CN113815633A - 行车监控方法、装置、计算机可读存储介质以及车辆 - Google Patents

Abstract

本发明涉及车辆控制技术领域，具体提供一种行车监控方法、装置、介质及车辆，旨在解决如何准确地分析出是否发生驾驶误操作及如何安全地控制车辆行驶的问题。为此目的，本发明的方法包括根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图，确定实现当前行车意图的安全驾驶行为，根据安全驾驶行为预测车辆的安全运动状态和安全运动轨迹，根据实际运动状态与安全运动状态，判断是否存在驾驶误操作；若存在，则进行告警和/或控制车辆按照安全运动轨迹运行。通过比较实际运动状态与安全运动状态，可以准确地判断出是否存在驾驶误操作，而控制车辆按照安全运动轨迹运行，可以避免驾驶员无法及时纠正误操作导致车辆失控，发生行车事故。

Description

行车监控方法、装置、计算机可读存储介质以及车辆

技术领域

本发明涉及车辆控制技术领域，具体提供一种行车监控方法、装置、计算机可读存储介质以及车辆。

背景技术

在车辆行驶过程中由于环境干扰和疲劳驾驶等因素，可能会导致驾驶员发生误操作，致使车辆失控，发生安全事故。为了降低发生安全事故的风险，目前常规的车辆控制方法主要是在检测到车辆距离障碍物较近时向驾驶员进行告警或强制控制车辆停车。而这种方法由于仅考虑了车辆周围的障碍物信息，无法充分研判驾驶员是否发生了误操作，而在驾驶员没有发生误操作的情况下仍然强制控制车辆停车，会严重影响驾驶员的正常驾驶，甚至在某些情况下由于强制停车会导致驾驶员或车内乘客受到车内物品的冲击而发生损伤。

发明内容

为了克服上述缺陷，提出了本发明，以提供解决或至少部分地解决在车辆行驶过程中如何准确地分析出驾驶员是否发生驾驶误操作以及在发生驾驶误操作的情况下如何安全地控制车辆行驶，以避免车辆失控，发生行车事故的技术问题的行车监控方法、装置、计算机可读存储介质以及车辆。

在第一方面，本发明提供一种行车监控方法，所述方法包括：

在车辆行驶过程中，根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图，所述驾驶员状态信息至少包括根据驾驶员在所述车辆环境信息下的历史驾驶操作数据确定出的驾驶行为信息；

确定实现当前行车意图的安全驾驶行为，根据所述安全驾驶行为预测在未来一段时间内车辆的安全运动状态和安全运动轨迹；

根据车辆的实际运动状态与所述安全运动状态，判断是否存在驾驶误操作；

若是，则进行告警和/或控制车辆按照所述安全运动轨迹运行。

在上述行车监控方法的一个技术方案中，“根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图”的步骤具体包括：

获取训练样本，所述训练样本包括车辆在不同车辆环境信息下运行时驾驶员的驾驶员状态信息，所述训练样本的样本标签包括行车意图；

根据所述训练样本及其样本标签对预设的分类模型进行行车意图分类训练，得到行车意图分类模型；

采用所述行车意图分类模型并根据所述车辆环境信息与所述驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图。

在上述行车监控方法的一个技术方案中，所述驾驶员状态信息还包括驾驶员的生物信息，所述生物信息至少包括根据驾驶员的人脸图像确定出的情绪信息以及驾驶员的生物电信息。

在上述行车监控方法的一个技术方案中，“根据车辆的实际运动状态与所述安全运动状态，判断是否存在驾驶误操作”的步骤具体包括：

判断所述实际运动状态与所述安全运动状态的状态偏差值是否大于或等于预设的偏差阈值；若是，则判定存在驾驶误操作；若否，则判定不存在驾驶误操作；

和/或，

在判定出存在驾驶误操作后，“进行告警和/或控制车辆按照所述安全运动轨迹运行”的步骤具体包括：

根据所述实际运动状态与所述车辆环境信息，判断车辆是否处于预设的危急行车状态；若是，则进行告警并控制车辆按照所述安全运动轨迹运行；若否，则进行告警；

其中，所述预设的危急行车状态表示需要立刻改变车辆的实际运动状态，以保证车辆安全的状态。

在上述行车监控方法的一个技术方案中，“控制车辆按照所述安全运动轨迹运行”的步骤具体包括：

以所述安全运动状态为参考量，以所述实际运动状态为被控量，以所述安全运动状态与所述实际运动状态的状态偏差值为反馈量，对车辆的实际运动状态进行闭环反馈控制，直至所述状态偏差值落入预设的偏差范围内。

第二方面，提供一种行车监控装置，所述装置包括：

行车意图预测模块，其被配置成在车辆行驶过程中，根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图，所述驾驶员状态信息至少包括根据驾驶员在所述车辆环境信息下的历史驾驶操作数据确定出的驾驶行为信息；

