CN108058705A - 车辆驾驶辅助系统和方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了用于车辆的驾驶辅助系统和方法。车辆的驾驶辅助系统包括获取单元，处理单元以及辅助单元。获取单元被配置为获取车辆信息以及车辆要驶过的障碍物的信息。处理单元，被配置为基于车辆信息及障碍物的信息判断车辆是否能够驶过障碍物；以及判断车辆与障碍物发生碰撞的可能性。辅助单元被配置为基于判断结果来辅助车辆的驾驶。通过本系统和方法，车辆在通过障碍物时能提前预知碰撞情况并及时做出反应，从而降低车辆在通过障碍物时发生碰撞的风险。

Description

车辆驾驶辅助系统和方法

技术领域

本公开一般涉及车辆领域，具体涉及车辆驾驶辅助系统，尤其涉及一种辅助车辆驾驶通过其运行方向上的障碍物的驾驶辅助系统。本公开还涉及一种车辆，其包含驾驶辅助系统。

背景技术

在车辆的行驶过程中或者启动阶段，可能需要驾驶通过较高或者体积较大的障碍物，例如人行道的台阶，路缘带，或者相对地面凸起的其他障碍物。驾驶员通常需要根据车辆本身的信息预先判断能否顺利驶过上述障碍物。即，车辆的速度适合地驶过上述障碍物而不与障碍物或障碍物周围的对象碰撞。

现有的通过凸起障碍物的方式通常为驾驶员通过肉眼判断或者根据自身驾驶经验来操纵离合，刹车和油门。然而，驾驶员自身的判断往往不太准确甚至会有偏差。且对于驾驶经验不足的驾驶者来说，这可能导致不能顺利通过凸起的障碍物。或者，车辆可能不能及时制动而撞上周围的对象，由此受到损坏。

发明内容

为了克服现有技术中的一个或多个缺陷，本申请公开了一种用于车辆的驾驶辅助系统和方法，其可以评估车辆驶过障碍物的可行性以及发生碰撞的可能性，从而辅助车辆顺利通过障碍物。

在本申请的一个方面中，公开了一种用于车辆的驾驶辅助系统，包括：获取单元，被配置为获取车辆信息以及车辆要驶过的障碍物的信息；处理单元，被配置为：基于所述车辆信息及所述障碍物的信息判断所述车辆是否能够驶过所述障碍物；以及判断所述车辆与所述障碍物发生碰撞的可能性；以及辅助单元，被配置为基于所述判断来辅助所述车辆的驾驶。

可选地，处理单元还被配置为基于以下中的一项或多项来判断所述车辆要驶过所述障碍物：所述车辆与所述障碍物的相对位置；所述车辆的行车路径与所述障碍物的位置关系；或所述车辆的加减速信息。。

可选的，处理单元被配置为通过以下方式来判断所述车辆是否能够驶过所述障碍物：获取所述车辆当前的速度及加速度；确定驶过所述障碍物需要的动力；以及将所述车辆速度及加速度与所述动力相比较以得到所述判断结果。

可选的，处理单元进一步被配置为通过以下方式判断所述车辆与所述障碍物发生碰撞的可能性：获取障碍物的高度；获取车辆底盘高度；以及将所述障碍物的高度与所述车辆底盘高度相比较。

可选的，车辆底盘高度根据车辆上乘客数量被调整。

可选的，处理单元进一步被配置为判断所述车辆是否会与障碍物上的或障碍物周边的对象发生碰撞。

可选的，判断车辆要驶过或正在驶过障碍物，判断车辆是否有足够动力驶过障碍物以及判断车辆与障碍物发生碰撞的可能性通过仿真来实现。

可选的，处理单元进一步被配置为通过仿真来判断车辆所述车辆是否能够驶过所述障碍物以及所述车辆与所述障碍物发生碰撞的可能性。

可选地，仿真包括：基于所述车辆信息以及所述障碍物的信息建立仿真环境；以及在所述仿真环境下计算所述车辆能否顺利驶过所述障碍物。

可选的，辅助单元包括以下中的一个或多个：显示器，被配置为对所述车辆驶过所述障碍物，所述车辆是否能够驶过所述障碍物、以及所述车辆与所述障碍物发生碰撞的可能性进行视觉化呈现；车辆控制单元，被配置为基于所述判断来控制所述车辆的运行；以及扬声器，被配置为输出与所述判断结果和/或所述控制有关的声音信息。

