方案1所述的方法，其中监控所述车辆环境包括：监控车辆环境中车辆相对于所述车辆的驾驶特征；监控车辆环境条件；将所述车辆环境中车辆的驾驶特征与所述车辆环境条件相比较；以及其中基于被监控的车辆环境识别所述潜在威胁车辆包括基于该比较将所述车辆环境中车辆识别为潜在威胁。
方案14. 一种利用基本透明挡风屏平视显示器将识别出潜在威胁车辆的突出轮廓的图形动态地标示在车辆的驾驶场景上的方法，包括：分析沿公路的车辆环境中车辆的驾驶方式；基于该分析确定所述车辆环境中车辆的驾驶方式从而指示出不良驾驶；基于确定的指示出不良驾驶的所述车辆环境中车辆的驾驶方式来识别所述潜在威胁车辆；利用所述突出轮廓的图形来识别所述潜在威胁车辆；监控包括占用者凝视位置的占用者眼位置、监控所述车辆的当前取向以及监控被识别潜在威胁车辆的当前位置；基于包括占用者凝视位置的占用者眼位置、所述车辆的当前取向以及被识别潜在威胁车辆的当前位置且对应于所述车辆的所述驾驶场景在所述基本透明挡风屏平视显示器上动态地标示所述突出轮廓的图形的位置；在所述基本透明挡风屏平视显示器上显示所述突出轮廓的图形；以及其中所述基本透明挡风屏平视显示器包括在所述挡风屏的预定区域上允许发光显示且同时允许通过其可视的发光颗粒或微结构中的一种。
方案15. 根据方案14所述的方法，还包括：提供描述所述潜在威胁车辆的文本消息图形；对应于所述车辆的所述驾驶场景并且基于包括占用者凝视位置的占用者眼位置、所述车辆的当前取向和被识别潜在威胁车辆的当前位置将描述所述潜在威胁车辆的所述文本消息图形的位置动态地标示在所述基本透明挡风屏平视显示器上；以及在所述基本透明挡风屏平视显示器上显示描述所述潜在威胁车辆的所述文本消息图形。
方案16. 根据方案15所述的方法，其中提供描述所述潜在威胁车辆的文本消息图形包括当操作者凝视位置和被识别潜在威胁车辆的当前取向之间的距离减小时增加对所述文本消息图形的强调；并且当操作者凝视位置和被识别潜在威胁车辆的当前取向之间的距离增加时减少对所述文本消息图形的强调。
方案17. 根据方案14所述的方法，还包括：确定被识别潜在威胁车辆的威胁程度；监控所述车辆和所述潜在威胁车辆之间的距离；以及其中利用所述突出轮廓的图形识别所述潜在威胁车辆包括基于所述威胁程度以及所述车辆和被识别潜在威胁车辆之间的距离来动态地增强所述突出轮廓的图形。
方案18. 根据方案14所述的方法，其中分析沿公路的车辆环境中车辆的驾驶方式包括分析所述车辆环境中车辆对于公路危险的关注度；以及其中基于该分析确定所述车辆环境中车辆的所述驾驶方式来指示出不良驾驶包括基于对所述公路危险不关注的车辆环境中车辆来确定指示出不良驾驶的车辆环境中车辆。
方案19. 根据方案14所述的方法，其中分析沿公路的车辆环境中车辆的驾驶方式包括分析所述车辆环境中车辆对于车辆交通情况的反应时间；以及其中基于该分析确定所述车辆环境中车辆的驾驶方式从而指示出不良驾驶包括基于所述车辆环境中车辆对于所述车辆交通情况的缓慢反应时间来确定指示出不良驾驶的车辆环境中车辆。
方案20. 根据方案14所述的方法，其中分析沿公路的车辆环境中车辆的驾驶方式包括分析所述车辆环境中车辆和车辆交通之间的空间缓冲；以及其中基于该分析确定所述车辆环境中车辆的驾驶方式从而指示出不良驾驶包括当所述空间缓冲小于空间缓冲阈值时确定指示出不良驾驶的车辆环境中车辆。
附图说明
现在将参考附图通过示例方式描述一种或更多种实施例，附图中：
图1描述了根据本公开内容装备有EVS系统的示例性车辆；
图2是根据本公开内容的基本透明显示器的示例图；
图3示意性示出了根据本公开内容的示例性目标跟踪系统300，其中传感器输入被融合以便连续地确定被跟踪的远程或目标物体的当前位置303；
图4示意性示出了根据本公开内容的示例性控制系统400，该控制系统在相对于车辆的车辆环境中识别并定位针对该车辆的潜在威胁车辆；以及
图5是根据本公开内容的驾驶场景500的示例，其包括被动态标示在车辆的基本透明挡风屏平视显示器150上的图形。
具体实施方式
现在参考附图，其中这些图示仅为了描述特定示例性实施例的目的且不是为了限制性目的，公开了一种方法，其利用视觉增强系统（EVS）来在车辆的挡风屏上呈现识别出潜在威胁车辆的图形图像。图形图像来自于识别潜在威胁车辆的传感器和/或数据输入，并且包括对输入的处理以便将对于潜在威胁车辆的识别传递给车辆的操作者或占用者。将在挡风屏上显示的图形图像对应于车辆的驾驶场景被动态标示在挡风屏上的某一位置，使得车辆的预期操作者或占用者可以看到其他车辆和作为单个可辨别输入的识别潜在威胁车辆的被标示图形图像。类似地，能够以与识别潜在威胁车辆的被标示图形图像相同的方式动态地标示描述潜在威胁车辆的潜在威胁的图形图像。
