CN113200048B - 一种智能辅助驾驶车辆监控方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及车辆控制技术领域，具体涉及一种智能辅助驾驶车辆监控方法及系统。各车辆将自车的CAN网络数据和行车记录仪视频数据发送至智能驾驶车辆监控平台；智能驾驶车辆监控平台对所有车辆的ADAS先进驾驶员辅助系统进行使用分析，以及对每个车辆ADAS先进驾驶员辅助系统的各子系统进行监控；对所有车辆的ADAS先进驾驶员辅助系统进行使用分析包括：结合高精度地图和车辆位置信息，在地图上显示某一区域或某一路段的车辆分布状况、车辆数量；统计ADAS先进驾驶员辅助系统内各子系统的开启率。能够为ADAS先进驾驶员辅助系统的优化提供数据支撑，从而便于后续改良和优化ADAS先进驾驶员辅助系统的功能和性能，进一步提高驾驶安全性和驾驶舒适性。

Description

一种智能辅助驾驶车辆监控方法及系统

技术领域

本发明涉及车辆控制技术领域，具体涉及一种智能辅助驾驶车辆监控方法及系统。

背景技术

ADAS(Advanced Driver Assist System)一般指先进驾驶员辅助系统。先进驾驶员辅助系统是利用安装在车上的各式各样传感器，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，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。

ADAS系统主要包括LKA(车道保持辅助)系统、LDW(车道偏离预警)系统、ACC(自适应巡航控制)系统、AEB(自动紧急制动)系统、TJA(交通拥堵辅助系统)系统、HWA(高速公路驾驶辅助)系统等子系统。

当前随着汽车智能化、网联化的发展，国内已有一些搭载了智能辅助驾驶系统的车辆进入市场，未来将有更多搭载智能驾驶辅助系统、自动驾驶系统、无人驾驶系统的车辆问世。智能辅助驾驶系统、自动驾驶系统和无人驾驶系统在给我们带来便捷的同时，在当前复杂的交通情况下，也依然存在各种安全隐患。

由于ADAS系统兼具安全性和实用性，当前越来越多的车型搭载着ADAS系统。虽然在上市之前，各车厂都进行了一定的仿真测试和公开道路测试，但是在用户使用过程中，ADAS系统是否能如预期功能要求一样正常工作，是否真的能改善驾驶体验、降低交通事故，目前并没有详实的数据支撑。这往往导致预期功能与实际使用体验不符，其一定程度上影响了驾驶体验。而由于没有实际数据支撑，在后续车型的开发上，也难以有针对性的进行调整。

此外，现有车辆的故障预警系统，通过各种传感器数据，利用车辆故障预警平台，实现对车辆故障提前报警，并根据故障原因提出解决办法。并没有对车载ADAS系统进行监控的方案，更没有针对ADAS系统内各子系统的监控方案。后续开发车辆时无法针对各个子功能的使用和运行状况，进行改良和优化，影响了驾驶安全性和舒适性。

发明内容

本发明的目的就是针对现有技术的缺陷，提供一种智能辅助驾驶车辆监控方法及系统，能够帮助优化ADAS系统的设计，便于后续改良和优化系统的功能和性能。

本发明一种智能辅助驾驶车辆监控方法，其技术方案为：包括各车辆将自车的CAN网络数据和行车记录仪视频数据发送至智能驾驶车辆监控平台；

所述智能驾驶车辆监控平台基于所述CAN网络数据和行车记录仪视频数据对所有车辆的ADAS先进驾驶员辅助系统进行使用分析，以及对每个车辆ADAS先进驾驶员辅助系统的各子系统进行监控；

所述对所有车辆的ADAS先进驾驶员辅助系统进行使用分析包括：

结合高精度地图和车辆位置信息，在地图上显示某一区域或某一路段的车辆分布状况、车辆数量；

统计ADAS先进驾驶员辅助系统内各子系统的开启率；

利用高精度地图和车辆位置信息，结合历史交通拥堵信息对车辆搭载ADAS先进驾驶员辅助系统前后的交通拥堵状态进行比对，分析ADAS先进驾驶员辅助系统对交通拥堵的改善状况；

驾驶偏好分析；

所述对每个车辆ADAS先进驾驶员辅助系统的各子系统进行监控包括：

对LKA车道保持辅助系统、LDW车道偏离预警系统、ACC自适应巡航控制系统、AEB自动紧急制系统、TJA交通拥堵辅助系统、HWA高速公路驾驶辅助系统中的一个或多个进行监控，以及对脱手预警进行监控。

较为优选的，所述对LKA车道保持辅助系统的运行状况进行分析包括：

判断LKA车道保持辅助系统是否开启；

对LKA车道保持辅助系统的工作时间进行统计；

对LKA车道保持辅助系统的纠偏次数进行统计；

绘制LKA纠偏过程曲线，所述LKA纠偏过程曲线用于显示一次纠偏过程中，期望方向盘转角、实际方向盘转角、左侧越界时间、右侧越界时间、左侧偏移距离、右侧偏移距离、左侧距离、右侧距离随时间的变化曲线。

