CN111137282A - 车辆的碰撞预测方法、装置、车辆和电子设备 - Google Patents

车辆的碰撞预测方法、装置、车辆和电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了车辆的碰撞预测方法、装置、车辆和电子设备。该方法包括以下步骤：获取道路上正在行驶的每个车辆的行驶数据；以其中一个车辆为第一车辆，根据所述第一车辆的行驶数据，识别处于所述第一车辆的预设范围内的第二车辆；分别根据所述第一车辆的行驶数据和所述第二车辆的行驶数据，预测所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹；基于两个所述行驶轨迹识别所述第一车辆和所述第二车辆是否存在碰撞风险。该方法利用云端存储、分析车辆的行驶数据，减少了车辆侧的数据存储空间，节省成本，便于后期数据维护和更新，进一步地，能够有效识别车辆间是否存在碰撞风险，提高了车辆的安全性能，保障了用户的人身安全。

Description

车辆的碰撞预测方法、装置、车辆和电子设备
技术领域
本发明涉及车辆碰撞预测技术领域，特别涉及一种车辆的碰撞预测方法、装置、车辆、电子设备、计算机可读存储介质。
背景技术
车辆行驶过程中，若驾驶员因恶劣天气，例如浓雾、暴雨，或者障碍物遮挡而看不清前方或者后方车辆，则很有可能判断不好车辆之间的距离，而做出不合理的驾驶行为，例如，当与前方车辆距离过小时选择变道，则很有可能发生碰撞事故，甚至危害用户的人身安全。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种车辆的碰撞预测方法，该方法利用云端存储、分析车辆的行驶数据，减少了车辆侧的数据存储空间，节省成本，便于后期数据维护和更新，具有较高的灵活性和可靠性，进一步地，能够有效识别车辆间是否存在碰撞风险，提高了车辆的安全性能，保障了用户的人身安全。
本发明的第二个目的在于提出一种车辆的碰撞预测装置。
本发明的第三个目的在于提出一种车辆。
本发明的第四个目的在于提出一种电子设备。
本发明的第五个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种车辆的碰撞预测方法，包括以下步骤：获取道路上正在行驶的每个车辆的行驶数据；以其中一个车辆为第一车辆，根据所述第一车辆的行驶数据，识别处于所述第一车辆的预设范围内的第二车辆；分别根据所述第一车辆的行驶数据和所述第二车辆的行驶数据，预测所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹；基于两个所述行驶轨迹识别所述第一车辆和所述第二车辆是否存在碰撞风险。
根据本发明实施例的车辆的碰撞预测方法，获取道路上正在行驶的每个车辆的行驶数据，然后以其中一个车辆为第一车辆，根据第一车辆的行驶数据，识别处于第一车辆的预设范围内的第二车辆，再然后分别根据第一车辆的行驶数据和第二车辆的行驶数据，预测第一车辆的行驶轨迹和第二车辆的行驶轨迹，最后基于两个行驶轨迹识别第一车辆和第二车辆是否存在碰撞风险。该方法利用云端存储、分析车辆的行驶数据，减少了车辆侧的数据存储空间，节省成本，便于后期数据维护和更新，具有较高的灵活性和可靠性，进一步地，能够有效识别车辆间是否存在碰撞风险，提高了车辆的安全性能，保障了用户的人身安全。
另外，根据本发明上述实施例提出车辆的碰撞预测方法还可以具有如下附加的技术特征：
在本发明的一个实施例中，所述基于两个所述行驶轨迹识别所述第一车辆和所述第二车辆是否存在碰撞风险，包括：对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹存在同一时间段内重叠位置点，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
在本发明的一个实施例中，所述基于两个所述行驶轨迹识别所述第一车辆和所述第二车辆是否存在碰撞风险，包括：对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆位于所述第二车辆前方，且所述第二车辆的行驶速度大于所述第一车辆，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
在本发明的一个实施例中，所述基于两个所述行驶轨迹识别所述第一车辆和所述第二车辆是否存在碰撞风险，包括：对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆位于所述第二车辆后方，且所述第一车辆的行驶速度大于所述第二车辆，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
