CN110103952A

CN110103952A - 辅助车辆驾驶的方法、设备、介质和系统

Info

Publication number: CN110103952A
Application number: CN201910356185.2A
Authority: CN
Inventors: 曹获
Original assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Current assignee: Apollo Intelligent Technology Beijing Co Ltd
Priority date: 2019-04-29
Filing date: 2019-04-29
Publication date: 2019-08-09
Anticipated expiration: 2039-04-29
Also published as: CN113264039A; CN110103952B; CN113264039B

Abstract

根据本公开的实施例，提供了辅助车辆驾驶的方法、设备、介质和系统。一种辅助车辆驾驶的方法，包括：从感知装置获取与车辆所在环境有关的感知信息，感知信息包括与环境中的多个物体中的每个物体相关联的数据，感知装置位于环境中并且独立于车辆；至少基于车辆的定位信息，将感知信息所包括的多个物体中的第一物体的数据标识为车辆的数据；以及响应于将第一物体的数据标识为车辆的数据，基于第一物体的数据和感知信息所包括的多个物体中与第一物体不同的一个或多个第二物体的数据，来估计车辆与一个或多个第二物体的碰撞风险。本公开的方案可以利用环境中的路侧设备以相对低的成本为车辆提供准确的碰撞风险预测。

Description

辅助车辆驾驶的方法、设备、介质和系统

技术领域

本公开的实施例总体涉及车外交互领域，并且更具体地，涉及辅助车辆驾驶的方法、装置、设备、计算机可读存储介质以及辅助驾驶系统。

背景技术

与车辆被动安全技术相比，车辆主动安全技术能够在危险发生之前为驾驶员提供及时的预警，从而避免发生诸如碰撞的交通事故，并且有效降低财产损失和人员伤亡。

在目前的主动安全技术中，车辆碰撞预警的实现主要基于V2V通信(车辆对车辆通信)，其中主车接收其他车辆的位置信息，并对一定距离内的车辆进行碰撞预警。然而，这需要本车和其他车辆都具备无线通信能力，并且为了能够准确预测是否会发生碰撞，所有车辆的定位设备都需要具有很高的精度。然而，即使满足了通信和定位的要求，由于V2V技术的限制，针对碰撞预警的探测的范围仍然较为有限。

发明内容

基于上述问题，根据本公开内容的示例实施方式，提供了一种辅助车辆驾驶的方案。

在本公开内容的第一方面中，提供了一种辅助车辆驾驶的方法。该方法包括：从感知装置获取与车辆所在环境有关的感知信息，感知信息包括与环境中的多个物体中的每个物体相关联的数据，感知装置位于环境中并且独立于车辆；至少基于车辆的定位信息，将感知信息所包括的多个物体中的第一物体的数据标识为车辆的数据；以及响应于将第一物体的数据标识为车辆的数据，基于第一物体的数据和感知信息所包括的多个物体中与第一物体不同的一个或多个第二物体的数据，来估计车辆与一个或多个第二物体的碰撞风险。

在本公开内容的第二方面中，提供了辅助车辆驾驶的装置。该装置包括：通信模块，被配置为从感知装置获取与车辆所在环境有关的感知信息，感知信息包括与环境中的多个物体中的每个物体相关联的数据，感知装置位于环境中并且独立于车辆；标识模块，被配置为至少基于车辆的定位信息，将感知信息所包括的多个物体中的第一物体的数据标识为车辆的数据；以及估计模块，被配置为响应于将第一物体的数据标识为车辆的数据，基于第一物体的数据和感知信息所包括的多个物体中与第一物体不同的一个或多个第二物体的数据，来估计车辆与一个或多个第二物体的碰撞风险。

在本公开的第三方面中，提供了一种设备，包括一个或多个处理器；以及存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现根据本公开的第一方面的方法。

在本公开的第四方面中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。

在本公开的第五方面中，提供了一种辅助驾驶系统。该系统包括：车侧辅助装置，包括根据第二方面的装置；以及路侧感知装置，被布置在环境中，并且被配置为感知环境中的物体并将所感知的信息发送给车侧辅助装置。