安全运动状态与轨迹预测模块，其被配置成确定实现当前行车意图的安全驾驶行为，根据所述安全驾驶行为预测在未来一段时间内车辆的安全运动状态和安全运动轨迹；

驾驶误操作判断与控制模块，其被配置成根据车辆的实际运动状态与所述安全运动状态，判断是否存在驾驶误操作；若是，则进行告警和/或控制车辆按照所述安全运动轨迹运行。

在上述行车监控装置的一个技术方案中，所述行车意图预测模块被进一步配置成执行下列操作：

获取训练样本，所述训练样本包括车辆在不同车辆环境信息下运行时驾驶员的驾驶员状态信息，所述训练样本的样本标签包括行车意图；

根据所述训练样本及其样本标签对预设的分类模型进行行车意图分类训练，得到行车意图分类模型；

采用所述行车意图分类模型并根据所述车辆环境信息与所述驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图。

在上述行车监控装置的一个技术方案中，所述驾驶员状态信息还包括驾驶员的生物信息，所述生物信息至少包括根据驾驶员的人脸图像确定出的情绪信息以及驾驶员的生物电信息。

在上述行车监控装置的一个技术方案中，所述驾驶误操作判断与控制模块包括驾驶误操作判断子模块和/或驾驶误操作控制子模块；

所述驾驶误操作判断子模块被配置成判断所述实际运动状态与所述安全运动状态的状态偏差值是否大于或等于预设的偏差阈值；若是，则判定存在驾驶误操作；若否，则判定不存在驾驶误操作；

所述驾驶误操作控制子模块被配置成在判定出存在驾驶误操作后，根据所述实际运动状态与所述车辆环境信息，判断车辆是否处于预设的危急行车状态；若是，则进行告警并控制车辆按照所述安全运动轨迹运行；若否，则进行告警；

其中，所述预设的危急行车状态表示需要立刻改变车辆的实际运动状态，以保证车辆安全的状态。

在上述行车监控装置的一个技术方案中，所述驾驶误操作判断与控制模块被配置成通过执行下列操作控制车辆按照所述安全运动轨迹运行：

以所述安全运动状态为参考量，以所述实际运动状态为被控量，以所述安全运动状态与所述实际运动状态的状态偏差值为反馈量，对车辆的实际运动状态进行闭环反馈控制，直至所述状态偏差值落入预设的偏差范围内。

在第三方面，提供一种行车监控装置，该行车监控装置包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述行车监控方法的技术方案中任一项技术方案所述的行车监控方法。

在第四方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述行车监控方法的技术方案中任一项技术方案所述的行车监控法。

第五方面，提供一种车辆，所述车辆包括上述行车监控装置的技术方案中任一项技术方案所述的行车监控装置。

方案1.一种行车监控方法，其特征在于，所述方法包括：

在车辆行驶过程中，根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图，所述驾驶员状态信息至少包括根据驾驶员在所述车辆环境信息下的历史驾驶操作数据确定出的驾驶行为信息；

确定实现当前行车意图的安全驾驶行为，根据所述安全驾驶行为预测在未来一段时间内车辆的安全运动状态和安全运动轨迹；

根据车辆的实际运动状态与所述安全运动状态，判断是否存在驾驶误操作；

若是，则进行告警和/或控制车辆按照所述安全运动轨迹运行。

方案.根据方案1所述的行车监控方法，其特征在于，“根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图”的步骤具体包括：

获取训练样本，所述训练样本包括车辆在不同车辆环境信息下运行时驾驶员的驾驶员状态信息，所述训练样本的样本标签包括行车意图；

根据所述训练样本及其样本标签对预设的分类模型进行行车意图分类训练，得到行车意图分类模型；

采用所述行车意图分类模型并根据所述车辆环境信息与所述驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图。

方案3.根据方案2所述的行车监控方法，其特征在于，所述驾驶员状态信息还包括驾驶员的生物信息，所述生物信息至少包括根据驾驶员的人脸图像确定出的情绪信息以及驾驶员的生物电信息。

方案4.根据方案1所述的行车监控方法，其特征在于，“根据车辆的实际运动状态与所述安全运动状态，判断是否存在驾驶误操作”的步骤具体包括：

判断所述实际运动状态与所述安全运动状态的状态偏差值是否大于或等于预设的偏差阈值；若是，则判定存在驾驶误操作；若否，则判定不存在驾驶误操作；

和/或，

在判定出存在驾驶误操作后，“进行告警和/或控制车辆按照所述安全运动轨迹运行”的步骤具体包括：

根据所述实际运动状态与所述车辆环境信息，判断车辆是否处于预设的危急行车状态；若是，则进行告警并控制车辆按照所述安全运动轨迹运行；若否，则进行告警；

其中，所述预设的危急行车状态表示需要立刻改变车辆的实际运动状态，以保证车辆安全的状态。

方案5.根据方案1至4中任一项所述的行车监控方法，其特征在于，“控制车辆按照所述安全运动轨迹运行”的步骤具体包括：

以所述安全运动状态为参考量，以所述实际运动状态为被控量，以所述安全运动状态与所述实际运动状态的状态偏差值为反馈量，对车辆的实际运动状态进行闭环反馈控制，直至所述状态偏差值落入预设的偏差范围内。

