CN108860166A - 无人驾驶汽车事故发生处理系统及处理方法 - Google Patents

无人驾驶汽车事故发生处理系统及处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108860166A
CN108860166A CN201810491251.2A CN201810491251A CN108860166A CN 108860166 A CN108860166 A CN 108860166A CN 201810491251 A CN201810491251 A CN 201810491251A CN 108860166 A CN108860166 A CN 108860166A
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
accident
terminal
vehicle
module
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810491251.2A
Other languages
English (en)
Inventor
刘知迪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wenzhou Maid Technology Co Ltd
Original Assignee
Wenzhou Maid Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wenzhou Maid Technology Co Ltd filed Critical Wenzhou Maid Technology Co Ltd
Priority to CN201810491251.2A priority Critical patent/CN108860166A/zh
Publication of CN108860166A publication Critical patent/CN108860166A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/02—Ensuring safety in case of control system failures, e.g. by diagnosing, circumventing or fixing failures
    • B60W50/0205—Diagnosing or detecting failures; Failure detection models
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
    • G07C5/0841—Registering performance data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/021—Services related to particular areas, e.g. point of interest [POI] services, venue services or geofences
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H04W4/44—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for communication between vehicles and infrastructures, e.g. vehicle-to-cloud [V2C] or vehicle-to-home [V2H]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明属于无人驾驶汽车领域，具体涉及无人驾驶汽车事故发生处理系统及处理方法。包括云端、事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心。本发明通过联网交通事故内所有记录该事件有效范围和有效时间段内的多维数据记录，并且对数据进行初步分析分类，形成模拟还原现场，可以避免通过人力分析大量数据，减少了信息处理的时间。相较于现有处理方法，收集的数据不仅包含黑匣子载体本身的信息，也包含了周围相邻的其他车辆、路人手机、道路监控、以及导航数据、交通信号灯等，证据更加完整。通过联网可第一时间传输至交通部门和保险公司，交通部门和保险公司可以更加及时得处理。

Description

无人驾驶汽车事故发生处理系统及处理方法
技术领域
本发明属于无人驾驶汽车领域，具体涉及无人驾驶汽车事故发生处理系统及处理方法。
背景技术
无人驾驶汽车时代即将正式来临，人们对无人驾驶汽车充满期待。无人驾驶汽车的优点是安全性较人为驾驶大幅提高，但仍然存在一些可能发生事故的隐患。比如：1.无人驾驶系统的稳定；2：导航和精确定位的精准度；3.自适应巡航系统或测距系统的精准；4.车联网系统的稳定，此外还有夜视系统、前置视觉系统、环视系统等等。在大多数情况下，自动化可能比驾驶员更快地做出正确的决定，但是如果失败的后果也是更加的不堪设想，事故发生后，无人驾驶汽车交通事故的鉴定，将存在极大隐患。当无人驾驶汽车发生交通事故的时候，法庭上怎么判就成了难题，让消费者负责，让汽车公司负责，还是要让算法工程师来负责，责任人已经完全不明确了。对于保险公司来说，车辆自动驾驶中出了事故，又以什么作为索赔证据呢，现场的各方面记录取证，将在很大程度上决定司法的公正和保险赔偿的责任。
目前，对无人驾驶汽车相关的研究主要关注在如何防止无人驾驶汽车发生事故，但是对无人驾驶汽车发生事故之后取证处理的相关研究却是缺乏的。
发明内容
本发明针对上述问题，提供一种无人驾驶汽车事故发生处理系统及处理方法。
