CN115817522A - 车辆辅助驾驶方法、装置、车辆及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及车辆辅助驾驶技术领域，特别涉及一种车辆辅助驾驶方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：采集当前车辆的行车数据以及路口所有目标的实时运动数据，分别得到用户的驾驶行为特征数据和路口交通环境特征地图，从而在识别到当前路径存在障碍物、当前行车路径满足预设拥堵条件、当前车辆存在最优行驶路线和/或当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，进而对用户进行提醒。由此，解决了车载传感器损坏率高，在获取车辆环境时无法获得路口整体的交通环境数据等问题，通过对于用户和路口目标的实时运动数据的采集，获取到路口整体的交通环境数据，从而为用户提供各道路的路况数据分析，以提升驾驶的安全性。
Description
技术领域
本申请涉及车辆辅助驾驶技术领域，特别涉及一种车辆辅助驾驶方法、装置、车辆及存储介质。
背景技术
随着车辆保有量的日益增加，交通路口的行车安全已逐渐成为一个难题，路口有着复杂的交通环境，如机动车、非机动车以及行人等各种目标都在路口交汇，且每种目标都有着自己的运动特征，这就导致了路口行车安全的不稳定性，易造成交通事故的风险。
相关技术中，大多通过车载传感器(如雷达、摄像头等)获取车辆四周环境数据，以判断车辆的驾驶行为。
然而，该方法采集到的车辆四周环境数据的有效区域范围较小，只能获得当前的目标运动信息，无法获得路口整体的交通环境数据，且高精度传感器价格昂贵，运用在车辆上对运行环境要求高、损坏率高，不便于维护保养，亟需改善。
发明内容
本申请提供一种车辆辅助驾驶方法、装置、车辆及存储介质，以解决车载传感器损坏率高且在获取车辆环境时无法获得路口整体的交通环境数据等问题。
本申请第一方面实施例提供一种车辆辅助驾驶方法，包括以下步骤：
采集当前车辆的行车数据，并根据所述行车数据得到用户的驾驶行为特征数据；
采集路口所有目标的实时运动数据，并根据所述实时运动数据得到路口交通环境特征地图；以及
基于所述用户的驾驶行为特征数据和所述路口交通环境特征地图，识别当前路径存在障碍物、所述当前行车路径满足预设拥堵条件、所述当前车辆存在最优行驶路线和/或所述当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，并根据所述预警信息和/或所述目标控制指令对所述用户进行提醒。
根据本申请的一个实施例，基于所述用户的驾驶行为特征数据和所述路口交通环境特征地图，识别当前路径存在障碍物、所述当前行车路径满足预设拥堵条件、所述当前车辆存在最优行驶路线和/或所述当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，包括：
若基于所述用户的驾驶行为特征数据和所述路口交通环境特征地图，识别所述当前路径存在障碍物、所述当前行车路径满足预设拥堵条件和/或所述当前车辆满足预设碰撞条件时，则生成所述预警信息；
若基于所述用户的驾驶行为特征数据和所述路口交通环境特征地图，识别所述当前路径存在最优行驶路线时，则生成所述目标控制指令。
根据本申请的一个实施例，在根据所述预警信息和/或所述目标控制指令对所述用户进行提醒之后，还包括：
接收所述用户基于所述预警信息反馈的预警关闭指令，和/或所述用户基于所述目标控制指令反馈的修改导航指令；
基于所述预警关闭指令停止预警提醒，和/或基于所述修改导航指令，控制车机导航切换至所述最优行驶路线。
根据本申请的一个实施例，在根据所述预警信息和/或所述目标控制指令对所述用户进行提醒之后，还包括：
获取未接收到所述用户反馈的持续时长；
若所述持续时长达到预设时长，直接将所述车机导航切换至所述最优行驶路线。
根据本申请的一个实施例，所述根据所述实时运动数据得到路口交通环境特征地图，包括：
将所述实时运动数据进行归类分析，并根据分析结果和所述路口所有目标的历史运动数据得到所述路口交通环境特征地图。
根据本申请实施例的车辆辅助驾驶方法，采集当前车辆的行车数据以及路口所有目标的实时运动数据，分别得到用户的驾驶行为特征数据和路口交通环境特征地图，从而在识别到当前路径存在障碍物、当前行车路径满足预设拥堵条件、当前车辆存在最优行驶路线和/或当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，进而对用户进行提醒。由此，解决了车载传感器损坏率高，在获取车辆环境时无法获得路口整体的交通环境数据等问题，通过对于用户和路口目标的实时运动数据的采集，获取到路口整体的交通环境数据，从而为用户提供各道路的路况数据分析，以提升驾驶的安全性。