较为优选的，所述对LDW车道偏离预警系统的运行状况进行分析包括：

判断LDW车道偏离预警系统是否开启；

对LDW车道偏离预警系统的报警次数进行统计。

较为优选的，所述对ACC自适应巡航控制系统的运行状况进行分析包括：

判断ACC自适应巡航控制系统是否开启；

对ACC自适应巡航控制系统的工作次数和时间进行统计；

绘制ACC自适应巡航控制系统跟车情况曲线；

绘制ACC自适应巡航控制系统跟车情况曲线；

其中，所述绘制ACC自适应巡航控制系统跟车情况曲线包括

若前方无车，则监测设定车速与实际车速随时间的变化曲线；

若前方有车，则监测设定车速、本车车速、前车车速、车间距离、车间时距随时间的变化情况；

若前车刹停，则测前车车速、本车车速随时间的变化情况；

若前车刹停且在设定时间阈值t1内离开，则监测设定车速、前车车速、本车车速、车间距离、车间时距随时间变化情况。

较为优选的，所述对AEB自动紧急制系统的运行状况进行分析包括：

判断AEB自动紧急制系统是否开启；

对AEB自动紧急制系统的工作时间进行统计；

对AEB自动紧急制系统的制动次数进行统计；

对AEB自动紧急制系统的制动过程进行动态跟踪；

对FCW前向碰撞预警次数进行统计。

较为优选的，所述对TJA交通拥堵辅助系统的运行状况进行分析包括：

判断TJA交通拥堵辅助系统是否开启；

对TJA交通拥堵辅助系统的工作时间进行统计；

对TJA交通拥堵辅助系统的横向/纵向控制次数进行统计；

对TJA交通拥堵辅助系统的横向/纵向控制过程进行动态跟踪，并根据所述动态跟踪判断TJA交通拥堵辅助系统是否在城市路况下将车辆控制在车道中心行驶。

较为优选的，所述对HWA高速公路驾驶辅助系统的运行状况进行分析包括：

判断HWA高速公路驾驶辅助系统是否开启；

对HWA高速公路驾驶辅助系统的工作时间进行统计；

对HWA高速公路驾驶辅助系统的横向/纵向控制次数进行统计；

对HWA高速公路驾驶辅助系统的横向/纵向控制过程进行动态跟踪，并根据所述动态跟踪判断HWA高速公路驾驶辅助系统是否在高速公路环境下将车辆控制在车道中心行驶。

较为优选的，所述对脱手预警进行监控包括：

对脱手预警的次数进行统计；

对持续脱手时长进行监测，若持续脱手时长大于设定阈值t1，则输出第一预警信号，若持续脱手时长大于设定阈值t2，则输出第二预警信号，若持续脱手时长大于设定阈值t3，则输出第三预警信号，其中，t1<t2<t3，第一预警信号的警示强度小于第二预警信号，第二预警信号的警示强度小于第三预警信号；

根据发出脱手报警后驾驶员控制方向盘的时间间隔，绘制脱手预警后响应时间分布图。

本发明一种智能辅助驾驶车辆监控系统，其技术方案为：包括

车载终端，用于将自车的CAN网络数据和行车记录仪视频数据发送至智能驾驶车辆监控平台；

智能驾驶车辆监控平台，用于基于所述CAN网络数据和行车记录仪视频数据对所有车辆的ADAS先进驾驶员辅助系统进行使用分析，以及对每个车辆ADAS先进驾驶员辅助系统的各子系统进行监控；

所述对所有车辆的ADAS先进驾驶员辅助系统进行使用分析包括：

结合高精度地图和车辆位置信息，在地图上显示某一区域或某一路段的车辆分布状况、车辆数量；

统计ADAS先进驾驶员辅助系统内各子系统的开启率；

利用高精度地图和车辆位置信息，结合历史交通拥堵信息对车辆搭载ADAS先进驾驶员辅助系统前后的交通拥堵状态进行比对，分析ADAS先进驾驶员辅助系统对交通拥堵的改善状况；

驾驶偏好分析；

所述对每个车辆ADAS先进驾驶员辅助系统的各子系统进行监控包括：

对LKA车道保持辅助系统、LDW车道偏离预警系统、ACC自适应巡航控制系统、AEB自动紧急制系统、TJA交通拥堵辅助系统、HWA高速公路驾驶辅助系统中的一个或多个进行监控，以及对脱手预警进行监控。

较为优选的，所述车载终端包括

位置模块，用于向控制模块发送车辆位置信息；

显示模块，用于显示ADAS先进驾驶员辅助系统内各子系统的预警数据；

存储模块，用于存储CAN网络数据及行车记录仪视频数据；

控制模块，用于控制存储模块内的数据写入、写出，以及接收CAN网络数据、行车记录仪视频数据、车辆位置信息、ADAS先进驾驶员辅助系统内各子系统的预警数据；

通信模块，用于向智能驾驶车辆监控平台发送CAN网络数据及行车记录仪视频数据，以及接收智能驾驶车辆监控平台发送的预警数据。

本发明的有益效果为：

1、结合高精度地图和车辆位置信息，在地图上显示某一区域或某一路段的车辆分布状况、车辆数量；统计ADAS先进驾驶员辅助系统内各子系统的开启率；利用高精度地图和车辆位置信息，结合历史交通拥堵信息对车辆搭载ADAS先进驾驶员辅助系统前后的交通拥堵状态进行比对，分析ADAS先进驾驶员辅助系统对交通拥堵的改善状况；进行驾驶偏好分析。能够为ADAS先进驾驶员辅助系统的优化提供数据支撑，从而便于后续改良和优化ADAS先进驾驶员辅助系统的功能和性能，进一步提高驾驶安全性和驾驶舒适性。

2、对ADAS先进驾驶员辅助系统内各个子系统进行监控，进一步为ADAS先进驾驶员辅助系统提供数据支撑，便于后续改良和优化ADAS先进驾驶员辅助系统的功能和性能。

3、结合各个车辆，进行驾驶偏好分析，分析驾驶员行为数据，为调整ADAS系统的功能提供决策支持，便于为用户提供个性化设置的功能。

附图说明

图1为本发明一种智能辅助驾驶车辆监控方法的流程示意图；

图2为本发明一种智能辅助驾驶车辆监控系统的连接示意图。

具体实施方式

为了使本申请所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

需要说明的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

如图1所示，一种智能辅助驾驶车辆监控方法的流程如下：

车辆启动，车载智能终端初始化；

各车辆将自车的CAN网络数据和行车记录仪视频数据发送至智能驾驶车辆监控平台；

车辆行驶过程中，主动读取CAN网络数据，监控ADAS功能使用情况。“车载终端”每隔50毫秒从CAN网路读取一次数据，存储在“车载终端”的存储模块，每隔1秒向“智能驾驶车辆监控平台”传输CAN数据和行车记录仪视频数据。车载终端通过5G模块，把CAN数据和行车记录仪拍摄的视频数据上传至“智能驾驶车辆监控平台”。

