CN114162129A - 车辆碰撞责任判定方法、装置和系统 - Google Patents

车辆碰撞责任判定方法、装置和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114162129A
CN114162129A CN202111543766.0A CN202111543766A CN114162129A CN 114162129 A CN114162129 A CN 114162129A CN 202111543766 A CN202111543766 A CN 202111543766A CN 114162129 A CN114162129 A CN 114162129A
Authority
CN
China
Prior art keywords
collision
responsibility
vehicle
working state
operation information
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
CN202111543766.0A
Other languages
English (en)
Inventor
蔡鹏�
李伟
夏森森
谷少伟
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.)
Human Horizons Shanghai Internet Technology Co Ltd
Original Assignee
Human Horizons Shanghai Internet Technology Co Ltd
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 Human Horizons Shanghai Internet Technology Co Ltd filed Critical Human Horizons Shanghai Internet Technology Co Ltd
Priority to CN202111543766.0A priority Critical patent/CN114162129A/zh
Publication of CN114162129A publication Critical patent/CN114162129A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种车辆碰撞责任判定方法、装置和系统。通过响应碰撞检测操作，从数据平台中获取与自动驾驶功能系统对应的工作状态信息以及驾驶员的操作信息；获取车辆在发生碰撞后的碰撞类型，所述碰撞类型包括横向碰撞和纵向碰撞；根据所述碰撞类型获取对应的目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定。采用本发明实施例，能够解决当前难以区分由驾驶员误操作导致的车辆碰撞事故责任，或由辅助驾驶功能故障、系统不能正常预警等造成的碰撞事故责任的问题，对车辆碰撞事故快速响应。

Description

车辆碰撞责任判定方法、装置和系统
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，尤其涉及一种车辆碰撞责任判定方法、装置和系统。
背景技术
随着人们生活水平的提高，车辆已成为人们出门必备的交通工具。而随着车辆数量的逐年递增，道路上的车辆事故也在逐渐增多，其中在道路上所发生的交通事故以剐蹭、轻微追尾等小型交通事故为多，事故发生时通常通过现场测量评估责任方，现场测量是通过事故现场的照片或者文字信息进行责任认定的，在事故双方无法和交警进行交流的前提下无法很好的还原事故现场，造成判定准确率低的问题，同时极易造成由于取证困难而依旧长时间逗留事故现场的情况，无法较好的解决避免交通堵塞的作用。因此，传统判责方式因还需要以人工的方式进行协商、摄像、判责、定损等事故处理过程，耗时、低效，容易造成路段拥堵，严重影响交通，甚至容易导致二次事故的发生，增加道路交通安全隐患。另外，随着自动化驾驶技术的应用，传统判责方式难以区分是驾驶员还是辅助驾驶功能的责任。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种车辆碰撞责任判定方法、装置和系统，解决当前难以区分由驾驶员误操作导致的车辆碰撞事故责任，或由辅助驾驶功能故障、系统不能正常预警等造成的碰撞事故责任的问题，对车辆碰撞事故快速响应。
为实现上述目的，本发明实施例提供了一种车辆碰撞责任判定方法，包括：
响应碰撞检测操作，从数据平台中获取与自动驾驶功能系统对应的工作状态信息以及驾驶员的操作信息；其中，所述碰撞检测操作的触发条件为：检测到自车发生碰撞且排除其他车辆的碰撞责任；
获取车辆在发生碰撞后的碰撞类型，所述碰撞类型包括横向碰撞和纵向碰撞；
根据所述碰撞类型获取对应的目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定。
作为上述方案的改进，所述自动驾驶功能系统包括自适应巡航控制系统、智能领航系统、前向碰撞系统、自动紧急制动系统、变道辅助系统和高速公路辅助系统中的至少一种。
作为上述方案的改进，当所述碰撞类型为纵向碰撞时，所述目标自动驾驶功能系统包括自适应巡航控制系统、智能领航系统、前向碰撞系统、自动紧急制动系统；则，所述根据所述目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：
当所述自适应巡航控制系统或所述智能领航系统处于异常工作状态时，碰撞责任判定为所述自适应巡航控制系统或所述智能领航系统功能异常；
当所述自适应巡航控制系统或所述智能领航系统处于正常工作状态或未激活状态时，获取前向碰撞系统的工作状态信息；
当所述前向碰撞系统处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。
作为上述方案的改进，所述根据所述目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定，还包括：