本申请第二方面实施例提供一种车辆辅助驾驶装置，包括：
第一采集模块，用于采集当前车辆的行车数据，并根据所述行车数据得到用户的驾驶行为特征数据；
第二采集模块，用于采集路口所有目标的实时运动数据，并根据所述实时运动数据得到路口交通环境特征地图；以及
控制模块，用于基于所述用户的驾驶行为特征数据和所述路口交通环境特征地图，识别当前路径存在障碍物、所述当前行车路径满足预设拥堵条件、所述当前车辆存在最优行
驶路线和/或所述当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，并根据5所述预警信息和/或所述目标控制指令对所述用户进行提醒。
根据本申请的一个实施例，所述控制模块，具体用于：
若基于所述用户的驾驶行为特征数据和所述路口交通环境特征地图，识别所述当前路径存在障碍物、所述当前行车路径满足预设拥堵条件和/或所述当前车辆满足预设碰撞条件
时，则生成所述预警信息；
0若基于所述用户的驾驶行为特征数据和所述路口交通环境特征地图，识别所述当前路
径存在最优行驶路线时，则生成所述目标控制指令。
根据本申请的一个实施例，在根据所述预警信息和/或所述目标控制指令对所述用户进行提醒之后，所述控制模块，还用于：
接收所述用户基于所述预警信息反馈的预警关闭指令，和/或所述用户基于所述目标控5制指令反馈的修改导航指令；
基于所述预警关闭指令停止预警提醒，和/或基于所述修改导航指令，控制车机导航切换至所述最优行驶路线。
根据本申请的一个实施例，在根据所述预警信息和/或所述目标控制指令对所述用户进
行提醒之后，所述控制模块，还用于：
0获取未接收到所述用户反馈的持续时长；
若所述持续时长达到预设时长，直接将所述车机导航切换至所述最优行驶路线。
根据本申请的一个实施例，所述第二采集模块，具体用于：
将所述实时运动数据进行归类分析，并根据分析结果和所述路口所有目标的历史运动数据得到所述路口交通环境特征地图。
5根据本申请实施例的车辆辅助驾驶装置，采集当前车辆的行车数据以及路口所有目标
的实时运动数据，分别得到用户的驾驶行为特征数据和路口交通环境特征地图，从而在识别到当前路径存在障碍物、当前行车路径满足预设拥堵条件、当前车辆存在最优行驶路线和/或当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，进而对用户进行提
醒。由此，解决了车载传感器损坏率高，在获取车辆环境时无法获得路口整体的交通环境0数据等问题，通过对于用户和路口目标的实时运动数据的采集，获取到路口整体的交通环
境数据，从而为用户提供各道路的路况数据分析，以提升驾驶的安全性。
本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车辆辅助驾驶方法。
本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的车辆辅助驾驶方法。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请实施例提供的一种车辆辅助驾驶方法的流程图；
图2为根据本申请一个实施例的驾驶行为评价模块流程图；
图3为根据本申请一个实施例的知识库模块流程图；
图4为根据本申请一个实施例的辅助驾驶模块流程图；
图5为根据本申请实施例的车辆辅助驾驶装置的方框示意图；
图6为根据本申请实施例的车辆的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的车辆辅助驾驶方法、装置、车辆及存储介质。针对上述背景技术中提到的车载传感器损坏率高且在获取车辆环境时无法获得路口整体的交通环境数据的问题，本申请提供了一种车辆辅助驾驶方法，在该方法中，采集当前车辆的行车数据以及路口所有目标的实时运动数据，分别得到用户的驾驶行为特征数据和路口交通环境特征地图，从而在识别到当前路径存在障碍物、当前行车路径满足预设拥堵条件、当前车辆存在最优行驶路线和/或当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，进而对用户进行提醒。由此，解决了车载传感器损坏率高，在获取车辆环境时无法获得路口整体的交通环境数据等问题，通过对于用户和路口目标的实时运动数据的采集，获取到路口整体的交通环境数据，从而为用户提供各道路的路况数据分析，以提升驾驶的安全性。
具体地，在介绍本申请实施例之前，首先介绍一下本申请实施例涉及的系统模块，分别为驾驶行为评价模块、路口知识库模块、数据传输模块以及辅助驾驶模块。
其中，驾驶行为评价模块，用于获取用户的驾驶行为数据，并通过数据分析与归类，得出用户的驾驶行为特征并上传至辅助驾驶模块。
路口知识库模块，用于获取当前路口所有交通参与者的实时数据，归类分析出当前路口整体交通环境数据以及每个道路上的通行趋势，同时将数据上传至城市道路交通指挥平台以及实时下发至当前车辆。