方案6.一种行车监控装置，其特征在于，所述装置包括：

行车意图预测模块，其被配置成在车辆行驶过程中，根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图，所述驾驶员状态信息至少包括根据驾驶员在所述车辆环境信息下的历史驾驶操作数据确定出的驾驶行为信息；

安全运动状态与轨迹预测模块，其被配置成确定实现当前行车意图的安全驾驶行为，根据所述安全驾驶行为预测在未来一段时间内车辆的安全运动状态和安全运动轨迹；

驾驶误操作判断与控制模块，其被配置成根据车辆的实际运动状态与所述安全运动状态，判断是否存在驾驶误操作；若是，则进行告警和/或控制车辆按照所述安全运动轨迹运行。

方案7.根据方案6所述的行车监控装置，其特征在于，所述行车意图预测模块被进一步配置成执行下列操作：

获取训练样本，所述训练样本包括车辆在不同车辆环境信息下运行时驾驶员的驾驶员状态信息，所述训练样本的样本标签包括行车意图；

根据所述训练样本及其样本标签对预设的分类模型进行行车意图分类训练，得到行车意图分类模型；

采用所述行车意图分类模型并根据所述车辆环境信息与所述驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图。

方案8.根据方案7所述的行车监控装置，其特征在于，所述驾驶员状态信息还包括驾驶员的生物信息，所述生物信息至少包括根据驾驶员的人脸图像确定出的情绪信息以及驾驶员的生物电信息。

方案9.根据方案6所述的行车监控装置，其特征在于，所述驾驶误操作判断与控制模块包括驾驶误操作判断子模块和/或驾驶误操作控制子模块；

所述驾驶误操作判断子模块被配置成判断所述实际运动状态与所述安全运动状态的状态偏差值是否大于或等于预设的偏差阈值；若是，则判定存在驾驶误操作；若否，则判定不存在驾驶误操作；

所述驾驶误操作控制子模块被配置成在判定出存在驾驶误操作后，根据所述实际运动状态与所述车辆环境信息，判断车辆是否处于预设的危急行车状态；若是，则进行告警并控制车辆按照所述安全运动轨迹运行；若否，则进行告警；

其中，所述预设的危急行车状态表示需要立刻改变车辆的实际运动状态，以保证车辆安全的状态。

方案10.根据方案6至9中任一项所述的行车监控装置，其特征在于，所述驾驶误操作判断与控制模块被配置成通过执行下列操作控制车辆按照所述安全运动轨迹运行：

以所述安全运动状态为参考量，以所述实际运动状态为被控量，以所述安全运动状态与所述实际运动状态的状态偏差值为反馈量，对车辆的实际运动状态进行闭环反馈控制，直至所述状态偏差值落入预设的偏差范围内。

方案11.一种行车监控装置，包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行方案1至5中任一项所述的行车监控方法。

方案12.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行方案1至5中任一项所述的行车监控方法。

方案13.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括方案6至11中任一项所述的行车监控装置。

本发明上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：

在实施本发明的技术方案中，可以在车辆行驶过程中根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图，进而确定实现当前行车意图的安全驾驶行为，并根据安全驾驶行为预测在未来一段时间内车辆的安全运动状态和安全运动轨迹，最后根据车辆的实际运动状态与安全运动状态，判断是否存在驾驶误操作；若存在，则进行告警和/或控制车辆按照安全运动轨迹运行。车辆环境信息不仅可以包括车辆的位置信息，还可以包括车辆周围的障碍物信息，基于车辆环境信息可以确定出车辆是否处于危险的行车环境中。驾驶员状态信息可以包括根据驾驶员在上述车辆环境信息下的历史驾驶操作数据确定出的驾驶行为信息，这个驾驶行为信息能够表征驾驶员在上述车辆环境信息下的驾驶习惯。

本发明实施例同时根据车辆行驶过程中的车辆环境信息与驾驶员状态信息能够准确预测驾驶员的当前行车意图，例如在车辆前方存在障碍物的情况下驾驶行为信息是踩刹车，那么可以确定在车辆前方存在障碍物的情况下驾驶员的行车意图是减速。

不同的行车意图可以对应不同的安全驾驶行为，根据预测出的当前行车意图可以确定出在这个行车意图下对车辆进行行驶控制时应该采用的安全驾驶行为(实现行车意图的安全驾驶行为)，在采用安全驾驶行为对车辆进行行驶控制后可以防止车辆失控，保证车辆安全行驶，不会发生行车事故。例如，当前行车意图是减速，那么安全驾驶行为可以是踩刹车踏板进行车辆制动。进一步，根据安全驾驶行为可以预测在未来一段时间内车辆按照安全驾驶行为行驶时车辆的加速度、减速度、侧向加速、车速、油(电)门开度、制动开度、档位、方向盘转角等安全运动状态，进而也可以得出车辆按照安全驾驶行为行驶时车辆的安全运动轨迹(车辆的行驶轨迹)。

