CN108016445A - 用于交通流量的车辆应用的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

符合本公开的主车辆被配置为检测由相邻车辆执行的超车事件。根据一些实施例，相邻车辆占据与主车辆车道对齐(即以相同的方向前进)并紧邻主车辆车道的车道。超车事件包括被超车事件和超车事件。当主车辆被相邻车辆超车时，发生被超车事件。当主车辆超过相邻车辆时发生超车事件。被超车事件相比超车事件的异常高数量表明主车辆正在阻碍交通。超车事件相比被超车事件的异常高数量表明主车辆行驶过快。因此，符合本公开的主车辆能够确定或至少粗略估计何时其妨碍交通以及何时其相对于交通危险地快速行驶。

Description

用于交通流量的车辆应用的系统和方法
技术领域
本公开涉及基于交通流量引导车辆以及其他方面。
背景技术
许多道路包括沿相同方向前进的多条车道。交通流量的速度通常在车道之间变化，使得一些车道比其他车道慢。车道缓慢有许多不同的来源。有些来源是有意的，因此是不可避免的。例如，一个车道可能被障碍物(例如警车或交通锥)阻挡，因此需要驾驶员减速。其他来源是无意的，因此可以避免。例如，车辆可能无法在限速下超速行驶。
虽然车道之间的交通流量的速度的一些变化是正常的，但是在一个车道中过度缓慢，而在其他车道中不是，可能存在问题。例如，一个车道过度缓慢可能会堵塞交通，从而浪费燃料和激怒驾驶员。另一个示例是，一个车道过度缓慢可能会导致驾驶员从较慢的车道变换为较快的车道。在车道变换期间碰撞的概率往往比向前驾驶更大。因此，额外的车道变换增加了车辆之间碰撞的风险。
因此，需要一种新的系统和方法，其减少由于无意的或可避免的车道减速来源引起车道变换的可能性。
发明内容
符合本公开的主车辆被配置为检测由相邻车辆执行的超车事件。根据一些实施例，相邻车辆占据与主车辆车道对齐(即以相同的方向前进)并紧邻主车辆车道的车道。超车事件包括被超车事件和超车事件。当主车辆被相邻的车辆超车时发生被超车事件。当主车辆超过相邻的车辆时发生超车事件。
可以根据各种因子加权超车事件，该各种因子包括主车辆车道和相邻车辆车道的相应位置。例如，相邻车辆到主车辆的左侧的被超车事件可以被较小程度地加权，并且相邻车辆到主车辆的右侧的被超车事件可以被更大程度地加权。超车事件可能是相反的。
被超车事件相比超车事件异常高的数量表明主车辆阻碍了交通。超车事件相比被超车事件异常高的数量表明主车辆行驶过快。因此，符合本公开的主车辆能够确定或至少粗略估计何时其阻碍交通以及何时其相对于交通危险地较快行驶。
在阅读以下详细描述之后，本实施例的其它优点将变得显而易见。应当理解，这里公开的实施例仅是示例，并不限制所要求保护的发明。换句话说，公开的特征并不旨在限制或缩小权利要求。因此，所要求保护的发明可以比所公开的实施例更广泛。
附图说明
为了更好地理解本发明，可以参考以下附图中所示的实施例。附图中的部件不一定按比例绘制，并且可以省略相关的部件，或者在某些情况下可能会夸大其中的比例，以便强调并清楚地说明本文所描述的新颖特征。此外，如本领域已知的，系统部件可以进行各种排列。此外，在附图中，在几个视图中相同的附图标记表示相应的部分。
图1是车辆计算系统的框图；
图2是包括车辆计算系统的主车辆的俯视图；
图3A是包括三个入站车道和两个出站车道的道路的俯视图，图3A是在第一时间点拍摄的；
图3B是在稍后的第二时间点的图3A的道路的俯视图；
图4是由主车辆基于超车历史产生引导指导的操作的框图；
图5是由主车辆产生超车历史指导的操作的框图；
图6是由主车辆基于超车历史产生引导指导的操作的框图；
图7是示例超车历史；
图8是图3A和3B的道路的弯曲部分的俯视图，图8是在稍后的第三时间点拍摄的；
图9是用于确定安全前进范围的查找表。
具体实施方式
尽管可以以各种形式实施本发明，但是在附图中示出并且将在下文中描述一些示例性和非限制性实施例，应当理解，本公开将被视为本发明的示例，并不意图将本发明限制于所示的具体实施例。
在本申请中，反义连接词的使用旨在包括连接词。定或不定冠词的使用不旨在表示基数。特别地，对“该”、“一”、“一个”对象的引用也意图表示可能的多个这样的对象中的一个。此外，连接词“或”可以用于表达作为一个选项的同时存在的特征以及作为另一选项的互斥替代。换句话说，连接词“或”应该被理解为包括作为一个选项的“和/或”，和作为另一选项的“或者/或”。
图1示出了主车辆200的计算系统100。主车辆200被连接，这意味着主车辆200被配置为(a)从外部实体(例如基础设施、服务器、其他连接的车辆)接收无线数据，并且(b)向外部实体传送无线数据。主车辆200可以是自主的、半自主的或手动的。主车辆200包括马达、电池、由马达驱动的至少一个车轮以及被配置成使至少一个车轮绕轴线转动的转向系统。主车辆200可以是化石燃料(例如柴油、汽油、天然气)驱动的、混合动力、全电动、燃料电池驱动的等。
例如，Miller等人的美国专利申请号14/991496(“Miller”)、Prasad等人的美国专利号8,180,547(“Prasad”)、Lavoie等人的美国专利申请号15/186,850(“Lavoie”)和Hu等人的美国专利申请号14/972,761(“Hu”)的申请描述了车辆，所有这些的全部内容通过引用并入本文。主车辆200可以包括在Miller、Prasad、Lavoie和Hu中描述的任何特征。