在本发明的一个实施例中，所述基于两个所述行驶轨迹识别所述第一车辆和所述第二车辆是否存在碰撞风险，包括：对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆和所述第二车辆中是否存在需要变道的车辆，如果存在需要变道的车辆，获取所述第一车辆和所述第二车辆之间的车间距离；识别所述车间距离小于安全车间距离，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
在本发明的一个实施例中，所述车辆的碰撞预测方法，还包括：获取所述第一车辆和所述第二车辆碰撞风险的类型；根据所述碰撞风险的类型向所述第一车辆和/或所述第二车辆下发匹配的预警信息；或者，根据所述碰撞风险的类型，向所述第一车辆和/或所述第二车辆发送与所述碰撞类型匹配的紧急控制指令。
为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种车辆的碰撞预测装置，包括：数据获取模块，用于获取道路上正在行驶的每个车辆的行驶数据；识别模块，用于以其中一个车辆为第一车辆，根据所述第一车辆的行驶数据，识别处于所述第一车辆的预设范围内的第二车辆；轨迹预测模块，用于分别根据所述第一车辆的行驶数据和所述第二车辆的行驶数据，预测所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹；风险识别模块，用于基于两个所述行驶轨迹识别所述第一车辆和所述第二车辆是否存在碰撞风险。
本发明实施例的车辆的碰撞预测装置，先通过数据获取模块获取道路上正在行驶的每个车辆的行驶数据，然后通过识别模块以其中一个车辆为第一车辆，根据第一车辆的行驶数据，识别处于第一车辆的预设范围内的第二车辆，再然后通过轨迹预测模块分别根据第一车辆的行驶数据和第二车辆的行驶数据，预测第一车辆的行驶轨迹和第二车辆的行驶轨迹，最后通过风险识别模块基于两个行驶轨迹识别第一车辆和第二车辆是否存在碰撞风险。该装置利用云端存储、分析车辆的行驶数据，减少了车辆侧的数据存储空间，节省成本，便于后期数据维护和更新，具有较高的灵活性和可靠性，进一步地，能够有效识别车辆间是否存在碰撞风险，提高了车辆的安全性能，保障了用户的人身安全。
另外，根据本发明上述实施例提出的车辆的碰撞预测装置还可以具有如下附加的技术特征：
在本发明的一个实施例中，所述风险识别模块，具体用于：对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹存在同一时间段内重叠位置点，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
在本发明的一个实施例中，所述风险识别模块，还用于：对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆位于所述第二车辆前方，且所述第二车辆的行驶速度大于所述第一车辆，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
在本发明的一个实施例中，所述风险识别模块，还用于：对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆位于所述第二车辆后方，且所述第一车辆的行驶速度大于所述第二车辆，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
在本发明的一个实施例中，所述风险识别模块，还用于：对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆和所述第二车辆中是否存在需要变道的车辆，如果存在需要变道的车辆，获取所述第一车辆和所述第二车辆之间的车间距离；识别所述车间距离小于安全车间距离，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
在本发明的一个实施例中，所述车辆的碰撞预测装置，还包括：发送模块，用于获取所述第一车辆和所述第二车辆碰撞风险的类型；根据所述碰撞风险的类型向所述第一车辆和/或所述第二车辆下发匹配的预警信息；或者，根据所述碰撞风险的类型，向所述第一车辆和/或所述第二车辆发送与所述碰撞类型匹配的紧急控制指令。
为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种车辆，包括本发明第二方面实施例所述的车辆的碰撞预测装置。
