CN114889590A - 一种车辆碰撞预测方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种车辆碰撞预测方法、装置及设备，所述的方法包括：获取第一目标车辆的第一行驶数据和所述第一目标车辆周围的第二目标车辆的行驶规划路径以及第二行驶数据，第二目标车辆基于所述行驶规划路径行驶；基于所述第一行驶数据以及所述第二行驶数据，确定所述第一目标车辆对应的碰撞风险位置范围；根据所述行驶规划路径以及所述碰撞风险位置范围，确定所述第一目标车辆和所述第二目标车辆之间的碰撞风险信息；本申请通过获取第二目标车辆的行驶规划路径，并基于第一目标车辆和第二目标车辆的行驶数据确定第一目标车辆的碰撞风险位置范围，基于行驶规划路径和碰撞风险位置范围进行碰撞预测；可以有效提高碰撞预测的准确性以及效率。

Description

一种车辆碰撞预测方法、装置及设备

技术领域

本申请涉及车辆碰撞预测技术领域，尤其涉及一种车辆碰撞预测方法、装置及设备。

背景技术

V2X，意为vehicle to everything，即车对外界的信息交换。车联网通过整合全球定位系统(GPS)导航技术、车对车交流技术、无线通信及远程感应技术奠定了新的汽车技术发展方向，可以实现手动驾驶车与自动驾驶车的信息协同。

目前基于V2X技术可以实现一种全天候、超视距的车辆碰撞风险估计功能；实现远离为每个车辆通过V2X无线通信系统向周围车辆广播自车的GPS定位、车辆状态等信息。主车通过解析周围车辆的V2X信息，获取周围车辆的历史GPS定位及车辆状态信息进而预测周围车辆的行驶轨迹，并将预测的周围车辆的行驶轨迹与本车行驶轨迹进行分析，估计碰撞风险等策略。这种方式轨迹预测算法精度低，容易造成场景的误触发；而且容易受GSP信号误差、预测算法不准确的影响，虚警和漏警率偏高。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请公开了一种车辆碰撞预测方法，通过获取第二目标车辆的行驶规划路径，并基于第一目标车辆和第二目标车辆的行驶数据确定第一目标车辆的碰撞风险位置范围，基于行驶规划路径和碰撞风险位置范围进行碰撞预测；可以有效提高碰撞预测的准确性以及效率。

为了达到上述发明目的，本申请提供了一种车辆碰撞预测方法，所述的方法包括：

获取第一目标车辆的第一行驶数据和所述第一目标车辆周围的第二目标车辆的行驶规划路径以及第二行驶数据，所述第二目标车辆基于所述行驶规划路径行驶；

基于所述第一行驶数据以及所述第二行驶数据，确定所述第一目标车辆对应的碰撞风险位置范围；

根据所述行驶规划路径以及所述碰撞风险位置范围，确定所述第一目标车辆和所述第二目标车辆之间的碰撞风险信息。

在一些实施方式中，所述基于所述第一行驶数据以及所述第二行驶数据确定所述第一目标车辆对应的碰撞风险位置范围包括：

基于所述第一行驶数据确定所述第一目标车辆的第一行驶速度、加速度、第一行驶方向和第一位置信息；

基于所述第二行驶数据确定所述第二目标车辆的第二行驶速度、第二行驶方向和第二位置信息；

基于所述第一行驶方向、所述第二行驶方向、所述第一位置信息和所述第二位置信息确定所述第一目标车辆与所述第二目标车辆之间的行驶关系；

在所述行驶关系满足预设行驶条件的情况下，基于所述第一行驶速度、所述加速度、所述第二行驶速度以及第一目标车辆对应的预设反应时长，确定所述第一目标车辆对应的所述碰撞风险位置范围。

在一些实施方式中，所述在所述行驶关系满足预设行驶条件的情况下，基于所述第一行驶速度、所述加速度、所述第一位置信息、所述第二行驶速度以及预设反应时长确定所述第一目标车辆对应的所述碰撞风险位置范围，包括：

基于所述第一位置信息确定所述第一目标车辆所在车道的车道线信息；

基于所述第一行驶速度、所述加速度、所述第二行驶速度以及所述预设反应时长分别确定所述第一目标车辆的碰撞风险距离，所述碰撞风险距离包括前向碰撞风险距离、横向碰撞风险距离和/或后向碰撞风险距离；

基于所述前向碰撞风险距离、所述横向碰撞风险距离和/或所述后向碰撞风险距离、所述车道线信息以及所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述碰撞风险位置范围。

在一些实施方式中，所述碰撞风险位置范围包括前向碰撞风险位置范围、后向碰撞风险位置范围以及横向碰撞风险位置范围；所述基于所述前向碰撞风险距离、所述横向碰撞风险距离和/或所述后向碰撞风险距离、所述车道线信息以及所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述碰撞风险位置范围，包括：

基于所述前向碰撞风险距离、所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述前向碰撞风险位置范围；

或，

基于所述前向碰撞风险距离、所述横向碰撞风险距离、所述车道线信息以及所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述横向碰撞风险位置范围；

或，

基于所述后向碰撞风险距离、所述车道线信息以及所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述后向碰撞风险位置范围。

