CN108437986A - 车辆驾驶辅助系统及辅助方法 - Google Patents

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Abstract

一种车辆驾驶辅助系统及辅助方法。所述方法包括：当获取到所述车辆的路侧信息时，确定所述车辆的驾驶意图，其中，所述路侧信息包含路侧目标的速度信息及运动轨迹预测信息；根据所确定的驾驶意图预测所述车辆的行驶轨迹，得到轨迹预测区域；结合所述轨迹预测区域及所述车辆的路侧信息，判断所述车辆是否会与所述路侧目标发生碰撞，并输出判断结果。应用上述方案，可以提升车辆驾驶辅助系统的驾驶辅助性能。

Description

车辆驾驶辅助系统及辅助方法
技术领域
本发明涉及车辆控制技术领域，具体涉及一种车辆驾驶辅助系统及辅助方法。
背景技术
车联网是智能交通和车辆安全领域的重要技术。基于车车通信或者车路通信的车联网系统能够较大程度地减少交通事故的发生的概率，提高车辆安全，降低燃油消耗，提升交通出行效率。
现有的车辆驾驶辅助系统中大都是基于车联网建立起来的。通常情况下，现有的车辆辅助系统可以包括：路侧子系统以及车载子系统。其中，路侧子系统可以获取一定范围内的视频图像并传输给通信范围内的所有车辆，车载子系统可以显示所接收到的视频图像，使得驾驶员能够观察到更大范围内的路况，以感知潜在的危险，进而辅助车辆的驾驶。
然而，上述车辆驾驶辅助系统的驾驶辅助性能较差，难以满足用户对车辆驾驶辅助系统的要求。
发明内容
本发明实施例解决的问题是如何提升车辆驾驶辅助系统的驾驶辅助性能。
为解决上述问题，本发明实施例提供一种车辆驾驶辅助方法，所述方法包括：当获取到所述车辆的路侧信息时，确定所述车辆的驾驶意图，其中，所述路侧信息包含路侧目标的速度信息及运动轨迹预测信息；根据所确定的驾驶意图预测所述车辆的行驶轨迹，得到轨迹预测区域；结合所述轨迹预测区域及所述车辆的路侧信息，判断所述车辆是否会与所述路侧目标发生碰撞，并输出判断结果。
可选地，通过CAN总线或车路通信获取所述车辆的路侧信息。
可选地，所述当获取到所述车辆的路侧信息时，确定所述车辆的驾驶意图，包括：当接收到所述车辆的路侧信息时，获取所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息；根据所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息确定所述车辆的驾驶意图。
可选地，所述车辆的状态信息包括以下至少一种：所述车辆油门踏板的开度信息、制动踏板的开度信息、位置信息、车速信息、转向灯信息、方向盘转角信息以及档位信息。
可选地，所述根据所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息确定所述车辆的驾驶意图，包括：根据所述车辆行驶方向上的视频图像信息，获得所述车辆所在车道的车道方向标识信息；根据所述车辆所在车道的车道方向标识信息及所述车辆当前的状态信息，利用预设的驾驶意图模型，确定车辆的驾驶意图。
可选地，所述结合所述轨迹预测区域及所述车辆的路侧信息，判断所述车辆是否会与所述路侧目标发生碰撞，包括：根据所述轨迹预测区域及所述路侧目标的运动轨迹预测信息，确定所预测的路侧目标的运动轨迹与所述轨迹预测区域的首个交点；根据所述车辆的车速信息，确定所述车辆行驶至所述首个交点所需的第一时长；根据所述路侧目标的速度信息，确定所述路侧目标行驶至所述首个交点所需的第二时长；当所述第一时长与第二时长的差值小于预设时长时，判定所述车辆会与所述路侧目标发生碰撞，否则判定所述车辆不会与所述路侧目标发生碰撞。
本发明实施例提供了一种车辆驾驶辅助系统，所述系统包括：获取单元，适于获取所述车辆的路侧信息，其中，所述路侧信息包含路侧目标的速度信息及运动轨迹预测信息；驾驶意图确定单元，适于当所述获取单元获取到所述车辆的路侧信息时，确定所述车辆的驾驶意图；预测单元，适于根据所确定的驾驶意图预测所述车辆的行驶轨迹，得到轨迹预测区域；冲突判断单元，适于结合所述轨迹预测区域及所述车辆的路侧信息，判断所述车辆是否会与所述路侧目标发生碰撞，并输出判断结果。
