CN114643983A - 控制方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种控制方法和装置，可以实现本车辆对与其他车辆碰撞风险位置的预测，并输出控制信息，从而提高行驶安全。在该方法中，可以获取第二终端的信息，第二终端的信息指示第二终端的尺寸。并且获取第二终端所在的第二车道的信息，第二车道的信息指示第二车道的曲率半径。为了实现碰撞预测和控制，根据第二终端的信息以及第二车道的信息，输出控制信息，控制信息用于指示第一终端和第二终端的预测碰撞信息，以实现第一终端进行制动或避让，从而避免与第二终端发送碰撞。

Description

控制方法和装置

技术领域

本申请涉及车辆控制领域，并且更具体地，涉及一种控制方法和装置。

背景技术

自动驾驶是人工智能领域的一种主流应用，自动驾驶技术依靠计算机视觉、雷达、监控装置和全球定位系统等协同合作，让机动车辆可以在不需要人类主动操作下，实现自动驾驶。自动驾驶的车辆使用各种计算系统来帮助将乘客或货物从一个位置运输到另一位置。一些自动驾驶车辆可能要求来自操作者(诸如，领航员、驾驶员、或者乘客)的一些初始输入或者连续输入。自动驾驶车辆允许操作者从手动模操作式切换到自动驾驶模式或者介于两者之间的模式。由于自动驾驶技术无需人类来驾驶机动车辆，所以理论上能够有效避免人类的驾驶失误，减少交通事故的发生，且能够提高公路的运输效率。因此，自动驾驶技术越来越受到重视。

在自动驾驶和辅助驾驶中，智能车辆可以通过传感器对周边的环境进行感知。常用的传感器包括毫米波雷达、摄像头和激光雷达等，车辆可以通过这些传感器对周边的环境进行检测、分类，并将这些信息传输到规划和控制模块，形成对车辆行驶路径的决策，并最终通过执行器来执行，完成整个自动驾驶或辅助驾驶的过程。

在驾驶过程中，车辆在转弯时，后轮并不是沿着前轮的轨迹行驶，而是会产生偏差，如图1所示，车辆转弯形成的偏差称为轮差，其中，车身越长，形成的轮差越大。内轮差是车辆转弯时内前轮转弯半径与内后轮转弯半径之差。例如大型工程车辆的车身基本都较长，转弯时当车头转过去后，车身还没有转弯，形成的轮差则成为司机的视觉盲区，如果有其他车辆或行人处于视觉盲区，则可能被后转弯的车身拖入车下，造成交通事故。因此为了确保安全，应当与车辆前轮之间保持一定的距离，从而避免被车辆的后轮轧到。

因此亟需一种方法来检测转弯车辆的危险区域，避免车辆处于转弯车辆的危险区域中，提高行驶的安全性。

发明内容

本申请提供一种控制方法和装置，可以实现本终端对与其他终端碰撞风险位置的预测，并输出控制信息，从而提高行驶安全。

第一方面，提供一种控制方法，该方法包括：获取第二终端的信息，第二终端的信息指示第二终端的尺寸；获取第二终端所在的第二车道的信息，第二车道的信息指示第二车道的曲率半径；根据第二终端的信息以及第二车道的信息，输出控制信息，控制信息用于指示第一终端和第二终端的预测碰撞信息。

本申请实施例的控制方法可以由第一终端执行，可以应用于两车在相邻的弯道上行驶时，可能有碰撞风险的情况。通过第一终端获取第二终端信息和车道信息来确定预测碰撞位置，然后对第一终端做出预警或控制，使得第一终端在预测碰撞位置之外主动进行制动或避让，避免被动陷入碰撞风险，提高行驶安全。

在第一方面的一种可能的实现方式中，输出控制信息满足以下至少一项：控制信息包括预测碰撞位置，输出控制信息包括：通过显示装置显示预测碰撞位置；控制信息包括声音预警信息，输出控制信息包括：通过扬声器播放声音预警信息；或者，控制信息包括车辆控制信息，输出控制信息包括：通过制动系统控制第一终端以避开预测碰撞位置。

本申请实施例的控制方法通过上述方式对第一终端输出控制信息，从而使第一终端主动采取措施避让预测碰撞位置，提高行驶安全。

在第一方面的一种可能的实现方式中，第二终端为第二车辆，第二终端的信息包括第二车辆的轮距和第二车辆的轴距，控制信息包括预测碰撞位置，预测碰撞位置是根据第二车道的曲率半径、第二车辆的轮距、第二车辆的轴距获取的。

在第一方面的一种可能的实现方式中，第二车辆的类型为拖车，第二终端的信息还包括第二车辆的牵引销与牵引车后轴的距离，预测碰撞位置是根据第二车道的曲率半径、第二车辆的轮距、第二车辆的轴距、第二车辆的牵引销与牵引车后轴的距离获取的。

本申请实施例的控制方法提供了上述具体确定预测碰撞位置的方法，并且第二终端为特殊类型的拖车时，由于拖车可能造成的危险区域更大，本申请提供了特殊的预测碰撞位置的方法。

在第一方面的一种可能的实现方式中，第二终端为第二车辆，第二终端的信息包括第二车辆的车身长度，控制信息包括预测碰撞位置，预测碰撞位置是根据第二车道的曲率半径和第二车辆的车身长度确定的。

如果存在第二终端车身被遮挡或其他情况导致无法直接获取第二终端的轮距和轴距，本申请实施例还提供一种简便的方法确定预测碰撞位置。

在第一方面的一种可能的实现方式中，第二终端的信息和第二车道的信息是通过至少一个传感器、地图和/或通信模块获取的。

本申请实施例的控制方法可以通过现有的多种方式获取第二终端的信息和第二车道的信息，在具体环境中，可以选择更加方便的获取信息方式，使获取信息更加准确。

在第一方面的一种可能的实现方式中，第二车道与第一终端所在的第一车道相邻，预测碰撞位置位于第一车道或者第二车道的弯道处。

第二方面，提供了一种控制的装置，该装置包括：获取模块，用于获取第二终端的信息，第二终端的信息指示第二终端的尺寸；获取模块还用于获取第二终端所在的第二车道的信息，第二车道的信息指示第二车道的曲率半径；处理模块，用于根据第二终端的信息以及第二车道的信息，输出控制信息，控制信息用于指示第一终端和第二终端的预测碰撞信息。