图1示出了根据本公开内容装备有EVS系统的示例性车辆。示例性EVS系统管理器被公开于共同未决美国申请序列号12/417,077，其于2009年4月2日提交、名称为“ENHANCED VISION SYSTEM FULL-WINDSHIELD HUD”且并入本文以供参考。车辆100包括：EVS系统管理器110；车辆传感器系统，包括摄像机系统120、激光雷达系统127、红外（IR）成像装置137和雷达系统125；车辆操作传感器，包括车辆速度传感器130；信息系统，包括GPS装置140和无线通信系统145；平视显示器（HUD）150；人机界面（HMI）151；EVS图形系统155；图形投影系统158；以及占用者眼位置感测系统160。EVS系统管理器110包括可编程处理器和程序以便监控各种输入并且识别针对车辆100的潜在威胁车辆以显示在HUD上。EVS系统管理器110能够直接与各种系统和部件通信，或者EVS系统管理器110能够可替代地或附加地在LAN/CAN系统115上通信。EVS系统管理器110利用源自于大量输入的、与车辆100的操作环境有关的信息。摄像机系统120包括摄像机或图像捕捉装置，其获取呈现车辆视野的周期性或次序性图像。摄像机系统120的摄像机或图像捕捉装置包括呈现车辆100的鸟瞰视野的360度旋转摄像机。激光雷达系统127包括本领域公知的利用散射光来测定位于该车辆附近的其他车辆的距离和/或其他信息的装置。IR成像装置137包括本领域公知的利用热成像摄像机来探测电磁波谱的红外区域内的辐射并且产生与其他车辆对应的该辐射的图像的装置。雷达系统125包括本领域公知的利用电磁辐射来探测位于车辆附近的其他车辆或物体的装置。本领域中的大量公知车载传感器被广泛用于车辆中以便监控车辆速度、发动机速度、车轮打滑和描述车辆操作的其他参数。描述了示例性车辆速度传感器130来代表这种描述车辆操作的车载传感器，不过本公开内容旨在包括EVS所使用的任意这样的传感器。GPS装置140和无线通信系统145是本领域公知的用于与车辆外部的源通信的装置，该车辆外部的源例如卫星系统180和蜂窝通信塔190。GPS装置140可以与3D地图数据库结合使用，该3D地图数据库包括与GPS装置140所接收的全局坐标相关的关于车辆的当前位置的具体信息。来自于车辆传感器系统和车辆操作者传感器的信息能够被EVS系统管理器110所使用以便监控车辆的当前取向。HUD 150包括挡风屏，该挡风屏装备有能够显示投影在其上的图像且同时保持透明或基本透明以便车辆的占用者能够通过挡风屏清楚地观察车辆外部的特征。应该意识到虽然HUD 150包括在车辆前部的挡风屏，不过车辆内的其他表面也可以用于投影，包括侧窗和后窗。此外，在前挡风屏上的视图可以在车辆前“A-柱”上连续并且连续到侧窗上以作为连续图像。HMI 151包括计算装置，其中车辆的操作者能够输入命令以便与HMI 151信号通信地控制车辆的各种系统并且接收所需信息。例如，利用HMI 151，操作者能够向其他车辆输入请求（即，车辆-车辆通信）以便有助于识别沿公路在前方的潜在威胁车辆。EVS图形引擎155包括显示软件或程序以便翻译请求从而以识别并描述信息的图形呈现的方式来显示来自于EVS系统管理器110的信息。EVS图形引擎155包括程序以便补偿挡风屏的弯曲和倾斜表面以及图形将在其上投影的任意其他表面。EVS图形引擎155控制图形投影系统158，其包括产生激发光以便投射图形呈现的激光器或投影机装置。占用者眼位置感测系统160包括本领域公知的估测占用者的头部位置且进一步估测占用者的眼睛的取向或凝视位置的装置。基于占用者眼位置感测系统160的输出、车辆100的当前取向以及跟踪与车辆周围环境有关的位置信息（例如被识别的潜在威胁车辆）的输入数据，EVS系统管理器110能够准确地动态地将图形呈现标示到HUD，以便占用者通过挡风屏看到叠覆有可视图像的图像。
上述EVS包括眼感测和头感测装置，其允许估计眼位置、允许在HUD上动态标示图像以便图像对应于操作者视野。不过，将意识到，能够通过大量方法来实现对于头和眼位置的估计。例如，在与调节后视镜类似的过程中，操作者能够在进入车辆时使用校准例程从而将图形对齐于被探测目标。在另一实施例中，在车辆中的纵向就坐位置能够被用于估计驾驶员头部的位置。在另一实施例中，对一个或多个后视镜的手动调节能够被用于估计操作者的眼位置。应该意识到，各方法的结合（例如就坐位置和镜调节角度的结合）能够被用于以改善的准确度估计操作者头部位置。可以想到在HUD上准确标示图形的许多方法，并且本公开内容不试图限于这里描述的具体实施例。
示例性EVS包括：大视野全挡风屏HUD；基本透明屏，包括显示投影在其上的图形图像的功能；HUD图像引擎，包括能够在挡风屏上投影图像的一个或更多个激光器；输入源，其获得与车辆的操作环境有关的数据；以及EVS系统管理器，其包括程序以便监控来自输入装置的输入、处理这些输入并且确定与操作环境相关的关键信息，并且产生针对要被HUD图像引擎产生的图形图像的请求。不过，将意识到这种示例性EVS仅是EVS能够采取的大量构造中的一种。例如，视觉或摄像机系统可用于将要讨论的各种EVS应用。不过，应该意识到示例性EVS系统能够在没有视觉系统的情况下运转，例如提供仅来自于GPS装置、3D地图数据库和车载传感器的可用信息。在可替代方式中，应该意识到示例性EVS系统能够在不访问GPS装置或无线网络而是利用来自于视觉系统和雷达系统的输入的情况下运转。许多不同的构造可以用于所公开的系统和方法，并且本公开内容不试图限于这里描述的示例性实施例。
