CN114137527A - 一种车辆预警方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

一种车辆预警方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114137527A
CN114137527A CN202111439498.8A CN202111439498A CN114137527A CN 114137527 A CN114137527 A CN 114137527A CN 202111439498 A CN202111439498 A CN 202111439498A CN 114137527 A CN114137527 A CN 114137527A
Authority
CN
China
Prior art keywords
early warning
data
warning threshold
threshold value
vehicle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111439498.8A
Other languages
English (en)
Inventor
李丰军
周剑光
孙茂明
叩炼
孙旭旭
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Automotive Innovation Corp
Original Assignee
China Automotive Innovation Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Automotive Innovation Corp filed Critical China Automotive Innovation Corp
Priority to CN202111439498.8A priority Critical patent/CN114137527A/zh
Publication of CN114137527A publication Critical patent/CN114137527A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Q—ARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
    • B60Q9/00—Arrangement or adaptation of signal devices not provided for in one of main groups B60Q1/00 - B60Q7/00, e.g. haptic signalling
    • B60Q9/008—Arrangement or adaptation of signal devices not provided for in one of main groups B60Q1/00 - B60Q7/00, e.g. haptic signalling for anti-collision purposes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G01S13/62—Sense-of-movement determination
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/28—Details of pulse systems
    • G01S7/285—Receivers
    • G01S7/292—Extracting wanted echo-signals
    • G01S7/2923—Extracting wanted echo-signals based on data belonging to a number of consecutive radar periods
    • G01S7/2927—Extracting wanted echo-signals based on data belonging to a number of consecutive radar periods by deriving and controlling a threshold value
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/332—Query formulation
    • G06F16/3329—Natural language query formulation or dialogue systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/338—Presentation of query results
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/35—Clustering; Classification
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B31/00—Predictive alarm systems characterised by extrapolation or other computation using updated historic data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本申请提出了一种车辆预警方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取车辆在行驶过程中对目标对象的多个初始探测数据；对多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到多个目标数据；根据多个目标数据确定预警阈值，预警阈值用于进行预警处理。本申请中根据初始探测数据确定的目标数据可以反映驾驶员的驾驶习惯，因此可以根据多个目标数据确定符合驾驶员驾驶习惯的预警阈值。由于预警阈值是根据驾驶员的驾驶习惯确定的，因此可以结合驾驶员的驾驶习惯进行预警提醒，解决现有技术中预警信息不准确的技术问题，提高智能驾驶安全性。

