CN111127950A - 一种车辆碰撞预警处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种车辆碰撞预警处理方法及装置,该方法包括：分别获取当前车辆与目标车辆的车辆信息和路网信息，并根据该车辆信息和该路网信息对该当前车辆与该目标车辆进行路网匹配；若该路网匹配结果为该目标车辆在该当前车辆前方且处于同一路段车道，建立该当前车辆的车身坐标系，并确定预定时间内该当前车辆的预测轨迹的坐标集合；根据该当前车辆的预测轨迹的坐标集合确定该当前车辆与该目标车辆存在碰撞风险的情况下，发起车辆碰撞预警，可以解决相关技术中基于车辆的定位信息，通过计算自车与周围邻车的安全车距确定碰撞风险无法适用于弯道场景下的前向碰撞预警的问题，能够很好的兼容直道和弯道的前向碰撞场景。

Description

一种车辆碰撞预警处理方法及装置

技术领域

本发明涉及智能交通领域，具体而言，涉及一种车辆碰撞预警处理方法及装置。

背景技术

随着城市化进程加快，交通网络越来越复杂，随之而来的各种交通事故的发生也越来越频繁，如何有效的避免交通碰撞事故的发生也是智能交通领域急需解决的问题。

近年来，科技的飞速发展，将汽车与汽车(V2V)，汽车与行人(V2P)，以及汽车与交通设施(V2I)互相连接，形成了车、行人以及基础设施互联的车联网技术为解决道路交通安全问题指明了方向，即通过车联网技术使车辆实时获取目标车信息，对可能发生的交通危险提出预警，从而避免交通事故的发生。

然而，现有的V2V实现前向碰撞预警的技术方案中多基于车辆的定位信息，通过计算自车与周围邻车的安全车距或碰撞时间来进行碰撞风险判断。存在的问题是：一方面，没有结合实际道路位置，无法对所有危险场景进行识别，如两车在相同车道才会有追尾风险、两车在相同路段不同车道才会有盲区变道侧向碰撞风险、以及两车从不同路段驶向同一路口才会有交叉碰撞风险；另一方面，基于车辆瞬时运动状态进行危险识别，无法完全适用于弯道场景下的前向碰撞预警。

针对相关技术中基于车辆的定位信息，通过计算自车与周围邻车的安全车距确定碰撞风险无法适用于弯道场景下的前向碰撞预警的问题，尚未提出解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种车辆碰撞预警处理方法及装置，以至少解决相关技术中基于车辆的定位信息，通过计算自车与周围邻车的安全车距确定碰撞风险无法适用于弯道场景下的前向碰撞预警的问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种车辆碰撞预警处理方法，包括：

分别获取当前车辆与目标车辆的车辆信息和路网信息，并根据所述车辆信息和所述路网信息对所述当前车辆与所述目标车辆进行路网匹配；

若所述路网匹配结果为所述目标车辆在所述当前车辆前方且处于同一路段车道，建立所述当前车辆的车身坐标系，并确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合；

根据所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合确定所述当前车辆与所述目标车辆是否存在碰撞风险；

