CN113353087B - 一种驾驶辅助方法、装置及系统 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种驾驶辅助方法、装置及系统，通过在车辆行驶过程中，与车辆周围预设范围内的其他车辆的车速及位置信息进行获取，以便于确定其他车辆与当前车辆符合预设场景，并由此预测其他车辆的驾驶意图，从而控制当前车辆是加速还是减速，是避让还是超车等，实现了在车辆行驶过程中，自动根据周围车辆的相关信息分析驾驶意图，从而对当前车辆进行控制，提高了行车安全；并且，通过预设场景及预先确定的驾驶风格模型对其他车辆的驾驶意图进行预测，无需进行复杂的计算就能进行较高准确率的预测，提高无人驾驶或辅助驾驶过程中的行车安全。

Description

一种驾驶辅助方法、装置及系统
技术领域
本申请涉及通信领域，尤其涉及一种驾驶辅助方法、装置及系统。
背景技术
无人驾驶技术是未来行车方式的发展方向，为了提高无人驾驶车辆或使用驾驶辅助系统的车辆在行驶过程中的安全性，通常需要对该车辆所处的行车环境中的其他车辆的驾驶情况进行分析以便对当前车辆进行合理安全的决策控制。
然而，目前对于车辆驾驶情况分析的方案中，对其他车辆驾驶意图的分析通常采用贝叶斯网络模型的方式进行确定，计算过程复杂，并且准确率较低，这对无人驾驶或辅助驾驶过程中的行车安全造成了一定的影响。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种驾驶辅助方法、装置及系统，其具体方案如下：
一种驾驶辅助方法，包括：
获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，所述相关信息至少包括：车速、与所述当前车辆的相对位置；
基于所述其他车辆的相关信息确定所述当前车辆与其他车辆是否符合预设场景；
若符合预设场景，在所述预设场景下基于预先确定的所述当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测所述其他车辆的驾驶意图；
基于所述其他车辆的驾驶意图调整所述当前车辆的行驶参数。
进一步的，还包括：
确定当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型；
其中，所述确定当前车辆的驾驶风格模型，包括：
确定所述当前车辆的驾驶员信息及预设时长内的驾驶数据，所述驾驶数据至少包括：环境信息、车速及行驶位置；
基于所述驾驶数据建立基于所述驾驶员信息的当前车辆的驾驶风格模型，所述驾驶风格模型能够表征在不同环境信息下、位于不同行驶位置时所述当前车辆的车速行驶范围。
进一步的，所述基于所述其他车辆的相关信息确定所述当前车辆与其他车辆是否符合预设场景，包括：
基于所述其他车辆与所述当前车辆的相对位置确定当前是否符合多种预设场景中的一种。
进一步的，所述在所述预设场景下基于预先确定的所述当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测所述其他车辆的驾驶意图，包括：
若当前符合第一预设场景，至少通过基于所述驾驶风格模型确定的所述当前车辆与所述其他车辆的车速信息确定所述其他车辆是否有超车意图。
进一步的，所述至少通过基于所述驾驶风格模型确定的所述当前车辆与所述其他车辆的车速信息确定所述其他车辆是否有超车意图，包括：
基于所述当前车辆的驾驶风格模型确定所述当前车辆的车速行驶范围，以及基于所述其他车辆的驾驶风格模型确定所述其他车辆的车速行驶范围；
若比较确定所述其他车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于所述当前车辆的车速行驶范围中的最大车速，确定所述其他车辆有超车意图；
若比较确定所述当前车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于所述其他车辆的车速行驶范围中的最大车速，确定所述其他车辆无超车意图。
进一步的，所述至少通过基于所述驾驶风格模型确定的所述当前车辆与所述其他车辆的车速信息确定所述其他车辆是否有超车意图，包括：
基于所述当前车辆的驾驶风格模型确定所述当前车辆的车速行驶范围，以及基于所述其他车辆的驾驶风格模型确定所述其他车辆的车速行驶范围；
若比较确定所述其他车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于所述当前车辆的车速行驶范围中的最大车速，且所述其他车辆与当前车辆的实际车速差与反应时长的乘积不小于最小安全距离，则确定所述其他车辆有超车意图；
若比较确定所述当前车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于所述其他车辆的车速行驶范围中的最大车速，且所述当前车辆与其他车辆的实际车速差与反应时长的乘积不小于最小安全距离，则确定所述其他车辆无超车意图。