在第二方面的一种可能的实现方式中，输出控制信息满足以下至少一项：控制信息包括预测碰撞位置，处理模块输出控制信息包括：通过显示装置显示预测碰撞位置；控制信息包括声音预警信息，处理模块输出控制信息包括：通过扬声器播放声音预警信息；或者，控制信息包括车辆控制信息，处理模块输出控制信息包括：通过制动系统控制第一终端以避开预测碰撞位置。

在第二方面的一种可能的实现方式中，第二终端为第二车辆，第二终端的信息包括第二车辆的轮距和第二车辆的轴距，控制信息包括预测碰撞位置，预测碰撞位置是根据第二车道的曲率半径、第二车辆的轮距、第二车辆的轴距获取的。

在第二方面的一种可能的实现方式中，第二车辆的类型为拖车，第二终端的信息还包括第二车辆的牵引销与牵引车后轴的距离，预测碰撞位置是根据第二车道的曲率半径、第二车辆的轮距、第二车辆的轴距、第二车辆的牵引销与牵引车后轴的距离获取的。

在第二方面的一种可能的实现方式中，第二终端为第二车辆，第二终端的信息包括第二车辆的车身长度，控制信息包括预测碰撞位置，预测碰撞位置是根据第二车道的曲率半径和第二车辆的车身长度确定的。

在第二方面的一种可能的实现方式中，获取模块为传感器、地图模块或通信模块。

在第二方面的一种可能的实现方式中，第二车道与第一终端所在的第一车道相邻，预测碰撞位置位于第一车道或者第二车道的弯道处。

第三方面，提供了一种控制装置，包括至少一个处理器和接口电路存储器，接口电路用于为至少一个处理器提供程序指令或者数据；至少一个处理器用于执行程序指令以实现上述第一方面的任一种实现方式中的控制方法。

第四方面，提供了一种车辆，包括上述第二方面的任一种实现方式中的控制的装置。

第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有程序指令，当程序指令由处理器运行时，实现上述第一方面的任一种实现方式中的控制方法。

第六方面，提供了一种芯片，其特征在于，芯片包括至少一个处理器与数据接口，处理器通过所述数据接口读取存储器上存储的指令，以执行上述第一方面的任一种实现方式中的控制方法。

附图说明

图1是车辆转弯形成轮差示意图；

图2是本申请的一种车辆的功能框图；

图3是本申请的自动驾驶系统的示意性框图；

图4是本申请的云侧指令自动驾驶车辆的应用示意图；

图5是本申请的两车在弯道处相遇可能有碰撞风险的示意图；

图6是本申请的控制方法的示意性流程图；

图7是本申请的控制方法的示意性框图；

图8是本申请的确定预测碰撞位置的示意图；

图9是本申请的简化的控制方法的示意性框图；

图10是本申请的控制装置的示意性框图；

图11的本申请的控制装置的示意性结构图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本申请中的技术方案进行描述。

本申请实施例的技术方案可以应用于各种车辆，该车辆具体可以为内燃机车、智能电动车或者混合动力车，或者，该车辆也可以为其他动力类型的车辆等，或者，本申请实施例的技术方案也可以应用于各种其他交通工具，例如，飞机、船，本申请实施例对此并不限定。

为了便于描述，下面以车辆为例，对本申请实施例的技术方案进行描述。

本申请实施例中的车辆可以为人工驾驶、自动驾驶或辅助驾驶车辆，例如，自动驾驶车辆可以配置有自动驾驶模式，该自动驾驶模式可以为完全自动驾驶模式，或者，也可以为部分自动驾驶模式，本申请实施例对此并不限定。

本申请实施例中的车辆还可以配置有其他驾驶模式，所述其他驾驶模式可以包括运动模式、经济模式、标准模式、雪地模式及爬坡模式等多种驾驶模式中的一种或多种。自动驾驶车辆可以在自动驾驶模式和上述多种(驾驶员驾驶车辆的)驾驶模型之间进行切换，本申请实施例对此并不限定。

图2是本申请实施例提供的车辆100的功能框图。

其中，车辆100可以是人工驾驶车辆，或者可以将车辆100配置可以为完全或部分地自动驾驶模式。

在一个示例中，车辆100可以在处于自动驾驶模式中的同时控制自车，并且可通过人为操作来确定车辆及其周边环境的当前状态，确定周边环境中的至少一个其他车辆的可能行为，并确定其他车辆执行可能行为的可能性相对应的置信水平，基于所确定的信息来控制车辆100。在车辆100处于自动驾驶模式中时，可以将车辆100置为在没有和人交互的情况下操作。

车辆100中可以包括各种子系统，例如，行进系统110、传感系统120、控制系统130、一个或多个外围设备140以及电源160、计算机系统150和用户接口170。

可选地，车辆100可以包括更多或更少的子系统，并且每个子系统可包括多个元件。另外，车辆100的每个子系统和元件可以通过有线或者无线互连。

示例性地，行进系统110可以包括用于向车辆100提供动力运动的组件。在一个实施例中，行进系统110可以包括引擎111、传动装置112、能量源113和车轮114/轮胎。其中，引擎111可以是内燃引擎、电动机、空气压缩引擎或其他类型的引擎组合；例如，汽油发动机和电动机组成的混动引擎，内燃引擎和空气压缩引擎组成的混动引擎。引擎111可以将能量源113转换成机械能量。

示例性地，能量源113可以包括汽油、柴油、其他基于石油的燃料、丙烷、其他基于压缩气体的燃料、乙醇、太阳能电池板、电池和其他电力来源。能量源113也可以为车辆100的其他系统提供能量。

示例性地，传动装置112可以包括变速箱、差速器和驱动轴；其中，传动装置112可以将来自引擎111的机械动力传送到车轮114。

在一个实施例中，传动装置112还可以包括其他器件，比如离合器。其中，驱动轴可以包括可耦合到一个或多个车轮114的一个或多个轴。

示例性地，传感系统120可以包括感测关于车辆100周边的环境的信息的若干个传感器。

例如，传感系统120可以包括定位系统121(例如，GPS系统、北斗系统或者其他定位系统)、惯性测量单元122(inertial measurement unit，IMU)、雷达123、激光测距仪124以及相机125。传感系统120还可以包括被监视车辆100的内部系统的传感器(例如，车内空气质量监测器、燃油量表、机油温度表等)。来自这些传感器中的一个或多个的传感器数据可用于检测对象及其相应特性(位置、形状、方向、速度等)。这种检测和识别是自主车辆100的安全操作的关键功能。