在确定结果为存在碰撞风险的情况下，发起车辆碰撞预警。

可选地，根据所述车辆信息和所述路网信息对所述当前车辆与所述目标车辆进行路网匹配包括：

分别根据所述车辆信息和所述路网信息确定所述当前车辆与所述目标车辆在路网中所处路段；

在所述当前车辆与所述目标车辆所处路段相同的情况下，对所述当前车辆与所述目标车辆进行车道匹配。

可选地，分别根据所述车辆信息和所述路网信息确定所述当前车辆与所述目标车辆在路网中所处路段包括：

分别确定所述当前车辆和所述目标车辆到路网信息中道路的垂直距离，将小于GPS误差阈值的所述垂直距离对应的路段确定为候选路段；

分别确定所述当前车辆和所述目标车辆到所述候选道路的距离、行驶方向与所述候选道路的夹角；

分别根据所述当前车辆和所述目标车辆到所述候选道路的距离、行驶方向与所述候选道路的夹角确定所述当前车辆和所述目标车辆路段匹配权重总和：

分别将最小路段匹配权重总和的候选路段确定为所述当前车辆和所述目标车辆的匹配路段。

可选地，在所述当前车辆与所述目标车辆所处路段相同的情况下，对所述当前车辆与所述目标车辆进行车道匹配包括：

在所述当前车辆的匹配路段与所述目标车辆的匹配路段之间的距离小于预定阈值的情况下，获取所述当前车辆与所述目标车辆的匹配路段的车道信息；

根据所述匹配路段的车道信息对所述当前车辆和所述目标车辆进行车道匹配。

可选地，根据所述匹配路段的车道信息对所述当前车辆和所述目标车辆进行车道匹配包括：

分别以所述当前车辆和所述目标车辆为中心划定候选区域；

确定所述匹配路段的车道信息在所述候选区域的多个车道中间点；

计算所述当前车辆和所述目标车辆的所在位置到所述多个车道中间点的垂直距离；

将所述垂直距离最短且小于车道宽度一半的车道中间点所在车道确定为所述当前车辆和所述目标车辆的路段车道。

可选地，所述方法还包括：

通过以下方式确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合：

其中，(x_i,y_i)为所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合，所述预定时间包括预测总时间T和单位预测时间Δt，R为所述当前车辆所在路段车道的曲率半径，ω为所述当前车辆的横摆角速度。

可选地，所述方法还包括：

通过以下方式建立所述当前车辆的车身坐标系，并确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合：

其中，v为所述当前车辆的车速，θ为所述当前车辆的航向角，δ为所述当前车辆的车轮转向角，L为所述当前车辆的轴距；

设置预测总时间T和单位预测时间Δt，通过所述单位预测时间Δt内依次对(x',y',θ')进行迭代计算，以确定所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合(x_i,y_i)，其中，所述预定时间包括所述预测总时间T和所述单位预测时间Δt。

可选地，所述方法还包括：

通过以下方式分别根据所述当前车辆和所述目标车辆到所述候选道路的距离、行驶方向与所述候选道路的夹角确定所述当前车辆和所述目标车辆路段匹配权重总和：

W_i＝w₁·D_i+w₂·Δθ_i；

其中，W_i为候选道路i的权重总和，D_i为所述当前车辆或所述目标车辆到所述候选道路i的距离，Δθ_i为所述行驶方向与所述候选道路的夹角，w₁和w₂分别为距离和夹角的权重系数，w₁+w₂＝1。

可选地，根据所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合确定所述当前车辆与所述目标车辆是否存在碰撞风险包括：

确定所述目标车辆在所述当前车辆的车身坐标系中的坐标，得到所述目标车辆与所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合中距离最近的目标点；

若所述目标车辆与所述当前车辆的车身轮廓在所述目标点存在重合，确定所述当前车辆与所述目标车辆存在碰撞风险；

若所述目标车辆与所述当前车辆的车身轮廓在所述目标点不存在重合，确定所述当前车辆与所述目标车辆不存在碰撞风险。

可选地，车辆信息至少包括：车辆当前位置、车速、航向角、车轮转向角、车辆的横摆角速度、车辆的长和宽、轴距；

路网信息至少包括：路段车道ID、路段车道的曲率半径、车道宽度、车道中间点集合的坐标、每个路口节点ID、路口节点位置。

根据本发明的另一个实施例，还提供了一种车辆碰撞预警处理装置，包括：

路网匹配模块，用于分别获取当前车辆与目标车辆的车辆信息和路网信息，并根据所述车辆信息和所述路网信息对所述当前车辆与所述目标车辆进行路网匹配；

建立模块，用于若所述路网匹配结果为所述目标车辆在所述当前车辆前方且处于同一路段车道，建立所述当前车辆的车身坐标系，并确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合；

确定模块，用于根据所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合确定所述当前车辆与所述目标车辆是否存在碰撞风险；