当所述前向碰撞系统处于正常工作状态时，获取所述自动紧急制动系统的工作状态信息；
当所述自动紧急制动系统处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。
作为上述方案的改进，当所述碰撞类型为横向碰撞时，所述目标自动驾驶功能系统包括智能领航系统、变道辅助系统和高速公路辅助系统；则，所述根据所述目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：
当所述智能领航系统和所述变道辅助系统处于激活状态时，获取高速公路辅助系统中拨杆变道功能的激活状态；
当所述拨杆变道功能未激活时，获取所述变道辅助系统的工作状态，并根据所述变道辅助系统的工作状态以及所述操作信息进行碰撞责任判定；
当所述拨杆变道功能激活时，根据所述拨杆变道功能的响应情况以及所述操作信息进行碰撞责任判定。
作为上述方案的改进，所述根据所述目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定，还包括：
当所述智能领航系统处于未激活状态，且所述变道辅助系统处于激活状态时，获取所述变道辅助系统的工作状态；
根据所述变道辅助系统的工作状态以及所述操作信息进行碰撞责任判定。
作为上述方案的改进，所述根据所述变道辅助系统的工作状态以及所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：
当所述变道辅助系统处于正常工作状态时，碰撞责任判定为驾驶员操作异常；
当所述变道辅助系统处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。
作为上述方案的改进，所述根据所述拨杆变道功能的响应情况以及所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：
当所述拨杆变道功能的响应情况为正常响应时，碰撞责任判定为驾驶员操作异常；
当所述拨杆变道功能的响应情况为异常响应时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。
为实现上述目的，本发明实施例还提供了一种车辆碰撞责任判定装置，包括：
基本信息获取模块，用于响应碰撞检测操作，获取与自动驾驶功能系统对应的工作状态信息以及驾驶员的操作信息；其中，所述碰撞检测操作的触发条件为：检测到自车发生碰撞且排除其他车辆的碰撞责任；
碰撞类型获取模块，用于获取车辆在发生碰撞后的碰撞类型，所述碰撞类型包括横向碰撞和纵向碰撞；
碰撞责任判定模块，用于根据所述目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定。
为实现上述目的，本发明实施例还提供一种车辆碰撞责任判定系统，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一实施例所述的车辆碰撞责任判定方法。
相比于现有技术，本发明实施例所述的车辆碰撞责任判定方法、装置和系统，在车辆发生碰撞时，获取与自动驾驶功能系统对应的工作状态信息以及驾驶员的操作信息，同时检测碰撞类型，根据碰撞类型从所述自动驾驶功能系统中获取对应的目标自动驾驶功能系统，根据所述目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定。由于在进行碰撞责任判定时，根据横向或纵向碰撞类型获取其对应的目标自动驾驶功能系统进行针对性分析，提高责任分析的准确率，从而能够得到是自动驾驶系统的责任还是驾驶员责任，解决当前难以区分由驾驶员误操作导致的车辆碰撞事故责任，或由辅助驾驶功能故障、系统不能正常预警等造成的碰撞事故责任的问题，对车辆碰撞事故快速响应。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种车辆碰撞责任判定方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的车辆发生纵向碰撞时的车辆碰撞责任判定方法；
图3是本发明实施例提供的车辆发生横向碰撞时的车辆碰撞责任判定方法；
图4是本发明实施例提供的一种车辆碰撞责任判定装置的结构框图；
图5是本发明实施例提供的一种车辆碰撞责任判定设备的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，图1是本发明实施例提供的一种车辆碰撞责任判定方法的流程图；所述车辆碰撞责任判定方法包括：
S1、响应碰撞检测操作，获取与自动驾驶功能系统对应的工作状态信息以及驾驶员的操作信息；
S2、获取车辆在发生碰撞后的碰撞类型，所述碰撞类型包括横向碰撞和纵向碰撞；
S3、根据所述碰撞类型获取对应的目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定。
值得说明的是，本发明实施例所述的车辆碰撞责任判定方法由车辆中的控制器执行实现，所述控制器集成了数据处理和数据通信等多项功能，具有强大的业务调度功能和数据处理能力。所述碰撞检测操作的触发条件为：所述控制器检测到自车发生碰撞且排除其他车辆的碰撞责任，排除其他车辆责任的过程可以通过人工输入确定，或者通过监测其余车辆的行驶状态得到，比如构建车辆行驶状态分析模型对自车周围的车辆进行行驶状态分析，在自车正常行驶过程中监测到其他车辆行驶状态异常而发生碰撞，此时不会触发所述碰撞检测操作。
具体地，在步骤S1中，所述自动驾驶功能系统包括自适应巡航控制系统、智能领航系统、前向碰撞系统、自动紧急制动系统、变道辅助系统和高速公路辅助系统中的至少一种。所述操作信息包括驾驶员的速度控制操作和转向控制操作中的至少一种，所述速度控制操作的采集可以来源于油门踏板信号和刹车踏板信号，所述转向控制操作的采集可以来源于方向盘信号和转向灯信号。
