CN112598931A - 基于云计算的车辆预警方法及车辆预警装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于云计算的车辆预警方法及车辆预警装置，基于云计算的车辆预警方法包括上报当前本车的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度；监测后续第一辆车的车辆速度、经纬度信息、行驶方向角度、车辆型号和距离本车的距离信息；确认后续第一辆车和本车是否在同车道中；根据监测获取的后续同车道的第一辆车的车速信息、距离本车的距离信息和车辆型号，判断该车的刹车距离是否超过安全等级上限；当后续车辆的刹车距离超过后续车辆距离本车的位置距离，向本车发出预警，告知后续风险车辆的车速、距离以及危险车辆车道，并上传风险目标车辆的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度。根据本发明的基于云计算的车辆预警方法具有较高的安全性。

Description

基于云计算的车辆预警方法及车辆预警装置

技术领域

本发明涉及交通安全技术领域，尤其是涉及一种基于云计算的车辆预警方法及基于云计算的车辆预警装置。

背景技术

相关技术中，在驻车等红绿灯时，车行缓慢时，或者即将拐弯或变道时，如遇到后续车辆非正常驾驶，车辆的尾部安全受危害，严重时生命安全得不到保证。

如今汽车安全防护相关技术中，大部分考虑了避免碰撞前车，以及可能发生危害时车辆做的安全准备。较少的方案考虑预警被间隔车辆追尾和车辆可能驶入非安全区域的预警，没有提前预知司机，真正危险来临时，往往因操作时间太少司机和乘客得不到安全的保证。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种基于云计算的车辆预警方法，所述车辆预警方法可以解决被追尾风险预警，从而可以为司机进行安全操控争取时间，具有较高的安全性。

本发明的另一个目的在于提出一种基于云计算的车辆预警装置。

根据本发明第一方面实施例的基于云计算的车辆预警方法，包括：步骤S10：获取并上报当前本车的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度；监测后续第一辆车的车辆速度、经纬度信息、行驶方向角度、车辆型号和距离本车的距离信息；步骤S20：根据监测获取的经纬度信息，行驶方向角度比对，确认后续第一辆车和本车是否在同车道中；步骤S30：根据监测获取的后续同车道的第一辆车的车速信息、距离本车的距离信息和车辆型号，判断该车的刹车距离是否超过安全等级上限，所述刹车距离S满足公式：S＝(mV^2)/2F，F<μmg，m为通过车型识别获取的车辆质量信息数据；步骤S40：当后续车辆的刹车距离超过后续车辆距离本车的位置距离，即为超过安全等级上限时，向本车发出预警，告知后续风险车辆的车速、距离以及危险车辆车道，并上传风险目标车辆的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度。

根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警方法，通过在后续车辆的刹车距离超过后续车辆距离本车的位置距离时，向本车发出预警，告知后续风险车辆的车速、距离以及危险车辆车道，并上传风险目标车辆的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度。由此，可以解决被追尾风险预警，从而可以为司机进行安全操控争取时间，具有较高的安全性。

另外，根据本发明上述实施例的基于云计算的车辆预警方法还具有如下附加的技术特征：

根据本发明的一些实施例，基于云计算的车辆预警方法还包括：步骤S50：当出现风险车辆信息时，查询风险目标车辆行驶前置方向的车辆，是否有暴露在非安全距离内的车辆，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。

根据本发明的一些实施例，基于云计算的车辆预警方法还包括：步骤S60：当出现风险车辆信息时，查询风险目标车辆行驶前置方向，是否有车辆即将变道或转弯即将进入非安全距离内的车辆，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。

根据本发明的一些实施例，基于云计算的车辆预警方法还包括：步骤S70：监测旁车道的行驶速度、车型信息以及行驶角度信息并上传，筛选是否有车辆即将变道或转弯进入非安全距离内，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。

进一步地，基于云计算的车辆预警方法还包括：步骤S80：当风险车辆的刹车距离小于和当前车辆的位置信息时，预警停止，告知用户该危险车辆已解除风险；其中，车辆收到的预警信息包括：危险车辆距离位置信息、距离本车位置距离、危险车辆车道以及危险车辆车速中的至少一种。

