CN106463054B - 高级驾驶辅助系统(adas)的自适应报警管理 - Google Patents

Abstract

用于车辆的高级驾驶辅助系统(100)，包括：风险地图部分(110)，维护包含与相应的地理位置相关联的风险信息的风险地图(112)；定位部分(120)，获得车辆的当前地理位置；计算部分(130)，至少根据与车辆的当前地理位置和/或短期将来位置相关联的风险信息计算风险等级；和报警管理部分(140)，基于所计算的风险等级调整高级驾驶辅助系统(100)的报警策略。此外，提供配备有所述高级驾驶辅助系统的车辆、在用于车辆的高级驾驶辅助系统(100)中用于报警管理的方法、和具有存储在其上的用于执行所述的方法的计算机可执行指令的计算机可读介质。所述系统和方法在包括但不限于如欧洲和美国的西方市场以及如中国和印度的东方市场的各种市场中均适用。

Description

高级驾驶辅助系统(ADAS)的自适应报警管理

技术领域

本发明一般涉及用于车辆的高级驾驶辅助系统(advanced driver assistancesystem，ADAS)，并且具体地，涉及ADAS系统的自适应报警管理。

背景技术

近年来，随着车辆工业的迅速发展，针对开发高级驾驶辅助系统(ADAS)存在不断增长的趋势。这些系统按照提高驾驶的安全性、智能、效率、舒适度和综合满意度，在危急交通情况中支持驾驶员，以及帮助避免事故或减轻撞车后果的目的被设计。在市场上已经存在一些可用的系统，包括例如自适应巡航控制、车道保持、智能速度适应、交通信号识别、对象(行人和车辆)检测等。

一般地，ADAS被分类成信息提供、报警和控制这三种类型。可以通过使用多个传感器来实现信息提供，传感器诸如相机、距离传感器、速度传感器、加速计等，其部署在车辆中或在车辆上，使得车辆可以知道其自身的状态以及周围环境。还可以借助平视显示器(headup display，HUD)向驾驶员呈现一些信息。当车辆脱离正常驾驶或进入紧急情况时，可以生成报警信号以将该情况通知驾驶员并因此引起适当的规避响应。控制系统可以被配置为改善在正常驾驶期间的控制容易度并在危急情况中例如通过制动，来帮助避免事故和/或减轻撞车的严重程度。

主要缺点之一是在市场上可用的ADAS系统主要是针对西方国家(例如欧洲和美国)开发的。这些市场具有与如中国和印度的其他市场完全不同的交通行为。中国约自2009年起，已经成为了世界最大的汽车市场，并且该市场仍以平均约百分之十五的百分比快速增长。遗憾的是，针对西方市场设计的多数ADAS系统并不适合如中国的市场。当实现针对将在中国售出或使用的车辆的ADAS系统时，应当考虑中国的驾驶员行为和交通情况。然而，在现有技术中，缺少对中国的驾驶员行为和交通情况的综合研究以及其在ADAS系统的设计中的应用。

一般地，中国交通意味着更多移动的对象和障碍，包括但不限制于汽车、滑板车、行人、自行车等。这些对象自身还具有不同且不可预见的行为，如较近的距离、频繁且快速的车道改变、或甚至忽视交通灯。全部这些导致如下问题：完全正常的中国交通情况比在西方国家中看起来要困难/复杂和危险得多。这意味着应当使ADAS系统进行适应，例如，改变用于ADAS系统的算法，包括在ADAS系统中实现的报警策略，使得其在这个市场中恰当地运行。如果在不进行适应的情况下实现针对将在中国售出或使用的车辆的ADAS系统，那么报警信号可能变得频繁而不必要并打扰驾驶员。这可能导致驾驶员对报警信号失去信心、忽略报警信号或甚至关闭ADAS系统。

这导致非常难以找到在提供更好道路安全性的目的与大量错误或滋扰报警的发生之间的恰当平衡的问题。

本节中描述的方法为可追求的方法，但不必是之前已经设想或追求过的方法。因此，除非另外指出，不应当仅因为在本节中包括了以上所讨论的方法就将在本节中所讨论的方法中的任何一个当作现有技术。

