CN108639048B - 汽车变道辅助方法、系统以及汽车 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种汽车变道辅助方法、系统以及汽车，涉及车辆技术领域，其中的方法包括：从环境图像中提取第一周围车辆行驶信息，从雷达数据中提取第二周围车辆行驶信息；根据车辆行驶环境信息以及时间信息确定融合计算模式；基于融合计算模式对第一周围车辆行驶信息和第二周围车辆行驶信息进行融合计算；根据融合计算的结果进行相应地辅助操作。本发明的方法、系统以及汽车，采用图像数据与雷达数据融合的方式，提高了对目标车辆的探测精度；在摄像头的视频信号受夜晚、天气等因素影响时，仍然能通过历史融合数据保证具有较高的精度及识别度，可以在摄像头视频信号受影响时，关闭摄像头，降低系统功耗及处理器内存占用率。

Description

汽车变道辅助方法、系统以及汽车
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，尤其涉及一种汽车变道辅助方法、系统以及汽车。
背景技术
随着汽车辅助驾驶技术的逐渐发展，对车辆在变道时的安全性要求越来越高。目前主流的变道辅助系统主要采用或借鉴多雷达组合技术，也有部分采用毫米波雷达与图像融合的方案，但这些方案都具有一定的局限性。例如，变道辅助系统采用毫米波雷达进行探测，但毫米波雷达会因为探测角度问题产生误差，无法精准判断后方车辆所在车道。变道辅助系统采用音频、视频以及雷达的组合的方式采集变道时车辆周围环境信息并进行融合分析，但所采用的音频在道路上属于不可靠的环境输入，并且能耗提高，不符合车辆经济性要求。因此，需要一种新的汽车变道辅助技术方案。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种汽车变道辅助方法、系统以及汽车。
根据本发明实施例的一个方面，提供一种汽车变道辅助方法，包括：获取车载摄像装置采集的环境图像信息，从所述环境图像中提取第一周围车辆行驶信息；获取雷达装置采集的雷达数据，从所述雷达数据中提取第二周围车辆行驶信息；根据车辆行驶环境信息以及时间信息确定融合计算模式；基于所述融合计算模式对所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合计算；根据所述融合计算的结果进行相应地辅助操作。
可选地，所述车辆行驶环境信息包括：天气信息；所述根据车辆行驶环境信息以及时间信息确定融合计算模式包括：基于所述天气信息以及所述时间信息判断是否符合图像处理停止条件；如果是，则控制所述车载摄像装置关闭，并确定所述融合计算模式为雷达数据单独融合模式；如果否，则控制所述车载摄像装置开启，并确定所述融合计算模式为雷达和图像数据融合模式；其中，所述图像处理停止条件包括：当前天气为下雨、下雪或雾天、当前时间为夜晚。
可选地，所述基于所述融合计算模式对所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合计算包括：如果为雷达和图像数据融合模式，则根据所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合处理，获得第一车辆行驶融合数据；如果为雷达数据单独融合模式，则获得与所述第二周围车辆行驶信息相对应的历史补偿数据，根据所述历史补偿数据对所述第二周围车辆行驶信息进行补偿处理，获得第二车辆行驶融合数据。
可选地，所述根据所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合处理、获得第一车辆行驶融合数据包括：基于所述第一周围车辆行驶信息确定融合权重值；根据所述融合权重值以及所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息计算融合补偿量；根据所述融合补偿量以及所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息计算出所述车辆行驶融合数据。
可选地，基于所述第一周围车辆行驶信息判断目标车辆是否在右侧或左侧第一个车道内，如果是，则计算与此目标车辆对应的所述车辆行驶融合数据。
可选地，所述第一周围车辆行驶信息包括：目标车辆的第一位置信息Sm、第一速度信息Vm、目标车辆的报警车道标识值JL；所述第二周围车辆行驶信息包括：目标车辆的第二位置信息Sr与第二速度信息Vr；获得所述第一车辆行驶融合数据中的第一融合位置数据Sf＝(1-JL)C+JLSr+Δs；获得所述第一车辆行驶融合数据中的第一融合速度数据Vf＝JLVr+Δv；其中，Δs为位置融合补偿量，Δv为速度融合补偿量，如果目标车辆在右侧或左侧第一个车道内，则设置JL为1并进行用于获得所述第一融合位置数据和所述第一融合速度数据的计算，如果目标车辆不在右侧或左侧第一个车道内，则设置JL为0并不进行此计算。
可选地，获得所述位置融合补偿量Δs＝0.5×[(1-Wm)Sm+WmSr]-Sr；获得所述速度融合补偿量Δv＝0.5×[(1-Wm)Vm+WmVr]-Vr；其中，Wm为融合权重。
可选地，获得所述融合权重Wm＝kSf；其中，k为比例系数。
可选地，获得所述第二车辆行驶融合数据中的第二融合位置数据Sf1＝Sr+Δs1；获得所述第二车辆行驶融合数据中的第二融合速度数据Vf1＝Vr+Δv1；其中，Δs1为历史位置融合补偿量，Δv1为历史速度融合补偿量。
可选地，所述获得历史补偿数据包括：获取所述第二位置信息的第一历史数据以及与此第二位置信息相对应的所述第一融合位置数据的第二历史数据；基于预设的算法以及所述第一历史数据和所述第二历史数据获得以所述第二位置信息为自变量的历史位置融合补偿量函数；在雷达数据单独融合模式下，将当前的第二位置信息作为自变量输入所述历史位置融合补偿量函数，获得所述历史位置融合补偿量。
可选地，所述获得历史补偿数据包括：获取所述第二速度信息的第三历史数据以及与此第二速度信息相对应的所述第一融合速度数据的第四历史数据；基于预设的算法以及所述第三历史数据和所述第四历史数据获得以所述第二速度信息为自变量的历史速度补偿量函数；在雷达数据单独融合模式下，将当前的第二速度信息作为自变量输入所述历史速度融合补偿量函数，获得所述历史速度融合补偿量。
可选地，所述预设的算法包括：插值法。
可选地，根据所述融合计算的结果进行相应地辅助操作包括：判断所述第一车辆行驶融合数据或所述第二车辆行驶融合数据是否满足报警条件，如果是，则发出警报。
