CN111508273A - 参考有关行驶状况的信息来学习产生ldw警报的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及参考有关行驶状况的信息来学习产生LDW警报的方法和装置，该方法包括以下步骤：计算装置使LDW系统(i)收集包括关于与驾驶员要进入的车道侧的侧后视镜对应的特定点是否属于驾驶员的虚拟视锥的信息的与行驶状况相关的信息，(ii)参考该信息，生成与车道变更相关的风险信息；以及使LDW系统参考该风险信息，产生LDW警报。LDW警报可以提供给接近4级和5级的自动驾驶汽车。

Description

参考有关行驶状况的信息来学习产生LDW警报的方法和装置
技术领域
本发明涉及一种用于自动驾驶汽车的方法和装置，更具体地，本发明涉及一种参考有关行驶状况的信息来产生车道偏离警告(lane departure warning，LDW)警报的方法和装置。
背景技术
2015年，美国发生了约1,747,000起交通事故。当时，交通事故造成35,092人死亡，每10,000辆汽车造成1.2人死亡，每100,000人中交通事故死亡人数为10.9人，在经合组织国家中死亡人数最高。从以上统计数据也可以看出，美国的交通事故问题非常严重，预防这一问题非常重要。
交通事故之中的占比高的是变更车道期间的交通事故。如果在变更车道时不充分观察周围，则很容易与周围的车辆相撞。因此，在变更车道时，必须由车辆本身对驾驶员进行警告。
然而，常规的车道偏离警告(lane departure warning，LDW)系统仅检测车辆是否离开车道而不检测当驾驶员变更车道时是否确认了周围。另外，即使向驾驶员警告的情况下，也由于以千篇一律的方式进行警告，因此存在不能反映各种行驶环境的问题。
发明内容
本发明所要解决的课题
本发明的目的在于解决上述问题。
本发明的另一目的在于，通过参考与驾驶员要进入的车道侧的侧后视镜对应的特定点是否属于驾驶员的虚拟视锥(Virtual Viewing Frustum)来产生车道偏离警告(lanedeparture warning，LDW)警报，从而能够减少驾驶员发生事故的可能性。
本发明的又另一个目的在于，通过参考车道的类型或车道线的类型来调整LDW警报的强度和频率，从而更有效地向驾驶员发送警告信号。
本发明的又另一个目的在于，通过参考与目的地相关的信息以及与分叉点相关的信息来产生LDW警报，从而能够引导到可以安全变更车道的位置。
用于解决课题的手段
为了实现如上所述的本发明的目的并实现后述的本发明的特定效果，本发明的特定构成如下。
根据本发明的一个方式，提供一种参考有关行驶状况的信息来生成车道偏离警告警报的方法，其特征在于，包括以下步骤：(a)计算装置如果获取到与驾驶员的车道变更意图相关的信息，则使车道偏离警告系统(i)收集与所述行驶状况相关的信息，所述与所述行驶状况相关的信息包括关于与所述驾驶员要进入的车道侧的侧后视镜对应的特定点是否属于驾驶员的虚拟视锥的信息，(ii)参考与所述行驶状况相关的信息，生成与车道变更相关的风险信息；以及(b)所述计算装置使所述车道偏离警告系统参考所述与车道变更相关的风险信息，产生车道偏离警告警报。
在一个实施例中，在所述步骤(a)中，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的第一阈值时间内，检测到(i)发生了与第一范围对应的特定次数的第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了与第二范围对应的特定次数的第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于第二阈值距离的事件，则所述计算装置使所述车道偏离警告系统生成与所述车道变更相关的风险信息，其中，所述第二范围的中间值大于所述第一范围的中间值。
在一个实施例中，在所述步骤(a)中，所述计算装置使所述车道偏离警告系统收集与所述行驶状况相关的信息，所述与所述行驶状况相关的信息还包括与道路状况相关的信息，在所述步骤(b)中，所述计算装置使所述车道偏离警告系统参考反映了所述与道路状况相关的信息的所述与车道变更相关的风险信息，调整所述车道偏离警告警报的强度和频率。
在一个实施例中，在所述步骤(a)中，所述与道路状况相关的信息包括与位于所述驾驶员的车辆两侧中的至少一侧的一个或多个车道线的颜色或形状相关的信息，所述计算装置使所述车道偏离警告系统(i)参考与所述车道线的颜色或形状相关的信息来确定车道线的类型，并且(ii)生成反映了与所确定的车道线的类型相关的信息的所述与车道变更相关的风险信息。
在一个实施例中，在所述步骤(a)中，所述计算装置使所述车道偏离警告系统将在所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第k级时包含在所述与车道变更相关的所述风险信息中的风险度，设定得大于在所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第(k+1)级时包含在所述与车道变更相关的风险信息中的风险度。
在一个实施例中，在所述步骤(a)中，(1)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第k级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的第一阈值时间内，检测到(i)发生了与第(1_1)范围对应的第一特定次数的第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了与第(2_1)范围对应的第二特定次数的第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于第二阈值距离的事件，则所述计算装置使所述车道偏离警告系统生成包含第一风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，(2)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第(k+1)级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的所述第一阈值时间内，检测到(i)发生了与第(1_2)范围对应的第三特定次数的所述第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于所述第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了与第(2_2)范围对应的第四特定次数的所述第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于所述第二阈值距离的事件，则所述计算装置使所述车道偏离警告系统生成包含第二风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，(i)所述第(2_1)范围的中间值大于所述第(1_1)范围的中间值，(ii)所述第(2_2)范围的中间值大于所述第(1_2)范围的中间值，(iii)所述第(1_1)范围的中间值大于或等于所述第(1_2)范围的中间值，(iv)所述第(2_1)范围的中间值大于或等于所述第(2_2)范围的中间值，(v)所述第一风险范围的中间值大于或等于第二风险范围的中间值。
在一个实施例中，在所述步骤(a)中，(1)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第k级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的所述第一阈值时间内，检测到(i)发生了少于与所述第(1_1)范围对应的第五特定次数的所述第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于所述第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了少于与所述第(2_1)范围对应的第六特定次数的所述第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于所述第二阈值距离的事件，则所述计算装置使所述车道偏离警告系统生成包含第三风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，(2)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第(k+1)级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的所述第一阈值时间内，检测到(i)发生了少于与所述第(1_2)范围对应的第七特定次数的所述第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了少于与所述第(2_2)范围对应的第八特定次数的所述第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于所述第二阈值距离的事件，则所述计算装置使所述车道偏离警告系统生成包含第四风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，(i)所述第(2_1)范围的中间值大于所述第(1_1)范围的中间值，(ii)所述第(2_2)范围的中间值大于所述第(1_2)范围的中间值，(iii)所述第(1_1)范围的中间值大于或等于所述第(1_2)范围的中间值，(iv)所述第(2_1)范围的中间值大于或等于所述第(2_2)范围的中间值，(v)所述第三风险范围的中间值大于或等于所述第四风险范围的中间值，(vi)所述第四风险范围的中间值大于所述第二风险范围的中间值，(vii)所述第三风险范围的中间值大于或等于所述第一风险范围的中间值。