可选的，在发生碰撞的可能性高于设置的阈值时，辅助单元(403)自动完成如下操作之一：使导致加速度增加的操作失效；输出短时刹车操作；以及控制方向盘以调整驾驶偏离角度从而避免潜在的碰撞风险。

在本申请的第二个方面中，公开了一种车辆，包括上述的驾驶辅助系统。在本申请的第三个方面中，公开了一种用于车辆的驾驶辅助方法，包括获取车辆信息以及车辆要驶过的障碍物的信息；基于所述车辆信息及所述障碍物的信息判断所述车辆是否能够驶过所述障碍物；判断所述车辆与所述障碍物发生碰撞的可能性；以及基于判断结果来辅助所述车辆的驾驶。

应该理解的是，本申请的第一个方面中的优选和/或可选特征也可以单独地或以合适的组合在本申请的第三个方面中被提供。

根据本申请的一些实施例，通过判断车辆是否有能够驶过障碍物并且根据判断结果来辅助车辆驶过障碍物，使得车辆在通过障碍物时能以合适的速度以及加速度行驶，在既保证顺利驶过障碍物同时又能及时地制动来避免碰撞发生。同时，通过判断车辆与障碍物发生碰撞的可能性，使得车辆在通过障碍物时能提前预知碰撞情况并及时做出反应。从而降低车辆在通过障碍物时被损坏或者发生碰撞的风险。

附图说明

为了清楚地示出本申请的实施例中的技术方案，下面给出在对实施例的描述中所需要的附图的简要介绍。显然，下文描述的附图是本申请的一些实施例，基于这些附图，本领域普通技术人员不需要任何创造性劳动就可以获得的其他附图也包含在本申请中。

图1示出了实现本申请的实施例的一个或多个方面的示例性系统；

图2示出了根据本申请的实施例的用于车辆的驾驶辅助方法的流程图；

图3示出了根据本申请实施例的仿真的可视化表示的示意图；

图4示出了本申请实施例的驾驶辅助系统的示意图。

具体实施方式

将在下文参照附图和实施例给出本公开的具体实施方式。本文描述的特定实施例仅用于解释本公开，而不是旨在限制本公开或其应用或使用。应该理解，为了便于描述，附图仅示出了本公开的相关部分。

图1示出了可以实现本申请的实施例的一个或多个方面的示例性系统。如图1所示，系统100包括处理器11、存储器12、一个或多个输入/输出部件13、一个或多个传感器14、以及控制机构15。应该理解的是，系统100仅是驾驶辅助系统的一个实例，系统100可以具有比图示更多或更少的部件，或具有不同的部件配置。

存储器12可以是诸如随机存取存储器(RAM)、静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)等的易失性存储器，或者是诸如只读存储器(ROM)、闪速存储器、磁盘等的非易失性存储器，或两者的某种组合。存储器12可以用于存储可由处理器执行的程序指令101。该程序指令101诸如是将涉及的根据采集的车辆信息以及障碍物信息仿真的仿真程序或者在仿真程序中判断车辆是否能够顺利驶过障碍物的计算算法指令。具体而言，其可能为识别出采集的车辆信息或障碍物信息中包含的特征物体的图像识别程序，或者创建仿真环境的建模程序。在另外的实现中，其还可能是对车辆驶离或驶上障碍物的整个过程进行仿真的计算程序。