发明内容

为了解决以上和其他问题中的一个或多个，本发明提供用于在高级驾驶辅助系统(ADAS)中的自适应报警管理的方法和系统，所述方法和系统在各种市场中均适用，所述市场包括但不限制于如欧洲和美国的西方市场以及如中国和印度的东方市场。

根据本发明的方面，高级驾驶辅助系统(ADAS)被提供用于车辆。该ADAS系统可以包括：风险地图部分，被配置为维护包含与相应的地理位置相关联的风险信息的风险地图；定位部分，被配置为获得车辆的当前地理位置；计算部分，被配置为至少根据与车辆的当前地理位置和/或短期将来位置相关联的风险信息计算风险等级；和报警管理部分，被配置为基于所计算的风险等级调整高级驾驶辅助系统的报警策略，其中报警被分类成多个优先级等级，并且当车辆进入高风险等级地区时，报警管理部分调整报警的优先级等级，但是高优先级报警不应当被降级。

在本发明的示例性实施例中，报警管理部分进一步被配置为改变报警策略的以下方面中的一个或多个方面：敏感度；报警信号的类型；报警信号的强度；报警信号的长度；和报警信号的频率。

在本发明的示例性实施例中，与相应的地理位置相关联的风险信息包括以下一个或多个信息：过去发生过多少起事故和/或危险情况；事故和/或危险情况的种类；事故和/或危险情况的车道或驾驶路线；与事故和/或危险情况相关联的机动动作(maneuver)；交通密度；在交通中的其他参与者的数目；交通灯的间隔；和驾驶员将要做的机动动作。

在本发明的示例性实施例中，高级驾驶辅助系统进一步包括被配置为维护一个或多个驾驶员的个人信息的个人信息部分。除了与相应的地理位置相关联的风险信息之外，计算部分进一步被配置为根据个人信息计算风险等级。

在本发明的示例性实施例中，一个或多个驾驶员的个人信息包括以下一个或多个信息：性别；年龄；年行驶英里；总行驶英里；驾驶行为；和事故历史。

在本发明的示例性实施例中，在风险等级的计算中，风险信息和个人信息被分配有相应的权重。

在本发明的示例性实施例中，车辆的短期将来位置由导航系统基于车辆的当前地理位置提供。

在本发明的示例性实施例中，风险地图部分还充当在导航系统中的导航地图模块。

在本发明的示例性实施例中，所计算的风险等级进一步被用于控制或配置车辆的其他组件。

本发明的另一个方面还提供一种配备有如以上示例性实施例中任一个所述的高级驾驶辅助系统的车辆。

根据本发明另外的方面，提供一种在用于车辆的高级驾驶辅助系统中用于报警管理的方法。所述用于报警管理的方法包括至少以下步骤：准备包含与相应的地理位置相关联的风险信息的风险地图；确定车辆的当前地理位置；至少根据与车辆的当前地理位置和/或短期将来位置相关联的风险信息计算风险等级；和基于所计算的风险等级调整高级驾驶辅助系统的报警策略，其中报警被分类成多个优先级等级，并且当车辆进入高风险等级地区时，报警的优先级等级被调整，但是高优先级报警不应当被降级。

在本发明的示例性实施例中，调整高级驾驶辅助系统的报警策略的步骤包括改变报警的以下方面中的一个或多个方面：敏感度；报警信号的类型；报警信号的强度；报警信号的长度；和报警信号的频率。

在本发明的示例性实施例中，与相应的地理位置相关联的风险信息包括以下一个或多个信息：过去发生过多少起事故和/或危险情况；事故和/或危险情况的种类；事故和/或危险情况的车道或驾驶路线；与事故和/或危险情况相关联的机动动作；交通密度；在交通中的其他参与者的数目；交通灯的间隔；和驾驶员将要做的机动动作。

