CN111712415A - 用于在变换车道时检测机动车辆与位于同所述车辆相邻的行车道中的第二物体之间的碰撞风险的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于在机动车辆变换车道的情况下检测所述车辆与位于同所述机动车辆的主行车道相邻的行车道中的第二物体之间的碰撞风险的方法，该方法涉及检测在预定危险区域(Z)中物体的存在，以及估计该车辆与检测到的物体之间的碰撞时间(TTC)。检测在危险区域(Z)中物体的存在涉及：计算该机动车辆与由该雷达检测到的每个物体之间的、由对由该雷达传送的对应于该机动车辆与由该雷达检测到的每个物体之间的直线距离的距离(X)进行变换给出的实际距离(LAB)，该实际距离(LAB)对应于两个点之间的弧长；根据该主行车道线和该主行车道的宽度来确定危险区域(Z)；并且针对由该雷达检测到的每个物体来检查其坐标(LAB，Y)是否在该预定危险区域(Z)内。

Description

用于在变换车道时检测机动车辆与位于同所述车辆相邻的行 车道中的第二物体之间的碰撞风险的系统和方法
技术领域
本发明涉及机动车辆驾驶辅助领域，并且具体地涉及避障辅助系统。
更具体地，本发明涉及用于在车辆变换车道的情况下检测位于主行车道中的所述车辆与位于同该主车道相邻的行车道中的移动物体或不动物体之间即将发生碰撞的风险的方法和系统。
背景技术
具体而言，许多事故是由于以下原因引起的：驾驶员的注意力下降后无意地离开车道；或者当驾驶员想要超过前面正以比其自己的速度低的速度行驶的车辆时有意地离开车道。
然而，即使在有意离开车道的情况下，驾驶员也可能错误地估计其车辆与位于相邻车道中的移动物体或不动物体之间的距离，从而可能导致与所述物体发生正面碰撞。
如今，一些机动车辆配备有主动安全装置，该主动安全装置能够评估机动车辆的轨迹并识别周围环境，以便根据情况确定碰撞风险。然后可以自动地或与车辆驾驶员一起采取一些动作，以使车辆保持在其行车道中。
使得可以自动地将车辆重新定位在其车道中的所谓的车道保持辅助(缩写形式为LKA)系统，或使得可以向驾驶员警告关于离开了车道的所谓的车道偏离警告(缩写形式为LDW)系统是已知的。
在这方面可以参考文献EP 2 042 399-A1，该文献提出了一种用于通过计算与位于主车辆周围环境中的第二车辆的碰撞风险来辅助该主车辆的驾驶员的系统。
文献US 2015 149 039-A1也是已知的，其描述了一种能够计算与附近车辆的碰撞风险的车道保持辅助系统。
然而，在弯道的情况下，这样的系统无法实时计算与附近车辆发生碰撞的时间。
需要改进驾驶辅助方法和系统，以便向驾驶员提供与相邻车辆即将发生碰撞的检测，通过区分直道与弯道将车道形状考虑在内而使得这种检测是尽可能安全的。
发明内容
因此，本发明的目的是提供一种用于检测与位于同主车道相邻的车道中的移动物体或不动物体即将发生碰撞的风险的方法和系统。
本发明的一个主题是一种用于在机动车辆变换车道的情况下检测所述车辆与位于同所述机动车辆的主行车道相邻的行车道中的第二物体之间的碰撞风险的系统，所述机动车辆包括检测装置，该检测装置尤其包括：至少一个感知传感器，例如红外相机，该至少一个感知传感器指向该车辆前方的主车道，使得可以获取虚拟地重建该主车道所需的车道边界线的系数；以及至少一个正面或侧面雷达，该至少一个正面或侧面雷达用于检测位于该雷达视场中的每个第二物体的坐标。
