CN116101273A - 一种辅助驾驶方法、系统、车辆及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种辅助驾驶方法、系统、车辆及存储介质，用以减少对用户造成的不必要干扰，提升用户体验。所述方法包括：在车辆处于辅助驾驶状态下，判断预设范围内是否存在目标车辆，其中，目标车辆为体积大于预设体积的车辆；当存在目标车辆时，监测目标车辆是否有靠近趋势；当目标车辆有靠近趋势时，判断是否需要进行避让操作；当需要进行避让操作时，根据当前行驶环境选择相应的避让策略进行避让。采用本申请所提供的方案，当需要进行避让操作时，根据当前行驶环境选择相应的避让策略进行避让，从而在车辆处于辅助驾驶状态下实现对目标车辆的自动避让，并且，避让策略只针对体积大于预设体积的目标车辆，而非所有车辆。

Description

一种辅助驾驶方法、系统、车辆及存储介质

技术领域

本申请涉及智能驾驶技术领域，特别涉及一种辅助驾驶方法、系统、车辆及存储介质。

背景技术

ADAS(Advanced Driver Ass istance Systems，高级驾驶辅助系统)目前已经成为越来越多车型以及用户青睐的产品，集成式巡航系统就是其中一个子功能，该功能在一定条件下，可同时辅助驾驶员自动控制方向盘、刹车、油门，用户可短时间处于脱手脱脚的驾驶状态，但是普通的集成式巡航仅可实现单车道内定速巡航(前方无车辆跟着车道线行驶)或者跟车行驶(本目标车辆行驶车道前方有低速车辆行驶)，大部分场景下可做到舒适控车并且与前方车辆保持安全距离。

由于大部分集成式巡航功能，功能激活时却忽略了目标车辆后方行驶的车辆，因此逐渐的功能拓展后，一种叫后碰撞预警的系统逐渐产生，后碰撞预警系统主要是基于安装在车辆后保险杠内的两颗毫米波雷达探测环境感知识别，不断发射电磁波，并接收障碍物反射回来的信号，经过控制器处理，当探测到后方有车辆靠近时，系统即发出图像和声音报警，提醒用户接管车辆控制权，

很多情况下，在小型车辆靠近时，无需进行报警，但是现有的后碰撞预警系统不会区分车辆类型，存在很多误报警，报警次数频繁，进而对用户造成不必要干扰，用户体验较差。

因此，在开启后碰撞预警系统时，如何减少对用户造成的不必要干扰，提升用户体验，是一亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供一种辅助驾驶方法、系统、车辆及存储介质，用以减少对用户造成的不必要干扰，提升用户体验。

本申请提供一种辅助驾驶方法，包括：

在车辆处于辅助驾驶状态下，判断预设范围内是否存在目标车辆，其中，所述目标车辆为体积大于预设体积的车辆；

当存在目标车辆时，监测所述目标车辆是否有靠近趋势；

当所述目标车辆有靠近趋势时，判断是否需要进行避让操作；

当需要进行避让操作时，根据当前行驶环境选择相应的避让策略进行避让。

本申请的有益效果在于：在汽车处于辅助驾驶状态下，当体积大于预设体积的目标车辆有靠近趋势时，判断是否需要进行避让操作；当需要进行避让操作时，根据当前行驶环境选择相应的避让策略进行避让，从而在车辆处于辅助驾驶状态下实现对目标车辆的自动避让，并且，避让策略只针对体积大于预设体积的目标车辆，而非所有车辆，因此，减少了对用户造成的不必要干扰，提升了用户体验。

