CN111137281A - 车辆及车辆的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种车辆，该车辆包括：惯性传感器，被配置成测量速度、转向角和横摆率；摄像机，被配置成获取影像数据；雷达，被配置成获取雷达数据；安全装置，包括安全气囊和安全带预紧器；以及控制器，被配置成基于影像数据和雷达数据中的至少一个来预测与位于车辆的外部的第一物体的碰撞，基于预测的与第一物体碰撞时的反射角度来预测在与第一物体的碰撞之后可能发生的与第二物体的碰撞，并且当预测可能发生与第二物体的碰撞时，在与第二物体的碰撞之前向下调整与碰撞严重程度进行比较的用于展开安全装置的展开阈值。

Description

车辆及车辆的控制方法

技术领域

本发明涉及一种车辆及车辆的控制方法。

背景技术

随着驾驶员辅助系统(DAS)的出现，车辆可预测与位于车道上的物体的碰撞并且可被控制以避免碰撞。

此外，在基于DAS为预测的碰撞做准备时，车辆可被控制以快速展开安全装置。然而，DAS中包括的传感器可能由于碰撞而不能操作，并且可能无法为碰撞之后可能发生的二次碰撞做准备。

即使发生具有不足以展开安全装置的冲击量的碰撞的情况下，车辆的使用者也可能处于异常状态，因此发生二次碰撞的可能性增加。

发明内容

本公开涉及一种车辆及车辆的控制方法。在实施例中，为碰撞做准备，车辆能够预测与物体的碰撞并且快速地展开安全装置。

本公开的实施例提供一种车辆及车辆的控制方法，为在与物体碰撞之后发生的二次碰撞做准备，该车辆能够在二次碰撞之前确定二次碰撞的可能性并且根据二次碰撞的可能性来调整安全装置的展开阈值，以快速展开安全装置。

本发明的其他方面将部分地在下面的描述中阐述，并且部分地将从描述中显而易见，或者可通过本发明的实践来习得。

因此，本发明的一方面提供一种车辆，该车辆包括：惯性传感器，被配置成测量车辆的速度、转向角和横摆率(yaw rate)；摄像机，被配置成获取关于车辆的前方的影像数据；雷达，被配置成获取关于车辆的外部的雷达数据；安全装置，包括安全气囊和安全带预紧器；以及控制器，被配置成基于影像数据和雷达数据中的至少一个来预测与位于车辆的外部的第一物体的碰撞，基于预测的与第一物体碰撞时的反射角度来预测在与第一物体的碰撞之后可能发生的与第二物体的碰撞，并且当预测可能发生与第二物体的碰撞时在与第二物体的碰撞之前向下调整与碰撞严重程度进行比较的用于展开安全装置的展开阈值。

控制器可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来识别位于车辆的外部的多个物体，基于转向角和横摆率中的至少一个来确定转弯半径以确定车辆的第一预测行驶路线，基于多个物体中的每一个的相对速度和相对距离来确定在第一预测行驶路线上可能与车辆碰撞的第一物体，基于反射角度来确定预测车辆在碰撞之后行驶的车辆的第二预测行驶路线，并且当在第二预测行驶路线上存在可能与车辆碰撞的第二物体时向下调整展开阈值。

控制器可确定关于第二预测行驶路线的关注区域(Region of Interest,ROI)，并且基于多个物体中的每一个的相对速度和相对距离来确定预测在与第一物体的碰撞之后位于关注区域中的第二物体。

控制器可基于第二预测行驶路线和第二物体的预测位置来确定与第二物体碰撞的可能性，并且与碰撞概率成比例地向下调整展开阈值，该碰撞概率由与第二物体碰撞的可能性表示。

碰撞概率可具有根据第二物体的预测位置与第二预测行驶路线的距离的正态分布。

控制器可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来识别位于车辆的外部的多条线，并且确定关于由多条线划定的多个车道之中的第二预测行驶路线所位于的车道的关注区域。

控制器可确定关注区域进一步包括与第二预测行驶路线所位于的车道相邻的车道。

控制器可确定关注区域进一步包括在与预测发生与第一物体碰撞的方向相反的方向上的区域。

车辆可进一步包括用于控制车辆的制动的制动系统，其中控制器可被配置成在与第一物体的碰撞之后控制制动系统时将关注区域调整为在车辆的纵向方向上减小。

车辆可进一步包括用于控制车辆的转向的转向系统，其中控制器可被配置成在与第一物体的碰撞之后控制转向系统时将关注区域调整为在车辆的横向方向上增大。

控制器可基于第一物体的相对速度和相对位置来确定与第一物体碰撞的碰撞位置和碰撞角度，并且基于第一物体的类型、碰撞位置和碰撞角度来确定反射角度。

当车辆的速度小于或等于预定的第一阈值速度时，控制器可基于轴距和由转向角确定的车轮角度来确定转弯半径。

当车辆的速度大于或等于预定的第二阈值速度时，控制器可基于速度和横摆率来确定转弯半径。

当车辆的速度大于预定的第一阈值速度但小于预定的第二阈值速度时，控制器可基于速度、转向角和横摆率来确定转弯半径。

当转弯半径大于预定的阈值半径时，控制器可将直线路线确定为第一预测行驶路线。

控制器可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来识别位于车辆的外部的多条线，并且将由多条线之中最靠近车辆的线划定的车道确定为第一预测行驶路线。

本发明的另一方面提供一种车辆的控制方法，该车辆包括：惯性传感器，被配置成测量车辆的速度、转向角和横摆率；摄像机，被配置成获取关于车辆的前方的影像数据；雷达，被配置成获取关于车辆的外部的雷达数据；以及安全装置，包括安全气囊和安全带预紧器，该方法包括：基于影像数据和雷达数据中的至少一个来预测与位于车辆的外部的第一物体的碰撞；基于预测的与第一物体碰撞时的反射角度来预测在与第一物体的碰撞之后可能发生的与第二物体的碰撞；并且当预测可能发生与第二物体的碰撞时在与第二物体的碰撞之前向下调整与碰撞严重程度进行比较的用于展开安全装置的展开阈值。

向下调整展开阈值可包括：基于影像数据和雷达数据中的至少一个来识别位于车辆的外部的多个物体；基于转向角和横摆率中的至少一个来确定转弯半径以确定车辆的第一预测行驶路线；基于多个物体中的每一个的相对速度和相对距离来确定在第一预测行驶路线上可能与车辆碰撞的第一物体；基于反射角度来确定预测车辆在碰撞之后行驶的车辆的第二预测行驶路线；并且当在第二预测行驶路线上存在可能与车辆碰撞的第二物体时向下调整展开阈值。

该方法可进一步包括：确定关于第二预测行驶路线的关注区域；并且基于多个物体中的每一个的相对速度和相对距离来确定预测在与第一物体的碰撞之后位于关注区域中的第二物体。

向下调整展开阈值可包括：基于第二预测行驶路线和第二物体的预测位置来确定与第二物体碰撞的可能性；并且与碰撞概率成比例地向下调整展开阈值，该碰撞概率由与第二物体碰撞的可能性表示。

碰撞概率可具有根据第二物体的预测位置与第二预测行驶路线的距离的正态分布。

确定关注区域可包括：基于影像数据和雷达数据中的至少一个来识别位于车辆的外部的多条线；并且确定关于由多条线划定的多个车道之中的第二预测行驶路线所位于的车道的关注区域。