行车过程中拍摄的视频和车载CAN数据数据量大，采用传统3G、4G方式传输容易造成数据丢失和时延，通过5G传输模式，具有低时延的特点，传输速度可达到每秒数十GB，使得“智能驾驶车辆监控平台”更加清楚和实时的掌握车辆内部情况，对各种突发事件的处理能力大大加强。

智能驾驶车辆监控平台基于所述CAN网络数据和行车记录仪视频数据对所有车辆的ADAS先进驾驶员辅助系统进行使用分析，以及对每个车辆ADAS先进驾驶员辅助系统的各子系统进行监控。

其中，对所有车辆的ADAS先进驾驶员辅助系统进行使用分析包括：

结合高精度地图和车辆位置信息，在地图上显示某一区域或某一路段的车辆分布状况、车辆数量；

统计ADAS先进驾驶员辅助系统内各子系统的开启率；

利用高精度地图和车辆位置信息，结合历史交通拥堵信息对车辆搭载ADAS先进驾驶员辅助系统前后的交通拥堵状态进行比对，分析ADAS先进驾驶员辅助系统对交通拥堵的改善状况；

驾驶偏好分析；

对每个车辆ADAS先进驾驶员辅助系统的各子系统进行监控包括：

对LKA车道保持辅助系统、LDW车道偏离预警系统、ACC自适应巡航控制系统、AEB自动紧急制系统、TJA交通拥堵辅助系统、HWA高速公路驾驶辅助系统中的一个或多个进行监控，以及对脱手预警进行监控。

“智能驾驶车辆监控平台”接收每台车传输回来的数据，存储于数据库，并启动数据分析，在地图上显示车辆实时位置和ADAS系统各功能工作情况。

较为优选的，所述对LKA车道保持辅助系统的运行状况进行分析包括：

判断LKA车道保持辅助系统是否开启；

对LKA车道保持辅助系统的工作时间进行统计；

对LKA车道保持辅助系统的纠偏次数进行统计；

绘制LKA纠偏过程曲线，所述LKA纠偏过程曲线用于显示一次纠偏过程中，期望方向盘转角、实际方向盘转角、左侧越界时间、右侧越界时间、左侧偏移距离、右侧偏移距离、左侧距离、右侧距离随时间的变化曲线。

较为优选的，所述对LDW车道偏离预警系统的运行状况进行分析包括：

判断LDW车道偏离预警系统是否开启；

对LDW车道偏离预警系统的报警次数进行统计。

较为优选的，所述对ACC自适应巡航控制系统的运行状况进行分析包括：

判断ACC自适应巡航控制系统是否开启；

对ACC自适应巡航控制系统的工作次数和时间进行统计；

绘制ACC自适应巡航控制系统跟车情况曲线；

绘制ACC自适应巡航控制系统跟车情况曲线；

其中，所述绘制ACC自适应巡航控制系统跟车情况曲线包括

若前方无车，则监测设定车速与实际车速随时间的变化曲线；

若前方有车，则监测设定车速、本车车速、前车车速、车间距离、车间时距随时间的变化情况；

若前车刹停，则测前车车速、本车车速随时间的变化情况；

若前车刹停且在设定时间阈值t1内离开，则监测设定车速、前车车速、本车车速、车间距离、车间时距随时间变化情况。

较为优选的，所述对AEB自动紧急制系统的运行状况进行分析包括：

判断AEB自动紧急制系统是否开启；

对AEB自动紧急制系统的工作时间进行统计；

对AEB自动紧急制系统的制动次数进行统计；

对AEB自动紧急制系统的制动过程进行动态跟踪；

对FCW前向碰撞预警次数进行统计。

较为优选的，所述对TJA交通拥堵辅助系统的运行状况进行分析包括：

判断TJA交通拥堵辅助系统是否开启；

对TJA交通拥堵辅助系统的工作时间进行统计；

对TJA交通拥堵辅助系统的横向/纵向控制次数进行统计；

对TJA交通拥堵辅助系统的横向/纵向控制过程进行动态跟踪，并根据所述动态跟踪判断TJA交通拥堵辅助系统是否在城市路况下将车辆控制在车道中心行驶。

较为优选的，所述对HWA高速公路驾驶辅助系统的运行状况进行分析包括：

判断HWA高速公路驾驶辅助系统是否开启；

对HWA高速公路驾驶辅助系统的工作时间进行统计；

对HWA高速公路驾驶辅助系统的横向/纵向控制次数进行统计；

对HWA高速公路驾驶辅助系统的横向/纵向控制过程进行动态跟踪，并根据所述动态跟踪判断HWA高速公路驾驶辅助系统是否在高速公路环境下将车辆控制在车道中心行驶。

较为优选的，所述对脱手预警进行监控包括：

对脱手预警的次数进行统计；

对持续脱手时长进行监测，若持续脱手时长大于设定阈值t1，则输出第一预警信号，若持续脱手时长大于设定阈值t2，则输出第二预警信号，若持续脱手时长大于设定阈值t3，则输出第三预警信号，其中，t1<t2<t3，第一预警信号的警示强度小于第二预警信号，第二预警信号的警示强度小于第三预警信号；