为了用作相关特征可以通过其被观察的介质且同时用作可以在其上显示图形图像的显示装置，车辆的挡风屏必须既透明又能够显示激发光源所投影的图像。图2是根据本公开内容的基本透明显示器的示例性图示。观察者10能够通过基体14看到任意物体（例如立方体12）。基体14可以是透明的或基本透明的。虽然观察者10通过基体14看到任意物体12，不过观察者也能够看到产生于基体14的图像（例如圆15和三角16）。基体14可以是车辆挡风屏、建筑窗户、玻璃基体、塑料基体、聚合物基体或者本领域技术人员能意识到的其他透明（或基本透明）介质的一部分。其他基体可以补充基体14来提供着色、基体防护、滤光（例如过滤外部紫外光）以及其他功能。
图2示出了使用来自光源（例如根据本实施例由装置20示出的投影机或激光器）的激发光（例如紫外光或红外光）照射的透明显示器的示意图。基体14可以接收来自光源（例如投影机或激光器20）的激发光。接收到的激发光可以被基体14处的发光材料吸收。当发光材料接收到激发光时，发光材料可以发出可见光。因此，可以通过使用激发光选择性地照射基体14在基体14处产生图像（例如圆15和三角16）。
在图2所示实施例中，激发光由包括投影机的装置20输出。投影机可以是数字投影机。在实施例中，投影机是微镜阵列（MMA）投影机（例如数字光处理（DLP）投影机）。输出紫外光的MMA投影机可能类似于输出可见光的MMA投影机，只是色轮具有适合于紫外光谱的滤光器。在其他实施例中，投影机是液晶显示（LCD）投影机。在实施例中，投影机可以是硅基液晶显示（LCOS）投影机。在实施例中，投影机可以是模拟投影机（例如幻灯胶片投影机或电影胶片投影机）。本领域的技术人员将意识到其他类型投影机可以用于在基体14上投射紫外光。
返回图2所示示例性实施例，激发光由装置20输出，在这个示例中，装置20是激光器。从装置20输出的激光束的强度和/或运动可以被调制以便在基体14中产生图像。在降频转换实施例中，激光器的输出可以是紫外光。在升频转换实施例中，激光器的输出可以是红外光。
图2是分布在基本透明基体内的发光材料（例如发光颗粒22）的示例图。当激发光被发光颗粒22吸收时，发光颗粒发出可见光。因此，在降频转换实施例中，当紫外光被发光颗粒22吸收时，可见光从发光颗粒发出。类似地，在升频转换实施例中，当红外光被发光颗粒22吸收时，可见光由发光颗粒发出。
图2示出了根据公开内容的实施例包括被分布在基本透明基体内的发光颗粒22的发光材料。这些发光颗粒22能够自始至终是基本类似的颗粒，或者如图2所示，颗粒的成分可以变化。当激发光被发光颗粒22吸收时，颗粒发出可见光。因此，在降频转换实施例中，当紫外光被发出材料吸收时，从发光材料发出可见光。类似地，在升频转换实施例中，当红外光被发出材料吸收时，从发光材料发出可见光。在实施例中，每种发光材料均可以是不同类型的发光材料，其响应不同波长范围的激发光（例如紫外或红外光）而发出不同波长范围的可见光。
发光颗粒22可以遍布于基体14。在可替代实施方式中，如图2所示，颗粒可以被置于基体14的表面上。发光颗粒22可以通过被涂覆在基体14上而被整合到基体14中。发光材料可以是荧光材料，其响应于对电磁辐射（例如可见光、紫外光或红外光）的吸收而发出可见光，其中该电磁辐射具有与发出的可见光不同的波长。颗粒的尺寸可以小于可见光的波长，这可以减小或消除颗粒散射的可见光。比可见光的波长小的颗粒的示例是纳米颗粒或分子。根据实施例，每种发光颗粒均具有小于大约400纳米的直径。根据实施例，每种发光颗粒均具有小于大约300纳米的直径。根据实施例，每种发光颗粒均具有小于大约200纳米的直径。根据实施例，每种发光颗粒均具有小于大约100纳米的直径。根据其他实施例，每种发光颗粒均具有小于大约50纳米的直径。发光颗粒可以是单独的分子。
可以应用其他方法将发光材料整合到基体14的表面上。类似于示例性图2所示实施例，每种发光材料均是不同类型的发光材料，其响应不同波长范围的激发光（例如紫外或红外光）而发出不同波长范围的可见光。发光材料可以是荧光材料，其响应于对电磁辐射（例如可见光、紫外光或红外光）的吸收而发出可见光，该电磁辐射具有与发出的可见光不同的波长。发光材料可以包括发光颗粒。
图3示出了根据本公开内容的目标跟踪系统300的示意图。图1的示例性车辆100包括打算在公路上使用的客车，不过应该理解的是这里描述的公开内容可应用到设法监控远程车辆和其他物体的位置和轨迹的任意车辆或其他系统上。目标跟踪系统300关联于EVS系统管理器110的构架并且包含在不同时刻执行的各种算法和校准。目标跟踪系统300可操作以监控来自各种传感器和来源的输入、综合相关信息和输入并且执行算法以便控制各种致动器从而实现控制目标，包括监控被识别的潜在威胁车辆的当前位置。
