CN112572452A - 确定道路安全 - Google Patents

Abstract

用于车辆的控制器被配置为接收与第一车辆在给定位置处的第一性能参数有关的数据以确定第一车辆的驾驶行为，以及与第二车辆在给定位置处的第二性能参数有关的数据以确定第二车辆的驾驶行为。控制器被配置为接收与以下中的至少一个有关的数据：给定位置处的交通流；以及给定位置处的地理。控制器被配置为：如果控制器确定第一车辆的驾驶行为和第二车辆的驾驶行为在第一预定阈值范围内相同或相似，并且控制器确定以下中的至少一个：给定位置处的交通流偏离正常交通流；以及给定位置处的地理增加事故风险，则发出警报。

Description

确定道路安全

技术领域

本发明涉及用于确定道路安全的方法和装置。在一个示例中，方法涉 及基于一个或多个车辆正在特定位置处或其附近操作的某些性能参数来确 定在该位置的道路安全，性能参数表明车辆正在如何行驶。

背景技术

道路安全是世界上许多城市的重要问题，其中有些城市已经表明或正 在表明加大对减少道路相关事故和伤害的数量的承诺。然而，有些城市可 能没有足够的资源来解决城市内每个位置的安全问题。特别地，对有些城 市来说难以识别出交通事故风险较高的区域(例如，以便降低该位置未来 事故的风险)。减少道路上的死亡和重伤仍然难以实现，并且在许多地区 都是高度优先事项。

发明内容

识别城市的高事故风险区域可能有助于减少该城市的伤害和死亡人数 的数量。在此提出的本公开的一些示例涉及监测车辆在给定位置处的性能 参数，并且当确定性能参数大于或小于可接受阈值时，可以发出警报以给 出可能发生事故的警告。必然地，警报可以表明给定位置更容易发生事故。

根据本公开的一示例，提供了一种方法，该方法包含：从位置集选择 第一位置，通过处理器分析从位于第一位置的第一距离内的第一车辆收集 的数据，生成表示第一车辆的第一性能参数的第一值，将第一值与第一阈 值相比较，以及根据第一值是否大于或小于第一阈值，发出警报。

因此，根据本公开的示例，监测车辆在给定位置处的性能参数并且将 其与可接受的阈值相比较。如果参数大于(对于在一些示例中可以包括制 动踏板压力的某些参数)或小于(对于在一些示例中可以包括加速器压力 的某些参数)阈值，则可以确定在该位置处发生事故的概率或风险较高。 例如，比预期制动压力高的制动压力(例如，相对于第一位置)可以表明 紧急制动。例如，比预期加速器压力小的加速器压力可以表明驾驶员觉得 情况不安全。

例如，当第一值大于第一阈值时，可以发出警报。因此，在一个示例 中提供的一种方法包含：从位置集选择第一位置，通过处理器分析从位于 第一位置的第一距离内的第一车辆收集的数据，生成表示第一车辆的第一 参数的第一值，将第一值与第一阈值相比较，以及当第一值大于第一阈值 时，发出警报。

例如，当第一值小于第一阈值时，可以发出警报。因此，在一个示例 中提供的一种方法包含：从位置集选择第一位置，通过处理器分析从位于 第一位置的第一距离内的第一车辆收集的数据，生成表示第一车辆的第一 参数的第一值，将第一值与第一阈值相比较，以及当第一值小于第一阈值 时，发出警报。

如将在下面所解释的，参数可以是车辆的性能参数。

警报可以是安全警报。

根据本公开的一示例，提供了一种方法，该方法包含：从位置集选择 第一位置，通过处理器分析从位于第一位置的第一距离内的第一车辆收集 的数据，生成表示第一车辆的第一性能参数的第一值，生成表示第一车辆 的第二性能参数的第二值，将第一和第二值中的至少一个与第一阈值相比 较，以及当第一和第二值中的一个大于第一阈值时，发出安全警报。

第一参数可以是以下中的至少一个：第一车辆的制动踏板压力，第一 车辆的速度，第一车辆发动机的转速，第一车辆的方向盘转角，车辆的方 向盘转角的变化率，第一车辆的加速器压力，第一车辆的至少一个指示器 的状态，第一车辆的挡位，以及第一车辆的类型。

因此，根据本公开的示例，监测车辆在给定位置处的至少一个性能参 数并且将其与可接受的阈值相比较。如果参数大于阈值，则可以确定在该 位置发生事故的概率或风险较高。

在一些示例中，阈值可以取决于位置。例如，参数可以是车辆速度并 且相关车辆速度阈值可以是最大速度阈值，该最大速度阈值可以是第一位 置的当地速度限制。在另一示例中，位置可以在学校处或在学校附近，并 且车辆速度阈值可能是较低的速度限制。

方法可以进一步包含生成多个值，其中多个值中的每一个值表示第一 车辆的参数，并且其中第一值是多个值之一，将多个值中的每一个与各自 的阈值相比较，以及根据每一个值是否大于(在一些示例中，小于)其各 自的阈值，发出警报。

多个值中的每一个可以是以下中的一个：第一车辆的制动踏板压力， 第一车辆的速度，第一车辆发动机的转速，第一车辆的方向盘转角，第一 车辆的加速器压力，第一车辆的至少一个指示器的状态，第一车辆的挡位， 以及第一车辆的类型。

因此，在本公开的一些示例中，监测多于一个参数并且将每个参数与 相关阈值相比较。在这样的示例中，当参数都超过或低于它们各自的参数 时，可以发出警报。例如，一个参数可以是制动踏板压力(例如，上面描 述的方法中的第一参数——必然地在该示例中，第一值可以是制动踏板压 力值并且第一阈值可以是制动踏板压力阈值)。然而，在该示例中方法也 可以监测车辆速度和发动机转速。例如，从第一车辆收集的数据包含制动 踏板压力数据、车辆速度数据、以及发动机转速数据。在该示例中，方法 可以进一步包含：生成表示第一车辆的速度的车辆速度值，生成表示第一 车辆的发动机转速的发动机转速值，将车辆速度值与车辆速度阈值相比较， 将发动机转速值与发动机转速阈值相比较；以及，当制动踏板压力值大于 制动踏板压力阈值和/或车辆速度值大于车辆速度阈值和/或发动机转速值 大于发动机转速阈值时，发出安全警报。

因此，在该示例中，当多个参数(在该示例中，三个)中的至少一个 大于它们各自的阈值时，发出安全警报。在该示例中，制动踏板压力阈值、 车辆速度阈值、以及发动机转速阈值是最大阈值。在该示例中，当车辆速 度和发动机转速都被确定为高于最大可接受水平但与制动踏板压力低于最 低可接受水平组合时，发出警报，该组合可以表明车辆开始高速行驶，驾 驶员没有显示使车辆减速的任何迹象。在一场景中，如果第一位置是学校 或邻近交叉路口处，预计在该位置转弯和/或减速发生，则可以发出警报。 在另一场景中，如果第一位置在城市高速公路上或公路上，预计车辆在该 位置处快速行驶，则可能不发出警报。因此，在一些示例中是否发出警报 可以取决于第一位置。

第一阈值可以根据生成值之一来确定和/或调整。例如，制动压力阈值 可以依赖于车辆速度或发动机转速，并且在该示例中，制动压力阈值可以 根据确定的车辆速度或发动机转速来确定和/或调整。

警报可以实时或近实时地发出。警报可以向第一车辆的驾驶员发出， 或在远离车辆的位置处发出。

这允许向车辆的驾驶员发出对于车辆的位置来说他们以不合适的方式 操作车辆(在上面的一示例中，对学校区域来说开得太快)的警告，例如 声音警告。

因此，在一些示例中，车辆可以包含警报设备以例如向车辆的乘员发 出警告信号。在其他示例中，警报可以在远程位置处发出。远程位置可以 包含例如警察局。这可以提醒警察由于第一车辆的驾驶员的行为而在该位 置发生事故的概率很高并且警察可以前往第一位置或将第一位置标记为 “较高概率的风险区域”。

在其他示例中，警报可以向交通控制器发出，该交通控制器配置为控 制第一位置的区域中的交通信号灯。例如，车辆可以以超过最大速度阈值 的速度运行并且警报可以向交通控制器发出，在一个示例中，交通控制器 可以将第一位置的交通信号灯改为红色以试图迫使交通停止以防止事故发 生。

在其他示例中，警报可以向远程处理器发出，该远程处理器可以将该 位置标记为事故概率较高的区域。处理器可以是存储已经发出警报的位置 的数据库的一部分或者与该数据库通信。

从位置集选择第一位置可以包含：通过处理器分析从计算系统的监测 服务收集的位置数据，该位置数据包含位置数据点集；为位置数据中的每 个位置数据点生成表示位置数据的第一位置参数的位置值；将每个位置值 与第一位置阈值相比较以确定位置数据点集，位置数据点具有大于或小于 第一位置阈值的位置值；以及选择位置值大于或小于第一位置阈值的位置 数据点之一作为第一位置。

因此，在一些示例中，方法可以根据例如基于历史数据具有较高的事 故百分比的位置来选择第一位置。这样的示例允许驾驶员行为与例如已知 的事故“热点”关联，因为第一位置可以是一位置，在该位置多个参数超过或 低于可接受的阈值，因此监测在该区域处的车辆参数以评估先前易出事故 区域中的事故风险水平。

在其他示例中，天气数据可以用于选择第一位置(例如，正在经历暴 雨和/或大风的位置)和/或交通数据可以用于选择第一位置(例如，可以选 择正在经历拥挤交通的位置)。

位置数据点集中的具有超过第一位置阈值的位置值的位置数据点可以 被选为第一位置，该第一位置阈值在距离上最靠近第一车辆的位置。

第一位置参数可以是以下中的至少一个：在每个位置数据点已发生的 交通事故的数量，在该位置数据点已发生的交通事故的平均严重程度，在 该位置数据点的交通数据，在该位置数据点的天气，一天中的时间，在该 位置数据点的路面。

在一个示例中，方法可以进一步包含：为位置数据中的每个位置数据 点生成多个值，其中多个值中的每一个表示位置数据的位置参数，位置值 是多个值中的一个；将多个值中的每一个与各自的阈值相比较，并且其中 选择第一位置是基于比较。

在一个示例中，方法进一步包含生成表示第一车辆的第二参数的第二 值，将第二值与以下中的至少一个相比较：在第一车辆的第二距离内的至 少一个车辆的行为以及在第一车辆的第三距离内的至少一个行人的行为， 并且其中警报是基于第二值的比较而发出的。

因此，一些示例可以将车辆行为与行人行为相比较，或将车辆行为与 另一车辆行为相比较，并且基于两者发出警报。例如，另一车辆可以是骑 行车辆(例如，自行车)并且比较可以(例如)基于以下中的至少一个： 骑行车辆与第一车辆的接近度以及骑行车辆的速度。

行人(或另一车辆)行为可以通过例如智能手机来监测，该智能手机 可以发送包含行人行为的数据(例如，与道路的接近度、行走速度等)以 用于与第一车辆参数相比较。该比较可以实时或近实时地执行。

方法可以进一步包含将从第一车辆收集的数据传输至第二车辆。方法 可以进一步包含将从第二车辆收集的数据传输至第一车辆。以这种方式， 数据可以在两个车辆之间共享并且两个车辆的行为可以由驾驶员自己比较。 在其他示例中，车辆数据可以发送至远程位置。

在一个示例中，方法可以进一步包含：通过处理器分析从位于第一位 置的第三距离内的第二车辆收集的数据，生成表示第二车辆的第一参数的 第二值，将第二值与第一阈值相比较；以及根据第一和第二值是否都大于 (在一些示例中，小于)第一阈值，发出警报。

在一个示例中，方法可以进一步包含：生成多个第一值，其中多个第 一值中的每一个表示第一车辆的第一参数，并且其中第一值是多个第一值 中的一个；生成多个第二值，其中多个第二值中的每一个表示第二车辆的 第二参数，第二车辆在第一位置的第四距离内；将多个第一和第二值中的 每一个与各自的阈值相比较，以及根据每一个值是否大于(在一些示例中， 小于)其各自的阈值，发出警报。

多个第一和第二值中的每一个可以是以下中的一个：第一车辆的制动 踏板压力，第一车辆的速度，第一车辆发动机的转速，第一车辆的方向盘 转角，第一车辆的方向盘转角的变化率，第一车辆的加速器压力，第一车 辆的至少一个指示器的状态，第一车辆的挡位，以及第一车辆的类型。

因此，本公开的一些示例能够比较类似位置中的两个车辆(例如，在 第一位置的一定距离内的两个车辆)之间的行为。例如，可以比较同一时 间同一位置中的两个车辆之间的行为。

例如，第一车辆可以以超过最大阈值的第一车辆速度运行并且第二车 辆可以以超过最大阈值的第二车辆速度运行，并且可以(例如向至少一个 车辆的驾驶员(例如两者))发出警报，因为这可以被确定为是高风险情 况。例如，两个车辆都可以以高速度接近同一位置，因此在该位置车辆碰 撞的概率很高。