在一些实施方式中，所述横向碰撞风险位置范围包括多个第一碰撞子位置范围和多个第二碰撞子位置范围；所述基于所述前向碰撞风险距离、所述横向碰撞风险距离、所述车道线信息以及所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述横向碰撞风险位置范围，包括：

基于所述车道线信息、所述第一目标车辆的车身长度以及所述前向碰撞风险距离，确定所述第一碰撞子位置范围；

基于所述前向碰撞风险距离、所述横向碰撞风险距离、以及所述第一碰撞子位置范围确定所述第二碰撞子位置范围。

在一些实施方式中，所述碰撞风险信息包括存在碰撞风险和不存在碰撞风险，所述碰撞风险位置范围包括多个碰撞子位置范围，在所述根据所述行驶规划路径以及所述碰撞风险位置范围，确定所述第一目标车辆和所述第二目标车辆之间的碰撞风险信息之后，所述方法还包括：

在所述碰撞风险信息为存在碰撞风险的情况下，基于所述行驶规划路径和所述多个碰撞子位置范围确定所述行驶规划路径对应的目标碰撞子位置范围；

获取所述多个碰撞子位置范围与所述第一目标车辆之间的位置关系，确定各自对应的碰撞风险类型；

基于所述目标碰撞子位置范围对应的碰撞风险类型，确定所述碰撞风险信息对应的目标碰撞风险类型。

在一些实施方式中，所述行驶规划路径为预设时段内的规划路径，所述获取所述第一目标车辆周围的第二目标车辆的行驶规划路径，包括：

获取预设时段内的多个时间点；

获取多个时间点各自对应的所述第二目标车辆的位置信息；

基于多个位置信息确定所述第二目标车辆在预设时段内的行驶规划路径。

在一些实施方式中，所述基于多个位置信息确定所述第二目标车辆的行驶规划路径，包括：

基于预设标准坐标系以及所述多个位置信息对应的当前坐标系，确定坐标系转换函数；

基于所述坐标系转换函数对所述多个位置信息分别进行坐标系转换，得到所述预设标准坐标系下所述多个位置信息各自对应的目标位置信息。

本申请还提供了一种车辆碰撞预测装置，所述的装置包括：

第一获取模块，用于获取第一目标车辆的第一行驶数据和所述第一目标车辆周围的第二目标车辆的行驶规划路径以及第二行驶数据，所述第二目标车辆为自动驾驶车辆；

第一确定模块，用于基于所述第一行驶数据以及所述第二行驶数据确定所述第一目标车辆对应的碰撞风险位置范围；

第二确定模块，用于根据所述行驶规划路径以及所述碰撞风险位置范围，确定所述第一目标车辆和所述第二目标车辆之间的碰撞风险信息。

本申请还提供了一种车辆碰撞预测设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上述所述的车辆碰撞预测方法。

实施本申请实施例，具有如下有益效果：

本申请公开的车辆碰撞预测方法，通过获取第二目标车辆的行驶规划路径，并基于第一目标车辆和第二目标车辆的行驶数据确定第一目标车辆的碰撞风险位置范围，基于行驶规划路径和碰撞风险位置范围进行碰撞预测；可以有效提高碰撞预测的准确性以及效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请所述的车辆碰撞预测方法、装置及设备，下面将对实施例所需要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申请的一些实施例，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它附图。

图1为本申请实施例提供的一种车辆碰撞预测的实施环境示意图；

图2为本申请实施例提供的一种车辆碰撞预测方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种形式规划路径的获取方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种碰撞风险位置范围的确定方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的一种具体的碰撞风险位置范围的确定方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种碰撞子位置范围的区域分布示意图；

图7为本申请实施例提供的一种碰撞风险类型的确定方法的流程示意图；

图8为本申请实施例提供的一种车辆碰撞预测装置的结构示意图；

图9为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

请参阅图1，其示出了本申请实施例提供的实施环境示意图，该实施环境可以包括：

至少一个终端01和至少一个服务器02。该至少一个终端01和该至少一个服务器02可以通过网络进行数据通信。

在一个可选的实施例中，终端01可以是车辆碰撞预测方法的执行者。终端01可以包括但不限于车载终端、智能手机、台式计算机、平板电脑、笔记本电脑、智能音箱、数字助理、增强现实(augmented reality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、智能可穿戴设备等类型的电子设备。终端01上运行的操作系统可以包括但不限于安卓系统、IOS系统、linux、windows、Unix等。

服务器02可以给终端01提供预设数据。可选的，服务器02可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

请参考图2，其所示为本申请实施例提供的一种车辆碰撞预测方法的流程示意图，本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规；或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序，车辆碰撞预测方法，可以按照实施例或附图所示的方法顺序执行。具体的如图2所示，所述方法包括：