示例性的，所述自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control，ACC)可以控制车辆按照设定的车速行驶，驾驶员设定一个最高速度，所述自适应巡航控制系统根据设定车速和跟车辆之间距离控制自己的车速。所述智能领航系统(Integrated adaptivecruise control,ICC)可以在0-150km/h范围内对车辆进行巡航和保持车道中间控制，所述智能领航系统可以根据设定车速和跟车距离控制自己的车速，并根据左右两侧车道控制在车道中间行驶。所述前向碰撞系统(Front Collision System，FCS)能够通过雷达系统来时刻监测前方车辆，判断本车与前车之间的距离、方位及相对速度，当存在潜在碰撞危险时对驾驶者进行警告。所述自动紧急制动系统(Autonomous Emergency Braking，AEB)采用雷达测出与前车或者障碍物的距离，然后利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示。所述变道辅助系统(Lane ChangeAssistant，LCA)在车辆需要变道时提供辅助功能。所述高速公路辅助系统(HighwayAssist，HWA)可根据驾驶员的触发(打转向灯)，进行自动变道，同时还能实现车道线探测及车道保持，以及基于定位信息的弯道运动控制。
具体地，在步骤S2中，在车辆发生碰撞后，需要判断车辆发生的是横向碰撞还是纵向碰撞，所述横向碰撞表示车辆在进行转向或变道时发生的碰撞，所述纵向碰撞表示车辆在直行时发生的碰撞，具体的碰撞类型检测方式可以通过人工确定或者自动识别得到，比如通过获取驾驶员的操作信息得到，当所述操作信息中表明车辆未进行转向或变道操作，则此时可以判定发生的是纵向碰撞。
具体地，在步骤S3中，不同的碰撞类型对应有不同的自动驾驶功能系统，与所述纵向碰撞对应的目标自动驾驶功能系统包括自适应巡航控制系统ACC、智能领航系统ICC、前向碰撞系统FCS、自动紧急制动系统AEB，与所述横向碰撞对应的目标自动驾驶功能系统包括智能领航系统ICC、变道辅助系统LCA和高速公路辅助系统HWA。不同的碰撞类型获取其对应的目标自动驾驶功能系统进行针对性分析，提高责任分析的准确率，从而能够得到是自动驾驶系统的责任还是驾驶员责任。
可选地，参见图2，图2是本发明实施例提供的车辆发生纵向碰撞时的车辆碰撞责任判定方法。当所述碰撞类型为纵向碰撞时，所述根据所述目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定，包括步骤S311～S315：
S311、当所述自适应巡航控制系统ACC或所述智能领航系统ICC处于异常工作状态时，碰撞责任判定为所述自适应巡航控制系统ACC或所述智能领航系统ICC功能异常；
S312、当所述自适应巡航控制系统ACC或所述智能领航系统ICC处于正常工作状态或未激活状态时，获取前向碰撞系统FCS的工作状态信息；
S313、当所述前向碰撞系统FCS处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定；
S314、当所述前向碰撞系统FCS处于正常工作状态时，获取所述自动紧急制动系统AEB的工作状态信息；
S315、当所述自动紧急制动系统AEB处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。
具体地，在步骤S313中当所述前向碰撞系统FCS处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：若所述操作信息满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为所述前向碰撞系统FCS工作异常；若所述操作信息不满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为驾驶员操作异常。
在步骤S316中当所述自动紧急制动系统AEB处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：若所述操作信息满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为所述自动紧急制动系统AEB工作异常；若所述操作信息不满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为驾驶员操作异常。
可选地，参见图3，图3是本发明实施例提供的车辆发生横向碰撞时的车辆碰撞责任判定方法。当发生横向碰撞时，所述根据所述目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定，包括步骤S321～S323：
S321、当所述智能领航系统ICC和所述变道辅助系统LCA处于激活状态时，获取高速公路辅助系统HWA中拨杆变道功能的激活状态；
S322、当所述拨杆变道功能未激活时，获取所述变道辅助系统LCA的工作状态，并根据所述变道辅助系统LCA的工作状态以及所述操作信息进行碰撞责任判定；
S323、当所述拨杆变道功能激活时，根据所述拨杆变道功能的响应情况以及所述操作信息进行碰撞责任判定。
具体地，在步骤S322中根据所述变道辅助系统LCA的工作状态以及所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：当所述变道辅助系统LCA处于正常工作状态时，碰撞责任判定为驾驶员操作异常；当所述变道辅助系统LCA处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。若所述操作信息满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为所述变道辅助系统LCA工作异常；若所述操作信息不满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为驾驶员操作异常。