数据传输模块，用于数据传输工作，包含云端上传、数据下发、数据调取等。
辅助驾驶模块，用于综合用户的驾驶行为特征数据、当前车辆传感器数据、路口整体交通环境数据以及道路的通行趋势数据，判断当前行车路径上是否存在障碍物、危险驾驶行为、碰撞风险、前方道路拥堵情况及是否存在最优行驶路线，从而生成预警信息与控制指令，提醒用户提前做出判断。
具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种车辆辅助驾驶方法的流程示意图。
如图1所示，该车辆辅助驾驶方法包括以下步骤：
在步骤S101中，采集当前车辆的行车数据，并根据行车数据得到用户的驾驶行为特征数据。
具体地，如图2所示，在本申请实施例中，用户在行车时通过车辆内的雷达、摄像头或者其他具有图像采集功能的图像采集设备采集用户在当前行车过程中的行车数据，并根据行车数据提取当前用户的驾驶行为数据，包括当前用户行车的位置、速度、加速度、行驶方向、转向、制动踏板开度、档位、油门踏板开度中的至少一种。
进一步地，本申请实施例通过车辆的驾驶行为评价模块对提取到的用户的驾驶行为数据进行持续分析，生成用户的驾驶行为特征数据，并根据特征数据建立当前用户的驾驶行为特征档案，上传至车辆的辅助驾驶模块，为结合用户的驾驶行为数据提供最优行驶路线做准备。
在步骤S102中，采集路口所有目标的实时运动数据，并根据实时运动数据得到路口交通环境特征地图。
进一步地，在一些实施例中，根据实时运动数据得到路口交通环境特征地图，包括：将实时运动数据进行归类分析，并根据分析结果和路口所有目标的历史运动数据得到路口交通环境特征地图。
具体地，如图3所示，在本申请实施例中，当用户行车至路口时，此时通过车辆的路口知识库模块采集路口及每条道路上的所有目标的实时运动数据，包括路口的机动车辆、非机动车辆以及行人等目标的实时运动数据，并分析提取每个目标的运动特征，包括各个目标的实时位置、实时运动速度、实时运动加速度、实时运动方向、实时通行意图和预测运动轨迹等，将得到的每个目标的运动特征进一步进行归类分析，并根据分析结果和路口所有目标的历史运动数据得到路口交通环境特征地图，同时将该特征地图通过数据传输模块上传至城市道路交通指挥平台并实时下发至当前车辆，此时，城市道路交通指挥平台可以根据路口知识库模块上传的路口交通环境特征地图，综合判断出城市的道路通行情况、交通流高峰期、交通通行安全风险、交通违章情况等，以提示用户当前路口的行车状况。
在步骤S103中，基于用户的驾驶行为特征数据和路口交通环境特征地图，识别当前路径存在障碍物、当前行车路径满足预设拥堵条件、当前车辆存在最优行驶路线和/或当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，并根据预警信息和/或目标控制指令对用户进行提醒。
其中，预设拥堵条件、预设碰撞条件可以为本领域技术人员根据行车的实际测试设立的拥堵条件和碰撞条件，也可以以为经计算机多次仿真得到的拥堵条件和碰撞条件，在此不做具体限定。
具体地，如图4所示，在本申请实施例中，基于用户的驾驶行为特征数据、当前车辆的传感器数据、路口交通环境特征地图以及每条道路上的通行意图和运动轨迹，结合当前车辆在路口交通环境特征地图中的实际位置，综合判断当前路径是否存在障碍物、当前行车路径是否满足预设拥堵条件、当前车辆是否存在最优行驶路线和/或当前车辆满足是否预设碰撞条件，根据判断的结果，在识别当前路径存在障碍物、当前行车路径满足预设拥堵条件、当前车辆存在最优行驶路线和/或当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，并根据预警信息和/或目标控制指令对用户进行提醒。
进一步地，在一些实施例中，基于用户的驾驶行为特征数据和路口交通环境特征地图，识别当前路径存在障碍物、当前行车路径满足预设拥堵条件、当前车辆存在最优行驶路线和/或当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，包括：若基于用户的驾驶行为特征数据和路口交通环境特征地图，识别当前路径存在障碍物、当前行车路径满足预设拥堵条件和/或当前车辆满足预设碰撞条件时，则生成预警信息；若基于用户的驾驶行为特征数据和路口交通环境特征地图，识别当前路径存在最优行驶路线时，则生成目标控制指令。
具体地，在本申请实施例中，若基于用户的驾驶行为特征数据、当前车辆的传感器数据、路口交通环境特征地图以及每条道路上的通行意图和运动轨迹，根据判断结果得到当前路径存在障碍物、当前行车路径满足预设拥堵条件、当前车辆存在最优行驶路线和/或当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息，并根据预警信息向用户发出前方道路实时路况的提醒，例如前方道路拥挤，则可以向用户发出“主人，前方当道路车辆较多，路况拥挤，请重新规划路线”的相关提醒；若基于用户的驾驶行为特征数据、当前车辆的传感器数据、路口交通环境特征地图以及每条道路上的通行意图和运动轨迹，根据判断结果得到当前路径存在最优行驶路线时，则生成目标控制指令，以向用户发送最优路线的目标控制指令，使用户根据提供的最优路线行进。