预警模块，用于在确定结果为存在碰撞风险的情况下，发起车辆碰撞预警。

可选地，所述路网匹配模块包括：

第一确定子模块，用于分别根据所述车辆信息和所述路网信息确定所述当前车辆与所述目标车辆在路网中所处路段；

车道匹配子模块，用于在所述当前车辆与所述目标车辆所处路段相同的情况下，对所述当前车辆与所述目标车辆进行车道匹配。

可选地，所述第一确定子模块包括：

第一确定单元，用于分别确定所述当前车辆和所述目标车辆到路网信息中道路的垂直距离，将小于GPS误差阈值的所述垂直距离对应的路段确定为候选路段；

第二确定单元，用于分别确定所述当前车辆和所述目标车辆到所述候选道路的距离、行驶方向与所述候选道路的夹角；

第三确定单元，用于分别根据所述当前车辆和所述目标车辆到所述候选道路的距离、行驶方向与所述候选道路的夹角确定所述当前车辆和所述目标车辆路段匹配权重总和：

第四确定单元，用于分别将最小路段匹配权重总和的候选路段确定为所述当前车辆和所述目标车辆的匹配路段。

可选地，所述车道匹配子模块包括：

获取单元，用于在所述当前车辆的匹配路段与所述目标车辆的匹配路段之间的距离小于预定阈值的情况下，获取所述当前车辆与所述目标车辆的匹配路段的车道信息；

车道匹配单元，用于根据所述匹配路段的车道信息对所述当前车辆和所述目标车辆进行车道匹配。

可选地，所述车道匹配单元，还用于

分别以所述当前车辆和所述目标车辆为中心划定候选区域；

确定所述匹配路段的车道信息在所述候选区域的多个车道中间点；

计算所述当前车辆和所述目标车辆的所在位置到所述多个车道中间点的垂直距离；

将所述垂直距离最短且小于车道宽度一半的车道中间点所在车道确定为所述当前车辆和所述目标车辆的路段车道。

可选地，所述建立模块，还用于通过以下方式确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合：

其中，(x_i,y_i)为所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合，所述预定时间包括预测总时间T和单位预测时间Δt，R为所述当前车辆所在路段车道的曲率半径，ω为所述当前车辆的横摆角速度。

可选地，所述建立模块，还用于通过以下方式确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合：

其中，v为所述当前车辆的车速，θ为所述当前车辆的航向角，δ为所述当前车辆的车轮转向角，L为所述当前车辆的轴距；

设置预测总时间T和单位预测时间Δt，通过所述单位预测时间Δt内依次对(x',y',θ')进行迭代计算，以确定所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合(x_i,y_i)，其中，所述预定时间包括所述预测总时间T和所述单位预测时间Δt。

可选地，所述第三确定单元，还用于通过以下方式分别根据所述当前车辆和所述目标车辆到所述候选道路的距离、行驶方向与所述候选道路的夹角确定所述当前车辆和所述目标车辆路段匹配权重总和：

W_i＝w₁·D_i+w₂·Δθ_i；

其中，W_i为候选道路i的权重总和，D_i为所述当前车辆或所述目标车辆到所述候选道路i的距离，Δθ_i为所述行驶方向与所述候选道路的夹角，w₁和w₂分别为距离和夹角的权重系数，w₁+w₂＝1。

可选地，所述确定模块包括：

第二确定子模块，用于确定所述目标车辆在所述当前车辆的车身坐标系中的坐标，得到所述目标车辆与所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合中距离最近的目标点；

第三确定子模块，用于若所述目标车辆与所述当前车辆的车身轮廓在所述目标点存在重合，确定所述当前车辆与所述目标车辆存在碰撞风险；

第四确定子模块，用于若所述目标车辆与所述当前车辆的车身轮廓在所述目标点不存在重合，确定所述当前车辆与所述目标车辆不存在碰撞风险。

可选地，车辆信息至少包括：车辆当前位置、车速、航向角、车轮转向角、车辆的横摆角速度、车辆的长和宽、轴距；

路网信息至少包括：路段车道ID、路段车道的曲率半径、车道宽度、车道中间点集合的坐标、每个路口节点ID、路口节点位置。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种计算机可读的存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

通过本发明，分别获取当前车辆与目标车辆的车辆信息和路网信息；根据所述车辆信息和所述路网信息对所述当前车辆与所述目标车辆进行路网匹配；若所述路网匹配结果为所述目标车辆在所述当前车辆前方且处于同一路段车道，建立所述当前车辆的车身坐标系，并确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合；根据所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合确定所述当前车辆与所述目标车辆存在碰撞风险的情况下，发起车辆碰撞预警，可以解决相关技术中基于车辆的定位信息，通过计算自车与周围邻车的安全车距确定碰撞风险无法适用于弯道场景下的前向碰撞预警的问题，通过路网匹配结果，能够准确有效地识别出与自车有前向碰撞风险的同车道车辆，且基于车身数据预测车辆运行轨迹来实现碰撞预警，能够很好的兼容直道和弯道的前向碰撞场景。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例的车辆碰撞预警处理方法的移动终端的硬件结构框图；