根据发出脱手报警后驾驶员控制方向盘的时间间隔，绘制脱手预警后响应时间分布图。

实施例一

本实施例中，对每个车辆ADAS先进驾驶员辅助系统的各子系统进行监控包括：对LKA系统的监控、对LDW系统的监控、对ACC系统的监控、对AEB系统的监控、对FCW系统的监控、对TJA系统的监控、对HWA系统的监控、对脱手报警的监控。

对LKA系统的监控：本文涉及的LKA系统，指的是当车辆在标记线清晰且视线充足的道路上行驶时，如果驾驶员由于注意力不集中等原因造成车辆无意识偏离出本车道时，该系统通过对车辆的横向运动进行控制从而将车辆维持在本车道内。针对具体的某一辆车，对LKA系统的监控，主要涉及以下几个方面：

判断LKA系统是否开启：可通过车载显示屏开启和关闭LKA系统，LKA系统默认是开启的。通过CAN消息中LKA_Switch_State信号来判断LKA系统处于开启状态还是关闭状态。LKA_Switch_State值为0表示LKA系统关闭，为1表示LKA系统开启。监测LKA系统的开启状态，若未开启，向“车载终端”发送提示信息“LKA系统未开启”，提醒驾驶员开启LKA系统；如监测到LKA系统处于“故障”状态，提醒驾驶员检查车辆。

LKA系统的工作时间统计：可按月统计、按周、按天、按自定义时间统计LKA系统的工作时间。LKA_Switch_State从1变为0的时间间隔，为一次有效的LKA系统工作时间。

LKA系统纠偏次数统计：可按月统计、按周、按天、按自定义时间统计LKA系统的纠偏次数。通过对转向灯信息、前方车道线信息、本车车速、EPS状态、横摆角速度、方向盘转角、转速、转向灯双闪等的综合判断，决策是否激活纠偏功能。进入纠偏功能后通过控制方向盘转动来调整车辆运动轨迹，防止车辆偏离出车道边界线。通过CAN消息中的LKA_Status_Display来判断，值为3代表LKA纠偏功能激活，处于激活状态时，LKA系统控制车辆保持在当前车道中行驶。LKA_Status_Display从1,2变为3状态为一次纠偏开始时间，LKA_Status_Display从3变为其他，为一次纠偏结束时间，从纠偏开始时间到纠偏结束时间，为一次纠偏。

LKA_Status_Display的值与含义对照如下表所示：

LKA纠偏过程曲线：显示一次纠偏过程中，期望方向盘转角、实际方向盘转角、左侧TTLC(越界时间)、右侧TTLC(越界时间)、左侧偏移距离、右侧偏移距离、左侧距离、右侧距离随时间的变化曲线。通过纠偏过程曲线，可观察LKA系统是否正常工作，是否把车辆从越过车道线的趋势调整为保持在本车道内行驶。

对LDW系统的监控：本文涉及的LDW系统，指的是当车辆在标记线清晰且视线充足的道路上高速行驶时，如果驾驶员由于注意力不集中等原因造成车辆无意识偏离出本车道时，该系统通过视觉、听觉、触觉等方式对驾驶员进行警告提示。针对具体的某一辆车，对LDW系统的监控，主要涉及以下几个方面：

LDW系统是否开启：监测LDW系统的开启状态，若未开启，向“车载终端”发送提示信息“LDW系统未开启”，提醒驾驶员开启LDW系统；如监测到LDW系统处于“故障”状态，提醒驾驶员检查车辆。

LDW报警次数统计：分为左侧报警次数统计和右侧报警次数统计。

本实施例的报警信号定义如下表所示：

对ACC系统的监控：本文涉及的ACC系统，指的是在0-150km/h车速范围内，通过环境感知传感器探知前方车辆，当前方无车时，保持设定车速巡航；当前方有目标车时，自动调整车速保持设定的车间时距行驶；当前车刹停后，本车自动跟随刹停；当前车在3s内离开，本车恢复设定车速巡航，自动起步行驶。

针对具体的某一辆车，对ACC系统的监控，主要涉及以下几个方面：

判断ACC系统是否开启：监测ACC系统的开启状态，如监测到ACC系统处于“故障”状态，提醒驾驶员检查车辆。

ACC系统的工作次数和时间统计：可按年、按月、按天统计ACC系统的工作次数和时间

绘制ACC系统跟车情况曲线，其中：

若前方无车，则监测设定车速与实际车速随时间变化曲线

若前方有目标车，则监测设定车速、本车车速、前车车速、车间距离、车间时距等随时间变化情况

若前车刹停，则监测前车车速、本车车速随时间变化情况

若前车刹停且在3秒内离开，则监测设定车速、前车车速、本车车速、车间距离、车间时距等随时间变化情况

绘制ACC系统设定车速变化趋势图，以此来分析驾驶员的驾驶偏好，便于后续智能推荐车速巡航的建议车速。

对AEB系统的监控：本文涉及的AEB系统，指的是一种自动请求本车制动来避免或减轻本车与目标物相碰撞的功能。AEB系统提供FCW、EBA和AEB功能，其中FCW、EBA和AEB功能的描述如下表所示：

针对具体的某一辆车，对AEB系统的监控，主要涉及以下几个方面：

判断AEB系统是否开启：基于安全考虑，AEB系统是默认开启的。如监测到AEB系统未开启，向“车载终端”发送提示信息“AEB系统未开启”，提醒驾驶员开启AEB系统。如监测到AEB系统处于“故障”状态，提醒驾驶员检查车辆。