该位置接着可以(例如，在数据库中)记录为事故概率较高的位置， 已经基于正以高速度运行的两个车辆的实例这样确定。

在一个示例中，与最小数量警报(例如，两个)相关的位置可以记录 为“高风险”位置。

例如如果发出警报，则方法可以包含为第一位置分配交通安全等级。 例如如果发出警报，则方法可以包含将第一位置存储在数据库中。因此， 如果基于第一车辆的行为确定第一位置是较高风险位置，则方法可以允许 记录第一位置。

根据本公开的另一示例，提供了一种处理装置，该处理装置包含：配 置为从位置集选择第一位置的位置模块，配置为分析从位于第一位置的第 一距离内的第一车辆收集的数据的处理器，以及分析模块，分析模块配置 为生成表示第一车辆的第一参数的第一值并且配置为将第一值与第一阈值 相比较；并且配置为根据第一值是否大于(在一些示例中，小于)第一阈 值来发出警报。

监测分析模块可以配置为生成多个值，其中多个值中的每一个表示第 一车辆的参数，并且其中第一值是多个值中的一个，分析模块配置为将多 个值中的每一个与各自的阈值相比较；并且分析模块配置为根据每一个值 是否大于(在一些示例中，小于)其各自的阈值来发出警报。

第一参数可以是制动踏板压力并且第一值是制动踏板压力值并且第一 阈值是制动踏板压力阈值，并且其中分析模块配置为：生成表示第一车辆 的速度的车辆速度值，生成表示第一车辆的发动机转速的发动机转速值， 将车辆速度值与车辆速度阈值相比较，将发动机转速值与发动机转速阈值 相比较，以及当制动踏板压力值小于制动踏板压力阈值并且车辆速度值大 于车辆速度阈值并且发动机转速值大于发动机转速阈值时，发出警报。

分析模块可以配置为实时或近实时地发出警报。分析模块可以配置为 向第一车辆的驾驶员发出警报，或在远离车辆的位置处发出警报。

处理器是第一处理器，装置进一步包含配置为分析从计算系统的监测 服务收集的位置数据的第二处理器，位置数据包含位置数据点集；以及其 中分析模块是第一分析模块，装置进一步包含第二分析模块，该第二分析 模块配置为：为位置数据中的每个位置数据点生成表示位置数据的第一位 置参数的位置值，将每个位置值与第一位置阈值相比较以确定具有大于或 小于第一位置阈值的位置值的位置数据点集，并且选择具有大于或小于第 一位置阈值的位置值的位置数据点之一作为第一位置。

分析模块可以配置为：为位置数据中的每个位置数据点生成多个值， 其中多个值中的每一个表示位置数据的位置参数，位置值是多个值中的一 个；将多个值中的每一个与各自的阈值相比较，以及基于比较选择第一位 置。

分析模块配置为：生成表示第一车辆的第二参数的第二值，将第二值 与以下中的至少一个相比较：在第一车辆的第二距离内的至少一个车辆的 行为以及在第一车辆的第三距离内的至少一个行人的行为，以及基于第二 值的比较发出警报。

处理装置可以进一步包含配置为分析从位于第一位置的第三距离内的 第二车辆收集的数据的处理器；并且其中事件分析模块配置为：生成表示 第二车辆的第一参数的第二值，将第二值与第一阈值相比较，以及根据第 一和第二值是否大于(在一些示例中，小于)第一阈值来发出警报。

分析模块可以配置为：生成多个第一值，其中多个第一值中的每一个 表示第一车辆的第一参数，并且其中第一值是多个第一值中的一个，生成 多个第二值，其中多个第二值中的每一个表示第二车辆的第二参数，第二 车辆在第一位置的第四距离内；将多个第一和第二值中的每一个与各自的 阈值相比较，以及根据每一个值是否大于(在一些示例中，小于)其各自 的阈值来发出警报。

处理装置可以包含用于存储已经发出警报的位置的数据库。

根据本公开的另一示例，提供了一种编码有处理器可执行指令的非暂 时性机器可读存储介质，机器可读存储介质包含使处理器执行如上所述的 方法的指令。

根据另一示例，提供了一种方法，该方法包含：通过处理器分析从计 算系统的监测服务收集的位置数据，位置数据包含位置数据点集；为位置 数据中的每个位置数据点生成表示位置数据的第一位置参数的位置值；将 每个位置值与位置阈值相比较以确定位置数据点集，位置数据点具有大于 或小于第一位置阈值的位置值；以及当位置值之一超过位置阈值时发出警 报。

警报可以实时或近实时地发出。第一位置参数可以是以下中的至少一 个：在每个位置数据点已经发生的交通事故的数量，在该位置数据点已经 发生的交通事故的平均严重程度，在该位置数据点的交通数据，在该位置 数据点的天气，一天的时间，在该位置数据点的路面。在其他示例中，生 成多个位置值可以并且将其与各自的阈值相比较，每个值可以对应于不同 的位置参数。

因此当一个或多个值超过或低于可接受的阈值时，该示例允许监测位 置集并且发出警报。

例如，当在位置处或一组位置处的平均事故严重程度高于可接受的最 大阈值时，可以发出警报；和/或当在位置处或一组位置处发生的事故的数 量高于可接受的最大阈值时，可以发出警报。

识别城市中的高事故风险区域可能有助于减少该城市的伤亡人数。本 文中的一些示例涉及基于车辆数据以及交通数据和道路(或地理数据)中 的至少一个来识别特定位置处的事故风险。在一些示例中，还基于事故信 息(例如，与特定位置处的事故有关的数据)识别事故风险。本公开的一 些示例涉及将这些参数相关联以确定特定位置是否有事故风险，以及如果 有的话，这是否已知(例如，对于驾驶员或地方当局)。可以根据特定位 置是否有事故风险来发出警报，并且可以基于这是否已知来发出警报，例 如，如果数据表明已知特定位置有事故风险，则可以不发出警报，因为在 这种情况下，可以认为该位置将被调查。以这种方式，只有未知的位置可 以被标记用于审查和/或调查。

以这种方式，可观察和可测量的行为可用于设计和监测干预策略，以 客观地降低在任何给定位置未来发生事故的概率。例如，本文中的一些示 例(如上所述)涉及识别可能存在事故风险的区域(例如，地方当局不知 道的区域)，并提醒(例如地方当局)在这些区域的事故风险。以这种方 式，系统能够建立先前未知的事故热点的图片，以有助于实现在诸如郊区 或大都市区(例如城镇，城市，州等)的更广范围内降低事故发生率的目 标。

本文中的一些示例涉及监测至少两个车辆的行为以确定它们的行为是 否类似。在一些情况下，类似的行为可以表明正常的驾驶行为(例如，两 个车辆都基本上以速度限制行驶)，但是在其他示例中，类似的驾驶行为 可以表明车辆对事故的潜在原因做出反应。例如，两个车辆的一个车辆参 数或多个车辆参数的组合可以表明两个车辆都在转弯以便避开道路上或附 近的某些东西。可以检查两个车辆的位置附近的正常交通流或地理(或道路数据)中的至少一个，以确定该交通流是否不同于正常交通流，或者道 路上是否存在导致事故的障碍物。例如，可以确定在两个驾驶员附近有一 棵树，表明树枝可能已经倒下或该树可能生长过度，从而导致不同的驾驶 员行为。在另一个示例中，如果交通流与正常不同，则可能表明这两个驾 驶员正在遵循与其他驾驶员相似的模式，并且他们正在避开某些东西—— 例如，交通流可能表明每个驾驶员正在掉头指示道路阻塞。在一些示例中， 可以检查交通流数据和地理数据，以得出驾驶员行为的原因。例如，交通 数据可能表明偏离正常状态，因为驾驶员正在避开自然带的一部分(例如， 临近道路或在道路中间的路沿条或人行道，道路包含泥土、土壤、草、植 物、树等)，并且地理数据可以表明在驾驶员似乎要避开的自然带的一部 分附近有一个标志，表明该标志可能已经掉落，因此该位置可能需要调查。 在这些示例的每一个中，确定车辆行驶的位置(可能是车辆周围的区域) 可能有事故风险，并且可以发出警报来标记该位置。在一些示例中，检查 历史数据以确定在该区域附近是否存在历史事故，并以这种方式确定地方 当局是否知道该特定位置是已知的事故热点。例如，如果该位置被标记为 潜在危险的，并且确定在该位置存在关联的事故数据，则不用进一步处理， 因为根据历史事故数据的存在，认定该位置有潜在危险是已知的。另一方面，如果在标记为潜在危险的位置未找到历史事故数据，则可以发出警报 ——在这种情况下，该警报表示提醒地方当局对该位置进行调查。

根据一个示例，提供了一种用于车辆的控制器，该控制器被配置为接 收与第一车辆在给定位置处的第一性能参数有关的数据以确定第一车辆的 驾驶行为，以及接收与第二车辆在给定位置处的第二性能参数有关的数据 以确定第二车辆的驾驶行为。控制器还被配置为接收与给定位置处的交通 流和给定位置处的地理中的至少一个有关的数据。控制器被配置为：如果 控制器确定第一车辆的驾驶行为和第二车辆的驾驶行为在第一预定阈值范 围内相同或相似，并且控制器确定给定位置处的交通流偏离正常交通流和 给定位置处的地理增加事故风险中的至少一个，则发出警报。

以这种方式，可以监测两个驾驶员在给定位置(例如，靠近交叉路口) 处的行为。如果两个驾驶员的行为相似，则检查交通流数据和/或地理数据， 以确定是否存在驾驶员行为相似的原因。例如，偏离正常交通流可以表明 潜在的事故风险和/或该位置的本地地理中的障碍物可以表明潜在的事故风 险。可替代地，如果交通流模式表明没有偏离正常状态并且道路地理中没 有任何东西指示事故，则可以得出结论，两个驾驶员的相似行为是孤立的 和/或偶然的，并且在这种情况下可以不发出警报。在后一个示例中，该数 据可以表明这两个车辆正在正常行驶(尽管类似)经过安全位置。

对于交通流数据，远程安装的摄像机可以具有特定位置(例如其道路 空间)的清晰视野，并且可以使用图像识别软件和机器学习技术来构建经 过给定位置的交通流的图片。

对于地理数据，这可能包括道路布局信息(例如，是否有路沿石、标 牌、标记等)和/或关于更广泛的环境(包括树、建筑物等)的信息和/或更 广泛的位置信息(包括坡度、视线、太阳的方向、道路照明等)。尽管在 给定时间的正常交通流可以为驾驶员行为提供解释，例如由于车辆抛锚造 成驾驶员行为是暂时性的，但地理数据可以为驾驶员行为提供“本地”以 及更永久性原因，例如视线不佳、照明或阳光直射等)。

控制器被配置为接收与给定位置的预定阈值(例如第二阈值)范围内 已经发生的事故有关的数据。控制器可以被配置为确定在预定(第二)阈 值范围内是否已经发生事故。在这些示例中，阈值可以是距离，例如距给 定位置(或其中心)的半径。在该示例中，数据可以涉及在给定位置的预 定半径内已经发生的所有事故。在另一个示例中，阈值可以是时间阈值。 在该示例中，数据可以涉及在距给定位置的最大行驶时间(例如，在一个 或多个本地速度限制下相距10分钟)内已经发生的所有事故。在这些示例 中，控制器配置为考虑该区域是否存在任何已知事故，并在此基础上发出 警报。在这些示例中，事故数据可以允许了解过去已经发生的事故的地点、 时间和/或条件，这有助于了解将来可能发生事故的地点。

因此，事故数据可以包括描述已经发生的事故的位置(例如，通过GPS 坐标)和时间、日期等的元数据。

控制器被配置为向以下中的至少一个发出警报：地方当局，车队管理 者(例如第一车辆和/或第二车辆的车队管理者)，车辆(例如第一车辆和/ 或第二车辆)的驾驶员第一车辆和/或第二车辆。

控制器可以被配置为基于在预定阈值范围内是否已经发生事故而发出 警报。例如，控制器可以被配置为：如果控制器确定在预定阈值范围内尚 未发生事故，则发出警报。在此示例中，警报可以发给地方当局，因为这 可以表示地方当局不知道给定位置是潜在事故热点(因为没有与该位置关 联的历史事故数据)的情况，因此警报实质上是引起地方当局注意，应调 查给定位置。替代地，控制器被配置为：如果控制器确定在预定阈值范围 内已经发生事故，则发出警报。在该示例中，警报可以被发给驾驶员(例 如，第一车辆和/或第二车辆的驾驶员)，因为这可以表示第一和/或第二驾 驶员驶向潜在的危险位置。

警报可以包括描述在预定阈值范围内已经发生的事故的元数据。这可 以允许驾驶员和/或地方当局做出关于是否进一步调查给定位置等的明智决 定。

第一性能参数和第二性能参数中的至少一个(或两者)包括以下中的 至少一个：制动踏板压力，速度，发动机转速，方向盘转角，加速器踏板 输入的变化率，加速器踏板位置的变化率，方向盘转角的变化率，车辆的 挡位，车辆的时间和/或地理空间运动，加速度计数据，驾驶员控制，车辆 功能状态，车辆运行状态。换句话说，可以监测这些参数中的至少一个以 确定第一车辆和第二车辆的第一驾驶行为和第二驾驶行为。在一个示例中， 参数可以是相同的，例如可以针对两个车辆监测方向盘转角的变化率，并 且可以从该参数确定两个车辆都在转弯(因此可以转弯以避开潜在的事故 原因)。在另一个示例中，参数可以是不同的，例如，可以监测第一车辆 的方向盘转角的变化率，并且可以监测第二车辆的制动踏板压力。方向盘 转角的变化率可以表明第一车辆正在转弯，制动踏板压力可以表明第二车 辆正在急剧制动(因此可以表明这两个驾驶员的行为均在避开潜在的事故 原因)。因此，控制器可以包括车辆传感器(例如，被配置为感测车辆参 数的传感器)，控制器可以被配置为从车辆传感器接收数据。