其中，定位系统121可以用于估计车辆100的地理位置。IMU122可以用于基于惯性加速度来感测车辆100的位置和朝向变化。在一个实施例中，IMU 122可以是加速度计和陀螺仪的组合。

示例性地，雷达123可以利用无线电信号来感测车辆100的周边环境内的物体。在一些实施例中，除了感测物体以外，雷达123还可用于感测物体的速度和/或前进方向。

示例性地，激光测距仪124可以利用激光来感测车辆100所位于的环境中的物体。在一些实施例中，激光测距仪124可以包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个检测器，以及其他系统组件。

示例性地，相机125可以用于捕捉车辆100的周边环境的多个图像。例如，相机125可以是静态相机或视频相机。

如图2所示，控制系统130为控制车辆100及其组件的操作。控制系统130可以包括各种元件，比如可以包括转向系统131、油门132、制动单元133、计算机视觉系统134、路线控制系统135以及障碍规避系统136。

示例性地，转向系统131可以操作来调整车辆100的前进方向。例如，在一个实施例中可以为方向盘系统。油门132可以用于控制引擎111的操作速度并进而控制车辆100的速度。

示例性地，制动单元133可以用于控制车辆100减速；制动单元133可以使用摩擦力来减慢车轮114。在其他实施例中，制动单元133可以将车轮114的动能转换为电流。制动单元133也可以采取其他形式来减慢车轮114转速从而控制车辆100的速度。

如图2所示，计算机视觉系统134可以操作来处理和分析由相机125捕捉的图像以便识别车辆100周边环境中的物体和/或特征。上述物体和/或特征可以包括交通信号、道路边界和障碍物。计算机视觉系统134可以使用物体识别算法、运动中恢复结构(Structurefrom motion，SFM)算法、视频跟踪和其他计算机视觉技术。在一些实施例中，计算机视觉系统134可以用于为环境绘制地图、跟踪物体、估计物体的速度等等。

示例性地，路线控制系统135可以用于确定车辆100的行驶路线。在一些实施例中，路线控制系统135可结合来自传感器、GPS和一个或多个预定地图的数据以为车辆100确定行驶路线。

如图2所示，障碍规避系统136可以用于识别、评估和避免或者以其他方式越过车辆100的环境中的潜在障碍物。

在一个实例中，控制系统130可以增加或替换地包括除了所示出和描述的那些以外的组件。或者也可以减少一部分上述示出的组件。

如图2所示，车辆100可以通过外围设备140与外部传感器、其他车辆、其他计算机系统或用户之间进行交互；其中，外围设备140可包括无线通信系统141、车载电脑142、麦克风143和/或扬声器144。

在一些实施例中，外围设备140可以提供车辆100与用户接口170交互的手段。例如，车载电脑142可以向车辆100的用户提供信息。用户接口116还可操作车载电脑142来接收用户的输入；车载电脑142可以通过触摸屏进行操作。在其他情况中，外围设备140可以提供用于车辆100与位于车内的其它设备通信的手段。例如，麦克风143可以从车辆100的用户接收音频(例如，语音命令或其他音频输入)。类似地，扬声器144可以向车辆100的用户输出音频。

如图2所述，无线通信系统141可以直接地或者经由通信网络来与一个或多个设备无线通信。例如，无线通信系统141可以使用3G蜂窝通信；例如，码分多址(code divisionmultiple access，CDMA))、EVD0、全球移动通信系统(global system for mobilecommunications，GSM)/通用分组无线服务(general packet radio service，GPRS)，或者4G蜂窝通信，例如长期演进(long term evolution，LTE)；或者，5G蜂窝通信。无线通信系统141可以利用无线上网(WiFi)与无线局域网(wireless local area network，WLAN)通信。

在一些实施例中，无线通信系统141可以利用红外链路、蓝牙或者紫蜂协议(ZigBee)与设备直接通信；其他无线协议，例如各种车辆通信系统，例如，无线通信系统141可以包括一个或多个专用短程通信(dedicated short range communications，DSRC)设备，这些设备可包括车辆和/或路边台站之间的公共和/或私有数据通信。

如图2所示，电源160可以向车辆100的各种组件提供电力。在一个实施例中，电源160可以为可再充电锂离子或铅酸电池。这种电池的一个或多个电池组可被配置为电源为车辆100的各种组件提供电力。在一些实施例中，电源160和能量源113可一起实现，例如一些全电动车中那样。

示例性地，车辆100的部分或所有功能可以受计算机系统150控制，其中，计算机系统150可以包括至少一个处理器151，处理器151执行存储在例如存储器152中的非暂态计算机可读介质中的指令153。计算机系统150还可以是采用分布式方式控制车辆100的个体组件或子系统的多个计算设备。

例如，处理器151可以是任何常规的处理器，诸如商业可获得的CPU。

可选地，该处理器可以是诸如ASIC或其它基于硬件的处理器的专用设备。尽管图1功能性地图示了处理器、存储器、和在相同块中的计算机的其它元件，但是本领域的普通技术人员应该理解该处理器、计算机、或存储器实际上可以包括可以或者可以不存储在相同的物理外壳内的多个处理器、计算机或存储器。例如，存储器可以是硬盘驱动器或位于不同于计算机的外壳内的其它存储介质。因此，对处理器或计算机的引用将被理解为包括对可以或者可以不并行操作的处理器或计算机或存储器的集合的引用。不同于使用单一的处理器来执行此处所描述的步骤，诸如转向组件和减速组件的一些组件每个都可以具有其自己的处理器，所述处理器只执行与特定于组件的功能相关的计算。

在此处所描述的各个方面中，处理器可以位于远离该车辆并且与该车辆进行无线通信。在其它方面中，此处所描述的过程中的一些在布置于车辆内的处理器上执行而其它则由远程处理器执行，包括采取执行单一操纵的必要步骤。

在一些实施例中，存储器152可包含指令153(例如，程序逻辑)，指令153可以被处理器151执行来执行车辆100的各种功能，包括以上描述的那些功能。存储器152也可包含额外的指令，比如包括向行进系统110、传感系统120、控制系统130和外围设备140中的一个或多个发送数据、从其接收数据、与其交互和/或对其进行控制的指令。