进一步的，所述基于所述其他车辆的驾驶意图调整所述当前车辆的行驶参数，包括：
若所述其他车辆有超车意图，控制所述当前车辆减速或维持当前车速，直至所述其他车辆超车完成；
若所述其他车辆无超车意图，控制所述当前车辆维持当前车速或加速行驶。
一种驾驶辅助系统，包括：
获得单元，用于获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，所述相关信息至少包括：车速、与所述当前车辆的相对位置；
确定单元，用于基于所述其他车辆的相关信息确定所述当前车辆与其他车辆是否符合预设场景；
预测单元，用于在确定所述当前车辆与其他车辆符合预设场景时，在所述预设场景下基于预先确定的所述当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测所述其他车辆的驾驶意图；
调整单元，用于基于所述其他车辆的驾驶意图调整所述当前车辆的行驶参数。
一种驾驶辅助装置，包括：
处理器，用于获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，所述相关信息至少包括：车速、与所述当前车辆的相对位置；基于所述其他车辆的相关信息确定所述当前车辆与其他车辆是否符合预设场景；若符合预设场景，在所述预设场景下基于预先确定的所述当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测所述其他车辆的驾驶意图；基于所述其他车辆的驾驶意图调整所述当前车辆的行驶参数；
存储器，用于存储所述处理器执行上述处理过程的程序。
一种可读存储介质，用于至少存储一组指令集；
所述指令集用于被调用并至少执行如上任一项的数据存储的方法。
从上述技术方案可以看出，本申请公开的一种驾驶辅助方法、装置及系统，获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，相关信息至少包括：车速以及与当前车辆的相对位置，基于其他车辆的相关信息确定当前车辆与其他车辆是否符合预设场景，若符合预设场景，在预设场景下基于预先确定的当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测其他车辆的驾驶意图，基于其他车辆的驾驶意图调整当前车辆的行驶参数。本方案通过在车辆行驶过程中，与车辆周围预设范围内的其他车辆的车速及位置信息进行获取，以便于确定其他车辆与当前车辆符合预设场景，并由此预测其他车辆的驾驶意图，从而控制当前车辆是加速还是减速，是避让还是超车等，实现了在车辆行驶过程中，自动根据周围车辆的相关信息分析驾驶意图，从而对当前车辆进行控制，提高了行车安全；并且，通过预设场景及预先确定的驾驶风格模型对其他车辆的驾驶意图进行预测，无需进行复杂的计算就能进行较高准确率的预测，提高无人驾驶或辅助驾驶过程中的行车安全。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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。
图1为本申请实施例公开的一种驾驶辅助方法的流程图；
图2为本申请实施例公开的第一场景的示意图；
图3为本申请实施例公开的第二场景的示意图；
图4为本申请实施例公开的第三场景的示意图；
图5为本申请实施例公开的第四场景的示意图；
图6为本申请实施例公开的第五场景的示意图；
图7为本申请实施例公开的一种辅助驾驶方法的流程图；
图8为本申请实施例公开的一种辅助驾驶方法的流程图；
图9为本申请实施例公开的一种辅助驾驶系统的结构示意图；
图10为本申请实施例公开的一种辅助驾驶装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请公开了一种驾驶辅助方法，其流程图如图1所示，包括：
步骤S11、获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，相关信息至少包括：车速及与当前车辆的相对位置；
步骤S12、基于其他车辆的相关信息确定当前车辆与其他车辆是否符合预设场景；
步骤S13、若符合预设场景，在预设场景下基于预先确定的当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测其他车辆的驾驶意图；
步骤S14、基于其他车辆的驾驶意图调整当前车辆的行驶参数。
若当前车辆处于无人驾驶或系统辅助驾驶的过程中，在当前车辆行驶中，需要实时检测周围其他车辆的相关信息。
其中，其他车辆可以为当前车辆周围的车辆，不仅包括同车道的车辆，也包括相邻车道的车辆，还可以包括与当前车辆所在车道间隔一个车道的车辆，以便于对当前车辆的驾驶情况进行分析；进一步的，还可以包括：对向车道中行驶的车辆。
预设范围可以为50米，即以当前车辆为圆心，以50米为半径的圆之内的所有车辆均进行相关信息的获取。当然，预设范围也可以为其他数据，如40米等，在此并不对其进行限定。
