CN114620035A

CN114620035A - 错误车道驾驶检测和碰撞减轻

Info

Publication number: CN114620035A
Application number: CN202110527217.8A
Authority: CN
Inventors: B·黑格德; S·E·穆尔多恩
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2020-12-14
Filing date: 2021-05-14
Publication date: 2022-06-14
Also published as: US20220185312A1; US11505206B2; DE102021114614A1

Abstract

一种系统，包括处理器和存储指令的存储器，所述指令在由处理器执行时将处理器配置成：从车辆中的多个传感器接收数据，所述传感器包括全球导航卫星系统接收器、加速度计、陀螺仪和磁力计；以及基于所述数据和在前N秒内所述车辆的位置历史来确定所述车辆的位置和所述车辆的运动方向，其中N是大于0的数。所述指令将所述处理器配置成：基于所述车辆的位置和地图数据库来确定所述车辆的允许驾驶方向；并且基于允许的驾驶方向和车辆的运动方向来检测车辆是否在错误方向上移动。

Description

错误车道驾驶检测和碰撞减轻

背景技术

在这一部分中提供的信息是为了一般地呈现本公开的背景的目的。在本部分中描述的程度上，当前署名的发明人的工作以及在提交时可能不以其他方式构成现有技术的描述的各方面，既不明示地也不暗示地被认为是本公开的现有技术。

本公开总体上涉及车辆控制系统，并且更具体地涉及用于错误车道驾驶检测和碰撞减轻的系统。

许多车辆配备有监测系统，该监测系统监视车辆是否保持车道、保持其他车辆之间的距离等。监测系统通常包括传感器，诸如检测道路上的车道标记、诸如标志和其他车辆的周围物体等的摄像机。当另一车辆太靠近车辆时，或者当车辆越过车道标志时，如果不打算车道改变（这可以从转向信号中检测），则监测系统警告驾驶员。所述监测系统在一定程度上在降低事故的风险方面是有用的。

发明内容

在另一特征中，所述处理器还被配置成基于从与所述全球导航卫星系统相关联的地面站接收的附加数据来确定所述车辆的位置。

在其他特征中，所述处理器还被配置成：基于所述数据确定所述车辆的姿态；从地图数据库接收车辆位置的坡度（grade）；以及基于所述车辆的姿态和所述车辆的位置的坡度来附加地检测所述车辆是否在错误方向上移动。

在其他特征中，响应于检测到所述车辆在错误方向上移动，所述处理器还被配置成：基于所述车辆的位置以及所述车辆的速度、道路类型、一天中的时间、交通、天气和施工信息中的至少一者来生成严重性度量；以及基于所述严重性度量生成警报。

在另一特征中，所述处理器还被配置成响应于检测到所述车辆在错误方向上移动而使用音频、视频和触觉警报中的一者或多者来警告所述车辆的乘员。

在另一特征中，所述处理器还被配置成响应于检测到所述车辆在错误方向上移动而进行打开危险灯、使喇叭发声和使所述车辆的前灯闪烁中的至少一者。

在另一特征中，所述处理器还被配置成响应于检测到所述车辆在错误方向上移动而进行降低所述车辆的速度、限制所述车辆的最大速度和接合所述车辆的自动制动系统中的至少一者。

在另一特征中，所述处理器还被配置成响应于检测到所述车辆在错误方向上移动而修改所述车辆的自动制动系统的参数。

在另一特征中，所述处理器还被配置成选择性地通知基于云的监测系统所述车辆正在错误方向上移动。

在另一特征中，所述处理器还被配置成选择性地向V2X通信系统发送所述车辆正在错误方向移动的消息。

在又其他特征中，一种方法包括从车辆中的多个传感器接收数据，所述传感器包括全球导航卫星系统接收器、加速度计、陀螺仪和磁力计。所述方法包括基于所述数据和所述车辆在之前N秒内的位置历史来确定所述车辆的位置和所述车辆的运动方向，其中N是大于0的数。所述方法包括基于车辆的位置和地图数据库来确定车辆的允许驾驶方向。所述方法包括基于所述允许的驾驶方向和所述车辆的运动方向来检测所述车辆是否在错误方向上移动。

在另一特征中，所述方法还包括基于从与所述全球导航卫星系统相关联的地面站接收的附加数据来确定所述车辆的位置。

在另一特征中，所述方法还包括：基于所述数据确定所述车辆的姿态；从地图数据库接收车辆位置的坡度；以及另外基于所述车辆的姿态和所述车辆位置的坡度来检测所述车辆是否在错误方向上移动。