存储器12还可以存储各种软件组件，软件组件例如是本公开中将涉及的仿真模型。

此外，存储器12还可以用于存储当系统100执行本公开的各种功能时所需要的数据，该数据例如是本公开中采集的车辆信息102以及障碍物信息103。在本公开的实施例中，车辆信息102可以指车辆运行的信息以及车辆本身的信息。例如，车辆的运行信息可以包括当前车辆的速度，车辆的加减速，车辆的位置以及车辆的运行路径。在一些实施例中，车辆的运行信息还可以包括与车辆有关的任何其他信息，例如与车内乘客、、车辆的油门以及机动信息、车轮位置、车轮角度、车轮方向等有关的信息。

障碍物信息103包括障碍物的类型，障碍物的物理特征以及跟障碍物相关的其他信息。障碍物包括区分驾驶车道与人行道的路缘线，路缘台阶，树木，石头，砖头，泥沙袋等各种阻挡车辆运行的障碍物。障碍物的物理特征包括诸如障碍物的尺寸，大小，相对地面高度或者其他类似信息。跟障碍物相关的其他信息包括障碍物上的对象的信息，所述对象例如是设置于障碍物上的横栏，挡板，穿过或者静立于障碍物上的行人或者动物。其还可以包括障碍物周边环境的信息，如车辆驶离路缘带时的与路缘带靠近的交通道路上的车辆，自行车或者行人。在一些实施例中，障碍物信息103信息还可以包括上述障碍物与车辆的相对位置，方向等信息。

所有这些信息可以经由用户界面以文字或图形的形式来提供给驾驶者。作为一个具体的示例，车辆信息102以及障碍物信息103可以由人机界面(HMI)提供给驾驶者。此外或可替代地，如下文中所描述的，车辆信息102以及障碍物信息103可以基于处理器仿真生成抽象场景来提供给驾驶者。

处理器11可以是诸如中央处理单元(CPU)、车载控制器(MCU)、数字信号处理器(DSP)等的通用处理器，其被配置为通过执行存储在存储器12中的程序指令来实现本文所描述的功能的部分或全部。此外或可替代地，处理器11还可以包括可编程的硬件元件，例如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)等。处理器11通过调用存储器内的程序指令101或者其本身植入的算法或者程序对采集的车辆信息102以及障碍物信息103进行处理。在某个具体的实施例中，处理器11根据采集的车辆信息102以及障碍物信息103建立仿真模型。然后对仿真模型将进行分析计算判断车辆能否顺利通过障碍物。还在某个实施例中，处理器11通过分析车辆当前的运行状况并相应地基于障碍物信息和所述运行状况来输出辅助车辆通过所述障碍物的控制信息。

系统100还包括一个或多个传感器14。在一些实施例中，传感器14可以包括图像传感器141、雷达传感器142、激光传感器143、超声传感器144或者车辆内置传感器145中的一个或多个。如上文所提到的，在本公开的实施例中，一个或多个传感器14可以被配置用来获得车辆信息102以及障碍物信息103。例如，图像传感器141可以用于获取车辆当前位置的外部或者内部环境的高清晰的图像，处理器11随后可以在由图像传感器141捕获的该图像中识别出具有不同特征的物体。例如，通过内置摄像头可以采集车内图像从而进一步识别出车内乘客数量(如通过面部识别或者上半部分肢体检测得到车内乘客数量)，驾驶员动作等。通过外部摄像头可以采集车辆的外部环境数据，该外部环境数据例如包括与外部障碍物、障碍物与车辆的相对位置、障碍物上的物体有关的数据。其他的一些传感器可以用于获取车辆车轮高度、车轮位置、底盘高度、车辆头尾保险杠高度、车辆本身高度、车辆位置、行驶路径、朝向等。

