CN113034954A - 一种车辆预警方法和系统 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供一种车辆预警方法和系统。所述方法包括：识别自动驾驶车辆在预设区域内的障碍物；确定所述障碍物与所述自动驾驶车辆的前后距离和左右距离；基于所述障碍物与所述自动驾驶车辆的所述前后距离和左右距离，确定所述障碍物的风险等级；根据所述障碍物的所述风险等级，控制所述自动驾驶车辆执行相应的预警操作。

Description

一种车辆预警方法和系统

技术领域

本说明书涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种车辆预警方法和系统。

背景技术

自动驾驶车辆是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。自动驾驶车辆在行进过程中或行程即将结束时，可能会受到周围环境中其他交通参与者的影响，导致碰撞等交通事故的发生，造成安全隐患。

因此，希望提供一种自动驾驶车辆的车辆预警方法和系统。

发明内容

本说明书一个方面提供一种车辆预警方法。所述方法包括：识别自动驾驶车辆在预设区域内的障碍物；确定所述障碍物与所述自动驾驶车辆的前后距离和左右距离；基于所述障碍物与所述自动驾驶车辆的所述前后距离和左右距离，确定所述障碍物的风险等级；根据所述障碍物的所述风险等级，控制所述自动驾驶车辆执行相应的预警操作。

在一些实施例中，所述基于所述障碍物与所述自动驾驶车辆的所述前后距离和左右距离，确定所述障碍物的风险等级，包括：响应于所述障碍物与所述自动驾驶车辆的所述前后距离以及所述左右距离满足第一预设条件，确定所述障碍物为第一风险级别；响应于所述障碍物与所述自动驾驶车辆的所述前后距离以及所述左右距离满足第二预设条件，确定所述障碍物为第二风险级别；响应于所述障碍物与所述自动驾驶车辆的所述前后距离以及所述左右距离满足第三预设条件，确定所述障碍物为第三风险级别；所述第一风险级别所对应的风险大于所述第二风险级别所对应的风险，所述第二风险级别所对应的风险大于所述第三风险级别所对应的风险。

在一些实施例中，所述风险等级所对应的风险包括所述障碍物在所述自动驾驶车辆停车时对用户下车形成的风险。

在一些实施例中，所述根据所述障碍物的所述风险等级，控制所述自动驾驶车辆执行相应的预警操作，包括：获取所述障碍物的行进速度；当所述障碍物的风险等级为所述第一风险级别，且所述障碍物的行进速度大于第一速度阈值时，控制所述自动驾驶车辆执行第一预警操作；当所述障碍物的风险等级为所述第一风险级别，且所述障碍物的行进速度小于所述第一速度阈值且大于第二速度阈值时，控制所述自动驾驶车辆执行第二预警操作；当所述障碍物的风险等级为所述第一风险级别，且所述障碍物的行进速度小于所述第二速度阈值时，控制所述自动驾驶车辆执行第三预警操作。

在一些实施例中，所述方法还包括：当所述障碍物的风险等级为所述第二风险级别，且所述障碍物的行进速度大于所述第一速度阈值时，控制所述自动驾驶车辆执行第四预警操作；当所述障碍物的风险等级为所述第二风险级别，所述障碍物的行进速度小于所述第一速度阈值且大于所述第二速度阈值时，控制所述自动驾驶车辆执行第五预警操作；当所述障碍物的风险等级为所述第二风险级别，且所述障碍物的行进速度小于所述第二速度阈值时，控制所述自动驾驶车辆执行第六预警操作。

在一些实施例中，所述方法还包括：当所述障碍物的风险等级为所述第三风险级别时，控制所述自动驾驶车辆执行第七预警操作。

在一些实施例中，所述根据所述障碍物的所述风险等级，控制所述自动驾驶车辆执行相应的预警操作，包括：确定障碍物的类型；根据所述障碍物的类型以及所述风险等级，控制所述自动驾驶车辆执行相应的预警操作。

本说明书另一个方面提供一种车辆预警系统。所述系统包括：识别模块，用于识别自动驾驶车辆在预设区域内的障碍物；第一确定模块，用于确定所述障碍物与所述自动驾驶车辆的前后距离和左右距离；第二确定模块，用于基于所述障碍物与所述自动驾驶车辆的所述前后距离和左右距离，确定所述障碍物的风险等级；控制模块，用于根据所述障碍物的所述风险等级，控制所述自动驾驶车辆执行相应的预警操作。

本说明书另一个方面提供一种车辆预警装置，所述装置包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储指令，其特征在于，所述处理器用于执行所述指令，以实现如前所述的车辆预警方法对应的操作。

本说明书另一个方面提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如前所述的车辆预警方法。

附图说明

本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本说明书一些实施例所示的车辆预警系统的应用场景示意图；

图2是根据本说明书一些实施例所示的车辆预警系统的示例性模块图；

图3是根据本说明书一些实施例所示的车辆预警方法的示例性流程图；

图4是根据本说明书另一些实施例所示的车辆预警方法的示例性流程图；

图5是根据本说明书另一些实施例所示的车辆预警方法的示例性流程图；以及

图6是根据本说明书一些实施例所示的车辆预警方法的示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

虽然本说明书对根据本说明书的实施例的系统中的某些模块或单元做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块或单元可以被使用并运行在客户端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

在一些实施例中，自动驾驶车辆在行进过程中或行程即将结束时，可能受到周边其他交通参与者的影响，导致追尾、碰撞等交通事故的发生，影响自动驾驶安全度和信赖度。例如，自动驾驶车辆抵达目的地并停车后，若用户打开车门时其他障碍物(例如、车辆、行人等)经过该自动驾驶车辆的周围，则可能会导致车门或下车的用户与其他障碍物发生碰撞。本说明书实施例提供一种车辆预警方法，可以识别自动驾驶车辆在预设区域内的障碍物，并基于预设区域内障碍物与自动驾驶车辆的前后距离和左右距离确定障碍物的风险等级，根据该风险等级控制自动驾驶车辆执行不同类型的预警操作，从而可以提高自动驾驶车辆的自动驾驶安全度，以及用户对自动驾驶的信赖度。

本申请中的行人位置和/或轨迹可以通过嵌入在用户终端设备中的定位技术来获取，车辆的位置和/或轨迹可以通过嵌入在车辆中的定位技术来获取。在一些实施例中，可以通过定位技术实时跟踪获取行人位置和/或车辆的位置。本申请中使用的定位技术可以包括全球定位系统(GPS)、全球卫星导航系统(GLONASS)、北斗导航系统(COMPASS)、伽利略定位系统(GLONASS)、准天顶卫星系统(QZSS)、基站定位技术、无线保真(Wi-Fi)定位技术等中的一种，或其任意组合。以上定位技术中的一个或多个可以在本申请中交换使用。