具体地，在步骤S323中根据所述拨杆变道功能的响应情况以及所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：当所述拨杆变道功能的响应情况为正常响应时，碰撞责任判定为驾驶员操作异常；当所述拨杆变道功能的响应情况为异常响应时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。若所述操作信息满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为所述拨杆变道功能异常；若所述操作信息不满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为驾驶员操作异常。
进一步地，所述根据所述目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定，还包括步骤S324～S325：
S324、当所述智能领航系统ICC处于未激活状态，且所述变道辅助LCA系统处于激活状态时，获取所述变道辅助系统的工作状态；
S325、根据所述变道辅助系统的工作状态以及所述操作信息进行碰撞责任判定。
具体地，在步骤S325中根据所述变道辅助系统LCA的工作状态以及所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：当所述变道辅助系统LCA处于正常工作状态时，碰撞责任判定为驾驶员操作异常；当所述变道辅助系统LCA处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。若所述操作信息满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为所述变道辅助系统LCA工作异常；若所述操作信息不满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为驾驶员操作异常。
相比于现有技术，本发明实施例所述的车辆碰撞责任判定方法，在车辆发生碰撞时，获取与自动驾驶功能系统对应的工作状态信息以及驾驶员的操作信息，同时检测碰撞类型，根据碰撞类型从所述自动驾驶功能系统中获取对应的目标自动驾驶功能系统，根据所述目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定。由于在进行碰撞责任判定时，根据横向或纵向碰撞类型获取其对应的目标自动驾驶功能系统进行针对性分析，提高责任分析的准确率，从而能够得到是自动驾驶系统的责任还是驾驶员责任，解决当前难以区分由驾驶员误操作导致的车辆碰撞事故责任，或由辅助驾驶功能故障、系统不能正常预警等造成的碰撞事故责任的问题，对车辆碰撞事故快速响应。
参见图4，图4是本发明实施例提供的一种车辆碰撞责任判定装置10的结构框图；所述车辆碰撞责任判定装置10包括：
基本信息获取模块11，用于响应碰撞检测操作，从数据平台中获取与自动驾驶功能系统对应的工作状态信息以及驾驶员的操作信息；其中，所述碰撞检测操作的触发条件为：检测到自车发生碰撞且排除其他车辆的碰撞责任；
碰撞类型获取模块12，用于获取车辆在发生碰撞后的碰撞类型，所述碰撞类型包括横向碰撞和纵向碰撞；
碰撞责任判定模块13，用于根据所述碰撞类型获取对应的目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定。
值得说明的是，本发明实施例所述的车辆碰撞责任判定装置10由车辆中的控制器执行实现，所述控制器集成了数据处理和数据通信等多项功能，具有强大的业务调度功能和数据处理能力。所述碰撞检测操作的触发条件为：所述控制器检测到自车发生碰撞且排除其他车辆的碰撞责任，排除其他车辆责任的过程可以通过人工输入确定，或者通过监测其余车辆的行驶状态得到，比如构建车辆行驶状态分析模型对自车周围的车辆进行行驶状态分析，在自车正常行驶过程中监测到其他车辆行驶状态异常而发生碰撞，此时不会触发所述碰撞检测操作。
具体地，所述自动驾驶功能系统包括自适应巡航控制系统、智能领航系统、前向碰撞系统、自动紧急制动系统、变道辅助系统和高速公路辅助系统中的至少一种。所述操作信息包括驾驶员的速度控制操作和转向控制操作中的至少一种，所述速度控制操作的采集可以来源于油门踏板信号和刹车踏板信号，所述转向控制操作的采集可以来源于方向盘信号和转向灯信号。
具体地，在车辆发生碰撞后，需要判断车辆发生的是横向碰撞还是纵向碰撞，所述横向碰撞表示车辆在进行转向或变道时发生的碰撞，所述纵向碰撞表示车辆在直行时发生的碰撞，具体的碰撞类型检测方式可以通过人工确定或者自动识别得到，比如通过获取驾驶员的操作信息得到，当所述操作信息中表明车辆未进行转向或变道操作，则此时可以判定发生的是纵向碰撞。
具体地，不同的碰撞类型对应有不同的自动驾驶功能系统，与所述纵向碰撞对应的目标自动驾驶功能系统包括自适应巡航控制系统ACC、智能领航系统ICC、前向碰撞系统FCS、自动紧急制动系统AEB，与所述横向碰撞对应的目标自动驾驶功能系统包括智能领航系统ICC、变道辅助系统LCA和高速公路辅助系统HWA。
具体地，不同的碰撞类型获取其对应的目标自动驾驶功能系统进行针对性分析，提高责任分析的准确率，从而能够得到是自动驾驶系统的责任还是驾驶员责任。
可选地，当所述碰撞类型为纵向碰撞时，所述碰撞责任判定模块13用于：
当所述自适应巡航控制系统ACC或所述智能领航系统ICC处于异常工作状态时，碰撞责任判定为所述自适应巡航控制系统ACC或所述智能领航系统ICC功能异常；
当所述自适应巡航控制系统ACC或所述智能领航系统ICC处于正常工作状态或未激活状态时，获取前向碰撞系统FCS的工作状态信息；
当所述前向碰撞系统FCS处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定；
当所述前向碰撞系统FCS处于正常工作状态时，获取所述自动紧急制动系统AEB的工作状态信息；
当所述自动紧急制动系统AEB处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。
具体地，当所述前向碰撞系统FCS处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：若所述操作信息满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为所述前向碰撞系统FCS工作异常；若所述操作信息不满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为驾驶员操作异常。