在一个实施例中，所述监测所述目标车辆是否有靠近趋势，包括：

根据预设时间间隔向所述目标车辆发送电磁波；

根据电磁波的收发时间差值确定目标车辆的位置信息变化；

根据所述目标车辆的位置信息变化确定所述目标车辆是否有靠近趋势。

在一个实施例中，所述监测所述目标车辆是否有靠近趋势，包括：

根据预设时间间隔获取目标车辆的连续多帧图像；

根据连续多帧图像中目标车辆在图像中的面积占比进行比对；

当比对结果表征所述目标车辆在图像中的面积占比逐渐增大时，确定所述目标车辆有靠近趋势。

在一个实施例中，所述根据当前行驶环境选择相应的避让策略进行避让，包括：

获取与周围车辆之间的距离；

当与前方车辆之间的距离大于第一预设距离，且与侧面同向行驶的车辆之间的距离小于第二预设距离时，通过加速策略进行避让。

在一个实施例中，所述根据当前行驶环境选择相应的避让策略进行避让，包括：

获取与周围障碍物之间的距离；

当与前方车辆之间的距离小于第一预设距离，且与侧面同向行驶的车辆之间的距离大于第二预设距离时，通过变道策略进行避让。

在一个实施例中，所述判断预设范围内是否存在目标车辆，包括：

根据雷达模块和摄像头收集预设范围内的其他车辆的图像；

根据所述其他车辆的图像获取所述其他车辆的体积；

当存在体积大于预设体积的其他车辆时，确定所述体积大于预设体积的其他车辆为所述目标车辆。

本申请还提供了一种车辆，包括：

自动驾驶控制器，用于实现上述任一项实施例所记载的辅助驾驶方法；

雷达，用于发射电磁波，并接收回波，根据收发之间的时间差测得目标车辆的位置数据，并将目标车辆的位置数据发送给所述自动驾驶控制器；

摄像头，用于获取所述车辆周围的其他车辆的图像以及当前行驶环境图像，并将其他车辆的图像以及当前行驶环境图像发送给所述自动驾驶控制器。

在一个实施例中，所述雷达包括：角毫米波雷达以及前毫米波雷达，其中，所述角毫米波雷达安装于前后保内左右两侧，所述前毫米波雷达安装于车辆牌照正下方。

本申请还提供一种辅助驾驶系统，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行以实现上述任一实施例中所记载的辅助驾驶方法。

本申请还提供一种计算机存储介质，当存储介质中的指令由辅助驾驶系统对应的处理器执行时，使得辅助驾驶系统能够实现上述任一项实施例所记载辅助驾驶方法。

本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本申请的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本申请的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中：

图1为本申请一实施例中一种辅助驾驶方法的流程图；

图2为本申请一实施例中一种辅助驾驶方法的流程图；

图3为本申请中一种车辆的结构示意图，其示出了部分部件的安装位置；

图4为自动驾驶控制器和车辆中其他部件之间的连接关系示意图；

图5为本申请所示出的几种不同的驾驶场景示意图；

图6为本申请一种辅助驾驶系统的硬件结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本申请，并不用于限定本申请。

图1为本申请一实施例中一种辅助驾驶方法的流程图，如图1所示，该方法可被实施为以下步骤S11-S14：

在步骤S11中，在车辆处于辅助驾驶状态下，判断预设范围内是否存在目标车辆，其中，所述目标车辆为体积大于预设体积的车辆；

在步骤S12中，当存在目标车辆时，监测所述目标车辆是否有靠近趋势；

在步骤S13中，当所述目标车辆有靠近趋势时，判断是否需要进行避让操作；

在步骤S14中，当需要进行避让操作时，根据当前行驶环境选择相应的避让策略进行避让。

本申请中，在车辆处于辅助驾驶状态下，判断预设范围内是否存在目标车辆，其中，所述目标车辆为体积大于预设体积的车辆；具体的，处于辅助驾驶状态的车辆中的自动驾驶控制器为本申请的执行主体，在车辆处于辅助驾驶状态下，通过安装于车辆上的后视摄像头、前摄像头模块、侧视摄像头、前视智能摄像头组、前毫米波雷达模块、前角毫米波雷达、后角毫米波雷达等部件对周围的驾驶环境进行检测，从而判断预设范围内是否存在目标车辆，其中，该预设范围可以是上述各个零部件的探测范围，也可以是预先设置的小于这些零部件探测范围的范围。图3为本申请中一种车辆的结构示意图，其示出了部分部件(如后视摄像头、前摄像头模块、侧视摄像头、前视智能摄像头组、前毫米波雷达模块、前角毫米波雷达、后角毫米波雷达等)的安装位置。

