CN111754762B - 用于向周围车辆发送信息的方法和控制装置 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及用于向周围车辆发送信息的方法和控制装置。特别提出用于将异常行为告知周围车辆的控制装置，其包括至少一个处理器、至少一个存储器、至少一个通信接口和至少一个传感器接口。至少一个处理器配置为执行存储在存储器中的指令以执行用于将异常行为告知周围车辆的方法。至少一个处理器配置为从感知系统接收信号，信号包括关于位于周围环境中的至少一个周围车辆的运动的信息，关于运动的信息包括至少一个运动参数。至少一个处理器配置为接收包括关于当前道路场景的信息的信号，将至少一个周围车辆的运动与预定义行为模型进行比较，并基于比较向至少一个周围车辆发送信号，预定义行为模型包括针对当前道路场景的至少一个预定义运动参数阈值。

Description

用于向周围车辆发送信息的方法和控制装置
技术领域
本公开涉及用于将异常行为告知周围车辆的控制装置和方法以及与之相关的非暂时性计算机可读存储介质。本公开还涉及包括这种控制装置的车辆和基础设施装置。
背景技术
如今，许多车辆具有高级驾驶辅助系统(ADAS)形式的各种驾驶员支持功能。而且，这些支持功能中的许多形成当前和未来自动驾驶(AD)功能的基础。ADAS特征或功能的示例包括车道偏离报警系统、车道居中、车道保持辅助、领航辅助、车道变换辅助、停车传感器、行人保护系统、盲点监视器、自适应巡航控制(ACC)、防抱死制动系统等等。这些功能利用响应某些场景的一个或多个警告或自动动作对车辆的传统的驾驶员控制进行补充。
由于显而易见的原因，为了确保可靠和安全的车辆操作，车辆感知系统的冗余度是自动驾驶和半自动驾驶领域中的一个重要挑战。感知系统在本上下文中可以被理解为负责从诸如照相机、激光雷达(LIDAR)和雷达(RADAR)的车辆传感器上获取原始传感器数据并将该原始数据转换成车辆的场景理解的系统。
相应地，在本领域中仍然需要能够增加感知系统的冗余度的新的和改进的方法和装置。一如既往地，任何改进都应该在不显著增加现有系统的成本、尺寸或复杂性的情况下进行。
发明内容
因此，本公开的目的为提供用于将异常行为告知周围车辆的控制装置、车辆、基础设施装置、方法和非暂时性计算机可读存储介质，其减轻目前已知系统的所有或至少一些缺点。
本目的通过如下限定的控制装置、包括这种控制装置的车辆、包括这种控制装置的基础设施装置、方法和非暂时性计算机可读存储介质而被实现。术语“示例性”在本上下文中被理解为用作实例、示例或例示。
根据本公开的第一方面，提供一种用于将异常行为告知周围车辆的控制装置。该控制装置包括至少一个处理器、至少一个存储器、至少一个通信接口和至少一个传感器接口。该至少一个处理器被配置为执行存储在存储器中的指令，以执行用于将异常行为告知周围车辆的方法。更具体地，该至少一个处理器被配置为从感知系统接收信号，该信号包括关于位于周围环境中的至少一个周围车辆的运动的信息，关于运动的信息包括至少一个运动参数。该至少一个处理器进一步被配置为接收包括关于当前道路场景的信息的信号，将该至少一个周围车辆的运动与预定义行为模型进行比较，并且基于比较向该至少一个周围车辆发送信号，其中该预定义行为模型包括针对当前道路场景的至少一个预定义运动参数阈值。
借助所提出的控制装置，能够利用自我意识车辆(ego-vehicle)的感知系统，以便改善其它周围车辆的感知系统可靠性并增加其冗余度。例如，在周围车辆中的传感器故障的情况下，安全系统可能不知道车辆即将越过道路边界或者车辆无意地向后滚动/运动的事实，此时所提出的控制装置确保车辆知道当前情况，以便采取必要的措施来降低任何风险。