Description

一种车辆预警方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及智能驾驶技术领域，具体涉及一种车辆预警方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
车载雷达可以获取汽车与其他物体的间的相对距离、相对速度、角度、运动方向等，然后根据所探知的上述信息结合车身动态信息进行数据融合，经数据分析及时告知或警告驾驶员当前行车状态，或及时对汽车做出主动干预，从而保证驾驶过程的安全性和舒适性，减少事故发生几率。
但现有技术中对车辆驾驶信息进行分析得到的预警信息不准确，经常出现驾驶员主观感觉危险、但系统却未发出警告，或者系统发出警告、但驾驶员主观认为与前车的距离还很远的情况。
发明内容
本申请提出了一种车辆预警方法、装置、设备及存储介质，至少可以解决现有技术中预警信息不准确的技术问题。
根据本申请的一方面，提供了一种车辆预警方法，方法包括：
获取车辆在行驶过程中对目标对象的多个初始探测数据；
对所述多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到多个目标数据；
根据所述多个目标数据确定预警阈值，所述预警阈值用于进行预警处理。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述多个目标数据确定预警阈值包括：
确定所述多个目标数据的平均值和标准差；
根据所述平均值和所述标准差确定所述预警阈值。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述平均值和所述标准差确定所述预警阈值包括：
根据所述平均值确定第一预警阈值；
根据所述平均值和所述标准差确定第二预警阈值、第三预警阈值和第四预警阈值，所述第一预警阈值大于所述第二预警阈值，所述第二预警阈值大于所述第三预警阈值，所述第三预警阈值大于所述第四预警阈值。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
获取所述多个初始探测数据对应的驾驶员身份信息；
对所述驾驶员身份信息和所述预警阈值进行匹配处理。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
获取实时数据和实时身份信息；
确定所述实时身份信息对应的预警阈值；
根据所述实时数据和所述实时身份信息对应的预警阈值，生成所述实时身份信息对应的预警信息。
在一种可能的实现方式中，所述对所述多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到多个目标数据包括：
根据所述多个初始探测数据确定目标参数，所述目标参数为所述多个初始探测数据的噪声标准差的估计值；
对所述多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到所述多个目标数据，所述多个初始探测数据与所述多个目标数据之间的残差均小于所述目标参数的三倍。
在一种可能的实现方式中，所述多个初始探测数据包括车辆与所述目标对象之间的多个碰撞时间数据，和/或所述多个初始探测数据包括车辆与所述目标对象之间的多个距离数据。
根据本申请的另一方面，提供了一种车辆预警装置，包括：
第一获取模块，用于获取车辆在行驶过程中对目标对象的多个初始探测数据；
第一处理模块，用于对所述多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到多个目标数据；
第一确定模块，用于根据所述多个目标数据确定预警阈值，所述预警阈值用于进行预警处理。
根据本申请的另一方面，提供了一种车辆预警设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行：
获取车辆在行驶过程中对目标对象的多个初始探测数据；
对所述多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到多个目标数据；
根据所述多个目标数据确定预警阈值，所述预警阈值用于进行预警处理。
根据本申请的另一方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。
本申请中，由于初始探测数据是在车辆的行驶过程中得到的对目标对象的雷达探测信息，而车辆由驾驶员驾驶，车辆与目标对象之间的相对距离、位置、角度等均可以由驾驶员根据自身习惯控制，因此，初始探测数据可以反映驾驶员的驾驶习惯。根据初始探测数据确定的目标数据也可以反映驾驶员的驾驶习惯，因此可以根据多个目标数据确定符合驾驶员驾驶习惯的预警阈值。由于预警阈值是根据驾驶员的驾驶习惯确定的，因此可以结合驾驶员的驾驶习惯进行预警提醒，解决现有技术中预警信息不准确的技术问题，提高智能驾驶安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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为根据一示例性实施例示出的一种车辆预警方法的流程示意图；
图2为根据另一示例性实施例示出的一种车辆预警方法的流程示意图；