本发明所采取的的技术方案如下：无人驾驶汽车事故发生处理系统，包括云端、事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心；
所述云端，包括信息接收模块、信息处理模块、信息发送模块、信息比较模块、模拟还原模块；
所述信息接收模块通过网络连接事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心，接收事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心的信息；
所述信息处理模块连接信息接收模块、信息发送模块、信息比较模块、模拟还原模块；
所述信息发送模块通过网络连接事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心，向事故车辆行车记录终端、事故发生前后一定时间内离发生事故的车辆一定范围内的附近车辆行车记录终端和移动终端发送信息收集的指令，以及向城市道路管理中心发送收集事故发生前后一定时间内离发生事故的车辆一定范围内交通信号灯和监控终端的信息以及离发生事故的车辆一定范围内的电子地图的指令；
所述信息比较模块通过比较事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心传输来的文字信息得出信息冲突点；
所述模拟还原模块在基于电子地图通过添加各个终端的位置或位移路线以及相应时间点上的相应信息形成模拟还原现场。
事故汽车设有处理器，所述处理器连接行车记录终端、网络通信模块，所述行车记录终端包括车载导航、行车摄像、道路安全识别系统、汽车黑匣子中的一种或多种，所述行车记录终端将数据信息传输至处理器，所述处理器将数据信息以及车辆信息形成数据包裹并进行标注来源信息，然后通过网络通信模块传输至向云端，车辆信息包括车牌号、发动机型号、车辆的品牌型号。
所述附近车辆设有处理器，所述处理器连接行车记录终端、网络通信模块，所述行车记录终端包括车载导航、行车摄像、道路安全识别系统、汽车黑匣子中的一种或多种，所述行车记录终端将数据信息传输至处理器，所述处理器将数据信息以及车辆信息形成数据包裹并进行标注来源信息，然后通过网络通信模块传输至向云端，车辆信息包括车牌号、发动机型号、车辆的品牌型号。
所述移动终端，包含事故发生前后一定时间内离发生事故的车辆一定范围内的联网移动终端，所述移动终端通过用户自愿或主动向云端提交数据，所述移动终端向云端提交的数据为移动终端内导航软件的导航数据、拍摄视频、拍摄图片中的一种或多种，所述云端通过移动终端用户同意云端读取移动终端内存或移动终端用户主动上传至云端的方式收集信息。
所述信息发送模块向离事故发生地一定范围内的移动终端发送事故信息。
一种通过上述的无人驾驶汽车事故发生处理系统处理的方法，包括以下步骤：
（1）事故发生后，事故车辆向云端传输事故发生时间、位置、车辆自损报告、车辆信息；
（2）收到信号后，以该位置为坐标中心，以该时间为时间轴心，信息处理模块筛选事故发生前后一定时间内离发生事故的车辆一定范围内的附近车辆行车记录终端、移动终端、交通信号灯、监控终端；
（3）所述信息发送模块向事故车辆的车辆行车记录终端、信息处理模块筛选后的附近车辆行车记录终端和移动终端发送收集信息的指令，以及向城市道路管理中心发送收集事故发生前后一定时间内离发生事故的车辆一定范围内交通信号灯和监控终端的信息的指令；
（4）对事故车辆的行车记录进行分析，查找车辆是否出现故障，若查找到车辆故障则按步骤（5）进行，若未查到车辆出现故障则继续步骤（6）-（8）；
（5）根据车辆故障生成可能发生发生的事故信息与实际事故信息进行匹配，若匹配，则该事故故障为事故发生原因，结束数据分析处理并生成事故报告，若不匹配，则将记录该车辆故障并排除该车辆故障为事故原因，并回到步骤（4）；
（6）将所有收集来的信息进行分级，以接近事故发生位置以及时间的为高等级；
（7）根据这些数据，所述信息比较模块对获取的文字信息从高等级开始进行比较，获取信息冲突点，根据信息冲突点进行生成可能发生的事故信息与实际事故信息进行匹配，若匹配，则该信息冲突点的相关方为事故原因主要检查目标，结束数据分析处理并生成事故报告，若不匹配则继续步骤（8）；
（8）所述模拟还原模块在基于电子地图通过添加各个终端的位置或位移路线以及相应时间点上的相应信息形成模拟还原现场。
所述模拟还原模块在基于电子地图通过添加各个终端的位置或位移路线以及相应时间点上的信息冲突点相关信息以及视频和/或图片信息形成模拟还原现场。
所述模拟还原现场为若干时间点的现场还原图组合形成的动画视频，所述现场还原图为若干层级信息组合，其中电子地图为第一层信息，通过各个终端的位置或位移路线所构成的模拟终端为各个第二层信息，对应各个终端的信息冲突点相关信息、视频和/或图片信息形成对应的第三层信息。
所述云端包括图像识别模块，所述图像识别模块通过识别视频和/或图片信息中的车牌号将视频和/或图片归类为重要图像信息和次重要图像信息，重要图像信息和次重要图像信息作为两个第三层信息分别添加在模拟还原现场。
所述信息冲突点分为三类，第一类为信息冲突点的终端仅有两个，第二类为信息冲突点的终端不止两个但只有一个终端的信息与其它终端的信息不同，第三类为信息冲突点的终端不止两个但至少两个与其它终端的信息不同，三类信息冲突点通过三种颜色的字体表示。
本发明的有益效果如下：本发明通过联网交通事故内所有记录该事件有效范围和有效时间段内的多维数据记录，并且对数据进行初步分析分类，形成模拟还原现场，可以避免通过人力分析大量数据，减少了信息处理的时间。相较于现有处理方法，收集的数据不仅包含黑匣子载体本身的信息，也包含了周围相邻的其他车辆、路人手机、道路监控、以及导航数据、交通信号灯等，证据更加完整。通过联网可第一时间传输至交通部门和保险公司，交通部门和保险公司可以更加及时得处理。
附图说明
图1为无人驾驶汽车事故发生处理系统的信息收集示意图。
图2为无人驾驶汽车事故发生处理系统取证方法的流程示意图。
图3为现场还原图的示意图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施例，可以更好地说明本发明。