用于检测碰撞风险的该系统包括用于在确定的危险区域中检测物体的模块并且向计算机传送所检测到处在该危险区域中的每个物体的标记值，该模块具有：用于计算该机动车辆与由该雷达检测到的每个物体之间的实际距离的模块，该实际距离对应于两个点之间的线段长度，而不管该车道的形状如何、是呈直线形式还是曲线形式；用于基于该主车道线和该主车道的宽度来确定危险区域的模块；以及用于针对由该雷达检测到的每个物体来检查其坐标是否位于事先确定的该危险区域中的模块。
该实际距离是通过对由雷达传送的、对应于机动车辆与由雷达检测到的每个物体之间的直线距离的距离进行变换而给出的。
该标记例如是与所讨论的车道相关联的二元真值或假值，真表示相邻车道中存在物体，假表示相邻车道中不存在物体。
碰撞检测系统还包括碰撞时间估计模块。
因此，该系统能够检测出机动车辆正在其中行驶的主车道的右侧和左侧的相邻车道中的物体，并计算出机动车辆与物体之间的实际距离，而不管行车道是直线形状还是曲线形状。
碰撞时间估计模块有利地包括：用于在假设物体的轨迹平行于主车道的情况下，计算机动车辆与检测到的物体之间的角度的模块；用于不管道路的形状如何，将由雷达传送的相对速度投影到道路轴线上，以便获得沿着道路的相对速度从而利用这些数据的模块；以及用于基于该实际距离和该相对速度针对由雷达检测到的每个物体来计算每个检测到的物体的碰撞时间的模块。
例如，危险区域包括：第一区域部分，该第一区域部分由沿着行车道并横向地间隔开第一距离的两条基本上平行的线限定，该第一距离是基于由相机给出的相邻车道的宽度或基于参考车道的宽度计算的；以及第二区域部分，该第二区域部分由相对于这些第一线朝向彼此倾斜并横向地间隔开小于该第一距离的第二距离的两条线限定，使得可以减小雷达在长距离上的检测误差。具体地，通过减小第二危险区域的线之间的距离，增大了检测到的物体被认为位于危险区域之前该检测到的物体的侧向偏移。
危险区域的总长度是固定的(而不管车辆的行车道的形状如何)并且由制造商在计算机中预先确定。
有利地，该系统还包括一模块，该模块用于过滤由雷达检测到的物体，以便基于用于标示危险区域中存在物体的标记和碰撞时间来识别这些物体中的最危急的物体。
例如，用于过滤检测到的物体的模块包括：仅保留其标记为真的检测到的物体(即，位于危险区域中的物体)的第一过滤器；用于基于距车辆的距离和/或碰撞时间来确定位于危险区域中的最危急的物体的模块；以及用于将与该最危急的物体的碰撞时间同阈值进行比较的模块。作为非限制性示例，用于过滤检测到的物体的模块可以包括仅保留移动物体的模块。
该系统还可以包括警告模块，当与该最危急的物体的碰撞时间小于或等于所述阈值时，该警告模块通过指示与该最危急的物体的碰撞时间来向驾驶员传送警告存在危急的物体的信号。
因此，该系统使得可以隔离被认为是危急的物体，并且可以在存在危急的物体的风险的情况下以及因此与所述目标物体即将发生碰撞的风险的情况下输出警告信号和/或干预信号。
还可以提供一种模块，该模块能够对车辆控制件进行控制，以便将所述车辆重新定位在其主行车道中。然而，将不再进一步描述这种模块。
根据第二方面，本发明涉及一种包括计算机以及如以上所描述的系统的机动车辆，该系统用于在所述车辆变换车道的情况下检测所述机动车辆与位于同所述机动车辆的主行车道相邻的行车道中的第二物体之间的碰撞风险。
根据第三方面，本发明涉及一种用于检测机动车辆与位于同所述机动车辆的主行车道相邻的行车道中的第二物体之间的碰撞风险的方法，所述机动车辆包括检测装置，该检测装置尤其包括：至少一个感知传感器，例如红外相机，该至少一个感知传感器指向该车辆前方的主车道，使得可以获取虚拟地重建该主车道所需的车道边界线的系数；以及至少一个正面或侧面雷达，该至少一个正面或侧面雷达用于检测位于该雷达视场中的每个第二物体的坐标。