进一步地，在一些实施例中，在根据预警信息和/或目标控制指令对用户进行提醒之后，还包括：接收用户基于预警信息反馈的预警关闭指令，和/或用户基于目标控制指令反馈的修改导航指令；基于预警关闭指令停止预警提醒，和/或基于修改导航指令，控制车机导航切换至最优行驶路线。
进一步地，在一些实施例中，在根据预警信息和/或目标控制指令对用户进行提醒之后，还包括：获取未接收到用户反馈的持续时长；若持续时长达到预设时长，直接将车机导航切换至最优行驶路线。
其中，预设时长可以为用户自行设定的时间阈值，也可以为经计算机多次仿真得到的时间阈值，在此不做具体限定。
具体地，在本申请实施例中，根据获得的用户的驾驶行为特征数据、当前车辆的传感器数据、路口交通环境特征地图以及每条道路上的通行意图和运动轨迹根据生成的预警信息和/或目标控制指令后，通过辅助驾驶模块向用户发送该预警信息和/或目标控制指令以提示用户提前做出判断，例如，可以向用户发出“请注意，前方左转车道道路拥挤，建议重新规划路线”的相关提醒，用户在接收预警信息和/或目标控制指令后，用户可以根据反馈的信息修改导航指令以获得最优行驶路线，并在了解预警信息以及修改导航指令后关闭预警信息，控制车机导航切换至最优行驶路线，从而规避车辆拥堵的风险。其中，车机导航可以为AR(Augmented Reality，增强现实)导航或是地图导航，在此不做具体限定。
进一步地，若用户未接收到预警信息和/或目标控制指令，此时获取未接收到用户反馈的持续时长，若持续时长达到预设时长，如2分钟，则直接将车机导航切换至最优行驶路线，以帮助用户规避拥堵，提高用户的驾乘体验。
根据本申请实施例的车辆辅助驾驶方法，采集当前车辆的行车数据以及路口所有目标的实时运动数据，分别得到用户的驾驶行为特征数据和路口交通环境特征地图，从而在识别到当前路径存在障碍物、当前行车路径满足预设拥堵条件、当前车辆存在最优行驶路线和/或当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，进而对用户进行提醒。由此，解决了车载传感器损坏率高，在获取车辆环境时无法获得路口整体的交通环境数据等问题，通过对于用户和路口目标的实时运动数据的采集，获取到路口整体的交通环境数据，从而为用户提供各道路的路况数据分析，以提升驾驶的安全性。
其次参照附图描述根据本申请实施例提出的车辆辅助驾驶装置。
图5是本申请实施例的车辆辅助驾驶装置的方框示意图。
如图5所示，该车辆辅助驾驶装置10包括：第一采集模块100、第二采集模块200和控制模块300。
其中，第一采集模块100，用于采集当前车辆的行车数据，并根据行车数据得到用户的驾驶行为特征数据；
第二采集模块200，用于采集路口所有目标的实时运动数据，并根据实时运动数据得到路口交通环境特征地图；以及
控制模块300，用于基于用户的驾驶行为特征数据和路口交通环境特征地图，识别当前路径存在障碍物、当前行车路径满足预设拥堵条件、当前车辆存在最优行驶路线和/或当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，并根据预警信息和/或目标控制指令对用户进行提醒。
进一步地，在一些实施例中，控制模块300，具体用于：
若基于用户的驾驶行为特征数据和路口交通环境特征地图，识别当前路径存在障碍物、当前行车路径满足预设拥堵条件和/或当前车辆满足预设碰撞条件时，则生成预警信息；
若基于用户的驾驶行为特征数据和路口交通环境特征地图，识别当前路径存在最优行驶路线时，则生成目标控制指令。
进一步地，在一些实施例中，在根据预警信息和/或目标控制指令对用户进行提醒之后，控制模块300，还用于：
接收用户基于预警信息反馈的预警关闭指令，和/或用户基于目标控制指令反馈的修改导航指令；
基于预警关闭指令停止预警提醒，和/或基于修改导航指令，控制车机导航切换至最优行驶路线。
进一步地，在一些实施例中，在根据预警信息和/或目标控制指令对用户进行提醒之后，控制模块300，还用于：
获取未接收到用户反馈的持续时长；
若持续时长达到预设时长，直接将车机导航切换至最优行驶路线。
进一步地，在一些实施例中，第二采集模块200，具体用于：
将实时运动数据进行归类分析，并根据分析结果和路口所有目标的历史运动数据得到路口交通环境特征地图。
