CN114520964A - 一种信息交互方法和信息交互系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种用于车辆的V2X通信系统，包括：信息处理装置，其包含处理器和存储器，存储器存储有处理器可执行指令，可执行指令被执行时实现以下步骤：基于车辆参数预测车辆的行驶路线；接收行驶路线上第一预定范围内的第一行人信号；将第一行人V2X信号基于行人特征至少分为第一类别或第二类别；针对第一类别和第二类别行人分别采取不同的第一自动驾驶风险监控避让模式或第二自动驾驶风险监控避让模式来运转车辆。

Description

一种信息交互方法和信息交互系统

技术领域

本申请总体上涉及车辆技术领域，更具体地，涉及一种信息交互方法和信息交互系统。

背景技术

随着科技发展，越来越多的现代车辆之间(V2V)以及车辆与基础设施(V2I)之间能够利用例如短距离通信DSRC相互通信以进一步增强驾驶体验以及安全性。尽管也存在车辆与行人通信(V2P)的概念，其具体应用实施仍有待开发。

例如美国专利文献US9421909公开了一种基于DSRC技术的车辆与行人之间通信的系统，其包括与车辆相关的第一V2P设备，与行人相关的第二V2P设备，通过无线通信信道交互，提供了针对不同行人例如听力或视力受损等进行定制驾驶员/行人接收的警报。

本申请的发明人意识到V2P应用可能存在冗余提醒，以及应用场景等局限，对于V2P技术应用尚存在进一步改进的空间。

发明内容

根据本申请的一个方面，提供一种利用V2X技术进行V2P交互的系统和方法。进一步基于行人类别区别性地采取车辆自主措施。

根据本申请的一个方面，提供一种用于车辆的V2X通信系统，包括：信息处理装置，其包含处理器和存储器，存储器存储有处理器可执行指令，可执行指令被执行时实现以下步骤：基于车辆参数预测车辆的行驶路线；接收行驶路线上第一预定范围内的第一行人V2X信号；将第一行人V2X 信号基于行人特征至少分为第一类别或第二类别；针对第一类别和第二类别行人分别采取不同的第一自动驾驶风险监控避让模式或第二自动驾驶风险监控避让模式来运转车辆。

根据本申请一个实施例，其中行人特征包括行人的年龄、身体障碍、注意力模式中的一个或多个。

根据本申请另一个实施例，其中第一类别和第二类别以及对应的第一自动驾驶风险监控避让模式或第二自动驾驶风险监控避让模式可被预先确定并存储在车机。

根据本申请又一个实施例，其中操作车辆包括提供第一自动驾驶风险监控避让模式或第二自动驾驶风险监控避让模式以供车辆内用户选择或确认。

根据本申请又一个实施例，其中步骤包括基于第一类别和第二类别以及其他车辆传感器输入来实时规划第一自动驾驶风险监控避让模式或第二自动驾驶风险监控避让模式。

根据本申请又一个实施例，其中步骤包括将第一预定范围内的第一类别和第二类别行人通过不同标记显示于车辆的显示界面上。

根据本申请又一个实施例，其中第一行人V2X信号至少还包括海拔高度、行进方向、速度信息、加速度信息中的一个或多个。

根据本申请又一个实施例，其中不同的自动驾驶风险监控避让模式包括不同的避险触发条件，不同的反应时间、不同的减速模式、不同的避让路径、不同的提醒方式中的一个或多个。

根据本申请又一个实施例，其中操作车辆包括在全自动驾驶或半自动驾驶状态下操作车辆。

根据本申请又一个实施例，其中操作车辆还包括启用智能辅助功能、启用环车摄像头、启用环车传感器、应用制动器、启用车灯、声音提醒中的一个或多个。

根据本申请又一个实施例，其中步骤包括依据环境条件调整接收所述第一行人V2X信号的所述第一预定范围的大小和/或调整自动驾驶风险监控避让模式，其中，环境条件包括时间段、地点、天气、路况中的一个或多个。

根据本申请又一个实施例，其中步骤包括接收车辆环境信息并将其分类为第一类环境条件和第二类环境条件，依据环境条件分类确定自动驾驶风险监控避让模式。根据本申请又一个实施例，其中当行人信号中指示中包含第一类别和第二类别行人时，应用第一自动驾驶风险监控避让模式或第二自动驾驶风险监控避让模式中更严格的自动驾驶风险监控避让模式。

根据本申请的另一个方面，提供一种用于车辆的通信方法，包括：预测车辆的行驶路线；接收行驶路线上第一预定范围内的第一行人V2X信号；将第一行人V2X信号基于行人特征至少分为第一类别或第二类别；针对第一类别和第二类别行人采取不同的风险监控避让模式来操作车辆。

根据本申请一个实施例，其中第一行人V2X信号至少还包括行人海拔高度、行动方向和速度、加速度信息。

根据本申请另一个实施例，其中调整车辆的运行包括自动执行车辆自动驾驶风险监控避让模式来运转车辆。

根据本申请又一个实施例，其中行人特征包括行人的年龄、身体障碍、注意力模式中的一个或多个分类。

根据本申请又一个实施例，其中步骤包括将第一预定范围内的第一类别和第二类别行人通过不同标记显示于车辆的导航界面上。

根据本申请又一个方面，提供一种可穿戴设备，包括：信息处理装置，其包含处理器和存储器，存储器存储有处理器可执行指令，可执行指令被执行时实现以下步骤：提供行人特征的输入选项；接收关于行人特征的输入；向车辆主动或被动地提供包括行人特征的行人V2X信号。

根据本申请一个实施例，其中可穿戴设备包含V2X芯片，且可穿戴设备通过V2X芯片与车辆通信。

根据本申请另一个实施例，其中行人特征包括年龄、身体障碍、注意力模式中的一个或多个。

根据本申请又一个实施例，步骤包括接收关于行人特征的输入并分类为第一类别和第二类别。

附图说明

为了更好地理解本申请，可以参考以下附图中所示的实施例。附图中的部件不一定按比例绘制，并且可以省略相关的元件，或者在一些情况下比例可能已经被放大，以便强调和清楚地示出本文描述的新颖特征。另外，如本领域中已知的，系统部件可以被不同地布置。此外，在附图中，贯穿几个视图，相同的附图标记表示相应的部分。

图1示出了具有根据本申请一个实施例的机动车辆的车舱；

图2示出了根据本申请一个实施例的车载计算机系统的示例性框式拓朴图；

图3A示出了本申请一个实施例中车与行人交互的流程图；

图3B示出了本申请一个实施例中车与行人交互的流程图；

图4示出了本申请另一个实施例中车与行人交互的流程图；

图5示出了本申请又一个实施例中车与行人交互的流程图；

图6示出了本申请一个实施例中行人设备的示意性框图；

图7示出了本申请一个实施例中行人设备与车交互的流程图。

具体实施方式

以下描述了本公开的实施例。然而，应该理解，所公开的实施例仅仅是示例，并且其他实施例可以采取各种替代形式。附图不一定按比例绘制；某些功能可能被夸大或最小化以显示特定部件的细节。因此，本文公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制性的，而仅仅是作为用于教导本领域技术人员以各种方式使用本申请的代表性基础。如本领域普通技术人员将理解的，参考任何一个附图所示出和描述的各种特征可以与一个或多个其他附图中所示的特征组合以产生没有明确示出或描述的实施例。所示特征的组合为典型应用提供了代表性实施例。然而，与本公开的教导相一致的特征的各种组合和修改对于某些特定应用或实施方式可能是期望的。