可选地，所述获取单元包括以下任意一种：第一获取子单元，适于通过CAN总线获取所述车辆的路侧信息；第二获取子单元，适于通过车路通信获取所述车辆的路侧信息。
可选地，所述驾驶意图确定单元包括：第三获取子单元，适于当接收到所述车辆的路侧信息时，获取所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息；驾驶意图确定子单元，适于根据所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息确定所述车辆的驾驶意图。
可选地，所述车辆的状态信息包括以下至少一种：所述车辆油门踏板的开度信息、制动踏板的开度信息、位置信息、车速信息、转向灯信息、方向盘转角信息以及档位信息。
可选地，所述驾驶意图确定子单元适于根据所述车辆行驶方向上的视频图像信息，获得所述车辆所在车道的车道方向标识信息；以及根据所述车辆所在车道的车道方向标识信息及所述车辆当前的状态信息，利用预设的驾驶意图模型，确定车辆的驾驶意图。
可选地，所述冲突判断单元包括：交点确定子单元，适于根据所述轨迹预测区域及所述路侧目标的运动轨迹预测信息，确定所预测的路侧目标的运动轨迹与所述轨迹预测区域的首个交点；第一时长确定子单元，适于根据所述车辆的车速信息，确定所述车辆行驶至所述首个交点所需的第一时长；第二时长确定子单元，适于根据所述路侧目标的速度信息，确定所述路侧目标行驶至所述首个交点所需的第二时长；冲突判断子单元，适于当所述第一时长与第二时长的差值小于预设时长时，判定所述车辆会与所述路侧目标发生碰撞，否则判定所述车辆不会与所述路侧目标发生碰撞。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下优点：
采用上述方案，在获取到所述车辆的路侧信息时，先确定车辆的驾驶意图，进而可以根据车辆的驾驶意图更加准确地预测所述车辆的行驶轨迹，最终可以结合所述轨迹预测区域及所述车辆的路侧信息，准确地判断所述车辆是否会与所述路侧目标发生碰撞，也就可以更好地辅助驾驶，提升车辆驾驶辅助系统的驾驶辅助性能。
附图说明
图1是本发明实施例中一种车辆辅助系统的结构示意图；
图2是本发明实施例中一种基于车路通信的获取路侧信息的示意图；
图3是本发明实施例中一种基于CAN总线获取车辆状态信息的示意图；
图4是本发明实施例中一种预测车辆上任意一点行驶轨迹的原理示意图；
图5是本发明实施例中一种车辆辅助系统的辅助效果示意图；
图6是本发明实施例中一种车辆辅助方法的流程示意图。
具体实施方式
目前的车辆驾驶辅助系统中，车载子系统通常仅对路侧子系统发送的视频图像进行显示，由驾驶员根据所显示的视频图像自行判断是否会与路侧的行人及车辆等目标发生冲突，驾驶辅助性能较差。
针对上述问题，本发明实施例提供了一种车辆驾驶辅助方法，在获取到所述车辆的路侧信息时，通过先确定车辆的驾驶意图，最终基于所确定的驾驶意图判断所述车辆是否会与路侧目标发生碰撞，而非驾驶员自行根据路侧视频图像判断是否会与路侧目标发生碰撞，由此可以提升车辆驾驶辅助系统的驾驶辅助性能。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例作详细地说明。
参照图1，本发明实施例提供了一种车辆驾驶辅助系统10，所述系统10可以包括：获取单元11，驾驶意图确定单元12，预测单元13以及冲突判断单元14。其中：
所述获取单元11，适于获取所述车辆的路侧信息，其中，所述路侧信息包含路侧目标的速度信息及运动轨迹预测信息；
所述驾驶意图确定单元12，适于当所述获取单元获取到所述车辆的路侧信息时，确定所述车辆的驾驶意图；
所述预测单元13，适于根据所确定的驾驶意图预测所述车辆的行驶轨迹，得到轨迹预测区域；
所述冲突判断单元14，适于结合所述轨迹预测区域及所述车辆的路侧信息，判断所述车辆是否会与所述路侧目标发生碰撞，并输出判断结果。
在本发明的实施例中，所述路侧指的是街道外侧立缘石的内缘与建筑线之间的范围。所述路侧信息即街道外侧立缘石的内缘与建筑线之间的范围内的信息。所述路侧目标即所述路侧内的行人和车辆等容易与车辆发生冲突的实体，该实体既可以是静态的，也可以是动态的。