图3为根据一示例性实施例示出的一种车辆预警装置的框图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本申请的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
另外，为了更好的说明本申请，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本申请同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本申请的主旨。
本申请提出了一种车辆预警方法、装置、设备及存储介质，至少可以解决现有技术中预警信息不准确的技术问题，本申请具体是以如下技术方案实现的。
结合图1至图2所示，本说明书实施例提供的一种车辆预警方法包括：
步骤S101：获取车辆在行驶过程中对目标对象的多个初始探测数据。
本说明书实施例中，行驶过程可以是车辆在实际道路上行驶的过程；目标对象可以如道路上的其他车辆、交通标志、行人、静止障碍物等；初始探测数据可以通过车载雷达对目标对象进行雷达探测而得到的数据，车辆在行驶过程中可以实时地通过雷达探测目标对象。多个初始探测数据可以是在预设时长内的数据，预设时长可以为30分钟。
本说明书实施例中，由于初始探测数据是在车辆的行驶过程中得到的对目标对象的雷达探测信息，而车辆由驾驶员驾驶，车辆与目标对象之间的相对距离、位置、角度等均可以由驾驶员根据自身习惯控制，因此，初始探测数据可以反映驾驶员的驾驶习惯。
步骤S102：对多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到多个目标数据。
本说明书实施例中，滤波去噪处理可以包括滤波处理和去噪处理，可以通过滤波去噪处理消除多个初始探测数据中的噪声数据，得到多个目标数据，目标数据也可以反映驾驶员的驾驶习惯；噪声数据可以指数据中存在着错误或异常(偏离期望值)的数据，这些数据对数据的分析造成了干扰。
步骤S103：根据多个目标数据确定预警阈值，预警阈值用于进行预警处理。
本说明书实施例中，由于目标数据也可以反映驾驶员的驾驶习惯，因此可以根据多个目标数据确定符合驾驶员驾驶习惯的预警阈值，预警阈值可以用于生成预警信息，对驾驶员进行提醒。
本说明书实施例可以应用于驾驶员对车辆的参数设置场景中，先根据驾驶员的驾驶习惯确定预警阈值，在后续驾驶车辆时，可以对预警阈值和车载雷达的实时探测信息进行比较，根据比较结果进行预警提醒。由于预警阈值是根据驾驶员的驾驶习惯确定的，因此可以结合驾驶员的驾驶习惯进行预警提醒，解决现有技术中预警信息不准确的技术问题，提高智能驾驶安全性。
举例来说，现有技术中对跟车距离的预警阈值可以为30米，而有的驾驶员习惯于将跟车距离控制在20米，则在驾驶员认为的安全距离(20～30)米中，现有技术仍会向驾驶员进行预警提醒。本说明书实施例中，根据初始探测数据得到的对跟车距离的预警阈值可以为20米左右，预警阈值与驾驶员习惯相符，可以避免做出无效预警，可以自动地将所有噪声去除并减少了外界信号干扰，充分地考虑到在日常驾驶过程中车辆的工况的复杂性，提高预警准确性。
本说明书实施例中，可以在车辆低速状态下通过雷达采样获取初始探测数据，采样时间设定为1秒多次，优选为3次/秒，采样时长达到30分钟可以得到完整的初始探测数据，再根据初始探测数据确定预警阈值，预警阈值可以反映驾驶员驾驶习惯，再根据预警阈值进行预警提醒。
在一种可能的实现方式中，步骤S103包括：
步骤S1031：确定多个目标数据的平均值和标准差；
步骤S1032：根据平均值和标准差确定预警阈值。
本说明书实施例中，平均数是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数，它是反映数据集中趋势的一项指标。标准差是离均差平方的算术平均数(方差)的算术平方根，标准差也被称为标准偏差或者实验标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据，标准差能反映一个数据集的离散程度。本说明书实施例中，可以根据平均值和标准差确定预警阈值，提高预警阈值与驾驶员习惯的适配性。
在一种可能的实现方式中，步骤S1032包括：
根据平均值确定第一预警阈值；
根据平均值和标准差确定第二预警阈值、第三预警阈值和第四预警阈值，第一预警阈值大于第二预警阈值，第二预警阈值大于第三预警阈值，第三预警阈值大于第四预警阈值。
本说明书实施例中，平均值大于标准差，第一预警阈值可以为平均值，第二预警阈值可以为平均值与标准差之间的差值，第三预警阈值可以为平均值与两倍标准差之间的差值，第四预警阈值可以为平均值与三倍标准差之间的差值。本说明书实施例中，可以根据第一预警阈值、第二预警阈值、第三预警阈值和第四预警阈值，确定实时探测信息的所属的区间范围，根据实时探测信息所属的区间范围生成对应的提醒信息。本说明书可以根据第一预警阈值、第二预警阈值、第三预警阈值和第四预警阈值确定多个预警级别，细化实时探测信息的所属区间，生成与实时探测信息更加适配的提醒信息。
在一种可能的实现方式中，方法还包括：
步骤S104：获取多个初始探测数据对应的驾驶员身份信息；
步骤S105：对驾驶员身份信息和预警阈值进行匹配处理。
本说明书实施例中，驾驶员身份信息可以表征驾驶员身份，可以包括驾驶员账号信息、驾驶员面部图像信息和驾驶员指纹信息中的一种或多种。可以根据驾驶员身份信息对预警阈值进行匹配处理，确定驾驶员对应的预警阈值。例如，同一车辆可以在不同时间由多个驾驶员使用，可以根据多个驾驶员的驾驶习惯，分别确定多个驾驶员各自对应的预警阈值，将预警阈值与驾驶员身份信息相匹配，在后续驾驶员使用车辆过程中可以直接根据驾驶员对应的预警阈值进行预警提醒。
在一种可能的实现方式中，方法还包括：
步骤S106：获取实时数据和实时身份信息；
步骤S107：确定实时身份信息对应的预警阈值；
步骤S108：根据实时数据和实时身份信息对应的预警阈值，生成实时身份信息对应的预警信息。