无人驾驶汽车事故发生处理系统，包括云端、事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心；
所述云端，包括信息接收模块、信息处理模块、信息发送模块、信息比较模块、模拟还原模块；
所述信息接收模块通过网络连接事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心，接收事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心的信息；
所述信息处理模块连接信息接收模块、信息发送模块、信息比较模块、模拟还原模块；
所述信息发送模块通过网络连接事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心，向事故车辆行车记录终端、事故发生前后一定时间内离发生事故的车辆一定范围内的附近车辆行车记录终端和移动终端发送信息收集的指令，以及向城市道路管理中心发送收集事故发生前后一定时间内离发生事故的车辆一定范围内交通信号灯和监控终端的信息以及离发生事故的车辆一定范围内的电子地图的指令；
所述信息比较模块通过比较事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心传输来的文字信息得出信息冲突点；
所述模拟还原模块在基于电子地图通过添加各个终端的位置或位移路线以及相应时间点上的相应信息形成模拟还原现场。
事故汽车设有处理器，所述处理器连接行车记录终端、网络通信模块，所述行车记录终端包括车载导航、行车摄像、道路安全识别系统、汽车黑匣子中的一种或多种，所述行车记录终端将数据信息传输至处理器，所述处理器将数据信息以及车辆信息形成数据包裹并进行标注来源信息，然后通过网络通信模块传输至向云端，车辆信息包括车牌号、发动机型号、车辆的品牌型号。
可以采用多种方法获取无人驾驶车辆的行驶信息。其中，行驶信息包括经驶的道路信息、碰撞传感信息、车况信息以及操控信息。道路信息可以包括交通标志信息、道路的标识信息、道路拥堵程度信息、道路属性信息，例如道路名称、与当前行驶的道路连接的其他道路的位置和走向等。道路信息还可以包括在无人驾驶车辆周边行驶的车辆信息，具体地，可以例如包括无人驾驶车辆周边的车辆的速度信息，其他车辆与无人驾驶车辆的距离信息等。道路信息可以包括道路图像数据和周边车辆的视频数据。碰撞传感信息可以包括无人驾驶车辆在发生碰撞时产生的碰撞信 息，具体可以包括碰撞持续的时间、碰撞程度、碰撞力等，可以通过 无人驾驶车辆的碰撞检测装置获取。车况信息可以是无人驾驶车辆的状况信息，包括油箱状态、仪表 盘状态、方向盘状态、制动系统状态、加速器状态、发动机状态、胎压状态等。操控信息可以是无人驾驶车辆的驾驶行为信息，包括制动 操作信息、加速操作信息、换挡手柄的操作信息、方向盘的操作信息等。
可以直接与车辆上的各传感器进行通信连接，可以采用如下方式获取车辆的行驶信息：获取与行驶信息相关的传感器探测到的信息。与行驶信息相关的传感器可以包括与道路信息相关的传感器、与碰撞传感信息相关的传感器、与车况信息相关的传感器、与操控信息相关的传感器。传感器可以包括图像传感器、力学传感器、速度传感器、加速度传感器、温度传感器、距离传感器等。可以接收车载摄像头和车载激光雷达采集的道路信息，获取碰撞传感器探测到的碰撞传感信息。可以获取以下至少一个传感器探测到的车况信息：用于检测制动装置工况的传感器、用于检测车载电池工况的传感器、用于检测燃油状况的传感器、用于检测方向盘状况的传感器、用于检测发动机状况的传感器、速度传感器、加速度传感器。举例而言，可以获取用于检测制动装置工况的传感器探测到的制动装置的状 态信息，在具体的实现中，可以利用刹车传感器探测刹车部件是否灵敏，并将探测得到的结果发送至云端，作为无人驾驶车辆的相关数据信息。
可以获取以下至少一个传感器探测到的操控信息：用于检测方向 盘操作的传感器、用于检测制动装置操作的传感器、用于检测加速器操作的传感器、用于检测离合器操作的传感器、用于检测换挡手柄操作的传感器。举例而言，可以利用用于检测方向盘操作的传感器探测方向盘的操作信息，在实际场景中可以利用与方向盘连接的力学传感器探测方向盘的操作数据并发送至上述电子设备。
还可以通过读取车载ECU发出的操控指令，作为上述行驶信息中的操控信息。在无人驾驶车辆中，车载ECU可以对采集到的信号进行运算，根据运算结果发出操控指令，车辆对应的部件根据操控指令进行相应的操作。例如，车载ECU在通过摄像头采集到前方的交通信号灯为红灯时，可以经过运算处理向制动装置 发出制动指令，制动装置根据制动指令执行制动操作。
所述附近车辆行车记录终端，为事故发生前后一定时间内（如一分钟内）离发生事故的车辆一定范围内（如50米）的车辆内的行车记录终端，所述附近车辆设有处理器，所述处理器连接行车记录终端、网络通信模块，所述行车记录终端包括车载导航、行车摄像、道路安全识别系统、汽车黑匣子中的一种或多种，所述行车记录终端将数据信息传输至处理器，所述处理器将数据信息以及车辆信息形成数据包裹并进行标注来源信息，然后通过网络通信模块传输至向云端，车辆信息包括车牌号、发动机型号、车辆的品牌型号。
车辆信息可以用于身份校验、车主查询，通过车辆的品牌型号可以用于构建车辆模型，直接用于模拟现场还原。
处理器可以将一辆车上的所有行车记录终端相关数据进行打包标注来源，使云端数据更易整理。
所述移动终端，包含事故发生前后一定时间内离发生事故的车辆一定范围内的联网移动终端，所述移动终端通过用户自愿或主动向云端提交数据，所述移动终端向云端提交的数据为移动终端内导航软件的导航数据、拍摄视频、拍摄图片中的一种或多种，所述云端通过移动终端用户同意云端读取移动终端内存或移动终端用户主动上传至云端的方式收集信息。所述移动终端包括但不限于手机、笔记本电脑、平板、车载导航。所述移动终端向云端提交的数据为移动终端内导航软件的导航数据、拍摄视频、拍摄图片中的一种或多种。所述云端可以通过移动终端加载预置客户端，用户同意云端读取移动终端内存，或移动终端用户主动上传至云端的方式收集信息。导航信息、拍摄视频、拍摄图片可以通过用户自愿同意云端读取并上传相关信息，可受到一定限制，即在事故发生一定时间内一定距离内所产生的导航信息、拍摄视频、拍摄图片。也可以云端向相关用户发出请求，通过加载预置的客户端或发送短信实现发出让用户上传信息的请求，也可以收集社交网上公开的信息，通过发布时间、发布地址进行筛选。
