CN104933894A - 交通密度灵敏度选择器 - Google Patents

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Abstract

本发明收集与邻接第一车辆的一个或多个物体有关的数据，一个或多个物体包括第二车辆。收集的数据用于生成包括第二车辆的一个或多个物体的虚拟地图。可以确定的是，第二车辆有可能在第一车辆的预先确定的距离范围内通过，从而识别碰撞的威胁。基于威胁发起动作。通过将当前交通密度与预先确定的交通密度阈值相比较，确定预先确定的距离。

Description

交通密度灵敏度选择器
相关申请
本申请要求2014年3月22日提交的序列号为61/969,123的名称为“用于警车的接近警告(Approach Warning for a Police Vehicle)”的临时申请；2014年3月22日提交的序列号为61/969,124的名称为“用于警车的接近警告(Approach Warning for a Police Vehicle)”的临时申请；2014年3月22日提交的序列号为61/969,126的名称为“应急车辆机动通知(EmergencyVehicle Maneuver Notification)”的临时申请；和2014年3月22日提交的序列号为61/969,122的名称为“跟踪来自车辆的嫌疑犯(Tracking a SuspectFrom a Vehicle)”的临时申请为优先权，每个临时申请通过引用以它们各自全部的方式合并于此。
背景技术
当在应对道路事故期间被过往车辆撞击时，警官有受伤或死亡的危险。在某些情况下，当警官站在警察巡逻车外面时(例如，在处理交通罚单、事故等期间，站在靠近路肩上的车辆)，警官直接被过往车辆撞击。在其他情况下，撞击警察巡逻车或另一车辆，将车辆推向警官。有可以导致过往车辆撞击警官的各种情况，包括驾驶员注意力分散、在毒品和酒精的影响下驾驶、失去意识、失去车辆控制等。
发明内容
根据本发明的一个方面，一种包含计算机的系统，计算机包括处理器和存储器，其中计算机编程为：
收集与邻接第一车辆的一个或多个物体有关的数据，一个或多个物体包括第二车辆；
使用收集的数据以生成包括第二车辆的一个或多个物体的虚拟地图；
确定第二车辆可能在第一车辆的预先确定的距离范围内通过，从而识别碰撞的威胁；以及
基于威胁发起动作；
其中通过将当前交通密度与预先确定的交通密度阈值相比较，确定预先确定的距离。
在本发明的一个实施例中，其中计算机进一步地编程为基于在包括第一车辆的预先确定的区域内的多个车辆的平均速度调节交通密度阈值。
在本发明的一个实施例中，其中计算机进一步地编程为当车辆在驱动模式下时收集与一个或多个物体有关的数据。
在本发明的一个实施例中，其中计算机进一步地编程为：
检测车辆已经从驱动模式转变至停放模式；
继续收集与一个或多个物体有关的数据；以及
至少部分基于在第一车辆已经转变至停放模式之后的至少一个收集的数据，确定第二车辆可能在第一车辆的预先确定的距离范围内通过。
在本发明的一个实施例中，其中计算机进一步地编程为至少部分基于在第一车辆已经转变至停放模式之后的至少一个收集的数据调节交通密度阈值。
在本发明的一个实施例中，其中动作包括驱动至少一个车灯、驱动车辆警报器、驱动车辆喇叭、改变第一车辆速度和改变第一车辆方向中的至少一个。
在本发明的一个实施例中，其中收集的数据包括第二车辆的位置。
在本发明的一个实施例中，其中收集的数据包括超声波、图像、雷达、激光雷达和红外数据中的至少一个。
在本发明的一个实施例中，其中计算机进一步地编程为基于收集的数据向远程装置提供信息。
在本发明的一个实施例中，其中计算机进一步地编程为一俟检测交通密度中的变化就调节参考距离。
根据本发明的另一方面，一种方法，包含：