在本发明的示例性实施例中，计算风险等级的步骤包括，除了根据与相应的地理位置相关联的风险信息之外，还根据驾驶员的个人信息计算风险等级。

在本发明的示例性实施例中，驾驶员的个人信息包括以下一个或多个信息：性别；年龄；年行驶英里；总行驶英里；驾驶行为；和事故历史。

在本发明的示例性实施例中，在风险等级的计算中，风险信息和个人信息被分配有相应的权重。

在本发明的示例性实施例中，所述用于报警管理的方法进一步包括：从导航系统基于当前地理位置获得车辆的短期将来位置。

在本发明的示例性实施例中，风险地图还被用作在导航系统中的导航地图。

在本发明的示例性实施例中，所述用于报警管理的方法，进一步包括：基于所计算的风险等级控制或配置车辆的其他组件。

本发明的另一个方面提供一种具有计算机可执行指令的计算机可读介质，所述计算机可执行指令存储在所述计算机可读介质上，用于执行如以上示例性实施例中任一个所述的用于报警管理的方法。

附图说明

当参考附图阅读某些示例性实施例的以下详细描述时，本发明的这些以及其他特征、方面和优点将变得更易理解，在附图中，相同的附图标记在附图中始终表示相同的部分，其中：

图1是示出根据本发明的示例性实施例的高级驾驶辅助系统的框图；

图2是表示在十字路口中的交通情况的十字路口的图片；和

图3是示出根据本发明的示例性实施例的在高级驾驶辅助系统中的用于报警管理的方法的流程图。

具体实施方式

在以下描述中，出于解释的目的，阐述众多具体细节以提供对本发明的全面理解。然而将清楚的是，本发明可以在不具有这些具体细节的情况下被实现。在其他实例中，在以下阐述的示例性实施例中简化或省略了已知的结构、装置和方法，以便避免不必要地混淆本发明。

图1是示出根据本发明的示例性实施例的高级驾驶辅助系统(ADAS)100的框图。可以在车辆中实现ADAS系统100以便为驾驶员提供舒适的交互并加强道路安全性。如在图1的框图中表示出的，根据实施例的ADAS系统100可以至少包括风险地图部分110、定位部分120、计算部分130和报警管理部分140，这些部分可以通过总线160彼此相连接。

风险地图部分110可以具有或维护存储在其中的风险地图112。风险地图部分110可以包括用于数据存储的装置，诸如硬盘、光学介质(诸如CD-ROM、DVD或蓝光光碟之类)、磁光介质、存储器装置(诸如动态随机存取存储器(DRAM)、静态RAM(SRAM)、或其他类型的随机存取存储器(RAM))、只读存储器(ROM)、闪存(基于例如EEPROM闪存技术或NAND闪存技术)、或其他类型的用于电子数据存储的非临时性装置。

尽管风险地图部分110在图1中被表示作为ADAS系统100的本地装置，但是其还可以是经由诸如3G、4G或WiFi通信之类的无线连接由ADAS系统100可存取的远程存储装置。在另一个实施例中，风险地图部分110可以是本地装置，并且其可以经由无线连接从远程主机定期地更新风险地图112。

风险地图112可以按预定的格式存储或者存储在风险地图部分110中的数据库中。风险地图112可以包括与相应的地理位置或地区相关联的各种风险信息。如在下文中详细讨论的，风险地图112可以被用于决定或调整驾驶员的报警策略以及ADAS系统100的行为。

包含在风险地图112中的风险信息可以包括相应的地理位置或地区的风险和事故历史。例如，风险信息可以指示针对特定位置或区域，在过去或近一段时间中发生了多少起事故或危险情况。特别地，其还可以包括事故或危险情况更详细的描述，如事故或危险情况的种类、时间、车道或驾驶路线、机动动作。事故或危险情况的种类可以由在事故或危险情况中涉及的两方定义，例如，机动车辆对机动车辆事故、机动车辆对非机动车辆事故和机动车辆对行人事故。事故或危险情况的时间可以是当事故或危险状况发生时，在一个月或星期中的某天或者在一天中的某时刻。车道或驾驶路线指示发生事故或危险情况的准确位置。机动动作可以包括例如导致发生事故或危险情况的车道改变、左转或右转等。