本发明实施例的车辆，利用云端存储、分析车辆的行驶数据，减少了车辆侧的数据存储空间，节省成本，便于后期数据维护和更新，具有较高的灵活性和可靠性，进一步地，能够有效识别车辆间是否存在碰撞风险，提高了车辆的安全性能，保障了用户的人身安全。
为达到上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现本发明第一方面实施例所述的车辆的碰撞预测方法。
本发明实施例的电子设备，通过处理器执行存储在存储器上的计算机程序，利用云端存储、分析车辆的行驶数据，减少了车辆侧的数据存储空间，节省成本，便于后期数据维护和更新，具有较高的灵活性和可靠性，进一步地，能够有效识别车辆间是否存在碰撞风险，提高了车辆的安全性能，保障了用户的人身安全。
为达到上述目的，本发明第五方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明第一方面实施例所述的车辆的碰撞预测方法。
本发明实施例的计算机可读存储介质，通过存储计算机程序并被处理器执行，利用云端存储、分析车辆的行驶数据，减少了车辆侧的数据存储空间，节省成本，便于后期数据维护和更新，具有较高的灵活性和可靠性，进一步地，能够有效识别车辆间是否存在碰撞风险，提高了车辆的安全性能，保障了用户的人身安全。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本发明一个实施例的车辆的碰撞预测方法的流程图；
图2为根据本发明一个实施例的车辆的碰撞预测方法的示意图；
图3为根据本发明另一个实施例的车辆的碰撞预测方法的示意图；
图4为根据本发明另一个实施例的车辆的碰撞预测方法的示意图；
图5为根据本发明一个实施例的车辆的碰撞预测装置的方框示意图；
图6为根据本发明另一个实施例的车辆的碰撞预测装置的方框示意图；
图7为根据本发明一个实施例的车辆的方框示意图；以及
图8为根据本发明一个实施例的电子设备的方框示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面结合附图来描述本发明实施例的车辆的碰撞预测方法、装置、车辆、电子设备和计算机可读存储介质。
图1为根据本发明一个实施例的车辆的碰撞预测方法的流程图。在本发明的实施例中，车辆可包括电动汽车、燃油汽车等。
如图1所示，本发明实施例的车辆的碰撞预测方法，包括以下步骤：
S101，获取道路上正在行驶的每个车辆的行驶数据。
应说明的是，本发明实施例中以云端为执行主体。云端可和车辆建立网络连接，以和车辆进行数据传输，车辆获取自身的行驶数据后，可将行驶数据通过网络连接发送给云端。可选的，网络连接可为移动网络，例如3G、4G、5G等。
由此，该方法可在车辆获取到自身的行驶信息后，将行驶信息发送给云端，使云端获取到道路上正在行驶的每个车辆的行驶数据，减少了车辆侧的数据存储空间，节省成本，进一步地，通过云端来存储、分析每个车辆的行驶数据，便于后期数据维护和更新，具有较高的灵活性和可靠性。
需要说明的是，行驶数据可包括车辆的位置、车速、加速度、转向、车辆的尺寸等信息。
可选的，可通过在车辆上安装定位装置来检测车辆的位置信息，定位装置可基于全球定位系统(Global Positioning System，以下简称“GPS”)、北斗卫星导航系统(BeiDouNavigation Satellite System，以下简称“BDS”)等定位系统来实现，可为GPS接收机、BDS接收机等装置。
可选的，可通过分别在车辆上安装速度传感器、加速度传感器来检测车速、加速度信息，可通过在车辆的方向盘上安装位置传感器来检测方向盘的旋转角度和旋转方向，以获取车辆的转向信息，可根据车辆的使用手册上记载的车辆的尺寸信息，在车辆的存储空间中预先设置车辆的尺寸信息，例如，可存储在整车控制器中。
可选的，为了区分获取的车辆的行驶信息，还可获取道路上正在行驶的每个车辆的标识信息。其中，该标识信息可为车辆的车牌号，也可以为车辆出厂时配置的唯一识别码，标识信息可预先设置在车辆的存储空间中，例如，可存储在整车控制器中。
S102，以其中一个车辆为第一车辆，根据第一车辆的行驶数据，识别处于第一车辆的预设范围内的第二车辆。
在本发明的一个实施例中，云端可从获取的车辆的行驶数据中，任意选取一个车辆，将其作为第一车辆，然后根据该第一车辆的位置信息，以及获取的其他车辆的位置信息，识别处于第一车辆预设范围内的车辆，将其作为第二车辆。应说明的是，可将道路上正在行驶的每个车辆作为第一车辆，分别根据每个车辆的行驶数据，识别处于其预设范围内的第二车辆，另外，道路上行驶的车辆可能有多个，因此第二车辆可为多个。需要说明的是，预设范围是判断车辆间是否存在碰撞风险的临界范围。车辆处于另一个车辆的预设范围内时，说明车辆间的距离较小，碰撞风险较大，为了避免车辆碰撞，可识别车辆间存在碰撞风险；车辆不处于另一个车辆的预设范围内时，说明车辆间的距离较大，碰撞风险较小，可识别车辆间不存在碰撞风险。