获取的其他车辆的相关信息，可以为车速及与当前车辆的相对位置。车速即检测到的其他车辆行驶的实际车速，与当前车辆的相对位置，即该车辆位于当前车辆的正前方、正后方、左侧车道后方位置等。
基于其他车辆的相关信息确定当前车辆与其他车辆是否符合预设场景。预先设定几种场景，如：车辆位于当前车辆的左后方或右后方，即车辆位于当前车辆所在车道的相邻车道中，并且位于当前车辆的后方；或者，车辆位于当前车辆的正后方，即车辆与当前车辆在同一车道中，并且位于当前车辆的后方。
或者，还可以进一步对场景进行细分，如：车辆位于当前车辆的左后方或右后方，同时，该车辆的正前方有其他车辆；或者，车辆位于当前车辆的左后方或右后方，同时，当前车辆的正前方有其他车辆；或者，车辆位于当前车辆的正后方，同时，当前车辆的正前方有其他车辆等。
对检测到的其他车辆的相关信息进行分析，确定其他车辆与当前车辆的相对位置关系是否符合上述预设的场景中的一个，如果符合，则继续进行后续处理，如果其他车辆与当前车辆的相对位置关系不符合上述预设场景中的任意一个，则停止对该车辆进行后续处理，继续对周围其他车辆进行相关信息的获取。
如果其他车辆与当前车辆的相对位置关系符合上述预设的场景中的一个，则激活驾驶场景，在该驾驶场景下进行分析，至少通过当前车辆与其他车辆的车速信息确定其他车辆是否有超车意图。
其中，当前车辆的车速信息以及其他车辆的车速信息均是通过预设的驾驶风格模型确定的。驾驶风格模型是预先经过模型训练得到的，基于该模型能够确定车辆的车速行驶范围，即在该场景下车辆的最大行驶速度及最小行驶速度。
通过当前车辆与其他车辆的车速信息确定其他车辆是否有超车意图，即已经当前车辆及其他车辆的实际车速的基础上，确定当前车辆的车速行驶范围及其他车辆的车速行驶范围，通过当前车辆及其他车辆的车速行驶范围确定该其他车辆是否具备超车条件，若具备超车条件，则表明该其他车辆具有超车意图，若其不具备超车条件，则表明该其他车辆无超车意图。
进一步的，如果确定其他车辆有超车意图，则需要控制当前车辆减速或维持当前车速，直至其他车辆超车完成；如果其他车辆无超车意图，则可以控制当前车辆维持当前车速或加速行驶。
如果其他车辆有超车意图，表明该其他车辆具备超车条件，此时，控制当前车辆减速或维持当前车速，以使该车辆能够顺利超车。
如图2所示，为第一场景下邻车具有超车意图的情况，其中，当前车辆左后方的邻车满足超车条件，具备超车意图，此时，当前车辆，即本车应维持当前车速，并做好减速避让的准备，以避免追尾事故的发生；
如图3所示，为第二场景下邻车具有超车意图的情况，其中，当前车辆正后方的邻车满足超车条件，具备超车意图，此时，当前车辆，即本车应保持当前车速，推迟变道，避免出现多辆车同时变道的情况，防止追尾事故的发生。
如果其他车辆没有超车意图，表明该其他车辆部具备超车条件，此时，控制当前车辆维持当前车速或加速行驶。
如图4所示，为第三场景下邻车无超车意图的情况，其中，当前车辆左后方的邻车不满足超车条件，无超车意图，此时，本车应保持当前车速或加速行驶，以节省行车时间；
如图5所示，为第四场景下邻车无超车意图的情况，其中，当前车辆左后方及右后方的邻车不满足超车条件，无超车意图，并且，本车正前方有其他车辆，本车具备超车条件，因此，本车此时可进行变道，以避免追尾事故发生；
如图6所示，为第五场景下邻车无超车意图的情况，其中，当前车辆正后方的邻车不满足超车条件，无超车意图，并且，本车正前方有其他车辆，本车具备超车条件，因此，本车此时可进行变道，以避免追尾事故发生。
本实施例公开的一种驾驶辅助方法，获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，相关信息至少包括：车速以及与当前车辆的相对位置，基于其他车辆的相关信息确定当前车辆与其他车辆是否符合预设场景，若符合预设场景，在预设场景下基于预先确定的当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测其他车辆的驾驶意图，基于其他车辆的驾驶意图调整当前车辆的行驶参数。本方案通过在车辆行驶过程中，与车辆周围预设范围内的其他车辆的车速及位置信息进行获取，以便于确定其他车辆与当前车辆符合预设场景，并由此预测其他车辆的驾驶意图，从而控制当前车辆是加速还是减速，是避让还是超车等，实现了在车辆行驶过程中，自动根据周围车辆的相关信息分析驾驶意图，从而对当前车辆进行控制，提高了行车安全；并且，通过预设场景及预先确定的驾驶风格模型对其他车辆的驾驶意图进行预测，无需进行复杂的计算就能进行较高准确率的预测，提高无人驾驶或辅助驾驶过程中的行车安全。
本实施例公开了一种驾驶辅助方法，其流程图如图7所示，包括：
步骤S71、确定当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型；
步骤S72、获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，相关信息至少包括：车速及与当前车辆的相对位置；