图1是根据本说明书一些实施例所示的车辆预警系统的应用场景示意图。

如图1所示，在一些实施例中，场景100可以包括服务器110、网络120、终端设备130、存储设备140和自动驾驶车辆150。在一些实施例中，服务器110可以通过安装在自动驾驶车辆150上的摄像装置和/或传感器等设备识别自动驾驶车辆150在预设区域内的障碍物，并计算障碍物与自动驾驶车辆150的前后距离和左右距离；服务器110可以在基于障碍物与自动驾驶车辆150的前后距离和左右距离确定障碍物的风险等级后，通过网络120控制自动驾驶车辆150和/或终端设备130执行相应的预警操作。

服务器110可以处理从场景100的至少一个组件(例如，终端设备130、存储设备140和自动驾驶车辆150)或外部数据源(例如，云数据中心)获取的数据和/或信息。例如，服务器110可以通过网络120从交通数据中心获取自动驾驶车辆150所在道路的交通参与者信息，基于该交通参与者信息识别自动驾驶车辆150在预设区域内的障碍物。又例如，服务器110可以基于障碍物的风险等级，控制终端设备130或自动驾驶车辆150向用户展示相应的预警信息。

在一些实施例中，服务器110可以是本地的，也可以是远程的。例如，服务器110可以经由网络120访问存储在终端设备130、存储设备140和自动驾驶车辆150中的信息和/或数据。又例如，服务器110可以直接与终端设备130、存储设备140和自动驾驶车辆150连接以访问存储于其中的数据和/或信息。在一些实施例中，服务器110可以在云平台上实施。仅作为示例，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等，或其任意组合。

服务器110可以是一个服务器，还可以是服务器群组。所述服务器群组可以是集中式的，例如，数据中心。所述服务器群组也可以是分布式的，例如，分布式系统。

在一些实施例中，服务器110可以包括处理设备112。处理设备112可以处理与车辆预警相关的信息和/或数据，以执行本说明书中描述的一个或多个功能。例如，处理设备112可以从自动驾驶车辆150获取其在预设区域内的障碍物与该自动驾驶车辆的前后距离和左右距离，以确定障碍物的风险等级。在一些实施例中，处理设备112可包括至少一个处理单元(例如，单核处理引擎或多核处理引擎)。仅作为示例，处理设备112包括中央处理单元(CPU)、专用集成电路(ASIC)、专用应用指令集处理器(ASIP)、图形处理单元(GPU)、物理处理单元(PPU)、数字信号处理器(DSP)、现场可程序门阵列(FPGA)、可程序逻辑设备(PLD)、控制器、微控制器单元、精简指令集计算机(RISC)、微处理器等，或其任意组合。

在一些实施例中，处理设备112可以为终端设备的一部分。例如，处理设备112可以是终端设备130的一部分。在一些实施例中，处理设备112可以为自动驾驶车辆的一部分。例如，处理设备112可以集成在自动驾驶车辆150中，用于识别自动驾驶车辆150在预设区域内的障碍物，以及基于障碍物的风险等级控制自动驾驶车辆150执行相应的预警操作。

网络120可以提供信息交换的渠道。网络120可以是单一网络，也可以是多种网络组合的。仅作为示例，网络120可以包括缆线网络、有线网络、光纤网络、远程通信网络、内部网络、互联网、局域网络(LAN)、广域网路(WAN)、无线局域网络(WLAN)、城域网(MAN)、公共开关电话网络(PSTN)、蓝牙网络、紫蜂网络、近场通讯(NFC)网络、全球行动通讯系统(GSM)网络、码分多址(CDMA)网络、时分多址(TDMA)网络、通用分组无线服务(GPRS)网络、增强数据速率GSM演进(EDGE)网络、宽带码分多址接入(WCDMA)网络、高速下行分组接入(HSDPA)网络、长期演进(LTE)网络、用户数据报协议(UDP)网络、传输控制协议/互联网协议(TCP/IP)网络、短讯息服务(SMS)网络、无线应用协议(WAP)网络、超宽带(UWB)网络、红外线等，或其任意组合。在一些实施例中，网络120可以包括一个或多个网络接入点。例如，网络120可以包括有线或无线网络接入点，如基站和/或互联网交换点120-1、120-2、……，场景100的一个或多个部件可以通过接入点连接到网络120以交换数据和/或信息。

在一些实施例中，终端设备130可以用于向服务器110发起服务请求。例如，用户可以通过终端设备130向服务器110发起自动驾驶车辆的用车请求。在一些实施例中，终端设备130可以用于接收和/或展示服务器110发送的信息。例如，终端设备130可以将从服务器110接收的车辆预警信息展示在其显示界面上，以输出给用户。

在一些实施例中，终端设备130的所有者可以是用户本人或用户本人之外的其他人。例如，终端设备130的所有者A可以使用终端设备130发送针对用户B的服务请求，和/或从服务器110接收服务确认和/或信息或指令。在一些实施例中，终端设备130的所有者可以是自动驾驶车辆的使用者。

在一些实施例中，终端设备130可以包括各类具有信息接收和/或发送功能的设备。例如，终端设备130可以包括但不限于移动设备130-1、平板电脑130-2、笔记本电脑130-3等，或其任意组合。在一些实施例中，终端设备130可以是具有定位功能的设备，从而可以提供终端设备130和/或用户的位置信息。位置相关信息可包括位置、高度、速度、加速度、时间等。在一些实施例中，场景100也可以包括其他具有定位功能的设备(例如，卫星定位设备、GPS定位设备)，这些设备可以与场景100中的组件(例如，终端设备130、自动驾驶车辆150等)通信以确定其位置相关信息。

在一些实施例中，终端设备130可以包括可以与其他装置(例如，自动驾驶车辆150、服务器110等)进行短距离通信的装置。短距离通信技术指作用在距离在毫米级到千米级的，局部范围内的无线通信技术。例如，短距离通信技术可以包括基于华为Hilink协议、WiFi(IEEE 802.11协议)、Mesh、蓝牙、ZigBee、Thread、Z-Wave、NFC(近距离无线通讯技术，Near Field Communication)、UWB(无载波通信技术，Ultra Wideband)、LiFi(光保真技术，Light-Fidelity)等。在一些实施例中，终端设备130可以通过短距离通信装置与自动驾驶车辆150建立通信。