由此，该方法可根据车辆间的距离和车辆的预设范围之间的大小关系，识别处于车辆的预设范围内的车辆，然后再执行后续步骤，效率较高。
可选的，预设范围可根据实际情况进行标定，可预先设置在云端的存储空间中。例如，预设范围可根据车辆的尺寸进行标定，可选的，预设范围可根据车速、天气等因素进行更新，例如，车速较快时，或者天气恶劣时，比如浓雾、暴雨等天气下，车辆间更容易发生碰撞，为了避免车辆碰撞，可适当增大预设范围，具有较高的灵活性。
举例而言，普通尺寸的车辆，车速为100km/h时，预设范围可标定为100m。也就是说，可将该车辆作为第一车辆，识别与该车辆的距离小于或者等于100m的车辆，作为第二车辆。
进一步地，识别处于第一车辆的预设范围内的第二车辆后，还可实时获取第一车辆、第二车辆的位置信息，已更新第一车辆、第二车辆的位置信息，并利用更新后的第一车辆、第二车辆的位置信息，识别第二车辆是否仍处于第一车辆的预设范围内，若第二车辆不处于第一车辆的预设范围内，则该第二车辆不再属于第二车辆。该方法可实时更新第二车辆，保证预测的准确性和效率。
S103，分别根据第一车辆的行驶数据和第二车辆的行驶数据，预测第一车辆的行驶轨迹和第二车辆的行驶轨迹。
在本发明的一个实施例中，可根据车辆的位置信息、转向信息预测车辆的行驶轨迹。
例如，如图2所示，若获取车辆的前一个位置为A点，获取车辆的当前位置为B点，且检测到车辆当前的方向盘向左旋转，且旋转角度大于预设角度，则可预测车辆的行驶轨迹为B-C-D曲线。其中，预设角度可根据实际情况进行标定，例如，可标定为10°，可预先设置在云端的存储空间中。
作为另一种可能的方式，可根据车辆的终点信息，预测车辆的行驶轨迹。其中，终点信息可根据车辆的导航系统来获取。
需要说明的是，行驶轨迹中包括车辆在不同时间点所处的位置点。
S104，基于两个行驶轨迹识别第一车辆和第二车辆是否存在碰撞风险。
在本发明的一个实施例中，基于两个行驶轨迹识别第一车辆和第二车辆是否存在碰撞风险，可包括对第一车辆的行驶轨迹和第二车辆的行驶轨迹进行比对，根据该对比结果识别第一车辆和第二车辆是否存在碰撞风险。
其中，对第一车辆的行驶轨迹和第二车辆的行驶轨迹进行比对，可包括分别获取第一车辆、第二车辆的行驶轨迹上的位置点及其对应的时间点，然后将第一车辆的位置点及其对应的时间点和第二车辆的位置点及其对应的时间点进行比对。
可选的，若识别第一车辆的行驶轨迹和第二车辆的行驶轨迹存在同一时间段内重叠位置点，则识别第一车辆与第二车辆存在碰撞风险。
由此，该方法能够在两个车辆的预测行驶轨迹在同一时间段内存在重合位置点时，有效识别车辆间存在的碰撞风险，提高了车辆的安全性能。
举例而言，如图3所示，若车辆A为第一车辆，车辆B为第二车辆，且车辆A的行驶轨迹为轨迹A’，车辆B的行驶轨迹为轨迹B’，可知轨迹A’与轨迹B’在O点重合，假设预测车辆A与车辆B在同一时间段内经过O点，为了避免车辆A与车辆B碰撞，可识别车辆A与车辆B存在碰撞风险。
可选的，基于两个行驶轨迹识别第一车辆和第二车辆是否存在碰撞风险，可包括对第一车辆的行驶轨迹和第二车辆的行驶轨迹进行比对，若识别第一车辆位于第二车辆前方，且第二车辆的行驶速度大于第一车辆，说明第二车辆与第一车辆之间的距离有缩小的趋势，碰撞风险增大，为了避免车辆发生碰撞，可识别第一车辆与第二车辆存在碰撞风险。
可选的，基于两个行驶轨迹识别第一车辆和第二车辆是否存在碰撞风险，可包括对第一车辆的行驶轨迹和第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别第一车辆位于第二车辆后方，且第一车辆的行驶速度大于第二车辆，说明第一车辆与第二车辆之间的距离有缩小的趋势，碰撞风险增大，为了避免车辆发生碰撞，可识别第一车辆与第二车辆存在碰撞风险。
由此，该方法可根据两个车辆的预测行驶轨迹和行驶速度，有效识别车辆间的前后碰撞风险，提高了车辆的安全性能。
可选的，基于两个行驶轨迹识别第一车辆和第二车辆是否存在碰撞风险，可包括对第一车辆的行驶轨迹和第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别第一车辆和第二车辆中是否存在需要变道的车辆，如果存在需要变道的车辆，由于车辆变道时，自身的行驶轨迹与其他车辆的行驶轨迹重合的可能性会增大，即车辆间发生碰撞的可能性会增大，为了避免车辆发生碰撞，可获取第一车辆和第二车辆之间的车间距离，若识别车间距离小于安全车间距离，说明车间距离较小，车辆发生碰撞的可能性较大，为了避免车辆发生碰撞，可识别第一车辆与第二车辆存在碰撞风险。