应该理解的是，所需要的车辆信息102以及障碍物信息103也可以由其他传感器(例如雷达传感器142、激光传感器143或者超声传感器144等)获取；在某个具体实施例中，通过雷达传感器142、激光传感器143或者超声传感器144可以获得障碍物的高度，大小，形状等。车辆内置传感器145可以为测量车轮转速的测速传感器，测量车身重量的压力感测传感器，该压力传感器可以为设置于车辆内部的乘客座位下的传感器。通过该压力传感器的测量数据可以得到车内乘客数量。车辆内置传感器145还可以包括测量车辆加减速，油门引擎状态的传感器。油门引擎状态传感器诸如是采集油门踏板踩踏程度的传感器。车辆内置传感器145还可以是车辆内部的导航装置，通过其可以获得车辆的导航路径，从而预测车辆/车轮的位置。当然，上述所述的各种信息可以通过不止一个传感器得到，或者可以采用多种传感器组合的方式采集车辆信息102以及障碍物信息103。

输入/输出部件13可以包括显示器131、扬声器132、麦克风133等。这样的输入/输出部件13可以用于促进系统100与车辆的驾驶者之间的交互，例如，麦克风133可以接收来自驾驶者的语音指令(例如，在车辆要驾驶通过障碍物时输入语音信号启动该系统)；扬声器132可以用于向驾驶者提供语音通知。在某个实施例中，语音通知可以为与车辆能否驶过障碍物的有关的通知(如，通知驾驶员当前行驶速度及加速度能否驾驶通过障碍物)。在另外的实施例中，其也可以为响应于判断结果，辅助驾驶员驾驶通过障碍物的语音操作通知(例如，指示驾驶者加/减速通过障碍物，调整角度避开障碍物上的物体或者提示驾驶员调整车内乘客数量以改变车辆底盘高度)；显示器131可以用于呈现人机界面，该人机界面可以提供各种对象，包括但不限于图形、文字、视频、动画。在一些实施例中，显示器131可以是触摸操作或者按键选择操作的屏幕，其可以仅用于接收输入或者对输出进行视觉呈现，或者，还可以同时充当输入部件和输出部件。在某个实施例中，显示器131可以将采集的车辆信息102以及障碍物信息103直接呈现给驾驶者，或者，在另外的实施例中，处理器11通过处理采集的车辆信息102以及障碍物信息103生成抽象的场景呈现给驾驶者。当然，后面即将提及的仿真过程也可以通过显示器131进行呈现，呈现的仿真过程可以是车辆通过某个障碍物的整个动画过程，或是静态的图像。

系统100还包括控制机构15。控制机构15可以包括用于控制车辆转向的转向控制机构，以及用于控制车辆的制动和油门踏板的制动和油门踏板控制机构，和/或用于控制车辆变速的变速控制机构。如在某个具体的实施例中，当车辆驶上障碍物时，处理器11判断出车辆当前运行速度过大或加速太大导致难以及时制动时，在车辆通过障碍物之前通过输出控制信号控制制动机构15制动。或者，在另外一种情形中，处理器11判断出车辆当前运行的速度过小或者加速不充分导致难以通过障碍物时，通过控制控制机构15可以实现加速。在另外的实施例中，当处理器11判断障碍物上有物体(如行人或者动物)在预定行驶路径上时，通过控制控制机构15可以调整车辆行驶角度避开障碍物上的物体。当然，其上均描述了车辆行驶于自动模式下，自动控制车辆控制机构15的情形。还应当理解，在人工驾驶模式下，其也可以通过提示用户人工完成上述操作来达到。

图2示出了根据本公开的实施例的用于车辆的驾驶辅助方法的流程图，其中，该驾驶辅助方法200可以在如图1所示的系统100上执行。

在步骤201中，获取车辆信息以及障碍物的信息。

在本公开的一些实施例中，系统100可以通过图1中示出的各种传感器来获取车辆信息以及障碍物信息。例如，通过车速传感器获得车辆的实时驾驶速度，通过内置摄像头采集包含乘客数量，驾驶员动作等的图像。通过外置摄像头采集车辆运行方向的环境信息如环境中的障碍物及障碍物上的物体，障碍物距离车辆的相对位置，障碍物的高度等。

