CN113119962A - 驾驶辅助处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本申请的实施例提供了一种驾驶辅助处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该驾驶辅助处理方法包括：获取车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述车辆端所行驶路段的路况信息，并获取所述车辆端的盲区监测能力信息；根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息，确定所述车辆端在行驶过程中的潜在盲区，得到盲区监测结果；根据所述盲区监测结果和所述车辆端的盲区监测能力信息，生成盲区补充提醒消息；将所述盲区补充提醒消息发送给所述车辆端。本申请实施例的技术方案可以减少发生盲区漏检测和漏预警的可能性，有效增强了ADAS的安全性。

Description

驾驶辅助处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备
技术领域
本申请涉及计算机及通信技术领域，具体而言，涉及一种驾驶辅助处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备。
背景技术
ADAS(Advanced Driving Assistance System，高级驾驶辅助系统)是利用安装在车辆上的各式各样传感器(毫米波雷达、激光雷达、单目或双目摄像头以及卫星导航等)，在车辆行驶过程中实时感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。
然而，传统的ADAS存在感知范围有限的问题，当出现了驾驶安全风险时，多个车辆之间缺乏更有效的协同机制，因此在安全性上存在局限。
发明内容
本申请的实施例提供了一种驾驶辅助处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以减少发生盲区漏检测和漏预警的可能性，有效增强了ADAS的安全性。
本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种驾驶辅助处理方法，包括：获取车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述车辆端所行驶路段的路况信息，并获取所述车辆端的盲区监测能力信息；根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息，确定所述车辆端在行驶过程中的潜在盲区，得到盲区监测结果；根据所述盲区监测结果和所述车辆端的盲区监测能力信息，生成盲区补充提醒消息；将所述盲区补充提醒消息发送给所述车辆端。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种驾驶辅助处理装置，包括：获取单元，配置为获取车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述车辆端所行驶路段的路况信息，并获取所述车辆端的盲区监测能力信息；处理单元，配置为根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息，确定所述车辆端在行驶过程中的潜在盲区，得到盲区监测结果；生成单元，配置为根据所述盲区监测结果和所述车辆端的盲区监测能力信息，生成盲区补充提醒消息；发送单元，配置为将所述盲区补充提醒消息发送给所述车辆端。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述处理单元配置为：若根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息确定所述车辆端所处位置存在视觉障碍，则基于存在所述视觉障碍的位置生成所述车辆端的潜在盲区。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述处理单元配置为：若根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息确定所述车辆端符合以下状况中的至少一种，则确定所述车辆端所处位置存在视觉障碍：所述车辆端所处位置为弯道区域、所述车辆端处于隧道内、所述车辆端处于上坡状态、所述车辆端的临近位置存在障碍物遮挡。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取单元配置为：获取所述车辆端发送的高级驾驶辅助系统ADAS能力信息，所述ADAS能力信息中包含有所述车辆端的标识信息，以及所述车辆端的以下至少一种信息：车辆端对各种ADAS功能的支持信息和车辆端所配备的传感器信息；根据所述ADAS能力信息确定所述车辆端的盲区监测能力信息。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取单元配置为：获取所述车辆端上报的盲区监测历史记录；根据所述盲区监测历史记录确定所述车辆端的盲区监测能力信息。