在一些实施例中，存储设备140可以存储处理设备112可以执行或使用以完成本说明书描述的示例性方法的数据和/或指令。在一些实施例中，存储设备140可以包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器、只读存储器(ROM)等，或其任意组合。示例性的大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态磁盘等。示例性可移动存储器可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、压缩盘、磁带等。示例性易失性读写存储器可以包括随机存取存储器(RAM)。示例性RAM可包括动态随机存取存储器(DRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDRSDRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、晶闸管随机存取存储器(T-RAM)、零电容随机存取存储器(Z-RAM)等。示例性只读存储器可以包括掩模型只读存储器(MROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(PEROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能磁盘只读存储器等。在一些实施例中，存储设备140可在云平台上实现。仅作为示例，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等，或其任意组合。

在一些实施例中，自动驾驶车辆150可以包括车辆终端。车辆终端可以与服务器110实现网络通信。例如，通过移动通信网络与服务器110进行信号连接，接收服务器110下发的各种控制指令、信息等，或向服务器110上传其自身状态信息，包括但不限于其在预设区域内的障碍物信息、电池剩余电量/油箱剩余油量、移动速度或定位信息等。在一些实施例中，车辆终端中可以集成短距离通信装置，车辆终端可以通过短距离通信装置与终端设备130实现短距离通信。在一些实施例中，车辆终端可以与自动驾驶车辆150上的各类传感器进行信号连接，还可以与车辆上的各执行部件具有信号连接。例如，车辆终端可以与自动驾驶车辆150上的速度传感器进行信号连接。再例如，车辆终端可以与车辆上的锁具、指示灯执行、变色玻璃等部件具有信号连接，控制锁具、指示灯、车窗玻璃等部件的变换、开启或关闭。在一些实施例中，车辆终端还可以用于控制车辆的显示设备，以实现音乐、视频、广播、语音等的播放，以及地图导航等功能。

在一些实施例中，自动驾驶车辆150可以包括输入装置和输出装置。示例性输入装置可以包括键盘、鼠标、触摸屏和麦克风等，或其任意组合。示例性输出装置可以包括显示设备、扬声器、打印机、投影仪等，或其任意组合。示例性显示设备可以包括液晶显示器(LCD)、基于发光二极管(LED)的显示器、平板显示器、曲面显示器、电视设备、阴极射线管(CRT)等，或其任意组合。在一些实施例中，自动驾驶车辆150可以包括一个或多个显示设备。例如，自动驾驶车辆150可以包括设置在车辆前排座位的显示设备，以及设置在车辆后排座位的显示设备。在一些实施例中，前排座位的显示设备可以用于向驾驶员或前排其他用户显示车辆轨迹、车辆预警等相关信息。在一些实施例中，后排座位的显示设备可以用于向乘客显示车辆轨迹、车辆预警等相关信息。

在一些实施例中，自动驾驶车辆150可以包括定位装置，用于提供自动驾驶车辆的位置相关信息(例如，GPS信号信息)。示例性地位置相关信息可包括位置、高度、速度、加速度、时间等。在一些实施例中，自动驾驶车辆150可以包括无线模块，用于扫描无线信息，例如，WiFi信号信息、蓝牙信号信息等。

在一些实施例中，场景100中可以包括一个或多个终端设备130，以及一个或多个自动驾驶车辆150(例如，自动驾驶车辆150-1、150-2和150-3等)。

在一些替代性实施例中，场景100还可以包括其他用于车辆预警执行的组件，例如，显示设备、或与自动驾驶车辆150和/或终端设备130实现数据传输的通信设备等，本说明书对此不做限制。

图2是根据本说明书一些实施例所示的车辆预警系统的示例性模块图。

如图2所示，在一些实施例中，车辆预警系统200可以包括识别模块210、第一确定模块220、第二确定模块230以及控制模块240。这些模块可以作为应用程序或一组由处理引擎读取和执行的指令实现。此外，模块可以是硬件电路和应用/指令的任何组合。例如，当处理引擎或处理器执行应用程序/一组指令时，模块可以是处理器的一部分。在一些实施例中，车辆预警系统200可以为自动驾驶车辆(例如，自动驾驶车辆150)的一部分，也可以是服务器110的一部分。

识别模块210可以用于识别自动驾驶车辆在预设区域内的障碍物。

第一确定模块220可以用于确定障碍物与自动驾驶车辆的前后距离和左右距离。

第二确定模块230可以用于基于障碍物与自动驾驶车辆的前后距离和左右距离，确定障碍物的风险等级。在一些实施例中，第二确定模块230可以响应于障碍物与自动驾驶车辆的前后距离以及左右距离满足第一预设条件，确定障碍物为第一风险级别；响应于障碍物与自动驾驶车辆的前后距离以及左右距离满足第二预设条件，确定障碍物为第二风险级别；响应于障碍物与自动驾驶车辆的前后距离以及左右距离满足第三预设条件，确定障碍物为第三风险级别。其中，第一风险级别所对应的风险大于第二风险级别所对应的风险，第二风险级别所对应的风险大于第三风险级别所对应的风险。在一些实施例中，风险等级所对应的风险可以包括障碍物在自动驾驶车辆停车时对用户下车形成的风险。

控制模块240可以用于根据障碍物的风险等级，控制自动驾驶车辆执行相应的预警操作。在一些实施例中，控制模块240可以根据障碍物的类型以及风险等级，控制自动驾驶车辆执行相应的预警操作。在一些实施例中，控制模块240可以根据障碍物的行进速度以及风险等级，控制自动驾驶车辆执行相应的预警操作。在一些实施例中，控制模块240可以基于自动驾驶车辆的状态、障碍物的类型、障碍物的行进速度以及障碍物的风险等级等一种或多种的组合，控制自动驾驶车辆和/或终端设备执行相应的预警操作。

仅作为示例，控制模块240可以当障碍物的风险等级为第一风险级别，且障碍物的行进速度大于第一速度阈值时，控制自动驾驶车辆执行第一预警操作；当障碍物的风险等级为第一风险级别，障碍物的行进速度小于第一速度阈值且大于第二速度阈值时，控制自动驾驶车辆执行第二预警操作；当障碍物的风险等级为第一风险级别，且障碍物的行进速度小于第二速度阈值时，控制自动驾驶车辆执行第三预警操作；当障碍物的风险等级为第二风险级别，且障碍物的行进速度大于第一速度阈值时，控制自动驾驶车辆执行第四预警操作；当障碍物的风险等级为第二风险级别，障碍物的行进速度小于第一速度阈值且大于第二速度阈值时，控制自动驾驶车辆执行第五预警操作；当障碍物的风险等级为第二风险级别，且障碍物的行进速度小于第二速度阈值时，控制自动驾驶车辆执行第六预警操作；当障碍物的风险等级为第三风险级别时，控制自动驾驶车辆执行第七预警操作。