在另一些实施例中，上述部分信息还可以通过车辆本身内置的装置来直接获得。如可以通过车辆内部的CAN总线耦合的速度传感器、加速度传感器、转向角度传感器或者油门踏板及刹车踏板传感器中获取这些驾驶数据，通过车辆内置的压力传感器获得车辆的压力信息从而进一步获得车内乘客数量信息。车辆底盘高度，车辆头尾保险杠高度以及车辆车轮高度可根据车内乘客数量进行调整。

在步骤202中，判断车辆是否要驶过障碍物。

在某个实施例中，判断车辆是否要驶过障碍物可以通过车辆与障碍物的相对位置判断得到。例如，在某种实现中，通过连续采集的图像判断得到车辆与障碍物的相对距离越来越近，则可以判断车辆要驶过障碍物。

在某个实施例中，通过车辆的行车路径与障碍物的位置关系来判断。例如，如果障碍物位于车辆要驶过的路径中，则判断车辆要驶过障碍物。在另外的一个实施例中，通过所述车辆的加减速来判断。如，在某种实现中，还可以结合其他条件来判断当前车辆要驶上障碍物，例如，车辆行驶期间的油门踏板踩踏程度大于某个阈值时。

在步骤203中，基于车辆信息及障碍物的信息判断车辆是否能够驶过障碍物。

判断车辆是否能够驶过障碍物可以包括判断当前车辆的速度以及加速度能否使车辆合适地通过其要驶过的障碍物。具体地，包括：获取车辆当前的速度及加速度；获取驶过障碍物需要的动力；以及比对车辆当前的速度及加速度与需要的动力来得到判断结果。

获取车辆当前的速度及加速度信息可以通过参照图1中示出的车轮转速传感器及车辆油门传感器所描述的方式得到，在此不再赘述。

驶过障碍物所需要的动力是指车辆驶上或驶离某个障碍物时需要的最小的动力，例如，最小速度及加速度。在某个实施例中，驶过障碍物所需要的动力阈值可以通过处理器11的计算得到。即，处理器11获取障碍物高度，并根据障碍物的高度计算出驶上/驶离其需要的最小行车速度及加速度。

在得到车辆当前的速度及加速度与驶过障碍物所需要的动力阈值之后，处理器11比对上述两种信息得到车辆是否有动力通过障碍物的判断。一般而言，为了尽可能减少轮胎跟障碍物碰撞时带来的震动，车辆一般会在靠近障碍物时减速制动，以期将震动降到最低。然而，如果制动太大，车辆的行车速度过小，如，在某个实施例中，当车辆当前的运行速度小于处理器计算得到的需要的最小车辆速度时，则判断车辆驶上该障碍物动力不足，不能通过上述障碍物。或者，在另外一个实施例中，为了保证能顺利驶上障碍物，当前速度被保持大于需要的最小速度。然而，如果当前速度过多地大于该最小速度，则会由于在驶上障碍物后不能及时的制动而导致碰撞风险。

判断车辆是否有足够动力驶上障碍物，可以使驾驶员能够在要驶上某个特定的障碍物时，以合适的速度和加速度驶上此障碍物。从而不会因为制动后速度过小不足以驶上此障碍物，或者，因为速度过大而在驶上障碍物后不能及时地制动刹车。这样的方案适于车辆要驶上障碍物但还未跟障碍物接触的情形，从而给驾驶员预留足够的动作时间调整适合速度及加速度。

在步骤204中，判断车辆与障碍物发生碰撞的可能性。

其具体包括：获取障碍物的高度信息；获取车辆底盘高度信息及保险杠高度信息；以及比较所述障碍物的高度信息与所述车辆底盘高度及所述保险杠高度信息与地面高度得到所述判断结果。