在其他特征中，所述方法还包括响应于检测到所述车辆在错误方向上移动：基于所述车辆的位置以及所述车辆的速度、道路类型、一天中的时间、交通、天气和施工信息中的至少一者来生成严重性度量；以及基于所述严重性度量生成警报。

在另一特征中，所述方法还包括：响应于检测到所述车辆在错误方向上移动，使用音频、视频和触觉警报中的一者或多者来警告所述车辆的乘员。

在另一特征中，所述方法还包括：响应于检测到所述车辆在错误方向上移动而进行打开危险灯、使喇叭发声和使所述车辆的前灯闪烁中的至少一者。

在另一特征中，所述方法还包括：响应于检测到所述车辆在错误方向上移动而进行降低所述车辆的速度、限制所述车辆的最大速度以及接合所述车辆的自动制动系统中的至少一者。

在另一特征中，所述方法还包括：响应于检测到所述车辆在错误方向上移动而修改所述车辆的自动制动系统的参数。

在另一特征中，所述方法还包括：选择性地通知基于云的监测系统所述车辆正在错误方向上移动。

在另一特征中，所述方法还包括：选择性地向V2X通信系统发送所述车辆正在错误方向移动的消息。

本发明还包括如下方案：

方案1. 一种系统，包括：

处理器；以及

存储指令的存储器，所述指令在由所述处理器执行时将所述处理器配置成：

从车辆中的多个传感器接收数据，所述传感器包括全球导航卫星系统接收器、加速度计、陀螺仪和磁力计；

基于所述数据和所述车辆在之前N秒内的位置历史来确定所述车辆的位置和所述车辆的运动方向，其中N是大于0的数；

基于所述车辆的位置以及地图数据库来确定所述车辆的允许驾驶方向；以及

基于所述允许的驾驶方向和所述车辆的运动方向来检测所述车辆是否在错误方向上移动。

方案2. 根据方案1所述的系统，其中所述处理器还被配置成基于从与所述全球导航卫星系统相关联的地面站接收的附加数据来确定所述车辆的位置。

方案3. 根据方案1所述的系统，其中所述处理器还被配置成：

基于所述数据确定所述车辆的姿态；

从所述地图数据库接收车辆位置的坡度；以及

基于所述车辆的姿态和所述车辆位置的坡度来附加地检测所述车辆是否在所述错误方向上移动。

方案4. 根据方案1所述的系统，其中响应于检测到所述车辆在所述错误方向上移动，所述处理器还被配置成：

基于所述车辆的速度、道路类型、一天中的时间、交通、天气和施工信息中的至少一者以及所述车辆的位置来生成严重性度量；以及

基于所述严重性度量生成警报。

方案5. 根据方案1所述的系统，其中所述处理器还被配置成响应于检测到所述车辆在所述错误方向上移动而使用音频、视频和触觉警报中的一者或多者来警告所述车辆的乘员。

方案6. 根据方案1所述的系统，其中所述处理器还被配置成响应于检测到所述车辆在所述错误方向上移动而进行打开危险灯、使喇叭发声和使所述车辆的前灯闪烁中的至少一者。

方案7. 根据方案1所述的系统，其中所述处理器还被配置成响应于检测到所述车辆在所述错误方向上移动而进行降低所述车辆的速度、限制所述车辆的最大速度和接合所述车辆的自动制动系统中的至少一者。

方案8. 根据方案1所述的系统，其中所述处理器还被配置成响应于检测到所述车辆在所述错误方向上移动而修改所述车辆的自动制动系统的参数。

方案9. 根据方案1所述的系统，其中所述处理器还被配置成选择性地通知基于云的监测系统所述车辆正在错误方向上移动。

方案10. 根据方案1所述的系统，其中所述处理器还被配置成选择性地向V2X通信系统发送所述车辆正在所述错误方向移动的消息。

方案11. 一种方法，包括：

基于所述车辆的位置和地图数据库来确定车辆的允许驾驶方向；以及

方案12. 根据方案11所述的方法，还包括基于从与所述全球导航卫星系统相关联的地面站接收的附加数据来确定所述车辆的位置。

方案13. 根据方案11所述的方法，还包括：

基于所述数据确定所述车辆的姿态；

从所述地图数据库接收车辆位置的坡度；以及

另外基于所述车辆的姿态和所述车辆位置的坡度来检测所述车辆是否在所述错误方向上移动。

方案14. 根据方案11所述的方法，还包括响应于检测到所述车辆在错误方向上移动：

基于所述严重性度量生成警报。

方案15. 根据方案11所述的方法，还包括：响应于检测到所述车辆在所述错误方向上移动，使用音频、视频和触觉警报中的一者或多者来警告所述车辆的乘员。

方案16. 根据方案11所述的方法，还包括：响应于检测到所述车辆在所述错误方向上移动而进行打开危险灯、使喇叭发声和使所述车辆的前灯闪烁中的至少一者。

方案17. 根据方案11所述的方法，还包括：响应于检测到所述车辆在错误方向上移动而进行降低所述车辆的速度、限制所述车辆的最大速度以及接合所述车辆的自动制动系统中的至少一者。