确定关注区域可包括：确定关注区域进一步包括与第二预测行驶路线所位于的车道相邻的车道。

确定关注区域可包括：确定关注区域进一步包括在与预测发生与第一物体碰撞的方向相反的方向上的区域。

车辆可进一步包括用于控制车辆的制动的制动系统，其中方法可进一步包括在与第一物体的碰撞之后控制制动系统时将关注区域调整为在车辆的纵向方向上减小。

车辆可进一步包括用于控制车辆的转向的转向系统，其中方法可进一步包括在与第一物体的碰撞之后控制转向系统时将关注区域调整为在车辆的横向方向上增大。

方法可进一步包括：基于第一物体的相对速度和相对位置来确定与第一物体碰撞的碰撞位置和碰撞角度；并且基于第一物体的类型、碰撞位置和碰撞角度来确定反射角度。

确定转弯半径可包括：当车辆的速度小于或等于预定的第一阈值速度时，基于轴距和由转向角确定的车轮角度来确定转弯半径。

确定转弯半径可包括：当车辆的速度大于或等于预定的第二阈值速度时，基于速度和横摆率来确定转弯半径。

确定转弯半径可包括：当车辆的速度大于预定的第一阈值速度但小于预定的第二阈值速度时，基于速度、转向角和横摆率来确定转弯半径。

确定第一预测行驶路线可包括：当转弯半径大于预定的阈值半径时，将直线路线确定为第一预测行驶路线。

确定第一预测行驶路线可包括：基于影像数据和雷达数据中的至少一个来识别位于车辆的外部的多条线；并且将由多条线之中最靠近车辆的线划定的车道确定为第一预测行驶路线。

附图说明

通过以下结合附图对实施例的描述，本发明的这些和/或其他方面将变得显而易见并且更容易理解，其中：

图1是示出根据实施例的车辆的配置的示图。

图2是示出根据实施例的车辆的控制框图。

图3是示出根据实施例的车辆中包括的摄像机和雷达的示图。

图4是示出根据实施例的车辆的示图，该车辆确定第一预测行驶路线。

图5是示出根据实施例的车辆的示图，该车辆预测第一预测行驶路线上的碰撞。

图6是示出根据实施例的车辆的示图，该车辆确定第二预测行驶路线。

图7是示出根据实施例的用于预测车辆的第二预测行驶路线上的碰撞的关注区域的示图。

图8和图9是示出根据实施例的车辆的示图，其中调整了关注区域。

图10是示出根据实施例的车辆的示图，其中基于对第二预测行驶路线的碰撞预测来调整安全装置的展开阈值。

图11是示出根据实施例的车辆的控制方法的流程图，其示出基于对第二预测行驶路线的碰撞预测来调整安全装置的展开阈值的操作。

具体实施方式

在整个说明书中，相同的附图标记表示相同的元件。不是本公开的实施例的所有元件都将被描述，而是将省略对本领域中公知的内容或者在实施例中彼此重叠的内容的描述。整个说明书中使用的术语，例如“～部件”、“～模块”、“～构件”、“～块”等，可用软件和/或硬件来实施，并且多个“～部件”、“～模块”、“～构件”或“～块”可被实施在单个元件中，或者单个“～部件”、“～模块”、“～构件”或“～块”可包括多个元件。

将进一步理解的是，术语“连接”或其派生词既指直接连接也指间接连接，并且间接连接包括通过无线通信网络的连接。

将进一步理解的是，当在本说明书中使用时，术语“包括”和/或“包括有”说明所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件的存在，但排除存在或添加一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或其组，除非上下文另有明确说明。

如本文使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文另有明确说明。

诸如“～部件”、“～设备”、“～块”、“～构件”、“～模块”等术语可指用于处理至少一个功能或动作的单元。例如，这些术语可至少指由诸如现场可编程门阵列(FPGA)/专用集成电路(ASIC)的至少一个硬件装置处理的进程、存储在存储器中的软件或处理器。

用于方法操作的附图标记仅用于区分每个操作，而不用于限制操作的顺序。因此，除非上下文另有明确规定，否则可以其他方式实施书面顺序。

在下文中，将参照附图描述车辆及车辆的控制方法。

图1是示出根据实施例的车辆1的配置的示图。

参照图1，车辆1包括发动机10、变速器20、制动装置30、转向装置40和安全装置70。发动机10可包括缸体和活塞并且可产生用于驱动车辆1的动力。变速器20可包括多个齿轮并且可将发动机10产生的动力传递到车轮。制动装置30可通过与车轮的摩擦使车辆1减速或使车辆1停车。转向装置40可改变车辆1的行驶方向。安全装置70是用于保护车辆1的使用者免受冲击的装置。安全装置70可包括在碰撞时展开的安全气囊和在碰撞时从安全带伸出的出口侧收紧安全带的安全带预紧器(pretensioner)。

车辆1可包括多个电子组件。例如，车辆1可包括发动机管理系统(EMS)11、变速器控制单元(TCU)21、电子制动控制模块(EBCM)31、电子助力转向装置(EPS)41、车身控制模块(BCM)51、驾驶员辅助系统(DAS)60和安全装置控制单元71。

EMS 11可响应于驾驶员通过加速器踏板的加速意图或DAS 60的请求来控制发动机10。例如，EMS 11可控制发动机10的扭矩。

TCU 21可响应于驾驶员通过变速杆的换挡命令和/或车辆1的行驶速度来控制变速器20。例如，TCU 21可调整从发动机10到车轮的传动比。

EBCM 31可响应于驾驶员通过制动踏板的制动意图和/或车轮的打滑(slip)来控制制动装置30。例如，EBCM 31可响应于车辆1制动时感测到的车轮的打滑而暂时释放车轮的制动(防抱死制动系统，ABS)。EBCM 31可响应于车辆1转向时感测到的过度转向(oversteering)和/或转向不足(understeering)而选择性地释放车轮的制动(电子稳定性控制，ESC)。此外，EBCM 31可响应于车辆1行驶时感测到的车轮的打滑而暂时制动车轮(牵引力控制系统，TCS)。此外，EBCM 31可响应于DAS 60的请求来控制制动装置30(前向防碰撞辅助，FCA)。

EPS 41可响应于驾驶员通过方向盘的转向意图来辅助转向装置40的操作，使得驾驶员容易地操纵方向盘。例如，EPS 41可辅助转向装置40的操作，使得转向力在低速行驶或驻车时减小并且在高速行驶时增加。此外，EPS 41还可响应于DAS 60的请求来控制转向装置40(紧急转向辅助，ESA)。

BCM 51可控制向驾驶员提供便利或确保驾驶员的安全的电子组件的操作。例如，BCM 51可控制前照灯、雨刷、组合仪表板、多功能开关、转向信号灯。

DAS 60可辅助驾驶员操纵(驾驶、制动、转向)车辆1。例如，DAS 60可感测车辆1周围的环境(例如，其他车辆、行人、车道、道路标志等)并响应于感测到的环境控制车辆1的驾驶和/或制动和/或转向。

DAS 60可向驾驶员提供各种功能。例如，DAS 60可提供车道偏离警告(LDW)、车道保持辅助(LKA)、远光灯辅助(HBA)、前方防碰撞辅助(FCA)、紧急转向辅助(ESA)、交通标志识别(TSR)、智能巡航控制(SCC)、盲点检测(BSD)等。

DAS 60可包括用于获取车辆1周围的影像数据的摄像机模块61和用于获取车辆1周围的物体数据的雷达模块62。

摄像机模块61可包括摄像机61a和电子控制单元(ECU)61b，并且可拍摄车辆1的前方并识别其他车辆、行人、车道、道路标志等。

雷达模块62可包括雷达62a和电子控制单元(ECU)62b，并且可获取车辆1周围的物体(例如，其他车辆、行人等)的相对位置和相对速度。

安全装置控制单元71可控制安全装置70在车辆1碰撞时展开。详细地，安全装置控制单元71基于诸如车辆1碰撞时车辆1的速度和冲击量的状态信息来计算碰撞严重程度，将碰撞严重程度与作为安全装置70展开的基准的展开阈值进行比较，并且控制安全装置70响应于碰撞严重程度超过展开阈值的碰撞而展开。例如，当碰撞严重程度超过展开阈值时，安全控制单元71可控制以用加压气体对安全气囊充气以展开安全气囊并且可以控制安全带预紧器收紧安全带以防止从安全带的出口侧伸出。

上述电子组件可通过车辆通信网络(NT)彼此通信。例如，电子组件可通过以太网、媒体导向系统传输(MOST)、Flexray、控制器区域网络(CAN)、局域互连网络(LIN)等发射和接收数据。例如，DAS 60可通过NT分别向EMS 11、EBCM 31和EPS 41传送驱动控制信号、制动信号和转向信号。

图2是示出根据实施例的车辆1的控制框图，图3是示出根据实施例的车辆1中包括的摄像机110以及雷达120和130的示图。

参照图2，车辆1包括：前摄像机110，用于获取车辆1的前方的影像数据；前雷达120，用于获取车辆1的前方的雷达数据；多个角雷达130，用于获取车辆1的侧方和后方的雷达数据；惯性传感器140，用于测量车辆1的速度、转向角和横摆率；控制器150，用于确定车辆1的预测行驶路线，确定在预测行驶路线上碰撞的可能性，并且调整作为安全装置展开的基准的展开阈值；制动系统160，用于控制车辆1的制动；转向系统170，用于控制车辆1的转向；以及安全装置180，用于保护车辆1的使用者免受碰撞。

如图3所示，根据实施例的前摄像机110可具有指向车辆1的前方的视野110a。前摄像机110可安装在例如车辆1的前挡风玻璃上。

前摄像机110可拍摄车辆1的前方并且获取车辆1的前方的影像数据。车辆1的前方的影像数据可包括位于车辆1的前方的、诸如其他车辆和行人的物体或车道的位置信息。

前摄像机110可包括多个镜头和影像传感器。影像传感器可包括用于将光转换为电信号的多个光电二极管，并且多个光电二极管可以二维矩阵布置。

前摄像机110可电连接到控制器150。例如，前摄像机110可通过车辆通信网络(NT)、通过硬线或通过印刷电路板(PCB)连接到控制器150。

前摄像机110可将车辆1的前方的影像数据传送到控制器150。

如图3所示，根据实施例的前雷达120可具有指向车辆1的前方的感测视野120a。前雷达120可安装在例如车辆1的格栅(grille)或保险杠(bumper)中。

前雷达120可包括：发射天线(或发射天线阵列)，将发射无线电波辐射到车辆1的前方；以及接收天线(或接收天线阵列)，接收从物体反射的反射无线电波。前雷达120可从发射天线发射的发射无线电波和接收天线接收的反射无线电波获取前方雷达数据。前方雷达数据可包括关于诸如位于车辆1的前方的其他车辆或行人的物体的距离信息和速度信息。前雷达120可基于发射无线电波和反射无线电波之间的相位差(或时间差)来计算与物体的相对距离，并且基于发射无线电波和反射无线电波之间的频率差来计算物体的相对速度。