本说明书实施例中，预警阈值的确定相当于车辆驾驶参数设置完成，后续可以基于预警阈值进行预警提醒。实时数据可以是预警阈值确定之后车辆行驶过程中雷达的实时探测数据，实时身份信息可以是预警阈值确定之后车辆驾驶者的身份信息。本说明书实施例中可以根据车辆驾驶者的身份信息直接确定驾驶者对应的预警阈值，将其与实时数据进行比较，根据比较结果确定预警信息。在步骤S108中，还可以根据预警阈值自动控制车辆制动。
在一种可能的实现方式中，步骤S108包括：
在实时数据≥实时身份信息对应的第一预警阈值时，可以判定当前为安全级别，无需进行预警；
在实时身份信息对应的第一预警阈值＞实时数据≥实时身份信息对应的第二预警阈值时，生成第一级别预警信息；
在实时身份信息对应的第二预警阈值＞实时数据≥实时身份信息对应的第三预警阈值时，生成第二级别预警信息；
在实时身份信息对应的第三预警阈值＞实时数据≥实时身份信息对应的第四预警阈值时，生成警告预警信息；
在实时身份信息对应的第四预警阈值＞实时数据时，生成危险预警信息。在实时身份信息对应的第四预警阈值＞实时数据时，还可以自动控制车辆制动。
本说明书实施例中，第一级别预警信息、第二级别预警信息和警告预警信息的信息形式均可以包括声音形式或图像形式，声音形式的预警信息可以通过扬声器输出，图像形式的预警信息可以通过车载屏幕显示输出；预警信息的输出频率从高至低分别是：危险预警信息、警告预警信息、第二级别预警信息、第一级别预警信息，输出频率越大则可以表示越危险。
本说明书实施例中，可以基于平均值和标准差确定预警阈值，从而可以依照每个驾驶员的习惯设置不同的预警区域范围。结合数值进行举例说明，初始探测数据可以是本车与目标车辆之间的碰撞时间数据，如果根据初始探测数据确定的平均值为1.6秒、标准差为0.2秒；如果实时碰撞时间≥1.6秒时，无需进行提醒；如果1.6秒＞实时碰撞时间≥1.4秒时，可以生成第一级别预警信息，进行第一级别预警；如果1.4秒＞实时碰撞时间≥1.2秒时，可以生成第二级别预警信息，进行第一级别预警；如果1.2秒＞实时碰撞时间≥1.0秒时，可以生成警告预警信息，进行警告预警；如果1.0秒＞实时碰撞时间时，可以生成危险预警信息，进行危险预警。
在一种可能的实现方式中，步骤S102包括：
步骤S1021：根据多个初始探测数据确定目标参数，目标参数为多个初始探测数据的噪声标准差的估计值；
步骤S1022：对多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到多个目标数据，多个初始探测数据与多个目标数据之间的残差均小于目标参数的三倍。
在一种可能的实现方式中，根据多个初始数据确定目标参数包括：
对多个初始数据进行二阶差分运算处理，得到多个二阶差分数据；
按照时间顺序对多个二阶差分数据进行分组处理，得到多个数据组，每个数据组包括多个数据；
从多个数据组中确定标准差最小的第一差分数据组；
从多个数据组中确定第二差分数据组，第二差分数据组是时间顺序位于第一差分数据组之后的相邻数据组；
根据第一差分数据组和第二差分数据组，对多个二阶差分数据进行筛选处理，确定参考数据；
根据参考数据的标准差，确定目标参数。
在一种可能的实现方式中，根据第一差分数据组和第二差分数据组，对多个二阶差分数据进行筛选处理，确定参考数据包括：
在第二差分数据组中确定不符合第一条件的待筛除数据；
根据第一差分数据组和第二差分数据组确定待添加数据；
将多个二阶差分数据的待筛除数据替换为待添加数据，得到参考数据。
下面对步骤S1021进行详细说明：
对初始探测数据做二阶差分运算，得到其二阶差分数据S"；
按初始探测数据的雷达探测时间顺序，将二阶差分数据S"分成j段，j的数值可以根据实际需求调整，每段内含L个数据点，统计每段内部元素的平均值a与标准差b，假设第M段具有最小的标准差b0，认为该段内不含由于特殊路况(如不必要的反射信号)所造成的干扰，也就是不含异常点；
识别并剔除异常点。以一宽度为k的窗口覆盖第M段，检测窗口右侧外第一个相邻元素是否属于[a-3b,a+3b]区间，若属于，则认为该元素为噪声所引起，保持该元素数值不变，若不属于，则认为该元素为异常点，采用当前窗口内元素的均值将其替代。窗口向右平移一个元素，重复上述操作，直到所有元素检测完毕；
计算出被剔除异常点的二阶差分数据S"的标准差
Figure BDA0003382747360000091
除以单位脉冲响应序列的模
Figure BDA0003382747360000092
即得原始信号中噪声标准差的估计值σN。
下面对步骤S1022进行详细说明：
第一步，采用滑动窗口滤波器对初始探测数据S作循环滤波处理。设第一次滤波后的数据为S1，残差r＝S-S1，采用滑动窗口搜索法去除异常点后估计残差r1的标准差σr1，如果σr1<σN，则继续对S1进行滑动窗口滤波，直至σri≥σN停止，σri表示初始探测数据与第i次滤波后数据Si残差的标准差。
第二步，计算残差ri＝S-Si，如果ri(n)≥3σN，则n处即为噪声点，令S'(n)＝Si(n)，如果ri(n)<3σN，则令S'(n)＝S(n)，得到去除部分噪声的数据S'；
第三步，对去除部分噪声的数据S'重复第一步、第二步，直至残差ri'(n)中所有元素均小于3σN，即可得到去除所有噪声的数据，得到多个目标数据。
在一种可能的实现方式中，多个初始探测数据包括车辆与目标对象之间的多个碰撞时间数据，和/或多个初始探测数据包括车辆与目标对象之间的多个距离数据。
本说明书实施例中，碰撞时间可以根据距离和车速确定，可以通过雷达获取距离，可以通过车载车速传感器获取车速。目标对象可以是除本车之外的其他车辆，也可以是道路车道线。
结合图3所示，本说明书实施例提供车辆预警装置，包括：
第一获取模块10，用于获取车辆在行驶过程中对目标对象的多个初始探测数据；
第一处理模块20，用于对多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到多个目标数据；