AEB系统工作时间统计：可按年、月、日统计。

统计AEB制动次数：可按年、月、日统计AEB制动次数。

AEB制动跟踪：对于某一次AEB制动过程，动态进行跟踪。前方视频和相关数据同步显示，如目标物纵向位置、横向位置、相对速度、本车车速、减速度等。通过视频和数据分析判断是否为误识别、误制动，符合AEB工作场景(静止或运动车辆、行人)的正常制动是否有效避免了碰撞。

统计FCW报警次数：可按年、月、日统计FCW报警次数。

对TJA系统的监控：本文所述的TJA系统，是一种能够在交通阻塞的情况下为驾驶员提供纵向及横向辅助的系统。TJA在0-60km/h速度范围内为驾驶员提供车辆的纵向和横向辅助。纵向辅助将自身车辆维持在固定的车速或者与前方道路使用者的固定时间间隔行驶；横向辅助在车道线存在情况下，将自身车辆维持在本车道中心线行驶。

针对具体的某一辆车，对TJA系统的监控，主要涉及以下几个方面：

判断TJA系统是否开启：如监测到TJA系统未开启，向“车载终端”发送提示信息“TJA系统未开启”，提醒驾驶员开启TJA系统。如监测到TJA系统处于“故障”状态，提醒驾驶员检查车辆。

TJA系统工作时间统计：可按年、月、日统计。

统计TJA系统横向纵向控制次数：可按年、月、日统计。

TJA系统横向纵向控制跟踪：对于某一次横向纵向控制过程，通过视频和车身CAN数据进行动态跟踪，如本车车速、横摆角速度、横向加速度、纵向加速度、横向减速度、纵向减速度、方向盘转角、车道线、前车纵向位置、横向位置、相对速度、弯道半径等。通过视频和数据分析TJA是否在城市路况(高架桥、隧道、桥梁、快速路、十字路口)能有效将车辆控制在车道中心行驶。

巡航模式：未探测到目标车辆

跟车模式：探测到目标车辆

功能降级：本车前方无车辆且车辆两侧只有单车道线或无车道线，系统将降级为ACC状态。

对HWA系统的监控：本文所述的HWA系统，是指在高速公路条件下，车速130km/h内，控制车辆沿车道中心线行驶。

针对具体的某一辆车，对HWA系统的监控，主要涉及以下几个方面：

判断HWA系统是否开启：如监测到HWA系统未开启，向“车载终端”发送提示信息“HWA系统未开启”，提醒驾驶员开启HWA系统。如监测到HWA系统处于“故障”状态，提醒驾驶员检查车辆。

HWA工作时间统计；可按年、月、日统计。

统计HWA横向纵向控制次数：可按年、月、日统计。

HWA横向纵向控制跟踪：对于某一次横向纵向控制过程，通过视频和车身CAN数据进行动态跟踪，如本车车速、横摆角速度、横向加速度、纵向加速度、横向减速度、纵向减速度、方向盘转角、车道线、前车纵向位置、横向位置、相对速度、弯道半径等。通过视频和数据分析HWA能否有效在高速公路环境下(高速公路+隧道+山路)将车辆控制在车道中心行驶。

对脱手报警的监控：在智能辅助驾驶阶段，驾驶员对车辆安全负主要责任，在使用智能辅助驾驶系统时，是要求驾驶员不能脱手的。通过CAN信号Hands-off warning来监测驾驶员是否脱手，若驾驶员脱手，ADAS系统会通过蜂鸣器蜂鸣的方式提醒驾驶员。针对具体的某一辆车，对脱手报警的监控，主要涉及以下几个方面：

统计脱手报警次数；

对持续脱手时长进行监测，若持续脱手时长大于设定阈值t1，则输出第一预警信号，若持续脱手时长大于设定阈值t2，则输出第二预警信号，若持续脱手时长大于设定阈值t3，则输出第三预警信号，其中，t1<t2<t3，第一预警信号的警示强度小于第二预警信号，第二预警信号的警示强度小于第三预警信号；

本实施例中，对持续脱手时长进行监测，连续脱手时间，若连续脱手时间大于3分钟，向“车载终端”发送提示信息“请手握方向盘”，提醒驾驶员控制方向盘；

若连续脱手时间大于5分钟，“智能驾驶车辆监控平台”电话通知驾驶员，提醒注意；

若连续脱手时间大于10分钟，“智能驾驶车辆监控平台”电话通知驾驶员紧急联系人。

根据发出脱手报警后驾驶员控制方向盘的时间间隔，绘制脱手预警后响应时间分布图。

实施例二

对所有车辆的ADAS先进驾驶员辅助系统进行使用分析，对连接至“智能驾驶车辆监控平台”所有车辆的ADAS系统各子功能进行综合的统计和分析，便于后续ADAS系统的功能、性能的进一步优化和用户体验的提升。包括：

结合车辆位置和高精度地图展示车辆信息，显示某片区域或某个路段车辆总数及车辆分布状况；

统计ADAS各子系统开启率，统计LKA系统、LDW系统、ACC系统、AEB系统、TJA系统、HWA系统在多少辆车上使用过，使用频率，使用时长。

结合高精度地图和车辆位置信息，显示在不同路段各功能的使用情况，从而分析各功能在特定工况下，是否起到了跟车、车道保持、自动启停、主动避障等辅助驾驶功能。具体如：利用高精度地图和车辆位置信息，对于不同区域、不同路段ADAS系统各子系统使用情况结合该路段历史交通拥堵信息和部分车辆搭载ADAS系统之后的交通拥堵情况，分析使用ADAS系统的车辆对交通拥堵的改善作用。

驾驶偏好分析，通过对驾驶员行为数据的分析，为后续各功能的调整提供方向和决策支持，便于为用户提供个性化设置的功能。例如通过统计学的方法对用户脱手报警响应时间的分析，ADAS系统提供三种可选方案提供用户进行设置，既能适应驾驶员的使用ADAS系统的习惯，也能避免频繁报警，干扰驾驶员。