因此，在一些示例中，为了确定第一车辆的驾驶行为和第二车辆的驾 驶行为是否在预定阈值范围内相同或相似，控制器可以被配置为计算第一 性能参数与第二性能参数之间的差的量度，并且如果差的量度为零或小于 预定阈值(例如，第三阈值)，则确定第一驾驶行为和第二驾驶行为在预 定阈值范围内相同或相似。例如，可以监测和确定每个车辆的加速器踏板 输入变化率，并且可以确定每个车辆的该参数的差的量度。如果该差的量度小于预定(第三)阈值，则可以确定驾驶行为是相同的。在这些示例中， 还可以确定第一参数和第二参数是否低于或超过预定阈值。

在其他示例中，为了确定第一车辆的驾驶行为和第二车辆的驾驶行为 在预定阈值范围内是否相同或相似，控制器可以被配置为计算第一性能参 数与预定阈值(例如，第四阈值)之间的差的量度，并且计算第二性能参 数与预定阈值(例如，第五阈值)之间的差的量度，以及基于每个差的量 度确定第一驾驶行为和第二驾驶行为在预定阈值范围内相同或相似。在该 示例中，两个性能参数可以不同，并且当第一性能参数低于可接受的预定阈值并且第二性能参数超过可接受的预定阈值时，可以确定驾驶行为相同 或相似。在另一个示例中，两个性能参数可以不同，并且当两个性能参数 都低于或超过可接受的预定阈值时，可以确定驾驶行为相同或相似。

为了计算差的量度，控制器可以被配置为确定第一性能参数和第二性 能参数的值之间的差。

根据本文中的一些示例，控制器被配置为接收与交通流有关的数据， 并确定交通流是否偏离正常交通流。控制器可以被配置为接收描述经过给 定位置的正常交通流的数据。控制器可以被配置为确定经过给定位置的正 常交通流。控制器可以被配置为从智能设备(例如从智能摄像机或智能手 机)接收数据(例如，与给定位置处的交通流有关的数据)。

控制器可以被配置为确定交通流和正常交通流之间的差的量度，并且 当差的量度高于预定阈值(例如第六预定阈值)时，控制器将确定交通流 偏离正常交通流。以这种方式，当(当前)交通流与正常交通流足够不同 时，确定偏离正常交通流。正常交通流可以表示例如在历史时间间隔内的 平均交通流。

与给定位置处的交通流有关的数据包括给定位置的虚拟表示，该虚拟 表示包括多个虚拟交通路径，每个虚拟交通路径代表车辆经过给定位置的 历史运动。正常交通流可以包括平均流动路径，例如，在历史时间间隔内 的平均流动路径。控制器可以被配置为对多个虚拟交通流路径的至少一部 分进行平均，以将虚拟交通流路径的平均值确定为经过给定位置的正常交 通流。以这种方式，交通流可以可视化为包括虚拟位置中的多个路径的道 路网络，其中每个路径代表经过与虚拟位置相对应的给定位置的实时交通 流。

虚拟表示可以包括二维网格，并且其中虚拟交通路径是二维网格上的 线。以这种方式，虚拟表示可以包括经过给定位置的二维可视化交通流(例 如，以向下看给定位置的顶视图、俯视图或鸟瞰图的形式表示)，每条流 动路径由二维空间中的曲线表示。在其他示例中，虚拟表示可以包括三维 网格或体积。这可以适合于车辆包括轮船或飞机等的示例。在这些示例中， 虚拟表示可以包括通过三维体积(对应于给定位置)的三维可视化交通流。在一些示例中，可以在虚拟环境中(例如，经由虚拟现实头戴式耳机)观 看3D可视化。因此，控制器可以被配置为从至少一个远程安装的智能摄像 机接收交通流数据。例如，远程安装的智能摄像机可以使用图像识别软件 和/或机器学习来识别对象(例如，行人，轿车，自行车，货车等)并对其 进行分类，并且可以例如通过图像分析将在给定位置的道路空间区域的重 建构造为虚拟表示，包括经过道路空间区域的某些对象(例如轿车，行人 等)的时间和地理空间运动和行为。该数据可以被发送到控制器，并且该 控制器可以被配置为确定正常交通流。替代地，智能摄像机可以确定正常 交通流并将该数据发送到控制器。

与给定位置处的地理有关的数据可以包括描述在给定位置的预定距离 内的障碍物的数据。例如，预定距离可以包括距给定位置(例如，其中心) 的预定半径。因此，数据可以描述在给定位置(例如，其中心)的预定半 径内的障碍物(例如，多个障碍物)。障碍物可以包括以下中的至少一个： 停放的车辆，道路施工，标牌，树，建筑物，路沿，道路标记，道路坡度， 视线，太阳的位置，道路上的照明，垃圾桶，护柱，灯柱或灌木丛等。

控制器可以被配置为如果在给定位置的预定距离(或半径)内存在障 碍物，则确定给定位置处的地理增加事故风险。例如，如果确定道路标牌 和/或树在预定距离内，其可以被配置为接近第一车辆和/或第二车辆，则可 以确定道路标牌和/或树可能会造成事故风险。控制器可以被配置为从智能 设备(例如从智能摄像机或智能手机)接收数据(例如，与给定位置处的 交通流有关的数据)。

发出警报可以包括使警报响起。换句话说，控制器被配置为，如果控 制器确定第一车辆的驾驶行为和第二车辆的驾驶行为在第一预定阈值范围 内，并且控制器确定给定位置处的交通流偏离正常交通流和/或给定位置处 的地理增加事故风险，则使警报响起。

该警报可以包括音频警报、视觉警报和/或向另一个实体发送信号。例 如，警报可以包括警告声音、警告灯(例如在车辆的仪表板上的警告灯) 或向另一车辆发送信号，例如该信号使其他车辆的警报响起。

警报可以包括描述偏离正常交通流和/或地理如何增加事故风险(例如， 是否存在障碍物，障碍物的类型和/或位置等)的元数据。

控制器可以被配置为向给定位置的预定阈值(例如，第七阈值，例如 预定半径)范围内的所有车辆和/或驶向给定位置的所有车辆发出警报。发 给另一车辆的警报可以包括指令，该指令在由另一车辆执行时使警报在第 三车辆中响起。如上所述，警报可以包括音频和/或视觉警报(例如，警告 声音或警告灯)。

控制器可以被配置为向第三车辆发出警报，并且警报可以包括机器可 读指令，该机器可读指令在由第三车辆执行时(例如其控制器和/或处理器) 使第三车辆在自主控制下驶离给定位置和/或模仿第一车辆和第二车辆中的 至少一个的驾驶行为。在另一个示例中，控制器可以被配置为向第三车辆 发出警报，并且警报可以包括机器可读指令，该机器可读指令在由第三车 辆(例如，其控制器和/或处理器)执行时使第三车辆偏离第一车辆和第二 车辆中的至少一个的驾驶行为。在后一个示例中，第一车辆和第二车辆可 以转弯，但是第三车辆(其可以包括警车)可以通过停止(例如转移交通) 而与此行为有所不同。

控制器可以被配置为向车辆路线导航系统发出警报，并且该警报可以 包括机器可读指令，该机器可读指令在由路线导航系统执行时使路线导航 系统重新计算到目标目的地的避开给定位置的路线。

根据一个示例，可以提供一种车辆，其包括如上所述的控制器。在该 示例中，控制器设置在车辆上，并且能够向车辆的驾驶员和/或向远离车辆 的位置(例如，地方当局)发出警报(或警告)。在其他示例中，控制器 可以设置成远离车辆，例如可以设置在道路区域附近。车辆(包括控制器) 可以是第一车辆和/或第二车辆。在这些示例中，控制器可被配置为监测其 处、其上或其中布置有该控制器的车辆以及另一车辆的性能参数。

根据另一示例，提供了一种方法，该方法包括：接收与第一车辆在给 定位置处的第一性能参数有关的数据以确定第一车辆的驾驶行为；以及接 收与第二车辆在第二位置处的第二性能参数有关的数据以确定第二车辆的 驾驶行为，接收与以下中的至少一个有关的数据：给定位置处的交通流； 以及给定位置处的地理，确定第一车辆的驾驶行为和第二车辆的驾驶行为 是否在第一预定阈值范围内相同或相似，并且确定以下中的至少一个：给 定位置处的交通流是否偏离正常交通流；以及给定位置处的地理是否增加 事故风险，并且如果确定第一车辆的驾驶行为和第二车辆的驾驶行为在第 一预定阈值范围内相同或相似，并且确定以下中的至少一个：给定位置处 的交通流偏离正常交通流；并且给定位置处的地理增加事故风险，则发出 警报。

该方法可以包括接收与在给定位置的预定阈值(例如，第二预定阈值) 范围内已经发生的事故有关的数据。该方法可以包括确定在预定阈值范围 内是否已经发生事故。

可以基于在预定阈值范围内是否已经发生事故来发出警报。该方法可 以包括如果确定在预定阈值范围内尚未发生事故则发出警报。该方法可以 包括如果确定在预定阈值范围内已经发生事故则发出警报。警报可以包括 描述在预定阈值范围内已经发生的事故的元数据。

第一性能参数和第二性能参数中的至少一个或两者可包括以下中的至 少一个：制动踏板压力，速度，发动机转速，方向盘转角，加速器踏板输 入的变化率，加速器踏板位置的变化率，方向盘转角的变化率，车辆的挡 位，车辆的时间和/或地理空间运动，加速度计数据，驾驶员控制，车辆功 能状态，车辆运行状态。

确定第一车辆的驾驶行为和第二车辆的驾驶行为在预定阈值范围内是 否相同或相似，可以包括计算第一性能参数和第二性能参数之间的差的量 度，并且确定第一驾驶行为和第二驾驶行为在预定阈值范围内是否相同或 相似，可以包括确定差的量度为零或小于预定阈值(例如，第三预定阈值)。

确定第一车辆的驾驶行为和第二车辆的驾驶行为在预定阈值范围内是 否相同或相似，可以包括计算第一性能参数与预定阈值(例如第四阈值) 之间的差的量度，以及计算第二性能参数与预定阈值(例如，第五阈值) 之间的差的量度，并且可以基于每个差的量度确定第一驾驶行为和第二驾 驶行为在预定阈值范围内相同或相似。

计算差的量度可以包括确定第一性能参数和第二性能参数的值之间的 差。

该方法可以包括接收描述经过给定位置的正常交通流的数据。该方法 可以包括确定经过给定位置的正常交通流。该方法可以包括确定交通流与 正常交通流之间的差的量度，并且当差的量度高于预定阈值(例如，第六 预定阈值)时，确定交通流偏离正常交通量。

与给定位置处的交通流有关的数据可以包括给定位置的虚拟表示，该 虚拟表示包括多个虚拟交通路径，每个虚拟交通路径代表车辆经过给定位 置的历史运动。虚拟表示可以包括二维网格，并且其中虚拟交通路径是二 维网格上的线。

该方法可以包括对多个虚拟交通流路径中的至少一部分进行平均以将 虚拟交通流路径的平均值确定为经过给定位置的正常交通流。

与在给定位置处的地理有关的数据可以包括描述在给定位置的预定距 离内的障碍物的数据。

该方法可以包括如果在给定位置的预定距离内存在障碍物，则确定给 定位置处的地理增加事故风险。

障碍物可以包括以下中的至少一个：停放的车辆，道路施工，标牌， 树，建筑物，路沿，道路标记，道路坡度，视线，太阳的位置，道路上的 照明，垃圾桶，护柱，灯柱或灌木丛等。

接收数据(例如，与给定位置处的交通流和/或给定位置处的地理有关 的数据)可以包括从智能设备(例如，从智能摄像机或智能手机)接收数 据。

发出警报可以包括向以下中的至少一个发出警报：地方当局，车队管 理者(例如第一车辆和/或第二车辆的车队管理者)，车辆(例如第一车辆 和/或第二车辆)的驾驶员。发出警报可以包括使警报响起。

警报可以包括描述偏离正常交通流和/或地理如何增加事故风险(例如， 是否存在障碍物，障碍物的类型和/或位置等)的元数据。

发出警报可以包括向给定位置的预定阈值(例如，第七预定阈值，例 如预定半径)内的所有车辆和/或驶向给定位置行驶的所有车辆发出警报。

发出警报可以包括向第三车辆发出警报，并且其中警报包括机器可读 指令，该机器可读指令在由第三车辆(例如其控制器和/或处理器)执行时 使第三车辆在自主控制下驶离给定位置和/或模仿(或在其他示例中偏离) 第一车辆和第二车辆中的至少一个的驾驶行为。