在具体实施中，所述获取单元11可以通过多种方式获取所述车辆的路侧信息，具体不作限制，只要能够获取到所述车辆的路侧信息即可。
在本发明的一实施例中，所述获取单元11可以包括：第一获取子单元111，适于通过CAN总线获取所述车辆的路侧信息。在具体实施中，可以在车辆上安装相应的摄像头，并将该摄像头通过控制器局域网(Controller Area Network，CAN)网络与所述第一获取子单元111连接。所述第一获取子单元111可以通过CAN网络获取该摄像头所采集的路侧视频图像，并对所述路侧视频图像进行路侧目标检测，确定所述路侧目标的速度并预测所述路侧目标的运动轨迹。
在本发明的另一实施例中，所述获取单元11可以包括：第二获取子单元112，适于通过车路通信获取所述车辆的路侧信息。在具体实施中，用于采集路侧视频图像的摄像头也可以设置在路侧的某一物体上，所述第二获取子单元112可以通过车路通信的方式，获取该摄像头所采集的路侧视频图像，进而对所述路侧视频图像进行路侧目标检测，确定所述路侧目标的速度并预测所述路侧目标的运动轨迹。
在本发明的又一实施例中，参照图2，路侧内除设置用于采集路侧视频图像的摄像头21外，还设置有路侧信息检测单元22，所述路侧信息检测单元22可以用于对所述路侧视频图像进行路侧目标检测，并确定所述路侧目标的速度并预测所述路侧目标的运动轨迹，车辆20上的第二获取子单元112可以通过车路通信的方式，获取路侧信息检测单元所确定的路侧目标的速度及运动轨迹。其中，所述摄像头21既可以与路侧信息检测单元22独立设置，也可以集成在一起，具体不作限制。
在具体实施中，所述第一获取子单元111以及路侧信息检测单元22可以采用多种方式检测路侧视频图像中的路侧目标，比如，可以采用卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)或快速候选区域卷积神经网络(Faster Regional ConvolutionalNeural Network,Faster RCNN)等深度学习方法检测路侧视频图像中的路侧目标，也可以采用Adaboost或支持向量机(Support Vector Machine，SVM)等机器学习方法检测路侧视频图像中的路侧目标，具体不作限制。
在具体实施中，基于所述路侧视频图像，所述第一获取子单元111以及路侧信息检测单元22可以采用多种方式确定所述路侧目标的速度并预测所述路侧目标的运动轨迹。比如，可以采用粒子滤波、Meanshift或Kalman Filter等目标跟踪算法对路侧目标进行跟踪，进而基于角点匹配方法计算路侧目标的速度并预测其运动轨迹。
继续参照图1，在具体实施中，所述驾驶意图确定单元12可以包括：第三获取子单元121以及驾驶意图确定子单元122。其中：
所述第三获取子单元121，适于当接收到所述车辆的路侧信息时，获取所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息；
所述驾驶意图确定子单元122，适于根据所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息确定所述车辆的驾驶意图。
在具体实施中，所述车辆的状态信息包括以下至少一种：所述车辆油门踏板的开度信息、制动踏板的开度信息、位置信息、车速信息、转向灯信息、方向盘转角信息以及档位信息。所述第三获取子单元121可以仅获取上述车辆的状态信息中的任意一种，也可以获取多种，具体不作限制。可以理解的是，所获取的车辆的状态信息越多，所述驾驶意图确定子单元122所确定的车辆的驾驶意图越准确。
在具体实施中，参照图3，可以在车辆30上安装多个传感器来采集所述车轮的状态信息。集成于电子控制单元(Electronic Control Unit，ECU)32的第三获取子单元可以通过CAN总线获取各个传感器所采集到的车辆的状态信息。比如，可以在车辆30前轮安装车速传感器31，以采集车辆30前轮的车速。还可以在车辆30上设置前置摄像头33，通过所述前置摄像头33采集行驶方向上的视频图像信息，集成于ECU 32的第三获取子单元可以通过CAN总线获取前置摄像头33所采集的行驶方向上的视频图像信息。当然，还可以在车辆30上安装全球定位系统(Global Positioning System，GPS)，以获取所述车辆30的位置信息。