进一步，根据本公开一示例性实施例，该至少一个处理器被配置为基于从感知系统接收的信号来确定该至少一个周围车辆的当前状态，并且其中向该至少一个周围车辆发送的信号进一步基于所确定的该至少一个周围车辆的当前状态。车辆的当前状态可以例如从分析由与感知系统相关联的一个或多个照相机获取的图像获得。在这些图像中，刹车灯、危险警告灯、转向指示器、应急车辆灯光、车辆类型和其它车辆特征可以被识别，以便确定当前状态(例如，即将左转/右转、制动、即将向后运动、应急调度、在公共汽车车道上行驶的公共汽车等)。通过进一步确定周围车辆的当前状态，可以避免不必要的信号和警报传送。
进一步，根据本公开的另一示例性实施例，预定义行为模型包括横向运动速度阈值。例如，与可以理解为车道变换的较快的横向运动相比，如果周围车辆的横向运动低于阈值，则可以解释为车辆正无意地偏离车道。因此，如果观察到的车辆的横向速度低于阈值，则向该车辆发送警报，以告知使用者/驾驶员/操作员该车辆即将离开车道，由此该车辆的使用者/驾驶员/操作员可以相应地采取行动。在自动驾驶的情况下，可以告知车辆操作系统，以便随后执行系统检查，因为一个或多个传感器可能发生故障并由此导致车道偏移。替代地，控制装置的处理器可以被配置为总是向周围车辆发送信号，告知其未在激活转向指示器之前的任何车道改变。接收到的周围车辆然后可以选择是否按照接收到的信息行动。
更进一步，根据本公开的又一示例性实施例，预定义行为模型包括预期行驶方向。在一些示例性实现方式中，这可以被解释为倒退确定和警报。换句话说，控制装置适于检测周围区域中的车辆是否看起来不经意地沿相反的交通方向滚动(例如，在陡坡上的完全停止期间)。并非所有车辆都配备有内部倒退检测/预防系统，因此，例如在坡道上或如果无意中选择了错误的档位，可能会发生事故。相应地，通过在检测到倒退时能够接收警报，至少它为该车辆自身的倒退检测系统提供增加的冗余度。
根据本公开的第二方面，提供了一种车辆，其包括根据在此公开的任一个实施例的控制装置。对于本公开的该方面，存在与先前讨论的本公开的第一方面类似的优点和优选特征。该车辆例如可以为任何形式的地面车辆，诸如汽车、卡车、公共汽车等等。此外，车辆可以是自动的或半自动的(即配备有高级驾驶辅助系统(ADAS))。
根据本公开的第三方面，提供一种基础设施装置，其包括根据在此公开的任一个实施例的控制装置。对于本公开的该方面，存在与先前讨论的本公开的第一方面类似的优点和优选特征。该基础设施装置例如可以为高架射频识别(RFID)读取器或照相机、交通灯、车道标志、路灯、标志或停车计时器。
进一步，根据本公开的第四方面，提供一种用于将异常行为告知周围车辆的方法。该方法包括：从感知系统接收信号，该信号包括关于位于周围环境中的至少一个周围车辆的运动的信息，该关于运动的信息包括至少一个运动参数；接收包括关于当前道路场景的信息的信号；将该至少一个周围车辆的运动与预定义行为模型进行比较，其中该预定义行为模型包括针对当前道路场景的至少一个预定义运动参数阈值；以及基于比较向该至少一个周围车辆发送信号。对于本公开的该方面，存在与前面讨论的本公开的第一方面类似的优点和优选特征，反之亦然。
因此，根据本公开一示例性实施例，该方法进一步包括基于从感知系统接收的信号确定至少一个周围车辆的当前状态，并且其中向至少一个周围车辆发送的信号进一步基于所确定的至少一个周围车辆的当前状态。
更进一步，根据本公开的第五方面，提供一种非暂时性计算机可读存储介质，其存储被配置为由车辆控制系统的一个或多个处理器执行的一个或多个程序，该一个或多个程序包括用于执行根据在此公开的任一个实施例的方法的指令。对于本公开的该方面，存在与先前讨论的本公开的第一方面相类似的优点和优选特征。
本发明的进一步的实施例在下文中限定。应该强调，当在本说明书中使用时，术语“包括”用来指定所陈述的特征、整数、步骤或部件的存在。其不排除存在或添加一个或多个其它特征、整数、步骤、部件或其组合。
本发明的这些和其它特征和优点将在下面参考下文描述的实施例被进一步阐明。
附图说明
参考附图，本公开的实施例的进一步的目的、特征和优点将从以下详细描述中显现，在附图中:
图1为包括根据本公开的实施例的控制装置的车辆的透视图。
图2为包括根据本公开的实施例的控制装置的车辆的透视图。