步骤S73、基于其他车辆的相关信息确定当前车辆与其他车辆是否符合预设场景；
步骤S74、若符合预设场景，在预设场景下基于所述驾驶风格模型预测其他车辆的驾驶意图；
步骤S75、基于其他车辆的驾驶意图调整当前车辆的行驶参数。
确定当前车辆的驾驶风格模型，可以具体为：
确定当前车辆的驾驶员信息及预设时长内的驾驶数据，驾驶数据至少包括：环境信息、车速及行驶位置；基于驾驶数据建立基于驾驶员信息的当前车辆的驾驶风格模型，驾驶风格模型能够表征在不同环境信息下、位于不同行驶位置时当前车辆的车速行驶范围。同样的，确定其他车辆的驾驶风格模型也可以通过对其他车辆进行预设时长内的驾驶数据进行模型训练得到。
预先获取一段时间内的驾驶数据，即预设时长内的驾驶数据，在该预设时长内的驾驶数据中，包括不同的环境信息，以及在不同的环境信息下车辆行驶在不同位置时的车速。
行驶位置，如：高速、市区道路、郊区道路等，在不同的行驶位置时其对应的路况会不同，如：在市区道路中，发生拥堵的概率会较高，而在高速中，发生拥堵的概率相对较低；另外，还可以获取行驶在不同道路上的时间，如：白天、晚上、高峰期或非高峰期等。
结合天气、路况、时间、车辆状态等因素，形成多种驾驶场景的分类数据，应用统计学算法，得到喜好驾驶车速区间，在与位置、路况、时间、天气等因素之间的概率密度函数模型，建立驾驶风格模型。
例如：位置因素，一般可分为三种常用场景，如：高速、市区道路、郊区道路；路况因素，一般可分为5种等级，如：畅通、基本畅通、轻度拥堵、中毒拥堵、严重拥堵5个级别，其中，中度拥堵及严重拥堵的情况下，车速一般会低于30km/h，车速较低，不易发生危险，因此，不在模型考虑的范围内；时间因素，如：白天和晚上两种场景，或者以光照强度来区分；天气因素，如：非雨天(晴朗或阴天)、小到中雨天、大到暴雨天、雪天、雾天等场景。
通常将位置、路况、时间、天气四种作为参考因子，可形成90种场景，即∑i＝3*3*2*5＝90。
在90种场景下，根据驾驶员的驾驶习惯，统计一段时间内的数据，随着时间的累积，得到的数据会越来越接近正太分布函数，根据这些不同场景下积累的驾驶数据，分布基于一维正太分布函数模型建立相应场景下的平均车速的统计学模型。
如：得到第i种场景的平均车速的概率密度函数为：
Figure BDA0003178027170000101
进一步计算得到该场景下平均车速v的数学期望为vi，该场景下平均车速v的数学标准差为σi，取±3σi的速度范围(代表了95％的工况，去除另外5％的极端工况)，作为该场景的喜好驾驶区间(vi-3σi,vi+3σi)。
其中，i为不同因素组合得到的第i种驾驶场景。
在得到上述各公式后，在车辆行驶过程中，若要对其他车辆进行分析，则可以采用上述公式对当前车辆及其他车辆的车速行驶范围进行确定，即喜好驾驶区间，从而基于当前车辆及其他车辆的车速行驶范围对其他车辆的驾驶意图进行分析确定。
本实施例公开的一种驾驶辅助方法，获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，相关信息至少包括：车速以及与当前车辆的相对位置，基于其他车辆的相关信息确定当前车辆与其他车辆是否符合预设场景，若符合预设场景，在预设场景下基于预先确定的当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测其他车辆的驾驶意图，基于其他车辆的驾驶意图调整当前车辆的行驶参数。本方案通过在车辆行驶过程中，与车辆周围预设范围内的其他车辆的车速及位置信息进行获取，以便于确定其他车辆与当前车辆符合预设场景，并由此预测其他车辆的驾驶意图，从而控制当前车辆是加速还是减速，是避让还是超车等，实现了在车辆行驶过程中，自动根据周围车辆的相关信息分析驾驶意图，从而对当前车辆进行控制，提高了行车安全；并且，通过预设场景及预先确定的驾驶风格模型对其他车辆的驾驶意图进行预测，无需进行复杂的计算就能进行较高准确率的预测，提高无人驾驶或辅助驾驶过程中的行车安全。
本实施例公开了一种驾驶辅助方法，其流程图如图8所示，包括：
步骤S81、获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，相关信息至少包括：车速及与当前车辆的相对位置；
步骤S82、基于其他车辆的相关信息确定当前车辆与其他车辆是否符合预设场景；
步骤S83、若符合预设场景，基于驾驶风格模型确定当前车辆的车速行驶范围以及其他车辆的车速行驶范围；
步骤S84、若比较确定其他车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于当前车辆的车速行驶范围中的最大车速，确定其他车辆有超车意图；若比较确定当前车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于其他车辆的车速行驶范围中的最大车速，确定其他车辆无超车意图；
步骤S85、基于其他车辆的驾驶意图调整当前车辆的行驶参数。