方案18. 根据方案11所述的方法，还包括：响应于检测到所述车辆在所述错误方向上移动而修改所述车辆的自动制动系统的参数。

方案19. 根据方案11所述的方法，还包括：选择性地通知基于云的监测系统所述车辆正在所述错误方向上移动。

方案20. 根据方案11所述的方法，还包括：选择性地向V2X通信系统发送所述车辆正在所述错误方向移动的消息。

本公开的另外的应用领域从具体实施方式、权利要求和附图将变得显而易见。具体实施方式和具体示例旨在用于说明的目的，而不旨在限制本公开的范围。

附图说明

本公开从具体实施方式和附图将变得更完全地被理解，其中：

图1是根据本公开的用于检测错误车道驾驶和碰撞减轻的系统的框图；

图2是根据本公开的用于检测错误车道驾驶和碰撞减轻的方法的流程图；

图3是用于确定车辆的导航状态的方法的流程图；

图4是用于将车辆的导航状态与地图数据库进行比较以检测错误车道驾驶的方法的流程图；以及

图5是用于将严重性度量分配给检测到的错误车道驾驶的方法的流程图。

在附图中，可以重复使用附图标记来标识类似和/或相同的元件。

具体实施方式

当前的车辆控制系统依赖于先进传感器的可用性，所述先进传感器例如摄像机、V2X通信等，以在车辆处于错误车道时警告驾驶员。V2X或车辆到所有事物通信是车辆与可能影响车辆或可能受车辆影响的任何实体之间的通信。V2X是如下车辆通信系统，其结合了其他更具体类型的通信，诸如V2I (车辆到基础设施)、V2N (车辆到网络)、V2V (车辆到车辆)、V2P (车辆到行人)、V2D (车辆到设备)和V2G (车辆到电网)。然而，这些控制系统对于有效地减轻迎面碰撞不是鲁棒的。

本公开的系统检测车辆是否在错误车道上行驶(即，在错误方向上，诸如经由出口匝道进入高速公路、在单向街道上在相反的方向上行驶等)。为了鲁棒性，该系统使用传感器数据和地图数据库的组合。如果以高确定性水平检测到错误车道驾驶，则系统部署多个应对措施来减轻迎面碰撞或缓解迎面碰撞的严重性。

具体地，系统使用各种资源检测错误车道驾驶。例如，资源包括离线(或在线)地图数据库、全球导航卫星系统(GNSS)、惯性测量单元(IMU)传感器和车辆中的可选的其他传感器。GNSS是指向GNSS接收器发送定位和定时数据的卫星星座。车辆中的接收器使用定位数据和定时数据来确定车辆的位置。GNSS系统可通过经由基于地面的站或其他系统的辅助校正来增强。所述校正改进了基于GNSS的定位系统的定位准确度。然而，单独的位置不足以快速和准确地检测错误车道驾驶。需要附加地且快速地确定车辆移动的方向。当GNSS提供位置信息(即，车辆的位置)时，车辆中的IMU传感器提供方向信息(即，车辆移动的方向)。IMU传感器的示例包括加速计、陀螺仪、磁力计等。

除了传感器数据之外，系统使用航位推算(dead-reckoning)(车辆的先前N秒导航状态历史，其包括位置、方向、姿态、高度等)来建立车辆的方向，并将其与可从地图数据库确定的道路的预期方向进行比较。在导航中，航位推算是通过使用先前确定的导航状态来计算移动物体的当前导航状态的过程，所述先前确定的导航状态是通过使用在经过的时间内对速度、航向和路线的估计来进行的。系统最终(向驾驶员和/或车辆控制系统)提供一组动作，该组动作是实用的并且当检测到错误车道驾驶时可立即实施以减轻迎面碰撞。

值得注意的是，现有技术没有考虑航位推算来检测错误车道驾驶。相反，现有技术依赖于检测错误方向标志、信号和其他视觉提示。这些标记不仅需要高分辨率传感器和大量计算来进行检测，而且也不总是可靠的。此外，现有技术向错误车道驾驶员发出警告，经由通信向其他车辆发出消息，但是当没有通信系统时不警告附近的其他车辆。现有技术也不包括任何动力系相关的应对措施。

本公开的系统使用地图数据库结合定位和惯性测量传感器来检测错误车道驾驶。该系统使用车辆运动的紧接的前N秒历史来提高检测精度。该系统使用高清晰度(HD)地图来对照预测的驾驶方向、坡度和车道等检查测量的驾驶方向、坡度和车道等，以检测错误车道驾驶。

该系统包括通过多叉方法(multi-prong approach)来防止碰撞的策略。例如，系统通过限制最大速度、接合自动制动系统等来控制车辆的动力系。该系统通过预期即将发生的碰撞并修改自动制动系统参数来控制车辆的安全系统，以防止可能的正面碰撞。系统提供驾驶员警报(例如，视觉、听觉和/或触觉警报)。该系统通过执行以下中的一个或多个来警告道路上的其他车辆：打开车辆的危险灯，闪烁车辆的前灯，使车辆的喇叭发声，警告其他车辆可能订阅的基于云的监测服务，以及传送车辆正在错误地行驶的V2X消息。此外，该系统可以用作自主车辆中的看门狗，以检测并通知车辆乘员和/或车辆控制系统错误车道驾驶。下面详细描述本公开的系统的这些和其他特征。

图1示出了可以在车辆中实现的用于检测错误车道驾驶和碰撞减轻的系统100。系统100包括处理器102、存储器104、多个传感器(110、112、114)和多个车辆控制子系统(130、132、134、136、140)。例如，多个传感器包括GNSS接收器110、IMU传感器112 (例如，加速计、陀螺仪、磁力计)和车辆中的其他传感器114 (例如，速度传感器、制动传感器、车轮传感器等)。例如，多个车辆控制子系统包括信息娱乐子系统130、警报子系统132、动力系子系统134、自主子系统136和通信子系统140。系统100包括地图数据库120。

简言之，信息娱乐子系统130可以包括用于车辆乘员的视听辅助设备。警报子系统132可以控制车辆的灯、喇叭、触觉警报特征等。动力系子系统134可以控制车辆的变速器、制动和其他相关子系统。自主子系统136可以控制驾驶车辆的自主或半自主模式。通信子系统140可以包括蜂窝、卫星和其他通信子系统，用于经由V2X系统与其他车辆通信，用于与云中的服务器通信(例如，以访问地图数据库和/或周期性地更新车辆中的地图数据库120)等。系统100的这些元件可以经由车辆中的通信网络(诸如控制器局域网(CAN总线)或以太网)彼此通信。

现在另外参考图2-5中所示的方法200、250、300和350来详细描述系统100。系统100执行方法200、250、300和350。方法200示出了由系统100执行的错误车道驾驶检测和碰撞减轻的概述。方法250、300和350更详细地示出了方法200的具体特征。

在图2中，在202处，处理器102确定车辆的当前导航状态。车辆的导航状态包括车辆的位置(即，地点)、运动方向、速度和姿态(即，车辆的方位；例如，车辆是上坡移动还是下坡移动)。处理器102基于由GNSS系统的GNSS接收器110接收的GNSS数据确定车辆的位置。处理器102基于从IMU传感器112接收的数据确定车辆移动的方向和车辆的姿态。处理器102从速度传感器(例如114)接收车辆的速度。例如，处理器102每秒一次或以任何其他合适的频率确定车辆的导航状态。下面将参考图3更详细地描述导航状态确定。

在204处，处理器102用车辆的当前导航状态更新车辆的N秒导航状态历史。例如，N可以是10或任何其他合适的数。在任何时间，N秒导航状态历史提供车辆在紧接的前N秒中的导航状态历史。N秒导航状态历史被用作航位推算，用于确定车辆的导航状态，如下面参考图3进一步详细解释的。

在206处，处理器102将车辆的当前导航状态与地图数据库120中的数据进行比较。例如，地图数据库120可以本地存储在车辆中。替代地，地图数据库120可被存储在云中的服务器中。处理器102可以经由通信子系统140访问云中的地图数据库120。车辆中的地图数据库120可以通过经由通信子系统140从云中的地图数据库120接收更新而被周期性地更新。

对于在车辆的当前导航状态中指示的车辆的当前位置(即，地点)，地图数据库120可提供关于车辆地点的细节。细节的非限制性示例包括以下：当前车道、当前车道的允许行驶方向、当前道路坡度、路段类型(例如，高速公路匝道、N车道道路、分开的高速公路、车道等)、道路速度限制和实时交通数据(例如，施工、道路封闭、绕道等)。