当所述自动紧急制动系统AEB处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：若所述操作信息满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为所述自动紧急制动系统AEB工作异常；若所述操作信息不满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为驾驶员操作异常。
可选地，当发生横向碰撞时，所述碰撞责任判定模块13用于：
当所述智能领航系统ICC和所述变道辅助系统LCA处于激活状态时，获取高速公路辅助系统HWA中拨杆变道功能的激活状态；
当所述拨杆变道功能未激活时，获取所述变道辅助系统LCA的工作状态，并根据所述变道辅助系统LCA的工作状态以及所述操作信息进行碰撞责任判定；
当所述拨杆变道功能激活时，根据所述拨杆变道功能的响应情况以及所述操作信息进行碰撞责任判定。
具体地，根据所述变道辅助系统LCA的工作状态以及所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：当所述变道辅助系统LCA处于正常工作状态时，碰撞责任判定为驾驶员操作异常；当所述变道辅助系统LCA处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。若所述操作信息满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为所述变道辅助系统LCA工作异常；若所述操作信息不满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为驾驶员操作异常。
具体地，根据所述拨杆变道功能的响应情况以及所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：当所述拨杆变道功能的响应情况为正常响应时，碰撞责任判定为驾驶员操作异常；当所述拨杆变道功能的响应情况为异常响应时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。若所述操作信息满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为所述拨杆变道功能异常；若所述操作信息不满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为驾驶员操作异常。
进一步地，当发生横向碰撞时，所述碰撞责任判定模块13还用于：
当所述智能领航系统ICC处于未激活状态，且所述变道辅助LCA系统处于激活状态时，获取所述变道辅助系统的工作状态；
根据所述变道辅助系统的工作状态以及所述操作信息进行碰撞责任判定。
具体地，根据所述变道辅助系统LCA的工作状态以及所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：当所述变道辅助系统LCA处于正常工作状态时，碰撞责任判定为驾驶员操作异常；当所述变道辅助系统LCA处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。若所述操作信息满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为所述变道辅助系统LCA工作异常；若所述操作信息不满足预设的标准操作指标，则碰撞责任判定为驾驶员操作异常。
相比于现有技术，本发明实施例所述的车辆碰撞责任判定装置10，在车辆发生碰撞时，获取与自动驾驶功能系统对应的工作状态信息以及驾驶员的操作信息，同时检测碰撞类型，根据碰撞类型从所述自动驾驶功能系统中获取对应的目标自动驾驶功能系统，根据所述目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定。由于在进行碰撞责任判定时，根据横向或纵向碰撞类型获取其对应的目标自动驾驶功能系统进行针对性分析，提高责任分析的准确率，从而能够得到是自动驾驶系统的责任还是驾驶员责任，解决当前难以区分由驾驶员误操作导致的车辆碰撞事故责任，或由辅助驾驶功能故障、系统不能正常预警等造成的碰撞事故责任的问题，对车辆碰撞事故快速响应。
参见图5，图5是本发明实施例提供的一种车辆碰撞责任判定设备20的结构框图，所述车辆碰撞责任判定设备20包括处理器21、存储器22以及存储在所述存储器22中并可在所述处理器21上运行的计算机程序。所述处理器21执行所述计算机程序时实现上述各个车辆碰撞责任判定方法实施例中的步骤。或者，所述处理器21执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器22中，并由所述处理器21执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述车辆碰撞责任判定设备20中的执行过程。
所述车辆碰撞责任判定设备20可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述车辆碰撞责任判定设备20可包括，但不仅限于，处理器21、存储器22。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是车辆碰撞责任判定设备20的示例，并不构成对车辆碰撞责任判定设备20的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述车辆碰撞责任判定设备20还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器21可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器21是所述车辆碰撞责任判定设备20的控制中心，利用各种接口和线路连接整个车辆碰撞责任判定设备20的各个部分。