前雷达120可通过车辆通信网络(NT)、硬线或印刷电路板连接到控制器150。前雷达120可将前方雷达数据传送到控制器150。

根据实施例的多个角雷达130包括：第一角雷达131，安装在车辆1的右前侧；第二角雷达132，安装在车辆1的左前侧；第三角雷达133，安装在车辆1的右后侧；以及第四角雷达134，安装在车辆1的左后侧。

如图3所示，第一角雷达131可具有指向车辆1的右前方的感测视野131a。第一角雷达131可安装在例如车辆1的前保险杠的右侧。第二角雷达132可具有指向车辆1的左前方的感测视野132a，并且可安装在例如车辆1的前保险杠的左侧。第三角雷达133可具有指向车辆1的右后方的感测视野133a，并且可安装在例如车辆1的后保险杠的右侧。第四角雷达134可具有指向车辆1的左后方的感测视野134a，并且可安装在例如车辆1的后保险杠的左侧。

第一角雷达131、第二角雷达132、第三角雷达133和第四角雷达134中的每一个可包括发射天线和接收天线。第一角雷达131、第二角雷达132、第三角雷达133和第四角雷达134分别获取第一角雷达数据、第二角雷达数据、第三角雷达数据和第四角雷达数据。第一角雷达数据可包括关于位于车辆1的右前方的其他车辆或行人(在下文中被称为“物体”)的距离信息和速度信息。第二角雷达数据可包括关于位于车辆1的左前方的物体的距离信息和速度信息。第三角雷达数据和第四角雷达数据可分别包括关于位于车辆1的右后方的物体的距离信息和速度信息以及关于位于车辆1的左后方的物体的距离信息和速度信息。

第一角雷达131、第二角雷达132、第三角雷达133和第四角雷达134中的每一个可通过例如车辆通信网络(NT)、硬线或印刷电路板连接到控制器150。第一角雷达131、第二角雷达132、第三角雷达133和第四角雷达134可分别将第一角雷达数据、第二角雷达数据、第三角雷达数据和第四角雷达数据传送到控制器150。

根据实施例的惯性传感器140可被设置成检测车辆1的平移运动和旋转运动。

详细地，惯性传感器140可测量速度和加速度以检测车辆1的平移运动，并且可测量转向角和横摆率以检测车辆1的旋转运动。

为此，惯性传感器140可包括：加速度传感器(未示出)，能够测量车辆1的速度和加速度；转向角传感器(未示出)，能够测量车辆1的转向角；以及陀螺仪传感器(未示出)，能够测量车辆1的横摆率。

根据实施例的控制器150可确定车辆1的预测行驶路线，确定在预测行驶路线上碰撞的可能性，并且基于碰撞的可能性来调整作为安全装置180展开的基准的展开阈值。

控制器150可包括摄像机模块(图1中的61)的控制单元(参见图1中的61b)和/或雷达模块(图1中的62)的控制单元(参见图1中的62b)和/或单独的统一控制单元。

控制器150可包括处理器151和存储器152。

处理器151可处理前摄像机110的前方影像数据、前雷达120的前方雷达数据和多个角雷达130的角雷达数据，并且生成用于控制制动系统160、转向系统170和安全装置180的制动信号、转向信号和安全装置控制信号。例如，处理器151可包括：影像信号处理器，用于处理前摄像机110的前方影像数据；数字信号处理器，用于处理雷达120和130的雷达数据；和/或微控制单元(MCU)，用于生成制动信号、转向信号和安全装置控制信号。

处理器151可基于前摄像机110的前方影像数据、前雷达120的前方雷达数据和多个角雷达130的角雷达数据来感知车辆1的前方的物体(例如，其他车辆，行人等)。

详细地，处理器151可基于前方雷达120的前方雷达数据和多个角雷达130的角雷达数据来获取车辆1的前方的物体的位置信息(距离和方向)和速度信息(相对速度)。

也就是说，处理器151可基于雷达120和130的雷达数据来获取位于车辆1的前方的物体的相对位置信息(距离和方向)和速度信息(相对速度)。

处理器151可基于前摄像机110的前方影像数据来获取车辆1的前方的物体的位置信息(方向)和类型信息(例如，物体是其他车辆还是行人)。此外，处理器151将通过前方影像数据感测到的物体与通过前方雷达数据感测到的物体进行匹配，并且基于匹配的结果来获取车辆1的前方物体的类型信息、位置信息和速度信息。

处理器151可基于前方物体的类型信息、位置信息和速度信息来生成制动信号和转向信号。

例如，处理器151基于前方物体的位置信息(距离)和速度信息(相对速度)来计算车辆1和前方物体之间的碰撞前时间(Time to Collision,TTC)，并且基于TTC与预定的参考时间的比较结果来警告驾驶员碰撞或者将制动信号传送到制动系统160。响应于TTC小于预定的第一参考时间，处理器151可允许通过音频和/或显示器输出警报。响应于TTC小于预定的第二参考时间，处理器151可将预制动信号传送到制动系统160。响应于TTC小于预定的第三参考时间，处理器151可将紧急制动信号传送到制动系统160。在这种情况下，第二参考时间短于第一参考时间，第三参考时间短于第二参考时间。

作为另一示例，处理器151可基于前方物体的速度信息(相对速度)来计算碰撞距离(Distance to Collision,DTC)，并且基于DTC与前方物体的距离的比较结果来警告驾驶员碰撞或将制动信号传送到制动系统160。

此外，处理器151可以基于TTC与预定的参考时间的比较结果来警告驾驶员碰撞或将转向信号传送到转向系统170。响应于TTC小于预定的第一参考时间，处理器151可允许通过音频和/或显示器输出警报。响应于TTC小于预定的第二参考时间，处理器151可将预转向信号传送到转向系统170。响应于TTC小于预定的第三参考时间，处理器151可将紧急转向信号传送到转向系统170。在这种情况下，第二参考时间短于第一参考时间，第三参考时间短于第二参考时间。

作为另一示例，处理器151可基于前方物体的速度信息(相对速度)来计算碰撞距离(DTC)，并且基于DTC与前方物体的距离的比较结果来警告驾驶员碰撞或将转向信号传送到转向系统170。

此外，处理器151可基于多个角雷达130的角雷达数据来获取车辆1的侧方(右前方、左前方、右后方和左后方)的物体的位置信息(距离和方向)和速度信息(相对速度)。

这样，处理器151可基于前摄像机110获取的影像数据以及雷达120和130获取的雷达数据中的至少一个来识别位于车辆1周围的多个物体。

尽管物体被描述为对应于位于车辆1外部的其他车辆、行人和构造物，但本发明不限于此。例如，物体可包括可位于车辆1的行驶路线上的任何物体。

根据实施例的处理器151可基于惯性传感器140测量的转向角和横摆率中的至少一个来确定转弯半径。下面将详细描述转弯半径的确定。

根据实施例的处理器151可基于确定的转弯半径来确定预测车辆1行驶的第一预测行驶路线。

根据实施例的处理器151可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来确定识别的多个物体中的每一个的相对速度和相对距离。

根据实施例的处理器151可基于多个物体中的每一个的相对速度和相对距离来确定在第一预测行驶路线上可能与车辆1碰撞的第一物体。

在这种情况下，第一物体可对应于基于相对于车辆1的相对速度和相对距离而预测在第一预测行驶路线上与车辆1碰撞的物体。

根据实施例的处理器151可基于根据与第一物体碰撞的反射角度来确定预测车辆1在与第一物体碰撞之后行驶的第二预测行驶路线。

也就是说，处理器151可在预测发生与第一物体的碰撞的情况下，确定预测车辆1在与第一物体碰撞之后被反射(即，反弹)的角度，即反射角度。下面将详细描述反射角度的确定。

根据实施例的处理器151可确定在第二预测行驶路线上是否存在可能与车辆1碰撞的第二物体。

详细地，处理器151可确定关于第二预测行驶路线的关注区域，并且确定预测在与第一物体的碰撞之后位于ROI中的第二物体的存在与否。

处理器151可基于预测的与第一物体的碰撞之后第二物体的预测位置和第二预测行驶路线来确定与第二物体碰撞的可能性。

在这种情况下，与第二物体碰撞的可能性可由碰撞概率表示，并且可由概率分布函数确定，该概率分布函数根据第二物体的预测位置相对于第二预测行驶路线的距离形成正态分布。

当在第二预测行驶路线上存在可能与车辆1碰撞的第二物体时，根据实施例的处理器151可向下调整与碰撞严重程度进行比较的用于展开安全装置180的展开阈值。

详细地，处理器151可与由与第二物体碰撞的可能性表示的碰撞概率成比例地向下调整安全装置180的展开阈值。

以这种方式，车辆1可在预测的与第一物体的碰撞之后的二次碰撞即与第二物体的碰撞中更快速地展开安全装置180。

也就是说，当预测在具有未展开安全装置180的碰撞严重程度的碰撞之后发生二次碰撞时，车辆1可调整展开阈值，使得更快速地展开安全装置180以保护车辆1的使用者免受二次碰撞，从而更有效地保护车辆1的使用者免受二次碰撞。