由于上述安全运动状态表示车辆安全行驶时的运动状态，因此通过比较车辆的实际运动状态与安全运动状态，可以准确地判断出驾驶员是否对车辆进行了驾驶误操作，从而导致车辆的实际运动状态与安全运动状态不一致。若判定出存在驾驶误操作可以进行告警和/或控制车辆按照安全运动轨迹运行。通过告警可以提醒驾驶员对车辆进行了驾驶误操作，可能导致车辆失控，发生行车事故，以便驾驶员及时确认是否纠正错误的驾驶操作，尽快控制车辆安全行驶。此外，除了进行告警还可以直接控制车辆按照安全运动轨迹运行，避免驾驶员无法及时纠正误操作导致车辆失控，发生行车事故。

附图说明

参照附图，本发明的公开内容将变得更易理解。本领域技术人员容易理解的是：这些附图仅仅用于说明的目的，而并非意在对本发明的保护范围组成限制。此外，图中类似的数字用以表示类似的部件，其中：

图1是根据本发明的一个实施例的行车监控方法的主要步骤流程示意图；

图2是根据本发明的另一个实施例的行车监控方法的主要步骤流程示意图；

图3是根据本发明的一个实施例的行车监控装置的主要结构框图示意图。

附图标记列表：

11：行车意图预测模块；12：安全运动状态与轨迹预测模块；13：驾驶误操作判断与控制模块。

具体实施方式

下面参照附图来描述本发明的一些实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。

在本发明的描述中，“模块”、“处理器”可以包括硬件、软件或者两者的组合。一个模块可以包括硬件电路，各种合适的感应器，通信端口，存储器，也可以包括软件部分，比如程序代码，也可以是软件和硬件的组合。处理器可以是中央处理器、微处理器、数字信号处理器或者其他任何合适的处理器。处理器具有数据和/或信号处理功能。处理器可以以软件方式实现、硬件方式实现或者二者结合方式实现。非暂时性的计算机可读存储介质包括任何合适的可存储程序代码的介质，比如磁碟、硬盘、光碟、闪存、只读存储器、随机存取存储器等等。术语“A和/或B”表示所有可能的A与B的组合，比如只是A、只是B或者A和B。术语“至少一个A或B”或者“A和B中的至少一个”含义与“A和/或B”类似，可以包括只是A、只是B或者A和B。单数形式的术语“一个”、“这个”也可以包含复数形式。

参阅附图1，图1是根据本发明的一个实施例的行车监控方法的主要步骤流程示意图。如图1所示，本发明实施例中的行车监控方法主要包括下列步骤S101至步骤S104。

步骤S101：在车辆行驶过程中，根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图。

驾驶员的行车意图指的是驾驶员期望的驾驶目的，例如行车意图可以是减速或加速等。

车辆环境信息包括但不限于：车辆的位置信息和周围的障碍物信息。障碍物信息至少可以包括静态障碍物信息和动态障碍物信息。在一种优选的实施方式中，车辆环境信息还包括车辆当前位置的交通信息，例如交通信号灯信息等，所述交通信息可以由车辆自身的传感器获得或者通过通讯网络从车辆外部获得。

驾驶员状态信息包括但不限于：根据驾驶员在车辆环境信息下的历史驾驶操作数据确定出的驾驶行为信息，这个驾驶行为信息能够表征驾驶员在上述车辆环境信息下的驾驶习惯。同时根据车辆行驶过程中当前的车辆环境信息以及驾驶员在当前这种车辆环境信息下的驾驶行为信息，可以准确预测出驾驶员的行车意图。例如，当前的车辆环境信息是车辆前方50米处存在障碍物，而在这种车辆环境信息下驾驶员的驾驶行为信息是踩刹车，从而可以预测出驾驶员在当前的车辆环境信息下驾驶员的行车意图是减速。

步骤S102：确定实现当前行车意图的安全驾驶行为，根据安全驾驶行为预测在未来一段时间内车辆的安全运动状态和安全运动轨迹。

安全驾驶行为指的是能够实现行车意图的驾驶行为。例如，当前行车意图是减速，那么安全驾驶行为可以是踩刹车踏板进行车辆制动。在本实施例中可以预先设置好不同的行车意图可以对应不同的安全驾驶行为，在预测出当前行车意图后就可以直接确定出相应的安全驾驶行为。

安全运动状态指的是在采用安全驾驶行为对车辆进行行驶控制后车辆的运动状态，安全运动状态包括但不限于：车辆内不同设备的工作状态、车辆的行驶速度等。例如，安全运动状态可以包括车辆的加速度、减速度、侧向加速、车速、油(电)门开度、制动开度、档位、方向盘转角等。