方案一：当监测到驾驶员脱手时间超过15s时，发出第一次警告(弹窗+闪烁)，(期间横向、纵向控制均工作)，5s后若仍检测到处于脱手状态(弹窗闪烁+声音报警),若10s后仍检测到脱手状态则TJA系统退出，LKA系统退出，ACC系统退出，报警终止。

方案二：当监测到驾驶员脱手时间超过30s时，发出第一次警告(弹窗+闪烁)，(期间横向、纵向控制均工作)，15s后若仍检测到处于脱手状态(弹窗闪烁+声音报警),若20s后仍检测到脱手状态则TJA系统退出，LKA系统退出，ACC系统退出，报警终止。

方案三：当监测到驾驶员脱手时间超过60s时，发出第一次警告(弹窗+闪烁)，(期间横向、纵向控制均工作)，30s后若仍检测到处于脱手状态(弹窗闪烁+声音报警),若30s后仍检测到脱手状态则TJA系统退出，LKA系统退出，ACC系统退出，报警终止。

方案四：当监测到驾驶员连续脱手时间大于3分钟，向“车载终端”发送提示信息“请手握方向盘”，提醒驾驶员控制方向盘；若连续脱手时间大于5分钟，“智能驾驶车辆监控平台”电话通知驾驶员，提醒注意；若连续脱手时间大于10分钟，“智能驾驶车辆监控平台”电话通知驾驶员紧急联系人。

通过对某一辆车ADAS系统各子功能开启情况的监控和提醒，可提高驾驶安全性，可提高各子功能使用，提高驾驶舒适性。例如监控到LDW车道偏离预警系统未开启，对驾驶员进行提醒，驾驶员开启LDW系统之后，可以帮助在驾驶员偏离本车道时，进行文字和声音的提醒；例如监控到AEB系统处于“故障”状态，提醒驾驶员检查车辆，排除安全隐患，因为AEB系统处于“故障”状态有可能是ESC电子稳定控制系统故障引起的，此时车辆本身状态存在安全隐患。例如监控到TJA系统未开启，可提醒驾驶员开启TJA功能，在交通拥堵情况下，TJA系统可自动低速跟随前车，不需要驾驶员反复控制刹车、油门和调整方向盘，可缓解疲劳和舒缓心情。例如高速公路工况单一，若监控到ACC系统未开启，可提醒驾驶员开启ACC，使用ACC功能实现跟车，不需要驾驶员不断控制车速，可降低疲劳。

通过对某一辆车ADAS各子系统次数和使用时间统计，形成统计报表，通过月报、周报、日报的形式向驾驶员发送，可以使驾驶员了解各子功能的使用情况。

通过对某一辆车ADAS各子系统工作时视频数据和CAN数据跟踪和分析，可有效判断是否达到预期使用效果。例如当车辆有偏离车道线趋势时，且驾驶员未接管车辆时，通过“ADAS系统监控-LKA系统监控”中“LKA纠偏过程曲线”和车载模块传回的行车记录视频来判断LKA系统纠偏动作是否有效，是否把车辆从车辆从偏离车道线趋势变为把车辆控制在车道中心行驶。例如当直道有前车，从双侧车道线切换为左侧单车道线场景，通过视频、“HWA横向纵向控制跟踪”、“ACC跟车情况曲线”来分析和判断：在双侧车道线区域内，ACC功能是否激活，HWA功能是否激活；在双侧车道线区域内，HWA纵向能否正常工作，能否与前车保持安全距离，横向能否保持车道中线行驶；当从双侧车道线切换为左侧单车道线区域的瞬间，HWA是否降级为ACC。

通过对某一辆车ADAS各子系统的监控，当驾驶员未按系统发生的预警接管车辆或对车辆进行相关操作时，监控系统可联系驾驶员和驾驶员紧急联系人。ADAS系统并非万能，使用ADAS系统时，行车安全责任依然在驾驶员身上。例如使用ADAS系统时，要求驾驶员手握方向盘，对驾驶员脱手报警的监测和相关提醒能及时提醒驾驶员手握方向盘，减少安全事故发生。例如当前方有碰撞风险时，FCW系统会根据驾驶员设置的“FCW报警敏感度”进行预报警和报警，提醒驾驶员立即接管车辆并制动或采取回避措施，避免AEB干预或者避免碰撞，监控系统监控FCW报警的情况和驾驶员是否接管车辆，必要时会联系驾驶员和驾驶员紧急联系人。

通过对某一辆车ADAS各子系统的监控，可在交通事故发生时，用视频和CAN数据还原事故发生现场情况，理清驾驶员、ADAS系统、第三方等各方责任，也便于进一步改进自动驾驶算法的功能性能，减少事故的发生。据统计，自动驾驶行业平均水平是每百万英里就会发生2.1起交通事故，对ADAS各子系统的监控，可帮助把发生事故前的视频和CAN数据抽取出来进行分析。例如对于行人碰瓷产生的碰撞，可通过视频观察行人和车辆运动轨迹，可通过CAN数据判断驾驶员是否接管，判断AEB是否工作，FCW是否工作，是否有减速动作，是否刹停，刹停经历时间等，为事故责任判定提供详实数据支撑，也为AEB功能改善提供依据。

通过利用高精度地图和车辆位置信息，对于不同区域、不同路段ADAS系统各子系统使用情况结合该路段历史交通拥堵信息和部分车辆搭载ADAS系统之后的交通拥堵情况，分析使用ADAS系统的车辆对交通拥堵的改善作用。

通过监控系统对于驾驶员偏好分析，分析驾驶员行为数据，为调整ADAS系统的功能提供决策支持，便于为用户提供个性化设置的功能。例如通过统计学的方法对用户脱手报警响应时间的分析，ADAS系统提供三种可选方案提供用户进行设置，既能适应驾驶员的使用ADAS系统的习惯，也能避免频繁报警，干扰驾驶员。

