CN111731284B - 一种辅助驾驶方法、装置、车载终端设备和存储介质 - Google Patents

一种辅助驾驶方法、装置、车载终端设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111731284B
CN111731284B CN202010707428.5A CN202010707428A CN111731284B CN 111731284 B CN111731284 B CN 111731284B CN 202010707428 A CN202010707428 A CN 202010707428A CN 111731284 B CN111731284 B CN 111731284B
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
information
driving
running
vehicles
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010707428.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111731284A (zh
Inventor
党升
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ping An International Smart City Technology Co Ltd
Original Assignee
Ping An International Smart City Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ping An International Smart City Technology Co Ltd filed Critical Ping An International Smart City Technology Co Ltd
Priority to CN202010707428.5A priority Critical patent/CN111731284B/zh
Publication of CN111731284A publication Critical patent/CN111731284A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111731284B publication Critical patent/CN111731284B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
    • B60W30/0953—Predicting travel path or likelihood of collision the prediction being responsive to vehicle dynamic parameters
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B60W2050/143—Alarm means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
    • B60W2556/65—Data transmitted between vehicles
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/80—Technologies aiming to reduce greenhouse gasses emissions common to all road transportation technologies
    • Y02T10/84—Data processing systems or methods, management, administration

Abstract

本申请适用于人工智能技术领域，提出一种辅助驾驶方法、装置、车载终端设备和存储介质。该辅助驾驶方法包括：通过无线信号接收器接收预设范围内的其它车辆的行驶信息；获取本车的行驶信息；对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据处理与分析，得到危险预测信息；将所述本车的行驶信息和所述危险预测信息通过无线信号发射器广播至所述预设范围内的其它车辆。本申请通过无线信号接收器和无线信号发射器实现预设范围内各车辆之间的自主交互，数据传输不依赖于网络，能够在网络受限的地区为车辆驾驶提供行车监测，危险预警等辅助驾驶的服务。

Description

一种辅助驾驶方法、装置、车载终端设备和存储介质
技术领域
本申请属于人工智能技术领域，尤其涉及一种辅助驾驶方法、装置、车载终端设备和存储介质。
背景技术
目前，为了提高车辆驾驶的安全性，通常会在车载终端设备上安装AI辅助驾驶系统，当司机驾驶车辆时该系统能够提供行车监测，危险预警等辅助驾驶服务。然而，该辅助驾驶系统的数据传输依赖于网络，当车辆在网络受限的区域（比如偏僻的山区）行驶时，该辅助驾驶系统将无法正常提供服务，局限性较大。
发明内容
有鉴于此，本申请提出一种辅助驾驶方法、装置、车载终端设备和存储介质，能够在不依赖于网络的情况下，为车辆提供辅助驾驶的服务。
第一方面，本申请实施例提供了一种辅助驾驶方法，包括：
通过无线信号接收器接收预设范围内的其它车辆的行驶信息；
获取本车的行驶信息；
对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据处理与分析，得到危险预测信息；