根据实施例的处理器151可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来确定物体的相对距离和宽度，并且可基于物体的相对距离和宽度来确定车辆1和物体之间的碰撞重叠量。

在这种情况下，碰撞重叠量可表示车辆1中的预测与物体碰撞的区域的大小。

此外，根据实施例的处理器151可基于碰撞重叠量来确定碰撞模式，并且可基于冲击量、碰撞时物体的相对速度和碰撞时车辆1的减速度来确定碰撞严重程度。

在这种情况下，车辆1可进一步包括正面碰撞传感器(Front Impact Sensor,FIS)，以根据与物体的碰撞来测量冲击量。FIS可以使用弹簧的机械式FIS或者使用扭转系统的电子式FIS来实施。然而，本发明不限于此，并且FIS可使用能够根据与物体的碰撞测量冲击量的任何类型的传感器来实施。

碰撞严重程度是与作为安全装置180展开的基准的展开阈值进行比较的值，并且当计算的碰撞严重程度大于或等于展开阈值时，处理器151可控制安全装置180展开。

详细地，处理器151可控制安全装置控制单元(参见图1中的71)展开安全装置180。

在这种情况下，碰撞严重程度可与冲击量、碰撞时物体的相对速度和碰撞时车辆1的减速度的大小成比例。

此外，安全装置180的展开阈值可根据碰撞模式而变化。详细地，碰撞模式可根据碰撞重叠量而包括正面(front)碰撞模式、斜角(angle)碰撞模式、柱(pole)碰撞模式和小重叠(small overlap)碰撞模式。

根据实施例的处理器151可将车辆1的前方区域划分为n个区域(zone)。当车辆1的左前方区域或右前方区域对应于碰撞重叠量时，处理器151可将碰撞模式确定为小重叠碰撞模式，当除左前方区域和右前方区域之外的中间区域对应于碰撞重叠量时，处理器151可将碰撞模式确定为柱碰撞模式，当中间区域的一部分和左前方区域或右前方区域对应于碰撞重叠量时，处理器151可将碰撞模式确定为斜角碰撞模式，并且当左前方区域、右前方区域和中间区域对应于碰撞重叠量时，处理器151可将碰撞模式确定为正面碰撞模式。

在这种情况下，安全装置180的展开阈值可在正面碰撞模式下被设置为最低值，并且可在小重叠碰撞模式下被设置为最高值。

也就是说，安全装置180的展开阈值可按照正面碰撞模式、斜角碰撞模式、柱碰撞模式和小重叠碰撞模式的顺序连续增加。

根据实施例的处理器151可通过将碰撞严重程度与根据碰撞模式而变化的安全装置180的展开阈值进行比较来确定是否展开安全装置180。

存储器152可存储用于由处理器151处理影像数据的程序和/或数据，用于由处理器151处理雷达数据的程序和/或数据，以及用于由处理器151生成制动信号、转向信号和/或安全装置控制信号的程序和/或数据。

存储器152可暂时存储从前摄像机110接收的影像数据和/或从雷达120和130接收的雷达数据，并且可暂时存储处理器151处理影像数据和/或雷达数据的结果。

存储器152可包括诸如S-RAM、D-RAM等易失性存储器以及诸如闪存、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)等非易失性存储器。

根据实施例的制动系统160包括结合图1描述的EBCM(图1中的31)和制动装置(图1中的30)，并且转向系统170可包括EPS(图1中的41)和转向装置(图1中的40)。

根据实施例的安全装置180可对应于图1所示的安全装置70，并且表示保护车辆1的使用者免受由于碰撞的冲击的装置。

详细地，安全装置180可包括在碰撞时展开的安全气囊181。安全气囊181可通过在碰撞时流入的压缩气体来展开，并且可展开在驾驶员座椅的前方、副驾驶座椅的前方、驾驶员座椅的侧方以及副驾驶座椅的侧方，以减轻对车辆1的使用者的冲击。此外，安全气囊181还可在车辆1的左车窗和右车窗的顶部以窗帘的形式展开。

此外，安全装置180可包括在碰撞时展开的安全带预紧器182。在发生碰撞时，安全带预紧器182可从安全带伸出的出口侧收紧安全带，从而防止车辆1的使用者在碰撞中向前移动。此外，安全带预紧器182可重新释放安全带以减小施加到车辆1的使用者的上身的压力，从而最小化对车辆1的使用者的伤害。为此，安全带预紧器182可包括连接到安全带的马达(未示出)。

图4是示出根据实施例的车辆1的示图，该车辆1确定第一预测行驶路线400。

参照图4，根据实施例的处理器151可基于从前摄像机110获取的影像数据以及从雷达120和130获取的雷达数据中的至少一个来识别位于车辆1周围的多个物体2和3。

虽然多个物体2和3被示为位于车辆1外部的其他车辆，但本发明不限于此。例如，物体可表示位于车辆1外部的其他车辆、行人和构造物。也就是说，物体可包括各种物体，只要其可位于车辆1的行驶路线上。虽然多个物体2和3被示出为两个物体2和3，但本发明不限于此，并且处理器151可识别的物体的数量不受限制。

此外，根据实施例的处理器151可基于惯性传感器140测量的转向角和横摆率中的至少一个来确定转弯半径，并且基于确定的转弯半径来确定预测车辆1行驶的第一预测行驶路线400。

详细地，处理器151可基于车辆1的轴距l和由转向角确定的车轮角度θ来确定转弯半径r。在这种情况下，车辆1的轴距l和车轮角度θ由下面的等式1来计算。

r＝l/θ 【等式1】

在这种情况下，车轮角度θ可表示车轮相对于与车辆1的前进方向对应的纵向方向转动的角度，并且可根据转向角与转向传动比的比率来确定。此外，转向传动比可对应于为将方向盘的转动力传递到车轮的齿轮而设置的传动比。

此外，处理器151可基于车辆1的速度v和横摆率ω来确定转弯半径r。在这种情况下，车辆1的速度v和横摆率ω由下面的等式2来计算。

r＝v/ω 【等式2】

此外，处理器151可基于转向角和横摆率两者来确定转弯半径r。详细地，处理器151可基于当前时间点的横摆率和从预定时间段之前的先前时间点到当前时间点测量的车轮角度的变化量Δθ来确定当前时间点的调整后的横摆率ω_mix。

在这种情况下，车辆1的速度v和调整后的横摆率ω_mix由下面的等式3来计算。

r＝v/ω_mix＝v/(α·ω+(1-α)·(ω_mix,prev+Δθ)) 【等式3】

在等式3中，ω_mix,prev表示预定时间段之前的先前时间点的调整后的横摆率，α表示用于调整当前时间点的横摆率ω和从预定时间段之前的先前时间点到当前时间点的车轮角度的变化量Δθ中的每一个的比率的常数，该常数作为预设值反映在调整后的横摆率ω_mix中。

以这种方式，处理器151可基于惯性传感器140测量的转向角和横摆率中的至少一个来确定车辆1的转弯半径。

在这种情况下，当车辆1的速度小于或等于预定的第一阈值速度时，处理器151可基于轴距和由转向角确定的车轮角度来确定转弯半径。

此外，当车辆1的速度等于或大于预定的第二阈值速度时，处理器151可基于车辆1的速度和横摆率来确定转弯半径。

此外，当车辆1的速度大于预定的第一阈值速度但小于预定的第二阈值速度时，处理器151可基于车辆1的速度、转向角和横摆率来确定转弯半径。

也就是说，当车辆1的速度是小于或等于预定的第一阈值速度的低速度时，处理器151基于轴距和转向角来确定转弯半径，当车辆1的速度是大于预定的第一阈值速度但小于预定的第二阈值速度的中速度时，处理器151基于车辆1的速度、转向角和横摆率来确定转弯半径，并且当车辆1的速度是大于或等于预定的第二阈值速度的高速度时，处理器151基于车辆1的速度和横摆率来确定转弯半径。

这是因为随着车辆1的速度增加，使用横摆率确定的转弯半径的精度变得更高。第一阈值速度和第二阈值速度可在车辆1的设计阶段中预先设置，或者可稍后调整。

处理器151可将与确定的转弯半径对应的路线确定为第一预测行驶路线400。这样，处理器151可通过基于惯性传感器140测量的转向角和横摆率中的至少一个确定转弯半径来确定第一预测行驶路线400。

此外，当确定的转弯半径大于预定的阈值半径时，根据实施例的处理器151可将直线前进路线确定为第一预测行驶路线400。这是因为根据行驶时使用者的驾驶模式，当车辆1在直线前进路线上时，车辆1可具有大的转向角。因此，在确定转弯半径大于预定的阈值半径时，处理器151可确定车辆1正在直线行驶，因此可将直线前进路线确定为第一预测行驶路线400。

在这种情况下，处理器151可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来识别位于车辆1外部的多条线，并且将由多条线之中最靠近车辆1的线划定的车道确定为第一预测行驶路线400。

图5是示出根据实施例的车辆1的示图，该车辆1预测第一预测行驶路线400上的碰撞。

参照图5，根据实施例的处理器151可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来确定识别的多个物体2和3中的每一个的相对速度和相对距离。