图3为包括根据本公开的实施例的控制装置的基础设施装置的透视图。
图4为根据本公开的实施例的用于将异常行为告知周围车辆的方法的流程图。
具体实施方式
本领域的技术人员将理解，在此阐述的步骤、服务和功能可以使用单独的硬件电路、使用与程控微处理器或通用计算机结合起作用的软件、使用一个或多个专用集成电路(ASIC)和/或使用一个或多个数字信号处理器(DSP)来实现。还将理解，当在方法方面描述本公开时，其也可以在一个或多个处理器和耦接到该一个或多个处理器的一个或多个存储器中实施，其中该一个或多个存储器存储一个或多个程序，该一个或多个程序在由该一个或多个处理器执行时执行在此公开的步骤、服务和功能。
在示例性实施例的以下描述中，相同的附图标记表示相同或相似的部件。
图1示出在道路场景中的车辆1(也可以称为自我意识车辆)，其中另一车辆2已经停在人行横道5的前面。第一车辆1具有根据本发明的示例性实施例的用于将异常行为告知周围车辆的控制装置10。该控制装置10具有处理器(也可以称为控制电路)11、存储器单元12、通信接口13和传感器接口14。处理器被配置为从车辆1的感知系统接收信号。在本上下文中，感知系统被理解为负责从诸如照相机、激光雷达和雷达、超声波传感器之类的传感器上获取原始传感器数据并将该原始数据转换成场景理解的模块。在该特定实施例中，感知系统为车辆感知系统。
此外，车辆1可以经由例如无线链路连接到外部网络20(例如用于检索地图数据)。相同的或一些其它无线链路可用于与车辆附近的其它车辆2或与本地基础设施元件进行通信。蜂窝通信技术可以用于诸如与外部网络的远程通信，并且如果所使用的蜂窝通信技术具有低延迟性，则它也可以用于车辆之间的通信，车辆到车辆(V2V)的通信，和/或车辆到基础设施的通信，V2X。蜂窝无线电技术的示例为GSM、GPRS、EDGE、LTE、5G、5G NR等等，还包括未来的蜂窝解决方案。然而，在一些解决方案中，使用中短程通信技术，诸如无线局域网(LAN)，例如基于IEEE 802.11的解决方案。ETSI是正忙于车辆通信的蜂窝标准，例如5G被认为是一种合适的解决方案，因为它具有低延迟性和对高带宽和通信信道的高效处理。
继续，接收到的信号包括关于位于车辆1的周围环境中的周围车辆2的运动的信息。该关于运动的信息包括至少一个运动参数。该运动参数例如可以为纵向加速度、纵向速度、横向加速度、横向速度、位置、行驶方向、偏航加速度等。此外，接收到的信号可以进一步包括关于周围车辆2的状态的信息，例如主动制动灯、转向信号、倒车灯等。在图1例示的实施例中，接收到的来自感知系统的信号表明另一辆车2正朝自我意识车辆1向后4运动。
此外，处理器11被配置为接收包括关于当前道路场景的信息的信号。当前道路场景例如可以为在高速公路上行驶、在密集的城市区域中行驶、在具有交通灯的交叉口处等待、在人行横道前停车(如图1例示的实施例中)等等。信号可以例如源自车辆1的感知系统，和/或源自定位系统(例如，GPS单元)。处理器11进一步被配置为将另一车辆2的运动(基于接收到的运动参数)与预定义行为模型进行比较。该预定义行为模型对于所识别的当前道路场景具有一个或多个预定义运动参数阈值。然后，基于该比较，处理器11被配置为基于该比较向一个或多个周围车辆2发送信号。
该信号可以通过提供在车辆1上的一个或多个天线(如示意性方框3a所示)经由控制装置10的通信接口13。如技术人员容易理解的，车辆1、2被布置成通过无线通信技术经由任何合适的车辆到车辆(V2V)通信协议彼此通信。
应该理解，通信/天线接口13还可以提供直接或经由车辆中的专用传感器控制电路获取传感器数据的可能性：例如，可以通过天线接口13获取GPS数据，车辆中的一些传感器可以使用诸如CAN总线、I2C、以太网、光纤等的本地网络设置与控制电路通信。通信接口13可以被设置成与车辆的其它控制功能通信，并且因此也可以被视为控制接口；然而，可以提供单独的控制接口(未示出)。车辆内的本地通信也可以为具有诸如WiFi、LoRa、Zigbee、蓝牙或类似的中/短程技术的协议的无线类型。