由此，该方法可根据两个车辆的预测行驶轨迹和车间距离，有效识别车辆间因变道而可能导致的碰撞风险，提高了车辆的安全性能。
需要说明的是，安全车间距离可根据实际情况进行标定，可预先设置在云端的存储空间中。例如，安全车间距离可根据车辆的尺寸进行标定，可选的，安全车间距离可根据车速、天气等因素进行更新，例如，车速较快时，或者天气恶劣时，比如浓雾、暴雨等天气下，车辆间更容易发生碰撞，为了避免车辆碰撞，可适当增大安全车间距离，具有较高的灵活性。
可选的，可根据车辆的行驶轨迹相对于车道的倾斜角度，识别车辆是否需要变道。可选的，当倾斜角度大于角度阈值时，可识别车辆需要变道。其中，角度阈值可根据实际情况进行标定，例如，可标定为15°，可预先设置在云端的存储空间中。
举例而言，如图4所示，若车辆A为第一车辆，车辆B为第二车辆，且车辆A的行驶轨迹为轨迹A’，车辆B的行驶轨迹为轨迹B’，可知车辆A当前的行驶车道为车道1，车辆B当前的行驶车道为车道2，轨迹A’相对于车道1的倾斜角度为30°，且向车道2的方向倾斜，若角度阈值为15°，则可识别轨迹A’相对于车道的倾斜角度大于角度阈值，可识别车辆A需要从车道1向车道2变道，云端可获取车辆A与车辆B的当前距离AB，以及从自身的存储空间中调出车辆A与车辆B的安全车间距离，若获取到当前距离AB为50m，安全车间距离为80m，则可识别车间距离小于安全车间距离，为了避免车辆A与车辆B碰撞，可识别车辆A与车辆B存在碰撞风险。
进一步地，识别第一车辆和第二车辆存在碰撞风险后，还可获取第一车辆和第二车辆碰撞风险的类型，然后根据碰撞风险的类型向第一车辆和/或第二车辆下发匹配的预警信息，以提醒驾驶员存在碰撞风险，或者根据碰撞风险的类型，向第一车辆和/或第二车辆发送与碰撞类型匹配的紧急控制指令，以控制车辆执行相应指令，规避碰撞风险。
需要说明的是，碰撞风险及其对应的碰撞风险的类型，或者碰撞风险的类型及其匹配的预警信息，或者碰撞风险的类型及其匹配的紧急控制指令，均可根据实际情况进行标定，并预先设置在云端的存储空间中。
可选的，可预先将车辆间的碰撞风险标定为几种风险类型，不同的类型对应不同的风险等级，风险等级越低，碰撞风险越小，对用户的人身安全危害越小。因此，风险等级低的风险类型，对用户的人身安全危害小，可仅向车辆下发匹配的预警信息，以提醒驾驶员存在碰撞风险，使驾驶员能够做出合理的驾驶行为以规避碰撞风险；风险等级高的风险类型，对用户的人身安全危害大，如果驾驶员不及时做出相应行为，则会造成严重后果，因此此时可直接向车辆发送匹配的紧急控制指令，以控制车辆执行相应指令，规避碰撞风险。
由此，该方法可根据碰撞风险对应的风险类型，对车辆下发匹配的预警信息或者向车辆发送匹配的紧急控制指令，能够有效规避碰撞风险，提高了车辆的安全性能。
可选的，预警信息可通过车辆的语音播报系统下发，或者通过中控屏显示相关的预警信息，例如，可通过中控屏显示碰撞动画，该方法能够使驾驶员容易获取到预警信息，提高了车辆的安全性能。
举例而言，若识别第一车辆位于第二车辆后方，且第一车辆的行驶速度大于第二车辆，可识别第一车辆与第二车辆存在前后碰撞的风险，此时可获取第一车辆与第二车辆的车间距离，若车间距离大于预设阈值，即此时车辆间的距离较大，碰撞风险较小，可识别此时的风险类型为低风险类型，风险等级低，此时可向第一车辆下发预警信息，例如，可控制第一车辆的语音播报系统播报“即将与前车相撞，请减速”的语音，以提醒第一车辆的驾驶员减速，以规避碰撞风险。应说明的是，预设阈值可根据实际情况进行标定，可预先设置在云端的存储空间中。
若车间距离小于或者等于预设阈值，即此时车辆间的距离较小，碰撞风险较大，可识别此时的风险类型为高风险类型，风险等级高，为了用户的人身安全，可向第一车辆发送紧急控制指令，例如，可向第一车辆发送刹车指令，以控制第一车辆刹车，使第一车辆能够及时减速，以规避碰撞风险。
综上，根据本发明实施例的车辆的碰撞预测方法，先获取道路上正在行驶的每个车辆的行驶数据，然后以其中一个车辆为第一车辆，根据第一车辆的行驶数据，识别处于第一车辆的预设范围内的第二车辆，再然后分别根据第一车辆的行驶数据和第二车辆的行驶数据，预测第一车辆的行驶轨迹和第二车辆的行驶轨迹，最后基于两个行驶轨迹识别第一车辆和第二车辆是否存在碰撞风险。该方法利用云端存储、分析车辆的行驶数据，减少了车辆侧的数据存储空间，节省成本，便于后期数据维护和更新，具有较高的灵活性和可靠性，进一步地，能够有效识别车辆间是否存在碰撞风险，提高了车辆的安全性能，保障了用户的人身安全。
图5为根据本发明一个实施例的车辆的碰撞预测装置的方框示意图。