在具体实施中，根据所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息，所述驾驶意图确定子单元122可以采用多种方式确认所述车辆的驾驶意图，具体不作限制。
在本发明的一实施例中，所述驾驶意图确定子单元122可以先根据所述车辆行驶方向上的视频图像信息，获得所述车辆所在车道的车道方向标识信息，也就是确定所述车辆所在车道是左转车道，直行车道，右转车道，左转直行车道还是右转直行车道，进而根据所述车辆所在车道的车道方向标识信息及所述车辆当前的状态信息，利用预设的驾驶意图模型，确定车辆的驾驶意图。
比如，当所述车辆所在车道的车道方向标识为左转时，所述驾驶意图确定子单元122可以确定所述车辆当前有左转的驾驶意图。当所述车辆所在车道的车道方向标识为右转时，所述驾驶意图确定子单元122可以确定所述车辆当前有右转的驾驶意图。当所述车辆所在车道的车道方向标识为左转直行车道时，此时左转车道与直行车道为同一车道，所述驾驶意图确定子单元122可以根据所述车辆的状态信息，确定所述车辆当前的驾驶意图。当所述车辆所在车道的车道方向标识为右转直行车道时，此时右转车道与直行车道为同一车道，所述驾驶意图确定子单元122可以根据所述车辆的状态信息，确定所述车辆当前的驾驶意图。
在具体实施中，所述驾驶意图模型可以是基于车辆的历史状态信息，采用机器学习的方法训练得到的。可以理解的是，用于训练所述驾驶意图模型的车辆状态信息应与所述第三获取子单元121所获取的车辆状态信息相同。
在具体实施中，基于所确定的驾驶意图，所述预测单元13可以采用多种方法预测所述车辆的行驶轨迹，得到轨迹预测区域。下面结合图4，对如何预测车辆中任意一点的行驶轨迹进行详细说明：
参照图4，A、B、C及D为车辆40的四个车轮的中心，F为AB中点，G为CD中点，E为车辆40上任意一点，E(t)为t时刻E点的预测位置，α为车辆40前轮的转角，P为车辆40的瞬时转动中心，x及y为P所在的坐标系。
在具体实施中，可以采用如下公式计算瞬时转动中心P的坐标：
E(t)相对于P的转角为
其中，v为所述车辆40的速度，PE为E(t)至P点的距离。
则根据公式(1)及(2)，可以获得E(t)的坐标如下：
当t变化时，可以由公式(3)得到车上任意一点的轨迹预测线。车辆40上所有点的轨迹预测线组成所述轨迹预测区域。
在本发明的一实施例中，所述冲突判断单元14可以包括：交点确定子单元141，第一时长确定子单元142，第二时长确定子单元143以及冲突判断子单元144。其中：
所述交点确定子单元141，适于根据所述轨迹预测区域及所述路侧目标的运动轨迹预测信息，确定所预测的路侧目标的运动轨迹与所述轨迹预测区域的首个交点a；
所述第一时长确定子单元142，适于根据所述车辆的车速信息，确定所述车辆行驶至所述首个交点所需的第一时长t1；
所述第二时长确定子单元143，适于根据所述路侧目标的速度信息，确定所述路侧目标行驶至所述首个交点所需的第二时长；
所述冲突判断子单元144，适于当所述第一时长与第二时长的差值小于预设时长时，判定所述车辆会与所述路侧目标发生碰撞，否则判定所述车辆不会与所述路侧目标发生碰撞。
例如，参照图5，所预测的路侧目标51的运动轨迹与所述轨迹预测区域的首个交点a，也就是所述路侧目标51最早与所述车辆50产生冲突的点。通过所述第一时长确定子单元142确定所述车辆到达交点a所需的第一时长t1，通过第二时长确定子单元143确定所述路侧目标到达交点a所需的第二时长t2，最终由所述冲突判断子单元144基于t1与t2的差值，判断车辆50是否会与路侧目标51在交点a发生碰撞。
在具体实施中，所述预设时长可以根据实际情况进行设置。比如，可以设置所述预设时长为0.6s，若|t1-t2|＜0.6，则所述冲突判断子单元144可以判定所述车辆会与所述路侧目标发生碰撞，否则判定所述车辆不会与所述路侧目标发生碰撞。