当存在目标车辆时，监测所述目标车辆是否有靠近趋势；具体的，在监测目标车辆是否有靠近趋势时，可以通过以下方式监测：

方式一

根据预设时间间隔向所述目标车辆发送电磁波；根据电磁波的收发时间差值确定目标车辆的位置信息变化；根据所述目标车辆的位置信息变化确定所述目标车辆是否有靠近趋势。

该方式主要是通过雷达进行探测，根据预设时间间隔向所述目标车辆发送电磁波；例如，雷达每秒发射一道电磁波，判断每一道电磁波收发时间的差值，假设每一道电磁波收发时间差值逐渐减小，则说明目标车辆有靠近趋势，并且，可以根据每一道电磁波的收发时间差判断每一道电磁波对应时间下，本车辆与目标车辆的准确距离，以及根据距离变化预测在保持当前车速的情况下，目标车辆多长时间可以追上本车辆。

方式二

根据预设时间间隔获取目标车辆的连续多帧图像；

根据连续多帧图像中目标车辆在图像中的面积占比进行比对；

当比对结果表征所述目标车辆在图像中的面积占比逐渐增大时，确定所述目标车辆有靠近趋势。

本方式是通过安装于车辆上的后视摄像头实现的，后视摄像头相对于车辆的位置可以视为是固定的，那么，其拍摄的目标车辆图像中，如果目标车辆在图像中的占比逐渐增大，则可以认为目标车辆有靠近本车辆的趋势。因此，本方式中，可以根据预设时间间隔获取目标车辆的连续多帧图像；根据连续多帧图像中目标车辆在图像中的面积占比进行比对；如果比对结果表征所述目标车辆在图像中的面积占比逐渐增大时，则可以认为目标车辆有靠近趋势。

当所述目标车辆有靠近趋势时，判断是否需要进行避让操作；具体的，当采用上述方式一监测目标车辆是否有靠近趋势时，可以根据每一道电磁波的收发时间差判断每一道电磁波对应时间下，本车辆与目标车辆的准确距离变化。而当采用上述方式二监测目标车辆是否有靠近趋势时，可以根据目标车辆在连续多帧图像中的面积占比变化判断本车辆与目标车辆的距离变化。因此，可以根据本车辆与目标车辆的距离变化判断目标车辆是否有减速趋势，如果目标车辆有减速趋势，则认为该目标车辆不会追上本车辆，无需进行避让，如果目标车辆没有减速趋势，则认为目标车辆会追上本车辆，需要进行避让。

当然，还可以通过其他策略判断是否需要进行避让操作，例如，可以根据本车辆与目标车辆的距离变化判断目标车辆多久可以追上本车辆，当目标车辆需要较短的时间(例如小于10秒钟)即可追上本车辆时，则认为需要进行避让，当目标车辆需要较长时间(例如大于10秒)才能追上本车辆时，则可认为当前无需进行避让操作，并持续监测目标车辆与本车辆的后续距离变化情况。

当需要进行避让操作时，根据当前行驶环境选择相应的避让策略进行避让。具体的，避让策略通常包括两种，一种是加速策略，一种是变道策略。在进行避让时，需要结合当前行驶环境选择恰当的避让策略，而当前行驶环境可以是指本车辆与周围车辆之间的距离情况、周围车辆与本车辆的相对位置、道路情况等，通常情况下，最重要的是本车辆与周围车辆之间的距离以及与周围车辆的相对位置，也即本车辆与前方车辆或侧面测量的距离。图5为本申请所示出的几种不同的驾驶场景示意图，如图5中的场景一所示，当与前方车辆之间的距离大于第一预设距离，且与侧面同向行驶的车辆之间的距离小于第二预设距离时，无法通过变道策略进行避让，只能通过加速策略进行避让；又如图5中的场景二所示，当与前方车辆之间的距离小于第一预设距离，且与侧面同向行驶的车辆之间的距离大于第二预设距离时，无法通过加速策略进行避让，通过变道策略进行避让。