在某个具体实施例中，如图3，其示出了处理器通过建立模型来判断车辆跟路缘带处于某个相对位置时的判断过程。

图3示例中示出的是通过处理器11处理过的抽象的物理模型。处理器11可以直接将采集到的车辆信息102以及障碍物信息103作为环境数据来建立物理模型，也可以根据采集到车辆信息102以及障碍物信息103抽象出车辆和障碍物。如在某个实现中，可以按照比例抽象出车辆和障碍物，即如图3的侧面图所示，用台阶障碍物及用几何图案组成车辆车身建立物理模型。因为车身跟车轮的相对位置一定，当车轮位置固定时，车辆车身相对于障碍物的位置也由此一定，车辆沿障碍物的倾斜角度也就可以随之确定。在图3中，当车辆被仿真为行驶到当前位置时(即车轮摆放在此位置时)，车辆底盘与水平面所夹的角为θ，障碍物的高度(H_curb)。可以计算出此时沿障碍物的竖直线或竖直线延伸线与车辆底盘相交位置A的高度。以此时位置A的高度作为车辆底盘的高度(H_chassis)。同时采用该物理模型也可以计算出车辆保险杠相对地面的高度(H_bumper)。当车轮底盘高度(H_chassis)小于障碍物高度(H_curb)时，则说明车辆底盘会与障碍物发生碰撞。反之，则不会发生碰撞。

当然，上述仅示出了通过障碍物的某个位置时的静态物理模型，还当理解，通过车轮位置的摆放，可以建立车辆通过障碍物整个过程中的物理模型。从而判断车辆在通过障碍物的整个过程中是否会与障碍物发生碰撞。

通过判断车辆与障碍物发生碰撞的可能性使得驾驶员能提前知晓其要驶过或正在驶过障碍物时与障碍物发生碰撞的可能，从而预先采取措施如改变车辆参数使得车辆底盘或者保险杠不会跟障碍物剐蹭、碰撞。

当然，上面仅描述了车辆驶上障碍物的一个实例，可以理解的是，可以按照相同的原理判断车辆在驶离某障碍物时的情形。而且，上述仿真呈现也不局限于静态的物理模型的建立。还应该包括整个驶上或驶离某障碍物时的物理模型的建立。

此外，在某个实施例中，处理器进一步被配置用以判断车辆是否会与障碍物上的或障碍物周边的物体发生碰撞。

在本公开的另外一个实施例中，处理器还被配置用以判断车辆是否会与障碍物上的或障碍物周边的物体发生碰撞。在某种实现中，传感器14采集障碍物上的物体信息。障碍物诸如是路缘，障碍物上的物体可以为移动的物体如穿行于路缘上的人，动物。或者，静立的物体，如静立的人，动物或者路缘上设立的挡板，围栏，或者柱状立杆。障碍物周边的物体可以为障碍物周边环境中的物体，如与路缘带紧邻的交通路上的车辆及行人。传感器14还采集当前的车辆行驶信息，如行车路径，行车方向等信息。处理器11根据采集的行车信息以及障碍物信息判断车辆是否会与障碍物发生碰撞。如当车辆行驶至上述障碍物时，障碍物上的物体是否会落入车辆的行车路径中。

在某个优选的实施例中，判断车辆要驶过或正在驶过障碍物，判断车辆是否有足够动力驶过障碍物以及判断车辆与障碍物发生碰撞的可能性均可以通过仿真来实现(未示于图中)。如，可以根据采集的车辆信息以及障碍物信息进行可视化呈现，其可以在人机界面上显示真实的车辆驶过所述障碍物的整个过程，也可以通过处理器抽象出采集的信息建立抽象模型虚拟显示车辆驶过障碍物的过程。在某种实现中，仿真具体地包括如下步骤：基于车辆信息以及障碍物的信息建立仿真环境；以及计算仿真环境下车辆能否顺利驶过障碍物。