根据本发明第二方面实施例的基于云计算的车辆预警装置，包括：监测模块，所述监测模块用于上报当前本车的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度，监测后续第一辆车的车辆速度、经纬度信息、行驶方向角度、车辆型号和距离本车的距离信息；确认模块，所述确认模块用于根据监测获取的经纬度信息，行驶方向角度比对，确认后续第一辆车和本车是否在同车道中；计算模块，所述计算模块用于根据监测获取的后续同车道的第一辆车的车速信息、距离本车的距离信息和车辆型号，判断该车的刹车距离是否超过安全等级上限，所述刹车距离S满足公式：S＝(mV^2)/2F，F<μmg，m为通过车型识别获取的车辆质量信息数据；预警模块，所述预警模块用于当后续车辆的刹车距离超过后续车辆距离本车的位置距离，即为超过安全等级上限时，向本车发出预警，告知后续风险车辆的车速、距离以及危险车辆车道，并上传风险目标车辆的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度。

另外，根据本发明上述实施例的基于云计算的车辆预警装置还具有如下附加的技术特征：

根据本发明的一些实施例，还包括：第一查询模块，所述第一查询模块用于当出现风险车辆信息时，查询风险目标车辆行驶前置方向的车辆，是否有暴露在非安全距离内的车辆，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。

根据本发明的一些实施例，还包括：第二查询模块，所述第二查询模块用于当出现风险车辆信息时，查询风险目标车辆行驶前置方向，是否有车辆即将变道或转弯即将进入非安全距离内的车辆，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。

根据本发明的一些实施例，还包括：辅助监测模块，所述辅助监测模块用于监测旁车道的行驶速度、车型信息以及行驶角度信息并上传，筛选是否有车辆即将变道或转弯进入非安全距离内，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。

根据本发明的一些实施例，所述监测模块包括：激光雷达单元，所述激光雷达单元用于监测风险车辆的车速，风险车辆距离监测车辆的相对距离以及风险车辆的行驶角度；摄像头单元，所述摄像头单元用于监测风险车辆的车型信息，并用于计算风险车辆的重量参数；TSP单元，所述TSP单元用于上报监测车辆的经纬度信息、车辆速度、车型信息和行驶角度；所述TSP装置用于上报风险车辆的经纬度信息、车辆速度、车型信息和行驶角度。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是根据本发明一种实施例的基于云计算的车辆预警方法的一个流程图；

图2是根据本发明另一种实施例的基于云计算的车辆预警方法的一个流程图；

图3是根据本发明再一种实施例的基于云计算的车辆预警方法的一个流程图；

图4是根据本发明又一种实施例的基于云计算的车辆预警方法的一个流程图；

图5是根据本发明还一种实施例的基于云计算的车辆预警方法的一个流程图；

图6是根据本发明一种具体实施例的基于云计算的车辆预警方法的一个流程图，该实施例中监测后车是否为风险车辆；

图7根据本发明另一种具体实施例的基于云计算的车辆预警方法的一个流程图，该实施例中监测旁车是否为风险车辆；

图8是图6中根据本发明一种具体实施例的基于云计算的车辆预警方法中监测风险车辆及预警说明图；

图9是根据本发明具体实施例的基于云计算的车辆预警方法中预判是否驶入非安全区域说明图；

图10是根据本发明一种实施例的基于云计算的车辆预警装置的一个方框示意图；

图11是根据本发明另一种实施例的基于云计算的车辆预警装置的一个方框示意图；

图12是根据本发明再一种实施例的基于云计算的车辆预警装置的一个方框示意图；

图13是根据本发明又一种实施例的基于云计算的车辆预警装置的一个方框示意图；

图14是图10中根据本发明一种实施例的基于云计算的车辆预警装置中监测模块的一个方框示意图。

附图标记：

基于云计算的车辆预警装置1000，

监测模块100，激光雷达单元110，摄像头单元120，TSP单元130，

确认模块200，计算模块300，预警模块400，第一查询模块500，第二查询模块600，辅助监测模块700。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警方法。所述基于云计算的车辆预警方法可以解决被追尾风险预警，从而可以为司机进行安全操控争取时间，具有较高的安全性。