发出警报可以包括向车辆路线导航系统发出警报，并且其中警报包括 机器可读指令，该机器可读指令当由路线导航系统执行时，使路线导航系 统重新计算到达目标目的地的避开给定位置的路线。

根据另一示例，提供了一种非暂时性机器可读介质，其包括指令，当 指令由处理器执行时，使处理器执行如上所述的方法。

因此，本文的一些示例涉及将事故数据、车辆行为数据、交通数据和 地理数据关联起来，以基于可观察的、可测量的行为(例如，驾驶员的行 为)评估在给定位置处的事故风险，这可用于设计干预策略以降低在确定 为有事故风险的任何位置的事故风险。这些示例还可以用于监测干预策略， 以查看它们是否有利于积极降低事故风险。一些示例使用车辆数据和交通 流数据或车辆数据和地理数据的组合。一些示例使用车辆数据、交通流数据和地理数据的组合。在一些示例中，还使用事故数据。当在另一位置确 定的关联性与已经被识别为潜在高风险的位置的关联性相似时，使用这些 参数之间的关联性允许将其他位置识别为潜在的高风险。换句话说，具有 相同或相似驾驶员行为和/或其他参数的其他位置可以被标记为潜在的高风 险，例如可以被标记为“差点错过(near miss)”活动和/或未来有事故风 险的区域。

附图说明

为了更好地理解本公开，并且为了说明如何实施，现在将参考附图描 述示例，在附图中：

图1是示例方法的流程图；

图2是示例方法的流程图；

图3是示例方法的流程图；

图4是示例方法的流程图；

图5是示例处理装置；

图6是与处理器相关的机器可读介质的示例；

图7是示例控制器的示意图；

图8是显示示例道路布局的示意图；

图9是显示示出道路特征的示例道路布局的示意图；

图10a是示例道路布局的示意图，以及经过该道路布局的交通流路径 的表示；

图10b是基于图10a所示的交通流经过图10a的道路布局的平均交通流 的示意图；

图10c-10e是经过图10a的示例道路布局的示例交通流，其示出了与图 10a所示的平均流路径不同的流路径；

图11是示出示例道路布局和经过示例道路布局的路径的示意图，其中 考虑了示例道路布局中的有潜在事故风险的位置；

图12是示例方法的流程图；和

图13是与处理器相关联的示例非暂时性机器可读介质。

具体实施方式

本公开涉及一种用于车辆的控制器，车辆例如是机动车辆(例如轿车， 货车，卡车，摩托车等)、工业或农用车辆(例如拖拉机，叉车，推土机， 挖掘机等)、船舶、飞机或任何其他类型的车辆。

图1显示示例方法100。方法100可以是用于评估在给定位置的道路安 全风险的方法。方法100可以是确定在给定位置的风险因素的方法。更普 遍地，方法100可以是确定道路安全的方法。

在框102，方法100包含从位置集选择第一位置。在一些示例中，框 102可以包含用户手动选择位置，例如从城市地图或用户目录选择的城市中 的位置。在其他示例中，框102可以例如通过处理器自动地执行，基于在 下面参考另一示例解释的至少一个标准从位置集选择位置。

在框104，方法100包含通过处理器分析从位于第一位置的第一距离内 的第一车辆收集的数据。在一些示例中，数据可以从车辆流出。在一个示 例中，车辆可以将数据传输至比如云设备这样的远程存储设备，并且存储 的数据可以通过包含处理器的设备接收以用于分析。在其他示例中，在车 辆自身上或车辆自身内的比如插入式设备这样的设备可以将数据传输至比 如服务器设备(例如，通过蜂窝网络)这样的另一位置。在一个示例中， 在车辆上的“插入式设备”或嵌入式调制解调器可以不断地监测车辆的控制 器局域网(CAN)设备以从CAN设备(比如总线)收集所需的数据并且例 如通过蜂窝网络将至少一部分数据传输至另一位置以用于分析。

在框106，方法100包含生成表示第一车辆的各个性能参数的值。例如， 框106可以包含生成表示第一车辆的第一性能参数的第一值并且生成表示 第一车辆的第二性能值的第二值。性能参数可以是以下中的至少一个：第 一车辆的制动踏板压力，第一车辆的速度，第一车辆发动机的转速，第一 车辆的方向盘转角，第一车辆的方向盘转角的变化率，第一车辆的加速器 压力，第一车辆的至少一个指示器的状态，第一车辆的挡位，以及第一车 辆的类型。

因此，框106可以包含生成表示车辆的行为的值，例如车辆正在如何 运行。如将在下面解释的，在随后的步骤中，这些值可以被评估以确定车 辆是否正“处于危险中”运行并且因此可以用于确定在第一位置的事故风险。

在框108，方法100包含将至少一个值与第一阈值相比较；并且在框 110，确定该值是否大于(在一些示例中，小于)第一阈值。如果在框110 确定第一值大于或小于第一阈值，则方法100前进至框112，在框112发出 例如安全警报这样的警报。

例如，在框106，方法100可以包含生成表示第一车辆的制动踏板压力 的值。在框108，该值可以与制动踏板压力阈值相比较，该阈值可以指示应 该应用于车辆被认为是安全运行的最小制动踏板压力。因此，在框110，如 果确定制动踏板压力值小于阈值，则在框112可以发出警报，该警报可以 表明车辆正处于危险中运行(例如，对其他车辆或行人来说)或事故风险 增高。例如，第一位置可以表示环岛或拐角处或T形交叉路口，因此可以 预计通过车辆的用户施加最小量的制动压力以便将车辆减速至适合于进入 环岛或过拐角等的速度。因此，在第一位置施加的制动踏板压力低于最小 阈值(如在框110确定的)可以导致在框112发出警报，因为在该示例中 这可以表明车辆太快地朝向第一位置行进。

可选地，制动踏板压力阈值可以是最大阈值，因为比预期制动压力高 的制动压力可以指示驾驶员正在紧急制动，并且这可以导致在框112发出 警报。

通过另一示例，在框106，方法100可以包含生成表示第一车辆的挡位 的值。在框108，该值可以与挡位数阈值相比较，该阈值可以指示最小挡位 或最大挡位，在该挡位车辆可以被认为是安全运行。例如，如果第一位置 在高速公路上并且在高速公路的中间，则挡位阈值可以是五挡位中的第四 挡位，表明被认为是安全的最小速度范围。如果车辆的挡位低于该阈值， 则这可以表明车辆正在以对其位置(第一位置在高速公路上，在该第一位 置速度限制可能比较高)来说太低的挡位(以及因此太慢)运行。可选地， 第一位置可以在学校区域处或在学校区域附近并且挡位阈值可以是例如第 三挡位，并且如果运行挡位高于该阈值，则这可以表明车辆的速度对学校 区域来说太快。在这些示例的每一个中，可以发出警报以提醒某人(例如， 驾驶员或对方)注意风险。

通过另一示例，如果值表示车辆速度，则阈值可以是最大阈值(比如 在第一位置的当地速度限制)。当车辆速度值高于该阈值时，则确定车辆 正高于当地速度限制运行并且因此在框112发出警报。

因此，在框110方法100包含将值与阈值相比较并且当值大于(在一 些示例中)或小于(在其他示例中)阈值时发出警报，因为是否有风险可 以取决于正在被监测的参数的类型。

如现在将参考图2所解释的，可以使用多个值，并且当值的组合高于 或低于阈值时可以发出警报。

图2显示方法200，方法200包含生成多个值，多个值中的每一个表示 第一车辆的参数，并且其中第一值是多个值中的一个，接着将多个值中的 每一个与各自的阈值相比较。关于图1的示例，根据每一个值是否大于(在 一些示例中，小于)其各自的阈值，可以发出警报。

图2的方法200可以是用于评估在给定位置的道路安全风险的方法。 方法200可以是确定在给定位置的风险因素的方法。更普遍地，方法200 可以是确定道路安全的方法。

在框202，方法200包含从位置集选择一位置。对于方法200来说，在 一些示例中，框202可以包含用户手动选择位置，例如从城市地图或用户 目录选择的城市中的位置。在其他示例中，框202可以例如通过处理器自 动地执行，基于在下面参考另一示例解释的至少一个标准从位置集选择位 置。

在框204，方法200包含通过处理器分析从位于第一位置的第一距离内 的第一车辆收集的数据。在一些示例中，数据可以从车辆流出。在一个示 例中，车辆可以将数据传输至比如云设备这样的远程存储设备，并且存储 的数据可以通过包含处理器的设备接收以用于分析。在其他示例中，在车 辆自身上或车辆自身内的比如插入式设备这样的设备可以将数据传输至比 如服务器设备(例如，通过蜂窝网络)这样的另一位置。在一个示例中， 在车辆上的“插入式设备”或嵌入式调制解调器可以不断地监测车辆的控制 器局域网(CAN)设备以从CAN设备(比如总线)收集所需的数据并且例 如通过蜂窝网络将至少一部分数据传输至另一位置以用于分析。

在框206，方法200设置计数i＝1。在该示例中，将生成N个值，因 此计数i将从1数到N。在该示例中，将生成N个值，其中N个值中的每 一个表示第一车辆的参数(在一个示例中，不同的参数)。参数可以是以 下中的至少一个：第一车辆的制动踏板压力，第一车辆的速度，第一车辆 发动机的转速，第一车辆的方向盘转角，第一车辆的加速器压力，第一车辆的至少一个指示器的状态，第一车辆的挡位，以及第一车辆的类型。

在框208，方法200包含生成第一(第i)值，该值表示第一车辆的第 一(第i)参数。在框210，该值与阈值Ti相比较，并且在框212，方法包 含确定第i值是否大于或小于其各自的阈值Ti。如果否，则方法200前进 至框214，在框214方法200结束。如将要领会的，第i值大于还是小于其 各自的阈值可以取决于第一位置和正被测量的值的类型(例如，挡位或发动机转速等)中的至少一个。

在框212，如果确定第i生成值大于或小于其各自的阈值，则方法前进 至框216，在框216确定计数i是否已经达到N。如果计数i没有达到N， 则方法前进至框218，在框218中计数以1递增并且方法返回至框216，并 且生成下一个值(例如，对应于下一个参数的值)。方法200接着包含执 行框210和212以用于后续值。

生成所需数量的值之后，并且如果所有这些值被确定(在框212)为大 于或小于它们各自的阈值，则在框220方法200包含发出警报。因此，图2 的示例包含生成多个值，每个值表示一参数，并且将这些值与各个阈值相 比较。如果每个值相对于它们的各自阈值被确定为太低或太高，则发出警 报。因此，图2的示例可以在示例情况下使用，在该情况下各个测量的性 能参数不足以做出风险评估，而是基于两个或两个以上参数来代替一个参 数。例如，对一示例方法来说正以太高挡位(例如，确定的挡位被评估为 高于最大挡位阈值)运行的车辆可能独自不足以确定存在风险，但与例如 加速器踏板压力高于最大阈值压力的组合可以表明车辆正以高速运行，驾 驶员没有减速迹象，并且在该示例中可以发出警报以提醒车辆的驾驶员(或 远程源)注意事故风险。

在图3中描绘了图2的示例(其中N＝3，并且其中每个值表示特定且 不同的参数)，现在将对其进行描述。

图3显示示例方法300，该方法300可以是图2的方法200的示例。在 框302，方法300包含从位置集选择一位置。在框304，方法300包含通过 处理器分析从位于第一位置的第一距离内的第一车辆收集的数据。

在框306，方法包含生成制动踏板压力值并且在框308方法包含将该生 成值与制动踏板压力阈值相比较。在框310确定生成的制动踏板压力值是 否小于制动踏板压力阈值，并且如果是则方法前进至框312，在框312生成 车辆速度值。在框314，生成的车辆速度值与车辆速度阈值相比较，并且如 果在框316确定该值超过车辆速度阈值，则在框318生成发动机转速值， 并且在框320将其与发动机转速阈值相比较。如果发动机转速值大于该阈值(在框322确定)，则在框324发出警报。车辆速度阈值例如可以是当 地速度限制。因此，在图3的示例中，当车辆在太高的车辆速度和发动机 转速情况下正以太低的制动压力运行时，确定事故概率或风险。这可以表 示车辆正太快地运行(例如，对第一位置来说)，没有减速迹象。例如， 如果制动踏板压力高于最小制动踏板压力阈值，则可以不发出警报，因为该示例可以表示驾驶员正试图使车辆减速，即使车辆的速度可能超过当地 速度限制。

可选地，制动踏板压力阈值可以是最大阈值，并且在框310，可以确定 制动踏板压力值高于阈值，并且如果是则方法300可以前进至框312。

将要领会的是，在图3中描绘并且参考图3描述的这些步骤的次序仅 用于说明的目的。

图4显示用于从位置集选择第一位置的示例方法400。图4的方法400 可以分别在图1、2和3的示例方法的框102、202或302中的任何一个中 使用。可选地，方法可以是独立的方法并且可能不连同图1、2或3的示例 方法中的任何一个一起使用。