计算系统100存在于主车辆200中。计算系统100能够实现主车辆200内的机械系统的自动控制，并且促进主车辆200与外部实体(例如连接的基础设施301、因特网、其他连接的车辆201)之间的通信，以及其他。计算系统100包括数据总线101、一个或多个处理器108、易失性存储器107、非易失性存储器106、用户界面105、远程信息处理单元104、驱动器和马达103以及本地传感器102。
数据总线101在电子部件之间传送电子信号或数据。处理器108对电子信号或数据执行操作以产生经修改的电子信号或数据。易失性存储器107存储用于处理器108即时调用的数据。非易失性存储器106存储用于调用到易失性存储器107和/或处理器108的数据。非易失性存储器106包括一系列非易失性存储器，包括硬盘驱动器、SSD(固态硬盘)、DVD(数字化光盘)、蓝光碟等。用户界面105包括显示器、触摸屏显示器、键盘、按钮以及使得用户能够与计算系统交互的其他装置。远程信息处理单元104能够通过蓝牙、蜂窝数据(例如3G(第三代通信)、LTE(长期演进技术))、USB(通用串行总线)等与外部实体进行有线和无线通信。
驱动器/马达103产生有形结果。驱动器/马达103的示例包括燃料喷射器、挡风玻璃刮水器、制动灯电路、变速器、安全气囊、安装到传感器的马达(例如配置成使本地传感器10旋转的马达)、发动机、动力传动系统马达、转向器等。本地传感器102将数字读数或测量值传递到处理器108。本地传感器102的示例包括温度传感器、旋转传感器、安全带传感器、速度传感器、摄像机、激光雷达传感器、雷达传感器、红外传感器、超声波传感器、时钟、湿度传感器、雨水传感器、光传感器等。应当理解，图1的各种电子部件中的任何一个可以包括单独的或专用的处理器和存储器。例如，在Miller、Prasad、Lavoie和Hu中描述了计算系统100的结构和操作的进一步细节。
图2总体示出并说明了包括计算系统100的主车辆200。一些本地传感器102安装在主车辆200的外部(其它位于车辆200内)。本地传感器102a被配置为检测车辆200前方的物体。本地传感器102b被配置为检测车辆200后方的物体，如后方感测范围109b所示。左传感器102c和右传感器102d被配置为对车辆200的左侧和右侧执行相同的功能。
如前所述，本地传感器102a至102d可以是超声波传感器、激光雷达传感器、雷达传感器、红外传感器、摄像机、麦克风及其任何组合等。主车辆200包括位于车辆内部或车辆外部的多个其它本地传感器102。本地传感器102可以包括在Miller、Prasad、Lavoie和Hu中公开的任何或全部传感器。
应当理解，主车辆200被配置为执行本文所述的方法和操作。在一些情况下，车辆200被配置为通过存储在计算系统100的易失性107和/或非易失性106存储器上的计算机程序来执行这些功能。
一个或多个处理器被“配置为”：至少当一个或多个处理器中的至少一个与存储有体现所公开方法的步骤或框的代码或指令的软件程序的存储器进行有效通信时，执行所公开的方法步骤、框或操作。关于处理器、存储器和程序如何合作的进一步说明在Prasad中给出。根据一些实施例，与主车辆200有效通信的移动电话或外部服务器执行下面讨论的部分或全部方法和操作。
根据各种实施例，主车辆200包括Prasad的车辆100a的一些或全部特征。根据各种实施例，计算系统100包括Prasad的图2的VCCS(车辆计算与通信系统)102的一些或全部特征。根据各种实施例，主车辆200与Prasad的图1所示的一些或全部装置通信，包括移动装置110、通信塔116、电信网络118、因特网120和数据处理中心122。
在权利要求书中使用时，术语“负载车辆”在此被定义为：“一种车辆，包括：马达、多个车轮、动力源和转向系统；其中马达将扭矩传递到多个车轮中的至少一个，从而驱动多个车轮中的至少一个；其中动力源向马达提供能量；并且其中转向系统被配置成使多个车轮中的至少一个转向”。
在权利要求中使用时，术语“全装备的电动车辆”被定义为“一种车辆，包括：电池、多个车轮、马达、转向系统；其中马达将扭矩传递到多个车轮中的至少一个，从而驱动多个车轮中的至少一个；其中电池是可再充电的并且被配置为向马达提供电能，从而驱动马达；并且其中转向系统被配置成使多个车轮中的至少一个转向”。
本申请中描述的每个实体(例如连接的基础设施、其他车辆、移动电话、服务器)可以共享参考图1和图2描述的任何或全部特征。
参考图3A和3B，道路300包括入站车道301和出站车道302。入站车道301被限定在第一分隔物321和第二分隔物322之间。入站车道301包括第一入站车道301a、第二入站车道301b和第三入站车道301c。入站车道301的交通向北流动。出站车道302被限定在第二分隔物322(也称为中央隔离带(median))和第三分隔物323之间。出站车道302包括第一出站车道302a和第二出站车道302b。出站车道302的交通向南流动。分隔物321、322、333可以是草坪、混凝土、油漆线等。相邻的车道由涂漆线(示出，但未标记)分开。
主车辆200、第一车辆201、第二车辆202、第三车辆203和第四车辆204在入口车道301上向北行驶。第五车辆205和第六车辆206在出站车道302上向南行驶。第一、第二、第三、第四、第五和第六车辆201至206可以被配置为包括主车辆200的一些或全部特征。因此，车辆200至206中的一些或全部可以被配置为执行本申请中公开的操作。第一至第六车辆201至206中的至少一些可以是传统的(即未连接的)车辆。
在图3A中，车辆200至206中的每一个具有第一相应位置，并且在图3B中，车辆200至206中的每一个已经达到第二相应位置。因此，图3A示出了车辆200至206在第一时间点的第一相应位置，图3B示出了车辆200至206在第二稍后的时间点的第二相应位置。