根据该方法，检测在确定的危险区域中物体的存在，并且估计车辆与检测到的物体之间的碰撞时间。
有利地，为了检测在危险区域中物体的存在，计算该机动车辆与由该雷达检测到的每个物体之间的、通过对由该雷达传送的对应于该机动车辆与由该雷达检测到的每个物体之间的直线距离的距离进行变换给出的实际距离，该实际距离对应于两个点之间的弧长，而不管车道的形状如何、是呈直线形式还是曲线形式；基于主车道线和主车道的宽度来确定危险区域；并且针对由雷达检测到的每个物体检查其坐标是否位于确定的危险区域；并且将所检测到处在该危险区域中的每个物体的标记值传送到计算机。
该实际距离是通过对由雷达传送的、对应于机动车辆与由雷达检测到的每个物体之间的直线距离的距离进行变换而给出的。
该标记例如是与所讨论的车道相关联的二元真值或假值，真表示相邻车道中存在物体，假表示相邻车道中不存在物体。
在估计碰撞时间的步骤中，可以在假设物体的轨迹平行于主车道的情况下计算机动车辆与检测到的物体之间的角度；不管道路的形状如何，都可以根据由雷达传送的相对速度在道路轴线上的投影来计算相对速度，以便利用这些数据；并且可以基于该实际距离和该相对速度，针对由雷达检测到的每个物体来计算每个检测到的物体的碰撞时间。
有利地，通过以下方式来确定检测到的最危急的物体：过滤其标记为真的检测到的物体(即，位于危险区域中的物体)；并且基于距车辆的距离和/或碰撞时间来确定这些物体中的最危急的物体。
还可以将与最危急的物体的碰撞时间同阈值进行比较，并且当与最危急的物体的碰撞时间小于或等于所述阈值时，通过指示例如与最危急的物体的碰撞时间来输出向驾驶员警告存在危急的物体以及因此存在风险的信号。
附图说明
通过阅读仅借助非限制性示例并且参照附图所给出的以下说明，本发明的其他的目的、特征以及优点将变得清楚，在附图中：
-图1示意性地示出了根据本发明的用于检测机动车辆与第二物体之间的碰撞风险的系统；
-图2示意性地展示了由图1的用于检测碰撞风险的系统确定的危险区域；以及
-图3展示了由图1的系统实施的、根据本发明的用于检测碰撞风险的方法的步骤。
具体实施方式
图1非常示意性地示出了一种系统，该系统用于在机动车辆变换车道的情况下(即，在所述车辆从主行车道移动到相邻行车道时)检测所述车辆与位于同所述机动车辆的主行车道相邻的行车道中的第二物体之间的碰撞风险。
“第二物体”被理解为是指不移动物体(诸如安全屏障)或移动物体(诸如在与主车辆相同的方向或相反的方向上移动的第二机动车辆)。
用于检测碰撞风险的系统10包括模块12，该模块用于恢复源自设置在机动车辆上的检测装置(未示出)的数据。
该检测装置尤其包括至少一个感知传感器(例如，红外相机)，该至少一个感知传感器指向车辆前方的主车道，使得可以获取虚拟地重建主车道所需的车道边界线的系数a、b、c、d。
该检测装置还包括至少一个正面或侧面雷达(未示出)，该至少一个正面或侧面雷达用于检测位于雷达的视场中的每个第二物体的坐标X，Y。
用于检测碰撞风险的系统10还包括用于检测处在确定的危险区域Z中的物体的模块20以及用于估计碰撞时间的模块30。
如图1所展示的，用于检测处在确定的危险区域Z中的物体的模块20包括用于使用以下方程根据系数a、b、c、d来重建道路Y道线的方程的模块22：
Y道线＝d.x3+c.x2+b.x+a (方程1)
其中：
a、b、c、d是表征由相机传送的车道线的系数；并且
x是纵向距离。
然后，用于检测处在确定的危险区域Z中的物体的模块20包括用于计算机动车辆与由雷达检测到的每个物体之间的实际距离LAB的模块24。