收集与邻接第一车辆的一个或多个物体有关的数据，一个或多个物体包括第二车辆；
使用收集的数据以生成包括第二车辆的一个或多个物体的虚拟地图；
确定第二车辆可能在第一车辆的预先确定的距离范围内通过，从而识别碰撞的威胁；以及
基于威胁发起动作；
其中通过将当前交通密度与预先确定的交通密度阈值相比较，确定预先确定的距离。
在本发明的一个实施例中，本发明的方法进一步地包含基于在包括第一车辆的预先确定的区域内的多个车辆的平均速度调节交通密度。
在本发明的一个实施例中，本发明的方法进一步地包含当车辆在驱动模式下时收集与一个或多个物体有关的数据。
在本发明的一个实施例中，本发明的方法进一步地包含：
检测车辆已经从驱动模式转变至停放模式；
继续收集与一个或多个物体有关的数据；以及
至少部分基于在第一车辆已经转变至停放模式之后的至少一个收集的数据，确定第二车辆可能在第一车辆的预先确定的距离范围内通过。
在本发明的一个实施例中，本发明的方法进一步地包含至少部分基于在第一车辆已经转变至停放模式之后至少一个收集的数据调节交通密度阈值。
在本发明的一个实施例中，其中动作包括驱动至少一个车灯、驱动车辆警报器、驱动车辆喇叭、改变第一车辆速度和改变第一车辆方向中的至少一个。
在本发明的一个实施例中，其中收集的数据包括第二车辆的位置。
在本发明的一个实施例中，其中收集的数据包括超声波、图像、雷达、激光雷达和红外数据中的至少一个。
在本发明的一个实施例中，本发明的方法进一步地包含基于收集的数据向远程装置提供信息。
在本发明的一个实施例中，本发明的方法进一步地包含一俟检测交通密度中的变化就调节参考距离。
附图说明
图1是示例性车辆的方框图。
图2A是警车和过往车辆的方框图。
图2B是警车和过往车辆的方框图。
图3是用于车辆接近检测、警告和/或动作的示例性程序的示意图。
具体实施方式
系统概述
如图2A所示，第一车辆102可能接近包括比如警察巡逻车这样的停止的应急车辆101的事故位置，(例如，交通停止位置，在该交通停止位置警官已经令又一车辆103停靠路边)，于是，例如在比如这里描述的情况下，例如在车辆101移动的时候、在车辆101附近的警官或其他行人采取规避动作的时候，在第一车辆102作出规避机动的时候，或通过应用至第二车辆102的通信以向过往的第二车辆102提供自动转向输入以帮助避免碰撞，警告可以提供至车辆101或可以在车辆101中提供。
图2B表明接近事故位置的第一车辆102的另一示例。然而图2A表明低交通密度的环境，图2B表明较高交通密度的环境，即多个第二车辆102存在事故位置附近和通过事故位置。如这里所公开的，在确定关于过往车辆102的警告何时应该提供至车辆101或在车辆101中提供中，可以考虑交通密度。交通密度可以定义为可能在预先确定的一段时间内在预先确定的区域中的若干车辆。例如，预先确定的区域可以是在预先确定的距离范围内的道路的区域(这里也称为“参考”距离)，例如，第一车辆101的半英里、一英里等。预先确定的一段时间(其在这里也可以称为“参考”时间)可以是若干秒，例如，5秒、10秒等。然而，可以省略预先确定的一段时间，并且交通密度可以仅关于给定时刻进行测量。此外，如这里所公开的，通过调节用于激起警报、采取规避动作等的阈值交通密度，可以调节跟踪和/或警告系统的灵敏度。即，交通密度灵敏度可以定义为可以采取例如警告或规避策略这样的动作时的阈值交通密度。
参考图1，可以在比如车辆101这样的车辆中部署和使用如这里公开的接近警告系统和方法。系统和方法通常在车辆101中的计算机105中实施和/或包括车辆101中的计算机105。计算机105通常从例如在车辆101的内部和/或外部部署的传感器这样的一个或多个数据收集器110接收数据。通常，计算机105可以配备成提供与检测区域200(参考图2A、2B)中的活动有关的信息，检测区域200也就是典型地由一距离限定的区域，车辆101中的传感器110在该距离能够获得用于接近警告系统和方法的可靠和有用的数据115。