确定其他车辆是否有超车意图，其可通过当前车辆与其他车辆的车速信息确定。
具体的，通过驾驶风格模型分别确定当前车辆的车速行驶范围以及其他车辆的车速行驶范围。
如：检测到的当前车辆的车速为vi1，其他车辆的车速为vi2，那么，当前车辆的车速行驶范围为(vi1-3σi1,vi1+3σi1)，其他车辆的车速行驶范围为(vi2-3σi2,vi2+3σi2)。
比较其他车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于当前车辆的车速行驶范围中的最大车速，即
Figure BDA0003178027170000111
此时，该其他车辆具有超车意图；比较当前车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于其他车辆的车速行驶范围中的最大车速，即
Figure BDA0003178027170000112
此时，其他车辆无超车意图。
进一步的，在确定其他车辆是否有超车意图时，可以在基于车速信息的基础上，增加最小安全距离的判断。
具体的，若比较确定其他车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于当前车辆的车速行驶范围中的最大车速，且其他车辆与当前车辆的实际车速差与反应时长的乘积不小于最小安全距离，则确定其他车辆有超车意图；若比较确定当前车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于其他车辆的车速行驶范围中的最大车速，且当前车辆与其他车辆的实际车速差与反应时长的乘积不小于最小安全距离，则确定其他车辆无超车意图。
最小安全距离的判断，可以为：当其他车辆的实际车速与当前车辆的实际车速之间的差值，即两车之间的速度差与驾驶员反应时间的乘积，若该乘积不小于最小安全距离，则表明具备超车条件，需要在其他车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于当前车辆的车速行驶范围中的最大车速满足的同时，其他车辆才能够进行超车；若该乘积小于最小安全距离，则不具备超车条件，即使此时其他车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于当前车辆的车速行驶范围中的最大车速，其他车辆也不能进行超车。
具体的，在如图2所示的第一场景下，当前车辆的车速为vi1，其他车辆的车速为vi2，且该其他车辆的前方有低速行驶的车辆或其他障碍物，进行模型比较，
Figure BDA0003178027170000121
则表明邻车相对于本车，其驾驶风格更加激进；同时，(v2-v1)×τ≥l，其中，τ为驾驶员反应时间，一般在0.4～1s左右，反应快的驾驶员在0.4～0.6s左右；l为最小安全距离，一般可以设为10-20m。此时，判断邻车超车意图强烈，当前车辆应做好减速避让的准备，避免做出突然加速的动作，而导致追尾的情况发生；
在如图3所示的第二场景下，当前车辆的车速为vi1，其他车辆的车速为vi2，且在本车及邻车所在车道的相邻车道上至少有一侧不存在行驶的车辆和其他障碍物，路况较为畅通，进行模型比较，
Figure BDA0003178027170000122
正后方车辆相比本车的驾驶风格更加激进；且此时(v2-v1)×τ≥l。此时，判断正后方的车辆超车意图明显，当前车辆应保持当前车辆，推迟变道，避免出现两车同时变道的情况发生；
在如图4所示的第三场景下，当前车辆的车速为vi1，其他车辆的车速为vi2，本车前方无低速行驶的车辆或其他障碍物，进行模型比较，
Figure BDA0003178027170000123
则本车相比左、右后方车辆的驾驶风格更加激进；且此时实际车速，(v1-v2)×τ≥l。此时，判断左右后方车辆变道超车的意图并不强烈，当前车辆可继续保持当前车速，或在安全前提下提升一定的车速，以节省行驶时间；
在如图5所示的第四场景下，当前车辆的车速为vi1，其他车辆的车速为vi2，在本车前方存在低速行驶的车辆或其他障碍物，且在本车左后方或右后方的其他车辆的前方不存在低速行驶的车辆或障碍物，进行模型比较，
Figure BDA0003178027170000131
则本车相比左、右后方车辆的驾驶风格更加激进；且此时实际车速，(v1-v2)×τ≥l。此时，确定左右后方车辆的超车意图不强烈，当前车辆可安全进行变道；
在如图6所示的第五场景下，当前车辆的车速为vi1，其他车辆的车速为vi2，在当前车辆前方存在低速行驶的车辆或其他障碍物，在本车的左侧或右侧车道上至少有一侧道路上不存在行驶的车辆及其他障碍物，路况较为通畅，进行模型比较，
Figure BDA0003178027170000132
则本车相比正后方车辆的驾驶风格更加激进；且此时实际车速，(v1-v2)×τ≥l。此时，确定正后方车辆的超车意图不明显，当前车辆可安全变道。