参考图4，主车辆200可以被配置为确定其是否阻碍入站车道301的交通流量。在肯定确定的情况下，主车辆200可引导其驾驶员和/或向周围的车辆发出消息(例如通过DSRC(专用短程通信))。该消息可以提醒周围的车辆，主车辆200正在妨碍在特定和识别的车道中的交通。
在框402，主车辆200确定各种因子，其包括以下中的一个或多个：(a)主车辆速度，(b)当前道路，(c)对齐车道的数量，(d)对齐车道的相应位置，(e)当前车道，(f)当前车道的速度限制，以及(g)道路状况。主车辆速度或主速度是主车辆200的当前速度。当前道路是主车辆200当前占据的道路的识别(例如图3A和3B中的道路300)。对齐车道是与主车辆200相同方向承载交通的车道(例如当主车辆200是入站时，入站车道是对齐车道，当主车辆200是出站时，出站车道是对齐车道)。如下面进一步讨论的，对齐车道的相应位置可以包括最左边的车道、最右边的车道和中间车道。当前车道是主车辆200所占据的车道。道路状况是影响道路安全的环境因素(如天气、时间等等)。
主车辆200可以通过主车辆200的速度和方向传感器测量主车辆速度。主车辆200可以参照主车辆200的GPS位置和可以从外部服务器接收并包括道路边界和车道边界的坐标的基本地图来确定当前道路。基本地图可以包括每条道路的入站和出站车道的数量。通过参考基本地图，主车辆200可以基于主车辆前进方向和/或主车辆GPS坐标来确定对齐车道的数量及其位置。主车辆200可以通过将当前GPS坐标与车道边界坐标进行比较来确定当前车道。
道路状况可以通过本地传感器102(例如湿度传感器、雨水传感器、光传感器、时钟)和/或经由从外部服务器(例如天气服务器)下载来确定。主车辆200可以参考基本地图来确定当前车道的标示的或标称速度限制，该基本地图可以为每条道路车道提供标称或标示的速度限制。在某些情况下，基本地图将根据道路或路段发布速度限制，这可能适用于每个车道。
在框404，主车辆200将主速度的大小(即主速率)与当前车道的修改的速度限制(下面说明)进行比较。如果主速度达到或超过修改的速度限制，则主车辆200返回到框402。如果主速度低于修改的速度限制，则主车辆200可以进行到框406和408。当当前车道曲率和/或当前主车辆位置的预定距离内的车道曲率超过预定曲率半径时，即使主速度低于修改的速度限制，主车辆200也可以从框404返回到框402。预定距离可以是主车辆速度和/或修改的速度限制的函数。
修改的速度限制是当前车道(例如当前车道[最右边、中间、最左边]的相对位置、当前曲率、即将到来的曲率等)和道路状况(例如一天中的时间、测量的光量、天气)的函数。主车辆200可以被配置成使得修改的速度限制可以低于当前车道的实际速度限制，但不能超过当前车道的实际速度限制。
根据一些实施例，将修改的速度限制设置为主车辆200的预定距离内并且沿相同方向行进(即在对齐车道中行驶)的车辆的中值或平均速度。该信息可以通过远程信息处理单元104(例如经由DSRC)来接收。可以基于当前车道的当前曲率来计算预定距离，使得仅考虑执行与主车辆200相当的转弯(以便跟随车道的曲率)的车辆。存在于主车辆200中的数据库对每个新的修改的速度限制进行时间标记。
在框406，主车辆200检测实际的前进范围(leading range)，其是主车辆200的前端与主车辆200正前方的车辆(即前方或正前方车辆)的后端之间的当前距离。参考图3B，第二车辆202是在主车辆200正前方。参考主前进平面(HLP)与主车辆200的前端相交。参考前进后平面(LRP)与第二或前方车辆202的尾端相交。HLP和LRP之间的段是前进范围(或LR)。
如图8所示，当主车辆200和正前方车辆之间的当前车道弯曲时，段LR可以弯曲以与车道的曲率匹配。因此，段LR可以被定义为超车当前车道的横向中点。例如，当主车辆200处于第二入站车道301b时，横向中点与第一入站车道301a的东侧和第三入站车道301c的西侧等距；当主车辆处于第一入站车道301a时，横向中点与中央隔离带322的东边缘和第二入站车道301b的西边缘等距。
主车辆200可以经由一个或多个合适的本地传感器102(例如激光雷达传感器和/或超声波传感器)来检测实际的前进范围，其被配置为检测两个点之间的距离测量值。这些距离测量值可以针对可以从参考地图中获取的道路曲率进行调整。本地传感器102可以基于道路的曲率旋转以跟随前方车辆202。
主车辆200可以以预定频率用本地传感器102 360度扫描周围环境。如本领域已知的，可以应用合适的处理软件将测量值转换成周围车辆的虚拟地图。虚拟地图处理软件的示例在Bennie的美国专利申请号15/332,876的申请中公开，其全部内容通过引用并入本文。
可以参考虚拟地图和基本地图的道路/车道曲率信息来确定前方或第二车辆202的位置(例如主车辆200可以将在虚拟地图中存在的每个车辆的检测坐标与存储在基本地图中的车道的已知坐标进行比较，以确定检测到的车辆中哪一个(如果有的话)在正前方)。
在框408，根据(a)主车辆200的当前速度或修改的车道速度限制和(b)当前道路状况来计算安全前进范围。可以用一个或多个预编程公式来执行计算。图9示出了体现为二维查找表900(三维或四维查找表可能是合适的)的一个示例公式。查找表900包括在X轴上的当前速度或修改的速度限制和Y轴上的道路状况(例如理想的、可接受的、差的)。在选择X轴的值(例如20mph(每小时英里数))和Y轴的值(例如可接受)之后，主车辆200到达安全前进范围(在这种情况下为34英尺)。在实践中，查找表900将包括超过9个条目。代替用通用术语标记的，Y轴的值可能更具体(例如值1＝10勒克斯和干燥条件；值2＝9勒克斯和干燥条件；值300＝10勒克斯和2英寸的雪；值500＝8勒克斯和每小时1英寸的雨)。