图3示意性示出了示例性目标跟踪系统300，其中传感器输入被融合以便连续地确定被跟踪的远程或目标物体的当前位置303。在车辆周围环境中与目标物体相关的输入被数据融合模块302所监控。数据融合模块302根据各种输入的可靠性来分析、过滤或优先化所述输入，并且被优先化或加权的输入被求和从而确定目标物体的当前位置。
如图3所述，数据融合模块302可用于整合来自各感测装置的输入并且产生目标物体的融合行踪以便确定目标物体的当前位置。融合行踪包括相对于车辆对于目标物体的相对位置和轨迹的数据评估。这种基于距离传感器306（包括雷达、激光雷达和其他测距传感器）输入的数据评估是有用的，不过包括了用于产生行踪的传感器装置的不准确性和不精确性。如上所述，不同传感器输入能够被结合使用以便提高确定目标物体的当前位置（例如确定潜在威胁车辆的当前位置）时所涉及的评估准确性。
视觉系统提供了在目标跟踪系统300中使用的传感器输入的替代性来源。本领域公知的分析视觉信息的方法包括模式识别、角落探测、竖直边缘探测、竖直物体识别和其他方法。不过，应该意识到对于车辆前方视场的以高速率更新（体察实时运动所必须的）的高分辨率视觉呈现包括所要分析的非常大量的信息。对于视觉信息的实时分析可能是成问题的。公开了一种方法，其将来自视觉系统308的输入与上述距离传感器306相融合从而将视觉分析集中在最可能确定目标物体的当前位置的一部分视觉信息上。视觉系统308能够包括具有360度旋转的摄像机装置。
其他车载传感器312能够与目标跟踪系统300的数据融合模块302一同使用来确定目标物体的当前位置303，其中所述其他车载传感器312包括但不限于红外和超声信息。
此外，车辆-车辆信息（vehicle-to-vehicle information）310能够被用于在目标物体是另一车辆时确定目标物体的当前位置303。当目标物体是第二车辆时，第二车辆将其当前位置传达给第一车辆的控制系统（例如EVS系统管理器110）。由第二车辆传达当前位置能够包括第二车辆向第一车辆提供与3D地图数据相结合的GPS坐标。车辆-车辆信息310能够被单独使用或者能够与各种感测装置一起用于融合模块302中以便产生目标物体的融合行踪从而确定目标物体的当前位置303。
还应该意识到，图3的数据融合模块302能够被用于使用其距离传感器（例如雷达和激光雷达）、摄像机、IR成像装置和车辆-车辆通信来采取适当对策以便避免由于评估来自感测装置的输入而造成碰撞的意外或情况，从而连续地监控周围环境。此外，轨迹融合过程允许相对于车辆在XY坐标系中确定目标物体的位置。示例性轨迹融合过程公开于名称为“SYSTEM AND METHOD OF TARGET TRACKING USING SENSOR FUSION”的美国专利序列号7,460,951中，其并入本文以供参考。类似地，目标行踪能够被用于各种目的，包括自适应巡航控制，其中车辆调节速度来保持在当前路径中距各车辆的最小距离，如上所述。能够利用目标行踪的另一类似系统是碰撞预警系统（CPS），其中被识别的目标行踪被分析以便基于相对于车辆的行踪运动识别出可能的逼近的或即将发生的碰撞。CPS警告驾驶员即将发生的碰撞，并且如果碰撞被认为是不可避免的则通过自动刹车来降低碰撞严重性。
所有上述输入均能被示例性EVS系统管理器110利用。此外，应该意识到EVS系统管理器能够获取与目标跟踪有关的上述方法以便确定目标物体的当前位置，其中目标物体能够是被识别的潜在威胁车辆。
想到的实施例包括利用基本透明挡风屏HUD将图形动态地标示在车辆的驾驶场景上，其中该图形识别出潜在威胁车辆。将图形动态地标示到车辆的驾驶场景上需要监控与占用者眼位置（和/或头位置）相关的数据、监控车辆的当前取向以及监控目标物体（例如被识别的潜在威胁车辆）的当前位置。参考图1和图3，占用者眼位置感测系统160包括本领域公知的用于估测占用者头部位置且进一步估测占用者眼睛取向或凝视位置的传感器。占用者可以是车辆的操作者或者车辆内的乘客。头和眼感测装置是本领域公知的并且在此不详细讨论。为了本公开内容的目的，基于摄像机的装置与图像识别软件结合使用以便基于图像识别程序来估计能与车辆坐标系相协调的车辆内三维头部位置和乘客凝视方向。
能够通过本领域公知的方法来确定车辆的当前取向，该方法例如但不限于监控与3D地图数据库和数字罗盘结合的GPS装置140，其包括与GPS装置140接收到的全局坐标相关的关于车辆当前位置的具体信息。当前取向还能够由车辆运动学确定，其包括至少车辆速度和偏航速率，这可通过监控车辆运转和/或监控加速表读数的传感器而获得。
能够通过分析由图3中上文所述的目标跟踪系统300所获得的数据来监控目标物体的当前位置，其中一个或更多个传感器彼此结合使用以便监控目标物体的当前位置。例如，包括摄像机系统120和雷达系统125的车辆传感器系统能够融合收集到的信息以便监控目标物体的当前位置。类似地，能够使用车辆-车辆通信，其中目标物体是将其当前位置持续地传输回所述车辆（例如传输GPS信息）的第二车辆。