如图5所示，本发明实施例的车辆的碰撞预测装置200，包括数据获取模块11、识别模块12、轨迹预测模块13、风险识别模块14。
数据获取模块11用于获取道路上正在行驶的每个车辆的行驶数据。
识别模块12用于以其中一个车辆为第一车辆，根据所述第一车辆的行驶数据，识别处于所述第一车辆的预设范围内的第二车辆。
轨迹预测模块13用于分别根据所述第一车辆的行驶数据和所述第二车辆的行驶数据，预测所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹。
风险识别模块14用于基于两个所述行驶轨迹识别所述第一车辆和所述第二车辆是否存在碰撞风险。
在本发明的一个实施例中，所述风险识别模块14具体用于对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹存在同一时间段内重叠位置点，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
在本发明的一个实施例中，所述风险识别模块14还用于对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆位于所述第二车辆前方，且所述第二车辆的行驶速度大于所述第一车辆，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
在本发明的一个实施例中，所述风险识别模块14还用于对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆位于所述第二车辆后方，且所述第一车辆的行驶速度大于所述第二车辆，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
在本发明的一个实施例中，所述风险识别模块14还用于对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆和所述第二车辆中是否存在需要变道的车辆，如果存在需要变道的车辆，获取所述第一车辆和所述第二车辆之间的车间距离；识别所述车间距离小于安全车间距离，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
在本发明的一个实施例中，如图6所示，所述车辆的碰撞预测装置100，还包括发送模块15，用于获取所述第一车辆和所述第二车辆碰撞风险的类型；根据所述碰撞风险的类型向所述第一车辆和/或所述第二车辆下发匹配的预警信息；或者，根据所述碰撞风险的类型，向所述第一车辆和/或所述第二车辆发送与所述碰撞类型匹配的紧急控制指令。
需要说明的是，本发明实施例的车辆的碰撞预测装置中未披露的细节，请参照本发明上述实施例的车辆的碰撞预测方法中所披露的细节，这里不再赘述。
综上，本发明实施例的车辆的碰撞预测装置，先通过数据获取模块获取道路上正在行驶的每个车辆的行驶数据，然后通过识别模块以其中一个车辆为第一车辆，根据第一车辆的行驶数据，识别处于第一车辆的预设范围内的第二车辆，再然后通过轨迹预测模块分别根据第一车辆的行驶数据和第二车辆的行驶数据，预测第一车辆的行驶轨迹和第二车辆的行驶轨迹，最后通过风险识别模块基于两个行驶轨迹识别第一车辆和第二车辆是否存在碰撞风险。该装置利用云端存储、分析车辆的行驶数据，减少了车辆侧的数据存储空间，节省成本，便于后期数据维护和更新，具有较高的灵活性和可靠性，进一步地，能够有效识别车辆间是否存在碰撞风险，提高了车辆的安全性能，保障了用户的人身安全。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种车辆200，如图7所示，其包括上述车辆的碰撞预测装置100。
本发明实施例的车辆，利用云端存储、分析车辆的行驶数据，减少了车辆侧的数据存储空间，节省成本，便于后期数据维护和更新，具有较高的灵活性和可靠性，进一步地，能够有效识别车辆间是否存在碰撞风险，提高了车辆的安全性能，保障了用户的人身安全。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种电子设备300，如图8所示，该电子设备300包括存储器31、处理器32。其中，处理器32通过读取存储器31中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现上述车辆的碰撞预测方法。
本发明实施例的电子设备，通过处理器执行存储在存储器上的计算机程序，利用云端存储、分析车辆的行驶数据，减少了车辆侧的数据存储空间，节省成本，便于后期数据维护和更新，具有较高的灵活性和可靠性，进一步地，能够有效识别车辆间是否存在碰撞风险，提高了车辆的安全性能，保障了用户的人身安全。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述车辆的碰撞预测方法。