安全运动轨迹指的是在采用安全驾驶行为对车辆进行行驶控制后结合安全运动状态确定出的车辆的行驶轨迹，例如，安全驾驶行为是踩刹车踏板进行车辆制动，根据车辆的安全运动状态可以预测出车辆的行驶轨迹是沿当前道路行驶30米后停车。

步骤S103：根据车辆的实际运动状态与安全运动状态，判断是否存在驾驶误操作；若是，转至步骤S104；若否，则转至步骤S101，继续根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图以及执行后续步骤。

由于上述安全运动状态表示车辆安全行驶时的运动状态，因此通过比较车辆的实际运动状态与安全运动状态，可以准确地判断出驾驶员是否对车辆进行了驾驶误操作，从而导致车辆的实际运动状态与安全运动状态不一致。

在本发明实施例的一个实施方式中，可以判断实际运动状态与安全运动状态的状态偏差值是否大于或等于预设的偏差阈值；若是，则判定存在驾驶误操作；若否，则判定不存在驾驶误操作。

需要说明的是，本领域技术人员可以根据实际需求灵活设置预设的偏差阈值的具体数值。例如，实际运动状态与安全运动状态中方向盘转角的偏差阈值可以是30°，当实际运动状态与安全运动状态中方向盘转角的角度偏差大于30°，就可以判定存在驾驶误操作。

步骤S104：进行告警和/或控制车辆按照安全运动轨迹运行。

在判定出存在驾驶误操作可以进行告警和/或控制车辆按照安全运动轨迹运行，通过告警可以提醒驾驶员对车辆进行了驾驶误操作，可能导致车辆失控，发生行车事故，以便驾驶员及时确认是否纠正错误的驾驶操作，尽快控制车辆安全行驶。此外，除了进行告警还可以直接控制车辆按照安全运动轨迹运行，避免驾驶员无法及时纠正误操作导致车辆失控，发生行车事故。

基于上述步骤S101-步骤S104，能够根据车辆行驶过程中的车辆环境信息与驾驶员状态信息准确地判断出驾驶员是否对车辆进行了驾驶误操作，并且在判断出发生驾驶误操作后还可以及时地进行告警和/或直接控制车辆按照安全运动轨迹运行，降低行车风险，提高行车的安全性。

下面对上述步骤S101和步骤S104作进一步说明。

在上述步骤S101的一个实施方式中，可以根据车辆环境信息与驾驶员状态信息并通过下列步骤11至步骤13预测驾驶员的当前行车意图。

步骤11：获取训练样本，训练样本可以包括车辆在不同车辆环境信息下运行时驾驶员的驾驶员状态信息，训练样本的样本标签可以包括行车意图。

步骤12：根据训练样本及其样本标签对预设的分类模型进行行车意图分类训练，得到行车意图分类模型。

需要说明的是，在本实施例中可以采用机器学习技术领域中常规的分类模型构建预设的分类模型，例如可以采用基于神经网络的分类模型去构建预设的分类模型。同时，在本实施例中也可以采用机器学习技术领域中常规的模型训练方法对预设的分类模型进行模型训练。例如，在每次迭代训练中，根据训练样本及其样本标签计算分类模型的模型损失值，根据模型损失值计算分类模型的模型参数的梯度，根据梯度反向传播更新模型参数。在多次迭代训练后如果模型损失值小于预设的损失阈值，则停止训练，而停止训练后得到的分类模型就是能够根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测分类意图的行车意图分类模型。

步骤13：采用行车意图分类模型并根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图。

在上述步骤S101的另一个实施方式中，为了提高行车意图预测的准确性，除了可以考虑驾驶员在车辆环境信息下的历史驾驶操作数据确定出的驾驶行为信息，还可以同时结合采用驾驶员的生物信息，生物信息至少可以包括根据驾驶员的人脸图像确定出的情绪信息以及驾驶员的生物电信息。由于生物信息能够在一定程度上体现驾驶员的生理与心理状态，在不同的行车意图下可能存在不同的生理与心理状态，例如减速时驾驶员可能处于比较紧张的心理状态，人脸图像显示的情绪主要是紧张的情绪，此时生物电信息相较于平静状态的信息变化更加显著。因此，通过分析驾驶员的情绪信息和生物电信息，也能够辅助预测出驾驶员的行车意图。在本实施方式中同样可以采用前述步骤11至步骤13所述的方法预测驾驶员的当前行车意图，区别主要是，在步骤11中训练样本可以同时包括车辆在不同车辆环境信息下运行时驾驶员的驾驶员状态信息和生物信息，其中，生物信息至少可以包括根据驾驶员的人脸图像确定出的情绪信息以及驾驶员的生物电信息。