根据实施例的处理器151可基于多个物体2和3中的每一个的相对速度和相对距离来确定可能在第一预测行驶路线400上与车辆1碰撞的第一物体2。

在这种情况下，第一物体2是多个物体2和3之中的基于相对于车辆1的相对速度和相对距离预测在第一预测行驶路线400上与车辆1碰撞的物体。

详细地，处理器151可基于多个物体2和3中的每一个的相对速度和相对距离来确定多个物体2和3中的每一个的预测行驶路线，比较各预测行驶路线与第一预测行驶路线400以确定在第一预测行驶路线400上每个物体2或3与车辆1碰撞的可能性，并且确定可能在第一预测行驶路线400上与车辆1碰撞的第一物体2。

在这种情况下，处理器151可基于第一物体2的相对速度和相对距离来计算碰撞前时间，并且通过在碰撞前时间期间连续地确定第一物体2的相对速度和相对距离来确定与第一物体2碰撞的可能性。

图6是示出根据实施例的车辆1的示图，该车辆1确定第二预测行驶路线600。

参照图6，根据实施例的处理器151可基于与第一物体2的碰撞中的预测反射角度来确定预测车辆1在与第一物体2碰撞之后行驶的第二预测行驶路线600。

也就是说，处理器151可在预测发生与第一物体2的碰撞的情况下，确定预测车辆1在与第一物体2碰撞之后被反射的角度。

详细地，当与第一物体2碰撞的可能性存在时，处理器151可基于第一物体2的相对速度和相对距离来确定与第一物体2碰撞的碰撞位置和碰撞角度。

在这种情况下，碰撞位置对应于车辆1的外观中发生碰撞的位置，碰撞角度对应于第一物体2的纵向方向和碰撞时车辆1的前进方向之间形成的角度。

处理器151可基于第一物体2的类型、与第一物体2碰撞的碰撞位置和与第一物体2碰撞的碰撞角度来确定反射角度。

在这种情况下，处理器151可基于从前摄像机110获取的影像数据来确定物体的类型。

在这种情况下，存储器152可存储关于根据物体的类型、碰撞位置和碰撞角度的反射角度的信息。也就是说，存储器152可存储关于根据物体类型特定弹性模量、碰撞位置和碰撞角度的预定反射角度的信息。

例如，即使在相同的碰撞位置和相同的碰撞角度的情况下，与卡车或公共汽车对应的物体的反射角度大于与普通乘用车辆对应的物体的反射角度。

也就是说，处理器151可将第一物体2的类型、与第一物体2碰撞的碰撞位置和与第一物体2碰撞的碰撞角度与存储在存储器152中的关于反射角度的信息进行比较，以确定根据与第一物体2的碰撞的预测反射角度。

此外，处理器151可基于根据与第一物体2的碰撞的预测反射角度来确定预测车辆1在与第一物体2碰撞之后行驶的方向，并且可基于确定的方向来确定第二预测行驶路线600。

因此，处理器151可基于根据与第一物体2的碰撞的预测反射角度，确定预测车辆1在与第一物体2碰撞之后行驶的第二预测行驶路线600。

图7是示出根据实施例的用于预测车辆1的第二预测行驶路线600上的碰撞的关注区域(ROI)700的示图，图8和图9是示出根据实施例的车辆1的示图，其中调整了关注区域700。

参照图7，根据实施例的处理器151可确定可能在第二预测行驶路线600上与车辆1碰撞的第二物体3的存在。

详细地，处理器151可确定关于第二预测行驶路线600的ROI 700，并且可基于多个物体2和3中的每一个的相对速度和相对距离，确定预测在与第一物体2的碰撞之后位于ROI700中的第二物体3的存在与否。

处理器151可基于预测的与第一物体2的碰撞之后的第二物体3的位置和第二预测行驶路线600来确定与第二物体3碰撞的可能性。

在这种情况下，与第二物体3碰撞的可能性可由碰撞概率表示，并且可由概率分布函数确定，该概率分布函数根据第二物体3的预测位置相对于第二预测行驶路线600的距离形成正态分布。

也就是说，处理器151可根据概率分布函数来确定由碰撞概率r表示的碰撞可能性，该概率分布函数利用第二物体3的预测位置相对于第二预测行驶路线600的距离形成正态分布。

为此，处理器151可首先设置关于第二预测行驶路线600的ROI700。

详细地，处理器151可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来识别位于车辆1外部的多条线，并且确定关于由多条线划定的多个车道之中的第二预测行驶路线600所位于的车道的ROI 700。

此外，处理器151可确定ROI 700进一步包括与第二预测行驶路线600所位于的车道相邻的车道。这是因为车辆1可能根据车辆1的使用者的制动和转向控制，在与第一物体2碰撞之后在与第二预测行驶路线600相邻的路线上行驶而不是在第二预测行驶路线600上行驶。

此外，处理器151可确定ROI进一步包括在与预测发生与第一物体2碰撞的方向相反的方向上的区域。这是考虑到以下情况：车辆1可能在与第一物体2碰撞之后以与处理器151确定的角度不同的角度被反射。详细地，当车辆1与第一物体2碰撞时，车辆1的使用者可能执行突然制动或快速转向。在这种情况下，车辆1可能与位于与第一物体2碰撞的方向相反的方向上的后侧方物体(未示出)碰撞。因此，处理器151可使ROI 700进一步包括在与预测发生与第一物体2碰撞的方向相反的方向上的区域，使得后侧方物体(未示出)可被确定为预测在与第一物体2的碰撞之后碰撞的第二物体3。

这样，处理器151确定关于第二预测行驶路线600的ROI 700，以用于确定在与第一物体2的碰撞之后可能与车辆1碰撞的第二物体3。

也就是说，处理器151可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来确定预测在与第一物体2的碰撞之后位于ROI 700中的第二物体3。

详细地，根据实施例的处理器151可使用基于影像数据和雷达数据中的至少一个识别的多个物体的相对速度和相对距离，确定预测在与第一物体2的碰撞之后位于ROI 700中的第二物体3。

此外，根据实施例的处理器151可适应性地调整ROI 700的大小。

参照图8，根据实施例的处理器151在与第一物体2的碰撞之后控制制动系统160以制动车辆1时，可将ROI 700调整为在车辆1的纵向方向上减小。

也就是说，当在与第一物体2的碰撞之后在处理器151的控制下制动系统160操作以制动车辆1时，处理器151可减小车辆1的行驶方向即车辆1的纵向方向上的ROI 700。

参照图8，可看出，调整后的ROI 750在车辆1的纵向方向上的区域比ROI 700在车辆1的纵向方向上的区域窄。

详细地，根据实施例的处理器151可基于通过影像数据和雷达数据中的至少一个识别的多个物体中的每一个的相对位置和相对距离来计算在与第一物体2碰撞之后车辆1与前方物体的碰撞前时间，并且可基于碰撞前时间与预定的参考时间的比较结果将制动信号传送到制动系统160。

在这种情况下，由于车辆1被制动以减小纵向方向上的移动量，因此处理器151可减小车辆1的纵向方向上的ROI 700。因此，处理器151的影像数据和雷达数据的计算量可减少，并且可从较少的计算量更快速地确定第二物体3，从而更快速且准确地调整安全装置180的展开阈值以为与第二物体3的碰撞做准备。

此外，参照图9，根据实施例的处理器151在与第一物体2的碰撞之后控制转向系统170以使车辆1转向时，可将ROI 700调整为在车辆1的横向方向上增大。

也就是说，当在与第一物体2的碰撞之后在处理器151的控制下转向系统170操作以使车辆1转向时，处理器151可增大垂直于车辆1的行驶方向的方向即车辆1的横向方向上的ROI 700。

参照图9，可看出，调整后的ROI 750在车辆1的横向方向上的区域比ROI 700在车辆1的横向方向上的区域大。

详细地，根据实施例的处理器151可基于通过影像数据和雷达数据中的至少一个识别的多个物体中的每一个的相对位置和相对距离来计算在与第一物体2碰撞之后车辆1与前方物体的碰撞前时间，并且可基于碰撞前时间与预定的参考时间的比较结果将转向信号传送到转向系统170。

在这种情况下，由于车辆1转向以增加横向方向上的移动量，因此处理器151可增大车辆1的横向方向上的ROI 700。这样，处理器151基于反映增加的横向移动的调整后的ROI 750确定第二物体3，因此更准确地确定可能与车辆1碰撞的第二物体3，从而准确地调整安全装置180的展开阈值以为与第二物体3的碰撞做准备。

图10是示出根据实施例的车辆1的示图，其中基于对第二预测行驶路线600的碰撞预测来调整安全装置180的展开阈值。

参照图10，根据实施例的处理器151可确定在第二预测行驶路线600上是否存在可能与车辆1碰撞的第二物体3。

详细地，处理器151可确定关于第二预测行驶路线600的ROI 700，并且可使用基于影像数据和雷达数据中的至少一个识别的多个物体中的每一个的相对位置和相对速度，确定预测在与第一物体2的碰撞之后位于ROI 700中的第二物体3的存在与否。

当预测在与第一物体2的碰撞之后位于ROI 700中的第二物体3存在时，根据实施例的处理器151可基于预测的与第一物体2的碰撞之后的第二物体3的预测位置和第二预测行驶路线600来确定与第二物体3碰撞的可能性。