在其他实施例中，风险信息可以进一步包括针对特定位置或区域的交通密度、其他参与者(诸如行人、滑板车和自行车之类)的数目。交通密度和其他参与者的数目的信息可以包括从多个源可得到的实时信息。例如，实时交通信息可以由已经被交通管理部门提供在道路网络中的道路监视相机收集。所收集的实时交通信息可以在信息中心被处理，并随后通过无线通信被分发到车辆。在其他示例中，实时交通信息可以由实现在车辆中的相机收集，并随后在相连接的车辆之间共享。将要认识到的是，交通密度和其他参与者的数目的信息还可以包括非实时的历史信息，其指示在过去或近一段时间中交通密度和其他参与者的数目的平均值。

图2是表示在十字路口中的交通情况的十字路口的图片。参考图2，大量行人和诸如自行车及滑板车之类的非机动车辆参与到交通中。这尤其是在中国的高峰时期中典型的例子。预计行人、自行车和滑板车的行为是非常困难的，因为他们移动灵活并很少提供指示其接下来移动的任何信号。由于在与机动车辆违反交通规则相比的情况下，对上述行人和非机动车辆的处罚要少得多，所以他们更易于忽略交通信号控制，这转而导致大量交通冲突(潜在的事故和危险情况)。

一般地，交通冲突意味着以下可观察到的情况：两个或更多个交通参与者在空间和时间中彼此靠近到如果他们的移动保持不变那么将存在碰撞风险的这种程度。参考图2，可能存在交通参与者之间的以下典型冲突：在机动车辆之间发生的MTM冲突、在机动车辆与非机动车辆之间发生的MTN冲突和在机动车辆与行人之间发生的MTP冲突。在该十字路口中发生的冲突的数目或密度可以指示该十字路口的风险等级。

可以进一步从图2中推断的内容包括交通密度、在交通中的其他参与者的数目、危险情况的车道或驾驶路线、与危险情况相关联的机动动作等。所以，在图2中包含的数据可以充当以上提及的风险信息的一部分以创建本发明的风险地图112。如在图2中表示的一个或多个图片可以由设置在十字路口周围的一个或多个监视相机捕获。随后，所述图像可以例如由计算机处理以提取以上信息。

可以充当风险信息的进一步的信息可以包括在十字路口处的交通灯的间隔。如一般已知的，事故的概率在交通灯从一个颜色变为另一个颜色的时间附近剧烈增长。车载相机可以识别交通灯，或者可以经由无线通信获取交通灯的状态，这可以与间隔信息结合使用以计算到发生变化剩余的秒数或倒计时。

典型地，车辆配备有导航系统，其可以为驾驶员提供到目的地的路线规划。根据导航系统车辆可以知道驾驶员在不久的将来将会做的下一个机动动作，例如，在下一个十字路口左转弯。在示例性实施例中，车辆可以从风险地图部分110检索与下一个机动动作相关联的风险信息，并基于该风险信息估计风险等级，如在下文中更加详细讨论的。如果不存在来自导航系统的信息，那么在另一个实施例中，车辆可以检查驾驶员是否正在以针对当前时间的典型路线驾驶，例如，去往或离开办公室的路线。这还允许车辆预测路线并因此预测下一个机动动作。

已经如上对风险信息提供了示例。然而要理解的是，以上示例并非意图穷举或限制本发明，而是针对示意目的被给出。本领域技术人员可以理解的是，如果必要，可以用更多或更少的风险信息实现本发明。

通过多种方式收集全部以上信息是可能的。例如，交通管理部门可以通过使用已经被部署在道路网络中的道路监视相机来收集风险信息，并且所收集的信息可以被处理并存储在中央服务器中。随后，风险信息可以通过请求被分发到车辆，或者以接近实时的方式被广播。在另一个示例中，在车辆上实现的相机可以被用于收集风险信息并且所收集的信息可以在相连接的车辆之间共享。其他可能性为通过众包(crowd sourcing)方法，在该方法中，人们在应用或英特网侧上传事故位置和描述从而获得报酬。该众包方法可以被加强用于出租车驾驶员和出租车公司。其他资源为警方交通报告或交通监督相机。可以通过车辆到x(car2x)通信或者使用已经存在的相机来获得交通灯信息。本发明不限制于以上方式，并且许多其他方式也是可能的。