具体而言，参照图1，根据本发明第一方面实施例的基于云计算的车辆预警方法，包括：步骤S10：获取并上报当前本车的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度；监测后续第一辆车的车辆速度、经纬度信息、行驶方向角度、车辆型号和距离本车的距离信息。步骤S20：根据监测获取的经纬度信息，行驶方向角度比对，确认后续第一辆车和本车是否在同车道中。步骤S30：根据监测获取的后续同车道的第一辆车的车速信息、距离本车的距离信息和车辆型号，判断该车的刹车距离是否超过安全等级上限，所述刹车距离S满足公式：S＝(mV^2)/2F，F<μmg，m为通过车型识别获取的车辆质量信息数据。步骤S40：当后续车辆的刹车距离超过后续车辆距离本车的位置距离，即为超过安全等级上限时，向本车发出预警，告知后续风险车辆的车速、距离以及危险车辆车道，并上传风险目标车辆的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度。

根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警方法，通过在后续车辆的刹车距离超过后续车辆距离本车的位置距离时，向本车发出预警，告知后续风险车辆的车速、距离以及危险车辆车道，并上传风险目标车辆的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度。由此，可以解决被追尾风险预警，从而可以为司机进行安全操控争取时间，具有较高的安全性。

根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警方法，通过云计算方法提前预警即将来临的风险，解决了目前只靠司机的眼睛，无法观测到当前路段所有可能的风险性，提前预警，增加了司机的操作时间，具有很高的安全性。

参照图2，根据本发明的一些实施例，基于云计算的车辆预警方法还包括：步骤S50：当出现风险车辆信息时，查询风险目标车辆行驶前置方向的车辆，是否有暴露在非安全距离内的车辆，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。由此，根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警方法，不仅可以预警被追尾风险，还可以预警间隔车辆产生的追尾危害，从而有利于进一步提高行车的安全性。

参照图3，根据本发明的一些实施例，基于云计算的车辆预警方法还包括：步骤S60：当出现风险车辆信息时，查询风险目标车辆行驶前置方向，是否有车辆即将变道或转弯即将进入非安全距离内的车辆，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。由此，根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警方法，不仅可以预警被追尾风险和间隔车辆产生的追尾危害，还可以预判车辆是否因变道拐弯驶入非安全区域并进行预警，有利于更有利于提高行车的安全性。

参照图4，根据本发明的一些实施例，基于云计算的车辆预警方法还包括：步骤S70：监测旁车道的行驶速度、车型信息以及行驶角度信息并上传，筛选是否有车辆即将变道或转弯进入非安全距离内，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。由此，监测旁车道的行驶信息并进行预警，有利于提高预警的全面性，从而可以更好地保证行车的安全性。

进一步地，参照图5，基于云计算的车辆预警方法还包括：步骤S80：当风险车辆的刹车距离小于和当前车辆的位置信息时，预警停止，告知用户该危险车辆已解除风险。其中，车辆收到的预警信息包括：危险车辆距离位置信息、距离本车位置距离、危险车辆车道以及危险车辆车速中的至少一种。

根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警方法，可以解决被追尾风险预警、间隔车辆被追尾风险预警和即将驶入非安全车道预警，从而可以为司机进行安全操控争取时间，具有较高的安全性。

下面结合图6至图9描述根据本发明的基于云计算的车辆预警方法的具体实施例。其中，图6的步骤对应的图8的说明图，该图说明了一种风险车辆追尾预警的流程图，基于云计算的车辆预警方法可以包括如下几个步骤：每辆车均监测后续第一辆车的安全信息，所述安全信息可以包括：经纬度信息、行驶速度信息，行驶角度信息和车型信息。通过获取的经纬度信息来计算后车的行驶方向角度，来确认和当前车辆是否在同一车道中。通过获取的车型信息来确定该车的重量数据，用于计算后车的刹车距离。当后车刹车距离大于和监测车辆的间距时，意味着后车当即踩刹车都会撞上监测车辆，及时向监测车辆发出预警并锁定风险车辆。