在一个实施例中，在所述步骤(a)中，所述与道路状况相关的信息包括所述驾驶员的车辆所在的车道的类型，所述计算装置使所述车道偏离警告系统判断所述驾驶员变更车道时的风险度，生成包含所述风险度的所述与车道变更相关的风险信息。
在一个实施例中，在所述步骤(a)之前，所述驾驶员的车辆的目的地被输入到所述驾驶员的车辆中包含的车辆导航模块中，在所述步骤(a)中，所述计算装置(1)参考关于目的地的信息以及与距所述驾驶员的所述车辆的当前位置位于预设距离以内的分叉点相关的信息，来获取与车道变更相关的临时意图，并将所述临时意图确定为与所述驾驶员的车道变更意图相关的信息，(2)使所述车道偏离警告系统(i)收集与所述行驶状况相关的信息，所述与所述行驶状况相关的信息还包括与用于前往目的地的至少一个特定车道相关的位置信息，(ii)判断为了进入所述特定车道而开始所述车道变更的触发点，(iii)生成反映了所述判断的触发点的结果的所述与车道变更相关的风险信息。
在一个实施例中，在所述步骤(a)中，所述计算装置参考所述驾驶员的车辆的目的地以及与距所述驾驶员的所述车辆的当前位置位于预设距离以内的分叉点相关的信息，来获取与车道变更相关的临时意图，并将所述临时意图确定为与所述驾驶员的车道变更意图相关的信息，在所述步骤(a)中，(I)(i)在预设时间内收集第一概率组和第二概率组，其中，所述第一概率组是从所述分叉点经由第一路线前往所述目的地的测试车辆的概率的集合，并包括分配给每个车道的每个第一子概率，所述每个第一子概率根据从所述分叉点到所述当前位置之间的距离而变化，所述第二概率组是从所述分叉点经由第二路线前往所述目的地的测试车辆的概率的集合，并包括分配给每个车道的每个第二子概率，所述第二子概率根据从所述分叉点到所述当前位置之间的距离而变化；(II)在收集了还包括与第一特定车道相关的位置信息和与第二特定车道相关的位置信息的所述有关行驶状况的信息的状态下，其中，(i)所述第一特定车道是通过所述第一路线前往所述目的地的所述测试车辆行驶过的车道，所述与所述第一特定车道相关的位置信息根据所述分叉点与各所述测试车辆的各所述当前位置之间的距离而变化，(ii)所述第二特定车道是通过所述第二路线前往所述目的地的所述测试车辆行驶过的车道，所述与所述第二特定车道相关的位置信息根据所述分叉点与各所述测试车辆的各所述当前位置之间的距离而变化，所述计算装置使所述车道偏离警告系统利用赋予到第一比较信息和第二比较信息的实时权重信息，来实时生成包含所述与车道变更相关的第一风险信息和所述与车道变更相关的第二风险信息中的至少一部分的所述与车道变更相关的所述风险信息，所述与车道变更相关的所述风险信息是参考(i)所述驾驶员的所述车辆的当前车道与所述第一特定车道之间的实时的所述第一比较信息、(ii)所述驾驶员的所述车辆的当前车道与所述第二特定车道之间的实时的所述第二比较信息以及(iii)所述第一概率组和所述第二概率组来确定的，在所述步骤(b)中，所述计算装置使所述车道偏离警告系统参考所述与车道变更相关的所述第一风险信息和所述与车道变更相关的所述第二风险信息中的至少一部分，产生所述车道偏离警告警报。
在一个实施例中，在所述步骤(a)中，参考与由所述驾驶员操作的至少一个方向指示灯相关的信息，获取与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息。
在一个实施例中，在所述步骤(a)中，参考由安装到所述侧后视镜上的相机所获取的至少一个图像，来生成所述虚拟视锥。
根据本发明的另一方式提供一种计算装置，用于参考有关行驶状况的信息来生成车道偏离警告警报，包括：至少一个存储器，用于存储指令；以及至少一个处理器，被构成为执行所述指令，所述指令用于执行以下处理：(I)如果获取到与驾驶员的车道变更意图相关的信息，则使车道偏离警告系统(i)收集与所述行驶状况相关的信息，所述与所述行驶状况相关的信息包括关于与所述驾驶员要进入的车道侧的侧后视镜对应的特定点是否属于驾驶员的虚拟视锥的信息，(ii)参考与所述行驶状况相关的信息，生成与车道变更相关的风险信息；以及(II)使所述车道偏离警告系统参考所述与车道变更相关的风险信息，产生车道偏离警告警报。
在一个实施例中，在所述处理(I)中，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的第一阈值时间内，检测到(i)发生了与第一范围对应的特定次数的第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了与第二范围对应的特定次数的第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于第二阈值距离的事件，则所述处理器使所述车道偏离警告系统生成与所述车道变更相关的风险信息，其中，所述第二范围的中间值大于所述第一范围的中间值。
在一个实施例中，在所述处理(I)中，所述处理器使所述车道偏离警告系统收集与所述行驶状况相关的信息，所述与所述行驶状况相关的信息还包括与道路状况相关的信息，在所述处理(II)中，所述处理器使所述车道偏离警告系统参考反映了所述与道路状况相关的信息的所述与车道变更相关的风险信息，调整所述车道偏离警告警报的强度和频率。
在一个实施例中，在所述处理(I)中，所述与道路状况相关的信息包括与位于所述驾驶员的车辆两侧中的至少一侧的一个或多个车道线的颜色或形状相关的信息，所述处理器使所述车道偏离警告系统(i)参考与所述车道线的颜色或形状相关的信息来确定车道线的类型，并且(ii)生成反映了与所确定的车道线的类型相关的信息的所述与车道变更相关的风险信息。
在一个实施例中，在所述处理(I)中，所述处理器使所述车道偏离警告系统将在所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第k级时包含在所述与车道变更相关的所述风险信息中的风险度，设定得大于在所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第(k+1)级时包含在所述与车道变更相关的风险信息中的风险度。
在一个实施例中，在所述处理(I)中，(1)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第k级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的第一阈值时间内，检测到(i)发生了与第(1_1)范围对应的第一特定次数的第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了与第(2_1)范围对应的第二特定次数的第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于第二阈值距离的事件，则所述处理器使所述车道偏离警告系统生成包含第一风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，(2)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第(k+1)级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的所述第一阈值时间内，检测到(i)发生了与第(1_2)范围对应的第三特定次数的所述第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于所述第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了与第(2_2)范围对应的第四特定次数的所述第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于所述第二阈值距离的事件，则所述处理器使所述车道偏离警告系统生成包含第二风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，(i)所述第(2_1)范围的中间值大于所述第(1_1)范围的中间值，(ii)所述第(2_2)范围的中间值大于所述第(1_2)范围的中间值，(iii)所述第(1_1)范围的中间值大于或等于所述第(1_2)范围的中间值，(iv)所述第(2_1)范围的中间值大于或等于所述第(2_2)范围的中间值，(v)所述第一风险范围的中间值大于或等于第二风险范围的中间值。