应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开内容的实施方式的关键或重要特征，亦非用于限制本公开内容的范围。本公开内容的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开内容的各实施方式的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：

图1示出了本公开的实施例可以在其中被实现的示例交通环境100的示意图；

图2示出了环境感知装置120与车辆110进行通信的示意图；

图3示出了根据本公开实施例的辅助车辆驾驶的方法300的流程图；

图4示出了一些实施例中的驾驶辅助装置140的标识模块142对车辆数据进行标识的方法400的流程图；以及

图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例设备500的示意性框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

在本公开的实施例的描述中，术语“包括”及其类似用语应当理解为开放性包含，即“包括但不限于”。术语“基于”应当理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”或“该实施例”应当理解为“至少一个实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。

如上文所述，基于V2V技术的车辆碰撞预警具有较多不足之处。随着V2X(车辆对万物)技术的发展，车辆可以从更多的外部设备中获得环境信息。例如，在车路协同系统中，车辆可以从路侧设备获得有助于车辆行驶的信息。但是，目前仍然缺乏利用V2X技术进行车辆碰撞预警的成熟有效的解决方案。

根据本公开的实施例，提出了一种辅助车辆驾驶的方案。在该方案中，被布置在环境中的感知装置可以感知车辆所在环境中的多个物体，并将感知信息发送给车辆。该车辆上的车侧装置在获取该感知信息后，可以基于车辆自身的定位信息而在感知信息所感知的多个物体中标识出与该车辆相对应的物体。随后，车辆可以基于所标识的物体的数据和感知信息中的其他物体的数据来估计该车辆是否存在碰撞风险，以便为驾驶员提供及时的碰撞预警。由于采用了诸如路侧感知系统的感知装置来获取车辆所在环境的信息，不再需要环境中的所有车辆都具备无线通信能力，并且避免了这些车辆使用昂贵的高定位精度的定位设备。同时，通过诸如路侧感知系统的感知装置，车辆还能够获得更大的探测范围。

以下将参照附图来具体描述本公开的实施例。

图1示出了本公开的实施例可以在其中被实现的示例交通环境100的示意图。在该示例交通环境100中示意性示出了一些典型物体。应当理解，这些示出的设施和物体仅是示例，根据实际情况，不同交通环境中存在可能出现的物体将会变化。本公开的范围在此方面不受限制。

如图1所示，本车车辆110行驶在道路130上。车辆110可以是可以承载人和/或物并且通过发动机等动力系统移动的任何类型的车辆，包括但不限于轿车、卡车、巴士、电动车、摩托车、房车、火车等等。车辆110可以是由人员驾驶的车辆。在一些其他实施例中，车辆110也可以是具有一定自动驾驶能力的车辆。

图1还示例性示出了道路130的路面和路侧可能出现的一些其他物体。对于车辆110而言，环境100中的其他物体可以被认为是障碍物，其可能成为车辆110的潜在的碰撞对象。在图1中，道路130的路面上的其他物体包括其他机动车辆101-1和101-2、诸如自行车102的非机动车辆、以及行人103，以及道路130的路侧还可以包括用于指示交通的诸如交通灯104的交通设施。然而，可以理解的是，道路130的路面和路侧的其他物体并不限于上面列举的物体，而可以是存在于道路130周围的任何物体。例如，道路130的路面和路侧可能出现的障碍物还可以包括植物、动物、道路设施或者道路周围的任何未知物品。

在示例交通环境100中，道路130的路侧还具有环境感知装置120-1和120-2(统称为环境感知装置120)。环境感知装置120可以包括一个或多个感测器件。环境感知装置120也可以包括多种不同类型的感测器件。环境感知装置120的感测器件能够感知环境100中的任何物体并采集相应物体的信息，这些信息包括但不限于定位信息、尺寸信息、形状信息或颜色信息等。环境感知装置120的感测器件可以借助于路侧设施或者设置专门设施而悬挂在具有一定高度的位置，以便能够在更大范围感知环境100中的多个障碍物。