此外，控制装置10的处理器11可以例如被配置为如果所识别的另一车辆2的运动偏离预定义行为模型，则向周围车辆2发送信号。例如，控制装置10的处理器11可以确定另一车辆2处于停止状态。这可在确定的道路场景中“预期到”(即，接近行人30试图穿过的人行横道5)。道路场景可以基于源自车辆感知系统(检测行人、车道标志、路标等)、地图数据(经由外部网络20从远程服务器检索)和车辆1的地理位置(通过定位系统检索)的信号来确定。然而，在本示例中，处理器11确定另一车辆2正朝着车辆1向后运动(如粗体箭头4所示)。在行为模型中的当前道路场景中，这种反向运动未被预期到。因此，处理器11被配置为警告并告知另一车辆2该反向运动，因为它看起来是非自愿的。更详细地，处理器11被配置为发送包括一个关于另一车辆2的运动的信息的信号。通过向另一车辆2提供关于“倒退”运动的信息，控制装置10可以或者临时充当另一车辆2的倒退检测和预防系统，或者替代地可增加那个车辆2自己的倒退检测和预防系统的可信度。
换句话说，预定义行为模型包括确定的(当前的)道路场景的预期行驶方向。更详细地，行为模型可以包括当前道路场景中的每个车道的预期行驶方向，从而不必要的消息不被发送到在图1例示的双向路段中在左车道行驶的车辆。然而，这并不排除处理器11被配置为如果在反向车道行驶的车辆在其它方面偏离预定义行为模型，则向该车辆发送信号(例如，处理器确定另一车辆处于与行人30碰撞的风险中)。
此外，认识到，车辆的“倒退”或无意的向后运动可能难于被车辆自身的系统准确地检测，特别是如果向后运动是由于缺少摩擦力。然而，即使车轮正在向后滚动，通常也是在等于或小于车轮速度传感器的检测极限的低速下进行的，这增加了对实现可靠的倒退检测系统的挑战。因此，控制装置10适于检测周围区域中的车辆2是否看起来正无意地沿相反的交通方向滚动(例如，在陡坡上完全停止期间)。并非所有车辆2都配备有内部的倒退检测/预防系统，因此例如在坡道上或者如果无意中选择了错误的档位，可能会发生事故。相应地，通过能够在检测到车辆倒退时接收警报，至少它增加了那个车辆2自己的倒退检测系统的冗余度。
预定义行为模型可以例如包括基于机器学习的自学模型，并且例如实现为人工神经网络。更详细地，自学模型可以被训练，以基于从车辆的感知系统、地图数据和/或定位系统接收的输入信号来识别当前道路场景，并输出与所识别的道路场景相关联的相关运动阈值参数。更详细地，自学模型可以为任何类型的经训练的深层神经网络(DNN)，诸如卷积神经网络(CNN)。深层神经网络在本上下文中将被理解为在输入层和输出层之间具有多个层的人工神经网络(ANN)。DNN被训练来找到正确的数学变换以将输入转化为输出，无论其是线性关系还是非线性关系。
图2为包括根据本发明另一示例性实施例的控制装置10的车辆1的另一示意性透视图。在图2所示的场景中，自我意识车辆1在高速公路上在另一车辆2后面行驶。在高速公路上行驶意味着两条图示车道具有共同的行驶方向。由于自我意识车辆的控制装置10的许多部件和特征已经在前面参考图1进行了详细讨论，所以这些共同的方面被认为容易被技术人员理解，并且因此为了简洁和简明起见将不再重复。
相应地，控制装置10具有配置为从车辆1的感知系统接收信号并从接收的信号确定一个或多个周围车辆的运动的处理器11。此外，处理器11可以进一步基于源自感知系统的信号来确定其它车辆的状态。前述信号可以例如指示主动刹车灯、转向指示器等，因此处理器11可以被配置为确定车辆2是否正在减速、即将转弯等等。此外，处理器11被配置为接收包括关于当前道路场景的信息的信号(例如，基于GPS数据确定自我意识车辆1正在高速公路上行驶)。
然后将确定的周围车辆11的运动与包括一个或多个运动参数阈值的预定义行为模型进行比较。例如，预定义行为模型可以包括针对确定道路场景的横向运动速度阈值。更详细地，该预定义行为模型可以预期附近的车辆停留在车道内，除非转弯指示器为激活的，或者非常慢的横向运动为表示无意的道路偏离的早期指示。