在风险车辆刹车距离内找寻有无其他车辆，如有向该车辆发出预警。结合车辆导航或者变道信息，预判是否有车辆驶入风险车辆刹车距离范围内，如有向该车辆发出预警。参考图7和图9，由于车辆在行驶过程中，可能存在无车和风险车辆在同一车道中，无法监测出风险车辆，出现十字路口其他车辆变道拐弯的风险无法预知的情况，采用旁车道监测作为辅助监测。

其中，所述辅助监测可以监测旁车的车速，车辆型号，车辆行驶角度，经纬度信息。通过经纬度信息和车辆行驶角度，确认该车在哪一个车道上，通过识别车辆型号获取车重信息，通过车速和车重计算该车的刹车距离，通过经纬度信息判断刹车距离是否覆盖前方十字路口，如有覆盖，上传该车的安全信息，并同时搜索是否有即将驶入非安全区域的车辆，如有向该车发出预警。

根据本发明实施的基于云计算的车辆预警方法，可以实现防被追尾和间隔车辆防被追尾和拐弯预判追尾预警，具体而言，基于云计算的车辆预警方法可以包括：获取当前本车的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度。监测后续同车道第一辆车的车辆速度、经纬度信息、行驶方向角度、车辆型号和距离本车的距离信息。上报当前本车的经纬度信息，车辆速度和行驶方向角度信息。根据监测获取的经纬度信息，行驶方向角度来比对，确认后续第一辆车和本车是否在同车道中。根据监测获取的后续同车道的第一辆车的车速信息和距离本车的距离信息，车辆型号，判断出该车的刹车距离是否超过安全等级上限。刹车距离计算公式：S＝(mV^2)/2F，F<μmg，质量通过车型识别获取车辆质量信息数据。

在本发明的一些实施例中，当后续车辆的刹车距离超过后续车辆距离本车的位置距离，即为超过安全等级上限时，向本车发出预警，告知后续风险车辆的车速，距离，危险车辆车道。并上传风险目标车辆的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度。

在本发明的一些实施例中，当出现风险车辆信息时，查询风险目标车辆行驶前置方向的车辆，是否有暴露在非安全距离内的车辆，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。

在本发明的一些实施例中，当出现风险车辆信息时，查询风险目标车辆行驶前置方向，是否有车辆即将变道或转弯即将进入非安全距离内的车辆，向该车辆发送预警信息。

根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警方法，可以监测风险车辆，并对风险车辆前置非安全区域内的车辆进行预警；并能预警即将拐弯变道的车辆是否会驶入非安全区域进行预警。

在本发明的一些实施例中，基于云计算的车辆预警方法还包括辅助监测，所述辅助监测用于监测旁车道的行驶速度和车型信息和行驶角度信息并上传信息，筛选是否有车辆即将变道或转弯进入非安全距离内，向该车辆发送预警信息。

根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警方法，路面行驶中车辆监测，锁定风险车辆，通过云计算确认风险车辆前置非安全区域的车辆或者即将驶入非安全区域的车辆进行预警。

根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警方法，车辆收到的预警信息包括：危险车辆距离位置信息，距离本车位置距离，危险车辆车道，危险车辆车速。当风险车辆刹车距离小于和当前车辆的位置信息时，预警停止，告知用户该危险车辆已解除风险。

根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警方法，依靠前置车辆发现风险车辆信息，风险车辆锁定后检索周边的非安全范围内的车辆并对之预警，并且可以通过导航路线预判是否会驶入风险车辆非安全范围内，这样有利于扩大预警的范围和准确性，从而能够减少追尾避开严重危害性车祸。

参照图10，根据本发明第二方面实施例的基于云计算的车辆预警装置1000，包括：监测模块100、确认模块200、计算模块300以及预警模块400。

具体而言，所述监测模块100用于上报当前本车的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度，监测后续第一辆车的车辆速度、经纬度信息、行驶方向角度、车辆型号和距离本车的距离信息。所述确认模块200用于根据监测获取的经纬度信息，行驶方向角度比对，确认后续第一辆车和本车是否在同车道中。所述计算模块300用于根据监测获取的后续同车道的第一辆车的车速信息、距离本车的距离信息和车辆型号，判断该车的刹车距离是否超过安全等级上限，所述刹车距离S满足公式：S＝(mV^2)/2F，F<μmg，m为通过车型识别获取的车辆质量信息数据。所述预警模块400用于当后续车辆的刹车距离超过后续车辆距离本车的位置距离，即为超过安全等级上限时，向本车发出预警，告知后续风险车辆的车速、距离以及危险车辆车道，并上传风险目标车辆的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度。