环境感知装置120的感测器件的示例可以包括但不限于：图像传感器(例如摄像头)、激光雷达、毫米波雷达、红外传感器、定位传感器、光照传感器、压力传感器、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器、空气质量传感器等等。图像传感器可以采集与环境100相关的图像信息；激光雷达和毫米波雷达可以采集与环境100相关的激光点云数据；红外传感器可以利用红外线来探测环境100中的环境状况；定位传感器可以采集与环境100相关的物体的位置信息；光照传感器可以采集指示环境100中的光照强度的度量值；压力、温度和湿度传感器可以分别采集指示环境100中的压力、温度和湿度的度量值；风速、风向传感器可以分别采集用于指示环境100中的风速、风向的度量值；空气质量传感器可以采集环境100中一些与空气质量相关的指标，诸如空气中的氧气浓度、二氧化碳浓度、粉尘浓度、污染物浓度等。应当理解，以上仅列出了感测器件的一些示例。根据实际需要，还可以存在其他不同类型的感测器件。在一些实施例中，不同的感测器件可以被集成在某个位置，或者可以被分布在环境100的一个区域中，以用于监测特定类型的路侧感知信息。

环境感知装置120还可以包括通信模块。通信模块可以支持与感测器件的有线/无线通信，用于从感测器件获取采集到信息。通信模块还可以支持与车辆110进行通信，这样的通信通常是无线通信。环境感知装置120的通信模块与车辆110的通信可以基于任何通信协议，本公开的实现在此方面不受限制。另外，环境感知装置120还可以包括信息处理模块，以用于在通过通信模块发送信息之前对感测器件采集的信息进行预处理。在一些实施例中，环境感知装置120也可以不具有信息处理模块。

此外，在多个环境感知装置120之间可以共享通信模块和信息处理模块中的至少一个。例如，环境感知装置120-1和120-2可以分别具有独立的感测器件，但是可以具有共同的通信模块和信息处理模块。

为了全方位监测环境100，任意数目的环境感知装置120可以被布置在道路130附近。例如，多个环境感知装置120可以按一定间隔被布置在道路130的两侧，用于监测环境100的特定区域。在一些示例中，除了固定在特定位置之外，环境感知装置120还可以被设置在可移动的物体上，从而形成可移动感知站点。

图2示出了环境感知装置120与车辆110进行通信的示意图。虽然图2示出了感知装置120到车辆110的通信，但是本领域技术人员可以理解，根据需要也可以进行从车辆110到感知装置120的通信。例如，当感知装置120需要获取车辆侧的信息时，感知装置120也可以从车辆110接收信息。本车车辆110可以包括驾驶辅助装置140。车辆110的辅助装置140可以从环境感知装置120获取感知信息，以判断车辆110是否存在碰撞风险。

如图2所示，车辆110的辅助装置140可以包括通信模块141、标识模块142和估计模块143。通信模块141被配置为环境感知装置120、特别是环境感知装置120中的通信模块通信耦合，以接收环境感知信息。标识模块142和估计模块143被配置为执行对感知信息的处理，以判断车辆110是否存在碰撞风险。驾驶辅助装置140还可以包括预警模块144。如果可以确定车辆110存在碰撞风险，则预警模块144可以在车辆内提供视频或音频预警，以提醒驾驶人员调整操作以避免碰撞发生。

下文将详细描述车辆110中的驾驶辅助装置140如何实现碰撞预警功能。

驾驶辅助装置140的通信模块141可以从感知装置120获取与车辆110所在环境100有关的感知信息，感知信息可以包括与环境100中的多个物体中的每个物体相关联的数据，感知装置120可以位于环境100中并且独立于车辆100。