根据本申请实施例的车辆辅助驾驶装置，采集当前车辆的行车数据以及路口所有目标的实时运动数据，分别得到用户的驾驶行为特征数据和路口交通环境特征地图，从而在识别到当前路径存在障碍物、当前行车路径满足预设拥堵条件、当前车辆存在最优行驶路线和/或当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，进而对用户进行提醒。由此，解决了车载传感器损坏率高，在获取车辆环境时无法获得路口整体的交通环境数据等问题，通过对于用户和路口目标的实时运动数据的采集，获取到路口整体的交通环境数据，从而为用户提供各道路的路况数据分析，以提升驾驶的安全性。
图6为本申请实施例提供的车辆的结构示意图。该车辆可以包括：
存储器601、处理器602及存储在存储器601上并可在处理器602上运行的计算机程序。
处理器602执行程序时实现上述实施例中提供的车辆辅助驾驶方法。
进一步地，车辆还包括：
通信接口603，用于存储器601和处理器602之间的通信。
存储器601，用于存放可在处理器602上运行的计算机程序。
存储器601可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器601、处理器602和通信接口603独立实现，则通信接口603、存储器601和处理器602可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选的，在具体实现上，如果存储器601、处理器602及通信接口603，集成在一块芯片上实现，则存储器601、处理器602及通信接口603可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器602可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的车辆辅助驾驶方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或N个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，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模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种车辆辅助驾驶方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集当前车辆的行车数据，并根据所述行车数据得到用户的驾驶行为特征数据；
采集路口所有目标的实时运动数据，并根据所述实时运动数据得到路口交通环境特征地图；以及
基于所述用户的驾驶行为特征数据和所述路口交通环境特征地图，识别当前路径存在障碍物、所述当前行车路径满足预设拥堵条件、所述当前车辆存在最优行驶路线和/或所述当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，并根据所述预警信息和/或所述目标控制指令对所述用户进行提醒。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述用户的驾驶行为特征数据和所述路口交通环境特征地图，识别当前路径存在障碍物、所述当前行车路径满足预设拥堵条件、所述当前车辆存在最优行驶路线和/或所述当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，包括：
若基于所述用户的驾驶行为特征数据和所述路口交通环境特征地图，识别所述当前路径存在障碍物、所述当前行车路径满足预设拥堵条件和/或所述当前车辆满足预设碰撞条件时，则生成所述预警信息；
若基于所述用户的驾驶行为特征数据和所述路口交通环境特征地图，识别所述当前路径存在最优行驶路线时，则生成所述目标控制指令。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在根据所述预警信息和/或所述目标控制指令对所述用户进行提醒之后，还包括：
接收所述用户基于所述预警信息反馈的预警关闭指令，和/或所述用户基于所述目标控制指令反馈的修改导航指令；
基于所述预警关闭指令停止预警提醒，和/或基于所述修改导航指令，控制车机导航切换至所述最优行驶路线。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述预警信息和/或所述目标控制指令对所述用户进行提醒之后，还包括：
获取未接收到所述用户反馈的持续时长；
若所述持续时长达到预设时长，直接将所述车机导航切换至所述最优行驶路线。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时运动数据得到路口交通环境特征地图，包括：
将所述实时运动数据进行归类分析，并根据分析结果和所述路口所有目标的历史运动数据得到所述路口交通环境特征地图。