可选地，所述车载摄像装置包括：摄像头；所述雷达装置包括：毫米波雷达；其中，在车辆左后方与右后方各放置所述毫米波雷达以及所述摄像头。
根据本发明的另一方面，提供一种汽车变道辅助系统，包括：图像处理模块，用于获取车载摄像装置采集的环境图像信息，从所述环境图像中提取第一周围车辆行驶信息；雷达处理模块，用于获取雷达装置采集的雷达数据，从所述雷达数据中提取第二周围车辆行驶信息；融合处理模块，用于根据车辆行驶环境信息以及时间信息确定融合计算模式；基于所述融合计算模式对所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合计算；根据所述融合计算的结果进行相应地辅助操作。
可选地，所述车辆行驶环境信息包括：天气信息；所述融合处理模块，包括：计算模式确定单元，用于基于所述天气信息以及所述时间信息判断是否符合图像处理停止条件；如果是，则控制所述车载摄像装置关闭，并确定所述融合计算模式为雷达数据单独融合模式；如果否，则控制所述车载摄像装置开启，并确定所述融合计算模式为雷达和图像数据融合模式；其中，所述图像处理停止条件包括：当前天气为下雨、下雪或雾天、当前时间为夜晚。
可选地，所述融合处理模块，包括：融合数据计算单元，用于如果为雷达和图像数据融合模式，则根据所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合处理，获得第一车辆行驶融合数据；如果为雷达数据单独融合模式，则获得与所述第二周围车辆行驶信息相对应的历史补偿数据，根据所述历史补偿数据对所述第二周围车辆行驶信息进行补偿处理，获得第二车辆行驶融合数据。
可选地，所述融合数据计算单元，用于基于所述第一周围车辆行驶信息确定融合权重值；根据所述融合权重值以及所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息计算融合补偿量；根据所述融合补偿量以及所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息计算出所述车辆行驶融合数据。
可选地，所述融合数据计算单元，用于基于所述第一周围车辆行驶信息判断目标车辆是否在右侧或左侧第一个车道内，如果是，则计算与此目标车辆对应的所述车辆行驶融合数据。
可选地，所述第一周围车辆行驶信息包括：目标车辆的第一位置信息Sm、第一速度信息Vm、目标车辆的报警车道标识值JL；所述第二周围车辆行驶信息包括：目标车辆的第二位置信息Sr与第二速度信息Vr；所述融合数据计算单元，用于获得所述第一车辆行驶融合数据中的第一融合位置数据Sf＝(1-JL)C+JLSr+Δs；所述融合数据计算单元，用于获得所述第一车辆行驶融合数据中的第一融合速度数据Vf＝JLVr+Δv；其中，Δs为位置融合补偿量，Δv为速度融合补偿量，如果目标车辆在右侧或左侧第一个车道内，则设置JL为1并进行用于获得所述第一融合位置数据和所述第一融合速度数据的计算，如果目标车辆不在右侧或左侧第一个车道内，则设置JL为0并不进行此计算。
可选地，所述融合数据计算单元，用于获得所述位置融合补偿量Δs＝0.5×[(1-Wm)Sm+WmSr]-Sr；所述融合数据计算单元，用于获得所述速度融合补偿量Δv＝0.5×[(1-Wm)Vm+WmVr]-Vr；其中，Wm为融合权重。
可选地，所述融合数据计算单元，用于获得所述融合权重Wm＝kSf；其中，k为比例系数。
可选地，所述融合数据计算单元，用于获得所述第二车辆行驶融合数据中的第二融合位置数据Sf1＝Sr+Δs1；所述融合数据计算单元，用于获得所述第二车辆行驶融合数据中的第二融合速度数据Vf1＝Vr+Δv1；其中，Δs1为历史位置融合补偿量，Δv1为历史速度融合补偿量。
可选地，所述融合数据计算单元，用于获取所述第二位置信息的第一历史数据以及与此第二位置信息相对应的所述第一融合位置数据的第二历史数据；基于预设的算法以及所述第一历史数据和所述第二历史数据获得以所述第二位置信息为自变量的历史位置融合补偿量函数；在雷达数据单独融合模式下，将当前的第二位置信息作为自变量输入所述历史位置融合补偿量函数，获得所述历史位置融合补偿量。
可选地，所述融合数据计算单元，用于获取所述第二速度信息的第三历史数据以及与此第二速度信息相对应的所述第一融合速度数据的第四历史数据；基于预设的算法以及所述第三历史数据和所述第四历史数据获得以所述第二速度信息为自变量的历史速度补偿量函数；在雷达数据单独融合模式下，将当前的第二速度信息作为自变量输入所述历史速度融合补偿量函数，获得所述历史速度融合补偿量。
可选地，所述预设的算法包括：插值法。
可选地，所述融合处理模块，包括：报警单元，用于判断所述第一车辆行驶融合数据或所述第二车辆行驶融合数据是否满足报警条件，如果是，则发出警报。
可选地，所述车载摄像装置包括：摄像头；所述雷达装置包括：毫米波雷达；其中，在车辆左后方与右后方各放置所述毫米波雷达以及所述摄像头。
根据本发明的又一方面，提供一种汽车，包括：如上所述的汽车变道辅助系统。
根据本发明的又一方面，提供一种汽车变道辅助系统，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如上所述的方法。
根据本发明的再一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被一个或多个处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
本发明的汽车变道辅助方法、系统以及汽车，从环境图像中提取第一周围车辆行驶信息，从雷达数据中提取第二周围车辆行驶信息，根据车辆行驶环境信息以及时间信息确定融合计算模式并对第一周围车辆行驶信息和第二周围车辆行驶信息进行融合计算，根据计算结果进行相应地辅助操作；采用图像数据与雷达数据融合的方式，提高了对目标车辆的探测精度；在摄像头的视频信号受夜晚、天气等因素影响时，仍然能通过历史融合数据保证具有较高的精度及识别度，可以在摄像头视频信号受影响时，关闭摄像头，降低系统功耗及处理器内存占用率，提高汽车变道辅助系统的精确性和安全性。
本发明实施例附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图：
图1为根据本发明的汽车变道辅助方法的一个实施例的流程示意图；
图2为根据本发明的汽车变道辅助方法的另一个实施例的流程示意图；