基于占用者眼位置、车辆的当前取向和目标物体（例如被识别的潜在威胁车辆）的当前位置，被跟踪物体（例如，被识别的潜在威胁车辆）和操作者眼睛之间的估计交点能够在挡风屏上被确定，从而使得图形图像能够对应于车辆的驾驶场景被动态地标示到挡风屏上的位置，以便车辆的占用者可以看到被识别的潜在威胁车辆以及将潜在威胁车辆识别成单个可分辨输入的被标示图形图像。
还应该意识到，被动态标示的图形能够基于占用者的凝视位置而被动态更新。如下文参考特定示例被更具体描述的，能够基于在占用者的凝视位置和驾驶场景上被识别的潜在威胁车辆之间的距离来增强或减弱对于被标示图形的强调。例如，当占用者凝视位置距被标示图形变远时，能够对图形增加强调以便获得占用者的注意，原因在于占用者明显地将目光从图形移开。不过，如果占用者凝视位置距被标示图形变近，则可以减弱对于图形的强调，原因在于占用者明显地正在观察图形或图形附近。类似地，如果图形实际上是文本，则能够增加对文本图形的强调从而使得文本清晰，因为占用者明显地正在看图形且试图阅读文本。强调可以包括增加或减弱图形的照明度和/或使得被标示的图形闪烁或跳动。
参考图4，示意性示出了示例性控制系统400，其用于识别和定位相对于车辆的车辆环境中对于车辆的潜在威胁车辆。与EVS系统管理器110相关联的潜在威胁车辆模块（PTVM）450分析PTVM 450所利用的车辆环境输入402来识别潜在威胁车辆420。车辆环境输入402由车辆环境模块（VEM）408产生，其中VEM 408包括多个控制方案来监控车辆环境从而识别潜在威胁车辆420。VEM与EVS系统管理器110相关联。多个控制方案包括但不限于驾驶方式方案401、前方车辆威胁方案403、占用者类别（occupant classification）方案405、车道偏移（lane wandering）方案407、驾驶变化（driving variance）方案409、车辆运转状态方案411、车辆类别方案413和驾驶特征方案415。下面将更加详细地讨论用于监控车辆环境且产生PTVM 450所利用的车辆环境输入402以便识别潜在威胁车辆420的多种VEM 408控制方案。
VEM 408的多种控制方案利用来自多个车辆传感器406的传感器输入404来监控车辆环境。应该意识到多种车辆传感器406中的每一种均能够被单独使用或者与其他传感器结合使用，这取决于监控车辆环境来产生由PTVM 450所利用的车辆环境输入402从而识别潜在威胁车辆420的应用。多种车辆传感器406能够包括来自于激光雷达系统450的数据、来自于雷达系统452的数据、来自于IR成像装置454的数据、车辆-车辆信息456和来自能够360度旋转的摄像机系统458的数据。不过，本公开内容不限于这些传感器。车辆-车辆信息456，也被称为车辆-车辆通信，包括利用GPS和3D地图数据、无线通信系统145（见图1）、卫星系统180（见图1）和蜂窝通信塔190（见图1）。在下文中当可应用于VEM 408的给定控制方案时将更加具体地讨论多种车辆传感器406。
控制系统400还包括：EVS系统管理器110，其监控来自PTVM 450的信息并且基于PTVM 450产生的被识别潜在威胁车辆420来产生显示需求430；EVS图形系统155，其监控来自于EVS系统管理器110的显示需求430并且产生图形命令440；以及图形投影系统158，其将光投射在平视显示器150上。
想到的实施例包括利用与多种VEM 408控制方案相关联的多种车辆传感器406从而监控相对于车辆的车辆环境。基于车辆环境输入402，PTVM 450能够识别出潜在威胁车辆420，其中EVS图形系统155确定识别出潜在威胁车辆的图形，并且该图形的位置对应于驾驶场景被动态标示在基本透明挡风屏平视显示器上。上文讨论了对应于驾驶场景将图形动态标示在平视显示器上，因而在这里不再具体讨论。图形投影系统158利用平视显示器将图形显示在车辆的驾驶场景上。
驾驶方式方案401包括分析沿公路的车辆环境中车辆（vehicular environment vehicle）的驾驶方式。将理解，车辆环境中车辆包括在驾驶场景中最终可被识别作为潜在威胁车辆的任意车辆。基于该分析，车辆环境中车辆的驾驶方式能够被确定成表现为不良驾驶。如果车辆环境中车辆的驾驶方式被确定表现为不良驾驶则该车辆环境中车辆被识别作为潜在威胁。将意识到，分析沿公路的车辆环境中车辆的驾驶方式能够包括分析车辆环境中车辆对于公路危险的关注度并且如果该车辆环境中车辆被确定为不关注公路危险则确定该驾驶方式表现为不良驾驶。例如，如果新手驾驶员在停车标志处没有停车或者没有注意到产生危险，则该新手驾驶员可被识别为潜在威胁车辆。分析驾驶方式还可以包括分析车辆环境中车辆的反应时间并且当确定了该车辆环境中车辆具有缓慢反应时间时确定该驾驶方式表现为不良驾驶。例如，被监控的传感器输入404能够被用于显示出另一车辆对于停车灯反应缓慢或者对于交通堵塞反应缓慢。分析驾驶方式还能够包括分析车辆环境中车辆和车辆交通之间的空间缓冲。当该空间缓冲少于空间缓冲阈值时车辆环境中车辆的驾驶方式能够表现为不良驾驶。例如，如果出租车驾驶员碰到了其后方车辆的保险杠则可被识别作为潜在威胁车辆。