如图2所示，本发明一种智能辅助驾驶车辆监控系统，包括

车载终端，用于将自车的CAN网络数据和行车记录仪视频数据发送至智能驾驶车辆监控平台；

智能驾驶车辆监控平台，用于基于所述CAN网络数据和行车记录仪视频数据对所有车辆的ADAS先进驾驶员辅助系统进行使用分析，以及对每个车辆ADAS先进驾驶员辅助系统的各子系统进行监控；

所述对所有车辆的ADAS先进驾驶员辅助系统进行使用分析包括：

结合高精度地图和车辆位置信息，在地图上显示某一区域或某一路段的车辆分布状况、车辆数量；

统计ADAS先进驾驶员辅助系统内各子系统的开启率；

利用高精度地图和车辆位置信息，结合历史交通拥堵信息对车辆搭载ADAS先进驾驶员辅助系统前后的交通拥堵状态进行比对，分析ADAS先进驾驶员辅助系统对交通拥堵的改善状况；

驾驶偏好分析；

所述对每个车辆ADAS先进驾驶员辅助系统的各子系统进行监控包括：

对LKA车道保持辅助系统、LDW车道偏离预警系统、ACC自适应巡航控制系统、AEB自动紧急制系统、TJA交通拥堵辅助系统、HWA高速公路驾驶辅助系统中的一个或多个进行监控，以及对脱手预警进行监控。

较为优选的，所述车载终端包括

位置模块，用于向控制模块发送车辆位置信息；

显示模块，用于显示ADAS先进驾驶员辅助系统内各子系统的预警数据；

存储模块，用于存储CAN网络数据及行车记录仪视频数据；

控制模块，用于控制存储模块内的数据写入、写出，以及接收CAN网络数据、行车记录仪视频数据、车辆位置信息、ADAS先进驾驶员辅助系统内各子系统的预警数据；

通信模块，用于向智能驾驶车辆监控平台发送CAN网络数据及行车记录仪视频数据，以及接收智能驾驶车辆监控平台发送的预警数据。

其中，通信模块为5G通信模块，相较于3G、4G方式传输容易造成数据丢失和时延，通过5G传输模式，具有低时延的特点，传输速度可达到每秒数十GB，使得“智能驾驶车辆监控平台”更加清楚和实时的掌握车辆内部情况，对各种突发事件的处理能力大大加强。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种智能辅助驾驶车辆监控方法，其特征在于：包括

各车辆将自车的CAN网络数据和行车记录仪视频数据发送至智能驾驶车辆监控平台；

所述智能驾驶车辆监控平台基于所述CAN网络数据和行车记录仪视频数据对所有车辆的ADAS先进驾驶员辅助系统进行使用分析，以及对每个车辆ADAS先进驾驶员辅助系统的各子系统进行监控；

所述对所有车辆的ADAS先进驾驶员辅助系统进行使用分析包括：

结合高精度地图和车辆位置信息，在地图上显示某一区域或某一路段的车辆分布状况、车辆数量；

统计ADAS先进驾驶员辅助系统内各子系统的开启率；

利用高精度地图和车辆位置信息，结合历史交通拥堵信息对车辆搭载ADAS先进驾驶员辅助系统前后的交通拥堵状态进行比对，分析ADAS先进驾驶员辅助系统对交通拥堵的改善状况；

驾驶偏好分析；

所述对每个车辆ADAS先进驾驶员辅助系统的各子系统进行监控包括：

对LKA车道保持辅助系统、LDW车道偏离预警系统、ACC自适应巡航控制系统、AEB自动紧急制系统、TJA交通拥堵辅助系统、HWA高速公路驾驶辅助系统中的一个或多个进行监控，以及对脱手预警进行监控；

所述对LKA车道保持辅助系统的运行状况进行分析包括：

判断LKA车道保持辅助系统是否开启；

对LKA车道保持辅助系统的工作时间进行统计；

对LKA车道保持辅助系统的纠偏次数进行统计；

绘制LKA纠偏过程曲线，所述LKA纠偏过程曲线用于显示一次纠偏过程中，期望方向盘转角、实际方向盘转角、左侧越界时间、右侧越界时间、左侧偏移距离、右侧偏移距离、左侧距离、右侧距离随时间的变化曲线；

所述对TJA交通拥堵辅助系统的运行状况进行分析包括：

判断TJA交通拥堵辅助系统是否开启；

对TJA交通拥堵辅助系统的工作时间进行统计；

对TJA交通拥堵辅助系统的横向/纵向控制次数进行统计；

对TJA交通拥堵辅助系统的横向/纵向控制过程进行动态跟踪，并根据所述动态跟踪判断TJA交通拥堵辅助系统是否在城市路况下将车辆控制在车道中心行驶，包括对于某一次横向纵向控制过程，通过视频和车身CAN数据进行动态跟踪，所述车身CAN数据包括本车车速、横摆角速度、横向加速度、纵向加速度、横向减速度、纵向减速度、方向盘转角、车道线、前车纵向位置、横向位置、相对速度、弯道半径。