在这种情况下，与第二物体3碰撞的可能性可由碰撞概率表示，并且可由概率分布函数确定，该概率分布函数根据第二物体3的预测位置相对于第二预测行驶路线600的距离形成正态分布。

也就是说，当与第一物体2的碰撞之后的第二物体3的预测位置变得远离第二预测行驶路线600时，确定碰撞可能性具有低的碰撞概率。例如，当第二物体3的预测位置在第二预测行驶路线600上时，碰撞可能性可具有100％的碰撞概率，并且当第二物体3的预测位置变得远离第二预测行驶路线600时，表示碰撞可能性的碰撞概率可降低。

当在第二预测行驶路线600上存在可能与车辆1碰撞的第二物体3时，根据实施例的处理器151可向下调整与碰撞严重程度进行比较的用于展开安全装置180的展开阈值。

在这种情况下，安全装置180的展开阈值向下调整的程度可与表示车辆1和第二物体3之间的碰撞可能性的碰撞概率成比例。也就是说，在高碰撞概率的情况下，处理器151可更大程度地向下调整安全装置180的展开阈值，从而更快速地展开安全装置180。

以这种方式，车辆1可在预测的与第一物体的碰撞之后的二次碰撞即与第二物体的碰撞中更快速地展开安全装置180。

参照图10，当在第二预测行驶路线600上存在可能与车辆1碰撞的第二物体3时，处理器151可向下调整展开阈值。

因此，与向下调整展开阈值之前相比，安全装置180可比用于展开安全装置180的时间点更早地展开。详细地，在相同碰撞情况下，T_S表示在向下调整展开阈值之前安全装置180的展开时间，T_S'表示在向下调整展开阈值之后安全装置180的展开时间。

这样，当在第二预测行驶路线600上存在可能与车辆1碰撞的第二物体3时，处理器151可向下调整与安全装置180对应的安全气囊181和安全带预紧器182的展开阈值，使得安全装置180在较低的碰撞严重程度即在较早的时间点展开，从而更有效地实现车辆1的使用者的安全。

也就是说，当预测在安全装置180未展开的冲击严重程度的碰撞之后车辆1发生二次碰撞时，车辆1调整展开阈值，使得安全装置180更快速地展开以保护车辆1的使用者免受二次碰撞，从而更有效地保护车辆1的使用者免受二次碰撞。

在下文中，将更详细地描述安全装置180的展开。

根据实施例的处理器151可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来确定物体的相对距离和宽度，并且可基于物体的相对距离和宽度来确定车辆1和物体之间的碰撞重叠量。

在这种情况下，碰撞重叠量可表示车辆1中的预测与物体碰撞的区域的大小。

此外，根据实施例的处理器151可基于碰撞重叠量来确定碰撞模式，并且可基于冲击量、碰撞时物体的相对速度和碰撞时车辆1的减速度来确定碰撞严重程度。

在这种情况下，车辆1可进一步包括正面碰撞传感器(FIS)，以根据与物体的碰撞来测量冲击量。FIS可以使用弹簧的机械式FIS或者使用扭转系统的电子式FIS来实施。然而，本发明不限于此，并且FIS可使用能够根据与物体的碰撞测量冲击量的任何类型的传感器来实施。

碰撞严重程度是与作为安全装置180展开的基准的展开阈值进行比较的值，并且当计算的碰撞严重程度大于或等于展开阈值时，处理器151可控制安全装置180展开。

详细地，处理器151可控制安全装置控制单元(参见图1中的71)展开安全装置180。

在这种情况下，碰撞严重程度可与冲击量、碰撞时物体的相对速度和碰撞时车辆1的减速度的大小成比例。

此外，安全装置180的展开阈值可根据碰撞模式而变化。详细地，碰撞模式可根据碰撞重叠量而包括正面碰撞模式、斜角碰撞模式、柱碰撞模式和小重叠碰撞模式。

根据实施例的处理器151可将车辆1的前方区域划分为n个区域。当车辆1的左前方区域或右前方区域对应于碰撞重叠量时，处理器151可将碰撞模式确定为小重叠碰撞模式，当除左前方区域和右前方区域之外的中间区域对应于碰撞重叠量时，处理器151可将碰撞模式确定为柱碰撞模式，当中间区域的一部分和左前方区域或右前方区域对应于碰撞重叠量时，处理器151可将碰撞模式确定为斜角碰撞模式，并且当左前方区域、右前方区域和中间区域对应于碰撞重叠量时，处理器151可将碰撞模式确定为正面碰撞模式。

在这种情况下，安全装置180的展开阈值可在正面碰撞模式下被设置为最低值，并且可在小重叠碰撞模式下被设置为最高值。

也就是说，安全装置180的展开阈值可按照正面碰撞模式、斜角碰撞模式、柱碰撞模式和小重叠碰撞模式的顺序连续增加。

根据实施例的处理器151可通过将碰撞严重程度与根据碰撞模式而变化的安全装置180的展开阈值进行比较来确定是否展开安全装置180。

也就是说，在与第一物体2的碰撞之后，处理器151可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来确定第二物体3的相对距离和宽度，并且基于第二物体3的相对距离和宽度来确定车辆1和第二物体3之间的碰撞重叠量。然而，确定碰撞重叠量的方法不限于此，并且处理器151可基于碰撞时碰撞检测传感器测量的碰撞区域或者基于第二预测行驶路线600和第二物体3的预测位置来确定碰撞重叠量。

此外，处理器151可基于碰撞重叠量来确定碰撞模式，并且基于冲击量、碰撞时第二物体3的相对速度和碰撞时车辆1的减速度来确定碰撞严重程度。

在这种情况下，安全装置180的展开阈值可根据碰撞模式而变化，安全装置180的展开阈值与碰撞严重程度进行比较并且作为安全装置180展开的基准。

此外，处理器151可在发生与第二物体3的碰撞之前与碰撞概率成比例地向下调整安全装置180的展开阈值，该碰撞概率表示与第二物体3碰撞的可能性。

此外，处理器151可将向下调整后的展开阈值与碰撞严重程度进行比较，并且当碰撞严重程度超过向下调整后的展开阈值时，控制安全装置控制单元(图1中的71)展开安全装置180，即安全气囊181和安全带预紧器182。

因此，与向下调整展开阈值之前相比，安全装置180可比用于展开安全装置180的时间点更早地展开，从而可更有效地保护车辆1的使用者免受初次碰撞之后可能发生的二次碰撞。

在下文中，将描述根据实施例的车辆1的控制方法。根据上述实施例的车辆1可适用于下面描述的车辆1的控制方法。因此，上面参照图1至图10描述的配置适用于没有提及的根据实施例的车辆1的控制方法。

图11是示出根据实施例的车辆1的控制方法的流程图，其示出基于对第二预测行驶路线600的碰撞预测来调整安全装置180的展开阈值的操作。

参照图11，根据实施例的处理器151可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来识别位于车辆1的外部的多个物体2和3(1110)。

此外，根据实施例的处理器151可基于惯性传感器140测量的转向角和横摆率中的至少一个来确定转弯半径(1120)。

详细地，当车辆1的速度是小于或等于预定的第一阈值速度的低速度时，处理器151可基于轴距和转向角来确定转弯半径，当车辆1的速度是大于预定的第一阈值速度但小于预定的第二阈值速度的中速度时，处理器151可基于车辆1的速度、转向角和横摆率来确定转弯半径，并且当车辆1的速度是大于或等于预定的第二阈值速度的高速度时，处理器151可基于车辆1的速度和横摆率来确定转弯半径。

这是因为随着车辆1的速度增加，使用横摆率确定的转弯半径的精度变得更高。第一阈值速度和第二阈值速度可在车辆1的设计阶段中预先设置，或者可稍后调整。

处理器151可基于确定的转弯半径来确定第一预测行驶路线400(1130)。也就是说，处理器151可将与确定的转弯半径对应的路线确定为第一预测行驶路线400。

此外，当确定的转弯半径大于预定的阈值半径时，根据实施例的处理器151可将直线前进路线确定为第一预测行驶路线400。这是因为根据行驶时使用者的驾驶模式，当车辆1在直线前进路线上时，车辆1可具有大的转向角。

在这种情况下，处理器151可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来识别位于车辆1外部的多条线，并且将由多条线之中最靠近车辆1的线划定的车道确定为第一预测行驶路线400。

根据实施例的处理器151可基于多个物体中的每一个的相对速度和相对距离来确定可能在第一预测行驶路线400上与车辆1碰撞的第一物体2(1140)。

也就是说，处理器151可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来确定识别的多个物体2和3中的每一个的相对速度和相对距离。

根据实施例的处理器151可基于多个物体2和3中的每一个的相对速度和相对距离来确定可能在第一预测行驶路线400上与车辆1碰撞的第一物体2。

在这种情况下，第一物体2是多个物体2和3之中的基于相对于车辆1的相对速度和相对距离预测在第一预测行驶路线400上与车辆1碰撞的物体。

详细地，处理器151可基于多个物体2和3中的每一个的相对速度和相对距离来确定多个物体2和3中的每一个的预测行驶路线，比较各预测行驶路线与第一预测行驶路线400以确定在第一预测行驶路线400上每个物体2或3与车辆1碰撞的可能性，并且确定可能在第一预测行驶路线400上与车辆1碰撞的第一物体2。