图3为根据本发明的汽车变道辅助系统的一个实施例的模块示意图；
图4为根据本发明的汽车变道辅助系统的一个实施例中的融合处理模块的模块示意图；
图5为根据本发明的汽车变道辅助系统的另一个实施例的模块示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本技术领域技术人员可以理解，这里所使用的远端网络设备，其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云。在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。本发明的实施例中，远端网络设备、终端设备与WNS服务器之间可通过任何通信方式实现通信，包括但不限于，基于3GPP、LTE、WIMAX的移动通信、基于TCP/IP、UDP协议的计算机网络通信以及基于蓝牙、红外传输标准的近距无线传输方式。
本领域技术人员应当理解，本发明所称的“应用”、“应用程序”、“应用软件”以及类似表述的概念，是业内技术人员所公知的相同概念，是指由一系列计算机指令及相关数据资源有机构造的适于电子运行的计算机软件。除非特别指定，这种命名本身不受编程语言种类、级别，也不受其赖以运行的操作系统或平台所限制。理所当然地，此类概念也不受任何形式的终端所限制。
下文中的“第一”、“第二”等仅用于描述上相区别，并没有其它特殊的含义。
图1为根据本发明的汽车变道辅助方法的一个实施例的流程示意图，如图1所示：
步骤101，获取车载摄像装置采集的环境图像信息，从环境图像中提取第一周围车辆行驶信息。
车载摄像装置包括摄像头等，雷达装置包括毫米波雷达等。在车辆左后方与右后方各放置毫米波雷达以及摄像头。例如，在车辆左后方与右后方各放置一个毫米波雷达以及一个摄像头，用于采集本车左后方及右后方车辆的位置、速度等信息。
步骤102，获取雷达装置采集的雷达数据，从雷达数据中提取第二周围车辆行驶信息。
步骤103，根据车辆行驶环境信息以及时间信息确定融合计算模式。融合计算模式可以有多种，例如为雷达和图像数据融合模式、雷达数据单独融合模式等。车辆行驶环境信息包括天气信息等，可以从车辆的其它设备中获取相关的天气信息、时间信息等。
步骤104，基于融合计算模式对第一周围车辆行驶信息和第二周围车辆行驶信息进行融合计算。
步骤105，根据融合计算的结果进行相应地辅助操作。辅助操作可以有多种，例如，当融合计算的结果满足报警条件时，发出报警。报警可以为语音报警、声光报警等。
图2为根据本发明的汽车变道辅助方法的另一个实施例的流程示意图，如图2所示：
步骤201，获取天气信息以及时间信息。
步骤202，基于天气信息以及时间信息判断是否符合图像处理停止条件；如果是，进入步骤203，如果否，则进入步骤206。图像处理停止条件包括当前天气为下雨、下雪或雾天、当前时间为夜晚等。
步骤203，控制车载摄像装置关闭，并确定融合计算模式为雷达数据单独融合模式。
步骤204，获得与第二周围车辆行驶信息相对应的历史补偿数据。
步骤205，根据历史补偿数据对第二周围车辆行驶信息进行补偿处理，获得第二车辆行驶融合数据。
步骤206，控制车载摄像装置开启，并确定融合计算模式为雷达和图像数据融合模式。如果为雷达和图像数据融合模式，则根据第一周围车辆行驶信息和第二周围车辆行驶信息进行融合处理，获得第一车辆行驶融合数据。
步骤207，基于第一周围车辆行驶信息确定融合权重值。
步骤208，根据融合权重值以及第一周围车辆行驶信息和第二周围车辆行驶信息计算融合补偿量。
步骤209，根据融合补偿量以及第一周围车辆行驶信息和第二周围车辆行驶信息计算出车辆行驶融合数据。
在一个实施例中，基于第一周围车辆行驶信息判断目标车辆是否在右侧或左侧第一个车道内，如果是，则计算与此目标车辆对应的车辆行驶融合数据。雷达探测到的目标位置与速度分别为Sr与Vr，摄像头探测到的目标位置与速度信息分别为Sm与Vm，摄像头辨识后给出目标是否在报警车道标志位JL，该变量为0-1变量，在报警车道为1，不在报警车道为0，报警车道为车辆的右侧或左侧第一个车道；是否关闭摄像头标志位JM，该变量为0-1变量，摄像头关闭时为1，开启时为0；融合权重为Wm；融合处理后得出目标位置与速度信息为Sf与Vf；融合补偿量为Δs与Δv；历史融合补偿量Δs1与Δv1，计算公式如下所示：
Figure BDA0001661448160000111
Figure BDA0001661448160000112
Wm＝g(Sf) (1-4)；
Wm＝kSf (1-5)；
其中，C为判定目标无效的常值，工程中一般取255等，f()为上一次摄像头开启时目标位置与补偿量的对应关系函数，可以通过插值法以及历史数据获得此关系函数。g()为融合权重与上一时刻融合后的目标位置对应关系函数，该对应关系可以为正比例关系，即目标距离越近，融合权重越小，图像信息占的比重越大，Wm初始值为0。
从车辆的其它设备中获取天气、时间、环境等相关信息，判断是否为雨雾天或是黑夜等不适合图像处理的环境，如果判断为真则关闭摄像头，获取历史补偿数据，对探测到的雷达数据进行补偿，采用上述公式(1-1)、(1-3)，根据融合后的数据判断是否需要报警。如果判断为正常天气，则开启摄像头，当目标车辆靠近时，判断目标车辆是否在相应报警车道内，右侧靠近车辆，目标车辆需在右侧第一个车道(报警车道)内，左侧靠近车辆，目标车辆需在左侧第一个车道(报警车道)内，如果基于图像分析判断目标车不在报警车道内，则将该目标定为非威胁目标，将该目标进行滤除，不进行融合计算。如果基于图像分析判断目标车辆在报警车道内，则启动图像信息与雷达信息融合程序，将摄像头与毫米波雷达所探测到的信息进行融合，采用上述公式(1-1)(1-2)(1-5)，得到融合后较优的目标车辆速度与距离信息。根据融合后的数据判断目标车辆速度与距离信息是否需要报警及预设的报警规则判断是否需要报警，报警状态分为激活状态以及二级报警状态。
在一个实施例中，第一周围车辆行驶信息包括目标车辆的第一位置信息Sm、第一速度信息Vm、目标车辆的报警车道标识值JL；第二周围车辆行驶信息包括：目标车辆的第二位置信息Sr与第二速度信息Vr；获得第一车辆行驶融合数据中的第一融合位置数据为：
Sf＝(1-JL)C+JLSr+Δs (1-6)；
获得第一车辆行驶融合数据中的第一融合速度数据
Vf＝JLVr+Δv (1-7)；