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取单元配置为：获取所述车辆端上报的盲区监测历史记录和所述车辆端的驾驶者对盲区预警的反馈信息；根据所述盲区监测历史记录和所述驾驶者对盲区预警的反馈信息，确定所述车辆端的盲区监测能力信息。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述处理单元还配置为：与所述车辆端进行时间同步，以使所述车辆端基于同步后的时间处理所述盲区补充提醒消息。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述处理单元配置为通过以下至少一种方式与所述车辆端进行时间同步：在所述盲区补充提醒消息中增加显式时间戳信息，以与所述车辆端进行时间同步；通过隐含指示的方式与所述车辆端进行时间同步，所述隐含指示的方式包括在通过相同传输通道传输的数据包中基于部分数据包的显式时间戳信息隐含指示其它数据包的时间戳信息。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述发送单元还配置为：若根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息，难以确定出所述车辆端在行驶过程中的潜在盲区，则向所述车辆端所行驶路段的所有车辆端发送盲区提醒消息。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述发送单元还配置为：若根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述车辆端所行驶路段的路况信息预测到所述车辆端将要驶入区域的网络状态不足以支持盲区预警，则在所述车辆端进入所述区域前向所述车辆端发送预警信息；其中，所述预警信息包括以下至少一个：所述区域内潜在的盲区信息、在所述区域内不能提供盲区预警的提示信息。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述处理单元还配置为：若所述区域未处于网络覆盖范围内或者所述区域内的网络质量低于设定值，则确定所述区域的网络状态不足以支持盲区预警。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述生成单元还配置为：根据所述盲区监测结果和所述车辆端的盲区监测能力信息确定是否需要向所述车辆发送盲区补充提醒消息；若根据所述盲区监测结果和所述车辆端的盲区监测能力信息确定需要向所述车辆发送盲区补充提醒消息，则生成所述盲区补充提醒消息。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的驾驶辅助处理方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的驾驶辅助处理方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实施例中提供的驾驶辅助处理方法。
在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，云平台通过根据车辆端的位置信息、行驶状态信息和车辆端所行驶路段的路况信息确定所述车辆端在行驶过程中的潜在盲区，得到盲区监测结果，然后根据盲区监测结果和车辆端的盲区监测能力信息生成盲区补充提醒消息，并将盲区补充提醒消息发送给车辆端，使得云平台能够辅助车辆进行盲区监测，减少了发生盲区漏检测和漏预警的可能性，解决了传统单车ADAS感知范围有限的问题，有效增强了ADAS的安全性。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1示出了本申请实施例的一个应用场景示意图；
图2示出了根据本申请的一个实施例的驾驶辅助处理方法的流程图；
图3示出了根据本申请的一个实施例的ADAS能力信息的示意图；
图4示出了根据本申请的一个实施例的驾驶辅助处理方法的流程图；
图5示出了根据本申请的一个实施例的驾驶辅助处理装置的框图；
图6示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
需要说明的是：在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
图1示出了本申请实施例的一个应用场景示意图。
如图1所示，在本申请的一个应用场景中，车辆端可以通过基站101与云平台进行通信，云平台可以通过与高精度定位系统102进行互通，并通过与车辆端协作来实现对车辆端的高精度定位。基站101可以是5G基站，也可以是3G或者是4G基站，还可以是下一代的移动通信基站。云平台可以是路侧云平台或者是中心云平台，路侧云平台即为设置在道路附近，仅为少量路段服务的云平台；相对于路侧云平台而言，中心云平台即为向多路段或全路段服务的云平台，其服务范围远大于路侧云平台，并且中心云平台可以设置在核心网后端。
可选地，车辆端除了可以如图1中所示通过基站101(即移动通信网络)同云平台(包括中心云平台和路侧云平台)进行交互之外，还可以通过V2X(vehicle to Everything，车辆对外界)通信与路侧云平台进行交互。