在框402，方法400包含通过处理器分析从计算系统的监测服务收集的 位置数据，位置数据包含位置数据点集。在一个示例中，位置数据包含在 车辆(例如第一车辆)的距离(例如半径)内的位置数据点集。

在框404，方法400包含为位置数据中的每个位置数据点生成表示位置 数据的第一位置参数的位置值。第一位置参数可以是以下中的任何一个(例 如至少一个)：在每个位置数据点已经发生的交通事故的数量，在该位置 数据点已经发生的交通事故的平均严重程度，在该位置数据点的交通数据， 在该位置数据点的天气，一天中的时间，在该位置数据点的路面。

在框406，方法400包含将每个位置值与第一位置阈值相比较以确定具 有大于或小于第一位置阈值的位置值的位置数据点集。

在框408，方法400包含选择具有大于或小于第一位置阈值的位置值的 位置数据点之一作为第一位置。

例如，如果在框404生成的位置值表示交通事故的数量，则在框406 这可以与交通事故的最大数量相比较，并且如果确定该值高于该最大阈值， 则可以确定该位置是危险的或有发生事故的风险，因此可以选择为第一位 置。

在一个示例中，框404可以包含生成多个位置值，并且在框406多个 位置值中的每一个可以与各自的阈值相比较。例如，框404可以包含表示 交通数据、以及在给定位置的天气的值。如果交通数据在与交通数据阈值 相比较时高于表明存在拥挤交通的最大阈值并且如果天气数据高于表明恶 劣天气(例如，暴雨和/或大风)的天气数据阈值，则该位置可以选择为第 一位置，因为这可以表明该位置容易发生交通事故，归因于超过交通和温 度阈值。

图5显示处理装置500。处理装置500包含配置为从位置集选择第一位 置的位置模块502，以及配置为分析从位于第一位置的第一距离内的第一车 辆收集的数据的处理器504，以及分析模块506，分析模块506配置为生成 表示第一车辆的第一参数的第一值并且配置为将第一值与第一阈值相比较 的；并且配置为根据第一值是否大于(在一些示例中，小于)第一阈值来 发出警报。

处理装置500可以配置执行根据图1-4中任何一个示例的方法。

图6是与处理器602相关的有形(和非暂时性)机器可读介质600的 示例。有形机器可读介质600包含指令604，该指令604当由处理器602执 行时使处理器602执行多项任务。例如，指令604可以包含使处理器602 执行根据图1中任何一个示例的方法的指令。

图7示出了车辆700和用于车辆700的控制器710。控制器710被配置 为接收与第一车辆(未示出)在给定位置处的第一性能参数有关的数据以 确定第一车辆的驾驶行为，并且接收与第二车辆(未示出)在给定位置处 的第二性能参数有关的数据以确定第二车辆的驾驶行为。控制器还被配置 为接收与给定位置处的交通流和/或给定位置处的地理有关的数据，以及控 制器被配置为如果控制器确定第一车辆的驾驶行为和第二车辆的驾驶行为在第一预定阈值范围内相同或相似，并且控制器确定给定位置处的交通流 偏离正常交通流和/或给定位置处的地理增加事故风险，那么发出警报。

在图7的示例中，控制器710远离车辆700，但是在其他示例中，车辆 700可以包括控制器710。

图8示意性地示出了给定位置800。第一车辆801和第二车辆802在该 给定位置处。在图8的示例中，给定位置800包括四通十字路口或交叉路 口，但是应当理解，这仅仅是出于示例性目的以说明本公开的一些原理， 并且其他给定位置在本文所述示例的范围内。图8示意性地示出了控制器 810。控制器810用于车辆，该车辆可以是第一车辆801、第二车辆802或 (未示出的)其他车辆。控制器810可以包括参考图7描述的控制器710。

因此，控制器810被配置为接收与第一车辆801的第一性能参数有关 的数据以确定第一车辆801的驾驶行为，并且接收与第二车辆802的第二 性能参数有关的数据以确定第二车辆802的驾驶行为。第一车辆801沿箭 头801a指示的行进方向移动，第二车辆802沿箭头802a指示的行进方向移 动。因此，两辆车辆都向交叉路口移动。性能参数可以包括以下中的至少 之一：制动踏板压力，速度，发动机转速，方向盘转角，加速器踏板输入 的变化率，加速器踏板位置的变化率，方向盘转角的变化率，车辆的挡位， 车辆的时间和/或地理空间运动，加速度计数据，驾驶员控制，车辆功能状 态，车辆运行状态。

可以监测这些性能参数以便确定两辆车辆801、802的行为是否相似， 以便查看其他数据以确定是否存在车辆行为相似(其驾驶员表现出相似的 驾驶风格)的原因。因此，如果第一驾驶行为和第二驾驶行为相似，则可 以确定车辆的行为相似，并且控制器810可以查看交通流数据和/或地理数 据以确定是否存在车辆行为的原因，该原因可能需要调查。

这在图9和10中示意性地显示。

图9示出了位置900，该位置900包括交叉路口，在该交叉路口，南北 向道路是林荫大道或类似的道路，因为它包括在道路的车道之间的自然带 921、922。在交叉路口的中间是具有树920a的另一个自然带920，并且在 南北向道路的车道之间的自然带921、922还包括树921a、921b、922a、922b。 位置900还包括两个停车标志931和932，这两个停车标志分别设置在连接 交叉路口的西北向和东南向道路的拐角处。建筑物940位于交叉路口的南 北向道路的拐角处。为了清楚起见，第一车辆和第二车辆未在图9中显示。

可以包括图7和图8示例的控制器710或810的控制器910被配置为 接收与(未示出的)第一车辆和第二车辆的第一性能参数和第二性能参数 有关的数据，以确定它们的驾驶行为是否相同或相似。控制器还被配置为 接收与位置900处的地理有关的数据。例如，对于位置900，由控制器接收 的地理数据可以包括自然带920、921、922、树920a、921a、921b、922a、 922b、标牌931、932和建筑物940(这些可称为“障碍物”)的位置(例 如，空间布置，例如坐标)中的至少一个(并且在一个示例中，包括上述 中的所有)。

如下所述，第一车辆和第二车辆的相似驾驶行为可以表明障碍物之一 的故障和/或障碍物需要调查。例如，靠近树和/或停车标牌之一的相似驾驶 行为(例如，方向盘转角的变化率)可能表明第一车辆和第二车辆的驾驶 员正在转弯以避开某些东西，这可能表明树和/或停车标牌倒下，正在阻塞 或阻挡道路的一部分。在另一个示例中，建筑物940附近的相似驾驶行为 可能表明驾驶员(例如，在西路上向东行驶)正在转向到西路的北侧，以检查在南路上的迎面来来的交通，这可以表明建筑物正造成视线或能见度 问题。

如上所述，控制器还被配置为接收交通流数据。

图10a示出了包括交叉路口的位置1000，并且其可以包括位置800或 900。为简单起见，在图10a示例的位置1000中仅示出了基本道路布局。 应当理解，随着时间的流逝，将有车辆进出交叉路口1000并经过交叉路口 1000。这可以使得能够创建视觉道路地图，或者位置1000的虚拟表示，其 利用通过对应于物理位置1000的虚拟位置的线或路径示出了经过位置1000 的多个车辆的移动。这在图10a中显示为虚拟位置1001。虚拟位置1001是 真实位置1000的虚拟表示，并且包括多个路径1002，每个路径1002代表 车辆经过位置1000的真实运动，虚拟路径1002对应于车辆在现实世界中 所走的路径。以这种方式，产生了包括多个二维线或曲线的位置1000的二 维表示，二维线或曲线表征在真实世界时间间隔期间经过位置1000的交通 流。控制器(例如，图7、8和/或9的控制器)可以被配置为接收以与图10所示的相同或相似的格式(例如，二维表示1001)的数据，或者可以被 配置为接收平均交通流。

图10b示出了这样的平均交通流表示1003，其可以被发送到控制器， 或者可替换地，控制器可以被配置为确定平均交通流。如图10b所示，已 对表示1001的多个交通流路径进行了平均，以生成平均交通流，如线1004 所示，这可以解释为经过由表示1003虚拟表示的位置1000的“正常”交 通流。如上所述，控制器可以被配置为接收以与1003相同或相似的格式的 数据，或者可以接收以与表示1002相同或相似的格式的数据，并且可以被 配置为从接收到的数据确定或产生正常交通流1003。远程安装的智能摄像 机(例如安装在位置1000处或其周围)可以监测该区域以确定交通流，并 产生发送给控制器的表示1002。可替代地，控制器可以被配置为从远程安 装的智能摄像机接收数据以构建表示1002。远程安装的智能摄像机也可以 被配置为产生表示1003并将其发送给控制器。在另一个示例中，远程安装 的智能摄像机可以将数据发送到远程控制单元，该控制单元被配置为构建 表示1002和/或1003，并将其发送给控制器，从而该控制器被配置为从控 制单元接收交通流数据。

如上所述，第一车辆和第二车辆的相似驾驶行为可以表明存在需要调 查的潜在的事故原因，为此控制器可以检查交通流数据。例如，交通流数 据可以表明位置1000处的交通流偏离正常状态(正常状态由平均交通流 1003指示)。图10c、10d和10e表明偏离如图10b所示的正常交通流的交 通流数据。

图10c显示了异常的交通数据(在某种意义上异常，它不同于图10b 中的1003所示的正常交通流数据)，因为每个驾驶员在接近交叉路口或在 交叉路口处时都在掉头。第一车辆和第二车辆的相似行为可以包括在接近 交界处两辆车辆过早减速或制动(例如通过监测速度和/或制动踏板压力的 参数)和/或监测方向盘转角的变化率可以表明车辆转向比平常急剧(可能 表示掉头)。图10c的交通流数据表明，驾驶员在交叉路口处或接近交叉路口时掉头，这表明交叉路口中间存在潜在的事故风险。在接收到的交通 流数据包括如图10c所示的数据的示例中，控制器被配置为发出警报。

图10d示出了交通数据偏离正常状态的另一示例。如上所述，如果第 一车辆和第二车辆的行为相似，并且接收到的交通数据表明交通流类似于 图10d，则这表明驾驶员避免从南路向西路左转，这表明南路和西路拐角处 存在潜在事故风险。在接收到的交通流数据包括如图10d所示的数据的示 例中，控制器配置为发出警报。

图10e示出了交通数据偏离正常状态的另一示例。如上所述，如果第 一车辆和第二车辆的行为相似，并且接收到的交通数据表明交通流类似于 图10e，则这表明驾驶员正在避开西路。在所接收的交通流数据包括如图 10e所示的数据的示例中，控制器被配置为发出警报。

在第一车辆和第二车辆的驾驶行为相似，但是交通流数据表明正常流 动(例如，接收到的交通流数据类似于图10b所示)和/或道路地理表明在 第一车辆和第二车辆附近不存在障碍物另一示例中，则不会发出警报，因 为可以有效地得出结论，没有事故风险。

在每个示例中，确定交通流模式(例如图10c、10d和10e所示的交通 流模式)与正常交通流模式(例如，图10b所示的交通流模式)不同，可 以通过计算(图10c-e的)流量模式与正常流量模式1003之间的差的量度 来进行。例如，该差的量度可以包括将正常流动曲线1003视为回归线并计 算交通流模式(例如，图10c-e中所示的交通流模式)例如沿轴上的多个点 (例如，指定的“x”轴与虚拟道路地图中的一条道路平行)的曲线值之间 的残差，然后将每个残差的绝对值加和。当每个残差的绝对值的总和低于 阈值时，可以说差的量度低于阈值。以这种方式，可以确定每个残差的绝 对值的总和越低，交通流曲线与正常交通流曲线1003越相同。

尽管在图10的示例中示意性地描绘了交通流和交通流数据，但是应当 理解，这仅是出于示例性目的。应当理解，在其他示例中，交通流的虚拟 表示可以包括三维网格或体积，并且流动路径可以包括三维体积中的三维 曲线。虽然二维表示可以适合于表示道路空间的平面图，但在示例中，当 车辆包括飞机或轮船时，三维表示可以包括作为天空或海洋的可视表示的 体积，在这些示例中，车辆的路径沿三个维度延伸。

尽管控制器被配置为在第一车辆和第二车辆的行为相似并且交通流数 据表明偏离正常状态和/或地理数据表明第一车辆和第二车辆附近存在障碍 物时发出警报，但在一些示例中，控制器将不会发出警报。在一些示例中， 警报的发出将取决于与在给定位置中、给定位置周围、给定位置上或给定 位置附近是否已经发生任何事故有关的历史数据。

例如，控制器(例如，控制器710、810或910)被配置为接收历史事 故相关数据以确定在给定位置是否已经发生了事故。如果在给定位置已经 发生了事故(由历史事故数据的存在来确定)，则在一些示例中，控制器 可能不发出警报，因为事故数据表明(例如地方当局)已知给定位置存在 事故风险。

控制器710、810、910还可被配置为指导接近交叉路口的车辆(例如， 远离控制器的车辆或包括控制器的车辆)在自主控制下驶离(例如，以避 免潜在的事故风险)，或指导路线导航系统重新设置车辆的目的地，以避 开给定位置。控制器可以被配置为发出包括指令的警报，该指令在由车辆 执行时使车辆改变其自主驾驶风格和/或参数，和/或改变车辆的路线导航。