第一确定模块30，用于根据多个目标数据确定预警阈值，预警阈值用于进行预警处理。
本说明书实施例中，由于初始探测数据是在车辆的行驶过程中得到的对目标对象的雷达探测信息，而车辆由驾驶员驾驶，车辆与目标对象之间的相对距离、位置、角度等均可以由驾驶员根据自身习惯控制，因此，初始探测数据可以反映驾驶员的驾驶习惯。根据初始探测数据确定的目标数据也可以反映驾驶员的驾驶习惯。
本说明书实施例中，由于目标数据可以反映驾驶员的驾驶习惯，因此可以根据多个目标数据确定符合驾驶员驾驶习惯的预警阈值，预警阈值可以用于生成预警信息，对驾驶员进行提醒。
本说明书实施例可以应用于驾驶员对车辆的参数设置场景中，先根据驾驶员的驾驶习惯确定预警阈值，在后续驾驶车辆时，可以对预警阈值和车载雷达的实时探测信息进行比较，根据比较结果进行预警提醒。由于预警阈值是根据驾驶员的驾驶习惯确定的，因此可以结合驾驶员的驾驶习惯进行预警提醒，解决现有技术中预警信息不准确的技术问题，提高智能驾驶安全性。
在一种可能的实现方式中，第一确定模块30包括：
第一确定单元，用于确定多个目标数据的平均值和标准差；
第二确定单元，用于根据平均值和标准差确定预警阈值。
在一种可能的实现方式中，第二确定单元包括：
第一确定子单元，用于根据平均值确定第一预警阈值；
第二确定子单元，用于根据平均值和标准差确定第二预警阈值、第三预警阈值和第四预警阈值，第一预警阈值大于第二预警阈值，第二预警阈值大于第三预警阈值，第三预警阈值大于第四预警阈值。
在一种可能的实现方式中，装置还包括：
第二获取模块，用于获取多个初始探测数据对应的驾驶员身份信息；
第二处理模块，用于对驾驶员身份信息和预警阈值进行匹配处理。
在一种可能的实现方式中，装置还包括：
第二获取模块，用于获取实时数据和实时身份信息；
第二确定模块，用于确定实时身份信息对应的预警阈值；
第三确定模块，用于根据实时数据和实时身份信息对应的预警阈值，生成实时身份信息对应的预警信息。
在一种可能的实现方式中，第一处理模块20包括：
第三确定单元，用于根据多个初始探测数据确定目标参数，目标参数为多个初始探测数据的噪声标准差的估计值；
第四确定单元，用于对多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到多个目标数据，多个初始探测数据与多个目标数据之间的残差均小于目标参数的三倍。
在一种可能的实现方式中，多个初始探测数据包括车辆与目标对象之间的多个碰撞时间数据，和/或多个初始探测数据包括车辆与目标对象之间的多个距离数据。
需要说明的是，上述实施例提供的装置，在实现其功能时，仅以上述各功能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模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
此外，本说明书实施例还提供一种车辆预警设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，处理器被配置为执行：
获取车辆在行驶过程中对目标对象的多个初始探测数据；
对多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到多个目标数据；
根据多个目标数据确定预警阈值，预警阈值用于进行预警处理。
此外，本说明书实施例还提供一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现上述车辆预警方法。
计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本申请的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本申请操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本申请的各个方面。
这里参照根据本申请实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本申请的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统、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。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，模块、程序段或指令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。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，两个连续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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动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。
以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (10)

1.一种车辆预警方法，其特征在于，方法包括：
获取车辆在行驶过程中对目标对象的多个初始探测数据；
对所述多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到多个目标数据；
根据所述多个目标数据确定预警阈值，所述预警阈值用于进行预警处理。
2.如权利要求1所述的车辆预警方法，其特征在于，所述根据所述多个目标数据确定预警阈值包括：
确定所述多个目标数据的平均值和标准差；
根据所述平均值和所述标准差确定所述预警阈值。
3.如权利要求2所述的车辆预警方法，其特征在于，所述根据所述平均值和所述标准差确定所述预警阈值包括：