在框410，将实际前进范围与安全前进范围进行比较。如果安全前进范围大于或等于实际(即检测到)的前进范围，则主车辆200返回到框402。否则，主车辆200进行到框412。
在框412，主车辆200选择相关的时间间隔。相关的时间间隔可以是固定的或设定的时间量(例如2分钟)。相关时间间隔可以基于由主车辆200计算的修改的速度限制的历史。例如，相关的时间间隔可以在时间上向后延伸，直到达到当前修改的速度限制的预定范围(例如0％、5％、10％)之外的修改的速度限制。
例如，如果预定范围为5％，当前修改的速度限制为55mph，1分钟前修改的速度限制为55mph，2分钟前修改的速度限制为55mph，3分钟前修改的速度限制为54mph，然后4分钟前修改的速度限制为40mph，则相关时间间隔可能为3分钟。最近3分钟的修改的速度限制将在预定范围(即55mph±5％)内，而4分钟前修改的速度限制超出预定范围(40mph<55mph-5％)。
预定范围可以与当前修改的速度限制正相关，使得在较高速度下，预定范围更长并且在较低速度下，预定范围更短。
在框414，主车辆200加载相关的超车历史。以下参照图5进一步说明超车历史。一般来说，超车历史包括(a)对应于主车辆200被其他车辆超过的事件，以及(b)对应于主车辆200超过其他车辆的事件。相关的超车历史包括具有落入相关时间间隔内的时间标记的被超车和超车条目。
在框416，主车辆200加权相关的超车历史。更具体地说，相关超车历史的每个事件被加权。可以基于在事件期间主车辆200和/或超车/被超车车辆的相对车道位置来加权事件。加权可能是有利的，因为车道组的右手侧(例如第三入站车道301c和第二出站车道302b)通常比车道组的左手侧(例如第一入站车道301a和第一出站车道302a)具有较慢的车流。换句话说，右车道的车辆应该预计被左车道的车辆超过。
因此，相邻车辆到主车辆200的左侧的被超车事件可以被分配较小的权重。类似地，相邻车辆到主车辆200的右侧的被超车事件可以被分配更大的权重。此外，相邻车辆到主车辆200的左侧的超车事件可以被分配更大的权重并且相邻车辆到主车辆200的右侧的被超车事件可以被分配较小的权重。
在框418，加权超车历史通过以下净得：(a)对超车的条目的总数求和(每个条目可以如上所述进行加权)，(b)对被超车的条目的总数进行求和(每个条目可以如上所述进行加权)，以及(c)从(a)中减去(b)。图7示出示例超车历史的三个示例条目。在条目1中，主车辆200在左侧被相邻的车辆超车。在条目2中，相邻车辆在右侧被主车辆200超车。在条目3中，主车辆200在右侧被相邻的车辆超过。
净加权超车历史可以等于：条目2-(条目1+条目3)＝1*W超车,右-(1*W被超车,左+1*W被超车,右)。W超车,右＝分配给超车相邻车辆右侧的主车辆200的权重(例如1.5)。W被超车,左＝分配给被相邻车辆在左侧超车的主车辆200的权重(例如0.7)。W被超车,右＝分配给被相邻车辆在右侧超车的主车辆200的权重(例如1.5)。尽管在上述公式中未用到，W超车,左＝分配给超过相邻车辆的左侧的主车辆200的权重(例如0.7)。
在框420，找到期望的超车历史阈值。期望的超车历史阈值可以是以下项目的函数：(a)在相关时间间隔期间主车辆200在最右侧车道中花费的时间量，(b)主车辆速度的基于时间或基于距离的加权平均值或(a)期间存在的修改的速度限制，(c)在相关时间间隔期间主车辆200在中间车道中花费的总时间，(d)主车辆速度的基于时间或基于距离的加权平均值或(c)期间存在的修改的速度限制，(e)在相关时间间隔期间主车辆200在最左侧车道花费的总时间，以及(f)主车辆速度的基于时间或基于距离的加权平均值或在(e)期间存在的修改的速度限制。
例如，在一个示例性情况下，相关时间间隔为3分钟，加权平均值是基于时间的，并且对应于修改的速度限制。假设主车辆200在最右侧车道上花费了1分钟和修改的速度限制为50mph，在最右侧车道为1分钟和修改的速度限制为60mph，在中间车道中为1分钟和修改的速度限制为65mph。期望的超车历史阈值现在将是以下的函数：(a)在最右侧车道花费2分钟，(b)对于(a)的时间平均的修改速度限制为55mph，(c)在中间车道花费1分钟，以及(d)时间平均的修改速度限制为65mph。
作为说明性示例，可以如下计算函数：所需的超车历史阈值＝F(2分钟和55mph、1分中和65mph以及0/0)＝F最右侧车道(2分钟和55mph)+F中间车道(1分钟和65mph)+F最左侧车道(0/0)。F最右侧车道可以产生负值，其中负值的大小与修改的速度限制成比例；F中间车道可以产生零值；以及F最左侧车道可以产生正值，其中正值的大小与修改的速度限制成比例。在这种情况下，F最右侧车道(2分钟和55mph)+F中间车道(1分钟和65mph)+F最左侧车道(0/0)可以等于：2分钟*(-3/分钟)+1分钟*0+0*0＝-6。这样，该阈值应为-6。
在框422，将净加权超车历史与期望的超车历史阈值进行比较。如果净加权超车历史小于期望的超车历史阈值，则主车辆200进行到框424。否则，主车辆200返回到框402。