图1是配备成用于接近检测和警告的示例性车辆101的方框图。车辆101通常包括一个或多个传感器数据收集器110，传感器数据收集器110用于检测和识别比如可以停止在道路上或停止在道路附近的警车或其他应急车辆或服务车辆这样的车辆101。当检测到车辆101在道路上或在道路附近时，可以用声音、视觉和/或触觉信号和或通过来自经由例如wi-fi、蜂窝技术等这样的无线技术连接至计算机105的装置的输出，警告车辆101的乘员。同样，可以使用车辆至车辆(V2V)通信，以便用声音、视觉和/或触觉信号警告过往车辆101的驾驶员。此外，自动转向输入可以应用于过往车辆102以引导它朝着车道标志或朝着清晰的路径。
如上所述，车辆101包括车辆计算机105。车辆101通常是例如客车、轻型卡车等这样的具有三个或更多个车轮的基于地面的车辆。计算机105通常包括处理器和存储器，存储器包括一种或多种形式的计算机可读介质，并且储存由处理器可执行的用于执行包括如这里所公开的各种操作的指令。此外，计算机105可以包括和/或通信地耦接至例如包括在车辆101中的控制器诸如此类这样的一个以上的计算装置以用于监控和/或控制例如发动机控制单元、变速器控制单元等这样的各种车辆组件。计算机105通常配置成——即可以包括硬件和/或软件——通过控制器局域网络(CAN)总线诸如此类通信。计算机105也可以具有至车载诊断连接器(OBD-II)的连接。
通过CAN总线、OBD-II和/或其他有线或无线机制，计算机105可以传输消息至车辆中的各种装置和/或从例如控制器、驱动器、传感器等这样的包括数据收集器110的各种装置接收消息。可选地或附加地，在计算机105实际上包含多个装置的情况下，CAN总线诸如此类可以用于表示为这个公开中的计算机105的装置之间的通信。此外，计算机105可以配置成通过例如蜂窝、蓝牙、通用串行总线(USB)、有线和/或无线分组网络等这样的各种有线和/或无线网络技术与其他装置通信。
数据收集器110可以包括各种装置。例如，如图1所示，数据收集器110可以包括一个或多个超声波传感器、照相机、激光雷达传感器、雷达传感器、红外传感器等。
此外，上述示例不旨在限制；其他类型的数据收集器110可以用于向计算机105提供数据115。例如，车辆101中的各种控制器可以操作为数据收集器110以通过CAN总线提供数据115，例如与车辆101速度、加速度等有关的数据115。此外，传感器诸如此类、全球定位系统(GPS)设备等，可以包括在车辆101中并且配置为数据收集器110以例如通过有线或无线连接直接向计算机105提供数据。
计算机105的存储器通常储存收集的数据115。收集的数据115可以包括在车辆101中收集的各种数据。收集的数据115的示例可以包括与比如在检测区域200中或在检测区域200附近的嫌疑犯这样的目标的位置、速率和尺寸(例如，长度、宽度、高度、雷达横截面)有关的测量值。此外，数据115可以包括在计算机105中由此计算的数据。通常，收集的数据115可以包括可以由收集装置110搜集的任何数据和/或从这样的数据计算的任何数据。
车辆101通常包括人机界面(HMI)120。通常，HMI 120配置成接受用于计算机105的输入和/或提供来自计算机105的输出。例如，车辆101可以包括配置成提供图形用户界面(GUI)诸如此类的一个或多个显示器、交互式话音响应(IVR)系统、音频输出装置、用于例如通过车辆101方向盘或座椅提供触觉输出的机制等。此外，例如比如平板电脑这样的便携式计算装置、智能电话诸如此类这样的用户装置，可以用于向计算机105提供HMI 120的一部分或全部。例如，用户装置可以使用例如USB、蓝牙等这样的上面所讨论的技术连接至计算机105并且可以用于接受用于计算机105的输入和/或提供来自计算机105的输出。