重新参考图1，定位部分120被提供为确定车辆的当前地理位置。定位部分120可以从诸如US GPS、Russia GNNS、欧洲伽利略和中国北斗之类的卫星接收信息以执行定位，使得车辆可以知道驾驶员正在驾驶的当前地理位置。定位部分120还可以通过其他手段诸如通过无线网络定位技术来确定当前地理位置。定位部分120还可以充当以上公开的导航系统的一部分。根据当前地理位置结合地图信息或路线规划，导航系统可以进一步确定车辆在不久的将来(例如在十秒、三十秒、一分钟、两分钟等内)即将到达的短期将来位置。

结合全部可用的信息，计算部分130可以计算指示当前或在不久的将来事故或危险情况的概率有多高的风险等级。具体地，根据当前地理位置或短期将来位置，计算部分130可以从风险地图部分110获取诸如以上所讨论的相对应的风险信息。随后，这种风险信息可以被用于计算与当前地理位置或短期将来位置相关联的风险等级。

除了以上公开的风险信息，在风险等级的计算中还可能包括关于车辆的驾驶员的一些附加个人信息。如一般所知道的，驾驶员也是事故的非常重要的因素。在示例性实施例中，ADAS系统100可以进一步包括维护一个或多个驾驶员的个人信息的个人信息部分150。可以在车辆中提供面部识别相机以便识别正在驾驶的驾驶员，并且因此个人信息部分150可以(如果必要)通过使用被提供在车辆中或在车辆上的各种其他传感器来维护或自动更新驾驶员的个人信息。驾驶员的一些个人信息还可以通过手动输入被提供到个人信息部分150。由个人信息部分150维护的个人信息还可以包括但不限制于驾驶员的性别、驾驶员的年龄、年行驶英里、总行驶英里、驾驶行为(例如，侵略性或保守等级)、和驾驶员的事故历史或对风险因素具有影响的任何其他个人信息。

当计算部分130使用风险信息和个人信息计算风险等级时，风险信息和个人信息可以被分配有指示该信息对风险等级做出贡献的程度的权重。可以依经验建立模型用于风险等级的计算。在示例性的实施例中，计算部分130还可以包括智能单元(未示出)以动态并智能地调整风险等级的计算。即，智能单元可以随着时间而自己学习并改善。例如，随着搜集了更多的个人信息，智能单元可以根据从个人信息得到的驾驶员的驾驶行为优化模型和/或调整诸如风险和个人信息的权重之类的参数。还例如，随着收集了更多的实际事故统计值，智能单元还可以优化参数和模型，使得可以针对相应的位置计算更准确的风险等级。

随后，可以由报警管理部分140使用所计算的风险等级以确定或改变ADAS系统100的报警策略，包括调整用于ADAS系统的算法。

导致撞车的一连串事件包括正常驾驶、偏离正常驾驶、出现的情况、危急情况和不可避免的撞车。从偏离正常驾驶到就要撞车之前，可以提供报警信号以将该情况通知驾驶员并引出适当的规避响应。可以将报警分类成多个优先级等级。在示例中，可以提供三个报警优先级等级：低级，司驾驶员在10秒到2分钟内准备动作或决定；中级，需要在约2秒到10秒内的动作或决定；和高级，需要驾驶员立即采取动作或决定(0秒到约2秒)以避免潜在的事故。

如在图2所表示的十字路口中，报警尤其是低优先级或甚至错误的报警易于被频繁地触发。如果生成了过多报警，这可能干扰驾驶员的注意力并减少驾驶员对ADAS系统的信任，这转而可能减少响应时间或甚至导致驾驶员想要关闭ADAS系统。在本发明的一个实施例中，当车辆进入高风险等级地区，诸如在图2中表示的十字路口时，报警管理部分140可以相应地调整报警的优先级等级。例如，中优先级报警可以被调整为低优先级报警，而低优先级报警可以被停用。因此，当车辆在高风险地区中时可以消除许多或全部低优先级报警，并且驾驶员可以将他/她的注意力集中到真正危急的情况。这可以帮助维持驾驶员对系统的信任和信心。