而除了上述两种情况之外，如图5中的场景三所示，与前方车辆之间的距离大于第一预设距离，且与侧面同向行驶的车辆之间的距离大于第二预设距离的情况。在这种情况下，既可以选择加速策略进行避让，也可以选择变道策略进行避让。而有些情况下，如果进行加速避让，则可能会出现超速情况，但是加速避让的避让过程更加平缓，如果进行变道避让，频繁变道的驾驶体验不好，但是不会出现超速情况，且避让的效果更好，因此，用户可以根据自己的喜好对两种避让策略进行优先级设置，从而在可以同时选择两种避让策略进行避让的情况下，选择优先级更高的避让策略进行避让。当然，也可以通过实际驾驶环境选择相应的避让策略，例如，通过加速策略进行避让会使车速超出当前道路最高限速，则通过变道策略进行避让。又例如，目标车辆车速过快，通过加速策略无法超出目标车辆的车速，则通过变道策略进行避让。当然，还可以通过其他因素来确定相应的避让策略，在此不一一赘述。

图5中的场景四为后方车辆为体积小于预设体积的车辆，不难理解的是，本申请中，当出现场景四所示的情况，即后方车辆为体积小于预设体积的车辆时，并不执行上述避让策略。

图4为自动驾驶控制器和车辆中其他部件之间的连接关系示意图，下面，结合图3和图4，对实现上述辅助驾驶方法时所使用的各个部件的功能进行介绍：

首先，车辆包括自动驾驶控制器，用以实现上述任意一项实施例所记载的辅助驾驶方法，其次，车辆还包括感知模块，该感知模块包括雷达和摄像头，用于收集本车辆周围的行驶环境，雷达可以测量本车辆周围的其他车辆的位置信息，摄像头可以获取车辆周围的其他车辆的图像以及当前行驶环境图像。雷达包括角毫米波雷达和前毫米波雷达，摄像头包括前摄像头、智能摄像头组、侧视摄像头，车辆还包括车身稳定系统、电动助力转向、整车控制器、车身控制器、仪表、中控屏、转向灯。

角毫米波雷达安装于前后保内左右两侧，通过把电磁波(雷达波)发出去，然后接收回波，根据收发之间的时间差测得目标的位置数据，探测距离可达到160m，通过毫米波可准确探测到障碍物距离本车的时机距离以及相对速度等参数。

前毫米波雷达安装于车辆牌照正下方，通过把电磁波(雷达波)发出去，然后接收回波，根据收发之间的时间差测得目标的位置数据，探测距离可达到160m，通过毫米波可准确探测到障碍物距离本车的时机距离以及相对速度等参数。

前摄像头模块可输出障碍物目标以及车道线信息等给到自动驾驶控制器做决策控制，并且起到自动驾驶控制器故障时冗余接管作用。

智能摄像头组是3颗视角不同的高像素的摄像头组合，可探测外前方各距离最远200m左右的障碍物，识别车道线信息，近距离车辆切入切出识别等；

侧视摄像头可弥补角雷达低速场景下识别率差的问题，能快速并提前捕捉其他车辆切入的趋势以及及近距离切入场景，以便自动驾驶控制器可提前处理切入切出场景；

自动驾驶控制器(简称ADC模块)通过获取感知模块(感知模块包括毫米波雷达、前摄像头模块、智能摄像头组、侧视摄像头以及集成于内部的IMU等)通过算法识别出车道线、道路上行驶的车辆、路沿、障碍物等等，再合理规划驾驶辅助的轨迹规划，并控制车辆的横纵向，实现在有障碍物车辆时跟车、无障碍物时实现定速巡航、躲避后方碰撞车辆、跟停、自动起步等功能，在控制过程中，自动驾驶控制器会发送转角请求、减速度请求、扭矩请求等给到各关联系统。

车身稳定系统(简称ESC)用于收到自动驾驶控制器发送的减速度请求指令，并同时反馈车辆的减速度、横摆角、车速、轮速等车身数据供ADC进行车辆纵向控制计算。

电动助力转向(简称EPS)用于执行自动驾驶控制器发出的转向角度和转向角加速度请求，控制方向盘转向到自动驾驶控制器指令的角度，如果EPS出现故障或者是驾驶员干预泊车，需向自动驾驶控制器反馈退出控制原因。