在一些实施例中，车辆预警系统200还可以包括第三确定模块250和速度获取模块260。第三确定模块250可以用于确定障碍物的类型。速度获取模块260可以用于获取障碍物的行进速度。

应当理解，图2所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，车辆预警系统200及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如，在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器、或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本说明书的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。

需要注意的是，以上对于车辆预警系统200及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。在一些实施例中，识别模块210、第一确定模块220、第二确定模块230、控制模块240、第三确定模块250和速度获取模块260可以是一个系统中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能。在一些实施例中，识别模块210、第一确定模块220、第二确定模块230、控制模块240、第三确定模块250和速度获取模块260可以共用一个存储模块，各个模块也可以分别具有各自的存储模块。在一些实施例中，车辆预警系统200可以包括传输设备，用于与处理设备(例如，处理设备112)实现数据通信。在一些实施例中，车辆预警系统200可以包括定位装置，用于获取自动驾驶车辆和/或障碍物的位置信息。诸如此类的变形，均在本说明书的保护范围之内。

图3是根据本说明书一些实施例所示的车辆预警方法的示例性流程图。

在一些实施例中，流程300可以由处理设备(例如，图1所示的处理设备112)执行。例如，流程300可以以程序或指令的形式存储在存储设备(例如，存储设备140)中，当处理设备112执行该程序或指令时，可以实现流程300。在一些实施例中，流程300可以由车辆预警系统200执行。在一些实施例中，流程300可以利用以下未描述的一个或以上附加操作，和/或不通过以下所讨论的一个或以上操作完成。另外，如图3所示的操作的顺序并非限制性的。如图3所示，流程300可以包括以下步骤。

步骤310，识别自动驾驶车辆在预设区域内的障碍物。在一些实施例中，步骤310可以由服务器110(例如处理设备112)、自动驾驶车辆150或识别模块210执行。

在一些实施例中，障碍物可以包括可能影响自动驾驶车辆行进或停车的交通参与者和/或其他运动的物体。例如，障碍物可以包括但不限于机动车辆、非机动车辆、行人等交通参与者，动物、掉落的广告牌、飘落的纸箱/塑料袋、断裂的树木等可能影响车辆行进或用户视线的运动物体等，或其任意组合。

在一些实施例中，预设区域可以包括以自动驾驶车辆为中心设定的区域。例如，图6中所示，预设区域可以为以自动驾驶车辆为中心，沿着自动驾驶车辆的前进方向，距离自动驾驶车辆的最前端7.5m；沿着前进方向的反方向，距离自动驾驶车辆的最后端7.5m；距离自动驾驶车辆最左端2m；以及距离自动驾驶车辆最右端2m所形成的白色矩形区域。在一些实施例中，预设区域的形状可以包括但不限于矩形、圆形、椭圆形、三角形等，在此不作限制。在一些实施例中，预设区域可以包括自动驾驶车辆车门旁的区域。例如，在自动驾驶车辆停车场景下，预设区域可以为车门向外侧延伸车门宽度的空间，即乘客离车所需的空间。又例如，在自动驾驶车辆停车场景下，预设区域可以为车门向外侧延伸车门宽度的距离加乘客从车门到达安全地点的距离所形成的空间。在一些实施例中，预设区域可以为根据实际情况，由终端设备130或自动驾驶车辆150的用户或其他操作者自行设定的区域，例如，可以基于车辆行驶速度、对应时间内障碍物行驶的距离等设定预设区域，其中所述时间用于判断是否足够行人在该段时间内反应以及离开可能存在危险的区域，在此不作限制。

在一些实施例中，处理设备112可以通过自动驾驶车辆150上安装的传感器(例如摄像装置、雷达传感器等)实时监控自动驾驶车辆150的预设区域，以识别预设区域内的障碍物。在一些实施例中，处理设备112可以通过道路上或所在环境中安装的摄像装置，识别自动驾驶车辆150在预设区域内的障碍物。例如，处理设备112可以获取所在道路上摄像装置拍摄的图像或视频，基于图像或视频中的信息识别预设区域内的障碍物。在一些实施例中，处理设备112可以通过所述自动驾驶车辆150所在区域内的其他设备(例如其他车辆或用户终端设备)的定位装置，识别自动驾驶车辆150在预设区域内的障碍物。例如，处理设备112可以基于自动驾驶车辆150的定位装置，和其他车辆或用户终端设备的定位装置，获取自动驾驶车辆150和其他车辆/行人的位置，以识别自动驾驶车辆150预设区域内的障碍物。在一些替代性实施例中，处理设备112可以通过其他任意可行的方式识别自动驾驶车辆150在预设区域内的障碍物，例如，可以通过自动驾驶车辆150上的红外传感器、或交通数据中心获取等方式，在此不作限制。

在一些实施例中，处理设备112可以每隔特定时间(例如，每20秒、每30秒、每1分钟等)获取一次交通参与者信息，或在固定时间段(例如，自动驾驶车辆的预估到达时间、或预估道路拥堵时间等)获取交通参与者信息，以识别自动驾驶车辆150在预设区域内的障碍物。在一些实施例中，处理设备112可以基于自动驾驶车辆150的驾驶状态，识别自动驾驶车辆150在预设区域内的障碍物。例如，处理设备112可以在自动驾驶车辆150停车或距离目的地一定距离(如，50米、100米)时，识别自动驾驶车辆150在预设区域内的障碍物。

步骤320，确定障碍物与自动驾驶车辆的前后距离和左右距离。在一些实施例中，步骤320可以由服务器110(例如处理设备112)、自动驾驶车辆150或第一确定模块220执行。

在一些实施例中，障碍物与自动驾驶车辆的前后距离和左右距离可以包括障碍物中心点与自动驾驶车辆中心点之间的距离。在一些实施例中，障碍物与自动驾驶车辆的前后距离和左右距离可以包括障碍物靠近自动驾驶车辆一侧与自动驾驶车辆之间的距离。在一些实施例中，障碍物与自动驾驶车辆的前后距离可以包括障碍物与自动驾驶车辆最前端或最后端之间的距离。在一些实施例中，障碍物与自动驾驶车辆的左右距离可以包括障碍物与自动驾驶车辆左侧或右侧车门之间的距离。