图2是根据本发明实施例的车辆碰撞预警处理方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的车辆前向碰撞预警的流程图；

图4是根据本发明实施例的路网匹配的流程图；

图5是根据本发明实施例的车辆路段匹配的示意图；

图6是根据本发明实施例的车辆前向碰撞预警系统的框图；

图7是根据本发明实施例的车辆碰撞预警处理装置的框图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

实施例1

本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的车辆碰撞预警处理方法的移动终端的硬件结构框图，如图1所示，移动终端10可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的报文接收方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

基于上述终端会架构，本发明实施例，提供了一种车辆碰撞预警处理方法，图2是根据本发明实施例的车辆碰撞预警处理方法的流程图，如图2所示，包括：

步骤S202，分别获取当前车辆与目标车辆的车辆信息和路网信息，并根据所述车辆信息和所述路网信息对所述当前车辆与所述目标车辆进行路网匹配；

需要说明的是当前车辆也可以称为本车或主车等，目标车辆还可称为本车或主车的相邻车辆。

步骤S204，若所述路网匹配结果为所述目标车辆在所述当前车辆前方且处于同一路段车道，建立所述当前车辆的车身坐标系，并确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合；

步骤S206，根据所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合确定所述当前车辆与所述目标车辆是否存在碰撞风险；

进一步的，确定所述目标车辆在所述当前车辆的车身坐标系中的坐标，得到所述目标车辆与所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合中距离最近的目标点；若所述目标车辆与所述当前车辆的车身轮廓在所述目标点存在重合，确定所述当前车辆与所述目标车辆存在碰撞风险；若所述目标车辆与所述当前车辆的车身轮廓在所述目标点不存在重合，确定所述当前车辆与所述目标车辆不存在碰撞风险。

步骤S208，在确定结果为存在碰撞风险的情况下，发起车辆碰撞预警。

通过上述步骤S202至S208，可以解决相关技术中基于车辆的定位信息，通过计算自车与周围邻车的安全车距确定碰撞风险无法适用于弯道场景下的前向碰撞预警的问题，通过路网匹配结果，能够准确有效地识别出与自车有前向碰撞风险的同车道车辆，且基于车身数据预测车辆运行轨迹来实现碰撞预警，能够很好的兼容直道和弯道的前向碰撞场景。

本发明实施例中，上述步骤S204具体可以包括：

S2041，分别根据所述车辆信息和所述路网信息确定所述当前车辆与所述目标车辆在路网中所处路段；

进一步的，分别确定所述当前车辆和所述目标车辆到路网信息中道路的垂直距离，将小于GPS误差阈值的所述垂直距离对应的路段确定为候选路段；分别确定所述当前车辆和所述目标车辆到所述候选道路的距离、行驶方向与所述候选道路的夹角；分别根据所述当前车辆和所述目标车辆到所述候选道路的距离、行驶方向与所述候选道路的夹角确定所述当前车辆和所述目标车辆路段匹配权重总和：具体的，可以通过以下方式确定所述当前车辆和所述目标车辆路段匹配权重总和：

W_i＝w₁·D_i+w₂·Δθ_i；

其中，W_i为候选道路i的权重总和，D_i为所述当前车辆或所述目标车辆到所述候选道路i的距离，Δθ_i为所述行驶方向与所述候选道路的夹角，w₁和w₂分别为距离和夹角的权重系数，w₁+w₂＝1；

分别将最小路段匹配权重总和的候选路段确定为所述当前车辆和所述目标车辆的匹配路段。

S2042，在所述当前车辆与所述目标车辆所处路段相同的情况下，对所述当前车辆与所述目标车辆进行车道匹配。

进一步的，在所述当前车辆的匹配路段与所述目标车辆的匹配路段之间的距离小于预定阈值的情况下，获取所述当前车辆与所述目标车辆的匹配路段的车道信息；

根据所述匹配路段的车道信息对所述当前车辆和所述目标车辆进行车道匹配。具体的，分别以所述当前车辆和所述目标车辆为中心划定候选区域；确定所述匹配路段的车道信息在所述候选区域的多个车道中间点；计算所述当前车辆和所述目标车辆的所在位置到所述多个车道中间点的垂直距离；将所述垂直距离最短且小于车道宽度一半的车道中间点所在车道确定为所述当前车辆和所述目标车辆的路段车道。