在具体实施中，所述冲突判断子单元144可以采用多种方式输出所述判断结果，比如，可以采用语音的方式输出所述判断结果，也可以采用界面显示的方式输出所述判断结果，还可以将所述判断结果发送至于所述车辆辅助系统10绑定的手机的终端设备上，便于用户及时获知所述判断结果。
需要说明的是，在具体实施中，所述车辆驾驶辅助系统可以集成于ECU上，也可以与ECU独立设置，具体不作限制。
由上述内容可知，本发明实施例中的车辆驾驶辅助系统，在获取到路侧视频图像时，通过先确定车辆的驾驶意图，再基于所确定的驾驶意图预测车辆的行驶轨迹，因此可以准确地判断车辆是否会与路侧目标冲突，故驾驶辅助性能更好。
为了使本领域技术人员更好地理解和实现本发明的实施例，以下对上述车辆驾驶辅助系统所对应的辅助方法进行详细描述。
参照图6，本发明实施提供了一种车辆驾驶辅助方法，所述方法可以包括如下步骤：
步骤61，当获取到所述车辆的路侧信息时，确定所述车辆的驾驶意图，其中，所述路侧信息包含路侧目标的速度信息及运动轨迹预测信息。
在具体实施中，可以通过多种方式获取所述车辆的路侧信息，比如，可以通过CAN总线或车路通信获取所述车辆的路侧信息。
步骤62，根据所确定的驾驶意图预测所述车辆的行驶轨迹，得到轨迹预测区域。
在本发明的一实施例中，当接收到所述车辆的路侧信息时，可以先获取所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息，再根据所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息确定所述车辆的驾驶意图。
在具体实施中，所述车辆的状态信息包括以下至少一种：所述车辆油门踏板的开度信息、制动踏板的开度信息、位置信息、车速信息、转向灯信息、方向盘转角信息以及档位信息。
根据所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息确定所述车辆的驾驶意图时，可以先根据所述车辆行驶方向上的视频图像信息，获得所述车辆所在车道的车道方向标识信息，再根据所述车辆所在车道的车道方向标识信息及所述车辆当前的状态信息，利用预设的驾驶意图模型，确定车辆的驾驶意图。
步骤63，结合所述轨迹预测区域及所述车辆的路侧信息，判断所述车辆是否会与所述路侧目标发生碰撞，并输出判断结果。
在本发明的一实施例中，可以根据所述轨迹预测区域及所述路侧目标的运动轨迹预测信息，先确定所预测的路侧目标的运动轨迹与所述轨迹预测区域的首个交点，进而根据所述车辆的车速信息，确定所述车辆行驶至所述首个交点所需的第一时长，以及根据所述路侧目标的速度信息，确定所述路侧目标行驶至所述首个交点所需的第二时长。最后基于所述第一时长与第二时长的差值判定所述车辆是否会与所述路侧目标发生碰撞。
具体地，当所述第一时长与第二时长的差值小于预设时长时，判定所述车辆会与所述路侧目标发生碰撞，否则判定所述车辆不会与所述路侧目标发生碰撞。
由上述内容可知，本发明实施例中所述车辆驾驶辅助方法，在获取到路侧视频图像时，通过先确定车辆的驾驶意图，再基于所确定的驾驶意图预测车辆的行驶轨迹，因此可以准确地判断车辆是否会与路侧目标冲突，以便于驾驶员采取相应的措施防止事故的发生，驾驶辅助性能更好。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (12)

1.一种车辆驾驶辅助方法，其特征在于，包括：
当获取到所述车辆的路侧信息时，确定所述车辆的驾驶意图，其中，所述路侧信息包含路侧目标的速度信息及运动轨迹预测信息；
根据所确定的驾驶意图预测所述车辆的行驶轨迹，得到轨迹预测区域；
结合所述轨迹预测区域及所述车辆的路侧信息，判断所述车辆是否会与所述路侧目标发生碰撞，并输出判断结果。
2.如权利要求1所述的车辆驾驶辅助方法，其特征在于，通过CAN总线或车路通信获取所述车辆的路侧信息。
3.如权利要求1或2所述的车辆驾驶辅助方法，其特征在于，所述当获取到所述车辆的路侧信息时，确定所述车辆的驾驶意图，包括：