这里，处理器11识别出附近的车辆2正在轻微转向，并且已经开始偏离道路，如粗体箭头所示。更详细地，借助于自我意识车辆1的感知系统，包括例如照像机和雷达系统，来识别道路边界和周围车辆的位置，并且处理器11被配置为由该数据确定周围车辆2将要驶离道路。这可能例如由于周围车辆2中的发生故障的安全系统(例如，错误的道路边缘干预、错误校准的传感器等等)。
因此，处理器11进一步被配置为向另一车辆2的控制系统发送信号，以便将该运动告知车辆2的用户/驾驶员或控制系统，从而告知另一车辆的偏离/意外行为。这可以例如通过提供在两个车辆1、2上的合适的天线装置3a、3b来实现。在自动或半自动驾驶(例如，ADAS)的情况下，可以告知另一车辆2的操作系统，以便执行系统检查，因为一个或多个传感器可能发生故障，并且是意外行为的根本原因。
图3为根据本发明的另一示例性实施例中的在基础设施装置中实施的控制装置10的示意性透视图，这里为交通灯7的形式。由于基础设施装置7的控制装置10的许多部件和特征已经在前面参考图1和图2被详细讨论，所以这些共同的方面被认为容易被技术人员理解，并且因此为了简洁和简明起见将不再重复。即使基础设施装置7在这里被例示为交通灯，其它实现方式也是可行的并且在本公开的范围内，这些实现方式包括路边射频识别(RFID)读取器或照相机、车道标志、路灯、路标、停车计时器等等。
更详细地，图3例示道路交叉口6形式的道路场景，其中控制装置被提供在基础设施装置7中。基础设施装置7进一步具有与参考图1和图2的实施例中讨论的感知系统具有相同或相似功能的感知系统，即能够检测基础设施装置7的周围环境中的对象和那些对象的特征的感知系统。
此外，基础设施装置7的感知系统检测两个周围车辆2、3的存在，并且控制装置10的处理器11被配置为接收包括关于两个周围车辆2、3的运动的信息的信号。该信号可以例如经由传感器接口14或通信接口13接收，如前举例说明的那样。
在图3例示的示例中，第一周围车辆2a正接近交叉口6，并且正朝包括控制装置10的交通灯7行驶。在本示例中，交通灯7具有激活的红灯，即敦促接近的交通工具停止。控制装置10的处理器11测量到来的车辆2a的纵向速度，并计算出所测量的纵向速度高于预定义行为模型的预定义阈值。更详细地，预定义行为模型包括取决于距交叉口6的距离的最大速度阈值，其中超过该阈值行驶的车辆被推断为不能以可靠的方式在交叉口6之前停止。该预定义行为模型可以具有多个纵向速度阈值，例如临界最大阈值，超过该临界最大阈值，接近的车辆2a将不能完全停止，或者最大阈值，超过该最大阈值，接近的车辆2a必须进行对车辆2a的乘员来说非常不舒适的猛烈减速。
此外，处理器11被配置为比较第一周围车辆2a的运动，并且向第一周围车辆2a和/或第二周围车辆2b发送信号。该信号包括关于第一周围车辆2a的运动的信息，并且可以进一步包括与该运动相关联的警报。例如，在信号被发送到第一周围车辆2a的情况下，该车辆的控制系统或操作者可以被告知接近场景，以便使车辆2a在交叉路口6前面停止。在自动驾驶的情况下，第一周围车辆的传感器或感知系统可能是错误的，并且不能检测到停止信号(红灯)，因此基础设施装置7的控制装置10可以充当故障保护，并且为第一周围车辆的感知系统增加冗余度。
此外，通过向将要穿过交叉路口6的第二周围车辆2b发送信号，该车辆2b可以采取必要的预防措施来降低与第一车辆2a碰撞的风险。这在第二车辆2b例如由于缺乏清晰的视野而不能检测到第一周围车辆2a的情况下特别有利。因此，借助所公开的控制装置10，能够增加其它车辆的自身感知系统的可靠性和稳健性，增加整体道路安全性，并降低事故的可能性。
处理器11可以进一步被配置为基于从感知系统接收的信号来确定一个或多个周围车辆的当前状态。车辆状态可以例如基于从与检测刹车灯、转向指示器、危险警告灯等的激活的感知系统相关联的一个或多个摄像机接收的数据，并且基于这些识别的特征，可以确定车辆状态，诸如准备左转、准备右转、刹车等。相应地，处理器11于是进一步被配置为进一步基于所确定的周围车辆2a、2b的当前状态向一个或多个周围车辆2a、2b发送信号。