在本申请的一个实施例中，图1中所示的车辆端可以配备有ADAS功能，ADAS功能具体包括了预警系统和控制系统。预警系统包括前向碰撞预警(Forward CollisionWarning，简称FCW)、车道偏离系统(Lane Departure Warning，简称LDW)、盲区监测系统(Blind Spot Detection BSD)、驾驶疲劳预警(Driver Fatigue Warning，简称DFW)和胎压监测(Tire Pressure Monitoring System，简称TPMS)等；控制系统包括车道保持辅助系统(Lane Keeping Assist，简称LKA)、自动泊车辅助(Automated Parking System，简称APS)、自动紧急刹车(Autonomous Emergency Braking，简称AEB)、自适应巡航(Adaptive CruiseControl，简称ACC)、行人保护系统(pedestrian protection system，简称PPS)、下坡控制系统(Down-hill Assist Control，简称DAC)等。当然，在本申请的实施例中，并非所有车辆都具备ADAS功能，而具备ADAS功能的车辆也并非具备了上述的全部功能，其可能只具有部分的ADAS功能。
在本申请的一个实施例中，车辆端可以将自身的位置信息、行驶状态信息，以及所行驶路段的路况信息上报给云平台(比如图1中所示的云平台)，并且可以将自身的盲区监测能力信息上传到云平台。云平台可以根据车辆端的位置信息、行驶状态信息和路况信息，确定车辆端在行驶过程中的潜在盲区，得到盲区监测结果。进而云平台可以根据该盲区监测结果和车辆端的盲区监测能力信息，生成盲区补充提醒消息，然后将盲区补充提醒消息发送给车辆端。可见，本申请实施例的技术方案使得云平台能够辅助车辆进行盲区监测，减少了发生盲区漏检测和漏预警的可能性，解决了传统单车ADAS感知范围有限的问题，有效增强了ADAS的安全性。
在本申请的一个实施例中，云平台在确定车辆行驶过程中的潜在盲区时可以借助于人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)技术。人工智能技术是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
同时，人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
计算机视觉(Computer Vision，简称CV)是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能系统。计算机视觉技术通常包括图像处理、图像识别、图像语义理解、图像检索、OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)、视频处理、视频语义理解、视频内容/行为识别、三维物体重建、3D技术、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建等技术，还包括常见的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术。
结合本申请而言，车辆端和云平台都可以采用人工智能技术中的计算机视觉、机器学习等技术来提高驾驶辅助的精准性，车辆端同时还可以基于此来实现自动驾驶。
以下对本申请实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：
图2示出了根据本申请的一个实施例的驾驶辅助处理方法的流程图，该驾驶辅助处理方法可以由云平台来执行，该云平台可以是中心云平台或者路侧云平台。参照图2所示，该驾驶辅助处理方法至少包括步骤S210至步骤S240，详细介绍如下：
在步骤S210中，获取车辆端的位置信息、行驶状态信息和车辆端所行驶路段的路况信息，并获取车辆端的盲区监测能力信息。
在本申请的一个实施例中，如果云平台是中心云平台，那么车辆端可以通过移动通信网络将位置信息、行驶状态信息和所行驶路段的路况信息发送给中心云平台；如果云平台是路侧云平台，那么车辆端可以通过移动通信网络或者车联网通信将位置信息、行驶状态信息和所行驶路段的路况信息发送给路侧云平台。
可选地，车辆端的位置信息可以是车辆端发送给云平台的，也可以是云平台通过与高精度定位系统进行互通，并通过与车辆端协作来实现对车辆端的高精度定位得到的。车辆端的行驶状态信息包括车辆端的速度信息、加速度信息等。车辆端所行驶路段的路况信息包括车辆端所在路段的潜在安全风险(比如是否存在山体滑坡、是否有路面湿滑的情况、是否有横风的情况、是否是隧道等)，也可以包括该路段内的车辆情况(例如是否存在其它车辆的安全隐患等)。
在本申请的一个实施例中，云平台获取车辆端的盲区监测能力信息的过程可以是获取车辆端发送的ADAS能力信息，该ADAS能力信息中包含有车辆端的标识信息，以及车辆端的以下至少一种信息：车辆端对各种ADAS功能的支持信息和车辆端所配备的传感器信息。进而可以根据ADAS能力信息确定车辆端的盲区监测能力信息。