其中，Δs为位置融合补偿量，Δv为速度融合补偿量，如果目标车辆在右侧或左侧第一个车道内，则设置JL为1并进行用于获得第一融合位置数据和第一融合速度数据的计算，如果目标车辆不在右侧或左侧第一个车道内，则设置JL为0并不进行此计算。
获得位置融合补偿量为：
Δs＝0.5×[(1-Wm)Sm+WmSr]-Sr (1-8)；
获得速度融合补偿量为
Δv＝0.5×[(1-Wm)Vm+WmVr]-Vr (1-9)；
Wm为融合权重。获得融合权重为：
Wm＝kSf (1-10)；
其中，k为比例系数。
在一个实施例中，获得第二车辆行驶融合数据中的第二融合位置数据为：
Sf1＝Sr+Δs1 (1-11)；
获得第二车辆行驶融合数据中的第二融合速度数据为：
Vf1＝Vr+Δv1 (1-12)；
其中，Δs1为历史位置融合补偿量，Δv1为历史速度融合补偿量。
获得历史补偿数据可以有多种方式。例如，获取第二位置信息的第一历史数据以及与此第二位置信息相对应的第一融合位置数据的第二历史数据，基于预设的算法以及第一历史数据和第二历史数据获得以第二位置信息为自变量的历史位置融合补偿量函数。在雷达数据单独融合模式下，将当前的第二位置信息作为自变量输入历史位置融合补偿量函数，获得历史位置融合补偿量。
获取第二速度信息的第三历史数据以及与此第二速度信息相对应的第一融合速度数据的第四历史数据，基于预设的算法以及第三历史数据和第四历史数据获得以第二速度信息为自变量的历史速度补偿量函数。在雷达数据单独融合模式下，将当前的第二速度信息作为自变量输入历史速度融合补偿量函数，获得历史速度融合补偿量。
预设的算法包括插值法等。插值法又称内插法，利用函数f(x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f(x)的近似值。
判断第一车辆行驶融合数据或第二车辆行驶融合数据是否满足报警条件，如果是，则发出警报。报警条件包括位置阈值、速度阈值等，如果第一车辆行驶融合数据或第二车辆行驶融合数据中的融合位置数据、融合速度数据小于位置阈值、速度阈值，则发出警报。
在一个实施例中，如图3所示，本发明提供一种汽车变道辅助系统，包括：图像处理模块33、雷达处理模块34和融合处理模块35。图像处理模块33获取车载摄像装置31采集的环境图像信息，从环境图像中提取第一周围车辆行驶信息。雷达处理模块34获取雷达装置32采集的雷达数据，从雷达数据中提取第二周围车辆行驶信息。
融合处理模块35从其它汽车设备35中获取车辆行驶环境信息，根据车辆行驶环境信息以及时间信息确定融合计算模式。融合处理模块35基于融合计算模式对第一周围车辆行驶信息和第二周围车辆行驶信息进行融合计算，根据融合计算的结果进行相应地辅助操作。
如图4所示，融合处理模块35包括：计算模式确定单元351、融合数据计算单元352和报警单元353。车辆行驶环境信息包括天气信息等。计算模式确定单元351基于天气信息以及时间信息判断是否符合图像处理停止条件，如果是，则计算模式确定单元351控制车载摄像装置关闭，并确定融合计算模式为雷达数据单独融合模式；如果否，则计算模式确定单元351控制车载摄像装置开启，并确定融合计算模式为雷达和图像数据融合模式。图像处理停止条件包括当前天气为下雨、下雪或雾天、当前时间为夜晚等。
如果为雷达和图像数据融合模式，则融合数据计算单元352根据第一周围车辆行驶信息和第二周围车辆行驶信息进行融合处理，获得第一车辆行驶融合数据。如果为雷达数据单独融合模式，则融合数据计算单元352获得与第二周围车辆行驶信息相对应的历史补偿数据，根据历史补偿数据对第二周围车辆行驶信息进行补偿处理，获得第二车辆行驶融合数据。
在一个实施例中，融合数据计算单元352基于第一周围车辆行驶信息确定融合权重值，根据融合权重值以及第一周围车辆行驶信息和第二周围车辆行驶信息计算融合补偿量。融合数据计算单元352根据融合补偿量以及第一周围车辆行驶信息和第二周围车辆行驶信息计算出车辆行驶融合数据。
融合数据计算单元352基于第一周围车辆行驶信息判断目标车辆是否在右侧或左侧第一个车道内，如果是，则计算与此目标车辆对应的车辆行驶融合数据。第一周围车辆行驶信息包括目标车辆的第一位置信息Sm、第一速度信息Vm、目标车辆的报警车道标识值JL。第二周围车辆行驶信息包括：目标车辆的第二位置信息Sr与第二速度信息Vr。
融合数据计算单元352获得第一车辆行驶融合数据中的第一融合位置数据Sf＝(1-JL)C+JLSr+Δs。融合数据计算单元352获得第一车辆行驶融合数据中的第一融合速度数据Vf＝JLVr+Δv；其中，Δs为位置融合补偿量，Δv为速度融合补偿量，如果目标车辆在右侧或左侧第一个车道内，则融合数据计算单元352设置JL为1并进行用于获得第一融合位置数据和第一融合速度数据的计算，如果目标车辆不在右侧或左侧第一个车道内，则设置JL为0并不进行此计算。
融合数据计算单元352获得位置融合补偿量Δs＝0.5×[(1-Wm)Sm+WmSr]-Sr。融合数据计算单元352获得速度融合补偿量Δv＝0.5×[(1-Wm)Vm+WmVr]-Vr；其中，Wm为融合权重。融合数据计算单元352获得融合权重Wm＝kSf；其中，k为比例系数。
融合数据计算单元352获得第二车辆行驶融合数据中的第二融合位置数据Sf1＝Sr+Δs1。融合数据计算单元352获得第二车辆行驶融合数据中的第二融合速度数据Vf1＝Vr+Δv1；其中，Δs1为历史位置融合补偿量，Δv1为历史速度融合补偿量。
融合数据计算单元352获取第二位置信息的第一历史数据以及与此第二位置信息相对应的第一融合位置数据的第二历史数据。融合数据计算单元352基于预设的算法以及第一历史数据和第二历史数据获得以第二位置信息为自变量的历史位置融合补偿量函数。在雷达数据单独融合模式下，融合数据计算单元352将当前的第二位置信息作为自变量输入历史位置融合补偿量函数，获得历史位置融合补偿量。
融合数据计算单元352获取第二速度信息的第三历史数据以及与此第二速度信息相对应的第一融合速度数据的第四历史数据。融合数据计算单元352基于预设的算法以及第三历史数据和第四历史数据获得以第二速度信息为自变量的历史速度补偿量函数。在雷达数据单独融合模式下，融合数据计算单元352将当前的第二速度信息作为自变量输入历史速度融合补偿量函数，获得历史速度融合补偿量。预设的算法包括：插值法。
报警单元353判断第一车辆行驶融合数据或第二车辆行驶融合数据是否满足报警条件，如果是，则发出警报。
在一个实施例中，本发明提供一种汽车，包括如上任一实施例中的汽车变道辅助系统。