6.一种车辆辅助驾驶装置，其特征在于，包括：
第一采集模块，用于采集当前车辆的行车数据，并根据所述行车数据得到用户的驾驶行为特征数据；
第二采集模块，用于采集路口所有目标的实时运动数据，并根据所述实时运动数据得到路口交通环境特征地图；以及
控制模块，用于基于所述用户的驾驶行为特征数据和所述路口交通环境特征地图，识别当前路径存在障碍物、所述当前行车路径满足预设拥堵条件、所述当前车辆存在最优行驶路线和/或所述当前车辆满足预设碰撞条件时，生成预警信息和/或目标控制指令，并根据所述预警信息和/或所述目标控制指令对所述用户进行提醒。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述控制模块，具体用于：
若基于所述用户的驾驶行为特征数据和所述路口交通环境特征地图，识别所述当前路径存在障碍物、所述当前行车路径满足预设拥堵条件和/或所述当前车辆满足预设碰撞条件时，则生成所述预警信息；
若基于所述用户的驾驶行为特征数据和所述路口交通环境特征地图，识别所述当前路径存在最优行驶路线时，则生成所述目标控制指令。
8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，在根据所述预警信息和/或所述目标控制指令对所述用户进行提醒之后，所述控制模块，还用于：
接收所述用户基于所述预警信息反馈的预警关闭指令，和/或所述用户基于所述目标控制指令反馈的修改导航指令；
基于所述预警关闭指令停止预警提醒，和/或基于所述修改导航指令，控制车机导航切换至所述最优行驶路线。
9.一种车辆，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-5任一项所述的车辆辅助驾驶方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的车辆辅助驾驶方法。
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|---|---|---|---|
| CN202211574611.8A CN115817522A (zh) | 2022-12-08 | 2022-12-08 | 车辆辅助驾驶方法、装置、车辆及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202211574611.8A CN115817522A (zh) | 2022-12-08 | 2022-12-08 | 车辆辅助驾驶方法、装置、车辆及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115817522A true CN115817522A (zh) | 2023-03-21 |
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ID=85545497
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
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| Country | Link |
|---|---|
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116101303A (zh) * | 2023-04-07 | 2023-05-12 | 成都理工大学工程技术学院 | 一种车辆辅助驾驶方法、系统、装置和存储介质 |
| CN117177213A (zh) * | 2023-09-25 | 2023-12-05 | 北京皓宽网络科技有限公司 | 一种基于数据交换的数据处理方法以及系统 |
-
2022
- 2022-12-08 CN CN202211574611.8A patent/CN115817522A/zh active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116101303A (zh) * | 2023-04-07 | 2023-05-12 | 成都理工大学工程技术学院 | 一种车辆辅助驾驶方法、系统、装置和存储介质 |
| CN117177213A (zh) * | 2023-09-25 | 2023-12-05 | 北京皓宽网络科技有限公司 | 一种基于数据交换的数据处理方法以及系统 |
| CN117177213B (zh) * | 2023-09-25 | 2024-02-13 | 北京皓宽网络科技有限公司 | 一种基于数据交换的数据处理方法以及系统 |
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