在上述步骤S104的一个实施方式中，在判定出存在驾驶误操作后可以根据车辆是否处于预设的危急行车状态，根据判断结果选择性地控制车辆按照安全运动轨迹运行。如果车辆未处于危急行车状态，表明通过告警提醒驾驶员纠正误操作，可以在驾驶员纠正误操作后控制车辆安全行驶，此时可以不控制车辆按照安全运动轨迹运行。如果车辆处于危急行车状态，表明通过告警提醒驾驶员纠正误操作，无法在驾驶员纠正误操作后控制车辆安全行驶，需要立刻改变车辆的实际运动状态，以保证车辆安全，此时可以直接控制车辆按照安全运动轨迹运行。在一些实施方式中，为了进一步提高行车安全，在控制车辆按照安全运动轨迹运行的过程中，可以控制车辆不响应驾驶员的驾驶操作。例如，控制车辆按照安全运动轨迹减速行驶时，如果检测到驾驶员踩油(电)门，不会进行响应，仍然控制车辆继续按照安全运动轨迹减速行驶。当实际运动状态与安全运动状态的状态偏差值小于预设的偏差阈值后可以停止控制车辆按照安全运动轨迹减速行驶并控制车辆正常地响应驾驶员的驾驶操作。

需要说明的是，本领域技术人员可以预先确定好在不同车辆环境下不同的实际运动状态对应的危急行车状态，在判定出存在驾驶误操作后可以直接根据实际运动状态判断车辆是否处于与实际运动状态对应的危急行车状态。

在上述步骤S104的另一个实施方式中，在控制车辆按照安全运动轨迹运行时可以将安全运动状态作为参考量，将实际运动状态作为被控量，将安全运动状态与实际运动状态的状态偏差值作为反馈量，对车辆的实际运动状态进行闭环反馈控制，直至状态偏差值落入预设的偏差范围内。换言之，就是根据上述参考量、被控量和反馈量对车辆的实际运动状态进行负反馈控制。通过负反馈控制可以使实际运动状态持续跟踪安全运动状态，按照安全运动轨迹运行。

进一步，参阅附图2，在根据本发明的另一个实施例的行车监控方法中，行车监控方法可以包括信息感知、预测与决策和车辆控制三部分。

1、信息感知

通过信息感知可以获取车辆行驶过程中车辆的车辆环境信息和驾驶员状态信息。信息感知主要包括云服务器信息处理、环境感知和驾驶员监测三个部分。

在云服务器信息处理部分可以通过云服务器调用高清地图获取车辆的位置信息，通过云服务器调用驾驶员在车辆环境信息下的历史驾驶操作数据(图2所示的大数据)，根据历史驾驶操作数据对驾驶员进行驾驶员行为学习，确定出驾驶员在车辆环境信息下的历史驾驶操作数据下的驾驶行为信息。在本实施例中可以通过对历史驾驶操作数据进行大数据分析确定驾驶员的驾驶行为信息。

在环境感知部分可以获取碍物信息等不同类型的环境信息，并融合所有获取到的环境信息，以便在预测与决策部分能够调用这些环境信息。

在驾驶员监测部分可以通过获取驾驶员的面部表情信息确定驾驶员的情绪信息，通过生物电传感器检测驾驶员的生物电信息。

在实施例中信息感知部分的方法与前述方法实施例中步骤S101所述的方法类似，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照前述方法实施例部分。

2、预测与决策

预测与决策主要包括运动安全边界预测和运动安全决策。

运动安全边界预测主要包括意图预测、行为预测、轨迹预测。其中，意图预测与前述方法实施例中步骤S101所述的预测行车意图的方法类似，行为预测与前述方法实施例中步骤S102所述的确定安全驾驶行为的方法类似，轨迹预测与前述方法实施例中步骤S102所述的预测安全运动轨迹的方法类似，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照前述方法实施例部分。

运动安全决策主要包括安全限制决策和安全轨迹规划。

安全轨迹规划与前述方法实施例中步骤S104所述的控制车辆按照安全运动轨迹运行的方法类似，而安全限制决策与控制车辆按照安全运动轨迹运行的方法中控制车辆不响应驾驶员的驾驶操作的方法类似，即为了提高控制车辆按照安全运动轨迹运行时的安全性，可以限制车辆响应驾驶员的驾驶操作。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照前述方法实施例部分。

3、车辆控制

车辆控制主要是在控制车辆按照安全运动轨迹运行的过程中对车辆的扭矩控制和/或制动控制和/或垂向控制和/或转向控制，以使车辆能够按照安全运动轨迹运行。同时，在控制车辆按照安全运动轨迹运行的过程中实时检测车辆运动状态(实际运动状态)，并将检测到的车辆运动状态发送至运动安全决策，以便运动安全决策可以根据接收到的车辆运动状态继续控制车辆按照安全运动轨迹运行。

需要指出的是，尽管上述实施例中将各个步骤按照特定的先后顺序进行了描述，但是本领域技术人员可以理解，为了实现本发明的效果，不同的步骤之间并非必须按照这样的顺序执行，其可以同时(并行)执行或以其他顺序执行，这些变化都在本发明的保护范围之内。