需要重点注意的是，高优先级报警不应当被降级，因为不应通过调整报警策略来妥协安全性。

本发明的示例性实施例还提供调整报警策略的另一种方式，即，响应于所计算的风险等级来改变报警的敏感度。这与使存在的ADAS系统算法进行适应有关。例如，可以使反应时间、距离障碍的距离、忍耐度进行适应，使得报警(尤其是低或中优先级的报警)可以变得较不敏感。所以，尤其是在高风险等级地区中，可以减少不必要的或错误的报警。此外，为了安全性和可靠性应当使高优先级的报警维持敏感。

一般地，不同优先级的报警由不同信号表示。例如，低优先级报警由较低的声音表示，而高优先级报警由较高的声音表示，或甚至伴随有视觉或触觉信号。调整报警策略的另一个方式是改变报警信号的类型、强度、长度和/或频率。例如，用于低优先级报警的听觉信号可以被改变为例如在HUD上呈现的视觉信号。还例如，用于中优先级报警的听觉信号可以被调整为具有较低的强度。再例如，低或中优先级的报警信号可以被分配有缩短的长度和降低的频率。通过这样操作，这些报警可以较少地干扰驾驶员对危急情况的注意力。此外，本领域技术人员可以理解的是，高优先级报警信号在驾驶环境中应当被维持引人注意，以便确保安全性和可靠性。

本领域技术人员可以从以上公开理解的是，本发明并不限制于用于调整报警策略的以上具体方面，所述方面仅出于阐述本发明的原理被提供。换句话说，本领域技术人员按照其实际以及特殊的设计需求，还可以不同方式调整报警策略。通过使用风险等级来调整报警策略的全部方式将落在如本权利要求及其等价物中所定义的本发明的范围内。

在进一步的实施例中，可以在报警管理部分140中实现动态智能系统用于调整报警策略和使用于ADAS系统的算法进行适应。动态智能系统可以随着时间而自己学习并改善。例如，动态智能系统可以分析报警信号的历史以及驾驶员对所述信号的响应。如果频繁地生成报警信号而驾驶员从不或很少对该信号做出任何响应，那么动态智能系统可以确定该报警信号不太有用并因此减弱该信号。例如，报警信号的优先级可以被降级，并且该报警信号的强度、长度和/或频率可以被减弱。另一方面，如果驾驶员经常响应报警信号，那么动态智能系统可以确定该报警信号是非常有用的。那么，可以维持或甚至加强该报警信号。可以相应地使用于ADAS系统的算法进行适应。通过动态智能系统，ADAS系统100可以被训练，使得有用的报警信号被维持或加强，而无用的报警信号被减弱或消除。

在本发明的示例性实施例中，关于所计算的风险等级的信息还可以被用于控制或配置车辆的其他设备或组件。例如，当确定了高风险等级时，可以指示在车辆上实现的相机或其他传感器以例如用更高的分辨率或频率分析更具体的区域/视野，使得可以获得关于危急情况更精确的信息。

使用以上描述的风险地图，ADAS系统100可以提供自适应报警管理，该自适应报警管理可以根据针对特定位置或地区的交通信息进行适应。该自适应报警管理可以适合各种不同的危险交通行为。所以，ADAS系统100在西方市场(欧洲和美国)以及东方市场(中国和印度)二者中均可适用。

ADAS系统100的益处的示例是对象检测系统。在位于装备有对象检测系统的车辆的前方存在对象(行人和机动或非机动车辆)的情况下，该实际系统警告驾驶员。如在图2中表示的十字路口中，例如，即使在行人和非机动车辆与车辆之间存在非常狭窄的空间，行人和非机动车辆移动或聚集在车辆的前方或周围也是完全正常的。在该情况中，频繁的报警对于驾驶员是不必要的或是不可理解的。通过使用具体风险地图，可以减少或消除许多错误或不必要的报警。该系统目前主要在出现于可能危险的区域中或具有高事故可能性的复杂街道情形中的情况中支持驾驶员。