可选地，车辆端发送的ADAS能力信息的格式可以如图3所示，该ADAS能力信息包括车辆端的标识信息，以及以下至少一种信息：车辆端对各种ADAS功能的支持信息(比如是否支持ACC、是否支持FCW、是否支持LDW、是否支持BSD、是否支持TPMS等)；车辆端所配备的传感器信息(如摄像头、雷达等传感器性能参数等)。
在本申请的一个实施例中，云平台获取车辆端的盲区监测能力信息的过程还可以是获取车辆端上报的盲区监测历史记录，然后根据盲区监测历史记录确定车辆端的盲区监测能力信息。比如，车辆端在行驶过程中通过自身携带的传感器信息监测并记录了盲区信息，那么云平台可以通过对车辆端的盲区监测历史记录进行分析来确定车辆端的盲区监测能力信息，比如车辆端是否具有盲区监测能力，以及车辆端的盲区监测能力的强弱等。
在本申请的一个实施例中，云平台获取车辆端的盲区监测能力信息的过程可以是获取车辆端上报的盲区监测历史记录和车辆端的驾驶者对盲区预警的反馈信息，然后根据盲区监测历史记录和驾驶者对盲区预警的反馈信息，确定车辆端的盲区监测能力信息。比如，车辆端在行驶过程中监测到盲区并进行了盲区预警，如果驾驶者选择忽略该盲区预警，那么说明车辆端的盲区预警可能是误报，而如果驾驶者接受了盲区预警，或者反馈了盲区预警是精准的，那么说明车辆端的盲区预警是准确的。在这种情况下，云平台可以分析出车辆端的盲区监测能力的强弱信息等。
在步骤S220中，根据车辆端的位置信息、行驶状态信息和路况信息，确定车辆端在行驶过程中的潜在盲区，得到盲区监测结果。
在本申请的一个实施例中，云平台确定车辆端在行驶过程中的潜在盲区的过程可以是：若根据车辆端的位置信息、行驶状态信息和路况信息确定车辆端所处位置存在视觉障碍，则基于存在视觉障碍的位置生成车辆端的潜在盲区。可选地，如果根据车辆端的位置信息、行驶状态信息和路况信息确定车辆端符合以下状况中的至少一种，则确定车辆端所处位置存在视觉障碍：车辆端所处位置为弯道区域(比如弯道的角度较大时，会出现视觉障碍)、车辆端处于隧道内、车辆端处于上坡状态(比如坡度较陡时，会出现视觉障碍)、车辆端的临近位置存在障碍物遮挡。
在步骤S230中，根据盲区监测结果和车辆端的盲区监测能力信息，生成盲区补充提醒消息。
在本申请的一个实施例中，在生成盲区补充提醒消息之前，还可以根据盲区监测结果和车辆端的盲区监测能力信息确定是否需要向车辆发送盲区补充提醒消息，如果根据盲区监测结果和车辆端的盲区监测能力信息确定需要向车辆发送盲区补充提醒消息，则生成盲区补充提醒消息。
在步骤S240中，将盲区补充提醒消息发送给车辆端。
在本申请的一个实施例中，为了保证车辆端能够及时处理盲区补充提醒消息，云平台还可以与车辆端进行时间同步，以使车辆端基于同步后的时间处理盲区补充提醒消息。
在本申请的一个实施例中，云平台可以在盲区补充提醒消息中增加显式时间戳信息，以与车辆端进行时间同步。
在本申请的一个实施例中，云平台还可以通过隐含指示的方式与车辆端进行时间同步，该隐含指示的方式包括在通过相同传输通道传输的数据包中基于部分数据包的显式时间戳信息隐含指示其它数据包的时间戳信息。比如，云平台通过某个传输通道传输若干个数据包，那么可以在其中的部分数据包中携带显式的时间戳信息，以隐含指示其它未携带时间戳信息的数据包的时间信息。
在本申请的一个实施例中，如果云平台根据车辆端的位置信息、行驶状态信息和路况信息，难以确定出车辆端在行驶过程中的潜在盲区，那么可以向车辆端所行驶路段的所有车辆端发送盲区提醒消息，以提醒该路段的车辆端注意行驶安全。
在本申请的一个实施例中，如果云平台根据车辆端的位置信息、行驶状态信息和车辆端所行驶路段的路况信息预测到车辆端将要驶入区域的网络状态不足以支持盲区预警，那么云平台可以在车辆端进入区域前向车辆端发送预警信息。可选地，云平台在车辆端进入区域前向车辆端发送的预警信息包括以下至少一个：车辆将要驶入区域内潜在的盲区信息、在车辆将要驶入区域内不能提供盲区预警的提示信息。
在本申请的一个实施例中，如果车辆将要驶入区域未处于网络覆盖范围内或者车辆将要驶入区域内的网络质量低于设定值，则确定车辆将要驶入区域的网络状态不足以支持盲区预警。可选地，网络质量可以是网络信号值、网络传输速率值等。
综上，本申请实施例的技术方案主要是云平台(中心云平台或者边缘云平台)通过获取车辆的位置信息、行驶状态信息和路况信息等，并分析其周围车辆位置和速度等信息来确定该车辆的潜在盲区，进而根据车辆自身的盲区监测能力信息确定是否需要向该车辆发送盲区补充提醒消息。以下结合图4进行详细说明：
图4示出了根据本申请的一个实施例的驾驶辅助处理方法的流程图。参照图4所示，该驾驶辅助处理方法至少包括步骤S410至步骤S460，详细介绍如下：
步骤S410，云平台获取车辆的位置、行驶状态信息和路况信息。
在本申请的一个实施例中，云平台可以是中心云平台，或者是路侧云平台，中心云平台通过移动通信网络(如5G网络)提供大范围覆盖，路侧云平台通过5G小站或者V2X(vehicle to Everything，车辆对外界)的RSU(Road Side Unit，路侧单元)提供小范围覆盖。
在本申请的一个实施例中，路况信息可以是车辆所行驶路段的潜在安全风险(如山体滑坡、路面湿滑、横风，隧道等)，也可以是特定路段内的车辆情况，比如由于急弯、隧道、坡度及其它视觉障碍物造成的盲区等，而这些盲区的出现也和车辆所处位置相关。