将所述本车的行驶信息和所述危险预测信息通过无线信号发射器广播至所述预设范围内的其它车辆。
本申请实施例通过无线信号接收器和无线信号发射器实现预设范围内各车辆之间的自主交互，数据传输不依赖于网络，能够在网络受限的地区为车辆驾驶提供行车监测，危险预警等辅助驾驶的服务。
进一步的，所述对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据处理与分析，得到危险预测信息可以包括：
对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据预处理，得到目标行驶数据；
根据所述目标行驶数据进行AI智能模拟计算，得到所述危险预测信息。
对两部分的行驶信息进行的数据预处理，可以包括数据完整性校验、数据同步和数据延时补偿等处理。在数据预处理后，得到可用于进行AI智能模拟计算的目标行驶数据。
进一步的，所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息均带有时间戳，所述对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据预处理，得到目标行驶数据可以包括：
对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据完整性的校验；
将所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息按照各自的时间戳进行时间同步处理，得到所述目标行驶数据。
可以检验行驶数据是否完整地包含：车辆行驶方向、速度、位置、驾驶员状态或者其它危险指示信息。接收到的行驶信息和本车发送出去的行驶信息都带有时间戳，可以按照时间戳进行同步，主要是将接收到的行驶信息的时间戳和本车相同时间戳的行驶信息匹配对应起来，以便在后续的数据模拟计算中，得到更准确的危险预测信息。
进一步的，所述根据所述目标行驶数据进行AI智能模拟计算，得到所述危险预测信息可以包括：
根据所述目标行驶数据预测本车的行驶轨迹以及所述其它车辆的行驶轨迹；
基于本车的行驶轨迹以及所述其它车辆的行驶轨迹，采用预先构建的物理碰撞预测模型进行模拟计算，得到所述危险预测信息。
例如：构建物理碰撞预测模型，模拟预测事故，如模拟车辆速度，刹车距离，行车间距，驾驶员反应时间，车辆当前加速度，行车轨迹的方向等参数，然后进行预测是否会发生碰撞，追尾等事故。
进一步的，所述根据所述目标行驶数据进行AI智能模拟计算，得到所述危险预测信息可以包括：
从所述目标行驶数据中提取本车的驾驶员状态以及所述其它车辆的驾驶员状态；
若本车的驾驶员状态处于异常状态，或者所述其它车辆的驾驶员状态处于异常状态，则生成所述危险预测信息。
若检测到本车的驾驶员状态处于手未持握方向盘状态，注意力不集中状态或者昏睡状态等异常状态，或者检测到附近其它车辆的驾驶员状态处于异常状态，则可以生成预设的危险预测信息，提醒本车的驾驶员注意。
进一步的，在得到危险预测信息之后，还可以包括：
按照预设的方式对本车的驾驶员进行提醒；
在对本车的驾驶员进行提醒后，若在设定时间内未检测到本车的驾驶员对本车做出应急操作，则控制本车执行强制性的安全应急措施。
在得到该危险预测信息之后，本车的车载终端设备还可以按照预设的方式对本车的驾驶员进行预警提醒。比如，可以语音播放该危险预测信息以及对应的应急处理指导信息；可以控制驾驶员的座位进行震动，促使驾驶员清醒，集中精神驾车等。本车的车载终端设备在对本车的驾驶员进行提醒后，若在设定时间内未检测到本车的驾驶员对本车做出应急操作，则会控制本车执行强制性的安全应急措施。通过这样设置，能够有效地减少交通事故的发生率，提高驾驶安全性。
更进一步的，所述控制本车执行强制性的安全应急措施可以包括：
根据所述其它车辆的行驶信息，确定本车和所述其它车辆之间的车距，以及所述其它车辆的行驶速度；
根据所述车距以及所述其它车辆的行驶速度，判断本车是否可以安全靠边停车；
若本车可以安全靠边停车，则控制本车打开警示灯，靠路边行驶，并减速停车。
根据其它车辆的行驶信息，可以获知附近其它车辆的位置、行驶速度和方向等信息，结合这些信息可以计算得到本车和其它车辆之间的车距。由于需要控制本车变向靠近路边，并减速停车，因此主要计算的是本车和后方同向行驶的车辆之间的车距。根据本车和后方车辆之间的车距，本车和后方车辆的行驶速度等信息，可以确定本车当前是否可以在不造成事故的前提下，变道转向行驶，也即是否可以安全地靠边停车。若本车可以安全地靠边停车，则本车的车载终端设备会控制本车打开警示灯，靠路边行驶，并减速停车。
第二方面，本申请实施例提供了一种辅助驾驶装置，包括：
信息接收模块，用于通过无线信号接收器接收预设范围内的其它车辆的行驶信息；
信息获取模块，用于获取本车的行驶信息；
数据处理模块，用于对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据处理与分析，得到危险预测信息；
信息发送模块，用于将所述本车的行驶信息和所述危险预测信息通过无线信号发射器广播至所述预设范围内的其它车辆。
第三方面，本申请实施例提供了一种车载终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例第一方面提出的辅助驾驶方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供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，所述计算机程序被处理器执行时实现如本申请实施例第一方面提出的辅助驾驶方法的步骤。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面所述的辅助驾驶方法的步骤。