示例性地，除了指令153以外，存储器152还可存储数据，例如，道路地图、路线信息，车辆的位置、方向、速度以及其它这样的车辆数据，以及其他信息。这种信息可在车辆100在自主、半自主和/或手动模式中操作期间被车辆100和计算机系统150使用。

如图2所示，用户接口170可以用于向车辆100的用户提供信息或从其接收信息。可选地，用户接口170可以包括在外围设备140的集合内的一个或多个输入/输出设备，例如，无线通信系统141、车载电脑142、麦克风143和扬声器144。

在本申请的实施例中，计算机系统150可以基于从各种子系统(例如，行进系统110、传感系统120和控制系统130)以及从用户接口170接收的输入来控制车辆100的功能。例如，计算机系统150可以利用来自控制系统130的输入以便控制制动单元133来避免由传感系统120和障碍规避系统136检测到的障碍物。在一些实施例中，计算机系统150可操作来对车辆100及其子系统的许多方面提供控制。

可选地，上述这些组件中的一个或多个可与车辆100分开安装或关联。例如，存储器152可以部分或完全地与车辆100分开存在。上述组件可以按有线和/或无线方式来通信地耦合在一起。

可选地，上述组件只是一个示例，实际应用中，上述各个模块中的组件有可能根据实际需要增添或者删除，图2不应理解为对本申请实施例的限制。

可选地，车辆100可以是在道路行进的自动驾驶汽车，可以识别其周围环境内的物体以确定对当前速度的调整。物体可以是其它车辆、交通控制设备、或者其它类型的物体。在一些示例中，可以独立地考虑每个识别的物体，并且基于物体的各自的特性，诸如它的当前速度、加速度、与车辆的间距等，可以用来确定自动驾驶汽车所要调整的速度。

可选地，车辆100或者与车辆100相关联的计算设备(如图2的计算机系统150、计算机视觉系统134、存储器152)可以基于所识别的物体的特性和周围环境的状态(例如，交通、雨、道路上的冰等等)来预测所述识别的物体的行为。

可选地，每一个所识别的物体都依赖于彼此的行为，因此，还可以将所识别的所有物体全部一起考虑来预测单个识别的物体的行为。车辆100能够基于预测的所述识别的物体的行为来调整它的速度。换句话说，自动驾驶汽车能够基于所预测的物体的行为来确定车辆将需要调整到(例如，加速、减速、或者停止)稳定状态。在这个过程中，也可以考虑其它因素来确定车辆100的速度，诸如，车辆100在行驶的道路中的横向位置、道路的曲率、静态和动态物体的接近度等等。

除了提供调整自动驾驶汽车的速度的指令之外，计算设备还可以提供修改车辆100的转向角的指令，以使得自动驾驶汽车遵循给定的轨迹和/或维持与自动驾驶汽车附近的物体(例如，道路上的相邻车道中的轿车)的安全横向和纵向距离。

上述车辆100可以为轿车、卡车、摩托车、公共汽车、船、飞机、直升飞机、割草机、娱乐车、游乐场车辆、施工设备、电车、高尔夫球车、火车、和手推车等，本申请实施例不做特别的限定。

在一种可能的实现方式中，上述图2所示的车辆100可以是自动驾驶车辆，下面对自动驾驶系统进行详细描述。

图3是本申请实施例提供的自动驾驶系统的示意图。

如图3所示的自动驾驶系统包括计算机系统201，其中，计算机系统201包括处理器203，处理器203和系统总线205耦合。处理器203可以是一个或者多个处理器，其中，每个处理器都可以包括一个或多个处理器核。显示适配器207(video adapter)，显示适配器可以驱动显示器209，显示器209和系统总线205耦合。系统总线205可以通过总线桥211和输入输出(I/O)总线213耦合，I/O接口215和I/O总线耦合。I/O接口215和多种I/O设备进行通信，比如，输入设备217(如：键盘，鼠标，触摸屏等)，媒体盘221(media tray),(例如，CD-ROM，多媒体接口等)。收发器223可以发送和/或接受无线电通信信号，摄像头255可以捕捉景田和动态数字视频图像。其中，和I/O接口215相连接的接口可以是USB端口225。

其中，处理器203可以是任何传统处理器，比如，精简指令集计算(reducedinstruction set computer，RISC)处理器、复杂指令集计算(complex instruction setcomputer，CISC)处理器或上述的组合。

可选地，处理器203可以是诸如专用集成电路(application specificintegrated circuit，ASIC)的专用装置；处理器203可以是神经网络处理器或者是神经网络处理器和上述传统处理器的组合。

可选地，在本文所述的各种实施例中，计算机系统201可位于远离自动驾驶车辆的地方，并且可与自动驾驶车辆无线通信。在其它方面，本文所述的一些过程在设置在自动驾驶车辆内的处理器上执行，其它由远程处理器执行，包括采取执行单个操纵所需的动作。

计算机系统201可以通过网络接口229和软件部署服务器249通信。网络接口229可以是硬件网络接口，比如，网卡。网络227可以是外部网络，比如，因特网，也可以是内部网络，比如以太网或者虚拟私人网络(virtual private network，VPN)。可选地，网络227还可以是无线网络，比如，wifi网络，蜂窝网络等。

如图3所示，硬盘驱动接口和系统总线205耦合，硬件驱动器接口231可以与硬盘驱动器233相连接，系统内存235和系统总线205耦合。运行在系统内存235的数据可以包括操作系统237和应用程序243。其中，操作系统237可以包括解析器239(shell)和内核241(kernel)。shell 239是介于使用者和操作系统之内核(kernel)间的一个接口。Shell可以是操作系统最外面的一层；shell可以管理使用者与操作系统之间的交互，比如，等待使用者的输入，向操作系统解释使用者的输入，并且处理各种各样的操作系统的输出结果。内核241可以由操作系统中用于管理存储器、文件、外设和系统资源的那些部分组成。直接与硬件交互，操作系统内核通常运行进程，并提供进程间的通信，提供CPU时间片管理、中断、内存管理、IO管理等等。应用程序243包括控制汽车自动驾驶相关的程序，比如，管理自动驾驶的汽车和路上障碍物交互的程序，控制自动驾驶汽车路线或者速度的程序，控制自动驾驶汽车和路上其他自动驾驶汽车交互的程序。应用程序243也存在于软件部署服务器249的系统上。在一个实施例中，在需要执行自动驾驶相关程序247时，计算机系统201可以从软件部署服务器249下载应用程序。