在框424，主车辆200引导驾驶员和/或附近的车辆。引导可以包括经由用户界面105指向驾驶员的音频或视觉警告(例如、声音报警器、警告灯、触摸屏上显示的消息)。引导可以包括启动主车辆200的一个或多个尾灯，以提醒即将进入的车辆，主车辆200阻碍交通。尾灯可能是紧急闪光灯。引导可以包括向尾随主车辆200的附近的车辆发送消息，指示主车辆200的车道和当前速度。
参考图5，主车辆200可以被配置为产生超车历史。在框502，基于利用本地传感器102捕获的相邻车辆的测量值来检测超车事件。超车事件只能在紧邻当前车道的对齐车道中发生。例如，第一车辆201(如果执行当前操作)将不记录关于第三车辆203的超车事件，因为第二入站车道301b将第一车辆201与第三车辆203分离。换句话说，根据一些实施例，由于第二入站车道301b，第三车辆203被认为与第一车辆201不相邻。
在框504，超车事件被编码为超车事件或被超车事件。当相邻车辆在主前进平面HLP前面的位置开始时，与主前进平面HLP相交，与主后平面HRP相交，并且在主后平面HRP之后的位置处结束，记录超车事件。当相邻车辆在主后平面HRP之后的位置开始时，与主后平面HRP相交，与主前进平面HLP相交，并且在主前进平面HLP前面的位置处结束，记录被超车事件。这些条件的存在可以参考虚拟地图(如上所述)来确定。
在图3A和3B之间，第五车辆205超车第六车辆206。第五车辆205(如果执行当前操作)将记录超车事件。第六车辆206(如果执行当前操作)将记录被超车事件。
每个事件可以被记录为超车历史中的离散条目。如上所述，图7是示例性和说明性的超车历史。每个离散条目可以包括以下中的一个或多个：事件的时间标记、在事件中修改的速度限制、事件中主车辆速度、事件中相邻车辆速度、事件中的主车道、事件中的相邻车辆、以及在图4执行期间参考或图7所示的上述属性中的任何其他属性。
参考图6，可以执行类似于图4所公开的操作来检测或至少粗略估计何时主车辆200行驶过快。图6中公开的操作可以产生引导，即使当主车辆200正在修改的速度限制之下行驶时。
在框602处，确定参考框402所公开的一些或全部因子。在框604，确定相关的时间间隔。可以通过参考框412所公开的部分或全部操作来计算该相关时间间隔。在框603，确定主车辆200是否超过修改的速度限制，其可以如上参照图4所述计算。如果主车辆200高于修改的速度限制，则操作进行到框604。如果主车辆200处于或低于修改的速度限制，则操作返回到框602。应当理解，框606、608、610和612可以分别包括参考框414、416、418和420公开的部分或全部操作。
在框614，将净加权超车历史与期望的超车历史进行比较。如果净加权超车历史超过期望的超车历史，则在框616主车辆200引导驾驶员。如果净加权超车历史不超过期望的超车历史，则主车辆200返回到框602。框616的引导可以包括以下部分或全部：(a)速度限制主车辆200(即执行最大速度)，(b)在主车辆200内生成视觉或音频提示(包括触摸屏显示器上的警告提示)，(c)启动主车辆200外部的警告灯，(d)向主车辆200前方的附近车辆发送指示主车辆200的车道和当前速度的消息。
注意，在图6中，如果净加权超车历史确实超过期望的超车历史，则框614返回到框602，并且在图4中，如果净加权超车历史不超过期望的超车历史，则框422返回到框402。

Claims (20)

1.一种主车辆，包括：
马达、传感器、处理器，所述处理器配置为：
对超车进行计数；
确定期望的超车历史阈值；
基于所述超车计数的预定部分超过所述阈值来生成显示。
2.根据权利要求1所述的主车辆，其中所述处理器被配置为：
确定相关时间间隔；
基于所述相关时间间隔来设定所述超车计数的所述预定部分。
3.一种主车辆，包括：
马达、传感器、处理器，所述处理器配置为：
写入被超车和超车的超车历史；
确定期望的超车历史阈值；
将所述阈值与所述超车历史的预定部分进行比较；
基于所述比较来生成显示。
4.根据权利要求3所述的主车辆，其中所述处理器被配置为：
基于速度值来确定相关时间间隔；
基于所述相关时间间隔来设定所述超车历史的所述预定部分。
5.根据权利要求4所述的主车辆，其中所述速度值是速度限制。
6.根据权利要求5所述的主车辆，其中所述速度限制是修改的速度限制，并且所述处理器被配置为基于接收到的发布的速度限制和道路车道的属性来计算所述修改的速度限制。
7.根据权利要求6所述的主车辆，其中所述道路车道是被所述主车辆占据的当前道路车道，所述道路车道的所述属性是所述当前道路车道的曲率半径，并且所述处理器被配置为：
确定所述当前道路车道；
确定所述当前道路车道的所述曲率半径。
8.根据权利要求3所述的主车辆，其中所述处理器被配置为将所述超车历史的所述预定部分转换为数值。
9.根据权利要求8所述的主车辆，其中所述处理器被配置为使所述被超车与所述数值正相关，并且使所述超车与所述数值负相关。
10.根据权利要求3所述的主车辆，其中所述处理器被配置为当检测到所述被超车时用第一条目更新所述超车历史，并且当检测到所述超车时，用第二条目更新所述超车历史。
11.根据权利要求10所述的主车辆，其中所述处理器被配置为：
基于所述主车辆与所述被超车车辆之间的车道关系来对每个所述第一条目进行加权；
基于所述主车辆和所述超车车辆之间的车道关系来对每个所述第二条目进行加权。
12.根据权利要求11所述的主车辆，其中所述处理器被配置为至少通过以下方式将所述阈值与所述超车历史的所述预定部分进行比较：
记录落在所述预定部分内的所述第一条目和所述第二条目；
根据所述第一条目的所述相应权重来对所述记录的第一条目求和；
根据所述第二条目的所述相应权重来对所述记录的第二条目求和；