上述第二方面至第五方面所能实现的有益效果，可以参照上述第一方面的相关说明。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请提出的辅助驾驶方法所适用的一种车载终端设备的结构框架图；
图2是本申请实施例提供的一种辅助驾驶方法的第一个实施例的流程图；
图3是本申请实施例提供的一种辅助驾驶方法的第二个实施例的流程图；
图4是本申请实施例提供的一种辅助驾驶装置的一个实施例的结构图；
图5是本申请实施例提供的一种车载终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本申请提出一种辅助驾驶方法、装置、车载终端设备和存储介质，能够在不依赖于网络的情况下，为车辆提供辅助驾驶的服务。应当理解，本申请各个实施例提出的辅助驾驶方法的执行主体是各种类型的车载终端设备。如图1所示，是本申请提出的辅助驾驶方法所适用的一种车载终端设备的结构框架图。该车载终端设备包括无线信号接收器、信号分析器、逻辑处理器、信号处理器、无线信号发射器、危险提醒系统和自主安全系统等各个功能器件。
其中，无线信号接收器用于接收预设范围内其它车辆的行驶信息，信号分析器用于对本车的行驶信息和预设范围内其它车辆的行驶信息进行数据预处理，逻辑处理器用于结合预设的AI智能算法、本车驾驶人的行车习惯数据和预处理后的行驶信息进行AI智能模拟运算，得到危险预测信息；信号处理器用于提交危险预测信息和本车行驶信息到无线信号发射器，通过无线信号发射器将这部分信息广播发送到预设范围内的其它车辆；信号处理器还用于将危险预测信息提交至本车的危险提醒系统，通过危险提醒系统提醒本车驾驶人注意；信号处理器还用于将危险预测信息提交至自主安全系统，必要时自主安全系统会做出强制性的安全应急措施。
可以预见，若在预设范围内的每个车辆上均安装图1所示的车载终端设备，即可实现各车辆之间的自主数据交互，能够在网络受限的地区为车辆驾驶提供行车监测，危险预警等服务。
请参阅图2，本申请实施例中一种辅助驾驶方法的第一个实施例包括：
201、通过无线信号接收器接收预设范围内的其它车辆的行驶信息；
首先，本车的车载终端设备可以通过无线信号接收器接收预设范围内的其它车辆的行驶信息。该无线信号接收器是用于接收一定范围内的电磁波信号的硬件设备，可以是现有技术中的各类无线信号接收设备。该预设范围根据无线信号发射器和无线信号接收器的信号传输范围确定，比如可以是方圆5km以内的区域范围。车辆的行驶信息，可以包括车型、行驶方向、速度、位置和驾驶员状态等信息。本车的车载终端设备在接收到其它车辆的行驶信息后，即可获知附近其它车辆的车型、当前所处位置，正以多大的速度往哪个方向行驶，以及驾驶员状态是否正常等信息。
202、获取本车的行驶信息；
本车的车载终端设备可以通过对接本车的电子控制单元(ECU)，从而获取本车的行驶信息，比如行驶方向、速度和位置等信息。另外，还可以通过设置于车厢内的摄像头等设备获取本车的驾驶员状态，驾驶员状态也作为行驶信息的一部分。具体的，驾驶员状态可以分为正常状态和异常状态，其中异常状态可以包括：注意力不集中，驾驶员未手握方向盘，驾驶员昏睡状态等。
203、对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据处理与分析，得到危险预测信息；
本车的车载终端设备在获取到本车的行驶信息和附近其它车辆的行驶信息后，会对这两部分行驶信息进行数据处理与分析，得到危险预测信息。比如，通过模拟多个车辆的行驶方向、行驶速度和驾驶员状态，可以预测得到各个车辆的行驶轨迹，从而判断是否存在碰撞的危险。
进一步的，步骤203可以包括：
（1）对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据预处理，得到目标行驶数据；
（2）根据所述目标行驶数据进行AI智能模拟计算，得到所述危险预测信息。
对于步骤（1），具体可以包括，对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据完整性的校验；比如检验两部分的行驶信息中是否均完整地包含车辆行驶方向、速度、位置、驾驶员状态以及其它危险指示信息。将所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息按照各自的时间戳进行时间同步处理，得到所述目标行驶数据；接收到的行驶信息和本车发送出去的行驶信息都带有时间戳，可以按照时间戳进行同步，主要是将接收到的行驶信息的时间戳和本车相同时间戳的行驶信息匹配对应起来，以便在后续的数据模拟计算中，得到更准确的危险预测信息。
另外，在对行驶信息执行预处理时，还可以进行一定的延时补偿处理。由于接收信息和信息同步会因信息传输和信息处理存在延迟，因此在接收到带有时间戳的行驶信息时，需要根据该时间戳和当前时刻的时间执行延时补偿处理。在技术上实现时，首先可以获取接收到的行驶信息带有的时间戳，假设为t1，然后获取当前的实时时间，假设为t2。由于接收信息和信息同步会因信息传输和信息处理存在延迟，因此实际上t2＞t1，可以获取延时补偿时间为（t2-t1）。后续进行模拟计算时，若根据接收到的行驶信息计算得到时长T内会发生碰撞，则经过延时补偿，会输出T-（t2-t1）后会发生碰撞的危险提示，警示驾驶员需要在T-（t2-t1）的反应时间内对车辆执行应急处理。比如当前时刻为53秒，接收到的行驶信息的时间戳为49秒，则需要将4秒的延迟时间做记录。后续模拟计算时，若根据该行驶信息分析在之后10秒会发生碰撞，则经过延时补偿，需要根据（10-4=6）6秒的反应时间输出危险提示。