例如，应用程序243还可以是用于执行自动驾驶对道路中其它车辆的驾驶行为进行识别的应用程序。

示例性地，传感器253可以与计算机系统201关联，传感器253可以用于探测计算机201周围的环境。

举例来说，传感器253可以探测动物，汽车，障碍物和人行横道等，进一步传感器还可以探测上述动物，汽车，障碍物和人行横道等物体周围的环境，比如：动物周围的环境，例如，动物周围出现的其他动物，天气条件，周围环境的光亮度等。

可选地，如果计算机201位于自动驾驶的汽车上，传感器可以是摄像头，红外线感应器，化学检测器，麦克风等。

示例性地，在驾驶场景中，传感器253可以用于探测车辆周围的障碍物的尺寸或者位置，防止车辆与障碍物发生碰撞。

在一个示例中，图2所示的计算机系统150还可以从其它计算机系统接收信息或转移信息到其它计算机系统。或者，从车辆100的传感系统120收集的传感器数据可以被转移到另一个计算机对此数据进行处理。

例如，如图4所示，来自计算机系统312的数据可以经由网络被传送到云侧的服务器320用于进一步的处理。网络以及中间节点可以包括各种配置和协议，包括因特网、万维网、内联网、虚拟专用网络、广域网、局域网、使用一个或多个公司的专有通信协议的专用网络、以太网、WiFi和HTTP、以及前述的各种组合；这种通信可以由能够传送数据到其它计算机和从其它计算机传送数据的任何设备，诸如调制解调器和无线接口。

在一个示例中，服务器320可以包括具有多个计算机的服务器，例如负载均衡服务器群，为了从计算机系统312接收、处理并传送数据的目的，其与网络的不同节点交换信息。该服务器可以被类似于计算机系统312配置，具有处理器330、存储器340、指令350、和数据360。

示例性地，服务器320的数据360可以包括车辆周围道路情况的相关信息。例如，服务器320可以接收、检测、存储、更新、以及传送与车辆道路情况的相关信息。

例如，车辆周围道路情况的相关信息包括与车辆周围的其它车辆信息以及障碍物信息。

应理解，图2至图4只是对本申请控制方法的可能应用场景的举例说明，并不构成对本申请的限定，除了图2至图4示出的应用场景，本申请的控制方法还可以应用在其他可能的场景中。

对于可能处于车辆转弯危险区域中的目标，现有技术中的方案一般是在转弯车辆上设置传感器，当检测到有目标距离车身太近时，则发出报警或者采取制动措施，从而保证车辆转弯危险区域内目标的安全，避免交通事故。

对于图5中的场景，弯道处相向行驶的大车和小车。大车在转弯时，由于内轮差导致大车的行驶路径会部分侵入对向车道，从而给对向的小车的通行带来影响。此时小车最好是在大车的危险区域外等待大车完成转弯，从而保证安全。因此对于小车一侧来说，需要判断大车的危险区域，从而避免进入大车的危险区域，而上述现有技术的方案均无法解决该问题。

因此本申请实施例提供一种控制方法，通过检测来车的危险区域，使得本车可以主动采取措施，避让来车的危险区域，保证行驶安全。

应理解，本申请实施例的控制方法可以应用于图5中的场景，即在道路弯道处，两辆车在相邻两车道对向行驶，其中一辆车有可能处于另一辆车的转弯危险区域中；还可以应用于其他道路弯道处的场景，例如，两辆车在相邻两车道同向行驶，其中一辆车有可能处于另一辆车的转弯危险区域中等场景。

图6示出了本申请实施例的控制方法的示意性流程图，如图6所示，包括步骤601至步骤603，应理解，图6所示的方法仅为示例而非限定，本申请实施例的控制方法可以包括更多或更少的步骤，本申请实施例中对此并不限定，下面分别对这几个步骤进行详细的介绍。

图6所示的方法可以由图2所示的车辆或图3所示的自动驾驶系统以及本申请未示出的辅助驾驶或智能驾驶系统来执行，图2的车辆可以是人工驾驶车辆，或者完全或部分的自动驾驶车辆。

S601，获取第二终端的信息，第二终端的信息指示第二终端的尺寸。

一种实现中，第二终端可以是一种车辆，记为第二车辆。第二终端的尺寸可以包括第二车辆的轮距、轴距和车身长度中的至少一个，通过获取第二车辆的信息可以获取到第二车辆的上述尺寸信息。具体的获取方法可以是通过传感器和/或通信模块获取，以及其他可能的获取方式，例如可以通过传感器检测第二车辆的尺寸信息，或者通过车联网获取第二车辆的尺寸信息。

S602，获取第二终端所在的第二车道的信息，第二车道的信息指示第二车道的曲率半径。

一种实现中，若第二终端行驶在第二车道上，可以通过获取第二车道的信息来获取第二车道的曲率半径，具体的获取方法可以是通过传感器、地图和/或通信模块获取，以及其他可能的获取方式，例如可以通过路边基站获取第二车道的曲率半径。

S603，根据第二终端的信息以及第二车道的信息，输出控制信息，控制信息用于指示第一终端和第二终端的预测碰撞信息。

一种实现方式中，第一终端可以是一种具有自动驾驶、辅助驾驶或者智能驾驶功能的车辆，图6的方法可以由第一终端或第一终端上的控制装置或者控制系统执行。第一终端行驶在第一车道上，第一车道与第二车道相邻，第一车道和第二车道具有弯道，第一终端和第二终端在弯道处具有碰撞的风险。输出控制信息包括预测碰撞位置，预测碰撞位置位于第一车道或者第二车道的弯道处。

本申请实施例中，输出控制信息的方式包括：通过第一终端上的显示装置显示预测碰撞位置，从而提醒第一终端的驾驶员做出避让或制动的措施；控制信息还可以包括声音预警信息，输出控制信息还可以是通过第一终端上的扬声器播放声音预警信息，从而提醒第一终端的驾驶员做出避让或制动的措施；控制信息还可以包括车辆控制信息，输出控制信息还可以是直接通过第一终端的制动系统控制第一终端制动或避开预测碰撞位置。其中，上述输出控制信息的方式可以只同时发生一种，例如只通过第一终端上的显示装置显示预测碰撞位置，从而提醒第一终端的驾驶员做出避让或制动的措施；也可以同时发生多种输出控制信息的方式，例如在第一终端上的显示装置显示预测碰撞位置的同时通过第一终端上的扬声器播放声音预警信息，还可以同时通过第一终端的制动系统控制第一终端制动或避开预测碰撞位置，本申请实施例在此不做限定。应理解，上述只是对输出控制信息的方式的举例，并不构成对本申请的限定，除了上述举例，本申请还可以包括其他输出控制信息的方式。