在一些实施例中，处理设备112可以基于障碍物的位置与自动驾驶车辆150的位置，确定障碍物与自动驾驶车辆150的前后距离和左右距离。例如，处理设备112可以获取道路摄像装置拍摄的包含障碍物与自动驾驶车辆150的图像，基于障碍物与自动驾驶车辆150在图像中的位置，确定障碍物与自动驾驶车辆150的前后距离和左右距离。又例如，处理设备112可以获取障碍物的经纬度坐标和自动驾驶车辆150的经纬度坐标，基于障碍物的经纬度坐标和自动驾驶车辆150的经纬度坐标确定所述前后距离和左右距离。在一些实施例中，处理设备112可以通过自动驾驶车辆150获取障碍物与自动驾驶车辆150的前后距离和左右距离。例如，处理设备112可以通过自动驾驶车辆150上的红外传感器获取障碍物与自动驾驶车辆150的前后距离和左右距离。

在一些实施例中，处理设备112可以基于障碍物的速度、行驶方向等数据，和自动驾驶车辆的速度、行驶方向等数据，确定障碍物与自动驾驶车辆的前后距离和左右距离。在一些实施例中，处理设备112可以通过其他任意可行的方式和合理的数据确定障碍物与自动驾驶车辆的前后距离和左右距离，在此不做限制。

通过计算障碍物与自动驾驶车辆的前后距离和左右距离，可以更准确的预估障碍物对自动驾驶车辆形成的风险，进而有效避免碰撞、追尾等交通事故的发生。例如，通过障碍物与自动驾驶车辆的左右距离和/或前后距离，可以预估障碍物对用户开车门下车形成的风险或可能形成的风险。再例如，通过障碍物与自动驾驶车辆的前后距离和/或左右距离，可以预估障碍物与自动驾驶车辆发生追尾或碰撞的风险。

步骤330，基于障碍物与自动驾驶车辆的前后距离和左右距离，确定障碍物的风险等级。在一些实施例中，步骤330可以由服务器110(例如处理设备112)、自动驾驶车辆150或第二确定模块230执行。

在一些实施例中，风险等级可以反映障碍物在自动驾驶车辆行进和/或停车时形成的或即将形成的风险的大小。例如，风险等级所对应的风险可以包括障碍物在自动驾驶车辆停车时对用户下车形成的风险。又例如，风险等级所对应的风险可以包括在自动驾驶车辆的自动驾驶状态场景下，障碍物对车辆行进形成的风险。再例如，风险等级所对应的风险可以包括在自动驾驶车辆的手动驾驶状态场景下，障碍物对车辆行进形成的风险。在一些实施例中，不同的风险等级可以反映不同的风险严重程度。例如，第一风险级别所对应的风险大于第二风险级别所对应的风险，第二风险级别所对应的风险大于第三风险级别所对应的风险。例如，第一风险级别对应的风险可能使自动驾驶车辆150或即将下车的用户与障碍物发生碰撞的可能性很大。第二风险级别对应的风险可能使自动驾驶车辆150或即将下车的用户与障碍物存在碰撞的可能性，但相对于第一风险级别对应的碰撞可能性小。第三风险级别对应的风险可能是障碍物出现在自动驾驶车辆150周围的预设区域内，但自动驾驶车辆150或即将下车的用户与障碍物发生碰撞的可能性相对第二风险级别对应的可能性小。

在一些实施例中，处理设备112可以通过判断障碍物与自动驾驶车辆的前后距离和左右距离是否满足预设条件，确定障碍物的风险等级。仅作为示例，处理设备112可以响应于障碍物与自动驾驶车辆150的前后距离以及左右距离同时满足第一预设条件，确定障碍物为第一风险级别；响应于障碍物与自动驾驶车辆150的前后距离以及左右距离满足第二预设条件，确定障碍物为第二风险级别；响应于障碍物与自动驾驶车辆150的前后距离以及左右距离满足第三预设条件，确定所述障碍物为第三风险级别。

在一些实施例中，第一预设条件、第二预设条件和第三预设条件可以根据应用场景设定。所述第一预设条件可以包括所述前后距离小于第一前后距离阈值，以及所述左右距离小于第一左右距离阈值。所述第二预设条件可以包括所述前后距离大于所述第一前后距离阈值且小于第二前后距离阈值，以及所述左右距离大于所述第一左右距离阈值且小于第二左右距离阈值。所述第三预设条件可以包括所述前后距离大于所述第二前后距离阈值且小于第三前后距离阈值，以及所述左右距离大于所述第二左右距离阈值且小于第三左右距离阈值。在一些实施例中，第一预设条件、第二预设条件和第三预设条件可以基于预设区域的面积设定。例如，可以将与预设区域对应的7.5m与2m作为临界值，设定第一预设条件为：前后距离＜1m，且左右距离＜0.5m(即第一前后距离阈值为1m，第一左右距离阈值为0.5m)；第二预设条件为：1m＜前后距离＜3m，且0.5m＜左右距离＜1m(即第二前后距离阈值为3m，第二左右距离阈值为1m)；第三预设条件为：3m＜前后距离＜7.5m，且1m＜左右距离＜2m(即第三前后距离阈值为7.5m，第三左右距离阈值为2m)。在一些实施例中，第一预设条件、第二预设条件和第三预设条件可以基于障碍物与自动驾驶车辆的体积设定。例如，障碍物为行人时，第一预设条件可以为前后距离＜0.8m，左右距离＜0.3m(即第一前后距离阈值为0.8m，第一左右距离阈值为0.3m)；障碍物为车辆时，第一预设条件可以为前后距离＜1m，左右距离＜0.7m(即第一前后距离阈值为1m，第一左右距离阈值为0.7m)。在一些替代性实施例中，第一预设条件、第二预设条件和第三预设条件和/或第一前后距离阈值、第二前后距离阈值、第三前后距离阈值、第一左右距离阈值、第二左右距离阈值、第三左右距离阈值等可以根据实际情况自行设定，在此不作限制。

可以理解，上述实施例仅作为示例，在一些实施例中，处理设备112可以基于障碍物的类型、行进速度、大小、形状等一种或多种的组合，将障碍物的每个风险级别进一步划分为多个级别，在此不作限制。例如，可以基于障碍物的行进速度，进一步将第一风险级别划分为一个或多个风险级别，将第二风险级别划分为一个或多个风险级别，将第三风险级别划分为一个或多个风险级别。每个风险级别中的不同级别所对应的风险不同。

步骤340，根据障碍物的风险等级，控制自动驾驶车辆执行相应的预警操作。在一些实施例中，步骤340可以由服务器110(例如处理设备112)、自动驾驶车辆150或控制模块240执行。