在本申请的一个实施例中，对于盲区检测来说，车辆的位置和状态信息非常重要。为了提供盲区检测的准确性和针对性，减少不必要的虚警，车辆的位置和行驶状态信息需要通过5G网络或者V2X网络实时传送到云平台。同时，由于通信传输时延和处理时延的存在，车辆和云平台之前需要进行时间同步，并且车辆端的ADAS模块需要支持补偿功能，即能够根据提醒消息中的显式时间戳信息或者隐含方式的时延估计来处理云平台的提醒。
步骤S420，云平台结合历史数据和车辆信息刻画车辆的盲区监测能力信息。
在本申请的一个实施例中，车辆自身的配置可能支持盲区监测，也可能不支持，并且车辆支持盲区监测的具体能力也不一样。因此车辆端可以将盲区监测的历史数据传输到云端，用于辅助云端为车辆提供个性化的盲区监测服务。该实施例中云平台也需要获知车辆的标识、车辆的ADAS相关的能力，以及车辆本身具备的传感器功能和性能指标以及通信能力等信息。可选地，车辆的通信能力包括Uu网联能力、PC5网联能力等。
在本申请的一个实施例中，每个车辆在行驶过程中都会存在盲区监测行为和行驶记录，云平台可以根据这些信息分析这个车辆及其驾驶员对潜在盲区的判断。可选地，这些信息包括已经出现的安全预警信息，也包括由于盲区监测失误而可能出现的交通危险信息等。比如，对不同的路况如急弯、隧道、坡度及其他视觉障碍物都可能造成盲区的情况，车辆即使未发生事故，但是其驾驶数据仍然可以用来评判盲区监测能力。
步骤S430，云平台结合路段状况及全视角评估潜在盲区。
在本申请的一个实施例中，云平台可以结合车辆所行驶路段的路况信息和车辆自身的盲区监测能力判断是否有车辆不能感知的盲区存在。可选地，路况信息可以是车辆所行驶路段的潜在安全风险(如山体滑坡、路面湿滑、横风，隧道等)，也可以是特定路段内的车辆情况，比如附近的大车导致视线遮挡、急弯导致车辆摄像头监测暂时失效、坡度导致车辆前后视觉不完整等。
在本申请的一个实施例中，云平台判断是否有盲区也可以结合车辆的相对位置分布关系，这是因为对盲区检测来说，急弯、隧道、坡度及其它视觉障碍物都可能造成盲区，而这些盲区的出现也和车辆所处位置相关。
在本申请的一个实施例中，若云平台不能根据车辆之间的位置关系准确分析判断车辆直接互相的盲区关系，则可以进行区域性警示，将盲区信息发送给该路段的所有车辆。
在本申请的一个实施例中，若云平台能根据车辆之间的位置关系可以准确分析判断车辆直接互相的盲区关系，则也可以进行选择性警示，将盲区信息发送给存在特定盲区的车辆。
在本申请的一个实施例中，对于自身感知能力越低的车辆(尤其是没有配备盲区监测能力的车辆)，即需要依靠网络辅助甚至操控的车辆，如果5G网络本身在某个地域覆盖受限或网络质量较低，导致云平台无法持续盲区预警功能，则云平台也可以在车辆进入该弱网区域之前提前告知车辆。
步骤S440，云平台根据路况和车辆自身盲区监测能力信息分析判断盲区信息。
步骤S450，是否需要推送盲区补充提醒信息。
在本申请的一个实施例中，云平台可以根据全视角分析得到的盲区，结合云平台掌握的车辆自身的盲区监测能力，判断是否要发送盲区补充提醒给车端ADAS。
步骤S460，将盲区补充提醒信息发送到车辆。
可选地，云平台可以通过5G网络或者V2X网络将盲区补充提醒信息通知给车辆的ADAS模块。
本申请上述实施例的技术方案使得云平台能够辅助车辆进行盲区监测，减少了发生盲区漏检测和漏预警的可能性，解决了传统单车ADAS感知范围有限的问题，有效增强了ADAS的安全性。
以下介绍本申请的装置实施例，可以用于执行本申请上述实施例中的驾驶辅助处理方法。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请上述的驾驶辅助处理方法的实施例。
图5示出了根据本申请的一个实施例的驾驶辅助处理装置的框图。
参照图5所示，根据本申请的一个实施例的驾驶辅助处理装置500，包括：获取单元502、处理单元504、生成单元506和发送单元508。
其中，获取单元502配置为获取车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述车辆端所行驶路段的路况信息，并获取所述车辆端的盲区监测能力信息；处理单元504配置为根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息，确定所述车辆端在行驶过程中的潜在盲区，得到盲区监测结果；生成单元506配置为根据所述盲区监测结果和所述车辆端的盲区监测能力信息，生成盲区补充提醒消息；发送单元508配置为将所述盲区补充提醒消息发送给所述车辆端。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，处理单元504配置为：若根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息确定所述车辆端所处位置存在视觉障碍，则基于存在所述视觉障碍的位置生成所述车辆端的潜在盲区。