根据所述平均值确定第一预警阈值；
根据所述平均值和所述标准差确定第二预警阈值、第三预警阈值和第四预警阈值，所述第一预警阈值大于所述第二预警阈值，所述第二预警阈值大于所述第三预警阈值，所述第三预警阈值大于所述第四预警阈值。
4.如权利要求3所述的车辆预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述多个初始探测数据对应的驾驶员身份信息；
对所述驾驶员身份信息和所述预警阈值进行匹配处理。
5.如权利要求4所述的车辆预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取实时数据和实时身份信息；
确定所述实时身份信息对应的预警阈值；
根据所述实时数据和所述实时身份信息对应的预警阈值，生成所述实时身份信息对应的预警信息。
6.如权利要求1所述的车辆预警方法，其特征在于，所述对所述多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到多个目标数据包括：
根据所述多个初始探测数据确定目标参数，所述目标参数为所述多个初始探测数据的噪声标准差的估计值；
对所述多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到所述多个目标数据，所述多个初始探测数据与所述多个目标数据之间的残差均小于所述目标参数的三倍。
7.如权利要求1所述的车辆预警方法，其特征在于，所述多个初始探测数据包括车辆与所述目标对象之间的多个碰撞时间数据，和/或所述多个初始探测数据包括车辆与所述目标对象之间的多个距离数据。
8.一种车辆预警装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取车辆在行驶过程中对目标对象的多个初始探测数据；
第一处理模块，用于对所述多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到多个目标数据；
第一确定模块，用于根据所述多个目标数据确定预警阈值，所述预警阈值用于进行预警处理。
9.一种车辆预警设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行：
获取车辆在行驶过程中对目标对象的多个初始探测数据；
对所述多个初始探测数据进行滤波去噪处理，得到多个目标数据；
根据所述多个目标数据确定预警阈值，所述预警阈值用于进行预警处理。
10.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。
CN202111439498.8A 2021-11-30 2021-11-30 一种车辆预警方法、装置、设备及存储介质 Pending CN114137527A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111439498.8A CN114137527A (zh) 2021-11-30 2021-11-30 一种车辆预警方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111439498.8A CN114137527A (zh) 2021-11-30 2021-11-30 一种车辆预警方法、装置、设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114137527A true CN114137527A (zh) 2022-03-04

Family

ID=80389437

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111439498.8A Pending CN114137527A (zh) 2021-11-30 2021-11-30 一种车辆预警方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114137527A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114596713A (zh) * 2022-05-09 2022-06-07 天津大学 一种车辆的实时远程监测控制方法及系统
CN115416649A (zh) * 2022-08-10 2022-12-02 重庆长安汽车股份有限公司 车辆的自动紧急制动方法、装置、车辆及存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104240538A (zh) * 2014-09-11 2014-12-24 奇瑞汽车股份有限公司 一种行车预警方法和装置
CN109398366A (zh) * 2018-10-12 2019-03-01 长安大学 一种驾驶员时间压力状态的预警系统和方法
CN109421592A (zh) * 2017-08-29 2019-03-05 郑州宇通客车股份有限公司 一种汽车制动控制方法、装置与系统
CN110316056A (zh) * 2019-05-29 2019-10-11 文远知行有限公司 防止交通对象追尾方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110415494A (zh) * 2019-07-25 2019-11-05 西安因联信息科技有限公司 一种基于历史运行数据的设备报警阈值计算方法
CN110682914A (zh) * 2019-09-29 2020-01-14 皖西学院 基于无线感知的驾驶行为识别系统及方法
CN111063203A (zh) * 2019-12-30 2020-04-24 北京中交兴路车联网科技有限公司 一种用于判断高速路上车辆的低速状态的方法和系统