如在以上背景技术中所提到的，目前存在车与车、车与基础设施以及车与人之间通信的技术，但本申请的发明人意识到，如何在车与行人之间构建更有效的通信模式、通信场景是一个研究方向。本申请的发明人意识到特别是针对不同类别的行人，特别是幼儿和/或儿童，由于其行为模式相对来说更具有不确定性，即便提供车辆对特定人群例如幼儿/儿童的灯光/ 声音提醒，特定人群例如儿童的领悟能力以及按照相应车辆发出的提醒进行避让等行为模式难以预期。此外如何更好利用车与可穿戴设备的交互来提高行走和驾驶的安全性，如何收集环境信息与行人信息并进行预分类和使车辆快速决策和应对，是本申请的至少一个或多个实施例致力于改善的问题之一。在下面的一个或多个实施例中，提供了一种车辆通信系统和车辆通信方法，相信通过接收一个或多个来自行人的信号以及进行分类和区别性调整车辆运行，可以提升驾驶员对于不同类别行人的注意度。进一步，通过对不同类别行人采取不同的自动驾驶风险控制避让模式，能够进一步提升安全性。此外，在一个或多个实施例中，还进一步考虑环境信息，以及环境条件分类，结合行人分类信息使用。在一些实施例中，考虑信息冗余程度，例如预设在不同地点、不同时间、接收不同接近程度范围内的行人信号。预设的地点可以包括在非封闭道路上行驶、在人群密集区域、居民区、学校区。预设的地点还可以限定为仅在非封闭道路的进出口附近例如在行人繁忙的街道，可仅仅接收行驶路线上接近的信号，而在相对开阔的区域可以接收相对较大范围内的信号。又例如，在幼儿园区域，考虑到幼儿行动的概率较大，此时可适当地增大接收范围并密切关注幼儿车与人交互的信号。此外，还可以针对不同区域的相同/类似的行人信号采取不同的自动驾驶风险控制避让措施，例如针对幼儿可提前减速并密切关注动向，而针对正常成人可预期其遵守交通规则以及正常的行为模式，除非风险邻近。在本申请的一个或多个实施例中，行人可以为任何道路使用者或任何在道路、停车场或者其他可能与车辆行驶路径发生干涉的附近的人。行人既可以是步行的，或者可以借助于自行车、轮椅、电动摩托、摩托车等等而行进。行人的移动设备可以记录其行进速度并和车辆交互。当然，车辆还可以自动检测相对于车辆的运行速度并判断其行进的轨迹。

在本申请中，关系术语，诸如第一和第二等等，仅用于将一个实体或动作与另一个实体或动作区分开，而不一定要求或暗示此类实体或动作之间的任何实际的这种关系或次序。术语“包含”或其任何其他变型意图覆盖非排他性的包括，使得包括一系列要素的过程、方法、物品或设备并不仅仅包括这些要素，还可以包括未明确列出或这类过程、方法、物品或设备所固有的其他要素。在没有更多的约束的情况下，前面带有“包含”的要素不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或设备中存在另外的相同要素。

如本文所使用，术语“和/或”当用于列举两个或更多个项目时意指本身可以采用所列项目中的任一个，或可以采用所列项目的两个或更多个的任何组合。

下面将结合附图说明本申请的一个或多个实施例。流程图用于说明系统所执行的过程示例，可以理解的是，流程图的执行并不需要按照顺序进行，可以省略一个或多个步骤，也可以增加一个或多个执行的步骤，以及可以以顺序或者相反的顺序，甚至在一些实施例中可以同时来执行一个或多个步骤。

下面的实施例中所涉及的机动车辆可以是标准的汽油动力车辆、混合动力车辆、电动车辆、燃料电池车辆和/或任何其他类型的车辆，以及还可以是公共汽车、船舶或航空器。车辆包括与机动性有关的部件，诸如发动机、电动马达、变速器、悬架、驱动轴和/或车轮等。车辆可以是非自主的、半自主的(例如一些常规运动功能由车辆控制)或自主的(例如运动功能由车辆控制，无需驾驶员的直接输入)。

图1显示了本申请一个实施例中的车机(也称车载计算机系统VCS (vehiclecomputing system))1的示例性硬件环境。该辆计算机系统1所装的操作系统的示例为由福特汽车公司制造的SYNC系统。设有车载计算机系统1的车辆可包含位于车辆中的显示器4，如图1中所示的显示器4，该显示器4可以用于与一个或多个车辆用户交互，可以用于接收输入以及呈现内容。显示器4可以为一个或者多个，以单独或者配合呈现车辆信息或与车辆进行交互的内容——例如与车辆及车辆行驶相关的信息的显示以及车载计算机系统安装的各种应用程序的显示及交互。举例来说而非限定，显示器类型可以包括CRT(阴极射线管)显示器、LCD(液晶)显示器、 LED(发光二极管)显示器、PDP(等离子显示器)、激光显示器、VR(虚拟现实)显示器，以及HUD(抬头/平视)显示器，由多个厂商例如制造商松下(Panasonic)、三星(Samsung)、小米公司等所提供的市售的各种类型的(包括例如基于OLED的)透明显示屏。其中，合适尺寸的透明显示屏可以用于HUD，或者叠加在挡风玻璃或侧窗的内侧，此外，透明显示屏本身也可以形成为挡风玻璃或侧窗的一部分或者全部。还可以理解显示器的位置可以位于车辆内的任何合适的位置，例如但不限于中控台，或者还可以将屏幕虚拟投射到车辆的侧窗、挡风玻璃或者其他合适的背景上。

继续参考图1并结合图2，车载计算机系统1中的处理器(CPU)3控制其自身运转的至少一部分。处理器3能够执行车载处理指令和程序，如本申请中针对车载计算机系统1所述的处理器可执行指令。处理器3连接至非持久存储器5和持久存储器7。存储器5、7可以包括只读存储器(ROM)、随机存储器(RAM)和保活存储器(KAM)等等易失和非易失存储器。可以使用任何数量的已知存储装置(比如能存储数据的可编程只读存储器 (PROM)、EPROM(电可编程只读存储器)、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、固态驱动器(SSD)(例如，基于RAM)、相变存储器(PCM)、闪存或任何其它电子、磁性、光学或者组合式存储装置)实施存储器5、7。存储器5、7可存储例如车载计算机系统1的处理器可执行指令。

处理器3还设有多个不同的输入，以允许用户与处理器交互。在一说明性实施例中，输入包括配置用于接收音频信号的麦克风29、针对输入33 的辅助输入25(例如CD(光盘)、磁带等)、USB(通用串行总线)输入23、GPS(全球定位系统)输入24、和蓝牙输入15。还设有输入选择器51 以允许用户在多种输入之间切换。在麦克风和辅助连接器的输入传递至处理器之前可以通过转换器27将其从模拟信号转换为数字信号。另外，尽管未显示，与车载计算机系统通信的多个车辆组件和辅助组件可使用车辆网络(例如但不限于CAN(控制器局域网)总线)以向车载计算机系统1(或其组件)传递数据或从其接收数据。

额外地，处理器3可以经由输入/输出(I/O)接口与多个车辆传感器和驱动器通信，该输入/输出接口可以实施为提供多个原始数据或信号调整、处理和/或转换、短路保护等的单个集成接口。进一步地，举例来说而非限定，与处理器3通信连接的传感器类型例如可以包括摄像机、超声波传感器、压力传感器、燃料液位传感器、发动机转速传感器、温度传感器、光电容积脉搏波传感器等等，以识别诸如按压按钮、音频、触摸、文字输入、面部表情或动作、手部姿势或动作、头部姿势或动作和肢体姿势或动作这样的用户交互信息，以及识别诸如燃料液位、动力传动系统故障、车内温度等等车辆信息。