整车控制器(简称VCU)用于接收到自动驾驶控制器的扭矩请求，执行加速控制控制，并实时反馈车辆的档位，响应扭矩等。

车身控制器(简称BCM)用于接收自动驾驶控制的转向灯、危险报警灯、雨刮、灯光等控制请求。

仪表(简称IC)用于显示辅助驾驶功能激活过程中的人机交互界面，文字、图片和声音提醒。

中控屏(简称HU)，用于显示领航辅助功能在激活过程中显示场景重构界面，以及用户自定义设置入口等。

转向灯，用于在自动驾驶过程中响应车身控制器的点亮请求，提醒其他车辆行车安全。

本申请的有益效果在于：在汽车处于辅助驾驶状态下，当体积大于预设体积的目标车辆有靠近趋势时，判断是否需要进行避让操作；当需要进行避让操作时，根据当前行驶环境选择相应的避让策略进行避让，从而在车辆处于辅助驾驶状态下实现对目标车辆的自动避让，并且，避让策略只针对体积大于预设体积的目标车辆，而非所有车辆，因此，减少了对用户造成的不必要干扰，提升了用户体验。

在一个实施例中，如图2所示，上述步骤S12可被实施为如下步骤S21-S23：

在步骤S21中，根据预设时间间隔向所述目标车辆发送电磁波；

在步骤S22中，根据电磁波的收发时间差值确定目标车辆的位置信息变化；

在步骤S23中，根据所述目标车辆的位置信息变化确定所述目标车辆是否有靠近趋势。

本实施例适用于通过雷达进行探测，根据预设时间间隔向所述目标车辆发送电磁波；例如，雷达每秒发射一道电磁波，判断每一道电磁波收发时间的差值，假设每一道电磁波收发时间差值逐渐减小，则说明目标车辆有靠近趋势，并且，可以根据每一道电磁波的收发时间差判断每一道电磁波对应时间下，本车辆与目标车辆的准确距离，以及根据距离变化预测在保持当前车速的情况下，目标车辆多长时间可以追上本车辆。

在一个实施例中，上述步骤S12可被实施为如下步骤A1-A3：

在步骤A1中，根据预设时间间隔获取目标车辆的连续多帧图像；

在步骤A2中，根据连续多帧图像中目标车辆在图像中的面积占比进行比对；

在步骤A3中，当比对结果表征所述目标车辆在图像中的面积占比逐渐增大时，确定所述目标车辆有靠近趋势。

本实施例是通过安装于车辆上的后视摄像头实现的，后视摄像头相对于车辆的位置可以视为是固定的，那么，其拍摄的目标车辆图像中，如果目标车辆在图像中的占比逐渐增大，则可以认为目标车辆有靠近本车辆的趋势。因此，本方式中，可以根据预设时间间隔获取目标车辆的连续多帧图像；根据连续多帧图像中目标车辆在图像中的面积占比进行比对；如果比对结果表征所述目标车辆在图像中的面积占比逐渐增大时，则可以认为目标车辆有靠近趋势。

在一个实施例中，上述步骤S14可被实施为如下步骤B1-B2：

在步骤B1中，获取与周围车辆之间的距离；

在步骤B2中，当与前方车辆之间的距离大于第一预设距离，且与侧面同向行驶的车辆之间的距离小于第二预设距离时，通过加速策略进行避让。

在一个实施例中，上述步骤S14可被实施为如下步骤C1-C2：

在步骤C1中，获取与周围障碍物之间的距离；

在步骤C2中，当与前方车辆之间的距离小于第一预设距离，且与侧面同向行驶的车辆之间的距离大于第二预设距离时，通过变道策略进行避让。

在一个实施例中，上述步骤S11可被实施为如下步骤D1-D3：

在步骤D1中，根据雷达模块和摄像头收集预设范围内的其他车辆的图像；

在步骤D2中，根据所述其他车辆的图像获取所述其他车辆的体积；

在步骤D3中，当存在体积大于预设体积的其他车辆时，确定所述体积大于预设体积的其他车辆为所述目标车辆。

可以理解的是，本申请中，在进行辅助驾驶时，需要甄别哪些车辆需要避让，哪些车辆不需要避让，可以理解的是，除了体积大的车辆之外，一些特殊形状的车也需要避让，例如装有托架的车辆，装有搅拌桶的搅拌车，装有货叉的叉车等，均需要进行避让，因此，可以预存储需要避让的车辆图像，如叉车图像、搅拌车图像、装有托架的车辆图像等。