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，处理单元504配置为：若根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息确定所述车辆端符合以下状况中的至少一种，则确定所述车辆端所处位置存在视觉障碍：所述车辆端所处位置为弯道区域、所述车辆端处于隧道内、所述车辆端处于上坡状态、所述车辆端的临近位置存在障碍物遮挡。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，获取单元502配置为：获取所述车辆端发送的高级驾驶辅助系统ADAS能力信息，所述ADAS能力信息中包含有所述车辆端的标识信息，以及所述车辆端的以下至少一种信息：车辆端对各种ADAS功能的支持信息和车辆端所配备的传感器信息；根据所述ADAS能力信息确定所述车辆端的盲区监测能力信息。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，获取单元502配置为：获取所述车辆端上报的盲区监测历史记录；根据所述盲区监测历史记录确定所述车辆端的盲区监测能力信息。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，获取单元502配置为：获取所述车辆端上报的盲区监测历史记录和所述车辆端的驾驶者对盲区预警的反馈信息；根据所述盲区监测历史记录和所述驾驶者对盲区预警的反馈信息，确定所述车辆端的盲区监测能力信息。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述处理单元504还配置为：与所述车辆端进行时间同步，以使所述车辆端基于同步后的时间处理所述盲区补充提醒消息。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述处理单元504配置为通过以下至少一种方式与所述车辆端进行时间同步：在所述盲区补充提醒消息中增加显式时间戳信息，以与所述车辆端进行时间同步；通过隐含指示的方式与所述车辆端进行时间同步，所述隐含指示的方式包括在通过相同传输通道传输的数据包中基于部分数据包的显式时间戳信息隐含指示其它数据包的时间戳信息。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述发送单元508还配置为：若根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息，难以确定出所述车辆端在行驶过程中的潜在盲区，则向所述车辆端所行驶路段的所有车辆端发送盲区提醒消息。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述发送单元508还配置为：若根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述车辆端所行驶路段的路况信息预测到所述车辆端将要驶入区域的网络状态不足以支持盲区预警，则在所述车辆端进入所述区域前向所述车辆端发送预警信息；其中，所述预警信息包括以下至少一个：所述区域内潜在的盲区信息、在所述区域内不能提供盲区预警的提示信息。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述处理单元504还配置为：若所述区域未处于网络覆盖范围内或者所述区域内的网络质量低于设定值，则确定所述区域的网络状态不足以支持盲区预警。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述生成单元506还配置为：根据所述盲区监测结果和所述车辆端的盲区监测能力信息确定是否需要向所述车辆发送盲区补充提醒消息；若根据所述盲区监测结果和所述车辆端的盲区监测能力信息确定需要向所述车辆发送盲区补充提醒消息，则生成所述盲区补充提醒消息。
图6示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
需要说明的是，图6示出的电子设备的计算机系统600仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在RAM 603中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN(Local Area Network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。
需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (15)

1.一种驾驶辅助处理方法，其特征在于，包括：
获取车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述车辆端所行驶路段的路况信息，并获取所述车辆端的盲区监测能力信息；
根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息，确定所述车辆端在行驶过程中的潜在盲区，得到盲区监测结果；
根据所述盲区监测结果和所述车辆端的盲区监测能力信息，生成盲区补充提醒消息；
将所述盲区补充提醒消息发送给所述车辆端。