车载计算机系统1的输出可包括但不限于显示器4、扬声器13和各种致动器。扬声器13可以连接至放大器11并通过数字-模拟转换器9从处理器3接收其信号。系统的输出还可分别沿19、21处所示的双向数据流输出至远程蓝牙设备(例如个人导航设备54)或USB设备(例如车辆导航设备 60)。

在一个说明性实施例中，车载计算机系统1使用蓝牙收发器15的天线 17与用户的漫游设备53(例如蜂窝电话、智能电话、个人数字助理等)通信。漫游设备53可进而通过例如与蜂窝塔57的通信55来与车辆31外部的云端125通信59。在一些实施例中，蜂窝塔57可为Wi-Fi(无线局域网) 接入点。信号14代表了漫游设备53和蓝牙收发器15之间的示例性通信。可通过按钮52或类似输入指示漫游设备53和蓝牙收发器15的配对，从而向处理器3指示车载蓝牙收发器将与漫游设备中的蓝牙收发器配对。

可利用例如与漫游设备53相关联的数据计划(data-plan)、声载数据(data overvoice)或双音多频(DTMF)音调在处理器3和云端125之间传递数据。可替代地，车载计算机系统1可包括具有天线18的车载调制解调器63以便通过语音频带(voice band)在处理器3和漫游设备53之间传递 16数据。随后，漫游设备53能够通过例如与蜂窝塔57的通信55来与车辆 31之外的云端125通信59。在一些实施例中，调制解调器63可直接与蜂窝塔建立通信20以进一步用于与云端125通信。如非限制性示例，调制解调器63可为USB蜂窝调制解调器并且通信20可为蜂窝通信。

在一个说明性实施例中，处理器设有包括与调制解调器应用软件通信的API(应用编程接口)的操作系统。调制解调器应用软件可访问蓝牙收发器15上的嵌入式模块或固件以完成和远程蓝牙收发器(例如设在漫游设备里的蓝牙收发器)的无线通信。蓝牙是IEEE802PAN(个人区域网络)协议的子集。IEEE 802LAN(局域网络)协议包括Wi-Fi并且与IEEE802PAN 有相当多的交叉功能。两者都适合用于在车辆中无线通信。其它通信方式可以包括自由空间光通信(例如红外数据协议，IrDA)和非标准的消费者红外(consumer IR)协议等等。

在一实施例中，漫游设备53可为能够通过例如802.11网络(例如Wi-Fi) 或WiMax(全球互通微波访问)网络通信的无线局域网(LAN)设备。其它可与车辆交互的来源包括具有例如USB连接56和/或天线58的个人导航设备54，或者具有USB 62或其它连接的车辆导航设备60、车载GPS设备 24、或者与云端125连接的远程导航系统(未显示)。

此外，处理器3可与多个其它辅助设备65通信。这些设备可通过无线连接67或有线连接69相连。同样地或可替代地，CPU可使用例如Wi-Fi 71 收发器连接至基于车辆的无线路由器73。这可允许CPU在本地路由器73 范围内连接至远程网络。辅助设备65可包括但不限于个人媒体播放器、无线健康设备、移动计算机等。

下面将结合附图进一步描述本申请的示例性过程和步骤。应当理解，任何描述的过程或所描述的过程中的步骤可以与其他公开的过程或步骤组合以形成在本申请的范围内的一个或多个实施例。本文公开的示例性结构和过程用于说明性目的，而不应解释为进行限制。

参考附图3A，显示了本申请的一个非限制性实施方式。在步骤305处，方法开始。接下来，在步骤310，可以通过车辆计算机系统的处理器基于车辆的一个或多个参数预测车辆的行驶路线。例如，如果正在应用导航，则可以利用导航系统来预测车辆的未来使用。导航系统(诸如GPS系统)可以有效地用于预测将要行进的行驶路线。如果存在驾驶历史数据，例如在各个时间段，经常的驾驶路线可以被记录，从而可以从历史数据中习得习惯行驶路线，并以此作为预测的行驶路线。当车辆正在特定时间段、比如说上下班时间穿行在历史路线时，可预期车辆遵循历史行驶路线。在一个或多个实施例中，可以针对车主或者车辆常规使用人员建立常用路线。例如并且不限于，往返家到工作地点的路线、往返家到学校的路线、往返家到商场的路线和许多其他有规律遵循的路线。当沿着这样的常用路线行驶时，车辆未来行驶路径将被预测。在又一些实施例中，驾驶员可通过语音或者手动输入即将去往的目的地以及希望的路径。在又一些实施例中，还可以基于车辆所处的车道、转向灯等信息预期较短的时间段内要经过的行驶路线。应当理解，这些用于预测车辆或短期或长期的行驶路线的参数可以依据需要而变化。

接下来，在步骤315处，接收所述行驶路线上第一预定范围内的行人信号。在一个或多个实施例中，第一预定范围可以是道路行进的方向上的一个动态变化的预定范围。依据不同类型的行人出现概率的不同、风险程度等而进行预定范围的动态调节。例如当车辆在封闭道路例如高速路行驶时，第一预定范围为道路前方和两侧例如10米至100米之内行人信号。在另一实施例中，在高速封闭道路行驶时，可以不接收行人信号。在又一个实施例中，当车辆在非封闭道路行驶时，预定范围还可以限定为仅在非封闭道路的进出口附近，例如进出口附近10米至50米范围内的行人。在人群密集区域，例如市中心路段，可以接收车辆行驶方向上5米至50米范围内的行人信号。在居民区、幼儿游乐场所、幼儿、儿童学校区域，可以预期有较大概率出现儿童、幼儿等的区域，可以密切关注较大范围内的行人信号，例如可以在车辆显示屏上显示车辆行驶方向上0米至100米范围内的行人信号。

尽管在此实施例中没有详述，可以理解，所接收行人信号的范围可以依据用户的需求来定制。例如，在一个或多个实施例中，用户可以设置仅在满足第一条件时接收行驶路线上第一预定范围内的行人信号。这允许不同熟练程度的驾驶员、不同使用偏好的驾驶员依据自身情况而做出选择。在一个实施例中，第一条件可以包括预设的时间段。例如用户可能仅仅在上下班高峰时段希望应用车辆的行人交互辅助通信的手段。在另一实施例中，第一条件可以包括预设的地点。在一些相对的事故多发路段、或者例如学校区域，用户可以选择接收行人信号。在又一实施例中，第一条件还可以包括预设的天气。例如仅在雾霾天气，能见度为50米以下时接收行人信号。或者例如在雨雪路滑天气，能见度受到影响才接收行人信号。在又一个实施例中，第一条件还可以包括预设的路况，例如用户在发生道路拥挤的情况、事故路段等才接收行人信号。以上的一个或多个条件可以单独设置，也可以选择性叠加设置，本领域内技术人员可以依据需要做出变形。