计算仿真环境下车辆能否顺利驶过障碍物的具体实现可以参见图3中物理模型建立的过程，在此不再赘述。

前面描述的可视化仿真均为在车辆要驶上或驶离障碍物时的示例。以期在车辆还未到达障碍物之前能将车辆调整到能顺利通过障碍物的状态(如驾驶速度，行驶路径，行驶方向等)。应当理解，当车辆正在通过障碍物时，其也可以被可视化呈现。

继续参考图2，在步骤205中，基于判断结果来辅助车辆的驾驶。

在某个实施例中，辅助车辆驶过障碍物包括在车辆自动驾驶模式下，通过自动关联车辆的控制机构15对车辆的运行参数(如加速，制动或者提示承载人员增减)进行调整从而通过障碍物。还可以通过输出相应的辅助信息(如声音、视频、或者其他)提示驾驶员通过障碍物。具体的，若当前车辆的速度不足以驶过障碍物时，可以自动通过控制车辆的控制机构15来给车辆加速以使其顺利通过障碍物。相反的，若当前行驶速度或加速度过大，则可以通过自动控制车内的刹车从而在车辆车轮完成攀爬或者下落之前减速通过障碍物。在另外一种情形中，响应于障碍物上或障碍物周边的物体位于车辆的行驶路径中，可以通过例如自动调整车辆行驶角度，从而避免与障碍物上的或障碍物周边的物体发生碰撞。

在另外一个实施例中，辅助车辆驶过障碍物包括在车辆人工驾驶模式下，通过输出相应的辅助信息(如声音、视频、或者其他)提示驾驶员通过障碍物。如，在某个实现中，系统判断当前加速度太大，导致通过障碍物后难以制动时，通过可以通过视觉，声音或者触觉等方式来提醒用户减少车辆加速输入。

在另外一个实施例中，若通过判断车辆底盘可能会与障碍物发生碰撞，或者按照当前的行进路径会与障碍物上的物体发生碰撞，则可以相应的通过控制车辆的控制机构15升高车辆底盘或者调整车辆当前运行角度来避免上述情况的发生。在某种实现中，提高车辆的底盘可以通过减少当前车辆装载的乘客数目实现。调整车辆当前的角度可以通过控制机构15控制车辆转动机构实现。当然在另外一个实施例中，如车辆行驶在人工模式下时，可以通过声音(如“请减少您当前装载乘客人数”，“请左转45度”或其他类似)，视频显示(如以仿真方式呈现，或者弹幕提示)等方式提示用户。

图4示出了根据本申请的实施例的驾驶辅助系统400的示意图。在图4中，系统400包括：获取单元401、处理单元402和辅助单元403。该系统400可以由图1中示出的驾驶辅助系统中的各种硬件、软件或其组合来实现。系统400中的各单元被配置用以执行由图2中的某个或者某些步骤。

获取单元401被配置为获取车辆信息以及车辆要驶过的障碍物的信息。

获取单元401可以通过图1中的一个或多个传感器获得车辆信息以及障碍物信息。传感器可以为车辆本身内部设置的传感器或者独立于车辆本身设置的其他检测装置，如外置摄像头或者内置摄像头。一个或多个传感器是从包括图像传感器、激光传感器、雷达传感器、和超声传感器的集合中选择的。

处理单元402被配置为判断车辆要驶过障碍物；基于车辆信息及障碍物的信息判断车辆是否有足够动力驶过障碍物；以及判断车辆与障碍物发生碰撞的可能性。

辅助单元403被配置为基于判断结果辅助车辆驶过障碍物。

辅助单元403可以包括以下中的一个或多个：显示器，被配置为对所述车辆驶过所述障碍物、所述车辆是否能够驶过所述障碍物、以及所述车辆与所述障碍物发生碰撞的可能性进行视觉化呈现；车辆控制单元，被配置为基于判断来控制所述车辆的运行；以及扬声器，被配置为输出与判断和/或所述控制有关的声音信息。