在一个实施例中，在所述处理(I)中，(1)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第k级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的所述第一阈值时间内，检测到(i)发生了少于与所述第(1_1)范围对应的第五特定次数的所述第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于所述第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了少于与所述第(2_1)范围对应的第六特定次数的所述第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于所述第二阈值距离的事件，则所述处理器使所述车道偏离警告系统生成包含第三风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，(2)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第(k+1)级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的所述第一阈值时间内，检测到(i)发生了少于与所述第(1_2)范围对应的第七特定次数的所述第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了少于与所述第(2_2)范围对应的第八特定次数的所述第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于所述第二阈值距离的事件，则所述处理器使所述车道偏离警告系统生成包含第四风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，(i)所述第(2_1)范围的中间值大于所述第(1_1)范围的中间值，(ii)所述第(2_2)范围的中间值大于所述第(1_2)范围的中间值，(iii)所述第(1_1)范围的中间值大于或等于所述第(1_2)范围的中间值，(iv)所述第(2_1)范围的中间值大于或等于所述第(2_2)范围的中间值，(v)所述第三风险范围的中间值大于或等于所述第四风险范围的中间值，(vi)所述第四风险范围的中间值大于所述第二风险范围的中间值，(vii)所述第三风险范围的中间值大于或等于所述第一风险范围的中间值。
在一个实施例中，在所述处理(I)中，所述与道路状况相关的信息包括所述驾驶员的车辆所在的车道的类型，所述处理器使所述车道偏离警告系统判断当所述驾驶员变更车道时的风险度，生成包含所述风险度的所述与车道变更相关的风险信息。
在一个实施例中，在所述处理(I)之前，所述驾驶员的车辆的目的地被输入到所述驾驶员的车辆所包含的车辆导航模块中，在所述处理(I)中，所述处理器(1)参考关于目的地的信息以及与距所述驾驶员的所述车辆的当前位置位于预设距离以内的分叉点相关的信息，来获取与车道变更相关的临时意图，并将所述临时意图确定为与所述驾驶员的车道变更意图相关的信息，(2)使所述车道偏离警告系统(i)收集与所述行驶状况相关的信息，所述与所述行驶状况相关的信息还包括与用于前往目的地的至少一个特定车道相关的位置信息，(ii)判断为了进入所述特定车道而开始所述车道变更的触发点，(iii)生成反映了所述判断的触发点的结果的所述与车道变更相关的风险信息。
在一个实施例中，在所述处理(I)中，所述处理器参考所述驾驶员的车辆的目的地以及与距所述驾驶员的所述车辆的当前位置位于预设距离以内的分叉点相关的信息，来获取与车道变更相关的临时意图，并将所述临时意图确定为与所述驾驶员的车道变更意图相关的信息，在所述处理(I)中，(I)(i)在预设时间内收集第一概率组和第二概率组，其中，所述第一概率组是从所述分叉点经由第一路线前往所述目的地的测试车辆的概率的集合，并包括分配给每个车道的每个第一子概率，所述第一子概率根据从所述分叉点到所述当前位置之间的距离而变化，所述第二概率组是从所述分叉点经由第二路线前往所述目的地的测试车辆的概率的集合，并包括分配给每个车道的每个第二子概率，所述第二子概率根据从所述分叉点到所述当前位置之间的距离而变化；(II)在收集了还包括与第一特定车道相关的位置信息和与第二特定车道相关的位置信息的所述有关行驶状况的信息的状态下，其中，(i)所述第一特定车道是通过所述第一路线前往所述目的地的所述测试车辆行驶过的车道，所述与所述第一特定车道相关的位置信息根据所述分叉点与各所述测试车辆的各所述当前位置之间的距离而变化，(ii)所述第二特定车道是通过所述第二路线前往所述目的地的所述测试车辆行驶过的车道，所述与所述第二特定车道相关的位置信息根据所述分叉点与各所述测试车辆的各所述当前位置之间的距离而变化，所述处理器使所述车道偏离警告系统利用赋予给第一比较信息和第二比较信息的实时权重信息，来实时生成包含所述与车道变更相关的第一风险信息和所述与车道变更相关的第二风险信息中的至少一部分的所述与车道变更相关的所述风险信息，所述与车道变更相关的所述风险信息是参考(i)所述驾驶员的所述车辆的当前车道与所述第一特定车道之间的实时的所述第一比较信息、(ii)所述驾驶员的所述车辆的当前车道与所述第二特定车道之间的实时的所述第二比较信息以及(iii)所述第一概率组和所述第二概率组来确定的，在所述处理(II)中，所述处理器使所述车道偏离警告系统参考所述与车道变更相关的所述第一风险信息和所述与车道变更相关的所述第二风险信息中的至少一部分，产生所述车道偏离警告警报。
在一个实施例中，在所述处理(I)中，参考与由所述驾驶员操作的至少一个方向指示灯相关的信息，获取与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息。
在一个实施例中，在所述处理(I)中，参考由安装到所述侧后视镜上的相机所获取的至少一个图像，来生成所述虚拟视锥。
发明效果
本发明通过参考是否充分确认驾驶员要进入的车道侧的侧后视镜来产生车道偏离警告(LDW)警报，从而具有能够减少驾驶员的事故率的效果。
另外，本发明通过参考车道的类型来调整LDW警报的强度和频率，从而具有能够更有效地向驾驶员发送警告信号的效果。
另外，本发明通过参考GPS上的目的地信息以及分叉点信息来向驾驶员产生LDW警报，从而具有能够引导为进入特定车道而开始车道变更的安全的触发点。
附图说明
本发明的实施例的说明中所用的以下附图仅仅是本发明实施例中的一部分，本领域技术人员在不进行发明操作的情况下，也能够根据这些附图来得出其他附图。
图1示出了根据本发明的一个实施例的计算装置的构成，所述计算装置执行参考有关行驶状况的信息来产生车道偏离警告(LDW)警报的方法。
图2示出了根据本发明的一个实施例的驾驶员视角的虚拟视锥。
图3示出了根据本发明的一个实施例的用于计算垂直距离的处理，所述垂直距离用于确定与侧后视镜对应的特定点是否属于虚拟视锥。
图4示出了根据本发明的一个实施例的由LDW系统收集的信息中、位于驾驶员的车辆两侧之中的至少一侧的车道线的形状。
图5示出了根据本发明的一个实施例的由LDW系统收集的信息之一的车道类型的一个示例的汇入车道。
图6示出了根据本发明的一个实施例的车辆为了从预设的分叉点向目的地的方向移动而需要变更车道的情况。
图7示出了根据本发明的一个实施例的、当作为到达目的地的路线而存在直行路线和右转路线时使用根据从分叉点到车辆当前位置之间的距离分配给每个车道的概率信息来产生LDW警报。
图8具体示出了根据本发明的一个实施例的、当存在前往目的地的多个路线时参考分配给每个车道的概率信息的方式。
具体实施方式