示例性操作
例如收集和/或使用数据115这样的计算机105的示例性操作，可以包括下面的一部分或全部(这样的操作可以进一步可选地或附加地在附于此的附录中描述)。
·安装在警车101上的传感器(例如，雷达、激光雷达、视频传感器)确定过往车辆102的距离、速度和/或轨迹。可选地或附加地，可以从V2V通信系统确定这个数据115。
·如果过往车辆102在朝着警车101的道路上或在相邻车道上，则计算机105将提供在车辆101外面可以听到的(例如，来自喇叭、警报器、警灯)声音和/或视觉警告以警告例如警官这样的车辆101乘员。基于接近车辆102的速度、车辆101传感器110的范围和典型的反应时间，将在适当的时候提供警告，使得警官或其他乘员可以在危急情况下反应并且减少计算机105的错误激活的发生。
·如果过往车辆102在朝着比如警官这样的行人的道路上，则可以激活来自车辆101喇叭或警车警报器的可听见的啁啾声以警告那个车辆102和/或行人。
·交通密度估计器可以用于启用/禁用或设置警告系统的交通密度灵敏度。在检测到高交通密度的情况下，这个估计器可以禁用警告或仅当过往车辆102在碰撞路线时警告。基于车辆102多久一次经过(由车辆101传感器测量)、时间、日期、通过车辆101传感器或通过接收到的交通数据115作出的最近交通观察值，例如计算机105可以通过例如蜂窝、数据连接这样的无线从远程服务器接收这样的数据，可以估计交通密度。
·车辆101可以包括频繁地停止或驾驶缓慢地接近交通的例如警车、警用摩托车、消防车、救护车、建筑设备、环卫车等这样的各种类型的车辆。
·如果过往车辆102驾驶的速度大于速度限制，则可以激活来自车辆101的警报器的可听见的啁啾声以警告车辆102。对于这个特征，来自地图的速度限制信息可能需要作为输入。
·通过车辆101驾驶员或管理员，可以启用或禁用警告系统。当车辆101进入特定状态(例如，每次它来到停车站)时，也可以自动地禁用它。示例性程序流程图
图3是用于车辆接近检测、警告和/或动作的示例性程序的示意图。通常，作为程序300的一部分执行的动作可以通过应急——例如警用——车辆101中的计算机105执行，即根据储存在计算机105的存储器中并且由计算机105的处理器可执行的指令。
程序300在框305开始，在框305中，开始或继续应急车辆警报和/或警告系统的操作。例如，计算机105可以编程为一俟接收用户输入就发起程序300。此外，可选地或附加地，计算机105可以编程为当车辆101进入驱动或巡航模式时开始运行系统，例如车辆的变速器从“停放”状态移动至“驱动”状态。如果已经发起系统，那么程序300继续至框306。否则，程序300继续至框350。
接着，在框306中，计算机105获得和/或生成与附近物体有关的收集的数据115。例如，如上面所解释的，可以从一个或多个数据收集器110获得收集的数据115。此外，可以从如上面所解释的直接从数据收集器110获得的其他数据115计算收集的数据115。而且，可以从例如通过蜂窝连接诸如此类与计算机105通信的服务器诸如此类、位于远程数据中心的服务器、调度中心等这样的远程源获得收集的数据115。在任何情况下，在框306中，通过计算机105获得的收集的数据115可以包括比如上面描述的数据115。
接着，在框308中，计算机105作出初步交通密度的确定。例如，计算机105可以确定在预先确定的区域范围内的若干物体，例如，在例如车辆101的半英里、一英里这样的预先确定的距离范围内的道路上的若干物体。然后，计算机105可以计数确定正移动车辆102的物体的数目，并且计算交通密度，交通密度是在预先确定的区域范围内的若干车辆102，例如每英里10辆车辆102。此外，计算机105可以根据预先确定的阈值作出交通密度的初步评估，例如低、中或高。例如，在例如一英里道路这样的预先确定的区域范围内小于5辆汽车，可以认为是低密度。