2.根据权利要求1所述的驾驶辅助处理方法，其特征在于，根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息，确定所述车辆端在行驶过程中的潜在盲区，包括：
若根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息确定所述车辆端所处位置存在视觉障碍，则基于存在所述视觉障碍的位置生成所述车辆端的潜在盲区。
3.根据权利要求2所述的驾驶辅助处理方法，其特征在于，所述驾驶辅助处理方法还包括：
若根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息确定所述车辆端符合以下状况中的至少一种，则确定所述车辆端所处位置存在视觉障碍：所述车辆端所处位置为弯道区域、所述车辆端处于隧道内、所述车辆端处于上坡状态、所述车辆端的临近位置存在障碍物遮挡。
4.根据权利要求1所述的驾驶辅助处理方法，其特征在于，获取所述车辆端的盲区监测能力信息，包括：
获取所述车辆端发送的高级驾驶辅助系统ADAS能力信息，所述ADAS能力信息中包含有所述车辆端的标识信息，以及所述车辆端的以下至少一种信息：车辆端对各种ADAS功能的支持信息和车辆端所配备的传感器信息；
根据所述ADAS能力信息确定所述车辆端的盲区监测能力信息。
5.根据权利要求1所述的驾驶辅助处理方法，其特征在于，获取所述车辆端的盲区监测能力信息，包括：
获取所述车辆端上报的盲区监测历史记录；
根据所述盲区监测历史记录确定所述车辆端的盲区监测能力信息。
6.根据权利要求1所述的驾驶辅助处理方法，其特征在于，获取所述车辆端的盲区监测能力信息，包括：
获取所述车辆端上报的盲区监测历史记录和所述车辆端的驾驶者对盲区预警的反馈信息；
根据所述盲区监测历史记录和所述驾驶者对盲区预警的反馈信息，确定所述车辆端的盲区监测能力信息。
7.根据权利要求1所述的驾驶辅助处理方法，其特征在于，所述驾驶辅助处理方法还包括：
与所述车辆端进行时间同步，以使所述车辆端基于同步后的时间处理所述盲区补充提醒消息。
8.根据权利要求7所述的驾驶辅助处理方法，其特征在于，与所述车辆端进行时间同步，包括以下至少一种方式：
在所述盲区补充提醒消息中增加显式时间戳信息，以与所述车辆端进行时间同步；
通过隐含指示的方式与所述车辆端进行时间同步，所述隐含指示的方式包括在通过相同传输通道传输的数据包中基于部分数据包的显式时间戳信息隐含指示其它数据包的时间戳信息。
9.根据权利要求1所述的驾驶辅助处理方法，其特征在于，所述驾驶辅助处理方法还包括：
若根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息，难以确定出所述车辆端在行驶过程中的潜在盲区，则向所述车辆端所行驶路段的所有车辆端发送盲区提醒消息。
10.根据权利要求1所述的驾驶辅助处理方法，其特征在于，所述驾驶辅助处理方法还包括：
若根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述车辆端所行驶路段的路况信息预测到所述车辆端将要驶入区域的网络状态不足以支持盲区预警，则在所述车辆端进入所述区域前向所述车辆端发送预警信息；
其中，所述预警信息包括以下至少一个：所述区域内潜在的盲区信息、在所述区域内不能提供盲区预警的提示信息。
11.根据权利要求10所述的驾驶辅助处理方法，其特征在于，所述驾驶辅助处理方法还包括：
若所述区域未处于网络覆盖范围内或者所述区域内的网络质量低于设定值，则确定所述区域的网络状态不足以支持盲区预警。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的驾驶辅助处理方法，其特征在于，根据所述盲区监测结果和所述车辆端的盲区监测能力信息，生成盲区补充提醒消息之前，所述驾驶辅助处理方法还包括：
根据所述盲区监测结果和所述车辆端的盲区监测能力信息确定是否需要向所述车辆发送盲区补充提醒消息；
若根据所述盲区监测结果和所述车辆端的盲区监测能力信息确定需要向所述车辆发送盲区补充提醒消息，则生成所述盲区补充提醒消息。
13.一种驾驶辅助处理装置，其特征在于，包括：
获取单元，配置为获取车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述车辆端所行驶路段的路况信息，并获取所述车辆端的盲区监测能力信息；
处理单元，配置为根据所述车辆端的位置信息、行驶状态信息和所述路况信息，确定所述车辆端在行驶过程中的潜在盲区，得到盲区监测结果；
生成单元，配置为根据所述盲区监测结果和所述车辆端的盲区监测能力信息，生成盲区补充提醒消息；
发送单元，配置为将所述盲区补充提醒消息发送给所述车辆端。
14.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，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12中任一项所述的驾驶辅助处理方法。
15.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至12中任一项所述的驾驶辅助处理方法。
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