后述的针对本发明的详细描述参照作为例示本发明可实施的特定实施例而图示的附图。这些实施例被详细说明以使本领域技术人员足以实施本发明。应该理解的是，本发明的各种实施例虽然彼此不同，但并不是相互排斥的。例如，在不脱离本发明的精神和范围内，可以通过其他实施例来实现这里描述的特定形状、结构和特性。另外，应当理解的是，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以改变每个公开的实施例中的各个构成要素的位置或配置。因此，以下的详细描述不应被视为具有限制意义，如果适当地描述，则本发明的范围仅由所附权利要求以及与这些权利要求所主张范围的等同的全部范围来限定。附图中相同的附图标记在若干方面中指相同或相似的功能。
另外，在本发明的整个说明书和权利要求书中，词语“包括”及其变形并不旨在排除其他技术特征、附加物等、构成要素等或步骤等。对于本领域技术人员来说，本发明的其他目的、优点和特征的一部分可以从本说明书中得出、其他一部分从本发明的实施中得出。以下示例和附图是以举例说明的方式提供的，并不旨在限制本发明。
本发明中提到的各种图像可以包括与铺砌或未铺砌道路相关的图像，并且在这种情况下，可以包括可能出现在道路环境中的对象(例如，如汽车、人、动物、植物、物体、建筑物、飞机或无人机那样的飞行物、其他障碍物)，但并不限于此，并且本发明中提到的各种图像可以是与道路无关的图像(例如，与未铺砌道路、小巷、空地、海洋、湖泊、河流、山脉、森林、沙漠、天空、室内相关的图像)，在这种情况下，可以象征可能出现在未铺砌道路、小巷、空地、海洋、湖泊、河流、山脉、森林、沙漠、天空、室内环境中的对象(例如，如汽车、人、动物、植物、物体、建筑物、飞机或无人机那样的飞行物、其他障碍物)，但并不限于此。
以下，为了使本领域技术人员能够容易地实施本发明，参考附图详细描述本发明的优选实施例。
图1示出了根据本发明的一个实施例的计算装置的构成，所述计算装置执行参考有关行驶状况的信息来生成车道偏离警告(lane departure warning，LDW)警报的方法。
参照图1，计算装置100可以包括LDW系统200和车辆导航模块(GPS模块)300。LDW系统200和GPS模块300的输入和输出处理以及计算处理可以分别由通信部110和处理器120来执行。但是，在图1中，省略了通信部110和处理器120之间的具体连接关系。另外，相机模块400可以包含在计算装置100中，也可以不包含。在这种情况下，计算装置100和相机模块400可以彼此收发数据。另外，计算装置还可以包括存储器115，存储器115能够存储用于执行后述的处理的计算机可读指令(computer readable instruction)。作为一例，处理器、存储器、介质(medium)等可以集成到一个处理器来发挥功能。
说明了根据本发明的一个实施例的计算装置的构成，该计算装置执行参考有关行驶状况的信息来产生LDW警报的方法，以下，将具体说明本发明的产生LDW警报的方法。
首先，通信部110可以获取与驾驶员的车道变更意图相关的信息。由于本发明基本上在驾驶员想要变更车道的情况下执行，因此应当获取与车道变更意图相关的信息。这可以通过参考与方向指示灯是否被驾驶员操作相关的信息来获取，或者可以通过参考与目的地和分叉点相关的信息来获取，这些信息是通过GPS模块300所提供的用户界面(userinterface，UI)输入的，但是不限于此。
此后，计算装置100使LDW系统200收集有关行驶状况的信息，该有关行驶状况的信息包括关于与驾驶员要进入的车道侧的侧后视镜对应的特定点是否属于驾驶员的虚拟视锥(Virtual Viewing Frustum)的信息。
参照图2说明虚拟视锥。
图2示出了根据本发明的一个实施例的驾驶员视角的虚拟视锥(由虚线表示)。
如图2所示，该虚拟视锥的形状是顶部被切掉的四角锥。这是根据驾驶员的视野建模的。对象与虚拟视锥的中心轴之间的垂直距离越小，可以判断为驾驶员越正确地注视该对象，中心轴与对象之间的垂直距离越大，可以判断为驾驶员越不正确地注视该对象。
可以由计算装置100参考由安装在侧后视镜上的相机模块400获取的包括驾驶员的图像来预测这样的虚拟视锥。计算装置100可以通过识别驾驶员的头部方向和瞳孔方向来生成虚拟视锥。
通过检测视线事件，由此可以判断驾驶员是否正确地注视着侧后视镜，该视线事件是虚拟视锥的中心轴与侧后视镜之间的垂直距离小于或等于预设的阈值距离的事件。
具体地，在获取到与驾驶员的车道变更意图相关的信息的时间点起的第一阈值时间内，如果检测到(i)发生了与第一范围对应的特定次数的第一视线事件，其中，该第一视线事件是虚拟视锥的中心轴与特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，该特定点与侧后视镜对应，或者，(ii)发生了与第二范围对应的特定次数的第二视线事件，其中，该第二视线事件是虚拟视锥的中心轴与特定点之间的垂直距离大于第一阈值距离且小于或等于第二阈值距离的事件，该特定点与侧后视镜对应，则计算装置使LDW系统生成与车道变更相关的风险信息。此时，第二范围的中间值(median value)大于第一范围的中间值。作为一个示例，如果第一范围为1次至2次的范围，则第二范围可以是3次至5次的范围。作为另一示例，如果第一范围为1次至4次的范围，则第二范围可以是3次至6次的范围。
第一视线事件是虚拟视锥的中心轴与对应于侧后视镜的特定点之间的垂直距离在第一阈值距离内的情况。这可以说是驾驶员正确地注视侧后视镜的情况。第二视线事件是虚拟视锥的中心轴与对应于侧后视镜的特定点之间的垂直距离大于第一阈值距离且小于或等于第二阈值距离的情况。这可以说是驾驶员斜视侧后视镜的情况。
当驾驶员斜视侧后视镜时，驾驶员为了清楚地识别车辆的周围情况，将产生比第一视线事件更多的第二视线事件。
为了了解如何计算虚拟视锥的中心轴与对应于侧后视镜的特定点之间的垂直距离，参照图3。
参照图3，可以确认虚拟视锥的中心轴。侧后视镜的特定点可以是如图3所示的侧后视镜的中心点，或者可以是安装在侧后视镜上的相机模块400的位置(未示出)，但不限于此。另外，如图3所示，可以计算虚拟视锥的中心轴与侧后视镜的特定点之间的最短距离，由此可以检测第一视线事件和第二视线事件。
如果(i)第一视线事件以与第一范围对应的特定次数发生，或者(ii)第二视线事件以与第二范围对应的特定次数发生，则可以判断为驾驶员充分确认了车辆的周围情况。如上所述，计算装置100可以使LDW系统200生成与风险相对低的车道变更相关的风险信息。在这种情况下，如果第一视线事件和第二视线事件均未以与第一范围对应的特定次数和与第二范围对应的特定次数发生，则判断为驾驶员没有充分确认车辆的周围情况，因此计算装置100可以使LDW系统200生成与风险相对高的车道变更相关的风险信息。
一旦以上述方式生成风险信息，则计算装置100可以使LDW系统200参考与车道变更相关的风险信息来产生LDW警报。当参考与风险相对高的车道变更相关的风险信息时，计算装置100使LDW系统200产生LDW警报，当参考与风险相对低的车道变更相关的风险信息时，计算装置100可以使LDW系统200不发出LDW警报或非常微弱地发出LDW警报。另外，可以设定预设值、并根据风险是否大于或等于预设值来确定是否发出LDW警报，但是不限于此。
根据上述本发明的一个实施例，判断驾驶员是否正确地注视侧后视镜来发出LDW警报。作为另一示例，可以通过使用外部信息来产生LDW警报，这将在下面进行说明。
首先，有关行驶状况的信息除了与虚拟视锥相关的信息之外还可以包括与道路状况相关的信息。与道路状况相关的信息可以包括与位于驾驶员的车辆两侧的车道线的颜色或形状相关的信息。此时，计算装置100使LDW系统200(i)参考与车道线的颜色或形状相关的信息来确定至少一种车道线的类型，并且(ii)生成反映了与所确定的车道线的类型相关的信息的有关车道变更的风险信息。
参照图4说明确定车道线类型的过程。
图4示出了根据本发明的一个实施例的由LDW系统收集的信息中、位于驾驶员的车辆两侧的车道线的形状。
参照图4，存在各种类型的车道，例如，禁止变更车道的实线车道线、一般的虚线车道线、作为中心线的双线车道线以及只能从左向右变更车道的半虚线车道线等。变更车道的风险根据这些车道线的类型而有较大差异。通过确认车道线的颜色和形状来确定车道线的类型。在一般的虚线车道线的情况下，由于允许变更车道，因此可以判断为风险相对较低。另一方面，由于黄色的双线车道线是中心线，因此可以判断为风险很高。如此，可以参考车道线的类型来设定与车道变更相关的风险信息所包含的风险度。
即，计算装置100可以使LDW系统200将当驾驶员要进入的车道的车道线的等级为第k级时的风险度设定得大于当驾驶员要进入的车道的车道线的等级为第(k+1)级时的风险度，该风险度包含在与车道变更相关的风险信息中。
如图3所示，可以执行如下方法：利用车道线的类型、并进一步利用判断驾驶员是否正在注视着侧后视镜的上述方式来发出LDW警报。即，计算装置100可以通过参考车道的形状和颜色来确定其等级，并且当车道越接近第一等级时设定为风险度越高。另外，计算装置100可以更严格地判断驾驶员是否正在注视着侧后视镜。