本方案通过利用驾驶员对一些特定的驾驶场景下行程的驾驶预测经验进行驾驶预测，减少了复杂的计算过程，提高了响应效率。
本实施例公开的一种驾驶辅助方法，获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，相关信息至少包括：车速以及与当前车辆的相对位置，基于其他车辆的相关信息确定当前车辆与其他车辆是否符合预设场景，若符合预设场景，在预设场景下基于预先确定的当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测其他车辆的驾驶意图，基于其他车辆的驾驶意图调整当前车辆的行驶参数。本方案通过在车辆行驶过程中，与车辆周围预设范围内的其他车辆的车速及位置信息进行获取，以便于确定其他车辆与当前车辆符合预设场景，并由此预测其他车辆的驾驶意图，从而控制当前车辆是加速还是减速，是避让还是超车等，实现了在车辆行驶过程中，自动根据周围车辆的相关信息分析驾驶意图，从而对当前车辆进行控制，提高了行车安全；并且，通过预设场景及预先确定的驾驶风格模型对其他车辆的驾驶意图进行预测，无需进行复杂的计算就能进行较高准确率的预测，提高无人驾驶或辅助驾驶过程中的行车安全。
本实施例公开了一种驾驶辅助系统，其结构示意图如图9所示，包括：
获得单元91，确定单元92，预测单元93及调整单元94。
其中，获得单元91用于获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，相关信息至少包括：车速、与所述当前车辆的相对位置；
确定单元92用于基于其他车辆的相关信息确定当前车辆与其他车辆是否符合预设场景；
预测单元93用于在确定当前车辆与其他车辆符合预设场景时，在预设场景下基于预先确定的当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测其他车辆的驾驶意图；
调整单元94用于基于其他车辆的驾驶意图调整当前车辆的行驶参数。
进一步的，本实施例公开的驾驶辅助系统，还可以包括：模型确定单元，
其中，模型确定单元用于确定当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型。
具体的，模型确定单元用于确定当前车辆的驾驶员信息及预设时长内的驾驶数据，驾驶数据至少包括：环境信息、车速及行驶位置；基于驾驶数据建立基于驾驶员信息的当前车辆的驾驶风格模型，驾驶风格模型能够表征在不同环境信息下、位于不同行驶位置时当前车辆的车速行驶范围。
进一步的，确定单元用于：基于其他车辆与当前车辆的相对位置确定当前是否符合多种预设场景中的一种。
进一步的，预测单元用于：若当前符合第一预设场景，至少通过基于驾驶风格模型确定的当前车辆与其他车辆的车速信息确定其他车辆是否有超车意图。
进一步的，预测单元用于：基于当前车辆的驾驶风格模型确定当前车辆的车速行驶范围，以及基于其他车辆的驾驶风格模型确定其他车辆的车速行驶范围；若比较确定其他车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于当前车辆的车速行驶范围中的最大车速，确定其他车辆有超车意图；若比较确定当前车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于其他车辆的车速行驶范围中的最大车速，确定其他车辆无超车意图。
进一步的，预测单元用于：基于当前车辆的驾驶风格模型确定当前车辆的车速行驶范围，以及基于其他车辆的驾驶风格模型确定其他车辆的车速行驶范围；若比较确定其他车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于当前车辆的车速行驶范围中的最大车速，且其他车辆与当前车辆的实际车速差与反应时长的乘积不小于最小安全距离，则确定其他车辆有超车意图；若比较确定当前车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于其他车辆的车速行驶范围中的最大车速，且当前车辆与其他车辆的实际车速差与反应时长的乘积不小于最小安全距离，则确定其他车辆无超车意图。
进一步的，调整单元用于：若其他车辆有超车意图，控制当前车辆减速或维持当前车速，直至其他车辆超车完成；若其他车辆无超车意图，控制当前车辆维持当前车速或加速行驶。
本实施例公开的驾驶辅助系统是基于上述实施例公开的驾驶辅助方法实现的，在此不再赘述。
本实施例公开的一种驾驶辅助系统，获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，相关信息至少包括：车速以及与当前车辆的相对位置，基于其他车辆的相关信息确定当前车辆与其他车辆是否符合预设场景，若符合预设场景，在预设场景下基于预先确定的当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测其他车辆的驾驶意图，基于其他车辆的驾驶意图调整当前车辆的行驶参数。本方案通过在车辆行驶过程中，与车辆周围预设范围内的其他车辆的车速及位置信息进行获取，以便于确定其他车辆与当前车辆符合预设场景，并由此预测其他车辆的驾驶意图，从而控制当前车辆是加速还是减速，是避让还是超车等，实现了在车辆行驶过程中，自动根据周围车辆的相关信息分析驾驶意图，从而对当前车辆进行控制，提高了行车安全；并且，通过预设场景及预先确定的驾驶风格模型对其他车辆的驾驶意图进行预测，无需进行复杂的计算就能进行较高准确率的预测，提高无人驾驶或辅助驾驶过程中的行车安全。