在一个实施例中，如图5所示，提供一种汽车变道辅助系统，该系统可包括存储器51和处理器52，存储器51用于存储指令，处理器52耦合到存储器51，处理器52被配置为基于存储器51存储的指令执行实现上述的汽车变道辅助方法。
存储器51可以为高速RAM存储器、非易失性存储器(non-volatile memory)等，存储器51也可以是存储器阵列。存储器51还可能被分块，并且块可按一定的规则组合成虚拟卷。处理器52可以为中央处理器CPU，或专用集成电路ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明的汽车变道辅助方法的一个或多个集成电路。
在一个实施例中，本发明提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，指令被处理器执行时实现如上任一个实施例中的汽车变道辅助方法。
上述实施例提供的汽车变道辅助方法、系统以及汽车，从环境图像中提取第一周围车辆行驶信息，从雷达数据中提取第二周围车辆行驶信息，根据车辆行驶环境信息以及时间信息确定融合计算模式并对第一周围车辆行驶信息和第二周围车辆行驶信息进行融合计算，根据计算结果进行相应地辅助操作；采用图像数据与雷达数据融合的方式，提高了对目标车辆的探测精度；在摄像头的视频信号受夜晚、天气等因素影响时，仍然能通过历史融合数据保证具有较高的精度及识别度，可以在摄像头视频信号受影响时，关闭摄像头，降低系统功耗及处理器内存占用率。
可能以许多方式来实现本发明的方法和装置、设备。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本发明的方法和装置、设备。用于方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本发明的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本发明实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本发明的方法的机器可读指令。因而，本发明还覆盖存储用于执行根据本发明的方法的程序的记录介质。
本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。
本发明的实施例提供了A1、一种汽车变道辅助方法，包括：获取车载摄像装置采集的环境图像信息，从所述环境图像中提取第一周围车辆行驶信息；获取雷达装置采集的雷达数据，从所述雷达数据中提取第二周围车辆行驶信息；根据车辆行驶环境信息以及时间信息确定融合计算模式；基于所述融合计算模式对所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合计算；根据所述融合计算的结果进行相应地辅助操作。
A2、如A1所述的方法，其中，所述车辆行驶环境信息包括：天气信息；所述根据车辆行驶环境信息以及时间信息确定融合计算模式包括：
基于所述天气信息以及所述时间信息判断是否符合图像处理停止条件；
如果是，则控制所述车载摄像装置关闭，并确定所述融合计算模式为雷达数据单独融合模式；如果否，则控制所述车载摄像装置开启，并确定所述融合计算模式为雷达和图像数据融合模式；
其中，所述图像处理停止条件包括：当前天气为下雨、下雪或雾天、当前时间为夜晚。
A3、如A2所述的方法，其中，所述基于所述融合计算模式对所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合计算包括：
如果为雷达和图像数据融合模式，则根据所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合处理，获得第一车辆行驶融合数据；
如果为雷达数据单独融合模式，则获得与所述第二周围车辆行驶信息相对应的历史补偿数据，根据所述历史补偿数据对所述第二周围车辆行驶信息进行补偿处理，获得第二车辆行驶融合数据。
A4、如A3所述的方法，其中，所述根据所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合处理、获得第一车辆行驶融合数据包括：
基于所述第一周围车辆行驶信息确定融合权重值；
根据所述融合权重值以及所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息计算融合补偿量；
根据所述融合补偿量以及所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息计算出所述车辆行驶融合数据。
A5、如A4所述的方法，其中，
基于所述第一周围车辆行驶信息判断目标车辆是否在右侧或左侧第一个车道内，如果是，则计算与此目标车辆对应的所述车辆行驶融合数据。
A6、如A5所述的方法，其中，所述第一周围车辆行驶信息包括：目标车辆的第一位置信息Sm、第一速度信息Vm、目标车辆的报警车道标识值JL；所述第二周围车辆行驶信息包括：目标车辆的第二位置信息Sr与第二速度信息Vr；
获得所述第一车辆行驶融合数据中的第一融合位置数据
Sf＝(1-JL)C+JLSr+Δs；
获得所述第一车辆行驶融合数据中的第一融合速度数据
Vf＝JLVr+Δv；
其中，C为判定目标无效的常值，Δs为位置融合补偿量，Δv为速度融合补偿量，如果目标车辆在右侧或左侧第一个车道内，则设置JL为1并进行用于获得所述第一融合位置数据和所述第一融合速度数据的计算，如果目标车辆不在右侧或左侧第一个车道内，则设置JL为0并不进行此计算。
A7、如A6所述的方法，其中，
获得所述位置融合补偿量
Δs＝0.5×[(1-Wm)Sm+WmSr]-Sr；
获得所述速度融合补偿量
Δv＝0.5×[(1-Wm)Vm+WmVr]-Vr；
其中，Wm为融合权重。
A8、如A7所述的方法，其中，
获得所述融合权重
Wm＝kSf；
其中，k为比例系数。
A9、如A6所述的方法，其中，
获得所述第二车辆行驶融合数据中的第二融合位置数据
Sf1＝Sr+Δs1；
获得所述第二车辆行驶融合数据中的第二融合速度数据
Vf1＝Vr+Δv1；
其中，Δs1为历史位置融合补偿量，Δv1为历史速度融合补偿量。
A10、如A9所述的方法，其中，所述获得历史补偿数据包括：
获取所述第二位置信息的第一历史数据以及与此第二位置信息相对应的所述第一融合位置数据的第二历史数据；