也就是说，(1)当驾驶员要进入的车道的等级为第k级时，在获取到与驾驶员的车道变更意图相关的信息的时间点起的第一阈值时间内，如果检测到(i)发生了与第(1_1)范围对应的第一特定次数的第一视线事件，其中，该第一视线事件是虚拟视锥的中心轴与对应于侧后视镜的特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者，(ii)发生了与第(2_1)范围对应的第二特定次数的第二视线事件，其中，该第二视线事件是虚拟视锥的中心轴与对应于侧后视镜的特定点之间的垂直距离大于第一阈值距离且小于或等于第二阈值距离的事件，则计算装置可以使LDW系统生成包含第一风险范围内的风险度的与车道变更相关的风险信息，
(2)当驾驶员要进入的车道的等级为第(k+1)级时，在获取到与驾驶员的车道变更意图相关的信息的时间点起的第一阈值时间内，如果检测到(i)发生了与第(1_2)范围对应的第三特定次数的第一视线事件，其中，该第一视线事件是虚拟视锥的中心轴与对应于侧后视镜的特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者，(ii)发生了与第(2_2)范围对应的第四特定次数的第二视线事件，其中，该第二视线事件是虚拟视锥的中心轴与对应于侧后视镜的特定点之间的垂直距离大于第一阈值距离且小于或等于第二阈值距离的事件，则计算装置可以使LDW系统生成包含第二风险范围内的风险度的与车道变更相关的风险信息，
此时，(i)第(2_1)范围的中间值大于第(1_1)范围的中间值，(ii)第(2_2)范围的中间值大于第(1_2)范围的中间值，(iii)第(1_1)范围的中间值大于或等于第(1_2)范围的中间值，(iv)第(2_1)范围的中间值大于或等于第(2_2)范围的中间值，(v)第一风险范围的中间值大于或等于第二风险范围的中间值。
并且，(1)当驾驶员要进入的车道的等级为第k级时，在获取到与驾驶员的车道变更意图相关的信息的时间点起的第一阈值时间内，如果检测到(i)发生了少于与第(1_1)范围对应的第五特定次数的第一视线事件，其中，该第一视线事件是虚拟视锥的中心轴与对应于侧后视镜的特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者，(ii)发生了少于与第(2_1)范围对应的第六特定次数的第二视线事件，其中，该第二视线事件是虚拟视锥的中心轴与对应于侧后视镜的特定点之间的垂直距离大于第一阈值距离且小于或等于第二阈值距离的事件，则计算装置可以使LDW系统生成包含第三风险范围内的风险度的与车道变更相关的风险信息，
(2)当驾驶员要进入的车道的等级为第(k+1)级时，在获取到与驾驶员的车道变更意图相关的信息的时间点起的第一阈值时间内，如果检测到(i)发生了少于与第(1_2)范围对应的第七特定次数的第一视线事件，其中，该第一视线事件是虚拟视锥的中心轴与对应于侧后视镜的特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者，(ii)发生了少于与第(2_2)范围对应的第八特定次数的第二视线事件，其中，该第二视线事件是虚拟视锥的中心轴与对应于侧后视镜的特定点之间的垂直距离大于第一阈值距离且小于或等于第二阈值距离的事件，则计算装置可以使LDW系统200生成包含第四风险范围内的风险度的与车道变更相关的风险信息。
此时，(i)第(2_1)范围的中间值大于第(1_1)范围的中间值，(ii)第(2_2)范围的中间值大于第(1_2)范围的中间值，(iii)第(1_1)范围的中间值大于或等于第(1_2)范围的中间值，(iv)第(2_1)范围的中间值大于或等于第(2_2)范围的中间值，(v)第三风险范围的中间值大于或等于第四风险范围的中间值，(vi)第四风险范围的中间值大于第二风险范围的中间值，(vii)第三风险范围的中间值大于或等于第一风险范围的中间值。
图5示出了根据本发明的一个实施例的由LDW系统收集的信息之一的车道类型的一个示例的汇入车道。
如图5中所示，当驾驶员要进入的车道是汇入车道的状态下，当驾驶员向汇入车道移动时，事故风险增大。因此，此时，计算装置100可以使LDW系统200生成包括相对较高的风险度的与车道变更相关的风险信息。如果不是这种情况，即，当驾驶员要进入的车道是单纯的直行车道时，计算装置100可以使LDW系统生成包括相对低的风险度的与车道变更相关的风险信息。
以上说明了参考车道线的类型来生成与车道变更相关的风险信息的方法，下面将说明参考与所设定的目的地相关的信息来生成与车道变更相关的风险信息的方法。
首先，一旦通过由GPS模块300提供的UI输入车辆的目的地，则与目的地相关的信息可以被传送到GPS模块300。GPS模块300可以向驾驶员提供到达目的地的路线。
之后，计算装置100(1)参考关于目的地的信息以及与距驾驶员的车辆的当前位置预设距离之内存在的分叉点相关的信息来获取与车道变更相关的临时意图，并将临时意图确定为与驾驶员的车道变更意图相关的信息，(2)使LDW系统(i)收集有关行驶状况的信息，该行驶状况相关的信息还包括关于用于前往目的地的至少一个特定车道的位置信息，(ii)判断为了进入特定车道而开始车道变更的触发点，(iii)生成反映了所判断的触发点的结果的与车道变更相关的风险信息。
参考图6详细说明上述方式。
图6示出了根据本发明一个实施例的车辆为了从预设的分叉点向目的地的方向移动而需要变更车道的情况。
如图6所示，如果在直行车道上行驶时需要向左转以前往目的地，则驾驶员可能有想要变更车道的临时意图。因此，计算装置100可以将该临时意图视为驾驶员的车道变更意图。
然而，如图6所示，在许多情况下，当驾驶员为了变更路线需要变更车道时，驾驶员很多情况下在到达分叉点之前变更车道。例如，驾驶员为了移动到可以左转的车道，驾驶员必须在到达实线车道线的车道之前变更车道。在此，车道变更是指移动到左侧的车道或右侧的车道，路线变更是指向左转、向右转、掉头等。
因此，计算装置100可以使LDW系统200参考用于前往目的地的特定车道的位置信息，判断为了进入特定车道而开始车道变更的触发(triggering)点。然后，计算装置100可以生成反映了所判断的触发点的结果的与车道变更相关的风险信息。根据上述方法，驾驶员可以接收LDW系统的警报，以便稳定地进入特定车道。
然而，根据上述方法，当驾驶员使用与GPS模块300所引导的路线不同的路线时，可能会发出不必要的警报。因此，可以使用以下的附加算法。首先，(i)在预设的时间内收集第一概率组和第二概率组，该第一概率组是从分叉点经由第一路线前往目的地的测试车辆的概率的集合，并包括根据从分叉点到当前位置之间的距离而变化且分别分配给各车道的第一子概率，第二概率组是从分叉点经由第二路线前往目的地的测试车辆的概率的集合，并包括根据从分叉点到当前位置之间的距离而变化且分别分配给各车道的第二子概率。
参考图7说明第一概率和第二概率。
图7示出了根据本发明的一个实施例的使用分配给各车道的概率信息来产生LDW警报的示例。
首先，为了获取如图7所示的概率信息，计算装置100可以使LDW系统200收集(I)还包括(i)与通过第一路线前往目的地的测试车辆行驶过的第一特定车道相关的位置信息(与第一特定车道相关的位置信息根据分叉点和测试车辆的当前位置之间的距离而变化)以及(ii)与通过第二路线前往目的地的测试车辆行驶过的第二特定车道相关的位置信息(与第二特定车道相关的位置信息根据分叉点和测试车辆的当前位置之间的距离而变化)的关于行驶状况的信息、(II)第一概率组、以及(III)第二概率组。
作为一个示例，图7所示的各概率为：第二概率组的每个子概率分别高于第一概率组的每个子概率的情况时，每个第二子概率。参照图7，当车辆远离分叉点时，即使车辆不在驾驶员可以直接使用第二路线的车道上，驾驶员也可以为了使用第二路线而容易变更车道，因此，车辆为了使用第二路线而移动到右侧车道的可能性高。在相同情况下，如果直到靠近分叉点车辆也没有移动到右侧车道，则可以判断为车辆为了使用第二路线而移动到右侧车道的可能性低。
之后，计算装置100使LDW系统200利用赋予给第一比较信息和第二比较信息的实时权重信息，来实时生成包含与车道变更相关的第一风险信息和与车道变更相关的第二风险信息中的至少一部分的与车道变更相关的风险信息，与车道变更相关的风险信息是参考(i)驾驶员的车辆的当前车道与第一特定车道之间的实时的第一比较信息、(ii)驾驶员的车辆的当前车道与第二特定车道之间的实时的第二比较信息、以及(iii)第一概率组和第二概率组来确定的。
然后，计算装置100可以使LDW系统200参考与车道变更相关的第一风险信息和与车道变更相关的第二风险信息中的至少一部分来产生LDW警报。
这是为了掌握通常由驾驶员选择的路线，并且主要针对被驾驶员选择的可能性较高的路线发出LDW警报，参照图8对其进行说明。
图8具体示出了根据本发明的一个实施例的、当存在前往目的地的多个路线时参考分配给每个车道的概率信息的方式。