在一可选的实施例中，在建立当前车辆的车身坐标系时，以当前车辆为圆心，当前车辆的运动方向为Y轴，以与Y轴的垂直方向为X轴，上述步骤S206中，具体可以通过以下方式确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合：

其中，(x_i,y_i)为所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合，所述预定时间包括预测总时间T和单位预测时间Δt，R为所述当前车辆和所述目标车辆的路段车道的曲率半径，ω为所述当前车辆的横摆角速度。

在另一可选的实施例中，上述步骤S206中，还可以通过以下方式确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合：

其中，(x,y)为所述当前车辆的中心坐标，(x',y',θ')为对(x,y,θ)求导，v为所述当前车辆的车速，θ为所述当前车辆的航向角，δ为所述当前车辆的车轮转向角，L为所述当前车辆的轴距；

设置预测总时间T和单位预测时间Δt，通过所述单位预测时间Δt内依次对(x',y',θ')进行迭代计算，以确定所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合(x_i,y_i)，其中，所述预定时间包括所述预测总时间T和所述单位预测时间Δt。

本发明实施例中，上述的车辆信息至少包括：车辆当前位置、车速、航向角、车轮转向角、车辆的横摆角速度、车辆的长和宽、轴距；

上述的路网信息至少包括：路段车道ID、路段车道的曲率半径、车道宽度、车道中间点集合的坐标、每个路口节点ID、路口节点位置。

图3是根据本发明实施例的车辆前向碰撞预警的流程图，如图3所示，包括：

步骤301，获取路网信息和车辆信息，车辆读取自车车身信息，并接收V2X应用层消息集中定义的map消息和bsm消息。

所述路网信息为从所述map消息中获取的的路网数据，具体包括每个路口节点ID、路口节点经纬度、上游路段节点ID、路段车道ID、车道宽度和车道中间点集合的经纬度；

所述车辆信息为从自车车身和bsm消息中获取的车辆数据，具体包括当前位置、车速、航向角、车轮转向角以及车辆的长、宽和轴距。

步骤302，对自车和邻车进行路网匹配，判断两车是否处在同一车道。图4是根据本发明实施例的路网匹配的流程图，如图4所示，包括：

步骤401，计算的车辆到路网数据中的道路垂直距离，选择距离小于GPS误差的路段作为候选路段；

优选地可设置距离判断阈值为2m，如果候选路段大于等于2执行步骤402，否则说明没有候选路段，不进行后续处理；

步骤402，计算匹配特征权重和，具有最高权重和的候选路段作为匹配路段；具体的，计算为车辆到每条候选道路距离的距离特征值、行驶方向与候选道路夹角的角度特征值，得出路段匹配权重总和为：

W_i＝w₁ D_i+w₂·Δθ_i

其中，i为候选路段的个数，W_i为每个候选路段的权重总和，D_i为车辆到每个候选路段的距离，Δθ_i为行驶方向与每个候选路段方向的夹角，w1和w2分别为距离特征和角度特征的权重系数，w1+w2＝1，本实施例中w1、w2可分别为0.5。

具有最高权重和的候选路段作为匹配路段，如果自车和邻车匹配到同一路段，执行步骤403，否则说明两车位于不同路段，没有发生前向碰撞的风险；

步骤403，获取匹配路段的车道信息，对自车和邻车进行车道匹配，判断是否在同一车道，图5是根据本发明实施例的车辆路段匹配的示意图，如图5所示，具体包括以下步骤：

1)以车辆为中心划定候选区域，获取匹配路段上在所述候选区域的车道中间点；

2)计算车辆位置到各个中间点有向线段的垂直距离，其中距离最短且小于车道宽度一半的中间点所在车道为车辆匹配的车道。

步骤303，对自车进行运动轨迹预测，建立HV车身坐标系，计算设定时间T内的HV预测轨迹坐标集合，可采用车辆轨迹预测方程计算车辆轨迹，其公式为：

其中(x_i,y_i)为HV预测轨迹坐标集合

v为瞬时车速，θ车辆行驶方向，δ为车轮转角，L为轴距。

所述时间T需要满足

其中s为安全车距，优选地设置为3m；Δv为自车与邻车的相对速度；

设置单位时间Δt，在所述时间T内，迭代计算车辆轨迹坐标(x_i,y_i)；

步骤304，计算自车预测轨迹与邻车的最近点，判断是否存在冲突，具体的，计算邻车位于所述自车车身坐标系的坐标，得出邻车坐标与所述自车预测轨迹坐标集合中距离最近的点，如果在所述最近点所述HV和所述RV的身轮廓存在重叠，则两车存在碰撞风险。