表现为不良驾驶的驾驶方式不限于上述实施例和示例并且还可包括具有粗心、鲁莽或以其他方式成为粗劣驾驶方式的任意驾驶方式。例如，急动操纵（jerky maneuver）、高速率转弯、紧急刹车以及在不良路面情况下未调速均可以是表现为不良驾驶的驾驶方式。还应该意识到，驾驶方式方案401能够利用车辆-车辆信息456作为传感器输入，其中车辆-车辆信息将第二车辆的驾驶方式传送给所述车辆并且所述车辆能够确定被传送的驾驶方式是否表现为不良驾驶。如果第二车辆的驾驶方式表现为不良驾驶，则第二车辆能够被识别为潜在威胁车辆。此外，能够单独地或彼此结合地使用来自于激光雷达系统430的数据、来自于雷达系统452的数据、来自于IR成像装置454的数据和来自于摄像机系统458的图像数据来分析车辆环境中车辆的驾驶方式。如下文更具体的讨论，识别潜在威胁车辆的图形能够包括用突出框来包围潜在威胁车辆。
还应该意识到，本公开内容不限于将车辆环境中车辆识别为潜在威胁并且能够包括监控行人并且将行人识别为潜在威胁。例如，慢跑者能够被识别为潜在威胁并且动态标示的图形能够被用于识别慢跑者。类似地，能够利用这里公开的任意方法将路边玩耍的儿童识别为潜在威胁。
前方车辆威胁方案403包括监控车辆-车辆信息456从而监控相对于车辆的车辆环境。车辆-车辆信息包括从该车辆向第二车辆发送针对沿公路在前方的潜在威胁车辆的请求。第二车辆能够基于第二车辆识别出潜在威胁车辆而从第二车辆向第一车辆传输对于潜在威胁车辆的识别。第二车辆能够利用第二车辆的车辆传感器或者任意其他手段来探测潜在威胁车辆。应该理解，第二车辆沿公路在前方，其中仅车辆-车辆信息456可能是可用的，因为其他多种传感器406可能在长距离上不是有效的。不过，即使其他车辆传感器可用，根据应用，车辆-车辆信息456仍可以是优选的。
占用者类别方案405包括利用车辆-车辆信息456从该车辆向第二车辆发送对于第二车辆操作者类别的请求。第二车辆的操作者类别能够从第二车辆被传送到该车辆。第二车辆的操作者类别与操作者类别阈值相比较，其中当操作者类别违背（violate）操作者类别阈值时识别出潜在威胁车辆。针对操作者类别的请求能够包括针对操作者年龄的请求。例如，如果第二车辆的操作者的年龄是青少年并且阈值被选择成将小于25岁和大于60岁的任何驾驶员识别为潜在威胁，则具有青少年操作者的第二车辆将被识别为潜在威胁车辆，因为青少年违背了该类别阈值。类似地，针对操作者类别的请求能够包括对于操作者已经违章驾驶多少次的请求。类别阈值能够被选择成包括被看作严重违背类别阈值的任意违章，例如单次鲁莽驾驶违规。在另一非限制性示例中，类别阈值能够被选择成在近两年中有四次超速罚单就违背了类别阈值。除了突出框来包围潜在威胁车辆以便识别出潜在威胁车辆之外，还能够利用文本图形来描述潜在威胁车辆。例如文本图形能够描述第二车辆的操作者的类别，例如操作者的年龄或者已经累积的操作者违章驾驶次数。
车道偏移方案407包括利用多种车辆传感器406中的一个或任意组合来监控车辆环境中车辆的车道偏移。监控车辆环境中车辆的车道偏移包括监控沿公路行驶的车辆环境中车辆的行驶车道，并且确定在一时间段内车辆环境中车辆偏离于被监控行驶车道的次数。在该时间段内车辆环境中车辆偏离于被监控行驶车道的次数与偏移阈值相比较。当在该时间段内车辆环境中车辆偏离于被监控行驶车道的次数超出偏移阈值时识别出潜在威胁车辆。例如，如果沿公路行驶的驾车人在一分钟内偏离行驶车道四次，则该驾车人能够被识别作为潜在威胁车辆。应该意识到，偏移阈值应该足够高以便减少对于潜在威胁车辆的错误识别并且足够低以便探测并识别潜在威胁车辆。
驾驶变化方案409包括监控车辆环境中车辆的驾驶变化。被监控的驾驶变化与驾驶变化阈值相比较，并且当被监控的驾驶变化违背驾驶变化阈值时能够识别出潜在威胁车辆。驾驶变化能够包括加速、减速和速度的变化。驾驶变化阈值能够包括加速变化阈值、减速变化阈值和速度变化阈值。例如多种车辆传感器406中的一种或任意组合能够确定跑车以高速率加速。如果该速率被确定为高于加速阈值，则该跑车可以被识别为潜在威胁车辆。在另一非限制性示例中，如果以高速率减速的卡车违背减速阈值，则该卡车可以被识别为潜在威胁车辆。在另一非限制性示例中，如果SUV的速度变化（例如以35mph行驶数秒且之后以50mph行驶）违背速度变化阈值，则该SUV可以被识别为潜在威胁车辆。
车辆运转状态方案411包括监控相对于该车辆的车辆环境中车辆的当前运转状态，并且将车辆环境中车辆的当前运转状态与运转状态阈值相比较。在当前运转状态违背运转状态阈值时能够识别出潜在威胁车辆。当前运转状态能够对应于车辆环境中车辆的当前速度，而运转状态阈值能够是公路上的告知限速。例如，如果车辆环境中车辆的当前监控速度违背告知限速，则该车辆环境中车辆能够被识别为潜在威胁车辆。当前运转状态能够对应于车辆环境中车辆的当前载重，而运转状态阈值能够是对应于被监控的车辆环境中车辆的载重能力。例如，如果车辆环境中车辆承载的负重超过载重能力，则该车辆环境中车辆能够被识别为潜在威胁车辆。来自激光雷达系统430的数据、来自雷达系统452的数据、来自IR成像装置454的数据、车辆-车辆信息456和来自摄像机系统458的图像数据能够被单独使用或者以任意组合方式融合在一起以便监控车辆环境中车辆的当前运转状态。