假设为了前往目的地而存在第一路线和第二路线，该第一路线在第一分叉点右转，该第二路线在第一分叉点直行之后在第二分叉点右转。参照图8可以看出，在预设的过去时间中，测试车辆以90％的概率选择了在第二分叉点右转的第二路线。并且，当选择第二路线时，可以看出，测试车辆在到达第二分叉点的50m之前进入右转车道的概率为80％。在这种情况下，当驾驶员在第一分叉点处没有将车道变更为右转车道时，计算装置100可以使LDW系统200发出相对弱的LDW警报。这是因为，由于选择在第一分叉点处右转的第一路线的概率仅为10％，因此很难认为驾驶员有变更车道的临时意图。然而，当车辆经过了第一分叉点之后到达第二分支之前的50m仍未变更为右转车道时，LDW系统100会发出相对较强的LDW警报。这是因为，驾驶员为了在第二分叉点进行右转弯而在到达分叉点50米之前进入右转车道的概率非常高，可以认为驾驶员具有想要变更车道的临时意图。
与上述示例不同，如果选择第一路线和第二路线的概率分别为50％，则在第一分叉点处的LDW警报将会比上述示例更强。即，对应于被选择的概率高的路线的LDW警报比对应于被选择的概率低的路线的LDW警报更强。
当将执行这种用于产生LDW警报的方法的计算装置安装在车辆上时，通过向接近4级和5级的自动驾驶汽车提供LDW警报，可以减少在车道变更时发生的交通事故。此外，该方法还可用于满足自动驾驶汽车的4级和5级要求的驾驶员安全、V2X(Vehicle-to-everything，车对外界的信息交换)、或ADAS(Advanced Driver Assistance System，高级驾驶员辅助系统)。
上述根据本发明的实施例可以以程序指令的形式实现，该程序指令可以由各种计算机部件执行，并且可以记录在计算机可读记录介质中。计算机可读记录介质可以单独或组合地包括程序指令、数据文件、数据结构等。记录在计算机可读记录介质上的程序指令可以是为本发明专门设计和配置的程序指令，或者可以是计算机软件领域的技术人员已知并可用的。计算机可读记录介质的示例包括诸如硬盘、软盘和磁带的磁介质、诸如CD-ROM和DVD的光学记录介质，诸如光磁软盘(floptical disk)的磁光介质(magneto-opticalmedia)、以及ROM、RAM、闪存等的特别构成为存储并执行程序指令的硬件装置。程序指令的示例不仅包括由编译器生成的机器代码，还包括可以由计算机使用解释器等执行的高级语言代码。硬件装置可以配置为作为一个或多个软件模块操作来执行根据本发明的处理，反之亦然。
尽管已经通过诸如特定部件和有限的实施例和附图的特定实施例来描述了本发明，但这些仅仅是为了更全面地理解本发明而提供的，本发明不限于上述实施例。对于本领域技术人员来说，可以从这些描述中进行各种修改和变更。
因此，本发明的宗旨不应限于上述实施例，并且不仅是后附权利要求，与这些权利要求等同或等价的变形也包括在本发明的宗旨的范围内。

Claims (24)

1.一种参考有关行驶状况的信息来生成车道偏离警告警报的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(a)计算装置如果获取到与驾驶员的车道变更意图相关的信息，则使车道偏离警告系统(i)收集与所述行驶状况相关的信息，所述与所述行驶状况相关的信息包括关于与所述驾驶员要进入的车道侧的侧后视镜对应的特定点是否属于驾驶员的虚拟视锥的信息，(ii)参考与所述行驶状况相关的信息，生成与车道变更相关的风险信息；以及
(b)所述计算装置使所述车道偏离警告系统参考所述与车道变更相关的风险信息，产生车道偏离警告警报。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
在所述步骤(a)中，
如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的第一阈值时间内，检测到(i)发生了与第一范围对应的特定次数的第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了与第二范围对应的特定次数的第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于第二阈值距离的事件，则所述计算装置使所述车道偏离警告系统生成与所述车道变更相关的风险信息，
其中，所述第二范围的中间值大于所述第一范围的中间值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
在所述步骤(a)中，
所述计算装置使所述车道偏离警告系统收集与所述行驶状况相关的信息，所述与所述行驶状况相关的信息还包括与道路状况相关的信息，
在所述步骤(b)中，
所述计算装置使所述车道偏离警告系统参考反映了所述与道路状况相关的信息的所述与车道变更相关的风险信息，调整所述车道偏离警告警报的强度和频率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
在所述步骤(a)中，
所述与道路状况相关的信息包括与位于所述驾驶员的车辆两侧中的至少一侧的一个或多个车道线的颜色或形状相关的信息，
所述计算装置使所述车道偏离警告系统(i)参考与所述车道线的颜色或形状相关的信息来确定车道线的类型，并且(ii)生成反映了与所确定的车道线的类型相关的信息的所述与车道变更相关的风险信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
在所述步骤(a)中，
所述计算装置使所述车道偏离警告系统将在所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第k级时包含在所述与车道变更相关的所述风险信息中的风险度，设定得大于在所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第(k+1)级时包含在所述与车道变更相关的风险信息中的风险度。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
在所述步骤(a)中，
(1)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第k级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的第一阈值时间内，检测到(i)发生了与第(1_1)范围对应的第一特定次数的第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了与第(2_1)范围对应的第二特定次数的第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于第二阈值距离的事件，则所述计算装置使所述车道偏离警告系统生成包含第一风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，
(2)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第(k+1)级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的所述第一阈值时间内，检测到(i)发生了与第(1_2)范围对应的第三特定次数的所述第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于所述第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了与第(2_2)范围对应的第四特定次数的所述第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于所述第二阈值距离的事件，则所述计算装置使所述车道偏离警告系统生成包含第二风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，
(i)所述第(2_1)范围的中间值大于所述第(1_1)范围的中间值，(ii)所述第(2_2)范围的中间值大于所述第(1_2)范围的中间值，(iii)所述第(1_1)范围的中间值大于或等于所述第(1_2)范围的中间值，(iv)所述第(2_1)范围的中间值大于或等于所述第(2_2)范围的中间值，(v)所述第一风险范围的中间值大于或等于第二风险范围的中间值。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
在所述步骤(a)中，