本实施例公开了一种驾驶辅助装置，其结构示意图如图10所示，包括：
处理器101及存储器102。
其中，处理器101用于获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，相关信息至少包括：车速、与当前车辆的相对位置；基于其他车辆的相关信息确定当前车辆与其他车辆是否符合预设场景；若符合预设场景，在预设场景下基于预先确定的当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测其他车辆的驾驶意图；基于其他车辆的驾驶意图调整当前车辆的行驶参数；
存储器102用于存储处理器执行上述处理过程的程序。
本实施例公开的驾驶辅助装置是基于上述实施例公开的驾驶辅助方法实现的，在此不再赘述。
本实施例公开的一种驾驶辅助装置，获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，相关信息至少包括：车速以及与当前车辆的相对位置，基于其他车辆的相关信息确定当前车辆与其他车辆是否符合预设场景，若符合预设场景，在预设场景下基于预先确定的当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测其他车辆的驾驶意图，基于其他车辆的驾驶意图调整当前车辆的行驶参数。本方案通过在车辆行驶过程中，与车辆周围预设范围内的其他车辆的车速及位置信息进行获取，以便于确定其他车辆与当前车辆符合预设场景，并由此预测其他车辆的驾驶意图，从而控制当前车辆是加速还是减速，是避让还是超车等，实现了在车辆行驶过程中，自动根据周围车辆的相关信息分析驾驶意图，从而对当前车辆进行控制，提高了行车安全；并且，通过预设场景及预先确定的驾驶风格模型对其他车辆的驾驶意图进行预测，无需进行复杂的计算就能进行较高准确率的预测，提高无人驾驶或辅助驾驶过程中的行车安全。
本申请实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器加载并执行，实现上述驾驶辅助方法的各步骤，具体实现过程可以参照上述实施例相应部分的描述，本实施例不做赘述。
本申请还提出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。电子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，使得该电子设备执行上述驾驶辅助方法方面的各种可选实现方式中所提供方法，具体实现过程可以参照上述相应实施例的描述，不做赘述。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，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、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。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。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.一种驾驶辅助方法，其特征在于，包括：
获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，所述相关信息至少包括：车速、与所述当前车辆的相对位置；
基于所述其他车辆的相关信息确定所述当前车辆与其他车辆是否符合预设场景；
若符合预设场景，在所述预设场景下基于预先确定的所述当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测所述其他车辆的驾驶意图；
基于所述其他车辆的驾驶意图调整所述当前车辆的行驶参数；
其中，所述在所述预设场景下基于预先确定的所述当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测所述其他车辆的驾驶意图，包括：
若当前符合第一预设场景，基于所述当前车辆的驾驶风格模型确定所述当前车辆的车速行驶范围，以及基于所述其他车辆的驾驶风格模型确定所述其他车辆的车速行驶范围；
若比较确定所述其他车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于所述当前车辆的车速行驶范围中的最大车速，且所述其他车辆与当前车辆的实际车速差与反应时长的乘积不小于最小安全距离，则确定所述其他车辆有超车意图；