进一步，本发明还提供了一种行车监控装置。

参阅附图3图3是根据本发明的一个实施例的行车监控装置的主要结构框图。如图3所示，本发明实施例中的行车监控装置主要包括行车意图预测模块11、安全运动状态与轨迹预测模块12和驾驶误操作判断与控制模块13。行车意图预测模块11可以被配置成在车辆行驶过程中，根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图，驾驶员状态信息至少可以包括根据驾驶员在车辆环境信息下的历史驾驶操作数据确定出的驾驶行为信息；安全运动状态与轨迹预测模块12可以被配置成确定实现当前行车意图的安全驾驶行为，根据安全驾驶行为预测在未来一段时间内车辆的安全运动状态和安全运动轨迹；驾驶误操作判断与控制模块13可以被配置成根据车辆的实际运动状态与安全运动状态，判断是否存在驾驶误操作；若是，则进行告警和/或控制车辆按照安全运动轨迹运行。

在一个实施方式中，行车意图预测模块11可以被进一步配置成执行下列操作：获取训练样本，训练样本可以包括车辆在不同车辆环境信息下运行时驾驶员的驾驶员状态信息，训练样本的样本标签可以包括行车意图；根据训练样本及其样本标签对预设的分类模型进行行车意图分类训练，得到行车意图分类模型；采用行车意图分类模型并根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图。

在一个实施方式中，驾驶员状态信息还可以包括驾驶员的生物信息，生物信息至少可以包括根据驾驶员的人脸图像确定出的情绪信息以及驾驶员的生物电信息。

在一个实施方式中，驾驶误操作判断与控制模块13可以包括驾驶误操作判断子模块和/或驾驶误操作控制子模块。驾驶误操作判断子模块可以被配置成判断实际运动状态与安全运动状态的状态偏差值是否大于或等于预设的偏差阈值；若是，则判定存在驾驶误操作；若否，则判定不存在驾驶误操作；驾驶误操作控制子模块可以被配置成在判定出存在驾驶误操作后，根据实际运动状态与车辆环境信息，判断车辆是否处于预设的危急行车状态；若是，则进行告警并控制车辆按照安全运动轨迹运行；若否，则进行告警；其中，预设的危急行车状态表示需要立刻改变车辆的实际运动状态，以保证车辆安全的状态。

在一个实施方式中，驾驶误操作判断与控制模块13可以被配置成通过执行下列操作控制车辆按照安全运动轨迹运行：以安全运动状态为参考量，以实际运动状态为被控量，以安全运动状态与实际运动状态的状态偏差值为反馈量，对车辆的实际运动状态进行闭环反馈控制，直至状态偏差值落入预设的偏差范围内。

上述行车监控装置以用于执行图1所示的行车监控方法实施例，两者的技术原理、所解决的技术问题及产生的技术效果相似，本技术领域技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，行车监控装置的具体工作过程及有关说明，可以参考行车监控方法的实施例所描述的内容，此处不再赘述。

本领域技术人员能够理解的是，本发明实现上述一实施例的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。所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器、随机存取存储器、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读存储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，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。

进一步，本发明还提供了一种行车监控装置。在根据本发明的一个行车监控装置实施例中，行车监控装置包括处理器和存储装置，存储装置可以被配置成存储执行上述方法实施例的行车监控方法的程序，处理器可以被配置成用于执行存储装置中的程序，该程序包括但不限于执行上述方法实施例的行车监控方法的程序。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该行车监控装置可以是包括各种电子设备形成的控制装置设备。

进一步，本发明还提供了一种计算机可读存储介质。在根据本发明的一个计算机可读存储介质实施例中，计算机可读存储介质可以被配置成存储执行上述方法实施例的行车监控方法的程序，该程序可以由处理器加载并运行以实现上述行车监控方法。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该计算机可读存储介质可以是包括各种电子设备形成的存储装置设备，可选的，本发明实施例中计算机可读存储介质是非暂时性的计算机可读存储介质。

进一步，本发明还提供了一种车辆。在根据本发明的一个车辆实施例中，车辆可以包括前述行车监控装置实施例中所述的行车监控装置。需要说明的是，车辆类型包括但不限于：电动汽车和燃油汽车等。

进一步，应该理解的是，由于各个模块的设定仅仅是为了说明本发明的装置的功能单元，这些模块对应的物理器件可以是处理器本身，或者处理器中软件的一部分，硬件的一部分，或者软件和硬件结合的一部分。因此，图中的各个模块的数量仅仅是示意性的。

本领域技术人员能够理解的是，可以对装置中的各个模块进行适应性地拆分或合并。对具体模块的这种拆分或合并并不会导致技术方案偏离本发明的原理，因此，拆分或合并之后的技术方案都将落入本发明的保护范围内。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种行车监控方法，其特征在于，所述方法包括：

在车辆行驶过程中，根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图，所述驾驶员状态信息至少包括根据驾驶员在所述车辆环境信息下的历史驾驶操作数据确定出的驾驶行为信息；