对于步骤（2），具体可以包括：根据所述目标行驶数据预测本车的行驶轨迹以及所述其它车辆的行驶轨迹；基于本车的行驶轨迹以及所述其它车辆的行驶轨迹，采用预先构建的物理碰撞预测模型进行模拟计算，得到所述危险预测信息。例如：构建物理碰撞预测模型，模拟预测事故，如模拟车辆速度，刹车距离，行车间距，驾驶员反应时间，车辆当前加速度，行车轨迹的方向，然后进行预测是否会发生碰撞，追尾等事故。
某个物理碰撞预测模型如下：
假设本车的速度为m，正前方车辆的速度为n，都保持匀速单车道行驶，车间距为L，本车欲超车，加速度为a，则本车在t时间的位移：S1=m*t+(1/2)*a*t2，前车在t时间的位移：S2=n*t，本车的转弯距离为：R=f（m+a*t）。
其中，m+a*t为当前本车的实时速度，f为不同车速的转弯距离函数，根据不同车的设计和实际测试中得出，可由车辆厂商提供。当预测达到t时间后，若S1-S2-L＜R，则表示根据当前数据t时间后会发生碰撞，此时给出危险预测信息，警示本车驾驶员进行减速等应急处理。
进一步的，若该时间t已经小于驾驶员正常反应和调整的时间，则表明碰撞已无法避免，此时可以根据碰撞时两车的速度差值或者碰撞部位等因素计算并输出危险级别。具体的，危险级别可以通过危险级别分类模型获得，该模型输入车辆的行驶数据，输出相应的危险级别。
在训练该危险级别分类模型时，可以收集大量事故车辆的行驶数据作为样本数据，这些样本数据包含已知的车辆行驶数据以及对应的危险级别，危险级别可以根据对应车辆产生事故时的危害程度设置。采用该部分样本数据作为训练集，训练得到一个初步分类模型，然后可以采用预先收集的测试集数据（同样为已知的车辆行驶数据以及对应的危险级别）验证该初步分类模型的准确率；若该初步分类模型的准确率高于设定的阈值（比如80%），则完成模型的训练过程，若该初步分类模型的准确率低于该阈值，则可以获取更多的样本数据重复对该初步分类模型进行优化训练，直至该初步分类模型的准确率达到该阈值。
对于步骤（2），具体还可以包括：从所述目标行驶数据中提取本车的驾驶员状态以及所述其它车辆的驾驶员状态；若本车的驾驶员状态处于异常状态，或者所述其它车辆的驾驶员状态处于异常状态，则生成所述危险预测信息。
在技术实现时，需要捕捉驾驶员的异常状态，异常状态具体可以包括：注意力不集中，未手握方向盘，昏睡状态等状态。其中，注意力不集中状态可以通过检测预设时长内无任何车辆操作判定，比如若检测到车辆在1分钟内无任何操作（踩油门、踩刹车或转动方向盘等），则可以判定驾驶员处于注意力不集中的异常状态。未手握方向盘状态的检测一方面可以通过设置于车厢内的摄像头实现，采用该摄像头拍摄方向盘区域的图像，然后根据该图像识别驾驶员的手部是否握住方向盘；另一方面可以在方向盘内设置压力传感器，当该压力传感器检测不到压力时，可以判定驾驶员未手握方向盘。昏睡状态的检测同样可以通过设置于车厢内的摄像头实现，采用该摄像头拍摄驾驶员的脸部图像，然后对该脸部图像进行特征分析，特别是根据眼部图像是否出现闭眼等现象来确定驾驶员是否处于昏睡状态。
若检测到本车的驾驶员状态处于手未持握方向盘状态，注意力不集中状态或者昏睡状态等异常状态，或者检测到附近其它车辆的驾驶员状态处于异常状态，则生成预设的危险预测信息，比如“车辆X的驾驶员状态异常，请注意安全避让”等信息。
204、将所述本车的行驶信息和所述危险预测信息通过无线信号发射器广播至所述预设范围内的其它车辆。
在得到危险预测信息之后，本车的车载终端设备会将本车的行驶信息和该危险预测信息通过无线信号发射器广播至所述预设范围内的其它车辆，以使附近其它车辆的车载终端设备能够接收到本车的行驶信息和危险预测信息。也即，预设范围内的每个车辆都同样的方式进行信号接收，根据自身情况做出提示和反应，同时广播危险信号以供其他车辆接收危险信息。该无线信号发射器是和该无线信号接收器对应的信号发送设备，用于将电磁波信息发送出去，使得一定范围内的其它车辆的无线信号接收器能够接收到信息。
本申请实施例提出的辅助驾驶方法包括：通过无线信号接收器接收预设范围内的其它车辆的行驶信息；获取本车的行驶信息；对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据处理与分析，得到危险预测信息；将所述本车的行驶信息和所述危险预测信息通过无线信号发射器广播至所述预设范围内的其它车辆。通过无线信号接收器和无线信号发射器实现预设范围内各车辆之间的自主交互，数据传输不依赖于网络，能够在网络受限的地区为车辆驾驶提供行车监测，危险预警等辅助驾驶的服务。
请参阅图3，本申请实施例中一种辅助驾驶方法的第二个实施例包括：
301、通过无线信号接收器接收预设范围内的其它车辆的行驶信息；
302、获取本车的行驶信息；
303、对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据处理与分析，得到危险预测信息；
304、将所述本车的行驶信息和所述危险预测信息通过无线信号发射器广播至所述预设范围内的其它车辆；
步骤301-304与步骤201-204相同，具体可参照步骤201-204的相关说明。
305、按照预设的方式对本车的驾驶员进行提醒；
在得到该危险预测信息之后，本车的车载终端设备还可以按照预设的方式对本车的驾驶员进行预警提醒。比如，可以语音播放该危险预测信息以及对应的应急处理指导信息；可以控制驾驶员的座位进行震动，促使驾驶员清醒，集中精神驾车等。
306、在对本车的驾驶员进行提醒后，若在设定时间内未检测到本车的驾驶员对本车做出应急操作，则控制本车执行强制性的安全应急措施。
本车的车载终端设备在对本车的驾驶员进行提醒后，若在设定时间内未检测到本车的驾驶员对本车做出应急操作，比如3秒内未检测到驾驶员对本车执行减速、操控方向盘等操作，则会控制本车执行强制性的安全应急措施。具体的，本车的车载终端设备会触发自主安全系统，由自主安全系统取得对本车的控制权，自动驾驶本车，执行对应的安全应急操作。