若比较确定所述当前车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于所述其他车辆的车速行驶范围中的最大车速，且所述当前车辆与其他车辆的实际车速差与反应时长的乘积不小于最小安全距离，则确定所述其他车辆无超车意图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
确定当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型；
其中，所述确定当前车辆的驾驶风格模型，包括：
确定所述当前车辆的驾驶员信息及预设时长内的驾驶数据，所述驾驶数据至少包括：环境信息、车速及行驶位置；
基于所述驾驶数据建立基于所述驾驶员信息的当前车辆的驾驶风格模型，所述驾驶风格模型能够表征在不同环境信息下、位于不同行驶位置时所述当前车辆的车速行驶范围。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述其他车辆的相关信息确定所述当前车辆与其他车辆是否符合预设场景，包括：
基于所述其他车辆与所述当前车辆的相对位置确定当前是否符合多种预设场景中的一种。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述其他车辆的驾驶意图调整所述当前车辆的行驶参数，包括：
若所述其他车辆有超车意图，控制所述当前车辆减速或维持当前车速，直至所述其他车辆超车完成；
若所述其他车辆无超车意图，控制所述当前车辆维持当前车速或加速行驶。
5.一种驾驶辅助系统，其特征在于，包括：
获得单元，用于获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，所述相关信息至少包括：车速、与所述当前车辆的相对位置；
确定单元，用于基于所述其他车辆的相关信息确定所述当前车辆与其他车辆是否符合预设场景；
预测单元，用于在确定所述当前车辆与其他车辆符合预设场景时，在所述预设场景下基于预先确定的所述当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测所述其他车辆的驾驶意图；
调整单元，用于基于所述其他车辆的驾驶意图调整所述当前车辆的行驶参数；
其中，所述预测单元用于：在确定当前符合第一预设场景时，基于所述当前车辆的驾驶风格模型确定所述当前车辆的车速行驶范围，以及基于所述其他车辆的驾驶风格模型确定所述其他车辆的车速行驶范围；若比较确定所述其他车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于所述当前车辆的车速行驶范围中的最大车速，且所述其他车辆与当前车辆的实际车速差与反应时长的乘积不小于最小安全距离，则确定所述其他车辆有超车意图；若比较确定所述当前车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于所述其他车辆的车速行驶范围中的最大车速，且所述当前车辆与其他车辆的实际车速差与反应时长的乘积不小于最小安全距离，则确定所述其他车辆无超车意图。
6.一种驾驶辅助装置，其特征在于，包括：
处理器，用于获得位于当前车辆预设范围内的其他车辆的相关信息，所述相关信息至少包括：车速、与所述当前车辆的相对位置；基于所述其他车辆的相关信息确定所述当前车辆与其他车辆是否符合预设场景；若符合预设场景，在所述预设场景下基于预先确定的所述当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测所述其他车辆的驾驶意图；基于所述其他车辆的驾驶意图调整所述当前车辆的行驶参数；其中，所述处理器在所述预设场景下基于预先确定的所述当前车辆和其他车辆的驾驶风格模型预测所述其他车辆的驾驶意图，包括：当前符合第一预设场景，所述处理器基于所述当前车辆的驾驶风格模型确定所述当前车辆的车速行驶范围，以及基于所述其他车辆的驾驶风格模型确定所述其他车辆的车速行驶范围；若比较确定所述其他车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于所述当前车辆的车速行驶范围中的最大车速，且所述其他车辆与当前车辆的实际车速差与反应时长的乘积不小于最小安全距离，则确定所述其他车辆有超车意图；若比较确定所述当前车辆的车速行驶范围中的最小车速不小于所述其他车辆的车速行驶范围中的最大车速，且所述当前车辆与其他车辆的实际车速差与反应时长的乘积不小于最小安全距离，则确定所述其他车辆无超车意图；
存储器，用于存储所述处理器执行上述处理过程的程序。
7.一种可读存储介质，用于至少存储一组指令集；
所述指令集用于被调用并至少执行如权利要求1-4中任一项所述的驾驶辅助方法。
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