本发明实施例的计算机可读存储介质，通过存储计算机程序并被处理器执行，利用云端存储、分析车辆的行驶数据，减少了车辆侧的数据存储空间，节省成本，便于后期数据维护和更新，具有较高的灵活性和可靠性，进一步地，能够有效识别车辆间是否存在碰撞风险，提高了车辆的安全性能，保障了用户的人身安全。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种车辆的碰撞预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取道路上正在行驶的每个车辆的行驶数据；
以其中一个车辆为第一车辆，根据所述第一车辆的行驶数据，识别处于所述第一车辆的预设范围内的第二车辆；
分别根据所述第一车辆的行驶数据和所述第二车辆的行驶数据，预测所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹；
基于两个所述行驶轨迹识别所述第一车辆和所述第二车辆是否存在碰撞风险。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于两个所述行驶轨迹识别所述第一车辆和所述第二车辆是否存在碰撞风险，包括：
对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹存在同一时间段内重叠位置点，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于两个所述行驶轨迹识别所述第一车辆和所述第二车辆是否存在碰撞风险，包括：
对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆位于所述第二车辆前方，且所述第二车辆的行驶速度大于所述第一车辆，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于两个所述行驶轨迹识别所述第一车辆和所述第二车辆是否存在碰撞风险，包括：
对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆位于所述第二车辆后方，且所述第一车辆的行驶速度大于所述第二车辆，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于两个所述行驶轨迹识别所述第一车辆和所述第二车辆是否存在碰撞风险，包括：
对所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹进行比对，识别所述第一车辆和所述第二车辆中是否存在需要变道的车辆，如果存在需要变道的车辆，获取所述第一车辆和所述第二车辆之间的车间距离；
识别所述车间距离小于安全车间距离，则识别所述第一车辆与所述第二车辆存在碰撞风险。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
获取所述第一车辆和所述第二车辆碰撞风险的类型；
根据所述碰撞风险的类型向所述第一车辆和/或所述第二车辆下发匹配的预警信息；或者，
根据所述碰撞风险的类型，向所述第一车辆和/或所述第二车辆发送与所述碰撞类型匹配的紧急控制指令。
7.一种车辆的碰撞预测装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取道路上正在行驶的每个车辆的行驶数据；
识别模块，用于以其中一个车辆为第一车辆，根据所述第一车辆的行驶数据，识别处于所述第一车辆的预设范围内的第二车辆；
轨迹预测模块，用于分别根据所述第一车辆的行驶数据和所述第二车辆的行驶数据，预测所述第一车辆的行驶轨迹和所述第二车辆的行驶轨迹；
风险识别模块，用于基于两个所述行驶轨迹识别所述第一车辆和所述第二车辆是否存在碰撞风险。
8.一种车辆，其特征在于，包括：如权利要求7所述的车辆的碰撞预测装置。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器；
其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求1-6中任一项所述的车辆的碰撞预测方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的车辆的碰撞预测方法。
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