当接收到所述车辆的路侧信息时，获取所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息；
根据所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息确定所述车辆的驾驶意图。
4.如权利要求3所述的车辆驾驶辅助方法，其特征在于，所述车辆的状态信息包括以下至少一种：
所述车辆油门踏板的开度信息、制动踏板的开度信息、位置信息、车速信息、转向灯信息、方向盘转角信息以及档位信息。
5.如权利要求3所述的车辆驾驶辅助方法，其特征在于，所述根据所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息确定所述车辆的驾驶意图，包括：
根据所述车辆行驶方向上的视频图像信息，获得所述车辆所在车道的车道方向标识信息；
根据所述车辆所在车道的车道方向标识信息及所述车辆当前的状态信息，利用预设的驾驶意图模型，确定车辆的驾驶意图。
6.如权利要求1所述的车辆驾驶辅助方法，其特征在于，所述结合所述轨迹预测区域及所述车辆的路侧信息，判断所述车辆是否会与所述路侧目标发生碰撞，包括：
根据所述轨迹预测区域及所述路侧目标的运动轨迹预测信息，确定所预测的路侧目标的运动轨迹与所述轨迹预测区域的首个交点；
根据所述车辆的车速信息，确定所述车辆行驶至所述首个交点所需的第一时长；
根据所述路侧目标的速度信息，确定所述路侧目标行驶至所述首个交点所需的第二时长；
当所述第一时长与第二时长的差值小于预设时长时，判定所述车辆会与所述路侧目标发生碰撞，否则判定所述车辆不会与所述路侧目标发生碰撞。
7.一种车辆驾驶辅助系统，其特征在于，包括：
获取单元，适于获取所述车辆的路侧信息，其中，所述路侧信息包含路侧目标的速度信息及运动轨迹预测信息；
驾驶意图确定单元，适于当所述获取单元获取到所述车辆的路侧信息时，确定所述车辆的驾驶意图；
预测单元，适于根据所确定的驾驶意图预测所述车辆的行驶轨迹，得到轨迹预测区域；
冲突判断单元，适于结合所述轨迹预测区域及所述车辆的路侧信息，判断所述车辆是否会与所述路侧目标发生碰撞，并输出判断结果。
8.如权利要求7所述的车辆驾驶辅助系统，其特征在于，所述获取单元包括以下任意一种：
第一获取子单元，适于通过CAN总线获取所述车辆的路侧信息；
第二获取子单元，适于通过车路通信获取所述车辆的路侧信息。
9.如权利要求7或8所述的车辆驾驶辅助系统，其特征在于，所述驾驶意图确定单元包括：
第三获取子单元，适于当接收到所述车辆的路侧信息时，获取所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息；
驾驶意图确定子单元，适于根据所述车辆当前的状态信息及行驶方向上的视频图像信息确定所述车辆的驾驶意图。
10.如权利要求9所述的车辆驾驶辅助系统，其特征在于，所述车辆的状态信息包括以下至少一种：
所述车辆油门踏板的开度信息、制动踏板的开度信息、位置信息、车速信息、转向灯信息、方向盘转角信息以及档位信息。
11.如权利要求9所述的车辆驾驶辅助系统，其特征在于，所述驾驶意图确定子单元适于根据所述车辆行驶方向上的视频图像信息，获得所述车辆所在车道的车道方向标识信息；以及根据所述车辆所在车道的车道方向标识信息及所述车辆当前的状态信息，利用预设的驾驶意图模型，确定车辆的驾驶意图。
12.如权利要求7所述的车辆驾驶辅助系统，其特征在于，所述冲突判断单元包括：
交点确定子单元，适于根据所述轨迹预测区域及所述路侧目标的运动轨迹预测信息，确定所预测的路侧目标的运动轨迹与所述轨迹预测区域的首个交点；
第一时长确定子单元，适于根据所述车辆的车速信息，确定所述车辆行驶至所述首个交点所需的第一时长；
第二时长确定子单元，适于根据所述路侧目标的速度信息，确定所述路侧目标行驶至所述首个交点所需的第二时长；
冲突判断子单元，适于当所述第一时长与第二时长的差值小于预设时长时，判定所述车辆会与所述路侧目标发生碰撞，否则判定所述车辆不会与所述路侧目标发生碰撞。
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