基于预设的算法以及所述第一历史数据和所述第二历史数据获得以所述第二位置信息为自变量的历史位置融合补偿量函数；
在雷达数据单独融合模式下，将当前的第二位置信息作为自变量输入所述历史位置融合补偿量函数，获得所述历史位置融合补偿量。
A11、如A9所述的方法，其中，所述获得历史补偿数据包括：
获取所述第二速度信息的第三历史数据以及与此第二速度信息相对应的所述第一融合速度数据的第四历史数据；
基于预设的算法以及所述第三历史数据和所述第四历史数据获得以所述第二速度信息为自变量的历史速度补偿量函数；
在雷达数据单独融合模式下，将当前的第二速度信息作为自变量输入所述历史速度融合补偿量函数，获得所述历史速度融合补偿量。
A12、如A10或A11所述的方法，其中，
所述预设的算法包括：插值法。
A13、如A4所述的方法，其中，根据所述融合计算的结果进行相应地辅助操作包括：
判断所述第一车辆行驶融合数据或所述第二车辆行驶融合数据是否满足报警条件，如果是，则发出警报。
A14、如A1所述的方法，其中，
所述车载摄像装置包括：摄像头；所述雷达装置包括：毫米波雷达；
其中，在车辆左后方与右后方各放置所述毫米波雷达以及所述摄像头。
B15、一种汽车变道辅助系统，其中，包括：
图像处理模块，用于获取车载摄像装置采集的环境图像信息，从所述环境图像中提取第一周围车辆行驶信息；
雷达处理模块，用于获取雷达装置采集的雷达数据，从所述雷达数据中提取第二周围车辆行驶信息；
融合处理模块，用于根据车辆行驶环境信息以及时间信息确定融合计算模式；基于所述融合计算模式对所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合计算；根据所述融合计算的结果进行相应地辅助操作。
B16、如B15所述的系统，其中，所述车辆行驶环境信息包括：天气信息；
所述融合处理模块，包括：
计算模式确定单元，用于基于所述天气信息以及所述时间信息判断是否符合图像处理停止条件；如果是，则控制所述车载摄像装置关闭，并确定所述融合计算模式为雷达数据单独融合模式；如果否，则控制所述车载摄像装置开启，并确定所述融合计算模式为雷达和图像数据融合模式；其中，所述图像处理停止条件包括：当前天气为下雨、下雪或雾天、当前时间为夜晚。
B17、如B16所述的系统，其中，
所述融合处理模块，包括：
融合数据计算单元，用于如果为雷达和图像数据融合模式，则根据所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合处理，获得第一车辆行驶融合数据；如果为雷达数据单独融合模式，则获得与所述第二周围车辆行驶信息相对应的历史补偿数据，根据所述历史补偿数据对所述第二周围车辆行驶信息进行补偿处理，获得第二车辆行驶融合数据。
B18、如B17所述的系统，其中，
所述融合数据计算单元，用于基于所述第一周围车辆行驶信息确定融合权重值；根据所述融合权重值以及所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息计算融合补偿量；根据所述融合补偿量以及所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息计算出所述车辆行驶融合数据。
B19、如B18所述的系统，其中，
所述融合数据计算单元，用于基于所述第一周围车辆行驶信息判断目标车辆是否在右侧或左侧第一个车道内，如果是，则计算与此目标车辆对应的所述车辆行驶融合数据。
B20、如B19所述的系统，其中，所述第一周围车辆行驶信息包括：目标车辆的第一位置信息Sm、第一速度信息Vm、目标车辆的报警车道标识值JL；所述第二周围车辆行驶信息包括：目标车辆的第二位置信息Sr与第二速度信息Vr；
所述融合数据计算单元，用于获得所述第一车辆行驶融合数据中的第一融合位置数据
Sf＝(1-JL)C+JLSr+Δs；
所述融合数据计算单元，用于获得所述第一车辆行驶融合数据中的第一融合速度数据
Vf＝JLVr+Δv；
其中，C为判定目标无效的常值，Δs为位置融合补偿量，Δv为速度融合补偿量，如果目标车辆在右侧或左侧第一个车道内，则设置JL为1并进行用于获得所述第一融合位置数据和所述第一融合速度数据的计算，如果目标车辆不在右侧或左侧第一个车道内，则设置JL为0并不进行此计算。
B21、如B20所述的系统，其中，
所述融合数据计算单元，用于获得所述位置融合补偿量
Δs＝0.5×[(1-Wm)Sm+WmSr]-Sr；
所述融合数据计算单元，用于获得所述速度融合补偿量
Δv＝0.5×[(1-Wm)Vm+WmVr]-Vr；
其中，Wm为融合权重。
B22、如B20所述的系统，其中，
所述融合数据计算单元，用于获得所述融合权重
Wm＝kSf；
其中，k为比例系数。
B23、如B20所述的系统，其中，
所述融合数据计算单元，用于获得所述第二车辆行驶融合数据中的第二融合位置数据
Sf1＝Sr+Δs1；
所述融合数据计算单元，用于获得所述第二车辆行驶融合数据中的第二融合速度数据
Vf1＝Vr+Δv1；
其中，Δs1为历史位置融合补偿量，Δv1为历史速度融合补偿量。
B24、如B23所述的系统，其中，
所述融合数据计算单元，用于获取所述第二位置信息的第一历史数据以及与此第二位置信息相对应的所述第一融合位置数据的第二历史数据；基于预设的算法以及所述第一历史数据和所述第二历史数据获得以所述第二位置信息为自变量的历史位置融合补偿量函数；在雷达数据单独融合模式下，将当前的第二位置信息作为自变量输入所述历史位置融合补偿量函数，获得所述历史位置融合补偿量。
B25、如B23所述的系统，其中，
所述融合数据计算单元，用于获取所述第二速度信息的第三历史数据以及与此第二速度信息相对应的所述第一融合速度数据的第四历史数据；基于预设的算法以及所述第三历史数据和所述第四历史数据获得以所述第二速度信息为自变量的历史速度补偿量函数；在雷达数据单独融合模式下，将当前的第二速度信息作为自变量输入所述历史速度融合补偿量函数，获得所述历史速度融合补偿量。
B26、如B24或B25所述的系统，其中，
所述预设的算法包括：插值法。
B27、如B18所述的系统，其中，
所述融合处理模块，包括：
报警单元，用于判断所述第一车辆行驶融合数据或所述第二车辆行驶融合数据是否满足报警条件，如果是，则发出警报。
B28、如B15所述的系统，其中，
所述车载摄像装置包括：摄像头；所述雷达装置包括：毫米波雷达；
其中，在车辆左后方与右后方各放置所述毫米波雷达以及所述摄像头。