所述信息发送模块向离事故发生地一定范围内的移动终端发送事故信息。移动终端可以设有相应的APP，也可以将相应功能搭载在现有若干品牌的导航软件，这样可以作为车祸事故提醒软件，使距离事故发生地还有一定距离的用户避开因为事故发生造成的拥堵路段，而对于较近的移动终端用户，可以通过移动终端平台发出上次相关信息的请求。这样使系统的作用更多，同时移动终端平台的用户占有率相对提高。
移动终端内导航软件可以为现有的若干种品牌的导航软件，其导航数据可以用于对比排查是否为导航软件的误导责任。
一种通过上述的无人驾驶汽车事故发生处理系统处理的方法，包括以下步骤：
（1）事故发生后，事故车辆向云端传输事故发生时间、位置、车辆自损报告、车辆信息；
（2）收到信号后，以该位置为坐标中心，以该时间为时间轴心，信息处理模块筛选事故发生前后一定时间内离发生事故的车辆一定范围内的附近车辆行车记录终端、移动终端、交通信号灯、监控终端；
（3）所述信息发送模块向事故车辆的车辆行车记录终端、信息处理模块筛选后的附近车辆行车记录终端和移动终端发送收集信息的指令，以及向城市道路管理中心发送收集事故发生前后一定时间内离发生事故的车辆一定范围内交通信号灯和监控终端的信息的指令；
（4）对事故车辆的行车记录进行分析，查找车辆是否出现故障，若查找到车辆故障则按步骤（5）进行，若未查到车辆出现故障则继续步骤（6）-（8）；
（5）根据车辆故障生成可能发生发生的事故信息与实际事故信息进行匹配，若匹配，则该事故故障为事故发生原因，结束数据分析处理并生成事故报告，若不匹配，则将记录该车辆故障并排除该车辆故障为事故原因，并回到步骤（4）；
（6）将所有收集来的信息进行分级，以接近事故发生位置以及时间的为高等级；
（7）根据这些数据，所述信息比较模块对获取的文字信息从高等级开始进行比较，获取信息冲突点，根据信息冲突点进行模拟事故现场，将模拟事故现场所发生的事故信息与实际事故信息进行匹配，若匹配，则该信息冲突点的相关方为事故原因主要检查目标，结束数据分析处理并生成事故报告，若不匹配则继续步骤（8）；
（8）所述模拟还原模块在基于电子地图通过添加各个终端的位置或位移路线以及相应时间点上的相应信息形成模拟还原现场。
其中，步骤（4）中，车辆是否出现故障可以通过判断上述获得的车辆相关信息是否满足车辆状态正常的预设状态。
其中，步骤（5）中，根据车辆故障生成可能发生发生的事故信息可以通过记录以往车祸事故发生原因和发生结果的大数据分析，也可以通过三维动态生成，根据车辆故障而导致的车辆可能异常行驶路径进行模拟现场还原，匹配的内容为碰撞发生前一刻可能的车辆转向角度、车速、车辆行驶方向等车辆状态，匹配达到一定百分比则为通过。如果事故车辆为至少两辆车，则同时分析所有车辆的车辆状态。
其中，步骤（7）中，信息冲突点就是两条或两条以上关于用一个事件的信息描述为相互冲突的，比如事故车辆的导航系统引导车辆左拐，而左侧后方车辆没有识别事故车辆的左拐指示灯，那么这个就是冲突点，再比如该道路要求限速为50Km/h，而车辆的行驶速度为65Km/h。所述信息冲突点分为三类，第一类为信息冲突点的终端仅有两个，第二类为信息冲突点的终端不止两个但只有一个终端的信息与其它终端的信息不同，第三类为信息冲突点的终端不止两个但至少两个与其它终端的信息不同。第一类信息冲突点和第三类信息冲突点可以根据每个终端发生故障生成可能事故结果并进行匹配。第二类信息说明问题极大可能出现在不同的那个终端里，优先生成可能性最大的终端进行匹配，不匹配后再生成其它终端进行匹配。根据车辆故障生成可能发生发生的事故信息可以通过记录以往车祸事故发生原因和发生结果的大数据分析，也可以通过三维动态生成，根据车辆故障而导致的车辆可能异常行驶路径进行模拟现场还原，匹配的内容为碰撞发生前一刻可能的车辆转向角度、车速、车辆行驶方向等车辆状态，匹配达到一定百分比则为通过。
其中，步骤（8）中，所述模拟还原模块在基于电子地图通过添加各个终端的位置或位移路线以及相应时间点上的信息冲突点相关信息以及视频和/或图片信息形成模拟还原现场。
如图3所示，所述模拟还原现场为若干时间点的现场还原图组合形成的动画视频，可以根据时间分级（5秒、10秒、1分钟）形成不同等级的动画视频，以接近事故发生时间的为高等级，高等级的时间密度大于低等级的时间密度，如高等级的时间密度设置为50个现场还原图每秒，而低等级的时间密度设置为10个现场还原图每秒。每个现场还原图为对应时间点的若干层级信息组合，其中电子地图为第一层信息，通过各个终端的位置或位移路线所构成的模拟终端为各个第二层信息，对应各个终端的信息冲突点相关信息、视频和/或图片信息形成对应的第三层信息。三层信息可以选择同时隐藏或同时出现，便于观察分析。
所述云端包括图像识别模块，所述图像识别模块通过识别视频和/或图片信息中的车牌号将视频和/或图片归类为重要图像信息和次重要图像信息，重要图像信息即带有事故车辆的车牌号，次重要图像信息即不带有事故车辆的车牌号。重要图像信息和次重要图像信息作为两个第三层信息分别添加在模拟还原现场。重要图像信息可以只添加在高等级的动画视频所对应的现场还原图中。
识别车辆图像得出车牌信息具体过程如下：
(1)车牌定位，该步骤，具体通过以下方法实现：
1)车辆图像边缘检测。对当前帧的车辆图像进行sobel竖直边缘检测，得到图像在竖直方向上的纹理；
2)形态学处理。对上一步骤得到的边缘图像进行水平方向竖直方向的形态学运算，让车牌纹理区域形成连通区域；
3)车牌区域筛选。对多个连通区域进行尺寸筛选，选择那些符合车牌特征的连通区域再做进一步分析；