上述步骤S11可被实施为如下步骤E1-E3:

在步骤E1中，根据雷达模块和摄像头收集预设范围内的其他车辆的图像；

在步骤E2中，将所述其他车辆的图像与预存储的需要避让的汽车图像的形状进行比对；

在步骤E3中，当所述其他车辆的图像与预存储的需要避让的汽车图像的形状一致时，确定所述图像对应的其他车辆为所述目标车辆。

另外，可以将体积判断和形状判断相结合来判断预设范围内的其他车辆是否为目标车辆，具体的，上述步骤S11还可被实施为以下步骤：

上述步骤S11可被实施为如下步骤F1-F3:

在步骤F1中，根据雷达模块和摄像头收集预设范围内的其他车辆的图像；

在步骤F2中，根据所述其他车辆的图像确定所述其他车辆的体积以及所述车辆的形状；

在步骤F3中，当所述其他车辆的体积大于预设体积，且所述其他车辆的形状与预存储的车辆图像匹配时，确定所述其他车辆为目标车辆。

图3为本申请中一种车辆的结构示意图，图4为自动驾驶控制器和车辆中其他部件之间的连接关系示意图，如图3或图4所示，所述车辆包括：

自动驾驶控制器，用于实现上述任一项实施例所记载的辅助驾驶方法；具体的，如图3所示，该自动驾驶控制器可布置于整车任意满足防水的位置；

雷达，用于发射电磁波，并接收回波，根据收发之间的时间差测得目标车辆的位置数据，并将目标车辆的位置数据发送给所述自动驾驶控制器；具体的，雷达可以包括角毫米波雷达和前毫米波雷达，其中，角毫米波雷达可以是77GHz毫米波雷达，安装于前后保内左右两侧，探测距离可达到80m左右；前毫米波雷达可以是77GHz毫米波雷达，安装于车辆正前方，探测距离可达到160m左右。

摄像头，用于获取所述车辆周围的其他车辆的图像以及当前行驶环境图像，并将其他车辆的图像以及当前行驶环境图像发送给所述自动驾驶控制器。其中，摄像头包括侧视摄像头、后视摄像头、前摄像头模块FCM以及智能摄像头组，其中侧视摄像头为100°广角百万像素摄像头，侧前视布置于后视镜内，侧后视布置于翼子板上方，探测距离可达到70m左右；后视摄像头为120°广角百万像素摄像头，布置于后挡风玻璃上方；前摄像头模块FCM布置于前挡风玻璃处，可探测范围150m左右；智能摄像头组包括3颗摄像头，视野范围分为小中大角度，最远可探测距离可达200m左右；本系统包含5颗毫米波雷达、9颗摄像头、自动驾驶控制器、车身稳定系统、电动助力转向、整车控制器、车身控制器、仪表、中控屏、转向灯等系统，传感器单元通过私有CANFD网络与自动驾驶控制器通信，其他相关联系统通过CANFD与自动驾驶控制器通信，实现上述辅助驾驶方法时，所使用的本系统中各个部件的功能已经在前述实施例中有过介绍，在此不再赘述。

在一个实施例中，所述雷达包括：角毫米波雷达以及前毫米波雷达，其中，所述角毫米波雷达安装于前后保内左右两侧，所述前毫米波雷达安装于车辆牌照正下方。

图6为本申请一种辅助驾驶系统的硬件结构示意图，包括：

至少一个处理器620；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器604；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行以实现上述任一实施例中所记载的辅助驾驶方法。

参照图6，该辅助驾驶系统600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电源组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(I/O)的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。

处理组件602通常控制辅助驾驶系统600的整体操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器620来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理组件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。

存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在辅助驾驶系统600的操作。这些数据的示例包括用于在辅助驾驶系统600上操作的任何应用程序或方法的指令，如文字，图片，视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件606为辅助驾驶系统600的各种组件提供电源。电源组件606可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为辅助驾驶系统600生成、管理和分配电源相关联的组件。