根据本发明的示例性实施例配置的ADAS系统100的框图已经在图1中表示出。本领域技术人员可以理解的是，可以通过硬件、软件、或硬件和软件的结合来实现ADAS系统100的功能模块，以实现本发明的原理。还要理解的是，在图1中描述的功能块可以被组合或者被拆分成子块以实现如以上所描述的本发明的原理。例如，计算部分130和报警管理部分140可以被集成为诸如处理器或CPU之类的单个单元，该单个单元被编程以执行计算部分130和报警管理部分140的功能。还例如，风险地图部分110还可以充当在导航系统中的导航地图模块。因此，本文的描述可以支持本文所描述的功能块的任何可能的组合或拆分或进一步的定义。

转向图3，其表示了示出根据本发明的示例性实施例的在高级驾驶辅助系统(ADAS)中的用于报警管理的方法200的流程图。由于用于报警管理的方法200的许多具体细节与以上参考在图1中表示的ADAS系统100所公开的细节相同或类似，因此下文将省略其相应的描述。

参考图3，用于报警管理的方法200以块210开始。在块220中，可以准备风险地图。风险地图可以包括诸如以上详细讨论的与相应的地理位置相关联的风险信息。在示例中，可以在装备有ADAS系统的车辆的本地装置中维护风险地图。在另一个示例中，风险地图可以存储在远程装置中并且准备风险地图包括经由无线通信从远程装置下载风险地图。

在可选块230中，可以例如从如以上公开的个人信息部分150获得驾驶员的个人信息。在块240中，车辆的当前地理位置可以例如由定位部分120确定。进一步地，在可选块250中，可以基于当前地理位置确定短期将来位置。

随后，在块260中，可以通过使用与当前地理位置和/或短期将来位置相关联的风险信息结合驾驶员的个人信息来计算风险等级。在风险等级的计算中，风险信息和驾驶员的个人信息可以被分配有相应的权重。因此，在块270中，所计算的风险等级可以被使用于调整ADAS系统的报警策略和/或配置车辆的其他传感器。方法200在块280中结束。

尽管以上步骤按序列描述，但本领域技术人员可以理解的是，某些步骤可以按其他顺序或序列执行，或者甚至并行执行。例如，可以并行或按其他顺序执行步骤220、230和240。根据实施例可以增加其他步骤或省略其他步骤。例如，可以省略可选步骤230和250，并且通过使用在步骤260中计算的风险等级来配置车辆的其他组件的额外步骤可以被增加。本领域技术人员在如所公开的本发明的原理内可以对方法200做出任何修改。

在其他实施例中，本发明还可以在具有计算机可执行指令的计算机可读介质中实现本发明，所述计算机可执行指令存储在所述计算机可读介质上，用于执行如以上所讨论的步骤。

已经仅出于示意和描述的目的介绍了各种实施例的以上描述。上述描述并非旨在于穷尽本发明或者将本发明限制于所公开的特定形式。相应地，对于本领域技术人员而言，众多修改和变型例将是清楚的。此外，以上公开并非旨在限制本发明。

Claims (20)