所述存储器22可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器21通过运行或执行存储在所述存储器22内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器22内的数据，实现所述车辆碰撞责任判定设备20的各种功能。所述存储器22可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述车辆碰撞责任判定设备20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，本发明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21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-OnlyMemory)、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。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种车辆碰撞责任判定方法，其特征在于，包括：
响应碰撞检测操作，从数据平台中获取与自动驾驶功能系统对应的工作状态信息以及驾驶员的操作信息；其中，所述碰撞检测操作的触发条件为：检测到自车发生碰撞且排除其他车辆的碰撞责任；
获取车辆在发生碰撞后的碰撞类型，所述碰撞类型包括横向碰撞和纵向碰撞；
根据所述碰撞类型获取对应的目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定。
2.如权利要求1所述的车辆碰撞责任判定方法，其特征在于，所述自动驾驶功能系统包括自适应巡航控制系统、智能领航系统、前向碰撞系统、自动紧急制动系统、变道辅助系统和高速公路辅助系统中的至少一种。
3.如权利要求2所述的车辆碰撞责任判定方法，其特征在于，当所述碰撞类型为纵向碰撞时，所述目标自动驾驶功能系统包括自适应巡航控制系统、智能领航系统、前向碰撞系统、自动紧急制动系统；则，所述根据所述目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：
当所述自适应巡航控制系统或所述智能领航系统处于异常工作状态时，碰撞责任判定为所述自适应巡航控制系统或所述智能领航系统功能异常；
当所述自适应巡航控制系统或所述智能领航系统处于正常工作状态或未激活状态时，获取前向碰撞系统的工作状态信息；
当所述前向碰撞系统处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。
4.如权利要求3所述的车辆碰撞责任判定方法，其特征在于，所述根据所述目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定，还包括：
当所述前向碰撞系统处于正常工作状态时，获取所述自动紧急制动系统的工作状态信息；
当所述自动紧急制动系统处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。
5.如权利要求2所述的车辆碰撞责任判定方法，其特征在于，当所述碰撞类型为横向碰撞时，所述目标自动驾驶功能系统包括智能领航系统、变道辅助系统和高速公路辅助系统；则，所述根据所述目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：
当所述智能领航系统和所述变道辅助系统处于激活状态时，获取高速公路辅助系统中拨杆变道功能的激活状态；
当所述拨杆变道功能未激活时，获取所述变道辅助系统的工作状态，并根据所述变道辅助系统的工作状态以及所述操作信息进行碰撞责任判定；
当所述拨杆变道功能激活时，根据所述拨杆变道功能的响应情况以及所述操作信息进行碰撞责任判定。
6.如权利要求5所述的车辆碰撞责任判定方法，其特征在于，所述根据所述目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定，还包括：
当所述智能领航系统处于未激活状态，且所述变道辅助系统处于激活状态时，获取所述变道辅助系统的工作状态；
根据所述变道辅助系统的工作状态以及所述操作信息进行碰撞责任判定。
7.如权利要求5或6所述的车辆碰撞责任判定方法，其特征在于，所述根据所述变道辅助系统的工作状态以及所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：
当所述变道辅助系统处于正常工作状态时，碰撞责任判定为驾驶员操作异常；
当所述变道辅助系统处于异常工作状态时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。
8.如权利要求5所述的车辆碰撞责任判定方法，其特征在于，所述根据所述拨杆变道功能的响应情况以及所述操作信息进行碰撞责任判定，包括：
当所述拨杆变道功能的响应情况为正常响应时，碰撞责任判定为驾驶员操作异常；
当所述拨杆变道功能的响应情况为异常响应时，根据所述操作信息进行碰撞责任判定。
9.一种车辆碰撞责任判定装置，其特征在于，包括：
基本信息获取模块，用于响应碰撞检测操作，获取与自动驾驶功能系统对应的工作状态信息以及驾驶员的操作信息；其中，所述碰撞检测操作的触发条件为：检测到自车发生碰撞且排除其他车辆的碰撞责任；
碰撞类型获取模块，用于获取车辆在发生碰撞后的碰撞类型，所述碰撞类型包括横向碰撞和纵向碰撞；
碰撞责任判定模块，用于根据所述碰撞类型获取对应的目标自动驾驶功能系统的工作状态信息和所述操作信息进行碰撞责任判定。
10.一种车辆碰撞责任判定系统，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任意一项所述的车辆碰撞责任判定方法。