S201，获取第一目标车辆的第一行驶数据和第一目标车辆周围的第二目标车辆的行驶规划路径以及第二行驶数据，第二目标车辆基于行驶规划路径行驶；

在本申请实施例中，行驶规划路径可以是在第二目标车辆行驶过程中，能够指引第二目标车辆行驶的规划路径；行驶规划路径可以是基于预测周期规划的预设时段内的行驶路径；例如，预设周期的时长可以为90-110毫秒，预设时段的时长可以为6-10s；在一个示例中在预测周期的时长为100毫秒，预设时段的时长为8s的情况下，可以每100毫秒规划一次8秒的行驶规划路径。第二目标车辆可以包括自动驾驶模式；此时，行驶规划路径可以是第二目标车辆在自动驾驶模式下行驶的过程中，自动驾驶系统实时规划的路径。第一目标车辆可以包括自动驾驶模式，也可以不包括自动驾驶模式。第一目标车辆和第二目标车辆均包括V2X(vehicle to everything，车对外界的信息交换)系统。第一行驶数据和第二行驶数据均可以是车辆在行驶过程中产生的数据。例如，第一行驶数据可以包括第一行驶速度、加速度、第一行驶方向、第一位置信息以及第一目标车辆所在道路的车道线信息；第二行驶数据包括第二行驶速度、第二行驶方向以及第二位置信息。

可选的，第二目标车辆可以是第一目标车辆周围以自动驾驶模式运行的车辆中距离第一目标车辆的前向、后向或者侧向最近的车辆。

可选的，可以通过第二目标车辆的V2X系统可以从第二目标车辆上的自动驾驶系统中获取第二目标车辆的行驶规划路径以及第二行驶数据。通过第一目标车辆上的V2X系统获取第一目标车辆行驶数据，并接收第二目标车辆的V2X系统发送的第二目标车辆的行驶规划路径以及第二行驶数据。

在一些示例性实施例中，可以实时获取第一目标车辆的第一行驶速度、加速度、第一行驶方向、第一位置信息以及第一目标车辆所在道路的车道线信息；以及第二目标车辆的行驶规划路径、第二行驶速度、第二行驶方向以及第二位置信息。其中，车道线信息可以包括相邻两条车道线之间的宽度信息。

本申请通过直接将第二目标车辆的行驶规划路径作为判断依据，不仅可以得到较为准确地行驶路径，而且避免了对第二目标车辆行驶轨迹的计算过程。

S202，基于第一行驶数据以及第二行驶数据，确定第一目标车辆对应的碰撞风险位置范围。

在本申请实施例中，碰撞风险位置范围可以是指第二目标车辆与第一目标车辆可能发生碰撞风险的位置范围。这里碰撞风险位置范围可以位于第一目标车辆四周的任一侧或任意多侧；例如，可以位于第一目标车辆的前向、侧向和/或后向。也即是碰撞风险位置范围可以包括前向碰撞风险位置范围、后向碰撞风险位置范围以及横向碰撞风险位置范围。

可选的，可以基于第一行驶数据和第二行驶数据确定第二目标车辆与第一目标车辆的行驶关系；在行驶关系满足预设行驶条件的情况下，基于第一行驶数据和第二行驶数据确定第一目标车辆对应的碰撞风险位置范围。行驶关系可以是指第一目标车辆与第二目标车辆之间的位置关系以及航向关系之间的关联关系。其中，航向关系可以包括第一目标车辆与第二目标车辆航向相同以及航向交叉；位置关系可以包括第二目标车辆位于第一目标车辆的前向、侧向和后向。预设行驶条件可以包括第二目标车辆位于车辆前向且航向与第一目标车辆航向相同、第二目标车辆位于车辆后向且航向与第一目标车辆航向相同以及第二目标车辆位于车辆侧向且航向与第一目标车辆航向存在交叉点中的至少一种。

在一个示例中，在行驶关系满足预设行驶条件的情况下，基于所述第一行驶数据、第二行驶数据以及第一目标车辆对应的预设反应时长，确定第一目标车辆的碰撞风险距离；其中，碰撞风险距离包括前向碰撞风险距离、横向碰撞风险距离和/或后向碰撞风险距离；基于前向碰撞风险距离、横向碰撞风险距离和/或后向碰撞风险距离、车道线信息以及第一目标车辆的车身长度，确定第一目标车辆对应的碰撞风险位置范围。这种方式可以获取到较为精确的碰撞风险位置范围。

S203，根据行驶规划路径以及碰撞风险位置范围，确定第一目标车辆和第二目标车辆之间的碰撞风险信息。

在本申请实施例中，碰撞风险信息可以为第一目标车辆和第二目标车辆碰撞可能性信息；这里的碰撞风险信息可以包括存在碰撞风险和不存在碰撞风险。其中，存在碰撞风险可以是指第一目标车辆与第二目标车辆可能会碰撞。不存在碰撞风险可以是指第一目标车辆与第二目标车辆不可能会碰撞。

可选的，可以基于行驶规划路径的轨迹与碰撞风险位置范围之间的位置关系确定第一目标车辆和第二目标车辆之间的碰撞风险信息。

在一些示例性实施例中，在行驶规划路径的轨迹碰撞风险位置范围不存在交叉点的情况下，可以确定第一目标车辆与第二目标车辆之间不存在碰撞风险。

在另一些示例性实施例中，在行驶规划路径的轨迹碰撞风险位置范围存在交叉点的情况下，可以确定第一目标车辆与第二目标车辆之间存在碰撞风险。

可选的，在碰撞风险信息为存在碰撞风险的情况下，进行碰撞预警处理。具体的，碰撞预警处理可以以声音、光等信号的形式进行预警。

在该实施例中，本申请通过获取第二目标车辆的行驶规划路径，并基于第一目标车辆和第二目标车辆的行驶数据确定第一目标车辆的碰撞风险位置范围，基于行驶规划路径和碰撞风险位置范围进行碰撞预测；本申请通过获取第二目标车辆发送的较为精确地行驶规划路径，并基于第一目标车辆和第二目标车辆的行驶数据准确地确定出第一目标车辆的碰撞风险位置范围，通过两个较为精确地数据进行碰撞预测，相比现有技术中通过对第一目标车辆和/或第二目标车辆的行驶轨迹进行预测，再基于预测的数据进行碰撞判断的方法，本申请可以有效提高碰撞预测的准确性以及效率。