这在图11中示出。在图11中，第一车辆1101和第二车辆1102由于 在1104处示意性地指示的事故风险的存在而表现出相同的驾驶行为。由于 交通流数据(例如图10c中所指示的)和/或地理数据(例如图9中的树920a 所指示的)，控制器1110(其可能包括控制器710、810、910)向接近给 定位置1103的第三车辆505发出警报，警报包括信号1111。在确定给定位 置1103中存在事故风险时(由虚线圆圈示意性地表示)，第一车辆和第二 车辆1110、1102正在接近给定位置1103或位于给定位置1103内，在南路 向北行驶，但在当前时间帧(图11的示意图中为快照)，每个驾驶员都已 考虑到事故风险1104而采取了行动方案。例如，车辆1101的驾驶员左转 到西路上，车辆1102的驾驶员已掉头以在南路上向南行驶。第三车辆1105 将由星星1106指示的点作为其最终目的地。在正常交通状况下，车辆1105将能够在南路上向北行驶，越过位于给定位置中心的交叉路口1103。然而， 考虑到第一车辆1101和第二车辆1102的驾驶行为以及它们表现出该驾驶 行为以避免在1104发生事故，由控制器1110向车辆1105传输警报1111， 并且警报1111包括指令，该指令在由车辆1105(例如，其处理器或控制器) 执行时，使车辆1105在自主控制下采取避开位置1104的路线驶向最终目 的地1106，或使车辆1105的路线导航系统重新规划其到目的地1106的避 开位置1104的路线。该新路线由虚线箭头1107指示。在该示例中，鉴于 车辆1105不能沿着常规路线行驶到1106，车辆1105采取或指示车辆1105 的驾驶员采取避开事故风险位置1104的新路线1107驶往目的地1106。

在另一个示例中，第一车辆和/或第二车辆行为可以用于指导车辆1105。 例如，在图11中，第一车辆和第二车辆中的每一个都采取了不同的行动方 案以避开位置1104，并且车辆1105采取另一个不同的行动方案，就是在它 位于给定位置1103之前右转。但是，在另一个示例中，可以指导车辆1105 模仿或基本模仿第一车辆和/或第二车辆采取的行动。例如，可以指导车辆 1105(或其驾驶员)进入交叉路口，但是跟随车辆1101向左转，或者跟随车辆1102掉头，以避开位置1104。在其他示例中，可以指导车辆1105偏 离第一车辆和/或第二车辆采取的行动。

将理解的是，在控制器1110设置在车辆上的情况下，车辆1101、1102、 1105中的每一个可以包括其自己的控制器，该控制器可以有效地建立车辆 到车辆通信的网络，其中每辆车辆的每个控制器可以发送信号，该信号指 导另一车辆的控制器，例如以参照图11描述的方式。

图12示出了示例方法1200，其可以是计算机实现的方法。控制器710、 810、910和1110中的任何一个可以被配置为执行图12的方法1200。

在框1201，该方法包括接收与第一车辆在给定位置处的第一性能参数 有关的数据以确定第一车辆的驾驶行为。在框1202，该方法包括接收与第 二车辆在给定位置处的第二性能参数有关的数据以确定第二车辆的驾驶行 为。框1203包括接收与给定位置处的交通流有关的数据，而框1204包括 接收与给定位置处的地理有关的数据。如由虚线框所指示的，框1203和1204 可以替代地或彼此附加地执行。框1205包括确定第一车辆的驾驶行为和第 二车辆的驾驶行为在第一预定阈值范围内是否相同或相似，并且如果是， 则框1206和1207分别包括确定给定位置处的交通流是否偏离正常交通流， 并确定给定位置处的地理是否增加事故风险。虚线框表明框1206和1207 可以彼此替代地或附加地被执行。如果是，则框1208包括发出警报。

方法1200可以包括接收与在给定位置的预定阈值范围内已经发生的事 故有关的数据。方法1200可以包括接收与经过给定位置的正常交通流有关 或对其进行描述的数据(例如，如以上关于图10a和10b所描述的)。方 法1200可以包括确定经过给定位置的正常交通流(例如，如以上关于图10b 所述)。方法1200可以包括确定在给定位置处的交通流(例如，当前交通 流，或在当前时间的特定时间范围内的交通流)之间的差的量度，并且可 以基于差的量度(例如，差的量度是否高于预定阈值)确定交通流是否偏 离正常状态。

图13示出了示例性非暂时性和机器(或计算机)可读存储介质1300， 其包括一组机器(或计算机)可读指令1302(例如，存储在其上)，该指 令在由处理器1304(例如，用于车辆的控制器，例如控制器710、810、910、 1110)执行时，使处理器执行如关于图12的示例所讨论的方法1200。

本公开的示例可以根据下面编号陈述中的一个来提供：

陈述1.一种方法，包含：

从位置集选择第一位置；

通过处理器分析从位于第一位置的第一距离内的第一车辆收集的数据；

生成表示第一车辆的第一参数的第一值；

将第一值与第一阈值相比较；以及

根据第一值是否大于(在一些示例中，小于)第一阈值，发出警报。

陈述2.根据陈述1的方法，其中第一参数是以下中的至少一个：第一 车辆的制动踏板压力，第一车辆的速度，第一车辆发动机的转速，第一车 辆的方向盘转角，第一车辆的加速器压力，第一车辆的至少一个指示器的 状态，第一车辆的挡位，以及第一车辆的类型。

陈述3.根据陈述1或2的方法，该方法进一步包含：

生成多个值，其中多个值中的每一个表示第一车辆的参数，并且其中 第一值是多个值中的一个；

将多个值中的每一个与各自的阈值相比较；以及

根据每一个值是否大于(在一些示例中，小于)其各自的阈值，发出 警报。

陈述4.根据陈述3的方法，其中多个值中的每一个可以是以下中的一 个：第一车辆的制动踏板压力，第一车辆的速度，第一车辆发动机的转速， 第一车辆的方向盘转角，第一车辆的加速器压力，第一车辆的至少一个指 示器的状态，第一车辆的挡位，以及第一车辆的类型。

陈述5.根据陈述1的方法，其中第一参数是制动踏板压力并且第一值 是制动踏板压力值并且第一阈值是制动踏板压力阈值，方法进一步包含：

生成表示第一车辆的速度的车辆速度值；

生成表示第一车辆的发动机转速的发动机转速值；

将车辆速度值与车辆速度阈值相比较；

将发动机转速值与发动机转速阈值相比较；以及，

当制动踏板压力值小于制动踏板压力阈值并且车辆速度值大于车辆速 度阈值并且发动机转速值大于发动机转速阈值时，发出警报。

陈述6.根据上述陈述中任一项的方法，其中警报实时或近实时地发出。

陈述7.根据上述陈述中任一项的方法，其中警报向第一车辆的驾驶员 发出，或在远离车辆的位置处发出。

陈述8.根据上述陈述中任一项的方法，其中从位置集选择第一位置包 含：

通过处理器分析从计算系统的监测服务收集的位置数据，该位置数据 包含位置数据点集；

为位置数据中的每个位置数据点生成表示位置数据的第一位置参数的 位置值；

将每个位置值与第一位置阈值相比较以确定位置数据点集，位置数据 点具有大于或小于第一位置阈值的位置值；以及

选择一个位置数据点作为第一位置，该位置数据点具有大于或小于第 一位置阈值的位置值。

陈述9.根据陈述8的方法，其中位置数据点集中的具有超过第一位置 阈值的位置值的位置数据点被选为第一位置，第一位置阈值在距离上最靠 近第一车辆的位置。

陈述10.根据陈述8或9的方法，其中第一位置参数是以下中的至少 一个：在每个位置数据点已经发生的交通事故的数量，在该位置数据点已 经发生的交通事故的平均严重程度，在该位置数据点的交通数据，在该位 置数据点的天气，一天中的时间，在该位置数据点的路面。

陈述11.根据陈述8的方法，进一步包含：

为位置数据中的每个位置数据点生成多个值，其中多个值中的每一个 表示位置数据的位置参数，位置值是多个值中的一个；

将多个值中的每一个与各自的阈值相比较；并且其中选择第一位置是 基于比较。

陈述12.根据上述陈述中任一项的方法，进一步包含：

生成表示第一车辆的第二参数的第二值；

将第二值与以下中的至少一个相比较：在第一车辆的第二距离内的至 少一个车辆的行为以及在第一车辆的第三距离内的至少一个行人的行为；

并且其中警报是基于第二值的比较而发出的。

陈述13.根据上述陈述中任一项的方法，进一步包含：

通过处理器分析从位于第一位置的第三距离内的第二车辆收集的数据；

生成表示第二车辆的第一参数的第二值；

将第二值与第一阈值相比较；以及

根据第一和第二值是否都大于(在一些示例中，小于)第一阈值，发 出警报。

陈述14.根据陈述1的方法，该方法进一步包含：

生成多个第一值，其中多个第一值中的每一个表示第一车辆的第一参 数，并且其中第一值是多个第一值中的一个；

生成多个第二值，其中多个第二值中的每一个表示第二车辆的第二参 数，第二车辆在第一位置的第四距离内；

将多个第一和第二值中的每一个与各自的阈值相比较；以及

根据每一个值是否大于(在一些示例中，小于)其各自的阈值，发出 警报。

陈述15.根据陈述14的方法，其中多个第一和第二值中的每一个是以 下中的一个：第一车辆的制动踏板压力，第一车辆的速度，第一车辆发动 机的转速，第一车辆的方向盘转角，第一车辆的加速器压力，第一车辆的 至少一个指示器的状态，第一车辆的挡位，以及第一车辆的类型。

陈述16.一种处理装置，包含：

配置为从位置集选择第一位置的位置模块；

配置为分析从位于第一位置的第一距离内的第一车辆收集的数据的处 理器；

配置为生成表示第一车辆的第一参数的第一值并且配置为将第一值与 第一阈值相比较的分析模块；并且分析模块配置为根据第一值是否大于(在 一些示例中，小于)第一阈值来发出警报。

陈述17.根据陈述16的处理装置，其中

分析模块配置为生成多个值，其中多个值中的每一个表示第一车辆的 参数，并且其中第一值是多个值中的一个，分析模块配置为将多个值中的 每一个与各自的阈值相比较；并且分析模块配置为根据每一个值是否大于 (在一些示例中，小于)其各自的阈值来发出警报。

陈述18.根据陈述16的处理装置，其中第一参数是制动踏板压力并且 第一值是制动踏板压力值并且第一阈值是制动踏板压力阈值，并且其中分 析模块配置为：

生成表示第一车辆的速度的车辆速度值；

生成表示第一车辆的发动机转速的发动机转速值；

将车辆速度值与车辆速度阈值相比较；

将发动机转速值与发动机转速阈值相比较；以及

当制动踏板压力值小于制动踏板压力阈值并且车辆速度值大于车辆速 度阈值并且发动机转速值大于发动机转速阈值时，发出警报。

陈述19.根据陈述16-18中的任何一个的处理装置，其中分析模块配置 为实时或近实时地发出警报。

陈述20.根据陈述16-19中的任何一个的处理装置，其中分析模块配置 为向第一车辆的驾驶员发出警报，或在远离车辆的位置处发出警报。

陈述21.根据陈述16-20中的任何一个的处理装置，其中处理器是第一 处理器，装置进一步包含配置为分析从计算系统的监测服务收集的位置数 据的第二处理器，该位置数据包含位置数据点集；以及其中分析模块是第 一分析模块，装置进一步包含第二分析模块，该第二分析模块配置为：

为位置数据中的每个位置数据点生成表示位置数据的第一位置参数的 位置值；

将每个位置值与第一位置阈值相比较以确定具有大于或小于第一位置 阈值的位置值的位置数据点集；以及

选择一个位置数据点作为第一位置，该位置数据点具有大于或小于第 一位置阈值的位置值。

陈述22.根据陈述16的处理装置，其中分析模块配置为：

为位置数据中的每个位置数据点生成多个值，其中多个值中的每一个 表示位置数据的位置参数，位置值是多个值中的一个；

将多个值中的每一个与各自的阈值相比较；

以及基于比较选择第一位置。

陈述23.根据陈述16的处理装置，其中分析模块配置为：

生成表示第一车辆的第二参数的第二值；

将第二值与以下中的至少一个相比较：在第一车辆的第二距离内的至 少一个车辆的行为以及在第一车辆的第三距离内的至少一个行人的行为；

以及基于第二值的比较发出警报。

陈述24.陈述16的处理装置进一步包含配置为分析从位于第一位置的 第三距离内的第二车辆收集的数据的处理器；并且其中事件分析模块配置 为：

生成表示第二车辆的第一参数的第二值；

将第二值与第一阈值相比较；以及

根据第一和第二值是否大于(在一些示例中，小于)第一阈值来发出 警报。

陈述25.根据陈述16的处理装置，其中分析模块配置为：

生成多个第一值，其中多个第一值中的每一个表示第一车辆的第一参 数，并且其中第一值是多个第一值中的一个；

生成多个第二值，其中多个第二值中的每一个表示第二车辆的第二参 数，第二车辆在第一位置的第四距离内；

将多个第一和第二值中的每一个与各自的阈值相比较；以及

根据每一个值是否大于(在一些示例中，小于)其各自的阈值来发出 警报。

陈述26.一种编码有处理器可执行指令的非暂时性机器可读存储介质， 机器可读存储介质包含使处理器执行陈述1-15中任何一个的方法的指令。

陈述27.一种方法，包含：

通过处理器分析从计算系统的监测服务收集的位置数据，位置数据包 含位置数据点集；

为位置数据中的每个位置数据点生成表示位置数据的第一位置参数的 位置值；

将每个位置值与位置阈值相比较以确定具有大于或小于第一位置阈值 的位置值的位置数据点集；以及

当一个位置值超过位置阈值时发出警报。

陈述28.根据陈述27的方法，其中警报实时或近实时地发出。

陈述29.一种方法，该方法包含：

从位置集选择第一位置；

通过处理器分析从位于第一位置的第一距离内的第一车辆收集的数据；

生成表示第一车辆的第一性能参数的第一值；

生成表示第一车辆的第二性能参数的第二值；

将第一值和第二值中的至少一个与第一阈值相比较；以及当第一值和 第二值中的一个大于第一阈值时，发出安全警报。

陈述30.根据陈述29的方法，其中第一性能参数和第二性能参数中的 至少一个是以下中的至少一个：第一车辆的制动踏板压力，第一车辆的速 度，第一车辆发动机的转速，第一车辆的方向盘转角，第一车辆的加速器 压力，第一车辆的方向盘转角的变化率，第一车辆的至少一个指示器的状 态，第一车辆的挡位，以及第一车辆的类型。