4)伪车牌过滤。对步骤筛选到的图像区域进行字符查找分析，判定其是否包含车牌，把不包含车牌的区域滤除；
(2)车牌图像预处理，对车牌图像进行去模糊及对比度增强处理；
(3)车牌倾斜校正；
(4)车牌的精确切割；
(5)车牌字符切割；
(6)车牌字符识别。
对于视频信息，将视频信息分割为每帧图像进行识别，在一个时间段内至少有3/4的图像识别出与事故车牌相差少于或等于2个字符，则该时间段的视频信息作为重要图像信息，而其它时间段的视频作为次重要图像信息。对应照片信息，识别出与事故车牌相差少于或等于1个字符，则作为重要图像信息，否则作为次重要图像信息。
一个终端下的信息可以设置为同时隐藏或出现，第三层信息中，重要图像信息、次重要图像信息、冲突信息可作为三类型信息，可以设置同时隐藏或出现，这样分析模拟还原现场可以更加清楚、简要。
相关的数据可以由云端传输到交通部门，交通部门可以根据这些信息对事故进行定责，之后可以传输到保险公司，保险公司可以通过这些数据进行赔偿，可以传输到汽车生产厂家，厂家可以根据这些数据对汽车进行优化。
本发明可以通过系统快速搜集事故证据，并进行初步的数据处理和事故原因查找，对于系统可以查到的事故原因，可以提供事故报告，经人工校验排除后最终确定事故原因，如果查找错误，则命令系统排除相关原因后重新查找。在系统实在无法查找到事故原因，还能够给出事故车辆的故障信息、相关方的信息冲突点以及模拟还原现场，有利于人为查找事故原因。
以上所述仅为本发明的一种实施例，并非用来限制本发明的保护范围；本发明的保护范围由权利要求书中的权利要求限定，并且凡是依发明所作的等效变化与修改，都在本发明专利的保护范围之内。

Claims (10)

1.无人驾驶汽车事故发生处理系统，其特征在于：包括云端、事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心；
所述云端，包括信息接收模块、信息处理模块、信息发送模块、信息比较模块、模拟还原模块；
所述信息接收模块通过网络连接事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心，接收事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心的信息；
所述信息处理模块连接信息接收模块、信息发送模块、信息比较模块、模拟还原模块；
所述信息发送模块通过网络连接事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心，向事故车辆行车记录终端、事故发生前后一定时间内离发生事故的车辆一定范围内的附近车辆行车记录终端和移动终端发送信息收集的指令，以及向城市道路管理中心发送收集事故发生前后一定时间内离发生事故的车辆一定范围内交通信号灯和监控终端的信息以及离发生事故的车辆一定范围内的电子地图的指令；
所述信息比较模块通过比较事故车辆行车记录终端、附近车辆行车记录终端、移动终端、城市道路管理中心传输来的文字信息得出信息冲突点；
所述模拟还原模块在基于电子地图通过添加各个终端的位置或位移路线以及相应时间点上的相应信息形成模拟还原现场。
2.根据权利要求1所述无人驾驶汽车事故发生处理系统，其特征在于：事故汽车设有处理器，所述处理器连接行车记录终端、网络通信模块，所述行车记录终端包括车载导航、行车摄像、道路安全识别系统、汽车黑匣子中的一种或多种，所述行车记录终端将数据信息传输至处理器，所述处理器将数据信息以及车辆信息形成数据包裹并进行标注来源信息，然后通过网络通信模块传输至向云端，车辆信息包括车牌号、发动机型号、车辆的品牌型号。
3.根据权利要求1所述无人驾驶汽车事故发生处理系统，其特征在于：所述附近车辆设有处理器，所述处理器连接行车记录终端、网络通信模块，所述行车记录终端包括车载导航、行车摄像、道路安全识别系统、汽车黑匣子中的一种或多种，所述行车记录终端将数据信息传输至处理器，所述处理器将数据信息以及车辆信息形成数据包裹并进行标注来源信息，然后通过网络通信模块传输至向云端，车辆信息包括车牌号、发动机型号、车辆的品牌型号。
4.根据权利要求1所述无人驾驶汽车事故发生处理系统，其特征在于：所述移动终端，包含事故发生前后一定时间内离发生事故的车辆一定范围内的联网移动终端，所述移动终端通过用户自愿或主动向云端提交数据，所述移动终端向云端提交的数据为移动终端内导航软件的导航数据、拍摄视频、拍摄图片中的一种或多种，所述云端通过移动终端用户同意云端读取移动终端内存或移动终端用户主动上传至云端的方式收集信息。
5.根据权利要求4所述无人驾驶汽车事故发生处理系统，其特征在于：所述信息发送模块向离事故发生地一定范围内的移动终端发送事故信息。
6.一种通过权利要求1-5任一项所述的无人驾驶汽车事故发生处理系统处理的方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）事故发生后，事故车辆向云端传输事故发生时间、位置、车辆自损报告、车辆信息；
（2）收到信号后，以该位置为坐标中心，以该时间为时间轴心，信息处理模块筛选事故发生前后一定时间内离发生事故的车辆一定范围内的附近车辆行车记录终端、移动终端、交通信号灯、监控终端；
（3）所述信息发送模块向事故车辆的车辆行车记录终端、信息处理模块筛选后的附近车辆行车记录终端和移动终端发送收集信息的指令，以及向城市道路管理中心发送收集事故发生前后一定时间内离发生事故的车辆一定范围内交通信号灯和监控终端的信息的指令；
（4）对事故车辆的行车记录进行分析，查找车辆是否出现故障，若查找到车辆故障则按步骤（5）进行，若未查到车辆出现故障则继续步骤（6）-（8）；
（5）根据车辆故障生成可能发生发生的事故信息与实际事故信息进行匹配，若匹配，则该事故故障为事故发生原因，结束数据分析处理并生成事故报告，若不匹配，则将记录该车辆故障并排除该车辆故障为事故原因，并回到步骤（4）；
（6）将所有收集来的信息进行分级，以接近事故发生位置以及时间的为高等级；