本申请实施例中，预测碰撞位置可以根据第二终端的轮距、第二终端的轴距和第二车道的曲率半径来确定。具体的，根据第二终端的轮距、第二终端的轴距和第二车道的曲率半径计算出第二终端的轮差，具体的计算方式可以参照图7中的描述，为了简洁，本申请实施例在此不再赘述。进一步，根据轮差判断第二终端的状态，当第二终端已经从第二车道侵入第一车道或第二终端的轮差大于等于第一阈值时(第一阈值可以是人为预设的值)，将第二终端已经经过或将要经过的区域确定为危险区域，则将该危险区域的边缘上距离第一终端最近的一点作为预测碰撞位置。

可选的，如果通过获取第二终端信息判定第二终端的类型为拖车时，则第二终端的尺寸还包括第二终端的牵引销与牵引车后轴的距离，则第二终端的轮差根据第二终端的牵引销与牵引车后轴的距离和第二车道的曲率半径来计算，具体的计算方式可以参照图7中的描述，然后根据第二终端的轮差确定预测碰撞位置，确定方式与上述相同。

可选的，如果存在第二终端车身被遮挡或其他情况导致无法直接获取第二终端的轮距和轴距，本申请实施例还提供一种简便的方法确定预测碰撞位置。首先判定第二车道的曲率半径小于第二阈值，并且判定第二终端的车身长度大于第三阈值，则根据第二终端的车身长度获取碰撞风险距离，具体可以将第二终端的车身长度乘以第一系数得到碰撞风险距离。然后在第一终端与第二终端的最近连线上，将距离第二终端碰撞风险距离处确定为预测碰撞位置。

本申请实施例的行驶控制方法可以应用于两车在相邻的弯道上行驶时，可能有碰撞风险的情况。通过本车获取对车信息和车道信息来确定预测碰撞位置，然后对本车做出预警或控制，使得本车在预测碰撞位置之外主动进行制动或避让，避免被动陷入碰撞风险，提高行驶安全。

图7示出了本申请实施例的一种控制方法的示意性框图，以下结合图7对本申请实施例的控制方法做详细介绍。

(1)检测获取当前道路结构信息

当在道路弯道处，可以通过安装在本车上的传感器对道路进行检测，从而获取道路的曲率半径信息R。其中，传感器可以是图2中的传感系统120和图3中的传感器253，包括毫米波雷达、激光雷达和摄像头等。通过传感器可以探测本车周围的环境，例如通过摄像头可以获取到周围环境的图像信息，然后通过深度学习技术可以确定环境中的车道线和路沿等信息，并通过拟合等后处理操作来确定道路结构信息；例如通过毫米波雷达可以检测到路沿如水泥栏等反射点，进行一定的聚类操作后可以得到路沿的道路结构信息。道路结构信息可以采用多种不同的模型来描述，其中一种道路模型描述方式是采取模型y＝C0+C1x+C2x²+C3x³来描述，则道路的曲率半径R＝12C2。

(2)检测来车尺寸

来车尺寸的检测也可以通过本车上的传感器来实现。其中来车的尺寸主要包括来车的长度和宽度等信息。

一种采用摄像头来检测的方法描述如下。摄像头获取视频流信息，根据对应的图片，生成多个选择框Bounding Box，然后对这些选择框采用基于神经网络的深度学习方法进行分类训练，从而得到置信度较高的目标类型的选择框。然后可以采用非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)方法来选择一个最合适的选择框，从而确定此目标类型和选择框的大小。在图像上的选择框大小，经过对应摄像头镜头的坐标变换和计算，可以得到在世界坐标系下的实际车辆尺寸。

上面检测流程中获取到的目标类型可以应用于下面的步骤中。

(3)确定来车类型

如果(2)中检测来车尺寸的置信度较低，或者来车车身被遮挡无法准确获取来车尺寸的情况下，可以确定来车的类型，然后根据车辆类型确定与该车辆类型相应的车辆尺寸信息。

如果检测到来车的类型是拖车类型的话，则可以确定拖车的牵引销和牵引车后轴的距离k，以用于后续的碰撞风险距离的计算中。

(4)确定来车轮距和轴距

根据来车的宽度即可确定来车的轮距d，一般的，轮距等于车的宽度。

在(2)中检测来车尺寸时，可以同时检测来车前后轮的距离信息，则可以得到来车的轴距。可选的，如果无法直接检测到轮距，则可以将来车的长度乘以一定的预设系数来确定轮距。

(5)确定来车轮差

通过上述检测得到的信息，根据下面的公式即可以得到来车的轮差：

m＝b-a

其中，a为来车内侧后轮中心线运动半径，所述α为来车前轴与后轴中点与转弯圆心所夹角度，所述b为来车内侧前轮中心线运动半径。

如果在上述(3)中检测到来车类型为拖车时，则可以根据下面的公式来计算拖车的轮差：

m＝b-c

其中，r为牵引销运动半径，所述c为拖车内侧后轮中心线运动半径。

从上述公式可以看出，由于轮差m与弯道曲率半径R有关，因此当车辆进入弯道的时候，就已经有轮差现象产生。通过弯道曲率半径R可以得到弯道处不同点的轮差信息，从而可以应用于后续的碰撞风险距离计算。

(6)确定本车碰撞风险点

根据上述计算的轮差信息，结合道路结构的信息，其中道路结构的信息包括车道宽度信息，可以得到来车侵入本车道的信息，从而得到来车与本车碰撞的危险区域。

具体的，如图8所示，当来车侵入本车道或来车的轮差大于等于一定阈值时，来车已经经过或将要经过的区域均为危险区域，则将该危险区域的边缘上距离本车最近的一点作为预测碰撞位置。

(7)对本车进行提醒或控制

根据本车对道路检测的信息和对来车检测的信息，计算出碰撞风险点后，在本车到达碰撞风险点之前，可以对本车进行提醒或控制。以图1的车辆100为例，车载电脑142可以在本车的屏幕上显示提示或扬声器144使用语音提醒驾驶员注意减速或停车，或者控制系统130可以直接控制制动单元133使本车进行减速或停车，从而避免与来车的碰撞，保障行驶安全。

在图7所示的控制方法中，获取道路信息和来车的信息都是通过安装在本车上的传感器进行检测获取的。除此之外，本申请实施例的控制方法还可以通过路边基站(roadside unit，RSU)来获取道路结构的信息，包括道路曲率半径等信息；还可以通过车联网(vehicle to everything，V2X)来获取来车的信息，包括来车的长、宽、高、轮距、轴距等信息，如果检测到来车的类型为拖车时，还可以获取牵引销与牵引车后轴的距离。与通过安装在本车上的传感器检测获取的信息相比，通过RSU和V2X获取的道路信息和来车信息都更加准确，由此计算得到的来车轮差信息也更加准确，从而可以更加准确地确定危险区域和碰撞风险点，保证本车可以在碰撞风险点之前进行告警或制动等操作。

在图7所示的控制方法中，需要获取详细的道路结构信息和来车信息，然后计算来车的轮差信息，并以此来确定危险区域和碰撞风险点。然而，如果在检测时检测到的道路结构信息和来车信息有误差，会导致确定的碰撞风险点有较大误差。因此本申请实施例的控制方法还提供一种简化的方法来确定危险区域和碰撞风险点，图9示出了本申请实施例的一种简化的控制方法的示意性框图。

(1)检测获取当前道路信息

检测获取当前道路弯道处的曲率半径R。

(2)检测来车尺寸

检测来车的长度VL。

(3)确定来车类型

如果(2)中检测来车尺寸的置信度较低，或者来车车身被遮挡无法准确获取来车尺寸的情况下，可以确定来车的类型，然后根据车辆类型确定与该车辆类型相应的车辆尺寸信息。

应理解，上述(1)(2)(3)中的道路信息和来车信息可以通过本车上设置的传感器获取，也可以通过RSU和V2X来获取，本申请实施例在此不做限定。

(4)确定本车碰撞风险点

当道路的曲率半径R小于一定阈值，例如当R小于100米时，且同时检测到来车的长度VL大于一定阈值，例如VL大于8米时，确定碰撞风险点到来车的距离D不小于如下的值：

D≥(1+γ)×VL

其中，γ为预留危险区域的安全系数，为预设的系数，值在(0,1)。

通过这种方法，可以使本车在危险区域外的一段距离处进行提醒或者制动，从而与危险区域保持一定的安全距离。

上文结合图1至图9，详细描述了本申请实施例提供的控制方法，下面将结合图10、图11，详细描述本申请的装置实施例。应理解，本申请实施例中的控制装置可以执行前述本申请实施例的各种方法，即以下各种产品的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程。还应理解，本申请实施例中的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

图10示出了本申请实施例的控制装置的示意性框图，如图10所示，包括获取模块1010、处理模块1020，以下分别进行介绍。

获取模块1010，用于获取第二终端的信息，第二终端的信息指示第二终端的尺寸；

获取模块1010还用于获取第二终端所在的第二车道的信息，第二车道的信息指示第二车道的曲率半径；

处理模块1020，用于根据第二终端的信息以及第二车道的信息，输出控制信息，控制信息用于指示第一终端和第二终端的预测碰撞信息。

可选的，控制信息包括预测碰撞位置，处理模块1020输出控制信息包括：通过显示装置显示预测碰撞位置，或者，控制信息包括声音预警信息，处理模块输出控制信息包括：通过扬声器播放声音预警信息，或者，控制信息包括车辆控制信息，处理模块输出控制信息包括：通过制动系统控制第一终端以避开预测碰撞位置。

可选的，第二终端为第二车辆，第二终端的信息包括第二车辆的轮距和第二车辆的轴距，控制信息包括预测碰撞位置，预测碰撞位置是根据第二车道的曲率半径、第二车辆的轮距、第二车辆的轴距获取的。

可选的，第二车辆的类型为拖车，第二终端的信息还包括第二车辆的牵引销与牵引车后轴的距离，预测碰撞位置是根据第二车道的曲率半径、第二车辆的轮距、第二车辆的轴距、第二车辆的牵引销与牵引车后轴的距离获取的。

可选的，第二终端为第二车辆，第二终端的信息包括第二车辆的车身长度，控制信息包括预测碰撞位置，预测碰撞位置是根据第二车道的曲率半径和第二车辆的车身长度确定的。

可选的，获取模块1010为传感器或通信模块。

可选的，第二车道与第一终端所在的第一车道相邻，预测碰撞位置位于第一车道或者第二车道的弯道处。

应理解，图10示出的控制装置1000仅是示例，本申请实施例的装置还可包括其他模块或单元。应理解，控制装置1000能够执行图6、图7或图9的控制方法中的各个步骤，为了避免重复，此处不再详述。

图11是本申请一个实施例的控制装置的示意性结构图。

图11所示的控制装置1100包括存储器1101、处理器1102、通信接口1103以及总线1104。其中，存储器1101、处理器1102、通信接口1103通过总线1104实现彼此之间的通信连接。

存储器1101可以是只读存储器(read only memory，ROM)，静态存储设备，动态存储设备或者随机存取存储器(random access memory，RAM)。存储器1101可以存储程序，当存储器1101中存储的程序被处理器1102执行时，处理器1102用于执行本申请实施例的控制方法的各个步骤，例如，可以执行图6、图7或图9所示实施例的各个步骤。

处理器1102可以采用通用的中央处理器(central processing unit，CPU)，微处理器，应用专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)，或者一个或多个集成电路，用于执行相关程序，以实现本申请方法实施例的控制方法。

处理器1102还可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，本申请实施例的控制方法的各个步骤可以通过处理器1102中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

上述处理器1102还可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signalprocessing，DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(field programmable gatearray，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。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。

结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1101，处理器1102读取存储器1101中的信息，结合其硬件完成本申请实施例中车辆的行为规划装置包括的单元所需执行的功能，或者，执行本申请方法实施例的控制方法，例如，可以执行图6、图7或图9所示实施例的各个步骤/功能。