确定实现当前行车意图的安全驾驶行为，根据所述安全驾驶行为预测在未来一段时间内车辆的安全运动状态和安全运动轨迹；

根据车辆的实际运动状态与所述安全运动状态，判断是否存在驾驶误操作；

若是，则进行告警和/或控制车辆按照所述安全运动轨迹运行。

2.根据权利要求1所述的行车监控方法，其特征在于，“根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图”的步骤具体包括：

获取训练样本，所述训练样本包括车辆在不同车辆环境信息下运行时驾驶员的驾驶员状态信息，所述训练样本的样本标签包括行车意图；

根据所述训练样本及其样本标签对预设的分类模型进行行车意图分类训练，得到行车意图分类模型；

采用所述行车意图分类模型并根据所述车辆环境信息与所述驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图。

3.根据权利要求2所述的行车监控方法，其特征在于，所述驾驶员状态信息还包括驾驶员的生物信息，所述生物信息至少包括根据驾驶员的人脸图像确定出的情绪信息以及驾驶员的生物电信息。

4.根据权利要求1所述的行车监控方法，其特征在于，“根据车辆的实际运动状态与所述安全运动状态，判断是否存在驾驶误操作”的步骤具体包括：

判断所述实际运动状态与所述安全运动状态的状态偏差值是否大于或等于预设的偏差阈值；若是，则判定存在驾驶误操作；若否，则判定不存在驾驶误操作；

和/或，

在判定出存在驾驶误操作后，“进行告警和/或控制车辆按照所述安全运动轨迹运行”的步骤具体包括：

根据所述实际运动状态与所述车辆环境信息，判断车辆是否处于预设的危急行车状态；若是，则进行告警并控制车辆按照所述安全运动轨迹运行；若否，则进行告警；

其中，所述预设的危急行车状态表示需要立刻改变车辆的实际运动状态，以保证车辆安全的状态。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的行车监控方法，其特征在于，“控制车辆按照所述安全运动轨迹运行”的步骤具体包括：

以所述安全运动状态为参考量，以所述实际运动状态为被控量，以所述安全运动状态与所述实际运动状态的状态偏差值为反馈量，对车辆的实际运动状态进行闭环反馈控制，直至所述状态偏差值落入预设的偏差范围内。

6.一种行车监控装置，其特征在于，所述装置包括：

行车意图预测模块，其被配置成在车辆行驶过程中，根据车辆环境信息与驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图，所述驾驶员状态信息至少包括根据驾驶员在所述车辆环境信息下的历史驾驶操作数据确定出的驾驶行为信息；

安全运动状态与轨迹预测模块，其被配置成确定实现当前行车意图的安全驾驶行为，根据所述安全驾驶行为预测在未来一段时间内车辆的安全运动状态和安全运动轨迹；

驾驶误操作判断与控制模块，其被配置成根据车辆的实际运动状态与所述安全运动状态，判断是否存在驾驶误操作；若是，则进行告警和/或控制车辆按照所述安全运动轨迹运行。

7.根据权利要求6所述的行车监控装置，其特征在于，所述行车意图预测模块被进一步配置成执行下列操作：

获取训练样本，所述训练样本包括车辆在不同车辆环境信息下运行时驾驶员的驾驶员状态信息，所述训练样本的样本标签包括行车意图；

根据所述训练样本及其样本标签对预设的分类模型进行行车意图分类训练，得到行车意图分类模型；

采用所述行车意图分类模型并根据所述车辆环境信息与所述驾驶员状态信息预测驾驶员的当前行车意图。

8.根据权利要求7所述的行车监控装置，其特征在于，所述驾驶员状态信息还包括驾驶员的生物信息，所述生物信息至少包括根据驾驶员的人脸图像确定出的情绪信息以及驾驶员的生物电信息。

9.根据权利要求6所述的行车监控装置，其特征在于，所述驾驶误操作判断与控制模块包括驾驶误操作判断子模块和/或驾驶误操作控制子模块；

所述驾驶误操作判断子模块被配置成判断所述实际运动状态与所述安全运动状态的状态偏差值是否大于或等于预设的偏差阈值；若是，则判定存在驾驶误操作；若否，则判定不存在驾驶误操作；

所述驾驶误操作控制子模块被配置成在判定出存在驾驶误操作后，根据所述实际运动状态与所述车辆环境信息，判断车辆是否处于预设的危急行车状态；若是，则进行告警并控制车辆按照所述安全运动轨迹运行；若否，则进行告警；

其中，所述预设的危急行车状态表示需要立刻改变车辆的实际运动状态，以保证车辆安全的状态。

10.根据权利要求6至9中任一项所述的行车监控装置，其特征在于，所述驾驶误操作判断与控制模块被配置成通过执行下列操作控制车辆按照所述安全运动轨迹运行：

以所述安全运动状态为参考量，以所述实际运动状态为被控量，以所述安全运动状态与所述实际运动状态的状态偏差值为反馈量，对车辆的实际运动状态进行闭环反馈控制，直至所述状态偏差值落入预设的偏差范围内。

Images