（7）根据这些数据，所述信息比较模块对获取的文字信息从高等级开始进行比较，获取信息冲突点，根据信息冲突点进生成可能发生的事故信息与实际事故信息进行匹配，若匹配，则该信息冲突点的相关方为事故原因主要检查目标，结束数据分析处理并生成事故报告，若不匹配则继续步骤（8）；
（8）所述模拟还原模块在基于电子地图通过添加各个终端的位置或位移路线以及相应时间点上的相应信息形成模拟还原现场。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述模拟还原模块在基于电子地图通过添加各个终端的位置或位移路线以及相应时间点上的信息冲突点相关信息以及视频和/或图片信息形成模拟还原现场。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：所述模拟还原现场为若干时间点的现场还原图组合形成的动画视频，所述现场还原图为若干层级信息组合，其中电子地图为第一层信息，通过各个终端的位置或位移路线所构成的模拟终端为各个第二层信息，对应各个终端的信息冲突点相关信息、视频和/或图片信息形成对应的第三层信息。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于：所述云端包括图像识别模块，所述图像识别模块通过识别视频和/或图片信息中的车牌号将视频和/或图片归类为重要图像信息和次重要图像信息，重要图像信息和次重要图像信息作为两个第三层信息分别添加在模拟还原现场。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：所述信息冲突点分为三类，第一类为信息冲突点的终端仅有两个，第二类为信息冲突点的终端不止两个但只有一个终端的信息与其它终端的信息不同，第三类为信息冲突点的终端不止两个但至少两个与其它终端的信息不同，三类信息冲突点通过三种颜色的字体表示。
CN201810491251.2A 2018-05-21 2018-05-21 无人驾驶汽车事故发生处理系统及处理方法 Pending CN108860166A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810491251.2A CN108860166A (zh) 2018-05-21 2018-05-21 无人驾驶汽车事故发生处理系统及处理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810491251.2A CN108860166A (zh) 2018-05-21 2018-05-21 无人驾驶汽车事故发生处理系统及处理方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108860166A true CN108860166A (zh) 2018-11-23

Family

ID=64333133

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810491251.2A Pending CN108860166A (zh) 2018-05-21 2018-05-21 无人驾驶汽车事故发生处理系统及处理方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108860166A (zh)

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109640054A (zh) * 2018-12-28 2019-04-16 福建工程学院 一种基于区块链技术的非机动车辆占用快车道的监测方法
CN109979196A (zh) * 2019-03-23 2019-07-05 闽南理工学院 一种智能交通大数据处理系统
CN110047286A (zh) * 2019-04-20 2019-07-23 深圳市元征科技股份有限公司 一种车辆事故分析方法及装置
CN110116687A (zh) * 2019-04-16 2019-08-13 惠州市德赛西威智能交通技术研究院有限公司 一种车祸责任判定及处理系统和汽车
CN110147946A (zh) * 2019-04-30 2019-08-20 深圳市元征科技股份有限公司 一种数据分析方法及装置
CN110276959A (zh) * 2019-06-26 2019-09-24 奇瑞汽车股份有限公司 交通事故的处理方法、装置及存储介质
CN110503742A (zh) * 2019-08-12 2019-11-26 杭州鸿晶自动化科技有限公司 一种信息处理系统
CN110782670A (zh) * 2019-11-05 2020-02-11 北京汽车集团有限公司 基于数据融合的场景还原方法、车辆云平台及存储介质
CN110837576A (zh) * 2019-11-18 2020-02-25 英业达科技有限公司 交通事故行车记录影像收集系统及其方法
CN111583447A (zh) * 2020-04-30 2020-08-25 深圳市元征科技股份有限公司 事故车辆信息记录方法及相关装置
CN111667601A (zh) * 2019-03-07 2020-09-15 通用汽车环球科技运作有限责任公司 用于获取事件相关数据的方法和设备
CN112053581A (zh) * 2019-06-05 2020-12-08 南宁富桂精密工业有限公司 停车场寻车方法、电子装置、汽车及存储介质
CN113450474A (zh) * 2021-06-28 2021-09-28 通视(天津)信息技术有限公司 行车视频数据的处理方法、装置以及电子设备
CN113924606A (zh) * 2019-11-22 2022-01-11 华为技术有限公司 用于交通事故信息收集的设备和方法
CN114333382A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 智道网联科技(北京)有限公司 一种道路预警方法和装置
WO2023174026A1 (zh) * 2022-03-14 2023-09-21 陈潇潇 智能驾驶发生意外的独立证据和完整事实的记录方法
CN118097966A (zh) * 2024-04-09 2024-05-28 经智信息科技(山东)有限公司 一种基于图像处理的交通事故取证方法和系统

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103164884A (zh) * 2011-12-16 2013-06-19 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 汽车安全黑匣子系统
US20130285803A1 (en) * 2012-04-25 2013-10-31 Industrial Technology Research Institute Cooperative event data record system and method
CN103824346A (zh) * 2014-02-17 2014-05-28 深圳市宇恒互动科技开发有限公司 行车记录及重现方法和系统
CN105046731A (zh) * 2015-06-25 2015-11-11 西安理工大学 事故现场虚拟多关注视角转换的三维动态再现方法
CN105336207A (zh) * 2015-12-04 2016-02-17 黄左宁 车辆记录仪和公安综合监管系统
CN105679017A (zh) * 2016-01-27 2016-06-15 福建工程学院 一种轻微交通事故辅助取证的方法及系统
CN105828020A (zh) * 2015-01-04 2016-08-03 中国移动通信集团辽宁有限公司 一种基于车联网的事故还原控制方法及系统
CN105975721A (zh) * 2016-05-27 2016-09-28 大连楼兰科技股份有限公司 事故重现碰撞仿真建立方法及基于车辆实时运动状态的事故重现碰撞仿真方法
CN106790367A (zh) * 2016-11-15 2017-05-31 山东省科学院自动化研究所 大数据处理的车辆安全隐患预警和事故重现系统及方法
CN206921146U (zh) * 2017-05-22 2018-01-23 深圳市彩虹奥特姆科技有限公司 一种保险公司汽车行车事故诊断系统

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103164884A (zh) * 2011-12-16 2013-06-19 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 汽车安全黑匣子系统
US20130285803A1 (en) * 2012-04-25 2013-10-31 Industrial Technology Research Institute Cooperative event data record system and method
CN103824346A (zh) * 2014-02-17 2014-05-28 深圳市宇恒互动科技开发有限公司 行车记录及重现方法和系统
CN105828020A (zh) * 2015-01-04 2016-08-03 中国移动通信集团辽宁有限公司 一种基于车联网的事故还原控制方法及系统
CN105046731A (zh) * 2015-06-25 2015-11-11 西安理工大学 事故现场虚拟多关注视角转换的三维动态再现方法
CN105336207A (zh) * 2015-12-04 2016-02-17 黄左宁 车辆记录仪和公安综合监管系统
CN105679017A (zh) * 2016-01-27 2016-06-15 福建工程学院 一种轻微交通事故辅助取证的方法及系统
CN105975721A (zh) * 2016-05-27 2016-09-28 大连楼兰科技股份有限公司 事故重现碰撞仿真建立方法及基于车辆实时运动状态的事故重现碰撞仿真方法
CN106790367A (zh) * 2016-11-15 2017-05-31 山东省科学院自动化研究所 大数据处理的车辆安全隐患预警和事故重现系统及方法
CN206921146U (zh) * 2017-05-22 2018-01-23 深圳市彩虹奥特姆科技有限公司 一种保险公司汽车行车事故诊断系统

Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109640054A (zh) * 2018-12-28 2019-04-16 福建工程学院 一种基于区块链技术的非机动车辆占用快车道的监测方法
CN111667601A (zh) * 2019-03-07 2020-09-15 通用汽车环球科技运作有限责任公司 用于获取事件相关数据的方法和设备
US11455847B2 (en) 2019-03-07 2022-09-27 GM Global Technology Operations LLC Method and apparatus for obtaining event related data
CN109979196A (zh) * 2019-03-23 2019-07-05 闽南理工学院 一种智能交通大数据处理系统
CN110116687A (zh) * 2019-04-16 2019-08-13 惠州市德赛西威智能交通技术研究院有限公司 一种车祸责任判定及处理系统和汽车
CN110047286A (zh) * 2019-04-20 2019-07-23 深圳市元征科技股份有限公司 一种车辆事故分析方法及装置
CN110147946A (zh) * 2019-04-30 2019-08-20 深圳市元征科技股份有限公司 一种数据分析方法及装置