在一个或多个实施例中，行人信号为V2X信号，可通过车辆以及用户设备中所内置的V2X芯片完成信号交互。所谓V2X芯片可以为市售的任何合适的芯片组，例如但不限于高通公司所提供的芯片。行人信号至少包括行人特征。行人特征可以包括行人的年龄、身体障碍、注意力模式中的一个或多个。例如，行人可通过其携带的设备来输入其年龄和基本信息。特别是，针对儿童或存在精神障碍等的特殊人群，家人或监护人可以在其随身携带的行人是设备上设定其年龄和基本信息。例如，依据年龄、及精神状态可以依据法律法规区分为无民事行为能力人、限制民事行为能力人，完全民事行为能力人。在面对红绿灯时，一个具有完全民事行为能力的正常人应当遵守红绿灯规则，而幼儿或者存在精神障碍的人则需要车主的额外注意，因为其行为模式可能难以预测。身体障碍可以包括，行动不便的老人、轮椅使用人、视力障碍、听力障碍等，这些信息可以预先被设定在行人可穿戴设备中，从而车辆可以获取并据此做出分类。在另一些示例中，还可以通过车辆的一个或多个传感器、摄像头等获取行人注意力模型，例如车辆可捕捉到其正在低头看手机的信息并判断其注意力分散。本领域技术人员可在本申请的精神范围内做出其他变形。

在一个或多个实施例中，行人信号至少还包括行人的海拔高度、行进方向、速度信息、加速度信息中的一个或多个。这些行人信息可以通过行人所携带的可穿戴设备或移动设备来提供到车机。行人行进方向和速度信息、加速度信息可以用于判断和车辆路径发生干涉的可能性，紧迫程度。而海拔高度信息可以更精确判断位置，例如车辆可忽略海拔高度不同的附近行人信号，例如高架上车辆可不用考虑位于高架下行人的信号，即便其 GPS位置显示为接近。在一个或多个实施例中，车机可通过发出V2X信号发出问询，请求提供在该车一定范围内(例如1米/5米/10米/20米/50米/100 米)的行人信号，接收到问询的设备可以做出回应消息。在另一些实施例中，行人设备可以主动获知附近一定范围内的车辆，并主动提供行人信号给车机。例如行人设备可以提供广播传播范围为1米/5米/10米/20米/50米至100米的行人信号。当车辆离开或者行人远离时，这一交互或者广播就被切断，从而这些行人信号不再显示到车机，并不再影响车辆驾驶操作的决策。在另一些实施例中，还可以通过车辆的一个或多个传感器来主动获取行人信息。

接下来，在步骤320处，将获取的行人信号基于行人特征至少分为第一类别或第二类别。第一类别或第二类别至少对应不同的风险等级。例如，在一个实施例中，第一类行人可指示注意力模式较高，当行人信号指示了速度为零的第一类行人时，车辆可不显示该行人信号在屏幕上，并且车辆可按照正常行进模式操作。当行人信号指示了第二类行人时，例如但不限于第二类行人中包括儿童时，该行人信号会被显示在屏幕上，并且车辆可适用合适的减速模式。当在预定时间段、预定路段行驶时，车辆可自动应用合适的减速模式。第一类别可以包括正常行人信号，例如其为16周岁以上及健康状态为正常的行人类别。而第二类别可以包括需要车辆驾驶员施以特别关注的行人信号，例如包括年龄为4-8岁的幼儿，或者8-10岁的儿童，或者标注为限制性行为能力人等等。系统可进一步对第二类别中的行人做进一步分类，对其设定更为细分的不同操作模式。

在一个或多个实施例中，其中不同类别的行人信号可以通过不同的形式显示到车机。例如可以运用不同的标志，或者不同的颜色来呈现不同类别行人。在一个实施例中，第一类别和第二类别可被预先确定并存储在车机。这一操作使得多种行人信号可以被归类为车机的预定类型，而不是显示各种备注或者过多的行人信号分类，诸如从第一设备收到的备注“幼儿4 岁”，从第二设备收到的备注“轮椅使用者”，设备收到的“腿有残疾”，从第四设备收到的“视力问题”。这些备注可以被归类至车辆预定的第一类别，第二类别甚至第三类别或者更多类别。比如，正常成人可作为低风险第一类别，需要额外行动时间、注意力分散或者需要提示的可以为中风险第二类别，以及幼儿行为模式不确定的高风险类别第三类别。

在另一个实施例中，第一类别和第二类别可以根据实时状况而实时被确定，例如可以通过云端、行人设备、车辆计算机实时完成判断。在又一个实施例中，第一类别和第二类别可以在行人设备端完成分类并直接提供至车辆。可以理解，本领域内技术人员可以根据本申请的启示而做出更为细致的分类，例如残障人群与儿童人群可以分为不同的第二类别和第三类别。而且第一类别和第二类别也是可以动态变化的，依据行人信号中的速度、加速度、方向、海拔高度等等的变化可以做出调整。例如儿童明显逐渐远离车辆时，可以从第二类别调整为第一类别，而静止的行人突然开始朝车辆运动时，可立刻提高风险等级，例如通过将第一类别更新为第二类别来选择更合适的自动驾驶风险监控避让模式来应对。

接着，方法进行到步骤325处，针对上述第一类别和第二类别行人分别采取不同的第一自动驾驶风险监控避让模式或第二自动驾驶风险监控避让模式来运转车辆。在一个或多个实施例中，第一类别和第二类别所对应的第一自动驾驶风险监控避让模式和第二自动驾驶风险监控避让模式也可被预先确定并存储在车机。在另一个实施例中，自动驾驶风险监控避让模式可以根据实时状况而实时被确定，例如可以通过云端、行人设备、车辆计算机实时完成判断。通过在车机预存储相应的行人分类和风险监控自动避让模型，一方面可以避免车机收到众多的不规则提醒，例如在车机显示“视觉受损的行人，听力受损的行人，轮椅上的行人，幼儿年龄为5岁”等非规则分类的消息，将使得车机显示信息冗余而这些信息将无法被有效利用，相反利用车机分类来归类和显示更为清晰，另一方面通过在车机预先存储分类以及对应默认的风险监控自动避让模型，可以简化需要在车机实时执行的计算和判断，从而使得执行更有效率，通常车辆采取决策行为的时间也需要足够短才能更有效。在另一个实施例中，其中与行人通信的方法包括基于行人的第一类别和第二类别以及其他车辆传感器输入来实时规划第一监控避让模式和第二监控避让模式。应理解，不论是预先确定和存储这些不同的行人分类和相对应的第一监控避让模式和第二监控避让模式在车机，还是实时依据参数和分类在车机实时计算第一监控避让模式和第二监控避让模式，都会依据实时状态的变化做出更新。

在一个或多个实施例中，其中不同的自动驾驶风险监控避让模式可以包括不同的避险触发条件，不同的反应时间、不同的减速模式、不同的避让路径、不同的提醒方式中的一个或多个。

在一个具体的实施例中，可以针对不同类别行人设置不同的避险触发条件。比如，如果行人信号包含了儿童分类，即使是当前儿童的行人信号没有与车辆行驶路线发生冲突，或者当前预定范围内的儿童信号的速度为零，考虑到其行为模式，也可以把行人信号显示在车辆显示界面上供驾驶员参考。车辆持续关注行人信号的运动状态变化以便于车辆做出及时的运转调整。一旦儿童行走方向、速度突然变化，越加接近车辆，可以应用自动驾驶风险监控避让模式。而针对常规行人和正常注意力的行人分类，例如红灯路口等待，其速度为零时或者低速正常运动时，可以不显示到车辆显示界面，也可以不应用自动驾驶风险监控避让模式。在另一具体的实施例中，可以预留不同的反应时间。这可以基于不同的行人信号中的速度信号，通过计算获知风险的紧迫程度。也可以考虑道路状况，例如路面湿滑时应该考虑增加反应时间。