在本申请的另一个方面中，还提供了一种车辆，其包括上述的驾驶辅助系统400。

上文的示例仅有助于促进对本公开的理解，而不限制本公开的范围。

本领域技术人员可以理解，本文公开的设备中的单元可以分布在实施例的设备中，并且还可以变化地位于与实施例中的那些设备不同的一个或多个设备中。上文实施例的单元可以被集成到一个单元中或者可以被进一步划分到多个子单元中。

尽管已经结合被考虑为最实际和优选的实施例描述了本公开，但本领域技术人员应该理解的是，这样的限制不限于所公开的实施例，而是旨在覆盖所包括的各种布置，而不偏离最广泛的理解范围，以便于涵盖所有这样的修改和等效布置。

Claims (12)

1.一种用于车辆的驾驶辅助系统，包括：

获取单元，被配置为获取车辆信息以及车辆要驶过的障碍物的信息；

处理单元，被配置为：

基于所述车辆信息及所述障碍物的信息判断所述车辆是否能够驶过所述障碍物；以及

判断所述车辆与所述障碍物发生碰撞的可能性；以及

辅助单元，被配置为基于所述判断来辅助所述车辆的驾驶。

2.根据权利要求1所述的系统，所述处理单元还被配置为基于以下中的一项或多项来判断所述车辆要驶过所述障碍物：

所述车辆与所述障碍物的相对位置；

所述车辆的行车路径与所述障碍物的位置关系；或

所述车辆的加减速信息。

3.根据权利要求1或2所述的系统，所述处理单元被配置为通过以下方式来判断所述车辆是否能够驶过所述障碍物：

获取所述车辆当前的速度及加速度；

确定驶过所述障碍物需要的动力；以及

将所述车辆速度及加速度与所述动力相比较以得到所述判断结果。

4.根据权利要求1或2所述的系统，所述处理单元进一步被配置为通过以下方式判断所述车辆与所述障碍物发生碰撞的可能性：

获取障碍物的高度；

获取车辆底盘高度；以及

将所述障碍物的高度与所述车辆底盘高度相比较。

5.根据权利要求1或2所述的系统，其中车辆底盘高度根据车辆上乘客数量被调整。

6.根据权利要求1所述的系统，所述处理单元进一步被配置为判断所述车辆是否会与障碍物上的或障碍物周边的对象发生碰撞。

7.根据权利要求1所述的系统，所述处理单元进一步被配置为通过仿真来判断车辆所述车辆是否能够驶过所述障碍物以及所述车辆与所述障碍物发生碰撞的可能性。

8.根据权利要求7所述的系统，所述仿真包括：

基于所述车辆信息以及所述障碍物的信息建立仿真环境；以及

在所述仿真环境下计算所述车辆能否顺利驶过所述障碍物。

9.根据权利要求1或2所述的系统，所述辅助单元包括以下中的一个或多个：

显示器，被配置为对所述车辆驶过所述障碍物、所述车辆是否能够驶过所述障碍物、以及所述车辆与所述障碍物发生碰撞的可能性进行视觉化呈现；

车辆控制单元，被配置为基于判断来控制所述车辆的运行；以及

扬声器，被配置为输出与判断和/或所述控制有关的声音信息。

10.根据权利要求1任一项所述的系统，其中在发生碰撞的可能性高于设置的阈值时，辅助单元自动完成如下操作之一：

使导致加速度增加的操作失效；

输出短时刹车操作；以及

控制方向盘以调整驾驶偏离角度从而避免潜在的碰撞风险。

11.一种车辆，包括权利要求1-10中任一项所述的驾驶辅助系统。

12.一种用于车辆的驾驶辅助方法，包括：

获取车辆信息以及车辆要驶过的障碍物的信息；

基于所述车辆信息及所述障碍物的信息判断所述车辆是否能够驶过所述障碍物；

判断所述车辆与所述障碍物发生碰撞的可能性；以及

基于判断结果来辅助所述车辆的驾驶。