更详细地，至少一个预定义运动参数阈值可以取决于所确定的该一个或多个周围车辆2a、2b的当前状态。例如，预定义行为模型可以被设置成使得如果右转指示器/信号在周围车辆上激活，则右转是该车辆的预期运动，并且与右转相关联的运动参数(距离、横向加速度等)的阈值被相应地调整或移除。因此，可以避免不必要的警报传送。类似地，如果所确定的周围车辆的车辆状态表明该车辆的危险警告灯激活，则在预定义行为模型中可以预期到快速减速和/或超过道路边界的行驶路径，因此与那些操作相关联的参数不会提示警报的传送。与车辆状态的确定相关联的这些特征同样地适用于根据图1和图2所示的实施例的车辆。
图4为根据本发明实施例的用于将(车辆的)异常行为告知周围车辆的方法的流程图。方法100包括从感知系统(例如，连接到诸如照相机、雷达、激光雷达等的多个感知传感器的控制系统)接收101信号。该信号包括关于位于(感知系统的)周围环境中的至少一个周围车辆的运动的信息。该关于运动的信息包括一个或多个运动参数(例如位置、姿势、横向速度/加速度、纵向速度/加速度等)。如前面已经举例说明的，感知系统可以提供在车辆或基础设施装置中。
此外，方法100可以进一步包括从感知系统接收信号，其中该信号包括关于一个或多个周围车辆的状态的信息。换句话说，方法100可以包括识别105一个或多个周围车辆的当前状态的步骤。在本上下文中，车辆的状态可以为即将左转/右转、制动、加速等等。该状态可以通过分析从感知系统接收的数据(例如，转向指示器激活、刹车灯激活等等)确定。
方法100进一步包括接收102包括关于当前道路场景的信息的信号，即识别102当前道路场景。换句话说，方法100包括确定当前道路场景，例如在高速公路上行驶、接近自我意识车辆道没有通行权的交叉路口、在单行道上行驶等等。然后，将至少一个周围车辆的运动与预定义行为模型进行比较103。预定义行为模型包括针对当前道路场景的至少一个预定义运动参数阈值(例如，位置、姿势、横向速度/加速度、纵向速度/加速度等等的阈值)。
然后，基于比较103，向至少一个周围车辆和/或一个或多个其它周围车辆发送104信号。该发送104信号可以进一步基于确定105的周围车辆的当前状态。此外，在考虑当前状态的情况下，(预定义行为模型的)一个或多个运动阈值参数进一步取决于所确定105的车辆的当前状态。例如，如果左转向指示器是激活的(车辆的当前状态)，则在预定义行为模型中，该车辆在左方向上的最大加速度/速度阈值被增加或完全移除。换句话说，如果在预定义行为模型中“预期到”左转，则在左转时不会向该车辆发送信号。
上面已经参考特定实施例提出本公开。然而，除了上述实施例之外的其它实施例也是可能的，并且在本公开的范围内。在本公开的范围内，可以提供与上述方法步骤不同的方法步骤，通过硬件或软件来执行该方法。因此，根据示例性实施例，提供有一种非暂时性计算机可读存储介质，其存储被配置为由车辆控制系统的一个或多个处理器执行的一个或多个程序，该一个或多个程序包括用于执行上述实施例中的任一个的方法的指令。可替代地，根据另一个示例性实施例，云计算系统可以被配置为执行在此提出的任何方法。该云计算系统可以包括分布式云计算资源，分布式云计算资源在一个或多个计算机程序产品的控制下共同执行在此提出的方法。
处理器11(与控制装置10相关联)可以为或包括任何数量的用于进行数据或信号处理或用于执行存储在存储器12中的计算机代码的硬件部件。装置10具有关联的存储器12，并且存储器12可以为用于存储用于完成或促进本说明书中描述的各种方法的数据和/或计算机代码的一个或多个装置。存储器可以包括易失性存储器或非易失性存储器。存储器12可以包括数据库部件、目标代码部件、脚本部件或用于支持本说明书的各种活动的任何其它类型的信息结构。根据一示例性实施例，任何分布式或本地存储器装置都可以与本说明书的系统和方法一起使用。根据一示例性实施例，存储器12可通信地连接到处理器11(例如，经由电路或任何其它有线、无线或网络连接)，并且包括用于执行在此描述的一个或多个过程的计算机代码。