C29、一种汽车，其中，包括：
如B15至B28任一所述的汽车变道辅助系统。
D30、一种汽车变道辅助系统，其中，包括：
存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如A1至A14中任一项所述的方法。
E31、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被一个或多个处理器执行时实现A1至A14任意一项所述的方法的步骤。

Claims (31)

1.一种汽车变道辅助方法，其特征在于，包括：
获取车载摄像装置采集的环境图像信息，从所述环境图像中提取第一周围车辆行驶信息；
获取雷达装置采集的雷达数据，从所述雷达数据中提取第二周围车辆行驶信息；
根据车辆行驶环境信息以及时间信息确定融合计算模式；其中，所述融合计算模式包括：雷达数据单独融合模式以及雷达和图像数据融合模式；
基于所述融合计算模式对所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合计算；
根据所述融合计算的结果进行相应地辅助操作。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆行驶环境信息包括：天气信息；所述根据车辆行驶环境信息以及时间信息确定融合计算模式包括：
基于所述天气信息以及所述时间信息判断是否符合图像处理停止条件；
如果是，则控制所述车载摄像装置关闭，并确定所述融合计算模式为雷达数据单独融合模式；如果否，则控制所述车载摄像装置开启，并确定所述融合计算模式为雷达和图像数据融合模式；
其中，所述图像处理停止条件包括：当前天气为下雨、下雪或雾天、当前时间为夜晚。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述融合计算模式对所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合计算包括：
如果为雷达和图像数据融合模式，则根据所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合处理，获得第一车辆行驶融合数据；
如果为雷达数据单独融合模式，则获得与所述第二周围车辆行驶信息相对应的历史补偿数据，根据所述历史补偿数据对所述第二周围车辆行驶信息进行补偿处理，获得第二车辆行驶融合数据。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合处理、获得第一车辆行驶融合数据包括：
基于所述第一周围车辆行驶信息确定融合权重值；
根据所述融合权重值以及所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息计算融合补偿量；
根据所述融合补偿量以及所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息计算出所述车辆行驶融合数据。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，
基于所述第一周围车辆行驶信息判断目标车辆是否在右侧或左侧第一个车道内，如果是，则计算与此目标车辆对应的所述车辆行驶融合数据。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一周围车辆行驶信息包括：目标车辆的第一位置信息Sm、第一速度信息Vm、目标车辆的报警车道标识值JL；所述第二周围车辆行驶信息包括：目标车辆的第二位置信息Sr与第二速度信息Vr；
获得所述第一车辆行驶融合数据中的第一融合位置数据
Sf＝(1-JL)C+JLSr+△s；
获得所述第一车辆行驶融合数据中的第一融合速度数据
Vf＝JLVr+△v；
其中，C为判定目标无效的常值，Δs为位置融合补偿量，Δv为速度融合补偿量，如果目标车辆在右侧或左侧第一个车道内，则设置JL为1并进行用于获得所述第一融合位置数据和所述第一融合速度数据的计算，如果目标车辆不在右侧或左侧第一个车道内，则设置JL为0并不进行此计算。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，
获得所述位置融合补偿量
△s＝0.5×[(1-Wm)Sm+WmSr]-Sr；
获得所述速度融合补偿量
△v＝0.5×[(1-Wm)Vm+WmVr]-Vr；
其中，Wm为融合权重。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，
获得所述融合权重
Wm＝kSf；
其中，k为比例系数。
9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，
获得所述第二车辆行驶融合数据中的第二融合位置数据
Sf1＝Sr+△s1；
获得所述第二车辆行驶融合数据中的第二融合速度数据
Vf1＝Vr+△v1；
其中，Δs1为历史位置融合补偿量，Δv1为历史速度融合补偿量。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述获得历史补偿数据包括：
获取所述第二位置信息的第一历史数据以及与此第二位置信息相对应的所述第一融合位置数据的第二历史数据；
基于预设的算法以及所述第一历史数据和所述第二历史数据获得以所述第二位置信息为自变量的历史位置融合补偿量函数；
在雷达数据单独融合模式下，将当前的第二位置信息作为自变量输入所述历史位置融合补偿量函数，获得所述历史位置融合补偿量。
11.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述获得历史补偿数据包括：
获取所述第二速度信息的第三历史数据以及与此第二速度信息相对应的所述第一融合速度数据的第四历史数据；
基于预设的算法以及所述第三历史数据和所述第四历史数据获得以所述第二速度信息为自变量的历史速度补偿量函数；
在雷达数据单独融合模式下，将当前的第二速度信息作为自变量输入所述历史速度融合补偿量函数，获得所述历史速度融合补偿量。
12.如权利要求10或11所述的方法，其特征在于，
所述预设的算法包括：插值法。
13.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述融合计算的结果进行相应地辅助操作包括：
判断所述第一车辆行驶融合数据或所述第二车辆行驶融合数据是否满足报警条件，如果是，则发出警报。