2.根据权利要求1所述的智能辅助驾驶车辆监控方法，其特征在于，所述对LDW车道偏离预警系统的运行状况进行分析包括：

判断LDW车道偏离预警系统是否开启；

对LDW车道偏离预警系统的报警次数进行统计。

3.根据权利要求1所述的智能辅助驾驶车辆监控方法，其特征在于，所述对ACC自适应巡航控制系统的运行状况进行分析包括：

判断ACC自适应巡航控制系统是否开启；

对ACC自适应巡航控制系统的工作次数和时间进行统计；

绘制ACC自适应巡航控制系统跟车情况曲线；

绘制ACC自适应巡航控制系统跟车情况曲线；

其中，所述绘制ACC自适应巡航控制系统跟车情况曲线包括

若前方无车，则监测设定车速与实际车速随时间的变化曲线；

若前方有车，则监测设定车速、本车车速、前车车速、车间距离、车间时距随时间的变化情况；

若前车刹停，则测前车车速、本车车速随时间的变化情况；

若前车刹停且在设定时间阈值t1内离开，则监测设定车速、前车车速、本车车速、车间距离、车间时距随时间变化情况。

4.根据权利要求1所述的智能辅助驾驶车辆监控方法，其特征在于，所述对AEB自动紧急制系统的运行状况进行分析包括：

判断AEB自动紧急制系统是否开启；

对AEB自动紧急制系统的工作时间进行统计；

对AEB自动紧急制系统的制动次数进行统计；

对AEB自动紧急制系统的制动过程进行动态跟踪；

对FCW前向碰撞预警次数进行统计。

5.根据权利要求1所述的智能辅助驾驶车辆监控方法，其特征在于，所述对HWA高速公路驾驶辅助系统的运行状况进行分析包括：

判断HWA高速公路驾驶辅助系统是否开启；

对HWA高速公路驾驶辅助系统的工作时间进行统计；

对HWA高速公路驾驶辅助系统的横向/纵向控制次数进行统计；

对HWA高速公路驾驶辅助系统的横向/纵向控制过程进行动态跟踪，并根据所述动态跟踪判断HWA高速公路驾驶辅助系统是否在高速公路环境下将车辆控制在车道中心行驶。

6.根据权利要求1所述的智能辅助驾驶车辆监控方法，其特征在于，所述对脱手预警进行监控包括：

对脱手预警的次数进行统计；

对持续脱手时长进行监测，若持续脱手时长大于设定阈值t1，则输出第一预警信号，若持续脱手时长大于设定阈值t2，则输出第二预警信号，若持续脱手时长大于设定阈值t3，则输出第三预警信号，其中，t1<t2<t3，第一预警信号的警示强度小于第二预警信号，第二预警信号的警示强度小于第三预警信号；

根据发出脱手报警后驾驶员控制方向盘的时间间隔，绘制脱手预警后响应时间分布图。

7.一种智能辅助驾驶车辆监控系统，其特征在于：包括

车载终端，用于将自车的CAN网络数据和行车记录仪视频数据发送至智能驾驶车辆监控平台；

智能驾驶车辆监控平台，用于基于所述CAN网络数据和行车记录仪视频数据对所有车辆的ADAS先进驾驶员辅助系统进行使用分析，以及对每个车辆ADAS先进驾驶员辅助系统的各子系统进行监控；

所述对所有车辆的ADAS先进驾驶员辅助系统进行使用分析包括：

结合高精度地图和车辆位置信息，在地图上显示某一区域或某一路段的车辆分布状况、车辆数量；

统计ADAS先进驾驶员辅助系统内各子系统的开启率；

利用高精度地图和车辆位置信息，结合历史交通拥堵信息对车辆搭载ADAS先进驾驶员辅助系统前后的交通拥堵状态进行比对，分析ADAS先进驾驶员辅助系统对交通拥堵的改善状况；

驾驶偏好分析；

所述对每个车辆ADAS先进驾驶员辅助系统的各子系统进行监控包括：

对LKA车道保持辅助系统、LDW车道偏离预警系统、ACC自适应巡航控制系统、AEB自动紧急制系统、TJA交通拥堵辅助系统、HWA高速公路驾驶辅助系统中的一个或多个进行监控，以及对脱手预警进行监控，所述对LKA车道保持辅助系统的运行状况进行分析包括：

判断LKA车道保持辅助系统是否开启；

对LKA车道保持辅助系统的工作时间进行统计；

对LKA车道保持辅助系统的纠偏次数进行统计；

绘制LKA纠偏过程曲线，所述LKA纠偏过程曲线用于显示一次纠偏过程中，期望方向盘转角、实际方向盘转角、左侧越界时间、右侧越界时间、左侧偏移距离、右侧偏移距离、左侧距离、右侧距离随时间的变化曲线；

所述对TJA交通拥堵辅助系统的运行状况进行分析包括：

判断TJA交通拥堵辅助系统是否开启；

对TJA交通拥堵辅助系统的工作时间进行统计；

对TJA交通拥堵辅助系统的横向/纵向控制次数进行统计；

对TJA交通拥堵辅助系统的横向/纵向控制过程进行动态跟踪，并根据所述动态跟踪判断TJA交通拥堵辅助系统是否在城市路况下将车辆控制在车道中心行驶，包括对于某一次横向纵向控制过程，通过视频和车身CAN数据进行动态跟踪，所述车身CAN数据包括本车车速、横摆角速度、横向加速度、纵向加速度、横向减速度、纵向减速度、方向盘转角、车道线、前车纵向位置、横向位置、相对速度、弯道半径。

8.根据权利要求7所述的智能辅助驾驶车辆监控系统，其特征在于：所述车载终端包括

位置模块，用于向控制模块发送车辆位置信息；

显示模块，用于显示ADAS先进驾驶员辅助系统内各子系统的预警数据；

存储模块，用于存储CAN网络数据及行车记录仪视频数据；

控制模块，用于控制存储模块内的数据写入、写出，以及接收CAN网络数据、行车记录仪视频数据、车辆位置信息、ADAS先进驾驶员辅助系统内各子系统的预警数据；

通信模块，用于向智能驾驶车辆监控平台发送CAN网络数据及行车记录仪视频数据，以及接收智能驾驶车辆监控平台发送的预警数据。

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