相应地，应当理解，所描述的解决方案的部分可以在车辆中、在位于车辆外部的系统中或者在车辆内部和外部的组合中实现；例如在与车辆通信的服务器中，所谓的云解决方案中。例如，传感器数据可以被发送到外部系统，并且该系统执行将传感器数据(其它车辆的运动)与预定义行为模型进行比较的步骤。实施例的不同特征和步骤可以以不同于所描述的其它组合来组合。
示例性方法、计算机可读存储介质、控制装置、车辆和基础设施装置在以下条款中阐述:
1、一种用于将异常行为告知周围车辆的控制装置，所述控制装置包括:
至少一个处理器；
至少一个存储器；
至少一个通信接口；
至少一个传感器接口；
其中所述至少一个处理器被配置为执行存储在所述存储器中的指令，以执行用于将异常行为告知周围车辆的方法，其中所述至少一个处理器被配置为:
从感知系统接收信号，所述信号包括关于位于周围环境中的至少一个周围车辆的运动的信息，关于运动的所述信息包括至少一个运动参数；
接收包括关于当前道路场景的信息的信号；
将所述至少一个周围车辆的所述运动与预定义行为模型进行比较，其中所述预定义行为模型包括针对所述当前道路场景的至少一个预定义运动参数阈值；
基于所述比较向所述至少一个周围车辆发送信号。
2、根据条款1所述的控制装置，其中所述至少一个处理器被配置为:
基于从所述感知系统接收的信号确定所述至少一个周围车辆的当前状态；并且
其中向所述至少一个周围车辆发送的信号进一步基于所确定的所述至少一个周围车辆的当前状态。
3、根据条款2所述的控制装置，其中所述至少一个预定义运动参数阈值取决于所确定的所述至少一个周围车辆的当前状态。
4、根据前述条款中任一项所述的控制装置，其中所述至少一个处理器被配置为：如果所述至少一个运动参数超过所述至少一个预定义运动参数阈值，则向所述至少一个周围车辆发送信号。
5、根据前述条款中任一项所述的控制装置，其中所述预定义行为模型包括横向运动速度阈值。
6、根据前述条款中任一项所述的控制装置，其中所述预定义行为模型包括预期行驶方向。
7、一种车辆，包括根据条款1-6中任一项所述的控制装置。
8、一种基础设施装置，包括根据条款1-6中任一项所述的控制装置。
9、一种用于将异常行为告知周围车辆的方法，所述方法包括:
从感知系统接收信号，所述信号包括关于位于周围环境中的至少一个周围车辆的运动的信息，关于运动的所述信息包括至少一个运动参数；
接收包括关于当前道路场景的信息的信号；
将所述至少一个周围车辆的所述运动与预定义行为模型进行比较，其中所述预定义行为模型包括针对所述当前道路场景的至少一个预定义运动参数阈值；
基于所述比较向所述至少一个周围车辆发送信号。
10、根据条款9所述的方法，进一步包括:
基于从所述感知系统接收的信号确定所述至少一个周围车辆的当前状态；并且
其中向所述至少一个周围车辆发送的信号进一步基于所确定的所述至少一个周围车辆的当前状态。
11、根据条款10所述的方法，其中所述至少一个预定义运动参数阈值取决于所确定的所述至少一个周围车辆的当前状态。
12、根据条款9-11中任一项所述的方法，其中发送信号的步骤包括：如果所述至少一个运动参数超过所述至少一个预定义运动参数阈值，则向所述至少一个周围车辆发送信号。
13、根据条款9-12中任一项所述的方法，其中所述预定义行为模型包括横向运动速度阈值。
14、根据条款9-13中任一项所述的方法，其中所述预定义行为模型包括预期行驶方向。
15、一种非暂时性计算机可读存储介质，其存储被配置为由车辆控制系统的一个或多个处理器执行的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行根据条款9-14中任一项所述的方法的指令。
应该注意，词语“包括”不排除除了所列出的那些元件或步骤之外的其它元件或步骤的存在，并且在元件之前的词语“一”不排除多个这样的元件的存在。还应该注意，任何附图标记都不限制权利要求的范围，本发明可以至少部分地通过硬件和软件二者来实现，并且若干“装置”或“单元”可以由相同项的硬件表示。