图6是根据本发明实施例的车辆前向碰撞预警系统的框图，如图6所示，包括预警识别模块610、CAN接口模块620、GNSS模块630、人机交互模块(HMI)640；

预警识别模块610用于前向碰撞风险预警识别判断，具体包括数据交互模块611用于处理车辆信息以及路网数据，路网匹配模块612根据车辆的位置信息和路网数据匹配出车辆所处路段及车道，车辆轨迹预测模块616用于预测车辆的运动轨迹，碰撞检测模块614根据车辆预测轨迹判断是否与邻车存在碰撞风险；

CAN接口模块620用于数据交互模块611读取自车车辆状态信息，包括车速、车轮转角；

GNSS模块630用于数据交互模块611车辆定位信息，包括经纬度、航向角；

人机交互模块(HMI)640用于获取碰撞检测模块614输出结果发出碰撞预警提示。

实施例2

根据本发明的另一个实施例，还提供了一种车辆碰撞预警处理装置，图7是根据本发明实施例的车辆碰撞预警处理装置的框图，如图7所示，包括：路网匹配模块72、建立模块74、确定模块76以及预警模块78，其功能可以通过上述预警识别模块610、CAN接口模块620、GNSS模块630、人机交互模块(HMI)640实现，其中，

路网匹配模块72，用于分别获取当前车辆与目标车辆的车辆信息和路网信息，并根据所述车辆信息和所述路网信息对所述当前车辆与所述目标车辆进行路网匹配；

建立模块74，用于若所述路网匹配结果为所述目标车辆在所述当前车辆前方且处于同一路段车道，建立所述当前车辆的车身坐标系，并确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合；

确定模块76，用于根据所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合确定所述当前车辆与所述目标车辆是否存在碰撞风险；

预警模块78，用于在确定结果为存在碰撞风险的情况下，发起车辆碰撞预警。

可选地，所述路网匹配模块72包括：

第一确定子模块，用于分别根据所述车辆信息和所述路网信息确定所述当前车辆与所述目标车辆在路网中所处路段；

车道匹配子模块，用于在所述当前车辆与所述目标车辆所处路段相同的情况下，对所述当前车辆与所述目标车辆进行车道匹配。

可选地，所述第一确定子模块包括：

第一确定单元，用于分别确定所述当前车辆和所述目标车辆到路网信息中道路的垂直距离，将小于GPS误差阈值的所述垂直距离对应的路段确定为候选路段；

第二确定单元，用于分别确定所述当前车辆和所述目标车辆到所述候选道路的距离、行驶方向与所述候选道路的夹角；

第三确定单元，用于分别根据所述当前车辆和所述目标车辆到所述候选道路的距离、行驶方向与所述候选道路的夹角确定所述当前车辆和所述目标车辆路段匹配权重总和：

第四确定单元，用于分别将最小路段匹配权重总和的候选路段确定为所述当前车辆和所述目标车辆的匹配路段。

可选地，所述车道匹配子模块包括：

获取单元，用于在所述当前车辆的匹配路段与所述目标车辆的匹配路段之间的距离小于预定阈值的情况下，获取所述当前车辆与所述目标车辆的匹配路段的车道信息；

车道匹配单元，用于根据所述匹配路段的车道信息对所述当前车辆和所述目标车辆进行车道匹配。

可选地，所述车道匹配单元，还用于

分别以所述当前车辆和所述目标车辆为中心划定候选区域；

确定所述匹配路段的车道信息在所述候选区域的多个车道中间点；

计算所述当前车辆和所述目标车辆的所在位置到所述多个车道中间点的垂直距离；

将所述垂直距离最短且小于车道宽度一半的车道中间点所在车道确定为所述当前车辆和所述目标车辆的路段车道。

可选地，所述建立模块76，还用于通过以下方式确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合：

其中，(x_i,y_i)为所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合，所述预定时间包括预测总时间T和单位预测时间Δt，R为所述当前车辆所在路段车道的曲率半径，ω为所述当前车辆的横摆角速度。

可选地，所述建立模块64，还用于通过以下方式确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合：

其中，v为所述当前车辆的车速，θ为所述当前车辆的航向角，δ为所述当前车辆的车轮转向角，L为所述当前车辆的轴距；

设置预测总时间T和单位预测时间Δt，通过所述单位预测时间Δt内依次对(x',y',θ')进行迭代计算，以确定所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合(x_i,y_i)，其中，所述预定时间包括所述预测总时间T和所述单位预测时间Δt。

可选地，所述第三确定单元，还用于通过以下方式分别根据所述当前车辆和所述目标车辆到所述候选道路的距离、行驶方向与所述候选道路的夹角确定所述当前车辆和所述目标车辆路段匹配权重总和：

W_i＝w₁·D_i+w₂·Δθ_i；

其中，W_i为候选道路i的权重总和，D_i为所述当前车辆或所述目标车辆到所述候选道路i的距离，Δθ_i为所述行驶方向与所述候选道路的夹角，w₁和w₂分别为距离和夹角的权重系数，w₁+w₂＝1。

可选地，所述确定模块66包括：

第二确定子模块，用于确定所述目标车辆在所述当前车辆的车身坐标系中的坐标，得到所述目标车辆与所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合中距离最近的目标点；

第三确定子模块，用于若所述目标车辆与所述当前车辆的车身轮廓在所述目标点存在重合，确定所述当前车辆与所述目标车辆存在碰撞风险；

第四确定子模块，用于若所述目标车辆与所述当前车辆的车身轮廓在所述目标点不存在重合，确定所述当前车辆与所述目标车辆不存在碰撞风险。

可选地，车辆信息至少包括：车辆当前位置、车速、航向角、车轮转向角、车辆的横摆角速度、车辆的长和宽、轴距；

路网信息至少包括：路段车道ID、路段车道的曲率半径、车道宽度、车道中间点集合的坐标、每个路口节点ID、路口节点位置。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

实施例3

本发明的实施例还提供了一种计算机可读的存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：

S1，分别获取当前车辆与目标车辆的车辆信息和路网信息，并根据所述车辆信息和所述路网信息对所述当前车辆与所述目标车辆进行路网匹配；

S2，若所述路网匹配结果为所述目标车辆在所述当前车辆前方且处于同一路段车道，建立所述当前车辆的车身坐标系，并确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合；

S3，根据所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合确定所述当前车辆与所述目标车辆是否存在碰撞风险；

S4，在确定结果为存在碰撞风险的情况下，发起车辆碰撞预警。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

实施例4

本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S1，分别获取当前车辆与目标车辆的车辆信息和路网信息，并根据所述车辆信息和所述路网信息对所述当前车辆与所述目标车辆进行路网匹配；

S2，若所述路网匹配结果为所述目标车辆在所述当前车辆前方且处于同一路段车道，建立所述当前车辆的车身坐标系，并确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合；

S3，根据所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合确定所述当前车辆与所述目标车辆是否存在碰撞风险；

S4，在确定结果为存在碰撞风险的情况下，发起车辆碰撞预警。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种车辆碰撞预警处理方法，其特征在于，包括：

分别获取当前车辆与目标车辆的车辆信息和路网信息，并根据所述车辆信息和所述路网信息对所述当前车辆与所述目标车辆进行路网匹配；

若所述路网匹配结果为所述目标车辆在所述当前车辆前方且处于同一路段车道，建立所述当前车辆的车身坐标系，并确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合；

根据所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合确定所述当前车辆与所述目标车辆是否存在碰撞风险；

在确定结果为存在碰撞风险的情况下，发起车辆碰撞预警。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述车辆信息和所述路网信息对所述当前车辆与所述目标车辆进行路网匹配包括：

分别根据所述车辆信息和所述路网信息确定所述当前车辆与所述目标车辆在路网中所处路段；

在所述当前车辆与所述目标车辆所处路段相同的情况下，对所述当前车辆与所述目标车辆进行车道匹配。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，分别根据所述车辆信息和所述路网信息确定所述当前车辆与所述目标车辆在路网中所处路段包括：