在又一实施例中，不同的自动驾驶风险监控避让模式中，可应用不同的减速模式。例如，当遇到均较低风险的行人类别时，可以应用正常的减速模型，例如仅在预定阈值距离内时确实需要减速时才应用较大幅度的制动。而当例如在学校路段，采集到诸如儿童、幼儿等活跃行人信号时，可应用较为严格的减速模型，如提前更长时间减速到更为缓和的速度值以下，并随时关注风险以及提前制动。在又一实施例中，不同的自动驾驶风险监控避让模式还可以包括针对不同行人类别提供不同的避让路径。比如针对儿童较多出入的场所，可以建议车辆提前绕行。在又一实施例中，不同的自动驾驶风险监控避让模式还可以包括不同的对车辆驾驶员以及对行人的提醒方式。举例而言，对于听觉障碍行人，可采用视觉可见的提醒，例如投影，闪烁灯光等。对于注意力分散正在使用电子设备的行人，可以在电子设备上弹出相关提醒。而对于幼儿，心智尚不够成熟，行为模式也通常不容易预期，一味通过鸣笛、闪烁灯光可能都无法达到完全的提示效果，此时可以提供语音消息提醒，而更为有效的方式是尽可能地由驾驶员/车辆一端注意和避让。

在一个或多个实施例中，步骤325处的运转车辆或者操作车辆可包括在全自动驾驶或半自动驾驶状态下操作所述车辆。在一个或多个实施例中，操作车辆还包括启用其他辅助设施或者功能，例如启动智能辅助功能、启用环车摄像头、启用环车传感器、应用制动器、启用车灯、声音提醒中的一个或多个。在另一实施例中，操作车辆包括提供所述第一监控避让模式或第二监控避让模式以供车辆内用户选择或确认。如果用户确认，则应用相应用户所选择对的监控避让模式。如果用户不确认，则应用车辆默认的监控避让模式。方法在执行完毕后结束。

参考附图3B，显示了本申请的另一个非限制性实施方式，其整体流程类似于附图3A。为了简化起见，在此仅着重描述不同之处。在步骤340处，方法开始。接下来，在步骤345处，可以通过车辆计算机系统的处理器基于车辆的一个或多个参数预测车辆的行驶路线。接下来，在步骤350处，接收行驶路线上第一预定范围内的行人信号以及环境信息。在一个或多个实施例中，第一预定范围可以是道路行进的方向上的一个动态变化的预定范围。例如，在一个实施例中，可依据环境条件调整接收所述第一行人V2X 信号的所述第一预定范围的大小和/或调整自动驾驶风险监控避让模式，其中，环境条件包括时间段、地点、天气、路况中的一个或多个。

接下来在步骤355处，类似的，将获取的行人信号基于行人特征至少分为第一类别或第二类别。第一类别或第二类别至少对应不同的风险等级。分类的具体方式可参考其他实施例的描述，简洁起见，在此不再赘述。

同时，在步骤360处，接收车辆环境信息并将其分类为第一类环境条件和第二类环境条件。比如，涉及雨雪天、道路湿滑、雾霾、事故多发路段、学校区域等都可以作为环境条件评估与分类所考虑的。例如天气良好，能见度很高，道路状况良好时，环境条件可以分类为第一类环境条件，而如果是雨雪天、雾霾、道路拥挤、学校区域等可以分类为第二类环境条件。这一分类可以直接在车机完成设置和存储，也可以通过获取实时车辆参数、天气信息、道路状况等完成分类。

尽管上述步骤355与360显示为分别进行，可以理解其可以通过处理器先后或同时执行。在其他实施例中这两者可以作为一个步骤进行。在另外一些实施例中，可以综合环境信息和行人信息并进行综合的风险评估。特别是环境信息和行人信息可综合评级，从而为车辆如何自主决策提供全面的依据。

在步骤365处，可依据行人分类和环境条件分类两者确定自动驾驶风险监控避让模式。这一环境条件分类可以结合行人分类进行综合判断，以便于决定更适宜的风险监控避让模式。当然可以预想到，可以细分更多的环境条件类别，并结合不同行人分类进行判断。具体在一个例子中，第一类环境条件下，第一类行人信号可不在车机显示，路口也可以正常通过。但在第二类环境条件下，第一类行人信号可以显示在车机，而路口也需要施以注意。又例如，在第一类环境条件下，针对第二类行人信号，可以在车机显示，而不额外采取车辆避让措施。在第二类环境条件下，有第二类行人信号，这第二类行人信号可以一方面在车机显示，并且车机还可以额外提醒驾驶员/乘客绕行的选项，或者可以在附近应用其他减速避让措施。换句话说，其中针对所述第一类环境条件和所述第二类环境条件，至少会区别地调整接收行人V2X信号的第一预定范围(如上例子中，第一环境条件可以接收和显示更小范围的行人信号)，和/或调整自动驾驶风险监控避让模式(例如在第二环境条件下，提升风险应对级别，显示更多行人信号、提早减速等等)。

接下来，在步骤370处，自动操作车辆执行避让模型。运转车辆或者操作车辆可包括在全自动驾驶或半自动驾驶状态下操作所述车辆。在一个或多个实施例中，操作车辆还包括启用其他辅助设施或者功能，例如启动智能辅助功能、启用环车摄像头、启用环车传感器、应用制动器、启用车灯、声音提醒中的一个或多个。在另一实施例中，操作车辆包括提供所述第一监控避让模式或第二监控避让模式以供车辆内用户选择或确认。如果用户确认，则应用相应用户所选择对的监控避让模式。如果用户不确认，则应用车辆默认的监控避让模式。方法在执行完毕后结束。

在上述的实施例中，通过对行人信息进行分类，综合考虑到环境条件的分类，进而可动态调整接收行人信息的范围以及应对的措施，可以使得信息收集减少冗余，并使得计算处理更有针对性，执行更有效率。参考图4，显示了本申请另一实施例的车与人通信方法。与方法300类似的，方法在 405处开始。随后方法推进至步骤410，预测车辆行驶路线。这一步骤具体可与方法300的步骤310类似，在此将不再赘述。随后，方法将进行到下一步骤415，接收行驶路线上预设环境条件下、预定范围内的行人信号。预设环境条件可以包括预定时间、预定地点、天气状况、道路状况等。例如上例方法300中所提到的，用户可能仅仅在上下班高峰时段希望应用车辆的行人交互辅助通信的手段。在另一实施例中，在一些相对的事故多发路段、或者例如学校区域，用户可以选择接收行人信号。在又一实施例中，第一条件还可以包括预设的天气。例如仅在雾霾天气，或者例如在雨雪路滑天气，能见度受到影响才开启接收行人信号的功能。在又一个实施例中，第一条件还可以包括预设的路况，例如用户在发生道路拥挤的情况、事故路段等才接收行人信号。以上的一个或多个条件可以单独设置，也可以选择性叠加设置，可以理解，本领域内技术人员可以依据需要做出变形。此外，在一个或多个实施例中，预定范围可以是道路行进的方向上的一个动态变化的预定范围。依据不同类型的行人出现概率的不同、风险程度等而进行预定范围的动态调节。具体可类似于上述方法300的步骤315，出于简化目的，在此将不再赘述。

在另一个实施例中，上述的车主所设置的预设条件还可以形成为如上所提到的环境条件分类。这些环境条件分类可以预先确定并存储在车机。从而，当接收到环境信息，可以进一步将环境信息进行风险评估与分类。举例来说，在上述的条件中，例如天气良好，能见度很高，道路状况良好时，环境条件可以分类为第一类环境条件，而如果是雨雪天、雾霾、道路拥挤、学校区域等可以分类为第二类环境条件。这一分类可以直接在车机完成设置和存储，也可以通过获取实时车辆参数、天气信息、道路状况等完成分类。

接下来在步骤420处，将所接收行人信号归类至预定的第一行人分类和第二行人分类并确定所对应的自动驾驶风险监控避让模式。类似地，第一类别或第二类别至少对应不同的风险等级。例如，在一个实施例中，第一类行人可包括正常行人信号，例如其为16周岁以上及健康状态为正常的行人类别。这一类行人为正常成人，其注意力较高，对于道路状况、红绿灯信息有接收能力和正常的判断力。当行人信号指示了第一类行人时，为了简化显示，车辆可不显示该行人信号在屏幕上，或以最简化的方式来显示，并且车辆可按照正常预期和常规行进模式操作。而在另一个例子中，第二类别可以包括需要车辆驾驶员施以特别关注的行人信号，例如包括年龄为4-8岁的幼儿，或者8-10岁的儿童，或者标注为限制性行为能力人等等。当行人信号指示了速度为零的第二类行人时，例如第二类行人中包括注意力较低或者行为模式不可预期的儿童时，该第二类行人信号会被显示在屏幕上，并且车辆可适用提前减速的操作。这一类别还可以继续细分，本领域内技术人员可以依据实际需要来做出调整。甚至在此情形下，还可以启用其他辅助设施或者功能，例如启动智能辅助功能、启用环车摄像头、启用环车传感器、应用制动器、启用车灯、声音提醒中的一个或多个。当在预定时间段、预定路段行驶时，车辆可自动应用减速模式。

在一个或多个实施例中，其中不同类别的行人信号可以通过不同的形式显示到车机。例如可以运用不同的标志，或者不同的颜色来呈现不同类别行人。在一个实施例中，第一类别和第二类别可被预先确定并存储在车机。这一操作使得多种行人信号可以被归类为车机的预定类型，而不是显示各种备注或者过多的行人信号分类，诸如从第一设备收到的备注“幼儿4 岁”，从第二设备收到的备注“轮椅使用者”，设备收到的“腿有残疾”，从第四设备收到的“视力问题”。这些备注可以被归类至车辆预定的第二类别，第三类别甚至第四类别或者更多类别。比如，正常成人可作为低风险第一类别，需要额外行动时间、注意力分散或者需要提示的可以为中风险第二类别，以及幼儿行为模式不确定的高风险类别第三类别。在一个或多个实施例中，可以仅在车机显示相对风险为中或高的第二类别和第三类别的行人信号，而不显示正常行人第一类别的信号。

在另一个实施例中，第一类别和第二类别可以根据实时状况而实时被确定，例如可以通过云端、行人设备、车辆计算机实时完成判断。在又一个实施例中，第一类别和第二类别可以在行人设备端完成分类并直接提供至车辆。可以理解，本领域内技术人员可以根据本申请的启示而做出更为细致的分类，例如残障人群与儿童人群可以分为不同的第二类别和第三类别。而且第一类别和第二类别也是可以动态变化的，依据行人信号中的速度、加速度、方向、海拔高度等等的变化可以做出调整。例如儿童明显逐渐远离车辆时，可以从第二类别调整为第一类别。

在一个或多个实施例中，第一类别和第二类别所对应的第一自动驾驶风险监控避让模式和第二自动驾驶风险监控避让模式也可被预先确定并存储在车机。在另一个实施例中，自动驾驶风险监控避让模式可以根据实时状况而实时被确定，例如可以通过云端、行人设备、车辆计算机实时完成判断。通过在车机预存储相应的行人分类和风险监控自动避让模型，一方面如上所提及的，可以避免车机收到诸如行人用户自行定义的不规则提醒，例如“视觉受损的行人，听力受损的行人，轮椅上的行人，幼儿年龄为5 岁等”非规则分类的消息，使得信号在归类后到车机的显示更为简洁和清晰，另一方面通过在车机预先存储分类以及对应默认的风险监控自动避让模型，可以简化需要在车机实时执行的计算和判断，从而使得执行更有效率。在另一个实施例中，其中与行人通信的方法包括基于行人的第一类别和第二类别以及其他车辆传感器输入来实时规划第一监控避让模式和第二监控避让模式。应理解，不论是预先确定和存储这些不同的行人分类和相对应的第一监控避让模式和第二监控避让模式在车机，还是实时依据参数和分类在车机实时计算第一监控避让模式和第二监控避让模式，都会依据实时状态的变化做出更新。

在一个或多个实施例中，其中不同的自动驾驶风险监控避让模式可以包括不同的避险触发条件，不同的反应时间、不同的减速模式、不同的避让路径、不同的提醒方式中的一个或多个。

接下来在步骤425处，执行判断步骤。判断是否存在至少两类行人信号。当确定行人信号中包括了至少两种以上行人类型时，例如当行人信号中指示包含第一类别和第二类别行人时，则方法推进到下一步430处，应用该第一风险监控减速避让模式和第二风险监控减速避让模式中更严格的避让模式，这一优先级别可以被预先确定并存储到车机，或者可以设置更多的避让模式以满足混合人群的避让模式需要。例如，更严格的避让模式可意味着更早进行减速或制动，或者更早制动停车，或者应用更低的速度，提供更为全面或更加多样化的提醒，尽快地启用辅助设备，尽可能多地启用辅助设备等。如果仅仅包括一个类型的行人分类，则可以进行到435处，应用相对应的风险监控减速避让模式。随后方法在440处结束。

参考图5，显示了另一个示例性车与行人交互的方法。与方法300类似的，方法在505处开始。随后方法推进至步骤510，预测车辆行驶路线。这一步骤具体可与方法300的步骤310类似，在此将不再赘述。

随后，方法将进行到下一步骤515，接收行驶路线上预定范围内的行人信号。类似地，在一个或多个实施例中，预定范围可以是道路行进的方向上的一个动态变化的预定范围。依据不同类型的行人在该范围内所出现概率的不同、风险程度等而进行预定范围的动态调节。在所描述的实施例中，车机所接收行人信号至少包括行人特征。行人特征可以包括行人的年龄、身体障碍、注意力模式中的一个或多个。例如，如上所述，行人可通过其携带的设备来输入其年龄和基本信息。特别是，针对儿童或存在精神障碍等的特殊人群，家人或监护人可以在其随身携带的行人设备上设定其年龄和基本信息。例如，依据年龄、及精神状态可以依据法律法规区分为无民事行为能力人、限制民事行为能力人，完全民事行为能力人。这些信息可以预先被设定在行人可穿戴设备中，从而车辆可以获取并据此做出分类。在另一些示例中，还可以通过车辆的一个或多个传感器、摄像头等获取行人注意力模型。在一个或多个实施例中，行人信号至少还包括行人的海拔高度、行进方向、速度信息、加速度信息中的一个或多个。这些行人信息可以通过行人所携带的可穿戴设备或移动设备来提供到车机。与上述步骤 315不同的是，在此实施例中，步骤515在接收行人信号时，已经获取到相关行人分类信息，这一行人分类信息可直接来源于行人所持的行人设备本身。可以理解，这一行人分类并不必须在设备端完成，其也可以如上所描述的，在车机基于相关行人信息来完成分类。

接下来在步骤520处，基于行人信号以及分类信息以及其他车辆传感器输入来实时规划针对该行人信号的监控避让模式并提供给用户进行选择或确认。在一个或多个实施例中，其中不同的自动驾驶风险监控避让模式可以包括不同的避险触发条件，不同的反应时间、不同的减速模式、不同的避让路径、不同的提醒方式中的一个或多个。针对不同的行人分类，即使是其他条件状况相同，也可以应用不同的监控避让模式。例如针对儿童，可以适当比成人更为提前预警，例如提前以不同的醒目方式呈现在驾驶员的显示屏幕上，并且尽量提前减速等。应理解，通过实时计算监控避让模式，后续也会依据实时状态的变化做出更新。

接下来进行至步骤525处，判断用户是否确认或者选择相应的避让模式。自动驾驶路线确认的一个示例可参考本申请人的申请号为 201410682434.4的申请公开文书，其内容全部被引入作为参考。

在步骤530处，如果用户没有任何输入，则依照自动驾驶操作或半自动驾驶操作来运转车辆，执行相应的避让模式。在步骤535处，如果用户有输入选择了其他避让模式，或者用户以行动表明其自主操作车辆(例如应用刹车踏板，转向)等，则执行用户意图的避让模式，或者由用户自主操作车辆。方法在540处结束。

图6显示了一个示例性行人设备的简化模块框图。参考图6，本申请一个或多个实施例提供一种可穿戴设备600，该可穿戴设备600的一个示例是手环或手表。该设备600包括V2X芯片，从而可与具备V2X功能的车辆相互通信。设备600具体包括可以接收行人输入的设备人机界面605、处理模块610、存储模块615等。人机界面605可接收触摸输入和/或语音输入，以及输出图片、文字、视频、音频中的一个或多个。设备600还包括可以与外界625通信的收发模块620。外界625的示例可以是例如其他移动终端、云端、车机等。设备600的收发模块620，存储模块615、处理模块610相互协作，接收输入、处理数据、存储数据、以及提供输出到人机界面605。此外，设备600还可包括一个或多个传感器构成的传感器模块，用于获取一个或多个参数，例如但不限于位置、速度、矢量方向、环境信息等。这些参数可提供到处理模块用于决策，或者通过收发可以理解这些模块例如处理模块610、存储模块615可以物理地位于设备600内，也可以不位于设备600内。设备600可以利用收发模块620并通过例如云计算等功能来完成数据处理，不论存储、处理器的实体位置，以及所发生的计算和存储步骤发生在何处，其实质上可以认为是设备600的一个功能模块的组成部分。在一个或多个实施例中，存储模块615存储有处理模块610可执行的可执行指令。其中可执行指令被执行时实现以下步骤：提供行人特征的输入选项，接收关于行人特征的输入；向车辆主动或被动地提供包括行人特征的行人信号。行人特征可以包括例如视力障碍，幼儿年龄类别、听力障碍、行动障碍等等行人特征。下面将结合流程图解释该设备的运转。

图7显示了图6中设备600的示意性运转流程700的示意。方法700 在步骤705处开始，随后方法推进到步骤710处，提供行人特征输入选项。其可以是用户简档方式，也可以用类似的其他平台或者程序提供选项卡。例如年龄范围区间，其他备注等。在其他实施例中，设备本身的网络识别名称可以被设置为相应的分类，例如设备可以命名为：无线手表-幼儿。在步骤715处，接收行人特征输入。例如监护人可以为其幼儿的设备设定标签。姓名：安迪，年龄区间：“低幼阶段幼儿”，还可以提供监护人联络信息等其他标签信息，这可以通过例如设备用户简档建立的方式完成。而与车机交互时，可仅仅提供“低幼阶段幼儿”的信息。设备600可与某一用户关联，并包括相关用户简档。可以理解，同一设备还可以具有适用于不同用户的简档，并可在不同简档之间切换。接下来，在步骤720处，将用户输入归类为第一第二行人类别。可以理解，如果本身在设备上提供了分类选项卡，用户可以直接通过选择相应的选项卡完成分类信息的填写，那在步骤710和715处的输入已经同时完成了分类。这一步骤720可以被省略。

继续参考图7，接下来，在步骤725处，将行人类别、地理位置、其他行人速度参数发送至车机。这一步骤可以主动地由设备自身完成，也可以由车机要求，并由设备提供信息回复。在一个具体实施例中，当用户开始在车辆运行的道路、街道等行走时，用户设备可以启用，并且广播到例如 50米以内的车辆该用户的具体信息。如果用户为正常状态的成人，其也可以选择不发送行人信息。在另一个具体实施例中，车辆可以要求路口20米内的行人提供行人特征等行人信息。用户也可以改变设置，在特定条件下才发送相关行人信息。例如当能见度不高的天气条件下，事故多发路段或者其他条件下才发送行人信息。用户可以依据天气条件、道路状况、携带设备的用户条件状况来设定所广播的范围大小。接着方法继续到下一步骤 725处，当风险较高时，还可以接收到来自车机的或者设备自身的提醒。提醒可以为语音方式，或者振动提醒，视觉提醒等。可以理解，接收提醒725 这一步骤可以独立于其他步骤，先于步骤720发生或者与其他步骤同时发生，即随时可能收到提醒。随后，方法结束。

本申请的一个或多个实施例提供了用于车辆和行人的交互系统以及交互方法。在一个或多个实施例中，提高接收一个或多个来自行人的信号以及进行分类和区别性调整车辆运行的方法和系统。进一步，通过对不同类别行人采取不同的自动驾驶风险监控避让模式。此外，在一个或多个实施例中，还进一步通过收集环境信息并依据环境条件分类来实时调整收集行人信息的范围，以及相应调整自动驾驶风险监控避让模式。将环境信息/行人信息分类并综合考虑，使得车辆可以快速套用相应的风险监控避让模式。这一方面，考虑信息冗余程度，例如预设在不同地点、不同时间、接收不同接近程度范围内的用户信号。本领域内技术人员可以依据需求在本申请的精神范围内做出变更。

本申请技术人员应该理解，本文公开的系统、设备、装置和方法的实现方式可以包括或利用车载或者非车载的专用或通用计算机，所述专用或通用计算机包括计算机硬件，例如像如本文所述的一个或多个处理器和系统存储器。在本公开的范围内的实现方式还可以包括用于承载或存储计算机可执行指令和/或数据结构的物理和其他计算机可读介质。这种计算机可读介质可以是可以由通用或专用计算机系统访问的任何可用介质。存储计算机可执行指令的计算机可读介质是计算机存储介质(装置)。承载计算机可执行指令的计算机可读介质是传输介质。因此，通过举例而非限制的方式，本公开的实现方式可以包括至少两种截然不同的计算机可读介质：计算机存储介质(装置)和传输介质。

本文公开的装置、系统和方法的实现方式可以通过计算机网络进行通信。“网络”被定义为使得电子数据能够在计算机系统和/或模块和/或其他电子装置之间传输的一个或多个数据链路。当通过网络或另一种通信连接 (硬连线、无线或硬连线或无线的任何组合)向计算机传递或提供信息时，计算机适当地将所述连接视作为传输介质。传输介质可以包括网络和/或数据链路，所述网络和/或数据链路可以用于以计算机可执行指令或数据结构的形式承载所需的程序代码单元，并且可以由通用或专用计算机访问。上述的组合也应该包括在计算机可读介质的范围内。

计算机可执行指令包括例如当在处理器处执行时致使通用计算机、专用计算机或专用处理装置执行特定功能或功能组的指令和数据。计算机可执行指令可以是例如二进制代码、中间格式指令诸如汇编语言或甚至源代码。虽然已经用特定于结构特征和/或方法动作的语言描述了主题，但是应理解，在所附权利要求中限定的主题不一定限于上述特征或上述动作。相反，所描述的特征和动作被公开作为实施权利要求的示例形式。

本领域技术人员将了解，本公开可以在网络计算环境中利用许多类型的计算机系统配置进行实践，所述计算机系统配置包括内置式车辆计算机、个人计算机、台式计算机、膝上型计算机、消息处理器、手持式装置、多处理器系统、基于微处理器或可编程的消费电子产品、网络PC、小型计算机、大型计算机、移动电话、PDA、平板计算机、传呼机、路由器、交换机、各种存储装置等等。本公开还可以在分布式系统环境中进行实践，其中通过网络(通过硬连线数据链路、无线数据链路、或通过硬连线和无线数据链路的任何组合)连接的本地和远程计算机系统都执行任务。在分布式系统环境中，程序模块可以位于本地和远程存储器存储装置两者中。

另外，在适当时，本文描述的功能可以在以下中的一者或多者中执行：硬件、软件、固件、数字部件或模拟部件。例如，可以编程一个或多个专用集成电路(ASIC)以执行本文描述的一个或多个系统和程序。某些术语在整个说明书和权利要求中用于指代特定系统部件。正如本领域技术人员将会了解，部件可以用不同的名称来指代。本文件不意图区分名称不同但功能相同的部件。

应注意，以上论述的传感器示例可能包括计算机硬件、软件、固件或上述各者执行其功能的至少一部分的任何组合。例如，传感器可以包括被配置为在一个或多个处理器中执行的计算机代码，并且可以包括通过计算机代码控制的硬件逻辑/电路。这些示例装置在本文中提供用于说明目的，并且不意图进行限制。如相关领域技术人员所已知，本公开的示例可以在其他类型的装置中实施。

本公开的至少一些示例已涉及包括存储在任何计算机可用介质上的这种逻辑(例如，呈软件的形式)的计算机程序产品。这种软件当在一个或多个数据处理装置中执行时致使装置如本文所述般操作。

在本申请中，反意连接词的使用旨在包括连接词。定或不定冠词的使用并不旨在指示基数。具体而言，对“该”对象或“一”和“一个”对象的引用旨在表示多个这样对象中可能的一个。此外，可以使用连接词“或”来传达同时存在的特征，而不是互斥方案。换句话说，连接词“或”应理解为包括“和/或”。术语“包括”是包容性的并且具有与“包含”相同的范围。

上述实施例是本申请的实施方式的可能示例，并且仅是为了使本领域技术人员清楚地理解本申请的原理而给出。本领域技术人员应当理解：以上针对任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本申请实施例公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本申请的整体构思下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以彼此进行组合，并产生如上所述的本申请实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在具体实施方式中提供。因此，凡在本申请实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请所要求的保护范围之内。

Claims (20)

1.一种用于车辆的V2X通信系统，包括：

信息处理装置，其包含处理器和存储器，存储器存储有处理器可执行指令，所述可执行指令被执行时实现以下步骤：

基于车辆参数预测车辆的行驶路线；

接收所述行驶路线上第一预定范围内的第一行人V2X信号；

将所述第一行人V2X信号基于行人特征至少分为第一类别或第二类别；

针对所述第一类别和所述第二类别行人分别采取不同的第一自动驾驶风险监控避让模式或第二自动驾驶风险监控避让模式来运转车辆。

2.如权利要求1所述的通信系统，其中所述行人特征包括行人的年龄、身体障碍、注意力模式中的一个或多个。

3.如权利要求1所述的通信系统，其中所述第一类别和第二类别以及对应的第一自动驾驶风险监控避让模式和第二自动驾驶风险监控避让模式可被预先确定并存储在车机。

4.如权利要求1所述的通信系统，所述操作车辆包括提供所述自动驾驶风险监控避让模式或第二自动驾驶风险监控避让模式以供车辆内用户选择或确认。

5.如权利要求1所述的通信系统，其中步骤包括基于所述第一类别和第二类别以及其他车辆传感器输入来实时规划所述自动驾驶风险监控避让模式和第二自动驾驶风险监控避让模式。

6.如权利要求1所述的通信系统，其中步骤包括将所述第一预定范围内的第一类别和第二类别行人通过不同标记显示于所述车辆的显示界面上。

7.如权利要求1所述的通信系统，其中所述第一行人V2X信号至少还包括海拔高度、行进方向、速度信息、加速度信息中的一个或多个。

8.如权利要求1所述的通信系统，其中所述不同的自动驾驶风险监控避让模式包括不同的避险触发条件，不同的反应时间、不同的减速模式、不同的避让路径、不同的提醒方式中的一个或多个。

9.如权利要求1所述的通信系统，所述操作车辆包括在全自动驾驶或半自动驾驶状态下操作所述车辆。

10.如权利要求1所述的通信系统，所述操作车辆还包括启用智能辅助功能、启用环车摄像头、启用环车传感器、应用制动器、启用车灯、声音提醒中的一个或多个。

11.如权利要求1所述的通信系统，其中所述步骤包括依据环境条件调整接收所述第一行人V2X信号的所述第一预定范围的大小和/或调整自动驾驶风险监控避让模式，所述环境条件包括时间段、地点、天气、路况中的一个或多个。

12.如权利要求11所述的通信系统，其中所述步骤包括接收车辆环境信息并将其分类为第一类环境条件和第二类环境条件，依据所述环境条件分类确定所述自动驾驶风险监控避让模式。

13.如权利要求1所述的通信系统，当所述行人信号中指示中包含第一类别和第二类别行人时，应用所述第一自动驾驶风险监控避让模式和第二自动驾驶风险监控避让模式中更 严格的自动驾驶风险监控避让模式。

14.一种用于车辆的通信方法，包括：

预测车辆的行驶路线；

接收所述行驶路线上第一预定范围内的第一行人V2X信号；

将所述第一行人V2X信号基于行人特征至少分为第一类别或第二类别；

针对所述第一类别和所述第二类别行人采取不同的自动驾驶风险监控避让模式来操作车辆。

15.如权利要求14所述的通信方法，其中所述第一行人V2X信号至少还包括行人海拔高度、行动方向和速度、加速度信息。

16.如权利要求14所述的通信方法，调整车辆的运行包括自动执行所述自动驾驶风险监控避让模式来运转车辆。

17.如权利要求14所述的通信方法，其中行人特征包括行人的年龄、身体障碍、注意力模式中的一个或多个。

18.如权利要求14所述的通信方法，其中步骤包括将所述第一预定范围内的第一类别和第二类别行人通过不同标记显示于所述车辆的导航界面上。

19.一种可穿戴设备，包括：

信息处理装置，其包含处理器和存储器，存储器存储有处理器可执行指令，所述可执行指令被执行时实现以下步骤：

提供行人特征的输入选项；

接收关于行人特征的输入；

向车辆主动或被动地提供包括行人特征的行人V2X信号，其中所述行人特征包括年龄、身体障碍中的至少一个。

20.如权利要求19所述的可穿戴设备，其中所述可穿戴设备包含V2X芯片，且所述可穿戴设备通过V2X芯片与车辆通信。

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