在这种情况下，处理器151可基于第一物体2的相对速度和相对距离来计算碰撞前时间，并且通过在碰撞前时间期间连续地确定第一物体2的相对速度和相对距离来确定与第一物体2碰撞的可能性。

根据实施例的处理器151可基于与第一物体2的碰撞中的预测反射角度来确定预测车辆1在与第一物体2碰撞之后行驶的第二预测行驶路线600(1150)。

也就是说，处理器151可在预测发生与第一物体2的碰撞的情况下，确定预测车辆1在与第一物体2碰撞之后被反射的角度。

详细地，当与第一物体2碰撞的可能性存在时，处理器151可基于第一物体2的相对速度和相对距离来确定与第一物体2碰撞的碰撞位置和碰撞角度。

在这种情况下，碰撞位置对应于车辆1的外观中发生碰撞的位置，碰撞角度对应于第一物体2的纵向方向和碰撞时车辆1的前进方向之间形成的角度。

处理器151可基于第一物体2的类型、与第一物体2碰撞的碰撞位置和与第一物体2碰撞的碰撞角度来确定反射角度。

在这种情况下，处理器151可基于从前摄像机110获取的影像数据来确定物体的类型。

在这种情况下，存储器152可存储关于根据物体的类型、碰撞位置和碰撞角度的反射角度的信息。也就是说，存储器152可存储关于根据物体类型特定弹性模量、碰撞位置和碰撞角度的预定反射角度的信息。

例如，即使在相同的碰撞位置和相同的碰撞角度的情况下，与卡车或公共汽车对应的物体的反射角度大于与普通乘用车辆对应的物体的反射角度。

也就是说，处理器151可将第一物体2的类型、与第一物体2碰撞的碰撞位置和与第一物体2碰撞的碰撞角度与存储在存储器152中的关于反射角度的信息进行比较，以确定根据与第一物体2的碰撞的预测反射角度。

此外，处理器151可基于根据与第一物体2的碰撞的预测反射角度来确定预测车辆1在与第一物体2碰撞之后行驶的方向，并且可基于确定的方向来确定第二预测行驶路线600。

因此，处理器151可基于根据与第一物体2的碰撞的预测反射角度，确定预测车辆1在与第一物体2碰撞之后行驶的第二预测行驶路线600。

根据实施例的处理器151可确定关于第二预测行驶路线600的关注区域700(1160)。

此外，处理器151可基于多个物体2和3中的每一个的相对速度和相对距离，确定预测在与第一物体2的碰撞之后位于ROI 700中的第二物体3的存在与否(1170)。

当预测在与第一物体2的碰撞之后位于ROI 700中的第二物体3存在时(操作1170中为“是”)，根据实施例的处理器151可基于第二预测行驶路线600和第二物体3的预测位置来确定与第二物体3碰撞的可能性(1180)。

在这种情况下，与第二物体3碰撞的可能性可由碰撞概率表示，并且可由概率分布函数确定，该概率分布函数根据第二物体3的预测位置相对于第二预测行驶路线600的距离形成正态分布。

也就是说，处理器151可根据概率分布函数来确定由碰撞概率表示的碰撞可能性，该概率分布函数根据第二物体3的预测位置相对于第二预测行驶路线600的距离形成正态分布。

为此，处理器151可确定关于第二预测行驶路线600的ROI 700。

详细地，处理器151可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来识别位于车辆1外部的多条线，并且确定关于由多条线划定的多个车道之中的第二预测行驶路线600所位于的车道的ROI 700。

此外，处理器151可确定ROI 700进一步包括与第二预测行驶路线600所位于的车道相邻的车道。这是因为车辆1可能根据车辆1的使用者的制动和转向控制，在与第一物体2的碰撞之后在与第二预测行驶路线600相邻的路线上行驶而不是在第二预测行驶路线600上行驶。

此外，处理器151可确定ROI进一步包括在与预测发生与第一物体2碰撞的方向相反的方向上的区域。这是考虑到以下情况：车辆1可能在与第一物体2碰撞之后以与处理器151确定的角度不同的角度被反射。详细地，当车辆1与第一物体2碰撞时，车辆1的使用者可能执行突然制动或快速转向。在这种情况下，车辆1可能与位于与第一物体2碰撞的方向相反的方向上的后侧方物体(未示出)碰撞。因此，处理器151可使ROI 700进一步包括在与预测发生与第一物体2碰撞的方向相反的方向上的区域，使得后侧方物体(未示出)可被确定为预测在与第一物体2的碰撞之后碰撞的第二物体3。

这样，处理器151确定关于第二预测行驶路线600的ROI 700，以用于确定在与第一物体2的碰撞之后可能与车辆1碰撞的第二物体3。

也就是说，处理器151可基于影像数据和雷达数据中的至少一个来确定预测在与第一物体2的碰撞之后位于ROI 700中的第二物体3。

详细地，根据实施例的处理器151可使用基于影像数据和雷达数据中的至少一个识别的多个物体的相对速度和相对距离，确定预测在与第一物体2的碰撞之后位于ROI 700中的第二物体3。

此外，根据实施例的处理器151可适应性地调整ROI 700的大小。

根据实施例的处理器151在与第一物体2的碰撞之后控制制动系统160以制动车辆1时，可将ROI 700调整为在车辆1的纵向方向上减小。

此外，根据实施例的处理器151在与第一物体2的碰撞之后控制转向系统170以使车辆1转向时，可将ROI 700调整为在车辆1的横向方向上增大。

如上所述，处理器151可确定关于第二预测行驶路线600的ROI 700，并且可使用基于影像数据和雷达数据中的至少一个识别的多个物体中的每一个的相对位置和相对速度，确定预测在与第一物体2的碰撞之后位于ROI 700中的第二物体3的存在与否。

当预测在与第一物体2的碰撞之后位于ROI 700中的第二物体3存在时，根据实施例的处理器151可基于预测的与第一物体2的碰撞之后的第二物体3的预测位置和第二预测行驶路线600来确定与第二物体3碰撞的可能性。

在这种情况下，与第二物体3碰撞的可能性可由碰撞概率表示，并且可由概率分布函数确定，该概率分布函数根据第二物体3的预测位置相对于第二预测行驶路线600的距离形成正态分布。

也就是说，当与第一物体2的碰撞之后的第二物体3的预测位置变得远离第二预测行驶路线600时，确定碰撞可能性具有低的碰撞概率。例如，当第二物体3的预测位置在第二预测行驶路线600上时，碰撞可能性可具有100％的碰撞概率，并且当第二物体3的预测位置变得远离第二预测行驶路线600时，表示碰撞可能性的碰撞概率可降低。

根据实施例的处理器151可基于与第二物体3碰撞的可能性来向下调整安全装置180的展开阈值(1190)。

也就是说，当在第二预测行驶路线600上存在可能与车辆1碰撞的第二物体3时，处理器151可向下调整与碰撞严重程度进行比较的用于展开安全装置180的展开阈值。

在这种情况下，安全装置180的展开阈值向下调整的程度可与表示车辆1和第二物体3之间的碰撞可能性的碰撞概率成比例。也就是说，在高碰撞概率的情况下，处理器151可更大程度地向下调整安全装置180的展开阈值，从而更快速地展开安全装置180。

以这种方式，车辆1可在预测的与第一物体的碰撞之后的二次碰撞即与第二物体的碰撞中更快速地展开安全装置180。

这样，当在第二预测行驶路线600上存在可能与车辆1碰撞的第二物体3时，处理器151可向下调整与安全装置180对应的安全气囊181和安全带预紧器182的展开阈值，使得安全装置180在较低的碰撞严重程度即在较早的时间点展开，从而更有效地实现车辆1的使用者的安全。

也就是说，当预测在安全装置180未展开的冲击严重程度的碰撞之后车辆1发生二次碰撞时，车辆1调整展开阈值，使得安全装置180更快速地展开以保护车辆1的使用者免受二次碰撞，从而更有效地保护车辆1的的使用者免受二次碰撞。

同时，所公开的实施例可以存储计算机可执行的指令的记录介质的形式实施。指令可以程序代码的形式存储，并且当由处理器执行时，指令可生成程序模块以执行所公开的实施例的操作。记录介质可被实施为计算机可读记录介质。

计算机可读记录介质包括存储计算机可解码的指令的各种类型的记录介质，例如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁带、磁盘、闪存、光学数据存储装置等。

从以上显而易见的是，为在与物体的碰撞之后发生的二次碰撞做准备，车辆及车辆的控制方法可在二次碰撞之前确定二次碰撞的可能性并且根据二次碰撞的可能性来调整安全装置的展开阈值，以快速展开安全装置，从而最小化由于二次碰撞而导致的对使用者的伤害。

尽管出于说明性目的描述了本公开的示例性实施例，但是本领域技术人员将理解的是，可以进行各种修改、添加和替换。

Claims (32)