CN202111543766.0A 2021-12-16 2021-12-16 车辆碰撞责任判定方法、装置和系统 Pending CN114162129A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111543766.0A CN114162129A (zh) 2021-12-16 2021-12-16 车辆碰撞责任判定方法、装置和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111543766.0A CN114162129A (zh) 2021-12-16 2021-12-16 车辆碰撞责任判定方法、装置和系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114162129A true CN114162129A (zh) 2022-03-11

Family

ID=80487095

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111543766.0A Pending CN114162129A (zh) 2021-12-16 2021-12-16 车辆碰撞责任判定方法、装置和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114162129A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116168472A (zh) * 2023-02-22 2023-05-26 合众新能源汽车股份有限公司 基于edr数据的事故定责方法、装置及相关设备
CN116168472B (zh) * 2023-02-22 2024-06-04 合众新能源汽车股份有限公司 基于edr数据的事故定责方法、装置及相关设备

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110094446A (ko) * 2010-02-16 2011-08-24 주식회사 만도 주차보조 장치
DE102014201720A1 (de) * 2014-01-31 2015-08-06 Conti Temic Microelectronic Gmbh Verfahren zum Betrieb eines Sicherheitssystems eines Kraftfahrzeugs
US20160187880A1 (en) * 2014-12-25 2016-06-30 Automotive Research & Testing Center Driving control system and dynamic decision control method thereof
US9701307B1 (en) * 2016-04-11 2017-07-11 David E. Newman Systems and methods for hazard mitigation
CN108860165A (zh) * 2018-05-11 2018-11-23 深圳市图灵奇点智能科技有限公司 车辆辅助驾驶方法和系统
KR20190017339A (ko) * 2017-08-11 2019-02-20 현대모비스 주식회사 자율 주행 차량의 정보 저장 장치 및 방법
US10493936B1 (en) * 2016-01-22 2019-12-03 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Detecting and responding to autonomous vehicle collisions
US20200001865A1 (en) * 2018-06-29 2020-01-02 Geotab Inc. Characterizing a vehicle collision
US10599155B1 (en) * 2014-05-20 2020-03-24 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Autonomous vehicle operation feature monitoring and evaluation of effectiveness
US20200180611A1 (en) * 2018-12-07 2020-06-11 Volkswagen Aktiengesellschaft Driver Assistance System For A Motor Vehicle, Motor Vehicle And Method For Operating A Motor Vehicle
US20200334928A1 (en) * 2017-11-17 2020-10-22 Xtract360 Ltd Collision evaluation
US20210163017A1 (en) * 2017-07-14 2021-06-03 Ccc Information Services Inc. Driver Assist Design Analysis System

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110094446A (ko) * 2010-02-16 2011-08-24 주식회사 만도 주차보조 장치
DE102014201720A1 (de) * 2014-01-31 2015-08-06 Conti Temic Microelectronic Gmbh Verfahren zum Betrieb eines Sicherheitssystems eines Kraftfahrzeugs
US10599155B1 (en) * 2014-05-20 2020-03-24 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Autonomous vehicle operation feature monitoring and evaluation of effectiveness
US20160187880A1 (en) * 2014-12-25 2016-06-30 Automotive Research & Testing Center Driving control system and dynamic decision control method thereof