如上文所讨论的，多个感知装置120沿着道路130布置，并且感知装置120的感测器件可以被悬挂在具有一定高度的位置。因此，感知装置120可以在环境100中以更好的视角采集到更大范围的道路状况数据。感知装置120采集的信息可以涉及到环境100中的多个物体。换言之，所采集的信息包括了与环境100中多个物体中的每个物体相关联的数据。在一些实施例中，感知装置120可以包括信息处理模块，该信息处理模块对所采集的信息进行预处理。例如，该信息处理模块可以在所采集的信息中标识出与多个物体中的具体物体相关联的数据，并在这些数据与具体物体之间建立关联性。在另一些实施例中，感知装置120也可以不具有信息处理模块，并且相应的预处理任务也可以由车辆110中的辅助装置140来完成。感知装置120的通信模块可以将感知信息发送给车辆110。例如，感知信息可以在环境100中以广播的方式传播。由此，当车辆110处于环境100中时，用于车辆110的驾驶辅助装置140的通信模块141可以获取到由感知装置120所发送的感知信息。

在本公开的实施例中，驾驶辅助装置140的标识模块142可以至少基于车辆110的定位信息，将感知信息所包括的多个物体中的第一物体的数据标识为车辆110的数据。

具体而言，驾驶辅助装置140可以通过车辆110自身的定位设备来获取车辆110的定位信息。例如，驾驶辅助装置140能够通过GPS天线或者通过诸如基站等辅助设备进行定位。根据车辆110的定位信息，辅助装置140的标识模块142可以在感知信息所涉及的多个物体中识别出哪个物体是车辆110。随后，标识模块142可以将所获取的感知信息中与车辆110相对应的物体的数据标识为车辆110的数据。

在一些实施例中，感知信息所包括的与多个物体中的每个物体相关联的数据可以至少包括每个物体的定位数据。每个物体的定位数据可以涉及地球坐标系中的绝对位置。然而，每个物体的定位数据也可以涉及相对于感知装置120的相对位置。

在一些实施例中，辅助装置140的标识模块142可以进一步基于车辆110的定位信息与多个物体的定位数据，来计算车辆110的定位位置与多个物体中的每个物体的定位位置的距离。然后，标识模块142可以确定多个物体中与车辆110的定位位置的距离小于预定阈值的物体。响应于仅有第一物体的定位位置与车辆110的定位位置的距离小于预定阈值，标识模块142将感知信息所包括的第一物体的数据标识为车辆110的数据。

在感知信息中的多个物体的定位数据是绝对位置的数据的情况下，由于车辆110自身的定位设备所获得的定位通常也是绝对位置，因此可以直接将感知信息中多个物体的定位与车辆110自身的定位进行比较以确定它们之间的距离。

在感知信息中的多个物体的定位数据是相对于感知装置120的相对位置的数据的情况下，可以通过感知装置120的绝对位置来确定感知信息所涉及的每个物体在地球坐标系中的绝对位置，然后确定感知信息中多个物体的定位与车辆110自身的定位的距离。或者，在感知信息中的多个物体的定位数据是相对于感知装置120的相对位置的数据的情况下，也可以将车辆110自身的定位设备所获得的定位转换为相对于感知装置120的相对位置，然后确定感知信息中多个物体的定位与车辆110自身的定位的距离。

然后，标识模块142可以确定感知信息所涉及的多个物体中有哪些物体的定位与车辆110的定位的距离小于预定阈值。例如，预定阈值可以设置为车辆110的车长或者车宽，或者任何其他适当的值。此外，预定阈值也可以根据车辆110的定位设备的定位精度来设置，例如，如果定位精度高，可以将预定阈值设定的偏低，如果定位精度低，可以将预定阈值设置的偏高。

如果感知信息所涉及的多个物体中仅有一个物体的定位与车辆110的定位小于阈值，则标识模块142可以确认该物体是车辆110，将将感知信息中该物体的数据标识为车辆的数据，以用于后续的处理。

在一些实施例中，感知信息所包括的与多个物体中的每个物体相关联的数据可以至少还包括每个物体的尺寸数据。例如，尺寸数据可以是物体的体积。

在一些实施例中，如果感知信息所涉及的多个物体中有多于一个个的物体的定位与车辆110的定位小于预定阈值，则标识模块142可以将多于一个的物体中的每个物体的尺寸数据与预存的车辆的尺寸信息进行比较。随后，标识模块142可以将尺寸最接近车辆110的物体确定为车辆110，并将该物体的数据标识为车辆110的数据。例如，如果感知信息中的某个物体的体积数据与车辆110的体积数据最为接近，则可以将这个物体确定为车辆110。

在一些实施例中，如果感知信息所涉及的多个物体中没有物体的定位与车辆110的定位小于阈值，则辅助装置140可以判断车辆110到感知装置120的距离是否小于感知装置120的最大探测距离。如果判断结果为是，则辅助装置140可以报出异常，以提醒系统出现错误；如果判断结果为否，则表明车辆110处于感知装置120的最大探测距离之外，在这种情况下辅助装置140无法提供碰撞预警。

根据本公开的实施例，响应于将第一物体的数据标识为车辆110的数据，驾驶辅助装置140的估计模块143可以基于第一物体的数据和感知信息所包括的多个物体中与第一物体不同的一个或多个第二物体的数据，来估计车辆110与一个或多个第二物体的碰撞风险。

具体而言，标识模块142已经将第一物体确定为车辆110，辅助装置140的估计模块143可以将感知信息中的第一物体的数据作为车辆的数据，从而可以通过估计第一物体的碰撞风险来确定车辆110的碰撞风险。其中，估计模块143可以根据第一物体的数据和多个物体中不同于第一物体的一个或多个物体的数据来估计碰撞风险。

在一些实施例中，估计模块143可以基于第一物体的数据，将多个物体中的一个或多个第二物体的数据从参照感知装置120或地球的坐标系转换到参照第一物体的坐标系。然后，估计模块143基于转换坐标系后的一个或多个第二物体的数据来估计车辆110与一个或多个第二物体的碰撞风险。

由于车辆110中的辅助装置140是从感知装置120获取的感知信息，因此感知信息中的所有数据是以感知装置120或者地球作为坐标系而获得的数据。估计模块143可以将感知信息中的数据进行坐标系转换，从而将其转换到以第一物体(其与车辆110相对应)作为参照物的坐标系中。在以第一物体作为参照物的坐标系中进行碰撞预测时，不需要再考虑第一物体的运动轨迹，而仅考虑多个物体中的其它物体的运动轨迹，从而大大减少了运算量。

在一些实施例中，估计模块143可以进一步基于转换坐标系后的一个或多个第二物体的数据，来预测一个或多个第二物体相对于第一物体的运动轨迹。如果所预测的运动轨迹中的一个或多个第二物体与第一物体的距离小于安全阈值，则估计模块143可以确定车辆110与一个或多个第二物体存在碰撞风险。如果所预测的运动轨迹中的一个或多个第二物体与第一物体的距离大于安全阈值，则可以确定车辆110与一个或多个第二物体不存在碰撞风险。

在一些实施例中，车辆110的驾驶辅助装置140还可以包括预警模块144。如果确定车辆110与一个或多个第二物体存在碰撞风险，预警模块144可以在车辆110内发出视频或音频预警，从而提醒驾驶员调整操作以避免发生交通事故。

在这样的实现下，车辆110可以利用环境中的路侧设备获得更大范围的环境状况，并且在不需要环境100中其它车辆安装无线通信和定位设备的情况下，能够精确预测车辆自身的碰撞风险。在本公开的方案中，即使车辆110自身定位精度有限，标识模块142也可以利用较为简单的算法在感知信息中标识出与车辆对应的物体。此外，虽然本公开需要利用路侧设备，但是路侧设备通常并不进行任何碰撞预警方面的运算处理，而主要的运算处理是由车辆侧的设备来完成的，这也有效减少了路侧设备的建设成本。

图3示出了根据本公开实施例的辅助车辆驾驶的方法300的流程图。方法300可以由图2的驾驶辅助装置140实现。在框301，驾驶辅助装置140可以从感知装置120获取与车辆110所在环境100有关的感知信息，感知信息可以包括与环境100中的多个物体中的每个物体相关联的数据，感知装置120可以位于环境100中并且独立于车辆110。在框302，驾驶辅助装置140可以至少基于车辆110的定位信息，将感知信息所包括的多个物体中的第一物体的数据标识为车辆110的数据。在框303，响应于将第一物体的数据标识为车辆110的数据，驾驶辅助装置140可以基于第一物体的数据和感知信息所包括的多个物体中与第一物体不同的一个或多个第二物体的数据，来估计车辆110与一个或多个第二物体的碰撞风险。

在一些实施例中，感知信息所包括的与多个物体中的每个物体相关联的数据可以至少包括每个物体的定位数据。

在一些实施例中，感知信息所包括的与多个物体中的每个物体相关联的数据可以至少还包括每个物体的尺寸数据。

图4示出了一些实施例中的驾驶辅助装置140的标识模块142对车辆数据进行标识的方法400的流程图。在框401，驾驶辅助装置140可以基于车辆110的定位信息与所述多个物体的定位数据，来计算车辆110的定位位置与多个物体中的每个物体的定位位置的距离。在框402，驾驶辅助装置140可以确定多个物体中是否存在与车辆110的定位位置的距离小于预定阈值的物体。在框403，如果存在与车辆110的定位位置的距离小于预定阈值的物体，驾驶辅助装置140可以确定是否仅有一个物体的定位位置与车辆110的定位位置的距离小于预定阈值。在框404，如果仅有第一物体的定位位置与车辆110的定位位置的距离小于预定阈值，驾驶辅助装置140可以将感知信息所包括的第一物体的数据标识为车辆110的数据。

在框405，如果多个物体中存在多于一个的物体的定位位置与车辆110的定位位置的距离小于所述预定阈值，驾驶辅助装置140可以将多于一个的物体中的每个物体的尺寸数据与预存的车辆110的尺寸信息进行比较。在框406，如果确定第一物体的尺寸数据最接近车辆110的尺寸信息，驾驶辅助装置140可以将感知信息所包括的第一物体的数据标识为车辆110的数据。

在一些实施例中，驾驶辅助装置140可以基于第一物体的数据，将多个物体中的一个或多个第二物体的数据从参照感知装置120或地球的坐标系转换到参照第一物体的坐标系。驾驶辅助装置140可以基于转换坐标系后的一个或多个第二物体的数据来估计车辆110与一个或多个第二物体的碰撞风险。

在一些实施例中，驾驶辅助装置140可以基于转换坐标系后的一个或多个第二物体的数据，来预测一个或多个第二物体相对于第一物体的运动轨迹。如果所预测的运动轨迹中的一个或多个第二物体与第一物体的距离小于安全阈值，驾驶辅助装置140确定车辆110与一个或多个第二物体存在碰撞风险。

在一些实施例中，如果确定车辆110与一个或多个第二物体存在碰撞风险，驾驶辅助装置140在车辆110内发出视频或音频预警。

图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例设备500的示意性框图。设备500可以用于实现图2的驾驶辅助装置140。如图所示，设备500包括计算单元501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的计算机程序指令或者从存储单元508加载到随机访问存储器(RAM)503中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还可存储设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

设备500中的多个部件连接至I/O接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元507，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501可以执行上文所描述的各个方法和处理，例如过程300。例如，在一些实施例中，过程300可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序加载到RAM 503并由计算单元501执行时，可以执行上文描述的过程300的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行过程300。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)等等。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims

1.一种辅助车辆驾驶的方法，包括：

从感知装置获取与所述车辆所在环境有关的感知信息，所述感知信息包括与所述环境中的多个物体中的每个物体相关联的数据，所述感知装置位于所述环境中并且独立于所述车辆；

至少基于车辆的定位信息，将所述感知信息所包括的所述多个物体中的第一物体的数据标识为所述车辆的数据；以及

响应于将所述第一物体的数据标识为所述车辆的数据，基于所述第一物体的数据和所述感知信息所包括的所述多个物体中与所述第一物体不同的一个或多个第二物体的数据，来估计所述车辆与所述一个或多个第二物体的碰撞风险。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述感知信息所包括的与所述多个物体中的每个物体相关联的所述数据至少包括所述每个物体的定位数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其中将所述感知信息所包括的所述多个物体中的第一物体的数据标识为所述车辆的数据包括：

基于所述车辆的所述定位信息与所述多个物体的所述定位数据，来计算所述车辆的定位位置与所述多个物体中的每个物体的定位位置的距离；

确定所述多个物体中与所述车辆的定位位置的距离小于预定阈值的物体；以及

响应于仅有所述第一物体的定位位置与所述车辆的定位位置的距离小于预定阈值，将所述感知信息所包括的所述第一物体的数据标识为所述车辆的数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述感知信息所包括的与所述多个物体中的每个物体相关联的所述数据至少还包括所述每个物体的尺寸数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其中将所述感知信息所包括的所述多个物体中的第一物体的数据标识为所述车辆的数据还包括：

响应于所述多个物体中存在多于一个的物体的定位位置与所述车辆的定位位置的距离小于所述预定阈值，将所述多于一个的物体中的每个物体的所述尺寸数据与预存的所述车辆的尺寸信息进行比较；以及

响应于所述第一物体的所述尺寸数据最接近所述车辆的所述尺寸信息，将所述感知信息所包括的所述第一物体的数据标识为所述车辆的数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述第一物体的数据和所述多个物体中的所述一个或多个第二物体的数据，来估计所述车辆与所述一个或多个第二物体的碰撞风险包括：

基于所述第一物体的数据，将所述多个物体中的所述一个或多个第二物体的数据从参照所述感知装置或地球的坐标系转换到参照所述第一物体的坐标系；以及

基于转换坐标系后的所述一个或多个第二物体的数据来估计所述车辆与所述一个或多个第二物体的碰撞风险。

7.根据权利要求6所述的方法，其中基于转换坐标系后的所述一个或多个第二物体的数据来估计所述车辆与所述一个或多个第二物体的碰撞风险包括：

基于转换坐标系后的所述一个或多个第二物体的数据，预测所述一个或多个第二物体相对于所述第一物体的运动轨迹；

响应于所预测的运动轨迹中的所述一个或多个第二物体与所述第一物体的距离小于安全阈值，确定所述车辆与所述一个或多个第二物体存在碰撞风险。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括：

响应于确定所述车辆与所述一个或多个第二物体存在碰撞风险，在所述车辆内发出视频或音频预警。

9.一种辅助车辆驾驶的装置，包括：

通信模块，被配置为从感知装置获取与所述车辆所在环境有关的感知信息，所述感知信息包括与所述环境中的多个物体中的每个物体相关联的数据，所述感知装置位于所述环境中并且独立于所述车辆；

标识模块，被配置为至少基于车辆的定位信息，将所述感知信息所包括的所述多个物体中的第一物体的数据标识为所述车辆的数据；以及

估计模块，被配置为响应于将所述第一物体的数据标识为所述车辆的数据，基于所述第一物体的数据和所述感知信息所包括的所述多个物体中与所述第一物体不同的一个或多个第二物体的数据，来估计所述车辆与所述一个或多个第二物体的碰撞风险。

10.根据权利要求9所述的装置，其中所述感知信息所包括的与所述多个物体中的每个物体相关联的所述数据至少包括所述每个物体的定位数据。

11.根据权利要求10所述的装置，其中所述标识模块还被配置为：

12.根据权利要求11所述的装置，其中所述感知信息所包括的与所述多个物体中的每个物体相关联的所述数据至少还包括所述每个物体的尺寸数据。

13.根据权利要求12所述的装置，其中所述标识模块还被配置为：

14.根据权利要求9所述的装置，其中所述估计模块还被配置为：

15.根据权利要求14所述的装置，其中所述估计模块还被配置为：

16.根据权利要求15所述的装置，还包括：

预警模块，被配置为响应于确定所述车辆与所述一个或多个第二物体存在碰撞风险，在所述车辆内发出视频或音频预警。

17.一种设备，所述设备包括：

一个或多个处理器；以及

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。

18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。

19.一种辅助驾驶系统，包括：

车侧辅助装置，包括根据权利要求9至16中任一项所述的装置；以及

路侧感知装置，被布置在环境中，并且被配置为感知所述环境中的物体并将所感知的信息发送给所述车侧辅助装置。