根据本发明第二方面实施例的基于云计算的车辆预警装置1000，通过在后续车辆的刹车距离超过后续车辆距离本车的位置距离时，向本车发出预警，告知后续风险车辆的车速、距离以及危险车辆车道，并上传风险目标车辆的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度。由此，可以解决被追尾风险预警，从而可以为司机进行安全操控争取时间，具有较高的安全性。

参照图11，根据本发明的一些实施例，基于云计算的车辆预警装置1000还包括：第一查询模块，所述第一查询模块用于当出现风险车辆信息时，查询风险目标车辆行驶前置方向的车辆，是否有暴露在非安全距离内的车辆，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。由此，根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警装置1000，不仅可以预警被追尾风险，还可以预警间隔车辆产生的追尾危害，从而有利于进一步提高行车的安全性。

参照图12，根据本发明的一些实施例，基于云计算的车辆预警装置1000还包括：第二查询模块，所述第二查询模块用于当出现风险车辆信息时，查询风险目标车辆行驶前置方向，是否有车辆即将变道或转弯即将进入非安全距离内的车辆，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。由此，根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警装置1000，不仅可以预警被追尾风险和间隔车辆产生的追尾危害，还可以预判车辆是否因变道拐弯驶入非安全区域并进行预警，有利于更有利于提高行车的安全性。

参照图13，根据本发明的一些实施例，基于云计算的车辆预警装置1000还包括：辅助监测模块700，所述辅助监测模块700用于监测旁车道的行驶速度、车型信息以及行驶角度信息并上传，筛选是否有车辆即将变道或转弯进入非安全距离内，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。由此，通过所述辅助监测模块700可以监测旁车道的行驶信息并进行预警，有利于提高预警的全面性，从而可以更好地保证行车的安全性。

参照图14，根据本发明的一些实施例，所述监测模块200包括：激光雷达单元210、摄像头单元220以及TSP单元230。

具体而言，所述激光雷达单元210用于监测风险车辆的车速，风险车辆距离监测车辆的相对距离以及风险车辆的行驶角度。所述摄像头单元220用于监测风险车辆的车型信息，并用于计算风险车辆的重量参数。所述TSP单元230用于上报监测车辆的经纬度信息、车辆速度、车型信息和行驶角度；所述TSP装置用于上报风险车辆的经纬度信息、车辆速度、车型信息和行驶角度。

根据本发明第二方面实施例的基于云计算的车辆预警装置1000，当监测到风险车辆时，可以对风险车辆非安全距离内的车辆进行预警，以及即将导航进入非安全距离内的车辆进行预警，安全系数极高，避免了重大危害。

根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警装置1000，依靠前置车辆发现风险车辆信息，风险车辆锁定后检索周边的非安全范围内的车辆并对之预警，并且可以通过导航路线预判是否会驶入风险车辆非安全范围内，这样有利于扩大预警的范围和准确性，从而能够减少追尾避开严重危害性车祸。

根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警装置1000，通过云计算方法提前预警即将来临的风险，解决了目前只靠司机的眼睛，无法观测到当前路段所有可能的风险性，提前预警，增加了司机的操作时间，具有很高的安全性。

根据本发明实施例的基于云计算的车辆预警方法及基于云计算的车辆预警装置1000的其他构成以及操作对于本领域普通技术人员而言都是已知的，这里不再详细描述。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，“第一特征”、“第二特征”可以包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上。在本发明的描述中，第一特征在第二特征“之上”或“之下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。在本发明的描述中，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种基于云计算的车辆预警方法，其特征在于，包括：

步骤S10：获取并上报当前本车的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度；监测后续第一辆车的车辆速度、经纬度信息、行驶方向角度、车辆型号和距离本车的距离信息；

步骤S20：根据监测获取的经纬度信息，行驶方向角度比对，确认后续第一辆车和本车是否在同车道中；

步骤S30：根据监测获取的后续同车道的第一辆车的车速信息、距离本车的距离信息和车辆型号，判断该车的刹车距离是否超过安全等级上限，所述刹车距离S满足公式：S＝(mV^2)/2F，F<μmg，m为通过车型识别获取的车辆质量信息数据；

步骤S40：当后续车辆的刹车距离超过后续车辆距离本车的位置距离，即为超过安全等级上限时，向本车发出预警，告知后续风险车辆的车速、距离以及危险车辆车道，并上传风险目标车辆的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度。

2.根据权利要求1所述的基于云计算的车辆预警方法，其特征在于，还包括：

步骤S50：当出现风险车辆信息时，查询风险目标车辆行驶前置方向的车辆，是否有暴露在非安全距离内的车辆，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。

3.根据权利要求1所述的基于云计算的车辆预警方法，其特征在于，还包括：

步骤S60：当出现风险车辆信息时，查询风险目标车辆行驶前置方向，是否有车辆即将变道或转弯即将进入非安全距离内的车辆，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的基于云计算的车辆预警方法，其特征在于，还包括：

步骤S70：监测旁车道的行驶速度、车型信息以及行驶角度信息并上传，筛选是否有车辆即将变道或转弯进入非安全距离内，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。

5.根据权利要求4所述的基于云计算的车辆预警方法，其特征在于，还包括：

步骤S80：当风险车辆的刹车距离小于和当前车辆的位置信息时，预警停止，告知用户该危险车辆已解除风险；

其中，车辆收到的预警信息包括：危险车辆距离位置信息、距离本车位置距离、危险车辆车道以及危险车辆车速中的至少一种。

6.一种基于云计算的车辆预警装置，其特征在于，包括：

监测模块，所述监测模块用于上报当前本车的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度，监测后续第一辆车的车辆速度、经纬度信息、行驶方向角度、车辆型号和距离本车的距离信息；

确认模块，所述确认模块用于根据监测获取的经纬度信息，行驶方向角度比对，确认后续第一辆车和本车是否在同车道中；

计算模块，所述计算模块用于根据监测获取的后续同车道的第一辆车的车速信息、距离本车的距离信息和车辆型号，判断该车的刹车距离是否超过安全等级上限，所述刹车距离S满足公式：S＝(mV^2)/2F，F<μmg，m为通过车型识别获取的车辆质量信息数据；

预警模块，所述预警模块用于当后续车辆的刹车距离超过后续车辆距离本车的位置距离，即为超过安全等级上限时，向本车发出预警，告知后续风险车辆的车速、距离以及危险车辆车道，并上传风险目标车辆的经纬度信息、车辆速度和行驶方向角度。

7.根据权利要求6所述的基于云计算的车辆预警装置，其特征在于，还包括：

第一查询模块，所述第一查询模块用于当出现风险车辆信息时，查询风险目标车辆行驶前置方向的车辆，是否有暴露在非安全距离内的车辆，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。

8.根据权利要求6所述的基于云计算的车辆预警装置，其特征在于，还包括：

第二查询模块，所述第二查询模块用于当出现风险车辆信息时，查询风险目标车辆行驶前置方向，是否有车辆即将变道或转弯即将进入非安全距离内的车辆，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。

9.根据权利要求6-8中任一项所述的基于云计算的车辆预警装置，其特征在于，还包括：

辅助监测模块，所述辅助监测模块用于监测旁车道的行驶速度、车型信息以及行驶角度信息并上传，筛选是否有车辆即将变道或转弯进入非安全距离内，如有该车辆，向该车辆发送预警信息。

10.根据权利要求9所述的基于云计算的车辆预警装置，其特征在于，其特征在于，所述监测模块包括：

激光雷达单元，所述激光雷达单元用于监测风险车辆的车速，风险车辆距离监测车辆的相对距离以及风险车辆的行驶角度；

摄像头单元，所述摄像头单元用于监测风险车辆的车型信息，并用于计算风险车辆的重量参数；

TSP单元，所述TSP单元用于上报监测车辆的经纬度信息、车辆速度、车型信息和行驶角度；所述TSP装置用于上报风险车辆的经纬度信息、车辆速度、车型信息和行驶角度。

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