在208处，基于车辆的当前导航状态与地图数据库120中的数据之间的比较，处理器102确定车辆是否在正确的道路上(即，检测到的车辆的运动方向是否与从车辆的当前导航状态与地图数据库120中的数据之间的比较推断出的道路上允许驾驶的方向匹配)。下面参照图4更详细地解释车辆的当前导航状态与地图数据库120中的数据之间的比较以及基于该比较所进行的车辆是否在正确道路上的确定。

如果车辆在道路上沿允许的方向移动，则在210处，处理器102重置计数器。例如，计数器可以存储在存储器104中。如下面所解释的，计数器每秒钟更新几次，并且用于检测错误车道驾驶。在重置计数器之后，方法200返回到202。

如果车辆不在道路上沿允许的方向移动，则在212处，处理器102检测违规，并向检测到的违规分配严重性度量。处理器102基于车辆的当前导航状态与地图数据库120中的数据之间的比较来生成严重性度量。所述严重性度量指示所检测到的违规的严重性级别。严重性度量是粒度的(即分级的)并且取决于各种因素(下面解释)。严重性度量被用于部署相称的减轻规程。处理器102将严重性度量添加到计数器。下面参照图5更详细地解释严重性度量的生成和计数器的更新。

在214处，处理器102确定计数器是否超过预定限制。预定限制被校准以不引起错误警报(例如，当车辆短暂地转向到错误车道中同时转弯并且然后返回到适当车道时，或者当车辆快速移动到错误车道中以超过分开的高速公路上的另一车辆并且然后返回到适当车道时，等等)。

如果计数器没有超过预定限制，则方法200返回到202，并且处理器102继续确定车辆的当前导航状态并更新N秒位置历史。如果车辆继续在错误方向上移动，则处理器102每秒钟执行循环202、204、206、208、212、214多次，并且迅速检测到计数器超过预定的限制。

如果计数器超过预定限制，则在216处，处理器102检查驾驶员是否已经选择超控系统100 (例如，由于施工、事故等故意决定在错误方向上驾驶)。如果驾驶员已经选择超控系统100，则方法200返回到202。如果驾驶员没有选择超控系统100，则在218处，处理器102根据严重性计数器来部署一个或多个应对措施。应对措施的非限制性示例包括以下。

例如，警报子系统132和/或信息娱乐子系统130可以以视觉、听觉和/或触觉警报的形式向驾驶员发出警报和建议。警报子系统132和/或信息娱乐子系统130还可以向驾驶员建议减轻策略。另外，警报子系统132可以向附近的其他车辆发出警报。例如，警报子系统132可以执行以下功能中的一个或多个：打开危险灯、闪烁前灯和/或使车辆的喇叭间歇地发声。另外，通信子系统140可将指示车辆在错误方向上移动的消息发送到V2X通信系统。

此外，取决于严重性计数器，动力系子系统134可以执行以下功能中的一个或多个：降低和/或限制车辆可以移动的速度、改变变速器状态(例如，较低档位)、接合自动制动系统(例如，将车辆停靠到路边)等。此外，自主子系统136可以使用安全机制，诸如修改自动制动系统参数，以避免可能的正面碰撞。

图3示出了处理器102执行以确定车辆的导航状态的方法250。在方法250中，如下文所解释的，处理器102处理由不同传感器提供的数据，并基于来自每个传感器的数据估计车辆的导航状态。处理器102然后组合这些估计并确定车辆的导航状态。由于使用来自各种传感器的数据，车辆的导航状态比基于来自单个传感器的数据确定导航状态的情况更具鲁棒性。通过使用如下面更详细解释的航位推算进一步增加了鲁棒性。

在252处，处理器102基于从IMU传感器112接收的数据估计车辆的导航状态。例如，加速度计可以指示车辆加速度；陀螺仪可以指示车辆的旋转运动(例如，转弯)和姿态(即，方位；例如，车辆是上坡移动还是下坡移动)；并且磁力计可以指示车辆正指向的方向。在从GNSS接收器110接收的数据中不能获得这种类型的信息，其只能提供车辆的位置(即，位置和高度)。

在254处，处理器102基于从GNSS接收器110接收的数据估计车辆的位置。处理器102可以进一步基于从本地地面站（所述本地地面站是不动的）接收的校正数据来改进车辆的位置(例如，从几米的分辨率下降到几厘米)，本地地面站提供关于GNSS定位信号中的偏移或误差的指示。也可以从其他信息源接收校正，其他信息源包括基于因特网的校正提供者。处理器102可以通过组合从本地地面站接收的校正数据来调整基于从GNSS接收器110接收的GNSS数据确定的车辆的位置，并且可以以高精度确定车辆的位置(即，地点)。

在256处，处理器102基于从车辆的其他传感器114接收的数据估计车辆的导航状态。例如，处理器102可以处理来自车辆中的速度和制动传感器的数据，以确定车辆在给定时间量内已经移动了多少，这可以帮助确定车辆的导航状态。

此外，在258处，处理器102通过使用车辆的先前N秒导航状态历史来估计车辆的导航状态。N秒导航状态历史提供导航状态信息(即，航位推算)，其帮助处理器102比GNSS系统更早得多地检测车辆在错误方向上的移动。例如，如果车辆进入高速公路的出口匝道以到达高速公路，则在GNSS系统能够检测车辆在出口匝道上的位置时车辆将已经沿出口匝道行驶了更远得多。相反，由于来自N秒导航状态历史的最近位置（其可以每秒更新几次）的可用性，一旦车辆进入出口匝道，处理器102就可以比GNSS系统更快地检测到车辆已经进入了出口匝道。

作为另一示例，当左转到多车道道路时，处理器102可以基于来自IMU传感器的数据和N秒导航状态历史，比GNSS系统更快地检测车辆是否已经进行了更急的转弯(或者如果右转到多车道道路，则是更宽的转弯)并且是否已经进入错误的车道。在260处，处理器102将所有上述估计与车辆的N秒导航状态历史组合，以准确地确定车辆的导航状态，方法200使用该导航状态来与地图数据库120进行比较。

图4示出了方法300，处理器102执行该方法以将车辆的当前导航状态与地图数据库120进行比较，并确定车辆是否在正确的道路上(即，在道路上允许的正确方向上行驶)。在302处，处理器102从车辆的当前导航状态(在方法200和250中确定)提取车辆的位置数据。

在304处，处理器102使用从车辆的当前导航状态提取的车辆的位置数据和来自地图数据库120的数据来确定关于车辆的位置的附加细节。具体地，对于在车辆的当前导航状态中指示的车辆的当前位置(即，地点)，来自地图数据库120的数据可以指示关于车辆的地点的以下附加细节中的一者或多者：当前车道、当前车道的允许行驶方向、当前道路坡度、路段类型(例如，高速公路匝道、N车道道路、分开的高速公路、车道等)、道路速度限制和实时交通数据(例如，施工、道路封闭、绕道等)。

在306处，根据这些附加细节，处理器102可以推断车辆的当前位置(即，地点)的一组可允许的车辆导航状态(例如，方向和姿态或坡度)。例如，对于车辆的当前位置(即，地点)，处理器102可以从这些附加细节推断车辆是否应当向北和上坡移动。

在308处，处理器102从车辆的当前导航状态提取车辆的方向和姿态数据。在310处，处理器102将在306处从车辆位置与地图数据库120的比较中推断出的车辆的预期或允许方向和姿态与从所确定的车辆的当前导航状态中提取的车辆的实际方向和姿态数据进行比较。

如果车辆的实际方向和姿态数据与预期方向和姿态一致，则在312处，处理器102确定车辆在正确的道路上(即，车辆移动的方向与允许在道路上驾驶的方向匹配)。处理器102可以将标志“在正确道路上”设置为真。如果车辆的实际方向和姿态数据与预期方向和姿态不一致，则在314处，处理器102确定车辆不在正确的道路上(即，车辆移动的方向与道路上允许驾驶的方向不匹配；或者说，车辆驶向错误方向)。处理器102可将标志“在正确道路上”设定为假。

图5示出了处理器102执行以生成严重性度量和计数器更新的方法350。在352处，处理器102获得车辆的当前导航状态。在354处，处理器102从车辆的当前导航状态提取车辆的位置数据。在356处，处理器将从车辆的当前导航状态提取的位置数据与地图数据库120进行比较，并确定关于车辆位置的附加细节，如上文参考方法300所述。

在358处，如果车辆没有在道路上沿允许的方向移动，则处理器102向检测到的违规分配严重性度量。处理器102基于车辆的当前导航状态与从车辆的位置数据与地图数据库120中的数据的比较推断出的附加细节之间的比较来生成严重性度量。

使用基于各种因素及其组合校准的模型来生成严重性度量。例如，这些因素可以包括被错误行驶的道路类型、被错误行驶的道路的速度限制、道路被错误行驶时的一天中的时间、道路被错误行驶时的天气状况、被错误行驶的道路上的道路施工或其他施工或维护活动、关于易发生事故的道路部分(例如，交叉口、出口/入口匝道等)的其他具体信息等。

例如，当存在不太拥堵交通时在高速公路上沿错误方向行驶可能没有在拥堵交通期间严重；在具有较低速度限制的市区街道上沿错误方向行驶可能不如在高速公路上沿错误方向行驶严重；在恶劣天气中在错误方向上行驶可能比在晴朗天气中在错误方向上行驶更严重；等等。

例如，如果处理器102检测到车辆短暂地使用错误车道以高速超过另一车辆，则严重性度量将低于在车辆也以低速经由出口匝道继续进入高速公路的情况。例如，如果处理器102检测到车辆在已知具有较高事故率的交叉口处使用错误的车道，则严重性度量可能高于其他交叉口处的严重性度量。许多这样的和其他因素可以启发式地被包括在用于校准所述模型中，处理器102使用该模型来向检测到的违规分配严重性度量。

在360处，处理器102将严重性度量添加到计数器。即，新的计数器值是先前的计数器值和分配给车辆的当前导航状态的严重性度量的和。换句话说，在方法200中每次处理器102执行循环202、204、206、208、212、214时累积严重性度量。

累积严重性度量有助于快速确认车辆是否实际上在错误方向上前进，在这种情况下，严重性级别(即，计数器值)将快速增加并且超过预定阈值；并且处理器102可以确定地迅速部署减轻规程。如果车辆短暂地在错误方向上行驶并且快速返回到适当的车道(例如，在超过车辆之后，在驾驶员或自主子系统意识到错误之后等)，计数器将不会超过预定阈值，并且将不需要减轻。

前述描述本质上仅是说明性的，并且不旨在限制本公开、其应用或使用。本公开的广泛教导可以以各种形式实施。因此，虽然本公开包括特定示例，但是本公开的真实范围不应如此限制，因为在研究附图、说明书和所附权利要求书之后，其他修改将变得显而易见。应当理解，在不改变本公开的原理的情况下，方法内的一个或多个步骤可以以不同的顺序(或同时)执行。此外，尽管上文将实施例中的每一者描述为具有某些特征，但关于本公开的任何实施例描述的那些特征中的任何一者或多者可在其他实施例中的任一者的特征中实施和/或与其他实施例中的任一者的特征组合，即使未明确地描述所述组合。换句话说，所描述的实施例不是相互排斥的，并且一个或多个实施例彼此的置换保持在本公开的范围内。

使用各种术语描述元件之间(例如，模块、电路元件、半导体层等之间)的空间和功能关系，所述术语包括“连接”、“接合”、“耦合/联接”、“相邻”、“紧挨着”、“在顶部”、“之上”、“之下”和“设置”。除非明确地描述为“直接的（地）”，当第一和第二元件之间的关系在上述公开中被描述时，该关系可以是在第一和第二元件之间不存在其他中间元件的直接关系，但是也可以是在第一和第二元件之间(在空间上或功能上)存在一个或多个中间元件的间接关系。如在本文使用的，短语A、B和C中的至少一者应该被解释为表示使用非排他逻辑“或”的逻辑(A或 B 或C)，并且不应该被解释为表示“A中的至少一个、B中的至少一个、和C中的至少一个”。

在附图中，箭头的方向，如箭头所指示的，通常表示图示感兴趣的信息(诸如数据或指令)的流动。例如，当元素A和元素B交换各种信息，但是从元素A发送到元素B的信息与图示相关时，箭头可以从元素A指向元素B。该单向箭头不暗示没有其他信息从元素B发送到元素A。此外，对于从元素A发送到元素B的信息，元素B可以向元素A发送对该信息的请求或对该信息的接收确认。

在本申请中，包括下面的定义，术语“模块”或术语“控制器”可以用术语“电路”代替。术语“模块”可以指以下各项、作为以下各项的一部分或者包括以下各项：专用集成电路(ASIC)；数字、模拟或混合模拟/数字分立电路；数字、模拟或混合模拟/数字集成电路；组合逻辑电路；现场可编程门阵列(FPGA)；执行代码的处理器电路(共享、专用或组)；存储器电路(共享、专用或组)，其存储由所述处理器电路执行的代码；提供所述功能的其他合适的硬件组件；或者上述中的一些或全部的组合，诸如在片上系统中。