该实际距离LAB是通过对由雷达传送的、对应于机动车辆与由雷达检测到的每个物体之间的直线距离的距离X进行变换而给出的。
根据以下笛卡尔方程，实际距离LAB对应于两个点A、B之间的弧长：
Figure BDA0002625034370000071
其中：
以车辆雷达的纵向轴线作为参考，
xA是车辆相对于雷达原点的纵向位置，
xB是由雷达检测到的物体在该同一轴线上的位置，并且
Y道线'是Y道线的导数。
通过写出：
Figure BDA0002625034370000072
其中：
Figure BDA0002625034370000073
并且
o.((x-x0)n＝ε(x)，其中
Figure BDA0002625034370000074
因此，使用以下方程获得实际距离LAB：
Figure BDA0002625034370000075
如此计算出的实际距离LAB对应于两个点A与B之间的线段的长度，而不管车道的形状如何、是呈直线形式还是曲线形式。
用于检测处在确定的危险区域Z中的物体的模块20包括用于确定危险区域Z的模块26。
在图2中详细地展示的危险区域Z包括由基本上平行的并沿着行车道的两条线L1限定的第一区域部分Z1，这两条线L1横向地间隔开基于由相机给出的相邻车道的宽度或基于参考车道宽度计算的距离D1。
危险区域Z包括由相对于第一线L1朝向彼此倾斜以便形成斜切形状的两条线L2限定的第二区域部分Z2。这两条线L2横向地间隔开距离D2，使得可以减小雷达在长距离上的检测误差。具体地，通过减小第二危险区域Z2的线之间的距离，增大了检测到的物体被认为位于危险区域Z之前该检测到的物体的侧向偏移Y2。
危险区域Z的总长度是固定的(而不管车辆的行车道的形状如何)并且由制造商在计算机中预先确定。
物体检测模块20包括用于针对由雷达检测到的每个物体来检查其坐标(LAB，Y)是否位于事先确定的危险区域Z中的模块28。
对于所检测到处在危险区域Z中的每个物体，生成标记F。该标记例如是与所讨论的车道相关联的二元真值或假值，真表示相邻车道中存在物体，假表示相邻车道中不存在物体。
如在图1中所展示的，用于估计碰撞时间TTC的模块30包括用于在假设物体的轨迹平行于主车道的情况下计算机动车辆与检测到的物体之间的角度α物体的模块32。角度α物体由以下方程定义：
α物体＝d.x2+c.x+b (方程5)
模块30还包括模块34，该模块用于：不管道路的形状如何，对由雷达传送的相对速度V相对x、V相对y(用x和y来表示)进行变换，以便利用这些数据。
因此，将检测到的物体的、由雷达传送的相对速度V相对x、V相对y(用x和y来表示)投影到道路轴线上，以便使用以下方程获得沿着道路的相对速度V相对x_道路：
V相对X_道路＝cos(α物体).V相对x+sin(α物体).V相对y (方程6)
最后，用于估计TTC的模块30包括用于使用以下方程针对由雷达检测到的每个物体计算每个检测到物体的碰撞时间TTC的模块34：
Figure BDA0002625034370000081
碰撞检测系统10还包括模块40，该模块用于：过滤由雷达检测到的物体，以便识别这些物体中的最危急的物体。
因此，用于过滤检测到的物体的模块40接收标志危险区域Z中存在物体的一组标记向量Fi以及与检测到的物体的碰撞时间TTCi，其中，i是1与n之间的整数。
过滤模块40包括第一过滤器42，该第一过滤器仅保留其标记为真的检测到的物体，即，位于危险区域Z中的物体。
作为非限制性示例，用于过滤检测到的物体的模块40可以包括仅保留移动物体的模块。