在一些实施例中，预警操作可以包括任何能够引起用户注意的事件。例如，所述预警操作可以包括灯光闪烁、语音提示、弹窗提示、显示界面高亮显示障碍物信息、车门锁定、变色玻璃闪烁、紧急刹车、紧急接管(即自动驾驶车辆由自动驾驶模式转换为手动驾驶模式)等，或其任意组合。在一些实施例中，灯光闪烁可以包括寻车灯闪烁和/或双闪灯闪烁等。在一些实施例中，语音提示可以包括语音播报提示和/或提示音提示。例如，语音提示可以包括但不限于“注意右后方机动车/非机动车/行人”、“注意左后方机动车/非机动车/行人”、“注意右侧机动车/非机动车/行人”、“注意左侧机动车/非机动车/行人”、“注意右前方机动车/非机动车/行人”、“注意左前方机动车/非机动车/行人”、“即将急刹车，请坐稳扶好”、“车辆可能发生追尾”、“请勿下车，注意××方向机动车/非机动车/行人”等语音播报提示，或在车辆紧急接管、急刹车、紧急躲避时的声音提示等，或其任意组合。在一些实施例中，弹窗提示可以包括在用户终端设备和/或自动驾驶车辆的显示设备上，以弹窗形式文字展示预警信息。例如，弹窗显示“请勿下车”等文字。在一些实施例中，显示界面高亮显示障碍物信息可以包括在自动驾驶车辆的显示设备和/或用户终端设备的显示界面，通过图像形式展示障碍物与自动驾驶车辆的行驶轨迹，并高亮(例如，黄色、绿色或红色等)显示预设区域内的障碍物。例如，显示界面可以通过图6中所示的图像形式，展示自动驾驶车辆、其他交通参与者以及障碍物等的相关信息。

在一些实施例中，预警操作可以用于提醒用户注意障碍物，以避免危险发生。例如，处理设备112可以向自动驾驶车辆150或用户终端设备130发送等语音提示信息，自动驾驶车辆150或终端设备130可以语音播放相关提示信息，以向用户发出提醒。在一些实施例中，预警操作可以用于控制自动驾驶车辆，以避免危险发生。例如，自动驾驶车辆150在停车时，处理设备112可以当障碍物的风险等级所对应的风险较高时，控制自动驾驶车辆150的车门锁定，避免用户打开车门下车时与障碍物发生碰撞。在一些实施例中，预警操作可以在控制自动驾驶车辆150避开障碍物的同时，同步提醒用户注意障碍物或车辆规避风险。

在一些实施例中，处理设备112可以针对一种风险级别的障碍物，控制自动驾驶车辆150同时执行一种或多种类型的预警操作。在一些实施例中，处理设备112可以针对不同风险级别对应的不同风险的障碍物，控制自动驾驶车辆150执行相同或不同类型的预警操作。例如，障碍物风险等级为第一风险级别时，处理设备112可以控制自动驾驶车辆150进行相应规避动作，同时控制自动驾驶车辆150的灯光闪烁、变色玻璃闪烁，控制自动驾驶车辆150或终端设备130向用户进行语音提示，以及在自动驾驶车辆150和/或终端设备130的显示界面高亮显示障碍物；障碍物为第二风险级别时，处理设备112可以控制自动驾驶车辆150的灯光闪烁、变色玻璃闪烁，以及控制自动驾驶车辆150或终端设备130向用户进行语音提示；障碍物为第三风险级别时，处理设备112可以控制自动驾驶车辆150或终端设备130向用户进行语音提示。在一些实施例中，不同风险级别对应的不同风险可以对应于相同的类型的预警操作可以包括相同或不同的内容(例如闪烁相同或不同颜色的灯光、语音提示包含相同或不同的内容、弹窗提示包含相同或不同的内容、显示界面通过相同或不同颜色高亮显示障碍物信息、玻璃闪烁相同或不同的颜色等)。例如，障碍物为第一风险级别时，处理设备112可以控制自动驾驶车辆150弹窗提示“危险！！！请勿下车！！！”、变色玻璃红色高频闪烁、显示界面红色高亮显示障碍物信息；障碍物为第二风险级别时，处理设备112可以控制自动驾驶车辆150弹窗提示“请勿下车，注意××方向障碍物”、变色玻璃绿色闪烁、显示界面黄色高亮显示障碍物信息”；障碍物为第三风险级别时，处理设备112可以控制自动驾驶车辆150弹窗显示“注意××方向障碍物”、显示界面绿色高亮显示障碍物信息”等。

在一些实施例中，处理设备112可以根据障碍物的类型以及风险等级，控制自动驾驶车辆150执行相应的预警操作，更多相关内容可以参见图4及其相关描述，在此不再赘述。

在一些实施例中，处理设备112可以基于障碍物的风险等级以及行进速度，控制自动驾驶车辆150执行相应的预警操作，更多相关内容可以参见图5及其相关描述，在此不再赘述。

在一些实施例中，处理设备112可以根据自动驾驶车辆150的驾驶状态、障碍物的类型、风险等级和/或其他信息，将上述示例以及示例之外的多种预警操作进行不同的组合，以达到预警目的，本说明书对此不作限制。

应当注意的是，上述有关流程300的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程300进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。

图4是根据本说明书另一些实施例所示的车辆预警方法的示例性流程图。

在一些实施例中，流程400可以由处理设备(例如，图1所示的处理设备112)执行。例如，流程400可以以程序或指令的形式存储在存储设备(例如，存储设备140)中，当处理设备112执行该程序或指令时，可以实现流程400。在一些实施例中，流程400可以由车辆预警系统200执行。在一些实施例中，流程400可以利用以下未描述的一个或以上附加操作，和/或不通过以下所讨论的一个或以上操作完成。另外，如图4所示的操作的顺序并非限制性的。

如图4所示，在流程400中，处理设备112在确定障碍物的风险等级后(即步骤430后)，可以执行步骤440，确定障碍物的类型；以及在步骤450中，可以根据障碍物的类型以及风险等级，控制自动驾驶车辆执行相应的预警操作。其中，流程400中步骤410、步骤420以及步骤430分别与流程300中步骤310、步骤320和步骤330对应，更多内容可以参见图3中相关描述，此处不再赘述。

在步骤440中，服务器110(例如处理设备112)、自动驾驶车辆150或第三确定模块250可以基于障碍物的信息确定障碍物类型。例如，处理设备112可以基于障碍物的图像，或障碍物的行进速度确定障碍物为行人、机动车或非机动车等类型。在一些实施例中，处理设备112可以通过自动驾驶车辆150的红外传感器确定障碍物的类型。在一些替代性实施例中，处理设备112可以通过其他任意合理的方式确定障碍物的类型，例如，通过用户上传的数据信息，在此不作限制。