从所述记录的第一条目的所述总和中减去所述记录的第二条目的所述总和以产生结果；
将所述结果与所述阈值进行比较。
13.根据权利要求12所述的主车辆，其中所述处理器被配置为当所述阈值超过所述预定部分时产生第一显示，并且当所述预定部分超过所述阈值时产生不同的第二显示。
14.根据权利要求3所述的主车辆，其中所述处理器被配置为当所述阈值超过所述预定部分时生成第一显示，并且当所述预定部分超过所述阈值时生成不同的第二显示。
15.一种控制主车辆的方法，所述主车辆包括马达、传感器、处理器，所述方法包括经由所述处理器进行以下操作：
写入被超车和超车的超车历史；
确定期望的超车历史阈值；
将所述阈值与所述超车历史的预定部分进行比较；
基于所述比较来生成显示。
16.根据权利要求15所述的方法，包括：
基于速度值来确定相关时间间隔；
根据所述相关时间间隔来设定所述超车历史的所述预定部分。
17.根据权利要求16所述的方法，其中所述速度值是修改的速度限制，并且所述方法包括：
基于接收到的发布的速度限制和道路车道的属性来计算所述修改的速度限制。
18.根据权利要求17所述的方法，其中所述道路车道是由所述主车辆占据的当前道路车道，所述道路车道的所述属性是所述当前道路车道的曲率半径，并且所述方法包括：
确定所述当前道路车道；
确定所述当前道路车道的所述曲率半径。
19.根据权利要求15所述的方法，包括：
将所述超车历史的所述预定部分转换为数值；
使所述被超车与所述数值正相关，并使所述超车与所述数值负相关。
20.根据权利要求15所述的方法，包括：
当检测到所述被超车时，用第一条目更新所述超车历史；
当检测到所述超车时，用第二条目更新所述超车历史；
基于所述主车辆和所述被超车车辆之间的车道关系来对每个所述第一条目进行加权；
基于所述主车辆和所述超车车辆之间的车道关系来对每个所述第二条目进行加权；
至少通过以下方式将所述阈值与所述超车历史的所述预定部分进行比较：
记录落在所述预定部分内的所述第一条目和所述第二条目；
根据所述第一条目的所述相应权重来对所述记录的第一条目求和。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102037235B1 (ko) * 2018-02-27 2019-10-29 주식회사 만도 주변 상황 판단을 통한 적응식 정속 주행 시스템 및 방법
US10475338B1 (en) 2018-09-27 2019-11-12 Melodie Noel Monitoring and reporting traffic information
KR20220036423A (ko) * 2020-09-15 2022-03-23 현대자동차주식회사 차량 및 그를 위한 자율주행 제어방법
CN112802348B (zh) * 2021-02-24 2022-05-06 辽宁石化职业技术学院 一种基于混合Gaussian模型的车流量计数方法
CN113129603B (zh) * 2021-03-26 2022-06-17 深圳市跨越新科技有限公司 平行道路超速判定方法、装置、终端及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030045991A1 (en) * 2001-08-31 2003-03-06 Akira Isogai Travel control system for vehicle
JP2009214838A (ja) * 2008-03-12 2009-09-24 Fuji Heavy Ind Ltd 車両用運転支援装置
CN102346965A (zh) * 2011-09-23 2012-02-08 西安交通大学 针对高速公路违章占道车辆实时检测的超车计数方法
CN104217590A (zh) * 2013-06-03 2014-12-17 福特全球技术公司 车载交通密度估计器
CN104464307A (zh) * 2014-12-17 2015-03-25 合肥革绿信息科技有限公司 一种基于视频的隧道交通拥堵事件自动检测方法及装置

Family Cites Families (41)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19641140B4 (de) 1996-10-05 2015-07-16 Henry Tunger System zur Meldung des aktuellen Stauendes auf Autostraßen an eine Überwachungszentrale
DE19804944C2 (de) * 1998-02-07 2000-04-20 Volkswagen Ag Verfahren zur automatischen Abstandsregelung von Kraftfahrzeugen
DE10007501A1 (de) * 2000-02-18 2001-09-13 Daimler Chrysler Ag Verfahren und Vorrichtung zur Erfassung und Überwachung einer Mehrzahl von vorausfahrenden Fahrzeugen