过滤模块40包括模块44，该模块用于基于距车辆的距离LAB和/或碰撞时间TTC来确定位于危险区域Z中的最危急的物体。
然后，过滤模块40包括模块46，该模块用于将与最危急的物体的碰撞时间TTC同阈值STTC进行比较。如果与最危急的物体的碰撞时间TTC小于或等于所述阈值STTC，则警告模块50通过指示与该最危急的物体的碰撞时间TTC李艾向驾驶员传送警告存在危急的物体的信号。
还可以提供一种模块，该模块能够对车辆控制件进行控制，以便将所述车辆重新定位在其主行车道中。然而，将不再进一步描述这种模块。
图3示出了用于实施方法60的流程图，该方法用于在机动车辆从主车道向相邻车道变换车道时检测所述车辆与位于同所述机动车辆的主行车道相邻的行车道中的第二物体之间的碰撞风险。
在第一步骤62中，恢复源自设置在机动车辆上的检测装置(未示出)的数据。
该检测装置尤其包括至少一个感知传感器(例如，红外相机)，该至少一个感知传感器指向车辆前方的主车道，使得可以获取虚拟地重建主车道所需的车道边界线的系数a、b、c、d。
检测装置还包括至少一个正面或侧面雷达(未示出)，该至少一个正面或侧面雷达用于检测位于雷达的视场中的每个第二物体的坐标X，Y。
并行地，在步骤70中，在危险区域Z中检测物体，并且在步骤80中，估计车辆与检测到的物体之间的碰撞时间。
在步骤90中，确定检测到的最危急的物体，并且最后在步骤100中，在存在危急的物体的情况下输出警告信号。
在危险区域Z中检测物体的步骤70中，计算在机动车辆与由雷达检测到的每个物体之间的、通过对由雷达传送的对应于机动车辆与由雷达检测到的每个物体之间的直线距离的距离X进行变换而给出的实际距离LAB。
根据方程2，实际距离LAB对应于两个点A、B之间的弧长：
Figure BDA0002625034370000101
其中：
以车辆雷达的纵向轴线作为参考，
xA是车辆相对于雷达原点的纵向位置，
xB是由雷达检测到的物体在该同一轴线上的位置，并且
Y道线'是使用方程方程1确定的Y道线的导数。
通过写出：
Figure BDA0002625034370000102
其中：
Figure BDA0002625034370000103
并且
o.((x-x0)n＝ε(x)，其中
Figure BDA0002625034370000104
因此，使用以下方程获得实际距离LAB：
Figure BDA0002625034370000105
如此计算出的实际距离LAB对应于两个点A与B之间的线段的长度，而不管车道的形状如何、是呈直线形式还是曲线形式。
接下来，在步骤76中，确定危险区域Z，该危险区域在图2中进行了详细展示，该危险区域包括由沿着行车道的两条基本上平行的线L1限定的第一区域部分Z1，这两条线L1横向地间隔开基于由相机给出的相邻车道的宽度或基于参考车道宽度计算的距离D1或偏移。
危险区域Z包括由相对于第一线L1朝向彼此倾斜以便形成斜切形状的两条线L2限定的第二区域部分Z2。这两条线L2横向地间隔开距离D2，使得可以减小雷达在长距离上的检测误差。具体地，通过减小第二危险区域Z2的线之间的距离，增大了检测到的物体被认为位于危险区域Z之前该检测到的物体的侧向偏移Y2。
危险区域Z的总长度是固定的(而不管车辆的行车道的形状如何)并且由制造商在计算机中预先确定。
然后，在步骤78中，针对由雷达检测到的每个物体来检查其坐标(LAB，Y)是否位于在步骤76中事先确定的危险区域Z中。
对于所检测到处在危险区域Z中的每个物体，生成标记F。该标记例如是与所讨论的车道相关联的二元真值或假值，真表示相邻车道中存在物体，假表示相邻车道中不存在物体。