(1)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第k级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的所述第一阈值时间内，检测到(i)发生了少于与所述第(1_1)范围对应的第五特定次数的所述第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于所述第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了少于与所述第(2_1)范围对应的第六特定次数的所述第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于所述第二阈值距离的事件，则所述计算装置使所述车道偏离警告系统生成包含第三风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，
(2)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第(k+1)级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的所述第一阈值时间内，检测到(i)发生了少于与所述第(1_2)范围对应的第七特定次数的所述第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了少于与所述第(2_2)范围对应的第八特定次数的所述第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于所述第二阈值距离的事件，则所述计算装置使所述车道偏离警告系统生成包含第四风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，
(i)所述第(2_1)范围的中间值大于所述第(1_1)范围的中间值，(ii)所述第(2_2)范围的中间值大于所述第(1_2)范围的中间值，(iii)所述第(1_1)范围的中间值大于或等于所述第(1_2)范围的中间值，(iv)所述第(2_1)范围的中间值大于或等于所述第(2_2)范围的中间值，(v)所述第三风险范围的中间值大于或等于所述第四风险范围的中间值，(vi)所述第四风险范围的中间值大于所述第二风险范围的中间值，(vii)所述第三风险范围的中间值大于或等于所述第一风险范围的中间值。
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
在所述步骤(a)中，
所述与道路状况相关的信息包括所述驾驶员的车辆所在的车道的类型，所述计算装置使所述车道偏离警告系统判断所述驾驶员变更车道时的风险度，生成包含所述风险度的所述与车道变更相关的风险信息。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
在所述步骤(a)之前，
所述驾驶员的车辆的目的地被输入到所述驾驶员的车辆中包含的车辆导航模块中，
在所述步骤(a)中，
所述计算装置(1)参考关于目的地的信息以及与距所述驾驶员的所述车辆的当前位置位于预设距离以内的分叉点相关的信息，来获取与车道变更相关的临时意图，并将所述临时意图确定为与所述驾驶员的车道变更意图相关的信息，(2)使所述车道偏离警告系统(i)收集与所述行驶状况相关的信息，所述与所述行驶状况相关的信息还包括与用于前往目的地的至少一个特定车道相关的位置信息，(ii)判断为了进入所述特定车道而开始所述车道变更的触发点，(iii)生成反映了所述判断的触发点的结果的所述与车道变更相关的风险信息。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
在所述步骤(a)中，
所述计算装置参考所述驾驶员的车辆的目的地以及与距所述驾驶员的所述车辆的当前位置位于预设距离以内的分叉点相关的信息，来获取与车道变更相关的临时意图，并将所述临时意图确定为与所述驾驶员的车道变更意图相关的信息，
在所述步骤(a)中，
(I)(i)在预设时间内收集第一概率组和第二概率组，其中，所述第一概率组是从所述分叉点经由第一路线前往所述目的地的测试车辆的概率的集合，并包括分配给每个车道的每个第一子概率，所述每个第一子概率根据从所述分叉点到所述当前位置之间的距离而变化，所述第二概率组是从所述分叉点经由第二路线前往所述目的地的测试车辆的概率的集合，并包括分配给每个车道的每个第二子概率，所述第二子概率根据从所述分叉点到所述当前位置之间的距离而变化；
(II)在收集了还包括与第一特定车道相关的位置信息和与第二特定车道相关的位置信息的所述有关行驶状况的信息的状态下，其中，(i)所述第一特定车道是通过所述第一路线前往所述目的地的所述测试车辆行驶过的车道，所述与所述第一特定车道相关的位置信息根据所述分叉点与各所述测试车辆的各所述当前位置之间的距离而变化，(ii)所述第二特定车道是通过所述第二路线前往所述目的地的所述测试车辆行驶过的车道，所述与所述第二特定车道相关的位置信息根据所述分叉点与各所述测试车辆的各所述当前位置之间的距离而变化，
所述计算装置使所述车道偏离警告系统利用赋予到第一比较信息和第二比较信息的实时权重信息，来实时生成包含所述与车道变更相关的第一风险信息和所述与车道变更相关的第二风险信息中的至少一部分的所述与车道变更相关的所述风险信息，所述与车道变更相关的所述风险信息是参考(i)所述驾驶员的所述车辆的当前车道与所述第一特定车道之间的实时的所述第一比较信息、(ii)所述驾驶员的所述车辆的当前车道与所述第二特定车道之间的实时的所述第二比较信息以及(iii)所述第一概率组和所述第二概率组来确定的，
在所述步骤(b)中，
所述计算装置使所述车道偏离警告系统参考所述与车道变更相关的所述第一风险信息和所述与车道变更相关的所述第二风险信息中的至少一部分，产生所述车道偏离警告警报。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
在所述步骤(a)中，
参考与由所述驾驶员操作的至少一个方向指示灯相关的信息，获取与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
在所述步骤(a)中，
参考由安装到所述侧后视镜上的相机所获取的至少一个图像，来生成所述虚拟视锥。
13.一种计算装置，用于参考有关行驶状况的信息来生成车道偏离警告警报，其特征在于，包括：
至少一个存储器，用于存储指令；以及
至少一个处理器，被构成为执行所述指令，所述指令用于执行以下处理：
(I)如果获取到与驾驶员的车道变更意图相关的信息，则使车道偏离警告系统(i)收集与所述行驶状况相关的信息，所述与所述行驶状况相关的信息包括关于与所述驾驶员要进入的车道侧的侧后视镜对应的特定点是否属于驾驶员的虚拟视锥的信息，(ii)参考与所述行驶状况相关的信息，生成与车道变更相关的风险信息；以及
(II)使所述车道偏离警告系统参考所述与车道变更相关的风险信息，产生车道偏离警告警报。
14.根据权利要求13所述的计算装置，其特征在于，
在所述处理(I)中，
如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的第一阈值时间内，检测到(i)发生了与第一范围对应的特定次数的第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了与第二范围对应的特定次数的第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于第二阈值距离的事件，则所述处理器使所述车道偏离警告系统生成与所述车道变更相关的风险信息，
其中，所述第二范围的中间值大于所述第一范围的中间值。
15.根据权利要求13所述的计算装置，其特征在于，
在所述处理(I)中，
所述处理器使所述车道偏离警告系统收集与所述行驶状况相关的信息，所述与所述行驶状况相关的信息还包括与道路状况相关的信息，
在所述处理(II)中，
所述处理器使所述车道偏离警告系统参考反映了所述与道路状况相关的信息的所述与车道变更相关的风险信息，调整所述车道偏离警告警报的强度和频率。
16.根据权利要求15所述的计算装置，其特征在于，
在所述处理(I)中，
所述与道路状况相关的信息包括与位于所述驾驶员的车辆两侧中的至少一侧的一个或多个车道线的颜色或形状相关的信息，
所述处理器使所述车道偏离警告系统(i)参考与所述车道线的颜色或形状相关的信息来确定车道线的类型，并且(ii)生成反映了与所确定的车道线的类型相关的信息的所述与车道变更相关的风险信息。
17.根据权利要求16所述的计算装置，其特征在于，
在所述处理(I)中，
所述处理器使所述车道偏离警告系统将在所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第k级时包含在所述与车道变更相关的所述风险信息中的风险度，设定得大于在所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第(k+1)级时包含在所述与车道变更相关的风险信息中的风险度。