具体的，所述控制本车执行强制性的安全应急措施可以包括：
（1）根据所述其它车辆的行驶信息，确定本车和所述其它车辆之间的车距，以及所述其它车辆的行驶速度；
（2）根据所述车距以及所述其它车辆的行驶速度，判断本车是否可以安全靠边停车；
（3）若本车可以安全靠边停车，则控制本车打开警示灯，靠路边行驶，并减速停车。
根据其它车辆的行驶信息，可以获知附近其它车辆的位置、行驶速度和方向等信息，结合这些信息可以计算得到本车和其它车辆之间的车距。由于需要控制本车变向靠近路边，并减速停车，因此主要计算的是本车和后方同向行驶的车辆之间的车距。根据本车和后方车辆之间的车距，本车和后方车辆的行驶速度等信息，可以确定本车当前是否可以在不造成事故的前提下，变道转向行驶，也即是否可以安全地靠边停车。若本车可以安全地靠边停车，则本车的车载终端设备会控制本车打开警示灯，靠路边行驶，并减速停车。
本申请实施例通过无线信号接收器和无线信号发射器实现预设范围内各车辆之间的自主交互，数据传输不依赖于网络，能够在网络受限的地区为车辆驾驶提供行车监测，危险预警等辅助驾驶的服务。另外，在得到该危险预测信息之后，本车的车载终端设备还可以按照预设的方式对本车的驾驶员进行预警提醒，在对本车的驾驶员进行提醒后，若在设定时间内未检测到本车的驾驶员对本车做出应急操作，则控制本车执行强制性的安全应急措施。通过这样设置，能够有效地减少交通事故的发生率，提高驾驶安全性。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的辅助驾驶方法，图4示出了本申请实施例提供的一种辅助驾驶装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
参照图4，该装置包括：
信息接收模块401，用于通过无线信号接收器接收预设范围内的其它车辆的行驶信息；
信息获取模块402，用于获取本车的行驶信息；
数据处理模块403，用于对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据处理与分析，得到危险预测信息；
信息发送模块404，用于将所述本车的行驶信息和所述危险预测信息通过无线信号发射器广播至所述预设范围内的其它车辆。
进一步的，所述数据处理模块可以包括：
数据预处理单元，用于对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据预处理，得到目标行驶数据；
模拟计算单元，用于根据所述目标行驶数据进行AI智能模拟计算，得到所述危险预测信息。
进一步的，所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息均带有时间戳，所述数据预处理单元可以包括：
完整性校验子单元，用于对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据完整性的校验；
数据同步子单元，用于将所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息按照各自的时间戳进行时间同步处理，得到所述目标行驶数据。
进一步的，所述模拟计算单元可以包括：
行驶轨迹预测子单元，用于根据所述目标行驶数据预测本车的行驶轨迹以及所述其它车辆的行驶轨迹；
模拟计算子单元，用于基于本车的行驶轨迹以及所述其它车辆的行驶轨迹，采用预先构建的物理碰撞预测模型进行模拟计算，得到所述危险预测信息。
进一步的，所述模拟计算单元可以包括：
驾驶员状态提取子单元，用于从所述目标行驶数据中提取本车的驾驶员状态以及所述其它车辆的驾驶员状态；
危险预测信息生成单元，用于若本车的驾驶员状态处于异常状态，或者所述其它车辆的驾驶员状态处于异常状态，则生成所述危险预测信息。
进一步的，所述辅助驾驶装置还可以包括：
驾驶员提醒模块，用于按照预设的方式对本车的驾驶员进行提醒；
安全应急控制模块，用于在对本车的驾驶员进行提醒后，若在设定时间内未检测到本车的驾驶员对本车做出应急操作，则控制本车执行强制性的安全应急措施。
更进一步的，所述安全应急控制模块可以包括：
车距确定单元，用于根据所述其它车辆的行驶信息，确定本车和所述其它车辆之间的车距，以及所述其它车辆的行驶速度；
安全判断单元，用于根据所述车距以及所述其它车辆的行驶速度，判断本车是否可以安全靠边停车；
靠边停车单元，用于若本车可以安全靠边停车，则控制本车打开警示灯，靠路边行驶，并减速停车。
本申请实施例还提供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可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如图2或图3表示的任意一种辅助驾驶方法的步骤。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在服务器上运行时，使得服务器执行实现如图2或图3表示的任意一种辅助驾驶方法的步骤。
本申请实施例还提供一种车载终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如图2或图3表示的任意一种辅助驾驶方法的步骤。
图5是本申请一实施例提供的车载终端设备的示意图。如图5所示，该实施例的车载终端设备5包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机可读指令52。所述处理器50执行所述计算机可读指令52时实现上述各个辅助驾驶方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤201至204。或者，所述处理器50执行所述计算机可读指令52时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示模块401至404的功能。