在预先确定的区域范围内的5至10辆汽车可以认为是中密度。为了继续示例，在预先确定的区域范围内超过10辆汽车可以认为是高交通密度。计算机105也可以考虑在根据阈值的评估的交通密度中的其他汽车102的平均检测速度和/或车辆101的平均检测速度。例如，如果车辆101、102正以例如小于30英里每小时这样的相对低的速度移动，则在区域范围内的10辆汽车可以认为是低密度，但是如果车辆101、102正以例如大于60英里每小时这样的相对高的速度移动，则在区域范围内的10辆汽车可以认为是高密度。
在框310中，计算机105确定车辆101是否已经来到停放位置，例如以“停放”变速器模式停止并且放置。在某些情况下，计算机105可以进一步地确定在追赶模式诸如此类之后车辆101是否已经停放。在任何情况下，如果框310的确定是肯定的，那么接着执行框312。否则，程序300继续至框350。
在框312中，计算机105确定是否允许系统采取动作，例如提供警告、提供警告或警报、采取规避动作，例如一俟确定车辆102接近车辆101存在风险，就自动地向前、向后、向侧面和/或向避免碰撞的位置驾驶。例如，可以提供例如来自车辆101的驾驶员或乘员的输入这样的用户输入。可选地，计算机105可以编程为一俟确定来自接近车辆102的危险就自动地允许采取动作。如果不允许系统采取动作，那么程序300继续至框350。否则，程序300继续至框314。
在框314中，计算机105作出交通密度的确定。例如，可以如上面关于初步交通密度所描述地确定当前交通密度。
在框314之后，在框316中，计算机105接收与确定系统的交通密度灵敏度有关的输入。例如，车辆101的乘员或驾驶员可以指示灵敏度调节，例如，通过指定比默认阈值高的交通密度阈值以使系统对交通密度的敏感度低以引起比如将采取的警告、规避动作等这样的动作。此外，计算机105可以接收数据115，数据115提供例如一天中的一段时间、环境光线、比如存在或不存在雾、降水等这样的天气状况、例如滑的和/或湿的等这样的道路状况这样的其他相关因素。
在框316之后，在框318中，计算机105选择交通密度灵敏度。例如，在交通密度高于与高交通密度有关的阈值的情况下，可以设置系统对在第一预先确定的距离范围内的接近车辆敏感，即以警告和/或规避动作回应。此外，在交通密度在与低和高交通密度有关的阈值之间例如中等的情况下，可以设置系统对在比第一预先确定的距离大的第二预先确定的距离范围内的接近车辆适度地敏感，即以警告和/或规避动作回应。以同样的方式，比第二预先确定的距离大的第三预先确定的距离，可以与低交通密度有关，即交通密度低于与低密度有关的阈值交通密度。
在框318之后，在框320中，计算机105例如以上面关于框306描述的方式收集与附近物体有关的数据115。
在框320之后，在框322中，计算机105监控和/或跟踪检测的附近物体。例如，计算机105生成——或在程序300的第二或随后迭代的情况下更新——在下面关于框322进一步讨论的车辆102环境的虚拟地图。例如，例如在自从虚拟地图最近一次更新以后已经消逝的例如100毫秒或在程序300的第一次迭代的情况下已经收集数据115的时间量这样的预先确定的时间量之后，可以实质上连续不断地执行地图更新。虚拟地图可以储存车辆102位置、速度，例如车辆102车轮的方向这样的车辆102和/或特定车辆102组件的方向、以及车辆101位置、例如车辆103和/或其他车辆102这样的其他车辆和/或其他目标的位置，以及指示一个或多个物体的运动的“面包屑型路径”诸如此类。
比如在框322中生成或更新的车辆101环境的虚拟地图通常包括三维坐标系，三维坐标系具有关于车辆101位于例如车辆101的水平、纵向和垂直轴的交叉点的原点。此外，虚拟地图通常包括例如一个或多个车辆102、103，比如自行车、行人等这样的可能的其他物体这样的物体的识别和位置。
来自不同数据收集器110的数据115可以单独使用或与来自其他类型的数据收集器110的数据结合使用。例如，来自一个或多个传感器110的数据115可以与来自其他数据收集器110的数据115结合使用，例如来自车辆101照相机110的图像数据115可以与雷达数据115、激光雷达数据115等一起使用。例如，雷达数据115可以指示相对于车辆102的物体的可能存在，于是图像数据115可以用于——基于图像识别技术——确认和/或增加物体的识别。
在框322之后，在框324中，计算机105确定包括车辆102但是也可能包括比如其他车辆这样的其他物体的任何检测的物体是否是对车辆101和/或例如站在车辆101附近的警官或应急人员这样的人的威胁。如上面所解释的，根据如上面关于框318所描述地选择的交通密度灵敏度，可以确定威胁。例如，根据交通密度灵敏度和车辆102的速度、前进方向和/或其他特征，例如指示车辆102将在例如5米这样的车辆101的预先确定的距离范围内通过，即造成与车辆101和/或在车辆101附近的人或其他车辆碰撞的危险，可以认为车辆102是对车辆101的威胁。如果检测到这样的威胁，那么接着执行框328。否则，程序300继续至框326。
在框326中，计算机105确定车辆101停止是否结束。例如，车辆101可能已经参与维修停止、紧急停止、交通罚单停止等。当停止结束时，车辆101可以启动，放置到“驱动”变速器模式等。如果停止没有结束，那么程序300返回至框322。如果停止结束，那么程序300继续至框350。
在框328中，计算机105确定是否启用车辆101喇叭。如果启用车辆101喇叭，则程序300继续至框335，于是计算机105促使车辆101喇叭发声。在框335之后，或在框328之后，如果没有启用喇叭输出，则执行框330。
在框330中，计算机105确定是否启用例如警报器、灯等这样的可以用于警告的外部输出。如果启用外部输出，则程序300继续至这样的输出的使用的框340。否则，程序300返回至框305。
在框340中，激活车辆101上的比如警报器等这样的外部警告。
在框340之后，在框345中，可以更新车辆101HMI，例如显示器可以显示与车辆101的可能碰撞的视觉警告、可以在车辆101方向盘上提供触觉输出、可以提供音频输出等。此外，可能的是，计算机105可以在车辆101上施加例如与转向、车道保持、制动等有关的控制动作。在框345之后，程序300返回至框305。
在框305之后，除上面讨论的框320之外，可能是框350，在框350中确定程序300是否应该继续。例如，如果计算机105关机，操作者已经提供输入以停止收集与停止车辆101操作有关的数据115和/或停止车辆101操作等，则程序300可以结束。如果没有作出这样的确定，则程序300返回至框305。
结论
如这里使用的术语“警方”——除指的是正式的警察局之外——可以指的是各种公共和/或秘密执法机关和/或安全运行。
比如这里讨论的那些计算装置通常各自包括由一个或多个比如上面识别的那些计算装置可执行的并且用于执行上面描述的程序的框或步骤的指令。例如，上面讨论的程序框可以具体为计算机可执行指令。
计算机可执行指令可以由利用各种程序语言和/或技术创建的计算机程序编译或解释，这些程序语言和/或技术包括但不限于单独或组合的JavaTM、C、C++、Visual Basic、Java Script、Perl、HTML等。通常，处理器(例如，微处理器)例如从存储器、计算机可读介质等接收指令并执行这些指令，从而执行一个或多个程序，包括在这里描述的一个或多个程序。使用各种计算机可读介质可以存储并传输这样的指令和其它数据。计算装置中的文件通常是储存在比如存储介质、随机存取存储器等这样的计算机可读介质上的数据集。