1.一种用于车辆的高级驾驶辅助系统，包括：

风险地图部分，被配置为维护包含与相应的地理位置相关联的风险信息的风险地图；

定位部分，被配置为获得车辆的当前地理位置；

计算部分，被配置为至少根据与车辆的当前地理位置和/或短期将来位置相关联的风险信息计算风险等级；和

报警管理部分，被配置为基于所计算的风险等级调整高级驾驶辅助系统的报警策略；

其中报警被分类成多个优先级等级，并且当车辆进入高风险等级地区时，报警管理部分调整报警的优先级等级，但是高优先级报警不应当被降级。

2.根据权利要求1所述的高级驾驶辅助系统，其中报警管理部分进一步被配置为改变报警策略的以下方面中的一个或多个方面：

敏感度；

报警信号的类型；

报警信号的强度；

报警信号的长度；和

报警信号的频率。

3.根据权利要求1所述的高级驾驶辅助系统，其中与相应的地理位置相关联的风险信息包括以下一个或多个信息：

过去发生过多少起事故和/或危险情况；

事故和/或危险情况的种类；

事故和/或危险情况的车道或驾驶路线；

与事故和/或危险情况相关联的机动动作；

交通密度；

在交通中的其他参与者的数目；

交通灯的间隔；和

驾驶员将要做的机动动作。

4.根据权利要求1所述的高级驾驶辅助系统，进一步包括被配置为维护一个或多个驾驶员的个人信息的个人信息部分，

其中，除了与相应的地理位置相关联的风险信息之外，计算部分进一步被配置为根据个人信息计算风险等级。

5.根据权利要求4所述的高级驾驶辅助系统，其中一个或多个驾驶员的个人信息包括以下一个或多个信息：

性别；

年龄；

年行驶英里；

总行驶英里；

驾驶行为；和

事故历史。

6.根据权利要求4所述的高级驾驶辅助系统，其中在风险等级的计算中，风险信息和个人信息被分配有相应的权重。

7.根据权利要求1所述的高级驾驶辅助系统，其中车辆的短期将来位置由导航系统基于车辆的当前地理位置提供。

8.根据权利要求7所述的高级驾驶辅助系统，其中风险地图部分还充当在导航系统中的导航地图模块。

9.根据权利要求1所述的高级驾驶辅助系统，其中所计算的风险等级进一步被用于控制或配置车辆的其他组件。

10.一种配备有如权利要求1至9中任一项所述的高级驾驶辅助系统的车辆。

11.一种在车辆的高级驾驶辅助系统中用于报警管理的方法，包括：

准备包含与相应的地理位置相关联的风险信息的风险地图；

确定车辆的当前地理位置；

至少根据与车辆的当前地理位置和/或短期将来位置相关联的风险信息计算风险等级；和

基于所计算的风险等级调整高级驾驶辅助系统的报警策略；

其中报警被分类成多个优先级等级，并且当车辆进入高风险等级地区时，报警的优先级等级被调整，但是高优先级报警不应当被降级。

12.根据权利要求11所述的用于报警管理的方法，其中调整高级驾驶辅助系统的报警策略包括改变报警的以下方面中的一个或多个方面：

敏感度；

报警信号的类型；

报警信号的强度；

报警信号的长度；和

报警信号的频率。

13.根据权利要求11所述的用于报警管理的方法，其中与相应的地理位置相关联的风险信息包括以下一个或多个信息：

过去发生过多少起事故和/或危险情况；

事故和/或危险情况的种类；

事故和/或危险情况的车道或驾驶路线；

与事故和/或危险情况相关联的机动动作；

交通密度；

在交通中的其他参与者的数目；

交通灯的间隔；和

驾驶员将要做的机动动作。

14.根据权利要求11所述的用于报警管理的方法，其中计算风险等级包括，除了根据与相应的地理位置相关联的风险信息之外，还根据驾驶员的个人信息计算风险等级。

15.根据权利要求14所述的用于报警管理的方法，其中，驾驶员的个人信息包括以下一个或多个信息：

性别；

年龄；

年行驶英里；

总行驶英里；

驾驶行为；和

事故历史。

16.根据权利要求14所述的用于报警管理的方法，其中在风险等级的计算中，风险信息和个人信息被分配有相应的权重。

17.根据权利要求11所述的用于报警管理的方法，进一步包括：

从导航系统基于当前地理位置获得车辆的短期将来位置。

18.根据权利要求17所述的用于报警管理的方法，其中风险地图还被用作在导航系统中的导航地图。

19.根据权利要求11所述的用于报警管理的方法，进一步包括：

基于所计算的风险等级控制或配置车辆的其他组件。

20.一种具有计算机可执行指令的计算机可读介质，所述计算机可执行指令存储在所述计算机可读介质上，用于执行如权利要求11至19中任一项所述的用于报警管理的方法。