陈述31.根据陈述29的方法，进一步包含：

为第一位置分配交通安全等级。

陈述32.根据陈述29的方法，进一步包含：

将第一位置存储在数据库中。

陈述33.根据陈述29的方法，其中警报是实时或近实时发出的。

陈述34.根据陈述29的方法，其中警报向第一车辆的驾驶员发出，或 在远离车辆的位置处发出。

陈述35.根据陈述29的方法，其中从位置集选择第一位置包含：

通过处理器分析从计算系统的监测服务收集的位置数据，位置数据包 含位置数据点集；

为位置数据中的每个位置数据点生成表示位置数据的第一位置参数的 位置值；

将每个位置值与第一位置阈值相比较以确定位置数据点集，位置数据 点具有大于或小于第一位置阈值的位置值；以及

选择具有大于或小于第一位置阈值的位置值的一个位置数据点作为第 一位置。

陈述36.根据陈述35的方法，其中第一位置参数是以下中的至少一个： 在每个位置数据点已经发生的交通事故的数量，在位置数据点已经发生的 交通事故的平均严重程度，在位置数据点的交通数据，在位置数据点的天 气，一天中的时间，在位置数据点的路面。

陈述37.根据陈述36的方法，进一步包含；

为位置数据中的每个位置数据点生成多个值，其中多个值中的每一个 表示位置数据的位置参数，位置值是多个值中的一个；

将多个值中的每一个与各自的阈值相比较；并且其中基于比较选择第 一位置。

陈述38.根据陈述29的方法，其中阈值是基于位于第一车辆的第二距 离内的至少一个车辆的行为以及位于第一车辆的第三距离内的至少一个行 人的行为中的至少一个；并且其中警报是基于第二值的比较而发出的。

陈述39.根据陈述29的方法，进一步包含：

通过处理器分析从位于第一位置的第三距离内的第二车辆收集的数据；

生成表示第二车辆的第三性能参数的第三值；

将第三值与第二阈值相比较；以及当第三值大于第二阈值时，发出警 报。

陈述40.一种处理装置，处理装置包含：

配置为从位置集选择第一位置的位置模块；

配置为分析从位于第一位置的第一距离内的第一车辆收集的数据的处 理器；

配置为生成表示第一车辆的第一性能参数的第一值和表示第一车辆的 第二性能参数的第二值并且配置为将第一值和第二值中的至少一个与第一 阈值相比较的分析模块；并且分析模块配置为当第一值大于第一阈值时发 出警报。

陈述41.一种编码有处理器可执行指令的非暂时性机器可读存储介质， 机器可读存储介质包含使处理器执行陈述29的方法的指令。

陈述42.一种车辆的控制器，该控制器被配置为接收：

与第一车辆在给定位置处的第一性能参数有关的数据以确定第一车辆 的驾驶行为；和

与第二车辆在给定位置处的第二性能参数有关的数据以确定第二车辆 的驾驶行为，

其中，控制器被配置为接收与以下中的至少一个有关的数据：

给定位置处的交通流；和

给定位置处的地理，

控制器被配置为：如果控制器确定第一车辆的驾驶行为和第二车辆的 驾驶行为在第一预定阈值范围内相同或相似，并且控制器确定以下中的至 少一个：

给定位置处的交通流偏离正常交通流；和

给定位置处的地理增加事故风险，

则发出警报。

陈述43.根据陈述42的控制器，其中控制器被配置为接收与在给定位 置的预定阈值范围内已经发生的事故有关的数据。

陈述44.根据陈述43的控制器，其中控制器被配置为确定在预定阈值 范围内是否已经发生事故。

陈述45.根据陈述44的控制器，其中控制器被配置为基于在预定阈值 范围内是否已经发生事故而发出警报。

陈述46.根据陈述44或45的控制器，其中控制器被配置为：如果控 制器确定在预定阈值范围内尚未发生事故，则发出警报。

陈述47.根据陈述44或45的控制器，其中控制器被配置为：如果控 制器确定在预定阈值范围内已经发生事故，则发出警报，可选地，其中警 报包括描述在预定阈值范围内已经发生的事故的元数据。

陈述48.根据陈述42-47中的任一项的控制器，其中第一性能参数和第 二性能参数中的至少一个包括以下中的至少一个：制动踏板压力，速度， 发动机转速，方向盘转角，加速器踏板输入的变化率，加速器踏板位置的 变化率，方向盘转角的变化率，车辆的挡位，车辆的时间和/或地理空间运 动，加速度计数据，驾驶员控制，车辆功能状态，车辆运行状态。

陈述49.根据陈述42-48中的任一项的控制器，其中第一性能参数和第 二性能参数中的每一个包括以下中的至少一个：制动踏板压力，速度，发 动机转速，方向盘转角，加速器踏板输入的变化率，加速器踏板位置的变 化率，方向盘转角的变化率，车辆的挡位，车辆的时间和/或地理空间运动， 加速度计数据，驾驶员控制，车辆功能状态，车辆运行状态。

陈述50.根据陈述42-49中的任一项的控制器，其中，为了确定第一车 辆的驾驶行为和第二车辆的驾驶行为在预定阈值范围内是否相同或相似， 控制器被配置为计算第一性能参数和第二性能参数之间的差的量度，并且 如果差的量度为零或小于预定阈值，则确定第一驾驶行为和第二驾驶行为 在预定阈值范围内相同或相似。

陈述51.根据陈述42-50中的任一项的控制器，其中，为了确定第一车 辆的驾驶行为和第二车辆的驾驶行为在预定阈值范围内是否相同或相似， 控制器可以被配置为：计算第一性能参数与预定阈值之间的差的量度，以 及计算第二性能参数与预定阈值之间的差的量度，以及基于每个差的量度 确定第一驾驶行为和第二驾驶行为在预定阈值范围内相同或相似。

陈述52.根据陈述51的控制器，其中，为了计算差的量度，控制器将 确定第一性能参数和第二性能参数的值之间的差。

陈述53.根据陈述42-52中的任一项的控制器，其中控制器被配置为接 收描述经过给定位置的正常交通流的数据。

陈述54.根据陈述42-53中的任一项的控制器，其中控制器被配置为确 定经过给定位置的正常交通流。

陈述55.根据陈述53或54的控制器，其中控制器被配置为确定交通 流与正常交通流之间的差的量度，并且当差的量度高于预定阈值时，控制 器确定交通流偏离正常交通流。

陈述56.根据陈述42-55中的任一项的控制器，其中与给定位置处的交 通流有关的数据包括给定位置的虚拟表示，该虚拟表示包括多个虚拟交通 路径，每个虚拟交通路径代表经过给定位置的车辆的历史运动。

陈述57.根据陈述56的控制器，其中虚拟表示包括二维或三维网格， 并且其中虚拟交通路径是二维或三维网格上的线。

陈述58.根据陈述56或57的控制器，其中控制器被配置为对多个虚 拟交通流路径的至少一部分进行平均，以将虚拟交通流路径的平均值确定 为经过给定位置的正常交通流。

陈述59.根据陈述42-58中的任一项的控制器，其中与给定位置处的地 理有关的数据包括描述在给定位置的预定距离范围内的障碍物的数据。

陈述60.根据陈述59的控制器，其中控制器被配置为：如果在给定位 置的预定距离内存在障碍物，则确定给定位置处的地理增加事故风险。

陈述61.根据陈述59或60的控制器，其中障碍物包括以下中的至少 一个：停放的车辆，道路施工，标牌，树，建筑物，路边，道路标记，道 路坡度，视线，太阳的位置，道路上的照明，垃圾箱，护柱，灯柱或灌木 丛等。

陈述62.根据陈述42-61中的任一项的控制器，其中控制器被配置为从 智能设备(例如，智能摄像机或智能手机)接收数据(例如，与给定位置 处的交通流和/或给定位置处的地理有关的数据)。

陈述63.根据陈述42-62中的任一项的控制器，其中控制器被配置为向 以下中的至少一个发出警报：地方当局，车队管理者(例如，第一车辆和/ 或第二车辆的车队管理者)，车辆(例如第一车辆和/或第二车辆)的驾驶 员。

陈述64.根据陈述42-63中的任一项的控制器，其中发出警报包括使警 报响起。换句话说，控制器被配置为：如果控制器确定第一车辆的驾驶行 为和第二车辆的驾驶行为在第一预定阈值范围内，并且控制器确定以下中 的至少一个：

给定位置处的交通流偏离正常交通流；和

给定位置处的地理增加事故风险，

则使警报响起。

陈述65.根据陈述42-64中的任一项的控制器，其中警报包括描述偏离 正常交通流和/或地理如何增加事故风险(例如，是否存在障碍物，障碍物 的类型和/或位置等)的元数据。

陈述66.根据陈述42-65中任一项的控制器，其中控制器被配置为向以 下中的至少一个发出警报：

在给定位置的预定阈值范围内的所有车辆；和

前往给定位置的所有车辆。

陈述67.根据陈述42-66中的任一项的控制器，其中控制器被配置为向 第三车辆发出警报，并且其中警报包括机器可读指令，当机器可读指令由 第三车辆(例如，其控制器和/或处理器)执行时使第三车辆进行以下中的 至少一个：

在自主控制下驶离给定位置；和

模仿(或偏离)第一车辆和第二车辆中的至少一个的驾驶行为。

陈述68.根据陈述42-67中的任一项的控制器，其中控制器被配置为向 车辆路线导航系统发出警报，并且其中警报包括机器可读指令，机器可读 指令在由路线导航系统执行时使路线导航系统重新计算到目标目的地的避 开给定位置的路线。

陈述69.一种车辆，包括陈述42-68中任一项的控制器。

陈述70.根据陈述28的车辆，其中车辆是第一车辆和/或第二车辆。

陈述71.一种方法，包括：

接收与第一车辆在给定位置处的第一性能参数有关的数据以确定第一 车辆的驾驶行为；和

接收与第二车辆在给定位置处的第二性能参数有关的数据以确定第二 车辆的驾驶行为，

接收与以下中的至少一个有关的数据：

给定位置处的交通流；和

给定位置处的地理，

确定第一车辆的驾驶行为和第二车辆的驾驶行为在第一预定阈值范围 内是否相同或相似，并且

确定以下中的至少一个：

给定位置处的交通流是否偏离正常交通流；和

给定位置处的地理是否增加事故风险，以及

如果确定第一车辆的驾驶行为和第二车辆的驾驶行为在第一预定阈值 范围内相同或相似，并且如果确定以下中的至少一个：

给定位置处的交通流偏离正常交通流；和

给定位置处的地理增加事故风险，

则发出警报。

陈述72.根据陈述71的方法，进一步包括：

接收与在给定位置的预定阈值范围内已经发生的事故有关的数据。

陈述73.根据陈述72的方法，进一步包括：

确定在预定阈值范围内是否已经发生事故。

陈述74.根据陈述73的方法，其中基于在预定阈值范围内是否已经发 生事故来发出警报。

陈述75.根据陈述73或74的方法，其中，该方法包括：如果确定在 预定阈值范围内尚未发生事故，

则发出警报。

陈述76.根据陈述73或74中的方法，其中，该方法包括：如果确定 在预定阈值范围内已经发生了事故，

则发出警报，

可选地，其中警报包括描述在预定阈值范围内已经发生的事故的元数 据。

陈述77.根据陈述71-76中的任一项的方法，其中第一性能参数和第二 性能参数中的至少一个包括以下中的至少一个：制动踏板压力，速度，发 动机转速，方向盘转角，加速器踏板输入的变化率，加速器踏板位置的变 化率，方向盘转角的变化率，车辆的挡位，车辆的时间和/或地理空间运动， 加速度计数据，驾驶员控制，车辆功能状态，车辆运行状态。