US7188025B2 (en) * 2003-12-18 2007-03-06 International Business Machines Corporation Method and apparatus for exchanging traffic condition information using peer to peer networking
JP4379199B2 (ja) * 2004-05-17 2009-12-09 日産自動車株式会社 車線変更支援装置および方法
DE102005007802A1 (de) * 2005-02-21 2006-08-24 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Objektplausibilisierung in Fahrerassistenzsystemen
US7706963B2 (en) * 2005-10-28 2010-04-27 Gm Global Technology Operations, Inc. System for and method of updating traffic data using probe vehicles having exterior sensors
JP4716115B2 (ja) 2006-03-06 2011-07-06 住友電気工業株式会社 交通流パラメータ算出システム、方法及びプログラム
JP2008039678A (ja) 2006-08-09 2008-02-21 Hitachi Ltd カーナビゲーション装置およびその表示方法
DE102008005314A1 (de) * 2008-01-21 2009-07-23 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Erfassen eines vorbeifahrenden Fahrzeuges bei Dunkelheit
US7907063B2 (en) * 2008-03-26 2011-03-15 Kenneth Lenard Simon Speed limit enforcer
US20100045451A1 (en) * 2008-08-25 2010-02-25 Neeraj Periwal Speed reduction, alerting, and logging system
US7969324B2 (en) * 2008-12-01 2011-06-28 International Business Machines Corporation Optimization of vehicular traffic flow through a conflict zone
US8180547B2 (en) 2009-03-27 2012-05-15 Ford Global Technologies, Llc Telematics system and method for traction reporting and control in a vehicle
US8744661B2 (en) * 2009-10-21 2014-06-03 Berthold K. P. Horn Method and apparatus for reducing motor vehicle traffic flow instabilities and increasing vehicle throughput
JP2011215058A (ja) * 2010-03-31 2011-10-27 Aisin Aw Co Ltd 渋滞度表示装置、渋滞度表示方法、及び渋滞度表示システム
US9418554B2 (en) * 2014-08-07 2016-08-16 Verizon Patent And Licensing Inc. Method and system for determining road conditions based on driver data
JP5077402B2 (ja) * 2010-08-17 2012-11-21 トヨタ自動車株式会社 交通制御システム
US8494759B2 (en) * 2010-09-08 2013-07-23 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Vehicle speed indication using vehicle-infrastructure wireless communication
CN103262135B (zh) 2010-12-15 2015-02-25 本田技研工业株式会社 堵车预测方法
JP5315363B2 (ja) * 2011-01-19 2013-10-16 株式会社ゼンリン 道路網解析システム
DE102011009106A1 (de) * 2011-01-21 2012-07-26 Audi Ag Verfahren zum Betrieb eines eine auf einen Überholvorgang bezogene Empfehlung ausgebenden Fahrerassistenzsystems eines Kraftfahrzeugs und Kraftfahrzeug
JP5962649B2 (ja) * 2011-03-14 2016-08-03 日本電気株式会社 無線通信機、無線通信システム、輻輳制御方法および記録媒体
US8688321B2 (en) * 2011-07-11 2014-04-01 Ford Global Technologies, Llc Traffic density estimation