在步骤450中，服务器110(例如处理设备112)、自动驾驶车辆150或控制模块240可以基于障碍物的类型以及风险等级，在不同的风险等级下分别针对不同类型的障碍物，控制自动驾驶车辆执行不同类型的预警操作。例如，障碍物为第二风险级别时，可以控制自动驾驶车辆150的显示设备高亮显示预设区域内障碍物，同时基于障碍物的类型语音提示“注意××方向的机动车/非机动车/行人”。

在一些实施例中，处理设备112可以基于自动驾驶车辆150的驾驶状态、障碍物的类型以及风险等级，控制自动驾驶车辆150执行相应的预警操作。仅作为示例，如表1中所示，在车辆自动驾驶状态场景下，障碍物为第三风险级别时(即风险等级为L₀)，可以控制自动驾驶车辆150的一个或多个显示设备高亮显示预设区域内障碍物；障碍物为第二风险级别(即风险等级为L₁)时，可以控制自动驾驶车辆150的一个或多个显示设备高亮显示预设区域内障碍物，同时基于障碍物的类型语音提示“注意××方向的机动车/非机动车/行人”；障碍物为第一风险级别(即风险等级为L₂)时，可以控制自动驾驶车辆150的第一显示设备高亮显示预设区域内障碍物，第二显示设备高亮显示预设区域内障碍物并弹窗提示“急刹预警”，同时语音提示“障碍物与自动驾驶车辆的前方距离小于1m，急刹提示”和/或“障碍物与自动驾驶车辆的后方距离小于1m，追尾预警”，进一步地，可以当障碍物与自动驾驶车辆150的前方距离小于0.5m时控制自动驾驶车辆150进行急刹操作，当障碍物与自动驾驶车辆150的后方距离小于0.5m时控制自动驾驶车辆150进行紧急接管提示，以提示用户手动接管自动驾驶车辆。其中，第一显示设备可以为自动驾驶车辆上的显示设备，第二显示设备可以为用户终端设备或自动驾驶车辆上的不同于第一显示设备的另一显示设备，例如第一显示设备可以为自动驾驶车辆150前排座位的显示设备，第二显示设备可以为自动驾驶车辆150后排座位的显示设备。

表1

作为又一示例，在自动驾驶车辆手动驾驶场景下，处理设备112可以基于障碍物的类型以及风险等级，控制自动驾驶车辆150执行表2中对应的预警操作。

表2

其中，L₀对应第三风险级别，L₁对应第二风险级别，L₂对应第一风险级别；显示界面可以包括自动驾驶车辆的显示界面和/或用户终端设备的显示界面。

可以理解，上述有关自动驾驶车辆在不同状态下对应的预警操作，以及相关数据的描述仅作为示例和说明，而不限定本说明书的适用范围，本领域普通技术人员可以在上述实施例的指导下对各种风险等级下对应的预警操作的组合以及相关数据进行各种修改和改变。

应当注意的是，上述有关流程400的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程400进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。例如，在步骤450中，可以基于障碍物的类型、行进速度以及风险等级，控制自动驾驶车辆和/或终端设备执行相应的预警操作。

图5是根据本说明书另一些实施例所示的车辆预警方法的示例性流程图。

在一些实施例中，流程500可以由处理设备(例如，图1所示的处理设备112)执行。例如，流程500可以以程序或指令的形式存储在存储设备(例如，存储设备140)中，当处理设备112执行该程序或指令时，可以实现流程500。在一些实施例中，流程400可以由车辆预警系统200执行。在一些实施例中，流程500可以利用以下未描述的一个或以上附加操作，和/或不通过以下所讨论的一个或以上操作完成。另外，如图5所示的操作的顺序并非限制性的。

步骤510，获取障碍物的行进速度。在一些实施例中，步骤510可以由服务器110(例如处理设备112)、自动驾驶车辆150或速度获取模块260执行。

在一些实施例中，处理设备112可以通过定位装置获取障碍物的行进速度。例如，处理设备112可以通过全球定位技术获取障碍物在不同时刻的位置，基于此计算获取障碍物的行进速度。在一些实施例中，处理设备112可以从交通数据中心获取障碍物的行进速度。在一些实施例中，处理设备112可以基于自动驾驶车辆150的速度，以及障碍物在不同时刻与自动驾驶车辆150的相对位置，确定障碍物的行进速度。在一些实施例中，处理设备112可以通过其他任意合理的方式获取障碍物的行进速度，在此不作限制。

步骤520，根据障碍物的风险等级以及行进速度，控制自动驾驶车辆执行相应的预警操作。在一些实施例中，步骤520可以由服务器110(例如处理设备112)、自动驾驶车辆150或控制模块240执行。

在一些实施例中，处理设备112可以根据障碍物的风险等级，针对障碍物的不同行进速度，控制自动驾驶车辆150执行不同组合的预警操作。仅作为示例，当障碍物的风险等级为第一风险级别，且障碍物的行进速度大于第一速度阈值时，控制自动驾驶车辆150执行第一预警操作；当障碍物的风险等级为第一风险级别，且障碍物的行进速度小于第一速度阈值且大于第二速度阈值时，控制自动驾驶车辆150执行第二预警操作；当障碍物的风险等级为第一风险级别，且障碍物的行进速度小于第二速度阈值时，控制自动驾驶车辆150执行第三预警操作；当障碍物的风险等级为第二风险级别，且障碍物的行进速度大于第一速度阈值时，控制自动驾驶车辆150执行第四预警操作；当障碍物的风险等级为第二风险级别，障碍物的行进速度小于第一速度阈值且大于第二速度阈值时，控制自动驾驶车辆150执行第五预警操作；当障碍物的风险等级为第二风险级别，且障碍物的行进速度小于第二速度阈值时，控制自动驾驶车辆150执行第六预警操作；当障碍物的风险等级为第三风险级别时，控制自动驾驶车辆150执行第七预警操作。

在一些实施例中，第一速度阈值和第二速度阈值可以根据障碍物的类型设定。在一些实施例中，第一速度阈值和第二速度阈值可以根据自动驾驶车辆的行进速度设定。

仅作为示例，在自动驾驶车辆的即将停车的场景下(例如，距离停车位置预设范围内或在到达时间之前的预设时间内)，预警操作的具体值可以如表3中所示。其中，第一速度阈值可以为30km/h，第二速度阈值可以为10km/h。

表3

其中，L₀对应第三风险级别，L₁对应第二风险级别，L₂对应第一风险级别；第一显示设备可以为自动驾驶车辆上的显示设备，第二显示设备可以为用户终端设备或自动驾驶车辆上的不同于第一显示设备的另一显示设备，例如第一显示设备可以为自动驾驶车辆150前排座位的显示设备，第二显示设备可以为自动驾驶车辆150后排座位的显示设备。