计算机可读介质包括任何介质，其参与提供计算机可读的数据(例如，指令)。这样的介质可采取多种形式，包括，但不限于，非易失性介质、易失性介质等。非易失性介质包括，例如，光盘或磁盘以及其它的永久存储器。易失性介质包括动态随机存取存储器(DRAM)，其典型地构成主存储器。计算机可读介质的一般形式包括，例如，软盘、软磁盘、硬盘、磁带、任何其它的磁介质，CD-ROM、DVD、任何其它的光学介质，穿孔卡片、纸带、任何其它的具有孔式样的物理介质，RAM、PROM、EPROM、FLASH-EEPROM、任何其它的存储器芯片或盒式磁盘，或任何其它的计算机可读的介质。
在附图中，相同的附图标记表示相同的元件。此外，这些元件中的一些或全部可以改变。关于这里描述的介质、程序、系统、方法等，应该理解的是，虽然这些程序的步骤等已经被描述为按照某个有序序列发生，但是可以在以与此处所述顺序不同的顺序执行所描述的步骤的情况下实施这些程序。应该进一步理解的是，某些步骤可以同时执行，可以加入其它步骤，或者可以省略这里所描述的某些步骤。也就是说，在这里的程序的说明旨在提供用于说明某些实施例的目的，不应以任何方式被解释为限制权利要求。
因此，应该理解的是，上述说明旨在说明并非限制。通过阅读上述说明，除了提供的示例以外的许多实施例和应用对本领域技术人员来说将是显而易见的。本发明的保护范围不应参照上述说明确定，而是应当参照所附的权利要求连同这些权利要求所享有的全部等同范围而确定。可以预期和想到的是未来的发展将出现在这里所述的技术中，并且该公开的系统和方法将结合入这些未来的实施例中。总之，应该理解的是，本发明能够被修改和变化并且仅由下面的权利要求所限制。
在权利要求中所使用的全部术语，旨在被给予它们最宽泛的合理解释和如本领域技术人员所理解的它们的普遍的含义，除非在这做出与此相反的明确指示。特别地，单独的冠词的使用，例如，“一”、“这”、“所述”等应该被理解为描述一个或多个指示的元件，除非权利要求描述了与此相反的明确限制。

Claims (10)

1.一种包含计算机的系统，计算机包括处理器和存储器，其中计算机编程为：
收集与邻接第一车辆的一个或多个物体有关的数据，一个或多个物体包括第二车辆；
使用收集的数据以生成包括第二车辆的一个或多个物体的虚拟地图；
确定第二车辆可能在第一车辆的预先确定的距离范围内通过，从而识别碰撞的威胁；以及
基于威胁发起动作；
其中通过将当前交通密度与预先确定的交通密度阈值相比较，确定预先确定的距离。
2.如权利要求1所述的系统，其中计算机进一步地编程为基于在包括第一车辆的预先确定的区域内的多个车辆的平均速度调节交通密度阈值。
3.如权利要求1所述的系统，其中计算机进一步地编程为当车辆在驱动模式下时收集与一个或多个物体有关的数据。
4.如权利要求3所述的系统，其中计算机进一步地编程为：
检测车辆已经从驱动模式转变至停放模式；
继续收集与一个或多个物体有关的数据；以及
至少部分基于在第一车辆已经转变至停放模式之后的至少一个收集的数据，确定第二车辆可能在第一车辆的预先确定的距离范围内通过。
5.如权利要求4所述的系统，其中计算机进一步地编程为至少部分基于在第一车辆已经转变至停放模式之后的至少一个收集的数据调节交通密度阈值。
6.如权利要求1所述的系统，其中动作包括驱动至少一个车灯、驱动车辆警报器、驱动车辆喇叭、改变第一车辆速度和改变第一车辆方向中的至少一个。
7.如权利要求1所述的系统，其中收集的数据包括第二车辆的位置。
8.如权利要求1所述的系统，其中收集的数据包括超声波、图像、雷达、激光雷达和红外数据中的至少一个。
9.如权利要求1所述的系统，其中计算机进一步地编程为基于收集的数据向远程装置提供信息。
10.如权利要求1所述的系统，其中计算机进一步地编程为一俟检测交通密度中的变化就调节参考距离。
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