如在图3中所展示的，在估计碰撞时间TTC的步骤80中，在步骤82中，在假设物体的轨迹平行于主车道的情况下计算机动车辆与检测到的物体之间的角度α物体。角度α物体由以下方程定义：
α物体＝d.x2+c.x+b (方程5)
然后，在步骤84中，不管道路的形状如何，根据由雷达传送的相对速度V相对x、V相对y(用x和y来表示)在道路轴线上的投影来计算相对速度V相对x_道路，以便利用这些数据。
因此，使用以下方程来获得沿着道路的相对速度V相对x_道路：
V相对X_道路＝cos(α物体).V相对x+sin(α物体).V相对y (方程6)
最后，使用以下方程，针对由雷达检测到的每个物体来计算每个检测到的物体的碰撞时间TTC：
Figure BDA0002625034370000111
在确定检测到的最危急的物体的步骤90中，在步骤92中，过滤其标记为真的检测到的物体，即，位于危险区域Z中的物体。
作为非限制性示例，也可以仅保留移动物体。
然后，在步骤94中，基于与车辆的距离LAB和/或碰撞时间TTC来确定位于危险区域Z中的最危急的物体，并且在步骤96中，将与最危急的物体的碰撞时间TTC同阈值STTC进行比较。如果与最危急的物体的碰撞时间TTC小于或等于所述阈值STTC，则在步骤100中通过指示与最危急的物体的碰撞时间TTC来向驾驶员输出警告存在危急的物体的信号。
因此，借助于本发明，可以检测在机动车辆正在其中行驶的主车道的右侧和左侧的相邻车道中的物体。
还可以计算机动车辆与物体之间的实际距离，而不管行车道是直线形状还是曲线形状。
最后，本发明使得可以隔离被认为是危急的物体，并且可以在存在危急的物体的情况下输出警告信号和/或干预信号。

Claims (11)

1.一种用于在机动车辆变换车道的情况下检测所述机动车辆与位于同所述机动车辆的主行车道相邻的行车道中的第二物体之间的碰撞风险的系统，所述机动车辆包括检测装置，该检测装置包括：至少一个感知传感器，该至少一个感知传感器指向该主车道，使得能够获取虚拟地重建该主车道所需的车道边界线的系数(a，b，c，d)；以及至少一个正面或侧面雷达，该至少一个正面或侧面雷达用于检测位于该雷达的视场中的每个第二物体的坐标(X，Y)，
其特征在于，用于检测碰撞风险的该系统包括用于检测处在确定的危险区域(Z)中的第二物体的模块(20)并且向计算机传送针对所检测到处在该危险区域(Z)中的每个物体的标记值(F)，该模块具有：用于计算该机动车辆与由该雷达检测到的每个物体之间的实际距离(LAB)的模块(24)，该实际距离对应于两个点(A，B)之间的线段长度；用于基于该主车道的边界线和该主车道的宽度来确定危险区域(Z)的模块(26)；以及用于针对由该雷达检测到的每个物体来检查其坐标(LAB，Y)是否位于事先确定的该危险区域(Z)中的模块(28)；并且该碰撞检测系统包括用于估计碰撞时间(TTC)的模块(30)。
2.如权利要求1所述的系统，其中，该碰撞时间(TTC)估计模块(30)包括：用于计算该机动车辆与该检测到的物体之间的角度(α物体)的模块(32)；用于将由该雷达传送的相对速度(V相对x，V相对y)投影到道路轴线上以便获得沿着道路的相对速度(V相对x_道路)的模块(34)；以及用于基于该实际距离(LAB)和该相对速度(V相对x_道路)，针对由该雷达检测到的每个物体来计算由每个检测到的每个物体的碰撞时间(TTC)的模块(34)。
3.如权利要求1或2所述的系统，其中，该危险区域(Z)包括：第一区域部分(Z1)，该第一区域部分由沿着该行车道并横向地间隔开第一距离(D1)的两条基本上平行的线(L1)限定；以及第二区域部分(Z2)，该第二区域部分由相对于这些第一线(L1)朝向彼此倾斜并横向地间隔开小于该第一距离(D1)的第二距离(D2)的两条线(L2)限定。
4.如前述权利要求中任一项所述的系统，还包括模块(40)，该模块用于过滤由该雷达检测到的物体，以便基于用于标示该危险区域(Z)中存在物体的标记(F)和这些碰撞时间(TTC)来识别这些物体中的最危急的物体。
5.如权利要求4所述的系统，其中，用于过滤这些检测到的物体的该模块(40)包括：仅保留位于该危险区域(Z)中的这些检测到的物体的第一过滤器(42)；以及用于基于距该车辆的距离(LAB)和/或该碰撞时间(TTC)来确定该最危急的物体的模块(44)；以及用于将与该最危急的物体的碰撞时间(TTC)同阈值(STTC)进行比较的模块(46)。
6.如权利要求5所述的系统，包括警告模块(50)，当与该最危急的物体的碰撞时间(TTC)小于或等于所述阈值(STTC)时，该警告模块通过指示与该最危急的物体的碰撞时间(TTC)来向驾驶员传送警告存在危急物体的信号。
7.一种包括计算机以及如前述权利要求中任一项所述的系统的机动车辆，该系统用于在所述机动车辆变换车道的情况下检测所述机动车辆与位于同所述机动车辆的主行车道相邻的行车道中的第二物体之间的碰撞风险。
8.一种用于在机动车辆变换车道的情况下检测所述机动车辆与位于同所述机动车辆的主行车道相邻的行车道中的第二物体之间的碰撞风险的方法，所述机动车辆包括检测装置，该检测装置包括：至少一个感知传感器，该至少一个感知传感器指向该主车道，使得能够获取虚拟地重建该主车道所需的车道边界线的系数(a，b，c，d)；以及至少一个正面或侧面雷达，该至少一个正面或侧面雷达用于检测位于该雷达视场中的每个第二物体的坐标(X，Y)，其特征在于，检测在确定的危险区域(Z)中物体的存在，并且估计该车辆与检测到的物体之间的碰撞时间(TTC)，并且以便检测在危险区域(Z)中存在物体：
-计算该机动车辆与由该雷达检测到的每个物体之间的、通过对由该雷达传送的对应于该机动车辆与由该雷达检测到的每个物体之间的直线距离的距离(X)进行变换给出的实际距离(LAB)，该实际距离(LAB)对应于两个点(A，B)之间的弧长，
-基于该主车道线和该主车道的宽度来确定危险区域(Z)，并且
-针对由该雷达检测到的每个物体来检查其坐标(LAB，Y)是否位于所确定的危险区域(Z)中，并且将所检测到处在该危险区域(Z)中的每个物体的标记值(F)传送到该计算机。
9.如权利要求8所述的方法，其中，在估计碰撞时间(TTC)的步骤中，计算该机动车辆与该检测到的物体之间的角度(α物体)；根据由该雷达传送的相对速度(V相对x，V相对y)在道路轴线上的投影来计算相对速度(V相对x_道路)；并且基于该实际距离(LAB)和该相对速度(V相对x_道路)，针对由该雷达检测到的每个物体来计算每个检测到的物体的碰撞时间(TTC)。
10.如权利要求8和9中任一项所述的方法，其中，通过以下方式来确定检测到的最危急的物体：过滤位于该危险区域(Z)中的检测到的物体；并且基于距该车辆的距离(LAB)和/或该碰撞时间(TTC)来确定这些物体中的最危急的物体。
11.如权利要求10所述的方法，其中，将与该最危急的物体的碰撞时间(TTC)同阈值(STTC)进行比较，并且当与该最危急的物体的碰撞时间(TTC)小于或等于所述阈值(STTC)时，向驾驶员输出警告存在危急物体的信号。
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