尽管图可以显示方法步骤的特定顺序，但是步骤的顺序可以与所图示的不同。另外，两个或更多步骤可以同时执行或部分同时执行。例如，接收包括关于运动的信息和关于当前道路场景的信息的信号的步骤可以基于特定的实现方式互换。这种变化将取决于所选择的软件和硬件系统，并取决于设计者的选择。所有这种变化都在本公开的范围内。同样，软件实现方式可以利用具有基于规则的逻辑和其它逻辑的标准编程技术来完成，以完成各种连接步骤、处理步骤、比较步骤和决策步骤。以上提及和描述的实施例仅作为示例给出，并且不应限制于本发明。在下述专利实施例中要求保护的本发明范围内的其它解决方案、用途、目的和功能对于本领域技术人员来说应该是显而易见的。

Claims (13)

1.一种用于将异常行为告知周围车辆的控制装置，所述控制装置包括至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置为执行存储在存储器中的指令，以执行用于将异常行为告知周围车辆的方法，其中所述至少一个处理器被配置为:
从感知系统接收信号，所述信号包括关于位于周围环境中的周围车辆的运动的信息，关于运动的所述信息包括至少一个运动参数；
接收包括关于当前道路场景的信息的信号；
基于从所述感知系统接收的信号确定所述周围车辆的当前状态；
将所述周围车辆的所述运动与预定义行为模型进行比较，其中所述预定义行为模型包括针对所述当前道路场景的至少一个预定义运动参数阈值，其中所述至少一个预定义运动参数阈值取决于所确定的所述周围车辆的当前状态；
如果所述周围车辆的所述运动偏离所述预定义行为模型，则向所述周围车辆发送信号。
2.根据权利要求1所述的控制装置，其中向所述周围车辆发送的信号进一步基于所确定的所述周围车辆的当前状态。
3.根据权利要求1-2中任一项所述的控制装置，其中所述至少一个处理器被配置为：如果所述至少一个运动参数超过所述至少一个预定义运动参数阈值，则向所述周围车辆发送信号。
4.根据权利要求1-2中任一项所述的控制装置，其中所述预定义行为模型包括横向运动速度阈值。
5.根据权利要求1-2中任一项所述的控制装置，其中所述预定义行为模型包括预期行驶方向。
6.一种车辆，包括根据权利要求1-5中任一项所述的控制装置。
7.一种基础设施装置，包括根据权利要求1-5中任一项所述的控制装置。
8.一种用于将异常行为告知周围车辆的方法，所述方法包括:
从感知系统接收信号，所述信号包括关于位于周围环境中的周围车辆的运动的信息，关于运动的所述信息包括至少一个运动参数；
接收包括关于当前道路场景的信息的信号；
基于从所述感知系统接收的信号确定所述周围车辆的当前状态；
将所述周围车辆的所述运动与预定义行为模型进行比较，其中所述预定义行为模型包括针对所述当前道路场景的至少一个预定义运动参数阈值，其中所述至少一个预定义运动参数阈值取决于所确定的所述周围车辆的当前状态；
如果所述周围车辆的所述运动偏离所述预定义行为模型，则向所述周围车辆发送信号。
9.根据权利要求8所述的方法，其中向所述周围车辆发送的信号进一步基于所确定的所述周围车辆的当前状态。
10.根据权利要求8-9中任一项所述的方法，其中发送信号的步骤包括：如果所述至少一个运动参数超过所述至少一个预定义运动参数阈值，则向所述周围车辆发送信号。
11.根据权利要求8-9中任一项所述的方法，其中所述预定义行为模型包括横向运动速度阈值。
12.根据权利要求8-9中任一项所述的方法，其中所述预定义行为模型包括预期行驶方向。
13.一种非暂时性计算机可读存储介质，其存储被配置为由车辆控制系统的一个或多个处理器执行的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求8-12中任一项所述的方法的指令。
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