通信接口1103可以使用但不限于收发器一类的收发装置，来实现控制装置1100与其他设备或通信网络之间的通信。

总线1104可以包括在控制装置1100各个部件(例如，存储器1101、处理器1102、通信接口1103)之间传送信息的通路。

应注意，尽管上述控制装置1100仅仅示出了存储器、处理器、通信接口，但是在具体实现过程中，本领域的技术人员应当理解，控制装置1100还可以包括实现正常运行所必须的其他器件。同时，根据具体需要，本领域的技术人员应当理解，上述控制装置1100还可包括实现其他附加功能的硬件器件。此外，本领域的技术人员应当理解，上述控制装置1100也可仅仅包括实现本申请实施例所必须的器件，而不必包括图11中所示的全部器件。

应理解，本申请实施例所示的控制装置可以是车辆中的车载设备，或者，也可以是配置于车载设备中的芯片。

本申请实施例还提供一种车辆，该车辆包括执行上述方法实施例中的控制装置。

本申请实施例还提供一种芯片，该芯片包括收发单元和处理单元。其中，收发单元可以是输入输出电路、通信接口；处理单元为该芯片上集成的处理器或者微处理器或者集成电路；该芯片可以执行上述方法实施例中的控制方法。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有指令，该指令被执行时执行上述方法实施例中的控制方法。

本申请实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，该指令被执行时执行上述方法实施例中的控制方法。

应理解，本申请实施例中的处理器可以为中央处理单元(central processingunit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signalprocessor，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。

还应理解，本申请实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的随机存取存储器(random accessmemory，RAM)可用，例如静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus RAM，DR RAM)。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。

应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，其中A,B可以是单数或者复数。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系，但也可能表示的是一种“和/或”的关系，具体可参考前后文进行理解。

本申请中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b，或c中的至少一项(个)，可以表示：a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能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，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (18)

1.一种控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第二终端的信息，所述第二终端的信息指示所述第二终端的尺寸；

获取第二终端所在的第二车道的信息，所述第二车道的信息指示所述第二车道的曲率半径；

根据所述第二终端的信息以及所述第二车道的信息，输出控制信息，所述控制信息用于指示第一终端和第二终端的预测碰撞信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出控制信息满足以下至少一项：

所述控制信息包括预测碰撞位置，所述输出控制信息包括：通过显示装置显示所述预测碰撞位置；

所述控制信息包括声音预警信息，所述输出控制信息包括：通过扬声器播放所述声音预警信息；或者，

所述控制信息包括车辆控制信息，所述输出控制信息包括：通过制动系统控制所述第一终端以避开预测碰撞位置。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第二终端为第二车辆，所述第二终端的信息包括所述第二车辆的轮距和所述第二车辆的轴距，所述控制信息包括预测碰撞位置，所述预测碰撞位置是根据所述第二车道的曲率半径、所述第二车辆的轮距、所述第二车辆的轴距获取的。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二车辆的类型为拖车，所述第二终端的信息还包括所述第二车辆的牵引销与牵引车后轴的距离，所述预测碰撞位置是根据所述第二车道的曲率半径、所述第二车辆的轮距、所述第二车辆的轴距、所述第二车辆的牵引销与牵引车后轴的距离获取的。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第二终端为第二车辆，所述第二终端的信息包括所述第二车辆的车身长度，所述控制信息包括预测碰撞位置，所述预测碰撞位置是根据所述第二车道的曲率半径和所述第二车辆的车身长度确定的。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二终端的信息和所述第二车道的信息是通过至少一个传感器、地图和/或通信模块获取的。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二车道与所述第一终端所在的第一车道相邻，所述预测碰撞位置位于所述第一车道或者所述第二车道的弯道处。

8.一种控制装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取第二终端的信息，所述第二终端的信息指示所述第二终端的尺寸；

所述获取模块还用于获取第二终端所在的第二车道的信息，所述第二车道的信息指示所述第二车道的曲率半径；

处理模块，用于根据所述第二终端的信息以及所述第二车道的信息，输出控制信息，所述控制信息用于指示第一终端和第二终端的预测碰撞信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述输出控制信息满足以下至少一项：

所述控制信息包括预测碰撞位置，所述处理模块输出控制信息包括：通过显示装置显示所述预测碰撞位置；

所述控制信息包括声音预警信息，所述处理模块输出控制信息包括：通过扬声器播放所述声音预警信息；

或者，

所述控制信息包括车辆控制信息，所述处理模块输出控制信息包括：通过制动系统控制所述第一终端以避开预测碰撞位置。

10.根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述第二终端为第二车辆，所述第二终端的信息包括所述第二车辆的轮距和所述第二车辆的轴距，所述控制信息包括预测碰撞位置，所述预测碰撞位置是根据所述第二车道的曲率半径、所述第二车辆的轮距、所述第二车辆的轴距获取的。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二车辆的类型为拖车，所述第二终端的信息还包括所述第二车辆的牵引销与牵引车后轴的距离，所述预测碰撞位置是根据所述第二车道的曲率半径、所述第二车辆的轮距、所述第二车辆的轴距、所述第二车辆的牵引销与牵引车后轴的距离获取的。

12.根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述第二终端为第二车辆，所述第二终端的信息包括所述第二车辆的车身长度，所述控制信息包括预测碰撞位置，所述预测碰撞位置是根据所述第二车道的曲率半径和所述第二车辆的车身长度确定的。

13.根据权利要求8至12中任一项所述的装置，其特征在于，所述获取模块为传感器、地图模块或通信模块。

14.根据权利要求8至13中任一项所述的装置，其特征在于，所述第二车道与所述第一终端所在的第一车道相邻，所述预测碰撞位置位于所述第一车道或者所述第二车道的弯道处。

15.一种控制装置，其特征在于，包括至少一个处理器和接口电路，

所述接口电路，用于为所述至少一个处理器提供程序指令或者数据；

所述至少一个处理器用于执行所述程序指令以实现权利要求1至7中任一项所述的控制方法。

16.一种车辆，其特征在于，包括权利要求8至14任一项所述的控制装置。

17.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，当所述程序指令由处理器运行时，实现权利要求1至7中任一项所述的控制方法。

18.一种芯片，其特征在于，所述芯片包括至少一个处理器与数据接口，所述处理器通过所述数据接口读取存储器上存储的指令，以执行如权利要求1至7中任一项所述的控制方法。

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