示例性的，所述计算机可读指令52可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机可读指令52在所述车载终端设备5中的执行过程。
所述车载终端设备5可以是智能手机、笔记本、掌上电脑及云端车载终端设备等计算设备。所述车载终端设备5可包括，但不仅限于，处理器50、存储器51。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是车载终端设备5的示例，并不构成对车载终端设备5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述车载终端设备5还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器50可以是中央处理单元(CentraL Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (DigitaL SignaL Processor，DSP)、专用集成电路(AppLication Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (FieLd-ProgrammabLe Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器51可以是所述车载终端设备5的内部存储单元，例如车载终端设备5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述车载终端设备5的外部存储设备，例如所述车载终端设备5上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（SecureDigitaL, SD）卡，闪存卡（FLash Card）等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述车载终端设备5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机可读指令以及所述车载终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccess Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种辅助驾驶方法，其特征在于，包括：
通过无线信号接收器接收预设范围内的其它车辆的行驶信息；
获取本车的行驶信息；
对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据预处理，得到目标行驶数据；
根据所述目标行驶数据预测本车的行驶轨迹以及所述其它车辆的行驶轨迹；
基于本车的行驶轨迹以及所述其它车辆的行驶轨迹，采用预先构建的物理碰撞预测模型进行模拟计算，得到危险预测信息；
将所述本车的行驶信息和所述危险预测信息通过无线信号发射器广播至所述预设范围内的其它车辆；
其中，所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息均带有时间戳，所述对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据预处理，得到目标行驶数据包括：
对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据完整性的校验；
将所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息按照各自的时间戳进行时间同步处理，得到所述目标行驶数据；
根据所述目标行驶数据的时间戳和当前时刻的时间，对所述目标行驶数据执行延时补偿处理；
所述物理碰撞预测模型如下：
假设本车的速度为m，正前方车辆的速度为n，都保持匀速单车道行驶，车间距为L，本车欲超车，加速度为a，则本车在t时间的位移：S1＝m*t+(1/2)*a*t2，前车在t时间的位移：S2＝n*t，本车的转弯距离为：R＝f(m+a*t)；
其中，m+a*t为当前本车的实时速度，f为不同车速的转弯距离函数，当预测达到t时间后，若S1-S2-L＜R，则给出危险预测信息；
若所述t时间小于设定阈值，则将本车的行驶数据和正前方车辆的行驶数据输入预先构建的危险级别分类模型，得到并输出车辆碰撞的危险级别。
2.如权利要求1所述的辅助驾驶方法，其特征在于，还包括：
从所述目标行驶数据中提取本车的驾驶员状态以及所述其它车辆的驾驶员状态；
若本车的驾驶员状态处于异常状态，或者所述其它车辆的驾驶员状态处于异常状态，则生成危险预测信息。
3.如权利要求1或2所述的辅助驾驶方法，其特征在于，在得到危险预测信息之后，还包括：
按照预设的方式对本车的驾驶员进行提醒；
在对本车的驾驶员进行提醒后，若在设定时间内未检测到本车的驾驶员对本车做出应急操作，则控制本车执行强制性的安全应急措施。
4.如权利要求3所述的辅助驾驶方法，其特征在于，所述控制本车执行强制性的安全应急措施包括：
根据所述其它车辆的行驶信息，确定本车和所述其它车辆之间的车距，以及所述其它车辆的行驶速度；
根据所述车距以及所述其它车辆的行驶速度，判断本车是否可以安全靠边停车；
若本车可以安全靠边停车，则控制本车打开警示灯，靠路边行驶，并减速停车。
5.一种辅助驾驶装置，其特征在于，包括：
信息接收模块，用于通过无线信号接收器接收预设范围内的其它车辆的行驶信息；
信息获取模块，用于获取本车的行驶信息；