陈述78.根据陈述71-77中的任一项的方法，其中第一性能参数和第二 性能参数中的每一个包括以下中的至少一个：制动踏板压力，速度，发动 机转速，方向盘转角，加速器踏板输入的变化率，加速器踏板位置的变化 率，方向盘转角的变化率，车辆的挡位，车辆的时间和/或地理空间运动， 加速度计数据，驾驶员控制，车辆功能状态，车辆运行状态。

陈述79.根据陈述71-78中的任一项的方法，其中确定第一车辆的驾驶 行为和第二车辆的驾驶行为在预定阈值范围内是否相同或相似包括，计算 第一性能参数和第二性能参数之间的差的量度，以及确定第一驾驶行为和 第二驾驶行为在预定阈值范围内相同或相似，包括确定差的量度为零或小 于预定阈值。

陈述80.根据陈述71-79中的任一项的方法，其中确定第一车辆的驾驶 行为和第二车辆的驾驶行为在预定阈值范围内是否相同或相似，包括计算 第一性能参数和预定阈值之间的差的量度，以及计算第二性能参数和预定 阈值之间的差的量度，并且其中基于每个差的量度来确定第一驾驶行为和 第二驾驶行为在预定阈值范围内是否相同或相似。

陈述81.根据陈述80的方法，其中计算差的量度包括确定第一性能参 数和第二性能参数的值之间的差。

陈述82.根据陈述71-81中任一项的方法，包括：

接收描述经过给定位置的正常交通流的数据。

陈述83.根据陈述71-82中任一项的方法，包括：

确定经过给定位置的正常交通流。

陈述84.根据陈述82或83的方法，进一步包括：

确定交通流与正常交通流之间的差的量度，并且当差的量度高于预定 阈值时，确定交通流偏离正常交通流。

陈述85.根据陈述71-84中的任一项的方法，其中与给定位置处的交通 流有关的数据包括给定位置的虚拟表示，该虚拟表示包括多个虚拟交通路 径，每个虚拟交通路径代表经过给定位置的车辆的历史运动。

陈述86.根据陈述85的方法，其中虚拟表示包括二维或三维网格，并 且其中虚拟交通路径是二维或三维网格上的线。

陈述87.根据陈述85或86的方法，进一步包括：

对多个虚拟交通流路径的至少一部分进行平均以将虚拟交通流路径的 平均值确定为经过给定位置的正常交通流。

陈述88.根据陈述71-87中的任一项的方法，其中与给定位置处的地理 有关的数据包括描述在给定位置的预定距离内的障碍物的数据。

陈述89.根据陈述88的方法，进一步包括：

如果在给定位置的预定距离内存在障碍物，则确定给定位置处的地理 增加事故风险。

陈述90.根据陈述88或89的方法，其中障碍物包括以下中的至少一 个：停放的车辆，道路施工，标牌，树，建筑物，路边，道路标记，道路 坡度，视线，太阳的位置，道路上的照明，垃圾箱，护柱，灯柱或灌木丛 等。

陈述91.根据陈述71-90中的任一项的方法，其中接收数据(例如，与 给定位置处的交通流和/或给定位置处的地理有关的数据)包括从智能设备 (例如，从智能摄像机或智能手机)接收数据。

陈述92.根据陈述71-91中任一项的方法，其中发出警报包括：

向以下中的至少一个发出警报：地方当局，车队管理者(例如，第一 车辆和/或第二车辆的车队管理者)，车辆(例如，第一车辆和/或第二车辆) 的驾驶员。

陈述93.根据陈述71-92中的任一项的方法，其中发出警报包括使警报 响起。

陈述94.根据陈述71-93中任一项的方法，其中警报包括描述偏离正常 交通流和/或地理如何增加事故风险(例如，是否存在障碍物，障碍物的类 型和//或位置等)的元数据。

陈述95.根据陈述71-94中任一项的方法，其中发出警报包括向以下中 的至少一个发出警报：

在给定位置的预定阈值范围内的所有车辆；和

前往给定位置的所有车辆。

陈述96.根据陈述71-95中的任一项的方法，其中发出警报包括向第三 车辆发出警报，并且其中警报包括机器可读指令，机器可读指令当由第三 车辆(例如，其控制器和/或处理器)执行时使第三车辆进行以下中的至少 一个：

在自主控制下驶离给定位置；和

模仿(或偏离)第一车辆和第二车辆中至少一个的驾驶行为。

陈述97.根据陈述71-96中的任一项的方法，其中发出警报包括向车辆 路线导航系统发出警报，并且其中警报包括机器可读指令，机器可读指令 在由路线导航系统执行时使路线导航系统重新计算到目标目的地的避开给 定位置的路线。

陈述98.一种非暂时性机器可读介质，包括指令，当指令由处理器执 行时使处理器执行根据陈述71-97中的任一项的方法。

虽然已经在附图和前面的描述中更详细地说明和描述本公开，但这种 说明和描述应被认为是说明性或示例性的而不是限制性的；本发明不限于 公开的实施例。各种替代示例通过具体实施方式进行了讨论。通过研究附 图、公开内容和所附权利要求，本领域技术人员在实践要求保护的本发明 中可以理解和实现公开实施例的其他变体。在权利要求中，单词“包含”不排 除其他元件或步骤，并且不定冠词“一”或“一个”不排除多数。权利要求中的 任何附图标记不应理解为限制保护范围。

Claims (25)

1.一种用于车辆的控制器，所述控制器被配置为接收：

与第一车辆在给定位置处的第一性能参数有关的数据以确定所述第一车辆的驾驶行为；和

与第二车辆在所述给定位置处的第二性能参数有关的数据以确定所述第二车辆的驾驶行为，

其中，所述控制器被配置为接收与以下中的至少一个有关的数据：

所述给定位置处的交通流；和

所述给定位置处的地理，

并且所述控制器被配置为：如果所述控制器确定所述第一车辆的所述驾驶行为和所述第二车辆的所述驾驶行为在第一预定阈值范围内相同或相似，并且所述控制器确定以下中的至少一个：

所述给定位置处的所述交通流偏离正常交通流；和

所述给定位置处的所述地理增加事故风险，

则发出警报。

2.根据权利要求1所述的控制器，其中所述控制器被配置为接收与在所述给定位置的预定阈值范围内已经发生的事故有关的数据。

3.根据权利要求2所述的控制器，其中所述控制器被配置为：如果所述控制器确定在所述预定阈值范围内尚未发生事故，则发出所述警报。

4.根据前述权利要求中任一项所述的控制器，其中所述第一性能参数和所述第二性能参数中的至少一个或两个包括以下中的至少一个：制动踏板压力，速度，发动机转速，方向盘转角，加速器踏板输入的变化率，加速器踏板位置的变化率，方向盘转角的变化率，车辆的挡位，车辆的时间和/或地理空间运动，加速度计数据，驾驶员控制，车辆功能状态，车辆运行状态。

5.根据前述权利要求中任一项所述的控制器，其中，为了确定所述第一车辆的所述驾驶行为和所述第二车辆的所述驾驶行为在所述第一预定阈值范围内是否相同或相似，所述控制器被配置为计算所述第一性能参数和所述第二性能参数之间的差的量度，并且如果所述差的量度为零或小于预定阈值，则确定所述第一驾驶行为和所述第二驾驶行为在所述第一预定阈值范围内相同或相似。

6.根据前述权利要求中任一项所述的控制器，其中，为了确定所述第一车辆的所述驾驶行为和所述第二车辆的所述驾驶行为在所述预定阈值范围内是否相同或相似，所述控制器可以被配置为计算所述第一性能参数和预定阈值之间的差的量度，并且计算所述第二性能参数和预定阈值之间的差的量度，并且基于每个差的量度确定所述第一驾驶行为和所述第二驾驶行为在所述预定阈值范围内相同或相似。

7.根据前述权利要求中任一项所述的控制器，其中与所述给定位置处的所述交通流有关的所述数据包括所述给定位置的虚拟表示，所述虚拟表示包括多个虚拟交通路径，每个虚拟交通路径表示经过所述给定位置的车辆的历史运动。

8.根据权利要求7所述的控制器，其中所述控制器被配置为对所述多个虚拟交通流路径的至少一部分进行平均以将所述虚拟交通流路径的平均值确定为经过所述给定位置的正常交通流。

9.根据前述权利要求中任一项所述的控制器，其中与所述给定位置处的地理有关的所述数据包括描述在所述给定位置的预定距离内的障碍物的数据。

10.根据前述权利要求中任一项所述的控制器，其中所述控制器被配置为向以下中的至少一个发出警报：

在所述给定位置的预定阈值范围内的所有车辆；和

前往所述给定位置的所有车辆。

11.根据前述权利要求中任一项所述的控制器，其中所述控制器被配置为向第三车辆发出警报，并且其中所述警报包括机器可读指令，所述机器可读指令在由所述第三车辆执行时使所述第三车辆执行以下中的至少一个：

在自主控制下驶离所述给定位置；和

模仿所述第一车辆和所述第二车辆中的至少一个的所述驾驶行为。

12.根据前述权利要求中任一项所述的控制器，其中所述控制器被配置为向车辆路线导航系统发出警报，并且其中所述警报包括机器可读指令，所述机器可读指令在由所述路线导航系统执行时使所述路线导航系统重新计算到目标目的地的避开所述给定位置的路线。

13.一种车辆，包括根据前述权利要求中任一项所述的控制器。

14.根据权利要求13所述的车辆，其中所述车辆是所述第一车辆和/或所述第二车辆。

15.一种方法，包括：

接收与第一车辆在给定位置处的第一性能参数有关的数据以确定所述第一车辆的驾驶行为；

接收与第二车辆在所述给定位置处的第二性能参数有关的数据以确定所述第二车辆的驾驶行为；

接收与以下中的至少一个有关的数据：

所述给定位置处的交通流；和

所述给定位置处的地理；

确定所述第一车辆的所述驾驶行为和所述第二车辆的所述驾驶行为在第一预定阈值范围内是否相同或相似；和

确定以下中的至少一个：

所述给定位置处的所述交通流是否偏离正常交通流；和

所述给定位置处的所述地理是否增加事故风险，以及

如果确定所述第一车辆的所述驾驶行为和所述第二车辆的所述驾驶行为在第一预定阈值范围内相同或相似，并且如果确定以下中的至少一个：

所述给定位置处的所述交通流偏离正常交通流；和

所述给定位置处的所述地理增加事故风险，则发出警报。

16.根据权利要求15所述的方法，还包括：

接收与在所述给定位置的预定阈值范围内已经发生的事故有关的数据。

17.根据权利要求15或16所述的方法，其中确定所述第一车辆的所述驾驶行为和所述第二车辆的所述驾驶行为在所述预定阈值范围内是否相同或相似，包括计算所述第一性能参数与所述第二性能参数之间的差的量度，并且确定所述第一驾驶行为和所述第二驾驶行为在所述第一预定阈值范围内相同或相似，包括确定所述差的量度为零或小于预定阈值。

18.根据权利要求15或16所述的方法，其中确定所述第一车辆的所述驾驶行为和所述第二车辆的所述驾驶行为在所述预定阈值范围内是否相同或相似，包括计算所述第一性能参数与预定阈值之间的差的量度，并且计算所述第二性能参数和预定阈值之间的差的量度，并且其中基于每个差的量度来确定所述第一驾驶行为和所述第二驾驶行为在所述第一预定阈值范围内是否相同或相似。

19.根据权利要求15至18中任一项所述的方法，还包括：

确定描述交通流的接收到的数据与正常交通流之间的差的量度，并且其中确定所述交通流偏离所述正常交通流包括确定所述差的量度高于预定阈值。

20.根据权利要求15-19中任一项所述的方法，还包括：

对多个虚拟交通流路径的至少一部分进行平均以将所述虚拟交通流路径的平均值确定为经过所述给定位置的正常交通流。

21.根据权利要求15-20中任一项所述的方法，还包括：

如果在所述给定位置的预定距离内存在障碍物，则确定所述给定位置处的所述地理增加事故风险。

22.根据权利要求15至21中任一项所述的方法，其中发出所述警报包括向以下中的至少一个发出所述警报：

在所述给定位置的预定阈值范围内的所有车辆；和

前往所述给定位置的所有车辆。

23.根据权利要求15至22中任一项所述的方法，其中发出所述警报包括向第三车辆发出警报，并且其中所述警报包括机器可读指令，所述机器可读指令在由所述第三车辆(例如，其控制器和/或处理器)执行时使第三车辆执行以下中的至少一个：

在自主控制下驶离所述给定位置；和

模仿所述第一车辆和所述第二车辆中的至少一个的所述驾驶行为。

24.根据权利要求15至23中任一项所述的方法，其中发出所述警报包括向车辆路线导航系统发出所述警报，并且其中所述警报包括机器可读指令，所述机器可读指令在由所述路线导航系统执行时使所述路线导航系统重新计算到目标目的地的避开所述给定位置的路线。

25.一种非暂时性机器可读介质，包括指令，所述指令在由处理器执行时使所述处理器执行根据权利要求15至24中任一项所述的方法。

Images