在一些示例性实施例中，如图3，其所示为本申请实施例提供的一种形式规划路径的获取方法的流程示意图；具体如下。

S301，获取预设时段内的多个时间点；

在本申请实施例中，时间点可以为预设时段内的规划时间点；以通过该规划的时间点，对第二目标车辆在该时间点时的位置进行规划。

可选的，多个时间点均匀分布；其中，多个时间点的分布密度可以根据预先设定的规划配置信息进行设置。

S302，获取多个时间点各自对应的第二目标车辆的位置信息；

在本申请实施例中，位置信息可以是某一时间点对应的车辆坐标信息；每个时间点均对应有一个规划的位置信息。

可选的，可以通过模型一确定各时间点对应的位置信息；

模型一：TP_t＝(et,nt,ut,θ,k,k',v,a,a',t),t∈(t₁,t₂)

其中，TP_t是t时间点的位置信息；et,nt,ut是第二目标车辆在当前坐标系下的坐标值；θ是前轮转角；k是轨迹曲率；k’是轨迹曲率导数；v是纵向车速；a是纵向加速度；a’是纵向冲击度；t₁和t₂分别是预设时段的起始时刻和终止时刻。

S303，基于多个位置信息确定第二目标车辆在预设时段内的行驶规划路径。

在本申请实施例中，可以将多个位置信息之间的连线确定为预设时段内的行驶规划路径。其中，连线可以为平滑曲线。

可选的，可以将多个位置信息进行坐标系转换，得到目标位置信息；再将多个目标位置信息进行连线，进而得到第二目标车辆在预设时段内的行驶规划路径。

在一个实施例中，可以基于地心地固直角坐标系以及东北天坐标系确定第一坐标系转换函数；基于第一坐标系转换函数对多个位置信息分别进行坐标系转换，得到地心地固直角坐标系下的第一目标位置信息；再基于WGS-84坐标系与地心地固直角坐标系确定第二坐标系转换函数；再基于第二坐标系转换函数对多个位置信息分别进行坐标系转换，得到WGS-84坐标系下的第二目标位置信息；将第二目标位置信息确定为目标位置信息。其中，东北天坐标系也叫站心坐标系，以目标对象所在位置P为坐标原点。在这里，目标对象可以为第二目标车辆。

具体的，可以通过模型二确定第一目标位置信息；

模型二：

其中，(x，y，z)为第一目标位置信息对应的坐标；P0＝(x0,y0,z0)为位置信息P0在东北天坐标系下对应的坐标；(lon0,lat0,alt0)为位置信息P0的GPS坐标。其中，z0与alt0相等。

进一步的，可以通过模型三确定第二目标位置信息；

模型三：

e²＝f(2-f)。

其中，a＝6378137.0m为基准椭球体的长半径；f＝1/298.257223565为基准椭球体的极扁率；e为椭球偏心率；N为基准椭球体的曲率半径；p为x,y的模。

在另一个实施例中，可以基于预设标准坐标系以及多个位置信息对应的当前坐标系，确定坐标系转换函数；再基于坐标系转换函数对多个位置信息分别进行坐标系转换，得到预设标准坐标系下多个位置信息各自对应的目标位置信息。其中，预设标准坐标系为包括地心地固直角坐标系或WGS-84坐标系(经纬高坐标系)。当前坐标系可以为东北天坐标系。

在该实施例中，本申请通过对多个时间点对应定位置信息进行规划，可以较为准确地得到行驶规划路径；进而提高对碰撞预测的准确性。

在一些示例性实施例中，如图4，其所示为本申请实施例提供的一种碰撞风险位置范围的确定方法的流程示意图；具体如下。

S401，基于第一行驶数据确定第一目标车辆的第一行驶速度、加速度、第一行驶方向和第一位置信息。

在本申请实施例中，加速度可以为第一目标车辆的最大减速度。

S402，基于第二行驶数据确定第二目标车辆的第二行驶速度、第二行驶方向和第二位置信息；

S403，基于第一行驶方向、第二行驶方向、第一位置信息和第二位置信息确定第一目标车辆与第二目标车辆之间的行驶关系；

在本申请实施例中，行驶关系可以是指第一目标车辆与第二目标车辆之间的位置关系以及航向关系之间的关联关系。其中，航向关系可以包括第一目标车辆与第二目标车辆航向相同以及航向交叉；位置关系可以包括第二目标车辆位于第一目标车辆的前向、侧向和后向。

可选的，可以基于第一行驶方向和第二行驶方向确定第一目标车辆与第二目标车辆之间的航向关系；基于第一位置信息和第二位置信息确定第一目标车辆与第二目标车辆之间的位置关系。

S404，在行驶关系满足预设行驶条件的情况下，基于第一行驶速度、加速度、第一位置信息、第二行驶速度以及第一目标车辆对应的预设反应时长，确定第一目标车辆对应的碰撞风险位置范围。