该模块可以包括一个或多个接口电路。在一些示例中，接口电路可以包括连接到局域网(LAN)、因特网、广域网(WAN)或其组合的有线或无线接口。本公开的任何给定模块的功能可以分布在经由接口电路连接的多个模块中。例如，多个模块可以允许负载平衡。在进一步的示例中，服务器(也称为远程或云)模块可以代表客户端模块完成一些功能。

如上文所使用的术语“代码”可以包括软件、固件和/或微代码，并且可以指代程序、例程、函数、类、数据结构和/或对象。术语“共享处理器电路”包括执行来自多个模块的一些或所有代码的单个处理器电路。术语“组处理器电路”包括与附加处理器电路结合执行来自一个或多个模块的一些或所有代码的处理器电路。对多处理器电路的引用包括分立管芯上的多处理器电路、单个管芯上的多处理器电路、单个处理器电路的多个核、单个处理器电路的多个线程、或以上的组合。术语“共享存储器电路”包括存储来自多个模块的一些或所有代码的单个存储器电路。术语“组存储器电路”包括与附加存储器结合存储来自一个或多个模块的一些或所有代码的存储器电路。

术语“存储器电路”是术语计算机可读介质的子集。如本文所使用的术语“计算机可读介质”不包括通过介质(诸如在载波上)传播的暂时的电信号或电磁信号；因此，术语“计算机可读介质”可以被认为是有形的和非暂时性的。非暂时性有形计算机可读介质的非限制性示例是非易失性存储器电路(诸如闪存存储器电路、可擦除可编程只读存储器电路或掩模只读存储器电路)、易失性存储器电路(诸如静态随机存取存储器电路或动态随机存取存储器电路)、磁存储介质(诸如模拟或数字磁带或硬盘驱动器)和光存储介质(诸如CD、DVD或蓝光光盘)。

本申请中描述的设备和方法可以部分地或完全地由通过配置通用计算机以执行计算机程序中实施的一个或多个特定功能而创建的专用计算机来实现。上述功能块、流程图部件和其他元素用作软件规范，其可以由熟练技术人员或程序员的例程工作转换成计算机程序。

计算机程序包括存储在至少一个非暂时性有形计算机可读介质上的处理器可执行指令。计算机程序还可以包括或依赖于所存储的数据。计算机程序可以包括与专用计算机的硬件交互的基本输入/输出系统(BIOS)、与专用计算机的特定设备交互的设备驱动器、一个或多个操作系统、用户应用、后台服务、后台应用等。

计算机程序可以包括：(i)要解析的描述性文本，诸如HTML(超文本标记语言)、XML(可扩展标记语言)或JSON(JavaScript对象符号)；(ii)汇编代码；(iii)由编译器从源代码生成的目标代码；(iv)由解释器执行的源代码；(v)由即时编译器编译和执行的源代码，等等。仅作为示例，可以使用来自包括C、C + +、C #、Objective-C、Swift、Haskell、Go、SQL、R、Lisp、Java®、Fortran、Perl、Pascal、Curl、OCaml、Javascript®、HTML5(超文本标记语言第5次修订)、Ada、ASP(活动服务器页面)、PHP(PHP：超文本预处理器)、Scala、Eiffel、Smalltalk、Erlang、Ruby、Flash®、Visual Basic®、Lua、MATLAB、SIMULINK和Python®的语言的语法来编写源代码。

Claims

1.一种系统，包括：

处理器；以及

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器还被配置成基于从与所述全球导航卫星系统相关联的地面站接收的附加数据来确定所述车辆的位置。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器还被配置成：

基于所述数据确定所述车辆的姿态；

从所述地图数据库接收车辆位置的坡度；以及

4.根据权利要求1所述的系统，其中响应于检测到所述车辆在所述错误方向上移动，所述处理器还被配置成：

基于所述严重性度量生成警报。

5.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器还被配置成响应于检测到所述车辆在所述错误方向上移动而使用音频、视频和触觉警报中的一者或多者来警告所述车辆的乘员。

6.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器还被配置成响应于检测到所述车辆在所述错误方向上移动而进行打开危险灯、使喇叭发声和使所述车辆的前灯闪烁中的至少一者。

7.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器还被配置成响应于检测到所述车辆在所述错误方向上移动而进行降低所述车辆的速度、限制所述车辆的最大速度和接合所述车辆的自动制动系统中的至少一者。

8.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器还被配置成响应于检测到所述车辆在所述错误方向上移动而修改所述车辆的自动制动系统的参数。

9.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器还被配置成选择性地通知基于云的监测系统所述车辆正在错误方向上移动。

10.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器还被配置成选择性地向V2X通信系统发送所述车辆正在所述错误方向移动的消息。