18.根据权利要求17所述的计算装置，其特征在于，
在所述处理(I)中，
(1)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第k级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的第一阈值时间内，检测到(i)发生了与第(1_1)范围对应的第一特定次数的第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了与第(2_1)范围对应的第二特定次数的第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于第二阈值距离的事件，则所述处理器使所述车道偏离警告系统生成包含第一风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，
(2)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第(k+1)级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的所述第一阈值时间内，检测到(i)发生了与第(1_2)范围对应的第三特定次数的所述第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于所述第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了与第(2_2)范围对应的第四特定次数的所述第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于所述第二阈值距离的事件，则所述处理器使所述车道偏离警告系统生成包含第二风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，
(i)所述第(2_1)范围的中间值大于所述第(1_1)范围的中间值，(ii)所述第(2_2)范围的中间值大于所述第(1_2)范围的中间值，(iii)所述第(1_1)范围的中间值大于或等于所述第(1_2)范围的中间值，(iv)所述第(2_1)范围的中间值大于或等于所述第(2_2)范围的中间值，(v)所述第一风险范围的中间值大于或等于第二风险范围的中间值。
19.根据权利要求18所述的计算装置，其特征在于，
在所述处理(I)中，
(1)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第k级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的所述第一阈值时间内，检测到(i)发生了少于与所述第(1_1)范围对应的第五特定次数的所述第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于所述第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了少于与所述第(2_1)范围对应的第六特定次数的所述第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于所述第二阈值距离的事件，则所述处理器使所述车道偏离警告系统生成包含第三风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，
(2)当所述驾驶员要进入的所述车道的所述车道线的等级为第(k+1)级时，如果在获取到与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息的时间点起的所述第一阈值时间内，检测到(i)发生了少于与所述第(1_2)范围对应的第七特定次数的所述第一视线事件，其中，所述第一视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离小于或等于第一阈值距离的事件，或者(ii)发生了少于与所述第(2_2)范围对应的第八特定次数的所述第二视线事件，其中，所述第二视线事件是所述虚拟视锥的中心轴与对应于所述侧后视镜的所述特定点之间的垂直距离大于所述第一阈值距离且小于或等于所述第二阈值距离的事件，则所述处理器使所述车道偏离警告系统生成包含第四风险范围内的风险度的所述与车道变更相关的风险信息，
(i)所述第(2_1)范围的中间值大于所述第(1_1)范围的中间值，(ii)所述第(2_2)范围的中间值大于所述第(1_2)范围的中间值，(iii)所述第(1_1)范围的中间值大于或等于所述第(1_2)范围的中间值，(iv)所述第(2_1)范围的中间值大于或等于所述第(2_2)范围的中间值，(v)所述第三风险范围的中间值大于或等于所述第四风险范围的中间值，(vi)所述第四风险范围的中间值大于所述第二风险范围的中间值，(vii)所述第三风险范围的中间值大于或等于所述第一风险范围的中间值。
20.根据权利要求15所述的计算装置，其特征在于，
在所述处理(I)中，
所述与道路状况相关的信息包括所述驾驶员的车辆所在的车道的类型，所述处理器使所述车道偏离警告系统判断当所述驾驶员变更车道时的风险度，生成包含所述风险度的所述与车道变更相关的风险信息。
21.根据权利要求13所述的计算装置，其特征在于
在所述处理(I)之前，
所述驾驶员的车辆的目的地被输入到所述驾驶员的车辆所包含的车辆导航模块中，
在所述处理(I)中，
所述处理器(1)参考关于目的地的信息以及与距所述驾驶员的所述车辆的当前位置位于预设距离以内的分叉点相关的信息，来获取与车道变更相关的临时意图，并将所述临时意图确定为与所述驾驶员的车道变更意图相关的信息，(2)使所述车道偏离警告系统(i)收集与所述行驶状况相关的信息，所述与所述行驶状况相关的信息还包括与用于前往目的地的至少一个特定车道相关的位置信息，(ii)判断为了进入所述特定车道而开始所述车道变更的触发点，(iii)生成反映了所述判断的触发点的结果的所述与车道变更相关的风险信息。
22.根据权利要求13所述的计算装置，其特征在于，
在所述处理(I)中，
所述处理器参考所述驾驶员的车辆的目的地以及与距所述驾驶员的所述车辆的当前位置位于预设距离以内的分叉点相关的信息，来获取与车道变更相关的临时意图，并将所述临时意图确定为与所述驾驶员的车道变更意图相关的信息，
在所述处理(I)中，
(I)(i)在预设时间内收集第一概率组和第二概率组，其中，所述第一概率组是从所述分叉点经由第一路线前往所述目的地的测试车辆的概率的集合，并包括分配给每个车道的每个第一子概率，所述第一子概率根据从所述分叉点到所述当前位置之间的距离而变化，所述第二概率组是从所述分叉点经由第二路线前往所述目的地的测试车辆的概率的集合，并包括分配给每个车道的每个第二子概率，所述第二子概率根据从所述分叉点到所述当前位置之间的距离而变化；
(II)在收集了还包括与第一特定车道相关的位置信息和与第二特定车道相关的位置信息的所述有关行驶状况的信息的状态下，其中，(i)所述第一特定车道是通过所述第一路线前往所述目的地的所述测试车辆行驶过的车道，所述与所述第一特定车道相关的位置信息根据所述分叉点与各所述测试车辆的各所述当前位置之间的距离而变化，(ii)所述第二特定车道是通过所述第二路线前往所述目的地的所述测试车辆行驶过的车道，所述与所述第二特定车道相关的位置信息根据所述分叉点与各所述测试车辆的各所述当前位置之间的距离而变化，
所述处理器使所述车道偏离警告系统利用赋予给第一比较信息和第二比较信息的实时权重信息，来实时生成包含所述与车道变更相关的第一风险信息和所述与车道变更相关的第二风险信息中的至少一部分的所述与车道变更相关的所述风险信息，所述与车道变更相关的所述风险信息是参考(i)所述驾驶员的所述车辆的当前车道与所述第一特定车道之间的实时的所述第一比较信息、(ii)所述驾驶员的所述车辆的当前车道与所述第二特定车道之间的实时的所述第二比较信息以及(iii)所述第一概率组和所述第二概率组来确定的，
在所述处理(II)中，
所述处理器使所述车道偏离警告系统参考所述与车道变更相关的所述第一风险信息和所述与车道变更相关的所述第二风险信息中的至少一部分，产生所述车道偏离警告警报。
23.根据权利要求13所述的计算装置，其特征在于，
在所述处理(I)中，
参考与由所述驾驶员操作的至少一个方向指示灯相关的信息，获取与所述驾驶员的所述车道变更意图相关的信息。
24.根据权利要求13所述的计算装置，其特征在于，
在所述处理(I)中，
参考由安装到所述侧后视镜上的相机所获取的至少一个图像，来生成所述虚拟视锥。
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