CN113442852A (zh) * 2021-06-30 2021-09-28 三一专用汽车有限责任公司 车辆事故告警方法、装置、电子设备及作业机械

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104240538A (zh) * 2014-09-11 2014-12-24 奇瑞汽车股份有限公司 一种行车预警方法和装置
CN109421592A (zh) * 2017-08-29 2019-03-05 郑州宇通客车股份有限公司 一种汽车制动控制方法、装置与系统
CN109398366A (zh) * 2018-10-12 2019-03-01 长安大学 一种驾驶员时间压力状态的预警系统和方法
CN110316056A (zh) * 2019-05-29 2019-10-11 文远知行有限公司 防止交通对象追尾方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110415494A (zh) * 2019-07-25 2019-11-05 西安因联信息科技有限公司 一种基于历史运行数据的设备报警阈值计算方法
CN110682914A (zh) * 2019-09-29 2020-01-14 皖西学院 基于无线感知的驾驶行为识别系统及方法
CN111063203A (zh) * 2019-12-30 2020-04-24 北京中交兴路车联网科技有限公司 一种用于判断高速路上车辆的低速状态的方法和系统
CN113442852A (zh) * 2021-06-30 2021-09-28 三一专用汽车有限责任公司 车辆事故告警方法、装置、电子设备及作业机械

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
姜承志: "拉曼光谱数据处理与定性分析技术研究", 《中国博士学位论文全文数据库 基础科学辑》, 15 September 2014 (2014-09-15), pages 38 - 39 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114596713A (zh) * 2022-05-09 2022-06-07 天津大学 一种车辆的实时远程监测控制方法及系统
CN114596713B (zh) * 2022-05-09 2022-08-09 天津大学 一种车辆的实时远程监测控制方法及系统
CN115416649A (zh) * 2022-08-10 2022-12-02 重庆长安汽车股份有限公司 车辆的自动紧急制动方法、装置、车辆及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10803326B2 (en) Obstacle detecting method and apparatus, device and storage medium
CN114137527A (zh) 一种车辆预警方法、装置、设备及存储介质
CN109118532B (zh) 视觉景深估计方法、装置、设备及存储介质
JP2015026987A (ja) レンズ汚れ検出装置およびレンズ汚れ検出方法
EP3121791A1 (en) Method and system for tracking objects
CN112630799B (zh) 用于输出信息的方法和装置
CN105539026B (zh) 一种胎压检测系统和方法
CN112509584A (zh) 声源位置确定方法、装置和电子设备
US20210011152A1 (en) Ultrasonic ranging method and apparatus and robot using the same
JP2011242343A (ja) 車両方向特定装置、車両方向特定方法、及びそのプログラム
KR20240097879A (ko) 차량 탑승자의 신체 부위를 창에서 꺼낸 것을 검출하는 방법, 장치 및 차량
CN117416375A (zh) 车辆避让方法、装置、设备及存储介质
CN110222557B (zh) 路况的实时检测方法、装置、系统和存储介质
WO2022264533A1 (ja) 検知枠位置精度向上システム、及び検知枠位置補正方法
CN112528711A (zh) 用于处理信息的方法和装置
WO2022048812A1 (en) A method for controlling a driver assistance system during operation of a vehicle
CN111563046B (zh) 用于生成信息的方法和装置
EP3792814A1 (en) Method and system for selecting an operation mode for an at least partly self-driving vehicle
CN113096024A (zh) 用于深度数据的去飞点方法及其系统和电子设备
CN112025706A (zh) 机器人的状态确定方法及装置、机器人及存储介质
US20190163837A1 (en) Digital data filtering method, apparatus, and terminal device
CN111795641B (zh) 用于定位车辆中的传感器的方法和装置
CN114189612B (zh) 摄像头的安装角度确定方法、装置及终端设备
US11400860B2 (en) CMS systems and processing methods for vehicles
WO2024174875A1 (zh) 雷达失效判断方法、装置、设备、介质及车辆

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination