CN110827575A - 协同式车辆安全系统与方法 - Google Patents

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CN110827575A CN201811079998.3A CN201811079998A CN110827575A CN 110827575 A CN110827575 A CN 110827575A CN 201811079998 A CN201811079998 A CN 201811079998A CN 110827575 A CN110827575 A CN 110827575A
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胡钧祥
涂明达
刘思榆
蔡秉达
孙敏德
曾炜婷
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Abstract

一种协同式车辆安全方法，包括：由一路侧设备收集一当地地图信息、一当地交通号志信息，以及由至少一感测单元所传来的一对象的一状态信息；对于所收集到的该对象的该状态信息进行优化；根据经优化后的该对象的该状态信息、该对象的多个历史轨迹、多个车辆行驶轨迹样态、该当地地图信息、及该当地交通号志信息，预测该对象的一行进方向；以及根据所预测的该对象的该行进方向，决定是否发出警示。

Description

协同式车辆安全系统与方法
技术领域
本发明是有关于一种协同式车辆安全系统与方法。
背景技术
以目前而言，随着科技进步，行车安全得到愈来愈多的改善。例如，应用车间通信网络(V2V)的车间安全系统已成为实用及热门技术，车间安全系统如路口驾驶辅助(Intersection Movement Assist，IMA)、紧急电子刹车信号(Emergency ElectronicBrake Lights，EEBL)、左转辅助(Left Turn Assistant，LTA)、前方碰撞预警(ForwardCollision Warning，FCW)等。
此外，如先进车辆驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems，ADAS)及协同式车辆安全系统(cooperative vehicle safety systems)依赖于精确实时的车辆状态信息(state information)。这些车辆安全系统可以进一步结合电子地图数据或无线通信信息，以辅助驾驶预先判断可能/即将发生的危险，警示驾驶者，降低交通事故发生比率，改善行车安全。
然而，如果车辆安全系统时常出现假警报(false alert)，则对于驾驶也是一种困扰。
因此，目前需要对协同式车辆安全进行改善。
发明内容
本申请实施例提出一种协同式车辆安全系统与方法，结合当地地图信息、当地交通号志信息等信息，通过数据累积与机器学习，对数据进行过滤，以提供符合当地需求、实时、可靠的安全/警示信息。
根据本申请一实施例，提出一种协同式车辆安全方法，包括：由一路侧设备收集一当地地图信息、一当地交通号志信息，以及由至少一感测单元所传来的一对象的一状态信息；对于所收集到的该对象的该状态信息进行优化；根据经优化后的该对象的该状态信息、该对象的多个历史轨迹、多个车辆行驶轨迹样态、该当地地图信息、及该当地交通号志信息，预测该对象的一行进方向；以及根据所预测的该对象的该行进方向，决定是否发出警示。
根据本申请一实施例，提出一种协同式车辆安全系统，包括：至少一感测单元，用以感测一对象，以产生该对象的一状态信息；以及一路侧设备，通信于该至少一感测单元，用以收集一当地地图信息、一当地交通号志信息，以及由该至少一感测单元所传来的该对象的该状态信息。根据经优化后的该对象的该状态信息、该对象的多个历史轨迹、多个车辆行驶轨迹样态、该当地地图信息、及该当地交通号志信息，该路侧设备预测该对象的一行进方向。根据所预测的该对象的该行进方向，该路侧设备决定是否发出警示。
附图说明
为了对本发明上述及其他方面有更佳的了解，下文特举实施例，并配合所附图式详细说明如下：
图1显示根据本申请一实施例的协同式车辆安全系统的功能框图。
图2A显示根据本申请一实施例的协同式车辆安全方法的流程图。
图2B显示根据本申请实施例的优化流程的一例。
图2C显示根据本申请实施例的机器学习算法流程的一例。
图3A至图3C显示本申请一实施例的情境示例图。
图4显示根据本申请一实施例的路侧设备120的功能框图。
具体实施方式
本说明书的技术用语参照本技术领域的习惯用语，如本说明书对部分用语有加以说明或定义，该部分用语的解释以本说明书的说明或定义为准。本公开的各个实施例分别具有一或多个技术特征。在可能实施的前提下，本技术领域技术人员可选择性地实施任一实施例中部分或全部的技术特征，或者选择性地将这些实施例中部分或全部的技术特征加以组合。
图1显示根据本申请一实施例的协同式车辆安全系统的功能框图。图2A显示根据本申请一实施例的协同式车辆安全方法的流程图。图3A至图3C显示本申请一实施例的情境示例图。
根据本申请实施例的协同式车辆安全系统100至少包括：感测单元110与路侧设备(roadside unit，RSU)120。感测单元110与路侧设备120可整合于同一实体装置之内，或者是，感测单元110与路侧设备120之间可通过有线/无线方式互相耦接/通信。虽然图1显示出一个感测单元110，但本申请并不受限于此，在本申请其他可能实施例中，协同式车辆安全系统100可以包括更多个感测单元110，此亦在本申请精神范围内。
感测单元110可用于感测在道路上的对象(例如但不受限于，车辆等)的对象状态信息，包括但不受限于，对象相对位置和/或对象速度(如车速)和/或对象行进方向(如车头方向)等。在此，对象相对位置是指，对象相对于感测单元110的位置，亦即，以感测单元110为原点，对象所在的坐标。
感测单元110可为，例如但不受限于，雷达、光达或其他相似单元等。感测单元110将所感测到的对象状态信息路传送给路侧设备120。至于感测单元110与路侧设备120之间的通信方式，在此可不特别限定。
路侧设备120可接收由感测单元110所传来的对象状态信息。路侧设备120可将感测单元110所传来的对象相对位置转换成大地坐标，在此，大地坐标例如但不受限于，指经纬度。此外，路侧设备120更可以接收“当地地图信息”。“当地地图信息”包括：例如但不受限于，当地道路信息，如内侧车道是否允许左转、外侧车道是否允许右转，车道是几线道等。当地地图信息例如是由服务器(未示出)传送给路侧设备120，或者是可以事先内置在路侧设备120内。此外，路侧设备120更可以接收当地交通号志信息(例如但不受限于，包括当地交通号志的时相信息和/或当地的交通号志的时制(timing)信息等)。
如图2A所示，在步骤210中，路侧设备120收集数据，例如是，如上所述，路侧设备120收集由感测单元110所传来的对象状态信息、当地地图信息和/或当地交通号志信息。如上所述，路侧设备120更可将对象相对位置转换成对象大地坐标。
于步骤220中，对于所收集到的对象状态信息进行优化。在本申请实施例中，优化例如包括平滑化(smoothing)、校正与噪声滤除。在使用高灵敏度感测单元110的情况下，如果没有对感测单元110回传的对象轨迹信息进行优化的话，基于高灵敏度感测单元110的高分辨率解析下，所测得的车辆行进轨迹可能非直线(甚至会歪七扭八)。如果使用这种未经优化的对象状态信息的话，则路侧设备120的判读与预测可能会受到不良影响。
此外，在本申请实施例中，噪声滤除部分则把由感测单元110之物理检测方式所造成的误判以及产生的噪声滤除。举例来说像是路树的摇晃所造成的误判。
因此，在本申请实施例中，路侧设备120对于所收集到的对象状态信息进行平滑化、校正与噪声滤除，可以提早预测的正确性。
此外，在本申请实施例中，路侧设备120具有噪声滤除的功能。例如，假设道路上有一辆车辆安装有车载系统，则安装有车载系统的车辆发出车载数据(如车辆速度、目前位置等)给路侧设备120。感测单元110扫描该车辆后，感测单元110传送该车辆的对象状态信息给路侧设备120。经由路侧设备120比对所接收到的车载数据与由感测单元110所传送的多个对象状态信息后，路侧设备120可从感测单元110所传送的该些对象状态信息中判断出哪一个对象状态信息符合于安装有车载系统的车辆所发出的车载数据，并将之过滤，以避免对同一台车辆的信息重复收集，如此可以提高预测正确性。
另外，如果某路口可以左转的话，车辆行进到接近该路口时，可能向左边车道靠拢，以方便左转。在收集到大量的车辆行驶轨迹之后，通过机器学习，本申请实施例可以学习到右转车、左转车及直行车的各自车辆行驶轨迹样态(亦即可以学习到在感测范围内的多个车辆的多个车辆行驶轨迹样态)。经机器学习后所得到的多个车辆行驶轨迹样态，则提供给路侧设备120。
在本申请可能实施例中，数据平滑化、数据校正、噪声滤除(数据平滑化、数据校正、噪声滤除亦可统称为「优化运算」)，以及机器学习等可以由路侧设备120执行，或者由车辆的车载系统执行，或者由远程服务器做。优化运算结果与机器学习的结果则传送给路侧设备120。
图2B显示根据本申请实施例的优化流程的一例。如图2B所示，本申请实施例的优化包括数据平滑化260、数据校正270与噪声滤除280。数据平滑化260包括：轨迹内插262与轨迹平滑化264。数据校正270包括轨迹合并272与轨迹重建274。噪声滤除280包括轨迹特征提取282与噪声移除284。
图2C显示根据本申请实施例的机器学习算法流程的一例。如图2C所示，本申请实施例的机器学习算法包括将修正后轨迹(优化后轨迹)291输入至参数训练292与学习式分类器294。经参数训练292后，可得到模型参数293。之后，模型参数293亦输入至学习式分类器294，由学习式分类器294得到轨迹转向分类结果295。
于步骤230中，根据优化后的对象状态信息、该对象的多个历史轨迹、多个车辆行驶轨迹样态、当地地图信息和/或当地交通号志信息，预测该对象的行进方向。
在本申请实施例中，结合当地地图信息与当地交通号志信息等，可以更加正确地预测车辆的行进方向。
此外，于本申请实施例中，如果不依据对象历史轨迹，而只依据感测单元110对该对象的单点检测结果去预测的话，可能容易造成误判。因此，在本申请实施例中，根据对象历史轨迹，预测车辆行进方向，以提高预测正确性。
于步骤240中，根据所预测的对象行进方向，预测是否有碰撞可能。如果有碰撞可能，则进行警示(步骤250)。如果无碰撞可能，则流程回至步骤210。
现请参照图3A至图3C。于图3A中，感测单元110传送车辆V1的对象状态信息给路侧设备120，由路侧设备120预估车辆V1与车辆V2是否有碰撞可能(亦即，路侧设备120预估车辆V1直行或者要右转)。
于图3B中，如果路侧设备120预估车辆V1与车辆V2有碰撞可能(亦即，路侧设备120预估车辆V1直行，则车辆V1与车辆V2将可能发生碰撞)，则路侧设备120发出警示(例如但不受限于，发出警示声音/警示颜色等)，以警示车辆V2的驾驶者。车辆V2的驾驶者在注意到警示后，车辆V2的驾驶者将会更加注意其他方向的来车，以避免车祸的发生。
于图3C中，如果路侧设备120预估车辆V1与车辆V2无碰撞可能(亦即路侧设备120预估车辆V1要右转，则车辆V1与车辆V2不会发生碰撞)，则路侧设备120不发出警示(例如但不受限于，路侧设备120显示绿色的安全灯等)。
在本申请实施例中，协同式车辆安全系统通过信息收集与学习，可以学习直行车的轨迹样态与转弯车的轨迹样态。将所学习到的轨迹样态比对于对象状态信息，协同式车辆安全系统可以更加正确预判该对象的行进方向。
此外，在本申请实施例中，当地交通号志信息、当地地图信息与车辆历史轨迹由路侧设备120来收集与提供。
图4显示根据本申请一实施例的路侧设备120的功能框图。路侧设备120包括：控制器410、储存单元420、通信单元430与显示单元440。
控制器410用以控制储存单元420、通信单元430与显示单元440的操作。
储存单元420用以储存感测单元110所传来的对象状态信息、当地地图信息和/或当地交通号志信息。
通信单元430用以通信于感测单元110。
显示单元440用以显示警示。在本申请其他可能实施例中，显示单元440亦可以独立于路侧设备120之外，此亦在本申请精神范围内。
控制器410的操作策略可如上所述(例如，控制器410可执行或控制其他组件来执行图2A的流程)，于此不重述。
本申请实施例中，关于“如何判断对象的历史轨迹”，由于路侧设备120具备有储存单元420，或者具备通信能力，故路侧设备120可将所收得之数据送回到云端，或是由路侧设备120本身分析。路侧设备120所储存的数据包括：感测单元110所感测的数据与当地交通号志信息。将感测单元110所感测的数据依照时间、对象编号，进行点对点复原，以得到每辆车(对象)的多个轨迹(点)。而多个“对象历史轨迹”则是指将每辆车(物件)的多个“轨迹(点)”复原成多个“轨迹(线)”，亦即，从每辆车(物件)的多个“轨迹(点)”复原得到每辆车(对象)的多个“对象历史轨迹”。
另外，在本申请一实施例中，会将感测单元110检测范围内的所有车辆的所有历史行驶轨迹进行优化。亦即，图2B的优化是考虑同一时间点内的所有感测单元的感测数据(对象状态信息)。
另外，在本申请一实施例中，利用所有历史轨迹来训练分类器以产生参数，分类器利用所产生的参数来预测行进方向。因此，在本申请一实施例中，即是参考所有历史轨迹对现有轨迹做判断。分类器在实时状况下参考连续几个点(对象)后即可预测出行进方向。
另外，在本申请一实施例中，在判断是否警示某一车辆(如图3A至图3C的车辆V2)的时候，不但要会纳入该目标车辆的历史轨迹做考虑，同时也需要预测其他车辆(对象)的行进方向以进行碰撞风险评估。故会参考到所有历史轨迹，来推测其他车辆的行进方向。举例来说，有A车辆与B车辆目前为平行直走，A车辆在左线道，B辆车在右线道。当A车辆被分类器预测到有右转的可能性时，经过碰撞预测会得知直行的B车辆会有风险且预测右转的A车辆在n秒后有碰撞风险(亦即，n秒后，A车辆可能会碰撞到B车辆)，则本申请实施例可以对B车辆提出警示。
如上所述，本申请实施例的协同式车辆安全系统与方法中，结合当地地图信息与当地交通号志信息，进行训练，以更加提早正确预测车驶行驶轨迹，预测车辆是否转弯，以提早警示其他驾驶者，减少碰撞、车祸的发生。
综上所述，虽然本发明已以实施例公开如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种修改与润饰。因此，本发明的保护范围应以权利要求所限定的范围为准。
附图标记列表
100：协同式车辆安全系统 110：感测单元
120：路侧设备 210-250：步骤
260：资料平滑化 270：数据校正
280：噪声滤除 262：轨迹内插
264：轨迹平滑化 272：轨迹合并
274：轨迹重建 282：轨迹特征萃取
284：噪声移除
291：修正后轨迹(优化后轨迹)
292：参数训练 293：模型参数
294：学习式分类器 295：轨迹转向分类结果
V1、V2：车辆
410：控制器 420：储存单元
430：通讯单元 440：显示单元

Claims (20)

1.一种协同式车辆安全方法，包括：
由一路侧设备收集一当地地图信息、一当地交通号志信息，以及由至少一感测单元所传来的一对象的一状态信息；
对于所收集到的该对象的该状态信息进行优化；
根据经优化后的该对象的该状态信息、该对象的多个历史轨迹、多个车辆行驶轨迹样态、该当地地图信息、及该当地交通号志信息，预测该对象的一行进方向；以及
根据所预测的该对象的该行进方向，决定是否发出警示。
2.如权利要求1所述的协同式车辆安全方法，其中，该对象的该状态信息包括：
该对象的一相对位置和/或该对象的一速度和/或该对象的一行进方向；以及
该路侧设备将该对象的该相对位置转换成该对象的一大地坐标。
3.如权利要求1所述的协同式车辆安全方法，其中，对于所收集到的该对象的该状态信息进行优化的该步骤包括：
对于所收集到的该对象的该状态信息进行平滑化与校正。
4.如权利要求1所述的协同式车辆安全方法，其中，对于所收集到的该对象的该状态信息进行优化的该步骤包括：
对该对象的该状态信息进行噪声滤除，以避免对同一对象的状态信息重复收集。
5.如权利要求1所述的协同式车辆安全方法，其中，该当地地图信息由一服务器传送给该路侧设备，或者事先内置在该路侧设备内；
该当地交通号志信息包括：一当地交通号志时相信息和/或一当地交通号志时制信息。
6.如权利要求1所述的协同式车辆安全方法，还包括：
从多个车辆历史轨迹分辨出所述多个车辆行驶轨迹样态，并提供给该路侧设备。
7.如权利要求1所述的协同式车辆安全方法，其中，该路侧设备将该感测单元所感测的数据依照时间与一对象编号，进行点对点复原，以得到该对象的多个轨迹，以及，该路侧设备从该对象的所述多个轨迹复原得到该对象的对象历史轨迹。
8.如权利要求1所述的协同式车辆安全方法，其中，在进行优化时，将该感测单元的一检测范围内的所有对象的所有历史行驶轨迹进行优化。
9.如权利要求8所述的协同式车辆安全方法，还包括：
该路侧设备利用所有对象的所有历史轨迹来训练一分类器以产生至少一参数，该分类器利用所产生的该至少一参数来预测该对象的该行进方向。
10.如权利要求1所述的协同式车辆安全方法，其中，在决定是否发出警示时，该路侧设备根据该对象的所述多个历史轨迹，且预测其他对象的个别行进方向以进行碰撞风险评估。
11.一种协同式车辆安全系统，包括：
至少一感测单元，用以感测一对象，以产生该对象的一状态信息；以及
一路侧设备，通讯于该至少一感测单元，用以收集一当地地图信息、一当地交通号志信息，以及由该至少一感测单元所传来的该对象的该状态信息；
其中，根据经优化后的该对象的该状态信息、该对象的多个历史轨迹、多个车辆行驶轨迹样态、该当地地图信息、及该当地交通号志信息，该路侧设备预测该对象的一行进方向；以及
根据所预测的该对象的该行进方向，该路侧设备决定是否发出警示。
12.如权利要求11所述的协同式车辆安全系统，其中，该对象的该状态信息包括：该对象的一相对位置和/或该对象的一速度和/或该对象的一行进方向；以及
该路侧设备将该对象的该相对位置转换成该对象的一大地坐标。
13.如权利要求11所述的协同式车辆安全系统，其中，对于所收集到的该对象的该状态信息进行优化时，对于所收集到的该对象的该状态信息进行平滑化与校正。
14.如权利要求11所述的协同式车辆安全系统，其中，对该对象的该状态信息进行噪声滤除，以避免对同一对象的状态信息重复收集。
15.如权利要求11所述的协同式车辆安全系统，其中，该当地地图信息由一服务器传送给该路侧设备，或者事先内置在该路侧设备内；
该当地交通号志信息包括：一当地交通号志时相信息和/或一当地交通号志时制信息。
16.如权利要求11所述的协同式车辆安全系统，其中，从多个车辆历史轨迹分辨出所述多个车辆行驶轨迹样态，并提供给该路侧设备。
17.如权利要求11所述的协同式车辆安全系统，其中，该路侧设备将该感测单元所感测的数据依照时间与一对象编号，进行点对点复原，以得到该对象的多个轨迹，以及，该路侧设备从该对象的所述多个轨迹复原得到该对象的对象历史轨迹。
18.如权利要求11所述的协同式车辆安全系统，其中，在进行优化时，该路侧设备将该感测单元的一检测范围内的所有对象的所有历史行驶轨迹进行优化。
19.如权利要求18所述的协同式车辆安全系统，其中，该路侧设备利用所有对象的所有历史轨迹来训练一分类器以产生至少一参数，该分类器利用所产生的该至少一参数来预测该对象的该行进方向。
20.如权利要求11所述的协同式车辆安全系统，其中，在决定是否发出警示时，该路侧设备根据该对象的所述多个历史轨迹，且预测其他对象的个别行进方向以进行碰撞风险评估。
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