1.一种车辆，包括：

惯性传感器，测量所述车辆的速度、转向角和横摆率；

摄像机，获取关于所述车辆的前方的影像数据；

雷达，获取关于所述车辆的外部的雷达数据；

安全装置，包括安全气囊和安全带预紧器；以及

控制器，基于所述影像数据和所述雷达数据中的至少一个来预测与位于所述车辆的外部的第一物体的碰撞，基于预测的与所述第一物体碰撞时的反射角度来预测在与所述第一物体的碰撞之后可能发生的与第二物体的碰撞，并且当预测可能发生与所述第二物体的碰撞时，在与所述第二物体的碰撞之前向下调整与碰撞严重程度进行比较的用于展开所述安全装置的展开阈值。

2.根据权利要求1所述的车辆，其中，

所述控制器基于所述影像数据和所述雷达数据中的至少一个来识别位于所述车辆的外部的多个物体，基于所述转向角和所述横摆率中的至少一个来确定转弯半径以确定所述车辆的第一预测行驶路线，基于所述多个物体中的每一个的相对速度和相对距离来确定在所述第一预测行驶路线上可能与所述车辆碰撞的所述第一物体，基于所述反射角度来确定预测所述车辆在碰撞之后行驶的所述车辆的第二预测行驶路线，并且当在所述第二预测行驶路线上存在可能与所述车辆碰撞的所述第二物体时向下调整所述展开阈值。

3.根据权利要求2所述的车辆，其中，

所述控制器确定关于所述第二预测行驶路线的关注区域，并且基于所述多个物体中的每一个的相对速度和相对距离来确定预测在与所述第一物体的碰撞之后位于所述关注区域中的所述第二物体。

4.根据权利要求3所述的车辆，其中，

所述控制器基于所述第二预测行驶路线和所述第二物体的预测位置来确定与所述第二物体碰撞的可能性，并且与碰撞概率成比例地向下调整所述展开阈值，所述碰撞概率由与所述第二物体碰撞的可能性表示。

5.根据权利要求4所述的车辆，其中，

所述碰撞概率具有根据所述第二物体的预测位置与所述第二预测行驶路线的距离的正态分布。

6.根据权利要求3所述的车辆，其中，

所述控制器基于所述影像数据和所述雷达数据中的至少一个来识别位于所述车辆的外部的多条线，并且确定关于由所述多条线划定的多个车道之中的所述第二预测行驶路线所位于的车道的所述关注区域。

7.根据权利要求6所述的车辆，其中，

所述控制器确定所述关注区域进一步包括与所述第二预测行驶路线所位于的车道相邻的车道。

8.根据权利要求6所述的车辆，其中，

所述控制器确定所述关注区域进一步包括在与预测发生与所述第一物体碰撞的方向相反的方向上的区域。

9.根据权利要求3所述的车辆，进一步包括用于控制所述车辆的制动的制动系统，其中所述控制器在与所述第一物体的碰撞之后控制所述制动系统时将所述关注区域调整为在所述车辆的纵向方向上减小。

10.根据权利要求3所述的车辆，进一步包括用于控制所述车辆的转向的转向系统，其中所述控制器在与所述第一物体的碰撞之后控制所述转向系统时将所述关注区域调整为在所述车辆的横向方向上增大。

11.根据权利要求1所述的车辆，其中，

所述控制器基于所述第一物体的相对速度和相对位置来确定与所述第一物体碰撞的碰撞位置和碰撞角度，并且基于所述第一物体的类型、所述碰撞位置和所述碰撞角度来确定所述反射角度。

12.根据权利要求2所述的车辆，其中，

当所述车辆的速度小于或等于预定的第一阈值速度时，所述控制器基于轴距和由所述转向角确定的车轮角度来确定所述转弯半径。

13.根据权利要求12所述的车辆，其中，

当所述车辆的速度大于或等于预定的第二阈值速度时，所述控制器基于所述速度和所述横摆率来确定所述转弯半径。

14.根据权利要求13所述的车辆，其中，

当所述车辆的速度大于所述预定的第一阈值速度但小于所述预定的第二阈值速度时，所述控制器基于所述速度、所述转向角和所述横摆率来确定所述转弯半径。

15.根据权利要求2所述的车辆，其中，

当所述转弯半径大于预定的阈值半径时，所述控制器将直线路线确定为所述第一预测行驶路线。

16.根据权利要求15所述的车辆，其中，

所述控制器基于所述影像数据和所述雷达数据中的至少一个来识别位于所述车辆的外部的多条线，并且将由所述多条线之中最靠近所述车辆的线划定的车道确定为所述第一预测行驶路线。

17.一种车辆的控制方法，所述车辆包括：惯性传感器，测量所述车辆的速度、转向角和横摆率；摄像机，获取关于所述车辆的前方的影像数据；雷达，获取关于所述车辆的外部的雷达数据；以及安全装置，包括安全气囊和安全带预紧器，

所述方法包括：

基于所述影像数据和所述雷达数据中的至少一个来预测与位于所述车辆的外部的第一物体的碰撞；

基于预测的与所述第一物体碰撞时的反射角度来预测在与所述第一物体的碰撞之后可能发生的与第二物体的碰撞；并且

当预测可能发生与所述第二物体的碰撞时，在与所述第二物体的碰撞之前向下调整与碰撞严重程度进行比较的用于展开所述安全装置的展开阈值。

18.根据权利要求17所述的方法，其中，

向下调整所述展开阈值包括：

基于所述影像数据和所述雷达数据中的至少一个来识别位于所述车辆的外部的多个物体；

基于所述转向角和所述横摆率中的至少一个来确定转弯半径以确定所述车辆的第一预测行驶路线；

基于所述多个物体中的每一个的相对速度和相对距离来确定在所述第一预测行驶路线上可能与所述车辆碰撞的所述第一物体；

基于所述反射角度来确定预测所述车辆在碰撞之后行驶的所述车辆的第二预测行驶路线；并且

当在所述第二预测行驶路线上存在可能与所述车辆碰撞的所述第二物体时向下调整所述展开阈值。

19.根据权利要求18所述的方法，进一步包括：

确定关于所述第二预测行驶路线的关注区域；并且

基于所述多个物体中的每一个的相对速度和相对距离来确定预测在与所述第一物体的碰撞之后位于所述关注区域中的所述第二物体。

20.根据权利要求19所述的方法，其中，

向下调整所述展开阈值包括：

基于所述第二预测行驶路线和所述第二物体的预测位置来确定与所述第二物体碰撞的可能性；并且

与碰撞概率成比例地向下调整所述展开阈值，所述碰撞概率由与所述第二物体碰撞的可能性表示。

21.根据权利要求20所述的方法，其中，

所述碰撞概率具有根据所述第二物体的预测位置与所述第二预测行驶路线的距离的正态分布。

22.根据权利要求19所述的方法，其中，

确定所述关注区域包括：

基于所述影像数据和所述雷达数据中的至少一个来识别位于所述车辆的外部的多条线；并且

确定关于由所述多条线划定的多个车道之中的所述第二预测行驶路线所位于的车道的所述关注区域。

23.根据权利要求22所述的方法，其中，

确定所述关注区域包括：

确定所述关注区域进一步包括与所述第二预测行驶路线所位于的车道相邻的车道。

24.根据权利要求22所述的方法，其中，

确定所述关注区域包括：

确定所述关注区域进一步包括在与预测发生与所述第一物体碰撞的方向相反的方向上的区域。

25.根据权利要求19所述的方法，其中，

所述车辆进一步包括用于控制所述车辆的制动的制动系统，所述方法进一步包括在与所述第一物体的碰撞之后控制所述制动系统时将所述关注区域调整为在所述车辆的纵向方向上减小。

26.根据权利要求19所述的方法，其中，

所述车辆进一步包括用于控制所述车辆的转向的转向系统，所述方法进一步包括在与所述第一物体的碰撞之后控制所述转向系统时将所述关注区域调整为在所述车辆的横向方向上增大。

27.根据权利要求18所述的方法，进一步包括：

基于所述第一物体的相对速度和相对位置来确定与所述第一物体碰撞的碰撞位置和碰撞角度；并且

基于所述第一物体的类型、所述碰撞位置和所述碰撞角度来确定所述反射角度。

28.根据权利要求18所述的方法，其中，

确定所述转弯半径包括：

当所述车辆的速度小于或等于预定的第一阈值速度时，基于轴距和由所述转向角确定的车轮角度来确定所述转弯半径。

29.根据权利要求28所述的方法，其中，

确定所述转弯半径包括：

当所述车辆的速度大于或等于预定的第二阈值速度时，基于所述速度和所述横摆率来确定所述转弯半径。

30.根据权利要求29所述的方法，其中，

确定所述转弯半径包括：

当所述车辆的速度大于所述预定的第一阈值速度但小于所述预定的第二阈值速度时，基于所述速度、所述转向角和所述横摆率来确定所述转弯半径。

31.根据权利要求18所述的方法，其中，

确定所述第一预测行驶路线包括：

当所述转弯半径大于预定的阈值半径时，将直线路线确定为所述第一预测行驶路线。

32.根据权利要求31所述的方法，其中，

确定所述第一预测行驶路线包括：

基于所述影像数据和所述雷达数据中的至少一个来识别位于所述车辆的外部的多条线；并且

将由所述多条线之中最靠近所述车辆的线划定的车道确定为所述第一预测行驶路线。

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