CN112053581B (zh) * 2019-06-05 2021-11-23 南宁富桂精密工业有限公司 停车场寻车方法、电子装置、汽车及存储介质
CN112053581A (zh) * 2019-06-05 2020-12-08 南宁富桂精密工业有限公司 停车场寻车方法、电子装置、汽车及存储介质
CN110276959A (zh) * 2019-06-26 2019-09-24 奇瑞汽车股份有限公司 交通事故的处理方法、装置及存储介质
CN110503742A (zh) * 2019-08-12 2019-11-26 杭州鸿晶自动化科技有限公司 一种信息处理系统
CN110782670A (zh) * 2019-11-05 2020-02-11 北京汽车集团有限公司 基于数据融合的场景还原方法、车辆云平台及存储介质
CN110837576A (zh) * 2019-11-18 2020-02-25 英业达科技有限公司 交通事故行车记录影像收集系统及其方法
CN113924606A (zh) * 2019-11-22 2022-01-11 华为技术有限公司 用于交通事故信息收集的设备和方法
CN111583447A (zh) * 2020-04-30 2020-08-25 深圳市元征科技股份有限公司 事故车辆信息记录方法及相关装置
CN113450474A (zh) * 2021-06-28 2021-09-28 通视(天津)信息技术有限公司 行车视频数据的处理方法、装置以及电子设备
CN114333382A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 智道网联科技(北京)有限公司 一种道路预警方法和装置
CN114333382B (zh) * 2021-12-30 2023-10-03 智道网联科技(北京)有限公司 一种道路预警方法和装置
WO2023174026A1 (zh) * 2022-03-14 2023-09-21 陈潇潇 智能驾驶发生意外的独立证据和完整事实的记录方法
CN118097966A (zh) * 2024-04-09 2024-05-28 经智信息科技(山东)有限公司 一种基于图像处理的交通事故取证方法和系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108860166A (zh) 无人驾驶汽车事故发生处理系统及处理方法
US11042619B2 (en) Vehicle occupant tracking and trust
CN107195024B (zh) 通用型车辆行驶数据记录系统和处理方法
US11836985B2 (en) Identifying suspicious entities using autonomous vehicles
TWI627084B (zh) 用於感測器驅動車輛遙測應用與服務之開發及部署的運算平台
Saiprasert et al. Driver behaviour profiling using smartphone sensory data in a V2I environment
CN112084232B (zh) 基于目标他车视野信息的车辆行驶风险评估方法及装置
US12111865B2 (en) Video analysis for efficient sorting of event data
US20070282519A1 (en) System and method for analyzing traffic disturbances reported by vehicles
CN101165723A (zh) Gps定位车辆安全行驶记录仪
JP2019032739A (ja) 再生装置および再生方法ならびにそのプログラムならびに記録装置および記録装置の制御方法等
Aliane et al. Traffic violation alert and management
KR20210034096A (ko) 자율주행 차량들을 위한 행렬들의 검출 및 그에 대한 대응
JPWO2002056275A1 (ja) 運転情報処理装置
KR101066081B1 (ko) 차량 탑재형 스마트 정보 판독 시스템 및 방법
CN112907979B (zh) 一种基于多摄像头的机动车违法行驶轨迹跟踪系统及方法
CN105761326A (zh) 一种管理车辆行驶数据的方法、装置及设备
CN108665757A (zh) 模拟车辆事故系统及其应用
Yardy et al. Detecting malicious driving with machine learning
US11899909B1 (en) System on board an on-road vehicle for identifying, tagging and reporting hazardous drivers in the vicinity of a host vehicle
CN113593239A (zh) 车辆间违章监控方法、服务器及车辆
US20220237926A1 (en) Travel management device, travel management method, and recording medium
JP7364365B2 (ja) 車載器及び運転評価システム
US11721101B2 (en) Ranging system data utilization for marking of video data of interest
CN113650557B (zh) 一种基于移动警务物联网的车辆智能监控预警系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20181123

RJ01 Rejection of invention patent application after publication