车辆类别方案413包括监控车辆环境中车辆的车辆类别并且比较该车辆类别与威胁车辆类别。当车辆类别匹配威胁车辆类别时，该车辆环境中车辆能够被识别为潜在威胁车辆。例如，威胁车辆类别能够包括所有摩托车。如果被监控的车辆类别是摩托车，则摩托车能够被识别为潜在威胁车辆。在另一非限制性示例中，威胁车辆类别能够包括1980年之前制造的所有车辆，则任意在1980年之前制造的车辆能够被识别为潜在威胁车辆。来自摄像机系统458的图像数据能够被用于确定沿公路的车辆环境中车辆的类别。类似地，来自IR成像装置454的数据能够被用于确定沿公路的车辆环境中车辆的类别。
驾驶特征方案415包括监控相对于车辆的车辆环境中车辆的驾驶特征，监控车辆环境条件，并且比较所监控的驾驶特征和被监控的车辆环境条件。基于比较可以识别潜在威胁车辆。可以理解，包括激进式操纵、不可操纵车辆和表现为新手驾驶员的驾驶特征的驾驶特征均能够是可识别为潜在威胁车辆的驾驶特征。车辆环境条件能够包括监控公路条件，例如降雨/雪、冰和碎石。车辆环境条件能够包括不良天气情况，例如雾、雨或雪。车辆环境条件还能够包括车辆交通拥挤或者时间是处于白天还是夜晚。应该意识到，利用GPS和3D绘图能够确定车辆的位置并且无线通信能够与车辆的被确定位置相关联地使用以便确定车辆当前是否处于不良天气情况或者是白天还是夜晚。此外，来自摄像机系统458的图像数据和来自IR成像装置454的数据能够确定不良天气情况，例如探测到雪或雾。在非限制性示例中，如果被监控的驾驶特征确定出路边的后轮驱动跑车，且被监控的车辆环境条件指示出在地面上存在两英尺的雪，则后轮驱动跑车能够被识别为潜在威胁，因为其可能是不可操纵的。在另一非限制性示例中，独立于被监控车辆环境条件，指示出激进式操纵的被监控的驾驶特征可以足以满足对于潜在威胁车辆的识别。不过，如果被监控的车辆环境条件也指示出是下雨和夜晚，则潜在威胁程度会增加。在潜在威胁程度高的情形下，识别潜在威胁车辆的图形能够包括将图形的颜色加强为亮红色以便指示出极度威胁。
应该理解，以高于限速每小时5英里行驶的被识别潜在威胁车辆可以不如以高于限速每小时30英里行驶的被识别潜在威胁车辆那样威胁。因此，能够确定被识别潜在威胁车辆所具有的威胁程度。还应该理解，背离该车辆加速行驶的被识别潜在威胁车辆可以不如朝向该车辆行驶的被识别潜在威胁车辆那样威胁。因此，威胁程度能够根据该车辆和潜在威胁车辆之间的距离而变化。能够基于威胁程度和该车辆和被识别潜在威胁车辆之间的距离来动态增强识别出潜在威胁车辆的被动态标示的图形。包括分别来自于激光雷达和雷达系统450、452的测距数据能够被用于连续地监控被识别潜在威胁车辆并且进一步确定威胁程度是增加还是减小。因此，由于沿相同方向在车道间偏移行驶且在车辆前方且距离增加的被识别为潜在威胁的轻型货车可以变得稍不威胁，因为该轻型货车距该车辆的距离增加。不过，如果该车辆和车道间偏移的轻型货车之间的距离减小，则威胁程度会增加。因此，能够基于威胁程度以及该车辆和被识别潜在威胁车辆之间的距离来动态增强识别潜在威胁车辆的被标示图形。例如，如果在车道间偏移的轻型货车和所述车辆之间的距离减小，则被标示图形可从绿色被动态增强成红色。类似地，被标示图形可以被动态增强成闪烁或闪动。
如上所述，显示被识别潜在威胁车辆的轮廓的被动态标示的突出图形能够被用于识别，并且被动态标示的文本消息图形能够被用于描述潜在威胁车辆。参考图5，通过车辆的基本透明挡风屏平视显示器150示出了驾驶场景500。能够通过挡风屏平视显示器150观察到跑车502和SUV 504。跑车502沿与该车辆相反的方向行驶，并且SUV 504沿与该车辆相同的方向行驶。利用上述方法，突出框图形520和540被动态标示在基本透明挡风屏平视显示器150上从而分别框住跑车502和SUV 504并显示跑车502和SUV 504的轮廓。应该意识到利用上述方法，跑车502和SUV 504均被识别为潜在威胁车辆。被动态标示的文本消息图形522被用于将潜在威胁描述为车道偏移且跑车502在四分之一英里远处。应该理解，能够基于威胁程度以及该车辆和跑车502之间的距离来动态增强图形520和522。因此，突出框图形520能够增强颜色从而当该车辆和跑车502之间的距离减小时从绿色变为红色。还应该意识到，文本消息图形522能够被设置成当跑车502接近该车辆时由于具有高威胁程度的车道偏移而闪动。被动态标示的文本消息图形542被用于将SUV 504描述为因SUV 504的减速违背了减速阈值所导致的潜在威胁。应该理解，能够基于威胁程度以及该车辆和SUV 504之间的距离来动态增强图形540和542。这里，突出框图形540能够增强成当该车辆接近SUV 504时闪烁或闪动。