本实施例中，在自动驾驶车辆停车场景下，对于较大概率会与自动驾驶车辆开门动作发生碰撞的交通参与者(例如，第一风险级别的障碍物)，可以通过警示+锁定相应车门的方式进行提醒/干预乘客下车；对于不会明确发生碰撞，但是可能会影响乘客下车后的行走路线的交通参与者(例如，第二风险级别和第三风险级别的障碍物)，可以通过持续监控，以高优先级向乘客展示，使得乘客可以注意到该交通参与者，选择更好的下车时机或者在下车后行走时加以注意，从而可以有效避免碰撞等交通事故的发生。

可以理解，上述有关自动驾驶车辆在不同状态下对应的预警操作，以及相关数据(例如，第一速度阈值和第二速度阈值)的描述仅作为示例和说明，而不限定本说明书的适用范围，本领域普通技术人员可以在上述实施例的指导下对各种风险等级下对应的预警操作的组合以及相关数据进行各种修改和改变。

应当注意的是，上述有关流程500的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程500进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。

图6是根据本说明书另一些实施例所示的车辆预警方法的示意图。

在一些实施例中，处理设备112可以控制自动驾驶车辆(例如，自动驾驶车辆150)和/或终端设备(例如，终端设备130)的显示界面展示自动驾驶车辆以及当前道路上其他交通参与者的行驶信息。例如，图6中所示，显示界面可以展示行人、机动车、非机动车等交通参与者类型及其数量(行人111，机动车287，非机动车346)，以及自动驾驶车辆的行进速度(13km/h)、到达目的地的剩余时间(＜1分钟)、距离目的地的距离(0.02公里)等信息。在一些实施例中，当自动驾驶车辆的预设区域内存在障碍物时，将高亮显示该障碍物。例如，若图6中的白色矩形区域(即预设区域)内存在行人、机动车、非机动车等障碍物时，将通过红色、黄色等颜色高亮展示该障碍物。在一些实施例中，预设区域可以只在一些特定情况下显示。例如，当自动驾驶车辆150距离停车位置预设距离时或在停车时间之前的预设时间内，才在自动驾驶车辆和/或终端设备的显示界面上显示预设区域。

可以理解，上述实施例仅作为示例，并非对本申请的限制，对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对图6及其相关描述进行各种修正和改变。例如，当预设区域内存在障碍物时，还可以在图6所示的图像中展示障碍物的速度、与自动驾驶车辆的距离。又例如，当预设区域内存在障碍物时，还可以在图6所示的图像中展示自动驾驶车辆的规避路线、有效规避时间等信息。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。

本说明书实施例可能带来的有益效果包括但不限于：(1)将障碍物划分风险等级，使其量化，可以提高对障碍物风险的预估准确性；(2)同时基于障碍物与自动驾驶车辆的前后距离和左右距离确定障碍物的风险等级，可以准确预估障碍物形成的风险类型，有效避免交通事故的发生；(3)基于障碍物的风险级别及其行进速度，针对不同情况执行不同类型的预警操作，可以减少交通事故发生、提高驾驶安全性。不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (10)

1.一种车辆预警方法，其特征在于，包括：

识别自动驾驶车辆在预设区域内的障碍物；

确定所述障碍物与所述自动驾驶车辆的前后距离和左右距离；

基于所述障碍物与所述自动驾驶车辆的所述前后距离和左右距离，确定所述障碍物的风险等级；

根据所述障碍物的所述风险等级，控制所述自动驾驶车辆执行相应的预警操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述障碍物与所述自动驾驶车辆的所述前后距离和左右距离，确定所述障碍物的风险等级，包括：

响应于所述障碍物与所述自动驾驶车辆的所述前后距离以及所述左右距离满足第一预设条件，确定所述障碍物为第一风险级别；

响应于所述障碍物与所述自动驾驶车辆的所述前后距离以及所述左右距离满足第二预设条件，确定所述障碍物为第二风险级别；

响应于所述障碍物与所述自动驾驶车辆的所述前后距离以及所述左右距离满足第三预设条件，确定所述障碍物为第三风险级别；

所述第一风险级别所对应的风险大于所述第二风险级别所对应的风险，所述第二风险级别所对应的风险大于所述第三风险级别所对应的风险。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述风险等级所对应的风险包括所述障碍物在所述自动驾驶车辆停车时对用户下车形成的风险。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物的所述风险等级，控制所述自动驾驶车辆执行相应的预警操作，包括：

获取所述障碍物的行进速度；

当所述障碍物的风险等级为所述第一风险级别，且所述障碍物的行进速度大于第一速度阈值时，控制所述自动驾驶车辆执行第一预警操作；

当所述障碍物的风险等级为所述第一风险级别，且所述障碍物的行进速度小于所述第一速度阈值且大于第二速度阈值时，控制所述自动驾驶车辆执行第二预警操作；

当所述障碍物的风险等级为所述第一风险级别，且所述障碍物的行进速度小于所述第二速度阈值时，控制所述自动驾驶车辆执行第三预警操作。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述障碍物的风险等级为所述第二风险级别，且所述障碍物的行进速度大于第一速度阈值时，控制所述自动驾驶车辆执行第四预警操作；

当所述障碍物的风险等级为所述第二风险级别，所述障碍物的行进速度小于所述第一速度阈值且大于第二速度阈值时，控制所述自动驾驶车辆执行第五预警操作；

当所述障碍物的风险等级为所述第二风险级别，且所述障碍物的行进速度小于所述第二速度阈值时，控制所述自动驾驶车辆执行第六预警操作。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述障碍物的风险等级为所述第三风险级别时，控制所述自动驾驶车辆执行第七预警操作。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物的所述风险等级，控制所述自动驾驶车辆执行相应的预警操作，包括：

确定障碍物的类型；

根据所述障碍物的类型以及所述风险等级，控制所述自动驾驶车辆执行相应的预警操作。

8.一种车辆预警系统，其特征在于，包括：

识别模块，用于识别自动驾驶车辆在预设区域内的障碍物；

第一确定模块，用于确定所述障碍物与所述自动驾驶车辆的前后距离和左右距离；

第二确定模块，用于基于所述障碍物与所述自动驾驶车辆的所述前后距离和左右距离，确定所述障碍物的风险等级；

控制模块，用于根据所述障碍物的所述风险等级，控制所述自动驾驶车辆执行相应的预警操作。

9.一种车辆预警装置，所述装置包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储指令，其特征在于，所述处理器用于执行所述指令，以实现如权利要求1至7中任一项所述的车辆预警方法对应的操作。

10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如权利要求1至7中任一项所述的车辆预警方法。

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