US8996224B1 (en) * 2013-03-15 2015-03-31 Google Inc. Detecting that an autonomous vehicle is in a stuck condition
AT514754B1 (de) * 2013-09-05 2018-06-15 Avl List Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Optimierung von Fahrassistenzsystemen
KR101502512B1 (ko) * 2013-11-26 2015-03-13 현대모비스 주식회사 차량 속도 자동제어 시스템 및 방법
EP3444160B1 (en) * 2014-01-28 2022-07-20 Volvo Truck Corporation A vehicle driver feedback system and corresponding method
US9652900B2 (en) * 2014-03-27 2017-05-16 Jet Optoelectronics Co., Ltd. Vehicle monitoring system
EP2942765B1 (en) * 2014-05-07 2018-12-26 Honda Research Institute Europe GmbH Method and system for predictive lane change assistance, program software product and vehicle
CN106233353A (zh) * 2014-05-29 2016-12-14 英派尔科技开发有限公司 远程驾驶辅助
US10068472B2 (en) * 2014-06-06 2018-09-04 Veoneer Us, Inc. Automotive lane discipline system, method, and apparatus
US9336448B2 (en) * 2014-08-11 2016-05-10 Here Global B.V. Variable speed sign value prediction and confidence modeling
US10109184B2 (en) * 2014-10-08 2018-10-23 Here Global B.V. Probe based variable speed sign value
US9428194B2 (en) * 2014-12-11 2016-08-30 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Splash condition detection for vehicles
KR101678089B1 (ko) * 2015-03-19 2016-11-23 현대자동차주식회사 차량 및 그 제어방법
US9836965B2 (en) * 2015-08-26 2017-12-05 Bertram V Burke Move over slow drivers
US9601011B1 (en) * 2015-08-26 2017-03-21 Bertram V Burke Monitoring and reporting slow drivers in fast highway lanes
US9761134B2 (en) 2015-08-26 2017-09-12 Bertram V Burke Monitoring and reporting slow drivers in fast highway lanes
KR102149295B1 (ko) * 2015-11-10 2020-08-28 현대자동차주식회사 추월 차선에서의 차량 제어 장치 및 방법
US9672734B1 (en) * 2016-04-08 2017-06-06 Sivalogeswaran Ratnasingam Traffic aware lane determination for human driver and autonomous vehicle driving system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030045991A1 (en) * 2001-08-31 2003-03-06 Akira Isogai Travel control system for vehicle
JP2009214838A (ja) * 2008-03-12 2009-09-24 Fuji Heavy Ind Ltd 車両用運転支援装置
CN102346965A (zh) * 2011-09-23 2012-02-08 西安交通大学 针对高速公路违章占道车辆实时检测的超车计数方法
CN104217590A (zh) * 2013-06-03 2014-12-17 福特全球技术公司 车载交通密度估计器
CN104464307A (zh) * 2014-12-17 2015-03-25 合肥革绿信息科技有限公司 一种基于视频的隧道交通拥堵事件自动检测方法及装置

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