上述公开内容描述了能够全屏显示的基本透明平视显示器。将意识到能够在利用基本全挡风屏显示器、部分挡风屏显示器（例如但不限于驾驶员的半个挡风屏）或者聚焦于或限制于通常笔直的操作者视野中心的显示器的挡风屏上使用类似的方法。公开内容不限于挡风屏，还能够包括包含车辆的侧窗或后窗的基本透明平视显示器。图形还能够被投影在车辆的立柱上。可以想到许多显示器实施例，本公开内容不试图被限于这里描述的具体示例性实施例。
本公开内容已经描述了特定优选实施例及其变型。当阅读并理解说明书时可以意识到其他变型和改变。因此，本公开内容不旨在限于被公开作为构想成实现本公开内容的最佳模式的具体实施例，而是本公开内容将包括落入所附权利要求范围内的所有实施例。
Claims (10)
1.一种利用基本透明挡风屏平视显示器在车辆的驾驶场景上动态地标示识别出潜在威胁车辆的图形的方法，包括：
监控车辆环境；
基于监控的车辆环境识别出所述潜在威胁车辆；
确定识别出所述潜在威胁车辆的所述图形；
在所述基本透明挡风屏平视显示器上对应于所述车辆的所述驾驶场景动态地标示所述图形的位置；
在所述基本透明挡风屏平视显示器上显示所述图形；以及
其中所述基本透明挡风屏平视显示器包括在所述挡风屏的预定区域上允许发光显示且允许通过其可视的发光颗粒或微结构中的一种。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括监控占用者眼位置、监控所述车辆的当前取向以及监控所述潜在威胁车辆的当前位置；以及
其中在所述基本透明挡风屏平视显示器上对应于所述车辆的所述驾驶场景动态地标示所述图形的位置是基于所述占用者眼位置、所述车辆的当前取向以及被识别潜在威胁车辆的当前位置。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括监控操作者凝视位置；
其中确定识别出所述潜在威胁车辆的所述图形包括当所述操作者凝视位置与被识别潜在威胁车辆的当前位置之间的距离增加时增加对所述图形的强调；以及
其中确定识别出所述潜在威胁车辆的所述图形还包括当所述操作者凝视位置与被识别潜在威胁车辆的当前位置之间的距离减小时减少对所述图形的强调。
4.根据权利要求1所述的方法，其中确定识别出所述潜在威胁车辆的所述图形包括利用突出框来框住所述潜在威胁车辆。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括监控车辆-车辆通信，以及
其中监控所述车辆环境是基于所述车辆-车辆通信的。
6.根据权利要求5所述的方法，其中基于所述车辆-车辆通信监控所述车辆环境包括：
分析在所述车辆-车辆通信中传输的第二车辆的驾驶方式；
确定所述第二车辆的驾驶方式以便指示出不良驾驶行为；以及
基于被指示出的不良驾驶行为将所述第二车辆识别为潜在威胁。
7.根据权利要求5所述的方法，其中基于所述车辆-车辆通信监控所述车辆环境包括：
从所述车辆向沿公路在前方的第二车辆发送沿所述公路在前方的潜在威胁车辆的请求；以及
基于所述第二车辆利用所述第二车辆的车辆传感器识别出潜在威胁车辆而从所述第二车辆向所述车辆传递对于潜在威胁车辆的识别。
8.根据权利要求5所述的方法，其中基于所述车辆-车辆通信监控所述车辆环境包括：
从所述车辆向第二车辆发送针对所述第二车辆的操作者类别的请求；
从所述第二车辆向所述车辆传递所述第二车辆的操作者类别；
比较所述第二车辆的操作者类别与操作者类别阈值；以及
其中基于被监控的车辆环境识别出所述潜在威胁车辆包括如果所述操作者类别违背所述操作者类别阈值则将所述第二车辆识别为潜在威胁。
9.根据权利要求1所述的方法，其中监控所述车辆环境包括：
监控沿公路行驶的车辆环境中车辆的行驶车道；
确定一时间段内该车辆环境中车辆偏离于被监控的行驶车道的次数；
将该时间段内该车辆环境中车辆偏离于被监控的行驶车道的次数与阈值相比较；
其中基于被监控的车辆环境识别所述潜在威胁车辆包括当该时间段内该车辆环境中车辆偏离于被监控的行驶车道的次数超过所述阈值时将所述车辆环境中车辆识别为潜在威胁。
10.一种利用基本透明挡风屏平视显示器将识别出潜在威胁车辆的突出轮廓的图形动态地标示在车辆的驾驶场景上的方法，包括：
分析沿公路的车辆环境中车辆的驾驶方式；
基于该分析确定所述车辆环境中车辆的驾驶方式从而指示出不良驾驶；
基于确定的指示出不良驾驶的所述车辆环境中车辆的驾驶方式来识别所述潜在威胁车辆；
利用所述突出轮廓的图形来识别所述潜在威胁车辆；
监控包括占用者凝视位置的占用者眼位置、监控所述车辆的当前取向以及监控被识别潜在威胁车辆的当前位置；
基于包括占用者凝视位置的占用者眼位置、所述车辆的当前取向以及被识别潜在威胁车辆的当前位置且对应于所述车辆的所述驾驶场景在所述基本透明挡风屏平视显示器上动态地标示所述突出轮廓的图形的位置；
在所述基本透明挡风屏平视显示器上显示所述突出轮廓的图形；以及
其中所述基本透明挡风屏平视显示器包括在所述挡风屏的预定区域上允许发光显示且同时允许通过其可视的发光颗粒或微结构中的一种。
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