多媒体组件608包括在辅助驾驶系统600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608还可以包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当辅助驾驶系统600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克风(M I C)，当辅助驾驶系统600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口612为处理组件602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为辅助驾驶系统600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以包括声音传感器。另外，传感器组件614可以检测到辅助驾驶系统600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为辅助驾驶系统600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测辅助驾驶系统600或辅助驾驶系统600的一个组件的位置改变，用户与辅助驾驶系统600接触的存在或不存在，辅助驾驶系统600方位或加速/减速和辅助驾驶系统600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件616被配置为使辅助驾驶系统600提供和其他设备以及云平台之间进行有线或无线方式的通信能力。辅助驾驶系统600可以接入基于通信标准的无线网络，如Wi Fi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件616经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件616还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RF I D)技术，红外数据协会(I rDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，辅助驾驶系统600可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述辅助驾驶方法。

本申请还提供一种计算机存储介质，当存储介质中的指令由辅助驾驶系统对应的处理器执行时，使得辅助驾驶系统能够实现上述任一项实施例所记载辅助驾驶方法。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种辅助驾驶方法，其特征在于，包括：

在车辆处于辅助驾驶状态下，判断预设范围内是否存在目标车辆，其中，所述目标车辆为体积大于预设体积的车辆；

当存在目标车辆时，监测所述目标车辆是否有靠近趋势；

当所述目标车辆有靠近趋势时，判断是否需要进行避让操作；

当需要进行避让操作时，根据当前行驶环境选择相应的避让策略进行避让。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监测所述目标车辆是否有靠近趋势，包括：

根据预设时间间隔向所述目标车辆发送电磁波；

根据电磁波的收发时间差值确定目标车辆的位置信息变化；

根据所述目标车辆的位置信息变化确定所述目标车辆是否有靠近趋势。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监测所述目标车辆是否有靠近趋势，包括：

根据预设时间间隔获取目标车辆的连续多帧图像；

根据连续多帧图像中目标车辆在图像中的面积占比进行比对；

当比对结果表征所述目标车辆在图像中的面积占比逐渐增大时，确定所述目标车辆有靠近趋势。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前行驶环境选择相应的避让策略进行避让，包括：

获取与周围车辆之间的距离；

当与前方车辆之间的距离大于第一预设距离，且与侧面同向行驶的车辆之间的距离小于第二预设距离时，通过加速策略进行避让。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前行驶环境选择相应的避让策略进行避让，包括：

获取与周围障碍物之间的距离；

当与前方车辆之间的距离小于第一预设距离，且与侧面同向行驶的车辆之间的距离大于第二预设距离时，通过变道策略进行避让。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断预设范围内是否存在目标车辆，包括：

根据雷达模块和摄像头收集预设范围内的其他车辆的图像；

根据所述其他车辆的图像获取所述其他车辆的体积；

当存在体积大于预设体积的其他车辆时，确定所述体积大于预设体积的其他车辆为所述目标车辆。

7.一种车辆，其特征在于，包括：

自动驾驶控制器，用于实现如权利要求1-6任意一项所述的辅助驾驶方法；

雷达，用于发射电磁波，并接收回波，根据收发之间的时间差测得目标车辆的位置数据，并将目标车辆的位置数据发送给所述自动驾驶控制器；

摄像头，用于获取所述车辆周围的其他车辆的图像以及当前行驶环境图像，并将其他车辆的图像以及当前行驶环境图像发送给所述自动驾驶控制器。

8.如权利要求7所述的车辆，其特征在于，所述雷达包括：角毫米波雷达以及前毫米波雷达，其中，所述角毫米波雷达安装于前后保内左右两侧，所述前毫米波雷达安装于车辆牌照正下方。

9.一种辅助驾驶系统，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行以实现如权利要求1-6任一项所述的辅助驾驶方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，当存储介质中的指令由辅助驾驶系统对应的处理器执行时，使得辅助驾驶系统能够实现如权利要求1-6任一项所述的辅助驾驶方法。

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