在本申请实施例中，预设反应时长可以是指驾驶员在接收到信息时的反应时间或者自动驾驶模式下为自动驾驶系统的反应时间。

可选的，在行驶关系满足预设行驶条件的情况下，可以基于第一行驶速度、加速度、第一位置信息、第二行驶速度以及第一目标车辆对应的预设反应时长，确定第一目标车辆的碰撞风险距离；进一步的，基于第一目标车辆的碰撞风险距离以及第一目标车辆的车身长度确定碰撞风险位置范围。其中，碰撞风险距离可以是指相对于第一目标车辆周向的距离；例如可以是相对于第一目标车辆的车头前方的距离、相对于第一目标车辆的车尾后方的距离以及相对于第一目标车辆的侧身的横向距离。第一位置信息可以是指第一目标车辆所在的道路信息以及在该道路中的位置。第二位置信息均可以是指第二目标车辆所在的道路以及在该道路上的位置。

在该实施例中，本申请通过对第一目标车辆和第二目标车辆之间的航向关系和位置关系进行预判；再基于在预判结果进行碰撞风险位置范围的确定；不仅可以简化数据处理的复杂性，而且能够提高碰撞风险位置范围的精确性。

在一些示例性实施例中，如图5，其所示为本申请实施例提供的一种具体的碰撞风险位置范围的确定方法的流程示意图；具体如下。

S501，基于第一位置信息确定第一目标车辆所在车道的车道线信息。

在本申请实施例中，车道线信息可以包括车道线之间的宽度；也即是车道宽度。

可选的，可以第一位置信息中的道路信息确定第一目标车辆所在的车道的相邻两个车道线之间的宽度。

S502，基于第一行驶速度、加速度、第二行驶速度以及预设反应时长分别确定第一目标车辆的碰撞风险距离，碰撞风险距离包括前向碰撞风险距离、横向碰撞风险距离和/或后向碰撞风险距离。

在本申请实施例中，碰撞风险距离可以是指相对于第一目标车辆周向的距离；碰撞风险距离可以包括前向碰撞风险距离、横向碰撞风险距离和/或后向碰撞风险距离。其中，前向碰撞风险距离可以是相对于第一目标车辆的车头前方的距离；后向碰撞风险距离可以是相对于第一目标车辆的车尾后方的距离；横向碰撞风险距离可以是相对于第一目标车辆的侧身的横向距离。

可选的，可以通过模型四确定前向碰撞风险距离；

模型四：

其中，F_L表示前向碰撞风险距离，v₁为第一行驶速度，v₂为第二行驶速度，t₁为反应时间，a为车辆最大减速度。

可选的，可以通过模型五确定横向碰撞风险距离；

模型五：

其中，R_L表示横向向碰撞风险距离，v₁为第一行驶速度，v₂为第二行驶速度，t₁为反应时间，a为车辆最大减速度。

可选的，可以通过模型六确定后向碰撞风险距离；

模型六：

其中，B_L表示横向向碰撞风险距离，v₁为第一行驶速度，v₂为第二行驶速度，t₁为反应时间，a为车辆最大减速度。

S503，基于前向碰撞风险距离、横向碰撞风险距离和/或后向碰撞风险距离、车道线信息以及第一目标车辆的车身长度，确定第一目标车辆对应的碰撞风险位置范围。

在本申请实施例中，车身长度可以是指第一目标车辆的车头至车尾的总长度。

可选的，碰撞风险位置范围可以包括多子碰撞位置范围。

可选的，可以基于前向碰撞风险距离、横向碰撞风险距离和/或后向碰撞风险距离、车道线信息以及第一目标车辆的车身长度，确定第一目标车辆对应的前向碰撞风险位置范围、横向碰撞风险位置范围和/或后向碰撞风险位置范围。其中，前向碰撞风险位置范围、横向碰撞风险位置范围和后向碰撞风险位置范围，可以存在交叉区域。

在一些示例性实施例中，基于前向碰撞风险距离、第一目标车辆的车身长度，确定第一目标车辆对应的前向碰撞风险位置范围。

在一个示例中，以前向碰撞风险位置范围为例，前向碰撞风险位置范围可以包括多个第三碰撞子位置范围。具体的，如图6中，B3区域，B4区域和B5区域可以为第三碰撞子位置范围。

在另一些示例性实施例中，基于前向碰撞风险距离、横向碰撞风险距离、车道线信息以及第一目标车辆的车身长度，确定第一目标车辆对应的横向碰撞风险位置范围。

在一个示例中，以横向碰撞风险位置范围为例，横向碰撞风险位置范围可以包括多个第一碰撞子位置范围和多个第二碰撞子位置范围。

具体的，可以基于车道线信息、第一目标车辆的车身长度以及前向碰撞风险距离，确定第一碰撞子位置范围；其中，第一碰撞子位置范围可以为紧邻第一目标车辆的位置范围；基于前向碰撞风险距离、横向碰撞风险距离、以及第一碰撞子位置范围确定第二碰撞子位置范围。进一步的，可以将车身长度或前向碰撞风险距离确定为第一碰撞子位置范围的长度，将车道线信息对应的车道宽度确定为第一碰撞子位置范围的宽度。可以将横向风向风险距离与第一碰撞子位置范围的宽度之差以及前向碰撞风险距离与车身长度之和确定为第二碰撞子位置范围的宽和长。具体的，如图6中，B1区域，B2区域，B3区域，B5区域，B9区域和B10区域均为横向碰撞风险位置范围。其中，B1区域，B2区域，B3区域和B5区域可以为第一碰撞子位置范围；B9区域和B10区域为第二碰撞子位置范围。