US10493936B1 (en) * 2016-01-22 2019-12-03 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Detecting and responding to autonomous vehicle collisions
US9701307B1 (en) * 2016-04-11 2017-07-11 David E. Newman Systems and methods for hazard mitigation
US20210163017A1 (en) * 2017-07-14 2021-06-03 Ccc Information Services Inc. Driver Assist Design Analysis System
KR20190017339A (ko) * 2017-08-11 2019-02-20 현대모비스 주식회사 자율 주행 차량의 정보 저장 장치 및 방법
US20200334928A1 (en) * 2017-11-17 2020-10-22 Xtract360 Ltd Collision evaluation
CN108860165A (zh) * 2018-05-11 2018-11-23 深圳市图灵奇点智能科技有限公司 车辆辅助驾驶方法和系统
US20200001865A1 (en) * 2018-06-29 2020-01-02 Geotab Inc. Characterizing a vehicle collision
US20200180611A1 (en) * 2018-12-07 2020-06-11 Volkswagen Aktiengesellschaft Driver Assistance System For A Motor Vehicle, Motor Vehicle And Method For Operating A Motor Vehicle

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
彭能岭;聂红朋;王乾乾;朱敏;刘振楠;: "自动驾驶车辆故障诊断系统研究与应用", 轻工学报, no. 05, pages 93 - 101 *
王靖茹;: "自动驾驶汽车事故责任问题研究", 河北科技师范学院学报(社会科学版), no. 04, pages 96 - 103 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116168472A (zh) * 2023-02-22 2023-05-26 合众新能源汽车股份有限公司 基于edr数据的事故定责方法、装置及相关设备
CN116168472B (zh) * 2023-02-22 2024-06-04 合众新能源汽车股份有限公司 基于edr数据的事故定责方法、装置及相关设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109910879B (zh) 一种结合安全距离与碰撞时间的车辆安全防撞控制方法
CN111731284B (zh) 一种辅助驾驶方法、装置、车载终端设备和存储介质
US20200290639A1 (en) System and method for providing user-specific driver assistance
CN109624976B (zh) 一种车辆的车道保持控制方法及系统
WO2018116619A1 (ja) 車両用運転者状態判定装置
US20130184930A1 (en) Method and device for operating a driver assistance system of a vehicle
CN108482382B (zh) 驾驶技术评分方法、设备、存储介质及车辆
CN109131321B (zh) 基于图像处理与计算危险系数的变道辅助方法及装置
CN110239532B (zh) 一种车辆变道辅助方法、装置、终端及存储介质
CN110588518A (zh) 汽车后方检测系统及方法、雷达控制盒
CN114987502B (zh) 一种驾驶状态监测方法、装置、计算机设备以及存储介质
CN110834646B (zh) 变道辅助预警方法、装置、设备及存储介质
CN115257725A (zh) 车辆碰撞预警方法、装置、设备及存储介质
CN110006422B (zh) 一种设备安全运行参数的确定方法、装置、设备和存储介质
CN114162129A (zh) 车辆碰撞责任判定方法、装置和系统
CN113370991A (zh) 辅助驾驶方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品
CN113450567A (zh) 一种人工智能预警系统
CN114715031A (zh) 车辆倒车的控制方法、装置、系统及介质
WO2018024320A1 (en) A method for learning an illumination-pattern of a monitored automobile and a respective automobile
CN115966100B (zh) 一种行车安全控制方法及系统
CN114954413B (zh) 车辆自检处理方法、装置、设备及存储介质
CN112634618B (zh) 一种应急车道检测方法、装置及设备
US20230127515A1 (en) Methods and systems to control driver assist systems
CN111402629B (zh) 一种车辆转弯控制方法、装置及电子设备
CN115489539A (zh) 车辆实时告警方法、系统、终端及存储介质

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