分别确定所述当前车辆和所述目标车辆到路网信息中道路的垂直距离，将小于GPS误差阈值的所述垂直距离对应的路段确定为候选路段；

分别确定所述当前车辆和所述目标车辆到所述候选道路的距离、行驶方向与所述候选道路的夹角；

分别根据所述当前车辆和所述目标车辆到所述候选道路的距离、行驶方向与所述候选道路的夹角确定所述当前车辆和所述目标车辆路段匹配权重总和：

分别将最小路段匹配权重总和的候选路段确定为所述当前车辆和所述目标车辆的匹配路段。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述当前车辆与所述目标车辆所处路段相同的情况下，对所述当前车辆与所述目标车辆进行车道匹配包括：

在所述当前车辆的匹配路段与所述目标车辆的匹配路段之间的距离小于预定阈值的情况下，获取所述当前车辆与所述目标车辆的匹配路段的车道信息；

根据所述匹配路段的车道信息对所述当前车辆和所述目标车辆进行车道匹配。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述匹配路段的车道信息对所述当前车辆和所述目标车辆进行车道匹配包括：

分别以所述当前车辆和所述目标车辆为中心划定候选区域；

确定所述匹配路段的车道信息在所述候选区域的多个车道中间点；

计算所述当前车辆和所述目标车辆的所在位置到所述多个车道中间点的垂直距离；

将所述垂直距离最短且小于车道宽度一半的车道中间点所在车道确定为所述当前车辆和所述目标车辆的路段车道。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过以下方式确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合：

其中，(x_i,y_i)为所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合，所述预定时间包括预测总时间T和单位预测时间Δt，R为所述当前车辆所在路段车道的曲率半径，ω为所述当前车辆的横摆角速度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过以下方式确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合：

其中，v为所述当前车辆的车速，θ为所述当前车辆的航向角，δ为所述当前车辆的车轮转向角，L为所述当前车辆的轴距；

设置预测总时间T和单位预测时间Δt，通过所述单位预测时间Δt内依次对(x',y',θ')进行迭代计算，以确定所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合(x_i,y_i)，其中，所述预定时间包括所述预测总时间T和所述单位预测时间Δt。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过以下方式分别根据所述当前车辆和所述目标车辆到所述候选道路的距离、行驶方向与所述候选道路的夹角确定所述当前车辆和所述目标车辆路段匹配权重总和：

W_i＝w₁·D_i+w₂·Δθ_i；

其中，W_i为候选道路i的权重总和，D_i为所述当前车辆或所述目标车辆到所述候选道路i的距离，Δθ_i为所述行驶方向与所述候选道路的夹角，w₁和w₂分别为距离和夹角的权重系数，w₁+w₂＝1。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合确定所述当前车辆与所述目标车辆是否存在碰撞风险包括：

确定所述目标车辆在所述当前车辆的车身坐标系中的坐标，得到所述目标车辆与所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合中距离最近的目标点；

若所述目标车辆与所述当前车辆的车身轮廓在所述目标点存在重合，确定所述当前车辆与所述目标车辆存在碰撞风险；

若所述目标车辆与所述当前车辆的车身轮廓在所述目标点不存在重合，确定所述当前车辆与所述目标车辆不存在碰撞风险。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，

车辆信息至少包括：车辆当前位置、车速、航向角、车轮转向角、车辆的横摆角速度、车辆的长和宽、轴距；

路网信息至少包括：路段车道ID、路段车道的曲率半径、车道宽度、车道中间点集合的坐标、每个路口节点ID、路口节点位置。

11.一种车辆碰撞预警处理装置，其特征在于，包括：

路网匹配模块，用于分别获取当前车辆与目标车辆的车辆信息和路网信息，并根据所述车辆信息和所述路网信息对所述当前车辆与所述目标车辆进行路网匹配；

建立模块，用于若所述路网匹配结果为所述目标车辆在所述当前车辆前方且处于同一路段车道，建立所述当前车辆的车身坐标系，并确定预定时间内所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合；

确定模块，用于根据所述当前车辆的预测轨迹的坐标集合确定所述当前车辆与所述目标车辆是否存在碰撞风险；

预警模块，用于在确定结果为存在碰撞风险的情况下，发起车辆碰撞预警。

12.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至10任一项中所述的方法。

13.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至10任一项中所述的方法。

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