在另一些示例性实施例中，基于后向碰撞风险距离、车道线信息以及第一目标车辆的车身长度，确定第一目标车辆对应的后向碰撞风险位置范围。

在一个示例中，以后向碰撞风险位置范围为例，后向碰撞风险位置范围可以包括多个第四碰撞子位置范围。具体的，如图6中，B6区域，B7区域和B8区域可以为第四碰撞子位置范围。

在该实施例中，本申请通过第一目标车辆和第二目标车辆的实时行驶数据确定出碰撞风险位置范围的各个方向的碰撞风险距离，再基于车道线信息以及第一目标车辆的车身长度；可以精确地计算出各个防线的碰撞风险位置范围；进一步提高碰撞预测的准确性。

在一些示例性实施例中，如图7，其所示为本申请实施例提供的一种碰撞风险类型的确定方法的流程示意图；具体如下。

S701,在碰撞风险信息为存在碰撞风险的情况下，基于行驶规划路径和多个碰撞子位置范围确定行驶规划路径对应的目标碰撞子位置范围。

在本申请实施例中，目标碰撞子位置范围可以是指与目标规划路径存在交叉点的位置范围。

可选的，可以根据行驶规划路径和多个碰撞子位置范围确定与行驶规划路径存在交叉点的目标碰撞子位置范围。

S702,获取多个碰撞子位置范围与第一目标车辆之间的位置关系，确定各自对应的碰撞风险类型。

在本申请实施例中，碰撞风险类型可以包括前向碰撞风险、横向碰撞风险、后向碰撞风险。

可选的，可以基于每个碰撞子位置范围相对于第一目标车辆的位置，确定该碰撞子位置范围对应的碰撞风险类型。

在一些示例性实施例中，若碰撞子位置范围位于B4区域，可以确定第一目标车辆和第二目标车辆存在前向碰撞风险。若碰撞子位置范围位于B4区域B1区域、B2区域、B6区域和B8区域中的任一区域时，提醒驾驶员该区域存在第二目标车辆；若位于该区域的第二目标车辆存在打转向灯计划换道的情况下，可以确定存在盲区碰撞风险。若碰撞子位置范围位于B9区域和B10区域中的任一区域时，提醒驾驶员该区域存在第二目标车辆；碰撞子位置范围位于B3区域和B5区域的任一区域时，可以确定存在横向碰撞风险。碰撞子位置范围位于B7区域，可以确定第一目标车辆和第二目标车辆存在后向碰撞风险。

S703,基于目标碰撞子位置范围对应的碰撞风险类型，确定碰撞风险信息对应的目标碰撞风险类型。

在该实施例中，本申请通过对碰撞位置范围进行区域划分，并基于划分得到的碰撞子位置范围进行碰撞风险类型的判定，可以有效的提高碰撞风险预测的准确性。

本申请实施例还提供了一种车辆碰撞预测装置，如图8所示，其所示为本申请实施例提供的一种车辆碰撞预测装置的结构示意图；具体的，所述的装置包括：

第一获取模块801，用于获取第一目标车辆的第一行驶数据和所述第一目标车辆周围的第二目标车辆的行驶规划路径以及第二行驶数据，所述第二目标车辆为自动驾驶车辆；

第一确定模块802，用于基于所述第一行驶数据以及所述第二行驶数据确定所述第一目标车辆对应的碰撞风险位置范围；

第二确定模块803，用于根据所述行驶规划路径以及所述碰撞风险位置范围，确定所述第一目标车辆和所述第二目标车辆之间的碰撞风险信息。

在本申请实施例中，所述第一确定模块802包括：

第一确定单元，用于基于所述第一行驶数据确定所述第一目标车辆的第一行驶速度、加速度、第一行驶方向和第一位置信息；

第二确定单元，用于基于所述第二行驶数据确定所述第二目标车辆的第二行驶速度、第二行驶方向和第二位置信息；

第三确定单元，用于基于所述第一行驶方向、所述第二行驶方向、所述第一位置信息和所述第二位置信息确定所述第一目标车辆与所述第二目标车辆之间的行驶关系；

第四确定单元，用于在所述行驶关系满足预设行驶条件的情况下，基于所述第一行驶速度、所述加速度、所述第二行驶速度以及第一目标车辆对应的预设反应时长，确定所述第一目标车辆对应的所述碰撞风险位置范围。

在本申请实施例中，所述第四确定单元包括：

第一确定子单元，用于基于所述第一位置信息确定所述第一目标车辆所在车道的车道线信息；

第二确定子单元，用于基于所述第一行驶速度、所述加速度、所述第二行驶速度以及所述预设反应时长分别确定所述第一目标车辆的碰撞风险距离，所述碰撞风险距离包括前向碰撞风险距离、横向碰撞风险距离和/或后向碰撞风险距离；