14.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述车载摄像装置包括：摄像头；所述雷达装置包括：毫米波雷达；
其中，在车辆左后方与右后方各放置所述毫米波雷达以及所述摄像头。
15.一种汽车变道辅助系统，其特征在于，包括：
图像处理模块，用于获取车载摄像装置采集的环境图像信息，从所述环境图像中提取第一周围车辆行驶信息；
雷达处理模块，用于获取雷达装置采集的雷达数据，从所述雷达数据中提取第二周围车辆行驶信息；
融合处理模块，用于根据车辆行驶环境信息以及时间信息确定融合计算模式；其中，所述融合计算模式包括：雷达数据单独融合模式以及雷达和图像数据融合模式；基于所述融合计算模式对所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合计算；根据所述融合计算的结果进行相应地辅助操作。
16.如权利要求15所述的系统，其特征在于，所述车辆行驶环境信息包括：天气信息；
所述融合处理模块，包括：
计算模式确定单元，用于基于所述天气信息以及所述时间信息判断是否符合图像处理停止条件；如果是，则控制所述车载摄像装置关闭，并确定所述融合计算模式为雷达数据单独融合模式；如果否，则控制所述车载摄像装置开启，并确定所述融合计算模式为雷达和图像数据融合模式；其中，所述图像处理停止条件包括：当前天气为下雨、下雪或雾天、当前时间为夜晚。
17.如权利要求16所述的系统，其特征在于，
所述融合处理模块，包括：
融合数据计算单元，用于如果为雷达和图像数据融合模式，则根据所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息进行融合处理，获得第一车辆行驶融合数据；如果为雷达数据单独融合模式，则获得与所述第二周围车辆行驶信息相对应的历史补偿数据，根据所述历史补偿数据对所述第二周围车辆行驶信息进行补偿处理，获得第二车辆行驶融合数据。
18.如权利要求17所述的系统，其特征在于，
所述融合数据计算单元，用于基于所述第一周围车辆行驶信息确定融合权重值；根据所述融合权重值以及所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息计算融合补偿量；根据所述融合补偿量以及所述第一周围车辆行驶信息和所述第二周围车辆行驶信息计算出所述车辆行驶融合数据。
19.如权利要求18所述的系统，其特征在于，
所述融合数据计算单元，用于基于所述第一周围车辆行驶信息判断目标车辆是否在右侧或左侧第一个车道内，如果是，则计算与此目标车辆对应的所述车辆行驶融合数据。
20.如权利要求19所述的系统，其特征在于，所述第一周围车辆行驶信息包括：目标车辆的第一位置信息Sm、第一速度信息Vm、目标车辆的报警车道标识值JL；所述第二周围车辆行驶信息包括：目标车辆的第二位置信息Sr与第二速度信息Vr；
所述融合数据计算单元，用于获得所述第一车辆行驶融合数据中的第一融合位置数据
Sf＝(1-JL)C+JLSr+△s；
所述融合数据计算单元，用于获得所述第一车辆行驶融合数据中的第一融合速度数据
Vf＝JLVr+△v；
其中，C为判定目标无效的常值，Δs为位置融合补偿量，Δv为速度融合补偿量，如果目标车辆在右侧或左侧第一个车道内，则设置JL为1并进行用于获得所述第一融合位置数据和所述第一融合速度数据的计算，如果目标车辆不在右侧或左侧第一个车道内，则设置JL为0并不进行此计算。
21.如权利要求20所述的系统，其特征在于，
所述融合数据计算单元，用于获得所述位置融合补偿量
△s＝0.5×[(1-Wm)Sm+WmSr]-Sr；
所述融合数据计算单元，用于获得所述速度融合补偿量
△v＝0.5×[(1-Wm)Vm+WmVr]-Vr；
其中，Wm为融合权重。
22.如权利要求20所述的系统，其特征在于，
所述融合数据计算单元，用于获得所述融合权重
Wm＝kSf；
其中，k为比例系数。
23.如权利要求20所述的系统，其特征在于，
所述融合数据计算单元，用于获得所述第二车辆行驶融合数据中的第二融合位置数据
Sf1＝Sr+△s1；
所述融合数据计算单元，用于获得所述第二车辆行驶融合数据中的第二融合速度数据
Vf1＝Vr+△v1；
其中，Δs1为历史位置融合补偿量，Δv1为历史速度融合补偿量。
24.如权利要求23所述的系统，其特征在于，
所述融合数据计算单元，用于获取所述第二位置信息的第一历史数据以及与此第二位置信息相对应的所述第一融合位置数据的第二历史数据；基于预设的算法以及所述第一历史数据和所述第二历史数据获得以所述第二位置信息为自变量的历史位置融合补偿量函数；在雷达数据单独融合模式下，将当前的第二位置信息作为自变量输入所述历史位置融合补偿量函数，获得所述历史位置融合补偿量。
25.如权利要求23所述的系统，其特征在于，
所述融合数据计算单元，用于获取所述第二速度信息的第三历史数据以及与此第二速度信息相对应的所述第一融合速度数据的第四历史数据；基于预设的算法以及所述第三历史数据和所述第四历史数据获得以所述第二速度信息为自变量的历史速度补偿量函数；在雷达数据单独融合模式下，将当前的第二速度信息作为自变量输入所述历史速度融合补偿量函数，获得所述历史速度融合补偿量。
26.如权利要求24或25所述的系统，其特征在于，
所述预设的算法包括：插值法。
27.如权利要求18所述的系统，其特征在于，
所述融合处理模块，包括：
报警单元，用于判断所述第一车辆行驶融合数据或所述第二车辆行驶融合数据是否满足报警条件，如果是，则发出警报。
28.如权利要求15所述的系统，其特征在于，
所述车载摄像装置包括：摄像头；所述雷达装置包括：毫米波雷达；
其中，在车辆左后方与右后方各放置所述毫米波雷达以及所述摄像头。
29.一种汽车，其特征在于，包括：
如权利要求15至28任一所述的汽车变道辅助系统。
30.一种汽车变道辅助系统，其特征在于，包括：
存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如权利要求1至14中任一项所述的方法。
31.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被一个或多个处理器执行时实现权利要求1至14任意一项所述的方法的步骤。
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