数据处理模块，用于对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据处理与分析，得到危险预测信息；
信息发送模块，用于将所述本车的行驶信息和所述危险预测信息通过无线信号发射器广播至所述预设范围内的其它车辆；
其中，所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息均带有时间戳，所述数据处理模块包括：
数据预处理单元，用于对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据预处理，得到目标行驶数据；
模拟计算单元，用于根据所述目标行驶数据进行AI智能模拟计算，得到所述危险预测信息；
所述数据预处理单元包括：
完整性校验子单元，用于对所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息进行数据完整性的校验；
数据同步子单元，用于将所述其它车辆的行驶信息和所述本车的行驶信息按照各自的时间戳进行时间同步处理，得到所述目标行驶数据；
延时补偿子单元，用于根据所述目标行驶数据的时间戳和当前时刻的时间，对所述目标行驶数据执行延时补偿处理；
所述模拟计算单元包括：
行驶轨迹预测子单元，用于根据所述目标行驶数据预测本车的行驶轨迹以及所述其它车辆的行驶轨迹；
模拟计算子单元，用于基于本车的行驶轨迹以及所述其它车辆的行驶轨迹，采用预先构建的物理碰撞预测模型进行模拟计算，得到所述危险预测信息；
所述物理碰撞预测模型如下：
假设本车的速度为m，正前方车辆的速度为n，都保持匀速单车道行驶，车间距为L，本车欲超车，加速度为a，则本车在t时间的位移：S1＝m*t+(1/2)*a*t2，前车在t时间的位移：S2＝n*t，本车的转弯距离为：R＝f(m+a*t)；
其中，m+a*t为当前本车的实时速度，f为不同车速的转弯距离函数，当预测达到t时间后，若S1-S2-L＜R，则给出危险预测信息；
所述模拟计算单元还包括：
危险级别输出子单元，用于若所述t时间小于设定阈值，则将本车的行驶数据和正前方车辆的行驶数据输入预先构建的危险级别分类模型，得到并输出车辆碰撞的危险级别。
6.一种车载终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的辅助驾驶方法的步骤。
7.一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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的辅助驾驶方法的步骤。
CN202010707428.5A 2020-07-21 2020-07-21 一种辅助驾驶方法、装置、车载终端设备和存储介质 Active CN111731284B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010707428.5A CN111731284B (zh) 2020-07-21 2020-07-21 一种辅助驾驶方法、装置、车载终端设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010707428.5A CN111731284B (zh) 2020-07-21 2020-07-21 一种辅助驾驶方法、装置、车载终端设备和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111731284A CN111731284A (zh) 2020-10-02
CN111731284B true CN111731284B (zh) 2021-04-09

Family

ID=72656061

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010707428.5A Active CN111731284B (zh) 2020-07-21 2020-07-21 一种辅助驾驶方法、装置、车载终端设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111731284B (zh)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112287801A (zh) * 2020-10-23 2021-01-29 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 车载数据处理方法、装置、服务器和可读存储介质
CN112287797A (zh) * 2020-10-23 2021-01-29 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN112419722B (zh) * 2020-11-18 2022-08-30 百度(中国)有限公司 交通异常事件检测方法、交通管控方法、设备和介质
CN112489425A (zh) * 2020-11-25 2021-03-12 平安科技（深圳）有限公司 车辆防撞预警方法、装置、车载终端设备和存储介质
CN114648891A (zh) * 2020-12-18 2022-06-21 上海擎感智能科技有限公司 危险车辆提示方法、电子设备及计算机可读存储介质
CN112706776B (zh) * 2020-12-18 2023-05-23 浙江吉利控股集团有限公司 道路标定数据的确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN113393669A (zh) * 2021-06-11 2021-09-14 阿波罗智联(北京)科技有限公司 交通工具的控制方法、装置、设备、介质及程序产品