第三确定子单元，用于基于所述前向碰撞风险距离、所述横向碰撞风险距离和/或所述后向碰撞风险距离、所述车道线信息以及所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述碰撞风险位置范围。

在本申请实施例中，所述碰撞风险位置范围包括前向碰撞风险位置范围、后向碰撞风险位置范围以及横向碰撞风险位置范围；所述第三确定子单元包括：

第一确定子模块，用于基于所述前向碰撞风险距离、所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述前向碰撞风险位置范围；

或，

第二确定子模块，用于基于所述前向碰撞风险距离、所述横向碰撞风险距离、所述车道线信息以及所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述横向碰撞风险位置范围；

或，

第三确定子模块，用于基于所述后向碰撞风险距离、所述车道线信息以及所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述后向碰撞风险位置范围。

在本申请实施例中，所述横向碰撞风险位置范围包括多个第一碰撞子位置范围和多个第二碰撞子位置范围；所述第二确定子模块包括：

第四确定子单元，用于基于所述车道线信息、所述第一目标车辆的车身长度以及所述前向碰撞风险距离，确定所述第一碰撞子位置范围；

第五确定子单元，用于基于所述前向碰撞风险距离、所述横向碰撞风险距离、以及所述第一碰撞子位置范围确定所述第二碰撞子位置范围。

在本申请实施例中，所述碰撞风险信息包括存在碰撞风险和不存在碰撞风险，所述碰撞风险位置范围包括多个碰撞子位置范围，所述方法还包括：

第三确定模块，用于在所述碰撞风险信息为存在碰撞风险的情况下，基于所述行驶规划路径和所述多个碰撞子位置范围确定所述行驶规划路径对应的目标碰撞子位置范围；

第四确定模块，用于获取所述多个碰撞子位置范围与所述第一目标车辆之间的位置关系，确定各自对应的碰撞风险类型；

第五确定模块，用于基于所述目标碰撞子位置范围对应的碰撞风险类型，确定所述碰撞风险信息对应的目标碰撞风险类型。

在本申请实施例中，所述第一获取模块包括：

第一获取单元，用于获取预设时段内的多个时间点；

第二获取单元，用于获取多个时间点各自对应的所述第二目标车辆的位置信息；

第五确定单元，用于基于多个位置信息确定所述第二目标车辆在预设时段内的行驶规划路径。

在本申请实施例中，第五确定单元包括：

第六确定子单元，用于基于预设标准坐标系以及所述多个位置信息对应的当前坐标系，确定坐标系转换函数；

第七确定子单元，用于基于所述坐标系转换函数对所述多个位置信息分别进行坐标系转换，得到所述预设标准坐标系下所述多个位置信息各自对应的目标位置信息。

需要说明的，所述装置实施例中的装置与方法实施例基于同样的发明构思。

本申请实施例提供了一种车辆碰撞预测设备，设备包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现如上述方法实施例所述的车辆碰撞预测方法。

进一步地，图9示出了一种用于实现本申请实施例所提供的车辆碰撞预测方法的电子设备的硬件结构示意图，所述电子设备可以参与构成或包含本申请实施例所提供的车辆碰撞预测装置。如图9所示，电子设备90可以包括一个或多个(图中采用902a、902b，……，902n来示出)处理器902(处理器902可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器904、以及用于通信功能的传输装置906。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图9所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，电子设备90还可包括比图9中所示更多或者更少的组件，或者具有与图所示不同的配置。

应当注意到的是上述一个或多个处理器902和/或其他车辆碰撞预测电路在本文中通常可以被称为“车辆碰撞预测电路”。该车辆碰撞预测电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，车辆碰撞预测电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到电子设备90(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本申请实施例中所涉及到的，该车辆碰撞预测电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。

存储器904可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本申请实施例中所述的车辆碰撞预测方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器902通过运行存储在存储器904内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及车辆碰撞预测，即实现上述的一种车辆碰撞预测方法。存储器904可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器904可进一步包括相对于处理器902远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备90。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置906用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括电子设备90的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置906包括一个网络适配器(NetworkInterfaceController，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实施例中，传输装置906可以为射频(RadioFrequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD)，该液晶显示器可使得用户能够与电子设备90(或移动设备)的用户界面进行交互。

本申请的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质可设置于电子设备之中以保存用于实现方法实施例中一种车辆碰撞预测方法相关的至少一条指令或至少一段程序，该至少一条指令或该至少一段程序由该处理器加载并执行以实现上述方法实施例提供的车辆碰撞预测方法。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络的多个网络服务器中的至少一个网络服务器。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是：上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本申请特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的方法。

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置和电子设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车辆碰撞预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一目标车辆的第一行驶数据和所述第一目标车辆周围的第二目标车辆的行驶规划路径以及第二行驶数据，所述第二目标车辆基于所述行驶规划路径行驶；

基于所述第一行驶数据以及所述第二行驶数据，确定所述第一目标车辆对应的碰撞风险位置范围；

根据所述行驶规划路径以及所述碰撞风险位置范围，确定所述第一目标车辆和所述第二目标车辆之间的碰撞风险信息。

2.根据权利要求1所述的车辆碰撞预测方法，其特征在于，所述基于所述第一行驶数据以及所述第二行驶数据确定所述第一目标车辆对应的碰撞风险位置范围包括：

基于所述第一行驶数据确定所述第一目标车辆的第一行驶速度、加速度、第一行驶方向和第一位置信息；

基于所述第二行驶数据确定所述第二目标车辆的第二行驶速度、第二行驶方向和第二位置信息；

基于所述第一行驶方向、所述第二行驶方向、所述第一位置信息和所述第二位置信息确定所述第一目标车辆与所述第二目标车辆之间的行驶关系；

在所述行驶关系满足预设行驶条件的情况下，基于所述第一行驶速度、所述加速度、所述第二行驶速度以及第一目标车辆对应的预设反应时长，确定所述第一目标车辆对应的所述碰撞风险位置范围。

3.根据权利要求2所述的车辆碰撞预测方法，其特征在于，所述在所述行驶关系满足预设行驶条件的情况下，基于所述第一行驶速度、所述加速度、所述第一位置信息、所述第二行驶速度以及预设反应时长确定所述第一目标车辆对应的所述碰撞风险位置范围，包括：

基于所述第一位置信息确定所述第一目标车辆所在车道的车道线信息；

基于所述第一行驶速度、所述加速度、所述第二行驶速度以及所述预设反应时长分别确定所述第一目标车辆的碰撞风险距离，所述碰撞风险距离包括前向碰撞风险距离、横向碰撞风险距离和/或后向碰撞风险距离；

基于所述前向碰撞风险距离、所述横向碰撞风险距离和/或所述后向碰撞风险距离、所述车道线信息以及所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述碰撞风险位置范围。

4.根据权利要求3所述的车辆碰撞预测方法，其特征在于，所述碰撞风险位置范围包括前向碰撞风险位置范围、后向碰撞风险位置范围以及横向碰撞风险位置范围；所述基于所述前向碰撞风险距离、所述横向碰撞风险距离和/或所述后向碰撞风险距离、所述车道线信息以及所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述碰撞风险位置范围，包括：

基于所述前向碰撞风险距离、所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述前向碰撞风险位置范围；

或，

基于所述前向碰撞风险距离、所述横向碰撞风险距离、所述车道线信息以及所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述横向碰撞风险位置范围；

或，

基于所述后向碰撞风险距离、所述车道线信息以及所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述后向碰撞风险位置范围。

5.根据权利要求4所述的车辆碰撞预测方法，其特征在于，所述横向碰撞风险位置范围包括多个第一碰撞子位置范围和多个第二碰撞子位置范围；所述基于所述前向碰撞风险距离、所述横向碰撞风险距离、所述车道线信息以及所述第一目标车辆的车身长度，确定所述第一目标车辆对应的所述横向碰撞风险位置范围，包括：

基于所述车道线信息、所述第一目标车辆的车身长度以及所述前向碰撞风险距离，确定所述第一碰撞子位置范围；

基于所述前向碰撞风险距离、所述横向碰撞风险距离、以及所述第一碰撞子位置范围确定所述第二碰撞子位置范围。

6.根据权利要求1所述的车辆碰撞预测方法，其特征在于，所述碰撞风险信息包括存在碰撞风险和不存在碰撞风险，所述碰撞风险位置范围包括多个碰撞子位置范围，在所述根据所述行驶规划路径以及所述碰撞风险位置范围，确定所述第一目标车辆和所述第二目标车辆之间的碰撞风险信息之后，所述方法还包括：

在所述碰撞风险信息为存在碰撞风险的情况下，基于所述行驶规划路径和所述多个碰撞子位置范围确定所述行驶规划路径对应的目标碰撞子位置范围；

获取所述多个碰撞子位置范围与所述第一目标车辆之间的位置关系，确定各自对应的碰撞风险类型；

基于所述目标碰撞子位置范围对应的碰撞风险类型，确定所述碰撞风险信息对应的目标碰撞风险类型。

7.根据权利要求1所述的车辆碰撞预测方法，其特征在于，所述行驶规划路径为预设时段内的规划路径，所述获取所述第一目标车辆周围的第二目标车辆的行驶规划路径，包括：

获取预设时段内的多个时间点；

获取多个时间点各自对应的所述第二目标车辆的位置信息；

基于多个位置信息确定所述第二目标车辆在预设时段内的行驶规划路径。

8.根据权利要求7所述的车辆碰撞预测方法，其特征在于，所述基于多个位置信息确定所述第二目标车辆的行驶规划路径，包括：

基于预设标准坐标系以及所述多个位置信息对应的当前坐标系，确定坐标系转换函数；

基于所述坐标系转换函数对所述多个位置信息分别进行坐标系转换，得到所述预设标准坐标系下所述多个位置信息各自对应的目标位置信息。

9.一种车辆碰撞预测装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取第一目标车辆的第一行驶数据和所述第一目标车辆周围的第二目标车辆的行驶规划路径以及第二行驶数据，所述第二目标车辆为自动驾驶车辆；

第一确定模块，用于基于所述第一行驶数据以及所述第二行驶数据确定所述第一目标车辆对应的碰撞风险位置范围；

第二确定模块，用于根据所述行驶规划路径以及所述碰撞风险位置范围，确定所述第一目标车辆和所述第二目标车辆之间的碰撞风险信息。

10.一种车辆碰撞预测设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至8任一项所述的车辆碰撞预测方法。

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