CN113635917A (zh) * 2021-07-12 2021-11-12 东风汽车集团股份有限公司 一种车辆自动驾驶控制方法和装置
CN113386786B (zh) * 2021-07-29 2023-05-02 阿波罗智联(北京)科技有限公司 信息提示方法、装置、设备、介质、云控平台和车辆
CN113734173B (zh) * 2021-09-09 2023-06-20 东风汽车集团股份有限公司 车辆智能监控方法、设备及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105848981A (zh) * 2013-12-24 2016-08-10 沃尔沃卡车集团 用于车辆的驾驶员辅助方法和系统
CN106240559A (zh) * 2015-06-10 2016-12-21 富士重工业株式会社 车辆的行驶控制装置
CN106971625A (zh) * 2017-04-28 2017-07-21 重庆长安汽车股份有限公司 一种基于dsrc通信的异常车辆预警方法
CN109703558A (zh) * 2018-12-28 2019-05-03 吉林大学 基于物联网的汽车预警安全系统
CN110675631A (zh) * 2019-10-15 2020-01-10 中国城市规划设计研究院 一种交通流溯源分析方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9327693B2 (en) * 2013-04-10 2016-05-03 Magna Electronics Inc. Rear collision avoidance system for vehicle

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105848981A (zh) * 2013-12-24 2016-08-10 沃尔沃卡车集团 用于车辆的驾驶员辅助方法和系统
CN106240559A (zh) * 2015-06-10 2016-12-21 富士重工业株式会社 车辆的行驶控制装置
CN106971625A (zh) * 2017-04-28 2017-07-21 重庆长安汽车股份有限公司 一种基于dsrc通信的异常车辆预警方法
CN109703558A (zh) * 2018-12-28 2019-05-03 吉林大学 基于物联网的汽车预警安全系统
CN110675631A (zh) * 2019-10-15 2020-01-10 中国城市规划设计研究院 一种交通流溯源分析方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN111731284A (zh) 2020-10-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111731284B (zh) 一种辅助驾驶方法、装置、车载终端设备和存储介质
CN107608388B (zh) 自主警车
CN107346612B (zh) 一种基于车联网的车辆防碰撞方法和系统
CN111016926B (zh) 自动驾驶控制设备以及自动驾驶控制方法和程序
CN105151043B (zh) 一种无人驾驶汽车紧急避让的方法
CN109345829B (zh) 无人车的监控方法、装置、设备及存储介质
US11518380B2 (en) System and method for predicted vehicle incident warning and evasion
CN110164183A (zh) 一种在车车通信条件下考虑他车驾驶意图的安全辅助驾驶预警方法
US20170330455A1 (en) Driving determination device and detection device
WO2014148025A1 (ja) 走行制御装置
US20120245758A1 (en) Driving behavior detecting method and apparatus
CN112180921B (zh) 自动驾驶算法训练系统及方法
CN110533958A (zh) 车辆变道提醒方法及系统
CN104103100A (zh) 驾驶行为分析系统
CN110920539A (zh) 车辆驾驶分析方法和装置、电子设备和计算机存储介质
KR101545054B1 (ko) 풍속 측정 기반의 제동장치 및 그 제어방법
CN110126730A (zh) 车辆变道提醒方法及系统
WO2008114839A1 (ja) 覚醒度判定装置及び覚醒度判定方法
CN111231972B (zh) 基于驾驶行为习惯的告警方法、车辆及存储介质
WO2023274071A1 (zh) 驾驶行为监控方法、装置、电子设备及存储介质
CN111047047A (zh) 驾驶模型的训练方法和装置、电子设备、计算机存储介质
JP2010039718A (ja) 車両制御装置、車両制御方法および車両制御処理プログラム
CN109895694B (zh) 一种车道偏离预警方法、装置及车辆
CN115892024A (zh) 汽车行驶场景识别控制系统、方法及存储介质
US20220097723A1 (en) Vehicle-launching warning device, system and method

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant